近年，FacebookやTwitterといったソーシャルネットワークサービスの普及とともに，爆発的に一般ユーザによる写真や動画などの情報が共有されるようになってきた．機械学習技術の発展に伴い，これらの情報を併用した視聴覚情報の大規模な解析が数多く報告されている．視覚情報に関する機械学習ではDeep Learning技術の進展もあいまって，大きな成果が多数報告されている．一方で，触覚情報については大規模な解析がなされてはいない．これはそもそも触覚情報を収集するための共通の枠組みがつくられていないことに大きく起因する．

しかしながら，昨今の触覚技術研究においても，振動による触覚情報の収集，分類が共通の枠組みとして徐々に認知されつつある．とはいえ，触覚情報の収集そのものは研究者自身が行い，研究者独自のデータベースとして保存され，公開されないことが多い．そこで我々は，ZigBeeを搭載したマイコンをベースとし，日常的な生活空間における触覚情報を容易に収集，分類するシステムを提案する．