AIを活用した水道使用量からの社会的価値の高いビッグデータ創出

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本研究では、AIを活用し、リアルタイムに近い形で、家庭での全水道使用量を行動別水使用量に分解する（以下、ディスアグリゲーションとする）技術を開発し、生活者の行動（入浴、炊事、トイレ等）を把握することができるビッグデータを創出することを目的としている。現在の日本での水使用量の把握方法はアナログ的であり、水道使用量は1-2か月に一度、検針員がメータを確認することで把握されているため、1-2ヶ月の累積データのみが収集されている。また、水道スマートメータの導入が検討されているが、実証段階にとどまっている。アメリカでは近年、水道配管の外に簡易に設置でき、秒単位の瞬時流量が計測できる機器が開発されるなど、リアルタイムに近い形で各家庭の水道使用量が把握できるハードウェアが導入されつつあるが、配管口径や素材が異なるため、日本でそのまま使用することが難しい。そのため、水道メータの動きをビデオカメラで撮影し、そこから1秒毎の水使用量を把握する装置とソフトを開発した。しかし、1秒毎の水使用量だとバッテリーの問題から1日強のデータ測定しかできないという問題が生じたため、将来的な活用を見据えて、使用量の計測頻度を大きくし、計測期間を長くする装置とソフトの開発にも取り組んだ。機械学習によるディスアグリゲーション手法の開発については、電力量の時系列データから用途毎の波形に分解する問題に対するソリューションとしてAAAI(Association for the Advancement of Artificial Intelligence)2018から提案されている手法、seq2point [CMZ+18]を水使用量データに活用する可能性について検討し、一定の成果を得ることができた。