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自己紹介：米澤拓郎•慶應義塾大学 特任講師 / 徳田研究室
•興味：Ubicomp, Sensor Networks, HCI, CSCW
•複数の IoT/Big Data/Smart City 関係プロジェクトに従事 •EU-JP ClouT Project, 総務省G空間シティ構築事業, 文科省ビッグデータ, NICTソーシャルオープンビッグデータ etc.
•I LOVE research - create and express something new.
EverCopter (Ubicomp2013 Video)
FragWrap (Ubicomp2013 Video)
Wearable FragWrap
Cloud of Things for Smart CitiesA JOINT EUROPEAN-JAPANESE PROJECT
明日からデモ展示！5月21日,22日
@けいはんなオープンイノベーションセンター
Smart City とは？
最適化・効率・省エネ・安全
IBM * Rio de Janeiro - City Operation Center (2011)
“基準” としてのSmart City
• New Songdo City in Korea
• Masdar City in Abu Dhabi
• PlanIT Valley in Portugal
多様なリソースをどう接続するか？ 都市の情報をどう集めるか？ 状況をどう認識するか？
都市機能をどう変化させるか？
Urban Operating SystemHighly-Autonomous City
Adam Greenfield
Everyware: The Dawning Age of Ubiquitous Computing (2006)
Against the smart city (2012)
Level of Automation 機能配分
(Low Automation) 1. The computer offers no assistance: human must take all decisions and actions. 2. The computer offers a complete set of decision/action alternatives, or
3. narrows the selection down to a few, or 4. suggests one alternative 5. executes that suggestion if the human approves, or 6. allows the human a restricted time to veto before automatic execution, or 7. executes automatically, then necessarily informs the human, and 8. informs the human only if asked, or 9. informs the human only if it, the computer, decides to
10. The computer decides everything, acts autonomously, ignoring the human. (High Automation)
R.Parasuraman,T.B.Sheridan,andC.D.Wickens.Amodelfor types and levels of human interaction with automation. IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics Part A Systems and Humans, 30(3):286–297, 2000.
Models of SA in dynamic decision making. Endsley, M.R., Hum. Factors, 37(1),32,1995.
静的機能配分• MABA-MABA
• what “men are better at” and what “machines are better at”
• 人間：柔軟な手順, 光や音の認識, 帰納的推論
• 機械：反復的処理, 演繹的推論,制御信号への迅速な対応
稲垣敏之 "人間と機械の適応的な分権と協調" 日本機械学会第10回交通 ・物流部門大会
当時に比べ、いまや機械のできることが大幅に進化
• クリティカル・イベント・ロジック
• 危険が差し迫っている
• 測定ベース・イベント・ロジック
• 人のワークロードを一定に保つ
Adaptive Automation 動的/適応的機能配分
衝突防止システム ABS
Smart Cityの「目的」
• 安心・安全
• 効率性・省エネ多様な目的• 健康
• 楽しさ
A.Ranjan, et.el. “Improvingmeeting capture by applying television production principles with audio and motion detection” at CHI2008
Takuro Yonezawa, et.el. “Enhancing Communication and Dramatic Impact of Online Live Performance with Cooperative Audience Control” at UBICOMP2012
「人」が介在 ＝＞ 必ずコミュニケーションが生まれる
“One cannot not communicate” (Watzlawick,et.al, 1967)
「機械ができない」から人間がやる
自動化の先にあるもの
「機械でもできる」けど人間がやる
AUTOMATED DRIVING
LEVELS OF DRIVING
AUTOMATION ARE DEFINED IN NEW
SAE INTERNATIONAL STANDARD J3016
慶應型共進化住宅
Adaptive Automation in Smart City• 自動化すべきか？人に任すか？
• 「目的」と「状況」が重要
• 安全性、効率性、楽しさ、コミュニケーションの余地
• 平常時、緊急時
• 「人」「センサ・アクチュエータ」「コンピュータ（クラウド）」をよりSeamlessにIntegrateする必要
まずは全自動化できる技術レベルに高めていこう！
René Descartes
我思う、ゆえに我あり。
すべてのものを疑ったら 残ったのは自分だった。
我制御されない、ゆえに我あり。
すべてのものが自動化されたら 残ったのは自分だった。
（もう少しうまく言いたい）
Participatory Sensing
Participatory Decision Making
Participatory Actuating
G空間シティ構築事業 レジリエントシティ湘南プロジェクト
1.災害前の避難訓練 (人>機械) 2.災害発生中の避難指示・監視 （機械） 3.災害後の状況把握 （人=機械）
（防災行政無線）
寒川広域リサイクルセンター
茅ヶ崎公園野球場
辻堂市民センター
辻堂南部公園野球場
＜藤沢市＞
＜寒川町＞
＜茅ヶ崎市＞
慶應湘南藤沢キャンパス
準天頂衛星
USTREAM
（防災行政無線）
位置に応じた 避難支援情報配信
無人飛行機等による 周辺状況の撮影・映像配信
西山君によるアプリ紹介
SenbaySensors’ Bay
SenbayReader
参加型情報のＧ空間投影手法の実装
状況に応じた複数のセンシングモデルの確立
Ｗｅｂベース参加型センシング
６．実施内容 実証③センシングタスク設置
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【実証③：参加型センシングによる人のリアルタイムの位置情報把握】
【特徴】・任意のセンシングタスク（アンケート形式）を容易に作成可能 ・タスクは仮想センサノード定義としてシステムに自動登録 ・シンプルな統計・グラフ表示機能 ・任意の単位等でのより詳細な分析のため、アンケート結果は
CSVファイルとして職員がダウンロード可能
ユーザビリティを考慮した センシングタスク作成機能・データ出力機能を実装
６．実施内容 実証③Webを通じたｾﾝｻﾃﾞｰﾀ配信
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【実証③：参加型センシングによる人のリアルタイムの位置情報把握】
※自治体ホームページ等のトップページ等に
掲載されたリンク・バナーより参加 実証実験用サイト画面（説明、アンケート）
【特徴】・アプリインストールは不要 ・自治体手動での運用が可能 ・セキュリティ、プライバシー 保護も考慮
Ｗｅｂページ上での 住民と行政の情報共有の仕組みを実装
６．実施内容 実証③Webを通じたｾﾝｻﾃﾞｰﾀ配信
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【実証③：参加型センシングによる人のリアルタイムの位置情報把握】
（補足） ２種類の位置情報提供モデルで回答数を比較
1) GPS生データ（緯度・経度情報）の提供
2) 500mメッシュでの提供
【実証３－２】参加型センシング画面
市民の位置情報を付与した 様々な参加型センシングが可能に
６．実施内容 実証③ﾘｱﾙﾀｲﾑﾃﾞｰﾀ配信・統計処理
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【実証③：参加型センシングによる人のリアルタイムの位置情報把握】
実施日により 回答結果が異なる
2/13実施 2/17実施
★実証３－１ （普段モード）
６．実施内容 実証③ﾘｱﾙﾀｲﾑﾃﾞｰﾀ配信・Ｇ空間投影【実証③：参加型センシングによる人のリアルタイムの位置情報把握】 ★実証３－２
（災害時モード）WEBベースの「位置情報付き」参加型センシングデータのマッピング
（位置情報＋性別＋年代＋今の体調+周辺の人数 等のセンサデータが含まれる）
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Smart Cityに向けた取り組み• まずは全部つながるように（IoT/IoP/IoS）
• 都市の状況が把握できるように
• 都市の機能が変化できるように
“Smart” CityCity which makes people “Smart”
