JP2016122280A - 見守りシステム、方法、データ解析装置およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】見守り対象者に対して抵抗感やプライバシへの不安を与えることなく、この見守り対象者の異常状態を検知する。【解決手段】実施形態における見守りシステムは、自律移動オブジェクトの行動を監視する行動観測装置と、データ解析装置とを有する見守りシステムであって、行動観測装置は、自律移動オブジェクトの行動や状態を検出するセンサ部と、前記行動や状態のデータを前記データ解析装置に送信するデータ送信部とを具備し、前記データ解析装置は、前記データ送信部から送信された前記データを受信するデータ受信部と、前記データ受信部で受信した前記データを蓄積する蓄積部と、前記蓄積部が蓄積した前記データに基づいて見守り対象者の異常状態を分析する行動分析部と、前記行動分析部が前記異常状態を検知したときに、前記異常状態を示す情報を外部に送信する送信部とを具備する。【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、見守りシステム、方法、データ解析装置およびプログラムに関する。

ひとり住まいの高齢者（独居高齢者）や、留守番中の子供の、事故や異変といった異常状態を、センサを使って検知する見守りシステムが提供されている。従来の見守りシステムは、見守り対象者の行動を機器で直接観測する構成であり、例えば、見守り対象者の日常品を利用したり、宅内にセンサを設置したりするものであった。

日常品を利用した先行技術として、歩行補助器具である杖（例えば、特許文献１参照）や携帯端末（例えば、特許文献２参照）の使用状況をもとに見守り対象者の状態を推定するものがある。一方、宅内センサを利用した先行技術として、電力消費量に関する電力データの経時変化から推定される電気機器の動作状況をもとに見守り対象者の状態を推定するものがある（例えば、特許文献３参照）。

特許第４３６３６４８号公報 特許第５０９６８０７号公報 特許第５４００１２７号公報

しかしながら、見守り対象者の行動を機器で直接観測する構成の技術は、見守り対象者の心理的負担が大きい。具体的には、見守り対象者に対して、人の代わりに機器に見守られることに対する抵抗感や、日常生活を他人に晒されるというプライバシへの不安を与えてしまう。
例え、見守りシステムが通信ネットワークを介して見守り依頼者との間で音声や映像を用いたコミュニケーションがとれるものであったとしても、見守り対象者に直接触れる物は機器であるため、見守り対象者は、上記のように機器に見守られる抵抗感を生じてしまう。また、見守りシステムによる観測対象が見守り対象者自身の行動である限り、見守り対象者に対して与える、上記のプライバシへの不安を解消することは難しい。

本発明が解決しようとする課題は、見守り対象者に対して抵抗感やプライバシへの不安を与えることなく、この見守り対象者の異常状態を検知することを可能とする見守りシステム、方法、データ解析装置及びプログラムを提供することである。

上記目的を達成するために、この発明の実施形態における見守りシステムの第１の態様は、自律移動オブジェクトの行動を監視する行動観測装置と、データ解析装置とを有する見守りシステムであって、前記行動観測装置は、前記自律移動オブジェクトの行動や状態を検出するセンサ部と、前記センサ部で検出した前記自律移動オブジェクトの行動や状態のデータを前記データ解析装置に送信するデータ送信部とを具備し、前記データ解析装置は、前記データ送信部から送信された前記データを受信するデータ受信部と、前記データ受信部で受信した前記データを蓄積する蓄積部と、前記蓄積部が蓄積した前記データに基づいて見守り対象者の異常状態を分析する行動分析部と、前記行動分析部が前記異常状態を検知したときに、前記異常状態を示す情報を外部に送信する送信部とを具備するシステムを提供する。

上記構成の見守りシステムの第２の態様は、第１の態様において、前記自律移動オブジェクトは、前記見守り対象者のペットであり、前記データ解析装置の前記行動分析部は、前記見守り対象者が前記ペットを愛玩する行動、および前記見守り対象者による前記ペットの習慣的な飼育行動に基づいて、前記見守り対象者の異常状態を分析する。

上記構成の見守りシステムの第３の態様は、第１または第２の態様において、前記行動観測装置は、前記自律移動オブジェクトに装着可能である。

上記構成の見守りシステムの第４の態様は、第１の態様において、前記データ解析装置の前記行動分析部は、前記蓄積部が蓄積した前記データで示される、前記自律移動オブジェクトの所定の状態の変化およびその持続時間に基づいて、前記見守り対象者の異常状態を分析する。

上記構成の見守りシステムの第５の態様は、第１の態様において、前記データ解析装置の前記行動分析部は、前記蓄積部が蓄積した前記データで示される前記自律移動オブジェクトの所定の複数種類の行動や状態の間の遷移確率に基づいて、前記見守り対象者の行動の順序の異常状態を分析する。

本発明の実施形態における見守り方法の態様は、自律移動オブジェクトの行動を監視する行動観測装置と、データ解析装置とを有する見守りシステムに適用される方法であって、前記行動観測装置は、前記自律移動オブジェクトの行動や状態を検出し、前記検出した前記自律移動オブジェクトの行動や状態のデータを前記データ解析装置に送信し、前記データ解析装置は、前記送信された前記データを受信し、前記受信した前記データを蓄積し、前記蓄積した前記データに基づいて見守り対象者の異常状態を分析し、前記異常状態を検知したときに、前記異常状態を示す情報を外部に送信する。

本発明の実施形態におけるデータ解析装置の態様は、自律移動オブジェクトの行動や状態のデータを受信するデータ受信部と、前記データ受信部で受信した前記データを蓄積する蓄積部と、前記蓄積部が蓄積した前記データに基づいて見守り対象者の異常状態を分析する行動分析部と、前記行動分析部が前記異常状態を検知したときに、前記異常状態を示す情報を外部に送信する送信部とを具備する装置を提供する。

本発明の実施形態におけるデータ解析プログラムの態様は、データ解析装置の一部分として動作するコンピュータに用いられるプログラムであって、前記コンピュータを、前記データ受信部、前記蓄積部、前記行動分析部、および前記送信部として機能させるためのプログラムを提供する。

本発明によれば、見守り対象者に対して抵抗感やプライバシへの不安を与えることなく、この見守り対象者の異常状態を検知することが可能になる。

本発明の実施形態における見守りシステムの構成例を示す図。 本発明の実施形態における見守りシステムの行動観測装置とデータ解析装置の構成例および携帯端末装置の構成例を示すブロック図。 本発明の実施形態における見守りシステムの行動観測装置の処理動作の一例を示すフローチャート。 本発明の実施形態における見守りシステムの行動観測装置のセンサ部による観測データの一例を示す図。 本発明の実施形態における見守りシステムのデータ解析装置の処理動作の一例を示すフローチャート。 本発明の実施形態における携帯端末装置の処理動作の一例を示すフローチャート。

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。
図１は、本発明の実施形態における見守りシステムの構成例を示す図である。
図１に示すように、本発明の実施形態における見守りシステムは、１つ以上の行動観測装置１０と、データ解析装置２０とを有する。また、データ解析装置２０と通信可能な１つ以上の携帯端末装置３０が用いられる。

図２は、本発明の実施形態における見守りシステムの行動観測装置とデータ解析装置の構成例と、携帯端末装置の構成例を示すブロック図である。
行動観測装置１０とデータ解析装置２０とは通信ネットワークを介して接続可能である。データ解析装置２０と携帯端末装置もまた、通信ネットワークを介して接続可能である。
行動観測装置１０は、センサ部１１とデータ送信部１２とを有する。
データ解析装置２０は、データ受信部２１と蓄積部２２と行動分析部２３と通報送信部２４とを有する。
携帯端末装置３０は、通報受信部３１と、通報表示部３２とを有する。

図３は、本発明の実施形態における見守りシステムの行動観測装置の処理動作の一例を示すフローチャートである。
行動観測装置１０は、例えば、見守り対象者４０のペットである犬の首に装着する首輪の形状をした装置である。
なお、行動観測装置１０の形状はペットの他の部位に装着できるものであってもよい。具体的に一例を挙げると、行動観測装置１０の形状は、犬の手足や体に装着できる形状であってもよく、また、犬に限らず、猫やうさぎといった、見守り対象者４０がペットとして飼うことのできる動物に装着できる形状であってもよい。

行動観測装置１０を装着する対象は、哺乳類に限られない。例えば、見守り対象者４０のペットは、例えば水槽やゲージで飼う魚類や両生類や爬虫類などであってもよい。この場合において、行動観測装置１０は、これらの水槽やゲージに取り付けられるカメラであってもよい。つまり、行動観測装置１０は、見守り対象者４０のペットの行動や状態を監視できるものであれば、このペットに直接装着されなくてもよい。

また、行動観測装置１０は２つ以上のデバイスから構成される装置でもよい。具体的に一例を挙げると、行動観測装置１０は、見守り対象者４０のペットの犬の手と首の２箇所に装着される形状であってもよい。
また、行動観測装置１０は、見守り対象者４０の複数匹のペットに装着されてもよい。

行動観測装置１０のセンサ部１１は、例えば、ＧＰＳ（（Global Position（Positioning） System））センサと加速度センサとマイクロフォン（マイク）とが搭載されたものである。

なお、センサ部１１が搭載するセンサは、物理量を観測できるものであれば特に限られない。具体的に一例を挙げると、センサは、温度センサや湿度センサ、気圧センサ、ジャイロセンサ、ダストセンサ、アルコールセンサ、ガスセンサ、心拍計、脈拍計、血流計、脳波計であってもよい。

センサ部１１は、ペットの行動や状態を例えば所定時間間隔で逐次観測する（ステップＳ１−１）。図４は、本発明の実施形態における見守りシステムの行動観測装置のセンサ部による観測データの一例を示す図である。図４に示した例では、観測データの観測時刻、装着したペットの位置情報（緯度、経度）、装着したペットの移動の加速度、装着したペットが発した鳴き声の音圧が関連付けられる。図４に示した例では、１１秒おきに各種観測データが得られている。

データ送信部１２は、センサ部１１で得た観測データを通信ネットワークを介してデータ解析装置２０へ逐次送信する（ステップＳ１−２）。
なお、データ送信部１２のデータ送信頻度に関しては、観測データを得るたびに送信する頻度であってもよいし、観測値のデータ量が一定量に達してから纏めて送信する頻度であってもよい。
行動観測装置１０は、ステップＳ１−１からＳ１−２を繰り返し実行する。

図５は、本発明の実施形態における見守りシステムのデータ解析装置の処理動作の一例を示すフローチャートである。
データ解析装置２０は、例えばクラウドコンピューティングサービスの中で動作する装置である。
なお、データ解析装置２０は、計算資源が備わっている装置であれば、特に限られない。具体的に一例を挙げると、データ解析装置２０は、見守り対象者４０もしくは見守り依頼者５０の家庭用コンピュータやスマートフォンでもよい。

データ解析装置２０のデータ受信部２１は、ペットの行動や状態を示すデータを行動観測装置１０から受信する（ステップＳ２−１）。
データ解析装置２０の蓄積部２２は、例えば不揮発性メモリなどの記憶媒体であり、データ受信部２１で取得したデータを蓄積する（ステップＳ２−２）。蓄積部２２によって蓄積されるデータとしては、サービス開始から現在までのペットの行動や状態のすべてのデータが挙げられる。

なお、蓄積部２２に蓄積されるデータは、行動分析部２３で見守り対象者４０の行動を分析できる情報が含まれていれば特に限られない。具体的に一例を挙げると、蓄積部２２に蓄積されるデータは、現在から遡った一定期間（例えば、１年間）のデータや、ペットの行動や状態にかかる特徴量が抽出されて要約されたデータであってもよく、可逆もしくは非可逆圧縮されたデータであってもよい。

行動分析部２３は、蓄積部２２に蓄積された、例えば現在までのペットの行動や状態のデータを分析する（ステップＳ２−３）。行動分析部２３は、この行動や状態のデータから、見守り対象者４０の飼育行動（例えば、ペットに餌を与える（行動ａ）、ペットと散歩する（行動ｂ）、ペットを可愛がる（行動ｃ））に起因するペットの行動や、見守り対象者４０のペットの興奮状態（例えば、ペットが外敵を見つける（行動ｄ）、ペットが異変に気づく（行動ｅ））による行動を抽出する。
そして、行動分析部２３は、抽出したそれぞれの行動や行動の順序について異常状態か否かを判定する（ステップＳ２−４）。行動分析部２３は、各異常状態の判定には行動分析部２３の内部メモリに予め登録されたＡからＳまでの各種閾値やパラメータを使用する。これらの設定手順については後述する。

見守り対象者４０がペットに餌を与える（行動ａ）飼育行動に起因する、ペットの行動や状態は、ペットが見守り対象者４０の自宅にて音を立てながら口を動かして餌を食べていることが挙げられる。上記の行動ａは、ＧＰＳセンサの検出結果が見守り対象者４０の自宅の位置を表し、ペットが餌を噛む動作に同期して音圧センサや加速度センサによる検出結果が変化する、といった状態が数分間続く特徴を持つ。この特徴は、例えば以下の式（１）で表すことができる。

（現在の位置と予め登録された自宅の位置との距離）＜（予め登録された自宅判定距離の閾値Ａ（例えば、１００ｍ）） かつ （直近一定期間Ｂ（例えば、直近１０秒間）の音圧と加速度の同期した大きさ）＞（予め登録された同期の閾値Ｃ（例えば、０．７）） …式（１）
上記の式（１）を一定期間Ｄ（例えば２分間）以上満たす場合を、見守り対象者４０がペットに餌を与える行動（行動ａ）状態と定義する。音圧と加速度の同期した大きさに関しては、直近から現在までの時間Ｔ_ｉの音圧と加速度とをそれぞれＳ１(Ｔ_ｉ)とＡ１(Ｔ_ｉ)としたとき、以下の式（２）によって算出できる。

行動分析部２３は、見守り対象者４０がペットに餌を与える行動（行動ａ）についての見守り対象者４０の異常状態を、見守り対象者４０がペットに餌を与える時刻のばらつきに基づいて判定することができる。例えば、行動分析部２３は、餌を与える（行動ａ）の状態の開始時刻を１日の間の午前と午後とに２分類して、蓄積部２２に蓄積された、現在までの餌を与える行動（行動ａ）の開始時刻のばらつきが正規分布になっていると仮定し、餌を与える行動（行動ａ）の開始時刻が９０％の信頼区間幅に含まれない場合、もしくは、餌を与える（行動ａ）の状態が１日の間の午前または午後に１度も生じないか、餌を与える（行動ａ）の状態が１日の間の午前または午後に２度以上生じた場合に見守り対象者４０の異常状態と判定することができる。

また、見守り対象者４０がペットと散歩する（行動ｂ）飼育行動を起因とする、ペットの行動や状態は、ペットが見守り対象者４０の自宅から離れた地点で連続的に歩行している動作である。この動作は、ＧＰＳセンサの検出結果が見守り対象者４０の自宅の位置から離れた位置を表し、加速度センサによる検出結果の分散値が大きい、といった状態が数分間続く特徴を持つ。この特徴は、例えば以下の式（３）で表すことができる。

（現在の位置と予め登録された自宅の位置との距離）＞（予め登録された自宅判定距離の閾値Ａ（例えば、１００ｍ）） かつ （直近一定期間Ｅ（例えば、直近２０秒間）の加速度の分散値）＞（予め登録された加速度の分散値の閾値Ｆ（例えば、０．６）） …式（３）
上記の式（３）を一定期間Ｇ（例えば５分間）以上満たす場合を、見守り対象者４０がペットと散歩する（行動ｂ）の状態と定義する。
行動分析部２３は、見守り対象者４０がペットと散歩する（行動ｂ）についての見守り対象者４０の異常状態を、散歩の開始時刻のばらつきや散歩時間のばらつきに基づいて判定することができる。見守り対象者４０がペットと散歩する（行動ｂ）状態の開始時刻のばらつきが混合正規分布になっており、さらに、見守り対象者４０がペットと散歩する（行動ｂ）の状態の開始時刻から終了時刻（終了していない場合は現在時刻）までの時間（散歩時間）のばらつきが混合正規分布になっていると仮定する。行動分析部２３は、散歩する（行動ｂ）状態の開始時刻が９０％の信頼区間幅に含まれない場合、もしくは、開始時刻から終了時刻（終了していない場合は現在時刻）までの時間（散歩時間）が９０％の信頼区間幅に含まれない場合に、見守り対象者４０の異常状態と判定することができる。

見守り対象者４０がペットを可愛がる（行動ｃ）飼育行動に起因する、ペットの行動や状態は、ペットが高音域の鳴き声を発しながら見守り対象者４０に抱きかかえられたり頭や首を撫でられたりする動作である。この動作は、マイクで集音した音声の高い周波数帯にパワースペクトルのピークがあり、加速度センサによる検出結果の分散値が大きい、といった状態がしばらく続く特徴を有する。この特徴は、例えば以下の式（４）で表すことができる。

（予め登録された周波数の下限値Ｈ（例えば、１２００Hz）≦（マイクで集音した音のパワースペクトルが最大となる周波数）≦（予め登録された周波数の上限値Ｉ（例えば、１５００Hz） かつ （直近一定期間Ｊ（例えば、直近２０秒間）の加速度の分散値）＞（予め登録された加速度の分散値の閾値Ｋ（例えば、０．６）） …式（４）
この式（４）を一定期間Ｌ（例えば１５秒）以上満たす場合を、見守り対象者４０がペットを可愛がる（行動ｃ）状態と定義する。
行動分析部２３は、見守り対象者４０がペットを可愛がる行動（行動ｃ）についての見守り対象者４０の異常状態を、見守り対象者４０がペットを可愛がる行動（行動ｃ）状態の頻度に基づいて判定することができる。可愛がる行動（行動ｃ）の状態の１日あたりの頻度のばらつきが正規分布になっていると仮定し、行動分析部２３は、直近１日の間の可愛がる（行動ｃ）の状態の頻度が９０％の信頼区間幅に含まれない場合に、見守り対象者４０の異常状態と判定することができる。

ペットが外敵を見つける行動（行動ｄ）は、ペットが中音域の鳴き声を発する動作であり、マイクで集音した音声の中音域にパワースペクトルのピークがある状態がしばらく続く特徴を持つ。この特徴は例えば以下の式（５）で表すことができる。

（予め登録された周波数の下限値Ｍ（例えば、１０００Hz）≦（マイクで集音した音のパワースペクトルが最大となる周波数）≦（予め登録された周波数の上限値Ｎ（例えば、１１００Hz） …式（５）
上記の式（５）を一定期間Ｎ１（例えば１５秒）以上満たす場合を、ペットが外敵を見つける（行動ｄ）状態と定義する。
行動分析部２３は、ペットが外敵を見つける行動（行動ｄ）についての見守り対象者４０の異常状態を、ペットが外敵を見つける行動（行動ｄ）の状態の頻度に基づいて判定することができる。ペットが外敵を見つける行動（行動ｄ）の１日あたりの頻度のばらつきが正規分布になっていると仮定し、行動分析部２３は、直近１日の間の、ペットが外敵を見つける行動（行動ｄ）の頻度が９０％の信頼区間幅に含まれない場合を見守り対象者４０の異常状態と判定することができる。

ペットが異変に気づく行動（行動ｅ）は、ペットが低音域の鳴き声を発する動作であり、マイクで集音した音声の低音域にパワースペクトルのピークがある状態がしばらく続く特徴を持つ。この特徴は例えば以下の式（６）で表すことができる。
（予め登録された周波数の下限値Ｐ（例えば、５００Hz）≦（マイクで集音した音のパワースペクトルが最大となる周波数）≦（予め登録された周波数の上限値Ｑ（例えば、７００Hz） …式（６）
上記の式（６）を一定期間Ｒ（例えば１５秒）以上満たす場合を（５）ペットが異変に気づく行動（行動ｅ）の状態と定義する。
行動分析部２３は、ペットが異変に気づく行動（行動ｅ）についての見守り対象者４０の異常状態を、ペットが異変に気づく行動（行動ｅ）の状態の頻度に基づいて判定することができる。ペットが異変に気づく行動（行動ｅ）の状態の１日あたりの頻度のばらつきが正規分布になっていると仮定し、行動分析部２３は、直近１日の間の、ペットが異変に気づく行動（行動ｅ）頻度が９０％の信頼区間幅に含まれない場合を見守り対象者４０の異常状態と判定することができる。

また、行動分析部２３は、動作の順序の異常状態を、上記の見守り対象者４０がペットに餌を与える行動（行動ａ）からペットが異変に気づく行動（行動ｅ）までの動作の遷移確率に基づいて判定することができる。例えば、行動分析部２３は、行動ａの次に行動ｂを抽出したときに、以下の式（７）を満たす場合に、動作の順序の異常状態を判定することができる。

（蓄積部２２によって蓄積された現在までのペットの動作のうち、行動ａから行動ｂに遷移した確率）≦（予め登録された遷移確率の下限値Ｓ（例えば、３％）） …式（７）
例えば、通常は見守り対象者４０は、ペットに餌を与える行動（行動ａ）の直後にペットと散歩する行動（行動ｂ）をしていたが、それが逆の順序で滅多にない順序である場合に行動分析部２３は、行動の順序の異常状態と判定することができる。

次に、上記のＡからＳまでの閾値やパラメータの設定方法の例について説明する。見守り対象者４０のペットに行動観測装置１０を数日間（例えば、１週間）装着して、データ解析装置２０が、この行動観測装置１０の各センサのデータをトレーニングデータとして取得する。また、見守り対象者４０は、見守り対象者４０によるペットの飼育行動（ペットに餌を与える、ペットと散歩する、ペットを可愛がる（行動ｃ））やペットの興奮状態（ペットが外敵を見つける、ペットが異変に気づく）の時刻を蓄積部２２に記録する。この記録をもとに、各ペットの行動や状態の時間とそのときのセンサ値の対応付けをする。

データ解析装置２０は、自宅判定距離に関する閾値Ａ（式（１）参照）については、散歩時刻を外出時とし、それ以外を在宅時としたうえで、以下の式（８）に従って計算する。

データ解析装置２０は、見守り対象者４０がペットに餌を与える行動（行動ａ）に起因するペットの行動に関する閾値Ｂ（式（１）参照）とＣ（式（１）参照）は、Ｂを10秒、20秒、30秒、1分と設定したときのＣの値を以下の式（９）に従って算出して、Ｂの大きさごとのＣの値を求めることができる。

そして、データ解析装置２０は、Ｃが最も大きくなるときのＢを設定する。

データ解析装置２０は、見守り対象者４０がペットに餌を与える行動（行動ａ）についての、餌を与える継続時間（餌やり時間）に関する閾値Ｄを、トレーニングデータのうち最も短い餌やり時間の６割の長さに設定する。

データ解析装置２０は、散歩行動に関する閾値ＥとＦを、Ｅを10秒、20秒、30秒、1分と設定したときのＦの値を、以下の式（１０）に従って算出して、Ｅの大きさごとのＦの値を求める。

そして、データ解析装置２０は、Ｆが最も大きくなるときのＥを設定する。

データ解析装置２０は、見守り対象者４０がペットと散歩する行動（行動ｂ）の散歩継続時間（散歩時間）に関する閾値Ｇを、トレーニングデータのうち最も短い散歩時間の６割の長さに設定する。

データ解析装置２０は、見守り対象者４０がペットを可愛がる動作（動作ｃ）におけるペットの鳴き声の周波数に関する下限値Ｈと上限値Ｉ（式（４）参照）を設定できる。具体的には、データ解析装置２０は、トレーニングデータにおける、見守り対象者４０がペットを可愛がる時間中にマイクで集音した音のパワースペクトルが最大となる周波数の最小値をＨに設定し、最大値をＩに設定する。

データ解析装置２０は、見守り対象者４０がペットを可愛がる動作（動作ｃ）におけるに関する期間の閾値ＪとＫ（式（４）参照）を設定することができる。具体的には、データ解析装置２０は、Ｊを10秒、20秒、30秒、1分と設定したときのＫの値を、以下の式（１１）に従って算出して、Jの大きさごとのＫの値を求める。

そして、データ解析装置２０は、Ｋが最も大きくなるときのＪを設定する。

データ解析装置２０は、見守り対象者４０がペットを可愛がる動作（動作ｃ）の継続時間（可愛がり時間）に関する閾値Ｌを、トレーニングデータのうち最も短い可愛がり時間の６割の長さに設定する。

データ解析装置２０は、ペットが外敵を見つける行動（行動ｅ）に関する閾値ＭとＮ（式（５）参照）を設定できる。具体的には、データ解析装置２０は、トレーニングデータ中でペットが外敵を見つけている時間中にマイクで集音した音のパワースペクトルが最大となる周波数の最小値をＭに設定し、最大値をＮに設定する。

データ解析装置２０は、ペットが外敵を見つける行動（行動ｅ）の継続時間に関する一定時間Ｎ１を、トレーニングデータのうち最も短い、ペットが外敵を見つける行動の継続時間の６割の長さに設定する。
データ解析装置２０は、ペットが異変に気づく行動（行動ｅ）に関する閾値ＰとＱ（式（６）参照）を設定できる。具体的には、データ解析装置２０は、トレーニングデータ中でペットが異変に気づいている時間中にマイクで集音した音のパワースペクトルが最大となる周波数の最小値をＰに設定し、最大値をＱに設定する。

データ解析装置２０は、ペットが異変に気づく行動（行動ｅ）の継続時間に関する閾値Ｒを、トレーニングデータのうち最も短い、ペットが異変に気づいている行動の継続時間の６割の長さに設定する。

データ解析装置２０は、行動の順序の異常状態の判定に関する、遷移確率の下限値に関する閾値Ｓを、トレーニングデータ中のすべての行動について遷移確率を算出して、その下位５％の遷移確率を設定する。

なお、本発明の実施形態では、動きの判定のために、上記に記載した特徴量や閾値、パラメータを利用しているが、ｋ近傍法やサポートベクターマシンといった機械学習手法を利用して過去に蓄積したデータから適切な特徴量や閾値、パラメータを設定してもよい。

また、本発明の実施形態では、見守り対象者４０のペットの行動や状態に関するデータをトレーニングデータとして利用しているが、同一種類の他のペットのデータを転用してもよい。その場合、見守り対象者４０のペットと類似性の高い他のペットを詳細な種類（例えば、柴犬やゴールデンレトリバー）、年齢（例えば、３歳）、体のサイズ（例えば、体長90cm）で絞り込んで転用してもよい。

本発明の実施形態では、上記のペットの５種類の行動や状態を見守り対象としたが、ペットの種類やセンサによって特徴や判定基準は変わるため、これらに限られるものでない。具体的に一例を挙げると、データ解析装置２０は、センサとして脳波計が用いられる場合は、この脳波で示される、強い刺激を観測した部位によって行動や状態を判定してもよい。

上記の異常判定によって見守り対象者４０の異常状態が検知されたら、通報送信部２４は、携帯端末装置３０に、異常状態の検知に関わる通報を送信する（ステップＳ２−５）。送信内容には、上記の餌を与える（行動ａ）からペットが外敵を見つける行動までの５種類のどの行動で異常状態を判定したかを示す、異常行動の種類を含む。

なお、本発明の実施形態における通報送信部２４の通報内容は、見守り対象者４０の異常判定結果を含めるとしたが、これに限るものでない。例えば、通報内容は、単純に異常の有無を見守り依頼者５０に伝えるものでもよく、また、見守り対象者４０の異常状態から類推される他の異変や疾患の疑い（例えば、習慣性のある異常行動の場合に、認知症の疑い）に関する内容を見守り依頼者５０に伝えるものであってもよい。

図６は、本発明の実施形態における携帯端末装置の処理動作の一例を示すフローチャートである。
通報受信部３１がデータ解析装置２０から通報を受信したら（ステップＳ３−１）、通報表示部３２は、通報内容を携帯端末装置３０の画面に表示する（Ｓ３−２）。

また、通報表示部３２は、通報内容を自装置を含む複数台の携帯端末装置に通知しても良い。
また、通報表示部３２は、通報時に異常状態の詳細を携帯端末装置３０の画面に表示してもよい。具体的に一例を挙げると、通報表示部３２は、「餌やりを忘れている」や「散歩時間が長い」といった、見守り対象者４０の異常状態と判定された要因を携帯端末装置３０の画面に表示してもよく、上記の、異常状態から類推される見守り対象者４０の疾患の疑いを情報として「認知症の発症が疑わしい」といったメッセージを携帯端末装置３０に通知してもよい。

なお、通報内容が見守り依頼者５０に伝わるものであれば、通報の表示に限られず、通報表示部３２に代わる通報処理部を設けてもよい。具体的に一例を挙げると、通報表示部３２を用いる代わりに、電話による音声メッセージや信号音、振動、匂い、味といった、人の聴覚や触覚、嗅覚、味覚で通報内容が見守り依頼者５０に伝えるものであってもよい。

また、通報内容の通知先となる携帯端末装置や通知手段を異常状態の種類によって切り替えてもよい。具体的に一例を挙げると、携帯端末装置３０は、ペットの興奮状態などから判定された、見守り対象者４０の異常状態を電話による音声メッセージでスマートフォンに通知し、飼育行動に起因するペット行動から判定された、見守り対象者４０異常状態を電子メールでデスクトップＰＣに通知しても良い。

以上のように、本発明の実施形態における見守りシステムでは、見守り対象者の愛玩する自律移動オブジェクトを利用して、この自律移動オブジェクトの行動や状態に基づいて、見守り対象者による愛玩行動や、この見守り対象者の身の回りで起きたイベントを間接的に監視し、見守り対象者に関する事故や異変といった異常状態を検知することができる。よって、見守り対象者の行動を機器で直接観測する構成を用いることなく、見守り対象者の異常状態を検知することができる。
このシステムでは、見守り対象者に直接触れるのは行動観測装置１０ではなく自律移動オブジェクトであり、見守り対象者は、人の代わりに自律移動オブジェクトに見守られることになるので、機器に見守られる抵抗感を排除できる。また、行動観測装置１０による直接の観測対象は見守り対象者４０ではなく自律移動オブジェクトであるため、見守り対象者４０によるプライバシへの不安も回避できる。

また、本発明の実施形態における見守りシステムでは、見守り対象者のペットに対する行動を間接的に監視し、見守り対象者がペットを愛玩する行動だけでなく、見守り対象者によるペットの習慣的な飼育行動も間接的に監視することで、さらに多様な事故や異変といった、見守り対象者４０の異常状態を検知することができる。よって、自律移動オブジェクトが本来持つ見守りの能力（例えば、ペットが飼い主の外敵を見つけたり異変を察知したりしたら吠えて近隣にそれを伝える能力）を拡張し、見守り対象者の異常状態を検知した事実を、遠く離れた見守り依頼者に伝えることができる。

本発明の実施形態では、住居に住む１人の見守り対象者４０に対するシステムであったが、場所は住居に限るものでなく、また、見守り対象者４０の人数も１人に限るものでない。具体的に一例を挙げると、オフィスで飼っている各種ペットや学校で飼っている各種ペットを使って、複数人もしくは集団を見守り対象者４０にしてもよい。そして、特定の見守り対象者４０の異常状態だけでなく、オフィスにおいて人間関係の変化やコミュニケーション活性化を見守るために、オフィスの各社員を見守り対象者４０にしても良いし、学校において児童の成長を見守るために、各児童を見守り対象者４０にしても良い。

また、本発明の実施形態では、行動観測装置１０で観測する自律移動オブジェクトを見守り対象者４０の愛玩対象としてのペットとしたが、この自律移動オブジェクトは見守り対象者４０の愛玩対象に限るものでなく、見守り対象者４０の行動を間接的に観測できる自律移動オブジェクトであればよく、人間であってもよい。具体的に一例を挙げると、老夫婦が行動観測装置１０を互いに装着したり、孫のような血縁者もしくは同居者が行動観測装置１０を装着したりすることで、見守り対象者４０を見守ってもよい。

さらに、本発明の実施形態では、在宅での日常的な見守り対象者４０の見守りをサービスの例としているが、自律移動オブジェクトが本来持つ見守りの能力を拡張するものであれば良い。具体的に一例を挙げると、被災地において救助犬にカメラなどのセンサを含む行動観測装置１０を装着して、この救助犬の嗅覚による行方不明者探索の能力をセンサによって聴覚や視覚を拡張するといったサービスであってもよい。この場合、見守り対象者４０はごく短期的に変化していくものとなる。

なお、本発明は上記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わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、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、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

また、データ解析装置２０に関して実施形態に記載した手法は、計算機（コンピュータ）に実行させることができるプログラム（ソフトウエア手段）として、例えば磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク等）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＭＯ等）、半導体メモリ（ＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等）等の記録媒体に格納し、また通信媒体により伝送して頒布することもできる。なお、媒体側に格納されるプログラムには、計算機に実行させるソフトウエア手段（実行プログラムのみならずテーブルやデータ構造も含む）を計算機内に構成させる設定プログラムをも含む。本装置を実現する計算機は、記録媒体に記録されたプログラムを読み込み、また場合により設定プログラムによりソフトウエア手段を構築し、このソフトウエア手段によって動作が制御されることにより上述した処理を実行する。なお、本明細書でいう記録媒体は、頒布用に限らず、計算機内部あるいはネットワークを介して接続される機器に設けられた磁気ディスクや半導体メモリ等の記憶媒体を含むものである。

１０…行動観測装置、１１…センサ部、１２…データ送信部、２０…データ解析装置、２１…データ受信部、２２…蓄積部、２３…行動分析部、２４…通報送信部、３０…携帯端末装置、３１…通報受信部、３２…通報表示部、４０…見守り対象者、５０…見守り依頼者。

Claims (8)

1. 自律移動オブジェクトの行動を監視する行動観測装置と、データ解析装置とを有する見守りシステムであって、
   前記行動観測装置は、
   前記自律移動オブジェクトの行動や状態を検出するセンサ部と、
   前記センサ部で検出した前記自律移動オブジェクトの行動や状態のデータを前記データ解析装置に送信するデータ送信部とを具備し、
   前記データ解析装置は、
   前記データ送信部から送信された前記データを受信するデータ受信部と、
   前記データ受信部で受信した前記データを蓄積する蓄積部と、
   前記蓄積部が蓄積した前記データに基づいて見守り対象者の異常状態を分析する行動分析部と、
   前記行動分析部が前記異常状態を検知したときに、前記異常状態を示す情報を外部に送信する送信部とを具備する
   ことを特徴とする見守りシステム。
2. 前記自律移動オブジェクトは、前記見守り対象者のペットであり、
   前記データ解析装置の前記行動分析部は、
   前記見守り対象者が前記ペットを愛玩する行動、および前記見守り対象者による前記ペットの習慣的な飼育行動に基づいて、前記見守り対象者の異常状態を分析する
   ことを特徴とする請求項１に記載の見守りシステム。
3. 前記行動観測装置は、前記自律移動オブジェクトに装着可能である
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の見守りシステム。
4. 前記データ解析装置の前記行動分析部は、
   前記蓄積部が蓄積した前記データで示される、前記自律移動オブジェクトの所定の状態の変化およびその持続時間に基づいて、前記見守り対象者の異常状態を分析する
   ことを特徴とする請求項１に記載の見守りシステム。
5. 前記データ解析装置の前記行動分析部は、
   前記蓄積部が蓄積した前記データで示される前記自律移動オブジェクトの所定の複数種類の行動や状態の間の遷移確率に基づいて、前記見守り対象者の行動の順序の異常状態を分析する
   ことを特徴とする請求項１に記載の見守りシステム。
6. 自律移動オブジェクトの行動を監視する行動観測装置と、データ解析装置とを有する見守りシステムに適用される方法であって、
   前記行動観測装置は、
   前記自律移動オブジェクトの行動や状態を検出し、
   前記検出した前記自律移動オブジェクトの行動や状態のデータを前記データ解析装置に送信し、
   前記データ解析装置は、
   前記送信された前記データを受信し、
   前記受信した前記データを蓄積し、
   前記蓄積した前記データに基づいて見守り対象者の異常状態を分析し、
   前記異常状態を検知したときに、前記異常状態を示す情報を外部に送信する
   ことを特徴とする見守り方法。
7. 自律移動オブジェクトの行動や状態のデータを受信するデータ受信部と、
   前記データ受信部で受信した前記データを蓄積する蓄積部と、
   前記蓄積部が蓄積した前記データに基づいて見守り対象者の異常状態を分析する行動分析部と、
   前記行動分析部が前記異常状態を検知したときに、前記異常状態を示す情報を外部に送信する送信部とを具備する
   ことを特徴とするデータ解析装置。
8. 請求項７に記載のデータ解析装置の一部分として動作するコンピュータに用いられるプログラムであって、
   前記コンピュータを、
   前記データ受信部、前記蓄積部、前記行動分析部、および前記送信部
   として機能させるためのデータ解析プログラム。

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