JP2014219794A - 行動判定装置、データ抽出装置、方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】人に対する身体的拘束又は心理的障壁を与えることなくかつ安価な設備により人の行動パターンを判定できるようにする。【解決手段】ユーザの生活空間に照度センサ１１１を備えたセンシングユニットＳＵ１を設置し、これにより生活空間の照度を一定の周期で計測してその照度計測データをサーバユニットＶＵ１へ送信する。サーバユニットＶＵ１は、上記センシングユニットＳＵ１から送られた照度計測データの中から、予め日照時間格納部２１３に記憶された日照時間情報をもとに日没から日の出までの時間帯に含まれる日照計測データを抽出して記憶する。そして、参照要求された日の照度計測データと過去の振り返り期間に含まれる複数の日の照度計測データとを同一の時刻同士で比較して、その比較結果をもとに参照要求された日の照明点灯パターンと過去の複数の日の照明点灯パターンとの間の類似度をそれぞれ判定する。【選択図】図２

Description

この発明は、センサデータをもとに人間の行動を判定する行動判定装置、方法及びプログラムと、上記判定された行動に対応するデータをデータベースから抽出するデータ抽出装置、方法及びプログラムに関する。

人の行動を表すデータを収集して蓄積し、当該蓄積データから人の行動を推定して、その推定結果をもとに当該人に適した情報を提示する技術が種々提案されている。人の行動を表すデータの収集手法としては、人にセンサデバイスを直接装着してその計測データを収集する手法や、室内にカメラを設置してその画像データを収集する手法、カップや歯ブラシ等の実際に人が使用する物体にセンサを取付け、これらのセンサにより検出された物体の動きを表すデータを収集する手法がある（例えば特許文献１を参照）。

特開２００９−１８７２６８号公報

ところが、人にセンサデバイスを装着する手法や室内にカメラを設置する手法は、人に身体的拘束又は心理的障壁を与えるため、許容されない場合がある。一方、人が実際に使用する物体にセンサを取付ける手法は、身体的拘束や心理的障壁は軽減されるが、センサの数が多くなりコストが高くなる傾向がある。

この発明は上記事情に着目してなされたもので、人に対する身体的拘束又は心理的障壁を与えることなくかつ安価な設備により、人の行動に関連するデータを収集し行動パターンを判定できるようにした行動判定装置、方法及びプログラムを提供することを目的とし、さらには上記行動パターンの判定結果に対応するデータをデータベースから抽出可能としたデータ抽出装置、方法及びプログラムを提供することも目的とする。

上記目的を達成するためにこの発明の第１の観点は、人の生活空間において環境ノイズの発生が予測される時間帯、又は当該時間帯以外の時間帯を表す時間帯情報を予め記憶しておき、上記生活空間に配置された環境計測手段から出力される計測データを受信すると、上記記憶された時間帯情報に基づいて、上記受信された計測データから上記環境ノイズの発生が予測される時間帯以外の時間帯に得られた計測データを抽出し蓄積する。そして、この蓄積された計測データのうち、判定対象の期間に得られた計測データとそれ以外の期間に得られた計測データとを比較して、人の行動パターンの類似度を判定するようにしたものである。

また、この発明の第１の観点は以下のような複数の態様を備えることを特徴とする。
第１の態様は、環境計測手段が生活空間の照度を計測してその計測データを出力する照度センサを備える場合に、日没から日の出までの時間帯を表す情報を予め記憶しておき、この記憶された時間帯を表す情報に基づいて、上記受信された計測データから日没から日の出までの時間帯に得られた照度の計測データを抽出し蓄積する。そして、この蓄積された照度の計測データのうち、判定対象の日に得られた計測データとそれ以外の日に得られた計測データとを比較して、照明点灯パターンの類似度合いを判定するものである。

第２の態様は、環境計測手段が生活空間の二酸化炭素濃度を計測してその計測データを出力する二酸化炭素センサを備える場合に、調理の時間帯を表す情報を予め記憶しておき、この記憶された調理の時間帯を表す情報に基づいて、上記受信された二酸化炭素濃度の計測データから上記調理の時間帯に得られた二酸化炭素濃度の計測データを抽出し蓄積する。そして、上記蓄積された二酸化炭素濃度の計測データのうち、判定対象の日に得られた計測データとそれ以外の日に得られた計測データとを比較して、調理行動パターンの類似度合いを判定するようにしたものである。

第３の態様は、環境計測手段が生活空間の湿度を計測してその計測データを出力する湿度センサをさらに備える場合に、予め記憶された調理の時間帯を表す情報に基づいて、上記湿度センサから受信した湿度の計測データから上記調理の時間帯に得られた湿度の計測データを抽出し蓄積する。そして、上記蓄積された湿度の計測データのうち、判定対象の時間帯に得られた湿度の計測データとそれ以外の時間帯に得られた湿度の計測データとを比較して、調理内容の類似度合いを判定するようにしたものである。

この発明の第２の観点は、上記第１の観点で述べた構成要素に加え、人の行動パターンと関連する情報を記憶したデータベースをさらに備え、上記人の行動パターンの類似度の判定結果を表す情報を取得し、この取得された類似度の判定結果を表す情報をもとに、上記データベースから当該人の行動パターンに関連する情報を抽出して、上記人に提示するべく出力するようにしたものである。

この発明の第１の観点によれば、計測手段により得られた人の生活空間の環境計測データから、環境ノイズの発生が予測される時間帯以外の時間帯に得られた計測データが抽出され、この抽出された計測データをもとに人の行動パターンの類似度が判定される。このため、生活空間における人の行動パターンの類似度を判定環境ノイズの影響を受けることなく正確に判定することが可能となる。

第１の態様によれば、照度センサにより得られた照度の計測データから、日没から日の出までの時間帯に得られたデータのみが抽出され、この抽出された照度の計測データをもとに、判定対象の日とそれ以外の日との間の照明点灯パターンの類似度が判定される。このため、季節または天候による日照の変化の影響を排除して、照明点灯パターンの類似度を正確に判定することが可能となる。

第２の態様によれば、例えばキッチンにおいて二酸化炭素センサにより得られた二酸化炭素濃度の計測データから、予め設定された予想される調理の時間帯に得られた計測データのみが抽出され、この予想調理時間帯に抽出された二酸化炭素濃度の計測データをもとに、調理行動パターンの類似度が判定される。このため、例えば今日の調理行動パターンと過去の複数の日における調理行動パターンとの間の類似度を、朝食、昼食、間食及び夕食のそれぞれにおいて混同することなく正確に判定することが可能となる。

第３の態様によれば、例えばキッチンにおいて湿度センサにより得られた湿度の計測データから、予め設定された予想される調理時間帯に得られた計測データのみが抽出され、この予想調理時間中に抽出された湿度の計測データをもとに、調理内容の類似度が判定される。このため、今日の調理内容と過去の複数の日における調理内容との間の類似度、例えば焼き物か或いは煮物かといったことまで、朝食、昼食、間食及び夕食のそれぞれにおいて混同することなく正確に判定することが可能となる。

この発明の第２の観点によれば、第１の観点で述べた処理により得られた人の行動パターンの類似度の判定結果をもとに、当該類似度の判定結果に対応する関連情報がデータベースから抽出され、該当する人に提示される。このため、人は生活空間において自身が過去に同様の行動パターンを実行したときに記録した情報、例えばテレビ番組の視聴履歴や調理メニューとそのレシピなどを確認することが可能となる。

すなわち、この発明の第１の観点によれば、人に対する身体的拘束又は心理的障壁を与えることなくかつ安価な設備により、人の行動に関連するデータを収集し行動パターンを判定できるようにした行動判定装置、方法及びプログラムを提供することができる。
またこの発明の第２の観点によれば、上記行動パターンの判定結果に対応する関連情報をデータベースから抽出することができるデータ抽出装置、方法及びプログラムを提供することができる。

この発明に係る行動判定装置及びデータ抽出装置を備えたシステムの第１の実施形態を示す概略構成図。 この発明に係る行動判定装置の第１の実施形態であるサーバユニットと、その周辺装置であるセンシングユニットの構成を示すブロック図。 図２に示したサーバユニットによる照度ＩＤ付与処理の手順と処理内容を示すフローチャート。 図２に示したサーバユニットによる比較解析処理の手順と処理内容を示すフローチャート。 図２に示したサーバユニットの類似度判定対象となる照明装置の動作例を示す図。 図２に示したサーバユニットにより判定される照明点灯パターンの一例を示す図。 この発明に係る行動判定装置の第２の実施形態であるサーバユニットと、その周辺装置であるセンシングユニットの構成を示すブロック図。 図７に示したサーバユニットによる二酸化炭素濃度の変化率算出処理手順と処理内容を示すフローチャート。 図７に示したサーバユニットによる比較解析処理手順と処理内容を示すフローチャート。 図７に示したサーバユニットの類似度判定対象となる調理器具の動作例を示す図。 図７に示したサーバユニットにより判定される二酸化炭素濃度の変化パターンの一例を示す図。 この発明に係る行動判定装置の第３の実施形態であるサーバユニットと、その周辺装置であるセンシングユニットの構成を示すブロック図。 図１２に示したサーバユニットによる二酸化炭素濃度及び湿度の変化率算出処理手順と処理内容を示すフローチャート。 図１２に示したサーバユニットによる比較解析処理手順と処理内容を示すフローチャート。 図１２に示したサーバユニットの類似度判定対象となる調理器具の動作例を示す図。 図１２に示したサーバユニットにより判定される二酸化炭素濃度及び湿度の変化パターンの一例を示す図。

以下、図面を参照してこの発明に係わる実施形態を説明する。
［第１の実施形態］
（構成）
図１は、この発明に係る行動判定装置及びデータ抽出装置を備えたシステムの第１の実施形態を示す概略構成図であり、図中ＶＵ１は行動判定装置としてのサーバユニット、ＭＵはデータ抽出装置としてのデータベースサーバ、ＳＵ１はセンシングユニット、ＤＵはユーザ端末を示す。

センシングユニットＳＵ１は、ユーザの生活空間の照度を計測するもので、照明機器の近傍に設置される。サーバユニットＶＵ１は、例えばサービス事業者が運用するサーバコンピュータからなり、上記センシングユニットＳＵ１から送信された照度データを図示しない通信ネットワークを介して受信する機能を有している。

サーバユニットＶＵ１及びセンシングユニットＳＵ１は次のように構成される。図２はその機能構成を示すブロック図である。
センシングユニットＳＵ１は、照度センサ１１１と、センシング通信部１１２を備えている。照度センサ１１１は、ユーザの生活空間である部屋の照度を予め設定された一定のサンプル周期Ｎで計測し、照度の計測値に計測タイミングを表すタイムスタンプを付与した計測データをセンシング通信部１１２へ出力する。センシング通信部１１２は、上記照度センサ１１１から出力された計測データを蓄積し、予め設定された一定時間分が蓄積されるごとに無線ＬＡＮ（Local Area Network）などの通信ネットワークを介してサーバユニットＶＵ１へ送信する。なお、計測データは自律的に送信するのではなく、サーバユニットＶＵ１から送信要求を受信したときに送信するようにしてもよい。また、照度センサ１１１から出力された計測データをリアルタイムに送信するようにしてもよい。

サーバユニットＶＵ１は、例えば家庭やオフィスなどに設置されるホームサーバ又はオフィスサーバからなり、第１の実施形態を実施する上で必要な機能として、サーバ通信部２１１と、照度データ格納部２１２と、日照時間格納部２１３と、照度ＩＤ付与部２１４と、比較解析部２１５と、閾値格納部２１６と、解析データ格納部２１７を備えている。

このうち、照度データ格納部２１２、日照時間格納部２１３、閾値格納部２１６及び解析データ格納部２１７の各データ記憶機能は、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）又はＳＳＤ（Solid State Drive）等を用いた記憶ユニットに設けられる。日照時間格納部２１３には、判定対象となるユーザの生活空間の位置座標に対応する日没から日の出までの時間帯を表す日照時間情報が予め格納されている。

一方、サーバ通信部２１１、照度データ格納部２１２、照度ＩＤ付与部２１４及び比較解析部２１５の各制御機能は、図示しないプログラムメモリに格納されたプログラムをＣＰＵ（Central Processing Unit）に実行させることにより実現される。サーバ通信部２１１は、センシングユニットＳＵ１から送信された照度計測データを受信する機能と、解析データ格納部２１７に記憶された解析データをデータベースサーバＭＵへ送信する機能を備える。

照度データ格納部２１２は、記憶部とその制御部を備え、上記サーバ通信部２１１により計測データが受信された場合に、この受信された計測データに含まれるタイムスタンプを日照時間格納部２１３に記憶された日照時間情報と比較し、タイムスタンプが日照時間帯に含まれる場合に、当該受信された計測データを日付を表す情報と共に記憶部に格納する。

照度ＩＤ付与部２１４は、以下の処理機能を有する。
(1) 上記照度データ格納部２１２に予め定めたＴａ時間分（例えば２４時間分）の新たな照度計測データが蓄積されるごとに、当該新たな照度計測データを読み出して同一の照度値ＬｕがＮサンプル以上連続するか否かを判定する処理。
(2) 上記判定の結果、Ｎサンプル以上連続する同一の照度値Ｌｕが検出された場合に、このときの照度値Ｌｕに固有の照度ＩＤを付与して閾値格納部２１６に格納する。またそれと共に、当該照度値Ｌｕ、タイムスタンプ及び照度ＩＤを、新規解析データセットとして解析データ格納部２１７に格納する処理。
(3) 上記検出された照度値Ｌｕと同一の照度値が既に閾値格納部２１６に格納されている場合には、当該検出された照度値Ｌｕは閾値格納部２１６に格納せず、上記格納済の照度値に付与されている照度ＩＤを上記検出された照度値Ｌｕに付与したデータセットを解析データ格納部２１７に格納する処理。

比較解析部２１５は、以下の処理機能を有する。
(1) 上記解析データ格納部２１７に１日分の新規解析データセットが格納されるごとに、当該新規解析データセットを過去の日の解析データセットと同一時刻のもの同士で比較し、解析データの照度値が一致する場合には１、一致しない場合には０を、引数ｓに返す。そして、１日分の全解析区間に含まれる各データセットに対して上記比較処理をそれぞれ行い、引数ｓの総和Ｓを算出する処理。
(2) (1) の処理を、解析データ格納部２１７に格納されている過去のすべての解析データセットに対して行う処理。以上のように算出された引数ｓの総和Ｓは、宅内の照明点灯パターンの類似の度合いを表す情報として使用される。

データベースサーバＭＵは例えばＷｅｂサーバからなり、データベースを備える。データベースには、ユーザの行動パターンと関連する情報が予め記憶されている。このユーザの行動パターンと関連する情報は、例えばユーザの過去の行動履歴を表す電子的記録情報であり、具体的にはテレビ番組の視聴履歴やＷｅｂサイトへのアクセス履歴、ソーシャルネットワークへの投稿テキスト、調理した食事やレシピを表す写真や動画等からなる。

またデータベースサーバＭＵは、上記サーバユニットＶＵ１から照明点灯パターンの類似の度合いを表す情報を図示しない通信ネットワークを介して受信した場合に、この受信した照明点灯パターンの類似度を表す情報に基づいて、照明点灯パターンが類似する過去の日の行動履歴を表す電子的記録情報を上記データベースから選択的に読み出し、この読み出された電子的記録情報を図示しない通信ネットワークを介して該当するユーザ端末ＤＵへ送信する機能を有する。

ユーザ端末ＤＵは、例えば携帯電話機やスマートフォン、タブレット型端末等の携帯端末からなる。ユーザ端末ＤＵはブラウザを備える。ブラウザは、データベースサーバＭＵに開設されたＷｅｂページのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）に対しアクセスして電子的記録情報を受信し、この受信された情報をディスプレイに表示させるために使用される。なお、ユーザ端末ＤＵは、携帯端末以外にユーザ宅等に固定設置されたパーソナル・コンピュータであってもよく、また電子的記録情報の取得手段についてもブラウザ以外に携帯端末のＯＳ（Operating System）上で実行されるアプリケーションプログラムであってもよい。

（動作）
次に、以上のように構成されたシステムの動作を、サーバユニットＶＵ１の動作を中心に説明する。
（１）生活空間の照度計測とその計測データの蓄積
センシングユニットＳＵ１では、照度センサ１１１によりユーザの主たる生活空間となる部屋の照度が一定のサンプリング周期Ｎで計測され、その計測データはセンシング通信部１１２に蓄積される。そして、予め設定した一定時間分（例えば１時間）の照度計測データが蓄積されると、この蓄積された一定時間分の照度計測データはセンシング通信部１１２からサーバユニットＶＵ１へ送信される。

例えば、ユーザが任意の時刻ｔ−Δｔから時刻ｔまでの期間に、部屋の照明器具を図５（ａ）から（ｂ）に示すように消灯したとすると、照度値Ｌｕは例えば図６に示すように変化する。この場合、センシングユニットＳＵ１からサーバユニットＶＵ１へは、時刻ｔ−Δｔにおける照度値Ｌｕ（ｔ−Δｔ）を表す照度計測データと、時刻ｔにおける照度値Ｌｕ（ｔ）を表す照度計測データが送信されるので、サーバユニットＶＵ１ではこれらの照度値Ｌｕ（ｔ−Δｔ）を表す照度計測データと、時刻ｔにおける照度値Ｌｕ（ｔ）を表す照度計測データとから、上記照明器具の消灯タイミングを判定可能となる。

サーバユニットＶＵ１では、センシングユニットＳＵ１から上記一定時間分の照度計測データが送られると、先ずサーバ通信部２１１により上記一定時間分の照度計測データが受信される。続いて照度データ格納部２１２により、上記受信された照度計測データごとにタイムスタンプが抽出され、このタイムスタンプが日照時間格納部２１３に記憶された日照時間情報と比較される。そして、タイムスタンプが日照時間情報により定義された日没から日の出までの時間帯に含まれる場合には、当該受信された照度計測データが日付を表す情報と共に記憶部に格納される。この結果、照度データ格納部２１２の記憶部には、センシングユニットＳＵ１から送られた照度計測データ群のうち、上記日没から日の出までの時間帯、例えば１６：３０〜６：３０の時間帯に得られた照度計測データのみが記憶されることになる。

（２）照度ＩＤ付与処理
上記照度データ格納部２１２に、予め定めたＴａ時間分（例えば２４時間分）の新たな照度計測データが蓄積されると、照度ＩＤ付与部２１４では以下のような処理が実行される。図３はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。

先ずステップＳ１１により、照度データ格納部２１２から新たな照度計測データが１サンプルずつ読み出される。そして、ステップＳ１２により、上記読み出された照度計測データの照度値Ｌｕが同一値のままＮサンプル以上連続したか否かが判定される。この判定の結果、Ｎサンプル以上連続する同一の照度値Ｌｕが検出されると、この検出された照度値Ｌｕと同一の照度値が既に閾値格納部２１６に格納されているか否かがステップＳ１３により判定される。そして、まだ格納されていなければ、ステップＳ１４において、当該照度値Ｌｕに固有の照度ＩＤが付与されて閾値格納部２１６に格納される。またそれと共に、ステップＳ１５において、当該照度値Ｌｕ、タイムスタンプ及び照度ＩＤが、新規解析データセットとして解析データ格納部２１７に格納される。

これに対し、上記検出された照度値Ｌｕと同一の照度値が既に閾値格納部２１６に格納されている場合には、ステップＳ１４による閾値格納部２１６への照度値Ｌｕの新規格納処理は省略され、ステップＳ１５において上記新規解析データセットが解析データ格納部２１７に格納される。

最後にステップＳ１６において、照度データ格納部２１２に記憶された新たな照度計測データの全サンプルの読み出しが終了したか否かが判定される。そして、まだ読み出されていないサンプルが残っている場合には、ステップＳ１１に戻って上記したステップＳ１１〜Ｓ１６による処理が繰り返される。これに対し全サンプルの読み出しが終了すると、照度ＩＤの付与処理は終了となる。

（３）照度計測データの比較解析
次にサーバユニットＶＵ１では、比較解析部２１５において、上記本日付けの新規解析データセットを、過去の複数の日付の解析データセットとそれぞれ比較して、その類似度を算出する処理が実行される。図４はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。

先ずステップＳ２１において日付ｍが今日の日付に設定される。この状態で、ステップＳ２２により解析データ格納部２１７から、ｍ番目つまり本日付けの新規解析データセットと、ｍ−１番目つまり１日前の解析データセットが読み出され、この読み出された各解析データセット間で同一時刻のサンプル同士で照度ＩＤが比較される（ステップＳ２３）。この比較の結果、照度ＩＤが一致した場合、つまり照度値が同一だった場合には、ステップＳ２４により引数ｓ＝１に設定される。これに対し照度ＩＤが不一致だった場合には、引数ｓ＝０に設定される。そして、ステップＳ２６において上記引数ｓの総和Ｓが計算され、この総和Ｓの計算結果が類似度情報として解析データ格納部２１７に格納される。

次に、解析対象区間（日没から日の出までの時間帯）におけるすべての時刻の解析データセットについて比較処理が終了したか否かが判定され、まだ比較処理がなされていない時刻の解析データセットが残っている場合には、ステップＳ２３に戻ってステップＳ２３〜Ｓ２７による照度ＩＤの比較判定と一致数の総和Ｓを計算する処理が行われる。

そして、解析対象区間（日没から日の出までの時間帯）におけるすべての時刻の解析データセットについて比較解析処理が終了すると、ステップＳ２８に移行してここでｍの値が解析対象として予め設定した過去の最も古い日付Ｍに達したか否かが判定される。この判定の結果、ｍがＭに達していなければ、ステップＳ２９でｍの値がデクリメント（ｍ＝ｍ−１）されたのちステップＳ２２に戻り、ｍ−２番目つまり２日前の解析データセットが読み出される。そして、今度は本日付けの新規解析データセットと上記ｍ−２番目の日付の解析データセットとの間で、先に述べたようにステップＳ２３〜Ｓ２７により、解析対象区間（日没から日の出までの時間帯）におけるすべての時刻について、照度ＩＤの比較判定とその一致数Ｓの計算処理が実行される。最後に、ｍが予め設定した過去の最も古い日付Ｍに達すると比較解析処理は終了となる。

以上の比較解析処理の結果、解析データ格納部２１７には、本日付けの新規解析データセットと過去の複数の日付の解析データセットとの間における照度の一致数の総和Ｓが、照明点灯パターンの類似度を表す情報としてそれぞれ記憶される。

（４）ユーザ端末ＤＵにおいて過去の振り返り操作が行われた場合
ユーザ端末ＤＵにおいて、ユーザがデータベースサーバＭＵのＷｅｂページの閲覧中に「今日と似ている日を振り返る」というボタンを操作したとする。そうすると、データベースサーバＭＵからサーバユニットＶＵ１に対し、類似度情報の参照要求が送られる。この参照要求には、「今日」の日付を表す情報が含まれる。

サーバユニットＶＵ１では、上記参照要求を受信するとサーバ通信部２１１が、解析データ格納部２１７に該当する日付の類似度情報が既に格納されているか否かを判定する。そして、まだ格納されていなければ照度ＩＤ付与部２１４及び比較解析部２１５に対しそれぞれ照度ＩＤの付与処理及び類似解析処理の実行を指示する。

上記実行指示を受けると照度ＩＤ付与部２１４では、照度データ格納部２１２に格納されている、今日の現時刻までに得られている解析対象期間（日没から日の出までの期間）に含まれる照度計測データに対し、照度ＩＤを付与する処理が実行される。この照度ＩＤの付与処理は、先に（２）で述べたように図３に示す処理手順に従い実行される。また、比較解析部２１５では、上記照度ＩＤの付与処理が終了した、今日の現時刻までに得られた照度計測データを含む解析データセットと、過去の予め設定された振り返り対象期間に含まれる複数の日の解析データセットとの間の照度パターンの類似度を算出する処理が実行される。この類似度の算出処理は、先に（３）で述べたように図４に示す処理手順に従い実行される。

上記類似度の算出処理が終了すると、サーバユニットＶＵ１はサーバ通信部２１１の制御の下、解析データ格納部２１７に記憶された、今日の現時刻までの照度計測データと過去の振り返り対象期間に含まれる複数の日の照度計測データとの間の照度変化パターンの類似度情報をそれぞれ読み出し、この読み出した照度変化パターンの類似度情報をデータベースサーバＭＵへ返送する。

データベースサーバＭＵは、上記サーバユニットＶＵ１から照度変化パターンの類似度情報が返送されると、この類似度情報、つまり一致数の総和Ｓを予め設定し閾値Ｔｓと比較し、総和Ｓが閾値Ｔｓ以上の日を選択する。そして、この選択した日に対応する解析データセットをサーバユニットＶＵ１から取得し、この取得した解析データセットを総和Ｓの大きい順に並べる。さらに、これらの解析データセットに含まれるタイムスタンプをもとに、当該タイムスタンプに紐付けられた電子的記録物をデータベースから検索し、この電子的記録物をユーザ端末ＤＵへ送信する。

ユーザ端末ＤＵは、上記データベースサーバＭＵから送られた電子的記録物を受信しディスプレイに表示する。したがって、ユーザ端末ＤＵには、今日の照明点灯パターンと類似する過去の日の当該時刻に格納した電子的記録物が表示されることになり、ユーザはこの表示された電子的記録物により、今日と同様の生活パターンを過ごした過去の日の出来事などを振り返ることが可能となる。

なお、データベースサーバＭＵが行った、類似度情報と閾値Ｔｓとを比較して類似度が閾値Ｔｓ以上の日を選択する処理、及びこの選択した日を類似度の高い順に並べる処理は、サーバユニットＶＵ１において行うようにしてもよい。また、参照要求で指定する日付は、必ずしも「今日」の日付でなくてもよく、「昨日」や「一昨日」等の抽象表現で指定したり、「2013年5月1日」等のように具体的な日付を指定するようにしても良い。

（効果）
以上詳述したように第１の実施形態では、ユーザの生活空間に照度センサ１１１を備えたセンシングユニットＳＵ１を設置し、これにより生活空間の照度を一定の周期で計測してその照度計測データをサーバユニットＶＵ１へ送信する。サーバユニットＶＵ１は、上記センシングユニットＳＵ１から送られた照度計測データの中から、予め日照時間格納部２１３に記憶された日照時間情報をもとに日没から日の出までの時間帯に含まれる日照計測データを抽出して記憶する。そして、参照要求された日の照度計測データと過去の振り返り期間に含まれる複数の日の照度計測データとを同一の時刻同士で比較して、その比較結果をもとに参照要求された日の照明点灯パターンと過去の複数の日の照明点灯パターンとの間の類似度をそれぞれ判定するようにしている。

したがって、センシングユニットＳＵ１により得られた照度計測データから、日没から日の出までの時間帯に得られたデータのみが抽出され、この抽出された照度計測データをもとに、参照要求された日と過去の複数の日との間の照明点灯パターンの類似度が判定される。このため、季節による日照の変化やその日の天候による日照の変化の影響を排除して、照明点灯パターンの類似度を正確に判定することが可能となる。

また、ユーザ端末ＤＵからの振り返り要求に応じて、データベースサーバＭＵが該当する日の照明点灯パターンの類似度情報をサーバユニットＶＵ１から取得し、この取得した類似度情報をもとに、参照要求された日と照明点灯パターンが閾値以上類似する過去の日を抽出して、この抽出した過去の日に対応付けて予め記憶された電子的記録情報をデータベースから読み出して、ユーザ端末ＤＵへ返送するようにしている。したがって、ユーザは生活空間において自身が参照要求された日と同様のパターンで行動した過去の日に記録された情報、例えばテレビ番組の視聴履歴やＷｅｂの閲覧履歴、ソーシャルネットワークへの投稿テキストなどを確認することが可能となる。

さらに、サーバ通信部２１１により受信された照度計測データのうち、日没から日の出までの時間帯に含まれる照度計測データのみを抽出したのち照度データ格納部２１２に格納するようにしている。このため、受信したすべての照度計測データを一旦記憶したのち日没から日の出までの時間帯に含まれる照度計測データを抽出する場合に比べ、照度データ格納部２１２の記憶容量を削減することができる。

［第２の実施形態］
（構成）
図７は、この発明の第２の実施形態に係るシステムの機能構成を示すブロック図であり、図中ＳＵ２は環境計測手段としてのセンシングユニット、ＶＵ２は行動判定装置としてのサーバユニット、ＭＵは外部記憶装置としてのデータベースサーバ、ＤＵは表示装置としてのユーザ端末をそれぞれ示している。

センシングユニットＳＵ２は、二酸化炭素（ＣＯ2）センサ１２１と、センシング通信部１２２を備えている。ＣＯ2センサ１２１は、例えばキッチンの二酸化炭素濃度を予め設定された一定のサンプル周期Ｎで計測し、ＣＯ2の計測値に計測タイミングを表すタイムスタンプを付与したＣＯ2計測データをセンシング通信部１２２へ出力する。センシング通信部１２２は、上記ＣＯ2センサ１２１から出力されたＣＯ2計測データを蓄積し、予め設定された一定時間分が蓄積されるごとに無線ＬＡＮなどの通信ネットワークを介してサーバユニットＶＵ２へ送信する。なお、ＣＯ2計測データは自律的に送信するのではなく、サーバユニットＶＵ２から送信要求を受信したときに送信するようにしてもよい。また、ＣＯ2センサ１２１から出力された計測データをリアルタイムに送信するようにしてもよい。

サーバユニットＶＵ２は、例えば家庭やオフィスなどに設置されるホームサーバ又はオフィスサーバからなり、第２の実施形態を実施する上で必要な機能として、サーバ通信部２２１と、ＣＯ2データ格納部２２２と、ＣＯ2変化率算出部２２３と、比較解析部２２４と、閾値格納部２２５と、解析データ格納部２２６と、調理時間格納部２２７を備えている。

このうち、ＣＯ2データ格納部２２２、閾値格納部２２５、解析データ格納部２２６及び調理時間格納部２２７は、ＨＤＤ又はＳＳＤ等を用いた記憶ユニットに設けられる。調理時間格納部２２７には、一般的な朝食時間帯（5:00〜10:00）、昼食時間帯（11:00〜15:00）、間食時間帯（10:00〜11:00及び15:00〜16:00）及び夕食時間帯（16:00〜24:00）を表す調理時間情報が予め格納されている。閾値格納部２２５には、ＣＯ2計測データからその変化率を計算するために使用する閾値Ｔｃが格納されている。

サーバ通信部２２１、ＣＯ2変化率算出部２２３及び比較解析部２２４の各制御機能は、図示しないプログラムメモリに格納されたプログラムをＣＰＵ（Central Processing Unit）に実行させることにより実現される。サーバ通信部２２１は、センシングユニットＳＵ２から送信されたＣＯ2計測データを受信する機能と、解析データ格納部２２６に記憶された解析データをデータベースサーバＭＵへ送信する機能を備える。

ＣＯ2変化率算出部２２３は、以下の処理機能を有する。
(1) 上記ＣＯ2データ格納部２２２に記憶されたＣＯ2計測データからＣＯ2濃度の変化率を算出し、この算出されたＣＯ2濃度の変化率が上記閾値格納部２２５に格納されている閾値Ｔｃ以上となったか否かを判定する処理。
(2) 上記ＣＯ2濃度の変化率が最初に閾値Ｔｃ以上となったときの時刻と、その後最初にピークが現れる時刻と、それぞれの時刻におけるＣＯ2濃度を上記ＣＯ2計測データより抽出し、この抽出した各時刻及び各ＣＯ2 濃度を新規解析データセットとして解析データ格納部２２６に格納する処理。

比較解析部２２４は、以下の処理機能を有する。
(1) 上記調理時間格納部２２７に記憶された調理時間情報に基づいて、上記解析データ格納部２２６から、朝食時間帯（5:00〜10:00）、昼食時間帯（11:00〜15:00）、間食時間帯（10:00〜11:00、15:00〜16:00）及び夕食時間帯（16:00〜24:00）に含まれる新規解析データセットと、過去の複数の日の解析データセットをそれぞれ読み出す処理。
(2) 上記読み出された新規解析データセットと過去の解析データセットとの間で、各解析データセットに含まれるピークが現れる時刻間のユークリッド距離ｄｃを算出する処理。このユークリッド距離ｄｃは調理開始時刻の類似度を表すもので、比較解析部２２４はこの計算されたユークリッド距離ｄｃを比較相手とした過去の解析データセットの日付情報と関連付けて解析データ格納部２２６に格納する。ユークリッド距離ｄｃは、その値が小さいほど調理開始時刻の類似度が高いことを表す。

なお、データベースサーバＭＵ及びユーザ端末ＤＵの構成については、前記第１の実施形態により述べたものと同一なので、再度の説明は省略する。

（動作）
次に、以上のように構成されたシステムの動作を、サーバユニットＶＵ２の動作を中心に説明する。
（１）キッチンのＣＯ2 計測とその計測データの蓄積
センシングユニットＳＵ２では、ＣＯ2センサ１２１によりキッチンのＣＯ2 濃度が一定のサンプリング周期Ｎで計測され、その計測値と計測時刻を表すタイムスタンプが計測データとしてセンシング通信部１２２に蓄積される。そして、予め設定した一定時間分（例えば１時間）のＣＯ2計測データが蓄積されると、この蓄積された一定時間分のＣＯ2 計測データはセンシング通信部１２２からサーバユニットＶＵ２へ送信される。

例えば、ユーザが調理台において、図１０（ａ）に示すように無点火の状態から図１０（ｂ）に示すように点火して鍋を火にかけ、調理終了後に図１０（ｃ）に示すように消化する調理行動を行ったとする。この場合、ＣＯ2 濃度は図１１に示すように変化する。このＣＯ2 濃度の変化は、ＣＯ2 計測データとしてサーバユニットＶＵ２へ送られる。

サーバユニットＶＵ２では、サーバ通信部２２１により上記一定時間分のＣＯ2計測データが受信され、この受信されたＣＯ2計測データはＣＯ2データ格納部２２２に格納される。

（２）ＣＯ2 変化率の算出
上記ＣＯ2データ格納部２２２に、予め定めたＴａ時間分（例えば２４時間分）の新たなＣＯ2計測データが蓄積されると、ＣＯ2変化率算出部２２３では以下のような処理が実行される。図８はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。

先ずステップＳ３１により、ＣＯ2データ格納部２２２から新たなＣＯ2計測データが１サンプルずつ読み出される。そして、ステップＳ３２において、隣り合う２つのサンプルのＣＯ2濃度を比較することによりＣＯ2濃度の変化率が計算される。続いて、この算出されたＣＯ2濃度の変化率が閾値格納部２２５に格納されている閾値Ｔｃと比較され、閾値Ｔｃ以上となったか否かが判定される。この判定の結果、ＣＯ2濃度の変化率が閾値Ｔｃ以上であれば、ステップＳ３３において、このＣＯ2濃度変化率が閾値Ｔｃ以上となったときの時刻と、その後最初にＣＯ2濃度のピークが現れた時刻と、それぞれの時刻におけるＣＯ2濃度とを含む新規解析データセットが生成され、この生成された新規解析データセットが解析データ格納部２２６に格納される。なお、ＣＯ2濃度変化率が閾値Ｔｃ未満であれば、ステップＳ３３を処理せずにステップＳ３４に移行する。

ステップＳ３４では、ＣＯ2データ格納部２２２に記憶された新たなＣＯ2計測データの全サンプルの読み出しが終了したか否かが判定される。そして、まだ読み出されていないサンプルが残っている場合には、ステップＳ３１に戻って上記したステップＳ３１〜Ｓ３４による処理が繰り返し実行される。そして、全サンプルの読み出しが終了すると、ＣＯ2濃度変化率の算出処理は終了する。

（３）ＣＯ2 計測データの比較解析
次にサーバユニットＶＵ２では、比較解析部２２４において、上記本日付けの新規解析データセットを、過去の複数の日付の解析データセットとそれぞれ比較して、その類似度を算出する処理が実行される。図９はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。

先ずステップＳ４１において日付ｍが今日の日付に設定される。この状態で、ステップＳ４２において、解析データ格納部２２６から、ｍ番目つまり本日付けの新規解析データセットと、ｍ−１番目つまり１日前の解析データセットが読み出される。このとき、読み出されるデータセットは、調理時間格納部２２７に記憶された調理時間情報に基づいて、朝食時間帯（5:00〜10:00）、昼食時間帯（11:00〜15:00）、間食時間帯（10:00〜11:00、15:00〜16:00）及び夕食時間帯（16:00〜24:00）に含まれるデータセットのみに限定される。

次にステップＳ４３において、先ず上記読み出された朝食時間帯（5:00〜10:00）における新規解析データセットと１日前の解析データセットとの間で、それぞれのデータセットに含まれるピークが現れた時刻間のユークリッド距離ｄｃが算出される。このユークリッド距離ｄｃは調理開始時刻の類似度を表すもので、この計算されたユークリッド距離ｄｃは１日前の解析データセットの日付情報と関連付けられて解析データ格納部２２６に格納される。

続いて、ステップＳ４４により全解析区間の比較処理が終了したか否かが判定される。ここでは、まだ朝食時間帯における解析データセットの比較処理しかなされていないので、ステップＳ４３に戻る。そして、昼食時間帯（11:00〜15:00）における新規解析データセットと過去の解析データセットとの間で、各解析データセットに含まれるＣＯ2 濃度のピークが現れる時刻間のユークリッド距離ｄｃが算出され、この算出されたユークリッド距離ｄｃが１日前の解析データセットの日付情報と関連付けられて解析データ格納部２２６に格納される。

以下同様に、間食時間帯（10:00〜11:00、15:00〜16:00）及び夕食時間帯（16:00〜24:00）における解析データセットから、それぞれＣＯ2 濃度のピークが現れる時刻間のユークリッド距離ｄｃを算出する処理が順次実行される。

そうして、全解析区間の比較処理が終了すると、ステップＳ４５に移行してここでｍの値が解析対象として予め設定した過去の最も古い日付Ｍに達したか否かが判定される。この判定の結果、ｍがＭに達していなければ、ステップＳ４６でｍの値がデクリメント（ｍ＝ｍ−１）されたのちステップＳ４２に戻り、ｍ−２番目つまり２日前の解析データセットが読み出される。なお、このとき読み出される解析データセットが、解析区間、つまり朝食時間帯（5:00〜10:00）、昼食時間帯（11:00〜15:00）、間食時間帯（10:00〜11:00、15:00〜16:00）及び夕食時間帯（16:00〜24:00）に含まれるデータセットのみに限定される点は、先に述べた１日前の解析データセットを読み出す場合と同様である。

そして、先に述べたようにステップＳ４３，Ｓ４４により、上記解析区間ごとに本日付けの新規解析データセットと上記ｍ−２番目の日付の解析データセットとの間で、ＣＯ2 濃度のピークが現れる時刻間のユークリッド距離ｄｃが算出される。そして、この算出されたユークリッド距離ｄｃが２日前の解析データセットの日付情報と関連付けられて解析データ格納部２２６に格納される。

以後同様に、ステップＳ４５によりｍの値が解析対象として予め設定した過去の最も古い日付Ｍに達するまで、ｍ番目の日のそれぞれについてステップＳ４２〜Ｓ４４によりＣＯ2 濃度のピークが現れる時刻間のユークリッド距離ｄｃの算出処理が繰り返し行われる。

したがって解析データ格納部２２６には、解析区間別に、つまり朝食時間帯（5:00〜10:00）、昼食時間帯（11:00〜15:00）、間食時間帯（10:00〜11:00、15:00〜16:00）及び夕食時間帯（16:00〜24:00）のそれぞれについて算出された、本日付けの新規解析データセットと過去の複数の日付の解析データセットとの間におけるＣＯ2 濃度のピークが現れた時刻間のユークリッド距離ｄｃが、各解析区間における調理開始時刻の類似度を表す情報としてそれぞれ記憶される。

（４）ユーザ端末ＤＵにおいて過去の振り返り操作が行われた場合
ユーザ端末ＤＵにおいて、ユーザがデータベースサーバＭＵのＷｅｂページの閲覧中に「今日と似ている日を振り返る」というボタンを操作したとする。そうすると、データベースサーバＭＵからサーバユニットＶＵ２に対し、類似度情報の参照要求が送られる。この参照要求には、「今日」の日付を表す情報が含まれる。

サーバユニットＶＵ２では、上記参照要求を受信するとサーバ通信部２２１が、解析データ格納部２２６に該当する日付の類似度情報が既に格納されているか否かを判定する。そして、まだ格納されていなければ、ＣＯ2 変化率算出部２２３及び比較解析部２２４に対しそれぞれＣＯ2 変化率の算出処理及び類似解析処理の実行を指示する。

上記実行指示を受けるとＣＯ2 変化率算出部２２３では、ＣＯ2 データ格納部２２２に格納されている、今日の現時刻までに得られているＣＯ2計測データについて、ＣＯ2濃度変化率を算出しＣＯ2濃度のピークを抽出する処理が実行される。このＣＯ2濃度変化率の算出処理は、先に（２）で述べたように図８に示す処理手順に従い実行される。

また比較解析部２２４では、上記ＣＯ2濃度変化率の算出処理が終了した、今日の現時刻までに得られた解析区間のＣＯ2濃度変化率の解析データセットと、過去の予め設定された振り返り対象期間に含まれる複数の日におけるＣＯ2濃度変化率の解析データセットとの間で、ＣＯ2濃度のピーク検出時刻間のユークリッド距離ｄｃを算出する処理が実行される。このユークリッド距離ｄｃの算出処理は、先に（３）で述べたように図９に示す処理手順に従い実行される。

上記ユークリッド距離ｄｃの算出処理が終了すると、サーバユニットＶＵ２はサーバ通信部２２１の制御の下、解析データ格納部２２６に記憶されたユークリッド距離ｄｃの算出結果を表す情報をそれぞれ読み出し、この読み出したユークリッド距離ｄｃの算出結果を表す情報をデータベースサーバＭＵへ返送する。

データベースサーバＭＵは、上記サーバユニットＶＵ２からユークリッド距離ｄｃの算出結果を表す情報が返送されると、このユークリッド距離ｄｃを予め設定した閾値Ｔｄと比較する。そして、ユークリッド距離ｄｃが閾値Ｔｄ以下となる日を抽出する。続いて、当該抽出された日に対応する解析データセットをサーバユニットＶＵ２から取得し、この取得した解析データセットをユークリッド距離ｄｃが小さい順に、つまり調理開始時刻の類似度が高い順に並べる。そして、これらの解析データセットに含まれるタイムスタンプをもとに、当該タイムスタンプに紐付けられた電子的記録物をデータベースから検索し、この電子的記録物をユーザ端末ＤＵへ送信する。

ユーザ端末ＤＵは、上記データベースサーバＭＵから送られた電子的記録物を受信しディスプレイに表示する。したがってユーザ端末ＤＵでは、今日の朝食時間帯（5:00〜10:00）、昼食時間帯（11:00〜15:00）、間食時間帯（10:00〜11:00、15:00〜16:00）或いは夕食時間帯（16:00〜24:00）における調理開始時刻と、調理開始時刻が類似する過去の日の当該調理開始時刻に格納された電子的記録物が表示されることになる。このため、ユーザはこの表示された電子的記録物により、今日と同様の時刻に調理行動を行った過去の日の出来事や調理メニューとそのレシピなどを振り返ることが可能となる。

なお、データベースサーバＭＵが行った、ユークリッド距離ｄｃと閾値Ｔｄとを比較してユークリッド距離ｄｃが閾値Ｔｄ以下の日を抽出する処理、及びこの抽出された日をユークリッド距離ｄｃの小さい順に並べる処理は、サーバユニットＶＵ２において行うようにしてもよい。また、参照要求で指定する日付は、必ずしも「今日」の日付でなくてもよく、「昨日」や「一昨日」等の抽象表現で指定したり、「2013年5月1日」等のように具体的な日付を指定するようにしても良い。

（効果）
以上詳述したように第２の実施形態では、キッチンにＣＯ2センサ１２１を備えたセンシングユニットＳＵ２を設置し、これによりキッチンにおけるＣＯ2濃度を一定の周期で計測してその計測データをサーバユニットＶＵ２へ送信する。サーバユニットＶＵ２は、上記センシングユニットＳＵ２から送られたＣＯ2計測データをもとにＣＯ2濃度変化率を算出して解析データセットを生成する。またそれと共に、参照要求された日の解析データセットと過去の日の解析データセットとの間で、解析区間別、つまり朝食時間帯（5:00〜10:00）、昼食時間帯（11:00〜15:00）、間食時間帯（10:00〜11:00、15:00〜16:00）及び夕食時間帯（16:00〜24:00）の各々において、ＣＯ2濃度のピーク検出時刻間のユークリッド距離ｄｃを算出し、この算出されたユークリッド距離ｄｃを上記各解析区間における調理開始時刻間の類似度を表す情報として記憶するようにしている。

したがって、キッチンにおいてＣＯ2 センサにより得られたＣＯ2 濃度の計測データをもとに、参照要求された日と過去の日との間で、朝食時間帯（5:00〜10:00）、昼食時間帯（11:00〜15:00）、間食時間帯（10:00〜11:00、15:00〜16:00）及び夕食時間帯（16:00〜24:00）別に、調理開始時刻の類似度を求めることが可能となる。このため、例えば参照要求された日の調理行動パターンと過去の複数の日における調理行動パターンとの間の類似度を、朝食、昼食、間食及び夕食のそれぞれにおいて混同することなく正確に判定することが可能となる。

また、ユーザ端末ＤＵからの振り返り要求に応じて、データベースサーバＭＵが該当する日の調理開始時刻の類似度情報をサーバユニットＶＵ２から取得し、この取得した類似度情報をもとに、参照要求された日と調理開始時刻が閾値Ｔｄ以上類似する過去の日を抽出して、この抽出した過去の日の上記調理開始時刻に対応付けて予め記憶された電子的記録情報をデータベースから読み出して、ユーザ端末ＤＵへ返送し表示させるようにしている。したがって、ユーザは朝食、昼食、間食及び夕食の各時間帯別に、自身が参照要求された日と同様の調理行動をした過去の日の同一時間帯に記録された情報、例えば調理メニューやレシピを記録した写真や動画などを確認することが可能となる。また、これらの写真や動画をソーシャルネットワーク上の投稿サイトに投稿している場合には、これに対する書込みや反響などを再確認することが可能となる。

［第３の実施形態］
（構成）
図１２は、この発明の第３の実施形態に係るシステムの機能構成を示すブロック図であり、図中ＳＵ３は環境計測手段としてのセンシングユニット、ＶＵ３は行動判定装置としてのサーバユニット、ＭＵは外部記憶装置としてのデータベースサーバ、ＤＵは表示装置としてのユーザ端末をそれぞれ示している。なお、図１２において前記図７と同一部分には同一符号を付して詳しい説明は省略する。

センシングユニットＳＵ３は、センサとして、二酸化炭素（ＣＯ2）センサ１２１に加え、湿度センサ１３１をさらに備えている。湿度センサ１３１は、キッチンの湿度を予め設定された一定のサンプル周期Ｎで計測し、湿度の計測値に計測タイミングを表すタイムスタンプを付与した湿度計測データを出力する。

センシング通信部１３２は、ＣＯ2センサ１２１から出力されたＣＯ2計測データと、上記湿度センサ１３１から出力された湿度計測データをそれぞれ蓄積し、予め設定された一定時間分が蓄積されるごとに無線ＬＡＮなどの通信ネットワークを介してサーバユニットＶＵ２へ送信する。なお、ＣＯ2計測データ及び湿度計測データは自律的に送信するのではなく、サーバユニットＶＵ３から送信要求を受信したときに送信するようにしてもよい。また、ＣＯ2センサ１２１及び湿度センサ１３１から出力された各計測データをリアルタイムに送信することも可能である。

サーバユニットＶＵ３は、例えば家庭やオフィスなどに設置されるホームサーバ又はオフィスサーバからなり、第３の実施形態を実施する上で必要な機能として、サーバ通信部２３１と、ＣＯ2・湿度データ格納部２３２と、ＣＯ2・湿度変化率算出部２３３と、比較解析部２３４と、閾値格納部２３５と、解析データ格納部２３６と、調理時間格納部２２７を備えている。

このうち、ＣＯ2・湿度データ格納部２３２、閾値格納部２３５、解析データ格納部２３６及び調理時間格納部２２７は、ＨＤＤ又はＳＳＤ等を用いた記憶ユニットに設けられる。調理時間格納部２２７には、第２の実施形態で述べたように一般的な朝食時間帯（5:00〜10:00）、昼食時間帯（11:00〜15:00）、間食時間帯（10:00〜11:00及び15:00〜16:00）及び夕食時間帯（16:00〜24:00）を表す調理時間情報が予め格納されている。閾値格納部２２５には、ＣＯ2計測データからその変化率を計算するために使用する閾値Ｔｃが格納されている。

サーバ通信部２３１、ＣＯ2・湿度変化率算出部２３３及び比較解析部２３４の各制御機能は、図示しないプログラムメモリに格納されたプログラムをＣＰＵ（Central Processing Unit）に実行させることにより実現される。サーバ通信部２３１は、センシングユニットＳＵ３から送信されたＣＯ2計測データ及び湿度計測データを受信する機能と、解析データ格納部２３６に記憶された解析データをデータベースサーバＭＵへ送信する機能を備える。

ＣＯ2・湿度変化率算出部２３３は、以下の処理機能を有する。
(1) 上記ＣＯ2・湿度データ格納部２３２に記憶されたＣＯ2計測データからＣＯ2濃度の変化率を算出し、この算出されたＣＯ2濃度の変化率が上記閾値格納部２３５に格納されている閾値Ｔｃ以上となったか否かを判定する処理。
(2) 上記ＣＯ2・湿度データ格納部２３２に記憶された湿度計測データから湿度の変化率を算出する処理。
(3) ＣＯ2濃度の変化率が最初に閾値Ｔｃ以上となったときの時刻と、その後最初にピークが現れる時刻と、それぞれの時刻におけるＣＯ2濃度を上記ＣＯ2計測データより抽出する。そして、この抽出した各時刻及び各ＣＯ2 濃度と、上記最初にピークが現れた時刻付近における湿度変化率を、新規解析データセットとして解析データ格納部２３６に格納する処理。

比較解析部２３４は、以下の処理機能を有する。
(1) 上記調理時間格納部２２７に記憶された調理時間情報に基づいて、上記解析データ格納部２３６から、朝食時間帯（5:00〜10:00）、昼食時間帯（11:00〜15:00）、間食時間帯（10:00〜11:00、15:00〜16:00）及び夕食時間帯（16:00〜24:00）に含まれる新規解析データセットと、過去の複数の日の解析データセットをそれぞれ読み出す処理。
(2) 上記読み出された新規解析データセットと過去の解析データセットとの間で、各解析データセットに含まれるピークが現れる時刻間のユークリッド距離ｄｃを算出する。このユークリッド距離ｄｃは調理開始時刻の類似度を表すもので、比較解析部２３４はこの計算されたユークリッド距離ｄｃを過去の解析データセットの日付情報と関連付けて解析データ格納部２３６に格納する処理。

(3) 上記読み出された新規解析データセットと過去の解析データセットとの間で、各解析データセットに含まれる湿度変化率を比較し、ユークリッド距離ｄｈを算出する処理。このユークリッド距離ｄｈは、調理の際に発生する湿度変化の類似度を示すもので、比較解析部２３４はこの計算されたユークリッド距離ｄｈを比較相手とした過去の解析データセットの日付情報と関連付けて解析データ格納部２３６に格納する。ユークリッド距離ｄｈは、その値が小さいほど調理内容の類似度が高いことを表す。

なお、データベースサーバＭＵ及びユーザ端末ＤＵの構成については、前記第１の実施形態により述べたものと同一なので、再度の説明は省略する。

（動作）
次に、以上のように構成されたシステムの動作を、サーバユニットＶＵ３の動作を中心に説明する。
（１）キッチンのＣＯ2 濃度及び湿度の計測とその計測データの蓄積
センシングユニットＳＵ３では、ＣＯ2センサ１２１によりキッチンのＣＯ2 濃度が一定のサンプリング周期Ｎで計測され、その計測値と計測時刻を表すタイムスタンプがＣＯ2計測データとしてセンシング通信部１３２に蓄積される。またそれと共に、湿度センサ１３１によりキッチンの湿度が一定のサンプリング周期Ｎで計測され、その計測値と計測時刻を表すタイムスタンプが湿度計測データとしてセンシング通信部１３２に蓄積される。そして、予め設定した一定時間分（例えば１時間）のＣＯ2及び湿度の計測データが蓄積されると、この蓄積された一定時間分のＣＯ2 計測データ及び湿度計測データはセンシング通信部１３２からサーバユニットＶＵ３へ送信される。

例えば、ユーザが調理台において、図１５（ａ）に示すように無点火の状態から図１５（ｂ）に示すように点火して鍋を火にかけ、調理終了後に図１５（ｃ）に示すように消化する調理行動を行ったとする。この場合、ＣＯ2 濃度は図１６に示すように変化する。また、調理の内容が例えば煮物だったり麺茹の場合には、図１６に示すように調理期間中に湿度が上昇する。これらのＣＯ2 濃度の変化及び湿度の変化はＣＯ2 計測データ及び湿度計測データとしてサーバユニットＶＵ３へ送られる。

サーバユニットＶＵ３では、サーバ通信部２３１により上記一定時間分のＣＯ2計測データ及び湿度計測データが受信され、この受信されたＣＯ2計測データ及び湿度計測データはＣＯ2・湿度データ格納部２３２に格納される。

（２）ＣＯ2 変化率及び湿度変化率の算出
上記ＣＯ2・湿度データ格納部２３２に、予め定めたＴａ時間分（例えば２４時間分）の新たなＣＯ2計測データ及び湿度計測データが蓄積されると、ＣＯ2・湿度変化率算出部２３３では以下のような処理が実行される。図１３はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。

先ずステップＳ５１により、ＣＯ2・湿度データ格納部２３２から新たなＣＯ2計測データが１サンプルずつ読み出される。そして、ステップＳ５２において、隣り合う２つのサンプルのＣＯ2濃度を比較することによりＣＯ2濃度の変化率が計算される。続いて、この算出されたＣＯ2濃度の変化率が閾値格納部２３５に格納されている閾値Ｔｃと比較され、閾値Ｔｃ以上となったか否かが判定される。

この判定の結果、ＣＯ2濃度の変化率が閾値Ｔｃ以上であれば、続いてステップＳ５３において上記隣り合う２つのサンプルの湿度を比較することにより湿度の変化率が計算される。そして、ステップＳ５４において、上記ＣＯ2濃度変化率が閾値Ｔｃ以上となったときの時刻と、その後最初にＣＯ2濃度のピークが現れた時刻と、それぞれの時刻におけるＣＯ2濃度と、上記最初にＣＯ2濃度のピークが現れた時刻付近の湿度変化率（湿度上昇率）とを含む新規解析データセットが生成され、この生成された新規解析データセットが解析データ格納部２３６に格納される。なお、ＣＯ2濃度変化率が閾値Ｔｃ未満であれば、ステップＳ５３，Ｓ５４を処理せずにステップＳ５５に移行する。

ステップＳ５５では、ＣＯ2・湿度データ格納部２３２に記憶された新たなＣＯ2計測データの全サンプルの読み出しが終了したか否かが判定される。そして、まだ読み出されていないサンプルが残っている場合には、ステップＳ５１に戻って上記したステップＳ５１〜Ｓ５５による処理が繰り返し実行される。そして、全サンプルの読み出しが終了すると、ＣＯ2濃度変化率及び湿度変化率の算出処理は終了する。

（３）ＣＯ2 計測データ及び湿度計測データの比較解析
次にサーバユニットＶＵ３では、比較解析部２３４において、上記本日付けの新規解析データセットを、過去の複数の日付の解析データセットとそれぞれ比較して、その類似度を算出する処理が実行される。図１４はその処理手順と処理内容を示すフローチャートである。

先ずステップＳ６１において日付ｍが今日の日付に設定される。この状態で、ステップＳ６２において、解析データ格納部２３６から、ｍ番目つまり本日付けの新規解析データセットと、ｍ−１番目つまり１日前の解析データセットが読み出される。このとき、読み出されるデータセットは、調理時間格納部２２７に記憶された調理時間情報に基づいて、朝食時間帯（5:00〜10:00）、昼食時間帯（11:00〜15:00）、間食時間帯（10:00〜11:00、15:00〜16:00）及び夕食時間帯（16:00〜24:00）に含まれるデータセットのみに限定される。

次にステップＳ６３において、先ず上記読み出された朝食時間帯（5:00〜10:00）における新規解析データセットと１日前の解析データセットとの間で、各々のデータセットに含まれるピークが現れた時刻間のユークリッド距離ｄｃが算出される。このユークリッド距離ｄｃは調理開始時刻の類似度を表すもので、この計算されたユークリッド距離ｄｃは１日前の解析データセットの日付情報と関連付けられて解析データ格納部２２６に格納される。

次にステップＳ６４において、上記読み出された朝食時間帯（5:00〜10:00）における新規解析データセットと１日前の解析データセットとの間で、各々のデータセットに含まれる湿度変化率（湿度上昇率）間のユークリッド距離ｄｈが算出される。このユークリッド距離ｄｈは調理内容の類似度を表すもので、この計算されたユークリッド距離ｄｈは１日前の解析データセットの日付情報と関連付けられて解析データ格納部２３６に格納される。

続いて、ステップＳ６５により全解析区間の比較処理が終了したか否かが判定される。ここでは、まだ朝食時間帯における解析データセットの比較処理しかなされていないので、ステップＳ６３に戻る。そして、今度は昼食時間帯（11:00〜15:00）における新規解析データセットと過去の解析データセットとの間で、ＣＯ2 濃度のピークが現れる時刻間のユークリッド距離ｄｃが算出され、解析データ格納部２３６に格納される。またステップＳ６４において、昼食時間帯（11:00〜15:00）における新規解析データセットと過去の解析データセットとの間で、湿度変化率間のユークリッド距離ｄｈが算出され、解析データ格納部２３６に格納される。

以下同様に、間食時間帯（10:00〜11:00、15:00〜16:00）及び夕食時間帯（16:00〜24:00）の解析データセットから、それぞれＣＯ2 濃度のピークが現れる時刻間のユークリッド距離ｄｃ及び湿度変化率間のユークリッド距離ｄｈを算出する処理が、順次実行される。

そうして、全解析区間の比較処理が終了すると、ステップＳ６６に移行してここでｍの値が解析対象として予め設定した過去の最も古い日付Ｍに達したか否かが判定される。この判定の結果、ｍがＭに達していなければ、ステップＳ６７でｍの値がデクリメント（ｍ＝ｍ−１）されたのちステップＳ６２に戻り、ｍ−２番目つまり２日前の解析データセットが読み出される。なお、このとき読み出される解析データセットが、朝食時間帯（5:00〜10:00）、昼食時間帯（11:00〜15:00）、間食時間帯（10:00〜11:00、15:00〜16:00）及び夕食時間帯（16:00〜24:00）に含まれるデータセットのみに限定される点は、先に述べた１日前の解析データセットを読み出す場合と同様である。

そして、先に述べたようにステップＳ６３，Ｓ６４により、上記解析区間ごとに本日付けの新規解析データセットと上記ｍ−２番目の日付の解析データセットとの間で、ＣＯ2 濃度のピークが現れる時刻間のユークリッド距離ｄｃと、湿度変化率（湿度上昇率）間のユークリッド距離ｄｈがそれぞれ算出される。そして、この算出されたユークリッド距離ｄｃ，ｄｈが２日前の解析データセットの日付情報と関連付けられて解析データ格納部２３６に格納される。

以後同様に、ステップＳ６６によりｍの値が解析対象として予め設定した過去の最も古い日付Ｍに達するまで、ｍ番目の日のそれぞれについてステップＳ６２〜Ｓ６５によりＣＯ2 濃度のピークが現れた時刻間のユークリッド距離ｄｃの算出処理と、湿度変化率間のユークリッド距離ｄｈの算出処理が繰り返し行われる。

したがって解析データ格納部２３６には、解析区間別に、つまり朝食時間帯（5:00〜10:00）、昼食時間帯（11:00〜15:00）、間食時間帯（10:00〜11:00、15:00〜16:00）及び夕食時間帯（16:00〜24:00）のそれぞれについて算出された、本日付けの新規解析データセットと過去の複数の日付の解析データセットとの間におけるＣＯ2 濃度のピークが現れた時刻間のユークリッド距離ｄｃと、湿度変化率間のユークリッド距離ｄｈが、各解析区間における調理開始時刻の類似度を表す情報、及び調理内容の類似度を表す情報としてそれぞれ記憶される。

（４）ユーザ端末ＤＵにおいて過去の振り返り操作が行われた場合
ユーザ端末ＤＵにおいて、ユーザがデータベースサーバＭＵのＷｅｂページの閲覧中に「今日と似ている日を振り返る」というボタンを操作したとする。そうすると、データベースサーバＭＵからサーバユニットＶＵ３に対し、類似度情報の参照要求が送られる。この参照要求には、「今日」の日付を表す情報が含まれる。

サーバユニットＶＵ３では、上記参照要求を受信するとサーバ通信部２３１が、解析データ格納部２３６に該当する日付の類似度情報が既に格納されているか否かを判定する。そして、まだ格納されていなければ、ＣＯ2 ・湿度変化率算出部２３３及び比較解析部２３４に対しそれぞれＣＯ2 ・湿度変化率の算出処理及び類似解析処理の実行を指示する。

上記実行指示を受けるとＣＯ2 ・湿度変化率算出部２３３では、ＣＯ2 ・湿度データ格納部２３２に格納されている、今日の現時刻までに得られているＣＯ2計測データについて、ＣＯ2濃度変化率を算出してＣＯ2濃度のピークを抽出する処理が実行される。またそれと共に、ＣＯ2濃度のピークが現れた時刻付近における湿度変化率を算出する処理が実行される。これらの処理は、先に（２）で述べたように図１３に示す処理手順に従い実行される。

また比較解析部２３４では、上記ＣＯ2濃度変化率及び湿度変化率の算出処理が終了した、今日の現時刻までに得られた解析区間のＣＯ2濃度変化率及び湿度変化率を含む解析データセットと、過去の予め設定された振り返り対象期間に含まれる複数の日におけるＣＯ2濃度変化率及び湿度変化率を含む解析データセットとの間で、ＣＯ2濃度のピーク検出時刻間のユークリッド距離ｄｃと、湿度変化率間のユークリッド距離ｄｈをそれぞれ算出する処理が実行される。これらのユークリッド距離ｄｃ，ｄｈの算出処理は、先に（３）で述べたように図１４に示す処理手順に従い実行される。

上記ユークリッド距離ｄｃ，ｄｈの算出処理が終了すると、サーバユニットＶＵ３はサーバ通信部２３１の制御の下、解析データ格納部２３６に記憶された各ユークリッド距離ｄｃ，ｄｈを表す情報をそれぞれ読み出し、この読み出した各ユークリッド距離ｄｃ，ｄｈを表す情報をデータベースサーバＭＵへ返送する。

データベースサーバＭＵは、上記ユークリッド距離ｄｃ，ｄｈを表す情報を受信すると以下のように表示処理を実行する。すなわち、先ずユークリッド距離ｄｃを予め設定した閾値Ｔｄと比較する。そして、ユークリッド距離ｄｃが閾値Ｔｄ以下となる日を抽出する。続いて、当該抽出された日に対応する解析データセットをサーバユニットＶＵ３から取得し、この取得した解析データセットをユークリッド距離ｄｃが小さい順に、つまり調理開始時刻の類似度が高い順に並べる。そして、これらの解析データセットに含まれるタイムスタンプをもとに、当該タイムスタンプに紐付けられた電子的記録物をデータベースから検索し、この電子的記録物をユーザ端末ＤＵへ送信する。

ユーザ端末ＤＵは、上記データベースサーバＭＵから送られた電子的記録物を受信しディスプレイに表示する。したがってユーザ端末ＤＵでは、今日の朝食時間帯（5:00〜10:00）、昼食時間帯（11:00〜15:00）、間食時間帯（10:00〜11:00、15:00〜16:00）或いは夕食時間帯（16:00〜24:00）における調理開始時刻と、調理開始時刻が類似する過去の日の当該調理開始時刻に格納された電子的記録物が表示されることになる。このため、ユーザはこの表示された電子的記録物により、今日と同様の時刻に調理行動を行った過去の日の出来事等を振り返ることが可能となる。

なお、データベースサーバＭＵが行った、ユークリッド距離ｄｃと閾値Ｔｄとを比較してユークリッド距離ｄｃが閾値Ｔｄ以下の日を抽出する処理、及びこの抽出された日をユークリッド距離ｄｃの小さい順に並べる処理は、サーバユニットＶＵ２において行うようにしてもよい。

さらに、ユーザ端末ＵＴにおいてユーザが「料理が似ている日を振り返る」というボタンを押下したとする。この場合データベースサーバＭＵは、サーバユニットＶＵ３から先に受信したユークリッド距離ｄｈを予め設定した閾値Ｔｈと比較する。そして、ユークリッド距離ｄｈが閾値Ｔｈ以下となる日を抽出する。続いて、当該抽出された日に対応する解析データセットをサーバユニットＶＵ３から取得し、この取得した解析データセットをユークリッド距離ｄｈが小さい順に、つまり調理開始時刻の類似度が高い順に並べる。そして、これらの解析データセットに含まれるタイムスタンプをもとに、当該タイムスタンプに紐付けられた電子的記録物をデータベースから検索し、この電子的記録物をユーザ端末ＤＵへ送信する。

ユーザ端末ＤＵは、上記データベースサーバＭＵから送られた電子的記録物を受信しディスプレイに表示する。したがってユーザ端末ＤＵでは、今日の朝食時間帯（5:00〜10:00）、昼食時間帯（11:00〜15:00）、間食時間帯（10:00〜11:00、15:00〜16:00）或いは夕食時間帯（16:00〜24:00）において調理したメニューと内容が類似する過去の日に格納された電子的記録物が表示されることになる。このため、ユーザはこの表示された電子的記録物により、今日と同様の内容の調理を行った過去の日の出来事や料理のメニューやレシピ等を振り返ることが可能となる。

なお、データベースサーバＭＵが行った、ユークリッド距離ｄｈと閾値Ｔｈとを比較してユークリッド距離ｄｈが閾値Ｔｈ以下の日を抽出する処理、及びこの抽出された日をユークリッド距離ｄｈの小さい順に並べる処理は、サーバユニットＶＵ３において行うようにしてもよい。また、参照要求で指定する日付は、必ずしも「今日」の日付でなくてもよく、「昨日」や「一昨日」等の抽象表現で指定したり、「2013年5月1日」等のように具体的な日付を指定するようにしても良い。

（効果）
以上詳述したように第３の実施形態では、キッチンにＣＯ2センサ１２１と湿度センサ１３１を備えたセンシングユニットＳＵ３を設置し、これによりキッチンにおけるＣＯ2濃度及び湿度を一定の周期で計測してその計測データをサーバユニットＶＵ３へ送信する。サーバユニットＶＵ３は、上記センシングユニットＳＵ３から送られたＣＯ2計測データをもとにＣＯ2濃度変化率を算出すると共に最初のピークを検出し、さらにこの最初のピークが検出された時刻付近における湿度変化率を算出して、これらの情報とその時刻を含む解析データセットを生成する。またそれと共に、参照要求された日の解析データセットと過去の日の解析データセットとの間で、解析区間別、つまり朝食時間帯（5:00〜10:00）、昼食時間帯（11:00〜15:00）、間食時間帯（10:00〜11:00、15:00〜16:00）及び夕食時間帯（16:00〜24:00）の各々において、ＣＯ2濃度のピーク検出時刻間のユークリッド距離ｄｃと、湿度変化率間のユークリッド距離ｄｈをそれぞれ算出し、この算出されたユークリッド距離ｄｃを上記各解析区間における調理開始時刻間の類似度を表す情報として、またユークリッド距離ｄｈを調理内容の類似度を表す情報として記憶するようにしている。

したがって、キッチンにおいてＣＯ2 センサにより得られたＣＯ2 濃度の計測データをもとに、参照要求された日と過去の日との間で、朝食時間帯（5:00〜10:00）、昼食時間帯（11:00〜15:00）、間食時間帯（10:00〜11:00、15:00〜16:00）及び夕食時間帯（16:00〜24:00）別に、調理開始時刻の類似度を求めることが可能となる。このため、例えば参照要求された日の調理行動パターンと過去の複数の日における調理行動パターンとの間の類似度を、朝食、昼食、間食及び夕食のそれぞれにおいて混同することなく正確に判定することが可能となる。

それに加え、湿度計測データをもとに、調理内容の類似度が判定される。このため、参照要求された日の調理内容と過去の複数の日における調理内容との間の類似度、例えば焼き物か或いは煮物かといったことまで、朝食、昼食、間食及び夕食のそれぞれにおいて混同することなく正確に判定することが可能となる。

また、ユーザ端末ＤＵからの振り返り要求に応じて、データベースサーバＭＵが該当する日の調理開始時刻の類似度情報と、調理内容の類似度情報をサーバユニットＶＵ３から取得する。そして、この取得した調理開始時刻の類似度情報をもとに、参照要求された日と調理開始時刻が閾値Ｔｄ以上類似する過去の日を抽出して、この抽出した過去の日の上記調理開始時刻に対応付けて予め記憶された電子的記録情報をデータベースから読み出し、ユーザ端末ＤＵへ返送し表示させるようにしている。さらに、調理内容の類似度情報をもとに、参照要求された日と調理内容が類似する過去の日を抽出して、この抽出した過去の日に対応付けて予め記憶された電子的記録情報をデータベースから読み出し、ユーザ端末ＤＵへ返送し表示させるようにしている。

したがって、ユーザは朝食、昼食、間食及び夕食の各時間帯別に、自身が参照要求された日と同様の調理行動をした過去の日の同一時間帯に記録された情報をもとに、過去を振り返ることが可能となる。さらに、参照要求された日と調理内容が類似する過去の日の記録情報、例えば調理メニューやレシピを記録した写真や動画などにより過去を振り返ることも可能となる。

［その他の実施形態］
前記各実施形態では、センシングユニットとサーバユニットとを別の装置として構成したが、センシングユニットにサーバユニットの機能を設けてもよい。また、サーバユニットとデータベースサーバの格納を同一装置内に設けるようにしてもよい。
その他、環境計測手段として用いるセンサの種類や、類似度判定対象となる人の行動パターンの種類、行動判定装置の構成とその処理手順・内容等についても、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施可能である。

要するにこの発明は、上記各実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記各実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、各実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。

ＶＵ１，ＶＵ２，ＶＵ３…サーバユニット、ＳＵ１，ＳＵ２，ＳＵ３…センシングユニット、ＭＵ…データベースサーバ、ＤＵ…ユーザ端末、１１１…照度センサ、１２１…二酸化炭素（ＣＯ2）センサ、１３１…湿度センサ、１１２，１２２，１３２…センシング通信部、２１１，２２１，２３１…サーバ通信部、２１２…照度データ格納部、２１３…日照時間格納部、２１４…照度ＩＤ付与部、２１５，２２４，２３４…比較解析部、２１６，２２５，２３５…閾値格納部、２１７，２２６，２３６…解析データ格納部、２２２…ＣＯ2データ格納部、２２３…ＣＯ2変化率算出部、２２７…調理時間格納部、２３２…ＣＯ2・湿度データ格納部。

Claims (9)

1. 人の生活空間に配置された環境計測手段から出力される計測データを受信する受信手段と、
   前記生活空間において環境ノイズの発生が予測される時間帯、又は当該時間帯以外の時間帯を表す時間帯情報を記憶する手段と、
   前記記憶された時間帯情報に基づいて、前記受信された計測データから、前記環境ノイズの発生が予測される時間帯以外の時間帯に得られた計測データを抽出して蓄積する抽出手段と、
   前記蓄積された計測データのうち、判定対象の期間に得られた計測データとそれ以外の期間に得られた計測データとを比較して、人の行動パターンの類似度を判定する類似度判定手段と
   を具備することを特徴とする行動判定装置。
2. 前記環境計測手段が、前記生活空間の照度を計測してその計測データを出力する照度センサを備える場合に、
   前記時間帯情報を記憶する手段は、日没から日の出までの時間帯を表す情報を記憶し、
   前記計測データを抽出する手段は、前記記憶された時間帯を表す情報に基づいて、前記受信された計測データから、日没から日の出までの時間帯に得られた照度の計測データを抽出して蓄積し、
   前記類似度判定手段は、前記蓄積された照度の計測データのうち判定対象の日に得られた計測データとそれ以外の日に得られた計測データとを比較して、照明点灯パターンの類似度合いを判定する
   ことを特徴とする請求項１記載の行動判定装置。
3. 前記環境計測手段が、前記生活空間の二酸化炭素濃度を計測してその計測データを出力する二酸化炭素センサを備える場合に、
   前記時間帯情報を記憶する手段は、調理の時間帯を表す情報を記憶し、
   前記計測データを抽出する手段は、前記記憶された調理の時間帯を表す情報に基づいて、前記受信された二酸化炭素濃度の計測データから、前記調理の時間帯に得られた二酸化炭素濃度の計測データを抽出し蓄積する手段を備え、
   前記類似度判定手段は、前記蓄積された二酸化炭素濃度の計測データのうち、判定対象の時間帯に得られた計測データとそれ以外の時間帯に得られた計測データとを比較して、調理行動パターンの類似度合いを判定する手段を備える
   ことを特徴とする請求項１記載の行動判定装置。
4. 前記環境計測手段が、前記生活空間の湿度を計測してその計測データを出力する湿度センサを、さらに備える場合に、
   前記計測データを抽出する手段は、前記記憶された調理の時間帯を表す情報に基づいて、前記受信された湿度の計測データから前記調理の時間帯に得られた湿度の計測データを抽出し蓄積する手段を、さらに備え、
   前記類似度判定手段は、前記蓄積された湿度の計測データのうち、判定対象の時間帯に得られた湿度の計測データとそれ以外の時間帯に得られた湿度の計測データとを比較して、調理内容の類似度合いを判定する手段を、さらに備える
   ことを特徴とする請求項３記載の行動判定装置。
5. 人の生活空間に配置された環境計測手段から出力される計測データを受信する受信手段と、
   前記生活空間において環境ノイズの発生が予測される時間帯、又は当該時間帯以外の時間帯を表す時間帯情報を記憶する手段と、
   前記記憶された時間帯情報に基づいて、前記受信された計測データから、前記環境ノイズの発生が予測される時間帯以外の時間帯に得られた計測データを抽出して蓄積する抽出手段と、
   前記蓄積された計測データのうち、判定対象の期間に得られた計測データとそれ以外の期間に得られた計測データとを比較して、人の行動パターンの類似度を判定する類似度判定手段と
   人の行動パターンと関連する情報を記憶したデータベースと、
   前記行動判定装置から、前記人の行動パターンの類似度の判定結果を表す情報を取得する手段と、
   前記取得された類似度の判定結果を表す情報に基づいて、前記データベースから当該人の行動パターンに関連する情報を抽出する手段と、
   前記抽出された関連情報を前記人に提示するべく出力する手段と
   を具備することを特徴とするデータ抽出装置。
6. 人の生活空間に配置された環境計測手段から出力される計測データを受信する過程と、
   前記生活空間において環境ノイズの発生が予測される時間帯、又は当該時間帯以外の時間帯を表す時間帯情報をメモリから読み出し、この読み出された時間帯情報に基づいて、前記受信された計測データから、前記環境ノイズの発生が予測される時間帯以外の時間帯に得られた計測データを抽出し蓄積する過程と、
   前記蓄積された計測データのうち、判定対象の期間に得られた計測データとそれ以外の期間に得られた計測データとを比較して、人の行動パターンの類似度を判定する過程と
   を具備することを特徴とする行動判定方法。
7. 人の生活空間に配置された環境計測手段から出力される計測データを受信する過程と、
   前記生活空間において環境ノイズの発生が予測される時間帯、又は当該時間帯以外の時間帯を表す時間帯情報をメモリから読み出し、この読み出された時間帯情報に基づいて、前記受信された計測データから、前記環境ノイズの発生が予測される時間帯以外の時間帯に得られた計測データを抽出し蓄積する過程と、
   前記蓄積された計測データのうち、判定対象の期間に得られた計測データとそれ以外の期間に得られた計測データとを比較して、人の行動パターンの類似度を判定する過程と
   前記行動判定装置から、前記人の行動パターンの類似度の判定結果を表す情報を取得する過程と、
   前記取得された類似度の判定結果を表す情報に基づいて、人の行動パターンと関連する情報を予め記憶した前記データベースから、当該人の行動パターンに関連する情報を抽出する過程と、
   前記抽出された関連情報を前記人に提示するべく出力する過程と
   を具備することを特徴とするデータ抽出方法。
8. 請求項１乃至４のいずれかに記載の行動判定装置が具備する各手段の処理を、当該行動判定装置が備えるコンピュータに実行させる行動判定プログラム。
9. 請求項５記載のデータ抽出装置が具備する各手段の処理を、当該データ抽出装置が備えるコンピュータに実行させるデータ抽出プログラム。

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