JP6812246B2 - 活動レベル判定サービス方法及びシステム - Google Patents

Description

開示の技術は、活動レベル判定サービス方法、活動レベル判定サービスシステム、及び情報処理装置に関する。

従来、需要家が消費する消費電力量に基づいて、需要家の活動や行動に関する情報を推定する技術が存在する。

例えば、活動関連量の特徴パターンを状態とし、活動関連量を観測結果とした状態遷移モデルを構築し、さらに、ユーザの活動パターンを状態とし、取得された特徴パターンを観測結果とした状態遷移モデルを構築する装置が提案されている。この装置は、予測対象ユーザに係る活動関連量データ群を、構築された状態遷移モデルに適用して元データを生成する。また、この装置は、少なくとも出力状態が現れる時刻又は時間と含まれる特徴パターンの活動関連量関連情報とを要素とする出力状態を、生成された元データを用いて生成し、これらの出力状態の集合である活動関連量生成モデルを構築する。そして、この装置は、この生成モデルを用いて、予測対象ユーザにおける特定の時刻又は時間での活動関連量予測値を決定する。

また、複数の行動パターン群の全行動パターンから、各群の重み係数に従って、重複サンプリングにより、複数の行動パターンを選択し、それぞれに変更を加えて、複数の第１の行動パターンを生成する装置が提案されている。この装置は、第１の行動パターンから生成した機器操作パターンから消費電力データを計算し、計算された消費電力データについて、実測消費電力データとの尤度に従って重複サンプリングにより第１の行動パターンから複数の行動パターンを選択する。また、この装置は、選択された複数の行動パターンの群と、複数の行動パターン群との全ての群の中から、最も類似する群の組を選択して融合し、融合後の群の重み係数を、組の各重み係数の合計値に設定する。

特開２０１３−１９６６３１号公報 特開２０１６−１３４０１７号公報

ある住居における電力使用量に基づいて、その住居の住人の活動を推定する場合、どのような活動時にどの程度の電力を使用するかは、住人によって異なるため、住人毎に適切な閾値等を設定する必要がある。しかし、住人毎にどのような閾値が適切であるかを決定することは困難である。

また、電力使用量の変化から住人の活動パターンを推定する場合、電力使用量の変化が小さい住人の活動パターンは、推定が困難な場合がある。

開示の技術は、一つの側面として、電力使用量の変化の程度に係わらず、ユーザの活動の異常を判定することを目的とする。

一つの態様として、登録された住居に設置された電力量計が所定の計測周期で電力総使用量を計測する。そして、前記計測周期よりも間隔が長い送信周期で、前回の送信タイミングから今回の送信タイミングまでに前記計測周期で計測された電力総使用量を前記電力量計が電力量計管理システムに送信する。前記電力量計管理システムが、順次受信する電力総使用量間の差分を算出して計測周期内における電力使用量を順次情報処理装置に送信する。前記情報処理装置は、順次受信する前記電力使用量を観測値として用い、前記住居の住人について活動レベル大、活動レベル中、活動レベル小の３種類の状態を前記住人が状態としてとり得ると仮定して隠れマルコフモデルを生成する。情報処理装置は、生成した前記隠れマルコフモデルを利用して、活動レベルが大きい方向に変化する事象が最も検出される第１の時間帯と、活動レベルが小さい方向に変化する事象が最も検出される第２の時間帯との双方を特定する。そして、情報処理装置は、更に受信した電力使用量と前記隠れマルコフモデルを利用して、特定した前記第１の時間帯において活動レベルが大きい方向に変化する事象を検出する。また、情報処理装置は、特定した前記第２の時間帯において活動レベルが小さい方向に変化する事象を検出する。情報処理装置は、上記の事象の双方が検出されない場合に、いずれか又は双方の時間帯において異常が発生したと判定し、前記住人についてのアラート通知先として事前に登録された通知先にアラートを送信する。

一つの側面として、電力使用量の変化の程度に係わらず、ユーザの活動の異常を判定することができる。

本実施形態に係る活動レベル判定サービスシステムの概略構成を示すブロック図である。 情報処理装置の機能ブロック図である。 電力量データベース（ＤＢ）の一例を示す図である。 ユーザによる電力使用量の傾向を説明するための図である。 活動レベルの推定に用いる電力使用量を説明するための図である。 電力使用量と活動レベルとの関係を概略的に示す図である。 活動レベルテーブルの一例を示す図である。 状態変化の定義を説明するための図である。 状態変化「ＵＰ」の回数の時刻毎の分布を示す図である。 判定幅の特定を説明するための図である。 判定情報ＤＢの一例を示す図である。 判定タイミングを説明するための図である。 通知先ＤＢの一例を示す図である。 情報処理装置として機能するコンピュータの概略構成を示すブロック図である。 電力量計管理処理の一例を示すフローチャートである。 生成処理の一例を示すフローチャートである。 判定処理の一例を示すフローチャートである。

以下、図面を参照して開示の技術に係る実施形態の一例を詳細に説明する。

図１に示すように、本実施形態に係る活動レベル判定サービスシステム１００は、情報処理装置１０と、複数の電力量計３０と、電力量計管理システム４０と、複数のユーザ端末５０とを含む。情報処理装置１０と、電力量計管理システム４０及び複数のユーザ端末５０の各々とは、インターネット等のネットワークを介して接続される。また、複数の電力量計３０の各々と電力量計管理システム４０とは、Wide Area Network（ＷＡＮ）等のネットワークを介して接続される。

電力量計３０は、需要家（電気の使用者）による電力総使用量（計測時点までの電力使用量の累積値）を所定の計測周期（例えば、３０分毎）で計測し、記録する機能と、通信機能とを持つ電気メータであり、例えば、スマートメータである。本実施形態では、電力量計３０は、活動レベル（詳細は後述）の判定対象となるユーザ（住人）の住居として、予め登録された住居に設置されているものとする。

電力量計３０は、所定の送信周期で、前回の送信タイミング後から今回の送信タイミングまでに計測した電力総使用量を、電力量計管理システム４０へ送信する。所定の送信周期は、上記の計測周期よりも長い周期（例えば、１時間毎）とする。したがって、電力量計３０は、送信周期毎に、（送信周期／計測周期）個の電力総使用量の情報を電力量計管理システム４０へ送信する。送信する情報には、ユーザの識別情報であるユーザＩＤと、電力総使用量が計測された日時を示すタイムスタンプ（以下、「計測日時」という）と、計測された電力総使用量とが含まれる。なお、ユーザＩＤに代えて、又はユーザＩＤと共に、電力量計３０の識別情報である機器ＩＤを送信する情報に含めてもよい。

電力量計管理システム４０は、各電力量計３０から送信される電力総使用量の情報を順次受信し、計測日時の時系列順で連続する電力総使用量間の差分を、計測周期内における電力使用量として算出する。電力量計管理システム４０は、算出した電力使用量と、ユーザＩＤと、計測日時とを含む電力量データを、情報処理装置１０へ順次送信する。

ユーザ端末５０は、ディスプレイ等の表示部、及びマウス、キーボード、タッチパネル等の操作部を含み、本システムにより提供されるアプリケーションが動作する情報処理装置である。ユーザ端末５０は、例えば、パーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォン等で実現することができる。

情報処理装置１０は、機能的には、図２に示すように、取得部１１と、生成部１２と、特定部１３と、判定部１４と、通知部１５とを含む。また、情報処理装置１０の所定の記憶領域には、電力量データベース（ＤＢ）２１と、隠れマルコフモデル（Hidden Markov Model、ＨＭＭ）２２と、判定情報ＤＢ２３と、活動レベルテーブル２４と、通知先ＤＢ２５とが記憶される。

取得部１１は、電力量計管理システム４０から送信された電力量データを順次取得し、取得した電力量データを電力量ＤＢ２１に記憶する。図３に、電力量ＤＢ２１の一例を示す。図３に示す例では、各行（各レコード）が、電力量計管理システム４０から送信された１つの電力量データに相当する。

生成部１２は、判定対象のユーザの各々について、活動レベルを示す各状態をユーザがとり得る状態と仮定してＨＭＭを生成する。本実施形態では、活動レベルとして、「大」、「中」、及び「小」の３種類を用いる。したがって、生成部１２は、３つの状態を持つＨＭＭを生成する。具体的には、生成部１２は、電力量ＤＢ２１に記憶された過去の所定期間分（例えば、１ヶ月分）の電力量データを観測値とし、状態数を３として、ＨＭＭのパラメータである状態遷移確率、シンボル出力確率、及び初期状態確率を推定する。生成部１２は、推定したパラメータを、ＨＭＭ２２として所定の記憶領域に記憶する。

ここで、図４に示すように、ユーザによる電力使用量は、そのユーザの起床時刻を含む時間帯（以下、「起床時間帯」という）で増加する傾向が顕著に表れ、就寝時刻を含む時間帯（以下、「就寝時間帯」という）で減少する傾向が顕著に表れる。本実施形態では、これらの時間帯における活動レベルに基づいて、ユーザの状態を判定する。

そこで、特定部１３は、生成部１２により生成されたＨＭＭ２２を利用して、活動レベルが大きくなる方向に変化する事象が最も検出される第１の時間帯と、活動レベルが小さくなる方向に変化する事象が最も検出される第２の時間帯との双方を特定する。上記の起床時間帯は、第１の時間帯の一例であり、就寝時間帯は第２の時間帯の一例である。

具体的には、特定部１３は、電力量データをＨＭＭ２２に適用して、所定期間（例えば、１ヶ月）における、計測日時毎の電力使用量に対応する活動レベルを推定する。ＨＭＭ２２を適用する際には、推定結果を安定させるために、推定対象の計測日時の電力使用量と、推定対象の計測日時の前後の計測日時における電力使用量とを用いる。例えば、図５に示すように、推定対象の計測日時の過去８時間分の計測日時における電力使用量と、推定対象の計測日時以降１時間分の計測日時における電力使用量との計１０時間分の電力使用量を用いることができる。なお、図５は、推定対象の計測日時として２つの計測日時を指定した例である。また、図５では、活動レベル「大」を「２」、活動レベル「中」を「１」、活動レベル「小」を「０」で表している。これ以降の記載においても同様である。

図６に、電力使用量と、その電力使用量を観測値としてＨＭＭ２２に適用して推定した活動レベルとの関係を概略的に示す。図６に示す電力使用量（変化小さ目）は、計測日時毎の電力使用量が、電力使用量（変化大き目）を一定割合で減少させた値であるとする。ユーザ毎に、ＨＭＭ２２を利用して活動レベルを推定することで、上記のように電力使用量の変化が大き目の場合であっても、小さ目の場合であっても、図６に示すように、大、中、小の３段階で表される同一尺度の活動レベルを推定することができる。

特定部１３は、例えば、図７に示すような活動レベルテーブル９１を作成し、推定した活動レベルを記憶する。なお、図７に示す活動レベルテーブル９１の「状態変化」の項目については後述する。活動レベルテーブル９１には、ユーザ毎に、過去所定期間分（例えば、過去１か月分）の電力量データから推定した活動レベルが記憶される。

また、特定部１３は、直前の計測日時からの活動レベルの変化を示す状態変化を、図８に示すように定義する。具体的には、小さい活動レベルから大きい活動レベルへ変化する状態変化を「ＵＰ」、活動レベルが変化しない場合を「ＳＴＡＹ」、大きい活動レベルから小さい活動レベルへ変化する状態変化を「ＤＯＷＮ」と定義する。したがって、活動レベルの変化が、０→１、１→２、０→２のいずれかの場合は「ＵＰ」、０→０、１→１、２→２のいずれかの場合は「ＳＴＡＹ」、１→０、２→１、２→０のいずれかの場合は「ＤＯＷＮ」となる。

特定部１３は、上記定義にしたがって、各計測日時における状態変化を特定し、活動レベルテーブル９１の「状態変化」の項目に記憶する。なお、図７に示す活動レベルテーブル９１の例では、「ＵＰ」を「Ｕ」、「ＳＴＡＹ」を「Ｓ」、及び「ＤＯＷＮ」を「Ｄ」で表している。

特定部１３は、作成した活動レベルテーブル９１を参照して、状態変化「ＵＰ」が最も多く表れる時間帯を、上述の第１の時間帯（起床時間帯）として特定する。具体的には、特定部１３は、所定期間分（例えば、１ヶ月分）の「状態変化」が記憶された活動レベルテーブル９１を利用して、図９に示すように、各ユーザについて、状態変化が「ＵＰ」の回数を、計測周期に対応した時刻毎（例えば、３０分間隔毎の時刻毎）に集計する。そして、特定部１３は、「ＵＰ」の回数の分布における代表時刻を、起床時間帯の基準時刻として特定する（図９の例では、「７：３０」）。代表時刻は、分布の中心（中央値）、ピーク値、平均等とすることができる。

また、特定部１３は、図１０に示すように、各ユーザについて求めた分布から、分布のばらつきの度合いを示す標準偏差を算出し、各ユーザの標準偏差の平均にマージンを加えた値を、起床時間帯を特定するための判定幅として求める。例えば、各ユーザの標準偏差の平均が６０分であった場合、マージン３０分を加え、判定幅を９０分とすることができる。

また、特定部１３は、就寝時間帯についても、起床時間帯と同様に、各ユーザの就寝時間帯の基準時刻、及び判定幅を求める。なお、判定幅に加えるマージンは、起床時間帯及び就寝時間帯について同じ値としてもよいし、異なる値としてもよい。例えば、就寝時刻の方が起床時刻に比べて変動が大きい可能性を考慮して、就寝時間帯の判定幅に加えるマージンを起床時間帯の判定幅に加えるマージンよりも長くしてもよい。

特定部１３は、ユーザ毎に求めた起床時間帯の基準時刻及び就寝時間帯の基準時刻と、全ユーザの標準偏差から求めた判定幅とを、判定情報ＤＢ２３に記憶する。図１１に、判定情報ＤＢ２３の一例を示す。図１１の例では、判定情報ＤＢ２３は、ユーザ毎の基準時刻を記憶した基準時刻テーブル２３Ａと、全ユーザに共通で適用される判定幅を記憶した判定幅テーブル２３Ｂとを含む。

特定部１３は、判定情報ＤＢ２３に記憶した情報を用いて、ユーザ毎に、起床時間帯及び就寝時間帯を特定する。具体的には、特定部１３は、ユーザ毎に求めた起床時間帯の基準時刻の前後に、全ユーザの標準偏差から求めた判定幅を加えた時間帯を、起床時間帯として特定する。例えば、起床時間帯の基準時刻が「７：３０」で、判定幅が「９０分」の場合、特定部１３は、「６：００−９：００」を起床時間帯として特定する。特定部１３は、就寝時間帯についても同様に特定する。

判定部１４は、ユーザ毎に、電力量ＤＢ２１に記憶された直近の所定期間分の電力量データを、生成部１２により生成されたＨＭＭ２２に適用して、計測日時毎の活動レベルを推定し、状態変化を特定する。活動レベルの推定及び状態変化の特定の処理は、特定部１３による処理と同様である。判定部１４は、推定した活動レベル、及び特定した状態変化を、活動レベルテーブル２４に順次記憶する。活動レベルテーブル２４のデータ構造は、特定部１３により作成される活動レベルテーブル９１（図７）のデータ構造と同様である。

判定部１４は、異常判定の判定タイミングになると、活動レベルテーブル２４を参照して、特定部１３により特定された起床時間帯に状態変化「ＵＰ」が表れているか否かを検出する。また、同様に、判定部１４は、特定部１３により特定された就寝時間帯に状態変化「ＤＯＷＮ」が表れているか否かを検出する。判定部１４は、状態変化が表れていない事象を検出した場合に、該当のユーザの住居における電力使用量に異常が発生したと判定する。このような電力使用量の異常は、該当のユーザが通常時の活動を行っていないことを表しており、ユーザの活動の異常とみなすことができる。

異常判定の判定タイミングは、図１２に示すように、起床時間帯終了後から所定時間経過後の時刻である。上述したように、ＨＭＭ２２を利用して活動レベルを推定する際には、推定対象の計測日時以降の所定時間分の計測日時の電力量データも使用する。したがって、起床時間帯終了後、活動レベルを推定するために必要な電力量データの取得が完了するタイミングが判定タイミングとなる。就寝時間帯終了後も同様に、就寝時間帯終了後から所定時間経過後の時刻が異常判定の判定タイミングとなる。

判定部１４は、電力使用量に異常が発生したと判定した場合には、該当ユーザのユーザＩＤを通知部１５に通知する。

通知部１５は、各ユーザについてのアラート通知先として事前に登録された通知先であるユーザ端末５０にアラートを送信する。通知先は、例えば、図１３に示すような通知先ＤＢ２５に、通知先のアドレス等の情報を、判定対象のユーザに対応付けて、予め登録しておく。なお、通知先ＤＢ２５には、各ユーザに対して複数の通知先を登録しておいてもよい。また、通知先ＤＢ２５には、通知先の氏名、住所、電話番号、ユーザとの関係（続柄）等の情報を登録しておいてもよい。通知部１５は、メールや、アプリケーションのプッシュ通知、Social Networking Service（ＳＮＳ）を利用したメッセージの送信などにより、アラートをユーザ端末５０に送信することができる。メッセージには、通常の起床時間帯に活動レベルが上昇しない、又は、通常の就寝時間帯に活動レベルが減少しない旨の情報を含めることができる。

情報処理装置１０は、例えば図１４に示すコンピュータ６０で実現することができる。コンピュータ６０は、Central Processing Unit（ＣＰＵ）６１と、一時記憶領域としてのメモリ６２と、不揮発性の記憶部６３とを備える。また、コンピュータ６０は、表示部及び入力部を含む入出力装置６４と、記憶媒体６９に対するデータの読み込み及び書き込みを制御するRead/Write（Ｒ／Ｗ）部６５とを備える。また、コンピュータ６０は、インターネット等のネットワークに接続される通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）６６を備える。ＣＰＵ６１、メモリ６２、記憶部６３、入出力装置６４、Ｒ／Ｗ部６５、及び通信Ｉ／Ｆ６６は、バス６７を介して互いに接続される。

記憶部６３は、Hard Disk Drive（ＨＤＤ）、Solid State Drive（ＳＳＤ）、フラッシュメモリ等によって実現できる。記憶媒体としての記憶部６３には、コンピュータ６０を情報処理装置１０として機能させるための活動レベル判定プログラム７０が記憶される。活動レベル判定プログラム７０は、取得プロセス７１と、生成プロセス７２と、特定プロセス７３と、判定プロセス７４と、通知プロセス７５とを有する。また、記憶部６３は、電力量ＤＢ２１、ＨＭＭ２２、判定情報ＤＢ２３、活動レベルテーブル２４、及び通知先ＤＢ２５の各々を構成する情報が記憶される情報記憶領域８０を有する。

ＣＰＵ６１は、活動レベル判定プログラム７０を記憶部６３から読み出してメモリ６２に展開し、活動レベル判定プログラム７０が有するプロセスを順次実行する。ＣＰＵ６１は、取得プロセス７１を実行することで、図２に示す取得部１１として動作する。また、ＣＰＵ６１は、生成プロセス７２を実行することで、図２に示す生成部１２として動作する。また、ＣＰＵ６１は、特定プロセス７３を実行することで、図２に示す特定部１３として動作する。また、ＣＰＵ６１は、判定プロセス７４を実行することで、図２に示す判定部１４として動作する。また、ＣＰＵ６１は、通知プロセス７５を実行することで、図２に示す通知部１５として動作する。また、ＣＰＵ６１は、情報記憶領域８０から情報を読み出して、メモリ６２に電力量ＤＢ２１、ＨＭＭ２２、判定情報ＤＢ２３、活動レベルテーブル２４、及び通知先ＤＢ２５の各々を展開する。また、ＣＰＵ６１は、特定プロセス７３を実行する際、メモリ６２に活動レベルテーブル９１を作成する。これにより、活動レベル判定プログラム７０を実行したコンピュータ６０が、情報処理装置１０として機能する。なお、プログラムを実行するＣＰＵ６１はハードウェアである。

なお、活動レベル判定プログラム７０により実現される機能は、例えば半導体集積回路、より詳しくはApplication Specific Integrated Circuit（ＡＳＩＣ）等で実現することも可能である。

次に、本実施形態に係る活動レベル判定サービスシステム１００の作用について説明する。

電力量計３０が、活動レベルの判定対象のユーザの住居における電力総使用量を所定の計測周期（例えば、３０分毎）で計測し、記録する。そして、電力量計３０が、所定の送信周期（例えば、１時間毎）で、前回の送信タイミング後から今回の送信タイミングまでに計測した電力総使用量と計測日時とユーザＩＤとを、電力量計管理システム４０へ送信する。

電力量計管理システム４０では、図１５に示す電力量計管理処理が実行される。電力量計管理処理は、電力量計管理システム４０が電力量計３０から電力総使用量の情報を受信する毎に実行される。すなわち、電力量計管理処理は、電力量計３０から電力総使用量を送信する送信周期毎に実行される。

ステップＳ１１で、電力量計管理システム４０が、各電力量計３０から送信される電力総使用量の情報を順次受信する。次に、ステップＳ１２で、電力量計管理システム４０が、受信した電力総使用量の情報に基づいて、計測日時の時系列順で連続する電力総使用量間の差分を、計測周期毎の電力使用量として算出する。次に、ステップＳ１３で、電力量計管理システム４０が、算出した電力使用量と、ユーザＩＤと、計測日時とを含む電力量データを、情報処理装置１０へ送信する。

電力量計管理処理は、上述の通り、電力量計３０から電力総使用量を送信する送信周期毎に実行されるため、上記ステップＳ１３では、（送信周期／計測周期）分（上記の例では、２個分）の電力量データが情報処理装置１０へ送信される。

情報処理装置１０では、電力量計管理システム４０から電力量データが送信される毎に、取得部１１が、電力量データを取得し、取得した電力量データを、例えば図３に示すような電力量ＤＢ２１に記憶する。

また、情報処理装置１０では、所定期間毎（例えば、１か月毎）に、図１６に示す生成処理が実行される。

ステップＳ２１で、生成部１２が、判定対象のユーザの各々について、電力量ＤＢ２１に記憶された過去の所定期間分（例えば、１ヶ月分）の電力量データを取得する。

次に、ステップＳ２２で、生成部１２が、取得した電力量データを観測値とし、状態数を３として、ＨＭＭのパラメータである状態遷移確率、シンボル出力確率、及び初期状態確率を推定する。生成部１２は、推定したパラメータを、ＨＭＭ２２として所定の記憶領域に記憶する。

次に、ステップＳ２３で、特定部１３が、生成部１２により生成されたＨＭＭ２２に電力量データを適用して、所定期間（例えば、１ヶ月）における、計測日時毎の電力使用量に対応する活動レベルを推定する。各計測日時についての活動レベルの推定には、例えば、推定対象の計測日時の過去８時間分の計測日時における電力使用量と、推定対象の計測日時以降１時間分の計測日時における電力使用量との計１０時間分の電力使用量を用いる。特定部１３は、例えば、図７に示すような活動レベルテーブル９１を作成し、ユーザ毎に、各計測日時について推定した活動レベルを記憶する。

次に、ステップＳ２４で、特定部１３が、図８に示すような定義にしたがって、計測日時毎に、直前の計測日時からの活動レベルの変化を示す状態変化を特定し、活動レベルテーブル９１の「状態変化」の項目に記憶する。そして、特定部１３は、所定期間分（例えば、１ヶ月分）の「状態変化」が記憶された活動レベルテーブル９１を利用して、図９に示すように、各ユーザについて、状態変化が「ＵＰ」の回数を時刻毎に集計する。そして、特定部１３は、「ＵＰ」の回数の分布における中央値に相当する時刻などの代表時刻を、起床時間帯の基準時刻として特定する。特定部１３は、就寝時間帯についても、起床時間帯と同様に、各ユーザの就寝時間帯の基準時刻を特定する。

上記ステップＳ２１〜Ｓ２４の処理を各ユーザについて実行し、全てのユーザについての起床時間帯の基準時刻及び就寝時間帯の基準時刻が特定されると、処理はステップＳ２５へ移行する。

ステップＳ２５では、特定部１３が、各ユーザについて求めた「ＵＰ」の回数の分布から標準偏差を算出し、各ユーザの標準偏差の平均にマージンを加えた値を、起床時間帯を特定するための判定幅として求める。特定部１３は、就寝時間帯についても同様に、判定幅を求める。そして、特定部１３は、ユーザ毎に求めた起床時間帯の基準時刻及び就寝時間帯の基準時刻と、全ユーザの標準偏差から求めた判定幅とを、図１１に示すような判定情報ＤＢ２３に記憶する。そして、生成処理は終了する。

情報処理装置１０では、電力量ＤＢ２１に新たな電力量データが記憶される毎、すなわち、電力量計３０の送信周期毎（例えば、１時間毎）に、図１７に示す判定処理が実行される。

ステップＳ３１で、判定部１４が、ユーザ毎に、電力量ＤＢ２１に記憶された直近の所定期間分（例えば、１０時間分）の電力量データを取得する。

次に、ステップＳ３２で、判定部１４が、生成部１２により生成されたＨＭＭ２２に取得した電力量データを適用して、推定対象の計測日時についての活動レベルを推定する。推定対象の計測日時は、例えば、取得した電力量データのうち、最新の計測日時の１時間前の計測日時と、１時間半前の計測日時とすることができる。これにより、推定対象の計測日時の電力量データと、過去８時間分の電力量データと、推定対象の計測日時以降の１時間分の電力量データとが、活動レベルの推定のために、ＨＭＭ２２に適用される。判定部１４は、推定した活動レベルを、ユーザ毎に、推定対象の計測日時と対応付けて、活動レベルテーブル２４に記憶する。

次に、ステップＳ３３で、判定部１４が、上記ステップＳ３２で活動レベルを推定した計測日時の直前の計測日時について推定された活動レベルからの変化に基づいて、推定対象の計測日時についての状態変化を特定する。判定部１４は、特定した状態変化を、上記ステップＳ３２で記憶した活動レベルに対応付けて、活動レベルテーブル２４に記憶する。

次に、ステップＳ３４で、特定部１３が、判定情報ＤＢ２３を参照して、ユーザ毎に求めた起床時間帯の基準時刻の前後に、全ユーザの標準偏差から求めた判定幅を加えた時間帯を、起床時間帯として特定する。特定部１３は、同様に、就寝時間帯を特定する。そして、判定部１４が、上記ステップＳ３１で取得した電力量データの最新の計測日時が、特定部１３により特定された起床時間帯又は就寝時間帯終了後から所定時間経過後の時刻か否かを判定する。これにより、判定部１４は、異常判定の判定タイミングか否かを判定する。判定タイミングの場合には、処理はステップＳ３５へ移行し、判定タイミングではない場合には、判定処理は終了する。

ステップＳ３５では、判定部１４が、起床時間帯終了後から所定時間経過後の判定タイミングか否かを判定する。肯定判定の場合には、処理はステップＳ３６へ移行し、否定判定の場合には、就寝時間帯終了後から所定時間経過後の判定タイミングであると判定し、処理はステップＳ３７へ移行する。

ステップＳ３６では、判定部１４が、活動レベルテーブル２４を参照して、上記ステップＳ３４で特定部１３により特定された起床時間帯に状態変化「ＵＰ」が表れているか否かを検出する。判定部１４は、「ＵＰ」が検出された場合には正常であると判定し、判定処理は終了する。判定部１４は、「ＵＰ」が検出されない場合には異常が発生したと判定し、処理はステップＳ３８へ移行する。

一方、ステップＳ３７では、判定部１４が、活動レベルテーブル２４を参照して、上記ステップＳ３４で特定部１３により特定された就寝時間帯に状態変化「ＤＯＷＮ」が表れているか否かを検出する。判定部１４は、「ＤＯＷＮ」が検出された場合には正常であると判定し、判定処理は終了する。判定部１４は、「ＤＯＷＮ」が検出されない場合には異常が発生したと判定し、処理はステップＳ３８へ移行する。

ステップＳ３８では、判定部１４が、異常が発生したと判定した該当ユーザのユーザＩＤを通知部１５に通知する。そして、通知部１５が、例えば、図１３に示すような通知先ＤＢ２５を参照して、事前に登録された通知先であるユーザ端末５０にアラートを送信し、判定処理は終了する。

上記の生成処理（図１６）を、例えば毎月末などに実行することにより、前月の電力量データから生成されたＨＭＭ２２、及び特定された起床時間帯及び就寝時間帯に基づいて、今月の判定処理（図１７）が実行されることになる。

以上説明したように、本実施形態における活動レベル判定サービスシステムによれば、判定対象のユーザの住居における電力使用量から、ユーザの活動レベル「大」、「中」、及び「小」を推定するためのＨＭＭを生成する。そして、このＨＭＭと電力量データとを利用して推定した活動レベルの変化を示す状態変化「ＵＰ」、「ＤＯＷＮ」、及び「ＳＴＡＹ」を特定する。また、「ＵＰ」が多く表れる起床時間帯と、「ＤＯＷＮ」が多く表れる就寝時間帯とを特定する。そして、起床時間帯に「ＵＰ」が検出されない場合、又は就寝時間帯に「ＤＯＷＮ」が検出されない場合に、ユーザによる電力使用量に異常が発生している、すなわちユーザの活動に異常が発生していると判定する。これにより、ユーザ毎に個別の閾値を設定するなどのチューニングを要することなく、電力使用量が示す異常を、ユーザの状態の以上として判定することができる。

また、ユーザの活動レベルの推定にＨＭＭを利用することで、電力使用量の変化が小さいユーザについても、電力使用量の変化が大きいユーザと同じ尺度の活動レベルを推定することができる。これにより、電力使用量の変化が小さいユーザでも、起床時間帯及び就寝時間帯における状態変化を精度良く検出することができる。

なお、上記実施形態では、起床時間帯に「ＵＰ」が検出されない場合、又は就寝時間帯に「ＤＯＷＮ」が検出されない場合に異常が発生したと判定する場合について説明したが、これに限定されない。例えば、起床時間帯に「ＵＰ」が検出されず、かつ就寝時間帯に「ＤＯＷＮ」が検出されない場合に異常が発生したと判定してもよい。より具体的には、起床時間帯に「ＵＰ」が検出されなかった場合において、同日の就寝時間帯に「ＤＯＷＮ」が検出されなかった場合に、起床時間帯及び就寝時間帯の少なくとも一方において、ユーザの活動に異常が発生していると判定することができる。また、就寝時間帯に「ＤＯＷＮ」が検出されなかった場合において、翌日の起床時間帯に「ＵＰ」が検出されなかった場合に、就寝時間帯及び起床時間帯の少なくとも一方において、ユーザの活動に異常が発生していると判定することができる。

また、上記実施形態では、情報処理装置１０を１つのコンピュータ６０で実現する場合について説明したが、これに限定されない。例えば、情報処理装置１０の機能部毎に異なるコンピュータで構成してもよい。また、例えば、取得部１１と、生成部１２及び特定部１３と、判定部１４及び通知部１５とを、それぞれ１つのコンピュータで構成してもよい。また、情報処理装置１０の各機能部の機能を、クラウド型のシステムにより実現してもよい。

また、上記実施形態における情報処理装置１０の機能に加え、情報処理装置１０が備える表示装置や、ユーザ端末５０の表示部に、異常判定のために作成した各種情報を表示するようにしてもよい。例えば、図６に示すような、電力使用量と活動レベルとの関係を示すグラフや、図９及び図１０に示すような、「ＵＰ」の回数の分布や、図１１に示すように特定された起床時間帯及び就寝時間帯の情報等を表示することができる。

また、上記実施形態では、電力使用量を対象とする場合について説明したが、電力量に限らずガスや水道の使用量の計測値であってもよい。

また、上記では、活動レベル判定プログラム７０が記憶部６３に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、これに限定されない。プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＵＳＢメモリ等の記憶媒体に記憶された形態で提供することも可能である。

以上の実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。

（付記１）
登録された住居に設置された電力量計が所定の計測周期で電力総使用量を計測し、
前記計測周期よりも間隔が長い送信周期で、前回の送信タイミングから今回の送信タイミングまでに前記計測周期で計測された電力総使用量を前記電力量計が電力量計管理システムに送信し、
前記電力量計管理システムが、順次受信する電力総使用量間の差分を算出して計測周期内における電力使用量を順次情報処理装置に送信し、
前記情報処理装置は、
順次受信する前記電力使用量を観測値として用い、前記住居の住人について活動レベル大、活動レベル中、活動レベル小の３種類の状態を前記住人が状態としてとり得ると仮定して隠れマルコフモデルを生成し、
生成した前記隠れマルコフモデルを利用して、活動レベルが大きい方向に変化する事象が最も検出される第１の時間帯と、活動レベルが小さい方向に変化する事象が最も検出される第２の時間帯との双方を特定し、
更に受信した電力使用量と前記隠れマルコフモデルを利用して、特定した前記第１の時間帯において活動レベルが大きい方向に変化する事象、特定した前記第２の時間帯において活動レベルが小さい方向に変化する事象の双方が検出されない場合に、いずれか又は双方の時間帯において異常が発生したと判定し、
前記住人についてのアラート通知先として事前に登録された通知先にアラートを送信する、
ことを特徴とする隠れマルコフモデルを利用した活動レベル判定サービス方法。

（付記２）
登録された住居に設置された電力量計と、
電力量計管理システムと、
情報処理装置と、を含む活動レベル判定サービスシステムであって、
前記電力量計は、
所定の計測周期で電力総使用量を計測し、前記計測周期よりも間隔が長い送信周期で、前回の送信タイミングから今回の送信タイミングまでに前記計測周期で計測された電力総使用量を前記電力量計管理システムに送信し、
前記電力量計管理システムは、
前記電力量計から順次受信する電力総使用量間の差分を算出して計測周期内における電力使用量を順次前記情報処理装置に送信し、
前記情報処理装置は、
順次受信する前記電力使用量を観測値として用い、前記住居の住人について活動レベル大、活動レベル中、活動レベル小の３種類の状態を前記住人が状態としてとり得ると仮定して隠れマルコフモデルを生成し、
生成した前記隠れマルコフモデルを利用して、活動レベルが大きい方向に変化する事象が最も検出される第１の時間帯と、活動レベルが小さい方向に変化する事象が最も検出される第２の時間帯との双方を特定し、
更に受信した電力使用量と前記隠れマルコフモデルを利用して、特定した前記第１の時間帯において活動レベルが大きい方向に変化する事象、特定した前記第２の時間帯において活動レベルが小さい方向に変化する事象の双方が検出されない場合に、いずれか又は双方の時間帯において異常が発生したと判定し、
前記住人についてのアラート通知先として事前に登録された通知先にアラートを送信する、
ことを特徴とする隠れマルコフモデルを利用した活動レベル判定サービスシステム。

（付記３）
情報処理装置が、
登録された住居に設置された電力量計が所定の計測周期で計測した電力総使用量から算出された前記計測周期内における電力使用量を電力量計管理システムから順次受信し、
順次受信する前記電力使用量を観測値として用い、前記住居の住人について活動レベル大、活動レベル中、活動レベル小の３種類の状態を前記住人が状態としてとり得ると仮定して隠れマルコフモデルを生成し、
生成した前記隠れマルコフモデルを利用して、活動レベルが大きい方向に変化する事象が最も検出される第１の時間帯と、活動レベルが小さい方向に変化する事象が最も検出される第２の時間帯との双方を特定し、
更に受信した電力使用量と前記隠れマルコフモデルを利用して、特定した前記第１の時間帯において活動レベルが大きい方向に変化する事象、特定した前記第２の時間帯において活動レベルが小さい方向に変化する事象の双方が検出されない場合に、いずれか又は双方の時間帯において異常が発生したと判定し、
前記住人についてのアラート通知先として事前に登録された通知先にアラートを送信する、
ことを特徴とする隠れマルコフモデルを利用した活動レベル判定サービス方法。

（付記４）
登録された住居に設置された電力量計が所定の計測周期で計測した電力総使用量から算出された前記計測周期内における電力使用量を電力量計管理システムから順次受信し、
順次受信する前記電力使用量を観測値として用い、前記住居の住人について活動レベル大、活動レベル中、活動レベル小の３種類の状態を前記住人が状態としてとり得ると仮定して隠れマルコフモデルを生成し、
生成した前記隠れマルコフモデルを利用して、活動レベルが大きい方向に変化する事象が最も検出される第１の時間帯と、活動レベルが小さい方向に変化する事象が最も検出される第２の時間帯との双方を特定し、
更に受信した電力使用量と前記隠れマルコフモデルを利用して、特定した前記第１の時間帯において活動レベルが大きい方向に変化する事象、特定した前記第２の時間帯において活動レベルが小さい方向に変化する事象の双方が検出されない場合に、いずれか又は双方の時間帯において異常が発生したと判定し、
前記住人についてのアラート通知先として事前に登録された通知先にアラートを送信する、
ことを特徴とする情報処理装置。

（付記５）
登録された住居に設置された電力量計が所定の計測周期で計測した電力総使用量から算出された前記計測周期内における電力使用量を電力量計管理システムから順次受信し、
順次受信する前記電力使用量を観測値として用い、前記住居の住人について活動レベル大、活動レベル中、活動レベル小の３種類の状態を前記住人が状態としてとり得ると仮定して隠れマルコフモデルを生成し、
生成した前記隠れマルコフモデルを利用して、活動レベルが大きい方向に変化する事象が最も検出される第１の時間帯と、活動レベルが小さい方向に変化する事象が最も検出される第２の時間帯との双方を特定し、
更に受信した電力使用量と前記隠れマルコフモデルを利用して、特定した前記第１の時間帯において活動レベルが大きい方向に変化する事象、特定した前記第２の時間帯において活動レベルが小さい方向に変化する事象の双方が検出されない場合に、いずれか又は双方の時間帯において異常が発生したと判定し、
前記住人についてのアラート通知先として事前に登録された通知先にアラートを送信する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする活動レベル判定プログラム。

１０ 情報処理装置
１１ 取得部
１２ 生成部
１３ 特定部
１４ 判定部
１５ 通知部
２１ 電力量データベース
２２ ＨＭＭ
２３ 判定情報データベース
２３Ａ 基準時刻テーブル
２３Ｂ 判定幅テーブル
２４、９１ 活動レベルテーブル
２５ 通知先データベース
３０ 電力量計
４０ 電力量計管理システム
５０ ユーザ端末
６０ コンピュータ
６１ ＣＰＵ
６２ メモリ
６３ 記憶部
６９ 記憶媒体
７０ 活動レベル判定プログラム
１００ 活動レベル判定サービスシステム

Claims (4)

1. 登録された住居に設置された電力量計が所定の計測周期で電力総使用量を計測し、
   前記計測周期よりも間隔が長い送信周期で、前回の送信タイミングから今回の送信タイミングまでに前記計測周期で計測された電力総使用量を前記電力量計が電力量計管理システムに送信し、
   前記電力量計管理システムが、順次受信する電力総使用量間の差分を算出して計測周期内における電力使用量を順次情報処理装置に送信し、
   前記情報処理装置は、
   順次受信する前記電力使用量を観測値として用い、前記住居の住人について活動レベル大、活動レベル中、活動レベル小の３種類の状態を前記住人が状態としてとり得ると仮定して隠れマルコフモデルを生成し、
   生成した前記隠れマルコフモデルを利用して、活動レベルが大きい方向に変化する事象が最も検出される第１の時間帯と、活動レベルが小さい方向に変化する事象が最も検出される第２の時間帯との双方を特定し、
   更に受信した電力使用量と前記隠れマルコフモデルを利用して、特定した前記第１の時間帯において活動レベルが大きい方向に変化する事象、特定した前記第２の時間帯において活動レベルが小さい方向に変化する事象の双方が検出されない場合に、いずれか又は双方の時間帯において異常が発生したと判定し、
   前記住人についてのアラート通知先として事前に登録された通知先にアラートを送信する、
   ことを特徴とする隠れマルコフモデルを利用した活動レベル判定サービス方法。
2. 登録された住居に設置された電力量計と、
   電力量計管理システムと、
   情報処理装置と、を含む活動レベル判定サービスシステムであって、
   前記電力量計は、
   所定の計測周期で電力総使用量を計測し、前記計測周期よりも間隔が長い送信周期で、前回の送信タイミングから今回の送信タイミングまでに前記計測周期で計測された電力総使用量を前記電力量計管理システムに送信し、
   前記電力量計管理システムは、
   前記電力量計から順次受信する電力総使用量間の差分を算出して計測周期内における電力使用量を順次前記情報処理装置に送信し、
   前記情報処理装置は、
   順次受信する前記電力使用量を観測値として用い、前記住居の住人について活動レベル大、活動レベル中、活動レベル小の３種類の状態を前記住人が状態としてとり得ると仮定して隠れマルコフモデルを生成し、
   生成した前記隠れマルコフモデルを利用して、活動レベルが大きい方向に変化する事象が最も検出される第１の時間帯と、活動レベルが小さい方向に変化する事象が最も検出される第２の時間帯との双方を特定し、
   更に受信した電力使用量と前記隠れマルコフモデルを利用して、特定した前記第１の時間帯において活動レベルが大きい方向に変化する事象、特定した前記第２の時間帯において活動レベルが小さい方向に変化する事象の双方が検出されない場合に、いずれか又は双方の時間帯において異常が発生したと判定し、
   前記住人についてのアラート通知先として事前に登録された通知先にアラートを送信する、
   ことを特徴とする隠れマルコフモデルを利用した活動レベル判定サービスシステム。
3. 情報処理装置が、
   登録された住居に設置された電力量計が所定の計測周期で計測した電力総使用量から算出された前記計測周期内における電力使用量を電力量計管理システムから順次受信し、
   順次受信する前記電力使用量を観測値として用い、前記住居の住人について活動レベル大、活動レベル中、活動レベル小の３種類の状態を前記住人が状態としてとり得ると仮定して隠れマルコフモデルを生成し、
   生成した前記隠れマルコフモデルを利用して、活動レベルが大きい方向に変化する事象が最も検出される第１の時間帯と、活動レベルが小さい方向に変化する事象が最も検出される第２の時間帯との双方を特定し、
   更に受信した電力使用量と前記隠れマルコフモデルを利用して、特定した前記第１の時間帯において活動レベルが大きい方向に変化する事象、特定した前記第２の時間帯において活動レベルが小さい方向に変化する事象の双方が検出されない場合に、いずれか又は双方の時間帯において異常が発生したと判定し、
   前記住人についてのアラート通知先として事前に登録された通知先にアラートを送信する、
   ことを特徴とする隠れマルコフモデルを利用した活動レベル判定サービス方法。
4. 登録された住居に設置された電力量計が所定の計測周期で計測した電力総使用量から算出された前記計測周期内における電力使用量を電力量計管理システムから順次受信し、
   順次受信する前記電力使用量を観測値として用い、前記住居の住人について活動レベル大、活動レベル中、活動レベル小の３種類の状態を前記住人が状態としてとり得ると仮定して隠れマルコフモデルを生成し、
   生成した前記隠れマルコフモデルを利用して、活動レベルが大きい方向に変化する事象が最も検出される第１の時間帯と、活動レベルが小さい方向に変化する事象が最も検出される第２の時間帯との双方を特定し、
   更に受信した電力使用量と前記隠れマルコフモデルを利用して、特定した前記第１の時間帯において活動レベルが大きい方向に変化する事象、特定した前記第２の時間帯において活動レベルが小さい方向に変化する事象の双方が検出されない場合に、いずれか又は双方の時間帯において異常が発生したと判定し、
   前記住人についてのアラート通知先として事前に登録された通知先にアラートを送信する、
   ことを特徴とする情報処理装置。