ライフログ処理技術とその活用システム論文特集

論 文

家庭における省エネ促進のための電力消費振り返りサービスの実装
と評価
宏†

井垣

瀬戸 英晴††

福田 将之††

本真佑††

中村 匡秀††

Implementation and Evaluation of a Looking Back Service for Power Consumption
Behavior
Hiroshi IGAKI† , Hideharu SETO†† , Masayuki FUKUDA†† , Shinsuke MATSUMOTO†† ,and Masahide NAKAMURA††

あらまし 近年，住宅設備の電化や家電機器の増加・性能向上を要因として，家庭における消費電力量増加が重要課題となっている．家庭内の省エネ実現を目的として，ネットワークに接続された電力センサ等を用いた宅内の消費電力量可視化するサービスが研究・開発されている．実際に消費電力量の可視化によってユーザの省エ
ネ行動を促進することができるという実験結果も現れつつある．一方で，既存サービスのほとんどは宅内の消費電力量のログを可視化するものであり，ユーザの在/不在や室温，照度といった環境状態に基づいた電力の消費結
果と消費の原因の因果関係を後から細かく振り返ることを目的としていない．本研究では，HNS において取得可
能な様々なログを組み合わせることで，ユーザが日々の電力消費をより細かく振り返ることができる「電力消費振り返りサービス」を提案する．また，提案サービスを実際のホームネットワークシステム上で実装し，有用性を確認するための評価実験を行った．実験により，提案サービスを用いて「電力消費超過」，「サービス提供不能」，「環境状態無視」といった分類でのユーザの電力浪費行動全てを具体的な根拠に基づいて発見することができた．
キーワード

省エネ，消費電力，ホームネットワークシステム，センサ，家電機器

1. ま え が きれている [3], [4]．

住宅設備の電化や家電機器の増加・性能向上に伴

度の消費電力量ログだけでなく，スマートタップ [5] ない，家庭における消費電力量が近年急激に増大しつつどの機器を用いて，家電機器一つひとつの消費電力をある [1]．震災の影響による計画停電なども相まって，

リアルタイムに計測し，可視化することが実現されつ

家庭における省エネが重要課題となっている．ホーム

つある．しかしながらこれらの消費電力量の可視化のネットワークシステム (HNS) は，家電機器やセンサ

みでは，ユーザによって利用されている機器の具体的を宅内のネットワーク経由で制御・連携できるシステ

な制御内容やその制御内容が浪費であるかどうかを判ムである．HNS を利用した宅内の消費電力量可視化

断することは困難である．例えば，室温によってはエ

サービスは次世代の省エネソリューションとして注目

アコンの利用が妥当である場合もあればそうでない場を集めている [2]．実際に宅内の消費電力可視化実験で合もあることが考えられるが，それらの判断を消費電は，10〜30%もの消費電力が削減された事例が確認さ

力量の推移のみで行うのは非常に困難である．

最近では，家単位や部屋単位といった比較的粗い粒

そこで本研究では，HNS において取得可能な様々†なログを組み合わせることで，ユーザの日々の電力消大阪大学大学院情報科学研究科，吹田市
Graduate School of Information Science and Technology,
Osaka University,††

1–5 Yamadaoka,

Suita-shi, 565–0871

費をより細かく振り返ることができる電力消費振り返Japanりサービスを提案する．具体的には，消費電力に加え神戸大学大学院工学研究科，神戸市て，ユーザの機器操作ログや，室温・明るさ等の環境

Graduate School of Engineering, Kobe University, 1–1
Rokkodai-cho, Nada-ku, Kobe-shi, 657–8501 Japan778

電子情報通信学会論文誌

センサログを時系列で組み合わせて可視化することで，

c 一般社団法人電子情報通信学会 2012
D Vol. J95–D No. 4 pp. 778–789 論文／家庭における省エネ促進のための電力消費振り返りサービスの実装と評価

ユーザを取り巻く様々な要因と消費電力量との関連のしては，Google Power Meter [9] やパナソニック電「見える化」を実現する．

工株式会社の ECO マネシステム [10] のような分電盤

我々は提案サービスを実際の HNS 上に実装し，有単位での消費電力の可視化や，運転時の消費電力をリ

用性を確認するための評価実験を行った．実験では約アルタイムに表示する機能をもったエアコン [11]，ス

5 か月間のログの蓄積を行い，被験者 6 名による電マートタップ [5] といった家電個別の消費電力を可視

力消費の振り返りを行ってもらった．その結果，提案化する機器やセンサが開発されつつある．

サービスを用いることで，電力消費超過，サービス提これらの消費電力可視化サービスはユーザの省エネ

供不能，環境状態無視といったユーザの電力浪費行動

行動を促進することが可能であることが知られている．

を提案サービスによって指摘することが可能となるこ

実際に Fischer ら [3] の研究では，消費電力の可視化とが確認できた．既存の消費電力量可視化サービスとによって 12%程度もの省エネがユーザによって実現さ比較してより多くの浪費行動を正しい理由付きで検出れたという結果が表れている．また，Petersen ら [4]が可能となることで，よりいっそうの省エネを促進すの研究によるとリアルタイムに消費される電力を居住ることが可能となると考えている．

者にフィードバックすることで，32%もの省エネが実以降では，まず，現状の省エネに関連する家電機器現されたとされている．このように，消費電力量可視や HNS サービスを紹介する．その後，複数のログを化サービスはユーザに対して電力の浪費を意識させ，利用した電力振り返りとして消費電力ログ・機器操作

省エネ行動を促進する効果をもっている．

ログ・環境センサログそれぞれの概要とそれらを統合

2. 3 電力浪費行動の分類

した電力消費振り返りサービスについて詳述する．更

ユーザの家庭における省エネを促進するためには，に，具体的な実装内容と評価実験について記述する．

ユーザによる無駄に電力を消費する行動，すなわち電

2. 準

備

力浪費行動を検出し，削減する必要がある．電力の浪費につながる行動は多様な文献によって紹介されてい2. 1 ホームネットワークシステム

る．我々は財団法人省エネルギーセンターの省エネ大ホームネットワークシステム (HNS) とはテレビや辞典 [12] に掲載されている電力浪費行動を下記のようエアコンといった宅内の家電機器や，温度計・照度計に分類した．

といったセンサを家庭内ネットワークに接続し，連携

N1：電力消費超過 特定の家電機器が長時間継続しさせるシステムである [6], [7]．

て実行されている場合やユーザの行動によって消費さ多様な機器の連携が可能となることで，ユーザに新れる電力量が過大であるケース．

しい付加価値を提供することが可能となる．例えば，

N2：サービス提供不能 ユーザにサービスが提供で

CS27-HNS [8] では，家電機器やセンサのベンダに関きない状態であるにもかかわらず機器機能が実行され係なく複数の機器がネットワークに接続されており，続けているケース．

入退室システムと連動した照明制御や複数機器の組みN3：環境状態無視 ユーザの在/不在，室温，室内の合わせによる DVD シアターシステムなど多様なサー

明るさ，湿度といった環境状態を考慮せずに機器機能

ビスが開発されている．

が実行されているケース．

本研究では，このような HNS を対象とした消費電

消費電力を削減するためには，ユーザが利用しない力の可視化とそれに伴う省エネ活動の促進についての機器を長時間使い続けず，こまめに停止することが望提案を行う．

ましい．また，一度に利用される機器機能の数が多く

2. 2 家庭における消費電力の可視化

なり，消費される電力が多くなるとそれだけ余裕のあ

住宅設備の電化や家電機器の増加・性能向上を要因

る電力供給が必要となり，無駄が大きくなる．N1 はとして，家庭における消費電力量は急激に増加しつつそのような長時間にわたる機器機能利用や過大な消費ある．震災による電力供給量不足の影響もあり，家庭

電力量を伴うユーザ行動を表す無駄分類である．

における省エネは重要課題となっている．これらの課N2 は対象機器によって実現されるサービスがユー

題を受けて，近年特にエネルギーの節約（省エネ）がザに対して適切に提供できないにもかかわらず実行

叫ばれており，企業向けを中心とした消費電力可視化されている場合を指す．例えば，家庭用の据え置き型

ソリューションが数多く開発されている [2]．家庭用とゲーム機はテレビが実行されていなければゲーム機能779

電子情報通信学会論文誌 2012/4 Vol. J95–D No. 4をユーザに対して提供することはできない．すなわち，テレビの電源が OFF の状態でもしゲーム機や DVD

Player が実行されていれば，ゲーム機や DVD Player
は無駄に実行されていると判断できる．

N3 は必要がないにもかかわらず実行されている無駄な機器機能実行が該当する．例えば，ユーザ不在時のテレビやエアコンの実行，室温が十分に高いあるい
は低いにもかかわらず実行されているエアコンなど，
通常は機器機能実行時の環境状態によって浪費であるかどうかが判断される．
これらの電力浪費行動の一部は既存の消費電力可視化サービスでも判定が可能である．例えば N1 は

図 1 システムアーキテクチャ
Fig. 1 System architecture.

Google Power Meter のような部屋全体や家全体の消費電力量の推移を見るだけでも，長時間消費電力量が変化しないことにより判断できる．またスマートタッ
プなどにより家電機器ごとの電源 ON/OFF が消費電力量の推移により分かれば，N2 に分類される浪費行動を判別することは可能である．しかしながら，ユー
ザのどの行動が無駄であるかを N3 の観点において判断するのは既存の消費電力量可視化サービスでは困難
である．
そこで本研究では，N3 に分類される電力浪費行動
をユーザが容易に検出し，省エネ行動をより促進する

図 2 積み上げ折れ線グラフによる消費電力ログ
Fig. 2 Power consumption log by stacking line chart.

ための電力消費振り返りサービスを提案する．

3. 電力消費振り返りサービス
3. 1 アーキテクチャ

3. 2 消費電力ログ
消費電力ログとは，HNS 機器ごとの消費電力を一定周期ごとに取得し，時系列データとして記録したもの

既存の消費電力可視化サービスの多くは，消費電力である．本研究では，日時，機器 ID，消費電力 (Wm)の情報をログとして収集し，それのみを可視化してからなるフォーマットで保存されている．例として，

いる．そのため，どれだけの電力を現在使っているか

我々の研究室で開発している CS27-HNS の照明機器（または，過去に使われた消費電力量がどのくらいか）から計測された消費電力を示す．

という情報は把握可能である．しかしながら，消費電2009-09-26

19:00:05

light161.074

力ログだけからは，どのような機器の機能が実行され2009-09-26

19:00:11

light160.958たか，更にはその行動のうちどれが無駄であったのか

2009-09-26

19:00:16

light160.842を必ずしも判断できない．

2009-09-26

19:00:22

light1

62.7

本研究において我々が提案する電力消費振り返り

我々はこのような消費電力ログを機器ごとに収集し，サービスのアーキテクチャを図 1 に示す．この図が示図 2 に示すような積み上げ折れ線グラフとして可視化

すように，提案サービスは家電機器ごとの消費電力ロを行う．このグラフは横軸が時間軸，縦軸が消費電力

グとユーザが行った機器操作ログの収集をまず行う．

を表しており，機器ごとにいつどの程度電力が消費さ更に，電力浪費行動の検出を支援するために，ユーザれたかが容易に分かるようになっている．この例では，が機器操作を行った際の環境センサログを収集し，他

夜 21 時から翌 7 時まで TV と DVD Player がつけっのログと組み合わせて可視化することで，省エネ行動

ぱなしであることが分かる．このグラフだけでも，こ促進のための振り返りを支援する．以降ではこれらのの利用が N1 の観点において無駄であることは推測でログ情報の詳細と可視化手法の詳細を述べる．

きる．しかしながら，N3 に該当する，すなわち実際

780

論文／家庭における省エネ促進のための電力消費振り返りサービスの実装と評価

Fig. 3図 3 機器操作ログ
Appliance operation log.
Fig. 4図 4 環境センサログ
Environmental sensor logs.

にユーザが利用していないにもかかわらず実行されてユーザによる機器操作を促すきっかけとなる．例えば，いるかどうかは分からない．

「寒くなったから暖房をつけた」や「暗くなったから

3. 3 機器操作ログ

照明をつけた」というように環境状態の変動によって機器操作ログとは，ユーザが HNS 機器を操作した

ユーザは機器を操作することがある．そのため，セン際のユーザ名と操作内容を記録したものである．すな

サによって取得された環境状態は機器操作の理由を裏

わち，機器操作ログは，ユーザの HNS における行動

づける状況情報（コンテクスト）として，非常に有効を反映した「ライフログ」と考えることができる．こである．

のライフログとしての機器操作ログは，家電機器の消費電力と密接に関係がある．
本研究における機器操作ログの形式は「操作日時，
操作者，機器名，機器操作名，パラメータ値」となっている．操作日時とはユーザが家電機器を操作した日時，操作者とは家電機器を操作したユーザ，機器名と本研究では，HNS 内に温度センサ，湿度センサ，照度センサ，風量センサ，人感センサを設置し，1 分おきに次のようなデータを得た：，湿度（%），明るさ（Lux），風量（0–99），
温度（◦ C）
ユーザの在室状況（true/false）．
例として，9 月 26 日に研究室で実測した環境セン

はユーザによって操作された家電機器名，機器操作名

サログの一部を以下に示す．

とはユーザが行った家電機器の操作名，パラメータ値

2009-09-26 11:22 31.5

41

65

1

false

とはユーザが機器操作時に必要となる値（例えば，テ2009-09-26 11:23 31

41

506

1

true

レビのチャネル番号や音量など）をそれぞれ表す．図 3

2009-09-26 11:24 30.75 41

513

1

true

に機器操作ログの例を示す．

2009-09-26 11:25 31

41

515

1.8 true

2009-09-26 11:26 31.5

41

509

1.6 true

この例では，UserA が 11 時 22 分 46 秒に扇風機の電源を ON にし，11 時 33 分 16 秒に電源を OFF にしていることがログとして記録されている．
機器操作ログが可視化されることで，ユーザの電力浪費行動をより具体的に把握することが可能となる．

3. 4 環境センサログ
環境センサログとは，温度や湿度といった HNS 内の環境情報をセンサによって取得し，それらの値を

図 4 に環境センサログをグラフ化したものを示す．
室内の温度と明るさをそれぞれ表すグラフにおいて，

6 時頃に温度と照度が上昇し始めていることから外が明るくなり始めたことが分かる．
このような環境センサログを消費電力や機器操作ロ
グと組み合わせることによって，ユーザの電力浪費行動を容易に発見できるようになると考えられる．

時系列で記録したものを指す．HNS 内の環境状態は，
781

電子情報通信学会論文誌 2012/4 Vol. J95–D No. 4

Fig. 5図 5 複数ログのマッシュアップによる電力消費振り返りサービス
Mashing up multiple logs for looking back power consumption service.

3. 5 複数ログのマッシュアップによる電力消費振
り返りサービス

4. 実

装

ここまでで述べた三つのログ（消費電力ログ，機器

本章では，以降で述べる CS27-HNS に実際に適用

操作ログ，環境センサログ）を日時基準で集約するこ

した各ログの収集システム及び電力消費振り返りサーとで，電力浪費行動検出の容易化を目的とした電力消ビスの可視化部の実装内容について詳述する．

費振り返りサービスを実現する．
図 5 に三つのログを統合した電力消費振り返りサー
ビスの GUI 例を示す．画面上部には消費電力ログ，画

4. 1 CS27-HNS
CS27-HNS には外部から制御可能な API を備えた
以下の家電機器が存在する．

面右上には機器操作ログより抽出された機器状態，画•

テレビ：Panasonic VIERA TH-58PZ800

面下部には環境センサログ，画面右下には環境センサ•

エアコン：コロナ CWH-187R

ログより抽出されたユーザの在室状況が表示されてい•フロアライト：Kishima オーブス

る．ユーザは画面左上で表示する機器を選択すること•

テーブルライト：Kishima オーブスができる．また，左下で表示する環境センサログの種•

電動カーテン：Resite

別を選択することができる．

•

加湿空気清浄機：日立 EP-CV60•

空気清浄機：PA-QC13-WX（ナチュラルホワ

このように消費電力ログに機器操作ログを重ね合わせることで消費電力の推移に起因する機器操作内容がイト）エアブリーズ•

天井ライト：National HK9392K

で，機器操作を行った際の周囲の状況を確認すること•

扇風機：Pieria メタルリビング扇風機が可能となる．結果として，複数ログのマッシュアップ•

DVD プレイヤー：TOSHIBA HDD/DVD レ

把握できる．更に環境センサログを重ね合わせることによって，単体のログを個別に見るよりも確実にユー
ザの電力浪費行動を確認することができるようになる．
以降では実際の HNS を利用して行った複数のログ収集のための予備実験と，収集したログの可視化による電力浪費行動実験及びその評価について詳述する．

コーダー「RD-S601」•

家庭用ゲーム機：SONY PlayStation3 ECH-

2000A（チャコール・ブラック）• HDD コンポ：SONY NAS-D500HD (SILVER)
また，以下の機器は API をもたないため，機器操
作ログは取得しないが，消費電力の計測は行う．

•
782

ラックシアター：Panasonic SC-HTR510-K

論文／家庭における省エネ促進のための電力消費振り返りサービスの実装と評価•

家庭用ゲーム機：任天堂 Wii

4. 4 環境センサロガー•

オーブンレンジ：SHARP RE-SW10-B

環境センサログを取得するために下記センサを対•冷蔵庫：SHARP SJ-23TM

象としてログを残すプログラムを Perl5 で開発した．

•

PC：0.99 GB RAM，2.19 GHz，Win XP Pro

CS27-HNS におけるセンサを以下に示す．
• Phidget 社の各種センサー（TemperatureSen-

4. 2 消費電力計測システム
前節で述べた 17 種類，24 個の家電機器を対象として消費電力計測システムを実装した．
実装にあたり，回路ごとの消費電力を測定できる分

sor，LightSensor，Humidity Sensor）[13]• ITWatchDogs の Wxgoos （温度計，湿度計，
照度計，風量計含む）[14]

電盤（パナソニック電工製 ECO マネシステム対応住宅

ロガーはそれぞれのセンサの値を 1 分ごとに取得し，

分電盤・コスモパネル・コンパクト 21 BQEL810322S

3. 4 で述べた形式で MySQL データベースに記録を及びくらし安心ホームパネル S WTZN280K）を導入行う．

した．この分電盤の 1 回路につき一つの機器を接続す

また，ユーザの入退室状況を管理するための入退ることで，機器個別の消費電力ログを取得する環境の室管理システムを開発した．入退室管理システムは構築を行った．分電盤によって計測される消費電力を

PhidgetRFID Kit，Phidget MotionSensor [13] を利Java プログラム（JDK5 を利用）によって MySQL

用し，Java (JDK5) を用いて実装されている．我々のデータベースに 3. 2 で述べた形式で記録した．

入退室管理システムでは，ユーザは入退室を行う際に

4. 3 機器操作ロガー

RFID リーダーに各自の RFID タグをかざす．なお，

我々は機器操作ログを記録するために，図 6 に示す

入退室の際にユーザが RFID タグをかざし忘れること

ユーザ認証機能をもった HNS 機器操作インタフェースがあるため，MotionSensor を利用してかざし忘れがを開発した．HNS 機器操作インタフェースは Adobe

あった場合に警告音を鳴らす仕組みを実装した．

Flex SDK 3.0 を用いて開発されている．

4. 5 電力消費振り返りサービス GUI

このインタフェースを利用して家電機器を操作する

電力消費振り返りサービスの GUI 部は MySQL デー

際には，ユーザはまずドロップダウンリストから自分タベースに保存された消費電力ログ，機器操作ログ，環の名前を選び，目的の家電のカテゴリーをタブで選択

境センサログを集約し，可視化を行う．我々は本 GUI

する．その後，操作する家電アイコンに付随する機器を Adobe Flex SDK3.0 を用いて開発した．

操作ボタンをタッチすることで機器操作が行われる．

電力消費振り返りサービスは年間消費電力量表示画

HNS 機器操作インタフェースは，ユーザによるボタ面，月間消費電力量表示画面，及び 1 日の消費電力量

ン操作が起こるたびにその操作内容を機器操作ログと表示画面から構成される．年間消費電力量表示画面はして 3. 3 で述べた形式で MySQL データベースに記

図 7 に示すように，月ごとの消費電力量の合計値と電録する．

気代を 1 年分 1 画面で表示する．この画面で月を選択すると，図 8 に示す月間消費電力量表示画面が現れ
る．月間消費電力量表示画面は，1 か月の消費電力量
を日単位の折れ線グラフで表示すると同時に，最も電図 6 HNS 機器操作インタフェース
Fig. 6 HNS operation interface.

Fig. 7図 7 年間消費電力量表示画面
Screen of power consumption a year.

783

電子情報通信学会論文誌 2012/4 Vol. J95–D No. 4（南西）及び天井ライト（中央西）の消費電力量と明るさ（室内）の環境センサ値がそれぞれ表示されている．
更に，19 時 00 分の点がクリックされており，その時刻に計測された消費電力量と環境センサ値がそれぞれ家電機器選択エリア及び環境センサ選択エリアに表示されている．消費電力量に関して，天井ライト（南西）は 36 Wm，天井ライト（北西）は 70 Wm，天井ライト（中央西）は 15 Wm，その他の機器は全て 0 Wm
Fig. 8図 8 月間消費電力量表示画面
Screen of power consumption a month.

であり，これら六つの機器の合計値は 121 Wm であったことが分かる．また，環境センサ値に関して，温度（室内）は 30◦ C，温度（室外）は 26◦ C，湿度（室力が消費された日と消費電力が最も少なかった日を表内）と湿度（室外）はともに 29%，明るさ（室内）は示する．ユーザはこの画面から任意の日付を選択する

453 Lux，明るさ（室外）は 93，風量は 6 であったこことで，図 5 で示す複数ログがマッシュアップされたとが分かる．また，在室状況表示エリアは，18 時半

1 日の消費電力量表示画面を見ることができる．

頃〜23 時 15 分頃までユーザが在室していたことを示

図 5 の GUI は七つのエリアから構成されている．
左上に，家電機器選択エリア，画面上部中央に消費電力ロググラフ表示エリア，右上に機器操作ログ表示エ

している．

5. 評 価 実 験リア，左下に環境センサ選択エリア，下部中央に環境

電力消費振り返りサービスを CS27-HNS に実際にセンサロググラフ表示エリア，右下にユーザの在室状適用し，電力浪費行動を検出できるかを評価する実験況ログ表示エリアが表示される．画面最下部には在室を行った．本章では，ログ収集のための予備実験と予状況表示エリアがあり，このエリアは室内に人が一人備実験により収集されたログを利用した振り返りサーでも存在するとその時間帯のバーの色を青く表示する．

ビスによる電力浪費行動検出実験について詳述する．

消費電力ロググラフの横軸は時刻，縦軸は消費電力

5. 1 予備実験：ログ蓄積実験

量 (Wm) をそれぞれ表している．家電機器選択エリ

まず，サービスで利用するための 3 種類のログ（消アにおいて，ユーザが消費電力量を表示したい家電機

費電力ログ，環境センサログ，機器操作ログ）を収集

器にチェックを入れることで，選択された機器の消費する実験を行った．実験では，ユーザ 1 名に 2009 年

電力が右側のグラフエリアに表示される．グラフは積9 月 9 日から 2010 年 1 月 31 日までの約 5 か月間の間

み上げ面グラフとなっているため，選択された機器全CS27-HNS で生活してもらった．その結果，サービスてが同一のグラフに表示される．これにより，ユーザ

評価に利用可能なログとして，消費電力ログ 145 日分

は家電機器間での消費電力量を比較することが可能と（2.94 MByte），機器操作ログ 116 日分（115 kByte），

なっている．

環境センサログ 132 日分（24.7 MByte）が得られた．

環境センサロググラフの横軸は時刻，縦軸は環境セ

5. 2 本実験：電力消費振り返り実験

ンサ値をそれぞれ表している．ユーザが環境センサ選開発した電力消費振り返りサービスを被験者 6 名に択エリアにおいて任意の環境センサ名を選択すること

使用してもらい，ログ蓄積実験で行われた電力消費をで，選択された環境センサのみが右側に折れ線グラフ

実際に振り返ってもらう実験を行った．サービスの有として表示される．

用性を評価する上では，振り返りによって「電力浪費これら二つのグラフはグラフ内の任意の点がクリッ

行動とそれが浪費であると判断できる理由をどれだけクできるようになっている．ユーザが任意の点をク発見できるか」に着目する．実験においては，従来型リックすると，その点の時刻における全ての家電機器の可視化サービスと提案サービスとの差を測るため，ごとの消費電力量及び全ての環境センサ値が家電機器

以下の 3 種類の振り返りタスクを設定した．

選択エリア及び環境センサ選択エリアにそれぞれ表示

T1：従来法 1（総消費電力のみによる振り返り） 全

される．

家電機器の総計消費電力のログのみを用いて振り返り

図 5 の画面例では，2009 年 12 月 8 日の天井ライト
784を行う．2. 2 で述べた従来型の消費電力可視化サービ

論文／家庭における省エネ促進のための電力消費振り返りサービスの実装と評価

Table 1P1, P2
P3, P4
P5, P6

表 1 評価実験におけるタスク割当
Task assignment of evaluation experiment.
12/5
T1
T2
T3

12/6
T2
T3
T1

12/7
T3
T1
T2

12/8
T1
T2
T3

12/16
T2
T3
T1

12/19
T3
T1
T2

Table 2

T1：従来法 1
T2：従来法 2
T3：提案法ス（Google Power Meter サービス等）に相当する．

T2：従来法 2（機器ごと消費電力ログを用いた振り返

Table 3り） 個別家電機器ごとの消費電力ログを用いて振り返りを行う．従来のスマートタップなどを用いた消費電力可視化サービスに相当する．

T3：提案法（電力消費振り返りサービスによる振り返

表 2 指摘された浪費行動数（分類 N1）
Number of energy-wasting behaviors found(Category N1).
12/5 12/6 12/7 12/8 12/16 12/19 Total
2
2
1
2
2
2
11
1
7
5
2
4
2
21
1
5
4
2
5
3
20

表 3 指摘された浪費行動数（分類 N2）
Number of energy-wasting behaviors found(Category N2).

T1：従来法 1
T2：従来法 2
T3：提案法12/5 12/6 12/7 12/8 12/16 12/19 Total
0
0
0
0
0
0
0
4
3
8
4
2
2
23
2
3
3 2 (1)6
2
18 (1)り） 個別家電機器ごとの消費電力ログ，機器操作ロ
グ，環境センサログを用いて振り返りを行う．提案手する．ただし，T1（従来法 1）においては A1 は指摘法による振り返りサービスである．

していない．また，T2（従来法 2）においても具体的実験では，6 人の被験者 (P1, P2, P3, P4, P5, P6)

な機器操作を指摘することは不可能であるため，無駄に参加してもらった．なお，予備実験のユーザはこのである機器のみを指摘してもらう形式にした．

被験者には含まれていない．それぞれの被験者には 5

A2（時間範囲）： 被験者が無駄だと思う機器機能が実か月のログから抜き出したおよそ同数の無駄行動が含行されている時間の範囲．

まれる日付（2009 年の 12/5, 6, 7, 8, 16, 19）6 日分をA3（無駄理由）： 被験者が無駄だと判断した理由．

対象に T1〜T3 の異なる振り返りタスクによって一人

ここで，電力浪費行動を識別するために，家庭の省エずつ実施してもらった．被験者ごとのタスク割当は表 1

ネ大辞典を参考に下記の判断基準を全被験者に提示に示すとおりである．例えば，被験者 P1 及び P2 にはした．

12/5 を対象に T1（従来法 1）のタスクを，12/6 を対•

つけっぱなしであると判断する時間は 8 時間•

電力量が過大であると判断する電力は象に T2（従来法 2）のタスクを個別に行ってもらった．
実験開始前には家庭の省エネ大辞典 [12] を全ての被験者に 1 時間ほどで読んでもらい，電力浪費行動につ1000 Wmin• 室温は 20◦ C，湿度は 50%，照度は 400 lx あれ

いての知識をもってもらった．その後，実験対象の各ば十分であるものとする．

日を対象に，指定された振り返りタスクを実行してもらった．全ての振り返りタスク実行では，図 5 の画面

以上の実験によって被験者が A1〜A3 の組合せをいくつ指摘したかを数えた．

あるいはその一部を利用した．タスク T1 では，全家

5. 3 実 験 結 果

電機器の合計消費電力量を表示させた図 5 の消費電

12/5〜12/19 までの浪費行動分類ごとの実験結果を

力ロググラフのみを被験者に見せた．タスク T2 では，

表 2〜表 4 に示す．今回の実験では，同じ日の同じタ

消費電力ロググラフだけでなく，図 5 の上半分の領域

スクを 2 名の被験者が別々に行っているため，表には全てを被験者に提示し，家電機器選択も自由に行える

その合計が記されている．また，全結果の合計を表 5ようにした．タスク T3 では，図 5 の全画面を被験者に示す．なお，特に提案法では，特定の電力浪費行動に提示し，家電機器選択や環境センサ選択が自由に行が複数の浪費行動分類に適合すると指摘されるものがえる状態で実験を行った．なお，一人の被験者につきあった．その場合は，N1，N2，N3 の順で後に適合す

6 回タスクを実行してもらったが，各タスク実施前にるものとして浪費行動の数をカウントした．すなわち，は毎回 10 分の GUI 説明と練習を行った．

N2 と N3 の両方として被験者が特定の浪費行動を指各タスク実行時に被験者に指摘してもらった内容は下記のとおりである．

摘した場合，それは N3 に相当するものとしてカウントしている．

A1（無駄な機器機能操作）： ユーザが実行している家

表 2〜表 5 の縦軸はタスク名，横軸は日付を示して電機器機能のうち無駄だと被験者が考えるものを指摘いる．表 2 は N1（電力消費超過）の実験結果を示し
785

電子情報通信学会論文誌 2012/4 Vol. J95–D No. 4

Table 4表 4 指摘された浪費行動数（分類 N3）
Number of energy-wasting behaviors found(Category N3).

T1：従来法 1
T2：従来法 2
T3：提案法Table 5

12/5 12/6 12/7 12/8 12/16 12/19 Total
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
3
3
3
6
9
6
30

表 5 手法ごとの指摘浪費行動数
Number of wasted power consumption
behavior per looking back service.
従来法 1
11

従来法 2 提案法
4468

表 6 手法ごとの平均電力浪費行動指摘時間（秒）Table 6 Average time for indicating wasted power
consumption behaviors per looking back service.
T1：従来法 1
T2：従来法 2
T3：提案法

N1
23.7
26.5
38.6

N2
—
34.1
41.2

N3
—
—
50.2

した時間を計測した．具体的には，実験開始後，被験者が浪費行動を指摘するたびにそのときの時刻を記録しておき，個別の浪費行動を検出するのに要した時間を測定した．表 6 において，本実験において被験者がている．この結果が示すように，従来法 2 と提案法で

N1，N2，N3 の各浪費行動 1 件を指摘する際に，平均は指摘数が変わらず，従来法 1 での浪費行動検出数がしてどの程度の時間（秒）を要したかを示した．この最も少なくなっている．これは，特定の機器が長時間

表では，同種の浪費行動であろうと，T1，T2，T3 の利用されていることを特定するためには機器ごとの消順に，すなわちタスクにおいて提示される情報量が多費電力量を知る必要があるためである．

くなるごとに，浪費行動の指摘に要する時間が 2.8〜

表 3 に示す N2（サービス提供不能）に相当する浪

7.2 秒増加していることが分かる．この結果から，ユー

費行動の指摘数では，検出数は従来法 2 が最も多く，

ザに浪費行動を指摘してもらう際には，検出してほし提案法がそれに継いでおり，従来法 1 では 0 となって

い浪費行動の種別ごとに提示する情報を削減する手法

いる．従来法 1 では，機器ごとの動作状況が分からなが有効であると考えられる．

いため，N2 の検出は事実上不可能である．一方従来

5. 4 振り返り実験の効果法 2 では，正確な機器の動作状況が分からずとも，対実験後に行った自由記述形式のアンケートでは，「家

象機器の電源状態が消費電力量により推測できるため，電機器の待機電力の大きさに驚いた」，というものやN2 が指摘できた．また，従来法 2 の方が提案法より「天井ライトを全てつけたときの消費電力量が分かっも多く浪費行動を指摘できているが，これは，N3 にたので，これからは過度につけすぎないようにしたい」

相当する電力浪費行動の一部が N2 や N1 として検出といったように，被験者の省エネ意識の改善が一部にされていることに起因する．例えば，PS3 と TV を利見られた．一方で，「一つの画面に表示されるデータが用していたユーザが退室時に TV のみを OFF にして多く，どこを見ればよいか分かりづらい」といったもいったようなケースで，T3 では N3 と判断され，T2のや「機器操作ログや入退室ログがそのまま羅列されでは N2 と判断されていた．

ているので，振り返る際に他のデータとの照合が難し

表 4 では N3（環境状態無視）に相当する浪費行動

い」といった意見も見られた．この点については，浪の指摘数が示されている．この結果から分かるように，

費行動と思われるものをある程度自動的に UI が指摘

環境状態を考慮したユーザの機器操作妥当性についてしたり，注目すべき箇所を強調して表示したりといっは，提案法でしか指摘ができない．

た形で振り返りサービスの改善を今後進めていく予定

表 2〜表 4 により，T1 では N1 を，T2 では N1 とである．実際に一部の浪費行動を検出する仕組みにつN2 を T3 では全ての無駄分類を被験者が検出できて

いての研究を現在進めている [15]．

いることが分かる．表 5 からは，提案法による浪費行

5. 5 従来法と提案法の比較

動指摘数が最も多いことが確認できる．

N1〜N3 の各分類を被験者が検出する際，同じ分類

また，全体的に消費電力の少ない一部の照明や扇風に属する浪費行動であっても，タスク T1〜T3 によっ機といった機器に関する浪費行動は積み上げ折れ線グてその判断基準となる情報が異なっている場合と共通

ラフではほとんど目立たないため，指摘の対象となるしている場合があった．まず T1 では，判断基準が総ことがほとんどなかった．

消費電力のみであるため，消費電力の推移と時刻を確

更に本実験では，各被験者が無駄を指摘するのに要786認している被験者が多かった．例えば，長い時間同じ

論文／家庭における省エネ促進のための電力消費振り返りサービスの実装と評価

消費電力のままのときに，特定の家電機器が点いたま
まになっていると判断し，N1 と評価した事例が多く

Table 7表 7 電力浪費行動分類
Classiﬁcation of wasted power consumption
behaviors.

含まれていた．

T2 の場合，多くの被験者がまず総消費電力から，長時間若しくは消費電力量の大きい時間帯に着目して

全消費電力
機器毎消費電力提案システム

N1
○
○
○

N2-1

N2-2

N3

○
○

○

○

いた．更に，その時間帯に実行されている家電機器群の中に N2 である機器組合せが含まれるかを確認し，最後に N1 に該当するかを調査している事例が散見された．

T3 では，T2 と同様に総消費電力にまず着目をするという事例と，ユーザの在室状況を最初に確認した後に総消費電力を確認するという事例が多く含まれていた．前者の事例では，総消費電力を確認後に消費電力量の大きい特定の家電機器に着目する．その後，照明であれば明るさといったその家電機器と関連のあるセ
ンサ値やユーザの在/不在状況を確認し，N3 や N2 に相当する浪費行動を検出していた．後者の事例では，ユーザが不在の時間帯を最初に確認し，その時間帯に電力を消費している家電機器が存在しないかどうかを検査することで，N3 に相当する浪費行動を検出し，その後 N1 及び N2 を検出するケースが多くなっていた．
また，本実験における唯一の事例として，N2 であるにもかかわらず T2 のタスクでは検出が困難なものが12/8 の T3 において確認された．この事例では，ユー
ザは TV で地上波放送を鑑賞しており，同時に PS3 の電源が入ったままであった．PS3 を正常に実行するた
めには，TV のビデオ入力を PS3 に合わせる必要がある．そのため，この事例における PS3 の実行は電力浪費行動であるといえる．この浪費行動は 2. 3 で述べた浪費行動分類では N2 に相当する．しかしながら，機器の消費電力量のみでビデオ入力の状態が分からな
いため，この浪費行動を手動で検出することはほぼ不可能である．そこで我々は分類 N2 を細分化し，消費電力のみで判断できる浪費行動 (N2-1) と消費電力だ
けでなく機器の状態が必要な浪費行動 (N2-2) に分けた．以上により，既存の消費電力量可視化サービスと提案サービスで検出可能な電力浪費行動分類は表 7 に示すようになる．
また，従来法 1，2 において，5 件の指摘ミスが発生した．これはその行動が行われた付帯状況を被験者が勝手に推測した結果，間違ったものがほとんどであった．例えば，時刻が深夜であったために人が居ないあ
るいは睡眠中であると推測し，浪費行動であると判断してしまった事例が存在した．一方提案法では，全ての付帯状況が環境センサログと機器操作ログで明示されているため，このような指摘ミスは 1 件もなかった．
この意味で提案法はより正確な振り返りが実行できると考えられる．
以上の結果より，長時間あるいは消費電力量が過度に大きいようなケースや，ユーザが不在であるにもかかわらず電力が消費されているようなケースにおいて，その内容を強調表示するといった可視化が無駄検出の初期段階において有効であると考えられる．更に，家電機器ごとの消費電力を表示する際に，本実験の被験者が着目した事例から，その家電機器と関係のある他の家電機器の動作状態やセンサ値を，連携して表示することによって，より容易に N2，N3 に相当する浪費
行動の検知が容易になると考えている．

5. 6 関 連 研 究
センサや複数の家電機器を組み合わせて新しいサービ
スを提供する HNS 環境は多く提案されている．[16]〜[19] は，HNS の基盤としての機能に焦点を当て，セン
サや家電機器の組合せによるアプリケーション開発を支援することを主たる目的としている．そのため，本論文で述べた電力浪費行動の発見や振り返り支援手法
までを考慮したアプリケーションをこれらの基盤上に構築することは可能だと思われるが，現状ではその点についての評価は行われていない．

[20] は，事前に設定された九つの省エネ行動がユー
ザによって実行されているかを家電機器ごとの消費電力と複数のセンサから判断するシステムを提案している．このシステムはユーザが実行できなかった省エネ
行動を検知し，その内容をユーザに提示することができる．一方で，我々の提案手法では，ユーザの行動を消費電力とセンサだけでなく，機器操作ログと環境センサの併用によって判断しているため，より高い精度で分類 N2，N3 の浪費行動が発見できる．また，我々の手法は事前の想定による固定的な省エネ行動の振り返りではなく，ユーザ自身による浪費行動の振り返りとそれによる発見を支援することを目的としているという点が既存手法と異なっているといえる．
787

電子情報通信学会論文誌 2012/4 Vol. J95–D No. 4[10]

6. む す び
本論文では，HNS を対象とし，ユーザの電力浪費
行動の検出を支援する電力消費振り返りサービスを提案した．具体的には，ユーザによる機器の操作ログ，センサより得られる環境情報，機器より得られる機器[11]

財団法人省エネルギーセンター，“家庭の省エネ大辞典，”
http://www.eccj.or.jp/index.html[13] S. Greenberg and C. Fitchett, “Phidgets: Easy de-[12]velopment of physical interfaces through physical

状態を，消費電力の推移に重ね合わせ三つのログの統

widgets,” Proc. 14th Annual ACM Symposium on

合を行うことで，ユーザを取り巻く様々な要因と消費

User Interface Software and Technology (UIST’01),
pp.209–218, 2001.

電力の関連の「見える化」を実現した．そして，提案サービスを実際の HNS 上に実装し，有用性を確認するための実験を行った．その結果，環境センサや機器[14]

ITWatchDogs, “WeatherGoose,”[15]

北岡賢人，瀬戸英晴， 本真佑，中村匡秀，“ホームネット[16]

ワークシステムにおける機器状態ログからのエネルギー浪” 信学技報，LOIS2010-71, March 2011.
費行動の検出，
山崎達也，沢田篤史，西村俊和，高岡真則，多鹿陽介，美濃http://www.itwatchdogs.com/

操作ログが無ければ検出できない電力浪費行動の多くを，提案システムを利用することで検出可能であることが確認できた．今後は，見やすさの向上だけでなく，導彦，“分散協調型ホームネットワークサービス構築基盤，”
情報通信研究機構季報，vol.53, no.3, pp.135–144, Sept.
2007.

本サービスの利用を振り返りだけにとどまらず，シス
テムによる自動振り返りサービスやより見やすい UIを備えた新たな付加価値サービスの提案を行っていき[17]

S. Helal, M. William, H. El-Zabadani, J. King, Y.
Kaddoura, and E. Jansen, “The gator tech smart

たいと考えている．
謝辞

パナソニック電工株式会社，“エコマネシステム，” http://denko.panasonic.biz/Ebox/densetsu/liﬁnity/eco/
東芝キャリア株式会社，“東芝エアコン大清快，” http://www.toshiba.co.jp/living/air conditioners/

house: A programmable pervasive space,” Computer,

この研究の一部は，科学技術研究費（基盤研

究 B 23300009，若手研究 B 21700077，研究活動ス[18]

タート支援 22800042），及び，ひょうご科学技術協会の助成を受けて行われている．
文

献

[1]

経済産業省資源エネルギー庁電力・ガス事業部，電力需給[2]の概要 2009，中和出版，2010.
株 式 会 社 岡 村 製 作 所 ，“OﬃceNavi,” http://www.
okamura.co.jp/product/work/oﬃce navi/index.html[3]

C. Fischer, “Feedback on household electricity con-vol.38, no.3, pp.50–60, March 2005.
和田佑二郎，井垣 宏，井上亮文，星 徹，“多様な可視化アプリケーションとの連携を考慮した消費電力量取得
api の設計，” 第 73 回情報処理学会全国大会，vol.2W-6,[19]

pp.261–262, March 2011.
志水 裕，“消費エネルギー抑制ホームネットワーク技術” http://www.soumu.go.jp/menu seisaku/の研究開発，[20]

ictseisaku/ictR-D/pdf/100825 15.pdf
小林敬介，塚原みな，徳舛 彰，奥山弘祐，齋藤孝平，中内靖，“ユビキタスセンサによる電力の見える化システムの開発，” 情処学研報，vol.2010-UBI-27, no.23, pp.1–6, July2010.

sumption: A tool for saving energy?,” Energy Eﬃciency, vol.1, pp.79–104, Feb. 2008.
[4]

K. Weinberger, “Dormitory residents reduce electric-

[5]

[6]
[7]

本付録において，5. 2 で行った実験中に提案サービ

feedback and incentives,” Int. J. Sustainability inスを用いて被験者に指摘された浪費行動の一覧を示す．

Higher Education, vol.8, no.1, pp.16–33, 2007.

ただし，重複した指摘内容は省略している．

塚本昌彦，加藤丈和，“エネルギーの情報化—IT による
電力マネジメント：2. スマートタップの共通仕様化に向けて，” 情報処理，vol.51, no.8, pp.934–942, Aug. 2010.
パナソニック電工株式会社，“ライフィニティ，” http://denko.panasonic.biz/Ebox/kahs/
東芝ホームアプライアンス株式会社，“Feminity,” http://•

エアコンが一日中つけっぱなし•

PC が一日中つけっぱなし•

家庭用ゲーム機 (PS3) が一日中つけっぱなし•

家庭用ゲーム機 2 台，テレビを含む複数機器がM. Nakamura, A. Tanaka, H. Igaki, H. Tamada, andK.-I. Matsumoto, “Constructing home network sys-の時間帯でも同様の指摘あり）

pliances and Web services,” Int. J. Web Services Re-

788

分類 N1 に属する浪費行動例

同時に点いており，消費電力が過大になっている（他

tems and integrated services using legacy home ap-[9]録

ity consumption when exposed to real-time visual

www3.toshiba.co.jp/feminity/index j.html[8]付

J.E. Petersen, V. Shunturov, K. Janda, G. Platt, and•

加湿空気清浄機：一日中つけっぱなし

search, vol.5, no.1, pp.82–98, 2008.

N1（電力消費超過）では，上記のように長時間特定のGoogle Inc., “Google Power Meter,” http://www.

機器がつけっぱなしになっている場合や，総消費電力

google.org/powermeter/

量が大きくなっている時間帯と機器が指摘されていた．

論文／家庭における省エネ促進のための電力消費振り返りサービスの実装と評価

分類 N2 に属する浪費行動例•

井垣DVD プレイヤーと家庭用ゲーム機 (PS3) が同博士前期課程了．平 17 同大学院博士後期課程了．同年同大学院特任助手．平 18 南山大学数理情報学部講師．平 19 神戸大学

TV が OFF であるにもかかわらず，家庭用ゲー

ム機 (PS3) の電源が入っていた．

•

TV が OFF であるにもかかわらず，家庭用ゲー

ム機 (Wii) の電源が入っていた．

•

TV で家庭用ゲーム機 (Wii) が表示されているにもかかわらず，家庭用ゲーム機 (PS3) の電源が入っていた．

•

大学院工学研究科特命助教．平 22 東京工科大学コンピュータサイエンス学部助教．平 23 大阪大学大学
院情報科学研究科特任准教授．博士（工学）．ソフトウェア工学教育，サービス指向アーキテクチャ，ホームネットワークシ
ステム，Web サービス，ソフトウェアプロセス等の研究に従事．IEEE，ACM，IPSJ 各会員．

TV が OFF であるであるにもかかわらず，DVD

プレイヤーが再生されていた．

•

瀬戸

TV で地上波放送が表示されているにもかかわ英晴

平 22 神戸大・工卒．平 24 同大大学院
システム情報学研究科博士前期課程修了予
定．ホームネットワークシステム，特にロ

らず，家庭用ゲーム機 (Wii) の電源が入っていた．

•

（正員）

平 12 神戸大・工・電気電子卒．平 14 奈
良先端科学技術大学院大学情報科学研究科時に使用されていた．

•

宏DVD プレイヤーと家庭用ゲーム機 (Wii) が同

グデータを活用した付加価値サービスに興味をもつ．

時に実行されていた．
分類 N2 の浪費行動では，TV を利用する機器の無駄な操作を指摘するものが大半であった．
分類 N3 に属する浪費行動例•

福田

湿度が十分高いにもかかわらず，加湿空気清浄

平 20 神戸大・工卒．平 22 神戸大学大機の加湿機能が実行されていた•

学院工学研究科博士前期課程了．現在パナ
ソニック電工インフォメーションシステム
ズ（株）に勤務．ホームネットワークシス

十分明るいにもかかわらず，天井ライトが一つ点いていた．

•

将之

テム，特にログデータを活用した付加価値
サービスに興味をもつ．

十分明るいにもかかわらず，天井ライトが二つ点いていた．

•

室温が十分に高いにもかかわらず，エアコンの本

暖房機能が使われていた．

•

振興会特別研究員（DC2）．平 22 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士後期課程了．同年神戸大学大学院システム情

ユーザが不在であるにもかかわらず，家庭用ゲーム機 (PS3) がついたままだった．

•

ユーザが不在であるにもかかわらず，家庭用ゲーム機 (Wii) がついたままだった．

•

ユーザが不在であるにもかかわらず，加湿空気

清浄機がついたままだった．

•

報学研究科特命助教．博士（工学）．エンピ
リカルソフトウェア工学，特にソフトウェ
アメトリックスの研究に従事．情報処理学会，IEEE，ACM 各
会員．

ユーザが不在であるにもかかわらず，PC がついたままだった．

•（正員）

平 18 京都産業大・理卒．平 21 日本学術

ユーザが不在であるにもかかわらず，テレビがついたままだった．

•

真佑

ユーザが不在であるにもかかわらず，HDD コ

ンポがついたままだった．
（平成 23 年 6 月 30 日受付，11 月 7 日再受付）

中村

匡秀

（正員）

平 6 阪大・基礎工・情報工学卒．平 11
同大大学院博士後期課程了．平 12 同大学
サイバーメディアセンター助手．平 14 奈
良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
助手．平 19 神戸大学大学院工学研究科准教授．平 22 同大学大学院システム情報学研究科准教授．博士（工学）．サービス・クラウドコンピュー
ティング，ライフログ，ホームネットワーク，ソフトウェア工学の研究に従事．IEEE，ACM，情報処理学会各会員．

789