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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-03-17 11:55 推定不確実度をインセンティブ設計に組み込んだ参加型クラウドセンシングによる室内環境推定 ○今村 蒼・テチャサンティクーン ナタオン・大下裕一・下西英之（阪大）  CQ2025-113 |
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| 抄録 | （和） | 既設ビルのスマート化において，高密度な固定センサ網の構築・維持コストが大きな課題である．この解決策として注目されるモバイルクラウドセンシング（MCS）も，従来の「随伴型」観測では居住者の移動動線に依存するため，動線外の空白地帯の観測や継続的な定点観測が困難であった． 本研究では，人間を「センサの配置を担うエージェント」と定義し，システムの要求に応じて最適地点への設置・回収を行う「オンデマンド配置型」観測モデルを提案する．本手法では，ガウス過程回帰（GPR）により室内環境の時空間分布を推定し，その過程で算出される「推定不確実度」を報酬設計に組み込む．不確実度が高い領域ほど高報酬を動的に設定することで，人間の自律的な意思決定を介して，情報価値の高い地点へ適応的に観測を誘導する． 実データに基づくシミュレーションの結果，提案手法は固定センサの空間平均による補間と比較し，限られた予算内で効率的に推定誤差（RMSE）を低減できることを確認した． |
| （英） | In the development of smart buildings, the high costs of deploying and maintaining dense stationary sensor networks remain a major challenge. While Mobile Crowdsensing (MCS) is a promising solution, conventional "opportunistic" models are restricted by occupants' routine movement paths, leading to persistent sensing "blind spots" and difficulties in continuous fixed-point monitoring. This study proposes an "on-demand deployment" sensing model that defines humans as agents responsible for placing and collecting sensors according to system requirements. Our methodology employs Gaussian Process Regression (GPR) to estimate the spatio-temporal distribution of the indoor environment. By incorporating the "estimation uncertainty" directly into the incentive design, the system dynamically sets higher rewards for regions with high uncertainty. This approach adaptively guides autonomous human decision-making toward locations with high informational value. Simulation results using real-world data confirm that the proposed method more efficiently reduces the overall Root Mean Square Error (RMSE) within a limited budget compared to interpolation methods based on stationary sensor spatial averages. |
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| キーワード | （和） | モバイルクラウドセンシング / ガウス過程回帰 / 不確実度に基づくインセンティブ設計 / 室内環境推定 / / / / |
| （英） | Mobile Crowdsensing (MCS) / Gaussian Process Regression (GPR) / Uncertainty-based Incentive Design / Indoor Environment Estimation / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 409, CQ2025-113, pp. 67-72, 2026年3月. | |
| 資料番号 | CQ2025-113 | |
| 発行日 | 2026-03-09 (CQ) | |
| 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 | CQ2025-113 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CQ MVE IMQ IE |
| 開催期間 | 2026-03-16 - 2026-03-18 |
| 開催地（和） | 沖縄産業支援センター |
| 開催地（英） | Okinawa-Sangyoushien-Center |
| テーマ（和） | 五感に訴えるオンラインメディアとその評価，および一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CQ |
| 会議コード | 2026-03-CQ-MVE-IMQ-IE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 推定不確実度をインセンティブ設計に組み込んだ参加型クラウドセンシングによる室内環境推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Indoor Environment Estimation via Participatory Crowdsensing with Incentive Design Incorporating Estimation Uncertainty |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | モバイルクラウドセンシング / Mobile Crowdsensing (MCS) |
| キーワード(2)（和/英） | ガウス過程回帰 / Gaussian Process Regression (GPR) |
| キーワード(3)（和/英） | 不確実度に基づくインセンティブ設計 / Uncertainty-based Incentive Design |
| キーワード(4)（和/英） | 室内環境推定 / Indoor Environment Estimation |
| 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） | 今村 蒼 / So Imamura / イマムラ ソウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) The University of Osaka (略称： UOsaka) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | テチャサンティクーン ナタオン / Nattaon Techasarntikul / テチャサンティクーン ナタオン |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) The University of Osaka (略称： UOsaka) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大下 裕一 / Yuichi Ohsita / オオシタ ユウイチ |
| 第3著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) The University of Osaka (略称： UOsaka) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 下西 英之 / Hideyuki Shimonishi / シモニシ ヒデユキ |
| 第4著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) The University of Osaka (略称： UOsaka) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-17 11:55:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | CQ |
| 資料番号 | CQ2025-113 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.409 |
| ページ範囲 | pp.67-72 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-03-09 (CQ) |
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