もしスマートホームを構築したいなら、選択肢は2つある。ほかのスマートデヴァイスと連携できるかわからないスマートデヴァイスをたくさん買い込むか、自宅の家電すべてにセンサーを組み込んでネットワークをつくるかだ。前者は費用がかさむし、後者は手間がかかる。しかし、そう遠くないうちに、3つ目の選択肢が登場するかもしれない。それはコンセントに差し込むだけで部屋中のものすべてを繋げられる、あるシンプルなデヴァイスを使用するというアイデアだ。

それこそが、状況に応じて変化するスマートホームを簡単につくり出すことを目指すカーネギーメロン大学のプロジェクト、「Synthetic Sensors」の考え方だ。2017年5月に開かれた大規模なカンファレンス「ACM CHI」で発表されたこの非常に小さなデヴァイスは、さまざまな種類の家庭用品をスマートデヴァイスへと変えるために必要な環境データをすべて集められる。現在のところまだ試作品だが、このデヴァイスによって証明されたコンセプトは非常に素晴らしいものだ。

このデヴァイスには、コンセントに差し込めばその部屋の目となり耳となる10個のセンサーが埋め込まれており、音や湿度、電磁波、人などの動き、光などの情報を記録してくれる (なお、プライヴァシーを理由としてカメラは除外された)。機械学習アルゴリズムが記録されたデータを元に、その部屋で起きていることを具体的に教えてくれる。たとえば、オーヴンの電源を切り忘れているかどうか、水漏れしている蛇口からどれだけの水が無駄になっているか、またはルームメイトがあなたのおやつをくすねたかどうかがわかるのだ。

PHOTOGRAPH BY GIERAD LAPUT

研究者たちは「ユビキタスセンシング」というコンセプトを長い間探求してきたが、このコンセプトはNestやSen.se、Notionの製品によって家庭に導入され始めたばかりである。カーネギーメロン大学の研究者たちは、これらの企業と同様に繋がっていなかったデヴァイスを繋げようとしているが、いくつかのセンサーをひとつのデヴァイスに詰め込んでいる点で、さらに一歩進んでいる。それはまるでスマートホームの万能リモコンだ。「わたしたちの当初の疑問は、ある一カ所から本当にすべての物事を感知できるのか、ということでした」と、研究主任のジエラ・ラプットは話す。

その答えは「イエス」だった。実際のところ、センサーはかなり小型で高性能だったため、データ収集は難しくなかった。むしろ、そのデータをうまく活用するほうが難しかったのだ。ラプットは、そのデータをつかって人々が住環境についてもっている疑問（毎月どれくらいの水を使っているかなど）に答えたり、家のセキュリティ状況を監視したりできるようにしたかったが、まずはそのデータを関連性のある情報に置き換えねばならなかった。「平均的なユーザーは、自分のコーヒーメーカーから放出されるEMIのスペクトログラムに興味があるわけではありません」とラプットは言う。「彼らが知りたいのは、いつコーヒーの準備ができたか、なのですから」

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このセンサーモジュールによって集められたデータを利用して、研究者たちは各製品やそれぞれの行動に独自のサインを割り当てる。たとえば冷蔵庫を開けることひとつとっても、そこから豊富なデータが得られる。ドアのきしむ音が聞こえたり、光が見えたり、動きが感じられたり。センサーにとって、この動作は水が出ている蛇口とは大きく異なる視覚的・聴覚的データをもっている。ラプットとそのチームはこれらのサインを認識し、感知可能な製品や行動の膨大なライブラリーを構築するように機械学習アルゴリズムを教育した。鍵となったのはセンサーの多様性だ。「これらはすべてデータからの推測です」とジョージア工科大学で機械学習の学際的研究センター長を務めるイルファン・エッサは言う。「センサーがひとつしかなければ、識別がずっと難しくなるでしょう」

ラプットによれば、このテクノロジーは異なる活動とデヴァイスを同時に識別できるそうだ。だが、問題がないわけではない。「この種の機械学習を多くの異なるセンサーから得られた情報に基づいて行い、多くの異なる状況下で真に信頼できるものにするのは相当に至難の業です」とカーネギーメロン大学でセンサー技術を研究しているアンソニー・ロウは言う。それだけ人間が暮らしている環境は複雑だということだ。

真に万能なセンサーは常に変化する入力データのニュアンスを認識し、理解しなければならない。たとえば、ある器具を違うカウンターに移動させたとしても、それがミキサーかコーヒーメーカーかを識別できなければならない。同様に、キッチンに新しい家電を加えることで全体のシステムが狂うことがあってはならない。そのくらいのレヴェルの安定性を確保することは機械学習の改善の問題であり、そのシステムのエンドユーザーが引き受けることになりかねない問題でもある。「短期的で簡単な解決策は、ユーザーが問題を発見して簡単にシステムの再教育を行えるインターフェースを考え出すことです」とロウは言う。

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カーネギーメロン大学の現在の試作品では、まだそれを行うのは難しい。そのテクノロジーは確かなものだが、インターフェースは事実上存在しないままだ。ラプットはシステムを管理するアプリをいずれ構築するかもしれないと言っているが、それよりも大きなアイデアは、カメラを必要とせずによりきめ細かいデータを集める方法として、Synthetic Sensorの技術をAlexaのようなスマートホームのハブに組み込むことである。「より多くのセンサーをAlexaに埋め込んだら、おそらくより知識の豊富なAlexaを手に入れることができるでしょう」とラプットは話す。また、家が住人よりも家の状態をよく理解している環境を構築することこそが、スマートホームの最終目標であるとラプットは語っている。