機械学習を駆使したホームシーン：インテリジェントなホームオートメーションのための青写真

これは、IoTを実現する技術について説明した5部構成の記事の1つを要約したものです。記事の全文は、wevolver.comでご覧いただけます。

20年以上にわたり、スマートホームやホームオートメーションのアプリケーションは急速に進歩してきました。初期のスマートホームは、限られた数のコネクテッドデバイスで構成され、非常に基本的なオートメーション機能を提供するものでした。それらの機能は通常、スマートデバイスの状態を制御することに限定されていました。この10年間で、ホームオートメーションの機能は急増し、インテリジェンスと洗練性の点で進化してきました。具体的には、Amazon Echo、Google Home、AppleのHomePodなどのスマートホームプラットフォームにより、より多くのデバイスを統合的かつインテリジェントに制御することが可能になりました。その制御は、エンドユーザーの好みやニーズに合わせて、さまざまな方法で設定できます。

スマートホームシーンの紹介

最新のスマートホームでは、ホームオートメーションのデバイスや機能が多数存在するため、「シーン」という概念が生まれました。シーンにより、スマートホームユーザーは、明確に定義されたアクションから成る1つまたは複数のスクリプトに基づいて、複数のデバイスを制御できるようになりました。スクリプトは、エンドユーザーの好みに合わせてスケジュールおよび実行されます。実際には、シーンはトリガとアクションで構成されます。トリガは、設定や制御のアクションを開始するイベントです。たとえば、センサの値が閾値を超えたケースや、手動でボタンを押したケースなどをトリガとして、設定アクションを開始することができます。アクションによって1つまたは複数のデバイスの状態が変化し、それに伴ってスマートホームの状態も変化します。シーンを構成するトリガやアクションは、設定オプションとしてスマートホームプラットフォームに保存されています。このオプションは、エンドユーザーの意思で簡単に有効または無効にすることができます。そのため、スマートホームユーザーは、複数のシーンを設定し、それらを異なる時間に使用できます。

全体的に見ると、シーンによって住宅所有者がスマートデバイスを柔軟かつ自動的に制御できるようになります。シーンを使用することで、住宅所有者は貴重な時間を節約できます。具体的には、デバイスのさまざまな設定オプションを覚えておく必要がなくなり、住宅環境を自分の好みに合わせるための一連の設定および制御アクションを実装する時間を節約または省略できるようになります。さらに、住宅所有者はリモコン、タッチパネル、スマートフォンアプリなど、最も好む方法で住宅を制御することができるのです。

スマートホームシーン：テクノロジーイネーブラーおよびトレンド

実装および展開のシーンは、インテリジェントセンサ、クラウドコンピューティング、モノのインターネット（IoT）などの最先端スマートホーム技術によって実現されます。詳細は以下のとおりです。

• インテリジェントセンサおよびアクチュエータ：シーンは、Bluetooth、WiFi、Zigbee、KNXなどの一般的なプロトコルに基づいてリモートで設定できるインテリジェントな半導体やマイクロシステムを活用します。インテリジェントな半導体には、大きく分けて2種類あります。スマートホーム環境（例：部屋の占有パターン）を感知するセンサと、自動制御機能（例：調光）を実装するアクチュエータです。

• IoTコントローラ：ほとんどのシーンは、IoTコントローラによって設定、保存、展開、および実行されます。IoTコントローラとは、センサやアクチュエータを単一のエントリポイントから制御するゲートウェイデバイスです。IoTコントローラは、1つまたは複数のネットワークプロトコルをサポートすることで、センサやアクチュエータとのシームレスな通信を可能にします。

• クラウドコンピューティング：最新のスマートホームプラットフォームとそのIoTコントローラは、クラウドコンピューティングインフラストラクチャと統合されています。スマートホームアプリケーションは、クラウド統合によってクラウドコンピューティングのスケーラビリティ、能力、順応性、サービス品質の恩恵を受けることができます。たとえば、クラウドを使用することで、居住者の活動に関する大量のデータの収集、管理、分析が容易になります。また、スマートホームアプリケーションがストレージやコンピューティングリソースに柔軟に、スケーラブルに、そしてコスト効率よくアクセスすることが可能になります。

• エッジコンピューティング：近年、スマートホームのデータは、クラウドからネットワークのエッジ、つまりエンドユーザーの近くに移されるようになっています。データ処理およびデータ分析アプリケーションの多くが、エンドユーザーの近くに展開されているのです。これにより、処理がローカルネットワーク内で行われるため、アプリケーションのレイテンシが減少します。さらに、ほとんどのデータはクラウドに移動させる必要がないため、ネットワーク帯域幅を節約してデータ保護を強化することができます。多くの場合、エッジコンピューティングはクラウドコンピューティングと連携して展開されます。つまり、リアルタイム機能はエッジで展開され、多くのデータポイントや重い処理を必要とする機能はクラウドで実装されます。

これらの技術が、スマートホームのアプリケーションやシーンを実現する主要なテクノロジーイネーブラーです。その進化は、オートメーション、インテリジェンス、および持続可能性の向上を推進しています。主なトレンドには、以下が含まれます。

• 小型センサ

• エネルギー効率

• サイバーフィジカルシステムとロボットイノベーション

• 強力なサイバーセキュリティと信頼性

• オートメーションとリアルタイム操作の向上

機械学習と人工知能を使用したシーンのスマート性の向上

機械学習機能をスマートホームのシーンに融合させることが、ホームオートメーションの進化の次の段階です。最先端のシーンの多くは、トリガとアクションをめぐる単純なif-then-elseルールに基づいています。このような決定論的なロジックはオートメーションを促進しますが、大きな限界のあるインテリジェンスしか提供しません。たとえば、単純なルールでは、ユーザーの習慣や行動の変化を考慮に入れていません。機械学習は、居住者の行動パターンを学習し、それに基づいてスマートホームの運用を最適化するシーンを実現することで、このような限界を打破します。この方向において、住宅環境でのユーザーの活動に関する過去のデータを使用して、機械学習アルゴリズムをトレーニングすることができます。このようなアルゴリズムを活用することで、変化やインテリジェンスの点でシーンを強化することができます。具体的に言うと、機械学習対応のシーンでは、特定の時間間隔で同じ設定アクションを常に適用するのではなく、居住者の行動の変化に合わせてアクションを動的に変更することができます。さらに、機械学習を使用することで、朝、昼、夜などの時間帯別にあらかじめ設定されたいくつかのシーンの中から選択しなければならないという限界を打破できます。なぜなら、機械学習ベースのシーンは、ユーザーの習慣や行動が1日のうちに何度も変化しても、それに動的に絶えず適応できるからです。

ユーザーを中心とした機械学習ベースのシーンの代表的な例としては、以下のようなものが挙げられます。

• パーソナライズされた自動化住宅環境 – ユーザーの好みの学習：このタイプのシーンは、照明システム、エアコンの動作、音楽プレーヤの設定、パーソナルアシスタンスサービス、ブラインド、ドアなど、周囲環境に関するユーザーの好みを自動的に学習します。そのため、周囲環境がユーザーの好みに合わせて動的にパーソナライズされます。

• コストおよびカーボンフットプリント削減のための占有モニタリング：このタイプのシーンでは、機械学習とコンピュータビジョン認識システムを活用して、住宅環境の異なる部屋での占有パターンを抽出します。シーンは識別されたパターンを利用し、エネルギーコストを最小化してCO2排出量を最適化するように、住宅の操作（照明、空調など）を設定します。

• 「最適な」シーンのインテリジェントな推奨事項 – シーンの動的な学習：ユーザーの家庭内での行動や各デバイスの操作に関する過去のデータを活用することで、コストを削減して環境性能を最適化するシーン（スマートホーム設定）を構築することができます。これらの設定は、エンドユーザーに推奨することができます。エンドユーザーの承認を得たら、それらの設定をスマートホームに保存および展開できます。この場合、機械学習はあらかじめ設定されたシーンに依存しないで、「最適な」シーンを動的に構築することができます。

まとめ

機械学習ベースのシーンを実装するためには、住宅内でのユーザーの活動や行動を含む、操作やトリガ、アクションに関する大量のデータを収集して処理する必要があります。これらのデータにより、従来の機械学習技術（例：決定木、ランダムフォレスト、SVM（サポートベクターマシン））およびディープラーニングアルゴリズム（例：人工ニューラルネットワーク（ANN）、再帰型ニューラルネットワーク（RNN））を含む、さまざまなタイプの機械学習アルゴリズムのトレーニングが可能になります。非常に大量の過去データがある場合、機械学習技術は、行動パターンを理解し、それに応じてシーンの設定を調整するために優れた性能と精度を提供します。

シーンは、今やスマートホームのインテリジェンスに欠かせない要素となっています。シーンは、エンドユーザーの利便性を高め、望ましい設定アクションをより迅速に適用できるようにホームオートメーションを強化します。とはいえ、最先端のシーンは非常にシンプルで静的なものとなっています。このような背景から、機械学習対応シーンの出現によってさらにダイナミックでインテリジェントなシーンの開発が可能になり、スマートホームアプリケーションの現状が打破されると考えられます。機械学習は、スマートホームシーンの進化の次の段階です。機械学習は、既存のルールベースのシーン（Scenes 1.0）から、動的で高度にパーソナライズされた次世代のシーン（Scenes 2.0）への移行を実現するための触媒となります。したがって、スマートホームを展開する場合は、消費者に新たなレベルの快適性とパーソナライゼーションを提供するため、ソリューションに機械学習機能を組み込むことを計画する必要があります。

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