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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-07-18 11:50 洗身時間データを活用した世帯適応型シャワー浴推定手法の提案 ○中田匠哉（神戸大）・橋爪二郎（ノーリツ）・中村匡秀（神戸大）  LOIS2025-10 |
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| 抄録 | （和） | 本研究は，現代社会における入浴行動把握の重要性に着目し，特に近年利用が増加しているシャワー浴推定に焦点を当てる．入浴行動の把握は，消費者ニーズに応じたサービスや製品の開発による市場活性化と，ヒートショックや転倒といった入浴に伴うリスク軽減という二つの社会課題解決に貢献する．提案手法では，多くの家庭に設置されている給湯機のセンサを用い，洗身時間データを算出・活用することでシャワー浴推定を行う．提案モデルの特徴は，訓練データに正解ラベルが不要であることと，各世帯の入浴傾向に合わせた推定を可能にする個別モデルである．2人暮らし世帯を対象に1年間実施した評価実験によって，Accuracy 0.949，F1-score 0.731という結果が得られ，本手法の推定精度がアプリケーションへの実用に耐える水準であることが示された． |
| （英） | This study highlights the importance of understanding bathing behavior in modern society, focusing on shower bathing prediction, an area with increasing use but limited practical research. Grasping bathing habits addresses two societal challenges: boosting market activity through consumer-centric product development and mitigating bathing-related risks like heat stroke and falls. Our proposed method leverages sensor data from standard household water heaters to estimate shower bathing activity. A key feature of our model is its ability to learn household-specific bathing patterns without requiring ground truth labels for training data. An evaluation with one year of data from two-person households yielded an accuracy of 0.949 and an F1-score of 0.731, demonstrating sufficient estimation accuracy for practical applications. | |
| キーワード | （和） | 入浴行動検知 / シャワー浴推定 / 教師なし機械学習 / 非侵襲センシング / / / / |
| （英） | Bathing behavior detection / Shower estimation / Unsupervised machine learning / Non-invasive sensing / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 118, LOIS2025-10, pp. 41-46, 2025年7月. | |
| 資料番号 | LOIS2025-10 | |
| 発行日 | 2025-07-10 (LOIS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | LOIS2025-10 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | LOIS IPSJ-DC |
| 開催期間 | 2025-07-17 - 2025-07-18 |
| 開催地（和） | 筑波技術大学 天久保キャンパス（産業技術学部）講堂 |
| 開催地（英） | Tsukuba University of Technology |
| テーマ（和） | ライフログ活用技術、オフィス情報システム、ドキュメントのデジタル化、行動認識／行動推定と情報通信システムおよび一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | LOIS |
| 会議コード | 2025-07-LOIS-DC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 洗身時間データを活用した世帯適応型シャワー浴推定手法の提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Method of Household-Adaptive Showering Estimation Based on Personal Washing Time Data |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 入浴行動検知 / Bathing behavior detection |
| キーワード(2)（和/英） | シャワー浴推定 / Shower estimation |
| キーワード(3)（和/英） | 教師なし機械学習 / Unsupervised machine learning |
| キーワード(4)（和/英） | 非侵襲センシング / Non-invasive sensing |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中田 匠哉 / Takuya Nakata / ナカタ タクヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 橋爪 二郎 / Jiro Hashizume / ハシヅメ ジロウ |
| 第2著者 所属（和/英） | 株式会社ノーリツ (略称： ノーリツ) NORITZ Corporation (略称： NORITZ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中村 匡秀 / Masahide Nakamura / ナカムラ マサヒデ |
| 第3著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-07-18 11:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | LOIS |
| 資料番号 | LOIS2025-10 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.118 |
| ページ範囲 | pp.41-46 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-07-10 (LOIS) |
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