特許 6578246 生活見守りシステム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6578246

(24)【登録日】2019年8月30日

(45)【発行日】2019年9月18日

(54)【発明の名称】生活見守りシステム

(51)【国際特許分類】

   G08B 25/04 20060101AFI20190909BHJP

   G08B 21/02 20060101ALI20190909BHJP

   H04M 11/00 20060101ALI20190909BHJP

【ＦＩ】

   G08B25/04 K

   G08B21/02

   H04M11/00 301

【請求項の数】4

【全頁数】12

(21)【出願番号】特願2016-114338(P2016-114338)

(22)【出願日】2016年6月8日

(65)【公開番号】特開2017-220047(P2017-220047A)

(43)【公開日】2017年12月14日

【審査請求日】2018年7月12日

(73)【特許権者】

【識別番号】000232955

【氏名又は名称】株式会社日立ビルシステム

(74)【代理人】

【識別番号】100093861

【弁理士】

【氏名又は名称】大賀 眞司

(74)【代理人】

【識別番号】100129218

【弁理士】

【氏名又は名称】百本 宏之

(72)【発明者】

【氏名】下寺 誠

(72)【発明者】

【氏名】鈴木 一生

(72)【発明者】

【氏名】加藤 行輝

(72)【発明者】

【氏名】庄司 久仁

【審査官】 白川 瑞樹

(56)【参考文献】

【文献】 特開２０１６−０４８５０３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 国際公開第２０１４／１３２３４０（ＷＯ，Ａ１）

【文献】 特開２００８−１６５３６１（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ａ６１Ｂ５／００−５／０１

５／０６−５／２２

Ａ６１Ｇ７／００−１５／１２

９９／００

Ｇ０６Ｆ１９／００

Ｇ０６Ｑ１０／００−１０／１０

３０／００−３０／０８

５０／００−５０／２０

５０／２６−９９／００

Ｇ０８Ｂ１９／００−３１／００

Ｈ０３Ｊ９／００−９／０６

Ｈ０４Ｍ３／００

３／１６−３／２０

３／３８−３／５８

７／００−７／１６

１１／００−１１／１０

Ｈ０４Ｑ９／００−９／１６

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

生活空間から人物の生活情報を検出する検出装置と、
計算機システムと、
前記検出装置と前記計算機システムとを接続する通信網と、
を備えるネットワークシステムであって、
前記計算機システムは、
前記通信網を介して前記検出装置から送信された検出値を記憶するメモリと、
計算処理を行うコンピュータと、
を備え、
前記コンピュータは、
前記メモリに記憶された検出値に基づいて、所定期間の前記生活情報の最頻値を求め、
前記最頻値に基づいて前記人物の夜間の生活態様を特定し、
前記特定された夜間の生活態様を評価し、
当該評価の結果を報知し、
前記コンピュータが前記人物の夜間の生活態様を特定することは前記人物の夜間の活動回数を特定することを含み、
前記コンピュータが前記特定された夜間の生活態様を評価することは、前記夜間の活動回数と所定条件とを比較することを含む、
前記人物に対する生活見守りシステム。

【請求項2】

前記生活情報は、前記生活空間における前記人物による電気の消費量である
請求項１記載の生活見守りシステム。

【請求項3】

前記生活情報は、前記生活空間における前記人物による電気の消費量と水の消費量である
請求項１記載の生活見守りシステム。

【請求項4】

前記コンピュータが前記検出値の最頻値を求めることは、電気の全消費量から空調機器、及び、温熱機器における電気の消費量を除いて前記最頻値を求めることを含む
請求項１記載の生活見守りシステム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、高齢者等見守り対象者の生活態様の変化を検出して、見守り態様者の病気や怪我等の危険状態を事前に検出するのに好適なネットワークシステムに関する。

【背景技術】

【0002】

近年、高齢化社会の到来により高齢者世帯向けの各種サービスが提案されている。例えば、特開2005-115411号公報には、見守り対象者の生活状況に合わせたお知らせ情報を容易かつ適切に設定することができる生活見守りシステムが開示されている。このシステムにおいて、ホストコンピュータは、管理データベースに蓄積された見守り対象者の生活情報に基づいて、見守り対象者の生活行動を分析可能にする生活行動データを作成し、表示された生活行動データに基づいて指示されたアクションを実行する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２００５−１１５４１１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

高齢者は、勤務や通学等の決まった習慣を持たないことが普通であるために、日々の起床時間、就寝時間を含む生活パターンは、個人毎に異なるのが通常である。さらに、高齢者は、どうしても、居室内に居ようする傾向があることと、核家族化によって、高齢者の生活パターンを第３者が確認することはそもそも難しくなっている。そして、高齢者は自身の体調変化を我慢する傾向もあり、体調不良が第３者によって発見される等して顕在化された時には、病態が進行して対応が遅れるといった課題がある。しかしながら、高齢者の生活パターンや体調は個人差が大きく、従来の見守りシステムのように、単純に、見守り対象者の生活情報を取得するだけでは、見守りの効果は十分でない。

【0005】

そこで、本発明は、見守り対象者の生活情報に基づいて、高齢者等見守り対象者の体調変化を予測可能で、対象者の生活の見守りに適用し得るシステムの提供を目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

前記目的を達成するために本発明は、生活空間から人物の生活情報を検出する検出装置と、計算機システムと、前記検出装置と前記計算機とを接続する通信網と、を備えるネットワークシステムであって、前記計算機システムは、前記通信網を介して前記検出装置から送信された検出値を記憶するメモリと、計算処理を行うコンピュータと、を備え、前記コンピュータは、前記メモリに記憶された検出値に基づいて、所定期間の前記生活情報の最頻値を求め、前記最頻値に基づいて前記人物の夜間の生活態様を特定し、前記特定された夜間の生活態様を評価し、当該評価の結果を報知することを特徴とする。

【発明の効果】

【0007】

本発明によれば、見守り対象者の生活情報に基づいて、高齢者等見守り対象者の体調変化を予測できるシステムを提供することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】ネットワークシステムの一実施形態を示すハードウェアブロック図である。

【図2】計算機システムによって実行される、見守り処理の機能ブロック図の一実施形態である。

【図3】計算機システムによって実行される、フローチャートの一実施形態である。

【図4】電力消費の時間別最頻値の一日の推移を示すグラフの一例である。

【図5】消費電力量の最頻値の変化の一例を示すグラフである。

【図6】消費電力量の最頻値の変化の他の例を示すグラフである。

【図7】消費電力量の最頻値の変化のさらに他の例を示すグラフである。

【図8】夜間活動回数の月毎の推移の一例を示すグラフである。

【図9】ネットワークシステムの他の実施形態を示すハードウェアブロック図である。

【図10】ネットワークシステムのさらに他の実施形態を示すハードウェアブロック図である。

【図11】図１０のネットワークシステムの消費電力量と水消費量に基づく見守り処理のフローチャートの一実施形態である。

【図12】三カ月の消費水量の時間別の最頻値の変化を示すグラフである。

【発明を実施するための形態】

【0009】

次に、本発明の実施形態について説明する。図１は、生活見守りシステムの一実施形態を示すハードウェアブロック図である。このシステムは、高齢者等の見守りに適用されることが好適なものである。見守り対象者の体調の変化は、その生活パターンが徐々に変化することや生活量が徐々に減少することによって生じていくために、俄かには、分からないことが多いし、個人差も大きい。

【0010】

対象者の生活を見守るためのネットワークシステムは、見守り対象者の生活空間における生活資源（電力、水）の使用情報、即ち、生活情報に基づいて、見守り対象者の体調が徐々に変化していることを捉え、見守り対象者の疾病の発症を未然に防止できるようにする。なお、「見守り」を「観察」、又は、「監視」と言い換えてもよい。

【0011】

ネットワークシステムは、データセンタとしての見守りセンター１と、見守り対象者の生活空間（居住空間（居宅、或いは、居室等））２に設置されているホームサーバ３と、サービス提供事業者用集中監視端末４と、居住者用表示装置５と、これらを相互に通信可能に接続するネットワーク網６とを備えている。見守りセンター１はサービス事業者によって運営されればよい。

【0012】

ホームサーバ３、居住者用表示装置５は、生活空間毎に設けられている。複数の生活空間を統合するように、ホームサーバ３を配置してもよい。見守り対象者の生活空間として、二つの部屋２ａ，２ｂが例示されている。なお、同一若しくは同一と見做すことができる複数の構成要素には、共通の参照番号を付し、複数の構成要素を互いに区別しようとする場合には、ａ，ｂの添え字を付すこととする。

【0013】

生活空間（居室２ａ、居室２ｂ）は、居間７ａ，７ｂと寝室９ａ，９ｂに大別され、前者には照明８ａ，８ｂが設置されており、後者には、空調機器１０ａ，１０ｂ、テレビ１１ａ，１１ｂ、照明器具１２ａ，１２ｂが備えられ、これらは夫々、商用電源１３ａ，１３ｂに接続されている。

【0014】

商用電源１３ａ，１３ｂの直近には、電力センサ１４ａ，１４ｂが設置され、この電力センサによって商用電源１３から各号室（居室２ａ、居室２ｂ）に供給される各室の電力が計測される。電力センサ１４ａ，１４ｂの電力センサの検出信号（電力量信号）１５ａ，１５ｂは、ホームサーバ３ａ，３ｂに入力される。

【0015】

見守りセンター１（計算機システム）は、ホームサーバ３ａ，３ｂにネットワーク網６を介して接続し、ホームサーバ３ａ，３ｂからデータ入出力制御部１６を介して電力量検出信号１５ａ，１５ｂを受信する。見守りセンター１は、既述のデータ入出力制御部１６と、ホストコンピュータ１７と、さらに、データベース１８を備える。

【0016】

ホストコンピュータ１７は、データの管理と見守りの運用を行うために入力部１９と表示部２０を備えている。入力部１９は例えばキーボード、タッチパネルなどの公知の入力装置を備え、表示部２０は液晶ディスプレイなどの公知の表示装置を備える。ネットワーク網６は、例えばインターネットあるいは公衆電話通信網などの通信網から構成される。

【0017】

ホストコンピュータ１７は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only
Memory）、そして、ＲＡＭ（Random Access Memory）を備え、ＲＯＭ、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）、あるいは、ネットワーク網６を介してダウンロードされたプログラムをＲＡＭあるいはＨＤＤに展開し、これら記憶デバイスをバッファとして使用しながらプログラムで定義された処理を実行する。

【0018】

ホストコンピュータ１７は、電力量検出信号１５ａ，１５ｂに基づいて、各部屋２ａ，２ｂの一時間当たりの消費電力量（生活情報）を計算する。データベース１８には、見守り対象者に係る特定データ（氏名、年齢、住所、独居或いは同居等の生活環境、病歴等）と、見守り対象者の生活情報の時系列データ、そして、見守り対象者の生活情報の分析結果が見守り対象者毎に記録される。

【0019】

ホストコンピュータ１７は、所定時間毎、例えば、一時間毎の消費電力量を、見守り対象者別にデータベース１８に記録する。これら情報は、管理端末４、又は、ホストコンピュータ１７によって容易に検索され、サービス事業者は、所望の情報をユーザに提供できるようになっている。

【0020】

図２に、ホストコンピュータ１７によって実行される、見守り処理の機能ブロック図を示す。ホストコンピュータ１７は、生活情報（１時間毎の消費電力量）に対して見守り処理を適応し、得られた情報をデータベース１８に記録する。

【0021】

ホストコンピュータ１７は、所定タイミング、例えば、毎月末日の２４：００に、データベース１８に記録された生活情報について、例えば、当月を含む過去３か月分の毎時の消費電力量に基づいて、見守り対象者のための見守り処理を適用する。

【0022】

ホストコンピュータ１７は、見守り処理のために、見守り対象者が生活空間内に所在しているか否かを判定する所在判定モジュール２００と、最頻値決定モジュール２０２と、見守り対象者の起床時間、就寝時間、及び、活動時間からなる生活時間を算出する生活時間算出モジュール２０４と、見守り対象者の夜間（就寝時間から起床時間迄）における活動回数を算出する夜間活動回数算出モジュール２０６と、算出値記録モジュール２０８と、算出値分析モジュール２１０と、を備える。各モジュールは、ソフトウェア、又は、ソフトウェア及びハードウェアによって実現される。ホストコンピュータ１７は、算出データの分析結果を、ネットワーク網６を経由してサービス事業者用集中監視端末４、居住者用表示装置５ａ、５ｂに出力する。

【0023】

次に、機能ブロック図の動作を図３に基づいて説明する。所在判定モジュール２００は、毎時、データベース１８から、例えば、一月分の同一生活空間（同一居室）と同じ時間帯の一時間当たりの消費電力量の平均値を算出する（Ｓ（ステップ）１）。

【0024】

そして、所在判定モジュール２００は、平均値と電力検出値とを比較し、後者が前者の３０パーセント以下の場合には、電力が検出された１時間の間、見守り対象者が生活空間に不在であったとして、検出値に「不在フラグ」を設定して、見守り処理にこの検出値を含ませないようにしている（Ｓ２）。

【0025】

次いで、最頻値決定モジュールは、同一生活空間（同一居室）における同一時間帯での当月、前月、前々月の３ヶ月分の一時間当たりの消費電力量をデータベース１８から参照して、その最頻値を算出する。この結果、同一生活空間（同一居室）における、２４時間の一時間毎の最頻値が得られる。最頻値決定モジュールは、これを当月データとする（Ｓ３）。ここで、最頻値を採用する理由は次のとおりである。

【0026】

既述のとおり、高齢者では生活パターンや生活量が個人毎に異なることと、同じ人物であっても体調、気分などによっても生活の態様が異なり、それらによって生活資源の使用量も違ってくる。平均値を使用すると、生活パターンや生活量の変化が相殺されてしまうのに対して、最頻値ではこの問題がないか、少ないと言える。本実施形態では、消費電力量を複数の階級に分け、最も消費電力量の分布度数が多い階級の複数の消費電力量の平均を「最頻値」とするなど、「最頻値」に幅を持たせるようにしてもよい。

【0027】

生活時間算出モジュール２０４は、２４時間の一時間毎の最頻値に基づいて、例えば、消費電力量（最頻値）の時間毎の変化から、各居室の生活態様を特定するため、起床時間と就寝時間を決定して、一日の活動時間を算出し、これを当月のものとしてデータベース１８に記録する。

【0028】

そして、夜間活動回数算出モジュール２０６は、見守り対象者の夜間（就寝時間から起床時間迄）における活動回数を算出、ないしは決定して、これを当月のものとしてデータベースに記録する（以上，Ｓ４）。生活時間算出モジュール２０４は、最頻値の２４時間推移のための表示データを作成し、そして、夜間活動回数算出モジュール２０６は、夜間活動回数の推移のための表示データを作成して、グラフにしてサービス提供事業者用集中監視装置４に表示する（Ｓ５）。

【0029】

次に、算出値分析モジュール２１０は、月毎の最頻値の２４時間推移、そして、月毎の夜間活動回数の推移を評価或いは分析（Ｓ６）、例えば、これら推移の変化と所定条件とを比較して、比較結果に基づいた情報を出力する。より具体的には、算出値分析モジュール２１０は、複数月（二月）連続して、同−又は類似の傾向を持って「推移」が変化するか否かを判断する。この判断が否定される場合には、算出値分析モジュール２１０は、図３のフローチャートを終了し、この判断を肯定する場合には、所定の警告、或いは、注意を出力する（Ｓ７−Ｓ１４）。

【0030】

算出値分析モジュール２１０は、二月連続で起床時間が早くなっている場合は、これをサービス提供事業者用集中監視端末４、及び／又は、見守り対象者側端末（入居者用表示装置）５ａ，５ｂに表示させる（Ｓ７）。

【0031】

算出値分析モジュール２１０は、二月連続で起床時間が遅くなっている場合は、これをサービス提供事業者用集中監視端末４、及び／又は、見守り対象者側端末５ａ，５ｂに表示させる（Ｓ８）。

【0032】

算出値分析モジュール２１０は、二月連続で就寝時間が早くなっている場合は、これをサービス提供事業者用集中監視端末４、及び／又は、見守り対象者側端末５ａ，５ｂに表示させる（Ｓ９）。

【0033】

算出値分析モジュール２１０は、二月連続で就寝時間が遅くなっている場合は、これをサービス提供事業者用集中監視端末４、及び／又は、見守り対象者側端末５ａ，５ｂに表示させる（Ｓ１０）。

【0034】

算出値分析モジュール２１０は、二月連続で夜間活動回数が増えている場合は、これをサービス提供事業者用集中監視端末４、及び／又は、見守り対象者側端末５ａ，５ｂに表示させる（Ｓ１１）。

【0035】

算出値分析モジュール２１０は、二月連続で夜間活動回数が減少している場合は、これをサービス提供事業者用集中監視端末４、及び／又は、見守り対象者側端末５ａ，５ｂに表示させる（Ｓ１２）。

【0036】

算出値分析モジュール２１０は、二月連続で一日の活動時間が増加している場合は、これをサービス提供事業者用集中監視端末４、及び／又は、見守り対象者側端末５ａ，５ｂに表示させる（Ｓ１３）。

【0037】

算出値分析モジュール２１０は、二月連続で一日の活動時間が減少している場合は、これをサービス提供事業者用集中監視端末４、及び／又は、見守り対象者側端末５ａ，５ｂに表示させる（Ｓ１４）。

【0038】

図４は、生活時間算出モジュール２０４によって作成された、三か月における消費電力量の時間別最頻値２１の一日の推移を示すグラフ（図３のＳ５）の一例である。算出値分析モジュール２１０は、低レベルの夜間電力から増加した時点を起床時間２３と判定し、夜間に低レベルの値に達した時点を就寝時間２４と判定する。就寝時間２４と起床時間との間が夜間に相当する。

【0039】

そして、算出値分析モジュール２１０は、起床時間２３から、就寝時間２４の間で消費電力量が低レベルの外出時間を除いた時間を活動時間２５と判定する。さらに、算出値分析モジュール２１０は、最頻値２１の夜間における頂点に夜間活動２２が発生したと判定し、頂点の数を夜間活動回数とする。

【0040】

本発明者は、高齢者、特に一人暮らしの生活パターンを子細に分析した結果、高齢者の体調の変化の始まりは、日中の生活態様には変化がなく、夜間の生活態様の変化となって現れ易いことを見出した。夜間の生活態様の僅かな変化を客観的に検知できれば、高齢者の体調の変化を最初の段階で捉え、将来の疾病を予測し、これに対処することができる。夜間の生活態様の変化とは、例えば、図３のＳ７−Ｓ１４の状態である。夜間の生活態様の客観的な変化とは、一時的ではなく、夜間の生活態様に以前とは異なる傾向が現われることである。

【0041】

生活情報（消費電力量）の短期間の最頻値を基準にして最頻値を比較すると、生活態様の一時的な変化が体調の変化と判断されてしまうし、一方、長期間の最頻値を基準にすると、生活態様の一時的でない変化を捉えられないとう課題がある。そこで、高齢者の体調の変化の兆しを検出するのには、妥当な期間があることになり、発明者が検討したところ、その一例として、生活情報（消費電力量）の三カ月の最頻値を基準にするのが好適であることが判った。

【0042】

このことを、体調変化（認知症）を発症した高齢者（８０歳女性）を例にして説明する。図５は、消費電力量の一カ月の最頻値を基準とし、発症六カ月前の消費電力量（実線）の一日の最頻値と発症前七カ月の消費電力量の最頻値の変化を示すグラフである。１ヶ月の最頻値を基準にすると、一日の多くの時間帯において、両者間で、消費電力量に差が生じ、高齢者の生活態様の一時的でない変化を検出できない。

【0043】

図６は、消費電力量の六カ月の最頻値を基準とし、発症の六カ月前の消費電力量（実線）と七カ月前の消費電力量（点線）の一日の変化を示すグラフである。六ヶ月の最頻値を基準にすると、両者の消費電力量の傾向が夜間でも差がでず、生活態様の変化を検出できない。

【0044】

これに対して図７は、消費電力量の三カ月の最頻値を基準とし、発症の六カ月前の消費電力量（実線）と七カ月前の消費電力量（点線）の一日の電力量の変化を示すグラフである。最頻値の基準を、一か月を越え６か月未満、好ましくは、二か月以上５月以下、さらに好ましくは、三か月以上４か月以下、さらに好ましくは、ほぼ三か月にすると、両者間で、夜間の消費電力量において差分が現われるようになった。

【0045】

高齢者の体調変化は、その初期の段階で、夜間の生活態様の変化になって現れることを述べたが、特に、不眠等の安眠障害が原因になって夜間の活動回数において顕著に表れる。図８は、消費電力量の三か月の最頻値に基づき、夜間活動回数の月毎の推移の一例を示すグラフである。図において、高齢者のうち生活異常発生者８０では、夜間活動回数が変化しない安定した生活期間２６を経てその翌月２７において夜間活動回数が増加し始め、さらに翌月も増加した場合に発報２８を行う。図８において、生活安定者８２では、夜間活動の変化は検出されない。なお、翌々月も増加した場合に発報を行うようにしてもよい。既述の実施形態では、消費電力量の三カ月の最頻値を利用したが、消費電力量の三カ月の最頻値の移動平均を利用してもよい。

【0046】

次に、第２の実施形態について説明する。図９は、第２の実施形態に係るネットワークシステムのハードウェアブロック図である。この実施形態が第１の実施形態と異なる点は、空調機器１０ａ，１０ｂの電力センサ２１ａ，２１ｂと温熱機器２０ａ，２０ｂの電力センサ２２ａ，２２ｂを備え、ホームサーバ３ａ，３ｂはこれらの消費電力を知ることが出来る点である。

【0047】

空調機器１０ａ，１０ｂと温熱機器２０ａ，２０ｂの消費電力は、季節によって変動が大きく、ホストコンピュータ１７は、消費電力量（主幹電力量）から、空調機器（エアコン）、及び、温熱機器（給湯機器・ヒータ）の消費電力量を除くことによって、季節変動要因を除くことによって、高齢者の体調変動によって変化する生活情報（生活電力）の実質変動分、例えば、照明機器、テレビ・ラジオ等の情報機器の消費電力量を特定することができる。

【0048】

図１０はネットワークシステムのさらに他の実施形態を示すハードウェアブロック図である。本実施形態が既述の実施形態と異なる点は、消費電力量に加えて水使用量を検出できるようにした点である。居間７ａ，７ｂには、浴室の水栓２９ａ，２９ｂとお手洗いの水栓３０ａ，３０ｂとキッチンの水栓３１ａ，３１ｂがあり、それらの水使用量を計測する水使用量センサ３２ａ，３２ｂが設置され、この水使用量センサ３２の水使用量センサ信号３３ａ，３３ｂが各居室２ａ，２ｂのホームサーバ３ａ，３ｂに入力される。本実施形態では、ホストコンピュータ１７は在室時の過去の任意の期間の水使用量データから計測時間毎の水使用量の最頻値を求め当月のデータとして保存する。

【0049】

図１１は図１０のネットワークシステムにおいて、ホストコンピュータ１７による、消費電力量と水消費量に基づく見守り処理のフローチャートである。既述のフローチャート（図３）に以下に説明するステップが追加されている。ステップ１５において、各居室の当月、前月、前々月の３ヶ月の水使用量データから、各居室の時間毎の最頻値（水消費量）を求め当月データとする。ステップ１６において、水消費量の最頻値の変化から、夜間水使用回数を当月のデータとして算出する。ステップ１７において、夜間水使用回数が増加している場合に、夜間水使用回数が増加していることを通知し、ステップ１８において、夜間水使用回数が減少している場合に、夜間水使用回数が減少していることを通知する。

【0050】

図１２は三カ月の消費水量の時間別の最頻値３３の変化を示すグラフである。最頻値３３の夜間の頂点が夜間活動回数３４に相当する。高齢者の体調の変化は、夜間の生活態様の変化して現われるが、夜間の電気の使用に加えて夜間の水の使用から、ネットワークシステムは高齢者の夜間の生活の変化をさらに詳細に検出することができる。夜間の水の消費量、使用回数の増加の原因として、例えば、水分代謝の変調（頻尿）がある。消費電力量に基づく夜間での活動回数の増加だけではなく、夜間の水の消費量、使用回数の増加は、見守り対象者について、将来の体調の変化に繋がる生活の変化の度合いがより大きいことが予測される。

【0051】

既述の実施形態は、本発明を限定するものではなく、適宜、既述の実施形態を変更することも可能である。例えば、生活空間に複数の人物が存在する場合にも、本発明を適用することが可能である。

【符号の説明】

【0052】

１ 見守りセンター
３ ホームサーバ
４ サービス提供事業者用集中監視端末
５ 居住者用表示装置
６ ネットワーク網
１４ 電力センサ
１６ データ入出力制御部
１７ ホストコンピュータ
１８ データベース
３２ 水量センサ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】