神戸大学の塚本・寺田研究室では、トイレットペーパーの巻き取り時の回転から個人を識別する方法を研究しているそうだ（研究室のプロジェクトページ、論文PDF、情報処理学会電子図書館の論文情報、Register）。

便器に組み込んだセンサーで収集したデータを使用して使用者の健康管理をするスマートトイレでは、家族で使用する場合などに使用者を識別する必要が出てくる。しかし、映像や音声、体重による識別はプライバシー上の問題があり、使用者が自ら入力する方法は記録漏れの可能性がある。そのため、研究室では芯型のデバイスに角速度センサーを組み込み、トイレットペーパーの回転を検出することで個人を識別する方法を提案。3月にはスウェーデン・マルメ大学で開催されたスマート居住空間に関するワークショップ「PerLS 2017」で研究成果を発表している。

研究では大学のトイレの個室を使い、トイレを使用せずに被験者が各20回ペーパーの巻き取りだけを行う実験室環境での実験と、実際にトイレを使用したときの巻き取りを1か月にわたって記録する現実的な環境での実験が行われている。実験室環境では男性27人、女性14人の被験者、現実的環境では男性13人の被験者が参加した。現実的環境では長期間のデバイス設置がプライバシーの懸念からできなかったため、女子トイレでのデータ記録は行わず、巻き取り回数の聞き取り調査のみを行ったとのこと。

実験的環境で取得したデータを用い、5人家族での使用を想定した識別精度は平均83.9%。実験的環境で取得したデータを学習データとして用い、現実的環境での結果を識別したところ、識別の平均精度は69.2%になったという。研究室では2015年にも芯型デバイスと識別方法を評価するための実験を行い、男性20名の被験者で識別精度は85.5%だったという（論文情報）。ただし、いずれの実験でも被験者の組み合わせによっては50%以下に識別精度が低下しており、他のデータを用いるなどして識別精度を向上することが課題となっているとのことだ。