JP2020071621A - 監視方法、プログラム及び情報処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】対象者の行動又は状態を適切に推定すること。【解決手段】一つの側面に係る監視方法は、対象施設に設置された二酸化炭素センサと、前記対象施設内の就寝場所に設けられた生体センサとから夫々、前記対象施設内の二酸化炭素濃度と、前記就寝場所における対象者の生体信号とを取得し、前記二酸化炭素濃度及び生体信号の時系列変化に基づき、前記対象施設における対象者の行動又は状態を推定する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする。【選択図】図１

Description

本発明は、監視方法、プログラム及び情報処理装置に関する。

近年、高齢化に伴って、大都市、過疎地域の区別なく住宅に一人で暮らしている独居高齢者、又は高齢者向け介護施設が増加している。この事態に対応するため、高齢者を見守る見守りシステムの開発が行われている。特許文献１には、住宅に一人で暮らしている独居高齢者等の日常の活動状態を検知して、独居高齢者等の日常の活動状態を見守る独居高齢者の見守りシステムが開示されている。

特開２０１７−１１６９９４号公報

しかしながら、特許文献１に係る発明は、人感センサ、ドアセンサ、ベッドセンサ等の多くのセンサを設置する必要があり、システム導入が難しい側面がある。

一つの側面では、対象者の行動又は状態を適切に推定することができる監視方法等を提供することを目的とする。

一つの側面に係る監視方法は、対象施設に設置された二酸化炭素センサと、前記対象施設内の就寝場所に設けられた生体センサとから夫々、前記対象施設内の二酸化炭素濃度と、前記就寝場所における対象者の生体信号とを取得し、前記二酸化炭素濃度及び生体信号の時系列変化に基づき、前記対象者の行動又は状態を推定する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする。

一つの側面では、対象者の行動又は状態を適切に推定することが可能となる。

見守りシステムの概要を示す説明図である。 対象者の行動又は状態による二酸化炭素濃度の変化を示すイメージ図である。 サーバの構成例を示すブロック図である。 二酸化炭素基準値ＤＢのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。 生体信号基準値ＤＢのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。 監視時間基準値ＤＢのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。 対象者ＤＢのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。 時系列変化に基づいて対象者の行動又は状態を推定する際の処理手順を示すフローチャートである。 時系列変化に基づいて対象者の行動又は状態を推定する際の処理手順を示すフローチャートである。 二酸化炭素濃度に基づき、対象施設にいる人数を推定する際の処理手順を示すフローチャートである。 対象者の行動又は状態に関する推定結果を変更する際の処理手順を示すフローチャートである。 行動又は状態の推定結果により異常を検知する際の処理手順を示すフローチャートである。 夜間ベッド不在異常を表示する際のイメージ図である。

以下、本発明をその実施形態を示す図面に基づいて詳述する。

（実施形態１）
実施形態１は、二酸化炭素濃度及び生体信号の時系列変化に基づき、対象施設（例えば自宅）における対象者（例えば独居高齢者）の行動又は状態を推定する形態に関する。この行動や状態とは、心身共に健康な高齢者の行動だけではなく、認知症等の精神疾患や脳機能疾患を患った場合に起こる異常行動（例えば、徘徊）等も含まれる。図１は、見守りシステムの概要を示す説明図である。本実施形態のシステムは、情報処理装置１、クラウドコンピュータ２、二酸化炭素センサ３、生体センサ４及び情報処理端末５を含み、各装置はインターネット等のネットワークＮを介して情報の送受信を行う。

情報処理装置１は、二酸化炭素濃度及び生体信号の時系列データの取得、対象施設における対象者の行動または状態の推定、当該対象者の行動の分類、及び対象者の人数の推定、行動動線の抽出等、種々の情報処理、情報記憶及び情報の送受信を行う情報処理装置であり、例えばサーバ装置、パーソナルコンピュータ等である。本実施形態において情報処理装置１はサーバ装置であるものとし、以下では簡潔のためサーバ１と読み替える。

クラウドコンピュータ２は、インターネットなどのコンピュータネットワークを経由して、クラウドサービスを提供するコンピュータである。なお、クラウドコンピュータ２は、対象施設に設置されたローカルコンピュータであっても良い。本実施形態では、クラウドコンピュータ２は、対象施設に設置された二酸化炭素センサと、当該対象施設内の就寝場所に設置された生体センサから取得された当該対象施設内の二酸化炭素濃度、及び就寝場所における対象者の生体信号の時系列データを蓄積する。時系列データは、各種のセンサにおいて所定の単位時間ごとに計測されたセンサデータである。以下では簡潔のためクラウドコンピュータ２はクラウドサーバ２と読み替える。

二酸化炭素センサ３は、対象施設に設置されたセンサであって、二酸化炭素濃度を検出するセンサである。センサには、温度、湿度、加速度、焦電(人感検知)等の別の事象を検出可能な機能が搭載されていても良い。本実施形態では、対象施設における対象者の生活イベントを二酸化炭素との相関性等に応じて推定する。生活イベントは、例えば、帰宅、外出、風呂、就寝及び起床等であっても良い。二酸化炭素センサ３が対象施設における複数の部屋それぞれに、床から所定の高さの範囲内に設置されている。例えば二酸化炭素センサ３は、部屋の二酸化炭素濃度の検出精度を高めるため、窓またはドアの近傍、または空調機の吸気・吹き出し口近傍を避け、外乱を受けにくいおよそ高さ１．５ｍまでの壁に設置される。

生体センサ４は、対象者の就寝場所付近（就寝場所上の天井や壁を含む）に設置されたセンサであり、対象者の生体信号を検出するセンサである。生体センサ４は、例えば、血圧センサ、呼吸センサ、人感センサ、サーモグラフィ、超音波センサ、音センサ、モーションディテクタ等であっても良い。本実施形態では、ベッド又は寝具下に設置された非接触型のバイタルセンサを一例に説明を行う。例えば、非接触バイタルセンサがベッド下（ベッド面より３０ｃｍ以内）、若しくはマットレスの下（マットレスの厚さは１０ｃｍ〜３０ｃｍ）に設置されても良い。

情報処理端末５は、本システムを利用してオンコールの対応、対象施設における対象者の状態の確認、異常の監視等を行うユーザ（例えば対象者の家族、ヘルパー、介護施設スタッフ等）の端末装置であり、例えば多機能端末、スマートフォン、携帯電話、タブレット、パーソナルコンピュータ等の情報処理機器であっても良く、またはナースコール、パトライト（登録商標）等の装置であっても良い。サーバ１は、対象施設及び当該対象施設における対象者に関する異常または連絡等の情報を端末５に配信することができる。以下では簡潔のため、情報処理端末５を端末５と読み替える。

本実施形態では、上述の如く、対象施設内に設置された二酸化炭素センサ３と、就寝場所付近に設置された生体センサ４とを用いて対象者の見守りを行う。一般的な見守りシステムで用いられる人感センサ、サーモグラフィ等は、対象者の行動又は状態を高精度に検知できる一方で、検知範囲が狭い場合が多い。従って、対象施設全体（例えば自宅の部屋全体）で対象者の行動又は状態を検知しようとする場合、多くのセンサを設置しなければならず、導入コストが高くなる。一方で、これらのセンサに比べ、二酸化炭素センサ３は対象者が常に排出し続ける呼気に含まれる施設内の空気中の二酸化炭素を検出するセンサであり、検出範囲が広い。すなわち、一台の二酸化炭素センサ３で広い範囲をカバーすることができる。

そこで本実施形態では、二酸化炭素センサ３と生体センサ４とを組み合わせることで、少ないセンサで対象者の見守りを行えるようにする。具体的には、二酸化炭素センサ３で広い範囲をカバーしつつ、重点的に見守る対象として、就寝場所における対象者の行動又は状態を生体センサ４で高精度に検知する。

続いて、本実施形態の概要を説明する。二酸化炭素センサ３は、リアルタイムで対象施設内の二酸化炭素濃度を検出し、検出した二酸化炭素濃度をクラウドサーバ２に送信する。生体センサ４は、リアルタイムで対象施設の就寝場所における対象者の生体信号を検出し、検出した生体信号をクラウドサーバ２に送信する。生体信号は、生体組織の状態及び組織が機能している場合の情報を反映した信号であり、例えば、脈拍、体動、呼吸等の生体現象を、センサで捉えた信号（数値、画像、音）である。

クラウドサーバ２は、二酸化炭素センサ３、生体センサ４からそれぞれに送信された二酸化炭素濃度、生体信号を受信して記憶する。クラウドサーバ２は、時系列データベースを用いて、受信した二酸化炭素濃度及び生体信号を記憶して一元管理している。クラウドサーバ２は、サーバ１から送信された二酸化炭素濃度及び生体信号の取得リクエストに応じて、二酸化炭素濃度及び生体信号を取得してサーバ１に送信する。例えば、クラウドサーバ２は、サーバ１から送信された１０分前から現時点までの１０分間の二酸化炭素濃度及び生体信号の取得リクエストに応じて、当該要求時間内の二酸化炭素濃度及び生体信号を取得しても良い。

サーバ１は、クラウドサーバ２から送信された二酸化炭素濃度及び生体信号に基づき、対象施設における対象者の行動又は状態を推定する。具体的には、サーバ１は、生体信号に基づき、当該対象者が就寝場所に存在するか否かを推定する。例えば、決められた時間の範囲内に対応する脈拍、体動、呼吸等生体現象によって体内から発せられる信号が取得されていない場合、対象者が就寝場所に存在していないと推定できたり、例えば、異常行動である徘徊行動が発生したと推定できたりする。

図２は、対象者の行動又は状態による二酸化炭素濃度の変化を示すイメージ図である。対象者が就寝場所に存在していないと推定した場合、二酸化炭素濃度の変動率（減少率または増加率）に基づき、対象者が対象施設にいるか否かを推定する。サーバ１は、単位時間当たりの二酸化炭素濃度の減少率が閾値以上である状態が所定時間以上継続したか否かを判定し、所定時間以上継続したと判定した場合、対象者が当該対象施設に不在であると推定する。サーバ１は、単位時間当たりの二酸化炭素濃度の増加率が閾値以上である状態が所定時間以上継続したと判定した場合、対象者が当該対象施設に在室であると推定する。例えば、図２に示すように、対象者が夜２２：００に帰宅した後、対象施設における二酸化炭素濃度が上昇している状態が所定時間以上継続しているため、サーバ１は、対象者が対象施設に在室であると推定する。対象者が朝８：００に外出した後、二酸化炭素濃度が下降している状態が所定時間以上継続しているため、サーバ１は、対象者が当該対象施設に不在であると推定する。

対象者の不在を判定する上で基準とする上記の所定時間は特に限定されないが、例えば１時間以内の時間、より好適には１０〜２０分間とすると良い。判定基準とする時間を短時間とすることで、対象者の外出（あるいは帰宅）のタイミングをリアルタイムで推定することができ、対象者の見守りをより好適に行うことができる。一方で、判定基準とする時間をあまりにも短時間（例えば１分間）とした場合、誤推定を起こす恐れがあるため、ある程度の時間を確保して判定を行うと良い。

サーバ１は、対象者が当該対象施設にいると推定した場合、更に当該対象者が活動しているか否かを推定する。具体的には、サーバ１は、二酸化炭素濃度が所定値以内で変動を繰り返す変動状態が所定時間以上継続したか否かを判定し、所定時間以上継続したと判定した場合、当該対象者が活動していると推定する。例えば、図２に示すように、対象者が帰宅してから就寝するまでの時間帯（２２：００〜翌日０１：００）、または対象者が起床してから外出するまでの時間帯（０７：００〜０８：００）に、二酸化炭素濃度が所定値以内で変動を繰り返す変動状態が継続しているため、サーバ１は当該対象者が活動していると推定する。

サーバ１は、決められた時間の範囲内に対応する脈拍、体動、呼吸等生体現象によって体内から発せられる信号を取得した場合、対象者が就寝状態にあると推定する。この場合、サーバ１は、取得した生体信号に基づき、対象者の就寝状態のさらに詳細に推定または過去データに基づいた予測をすることができる。例えば、対象者に対する体動データの解析により、ベッドの上に熟睡、起床予知等が推定または予測されても良く、またはベッド上での起き上がりやベッドからの転落が検知または予測されても良い。

なお、本実施形態では、二酸化炭素センサ３、生体センサ４からそれぞれの検出された二酸化炭素濃度、生体信号がクラウドサーバ２に送信される。クラウドサーバ２はサーバ１のリクエストに応じて、二酸化炭素濃度及び生体信号をサーバ１に送信する例を説明したが、これに限るものではない。例えば、サーバ１は時系列データベースを有する情報処理装置である場合、二酸化炭素センサ３、生体センサ４からそれぞれの検出された二酸化炭素濃度、生体信号が直接にサーバ１に送信されても良い。

図３は、サーバ１の構成例を示すブロック図である。サーバ１は、制御部１１、記憶部１２、通信部１３、入力部１４、表示部１５、読取部１６、大容量記憶部１７及び時計部１８を含む。各構成はバスＢで接続されている。

制御部１１はＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro-Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の演算処理装置を含み、記憶部１２に記憶された制御プログラム１Ｐを読み出して実行することにより、サーバ１に係る種々の情報処理、制御処理等を行う。なお、図３では制御部１１を単一のプロセッサであるものとして説明するが、マルチプロセッサであっても良い。

記憶部１２はＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等のメモリ素子を含み、制御部１１が処理を実行するために必要な制御プログラム１Ｐ又はデータ等を記憶している。また、記憶部１２は、制御部１１が演算処理を実行するために必要なデータ等を一時的に記憶する。通信部１３は通信に関する処理を行うための通信モジュールであり、ネットワークＮを介して、クラウドサーバ２等との間で情報の送受信を行う。

入力部１４は、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン等の入力デバイスであり、受け付けた操作情報を制御部１１へ出力する。表示部１５は、液晶ディスプレイ又は有機ＥＬ（electro-luminescence）ディスプレイ等であり、制御部１１の指示に従い各種情報を表示する。

読取部１６は、ＣＤ（Compact Disc）−ＲＯＭ又はＤＶＤ（Digital Versatile Disc）−ＲＯＭを含む可搬型記憶媒体１ａを読み取る。制御部１１が読取部１６を介して、制御プログラム１Ｐを可搬型記憶媒体１ａより読み取り、大容量記憶部１７に記憶しても良い。また、ネットワークＮ等を介して他のコンピュータから制御部１１が制御プログラム１Ｐをダウンロードし、大容量記憶部１７に記憶しても良い。さらにまた、半導体メモリ１ｂから、制御部１１が制御プログラム１Ｐを読み込んでも良い。

大容量記憶部１７は、例えばハードディスク等を含む大容量の記憶装置である。大容量記憶部１７は、二酸化炭素基準値ＤＢ１７１、生体信号基準値ＤＢ１７２、監視時間基準値ＤＢ１７３及び対象者ＤＢ１７４を含む。二酸化炭素基準値ＤＢ１７１は、二酸化炭素濃度の閾値（基準値）、単位時間当たりの二酸化炭素濃度の減少率又は増加率の閾値等を記憶している。生体信号基準値ＤＢ１７２は、脈拍、体動、呼吸等生体現象によって体内から発せられる信号に関する基準値を記憶している。

監視時間基準値ＤＢ１７３は、各種の判定用の監視時間の基準値を記憶している。例えば、対象施設に対象者が不在である判定用の監視時間、対象者が活動している判定用の監視時間等が記憶されても良い。対象者ＤＢ１７４は、対象者ごとに最新の脈拍、体動、呼吸等生体現象によって体内から発せられる信号、入居している対象施設に関する情報、推定または予測された行動又は状態、及び緊急連絡先等の情報を記憶している。

なお、本実施形態において記憶部１２及び大容量記憶部１７は一体の記憶装置として構成されていても良い。また、大容量記憶部１７は複数の記憶装置により構成されていても良い。更にまた、大容量記憶部１７はサーバ１に接続された外部記憶装置であっても良い。

時計部１８、時刻又は経過時間等を計時しており、制御部１１からの求めに応じて、計時結果を制御部１１に与える回路である。また、時計部１８はタイマ機能を提供する。タイマ機能は開始を指示されてから、予め設定した時間が経過した場合、その旨を制御部１１に通知する機能である。又は、タイマ機能は開始を指示されてから、予め設定した時間が経過したか否かを、制御部１１からの問い合わせに対して回答する機能である。

なお、本実施形態では、サーバ１は一台の情報処理装置であるものとして説明するが、複数台により分散して処理させても良く、または複数の仮想マシンにより構成されていても良い。

図４は、二酸化炭素基準値ＤＢ１７１のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。二酸化炭素基準値ＤＢ１７１は、管理ＩＤ列、種類列、基準値列及び備考列を含む。管理ＩＤ列は、二酸化炭素に関する各基準値を識別するために、一意に特定される基準値のＩＤを記憶している。種類列は、二酸化炭素に関する基準値の種類を記憶している。例えば、種類列に二酸化炭素の濃度、単位時間当たりの二酸化炭素濃度の減少率等の種類が記憶されても良い。基準値列は、二酸化炭素に関する各種の基準値を記憶している。備考列は、各種の基準値に対する説明情報を記憶している。

図５は、生体信号基準値ＤＢ１７２のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。生体信号基準値ＤＢ１７２は、管理ＩＤ列、種類列、基準値列及び備考列を含む。管理ＩＤ列は、生体信号に関する各基準値を識別するために、一意に特定される基準値のＩＤを記憶している。種類列は、生体信号に関する基準値の種類を記憶している。例えば、種類列に脈拍、体動、呼吸等の種類が記憶されても良い。基準値列は、生体信号に関する各種の基準値を記憶している。備考列は、各種の基準値に対する説明情報を記憶している。

図６は、監視時間基準値ＤＢ１７３のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。監視時間基準値ＤＢ１７３は、管理ＩＤ列、監視時間列及び備考列を含む。管理ＩＤ列は、各監視時間を識別するために、一意に特定される監視時間のＩＤを記憶している。監視時間列は、設定された監視時間を記憶している。備考列は、監視時間に対する用途等の説明情報を記憶している。

図７は、対象者ＤＢ１７４のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。対象者ＤＢ１７４は、対象者ＩＤ列、部屋番号列、面積列、建物種類列、ＣＯ₂ （二酸化炭素）含有率列、気流列、換気量列、脈拍列、体動列、呼吸列、状態列、行動列、ナースコール列、緊急連絡先列及び更新日時列を含む。

対象者ＩＤ列は、各対象者を識別するために、一意に特定される対象者のＩＤを記憶している。部屋番号列は、対象者が入居している部屋の番号を記憶している。面積列は、部屋番号に対応する専有面積を記憶している。例えば、面積列に玄関からバルコニーの窓までの室内範囲が記憶されても良い。建物種類列は、建物の種類を記憶している。建物の種類は、アパート、マンション、一戸建て等を含む。ＣＯ₂ 含有率列は、室内の二酸化炭素の含有率である。気流列は、室内の空気の流速を記憶している。換気量列は、室内の汚れた空気を新鮮な外気と入れ替える空気の量を記憶している。

脈拍列は、対象者の脈拍を記憶している。体動列は、対象者の体動データを記憶している。呼吸列は、対象者の呼吸数（単位時間当たりに行われる呼吸の数）を記憶している。なお、脈拍、体動及び呼吸のデータが生体センサ４により検知されるため、所定時間以内に検知されていない場合、対象者が就寝場所に存在していないと推定することができる。

状態列は、対象者の状態を示す情報を記憶している。状態は、例えば在室、外出等であっても良い。行動列は、対象者の行動を示す情報を記憶している。図示のように、例えば対象者の状態が「在室」である場合、行動は「離床」、「ベッドの上に活動」、「睡眠中」等を分類しても良い。ナースコール列は、異常等をスタッフへ通知する際の内線番号を記憶している。緊急連絡先列は、異常等を関係者へ通知する電話番号またはメールアドレスを記憶している。更新日時列は、対象者に関する各種の情報の更新日時を記憶している。

図８及び図９は、時系列変化に基づいて対象者の行動又は状態を推定する際の処理手順を示すフローチャートである。二酸化炭素センサ３は、対象施設内の二酸化炭素濃度をリアルタイムに検出し、検出した二酸化炭素濃度を、時系列データベースを有するクラウドサーバ２に送信する（ステップＳ３０１）。クラウドサーバ２は、二酸化炭素センサ３から送信された二酸化炭素濃度を受信し（ステップＳ２０１）、時刻情報を付加し記憶する（ステップＳ２０２）。生体センサ４は、対象施設の就寝場所における対象者の脈拍、体動、呼吸等生体現象によって体内から発せられる信号を検出し、検出した生体信号をクラウドサーバ２に送信する（ステップＳ４０１）。クラウドサーバ２は、生体センサ４から送信された生体信号を受信し（ステップＳ２０３）、時刻情報を付加し記憶する（ステップＳ２０４）。

サーバ１の制御部１１は、大容量記憶部１７の二酸化炭素基準値ＤＢ１７１、生体信号基準値ＤＢ１７２及び監視時間基準値ＤＢ１７３から、各種の基準値を取得する（ステップＳ１０１）。制御部１１は、取得した各種の基準値から、対象施設における対象者の行動又は状態を推定する時間間隔を取得し、当該時間間隔に基づき、所定時間を経過するか否かを判定する（ステップＳ１０２）。制御部１１は、所定時間を経過していないと判定した場合（ステップＳ１０２でＮＯ）、ステップＳ１０２に戻り、所定時間経過の判定処理を行う。制御部１１は、所定時間を経過したと判定した場合（ステップＳ１０２でＹＥＳ）、通信部１３を介して、二酸化炭素濃度及び生体信号の取得リクエストをクラウドサーバ２に送信する（ステップＳ１０３）。クラウドサーバ２は、サーバ１から送信されたリクエストに応じて、時系列データベースから二酸化炭素濃度及び生体信号を取得し（ステップＳ２０５）、サーバ１に送信する（ステップＳ２０６）。

サーバ１の制御部１１は、通信部１３を介して、クラウドサーバ２から送信された二酸化炭素濃度及び生体信号を受信する（ステップＳ１０４）。制御部１１は、受信した生体信号に基づき、対象者が就寝場所に存在するか否かを推定する（ステップＳ１０５）。具体的には、制御部１１は、所定時間内に就寝場所における対象者の脈拍、体動、呼吸等生体現象によって体内から発せられる信号があるか否かを判定し、当該信号がない場合、対象者が就寝場所に存在していないと推定する。当該信号がある場合、対象者が就寝場所に存在していると推定する。なお、二酸化炭素濃度の変化率を用いて、対象者が就寝場所に存在するか否かを推定することも可能となる。例えば、対象者が就寝場所に寝ている場合、睡眠中の二酸化炭素濃度が継続して上昇しているため、二酸化炭素濃度の増加率に基づき、対象者が就寝場所に存在するか否かを推定しても良い。

制御部１１は、対象者が就寝場所に存在していないと推定した場合（ステップＳ１０５でＮＯ）、単位時間当たりの二酸化炭素濃度の変動率（減少率又は増加率）を計算し（ステップＳ１０６）、対象者が対象施設にいるか否かを推定する（ステップＳ１０７）。具体的には、制御部１１は、取得した各種の基準値から二酸化炭素濃度の変動率の閾値（基準値）を取得する。例えば、二酸化炭素濃度の減少率の閾値が１０％、増加率の閾値が１５％である。制御部１１は、取得した各種の基準値から濃度の変動の持続時間の基準値を取得する。例えば、濃度の変動の持続時間の基準値が１０分である。制御部１１は、計算した単位時間当たりの二酸化炭素濃度の変動率が１０％以上である状態が１０分以上継続したか否かを判定する。二酸化炭素濃度の減少率が１０％以上の状態が１０分以上継続した場合、対象者が対象施設に不在であると推定する。二酸化炭素濃度の増加率が１０％以上の状態が１０分以上継続した場合、制御部１１は対象者が対象施設に在室であると推定する。

制御部１１は、対象者が対象施設にいると推定した場合（ステップＳ１０７でＹＥＳ）、対象者が活動しているか否かを推定する（ステップＳ１０８）。具体的には、制御部１１は、取得した各種の基準値から二酸化炭素濃度の基準値（範囲）を取得する。例えば、二酸化炭素濃度の基準値（昼）が７５０〜７７０ｐｐｍである。制御部１１は、取得した各種の基準値から対象者の活動を推定するための変動状態の持続時間の基準値を取得する。例えば、変動状態の持続時間の基準値が２分である。制御部１１は、取得した二酸化炭素濃度が７５０〜７７０ｐｐｍ以内で変動を変動状態が２分以上継続したか否かを判定する。当該変動状態が２分以上継続した場合、対象者が活動していると推定する。当該繰り返す変動状態が２分以上継続していない場合、対象者が活動していないと推定する。

制御部１１は、対象者が活動していると推定した場合（ステップＳ１０８でＹＥＳ）、対象者が活動状態にあると推定する（ステップＳ１０９）。制御部１１は、推定した行動又は状態を大容量記憶部１７に更新する（ステップＳ１１０）。具体的には、制御部１１は、大容量記憶部１７の対象者ＤＢ１７４の状態列及び行動列を、「在室」及び「活動」に更新する。制御部１１は、ステップＳ１０２に戻り、所定時間を経過するか否かを判定する処理を行う。制御部１１は、対象者が活動していないと推定した場合（ステップＳ１０８でＮＯ）、ステップＳ１０２に戻る。

制御部１１は、対象者が就寝場所に存在していると推定した場合（ステップＳ１０５でＹＥＳ）、対象者が就寝状態にあると推定する（ステップＳ１１１）。この場合、制御部１１は、取得した生体信号に基づき、対象者の就寝状態をさらに詳細に推定することができる。例えば、大容量記憶部１７の生体信号基準値ＤＢ１７２に記憶された体動の基準値により、取得された体動データが１５回/分である場合、制御部１１は、対象者が就寝場所に存在しているが、起きている状況と推定する。制御部１１は、対象者の行動が睡眠であると推定した後、ステップＳ１１０に遷移して大容量記憶部１７に対象者の状態及び行動を更新する。

制御部１１は、対象者が対象施設に不在であると推定した場合（ステップＳ１０７でＮＯ）、対象者が外出していると推定し（ステップＳ１１２）、ステップＳ１１０に遷移して大容量記憶部１７に対象者の状態及び行動を更新する。

続いて、二酸化炭素濃度に基づき、対象施設にいる人数の推定処理を説明する。二酸化炭素濃度変化から対象施設における室内の滞在人数を推定することができる。具体的には、サーバ１の制御部１１は、通信部１３を介して、クラウドサーバ２から送信された二酸化炭素濃度を受信し、１分間に一人当たりの二酸化炭素の呼吸量の基準値に基づき、受信した二酸化炭素濃度を分析し、人数を推定する。なお、制御部１１は、二酸化炭素濃度の以外の要素、例えば、風速と換気量との関係、室内湿度の変化等も考慮した上、人数の推定を行っても良い。

図１０は、二酸化炭素濃度に基づき、対象施設にいる人数を推定する際の処理手順を示すフローチャートである。クラウドサーバ２は、二酸化炭素センサ３により検出された二酸化炭素濃度をサーバ１に送信する（ステップＳ２２１）。サーバ１の制御部１１は、クラウドサーバ２から送信された二酸化炭素濃度を受信する（ステップＳ１２１）。制御部１１は、大容量記憶部１７の二酸化炭素基準値ＤＢ１７１から、対象施設における二酸化炭素濃度の基準値、及び１分間に一人当たりの二酸化炭素の呼吸量の基準値を取得する（ステップＳ１２２）。制御部１１は、取得した基準値に基づき、対象施設における人数の推定を行う（ステップＳ１２３）。

また、対象施設内での空気の流動条件に応じて、対象者の行動又は状態に関する推定結果を変更することができる。空気の流動条件は、例えば空気の流速、換気量等であっても良い。流動条件を示す施設情報は、対象者等によって事前登録されている。対象施設における複数の窓、換気扇等が設置されている場合、空気の流速が速くなるため、施設内での二酸化炭素濃度に影響を及ぼすことがある。通常、各建物の建築基準により、室内の換気量及び空気の流速を算出することが可能となる。室内の換気量及び空気の流速に応じて、対象者の行動又は状態に関する推定結果が変更される。換気量、流速といった施設情報に応じた推定結果の変更は、例えば推定の時に用いる閾値の変更により行う。

図１１は、対象者の行動又は状態に関する推定結果を変更する際の処理手順を示すフローチャートである。なお、図９と重複する内容については同一の符号を付して説明を省略する。サーバ１の制御部１１は、図８のステップＳ１０４の処理を実行した後、大容量記憶部１７の対象者ＤＢ１７４の気流列、換気量列から室内の空気の流速、室内の換気量を取得する（ステップＳ１３１）。

制御部１１は、ステップＳ１０６の処理を実行した後、取得した空気の流速及び室内の換気量に基づき、対象者が対象施設にいるか否かを推定する（ステップＳ１３２）。例えば、制御部１１は、図８のステップＳ１０１で取得された各種の基準値から二酸化炭素濃度の変動率に関する基準値（閾値）を読み出し、読み出した基準値を、ステップＳ１３１で取得した換気量、流速等の施設情報に応じて変更する。制御部１１は、変更後の基準値をステップＳ１０６で計算した変動率と比較し、推定を行う。

制御部１１は、対象者が対象施設に不在であると推定した場合（ステップＳ１３２でＮＯ）、ステップＳ１１２に遷移し、対象者が外出していると推定する。制御部１１は、対象者が対象施設にいると推定した場合（ステップＳ１３２でＹＥＳ）、取得した空気の流速及び室内の換気量に基づき、対象者が活動しているか否かを推定する（ステップＳ１３３）。例えば、制御部１１は、ステップＳ１３２と同じく、基準値（閾値）を変更して推定を行う。

本実施形態によると、二酸化炭素濃度及び生体信号の時系列変化に基づき、対象施設における対象者の行動又は状態を推定することが可能となる。これにより、対象者に対する在室、外出状態、または在室のときの行動等の情報を随時に収集することが可能となる。様々な行動等がＣＯ２反応として検出されるので、データが蓄積するほど判定機能が高精度化される。

本実施形態によると、二酸化炭素濃度に基づき、対象施設における対象者の人数を推定することが可能となる。よって、同居の対象者に対し、対象者ごとの状態及び行動を推定することが可能となる。

本実施形態によると、対象施設内での空気の流動条件に応じて、対象者の行動又は状態に関する推定結果を変更することにより、推定結果の精度を高めることが可能となる。

（実施形態２）
実施形態２は、行動又は状態の推定結果により異常を検知する形態に関する。なお、実施形態１と重複する内容については説明を省略する。対象施設における対象者に対し、二酸化炭素センサ３により検出された二酸化炭素濃度に基づき、夜間不在異常等を検知することができる。生体センサ４により検出された生体信号に基づき、バイタル異常を検知することができる。例えば、対象者がベッド上に寝ている場合、脈拍、体動、呼吸等の生体信号が基準範囲（基準値）以外であると判定されたとき、バイタル異常を検知することができる。また、生体信号により夜間ベッド不在異常、または長時間着床異常等を検知することが可能となる。

サーバ１の制御部１１は、通信部１３を介して、検知した異常を端末５に送信する。また、端末５が表示部を有するスマートフォンまたはタブレット等の情報処理機器である場合、端末５はサーバ１に異常の確認リクエストを送信し、随時に異常を確認することができる。なお、異常情報に限らず、異常情報以外の対象者の脈拍、体動、呼吸等の生体信号も随時に確認することが可能となる。

図１２は、行動又は状態の推定結果により異常を検知する際の処理手順を示すフローチャートである。なお、本実施形態では、夜間不在異常、夜間ベッド（就寝場所）不在異常及び長時間着床異常の例を説明するが、他の種類の異常にも適用することが可能となる。また、二酸化炭素濃度及び生体信号の取得に関しては、図８と同様であるため説明を省略する。

サーバ１の制御部１１は、時計部１８によりシステム時間を取得する（ステップＳ１４１）。制御部１１は、取得したシステム時間と時系列データベースに蓄積された施設内のデータを解析する事により、夜間の見守りが必要な時間帯であるか否かを判定する（ステップＳ１４２）。夜間の見守りが必要な時間帯は、例えば夜２２：００から朝７：００までの時間帯が設定されても良い。なお、特定の時間帯（就寝前：例えば２０時〜２２時）に在室反応が無い場合、不在とみなしても良い。この場合、夜間見守りは自動的にオフし、夜間の見守りを実施しなくても良い。制御部１１は、夜間の時間帯であると判定した場合（ステップＳ１４２でＹＥＳ）、クラウドサーバ２から送信された二酸化炭素濃度を分析する（ステップＳ１４３）。制御部１１は、分析の結果に基づき、対象者が対象施設に不在であるか否かを推定する（ステップＳ１４４）。

制御部１１は、対象者が対象施設に不在であると推定した場合（ステップＳ１４４でＹＥＳ）、通信部１３により当該対象者に対する夜間不在異常を端末５に送信する（ステップＳ１４５）。端末５は、サーバ１から送信された夜間不在異常を受信する（ステップＳ５４１）。なお、異常を通知する形式に関しては、例えばメールの送信または緊急連絡先に発信等であっても良い。

制御部１１は、対象者が対象施設にいると推定した場合（ステップＳ１４４でＮＯ）、クラウドサーバ２から送信された二酸化炭素濃度及び生体信号を関連づけて分析する（ステップＳ１４６）。制御部１１は、分析の結果に基づき、対象者が就寝場所に不在であるか否かを推定する（ステップＳ１４７）。例えば制御部１１は、生体センサ４により検出する生体信号の有無に応じて就寝場所に不在であるか否かを判定する。

なお、ステップＳ１４７において、例えば制御部１１は、生体センサ４により検出する生体信号の有無に加え、二酸化炭素センサ３により検出した二酸化炭素濃度を参照して、対象者が就寝場所に不在であるだけでなく、対象者が異常な状態にあるか否かまで推定しても良い。例えば制御部１１は、生体信号が検出されない場合において、二酸化炭素濃度が減少傾向にあるか否かを判定する。対象者が夜間に在室しているにも関わらず、就寝場所に居らず、かつ、室内の二酸化炭素濃度が減少している場合、対象者が就寝場所以外の場所で昏倒している恐れが考えられる。そこで制御部１１は、上記のように二酸化炭素濃度を加えて判定を行うことで、対象者が異常な状態にあるか否かを推定する。

一方で、生体信号が検出されない場合であっても、二酸化炭素濃度が増加傾向にある、あるいは二酸化炭素濃度が変動状態にある場合などは、対象者が就寝場所に居ないだけで、室内の他の場所（例えば居間）で就寝しているケースや、まだ就寝していないケースに該当すると考えられる。そこで制御部１１は、二酸化炭素濃度の時系列変化が、異常な状態にあると推定されるケースに該当しない場合、後述のステップＳ１４８の処理をスキップする。

制御部１１は、対象者が就寝場所に不在であると推定した場合（ステップＳ１４７でＹＥＳ）、通信部１３により夜間ベッド不在異常を端末５に送信する（ステップＳ１４８）。端末５は、サーバ１から送信された夜間ベッド不在異常を受信する（ステップＳ５４２）。制御部１１は、対象者が就寝場所にいると推定した場合（ステップＳ１４７でＮＯ）、図８のステップＳ１０２に戻り、二酸化炭素濃度及び生体信号を再取得するための所定時間経過の判定処理を行う。

制御部１１は、夜間の時間帯でないと判定した場合（ステップＳ１４２でＮＯ）、サーバ１から送信された生体信号を分析する（ステップＳ１４９）。制御部１１は、分析の結果に基づき、対象者が就寝場所に長時間着床しているか否かを推定する（ステップＳ１５０）。制御部１１は、対象者が就寝場所に長時間着床していると推定した場合（ステップＳ１５０でＹＥＳ）、通信部１３により長時間着床異常を端末５に送信する（ステップＳ１５１）。例えば、着床時間が１２時間を超えた場合、端末５に長時間着床異常を送信する。端末５は、サーバ１から送信された長時間着床異常を受信する（ステップＳ５４３）。制御部１１は、対象者が就寝場所に長時間に着床していないと推定した場合（ステップＳ１５０でＮＯ）、図８のステップＳ１０２に戻る。

なお、上述した処理に関しては、サーバ１から端末５に異常情報が送信されたが、これに限るものではない。例えば、クラウドサーバ２は、二酸化炭素濃度及び生体信号に対して分析し、分析した結果に基づき、異常を検知した場合、直接に端末５に送信しても良い。

続けて、サーバ１の問い合わせにより、端末５が異常情報を画面上に表示する例を説明する。図１３は、夜間ベッド不在異常を表示する際のイメージ図である。図示のように、端末５は、深夜０：００に対象施設「１０１」に入居している対象者に対し、サーバ１に問い合わせた結果を画面上に表示している。

具体的には、端末５は、サーバ１に問い合わせのリクエストを送信する。サーバ１の制御部１１は、端末５から送信されたリクエストに応じて、大容量記憶部１７の対象者ＤＢ１７４から、対象者に対する脈拍、体動及び呼吸情報を取得する。また、制御部１１は、当該対象施設における一定時間内の二酸化炭素濃度を取得する。例えば、問い合わせた時点までの過去の８時間以内に１０分ごとの二酸化炭素濃度を取得しても良い。

図示のように、サーバ１の制御部１１は、生体信号を取得していない場合、対象者が就寝場所（ベッド）に離れたため、夜間ベッド不在異常を検知する。制御部１１は、通信部１３を介して、検知した夜間ベッド不在異常及び二酸化炭素濃度を端末５に送信する。なお、本実施形態では、端末５はサーバ１に問い合わせたが、これに限るものではない。例えば、端末５は直接にクラウドサーバ２に問い合わせても良い。

端末５は、サーバ１から送信された夜間ベッド不在異常及び二酸化炭素濃度を受信し、警告アイコンを画面上に表示する。また、端末５は、受信した二酸化炭素濃度をグラフにより可視化して画面上に表示しても良い。例えば、時間単位当たりに、折れ線グラフを用いて二酸化炭素濃度を表示しても良い。なお、グラフ形式に限らず、例えば表の形式であっても良い。また、制御部１１は、二酸化炭素濃度に基づき、夜間の時間帯に対象者が対象施設に不在であると推定した場合、夜間不在異常を端末５に送信する。この場合、端末５は、受信した夜間不在異常を画面上に表示することが可能となる。

本実施形態によると、二酸化炭素濃度及び生体信号に基づき、対象施設における対象者の異常を検知することにより、見守り精度を向上することが可能となる。

今回開示された実施形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１ 情報処理装置（サーバ）
１１ 制御部
１２ 記憶部
１３ 通信部
１４ 入力部
１５ 表示部
１６ 読取部
１７ 大容量記憶部
１７１ 二酸化炭素基準値ＤＢ
１７２ 生体信号基準値ＤＢ
１７３ 監視時間基準値ＤＢ
１７４ 対象者ＤＢ
１８ 時計部
１ａ 可搬型記憶媒体
１ｂ 半導体メモリ
１Ｐ 制御プログラム
２ クラウドコンピュータ（クラウドサーバ）
３ 二酸化炭素センサ
４ 生体センサ
５ 情報処理端末（端末）

Claims (9)

1. 対象施設に設置された二酸化炭素センサと、前記対象施設内の就寝場所に設けられた生体センサとから夫々、前記対象施設内の二酸化炭素濃度と、前記就寝場所における対象者の生体信号とを取得し、
   前記二酸化炭素濃度及び生体信号の時系列変化に基づき、前記対象者の行動又は状態を推定する
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする監視方法。
2. 前記生体信号に基づき、前記対象者が前記就寝場所に存在するか否かを判定し、
   判定結果に応じて、前記二酸化炭素濃度又は生体信号のいずれかに基づき前記対象者の行動又は状態を分類する
   ことを特徴とする請求項１に記載の監視方法。
3. 前記対象施設における複数の部屋夫々に設置された前記二酸化炭素センサであって、床から所定の高さの範囲内に設置された前記二酸化炭素センサ夫々から二酸化炭素濃度を取得する
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の監視方法。
4. 単位時間当たりの前記二酸化炭素濃度の変動率が閾値以上である状態が所定時間以上継続したか否かを判定し、
   判定結果に応じて、前記対象施設における前記対象者の不在又は在室を推定する
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の監視方法。
5. 前記二酸化炭素濃度が所定値以内で変動を繰り返す変動状態が所定時間以上継続したか否かを判定し、
   所定時間以上継続したと判定した場合、前記対象者が活動していると推定する
   ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の監視方法。
6. 前記二酸化炭素濃度に基づき、前記対象者の人数を推定する
   ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の監視方法。
7. 前記対象施設内での空気の流動条件に関する施設情報を取得し、
   取得した前記施設情報に応じて、前記対象者の行動又は状態に関する推定結果を変更する
   ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の監視方法。
8. コンピュータに、
   対象施設に設置された二酸化炭素センサと、前記対象施設内の就寝場所に設けられた生体センサとから夫々、前記対象施設内の二酸化炭素濃度と、前記就寝場所における対象者の生体信号とを取得し、
   前記二酸化炭素濃度及び生体信号の時系列変化に基づき、前記対象施設における対象者の行動又は状態を推定する
   処理を実行させるプログラム。
9. 対象施設に設置された二酸化炭素センサと、前記対象施設内の就寝場所に設けられた生体センサとから夫々、前記対象施設内の二酸化炭素濃度と、前記就寝場所における対象者の生体信号とを取得する取得部と、
   前記二酸化炭素濃度及び生体信号の時系列変化に基づき、前記対象施設における対象者の行動又は状態を推定する推定部と
   を備えることを特徴とする情報処理装置。

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