ウェアラブルウォッチはセンサと解析で実現

みなさんはウェアラブルウォッチをお使いになったことがあるでしょうか？

私はランニングが趣味（速くはありません）なのですが、走った経路や標高、時間帯ごとの速さ、心拍数などが、走る途中の時計の画面にも表示され、単に苦しく走るだけではない、新しい価値を提供してくれます。

加速度計やGPSなどのセンサと、深層学習などの解析によって、このような機能が実現されています。

ドアの揺れ方から、誰が開けたか推定

研究室では、センサデータと深層学習で人の行動を推定する研究をしています。

たとえば、ドアの揺れ方は、誰が開けたか、内側から開けたか・外側から開けたか、どんなドアを開けたかで変わるのですが、ドアに加速度計を取り付けてデータを解析することによって、この3つをそれぞれ認識することが実現できてきています。

人の行動を推定するためには、カメラで撮影した映像を解析するのが一般的で、研究室でもこれまでにカメラを使って教室内の学生の行動を認識するような研究を行ってきました。確かにこれだと人の行動は推定できるのですが、プライバシーの問題が起こってしまいます。

プライバシーにも配慮

深層学習の急激な発展によって、世界中で人のプライバシーを侵害するようなカメラや情報技術の使い方を制限するような法律が作られてきています。

センサを使ったような、人に拒否感を与えにくい仕組みをデザインすることで、プライバシー保護が問題となりやすい、教育・医療・家庭・オフィスなどのそれぞれの場面で使い続けられるような仕組みを目指しています。