JP5324386B2 - 在宅確認システムおよび在宅確認方法 - Google Patents

Description

この発明は、住宅等で生活する者（以下、「生活者」という）の在宅を確認する在宅確認システムおよび在宅確認方法に関する。

生活者の在宅等を判別するシステムは、高齢者の安否を確認するときなどに用いられている。このために、例えば特許文献１に開示されているように、生活者が使用する電気機器の標準の使用データを、生活者に設置されているパーソナルコンピュータがあらかじめ記憶しておく。この後、生活者の当日の使用データと、あらかじめ記憶している、標準の使用データとを比較し、両者の差が大きいときに、パーソナルコンピュータは生活者に対して警報を送る。警報が生活者によって解除されないときには、パーソナルコンピュータは、生活者の行動の確認を看護者に要求する。

こうしたシステムによれば、生活者の行動に異常が発生した、と判定されると、一度、生活者に問い合わせを行い、生活者が反応しない場合に、生活者の行動の確認を看護者に要求するので、信頼性を向上させた確認要求が出される。

特開２００２−９９９７７号公報

しかし、先に述べたシステムには次の課題がある。先のシステムでは、生活者宅で使用される電気機器には、それぞれ子端末機が設置される。この子端末機は、電気機器の使用開始時刻、使用終了時刻などを検出する装置である。さらに、先に述べたシステムでは、子端末機からのデータを受信し、生活者宅に設置されているパーソナルコンピュータに送る親端末機が必要である。つまり、先に述べたシステムでは、生活者宅にパーソナルコンピュータを設置し、さらに、電気機器に子端末機を併設すると共に親端末機とパーソナルコンピュータとを接続する必要があり、生活者宅でのシステム構成が複雑になる。

この発明の目的は、前記の課題を解決し、生活者宅でのシステム構成が複雑になることを防いで、生活者の在宅や安否などの確認を可能にする在宅確認システムおよび在宅確認方法を提供することにある。

前記の課題を解決するために、請求項１の発明は、生活者宅の部屋または電気機器で消費される消費電力量の履歴を、負荷データとして記憶する記憶装置と、生活者の標準の在宅状態を表す標準在宅確認データを、前記記憶装置に記憶されている負荷データを基にして作成し、あらかじめ設定された閾値と前記標準在宅確認データとの比較により、生活者がいつもは居るはずなのか居ないはずなのかを判定するとともに、当日の負荷データの推移から得た在宅確認データに基づいて、生活者が今日は居るのか居ないのかを判定して、生活者の在宅状態を判定する処理装置と、を備えることを特徴とする在宅確認システムである。

請求項１の発明では、生活者宅の部屋または電気機器で消費される消費電力量の履歴を、記憶装置が負荷データとして記憶する。一方、処理装置は、生活者の標準の在宅状態を表す標準在宅確認データを、記憶装置に記憶されている負荷データを基にして作成する。この後、処理装置は、生活者がいつもは居るはずなのか居ないはずなのかを判定するとともに、当日の負荷データの推移から得た在宅確認データに基づいて、生活者が今日は居るのか居ないのかを判定して、生活者の在宅状態を判定する。

請求項２の発明は、請求項１に記載の在宅確認システムにおいて、前記処理装置は、生活者がいつもは居るはずなのに今日は居ない、という状態が所定時間以上続いたかどうかを判定すること、を特徴とする。

請求項３の発明は、請求項１または２に記載の在宅確認システムにおいて、前記処理装置は、在宅確認データが表す負荷データのレベル変化により、生活者が当日に在宅していることを確認する、ことを特徴とする。

請求項４の発明は、請求項１〜３のいずれか１項に記載の在宅確認システムにおいて、前記処理装置は、在宅確認データが表す負荷データの立ち上がり、または、負荷データの立ち上がりと立ち下がりの両方で、生活者が当日に在宅していることを確認する、ことを特徴とする。

請求項１の発明によれば、生活者宅の負荷データを利用して得た標準在宅確認データと在宅確認データとにより、生活者の在宅を判定するので、従来のように、生活者宅の電気機器に併設する端末機等を不要にすることができる。これにより、生活者宅のシステム構成が複雑になることを防ぎ、生活者の在宅を確認することができる。

請求項２の発明によれば、生活者がいつもは居るはずなのに今日は居ない、という状態が所定時間以上続いたかどうかを判定することで、安否を確認可能である。

請求項３および請求項４の発明によれば、負荷データのレベル変化、または、負荷データの立ち上がりや立ち下がりで当日に生活者が在宅していることを確認するので、在宅確認のための複雑な処理を不要にすることができる。

実施の形態１による在宅確認システムを示す構成図である。 実施の形態１で用いられる分電盤の一例を示す構成図である。 利用者テーブルの一例を示す図である。 電力量テーブルの一例を示す図である。 電気機器テーブルの一例を示す図である。 管理サーバを示す構成図である。 事前学習処理の一例を示すフローチャートである。 在室確認データを説明する説明図である。 在室確認データを説明する説明図である。 在室確認データを説明する説明図である。 在宅判定処理の一例を示すフローチャートである。 在室確認データを説明する説明図である。 各モードの判定を説明する説明図であり、（ａ）は判定不可モードを説明する図、（ｂ）は安否正常Ａモードを説明する図、（ｃ）は安否正常Ｂモードを説明する図、（ｄ）は安否要注意モードを説明する図、（ｅ）は安否異常モードを説明する図である。 在宅確認判定データの作成を説明する説明図であり、（ａ）は在宅確認を説明する図、（ｂ）は在宅確認判定データを説明する図である。 在宅確認判定データの作成を説明する説明図であり、（ａ）は在宅確認を説明する図、（ｂ）は閾値が０．６である場合の在宅確認判定データを説明する図、（ｃ）は閾値が０．５である場合の在宅確認判定データを説明する図、（ｄ）は閾値が０．４である場合の在宅確認判定データを説明する図である。

次に、この発明の実施の形態について、図面を用いて詳しく説明する。

（実施の形態１）
この実施の形態による在宅確認システムを図１に示す。図１の在宅確認システムは、生活者宅に生活者が在宅しているかどうか、つまり、生活者の在宅状態を検出するサービス（以下、「在宅確認サービス」という）を提供する管理センタに、通信制御装置１１、管理サーバ１２、データベース（ＤＢ）サーバ１３および管理端末１４を備え、生活者宅に、通信制御装置２１、計測ユニット２２を備えている。さらに、この実施の形態は、在宅確認サービスの利用者（以下、単に「利用者」という）が携帯端末として使用している携帯電話機３０を利用する。なお、例えば生活者が高齢者である場合、高齢者の親族などが利用者になる。管理センタと生活者宅とは、通信網ＮＷを経て、データの送受信が可能な状態にある。管理センタは、電力会社内に設置されているか、または、電力会社と協力関係にあるサービス提供企業に設置されている。そして、管理センタは消費電力量等の各種データを受け取ることが可能な状態にある。

生活者宅には、電力会社の配電線１０１から電気が供給される。配電線１０１からの電気は、生活者宅に設置されている電力量計１１１を経て、分電盤１１２で分岐される。分電盤１１２は、図２に示すように、過電流を検出して遮断する過電流ブレーカ１１２Ａ、電気を分岐するための分岐回路１１２Ｂ、フィーダ１２１_１〜１２１_ｎの漏電を検出して遮断する漏電ブレーカ１１２Ｃ_１〜１１２Ｃ_ｎが設けられている。フィーダ１２１_１〜１２１_ｎは分岐回路１１２Ｂで分岐された電流を流す、屋内の配電線である。

また、この実施の形態では、分電盤１１２は計測ユニット２２の電流センサ２２_１〜２２_ｎを備えている。電流センサ２２_１〜２２_ｎは、分電盤１１２の分岐回路１１２Ｂで分岐してフィーダ１２１_１〜１２１_ｎを流れる電流を計測し、計測結果を計測ユニット２２にそれぞれ送る。通常、分岐回路１１２Ｂで分岐された電気は、テレビ、洗濯機、…、リビングのコンセントに接続されている電気機器等で消費される。つまり、電流センサ２２_１〜２２_ｎで計測された電流は、生活者宅の各部屋に設置されている電気機器や部屋にそれぞれ対応している。なお、この実施の形態では、リビングのコンセントに接続されている各機器を、単にリビングと記載する。また、例えば電気機器がエアコンの場合にはフィーダ１２１_１はエアコン専用であり、リビングである場合にはフィーダ１２１_ｎは給電点である複数のコンセントを含む。

生活者宅に設置されている通信制御装置２１は、ルータのようなものであり、通信網ＮＷを経由したデータ通信を可能にする。このとき、通信制御装置２１は、家庭内のローカルエリアネットワーク２１Ａからのデータ、つまり、生活者宅に設置されている計測ユニット２２からの記録データを、通信網ＮＷを経由して管理センタに送信する。

生活者宅に設置されている計測ユニット２２は、生活者宅内で消費される電気を記録する装置であり、先に述べたように電流センサ２２_１〜２２_ｎを備えている。計測ユニット２２は、電流センサ２２_１〜２２_ｎから計測結果を受け取ると、電気の消費量を表すデータを記録していく。この実施の形態では、計測ユニット２２は、電流センサ２２_１〜２２_ｎからの検出結果により、例えば１０分間毎にテレビや冷蔵庫などの各電気機器で消費される電力量と、部屋で消費される電力量（以下、「消費電力量」という）をそれぞれ記録する。さらに、計測ユニット２２は、例えば電気機器がテレビである場合、記録した消費電力量と、電流センサ２２_１の識別番号と、電力量計１１１の計器番号とを記録データとし、この記録データを所定間隔で、例えば１０分に一回、生活者宅のローカルエリアネットワーク２１Ａおよび通信制御装置２１と、通信網ＮＷと、管理センタの通信制御装置１１および後述のローカルエリアネットワーク１１Ａとを経由して、管理センタの管理サーバ１２に送信する。なお、以下ではデータを送受信する際に経由する生活者宅のローカルエリアネットワーク２１Ａおよび通信制御装置２１と、通信網ＮＷと、管理センタの通信制御装置１１およびローカルエリアネットワーク１１Ａとを、省略して説明する。

管理センタの通信制御装置１１は、通信制御装置２１と同じように、通信網ＮＷを経由したデータの通信を可能にする。つまり、通信制御装置１１は、生活者宅からの記録データを受信して管理サーバ１２に送り、また、企業内のローカルエリアネットワーク１１Ａからのデータ、例えば管理サーバ１２からのデータを、通信網ＮＷを経由して、在宅確認サービスの利用者の携帯電話機３０などに送信する。

管理センタの管理端末１４は、担当者によって操作される管理専用のコンピュータである。管理端末１４は、担当者の操作により、例えば、在宅確認サービスの利用者の新規登録などを管理サーバ１２に対して行う。

管理センタのデータベースサーバ１３は、在宅確認サービスに必要とするデータを記憶して管理するための、専用のコンピュータである。データベースサーバ１３は、次の各種データをデータベースとして記憶している。

データベースサーバ１３が記憶するデータには、利用者テーブルがある。利用者テーブルは、在宅確認サービスの利用申し込みをした利用者の一覧を記録している。この利用者テーブルの一例を図３に示す。この利用者テーブルには、利用者の氏名と、この利用者を識別するためのＩＤ（ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）およびパスワードとが記録されている。また、利用者テーブルには、生活者宅の電力量計の計器番号が記録されている。さらに、利用者テーブルには、利用者の連絡先として電子メールのアドレスなどが記録されている。

データベースサーバ１３が記憶するデータには電力量テーブルがある。電力量テーブルは、計器番号毎に作成された時間経過による消費電力量のデータである。電力量テーブルには、所定時間毎の消費電力量が記録されている。電力量テーブルの一例を図４に示す。この電力量テーブルには、計器番号に対応して、１０分毎の消費電力量が日毎かつセンサ毎に現時点まで記録されている。つまり、電気機器テーブルには、消費電力量の履歴が負荷データとして記録されている。

データベースサーバ１３が記憶するデータには電気機器テーブルがある。電気機器テーブルは、電流センサ２２_１〜２２_ｎを流れる電流の供給先である電気機器や部屋（以下、「電気機器等」という）の一覧を示す。この電気機器テーブルの一例を図５に示す。例えば、電流センサ２２_１を流れる電流はフィーダ１２１_１を経てテレビに供給される。つまり、電気機器テーブルでは、電流センサ２２_１〜２２_ｎのセンサ番号と、電流の供給先である電気機器等との対応関係を表している。この他にも電気機器等としては、照明機器、ＩＨヒータ（電磁誘導加熱）などがある。

管理センタの管理サーバ１２は、利用者に在宅確認サービスを提供するための専用のコンピュータである。管理サーバ１２は、図６に示すように、処理部１２Ａ、記憶部１２Ｂ、表示部１２Ｃおよび通信部１２Ｄを備えている。通信部１２Ｄは、処理部１２Ａの制御によって、ローカルエリアネットワーク１１Ａとデータの送受信を行うインターフェースである。表示部１２Ｃは、処理部１２Ａの制御によって、管理サーバ１２の動作状態などを表示する。記憶部１２Ｂは、データを記憶する記憶装置である。記憶部１２Ｂは、管理サーバ１２の動作に必要とするプログラムをあらかじめ記憶している。また、記憶部１２Ｂは、プログラムを実行する際に必要とするデータを記憶する。

処理部１２Ａは、記憶部１２Ｂに記憶されている各種のプログラムを実行する。処理部１２Ａが実行するプログラムには受信処理がある。処理部１２Ａは、生活者宅から記録データを受信すると、記録データの計器番号を参照して、電力量テーブルの該当する消費電力量を記録し、電力量テーブルを更新する。

また、処理部１２Ａが実行するプログラムには、在宅確認モデル（標準在宅確認データ）を算出する事前学習処理と、算出した在宅確認モデルと、当日の在宅確認データとを使用して、当日に生活者が在宅するかどうかを判定する在宅判定処理とがある。

処理部１２Ａは、まず、事前学習処理を行う。事前学習処理の一例を図７に示す。処理部１２Ａは、図７に示す事前学習処理を開始すると、データベースサーバ１３の電気機器テーブルを参照して、複数の電気機器等を選択する（ステップＳ１）。この実施の形態では、処理部１２Ａは、テレビ、洗濯機、…、リビングを選択する。

ステップＳ１が終了すると、処理部１２Ａは、データベースサーバ１３の電力量テーブルと電気機器テーブルとを参照し、選択した電気機器等の負荷データを読み出す（ステップＳ２）。つまり、処理部１２Ａは、ステップＳ１で選択した電気機器等に対応する電流センサを、電気機器テーブルを参照して調べ、さらに、電力量テーブルを参照して、電流センサに該当する負荷データを読み出す。

ステップＳ２が終了すると、処理部１２Ａは、読み出した負荷データから在室確認データを算出する（ステップＳ３）。ステップＳ３で、処理部１２Ａは、例えば電気機器等がテレビである場合、図８に示すように、過去１ヶ月の各日について、負荷データをオン・オフの２値に変換する。図８では、オンを値「１」で表し、オフを値「０」で表している。この後、処理部１２Ａは、テレビがオンにされたとき（以下、「オン時」という）、および、テレビがオフにされたとき（以下、「オフ時」という）、テレビが設置されている部屋において生活者の在室を確認した、として、図９に示すように、在室確認データを作成する。オン時は負荷データの立ち上がりを表し、オフ時は負荷データの立ち下りを表している。これらの２つの値は、生活者の在室の確率（以下、「在室確率」という）を表す。つまり、値「１」が部屋に居ることを表し、値「０」が部屋に居ないことを表す。在室確認データの２つの値は、生活者の在室確率を表す値であるが、生活者の在宅の確率（以下、「在宅確率」という）を表す値でもある。在宅確率の値「１」が在宅を表し、値「０」が不在を表す。

テレビと同様に、オン時およびオフ時の両方で、生活者の在室が確認可能な電気機器としてエアコン、ＩＨヒータなどがある。これらの電気機器は、生活者によって、使い始めと、使い終わりに操作される機器である。

また、例えば電気機器が洗濯機である場合、過去１ヶ月の各日について、洗濯機のオン時に、洗濯機が設置されている部屋において生活者の在室を確認した、としている。洗濯機と同様に、オン時で生活者の在室が確認可能な電気機器として食器乾燥機などがある。これらの電気機器は、生活者によって使い始めに操作され、後は自動でオフになる機器である。

さらに、例えば電気機器等がリビングである場合、このリビングにスタンドやプレーヤのように、複数の機器が接続されているとき、処理部１２Ａは、図１０に示すように、負荷データの最大値が「１」になるように、負荷データの規格化をする。この後、処理部１２Ａは、規格化した負荷データのレベルが変化する部分（以下、「レベル変化時」という）を検出して、在室確認データを作成する。つまり、リビングのような場合、リビングのコンセントに接続されている電気機器が時間別にオン、オフされることがあり、また、照明器具の場合には調光があるので、負荷データのレベル変化時を検出して在室確認データとする。

ステップＳ３が終了すると、処理部１２Ａは、電気機器等の在室確認データを平均化して在宅確認モデルを生成する（ステップＳ４）。具体的には、処理部１２Ａは、テレビ、洗濯機、…、リビングの、１日〜３０日までの在室確認データを、すべて加えて平均化し、在宅確認モデルとする。このとき、在室確認データが値「１」になる時刻が少なければ、この時刻における１ヶ月の平均値は値「１」より低くなる。こうして、ステップＳ４が終わると、処理部１２Ａは事前学習処理を終了する。

次に、処理部１２Ａは在宅判定処理を行う。在宅判定処理の一例を図１１に示す。処理部１２Ａは、図１１に示す在宅判定処理を開始すると、データベースサーバ１３を参照し、事前学習処理のステップＳ１で選択された電気機器等について、当日の負荷データを読み出す（ステップＳ２１）。

ステップＳ２１が終了すると、処理部１２Ａは、各負荷データを２値化および複合化して、当日の在宅確認データを作成する（ステップＳ２２）。この実施の形態では、処理部１２Ａは、図１２に示すように、テレビ、洗濯機、…、リビングの負荷データの２値化または規格化をする。この後、処理部１２Ａは、テレビ、洗濯機、…、リビングの負荷データのオン時・オフ時と、正規化された負荷データのレベル変化時とを加え合わせて、当日の在宅確認データＤ１を作成する。なお、図１２では、符号ＦＭが、事前学習処理で作成された在宅確認モデルを表している。

この後、処理部１２Ａは、ステップＳ２２で作成した当日の在宅確認データと、事前学習処理で作成した在宅確認モデルとを比較し（ステップＳ２３）、比較結果が判定不可モードであるかどうかを判定する（ステップＳ２４）。

この実施の形態では、生活者のモードを、
ａ．判定不可モード：生活者が「いつもは居ないはずなのに、今日は居ない」
ｂ．安否正常Ａモード：生活者が「いつもは居るはずなのに、今日は居る」
ｃ．安否正常Ｂモード：生活者が「いつもは居ないはずなのに、今日は居る」
ｄ．安否要注意モード：生活者が「いつもは居るはずなのに、今日は居ない」
に区分している。さらに、この実施の形態では、安否要注意モードが所定時間（Ｔｎ時間）以上続いた場合を、
ｅ．安否異常モード
としている。

ステップＳ２４で、処理部１２Ａは、図１３（ａ）に示すように、あらかじめ設定された閾値ＴＨと在宅確認モデルＦＭとを基に、在宅確認データＤ１により判定不可モードかどうかを判定する。つまり、図１３（ａ）では、在宅確認モデルＦＭが閾値ＴＨより下にあるので、生活者が「いつもは居ないはずなのに」という状態を表す。また、在宅確認データＤ１がオン時、オフ時、またはレベル変化時を含まないので、生活者が「今日は居ない」という状態を表す。これらの状態から、処理部１２Ａは在宅確認データＤ１により判定不可モードであると判定する。

ステップＳ２４で判定不可モードでない場合、処理部１２ＡはステップＳ２３の比較結果が安否正常Ａモードであるかどうかを判定する（ステップＳ２５）。ステップＳ２５で、処理部１２Ａは、図１３（ｂ）に示すように、あらかじめ設定された閾値ＴＨと在宅確認モデルＦＭとを基に、在宅確認データＤ１により安否正常Ａモードかどうかを判断する。つまり、在宅確認モデルＦＭが閾値ＴＨより上にある時間帯Ｔ１が生活者の「いつもは居るはずなのに」という状態を表す。また、在宅確認データＤ１が時間帯Ｔ１の前後にオン時、オフ時を含むので、生活者が「今日は居る」という状態を表す。これらの状態から、処理部１２Ａは安否正常Ａモードであると判定する。

ステップＳ２５で安否正常Ａモードでない場合、処理部１２ＡはステップＳ２３の比較結果が安否正常Ｂモードであるかどうかを判定する（ステップＳ２６）。ステップＳ２６で、処理部１２Ａは、図１３（ｃ）に示すように、あらかじめ設定された閾値ＴＨと在宅確認モデルＦＭとを基に、在宅確認データＤ１により安否正常Ｂモードかどうかを判断する。つまり、図１３（ｃ）では、在宅確認モデルＦＭが閾値ＴＨより下にあるので、生活者が「いつもは居ないはずなのに」という状態を表す。また、在宅確認データＤ１が時間帯Ｔ１の前後にオン時、オフ時を含むので、生活者が「今日は居る」という状態を表す。これらの状態から、処理部１２Ａは安否正常Ｂモードであると判定する。

ステップＳ２６で安否正常Ｂモードでない場合、処理部１２Ａは、ステップＳ２３の比較結果が安否要注意モードであるので、生活者の不在時間を計測する（ステップＳ２７）。安否要注意モードは、図１３（ｄ）に示すように、在宅確認モデルＦＭにより「いつもは居るはずなのに」という時間帯Ｔ１であるにもかかわらず、在宅確認データＤ１によって示されるように、生活者が「今日は居ない」という状態である。つまり、安否要注意モードは、病気や事故等により生活者が倒れている可能性がある状態を表している。

この後、処理部１２Ａは、安否要注意モードが所定時間（Ｔｎ時間）以上続いたかどうかを判定する（ステップＳ２８）。この実施の形態では、図１３（ｅ）に示すように、Ｔｎ時間を「いつもは居る」という時間（Ｔ１時間）にしている。もし、ステップＳ２８で安否要注意モードが所定時間（Ｔｎ時間）以上続いた場合、つまり、生活者の不在時間Ｔ２が所定時間（Ｔｎ時間）以上続いた場合、処理部１２Ａは安否要注意モードを安否異常モードに切り替える（ステップＳ２９）。

ステップＳ２９が終了するか、または、ステップＳ２４〜Ｓ２６のいずれかで判定不可モード、安否正常Ａモード、安否正常Ｂモードと判定すると、処理部１２Ａは、前回の在宅確認判定データを更新する（ステップＳ３０）。例えば図１４（ａ）に示すように、処理部１２Ａは、閾値ＴＨを基準にして、在宅確認モデルＦＭにより、生活者の平均的な生活において、「いつもは居るはずなのに」という状態と、「いつもは居ないはずなのに」という状態を確認する。また、処理部１２Ａは、在宅確認データＤ１により、「今日は居る」という状態と、「今日は居ない」という状態とを確認する。そして、処理部１２Ａは、ステップＳ２１〜Ｓ２９で得た在宅確認判定、つまり、現在の状態が、
ａ．判定不可モード：生活者が「いつもは居ないはずなのに、今日は居ない」
ｂ．安否正常Ａモード：生活者が「いつもは居るはずなのに、今日は居る」
ｃ．安否正常Ｂモード：生活者が「いつもは居ないはずなのに、今日は居る」
ｄ．安否要注意モード：生活者が「いつもは居るはずなのに、今日は居ない」
ｅ．安否異常モード：安否要注意モードが所定時間以上続いた
のいずれかであるかに応じて、図１４（ｂ）に示すように、在宅確認判定を在宅確認判定データに反映する。なお、図１４（ｂ）では、在宅確率の値が「０」の横線グラフで判定不可モードが表されている。また、安否正常Ａモードが符号ｍ１の長方形（右上がり斜線）の枠で表され、安否正常Ｂモードが符号ｍ２の長方形（右下がり斜線）の枠で表されている。さらに、安否要注意モードが符号ｍ３（水平線）の長方形の枠で表され、安否異常モードが符号ｍ４の長方形（塗りつぶし）の枠で表されている。

ステップＳ３０が終了すると、処理部１２Ａは更新した在宅確認判定データを電子メールに添付して、利用者に送信し（ステップＳ３１）、在宅判定処理を終了する。

次に、この実施の形態の在宅確認システムを用いた在宅確認方法について説明する。通常、管理サーバ１２は受信処理により、データベースサーバ１３の電力量テーブルを更新していく。こうした状態のときに、在宅確認サービスの新規利用者があると、管理センタの担当者が管理端末１４を操作して、データベースサーバ１３の利用者テーブルに新規利用者を登録する。

この後、管理サーバ１２は、新規利用者が指定した生活者について、在宅しているかどうかの、平均的な状態を表す在宅確認モデルを、事前学習処理により作成して記憶する。この処理が終了すると、管理サーバ１２は、例えば所定時刻毎に在宅判定処理を行い、生活者在宅状態、つまり、上記ａ〜上記ｅのどれに該当するかを判定する。

この判定に際して、管理サーバ１２は、あらかじめ設定された閾値ＴＨを用いる。閾値ＴＨは、利用者が設定してもよく、また、担当者が管理端末１４を操作して設定してもよい。例えば図１５（ａ）に示すように、設定された閾値ＴＨが値「０．６」である場合、管理サーバ１２は、設定された閾値ＴＨを基準にして、在宅確認モデルＦＭにより、生活者の平均的な生活において、「いつもは居るはずなのに」という状態と、「いつもは居ないはずなのに」という状態を確認する。また、管理サーバ１２は、在宅確認データＤ１により、「今日は居る」という状態と、「今日は居ない」という状態とを確認する。そして、管理サーバ１２は、これらの確認結果から、上記ａ〜上記ｅのいずれかであるかを判定し、図１５（ｂ）に示すように、判定結果を在宅確認判定データに反映する。また、設定された閾値が値「０．５」である場合には、図１５（ｃ）に示すように、符号ｍ３の安否要注意モードの出現が多くなる。さらに、設定された閾値が値「０．４」である場合には、図１５（ｄ）に示すように、符号ｍ３の安否要注意モードの出現が多くなると共に符号ｍ４の安否異常モードも出現する。つまり、閾値の値を小さくする程、在宅確認システムの感度を高くすることができ、また、システムの動作を高速にすることができる。

このような状態を表す在宅確認判定データを、管理サーバ１２は電子メールで利用者に送信する。なお、利用者が携帯電話機３０を操作し、ＩＤとパスワードを用いて管理センタにアクセスし、検出結果を携帯電話機３０に表示するようにしてもよい。

こうして、この実施の形態によれば、生活者宅から得た消費電力量のデータを利用するので、生活者宅でのシステム構成が複雑になることを防ぎ、つまり、従来のように各電気機器に対する端末機等の設置やパーソナルコンピュータの設置を不要にして、生活者の在宅を確認することができる。また、従来であれば、生活者宅の機器が追加されると、新たな端末機等の設置が必要になるが、この実施の形態によれば、分電盤１１２からフィーダ１２１_１〜１２１_ｎを流れる電流、つまり分岐電流を利用するので、機器が追加されても、端末機等の設置が不要であり、電気機器テーブルを変更するだけでよい。さらに、この実施の形態によれば、閾値ＴＨの設定に応じて、在宅確認システムの感度などを変えることができるので、例えば生活者宅でほぼ一日を過ごす生活者や、出入りの激しい生活者のように、生活者の年齢や生活状態に応じたシステムの感度設定が可能である。

（実施の形態２）
この実施の形態では、在宅確認判定データを次のようにしている。なお、この実施の形態では、先に説明した実施の形態１と同一もしくは同一と見なされる構成要素には、それと同じ参照符号を付けて、その説明を省略する。この実施の形態では、処理部１２Ａは、在宅判定処理のステップＳ３０で用いられる在宅確認判定データにおいて、上記ｂ〜上記ｅを表示する長方形の枠を、それぞれ異なる色で表示する。

これにより、利用者が携帯電話機３０で在宅確認判定データを受信して表示した際に、上記ｂ〜上記ｅの状態の識別を極めて容易にすることが可能である。つまり、この実施の形態により、在宅確認判定データの視認性を向上させることができる。

（実施の形態３）
この実施の形態では、在宅判定処理を次のようにしている。なお、この実施の形態では、先に説明した実施の形態１と同一もしくは同一と見なされる構成要素には、それと同じ参照符号を付けて、その説明を省略する。先の実施の形態では、在宅判定処理のステップＳ３０が終了すると、処理部１２Ａは利用者に在宅確認判定データを送信した。しかし、この実施の形態では、上記ａ〜上記ｅの中の指定されたモードが、在宅確認判定データに含まれる場合だけ、例えば安否要注意モードや安否異常モードが含まれる場合だけ、処理部１２Ａは在宅判定処理のステップＳ３１で在宅確認判定データを利用者に送信する。

この実施の形態によれば、あらかじめ指定されたモードが在宅確認判定データに含まれる場合だけ、在宅確認判定データを利用者に送信するので、利用者の設定に応じて、必要なときだけ在宅確認をすることを可能にする。

この発明は、生活者の在宅確認に限らず、生活者の安否確認などに利用可能である。

１１ 通信制御装置
１２ 管理サーバ（管理装置）
１３ データベースサーバ（記憶装置）
１４ 管理端末
２１ 通信制御装置
２２ 計測ユニット
１１１ 電力量計
１１２ 分電盤
２２_１〜２２_ｎ 電流センサ
１２１_１〜１２１_ｎ フィーダ

Claims (4)

1. 生活者宅の部屋または電気機器で消費される消費電力量の履歴を、負荷データとして記憶する記憶装置と、
   生活者の標準の在宅状態を表す標準在宅確認データを、前記記憶装置に記憶されている負荷データを基にして作成し、あらかじめ設定された閾値と前記標準在宅確認データとの比較により、生活者がいつもは居るはずなのか居ないはずなのかを判定するとともに、当日の負荷データの推移から得た在宅確認データに基づいて、生活者が今日は居るのか居ないのかを判定して、生活者の在宅状態を判定する処理装置と、
   を備えることを特徴とする在宅確認システム。
2. 前記処理装置は、生活者がいつもは居るはずなのに今日は居ない、という状態が所定時間以上続いたかどうかを判定すること、
   を特徴とする請求項１に記載の在宅確認システム。
3. 前記処理装置は、在宅確認データが表す負荷データのレベル変化により、生活者が当日に在宅していることを確認する、
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の在宅確認システム。
4. 前記処理装置は、在宅確認データが表す負荷データの立ち上がり、または、負荷データの立ち上がりと立ち下がりの両方で、生活者が当日に在宅していることを確認する、
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の在宅確認システム。

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