Hommee.co

Try me http://hommee.co/

sample account: 父さん dad@gmail.com pass: hommee

製品概要

家族の絆を深める、家族内チャットツール。家族メンバーの感情分析などによって家族間コミュニケーションを促進させる。

また、IoT化された家(スマートホーム)が家族のメンバーとして家族のことを暖かく見守る。

動画 →→→ Youtube

背景(製品開発のきっかけ、課題等)

現代社会問題の一つはやはり家族のあり方である。日々変わる現代社会では家族内の絆が弱まっており、家族内のコミュニケーションが減りつつある。

そして情報化する世の中、IoT化されたスマートホームが温かみを持つことは大事である。チャットツール内でまるで家族メンバーの一人のようにぬくもりをもって家が接してくれることを理想とする。

製品説明(具体的な製品の説明)

Hommeeは家族内チャットツール。お父さん、お母さん、おじいちゃん、おばあちゃん、兄妹のみんながHommeeのチャットルームにいる。それぞれの何気ないチャットを感情アナライズエンジンによって"嬉しさ"、"悲しさ"、"恐怖"、"怒り"などの感情をチャット内で可視化する。可視化された感情によって時には笑いが生まれ、時には家族の大事な問題解決に繋がるだろう。テキストの感情を絵文字にして、家族メンバーの感情を絵で表しています。

またMESHやIntel EdisonによってIoT化された家のアバターもHommeeと繋がっており、温度や湿度などのモニタリングができたり、家に話しかけることで電気を消したり、家に帰った時には家がお帰りなさいと暖かく迎えてくれる。AIを持った家が家族メンバーのひとりとして具現化する。

今日誰が何時に帰る予定か、お祖父さんが元気か(MESH motion senserにより)など家族のみんなの情報が分かる。みんなが落ち込んでいるようでしたら家のアカウントが勝手にライトを変えたり(hue)、チャットの上でアニメーションを流したりして応援してくれる。

特長

1. 特長1

anger, fear, sadness, happy, neutralなどの感情分析、可視化

happy emotion anger

2. 特長2

socket.io を用いているので多人数同時チャット、温度センサー、家のライト操作等が全てがリアルタイムでできる。

3. 特長3

うちのライトや家電をHommeeから制御。(実装ではMESHやEdisonでLチカ) MESHやEdisonによって、スマート化された家。温度、湿度、人感センサーなどのデータをモニタリング。

解決出来ること

家族内の交流を深める。 スマートホームを家族メンバーのひとりとして迎えることでIoTの新たな可能性。

今後の展望

感情分析強化、チャット内のテキストのみならずウェアラブルデバイスなどの連携

センサーデータや感情などの値から家に起こすアクションパターン追加。

家族の行動パターン、ログから土日に出かける場所をおすすめしてくれる。

注力したこと(こだわり等)

  • 感情分析 (英語、日本語)
  • UI / UX
  • Sony MESH, Intel Edisonによる様々なセンサーデバイスの制御
  • Socket.io技術によりリアルタイムチャットやモニタリング

開発技術

活用した技術

API・データ

  • 自然言語処理ライブラリ、WordNet-Affect
  • Openweather 天気予報

フレームワーク・ライブラリ・モジュール

  • Webアプリ
    • Python Flask Framework
    • SocketIO
  • ハードウェア
    • MESH SDK
    • Node.js (Edison)

デバイス

  • MESH
    • 温湿度計
    • 人感センサー
    • モーションセンサー
  • Edison
    • 温度センサー
    • LED、サーボモータ出力

独自技術

ハッカソンで開発した独自機能・技術

  • 感情分析、可視化
  • MESHとEdisonとクラウドの3者のつなぎ込み

製品に取り入れた研究内容(データ・ソフトウェアなど)(※アカデミック部門の場合のみ提出必須)

  • 最新の自然言語処理技術 単語の感情分析データ(英語、日本語)

英語の感情分析はWordNet-Affectという英語の自然言語処理のライブラリーを用いて、英語のテキストを5つに分類しています。しかし、日本語ではWordNet-Affectのライブラリーがないため、先行研究の論文を検討し、日本語の版を作りました。それで英語・日本語の言葉が混ざってもちゃんとの感情分析で分類できるようになっている状態です。

今後は、自然言語処理を使ってその家族の特徴、よく使われて語彙などを分析していく予定です。

参考論文: http://aclweb.org/anthology//W/W11/W11-1710.pdf https://github.com/clemtoy/WNAffect

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