2016年2月4日 AITCと協働プロジェクトの活動概要

Copyright © 2016 Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive All Rights Reserved.
協働プロジェクト『空気を読む家』
2016年2月4日
先端IT活用推進コンソーシアム
http://aitc.jp/
ハルミンです！
(AITC非公式キャラクター)

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アジェンダ
AITCと協働プロジェクトの活動概要
空間OSの設計コンセプトと先端IT
デモ：『空気を読む家』
マンガ駆動開発によるデザインプロセス：協働プロジェクトのためのシナリ
空間OSのための家電制御技術と情報連携
空間OSのためのビッグデータ技術基盤
空間OSが『空気を読む』ためのコンテキストコンピューティング
『空気を読む家』が示す先端ITの近未来コンセプト

AITC と協働プロジェクトの活動概要
2016年2月4日
協働プロジェクトリーダー
松山憲和（PFUテクノコンサル株式会社）

先端IT活用推進コンソーシアム（１）
4
Windows
コンソーシアム
日本経営協会
XMLフェスタ
Java
コンソーシアム
XML部会
2000/07 設立宣言 2001/06~2010/03実活動 2010/03~2010/09 2010/09/08 設立
Advanced IT Consortium to Evaluate, Apply and Drive

先端IT活用推進コンソーシアム（２）
5
設立： 2010年9月8日
会長：鶴保征城（IPA顧問、HAL校長）
AITC顧問：和泉憲明（産業技術総合研究所上級主任研究員）
稲見昌彦（慶応義塾大学大学院教授）
萩野達也（慶応義塾大学教授)
橋田浩一（東京大学大学院教授)
丸山不二夫（早稲田大学大学院客員教授
山本修一郎（名古屋大学教授)
BizAR研究部会顧問：
川田十夢（AR三兄弟長男）
三淵啓自（デジタルハリウッド大学大学院教授）
企業における先端ITの活用および
先端ITエキスパート技術者の育成を目的とし、
社会に貢献することを目指す非営利の任意団体

会員構成
正会員：法人＆個人事業主
議決権を有し、1社から何名でも活動に参加可能
年会費 10万円
準会員：個人＆学術関係者
議決権を有さないが理事会の事前承認を得て活動に参加可能
年会費個人会員：1万円
学術会員：3千円
-------------------------------------------------
特別会員：特定の活動推進のための支援組織・団体
産業技術総合研究所、気象庁、
消防研究センター、防災科学技術研究所
先端IT活用推進コンソーシアム（３）

活動体系
オープンラボ
IT女子
プログラム
シニア
プログラム
協働プロジェクト
発表会・シンポジウム
セミナー・勉強会
部会
部会・プロジェクトの成果を発
信
部会横断・外部との連携
部会のシーズ
スキルと知見の伝播
若手技術との交流
知見・経験の伝播
女性の活躍を支援
フィードバック
ノウハウを展
開
技術の調査・研究・実証、蓄積普及、啓蒙、活用推進
第6期：2015年9月1日～2016年8月31日

第６期活動対象分野
人工知能
Deep
Learning
IoT
リ
ア
ル
バ
ー
チ
ャ
ル
コンテキスト
人
メタデータ
モノコト
コンテキストコンピューティング
クラウドコンピューティング
AR
ナチュラルユーザー
インターフェース
ユーザーエクスペリエンス
ソーシャル
第6期：2015年9月1日～2016年8月31日

部会＆協働プロジェクト
活動方法＆成果物
活動方法
•F2F月次ミーティング/合同部会でのディスカッション
•セミナー/ハンズオン形式の勉強会
•顧問、外部団体・有識者との意見交換
•会員限定SNSを使った情報交換
成果物
• 試用・検討報告書
• 実証実験報告書
• 事例集、ノウハウ集、活用提案あるいは提言書
• プロトタイプシステムの設計書、ソースコード、環境構築手順
書など
9

部会活動

５つの部会
ナチュラルユーザーインターフェース活用部
クラウド・テクノロジー活用部会
コンテキスト・コンピューティング研究部会
ビジネスAR研究部会
ユーザーエクスペリエンス技術部会
コンソーシアム会員が関心を持っている先端ITについて
仲間（会員、外部の有識者）を募って部会として活動

クラウド・テクノロジー活用部会
クラウド技術の活用を皮切りに
IoTを実現する広範囲の要素技術に取り組み中
• 測定： Arduinoや各種センサ活用技術
• 収集： Wifi, Bluetooth, MQTT, 電子署名
• 蓄積： KVS, RDF, SPARQL, IaaS の利用
• 分析：統計処理, オープンデータ活用, Deep Learning, OpenCV
• 出力：ビジュアライゼーション(D3.js), プッシュ通知
気象庁防災情報XMLをWebAPI化
REST/SPARQL/WebSocketを使って、過去の気象庁XMLを参照
http://api.aitc.jp/

コンテキスト・コンピューティング研究部
人と人、人と物事、人と環境の関係性（コンテキスト）
をデータとして記録し、活用する情報活動（コンテキス
トコンピューティング）により、個人と社会のインテリ
ジェンスが階層的に連動する情報基盤の提言
• 理論：コンテキストコンピューティングの理論的基盤を確立
するための関連研究調査（情報推薦システム、集合知）
• 実践：リアルタイムWebとリアクティブプログラミング/FRP
の組み合わせ、Web of Things
関心事にチェックイン
「関心事」という課題に対する解決案を利用者が相互
に評価し、機械が解決案に対する評価をスコアリング
『人と機械の協働により社会知を形成』を目指した。

最先端のAR技術の把握と習得、及び今後の社会やビジ
ネスの変化を踏まえたAR技術の活用(ビジネスAR) につ
いて研究
AR：拡張現実感/拡張現実。
人間の感覚をITで拡張
視聴
触
味
嗅
α
バランス感覚など
• AR産業論
• ロボティクスインターフェース
• 空間OS

ユーザーエクスペリエンス技術部会
ユーザー体験(UX) をデザインする手法や技術の実践
関係者全員が、ユーザー経験を意識
しながらプロダクトを開発するため
の新しい開発プロセス。
ユーザーがどういった状況でシステ
ムを利用するかということを表現。
単に物理的な環境だけでなく、利用
に至ったコンテキストも表現
背景利用シーン
考え
デバイス
ユーザー感情

ナチュラルユーザーインターフェース活用部会
人の自然な振る舞いや仕草をユーザーインター
フェースとするナチュラルユーザーインタフェース
（NUI）を追求。様々なデバイスを実際に使用したり、
プロトタイプの開発を通して、現時点での限界や可
能性を探求。
デジタルガジェット祭り
各種デバイス、およびそれを利用したアプ
リケーション等を紹介・展示。最新デバイ
スを身近に触れる機会を提供。

各部会の先端ITへの取り組み（１）
Cloud Computing
IoT/M2M/CPS
AI(MachineLearning/DeepLearning)
Robot
Arduino/Raspberry Pi
センサー/アクチュエータ
自然言語処理
パターン認識
電子署名
OpenCV
MQTT
AR
Natural User Interface
Wearable Devices
Digital Gadget
User Experience Design
Service Design
集合知/社会知能
： 18

各部会の先端ITへの取り組み（２）
コンテキストコンピュー
ティング
（コンテキスト・コンピューティング研究
部会）
空間OS
（ビジネスAR研究部会）
マンガ駆動開発
（ユーザーエクスペリエンス技術部会）
19

NUI活用部会
クラウド・テクノロジー活用部会コンテキスト・コンピューティング研
UX技術部会
2011年～：Project LA (Leads to Action)
2015年6月15日：最終報告書を公開
第一弾
20

新しい協働プロジェクトを検討
日常生活に
役立つもの
人と機械の
協働
暗黙知の
形式知化
社会問題に
トライ
ハードウェア
&
ソフトウェア
コンセプト
テーマ
部会活動活動意義
先端ITに
チャレンジ
21

コンセプト/テーマ検討
未来現在
Backcast
超高齢化社会
介護/子育て
シンギュラリティ
東京オリンピック
超リアルバーチャル会
議
：
公共の場
交通機関
仕事場
飲食店
家
コミュニケーション
：
22

『家』における価値の導出
第1回合同部会（2014年12月12日）
KA法を使ったワークショップを開催
家の中で、どんな課題と
その課題が解決することにどんな価値を感じるかを分析
出典：千葉工業大学工学部デザイン科学科安藤研究室ノート
http://andoken.blogspot.jp/2011/11/ka.html
23

抽出された『家』における価値
24

テーマ名
空
気
を読
む
家
Context-Aware House?
25

『空気を読む家』コンセプト検討
第2回合同部会（2015年2月26日）
アイディアシートを使ったワークショップ
『空気を読む家』のイメージを具体化
家の中の場所毎に、どんな課題が、どんな方法で解決され
るかをグループディスカッションし、『空気を読む家』の
イメージを具体化
26

『空気を読む家』実現イメージ
27

『空気を読む家』コンセプト
居心地の良さを考えて、実現する家
空気を読む家は、私たちに必要なことを考え、それを実現する家。
赤ちゃんが泣いていたら、お父さんお母さんは何故泣いているの
かを考え、ケガをしていないか確認して、オムツを替えたり、ミ
ルクをあげたり、あやしたりします。お父さんお母さんは、赤
ちゃんに対して常に目を配り、微妙な変化を読みとります。赤
ちゃんにとって、お父さんお母さんは、安心できる、居心地のい
いところです。
家は私たちを守る、居心地のいいところです。空気を読む家は、
私たちが泣いている時に私たちが笑えるように手助けをします。
お父さんお母さんが赤ちゃんに何故泣いているのか説明を求めな
いように、空気を読む家も私たちに説明を求めません。私たちの
行動を見て、世の中の知恵を取り入れて、空気を読む家は私たち
といっしょに成長し、変化します。 28

•CC
機械学習
•DeepLearninｇ
• ：
•時系列DB
•RDF
•SPARQL
• ：
•家電
•住宅設備
•ロボット
• ：
•センサー
•カメラ
•マイク
• ：
• 感情、状況を取
得する
• 家の中だけでは
なく、家の外の
出来事も含めて
• 行動を分析
し、居心地
の良さを定
義する
• 何をすると
居心地が良
くなるか
• 居心地が良くなる
空間
OS
29

『空気を読む家』の建て方
ひと部屋ずつ作っていきます
大黒柱（空間OS）は、最初、細いです
今後、段々太く（機能拡張）していきます
利用シーンや機能は『マンガ駆動開発』
30

空気を読む家の玄関
屋内屋外
室内灯
掃除機玄関照明
玄関扉
31
カメラ
家の中に人がいないことを見計らって掃除
訪問者を照明でそっと教えてくれる

空気を読む家の玄関：システム構成
空間OS
リビング玄関
来客通知
在宅通知
在宅通知
住人認識来客認識
来客通知
住人>0?点灯：消灯
来客?緑:白
住人>0?停止：掃除
家族かどうかを
顔認識
家族or来客
人>0?点灯：消灯
32

今回は、空気を読む家の寝室
33
寝室における課題
空気を読む家の寝室が、その課題をどう解決するか

空間OSの設計コンセプトと先端IT
2016年2月4日
ビジネスAR研究部会サブリーダー
中川雅三（日本総合システム株式会社）

デモ：『空気を読む家』

マンガ駆動開発によるデザインプロセス
協働プロジェクトのためのシナリオ設計
2016年2月4日
ユーザーエクスペリエンス技術部会リーダー
原孝治（ドリームIT２１）

空間OSのための
家電制御技術と情報連携
2016年2月4日
チュラルユーザーインタフェース活用部会リーダー
岡村和英（株式会社テクリエ）

空間OSのためのビッグデータ技術基盤
2016年2月4日
クラウド・テクノロジー活用部会リーダー
荒本道隆（アドソル日進株式会社）

空間OSが『空気を読む』ための
コンテキストコンピューティング
2016年2月4日
ンテキスト・コンピューティング研究部会リーダー
道村唯夫（富士ゼロックス株式会社）

『空気を読む家』が示す
先端ITの近未来コンセプト
2016年2月4日
協働プロジェクトリーダー
松山憲和（PFUテクノコンサル株式会社）

 データ中心アプローチによるアプリ連携
 事前のルール定義(アプリが個々に実装)

サービステンプレート
42
空
気
を
読
む
家
～
寝
室
WakeUp
サービス
【照明インスタンス】
light.on(color, interval)
light.off()
サービス
【音響インスタンス】
sound.on(music, dir)
sound.off()
light.on(color, interval)
light.off()
sound.on(music, dir)
sound.off()
【照明.照明インスタンス】
【音響.音響インスタンス】
WakeUpサービス
掃除サービス
空調サービス
WakeUp
【スケジュールインスタンス】
【照明】
【音響】
【スケジュール】
インスタンス管理
掃除
サービス
空調
サービス
【照明.照明インスタンス】
【音響.音響インスタンス】
join/move/delete/status
スケジュール
【スケジューラ】
【電車運行状況】
サービス生成
（機械学習による自動構成）
空気を読む家：アーキテクチャ（Step1）

進化するスマートハウス／スマート家電
43
エアコンや洗濯機などスマートフォンで制御できる家電が増え
ている
• 電源オン／オフ
• お好み設定（レシピ）
• エコ運転
• 記録
• 故障時のサポート

空気を読む家が扱う対象
44
 一軒当たり50~200個の電化製品
• 照明
• テレビ
• 冷蔵庫
• 洗濯機
• エアコン
• ：
 ドア、窓、水道
対象（100~500）×状態(2~50)×状態遷移
→膨大な組み合わせのルール化が必要
→無理

課題（議論中）
45
 ルールベースでの機器制御では人手でルールを定義しきれない
 多数の機器の組み合わせを考慮
 人や状況によってルールが変わる
 動作がバッティングする
 人からのFBを機械学習し、でルール構築できないか？（検討中）
 ある程度、賢い家電であれば、機器が自律分散で動作する（可能

 機械学習による人の振る舞いをルールにフィードバッ
 家電/住宅設備の自律分散型フレームワーク

 空間OS連携による空気を読む家で蓄積された情報
を集合知の活用

『空気を読む家』をリノベーション
一つずつ部屋を建てていきます
『玄関』→『寝室』→『居室』→・・・
大黒柱（空間OS）を太くしていきます
通信方式（集中/分散）、スケーラビリティ
3ヶ月～半年の間隔で一部屋をリリース
（新しい技術の取り込み、長いと飽きる）
48

http://aitc.jp
https://www.facebook.com/aitc.jp
ハルミン
AITC非公式イメージキャラクター
ご清聴ありがとうございました

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