AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「NILMってやつで省エネをやりましょう」と言われましてね。正直、何をどう投資すればいいのか見当がつかなくて困っています。
素晴らしい着眼点ですね！まず落ち着いてください。Non-intrusive Load Monitoring (NILM) 非侵襲負荷監視は、家全体の電気消費から各家電の消費を推定する技術ですよ。投資を最小化しつつ効果を出す方法が最近の論文で示されています。一緒に見ていきましょう。
で、結局何を導入すればいいんですか？センサーを全部の家に付けるのは無理ですし、費用対効果が心配でして。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点は三つです。1) 全戸にセンサーを付ける必要はない、2) 情報価値の高い家だけを選んでモニタを付ける、3) そうすれば学習データを大幅に減らせる、ということです。専門用語で言えばActive Learning (AL) アクティブラーニングを活用するアプローチですね。
これって要するに、センサーを少ない家にだけ入れて効率よくデータを集める、ってことですか？それでモデルの精度が上がるという理解で合っていますか。
その通りですよ。良い要約です。さらに補足すると、ただ『少ない家』を選ぶだけでなく、「モデルが最も不確実だと判断する家」を優先して選ぶ点が肝です。例えるなら、全社員にアンケートを取る代わりに、情報の偏りが最も出やすい数名を重点的に聞くことで会社全体の方針が取れる、という発想です。
不確実性と言われてもピンと来ないのですが、現場でどう判断すればよいのでしょうか。あと、複数の家電に同時に効く方法なのかも気になります。
いい質問ですね。実務視点では三つのステップで考えればよいです。第一に、現在ある家のデータでモデルを動かし、どの家で予測が不安定か（不確実性）を測定する。第二に、不確実性の高い家に限って実地センサーを設置する。第三に、複数家電を同時に改善するには、家選びを複数家電の不確実性を総合した指標で行えばよいのです。これで投資を抑えつつ全体精度を上げられるのです。
なるほど。でも実際にどれくらいデータを減らせるのか、数値で示してもらわないと投資判断ができません。概算で教えてください。
安心してください。論文では、およそデータ量の30%程度のセンサー設置で、全データを使った場合と同等の精度が出ると報告されています。さらに、固定台数のセンサーで始めた初期段階では、ランダムに設置するより最大で2倍近く誤差が小さくなると示されています。投資対効果の観点で非常に有望です。
それなら現実味がありますね。導入のリスクや現場の反発はどう抑えればいいでしょうか。現場はセンサーを嫌がるかもしれません。
その点も考慮済みです。不確実性を基に選ぶため、対象は限定的で済み、現場負担は小さいです。安全面やプライバシーには配慮してデータは機器単位で匿名化し、まずはパイロット数十件で効果を示してから拡大する方が現実的ですよ。大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。
分かりました。自分の言葉で言うと、まずは少数の家に重要度の高いセンサーを入れて、そこで得たデータで全体の推定精度を上げる。投資は抑えられて効果が出せる、ということですね。ありがとうございます、拓海先生。
