JP2015001878A - 生活状況の推定方法、推定装置及び推定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】居住者の例えば安否確認を行い得る生活状況を推定することができるようにする。【解決手段】スマートメーター１によって世帯９全体でのエネルギー使用量の計測が行われるステップ（Ｓ１）と、計測の結果に基づいて直近過去所定時間内におけるエネルギー使用量合計値が算出されるステップ（Ｓ２）と、直近過去短時間内における複数のエネルギー使用量合計値の値のばらつきの程度を表す短期変動幅が算出されるステップ（Ｓ３）と、直近過去所定期間内における複数のエネルギー使用量合計値の値のばらつきの程度を表す長期変動幅が算出されるステップ（Ｓ４）と、直近過去長期間内の複数の短期変動幅の値の昇順配列若しくは降順配列におけるＸパーセンタイル値が長期変動幅閾値として決定されるステップ（Ｓ５）と、長期変動幅の値と長期変動幅閾値とが対比されて生活状況が推定されるステップ（Ｓ６）とを有するようにした。【選択図】図１

Description

本発明は、生活状況の推定方法、推定装置及び推定プログラムに関する。さらに詳述すると、本発明は、特に高齢者や身体障害者の単身世帯や高齢者及び身体障害者のみで構成される世帯における居住者の安否確認に用いて好適な技術に関する。

居住者の安否確認を行う従来のシステムとして、例えば、安否確認対象者宅における寝床の配される所定の部屋をはじめとする各所に設けられて人体からの赤外線に感応する複数の赤外線センサと、当該赤外線センサの感応信号に基づいて人体の存在場所すなわち対象者の居場所を判定する居場所判定手段とを備えた生活見守りシステムにおいて、寝床のみにおける人体に感応する寝床センサを更に備え、居場所判定手段が、寝床センサの感応があったときは当該寝床センサのみに基づいて寝床に人体が存在するか否かを判定し、否の時、赤外線センサによる判定を行なうものがある（特許文献１）。

また、近年、地球温暖化や電力需給の逼迫等を背景に、ＩＴを活用した電力系統の最適制御によって効率的なエネルギー利用を図る「スマートグリッド」への関心が世界的に高まる中、スマートグリッドを構成する重要な一要素である双方向通信機能を有する電子式メーター、いわゆる「スマートメーター」の導入が、各国において検討または実施されている。我が国においても、通信機能を有する電力量計であるスマートメーターの普及が、経済産業省等を中心として進められている。このスマートメーターは、遠隔検針及び遠隔開閉の機能を有し、電力用スマートメーターであれば電力使用量（具体的には、積算電力量正方向計測値）及び逆潮流値（具体的には、積算電力量逆方向計測値）並びに時刻情報を３０分間隔で、ガス用スマートメーターであればガス使用量及び時刻情報を６０分間隔で、それぞれ、電力等使用情報として提供することが要件とされている（非特許文献１）。なお、経済産業省が設置したスマートメーター制度検討会における議論を経て平成２３年２月にとりまとめられたスマートメーターの基本要件（非特許文献１）のことを、以下の説明では「経産省基本要件」と呼ぶ。また、水道用スマートメーターについては、前記検討会における議論を参考に引き続き技術的検証を進めることが期待されるとされている。

特開２００３−３１７１６５号

スマートメーター制度検討会：「スマートメーター制度検討会 報告書」，平成２３年２月

特許文献１の生活見守りシステムでは、安否確認対象者宅の各所に複数の赤外線センサを設ける必要がありコスト高となってしまう。また、安否確認対象者宅の各所に赤外線センサを設けて当該赤外線センサの感応信号に基づいて居住者の居場所を判定するということは、安否確認対象者宅の居住者にとっては生活状況の細部が第三者から常に監視され生活態様が知られてしまうようで心地の良いものではなく、居住者に不快感を与える可能性があるという問題がある。

また、スマートメーターの導入により、提供されるエネルギー使用情報を活用した新しいサービスの創出による生活の質の向上、さらには関連産業の創出による経済の活性化（グリーンイノベーション）等も期待されている。

そこで、本発明は、社会的インフラ（具体的にはスマートメーター）を活用し、世帯内に付加的な機能や装置を設けることなく、且つ、世帯内の居住者の居場所など具体的な生活状況の情報を必要とすることなく、居住者の例えば安否確認を行い得る生活状況を推定することができる生活状況の推定方法、推定装置及び推定プログラムを提供することを目的とする。

かかる目的を達成するため、本発明の生活状況の推定方法は、スマートメーターによって世帯全体でのエネルギー使用量の計測が行われるステップと、計測の結果に基づいて直近過去所定時間内におけるエネルギー使用量合計値が算出されるステップと、直近過去短時間内における複数のエネルギー使用量合計値の値のばらつきの程度を表すエネルギー使用量合計値の短期変動幅が算出されるステップと、直近過去所定期間内における複数のエネルギー使用量合計値の値のばらつきの程度を表すエネルギー使用量合計値の長期変動幅が算出されるステップと、直近過去長期間内の複数のエネルギー使用量合計値の短期変動幅の値の昇順配列若しくは降順配列におけるＸパーセンタイル値（Ｘの値は予め設定される）が長期変動幅閾値として決定されるステップと、エネルギー使用量合計値の長期変動幅の値と長期変動幅閾値とが対比されて世帯の居住者の生活状況が推定されるステップとを有するようにしている。

また、本発明の生活状況の推定装置は、スマートメーターによって計測された世帯全体でのエネルギー使用量のデータを記憶装置から読み込む手段と、エネルギー使用量のデータに基づいて直近過去所定時間内におけるエネルギー使用量合計値を算出する手段と、直近過去短時間内における複数のエネルギー使用量合計値の値のばらつきの程度を表すエネルギー使用量合計値の短期変動幅を算出する手段と、直近過去所定期間内における複数のエネルギー使用量合計値の値のばらつきの程度を表すエネルギー使用量合計値の長期変動幅を算出する手段と、直近過去長期間内の複数のエネルギー使用量合計値の短期変動幅の値の昇順配列若しくは降順配列におけるＸパーセンタイル値（Ｘの値は予め設定される）を長期変動幅閾値として決定する手段と、エネルギー使用量合計値の長期変動幅の値と長期変動幅閾値とを対比して世帯の居住者の生活状況を推定する手段とを有するようにしている。

また、本発明の生活状況の推定プログラムは、スマートメーターによって計測された世帯全体でのエネルギー使用量のデータを記憶装置から読み込む手段、エネルギー使用量のデータに基づいて直近過去所定時間内におけるエネルギー使用量合計値を算出する手段、直近過去短時間内における複数のエネルギー使用量合計値の値のばらつきの程度を表すエネルギー使用量合計値の短期変動幅を算出する手段、直近過去所定期間内における複数のエネルギー使用量合計値の値のばらつきの程度を表すエネルギー使用量合計値の長期変動幅を算出する手段、直近過去長期間内の複数のエネルギー使用量合計値の短期変動幅の値の昇順配列若しくは降順配列におけるＸパーセンタイル値（Ｘの値は予め設定される）を長期変動幅閾値として決定する手段、エネルギー使用量合計値の長期変動幅の値と長期変動幅閾値とを対比して世帯の居住者の生活状況を推定する手段としてコンピュータを機能させるようにしている。

なお、スマートメーターは、従来の電力メーターやガスメーター（また、水道メーター）に代わって屋外に設置されることが想定され、世帯全体での電力量やガス使用量（また、水道使用量）を計測して時刻情報と共に電力等使用情報として所定の時間間隔（経産省基本要件では、電力は３０分，ガスは６０分）で提供する。

したがって、これらの生活状況の推定方法、推定装置及び推定プログラムによると、世帯で計測されたエネルギー使用量が用いられて長期変動幅閾値が世帯毎に設定されるようにしているので、世帯毎のエネルギー使用の特性（言い換えると、生活パターン）が反映された閾値が設定される。しかも、世帯毎の閾値が自動的に設定される。

そして、これらの生活状況の推定方法、推定装置及び推定プログラムによると、社会的インフラとしてのスマートメーターによって得られる計測データを活用するようにしているので、独自の特別な付加的な計測機器を設けることなく、居住者による屋内での活動に伴う電気機器やガス設備（また、水道設備）の使用の有無を判断して居住者が健常に生活しているか否かが推定される。

これらの生活状況の推定方法、推定装置及び推定プログラムによると、また、世帯全体での電力量やガス使用量（また、水道使用量）を計測するスマートメータによって得られる計測データを活用するようにしているので、居住者の屋内における居場所など具体的な生活状況の情報を使うことなく、更に言えば、世帯内に配設された特定の（言い換えると、個別の）電気機器やガス設備（また、水道設備）の使用情報を使うことなく、居住者による屋内での活動に伴う電気機器やガス設備（また、水道設備）の使用の有無を判断して居住者が健常に生活しているか否かが推定される。

これらの生活状況の推定方法、推定装置及び推定プログラムによると、さらに、スマートメーターが設置された世帯から離れた場所で居住者の生活状況を確認するようにできるので、居住者の世帯に直接出向くことなく、居住者が健常に生活しているか否かを確認することができる。また、複数の世帯の状況を一台の装置に集約して確認するようにできるので、普段の運用上は少ない労力で、複数の世帯の居住者が健常に生活しているか否かを確認することができる。

また、これらの生活状況の推定方法、推定装置及び推定プログラムによると、スマートメーターの有効活用が図られる。

また、本発明の生活状況の推定方法は、一日の時間帯が区分され、各ステップの処理が時間帯の区分毎に行われるようにしても良く、本発明の生活状況の推定装置は、一日の時間帯が区分され、各手段の処理が時間帯の区分毎に行われるようにしても良く、本発明の生活状況の推定プログラムは、一日の時間帯が区分され、各手段の処理が時間帯の区分毎に行われるようにコンピュータを機能させるようにしても良い。これらの場合には、一日の生活時間帯の区分毎に各値が算出・決定された上で生活状況が推定される。

本発明の生活状況の推定方法、推定装置及び推定プログラムによると、世帯毎のエネルギー使用の特性（言い換えると、生活パターン）が反映された閾値を自動的に設定することができるので、計測データを目視等して閾値を設定するという手間と経験とが必要な作業を行なう必要がなく、例えば多数の世帯を同時に推定の対象にする場合であっても個々の世帯について適切な閾値を迅速に設定することが可能になる。

本発明の生活状況の推定方法、推定装置及び推定プログラムによると、また、世帯のエネルギー使用パターンは季節変化などに応じて変化するものであるところ、閾値を自動的に設定することができるので、エネルギー使用パターンの変化を反映させて閾値を常時更新し、世帯毎の生活状況を常に適切に推定することが可能になる。しかも、閾値を設定する際に直近の計測データを使用することで閾値を世帯の直近のエネルギー使用パターンを反映させた値にすることができるので、世帯の現状に沿った適切な推定を常に行うことが可能になる。

本発明の生活状況の推定方法、推定装置及び推定プログラムによると、また、独自の特別な付加的な計測機器を設けることなく、居住者による屋内での活動に伴う電気機器やガス設備（また、水道設備）の使用の有無を判断して居住者が健常に生活しているか否かという生活状況を推定することができるので、生活状況推定システムとしての整備コストを低減させることが可能であり、生活状況推定システム普及のコスト面の障害を軽減して生活状況推定システムの普及を促進し、例えば高齢者単身世帯や高齢者のみ世帯などの生活安全性の向上を図ることが可能になる。

本発明の生活状況の推定方法、推定装置及び推定プログラムによると、また、居住者の屋内における居場所など具体的な生活状況の情報を使うことなく、更に言えば、世帯内に配設された特定の（言い換えると、個別の）電気機器やガス設備（また、水道設備）の使用情報を使うことなく、居住者による屋内での活動に伴う電気機器やガス設備（また、水道設備）の使用の有無を判断して居住者が健常に生活しているか否かという生活状況を推定することができるので、生活状況の細部が第三者に常に監視され生活態様が知られてしまうなどの不快感を居住者に与えることを防止することが可能であり、生活状況推定システム普及のプライバシー面の障害を軽減して生活状況推定システムの普及を促進し、例えば高齢者単身世帯や高齢者のみ世帯などの生活安全性の向上を図ることが可能になる。

本発明の生活状況の推定方法、推定装置及び推定プログラムによると、さらに、居住者の世帯に直接出向くことなく、居住者が健常に生活しているか否かという生活状況を確認することができるので、例えば高齢者単身世帯や高齢者のみ世帯などの生活安全性の向上を図ることが可能になる。また、普段の運用上は少ない労力で、複数の世帯の居住者が健常に生活しているか否かという生活状況を確認することができるので、生活状況推定システム普及のコスト面の障害を軽減して生活状況推定システムの普及を促進し、例えば高齢者単身世帯や高齢者のみ世帯などの生活安全性の向上を図ることが可能になる。

また、本発明の生活状況の推定方法、推定装置及び推定プログラムによると、スマートメーターの有効活用を図ることができるので、提供されるエネルギー使用情報を活用した新しいサービスの創出による生活の質の向上を図ることが可能になり、また、見守りサービスという関連産業の創出による経済の活性化への貢献を図ることが可能になる。

また、一日の時間帯が区分されて各処理が時間帯の区分毎に行われるようにした場合には、一日の生活時間帯の区分毎に各値が算出・決定された上で生活状況を推定することができるので、一日の生活パターンの変化をより一層詳細に捉えることによる生活状況の推定を行うようにすることができ、延いては、生活状況の推定を通しての例えば世帯の見守りをきめ細かく行うことが可能になる。

本発明の生活状況の推定方法の実施形態の一例を説明するフローチャートである。 本発明に纏わる機器の全体構成を示す図である。 実施形態の生活状況の推定方法を生活状況の推定プログラムを用いて実施する場合の当該プログラムによって実現される生活状況の推定装置の機能ブロック図である。 実施例１の或る世帯に関するエネルギー使用量合計値の推移及びエネルギー使用量合計値の短期変動幅の一例を示す図である。 実施例１の或る世帯に関するエネルギー使用量合計値とエネルギー使用量合計値の長期変動幅と長期変動幅閾値との推移の一例を示す図である。 実施例１の或る世帯に関するエネルギー使用量合計値の短期変動幅の値を昇順配列した上での長期変動幅閾値の決定の一例を示す図である。 実施例１の或る世帯に関するエネルギー使用量合計値とエネルギー使用量合計値の長期変動幅と長期変動幅閾値との推移の一例を示す図である。

以下、本発明の構成を図面に示す実施の形態の一例に基づいて詳細に説明する。

図１乃至図３に、本発明の生活状況の推定方法、推定装置及び推定プログラムの実施形態の一例を示す。なお、世帯９内の屋内回線には例えばテレビや冷蔵庫や照明器具など種々の電気機器が接続されている。また、世帯９内には例えばガスコンロやガス湯沸かし器などのガス設備が備えられている。また、世帯９内には例えば流し台や洗面台や浴室などの水道設備が設けられている。

本実施形態の生活状況の推定方法は、図１に示すように、スマートメーター１によって世帯９全体でのエネルギー使用量の計測が行われるステップ（Ｓ１）と、計測の結果に基づいて直近過去所定時間内におけるエネルギー使用量合計値が算出されるステップ（Ｓ２）と、直近過去短時間内における複数のエネルギー使用量合計値の値のばらつきの程度を表すエネルギー使用量合計値の短期変動幅が算出されるステップ（Ｓ３）と、直近過去所定期間内における複数のエネルギー使用量合計値の値のばらつきの程度を表すエネルギー使用量合計値の長期変動幅が算出されるステップ（Ｓ４）と、直近過去長期間内の複数のエネルギー使用量合計値の短期変動幅の値の昇順配列若しくは降順配列におけるＸパーセンタイル値（Ｘの値は予め設定される）が長期変動幅閾値として決定されるステップ（Ｓ５）と、エネルギー使用量合計値の長期変動幅の値と長期変動幅閾値とが対比されて世帯９の居住者の生活状況が推定される、具体的には、世帯９の居住者の屋内での活動が継続している生活状況であるのか或いは直近過去所定期間に亘って沈静化している生活状況であるのかが判断されるステップ（Ｓ６）とを有する。

また、本実施形態の生活状況の推定装置は、スマートメーター１によって計測された世帯９全体でのエネルギー使用量のデータを記憶装置としてのデータサーバ(１６)から読み込む手段(１１ａ)と、エネルギー使用量のデータに基づいて直近過去所定時間内におけるエネルギー使用量合計値を算出する手段(１１ｂ)と、直近過去短時間内における複数のエネルギー使用量合計値の値のばらつきの程度を表すエネルギー使用量合計値の短期変動幅を算出する手段(１１ｃ)と、直近過去所定期間内における複数のエネルギー使用量合計値の値のばらつきの程度を表すエネルギー使用量合計値の長期変動幅を算出する手段(１１ｄ)と、直近過去長期間内の複数のエネルギー使用量合計値の短期変動幅の値の昇順配列若しくは降順配列におけるＸパーセンタイル値（Ｘの値は予め設定される）を長期変動幅閾値として決定する手段(１１ｅ)と、エネルギー使用量合計値の長期変動幅の値と長期変動幅閾値とを対比して世帯９の居住者の生活状況を推定する、具体的には、世帯９の居住者の屋内での活動が継続している生活状況であるのか或いは直近過去所定期間に亘って沈静化している生活状況であるのかを判断する手段(１１ｆ)とを有する。

さらに、本実施形態の生活状況の推定プログラムは、スマートメーター１によって計測された世帯９全体でのエネルギー使用量のデータを記憶装置としてのデータサーバ(１６)から読み込む手段(１１ａ)、エネルギー使用量のデータに基づいて直近過去所定時間内におけるエネルギー使用量合計値を算出する手段(１１ｂ)、直近過去短時間内における複数のエネルギー使用量合計値の値のばらつきの程度を表すエネルギー使用量合計値の短期変動幅を算出する手段(１１ｃ)、直近過去所定期間内における複数のエネルギー使用量合計値の値のばらつきの程度を表すエネルギー使用量合計値の長期変動幅を算出する手段(１１ｄ)、直近過去長期間内の複数のエネルギー使用量合計値の短期変動幅の値の昇順配列若しくは降順配列におけるＸパーセンタイル値（Ｘの値は予め設定される）を長期変動幅閾値として決定する手段(１１ｅ)、エネルギー使用量合計値の長期変動幅の値と長期変動幅閾値とを対比して世帯９の居住者の生活状況を推定する、具体的には、世帯９の居住者の屋内での活動が継続している生活状況であるのか或いは直近過去所定期間に亘って沈静化している生活状況であるのかを判断する手段(１１ｆ)としてコンピュータを機能させる。

そして、生活状況の推定方法の実行にあたっては、まず、スマートメーター１により、世帯９全体でのエネルギー使用量の計測が行われると共に、計測データの送信が行われる（Ｓ１）。

本発明におけるエネルギー使用量は、居住者の世帯９内での活動に伴って使用されるエネルギーや資源の量であり、具体的には電力量，ガス使用量，水道使用量が考えられる。

そして、本発明におけるスマートメーター１は、例えば、経産省基本要件を満たしているスマートメーターであれば良い。具体的には、電力用スマートメーターであれば、世帯９内に配設された電気機器による総使用電力の積算値、即ち世帯９全体での積算電力量を計測する機能と、当該積算電力量の計測データを時刻情報と共に３０分間隔で外部へ送信する通信機能とを備える。

また、ガス用スマートメータであれば、世帯９内に備えられたガス設備による総使用ガスの積算値、即ち世帯９全体での積算ガス使用量を計測する機能と、当該積算ガス使用量の計測データを時刻情報と共に６０分間隔で外部へ送信する通信機能とを備える。

また、水道用スマートメーターについては引き続き技術的検証を進めることが期待されるとされて「経産省基本要件」では具体的な要件には言及されていないものの、水道用スマートメーターであれば、世帯９内に設けられた水道設備による総使用水道の積算値、即ち世帯９全体での積算水道使用量を計測する機能と、当該積算水道使用量の計測データを時刻情報と共に所定の間隔で外部へ送信する通信機能とを備えるものが想定される。

ただし、経産省基本要件が変更されたとしても、少なくとも、世帯９全体での積算電力量，積算ガス使用量，積算水道使用量のうちのいずれか（以下、積算エネルギー使用量という）を計測する機能と、当該積算エネルギー使用量の計測データを時刻情報と共に所定の間隔で外部へ送信する通信機能とを備える機器であれば、本発明におけるスマートメーター１として用いられ得る。なお、上述における「積算」とは、計測時点までの過去に使ったエネルギー使用量の総量（即ち、累積積算値）のことである。

また、所定の間隔で、世帯９全体での使用エネルギー（積算値ではなくて瞬間値：エネルギーは、具体的には電力，ガス流量，水道流量）を計測する機能と、当該使用エネルギーの計測データを時刻情報と共に外部へ送信する通信機能とを備える機器であっても良い。このような瞬間の使用エネルギーの計測機能と通信機能とを備える機器も、本件発明においては、便宜上、スマートメーター１と呼ぶ。

つまり、本発明におけるスマートメーター１としては、世帯９全体での使用エネルギーや資源（電力，ガス流量，水道流量）を計測し積算し続けて累積積算値として所定の間隔で外部へ送信するもの、或いは、世帯９全体での使用エネルギーや資源（電力，ガス流量，水道流量）を計測して瞬間値として所定の間隔で外部へ送信するものが用いられ得る。

以下においては、スマートメーター１によって計測される、居住者の世帯９内での活動に伴って使用されるエネルギーや資源の量のことを、積算値であるものも瞬間値であるものも含めてエネルギー使用量と呼んで説明する。

そして、スマートメーター１は、世帯９全体でのエネルギー使用量を計測し、当該計測によって取得されたエネルギー使用量の計測データを、時刻情報と共に、所定の間隔で計測値データサーバ２に送信する。なお、時刻情報とは、計測の日付の情報を含むものである。

計測値データサーバ２では、スマートメーター１から送信された時刻情報及びエネルギー使用量の計測データが、世帯別に（言い換えると、世帯の識別情報と対応づけられて）、時刻ｔでのエネルギー使用量Ｅ(ｔ)として蓄積される。

本実施形態では、スマートメーター１によって計測されたエネルギー使用量の計測データは、計測値データサーバ２に一旦蓄積され、この計測値データサーバ２からデータサーバ１６に供給される。

計測値データサーバ２は、スマートメーター１から送信されたエネルギー使用量の計測データを受信して蓄積する。なお、経産省基本要件では、スマートメーターの電力等使用情報の提供先として需要家(世帯)及び電力会社・ガス会社が挙げられている。本実施形態では、電力会社・ガス会社・水道事業者の管理下におかれる計測データ蓄積用記憶装置としての計測値データサーバ２にスマートメーター１から送信されたエネルギー使用量の計測データが蓄積される。

なお、スマートメーター１と計測値データサーバ２との間のデータ送信のための通信手段は、特定の仕組みに限定されるものではなく、スマートメーター１が設置されている地域や施設の事情及び計測値データサーバ２が設置されている地域や施設の事情などを考慮して適切なものが適宜選択される。具体的には例えば、光ファイバ，メタル線，ＰＬＣ（Ｐower Ｌine Ｃommunications の略；電力線通信），携帯電話回線，有線電話回線，専用無線回線などの利用が考えられる。なお、経済産業省等が検討しているスマートメーターの要件としてスマートメーター１と計測値データサーバ２との間のデータ送信のための通信手段が特定された場合には、その通信手段が用いられる。

次に、Ｓ１の処理によって計測されたエネルギー使用量の計測データを用いてエネルギー使用量合計値Ｅm(ｔ)が算出される（Ｓ２）。

ここで、本発明の生活状況の推定方法におけるＳ２以降の処理は本発明の生活状況の推定装置によって実行され得る。

そして、本発明の生活状況の推定方法におけるＳ２以降の処理及びこれら処理を実行する生活状況の推定装置は、本発明の生活状況の推定プログラムをコンピュータ上で実行することによっても実現され得る。本明細書では、生活状況の推定プログラムをコンピュータ上で実行することによってＳ２以降の処理を実行する生活状況の推定装置が実現されると共に生活状況の推定方法におけるＳ２以降の処理が実行される場合を説明する。

生活状況の推定プログラム１７を実行するためのコンピュータ１０（本実施形態では、生活状況の推定装置１０でもある）の全体構成を図３に示す。このコンピュータ１０（生活状況の推定装置１０）は、制御部１１、記憶部１２、入力部１３、表示部１４及びメモリ１５を備え相互にバス等の信号回線によって接続されている。また、コンピュータ１０には記憶装置としてのデータサーバ１６がバス等の信号回線によって接続されており、その信号回線を介してデータや制御指令等の信号の送受信（即ち出入力）が相互に行われる。

制御部１１は、記憶部１２に記憶されている生活状況の推定プログラム１７によってコンピュータ１０全体の制御並びに生活状況の推定に係る演算を行うものであり、例えばＣＰＵ（中央演算処理装置）である。

記憶部１２は、少なくともデータやプログラムを記憶可能な装置であり、例えばハードディスクである。

メモリ１５は、制御部１１が種々の制御や演算を実行する際の作業領域であるメモリ空間となるものであり、例えばＲＡＭ(Ｒandom Ａccess Ｍemory の略)である。

入力部１３は、少なくとも作業者の命令を制御部１１に与えるためのインターフェイスであり、例えばキーボードである。

表示部１４は、制御部１１の制御によって文字や図形等の描画・表示を行うものであり、例えばディスプレイである。

そして、本実施形態では、上述のＳ１の処理において計測されて計測値データサーバ２に蓄積されたエネルギー使用量の計測データが、計測値データサーバ２からデータサーバ１６に入力され、エネルギー使用量データベース１８としてデータサーバ１６に格納(保存)される。

具体的には、スマートメーター１によって計測されて送信されたエネルギー使用量Ｅ(ｔ)の値と時刻ｔとの組み合わせデータが、当該データが計測された世帯９の識別情報と対応づけられてエネルギー使用量データベース１８に記録される。

なお、計測値データサーバ２とデータサーバ１６との間のデータ送信のための通信手段は、特定の仕組みに限定されるものではなく、両サーバが設置されている地域や施設の事情などを考慮して適切なものが適宜選択される。具体的には例えば、光ファイバ，メタル線，ＰＬＣ（Ｐower Ｌine Ｃommunications の略；電力線通信），携帯電話回線，有線電話回線，専用無線回線などの利用が考えられる。なお、前掲の「スマートメーター制度検討会 報告書」（平成２３年２月）における「需要家の電力等使用情報の取得ルート」についての構成と対応させると、電力会社等の通信ネットワークとＷｅｂとを経由するＡルート、或いは、電力会社等以外の第三者（民間企業等）を経由するＣルートで計測値データサーバ２から計測データが入手されてデータサーバ１６に蓄積されるようにすることが考えられる。

また、後述するＳ６の処理の最後において過去におけるエネルギー使用量合計値Ｅm(ｔ)，エネルギー使用量合計値の短期変動幅Ｄs(ｔ)，エネルギー使用量合計値の長期変動幅Ｄp(ｔ)，長期変動幅閾値Ｄp_th(ｔ)の値として記録しておくための計算値データファイルが、記憶部１２若しくはデータサーバ１６或いは他の適当な記憶装置・記憶媒体に格納(保存)される。

そして、コンピュータ１０（本実施形態では、生活状況の推定装置１０でもある）の制御部１１には、生活状況の推定プログラム１７を実行することにより、Ｓ１の処理においてスマートメーター１によって計測された世帯９全体でのエネルギー使用量のデータを記憶装置としてのデータサーバ１６から読み込む処理を行うデータ読込部１１ａと、エネルギー使用量のデータに基づいて直近過去所定時間内におけるエネルギー使用量合計値を算出する処理を行う合計値算出部１１ｂと、直近過去短時間内における複数のエネルギー使用量合計値の値のばらつきの程度を表すエネルギー使用量合計値の短期変動幅を算出する処理を行う短期変動幅算出部１１ｃと、直近過去所定期間内における複数のエネルギー使用量合計値の値のばらつきの程度を表すエネルギー使用量合計値の長期変動幅を算出する処理を行う長期変動幅算出部１１ｄと、直近過去長期間内の複数のエネルギー使用量合計値の短期変動幅の値の昇順配列若しくは降順配列におけるＸパーセンタイル値（Ｘの値は予め設定される）を長期変動幅閾値として決定する処理を行う閾値決定部１１ｅと、エネルギー使用量合計値の長期変動幅の値と長期変動幅閾値とを対比して世帯９の居住者の屋内での活動が継続している生活状況であるのか或いは直近過去所定期間に亘って沈静化している生活状況であるのかを判断する処理を行う判定部１１ｆとが構成される。

生活状況の推定プログラム１７が実行されることによる具体的な処理としては、まず、コンピュータ１０（生活状況の推定装置１０）の制御部１１に構成されたデータ読込部１１ａにより、エネルギー使用量の計測データが読み込まれる（Ｓ２−１）。なお、以下では、或る一つの世帯９についての処理として説明するが、処理対象の世帯が複数存在する場合には同様の処理が世帯毎に繰り返し行われる。

具体的には、データ読込部１１ａにより、Ｓ１の処理において計測されてデータサーバ１６に格納(保存)されているエネルギー使用量データベース１８に記録されているエネルギー使用量の計測データ（具体的には、エネルギー使用量Ｅ(ｔ)の値と時刻ｔとの組み合わせデータ）の中から、算出時点から直近過去所定時間ｍ〔分〕の範囲のエネルギー使用量の計測データがデータサーバ１６から読み込まれる。

そして、データ読込部１１ａにより、読み込まれたエネルギー使用量の計測データがメモリ１５に記憶させられる。

続いて、制御部１１の合計値算出部１１ｂにより、エネルギー使用量のデータに基づいて直近過去所定時間内におけるエネルギー使用量合計値Ｅm(ｔ)が算出される（Ｓ２−２）。

具体的には、合計値算出部１１ｂにより、Ｓ２−１の処理においてメモリ１５に記憶された直近過去所定時間ｍ〔分〕の範囲のエネルギー使用量Ｅ(ｔ)の値がメモリ１５から読み込まれ、直近過去所定時間ｍ〔分〕の範囲におけるエネルギー使用量Ｅ(ｔ)の合計であるエネルギー使用量合計値Ｅm(ｔ)が算出される。

具体的には、エネルギー使用量Ｅ(ｔ)が累積積算値である場合には、エネルギー使用量合計値Ｅm(ｔ)はＥm(ｔ)＝Ｅ(ｔ)−Ｅ(ｔ−ｍ)により算出される。一方、エネルギー使用量Ｅ(ｔ)が瞬間値である場合には、エネルギー使用量合計値Ｅm(ｔ)は時刻[ｔ−ｍ]から時刻ｔまでのエネルギー使用量Ｅ(ｔ)の値の合計値として算出される。なお、エネルギー使用量合計値Ｅm(ｔ)の具体的な算出の仕方は、スマートメーター１による計測の内容及び送信されるデータの内容により、直近過去所定時間ｍ〔分〕の範囲におけるエネルギー使用量Ｅ(ｔ)の定義によって適宜調整される。

なお、エネルギー使用量合計値Ｅm(ｔ)の時刻ｔには、算出時点から直近過去所定時間ｍ〔分〕の範囲における最終の時刻ｔ（言い換えると、算出時点からみて直近の時刻ｔ）の値が割り当てられる。以下では、エネルギー使用量合計値Ｅm(ｔ)に割り当てられる時刻のことを算出時刻ｔと呼ぶ。

ここで、エネルギー使用量合計値Ｅm(ｔ)を算出するために用いられるエネルギー使用量Ｅ(ｔ)の範囲としての時間であるｍ〔分〕の値は、特定の値に限定されるものではなく、適宜調整され得る。なお、本発明者の検討によれば、１５〜１２０〔分〕程度であることが好ましく、３０〜６０〔分〕程度であることがより一層好ましい。

そして、合計値算出部１１ｂにより、算出されたエネルギー使用量合計値Ｅm(ｔ)の値が、世帯の識別情報と対応づけられて算出時刻ｔとの組み合わせデータとしてメモリ１５に記憶させられる。

ここで、スマートメーター１による世帯９のエネルギー使用量の計測及び計測データの外部への送信はスマートメーター１の機能として自動的に行われる。一方、Ｓ２からＳ６までの処理は、エネルギー使用量合計値Ｅm(ｔ)を算出する範囲である直近過去所定時間ｍ〔分〕毎に繰り返し行われる。

次に、制御部１１の短期変動幅算出部１１ｃにより、直近過去短時間内のエネルギー使用量合計値Ｅm(ｔ)の値に基づいてエネルギー使用量合計値の短期変動幅Ｄs(ｔ)が算出される（Ｓ３）。

まず、短期変動幅算出部１１ｃにより、算出時点から直近過去短時間ｓ〔分〕の範囲のエネルギー使用量合計値Ｅm(ｔ)の値が読み込まれる。具体的には、Ｓ２−２の処理においてメモリ１５に記憶された算出時刻ｔにおけるエネルギー使用量合計値Ｅm(ｔ)の値がメモリ１５から読み込まれる。また、Ｓ６の処理において計算値データファイルに記録されたエネルギー使用量合計値のデータ（具体的には、エネルギー使用量合計値Ｅm(ｔ)の値と算出時刻ｔとの組み合わせデータ）の中から、時刻[ｔ−ｓ＋ｍ]から時刻[ｔ−ｍ]までの範囲のエネルギー使用量合計値Ｅm(ｔ)の値が計算値データファイルから読み込まれる。

そして、短期変動幅算出部１１ｃにより、直近過去短時間ｓ〔分〕におけるエネルギー使用量合計値Ｅm(ｔ)の短期変動幅Ｄs(ｔ)として、前記ｓ分間における複数のＥm(ｔ)の値のばらつきの程度を表す指標が算出される。ばらつきの程度を表す指標は、特定の指標に限定されるものではなく、統計解析などにおいて用いられる種々の指標が用いられ得る。具体的には例えば、Ｅm(ｔ)の最大値と最小値との差，Ｅm(ｔ)の分散，Ｅm(ｔ)の標準偏差などが用いられ得る。なお、エネルギー使用量合計値の短期変動幅Ｄs(ｔ)の時刻ｔは、Ｓ２−２の処理において決定された算出時刻ｔと同じにされる。

ここで、エネルギー使用量合計値の短期変動幅Ｄs(ｔ)を算出するために用いられるエネルギー使用量合計値Ｅm(ｔ)の範囲としての時間であるｓ〔分〕の値は、特定の値に限定されるものではなく、適宜調整され得る。なお、本発明者の検討によれば、１２０〜３６０〔分〕程度であることが好ましい。なお、エネルギー使用量合計値の短期変動幅Ｄs(ｔ)の算出に関する時間ｓ〔分〕は、エネルギー使用量合計値Ｅm(ｔ)の算出に関する時間ｍ〔分〕よりも大きい値に設定される。

そして、短期変動幅算出部１１ｃにより、算出されたエネルギー使用量合計値の短期変動幅Ｄs(ｔ)の値が、世帯の識別情報と対応づけられて算出時刻ｔとの組み合わせデータとしてメモリ１５に記憶させられる。

次に、制御部１１の長期変動幅算出部１１ｄにより、直近過去所定期間内のエネルギー使用量合計値Ｅm(ｔ)の値に基づいてエネルギー使用量合計値の長期変動幅Ｄp(ｔ)が算出される（Ｓ４）。

まず、長期変動幅算出部１１ｄにより、算出時点から直近過去所定期間ｐ〔時間 若しくは 日〕の範囲のエネルギー使用量合計値Ｅm(ｔ)の値が読み込まれる。具体的には、Ｓ２−２の処理においてメモリ１５に記憶された算出時刻ｔにおけるエネルギー使用量合計値Ｅm(ｔ)の値がメモリ１５から読み込まれる。また、Ｓ６の処理において計算値データファイルに記録されたエネルギー使用量合計値のデータ（具体的には、エネルギー使用量合計値Ｅm(ｔ)の値と算出時刻ｔとの組み合わせデータ）の中から、時刻[ｔ−ｐ＋ｍ]から時刻[ｔ−ｍ]までの範囲のエネルギー使用量合計値Ｅm(ｔ)の値が計算値データファイルから読み込まれる。
そして、長期変動幅算出部１１ｄにより、直近過去所定期間ｐ〔時間，日〕におけるエネルギー使用量合計値Ｅm(ｔ)の長期変動幅Ｄp(ｔ)として、前記ｐ〔時間，日〕における複数のＥm(ｔ)の値のばらつきの程度を表す指標が算出される。このＳ４の処理におけるばらつきの程度を表す指標としては、Ｓ３の処理において短期変動幅Ｄs(ｔ)として採用されている指標と同じものが算出される（例えば、Ｄs(ｔ)を標準偏差としたならば、Ｄp(ｔ)も標準偏差とする）。なお、エネルギー使用量合計値の長期変動幅Ｄp(ｔ)の時刻ｔは、Ｓ２−２の処理において決定された算出時刻ｔと同じにされる。

ここで、エネルギー使用量合計値の長期変動幅Ｄp(ｔ)を算出するために用いられるエネルギー使用量合計値Ｅm(ｔ)の範囲としての期間であるｐ〔時間，日〕の値は、特定の値に限定されるものではなく、適宜調整され得る。なお、本発明者の検討によれば、１〜５〔日〕（言い換えると、２４〜１２０〔時間〕）程度であることが好ましい。なお、エネルギー使用量合計値の長期変動幅Ｄp(ｔ)の算出に関する期間ｐ〔時間，日〕は、エネルギー使用量合計値の短期変動幅Ｄs(ｔ)の算出に関する時間ｓ〔分〕よりも長い期間になるように設定される。

そして、長期変動幅算出部１１ｄにより、算出されたエネルギー使用量合計値の長期変動幅Ｄp(ｔ)の値が、世帯の識別情報と対応づけられて算出時刻ｔとの組み合わせデータとしてメモリ１５に記憶させられる。

次に、制御部１１の閾値決定部１１ｅにより、直近過去長期間内のエネルギー使用量合計値の短期変動幅Ｄs(ｔ)の値に基づいて、エネルギー使用量合計値の長期変動幅Ｄp(ｔ)の値が居住者が健常に生活していると判断される値であるのか否かを決めるための長期変動幅閾値Ｄp_th(ｔ)の値が決定される（Ｓ５）。

まず、閾値決定部１１ｅにより、算出時点から直近過去長期間ｄ〔日〕（算出時点の当日も含む）の範囲のエネルギー使用量合計値の短期変動幅Ｄs(ｔ)の値が読み込まれる。具体的には、Ｓ３の処理においてメモリ１５に記憶された算出時刻ｔにおけるエネルギー使用量合計値の短期変動幅Ｄs(ｔ)の値がメモリ１５から読み込まれる。また、Ｓ６の処理において計算値データファイルに記録されたエネルギー使用量合計値の短期変動幅のデータ（具体的には、エネルギー使用量合計値の短期変動幅Ｄs(ｔ)の値と算出時刻ｔとの組み合わせデータ）の中から、算出時点から直近過去長期間ｄ〔日〕の範囲のエネルギー使用量合計値の短期変動幅Ｄs(ｔ)の値が計算値データファイルから読み込まれる。

そして、閾値決定部１１ｅにより、直近過去長期間ｄ〔日〕の範囲の複数のエネルギー使用量合計値の短期変動幅Ｄs(ｔ)の値が昇順に並べ替えられ、昇順配列におけるＸパーセンタイル値が抽出されて当該値が長期変動幅閾値Ｄp_th(ｔ)として決定される。なお、長期変動幅閾値Ｄp_th(ｔ)の時刻ｔは、Ｓ２−２の処理において決定された算出時刻ｔと同じにされる。

長期変動幅閾値Ｄp_th(ｔ)は、つまり、「その値以下になるエネルギー使用量合計値の短期変動幅Ｄs(ｔ)の個数が、昇順に並べられたエネルギー使用量合計値の短期変動幅Ｄs(ｔ)の総数に対してＸ％になる値」であり、短期変動幅Ｄs(ｔ)の総数をｎ個とすると「ｎ×Ｘ／１００」番目の短期変動幅Ｄs(ｔ)の値である。なお、「ｎ×Ｘ／１００」の値が整数とならない場合は、「ｎ×Ｘ／１００」の値の小数部分を、切り上げたり、切り捨てたり、四捨五入したりする。

ここで、長期変動幅閾値Ｄp_th(ｔ)を決定するために用いられるエネルギー使用量合計値の短期変動幅Ｄs(ｔ)の範囲としての期間であるｄ〔日〕の値は、特定の値に限定されるものではなく、適宜調整され得る。なお、本発明者の検討によれば、５〜３０〔日〕程度であることが好ましい。なお、長期変動幅閾値Ｄp_th(ｔ)の決定に関する期間ｄ〔日〕は、エネルギー使用量合計値の長期変動幅Ｄp(ｔ)の算出に関する期間ｐ〔時間，日〕よりも長い期間になるように設定される。

また、長期変動幅閾値Ｄp_th(ｔ)として抽出されるパーセンタイル値を定義づけるＸ〔％〕の値は、特定の値に限定されるものではなく、適宜調整され得る。なお、本発明者の検討によれば、５０〜９０〔％〕程度であることが好ましい。

ここで、エネルギー使用量合計値Ｅm(ｔ)を算出するために用いられるエネルギー使用量Ｅ(ｔ)の範囲である直近過去所定時間ｍ＝３０〔分〕，エネルギー使用量合計値の短期変動幅Ｄs(ｔ)を算出するために用いられるエネルギー使用量合計値Ｅm(ｔ)の範囲である直近過去短時間ｓ＝１８０〔分〕，長期変動幅閾値Ｄp_th(ｔ)を決定するために用いられるエネルギー使用量合計値の短期変動幅Ｄs(ｔ)の範囲である直近過去長期間ｄ＝２８〔日〕とすると、長期変動幅閾値Ｄp_th(ｔ)を決定するために用いられる、エネルギー使用量合計値の短期変動幅Ｄs(ｔ)の個数は (２４時間×６０分／３０分)×２８日＝１３４４〔個〕であり、エネルギー使用量合計値Ｅm(ｔ)の個数は１３４４＋５＝１３４９〔個〕である。

したがって、パーセンタイル値を定義づけるＸ＝９０〔％〕とすると、１３４４×９０／１００≒１２１０になる（少数部分を四捨五入）。よって、昇順に並べ替えられた１３４４個のエネルギー使用量合計値の短期変動幅Ｄs(ｔ)のうち、小さい方から１２１０番目の短期変動幅Ｄs(ｔ)の値が長期変動幅閾値Ｄp_th(ｔ)として決定される。なお、長期変動幅閾値Ｄp_th(ｔ)の時刻ｔは、Ｓ２−２の処理において決定された算出時刻ｔと同じにされる。

そして、閾値決定部１１ｅにより、Ｘパーセンタイル値として抽出されたエネルギー使用量合計値の短期変動幅Ｄs(ｔ)の値が、長期変動幅閾値Ｄp_th(ｔ)として、世帯の識別情報と対応づけられて算出時刻ｔとの組み合わせデータとしてメモリ１５に記憶させられる。

次に、制御部１１の判定部１１ｆにより、世帯９の居住者の生活状況が推定される（Ｓ６）。

具体的には、判定部１１ｆにより、Ｓ４の処理においてメモリ１５に記憶されたエネルギー使用量合計値の長期変動幅のデータ（具体的には、エネルギー使用量合計値の長期変動幅Ｄp(ｔ)の値と算出時刻ｔとの組み合わせデータ）のうち算出時刻ｔにおけるエネルギー使用量合計値の長期変動幅Ｄp(ｔ)の値がメモリ１５から読み込まれると共に、Ｓ５の処理においてメモリ１５に記憶された長期変動幅閾値のデータ（具体的には、長期変動幅閾値Ｄp_th(ｔ)の値と算出時刻ｔとの組み合わせデータ）のうち算出時刻ｔにおける長期変動幅閾値Ｄp_th(ｔ)の値がメモリ１５から読み込まれる。

そして、判定部１１ｆにより、算出時刻ｔにおけるエネルギー使用量合計値の長期変動幅Ｄp(ｔ)の値と長期変動幅閾値Ｄp_th(ｔ)の値とが対比される。

そして、算出時刻ｔにおいてエネルギー使用量合計値の長期変動幅Ｄp(ｔ)が長期変動幅閾値Ｄp_th(ｔ)よりも小さい場合には、直近過去所定期間ｐ（例えば１〜５日間）におけるエネルギー使用量の変動の大きさが、直近過去長期間ｄ（例えば５〜３０日間）におけるエネルギー使用量の変動の大きさと比べて小さいということである。したがって、Ｄp(ｔ)＜Ｄp_th(ｔ)（若しくは、Ｄp(ｔ)≦Ｄp_th(ｔ)）である場合には、世帯９の居住者の屋内での活動が直近過去所定期間ｐに亘って沈静化している生活状況であると推定され、延いては、居住者が寝たきりになっていたり屋内で倒れていたりするなどの非常状態にある可能性があると判断される。

一方、エネルギー使用量合計値の長期変動幅Ｄp(ｔ)が長期変動幅閾値Ｄp_th(ｔ)以上である場合には、直近過去所定期間ｐ（例えば１〜５日間）におけるエネルギー使用量の変動の大きさが、直近過去長期間ｄ（例えば５〜３０日間）におけるエネルギー使用量の変動の大きさと同等以上であるということである。したがって、Ｄp(ｔ)≧Ｄp_th(ｔ)（若しくは、Ｄp(ｔ)＞Ｄp_th(ｔ)）である場合には、世帯９の居住者の屋内での活動が継続している生活状況であると推定され、延いては、居住者は健在で非常状態にある可能性はないと判断される。

そこで、世帯９として例えば高齢者や身体障害者の単身世帯や高齢者及び身体障害者のみで構成される世帯を抽出し、生活状況の推定装置１０が制御部１１に通知部１１ｇを更に備えるようにすることにより、世帯９の居住者の安否確認の仕組みとして本発明は適用され得る。

具体的には、Ｄp(ｔ)＜Ｄp_th(ｔ)（若しくは、Ｄp(ｔ)≦Ｄp_th(ｔ)）である場合には、通知部１１ｇによって世帯９の居住者の家族や担当医師などが使用する外部機器５に警告情報が送信されるようにし、当該警告情報を受信した家族や担当医師などが居住者に電話連絡等をして安否確認を行ったり、世帯９を訪問して安否確認を行ったりする。これにより、高齢者単身世帯や高齢者のみ世帯等において非常事態が発生した場合にそのことが誰にも知られることなく事態が悪化してしまうことを防ぐことが可能になり、高齢者単身世帯や高齢者のみ世帯等の生活安全性が確保される。

なお、上述のことから分かるように、エネルギー使用量合計値の長期変動幅Ｄp(ｔ)を算出するために用いられるエネルギー使用量合計値Ｅm(ｔ)の範囲としての期間であるｐ〔時間，日〕の値は、世帯９において非常状態が発生している可能性があると判断されるまでの経過時間に相当する。

また、算出時刻ｔにおける処理を終了するにあたり、制御部１１により、算出時刻ｔにおけるものとして算出されてメモリ１５に記憶されたエネルギー使用量合計値Ｅm(ｔ)，エネルギー使用量合計値の短期変動幅Ｄs(ｔ)，エネルギー使用量合計値の長期変動幅Ｄp(ｔ)，長期変動幅閾値Ｄp_th(ｔ)のそれぞれの値が、メモリ１５から読み込まれ、世帯の識別情報と対応づけられて算出時刻ｔとの組み合わせデータとして、記憶部１２若しくはデータサーバ１６或いは他の適当な記憶装置・記憶媒体に格納(保存)されている計算値データファイルに記録される。

以上のように構成された本発明の生活状況の推定方法、推定装置及び推定プログラムによれば、世帯９で計測されたエネルギー使用量Ｅ(ｔ)が用いられて長期変動幅閾値Ｄp_th(ｔ)が世帯９毎に設定されるようにしているので、世帯９毎のエネルギー使用の特性（言い換えると、生活パターン）が反映された長期変動幅閾値Ｄp_th(ｔ)を自動的に設定することができ、計測データを目視等して閾値を設定するという手間と経験とが必要な作業を行なう必要がなく、例えば多数の世帯を同時に推定の対象にする場合であっても個々の世帯について適切な閾値を迅速に設定することが可能になる。

本発明の生活状況の推定方法、推定装置及び推定プログラムによると、また、世帯９のエネルギー使用パターンは季節変化などに応じて変化するものであるところ、長期変動幅閾値Ｄp_th(ｔ)を自動的に設定することができるので、エネルギー使用パターンの変化を反映させて長期変動幅閾値Ｄp_th(ｔ)を常時更新し、世帯９毎の生活状況を常に適切に推定することが可能になる。しかも、長期変動幅閾値Ｄp_th(ｔ)を設定する際に直近の計測データを使用することで当該長期変動幅閾値Ｄp_th(ｔ)を世帯９の直近のエネルギー使用パターンを反映させた値にすることができるので、世帯９の現状に沿った適切な推定を常に行うことが可能になる。

本発明の生活状況の推定方法、推定装置及び推定プログラムによると、また、社会的インフラとしてのスマートメーター１によって得られる計測データを活用するようにしているので、独自の特別な付加的な計測機器を設けることなく、居住者による屋内での活動に伴う電気機器やガス設備（また、水道設備）の使用の有無を判断して居住者が健常に生活しているか否かという生活状況を推定することができる。

本発明の生活状況の推定方法、推定装置及び推定プログラムによると、さらに、スマートメーター１が設置された世帯９から離れた場所で居住者の生活状況を確認するようにできるので、居住者の世帯９に直接出向くことなく、居住者が健常に生活しているか否かという生活状況を確認することができ、例えば高齢者単身世帯や高齢者のみ世帯などの生活安全性の向上を図ることが可能になる。また、複数の世帯の状況を一台の生活状況の推定装置１０に集約して確認するようにできるので、普段の運用上は少ない労力で、複数の世帯の居住者が健常に生活しているか否かという生活状況を確認することができ、生活状況推定システム普及のコスト面の障害を軽減して生活状況推定システムの普及を促進し、例えば高齢者単身世帯や高齢者のみ世帯などの生活安全性の向上を図ることが可能になる。

なお、上述の形態は本発明の好適な実施の形態の一例ではあるものの本発明の実施の形態が上述の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々変形実施可能である。例えば、上述の実施形態ではＳ５の処理において長期変動幅閾値Ｄp_th(ｔ)の値が決定される際に複数のエネルギー使用量合計値の短期変動幅Ｄs(ｔ)の値が昇順に並べ替えられた上でＸパーセンタイル値が抽出されるようにしているが、これに限られず、複数のエネルギー使用量合計値の短期変動幅Ｄs(ｔ)の値が降順に並べ替えられた上でＸパーセンタイル値が抽出されるようにしても良い。なお、この場合には、長期変動幅閾値Ｄp_th(ｔ)として抽出されるパーセンタイル値を定義づけるＸ〔％〕の値は１０〜５０〔％〕程度であることが好ましい。

また、上述の実施形態ではデータサーバ１６と生活状況の推定装置１０との各々を独立した装置として有するようにして計測値データサーバ２からデータサーバ１６を経由して生活状況の推定装置１０にエネルギー使用量の計測データが入力されるようにしているが、これに限られず、計測値データサーバ２から生活状況の推定装置１０に計測データが直接入力される（言い換えると、データサーバ１６と生活状況の推定装置１０とを一体の装置で構成する。具体的には、生活状況の推定装置１０の記憶部１２を、スマートメーター１から送信された計測データを蓄積する記憶装置として利用する）ようにしても良い。さらに言えば、スマートメーター１から送信された計測データは、生活状況の推定装置１０に入力されるのであれば、どのような経路・装置を経由しても構わない。

また、上述の実施形態では一日の生活時間帯の区分が考慮されることなくエネルギー使用量合計値Ｅm(ｔ)並びにエネルギー使用量合計値の短期変動幅Ｄs(ｔ)及び長期変動幅Ｄp(ｔ)が算出されると共に長期変動幅閾値Ｄp_th(ｔ)が決定されて世帯９の居住者の生活状況が推定されるようにしているが、これに限られず、一日の生活時間帯の区分毎に各値が算出・決定されて生活状況が推定されるようにしても良い。具体的には例えば、一日の時間帯が以下の四つの時間帯に区分され、これらの区分毎に上述の各処理が行われるようにしても良い。
第１時間帯Ｔ1：午前３時〜午前９時
第２時間帯Ｔ2：午前９時〜午後３時
第３時間帯Ｔ3：午後３時〜午後９時
第４時間帯Ｔ4：午後９時〜翌日の午前３時

すなわち、上記時間帯Ｔ1，Ｔ2，Ｔ3，Ｔ4毎に、直近過去短時間ｓ〔分〕におけるエネルギー使用量合計値の短期変動幅Ｄs_T1(ｔ)，Ｄs_T2(ｔ)，Ｄs_T3(ｔ)，Ｄs_T4(ｔ)が算出される（Ｓ３）と共に直近過去所定期間ｐ〔時間，日〕におけるエネルギー使用量合計値の長期変動幅Ｄp_T1(ｔ)，Ｄp_T2(ｔ)，Ｄp_T3(ｔ)，Ｄp_T4(ｔ)が算出される（Ｓ４）。

その上で、エネルギー使用量合計値の長期変動幅Ｄp(ｔ)の値の判断指標である長期変動幅閾値Ｄp_th(ｔ)が、上記時間帯Ｔ1，Ｔ2，Ｔ3，Ｔ4毎に、直近過去長期間ｄ〔日〕の範囲の複数のエネルギー使用量合計値の短期変動幅Ｄs_T1(ｔ)，Ｄs_T2(ｔ)，Ｄs_T3(ｔ)，Ｄs_T4(ｔ)それぞれの昇順・降順配列におけるパーセンタイル値の適当な範囲として決定される（Ｓ５）。具体的には、上記時間帯Ｔ1，Ｔ2，Ｔ3，Ｔ4毎に、昇順・降順配列における下位パーセンタイル値と上位パーセンタイル値との組み合わせの範囲として長期変動幅閾値範囲Ｄp_th_T1l(ｔ)〜Ｄp_th_T1h(ｔ)，Ｄp_th_T2l(ｔ)〜Ｄp_th_T2h(ｔ)，Ｄp_th_T3l(ｔ)〜Ｄp_th_T3h(ｔ)，Ｄp_th_T4l(ｔ)〜Ｄp_th_T4h(ｔ)の値が決定される。なお、長期変動幅閾値範囲Ｄp_th_T1l(ｔ)〜Ｄp_th_T1h(ｔ)等として抽出されるパーセンタイル値を定義づける下限及び上限のパーセントの値の組み合わせは、特定の値の組み合わせに限定されるものではなく、具体的には例えば１０％と９０％との組み合わせにされることなどが考えられる。すなわち、例えば、エネルギー使用量合計値の短期変動幅Ｄs_T1(ｔ)の昇順配列における１０パーセンタイル値が長期変動幅閾値範囲の下限値Ｄp_th_T1l(ｔ)として抽出されると共に９０パーセンタイル値が長期変動幅閾値範囲の上限値Ｄp_th_T1h(ｔ)として抽出される。

そして、上記時間帯Ｔ1，Ｔ2，Ｔ3，Ｔ4毎に、エネルギー使用量合計値の長期変動幅Ｄp_T1(ｔ)，Ｄp_T2(ｔ)，Ｄp_T3(ｔ)，Ｄp_T4(ｔ)の値と長期変動幅閾値範囲Ｄp_th_T1l(ｔ)〜Ｄp_th_T1h(ｔ)，Ｄp_th_T2l(ｔ)〜Ｄp_th_T2h(ｔ)，Ｄp_th_T3l(ｔ)〜Ｄp_th_T3h(ｔ)，Ｄp_th_T4l(ｔ)〜Ｄp_th_T4h(ｔ)とが対比され、長期変動幅Ｄp_T1(ｔ)等の値が対応する時間帯の長期変動幅閾値範囲Ｄp_th_T1l(ｔ)〜Ｄp_th_T1h(ｔ)等に入っている場合には世帯９の居住者の生活パターンに変化はなかったという意味で生活状況が推定され、長期変動幅Ｄp_T1(ｔ)等の値が対応する時間帯の長期変動幅閾値範囲Ｄp_th_T1l(ｔ)〜Ｄp_th_T1h(ｔ)等に入っていない場合には世帯９の居住者の生活パターンに変化があったという意味で生活状況が推定される（Ｓ６）。

このように、一日の生活時間帯の区分毎に各値が算出・決定された上で生活状況が推定されるようにすることにより、一日の生活パターンの変化をより一層詳細に捉えることによる生活状況の推定を行うようにすることができ、延いては、生活状況の推定を通しての例えば世帯の見守りをきめ細かく行うことができるようになる。

本発明の生活状況の推定方法の判定精度を検証するために行った実施例を図４乃至図７を用いて説明する。

本実施例では、１１世帯で得られた延べ３，８４４日分の１分毎の総負荷電流データが用いられた。なお、１分毎の総負荷電流から３０分間の平均総負荷電流を求めた上で電圧１００Ｖ且つ力率１と仮定（十分に許容できると考えられる）して３０分間の平均総負荷電流に５０を乗じることによって３０分間の電力量が求められるが、本実施例では、５０を乗じることなく、３０分間の平均総負荷電流がそのままエネルギー使用量合計値Ｅm(ｔ)として用いられた（Ｓ１及びＳ２の処理に該当）。

この計測データには、別途行われた聞き取り調査により、居住者が４８時間以上連続して不在であったケース（以下、不在ケースと呼ぶ）が１８件存在していたと共にその他に４８時間以上連続して居住者の屋内での活動が沈静化するような特別な事情・事態はなかったことが予め判明していた。

この不在ケースである１８件を確実に検出できることが、本発明を例えば世帯居住者の安否確認の仕組みとして適用した場合の信頼性の確保の観点から重要であり、同時に、在宅にも関わらず長時間不在であると（安全側ではあるものの）推定してしまうことが少ないことが、効率性の観点から重要である。

そこで、本実施例では、４８時間に亘って世帯の居住者の屋内での活動が沈静化している生活状況であると推定された場合に警報を発報するものとして、本発明の生活状況の推定方法の判定精度を評価するようにした。

本実施例では、算出時点から直近過去短時間の範囲における複数のエネルギー使用量合計値Ｅm(ｔ)の値のばらつきの程度を表す指標としてＥm(ｔ)の最大値と最小値との差が採用された。具体的には、算出時点から直近の過去短時間ｓ＝３６０分間における複数のエネルギー使用量合計値Ｅm(ｔ)の最大値と最小値との差が算出された（Ｓ３）。或る世帯９に関するエネルギー使用量合計値の短期変動幅Ｄs(ｔ)の一例として図４に示す結果が得られた。

そして、算出時点から直近過去所定期間の範囲における複数のエネルギー使用量合計値Ｅm(ｔ)の値のばらつきの程度を表す指標としてもＥm(ｔ)の最大値と最小値との差が採用され、算出時点から直近の過去所定期間ｐ＝４８時間における複数のエネルギー使用量合計値Ｅm(ｔ)の最大値と最小値との差が算出された（Ｓ４）。或る世帯９に関するエネルギー使用量合計値の長期変動幅Ｄp(ｔ)の一例として図５に示す結果が得られた。なお、図５には、長期変動幅閾値Ｄp_th(ｔ)の推移も例示している。

次に、算出時点から直近の過去長期間ｄ日間における複数のエネルギー使用量合計値の短期変動幅Ｄs(ｔ)の値が昇順に並べ替えられ、この昇順配列におけるＸパーセンタイル値が抽出される（Ｓ５）。或る世帯９に関する長期変動幅閾値Ｄp_th(ｔ)の決定の一例としてｄ＝２８日間、Ｘ＝９０％とした場合の結果を図６に示す。

次に、算出時刻ｔにおけるエネルギー使用量合計値の長期変動幅Ｄp(ｔ)の値と長期変動幅閾値Ｄp_th(ｔ)の値とが対比された（Ｓ６）。そして、処理結果の一例として図７に示すように、或る世帯９において、７月１１日にエネルギー使用量合計値の長期変動幅Ｄp(ｔ)の値が長期変動幅閾値Ｄp_th(ｔ)の値よりも小さくなり、当該世帯９の居住者の屋内での活動が直近過去４８時間に亘って沈静化している生活状況であると推定される結果が得られた。

そして、本発明の生活状況の推定方法の適用の結果、不在ケース１８件全てを居住者の屋内での活動が直近過去４８時間に亘って沈静化している生活状況であるとして検出することに成功し、且つ、在宅を不在と推定した回数は７回であった。

この結果から、本発明の生活状況の推定方法は、不在ケースを確実に検出することができると共に在宅を不在とする誤推定の回数も少なく、実用に耐え得る十分な判定精度を有していることが確認された。

１ スマートメーター
２ 計測値データサーバ
９ 世帯
１０ 生活状況の推定装置

Claims (6)

1. スマートメーターによって世帯全体でのエネルギー使用量の計測が行われるステップと、前記計測の結果に基づいて直近過去所定時間内におけるエネルギー使用量合計値が算出されるステップと、直近過去短時間内における複数の前記エネルギー使用量合計値の値のばらつきの程度を表すエネルギー使用量合計値の短期変動幅が算出されるステップと、直近過去所定期間内における複数の前記エネルギー使用量合計値の値のばらつきの程度を表すエネルギー使用量合計値の長期変動幅が算出されるステップと、直近過去長期間内の複数の前記エネルギー使用量合計値の短期変動幅の値の昇順配列若しくは降順配列におけるＸパーセンタイル値（Ｘの値は予め設定される）が長期変動幅閾値として決定されるステップと、前記エネルギー使用量合計値の長期変動幅の値と前記長期変動幅閾値とが対比されて前記世帯の居住者の生活状況が推定されるステップとを有することを特徴とする生活状況の推定方法。
2. 一日の時間帯が区分され、前記各ステップの処理が前記時間帯の区分毎に行われることを特徴とする請求項１記載の生活状況の推定方法。
3. スマートメーターによって計測された世帯全体でのエネルギー使用量のデータを記憶装置から読み込む手段と、前記エネルギー使用量のデータに基づいて直近過去所定時間内におけるエネルギー使用量合計値を算出する手段と、直近過去短時間内における複数の前記エネルギー使用量合計値の値のばらつきの程度を表すエネルギー使用量合計値の短期変動幅を算出する手段と、直近過去所定期間内における複数の前記エネルギー使用量合計値の値のばらつきの程度を表すエネルギー使用量合計値の長期変動幅を算出する手段と、直近過去長期間内の複数の前記エネルギー使用量合計値の短期変動幅の値の昇順配列若しくは降順配列におけるＸパーセンタイル値（Ｘの値は予め設定される）を長期変動幅閾値として決定する手段と、前記エネルギー使用量合計値の長期変動幅の値と前記長期変動幅閾値とを対比して前記世帯の居住者の生活状況を推定する手段とを有することを特徴とする生活状況の推定装置。
4. 一日の時間帯が区分され、前記各手段の処理が前記時間帯の区分毎に行われることを特徴とする請求項３記載の生活状況の推定装置。
5. スマートメーターによって計測された世帯全体でのエネルギー使用量のデータを記憶装置から読み込む手段、前記エネルギー使用量のデータに基づいて直近過去所定時間内におけるエネルギー使用量合計値を算出する手段、直近過去短時間内における複数の前記エネルギー使用量合計値の値のばらつきの程度を表すエネルギー使用量合計値の短期変動幅を算出する手段、直近過去所定期間内における複数の前記エネルギー使用量合計値の値のばらつきの程度を表すエネルギー使用量合計値の長期変動幅を算出する手段、直近過去長期間内の複数の前記エネルギー使用量合計値の短期変動幅の値の昇順配列若しくは降順配列におけるＸパーセンタイル値（Ｘの値は予め設定される）を長期変動幅閾値として決定する手段、前記エネルギー使用量合計値の長期変動幅の値と前記長期変動幅閾値とを対比して前記世帯の居住者の生活状況を推定する手段としてコンピュータを機能させるための生活状況の推定プログラム。
6. 一日の時間帯が区分され、前記各手段の処理が前記時間帯の区分毎に行われるようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項５記載の生活状況の推定プログラム。

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