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(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】2024-12-02
(45)【発行日】2024-12-10
(54)【発明の名称】行動推定装置、行動推定方法およびプログラム
(51)【国際特許分類】
G06Q 50/06 20240101AFI20241203BHJP
G01R 21/00 20060101ALI20241203BHJP
H02J 13/00 20060101ALI20241203BHJP
G06Q 50/22 20240101ALI20241203BHJP
G08B 25/04 20060101ALI20241203BHJP
【ＦＩ】
G06Q50/06
G01R21/00 P
H02J13/00 301A
G06Q50/22
G08B25/04 K
【請求項の数】
8
(21)【出願番号】P 2020166770
(22)【出願日】2020-10-01
(65)【公開番号】P2022059193
(43)【公開日】2022-04-13
【審査請求日】2023-08-01
(73)【特許権者】
【識別番号】000003687
【氏名又は名称】東京電力ホールディングス株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100149548
【弁理士】
【氏名又は名称】松沼 泰史
(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】100140774
【弁理士】
【氏名又は名称】大浪 一徳
(74)【代理人】
【識別番号】100179833
【弁理士】
【氏名又は名称】松本 将尚
(74)【代理人】
【識別番号】100114937
【弁理士】
【氏名又は名称】松本 裕幸
(72)【発明者】
【氏名】澤田 耕三
(72)【発明者】
【氏名】飯田 理恵
(72)【発明者】
【氏名】小野寺 剛
(72)【発明者】
【氏名】柳 達也
(72)【発明者】
【氏名】松嶋 俊和
(72)【発明者】
【氏名】須田 寿和
【審査官】三吉 翔子
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１５－２２８２２９（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１５－２１２８４８（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１９－０８７１５８（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１２－０６８７７４（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０２０－０２１１３７（ＪＰ，Ａ）
【文献】国際公開第２０１５／１５５９１６（ＷＯ，Ａ１）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００
Ｇ０１Ｒ ２１／００
Ｈ０２Ｊ １３／００
Ｇ０８Ｂ ２５／０４
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
監視対象となる対象者の居宅に設けられた電力センサーによって測定された電力から得られる機器分離電力と個別回路電力を含む入力情報を入力する情報入力部と、機械学習結果を用いて、前記情報入力部によって入力された前記入力情報に基づいて、前記対象者の行動を推定する行動推定部と、
前記行動推定部による推定結果に関する情報を出力する情報出力部と、
を備え、
前記機器分離電力は、前記電力センサーによって取得された前記居宅の総電力量の情報に基づいて所定の機器分離処理が行われることで取得され、前記居宅で使用される１個以上の機器ごとで使用された電力量を表す情報を含み、
前記個別回路電力に対応する部屋は、前記機器分離電力によって電力が得られる機器が存在しない部屋である、
行動推定装置。
【請求項2】
前記個別回路電力に対応する部屋は、前記居宅のトイレ室または浴室の少なくとも一方である、請求項１に記載の行動推定装置。
【請求項3】
前記対象者は、被介護者である、請求項１または請求項２に記載の行動推定装置。
【請求項4】
前記入力情報は、前記居宅に設けられた無線機器から発信される信号が前記電力センサーによって受信されたときの受信強度を含む、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の行動推定装置。
【請求項5】
前記入力情報は、前記電力センサーによって測定された前記居宅の総電力量を含む、請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の行動推定装置。
【請求項6】
前記機器分離処理は、当該行動推定装置とは別体のサーバー装置によって行われる、
請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の行動推定装置。
【請求項7】
行動推定装置において行われる行動推定方法であって、監視対象となる対象者の居宅に設けられた電力センサーによって測定された電力から得られる機器分離電力と個別回路電力を含む入力情報を入力する情報入力ステップと、
機械学習結果を用いて、前記情報入力ステップによって入力された前記入力情報に基づいて、前記対象者の行動を推定する行動推定ステップと、
前記行動推定ステップによる推定結果に関する情報を出力する情報出力ステップと、
を有し、
前記機器分離電力は、前記電力センサーによって取得された前記居宅の総電力量の情報に基づいて所定の機器分離処理が行われることで取得され、前記居宅で使用される１個以上の機器ごとで使用された電力量を表す情報を含み、
前記個別回路電力に対応する部屋は、前記機器分離電力によって電力が得られる機器が存在しない部屋である、
行動推定方法。
【請求項8】
監視対象となる対象者の居宅に設けられた電力センサーによって測定された電力から得られる機器分離電力と個別回路電力を含む入力情報を入力する情報入力機能と、機械学習結果を用いて、前記情報入力機能によって入力された前記入力情報に基づいて、前記対象者の行動を推定する行動推定機能と、
前記行動推定機能による推定結果に関する情報を出力する情報出力機能と、
をコンピュータに実現させるためのプログラムであって、
前記機器分離電力は、前記電力センサーによって取得された前記居宅の総電力量の情報に基づいて所定の機器分離処理が行われることで取得され、前記居宅で使用される１個以上の機器ごとで使用された電力量を表す情報を含み、
前記個別回路電力に対応する部屋は、前記機器分離電力によって電力が得られる機器が存在しない部屋である、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、行動推定装置、行動推定方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
対象者が家の中で生活している状況を他者によって確認する場面がある。以下、このような確認をモニタリングとも呼ぶ。
モニタリングの場面の具体例としては、認知症者を対象者として認知症の進行度合いを判定するために対象者の生活状況を確認する場面、あるいは、被介護者を対象者として最適な介護サービスを検討するために対象者の生活状況を確認する場面など、医療および介護の様々な場面がある。なお、対象者が認知症者かつ被介護者である場合があってもよい。
モニタリングの場面の具体例としては、認知症者を対象者として認知症の進行度合いを判定するために対象者の生活状況を確認する場面、あるいは、被介護者を対象者として最適な介護サービスを検討するために対象者の生活状況を確認する場面など、医療および介護の様々な場面がある。なお、対象者が認知症者かつ被介護者である場合があってもよい。
【0003】
特許文献１に記載された電気機器をモニタするための方法では、モードや設定等によって消費電力（電流）が変動する家電（変動負荷家電）のような電気機器の個々の消費電力等を求めることが行われている（特許文献１参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【文献】特開２０１３－２１３８２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
しかしながら、特許文献１に記載された技術だけでは、人の行動を推定する観点から不十分な点があった。特に、認知症者あるいは被介護者などの生活状況を確認する場面では、当該技術だけではなく、行動を推定するための他の技術の開発が必要であった。
【0006】
本発明は、このような事情を考慮してなされたもので、電力の情報に基づいて対象者の行動を推定することを効果的に行うことができる行動推定装置、行動推定方法およびプログラムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【0007】
一構成例として、監視対象となる対象者の居宅に設けられた電力センサーによって測定された電力から得られる機器分離電力と個別回路電力を含む入力情報を入力する情報入力部と、機械学習結果を用いて、前記情報入力部によって入力された前記入力情報に基づいて、前記対象者の行動を推定する行動推定部と、前記行動推定部による推定結果に関する情報を出力する情報出力部と、を備え、前記機器分離電力は、前記電力センサーによって取得された前記居宅の総電力量の情報に基づいて所定の機器分離処理が行われることで取得され、前記居宅で使用される１個以上の機器ごとで使用された電力量を表す情報を含み、前記個別回路電力に対応する部屋は、前記機器分離電力によって電力が得られる機器が存在しない部屋である、行動推定装置である。
【0008】
一構成例として、行動推定装置において行われる行動推定方法であって、監視対象となる対象者の居宅に設けられた電力センサーによって測定された電力から得られる機器分離電力と個別回路電力を含む入力情報を入力する情報入力ステップと、機械学習結果を用いて、前記情報入力ステップによって入力された前記入力情報に基づいて、前記対象者の行動を推定する行動推定ステップと、前記行動推定ステップによる推定結果に関する情報を出力する情報出力ステップと、を有し、前記機器分離電力は、前記電力センサーによって取得された前記居宅の総電力量の情報に基づいて所定の機器分離処理が行われることで取得され、前記居宅で使用される１個以上の機器ごとで使用された電力量を表す情報を含み、前記個別回路電力に対応する部屋は、前記機器分離電力によって電力が得られる機器が存在しない部屋である、行動推定方法である。
【0009】
一構成例として、監視対象となる対象者の居宅に設けられた電力センサーによって測定された電力から得られる機器分離電力と個別回路電力を含む入力情報を入力する情報入力機能と、機械学習結果を用いて、前記情報入力機能によって入力された前記入力情報に基づいて、前記対象者の行動を推定する行動推定機能と、前記行動推定機能による推定結果に関する情報を出力する情報出力機能と、をコンピュータに実現させるためのプログラムであって、前記機器分離電力は、前記電力センサーによって取得された前記居宅の総電力量の情報に基づいて所定の機器分離処理が行われることで取得され、前記居宅で使用される１個以上の機器ごとで使用された電力量を表す情報を含み、前記個別回路電力に対応する部屋は、前記機器分離電力によって電力が得られる機器が存在しない部屋である、プログラムである。
【発明の効果】
【0010】
本発明に係る行動推定装置、行動推定方法およびプログラムによれば、電力の情報に基づいて対象者の行動を推定することを効果的に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【0011】
【図1】本発明の一実施形態に係る行動推定システムの概略的な構成を示す図である。
【図2】本発明の一実施形態（第１実施形態）に係る電力センサーを用いた電力関連情報の流れの概略を示す図である。
【図3】本発明の一実施形態（第１実施形態）に係る行動推定装置の概略的な構成を示す図である。
【図4】本発明の一実施形態（第２実施形態）に係る行動推定装置の概略的な構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0012】
以下、図面を参照し、本発明の実施形態について説明する。
【0013】
［電力供給システム］
図１は、本発明の一実施形態に係る行動推定システム１の概略的な構成を示す図である。
本実施形態では、行動推定システム１は、居宅である家屋１１の中で生活する対象者５１１の生活の状況を確認するための処理を行う。
図１は、本発明の一実施形態に係る行動推定システム１の概略的な構成を示す図である。
本実施形態では、行動推定システム１は、居宅である家屋１１の中で生活する対象者５１１の生活の状況を確認するための処理を行う。
【0014】
対象者５１１は、任意の者であってもよく、本実施形態では、居宅介護を受ける被介護者である。他の例として、対象者５１１は、例えば、認知症者、あるいは、居宅介護を受けない独居高齢者などであってもよい。なお、対象者５１１が認知症者かつ被介護者である場合があってもよい。
【0015】
家屋１１は、玄関１１１と、通路１１２と、リビング１１３と、トイレ室１１４と、浴室１１５と、寝室１１６と、を有する。
家屋１１は、玄関１１１に、分電盤２３１を備える。なお、分電盤２３１は、任意の場所に備えられてもよい。
玄関１１１は、扉１３１を有する。
リビング１１３は、扉１３２を有する。
トイレ室１１４は、扉１３３を有する。
浴室１１５は、扉１３４を有する。
寝室１１６は、扉１３５を有する。
なお、本実施形態では、行動推定システム１は家屋１１を含まないが、行動推定システム１は家屋１１を含むと捉えられてもよい。
家屋１１は、玄関１１１に、分電盤２３１を備える。なお、分電盤２３１は、任意の場所に備えられてもよい。
玄関１１１は、扉１３１を有する。
リビング１１３は、扉１３２を有する。
トイレ室１１４は、扉１３３を有する。
浴室１１５は、扉１３４を有する。
寝室１１６は、扉１３５を有する。
なお、本実施形態では、行動推定システム１は家屋１１を含まないが、行動推定システム１は家屋１１を含むと捉えられてもよい。
【0016】
【0017】
行動推定システム１は、家屋１１に設置される各種のセンサーおよびルーター装置２１２を備える。ルーター装置２１２は、無線機器の一例である。
また、行動推定システム１は、行動推定サーバー装置１２と、家電分離サーバー装置１３と、ネットワーク１４と、を備える。
行動推定サーバー装置１２は、行動推定装置３１を備える。
家電分離サーバー装置１３は、家電分離装置５１を備える。
また、行動推定システム１は、行動推定サーバー装置１２と、家電分離サーバー装置１３と、ネットワーク１４と、を備える。
行動推定サーバー装置１２は、行動推定装置３１を備える。
家電分離サーバー装置１３は、家電分離装置５１を備える。
【0018】
ここで、 ネットワーク１４は、有線のネットワークであってもよく、あるいは、無線のネットワークであってもよい。
ネットワーク１４としては、専用のネットワークが用いられてもよく、あるいは、インターネットのように公共のネットワークが用いられてもよい。
なお、ネットワーク１４が公共のネットワークである場合、行動推定システム１はネットワーク１４を含まないと捉えられてもよい。
ネットワーク１４としては、専用のネットワークが用いられてもよく、あるいは、インターネットのように公共のネットワークが用いられてもよい。
なお、ネットワーク１４が公共のネットワークである場合、行動推定システム１はネットワーク１４を含まないと捉えられてもよい。
【0019】
家屋１１に設置される各種のセンサーについて説明する。
行動推定システム１は、分電盤２３１に、電力センサー２１１を備える。なお、電力センサー２１１は、分電盤２３１から離隔した場所に備えられてもよい。
また、行動推定システム１は、リビング１１３に、温度センサー３１１と、湿度センサー３１２と、を備える。なお、温度センサー３１１と湿度センサー３１２は、それぞれ、任意の場所に備えられてもよい。
また、行動推定システム１は、玄関センサー３３１と、リビングセンサー３３２と、トイレ室センサー３３３と、浴室センサー３３４と、寝室センサー３３５と、を備える。
また、行動推定システム１は、トイレ室１１４にあるトイレ（図示せず）のトイレセンサー３５１と、寝室１１６にある枕（図示せず）の枕センサー３７１と、を備える。
行動推定システム１は、分電盤２３１に、電力センサー２１１を備える。なお、電力センサー２１１は、分電盤２３１から離隔した場所に備えられてもよい。
また、行動推定システム１は、リビング１１３に、温度センサー３１１と、湿度センサー３１２と、を備える。なお、温度センサー３１１と湿度センサー３１２は、それぞれ、任意の場所に備えられてもよい。
また、行動推定システム１は、玄関センサー３３１と、リビングセンサー３３２と、トイレ室センサー３３３と、浴室センサー３３４と、寝室センサー３３５と、を備える。
また、行動推定システム１は、トイレ室１１４にあるトイレ（図示せず）のトイレセンサー３５１と、寝室１１６にある枕（図示せず）の枕センサー３７１と、を備える。
【0020】
なお、例えば、トイレ室１１４と浴室１１５とが共通である構成では、トイレ室センサー３３３と浴室センサー３３４とは、共通のセンサーとなる。
【0021】
ここで、本実施形態に係る電力センサー２１１以外の各種のセンサーの組み合わせは、説明のための一例である。
電力センサー２１１以外の各種のセンサーとしては、必ずしも本実施形態と同じセンサーが用いられなくてもよい。例えば、本実施形態に係る電力センサー２１１以外の各種のセンサーの一部または全部が用いられなくてもよく、あるいは、本実施形態に係る電力センサー２１１以外の各種のセンサーには含まれない１個以上のセンサーが用いられてもよい。
電力センサー２１１以外の各種のセンサーとしては、必ずしも本実施形態と同じセンサーが用いられなくてもよい。例えば、本実施形態に係る電力センサー２１１以外の各種のセンサーの一部または全部が用いられなくてもよく、あるいは、本実施形態に係る電力センサー２１１以外の各種のセンサーには含まれない１個以上のセンサーが用いられてもよい。
【0022】
また、各種のセンサーとしては、環境センサーが用いられてもよく、人感センサーが用いられてもよく、あるいは、これらの両方のセンサーが用いられてもよい。
なお、人感センサーでは、人の動きを検出したときに特殊な電力消費をする構成とすることで、当該電力消費を家電分離結果に反映することが可能である。
また、各種のセンサーでは、例えば、ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ）の技術が利用されてもよい。
なお、人感センサーでは、人の動きを検出したときに特殊な電力消費をする構成とすることで、当該電力消費を家電分離結果に反映することが可能である。
また、各種のセンサーでは、例えば、ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ）の技術が利用されてもよい。
【0023】
電力センサー２１１は、電力に関する所定の情報を検出する。本実施形態では、当該所定の情報として、家屋１１で使用される総電力量を把握することが可能な情報と、家屋１１にある所定の個別回路で使用される電力量を把握することが可能な情報を含む。
本実施形態では、当該所定の個別回路は、トイレ室１１４の個別回路と、浴室１１５の個別回路を含む。
なお、例えば、トイレ室１１４と浴室１１５とが共通である構成では、トイレ室１１４の個別回路と浴室１１５の個別回路とは、共通の回路となる。
本実施形態では、当該所定の個別回路は、トイレ室１１４の個別回路と、浴室１１５の個別回路を含む。
なお、例えば、トイレ室１１４と浴室１１５とが共通である構成では、トイレ室１１４の個別回路と浴室１１５の個別回路とは、共通の回路となる。
【0024】
ここで、電力センサー２１１としては、例えば、スマートメーターがが用いられてもよい。
また、電力センサー２１１は、複数の出力チャネルを有していてもよい。
一例として、電力センサー２１１が４個の出力チャネルを有しており、２個の出力チャネルを用いて送電力量を把握するための情報を２個に分けて出力し、残りの２個の出力チャネルのそれぞれで２個の個別回路のそれぞれの電力量を把握するための情報を出力してもよい。この場合、２個の出力チャネルを用いて出力される送電力量を把握するための情報を合わせることで、総電力量が把握される。
また、電力センサー２１１は、複数の出力チャネルを有していてもよい。
一例として、電力センサー２１１が４個の出力チャネルを有しており、２個の出力チャネルを用いて送電力量を把握するための情報を２個に分けて出力し、残りの２個の出力チャネルのそれぞれで２個の個別回路のそれぞれの電力量を把握するための情報を出力してもよい。この場合、２個の出力チャネルを用いて出力される送電力量を把握するための情報を合わせることで、総電力量が把握される。
【0025】
また、本実施形態では、電力センサー２１１は、ルーター装置２１２から無線により送信される信号の強度に関する情報を検出する。本実施形態では、当該信号は、ビーコン信号である。
また、本実施形態では、信号の強度に関する情報として、ＲＳＳＩ（Ｒｅｃｅｉｖｅｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｓｔｒｅｎｇｔｈ Ｉｎｄｉｃａｔｉｏｎ）が用いられるが、他の指標の情報が用いられてもよい。
また、本実施形態では、信号の強度に関する情報として、ＲＳＳＩ（Ｒｅｃｅｉｖｅｄ Ｓｉｇｎａｌ Ｓｔｒｅｎｇｔｈ Ｉｎｄｉｃａｔｉｏｎ）が用いられるが、他の指標の情報が用いられてもよい。
【0026】
ここで、電力センサー２１１によって検出される当該信号の強度は、電力センサー２１１とルーター装置２１２との間に存在する扉（図１の例では、扉１３２）の開閉状態などによって変化する。通常、当該扉が開いている状態であるときのように、ルーター装置２１２から無線により送信される信号を遮る要因が少ない方が、電力センサー２１１によって検出される当該信号の強度は大きくなる。このような当該信号の強度は、対象者５１１の行動を推定する場合に役立ち得る。
なお、他の構成例として、電力センサー２１１が、ルーター装置２１２から無線により送信される信号の強度に関する情報を検出しない構成が用いられてもよい。
なお、他の構成例として、電力センサー２１１が、ルーター装置２１２から無線により送信される信号の強度に関する情報を検出しない構成が用いられてもよい。
【0027】
温度センサー３１１は、温度を検出する。
湿度センサー３１２は、湿度を検出する。
なお、温度センサー３１１と湿度センサー３１２とは、共通のセンサーであってもよい。
湿度センサー３１２は、湿度を検出する。
なお、温度センサー３１１と湿度センサー３１２とは、共通のセンサーであってもよい。
【0028】
玄関センサー３３１は、玄関１１１の扉１３１の開閉の動作を検出する加速度センサーである。
リビングセンサー３３２は、リビング１１３の扉１３２の開閉の動作を検出する加速度センサーである。
トイレ室センサー３３３は、トイレ室１１４の扉１３３の開閉の動作を検出する加速度センサーである。
浴室センサー３３４は、浴室１１５の扉１３４の開閉の動作を検出する加速度センサーである。
寝室センサー３３５は、寝室１１６の扉１３５の開閉の動作を検出する加速度センサーである。
トイレセンサー３５１は、トイレの便座の開閉の動作を検出する加速度センサーである。なお、トイレには、便座が開けられたときに、当該便座のヒーターが停止させられる機能が備えられていてもよい。
枕センサー３７１は、枕の動作を検出する加速度センサーである。
リビングセンサー３３２は、リビング１１３の扉１３２の開閉の動作を検出する加速度センサーである。
トイレ室センサー３３３は、トイレ室１１４の扉１３３の開閉の動作を検出する加速度センサーである。
浴室センサー３３４は、浴室１１５の扉１３４の開閉の動作を検出する加速度センサーである。
寝室センサー３３５は、寝室１１６の扉１３５の開閉の動作を検出する加速度センサーである。
トイレセンサー３５１は、トイレの便座の開閉の動作を検出する加速度センサーである。なお、トイレには、便座が開けられたときに、当該便座のヒーターが停止させられる機能が備えられていてもよい。
枕センサー３７１は、枕の動作を検出する加速度センサーである。
【0029】
なお、本実施形態では、対象者５１１にはセンサーが装着されていないが、他の構成例として、対象者５１１に任意のセンサーが装着されてもよい。当該センサーは、例えば、対象者５１１の動きを検出するセンサーであってもよく、対象者５１１の体温、心拍、脈などを検出するセンサーであってもよく、あるいは、対象者５１１の視線の先の画像を検出するセンサーであってもよい。
【0030】
電力センサー２１１および他の各種のセンサー（温度センサー３１１、湿度センサー３１２、玄関センサー３３１、リビングセンサー３３２、トイレ室センサー３３３、浴室センサー３３４、寝室センサー３３５、トイレセンサー３５１、枕センサー３７１）は、それぞれ、ルーター装置２１２との間で、無線により通信を行う。
電力センサー２１１および他の各種のセンサーは、それぞれ、検出した情報をルーター装置２１２に無線により送信する。
電力センサー２１１および他の各種のセンサーは、それぞれ、検出した情報をルーター装置２１２に無線により送信する。
【0031】
本実施形態では、ルーター装置２１２は、所定のビーコン信号を無線により送信する。電力センサー２１１および他の各種のセンサーは、それぞれ、ルーター装置２１２から送信されるビーコン信号を受信することでルーター装置２１２を認識し、ルーター装置２１２との無線通信を開始する。
【0032】
ルーター装置２１２は、電力センサー２１１および他の各種のセンサーのそれぞれから無線により送信された情報を受信し、受信した情報をネットワーク１４を介して家電分離サーバー装置１３に送信する。
なお、ルーター装置２１２とネットワーク１４との間の通信としては、有線の通信が用いられてもよく、あるいは、無線の通信が用いられてもよい。
なお、ルーター装置２１２とネットワーク１４との間の通信としては、有線の通信が用いられてもよく、あるいは、無線の通信が用いられてもよい。
【0033】
ここで、本実施形態では、電力センサー２１１および他の各種のセンサーによって検出された情報が、ルーター装置２１２によって外部（本実施形態では、ネットワーク１４）に送信される構成を示したが、電力センサー２１１および他の各種のセンサーのうちの１個以上のセンサーが、他の手法により、検出した情報を外部（本実施形態では、ネットワーク１４）に送信する構成が用いられてもよい。
【0034】
家電分離サーバー装置１３は、ルーター装置２１２から送信された情報を受信する。
家電分離サーバー装置１３では、家電分離装置５１は、受信された総電力量の情報に基づいて、家電分離の処理を行い、家電分離の処理の結果の情報を取得する。
そして、家電分離サーバー装置１３は、ルーター装置２１２から送信された情報と、家電分離の処理の結果の情報を行動推定サーバー装置１２に送信する。
家電分離サーバー装置１３では、家電分離装置５１は、受信された総電力量の情報に基づいて、家電分離の処理を行い、家電分離の処理の結果の情報を取得する。
そして、家電分離サーバー装置１３は、ルーター装置２１２から送信された情報と、家電分離の処理の結果の情報を行動推定サーバー装置１２に送信する。
【0035】
ここで、家電分離の処理の結果は、家屋１１で使用される１個以上の電気機器ごとで使用された電力量を表す情報を含む。
このような電気機器としては、例えば、洗濯機、掃除機、エアコン、電子レンジ、炊飯器、冷蔵庫、高熱家電がある。高熱家電は、ドライヤー、および、電気ポットなどを含む。
このような電気機器としては、例えば、洗濯機、掃除機、エアコン、電子レンジ、炊飯器、冷蔵庫、高熱家電がある。高熱家電は、ドライヤー、および、電気ポットなどを含む。
【0036】
なお、家電分離サーバー装置１３とネットワーク１４との通信としては、有線の通信が用いられてもよく、あるいは、無線の通信が用いられてもよい。
また、家電分離サーバー装置１３と行動推定サーバー装置１２との通信としては、有線の通信が用いられてもよく、あるいは、無線の通信が用いられてもよい。
また、家電分離サーバー装置１３と行動推定サーバー装置１２との通信としては、専用のネットワークを介して行われてもよく、あるいは、インターネットのような公共のネットワークを介して行われてもよい。
また、家電分離サーバー装置１３と行動推定サーバー装置１２との通信としては、有線の通信が用いられてもよく、あるいは、無線の通信が用いられてもよい。
また、家電分離サーバー装置１３と行動推定サーバー装置１２との通信としては、専用のネットワークを介して行われてもよく、あるいは、インターネットのような公共のネットワークを介して行われてもよい。
【0037】
行動推定サーバー装置１２は、家電分離サーバー装置１３から送信された情報を受信する。
行動推定サーバー装置１２では、行動推定装置３１は、受信された情報に基づいて、対象者５１１の行動に関する情報を推定する。
そして、行動推定サーバー装置１２は、例えば、推定された情報を所定のデータベースなどの記憶部に記憶すること、あるいは、推定された情報を所定の装置に送信して提供することなどを行う。
行動推定サーバー装置１２では、行動推定装置３１は、受信された情報に基づいて、対象者５１１の行動に関する情報を推定する。
そして、行動推定サーバー装置１２は、例えば、推定された情報を所定のデータベースなどの記憶部に記憶すること、あるいは、推定された情報を所定の装置に送信して提供することなどを行う。
【0038】
ここで、家電分離装置５１を有する家電分離サーバー装置１３としては、例えば、公共の装置が用いられてもよい。この場合、行動推定システム１は、家電分離装置５１を有する家電分離サーバー装置１３を含まないと捉えられてもよい。
家電分離装置５１としては、例えば、特許文献１に記載されるような技術（機器分離推定技術）を使用する装置が利用されてもよい。家電分離は機器分離の一例であって、電気機器が家電の機器である。
家電分離装置５１としては、例えば、特許文献１に記載されるような技術（機器分離推定技術）を使用する装置が利用されてもよい。家電分離は機器分離の一例であって、電気機器が家電の機器である。
【0039】
なお、本実施形態では、家電分離サーバー装置１３と行動推定サーバー装置１２とが別体である構成としたが、他の構成例として、家電分離サーバー装置１３と行動推定サーバー装置１２とが一体として構成されてもよい。
また、本実施形態では、家電分離装置５１と行動推定装置３１とが別体である構成としたが、他の構成例として、家電分離装置５１と行動推定装置３１とが一体として構成されてもよい。
また、本実施形態では、家電分離装置５１と行動推定装置３１とが別体である構成としたが、他の構成例として、家電分離装置５１と行動推定装置３１とが一体として構成されてもよい。
【0040】
【0041】
図２は、本発明の一実施形態（第１実施形態）に係る電力センサー２１１を用いた電力関連情報の流れの概略を示す図である。
なお、図２の例では、電力センサー２１１以外の各種のセンサーによって検出される情報については、省略してある。
なお、図２の例では、電力センサー２１１以外の各種のセンサーによって検出される情報については、省略してある。
【0042】
電力センサー２１１は、総電力量情報１０１１と、個別回路電力情報１０１２と、無線強度情報１０１３を検出する。
総電力量情報１０１１は、家屋１１で使用される電力の総量（総電力量）を表す情報である。
個別回路電力情報１０１２は、それぞれの個別回路で使用される電力量を表す情報である。本実施形態では、個別回路電力情報１０１２は、トイレ室１１４の個別回路で使用される電力量を表す情報と、浴室１１５の個別回路で使用される電力量を表す情報を含む。
無線強度情報１０１３は、ルーター装置２１２からの無線信号の強度を表す情報である。
総電力量情報１０１１は、家屋１１で使用される電力の総量（総電力量）を表す情報である。
個別回路電力情報１０１２は、それぞれの個別回路で使用される電力量を表す情報である。本実施形態では、個別回路電力情報１０１２は、トイレ室１１４の個別回路で使用される電力量を表す情報と、浴室１１５の個別回路で使用される電力量を表す情報を含む。
無線強度情報１０１３は、ルーター装置２１２からの無線信号の強度を表す情報である。
【0043】
家電分離装置５１は、家電分離機能１０３１によって、総電力量情報１０１１に基づいて、家電分離電力情報１０５１を取得する。
家電分離電力情報１０５１は、家屋１１で使用される所定の電気機器のそれぞれで使用される電力量を表す情報である。
家電分離電力情報１０５１は、家屋１１で使用される所定の電気機器のそれぞれで使用される電力量を表す情報である。
【0044】
行動推定装置３１は、総電力量情報１０１１と、個別回路電力情報１０１２と、無線強度情報１０１３と、家電分離電力情報１０５１を取得する。
【0045】
［行動推定装置］
図３は、本発明の一実施形態（第１実施形態）に係る行動推定装置３１の概略的な構成を示す図である。
行動推定装置３１は、情報入力部７１１と、行動推定部７１２と、情報出力部７１３と、を備える。
情報入力部７１１は、電力情報入力部７３１と、無線情報入力部７３２と、付加情報入力部７３３と、を備える。なお、本実施形態では、説明の便宜上、電力情報および無線情報以外の入力情報を付加情報と呼んで説明するが、この名称は任意であってもよい。
行動推定部７１２は、学習部７５１と、学習結果記憶部７５２と、を備える。
図３は、本発明の一実施形態（第１実施形態）に係る行動推定装置３１の概略的な構成を示す図である。
行動推定装置３１は、情報入力部７１１と、行動推定部７１２と、情報出力部７１３と、を備える。
情報入力部７１１は、電力情報入力部７３１と、無線情報入力部７３２と、付加情報入力部７３３と、を備える。なお、本実施形態では、説明の便宜上、電力情報および無線情報以外の入力情報を付加情報と呼んで説明するが、この名称は任意であってもよい。
行動推定部７１２は、学習部７５１と、学習結果記憶部７５２と、を備える。
【0046】
電力情報入力部７３１は、電力情報を入力し、当該電力情報を行動推定部７１２に出力する。
本実施形態では、電力情報は、総電力量情報と、個別回路電力情報と、家電分離電力情報と、を含む。
本実施形態では、電力情報は、総電力量情報と、個別回路電力情報と、家電分離電力情報と、を含む。
【0047】
無線情報入力部７３２は、無線情報を入力し、当該無線情報を行動推定部７１２に出力する。
本実施形態では、無線情報は、無線強度情報を含む。
本実施形態では、無線情報は、無線強度情報を含む。
【0048】
付加情報入力部７３３は、付加情報を入力し、当該付加情報を行動推定部７１２に出力する。
本実施形態では、付加情報は、温度情報と、湿度情報と、玄関加速度情報と、トイレ加速度情報と、枕加速度情報と、リビング加速度情報と、トイレ室加速度情報と、浴室加速度情報と、寝室加速度情報を含む。
本実施形態では、付加情報は、温度情報と、湿度情報と、玄関加速度情報と、トイレ加速度情報と、枕加速度情報と、リビング加速度情報と、トイレ室加速度情報と、浴室加速度情報と、寝室加速度情報を含む。
【0049】
温度情報は、温度センサー３１１によって検出される温度を表す情報である。
湿度情報は、湿度センサー３１２によって検出される湿度を表す情報である。
玄関加速度情報は、玄関センサー３３１によって検出される加速度を表す情報である。
トイレ加速度情報は、トイレセンサー３５１によって検出される加速度を表す情報である。
枕加速度情報は、枕センサー３７１によって検出される加速度を表す情報である。
湿度情報は、湿度センサー３１２によって検出される湿度を表す情報である。
玄関加速度情報は、玄関センサー３３１によって検出される加速度を表す情報である。
トイレ加速度情報は、トイレセンサー３５１によって検出される加速度を表す情報である。
枕加速度情報は、枕センサー３７１によって検出される加速度を表す情報である。
【0050】
リビング加速度情報は、リビングセンサー３３２によって検出される加速度を表す情報である。
トイレ室加速度情報は、トイレ室センサー３３３によって検出される加速度を表す情報である。
浴室加速度情報は、浴室センサー３３４によって検出される加速度を表す情報である。
寝室加速度情報は、寝室センサー３３５によって検出される加速度を表す情報である。
トイレ室加速度情報は、トイレ室センサー３３３によって検出される加速度を表す情報である。
浴室加速度情報は、浴室センサー３３４によって検出される加速度を表す情報である。
寝室加速度情報は、寝室センサー３３５によって検出される加速度を表す情報である。
【0051】
ここで、本実施形態では、説明の便宜上、電力情報入力部７３１と、無線情報入力部７３２と、付加情報入力部７３３とを区別したが、必ずしもこのような構成に限定されず、情報入力部７１１は、電力情報、無線情報、および、付加情報を入力し、これらの情報を行動推定部７１２に出力する構成であればよい。
【0052】
なお、本実施形態では、情報入力部７１１に入力された情報がそのまま行動推定部７１２に出力されるが、他の構成例として、情報入力部７１１に入力された情報が情報入力部７１１において加工された後に、行動推定部７１２に出力されてもよい。
例えば、情報入力部７１１は、入力された所定の情報について、所定期間の標準偏差、平均値、最小値、あるいは、最大値などを演算し、その演算結果を行動推定部７１２に出力してもよい。このような構成では、行動推定部７１２によって行われる行動推定の精度向上に役立つ場合がある。
例えば、情報入力部７１１は、入力された所定の情報について、所定期間の標準偏差、平均値、最小値、あるいは、最大値などを演算し、その演算結果を行動推定部７１２に出力してもよい。このような構成では、行動推定部７１２によって行われる行動推定の精度向上に役立つ場合がある。
【0053】
行動推定部７１２は、情報入力部７１１から入力された情報に基づいて、対象者５１１の行動を推定し、推定の結果である推定情報を情報出力部７１３に出力する。
情報出力部７１３は、行動推定部７１２から出力される推定情報を入力し、当該推定情報を出力する。
本実施形態では、推定情報は、睡眠情報と、排泄情報と、入浴情報と、外出情報と、食事情報と、掃除情報と、洗濯情報と、を含む。
情報出力部７１３は、行動推定部７１２から出力される推定情報を入力し、当該推定情報を出力する。
本実施形態では、推定情報は、睡眠情報と、排泄情報と、入浴情報と、外出情報と、食事情報と、掃除情報と、洗濯情報と、を含む。
【0054】
睡眠情報は、対象者５１１によって行われる睡眠に関する情報である。睡眠情報は、睡眠の回数、あるいは、睡眠時間の情報を含んでもよい。
排泄情報は、対象者５１１によって行われる排泄に関する情報である。排泄情報は、排泄の回数、あるいは、排泄時間の情報を含んでもよい。
入浴情報は、対象者５１１によって行われる入浴に関する情報である。入浴情報は、入浴の回数、あるいは、入浴時間の情報を含んでもよい。
外出情報は、対象者５１１によって行われる外出に関する情報である。外出情報は、外出の回数、あるいは、外出時間の情報を含んでもよい。
食事情報は、対象者５１１によって行われる食事に関する情報である。食事情報は、食事の回数、あるいは、食事時間の情報を含んでもよい。
掃除情報は、対象者５１１によって行われる掃除に関する情報である。掃除情報は、掃除の回数、あるいは、掃除時間の情報を含んでもよい。
洗濯情報は、対象者５１１によって行われる洗濯に関する情報である。洗濯情報は、洗濯の回数、あるいは、洗濯時間の情報を含んでもよい。
排泄情報は、対象者５１１によって行われる排泄に関する情報である。排泄情報は、排泄の回数、あるいは、排泄時間の情報を含んでもよい。
入浴情報は、対象者５１１によって行われる入浴に関する情報である。入浴情報は、入浴の回数、あるいは、入浴時間の情報を含んでもよい。
外出情報は、対象者５１１によって行われる外出に関する情報である。外出情報は、外出の回数、あるいは、外出時間の情報を含んでもよい。
食事情報は、対象者５１１によって行われる食事に関する情報である。食事情報は、食事の回数、あるいは、食事時間の情報を含んでもよい。
掃除情報は、対象者５１１によって行われる掃除に関する情報である。掃除情報は、掃除の回数、あるいは、掃除時間の情報を含んでもよい。
洗濯情報は、対象者５１１によって行われる洗濯に関する情報である。洗濯情報は、洗濯の回数、あるいは、洗濯時間の情報を含んでもよい。
【0055】
情報出力部７１３は、行動推定部７１２から出力される推定情報を入力し、当該推定情報を所定の態様で出力する。
当該所定の態様は、例えば、行動推定装置３１とは別の装置に推定情報を送信する態様、表示部の画面などに推定情報を表示する態様、あるいは、用紙などに推定情報を印刷する態様などであってもよい。
当該所定の態様は、例えば、行動推定装置３１とは別の装置に推定情報を送信する態様、表示部の画面などに推定情報を表示する態様、あるいは、用紙などに推定情報を印刷する態様などであってもよい。
【0056】
なお、行動推定装置３１では、情報出力部７１３によって、所定の条件が満たされた場合に、所定のアラームを表す情報（アラーム情報）を出力してもよい。
具体例として、行動推定装置３１では、対象者５１１が外出したことを推定した場合に、所定のアラーム情報を出力してもよい。
例えば、行動推定装置３１では、所定の指標の値があらかじめ定められた閾値を超えた場合（または、あらかじめ定められた閾値未満となった場合）に、所定のアラーム情報を出力してもよい。
具体例として、行動推定装置３１では、温度センサー３１１によって検出された温度が所定の閾値を超えた場合に、所定のアラーム情報を出力してもよい。
アラート情報を出力する態様としては、例えば、行動推定装置３１とは別の装置にアラート情報を送信する態様、表示部の画面などにアラート情報を表示する態様、あるいは、アラート情報を音出力する態様などであってもよい。
具体例として、行動推定装置３１では、対象者５１１が外出したことを推定した場合に、所定のアラーム情報を出力してもよい。
例えば、行動推定装置３１では、所定の指標の値があらかじめ定められた閾値を超えた場合（または、あらかじめ定められた閾値未満となった場合）に、所定のアラーム情報を出力してもよい。
具体例として、行動推定装置３１では、温度センサー３１１によって検出された温度が所定の閾値を超えた場合に、所定のアラーム情報を出力してもよい。
アラート情報を出力する態様としては、例えば、行動推定装置３１とは別の装置にアラート情報を送信する態様、表示部の画面などにアラート情報を表示する態様、あるいは、アラート情報を音出力する態様などであってもよい。
【0057】
ここで、本実施形態では、行動推定部７１２は、機械学習の結果を用いて、入力情報から出力情報を演算する。
学習部７５１は、トレーニング用の入力情報と、真値の情報などを用いて、機械学習を行う機能を有している。なお、機械学習の技術としては、公知の技術が用いられてもよい。
学習部７５１は、機械学習の結果の情報を学習結果記憶部７５２に記憶する。
学習部７５１は、トレーニング用の入力情報と、真値の情報などを用いて、機械学習を行う機能を有している。なお、機械学習の技術としては、公知の技術が用いられてもよい。
学習部７５１は、機械学習の結果の情報を学習結果記憶部７５２に記憶する。
【0058】
行動推定部７１２は、学習結果記憶部７５２に記憶された情報を用いて、情報入力部７１１から入力された入力情報に基づいて出力情報を演算し、演算された出力情報を情報出力部７１３に出力する。
【0059】
なお、本実施形態では、行動推定部７１２に、機械学習を行う機能を有する学習部７５１を備える場合を示したが、他の構成例として、機械学習を行う機能（本実施形態では、学習部７５１）は、必ずしも行動推定部７１２に備えられなくてもよく、行動推定装置３１とは別の装置で行われた機械学習の結果の情報が学習結果記憶部７５２に記憶されてもよい。
【0060】
また、本実施形態では、行動推定部７１２は、機械学習の結果を用いて行動推定を行う構成を示したが、他の構成例として、機械学習以外の技術を用いて行動推定を行う構成が用いられてもよい。
【0061】
ここで、本実施形態における行動推定装置３１への入力情報は一例であり、例えば、より少ない入力情報が用いられてもよく、あるいは、より多い入力情報が用いられてもよい。また、個々の入力情報は、例えば、本実施形態と同じ情報であってもよく、あるいは、本実施形態とは異なる情報であってもよい。
一例として、入力情報の組み合わせは、総電力量情報、個別回路電力情報、家電分離電力情報、無線強度情報、温度情報、湿度情報、玄関加速度情報、トイレ加速度情報、枕加速度情報が用いられてもよい。
一例として、入力情報の組み合わせは、総電力量情報、個別回路電力情報、家電分離電力情報、無線強度情報、温度情報、湿度情報、玄関加速度情報、トイレ加速度情報、枕加速度情報が用いられてもよい。
【0062】
また、本実施形態における行動推定装置３１への出力情報は一例であり、例えば、より少ない出力情報が用いられてもよく、あるいは、より多い出力情報が用いられてもよい。また、個々の出力情報は、例えば、本実施形態と同じ情報であってもよく、あるいは、本実施形態とは異なる情報であってもよい。
【0063】
［第１実施形態について］
以上のように、本実施形態に係る行動推定システム１における行動推定装置３１は、電力の情報に基づいて対象者５１１の行動を推定することを効果的に行うことができる。
以上のように、本実施形態に係る行動推定システム１における行動推定装置３１は、電力の情報に基づいて対象者５１１の行動を推定することを効果的に行うことができる。
【0064】
また、本実施形態に係る行動推定装置３１では、電力の情報とともに、他のセンサーの情報を利用することで、対象者５１１の行動を推定する精度を高めることができる。
例えば、一般に、家電分離の技術では、消費電力が高くて特徴のある消費電力パターンが存在する家電製品の推定はできるが、他の機器の推定ができない場合がある。特に、家電分離の技術では、トイレ室にある機器および浴室にある機器が推定の対象に含まれないことが多い。
そこで、本実施形態に係る行動推定装置３１では、家電分離の結果の情報とともに、トイレ室および浴室の個別回路の消費電力の情報を用いることで、対象者５１１の行動を推定する精度を高めることができる。
特に、対象者５１１が被介護者などである場合には、トイレ室および浴室に関する情報は有用である。
例えば、一般に、家電分離の技術では、消費電力が高くて特徴のある消費電力パターンが存在する家電製品の推定はできるが、他の機器の推定ができない場合がある。特に、家電分離の技術では、トイレ室にある機器および浴室にある機器が推定の対象に含まれないことが多い。
そこで、本実施形態に係る行動推定装置３１では、家電分離の結果の情報とともに、トイレ室および浴室の個別回路の消費電力の情報を用いることで、対象者５１１の行動を推定する精度を高めることができる。
特に、対象者５１１が被介護者などである場合には、トイレ室および浴室に関する情報は有用である。
【0065】
本実施形態に係る行動推定装置３１では、電力データを活用して人間の行動を推定することで、当該人間の生活状況を推定することができる。
本実施形態に係る行動推定装置３１では、プライバシーに配慮しながら、客観的な事実を導き出すことで、生活する者の行動全体を把握することが可能である。
例えば、本実施形態では、対象者５１１にウェアラブルなセンサーを取り付けなくてもよいため、対象者５１１にウェアラブルなセンサーが取り付けられる場合と比べて、対象者５１１に快適さを与えることができる。
例えば、本実施形態では、対象者５１１がスマートフォンを使用しない老人等である場合においても、行動を推定することができる。
例えば、本実施形態では、対象者５１１は、住み慣れた家等で生活を続けることができ、また、自立維持のモチベーションも与えることができる。
本実施形態に係る行動推定装置３１では、プライバシーに配慮しながら、客観的な事実を導き出すことで、生活する者の行動全体を把握することが可能である。
例えば、本実施形態では、対象者５１１にウェアラブルなセンサーを取り付けなくてもよいため、対象者５１１にウェアラブルなセンサーが取り付けられる場合と比べて、対象者５１１に快適さを与えることができる。
例えば、本実施形態では、対象者５１１がスマートフォンを使用しない老人等である場合においても、行動を推定することができる。
例えば、本実施形態では、対象者５１１は、住み慣れた家等で生活を続けることができ、また、自立維持のモチベーションも与えることができる。
【0066】
本実施形態に係る行動推定装置３１では、行動を推定するにあたり、電力のデータを時間ごとに分割して、当該時間ごとに電力のデータを分析してもよく、これにより、人の行動を推定する精度を向上させることが可能となる。
また、本実施形態に係る行動推定装置３１では、生活者ごとに異なる習慣を複数の分類に分け、それぞれの分類ごとに機械学習モデルを個別に分ける構成が用いられてもよく、これにより、様々な生活者に対応することができる。
また、本実施形態に係る行動推定装置３１では、生活者ごとに異なる習慣を複数の分類に分け、それぞれの分類ごとに機械学習モデルを個別に分ける構成が用いられてもよく、これにより、様々な生活者に対応することができる。
【0067】
例えば、従来では、カメラおよび集音マイクを家屋に取り付けて、家屋の中で対象者がどのような活動をしていたかを検出し、検出された動画および音声を遠方にいる家族等が確認することで当該対象者の安否を確認することが考えられる。しかしながら、このような場合には、対象者のプライバシーの保護が困難であり、カメラおよび集音マイク等の設置が拒否されることも考えられる。また、このような手法では、情報の確度は高いが、動画および音声の確認に時間を要する場合も多い。
これに対して、本実施形態に係る行動推定装置３１では、電力の情報を用いることで、このような不具合を抑制することが可能である。
これに対して、本実施形態に係る行動推定装置３１では、電力の情報を用いることで、このような不具合を抑制することが可能である。
【0068】
例えば、従来では、赤外線センサーおよび環境センサーを家屋に取り付けて、検出されたデータを確認して、家屋の中での対象者の生活状況を推測することが考えられる。例えば、センサーが反応した時間あるいはセンサーの値などに閾値を設けて、これらが閾値を超えた場合に、メール等で家族等に通知して安否確認に活用することが考えられる。しかしながら、このような手法では、例えば睡眠等のような単一の事象については客観的に確認することが可能であるが、対象者の生活行動のすべてを把握する場合には、設置するセンサーの数が膨大となり、コストが非常に大きくなってしまう。また、対象者の習慣は多岐にわたっており、人によっては閾値に該当せず、行動を推定することができない場合もあり得る。
これに対して、本実施形態に係る行動推定装置３１では、電力の情報を用いることで、このような不具合を抑制することが可能である。
これに対して、本実施形態に係る行動推定装置３１では、電力の情報を用いることで、このような不具合を抑制することが可能である。
【0069】
＜第２実施形態＞
図４を参照して、第２実施形態について説明する。
図４を参照して、第２実施形態について説明する。
【0070】
［行動推定装置］
図４は、本発明の一実施形態（第２実施形態）に係る行動推定装置３１の概略的な構成を示す図である。
なお、本実施形態に係る行動推定装置３１の構成および動作は、第１実施形態に係る図３に示される構成および動作と比べて、入力情報が異なる点で相違し、他の点で同じである。
本実施形態では、説明の便宜上、図３に示されるのと同じ符号を用いて説明する。
図４は、本発明の一実施形態（第２実施形態）に係る行動推定装置３１の概略的な構成を示す図である。
なお、本実施形態に係る行動推定装置３１の構成および動作は、第１実施形態に係る図３に示される構成および動作と比べて、入力情報が異なる点で相違し、他の点で同じである。
本実施形態では、説明の便宜上、図３に示されるのと同じ符号を用いて説明する。
【0071】
図４の例では、情報入力部７１１の無線情報入力部７３２および付加情報入力部７３３については図示を省略している。
なお、入力情報として無線情報（本実施形態では、無線強度情報）が用いられない場合には、情報入力部７１１に無線情報入力部７３２が備えられなくてもよい。
なお、入力情報として無線情報（本実施形態では、無線強度情報）が用いられない場合には、情報入力部７１１に無線情報入力部７３２が備えられなくてもよい。
【0072】
本実施形態では、行動推定装置３１の情報入力部７１１に、個別回路電力情報と、家電分離電力情報と、電力以外に関する情報が入力される。
【0073】
［第２実施形態について］
以上のように、本実施形態に係る行動推定システム１における行動推定装置３１は、電力の情報に基づいて対象者の行動を推定することを効果的に行うことができる。
以上のように、本実施形態に係る行動推定システム１における行動推定装置３１は、電力の情報に基づいて対象者の行動を推定することを効果的に行うことができる。
【0074】
＜以上の実施形態について＞
［構成例］
一構成例として、行動推定装置（図１の例では、行動推定装置３１）は、監視対象となる対象者（図１の例では、対象者５１１）の居宅（図１の例では、家屋１１）に設けられた電力センサー（図１の例では、電力センサー２１１）によって測定された電力から得られる機器分離電力（図２の例では、家電分離電力情報１０５１）と個別回路電力（図２の例では、個別回路電力情報１０１２）を含む入力情報を入力する情報入力部（図３の例では、情報入力部７１１）と、機械学習結果を用いて、情報入力部によって入力された入力情報に基づいて、対象者の行動を推定する行動推定部（図３の例では、行動推定部７１２）と、行動推定部による推定結果に関する情報を出力する情報出力部（図３の例では、情報出力部７１３）と、を備える。
［構成例］
一構成例として、行動推定装置（図１の例では、行動推定装置３１）は、監視対象となる対象者（図１の例では、対象者５１１）の居宅（図１の例では、家屋１１）に設けられた電力センサー（図１の例では、電力センサー２１１）によって測定された電力から得られる機器分離電力（図２の例では、家電分離電力情報１０５１）と個別回路電力（図２の例では、個別回路電力情報１０１２）を含む入力情報を入力する情報入力部（図３の例では、情報入力部７１１）と、機械学習結果を用いて、情報入力部によって入力された入力情報に基づいて、対象者の行動を推定する行動推定部（図３の例では、行動推定部７１２）と、行動推定部による推定結果に関する情報を出力する情報出力部（図３の例では、情報出力部７１３）と、を備える。
【0075】
一構成例として、行動推定装置において、入力情報は、居宅に設けられた無線機器（図１の例では、ルーター装置２１２）から発信される信号が電力センサーによって受信されたときの受信強度（図２の例では、無線強度情報１０１３）を含む。
一構成例として、行動推定装置において、入力情報は、電力センサーによって測定された居宅の総電力量（図２の例では、総電力量情報１０１１）を含む。
一構成例として、行動推定装置において、入力情報は、電力センサーによって測定された居宅の総電力量（図２の例では、総電力量情報１０１１）を含む。
【0076】
一構成例として、行動推定装置において、個別回路電力に対応する部屋は、機器分離電力によって電力が得られる機器が存在しない部屋である。
一構成例として、行動推定装置において、個別回路電力に対応する部屋は、居宅のトイレ室（図１の例では、トイレ室１１４）または浴室（図１の例では、浴室１１５）の少なくとも一方である。なお、トイレ室と浴室とが共通の部屋であってもよい。
一構成例として、行動推定装置において、対象者は、被介護者である。
一構成例として、行動推定装置において、個別回路電力に対応する部屋は、居宅のトイレ室（図１の例では、トイレ室１１４）または浴室（図１の例では、浴室１１５）の少なくとも一方である。なお、トイレ室と浴室とが共通の部屋であってもよい。
一構成例として、行動推定装置において、対象者は、被介護者である。
【0077】
以上のような行動推定装置によって行われる行動推定方法が提供されてもよい。
一構成例として、行動推定方法は、行動推定装置において行われる行動推定方法であって、監視対象となる対象者の居宅に設けられた電力センサーによって測定された電力から得られる機器分離電力と個別回路電力を含む入力情報を入力する情報入力ステップと、機械学習結果を用いて、情報入力ステップによって入力された入力情報に基づいて、対象者の行動を推定する行動推定ステップと、行動推定ステップによる推定結果に関する情報を出力する情報出力ステップと、を有する。
一構成例として、行動推定方法は、行動推定装置において行われる行動推定方法であって、監視対象となる対象者の居宅に設けられた電力センサーによって測定された電力から得られる機器分離電力と個別回路電力を含む入力情報を入力する情報入力ステップと、機械学習結果を用いて、情報入力ステップによって入力された入力情報に基づいて、対象者の行動を推定する行動推定ステップと、行動推定ステップによる推定結果に関する情報を出力する情報出力ステップと、を有する。
【0078】
以上のような行動推定装置によって行われる処理を実行するプログラムが提供されてもよい。
一構成例として、監視対象となる対象者の居宅に設けられた電力センサーによって測定された電力から得られる機器分離電力と個別回路電力を含む入力情報を入力する情報入力機能と、機械学習結果を用いて、情報入力機能によって入力された入力情報に基づいて、対象者の行動を推定する行動推定機能と、行動推定機能による推定結果に関する情報を出力する情報出力機能と、をコンピュータに実現させるためのプログラムである。
一構成例として、監視対象となる対象者の居宅に設けられた電力センサーによって測定された電力から得られる機器分離電力と個別回路電力を含む入力情報を入力する情報入力機能と、機械学習結果を用いて、情報入力機能によって入力された入力情報に基づいて、対象者の行動を推定する行動推定機能と、行動推定機能による推定結果に関する情報を出力する情報出力機能と、をコンピュータに実現させるためのプログラムである。
【0079】
ここで、以上に示した実施形態に係る行動推定装置３１などにおける任意の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録（記憶）して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、処理を行ってもよい。
なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、オペレーティング・システム（ＯＳ：Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）あるいは周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
また、コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、例えば、非一時的記録媒体である。
なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、オペレーティング・システム（ＯＳ：Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）あるいは周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
また、コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、例えば、非一時的記録媒体である。
【0080】
さらに、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークあるいは電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバーあるいはクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また、上記のプログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）あるいは電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記のプログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、上記のプログラムは、前述した機能をコンピュータシステムに既に記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
また、上記のプログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）あるいは電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記のプログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、上記のプログラムは、前述した機能をコンピュータシステムに既に記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【0081】
以上に説明した行動推定装置３１などにおける任意の構成部の機能は、プロセッサーにより実現されてもよい。例えば、本実施形態における各処理は、プログラム等の情報に基づき動作するプロセッサーと、プログラム等の情報を記憶するコンピュータ読み取り可能な記録媒体により実現されてもよい。ここで、プロセッサーは、例えば、各部の機能が個別のハードウェアで実現されてもよく、あるいは、各部の機能が一体のハードウェアで実現されてもよい。例えば、プロセッサーはハードウェアを含み、当該ハードウェアは、デジタル信号を処理する回路およびアナログ信号を処理する回路のうちの少なくとも一方を含んでもよい。例えば、プロセッサーは、回路基板に実装された１または複数の回路装置、あるいは、１または複数の回路素子のうちの一方または両方を用いて、構成されてもよい。回路装置としてはＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）などが用いられてもよく、回路素子としては抵抗あるいはキャパシターなどが用いられてもよい。
【0082】
ここで、プロセッサーは、例えば、ＣＰＵであってもよい。ただし、プロセッサーは、ＣＰＵに限定されるものではなく、例えば、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、あるいは、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）等のような、各種のプロセッサーが用いられてもよい。また、プロセッサーは、例えば、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）によるハードウェア回路であってもよい。また、プロセッサーは、例えば、複数のＣＰＵにより構成されていてもよく、あるいは、複数のＡＳＩＣによるハードウェア回路により構成されていてもよい。また、プロセッサーは、例えば、複数のＣＰＵと、複数のＡＳＩＣによるハードウェア回路と、の組み合わせにより構成されていてもよい。また、プロセッサーは、例えば、アナログ信号を処理するアンプ回路あるいはフィルター回路等のうちの１以上を含んでもよい。
【0083】
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述したが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
【符号の説明】
【0084】
１…行動推定システム、１１…家屋、１２…行動推定サーバー装置、１３…家電分離サーバー装置、１４…ネットワーク、３１…行動推定装置、５１…家電分離装置、１１１…玄関、１１２…通路、１１３…リビング、１１４…トイレ室、１１５…浴室、１１６…寝室、１３１～１３５…扉、２１１…電力センサー、２１２…ルーター装置、２３１…分電盤、３１１…温度センサー、３１２…湿度センサー、３３１…玄関センサー、３３２…リビングセンサー、３３３…トイレ室センサー、３３４…浴室センサー、３３５…寝室センサー、３５１…トイレセンサー、３７１…枕センサー、５１１…対象者、７１１…情報入力部、７１２…行動推定部、７１３…情報出力部、７３１…電力情報入力部、７３２…無線情報入力部、７３３…付加情報入力部、７５１…学習部、７５２…学習結果記憶部、１０１１…総電力量情報、１０１２…個別回路電力情報、１０１３…無線強度情報、１０３１…家電分離機能、１０５１…家電分離電力情報
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】