【推しプロジェクト】3密ポイント

チームリーダとしてやったこと

IoTで食堂の混雑度を推定し、混雑していない場合に食堂で使えるポイントが貰えるサービスです。チームリーダとしてサービス全般を開発しました。パンデミックの状況下で人々の行動を変えるために考案しました。開発経験がほとんどない学部1・2年生24名で開発しましたが、環境構築を教えた後にコードのサンプルを示すことで挫折するメンバーをできる限り少なくしました。また、メンバー自身に当事者意識を持ってもらうため、新機能の企画にも積極的に関わってもらいました。その結果、各メンバーがこだわりをもちながら開発し続けることができました。その結果、大学から30万円の資金を調達し、400名を超えるユーザに利用して頂けるWebアプリを夏休みの2ヶ月間で開発できました。

Webアプリの基盤を開発
Bluetooth信号から食堂内の混雑度を収集、推定、予測する技術の考案と実装
学内Webサーバ、死活監視サーバの構築、保守
混雑度収集システム(Raspberry Pi)の構築、設置、保守
メンバー集めと開発技術の教育
コードの品質管理、関係各所の根回しと調整

食堂の混雑度推定アプリについて

オープンキャンパスの出し物として食堂内の混雑度を推定・予測するアプリを開発しました。3密ポイントはこの混雑度を基に混雑していない場合に食堂で使えるポイントを配布しています。iPhoneなどの端末から発せられるBluetooth信号から食堂内に何人が入店しているかを推定しています。Bluetooth信号を発する端末数には個人差があるため、実際の人数とずれないように統計的に推定しています。

学内にWebサーバを構築し、サービスを運用しています。

図1 システム構成図

図2 センサーについて

図3 ハッシュ関数によるMACアドレスの匿名加工

図4 統計モデルで食堂の人数を推定

紹介動画

3密ポイント

実際に食堂の混雑度を減らすことはできないのか？

この問題を解決するための仕組みとして、食堂が空いている時にカードリーダに学生証をタッチするとポイントが貯まるWebサービスを開発しました。1回につき10ポイント(10円分)で100ポイント貯まると食堂で100円引きされるシステムです。予算は、教授に熱意を伝え、学長裁量経費から捻出していただきました。本大学で初めて学部1・2年生(全24名)が自主的に大学で大規模に使われるシステムを作る前例を作りました。

図5 アプリ画面(通知機能・混雑度表示・トップ画面)

図6 アプリ画面(ポイント予約完了・ランキング・プロモーションコード入力)

図7 利用例

図8 ポイントを付与する混雑度について