Society5.0の実現にむけたスマートハウスをIoT技術で構築 — 日立東大ラボ

日立東大ラボ 様

組織概要：日立製作所と東京大学が共同で設置した研究機関。
日立製作所のもつインフラ技術やIT技術と東京大学の先端研究を融合し、社会課題解決や経済発展を両立する未来社会”Society 5.0”の実現に向け研究を進めている。

• 所在地：〒113-8654 東京都文京区本郷7-3-1
• URL：http://www.ht-lab.ducr.u-tokyo.ac.jp/

日立東大ラボのプロジェクトのひとつ、ハビタット・イノベーションプロジェクトにて、様々なセンシングによって次世代のスマートハウス研究を目指す模擬住宅を運用中だ。

模擬住宅のコンセプトについて日立東大ラボのメンバーである株式会社日立製作所 ライフサイエンス研究センタ　中央研究所　主管研究員　牧　敦氏（以下、牧氏）は「便利を前面に出した”スマートハウス”を呼ばれるものは世の中に多く存在しますが、我々が目指しているのは特に独居高齢者を想定した、センシングから見える化の先までも実現する次世代のスマートハウスを目指しています。例えば誰かが目の前で倒れたときに、「大丈夫ですか？」と声掛けをすると思います。その返答に応じて救急車を呼んだり、ナースコールをしたり何らかのアクションを起こすと思いますが、それを無人化する仕組みを完成させるのがひとつのゴールだと思っています」と言い、一方通行のアクションではなくインタラクションの確立が重要だと牧氏は話す。

これらを実現する次世代スマートハウスの研究用に構築された模擬住宅だが、構築するにあたって二つの課題があったと日立東大ラボメンバーの東京大学 高齢社会総合研究機構 特任研究員 伊藤 研一郎氏（以下、伊藤氏）は話す。
「まだ実験段階なので一か所にしかありませんが、今後は別の場所や実際の住宅での稼働も考慮し、本番運用にも耐えられるシステムにしたかった事と、各センシングデータの収集・蓄積・統合をなるべく手間をかけずに行いたかったと模擬住宅の構築当初から考えていました」（伊藤氏）

模擬住宅では居住空間の環境や、居住者の状態・行動のデータを収集するため、様々なセンサーデバイスを使用している。

居住空間の温度や湿度のセンシングデバイス、ドアの開閉センサー、人感センサー、カメラ等多岐に渡る。これらのデータを収集するためのデバイスとして採用されたのがぷらっとホームのIoTゲートウェイ製品OpenBlocks IoT VX2だ。
また、収集したデータを一元管理かつデータの可視化等にはOpenBlocks IDMアプライアンスが利用された。
伊藤氏によると、センサーデバイスのデータ収集にはもともと安価なボードコンピュータを利用する事を想定していたという。しかし模擬住宅で構築したシステムを発展させていき、今後、他の住居への横展開や、屋外環境への適用を想定した場合、はじめから本番環境での稼働を想定した作りにしたほうが良いと考え、OpenBlocks IoT VX2を採用したと話す。

「このプロジェクトの模擬住宅だけの利用だけであればボードコンピュータを使いIoTゲートウェイを自作するだけでよかったのですが、今後はこのシステムを他の住宅で利用したり、通信環境の無い屋外での利用の可能性もあったので、OpenBlocks IoT VX2を採用することで様々な環境下でも動作する信頼性の高いシステムの構築をする事ができました。」（伊藤氏）
OpenBlocks IoT VX2には、IoTゲートウェイとして必要な機能が標準で備わっている。例えば、この模擬住宅では温度・湿度・開閉・人感などのセンサーが取り付けられているが、これらのデータ収集はOpenBlocks IoT VX2が担っており、また、収集したデータはIoTデータマネジメントのアプライアンス製品、OpenBlocks IDMアプライアンスへと送信される。これらのデータの収集からデータの送信までをOpenBlocks IoT VX2に標準搭載されているソフトウェア機能を使ってプログラミングレスで実現しており、これにより当初想定していたシステム構築の手間も大幅に削減できたと伊藤氏は話す

模擬住宅は現在、独居高齢者が住むことを想定し次世代のスマートハウスの研究を行っているが、様々なセンシングデータを収集し、蓄積したデータの利活用にもつなげられる可能性があると、東京大学 高齢社会総合研究機構 教授　飯島 勝矢氏（以下、飯島氏）は話す。医師として高齢者医療に長年携わり、日立東大ラボのメンバーでもある飯島氏は、IoT技術は高齢者向けの医療やフレイル※対策にも役立つと考えている。

「私はこの模擬住宅を活用して実際に高齢者を様々なデータ収集・蓄積・分析することにより高齢者医療の発展つながると考えています。
例えば高齢者に多く、要介護要因の約１０％を占める転倒骨折は意外にも自宅の特に段差などない場所で頻繁に起きていることが分かってきています。
IoT技術を活用したセンシングで危険な動きの特長を分析・パターン化できれば事前に察知して予防できるでしょうし、冬期の浴室で起こるヒートショックなどについてもバイオデータのセンシング・モニタリングによって予防できると考えています。
このような高齢者にひそむあらゆるリスクを早めに察知し、予防に繋げることが今後のフレイル対策を進めるうえで重要になっていくと考えています。