芝浦工業大学は10月17日、良品計画と共に、センシングと機械学習を活用したABW（Activity Based Working）のための環境づくりに関する研究を開始したことを発表した。両者はオフィスで作業する人が生産性を上げられる場所を推定する技術を確立し、個々人の属性や作業目的に適した作業場所をAIが予測して提案するのだという。

  • 実験のために様々なレイアウトを配置した研究室の様子

同研究ではまず、200人規模の調査実施と機械学習モデルの構築に取り組む。約200人を対象に属性や習慣、目的ごとに作業したい場所を調査して、その回答から、作業場所の選定にどの情報（作業目的、個人の属性など）が影響を与えたかを抽出し、機械学習モデルを構築する。

作業場所の選定に影響を与える項目を入力、選択した作業場所を出力として学習させることで、センサーでトラッキングした移動情報や滞在時間情報による生産性評価から、作業目的に応じた生産性を高める場所の予測と提案が可能になるとのことだ。

加えて、室内の音楽、椅子や植物などといった室内の要因が、生産性向上およびコミュニケーションの増加に、どのように作用するのかについても解明する計画だとしている。

  • 研究の概要図