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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


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


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

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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ｘ 2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

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http://api.aitc.jp/

http://aitc.jp/press/20140217-WeatherPublicAPI.pdf


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

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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

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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


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


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


室温と気温の関係

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2016/12/19 2017/01/26

2016/12/19 2017/01/26


湿度と相対湿度の関係

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2016/12/19 2017/01/26

2016/12/19 2017/01/26


気圧と現地気圧の関係

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2016/12/19 2017/01/26

2016/12/19 2017/01/26


照度

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2016/12/19 2017/01/26

2016/12/19 2017/01/26


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


平均心拍数

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最大心拍数

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最少心拍数

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安静時心拍数

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合計運動時間

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合計歩数

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運動時間に燃焼した合計カロリー

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一次睡眠時間

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深く眠った時間

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浅く眠った時間

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レム睡眠時間

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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ｘ 6 回• 2017 年：輪読中『ゼロから作る Deep Learning 』

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お待ちしてます2/16 （木） 13:30～品川

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