IoTセンサーによるオフィス内活動の分析とCRE最適化に向けた活用構想

株式会社日立ソリューションズ本社ビルおよび，日立グループのCRE（Corporate Real Estate：企業不動産）戦略推進を行う株式会社日立アーバンインベストメントが運営する日立グループのイノベーションルーム「＠Terrace」にEnlighted社のセンサーを設置し，各種分析と検証を行った。

3.2　検証内容と結果

（1）エリア別稼働率・利用率

@Terraceは，さまざまな「働くシーン」に対応するスペースを用意したコワークオフィスで，リフレッシュや気軽な打ち合わせが可能な「Work Lounge」，大型スクリーンを備えた「Presentation Room」，PCが常設された「Solo Work Space」，円卓とソファで集中した議論の場を生み出す「Project Work Space」，人数に応じ柔軟に打ち合わせが可能な「Huddle Space」，複数名で利用可能な「Meeting Booth」，個室に仕切られ独りで集中して作業ができる「Concentration Space」の7つのエリアが用意されている（図2参照）。

この7つのエリアの稼働率・利用率を分析した結果を図3に示す。分析結果はエリア全体の利用率を俯瞰（ふかん）図で表したものと，エリアごとの詳細情報を数値で表したものがある。

分析結果から，個人作業を行う「Solo Work Space」の，業務時間内（9時〜18時）における利用状況について着目した。使われた時間の割合を示す「稼働率」が9割を超え，使われた空間の割合を表す「利用率（占有）」も7割を超えていることから，＠Terraceがサテライトオフィスとして活発に利用されていることが分かった。また，チームでの議論を行う「Presentation Room」の「稼働率」も約5割と想定より高く，かつ，「利用率（占有）」が7割程度であることから，稼働時には「Presentation Room」内の多くの空間が利用されていること，すなわち，想定どおり複数人で利用されていることが読み取れる。このことから，@Terraceはチームで活発な議論を行う場としても活用されていることが確認された。

次に，時間による利用率の推移を分析した（図4参照）。

分析の結果，水曜および金曜のいずれも午後の利用率が高く，午前中は全般的に利用率が低く，特に月曜の午前中の利用率が低いことが分かった。曜日や時間帯によっては，利用者の数に施設の規模が追いついていない可能性が確認された。また，@Terraceでは定期的にイベントを開催しているが，利用率が低い曜日や時間に開催することで，利用率を平準化させるなどの施策が考えられる。

今回の分析では，人感センサーの情報のみを使用し，BLEビーコンは使用していない。併せて，目視による利用者数の集計も行っており，今回の分析結果は目視の集計値と相違がないことが確認された。これによって，人感センサーの情報からでも十分に施設の稼働率・利用率が把握できることを実証できた。

（2）混雑度の推定

@Terraceは日立グループ社員向けのコワークオフィスとして運用されているが，予約なしで利用できる形態を取っている。しかし，利用率が高まるにつれ，訪問するまで混雑状況が分からないことが利用者から不満の声として聞かれるようになった。そこで，人感センサーの情報を用いて，混雑度を推定する取り組みを行った。

まず，オフィス内のすべてのセンサーのうち，人を検知しているセンサーの割合を混雑度として表示する方法を検討した。しかし，目視による混雑度の推定と比較すると，正確な混雑度を示せなかった。原因を分析した結果，単純にその時点の検知センサー数だけを見てしまうと，@Terrace内を人が移動した際に多くのセンサーが人を検知し，混雑度が実態より高く表示されることが分かった（図5参照）。

そこで，一定時間のセンサー情報の変化を統計処理し，混雑度を推定する手法を採用した。今後は，さらに他の情報を組み合わせ，将来の混雑度を予測する方法を検討する。

（3）勤怠管理と活動エリアの推定

日立ソリューションズ本社ビルでは，2か所あるエントランスと会議室の一部，そして食堂と執務フロアの一部にIoTセンサーを設置している。これらのセンサーとBLEビーコンを組み合わせることで，BLEビーコンがいつ，どこにあるのかを把握できる。そこで，BLEビーコンを一部の従業員に持たせ，所在情報を分析することで，従業員の勤怠管理や活動エリアの推定，一緒に活動しているメンバーの推定が行えるかを検証した。

初めに，エントランスのIoTセンサーとBLEビーコンとの通信情報を基に，ビルへの入退館時間を把握できるか検証した。20人のメンバーにBLEビーコンを持たせ，1週間の検証を行ったところ，ほとんどの場合は正確に把握できていたが，数回ほど誤検出が見られた。追加検証の結果，オフィスビルに隣接する飲食店を利用していたメンバーが持つBLEビーコンの電波を，ごくまれに拾っていたことが判明した。この対策として，信号を最後に拾った時間を退館と判断するのではなく，一定時間内の信号情報をまとめ，執務エリアの信号情報と組み合わせて判断するなど，時系列データの統計分析処理を加えることで，このケースにおいては100％の精度で入退館時間を検出できることを確認した。

次に，食堂での従業員の行動分析を行った。BLEビーコンを持つ従業員の昼食内容と，昼食の同伴者の推定を行った（図6参照）。

検証の結果，従業員が立ち寄った場所の順番や時間から，カレーや定食などの昼食メニューの推定を行うことができ，また，従業員同士の位置関係と移動し始めるタイミングの一致から，昼食同伴者の推定を行えることが確認された。

以上の検証結果から，このIoTセンサーソリューションで取得可能な時間・場所・周囲のヒト／モノといった情報を組み合わせることで，利用者ごとの行動を分析・定義し，きめ細かなフィードバックを実現できる可能性が示された。

今回の検証で，IoTセンサーによって施設の利用状況が把握でき，かつ，従業員の勤怠管理や行動分析が可能であることが確認された。

日立ソリューションズでは，日立アーバンインベストメントが提供している，働き方改革（Work）とオフィス改革（Work Place）を組み合わせたコンサルティングサービス「W Innovation」（図7参照）と連携して新たなソリューションを開発予定である。このソリューションでは，IoTセンサーで得られたオフィスや従業員の情報を，会議室予約や空調管理などの施設管理・運用の仕組み，勤怠管理，プロジェクト管理などの従業員向けのソリューションと組み合わせることで，より快適な働く環境の創出とオフィス配置，管理・運用コストなどのCRE最適化の両立をめざしていきたいと考えている。