荒川教授は、慶應義塾大学で通信技術を学びました。大学在学中から起業への意識が強く、学生活動や研究の傍ら、ホームページや携帯電話のアプリケーションを制作するベンチャー企業の立ち上げたに関わった経験を持っています。こうした起業経験が、後々になってアプリと通信を融合したIoTシステムを構築するのに役立ったといいます。
人に寄り添うIoTの研究が目指す大きな目標の一つが、行動変容です。ここで言う行動変容は、温度、湿度、力、位置、カメラ画像など、さまざまなセンサーを用いたセンサーネットワークで人の行動を把握・分析し、当人に適した情報などを提供することで、より良い選択や行動を促すことを指します。センサーで情報を把握されていることや、行動への意思決定に介入されていることを意識しないような仕組みがベストとなります。分かりやすい例では、米グーグルなどが提供するカーナビゲーションアプリにおける渋滞情報があります。
アプリユーザーは渋滞状況を確認して、目的地に向かうためのルート選択を行いますが、この渋滞情報はアプリユーザーの移動履歴から計算されています情報は意思決定に大きな影響を与えていますが、アプリユーザーは移動歴を計測されていることをさほど意識せずにその情報を利用しています。こうした仕組みを社会生活全般で実現しようというのが、荒川教授の研究です。行動変容の精度を高めるため「個人ごとの全ての行動を把握する」ことを究極的な目標に掲げています。
人に寄り添うIoTの研究が目指す大きな目標の一つが、行動変容です。ここで言う行動変容は、温度、湿度、力、位置、カメラ画像など、さまざまなセンサーを用いたセンサーネットワークで人の行動を把握・分析し、当人に適した情報などを提供することで、より良い選択や行動を促すことを指します。センサーで情報を把握されていることや、行動への意思決定に介入されていることを意識しないような仕組みがベストとなります。分かりやすい例では、米グーグルなどが提供するカーナビゲーションアプリにおける渋滞情報があります。
アプリユーザーは渋滞状況を確認して、目的地に向かうためのルート選択を行いますが、この渋滞情報はアプリユーザーの移動履歴から計算されています情報は意思決定に大きな影響を与えていますが、アプリユーザーは移動歴を計測されていることをさほど意識せずにその情報を利用しています。こうした仕組みを社会生活全般で実現しようというのが、荒川教授の研究です。行動変容の精度を高めるため「個人ごとの全ての行動を把握する」ことを究極的な目標に掲げています。
