JP2017120559A - 制御装置、制御方法及び制御プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】認証情報や認証装置がない場合でも、機器を使用している個人を特定することが可能である制御装置、制御方法及び制御プログラムを提供する。
【解決手段】制御装置は、機器の動作状態を示す情報を取得するインタフェースと、機器の使用者の行動パターンを機器の動作状態に基づいて検出し、使用者の行動パターンと個人の行動の履歴情報が示す行動パターンとに基づいて使用者である個人を特定し、使用者である個人を特定した結果に基づいて機器を制御する制御部とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、制御装置、制御方法及び制御プログラムに関する。

ＲＧＷ（Residential GateWay）等の制御装置は、宅内に設置されたＩｏＴ（Internet of Things）機器から情報を収集する場合がある（特許文献１、２、３、４、５及び６を参照）。また、制御装置は、ＩｏＴ機器の使用者による他人への成りすましを防止するために、ＩｏＴ機器を使用している個人を特定する場合がある。

特開２０１１−５９８３７号公報 特開２０１３−２０３８５号公報 特開２００８−２２８７５１号公報 特開２００９−９３２７３号公報 特開２０１４−４１８１４号公報 特開２０１４−２１４４７７号公報

しかしながら、制御装置は、機器を使用する権限のある本人しか知り得ないＩＤ（identification）情報等の認証情報や、生体認証装置等の認証装置がない場合、機器を使用している個人を特定することができないという問題がある。

上記事情に鑑み、本発明は、認証情報や認証装置がない場合でも、機器を使用している個人を特定することが可能である制御装置、制御方法及び制御プログラムを提供することを目的としている。

本発明の一態様は、機器の動作状態を示す情報を取得するインタフェースと、前記機器の使用者の行動パターンを前記機器の動作状態に基づいて検出し、前記使用者の行動パターンと個人の行動の履歴情報が示す行動パターンとに基づいて前記使用者である前記個人を特定し、前記使用者である前記個人を特定した結果に基づいて前記機器を制御する制御部と、を備える制御装置である。

本発明の一態様は、上記の制御装置であって、前記制御部は、前記使用者の行動パターンと前記個人の行動の履歴情報が示す行動パターンとがマッチングする確率に基づいて前記使用者である前記個人を特定する。

本発明の一態様は、上記の制御装置であって、前記制御部は、複数の前記個人の行動の履歴情報が示す複数の行動パターンに基づいて、前記使用者である前記個人を特定する。

本発明の一態様は、上記の制御装置であって、前記制御部は、前記個人の行動の履歴情報が示す行動パターンに基づいて前記個人の行動を予測し、予測結果に基づいて前記機器を制御する。

本発明の一態様は、上記の制御装置であって、前記インタフェースは、センサの出力に基づく環境情報を取得し、前記制御部は、前記環境情報に基づいて前記機器を制御する。

本発明の一態様は、上記の制御装置であって、前記制御部は、第１の前記個人の行動の履歴情報が示す行動パターンと、第２の前記個人の行動の履歴情報が示す行動パターンとに基づいて、第１の前記個人が前記機器を使用する前に前記機器を制御する。

本発明の一態様は、制御装置における制御方法であって、機器の動作状態を示す情報を取得するステップと、前記機器の使用者の行動パターンを前記機器の動作状態に基づいて検出し、前記使用者の行動パターンと個人の行動の履歴情報が示す行動パターンとに基づいて前記使用者である前記個人を特定し、前記使用者である前記個人を特定した結果に基づいて前記機器を制御するステップと、を含む制御方法である。

本発明の一態様は、コンピュータに、機器の動作状態を示す情報を取得する手順と、前記機器の使用者の行動パターンを前記機器の動作状態に基づいて検出し、前記使用者の行動パターンと個人の行動の履歴情報が示す行動パターンとに基づいて前記使用者である前記個人を特定し、前記使用者である前記個人を特定した結果に基づいて前記機器を制御する手順と、を実行させるための制御プログラムである。

本発明により、認証情報や認証装置がない場合でも、機器を使用している個人を特定することが可能となる。

実施形態における、制御システムの構成の例を示す図である。 実施形態における、制御装置による制御の第１例を示す図である。 実施形態における、制御装置による制御の第２例を示す図である。 実施形態における、機器情報の例を示す図である。 実施形態における、環境情報の例を示す図である。 実施形態における、機器使用履歴情報の例を示す図である。 実施形態における、行動の履歴の初期情報を制御装置に記憶させるための画像の例を示す図である。 実施形態における、第１照明機器の機器使用履歴の例を示す図である。 実施形態における、空調機器の機器使用履歴の例を示す図である。 実施形態における、個人の行動の履歴情報の例を示す図である。 実施形態における、機器の状態情報の例を示す図である。 実施形態における、機器に与えられた命令の履歴情報の例を示す図である。 実施形態における、制御装置が機器に命令を実行させる手順の第１例を示すフローチャートである。 実施形態における、マッチング確率を決定する手順を示すフローチャートである。 実施形態における、制御装置による制御の第３例を示す図である。 実施形態における、更新前の在宅確率情報を示す図である。 実施形態における、更新後の在宅確率情報を示す図である。 実施形態における、制御装置が機器に命令を実行させる手順の第２例を示すフローチャートである。 実施形態における、制御装置による制御の第４例を示す図である。 実施形態における、第３の個人によるトースタの使用履歴情報の例を示す図である。 実施形態における、第１の個人によるトースタの使用履歴情報の例を示す図である。 実施形態における、第３の個人によるコーヒーメーカの使用履歴情報の例を示す図である。 実施形態における、第１の個人によるコーヒーメーカの使用履歴情報の例を示す図である。 実施形態における、制御装置による制御の第５例を示す図である。 実施形態における、制御装置による制御の第６例を示す図である。

本発明の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。
（第１の実施形態）
図１は、制御システム１の構成の例を示す図である。制御システム１は、宅内に設置されたＩｏＴ機器群を制御するシステムである。ＩｏＴ機器群は、例えば、第１照明機器１０と、空調機器２０と、映像機器３０と、第２照明機器４０と、トースタ５０と、コーヒーメーカ６０と、ガス機器７０とである。制御システム１は、制御装置８０を備える。

ＩｏＴ機器は、各種情報を制御装置８０に送信する。例えば、ＩｏＴ機器は、自装置に備えられた操作部を介して取得したコマンド情報を、制御装置８０に送信する。ＩｏＴ機器に備えられた操作部は、例えば、操作ボタン、キーボード、タッチパネルである。操作部は、在宅している個人（使用者）による操作を受け付ける。操作は、例えば、ＩｏＴ機器を起動（オン）又は停止（オフ）させるための操作や、ＩｏＴ機器に設定温度を定めるための操作である。ＩｏＴ機器は、制御装置８０から取得したコマンド情報に基づいて動作する。

なお、ＩｏＴ機器は、制御装置８０から取得したコマンド情報に基づいて動作しても良いし、自装置に備えられた操作部を介して直接的に取得したコマンド情報に基づいて動作してもよい。

第１照明機器１０は、例えば、蛍光灯やＬＥＤ照明機器である。第１照明機器１０は、例えば、部屋Ｒ１に設置される。第１照明機器１０は、自機器の操作部を介して受け付けた操作に応じたコマンド情報を、制御装置８０に送信する。第１照明機器１０は、制御装置８０から取得したコマンド情報に基づいて、照明を点灯又は消灯させる。

空調機器２０（エアコン）は、例えば、室内の空気の温度や湿度などを調整する機器である。空調機器２０は、自機器の操作部を介して受け付けた操作に応じたコマンド情報を、制御装置８０に送信する。空調機器２０は、制御装置８０から取得したコマンド情報に基づいて、室内の空調を実行する。コマンド情報は、例えば、設定温度を示す情報である。操作部を介して受け付けた操作は、例えば、設定温度を定めるための操作である。

映像機器３０は、例えば、テレビ受像機である。映像機器３０は、自機器の操作部を介して受け付けた操作に応じたコマンド情報を、制御装置８０に送信する。映像機器３０は、制御装置８０から取得したコマンド情報に基づいて、自機器の表示部に映像を表示する。コマンド情報は、例えば、チャンネル番号を示す情報、表示部のバックライトを点灯又は消灯させるための情報である。

第２照明機器４０は、例えば、蛍光灯やＬＥＤ（Light Emitting Diode）照明機器である。第２照明機器４０は、例えば、部屋Ｒ２に設置される。第２照明機器４０は、自機器の操作部を介して受け付けた操作に応じたコマンド情報を、制御装置８０に送信する。第２照明機器４０は、制御装置８０から取得したコマンド情報に基づいて、照明を点灯又は消灯させる。

トースタ５０は、自機器の操作部を介して受け付けた操作に応じたコマンド情報を、制御装置８０に送信する。操作部を介して受け付けた操作は、例えば、加熱時間を定めるための操作である。トースタ５０は、制御装置８０から取得したコマンド情報に基づいて、自機器の庫内を加熱する。コマンド情報は、例えば、加熱時間を示す情報である。

コーヒーメーカ６０は、自機器の操作部を介して受け付けた操作に応じたコマンド情報を、制御装置８０に送信する。コーヒーメーカ６０は、制御装置８０から取得したコマンド情報に基づいて、自機器の主電源をオンにする。コーヒーメーカ６０は、制御装置８０から取得したコマンド情報に基づいて、コーヒーを抽出する。

ガス機器７０は、例えば、湯沸かし器である。ガス機器７０は、例えば、換気扇が設置された風呂場や台所に備えられる。ガス機器７０は、自機器の操作部を介して受け付けた操作に応じたコマンド情報を、制御装置８０に送信する。操作部を介して受け付けた操作は、例えば、点火（オン）操作である。コマンド情報は、例えば、点火操作を示す情報や、消火（オフ）操作を示す情報である。ガス機器７０は、制御装置８０から取得したコマンド情報に基づいて点火又は消火する。

制御装置８０は、ＲＧＷ（レジデンシャル・ゲートウェイ）等の情報処理装置である。制御装置８０は、例えば、宅内に設置される。制御装置８０は、ＩｏＴ機器を使用している本人しか知り得ないＩＤ情報等の認証情報や、生体認証装置等の追加の認証装置がない場合でも、個人の行動の履歴情報に基づいて、ＩｏＴ機器を使用している個人（在宅している個人）を特定することができる。制御装置８０は、通信回線９０を介して、ネットワークサービス情報を取得する。通信回線９０は、例えば、インターネットである。ネットワークサービス情報は、例えば、電力使用量を通知するサービスである。制御装置８０は、ＩｏＴ機器を使用している個人を特定した結果に基づいて、特定された個人に利便性の高いサービスを提供する。例えば、制御装置８０は、ＩｏＴ機器を使用している個人がＩｏＴ機器を使用する際の癖に応じて、ＩｏＴ機器を制御する。例えば、制御装置８０は、ＩｏＴ機器を使用している個人に応じて、ネットワークサービスを提供する。制御装置８０は、通信回線９０を介して取得した情報に基づいて、ＩｏＴ機器を制御する。

制御装置８０は、通信部８１と、記憶部８２と、インタフェース８３と、制御部８４とを備える。制御装置８０は、表示部８５と、操作部８６とを更に備えてもよい。通信部８１と、インタフェース８３と、制御部８４との一部または全部は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサが、メモリに記憶されたプログラムを実行することにより機能するソフトウェア機能部である。また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等のハードウェア機能部（回路）であってもよい。

通信部８１は、通信回線９０を介して情報を取得する。通信部８１は、例えば、ＩｏＴ機器に対するコマンド情報や、ＩｏＴ機器を使用している個人ごとのサービス情報を取得する。サービス情報は、例えば、銀行の口座の残高照会サービスの情報である。サービス情報には、セキュリティポリシが対応付けられていてもよい。通信部８１は、通信回線９０を介して取得した情報を、制御部８４に送信する。通信部８１は、制御部８４から取得した情報を、通信回線９０を介して他装置に送信してもよい。

記憶部８２は、磁気ハードディスク装置や半導体記憶装置等の不揮発性の記憶媒体（非一時的な記録媒体）を有する記憶装置を用いて構成される。記憶部８２は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）やレジスタなどの揮発性の記憶媒体を有していてもよい。記憶部８２は、例えば、テーブル情報（ＴＢＬ情報）を記憶する。テーブル情報は、例えば、個人の行動の履歴情報を含む。テーブル情報は、例えば、ＩｏＴ機器が設置されている部屋を示す情報を含む。

インタフェース８３は、機器番号及びコマンド情報を、制御部８４から取得する。インタフェース８３は、取得した機器番号が割り当てられたＩｏＴ機器に、無線又は有線通信によってコマンド情報を送信する。

インタフェース８３は、ＩｏＴ機器の動作状態を示す情報と、ＩｏＴ機器に割り当てられた番号（識別番号）とを、宅内に設置されたＩｏＴ機器群から取得する。ＩｏＴ機器の動作状態を示す情報は、例えば、起動（オン）を示す情報、停止（オフ）を示す情報、設定温度を示す情報である。インタフェース８３は、ＩｏＴ機器のセンサが検出した環境に関する情報を、宅内に設置されたＩｏＴ機器群から取得してもよい。ＩｏＴ機器のセンサが検出した環境に関する情報は、例えば、ＩｏＴ機器の周囲の明るさを示す情報、ＩｏＴ機器の周囲の温度を示す情報である。

第１の実施形態では、個人１００は、ＩｏＴ機器を使用する権限を有している。制御部８４は、個人１００の行動の履歴情報を、記憶部８２から取得する。制御部８４（特定部）は、ＩｏＴ機器を使用している使用者を、個人１００の行動の履歴情報に基づいて特定する。すなわち、制御部８４は、ＩｏＴ機器を使用している使用者が個人１００であるか否かを、個人１００の行動の履歴情報に基づいて判定する。第１の実施形態では、使用者は、個人１００である場合と、例えば、宅内に侵入した侵入者である場合とがある。侵入者は、ＩｏＴ機器を使用する権限を有していない。

制御部８４は、使用者である個人を特定した結果に基づいて、ＩｏＴ機器を制御する。制御部８４は、ＩｏＴ機器を使用している使用者が個人１００である場合、インタフェース８３を介してＩｏＴ機器にコマンド情報を送信する。制御部８４は、コマンド情報を送信する対象のＩｏＴ機器に割り当てられた機器番号を、インタフェース８３に送信してもよい。

制御部８４は、住宅の玄関等に設置されたセンサの出力を、インタフェース８３を介して取得してもよい。制御部８４は、住宅の玄関等に設置されたセンサの出力に基づいて、住宅の部屋への入室又は退出を判定する。

表示部８５は、例えば、液晶ディスプレイである。表示部８５は、例えば、個人の行動の履歴の初期情報を記憶部８２に記憶させるための画像を表示する。
操作部８６は、例えば、操作ボタン、キーボード、タッチパネルである。操作部８６は、例えば、個人の行動の履歴情報を記憶部８２に記憶させるための操作を受け付ける。

制御装置８０の動作の概要を説明する。
図２は、制御装置８０による制御の第１例を示す図である。横軸は時刻を示す。ＩｏＴ機器の使用者は、１８時に帰宅した。使用者は、１８時（帰宅時刻）の直後、部屋Ｒ１の第１照明機器１０に命令Ｃ１を与える。命令Ｃ１は、オンを示すコマンドである。使用者は、１８時の直後、部屋Ｒ１の空調機器２０に命令Ｃ１を与える。使用者は、１９時よりも前に、情報処理端末等のＩｏＴ機器を使用することによって、通信回線９０を介して電気使用量を確認する。

個人１００の行動の履歴情報は、記憶部８２に記憶されている。個人１００の行動の履歴情報には、個人１００が１８時に帰宅したという履歴が登録されている。個人１００の行動の履歴情報には、１８時の直後、部屋Ｒ１の第１照明機器１０に命令Ｃ１を与えたという履歴が登録されている。個人１００の行動の履歴情報には、部屋Ｒ１の空調機器２０に命令Ｃ１を与えたという履歴が登録されている。

映像機器３０は、１８時からオフの状態である。部屋Ｒ１の第１照明機器１０は、１８時の直後からオンの状態である。部屋Ｒ１の空調機器２０は、１８時の直後からオンの状態である。環境情報は、例えば、室内における気温を示す。環境情報は、例えば、室内における明るさを示す。制御部８４は、環境情報を取得してもよい。

制御部８４は、住宅の玄関等に設置されたセンサの出力に基づいて、ＩｏＴ機器の使用者が帰宅したことを検出する。制御部８４（検出部）は、ＩｏＴ機器の動作状態を示す情報に基づいて、ＩｏＴ機器の使用者の行動パターンを検出する。制御部８４は、ＩｏＴ機器の使用者の行動パターンと、個人１００の行動の履歴情報が示す行動パターンとを比較する。ＩｏＴ機器の使用者の行動パターンとは、例えば、ＩｏＴ機器に与える命令の種類とＩｏＴ機器に命令を与えるタイミングとを表すパターンである。制御部８４は、使用者の行動パターンと行動の履歴情報が示す行動パターンとがマッチングする確率（以下、「マッチング確率」という。）が一定確率以上である場合、帰宅した使用者が個人１００であると判定する。すなわち、制御部８４は、照合結果が一定確率以上で一致している場合、帰宅した使用者が個人１００であると判定する。

第１の実施形態では、マッチング確率は、例えば、機器番号が割り当てられているＩｏＴ機器を個人１００が使用している確率、行動の履歴情報が示す時間帯に個人１００が起床する確率、行動の履歴情報が示す時間帯に個人１００が外出する確率、行動の履歴情報が示す時間帯に個人１００が帰宅する確率である。

制御部８４は、使用者の行動パターンが個人１００の日常の行動パターンから乖離していないので、帰宅した使用者が個人１００であると判定する。マッチング確率は、例えば、個人１００が実際に行動した時刻が、個人１００の行動の履歴が示す時間帯に含まれている確率である。

制御部８４は、帰宅した使用者が個人１００であると判定した場合、予め定められたセキュリティポリシに基づいてＩｏＴ機器を制御する。例えば、制御部８４は、個人１００が情報処理端末を使用することによって通信回線９０を介して電気使用量を確認することを許可する。すなわち、制御部８４は、個人１００が使用している情報処理端末が送信した情報を、通信回線９０を介してウェブサーバ装置に送信する。また、制御部８４は、通信回線９０から取得した情報を、個人１００が使用している情報処理端末に送信する。個人１００が使用している情報処理端末の表示部は、通信回線９０を介してウェブサーバ装置から取得した情報に基づいて、電気使用量を表すウェブページ（ＷＥＢページ）を表示することができる。

図３は、制御装置８０による制御の第２例を示す図である。横軸は時刻を示す。図３では、ＩｏＴ機器である固定電話機への着信回数が、履歴と比較して多い。固定電話機は、長時間、通話状態である。ＩｏＴ機器の使用者は、情報処理端末等のＩｏＴ機器を使用することによって、通信回線９０を介して銀行口座への振りこみ処理の実行を試みる。

個人１００の行動の履歴情報には、個人１００が固定電話機を１５時から１６時までの間に使用しないという履歴が登録されている。また、個人１００が固定電話機を使用する時間が短時間であるという履歴が登録されている。

制御部８４は、ＩｏＴ機器の使用者の行動パターンと、個人１００の行動の履歴情報が示す行動パターンとを比較する。制御部８４は、使用者の行動パターンと行動の履歴情報が示す行動パターンとのマッチング確率が閾値以上でない場合、帰宅した使用者が個人１００ではないと判定する。すなわち、制御部８４は、使用者の行動パターンが個人１００の日常の行動パターンから乖離しているので、帰宅した使用者が個人１００でないと判定する。

制御部８４は、帰宅した使用者が個人１００でないと判定した場合、例えば、宅内に設置されたＩｏＴ機器を侵入者が使用していると判定してもよい。制御部８４は、帰宅した使用者が個人１００でないと判定した場合、予め定められたセキュリティポリシに基づいてＩｏＴ機器を制御する。例えば、制御部８４は、個人１００が使用している情報処理端末がウェブページにアクセスすることを禁止する。すなわち、制御部８４は、個人１００が使用している情報処理端末が送信した情報を破棄する。また、制御部８４は、通信回線９０から取得した情報を、個人１００が使用している情報処理端末に送信せずに破棄する。個人１００が使用している情報処理端末は、銀行口座への振りこみ処理を実行することができない。

図４は、機器情報の例を示す図である。機器情報は、ＩｏＴ機器が設置されている部屋を示す情報である。機器情報は、記憶部８２に記憶されている。機器情報では、機器番号と、機器名（ＩｏＴ機器名）と、部屋とが対応付けられている。図４では、一例として、機器番号「１０」と、機器名「第１照明機器」と、部屋「Ｒ１」とが対応付けられている。機器番号「２０」と、機器名「空調機器」と、部屋「Ｒ１」とが対応付けられている。機器番号「３０」と、機器名「映像機器」と、部屋「Ｒ１」とが対応付けられている。機器番号「４０」と、機器名「第２照明機器」と、部屋「Ｒ２」とが対応付けられている。機器番号「５０」と、機器名「トースタ」と、部屋「Ｒ１」とが対応付けられている。機器番号「６０」と、機器名「コーヒーメーカ」と、部屋「Ｒ１」とが対応付けられている。機器番号「７０」と、機器名「ガス機器」と、部屋「Ｒ１」とが対応付けられている。なお、機器情報では、ＩｏＴ機器とセンサとが対応付けられていてもよい。センサは、ＩｏＴ機器の周囲の温度や明るさを測定するセンサである。

図５は、環境情報の例を示す図である。環境情報は、室内の環境を示す情報である。環境情報は、記憶部８２に記憶されている。環境情報では、部屋と、パラメータと、値と、センサとが対応付けられている。図５では、一例として、部屋「Ｒ１」と、パラメータ「明るさ」と、明るさを示す値「Ｌ３」と、センサ「映像機器」とが対応付けられている。明るさを測定するセンサは、例えば、映像機器３０に備えられている。図５では、一例として、部屋「Ｒ１」と、パラメータ「気温」と、気温を示す値「Ｔ３」と、センサ「空調機器」とが対応付けられている。温度を測定するセンサは、例えば、空調機器２０に備えられている。

図６は、機器使用履歴情報（ＩｏＴ機器利用履歴）の例を示す図である。機器使用履歴情報は、ＩｏＴ機器に送信された命令（コマンド情報）の履歴を示す情報である。機器使用履歴情報は、記憶部８２に記憶されている。機器使用履歴では、機器番号と、気温と、明るさと、日付と、時刻と、命令とが対応付けられている。図６では、一例として、機器番号「１０」と、気温「Ｔ１」と、明るさ「Ｌ１」と、日付「ＹＹＹＹ．ＭＭ．ＤＤ１」と、時刻「ｈｈ．ｍｍ．ｓｓ１」と、命令「Ｃ１」とが対応付けられている。命令Ｃ１は、例えば、起動（オン）を示す情報である。図６では、一例として、機器番号「１０」と、気温「Ｔ２」と、明るさ「Ｌ２」と、日付「ＹＹＹＹ．ＭＭ．ＤＤ２」と、時刻「ｈｈ．ｍｍ．ｓｓ２」と、命令「Ｃ２」とが対応付けられている。命令Ｃ２は、例えば、停止（オフ）を示す情報である。

図６では、一例として、機器番号「２０」と、気温「Ｔ１」と、明るさ「Ｌ１」と、日付「ＹＹＹＹ．ＭＭ．ＤＤ１１」と、時刻「ｈｈ．ｍｍ．ｓｓ１１」と、命令「Ｃ１」とが対応付けられている。図６では、一例として、機器番号「２０」と、気温「Ｔ２」と、明るさ「Ｌ２」と、日付「ＹＹＹＹ．ＭＭ．ＤＤ１２」と、時刻「ｈｈ．ｍｍ．ｓｓ１２」と、命令「Ｃ２」とが対応付けられている。

図７は、行動の履歴の初期情報を制御装置８０の記憶部８２に記憶させるための画像（初期設定画面）の例を示す図である。初期設定画面は、表示部８５に表示されてもよい。行動の履歴の初期情報は、操作部８６が操作されることによって、記憶部８２に記憶される。図７では、一例として、平日における個人１００の行動パターン（パターンＰＴ１）の初期情報と、休日における個人１００の行動パターン（パターンＰＴ２）の初期情報とが示されている。

個人１００の行動パターンを示す情報では、行動と、時間帯と、命令とが対応付けられている。図７では、パターンＰＴ１の一例として、行動「起床時刻」と、時間帯「０７：００−０７：３０」とが対応付けられている。図７では、パターンＰＴ１の一例として、行動「トースタ５０に命令」と、時間帯「０７：００−０７：３０」と、命令「Ｃ１」とが対応付けられている。図７では、パターンＰＴ１の一例として、行動「コーヒーメーカ６０に命令」と、時間帯「０７：００−０７：３０」と、命令「Ｃ１」とが対応付けられている。図７では、パターンＰＴ１の一例として、行動「外出時刻」と、時間帯「０８：００−０８：３０」とが対応付けられている。図７では、パターンＰＴ１の一例として、行動「帰宅時刻」と、時間帯「１８：００−１９：００」とが対応付けられている。

図８は、第１照明機器１０の機器使用履歴の例を示す図である。第１の実施形態では、第１照明機器１０の機器使用履歴は、第１照明機器１０を使用する場合における、個人１００の機器使用履歴（機器の使い方の履歴）（癖データ）である。第１照明機器１０の機器使用履歴は、記憶部８２に記憶されている。第１照明機器１０の機器使用履歴は、個人１００が部屋Ｒ１の明るさに応じて第１照明機器１０の照明を点灯させる確率（オンにする確率）を示す。点灯させる確率は、例えば、帰宅時刻を基準とした確率である。第１照明機器１０の機器使用履歴では、機器番号と、明るさと、時刻と、オンにする確率とが対応付けられている。図８では、一例として、機器番号「１０」と、明るさ「Ｌ１」と、時刻「ｈｈ．ｍｍ．ｓｓ１」と、オンにする確率（使用確率）「９８％」とが対応付けられている。明るさＬ１は、例えば、２０ルクス以下を示す。時刻ｈｈ．ｍｍ．ｓｓ１は、例えば、１８時４０分を示す。なお、時刻ｈｈ．ｍｍ．ｓｓ１は、１８時から２３時までの時間帯を示してもよい。

図９は、空調機器２０の機器使用履歴の例を示す図である。第１の実施形態では、空調機器２０の機器使用履歴は、空調機器２０を使用する場合における、個人１００の機器使用履歴（癖データ）である。空調機器２０の機器使用履歴は、記憶部８２に記憶されている。空調機器２０の機器使用履歴は、個人１００が部屋Ｒ１の気温（室温）に応じて空調機器２０を起動させる確率（オンにする確率）を示す。起動させる確率は、例えば、帰宅時刻を基準とした確率である。空調機器２０の機器使用履歴では、機器番号と、気温と、オンまでの時間と、空調機器２０に対して命令された設定温度とが対応付けられている。図９では、一例として、機器番号「２０」と、気温「Ｔ１」と、オンまでの時間「ＴＭ１」と、空調機器２０に対して命令された設定温度「ＳＴ１」とが対応付けられている。

図１０は、個人１００の行動の履歴情報（行動パターンデータ）の例を示す図である。個人１００の行動の履歴の初期情報の一部は、図７に示す初期設定画面を介して登録される。個人１００の行動の履歴情報は、記憶部８２に記憶されている。個人１００の行動の履歴情報では、行動パターンと、平日又は休日等の種類と、行動と、機器番号と、命令と、時間帯と、確率（マッチング確率）とを示す。個人１００の行動の履歴情報における確率は、項目「行動」に示す行動を項目「時間帯」に示す時間帯に個人１００が行う確率である。図１０では、一例として、行動パターン「ＰＴ１」と、種類「平日」と、行動「トースタ５０に命令」と、機器番号「５０」と、命令「Ｃ１」と、時間帯「０７：００−０７：３０」と、確率「９０％」とが対応付けられている。したがって、時間帯０７：００から０７：３０までの間に個人１００がトースタ５０に命令Ｃ１を与える確率は、９０％である。

個人１００の行動の履歴情報における確率（マッチング確率）は、ＩｏＴ機器から制御部８４が取得した情報に基づいて更新されてもよい。制御部８４は、個人１００の行動の履歴情報と一致する行動を個人１００が行った場合、マッチング確率を上げる。制御部８４は、個人１００の行動の履歴情報と一致しない行動を個人１００が行った場合、マッチング確率を下げる。

なお、個人１００の行動の履歴情報の種類は、曜日の種類を示してもよい。個人１００絶対にしない行動（マッチング確率が０％である行動）や、個人１００しか絶対にしない特異な行動（マッチング確率が１００％である行動）が、個人１００の行動の履歴情報に登録されてもよい。

図１１は、機器の状態情報（各ＩｏＴ機器の状況情報）の例を示す図である。機器の状態情報は、記憶部８２に記憶されている。機器の状態情報は、ＩｏＴ機器から制御部８４が取得した情報に基づいて更新される。機器の状態情報では、機器番号と、機器名と、命令と、時刻と、経過時間とが対応付けられている。経過時間は、他機器に対して命令（コマンド情報）が与えられた時刻から、自機器に対して命令が与えられた時刻までの時間である。図１１では、一例として、機器番号「２０」と、機器名「空調機器」と、命令「Ｃ３」と、時刻「ｈｈ．ｍｍ．ｓｓ２」と、経過時間「ＴＭ２」とが対応付けられている。命令Ｃ３は、例えば、室温が設定温度となるよう熱交換器等を駆動することを示すコマンド情報である。したがって、空調機器２０に命令Ｃ３が与えられた時刻である「ｈｈ．ｍｍ．ｓｓ２」は、空調機器２０以外の他機器に命令が与えられた時刻から時間「ＴＭ１」だけ経過した時刻である。

図１２は、機器に与えられた命令（コマンド情報）の履歴情報の例を示す図である。命令の履歴情報は、記憶部８２に記憶されている。命令の履歴情報は、制御部８４がＩｏＴ機器に与えたコマンド情報に基づいて更新される。命令の履歴情報では、機器番号と、気温（室温）と、明るさと、日付と、時刻と、命令とが対応付けられている。図１２では、一例として、機器番号「１０」と、気温「Ｔ１」と、明るさ「Ｌ１」と、日付「ＹＹＹＹ．ＭＭ．ＤＤ１」と、時刻「ｈｈ．ｍｍ．ｓｓ１」と、命令「Ｃ１」とが対応付けられている。

次に、制御装置８０の動作手順の例を説明する。
図１３は、制御装置８０が機器に命令を実行させる手順の第１例を示すフローチャートである。制御部８４は、ＩｏＴ機器が使用者から与えられた命令に対応するコマンド情報と機器番号とを、インタフェース８３を介してＩｏＴ機器から取得する。制御部８４は、図４に示す機器情報と機器番号とに基づいて、命令が与えられたＩｏＴ機器が設置されている部屋を特定する。制御部８４は、図５に示す環境情報と部屋とに基づいて、ＩｏＴ機器が設置されている部屋の環境に関するパラメータを取得する（ステップＳ１０１）。

制御部８４は、ＩｏＴ機器の使用者の行動パターンと、個人１００の行動の履歴情報が示す行動パターンとを比較する。例えば、制御部８４は、機器番号及びパラメータ等に基づく行動パターンと、個人１００の行動の履歴情報が示す行動パターンとを比較する。制御部８４は、比較結果に基づいてマッチング確率を決定する。制御部８４は、マッチング確率に基づいて、使用者である個人を特定できたか否かを判定する。

機器番号ｉが割り当てられたＩｏＴ機器を個人１００が使用している確率は、個人１００を示すインデックス「Ａ」を用いて、Ｐ（Ａ｜ｉ）と表記される。例えば、機器番号１０が割り当てられた第１照明機器１０を個人１００が使用している確率（マッチング確率）は、個人１００を示すインデックス「Ａ」を用いて、Ｐ（Ａ｜１０）と表記される。したがって、個人１００が在宅している確率（本人確率）Ｐ（Ａ）は、式（１）によって表される。

式（１）において、Π（１−Ｐ（Ａ｜ｉ））は、使用者が個人１００でない確率（１−Ｐ（Ａ｜ｉ）をＩｏＴ機器ｉごとに積算した結果を示す。

制御部８４は、個人１００が在宅している確率Ｐ（Ａ）が閾値以上である場合、使用者である個人１００を特定できたと判定する。すなわち、制御部８４は、個人１００が在宅している確率Ｐ（Ａ）が閾値未満である場合、使用者である個人１００を特定できなかったと判定する（ステップＳ１０２）。

使用者である個人１００を特定できなかった場合（ステップＳ１０２：ＮＯ）、制御部８４は、コマンド情報をＩｏＴ機器に送信せずに破棄し（ステップＳ１０３）、処理を終了する。使用者が個人１００であると特定できた場合（ステップＳ１０２：ＹＥＳ）、制御部８４は、コマンド情報が実行可能であるか否かを、個人１００に対応付けられたセキュリティポリシに基づいて判定する。

セキュリティポリシ情報は、記憶部８２に記憶されている。セキュリティポリシ情報では、コマンド情報と必要確率（閾値）とが対応付けられている。例えば、セキュリティポリシ情報では、命令Ｃ１を実行するために必要とされる確率である必要確率Ｐ（Ａ，Ｃ１）と命令Ｃ１とが対応付けられている。例えば、セキュリティポリシ情報では、命令Ｃ２を実行するために必要とされる確率である必要確率Ｐ（Ａ，Ｃ２）と命令Ｃ２とが対応付けられている。例えば、セキュリティポリシ情報では、命令Ｃ３を実行するために必要とされる確率である必要確率Ｐ（Ａ，Ｃ３）と命令Ｃ３とが対応付けられている。例えば、セキュリティポリシ情報では、命令Ｃ１〜Ｃ３以外の命令を実行するために必要とされる確率である必要確率Ｐｘと命令「その他」とが対応付けられている。必要確率Ｐｘは０でもよい。

マッチング確率の閾値は、例えば、ネット取引等の重要な処理を実行するための閾値である場合、相対的に大きな値に定められる。

制御部８４は、コマンド情報が示す命令Ｃ１を、インタフェース８３を介して取得する。制御部８４は、本人確率Ｐ（Ａ）と必要確率とを、コマンド情報（命令）ごとに比較する。制御部８４は、Ｐ（Ａ）≧Ｐ（Ａ，Ｃ１）が成立する場合、命令Ｃ１の実行を許可する。制御部８４は、Ｐ（Ａ）≧Ｐ（Ａ，Ｃ１）が成立する場合、すなわち、Ｐ（Ａ）＜Ｐ（Ａ，Ｃ１）が成立する場合、命令Ｃ１の実行を禁止する。制御部８４は、命令Ｃ１以外の命令についても同様に、命令の実行を許可又は禁止する（ステップＳ１０４）。

命令の実行を禁止する場合（ステップＳ１０４：ＮＯ）、制御部８４は、ステップＳ１０３に処理を進める。命令の実行を許可する場合（ステップＳ１０４：ＹＥＳ）、制御部８４は、命令を示すコマンド情報をＩｏＴ機器に送信する（ステップＳ１０５）。制御部８４は、図６に示す機器使用履歴を更新し、処理を終了する。例えば、制御部８４は、図６に示す機器使用履歴に、図１１に示す機器の状態情報を追加する（ステップＳ１０６）。

図１４は、個人１００の行動の履歴情報を更新する手順を示すフローチャートである。図１４に示す手順は、図１３のステップＳ１０２における動作手順である。制御部８４は、機器番号を示す変数ｉの初期値を１０と定める。制御部８４は、機器番号を示す変数ｉを、例えば１０〜７０まで１０刻みで変更する（ステップＳ２０１）。なお、変数ｉは、機器番号のみならず、「帰宅」、「外出」又は「起床」等の行動を示してもよい。

制御部８４は、図１１に示す機器の状態情報を取得する。制御部８４は、機器の状態情報に基づいて、例えば、月曜日の１８時４０分に第１照明機器１０が命令Ｃ１に基づいて点灯したことを検出する。制御部８４は、月曜日の１８時４０分に第１照明機器１０が点灯する確率Ｐ（Ａ｜１０）を、図８に示す第１照明機器１０が時刻「ｈｈ．ｍｍ．ｓｓ１（＝１８時４０分）」に明るさ「Ｌ１（＝２０ルクス以下）」で点灯する確率（使用確率）「９８％」と等しい値に定める。

制御部８４は、使用者が月曜日に帰宅した時刻１８時４０分が、図１０に示す個人１００の行動の履歴情報における行動「帰宅時刻」に対応する時間帯「１８時から１９時まで」に含まれていることを検出する。制御部８４は、帰宅を示す変数ｉを用いて、月曜日の１８時４０分に個人１００が帰宅する確率であるマッチング確率Ｐ（Ａ｜ｉ）を８０％と定める。制御部８４は、式（１）に基づいて本人確率Ｐ（Ａ）を決定する（ステップＳ２０２）。

制御部８４は、変数ｉに１０を加算する。変数ｉに１０を加算することは、異なるＩｏＴ機器についても本人確率Ｐ（Ａ）を決定することを意味する。例えば、変数ｉ＝１０に１０を加算することは、機器番号２０（＝１０＋１０）が割り当てられた空調機器２０について本人確率Ｐ（Ａ）を決定することを意味する。制御部８４は、変数ｉが定数Ｘ（＝７０）以下であるか否かを判定する（ステップＳ２０３）。

変数ｉが定数Ｘ（＝７０）と等しいことは、機器番号７０が割り当てられたガス機器７０について本人確率Ｐ（Ａ）を決定することを意味する。変数ｉが定数Ｘ（＝７０）以下である場合、制御部８４は、ステップＳ２０１に処理を戻す。

変数ｉがＸ（＝７０）を超えている場合、制御部８４は、検出結果に基づいて、図８に示す個人１００の第１照明機器１０の機器使用履歴を更新する。制御部８４は、図８及び図９等に示す個人１００のＩｏＴ機器ごとの機器使用履歴に基づいて、図１０に示す個人１００の行動の履歴情報（行動パターン）を更新する（ステップＳ２０４）。

以上のように、第１の実施形態の制御装置８０は、ＩｏＴ機器の動作状態を示す情報を取得するインタフェース８３と、ＩｏＴ機器の使用者の行動パターンをＩｏＴ機器の動作状態に基づいて検出し、使用者の行動パターンと個人１００の行動の履歴情報が示す行動パターンとに基づいて使用者である個人１００を特定し、使用者である個人１００を特定した結果に基づいてＩｏＴ機器を制御する制御部８４と、を備える。

これによって、第１の実施形態の制御装置８０は、認証情報や認証装置がない場合でも、機器を使用している個人を特定することが可能である。

第１の実施形態の制御部８４は、使用者の行動パターンと個人１００の行動の履歴情報が示す行動パターンとがマッチングする確率に基づいて使用者である個人１００を特定する。これによって、第１の実施形態の制御装置８０は、認証情報や認証装置がない場合でも、個人１００と侵入者とを区別することが可能である。

第１の実施形態の制御装置８０は、認証装置等の追加装置がなくても、セキュリティポリシに基づくサービスを提供することができる。第１の実施形態の制御装置８０は、特定された個人にセキュリティポリシを適用し、利便性の高いサービスを提供することができる。

第１の実施形態の制御部８４は、ＩｏＴ機器の使い方の履歴に基づいて、使用者が個人１００であるか否かを判定することができる。第１の実施形態の制御部８４は、ＩｏＴ機器に対するコマンド情報等の行動の履歴に基づいて、帰宅した個人（在宅者）を特定することができる。第１の実施形態の制御部８４は、特定された個人に特化したサービスやセキュリティ等を提供することができる。

（第２の実施形態）
第２の実施形態では、宅内に設置されたＩｏＴ機器の使用者と成り得る個人（在宅者）が複数人である点が、第１の実施形態と相違する。第２の実施形態では、第１の実施形態との相違点についてのみ説明する。

第２の実施形態では、ＩｏＴ機器の使用者と成り得る個人（在宅者）は、一例として、個人１００（第１の個人）と、個人１１０（第２の個人）と、個人１２０（第３の個人）とである。以下、個人１００と個人１１０と個人１２０とを、「家族構成員」という。ＩｏＴ機器の使用者と成り得る個人が複数である場合、図６から図１０までに示す各テーブル情報は、個人ごとに定められる。

図１５は、制御装置８０による制御の第３例を示す図である。図１５では、図２と図１５との差分について説明する。個人１００は、１５時に帰宅した。個人１００は、１５時（帰宅時刻）の直後、部屋Ｒ１の第１照明機器１０に命令Ｃ１を与える。個人１００、１５時の直後、部屋Ｒ１の空調機器２０に命令Ｃ１を与える。個人１００は、１６時よりも前に、情報処理端末等のＩｏＴ機器を使用することによって、通信回線９０を介して電気使用量を確認する。個人１１０は、１６時頃に帰宅した。個人１１０は、帰宅時刻の直後、部屋Ｒ１の映像機器３０に命令Ｃ１を与える。個人１２０は、不在である。

個人１００の行動の履歴情報には、個人１００が１５時に帰宅したという履歴が登録されている。個人１００の行動の履歴情報には、１５時の直後、部屋Ｒ１の第１照明機器１０に命令Ｃ１を与えたという履歴が登録されている。個人１００の行動の履歴情報には、部屋Ｒ１の空調機器２０に命令Ｃ１を与えたという履歴が登録されている。

個人１１０の行動の履歴情報は、記憶部８２に記憶されている。個人１１０の行動の履歴情報には、個人１１０が１６時頃に帰宅したという履歴が登録されている。個人１１０の行動の履歴情報には、帰宅時刻の直後、部屋Ｒ１の映像機器３０に命令Ｃ１を与えたという履歴が登録されている。個人１２０の行動の履歴情報は、記憶部８２に記憶されている。個人１２０の行動の履歴情報には、個人１２０が１５時から１７時まで不在であることを示す情報を含んでもよい。

映像機器３０は、１５時から１６時より前までオフの状態である。映像機器３０は、１６時より前からオンの状態である。第１照明機器１０は、１５時の直後からオンの状態である。空調機器２０は、１５時より後からオンの状態である。

制御部８４は、住宅の玄関等に設置されたセンサの出力に基づいて、ＩｏＴ機器の使用者が帰宅したことを検出する。制御部８４は、ＩｏＴ機器の使用者の行動パターンと、個人１００の行動の履歴情報が示す行動パターンとを比較する。制御部８４は、行動パターンの比較結果に基づいて、マッチング確率を決定する。制御部８４は、マッチング確率に基づいて、帰宅した使用者が個人１００であると判定する。制御部８４は、特定された個人１００に対して予め定められたセキュリティポリシに基づいてＩｏＴ機器を制御する。

図１６は、更新前の在宅確率情報を示す図である。在宅確率情報では、在宅者数と、個人１００が在宅である確率（個人１００の在宅確率）と、個人１１０が在宅である確率と、個人１２０が在宅である確率とが対応付けられている。図１６では、一例として、在宅者数「１」と、個人１００が在宅である確率「８０％」と、個人１１０が在宅である確率「１０％」と、個人１２０が在宅である確率「５％」とが対応付けられている。在宅者は、家族構成員ではない侵入者である可能性もある。このため、家族構成員の各在宅確率の合計は、在宅数が１の場合でも１００％とは限らない。図１６では、一例として、在宅者数「２」と、個人１００が在宅である確率「８０％」と、個人１１０が在宅である確率「７５％」と、個人１２０が在宅である確率「５％」とが対応付けられている。

図１７は、更新後の在宅確率情報を示す図である。制御部８４は、個人１００及び個人１１０が在宅である確率と、個人１００及び個人１２０が在宅である確率とを比較する。制御部８４は、比較結果に基づいて、２人目の在宅者を特定する。例えば、個人１００及び個人１１０が在宅である場合に個人１００が酒等の飲料を高確率で冷蔵庫（ＩｏＴ機器）から取り出すという行動の履歴がある場合、制御部８４は、個人１００が飲料を冷蔵庫から取り出したか否かに基づいて、２人目の在宅者が個人１１０又は個人１２０のいずれであるかを判定してもよい。制御部８４は、帰宅した個人（在宅者）を特定した結果に基づいて、在宅確率情報を更新する。在宅者数が１であり、帰宅した使用者が個人１１０であると特定した場合、制御部８４は、在宅確率情報において在宅者数「２」に対応付けられた個人１１０の在宅確率を、９９％に更新する。

図１８は、制御装置８０が機器に命令を実行させる手順の第２例を示すフローチャートである。制御部８４は、在宅者数を示す変数を０に初期化する（ステップＳ３０１）。制御部８４は、住宅の玄関等に設置されたセンサの出力に基づいて、誰かが新たに帰宅したか否かを判定する（ステップＳ３０２）。誰も新たに帰宅していないと判定した場合（ステップＳ３０２：ＮＯ）、制御部８４は、ステップＳ３０２を繰り返す。

誰かが新たに帰宅したと判定した場合（ステップＳ３０２：ＹＥＳ）、制御部８４は、在宅者数を示す変数に１を加算する（ステップＳ３０３）。制御部８４は、命令を示すコマンド情報を取得する（ステップＳ３０４）。制御部８４は、コマンド情報に基づいて、ＩｏＴ機器の使用者である個人を特定する。使用者が特定できなかった場合、制御部８４は、コマンド情報をＩｏＴ機器に送信せずに破棄する。使用者である個人を特定した場合、制御部８４は、コマンド情報をＩｏＴ機器に送信する（ステップＳ３０５）。

以上のように、第２の実施形態の制御部８４は、個人１００と個人１１０と個人１２０との各行動の履歴情報が示す複数の行動パターンに基づいて、ＩｏＴ機器の使用者である個人を特定する。

これによって、第２の実施形態の制御装置８０は、宅内に設置されたＩｏＴ機器の使用者と成り得る個人が複数人である場合に、認証情報や認証装置がない場合でも、機器を使用している個人を特定することが可能である。第２の実施形態の制御装置８０は、宅内に設置されたＩｏＴ機器の使用者と成り得る個人が複数人である場合でも、個人ごとに利便性の高いサービスを提供することが可能である。

個人１００による空調機器２０の機器使用履歴は、室温が摂氏２２度を超えた場合に個人１００が空調機器２０を冷房モードにする、という履歴を含んでもよい。個人１００による空調機器２０の機器使用履歴は、室温が摂氏１５度を下回った場合に個人１００が空調機器２０を暖房モードにする、という履歴を含んでもよい。個人１００による空調機器２０の機器使用履歴は、特に高い室温や低い室温では個人１００は空調機器２０を速やかにオンの状態にする、という履歴を含んでもよい。

これに対して、個人１１０による空調機器２０の機器使用履歴は、室温が摂氏１７度以上である場合に個人１１０が空調機器２０を冷房モードにする、という履歴を含んでもよい。個人１１０による空調機器２０の機器使用履歴は、個人１１０が空調機器２０を冷房モードにする、という履歴を含んでもよい。個人１１０による空調機器２０の機器使用履歴は、個人１１０が空調機器２０を暖房モードにほとんどしたことがない、という履歴を含んでもよい。個人１１０による空調機器２０の機器使用履歴は、部屋Ｒ１の第１照明機器１０を点灯させてから空調機器２０をオンの状態にするまでの時間が閾値時間よりも長い、という履歴を含んでもよい。

制御部８４は、第１照明機器１０の機器使用履歴に基づいて個人の癖を学習することができる。制御部８４は、空調機器２０の機器使用履歴に基づいて個人の癖を学習することができる。制御部８４は、個人の癖を学習した結果に基づいて、使用者である個人を特定することができる確率を向上させてもよい。

（第３の実施形態）
第３の実施形態では、制御装置８０が行動の履歴情報に基づいて個人の行動を予測する点と、制御装置８０が個人の行動の予測結果に基づいて個人の行動をサポートする点とが、第２の実施形態と相違する。第３の実施形態では、第２の実施形態との相違点についてのみ説明する。

図１９は、制御装置８０による制御の第４例を示す図である。個人１００は、６時に起床した。個人１００は、７時にトースタ５０に命令Ｃ１を与えた。個人１１０は、７時より前に起床した。個人１２０は、６時に起床した。個人１２０は、６時の直後にトースタ５０に命令Ｃ１を与えた。個人１２０は、６時より後にコーヒーメーカ６０に命令Ｃ１を与えた。

個人１００の行動の履歴情報には、個人１００が７時にトースタ５０に命令Ｃ１を与えた、という履歴が登録されている。個人１００の行動の履歴情報には、個人１００が７時の直後にコーヒーメーカ６０に命令Ｃ１を与えた、という履歴が登録されていない。すなわち、個人１００は、トースタ５０に命令Ｃ１を与えた場合、コーヒーメーカ６０に命令Ｃ１を与えることがない。個人１１０の行動の履歴情報には、個人１１０が７時より前に起床したという履歴が登録されている。

個人１２０の行動の履歴情報には、個人１２０が６時に起床した、という履歴が登録されている。個人１２０の行動の履歴情報には、個人１２０が６時の直後にトースタ５０に命令Ｃ１を与えた、という履歴が登録されている。個人１２０の行動の履歴情報には、個人１２０が６時より後にコーヒーメーカ６０に命令Ｃ１を与えた、という履歴が登録されている。すなわち、個人１２０は、トースタ５０に命令Ｃ１を与えた場合、コーヒーメーカ６０に命令Ｃ１を与えることがある。

トースタ５０は、６時の直後から７時より前までオンの状態である。コーヒーメーカ６０は、６時より後から７時より前までオンの状態である。トースタ５０は、７時の直後から８時より前までオンの状態である。コーヒーメーカ６０は、７時より後から８時より前までオンの状態である。

制御部８４は、トースタ５０の使用者の行動パターンと、個人１２０の行動の履歴情報が示す行動パターンとを比較する。制御部８４は、行動パターンの比較結果に基づいて、マッチング確率を決定する。制御部８４は、マッチング確率に基づいて、トースタ５０の使用者が個人１２０であると判定する。個人１２０は、トースタ５０に命令Ｃ１を与えた場合、コーヒーメーカ６０に命令Ｃ１を与えることがある。制御部８４は、個人１２０がトースタ５０に命令Ｃ１を与えた場合、個人１２０がコーヒーメーカ６０に命令Ｃ１を与えることを予測する。個人１２０の行動をサポートするため、制御部８４は、特定された個人１２０に対して予め定められたセキュリティポリシに基づいて、命令Ｃ１を示すコマンド情報をコーヒーメーカ６０に送信する。

制御部８４は、トースタ５０の使用者の行動パターンと、個人１００の行動の履歴情報が示す行動パターンとを比較する。制御部８４は、行動パターンの比較結果に基づいて、マッチング確率を決定する。制御部８４は、マッチング確率に基づいて、トースタ５０の使用者が個人１００であると判定する。個人１００は、トースタ５０に命令Ｃ１を与えた場合、コーヒーメーカ６０に命令Ｃ１を与えることがない。制御部８４は、個人１００がトースタ５０に命令Ｃ１を与えた場合、個人１００がコーヒーメーカ６０に命令Ｃ１を与えないことを予測する。個人１００の行動をサポートするため、制御部８４は、特定された個人１００に対して予め定められたセキュリティポリシに基づいて、命令Ｃ２を示すコマンド情報を個人１００の行動よりも先回りしてコーヒーメーカ６０に送信する。なお、制御部８４は、個人１００がコーヒーメーカ６０に命令Ｃ１を与えることがないため、コマンド情報をコーヒーメーカ６０に送信しなくてもよい。

図２０は、個人１２０（第３の個人）によるトースタ５０の使用履歴情報の例を示す図である。図２０では、トースタ５０の機器使用履歴は、トースタ５０を使用する場合における、個人１２０の機器使用履歴（機器の使い方の履歴）（癖データ）である。トースタ５０の機器使用履歴は、記憶部８２に記憶されている。トースタ５０の機器使用履歴は、予め定められた時間帯に個人１２０がトースタ５０をオンにする確率を示す。オンにする確率は、例えば、起床時刻を基準とした確率である。トースタ５０の機器使用履歴では、機器番号と、明るさと、時間帯と、他機器の状態と、オンにする確率とが対応付けられている。図２０では、一例として、機器番号「５０」と、明るさ「−」と、時間帯「０６：００〜０６：０５」と、他機器の状態「−」と、オンにする確率（使用確率）「３０％」とが対応付けられている。

図２１は、個人１００（第１の個人）によるトースタ５０の使用履歴情報の例を示す図である。図２１では、トースタ５０の機器使用履歴は、トースタ５０を使用する場合における、個人１００の機器使用履歴（機器の使い方の履歴）（癖データ）である。トースタ５０の機器使用履歴は、記憶部８２に記憶されている。トースタ５０の機器使用履歴は、予め定められた時間帯に個人１００がトースタ５０をオンにする確率を示す。図２１では、一例として、機器番号「５０」と、明るさ「−」と、時間帯「０６：００〜０６：０５」と、他機器の状態「−」と、オンにする確率（使用確率）「１０％」とが対応付けられている。

図２０に示す個人１２０によるトースタ５０の使用履歴情報では、時間帯「０６：００〜０６：０５」に対応付けられた「オンにする確率」は、３０％である。これに対して、図２１に示す個人１００によるトースタ５０の使用履歴情報では、時間帯「０６：００〜０６：０５」に対応付けられた「オンにする確率」は、１０％である。個人１２０がトースタ５０を使用している確率であるマッチング確率は、個人１２０がトースタ５０を使用している確率であるマッチング確率よりも高い。したがって、個人１２０の本人確率は、個人１００の本人確率よりも高い。

制御部８４は、個人１２０の本人確率と個人１００の本人確率との比較結果に基づいて、時間帯「０６：００〜０６：０５」にトースタ５０を使用した使用者を、図１９に示すように個人１２０と特定する。同様に、制御部８４は、個人１２０の本人確率と個人１００の本人確率との比較結果に基づいて、時間帯「０７：００〜０７：０５」にトースタ５０を使用した使用者を、図１９に示すように個人１００と特定する。

図２２は、個人１２０によるコーヒーメーカ６０の使用履歴情報の例を示す図である。図２２では、コーヒーメーカ６０の機器使用履歴は、コーヒーメーカ６０を使用する場合における、個人１２０の機器使用履歴（機器の使い方の履歴）（癖データ）である。コーヒーメーカ６０の機器使用履歴は、記憶部８２に記憶されている。コーヒーメーカ６０の機器使用履歴は、予め定められた時間帯に個人１２０がコーヒーメーカ６０をオンにする確率を示す。コーヒーメーカ６０の機器使用履歴では、機器番号と、明るさと、時間帯と、他機器の状態と、オンにする確率とが対応付けられている。図２２では、一例として、機器番号「６０」と、明るさ「−」と、時間帯「０６：００〜０６：０５」と、他機器の状態「−」と、オンにする確率（使用確率）「３０％」とが対応付けられている。すなわち、コーヒーメーカ６０が個人１２０によってオンの状態にされる確率は、トースタ５０の状態を考慮しない場合、３０％である。

図２２では、一例として、機器番号「６０」と、明るさ「−」と、時間帯「０６：００〜０６：０５」と、他機器の状態「トースタ５０ 命令Ｃ１」と、オンにする確率（使用確率）「９８％」とが対応付けられている。すなわち、コーヒーメーカ６０が個人１２０によってオンの状態にされる確率は、トースタ５０がオンの状態にされている場合、９８％である。

制御部８４は、コーヒーメーカ６０が個人１２０によってオンの状態にされる確率が閾値以上である場合、図１９に示すように、命令Ｃ１（オン）を示すコマンド情報をコーヒーメーカ６０に送信する。コーヒーメーカ６０の状態は、命令Ｃ１を示すコマンド情報に基づいて、ホットスタンバイ状態に遷移してもよい。

図２３は、個人１００によるコーヒーメーカ６０の使用履歴情報の例を示す図である。図２３では、コーヒーメーカ６０の機器使用履歴は、コーヒーメーカ６０を使用する場合における、個人１００の機器使用履歴（機器の使い方の履歴）（癖データ）である。コーヒーメーカ６０の機器使用履歴は、予め定められた時間帯に個人１００がコーヒーメーカ６０をオンにする確率を示す。図２３では、一例として、機器番号「６０」と、明るさ「−」と、時間帯「０７：００〜０７：０５」と、他機器の状態「−」と、オンにする確率（使用確率）「０％」とが対応付けられている。すなわち、コーヒーメーカ６０が個人１００によってオンの状態にされる確率は、０％である。

制御部８４は、コーヒーメーカ６０が個人１００によってオンの状態にされる確率が閾値未満である場合、図１９に示すように、命令Ｃ２（オフ）を示すコマンド情報をコーヒーメーカ６０に送信する。なお、制御部８４は、コマンド情報をコーヒーメーカ６０に送信しなくてもよい。

以上のように、第３の実施形態の制御部８４は、個人の行動の履歴情報が示す行動パターンに基づいて個人の行動を予測する。制御部８４は、予測結果に基づいてＩｏＴ機器を制御する。これによって、第３の実施形態の制御装置８０は、使用者の動作を予測した結果に基づいて、ＩｏＴ機器の動作状態をホットスタンバイ状態に遷移させることが可能である。

第３の実施形態の制御装置８０は、使用者の動作を予測した結果に基づいて、ＩｏＴ機器の種別を超えて、ＩｏＴ機器を連携させることが可能である。

（第４の実施形態）
第４の実施形態では、制御装置８０が更に環境情報に基づいて個人の行動をサポートする点が、第３の実施形態と相違する。第４の実施形態では、第３の実施形態との相違点についてのみ説明する。

図２４は、制御装置８０による制御の第５例を示す図である。個人１００は、在宅している。個人１００は、１７時にガス機器７０に命令Ｃ１を与えた。個人１１０は、１６時に帰宅した。個人１１０は、１６時の直後に、部屋Ｒ１に設置された映像機器３０に命令Ｃ１を与えた。個人１２０は、１６時から１８時まで不在である。

個人１００の行動の履歴情報には、室内の気温（室温）が摂氏２０度以下である場合に空調機器２０に命令Ｃ１を与えた、という履歴が登録されている。個人１００の行動の履歴情報には、映像機器３０がオンの状態である場合に第1照明機器１０に命令Ｃ１を与えた、という履歴が登録されている。個人１００の行動の履歴情報には、１７時にガス機器７０に命令Ｃ１を与えた、という履歴が登録されていてもよい。個人１１０の行動の履歴情報には、１６時に帰宅したという履歴が登録されている。個人１１０の行動の履歴情報には、帰宅後５分以内に映像機器３０に命令Ｃ１を与えた、という履歴が登録されている。

映像機器３０は、１６時の直後から１７時までオンの状態である。部屋Ｒ１の第１照明機器１０は、１６時より後から１８時までオンの状態である。部屋Ｒ１の空調機器２０は、１６時より後から１８時までオンの状態である。環境情報は、室温が１６時より後から摂氏２０度であることを示す。環境情報は、１７時よりも前に日没になっていることを示す。

制御部８４は、環境情報に基づいて、室温が１６時より後から摂氏２０度であることを検出する。制御部８４は、室温が摂氏２０度以下である場合に個人１００が空調機器２０に命令Ｃ１を与えたという履歴情報に基づいて、命令Ｃ１を示すコマンド情報を空調機器２０に送信する。

制御部８４は、映像機器３０がオンの状態である場合に個人１００が第１照明機器１０に命令Ｃ１を与えたという履歴情報に基づいて、命令Ｃ１を示すコマンド情報を日没時刻に第１照明機器１０に送信する。すなわち、制御部８４は、日没時刻に周囲の明るさが低下した場合に、個人１００の行動の履歴情報に基づいて第１照明機器１０の照明を点灯させる。日没時刻に周囲の明るさが低下した場合に単に第１照明機器１０を点灯させる場合と異なり、制御部８４は、個人１００の行動の履歴情報に基づいて第１照明機器１０の照明を点灯させるので、第１照明機器１０の照明を不要に点灯させることがない。

制御部８４は、１７時にガス機器７０がオンの状態になったことを、機器の状態情報に基づいて検出する。制御部８４は、１７時にガス機器７０がオンの状態になった場合、１７時に個人１００がガス機器７０に命令Ｃ１を与えたという履歴情報に基づいて、命令Ｃ１を示すコマンド情報をガス機器７０に関連する機器に送信する。ガス機器７０に関連する機器は、例えば、換気扇である。換気扇は、ＩｏＴ機器でもよい。ガス機器７０に関連する機器を単にオンの状態にさせる場合と異なり、制御部８４は、ガス機器７０に関連する機器を個人１００の行動の履歴情報に基づいてオンの状態にさせるので、ガス機器７０に関連する機器を不要にオンの状態にさせることがない。

以上のように、第４の実施形態の制御装置８０は、インタフェース８３は、第１のＩｏＴ機器のセンサの出力に基づく環境情報を取得する。制御部８４は、環境情報に基づいて第２のＩｏＴ機器を制御する。これによって、第４の実施形態の制御装置８０は、環境情報に基づいて個人の行動をサポートすることが可能である。

第４の実施形態の制御部８４は、ＩｏＴ機器から情報を収集することによって、宅内の環境を測定するセンサとして複数のＩｏＴ機器を利用することが可能である。第４の実施形態の制御部８４は、ＩｏＴ機器をセンサとして利用し、センサの出力に応じて他のＩｏＴ機器を制御することが可能である。

（第５の実施形態）
第５の実施形態では、制御装置８０が個人１１０の行動に基づいて個人１００の行動をサポートする点が、第４の実施形態と相違する。第５の実施形態では、第４の実施形態との相違点についてのみ説明する。

図２５は、制御装置８０による制御の第６例を示す図である。個人１１０は、１６時に帰宅した。個人１１０は、１６時の直後に、部屋Ｒ１に設置された映像機器３０に命令Ｃ１を与えた。個人１００は、在宅している。個人１００は、個人１１０が帰宅したことに基づいて、ガス機器７０に命令Ｃ１を与えてもよい。

第５の実施形態では、個人１００の行動の履歴情報が示す行動パターンは、個人１１０の行動の履歴情報が示す行動パターンに基づいている。例えば、図２５では、個人１００の行動の履歴情報には、個人１１０が帰宅した直後に個人１００がガス機器７０に命令Ｃ１を与えた、という履歴が登録されている。個人１１０の行動の履歴情報には、１６時に帰宅したという履歴が登録されている。個人１１０の行動の履歴情報には、帰宅後５分以内に映像機器３０に命令Ｃ１を与えた、という履歴が登録されている。個人１１０の行動の履歴情報には、１６時よりも後から１７時まで入浴した、という履歴が登録されている。

制御部８４は、ＩｏＴ機器の使用者の行動パターンと、個人１１０等の行動の履歴情報が示す行動パターンとを比較する。制御部８４は、行動パターンの比較結果に基づいて、マッチング確率を決定する。制御部８４は、マッチング確率に基づいて、帰宅した使用者が個人１１０であると判定する。制御部８４は、個人１１０が帰宅した直後に個人１００がガス機器７０に命令Ｃ１を与えたという履歴情報と、個人１１０が１６時よりも後から１７時まで入浴したという履歴情報とに基づいて、命令Ｃ１を示すコマンド情報をガス機器７０に送信する。これによって、制御部８４は、個人１１０の行動に基づいて個人１００の行動をサポートすることができる。

以上のように、第５の実施形態の制御部８４は、ガス機器７０を使用する個人１００の行動の履歴情報が示す行動パターンと、個人１１０の行動（帰宅等）の履歴情報が示す行動パターンとに基づいて、ガス機器７０等を制御する。第５の実施形態の制御部８４は、例えば、個人１１０の帰宅をきっかけとして個人１００がガス機器７０を使用する前にガス機器７０等を制御する。

これによって、第５の実施形態の制御装置８０は、個人の行動に基づいて他の個人の行動をサポートすることが可能である。例えば、第５の実施形態の制御装置８０は、個人１１０が帰宅した場合、個人１００がガス機器７０を使用することに先回りして、ガス機器７０にコマンド情報を送信することができる。

上述した実施形態における制御装置の少なくとも一部をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、こ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、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。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、ＣＤ−ＲＯＭ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。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や電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバや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のように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、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く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすで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であってもよく、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のプログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。

以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。

１…制御システム、１０…第１照明機器、２０…空調機器、３０…映像機器、４０…第２照明機器、５０…トースタ、６０…コーヒーメーカ、７０…ガス機器、８０…制御装置、８１…通信部、８２…記憶部、８３…インタフェース、８４…制御部、８５…表示部、８６…操作部、９０…通信回線、１００…個人、１１０…個人、１２０…個人

Claims (8)

1. 機器の動作状態を示す情報を取得するインタフェースと、
   前記機器の使用者の行動パターンを前記機器の動作状態に基づいて検出し、前記使用者の行動パターンと個人の行動の履歴情報が示す行動パターンとに基づいて前記使用者である前記個人を特定し、前記使用者である前記個人を特定した結果に基づいて前記機器を制御する制御部と、
   を備える制御装置。
2. 前記制御部は、前記使用者の行動パターンと前記個人の行動の履歴情報が示す行動パターンとがマッチングする確率に基づいて前記使用者である前記個人を特定する、請求項１に記載の制御装置。
3. 前記制御部は、複数の前記個人の行動の履歴情報が示す複数の行動パターンに基づいて、前記使用者である前記個人を特定する、請求項１又は請求項２に記載の制御装置。
4. 前記制御部は、前記個人の行動の履歴情報が示す行動パターンに基づいて前記個人の行動を予測し、予測結果に基づいて前記機器を制御する、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の制御装置。
5. 前記インタフェースは、センサの出力に基づく環境情報を取得し、
   前記制御部は、前記環境情報に基づいて前記機器を制御する、請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の制御装置。
6. 前記制御部は、第１の前記個人の行動の履歴情報が示す行動パターンと、第２の前記個人の行動の履歴情報が示す行動パターンとに基づいて、第１の前記個人が前記機器を使用する前に前記機器を制御する、請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の制御装置。
7. 制御装置における制御方法であって、
   機器の動作状態を示す情報を取得するステップと、
   前記機器の使用者の行動パターンを前記機器の動作状態に基づいて検出し、前記使用者の行動パターンと個人の行動の履歴情報が示す行動パターンとに基づいて前記使用者である前記個人を特定し、前記使用者である前記個人を特定した結果に基づいて前記機器を制御するステップと、
   を含む制御方法。
8. コンピュータに、
   機器の動作状態を示す情報を取得する手順と、
   前記機器の使用者の行動パターンを前記機器の動作状態に基づいて検出し、前記使用者の行動パターンと個人の行動の履歴情報が示す行動パターンとに基づいて前記使用者である前記個人を特定し、前記使用者である前記個人を特定した結果に基づいて前記機器を制御する手順と、
   を実行させるための制御プログラム。

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