ホーム > 特許ランキング > 東芝ライフスタイル株式会社
(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】2024-08-30
(45)【発行日】2024-09-09
(54)【発明の名称】情報処理システム
(51)【国際特許分類】
G06N 20/00 20190101AFI20240902BHJP
D06F 34/05 20200101ALI20240902BHJP
【ＦＩ】
G06N20/00
D06F34/05
【請求項の数】
8
(21)【出願番号】P 2020091951
(22)【出願日】2020-05-27
(65)【公開番号】P2021189576
(43)【公開日】2021-12-13
【審査請求日】2022-12-15
(73)【特許権者】
【識別番号】503376518
【氏名又は名称】東芝ライフスタイル株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100141139
【弁理士】
【氏名又は名称】及川 周
(74)【代理人】
【識別番号】100205785
【弁理士】
【氏名又は名称】▲高▼橋 史生
(74)【代理人】
【識別番号】100203297
【弁理士】
【氏名又は名称】橋口 明子
(74)【代理人】
【識別番号】100175824
【弁理士】
【氏名又は名称】小林 淳一
(74)【代理人】
【識別番号】100135301
【弁理士】
【氏名又は名称】梶井 良訓
(72)【発明者】
【氏名】丸谷 裕樹
(72)【発明者】
【氏名】中川 達也
(72)【発明者】
【氏名】瀧川 正史
(72)【発明者】
【氏名】金山 将也
【審査官】渡辺 順哉
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１９－１５４４８１（ＪＰ，Ａ）
【文献】国際公開第２０１４／０９７５８９（ＷＯ，Ａ１）
【文献】特開２０１５－１６２２２９（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｄ０６Ｆ ３３／００－３４／３４
Ｄ０６Ｆ ５８／３０－５８／５２
Ｇ０６Ｎ ３／００－９９／００
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
洗濯機の水槽内部を撮像する槽内カメラと、前記洗濯機に関する各種事象を検知するためのセンサ群と、を有する前記洗濯機と、前記洗濯機のユーザが前記洗濯機の使用に関して登録した利用者登録情報を記憶する記憶部と、
前記槽内カメラによって撮像された画像データ、前記センサ群の出力、または前記利用者登録情報に基づいて前記洗濯機の状態に関するデータを取得する取得部と、
機械学習により生成された学習済みモデルを用いて、前記取得部により取得された前記データに基づき前記洗濯機のユーザの属性を推定する推定部と、
を備える情報処理システムであって、
前記データは、前記洗濯機の機種に関する情報、前記洗濯機により洗濯される衣類の汚れに関する情報、前記洗濯機の糸くずフィルターの清掃頻度に関する情報、前記洗濯機において使用された洗濯コースに関する情報、タイマー予約の設定に関する情報、ふろ水の使用に関する情報、予約時間の変更に関する情報、前記洗濯機により洗濯された衣類種別に関する情報、又は洗濯が終了してから衣類が取り出されるまでの時間に関する情報のいずれか１つ以上を含み、
前記推定部は、前記ユーザの属性として、前記洗濯機の使用人数に関する属性を推定する、
情報処理システム。
【請求項2】
洗濯機の水槽内部を撮像する槽内カメラと、前記洗濯機に関する各種事象を検知するためのセンサ群と、を有する前記洗濯機と、前記洗濯機のユーザが前記洗濯機の使用に関して登録した利用者登録情報を記憶する記憶部と、
前記槽内カメラによって撮像された画像データ、前記センサ群の出力、または前記利用者登録情報に基づいて前記洗濯機の状態に関するデータを取得する取得部と、
機械学習により生成された学習済みモデルを用いて、前記取得部により取得された前記データに基づき前記洗濯機のユーザの属性を推定する推定部と、
を備える情報処理システムであって、
前記データは、前記洗濯機により洗濯された衣類種別に関する情報、前記洗濯機において使用された洗濯コースに関する情報、使用された洗剤又は柔軟剤の銘柄に関する情報、又は前記洗濯機のユーザの身体的特徴に関する情報のいずれか１つ以上を含み、
前記推定部は、前記ユーザの属性として、前記ユーザの性別に関する属性を推定する、
情報処理システム。
【請求項3】
洗濯機の水槽内部を撮像する槽内カメラと、前記洗濯機に関する各種事象を検知するためのセンサ群と、を有する前記洗濯機と、前記洗濯機のユーザが前記洗濯機の使用に関して登録した利用者登録情報を記憶する記憶部と、
前記槽内カメラによって撮像された画像データ、前記センサ群の出力、または前記利用者登録情報に基づいて前記洗濯機の状態に関するデータを取得する取得部と、
機械学習により生成された学習済みモデルを用いて、前記取得部により取得された前記データに基づき前記洗濯機のユーザの属性を推定する推定部と、
を備える情報処理システムであって、
前記データは、前記洗濯機の機種に関する情報、前記洗濯機により洗濯された衣類種別に関する情報、前記洗濯機において使用された洗濯コースに関する情報、前記洗濯機において使用された洗剤又は柔軟剤の銘柄に関する情報、前記洗濯機のタイマー予約設定に関する情報、前記洗濯機で洗濯される衣類の汚れに関する情報、前記洗濯機におけるふろ水の使用に関する情報、前記洗濯機における糸くずフィルターの清掃頻度に関する情報、洗濯が終了してから衣類が取り出されるまでの時間に関する情報のいずれか１つ以上を含み、
前記推定部は、前記ユーザの属性として、前記ユーザの年齢に関する属性を推定する、
情報処理システム。
【請求項4】
洗濯機の水槽内部を撮像する槽内カメラと、前記洗濯機に関する各種事象を検知するためのセンサ群と、を有する前記洗濯機と、前記洗濯機のユーザが前記洗濯機の使用に関して登録した利用者登録情報を記憶する記憶部と、
前記槽内カメラによって撮像された画像データ、前記センサ群の出力、または前記利用者登録情報に基づいて前記洗濯機の状態に関するデータを取得する取得部と、
機械学習により生成された学習済みモデルを用いて、前記取得部により取得された前記データに基づき前記洗濯機のユーザの属性を推定する推定部と、
を備える情報処理システムであって、
前記データは、前記洗濯機の周囲の温度に関する情報、前記洗濯機の周囲の湿度に関する情報、または前記洗濯機の設置位置における外気温に関する情報に関する情報のいずれか１つ以上を含み、
前記推定部は、前記ユーザの属性として、前記ユーザの住居形態に関する属性を推定する、
情報処理システム。
【請求項5】
洗濯機の水槽内部を撮像する槽内カメラと、前記洗濯機に関する各種事象を検知するためのセンサ群と、を有する前記洗濯機と、前記洗濯機のユーザが前記洗濯機の使用に関して登録した利用者登録情報を記憶する記憶部と、
前記槽内カメラによって撮像された画像データ、前記センサ群の出力、または前記利用者登録情報に基づいて前記洗濯機の状態に関するデータを取得する取得部と、
機械学習により生成された学習済みモデルを用いて、前記取得部により取得された前記データに基づき前記洗濯機のユーザの属性を推定する推定部と、
を備える情報処理システムであって、
前記データは、前記洗濯機の周囲の温度に関する情報、前記洗濯機の周囲の湿度に関する情報、または前記洗濯機の設置位置における外気温に関する情報に関する情報のいずれか１つ以上を含み、
前記推定部は、前記ユーザの属性として、前記洗濯機の設置位置に関する属性を推定する、
情報処理システム。
【請求項6】
洗濯機の水槽内部を撮像する槽内カメラと、前記洗濯機に関する各種事象を検知するためのセンサ群と、を有する前記洗濯機と、前記洗濯機のユーザが前記洗濯機の使用に関して登録した利用者登録情報を記憶する記憶部と、
前記槽内カメラによって撮像された画像データ、前記センサ群の出力、または前記利用者登録情報に基づいて前記洗濯機の状態に関するデータを取得する取得部と、
機械学習により生成された学習済みモデルを用いて、前記取得部により取得された前記データに基づき前記洗濯機のユーザの属性を推定する推定部と、
を備える情報処理システムであって、
前記データは、前記洗濯機により洗濯された衣類種別に関する情報、予約時間の変更に関する情報、前記洗濯機の周辺におけるユーザ端末の有無に関する情報に関する情報のいずれか１つ以上を含み、
前記推定部は、前記ユーザの属性として、前記ユーザの就業形態に関する属性を推定する、
情報処理システム。
【請求項7】
洗濯機の水槽内部を撮像する槽内カメラと、前記洗濯機に関する各種事象を検知するためのセンサ群と、を有する前記洗濯機と、前記洗濯機のユーザが前記洗濯機の使用に関して登録した利用者登録情報を記憶する記憶部と、
前記槽内カメラによって撮像された画像データ、前記センサ群の出力、または前記利用者登録情報に基づいて前記洗濯機の状態に関するデータを取得する取得部と、
機械学習により生成された学習済みモデルを用いて、前記取得部により取得された前記データに基づき前記洗濯機のユーザの属性を推定する推定部と、
を備える情報処理システムであって、
前記データは、前記洗濯機により洗濯された衣類種別に関する情報、前記洗濯機において選択された洗濯コースに関する情報、洗濯が終了してから衣類が取り出されるまでの時間に関する情報、前記洗濯機のタイマー予約設定に関する情報、前記洗濯機で洗濯される衣類の汚れに関する情報、前記洗濯機におけるふろ水の使用に関する情報、前記洗濯機における糸くずフィルターの清掃頻度に関する情報のいずれか１つ以上を含み、
前記推定部は、前記ユーザの属性として、前記ユーザの婚姻の有無に関する属性を推定する、
情報処理システム。
【請求項8】
洗濯機の水槽内部を撮像する槽内カメラと、前記洗濯機に関する各種事象を検知するためのセンサ群と、を有する前記洗濯機と、前記洗濯機のユーザが前記洗濯機の使用に関して登録した利用者登録情報を記憶する記憶部と、
前記槽内カメラによって撮像された画像データ、前記センサ群の出力、または前記利用者登録情報に基づいて前記洗濯機の状態に関するデータを取得する取得部と、
機械学習により生成された学習済みモデルを用いて、前記取得部により取得された前記データに基づき前記洗濯機のユーザの属性を推定する推定部と、
を備える情報処理システムであって、
前記データは、前記洗濯機の周囲の温度に関する情報、前記洗濯機の周囲の湿度に関する情報、または前記洗濯機の外部電源の周波数に関する情報のいずれか１つ以上を含み、
前記推定部は、前記ユーザの属性として、前記ユーザの居住地域に関する属性を推定する、
情報処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明の実施形態は、情報処理システムに関する。
【背景技術】
【0002】
近年、無線通信機能を搭載し、インターネットに接続可能な家電機器の普及が進んでいる。このような技術分野は一般にＩｏＴ（Internet of Things）と呼ばれ、家電機器の分野に限らず、様々な産業界において注目されている。例えば、家電機器のメーカは、スマートフォンのアプリ（以下「家電アプリ」という。）から家電機器の状態を遠隔から確認したり、家電機器を遠隔から操作したりすることを可能にするサービスを展開している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】国際公開第２０１４／０９７５８９号
【文献】特開２０１９－０６３３８１号公報
【文献】特開２０１９－０９６９７５号公報
【文献】特開２０１９－１５４４８１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
しかしながら、従来のサービスは、ユーザが遠隔から家電機器の状態を確認したり、家電機器の遠隔操作を行ったりといったユーザの操作を起点とするものであったため、ユーザが家電アプリを操作する頻度が高く、必ずしもユーザにとって利便性の高いものではなかった。このため、ユーザの属性に応じて家電機器を制御することができる家電アプリの提供が望まれている。このような家電アプリを提供するためにはユーザの設定行為によらずに、ユーザの属性を推定することが必要となる。
【0005】
本発明が解決しようとする課題は、洗濯機を使用するユーザの属性を推定することができる情報処理システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0006】
実施形態の情報処理システムは、取得部と、推定部と、を持つ。取得部は、洗濯機の状態に関するデータを取得する。推定部は、機械学習により生成された学習済みモデルを用いて、前記取得部により取得された前記データに基づき前記洗濯機のユーザの属性を推定する。
【図面の簡単な説明】
【0007】
【図1】実施形態の情報処理システムの全体構成を示す図。
【図2】実施形態の洗濯機の構成例を示す外観図。
【図3】実施形態の洗濯機の構成例を示す断面図。
【図4】実施形態の洗濯機の制御に関する構成例を示すブロック図。
【図5】実施形態の洗濯機の水槽内画像の具体例を示す図。
【図6】実施形態のサーバの構成例を示すブロック図。
【図7】実施形態の情報処理システムにおいて使用人数推定用入力情報の生成に用いられるデータＤの具体例を示す図。
【図8】実施形態の洗濯機の周辺の温度変化の第１の具体例を示す図。
【図9】実施形態の洗濯機の周辺の温度変化の第２の具体例を示す図。
【図10】実施形態のユーザ登録情報の具体例を示す図。
【図11】実施形態の洗濯機における処理の流れを示す図。
【図12】実施形態のサーバにおける処理の流れを示す図。
【発明を実施するための形態】
【0008】
以下、実施形態の情報処理システムを、図面を参照して説明する。以下の説明では、同一または類似の機能を有する構成に同一の符号を付す。そして、それら構成の重複する説明は省略する場合がある。「ＸＸに基づく」とは、「少なくともＸＸに基づく」ことを意味し、ＸＸに加えて別の要素に基づく場合も含み得る。「ＸＸに基づく」とは、ＸＸを直接に用いる場合に限定されず、ＸＸに対して演算や加工が行われたものに基づく場合も含み得る。「ＸＸまたはＹＹ」とは、ＸＸとＹＹのうちいずれか一方の場合に限定されず、ＸＸとＹＹの両方の場合も含み得る。これは選択的要素が３つ以上の場合も同様である。「ＸＸ」および「ＹＹ」は、任意の要素（例えば任意の情報）である。
【0009】
（第１実施形態）
＜１．情報処理システムの全体構成＞
図１は、実施形態の情報処理システム１の全体構成を示す図である。情報処理システム１は、例えば、各家庭に配置された洗濯機１００、サーバ２００、および端末装置３００を含む。ただし、本明細書で「情報処理システム」とは、洗濯機１００および端末装置３００を含まず、サーバ２００のみを意味してもよい。後述するネットワークＮＷは、例えば、インターネット、セルラー網、Ｗｉ－Ｆｉ網、ＬＰＷＡ（Low Power Wide Area）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、その他の公衆回線、専用回線などを状況に応じて利用すればよい。
＜１．情報処理システムの全体構成＞
図１は、実施形態の情報処理システム１の全体構成を示す図である。情報処理システム１は、例えば、各家庭に配置された洗濯機１００、サーバ２００、および端末装置３００を含む。ただし、本明細書で「情報処理システム」とは、洗濯機１００および端末装置３００を含まず、サーバ２００のみを意味してもよい。後述するネットワークＮＷは、例えば、インターネット、セルラー網、Ｗｉ－Ｆｉ網、ＬＰＷＡ（Low Power Wide Area）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、その他の公衆回線、専用回線などを状況に応じて利用すればよい。
【0010】
洗濯機１００は、ユーザＵの住居内に配置される。洗濯機１００は、例えば、ユーザＵの住居内に配置された無線ルータＲおよびネットワークＮＷを介して、サーバ２００と通信可能である。図１に示す洗濯機１００の台数は、１台であるがこれに制限されることなく、複数台であってもよい。洗濯機１００の構成については、詳しく後述する。
【0011】
サーバ２００は、１台以上のサーバ装置ＳＤ（例えばクラウドサーバ）で構成される。サーバ２００は、「サーバシステム」と称されてもよい。サーバ２００は、ネットワークＮＷ中のルータに含まれる情報処理部など、エッジコンピューティングやフォグコンピューティングを行う情報処理部を含んでもよい。サーバ２００については、詳しく後述する。
【0012】
端末装置３００は、パーソナルコンピュータなどの機器であり、ネットワークＮＷを介してサーバ２００と通信可能である。端末装置３００は、液晶ディスプレイまたは有機ＥＬディスプレイ（Electro Luminescence）ディスプレイなどの表示装置３００ａを含む。ただし、端末装置３００とサーバ装置ＳＤは、１つの装置で一体に設けられてもよい。
【0013】
＜２．洗濯機＞
＜２．１ 洗濯機の全体構成＞
図２は、洗濯機１００の構成例を示す外観図である。また、図３は、洗濯機１００の構成例を示す断面図である。図３は図２中においてＦ２－Ｆ２線に沿った洗濯機１００の断面を示している。図２及び図３に示すように、洗濯機１００は、乾燥機能を備えたドラム式洗濯乾燥機であるが、これは本実施形態の洗濯機をドラム式に限定するものではない。洗濯機１００は縦型の洗濯乾燥機であってもよい。洗濯機１００は、無線モジュール７０を備えることによりネットワークに接続可能に構成されている。
＜２．１ 洗濯機の全体構成＞
図２は、洗濯機１００の構成例を示す外観図である。また、図３は、洗濯機１００の構成例を示す断面図である。図３は図２中においてＦ２－Ｆ２線に沿った洗濯機１００の断面を示している。図２及び図３に示すように、洗濯機１００は、乾燥機能を備えたドラム式洗濯乾燥機であるが、これは本実施形態の洗濯機をドラム式に限定するものではない。洗濯機１００は縦型の洗濯乾燥機であってもよい。洗濯機１００は、無線モジュール７０を備えることによりネットワークに接続可能に構成されている。
【0014】
洗濯機１００は、例えば、洗濯機本体１Ｂ、扉１Ｄ、スイッチ４及び操作パネル５を備えている。なお、洗濯機１００において、扉１Ｄ側を洗濯機１００の前側とし、扉１Ｄがある面の反対側を洗濯機１００の後側とする。図１においてＸＹＺ軸座標系を適用し、洗濯機１００の前面に沿った水平方向に＋Ｘ軸、奥行き方向に＋Ｙ軸、鉛直方向上向きに＋Ｚ軸を夫々規定する。ＸＹＺ軸座標系の説明は、以下の図においても同様である。
【0015】
洗濯機本体１Ｂは、洗濯機１００の外殻を構成するもので、前面が滑らかに傾斜した矩形の箱状に形成されている。洗濯機本体１Ｂの前面中央部分には、開口１Ａが設けられている。開口１Ａは、洗濯機本体１Ｂの内部に設けられた回転槽１３（図２）に連通されている。洗濯物は、この開口１Ａを通して回転槽１３内に投入される。扉１Ｄは、開口１Ａを開閉可能に設けられている。扉１Ｄは、開口１Ａ近傍に設けられている扉レバー１ＤＬが操作されることにより開放される。また扉１Ｄの開閉部には扉の開閉を検知するセンサとして扉スイッチ６０１が設けられている。
【0016】
洗濯機本体１Ｂの前面左上部には、前後方向にスライドさせて出し入れ可能な洗剤柔軟剤投入部２６（図３）が設けられている。洗剤柔軟剤投入部２６を洗濯機本体１Ｂの内部に収納すると、洗剤柔軟剤投入部２６の蓋面２６Ｆが、洗濯機本体１Ｂの前面の傾斜と同様の傾斜になるように形成されている。洗剤柔軟剤投入部２６には、使用者が洗濯運転ごとに洗剤又は柔軟剤を投入するための洗剤ケース（不図示）が設けられている。使用者は、洗剤柔軟剤投入部２６を引き出して使用者自らが計量した洗剤又は柔軟剤をこの洗剤ケースに注ぎ溜め置いた状態で、洗剤柔軟剤投入部２６を洗濯機本体１Ｂ内に収納させておく。その後、洗濯機１００が洗濯運転に入ると、洗剤ケースに注がれ溜め置かれていた洗剤又は柔軟剤が、洗濯運転制御実行中の所定のタイミングに水槽１４（図３）内に投入される。また洗剤ケースにはケース内の洗剤および柔軟剤の残量を検知するセンサとして洗剤残量センサ６０２および柔軟剤残量センサ６０３が設けられている。
【0017】
洗濯機本体１Ｂの上面には、給水口２３と、開口１７Ａと、蓋３４とが設けられている。給水口２３は、図示しない給水ホースによって水源となる水道の蛇口に接続される。そして、水道の蛇口からの水は、給水ホース、給水口２３及び後述する給水弁ユニット１０を通って、洗濯機本体１Ｂ内に設けられた水槽１４内へ供給される。
【0018】
開口１７Ａには、開閉自在の蓋３４が配置されている。例えば、図１に示す蓋３４は、解放された状態を示す。開口１７Ａは、洗濯機本体１Ｂの内部に設けられた補充液貯蔵部１７への洗濯処理剤の補充に利用される。洗剤、柔軟剤、漂白剤及びこれらの混合溶液は、洗濯処理剤の一例である。以下の説明では、第１洗濯処理剤として洗剤を用いて、第２洗濯処理剤として柔軟剤を用いる場合を例示する。これに制限されることなく、例えば同様の方法で、漂白剤又は混合溶液を上記に代えて又は加えて、用いるように構成してもよい。
【0019】
例えば、補充液貯蔵部１７は、ポンプ３０（図３）と、タンク３１と３２とを備える。
タンク３１と３２は、図示されない液体受け口が上部に設けられた容器である。タンク３１と３２は、液体受け口から内部に注がれた洗剤又は柔軟剤をタンクごとに分けて貯蔵する。タンク３１と３２内から水槽１４までの液体流路にポンプ３０が設けられている。ポンプ３０が駆動すると、タンク３１と３２内の洗濯処理剤が水槽１４内に注がれる。例えば、ポンプ３０を駆動させるタイミングは、使用者によって選択された洗濯運転コースに従い制御部８０（図４にて後述）によって決定される。なお、タンク３１と３２を例示して２つのタンクの場合を説明したが、タンクの個数に制限はなく、１つでもよく、３つ以上であってもよい。
タンク３１と３２は、図示されない液体受け口が上部に設けられた容器である。タンク３１と３２は、液体受け口から内部に注がれた洗剤又は柔軟剤をタンクごとに分けて貯蔵する。タンク３１と３２内から水槽１４までの液体流路にポンプ３０が設けられている。ポンプ３０が駆動すると、タンク３１と３２内の洗濯処理剤が水槽１４内に注がれる。例えば、ポンプ３０を駆動させるタイミングは、使用者によって選択された洗濯運転コースに従い制御部８０（図４にて後述）によって決定される。なお、タンク３１と３２を例示して２つのタンクの場合を説明したが、タンクの個数に制限はなく、１つでもよく、３つ以上であってもよい。
【0020】
操作パネル５は、洗濯機１００の運転に関する各種設定を受け付ける。例えば図２に示すように、操作パネル５は、洗濯機本体１Ｂの上面前側に設けられている。操作パネル５は、例えば、表示部６と、スイッチ４とを備える。表示部６は、例えば、いわゆるタッチ式の操作パネルとして形成されていて、静電容量式スイッチによって構成されるタッチセンサを含む。表示部６は、例えば液晶表示デバイスなどを備える。表示部６は、その表示面に洗濯運転制御に係る複数種類の表示画面を含む画像を表示させる。例えば、操作パネル５は、洗濯機１００の洗濯運転制御の制御モードの切り替え（別の制御モードの開始）を指示する使用者の操作を受け付けるとともに、操作による設定内容や現在の運転状況を表示する。
【0021】
スイッチ４は、洗濯機１００の電源スイッチである。スイッチ４の電源側には、図示しない電源コードが設けられていて、その電源コードを介して外部から電力が供給される。また、スイッチ４の負荷側には、外部から供給される電力を洗濯機１００の各機能部に供給する電源部（図示せず）が接続されている。
【0022】
具体的には、電源部は、外部から供給される交流電力を直流電力に変換して、安定化された電圧を洗濯機１００の各機能部に供給する。例えば、電源部は、図示しない直流電圧の検出部（図４にて後述する電源検出部６０４）を含み、検出結果を制御部８０に供給する。例えば、電源部から所定の閾値電圧に満たない直流電圧が出力されている状態にあると、電源部は、制御部８０に対するリセット要求を出力する。スイッチ４によって電源が投入され、電源部から所定の閾値電圧を超える直流電圧が出力されるようになると、電源部は、検出結果を反転して、制御部８０に対するリセット要求を解除する。洗濯機１００は、リセット要求が解除されてから、制御部８０による初期化処理が行われ、その後、通信制御と洗濯制御を含む各種制御が可能な状態になる。スイッチ４によって電源を投入する操作は、洗濯運転を開始させるための操作（洗濯運転開始操作）の一例である。洗濯機１００は、洗濯運転開始操作を検出した後、洗濯運転を開始する。洗濯機１００が洗濯運転開始操作を検出してから、実際に洗濯運転を開始するように、その順序が規定される。この両者の時間差に関する制限はない。
【0023】
また、洗濯機１００は、ドラムモータ７と、排水弁ユニット９と、給水弁ユニット１０と、乾燥ユニット１１と、ポンプ３０（自動投入機構）とに接続されている。それぞれ詳細な説明は省略するが、ドラムモータ７は、洗濯機本体１Ｂ内に設けた回転槽１３を回転させる。排水弁ユニット９は、図示しない排水弁、排水ポンプ、排水弁モータを含み、水槽１４内の水を機外へ排水する。給水弁ユニット１０は、図示しない給水弁、ふろ水ポンプ、ふろ水ポンプモータを含み、給水口２３またはふろ水の取水口２４と水槽１４内との連通を開閉し、水槽１４内へ給水する。
【0024】
乾燥ユニット１１は、図示されない圧縮機やファン、ファンモータ、排気ダンパモータを含み、洗濯物の乾燥用のヒートポンプユニットを構成する。ポンプ３０は、タンク３１と３２に予め蓄えられていた洗剤又は柔軟剤を、制御部８０の制御に基づいて駆動されるタイミングに投入する。制御部８０は、各部を駆動するためのドライブ回路を含む。ドラムモータ７と、排水弁ユニット９と、乾燥ユニット１１と、給水弁ユニット１０と、ポンプ３０は、制御部８０を介して制御される。
【0025】
＜２．２ 洗濯機のセンサ群および制御部の構成＞
図４は、洗濯機１００の制御に関する構成例を示すブロック図である。図４に示すとおり、洗濯機１００は、自身を他の通信機器と通信可能に接続するための無線モジュール７０と、自装置を洗濯機として機能させるための制御部８０と、洗濯機としての制御に必要な各種情報を取得するためのセンサ群ＳＵと、を備える。制御部８０は、洗濯機１００内部の通信線によりセンサ群ＳＵと通信可能に接続され、無線モジュール７０を介してサーバ２００と無線通信可能に接続される。無線モジュール７０は、無線ルータＲを介してサーバ２００と無線通信する。
図４は、洗濯機１００の制御に関する構成例を示すブロック図である。図４に示すとおり、洗濯機１００は、自身を他の通信機器と通信可能に接続するための無線モジュール７０と、自装置を洗濯機として機能させるための制御部８０と、洗濯機としての制御に必要な各種情報を取得するためのセンサ群ＳＵと、を備える。制御部８０は、洗濯機１００内部の通信線によりセンサ群ＳＵと通信可能に接続され、無線モジュール７０を介してサーバ２００と無線通信可能に接続される。無線モジュール７０は、無線ルータＲを介してサーバ２００と無線通信する。
【0026】
制御部８０は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサ、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）やＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等のメモリ、ＳＳＤ（Solid State Drive）やＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の補助記憶装置を含んで構成される。制御部８０は、プロセッサが補助記憶装置に記憶されているプログラムをメモリ上に読み出して実行することにより、洗濯制御部８１、記憶部８２、情報記録部８３および情報出力部８４を備える装置として機能する。なお、制御部８０の機能の全部または一部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、またはＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などのハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアとの協働によって実現されてもよい。
【0027】
洗濯制御部８１は、自装置を洗濯機として機能させるために、操作パネル５への入力操作やセンサ群ＳＵの検知結果に基づいて、ドラムモータ７、排水弁ユニット９、給水弁ユニット１０、乾燥ユニット１１、ポンプ３０の動作を制御する機能を有する。洗濯制御部８１は、予め洗濯機１００に設定されている洗濯方法に基づく制御に加え、ユーザＵが設定した洗濯方法に基づく制御を行うように構成されてもよい。例えば、ユーザＵによる洗濯方法の設定は、洗濯１００の操作パネル５や端末装置３００にインストールされたアプリケーション（以下「洗濯アプリ」という。）を用いて行われる。以下、洗濯機１００の使用において選択される洗濯方法のことを「洗濯コース」といい、洗濯コースのうちユーザＵが洗濯アプリから設定したものを「アプリコース」という。
【0028】
記憶部８２は、識別情報Ｉ１および状態情報Ｉ２を記憶する。識別情報Ｉ１は、洗濯機１００を識別するために各洗濯機１００に付与された機器ＩＤを示す。状態情報Ｉ２は、洗濯機１００の状態を示す時系列情報である。
【0029】
情報記録部８３は、例えば不図示のタイマを参照し、洗濯機１００の状態を示す情報と日時情報とを対応付けて、記憶部８２の状態情報Ｉ２に追加する。「洗濯機１００の状態」は、例えば、洗濯機１００の電源のＯＮ／ＯＦＦの状態や、ドラムモータ７、給水弁ユニット１０、排水弁ユニット９、乾燥ユニット１１、ポンプ３０の運転状態などを含む。また、「洗濯機１００の状態」は洗濯機１００によって洗濯されるモノの状態を含んでもよい。日時情報は、曜日および時刻を示す情報を含む。
【0030】
さらに、情報記録部８３は、センサ群ＳＵの検出結果を示す情報と日時情報とを対応付けて、記憶部８２の状態情報Ｉ２に追加する。ここで、洗濯機１００は、センサ群ＳＵとして、上記の扉スイッチ６０１、洗剤残量センサ６０２、柔軟剤残量センサ６０３および電源検出部６０４に加え、水位センサ６０５、泡センサ６０６、重量センサ６０７、汚れセンサ６０８、水温センサ６０９、槽内カメラ６１０、周囲温湿度センサ６１１、外気温度センサ６１２、糸くずフィルタスイッチ６１３を備えている。
【0031】
水位センサ６０５は、水槽１４に注入された水の水位を測定するセンサである。泡センサ６０６は、水槽１４の内部に発生した泡を検出するセンサである。泡は主に、洗濯処理の実行中において、洗剤又は柔軟剤が水槽１４内で撹拌されることにより生じる。泡立ちの度合いにより洗剤又は柔軟剤の過不足を検知することができる。重量センサ６０７は水槽１４の重量を測定するセンサである。水槽１４の重量により、注水量や洗濯する対象の衣類量を検知することができる。汚れセンサ６０８は水槽１４内の水の汚れを検知するセンサである。水槽１４の振動状況により水槽１４内の衣類の状態を検知することができる。水温センサ６０９は、水槽１４に注入された水の温度を測定するセンサである。
【0032】
槽内カメラ６１０は、洗濯機１００の水槽１４の内部を撮像するカメラである。例えば図５は、槽内カメラ６１０によって洗濯機１００の水槽１４の内部が撮像された画像（以下「水槽内画像」という。）の具体例を示す図である。センサ群ＳＵの検出結果は、上述した各種センサやスイッチの検出結果である。これら情報は、生データが記録されてもよいし、必要な演算（加工）が行われた状態で記録されてもよい。
【0033】
周囲温湿度センサ６１１は、洗濯機１００付近の温度および湿度を検知するセンサである。外気温度センサ６１２は、洗濯機１００の設置場所における外気温を測定するセンサである。洗濯機１００が屋外に設置される場合、外気温度センサ６１２の測定温度は周囲温湿度センサ６１１の測定温度と同じであるため、外気温度センサ６１２は省略されてもよい。電源検出部６０４は、上述のとおり直流電圧を検出する機能を有する。この機能により、電源検出部６０４は、洗濯機１００が接続された外部電源の周波数を検知することができる。
【0034】
情報出力部８４は、無線モジュール７０を介して、記憶部８２に記憶された状態情報Ｉ２をサーバ２００に送信する。情報出力部８４は、例えば所定の周期で、状態情報Ｉ２をサーバ２００に送信する。このとき、情報出力部８４は、状態情報Ｉ２と、記憶部８２に記憶された識別情報Ｉ１とを紐付けてサーバ２００に送信する。識別情報Ｉ１は、洗濯機１００を識別するために各洗濯機１００に付与された機器ＩＤである。状態情報Ｉ２および識別情報Ｉ１は、洗濯機１００からサーバ２００に送信されるデータの一例である。以下では、状態情報Ｉ２および識別情報Ｉ１を纏めて「データＤ」と称する。
【0035】
なお上記構成に代えて、情報記録部８３が省略され、情報出力部８４は、洗濯機１００の運転状態およびセンサ群ＳＵの検出結果を、リアルタイムでサーバ２００に送信してもよい。この場合、洗濯機１００の運転状態およびセンサ群ＳＵの検出結果と、日時情報との対応付けは、サーバ２００で行われてもよい。
【0036】
＜３．サーバ＞
図６は、サーバ２００の構成例を示すブロック図である。サーバ２００は、例えば、情報取得部２０１、情報変換部２０２、学習部２０３、推定部２０４、情報記録部２０５、および情報出力部２０６を含む。これら機能部は、サーバ２００が有するＣＰＵのようなハードウェアプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。ただし、これら機能部の全部または一部は、ＡＳＩＣ、ＰＬＤ、またはＦＰＧＡなどのハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアとの協働によって実現されてもよい。
図６は、サーバ２００の構成例を示すブロック図である。サーバ２００は、例えば、情報取得部２０１、情報変換部２０２、学習部２０３、推定部２０４、情報記録部２０５、および情報出力部２０６を含む。これら機能部は、サーバ２００が有するＣＰＵのようなハードウェアプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。ただし、これら機能部の全部または一部は、ＡＳＩＣ、ＰＬＤ、またはＦＰＧＡなどのハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアとの協働によって実現されてもよい。
【0037】
さらに、サーバ２００は、記憶部２０７を有する。記憶部２０７は、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＨＤＤ、フラッシュメモリ、またはこれらのうち複数の組み合わせにより実現される。記憶部２０７には、蓄積情報Ｉ１１、ユーザ登録情報Ｉ１２、学習モデルＬ、推定モデル（学習済みモデル）Ｍ、およびユーザ属性情報Ｉ１３が記憶される。
【0038】
情報取得部２０１は、洗濯機１００から送信されたデータＤを取得する（受け取る）。なお、推定モデルＭの学習が行われる場合には、情報取得部２０１は、複数の家庭でそれぞれ使用される複数の洗濯機１００からデータＤを収集する。情報取得部２０１は、取得したデータＤを蓄積情報Ｉ１１として記憶部２０７に蓄積する。情報取得部２０１は、例えば各洗濯機１００について、所定期間（例えば３ヶ月）に亘りデータＤを蓄積する。情報取得部２０１は、「取得部」の一例である。
【0039】
情報変換部２０２は、各洗濯機１００のデータＤが蓄積された蓄積情報Ｉ１１と学習モデルＬとに基づき、後述する推定モデルＭに入力する入力情報を生成する。学習モデルＬは機械学習を行うためのアルゴリズムを示すモデルである。推定モデルＭは、学習モデルＬを用いた蓄積情報Ｉ１１の学習によって生成される学習済みモデルであって、ユーザＵの属性を推定するモデルである。例えばユーザＵの属性の一例として、（ａ）洗濯機１００の使用人数、（ｂ）性別、（ｃ）年齢、（ｄ）住居形態、（ｅ）設置位置、（ｆ）就業形態、（ｇ）婚姻の有無、（ｈ）居住地域などが挙げられる。ただし、推定するユーザＵの属性は、ユーザＵに関して蓄積情報Ｉ１１に基づいて推定することのできる事項であれば、上記列挙した事項以外の事項であってもよい。
【0040】
（ａ．使用人数を推定するための入力情報）
情報変換部２０２は、例えば、使用人数に関する属性を推定するために推定モデルＭに入力する入力情報（以下「使用人数推定用入力情報」と称する）として、次に列挙する情報のうち１つ以上を、蓄積情報Ｉ１１に基づき生成する。これらの情報は、少なくとも以下に説明する観点において使用人数との相関性を有する。そのため、以下に列挙する各情報のうち１つ以上を、使用人数に関する属性を出力情報とする推定モデルＭの入力情報として用いることができる。
情報変換部２０２は、例えば、使用人数に関する属性を推定するために推定モデルＭに入力する入力情報（以下「使用人数推定用入力情報」と称する）として、次に列挙する情報のうち１つ以上を、蓄積情報Ｉ１１に基づき生成する。これらの情報は、少なくとも以下に説明する観点において使用人数との相関性を有する。そのため、以下に列挙する各情報のうち１つ以上を、使用人数に関する属性を出力情報とする推定モデルＭの入力情報として用いることができる。
【0041】
・洗濯機１００の機種に関する情報
・洗濯機１００の洗濯回数に関する情報
・洗濯機１００により洗濯された衣類の量に関する情報
・洗濯機１００の洗濯時間に関する情報
・洗濯機１００の連続運転に関する情報
・洗濯機１００で洗濯される衣類の汚れに関する情報
・洗濯機１００における糸くずフィルタの清掃頻度に関する情報
・洗濯機１００の洗濯コースに関する情報
・洗濯機１００のタイマー予約の設定に関する情報
・洗濯機１００におけるふろ水の使用に関する情報
・洗濯機１００における予約時間の変更に関する情報
・洗濯機１００により洗濯された衣類種別に関する情報
・洗濯機１００の洗濯が終了してから衣類が取り出されるまでの時間に関する情報
・洗濯機１００の洗濯回数に関する情報
・洗濯機１００により洗濯された衣類の量に関する情報
・洗濯機１００の洗濯時間に関する情報
・洗濯機１００の連続運転に関する情報
・洗濯機１００で洗濯される衣類の汚れに関する情報
・洗濯機１００における糸くずフィルタの清掃頻度に関する情報
・洗濯機１００の洗濯コースに関する情報
・洗濯機１００のタイマー予約の設定に関する情報
・洗濯機１００におけるふろ水の使用に関する情報
・洗濯機１００における予約時間の変更に関する情報
・洗濯機１００により洗濯された衣類種別に関する情報
・洗濯機１００の洗濯が終了してから衣類が取り出されるまでの時間に関する情報
【0042】
例えば、一般に洗濯機のメーカは、洗濯機を使用する人数に応じた機能性を有する機種をラインアップするため、ユーザはラインアップされた機種のうちから自身が想定する使用人数に応じた機種を選択して購入すると考えられる。そのため、洗濯機１００は、その機種に応じた人数のユーザによって使用される可能性が高いと考えられる。
【0043】
また、一般に、洗濯機１００にかかる負荷は、洗濯機１００を使用する人数（例えば、ユーザの同居家族の人数）が多いほど大きくなる傾向にある。そのため、洗濯機１００にかかる負荷の大きさを示す各種の指標値は、洗濯機１００の使用人数と相関性を有する。ここで、洗濯機１００にかかる負荷の大きさを示す指標値としては、「洗濯機１００の洗濯回数」、「洗濯機１００により洗濯された衣類の量」、「洗濯機１００の洗濯コース」、「洗濯機１００の洗濯時間」、「洗濯機１００の連続運転」、「洗濯機１００で洗濯される衣類の汚れ」、「洗濯機１００における糸くずフィルタの清掃頻度」などが挙げられる。
【0044】
図７は、使用人数推定用入力情報の生成に用いられるデータＤの具体例を示す図である。データＤはセンサ群ＳＵの検出結果を示す時系列データである。図７において、「洗濯機１００の洗濯回数」は例えば扉スイッチ６０１の出力に基づいて検知することができる。また、「洗濯機１００により洗濯された衣類の量」は例えば重量センサ６０７または水位センサ６０５の出力に基づいて検知することができる。また、「洗濯機１００の洗濯時間」および「洗濯機１００の連続運転」は例えば扉スイッチ６０１または重量センサ６０７の出力に基づいて検知することができる。また、「洗濯機１００で洗濯される衣類の汚れ」は例えば汚れセンサ６０８の出力に基づいて検知することができる。また、「洗濯機１００における糸くずフィルタの清掃頻度」は糸くずフィルタスイッチ６１３の出力に基づいて検知することができる。
【0045】
また、一般に、洗濯機１００の使用方法は、洗濯機１００を使用する人が単身であるか、または家族であるかによって変わる傾向がある。ここで、洗濯機１００の使用方法に関する指標値としては、「洗濯機１００のタイマー予約の設定」、「洗濯機１００におけるふろ水の使用」、「洗濯機１００における予約時間の変更」などが挙げられる。例えば、洗濯機１００を単身で使用するユーザは生活パターンの変動が大きいと考えられるため、タイマーの予約時間が変更される頻度が比較的高くなると考えられる。一方、洗濯機１００を家族で使用するユーザは生活パターンの変動が小さいと考えられるため、タイマーの予約時間が変更される頻度が比較的低くなると考えられる。
【0046】
また、一般に、洗濯機１００の使用においてふろ水を使用するのは、洗濯機１００を家族で使用するユーザである可能性が高いと考えられる。「洗濯機１００の洗濯コース」、「洗濯機１００のタイマー予約の設定」、「洗濯機１００におけるふろ水の使用」、「洗濯機１００における予約時間の変更」に関する情報は、操作パネル５に対して行われた操作入力の履歴情報に基づいて検知することができる。
【0047】
また、一般に、洗濯機１００により洗濯される衣類種別には、そのユーザの家族構成がより直接的に表れる。例えばサイズの小さい衣類が洗濯されているユーザの家族構成は子供を持つ家庭である可能性が高いと考えられ、洗濯機１００の使用人数は複数人である可能性が高いと考えられる。また、一般に、洗濯機１００の洗濯が終了してから衣類が取り出されるまでの時間が短いことは洗濯量が多いことを表している可能性が高いと考えられ、そのユーザは家族で洗濯機１００を使用している可能性が高いと考えられる。「洗濯機１００により洗濯された衣類種別」は例えば水槽内画像（図５参照）に基づいて検知することができる。「洗濯機１００の洗濯が終了してから衣類が取り出されるまでの時間」は例えば扉スイッチ６０１または重量センサ６０７の出力に基づいて検知することができる。
【0048】
情報変換部２０２は、このようなデータＤに基づいて取得される「洗濯機１００にかかる負荷に関する情報」、「洗濯機１００の洗濯が終了してから衣類が取り出されるまでの時間に関する情報」、「洗濯機１００により洗濯された衣類種別に関する情報」、「洗濯機１００の洗濯コースに関する情報」、「洗濯機１００のタイマー予約の設定に関する情報」、「洗濯機１００におけるふろ水の使用に関する情報」、「洗濯機１００における予約時間の変更に関する情報」などの情報を使用人数推定用入力情報として生成する。
【0049】
なお、洗濯機１００の使用人数に関する属性の他の例としてユーザの世帯構成が挙げられる。例えば、洗濯機１００のユーザが１人と推定された場合、そのユーザの世帯構成は単独世帯と考えることができる。また、例えば、洗濯機１００の使用人数が２人であり、かつ年代が同世代であると推定された場合、そのユーザの世帯構成は夫婦のみの世帯であると考えることができる。この場合、ユーザの年齢や年代を推定するために、後述する年齢推定用入力情報が人数推定用入力情報に含められてもよい。
【0050】
また、例えば洗濯機１００の使用人数が複数人であり、その中に子供と大人が含まれると推定された場合、そのユーザの世帯構成は親と子の世帯であると考えることができる。この場合、子供の有無を推定するために、後述する年齢推定用入力情報や就業形態推定用入力情報などの情報が人数推定用入力情報に含められてもよい。
【0051】
また、この場合、大人の中に、子育て世代の大人と、老齢の大人が含まれると推定された場合、そのユーザの世帯構成は３世代世帯であると考えることができる。この場合、大人の年代を推定するために、後述する年齢推定用入力情報や就業形態推定用入力情報などの情報が人数推定用入力情報に含められてもよい。
【0052】
（ｂ．性別を推定するための入力情報）
情報変換部２０２は、例えば、ユーザＵの性別に関する属性を推定するために推定モデルＭに入力する入力情報（以下「性別推定用入力情報」と称する）として、次に列挙する情報のうち１つ以上を、蓄積情報Ｉ１１に基づき生成する。これらの情報は、少なくとも以下に説明する観点においてユーザＵの性別との相関性を有する。そのため、以下に列挙する各情報のうち１つ以上を、ユーザＵの性別に関する属性を出力情報とする推定モデルＭの入力情報として用いることができる。
情報変換部２０２は、例えば、ユーザＵの性別に関する属性を推定するために推定モデルＭに入力する入力情報（以下「性別推定用入力情報」と称する）として、次に列挙する情報のうち１つ以上を、蓄積情報Ｉ１１に基づき生成する。これらの情報は、少なくとも以下に説明する観点においてユーザＵの性別との相関性を有する。そのため、以下に列挙する各情報のうち１つ以上を、ユーザＵの性別に関する属性を出力情報とする推定モデルＭの入力情報として用いることができる。
【0053】
・洗濯機１００により洗濯された衣類種別に関する情報
・洗濯機１００の洗濯コースに関する情報
・洗濯機１００において使用された洗剤又は柔軟剤の銘柄に関する情報
・洗濯機１００のユーザＵの身体的特徴に関する情報
・洗濯機１００の洗濯コースに関する情報
・洗濯機１００において使用された洗剤又は柔軟剤の銘柄に関する情報
・洗濯機１００のユーザＵの身体的特徴に関する情報
【0054】
「洗濯機１００により洗濯された衣類種別」には、そのユーザの性別がより直接的に表れる。例えば洗濯機１００で洗濯された衣類が男性用であるか女性用であるかは、例えば衣類の用途やサイズ、柄、色、形状（衣類種別の一例）等によって判別し得る。また、一般に、男性よりも女性の方が洗濯物への負荷を考慮する傾向が強いと考えられる。例えば「洗濯機１００の洗濯コース」の１つである“オシャレ着洗い”などは男性よりも女性の方が好んで使用する傾向にあると考えられる。また、そのような女性の嗜好性は使用する洗剤又は柔軟剤にも表れる場合があるため、特定銘柄の洗剤や柔軟剤の使用が検知された場合には、そのユーザの性別を推定できる可能性がある。「洗濯機１００において使用された洗剤又は柔軟剤の銘柄に関する情報」は例えばユーザ登録情報Ｉ１２によって判別可能である。
【0055】
また、「ユーザＵの身体的特徴」には、洗濯機１００のユーザＵの性別に関する傾向が表れると考えられる。例えば、男性は女性よりも身長が高い傾向がある。また、男性の手や腕は女性の手や腕よりも大きく太い傾向がある。また、女性は男性よりも宝飾品を手や腕に付けている場合が多いことに加え、その宝飾品が女性用であるか男性用であるかはその外観から見て取れることが多い。
【0056】
具体的には、洗濯機１００のユーザＵの身体的特徴は例えば洗濯機１００の水槽内画像データを用いて取得することができる。例えば、洗濯機１００の水槽内画像には洗濯物を出し入れするユーザＵの手が撮像される場合がある。そのため、情報変換部２０２は、画像認識処理により水槽内画像に撮像されている人の手を検出し、検出された手の属性（例えば、大きさ、太さ、装飾品の有無など）を識別する。水槽内画像データはデータＤの一態様である。この場合、画像認識処理は、水槽内画像に撮像されている人の手を識別することができるものであればどのような方法によるものであってもよい。
【0057】
例えば、画像認識処理には、画像データの各画素値を用いて取得される各種の特徴量に基づいて人の手の有無及び属性を識別する方法を用いることができる。そこで情報変換部２０２は画像認識処理による人の手の識別結果を示す情報を性別推定用入力情報として生成する。なお、画像データの各画素値には被写体の特徴を示す情報が含まれていると考えられるため、情報変換部２０２は、その画像データ自体を性別推定用入力情報として生成してもよい。
【0058】
（ｃ．年齢を推定するための入力情報）
情報変換部２０２は、例えば、ユーザＵの年齢に関する属性を推定するために推定モデルＭに入力する入力情報（以下「年齢推定用入力情報」と称する）として、次に列挙する情報のうち１つ以上を、蓄積情報Ｉ１１に基づき生成する。これらの情報は、少なくとも以下に説明する観点においてユーザＵの年齢との相関性を有する。そのため、以下に列挙する各情報のうち１つ以上を、ユーザＵの年齢に関する属性を出力情報とする推定モデルＭの入力情報として用いることができる。
情報変換部２０２は、例えば、ユーザＵの年齢に関する属性を推定するために推定モデルＭに入力する入力情報（以下「年齢推定用入力情報」と称する）として、次に列挙する情報のうち１つ以上を、蓄積情報Ｉ１１に基づき生成する。これらの情報は、少なくとも以下に説明する観点においてユーザＵの年齢との相関性を有する。そのため、以下に列挙する各情報のうち１つ以上を、ユーザＵの年齢に関する属性を出力情報とする推定モデルＭの入力情報として用いることができる。
【0059】
・洗濯機１００の機種に関する情報
・洗濯機１００の洗濯回数に関する情報
・洗濯機１００により洗濯された衣類種別に関する情報
・洗濯機１００の洗濯コースに関する情報
・洗濯機１００の連続運転に関する情報
・洗濯機１００の洗濯時刻に関する情報
・洗濯機１００において使用された洗剤又は柔軟剤の銘柄に関する情報
・洗濯機１００のタイマー予約設定に関する情報
・洗濯機１００で洗濯される衣類の汚れに関する情報
・洗濯機１００におけるふろ水の使用に関する情報
・洗濯機１００における糸くずフィルタの清掃頻度に関する情報
・洗濯機１００の洗濯が終了してから衣類が取り出されるまでの時間に関する情報
・洗濯機１００の洗濯回数に関する情報
・洗濯機１００により洗濯された衣類種別に関する情報
・洗濯機１００の洗濯コースに関する情報
・洗濯機１００の連続運転に関する情報
・洗濯機１００の洗濯時刻に関する情報
・洗濯機１００において使用された洗剤又は柔軟剤の銘柄に関する情報
・洗濯機１００のタイマー予約設定に関する情報
・洗濯機１００で洗濯される衣類の汚れに関する情報
・洗濯機１００におけるふろ水の使用に関する情報
・洗濯機１００における糸くずフィルタの清掃頻度に関する情報
・洗濯機１００の洗濯が終了してから衣類が取り出されるまでの時間に関する情報
【0060】
洗濯機１００の機種には年齢や年代によって異なるユーザの好みの違いが現れる可能性がある。例えば、若年のユーザは比較的新しい形式の洗濯機であるドラム式の洗濯機を選択する傾向が強く、年配のユーザは縦型の洗濯機を選択する傾向が強いと考えられる。
【0061】
また、例えば、高齢の人は若年の人に比べて洗濯量が少なく、洗濯機１００にかかる負荷も小さくなる可能性が高いと考えられる。また、同様の理由により、高齢の人は若年の人に比べて洗濯機１００を連続運転する可能性は低いと考えられる。また、高齢の人は若年の人に比べて朝早くから活動する傾向があるため、洗濯機１００の開閉を開始する時刻が若年の人よりも早いと考えられる。また、高齢の人は平日と休日とでの生活パターンの変化が若年の人に比べて小さいと考えられる。一方、サラリーマンや学生などは、平日と休日とで生活パターンに変化がみられると考えられる。さらに学生の場合、サラリーマンと異なり、平日の曜日ごとに生活パターンが異なっても１週間のスパンで見た場合には同じ生活パターンが繰り返される傾向にあると考えられる。また、洗濯に使用される洗剤や柔軟剤の銘柄によっては年代による好みの違いが反映される場合がある。同様に、年代による好みの違いは使用する洗濯機１００の機能に反映される場合がある。例えば、高齢の人は若年の人に比べて乾燥機能を使用する可能性が低いと考えられる。例えば乾燥機能の使用の有無は洗濯された洗濯コースの履歴情報に基づいて判別することができる。
【0062】
そこで情報変換部２０２は、「洗濯機１００に係る負荷に関する情報」、「洗濯機１００により洗濯された衣類種別に関する情報」、「洗濯機１００の洗濯コースに関する情報」、「洗濯機１００の連続運転に関する情報」、「洗濯機１００の洗濯時刻に関する情報」、「洗濯機１００において使用された洗剤又は柔軟剤の銘柄に関する情報」を年齢推定用入力情報として生成する。
【0063】
（ｄ．住居形態に関する属性を推定するための入力情報）
情報変換部２０２は、例えば、住居形態に関する属性を推定するために推定モデルＭに入力する入力情報（以下「住居形態推定用入力情報」と称する）として、次に列挙する情報のうち１つ以上を、蓄積情報Ｉ１１に基づき生成する。これらの情報は、少なくとも以下に説明する観点において住居形態との相関性を有する。そのため、以下に列挙する各情報のうち１つ以上を、住居形態に関する属性を出力情報とする推定モデルＭの入力情報として用いることができる。
情報変換部２０２は、例えば、住居形態に関する属性を推定するために推定モデルＭに入力する入力情報（以下「住居形態推定用入力情報」と称する）として、次に列挙する情報のうち１つ以上を、蓄積情報Ｉ１１に基づき生成する。これらの情報は、少なくとも以下に説明する観点において住居形態との相関性を有する。そのため、以下に列挙する各情報のうち１つ以上を、住居形態に関する属性を出力情報とする推定モデルＭの入力情報として用いることができる。
【0064】
・洗濯機１００の周囲の温度または湿度に関する情報
・洗濯機１００の設置位置における外気温に関する情報
・洗濯機１００の設置位置における外気温に関する情報
【0065】
図８は、洗濯機１００の設置位置における温度変化の第１の具体例を示す図である。図８に示すように「洗濯機１００の周囲の温度または湿度」には、その設置位置に応じた室内外の温度変化の傾向が表れると考えられる。例えば、マンションは戸建ての家屋よりも室内の温度変化が小さい傾向にある。具体的には、洗濯機１００の設置位置における温度に関する情報は、蓄積情報Ｉ１１に含まれる周囲温湿度センサ６１１の検出結果に基づいて取得することができる。そこで情報変換部２０２は、洗濯機１００の設置位置における温度を示す情報を住居形態推定用入力情報として生成する。
【0066】
また、マンションは戸建ての家屋よりも外気温の影響を受けにくいため、室内の温度変化が時間帯や季節等によらず小さくなる傾向にある。室内の温度変化は少なからず屋外の温度の影響を受けるため、室内の温度変化の要因をより正確に判断するためには「洗濯機１００の設置位置における外気温」も住居形態推定用入力情報に含められてもよい。また、温度変化に加え、マンションは戸建ての家屋よりも室内の湿度変化が小さい傾向にある。このため、温度変化と同様に「洗濯機１００の周囲の湿度」が住居形態推定用入力情報に含められてもよい。
【0067】
（ｅ．洗濯機１００の設置位置に関する属性を推定するための入力情報）
情報変換部２０２は、例えば、洗濯機１００の設置位置に関する属性を推定するために推定モデルＭに入力する入力情報（以下「設置位置推定用入力情報」と称する）として、次に列挙する情報のうち１つ以上を、蓄積情報Ｉ１１に基づき生成する。これらの情報は、少なくとも以下に説明する観点において洗濯機１００の設置位置との相関性を有する。そのため、以下に列挙する各情報のうち１つ以上を、洗濯機１００の設置位置に関する属性を出力情報とする推定モデルＭの入力情報として用いることができる。
情報変換部２０２は、例えば、洗濯機１００の設置位置に関する属性を推定するために推定モデルＭに入力する入力情報（以下「設置位置推定用入力情報」と称する）として、次に列挙する情報のうち１つ以上を、蓄積情報Ｉ１１に基づき生成する。これらの情報は、少なくとも以下に説明する観点において洗濯機１００の設置位置との相関性を有する。そのため、以下に列挙する各情報のうち１つ以上を、洗濯機１００の設置位置に関する属性を出力情報とする推定モデルＭの入力情報として用いることができる。
【0068】
・洗濯機１００の周囲の温度または湿度に関する情報
・洗濯機１００の設置位置における外気温に関する情報
・洗濯機１００の設置位置における外気温に関する情報
【0069】
例えば、洗濯機１００がベランダや屋上等の屋外に設置されている場合、洗濯機１００の周辺の温度変化は、外気温の変化と同じである。そのため、洗濯機１００の周辺の温度変化により、洗濯機１００の設置位置が屋外であるか屋内であるかを判別できる可能性が高いと考えられる。また、洗濯機１００が室内に設置されている場合、洗濯機１００の周囲の温度変化には、室内の特徴が反映される場合がある。
【0070】
図９は、洗濯機１００が設置された室内の温度変化の第２の具体例を示す図である。例えば、ワンルームマンションなどでは、洗濯機１００がキッチンの近くに設置され、その設置位置の近くにはコンロが設置されている場合がある。そして、洗濯機１００の付近にコンロが設置されている場合、洗濯機１００の付近の温度がコンロの使用タイミングにおいて上昇すると考えられる。また、コンロは食事の時間帯に使用される可能性が高いことから、食事の時間帯において洗濯機１００の付近で温度が上昇する頻度が高い場合、当該洗濯機１００の設置場所がキッチンである可能性が高い。このように、「洗濯機１００の周囲の温度」は、洗濯機１００の設置場所に関する属性と相関性を有すると考えられる。そこで情報変換部２０２は、「洗濯機１００の周囲の温度または湿度に関する情報」および「洗濯機１００の設置位置における外気温に関する情報」を設置位置推定用入力情報として生成する。
【0071】
また、洗濯機１００が室内に設置されている場合、「洗濯機１００の周辺の湿度」には設置場所の空間の用途に応じた湿度変化が表れると考えられる。例えば、洗濯機１００がキッチンの近くに設置されている場合、調理の際に生じる蒸気によって一時的に湿度が高くなる傾向にある。また、キッチン以外の空間であっても、その空間の使用時には、使用者の呼気や飲み物等によって一時的に湿度が高くなる傾向にある。また、一時的に湿度が高くなる傾向の度合いは、その空間の用途によって異なる場合があり、その傾向は湿度の変化量や湿度が変化する時間帯などの特徴として現れる。そこで情報変換部２０２は、洗濯機１００の周辺の湿度を示す情報を設置位置推定用入力情報として生成する。
【0072】
（ｆ．就業形態を推定するための入力情報）
情報変換部２０２は、例えば、ユーザＵの就業形態に関する属性を推定するために推定モデルＭに入力する入力情報（以下「就業形態推定用入力情報」と称する）として、次に列挙する情報のうち１つ以上を、蓄積情報Ｉ１１に基づき生成する。これらの情報は、少なくとも以下に説明する観点においてユーザＵの就業形態との相関性を有する。そのため、以下に列挙する各情報のうち１つ以上をユーザＵの就業形態に関する属性を出力情報とする推定モデルＭの入力情報として用いることができる。
情報変換部２０２は、例えば、ユーザＵの就業形態に関する属性を推定するために推定モデルＭに入力する入力情報（以下「就業形態推定用入力情報」と称する）として、次に列挙する情報のうち１つ以上を、蓄積情報Ｉ１１に基づき生成する。これらの情報は、少なくとも以下に説明する観点においてユーザＵの就業形態との相関性を有する。そのため、以下に列挙する各情報のうち１つ以上をユーザＵの就業形態に関する属性を出力情報とする推定モデルＭの入力情報として用いることができる。
【0073】
・洗濯機１００により洗濯された衣類種別に関する情報
・洗濯機１００における１週間ごとの使用サイクル（以下「洗濯サイクル」という。）に関する情報
・洗濯機１００における予約時間の変更に関する情報
・洗濯機１００の周辺における端末装置３００の有無に関する情報
・洗濯機１００における１週間ごとの使用サイクル（以下「洗濯サイクル」という。）に関する情報
・洗濯機１００における予約時間の変更に関する情報
・洗濯機１００の周辺における端末装置３００の有無に関する情報
【0074】
例えば、ユーザＵの勤務形態や勤務時間帯などの属性は、ユーザＵの生活パターンに現れると考えられる。また、ユーザＵの生活パターンの一部は洗濯機１００の使用パターンに現れ、洗濯機１００の使用パターンは、洗濯機１００にかかる負荷の変動パターンに現れる。例えば、ユーザＵの勤務形態がパートタイムである場合は、洗濯機１００の使用が一旦終了してから再開されるまでの時間間隔が比較的短時間（例えば数時間未満）であるという特徴として現れ、ユーザＵの勤務形態がフルタイムである場合は、洗濯機１００の使用が一旦終了してから再開されるまでの時間間隔が比較的長時間（例えば１０時間以上）であるという特徴として現れる。
【0075】
また、例えば、ユーザＵの勤務時間帯は、洗濯機１００の使用が一旦終了してから再開されるまでの時間帯として、その生活パターンが洗濯機１００の使用パターンに現れる。例えば、朝９時から夕方２０時までを勤務時間とするユーザＵの生活パターンは、平日の朝９時より前に洗濯機１００の使用を一旦終了し、夕方２０時以降で洗濯機１００の使用を再開するという洗濯機１００の使用パターンとして現れる。また、夜２１時から翌朝６時までを勤務時間とするユーザＵの生活パターンは、平日の夜２１時より前に洗濯機１００の使用を一旦終了し、翌朝６時以降で洗濯機１００の使用を再開するという洗濯機１００の使用パターンとして現れる。
【0076】
また、例えば、ユーザが学生である場合、平日の日ごとには異なるパターンで洗濯機１００が使用される場合があるものの、週ごとにはほぼ同じパターンの繰り返しで洗濯機１００が使用されるといった使用パターンとして、ユーザＵの生活パターンが現れる。なお、ユーザの生活パターンは、ユーザ宅におけるユーザの在・不在に基づいて推定することも可能である。例えば、ユーザの在・不在は、例えば洗濯機１００の周辺におけるユーザ端末（例えば、スマートフォン、タブレット、ノートパソコンなど）の有無により推定することができる。また、洗濯機１００の周辺におけるユーザ端末の有無は、ユーザ端末の位置情報に基づいて推定されてもよいし、ユーザ端末が洗濯機１００と同じサブネット上に存在しているか否かによって推定されてもよい。
【0077】
（ｆ．洗濯機１００のユーザＵの婚姻の有無を推定するための入力情報）
情報変換部２０２は、例えば、ユーザＵの婚姻の有無（結婚／未婚）に関する属性を推定するために推定モデルＭに入力する入力情報（以下「婚姻推定用入力情報」と称する）として、次に列挙する情報のうち１つ以上を、蓄積情報Ｉ１１に基づき生成する。これらの情報は、少なくとも以下に説明する観点においてユーザＵの婚姻の有無との相関性を有する。そのため、以下に列挙する各情報のうち１つ以上をユーザＵの婚姻の有無に関する属性を出力情報とする推定モデルＭの入力情報として用いることができる。
情報変換部２０２は、例えば、ユーザＵの婚姻の有無（結婚／未婚）に関する属性を推定するために推定モデルＭに入力する入力情報（以下「婚姻推定用入力情報」と称する）として、次に列挙する情報のうち１つ以上を、蓄積情報Ｉ１１に基づき生成する。これらの情報は、少なくとも以下に説明する観点においてユーザＵの婚姻の有無との相関性を有する。そのため、以下に列挙する各情報のうち１つ以上をユーザＵの婚姻の有無に関する属性を出力情報とする推定モデルＭの入力情報として用いることができる。
【0078】
・洗濯機１００の洗濯回数に関する情報
・洗濯機１００により洗濯された衣類種別に関する情報
・洗濯機１００の洗濯コースに関する情報
・洗濯機１００の洗濯時刻に関する情報
・洗濯機１００の連続運転に関する情報
・洗濯機１００の洗濯が終了してから衣類が取り出されるまでの時間に関する情報
・洗濯機１００のタイマー予約設定に関する情報
・洗濯機１００で洗濯される衣類の汚れに関する情報
・洗濯機１００におけるふろ水の使用に関する情報
・洗濯機１００における糸くずフィルタの清掃頻度に関する情報
・洗濯機１００により洗濯された衣類種別に関する情報
・洗濯機１００の洗濯コースに関する情報
・洗濯機１００の洗濯時刻に関する情報
・洗濯機１００の連続運転に関する情報
・洗濯機１００の洗濯が終了してから衣類が取り出されるまでの時間に関する情報
・洗濯機１００のタイマー予約設定に関する情報
・洗濯機１００で洗濯される衣類の汚れに関する情報
・洗濯機１００におけるふろ水の使用に関する情報
・洗濯機１００における糸くずフィルタの清掃頻度に関する情報
【0079】
「洗濯機１００にかかる負荷」には、ユーザＵの婚姻の有無に関する傾向が表れると考えられる。例えば、洗濯機１００の水槽１４内に男性用の衣類と、女性用の衣類とのいずれか一方が格納されている場合、ユーザＵは未婚である可能性が高いと考えられ、男性用の衣類と女性用の衣類との両方が水槽１４内に格納されている場合には、ユーザＵは結婚している可能性が高いと考えられる。また、大人用の衣類と、子供用の衣類とが水槽１４内に格納されている場合も、ユーザＵが結婚している可能性が高いと考えられる。
【0080】
そこで情報変換部２０２は画像認識処理による衣類の識別結果を示す情報を婚姻推定用入力情報として生成する。また、画像データの各画素値には被写体の特徴を示す情報が含まれていると考えられるため、情報変換部２０２は、その画像データ自体を婚姻推定用入力情報として生成してもよい。
【0081】
また、「洗濯機１００のユーザＵの身体的特徴」にもユーザＵの婚姻の有無に関する傾向が表れると考えられる。例えば、婚姻の有無に関する傾向を示す身体的特徴として婚姻指輪の装着の有無が挙げられる。画像認識処理によって水槽内画像に撮像されたユーザＵの手に結婚指輪が装着されていることが識別された場合、ユーザＵは結婚している可能性が高いと考えられる。
【0082】
そこで情報変換部２０２は画像認識処理による身体的特徴の識別結果を示す情報を婚姻推定用入力情報として生成する。また、画像データの各画素値には被写体の特徴を示す情報が含まれていると考えられるため、情報変換部２０２は、その画像データ自体を婚姻推定用入力情報として生成してもよい。
【0083】
（ｈ．居住地域を推定するための入力情報）
情報変換部２０２は、例えば、ユーザＵの居住地域に関する属性を推定するために推定モデルＭに入力する入力情報（以下「居住地域推定用入力情報」と称する）として、次に列挙する情報のうち１つ以上を、蓄積情報Ｉ１１に基づき生成する。これらの情報は、少なくとも以下に説明する観点においてユーザＵの居住地域との相関性を有する。そのため、以下に列挙する各情報のうち１つ以上をユーザＵの居住地域に関する属性を出力情報とする推定モデルＭの入力情報として用いることができる。
情報変換部２０２は、例えば、ユーザＵの居住地域に関する属性を推定するために推定モデルＭに入力する入力情報（以下「居住地域推定用入力情報」と称する）として、次に列挙する情報のうち１つ以上を、蓄積情報Ｉ１１に基づき生成する。これらの情報は、少なくとも以下に説明する観点においてユーザＵの居住地域との相関性を有する。そのため、以下に列挙する各情報のうち１つ以上をユーザＵの居住地域に関する属性を出力情報とする推定モデルＭの入力情報として用いることができる。
【0084】
・洗濯機１００の周囲の温度または湿度に関する情報
・洗濯機１００の外部電源の周波数に関する情報
・洗濯機１００の外部電源の周波数に関する情報
【0085】
「洗濯機１００の周辺の温度」には、ユーザＵの居住地域に関する傾向が表れると考えられる。例えば、洗濯機１００が室内に設置されている場合、洗濯機１００の周辺の温度は、外気温に対して相対的に変化すると考えられ、外気温は地域に応じて異なる分布を示す。このため、洗濯機１００の周辺の温度は、ユーザＵの居住地域の気候を反映するものと考えられる。また、「洗濯機１００の周辺の湿度」にも、ユーザＵの居住地域に関する傾向が表れると考えられる。さらに、「洗濯機１００の周辺の温度」と「洗濯機１００の周辺の湿度」の組み合わせは、居住地域の気候をより詳細に特徴づけると考えられる。
【0086】
そこで情報変換部２０２は洗濯機１００の周辺の温度を示す情報を居住地域推定用入力情報として生成する。なお、情報変換部２０２は、気象庁のサーバから各地の気温情報を取得し、取得した各地の気温情報と周囲温湿度センサ６１１の検出結果との比較結果を居住地域推定用入力情報としてもよい。
【0087】
なお、ユーザＵが洗濯に使用する水は、その居住地域に特徴的な性質（例えば軟水であるか、または硬水でるかなど）を有する場合がある。そのため、洗濯機１００に使用される水の水質を計測することができる場合、計測した水質に基づいてユーザの居住地域を推定することができる可能性がある。そのため、洗濯機１００が使用する水の水質を測定する水質センサを有している場合、情報変換部２０２は、洗濯機１００に使用される水の水質に関する情報を居住地域推定用入力情報として生成してもよい。
【0088】
また、「外部電源の周波数に関する情報」は、洗濯機１００が接続された外部電源の交流周波数が５０Ｈｚであるか６０Ｈｚであるかを示す情報などである。この情報は、例えば、データＤに含まれる電源検出部６０４の検出結果に基づき導出される。ここで、東日本での商用電源の周波数は５０Ｈｚであり、西日本での商用電源の周波数は６０Ｈｚである。
【0089】
次に、学習部２０３について説明する。学習部２０３は、上述した各種入力情報を機械学習の学習モデルＬに適用することにより、ユーザＵの属性を推定するための推定モデルＭを学習済みモデルとして生成する。推定モデルＭは、洗濯機１００に関する情報が入力されると、洗濯機１００のユーザＵの属性の推定結果を出力するように学習される。
【0090】
本実施形態では、学習部２０３は、ユーザＵの属性を推定するための推定モデルＭとして、使用人数に関する属性を推定する推定モデルＭＡ、に関する属性を推定する推定モデルＭＢ、年齢に関する属性を推定する推定モデルＭＣ、住居形態に関する属性を推定する推定モデルＭＤ、設置位置に関する属性を推定する推定モデルＭＥ、就業形態に関する属性を推定する推定モデルＭＦ、婚姻の有無に関する属性を推定する推定モデルＭＧ、居住地域に関する属性を推定する推定モデルＭＨを生成する。
【0091】
なお、本明細書で「学習」とは、教師なし学習または教師あり学習のいずれを意味してもよい。以下では、主に推定モデルＭが教師あり学習によって生成される場合について説明するが、推定モデルＭは教師なし学習によって生成されてもよい。例えば、学習部２０３は、情報変換部２０２によって生成された各種推定用入力情報とユーザ登録情報Ｉ１２とを教師データとして学習モデルＬに適用して各種推定用入力情報とユーザ登録情報Ｉ１２との関係性を学習することにより、学習済みモデルとして推定モデルＭＡ～ＭＨを生成する。学習モデルＬには、例えばニューラルネットワーク、強化学習、ディープラーニングなどを用いることができるが、学習モデルＬはこれらに限定されない。学習モデルＬは、回帰曲線や分類器を上記関係性の学習結果として生成するものであってもよい。例えば、ニューラルネットワーク以外の学習モデルＬとしてＳＶＭ（Support Vector Machine）や決定木（Decision Tree）、ランダムフォレスト、ｋ近傍法などが用いられてもよい。
【0092】
図１０は、ユーザ登録情報Ｉ１２の具体例を示す図である。ユーザ登録情報Ｉ１２には、各ユーザＵの識別情報（ユーザＩＤ）ごとに、ユーザが所有する洗濯機１００の使用人数、設置位置、ユーザＵの性別、年齢、就業形態、婚姻の有無、居住地域、ユーザが居住する住居の形態（住居形態）、使用する柔軟剤や洗剤の銘柄などが挙げられる。ただし、推定するユーザＵの属性は、ユーザＵに関して蓄積情報Ｉ１１に基づいて推定することのできる事項であれば、上記列挙した事項以外の事項であってもよい。学習部２０３は、このようなユーザＵの各属性と、それらに相関性を有する各種推定用入力情報とが対応づけられたデータを教師データとする機械学習を行うことにより、ユーザＵの各属性と各種推定用入力情報との関係性を学習することができる。
【0093】
なお、ユーザＵの各属性と各種推定用入力情報との対応づけは手動で実施されてもよいし、機械的に実施されてもよい。例えば、学習部２０３は、各種推定用入力情報について各属性との相関性の強さを求め、各種推定用入力情報を最も相関性の強い属性と対応付けることによって教師データを生成してもよい。
【0094】
推定部２０４は、学習部２０３により得られた推定モデルＭを用いて、ユーザ属性の判定対象の洗濯機１００（以下「判定対象洗濯機１００」と称する）から受信したデータＤに基づき、判定対象洗濯機１００のユーザＵのユーザ属性を推定する。ここで「推定」とは、最も確からしい１つの属性候補を判定することに限定されず、複数の属性候補のそれぞれの確率（例えば、使用人数が１人である可能性：１０％、使用人数が２人である可能性：２０％、使用人数が３人である可能性：５０％、使用人数が４人以上である可能性：２０％）などを出力する場合も含む。
【0095】
推定部２０４は、判定対象洗濯機１００から得られたデータＤに基づく各種推定用入力情報を推定モデルＭに入力し、推定モデルＭの出力情報として判定対象洗濯機１００のユーザＵのユーザ属性の推定結果を得る。本実施形態では、推定部２０４は、判定対象洗濯機１００から得られたデータＤに基づく入力情報として、上述した使用人数推定用入力情報、性別推定用入力情報、年齢推定用入力情報、住居形態推定用入力情報、設置位置推定用入力情報、就業形態推定用入力情報、婚姻推定用入力情報、居住地域推定用入力情報をそれぞれ対応する推定モデルＭＡ～ＭＨに入力し、推定モデルＭＡ～ＭＨの出力情報として、（ａ）洗濯機１００の使用人数、（ｂ）性別、（ｃ）年齢、（ｄ）住居形態、（ｅ）設置位置、（ｆ）就業形態、（ｇ）婚姻の有無、（ｈ）居住地域の推定結果を出力させる。
【0096】
情報記録部２０５は、推定部２０４によって推定されたユーザ属性を、ユーザ属性情報Ｉ１３として記憶部２０７に記憶させる。
【0097】
情報出力部２０６は、上述した処理によって得られたユーザ属性情報Ｉ１３を、端末装置３００に送信する。これにより、ユーザ属性情報Ｉ１３は、製品開発やサービス提供に利用可能になる。
【0098】
＜４．処理の流れ＞
次に、処理の流れについて説明する。
図１１は、洗濯機１００における処理の流れを示す図である。まず、制御部８０は、洗濯機１００の電源がＯＮにされたか否かを判定する（Ｓ１０１）。洗濯機１００の電源がＯＦＦである場合、制御部８０は、洗濯機１００の電源がＯＮにされるまで待機する。
次に、処理の流れについて説明する。
図１１は、洗濯機１００における処理の流れを示す図である。まず、制御部８０は、洗濯機１００の電源がＯＮにされたか否かを判定する（Ｓ１０１）。洗濯機１００の電源がＯＦＦである場合、制御部８０は、洗濯機１００の電源がＯＮにされるまで待機する。
【0099】
一方で、洗濯機１００の電源がＯＮにされた場合（Ｓ１０１：ＹＥＳ）、制御部８０は、センサ群ＳＵで検出された検出結果を、所定の周期またはリアルタイムで、サーバ２００に送信する（Ｓ１０２）。
【0100】
次に、制御部８０は、洗濯機１００の電源がＯＦＦにされたか否かを判定する（Ｓ１０３）。洗濯機１００の電源がＯＮである場合（Ｓ１０３：ＮＯ）、制御部８０は、Ｓ１０２の処理を繰り返す。一方で、洗濯機１００の電源がＯＦＦにされた場合（Ｓ１０３：ＹＥＳ）、制御部８０は、一連の処理を終了する。そして、洗濯機１００は、例えば、所定期間に亘り上述した処理（Ｓ１０１～Ｓ１０３）を繰り返す。
【0101】
図１２は、サーバ２００における処理の流れを示す図である。前提として、洗濯機１００からサーバ２００に送信されたデータＤは、情報取得部２０１によって取得され、蓄積情報Ｉ１１として蓄積されている。
【0102】
まず、情報変換部２０２は、蓄積情報Ｉ１１に基づき、上述した各種推定用入力情報を生成する（Ｓ２０１）。次に、推定部２０４は、生成した各種推定用入力情報を推定モデルＭＡ～ＭＨにそれぞれ入力することで、出力情報としてユーザＵの属性に関する推定結果を得る（Ｓ２０２）。次に、情報出力部２０６は、推定部２０４により推定されたユーザＵの属性に関する推定結果を示す情報を端末装置３００に出力させる。
【0103】
＜５．作用＞
比較例として、アンケートやウェブ上で性別、年齢、使用人数や、居住地域などの情報を入力してもらうことで、ユーザＵの属性情報を収集することが考えられる。しかしながらこれらの場合、入力が手間でユーザが情報を入力してくれないことがあり、またユーザが入力してくれる情報が実態と合わない場合もある。また、詳細な使用状況をアンケート形式でユーザに確認することも難しい。
比較例として、アンケートやウェブ上で性別、年齢、使用人数や、居住地域などの情報を入力してもらうことで、ユーザＵの属性情報を収集することが考えられる。しかしながらこれらの場合、入力が手間でユーザが情報を入力してくれないことがあり、またユーザが入力してくれる情報が実態と合わない場合もある。また、詳細な使用状況をアンケート形式でユーザに確認することも難しい。
【0104】
一方で、本実施形態では、情報処理システム１は、洗濯機１００から送信されたデータＤを取得する情報取得部２０１と、機械学習された推定モデルＭを用いて、情報取得部２０１により取得されたデータＤから得られる各種推定用入力情報に基づき洗濯機１００のユーザＵの属性を推定する推定部２０４とを含む。このような構成によれば、ユーザＵによる入力がなくても、ユーザＵの洗濯機１００の使用結果に基づきユーザＵの属性を推定することができる。これにより、ユーザＵの属性情報の収集負担の低減を図ることができる。
【0105】
なお、サーバ２００は、ネットワークを介して通信可能に接続された複数台の情報処理装置を用いて実装されてもよい。この場合、サーバ２００が備える各機能部は、複数の情報処理装置に分散して実装されてもよい。例えば、学習部２０３と推定部２０４とはそれぞれ異なる情報処理装置に実装されてもよい。
【0106】
上記の実施形態では、蓄積情報の機械学習により、サーバ２００が洗濯機１００のユーザの属性に関する情報を推定する場合について説明したが、洗濯機１００は指定されたタイミングでのユーザの属性を推定するだけでなく、その推定結果を蓄積し、蓄積した推定結果に基づいてその変化に関するユーザの属性を推定するように構成されてもよい。例えば、サーバ２００は、使用人数の変化に基づいてユーザの家族構成の変化を推定してもよい。例えば、使用人数が１人から２人に増加した場合、サーバ２００はユーザが婚姻状態が未婚から結婚に変化したことを推定してもよい。
【0107】
以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、洗濯機の状態に関するデータを取得する取得部と、機械学習により生成された学習済みモデルを用いて、前記取得部により取得された前記データに基づき前記洗濯機のユーザの属性を推定する推定部と、を持つことにより、ユーザの設定行為によらずに、洗濯機を使用するユーザの属性を推定することができる。
【0108】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【0109】
１…情報処理システム、１００…洗濯機、１Ａ…開口、１Ｂ…洗濯機本体、１Ｄ…扉、１ＤＬ…扉レバー、４…スイッチ、５…操作パネル、６…表示部、７…ドラムモータ、８…電源部、９…排水弁ユニット、１０…給水弁ユニット、１１…乾燥ユニット、１３…回転槽、１４…水槽、１７…補充液貯蔵部、１７Ａ…開口、２３…給水口、２４…取水口、２６…洗剤柔軟剤投入部、２６Ｆ…蓋面、３０…ポンプ、３１，３２…タンク、３４…蓋、６０１…扉スイッチ、６０２…洗剤残量センサ、６０３…柔軟剤残量センサ、６０４…電源検出部、６０５…水位センサ、６０６…泡センサ、６０７…重量センサ、６０８…汚れセンサ、６０９…水温センサ、６１０…槽内カメラ、６１１…周囲温湿度センサ、６１２…外気温度センサ、６１３…糸くずフィルタスイッチ、７０…無線モジュール、８０…制御部、８１…洗濯制御部、８２…記憶部、８３…情報記録部、８４…情報出力部、２００…サーバ、２０１…情報取得部、２０２…情報変換部、２０３…学習部、２０４…推定部、２０５…情報記録部、２０６…情報出力部、２０７…記憶部、３００…端末装置、３００ａ…表示装置。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】