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ソフトウエアジャパン2017 IT Forum AITC(4)

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『空気を読む家』におけるビックデータ解析

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ソフトウエアジャパン2017 IT Forum AITC(4)

  1. 1. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. ソフトウエアジャパン2017 協働プロジェクト『空気を読む家』 『空気を読む家』におけるビックデータ解析 2017年02月03日 先端IT活用推進コンソーシアム クラウド・テクノロジー活用部会 リーダー 荒本道隆
  2. 2. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. AITC クラウド部会のご紹介 月に1度集まり、部会内勉強会やハンズオンの開催を継続しつつ、前期のIoTと機械学習 に加え、必ず必要になるセキュリティや、外部出力装置など、さらに幅広いクラウド関連の 各要素技術の活用に挑戦する。 ・測定(センシングなど): Arduino を使ったセンシング ・収集(ネットワーク) : 無線LAN, Bluetooth, 電子署名, セキュリティ ・蓄積(KVS, クラウドサービスの利用): RDF, SPARQL, IaaS の利用 ・分析(統計処理、オープンデータの利用、アルゴリズム): R, 遺伝的アルゴリズム, ディープラーニング ・出力(ビジュアライゼーション、外部装置): R, D3.js, ロボットアーム これら広範囲の各要素技術に対し、部会参加者が「知っている」ではなく「使ったことがあ る」「人に教えることができる」と言えるレベルを目指す。また、それらを使ったプロトシステ ムを開発し、検証を行う。 セキュリティに関しては、他団体と連携して、実際に動作するプロトタイプを作ってみて評 価する。 外部出力装置に関しては、クラウド部会ではこれまで、入力としてのセンサー、頭脳として の機械学習をやってきており、出力に関しては可視化を行ってきた。さらに、フィジカル領 域へ働きかける出力装置としてのアームやモーターを使うことで、より多彩なデータの収 集が可能になる。また、「入力・頭脳・出力」と、いわゆるロボットを構成する要素すべてを 学べたことになる。 より重要なデータ、より意味のあるデータを大量に収集するためにも、「セキュリティ」と「入 力・頭脳・出力」を今期は重点的に取り組む。 2
  3. 3. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 部会内で勉強会/ハンズオンを開催 • 参加メンバーによるセミナーを2回開催 • 2016/01/20 部内セミナー「IoTとセキュリティ」 < 宮地さん • 2016/05/17 PKI Day 2016の紹介 < 宮地さん • 外部講師によるセミナーを2回開催 • 2016/04/14 AmazonのIoTサービスの事例紹介 < Amazon 亀田様 • 2016/06/13 マイナンバー制度の法人番号の民間活用 < 経済産業省 CIO補佐官 満塩様 • 新しい技術に触れるためのハンズオンを2回開催 • 2016/02/18 Docker最新版体験会 < 岡村さん • 2016/03/14 TensorFlow体験会 < 荒本 • 施設の見学会を開催 • 2015/11/30 気象庁 気象衛星センター見学 3
  4. 4. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. クラウド部会の2016年の主な成果 • 部会内で勉強会・ハンズオンを開催 – 部会開催:12回、勉強会:4回、ハンズオン:2回 – 輪読:『実践 機械学習システム』を6回x2時間で読破 – 1時間程度の情報交換 • 気象庁XMLの取得APIの公開を継続中 – http://api.aitc.jp/ • REST, SPARQL, WebSocket を使って、過去の気象庁XMLを参照できる • プレスリリース http://aitc.jp/press/20140217-WeatherPublicAPI.pdf 4
  5. 5. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 今回、収集したデータ:1 • 対象:5人 • 期間:2016/12/19 ~ 2017/01/27(40日) • 収集データ – 寝室の環境データ:0.5秒周期 • 気温、湿度、気圧、照度 – UP3の生体データ:不定期、1日単位でサマリー • 運動量、睡眠開始日時、起床日時、など – アンケート:1日に1回 • 比較用データ – 気象庁のサイトから、時間単位の環境データをダウンロード • 気温、相対湿度、現地気圧 5
  6. 6. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 今回、収集したデータ:2 • 環境データのレコード数 – 扱いやすいように、分、時、日単位で平均値を算出 • 元データをクラウド上で扱いたかったが… – 無理矢理だけど、ビックデータを作りやすい – まだ『プライバシー』に関する議論ができておらず、今回は保留 6 元データ件数 サイズ(Byte) 分単位 時単位 日単位 U1 5,652,821 462,661,441 48,812 824 37 U2 2,093,665 171,376,139 18,132 324 26 U3 545,216 44,620,503 4,717 94 14 U4 493,426 40,252,166 4,268 81 10 u5 4,754,935 383,389,228 41,058 684 28
  7. 7. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 今回、収集したデータ:3 • アンケート内容:毎日入力 – ニックネーム – 対象日 – 仕事は? • 休み, 比較的余裕があった, 余裕があった, 普通, 比較的忙しかった, とても忙しかった – 食事は就寝何時間前? • 6時間以上前, ~5時間前, ~4時間前, ~3時間前, ~2時間前, ~1時間前 – 入浴は就寝何時間前? • 入浴していない, 6時間以上前, ~5時間前, ~4時間前, ~2時間前, ~3時間前, ~1時間前, – 起床予定時刻は? • いつもと同じ, 起きる時間は決まっていない, いつもよりかなり遅く(一時間以上)遅く起床する予定, いつもより少し(30分程度)遅く起床する予定, いつもより少し(30分程度)早く起床する予定, いつも よりかなり(一時間以上)早く起床する予定 – 睡眠は? • とても良い睡眠, 少し良い睡眠, 普通, 少し悪い睡眠, とても悪い睡眠 – 目覚めは? • 良い目覚め, 普通, 悪い目覚め – 起床時の天気は? • 晴れ, 曇り, 雨, 雪 – その他、睡眠に影響を与えそうなことを何でも 7
  8. 8. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. データ可視化 環境データの40日分を俯瞰 5人分のデータ 気象庁の観測データ
  9. 9. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 室温と気温の関係 9 2016/12/19 2017/01/26 2016/12/19 2017/01/26
  10. 10. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 湿度と相対湿度の関係 10 2016/12/19 2017/01/26 2016/12/19 2017/01/26
  11. 11. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 気圧と現地気圧の関係 11 2016/12/19 2017/01/26 2016/12/19 2017/01/26
  12. 12. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 照度 12 2016/12/19 2017/01/26 2016/12/19 2017/01/26
  13. 13. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. データ可視化 アンケート結果と前日のヘルスデータ 5人の入力したアンケートデータ 5人のUP3のヘルスデータ
  14. 14. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 平均心拍数 14
  15. 15. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 最大心拍数 15
  16. 16. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 最少心拍数 16
  17. 17. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 安静時心拍数 17
  18. 18. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 合計運動時間 18
  19. 19. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 合計歩数 19
  20. 20. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 運動時間に燃焼した合計カロリー 20
  21. 21. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 一次睡眠時間 21
  22. 22. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 深く眠った時間 22
  23. 23. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 浅く眠った時間 23
  24. 24. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. レム睡眠時間 24
  25. 25. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. 今後の予定 • 『空間OS』との連携 – プライバシーを気にする必要ナシ – 可視化によるフィードバック – 自動化 • 実データを使った研究&検証 – データを貯め続ける • 違う行動した場合のデータも欲しい – ビックデータ処理 – セキュリティ・プライバシーに関する考察 – 統計を使ったアプローチ – 機械学習の適用 • 2016年:輪読終了『実践 機械学習』:2時間x6回 • 2017年:輪読中『ゼロから作るDeep Learning』 25
  26. 26. Copyright © 2017 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved. http://aitc.jp https://www.facebook.com/aitc.jp 最新情報は こちらをご参照ください ハルミン AITC非公式イメージキャラクター AITC クラウド活用部会への参加、 お待ちしてます 2/16(木)13:30~ 品川

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