成蹊大学、学習に最適な環境をセンサーデータから導き出し「環境空間ガイドライン」策定へ

　成蹊大学の実証実験では、学内の30カ所に温湿度、照度、二酸化炭素濃度などを測るセンサーを設置する。データは無線通信でクラウドに送り、そのデータを分析する。分析結果に学生や教職員から得た体感評価も加味し、学習に最適な環境を実現する条件を見いだす。そこから、学習空間に最適な温湿度、照度、二酸化炭素濃度などを定めた「環境空間ガイドライン」の策定を目指す。

　クラウドに蓄積するデータのうち、温湿度や気流のデータ分析は、同学の理工学部システムデザイン学科の小川隆申（たかのぶ）教授の研究室が担当。照度や二酸化炭素濃度などのデータ分析は、NTTコミュニケーションズが担当する（図1）。

図1：環境センサーの検出値をクラウドに蓄積し、そのデータを成蹊大学理工学部とNTTコミュニケーションズが分析する

　実験に使用する環境センサーは、ドイツEnOceanが独自に開発したもの。太陽光発電や振動、ボタンを押す力、温度差などでセンサー自身が発電し、検出値を無線で送信する。電源を用意する必要がないのがメリットだ。

　NTTコミュニケーションズは実証実験から、EnOceanセンサーを既存の建物に設置するノウハウや、データ取得と分析のノウハウを蓄積し、EnOceanセンサーの活用促進を図りたい考えである。