⽴命館⼤学OICにおけるスマートビル基盤研究開発

⽴命館⼤学 情報理⼯学部 ⻄尾 信彦
nishio@is.ritsumei.ac.jp
この事業は、国⽴研究開発法⼈新エネルギー・産業技術総合開発機構（ＮＥＤＯ）の助成事業（JPNP22006）により実施されます。

立命館大学大阪茨木キャンパス（OIC）新H棟• 立命館大学大•はス/OIC2024とH棟

広大な私有地を活かした社会システムの実証
立命館大学・大阪いばらきキャンパス

OIC H

立命館
大学

新棟：新築・大規模(24年4月)

棟の取り組
み既築・中規模ビル

インキュベーション部屋“見せる・試せるラボ”

複数の飲食店商工会議所
ベンチャーカフェ東京等
https://www.ritsumei.ac.jp/file.jsp?id=229845&f=.pdf
大172024/5/31

立命館大学 SDPス

ビ

人1002022.6.1 2024.2.29

98,332

S,SRC

47,096

in

1

大学

7,712

https://www.ritsumei.ac.jp/news/detail/?id=3596の市民利用施設・公園エリア（災害拠点）
B 0, F 9, P 042.56mCopyright © 2024 Takenaka Corporation. All Rights Reserved.

新サービス創出が実現できるデータ連携基盤の構築

学校法⼈⽴命館

事業概要• 学⽣、企業、⾃治体・地域住⺠など多様な⼈が⾏き交う⽴命館⼤学 ⼤阪いばらきキャンパス(OIC)をリビングラボとして活⽤し、BIM等から抽出されるビル情報やフィールド層の機器、サービスロボット、利⽤者に識別⼦(ID)が定義されるデジタルインフラを整備する。その上で、新サービス創出を実現しようとする異なる運⽤者間でデータを共有・更新できるデータ連携基盤を構築する。
• 多くの事業者によるデータ利活⽤を前提として、個⼈情報を含むデータの取り扱いやその共有範囲・粒度に関するガバナンスのあり⽅やルールについての検討を⾏う。
• 新築棟に本基盤を整備し代表的なビル管理業務(清掃等)に適⽤することによってその効率化を評価する。

事業イメージ!
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基盤
全体
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2

⽴命館⼤学 ⼤阪いばらきキャンパスは「塀のないキャンパス」として2015年に開設、2024年4⽉には新棟が供⽤開始。
キャンパス規模は1万⼈を超え、教育・研究、ビル管理、防災など多様な視点での検証が可能となる。
ガバナンス・ルール︓データ取得・利⽤・共有（データ主権・プライバシー）

ルール
アプリ
ケーション

エネマネ

清掃

警備

飲⾷

＋α

部屋管理

ユーザーインターフェース・認証(API等含む)
データ蓄積・利⽤
データ統合・検索

データ
連携基盤

データ統計分析⼈・ロボット・街データ収集

ビルデータ収集
建物データ(モデル)

データ共有

⾏動データ

データ送受信

稼働データ

街データ

連携GW

フィールド

電気

空調

照明

ELV

ドア

カメラ

学⽣

ロボット

交通･気象

l

スマートビルの運営・利活⽤の標準ルール策定を前提

l

企業・⾃治体との連携を推進し、社会課題の抽出導⼊
および解決⼿法発⾒

本
事
業 l
特⻑

オープンイノベーションを志向したスマートビル接続可能機器の実証フィールドl

新サービス(スタートアップ)
輩出l

1万⼈超＋αのデータエビデンス

立命館大学大阪茨木キャンパス（OIC）新H棟•と•棟の取り組
み立ル

ス

ル
内部吹抜けを利用した通風換気

OIC H

立
命館
大学ス(SCC)

太陽光パネル+蓄電池によるデマンド制御

太陽光パネル+蓄電池による太陽光エネルギーの利用

高効率改造版
空調機の選定人工的気流を用いた快適性指数向上による空調消費エネルギーの削減
有孔折版を用いた日射制御
Low-E複層ガラスの採用
放射冷却素材の活用による屋外温熱環境の向上
自然通風・自然採光を最大限に活用する建物形状センサーを用いた教室照明の昼光制御

浸水レベルを考慮した
1FLレベルの設定

ﾃﾞｼﾞﾀﾙﾂｲﾝを活用した
館内情報の見える化
設備制御
82024/5/31

既存棟との空調熱源融通

CO2センサーを用いた換気制御

立命館大学 SDPス

ﾄﾗｲｽｸｴｱ（半屋外空間）の快適性向上

in感染症対策のためのUV照射照明の設置

ビ

自然換気・採光シミュレーションによる建築形状の調整

館内環境情報の見える化による学生・市民の省エネ意識の向上

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新たな学び空間の実現と脱炭素の両立を目指す環境設備計画

コグニティブな実世界情報処理

⾏列に並ぶ際の適切な距離確保をスマホで⽀援

OIC H

立
命館
大
学

棟の取り
組
み

周辺の歩⾏者の⾏動を⾃動認識しながら公共空間での移動を⽀援

⽬的地に案内する
⽀援ロボット

⾳声により周辺の歩⾏者との衝突回避を⽀援
12

2024/5/31

立命館大学 SDPス

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10（２）ヒューマンファクター抽出技術の開発と評価

1) 人数および着衣量を全方位カメラとオフィス用にチューニングした独自AIを用いて推定するシステム開発。
2020年度は目標達成をしたが、より高度な分析のために機能追加・変更を行ったため、2021年度の位置検出については昨年の精度を下回った。しかし、ベースの学習モデルよりも10％以上の精度向上を実現しており、かつ座位・立位などのヒューマンファクターの抽出にも成功した。
2) システム製品化に向けた仕様作成を行い目標を達成した。
2023年度に社内プロジェクトに大規模に適用する計画を進めている。
⼈の確信度︓0.999023​
着⾐量︓0.73

全方位カメラ（2台→６台）による撮像

AIによる推定（人数、着衣量）

画像の切り出し・展開。重複除去・位置情報の特定

2021年度のモデルにおける複数カメラ統合（6台）の評価結果

人数TPFPFN

RecallPrecision

F値

308

158

105

153

0.52

0.59

0.54

• False Negative（FP: 検出すべき人が検出されなかった）については、画像の明度差と什器の影響（人が見切れてしまうこと）が大きい。カメラ設置や撮影パラメータの設定に注意を払う必要がある。
• 実環境でのファインチューニングを実施すれば精度向上が可能であることは明らか。
姿勢検出の結果（2021年度）
ヒューマンファクターと人工知能を用いた次世代建物設備システムの開発, １９１０１８６９－０

省エネルギー部 2022年度 事後評価委員会資料

OIC 建物内の利⽤動向• 0⼈ではない時間帯を「利⽤している」とみなしたとき、HFSが設置されているH棟の平均利⽤率は95%に達し、基本的に誰かが平⽇は使われていることを⽰しています。

各部屋の平⽇
平均利⽤率 95%
平⽇9時〜18時に限る

9利⽤率の変化（4⽉1⽇〜6⽉1⽇）• 第2週後半までは教室の利⽤率の⽅が⾼かったですが、その後は共⽤部の⽅が利⽤率が⾼いです。
共⽤部の利⽤を学⽣さん⾃ら使い⽅を覚えて、積極的に利⽤頂いている状況がデータから推察できます。

初めは教室の⽅が利⽤率が⾼い。

共⽤部の利⽤率は⼟⽇も含めて⾼まっていく。
積極的に共⽤部を利⽤いただいている証拠とも⾔えます。

10

利⽤者数の動向を部屋ごとに可視化した例

11

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OIC H

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コグニティブな実世界情報処理

Cognitive adj.
• 認識・認知⼒の、経験的知識・事実にもとづいた• より⾼度な実世界情報を認識• これまでにないアルゴリズム• 気圧、可視光、UWB、…

• ⼈間を越えた処理を実現する• 数で勝負すれば⼈間には勝てる

222024/5/31

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• 実証フィールド︓• スマート環境• センサーネットワーク• スマートエッジコンピューティング• クラウド連携• ⾮スマート環境• モバイルセンシング• スマホセンシング• ウェアラブルセンシング• ロボットセンシング

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ユースケースを通じた実証：データドリブンなサービス（複数ビル間）
人を中心にした行動データ

エネマネ

警備

清掃

配送

必要な頻度・場所でのビル状態や管理業務の最適化

人流・エネルギーの可視化(複雑な空間形状、多様な用途、複数棟の連携）

ビルのデータ(必要性予測・自動検知による運用の最適化)必要なものだけの移動による物流・人流の最適化(食品や荷物の自動配送による混雑緩和）

新棟：新築・大規模小部屋からなり夜間・休日も研究利用のある情報理工学部
劇場・スタジオなど大空間をもつ
映像学部

・・・

既築・中規模ビル
ビル間
リソース
融通
2層の小吹抜空間
間仕切りのない学習空間
市民も利用する食堂

警備ロボ 掃除ロボ

配送ロボ

ラウンジ・共有スペース
大小様々な講義室
研究室
学生食堂

8

ユースケースを通じた実証：データドリブンなサービス（複数ビル間）
人を中心にした行動データ

エネマネ

警備

人流・エネルギーの可視化(複雑な空間形状、多様な用途、複数棟の連携）

ビルのデータ

清掃

配送

必要な頻度・場所でのビル状態や管理業務の最適化(必要性予測・自動検知による運用の最適化)必要なものだけの移動による物流・人流の最適化

・・・(食品や荷物の自動配送による混雑緩和）

・ビル管理業務支援：清掃
新棟：新築・大規模
既築・中規模ビル
各部屋の使用度の分析にもとづく清掃頻度・手法の適応化
ビル間
リアルタイムの清掃員x清掃ロボット間コミュニケーションによる作業効率化
リソース
融通

小部屋からなり・ビル管理業務支援：警備
警備ロボ 掃除ロボ 配送ロボ
夜間・休日も研究利用
リアルタイムの使用状況にもとづく警備の配備・回遊
ラウンジ・共有スペースのある情報理工学部
2層の小吹抜空間
リアルタイムの警備員x警備ロボット間コミュニケーションによる作業効率化
大小様々な
間仕切りのない
学習空間

講義室
研究室

市民も利用する食堂先行事業(アジャイルガバナンス)の高度化
配送ロボットの最適配置、食堂等の混雑緩和

学生食堂

劇場・スタジオ・物流・人流の最適化など大空間をもつ
映像学部

8

製品型

製品開発型

研究開発型

ユースケースを通じた実証：データドリブンなサービス（複数ビル間）
既築・中規模ビルをスマートビル化するために人を中心にした行動データ

ビルのデータ・ロボットを用いたセンシング
巡回するロボットによるセンシングにもとづく状況の認識

エネマネ
清掃配送
警備・スマートフォンアプリを用いたセンシング
ユーザのいるエリアでのスマホセンシングもとづく状況の認識
必要な頻度・場所での必要なものだけの移動による人流・エネルギーの可視化(複雑な空間形状、多様な用途、複数棟の連携）

ビル状態や管理業務の最適化(必要性予測・自動検知による運用の最適化)

劇場・スタジオなど大空間をもつ
映像学部

・・・

(食品や荷物の自動配送による混雑緩和）

新棟：新築・大規模小部屋からなり夜間・休日も研究利用のある情報理工学部

物流・人流の最適化

既築・中規模ビル
ビル間
リソース
融通
2層の小吹抜空間
間仕切りのない学習空間
市民も利用する食堂

警備ロボ 掃除ロボ

配送ロボ

ラウンジ・共有スペース
大小様々な
講義室
研究室
学生食堂

8

研究開発型

Stereo Camera SLAMLiDAR SLAM

Gaussian SplattingLBJ2021 東京⼤学
⻄⼭先⽣ご講演の資料より

MOCHA（Mobile Check-in Application）とは?

MOCHA(モカ)は、キャンパス内の構成員が、教室や⾷堂の混雑状況を把握したり、空きスペースを予約したりするためのアプリです。教室等に設置したビーコンを、ユーザのスマホで⾃動記録し、あらかじめユーザが同意した条件により位置情報をシステムに記録します。プライバシーに配慮しながら、政府の接触確認アプリCOCOAの機能を補います。
教室等に設置したBluetoothビーコンを⽤いた様々な情報提供機能
混雑情報の提供
教室や⾷堂の混雑度をリアルタイムに表⽰

予約機能
教室や図書館の利⽤予約
教室のコンセント数確認①研究室や教室などにiBeaconを設置

GPSだけでは取れない、建物・部屋番号を取得
駒場キャンパスの130の教室に設置
講義室②読み取ったビーコンをスマホ経由で共有
どの情報を通知するかはユーザがコントロール可能

ビーコン
データ
ベース

図書館

匿名
統計情報

⽒名通知

研究室

部室

クローズド共有
講義やサークルの部室や研究室など、特定の場所への登校情報を事前許可したユーザーと共有

×⾮通知
該当する部屋のデータのみ
アップロードニックネーム通知

全学チャンネル• ⾷堂・図書館混雑状況提供• 教室・図書館の予約
A研究室 ch
B講義ch
Dサークル chCop y ri g h t © 東 京 ⼤ 学 Al l R i g h ts R e se rve d .

COCOAの補完
COVID-19陽性判定者が同意すれば滞在先を匿名で共有③管理者区分けごとの情報表⽰
プライバシーポリシーに応じた情報表⽰
現在の図書館の空席率は50％
全員閲覧可
実験室は○○さんが利⽤中です
研究室限定
現在サークルの部室に5名集まっています
サークル限定4ユースケースを通じた実証：データドリブンなサービス（複数ビル間）
教室センシング人を中心にしたビルのデータ
行動データ
・天井のカメラ・LiDARや椅子の加速度センサーにもとづく状況の認識

・試験監督・出席・取り組み度のためのセンシング
エネマネ

警備

清掃配送

・学生のグループワーク等をセンシング
必要な頻度・場所での人流・エネルギーの可視化(複雑な空間形状、多様な用途、複数棟の連携）

ビル状態や管理業務の最適化(必要性予測・自動検知による運用の最適化)必要なものだけの移動による物流・人流の最適化(食品や荷物の自動配送による混雑緩和）

新棟：新築・大規模小部屋からなり夜間・休日も研究利用のある情報理工学部
劇場・スタジオなど大空間をもつ
映像学部

・・・

既築・中規模ビル
ビル間
リソース
融通2層の小吹抜空間
間仕切りのない
学習空間
市民も利用する食堂

警備ロボ 掃除ロボ

配送ロボ

ラウンジ・共有スペース
大小様々な
講義室
研究室
学生食堂

8

施設利⽤把握基盤の拡張︓コモングラウンド教室
現況

加速機器

加速後

アバタロボットに憑依

センサ

サーバ

仮想アバタを投影

デジタルツインHMD

デジタルツイン

利⽤者の認識結果を反映

ロボット

21

データガバナンスとルールガイドライン作成の取組
人を中心としたデータ統合のメリット
DADCよりデータガバナンスとルールについてのガイドラインが提示されている
利用者基点によるデータの取得・統合により、ビルの使われ方が把握できる

人を中心としたデータに基づくビルマネジメントや「マーケットイン」な新サービスの創出が実現できる
BeforeAfter

ビル設備が中心の数値データ
ビルの利用状況が把握できない

個人の行動が中心の属性データ
部屋やファシリティ毎の状態がわかる
個人の行動

消費状況 (時間・場所・目的）

サイバー

XW

X人

X㎡/h

設備

開閉状況

X℃

劣化度合い
設備
混雑状況

設備

設備
清潔度

設備

属性に応じた行動データ

設備毎や人数カウント等の定量的な情報

設備

熱量

ビルのデータ

行動情報（いつ・どこで・何を）

フィジカル
空調

4

⽴命館⼤学・エコシステム形成を⽬指して”Campus as a Service”
スキルシェア(学び)

学⽣・市⺠
勉強を教えたいスペースが欲しい

事業者

新サービス創出

席でご飯を⾷べたい
学び直しをしたい

ライドシェア(移動⼿段・配送)

部屋・空間シェアマッチング

広い会場が欲しい

設備・ものシェア

効率的に運びたい

マッチング

⼈を中⼼としたデータの統合

商品を提供したい

データ連携基盤

空き時間に働きたい

フィードバック・制御

リアルタイムなデータ収集

多様なニーズ

多様なニーズ

ドア
交通・気象

照明
空調

電気

⽵中⼯務店

ロボット
ELV

カメラ

学⽣

ソフトバンク3