特許 6836249 表示値認識部、計量精算システム、計量精算サービスの提供方法、および計量精算プログラム

(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】6836249

(24)【登録日】2021年2月9日

(45)【発行日】2021年2月24日

(54)【発明の名称】表示値認識部、計量精算システム、計量精算サービスの提供方法、および計量精算プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/06 20120101AFI20210215BHJP

【ＦＩ】

   G06Q50/06

【請求項の数】7

【全頁数】19

(21)【出願番号】特願2018-153053(P2018-153053)

(22)【出願日】2018年8月16日

(65)【公開番号】特開2020-27531(P2020-27531A)

(43)【公開日】2020年2月20日

【審査請求日】2020年3月12日

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】518292830

【氏名又は名称】株式会社オルテ

(74)【代理人】

【識別番号】100210804

【弁理士】

【氏名又は名称】榎 一

(72)【発明者】

【氏名】カスティロ ビジャル エミリオ

(72)【発明者】

【氏名】石井 晋太郎

【審査官】 久宗 義明

(56)【参考文献】

【文献】 特開平０６−１５００６９（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００３−２１７０７１（ＪＰ，Ａ）

【文献】 米国特許出願公開第２０１５／０１７０１５４（ＵＳ，Ａ１）

【文献】 特開２０１３−１４０５２５（ＪＰ，Ａ）

【文献】 藍 圭介，ニューラルネットワークをゼロから実装する｛前編｝，日経ソフトウエア，日本，日経ＢＰ社，２０１８年 ７月２４日，第21巻 第5号，6-25

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｑ １０／００−９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

計量器を撮影した撮像画像を取得し、前記撮像画像に写る回転数字盤が示す積算表示値を機械学習による画像認識で読み取る表示値認識部であって、
『回転数字盤の入れ替わり状態の画像に対して、暫定の正解として「回転数字盤が入れ替わり状態である」を教師値とした訓練データ群』を用いて予め機械学習を行った推定器１０１ａと、
『計量器の数字入れ替わり状態の画像に対して、入れ替わり前の数値を教師値とする訓練データ群』を用いて予め機械学習を行った推定器１０１ｂとを備え、
前記推定器１０１ａが「回転数字盤が入れ替わり状態である」と推定した場合に、前記推定器１０１ｂが「入れ替わり状態の回転数字盤」の数値読み取りを行う
ことを特徴とする表示値認識部。

【請求項2】

請求項１に記載の表示値認識部と、
前記表示値認識部が読み取った前記積算表示値を履歴として記憶し、今回と過去の前記積算表示値を比較して所定期間における計量値を算出し、前記計量値の請求額に相当する料金を算出する料金算出部と、
前記料金の請求先が登録される情報登録部と、
前記情報登録部に登録される前記請求先に対して前記料金の請求を送信または引き落としする請求部と
を備えたことを特徴とする計量精算システム。

【請求項3】

請求項２に記載の計量精算システムにおいて、
前記情報登録部は、
前記計量器に関する位置情報、計器番号、識別コード、およびＲＦＩＤ情報の少なくとも一つを計量器ＩＤとして、前記計量器の前記請求先と対応付けて登録し、
前記請求部は、
前記計量器について前記計量器ＩＤを収集し、
前記計量器ＩＤを前記情報登録部に照会し、
対応する前記請求先を取得し、
取得した前記請求先に対して前記料金の請求を送信または引き落としする
ことを特徴とする計量精算システム。

【請求項4】

請求項２ないし３のいずれか１項に記載の計量精算システムにおいて、
前記料金算出部は、
前記計量器の源流に設置される親計量器の管理者側装置から前記親計量器の親計量値及び親料金を情報取得し、前記親計量値と前記計量値との対応関係に基づいて、前記親料金に対応する前記料金を算出する
ことを特徴とする計量精算システム。

【請求項5】

請求項２ないし４のいずれか１項に記載の計量精算システムにおいて、
前記請求部は、
前記撮像画像に写る少なくとも積算表示値の部分を履歴画像として保存する画像履歴部と、
前記今回の履歴画像、前記過去の履歴画像、前記計量値、および前記料金を少なくとも含む送付書データを作成する文書作成部とを備え、
前記請求先に対して前記送付書データを送信する
ことを特徴とする計量精算システム。

【請求項6】

請求項２に記載の計量精算システムが、計量精算サービスを提供する方法であって、
計量器を撮影した撮像画像を取得し、前記撮像画像に写る前記計量器が示す積算表示値を機械学習による画像認識で読み取る表示値認識ステップと、
前記積算表示値を履歴として記憶し、前記積算表示値と過去の積算表示値とを比較して所定期間における計量値を算出し、前記計量値の請求額に相当する料金を算出する料金算出ステップと、
前記料金の請求先を予め情報登録部に登録する情報登録ステップと、
前記情報登録部に登録された前記請求先に対して前記料金の請求を送信または引き落としする請求ステップとを備え、
前記表示値認識ステップは、
『回転数字盤の入れ替わり状態の画像に対して、暫定の正解として「回転数字盤が入れ替わり状態である」を教師値とした訓練データ群』を用いて予め機械学習を行った推定器１０１ａと、
『計量器の数字入れ替わり状態の画像に対して、入れ替わり前の数値を教師値とする訓練データ群』を用いて予め機械学習を行った推定器１０１ｂとを備え、
前記推定器１０１ａが「回転数字盤が入れ替わり状態である」と推定した場合に、前記推定器１０１ｂが「入れ替わり状態の回転数字盤」の数値読み取りを行う
ことを特徴とする計量精算サービスを提供する方法。

【請求項7】

コンピュータを、請求項２ないし５のいずれか１項に記載の前記表示値認識部、前記料金算出部、前記情報登録部、前記請求部として機能させる
ことを特徴とする計量精算プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、計量精算システム、計量精算サービスの提供方法、および計量精算プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

近年、電力会社は、送電先の電力計をスマートメータ（登録商標）に置き換えている。このスマートメータは電力使用量の計測データを電力会社に自動送信するため、検針作業の無人化を図ることができる。

【0003】

一方、特許文献１は、分電盤を経由して電力を共同使用する複数の共用者間において、電気料金を分担するシステムを開示する。
このように、分電盤を経由した支流の電力計は、電力会社の管理ではなく、分電盤を設置する業者（建物や工場）の管理になる。そのため、スマートメータ化は進んでいない。これら多くの電力計は、これからも検針作業が必要になる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２００３−３３７１４７号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

電力・ガス・水道等の料金を精算するため、電力計、ガスメーター、水道メーターなどの計量器は定期的に検針される。
これらの計量器は、狭い物置きスペースや、建物と建物の狭い隙間や、身長より高い場所など、検針者によって視認しづらい場所に設置されることが多い。そのため、検針者にとって計量器の視認作業は負担が大きいという問題があった。

【0006】

また、一般的な計量器は、図３に示すように、表示値の各桁が回転する数字盤で構成される。この回転数字盤は円柱曲面に数字が印刷されるため、視点が正面からずれるに従って数字が湾曲する。そのため、人間にとって一瞬で判読することは容易でなく、検針者が表示値を誤読しやすいという問題があった。

【0007】

さらに、検針者は、検針値を記録する際に、単純な数字の羅列のために記録ミスをしやすいという問題があった。

【0008】

また、検針値に基づいて毎月の使用料金を計算し、請求先ごとに使用料金を請求する作業は、手間がかかるという問題があった。

【0009】

そこで、本発明は、検針者の作業負担を軽減し、料金の精算を適切に行うことを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0010】

本発明の計量精算システムは、計量器を撮影した撮像画像を取得して撮像画像に写る計量器が示す積算表示値を機械学習による画像認識で読み取る表示値認識部と、読み取った積算表示値を履歴として記憶し、今回と過去の積算表示値を比較して所定期間における計量値を算出し、計量値の請求額に相当する料金を算出する料金算出部と、料金の請求先が登録される情報登録部と、情報登録部に登録される請求先に対して料金の請求を送信または引き落としする請求部とを備えたことを特徴とする。

【発明の効果】

【0011】

本発明では、計量器の表示値読み取りに、計量器を撮影した撮像画像を使用する。そのため、計量器が視認しづらい場所にあっても、手に持ったカメラ（モバイル端末など）を計量器にかざして撮影すれば済む。そのため、検針者の作業負担を軽減することができる。

【0012】

また、計量器を撮影した撮像画像は、検針者ではなく、機械学習による画像認識で読み取られる。この機械学習では、撮像画像の被写体、例えば回転数字盤に学習を適応させることになる。そのため、人間が瞬間的には読み取りづらい回転数字盤であっても、読み取りの正解率を高めることができる。

【0013】

さらに、読み取った数字を検針者が記録する必要がないため、記録ミスを防止することができる。

【0014】

また、料金の計算および請求を自動化するため、面倒な手間を軽減することができる。

【0015】

したがって、検針者の作業負担を軽減しつつ、料金の精算を適切に行うことが可能になる。

【図面の簡単な説明】

【0016】

【図1】計量精算システムの構成を説明する図である。

【図2】推定器の構成を説明する図である。

【図3】計量器の回転数字盤を示す図である。

【図4】登録更新の流れを説明する図である。

【図5】登録フォームの例を示す図である。

【図6】計量および精算を説明する図（１／２）である。

【図7】計量および精算を説明する図（２／２）である。

【図8】操作フォームの例を示す図である。

【図9】送付書データの例を示す図である。

【図10】QRコードを計量器ＩＤとする登録フォームの一例を示す図である。

【図11】QRコードを計量器ＩＤとする操作フォームの一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0017】

［１］第１実施形態
以下、図面を参照しながら、第１実施形態を説明する。

【0018】

［１．１］第１実施形態の構成説明
図１は、計量精算システム１０の構成を説明する図である。
この計量精算システム１０は、インターネットなどのネットワークＷを介して、カメラ付きのモバイル端末２０、金融機関のサーバ３０、メッセージサーバ４０、管理者端末５０、および電力（小売り）会社サーバ６０と通信を行う。

【0019】

この計量精算システム１０は、計量精算プログラムを実行するサーバコンピュータにより構成される。サーバコンピュータは、この計量精算プログラムを実行することにより、表示値認識部１０１、料金算出部１０２、情報登録部１０３、請求部１０４、および機械学習部１０５として機能する。

【0020】

表示値認識部１０１は、モバイル端末２０が撮影した計量器Ｍの撮像画像を取得し、計量器Ｍの積算表示値を機械学習による画像認識で読み取る。この表示値認識部１０１は、計量器Ｍの通常状態の回転数字盤を読み取るように機械学習を行った推定器１０１ａと、数字入れ替わり状態の回転数字盤を読み取るように機械学習を行った推定器１０１ｂとを具備する。

【0021】

料金算出部１０２は、表示値認識部１０１が読み取った積算表示値を履歴として記憶する。料金算出部１０２は、今回と過去の積算表示値を比較して所定期間（例えば直近１ヶ月分）の計量値を算出し、計量値の請求額に相当する料金を算出する。
情報登録部１０３には、管理者端末５０やモバイル端末２０から料金の請求先が登録される。

【0022】

請求部１０４は、情報登録部１０３に登録される請求先に対して、料金の請求や引き落としを実行する。この請求部１０４は、撮像画像に写る積算表示値の部分を履歴画像として保存する画像履歴部１０４ａと、今回の履歴画像、過去（例えば１ヶ月前）の履歴画像、計量値、および料金を少なくともレイアウトする送付書データを作成する文書作成部１０４ｂとを具備する。
機械学習部１０５は、管理者端末５０から訓練データ群５０ａ，５０ｂを取得して、推定器１０１ａ，１０１ｂの機械学習を実行する。

【0023】

［１．２］推定器１０１ａ，１０１ｂの機械学習
図２は、推定器１０１ａ，１０１ｂの構成例を説明する図である。これら推定器１０１ａ，１０１ｂは基本構成が共通であるため、併せて説明を行う。

【0024】

走査ウィンドウ２００は、撮像画像から小区画を走査（位置をずらす）しながら切り出し、画像特徴抽出部２０１へ出力する。

【0025】

画像特徴抽出部２０１は、入力される画像をＣＮＮ（畳み込みニューラルネットワーク）の物体検出アルゴリズム（ＭＳＥＲ特徴抽出など）で処理することにより、計量器Ｍの積算表示値の部分を画像（図３参照）として抽出する。
さらに、画像特徴抽出部２０１は、積算表示値の画像を、連結要素（Connected Components）ごとに区分することにより、１桁ごとの回転数字盤の画像を抽出する。

【0026】

１桁ごとの回転数字盤の画像は、ＣＮＮ（または全結合層２０３）の入力層に入力される。ＣＮＮ（または全結合層２０３）は、入力層のデータを、機械学習された多層のニューラルネットワークで処理することにより、１桁ごとの数字の推定結果を出力する。
なお、必要であれば、ＬＳＴＭ（Long Short-Term Memory）２０２の長短期記憶を介在させてもよい。

【0027】

このような構成の推定器１０１ａ，１０１ｂは、機械学習部１０５による教師あり学習により、読み取り対象に特化した数値読み取りが可能になる。
推定器１０１ａの場合、機械学習部１０５は、多様な方向（視点）から撮影した回転数字盤の数字を含む画像群に対して正解の数値を教師値とした多数の訓練データ群５０ａを用いて機械学習（誤差逆伝搬法など）を行う。その結果、推定器１０１ａは、回転数字盤の円柱状曲面によって歪んだ数字を的確に読み取ることが可能になる。
（なお、推定器１０１ａの訓練データには、回転数字盤の入れ替わり状態を含む画像群に対して、暫定の正解として「回転数字盤の入れ替わり状態である」とする教師値を加えることが好ましい。この場合、推定器１０１ａは、「回転数字盤が入れ替わり状態か否か」という判定も可能になる。）

【0028】

一方、推定器１０１ｂの場合、機械学習部１０５は、図３に示すような入れ替わり状態の回転数字盤の画像群に対して、入れ替わる前の数値を教師値とした多数の訓練データ群５０ｂを用いて機械学習（誤差逆伝搬法など）を行う。
通常、最下位桁以外の回転数字盤においては、入れ替わり状態の回転数字盤は入れ替わる前の数値と解釈され、入れ替わり状態が完了した瞬間に入れ替わった数値と解釈される。そのため、上記のように機械学習を行った推定器１０１ｂは、入り替わり状態の回転数字盤の画像から、適切な数値を読み取ることが可能になる。

【0029】

［１．３］登録更新の動作説明
計量精算サービスでは、計量器Ｍごとに料金の請求先が事前に登録される。
図４は、この料金の請求先の登録更新の流れを説明する図である。
図５は、登録フォーム３００の画面を示す図である。
以下、図４に示すステップ番号に沿って、この動作の流れを説明する。

【0030】

ステップＳ１０１： 検針者（または計量精算システム１０の管理者）は、モバイル端末２０（または管理者端末５０）のウェブブラウザを操作して、計量精算システム１０のＵＲＬにアクセスする。計量精算システム１０はモバイル端末２０との間でネットワークＷを介して連携を開始し、検針者ＩＤを特定するログイン処理を行う。

【0031】

ステップＳ１０２： 検針者は、モバイル端末２０から計量精算システム１０に対して、計量器Ｍごとに料金を請求する会社や事業者や個人（以下、「請求先」という）の登録操作を開始する。

【0032】

ステップＳ１０３： まず、計量精算システム１０は、モバイル端末２０に対して、登録フォーム３００を転送する。この登録フォーム３００は、ＨＴＭＬのインプットタグなどで記述され、モバイル端末２０のウェブブラウザ上で動作する。この動作により、登録フォーム３００は、検針者の操作を計量精算システム１０に伝達するインターフェースとして機能する。

【0033】

ステップＳ１０４： モバイル端末２０は、登録フォーム３００の画面（図５参照）をウェブブラウザに表示する。検針者が登録フォーム３００への入力を開始すると、モバイル端末２０はステップＳ１０５に動作を移行する。この入力イベントが発生しない場合、モバイル端末２０はステップＳ１０６に動作を移行する。

【0034】

ステップＳ１０５： 検針者は、例えば、請求先について次の項目を登録フォーム３００に入力することができる。
・請求先の名称
・請求先の送信アドレス
・請求先の口座情報
・計量器Ｍの住所・階数などの位置情報
・料金の精算法（独立精算／分配精算）
・分配精算のグループ名称（親計量器の請求先）
・計量器ＩＤ（計量器Ｍの個体識別情報）

【0035】

ステップＳ１０６： 検針者が計量器Ｍの近くにいる場合、登録フォーム３００上の「計量器ＩＤ」ボタンを操作する。このボタン操作のイベントに応じて、モバイル端末２０はステップＳ１０７に動作を移行する。この入力イベントが発生しない場合、モバイル端末２０はステップＳ１０９に動作を移行する。

【0036】

ステップＳ１０７： モバイル端末２０は、ＧＰＳ情報について取得可能か否かを判定する。ＧＰＳ情報が取得可能な場合、モバイル端末２０はステップＳ１０８に動作を移行する。ＧＰＳ情報が取得不可能な場合、モバイル端末２０はステップＳ１０９に動作を移行する。

【0037】

ステップＳ１０８： モバイル端末２０は衛星電波を受信することにより、ＧＰＳ情報（緯度・経度・標高）を取得する。このＧＰＳ情報により計量器Ｍの住所・階数などの位置情報が確定することにより、計量器Ｍの個体識別が可能になる。

【0038】

ステップＳ１０９： 検針者は登録フォーム３００の入力操作を完了すると、登録フォーム３００上のフォーム送信のボタンを操作する。この入力イベントが発生しない場合、モバイル端末２０はステップＳ１０４に動作を戻す。
一方、フォーム送信のボタン操作に応じて、モバイル端末２０は、請求先の入力項目を計量精算システム１０に転送し、ステップＳ１１０に動作を移行する。

【0039】

ステップＳ１１０： 計量精算システム１０の情報登録部１０３は、モバイル端末２０の送信情報に基づいて、請求先の登録／更新を行う。

【0040】

ステップＳ１１１： フォーム送信のボタン操作に伴って、計量精算システム１０とモバイル端末２０とはログアウト処理を実行し、請求先の登録更新を終了する。

【0041】

［１．４］計量および精算の動作説明
続いて、計量器Ｍの計量および料金精算の動作を説明する。
図６および図７は、計量および精算の動作を説明する図である。
図８は、操作フォーム４００の一例を示す図である。
図９は、送付書データの一例を示す図である。
以下、図６および図７に示すステップ番号に沿って、計量および精算の動作を説明する。

【0042】

ステップＳ２０１： 検針者は、モバイル端末２０のウェブブラウザを操作して、計量精算システム１０のＵＲＬにアクセスする。計量精算システム１０はモバイル端末２０との間でネットワークＷを介して連携を開始し、検針者ＩＤを特定するログイン処理を行う。

【0043】

ステップＳ２０２： 計量精算システム１０は、モバイル端末２０に対して、計量精算用の操作フォーム４００を転送する。

【0044】

ステップＳ２０３： 転送される操作フォーム４００はＨＴＭＬのインプットタグなどで構成され、モバイル端末２０のウェブブラウザに表示される。例えば図８に示すように、操作フォーム４００には、次の項目が配置される。
・撮像画像４０１（スルー画）
・積算表示値の画像４０２
・積算表示値の数値４０３
・請求先のコンボボックス４０４
・撮影操作ボタン４０５

【0045】

ステップＳ２０４： 検針者は、予め登録しておいた計量器Ｍに対してモバイル端末２０をかざし、撮影操作ボタン４０５を操作する。モバイル端末２０は、モバイル端末２０のカメラ部から計量器Ｍの撮像画像を取得する。

【0046】

ステップＳ２０５： モバイル端末２０はＧＰＳ情報について取得可能か否かを判定する。ＧＰＳ情報が取得可能な場合、モバイル端末２０はステップＳ２０６に動作を移行する。ＧＰＳ情報が取得不可能な場合、モバイル端末２０はステップＳ２０８に動作を移行する。

【0047】

ステップＳ２０６： モバイル端末２０は、ＧＰＳ情報を含む撮像画像を、ネットワークＷを経由して、計量精算システム１０に転送する。

【0048】

ステップＳ２０７： 計量精算システム１０は、ＧＰＳ情報を含む撮像画像を取得する。請求部１０４は、この撮像画像からＧＰＳ情報(緯度・経度・標高）を取得する。このＧＰＳ情報(緯度・経度・標高）は、計量器Ｍの撮影位置（住所及び階数）に対応する。
計量精算システム１０の請求部１０４は、このＧＰＳ情報(緯度・経度・標高）を情報登録部１０３に照会することにより、撮影した計量器Ｍを個体識別し、計量器Ｍの料金の請求先を特定する。その後、計量精算システム１０はステップＳ２１０に動作を移行する。

【0049】

ステップＳ２０８： モバイル端末２０は、ＧＰＳ情報が取得不可能であるため、請求先のコンボボックス４０４（図８参照）を点滅させるなど強調表示して、計量器Ｍの料金の請求先をユーザが選択入力するように促す。

【0050】

ステップＳ２０９： モバイル端末２０は、特定された請求先と撮像画像とを、計量精算システム１０に転送する。

【0051】

ステップＳ２１０： 表示値認識部１０１は、推定器１０１ａを用いて計量器Ｍの積算表示値を機械学習による画像認識で読み取る。

【0052】

ステップＳ２１１： 例えば、図３に示す積算表示値では、下位２桁が入れ替わり状態の回転数字盤であり、上位３桁が通常状態の回転数字盤である。
推定器１０１ａはいくつかの桁について「入れ替わり状態の回転数字盤である」と判定すると、ステップＳ２１２に動作を移行する。
一方、積算表示値の全桁が「通常状態の回転数字盤」であり、推定器１０１ａにおいて積算表示値の数値読み取りが完了した場合、ステップＳ２１３に動作を移行する。

【0053】

ステップＳ２１２： 表示値認識部１０１は、推定器１０１ｂを用いて「入れ替わり状態の回転数字盤」の桁を機械学習による画像認識で読み取る。
推定器１０１ｂは、事前の機械学習に従って、「入れ替わり状態の回転数字盤」を、入れ替わり前の数字として読み取る。例えば、図３に示す積算表示値の下位２桁目は、「０から１へ」の入れ替わり状態であるため、推定器１０１ｂは入れ替わり前の数字「０」と読み取る。

【0054】

ステップＳ２１３： 料金算出部１０２は、桁ごとの読み取り数値に基数１０を乗じながら加算して、積算表示値の数値を求める。料金算出部１０２は、後述する料金算出のために、 求めた積算表示値を履歴として記憶する。また、請求部１０４の画像履歴部１０４ａは、後述する送付書データを作成するために、積算表示値の画像を履歴画像として記憶する。

【0055】

ステップＳ２１４： 計量精算システム１０は、積算表示値の画像および数値、特定された請求先をモバイル端末２０に転送する。モバイル端末２０の操作フォーム４００は、これらの情報を、図８に示すように画像表示域４０２、数値表示域４０３、コンボボックス４０４にそれぞれ表示する。検針者は、この表示を見ることにより、積算表示値の読み取り結果を確認することができる。

【0056】

ステップＳ３０１： 料金算出部１０２は、積算表示値の履歴を読み出し、今回と過去の積算表示値を比較して、所定期間(例えば１ヶ月分）における計量値を算出する。

【0057】

ステップＳ３０２： 料金算出部１０２は、情報登録部１０３にアクセスして、請求先に適用する精算法を判定する。分配精算の精算法が適用される場合、料金算出部１０２はステップＳ３０３に動作を移行する。一方、独立精算の精算法が適用される場合、料金算出部１０２はステップＳ３０９に動作を移行する。

【0058】

ステップＳ３０３： 分配精算では、電力（水道・ガスなど）を共同使用する複数の共用者間で、源流に位置する親計量器の料金を分配して精算する。
料金算出部１０２は、情報登録部１０３にアクセスして、特定された請求先について、分配精算のグループ名称（親計量器の請求先）を判定する。続いて、料金算出部１０２は、このグループ名称に属する他の共用者を情報登録部１０３に照会する。
料金算出部１０２は、分配精算のグループに属する共用者の計量値が全て揃っているか否かを判断する。共用者の計量値が全て揃っている場合、分配精算を開始するためにステップＳ３０５に動作を移行する。一方、共用者の計量値が揃わない場合、ステップＳ３０４に動作を移行する。

【0059】

ステップＳ３０４： 共用者の計量値が揃わないと、共益部分（廊下・エレベータ・階段など）の計量値が確定しないため、共益部分にかかる料金を共用者間で案分することができない。
そこで、計量精算システム１０は、未計量の計量器Ｍを住所／階数で表示した地図データを作成し、モバイル端末２０に転送する。

【0060】

モバイル端末２０は、この地図データを画面表示し、検針者に未計量の計量器Ｍの位置を教える。
この動作の後、モバイル端末２０はステップＳ３１２に動作を移行する。

【0061】

ステップＳ３０５： 料金算出部１０２は、親計量器の管理者（例えば電力会社や電力小売り会社）のサーバ６０から、所定期間における親計量値と親料金を取得する。

【0062】

ステップＳ３０６： 料金算出部１０２は、親計量値と共有者の計量値との対応関係に基づいて、親料金に対する共有者の分担料金を算出する。
例えば、料金算出部１０２は、親計量値から共有者の計量値の総和を減算することにより、共有者の共益部分（廊下・エレベータ・階段など）の計量値を確定する。

【0063】

料金算出部１０２は、この共益部分の計量値を、所定の配分ルール（所属人数の比率や、使用面積の比率などのルール）で共有者ごとに配分する。配分された共益部分の計量値を共有者ごとの計量値に加算することにより、共有者ごとに共益部分込みの計量値が確定する。

【0064】

料金算出部１０２は、この共益部分込みの計量値が親計量値に占める比率を求め、この比率を親料金に乗じることにより、共有者ごとの料金を確定する。
なお、料金算出部１０２は、共有者ごとに共益部分込みの計量値を、基本料金相当の計量部分、段階的料金の計量部分、および燃料費調整額の計量部分などに分けて、親計量値に占める各計量部分との対応関係に基づいて、親料金に占める共有者ごとの料金を精密に計算してもよい。

【0065】

ステップＳ３０７： 請求部１０４は、請求先（共有者ごと）の口座情報を情報登録部１０３に照会する。請求部１０４は、得られた口座情報に基づいて、金融機関のサーバ３０に対し、確定した料金の自動引き落としを要請する。なお、事前に自動引き落としの日付が決められている場合は、その日付に自動引き落としが行われるように金融機関のサーバ３０に対して予約処理が行われる。(または、請求部１０４が自動引き落としのスケジュールを作成し、そのスケジュールの日時に従って請求部１０４が自動引き落としを行う。）

【0066】

ステップＳ３０８： 請求部１０４の文書作成部１０４ｂは、画像履歴部１０４ａから今回および過去の履歴画像（積算表示値の画像）を読み出す。文書作成部１０４ｂは、これらの履歴画像と、料金算出部１０２が算出した計量値および料金と、料金の算出根拠となるデータ（親計量値、親料金、比率など）とをレイアウトして送付書データ（図９参照）を作成する。

【0067】

ステップＳ３０７において自動引き落としが完了した（または完了見込み）の共有者については、文書作成部１０４ｂは送付書データに「領収証」の題目をつけることで、領収証代わりのデータとする。
また、ステップＳ３０７において自動引き落としが不可（または見込み無し）の共有者については、文書作成部１０４ｂは送付書データに「お知らせ」や「請求書」の題目をつけることで、お知らせや請求書代わりのデータとする。

【0068】

請求部１０４は、請求先（共用者ごと）の送信アドレスを情報登録部１０３に照会する。請求部１０４は、メッセージサーバ４０を介して、この請求先（共用者ごと）の送信アドレス宛に送付書データを送信する。
送信を完了した後、計量精算システム１０はステップＳ３１２に動作を移行する。

【0069】

ステップＳ３０９： 請求部１０４は、予め請求先と契約された独立精算のルールを計量値に適用して、料金を確定する。

【0070】

ステップＳ３１０： 請求部１０４は、請求先の口座情報を情報登録部１０３に照会する。請求部１０４は、照会して得られた口座情報に基づいて、金融機関のサーバ３０に対し、確定した料金の自動引き落としを要請する。

【0071】

ステップＳ３１１： 請求部１０４の文書作成部１０４ｂは、画像履歴部１０４ａから今回および過去の履歴画像（積算表示値の画像）を読み出す。文書作成部１０４ｂは、これらの履歴画像と、料金算出部１０２が算出した計量値および料金と、料金の算出根拠となるデータ（親計量値、親料金、比率など）とをレイアウトして送付書データ（図９参照）を作成する。

【0072】

このとき、ステップＳ３１０において自動引き落としが完了（または完了見込み）の場合、文書作成部１０４ｂは送付書データに「領収証」の題目をつけることで、領収証代わりのデータとする。
また、ステップＳ３１０において自動引き落としが不可（または見込み無し）の請求先については、文書作成部１０４ｂは送付書データに「お知らせ」や「請求書」の題目をつけることで、お知らせや請求書代わりのデータとする。

【0073】

請求部１０４は、請求先の送信アドレスを情報登録部１０３に照会する。請求部１０４は、メッセージサーバ４０を介して、請求先の送信アドレス宛に送付書データを送信する。

【0074】

ステップＳ３１２： ここで検針者が操作フォーム４００を閉じると、モバイル端末２０は計量精算システム１０に対してログアウトを要請する。計量精算システム１０は、次回のログイン時の検針作業に必要なデータを検針者ＩＤ別に記憶した後、モバイル端末２０との連携を終了する。
なお、検針者が操作フォーム４００を閉じなければ、モバイル端末２０はステップＳ２０４に動作を戻すため、検針者は検針作業をそのまま継続することができる。

【0075】

［２］第２実施形態
第２実施形態では、第１実施形態のＧＰＳ情報（位置情報）に代えて、計器番号、識別コード、およびＲＦＩＤ情報（radio frequency identifier）の少なくとも１つを計量器Ｍの個体識別（計量器ＩＤ）に使用する。

【0076】

なお、その他の構成や動作（例えば、計量器ＩＤを情報登録部１０３に事前登録する点、計量器ＩＤを情報登録部１０３に照会して計量器Ｍの料金の請求先などを特定する点）については、第１実施形態と同様であるためここでの重複説明を省略する。

【0077】

ここで、計器番号は、計量器Ｍの前面プレートに表記された個体別の符号である。計器番号は、ＯＣＲ手段や機械学習による画像認識の手段を用いて、計量器Ｍを撮影した撮像画像から自動的に読み取る。

【0078】

また、ＲＦＩＤ情報は、計量器Ｍに貼付または内蔵されたＲＦタグが発信するＩＤ情報である。このＲＦＩＤ情報は、モバイル端末２０のＲＦＩＤの通信手段が自動的に読み取る。

【0079】

さらに、識別コードは、計量器Ｍに貼付または表記される個体別の模様、パターン、バーコード、またはＱＲコード（登録商標）などである。この識別コードは、識別コード読み取り手段が、計量器Ｍを撮影した撮像画像から自動的に読み取る。

【0080】

図１０は、QRコードを使用するための請求先の登録フォームを示す図である。
管理者（または検針者）は、管理者端末５０（またはモバイル端末２０）を操作して、登録フォームから、料金請求に必要な請求先の情報を情報登録部１０３に登録する。計量精算システム１０（情報登録部１０３）は、この請求先の情報を暗号化した上で、ＱＲコードに変換する。管理者（または検針者）は、このＱＲコードを管理者端末５０（またはモバイル端末２０）からシール印刷し、請求先に対応する計量器Ｍに貼付する。
図１１は、ＱＲコードを読み取って請求先を決定する操作フォームを示す図である。
検針者は、モバイル端末２０の操作フォームを操作して、計量器Ｍの撮像画像からＱＲコードの暗号化情報を読み取る。操作フォームは、請求部１０４として計量精算システム１０（情報登録部１０３）から公式に取得した暗号化キーを使って暗号化情報を復号化して、請求先の情報を取得する。

【0081】

［３］実施形態の補足事項
なお、上述した実施形態では、計量器Ｍが電力計であることを前提に説明しているが、これに限定されない。計量器Ｍとしては、例えば電気・ガス・水道など、従量的に使用料金が発生するものを計量する機器であればよい。

【0082】

また、上述した実施形態では、計量精算システム１０を１台のサーバコンピュータにより実現しているが、これに限定されない。複数台のコンピュータによる分散コンピューティングにより実現してもよい。

【0083】

なお、モバイル端末２０において、計量精算システム１０の機能の一部または全部を実現してもよい。例えば、モバイル端末２０に表示値認識部１０１の機能を実装することにより、モバイル端末２０と表示値認識部１０１との間で画像通信を省き、通信路のトラフィックに余裕を持たせることができる。

【0084】

また、実施形態では、推定器１０１ａ，１０１ｂの構成例を示しているが、これに限定されない。
計量器の表示値を読み取るように機械学習された推定器であればよい。なお好ましくは、「回転自在な回転数字盤の数字画像」や「数字が入れ替わる途中の回転数字盤の画像」について機械学習を行った推定器であればよい。

【0085】

例えば、このような推定器としては、決定木学習、相関ルール学習、ニューラルネットワーク、遺伝的プログラミング、帰納論理プログラミング、サポートベクターマシン、クラスタリング、ベイジアンネットワーク、強化学習、表現学習、主成分分析、エクストリーム・ラーニング・マシン、およびその他の機械学習技法からなる群の少なくとも一つの技法に基づく推定器を採用してもよい。

【0086】

なお、積算表示値の最下位桁については、別の機械学習を行ってもよい。例えば、「入れ替わり状態の回転数字盤の画像」に対して「入れ替わりの割合に応じた中間値（小数点以下付きなど）」を教師値とする機械学習を行う。このような推定器を用いて最下位桁の読み取りを行えば、積算表示値の有効桁数を増やすことが可能になる。その結果、請求額の精算がより正確になる。

【0087】

また、精算表示値の最下位桁については有効桁でないとして、表示値認識部１０１が最下位桁の数値読み取りを省略してもよい。

【0088】

さらに、上記の機械学習技法の内の２つ以上を適宜組み合わせた推定器（例えば多数決で決定するように各技法を組み合わせた推定器や、各技法の推定結果を重み付け加算した評価関数により決定するように各技法を組み合わせた推定器や、推定候補を段階的に絞るように各技法を組み合わせた推定器など）を採用してもよい。

【0089】

また、実施形態では、推定器１０１ａ，１０１ｂを独立構成として説明しているが、これに限定されない。推定器１０１ａ，１０１ｂを一体構成としてもよい。例えば、回転数字盤の入れ替わり状態に反応する中間ノードや中間層をニューラルネットワーク内に設けることにより、推定器１０１ａ，１０１ｂを結合させてもよい。

【0090】

さらに、数字識別の正解率は下がるが、「回転自在な回転数字盤の数字画像」と「数字が入れ替わる途中の回転数字盤の画像」についての機械学習を統合して行うことにより、「回転自在な回転数字盤の数字画像」と「数字が入れ替わる途中の回転数字盤の画像」のどちらについても数値読み取り可能な推定器を作成してもよい。

【0091】

また、計量器ＩＤとしては１種類に限らず、位置情報、計器番号、識別コード、およびＲＦＩＤ情報を２つ以上組み合わせて計量器Ｍの個体識別を行ってもよい。この場合、２つ以上の組み合わせにより個体識別の精度が増し、計量器Ｍの請求先を誤るなどのトラブルを低減することができる。さらに、いずれかの計量器ＩＤに故障などの不具合が生じても、他の計量器ＩＤを利用して個体識別をすることができる。そのため、計量器Ｍの請求先が不明になるなどのトラブルを低減することができる。

【0092】

なお、上述した実施形態では、登録フォームや操作フォームの例を説明したが、これに限定されない。例えば、専用アプリによって登録フォームや操作フォームと同等の機能を実現してもよい。

【0093】

また、上述した実施形態では、請求先に登録された個々の情報を識別コードに変換しているが、これに限定されない。情報登録部１０３が、請求先ごとに登録符号を割り振り、この登録符号を識別コードに変換してもよい。この場合、請求部１０４は、識別コードを復号した登録符号を情報登録部１０３に照会して、請求先の情報を取得することができる。

【0094】

［４］実施形態の効果など
上述した実施形態では、計量器Ｍの表示値読み取りに、計量器Ｍを撮影した撮像画像を使用する。そのため、計量器Ｍが視認しづらい場所にあっても、手に持ったカメラ付きのモバイル端末２０を計量器Ｍにかざして撮影すれば済む。そのため、計量器Ｍが、建物の階段下の狭い物置きスペースや、建物と建物の狭い隙間や、身長よりも高い場所など、検針者が視認しづらい場所に設置される場合であっても、検針者は計量器Ｍをいちいち視認する必要がなく、検針者の作業負担を軽減することができる。

【0095】

また、実施形態では、計量器Ｍを撮影した撮像画像は、検針者ではなく、機械学習による画像認識を用いて自動的に読み取りが行われる。特に、推定器１０１ａは、多様な方向から湾曲させた回転数字盤上の数字画像に適応させるように機械学習を行う。そのため、人間にとって一瞬では判読しづらい回転数字盤上の数字であっても、読み取りの正解率を高めることができる。したがって、料金の精算を適切に行うことが可能になる。

【0096】

実施形態では、推定器１０１ｂが、入れ替わり状態の回転数字盤の読み取りを自動的に行う。
通常、計量器Ｍの回転数字盤は、下位桁の繰り上がりに伴って一桁上の回転数字盤が「＋１」だけゆっくりと回動する。そのため、計量器Ｍの検針時には一定の頻度で、図３に示すような「入れ替わり状態の回転数字盤」が有効桁（最下位桁を除く）に発生する。推定器１０１ｂは、この入れ替わり状態の回転数字盤の画像に対して入れ替わり前の数値を正解とする機械学習が行われる。そのため、人間にとって判断のしづらい「入れ替わり状態の回転数字盤」であっても、正確に数値を読み取ることができる。したがって、料金の精算を適切に行うことが可能になる。

【0097】

特に、実施形態では、「回転数字盤の数字」の読み取りに特化した推定器１０１ａと、「回転数字盤の入れ替わり状態」の読み取りに特化した推定器１０１ｂとを独立に設ける。そのため、推定器１０１ａ，１０１ｂを個別かつ専門的に鍛えることができるため、計量器Mの数値読み取りの正解率を一段と高めることが可能になる。

【0098】

さらに、実施形態では、推定器１０１ａにおいて「回転数字盤が入れ替わり状態か否か」を推定し、その上で推定器１０１ｂにおいて「入れ替わり状態の回転数字盤」の数値読み取りを行う。この段階的な推定動作により、「入れ替わり状態にない回転数字盤」を「入れ替わり状態の回転数字盤」と誤って推定することがなくなり、計量器Mの数値読み取りの正確性を高めることが可能になる。

【0099】

従来、検針者は計量器Ｍごとに請求先を逐一管理しなければならず、請求先の管理に手間がかかるという問題があった。しかし、実施形態では、計量器Ｍの個体識別情報（計量器ＩＤ）として、位置情報、計器番号、識別コード、およびＲＦＩＤ情報の少なくとも一つを使用する。この計量器ＩＤを使用して計量器Ｍを個体識別することで請求先を自動的に確定することが可能になる。そのため、検針者にとって請求先の管理は不要になり、請求先の間違いも低減する。

【0100】

従来、検針者が分配精算を行う際には、源流の親計量器の親計量値や親料金も併せて管理しなければならず、料金精算に手間がかかるという問題があった。しかし、実施形態は、親計量器の親計量値および親料金を自動的に取得して分配精算を行うため、検針者にとって精算処理の手間は不要になり、分配精算の間違いも低減する。

【0101】

特に、実施形態は、共益部分の計量値を考慮した正確な分配精算が自動的に行われるため、より公平な分配精算が可能になる。

【0102】

また、実施形態のように、共有者すべての計量器Ｍについて検針を行うよう計量精算システム１０が検針者に促すため（図７Ｓ３０４参照）、一部の共有者に対する計量漏れを防ぐことが可能になる。その結果、一部の共有者が他の共有者に比べて計量期間が大きくずれるなどの事態も少なくなり、より公平な計量値に基づく分配精算が可能になる。

【0103】

実施形態では、図９に示すように、今回の積算表示値の画像と、過去の積算表示値の画像と、計量値とを、送付書データに含める。そのため、請求先（の経理担当者）は、画像認識で読み取った数値だけでなく、この積算表示値の画像を確認して検針結果に間違いがないか否かを検証することが可能になる。
なお、本願出願時の特許請求の範囲をここに付記しておく。
［付記１］
計量器を撮影した撮像画像を取得し、前記撮像画像に写る前記計量器が示す積算表示値を機械学習による画像認識で読み取る表示値認識部と、
読み取った前記積算表示値を履歴として記憶し、今回と過去の前記積算表示値を比較して所定期間における計量値を算出し、前記計量値の請求額に相当する料金を算出する料金算出部と、
前記料金の請求先が登録される情報登録部と、
前記情報登録部に登録される前記請求先に対して前記料金の請求を送信または引き落としする請求部と
を備えたことを特徴とする計量精算システム。
［付記２］
付記１記載の計量精算システムにおいて、
前記表示値認識部は、
計量器の数字入れ替わり状態の画像に対して入れ替わり前の数値を教師値とする訓練データ群を用いて予め機械学習を行った推定器を少なくとも有し、
前記推定器により、前記撮像画像に写る前記計量器の数字入れ替わり状態の積算表示値を読み取る
ことを特徴とする計量精算システム。
［付記３］
付記１ないし２のいずれか１項に記載の計量精算システムにおいて、
前記情報登録部は、
前記計量器に関する位置情報、計器番号、識別コード、およびＲＦＩＤ情報の少なくとも一つを計量器ＩＤとして、前記計量器の前記請求先と対応付けて登録し、
前記請求部は、
前記計量器について前記計量器ＩＤを収集し、
前記計量器ＩＤを前記情報登録部に照会し、
対応する前記請求先を取得し、
取得した前記請求先に対して前記料金の請求を送信または引き落としする
ことを特徴とする計量精算システム。
［付記４］
付記１ないし３のいずれか１項に記載の計量精算システムにおいて、
前記料金算出部は、
前記計量器の源流に設置される親計量器の管理者側装置から前記親計量器の親計量値及び親料金を情報取得し、前記親計量値と前記計量値との対応関係に基づいて、前記親料金に対応する前記料金を算出する
ことを特徴とする計量精算システム。
［付記５］
付記１ないし４のいずれか１項に記載の計量精算システムにおいて、
前記請求部は、
前記撮像画像に写る少なくとも積算表示値の部分を履歴画像として保存する画像履歴部と、
前記今回の履歴画像、前記過去の履歴画像、前記計量値、および前記料金を少なくとも含む送付書データを作成する文書作成部とを備え、
前記請求先に対して前記送付書データを送信する
ことを特徴とする計量精算システム。
［付記６］
付記１ないし５のいずれか１項に記載の計量精算システムが、計量精算サービスを提供する方法であって、
計量器を撮影した撮像画像を取得し、前記撮像画像に写る前記計量器が示す積算表示値を機械学習による画像認識で読み取る表示値認識ステップと、
前記積算表示値を履歴として記憶し、前記積算表示値と過去の積算表示値とを比較して所定期間における計量値を算出し、前記計量値の請求額に相当する料金を算出する料金算出ステップと、
前記料金の請求先を予め情報登録部に登録する情報登録ステップと、
前記情報登録部に登録された前記請求先に対して前記料金の請求を送信または引き落としする請求ステップと
を備えたことを特徴とする計量精算サービスの提供方法。
［付記７］
コンピュータを、付記１ないし５のいずれか１項に記載の前記表示値認識部、前記料金算出部、前記情報登録部、前記請求部として機能させる
ことを特徴とする計量精算プログラム。

【産業上の利用可能性】

【0104】

上述したように、本発明は、計量器の撮像画像に基づいて計量値の精算を行う用途に利用することができる。

【符号の説明】

【0105】

Ｗ…ネットワーク、Ｍ…計量器、１０…計量精算システム、２０…モバイル端末、３０…金融機関のサーバ、４０…メッセージサーバ、５０…管理者端末、５０ａ，５０ｂ…訓練データ群、６０…電力小売り会社サーバ、１０１…表示値認識部、１０１ａ…推定器、１０１ｂ…推定器、１０２…料金算出部、１０３…情報登録部、１０４…請求部、１０４ａ…画像履歴部、１０４ｂ…文書作成部、１０５…機械学習部、２００…走査ウィンドウ、２０１…画像特徴抽出部、２０２…ＬＳＴＭ、２０３…全結合層、３００…登録フォーム、４００…操作フォーム、４０４…コンボボックス、４０５…撮影操作ボタン

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】