[INEVITABLE ja night] 2018 年 12 月 14 日 - 「家庭」が見える！？電力データを利用した機器分離技術の活用

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登不二雄 (Nobori, Fujio)
インフォメティス株式会社
ネットワーク技術主幹
2018年12月14日
「家庭」が見える！？
電力データを利用した機器分離技術の活用
1

■ ソニー時代
● 2009年エネルギー分野研究開発
● 2010年人工知能技術から機器分離技術が派生
● 2013年ソニー(株)より機器分離技術を譲渡され独立
■ インフォメティス時代
● 2015年東京電力(株)と新規サービスの共同実証
● 2018年東京電力パワーグリッド(株)、(株)エナジーゲートウェイとともにIoTプラット
フォーム事業を開始
インフォメティスについて
2
ソニーからスピンアウトした
「機械学習(人工知能) ✕ エネルギービッグデータ」
を強みとするテクノロジースタートアップ

インフォメティスの強み
機械学習(人工知能)
機器分離技術
エネルギー
ビッグデータ
IoT
プラットフォーム
3

機器分離技術
エネルギー
ビッグデータ
IoT
4

インフォメティスの電力センサ
5

分電盤内のセンサ
6
電力センサ
本体
測定箇所

インフォメティスの機器分離
どの家電が、いつ、どれくらい使われていたかを見える化する技術
家庭にある分電盤の根元
（主幹）を 1 箇所測定
時々刻々と変化する主幹
の電流波形とマッチするよ
うな電流波形の組み合わ
せを見つけ、家電の稼働
状況を判定することができ
ます。
7

機器分離結果の例
ある家庭の測定データに
機器分離アルゴリズムを適
用した際の機器分離結果
です。
1 日のなかで、どんな家電
が、いつ、どれくらい使わ
れていたかが分かります。
8

機器分離技術
エネルギー
ビッグデータ
IoT
9

機器分離技術
エネルギー
ビッグデータ
IoT
10

インフォメティスの IoT プラットフォーム
11

システム構成
12
Loading
Layer
Storing Layer
API Layer
サービス
事業者
ユーザ向け
アプリ
電力センサ
HTTPS
HTTPS
その他の
センサ機器分離
その他
その他
Processing Layer

システム構成
Loading
Layer
Storing Layer
API Layer
サービス
事業者
ユーザ向け
アプリ
電力センサ
HTTPS
HTTPS
その他の
センサ機器分離
その他
その他
BigQuery
Cloud
Bigtable
Cloud
Storage
Cloud SQL
Cloud
Memorystore
Cloud IoT
Core
Kubernetes
Engine
App
Engine
Cloud
Functions
Cloud
Functions
Dialogflow
13
Processing Layer

各ストレージの役割
14
ユーザ情報
センサ情報
センサ計測データ
機器分離結果データ
Cloud SQL BigQuery
Cloud
Bigtable
Cloud
Storage
API経由でのデータ提供用データ分析用
古いデータ
を移行

Cloud Pub/Subの活用
15
■ 各モジュールを疎につなぐことができる
● モジュール単体のアップデートが容易
■ Kubernetesのautoscale設定にも利用できる
● 滞留メッセージ数が増加したらSubscriberのpodを増加させる設定が効果
的
■ 価格の安いpreemptibleインスタンスが使いやすい
● インスタンスが処理の途中でrestartされてしまってもメッセージが消えてし
まうことはない

機器分離技術
エネルギー
ビッグデータ
IoT
16

機器分離技術
エネルギー
ビッグデータ
IoT
17

クラウドに集まる様々なデータ
気象情報
交通情報
個人の情報
18

気象情報
交通情報
個人の情報
19
電力の情報

気象情報
交通情報
個人の情報
家庭/生活
情報
20
電力の情報
機器分離
技術

電力見える化サービス「うちワケ」
電気代の「内訳」が分かる。
　
　　　今の「おうち」の様子が見える。
ブレーカー（分電盤）に設置した小さなスマートセンサーが、
ご家族の電力利用を学習して、分析結果をアプリでお知らせします。
21

電力見える化サービス「うちワケ」
22

ご両親見守りサービス「遠くても安心」
23

データ活用例: 特定家電の保有家庭の推定
24
検出対象家電の一例
● 電子レンジを保有していて使
用頻度が高い家庭に、惣菜
や冷凍食品のプロモーション
を行う
● リコール対象家電を保有す
る家庭を推定し、効率的にア
プローチする

データ活用例: 生活行動パターンの抽出
25
● 生活行動パターンによる新し
い顧客セグメンテーションを
行う
● 暦とは異なるバケーション
シーズンの推定
● いつも起床する時間、会社
に出かける時間、夕飯の買
い物に出かける時間、調理
を始める時間、テレビを見て
いる時間などを推定して、タ
イムリーな販促を行う

データ活用例: 家庭プロファイルの推定
26
● 単身者世帯、共働き世帯、
世帯主年齢層、単身者の性
別分類など、家庭のプロファ
イルを推定し広告／販促に
活用する
● 家族の増減（例：出産、子供
の独立）など家庭プロファイ
ルの変化点を推定し、タイム
リーな販促を行う

データ活用例: 在宅確率推定
27
在宅確率推定技術宅配事業者向け情報提供
ライフスタイル分析→ 広告配信
曜日・時間帯ごとの在宅確率を推定する技術

将来ビジョン
28
■ 今後すべての家庭に普及していく、スマートメーターにインフォメティスの分析に必要な
データの収集機能を追加することで、あらゆるご家庭の電力データ分析ができるようにな
る可能性を秘めています
■ 既に、スマートメーカーメーターと共同で技術的に可能なことは立証済みで、商品化を決
定したメーカーもあります。
CPUなどのハード
ウェアに変更なく
ファームウェア
変更のみで
インフォメティスの
分析用データを
取得可能
※写真は東光東芝メーターシステムズから発売予定の
一般産業用スマートメーター「SmaMe II TypeHP」です。
（一般受電メーターではなくマンション一括受電などに使用）

目指す世界：データによる社会貢献
29
■ 社会のインフラとなって集めた電力データの活用で、電力システムを効率化し人々の生
活を便利に豊かにする
■ データ分析技術を応用し電力データにとどまらず、データを活用したサービスを創出する

エンジニア募集中！
30
機械学習
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アプリケーション
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クラウド
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