JP7049717B1 - 動物監視システム、動物監視サーバ、動物監視方法、動物監視プログラム、及び直腸温推定モデル - Google Patents

Abstract

【課題】ペット等の監視対象動物に不快感を生じさせず、動物の直腸温を正確に推定できる動物監視システム、動物監視サーバ、動物監視方法、動物監視プログラム、及び直腸温推定モデルを提供する。【解決手段】監視対象動物６の直腸温を推定可能な動物監視システム１は、監視対象動物６に装着され、監視対象動物６の体表温を検出する体表温検出部５００と、監視対象動物６の体表温と当該監視対象動物６の直腸温との組み合わせを直腸温教師データとして受け付け、直腸温教師データによる機械学習により、監視対象動物６の体表温から監視対象動物６の直腸温を出力する直腸温推定モデルに、体表温検出部５００により検出された体表温を適用することで監視対象動物の直腸温を推定する直腸温推定部２１０とを備える。【選択図】図１

Description

本発明は、動物監視システム、動物監視サーバ、動物監視方法、動物監視プログラム、及び直腸温推定モデルに関する。特に本発明は、ペット等の監視対象動物の直腸温を推定できる動物監視システム、動物監視サーバ、動物監視方法、動物監視プログラム、及び直腸温推定モデルに関する。

近年、ペットの日常的な健康管理の重要性が飼い主に広く認識されている。ペットの健康状態を把握するにあたり、ペットの体温は重要な指標である。多くの場合、ペットを含む動物の体温測定においては直腸温が測定されている。例えば、犬の直腸温は、サーミスタを備えるプローブ体温計を犬の直腸に挿入して測定される。しかし、通常の家庭では動物の直腸温の測定は難しい作業である。そのため、直腸温の直接測定に代わる簡易な方法による動物の直腸温測定が求められている。

従来、動物の体表温を測定する体表温測定具であって、赤外線検出センサ、及び赤外線検出センサを覆うカバーを備えている温度センシング部と、温度センシング部を動物の体表面に密着させる、あるいは温度センシング部を動物に装着する首輪又は動物に装着する胴輪に固定するベルトとを備え、体表温測定具を動物に装着する場合、カバーは動物の体表面上に押し付けられ、カバーにおける動物の体表に接する接触面の少なくとも一部は、動物の体表側に膨らんでいる曲面に形成されている体表温測定具が知られている（例えば、特許文献１参照。）。

国際公開番号ＷＯ２０１８／１０５４７１号公報

しかしながら、特許文献１に記載の体表温測定具においては、赤外線センサを覆うドーム状のカバーを設けることを要するので測定具が大型化し、動物にとって装着に不快感が生じる。そのため、動物が自分で体表温測定具を取り外すこと等を試みることにより、体表温測定具が破損しやすい。また、特許文献１に記載の体表温測定具のように赤外線センサにカバーを設けたとしても、毛量の多い動物等では必ずしも正確な体温検出結果を得ることができない。

したがって、本発明の目的は、ペット等の動物に不快感を生じさせず、動物の直腸温を正確に推定できる動物監視システム、動物監視サーバ、動物監視方法、動物監視プログラム、及び直腸温推定モデルを提供することにある。

本発明は上記目的を達成するため、監視対象動物の直腸温を推定可能な動物監視システムであって、監視対象動物に装着され、監視対象動物の体表温を検出する体表温検出部と、監視対象動物の体表温と当該監視対象動物の直腸温との組み合わせを直腸温教師データとして受け付け、直腸温教師データによる機械学習により、監視対象動物の体表温から監視対象動物の直腸温を出力する直腸温推定モデルに、体表温検出部により検出された体表温を適用することで監視対象動物の直腸温を推定する直腸温推定部とを備える動物監視システムが提供される。

また、本発明は上記目的を達成するため、監視対象動物の体表温が入力されると、監視対象動物の直腸温を出力するようプロセッサを機能させる直腸温推定モデルであって、直腸温推定モデルは、監視対象動物の体表温と当該監視対象動物の直腸温との組み合わせを教師データとして学習され、学習では、教師データを用いて、体表温と直腸温との関係を学習することで監視対象動物の直腸温を推定するための直腸温推定モデルが提供される。

本発明に係る動物監視システム、動物監視サーバ、動物監視方法、動物監視プログラム、及び直腸温推定モデルによれば、ペット等の監視対象動物に不快感を生じさせず、動物の直腸温を正確に推定できる動物監視システム、動物監視サーバ、動物監視方法、動物監視プログラム、及び直腸温推定モデルを提供することができる。

本実施形態に係る動物監視システムの概要図である。 本実施形態に係る監視デバイスの外観の概要図である。 本実施形態に係る中継デバイスの外観の概要図である。 本実施形態に係るサーバの機能構成ブロック図である。 本実施形態に係る中継デバイスの機能構成ブロック図である。 本実施形態に係る監視デバイス及び情報端末の機能構成ブロック図である。 ユーザ登録及びデバイスの連携処理のフロー図である。 ユーザ登録時における情報端末の出力内容の図である。 ユーザ登録及びデバイスの連携処理のフロー図である。 連携した中継デバイスに関する情報の情報端末での出力内容の図である。 監視対象動物及び特徴量をサーバに登録する際の処理のフロー図である。 監視対象動物を登録する際における情報端末の出力内容の図である。 監視対象動物の直腸温及び行動の推定処理のフロー図である。 情報端末の出力部が直腸温等を表示する様子を示す図である。 監視デバイスにおける省電力制御の処理のフロー図である。 監視デバイスにおける省電力制御の他の処理のフロー図である。

［実施の形態］
＜動物監視システム１の概要＞
本実施形態に係る動物監視システム１は、監視デバイスが装着された動物の状態や動作に基づいて当該動物の直腸温及び／又は行動を推定し、推定結果をユーザの情報端末において参照可能にするシステムである。すなわち、動物監視システム１は、動物に装着させた監視デバイスによって動物の体表温及び／又は動作を検出し、検出した体表温、動作、及び／又は当該動物の毛量等の特性に関する特徴量に基づいて当該動物の直腸温を推定する。また、動物監視システム１は、検出した体表温、動作、及び／又は当該動物の特徴量に基づいて、当該動物の行動を推定できる。更に、動物監視システム１は、監視対象である動物（以下、「監視対象動物」と称する場合がある。）について推定した直腸温、及び／又は行動に基づいて、監視デバイスの消費電力を抑制できる。

なお、本実施形態において「動作」とは、センサ等の測定機器で測定可能な監視対象動物の動き、姿勢、向き等を指し、「行動」とは、監視対象動物の目的的な反応（例えば、運動、食事、睡眠、毛繕い、休息等）を指すものとする。

図１は、本実施形態に係る動物監視システムの一例の概要を示す。なお、図１においては、サーバ２、中継デバイス４（ホームデバイス）、監視デバイス５（首輪型のデバイス）、及び情報端末７が１つの例を示す。ただし、動物監視システム１は、サーバ２、中継デバイス４、監視デバイス５、及び／又は情報端末７を複数備えていてもよい。以下では説明の簡略化のため、原則として各要素が１つの場合を例に挙げて説明する。

具体的に、動物監視システム１は、監視対象動物６の直腸温及び／又は行動の推定等を実行するサーバ２と、監視対象動物６に装着されるベルト１０等に固定され、監視対象動物６の体表温及び／又は動作を検出する監視デバイス５と、サーバ２による推定結果の参照等が可能な情報端末７とを備える。そして、動物監視システム１において監視デバイス５は、中継デバイス４を介してサーバ２に双方向通信可能に設けられ、サーバ２、中継デバイス４、及び情報端末７はそれぞれ通信網３を介して互いに双方向通信可能に接続される。また、監視デバイス５と中継デバイス４との間、及び／又は情報端末７と中継デバイス４との間においては、近距離無線通信（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等）により双方向通信可能に接続可能である。なお、図１の例で中継デバイス４は通信網３に直接接続されているが、通信網３と中継デバイス４との間にルータ（図示しない）若しくは携帯電話網を介して中継デバイス４を通信網３に接続させてもよい。また、監視デバイス５は、中継デバイス４を介さずに通信網３を介してサーバ２に直接接続してもよい。

ここで、監視対象動物の直腸温と体表温との間には所定の相関関係がある。しかしながら、当該相関関係は監視対象動物の特徴量（例えば、監視対象動物の種類、サイズ、毛量等）によって変動する。そこでサーバ２は、監視対象動物の体表温及び／又は監視対象動物の特徴量を適用することで監視対象度物の直腸温を出力する直腸温推定モデルを機械学習により生成し、生成した直腸温推定モデルを用いて直腸温を推定する。すなわち、監視デバイス５は、監視対象動物６の体表温及び／又は動作を検出し、中継デバイス４及び通信網３を介して検出した体表温及び／又は動作に関する情報をサーバ２に供給する。サーバ２は、監視デバイス５から受け取った情報に基づいて、監視対象動物６の直腸温及び／又は行動（例えば、監視対象動物６が食事中、睡眠中、休憩中、排便中等を示す行動）を推定し、特定する。サーバ２はこの推定結果を格納する。そして、ユーザは、監視対象動物６の状態を把握することを目的として、情報端末７により通信網３を介してサーバ２に対して推定結果を要求する。サーバ２は当該要求に応じて推定結果を情報端末７に通信網３を介して供給する。これにより、監視対象動物６から物理的に離れた位置にユーザが位置していたとしても、ユーザは監視対象動物６の推定された直腸温及び／又は行動を情報端末７から出力させ（例えば、表示部等の出力部に出力させる）、把握できる。

また、中継デバイス４を介して監視対象動物６の状態を把握することもできる。すなわち、ユーザは、中継デバイス４を介してサーバ２に対して推定結果を要求できる。サーバ２は当該要求に応じて推定結果を中継デバイス４に通信網３を介して供給する。これにより、ユーザは、情報端末７を有していない場合であっても、監視対象動物６の推定された直腸温及び／又は行動を中継デバイス４により把握することもできる。

なお、中継デバイス４は、監視対象動物６が存在する領域内（例えば、監視対象動物が家屋で飼育されているペットである場合、当該家屋内の領域内、及び当該家屋から所定の範囲内の屋外の領域内）に設置される。そして、中継デバイス４は、当該領域内に１以上設置してよい。複数の中継デバイス４が当該領域内に設置される場合であっても、複数の中継デバイス４はそれぞれ通信網３を介してサーバ２に双方向通信可能に接続される。この場合において複数の中継デバイス４はルータを介して通信網３に接続されてもよく、当該接続は有線ＬＡＮ若しくは無線ＬＡＮ接続であってよい。

＜監視デバイス５の外観の概要＞
図２は、本実施形態に係る監視デバイスの外観の一例の概要を示す。具体的に図２（ａ）は監視デバイス５及び監視対象動物６に装着させるベルト１０の概要を示し、図２（ｂ）は監視デバイス５の裏面を示し、図２（ｃ）は監視デバイス５の表面を示す。

監視デバイス５は、後述のように監視対象動物６の体表温を検出する体表温検出部５００及び／又は監視対象動物６の動作を検出する動作検出部を有する。監視デバイス５は、例えば、監視対象動物６の首等に装着されるベルト１０に固定される。監視デバイス５は、監視対象動物６に不快を感じさせない形状及びサイズであれば特に形態に限定はないが、一例として、薄型で小型の直方体状の電子機器として構成できる。例えば、監視対象動物６の首に装着される首輪としてのベルト１０の内側に監視デバイス５を装着可能なデバイス装着部１１を設け、デバイス装着部１１に監視デバイス５を装着させることでベルト１０に監視デバイス５を固定できる。デバイス装着部１１への監視デバイス５の装着方法に限定はないが、例えば、監視デバイス５をデバイス装着部１１にスライドさせて装着可能にすることができる。

ここで図２（ｂ）に示すように監視デバイス５は、外部に突出する体表温検出部５００を裏面に有する。そして、デバイス装着部１１は、図２（ａ）に示すように監視対象動物６の体表面側に孔部３１を含んで構成される。監視デバイス５をデバイス装着部１１に装着させると、体表温検出部５００は、孔部３１から監視対象動物６の体表面に対向してデバイス装着部１１から露出する。また、監視デバイス５は、図２（ｃ）に示すように、表面に監視デバイス５の動作状況等を出力する監視デバイス出力部５２２を有して構成してもよい。なお、監視デバイス５のベルト１０からの脱落を防止するスナップボタン若しくはその他の脱落防止部をベルト１０に設けることもできる（図示しない）。

＜中継デバイス４の外観の概要＞
図３は、本実施形態に係る中継デバイスの外観の一例の概要を示す。

中継デバイス４の形状は監視対象動物６が存在する領域において横転等しにくい形状であれば特に限定はない。例えば、中継デバイス４は、断面が楕円形状の柱状形状であって、ユーザから上部を見やすくする観点から上部を斜めに切断して得られる形状であってよい。一例として、中継デバイス４は、本体部４０と、本体部４０の上部表面に設けられ、監視デバイス５をはめ込んで装着可能な装着部４２とを有して構成される。装着部４２は、中継デバイス４と監視デバイス５とを電気的に接続する端子を含む（図示しない）。これにより、中継デバイス４の装着部４２に監視デバイス５を装着し、監視デバイス５を中継デバイス４に直接接続させることができ、例えば、中継デバイス４を介して監視デバイス５に格納されている情報の更新やプログラムの更新等を監視デバイス５のバッテリー残量に関わらず容易に実行できる。なお、中継デバイス４は、差込プラグ４４を介し、外部から電力供給を受ける（なお、差込プラグ４４はＵＳＢケーブルを用いて構成されてよく、ＵＳＢケーブルをスマートフォン等の携帯通信端末や他の電子機器若しくは外部電源等の所定のＵＳＢポートに差し込んで電力の供給を受けることもできる。）。また、中継デバイス４は、本体部４０の表面のいずれかの位置に所定の情報を出力する出力部（図示しない）を有していてもよい。

＜監視対象動物について＞
監視対象動物は直腸温を計測可能な動物であれば特に限定はない。監視対象動物としては、例えば、愛玩動物（例えば、犬、猫、ウサギ、フェレット、ハムスター、猿等のペット）、飼育動物（例えば、動物園等で飼育されているトラやライオン等）、及び／又は家畜（例えば、馬、牛、豚、羊、ヤギ等）等の動物が挙げられる。

なお、情報端末７は、携帯通信端末やスマートフォン、ノートパソコン、及び／又はタブレット型ＰＣ等である。更に、通信網３は、携帯電話網、及び／又はインターネット等の通信網である。また、サーバ２は、複数のサーバによって構成されていてもよい。すなわち、サーバ２が有する機能を複数のサーバに分散させて構成してもよい。通信網３は、有線ＬＡＮ及び無線ＬＡＮ等の通信ネットワークを含むこともできる。そして、以下において本実施形態に係る動物監視システム１の詳細を説明するが、上記説明及び下記説明における名称や数値、数量等はあくまで例示であり、本発明がこれらの名称や数値、数量等に限定されることはないことを付言する。

＜動物監視システム１の詳細＞
動物監視システム１は、監視対象動物６の直腸温を推定可能なシステムであって、サーバ２、中継デバイス４、監視デバイス５、及び情報端末７の各構成要素を備える。以下、各構成要素の詳細を説明する。なお、以下の説明において一の部材から他の部材に所定の情報を供給する場合や取得する場合において、一の部材と他の部材との間に、更に他の部材や通信網３を経由することを妨げない点に留意すべきである。また、一の構成要素が有する１以上の構成部材を、他の構成要素が有する構成にしてもよい。更に以下の説明において「推定部」が付された構成部材は、各構成部材が推定する内容を予測する予測部であってもよい。

［サーバ２の詳細］
図４は、本実施形態に係るサーバの機能構成の一例を示す。

サーバ２は、ユーザ認証や各デバイスの登録等を実行する認証登録部２００と、監視対象動物６を登録する登録部２０２と、監視対象動物６の特徴量を取得する特徴量取得部２０４と、所定の情報を取得する情報取得部２０６と、所定の学習モデルを生成するモデル生成部２０８と、監視対象動物６の直腸温を推定する直腸温推定部２１０と、監視対象動物６の行動を推定する行動推定部２１２と、各種情報を格納するサーバ格納ユニット２１４と、情報端末７等に所定の警告を通知する警告部２３２と、監視デバイス５の省電力制御を実行させる条件を出力する省電力設定推定部２３３と、中継デバイス４及び情報端末７等と通信するサーバ通信部２３４とを有する。また、サーバ格納ユニット２１４は、ユーザに関する情報を格納するユーザ情報格納部２１６と、監視対象動物６に関する情報を格納する監視対象動物情報格納部２１８と、中継デバイス４に関する情報を格納する中継デバイス情報格納部２２０と、監視デバイス５に関する情報を格納する監視デバイス情報格納部２２２と、学習モデルを格納するモデル情報格納部２２４と、監視デバイス５による所定の検出情報を格納する検出情報格納部２２６と、監視対象動物６に関する各種の推定結果に関する情報を格納する推定結果情報格納部２２８と、警告部２３２が警告を発するか否かに関する情報等を格納する警告情報格納部２３０とを含む。

（認証登録部２００）
認証登録部２００は、中継デバイス４、監視デバイス５、及び情報端末７それぞれを識別し、サーバ２を利用可能な状態に設定する。すなわち、認証登録部２００は、サーバ２を利用可能な機器として各機器を認証し、サーバ格納ユニット２１４の所定の格納部に所定の情報を格納することで各機器を登録する。具体的に認証登録部２００は、中継デバイス４を識別する中継デバイス識別情報（中継デバイスＩＤ）を中継デバイス４から受け取って中継デバイス情報格納部２２０に格納し、サーバ２において管理する中継デバイスとして登録する。また、認証登録部２００は、監視デバイス５を識別する監視デバイス識別情報（監視デバイスＩＤ）を監視デバイス５から受け取って監視デバイス情報格納部２２２に格納し、サーバ２において管理する監視デバイスとして登録する。

更に認証登録部２００は、情報端末７を識別する情報端末識別情報（情報端末ＩＤ）を情報端末７から受け取ってユーザ情報格納部２１６に格納し、サーバ２において管理する情報端末として登録する。この場合において認証登録部２００は、情報端末７を利用するユーザのアカウント情報の作成を実行する。認証登録部２００は、ユーザを一意に識別するユーザ識別子に対応付けて、ユーザ情報格納部２１６に当該ユーザのアカウント情報（例えば、ユーザＩＤやパスワード等）やユーザに関する情報を格納する。以上の処理により認証登録部２００は、各機器によるサーバ２の利用を可能な状態に設定する。

（登録部２０２）
登録部２０２は、情報端末７を介して監視対象動物６に関する情報を取得し、サーバ２において監視する対象である監視対象動物として登録する。具体的に、登録部２０２は、情報端末７から監視対象動物６に関する情報として、監視対象動物６を識別する名前等の情報を取得し、監視対象動物６を一意に識別する監視対象動物識別子（監視対象動物ＩＤ）に対応付けて取得した情報を監視対象動物情報格納部２１８に格納する。これにより、登録部２０２は、サーバ２に監視対象動物６を登録する。

（特徴量取得部２０４）
特徴量取得部２０４は、監視対象動物６の特徴量を取得する。特徴量取得部２０４は、情報端末７を介し、監視対象動物６の特徴量を取得する。例えば、特徴量取得部２０４は、ユーザが情報端末７に入力した監視対象動物６の特徴量をこの情報端末７から取得する。特徴量取得部２０４は、取得した特徴量をモデル生成部２０８、直腸温推定部２１０、行動推定部２１２、及び／又は監視対象動物情報格納部２１８に供給する。

特徴量としては、監視対象動物６の種類に関する情報、監視対象動物６のサイズに関する情報（例えば、胸囲、首回り、背丈のサイズ、体重等）、監視対象動物６の毛の長さに関する情報、監視対象動物６の毛量に関する情報、監視対象動物６の身体の所定の位置の毛の長さに関する情報、監視対象動物６の毛質（例えば、シングルコート、ダブルコート等）に関する情報、及び／又は監視対象動物６の年齢に関する情報等が挙げられる。なお、監視対象動物６の身体の所定の位置の毛の長さに関する情報における所定の位置は、例えば、体表温検出部５００が装着される位置であることが好ましい。

なお、特徴量取得部２０４は、情報端末７を介して受け付けるユーザの指示等に応じ、監視対象動物情報格納部２１８に格納した特徴量に修正を加えてもよい。また、特徴量取得部２０４は、監視対象動物６の年齢等、経時により変化する特徴量については自動的に更新してよい。一例として、監視対象動物６がユーザのペットであり、犬（犬種：ミニチュアゴールデンドゥードル）である場合を例に挙げる。この場合、特徴量取得部２０４は、ペットの種類である犬種の情報、ペットのサイズである体重の情報、ペットの毛の長さの情報等を特徴量として取得する。毛の長さはユーザがペットの体毛の長さを測定し、情報端末７の入力部７００を介して入力される測定長を特徴量取得部２０４が取得する。なお、ペットの毛の長さは季節に応じて変化し得る（例えば、夏は短く、冬は夏より長くなる等）。そこで、特徴量取得部２０４は、季節等の時期によって変化する特徴量については、情報端末７の入力部７００を介し、所定のタイミング（例えば、予め定められた月）毎に取得してもよい。

（情報取得部２０６）
情報取得部２０６は、監視対象動物６に関する各種情報及び／又は監視対象動物６が存在する環境に関する情報等を取得する。具体的に、情報取得部２０６は、監視デバイス５が検出する監視対象動物６の体表温に関する情報、及び／又は監視デバイス５が検出する監視対象動物６の動作に関する情報等を監視デバイス５から取得する。また、情報取得部２０６は、中継デバイス４が検出する監視対象動物６の周囲の環境に関する環境情報、及び／又は中継デバイス４を基点とする監視デバイス５の位置に関する情報等を中継デバイス４から取得する。そして情報取得部２０６は、取得した各情報を検出情報格納部２２６に格納し、更に直腸温推定部２１０、行動推定部２１２、警告部２３２に供給する。

（モデル生成部２０８）
モデル生成部２０８は、監視対象動物６の直腸温を推定する直腸温推定モデル、監視対象動物６の行動を推定する行動推定モデル、及び／又は監視デバイス５に効率的な省電力制御を実行させる条件を決定する省電力設定推定モデルを生成する。モデル生成部２０８は、生成したモデルをモデル情報格納部２２４に格納する。なお、以下に説明するモデル生成部２０８における機械学習としては、ディープラーニング等の既知の機械学習を用いることができる。

（モデル生成部２０８：直腸温推定モデル）
動物監視システム１は、所定の動物（監視対象動物）の特徴量（例えば、体表温等）及び当該動物の直腸温について予め学習して準備した直腸温推定モデル（学習モデル）を用いて当該動物の推定される直腸温を算出する。学習では所定の教師データを用いて体表温と直腸温との関係を学習する。

具体的にモデル生成部２０８は、所定の動物の種類毎に、動物の体表温若しくは動物の首回りの体表温、動物の特徴量、動物の体表温若しくは動物の首回りの体表温と同時に検出した動物の直腸温、及び／又は動物の周囲の環境情報の組み合わせを直腸温教師データとし、一例として勾配法を用いた機械学習アルゴリズムで学習することで、動物の体表温、動物の特徴量、及び／又は動物の周囲の環境情報が入力されると、当該動物の直腸温を出力とするようにサーバ２のプロセッサを機能させる直腸温推定モデルを生成する。

また、モデル生成部２０８は、直腸温推定モデルを一度生成した後、特定の動物（例えば、ユーザのペット等）の体表温若しくは当該動物の首回りの体表温、当該動物の特徴量、当該動物の体表温若しくは当該動物の首回りの体表温と同時に検出した当該動物の直腸温、及び／又は当該動物の周囲の環境情報を直腸温教師データに追加し、直腸温推定モデルを再度生成してもよい。モデル生成部２０８は、この直腸温推定モデルの再度の生成を、特定の動物の特徴量が変わるたび（例えば、誕生日ごとや毛量が変化する季節毎等）に実行してよい。

ここでモデル生成部２０８は、正確な直腸温を推定する観点から、動物の体表温、特に当該動物の首回り（喉側が好ましい）の体表温と当該体表温を検出したときの当該動物の直腸温との組み合わせを少なくとも含む直腸温教師データを用いることが好ましい。

なお、環境情報とは、中継デバイス４が設置されている所定の領域であって、監視対象動物６が存在している領域の環境に関する情報である。例えば、環境情報としては、当該領域の、温度、湿度、照度、及び／又は音等に関する情報が挙げられる。本実施形態で環境情報は、取得の容易さ、及び／又は中継デバイス４の構成の簡略化の観点から、温度及び湿度に関する情報であることが好ましい。

（モデル生成部２０８：行動推定モデル）
動物監視システム１は、所定の動物（監視対象動物）の動作及び当該動作に対応する行動について予め学習して準備した行動推定モデル（学習モデル）を用いて当該動物の推定される行動に関する情報を算出する。学習では所定の教師データを用いて動作と行動との関係を学習する。

具体的にモデル生成部２０８は、所定の動物（監視対象動物）の種類毎に、動物の動作を示す動作情報（例えば、後述する動作検出部５０２による検出値）、当該動作に対応する動物の行動を示す行動情報の組み合わせを行動教師データとし、一例として勾配法を用いた機械学習アルゴリズムで学習することで、動物の動作情報が入力されると、当該動物の行動情報を出力とするようにサーバ２のプロセッサを機能させる行動推定モデルを生成する。行動情報は、大量の動物（ユーザが所有する動物だけではなく、他のユーザが所有する動物を含む。）の行動を観察して蓄積した情報であり、各動物の種類やサイズ等の特徴量と共に収集された情報であってよい。また、モデル生成部２０８は、行動推定モデルを一度生成した後、特定の動物（例えば、ユーザのペット等）の動作の動作情報、及び当該動作に対応する行動の行動情報（この行動情報は、例えば、ユーザが自身の動物を観察して得た情報である。）を行動教師データに追加し、行動推定モデルを再度生成してもよい。なお、行動教師データは、直腸温推定部２１０が推定した直腸温の情報、中継デバイス４が測定する温度や湿度等の環境情報、及び／又は中継デバイス４が受信する監視デバイス５が発信する信号強度の情報を含んでいてもよい。この場合、行動推定モデルは、動物の動作情報、直腸温、環境情報、及び／又は信号強度が入力されると、当該動物の行動情報を出力する。

また、モデル生成部２０８は、行動教師データの１つとして、ユーザ自身が所有する動物（ペット）を観察して得た行動情報を以下のように取得してもよい。すなわち、モデル生成部２０８は、ペットの行動を後述する動作検出部５０２による検出結果と共にユーザが記録した情報を、情報端末７を介して取得して行動教師データに組み込む。これにより、行動教師データは、特定のユーザのペットに特有の行動情報を含むことができる。

すなわち、ユーザがペットの所定の行動を発見した場合、モデル生成部２０８は情報端末７を介して当該行動に対応する行動情報を取得する。例えば、モデル生成部２０８は情報端末７の出力部７０２に予め定められた複数の行動から一の行動を選択可能な複数の選択肢を出力させ、入力部７００を介して受け付けるユーザが選択した選択肢に対応する行動をペットが実際にした行動であると判断する。そして、モデル生成部２０８は、当該選択肢が選択されたときにおける動作検出部５０２による検出結果を当該行動時における検出結果として行動教師データに組み込む。

これにより、ペットが存在する領域（例えば、ユーザの室内）での特有の行動と、当該特有の行動時におけるペットの動作に関する動作情報とが対応付けられた形の情報が行動教師データに組み込まれる。したがって、行動教師データは、例えば、ペットの排泄（トイレ）行動について、ペットが存在する領域に特有のトイレの位置や排泄時にペットが向いている方向に応じて検出される当該行動時における動作検出部５０２による検出結果（例えば、３軸加速度センサや３軸ジャイロセンサで検出するペットの姿勢を示す検出結果）を含むので、モデル生成部２０８は、当該ペットに高精度に適応した行動推定モデルを生成できる。一例として、ペットが存在する領域内のケージの置かれた向きに応じて特定される方向に応じ、当該ペットが排泄しているのか食事をしているのかを判別することも可能となる。

（モデル生成部２０８：省電力設定推定モデル）
動物監視システム１は、監視対象動物の動作、監視デバイス５の充電に関する情報、及び／又は消費電力に関する情報について予め学習して準備した省電力設定推定モデル（学習モデル）を用いて監視デバイス５の省電力制御を実行させる条件を算出する。学習では所定の教師データを用いて動作等と条件との関係を学習する。なお、省電力設定推定モデルは、監視デバイス５による監視対象動物６の体表温や動作についての検出精度を損ねない範囲で消費電力を効率化するモデルであり、監視対象動物６の動作等の情報を入力することで、後述する監視デバイス５の体表温検出部５００や動作検出部５０２を停止させる最適な加速度（動作検出部５０２が検出する加速度）の閾値を出力することもできる。

具体的にモデル生成部２０８は、監視デバイス５を装着している監視対象動物６の動作情報、監視対象動物６の体表温、ユーザが監視対象動物６を観察して得た行動に関する情報、監視デバイス５に対する充電に関する情報、及び／又は監視デバイス５における消費電力に関する情報の組み合わせを省電力設定教師データとし、一例として勾配法を用いた機械学習アルゴリズムで学習することで、監視対象動物６の動作情報、充電に関する情報、及び／又は消費電力に関する情報が入力されると、監視デバイス５の省電力制御を実行させる条件を出力とするようにサーバ２のプロセッサを機能させる省電力設定推定モデルを生成する。なお、この条件は、例えば、監視デバイス５が有する各構成部材を起動若しくは停止させることや、監視対象動物６の体表温等を検出する構成部材における最適なサンプリング周波数等を決定する条件等である。

なお、モデル生成部２０８は、監視デバイス５が取得した監視対象動物６の情報（体表温や動作に関する情報）、監視対象動物６とは異なる監視対象動物（例えば、監視対象動物６を有するユーザとは異なるユーザが有する監視対象動物）の情報、及び／又は動物監視システム１外や当該動物監視システム１とは別の動物監視システム１において取得された監視対象動物の情報及び／又は特徴量を直腸温教師データとして用い、直腸温推定モデルを生成してもよい。行動推定モデル及び省電力設定推定モデルも同様である。

（直腸温推定部２１０）
直腸温推定部２１０は、体表温検出部５００が検出した体表温を直腸温推定モデルに適用し、監視対象動物６の直腸温を推定する。すなわち、直腸温推定部２１０は、勾配法を用いた機械学習アルゴリズム等を用いて大量の動物の体表温のデータ及び動物の直腸温について学習させることにより構築された直腸温推定モデルを用いた推論処理により、動物の直腸温を算出する。例えば、直腸温推定部２１０は、監視デバイス５により取得される動物の体表温、動物の特徴量、及び／又は当該動物の周囲の環境情報と直腸温推定モデルとを用い、動物の直腸温を算出する。すなわち、直腸温推定部２１０は、少なくとも監視対象動物６の体表温と当該監視対象動物の直腸温との組み合わせを直腸温教師データとして受け付け、直腸温教師データによる機械学習により、少なくとも監視対象動物の体表温から監視対象動物の直腸温を出力する直腸温推定モデルに、体表温検出部５００が検出した体表温を適用することで監視対象動物６の直腸温の推定値を出力する。直腸温推定部２１０は、出力した直腸温を推定結果情報格納部２２８に格納する。また、直腸温推定部２１０は、出力した直腸温を警告部２３２に供給する。なお、直腸温推定部２１０は、推定値としての直腸温の出力を所定の時間間隔（例えば、１秒間隔等）で実行できる。

（行動推定部２１２）
行動推定部２１２は、後述の動作検出部５０２が検出する動作情報に基づいて、監視対象動物６の行動を推定する。具体的に行動推定部２１２は、監視デバイス５が検出した監視対象動物６の動作を示す動作情報を行動推定モデルに適用し、監視対象動物６の行動を推定する。すなわち、行動推定部２１２は、勾配法を用いた機械学習アルゴリズム等を用いて大量の動物の動作情報及び動物の動作情報に対応する行動を示す行動情報について学習させることにより構築された行動推定モデルを用いた推論処理により、動物の推定される行動の行動情報を算出する。例えば、行動推定部２１２は、監視デバイス５により取得される動物の体表温及び／又は動作、動物の特徴量、及び／又は当該動物の周囲の環境情報と行動推定モデルとを用い、動物の行動情報を算出する。すなわち、行動推定部２１２は、少なくとも監視対象動物６の動作の動作情報と当該動作に対応する行動の行動情報との組み合わせを行動教師データとして受け付け、行動教師データによる機械学習により、少なくとも監視対象動物の動作情報から監視対象動物の行動情報を出力する行動推定モデルに、監視デバイス５が検出した動作の動作情報を適用することで監視対象動物６の推定される行動の行動情報を出力する。行動推定部２１２は、出力した行動情報を推定結果情報格納部２２８に格納する。また、行動推定部２１２は、行動情報を警告部２３２、監視デバイス５の省電力制御部５０８に供給する。なお、行動推定部２１２は、行動情報の出力を所定の時間間隔（例えば、１秒間隔等）で実行できる。また、行動推定部２１２は、後述の動作検出部５０２における所定のセンサの検出値が予め定められた値を超えた場合に監視対象動物６が行動し、予め定められた値以下の場合に監視対象動物６が行動していないと推定してもよい。

なお、行動情報とは、動物が生活する上で実行する行動を示す情報であって、例えば、監視対象動物６の食事、排泄、睡眠（入眠、目覚めの行動含む）、休憩若しくは休息（静止状態）、毛繕い、水飲み、及び／又は運動（歩行運動、走行運動、飛び跳ねる運動等）等を示す情報である。

（警告部２３２）
警告部２３２は、後述する警告情報格納部２３０が格納する条件情報に基づいて警告情報を出力する。警告部２３２は、警告情報格納部２３０に格納されている条件情報を参照し、警告情報の出力の有無を決定する。具体的に、警告部２３２は、直腸温推定部２１０が推定した直腸温が予め定められた閾値以上の温度である場合、警告情報を出力する。また、警告部２３２は、行動推定部２１２から受け取った行動情報に基づいて警告情報を出力してもよい。警告部２３２は、行動推定部２１２から受け取った行動情報が、条件情報としての行動情報と一致する場合に警告情報を出力する。ここで条件情報としての行動情報は、監視対象動物６の健康状態に関する指標としてユーザが注意を要する指標である。一例として条件情報としての行動情報は、各種の行動（食事、排泄、睡眠、静止等の行動）の長さ、一の行動（例えば、食事等）と他の行動（例えば、排泄等）との間の時間、及び／又はその他の通常は取り得ない行動を示す情報である。更に警告部２３２は、情報取得部２０６が取得した環境情報に基づいて警告情報を出力できる。警告部２３２は、情報取得部２０６が取得した環境情報が、条件情報としての環境情報と一致する場合に警告情報を出力する。ここで条件情報としての環境情報は、例えば、監視対象動物６の周囲の温度や湿度等について予め定められた閾値である。警告部２３２は、環境情報が予め定められた状態（例えば、温度及び／又は湿度が予め定められた閾値以上になった状態）になった場合に警告情報を出力する。

警告部２３２は、警告情報を中継デバイス４及び／又は情報端末７に供給する。警告部２３２は、電子メールやショートメッセージサービス（ＳＭＳ）等により情報端末７に警告情報を供給する。また、警告部２３２は、情報端末７に予めインストールされている所定のアプリケーションに対して警告情報を供給し、当該アプリケーションが当該警告情報に対応する警告内容をユーザに知覚可能にプッシュ式で出力させてもよい。そして、警告情報を受け取った中継デバイス４及び／又は情報端末７は、警告情報をユーザに知覚可能に出力する。中継デバイス４及び／又は情報端末７は、警告情報を、例えば、テキスト、画像、及び／又は音声等の形式で出力する。

（サーバ格納ユニット２１４）
サーバ格納ユニット２１４は、オペレーティングシステム（ＯＳ）や動物監視システム１に関する各種の情報を格納する。そして、サーバ格納ユニット２１４は、他の構成部材からの要求に応じ、所定の情報を所定の構成部材に供給する。また、サーバ格納ユニット２１４は、他の構成部材から供給される情報を所定の格納部に格納する。

（サーバ格納ユニット２１４：ユーザ情報格納部２１６）
ユーザ情報格納部２１６は、ユーザ識別子に対応付けてユーザに関する情報を格納する。ユーザに関する情報は、ユーザ名、ユーザのアカウント用のユーザＩＤ、当該アカウント用のパスワード、ユーザが利用する情報端末７に関する情報（例えば、情報端末７を識別する情報端末識別情報や電話番号等）、及び／又はメールアドレス等のその他のユーザの個人情報等である。

（サーバ格納ユニット２１４：監視対象動物情報格納部２１８）
監視対象動物情報格納部２１８は、監視対象動物６の監視対象動物識別子及び当該監視対象動物６を所有するユーザのユーザ識別子に対応付けて監視対象動物６に関する情報を格納する。監視対象動物６に関する情報は、監視対象動物６の名前、監視対象動物６の特徴量、及び／又は当該監視対象動物６を写した画像等の情報である。

（サーバ格納ユニット２１４：中継デバイス情報格納部２２０）
中継デバイス情報格納部２２０は、監視対象動物６に装着されている監視デバイス５と連携している中継デバイス４の中継デバイス識別情報に対応付けて、中継デバイス４に関する情報を格納する。中継デバイス４に関する情報は、中継デバイス４の製造番号、当該中継デバイス４が対応付けられている情報端末７に関する情報（例えば、情報端末７の情報端末識別情報、情報端末７のユーザに関する情報（例えば、ユーザ識別子））、及び／又はＭＡＣアドレス等である。

（サーバ格納ユニット２１４：監視デバイス情報格納部２２２）
監視デバイス情報格納部２２２は、監視デバイス５の監視デバイス識別情報に対応付けて、動物監視システム１において登録されている監視デバイス５に関する情報を格納する。監視デバイス５に関する情報は、監視デバイス５と連携している情報端末７のユーザのユーザ識別子、監視デバイスの種類（例えば、監視対象動物６の身体のいずれの位置に装着させるデバイスであるかを示す種類）、監視デバイスを省電力制御する場合における省電力制御の内容、省電力制御を実行させるための条件（例えば、監視デバイス５に加わる加速度の値等）、充放電履歴、及び／又は消費電力履歴等の情報である。

（サーバ格納ユニット２１４：モデル情報格納部２２４）
モデル情報格納部２２４は、動物監視システム１で用いられる学習モデルを格納する。学習モデルは、直腸温推定モデル、行動推定モデル、及び／又は省電力設定推定モデル等である。

（サーバ格納ユニット２１４：検出情報格納部２２６）
検出情報格納部２２６は、監視デバイス５において検出された各種情報であって情報取得部２０６が取得した各種情報を格納する。検出情報格納部２２６は、監視デバイス５の監視デバイス識別情報及び各種情報の検出日時に対応付けて各種情報を格納する。各種情報は、監視デバイス５が検出する監視対象動物６の体表温、及び／又は監視対象動物６の動作に関する情報等である。また、検出情報格納部２２６は、中継デバイス４において検出された環境情報を格納する。検出情報格納部２２６は、中継デバイス４の中継デバイス識別情報と環境情報を検出した日時とに対応付けて環境情報を格納する。

（サーバ格納ユニット２１４：推定結果情報格納部２２８）
推定結果情報格納部２２８は、直腸温推定部２１０が出力した監視対象動物６の直腸温、及び／又は行動推定部２１２が推定した監視対象動物６の行動情報を格納する。推定結果情報格納部２２８は、監視対象動物識別子に対応付けて、当該監視対象動物識別子で識別される監視対象動物６の直腸温及び／又は行動情報を格納する。また、推定結果情報格納部２２８は、監視デバイス５による監視対象動物６の体表温の検出日時に対応付けて、当該体表温に基づいて算出された直腸温を格納することができる。同様に、推定結果情報格納部２２８は、監視デバイス５による監視対象動物６の動作の検出日時に対応付けて、当該動作に基づいて推定される行動情報を格納することができる。なお、検出日時には、検出の年月日、時分秒を含むこともできる。

（サーバ格納ユニット２１４：警告情報格納部２３０）
警告情報格納部２３０は、警告部２３２が警告情報を出力する場合の条件を示す条件情報を格納する。具体的に、警告情報格納部２３０は、警告部２３２が警告情報を出力する基準となる直腸温の閾値を条件情報として格納する。また、警告情報格納部２３０は、警告部２３２が警告情報を出力する条件となる行動情報及び／又は環境情報を条件情報として格納する。

（省電力設定推定部２３３）
省電力設定推定部２３３は、監視デバイス５により検出された監視対象動物６の動作を示す動作情報、監視デバイス５に対する充電に関する情報、及び／又は監視デバイス５における消費電力に関する情報を省電力設定推定モデルに適用し、監視デバイス５に効率的な省電力制御を実行させる条件を出力する。すなわち、省電力設定推定部２３３は、勾配法を用いた機械学習アルゴリズム等を用いて大量の動物の動作情報、充電に関する情報、及び／又は消費電力に関する情報について学習させることにより構築された消費電力設定推定モデルを用いた推論処理により、監視デバイス５に対して省電力制御を実行させる条件を出力する。

例えば、省電力設定推定部２３３は、監視デバイス５により取得される動物の体表温及び／又は動作、監視デバイス５の充電に関する情報、及び／又は監視デバイス５の消費電力に関する情報と消費電力設定推定モデルとを用い、監視デバイス５に省電力制御を実行させる条件を出力する。すなわち、省電力設定推定部２３３は、少なくとも監視対象動物６の動作の動作情報と消費電力に関する情報とを省電力設定教師データとして受け付け、省電力設定教師データによる機械学習により、監視対象動物の動作情報から監視デバイス５に効率的な省電力制御を実行させる条件を出力する省電力設定推定モデルに、監視デバイス５が検出した動作の動作情報を適用することで省電力制御を実行させる条件を出力する。

省電力設定推定モデルは、例えば、一の動作情報が入力された場合において、一の動作情報が示す動作時における監視デバイス５の消費電力と他の動作情報が示す動作時における監視デバイス５の消費電力とを比較し、一の動作情報が示す動作時における消費電力が他の動作情報が示す動作時における消費電力より大きい場合、他の動作情報が示す動作時に監視デバイス５の省電力制御を実行させるための条件として、監視デバイス５の所定の構成部材の動作を停止等させる命令を出力するモデルであってよい。つまり、監視対象動物６の行動が低調な場合（例えば、睡眠時や休息時等）に監視デバイス５の省電力制御を開始させ、当該行動が活発な場合（例えば、運動時や食事中等）に監視デバイス５の省電力制御を停止させる。

省電力設定推定部２３３は、出力した条件を監視デバイス情報格納部２２２に格納する。また、省電力設定推定部２３３は、出力した条件を中継デバイス４に供給する。中継デバイス４の省電力設定部４０６は、当該条件を受け取った場合、当該条件に応じた監視デバイス５の省電力制御を開始する。中継デバイス４が監視デバイス５の省電力制御部５０８に実行させる省電力制御は、例えば、監視デバイス５が有する各構成部材の起動若しくは停止や、所定の情報を検出する部材における情報検出のサンプリング周波数を低減させること等の制御である。なお、省電力設定推定部２３３は、省電力制御の条件に応じた制御を所定の時間間隔（例えば、１秒間隔等）で実行できる。

（サーバ通信部２３４）
サーバ通信部２３４は、中継デバイス４及び情報端末７と通信網３を介して双方向通信可能に通信する。なお、サーバ２が有する各構成部材は、サーバ通信部２３４を介して中継デバイス４及び／又は情報端末７から所定の情報を取得し、サーバ通信部２３４を介して中継デバイス４及び／又は情報端末７の所定の構成部材に所定の情報を供給する。

［中継デバイス４の詳細］
図５は、本実施形態に係る中継デバイスの機能構成の一例を示す。

中継デバイス４は、監視デバイス５及び情報端末７との連携処理を制御する連携制御部４００と、周囲の環境の状況を測定する環境測定部４０２と、監視デバイス５の位置を検出する位置情報検出部４０４と、監視デバイス５の省電力モードを設定する省電力設定部４０６と、各種情報を格納する中継デバイス格納ユニット４０８と、監視デバイス５の充電を制御する充電制御部４１４と、中継デバイス４及び／又は監視デバイス５にインストールされているプログラムを更新するプログラム更新部４１６と、サーバ２等と通信する中継通信部４１８と、所定の情報を出力する出力部４２０とを有する。中継デバイス格納ユニット４０８は、連携処理に関する情報を格納する連携情報格納部４１０と、監視デバイス５の省電力制御に関する情報を格納する省電力情報格納部４１２とを含む。なお、中継デバイス４は、汎用のオペレーティングシステムがインストールされて動作するパソコンや情報端末として構成することも、所定のマイコンを用いて構成することもできる。また、中継デバイス４の各構成部材は、外部の電源から電力の供給を受けて動作する。

（連携制御部４００）
連携制御部４００は、中継デバイス４とサーバ２との間、中継デバイス４と監視デバイス５との間、及び中継デバイス４と情報端末７との間で双方向通信可能な状態に設定する（以下、係る設定を「連携する」と称する場合がある。）。すなわち、連携制御部４００は、サーバ２、中継デバイス４、監視デバイス５、及び／又は情報端末７それぞれの間の通信接続を確立する。

（環境測定部４０２）
環境測定部４０２は、中継デバイス４の周囲の環境に関する状況を測定する。具体的に環境測定部４０２は、周囲の環境の温度、湿度、照度、酸素濃度、二酸化炭素濃度、及び／又は音声等を測定する。したがって、環境測定部４０２は、温度センサ、湿度センサ、照度センサ、ガスセンサ、及び／又は音声センサ等を含んで構成される。環境測定部４０２は、構成の容易さの観点から少なくとも温度及び湿度を測定する構成にすることが好ましい。環境測定部４０２は、測定した環境に関する状況を示す環境情報をサーバ２の情報取得部２０６に供給する。

ここで、環境測定部４０２は、監視対象動物６が位置する空間であって、監視対象動物６に装着されている監視デバイス５の体表温検出部５００から離間した位置に設置される。すなわち、環境測定部４０２は中継デバイス４が有しているので、監視対象動物６から離れた位置に存在する。

なお、環境測定部４０２は、中継デバイス４と監視デバイス５との間で双方向通信可能な状態の場合に測定した環境情報に所定のフラグを付して情報取得部２０６に供給できる。このフラグは、モデル生成部２０８、直腸温推定部２１０、及び行動推定部２１２において利用可能な環境情報であることを示すフラグであってよい。モデル生成部２０８、直腸温推定部２１０、及び行動推定部２１２はそれぞれ、当該フラグが付された環境情報を用いて所定の処理を実行する。これにより、監視デバイス５が中継デバイス４との通信ができない位置に存在する場合（監視対象動物６が中継デバイス４から遠ざかり、中継デバイス４と監視デバイス５との間の通信ができなくなった場合）における環境情報を排除できる。そして、当該フラグが付されていない環境情報を情報取得部２０６が受け取っている間、直腸温推定部２１０及び行動推定部２１２はそれぞれ、監視対象動物６の直腸温及び行動情報の出力を停止してよい。また、中継デバイス４と監視デバイス５との間で双方向通信ができない間（通信不能期間）、中継通信部４１８は通信不能期間であることをサーバ２に通知し、直腸温推定部２１０及び行動推定部２１２は、通信不能期間中、それぞれの処理を停止してもよい。

（位置情報検出部４０４）
位置情報検出部４０４は、中継デバイス４に対する監視デバイス５の位置に関する位置情報を検出する。位置に関する情報は、中継デバイス４から監視デバイス５までの距離、及び／又は中継デバイス４を基点とした場合における監視デバイス５の存在する方向に関する情報である。例えば、位置情報検出部４０４は、後述する監視デバイス通信部５２０からの信号強度に基づいて中継デバイス４から監視デバイス５までの距離及び監視デバイス５の方向を推定する。すなわち、監視デバイス通信部５２０が発信する信号強度は距離に応じて減衰するので、位置情報検出部４０４は受信する信号強度に基づいて監視デバイス５までの距離を推定する。また、位置情報検出部４０４は、複数の信号受信部を含んでいてよく、各信号受信部が受信する信号強度に基づいて監視デバイス５の中継デバイス４に対する方向を推定する。位置情報検出部４０４は、検出した監視デバイス５の位置情報を情報取得部２０６に供給する。

（省電力設定部４０６）
省電力設定部４０６は、サーバ２の省電力設定推定部２３３から受け取る省電力制御を実行させるための条件（省電力実行条件）に基づいて、監視デバイス５の省電力制御を実行する。また、省電力設定部４０６は、行動推定部２１２の推定結果を直接受け取り、受け取った推定結果に基づいて監視デバイス５の省電力制御を実行することもできる。

（中継デバイス格納ユニット４０８）
中継デバイス格納ユニット４０８は、ＯＳや動物監視システム１に関する各種の情報を格納する。そして、中継デバイス格納ユニット４０８は、他の構成部材からの要求に応じ、所定の情報を所定の構成部材に供給する。また、中継デバイス格納ユニット４０８は、他の構成部材から供給される情報を所定の格納部に格納する。なお、中継デバイス格納ユニット４０８は、中継デバイス４自体に関する情報（例えば、中継デバイス４の中継デバイス識別情報や中継デバイス４の動作設定に関する各種の設定情報等）も格納できる。

（中継デバイス格納ユニット４０８：連携情報格納部４１０）
連携情報格納部４１０は、中継デバイス４と連携している監視デバイス５及び／又は情報端末７に関する情報を格納する。連携情報格納部４１０は、監視デバイス５の監視デバイス識別子に対応付けて監視デバイス５に関する情報を格納する。また、連携情報格納部４１０は、情報端末７の情報端末識別子に対応付けて情報端末７に関する情報を格納する。連携情報格納部４１０が格納する監視デバイス５に関する情報は、監視デバイス情報格納部２２２が格納する情報と同一であってよい。

（中継デバイス格納ユニット４０８：省電力情報格納部４１２）
省電力情報格納部４１２は、中継デバイス４と連携している監視デバイス５の省電力制御に関する情報を格納する。省電力制御に関する情報は、監視デバイス５に所定の省電力モードに基づく省電力制御を実行させるための条件、及び／又は所定の省電力モードに関する情報である。なお、省電力モードとは、監視デバイス５を省電力制御する場合におけるモードであり、監視デバイス５が有する各構成部材それぞれの起動及び停止等の組み合わせを設定することで複数のパターンの省電力モードを設定できる。したがって、省電力モードに関する情報とは、このパターンを示す情報（省電力設定データ）であってよい。

（充電制御部４１４、プログラム更新部４１６）
充電制御部４１４は、中継デバイス４の装着部４２に装着された監視デバイス５が有するバッテリーへの充電を制御する。また、プログラム更新部４１６は、中継デバイス４にインストールされているプログラムの更新、及び装着部４２に装着された監視デバイス５にインストールされているプログラムの更新を実行する。

（中継通信部４１８）
中継通信部４１８は、サーバ２及び情報端末７と通信網３を介して双方向通信可能に通信する。また、中継通信部４１８は、監視デバイス５と中継デバイス４との間、及び／又は情報端末７と中継デバイス４との間では近距離無線通信により双方向通信可能に通信接続できる。なお、中継デバイス４が有する各構成部材は、中継通信部４１８を介してサーバ２、監視デバイス５、及び／又は情報端末７から所定の情報を取得し、中継通信部４１８を介してサーバ２、監視デバイス５、及び／又は情報端末７の所定の構成部材に所定の情報を供給する。例えば、中継通信部４１８は、監視デバイス５から受け取った情報（監視対象動物６の体表温を示す情報や動作を示す情報等）をサーバ２に供給する。

（出力部４２０）
出力部４２０は、中継デバイス４、及び／又は監視デバイス５に関する状況をユーザに知覚可能に出力する。例えば出力部４２０は、警告部２３２から受け取る警告情報を出力する。出力部４２０は、一例として、テキスト情報や画像情報を出力する表示部（液晶表示部や有機ＥＬディスプレイ等）、及び／又は音声出力部等である。

［監視デバイス５、情報端末７の詳細］
図６は、本実施形態に係る監視デバイス及び情報端末の機能構成の一例を示す。具体的に図６（ａ）は監視デバイス５の機能構成の一例の概要を示し、図６（ｂ）は情報端末７の機能構成の一例の概要を示す。

監視デバイス５は、監視対象動物６の体表温を検出すると共に動作（動き）を検出する。すなわち、図６（ａ）に示すように監視デバイス５は、監視対象動物６の体表温を検出する体表温検出部５００と、監視対象動物６の動作を検出する動作検出部５０２と、監視デバイス５のバッテリー５２４に関する情報を検出する電力情報検出部５０４と、監視デバイス５の省電力モードの内容を設定する省電力モード設定部５０６と、省電力制御を実行する省電力制御部５０８と、各種の情報を格納する監視デバイス格納ユニット５１０と、外部と通信する監視デバイス通信部５２０と、所定の情報を出力する監視デバイス出力部５２２と、監視デバイス５の各構成部材に電力を供給するバッテリー５２４とを有する。また、監視デバイス格納ユニット５１０は、監視デバイス５に関する情報を格納する監視デバイス情報格納部５１２と、バッテリー５２４の充電や電力消費に関する情報を格納する充電・電力消費情報格納部５１４と、省電力モードに関する情報を格納する省電力モード情報格納部５１６と、省電力制御を実行させる条件に関する情報を格納する省電力情報格納部５１８とを含む。

なお、監視デバイス５の各構成部材は、体表温検出部５００及び動作検出部５０２を除きマイコンで構成でき、バッテリー５２４からの電力供給により動作可能である。また、監視デバイス５は、一例として、監視対象動物６の首回りに装着される首輪型デバイスとして構成できるが、監視対象動物６の体表温及び動作を検出でき、監視対象動物６が不快をほとんど感じない限り、監視対象動物６の身体の他の部分に装着されるデバイスであってもよい。

（体表温検出部５００）
体表温検出部５００は、ベルト等の補助具を用いて監視対象動物６に装着され、監視対象動物６の体表温を検出する。体表温検出部５００は監視対象動物６の体表面に装着される。体表温検出部５００の装着位置は、監視対象動物６の肛門部を除く位置であることが好ましく、首周り付近であることがより好ましく、喉付近であることが更に好ましい。体表温検出部５００は、体表温を測定できるセンサ等であって小型センサであれば特に限定はない。例えば、体表温検出部５００はサーミスタを用いて構成できる。本実施形態に係る体表温検出部５００は、赤外線センサではなくサーミスタを用いて構成できることから小型化を実現でき、監視対象動物６の不快感を低減できる。体表温検出部５００は、検出した体表温の情報（体表温情報）を中継デバイス４の中継通信部４１８を介し、情報取得部２０６、検出情報格納部２２６に供給する。

（動作検出部５０２）
動作検出部５０２は、監視対象動物６に装着され、監視対象動物６の動作及び／又は向きを検出する。例えば、動作検出部５０２は、加速度、角速度、及び地磁気それぞれを３軸で計測する９軸モーションセンサを用いて構成できる。９軸モーションセンサは、３軸加速度センサ、３軸ジャイロセンサ（３軸加速度センサ）、３軸地磁気センサ（３軸磁気センサ）を含んで構成される。３軸ジャイロセンサは、一例として、ＭＥＭＳジャイロセンサである。なお、動作検出部５０２においては、３軸加速度センサ、３軸ジャイロセンサ、及び３軸地磁気センサそれぞれを起動させる閾値を各センサそれぞれに設定できる。また、動作検出部５０２は９軸モーションセンサに限らず、他のモーションセンサであってもよい。

３軸加速度センサ及び３軸ジャイロセンサは、監視対象動物６の様々な動作（動き）を検出する。すなわち、３軸加速度センサ及び３軸ジャイロセンサはそれぞれ、各センサに加わる振動（揺れ）状態の加速度及び角速度を検出し、当該振動（つまり、加速度及び角速度）の大きさに応じた振動波形の電圧値を出力する。例えば、３軸加速度センサの場合、互いに直交する３軸方向（Ｘ軸方向、Ｙ軸方向、及びＺ軸方向）に加わる振動の大きさに応じた加速度、つまり、前後、左右、及び上下の３軸に加わる加速度の大きさに比例した電圧値を出力する。また、３軸ジャイロセンサは、３軸まわりの角速度の大きさに比例した電圧値を出力する。更に、３軸地磁気センサは、監視対象動物６の姿勢（つまり、向き及び傾き）として、監視対象動物６がいずれの方向を向いているかやどのような姿勢であるかを検出し、当該方向や姿勢に応じた電圧値を出力する。

動作検出部５０２は、３軸加速度センサ、３軸ジャイロセンサ、及び３軸地磁気センサ（９軸センサ）それぞれが検出した検出値を動作情報として、中継デバイス４を介してサーバ２の情報取得部２０６に供給する。動作検出部５０２は、情報端末７からの所定の指示の有無にかかわらず、予め定められた時間間隔（例えば、１秒間隔や５秒間隔等）で情報取得部２０６に動作情報を供給する。情報取得部２０６は、動作検出部５０２が検出した検出値を、監視デバイス識別情報及び検出日時に対応付けて検出情報格納部２２６に格納する。また、動作検出部５０２は、検出した検出値を動作情報として、中継デバイス４の中継通信部４１８を介し、省電力設定推定部２３３に供給する。

なお、サーバ２のモデル生成部２０８が用いる行動教師データに含まれる動作情報しては、少なくとも３軸加速度センサが検出した検出値を含む。また、行動教師データは、３軸ジャイロセンサ、及び／又は３軸地磁気センサが検出した検出値を含んでいてもよい。

（電力情報検出部５０４）
電力情報検出部５０４は、バッテリー５２４の充放電に関する情報、消費電力に関する情報を検出する。電力情報検出部５０４は、予め定められた時間間隔（例えば、１秒や５秒等）でこれらの情報を検出する。電力情報検出部５０４は、検出した情報を省電力設定推定部２３３、充電・電力消費情報格納部５１４に供給する。

（省電力モード設定部５０６）
省電力モード設定部５０６は、３軸加速度センサ、３軸ジャイロセンサ、又は３軸地磁気センサのいずれか１つのセンサの検出結果に基づいて、動作検出部５０２を構成する各センサの起動、停止、及び／又はサンプリング周波数を規定した監視デバイス５の省電力モードの内容を設定する。例えば、９軸モーションセンサの各センサそれぞれを起動させる閾値として所定の加速度の値が設定されている場合、省電力モード設定部５０６は、３軸加速度センサの検出結果が当該所定の加速度の値を下回った場合は３軸加速度センサを除く他の各センサを停止させ、検出結果が当該所定の加速度以上の場合は３軸加速度センサを除く他の各センサを起動させるように各センサ（ただし、３軸加速度センサを除く）を制御する内容の省電力モードを設定する。省電力モード設定部５０６は設定した内容を示す省電力モードを省電力制御部５０８、省電力モード情報格納部５１６に供給する。

（省電力制御部５０８）
省電力制御部５０８は、例えば、以下の３つの方式で監視デバイス５の体表温検出部５００及び／又は動作検出部５０２の省電力制御を実行する。

（方式１）
省電力制御部５０８は、サーバ２の行動推定部２１２の推定結果に基づいて省電力制御を実行する。すなわち、省電力制御部５０８は、行動推定部２１２の推定結果が、監視対象動物６の行動が活発ではない状態（例えば、睡眠状態や休息状態である状態等の実質的に静止している状態であり、「不活発状態」という。）を示す場合、省電力制御を実行する。つまり、監視対象動物６が睡眠状態や休息状態であることを推定結果が示す場合、サーバ２の省電力設定推定部２３３は、監視デバイス５に省電力制御を実行させるための条件（省電力実行条件）を出力する。そして、省電力設定推定部２３３は、省電力実行条件を中継デバイス４の省電力設定部４０６に供給する。省電力設定部４０６は、省電力実行条件に基づいて省電力制御部５０８を制御し、省電力制御部５０８は監視デバイス５の省電力制御を開始する。

なお、「実質的に静止している状態」とは、監視対象動物６が文字通り静止している状態だけではなく、動作検出部５０２による動作の検出に基づいて行動推定部２１２が推定する行動が、監視対象動物６の動きや動作がほとんどない行動（睡眠状態、休息状態、寝転んだ状態、覚醒中であるものの略静止している状態等）の状態も含む。

この省電力制御においては、３軸加速度センサ、３軸ジャイロセンサ、及び３軸地磁気センサの少なくとも１つの動作の停止、並びに３軸加速度センサ、３軸ジャイロセンサ、及び３軸地磁気センサの少なくとも１つのサンプリング周波数の予め定められたサンプリング周波数への変更により消費電力を抑制できる。例えば、省電力制御において、３軸加速度センサ、３軸ジャイロセンサ、及び３軸地磁気センサそれぞれの起動若しくは停止の組み合わせ、並びに３軸加速度センサ、３軸ジャイロセンサ、及び３軸地磁気センサそれぞれのサンプリング周波数の所定割合の低減の組み合わせを省電力制御実行のための条件として予め設定しておく。そして、省電力制御部５０８は、行動推定部２１２の推定結果が監視対象動物６の行動が活発ではない状態を示す場合、予め設定した省電力制御実行のための条件に基づいて各センサを省電力制御する。また省電力制御部５０８は、推定結果が監視対象動物６の行動が活発である状態（例えば、睡眠状態や休息状態を除く他の状態等であり、「活発状態」という。）を示す場合、省電力制御を停止する。

（方式２）
省電力制御部５０８は、省電力モード情報格納部５１６に格納されている省電力モード設定部５０６が設定した内容（つまり、省電力モード（省電力設定データ））に基づいて、監視デバイス５の動作検出部５０２の省電力制御を実行する。すなわち、省電力制御部５０８は、省電力モード設定部５０６が設定した内容に応じ、９軸モーションセンサの各センサそれぞれの起動若しくは停止を制御し、省電力制御を実行する。なお、省電力制御部５０８は、９軸モーションセンサの各センサそれぞれについて個別に起動若しくは停止を制御することも、全てのセンサを同時に制御し、各センサを同時に起動若しくは停止させる制御をすることもできる。

（方式３）
省電力制御部５０８は、サーバ２の省電力設定推定部２３３が出力する条件（省電力実行条件）に基づいて監視デバイス５の省電力制御を実行してもよい。例えば、省電力設定推定部２３３が出力する省電力制御を実行させるための条件として、９軸モーションセンサそれぞれの起動及び停止、各センサのサンプリング周波数の低減等の条件が挙げられる。すなわち、３軸加速度センサ、３軸ジャイロセンサ、及び３軸地磁気センサそれぞれの起動若しくは停止の組み合わせ、並びに３軸加速度センサ、３軸ジャイロセンサ、及び３軸地磁気センサそれぞれのサンプリング周波数の所定割合の低減の組み合わせを、省電力制御を実行させるための条件にすることができる。省電力制御部５０８は、省電力設定推定部２３３が出力した条件に基づいて各センサを起動若しくは停止させ、各センサのサンプリング周波数を所定のサンプリング周波数に低減させることで省電力制御を実行する。

（監視デバイス格納ユニット５１０）
監視デバイス格納ユニット５１０は、ＯＳや動物監視システム１に関する各種の情報を格納する。そして、監視デバイス格納ユニット５１０は、他の構成部材からの要求に応じ、所定の情報を所定の構成部材に供給する。また、監視デバイス格納ユニット５１０は、他の構成部材から供給される情報を所定の格納部に格納する。

（監視デバイス格納ユニット５１０：監視デバイス情報格納部５１２）
監視デバイス情報格納部５１２は、監視デバイス５を識別する監視デバイス識別子に対応付けて監視デバイス５に関する情報を格納する。監視デバイス５に関する情報は、例えば、この監視デバイス５の種類や設置場所等の情報である。

（監視デバイス格納ユニット５１０：充電・電力消費情報格納部５１４）
充電・電力消費情報格納部５１４は、電力情報検出部５０４が検出した情報を格納する。充電・電力消費情報格納部５１４は、バッテリー５２４の充放電に関する情報、及び／又は消費電力に関する情報を格納する。充電・電力消費情報格納部５１４は、これらの情報を電力情報検出部５０４が検出した日時に対応付けて格納する。また、充電・電力消費情報格納部５１４は、これらの情報の履歴（つまり、充放電に関する情報及び／又は消費電力に関する情報各々の履歴）を一定期間格納し、一定期間経過後は消去してもよい。

（監視デバイス格納ユニット５１０：省電力モード情報格納部５１６）
省電力モード情報格納部５１６は、省電力モード設定部５０６が設定した内容を格納する。すなわち、省電力モード情報格納部５１６は、動作検出部５０２を構成する各センサの省電力制御の起動若しくは停止に用いる加速度の閾値等を示す情報の組み合わせを省電力モードとして格納する。省電力モード情報格納部５１６は、９軸モーションセンサの各センサそれぞれについて個別に起動若しくは停止を制御することを目的とし、各センサ個別に起動若しくは停止の判断基準である加速度の閾値を示す情報を格納することも、全てのセンサを同時に起動若しくは停止の制御をすることを目的として、全てのセンサに共通の起動若しくは停止の判断基準である加速度の閾値を示す情報を格納することもできる。

（監視デバイス格納ユニット５１０：省電力情報格納部５１８）
監視デバイス５の省電力制御として複数の省電力モード（省電力設定データ）を予め設定できる。省電力モードは、例えば、動作検出部５０２の３軸加速度センサが検出する加速度の値に基づいて、９軸モーションセンサの各センサそれぞれの起動若しくは停止等の実行を予め規定した内容である。つまり、３軸加速度センサ、３軸ジャイロセンサ、及び３軸地磁気センサそれぞれのいずれを起動させいずれを停止させるかについてや、起動させる場合における各センサのサンプリング周波数の値、そして、起動させる場合の判断基準である加速度の値を、各センサに個別に設定することで複数の省電力モードを構成する。一例として、検出された加速度がｘ（ｍ／ｓ^２）の場合には、３軸加速度センサ、３軸ジャイロセンサ、及び３軸地磁気センサの全てを起動させる省電力モードとして設定し、加速度がｙの場合には（ただし、ｘ＞ｙとする）、３軸加速度センサを起動させ、３軸ジャイロセンサ及び３軸地磁気センサを停止させる省電力モードとして設定する。このように、監視デバイス５の複数の省電力モードを予め設定できる。そして、省電力情報格納部５１８は、これら複数の省電力モードを格納する。また、省電力情報格納部５１８は、省電力モード情報格納部５１６に格納されている省電力モードであって情報端末７を介してユーザが選択した省電力モードを、優先的に用いる省電力モードとして格納してよい。

（監視デバイス通信部５２０）
監視デバイス通信部５２０は、中継デバイス４及び情報端末７と近距離無線通信により双方向通信可能に通信する。また、監視デバイス通信部５２０は、通信網３を介してサーバ２及び／又は情報端末７と直接（中継デバイス４を介さずに）、双方向通信可能に通信してもよい。なお、監視デバイス５が有する各構成部材は、監視デバイス通信部５２０を介してサーバ２、中継デバイス４、及び／又は情報端末７から所定の情報を取得し、監視デバイス通信部５２０を介してサーバ２、中継デバイス４、及び／又は情報端末７の所定の構成部材に所定の情報を供給する。

（監視デバイス出力部５２２）
監視デバイス出力部５２２は、監視デバイス５の動作状況等を簡易的に出力する。監視デバイス出力部５２２は、一例として発光ダイオード（ＬＥＤ）等で構成可能なインディケータであり、例えば、発光の仕方（例えば、発光色、点滅の有無、点滅の間隔等）により、監視デバイス５からサーバ２等へ所定の情報を供給する状況や監視デバイス５のバッテリーの所定の状況（充放電の状況）、及び／又は所定のエラー等を簡易的に示す。

図６（ｂ）に示すように情報端末７は、ユーザからの所定の情報の入力を受け付ける入力部７００と、所定の情報を出力する出力部７０２と、サーバ２や中継デバイス４と通信する情報端末通信部７０４と、所定の情報を格納する情報端末格納部７０６とを有する。

（入力部７００、出力部７０２）
入力部７００は、ユーザからの所定の指示や操作等の入力を受け付ける。入力部７００は、動物監視システム１の所定の構成部材に当該指示を供給する。当該指示を受け付けた各構成部材はそれぞれ所定の機能を発揮する。入力部７００は、ユーザからの操作入力を受け付けるための入力装置（例えば、タッチパネル、タッチパッド、マウス等のポインティングデバイス、キーボード、モーションセンサ等）である。

出力部７０２は、動物監視システム１の実行に関する各種情報（例えば、テキスト情報、静止画や動画の画像情報、音声情報等）を出力する。出力部７０２、各種の処理結果やサーバ格納ユニット２１４、中継デバイス格納ユニット４０８、監視デバイス格納ユニット５１０、及び／又は情報端末格納部７０６が格納している情報をユーザが知覚可能に出力する。具体的に出力部７０２は、各構成部材における各種処理結果や各格納ユニット、情報端末格納部７０６が格納している情報を、所定形式のデータ、静止画像、動画像、及び／又はテキスト等として出力する。出力部７０２は、外部のサーバから受け取る情報を出力してもよい。なお、出力部７０２は、各種情報を表示する表示部、音声を出力するスピーカー等の音声出力部等を有して構成されてよい。そして、表示部は、例えば、液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイであってよい。

例えば、入力部７００は、ユーザからの監視対象動物６の直腸温及び／又は行動の取得指示を受け付ける。そして、サーバ２の直腸温推定部２１０及び／又は行動推定部２１２、若しくは推定結果情報格納部２２８は、直腸温及び／又は推定された行動に関する情報を出力部７０２に供給する。出力部７０２は受け取った情報をユーザに知覚可能に出力する。なお、直腸温推定部２１０及び行動推定部２１２は、入力部７００から当該取得指示を受け付けていない場合においても直腸温の推定、及び行動の推定を随時実行しており、推定結果を推定結果情報格納部２２８に格納し続けている。したがって、ユーザは情報端末７を介して当該取得指示をした時点における監視対象動物６の直腸温及び／又は推定された行動を把握することだけでなく、当該取得指示をした時点より過去の時点を指定して、過去の時点における直腸温及び／又は推定された行動を把握することもできる。

（情報端末通信部７０４）
情報端末通信部７０４は、サーバ２及び中継デバイス４と通信網３を介して双方向通信可能に通信する。また、情報端末通信部７０４は、中継デバイス４と近距離無線通信により双方向通信可能に通信することもできる。なお、情報端末７が有する各構成部材は、情報端末通信部７０４を介してサーバ２、中継デバイス４、及び／又は監視デバイス５から所定の情報を取得し、情報端末通信部７０４を介してサーバ２、中継デバイス４、及び／又は監視デバイス５の所定の構成部材に所定の情報を供給する。

（情報端末格納部７０６）
情報端末格納部７０６は、ＯＳや情報端末７に関する情報を格納する。情報端末７に格納する情報は、例えば、情報端末７を用いるユーザに関する情報、電話番号、メールアドレス、及び／又はその他のテキスト情報や画像情報等である。

なお、情報端末７は、動物監視システム１用のアプリケーションがインストールされていてもよい。このアプリケーションは、以下の機能を有して構成できる。すなわち、アプリケーションは、ユーザ認証するユーザ認証部と、サーバ２から受け取る監視対象動物６の推定された行動情報が示す行動を出力部７０２に出力する行動出力部と、入力部７００を介して監視対象動物６のサーバ２への登録操作及びサーバ２へ供給する監視対象動物６の特徴量の入力を受け付ける特徴入力部と、サーバ２において推定された監視対象動物６の直腸温を出力部７０２に出力する直腸温出力制御部と、情報端末７と連携している中継デバイス４に関する情報を出力部７０２に出力させる中継デバイス出力制御部と、監視対象動物６に対する警告部２３２からの警告情報をプッシュ式に出力部７０２に出力させるアラーム部とを有して構成できる。

ここで、サーバ２、中継デバイス４、監視デバイス５、及び情報端末７はそれぞれ、図示しない中央演算処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ：ＣＰＵ）、ＲＡＭ等の汎用の構成要素が接続されるバスに、サーバ２、中継デバイス４、監視デバイス５、及び情報端末７それぞれの各構成部材が接続されて構成される。

［動物監視システム１の処理の流れ］
図７から図１６は、本実施形態に係る動物監視システムにおける処理の流れの概要の一例及び情報端末における出力内容の概要の一例を示す。なお、中継デバイス及び監視デバイスの数は１つ以上であればそれぞれの数に限定はない。また、１つの中継デバイスと複数の監視デバイスとを連携させることもできる。

（ユーザ登録及びデバイスの連携処理）
図７及び図９は、ユーザ登録及びデバイスの連携処理の流れの概要の一例を示す。また、図８はユーザ登録時における情報端末の出力内容の概要の一例を示し、図１０は連携した中継デバイスに関する情報の情報端末における出力内容の概要の一例を示す。

まず、中継デバイス４の電源が入った場合、中継デバイス４と監視デバイス５とを連携させて中継デバイス４と監視デバイス５とを初期設定すると共に、中継デバイス４とサーバ２とを連携させる。すなわち、図７に示すように、連携制御部４００は、中継デバイス４と情報端末７との間、及び中継デバイス４と監視デバイス５との間を近距離無線通信で接続させ、情報端末７を介してユーザから受け付ける連携指示に応じ、中継デバイス４と情報端末７との間を連携させる処理（ステップ１０。以下、ステップを「Ｓ」と表す。）、及び中継デバイス４と監視デバイス５との間を連携させる処理（Ｓ１２）を実行する。

また、情報端末７は通信網３を介してサーバ２に接続する。ここで、情報端末７は、ユーザからの中継デバイス４に関するネットワーク設定の指示（Ｓ１４）に応じ、中継デバイス４のローカルネットワーク設定を実行し（Ｓ１６）、通信網３を介して中継デバイス４とサーバ２とを双方向通信可能に接続させる（Ｓ１８）。なお、ローカルネットワーク設定においては、中継デバイス４と通信網３との間にルータを設け、当該ルータに対してローカルネットワーク設定を実行してもよい。そして、情報端末７は、連携した中継デバイス４に関する情報を中継デバイス４から取得し（Ｓ２０）、情報端末格納部７０６に取得した中継デバイス４に関する情報を格納する（Ｓ２２）。

また、サーバ２の認証登録部２００は、情報端末７に対し、ユーザの登録を要求する（Ｓ２４）。すなわち、認証登録部２００は、情報端末７に対し、ユーザの新規アカウント情報の作成を要求する。例えば、図８に示すように、認証登録部２００は、情報端末７の出力部７０２にユーザの名称を入力するユーザネーム入力欄７１０、パスワードを入力するパスワード入力欄７１２、サーバ２へのサインインを要求するサインインアイコン７１４、及び新規アカウント登録を要求する新規アカウント登録アイコン７１６を表示させる。情報端末７は、新規アカウント登録アイコン７１６に対する入力指示に応じ、新規アカウントの登録についての情報を認証登録部２００に供給する（Ｓ２６）。認証登録部２００は、当該情報を用い、ユーザのアカウント情報（ユーザＩＤ及びパスワード）を作成する。これによりユーザのアカウントが発行される（Ｓ２８）。なお、認証登録部２００は、ユーザのアカウント情報をユーザ情報格納部２１６に格納する。

また、認証登録部２００は、情報端末格納部７０６に格納されている中継デバイス４に関する情報を情報端末７から取得する（Ｓ３０）。そして、認証登録部２００は、情報端末７から取得した中継デバイス４に関する情報に情報端末７のユーザを対応付け、中継デバイス情報格納部２２０に格納して登録する（Ｓ３２）。すなわち、認証登録部２００は、中継デバイス４の中継デバイス識別情報に対応付けてユーザ識別子若しくはユーザのアカウント情報を中継デバイス情報格納部２２０に格納する。

一方、中継デバイス４は、連携している監視デバイス５に関する情報（例えば、監視デバイス５の監視デバイス識別情報等）を当該監視デバイス５から取得し（Ｓ３４）、認証登録部２００に供給する（Ｓ３６）。認証登録部２００は、中継デバイス４から取得した監視デバイス５に関する情報に情報端末７のユーザを対応付け、監視デバイス情報格納部２２２に格納して登録する（Ｓ３８）。すなわち、認証登録部２００は、監視デバイス５の監視デバイス識別情報に対応付けてユーザ識別子若しくはユーザのアカウント情報を監視デバイス情報格納部２２２に格納する。

また、図９に示すように、中継デバイス４とは異なる中継デバイス４ａをサーバ２、及び情報端末７に連携させることもできる。この場合、ユーザは図８に示す認証登録部２００が出力部７０２に出力させるユーザネーム入力欄７１０に対するユーザネームの入力、パスワード入力欄７１２に対するパスワードの入力、及びサインインアイコン７１４に対するユーザによる入力操作を受け付けて、ユーザの動物監視システム１に対するログインを受け付ける。そして、連携制御部４００は、中継デバイス４ａと情報端末７との間を近距離無線通信で接続させ、情報端末７を介してユーザから受け付ける連携指示に応じ、中継デバイス４ａと情報端末７との間を連携させる処理（Ｓ４０）を実行する。

また、情報端末７は通信網３を介してサーバ２に接続し、ユーザからの中継デバイス４ａに関するネットワーク設定の指示（Ｓ４２）に応じ、中継デバイス４ａのローカルネットワーク設定を実行し（Ｓ４４）、通信網３を介して中継デバイス４ａとサーバ２とを双方向通信可能に接続させる（Ｓ４６）。そして、情報端末７は、連携した中継デバイス４ａに関する情報を中継デバイス４ａから取得し（Ｓ４８）、情報端末格納部７０６に取得した中継デバイス４ａに関する情報を格納する（Ｓ５０）。認証登録部２００は、情報端末格納部７０６に格納されている中継デバイス４ａに関する情報を情報端末７から取得すし（Ｓ５２）、情報端末７から取得した中継デバイス４ａに関する情報に情報端末７のユーザを対応付け、中継デバイス情報格納部２２０に格納して登録する（Ｓ５４）。

この場合において認証登録部２００は、図１０に示すように、情報端末７の出力部７０２に複数の中継デバイスについてユーザが把握できるように表示させることもできる。すなわち、認証登録部２００は、サーバ２と連携している１以上の中継デバイスに関する情報を出力部７０２にユーザに知覚可能に出力させる。図１０の例では、認証登録部２００は所定のタブ７１８（図１０の例では「連携ホームデバイス」と表示されているタブ）に対するユーザの指示を受け付けて、サーバ２と連携している中継デバイスに関する情報を出力する。図１０の例では、タブ７１８内に、１以上の中継デバイス表示欄（つまり、中継デバイス表示欄７２０、及び中継デバイス表示欄７２２）が表示され、中継デバイス表示欄にはそれぞれ、中継デバイスにユーザが設定した名称や中継デバイスの環境測定部４０２による測定結果（例えば、温度等）、及び中継デバイスが設置されている領域に空調装置（エアコン）が設置されている場合には当該空調装置の動作状況等が表示される。なお、認証登録部２００は、出力部７０２に中継デバイスと連携している１以上の監視デバイスに関する情報（図１０の例では「連携首輪デバイス」と表示されている）を監視デバイス表示欄７２４に表示することもできる。

（監視対象動物及び特徴量の登録）
図１１は、監視対象動物及び特徴量をサーバに登録する際の処理の流れの概要の一例を示す。なお、監視対象動物は、例えば、ユーザのペットである（以下、監視対象動物を「ペット」と称する場合がある。）。また、図１２は、監視対象動物を登録する際における情報端末の出力内容の一例を示す。すなわち、図１２（ａ）は監視対象動物を登録する際に登録済みの動物一覧が情報端末に出力されている例を示し、図１２（ｂ）は新規の監視対象動物を登録する際の情報端末の出力画面の例を示す。

まず、ユーザは情報端末７から動物監視システム１にログインする（Ｓ５６）。認証登録部２００は、ユーザ情報格納部２１６に当該ユーザのアカウント情報が格納されている場合はログイン処理を続行してログインを完了させ、格納されていない場合はログイン処理を終了する（Ｓ５８）。次に、登録部２０２は、情報端末７に新規の監視対象動物の登録を要求する（Ｓ６０）。なお、当該要求は、情報端末７に所定のアプリケーションがインストールされている場合、当該アプリケーションの特徴量入力部が実行してもよい。そして、情報端末７の入力部７００は、ユーザから新規の監視対象動物の登録がある場合（Ｓ６２のＹｅｓ）、ユーザから新規の監視対象動物に関する情報（例えば、監視対象動物の名前等）と共に、当該監視対象動物の特徴量（例えば、動物の種類（種別）、サイズ、毛量等）の入力を受け付ける（Ｓ６４）。そして、登録部２０２が入力された新規の監視対象動物に関する情報を取得すると共に、特徴量取得部２０４が入力された特徴量を取得する（Ｓ６６）。続いて、登録部２０２は新規の監視対象動物をサーバ２に登録し、特徴量取得部２０４は当該監視対象動物の特徴量を当該監視対象動物の監視対象動物識別情報に対応付けて監視対象動物情報格納部２１８に格納する（Ｓ６８）。監視対象動物情報格納部２１８に格納された特徴量はモデル生成部２０８等において用いられる。Ｓ６４の後、登録部２０２は、更に他の新規の監視対象動物の登録があるか否かをユーザに問う内容を出力部７０２に表示する（Ｓ７２）。更に他の新規の監視対象動物が存在する場合や既に登録した監視対象動物の特徴量を修正する場合（Ｓ７２のＹｅｓ）、Ｓ６２以降の工程を繰り返す。他方、登録部２０２は、更に他の新規の監視対象動物が存在せず、また既に登録した監視対象動物の特徴量の修正も不要である場合（Ｓ７２のＮｏ）、登録処理を完了する（Ｓ７４）。

例えば、図１２（ａ）に示すように、登録部２０２若しくはアプリケーションの特徴量入力部は、ユーザに関する情報が表示されるタブ７２６に対するユーザからの指示を入力部７００を介して受け付ける。そして、登録部２０２若しくは特徴量入力部は、ユーザが所有する監視対象動物であるペットに関する情報の一覧を出力部７０２に表示する。出力部７０２は、例えば、ユーザが既に所有するペットに関する情報が掲載されているページを表示するためのボタン（例えば、監視対象動物選択ボタン７３０及び監視対象動物選択ボタン７３２）、及び新規の監視対象動物を登録するための新規監視対象動物登録ボタン７２８を表示する。登録部２０２は、監視対象動物選択ボタン７３０若しくは監視対象動物選択ボタン７３２に対する入力指示を入力部７００を介して受け付けた場合、監視対象動物情報格納部２１８を参照し、対応する監視対象動物に関する情報を出力部７０２に出力する。一方、入力部７００を介して新規監視対象動物登録ボタン７２８に対する入力指示を受け付けた場合、登録部２０２若しくは特徴量入力部は、図１２（ｂ）に示すような新規監視対象動物を登録するための登録ページ７３４を出力部７０２に表示する。

登録ページ７３４は、新規の監視対象動物に関する情報の入力を受け付ける入力領域（例えば、ペット名の入力を受け付ける入力領域７３６、ペットの種類（種別）の入力を受け付ける入力領域７３８、ペットのサイズの入力を受け付ける入力領域７４０、及びペットの毛量の入力を受け付ける入力領域７４２等）を含む。登録部２０２は、例えば、入力領域７３６に入力されたペット名を用い、当該ペットのサーバ２における登録処理を実行する。また、特徴量取得部２０４は入力領域７３８乃至入力領域７４２に入力されたペットの特徴量を取得する。

一方、登録部２０２は、ユーザによる新規の監視対象動物の登録の要求がない場合（Ｓ６２のＮｏ）、既に登録済みの監視対象動物の特徴量に修正があるか否かをユーザに問う内容を出力部７０２に表示する（Ｓ７０）。修正がある場合（Ｓ７０のＹｅｓ）、登録部２０２及び特徴量取得部２０４は、新規監視対象動物の登録処理を除き、Ｓ６４以降と同様の工程を実行する。また、修正がない場合（Ｓ７０のＮｏ）、Ｓ７２以降の工程が実行される。

以上のＳ１０～Ｓ７４までの工程により、ユーザ、監視対象動物６、情報端末７、中継デバイス４、及び監視デバイス５のそれぞれに関する所定の情報がサーバ２の所定の格納部に格納され、登録される。

（直腸温の推定処理、及び行動の推定処理）
図１３は、監視対象動物の直腸温及び行動の推定処理の流れの概要の一例を示す。

中継デバイス４の環境測定部４０２は、中継デバイス４の周囲の環境の状況を測定する（Ｓ８０）。例えば、環境測定部４０２は環境の状況として温度及び／又は湿度を測定する。また、監視デバイス５の体表温検出部５００は監視対象動物の体表温を検出し、検出した体表温の情報（体表温情報）を中継デバイス４に供給する（Ｓ８２）。更に監視デバイス５の動作検出部５０２は監視対象動物の動作及び／又は向きを検出し、検出した動作及び／又は向きについての動作情報（動作検出部５０２が９軸モーションセンサにより構成されている場合、当該情報は各センサによる検出値である。）を中継デバイス４に供給する（Ｓ８２）。

そして、環境測定部４０２は、中継通信部４１８を介して測定結果を環境情報として情報取得部２０６に供給する（Ｓ８４）。また、中継通信部４１８は監視デバイス５から受け取った体表温情報、及び／又は動作情報を情報取得部２０６に供給する（Ｓ８４）。情報取得部２０６は、環境情報、体表温情報、及び動作情報を検出情報格納部２２６に格納すると共に、直腸温推定部２１０、行動推定部２１２、及び警告部２３２に供給する（Ｓ８６）。ここで、環境測定部４０２、体表温検出部５００、及び動作検出部５０２はそれぞれ、情報端末７がサーバ２に接続していない場合や情報端末７にインストールされている所定のアプリケーションを起動していない場合であっても継続して環境情報、体表温情報、及び動作情報を測定若しくは検出する。そして、情報取得部２０６は、情報端末７がサーバ２に接続していない場合や情報端末７にインストールされている所定のアプリケーションを起動していない場合であっても予め定められた時間間隔（例えば、１秒間隔）で環境情報、体表温情報、及び動作情報を取得して検出情報格納部２２６に格納すると共に、直腸温推定部２１０、行動推定部２１２、及び警告部２３２に供給する。

続いて、直腸温推定部２１０は、少なくとも受け取った体表温情報に基づいて監視対象動物の直腸温を推定する（Ｓ８８）。直腸温推定部２１０は、環境情報及び／又は動作情報を更に用いて直腸温を推定してもよい。具体的に直腸温推定部２１０は、直腸温推定モデルに受け取った体表温情報が示す体表温を適用し推定される直腸温を出力する。そして直腸温推定部２１０は、出力した直腸温の情報を推定結果情報格納部２２８に格納する。

また、行動推定部２１２は、少なくとも受け取った動作情報に基づいて監視対象動物の行動を推定する（Ｓ９０）。行動推定部２１２は、体表温情報及び／又は環境情報を更に用いて行動を推定してもよい。具体的に、行動推定部２１２は、行動推定モデルに受け取った動作情報（例えば、動作検出部５０２を構成する各センサの検出値）を適用し、推定される行動の行動情報を出力する。そして行動推定部２１２は、出力した行動情報を推定結果情報格納部２２８に格納する。

そして、情報端末７の入力部７００は、ユーザによる監視対象動物の状態確認の要求をする指示の入力があるまで待機し（Ｓ１００のＮｏ）、当該指示がなされた場合（Ｓ１００のＹｅｓ）、サーバ２に対して監視対象動物の状態に関する情報の送信を要求する（Ｓ１０２）。サーバ２のサーバ通信部２３４は、情報端末７の入力部７００を介して監視対象動物の状態を確認する要求を受け付けた場合、推定結果情報格納部２２８に格納されている推定された直腸温、及び／又は推定された行動情報を情報端末７に供給する（Ｓ１０４）。情報端末７の出力部７０２は、受け取った推定された直腸温、及び／又は推定された行動情報を出力する（Ｓ１０６）。

例えば、出力部７０２は、図１４に示すように、受け取った推定された直腸温を表示する直腸温表示領域７４４と、受け取った推定された行動情報に対応する行動を表示する行動表示領域７４６と、監視対象動物６がこれまでにとった行動毎に各行動をとった累計時間を表示する履歴表示領域７４８とを出力できる。図１４の例では、一例として、ペットの直腸温が「２４度」であることが直腸温表示領域７４４に表示され、かつ、ペットの行動が「運動中」であることが行動表示領域７４６に表示される。また、出力部７０２は、推定結果情報格納部２２８を参照し、履歴表示領域７４８には、例えば、「運動」、「休憩」、「食事」、「毛繕い」、「水飲み」、及び「トイレ」の各行動をペットがとった時刻及び各行動をとった累計時間や累計回数を表示する。

また、中継デバイス４は、ユーザによる所定の指示の入力を受け付ける中継デバイス入力部を有していてもよい。そして、中継デバイス入力部は、ユーザによる監視対象動物の状態確認の要求をする指示の入力があるまで待機し（Ｓ１０８のＮｏ）、当該指示がなされた場合（Ｓ１０８のＹｅｓ）、サーバ２に対して監視対象動物の状態に関する情報の送信を要求する（Ｓ１１０）。サーバ２のサーバ通信部２３４は、中継デバイス入力部を介して監視対象動物の状態を確認する要求を受け付けた場合、推定結果情報格納部２２８に格納されている推定された直腸温、及び／又は推定された行動情報を中継デバイス４に供給する（Ｓ１１２）。中継デバイス４の出力部４２０は、受け取った推定された直腸温、及び／又は推定された行動情報を上記説明と同様に出力する（Ｓ１１４）。

（省電力制御の処理の例１）
図１５は、監視デバイスにおける省電力制御の処理の流れの概要の一例を示す。

まず、サーバ２の行動推定部２１２は、監視デバイス５から取得する監視対象動物６の動作情報と行動推定モデルとに基づいて、監視対象動物６の行動を判定する（Ｓ１２０）。この場合における動作情報は、動作検出部５０２である９軸モーションセンサが含む全てのセンサが動作している場合における各センサの検出値である。そして、行動推定部２１２が行動を判定した結果が、監視対象動物６が休息状態ではないことを示す場合（Ｓ１２２のＮｏ）、中継デバイス４の省電力設定部４０６は省電力制御を実行せず待機する。

一方、行動推定部２１２が行動を判定した結果、監視対象動物６が休息状態であることを示す場合（Ｓ１２２のＹｅｓ）、省電力設定推定部２３３は、休息状態における監視対象動物６の動作情報と省電力設定推定モデルとに基づいて、監視デバイス５に省電力制御を実行させるための条件（省電力実行条件）を出力する。省電力実行条件は、例えば、９軸モーションセンサのうち所定のセンサの動作を停止させる条件、及び／又は所定のセンサのサンプリング周波数を所定の周波数に低減させる条件であってよい。なお、省電力設定推定部２３３は、省電力設定推定モデルを用いずに、省電力実行条件について予め設定しておいてもよい。そして、省電力設定推定部２３３は、省電力実行条件を中継デバイス４の省電力設定部４０６に供給する。省電力設定部４０６は、省電力実行条件に基づいて監視デバイス５の省電力制御を実行する（Ｓ１２４）。すなわち、監視デバイス５の省電力制御部５０８は、省電力設定部４０６に制御され、９軸モーションセンサのうち一部のセンサの動作を停止させること、９軸モーションセンサのうち一部のセンサのサンプリング周波数を所定の周波数に低下させること、及び／又は一定の時間間隔で９軸モーションセンサの一部のセンサを起動し、休息状態が継続しているか否かを確認すること（ポーリング処理）により省電力制御を実行する。

そして、行動推定部２１２は、監視デバイス５から取得する監視対象動物６の動作情報と行動推定モデルとに基づいて、監視対象動物６の行動を判定した結果、監視対象動物６が活動を開始せずに休息状態であることを示す場合（Ｓ１２６のＮｏ）、中継デバイス４の省電力設定部４０６は省電力制御を実行したまま待機する。一方、行動推定部２１２が行動を判定した結果、監視対象動物６が活動を開始したことを示す場合（Ｓ１２６のＹｅｓ）、省電力設定部４０６は省電力制御を停止する（Ｓ１２８）。これにより、動作検出部５０２である９軸モーションセンサが含む全てのセンサの動作が再び開始される。その後はＳ１２０以降の工程が繰り返される。

（省電力制御の処理の例２）
図１６は、監視デバイスにおける省電力制御の処理の流れの概要の他の例を示す。

監視デバイス５の省電力制御は、サーバ２により推定された監視対象動物６の行動情報と、監視デバイス５の充電に関する情報及び／又は監視デバイス５の消費電力に関する情報とに基づいて実行することもできる。例えば、監視対象動物６の行動情報に基づいて、省電力制御部５０８による動作検出部５０２に対する省電力制御の実行／停止の切り替えのための所定の閾値を含む省電力モードを適宜設定し、省電力制御することができる。

まず、ユーザは監視デバイス５の省電力モード情報格納部５１６に格納されている１以上の省電力モードを情報端末７において中継デバイス４を介して参照し（Ｓ１３０）、一の省電力モードを選択する（Ｓ１３２）。そして、情報端末７は、ユーザが選択した省電力モードを優先的に用いる省電力モードとして省電力情報格納部５１８に格納して登録する（Ｓ１３４）。なお、省電力モード情報格納部５１６に格納されている１以上の省電力モードには特に限定はないが、以下の表１に示すように省電力モードの内容を予め設定していてもよい。

すなわち、各省電力モードは、動作検出部５０２としての９軸モーションセンサが含む３つのセンサそれぞれについての動作若しくは停止と、体表温検出部５００の動作若しくは停止とが設定された内容を含む。表１の例では、各センサ及び体表温検出部５００の全てを動作させるモード（省電力モードＯＦＦ）、３軸地磁気センサのみ停止させるモード（省電力モード１）、３軸ジャイロセンサ及び３軸地磁気センサを停止させるモード（省電力モード２）、及び各センサ及び体表温検出部５００の全てを停止させるモード（省電力モード３）が例示されている。なお、各センサ及び体表温検出部５００の動作若しくは停止の組み合わせは表１に限らず、他の組み合わせであってもよい。

続いて、サーバ２の省電力設定推定部２３３は、監視デバイス５により取得される動物の体表温及び／又は動作、監視デバイス５の充電に関する情報、及び／又は監視デバイス５の消費電力に関する情報と消費電力設定推定モデルとを用い、監視デバイス５に省電力制御を実行させるための条件として、動作検出部５０２としての９軸モーションセンサそれぞれの動作を停止させる閾値、及び／又は体表温検出部５００の動作を停止させる閾値を出力する（Ｓ１３６）。この閾値は、省電力設定推定モデルに基づき、最も効果的に省電力制御できるパラメータである動作検出部５０２が検出する加速度値を閾値として決定する（なお、加速度の代わりに角速度若しくは地磁気の検出値に対して閾値を決定してもよい。）。具体的に、省電力設定推定部２３３は、監視対象動物６の動作を示す動作情報、監視デバイス５に対する充電に関する情報、及び／又は監視デバイス５における消費電力に関する情報を省電力設定推定モデルに適用し、最適な閾値を出力する。なお、閾値の演算は所定の時間間隔で実行される。そして、省電力設定推定部２３３は、出力した閾値を中継デバイス４を介して監視デバイス５の省電力モード情報格納部５１６に供給する（Ｓ１３８）。なお、変形例においては、閾値をユーザがマニュアルで設定してもよい。

これにより監視デバイス５の省電力制御部５０８は、省電力モード情報格納部５１６に格納された加速度の閾値と登録された省電力モードとを参照し、省電力制御を実行できる。すなわち、省電力制御部５０８は、動作検出部５０２によって検出される加速度が省電力モード情報格納部５１６に格納されている閾値を下回った場合（Ｓ１４０のＹｅｓ）は登録された省電力モードに則って省電力制御を実行し（Ｓ１４２）、閾値以上になった場合（Ｓ１４４のＹｅｓ）は省電力制御を停止する（Ｓ１４６）。これにより監視デバイス５の省電力制御が実行される。なお、動作検出部５０２によって検出される加速度が省電力モード情報格納部５１６に格納されている閾値を下回らない場合（Ｓ１４０のＮｏ）は省電力制御の実行をせず、省電力制御開始後、閾値以上にならない場合（Ｓ１４４のＮｏ）は省電力制御を継続する。

［動物監視プログラム］
図１～図１６に示した本実施形態に係る動物監視システム１が備える各構成要素は、中央演算処理装置（ＣＰＵ）等の演算処理装置にプログラム（すなわち、動物監視プログラム）を実行させること、つまり、ソフトウェアによる処理により実現できる。また、集積回路（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＩＣ）等の電子部品としてのハードウェアにプログラムを予め書き込むことで実現することもできる。なお、ソフトウェアとハードウェアとを併用することもできる。

本実施形態に係る動物監視プログラムは、例えば、ＩＣやＲＯＭ等に予め組み込むことができる。また、動物監視プログラムは、インストール可能な形式、又は実行可能な形式のファイルで、磁気記録媒体、光学記録媒体、半導体記録媒体等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録し、コンピュータプログラムとして提供することもできる。プログラムを格納している記録媒体は、ＣＤ－ＲＯＭやＤＶＤ等の非一過性の記録媒体であってよい。更に、動物監視プログラムを、インターネット等の通信ネットワークに接続されたコンピュータに予め格納させ、通信ネットワークを介してダウンロードによる提供ができるようにすることもできる。

本実施形態に係る動物監視プログラムは、ＣＰＵ等に働きかけて、動物監視プログラムを、図１～図１６にかけて説明した認証登録部２００、登録部２０２、特徴量取得部２０４、情報取得部２０６、モデル生成部２０８、直腸温推定部２１０、行動推定部２１２、サーバ格納ユニット２１４、警告部２３２、省電力設定推定部２３３、サーバ通信部２３４、連携制御部４００、環境測定部４０２、位置情報検出部４０４、省電力設定部４０６、中継デバイス格納ユニット４０８、充電制御部４１４、プログラム更新部４１６、中継通信部４１８、出力部４２０、体表温検出部５００、動作検出部５０２、電力情報検出部５０４、省電力モード設定部５０６、省電力制御部５０８、監視デバイス格納ユニット５１０、監視デバイス通信部５２０、監視デバイス出力部５２２、入力部７００、出力部７０２、情報端末通信部７０４、及び情報端末格納部７０６として機能させる。

（実施の形態の効果）
本実施形態に係る動物監視システム１によれば、大量の監視対象動物の体表温と直腸温とを用いて生成した直腸温推定モデルを用いた上、実際の監視対象動物の特徴量を用いて直腸温推定モデルを修正できるので、ユーザの監視対象動物の体表温から当該監視対象動物の直腸温を正確に推定できる。また、動物監視システム１においては、赤外線センサを用いずに体表温を取得できるので、従来の監視システムに比べ、監視デバイス５の構成を簡易化できると共に小型化できることから、監視対象動物が感じる不快感を低減できる。

また、動物監視システム１によれば、監視対象動物の動作情報から推定される行動に基づいて監視デバイス５の省電力制御を実行できるので、体表温検出部５００及び動作検出部５０２（例えば、９軸モーションセンサを用いる検出部）を用いて高次元、かつ高精度に監視対象動物６の状態を検出する場合であっても、監視デバイス５の電力消費を省電力化させ、監視デバイス５のバッテリー５２４に対する頻繁な充電を抑制できる。

なお、本実施形態に係る動物監視システム、動物監視サーバ、動物監視方法、動物監視プログラム、及び学習モデルは、特許請求の範囲と混同されるべきでない以下の付記項でも言及できる。

（付記項１）ペットの体表温を測定するために上記ペットに装着される体表温検出デバイスと、この温度検出デバイスに接続される体表温演算部とを有するペット監視システムであり、前記体表温検出デバイスは、ペットの肛門部を除く体表面の任意の位置に取り付けられるように構成されており、前記体表温演算部は、コンピュータが、ユーザにペットの特徴値を入力させるペット特徴値入力手段と、コンピュータが、上記ペットの体表温と上記ペットの特徴に応じたペットの直腸温との関係を定義する直腸温推定モデルを格納する直腸温推定モデル格納部と、コンピュータが、上記体表温検出デバイスで検出されたペットの体表温及び上記動物の特徴を上記直腸温推定モデルに適用することで、当該ペットの直腸温を演算し、前記ユーザに表示可能に出力する直腸温推定演算部とを有するペット監視システム。

１ 動物監視システム
２ サーバ
３ 通信網
４、４ａ 中継デバイス
５ 監視デバイス
６ 監視対象動物
７ 情報端末
１０ ベルト
１１ デバイス装着部
３１ 孔部
４０ 本体部
４２ 装着部
４４ 差込プラグ
２００ 認証登録部
２０２ 登録部
２０４ 特徴量取得部
２０６ 情報取得部
２０８ モデル生成部
２１０ 直腸温推定部
２１２ 行動推定部
２１４ サーバ格納ユニット
２１６ ユーザ情報格納部
２１８ 監視対象動物情報格納部
２２０ 中継デバイス情報格納部
２２２ 監視デバイス情報格納部
２２４ モデル情報格納部
２２６ 検出情報格納部
２２８ 推定結果情報格納部
２３０ 警告情報格納部
２３２ 警告部
２３３ 省電力設定推定部
２３４ サーバ通信部
４００ 連携制御部
４０２ 環境測定部
４０４ 位置情報検出部
４０６ 省電力設定部
４０８ 中継デバイス格納ユニット
４１０ 連携情報格納部
４１２ 省電力情報格納部
４１４ 充電制御部
４１６ プログラム更新部
４１８ 中継通信部
４２０ 出力部
５００ 体表温検出部
５０２ 動作検出部
５０４ 電力情報検出部
５０６ 省電力モード設定部
５０８ 省電力制御部
５１０ 監視デバイス格納ユニット
５１２ 監視デバイス情報格納部
５１４ 充電・電力消費情報格納部
５１６ 省電力モード情報格納部
５１８ 省電力情報格納部
５２０ 監視デバイス通信部
５２２ 監視デバイス出力部
５２４ バッテリー
７００ 入力部
７０２ 出力部
７０４ 情報端末通信部
７０６ 情報端末格納部
７１０ ユーザネーム入力欄
７１２ パスワード入力欄
７１４ サインインアイコン
７１６ 新規アカウント登録アイコン
７１８、７２６ タブ
７２０、７２２ 中継デバイス表示欄
７２４ 監視デバイス表示欄
７２８ 新規監視対象動物登録ボタン
７３０、７３２ 監視対象動物選択ボタン
７３４ 登録ページ
７３６、７３８、７４０、７４２ 入力領域
７４４ 直腸温表示領域
７４６ 行動表示領域
７４８ 履歴表示領域

Claims (12)

1. 愛玩動物、飼育動物、又は家畜である監視対象動物の直腸温を推定可能な動物監視システムであって、
   前記監視対象動物の首回りに装着され、前記監視対象動物の体表温を検出する体表温検出部と、
   監視対象動物の体表温、前記監視対象動物の前記体表温検出部が装着される位置の毛量に関する情報を含む特徴量、及び前記監視対象動物が位置する空間であって前記監視対象動物から離れた位置における前記監視対象動物の周囲の環境情報と当該監視対象動物の直腸温との組み合わせを直腸温教師データとして受け付け、前記直腸温教師データによる機械学習により、前記監視対象動物の特徴量と体表温と前記監視対象動物の周囲の環境情報とから前記監視対象動物の直腸温を出力する直腸温推定モデルに、前記特徴量と前記体表温検出部により予め定めれらた時間間隔で検出された前記体表温と前記環境情報とを適用することで前記監視対象動物の直腸温を推定する直腸温推定部と
   を備える動物監視システム。
2. 前記直腸温教師データが受け付ける前記直腸温が、監視対象動物の前記体表温が検出されたときの当該監視対象動物の前記直腸温である請求項１に記載の動物監視システム。
3. 前記監視対象動物の前記特徴量を取得する特徴量取得部
   を更に備え、
   前記直腸温推定部が、前記体表温、前記特徴量取得部が取得した前記特徴量、及び前記環境情報を前記直腸温推定モデルに適用することで前記直腸温を推定する請求項１又は２に記載の動物監視システム。
4. 前記特徴量が、前記監視対象動物の種類に関する情報、及び前記監視対象動物のサイズに関する情報からなる群から選択される少なくとも１つの情報を更に含む請求項３に記載の動物監視システム。
5. 前記環境情報を取得する情報取得部
   を更に備え、
   前記直腸温推定部が、前記特徴量、前記体表温、及び前記情報取得部が取得した前記周囲の前記環境情報を前記直腸温推定モデルに適用することで前記直腸温を推定する請求項４に記載の動物監視システム。
6. 前記監視対象動物に装着され、前記監視対象動物の動作を検出する動作検出部と、
   監視対象動物の動作を示す動作情報と前記動作に対応する監視対象動物の行動を示す行動情報との組み合わせを行動教師データとして受け付け、前記行動教師データによる機械学習により、前記監視対象動物の動作情報から当該監視対象動物の行動を示す行動情報を出力する行動推定モデルに、前記動作検出部により検出された前記動作を示す動作情報を適用することで前記監視対象動物の行動を推定する行動推定部と
   を更に備える請求項１～５のいずれか１項に記載の動物監視システム。
7. 前記直腸温推定部が推定した前記直腸温が、予め定められた閾値以上の温度である場合、警告情報を出力する警告部
   を更に備える請求項１～６のいずれか１項に記載の動物監視システム。
8. 前記情報取得部が、前記監視対象動物が位置する空間であって、前記監視対象動物から離れた位置に設置される環境測定部から前記環境情報を取得する請求項５に記載の動物監視システム。
9. 愛玩動物、飼育動物、又は家畜である監視対象動物の直腸温を推定可能な動物監視サーバであって、
   監視対象動物の首回りにおける体表温、前記監視対象動物に装着され前記監視対象動物の体表温を検出する体表温検出部が装着される位置の前記監視対象動物の毛量に関する情報を含む特徴量、及び前記監視対象動物が位置する空間であって前記監視対象動物から離れた位置における前記監視対象動物の周囲の環境情報と当該監視対象動物の直腸温との組み合わせを直腸温教師データとして受け付け、前記直腸温教師データによる機械学習により、前記監視対象動物の特徴量と体表温と前記監視対象動物の周囲の環境情報とから前記監視対象動物の直腸温を出力する直腸温推定モデルに、前記特徴量と前記体表温検出部により予め定められた時間間隔で検出された前記体表温と前記環境情報とを適用することで前記監視対象動物の直腸温を推定する直腸温推定部
   を備える動物監視サーバ。
10. 愛玩動物、飼育動物、又は家畜である監視対象動物の直腸温を推定可能な動物監視システムにおける動物監視方法であって、
    監視対象動物の首回りにおける体表温、前記監視対象動物に装着され前記監視対象動物の体表温を検出する体表温検出部が装着される位置の前記監視対象動物の毛量に関する情報を含む特徴量、及び前記監視対象動物が位置する空間であって前記監視対象動物から離れた位置における前記監視対象動物の周囲の環境情報と当該監視対象動物の直腸温との組み合わせを直腸温教師データとして受け付け、前記直腸温教師データによる機械学習により、前記監視対象動物の特徴量と体表温と前記監視対象動物の周囲の環境情報とから前記監視対象動物の直腸温を出力する直腸温推定モデルに、前記特徴量と前記体表温検出部により予め定められた時間間隔で検出された前記体表温と前記環境情報とを適用することで前記監視対象動物の直腸温を推定する直腸温推定工程
    を備える動物監視方法。
11. 愛玩動物、飼育動物、又は家畜である監視対象動物の直腸温を推定可能な動物監視システム用の動物監視プログラムであって、
    コンピュータに、
    監視対象動物の首回りにおける体表温、前記監視対象動物に装着され前記監視対象動物の体表温を検出する体表温検出部が装着される位置の前記監視対象動物の毛量に関する情報を含む特徴量、及び前記監視対象動物が位置する空間であって前記監視対象動物から離れた位置における前記監視対象動物の周囲の環境情報と当該監視対象動物の直腸温との組み合わせを直腸温教師データとして受け付け、前記直腸温教師データによる機械学習により、前記監視対象動物の特徴量と体表温と前記監視対象動物の周囲の環境情報とから前記監視対象動物の直腸温を出力する直腸温推定モデルに、前記特徴量と前記体表温検出部により予め定められた時間間隔で検出された前記体表温と前記環境情報とを適用することで前記監視対象動物の直腸温を推定する直腸温推定機能
    を実現させる動物監視プログラム。
12. 愛玩動物、飼育動物、又は家畜である監視対象動物の体表温及び毛量に関する情報並びに前記監視対象動物の周囲の環境情報が入力されると、前記監視対象動物の直腸温を出力するようプロセッサを機能させる直腸温推定モデルであって、
    前記直腸温推定モデルは、監視対象動物の首回りにおける体表温、前記監視対象動物に装着され前記監視対象動物の体表温を検出する体表温検出部が装着される位置の前記監視対象動物の毛量に関する情報を含む特徴量、及び前記監視対象動物が位置する空間であって前記監視対象動物から離れた位置における前記監視対象動物の周囲の環境情報と当該監視対象動物の直腸温との組み合わせを教師データとして学習され、
    前記学習では、前記教師データを用いて、前記体表温、前記特徴量、及び前記環境情報と前記直腸温との関係を学習することで前記監視対象動物の前記直腸温を推定するための直腸温推定モデル。

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