JP2015176571A - 在宅推定装置、在宅推定方法、在宅推定プログラム、及び、宅配システム - Google Patents

Abstract

【課題】人が存在するか否かを高精度に推定可能な在宅推定装置等を提供する。【解決手段】在宅推定装置１０１は、推定対象に関して計測される第１入出力量と、推定対象を含む領域に関して計測される第２入出力量とに基づいて、推定対象に関して人が存在する可能性を表す指標を算出する算出部１０２を有する。【選択図】 図１

Description

本発明は、たとえば、在宅であるか否かを推定する在宅推定装置等に関する。

日本の宅配便事業においては、年間、約３０万個強の荷物が取り扱われる。これは、宅配便事業が日本において重要な社会インフラの一部であり、日常生活に不可欠な存在であることを表す。

宅配便事業における宅配サービスの一例として、たとえば、所定の時間帯に荷物を宅配するサービスがある。このサービスによれば、ユーザは、該所定の時間帯のみ在宅することにより、該荷物を受け取ることができる。

しかし、宅配サービスにおいては、宅配先に荷物を宅配する際に、該宅配先が不在である場合に、該宅配先に該荷物を届けることができない。

たとえば、特許文献４及び特許文献５は、宅配サービスに関する利便性を向上する技術の一例について開示する。

特許文献４は、宅配サービスの際に道順等の情報を提供する宅配ナビゲーションシステムを開示する。該宅配ナビゲーションシステムは、宅配に帯同する携帯端末の位置を特定し、該位置と、宅配先の位置とに基づき、該宅配先までの経路を算出する。次に、該宅配ナビゲーションシステムは、算出した経路を携帯端末に表示する。

特許文献５は、宅配サービスにおいて、不在宅への訪問を防止することが可能な訪問ルート決定装置を開示する。該訪問ルート決定装置は、無線通信を用いて宅配先に向かう車両の位置を検知し、検知した車両に、宅配先が在宅であるか否かに関する情報を送信する。該宅配システムにおいて、宅配先が在宅であるか否かに関する情報は、外部から与えられる。

一方、スマートハウスが普及するにつれ、たとえば、特定の住宅において消費される電力量に基づき、該特定の住宅が在宅であるか否かを推定する技術も普及しつつある。

スマートハウスにおいては、家電や情報処理装置を、情報通信技術（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ＿ａｎｄ＿Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ＿Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ、ＩＣＴ）を用いて、相互に接続する。スマートハウスにおいては、たとえば、電話回線を経由することにより、外出先から、情報処理装置等を制御することができる。

特許文献１乃至特許文献３が開示するシステムは、スマートハウスにおいて用いることが可能な技術の一例である。

特許文献１は、電力使用量に基づき在宅確率を算出する在宅確率算出システムを開示する。該在宅確率算出システムは、検針装置を用いて計測（測定）された電力使用量の極大値及び極小値を算出する。該在宅確率算出システムは、２次曲線を用いて該極大値及び該極小値を補間することにより、在宅確率を算出する。次に、該在宅確率算出システムは、該２次曲線において、計測された電力使用量に関連付けされた在宅確率を読み取り、読み取った在宅確率を出力する。

特許文献２は、被監視者の異常を遠隔にて認識可能な監視システムを開示する。該監視システムは、該被監視者が居住する住宅におけるガス、電気等の使用量と、該被監視者が在宅であるか否かを監視する。次に、該監視システムは、監視者が在宅であり、かつ、ガス、電気等の使用量が平常時における使用量と異なる場合に、該被監視者に異常が生じていると判定する。

特許文献３は、個人情報の提供条件に基づいて、電力使用量に関する情報に対するアクセスを制御する検針値管理システムを開示する。該検針値管理システムは、電力使用量に関する情報を収集するゲートウェイと、個人情報を管理する個人情報システムと、サービスを提供するサービス提供システムとを有する。ゲートウェイ、個人情報システム、及び、サービス提供システムは、通信ネットワークを介して、相互に通信することができる。該検針値管理システムは、サービス提供システムが電力使用量に関する情報を要求するリクエストを受信する。次に、該検針値管理システムは、個人情報に基づき、該情報に対するアクセス制御を行う。

特開２０１２−１８１７８９号公報 特開２００８−０９７２６２号公報 特開２００６−２５０７６８号公報 特開２００２−２８８７９７号公報 特開平０４−２７５７２７号公報

宅配先が在宅であるか否かを高精度に推定することにより、宅配サービスを効率化することができる。

しかし、特許文献１及び特許文献２に開示されるシステムを用いたとしても、宅配先が在宅であるか否かを高精度に推定することはできない。

この理由は、在宅であるか否かに関する推定が、特定の住宅において消費される電力量という非常に限られた情報のみに基づくからである。

そこで、本発明の主たる目的は、人が存在するか否かを高精度に推定可能な在宅推定装置等を提供することである。

前述の目的を達成するために、本発明に係る在宅推定装置は、以下の構成を備えることを特徴とする。

すなわち、本発明に係る在宅推定装置は、
推定対象に関して計測される第１入出力量と、前記推定対象を含む領域に関して計測される第２入出力量とに基づいて、前記推定対象に関して人が存在する可能性を表す指標を算出する算出部
を備えることを特徴とする。

また、本発明の他の見地として、本発明に係る在宅推定方法は、
情報処理装置を用いて、推定対象に関して計測される第１入出力量と、前記推定対象を含む領域に関して計測される第２入出力量とに基づいて、前記推定対象に関して人が存在する可能性を表す指標を算出する
ことを特徴とする。

さらに、同目的は、係る在宅推定プログラム、および、そのプログラムを記録するコンピュータ読み取り可能な記録媒体によっても実現される。

本発明に係る在宅推定装置等によれば、在宅であるか否かを高精度に推定することができる。

本発明の第１の実施形態に係る在宅推定装置が有する構成を示すブロック図である。 第１の実施形態に係る在宅推定装置における処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の第２の実施形態に係る在宅推定装置が有する構成を示すブロック図である。 第２の実施形態に係る在宅推定装置における処理の流れを示すフローチャートである。 第２の実施形態に係る統合部における処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の第３の実施形態に係る宅配システムが有する構成を示すブロック図である。 第３の実施形態に係る宅配システムにおける処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の各実施形態に係る在宅推定装置を実現可能な計算処理装置のハードウェア構成を、概略的に示すブロック図である。

次に、本発明を実施する実施形態について図面を参照しながら詳細に説明する。

＜第１の実施形態＞
本発明の第１の実施形態に係る在宅推定装置１０１が有する構成と、在宅推定装置１０１が行う処理とについて、図１と図２とを参照しながら詳細に説明する。図１は、本発明の第１の実施形態に係る在宅推定装置１０１が有する構成を示すブロック図である。図２は、第１の実施形態に係る在宅推定装置１０１における処理の流れを示すフローチャートである。

第１の実施形態に係る在宅推定装置１０１は、算出部１０２を有する。

まず、在宅推定装置１０１は、推定対象に関して計測（測定）される第１入出力量（または、電力量の推移）と、該推定対象を含む領域に関して計測される第２入出力量（または、電力量の推移）とを受信する。

ここで、説明の便宜上、推定対象は、特定の住宅であるとする。また、推定対象を含む領域は、特定の住宅に距離が近い住宅であるとする。たとえば、距離が近い住宅は、該特定の住宅からの距離が、ある閾値よりも短い領域（場所）にある住宅である。

また、特定の住宅に関する電力量の推移を第１推移と表すとする。特定の住宅に距離が近い住宅に関する電力量の推移を第２推移と表すとする。また、第１推移、及び、第２推移は、時間的な推移を表すとする。さらに、第１入出力量は、第１推移において、略最新、または、最新の電力量を表すとする。また、第２入出力量は、第２推移において、略最新、または、最新の電力量を表すとする。近隣住宅は、特定の住宅に距離が近い住宅を表すとする。以降の各実施形態についても、同様である。

まず、算出部１０２は、該第１入出力量と、該第２入出力量とに基づき、推定対象に関して人が存在（在宅）する可能性を表す指標を算出する（ステップＳ１０１）。

たとえば、算出部１０２は、第１入出力量に基づき算出される指標を、第２入出力量に基づき修正してもよい。あるいは、算出部１０２は、該指標を表す統計モデルを、第１推移及び第２推移に基づき最適化することにより、該指標を算出してもよい。ここで、統計モデルは、ある期間における電力量の推移を表す関数である。あるいは、算出部１０２は、以降の各実施形態に示す処理を行うことにより、該指標を算出してもよい。

次に、第１の実施形態に係る在宅推定装置１０１に関する作用効果について説明する。

在宅推定装置１０１によれば、人が存在するか否かを高精度に推定することができる。

この理由は、在宅推定装置１０１において、複数種類の情報に基づき指標を算出するからである。

１種類の情報に基づくよりも、複数種類の情報に基づく方が、正確な指標を算出できる確率は高い。

特許文献１に開示された在宅確率算出システムは、算出する対象に関する電力量のみに基づき、在宅確率を算出する。

一方、第１の実施形態に係る在宅推定装置１０１は、特定の住宅に関する電力量（すなわち、第１入出力量）と、近隣住宅に関する電力量（すなわち、第２入出力量）とに基づき指標を算出する。したがって、在宅推定装置１０１は、特許文献１に開示された在宅確率算出システムに比べて、より多くの情報に基づき指標を算出する。この結果、在宅推定装置１０１によれば、人が存在するか否かを高精度に推定することができる。

＜第２の実施形態＞
次に、上述した第１の実施形態を基本とする本発明の第２の実施形態について説明する。

以降の説明においては、本実施形態に係る特徴的な部分を中心に説明すると共に、上述した第１の実施形態と同様な構成については、同一の参照番号を付すことにより、重複する説明を省略する。

図３と図４とを参照しながら、第２の実施形態に係る在宅推定装置１１１が有する構成と、在宅推定装置１１１が行う処理とについて説明する。図３は、本発明の第２の実施形態に係る在宅推定装置１１１が有する構成を示すブロック図である。図４は、第２の実施形態に係る在宅推定装置１１１における処理の流れを示すフローチャートである。

第２の実施形態に係る在宅推定装置１１１は、算出部１１２を有する。算出部１１２は、第１算出部１１３と、第２算出部１１４と、統合部１１５とを有する。在宅推定装置１１１は、さらに、推定部１１６を有してもよい。

以降の説明においては、説明の便宜上、在宅推定装置１１１は、特定の住宅に関して在宅であるか否かを、電力量に基づき推定するとする。しかし、本実施形態に係る在宅推定装置１１１が参照する情報は、電力量に限定されない。

在宅推定装置１１１は、特定の住宅に関する第１入出力量（または、電力量の推移）と、該特定の住宅に距離が近い住宅に関する第２入出力量（または、電力量の推移）とを受信する。

まず、第１算出部１１３は、第１入出力量に基づき、特定の住宅に関して在宅する可能性を表す第１指標を算出する（ステップＳ１３１）。たとえば、第１算出部１１３は、第１入出力量を計測する時間帯に関して、電力量の最大と最小とを算出する。次に、第１算出部１１３は、最大と最小との差分、及び、第１入出力量と最小との差分の比を算出することにより、第１指標を算出する。あるいは、第１算出部１１３は、第１推移を統計的に解析することにより、第１指標を算出してもよい。

次に、第２算出部１１４は、第２入出力量に基づき、近隣住宅に関して在宅する可能性を表す第２指標を算出する（ステップＳ１３２）。たとえば、第２算出部１１４が第２指標を算出する手順は、第１算出部１１３が第１指標を算出する手順と同様である。したがって、ここでは、該手順に関する説明を省略する。

次に、統合部１１５は、第１指標と、第２指標とを統合することにより、特定の住宅に関して在宅する可能性を表す指標を算出する（ステップＳ１３３）。尚、該指標は、第１指標と異なる値である。

次に、図５を参照しながら、ステップＳ１３３における処理について詳細に説明する。図５は、第２の実施形態に係る統合部１１５における処理の流れを示すフローチャートである。

統合部１１５は、第２指標と、第２閾値とを比較する（ステップＳ１１１）。

たとえば、第２閾値は、近隣住宅に関して在宅していると判定する値である。第２閾値は、該第２推移に基づき算出される第２指標を統計的に解析することにより算出してもよい。

また、近隣住宅における部屋に関する電力量が入手可能な場合に、第２推移は、該近隣住宅における部屋に関する電力量の推移であってもよい。

たとえば、部屋に関する電力量の推移は、部屋に電力を分配する配電盤に電力を計測する測定器を設置することにより、計測することができる。部屋に関する電力量に基づき第２閾値を設定することにより、より正確に在宅しているか否かを判定することができる。

この理由は、受信した電力量が定常的に消費される電力量か否かを区別することができるからである。たとえば、リビングに関する電力量は、エアコン、あるいは、照明器具等によって、必要に応じて消費される電力量である。たとえば、浴室に関する電力量は、浴室乾燥機等、必要に応じて消費される電力量である。たとえば、キッチンに関する電力量は、冷蔵庫等、経常的に消費される電力量である。たとえば、寝室、または、子供部屋に関する電力量は、エアコン等、必要に応じて消費される電力量である。必要に応じて消費される電力量は、経常的に消費される電力量に比べ、在宅であるか否かに関連する。

統合部１１５は、第２指標が第２閾値よりも小さいと判定（ステップＳ１１１にてＮＯと判定）する場合に、第１指標と、第１閾値とを比較する（ステップＳ１１２）。また、統合部１１５は、第２指標が第２閾値を超えると判定（ステップＳ１１１にてＹＥＳと判定）する場合に、第１指標と、第１閾値とを比較する（ステップＳ１１５）。

たとえば、第１閾値は、特定の住宅に関して在宅していると判定する値である。第１閾値は、第１推移に基づき算出される第１指標を統計的に解析することにより算出してもよい。第１指標の値を設定する手順は、第２指標の値を設定する手順と同様であってもよいし、異なる手順であってもよい。

統合部１１５は、第１指標が第１閾値よりも小さいと判定（ステップＳ１１２にてＮＯと判定）する場合に、指標を第３値に設定する（ステップＳ１１４）。統合部１１５は、第１指標が第１閾値を超えると判定（ステップＳ１１２にてＹＥＳと判定）する場合に、指標を第１値に設定する（ステップＳ１１３）。

同様に、統合部１１５は、第１指標が第１閾値よりも小さいと判定（ステップＳ１１５にてＮＯと判定）する場合に、指標を第４値に設定する（ステップＳ１１７）。統合部１１５は、第１指標が第１閾値を超えると判定（ステップＳ１１５にてＹＥＳと判定）する場合に、指標を第２値に設定する（ステップＳ１１６）。

この場合、第１値は、第２値よりも大きな値に設定する。第３値は、第４値よりも大きな値に設定する。また、第２値は、第３値よりも大きな値であることが好ましい。この理由については、後述する。

在宅推定装置１１１が推定部１１６を有する場合に、推定部１１６は、算出部１１２が算出する指標に基づき、特定の住宅が在宅であるか否かを判定する（ステップＳ１１８）。たとえば、推定部１１６は、該指標が閾値を超える場合に、特定の住宅に関して在宅であると判定する。また、推定部１１６は、該指標が閾値よりも小さい場合に、特定の住宅に関して在宅していないと判定する。

次に、第２の実施形態に係る在宅推定装置１１１に関する作用効果について説明する。

本実施形態に係る在宅推定装置１１１によれば、人が存在するか否かを高精度に推定することができる。

この理由は、理由１及び理由２である。すなわち、
（理由１）第２の実施形態に係る在宅推定装置１１１が有する構成は、第１の実施形態に係る在宅推定装置１０１が有する構成を含むからである、
（理由２）統合部１１５が、特定の住宅に関する電力量と、近隣住宅に関する電力量との関連性に基づき、指標を算出するからである。

近隣住宅及び特定の住宅における生活リズムが相互に類似する場合に、近隣住宅に関する電力量は、特定の住宅における電力量との相関が強いと考えられる。たとえば、近隣住宅が在宅する場合に、特定の住宅は、在宅している可能性が高い。また、近隣住宅が在宅しない場合に、特定の住宅は、在宅していない可能性が高い。

上述した２つの電力量が相関する場合に、第１推移が増減するタイミングと、第２推移が増減するタイミングとが異なる可能性は低い。すなわち、ステップＳ１１４になる可能性は、ステップＳ１１３になる可能性と比較して低い。同様に、ステップＳ１１６になる可能性は、ステップＳ１１７になる可能性と比較して低い。

２つの電力量が相関する場合に、ステップＳ１１４及びステップＳ１１６は、第１入出力量あるいは第２入出力量のいずれかに誤差が含まれている可能性があることを表す。したがって、第２値（ステップＳ１１６）を第１値（ステップＳ１１３）よりも低く設定することにより、指標は、誤差を加味した在宅する可能性を表す。同様に、第３値（ステップＳ１１４）を第４値（ステップＳ１１７）よりも高く設定することにより、指標は、誤差を加味した在宅する可能性を表す。

ステップＳ１１３及びステップＳ１１６は、第１指標が第１閾値を超える状況を表す。このため、ステップＳ１１３及びステップＳ１１６において、特定の住宅が在宅している可能性は高い。また、ステップＳ１１４及びステップＳ１１７は、第１指標が第１閾値よりも小さい状況を表す。このため、ステップＳ１１４及びステップＳ１１７において、特定の住宅が在宅している可能性は低い。したがって、第２値（ステップＳ１１６）は、第３値（ステップＳ１１４）よりも小さい値が好ましい。

したがって、第１値乃至第４値を上述したような値に設定することにより、指標は、在宅する可能性と、該可能性の誤差とを反映した値となる。したがって、本実施形態に係る在宅推定装置１１１によれば、人が存在するか否かを高精度に推定することができる。

＜第３の実施形態＞
次に、上述した第１の実施形態を基本とする本発明の第３の実施形態について説明する。

以降の説明においては、本実施形態に係る特徴的な部分を中心に説明すると共に、上述した第１の実施形態と同様な構成については、同一の参照番号を付すことにより、重複する説明を省略する。

尚、第３の実施形態は、第１の実施形態及び第２の実施形態に係る在宅推定装置を、宅配システムに応用する一例を表す。

図６と図７とを参照しながら、第３の実施形態に係る宅配システム１２１が有する構成と、宅配システム１２１が行う処理とについて説明する。図６は、本発明の第３の実施形態に係る宅配システム１２１が有する構成を示すブロック図である。図７は、第３の実施形態に係る宅配システム１２１における処理の流れを示すフローチャートである。

第３の実施形態に係る宅配システム１２１は、サーバ１２２と、通信ネットワーク１２４と、計測部１２５と、計測部１２６と、情報端末１２７とを有する。さらに、サーバ１２２は、在宅推定装置１０１と、経路算出部１２３とを有する。

以降の説明においては、説明の便宜上、計測部１２５は、住宅において消費される電力量を計測するとする。しかし、計測部１２５が計測する対象は、電力量に限らず、たとえば、水道使用量、下水道排出量、ガス使用量等であってよい。また、宅配システム１２１は、２つの計測部を有するとするが、３つ以上の計測部を含んでもよい。

サーバ１２２、及び、計測部１２５は、通信ネットワーク１２４を経由することにより、情報を送受信することができる。サーバ１２２、及び、情報端末１２７は、通信ネットワーク１２４を経由することにより、情報を送受信することができる。

計測部１２５は、たとえば、住宅（以降、「第１住宅」と表す。）において消費される電力量を、リアルタイムに計測する。計測部１２５は、たとえば、該第１住宅における配電盤に設置される。計測部１２５は、通信ネットワーク１２４を介して、サーバ１２２に計測した電力量（以降、「第１電力量」と表す。）を送信する。

計測部１２６は、第１住宅とは異なる第２住宅において消費される電力量を、リアルタイムに計測する。同様に、計測部１２６は、通信ネットワーク１２４を介して、サーバ１２２に計測した電力量（以降、「第２電力量」と表す。）を送信する。

尚、計測部１２５及び計測部１２６は、一定間隔ごとに、計測した電力量の推移をサーバ１２２に送信してもよい。

サーバ１２２は、第１電力量及び第２電力量を受信する。サーバ１２２は、受信した第１電力量及び第２電力量を、それぞれ、第１住宅及び第２住宅を識別可能な住宅識別子に関連付けて、時系列的に保存してもよい。

説明の便宜上、時系列的な第１電力量の推移を「第１時系列」、時系列的な第２電力量の推移を「第２時系列」と表す。

情報端末１２７は、表示機能と、入力機能と、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ＿Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ＿Ｓｙｓｔｅｍ）機能とを有する。ＧＰＳ機能は、ＧＰＳ衛星が送信する信号に基づき、情報端末の位置情報を特定する。

たとえば、情報端末１２７を有する宅配業者は、情報端末１２７が有する入力機能を用いて、宅配先を表す住所を入力する。情報端末１２７は、該住所と、ＧＰＳ機能を用いて計測される情報端末の位置情報とを、サーバ１２２に送信する。

サーバ１２２は、該住所と該位置情報とを受信する（ステップＳ１２１）。

次に、在宅推定装置１０１は、該住所に関連付けされた住宅に関して在宅であるか否かを推定する（ステップＳ１２２）。この処理は、ステップＳ１０１における処理と同様である。

説明の便宜上、該住所に関連付けされた住宅は、上述した第１住宅であるとする。また、該住所から特定の距離にある住宅は、上述した第２住宅の１件であるとする。しかし、該住所から特定の距離にある住宅は、複数あってもよい。

在宅推定装置１０１は、第１時系列及び第２時系列に基づき、該住所に関連付けされた住宅に関して在宅であるか否かを推定する（ステップＳ１２２）。

次に、経路算出部１２３は、在宅推定装置１０１が在宅であると推定する場合に（ステップＳ１２３にてＹＥＳと判定）、該位置情報と、該住所とを結ぶ経路を算出する（ステップＳ１２４）。この場合、経路算出部１２３は、渋滞情報等に基づき、経路を算出してもよい。

尚、経路を算出する機能は、既に多くの方法が知られている。このため、本実施形態においては、経路を算出する機能に関する説明を省略する。

経路算出部１２３は、在宅推定装置１０１が在宅でないと推定する場合に（ステップＳ１２３にてＮＯと判定）、上述した処理を行わない。

サーバ１２２は、在宅するか否かを表す情報等を情報端末１２７に送信する。

次に、情報端末１２７は、サーバ１２２が送信する情報を受信する。情報端末１２７は、該住所に関連付けされた住宅に関して在宅である場合に、経路算出部１２３が算出した経路を表示する（ステップＳ１２５）。情報端末１２７は、該住所に関連付けされた住宅に関して在宅でない場合に、人が存在していない（不在である）ことを表すメッセージを表示する（ステップＳ１２６）。

次に、第３の実施形態に係る宅配システム１２１に関する作用効果について説明する。

本実施形態に係る宅配システム１２１によれば、宅配サービスを効率化することができる。

この理由は、第３の実施形態に係る宅配システム１２１が、高精度な推定情報に基づき情報を提供するからである。

在宅推定装置１０１は、上述したような作用効果に基づき、在宅であるか否かを高精度に推定する。宅配システム１２１においては、在宅推定装置１０１が提供する情報に基づき、情報端末１２７に情報を表示する。したがって、第３の実施形態に係る宅配システム１２１は、宅配サービスを効率化することができる。

（ハードウェア構成例）
上述した本発明の各実施形態における在宅推定装置を、１つの計算処理装置（情報処理装置、コンピュータ）を用いて実現するハードウェア資源の構成例について説明する。但し、係る在宅推定装置は、物理的または機能的に少なくとも２つの計算処理装置を用いて実現してもよい。また、係る在宅推定装置は、専用の装置として実現してもよい。

図８は、第１の実施形態乃至第２の実施形態に係る在宅推定装置を実現可能な計算処理装置のハードウェア構成を概略的に示す図である。計算処理装置２０は、中央処理演算装置（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ、以降「ＣＰＵ」と表す）２１、メモリ２２、ディスク２３、不揮発性記録媒体２４、入力装置２５、出力装置２６、および、通信インターフェース（以降、「通信ＩＦ」と表す。）２７を有する。計算処理装置２０は、通信ＩＦ２７を介して、他の計算処理装置、及び、通信装置と情報を送受信することができる。

不揮発性記録媒体２４は、コンピュータが読み取り可能な、たとえば、コンパクトディスク（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）、デジタルバーサタイルディスク（Ｄｉｇｉｔａｌ＿Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ＿Ｄｉｓｃ）、ブルーレイディスク（Ｂｌｕ−ｒａｙ Ｄｉｓｃ。登録商標）、ユニバーサルシリアルバスメモリ（ＵＳＢメモリ）、ソリッドステートドライブ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等である。不揮発性記録媒体２４は、電源を供給しなくても係るプログラムを保持し、持ち運びを可能にする。不揮発性記録媒体２４は、上述した媒体に限定されない。また、不揮発性記録媒体２４の代わりに、通信ＩＦ２７を介して、通信ネットワークを介して係るプログラムを持ち運びしてもよい。

すなわち、ＣＰＵ２１は、ディスク２３が記憶するソフトウェア・プログラム（コンピュータ・プログラム：以下、単に「プログラム」と称する）を、実行する際にメモリ２２にコピーし、演算処理を実行する。ＣＰＵ２１は、プログラム実行に必要なデータをメモリ２２から読み取る。表示が必要な場合には、ＣＰＵ２１は、出力装置２６に出力結果を表示する。外部からプログラムを入力する場合、ＣＰＵ２１は、入力装置２５からプログラムを読み取る。ＣＰＵ２１は、上述した図１、あるいは、図３に示した各部が表す機能（処理）に対応するところのメモリ２２にある在宅推定プログラム（図２、図４、あるいは、図５）を解釈し実行する。ＣＰＵ２１は、上述した本発明の各実施形態において説明した処理を順次行う。

すなわち、このような場合、本発明は、係る在宅推定プログラムによっても成し得ると捉えることができる。更に、係る在宅推定プログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な不揮発性の記録媒体によっても、本発明は成し得ると捉えることができる。

１０１ 在宅推定装置
１０２ 算出部
１１１ 在宅推定装置
１１２ 算出部
１１３ 第１算出部
１１４ 第２算出部
１１５ 統合部
１１６ 推定部
１２１ 宅配システム
１２２ サーバ
１２３ 経路算出部
１２４ 通信ネットワーク
１２５ 計測部
１２６ 計測部
１２７ 情報端末
２０ 計算処理装置
２１ ＣＰＵ
２２ メモリ
２３ ディスク
２４ 不揮発性記録媒体
２５ 入力装置
２６ 出力装置
２７ 通信ＩＦ

Claims (10)

1. 推定対象に関して計測される第１入出力量と、前記推定対象を含む領域に関して計測される第２入出力量とに基づいて、前記推定対象に関して人が存在する可能性を表す指標を算出する算出手段
   を備える在宅推定装置。
2. 前記指標が、特定の閾値よりも大きな値である場合に人が存在すると判定し、前記指標が、前記閾値よりも小さな値である場合に、不在であると推定する推定手段
   をさらに備える請求項１に記載の在宅推定装置。
3. 前記算出手段は、
   前記第１入出力量に基づき、前記推定対象に関して人が存在する可能性を表す第１指標を算出する第１算出手段と、
   前記第２入出力量に基づき、前記推定対象を含む領域に関して人が存在する可能性を表す第２指標を算出する第２算出手段と、
   前記第１指標と、前記第２指標とに基づき、前記指標を算出する統合手段と
   を備える請求項１または請求項２に記載の在宅推定装置。
4. 前記統合手段は、（ａ）前記第１指標が第１閾値よりも大きく、かつ、前記第２指標が第２閾値よりも大きい場合に、前記指標を第１値に設定し、（ｂ）前記第１指標が第１閾値よりも大きく、かつ、前記第２指標が第２閾値よりも小さい場合に、前記指標を第２値に設定し、（ｃ）前記第１指標が第１閾値よりも小さく、かつ、前記第２指標が第２閾値よりも大きい場合に、前記指標を第３値に設定し、（ｄ）前記第１指標が第１閾値よりも小さく、かつ、前記第２指標が第２閾値よりも小さい場合に、前記指標を第４値に設定し、
   前記第１値は、前記第２値よりも大きく、前記第２値は、前記第３値よりも大きく、前記第３値は、前記第４値よりも大きい
   ことを特徴とする請求項３に記載の在宅推定装置。
5. 請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の在宅推定装置と、
   情報端末と、
   前記推定対象に関して人が存在すると前記在宅推定装置が推定する場合に、前記情報端末と前記推定対象とを結ぶ経路を算出する経路算出手段と
   を備え、
   前記情報端末は、前記経路、または、前記推定対象が不在であることを表す情報を表示する
   ことを特徴とする宅配システム。
6. 情報処理装置を用いて、推定対象に関して計測される第１入出力量と、前記推定対象を含む領域に関して計測される第２入出力量とに基づいて、前記推定対象に関して人が存在する可能性を表す指標を算出する在宅推定方法。
7. 前記指標が、特定の閾値よりも大きな値である場合に人が存在すると判定し、前記指標が、前記閾値よりも小さな値である場合に、不在であると推定する請求項６に記載の在宅推定方法。
8. 推定対象に関して計測される第１入出力量と、前記推定対象を含む領域に関して計測される第２入出力量とに基づいて、前記推定対象に関して人が存在する可能性を表す指標を算出する算出機能
   をコンピュータに実現させることを特徴とする在宅推定プログラム。
9. 前記指標が、特定の閾値よりも大きな値である場合に人が存在すると判定し、前記指標が、前記閾値よりも小さな値である場合に、不在であると推定する推定機能
   をさらに備える請求項８に記載の在宅推定プログラム。
10. 前記算出機能は、
    前記第１入出力量に基づき、前記推定対象に関して人が存在する可能性を表す第１指標を算出する第１算出機能と、
    前記第２入出力量に基づき、前記推定対象を含む領域に関して人が存在する可能性を表す第２指標を算出する第２算出機能と、
    前記第１指標と、前記第２指標とに基づき、前記指標を算出する統合機能と
    を含む請求項８または請求項９に記載の在宅推定装置。

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