特許 7216569 自己管理支援システム

(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】

(24)【登録日】2023-01-24

(45)【発行日】2023-02-01

(54)【発明の名称】自己管理支援システム

(51)【国際特許分類】

   G16H 20/00 20180101AFI20230125BHJP

   A61B 5/00 20060101ALI20230125BHJP

   A61B 5/11 20060101ALI20230125BHJP

【ＦＩ】

G16H20/00

A61B5/00 102C

A61B5/11 200

【請求項の数】 17

(21)【出願番号】P 2019032299

(22)【出願日】2019-02-26

(65)【公開番号】P2019153295

(43)【公開日】2019-09-12

【審査請求日】2021-12-23

(31)【優先権主張番号】P 2018036376

(32)【優先日】2018-03-01

(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP

(73)【特許権者】

【識別番号】000000284

【氏名又は名称】大阪瓦斯株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100114476

【弁理士】

【氏名又は名称】政木 良文

(72)【発明者】

【氏名】柴田 広之

(72)【発明者】

【氏名】岡 克己

【審査官】森田 充功

(56)【参考文献】

【文献】特開２００５－１１５４１３（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０１７／１０４０４４（ＷＯ，Ａ１）

【文献】国際公開第２０１７／０７７７２４（ＷＯ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ１６Ｈ ２０／００

Ａ６１Ｂ ５／００

Ａ６１Ｂ ５／１１

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

対象者の日常的な活動パターンにおける標準状態からの乖離を前記対象者に通知する自己管理支援システムであって、データ送受信部、データ記憶部、及び、演算処理部を備え、前記演算処理部が、
前記対象者の住居内の１箇所以上の所定位置に設置された人の動作を感知する人感センサから、前記人感センサが感知した前記対象者の動作回数の測定データを、前記データ送受信部を介して所定の受信タイミングで逐次受信し、前記動作回数の１日毎の所定の第１単位時間刻みの第１時系列データを作成し、前記データ記憶部に保存する第１データ保存処理と、
複数日に亘る前処理期間の前記第１時系列データに基づいて、一括してまたは複数回に分けて、前記対象者が標準状態でないと判断する箇所を特定可能な第１確認データを作成し、前記データ送受信部を介して前記第１確認データを前記対象者の使用する所定の確認用端末に向けて送信する第１確認データ送信処理と、
前記第１確認データに対して前記対象者が前記標準状態でないと判断した箇所が判別可能な第１確認済データの入力を前記確認用端末から前記データ送受信部を介して受け付けた場合、前記第１確認済データに基づいて前記第１時系列データを修正し、修正後の第１時系列データに基づいて、また、前記第１確認済データの入力を前記確認用端末から受け付けていない場合、当初作成した前記前処理期間の前記第１時系列データに基づいて、前記対象者の前記活動パターンの第１の標準状態を示す第１標準行動パターンを導出し、前記データ記憶部に保存する第１標準状態導出処理と、
１日または複数日の所定の評価期間の前記第１時系列データに基づいて、前記対象者の前記活動パターンの評価対象となる第１被評価行動パターンを導出し、前記第１被評価行動パターンの前記第１標準行動パターンからの所定の第１乖離度を導出する第１乖離度作成処理と、
前記第１乖離度を含む第１出力データを作成し、前記データ送受信部を介して前記第１出力データを所定の第１ユーザ端末に向けて送信して、前記第１乖離度を前記対象者に通知する第１出力処理と、
を実行するように構成されていることを特徴とする自己管理支援システム。

【請求項2】

前記第１標準行動パターンが、前記前処理期間の各日の１以上の所定の時間帯における、前記人感センサの設置箇所における人の動作の感知可能範囲内での前記対象者の前記第１単位時間毎の動作回数が所定の基準値以上である第１活動時間を前記前処理期間内で合計した第１総活動時間で、前記第１総活動時間における前記動作回数の合計である第１総活動量を除した第１平均活動量を含み、
前記第１被評価行動パターンが、前記評価期間の前記１以上の所定の時間帯における前記感知可能範囲内での前記対象者の前記第１単位時間毎の動作回数が前記基準値以上である第２活動時間で、前記第２活動時間における前記動作回数の合計である第２総活動量を除した第２平均活動量を含むことを特徴とする請求項１に記載の自己管理支援システム。

【請求項3】

前記第１標準行動パターンが、前記前処理期間の各日における、前記人感センサの設置箇所における人の動作の感知可能範囲内での前記対象者の前記第１単位時間毎の動作回数に基づいて算出される日別滞在開始時刻と日別滞在終了時刻に対する前記前処理期間の全期間における所定の第１統計値を含み、
前記第１被評価行動パターンが、前記評価期間における前記日別滞在開始時刻と前記日別滞在終了時刻を含むことを特徴とする請求項１または２に記載の自己管理支援システム。

【請求項4】

前記第１標準行動パターンが、前記前処理期間の各日における、前記人感センサの設置箇所における人の動作の感知可能範囲内での前記対象者の前記第１単位時間毎の動作回数に基づいて算出される日別の利用回数に対する前記前処理期間の全期間における所定の第２統計値を含み、
前記第１被評価行動パターンが、前記評価期間における前記日別の利用回数を含むことを特徴とする請求項１～３の何れか１項に記載の自己管理支援システム。

【請求項5】

前記人感センサが、前記対象者の住居内の居間、トイレ、及び、寝室の少なくとも何れか１箇所に設置されている人感センサであり、
前記第１時系列データが前記人感センサの設置個所別に作成されることを特徴とする請求項１～４の何れか１項に記載の自己管理支援システム。

【請求項6】

前記所定の第１単位時間が１分以上６０分以下であることを特徴とする請求項１～５の何れか１項に記載の自己管理支援システム。

【請求項7】

前記第１標準行動パターンと前記第１被評価行動パターンが、夫々、前記第１時系列データの時間的粒度と同じか粗い時間的粒度の時系列データを含むことを特徴とする請求項１～６の何れか１項に記載の自己管理支援システム。

【請求項8】

前記演算処理部が、更に、前記第１標準行動パターンと前記第１被評価行動パターンを所定の表示形式で比較表示する行動パターン対比データを、前記第１出力データの一部または全部として生成するように構成されていることを特徴とする請求項１～７の何れか１項に記載の自己管理支援システム。

【請求項9】

前記演算処理部が、更に、
前記対象者に装着されることで前記対象者の１または複数の生体情報と加速度情報の少なくとも１つを含む人体情報を検知する人体に装着可能な人体情報センサから、前記対象者の前記人体情報を、前記データ送受信部を介して所定の受信タイミングで受信し、前記人体情報の種類別の前記第１単位時間毎の１つの測定値または前記第１単位時間毎の複数の測定値に対する所定の第３統計値に基づいて、前記測定値または前記第３統計値の１日毎の前記第１単位時間刻みの第２時系列データを、前記人体情報の種類別に作成し、前記データ記憶部に保存する第２データ保存処理と、
前記前処理期間の前記第２時系列データに基づいて、一括してまたは複数回に分けて、前記対象者が標準状態でないと判断する箇所を特定可能な第２確認データを作成し、前記データ送受信部を介して前記第２確認データを前記確認用端末に向けて送信する第２確認データ送信処理と、
前記第２確認データに対して前記対象者が前記標準状態でないと判断した箇所が判別可能な第２確認済データの入力を前記確認用端末から前記データ送受信部を介して受け付けた場合、前記第２確認済データに基づいて前記第２時系列データを修正し、修正後の第２時系列データに基づいて、また、前記第２確認済データの入力を前記確認用端末から受け付けていない場合、当初作成した前記前処理期間の前記第２時系列データに基づいて、前記対象者の前記活動パターンの第２の標準状態を示す第２標準行動パターンを導出し、前記データ記憶部に保存する第２標準状態導出処理と、
前記評価期間の前記第２時系列データに基づいて、前記対象者の前記活動パターンの評価対象となる第２被評価行動パターンを導出し、前記第２被評価行動パターンの前記第２標準行動パターンからの所定の第２乖離度を導出する第２乖離度作成処理と、
前記第２乖離度を含む第２出力データを作成し、前記データ送受信部を介して前記第２出力データを前記第１ユーザ端末に向けて送信して、前記第２乖離度を前記対象者に通知する第２出力処理と、
を実行するように構成されていることを特徴とする請求項１～８の何れか１項に記載の自己管理支援システム。

【請求項10】

前記演算処理部が、更に、
前記対象者に装着されることで前記対象者の前記住居外での地理的位置情報を検知する人体に装着可能な測位センサから、前記対象者の前記地理的位置情報を、前記データ送受信部を介して所定の受信タイミングで受信し、前記地理的位置情報に基づいて前記第１単位時間毎の移動距離を計算して前記対象者の前記住居外での活動内容を特定して、前記活動内容の１日毎の前記第１単位時間刻みの第３時系列データを作成し、前記データ記憶部に保存する第３データ保存処理と、
前記前処理期間の前記第３時系列データに基づいて、一括してまたは複数回に分けて、前記対象者が標準状態でないと判断する箇所を特定可能な第３確認データを作成し、前記データ送受信部を介して前記第３確認データを前記確認用端末に向けて送信する第３確認データ送信処理と、
前記第３確認データに対して前記対象者が前記標準状態でないと判断した箇所が判別可能な第３確認済データの入力を前記確認用端末から前記データ送受信部を介して受け付けた場合、前記第３確認済データに基づいて前記第３時系列データを修正し、修正後の第３時系列データに基づいて、また、前記第３確認済データの入力を前記確認用端末から受け付けていない場合、当初作成した前記前処理期間の前記第３時系列データに基づいて、前記対象者の前記活動パターンの第３の標準状態を示す第３標準行動パターンを導出し、前記データ記憶部に保存する第３標準状態導出処理と、
前記評価期間の前記第３時系列データに基づいて、前記対象者の前記活動パターンの評価対象となる第３被評価行動パターンを導出し、前記第３被評価行動パターンの前記第３標準行動パターンからの所定の第３乖離度を導出する第３乖離度作成処理と、
前記第３乖離度を含む第３出力データを作成し、前記データ送受信部を介して前記第３出力データを前記第１ユーザ端末に向けて送信して、前記第３乖離度を前記対象者に通知する第３出力処理と、
を実行するように構成されていることを特徴とする請求項１～９の何れか１項に記載の自己管理支援システム。

【請求項11】

前記演算処理部が、更に、
前記対象者の住居における消費電力に対して用途分解処理を行い、前記対象者の前記住居内での前記活動パターンと関連する複数の電気機器の消費電力の時間的推移を機器別に特定し、総消費電力及び前記電気機器別の消費電力の処理対象日における所定の第２単位時間刻みの第４時系列データを作成し、前記データ記憶部に保存する第４データ保存処理と、
前記第１時系列データと前記第４時系列データに基づいて、前記処理対象日における前記対象者の住居内での活動内容を、活動種別別に時系列に分解して活動ログデータを作成し、前記データ記憶部に保存する活動ログデータ作成処理と、
前記データ送受信部を介して前記活動ログデータを前記第１ユーザ端末及び予め登録された第２ユーザ端末の少なくとも何れか一方に向けて送信して、前記活動ログデータを前記対象者及び予め登録された前記対象者の関係者の少なくとも何れか一方に通知する第４出力処理と、
を実行するように構成されていることを特徴とする請求項１～１０の何れか１項に記載の自己管理支援システム。

【請求項12】

前記演算処理部が、前記活動ログデータ作成処理において、前記処理対象日の終了前の前記処理対象日の開始から途中時点までの前記対象者の住居内での活動内容、または、前記処理対象日の終了後の前記処理対象日の前記対象者の住居内での活動内容について、時系列に分解された前記活動種別に誤りがある場合に、前記対象者が前記活動種別及びその活動時間帯を訂正可能な第４確認データを作成し、前記データ送受信部を介して前記第４確認データを前記対象者の使用する所定の確認用端末に向けて送信し、前記第４確認データに対して前記対象者が前記活動種別またはその活動時間帯を訂正した第４確認済データの入力を前記確認用端末から前記データ送受信部を介して受け付けた場合、前記第４確認済データに基づいて、作成途中または作成後の前記活動ログデータを修正することを特徴とする請求項１１に記載の自己管理支援システム。

【請求項13】

対象者の日常的な活動パターンを前記対象者に通知する自己管理支援システムであって、データ送受信部、データ記憶部、及び、演算処理部を備え、前記演算処理部が、
前記対象者の住居内の１箇所以上の所定位置に設置された人の動作を感知する人感センサから、前記人感センサが感知した前記対象者の動作回数の測定データを、前記データ送受信部を介して所定の受信タイミングで逐次受信し、前記動作回数の処理対象日における所定の第１単位時間刻みの第１時系列データを作成し、前記データ記憶部に保存する第１データ保存処理と、
前記対象者の住居における消費電力に対して用途分解処理を行い、前記対象者の前記住居内での前記活動パターンと関連する複数の電気機器の消費電力の時間的推移を機器別に特定し、総消費電力及び前記電気機器別の消費電力の処理対象日における所定の第２単位時間刻みの第４時系列データを作成し、前記データ記憶部に保存する第４データ保存処理と、
前記第１時系列データと前記第４時系列データに基づいて、前記処理対象日における前記対象者の住居内での活動内容を、活動種別別に時系列に分解して活動ログデータを作成し、前記データ記憶部に保存する活動ログデータ作成処理と、
前記データ送受信部を介して前記活動ログデータを所定の第１ユーザ端末及び予め登録された第２ユーザ端末の少なくとも何れか一方に向けて送信して、前記活動ログデータを前記対象者及び予め登録された前記対象者の関係者の少なくとも何れか一方に通知する第４出力処理と、
を実行するように構成され、
前記演算処理部が、前記活動ログデータ作成処理において、前記処理対象日の終了前の前記処理対象日の開始から途中時点までの前記対象者の住居内での活動内容、または、前記処理対象日の終了後の前記処理対象日の前記対象者の住居内での活動内容について、時系列に分解された前記活動種別に誤りがある場合に、前記対象者が前記活動種別及びその活動時間帯を訂正可能な第４確認データを作成し、前記データ送受信部を介して前記第４確認データを前記対象者の使用する所定の確認用端末に向けて送信し、前記第４確認データに対して前記対象者が前記活動種別またはその活動時間帯を訂正した第４確認済データの入力を前記確認用端末から前記データ送受信部を介して受け付けた場合、前記第４確認済データに基づいて、作成途中または作成後の前記活動ログデータを修正することを特徴とする自己管理支援システム。

【請求項14】

前記演算処理部が、前記活動ログデータ作成処理において、前記人感センサの設置場所と前記動作回数が所定数以上または以下の時間帯、及び、前記電気機器別の動作時間に基づいて、前記処理対象日における前記活動種別別の活動時間帯を抽出し、前記活動内容の前記活動種別別に分解することを特徴とする請求項１１～１３の何れか１項に記載の自己管理支援システム。

【請求項15】

前記演算処理部が、更に、
複数日に亘る前記活動ログデータに基づいて、前記活動種別別の標準的な活動時間帯を導出して、前記対象者の住居内での標準的な活動内容を示す標準活動ログデータを作成し、前記データ記憶部に保存する標準活動ログデータ作成処理と、
前記標準活動ログデータと前記処理対象日における前記活動ログデータを比較して、前記処理対象日における前記対象者の住居内での活動内容の標準的な活動内容からの乖離状態を報告する乖離状態報告データを作成し、前記データ記憶部に保存する乖離状態報告データ作成処理と、
前記データ送受信部を介して前記乖離状態報告データを前記第１ユーザ端末及び前記第２ユーザ端末の少なくとも何れか一方に向けて送信して、前記乖離状態報告データを前記対象者及び前記関係者の少なくとも何れか一方に通知する第５出力処理と、
を実行するように構成されていることを特徴とする請求項１１～１４の何れか１項に記載の自己管理支援システム。

【請求項16】

前記演算処理部が、前記乖離状態報告データ作成処理において、前記標準活動ログデータに記録されている前記活動種別別の標準的な活動時間帯と、前記処理対象日における前記活動種別別の活動時間帯を比較して、前記活動時間帯の長さの差、または、前記活動時間帯の開始時刻または終了時刻の差が、所定の閾値を超えている場合に、前記乖離状態報告データに、前記閾値を超えている前記活動種別と前記活動時間帯を含めることを特徴とする請求項１５に記載の自己管理支援システム。

【請求項17】

前記演算処理部が、
前記活動ログデータ作成処理において、前記処理対象日の終了を待たずに、前記処理対象日の開始から途中時点までの前記対象者の住居内での活動内容を、活動種別別に時系列に分解してなる中間活動ログデータを作成し、前記中間活動ログデータを逐次更新し、
前記第４出力処理において、前記中間活動ログデータが更新される毎に、前記中間活動ログデータを前記第１ユーザ端末及び予め登録された第２ユーザ端末の少なくとも何れか一方に向けて送信することを特徴とする請求項１１～１６の何れか１項に記載の自己管理支援システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、対象者の日常的な活動パターンにおける標準状態からの乖離を対象者本人に通知する自己管理支援システムに関し、特に、一人暮らしの対象者向けの自己管理支援システムに関する。

【背景技術】

【0002】

お年寄り等の見守り対象者の日々の生活状況や健康状態等の安否情報を遠隔で検知して、当該対象者以外の家族、特に別居家族、介護施設、自治体等に通知する見守りシステム及び見守りサービスが数多く提案されている（例えば、下記の特許文献１等）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０１７－１６８０９８号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

上述の見守りシステム及び見守りサービスでは、基本的には、日々の生活を営むに際して何らかの支障が慢性的に生じているか、突発的に生じる可能性の高い、或いは、健康状態に不安のあるお年寄り等が対象となっており、例えば、健康な１０代から５０代程度の若年層や中年層の人は対象として想定されていない。

【0005】

しかし、健康な若年層或いは中年層の人であっても、一人暮らしをしていると、日々の生活が仕事の忙しさ等の要因で不規則になり、睡眠、食事、運動等が十分に取れずに、不健康な生活を長期に亘って強いられる場合があり、本人が当該生活状況の変化になかなか気付かない場合があり得る。また、気付いていても、その程度を客観的に把握することは困難である。更に、同居人がいないので、当該変化を他人から指摘される機会もなく、健康状態の緩やかな悪化が知らず知らずのうちに重篤化する危険もある。

【0006】

本発明は、上述の問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、対象者の日常的な活動パターンにおける標準状態からの乖離を対象者本人に通知する自己管理支援システムを提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0007】

上記目的を達成するために、本発明に係る自己管理支援システムは、対象者の日常的な活動パターンにおける標準状態からの乖離を前記対象者に通知する自己管理支援システムであって、データ送受信部、データ記憶部、及び、演算処理部を備え、前記演算処理部が、
前記対象者の住居内の１箇所以上の所定位置に設置された人の動作を感知する人感センサから、前記人感センサが感知した前記対象者の動作回数の測定データを、前記データ送受信部を介して所定の受信タイミングで逐次受信し、前記動作回数の１日毎の所定の第１単位時間刻みの第１時系列データを作成し、前記データ記憶部に保存する第１データ保存処理と、
複数日に亘る前処理期間の前記第１時系列データに基づいて、一括してまたは複数回に分けて、前記対象者が標準状態でないと判断する箇所を特定可能な第１確認データを作成し、前記データ送受信部を介して前記第１確認データを前記対象者の使用する所定の確認用端末に向けて送信する第１確認データ送信処理と、
前記第１確認データに対して前記対象者が前記標準状態でないと判断した箇所が判別可能な第１確認済データの入力を前記確認用端末から前記データ送受信部を介して受け付けた場合、前記第１確認済データに基づいて前記第１時系列データを修正し、修正後の第１時系列データに基づいて、また、前記第１確認済データの入力を前記確認用端末から受け付けていない場合、当初作成した前記前処理期間の前記第１時系列データに基づいて、前記対象者の前記活動パターンの第１の標準状態を示す第１標準行動パターンを導出し、前記データ記憶部に保存する第１標準状態導出処理と、
１日または複数日の所定の評価期間の前記第１時系列データに基づいて、前記対象者の前記活動パターンの評価対象となる第１被評価行動パターンを導出し、前記第１被評価行動パターンの前記第１標準行動パターンからの所定の第１乖離度を導出する第１乖離度作成処理と、
前記第１乖離度を含む第１出力データを作成し、前記データ送受信部を介して前記第１出力データを所定の第１ユーザ端末に向けて送信して、前記第１乖離度を前記対象者に通知する第１出力処理と、
を実行するように構成されていることを第１の特徴とする。

【0008】

上記第１の特徴の自己管理支援システムによれば、人感センサの設置箇所における人の動作の感知可能範囲内での第１単位時間毎の対象者の感知された動作回数の多寡を対象者の活動の程度を示す一指標として用いて、対象者の日常的な活動パターンにおける標準状態からの乖離を対象者本人に提示することができる。具体的には、演算処理部が、第１確認データ送信処理により、第１確認データを確認用端末に向けて送信することで、第１標準行動パターンの基礎となる第１時系列データ内の対象者本人により標準状態でないと判断される箇所が存在する場合は、第１確認済データの入力を受け付けて、当該第１確認済データに基づいて前記第１時系列データを修正することができるため、対象者本人により標準状態でないと判断される部分を除外して、対象者の日常的な活動パターンにおける標準状態を示す第１標準行動パターンを正確に作成することができ、所定の評価期間における対象者の活動パターンを示す第１被評価行動パターンの第１標準行動パターンからの乖離を、対象者に通知することができる。ここで、第１確認データの出力及び第１確認済データの入力という対象者本人によるフィードバックがなければ、第１標準行動パターンの導出対象の複数日に亘る前処理期間において、既に、対象者の活動パターンが標準状態から変化している場合には、上記第１被評価行動パターンの第１標準行動パターンからの乖離が正確に導出されずに、対象者は、自己の活動パターンの変化を正確に認識することができないところ、上記第１の特徴の自己管理支援システムによれば、上記フィードバックが可能な構成を備えているため、対象者は、自己の活動パターンの変化を正確に認識することができる。

【0009】

更に、上記第１の特徴の自己管理支援システムは、前記第１標準行動パターンが、前記前処理期間の各日の１以上の所定の時間帯における、前記人感センサの設置箇所における人の動作の感知可能範囲内での前記対象者の前記第１単位時間毎の動作回数が所定の基準値以上である第１活動時間を前記前処理期間内で合計した第１総活動時間で、前記第１総活動時間における前記動作回数の合計である第１総活動量を除した第１平均活動量を含み、前記第１被評価行動パターンが、前記評価期間の前記１以上の所定の時間帯における前記感知可能範囲内での前記対象者の前記第１単位時間毎の動作回数が前記基準値以上である第２活動時間で、前記第２活動時間における前記動作回数の合計である第２総活動量を除した第２平均活動量を含むことが好ましい。

【0010】

前記第１標準行動パターンと前記第１被評価行動パターンが、夫々、平均活動量という統計値で表されることで、両行動パターンの対比及び第１乖離度を導出が容易になるとともに、対象者による両行動パターンの対比結果の理解が容易になる。

【0011】

更に、上記第１の特徴の自己管理支援システムは、前記第１標準行動パターンが、前記前処理期間の各日における、前記人感センサの設置箇所における人の動作の感知可能範囲内での前記対象者の前記第１単位時間毎の動作回数に基づいて算出される日別滞在開始時刻と日別滞在終了時刻に対する前記前処理期間の全期間における所定の第１統計値を含み、前記第１被評価行動パターンが、前記評価期間における前記日別滞在開始時刻と前記日別滞在終了時刻を含むことが好ましい。

【0012】

前記第１標準行動パターンと前記第１被評価行動パターンが、夫々、滞在開始時刻と滞在終了時刻で表されることで、両行動パターンの対比及び第１乖離度を導出が容易になるとともに、対象者による両行動パターンの対比結果の理解が容易になる。

【0013】

更に、上記第１の特徴の自己管理支援システムは、前記第１標準行動パターンが、前記前処理期間の各日における、前記人感センサの設置箇所における人の動作の感知可能範囲内での前記対象者の前記第１単位時間毎の動作回数に基づいて算出される日別の利用回数に対する前記前処理期間の全期間における所定の第２統計値を含み、前記第１被評価行動パターンが、前記評価期間における前記日別の利用回数を含むことが好ましい。

【0014】

前記第１標準行動パターンと前記第１被評価行動パターンが、夫々、利用回数に基づいて表されることで、両行動パターンの対比及び第１乖離度を導出が容易になるとともに、対象者による両行動パターンの対比結果の理解が容易になる。

【0015】

更に、上記第１の特徴の自己管理支援システムは、前記人感センサが、前記対象者の住居内の居間、トイレ、及び、寝室の少なくとも何れか１箇所に設置されている人感センサであり、前記第１時系列データが前記人感センサの設置個所別に作成されることが好ましい。これにより、対象者は、人感センサの設置個所別に自己の日常的な活動パターンにおける標準状態からの乖離を客観的に認識できる。

【0016】

具体的には、人感センサが居間に設置されている場合は、対象者は、自己の居間での日常的な活動パターンにおける標準状態からの乖離を客観的に認識できる。また、人感センサがトイレに設置されている場合は、対象者は、自己の用便に関する日常的な活動パターンにおける標準状態からの乖離、つまり、用便の頻度等の健康状態の変化を客観的に認識できる。また、人感センサが寝室に設置されている場合は、対象者は、自己の睡眠に関する日常的な活動パターンにおける標準状態からの乖離、つまり、睡眠時間の変化を客観的に認識できる。

【0017】

更に、上記第１の特徴の自己管理支援システムは、前記所定の第１単位時間が１分以上６０分以下であることが好ましい。

【0018】

更に、上記第１の特徴の自己管理支援システムは、前記第１標準行動パターンと前記第１被評価行動パターンが、前記第１時系列データの時間的粒度と同じか粗い時間的粒度の時系列データであることが好ましい。これにより、対象者は両行動パターンを時系列で対比でき、時間軸上での両行動パターンの乖離の度合い（第１乖離度）を把握できる。

【0019】

更に、上記第１の特徴の自己管理支援システムは、前記演算処理部が、更に、前記第１標準行動パターンと前記第１被評価行動パターンを所定の表示形式で比較表示する行動パターン対比データを、前記第１出力データの一部または全部として生成するように構成されていることが好ましい。

【0020】

また、本発明に係る自己管理支援システムは、上記第１の特徴に加えて、前記演算処理部が、更に、
前記対象者に装着されることで前記対象者の１または複数の生体情報と加速度情報の少なくとも１つを含む人体情報を検知する人体に装着可能な人体情報センサから、前記対象者の前記人体情報を、前記データ送受信部を介して所定の受信タイミングで受信し、前記人体情報の種類別の前記第１単位時間毎の１つの測定値または前記第１単位時間毎の複数の測定値に対する所定の第３統計値に基づいて、前記測定値または前記第３統計値の１日毎の前記第１単位時間刻みの第２時系列データを、前記人体情報の種類別に作成し、前記データ記憶部に保存する第２データ保存処理と、
前記前処理期間の前記第２時系列データに基づいて、一括してまたは複数回に分けて、前記対象者が標準状態でないと判断する箇所を特定可能な第２確認データを作成し、前記データ送受信部を介して前記第２確認データを前記確認用端末に向けて送信する第２確認データ送信処理と、
前記第２確認データに対して前記対象者が前記標準状態でないと判断した箇所が判別可能な第２確認済データの入力を前記確認用端末から前記データ送受信部を介して受け付けた場合、前記第２確認済データに基づいて前記第２時系列データを修正し、修正後の第２時系列データに基づいて、また、前記第２確認済データの入力を前記確認用端末から受け付けていない場合、当初作成した前記前処理期間の前記第２時系列データに基づいて、前記対象者の前記活動パターンの第２の標準状態を示す第２標準行動パターンを導出し、前記データ記憶部に保存する第２標準状態導出処理と、
前記評価期間の前記第２時系列データに基づいて、前記対象者の前記活動パターンの評価対象となる第２被評価行動パターンを導出し、前記第２被評価行動パターンの前記第２標準行動パターンからの所定の第２乖離度を導出する第２乖離度作成処理と、
前記第２乖離度を含む第２出力データを作成し、前記データ送受信部を介して前記第２出力データを前記第１ユーザ端末に向けて送信して、前記第２乖離度を前記対象者に通知する第２出力処理と、
を実行するように構成されていることを第２の特徴とする。

【0021】

更に、上記第２の特徴の自己管理支援システムによれば、人感センサの設置されていない場所、例えば、屋外等においても、対象者の１または複数の生体情報と加速度情報の少なくとも１つの人体情報の種類別の第１単位時間毎の測定値または第３統計値を対象者の活動の程度を示す一指標として用いて、対象者の日常的な活動パターンにおける標準状態からの乖離を把握することができる。また、第２標準行動パターンを導出する過程においても、上記第１の特徴の自己管理支援システムと同様に、対象者本人によるフィードバックが可能な構成を備えているため、対象者は、第２標準行動パターンと第２被評価行動パターンの対比により、自己の活動パターンの変化を正確に認識することができる。

【0022】

更に、本発明に係る自己管理支援システムは、上記第１または第２の特徴に加えて、前記演算処理部が、更に、
前記対象者に装着されることで前記対象者の前記住居外での地理的位置情報を検知する人体に装着可能な測位センサから、前記対象者の前記地理的位置情報を、前記データ送受信部を介して所定の受信タイミングで受信し、前記地理的位置情報に基づいて前記第１単位時間毎の移動距離を計算して前記対象者の前記住居外での活動内容を特定して、前記活動内容の１日毎の前記第１単位時間刻みの第３時系列データを作成し、前記データ記憶部に保存する第３データ保存処理と、
前記前処理期間の前記第３時系列データに基づいて、一括してまたは複数回に分けて、前記対象者が標準状態でないと判断する箇所を特定可能な第３確認データを作成し、前記データ送受信部を介して前記第３確認データを前記確認用端末に向けて送信する第３確認データ送信処理と、
前記第３確認データに対して前記対象者が前記標準状態でないと判断した箇所が判別可能な第３確認済データの入力を前記確認用端末から前記データ送受信部を介して受け付けた場合、前記第３確認済データに基づいて前記第３時系列データを修正し、修正後の第３時系列データに基づいて、また、前記第３確認済データの入力を前記確認用端末から受け付けていない場合、当初作成した前記前処理期間の前記第３時系列データに基づいて、前記対象者の前記活動パターンの第３の標準状態を示す第３標準行動パターンを導出し、前記データ記憶部に保存する第３標準状態導出処理と、
前記評価期間の前記第３時系列データに基づいて、前記対象者の前記活動パターンの評価対象となる第３被評価行動パターンを導出し、前記第３被評価行動パターンの前記第３標準行動パターンからの所定の第３乖離度を導出する第３乖離度作成処理と、
前記第３乖離度を含む第３出力データを作成し、前記データ送受信部を介して前記第３出力データを前記第１ユーザ端末に向けて送信して、前記第３乖離度を前記対象者に通知する第３出力処理と、
を実行するように構成されていることを第３の特徴とする。

【0023】

上記第３の特徴の自己管理支援システムによれば、人感センサの設置されていない場所、例えば、屋外等においても、第１単位時間毎の対象者の移動距離を対象者の活動の程度を示す一指標として用いて、対象者の日常的な活動パターンにおける標準状態からの乖離を把握することができる。また、第３標準行動パターンを導出する過程においても、上記第１の特徴の自己管理支援システムと同様に、対象者本人によるフィードバックが可能な構成を備えているため、対象者は、第３標準行動パターンと第３被評価行動パターンの対比により、自己の活動パターンの変化を正確に認識することができる。

【0024】

更に、本発明に係る自己管理支援システムは、上記第１乃至第３の何れかの特徴に加えて、前記演算処理部が、更に、
前記対象者の住居における消費電力に対して用途分解処理を行い、前記対象者の前記住居内での前記活動パターンと関連する複数の電気機器の消費電力の時間的推移を機器別に特定し、総消費電力及び前記電気機器別の消費電力の処理対象日における所定の第２単位時間刻みの第４時系列データを作成し、前記データ記憶部に保存する第４データ保存処理と、
前記第１時系列データと前記第４時系列データに基づいて、前記処理対象日における前記対象者の住居内での活動内容を、活動種別別に時系列に分解して活動ログデータを作成し、前記データ記憶部に保存する活動ログデータ作成処理と、
前記データ送受信部を介して前記活動ログデータを前記第１ユーザ端末及び予め登録された第２ユーザ端末の少なくとも何れか一方に向けて送信して、前記活動ログデータを前記対象者及び予め登録された前記対象者の関係者の少なくとも何れか一方に通知する第４出力処理と、
を実行するように構成されていることを第４の特徴とする。

【0025】

更に、本発明に係る自己管理支援システムは、対象者の日常的な活動パターンを前記対象者に通知する自己管理支援システムであって、データ送受信部、データ記憶部、及び、演算処理部を備え、前記演算処理部が、
前記対象者の住居内の１箇所以上の所定位置に設置された人の動作を感知する人感センサから、前記人感センサが感知した前記対象者の動作回数の測定データを、前記データ送受信部を介して所定の受信タイミングで逐次受信し、前記動作回数の処理対象日における所定の第１単位時間刻みの第１時系列データを作成し、前記データ記憶部に保存する第１データ保存処理と、
前記対象者の住居における消費電力に対して用途分解処理を行い、前記対象者の前記住居内での前記活動パターンと関連する複数の電気機器の消費電力の時間的推移を機器別に特定し、総消費電力及び前記電気機器別の消費電力の処理対象日における所定の第２単位時間刻みの第４時系列データを作成し、前記データ記憶部に保存する第４データ保存処理と、
前記第１時系列データと前記第４時系列データに基づいて、前記処理対象日における前記対象者の住居内での活動内容を、活動種別別に時系列に分解して活動ログデータを作成し、前記データ記憶部に保存する活動ログデータ作成処理と、
前記データ送受信部を介して前記活動ログデータを前記第１ユーザ端末及び予め登録された第２ユーザ端末の少なくとも何れか一方に向けて送信して、前記活動ログデータを前記対象者及び予め登録された前記対象者の関係者の少なくとも何れか一方に通知する第４出力処理と、
を実行するように構成されていることを第５の特徴とする。

【0026】

上記第４または第５の特徴の自己管理支援システムによれば、対象者の日常的な活動パターンを、人感センサの設置箇所における動作回数の多寡だけでなく、活動パターンと関連する複数の電気機器の機器別の動作状況も考慮して、活動内容の活動種別別に分解して、対象者本人または対象者の関係者に提示することができる。これにより、対象者本人または関係者は、対象者の日常的な活動パターンを、より具体的且つ詳細に把握することができる。

【0027】

更に、上記第４または第５の特徴の自己管理支援システムは、前記演算処理部が、前記活動ログデータ作成処理において、前記処理対象日の終了前の前記処理対象日の開始から途中時点までの前記対象者の住居内での活動内容、または、前記処理対象日の終了後の前記処理対象日の前記対象者の住居内での活動内容について、時系列に分解された前記活動種別に誤りがある場合に、前記対象者が前記活動種別及びその活動時間帯を訂正可能な第４確認データを作成し、前記データ送受信部を介して前記第４確認データを前記対象者の使用する所定の確認用端末に向けて送信し、前記第４確認データに対して前記対象者が前記活動種別またはその活動時間帯を訂正した第４確認済データの入力を前記確認用端末から前記データ送受信部を介して受け付けた場合、前記第４確認済データに基づいて、作成途中または作成後の前記活動ログデータを修正することが好ましい。

【0028】

上記好適な実施態様により、活動ログデータの推定精度が向上する。更に、対象者による第４確認データに対するフィードバックにより、活動ログデータ作成処理で使用する推定ロジックまたはルールを学習することで、当該推定ロジックまたはルールの精度が向上し、結果として、活動ログデータの推定精度が向上する。

【0029】

更に、上記第４または第５の特徴の自己管理支援システムは、前記演算処理部が、更に、前記演算処理部が、前記活動ログデータ作成処理において、前記人感センサの設置場所と前記動作回数が所定数以上または以下の時間帯、及び、前記電気機器別の動作時間に基づいて、前記処理対象日における前記活動種別別の活動時間帯を抽出し、前記活動内容の前記活動種別別に分解することが好ましい。

【0030】

更に、本発明に係る自己管理支援システムは、上記第４または第５の特徴に加えて、前記演算処理部が、更に、
複数日に亘る前記活動ログデータに基づいて、前記活動種別別の標準的な活動時間帯を導出して、前記対象者の住居内での標準的な活動内容を示す標準活動ログデータを作成し、前記データ記憶部に保存する標準活動ログデータ作成処理と、
前記標準活動ログデータと前記処理対象日における前記活動ログデータを比較して、前記処理対象日における前記対象者の住居内での活動内容の標準的な活動内容からの乖離状態を報告する乖離状態報告データを作成し、前記データ記憶部に保存する乖離状態報告データ作成処理と、
前記データ送受信部を介して前記乖離状態報告データを前記第１ユーザ端末及び前記第２ユーザ端末の少なくとも何れか一方に向けて送信して、前記乖離状態報告データを前記対象者及び前記関係者の少なくとも何れか一方に通知する第５出力処理と、
を実行するように構成されていることを第６の特徴とする。

【0031】

上記第６の特徴の自己管理支援システムによれば、対象者の日常的な活動パターンにおける標準状態からの乖離を、活動内容の活動種別別に分解して、より具体的に対象者本人または対象者の関係者に提示することができる。

【0032】

更に、本発明に係る自己管理支援システムは、上記第６の特徴に加えて、前記演算処理部が、前記乖離状態報告データ作成処理において、前記標準活動ログデータに記録されている前記活動種別別の標準的な活動時間帯と、前記処理対象日における前記活動種別別の活動時間帯を比較して、前記活動時間帯の長さの差、または、前記活動時間帯の開始時刻または終了時刻の差が、所定の閾値を超えている場合に、前記乖離状態報告データに、前記閾値を超えている前記活動種別と前記活動時間帯を含めることが好ましい。

【0033】

更に、本発明に係る自己管理支援システムは、上記第４乃至第６の何れかの特徴に加えて、前記演算処理部が、
前記活動ログデータ作成処理において、前記処理対象日の終了を待たずに、前記処理対象日の開始から途中時点までの前記対象者の住居内での活動内容を、活動種別別に時系列に分解してなる中間活動ログデータを作成し、前記中間活動ログデータを逐次更新し、
前記第４出力処理において、前記中間活動ログデータが更新される毎に、前記中間活動ログデータを前記第１ユーザ端末及び予め登録された第２ユーザ端末の少なくとも何れか一方に向けて送信することが好ましい。

【0034】

上記好適な実施態様により、対象者本人または対象者の関係者は、対象者の住居内での活動内容がどのような状況にあるかが、逐次更新される中間活動ログデータによって、ほぼリアルタイムに把握することができる。このため、例えば、対象者が高齢者で、関係者がその親族等の場合において、当該関係者が、高齢者である対象者の活動内容を逐次見守ることができる。

【発明の効果】

【0035】

本発明に係る自己管理支援システムによれば、対象者の日常的な活動パターンにおける標準状態からの乖離を対象者本人が認識可能に通知することができる。これにより、当該通知を受け取った対象者は、本人の生活状況や健康状態の変化を客観的に知ることができる。

【図面の簡単な説明】

【0036】

【図1】第１実施形態に係る自己管理支援システムの一構成例を模式的に示すブロック図。

【図2】３種類のシナリオプレイに対する人感センサの測定結果の時系列データの一例を示す図。

【図3】第１実施形態に係る自己管理支援システムの演算処理部の処理内容の一例の概略を示すフローチャート。

【図4】図３に示す第１確認データ送信処理で作成される第１確認データの一例を模式的に示す図。

【図5】図３に示す第１確認データ送信処理で作成される第１確認データの他の一例を模式的に示す図。

【図6】図３に示す第１出力処理で作成される第１出力データの一例を模式的に示す図。

【図7】第２及び第３実施形態に係る自己管理支援システムの一構成例を模式的に示すブロック図。

【図8】第２実施形態に係る自己管理支援システムの演算処理部の処理内容の一例の概略を示すフローチャート。

【図9】第３実施形態に係る自己管理支援システムの演算処理部の処理内容の一例の概略を示すフローチャート。

【図10】第４実施形態に係る自己管理支援システムの一構成例を模式的に示すブロック図。

【図11】第４実施形態に係る自己管理支援システムの演算処理部の処理内容の一例の概略を示すフローチャート。

【図12】活動ログデータ作成処理における活動種別の推定に使用する第１時系列データと第４時系列データの内容の概略を活動種別別に示す表。

【図13】活動ログデータの画面表示例を模式的に示す図。

【発明を実施するための形態】

【0037】

以下、本発明に係る自己管理支援システム（以下、適宜「本システム」と略称する）の実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。

【0038】

［第１実施形態］
図１に示すように、第１実施形態に係る本システム１は、データ送受信部１１とデータ記憶部１２と演算処理部１３を備えて構成されている。また、本システム１は、対象者の日常的な活動パターンにおける標準状態からの乖離を対象者本人に通知する自己管理支援システムであって、対象者の住居２０内の１箇所以上の所定位置に人の動作を感知する１または複数の人感センサ２１が設置されている。更に、住居２０内には、人感センサ２１が感知した人の動作の測定データを収集して、インターネット等のデータ通信網Ｎを介して、本システム１に向けて送信するデータ中継装置２２が設置されている。

【0039】

本実施形態では、本システム１は、複数の対象者Ａ１～Ａｎに対して、個別に上記自己管理支援サービス（以下、適宜「本サービス」と略称する）を提供可能に構成されており、データ送受信部１１は、各対象者Ａ１～Ａｎの住居２０内のデータ中継装置２２と各別に、インターネット等のデータ通信網を介してデータ送受信可能に接続されている。また、本実施形態では、各対象者は、一例として、住居１０内で実質的に一人暮らしをしている人を対象としており、完全な一人暮らしであってもよく、例えば、１日の大半が一人暮らしとなる人でもよい。

【0040】

データ送受信部１１は、例えば、インターネット等の所定のデータ通信網Ｎを介して、対象者Ａ１～Ａｎに設置されたデータ中継装置２２の夫々とデータを送受信する既存の通信装置等を備えて構成される。

【0041】

データ記憶部１２は、例えば、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）及びＳＳＤ（ソリッドステートディスク）等の大容量のデータを不揮発的に記録可能な記録装置等を備え、演算処理部１３からの制御により、データの書き込み、読み出し、検索等が可能に、データベースとして機能するように構成されている。

【0042】

演算処理部１３は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等の演算装置及び半導体メモリ等の記憶装置等を備えたコンピュータとして構成される。

【0043】

また、一実施態様では、本システム１のデータ送受信部１１とデータ記憶部１２と演算処理部１３は、ＷＥＢサーバシステム或いは一種のクラウドコンピューティングサービスを提供するクラウドコンピューティングシステムとして構成され、予め登録した対象者Ａ１～Ａｎが、インターネットを介して、所定のＵＲＬ（ｕｎｉｆｏｒｍ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｌｏｃａｔｏｒ）を指定してアクセス可能に構成されている。

【0044】

対象者の住居２０の形態は、複数の対象者Ａ１～Ａｎ間で同じである必要はなく、戸建て住居、集合住宅内の１住区画等が想定される。

【0045】

人感センサ２１は、一例として、焦電型赤外線センサを用いた一般に市販されている人感センサを使用して構成され、例えば、１秒～１０秒程度の間隔で、各人感センサ２１の感知エリア内での人体から放射される赤外線強度の変化を検知する。これにより、該感知エリア内での対象者の動作（人体の少なくとも一部の移動）が赤外線強度の変化として感知される。本実施形態では、一例として、各人感センサ２１が、１秒間隔で検知した対象者の動作の有無を所定の第１単位時間（例えば１分）毎に集計して、当該１分間の動作回数を第１測定データとして１分毎にデータ中継装置２２に送信するように構成されている。この場合、１分毎の当該第１測定データが示す動作回数は０～６０の整数値となる。上記対象者の動作回数を集計する第１単位時間は、１分以上６０分以下が好ましいが、なるべく短く設定する方が、対象者の一連の動作の特徴（活発度、継続時間、回数等）を正確に把握でき好ましい。尚、人感センサ２１は、焦電型赤外線センサ式に限定されるものではない。

【0046】

また、人感センサ２１は、対象者の日常的な活動パターンの導出に適した住居２０内の所定箇所、例えば、居間、寝室、トイレ等に、夫々必要数が設置される。例えば、対象者の主たる生活空間が居間である場合、当該居間で対象者が移動する全範囲を各人感センサ２１の感知エリアがカバーできるように、必要数を設置する。尚、１つの感知対象範囲を複数の人感センサ２１でカバーする必要がある場合は、各感知エリアがオーバーラップする領域は、対象者が長時間滞在する場所（例えば、椅子、机、テーブル、ソファー等の置いてある場所）を避けるのが好ましく、当該オーバーラップ領域はなるべく狭くなるように、各人感センサ２１の設置位置、感知エリアの広狭、または、その両方を調整するのが好ましい。

【0047】

図２に、１２畳程度の広さの居間兼食堂（リビングダイニングルーム）に、試験的に焦電型赤外線センサを用いた市販の人感センサを設置して、３種類のシナリオプレイ（１．リビング内を動き回る（ＰＬＡＹ１）、２．ソファーに座ってテレビを視聴（ＰＬＡＹ２）、３．ソファーに座って新聞、雑誌等を閲覧（ＰＬＡＹ３））を、夫々１０分間ずつ（図２の時間軸上の１～１０分、１１～２０分、及び、３１～４０分）行って計測した１秒粒度の動作感知データを１分毎に集計した測定データを示す。図２に示すように、本実施形態で使用する人感センサ２１によって、対象者の動作が活発であるほど、人感センサが検知する１分間の動作回数は増えることが分かり、対象者の日常的な活動パターンの活発度及びその変化を捉え得ることが分かる。

【0048】

データ中継装置２２は、各人感センサ２１から、所定の通信経路Ｃを介して、人感センサ２１が生成した第１測定データを１分毎に受信する第１通信装置２２ａと、各人感センサ２１から受信した１分毎の第１測定データを一定期間（例えば、１日～１ヶ月）分記録する測定データ記録部２２ｂと、測定データ記録部２２ｂに記録された各人感センサ２１から受信した１分毎の測定データの連続する一定時間（例えば、１～２４時間）分に、対象者及び人感センサを識別可能な第１識別情報と、当該一定時間の開始日時と長さ（または終了日時）を識別可能な第１時刻情報を追加して人感センサ２１毎の第２測定データを生成して、上記一定時間毎に、インターネット等の所定のデータ通信網Ｎを介して、本システム１のデータ送受信部１１に送信する第２通信装置２２ｃを備えて構成される。尚、上記説明では、人感センサ２１側で、１秒間隔で検知した対象者の動作の有無を第１単位時間毎に集計したが、データ中継装置２２側で当該集計処理を行う構成でもよい。

【0049】

人感センサ２１と第１通信装置２２ａの間の通信経路Ｃは、有線通信路と無線通信路の何れでもよいが、人感センサ２１の設置箇所の選択自由度を考慮すれば、無線通信路であるのが好ましく、例えば、特定小電力無線、Ｗｉ－Ｆｉ（ＩＥＥＥ８０２．１１規格の無線ＬＡＮ）、または、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の無線通信方式による無線通信路が利用できる。

【0050】

データ中継装置２２は、図１では、１台の装置として図示されているが、第１通信装置２２ａが、人感センサ２１の通信親機として構成され、測定データ記録部２２ｂと第２通信装置２２ｃが、住居２０内で使用されているインターネット等への接続可能なパーソナルコンピュータの一部として構成され、当該パーソナルコンピュータと第１通信装置２２ａが、住居２０内に設置された家庭内ＬＡＮ（有線ＬＡＮまたはＷｉ－Ｆｉ）を介してデータ通信可能に接続されている実施態様であってもよい。

【0051】

次に、本システム１が本サービスを対象者に提供するために実行する処理内容について説明する。以下の説明では、一人の対象者に対する処理内容を説明するが、他の対象者についても基本的に同じである。

【0052】

本システム１では、演算処理部１３が、第１データ保存処理、第１確認データ送信処理、第１標準状態導出処理、第１乖離度作成処理、及び、第１出力処理の５つの処理を行う。各処理の相互間の関係は、図３に示すような関係となっている。尚、５つの処理は、夫々の具体的な処理内容を記述したコンピュータプログラムのプログラムコードが、演算処理部１３の記憶装置の記憶領域内に格納され、演算装置が当該プログラムを実行することで、実行される。

【0053】

演算処理部１３は、以下の要領で、人感センサ２１の設置場所（例えば、居間、寝室、トイレ等）別に、第１データ保存処理を行う。第１データ保存処理では、演算処理部１３は、データ中継装置２２から一定時間（例えば、１時間）毎に、人感センサ２１毎の第２測定データを、データ送受信部２を介して受信すると、対象者及び人感センサ２１の別を識別可能に、一旦、データ記憶部１２に格納する。そして、１日分の第２測定データがデータ記憶部１２に格納されると、人感センサ２１の設置場所に１つの人感センサ２１だけが設置されている場合は、例えば、６０個の１分間（第１単位時間）の第１測定データからなる１時間分の第２測定データを２４個、データ記憶部１２から読み出して順番に並べて、１日（２４時間）分の１分刻みの第１時系列データを作成する。尚、第１時系列データの１分刻みの構成単位である第１測定データを、便宜的に「単位時間データ」と称する場合がある。

【0054】

ここで、人感センサ２１の１つの設置場所に２以上の人感センサ２１が設置されている場合は、先ず、上記と同様に、人感センサ２１別に第１時系列データと同様の２４時間分の１分刻みのセンサ別時系列データを人感センサ２１の個数分作成し、各センサ別時系列データの同じ時分の１分間の動作回数を合計して、１日（２４時間）分の１分刻みの第１時系列データを作成する。後者の場合、対象者が２つの人感センサ２１の感知エリアのオーバーラップ領域に止まって身体を動かしている場合は、当該２つの人感センサ２１によって同じ動作が重複して感知される可能性があり、上述のように、単純に動作回数を合計すると、第１時系列データの或る１分間の動作回数が６０を超える場合があり得る。更に、オーバーラップ領域が無くても、２つの感知エリア間を例えば１秒毎に往復する動作を１分間繰り返せば、各時間センサの第１測定データの値は６０となり得る。しかし、同じ１秒毎の往復動作を１つの感知エリア内で行った場合は、当該感知エリアに対応する１つの第１測定データの値だけが６０となる。従って、極めて特殊なケースを除いて、２以上のセンサ別時系列データの同じ時分の１分間の動作回数を合計して６０を超える場合は稀であるとの前提で、合計後の上限を６０に制限する何らかの補正処理を行うようにしてもよい。当該補正処理の一例として、６０を超過する動作回数を単純に６０にする補正（第１補正処理）、２以上のセンサ別時系列データの同じ時分の１分間の動作回数の最大値に、次に大きい値の動作回数に所定の係数（例えば、０．１～０．５）を乗じた値を加算して、加算後に６０を超える場合は６０にする補正（第２補正処理）等が考えられる。また、上記の合計する処理に代えて、２以上のセンサ別時系列データの同じ時分の１分間の動作回数の最大値を選択して第１時系列データを作成してもよい。上述の何れかの要領で作成された人感センサ２１の設置場所別の第１時系列データは、対象者と人感センサ２１の設置場所を識別可能に、データ記憶部１２に保存する。第１データ保存処理は、本サービスの提供が継続している対象者に対しては、毎日、継続的に実行される。

【0055】

演算処理部１３は、以下の要領で、第１確認データ送信処理を行う。人感センサ２１の設置場所別の１日単位の第１時系列データが、本サービスの運用を開始する前の複数日に亘る前処理期間（例えば、運用開始前の２週間～６週間程度）分作成された後に一括して、または、作成の途中段階において複数回に分けて（例えば、１日～７日毎）に、以下の要領で作成した第１確認データを、データ送受信部１１から、インターネット等のデータ通信網Ｎを介して、対象者の使用する所定の確認用端末に向けて送信する。ここで、対象者の使用する確認用端末としては、インターネット等のデータ通信網Ｎに接続可能なパーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット端末等が想定される。

【0056】

本実施形態では、第１確認データの確認用端末への送信処理は、一例として、第１確認データの確認要求メールを対象者の予め登録されているメールアドレスに送信し、対象者が当該確認要求メールを確認用端末で受信し、当該確認要求メール内に記載された第１確認データの確認用のＵＲＬで指定されている本システム１のＷＥＢページに、確認用端末に予め搭載されているブラウザを起動して、データ通信網Ｎを介してアクセスすることで、第１確認データが、データ送受信部１１からデータ通信網Ｎを介して、確認用端末に送信され、確認用端末の当該ブラウザの表示画面上に表示される当該ＷＥＢページ上に、第１確認データが表示されるように構成されている。

【0057】

第１確認データは、例えば、図４及び図５に示すように、設置場所（居間、寝室、トイレ）別の第１時系列データを、月日と設置場所の違いが分かるように１日毎に１つのグラフとして統合して、順番に表示し、対象者が標準状態でないと判断する箇所を入力する２つの入力欄２３，２４を、各グラフの右横に設けている。入力欄２３には、「標準状態である」ことを示す『通常』と「標準状態でない」ことを示す『特別』の何れか一方を選択して入力でき、入力欄２４には、『特別』（標準状態でない）と考える時間帯を、５つまで選択して入力可能に構成されている。デフォルトでは、０時～２４時となっている。図４に示す１２月１日～１２月３日の３日間は、対象者が２泊３日の旅行で外出しており、当該３日間を『特別』（標準状態でない）と判定され除外されている。図４に示す例では、１２月１日～１２月３日の３日間は、３つの設置場所の全てにおいて、０時～２４時の全範囲が『特別』（標準状態でない）と判定されている。図５に示す１２月４日～１２月６日の３日間は、対象者は、『通常』（標準状態である）と判定している。

【0058】

第１確認データは、図４及び図５の例示では、１つのグラフ内に、人感センサ２１の３つの設置場所（居間、寝室、トイレ）別の第１時系列データを統合して表示しているが、表示する第１時系列データを設置場所別に選択できるようにしてもよい。そして、設置場所別に、『特別』と『通常』、及び、『特別』（標準状態でない）と考える時間帯を指定できるようにしてもよい。例えば、「居間での来客接待」、「寝室の模様替え」、「トイレ掃除」等を『特別』（標準状態でない）と判定して、その時間帯が除外できる。

【0059】

演算処理部１３は、以下の要領で、第１標準状態導出処理を行う。対象者は、所定の確認用端末のブラウザの表示画面上に表示された第１確認データに対して、当該画面上で、『特別』（標準状態でない）と考える月日、または、月日と時間帯を指定して、所定の「送信」ボタン（図示せず）をクリック（または、タッチ）すると、当該内容が、第１確認済データとして、データ通信網Ｎを介して本システム１に送信される。演算処理部１３は、データ送受信部１１を介して第１確認済データを受信すると、一旦、データ記憶部１２に保存する。第１確認データ送信処理で、第１確認データが一括して確認用端末に送信されるケースでは、第１確認済データの受信は１回であり、第１確認データが複数回に分けて確認用端末に送信されるケースでは、第１確認済データの受信は同じ複数回となる。演算処理部１３は、確認用端末に送信された全ての第１確認データに対応した第１確認済データを全て受信した後に、受信した第１確認済データに基づいて、第１データ保存処理で作成した前処理期間内の第１時系列データに対して、当該第１確認済データで『特別』（標準状態でない）と指定された月日または月日と時間帯のデータを後の処理で使用されないように無効化（データの存在しない状態に）する修正を行う。当該第１確認済データで『特別』（標準状態でない）と指定された月日または月日と時間帯がない場合は、或いは、所定の期限までに、対象者から第１確認済データを受信しなかった場合は、第１データ保存処理で作成した前処理期間内の第１時系列データに対する上記修正は行わず、そのまま修正後の第１時系列データとする。そして、演算処理部１３は、修正後の第１時系列データに基づいて、対象者の人感センサ２１の各設置場所（居間、寝室、トイレ）での活動パターンの第１の標準状態を示す第１標準行動パターンを導出し、データ記憶部１２に保存する。

【0060】

第１標準行動パターンは、設置場所別に、以下の要領で算出する。居間での第１標準行動パターンは、前処理期間内の居間の修正後の第１時系列データで、動作回数が１以上の単位時間データの数を居間での総滞在時間（分）とし、前処理期間内の動作回数の合計を総活動量とし、総活動量を総滞在時間で除した平均活動量として計算される。

【0061】

また、寝室での第１標準行動パターンは、例えば、以下の要領で算出される寝室滞在開始時刻と寝室滞在終了時刻とする。以下に示す例では、午後１０時から午前６時までの間でデータが無効化されていない前処理期間内の寝室の修正後の第１時系列データを使用する。午後１０時から午前６時までの間の動作回数が１以上の単位時間データの先頭の時分を仮の滞在開示時刻として、当該仮の滞在開示時刻の動作回数が所定の基準値（例えば、４０）以上であって、その直前の所定時間（例えば、２時間）内に、動作回数が１以上の単位時間データが無い場合は、その時刻を当該月日の日別滞在開始時刻とし、仮の滞在開示時刻の動作回数が前記基準値未満で、その直前の所定時間（例えば、２時間）内に、動作回数が１以上の単位時間データがあって、その先頭の時分を仮の滞在開示時刻として、同じ処理を繰り返して、当該月日の日別滞在開始時刻を検索する。所定回数（例えば、２回）繰り返しても、日別滞在開始時刻が決定されない場合は、当該月日の日別滞在開始時刻は敢えて決定しない。

【0062】

次に、午後１０時から午前６時までの間の動作回数が１以上の単位時間データの最後の時分を仮の滞在終了時刻として、当該仮の滞在終了時刻の動作回数が所定の基準値（例えば、４０）以上であって、その直後の所定時間（例えば、２時間）内に、動作回数が１以上の単位時間データが無い場合は、その時刻を当該月日の日別滞在終了時刻とし、仮の滞在終了時刻の動作回数が前記基準値未満で、その直後の所定時間（例えば、２時間）内に、動作回数が１以上の単位時間データがあって、その最後の時分を仮の滞在開示時刻として、同じ処理を繰り返して、当該月日の日別滞在終了時刻を検索する。所定回数（例えば、２回）繰り返しても、日別滞在終了時刻が決定されない場合は、当該月日の日別滞在終了時刻は敢えて決定しない。

【0063】

上記要領で決定された前処理期間内の日別滞在開始時刻と日別滞在終了時刻に対して、例えば、夫々の平均値または中央値を算出して、寝室滞在開始時刻と寝室滞在終了時刻とする。尚、日別滞在開始時刻と日別滞在終了時刻の母数が大きい場合には、平均値または中央値に代えて、最頻値を算出してもよい。この場合、最頻値は、日別滞在開始時刻と日別滞在終了時刻を、例えば、１０分刻みでグループ化したものの最頻グループを求め、その最頻グループ内での平均値または中央値を算出するようにしてもよい。

【0064】

また、トイレでの第１標準行動パターンは、例えば、前処理期間内のトイレの修正後の第１時系列データを使用して、以下の要領で算出される標準トイレ回数とする。日別の修正後の各第１時系列データに対して、動作回数が１以上の単位時間データが１以上連続するグループ内に動作回数が基準値（例えば、３０）以上となる単位時間データがある場合に、１回のトイレ利用と判断して、１日のトイレ利用回数をカウントする。但し、修正後の何れかの１つの設置場所の第１時系列データで無効化された時間の日別の合計が、例えば、所定時間（例えば、６～１２時間）以上となる日のトイレの修正後の第１時系列データは除外する。そして、有効な修正後の各第１時系列データに対して算出された１日のトイレ利用回数の平均値を標準トイレ回数として算出する。

【0065】

演算処理部１３は、以下の要領で、第１乖離度作成処理を行う。演算処理部１３は、先ず、前処理期間後の１日または複数日の所定の評価期間の第１時系列データを、データ記憶部１２から読み出し、読み出した所定の評価期間の第１時系列データに基づいて、設置場所別に、以下の要領で、日別の第１被評価行動パターンを算出して、データ記憶部１２に保存する。評価期間が複数日に亘る場合は、当該複数日分の第１被評価行動パターンを算出する。評価期間は、日別の第１被評価行動パターンの算出を行う周期であって、例えば、１日～７日である。以下、評価期間が１日の場合を例に説明するが、評価期間が複数日の場合は、同様の処理を複数回繰り返すことになる。

【0066】

居間での第１被評価行動パターンは、評価期間内の１日の居間の第１時系列データで、動作回数が１以上の単位時間データの数を居間での総滞在時間（分）とし、当該１日の居間の第１時系列データの動作回数の合計を総活動量とし、総活動量を総滞在時間で除した平均活動量として計算される。

【0067】

また、寝室での第１被評価行動パターンは、評価期間内の１日とその前日及び翌日の寝室の第１時系列データに基づいて、寝室での第１標準行動パターンと同様の要領で、算出される日別滞在開始時刻と日別滞在終了時刻である。日別滞在開始時刻と日別滞在終了時刻の少なくとも一方が決定されない場合は、その点も、寝室での第１被評価行動パターンに含まれる。尚、日別滞在開始時刻と日別滞在終了時刻の決定方法は、寝室での第１標準行動パターンの算出時の日別滞在開始時刻と日別滞在終了時刻の決定方法と同じであるので、重複する説明は割愛する。

【0068】

また、トイレでの第１被評価行動パターンは、例えば、評価期間内の１日のトイレの第１時系列データを使用して、以下の要領で算出される１日のトイレ利用回数とする。当該１日のトイレの第１時系列データに対して、動作回数が１以上の単位時間データが１以上連続するグループ内に動作回数が基準値（例えば、３０）以上となる単位時間データがある場合に、１回のトイレ利用と判断して、１日のトイレ利用回数をカウントする。

【0069】

引き続き、演算処理部１３は、算出した評価期間の１日の設置場所別の各第１被評価行動パターンと既に算出された設置場所別の各第１標準行動パターンを比較して、設置場所別の第１乖離度を算出して、データ記憶部１２に保存する。居間での第１乖離度は、一例として、居間での第１被評価行動パターン（平均活動量）から居間での第１標準行動パターン（平均活動量）を差し引いた平均活動量の差として与えられる。

【0070】

寝室での第１乖離度は、一例として、滞在開始時刻と滞在終了時刻の２種類の第１乖離度を算出する。第１乖離度（滞在開始時刻）は、一例として、寝室の第１被評価行動パターン（日別滞在開始時刻）から寝室の第１標準行動パターン（寝室滞在開始時刻）を差し引いた滞在開始時刻の差を、寝室での第１標準行動パターンの算出過程で求めた前処理期間内の日別滞在開始時刻の最大値と最小値の差で除した比として与えられる。第１乖離度（滞在終了時刻）は、一例として、寝室の第１被評価行動パターン（日別滞在終了時刻）から寝室の第１標準行動パターン（寝室滞在終了時刻）を差し引いた滞在終了時刻の差を、寝室での第１標準行動パターンの算出過程で求めた前処理期間内の日別滞在終了時刻の最大値と最小値の差で除した比として与えられる。尚、寝室の第１被評価行動パターン（日別滞在開始時刻）と第１被評価行動パターン（日別滞在終了時刻）は、何れか一方または両方が算出されない場合もあるため、その場合には、上記２種類の第１乖離度には、関係する第１乖離度が算出不能である旨が含まれる。

【0071】

トイレでの第１乖離度は、一例として、トイレでの第１被評価行動パターン（１日のトイレ利用回数）をトイレでの第１標準行動パターン（標準トイレ回数）で除した比として与えられる。

【0072】

演算処理部１３は、以下の要領で、第１出力処理を行う。演算処理部１３は、算出した評価期間の１日の設置場所別の各第１乖離度を所定の表示形式で表示するための第１出力データを作成し、データ送受信部１１から所定のデータ通信網Ｎを介して、第１出力データを含む電子メールメッセージを、対象者の予め登録されているメールアドレスに送信する。対象者は、当該電子メールメッセージを、対象者の使用する所定の第１ユーザ端末で受信することで、第１ユーザ端末の表示画面上で第１出力データを閲覧できる。第１ユーザ端末としては、インターネット等のデータ通信網Ｎに接続可能なパーソナルコンピュータ、スマートフォン、タブレット端末等が想定され、上述の確認用端末と同じであっても、別端末であってもよい。

【0073】

対象者は、第１出力データを閲覧することで、居間での活動パターンの標準状態からの変化の有無及びその程度の確認、寝室における就寝リズムの標準状態からの変化の有無及びその程度の確認、及び、トイレの利用回数の標準状態からの変化の有無及びその程度の確認を、夫々客観的に行うことができる。

【0074】

図６に、第１出力データの表示形式の一例を示す。図６に示す例は、第１標準行動パターン、第１被評価行動パターン、及び、第１乖離度の夫々を、設置場所別に表形式に纏めて、簡易的に表示するものである。尚、図６中の記号（英字）または数式で表示してある箇所には、各算出結果の数値が表示される。

【0075】

上述の第１出力処理に加えて、対象者に対して、以下に説明する第１被評価行動パターンと第１乖離度の閲覧オプションを提供するのも好ましい実施態様である。具体的には、第１出力処理で対象者に対して送信した電子メールメッセージ内に当該閲覧オプションサービスにアクセスするためのＵＲＬを追加しておき、対象者が、第１ユーザ端末の表示画面上において電子メールメッセージ内の当該ＵＲＬをクリック（または、タッチ）すると、第１ユーザ端末に予め搭載されているブラウザが起動し、表示画面上に閲覧オプションサービスのＷＥＢページが表示される。当該閲覧オプションサービスでは、一例として、演算処理部１３は、所定の演算処理を行って、過去の第１出力処理で対象者に提供した複数日に亘る第１被評価行動パターンと第１乖離度の１日単位での推移をグラフ形式または表形式で提示する、或いは、第１被評価行動パターンと第１乖離度の１週間毎及び１カ月毎の平均値の推移をグラフ形式または表形式で提示する。

【0076】

［第２実施形態］
次に、第２実施形態に係る本システム２について、図７及び図８を参照して説明する。本システム２は、第１実施形態と同様、データ送受信部１１とデータ記憶部１２と演算処理部１３を備えて構成されている。本システム２では、本サービスを対象者に提供するために実行する処理内容として、第１実施形態で説明した処理内容に、以下に説明する処理内容が追加されている。

【0077】

本システム２では、複数の対象者Ａ１～Ａｎの少なくとも一部が、複数の生体情報（心拍数、呼吸数、等）と加速度情報の少なくとも１つを含む人体情報を検知する人体に装着可能な人体情報センサ３１、例えば、腕時計式のウェアラブルセンサを装着している場合を想定する。本実施形態では、人体情報センサ３１は、モーションセンサ（加速度センサ）と心拍センサの少なくとも何れか一方を備えている場合を想定する。

【0078】

人体情報センサ３１がモーションセンサ（加速度センサ）を備えていると、例えば、対象者の手首に装着された場合の当該手首の速度変化を伴う動作を検知できる。従って、第１実施形態の人感センサ２１の場合と同様に、当該速度変化を伴う動作の回数を第１単位時間（１分）毎に集計すると、例えば、居間に設置した人感センサ２１と同様に、対象者の一連の動作の特徴（活発度、継続時間、回数等）を把握できる。但し、腕時計式のウェアラブルセンサの場合は、その動作は手首の動作に限定されるため、椅子に座ったままの動作であっても、手首が頻繁に動く動作は、非常に活発な動作として把握される。このため、本実施形態では、人体情報センサ３１による対象者の日常的な活動パターンの測定は、人感センサ２１による測定を補足するものとして利用する。また、人感センサ２１の場合、対象者の一連の動作の特徴の把握は、対象者が人感センサ２１の感知範囲内に存在することが前提となるが、人体情報センサ３１の場合は、対象者が人体情報センサ３１を装着していることが前提となる。従って、人体情報センサ３１の場合は、対象者の存在場所に限定されず、対象者の日常的な活動パターンの測定が可能となる点において、人感センサ２１による測定を補足する。

【0079】

人体情報センサ３１が心拍センサを備えていると、対象者の運動負荷が増大すると心拍数の増加として現れるため、対象者の或る程度大きな運動負荷を伴う動作を検知できる。本実施形態では、一例として、第１単位時間（１分）毎に心拍数を測定する。

【0080】

人体情報センサ３１が測定した１分毎の集計データ（モーションデータ）と１分毎の心拍数（心拍データ）は、住居２０内に設置されているデータ中継装置３２に一旦取り込まれた後、新たに取り込まれたデータが纏めて、インターネット等のデータ通信網Ｎを介して、本システム１に向けて送信される。具体的には、対象者が、当該人体情報センサ３１を取り外して、データ中継装置３２とデータ通信可能に接続すると、上記各データがデータ中継装置３２内の所定の記憶領域に取り込まれる。データ中継装置３２は、人体情報センサ３１と接続されると、データ通信網Ｎを介して、本システム１に接続し、上記各データが取り込まれると、本システム１に向けて転送する。モーションデータと心拍データには、人体情報センサ３１の計測時の付加された日時情報に加えて、データ中継装置３２において、対象者と人体情報センサ３１のセンサの種類を識別可能な第２識別情報が付加される。データ中継装置３２は、一例として、インターネット等への接続可能なパーソナルコンピュータを利用して構成される。また、データ中継装置３２として、第１実施形態で説明した対象者の使用する第１ユーザ端末を利用してもよい。人体情報センサ３１からデータ中継装置３２へのデータの取り込みは、例えば、Ｗｉ－ＦｉやＢｌｕｅｔｏｏｔｈ等の無線通信またはＵＳＢケーブル等を介した有線シリアルデータ通信によって行われる。

【0081】

次に、本システム２が本サービスを対象者に提供するために、第１実施形態で説明した処理内容に追加して実行する処理内容について説明する。以下の説明では、一人の対象者に対する処理内容を説明するが、他の対象者についても基本的に同じである。

【0082】

本システム２では、演算処理部１３が、第２データ保存処理、第２確認データ送信処理、第２標準状態導出処理、第２乖離度作成処理、及び、第２出力処理の５つの処理を行う。各処理の相互間の関係は、図８に示すような関係となっている。尚、５つの処理は、夫々の具体的な処理内容を記述したコンピュータプログラムのプログラムコードが、演算処理部１３の記憶装置の記憶領域内に格納され、演算装置が当該プログラムを実行することで、実行される。

【0083】

演算処理部１３は、以下の要領で、第２データ保存処理を行う。第２データ保存処理では、演算処理部１３は、データ中継装置２２から、モーションデータと心拍データを新たに受信する毎に、モーションデータと心拍データを対象者と人体情報センサ３１のセンサの種類（モーションセンサ、心拍センサ）を識別可能に、一旦、データ記憶部１２に格納する。そして、１日分のモーションデータと心拍データがデータ記憶部１２に格納されると、モーションデータと心拍データの構成単位である１分間（第１単位時間）の各単位時間データをデータ記憶部１２から読み出し、順番に並べて、１日（２４時間）分の１分刻みの第２時系列データを作成する。ここで、データ中継装置２２から受信するモーションデータと心拍データは、人体情報センサ３１で実際に計測された時間分のデータしか含まれていないため、人体情報センサ３１で計測されていない時間のデータ値は、データ値０と区別してＮＵＬ（空白）として、つまり、データの無い状態として、第２時系列データ内に挿入する。尚、第２時系列データの１分刻みの構成単位を、便宜的に「単位時間データ」と称する場合がある。

【0084】

演算処理部１３は、以下の要領で、第２確認データ送信処理を行う。人体情報センサ３１のセンサの種類別の１日単位の第２時系列データが、本サービスの運用を開始する前の複数日に亘る前処理期間（例えば、運用開始前の２週間～６週間程度）分作成された後に一括して、または、作成の途中段階において複数回に分けて（例えば、１日～７日毎）に、以下の要領で作成した第２確認データを、データ送受信部１１から、インターネット等のデータ通信網Ｎを介して、対象者の使用する確認用端末に向けて送信する。

【0085】

本実施形態では、第２確認データの確認用端末への送信処理は、一例として、第２確認データの確認要求メールを対象者の予め登録されているメールアドレスに送信し、対象者が当該確認要求メールを確認用端末で受信し、当該確認要求メール内に記載された第２確認データの確認用のＵＲＬで指定されている本システム１のＷＥＢページに、確認用端末に予め搭載されているブラウザを起動して、データ通信網Ｎを介してアクセスすることで、第２確認データが、データ送受信部１１からデータ通信網Ｎを介して、確認用端末に送信され、確認用端末の当該ブラウザの表示画面上に表示される当該ＷＥＢページ上に、第２確認データが表示されるように構成されている。第２確認データは、一例として、第１実施形態で説明した第１確認データと同様に表示形式で表示される。

【0086】

演算処理部１３は、以下の要領で、第２標準状態導出処理を行う。対象者は、所定の確認用端末のブラウザの表示画面上に表示された第２確認データに対して、当該画面上で、『特別』（標準状態でない）と考える月日、または、月日と時間帯を指定して、所定の「送信」ボタンをクリック（または、タッチ）すると、当該内容が、第２確認済データとして、データ通信網Ｎを介して本システム１に送信される。演算処理部１３は、データ送受信部１１を介して第２確認済データを受信すると、一旦、データ記憶部１２に保存する。第２確認データ送信処理で、第２確認データが一括して確認用端末に送信されるケースでは、第２確認済データの受信は１回であり、第２確認データが複数回に分けて確認用端末に送信されるケースでは、第２確認済データの受信は同じ複数回となる。演算処理部１３は、確認用端末に送信された全ての第２確認データに対応した第２確認済データを全て受信した後に、受信した第２確認済データに基づいて、第２データ保存処理で作成した前処理期間内の第２時系列データに対して、当該第２確認済データで『特別』（標準状態でない）と指定された月日または月日と時間帯のデータを後の処理で使用されないように無効化（データの存在しない状態に）する修正を行う。当該第２確認済データで『特別』（標準状態でない）と指定された月日または月日と時間帯がない場合は、或いは、所定の期限までに、対象者から第２確認済データを受信しなかった場合は、第２データ保存処理で作成した前処理期間内の第２時系列データに対する上記修正は行わず、そのまま修正後の第２時系列データとする。そして、演算処理部１３は、修正後の第２時系列データに基づいて、対象者の活動パターンの人体情報センサ３１の計測結果に基づく第２の標準状態を示す第２標準行動パターンを導出し、データ記憶部１２に保存する。

【0087】

第２標準行動パターンは、人体情報センサ３１のセンサの種類別に、以下の要領で算出する。モーションデータの第２標準行動パターンは、前処理期間内のモーションデータの修正後の第２時系列データで、動作回数が１以上の単位時間データの数を総活動時間（分）とし、前処理期間内の単位時間データの動作回数の合計を総活動量とし、総活動量を総活動時間で除した平均活動量として計算される。

【0088】

また、心拍データの第２標準行動パターンは、一例として、前処理期間内の心拍データの修正後の第２時系列データの各単位時間データの心拍数の平均値（平均心拍数）として計算される。

【0089】

演算処理部１３は、以下の要領で、第２乖離度作成処理を行う。演算処理部１３は、先ず、前処理期間後の１日または複数日の所定の評価期間の第２時系列データを、データ記憶部１２から読み出し、読み出した所定の評価期間の第２時系列データに基づいて、人体情報センサ３１のセンサの種類別に、以下の要領で、日別の第２被評価行動パターンを算出して、データ記憶部１２に保存する。評価期間が複数日に亘る場合は、当該複数日分の第２被評価行動パターンを算出する。評価期間は、日別の第２被評価行動パターンの算出を行う周期であって、例えば、１日～７日である。以下、評価期間が１日の場合を例に説明するが、評価期間が複数日の場合は、同様の処理を複数回繰り返すことになる。

【0090】

モーションデータの第２被評価行動パターンは、評価期間内の１日のモーションデータの修正後の第２時系列データで、動作回数が１以上の単位時間データの数を総活動時間（分）とし、当該１日の単位時間データの動作回数の合計を総活動量とし、総活動量を総活動時間で除した平均活動量として計算される。

【0091】

また、心拍データの第２被評価行動パターンは、一例として、評価期間内の１日の心拍データの修正後の第２時系列データの各単位時間データの心拍数の平均値（平均心拍数）として計算される。

【0092】

引き続き、演算処理部１３は、算出した評価期間の１日の人体情報センサ３１のセンサの種類別の各第２被評価行動パターンと既に算出された該センサの種類別の各第２標準行動パターンを比較して、該センサの種類別の第２乖離度を算出して、データ記憶部１２に保存する。モーションデータの第２乖離度は、一例として、モーションデータの第２被評価行動パターン（平均活動量）を同第２標準行動パターン（平均活動量）で除した平均活動量の比として与えられる。

【0093】

また、心拍データの第２乖離度は、一例として、心拍データの第２被評価行動パターン（平均心拍数）を同第２標準行動パターン（平均心拍数）で除した平均心拍数の比として与えられる。

【0094】

演算処理部１３は、以下の要領で、第２出力処理を行う。演算処理部１３は、算出した評価期間の１日の人体情報センサ３１のセンサの種類別の各第２乖離度を所定の表示形式で表示するための第２出力データを作成し、データ送受信部１１から所定のデータ通信網Ｎを介して、第２出力データを含む電子メールメッセージを、対象者の予め登録されているメールアドレスに送信する。対象者は、当該電子メールメッセージを、対象者の使用する所定の第１ユーザ端末で受信することで、第１ユーザ端末の表示画面上で第２出力データを閲覧できる。第２出力データは、一例として、第１実施形態で説明した第１出力データと同様に、表形式に纏めて簡易的に表示することができる。更に、第１実施形態で説明した閲覧オプションと同様に、第２被評価行動パターンと第２乖離度の閲覧オプションを提供するのも好ましい実施態様である。

【0095】

対象者は、第２出力データを閲覧することで、人体情報センサ３１で計測される活動パターン（動作回数及び心拍数）の標準状態からの変化の有無及びその程度の確認を客観的に行うことができる。

【0096】

［第３実施形態］
次に、第３実施形態に係る本システム３について、図７及び図９を参照して説明する。本システム３は、第１実施形態と同様、データ送受信部１１とデータ記憶部１２と演算処理部１３を備えて構成されている。本システム３では、本サービスを対象者に提供するために実行する処理内容として、第１実施形態または第２実施形態で説明した処理内容に、以下に説明する処理内容が追加されている。

【0097】

本システム３では、複数の対象者Ａ１～Ａｎの少なくとも一部が、対象者の住居２０外での地理的位置情報を検知することで、対象者の移動量と移動速度（活動量）を計測可能な人体に装着可能な測位センサ３３、例えば、ＧＰＳ式活動量センサを装着している場合を想定する。

【0098】

測位センサ３３は、例えば、１秒粒度で地理的位置情報（緯度及び経度）を検知すると、１秒毎の移動距離が計算でき、当該１秒毎の移動距離を、例えば、第１単位時間（１分）毎に集計すると、第１単位時間（１分）毎の対象者の移動量（１分間の平均移動速度（活動量））を計測できる。これにより、例えば、居間に設置した人感センサ２１、或いは、人体情報センサ３１のモーションセンサと同様に、対象者の一連の動作の特徴（活発度、継続時間、回数等）を把握できる。

【0099】

測位センサ３３が測定した１分毎の集計データ（移動量データ）は、住居２０内に設置されているデータ中継装置３２に一旦取り込まれた後、新たに取り込まれたデータが纏めて、インターネット等のデータ通信網Ｎを介して、本システム１に向けて送信される。具体的には、対象者が、当該測位センサ３３を取り外して、データ中継装置３２とデータ通信可能に接続すると、上記各データがデータ中継装置３２内の所定の記憶領域に取り込まれる。データ中継装置３２は、測位センサ３３と接続されると、データ通信網Ｎを介して、本システム１に接続し、上記移動量データが取り込まれると、本システム１に向けて転送する。移動量データには、移動量データの計測時の付加された日時情報に加えて、データ中継装置３２において、対象者と移動量データである旨を識別可能な第３識別情報が付加される。測位センサ３３からデータ中継装置３２へのデータの取り込みは、例えば、Ｗｉ－ＦｉやＢｌｕｅｔｏｏｔｈ等の無線通信またはＵＳＢケーブル等を介した有線シリアルデータ通信によって行われる。

【0100】

次に、本システム３が本サービスを対象者に提供するために、第１または第２実施形態で説明した処理内容に追加して実行する処理内容について簡単に説明する。以下の説明では、一人の対象者に対する処理内容を説明するが、他の対象者についても基本的に同じである。

【0101】

本システム３では、演算処理部１３が、第３データ保存処理、第３確認データ送信処理、第３標準状態導出処理、第３乖離度作成処理、及び、第３出力処理の５つの処理を行う。各処理の相互間の関係は、図９に示すような関係となっている。尚、５つの処理は、夫々の具体的な処理内容を記述したコンピュータプログラムのプログラムコードが、演算処理部１３の記憶装置の記憶領域内に格納され、演算装置が当該プログラムを実行することで、実行される。

【0102】

本システム３で、上記移動量データに対して行われる第３データ保存処理、第３確認データ送信処理、第３標準状態導出処理、第３乖離度作成処理、及び、第３出力処理の５つの処理は、第２実施形態で説明したモーションデータに対して行われる第２データ保存処理、第２確認データ送信処理、第２標準状態導出処理、第２乖離度作成処理、及び、第２出力処理の５つの処理と基本的に同じである。

【0103】

演算処理部１３は、以下の要領で、第３データ保存処理を行う。第３データ保存処理では、演算処理部１３は、データ中継装置２２から、移動量データを新たに受信する毎に、移動量データを対象者と移動量データである旨を識別可能に、一旦、データ記憶部１２に格納する。そして、１日分の移動量データがデータ記憶部１２に格納されると、移動量データの構成単位である１分間（第１単位時間）の各単位時間データをデータ記憶部１２から読み出し、順番に並べて、１日（２４時間）分の１分刻みの第３時系列データを作成する。ここで、データ中継装置２２から受信する移動量データは、測位センサ３３で実際に計測された時間分のデータしか含まれていないため、測位センサ３３で計測されていない時間のデータ値は、データ値０と区別してＮＵＬ（空白）として、つまり、データの無い状態として、第３時系列データ内に挿入する。尚、第３時系列データの１分刻みの構成単位を、便宜的に「単位時間データ」と称する場合がある。

【0104】

演算処理部１３は、以下の要領で、第３確認データ送信処理を行う。１日単位の第３時系列データが、本サービスの運用を開始する前の複数日に亘る前処理期間（例えば、運用開始前の２週間～６週間程度）分作成された後に一括して、または、作成の途中段階において複数回に分けて（例えば、１日～７日毎）に、以下の要領で作成した第３確認データを、データ送受信部１１から、インターネット等のデータ通信網Ｎを介して、対象者の使用する確認用端末に向けて送信する。

【0105】

本実施形態では、第３確認データの確認用端末への送信処理は、第１実施形態で説明した第１確認データ、及び、第２実施形態で説明した第２確認データの送信処理と同様に行う。よって、重複する説明は割愛する。

【0106】

演算処理部１３は、以下の要領で、第３標準状態導出処理を行う。対象者は、所定の確認用端末のブラウザの表示画面上に表示された第３確認データに対して、当該画面上で、『特別』（標準状態でない）と考える月日、または、月日と時間帯を指定して、所定の「送信」ボタンをクリック（または、タッチ）すると、当該内容が、第３確認済データとして、データ通信網Ｎを介して本システム１に送信される。演算処理部１３は、データ送受信部１１を介して第３確認済データを受信すると、一旦、データ記憶部１２に保存する。第３確認データ送信処理で、第３確認データが一括して確認用端末に送信されるケースでは、第３確認済データの受信は１回であり、第３確認データが複数回に分けて確認用端末に送信されるケースでは、第３確認済データの受信は同じ複数回となる。演算処理部１３は、確認用端末に送信された全ての第３確認データに対応した第３確認済データを全て受信した後に、受信した第３確認済データに基づいて、第３データ保存処理で作成した前処理期間内の第３時系列データに対して、当該第３確認済データで『特別』（標準状態でない）と指定された月日または月日と時間帯のデータを後の処理で使用されないように無効化（データの存在しない状態に）する修正を行う。当該第３確認済データで『特別』（標準状態でない）と指定された月日または月日と時間帯がない場合は、或いは、所定の期限までに、対象者から第３確認済データを受信しなかった場合は、第３データ保存処理で作成した前処理期間内の第３時系列データに対する上記修正は行わず、そのまま修正後の第３時系列データとする。そして、演算処理部１３は、修正後の第３時系列データに基づいて、対象者の活動パターンの測位センサ３３の計測結果に基づく第３の標準状態を示す第３標準行動パターンを導出し、データ記憶部１２に保存する。

【0107】

第３標準行動パターンは、前処理期間内の移動量データの修正後の第３時系列データで、移動量が０またはＮＵＬでない単位時間データの数を総移動時間（分）とし、前処理期間内の単位時間データの移動量の合計を総移動量とし、総移動量を総移動時間で除した平均移動速度として計算される。

【0108】

演算処理部１３は、以下の要領で、第３乖離度作成処理を行う。演算処理部１３は、先ず、前処理期間後の１日または複数日の所定の評価期間の第３時系列データを、データ記憶部１２から読み出し、読み出した所定の評価期間の第３時系列データに基づいて、以下の要領で、日別の第３被評価行動パターンを算出して、データ記憶部１２に保存する。評価期間が複数日に亘る場合は、当該複数日分の第３被評価行動パターンを算出する。評価期間は、日別の第３被評価行動パターンの算出を行う周期であって、例えば、１日～７日である。以下、評価期間が１日の場合を例に説明するが、評価期間が複数日の場合は、同様の処理を複数回繰り返すことになる。

【0109】

第３被評価行動パターンは、評価期間内の１日の修正後の第３時系列データで、移動量が０またはＮＵＬでない単位時間データの数を総移動時間（分）とし、当該１日の単位時間データの移動量の合計を総移動量とし、総移動量を総移動時間で除した平均移動速度として計算される。

【0110】

引き続き、演算処理部１３は、算出した評価期間の１日の第３被評価行動パターンと既に算出された第３標準行動パターンを比較して、第３乖離度を算出して、データ記憶部１２に保存する。第３乖離度は、一例として、第３被評価行動パターン（平均移動速度）を第３標準行動パターン（平均移動速度）で除した平均移動速度の比として与えられる。

【0111】

演算処理部１３は、以下の要領で、第３出力処理を行う。演算処理部１３は、算出した評価期間の１日の第３乖離度を所定の表示形式で表示するための第３出力データを作成し、データ送受信部１１から所定のデータ通信網Ｎを介して、第３出力データを含む電子メールメッセージを、対象者の予め登録されているメールアドレスに送信する。対象者は、当該電子メールメッセージを、対象者の使用する所定の第１ユーザ端末で受信することで、第１ユーザ端末の表示画面上で第３出力データを閲覧できる。第３出力データは、一例として、第１実施形態で説明した第１出力データと同様に、表形式に纏めて簡易的に表示することができる。更に、第１実施形態で説明した閲覧オプションと同様に、第３被評価行動パターンと第３乖離度の閲覧オプションを提供するのも好ましい実施態様である。

【0112】

対象者は、第３出力データを閲覧することで、測位センサ３３で計測される活動パターン（移動速度）の標準状態からの変化の有無及びその程度の確認を客観的に行うことができる。

【0113】

［第４実施形態］
次に、第４実施形態に係る本システム４について、図１０～図１３を参照して説明する。本システム４は、第１実施形態と同様、データ送受信部１１とデータ記憶部１２と演算処理部１３を備えて構成されている。本システム４では、本サービスを対象者に提供するために実行する処理内容として、第１、第２または第３実施形態で説明した処理内容に、以下に説明する処理内容が追加されている。

【0114】

本システム４では、複数の対象者Ａ１～Ａｎの少なくとも一部において、住居２０における総消費電力の瞬時値の時間的変化（電力波形）を計測する電力メータ３４を各住居２０に備えている。電力メータ３４は、一例として、各住居２０内に系統電力から引き込まれる電力が単層３線式の交流電力の場合、分電盤内のリミッタの２次側または主幹ブレーカの２次側の２本の電圧線にそれぞれ電流計を設け、１本の電圧線と中性線の間に電圧計を設けて構成される。更に、電力メータ３４で計測される電力波形または電流波形を、後述する用途分解処理で使用する電力波形または電流波形に求められる時間分解能等の要件に応じて、所定タイミング及び周期でサンプリングして時系列のディジタルデータ（第１消費電力データ）に変換する波形変換部３５が、電力メータ３４に接続されている。

【0115】

波形変換部３５で生成された第１消費電力データは、一例として、第２単位時間（例えば、１～６０分）分が纏められ、波形変換部３５との通信用にデータ中継装置２２内に別途設けられた別の第１通信装置２２ａを介して、データ中継装置２２の測定データ記録部２２ｂに一時的に記録されるとともに、対象者を識別可能な第４識別情報と、第２単位時間の開始時刻（日時分）を示す第４時刻情報を追加して、第２消費電力データとして、データ中継装置２２の第２通信装置２２ｃとデータ通信網Ｎを介して、第２単位時間毎に本システム４に向けて送信される。尚、波形変換部３５内に測定データ記録部２２ｂ及び第２通信装置２２ｃと同等の記憶装置及び通信装置が内蔵されている場合は、当該第２消費電力データは、データ通信網Ｎを介して、波形変換部３５から直接、第２単位時間毎に本システム４に向けて送信されてもよい。

【0116】

本システム４では、人感センサ２１は、第１実施形態で説明したように、１秒間隔で検知した対象者の動作の有無を所定の第１単位時間（例えば１分）毎に集計して、当該１分間の動作回数を第１測定データとして１分毎にデータ中継装置２２に送信するように構成されており、更に、対象者の日常的な活動パターンの導出に適した住居２０内の所定箇所、例えば、居間、寝室、トイレ等に、夫々必要数が設置されている。

【0117】

第１実施形態では、第１測定データは、測定データ記録部２２ｂに記録され、一定時間（例えば、１～２４時間）分が纏められ、第１識別情報と第１時刻情報が付加された後、第２測定データとして、一定時間毎に、第２通信装置２２ｃとデータ通信網Ｎを介して、上記一定時間毎に本システム４に向けて送信される場合を想定した。しかし、第４実施形態では、一例として、上記一定時間は、第１単位時間以上、第２消費電力データの送信間隔と同じ第２単位時間以下とし、後述する演算処理部１３が行う第１データ保存処理、第４データ保存処理、活動ログデータ作成処理、及び、第４出力処理の繰り返し周期である第２単位時間とするのが好ましい。

【0118】

次に、本システム４が本サービスを対象者に提供するために、第１、第２または第３実施形態で説明した処理内容に追加して実行する処理内容について簡単に説明する。以下の説明では、一人の対象者に対する処理内容を説明するが、他の対象者についても基本的に同じである。

【0119】

本システム４では、演算処理部１３が、第１データ保存処理、第４データ保存処理、活動ログデータ作成処理、標準活動ログデータ作成処理、乖離状態報告データ作成処理、第４出力処理、及び、第５出力処理の７つの処理を行う。第１データ保存処理、第４データ保存処理、活動ログデータ作成処理、及び、第４出力処理は、第２単位時間毎に繰り返し実行され、標準活動ログデータ作成処理、乖離状態報告データ作成処理、及び、第５出力処理は、１日に１回実行される。各処理の相互間の関係は、図１１に示すような関係となっている。尚、７つの処理は、夫々の具体的な処理内容を記述したコンピュータプログラムのプログラムコードが、演算処理部１３の記憶装置の記憶領域内に格納され、演算装置が当該プログラムを実行することで、実行される。

【0120】

演算処理部１３は、以下の要領で、人感センサ２１の設置場所（例えば、居間、寝室、トイレ等）別に、第１データ保存処理を行う。第１データ保存処理では、演算処理部１３は、データ中継装置２２からデータ送受信部２を介して、第２単位時間毎に、人感センサ２１毎の第２測定データを受信すると、対象者及び人感センサ２１の別を識別可能に、一旦、データ記憶部１２に格納する。そして、第２測定データを受信する毎に、第２測定データをデータ記憶部１２から読み出して、人感センサ２１の設置場所別に処理対象日の第１測定データを時系列に順番に並べた１分刻みの第１時系列データを作成して、データ記憶部１２に保存する。２回目以降は、第２単位時間毎に、処理対象日の既に作成した第１時系列データに新たに受信した第２測定データ内の第１測定データを時系列に追加して、第１時系列データを更新して、データ記憶部１２に上書き保存する。

【0121】

演算処理部１３は、以下の要領で、第４データ保存処理を行う。第４データ保存処理では、演算処理部１３は、データ中継装置２２または波形変換部３５からデータ送受信部２を介して、第２単位時間毎に第２消費電力データを受信すると、対象者の別を識別可能に、一旦、データ記憶部１２に格納する。そして、第２消費電力データを受信する毎に、処理対象日の第２単位時間毎の第２消費電力データ内の第１消費電力データを時系列に順番に並べた第３消費電力データを作成して、データ記憶部１２に保存する。２回目以降は、第２単位時間毎に、処理対象日の既に作成した第３消費電力データに新たに受信した第２消費電力データ内の第１消費電力データを時系列に追加して、第３消費電力データ（第４時系列データの一部に相当）を更新して、データ記憶部１２に上書き保存する。

【0122】

演算処理部１３は、第４データ保存処理において、第２単位時間毎に、データ記憶部１２に上書き保存された処理対象日の第３消費電力データに対して、所定の用途分解処理を行い、処理対象日の用途分解処理時点での第３消費電力データから、予め設定された対象者の住居２０内での活動パターンと関連する複数の電気機器（例えば、エアコン、洗濯機、電子レンジ、炊飯器、テレビ、掃除機、ＩＨ調理機器、電気ケトル、ドライヤ、電気ヒータ等）で消費される機器別の第４消費電力データ（第４時系列データの他の一部に相当）を各別に抽出し、データ記憶部１２に上書き保存する。

【0123】

用途分解処理は、既に幾つかの技術が実用化されており、一例として、インフォメティス株式会社が提供する機器分離推定技術が利用できる。用途分解処理は、第４実施形態における活動ログデータの作成に適用できるものであれば、当該機器分離推定技術に限定されるものではない。

【0124】

演算処理部１３は、以下の要領で、活動ログデータ作成処理を行う。活動ログデータ作成処理では、演算処理部１３は、第２単位時間毎に、第１時系列データと、総消費電力の第３消費電力データと、機器別の第４消費電力データに基づいて、処理対象日における対象者の住居２０内での活動内容を、活動種別別に時系列に分解して活動ログデータを作成し、データ記憶部１２に格納する。活動種別としては、一例として、これらに限定されるものではないが、睡眠（就寝から起床まで）、食事（朝食、昼食、夕食）、入浴、用便、洗濯、掃除、外出、その他の在宅等が想定される。尚、処理対象日の終了前の中間時点で作成された、つまり、処理対象日の開始から途中時点までの活動ログデータは、中間活動ログデータに相当する。以下の説明では、中間活動ログデータを、処理対象日の終了後の１日分の活動ログデータと同様に、活動ログデータと称す。

【0125】

演算処理部１３は、第１時系列データから、活動種別と関連する箇所に設置されている人感センサ２１の第１単位時間毎の動作回数が所定数以上または以下となる時間帯を抽出し、第３消費電力データから、活動種別と関連する総消費電力の小さい時間帯を抽出し、第４消費電力データから活動種別と関連する電気機器の稼働している時間帯または稼働していない時間帯を抽出し、これらの活動種別別に抽出された時間帯を組み合わせて、各活動種別の活動時間帯を推定して、推定した活動種別別の活動時間帯を時系列に並べて活動ログデータを作成する。図１２に、活動種別の活動時間帯の推定に利用する人感センサ２１の設置場所及び判定基準、総消費電力の判定基準、電気機器と稼働有無の判定基準を、活動種別別に整理した一例を示す。

【0126】

演算処理部１３は、以下の要領で、第４出力処理を行う。第４出力処理では、演算処理部１３は、第２単位時間毎に、作成された活動ログデータを、データ送受信部１１からデータ通信網Ｎを介して、対象者の使用する第１ユーザ端末と対象者の関係者が使用する予め登録された第２ユーザ端末の少なくとも何れか一方に向けて送信する。活動ログデータの送信方法は、第１実施形態で説明した第１出力処理と同様に、活動ログデータを含む電子メールメッセージを、対象者及び関係者の予め登録されているメールアドレスに送信する。また、活動ログデータ自体を送信するのではなく、活動ログデータを閲覧できるインターネット上のサーバのＵＲＬを含む電子メールメッセージを送信し、対象者または関係者が、第１または第２ユーザ端末の表示画面上において電子メールメッセージ内の当該ＵＲＬをクリック（または、タッチ）すると、第１または第２ユーザ端末に予め搭載されているブラウザが起動し、表示画面上に、活動ログデータを閲覧するＷＥＢページが表示されるようにしてもよい。図１３に、第１または第２ユーザ端末の表示画面上に表示される活動ログデータの画面表示例を模式的に示す。尚、図１３に示す画面表示例は、処理対象日が終了した後の１日分の活動ログデータの概略を模式的に示している。

【0127】

従って、活動ログデータは、第２単位時間毎に、対象者及び対象者の関係者の少なくとも何れか一方に通知される。これにより、対象者は、住居２０内で無意識に過ごしている活動内容を、ほぼリアルタイムに客観的に把握することが可能となり、対象者の関係者（対象者の保護者等）は、対象者の住居２０内での活動内容の詳細、及び、対象者の健康状態や安全を、ほぼリアルタイムに確認することが可能となる。

【0128】

演算処理部１３は、以下の要領で、標準活動ログデータ作成処理を行う。標準活動ログデータ作成処理では、演算処理部１３は、処理対象日の開始直前に、処理対象日の直前の所定日数（例えば、５～３０日）分の既に作成済みの活動ログデータに基づいて、活動種別別の標準的な活動時間帯及び該当する場合はその回数を抽出して、対象者の住居２０内での標準的な活動内容を示す標準活動ログデータを作成し、データ記憶部１２に格納する。標準活動ログデータは、一例として、平均睡眠時間、平均就寝時刻、平均起床時刻、平均食事時間（朝食、昼食、夕食）、１日の平均食事回数、平均食事時間帯（朝食、昼食、夕食）、平均入浴時間、１日当たりの平均入浴回数、平均入浴時間帯、平均用便時間（平均トイレ利用時間）、１日の平均用便回数（平均トイレ利用回数）、１日当たりの平均洗濯回数、１日当たりの平均掃除回数、１日当たりの平均外出回数、平均外出時間、平均外出時間帯、その他の平均在宅時間、等を、所定の算出式により算出して作成される。

【0129】

演算処理部１３は、以下の要領で、乖離状態報告データ作成処理を行う。乖離状態報告データ作成処理では、演算処理部１３は、処理対象日の終了後に、処理対象日における活動ログデータにおける各稼働種別の活動時間帯、該当する場合は、開始時刻、終了時刻及び回数等の項目を、標準活動ログデータの対応する項目と比較して、項目別に、乖離状態（処理対象日の各項目の値と、標準活動ログデータの対応する項目の値との差分）が所定の閾値を越える場合は、乖離状態の大きい活動種別の項目を一覧に纏めて、処理対象日における対象者の住居２０内での活動内容の標準的な活動内容からの乖離状態として報告する乖離状態報告データを作成し、データ記憶部１２に格納する。

【0130】

演算処理部１３は、以下の要領で、第５出力処理を行う。第５出力処理では、演算処理部１３は、処理対象日の翌日の所定時刻（例えば、対象者が予め設定した時刻）に、処理対象日の終了後に作成された乖離状態報告データを、データ送受信部１１からデータ通信網Ｎを介して、第１ユーザ端末と第２ユーザ端末の少なくとも何れか一方に向けて送信する。乖離状態報告データの送信方法は、上述の第４出力処理と同様の方法を用いる。これにより、乖離状態報告データは、１日１回、対象者及び対象者の関係者の少なくとも何れか一方に通知される。これにより、対象者及び関係者は、対象者の前日の活動内容において何れの活動種別がどの程度、標準的な活動内容から乖離しているかを客観的に把握することが可能となる。

【0131】

［別実施形態］
次に、上記各実施形態の変形例について説明する。

【0132】

〈１〉上記第１乃至第３実施形態では、対象者の活動パターンを評価するために、人感センサ２１、人体情報センサ３１、及び、測位センサ３３を使用し、使用するセンサの設置場所、及び、センサの種類に応じた、設置場所別の第１標準行動パターンと第１被評価行動パターン、センサの種類（モーションセンサ、心拍センサ）別の第２標準行動パターンと第２被評価行動パターン、及び、第３標準行動パターンと第３被評価行動パターンについて詳細に説明したが、これらの標準行動パターンと被評価行動パターンの各規定内容は、上記説明した内容に限定されるものではない。

【0133】

例えば、上記標準行動パターンと被評価行動パターンは、基本的に１日を基準として算出されているが、１日（２４時間）を複数の時間帯、例えば、０時～６時、６時～１２時、１２時～１８時、１８時～２４時の４つの時間帯に分割して、時間帯別に、標準行動パターンと被評価行動パターンを算出し、対応する第１乃至第３乖離度も、当該時間帯別に算出するようにしてもよい。

【0134】

更に、居間の第１標準行動パターンと第１被評価行動パターンは、前処理期間内の全日と評価期間内の１日における総活動量を総滞在時間で除した平均活動量として算出したが、例えば、単位時間データの動作回数を複数レベル（例えば、１～２０、２１～４０、４１以上）に区分し、各レベルに該当する単位時間データの数をレベル別の滞在時間として、各レベルの滞在時間を総滞在時間で除した比としてもよい。

【0135】

更に、寝室の第１標準行動パターンと第１被評価行動パターンは、日別滞在開始時刻と日別滞在終了時刻に加えて、または、代えて、日別滞在開始時刻と日別滞在終了時刻から算出される日別滞在時間としてもよい。この場合、第１乖離度（日別滞在時間）は、一例として、寝室の第１被評価行動パターン（日別滞在終了時刻）と、それ以前の当日または前日の寝室の第１被評価行動パターン（日別滞在開始時刻）との間の滞在時間を第１被評価行動パターン（日別滞在時間）とし、寝室の第１標準行動パターン（寝室滞在開始時刻）から寝室の第１標準行動パターン（寝室滞在終了時刻）までの間の滞在時間を第１標準行動パターン（日別滞在時間）とし、前者を後者で除した比、または、前者から後者を差し引いた差として与えられる。

【0136】

また、トイレの第１標準行動パターンと第１被評価行動パターンを算出する際の１回のトイレ利用と判断する基準は、上記説明した基準に限定されるものではない。

【0137】

更に、モーションデータの第２標準行動パターンと第２被評価行動パターンは、前処理期間内の全日と評価期間内の１日における総活動量を総活動時間で除した平均活動量として算出したが、例えば、単位時間データの動作回数を複数レベルに区分し、各レベルに該当する単位時間データの数をレベル別の活動時間として、各レベルの活動時間を総活動時間で除した比としてもよい。

【0138】

更に、第３標準行動パターンと第３被評価行動パターンは、前処理期間内の全日と評価期間内の１日における総移動量を総移動時間で除した平均移動速度として算出したが、例えば、単位時間データの移動量を複数レベルに区分し、各レベルに該当する単位時間データの数をレベル別の移動量時間として、各レベルの移動量時間を総活動時間で除した比としてもよい。

【0139】

更に、第１乃至第３乖離度の算出方法も、第１乃至第３被評価行動パターンと第１乃至第３標準行動パターンの差または比を算出して求める場合を説明したが、差を算出する代わりに比を算出、或いは、その逆としてもよい。

【0140】

〈２〉更に、第１標準行動パターンと第１被評価行動パターンは、上記第１実施形態及び上記別実施形態〈１〉で規定内容に加えて、または、代えて、上記第１単位時間（１～６０分）以上の時間的粒度（例えば、３０分または１時間）の時系列データとしてもよい。

【0141】

この場合、第１標準行動パターンの時系列データは、例えば、前処理期間内の各日の修正後の第１時系列データを上記時間的粒度で分割し、各粒度内で動作回数を平均化し、更に、その平均値を、前処理期間内を通して平均化して算出する。第１被評価行動パターンの時系列データは、同様に、評価期間内の１日の第１時系列データを上記時間的粒度で分割し、各粒度内で動作回数を平均化して算出する。そして、第１乖離度は、各粒度内での、第１被評価行動パターンの平均動作回数から第１標準行動パターンの平均動作回数を差し引いた差の時系列データ、または、第１被評価行動パターンの平均動作回数を第１標準行動パターンの平均動作回数で除した比の時系列データとする。

【0142】

〈３〉上記第１乃至第３実施形態では、対象者の活動パターンを評価するために、人感センサ２１、人体情報センサ３１、及び、測位センサ３３を使用する実施形態を説明したが、上記各センサに加えて、或いは、代えて、他のセンサを使用してもよい。

【0143】

上記第２及び第３実施形態では、人体情報センサ３１と測位センサ３３を個別のセンサとして扱ったが、人体情報センサ３１と測位センサ３３を１つのウェアラブルセンサとして対象者が装着する実施態様であってもよい。また、人体情報センサ３１と測位センサ３３の対象者への装着箇所は、必ずしも手首に限定されるものではない。

【0144】

例えば、住居２０内での、電力または都市ガス等のエネルギの使用量を計測する計測器を設けて、エネルギの使用量の時系列データを分析して、対象者の特定の活動（例えば、調理、入浴）についても、標準行動パターンと被評価行動パターンとその乖離度を算出して、対象者に通知するようにしてもよい。

【0145】

更に、住居２０内の人感センサ２１を設置した場所の温度及び湿度を計測する温湿度計を設置して、第１標準行動パターン及び第１被評価行動パターンと、温度及び湿度との関係を分析して、その分析内容を、対象者に通知するようにしてもよい。

【0146】

〈４〉上記第１乃至第４実施形態では、本システム１は、複数の対象者Ａ１～Ａｎを対象とし、各対象者が、インターネット等のデータ通信網Ｎを介して、アクセス可能な構成としたが、個々の対象者を対象としたシステムとして、各対象者が使用する上記確認用端末または第１ユーザ端末内に、データ送受信部１１とデータ記憶部１２と演算処理部１３を備える構成としてもよい。この場合、本システム１と対象者が使用する上記確認用端末または第１ユーザ端末間のインターネット等のデータ通信網Ｎを介した通信は不要となる。

【0147】

〈５〉上記第４実施形態では、演算処理部１３は、上記第４実施形態で説明した処理内容のみならず、第１、第２または第３実施形態で説明した処理内容も実行可能に構成されている場合を説明したが、上記第４実施形態で説明した処理内容のみを実行可能に構成されていてもよい。

【0148】

〈６〉上記第４実施形態及び上記変形例〈５〉の活動ログデータ作成処理において、作成した活動ログデータが第４出力処理により第１または第２ユーザ端末に向けて送信される前に、作成した活動ログデータに対して、活動ログデータ内の時系列に分解された活動種別（推定された活動種別またはその活動時間帯）に誤りがある場合に、活動ログデータ内の当該誤り箇所を対象者本人が訂正可能な第４確認データを作成し、作成した第４確認データを、データ送受信部１１からデータ通信網Ｎを介して、対象者の使用する所定の確認用端末に向けて送信するのも、好ましい実施態様である。この場合、第４確認データの送信処理は、第１実施形態で説明した第１確認データ送信処理と同様に行えばよい。

【0149】

第４確認データの送信処理後、確認用端末で受信された第４確認データは、確認用端末の表示画面上に表示されると、対象者のマニュアル操作により、誤り箇所の修正または削除が可能となる。具体的には、一例として、第４確認データは、図１３に模式的に示される活動ログデータの画面表示例と同様の活動種別が時系列に配置された画面構成を有し、対象者が、誤り箇所の活動種別をマウスまたは指等でクリックまたはタップして選択すると、例えば、画面右側の余白に、選択された活動種別の名称、活動時間帯の開始時刻（時分）と終了時刻（時分）が表示されるように構成されている。そして、当該選択された活動種別を削除する場合は、削除ボタンをクリックまたはタップし、当該選択された活動種別の名称、活動時間帯の開始時刻及び終了時刻の何れかを修正したい場合は、当該修正箇所に直接、或いは、プルダウンメニュー等を操作して、正しい名称または時刻を入力することで、誤り箇所の訂正が可能に構成されている。

【0150】

本変形例〈６〉では、引き続き、誤り箇所があって訂正された第４確認データ、または、誤り箇所が無くその旨が確認された第４確認データは、第４確認済データとして、対象者のマニュアル操作により、データ通信網Ｎを介して、確認用端末から本システム４に向けて送信される。

【0151】

第４確認済データを受信した本システム４側では、第４確認済データにおいて、時系列に分解された活動種別の少なくとも１つにおいて、修正または削除がされている場合は、当該修正または削除された内容に基づいて、作成された活動ログデータを修正し、修正または削除がされていない場合は、作成された活動ログデータを修正せず、第４出力処理用の活動ログデータとする。

【0152】

本変形例〈６〉における第４確認データの作成及び送信、第４確認済データの受信、及び、活動ログデータの修正の一連の処理を、活動ログデータ作成処理に追加することにより、活動ログデータの推定精度が向上する。更に、対象者による第４確認データに対するフィードバックにより、活動ログデータ作成処理で使用する推定ロジックまたはルールを学習することで、当該推定ロジックまたはルールの精度が向上し、結果として、活動ログデータの推定精度が向上する。

【0153】

〈７〉上記第４実施形態及び上記変形例〈５〉では、標準活動ログデータ作成処理、乖離状態報告データ作成処理、及び、第５出力処理を１日に１回実行する場合を説明したが、当該３つの一連の処理の処理回数は、必ずしも１日に１回である必要はなく、１日に複数回であってもよく、例えば、第２単位時間毎であってよく、また、複数日に１回であってもよく、更には、全く行わない実施態様であってもよい。

【0154】

〈８〉上記第４実施形態及び上記変形例〈５〉では、第１データ保存処理、第４データ保存処理、活動ログデータ作成処理、及び、第４出力処理を、処理対象日において、第２単位時間毎に繰り返し実行する場合を説明したが、当該４つの一連の処理の処理回数は、１日に複数回であるのが好ましいが、必ずしも１日に複数回である必要はなく、１日または複数日に１回であってもよい。

【0155】

〈９〉上記第４実施形態及び上記変形例〈５〉では、演算処理部１３が、活動ログデータ作成処理において、第１時系列データと、総消費電力の第３消費電力データと、機器別の第４消費電力データに基づいて、活動ログデータを作成する場合を説明した。しかし、演算処理部１３は、活動種別及びその活動時間帯の推定に、第１時系列データ、第３消費電力データ、及び、第４消費電力データに加えて他のデータを利用するのも好ましい。当該他のデータを追加することで、活動種別及びその活動時間帯の推定精度の向上が期待される。

【0156】

一例として、住居２０内の人感センサ２１の設置場所、或いは、人感センサ２１の設置されていない場所に、温湿度センサ、照度センサ、ＣＯ_２センサ、音圧または騒音センサを設置し、これらのセンサの検知データの少なくとも１つを、上記他のデータとして利用する。

【0157】

温湿度センサの検知データは、電気ヒータ以外の暖房機器の動作状態の推定に利用できる。更に、電気ヒータの第４消費電力データの抽出が困難な場合に、当該電気ヒータの動作状態の推定に利用できる。例えば、冬季の朝の起床時間帯において、台所、リビング等の室温の上昇が検知された場合は、当該検知内容が、起床時刻の推定に利用できる。更に、冬季において、睡眠中に寝室を暖房する習慣のある対象者に対しては、朝の起床時間帯において、寝室の温度の低下が検知された場合は、当該検知内容が、起床時刻の推定に利用できる。

【0158】

照度センサの検知データは、照明のオンオフ、雨戸の開け閉め等の推定に利用できる。つまり、照度センサの検知データにより、対象者が照明のオンオフまたは雨戸の開け閉め等を行ったことを推定できるので、仮に、照度センサが、人感センサ２１の設置されていない場所に設置されている場合は、当該照度センサの設置個所での対象者の存在の推定に利用できる。

【0159】

ＣＯ_２センサの検知データは、ＣＯ_２センサの設置場所における対象者の呼気反応、及び、ガス機器または灯油機器の使用等によるＣＯ_２濃度の上昇の推定に利用できる。つまり、ＣＯ_２センサの検知データにより、当該ＣＯ_２センサの設置場所における対象者の存在の推定に利用できる。

【0160】

音圧または騒音センサの検知データは、対象者が発する生活雑音、対象者が発する声、テレビやオーディオ機器が発生する音声の有無によって、音圧または騒音センサの設置場所における対象者の存在、就寝状況、テレビやオーディオ機器の視聴状況の推定に利用できる。

【0161】

更に、他の一例として、住居２０内に、人感センサ２１以外の上記何れかのセンサの設置に加えて、或いは、代えて、住居２０における総ガス消費量の単位時間（例えば、１～１５分）毎の時間的変化を計測するガスメータを住居２０に設けて、或いは、給湯器等に内蔵されている当該ガスメータの機能を利用して、演算処理部１３が、当該ガスメータで計測された処理対象日の総ガス消費量データに対して、ガス消費量に対する所定の用途分解処理を行い、処理対象日の用途分解処理時点での総ガス消費量データから、予め設定された対象者の住居２０内での活動パターンと関連する複数のガス機器（例えば、ガス調理機器、給湯器の浴槽の湯張り、暖房機器、浴室乾燥機等）で消費される機器別のガス消費量データを各別に抽出し、総ガス消費量データ及び機器別のガス消費量データをデータ記憶部１２に格納し、第１時系列データ、第３消費電力データ、及び、第４消費電力データとともに、総ガス消費量データ及び機器別のガス消費量データを、活動種別及びその活動時間帯の推定に使用するのも好ましい実施態様である。

【産業上の利用可能性】

【0162】

本システムは、対象者の日常的な活動パターンにおける標準状態からの乖離を対象者本人に通知する自己管理支援システム、及び、対象者の日常的な活動パターンを対象者本人または対象者の関係者に通知する自己管理支援システムに利用することができる。

【符号の説明】

【0163】

１～３ ： 自己管理支援システム
１１ ： データ送受信部
１２ ： データ記憶部
１３ ： 演算処理部
２０ ： 対象者の住居
２１ ： 人感センサ
２２ ： データ中継装置
２２ａ ： 第１通信装置
２２ｂ ： 測定データ記録部
２２ｃ ： 第２通信装置
２３，２４： 第１確認データの入力欄
３１ ： 人体情報センサ
３２ ： データ中継装置
３３ ： 測位センサ
３４ ： 電力メータ
３５ ： 波形変換部
Ａ１～Ａｎ： 対象者
Ｃ ： 通信経路
Ｎ ： データ通信網（インターネット）

【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】