特開 2024-145353 住宅プラン提案システムおよびプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024145353

(43)【公開日】2024-10-15

(54)【発明の名称】住宅プラン提案システムおよびプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/16 20240101AFI20241004BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/16

【審査請求】未請求

【請求項の数】6

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023057665

(22)【出願日】2023-03-31

(71)【出願人】

【識別番号】390037154

【氏名又は名称】大和ハウス工業株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001586

【氏名又は名称】弁理士法人アイミー国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】中野 吏

【テーマコード（参考）】

5L049

5L050

【Ｆターム（参考）】

5L049CC27

5L050CC27

(57)【要約】

【課題】居住者のプライバシーを考慮しつつ、居住者の実生活に即した最適な住宅プランを提案すること。
【解決手段】住宅プラン提案システムは、居住中の住宅内の複数の室のそれぞれに設けられる複数のセンサ（２１）と、複数のセンサによる検知結果に基づいて、複数の室間における複数の居住者の移動を判定する移動判定手段（５１）と、移動判定手段による判定結果に基づく居住者ごとの移動データを複数日に亘って蓄積する移動データ蓄積手段（５２）とを備える。また、蓄積した居住者ごとの移動データをもとに、複数の住宅プランそれぞれの移動シミュレーションを行い、１日あたりの平均移動距離およびすれ違い頻度の少なくとも一方を含む生活行動特徴量に基づいて、複数の住宅プランの提案順位を算出する提案プラン算出手段（５６）と、上位の住宅プランの間取り情報を、ユーザに提示するプラン表示手段（３３）とを備える。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

住宅購入検討者に適した住宅プランを提案するための住宅プラン提案システムであって、
複数の住宅プランを記憶する記憶手段と、
居住中の住宅内の複数の室のそれぞれに設けられ、居住者の入退室を検知するための複数のセンサと、
前記複数のセンサによる検知結果に基づいて、前記複数の室間における複数の居住者の移動を判定する移動判定手段と、
前記移動判定手段による判定結果に基づく居住者ごとの移動データを複数日に亘って蓄積する移動データ蓄積手段と、
前記移動データ蓄積手段に蓄積した居住者ごとの移動データをもとに、前記記憶手段に記憶された前記複数の住宅プランそれぞれの移動シミュレーションを行い、１日あたりの平均移動距離およびすれ違い頻度の少なくとも一方を含む生活行動特徴量に基づいて、前記複数の住宅プランの提案順位を算出する提案プラン算出手段と、
前記提案プラン算出手段により算出された上位の住宅プランの間取り情報を、ユーザに提示するプラン表示手段とを備える、住宅プラン提案システム。

【請求項2】

前記生活行動特徴量は、平均移動距離およびすれ違い頻度の両方を含み、
前記プラン表示手段に表示する住宅プランの優先条件を、平均移動距離およびすれ違い頻度から選択するための選択手段をさらに備える、請求項１に記載の住宅プラン提案システム。

【請求項3】

前記プラン表示手段は、住宅プランの前記間取り情報とともに、当該住宅プランに対応する前記生活行動特徴量を表示する、請求項１または２に記載の住宅プラン提案システム。

【請求項4】

前記提案プラン算出手段は、前記移動データ蓄積手段に蓄積されたデータに基づいて、前記居住中の住宅に対応する生活行動特徴量の実測特徴量をさらに算出し、
前記プラン表示手段は、表示中の住宅プランに対応する前記生活行動特徴量と、前記実測特徴量とを併せて表示する、請求項３に記載の住宅プラン提案システム。

【請求項5】

前記センサは、赤外線センサであり、
居住者の身長データに基づいて、前記赤外線センサが検知した通過者を識別する通過者識別手段をさらに備える、請求項１に記載の住宅プラン提案システム。

【請求項6】

住宅購入検討者に適した住宅プランを提案するための住宅プラン提案プログラムであって、
居住中の住宅内の複数の室のそれぞれに設けられた複数のセンサによる検知結果に基づいて、前記複数の室間における複数の居住者の移動を判定するステップと、
前記判定するステップにおける判定結果に基づく居住者ごとの移動データを複数日に亘って記憶装置に蓄積するステップと、
前記記憶装置に蓄積した居住者ごとの移動データをもとに、前記記憶装置に事前に記憶された複数の住宅プランそれぞれの移動シミュレーションを行い、１日あたりの平均移動距離およびすれ違い頻度の少なくとも一方を含む生活行動特徴量に基づいて、前記複数の住宅プランの提案順位を算出するステップと、
前記算出するステップにおいて算出された上位の住宅プランの間取り情報を、ユーザに提示するステップとを、コンピュータに実行させる、住宅プラン提案プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、住宅プラン提案システムおよびプログラムに関し、特に、住宅購入検討者に適した住宅プランを提案するための住宅プラン提案システムおよびプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

住宅購入検討者に住宅プランを提案する技術が、特開２０２１－１４０６３７号公報（特許文献１）に開示されている。この提案方法では、住人属性（家族人数）と住宅設備（キッチン・収納・給湯器）の使用状況情報、監視カメラから取得した移動動線、住人の満足度を対応させ、住人属性（家族人数）に応じたプラン提案をシステム化しており、住宅購入検討者の属性（家族人数）から満足度の高いプラン提案を提示している。

【0003】

また、特開２００１－１１５６５８号公報（特許文献２）では、提案するプランに対して拠点（家事を行う場所）を設定すると、プランに対する動線を自動計算し、プランの平均移動距離を算出するシステムが提案されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０２１－１４０６３７号公報

【特許文献2】特開２００１－１１５６５８号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

特許文献２では、提案するプランに対しての平均移動量を提示している。しかし、居住者の実際の生活行動の計測結果を考慮したものではないため、実生活との乖離が生じる可能性が高い。

【0006】

また、特許文献１では、カメラを用いて居住者の実際の生活行動を計測し、プラン提案している。しかし、実生活へのカメラの導入はプライバシー侵害の観点から、生活者から忌避されやすい。また、カメラを用いた画像処理は計算負荷が高く、電力確保の観点から既存の建物への導入は実現性が低くなる。

【0007】

本発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであって、その目的は、居住者のプライバシーを考慮しつつ、居住者の実生活に即した最適な住宅プランを提案することのできる住宅プラン提案システムおよびプログラムを提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0008】

この発明のある局面に従う住宅プラン提案システムは、住宅購入検討者に適した住宅プランを提案するための住宅プラン提案システムである。当該システムは、複数の住宅プランを記憶する記憶手段と、居住中の住宅内の複数の室のそれぞれに設けられ、居住者の入退室を検知するための複数のセンサと、複数のセンサによる検知結果に基づいて、複数の室間における複数の居住者の移動を判定する移動判定手段と、移動判定手段による判定結果に基づく居住者ごとの移動データを複数日に亘って蓄積する移動データ蓄積手段とを備える。また、移動データ蓄積手段に蓄積した居住者ごとの移動データをもとに、記憶手段に記憶された複数の住宅プランそれぞれの移動シミュレーションを行い、１日あたりの平均移動距離およびすれ違い頻度の少なくとも一方を含む生活行動特徴量に基づいて、複数の住宅プランの提案順位を算出する提案プラン算出手段と、提案プラン算出手段により算出された上位の住宅プランの間取り情報を、ユーザに提示するプラン表示手段とを備える。

【0009】

好ましくは、生活行動特徴量は、平均移動距離およびすれ違い頻度の両方を含む。この場合、プラン表示手段に表示する住宅プランの優先条件を、平均移動距離およびすれ違い頻度から選択するための選択手段をさらに備えることが望ましい。

【0010】

好ましくは、プラン表示手段は、住宅プランの間取り情報とともに、当該住宅プランに対応する生活行動特徴量を表示する。

【0011】

より好ましくは、提案プラン算出手段は、移動データ蓄積手段に蓄積されたデータに基づいて、居住中の住宅に対応する生活行動特徴量の実測特徴量をさらに算出する。この場合、プラン表示手段は、表示中の住宅プランに対応する生活行動特徴量と、実測特徴量とを併せて表示することが望ましい。

【0012】

センサは、典型的には赤外線センサである。住宅プラン提案システムは、居住者の身長データに基づいて、赤外線センサが検知した通過者を識別する通過者識別手段をさらに備えることが望ましい。

【0013】

この発明の他の局面に従う住宅プラン提案プログラムは、住宅購入検討者に適した住宅プランを提案するための住宅プラン提案プログラムであって、居住中の住宅内の複数の室のそれぞれに設けられた複数のセンサによる検知結果に基づいて、複数の室間における複数の居住者の移動を判定するステップと、判定するステップにおける判定結果に基づく居住者ごとの移動データを複数日に亘って記憶装置に蓄積するステップと、記憶装置に蓄積した居住者ごとの移動データをもとに、記憶装置に事前に記憶された複数の住宅プランそれぞれの移動シミュレーションを行い、１日あたりの平均移動距離およびすれ違い頻度の少なくとも一方を含む生活行動特徴量に基づいて、複数の住宅プランの提案順位を算出するステップと、算出するステップにおいて算出された上位の住宅プランの間取り情報を、ユーザに提示するステップとを、コンピュータに実行させる。

【発明の効果】

【0014】

本発明によれば、居住者のプライバシーを考慮しつつ、居住者の実生活に即した最適な住宅プランを提案することができる。

【図面の簡単な説明】

【0015】

【図1】本発明の実施の形態に係る住宅プラン提案システムを実現するための装置構成を模式的に示す図である。

【図2】本発明の実施の形態に係る住宅プラン提案システムの機能構成を示すブロック図である。

【図3】本発明の実施の形態における初期設定方法を示すフローチャートである。

【図4】（Ａ），（Ｂ）は、本発明の実施の形態における間取り設定画面例を示す図である。

【図5】（Ａ）は、本発明の実施の形態におけるセンサ設定画面例を示す図であり、（Ｂ）は、赤外線センサの設置例を示す図である。

【図6】（Ａ）は、ユーザ管理部のデータ構造例を示し、（Ｂ）は、間取りデータ蓄積部のデータ構造例を示し、（Ｃ）は、センサ管理部のデータ構造例を示す図である。

【図7】本発明の実施の形態における通過者の識別方法を示すフローチャートである。

【図8】本発明の実施の形態における移動判定方法を示すフローチャートである。

【図9】本発明の実施の形態における移動判定方法により対応可能な移動パターンを示す図である。

【図10】本発明の実施の形態における移動距離算出方法を示すフローチャートである。

【図11】本発明の実施の形態における移動距離算出方法の説明図である。

【図12】本発明の実施の形態におけるすれ違い判定方法を示すフローチャートである。

【図13】本発明の実施の形態におけるすれ違い判定方法の説明図である。

【図14】（Ａ）は、移動データ蓄積部のデータ構造例を示す図であり、（Ｂ）は、すれ違いデータ蓄積部のデータ構造例を示す図である。

【図15】本発明の実施の形態における提案プランの算出方法を示すフローチャートである。

【図16】（Ａ）は、住宅プラン記憶部のデータ構造例を示す図であり、（Ｂ）は、提案プラン蓄積部のデータ構造例を示す図である。

【図17】本発明の実施の形態における提案プランの表示方法を示すフローチャートである。

【図18】本発明の実施の形態における提案プランの表示例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0016】

本発明の実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は繰返さない。

【0017】

本実施の形態に係る住宅プラン提案システムは、一例として、戸建てまたは他のマンションの購入を検討している家族（夫婦および子供２人を含む）に、実際の生活行動に基づいた最適な住宅プランを提案する。本実施の形態では、住宅購入検討者が、居住中の住宅の「室」に自身で赤外線センサを設置するとともに、自身で端末（タブレット等）を用いて間取り等を入力することで、本システムを利用可能とする例について説明する。

【0018】

本明細書において「室」とは、住宅の屋内に位置する部屋空間と、ベランダ、テラスなど住宅に付随する半屋外空間とを含む。また、屋内の「部屋空間」は、間仕切り壁による仕切りの有無に関わらず、機能的に仕切られた空間を表わし、廊下、階段などの通路を含まない。

【0019】

＜全体構成＞
図１を参照して、本実施の形態に係る住宅プラン提案システム１の全体構成例について説明する。図１は、住宅プラン提案システム１を実現するための装置構成を模式的に示す図である。

【0020】

図１に示すように、住宅プラン提案システム（以下「システム」と略す）１は、主に、複数の赤外線センサモジュール２と、設定入力端末３と、データ収集サーバ４と、生活行動分析クラウド５とを備えている。これらの装置は、ネットワーク（インターネットを含む）を介して通信可能に接続されている。

【0021】

典型的には、赤外線センサモジュール２、設定入力端末３、およびデータ収集サーバ４は、住宅購入検討者の自宅（居住中の住宅）に配置される。データ収集サーバ４および生活行動分析クラウド５は、住宅メーカーにより管理される。

【0022】

赤外線センサモジュール２は、赤外線距離センサ（以下「赤外線センサ」という）を含み、たとえば室の出入り口の扉上の壁に取り付けられる（図５（Ｂ）参照）。壁への着脱を容易にするために、図１に示すように、赤外線センサモジュール２は、たとえば両面テープ２０ｂ付きの金物２０ａに予め固定されている。赤外線センサモジュール２は、小型で省電力であるため、住宅購入検討者（以下「ユーザ」または「居住者」という）が生活する既存建物への導入が容易である。赤外線センサモジュール２を設置する扉が近接している場合の混線や誤検知を避けるため、複数の周波数をもち、切り替えが可能であることが望ましい。

【0023】

設定入力端末３は、ユーザ端末であり、たとえば、タッチパネルを有するタブレット端末により実現される。具体的には、設定入力端末３は、プロセッサと、たとえばタッチパネルにより実現される表示手段および操作手段と、メモリと、通信インターフェイスとを含む情報処理装置である。本実施の形態では、設定入力端末３によってユーザから既存建物の間取りや大きさ、センサ配置の情報を収集する構成である。これによって、様々な既存建物への対応が可能である。

【0024】

データ収集サーバ４は、各種情報を記憶する記憶装置を備えたサーバ装置である。データ収集サーバ４は、赤外線センサモジュール２が検知したセンサデータを蓄積するとともに、設定入力端末３によってユーザが設定した各種情報を記憶する。また、データ収集サーバ４は、生活行動分析クラウド５による分析結果に基づく情報を記憶する。データ収集サーバ４は、各種情報を記憶する不揮発性の記憶装置を含む。この記憶装置は、生活行動分析クラウド５と一体的に設けられていてもよい。

【0025】

生活行動分析クラウド５は、データ収集サーバ４にアクセス可能なクラウドサーバであり、住宅プラン提案装置として機能する。生活行動分析クラウド５は、プロセッサと、メモリと、通信インターフェイスとを含む情報処理装置である。

【0026】

生活行動分析クラウド５は、データ収集サーバ４のデータから居住者（大人）ごとの室間の移動を判定して、移動データとして蓄積する。また、蓄積した移動データをもとに住宅プランごとに分析し、各住宅プランに対応する居住者の生活行動特徴量を算出し、その算出結果に基づいて提案プラン（間取り）を抽出する。「生活行動特徴量」は、１日あたりの平均移動距離、および、１日あたりのすれ違い頻度を含む。

【0027】

生活行動分析クラウド５は、抽出した提案プランの間取り情報および分析結果（生活行動特徴量）を、直接またはデータ収集サーバ４を介して、設定入力端末３に送信する。これにより、設定入力端末３に、ユーザの実生活の生活行動を考慮した住宅プランが表示されるので、ユーザは最適な住宅プランを客観的に把握して選択することができる。

【0028】

＜機能構成例＞
図２は、本実施の形態に係る住宅プラン提案システム１の機能構成を示すブロック図である。

【0029】

図２に示すように、赤外線センサモジュール２は、赤外線発光器および赤外線受光器を含む赤外線センサ２１と、通過者識別部２２と、周波数制御部２３と、キャリブレーション制御部２４とを含む。通過者識別部２２、周波数制御部２３、およびキャリブレーション制御部２４の機能は、赤外線センサ２１と電気的に接続された制御装置のプロセッサにより実現される。この制御装置は、通信インターフェイスを有している。

【0030】

設定入力端末３は、センサ設定部３１と、間取り設定部３２と、提案プラン表示部３３とを含む。センサ設定部３１、間取り設定部３２、および提案プラン表示部３３の機能は、設定入力端末３のプロセッサがメモリに記録されたアプリケーション（ダウンロードされたものであってもよい）を実行することで実現可能である。

【0031】

データ収集サーバ４は、センサデータ蓄積部４１と、ユーザ管理部４２と、センサ管理部４３と、間取りデータ蓄積部４４と、提案プラン蓄積部４５とを含む。住宅購入検討者は、本システム１の申し込み時に、１家庭に対し１つの識別ＩＤが付与されており、上記記憶部４１～４５内のデータはこの識別ＩＤに関連付けて記憶されているものとする。

【0032】

生活行動分析クラウド５は、移動判定部５１と、移動データ蓄積部５２と、移動距離算出部５３と、すれ違い判定部５４と、すれ違いデータ蓄積部５５と、提案プラン算出部５６と、住宅プラン記憶部５７とを含む。移動判定部５１、移動距離算出部５３、すれ違い判定部５４、および提案プラン算出部５６は、生活行動分析クラウド５のプロセッサがメモリに記録されたアプリケーションを実行することで実現可能である。また、これらの機能部５１，５３，５４，５６の処理は、家庭ごとに付与された識別ＩＤをキーとして実行される。

【0033】

移動データ蓄積部５２、すれ違いデータ蓄積部５５、および、住宅プラン記憶部５７は、共通または個別の記憶装置により実現される。これらのうち移動データ蓄積部５２およびすれ違いデータ蓄積部５５のデータもまた、家庭ごとに付与された識別ＩＤに関連付けて記憶されているものとする。住宅プラン記憶部５７は、本システム１を運営する住宅メーカーにより提供可能な多数の住宅プランのデータを保持しており、このデータは随時更新可能である。

【0034】

図２に示す各ブロックの具体的な機能については、後述の動作例において説明する。

【0035】

＜動作例＞
次に、本実施の形態に係る住宅プラン提案システム１の動作について説明する。

【0036】

（初期設定）
図を参照して、設定入力端末３が実行する初期設定処理について説明する。図３は、初期設定方法を示すフローチャートである。なお、図３に示す処理は、設定入力端末３のプロセッサが、ユーザからの指示に応じて、本システム１を実行するためのアプリケーションソフトウェアを読み出して実行することにより実現される。

【0037】

図３を参照して、はじめに、タッチパネルにユーザ設定画面を表示し、ユーザ設定処理を実行する（ステップＳ１）。この処理では、ユーザが設定入力端末３のタッチパネルを用いて、家族の人数分（たとえば４人分）の身長を入力する。また、各居住者の属性（夫、妻、子など）を入力する。

【0038】

次に、間取り設定部３２が、図４（Ａ）に示すような間取り設定画面をタッチパネルに表示して、間取り設定処理を実行する（ステップＳ２）。間取り設定画面は、間取り表示欄と、室選択欄とを含む。室選択欄では、ユーザが選択した室タイプ（リビング、浴室、など）に対応する室パーツが表示される。室選択欄に表示された室パーツを間取り表示欄にドラッグ等により順次移動させて、居住中の住宅の間取りを完成させることができる。間取りが完成すると、図４（Ｂ）に示すように、室寸法設定画面を表示する。ユーザは、室ごとに、実測の大きさ（縦幅、横幅）を入力する。

【0039】

間取り設定が終わると、センサ設定部３１が、図５（Ａ）に示すようなセンサ設定画面をタッチパネルに表示して、センサ設定処理を実行する（ステップＳ３）。センサ設定画面は、間取り表示欄と、センサ表示欄とを含む。センサ設定画面では、間取り表示欄に表示した間取り画像に、赤外線センサ２１（赤外線センサモジュール２）を設置した場所を表示するとともに、センサ表示欄に各センサの設置高さの測定結果を表示する。なお、図５（Ｂ）に示すように、赤外線センサモジュール２の赤外線センサ２１は、距離センサであり、床までの距離（設置高さ）を基準値とする。そのため、赤外線センサ２１が検知した距離が基準値と異なる場合（基準値未満となった場合）に、通過者がどの居住者であるかを識別可能である。赤外線センサモジュール２は、廊下側ではなく、室内に設けられることが望ましい。

【0040】

赤外線センサ２１の設置高さの測定は、キャリブレーション制御部２４によって実行可能である。また、この際、周波数制御部２３による周波数の調整制御が可能である。

【0041】

上述の設定処理が終わると、各設定データをデータ収集サーバ４に記憶する（ステップＳ４）。設定データの構造例を図６に示す。

【0042】

図６（Ａ）は、ユーザ管理部４２に記憶されるユーザ身長テーブルの一例である。ユーザ身長テーブルは、ユーザＩＤ（Ａ、Ｂ、・・・）ごとに、人物タイプ（夫、妻、子１、子２など）および身長を格納している。

【0043】

図６（Ｂ）は、間取りデータ蓄積部４４に記憶される間取りデータテーブルの一例である。間取りデータテーブルは、室ＩＤ（ａ、ｂ、・・・）ごとに、室タイプ、室配置位置（ｘ軸、ｙ軸）、室寸法（縦幅、横幅）を格納するとともに、センサＩＤ（１、２、・・・）、センサの設置位置（高さ）を格納する。これにより、赤外線センサ２１と室とが１対１で対応付けられる。また、他の室と親子関係がある場合には、親側の室ＩＤに対応付けて、子の室ＩＤを格納する。親子関係とは、ある室の出入り口（扉）が他の室との境界に設けられており、廊下や階段などの通路を介することなく室間を出入りする関係をいう。たとえば、リビングとベランダは、親子関係である。

【0044】

図６（Ｃ）は、センサ管理部４３に記憶されるセンサ設定テーブルの一例である。センサ設定テーブルは、センサＩＤ（１、２、・・・）ごとに、床面までの距離（設置高さ）、設定周波数、屋内外種別を格納する。屋内外種別は、赤外線センサ２１を設置した室が屋内の室か屋外の室かを識別するためのデータであり、このような屋内外種別は、たとえばセンサ設定処理において設定可能である。センサ設定テーブルにおいても、室ＩＤおよび子ＩＤが格納されていてもよい。

【0045】

上述の初期設定が完了すると、ユーザ管理部４２、センサ管理部４３、および間取りデータ蓄積部４４の記憶データ、および、赤外線センサ２１による検知データ（センサデータ）を利用した居住者の生活行動の検出が可能となる。

【0046】

＜生活行動検出フェーズ＞
生活行動検出フェーズでは、赤外線センサ２１が有効化され、常時、居住者識別処理が実行される。また、定期的に（たとえば１日に１回、同時刻に）、移動判定処理、移動距離算出処理、および、すれ違い判定処理が実行される。

【0047】

（通過者識別処理）
まず、図７を参照して、各赤外線センサモジュール２の通過者識別部２２が実行する処理について説明する。図７は、通過者の識別方法を示すフローチャートである。

【0048】

通過者識別部２２は、センサ設定テーブル（図６（Ｃ）から自センサのデータを取得する（ステップＳ１１）。

【0049】

通過者識別部２２は、赤外線センサ２１による計測データを取得し（ステップＳ１２）、取得した計測データの周波数が自センサの設定周波数である場合に限り、次の処理に移行する（ステップＳ１３にてＹＥＳ）。これにより、他室に設置された赤外線センサ２１に対する反応を自センサの反応と誤検知することを防止することができる。

【0050】

赤外線センサ２１により計測された距離が床距離より閾値を以下であれば（ステップＳ１４にてＹＥＳ）、最小値を更新する（ステップＳ１５）。床距離を再び検知すると（ステップＳ１６にてＹＥＳ）、直前の最小値をもとに、通過者の身長Ｘを算出する（ステップＳ１７）。すなわち、センサ設定テーブルに記録されている床距離（設置高さ）から最小値を引いた値を、通過者の身長Ｘとして算出する。

【0051】

次に、ユーザ身長テーブルから大人（夫婦）であるユーザＡ、Ｂのデータを取得する（ステップＳ１８）。ユーザＡの身長の方がユーザＢの身長よりも高い場合、ステップＳ１７で算出した身長Ｘが、ユーザＡの身長以下、かつユーザＢの身長以上であるか否かを判定する（ステップＳ１９）。そうであれば、通過者がユーザＡと特定し（ステップＳ２０）、通過者データをセンサデータ蓄積部４１に登録する（ステップＳ２１）。

【0052】

ステップＳ１７で算出した身長Ｘが上記範囲にない場合、他のユーザの身長との比較を行い、対象者がいなければ（ステップＳ２２にてＹＥＳ）、通過者を不明と特定する（ステップＳ２３）。

【0053】

センサデータ蓄積部４１には、全ての赤外線センサ２１による検知結果が時系列に記憶される。具体的には、通過者を検知した日付および時刻と、赤外線センサ２１のセンサＩＤと、特定されたユーザＩＤとを含むログデータが、通過者データとして蓄積される。このような通過者データは、複数日数（たとえば２週間～１ヶ月）分、蓄積される。

【0054】

（移動判定処理）
次に、図８を参照して、生活行動分析クラウド５の移動判定部５１が実行する処理について説明する。図８は、センサデータ蓄積部４１に蓄積された通過者データに基づく移動判定方法を示すフローチャートである。

【0055】

移動判定部５１は、たとえば毎日、センサデータ蓄積部４１に記憶された通過者データからユーザＡのデータを取得する（ステップＳ３１）。次に、センサ管理部４３のセンサ設置テーブルからデータを取得する（ステップＳ３２）。ステップＳ３１で取得したデータから、ユーザＡの時系列ｔのセンサＩＤと次のセンサＩＤを比較し（ステップＳ３３）、同じセンサＩＤで２回連続検知したか否かを判定する（ステップＳ３４）。

【0056】

同じセンサＩＤで２回連続検知した場合（ステップＳ３４にてＹＥＳ）、そのセンサＩＤに対応する室にユーザＡが滞在していたと判定し（ステップＳ４０）。これに対し、時間的に連続する２つのセンサＩＤが異なるＩＤである場合（ステップＳ３４にてＮＯ）、ユーザＡが移動したと判定する（ステップＳ３５）。

【0057】

ユーザＡが移動したと判定されると（ステップＳ３５）、移動データ蓄積部５２の移動データテーブルに、移動元および移動先のデータを蓄積する（ステップＳ３６）。移動データテーブルの具体例を図１４（Ａ）に示す。

【0058】

図１４（Ａ）を参照して、移動データテーブルは、ユーザＩＤ、移動元センサＩＤ、移動元室ＩＤ、移動元部屋タイプ、移動元センサによる検知日時、移動先センサＩＤ、移動先部屋ＩＤ、移動先部屋タイプ、移動先センサによる検知日時、移動時間を格納するとともに、後述の移動距離算出結果を格納する。

【0059】

再び図８を参照して、次に、移動だけでなく滞在も含まれる場合の例外条件を判定する。この例外条件は、時間的に連続する２つのセンサＩＤに対応する室ＩＤが親子関係である場合（ステップＳ３７）、および、移動時間（１回目の検知時刻と２回目の検知時刻との時間間隔）が閾値以上である場合（ステップＳ３８）を含む。つまり、これらの例外条件にあてはまると、ステップＳ４０（滞在判定）に進む。

【0060】

なお、上述の移動判定処理により、図９に示すような移動パターンに対応可能である。図９（１）は、通常移動の検知フローを示し、図９（２）は、室に扉（出入口）が二つ以上存在する場合の検知フローを示し、図９（３）は、二人同時に入れ違いで同時刻に同じ扉を通過し、一人しか検知できなかった場合のフローを示している。（３）のパターンはステップＳ３８の移動時間を判別することで、対応可能である。

【0061】

（移動距離算出処理）
続いて、図１０を参照して、生活行動分析クラウド５の移動距離算出部５３が実行する処理について説明する。図１０は、移動データ蓄積部５２に蓄積された移動データに基づく移動距離算出方法を示すフローチャートである。

【0062】

移動距離算出部５３は、移動データ蓄積部５２の移動データテーブルを読み込み（ステップＳ５１）、ユーザＡのデータのみ抽出する（ステップＳ５２）。移動元と移動先の部屋が親子関係ではない場合（ステップＳ５３にてＮＯ）、廊下を挟んだ移動であると判定する。一方、移動元と移動先の部屋が親子関係である場合（ステップＳ５３にてＹＥＳ）、廊下を挟まない移動であると判定する。

【0063】

図１１に示す洗面所からリビングへの移動のように、廊下を挟んだ移動であると判定された場合、ｉ）移動元の室（部屋）中心からセンサ位置までの距離、ｉｉ）移動元センサから移動先センサまでの距離、ｉｉｉ）移動元センサから移動先センサまでの距離をそれぞれ算出する（ステップＳ５４～Ｓ５６）。そして、ｉ）～ｉｉｉ）の値の積算値を、移動距離として移動データテーブルに記録する（ステップＳ５９）。

【0064】

図１１に示すリビングからバルコニーへの移動のように、廊下を挟まない移動であると判定された場合、ｉ）移動元センサから移動先センサまでの距離、ｉｉ）移動先のセンサ位置から室中心までの距離をそれぞれ算出する（ステップＳ５７，Ｓ５８）。そして、ｉ）およびｉｉ）の値の積算値を、移動距離として移動データテーブルに記録する（ステップＳ５９）。

【0065】

ユーザＡについて１日分の算出が完了すると（ステップＳ６０）、大人（夫・妻）の算出が完了したか否かを判定する（ステップＳ６１）。未完了である場合（ステップＳ６１にてＮＯ）、抽出対象のユーザを他のユーザに切り替えて、上記と同様の処理を実行する。

【0066】

（すれ違い判定処理）
最後に、図１２を参照して、生活行動分析クラウド５のすれ違い判定部５４が実行する処理について説明する。図１２は、移動データ蓄積部５２に蓄積された移動データに基づくすれ違い判定方法を示すフローチャートである。

【0067】

すれ違い判定部５４は、移動データ蓄積部５２の移動データテーブルを読み込み（ステップＳ７１）、同時刻に発生する移動を抽出する（ステップＳ７２）。移動元と移動先の室が親子関係ではなく独立している場合（ステップＳ７３にてＹＥＳ）、廊下を挟んだ移動であるため、次に、すれ違いの有無を判定する。

【0068】

すなわち、各ユーザの移動元から移動先の方向を算出（判別）し（ステップＳ７４）、両ユーザの移動方向が反対方向であるか否かを判定する（ステップＳ７５）。図１３に示すように身長の異なる２人の居住者（大人）の移動方向が反対方向であれば（ステップＳ７５にてＹＥＳ）、すれ違いが生じたと判定し、今回の判定結果をすれ違いデータ蓄積部５５のすれ違いデータテーブルに記録する（ステップＳ７６）。すれ違いデータテーブルの具体例を図１４（Ｂ）に示す。

【0069】

図１４（Ｂ）を参照して、すれ違いデータテーブルは、すれ違いが生じた日時、Ｙ軸正方向に移動したユーザＩＤ、Ｙ軸正方向移動の移動元部屋タイプおよび移動先部屋タイプ、Ｙ軸負方向に移動したユーザＩＤ、Ｙ軸負方向の移動元部屋タイプおよび移動先部屋タイプを格納する。なお、図１３の例では、玄関からリビングまで延びる廊下をＹ軸とすると、たとえば玄関側からリビング側に向かう移動方向がＹ軸正方向（実線矢印で示す）であり、反対に、リビング側から玄関側に向かう移動方向がＹ軸負方向（破線矢印で示す）である。

【0070】

＜プラン提案フェーズ＞
ユーザが設定入力端末３を用いて住宅プランの検索要求が入力されたことに応じて、本システム１は、生活行動検出フェーズからプラン提案フェーズに移行する。プラン提案フェーズでは、生活行動分析クラウド５において、生活行動検出フェーズで蓄積された各種データ（生活行動データ）に基づいて、提案プラン算出処理が実行された後、設定入力端末３において、提案プラン表示処理が実行される。

【0071】

（提案プラン算出処理）
図１５を参照して、生活行動分析クラウド５の提案プラン算出部５６が実行する処理について説明する。図１５は、提案プランの算出方法を示すフローチャートである。

【0072】

提案プラン算出部５６はまず、住宅プラン記憶部５７に予め記憶されている住宅プランデータテーブルを読み込む（ステップＳ８１）。住宅プランデータテーブルの具体例を図１６（Ａ）に示す。

【0073】

続いて、移動データテーブル（図１４（Ａ））およびすれ違いデータテーブル（図１４（Ｂ））を読み込む（ステップＳ８２）。

【0074】

提案プラン算出部５６は、移動データテーブルの移動元および移動先の室タイプをもとに、住宅プラン記憶部５７に記憶されている複数の住宅プランそれぞれの移動シミュレーションを行う。つまり、各居住者の実際の生活行動（室間の移動）を各住宅プランにあてはめて、住宅プランごとに生活行動特徴量を分析する。具体的には、各住宅プランでの１日あたりの平均移動距離を算出する（ステップＳ８３）。また、すれ違いデータテーブルの移動元および移動先の室タイプをもとに各住宅プランでの１日あたりの平均すれ違い頻度を算出する（ステップＳ８４）。

【0075】

提案プラン算出部５６は、これらの算出結果をもとに、住宅プランのレコメンド順番（優先順位）を算出する（ステップＳ８５）。平均移動距離でのレコメンド順番、および、すれ違い頻度でのレコメンド順番を個別に算出し、提案プラン蓄積部４５の提案住宅プランデータテーブルに算出データを蓄積する（ステップＳ８５）。提案住宅プランデータテーブルの具体例が、図１６（Ｂ）に示される。平均移動距離が短いほど、上位の順位であり、すれ違い頻度が少ないほど、上位の順位である。

【0076】

（提案プラン表示処理）
図１７を参照して、設定入力端末３の提案プラン表示部３３が実行する処理について説明する。図１７は、提案プランの表示方法を示すフローチャートである。

【0077】

提案プラン表示部３３は、提案プラン蓄積部４５の提案住宅プランデータテーブルを読み込む（ステップＳ９１）。提案プラン表示部３３は、平均移動距離またはすれ違い頻度のレコメンド順番が上位の住宅プランをタッチパネルに表示する（ステップＳ９２）。図１８は、提案プランの表示例を示す図である。

【0078】

図１８の表示例では、設定入力端末３の表示画面に、たとえば平均移動距離によるレコメンド順番が上位の住宅プラン（間取り）が表示されている。また、表示中の住宅プランによる平均移動距離および平均すれ違い頻度が、居住者（夫婦）ごとに示されている。これにより、購入後の生活をイメージしやすくすることができる。

【0079】

表示画面には、順送りの矢印ボタンＢ４が示されており、このボタンＢ４を選択することで、下位の住宅プランを表示可能となっている。また、表示画面には、優先条件を選択するための選択ボタンＢ１，Ｂ２が表示されており、表示中の住宅プランの優先条件（レコメンド軸）が識別可能に表示されている。

【0080】

ユーザからレコメンド軸の切替指示があり（ステップＳ９３にてＹＥＳ）、たとえば優先条件が平均移動距離からすれ違い頻度に切り替えられた場合、提案プラン表示部３３は、すれ違い頻度によるレコメンド順番が上位の住宅プランを画面に表示する（ステップＳ９２）。このように、優先条件を選択するための選択手段として、選択ボタンＢ１，Ｂ２が表示されるので、ユーザは、容易に、異なる観点でのお勧めの住宅プランを把握することができる。

【0081】

ユーザが一つの住宅プランを選択した状態で決定ボタンＢ３を選択すると（ステップＳ９４にてＹＥＳ）、一連の処理が終了する。

【0082】

なお、図１８の画面例では、各住宅プランを選択した場合に想定される１日あたりの平均移動距離およびすれ違い頻度が表示されているが、これと併せて、居住中の住宅に対応する生活行動特徴量の実測特徴量、すなわち実測平均移動距離および実測すれ違い頻度を表示することが望ましい（図示せず）これらの実測特徴量は、提案プラン算出部５６が、移動データ蓄積部５２およびすれ違いデータ蓄積部５５に蓄積されたデータから算出可能である。このように、各住宅プランに対応する生活行動特徴量と、実測特徴量とが併せて表示されることにより、居住中の住宅と比較した客観的な検討が可能となる。

【0083】

また、図１８の画面例では、平均移動距離およびすれ違い頻度を数値として表示した例を示したが、このような例に限定されず、たとえばグラフ表示されていてもよい。

【0084】

＜本システムの効果＞
本実施の形態に係るシステム１は、複数の住宅プランを記憶する住宅プラン記憶部５７と、居住中の住宅内の複数の室のそれぞれに設けられ、居住者の入退室を検知するための複数の赤外線センサ２１と、複数の赤外線センサ２１による検知結果に基づいて、複数の室間における複数の居住者の移動を判定する移動判定部５１と、移動判定部５１による判定結果に基づく居住者ごとの移動データを複数日に亘って蓄積する移動データ蓄積部５２とを備えている。また、移動データ蓄積部５２に蓄積した居住者ごとの移動データをもとに、住宅プラン記憶部５７に記憶された複数の住宅プランそれぞれの移動シミュレーションを行い、１日あたりの平均移動距離およびすれ違い頻度を含む生活行動特徴量に基づいて、複数の住宅プランの提案順位を算出する提案プラン算出部５６と、提案プラン算出部５６により算出された上位の住宅プランの間取り情報を、ユーザに提示する提案プラン表示部３３とを備えている。

【0085】

本実施の形態に係るシステム１は、赤外線センサ２１により居住者の入退室を検知する構成であるため、カメラのようなプライバシー侵害の不安なく、居住者の生活行動を正確に把握することができる。また、赤外線センサ２１は小型かつ安価、省電力であるため、既存建物でも導入が容易である。

【0086】

また、本実施の形態では、移動判定部５１が、室の親子関係や移動時間の閾値を考慮して、室間の移動を判定するため、赤外線センサ２１のような簡易な検知手段を用いた場合でも、ロバストに行動把握ができる。

【0087】

また、本実施の形態では、提案プラン算出部５６が、居住者の実際の生活行動の計測結果を用いて、住宅プランの提案順位を算出するため、実生活に即した最適な住宅プランを提供することができる。したがって、ユーザは、客観的に、購入する住宅プランを検討することができる。また、事業者は、住宅購入検討者に明確なメリットを提示することができるので、主観的評価による失注を防ぐことができる。

【0088】

また、本実施の形態では、提案プランの抽出に用いる生活行動特徴量として、家事動線や身支度動線の長さに直結する「平均移動距離」だけでなく、廊下などの通路における家事動線や身支度動線の接触頻度（同時刻での対向頻度）を表わす「すれ違い頻度」を採用している。そのため、このような生活行動特徴量をもとに住宅プランを提案することにより、ユーザは、家事や身支度の効率化が可能な住宅プランの購入を検討することができる。したがって、本システム１は、共働き家庭や子育て世帯に有効である。

【0089】

なお、生活行動特徴量は、平均移動距離およびすれ違い頻度の両方を含むことが望ましいものの、いずれか一方のみ（たとえばすれ違い頻度のみ）を含んでいてもよい。

【0090】

また、来客時に誤判定することを防止するために、来客の時間帯は赤外線センサ２を無効化できるようにしてもよい。

【0091】

また、本実施の形態では、センサデータ蓄積部４１に蓄積された通過者データに基づいて、ユーザの移動を判定する例について説明したが、同データに基づいて、室での滞在を判定することも可能である。この場合、室のタイプおよび滞在時間から、ユーザの家事（たとえば洗濯物を干す、食事を準備する、など）にかかる時間を特定することができるので、この特定結果からユーザに適した住宅設備（たとえば浴室乾燥機、食洗器など）を提供することも可能である。

【0092】

上述の生活行動分析クラウド５が実行するプログラムを、住宅プラン提供プログラムとして提供してもよい。このプログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc-ROM）などの光学媒体や、メモリカードなどのコンピュータ読取り可能な一時的でない（non-transitory）記録媒体にて記録させて提供することができる。また、ネットワークを介したダウンロードによって、プログラムを提供することもできる。

【0093】

本発明にかかるプログラムは、コンピュータのオペレーティングシステム（ＯＳ）の一部として提供されるプログラムモジュールのうち、必要なモジュールを所定の配列で所定のタイミングで呼出して処理を実行させるものであってもよい。その場合、プログラム自体には上記モジュールが含まれずＯＳと協働して処理が実行される。このようなモジュールを含まないプログラムも、本発明にかかるプログラムに含まれ得る。

【0094】

また、本発明にかかるプログラムは他のプログラムの一部に組込まれて提供されるものであってもよい。その場合にも、プログラム自体には上記他のプログラムに含まれるモジュールが含まれず、他のプログラムと協働して処理が実行される。このような他のプログラムに組込まれたプログラムも、本発明にかかるプログラムに含まれ得る。

【0095】

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

【符号の説明】

【0096】

１ 住宅プラン提案システム、２ 赤外線センサモジュール、３ 設定入力端末、４ データ収集サーバ、５ 生活行動分析クラウド、２１ 赤外線センサ、２２ 通過者識別部、２３ 周波数制御部、２４ キャリブレーション制御部、３１ センサ設定部、３２ 間取り設定部、３３ 提案プラン表示部、４１ センサデータ蓄積部、４２ ユーザ管理部、４３ センサ管理部、４４ 間取りデータ蓄積部、４５ 提案プラン蓄積部、５１ 移動判定部、５２ 移動データ蓄積部、５３ 移動距離算出部、５４ すれ違い判定部、５５ すれ違いデータ蓄積部、５６ 提案プラン算出部、５７ 住宅プラン記憶部。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】