研究は
(1)200人規模の調査実施と機械学習モデルの構築、
(2)実空間での短・長期の実験、
(3)空間における作用と効果の関係解明、
を行います。

(1)は約200人に属性、習慣や目的ごとに作業したい場所を調査。回答から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、重要度を特徴によって算出し、機械学習モデルを構築します。

(2)では、入力を入室時の回答項目（(1)で絞り込み済み）、出力を選択した作業場所として学習。センサーでトラッキングした移動や滞在時間情報による生産性評価によって、最小限の情報から作業目的に応じた生産性を高める場所の予測・提案が可能になります。

また(3)では、音楽をかける、家具（ハイチェア、畳、植物など）を置くといった室内の要因（作用）が、生産性向上、コミュニケーション増加といった結果（効果）にどう作用するかについても解明する計画です。

これらの成果を年内には学会で発表する予定です。この研究・開発が実現すれば、作業者の属性や目的に応じて個別最適化を図った環境づくりが可能となり、オフィスの環境づくりが革新されます。