JP2017219975A - 訪問計画策定システムおよび訪問計画策定装置 - Google Patents

Abstract

【課題】生活基盤サービスに関する再訪問を低減し、かつ、生活基盤サービスに対する顧客の心象を向上できる訪問計画を策定できる訪問計画策定システムおよび訪問計画策定装置を提供する。
【解決手段】訪問計画策定装置１は、各家庭における生活基盤サービスの使用量をネットワーク経由で収集し、かつ、各家庭ごとに収集された使用量を逐次記憶する使用量記憶部１１と、使用量記憶部１１に記憶された使用量に基づいて、各家庭の将来の在宅状況を予測する在宅状況予測部１５と、在宅状況予測部１５で予測された将来の在宅状況に基づいて、各家庭への訪問計画を策定する訪問計画策定部１６と、を備える。
【選択図】図２

Description

本開示は、訪問計画策定システムおよび訪問計画策定装置に関する。

ガス設備の保安点検に関して４０カ月に１度以上の割合で、各ガス会社は顧客への漏えい検査や機器調整等の実施が義務付けられている。各ガス会社はできるだけ巡回経路が短くなるよう、各家庭への検査日程を調整している。

近年、一人暮らし世帯や、共働き世帯が増加し、顧客が不在の場合が多い。不在の場合は、家庭から訪問日時の変更依頼を受け付けてはいるが、連絡がない家庭も多いのが実情である。不在の家庭については、不在通知票を入れて連絡を待つが、連絡のない場合も多い。連絡がない場合も、数度は家庭を訪問する義務がある。数度訪問しても不在の家庭については、“不在需要家”として申請すれば、それ以上の訪問義務はなく、家の中に入らなくても検査できる機器のみを検査すれば済む場合が多い。しかしながら、“不在需要家”とするまでには数回の訪問及び不在通知票の発行と、かなりの手間がかかる。また各家庭側から見ても、共働きの世帯や一人暮らしの世帯が、不在に決まっている時間を指定されても、ガス会社が一方的に決めたようで、ガス会社への心象がよくなかったり、わざわざ在宅の時間を連絡しようと思わなかったりもする。

なお、特許文献１には、人間の在宅状況を示す在宅確率を算出するシステムが開示されている。しかし、特許文献１に開示のシステムは、自ら有効な訪問計画を策定するものではない。

特開２０１２−１８１７８９号公報

本開示は、生活基盤サービスに関する再訪問を低減し、かつ、生活基盤サービスに対する顧客の心象を向上できる訪問計画を策定できる訪問計画策定システムおよび訪問計画策定装置を提供するものである。

本開示の一態様では、
各家庭における生活基盤サービスの使用量をネットワーク経由で収集し、かつ、各家庭ごとに前記収集された使用量を逐次記憶する使用量記憶部と、
前記使用量記憶部に記憶された前記使用量に基づいて、各家庭の将来の在宅状況を予測する在宅状況予測部と、
前記在宅状況予測部で予測された前記将来の在宅状況に基づいて、各家庭への訪問計画を策定する訪問計画策定部と、を備える訪問計画策定システムが提供される。

前記訪問計画策定部で策定される訪問計画は、訪問日時と、訪問する家庭と、訪問員と、訪問目的との少なくとも１つを含んでもよい。

前記使用量記憶部に記憶された前記使用量に基づいて、各家庭の現在から過去に至る在宅状況を推定する在宅状況推定部を備え、
前記在宅状況予測部は、前記在宅状況推定部で推定された前記現在から過去に至る在宅状況に基づいて、前記将来の在宅状況を予測してもよい。

前記使用量記憶部は、複数の時間帯のそれぞれについて、前記使用量を記憶し、
前記在宅状況推定部は、前記記憶された複数の時間帯のそれぞれの使用量に基づいて、前記現在から過去に至る在宅状況を逐次推定し、
前記在宅状況予測部は、前記在宅状況推定部で推定された前記現在から過去に至る在宅状況の時間推移に基づいて、各家庭の前記将来の在宅状況を予測してもよい。

前記使用量記憶部は、２種類以上の前記生活基盤サービスのそれぞれの前記使用量を記憶し、
前記在宅状況予測部は、前記２種類以上の生活基盤サービスに対応する２種類以上の前記使用量同士の相関関係に基づいて、各家庭の将来の訪問時に応対可能な人間が各家庭にいる確率を示す在宅確率を算出し、
前記訪問計画策定部は、前記在宅確率に基づいて、各家庭への訪問計画を策定してもよい。

前記使用量記憶部と、前記在宅状況推定部と、前記在宅状況予測部と、前記訪問計画策定部とを有する管理装置を備え、
前記管理装置は、各家庭の属性情報を取得する属性情報取得部を有し、
前記在宅状況予測部は、前記属性情報取得部で取得された前記属性情報と、対応する家庭の前記使用量同士の相関関係と、に基づいて前記在宅確率を算出してもよい。

前記属性情報取得部が取得する前記属性情報は、訪問時に応対可能な人間に関する情報であってもよい。

前記属性情報取得部が取得する前記属性情報は、各家庭の家族構成と、訪問時に応対可能な人間の個人情報との少なくとも一方を含んでもよい。

前記在宅状況予測部は、現時点またはそれ以降の所定の時点を起点とする所定時間以内の前記在宅確率を算出してもよい。

前記訪問計画策定部は、
前記在宅確率が所定の閾値を超えるか否かを判定する閾値判定部と、
前記在宅確率が前記閾値を超える場合に、対応する家庭を訪問可能な訪問員を検索する訪問員検索部と、を備えてもよい。

前記使用量記憶部と、前記在宅状況推定部と、前記在宅状況予測部と、前記訪問計画策定部とを有する管理装置を備え、
前記管理装置は、訪問時に応対可能な人間に関する情報を取得する属性情報取得部を有し、
前記訪問員検索部は、前記訪問時に応対可能な人間に関する情報に基づいて、前記訪問時に応対可能な人間に適合した訪問員を検索してもよい。

前記訪問員検索部で検索された訪問員に対して、対応する家庭への訪問を指示する訪問指示部を備えてもよい。

前記訪問計画策定部で策定される訪問計画に基づいて、各家庭を訪問する日時を含む通知物を出力する通知物出力部を備えてもよい。

前記使用量記憶部と、前記在宅状況予測部と、前記訪問計画策定部とを有する管理装置を備え、
前記管理装置は、各家庭の属性情報を取得する属性情報取得部を備え、
前記通知物出力部は、前記属性情報取得部で取得された属性情報に基づいて、各家庭の人間に適合する内容、色およびデザインの少なくとも一つを含む前記通知物を出力してもよい。

前記使用量記憶部に記憶された使用量に基づいて、訪問時に応対すると予測される人間に関する情報を蓄積する情報蓄積部を備え、
前記通知物出力部は、前記情報蓄積部にて蓄積された人間に関する情報に基づいて、前記通知物に付加される付加情報を生成してもよい。

ある家庭への訪問時に不在であった場合に、前記使用量記憶部に逐次記憶された前記使用量と、前記訪問計画策定部で策定された前記訪問計画と、在宅状況推定部、在宅状況予測部による在宅確率とに基づいて、再訪問計画を策定する再訪問計画策定部を備えてもよい。

前記再訪問計画策定部で策定された前記再訪問計画に従って、不在の家庭に再訪問日程を通知するための再訪問通知物を出力する再訪問通知物出力部を備えてもよい。

前記再訪問通知物は、訪問員が訪問した家庭が不在とわかると、その場で訪問員によって出力されてもよい。

前記生活基盤サービスは、電気、ガスおよび水道の少なくとも一つを含む提供サービスであってもよい。

本開示の一態様では、
各家庭における生活基盤サービスの使用量をネットワーク経由で収集して、各家庭ごとに前記使用量を逐次記憶する使用量記憶部と、
前記使用量記憶部に記憶された前記使用量に基づいて、各家庭の将来の在宅状況を予測する在宅状況予測部と、
前記在宅状況予測部で予測された前記将来の在宅状況に基づいて、各家庭への訪問計画を策定する訪問計画策定部と、を備える訪問計画策定装置が提供される。

本開示によれば、生活基盤サービスに関する再訪問を低減し、かつ、生活基盤サービスに対する顧客の心象を向上できる訪問計画を策定できる。

第１の実施形態による訪問計画策定システムの全体を示すブロック図。 第１の実施形態による訪問計画策定システムの管理サーバを示すブロック図。 第１の実施形態による訪問計画策定システムにおける訪問計画策定装置の動作例を示すフローチャート。 図３のフローチャートにおける訪問日時の決定の詳細を示すフローチャート。 図３のフローチャートにおける再訪問日時の決定の詳細を示すフローチャート。 第１の実施形態による訪問計画策定システムにおける訪問員の携帯機器の動作例を示すフローチャート。 第１の実施形態の第１の変形例による訪問計画策定システムにおける訪問計画策定装置の動作例を示すフローチャート。 図７のフローチャートにおける不在者の訪問の依頼の詳細を示すフローチャート。 第１の実施形態の第２の変形例による訪問計画策定システムにおける訪問計画策定装置の動作例において、訪問日時の決定の詳細を示すフローチャート。 第１の実施形態の第２の変形例による訪問計画策定システムにおける訪問計画策定装置の動作例において、再訪問日時の決定の詳細を示すフローチャート。 第２の実施形態による訪問計画策定システムにおける訪問計画策定装置の動作例を示すフローチャート。 図１１のフローチャートにおける訪問日時の決定の詳細を示すフローチャート。 第２の実施形態の変形例による訪問計画策定システムにおける訪問計画策定装置の動作例を示すフローチャート。 第３の実施形態による訪問計画策定システムの全体を示すブロック図。

（第１の実施形態）
以下、図面を参照して本開示の第１の実施形態について説明する。図１は、第１の実施形態による訪問計画策定システム１００の全体を示すブロック図である。図１の訪問計画策定システム１００は、例えば、電気、ガスおよび水道の少なくとも一つを含む生活基盤の提供サービスにおいて、各家庭に設置された機器の定期点検のための訪問計画の策定に用いることができる。また、訪問計画策定システム１００は、生活基盤提供サービスに限定されず、例えば、宅配業者における訪問計画の策定に用いることもできる。

なお、本明細書において、家庭とは、夫婦や血縁関係を有する複数人の世帯に限らず、血縁関係を有さずに共同生活を営む複数人の世帯や、単身者の世帯も含む。

図１の訪問計画策定システム１００は、複数の生活基盤のそれぞれに対応する各家庭の機器２と、管理装置の一例として、複数の生活基盤に対応する管理サーバ１０と、複数の訪問員のそれぞれの携帯機器３Ａ〜３Ｃとを備える。

図１の例において、各家庭の機器２は、複数の生活基盤のそれぞれを使用する機器として、電気を使用する電気機器２１Ａと、ガスを使用するガス機器２１Ｂと、水を使用する水道機器２１Ｃと、通信を使用する通信機器２１Ｄとを有する。また、各家庭の機器２は、電気機器２１Ａの電気使用量を計測する第１使用量メータ２２Ａと、ガス機器２１Ｂのガス使用量を計測する第２使用量メータ２２Ｂと、水道機器２１Ｃの水使用量を計測する第３使用量メータ２２Ｃと、通信機器２１Ｄの通信使用量を計測する第４使用量メータ２２Ｄとを有する。また、各家庭の機器２は、特定箇所の生活基盤の使用量を測定するセンサを有していてもよい。例えば、センサは、エアコンや冷蔵庫などの特定箇所の電気使用量を測定したり、洗面台、台所または風呂などの特定箇所の水道使用量を測定したり、台所や風呂などの特定箇所のガス使用量を測定したりしてもよい。

また、図１に示すように、管理サーバ１０は、訪問計画策定装置１を備える。また、管理サーバ１０は、第１使用量メータ２２Ａに対応する電力管理サーバＳＡと、第２使用量メータ２２Ｂに対応するガス管理サーバＳＢと、第３使用量メータ２２Ｃに対応する水道管理サーバＳＣと、第４使用量メータ２２Ｄに対応する通信管理サーバＳＤとを備える。

管理サーバ１０は、ネットワークの一例であるインターネット４を経由して、使用量メータ２２Ａ〜２２Ｄから生活基盤の使用量を対応する管理サーバＳＡ〜ＳＤに収集可能である。また、管理サーバ１０内において、生活基盤毎の管理サーバＳＡ〜ＳＤは、訪問計画策定装置１との間で通信することが可能である。なお、ネットワークの具体的な態様は特に限定されない。例えば、ネットワークは、無線および有線を問わず、ＬＡＮや専用回線を用いた通信ネットワーク等のインターネット以外のネットワークも含む。また、ネットワークへの接続には、携帯電話、パソコン、スマートメータの通信モジュール、無線ＬＡＮアクセスポイント、ルータなどの各種の機器を用いることができる。

訪問計画策定装置１は、生活基盤毎の管理サーバＳＡ〜ＳＤを通じて使用量メータ２２Ａ〜２２Ｄから生活基盤の使用量を収集可能である。既述したセンサを設ける場合、生活基盤の使用量には、センサからの情報が含まれていてもよい。また、訪問計画策定装置１は、インターネット５を通じて第１〜第３携帯機器３Ａ〜３Ｃと通信可能である。

図２は、第１の実施形態による訪問計画策定システム１００の訪問計画策定装置１を示すブロック図である。

図２に示すように、訪問計画策定装置１は、使用量記憶部１１と、属性情報取得部１２と、在宅状況推定部１３と、顧客情報取得部１４と、在宅状況予測部１５と、訪問計画策定部１６と、訪問指示部１７と、情報蓄積部１８と、通知物出力部１９と、再訪問計画策定部２０と、再訪問通知物出力部２１とを備える。訪問計画策定部１６は、閾値判定部１６１と、訪問員検索部１６２とを備える。

顧客情報取得部１４は、生活基盤サービスの顧客情報を取得する。顧客情報には、各家庭の顧客識別番号、契約者名、住所、電話番号、生年月日等の各種の情報が、例えばテーブル形式などの互いに対応付けられた状態で含まれていてもよい。また、顧客情報には、各家庭から同意のうえで取得した職種や性別や家族構成などの付属情報が含まれていてもよい。

（使用量記憶部１１）
使用量記憶部１１は、各家庭における生活基盤サービスの使用量をネットワーク４経由で収集して、各家庭ごとに使用量を逐次記憶する。使用量記憶部１１は、複数の時間帯のそれぞれについて、使用量を記憶する。複数の時間帯は、同一の時間幅の時間帯であって、互いに連続した時間帯であってもよい。この場合、使用量記憶部１１は、時間幅に相当する一定時間置きに使用量を記憶する。

また、使用量記憶部１１は、使用量を、顧客情報と対応付けて記憶してもよい。

また、使用量記憶部１１は、２種類以上の生活基盤サービスのそれぞれの使用量を記憶する。図１の例において、使用量記憶部１１は、電気、ガス、水道および通信の４種類の使用量を記憶できる。

（属性情報取得部１２）
属性情報取得部１２は、各家庭の属性情報を取得する。

属性情報は、訪問時に応対可能な人間に関する情報である。また、属性情報は、各家庭の家族構成と、訪問時に応対可能な人間の個人情報との少なくとも一方を含む。訪問時に応対可能な人間の個人情報は、例えば、性別や職種などであってもよい。属性情報取得部１２は、既述した顧客情報から属性情報を取得してもよい。なお、在宅確率において対象とする“応対可能な人間”とは、単に在宅している人間ではなく、訪問した時間帯に都合がつく人間及び訪問目的の内容に対応できる人間である。例えば子供でなくて大人の対応が必要な場合は“大人”である。

（在宅状況推定部１３）
在宅状況推定部１３は、使用量記憶部１１に記憶された使用量に基づいて、各家庭の現在から過去に至る在宅状況を推定する。使用量がネットワーク４経由で取得されたリアルタイムの情報であるため、在宅状況推定部１４は、在宅状況を正確に推定できる。在宅状況推定部１３は、属性情報取得部１２で取得された属性情報にも基づいて在宅状況を推定してもよい。

具体的には、在宅状況推定部１３は、使用量記憶部１１に記憶された複数の時間帯のそれぞれの使用量に基づいて、現在から過去に至る在宅状況を推定する。現在から過去に至る在宅状況の具体的な態様は特に限定されない。例えば、現在から過去に至る在宅状況は、使用量記憶部１１に記憶された複数の時間帯のそれぞれの使用量のうち、現在から所定時間前の時点までの一定期間内における複数の時間帯ごとの使用量であってもよい。または、現在から過去に至る在宅状況は、現在から所定時間前の時点までの一定期間内における複数の時間帯ごとの使用量のそれぞれに基づいて算出されたパラメータであってもよい。パラメータは、複数の時間帯のそれぞれの終期に各家庭を訪問した場合に応対可能な人間が各家庭にいた確率であってもよい。

現在から過去に至る在宅状況の推定は、後述する将来の在宅状況を予測する直前に実行してもよい。

（在宅状況予測部１５）
在宅状況予測部１５は、在宅状況推定部１３で推定された現在から過去に至る在宅状況の時間推移に基づいて、各家庭の将来の在宅状況を予測する。

具体的には、在宅状況予測部１５は、現在から過去に至る在宅状況に基づいて、各家庭の将来の訪問時に応対可能な人間が各家庭にいる確率を示す在宅確率を、将来の在宅状況として算出する。

例えば、在宅状況予測部１５は、２種類以上の生活基盤サービスに対応する２種類以上の使用量同士の相関関係に基づいて、在宅確率を算出する。２種類以上の使用量同士の相関関係は、在宅状況推定部１３で推定された現在から過去に至る在宅状況に対応付けられていてもよい。２種類以上の使用量同士の相関関係は、例えば、２種類以上の使用量の組み合わせによって或る１つの在宅状況を特定するような態様で、在宅状況に対応付けられていてもよい。また、在宅状況予測部１５は、属性情報と使用量との相関関係に基づいて在宅確率を算出してもよい。また、在宅状況予測部１５は、属性情報と２種類以上の使用量との相関関係に基づいて在宅確率を算出してもよい。また、在宅状況予測部１５は、個別の電気機器や、個別の水道箇所、ガスの利用箇所毎の使用量に基づいて在宅確率を算出してもよい。

在宅確率は、例えば、将来の訪問時に都合がつく大人が各家庭にいる確率であってもよい。

在宅確率は、曜日および時間帯に区分けされた値であってもよい。

在宅確率の算出の具体的な態様は特に限定されない。在宅状況予測部１５は、２種類以上の使用量および属性情報と在宅確率との対応表から、２種類以上の使用量および属性情報に対応する在宅確率を一義的に抽出してもよい。あるいは、在宅状況推定部１３は、２種類以上の使用量と属性情報とを変数とした関数で在宅確率を算出してもよい。

在宅確率は、その算出時点と同時期における過去の使用量を反映した値であってもよい。例えば、在宅確率は、その算出時点と同じ曜日および同じ時間帯での複数回分の過去の電気の使用量の平均値に比例した値であってもよい。また、在宅確率は、過去の同時期の使用量のうち、現在に近い時期の使用量の重みを大きくして算出してもよい。また、在宅確率は、電気の使用量の平均値が多い場合であっても、ガスの使用量の平均値が多い場合には低い値となってもよい。ガスの使用量が多い場合には、家庭で料理をしている可能性が高く、大人がいても都合が悪い可能性が高いからである。また、在宅確率は、ガスおよび水道の使用量の平均値が多い場合には低い値となってもよい。ガスおよび水道の使用量が多い場合には、家庭で入浴している可能性が高く、大人がいても都合が悪い可能性が高いからである。２種類以上の使用量の相関関係に基づいて在宅確率を算出することで、家庭の日常生活を妨げない訪問日時を策定できる。

また、在宅確率は、土日や祝日などの仕事の休日や、仕事から帰宅した時間帯に高くなる値であってもよい。休日や帰宅した時間帯は、例えば職種などの属性情報に応じて家庭毎に異なってよい。使用量から休日の曜日を推測できれば、在宅確率を休日は高くしても良い。休日であればどの時間帯に訪問時間を設定しても、事前に訪問時間を通知しておけば、その時間に在宅してくれる可能性が高くなる。また、使用量の時間帯の幅を複数用意して、大きい幅と小さい幅を使い分けて、在宅確率を算出してもよい。例えば、当該家庭が会社員のみで構成される場合、平日は職場にいるため昼間の在宅率は低いが、土曜であれば出勤しないため昼間でも在宅率は高くなる。パートであれば特定の曜日の特定の時間帯だけ在宅確率が低くなる。従って、時間帯別の在宅確率は、曜日を考慮して算出してもよい。これにより、同じ家庭の同じ時間帯であっても曜日によって値が変わるように、曜日別に異なる在宅確率を算出できる。

また、在宅状況予測部１５は、在宅状況推定部１３の機能を兼ねてもよい。この場合は、在宅状況推定部１３を省略してよい。

（訪問計画策定部１６）
訪問計画策定部１６は、在宅状況予測部１５で予測された各家庭の将来の在宅状況に基づいて、各家庭への訪問計画を策定する。訪問計画は、訪問日時と、訪問する家庭と、訪問員と、訪問目的との少なくとも１つを含む。

具体的には、閾値判定部１６１は、在宅状況予測部１５で予測された各家庭の在宅確率が所定の閾値を超えるか否かを判定する。そして、訪問計画策定部１６は、閾値判定部１６１によって閾値を超えると判定された各家庭の在宅確率に対応する日時を、各家庭への訪問日時と決定する。

閾値を超える在宅確率に対応する日時が複数ある場合、訪問計画策定部１６は、当該複数の日時のうち対応する在宅確率が最大の日時を訪問日時と決定してもよい。この場合、訪問計画策定部１６は、閾値を超える在宅確率に対応する複数の日時のうち、訪問日時以外の日時を、訪問日時に訪問先が不在である場合の再訪問日時の候補として保存してもよい複数ある場合は、他に、近隣の訪問する家庭の在宅確率の高い日時を選択することで訪問を効率よく回れる。

また、訪問員検索部１６２は、閾値判定部１６１によって在宅確率が閾値を超えると判定された場合に、対応する家庭を訪問可能な訪問員を検索する。訪問員の検索の具体的態様については特に限定されない。例えば、訪問員検索部１６２は、担当員の検索データベースを保有し、保有された検索データベースに基づいて担当員を検索してもよい。検索データベースには、検索キーとして、担当員の氏名、担当地域、性別、訪問予定が無い空き時間などの情報が、例えばテーブル形式などの互いに対応付けられた状態で含まれていてもよい。また、検索データベースは、訪問計画策定装置１と通信可能な外部サーバに存在してもよい。

訪問員検索部１６２は、属性情報取得部１２で取得された属性情報に基づいて、訪問時に応対可能な人間に適合した訪問員を検索する。例えば、訪問員検索部１６２は、女性の単身者の家庭について、女性の訪問員を検索してもよい。訪問時に応対可能な人間に適合した訪問員を検索することで、応対者に安心感を与えることができる。

また、訪問計画策定部１６は、各家庭への訪問員の訪問の順序を示す訪問ルートを検索する。例えば、訪問計画策定部１６は、訪問員の担当地域の顧客データのうち、訪問日が同じ顧客データを、訪問時間帯が早い順にソートすることで、訪問ルートを検索してもよい。訪問ルートを検索する際に、訪問計画策定部１６は、道路ネットワーク情報を用いた経路探索によって、決定された訪問時間帯に各家庭を訪問できる最短距離の訪問ルートを探してもよい。

（訪問指示部１７）
訪問指示部１７は、訪問員検索部１６２で検索された訪問員に対して、対応する家庭への訪問を指示する。具体的には、訪問指示部１７は、携帯機器３Ａ〜３Ｃとの間での通信機能を有しており、通信機能を用いて、訪問員検索部１６２で検索された訪問員の携帯機器３Ａ〜３Ｃに訪問の指示を通知する。訪問の指示の通知は、訪問ルートの通知をともなってもよい。また、訪問の指示の通知は、携帯機器以外の伝達手段で行ってもよい。

（情報蓄積部１８）
情報蓄積部１８は、使用量記憶部１１に記憶された使用量と、属性情報取得部１２で取得された属性情報とに基づいて、訪問時に応対すると予測される人間に関する情報を蓄積する。例えば、使用量記憶部１１に記憶されたガスの使用量が多い場合には、情報蓄積部１８は、属性情報に示される訪問時に応対すると予測される人間が、料理好きである旨の情報を蓄積してもよい。また、例えば、使用量記憶部１１に記憶された水およびガスの使用量が多い場合には、情報蓄積部１８は、訪問時に応対すると予測される人間が、風呂好きである旨の情報を蓄積してもよい。センサ２２Ｅから機器毎の使用量を取得することで、情報蓄積部１８は、訪問時に応対すると予測される人間に関するより詳細な情報を蓄積できる。

（通知物出力部１９）
通知物出力部１９は、訪問計画策定部１６で策定される訪問計画に基づいて、各家庭を訪問する日時を含む通知物を出力する。通知物は、例えば、葉書や封書などの郵便物や、人が直接ポスト等に投函するチラシが挙げられる。また、郵便物に限らず、通知物は、メールなどの電子情報であってもよい。

また、通知物出力部１９は、属性情報取得部１２で取得された属性情報に基づいて、各家庭の人間に適合する内容、色およびデザインの少なくとも一つを含む通知物を出力する。例えば、世帯主が女性の家庭について、通知物出力部１９は、通知物の色をピンク色にしてもよい。また、世帯主が高齢者の家庭について、通知物出力部１９は、文章の冒頭に時候の挨拶を入れたり、文字のフォントを読みやすいように大きくしたりするなど、通知内容を丁寧な言葉で表現してもよい。また、属性情報に過去の訪問に応じてもらえなかった情報が含まれている場合、通知物出力部１９は、訪問への応対の重要性を伝える内容を通知物に含ませてもよい。

また、通知物出力部１９は、情報蓄積部１８にて情報が蓄積された人間に関する情報に基づいて、通知物に付加される付加情報を生成する。付加情報は、例えば、広告である。情報蓄積部１８に蓄積された情報が、訪問時に応対すると予測される人間が料理好きである旨の情報である場合、通知物出力部１９は、調理器具やその修理に関する広告を生成してもよい。また、情報蓄積部１８に蓄積された情報が、訪問時に応対すると予測される人間が風呂好きである旨の情報である場合、通知物出力部１９は、入浴用品に関する広告を生成してもよい。

（再訪問計画策定部２０）
再訪問計画策定部２０は、ある家庭への訪問時に不在であった場合に、使用量記憶部１１に逐次記憶された使用量と、訪問計画策定部１６で策定された訪問計画と、在宅状況推定部１３、在宅状況予測部１５による在宅確率とに基づいて、再訪問計画を策定する。訪問計画と同様に、再訪問計画は、再訪問日時と、再訪問する家庭と、再訪問員と、再訪問目的との少なくとも１つを含む。再訪問計画策定部２０は、再訪問する家庭、再訪問員および再訪問目的の策定にあたって、訪問計画で策定された訪問する家庭、訪問員および訪問目的をそのまま流用してもよい。

また、再訪問計画策定部２０は、在宅状況予測部１５で予測された不在者の在宅確率が所定の閾値を超える日時を、再訪問日時と決定してもよい。

（再訪問通知物出力部２１）
再訪問通知物出力部２１は、再訪問計画策定部２０で策定された再訪問計画に従って、不在の家庭に再訪問日程を通知するための再訪問通知物を出力する。通知物と同様に、再訪問通知物は、郵便物や電子情報である。再訪問通知物出力部２１は、属性情報取得部１２で取得された属性情報に基づいて、各家庭の人間に適合する内容、色およびデザインの少なくとも一つを含む再訪問通知物を出力してもよい。

また、訪問通知物は、再訪問日時が記載された不在票形式の再訪問通知書であってもよい。この場合、再訪問通知物出力部２１は、訪問員の携帯機器３Ａ〜３Ｃから訪問する家庭が不在である旨の不在情報を受信したことを契機として、再訪問通知書を携帯機器３Ａ〜３Ｃに送信してもよい。これにより、訪問員は、訪問する家庭が不在とわかると、その場で再訪問通知物を出力できる。

（動作例）
次に、第１の実施形態の訪問計画策定システム１００の動作例について説明する。図３は、第１の実施形態による訪問計画策定装置１の動作例を示すフローチャートである。

図３に示すように、先ず、使用量記憶部１１は、各家庭の生活基盤サービスの使用量を逐次記憶する（ステップＳ１）。

使用量記憶部１１に各家庭の生活基盤サービスの使用量が記憶された後、訪問計画策定部１６は、記憶された使用量に基づいて、各家庭への訪問日時を決定する（ステップＳ２）。図４は、図３のフローチャートにおける訪問日時の決定の詳細を示すフローチャートである。

図４に示すように、各家庭の訪問日時の決定（ステップＳ２）にあたって、先ず、在宅状況推定部１３は、各家庭ごとに２種類以上の生活基盤サービスの使用量を取得する（ステップＳ２１）。

２種類以上の生活基盤サービスの使用量を取得した後、在宅状況推定部１３は、取得された２種類以上の生活基盤サービスの使用量に基づいて、各家庭の現在から過去に至る在宅状況を推定する（ステップＳ２２）。各家庭の現在から過去に至る在宅状況には、２種類以上の生活基盤サービスの使用量同士の相関関係が対応付けられている。なお、在宅状況推定部１３は、属性情報取得部１２で取得された属性情報にも基づいて、現在から過去に至る在宅状況を推定してもよい。

各家庭の現在から過去に至る在宅状況を推定した後、在宅状況予測部１５は、算出された各家庭の現在から過去に至る在宅状況に基づいて、各家庭の在宅確率を算出する（ステップＳ２３）。すなわち、在宅状況予測部１５は、各家庭の現在から過去に至る在宅状況に対応付けられた２種類以上の使用量同士の相関関係に基づいて、各家庭の在宅確率を算出する。

各家庭の在宅確率を算出した後、訪問計画策定部１６は、算出された各家庭の在宅確率に基づいて、各家庭への訪問日時を決定する（ステップＳ２４）。

各家庭への訪問日時を決定した後、図３に示すように、通知物出力部１９は、訪問日時情報を含む家庭向けの通知書を作成する（ステップＳ３）。

通知書を作成した後、訪問員検索部１６２は、各家庭の場所と訪問日時とに応じて都合がつく訪問員を検索することで、訪問員を決定する（ステップＳ４）。

訪問員を決定した後、訪問計画策定部１６は、訪問する家庭への訪問ルートを設定し、訪問指示部１７を通じて訪問員に訪問を指示する（ステップＳ５）。

訪問員に訪問を指示した後、訪問計画策定部１６は、訪問指示部１７を通じて携帯機器３Ａ〜３Ｃから受信した情報に基づいて、訪問する家庭が在宅であるか否かを判定する（ステップＳ６）。

訪問する家庭が在宅である場合（ステップＳ６：Ｙｅｓ）、訪問計画策定部１６は、訪問指示部１７を通じて携帯機器３Ａ〜３Ｃから訪問結果を収集する（ステップＳ７）。

訪問する家庭が在宅でない場合（ステップＳ６：Ｎｏ）、再訪問計画策定部２０は、不在者への再訪問日時を決定する（ステップＳ８）。

図５は、図３のフローチャートにおける再訪問日時の決定の詳細を示すフローチャートである。

図５に示すように、不在者への再訪問日時の決定（ステップＳ８）にあたって、先ず、在宅状況推定部１３は、不在者の２種類以上の生活基盤サービスの使用量を取得する（ステップＳ８１）。

２種類以上の生活基盤サービスの使用量を取得した後、在宅状況推定部１３は、取得された２種類以上の生活基盤サービスの使用量の相関関係に基づいて、不在者の現在から過去に至る在宅状況を推定する（ステップＳ８２）。なお、在宅状況推定部１３は、属性情報取得部１２で取得された属性情報にも基づいて、不在者の現在から過去に至る在宅状況を推定してもよい。

不在者の現在から過去に至る在宅状況を推定した後、在宅状況予測部１５は、算出された不在者の現在から過去に至る在宅状況に基づいて、不在者の在宅確率を算出する（ステップＳ８３）。

不在者の在宅確率を算出した後、再訪問計画策定部２０は、算出された不在者の在宅確率に基づいて、不在者への再訪問日時を決定する（ステップＳ８４）。

不在者への訪問日時を決定した後、図３に示すように、再訪問通知物出力部２１は、再訪問日時情報を含む不在者向けの通知書を作成する（ステップＳ９）。

図６は、第１の実施形態による訪問計画策定システム１００における訪問員の携帯機器３Ａ〜３Ｃの動作例を示すフローチャートである。

先ず、図６に示すように、携帯機器３Ａ〜３Ｃは、訪問指示部１７を通じて訪問計画策定部１６から訪問計画を受信する（ステップＳ１１）。

訪問計画を受信した後、訪問する家庭が在宅である場合（ステップＳ１２：Ｙｅｓ）、携帯機器３Ａ〜３Ｃは、訪問員の入力操作に応じて訪問済情報を訪問結果として訪問計画策定装置１に送信する（ステップＳ１３）。

訪問する家庭が在宅でない場合（ステップＳ１２：Ｎｏ）、携帯機器３Ａ〜３Ｃは、訪問員の入力操作に応じて訪問計画策定装置１に不在情報を送信する（ステップＳ１４）。

不在情報を送信した後、携帯機器３Ａ〜３Ｃは、訪問指示部１７を通じて再訪問計画策定部２０から再訪問計画を受信する（ステップＳ１５）。

また、携帯機器３Ａ〜３Ｃは、訪問指示部１７を通じで再訪問通知物出力部２１から再訪問通知書を受信し、受信した再訪問通知書を出力する（ステップＳ１６）。

以上述べたように、第１の実施形態によれば、各家庭における生活基盤サービスの使用量に基づいて各家庭の将来の在宅状況を予測し、予測された将来の在宅状況に基づいて、各家庭への訪問計画を策定できる。これにより、生活基盤サービスに関する再訪問を低減し、かつ、生活基盤サービスに対する顧客の心象すなわち満足度を向上できる訪問計画を策定できる。

また、第１の実施形態によれば、２種類以上の生活基盤サービスの使用量同士の相関関係に基づいて在宅確率を算出することで、家庭の日常生活を妨げないような好適な訪問日時および再訪問日時を策定できる。これにより、生活基盤サービスに対する顧客の心象を更に向上できる。

また、第１の実施形態によれば、各家庭の属性情報に基づいて各家庭の在宅確率を算出することで、顧客が在宅している可能性がより高い訪問日時および再訪問日時を策定できる。これにより、顧客の生活パターンに合った訪問日時または再訪問日時を提示できるので、生活基盤サービスに対する顧客の心象を更に向上できる。

また、第１の実施形態によれば、各家庭の属性情報に応じて各家庭の人間に適合する内容、色およびデザインの少なくとも一つを含む訪問通知物を作成できるので、顧客の心象を更に向上できる。

また、第１の実施形態によれば、通知物に顧客の関心度が高いと予想される付加情報を添付できるので、生活基盤サービスの利便性を更に向上できる。

（第１の変形例）
次に、第１の実施形態の第１の変形例として、既に策定された訪問ルートに、不在者宅の近隣の訪問ルート外の家庭への短期的な訪問計画を組み込む例について説明する。なお、本変形例において、図１〜図６に対応する構成については、同一の符号を用いて重複した説明を省略する。図７は、第１の実施形態の第１の変形例による訪問計画策定装置１の動作例を示すフローチャートである。

図７に示すように、本変形例の訪問計画策定装置１は、再訪問の通知書の作成（ステップＳ９）の後、在宅確率に応じて訪問員に不在者宅の近隣の訪問ルート外の家庭への訪問を依頼する（ステップＳ１０）。以下、不在者宅の近隣の訪問ルート外の家庭のことを、不在者近隣家庭と呼ぶ。

図８は、図７のフローチャートにおける不在者の訪問の依頼の詳細を示すフローチャートである。不在者近隣家庭への訪問の依頼（ステップＳ１０）にあたって、先ず、図８に示すように、訪問計画策定部１６は、不在者近隣家庭が存在するか否かを判定する（ステップＳ１０１）。不在者近隣家庭が存在するか否かについては、例えば、顧客情報中に、不在者宅と近い住所を有する顧客が存在するか否かに基づいて判断してもよい。

不在者近隣家庭が存在する場合（ステップＳ１０１：Ｙｅｓ）、在宅状況推定部１３は、訪問員の訪問日当日の不在者近隣家庭の１種類以上の使用量に基づいて、訪問日当日の不在者近隣家庭の現在から過去に至る在宅状況を推定する（ステップＳ１０２）。

不在者近隣家庭の現在から過去に至る在宅状況を推定した後、在宅状況予測部１５は、算出された在宅状況に基づいて、訪問日当日の現在すなわち現時点を起点とした所定時間以内の不在者近隣家庭の在宅確率を算出する（ステップＳ１０３）。所定時間は、数時間以内の時間、例えば、３０分、１時間または２時間等であってもよい。なお、在宅状況予測部１５は、訪問日当日の現時点以降の所定の時点を起点とした所定時間以内の不在者近隣家庭の在宅確率を算出してもよい。

所定時間以内の不在者近隣家庭の在宅確率を算出した後、訪問計画策定部１６は、算出された在宅確率が大きいか否かを判定する（ステップＳ１０４）。この判定は、算出された在宅確率が閾値より大きいか否かの判定であってもよい。

所定時間以内の不在者近隣家庭の在宅確率が大きい場合（ステップＳ１０４：Ｙｅｓ）、訪問計画策定部１６は、訪問指示部１７を通じて訪問員に不在者近隣家庭への訪問を依頼する（ステップＳ１０５）。

所定時間以内の不在者近隣家庭の在宅確率が小さい場合（ステップＳ１０４：Ｎｏ）、再訪問計画策定部２０は、再訪問員の決定に移行する（ステップＳ４）。

例えば、訪問員Ａが、訪問日時にしたがって午前の時間帯に訪問ルート上の顧客Ｂ宅を訪問したが、顧客Ｂは不在であったとする。この場合、訪問員Ａは、顧客Ｂ宅での作業が無くなることで、訪問ルート上の次の顧客を訪問するまで空き時間ができる。このような状況下で、顧客Ｂ宅の近隣に、訪問員Ａ以外の訪問員による午後の訪問ルート上の顧客Ｃ宅があったとする。顧客Ｃは、当初の訪問計画では、午後の時間帯の在宅確率が高いとして、午前の時間帯の訪問員Ａの訪問ルートに含まれていない。しかるに、第１の変形例によれば、午前に顧客Ｃが在宅していれば、訪問員Ａの訪問ルートに事後的に顧客Ｃを組み込むことができる。これにより、訪問員Ａの空き時間を有効利用して顧客Ｃへの訪問目的を早期に達成できる。

以上述べたように、第１の変形例によれば、生活基盤サービスに関する訪問の効率を向上できる。

（第２の変形例）
図９は、第１の実施形態の第２の変形例による訪問計画策定装置１の動作例において、図３のフローチャートにおける訪問日時の決定の詳細を示すフローチャートである。図１０は、第１の実施形態の第２の変形例による訪問計画策定装置１の動作例において、図３のフローチャートにおける再訪問日時の決定の詳細を示すフローチャートである。

図４および図５では、訪問日時および再訪問日時を決定する際に、各家庭ごとに２種類以上の使用量を取得し（ステップＳ２１、Ｓ８１）、取得された２種類以上の使用量の相関関係に基づいて、現在から過去に至る在宅状況を推定していた（ステップＳ２２、Ｓ８２）。これに対して、図９および図１０に示すように、訪問日時および再訪問日時を決定する際に、各家庭ごとに１種類以上の使用量を取得し（ステップＳ２０１、Ｓ８０１）、取得された１種類以上の使用量に基づいて、現在から過去に至る在宅状況を推定してもよい（ステップＳ２０２１８０２）。

第２の変形例によれば、使用量の取得数を削減できるので、処理速度を向上できる。

（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態として、訪問日時の決定の際に訪問員が決定されている実施形態について説明する。なお、第２の実施形態において、第１の実施形態に対応する構成については、同一の符号を用いて重複した説明を省略する。

図１１は、第２の実施形態による訪問計画策定装置１の動作例を示すフローチャートである。図１２は、図１１のフローチャートにおける訪問日時の決定の詳細を示すフローチャートである。

図３では、通知書の作成（ステップＳ３）の後に、訪問員を決定していた（ステップＳ４）。これに対して、第２の実施形態は、図１１に示すように、通知書の作成（ステップＳ３）の後の訪問員の決定の工程を有しない。

図１２に示すように、第２の実施形態では、遅くとも在宅状況予測部１５による在宅確率の算出（ステップＳ２３）が完了するまでに、訪問計画策定部１６によって大まかな訪問の時期と訪問員が決定されている（ステップＳ２５）。大まかな訪問時期は、例えば、時間帯を指定しない訪問日や訪問週などであってもよい。また、訪問員の決定には、既に策定されている訪問計画または再訪問計画や、訪問員の担当地域の情報などを利用してもよい。

大まかな訪問時期と訪問員を決定した後、訪問計画策定部１６は、在宅確率に基づいて、各家庭への訪問員の詳細な訪問日時を決定する（ステップＳ２６）。

第２の実施形態においても、第１の実施形態と同様に、各家庭における生活基盤サービスの使用量に基づいて各家庭の将来の在宅状況を予測し、予測された将来の在宅状況に基づいて、各家庭への訪問計画を策定できる。したがって、第２の実施形態においても、生活基盤サービスに関する再訪問を低減し、かつ、生活基盤サービスに対する顧客の心象を向上できる。

（変形例）
図１３は、第２の実施形態の変形例による訪問計画策定装置１の動作例を示すフローチャートである。

図１３に示すように、第１の実施形態の第１の変形例と同様に、本変形例の訪問計画策定装置１は、再訪問の通知書の作成（ステップＳ９）の後、在宅確率に応じて訪問員に不在者近隣家庭への訪問を依頼する（ステップＳ１０）。不在者近隣家庭への訪問の依頼の具体的な内容は図８に示した通りである。

本変形例によれば、第１の実施形態の第１の変形例と同様に、既に策定された訪問計画に不在者近隣家庭を組み込むことができるので、生活基盤サービスに関する訪問の効率を向上できる。

（第３の実施形態）
次に、第３の実施形態として、訪問計画策定装置１が生活基盤毎の管理サーバＳＡ〜ＳＤから独立している実施形態について説明する。なお、第３の実施形態において、第１の実施形態に対応する構成については、同一の符号を用いて重複した説明を省略する。図１４は、第３の実施形態による訪問計画策定システム１００の全体を示すブロック図である。

第１の実施形態において、訪問計画策定装置１は、生活基盤毎の管理サーバＳＡ〜ＳＤとともに管理サーバ１０内にあった。これに対して、第３の実施形態の訪問計画策定装置１は、ネットワークの一例であるインターネット７を経由して、生活基盤毎の管理サーバＳＡ〜ＳＤから各家庭の生活基盤の使用量を収集可能である。訪問計画策定装置１は、生活基盤毎の管理サーバＳＡ〜ＳＤから収集した使用量に基づいて、第１の実施形態の訪問計画策定装置１と同様に訪問計画の策定や通知物の作成などの各種の処理を実行する。

訪問計画策定装置１は、策定した訪問計画や作成した通知物を、生活基盤毎の管理サーバＳＡ〜ＳＤに提供してもよい。生活基盤毎の管理サーバＳＡ〜ＳＤは、訪問計画策定装置１から提供された訪問計画にしたがって各家庭に訪問員を訪問させたり、訪問計画策定装置１から提供された通知物を各家庭に送ったりしてもよい。

第３の実施形態においても、第１の実施形態と同様に、各家庭における生活基盤サービスの使用量に基づいて各家庭の将来の在宅状況を予測し、予測された将来の在宅状況に基づいて、各家庭への訪問計画を策定できる。したがって、第２の実施形態においても、生活基盤サービスに関する再訪問を低減し、かつ、生活基盤サービスに対する顧客の心象を向上できる。

本実施形態の訪問計画策定装置１の少なくとも一部は、ハードウェアで構成してもよいし、ソフトウェアで構成してもよい。ソフトウェアで構成する場合には、訪問計画策定装置１の少なくとも一部の機能を実現するプログラムを記録媒体に収納し、コンピュータに読み込ませて実行させてもよい。また、訪問計画策定装置１の少なくとも一部の機能を実現するプログラムを、通信回線を介して頒布してもよい。

本開示の態様は、上述した個々の実施形態に限定されるものではなく、当業者が想到しうる種々の変形も含むものであり、本開示の効果も上述した内容に限定されない。すなわち、特許請求の範囲に規定された内容およびその均等物から導き出される本開示の概念的な思想と趣旨を逸脱しない範囲で種々の追加、変更および部分的削除が可能である。

１ 訪問計画策定装置、１００ 訪問計画策定システム、１１ 使用量記憶部、１５ 在宅状況予測部、１６ 訪問計画策定部

Claims (20)

1. 各家庭における生活基盤サービスの使用量をネットワーク経由で収集し、かつ、各家庭ごとに前記収集された使用量を逐次記憶する使用量記憶部と、
   前記使用量記憶部に記憶された前記使用量に基づいて、各家庭の将来の在宅状況を予測する在宅状況予測部と、
   前記在宅状況予測部で予測された前記将来の在宅状況に基づいて、各家庭への訪問計画を策定する訪問計画策定部と、を備える訪問計画策定システム。
2. 前記訪問計画策定部で策定される訪問計画は、訪問日時と、訪問する家庭と、訪問員と、訪問目的との少なくとも１つを含む請求項１に記載の訪問計画策定システム。
3. 前記使用量記憶部に記憶された前記使用量に基づいて、各家庭の現在から過去に至る在宅状況を推定する在宅状況推定部を備え、
   前記在宅状況予測部は、前記在宅状況推定部で推定された前記現在から過去に至る在宅状況に基づいて、前記将来の在宅状況を予測する請求項１または２に記載の訪問計画策定システム。
4. 前記使用量記憶部は、複数の時間帯のそれぞれについて、前記使用量を記憶し、
   前記在宅状況推定部は、前記記憶された複数の時間帯のそれぞれの使用量に基づいて、前記現在から過去に至る在宅状況を逐次推定し、
   前記在宅状況予測部は、前記在宅状況推定部で推定された前記現在から過去に至る在宅状況の時間推移に基づいて、各家庭の前記将来の在宅状況を予測する請求項３に記載の訪問計画策定システム。
5. 前記使用量記憶部は、２種類以上の前記生活基盤サービスのそれぞれの前記使用量を記憶し、
   前記在宅状況予測部は、前記２種類以上の生活基盤サービスに対応する２種類以上の前記使用量同士の相関関係に基づいて、各家庭の将来の訪問時に応対可能な人間が各家庭にいる確率を示す在宅確率を算出し、
   前記訪問計画策定部は、前記在宅確率に基づいて、各家庭への訪問計画を策定する請求項３または４に記載の訪問計画策定システム。
6. 前記使用量記憶部と、前記在宅状況推定部と、前記在宅状況予測部と、前記訪問計画策定部とを有する管理装置を備え、
   前記管理装置は、各家庭の属性情報を取得する属性情報取得部を有し、
   前記在宅状況予測部は、前記属性情報取得部で取得された前記属性情報と、対応する家庭の前記使用量同士の相関関係と、に基づいて前記在宅確率を算出する請求項５に記載の訪問計画策定システム。
7. 前記属性情報取得部が取得する前記属性情報は、訪問時に応対可能な人間に関する情報である請求項６に記載の訪問計画策定システム。
8. 前記属性情報取得部が取得する前記属性情報は、各家庭の家族構成と、訪問時に応対可能な人間の個人情報との少なくとも一方を含む請求項７に記載の訪問計画策定システム。
9. 前記在宅状況予測部は、現時点またはそれ以降の所定の時点を起点とする所定時間以内の前記在宅確率を算出する請求項５乃至８のいずれか１項に記載の訪問計画策定システム。
10. 前記訪問計画策定部は、
    前記在宅確率が所定の閾値を超えるか否かを判定する閾値判定部と、
    前記在宅確率が前記閾値を超える場合に、対応する家庭を訪問可能な訪問員を検索する訪問員検索部と、を備える請求項５乃至９のいずれか１項に記載の訪問計画策定システム。
11. 前記使用量記憶部と、前記在宅状況推定部と、前記在宅状況予測部と、前記訪問計画策定部とを有する管理装置を備え、
    前記管理装置は、訪問時に応対可能な人間に関する情報を取得する属性情報取得部を有し、
    前記訪問員検索部は、前記訪問時に応対可能な人間に関する情報に基づいて、前記訪問時に応対可能な人間に適合した訪問員を検索する請求項１０に記載の訪問計画策定システム。
12. 前記訪問員検索部で検索された訪問員に対して、対応する家庭への訪問を指示する訪問指示部を備える請求項１０または１１に記載の訪問計画策定システム。
13. 前記訪問計画策定部で策定される訪問計画に基づいて、各家庭を訪問する日時を含む通知物を出力する通知物出力部を備える請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の訪問計画策定システム。
14. 前記使用量記憶部と、前記在宅状況予測部と、前記訪問計画策定部とを有する管理装置を備え、
    前記管理装置は、各家庭の属性情報を取得する属性情報取得部を備え、
    前記通知物出力部は、前記属性情報取得部で取得された属性情報に基づいて、各家庭の人間に適合する内容、色およびデザインの少なくとも一つを含む前記通知物を出力する請求項１３に記載の訪問計画策定システム。
15. 前記使用量記憶部に記憶された使用量に基づいて、訪問時に応対すると予測される人間に関する情報を蓄積する情報蓄積部を備え、
    前記通知物出力部は、前記情報蓄積部にて蓄積された人間に関する情報に基づいて、前記通知物に付加される付加情報を生成する請求項１４に記載の訪問計画策定システム。
16. ある家庭への訪問時に不在であった場合に、前記使用量記憶部に逐次記憶された前記使用量と、前記訪問計画策定部で策定された前記訪問計画と、に基づいて、再訪問計画を策定する再訪問計画策定部を備える請求項１乃至１５のいずれか１項に記載の訪問計画策定システム。
17. 前記再訪問計画策定部で策定された前記再訪問計画に従って、不在の家庭に再訪問日程を通知するための再訪問通知物を出力する再訪問通知物出力部を備える請求項１６に記載の訪問計画策定システム。
18. 前記再訪問通知物は、訪問員が訪問した家庭が不在とわかると、その場で訪問員によって出力される請求項１７に記載の訪問計画策定システム。
19. 前記生活基盤サービスは、電気、ガスおよび水道の少なくとも一つを含む提供サービスである請求項１乃至１８のいずれか１つに記載の訪問計画策定システム。
20. 各家庭における生活基盤サービスの使用量をネットワーク経由で収集し、かつ、各家庭ごとに前記収集された使用量を逐次記憶する使用量記憶部と、
    前記使用量記憶部に記憶された前記使用量に基づいて、各家庭の将来の在宅状況を予測する在宅状況予測部と、
    前記在宅状況予測部で予測された前記将来の在宅状況に基づいて、各家庭への訪問計画を策定する訪問計画策定部と、を備える訪問計画策定装置。

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