JP7160597B2 - 住宅管理装置、住宅管理方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、住宅管理装置、住宅管理方法およびプログラムに関する。

ユーザがモード切り替えスイッチを手動で操作することにより、互いに処理内容が異なる在宅モード、お出かけモード及び行動管理モードの何れかに切り替え可能な総合監視連絡システムが知られている（例えば、特許文献１を参照）。
［先行技術文献］
［特許文献］
［特許文献１］ 特開２０１７－１６６１０号公報

しかしながら、上記システムでは、互いに処理内容が異なるモードの切り替えをユーザが手動で操作する必要があるため、ユーザにとっては面倒であった。

本発明の一態様においては、住宅における特定の領域での出入りを検知する検知部と、特定の領域での出入りと住宅内の状況との関係の学習結果に基づき、検知部で検知した出入りから状況を推定する推定部と、推定部で推定された状況に基づいて予め定められた特定の処理を実行する処理部とを備える住宅管理装置が提供される。

本発明の一態様においては、住宅における特定の領域からの退出を検知する検知部と、検知部で検知した退出から、特定の領域から退出する者の状況である退出者状況を特定し、特定した退出者状況に基づいて、短時間不在であるか長時間不在であるかを判断する判断部と、判断部の判断結果が短時間不在であるか長時間不在であるかに応じて、互いに異なる特定の処理を実行する処理部とを備える住宅管理装置が提供される。

本発明の一態様においては、住宅における特定の領域での出入りを検知する検知段階と、住宅における特定の領域での出入りと住宅内の状況との関係の学習結果に基づき、検知段階で検知した出入りから状況を推定する推定段階と、推定段階で推定された状況に基づいて特定の処理を実行する処理段階とを備える住宅管理方法が提供される。

本発明の一態様においては、住宅における特定の領域からの退出を検知する検知段階と、検知段階で検知した退出から、特定の領域から退出する者の状況である退出者状況を特定し、特定した退出者状況に基づいて、短時間不在であるか長時間不在であるかを判断する判断段階と、判断段階の判断結果が短時間不在であるか長時間不在であるかに応じて、互いに異なる特定の処理を実行する処理段階とを備える住宅管理方法が提供される。

なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。

第１実施形態による住宅管理システム１０の概略図である。 第１実施形態による家３０の在宅状況の模式図である。 第１実施形態による住宅管理装置１００のブロック図である。 第１実施形態による、学習のフロー図である。 第１実施形態による、学習結果に基づいて特定の処理を実行するまでのフロー図である。 第１実施形態による格納部１１７に格納される処理テーブルの一例である。 第２実施形態による格納部１１７に格納される処理テーブルの一例である。 第３実施形態による家３０の在宅状況の模式図である。 第３実施形態による格納部１１７に格納される処理テーブルの一例である。 第３実施形態による、学習のフロー図である。 第４実施形態による家３０の在宅状況の模式図である。 第４実施形態による、学習結果に基づいて特定の処理を実行するまでのフロー図である。 第５実施形態による家３０の在宅状況の模式図である。 第５実施形態による、警戒処理のフロー図である。 本発明の複数の態様が全体的又は部分的に具現化されうるコンピュータ１２００の例を示す図である。

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。なお、図面において、同一または類似の部分には同一の参照番号を付して、重複する説明を省く場合がある。

図１は、第１実施形態による住宅管理システム１０の概略図であり、図２は、図１に示された住宅管理システム１０に含まれる家３０の在宅状況の模式図である。また、図２（Ａ）は、家３０の１階３１における在宅状況の模式図であり、図２（Ｂ）は、家３０の２階３２における在宅状況の模式図である。

家３０の住人の家族構成は、例えば父親である第１住人６１と、例えば母親である第２住人６３と、例えば第１住人６１および第２住人６３の子供である第３住人６５との３人家族である。第３住人６５は、例えば中学生未満の未成年者である。また、本実施形態では、第１住人６１、第２住人６３および第３住人６５は何れも、自ら通常の生活を送ることができる健常な者とする。

住宅管理システム１０は、家３０の他に、図２に示される住宅管理装置１００と、家３０の屋内に設置されているルータ５０と、ルータ５０および通信ネットワーク４０を介して住宅管理装置１００と無線通信する第１通信端末７１および第２通信端末７３とを含む。図１に示される通り、第１通信端末７１は第１住人６１によって所持され、第２通信端末７３は第２住人６３によって所持される。本実施形態では、第３住人６５は通信端末を所持していないが、任意の通信端末、例えば第１住人６１および第２住人６３のみと連絡が取れるよう第１通信端末７１および第２通信端末７３と通信可能な通信端末を所持していてもよい。

本実施形態における住宅管理装置１００は、１階３１の表口８１に設置されている装置本体１０１と、１階３１の裏口８３に設置されている裏口センサ９３と、１階３１の小寝室３５の小寝室窓８５に設置されている小寝室センサ９５と、１階３１の大寝室３７の大寝室窓８７に設置されている大寝室センサ９７とを備える。住宅管理装置１００は更に、２階３２の居間３９の居間窓８９に設置されている居間センサ９９を備える。なお、小寝室３５は主に第３住人６５によって使用され、大寝室３７は主に第１住人６１および第２住人６３によって使用され、居間３９は全住人に使用される。また、表口８１、裏口８３、小寝室窓８５、大寝室窓８７および居間窓８９は、出入口の一例である。

裏口センサ９３は、例えば一対の赤外線センサであって、裏口８３の近くにおける、屋内の壁面に一方が設置され、屋外の壁面に他方が設置され、検知対象物が裏口８３を通過することを検知する。裏口センサ９３は、このような例示的な構成を有することにより、裏口８３から屋外への退出、および、裏口８３から屋内への進入を識別して検知する。なお、裏口センサ９３が一対の赤外線センサである場合には、例えば図２に示す設置個所に赤外線を発光する発光部を配置し、発光部によって発射される赤外線を受光する受光部を追加で配置してもよい。また、裏口８３のドア枠の内側の仮想平面をスキャニングしてもよい。

小寝室センサ９５、大寝室センサ９７および居間センサ９９は何れも、裏口センサ９３の上記構成と同様の構成を有する。よって、それぞれは、小寝室窓８５、大寝室窓８７および居間窓８９での出入りを識別可能に検知する。

また、装置本体１０１は、被写体を撮像する撮像部１０５を備える。撮像部１０５は、表口８１のドアの屋内側に設置されて、例えば表口８１から屋外に退出しようとする人の顔が視野内に含まれるよう玄関内を撮像する屋内カメラと、表口８１のドアの屋外側に設置されて、例えば表口８１から屋内に進入しようとする人の顔が視野内に含まれるよう玄関外を撮像する屋外カメラとを含む。なお、上述した撮像部１０５、裏口センサ９３、小寝室センサ９５、大寝室センサ９７および居間センサ９９は、屋内と屋外との間の単数または複数の出入口での出入りを検知する検知部の一例である。以降の説明において、撮像部１０５、裏口センサ９３、小寝室センサ９５、大寝室センサ９７および居間センサ９９の一部又は全部を総称して、検知部１０２と呼ぶ場合がある。

住宅管理装置１００は更に、家３０の屋内において、表口８１に近い玄関の壁面に設置されている表口操作盤２１と、小寝室３５の壁面に設置されている小寝室操作盤２５と、大寝室３７の壁面に設置されている大寝室操作盤２７と、居間３９の壁面に設置されている居間操作盤２９とを備える。これらの何れの操作盤も、家３０の在宅者が、表口８１のドアに設置されている装置本体１０１を直接操作することなく、表口８１を施解錠する操作をしたり、表口８１の自動施錠モードをオンおよびオフにする操作をしたり、出入口での警戒を設定および解除する操作をしたりすることができるように、タッチパネルや押しボタンなどの入力部を有する。

装置本体１０１には、人工知能（ＡＩ）が組み込まれており、人工知能は、家３０の複数の出入口での出入りと屋内の在宅状況との関係を学習し、学習結果に基づいて、上記の検知部で検知した出入りから在宅状況を推定する。在宅状況の一例は、在宅者の有無、在宅者の人数、例えば健常な大人がいる、子供や老人しかいない、といった在宅者の人員構成、在宅者が誰であるか、出入口から屋外に退出しようとする在宅者の外出時間の長短、などである。また、在宅者とは、家３０の住人であって家３０に在宅している者の他に、家３０への来訪者であって家３０に在宅している者も含む。なお、上記の検知部で出入りを検知する対象として、人間の他にペットなどの他の動物を含めてもよい。

装置本体１０１は更に、推定された在宅状況に基づいて、互いに異なる複数の処理の中から、特定の処理を実行する。

このような住宅管理システム１０によれば、人工知能を利用することで、互いに処理内容が異なる特定の処理の切り替え及び実行を自動化し、ユーザによる手動操作を不要とすることができる。

図３は、住宅管理装置１００のブロック図である。住宅管理装置１００は、上述の通り、装置本体１０１の他に、裏口センサ９３、小寝室センサ９５、大寝室センサ９７および居間センサ９９と、表口操作盤２１、小寝室操作盤２５、大寝室操作盤２７および居間操作盤２９の操作盤群とを含む。装置本体１０１は、撮像部１０５の他に、表口８１から出ようとする在宅者が表口８１を施解錠するための鍵を所持しているか否かを検知する鍵所持検知部１０７を備える。上述した検知部１０２は、鍵所持検知部１０７を含む。

装置本体１０１は更に、表口８１のドアハンドルの操作を検知して撮像部１０５に出力するハンドル操作検知部１１０を備える。上述の撮像部１０５は、ハンドル操作検知部１１０からの入力をトリガとして、表口８１の屋内側および屋外側の撮像を開始する。撮像部１０５は、撮像を開始してから予め定められた時間が経過すると、撮像を終了する。なお、装置本体１０１はハンドル操作検知部１１０を備えなくてもよく、この場合、撮像部１０５は、常時撮像していてもよく、他のセンサ、例えば表口８１の開閉扉を検知する開閉扉センサからの入力をトリガとして撮像を開始してもよい。

装置本体１０１は更に、上述の人工知能を有する推定部１１３と、外部からの音声入力やタッチ入力を受け付けて入力された情報を推定部１１３に出力する入力部１１５と、裏口センサ９３等と有線又は無線により通信する通信部１１１とを備える。装置本体１０１は更に、推定部１１３からの入力により特定の音声を出力する音声出力部１１６と、多種多様な情報、例えば上述の特定の音声のデータを格納する格納部１１７とを備える。

入力部１１５は表口８１の屋内側に配されており、音声出力部１１６は表口８１の屋内側および屋外側のそれぞれに配されている。通信部１１１は、裏口センサ９３等で検知した各出入口での出入りの情報を受信すると、推定部１１３に出力する。推定部１１３はまた、上述した撮像部１０５から、表口８１の屋内側および屋外側で撮像した画像を入力される。

推定部１１３は、検知部１０２からの入力情報に示される複数の出入口での出入りと家３０の屋内の在宅状況との関係を学習する。推定部１１３は更に、当該学習結果に基づき、検知部１０２からの入力情報に示される複数の出入口での出入りから在宅状況を推定する。ここで、図４を用いて当該学習のフローの一例を説明する。

図４は、第１実施形態による、学習のフロー図である。図４のフローの説明は、家３０の任意の住人が、住宅管理装置１００による学習を開始するための合図、例えば入力部１１５への入力により開始する。

表口８１のドアハンドルの操作、例えばハンドルが引かれるまで、すなわち撮像部１０５にハンドル操作検知部１１０からの入力があるまで待機する（Ｓ１０１：ＮＯ）。当該入力がある場合は（Ｓ１０１：ＹＥＳ）、撮像部１０５は、表口８１の屋内側および屋外側の撮像を開始する（Ｓ１０３）。当該撮像は、一定間隔ごとの連続する静止画であってもよく、動画であってもよい。

ステップＳ１０３に続けて、推定部１１３は、撮像部１０５から撮像された画像のデータを入力されると、格納部１１７を参照することにより、情報入力の要求メッセージを音声出力部１１６から発声させる（Ｓ１０５）。推定部１１３は、住人が当該メッセージに応じて入力部１１５に住人情報及び進退情報を入力したか否かを判断し（Ｓ１０７）、入力されていない場合には（Ｓ１０７：ＮＯ）、ステップＳ１０５に戻る。

ここで言う住人情報とは、第１住人６１、第２住人６３および第３住人６５のうちの誰であるかを示す情報である。また、進退情報とは、表口８１から屋外に退出しようとしているのか屋内に進入しようとしているのかを示す情報である。なお、音声出力部１１６および入力部１１５が表口８１の屋内側のみに配されている場合、表口８１から屋内に進入しようとしている住人による住人情報及び進退情報の入力は、住人が屋内に進入した後に行われるため、この場合の進退情報は表口８１から屋内に進入したことを示す情報となる。

ステップＳ１０７において住人情報及び進退情報が入力されている場合には（Ｓ１０７：ＹＥＳ）、続けて、学習を開始してから１週間が経過したか否かを判断し（Ｓ１０９）、経過していない場合は（Ｓ１０９：ＮＯ）、ステップＳ１０１に戻り、経過している場合は（Ｓ１０９：ＹＥＳ）、当該フローは終了する。

上記の学習フローによって、推定部１１３は、学習を開始してからの１週間に、第１住人６１、第２住人６３および第３住人６５のそれぞれについて、表口８１を出入りするときの様々な画像を進退情報付きで、すなわちラベル付きの訓練データで、表口８１での出入りと家３０の屋内の在宅状況との関係について、教師あり学習を行う。学習には、例えば深層学習、機械学習および統計処理といった手法を用いる。

上記の学習手法として、例えば、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）、リカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）およびベイジアンネットワーク（ＢＮ）などの手法が考えられる。ＳＶＭは、比較的少数のサンプルの学習から、未知のサンプルに対しても誤差が少ない判別ができる。ただし、学習結果についてはある程度理解できるが、人間には理解しにくく、判別の因果関係についてはわかりにくい。ＲＮＮは、多くの学習サンプルが必要で、学習に多くの時間がかかる。時系列など、前後(文脈)関係に左右される対象に有効であるが、学習結果についての理解は難しい。ＢＮは、多くの学習サンプルが必要で、学習に時間がかかる。学習結果は、条件付き確率モデルを接続したネットワークの形で表現されるので、因果関係がわかりやすい。学習されたネットワークは、確率伝搬により、既知ノード、未知ノードは自由な組み合わせで使える。

学習において、推定部１１３は、画像の特徴量を、コンボリューションニューラルネットワーク（ＣＮＮ）を用いて抽出する。ＣＮＮとは、ディープラーニングニューラルネットワーク（ＤＬＮＮ）の一種であり、ＤＬＮＮは、３層構成のニューラルネットワーク（ＮＮ）を４層以上に広げたものであり、近年のデータが大量に蓄積できるようになってきたことやコンピュータの高機能化により、ＮＮ以後に出てきた新しい計算手法よりも高性能化したことが知られている。その中でも、ＣＮＮは、脳の視覚野（Ｖ１）をモデルにしていて、事前に画像認識の精度が高くなるように学習したものを用いると、脳の視覚野と類似した画像処理結果が得られるので、画像の特徴量を抽出するのに適した手法である。なお、ＮＮ自体は、１９８０年代頃から盛んに研究され始めたものであり、複数のノードを結合させて、各ノードで非線形な処理を行うことで、一見無意味なデータの配列（パターン）に意味のあるシンボルを割り当てることができるという計算手法(及びそのためのデータ構造)である。

本実施形態では、訓練データを画像や、裏口センサ９３等によるセンシング情報などに絞って説明するが、訓練データは、音声や、電子キーのＩＤ情報を含んでもよい。音声に示される特徴量には、例えば声紋、発話内容などが含まれてもよく、発話内容には、例えば「いってきます」、「いってらっしゃい」、「ただいま」、「おかえり」などが含まれてもよい。このような他の訓練データを含む場合、訓練データの種類毎に脳の情報処理に近い変換方法として、ＣＮＮ以外の深層学習、機械学習または統計処理といった手法を用いてもよい。例えば、音声に示される特徴量の抽出に適した自己組織化マップ（ＳＯＭ）、時系列データの特徴量抽出に適したリカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）、およびＲＮＮと同じような使い方ができるディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ）などの手法を用いてもよい。ただし、ＳＯＭを用いて音声を扱う場合は、ＳＯＭ単体では時系列を扱うのが難しいので、別の手法と組み合わせる必要がある。また、ＲＮＮを用いて音声を扱う場合は、別途選んだ前処理と組み合わせて音声に示される特徴量を抽出することが可能である。ＤＮＮは、ＲＮＮと異なり、前処理自体を学習させることができる。

推定部１１３は、上記の学習フローで取得したラベル付きの様々な画像に示される人の特徴量について教師あり学習を行った後は、表口８１を出入りするときの様々な画像を、住人情報及び進退情報なしで、すなわちラベル付きではない訓練データを取得し続け、画像に示される人の特徴量を自動的に取得していき、繰り返し、表口８１での出入りと家３０の屋内の在宅状況との関係について、教師なし学習を行う。画像に示される人の特徴量には、例えば顔、表情、体型、動き、歩き方、ジェスチャ、服装、装飾品、メガネ、持ち物、視線などの特徴量が含まれる。

教師なし学習では、推定結果の適否について、住人からのフィードバックが必要となる。例えば、推定部１１３は、在宅状況を推定する度に、推定結果を第１通信端末７１および第２通信端末７３の一方または両方に送信し、第１住人６１および第２住人６３の一方また両方は、推定結果を確認し、推定結果が誤っている場合に推定失敗を示す情報を返信することでフィードバックを取得してもよい。また、よりいっそう住人の手間を省くべく、例えば住宅管理装置１００は推定結果に基づいて実際に警戒処理を実行し、家３０に在宅者がいるにも拘わらず在宅者がいない場合と同じ警戒の設定を誤って行い、任意の操作盤から当該在宅者による警戒解除入力を受けることでフィードバックを取得してもよい。

推定部１１３は、これらの学習結果に基づき、検知部１０２からの入力情報に示される単数または複数の出入口での出入りから在宅状況を推定する。在宅状況を推定するときも、上記の学習での手法と同じ手法を用いる。以降の学習と推定においても、同様とする。

なお、推定部１１３が学習する上述の「関係」は、当技術分野において「学習モデル」とも呼ばれ、推定部１１３が、出入口での出入りの情報と屋内の在宅状況を示す情報とから抽出した、これらのデータ間の規則性、パターンなどを含む。また、当該「関係」は、入力データとしての出入口での出入りの情報と、出力データとしての屋内の在宅状況を示す情報との対応関係であるとも言える。

再び図３を参照すると、装置本体１０１は更に、格納部１１７に格納されている処理情報を参照し、様々な処理を実行する処理部１１９と、表口８１を施解錠する施解錠部１２１とを備える。処理部１１９は、推定部１１３から推定結果を入力される。処理部１１９は、当該推定結果に示される在宅状況に基づいて、上述した特定の処理を実行する。特定の処理の一例は、警戒処理である。警戒処理は、例えば表口８１の施解、表口８１の閉扉、各出入口の警戒モードのオン、全出入口を一括して警戒状態にする外出モードのオン、全出入口の一部または全部を一括して警戒状態にする在宅モードのオン、第１通信端末７１や第２通信端末７３などへの通知や発報といった、互いに異なる処理内容を含む。また、特定の処理の他の一例は、推定された在宅状況に応じて出入口の施錠および解錠の何れか一方を実行することである。また、特定の処理の他の一例は、特定の在宅状況になったと推定された場合に予め定められた通知端末に通知することである。

例えば、推定部１１３が、検知部１０２で検知した出入口での屋外への退出から、在宅状況として屋内に在宅者がいないと推定した場合に、処理部１１９は全出入口の警戒処理を実行してもよい。警戒処理に含まれる、特定の出入口の警戒モードのオンとは、当該特定の出入口に設けられた検知部１０２からセンシングデータまたは画像データを入力されたら警告や発報をするよう設定することを含む。この場合に、警戒モードの出入口から在宅者が屋外に退出したり、家３０に帰宅した住人が電子キーにより出入口を解錠して屋内に進入したり、在宅者が任意の操作盤を使用して解錠した出入口から誰かが屋内に進入したりする場合には、警告や発報をしないよう構成してもよい。なお、代替的に、検知部１０２のそれぞれに警報機を設けて、警報機のオンおよびオフの設定としてもよい。

また例えば、推定部１１３が、検知部１０２で検知した出入口での屋内への進入から、在宅状況として屋内に予め定められた特定の人物、例えば第３住人６５以外は在宅していないと推定した場合に、処理部１１９は一部または全ての出入口の警戒処理を解除するとともに、予め定められた通知端末、例えば第１通信端末７１および第２通信端末７３に第３住人６５が在宅している旨を通知してもよい。この場合、推定部１１３が、検知部１０２で検知した出入口での屋内への進入から、在宅状況として、屋内に第３住人６５以外は在宅していない状況から、第３住人６５以外の人物、例えば図２に示される第３住人６５の知人６６も在宅している状況になったと推定した場合に、第１通信端末７１および第２通信端末７３に知人６６も在宅している旨を通知してもよい。

また例えば、推定部１１３が推定した在宅状況に応じて、処理部１１９は複数の出入口に対して互いに異なる警戒処理を実行してもよい。この場合、推定部１１３は、在宅状況と、複数の出入口のうち在宅状況で用いられる出入口との関係を予め学習しておいてもよい。更に、処理部１１９は、複数の出入口のうち、推定部１１３が推定した、在宅状況で用いられる出入口の警戒処理を解除し、複数の出入口のうち、推定部１１３が推定した、在宅状況で用いられる出入口以外の出入口の警戒処理を実行してもよい。

在宅状況と、複数の出入口のうち在宅状況で用いられる出入口との関係の学習として、例えば、在宅状況として誰が在宅しているのかという情報と、当該在宅状況において、すなわちその在宅者が在宅している間にどの出入口で出入りが検知されたのかという情報との関係を学習してもよい。この例示的な学習において、在宅者の在宅中にどの出入口で出入りが検知されたのかという情報に代えて、在宅者が、装置本体１０１と通信可能なウェアラブルデバイスを着用し、装置本体１０１がウェアラブルデバイスの位置情報を取得するように構成し、特定の在宅者が在宅中にどの部屋に滞在しているのかという位置情報を用いてもよい。また、同じく代替的に、家３０の各部屋などに臭いセンサや人感センサなどを設置し、装置本体１０１がこれらのセンサによるセンシングデータを取得するように構成し、特定の在宅者が在宅中にどの部屋のセンサからセンシングデータが得られたのかという情報を用いてもよい。

処理部１１９は、特定の出入口の警戒モードをオンにしている間に、当該特定の出入口で検知された出入りの情報を入力されると、格納部１１７を参照することにより、特定の警告メッセージを音声出力部１１６に発声させ、更に、通信部１１１を介して、第１通信端末７１および第２通信端末７３に発報する。この場合、処理部１１９は更に、通信部１１１を介して、警備会社や警察などの情報端末に発報してもよい。

処理部１１９はまた、通信部１１１を介して、警戒処理内容を操作盤群に送信し、操作盤群のディスプレイに表示させる。処理部１１９はまた、通信部１１１を介して、操作盤群からの操作情報、例えば施解錠の設定情報や警戒状態の設定情報などを受信する。

装置本体１０１は更に、表口８１のドアに組み込まれているシリンダおよびサムターンを含む施解錠操作部１２３と、表口８１を施解錠するための鍵としての電子キーのＩＤを近距離通信により読み出す読出部１２５とを備える。読出部１２５は、施錠および解錠を選択するための操作部を含む。本実施形態において、上述の第１通信端末７１および第２通信端末７３は、電子キーを内蔵しているものとする、すなわち、第１住人６１および第２住人６３は、単体の電子キーを所持することに代えて、電子キーを内蔵した通信端末を所持している。第３住人６５は、単体の電子キーを所持しているものとする。

装置本体１０１は更に、格納部１１７に格納されている登録ＩＤと読出部１２５から入力されるＩＤとを照合し、一致した場合に認証する認証部１２７とを備える。認証部１２７は、認証すると、認証済の情報と、読出部１２５から入力される施錠および解錠を選択した選択情報とを施解錠部１２１に出力する。施解錠部１２１は、施解錠操作部１２３および認証部１２７のそれぞれからの入力に基づいて、表口８１を施解錠する。すなわち、本実施形態では、装置本体１０１は表口８１を自動的に施解錠しない。

上述した処理部１１９は、表口８１の警戒モードをオンにしている間に、施解錠部１２１から認証済の情報を含む解錠情報を入力されると、表口８１の警戒モードをオフに切り替える。なお、処理部１１９は、表口８１の警戒モードをオンにしている間に、施解錠部１２１から認証済の情報を含まない解錠情報を入力されると、すなわち認証部１２７で認証が行われずに施解錠操作部１２３での操作によって施解錠部１２１が解錠した場合、格納部１１７を参照することにより、特定の警告メッセージを音声出力部１１６に発声させ、更に、通信部１１１を介して、第１通信端末７１、第２通信端末７３、警備会社および警察の通信端末に発報してもよい。

図５は、第１実施形態による、学習結果に基づいて特定の処理を実行するまでのフロー図である。図５のフローの説明は、図４を用いて説明した教師あり学習の期間が終了することにより開始する。

推定部１１３は、検知部１０２が出入口での出入りを検知するまで、すなわち検知部１０２からセンシングデータまたは画像データの入力があるまで待機する（Ｓ１１１：ＮＯ）。入力がある場合は（Ｓ１１１：ＹＥＳ）、推定部１１３は、学習結果に基づき、入力されたセンシングデータまたは画像データから在宅状況を推定する（Ｓ１１３）。

推定部１１３は推定結果を処理部１１９に出力し、処理部１１９は格納部１１７を参照することにより特定の処理を実行して（Ｓ１１５）、当該フローは終了する。以上、図５の処理フローは住宅管理装置１００が動作している間は繰り返し実行される。

図６は、第１実施形態による、格納部１１７に格納される処理テーブルの一例である。当該テーブルにおいて、第１住人６１、第２住人６３、第３住人６５および知人６６の各々が在宅か不在かと、互いに異なる６種類の警戒処理の各々とが対応付けて格納されている。テーブルには、各人の在宅と不在との組み合わせの数に合わせて８行設けられている。

テーブルの１行目には、第１住人６１、第２住人６３および第３住人６５の全員が在宅であって知人６６が不在である在宅状況においては警戒処理をＡとすることが示されている。テーブルの２行目には、１行目の在宅状況と異なる点として第２住人６３が不在であるが警戒処理は同じＡとすることが示されている。

テーブルの３行目には、１行目の在宅状況と異なる点として第３住人６５が不在であって第２住人６３が在宅または不在であり、当該在宅状況においては警戒処理をＢとすることが示されている。テーブルの４行目には、１行目の在宅状況と異なる点として第１住人６１が不在であり、当該在宅状況においては警戒処理をＣとすることが示されている。

テーブルの５行目には、１行目の在宅状況と異なる点として第１住人６１および第３住人６５が不在であり、当該在宅状況においては警戒処理をＤとすることが示されている。テーブルの６行目には、１行目の在宅状況と異なる点として第１住人６１および第２住人６３が不在であり、当該在宅状況においては警戒処理をＥとすることが示されている。テーブルの７行目には、６行目の在宅状況と異なる点として知人６６が在宅であり、当該在宅状況においても警戒処理をＥとすることが示されている。

テーブルの８行目には、１行目の在宅状況と異なる点として第１住人６１、第２住人６３および第３住人６５の全員が不在であり、当該在宅状況においては警戒処理をＦとすることが示されている。

上記の警戒処理がＡの場合、警戒処理を解除する、すなわち全出入口の警戒モードをオフにする。警戒処理がＢの場合、小寝室窓８５の警戒モードのみをオンにする。また、警戒処理がＣの場合、表口８１および裏口８３の警戒モードをオンにし、警戒処理がＤの場合はＣの場合に加えて小寝室窓８５の警戒モードもオンにする。

警戒処理がＥの場合、小寝室窓８５の警戒モードをオフにして他の出入口の警戒モードを全てオンにし、更に、第１通信端末７１および第２通信端末７３へ通知する。警戒処理がＦの場合、全出入口の警戒モードをオンにする。

第１住人６１、第２住人６３および第３住人６５は、上述の通り、例えば父親、母親および子供であって、この順に自己防衛力が高く、すなわち、例えば子供である第３住人６５が最も自己防衛力が低い。そのため、例えば第３住人６５だけが在宅している在宅状況においては、誰も在宅していない在宅状況を除いて、最も厳戒な警戒状態を必要とし、上記のような警戒処理内容とする。なお、第３住人６５は、子供と同様に自己防衛力が低い老人であってもよい。

住宅管理装置１００は、このような処理テーブルを用いることで、出入口での出入りから推定した在宅状況に示される在宅者に応じて、警戒モードのセキュリティレベルを自動で異ならせることができる。

ここで再び図２を参照すると、住宅管理装置１００は、第３住人６５が在宅中、すなわち上記の警戒処理Ｅを実行した後に、知人６６が表口８１から家３０の屋内に進入したことから、在宅状況として、第３住人６５および知人６６が在宅していると推定し、上記の警戒処理Ｅを再び実行した、すなわち各警戒モードは継続して第１通信端末７１および第２通信端末７３に再通知した状態が示されている。

なお、第３住人６５のみが在宅中には警戒処理Ｅが実行されているので、表口８１の警戒モードがオンになっている。そこで、知人６６は、家３０の屋内に進入する前に、家３０の室外のインターホンを鳴らし、第３住人６５がインターホンの呼び出しに応じて、例えば小寝室操作盤２５から警戒解除の操作をする。

なお、この場合に、たとえ知人６６であっても、第１住人６１および第２住人６３が家３０の屋内への進入を承認しない場合が考えられる。そこで、知人６６がインターホンを鳴らすと、インターホンのカメラで知人６６の顔を撮像し、第１通信端末７１および第２通信端末７３の少なくとも何れかに知人６６の顔画像を送信し、第１住人６１および第２住人６３の何れかが遠隔で承認の入力を行わないと、表口８１を解錠できないようにしてもよい。

なお、上記の警戒処理Ａ～Ｄを実行した後に警戒処理Ｅを実行する場合、すなわち、第１住人６１および第２住人６３の少なくとも何れかが在宅の状態から第３住人６５のみが在宅の状態になる場合には、第１通信端末７１および第２通信端末７３に通知しなくてもよい。

以上、本実施形態の住宅管理システム１０によれば、人工知能を利用することで、互いに処理内容が異なる特定の処理の切り替え及び実行を自動化し、ユーザによる手動操作を不要とすることができる。例えば図６に示される処理テーブルを用いることで、出入口での出入りから推定した在宅状況に示される在宅者に応じて、警戒モードのセキュリティレベルを自動で異ならせることができる。

なお、本実施形態においては、図２に示される通り、家３０の間取りの都合上、第１住人６１および第２住人６３は一緒に大寝室３７を利用するものとして説明した。寝室の数がより多い場合には別の寝室を利用してもよく、この場合の警戒処理内容は、図６の処理テーブルよりも更に細分化されていてもよい。

なお、本実施形態における撮像部１０５は、表口８１の屋内側および屋外側に配される構成として説明したが、表口８１の屋内側のみに配されてもよい。この場合、図４を用いて説明した学習フローでは、推定部１１３は、撮像部１０５がハンドル操作検知部１１０からの入力により撮像開始した直後に、撮像部１０５の視野内において装置本体１０１から予め定められた距離範囲内の住人が撮像されているか否か、すなわち表口８１の室内側の近くに住人がいるか否かを判断することによって、住人が屋内に進入しようとしているのか屋外に退出しようとしているのかを判断してもよい。

なお、本実施形態において、第３住人６５を徘徊老人とし、住宅管理システム１０を利用して、第１住人６１および第２住人６３の他、介護センタによる徘徊老人の見守りを行ってもよい。この場合、第３住人６５が利用する小寝室３５のベッドに荷重センサを設けたり、第３住人６５が行き来する１階３１のトイレなどに人感センサを設けたりすることで、第１住人６１および第２住人６３が不在の間に第３住人６５がちゃんと生活できているかを見守ることができる。

また、上記の見守りの場合において、第３住人６５のみが在宅となる場合の警戒処理Ｅに、上述した室内の各種センサの起動と、各種センサによる検知が予め定められた条件を満たした場合に第１通信端末７１などに通知するシステムの起動とを含めてもよい。

また、上記の見守りの場合において、室内に更に、音センサを設けて第３住人６５の叫び声や何らかの大きな音を検知したり、浴室に人感センサおよびタイマを設けて第３住人６５の入浴時間が予め定められた時間よりも長いことを検知したりしてもよい。更に、第３住人６５が出入口から家３０の屋外に出ようとしていること又は出たことを検知したり、部屋の温度が予め定められた温度よりも高い又は低いことを検知したりしてもよい。

処理部１１９は、これらの追加のセンサからセンシングデータを取得した場合に、通信部１１１を介して、第１通信端末７１、第２通信端末７３、介護センタや警備会社や警察の通信端末などに発報してもよい。

また、センシングデータから、見守り中に第３住人６５に何らかの緊急事態が生じていると推定した場合、追加的に、隣の家の住人への通知や、救急への通報や、音声出力部１１６から家３０の屋外に向けて「屋内の老人が危険な状態と予想されます。どなたか屋内に入って老人の安否を確認して下さい。」などの音声を発してもよい。表口８１が自動施錠の場合には、追加で自動施錠をオフにしてもよい。また、家３０の近くに居なくても直ぐに駆け寄れる人がいる場合が想定されるので、ＳＮＳ上で情報拡散して、第３住人６５の緊急事態を不特定多数の人に知らせてもよい。

なお、本実施形態においては、表口８１を自動施錠しない構成として説明したが、例えば第１住人６１が不在で第２住人６３および第３住人６５の両方または片方のみが在宅している状況において、表口８１の外側の予め定められた距離範囲内において、第２住人６３および第３住人６５よりも体格が良い人物が撮像された場合には、表口８１を自動施錠するように構成してもよい。

なお、本実施形態において、推定部１１３は一定期間の教師あり学習の後に、教師なし学習を継続するものとして説明した。当該教師なし学習においては、教師あり学習期間に取得したラベル付きの訓練データである住人の画像を、随時更新していくことが好ましい。これにより、推定部１１３は、住人の容姿が歳を重ねるに連れて変化しても、同一人物であることを識別できる。

なお、本実施形態においては、図６に示される処理テーブルのように、警戒処理内容が細分化されるものとして説明した。これに代えて、住宅管理装置１００は、例えば、在宅状況として家３０の住人全員が外出したことを推定し、家３０の表口８１を除く出入口の警戒モードをオンにして、その状態で表口８１を通らずに家３０の屋内に進入したら発報してもよい。

また、家３０に誰もいない状態から住人が誰かしら帰宅した状態になったと推定した場合には、住人が誰であるかに拘わらず、全出入口の警戒モードをオフにしたり、特定の出入口の警戒モードのみをオンのままで他をオフとする在宅モードにしたりしてもよい。また、子供だけが帰宅した場合にも、同様に全出入口の警戒モードをオフにしたり在宅モードにしたりして、追加的に親に通知してもよい。また、親が外出して子供だけが残った場合、全出入口の警戒モードをオンにしたり在宅モードにしたりしてもよい。また、子供が帰宅するときに同伴者がいる場合や、子供が表口８１を手動で開扉して誰かを招き入れた場合などにも、親に通知してもよい。

図７は、第２実施形態による、格納部１１７に格納される処理テーブルの一例である。本実施形態では、図６を用いて例示的に説明した処理テーブルと異なる処理テーブルを用いる点を除いては、第１実施形態と同じであるため、重複する説明を省略する。以降の実施形態においても、先に説明した実施形態と異なる点を説明し、重複する説明は省略する。本実施形態では、第３住人６５は寝たきりの老人であり、知人６６は例えば介護センタから家３０に訪問する介護士である。

当該テーブルにおいて、第１住人６１、第２住人６３、第３住人６５および知人６６の各々が在宅か不在かと、互いに異なる４種類の警戒処理の各々とが対応付けて格納されている。テーブルには、各人の在宅と不在との組み合わせの数に合わせて５行設けられている。

テーブルの１行目には、第１住人６１、第２住人６３および第３住人６５の全員が在宅であって知人６６が不在である在宅状況においては警戒処理をＢとすることが示されている。テーブルの２行目には、１行目の在宅状況と異なる点として第２住人６３が不在であるが警戒処理は同じＢとすることが示されている。

テーブルの３行目には、１行目の在宅状況と異なる点として第１住人６１が不在であり、当該在宅状況においては警戒処理をＤとすることが示されている。テーブルの４行目には、１行目の在宅状況と異なる点として第１住人６１および第２住人６３が不在であり、当該在宅状況においては警戒処理をＦとすることが示されている。テーブルの５行目には、４行目の在宅状況と異なる点として知人６６が在宅であり、当該在宅状況においては警戒処理をＥとすることが示されている。

これら警戒処理Ｂ、Ｄ、ＥおよびＦの内容は、図６を用いて説明した第１実施形態における警戒処理Ｂ、Ｄ、ＥおよびＦと同じである。寝たきりの老人は、自らの意思で動くことができず、子供や健常な老人や徘徊老人などに比べて、より自己防衛力が低い。そのため、例えば寝たきりの老人だけが在宅している在宅状況においては、誰も在宅していない在宅状況と同じ、最も厳戒な警戒状態にすることが好ましく、上記のような警戒処理内容とする。

以上、本実施形態によっても、第１実施形態の上記の効果と同様の効果を奏する。また、寝たきりの老人のみが在宅している在宅状況において、当該老人と同居する第１住人６１および第２住人６３は、住宅管理装置１００が上記の警戒処理Ｅを実行することにより、介護士が家３０に訪問介護しに来てくれたことを遠隔で知ることができる。

図８は、第３実施形態による家３０の在宅状況の模式図であり、図９は、当該実施形態による格納部１１７に格納される処理テーブルの一例であり、図１０は、当該実施形態による学習のフロー図である。また、図８（Ａ）は、家３０の１階３１における在宅状況の模式図であり、図８（Ｂ）は、家３０の２階３２における在宅状況の模式図である。

本実施形態では、第１実施形態と異なる点として、施解錠部１２１は表口８１を自動施錠するように構成されており、具体的には、認証部１２７および施解錠操作部１２３の一方からの入力により表口８１を解錠した後、予め定められた時間が経過すると、自動的に表口８１を施錠する。更なる異なる点として、処理部１１９は、第１住人６１が在宅しているか否かに拘わらず、表口８１の警戒モードを常時オンにする。

また、更なる異なる点として、検知部１０２における裏口センサ９３等は、撮像部１０５と同様にカメラを含み、出入口から屋外への退出を検知して、当該退出を示す画像データを出力する。

また、更なる異なる点として、推定部１１３は、検知部１０２で検知した上記の退出から、出入口から屋外に退出する者の状況である退出者状況を特定する。退出者状況の一例は、出入口からの退出者が、例えば、ゴミ袋を所持している、出勤用靴、ゴミ出し用のサンダル等を履いている、赤ちゃんや子供と一緒である、パジャマを着ている、無精髭が伸びている、髪形が乱れている、出勤用カバン、出張用スーツケース、旅行用カバン等を所持している、玄関周りの掃除用具を所持している、庭での散水用具を所持している、印鑑を所持している、屋外の物置の鍵を所持している、回覧板を所持している、またはこれらの組み合わせ等である。推定部１１３は、特定した退出者状況に基づいて、短時間不在であるか長時間不在であるかを判断する。

より具体的には、推定部１１３は、検知部１０２から入力される画像データを処理して画像内の特徴量を抽出し、如何なる退出者状況であるかを区別して学習する。推定部１１３は更に、家３０の屋内にいる在宅者が、表口８１から、例えばゴミ出しなどのちょっとした外出をするのか、例えば出勤などの長時間に亘る外出をするのかを区別して学習する。以降、このようなちょっとした外出を短時間不在と呼び、長時間に亘る外出を長時間不在と呼ぶ。推定部１１３は更に、退出者状況と短時間不在および長時間不在との関係を学習する。推定部１１３は更に、当該学習結果に基づき、上記のように特定した退出者状況から短時間不在および長時間不在の何れか一方であると推定する。なお、推定部１１３は判断部の一例である。

上記の関係は、例えば、出入口での画像データに示されている退出者が、ゴミ袋、玄関周りの掃除用具、庭での散水用具、印鑑、屋外の物置の鍵、回覧板などを所持していること、ゴミ出し用のサンダルを履いていること、パジャマを着ていること、無精髭が伸びていること、髪形が乱れていること、またはこれらの組み合わせ等と、短時間不在との組み合わせを含んでもよい。一方で、例えば、出入口での画像データに示されている退出者が、出勤用靴を履いていること、赤ちゃんや子供と一緒であること、髭や髪が整っていること、出勤用カバン、出張用スーツケース、旅行用カバン等を所持していること、またはこれらの組み合わせ等と、長時間不在との組み合わせを含んでもよい。

また、更なる異なる点として、処理部１１９は、推定部１１３が推定した在宅状況が短時間不在であるか長時間不在であるかに応じて、互いに異なる処理を実行する。

例えば、処理部１１９は、推定部１１３が退出者状況から長時間不在であると推定したときに出入口の警戒処理を継続し、推定部１１３が退出者状況から短時間不在であると推定したときに出入口の警戒処理を解除してもよい。

また例えば、処理部１１９は、推定部１１３が退出者状況から長時間不在であると推定したときに出入口の自動施錠モードを継続し、推定部１１３が退出者状況から短時間不在であると推定したときに出入口の自動施錠モードを解除してもよい。

なお、上述した互いに異なる処理に関して、処理部１１９が特定の条件下で表口８１の警戒モードをオフにする場合、処理部１１９は、推定部１１３が長時間不在であると推定したときに出入口の警戒処理を実行してもよく、一方で、推定部１１３が短時間不在であると推定したときに出入口の警戒処理を解除したままにしてもよい。

また、施解錠部１２１が表口８１を自動施錠しない場合、処理部１１９は、推定部１１３が長時間不在であると推定し、且つ、当該推定後に施解錠部１２１に何ら入力が無いときに格納部１１７を参照して施錠忘れを伝える警告メッセージを音声出力部１１６から発声させてもよく、一方で、推定部１１３が短時間不在であると推定したときに当該警告メッセージを発声させなくてもよい。

図１０は、図４の動作におけるステップＳ１０７ＹＥＳからステップＳ１０９までの間における、サブルーチンとしての動作の学習フローを示す。図４のステップＳ１０７において住人情報及び進退情報が入力されている場合には（Ｓ１０７：ＹＥＳ）、続けて、推定部１１３は、進退情報が家３０の屋外への退出を示しているか否かを判断し（Ｓ３０１）、退出を示していない場合は（Ｓ３０１：ＮＯ）、図４のステップＳ１０９に進む。

ステップＳ３０１において退出を示している場合には（Ｓ３０１：ＹＥＳ）、推定部１１３は、格納部１１７を参照することにより、短時間不在又は長時間不在の選択を要求するメッセージを音声出力部１１６に発声させる（Ｓ３０３）。推定部１１３は、住人が当該メッセージに応じて入力部１１５に短時間不在又は長時間不在の選択を入力したか否かを判断し（Ｓ３０５）、入力されていない場合には（Ｓ３０５：ＮＯ）、ステップＳ３０３に戻り、入力されている場合には（Ｓ３０５：ＹＥＳ）、図４のステップＳ１０９に進む。

上記のサブルーチンを含む学習フローによって、推定部１１３は、学習を開始してからの１週間に、第１住人６１、第２住人６３および第３住人６５のそれぞれについて、表口８１を出入りするときの様々な画像を進退情報付きで、進退情報が退出を示す場合には短時間不在および長時間不在の選択情報付きで、表口８１での退出者状況と短時間不在および長時間不在との関係について、教師あり学習を行う。推定部１１３は、検知部１０２からの入力情報に示される単数または複数の出入口での屋外への退出から退出者状況を特定すると、これらの学習結果に基づき、特定した退出者状況から短時間不在であるか長時間不在であるかを推定する。

本実施形態でも第１実施形態と同様の効果を奏する。さらに、図８に示されるように、表口８１から退出しようとする在宅者がゴミ出しなどの短時間不在となる場合には、表口８１での自動施錠および警戒モードを自動で解除およびオフにすることができる。よって、例えば、在宅者が電子キーを携帯せずにゴミ出しに出た場合に屋外に締め出されることを防止できたり、在宅者が電子キーを携帯してゴミ出しに出たとしても、警戒モードを解除するために装置本体１０１の読出部１２５に電子キーを近接させて認証させる手間を省略できたりする。

なお、本実施形態における推定部１１３は、第１実施形態における学習内容に追加して、家３０の出入口から屋外に退出する者の退出者状況と、短時間不在および長時間不在との関係を学習するものとして説明したが、第１実施形態における学習内容に代えて、当該関係を学習してもよい。すなわち、本実施形態における推定部１１３は、家３０の複数の出入口での出入りと屋内の在宅状況との関係を学習しなくてもよい。

なお、本実施形態において、検知部１０２は、カメラに代えて又は追加して、臭気センサを含み、出入口からの退出として、退出者からの香水の匂いを検知してもよい。また追加的に又は代替的に、検知部１０２は、出入口に設置された鍵掛けに配されて鍵の有無を検知する磁気センサ、荷重センサ、近接センサ、光センサ、押圧スイッチなどを含み、出入口からの退出として、退出者が鍵掛けから鍵を取ったことを検知してもよい。

また追加的に又は代替的に、検知部１０２は、電子キーから周期的に発信される電波、電波強度などを検知するセンサを含み、出入口からの退出として、退出者が電子キーを所持していることを検知してもよい。また追加的に又は代替的に、検知部１０２は、任意の部屋に置かれているベビーベッドに設置された荷重センサを含み、出入口からの退出として、ベビーベッドの荷重センサで予め定められた重さ以上の荷重がなくなったことを検知してもよい。

また追加的に又は代替的に、検知部１０２は、家３０の特定の電気機器の電源状態を検知するセンサを含み、出入口からの退出として、特定の電気機器の電源がオフになったことを検知してもよい。また追加的に又は代替的に、検知部１０２は、家３０での電力使用量、ガス使用量、水道使用量などを検知するセンサを含み、出入口からの退出として、予め定められた電気使用量、ガス使用量、水道使用量などを下回ったことを検知してもよい。

なお、本実施形態において、装置本体１０１には、人工知能（ＡＩ）が組み込まれていなくてもよく、具体的には、装置本体１０１は、推定部１１３を備えていなくてもよい。この場合、格納部１１７は、複数の出入口での退出者状況に基づいて短時間不在であるか長時間不在であるかを判断するための条件を格納してもよい。更に、装置本体１０１は、推定部１１３に代えて判断部を備えてもよく、当該判断部は、格納部１１７を参照し、格納部１１７に格納されている上記の条件と、検知部１０２からの入力情報から特定した退出者状況とに基づいて、短時間不在であるか長時間不在であるかを判断してもよい。

検知部１０２により検知される出入口から屋外への退出が画像データである場合、格納部１１７には、例えば特定の所持品の画像の特徴量が格納されており、判断部は、検知部１０２から入力される画像データを処理して、格納部１１７に格納されている特定の所持品の特徴量と比較することで、退出者が当該特定の所持品を所持していることを決定してもよい。また、格納部１１７に格納されている上記の条件は、例えば、上述した様々な退出者状況と短時間不在および長時間不在の何れか一方とが対応付けられているテーブルを含んでもよい。上記の条件は、図４および図１０を用いて説明した教師あり学習の学習フローと同様にして、住宅管理システム１０による上記の処理の開始前の特定の期間内に、格納部１１７に格納されていってもよい。

図１１は、第４実施形態による家３０の在宅状況の模式図であり、図１２は、当該実施形態による、学習結果に基づいて特定の処理を実行するまでのフロー図である。また、図１１（Ａ）は、家３０の１階３１における在宅状況の模式図であり、図１１（Ｂ）は、家３０の２階３２における在宅状況の模式図である。

本実施形態では、第３実施形態と異なる点として、処理部１１９は、在宅者が誰であるかに拘わらず、誰かが在宅中は表口８１の警戒モードを常時オフにする。更に異なる点として、処理部１１９は、推定部１１３で推定された在宅状況に応じて、出入口の施錠および解錠の何れか一方を実行する。より具体的には、処理部１１９は、推定部１１３が、検知部１０２で検知した出入口での屋外への退出から、在宅状況として屋内に在宅者がいると推定した場合には出入口を施錠する。更に異なる点として、推定部１１３が、検知部１０２で検知した、在宅者による出入口での屋外への退出から、在宅状況として屋内に他の在宅者がいないと推定した場合、検知部１０２で在宅者による退出と共に鍵の所持が検知されているか否かに応じて、処理部１１９は互いに異なる処理を実行する。

例えば、処理部１１９は、検知部１０２で在宅者による退出と共に鍵の所持が検知されている場合に出入口を施錠する。また、処理部１１９は、図１１における、最後の在宅者である第２住人６３が第２通信端末７３を室内に置き忘れて表口８１から外出した在宅状況のように、検知部１０２で在宅者による退出と共に鍵の所持が検知されていない場合には出入口を施錠せず、格納部１１７を参照することにより鍵の置き忘れを伝える警告メッセージを音声出力部１１６から表口８１の屋外側へと発声させる。

図１２のフローの説明は、図４を用いて説明した教師あり学習の期間が終了することにより開始する。ステップＳ４１１からＳ４１３は、図４におけるステップＳ１１１からＳ１１３と同じであるため、説明を省略する。

ステップＳ４１３に続けて、処理部１１９は、検知部１０２の鍵所持検知部１０７により、最後の在宅者の鍵の所持を検知していたか否か、すなわち鍵所持検知部１０７からセンシングデータの入力があったか否かを判断し（Ｓ４１５）、入力があった場合は（Ｓ４１５：ＹＥＳ）、施解錠部１２１に表口８１を施錠させ（Ｓ４２１）、当該フローは終了する。

ステップＳ４１５において入力がなかった場合は（Ｓ４１５：ＮＯ）、処理部１１９は、音声出力部１１６から上記の警告メッセージの発声を開始させる（Ｓ４１７）。処理部１１９は、外出した最後の在宅者が当該警告に応じて家３０に引き返し、屋内へと進入したことを検知するまで、すなわち表口８１の撮像部１０５から屋内への進入を示す画像データの入力があるまで待機する（Ｓ４１９：Ｎｏ）。入力がある場合は（Ｓ４１９：ＹＥＳ）、処理部１１９は警告メッセージの発声を停止させ（Ｓ４２１）、ステップＳ４１１に戻る。以上、図１２の処理フローは住宅管理装置１００が動作している間は繰り返し実行される。

本実施形態でも第１実施形態と同様の効果を奏する。さらに、最後の在宅者が鍵を所持して外出した場合に自動施錠するだけでなく、図１１に示されるように、最後の在宅者が鍵を所持せずに外出した場合には自動施錠せずに鍵の置忘れを警告することで、鍵の屋内への閉じ込めを防止し、最後の在宅者が例えば警備会社に問い合わせて表口８１の施錠を解除してもらう手間を省くことができる。

なお、本実施形態において、最後の在宅者が在宅中は表口８１の警戒モードをオフにしておき、最後の在宅者が外出するときに自動で警戒モードをオンにするように構成してもよく、この場合において、第３実施形態のように、最後の在宅者が長時間不在であるか短時間不在であるかを推定し、短時間不在の場合には当該警戒モードをオフのままとしてもよい。

図１３は、第５実施形態による家３０の在宅状況の模式図であり、図１４は、当該実施形態による警戒処理のフロー図である。また、図１３（Ａ）は、家３０の１階３１における在宅状況の模式図であり、図１３（Ｂ）は、家３０の２階３２における在宅状況の模式図である。本実施形態では、第１実施形態と異なる点として、処理部１１９は、在宅者が誰であるかに拘わらず、誰かが在宅中は表口８１の警戒モードを常時オフにする。また、図１３に示される在宅状況において、家３０の住人は、表口８１の施錠を行っていないものとする。また、図１３には、表口８１の外側に不審者６７が接近してきている状態が示されている。

また、更なる異なる点として、処理部１１９は、推定部１１３によって格納部１１７に格納されている家３０の住人の画像を参照することにより、家３０の住人が表口８１の屋外側から接近してきたら警戒モードをオフのままとするが、家３０の住人以外の者が接近してきたら警戒モードをオンに切り替え、更に、施解錠部１２１に表口８１を施錠させる。この場合に、処理部１１９は更に、第１通信端末７１および第２通信端末７３に発報する。なお、この場合に、処理部１１９は、施解錠部１２１に対して解錠を不能にしたり、装置本体１０１が追加的に、ピッキング防止用にシリンダを有さない予備錠を備える場合には、当該予備錠を自動施錠したりしてもよい。また、この場合に、処理部１１９は更に、例えば当該住人以外の者が表口８１の外側の一定範囲内で何もせずに滞在し続けていることを条件として、音声出力部１１６から警告メッセージを発声させてもよい。

図１４のフローの説明は、在宅者が家３０に在宅中であることにより開始する。処理部１１９は、撮像部１０５により、表口８１の外側に接近してくる人、例えば不審者６７を検知するまで、すなわち撮像部１０５から人の屋外からの接近を示す画像データの入力があるまで待機する（Ｓ５２１：ＮＯ）。

ステップＳ５２１において入力がある場合（Ｓ５２１：ＹＥＳ）、処理部１１９は、画像データに示される人が、屋内への進入がＯＫな人、例えば第３住人６５であるか否かを判断し（Ｓ５２３）、ＯＫな人である場合は（Ｓ５２３：ＹＥＳ）、当該フローは終了する。

ステップＳ５２３においてＯＫな人でない場合は（Ｓ５２３：ＮＯ）、処理部１１９は、表口８１の施錠および警戒をオンにする（Ｓ５２５）。Ｓ５２５に続けて、処理部１１９は、表口８１の屋外側にいた人が立ち去るまで、すなわち撮像部１０５から表口８１の前に人が映っていないことを示す画像データの入力があるまで待機する（Ｓ５２７：ＮＯ）。

ステップＳ５２７において入力がある場合（Ｓ５２７：ＹＥＳ）、処理部１１９は、表口８１の施錠および警戒をオフにし（Ｓ５２９）、当該フローは終了する。

本実施形態でも第１実施形態と同様の効果を奏する。さらに、図１３に示されるように、表口８１に接近してくる不審者６７がいる場合には、表口８１での自動施錠および警戒モードを自動で設定およびオンにして、住人に通知することができる。よって、例えば、住人が家３０の２階３２でくつろいでいる間に不審者６７が未施錠の表口８１から屋内に進入して１階３１で盗みを働くことを防止できる。また、通知を受けた住人は、例えば家３０の表口８１の屋外側を見渡せる窓から不審者６７の姿を確認することができ、これにより、不審者６７が実際はＯＫな人であるかどうかを住人自身の目で判断することができる。

なお、本実施形態と似た状況として、家３０の屋内にいる在宅者は、各出入口での警戒モードを常にオンのままにしておきたいが、発報をしたくない場合がある。また、在宅者が在宅中に在宅モードに設定していても、一部の処理を一時的に停止させたい場合もある。例えば、ＯＫな人が家３０に帰宅した場合である。この場合、ＯＫな人を予め学習しておき、ＯＫな人が出入口を解錠したり開扉したりしても発報しないように構成すればよい。また、ＯＫな人が開扉した後に、ＯＫな人以外の人が屋内に進入したら発報してもよい。これにより、状況に応じてモードの切り替えなどを住人が手動で操作する必要がないので、住人の手間を省略できる。

以上の第１実施形態から第５実施形態で説明した住宅管理装置１００では、検知部１０２が、屋内と屋外との間の単数または複数の出入口での出入りを検知し、推定部１１３が、出入口での出入りと屋内の在宅状況との関係を学習するものとして説明した。当該屋内の在宅状況は、屋内の状況の一例である。また、当該住宅管理装置１００では、検知部１０２が、屋内と屋外との間の単数または複数の出入口から屋外への退出を検知し、推定部１１３が、検知部１０２で検知した上記の退出から、出入口から屋外に退出する者の状況である退出者状況を特定するものとして説明した。ここで、以上の第１実施形態から第５実施形態で説明した住宅管理装置１００の構成とは異なる構成を備える、第６実施形態による住宅管理装置を説明する。本実施形態の住宅管理装置の構成のうち、上記の住宅管理装置１００の構成と同じ点は、重複する説明を省略する。

本実施形態による住宅管理装置は、検知部１０２の一部または全ての構成に代えて、若しくは、検知部１０２に追加して、家３０における特定の領域での出入り、例えば居間３９での出入りを検知する検知部を備える。当該検知部は、例えば、居間３９の空間内を撮像する単数または複数の室内カメラや、当該空間内での何らかの動きを検知する単数または複数のセンサなどであってもよい。また、当該検知部は、家３０における特定の領域からの退出を検知してもよい。なお、家３０における特定の領域は、家３０内だけでなく、例えば戸建やマンションの外門より内側や、戸建の垣根より内側など、家３０の住人が専有する敷地内における特定の領域を含んでもよい。

また、本実施形態による住宅管理装置は、推定部１１３に代えて又は加えて、上記の検知部からの入力情報に示される、家３０の特定の領域での出入りと、屋内の状況との関係を学習する推定部を備える。当該屋内の状況の一例は、上述した屋内の在宅状況に代えて、家３０の住人が当該特定の領域に進入してきたときの住人の状態である。家３０の住人が当該特定の領域に進入してきたときの住人の状態とは、例えば、住人が誰かに脅されながら、家３０に訪ねてきたセールスマンに何かを無理強いされながら、または、誰かと楽しげに会話しながら、当該領域に進入してきている、等である。

また、当該屋内の状況の他の例は、家３０の住人が家３０への来訪者として想定していない人、換言すると、家３０の住人が家３０の屋内への進入を許可していないＮＧな人が、家３０の屋内に存在している状況または屋内で行動している状況である。ＮＧな人が家３０の屋内に存在している状況とは、例えば、何者かが家３０へと空き巣に入っている状況であり、ＮＧな人が家３０の屋内で行動している状況とは、例えば、何者かが屋内を荒らしている状況である。上記の推定部は更に、上記の学習の結果に基づいて、検知部からの入力情報に示される、家３０の特定の領域での出入りから、屋内の状況を推定する。また、上記の推定部は更に、検知部で検知した上記の退出から、特定の領域から退出する者の状況である退出者状況を特定してもよい。

本実施形態でも第１実施形態から第５実施形態と同様の効果を奏する。なお、以上の複数の実施形態における各構成は、考え得る限りにおいて、相互に組み合わせて用いられてもよい。

なお、上記の複数の実施形態において、ＯＫな人には、例えば家３０の家族と一緒に家３０に何回か来たことがある人や、ヘルパーやメイドとして過去に家族が許可している人や、過去に家３０に来て家族が正しく応対したことがある宅配業者などが含まれてもよい。

以上のいずれの実施形態においても、各寝室には就寝を検知するセンサが追加的に設置されてもよい。当該センサは、例えばカメラであって、寝室にいる住人の瞼が予め定められた時間以上閉じていることを検知したり、寝室にいる住人が布団を掛けたことを検知したりすることで、就寝を検知してもよい。また、当該センサは、例えば照度センサであって、寝室の照度が予め定められた閾値以下になったことを検知することで、就寝を検知してもよく、例えば、部屋の照明スイッチに電気的に接続された電圧センサであって、照明スイッチの電圧がグランドになったことを検知することで、就寝を検知してもよい。処理部１１９は、誰かが在宅中は出入口の警戒モードをオフにしておき、全在宅者の就寝が検知されたら、警戒モードをオンにしてもよい。また、何れかの在宅者が起床したことを検知されたら、処理部１１９は警戒モードをオフにしてもよい。また、子供のみが起床した場合には、小寝室窓８５の警戒モードのみをオフにしてもよい。

以上のいずれの実施形態においても、浴室には、浴室への出入りを検知するセンサが追加的に設置されてもよい。当該センサは、例えばカメラや赤外線センサや人感センサであってもよい。処理部１１９は、誰かが在宅中は出入口の警戒モードをオフにしておき、最後の在宅者が浴室に入ったことを検知されたり、寝たきりの老人と一緒に在宅している在宅者が浴室に入ったことを検知されたりしたら、警戒モードをオンにしてもよい。また、入浴していた在宅者が浴室から出たことを検知されたら、処理部１１９は警戒モードをオフにしてもよい。また、在宅者が入浴中に他の住人が帰宅したら、処理部１１９は警戒モードをオフにしてもよい。

上記いずれの実施形態においても、検知部は更に、家３０の屋内にある１つ又は複数の電気機器の電源がオンになったことを検知し、推定部は、出入口での出入りと、電気機器の電源がオンになることと、在宅状況との関係を学習してもよい。この場合、推定部は、当該学習結果に基づき、検知部で検知した出入口での出入りから、在宅状況を推定し、在宅状況から特定の電気機器の電源がオンをなることを推定してもよい。更に処理部１１９は、推定部で推定した特定の電気機器の電源がオンをなることに基づいて、当該特定の電気機器の電源をオンにしてもよい。例えば、住宅管理装置１００は、家３０に帰宅した父親が、帰宅後直ぐにオンにした電気機器を記憶し、オンにした頻度が高い電気機器がどれであるかを学習し、以降、父親の帰宅時には、上記の頻度が高い電気機器の電源を自動的にオンにする。なお、この場合において、推定部は、装置本体１０１とは異なる電気機器制御装置の構成の一部であってもよい。

上記いずれの実施形態においても、推定部は、施錠を忘れ易い住人が誰であるかを学習し、その人の外出時に警告してもよい。また、推定部は、住人の生活パターンやタイムスケジュールを学習してもよい。例えば特定の住人が日曜日の２０時頃ゴミ出しのために短時間不在とすることや、特定の住人が平日の８時頃出勤のために長時間不在とすることを学習してもよい。この場合、推定部は更に、特定の住人の生活パターンから、特定の時間帯に予め出入口を自動解錠しておいたり警戒モードをオフにしておいたりしてもよい。

上記いずれの実施形態においても、処理部１１９は、特定の処理として、表口８１の撮像部１０５の屋内カメラにより、両手がカバンやゴミで塞がっている在宅者を検知したら、表口８１の解錠や開扉をアシストしてもよい。また、推定部が、特定の人物によるゴミ出しや通勤など、特定の人物が特定の時間帯に表口８１を出入りすることを学習しておくことで、処理部１１９は、その時間帯よりも前に予め表口８１を自動解錠しておいてもよい。また、施解錠部１２１が表口８１を通常は自動施錠しない場合であって、推定部により特定の人物が通勤などで長時間不在となることを推定された場合には、処理部１１９は特定の人物が外出したあとの表口８１を自動施錠してもよい。また、推定部が住人を学習しておくことで、表口８１の撮像部１０５の屋外カメラにより、特定の住人が帰宅したことが検知された場合や、特定の住人が両手の塞がった状態で帰宅したことが検知された場合に、処理部１１９は、表口８１の解錠や開扉をアシストしてもよい。

なお、第３実施形態および第４実施形態のように、施解錠部１２１が表口８１を自動施錠する場合において、非常時や災害時には表口８１の自動解錠および自動開扉を行ってもよい。

上記いずれの実施形態においても、推定部は追加的に、出入口での出入りと屋内の在宅状況との関係の学習や、出入口からの退出状況と短時間不在および長時間不在との関係の学習と同様に、上記の特定の処理を学習してもよい。

上記いずれの実施形態においても、住宅管理装置１００は追加的に、検知部が設置されていないところから家３０の屋内に進入した者、例えば不審者６７を検知する手段を備えてもよい。当該手段は例えば、室内の任意の箇所に設けられた人感センサであってもよい。この場合、住宅管理装置１００は、家３０に在宅者がいないと推定した場合、全出入口の警戒モードをオンにすると共に、室内の人感センサを全てオンにしてもよい。また、住宅管理装置１００は、家３０に特定の在宅者のみが在宅していると推定した場合、当該特定の在宅者に関係する出入口以外の出入口の警戒モードをオンにすると共に、当該特定の在宅者に関係する部屋以外の部屋に設けられた人感センサをオンにしてもよい。何れの場合においても、住宅管理装置１００は、警戒モードにある何れかの出入口からの進入が検知されたときだけでなく、人感センサのみが屋内で人を検知したときにも、発報するように構成されてもよい。

上記いずれの実施形態においても、住宅管理装置１００における人工知能を有する推定部は、住宅管理装置１００が家３０に設置されてから各学習を開始するものとして説明した。追加的に、住宅管理装置１００の推定部は、住宅管理装置１００が家３０に設置される前の異なる場所で、例えば住宅管理装置１００の製造段階に、予め、ある程度の学習を済ませておいてもよい。これにより、上記の実施形態で説明した、住宅管理装置１００が家３０に設置されてからの学習の量および期間を減らしてもよい。この場合の学習手法は、住宅管理装置１００が家３０に設置されてから各学習を継続する点を考慮すると、上記の実施形態において説明したものと同様の手法であることが好ましい。

本発明の様々な実施形態は、フローチャートおよびブロック図を参照して記載されてよく、ここにおいてブロックは、（１）操作が実行されるプロセスの段階または（２）操作を実行する役割を持つ装置のセクションを表わしてよい。特定の段階およびセクションが、専用回路、コンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプログラマブル回路、および／またはコンピュータ可読媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプロセッサによって実装されてよい。専用回路は、デジタルおよび／またはアナログハードウェア回路を含んでよく、集積回路（ＩＣ）および／またはディスクリート回路を含んでよい。プログラマブル回路は、論理ＡＮＤ、論理ＯＲ、論理ＸＯＲ、論理ＮＡＮＤ、論理ＮＯＲ、および他の論理操作、フリップフロップ、レジスタ、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）等のようなメモリ要素等を含む、再構成可能なハードウェア回路を含んでよい。

コンピュータ可読媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよく、その結果、そこに格納される命令を有するコンピュータ可読媒体は、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。コンピュータ可読媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が含まれてよい。コンピュータ可読媒体のより具体的な例としては、フロッピー（登録商標）ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ-ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイ（ＲＴＭ）ディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてよい。

コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、またはＳｍａｌｌｔａｌｋ、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語または同様のプログラミング言語のような従来の手続型プログラミング言語を含む、１または複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコードまたはオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。

コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサまたはプログラマブル回路に対し、ローカルにまたはローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を介して提供され、フローチャートまたはブロック図で指定された操作を実行するための手段を作成すべく、コンピュータ可読命令を実行してよい。プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。

図１５は、本発明の複数の態様が全体的又は部分的に具現化されうるコンピュータ１２００の例を示す。コンピュータ１２００にインストールされたプログラムは、コンピュータ１２００に、本発明の実施形態に係る装置に関連付けられるオペレーション又は当該装置の１又は複数の「部」として機能させ、又は当該オペレーション又は当該１又は複数の「部」を実行させることができ、及び／又はコンピュータ１２００に、本発明の実施形態に係るプロセス又は当該プロセスの段階を実行させることができる。このようなプログラムは、コンピュータ１２００に、本明細書に記載のフローチャート及びブロック図のブロックのうちのいくつか又はすべてに関連付けられた特定のオペレーションを実行させるべく、ＣＰＵ１２１２によって実行されてよい。

本実施形態によるコンピュータ１２００は、ＣＰＵ１２１２、ＲＡＭ１２１４、グラフィックコントローラ１２１６、及びディスプレイデバイス１２１８を含み、これらはホストコントローラ１２１０によって相互に接続される。コンピュータ１２００はまた、通信インターフェース１２２２、ハードディスクドライブ１２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ１２２６、及びＩＣカードドライブのような入出力ユニットを含み、これらは入出力コントローラ１２２０を介してホストコントローラ１２１０に接続される。コンピュータはまた、ＲＯＭ１２３０及びキーボード１２４２のようなレガシの入出力ユニットを含み、これらは入出力チップ１２４０を介して入出力コントローラ１２２０に接続される。

ＣＰＵ１２１２は、ＲＯＭ１２３０及びＲＡＭ１２１４内に格納されたプログラムに従い動作し、これにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ１２１６は、ＲＡＭ１２１４内に提供されるフレームバッファ等又は当該グラフィックコントローラ１２１６自体の中に、ＣＰＵ１２１２によって生成されるイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス１２１８上に表示させる。

通信インターフェース１２２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。ハードディスクドライブ１２２４は、コンピュータ１２００内のＣＰＵ１２１２によって使用されるプログラム及びデータを格納する。ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ１２２６は、プログラム又はデータをＤＶＤ－ＲＯＭ１２０１から読み取り、ハードディスクドライブ１２２４にＲＡＭ１２１４を介してプログラム又はデータを提供する。ＩＣカードドライブは、プログラム及びデータをＩＣカードから読み取り、及び／又はプログラム及びデータをＩＣカードに書き込む。

ＲＯＭ１２３０は、内部に、アクティブ化時にコンピュータ１２００によって実行されるブートプログラム等、及び／又はコンピュータ１２００のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入出力チップ１２４０はまた、様々な入出力ユニットをパラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入出力コントローラ１２２０に接続してよい。

プログラムが、ＤＶＤ－ＲＯＭ１２０１又はＩＣカードのようなコンピュータ可読記憶媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読記憶媒体から読み取られ、コンピュータ可読記憶媒体の例でもあるハードディスクドライブ１２２４、ＲＡＭ１２１４、又はＲＯＭ１２３０にインストールされ、ＣＰＵ１２１２によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ１２００に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置又は方法が、コンピュータ１２００の使用に従い情報のオペレーション又は処理を実現することによって構成されてよい。

例えば、通信がコンピュータ１２００及び外部デバイス間で実行される場合、ＣＰＵ１２１２は、ＲＡＭ１２１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インターフェース１２２２に対し、通信処理を命令してよい。通信インターフェース１２２２は、ＣＰＵ１２１２の制御の下、ＲＡＭ１２１４、ハードディスクドライブ１２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭ１２０１、又はＩＣカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、又はネットワークから受信した受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ領域等に書き込む。

また、ＣＰＵ１２１２は、ハードディスクドライブ１２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ１２２６（ＤＶＤ－ＲＯＭ１２０１）、ＩＣカード等のような外部記録媒体に格納されたファイル又はデータベースの全部又は必要な部分がＲＡＭ１２１４に読み取られるようにし、ＲＡＭ１２１４上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ１２１２は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックしてよい。

様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、及びデータベースのような、様々なタイプの情報が、情報処理されるべく、記録媒体に格納されてよい。ＣＰＵ１２１２は、ＲＡＭ１２１４から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプのオペレーション、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索／置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をＲＡＭ１２１４に対しライトバックする。また、ＣＰＵ１２１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、ＣＰＵ１２１２は、当該複数のエントリの中から、第１の属性の属性値が指定されている条件に一致するエントリを検索し、当該エントリ内に格納された第２の属性の属性値を読み取り、これにより予め定められた条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得してよい。

以上の説明によるプログラム又はソフトウェアモジュールは、コンピュータ１２００上又はコンピュータ１２００近傍のコンピュータ可読記憶媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワーク又はインターネットに接続されたサーバシステム内に提供されるハードディスク又はＲＡＭのような記録媒体が、コンピュータ可読記憶媒体として使用可能であり、これにより、プログラムをコンピュータ１２００にネットワークを介して提供する。

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。また、技術的に矛盾しない範囲において、特定の実施形態について説明した事項を、他の実施形態に適用することができる。また、各構成要素は、名称が同一で、参照符号が異なる他の構成要素と同様の特徴を有してもよい。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

特許請求の範囲、明細書、および図面中において示した装置、システム、プログラム、および方法における動作、手順、ステップ、および段階等の各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」等と明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、および図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」等を用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

１０ 住宅管理システム、２１ 表口操作盤、２５ 小寝室操作盤、２７ 大寝室操作盤、２９ 居間操作盤、３０ 家、３１ １階、３２ ２階、４０ 通信ネットワーク、５０ ルータ、６１ 第１住人、６３ 第２住人、６５ 第３住人、６６ 知人、６７ 不審者、７１ 第１通信端末、７３ 第２通信端末、８１ 表口、８３ 裏口、８５ 小寝室窓、８７ 大寝室窓、８９ 居間窓、９３ 裏口センサ、９５ 小寝室センサ、９７ 大寝室センサ、９９ 居間センサ、１０１ 装置本体、１０２ 検知部、１０５ 撮像部、１０７ 鍵所持検知部、１１０ ハンドル操作検知部、１１１ 通信部、１１３ 推定部、１１５ 入力部、１１６ 音声出力部、１１７ 格納部、１１９ 処理部、１２１ 施解錠部、１２３ 施解錠操作部、１２５ 読出部、１２７ 認証部、１２００ コンピュータ、１２０１ ＤＶＤ－ＲＯＭ、１２１０ ホストコントローラ、１２１２ ＣＰＵ、１２１４ ＲＡＭ、１２１６ グラフィックコントローラ、１２１８ ディスプレイデバイス、１２２０ 入出力コントローラ、１２２２ 通信インターフェース、１２２４ ハードディスクドライブ、１２２６ ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ、１２３０ ＲＯＭ、１２４０ 入出力チップ、１２４２ キーボード

Claims (13)

1. 住宅における特定の領域での出入りを検知する検知部と、
   住宅における特定の領域での出入りと住宅内の状況との関係の学習結果に基づき、前記検知部で検知した出入りから前記状況を推定する推定部と、
   前記推定部で推定された前記状況に基づいて特定の処理を実行する処理部と
   を備え、
   前記検知部は、前記検知部が設けられた前記住宅における、屋内と屋外との間の出入口での出入りを検知し、且つ、前記出入口から前記屋外に退出しようとする在宅者が前記出入口を施解錠するための鍵を所持しているか否かを検知し、
   前記処理部は、前記推定部が前記状況として前記屋内に他の在宅者がいないと推定した場合、前記検知部で前記在宅者による前記退出と共に前記鍵の所持が検知されているか否かに応じて異なる処理を実行する住宅管理装置。
2. 前記処理部は、前記推定部が前記状況として前記屋内に他の在宅者がいないと推定した場合において、
   前記検知部で前記在宅者による前記退出と共に前記鍵の所持が検知されている場合に、前記出入口を施錠し、
   前記検知部で前記在宅者による前記退出と共に前記鍵の所持が検知されていない場合に、前記出入口を施錠せずに前記在宅者に警告する請求項１に記載の住宅管理装置。
3. 前記学習結果は、前記検知部が設けられた前記出入口での出入りと前記住宅内の在宅状況との関係を学習した結果を用いる請求項１に記載の住宅管理装置。
4. 前記特定の処理は、前記推定部で推定された前記在宅状況に応じて、前記出入口の施錠および解錠の何れか一方を実行することを含む請求項３に記載の住宅管理装置。
5. 前記特定の処理は、前記推定部が特定の前記在宅状況になったと推定した場合に、予め定められた通知端末に通知することを含む請求項３または４に記載の住宅管理装置。
6. 前記推定部が、前記検知部で検知した前記出入口での前記屋外への退出から、前記在宅状況として前記屋内に在宅者がいないと推定した場合に、前記処理部は前記出入口の警戒処理を実行する請求項３から５の何れか一項に記載の住宅管理装置。
7. 前記推定部が推定した前記在宅状況に応じて、前記処理部は複数の前記出入口に対して互いに異なる警戒処理を実行する請求項３に記載の住宅管理装置。
8. 前記推定部は前記在宅状況と、前記複数の出入口のうち前記在宅状況で用いられる出入口との関係を予め学習しておき、
   前記処理部は、
   前記複数の出入口のうち、前記推定部が推定した、前記在宅状況で用いられる出入口の警戒処理を解除し、
   前記複数の出入口のうち、前記推定部が推定した、前記在宅状況で用いられる出入口以外の出入口の警戒処理を実行する請求項７に記載の住宅管理装置。
9. 前記特定の処理は、前記推定部で推定された前記状況に応じて、前記住宅における屋内と屋外との間の出入口の施錠および解錠の何れか一方を実行することを含む請求項１に記載の住宅管理装置。
10. 前記特定の処理は、前記推定部が特定の前記状況になったと推定した場合に、予め定められた通知端末に通知することを含む請求項１または９に記載の住宅管理装置。
11. 前記推定部が、前記状況として前記住宅内に在宅者がいないと推定した場合に、前記処理部は前記住宅における屋内と屋外との間の出入口の警戒処理を実行する請求項１、９および１０の何れか一項に記載の住宅管理装置。
12. 住宅における特定の領域での出入りを検知する検知段階と、
    住宅における特定の領域での出入りと住宅内の状況との関係の学習結果に基づき、前記検知段階で検知した出入りから前記状況を推定する推定段階と、
    前記推定段階で推定された前記状況に基づいて特定の処理を実行する処理段階と
    を備え、
    前記検知段階は、前記住宅における、屋内と屋外との間の出入口での出入りを検知すること、および、前記出入口から前記屋外に退出しようとする在宅者が前記出入口を施解錠するための鍵を所持しているか否かを検知することを含み、
    前記処理段階は、前記推定段階で前記状況として前記屋内に他の在宅者がいないと推定した場合、前記検知段階で前記在宅者による前記退出と共に前記鍵の所持が検知されているか否かに応じて異なる処理を実行することを含む住宅管理方法。
13. コンピュータに請求項１２に記載の住宅管理方法を実行させるためのプログラム。

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