本コンソーシアムでは，見守りAIセンサの信頼性評価および社会実装に向けた検証基盤として，産総研が整備するリビングラボ環境を活用します．
見守りAIセンサは実際の生活環境で利用されるため，単一条件での評価ではなく，多様な条件下における性能評価と，その妥当性の担保が不可欠です．
本コンソーシアムでは，サイバーリビングラボとフィジカルリビングラボを組み合わせることで，「多様性」と「信頼性」の両立を実現する評価基盤を構築します．
サイバーリビングラボ
多様な条件を体系的に再現し，大規模かつ制御可能なデータ合成を行う基盤です．
サイバーリビングラボでは，仮想空間上に生活環境や人の動作を再現し，見守りAIセンサの評価に必要なデータを合成します．
現実環境では網羅的に取得することが困難な条件についても，以下のような要素を組み合わせて体系的に再現することが可能です．
- 照明条件や視点の違い
- 室内構造や家具配置の違い
- 人物の体格，服装，動作の違い
- センサモダリティ（RGB，赤外線，深度等）の違い
これにより，見守りAIセンサの性能を，多様な条件にわたって効率的かつ網羅的に評価するための大規模データ基盤を構築します．
フィジカルリビングラボ
実環境における計測と高精度な参照情報により，合成データおよびAI評価の妥当性を検証する基盤です．
フィジカルリビングラボでは，居室やLDKなどの生活空間を模した環境において，被験者の自然な生活行動を対象とした実データの計測を行います．
特に以下の点を重視しています．
- 実環境における自然な行動データの取得
- マーカレスモーションキャプチャを用いた高精度な動作計測
- 人の動作に関する参照情報（グラウンドトゥルース）の取得
これにより，AIの推定結果と実際の動作との比較を通じて，評価結果の妥当性を定量的に検証することが可能となります．
また，サイバーリビングラボで生成された合成データについても，フィジカルリビングラボで取得した実データと比較することで，その妥当性を検証します．
