水道スマートメーター導入に向けたデータ利活用の検討

文献情報

文献番号
202227003A
報告書区分
総括
研究課題名
水道スマートメーター導入に向けたデータ利活用の検討
研究課題名(英字)
-
課題番号
20LA1006
研究年度
令和4(2022)年度
研究代表者(所属機関)
大瀧 友里奈(国立大学法人一橋大学 大学院社会学研究科)
研究分担者(所属機関)
研究区分
厚生労働科学研究費補助金 健康安全確保総合研究分野 健康安全・危機管理対策総合研究
研究開始年度
令和2(2020)年度
研究終了予定年度
令和4(2022)年度
研究費
2,809,000円
研究者交替、所属機関変更
-

研究報告書(概要版)

研究目的
本研究の目的は、スマートメータから得られるデータの利活用の可能性を検討し、その利点を具体的に示すことにより、スマートメータ導入の促進に寄与することである。そのため、①ディープラーニング手法によるデータの解析、②見える化の方法など需要サイドから手法検討、③多様な料金制度の検討、という3つのアプローチを行う。
研究方法
1. ディープラーニング手法による解析 
これまでに取得済みの水使用量および水使用行動のデータを用いて、解析に適した形へのデータクリーニング手法や、水使用量データの特徴にあったディープラーニング手法を引き続き探索した。
また、実社会への実装を想定し、流量センサーのサンプリング周期を1秒から20秒まで粒度を粗くしていき、精度の劣化度を測定した。

2. 需要サイドからの水使用データ活用手法の検討
スマートメータデータを活用したサービスとして考えられている「見える化」としては、同じような家庭との比較を棒グラフ等で表示する方法が一般的に行われているが、一方で多様な価値観にあわせた提示が重要であるという指摘がある。そこで、資源に対する価値観(つまり、節電や節水についての価値観)を元にクラスタリングし、同じ集団との比較により使用量を見える化することの有効性を検証した。

3. 多様な料金制度の検討
国外での水道スマートメータ導入に伴うダイナミックプライシングの適用に関する研究、および国内電力の季節別料金制度に関する研究についてサーベイを行った。更に、日本の水道へのScarcity Pricing導入可能性の検証するため、経済的方法(Pricing)とナッジが短期的に水使用量に与える影響についてのフィールド実験を行った。
結果と考察
1. ディープラーニング手法による解析
単一区間波形識別器は9クラス分類のrank1識別精度で60%程度の精度である。これは、単一区間波形の特徴が家庭により大きく異なるため訓練データに過学習しやすいことが原因の一つに考えられる。また、測定粒度を粗くしていった場合のシミュレーションを行ったところ、粒度に対して指数関数的に劣化する結果となった。
上記のことより、ディスアグリゲーションの実用化には、更に様々な検討が必要であると考えられる。

2. 需要サイドからの水使用データ活用手法の検討
4つの価値についての回答を元に、調査参加者216名をクラスタリングした結果、3つのクラスタに分類することができた。
同じ価値観の人(同じクラスタの人)の電気使用量との比較を提示した結果、比較による使用量の変化に有意差はなかった。一方、比較の効果はクラスタごとに異なり、比較の効果があった集団(環境配慮)、無かった集団(倹約重視、日和見)があった。また、「倹約重視」「日和見」では、ブーメラン効果(介入によって使用量が増加する傾向)が見られた。
以上のように、“personalized nudge” (Sunstain, 2012)が有効である可能性が指摘でき、水道への応用可能性を提示することができた。

3. 多様な料金制度の検討
国外水道のダイナミックプライシングについては、スペインのバレンシア地方、ブラジル南部のフロリアノポリス、オーストラリアのクィーンランド地域、イギリスのロンドンなどで研究が行われており、ダイナミックプライシングの節水効果が報告されている。国内電力でのフィールド実験でも経済学的インセンティブがより大きく持続的な効果を持ち、最も低いクリティカルピーク価格で14%、最も高いクリティカルピーク価格で17%の節電となったことが報告されていた。
日本の水道へのScarcity Pricing導入可能性の検証についてのフィールド実験では、値上げ期間中は、経済的方法によって、水使用量は減少した。一方で、ナッジによる方法は有意な効果がなかった。経済的方法にナッジを組み合わせると、水使用量削減効果が薄れる傾向がある。これは、ナッジの画像で水使用量が多くないことに気づくことで、経済的方法による節水意図が薄れている可能性がある。
結論
複数家庭に普遍的なディスアグリゲーションについては高い精度を得ることができなかった。また同様に、複数家庭に普遍的に測定粒度を粗くすると、精度が指数関数的に劣化することも明らかになった。需要サイドからの水使用量データの利活用については、使用量を比較した際の効果は人の持つ価値観によって異なっており、環境配慮に重きを置く人には効果的であった。
日本の水道へのScarcity Pricing導入可能性の検証についてのフィールド実験では、Scarcity Pricingによって水使用量が減少することが実証され、渇水期への活用可能性を見出すことができた。

公開日・更新日

公開日
2025-09-05
更新日
-

研究報告書(PDF)

総括研究報告書
分担研究報告書
分担研究報告書
分担研究報告書
研究成果の刊行に関する一覧表
倫理審査等報告書の写し
倫理審査等報告書の写し
倫理審査等報告書の写し
倫理審査等報告書の写し
倫理審査等報告書の写し
倫理審査等報告書の写し

公開日・更新日

公開日
2025-09-05
更新日
-

研究報告書(紙媒体)

文献情報

文献番号
202227003B
報告書区分
総合
研究課題名
水道スマートメーター導入に向けたデータ利活用の検討
研究課題名(英字)
-
課題番号
20LA1006
研究年度
令和4(2022)年度
研究代表者(所属機関)
大瀧 友里奈(国立大学法人一橋大学 大学院社会学研究科)
研究分担者(所属機関)
研究区分
厚生労働科学研究費補助金 健康安全確保総合研究分野 健康安全・危機管理対策総合研究
研究開始年度
令和2(2020)年度
研究終了予定年度
令和4(2022)年度
研究者交替、所属機関変更
-

研究報告書(概要版)

研究目的
日本の水道は、水需要の減少、検針員確保の困難化、省エネルギー化への社会的要請や設備の老朽化など様々な課題があり、水道サービスを持続させるためには、最適化や効率化に取り組む必要がある。その解決策の一つとして、水道スマートメータの導入が注目されている。
 しかし、国内での水道スマートメータ導入の取組は限定的である。その要因の一つは、価格差を上回るメリットが見いだせないことにある。そのため、本研究ではスマートメータから得られるデータの利活用の可能性を検討し、その利点を具体的に示すことにより、導入の促進に寄与することを目的とした。
研究方法
日本で水道スマートメータを導入した場合のデータの利活用の可能性について、①ディープラーニング手法によるデータの解析、②需要サイドからの手法検討、③多様な料金制度の検討、という3つのアプローチからの研究を進めた。
①ディープラーニング手法による解析では、一般家庭の1秒単位の水使用量データと水使用行動を収集し、ディープラーニングの手法を適用することにより、水使用量データのみから水使用行動を推定する手法の開発を試みた。
②需要サイドからの水使用データ活用手法の検討では、水道使用量・電気使用量・生活データの活用事例について、論文のサーベイおよび東京電力およびその関連会社、グリッドデータバンクラボへのヒアリング調査を行った。また、水道使用量データを利活用したサービス案を複数提示し、アンケート調査で使用者のサービスに対する需要を調査した。さらに、スマートメータデータを活用したサービスとして考えられている使用量データの「見える化」手法を検討するため、短期的なフィールド実験を行った。
③多様な料金制度の検討では、多様な料金制度の活用が先行している電力、国外での水道スマートメータ導入に伴うダイナミックプライシングの適用に関する研究が行われている国外の水道スマートメータについて、サーベイを行った。また、日本の水道へのScarcity Pricing導入可能性の検証するため、経済的方法(Pricing)とナッジが短期的に水使用量に与える影響についてのフィールド実験を行った。
結果と考察
①ディープラーニング手法による解析については、1秒毎のバイアス成分を1分程度集積したヒストグラムを特徴量とした独自の深層学習により、重畳使用にも対応し、95%以上の精度で用途別の水使用量を推定する手法を開発した。流量センサーのサンプリング周期を1秒から20秒までを想定して精度の劣化度を測定した結果、単一区間波形識別器は9クラス分類のrank1識別精度で60%程度の精度にとどまり課題が残った。
②需要サイドからの水使用データ活用手法の検討については、水道使用量データを利活用したサービス案を検討するため、アンケート調査をおこなった結果、サービスの利用意思が、「災害避難通知」「漏水発見」「クーポン」「リアルタイム」「見守り」が高かった。しかし、同程度に利用したいと思われているサービスの間でも、お金を支払うことへのハードルには差があった。
使用量データの見える化手法については、CO₂排出量に関連付けた水使用量の提示を行うことにより、高消費家庭では有意に水を使う量が減った。また、どのような価値観を持っているかにより、他者の使用量との比較を行った場合の効果が異なることがわかった。また、経済的方法(Pricing)とナッジを組み合わせたフィールド実験も行った。

③多様な料金制度の検討
電気料金を対象としたDRのサーベイをもとに、水道事業への適用を考えた結果、水道事業の場合は、中長期的な期待効果をどう見込むかを重要視すること、地域性に留意すること、包括的な便益を見出すことが重要である。金銭的インセンティブを用いたDRの効果が電力以上に小さくなる可能性もあるため、その効果的な普及啓発などについても検討が必要になると考える。
結論
ディープラーニング手法によるデータの解析については、単一の家庭の1秒周期の水使用データの学習では成果が出たものの、スマートメータが排出する現実的なデータ粒度でのディスアグリゲーションの実現には更なる課題が残った。
需要サイドからの水使用量データの利活用手法の検討については、スマートメータデータの利活用先として、実装していくには個人情報の取扱い等、仕組みづくりが必要であること、どのような層の行動をマネジメントしていくかによって「見える化」の方法を適切に選択していく必要があることが分かった。また、料金制度の運用と見える化の運用を組み合わせて行う際には、効果が相殺されないような工夫が重要であることも明らかになった。
多様な料金制度の検討については、Scarcity Pricingを導入する場合のたたき台となるようなフィールド実験を行い、短期的な節水効果を確認することができた。

公開日・更新日

公開日
2025-09-05
更新日
-

研究報告書(紙媒体)

行政効果報告

文献番号
202227003C

収支報告書

文献番号
202227003Z
報告年月日

収入

(1)補助金交付額
3,625,000円
(2)補助金確定額
3,625,000円
差引額 [(1)-(2)]
0円

支出

研究費 (内訳) 直接研究費 物品費 471,200円
人件費・謝金 264,000円
旅費 147,287円
その他 1,926,513円
間接経費 816,000円
合計 3,625,000円

備考

備考
-

公開日・更新日

公開日
2024-02-01
更新日
-