JP7296980B2 - 情報提供方法 - Google Patents

Description

情報提供方法に関する。

近年、様々な場所に配置されたセンサから膨大なセンサデータを収集できるようになり、収集されたセンサデータの有効活用が求められている。例えば、住宅などの屋内空間に配置された様々なセンサからのセンサデータを用いれば、ユーザの状況に適したサービスを提供することが可能となる。

特開２０１８－３２２７２号公報

しかしながら、従来技術では、センサデータをどのように利用すればよいかに関する情報が少なく、サービス提供のためにセンサデータを有効活用することが難しい。

本開示は、サービス提供のためにセンサデータを有効活用することができる情報提供方法等を提供する。

本開示の一態様に係る情報提供方法は、プロセッサとメモリとを備える第１情報処理装置を用いた情報提供方法であって、住宅内に、センサが配置されており、前記プロセッサは、前記メモリから、過去の第１期間において前記住宅にユーザが帰宅した時刻を示す第１帰宅時刻の情報を取得し、前記メモリから、前記第１期間よりも短い過去の第２期間において前記住宅にユーザが帰宅した時刻を示す第２帰宅時刻の情報を取得し、前記センサのセンサ値に基づいて、前記ユーザの動作情報を取得し、（i）前記第２帰宅時刻が、前記第１帰宅時刻よりも第１閾値時間以上遅く、かつ、（ii）前記動作情報が、前記ユーザが前記住宅内で第２閾値時間以上移動していないことを示す場合、前記ユーザが疲れている可能性が高いことを示す第１情報を生成し、ネットワークを介して、前記第１情報処理装置と接続された第２情報処理装置から第１要求内容が記述された情報を取得し、前記第１要求内容に前記第１情報の内容が含まれる場合、前記第２情報処理装置に、生成された前記第１情報を用いて、前記ユーザ又は前記住宅を特定するための情報を含む第２情報を出力する。

本開示の一態様に係る情報提供方法は、プロセッサとメモリとを備える第１情報処理装置を用いた情報提供方法であって、住宅のダイニング空間内に、電子機器とセンサとが配置されており、前記プロセッサは、前記メモリから、前記ダイニング空間における過去のセンシング統計情報を取得し、前記センサにより、前記ダイニング空間における現在のセンシング情報を取得し、（viii）前記現在のセンシング情報に含まれる、前記ダイニング空間におけるユーザの存在及び前記電子機器の稼働の少なくとも１つを示す第１時刻が、前記過去のセンシング統計情報に含まれる、前記ダイニング空間におけるユーザの存在及び前記電子機器の稼働の少なくとも１つを示す第２時刻より、所定時間以上遅れている場合、前記ユーザの行動が普段より遅れていることを示す第１情報を生成し、ネットワークを介して、前記第１情報処理装置と接続された第２情報処理装置から第１要求内容が記述された情報を取得し、前記第１要求内容に前記第１情報の内容が含まれる場合、前記第２情報処理装置に、生成された前記第１情報を用いて、前記ユーザ又は前記住宅を特定するための情報を含む第２情報を出力する。

本開示の一態様に係る情報提供方法は、プロセッサとメモリとを備える第１情報処理装置を用いた情報提供方法であって、住宅のエントランス空間及びダイニング空間の少なくとも１つを含む第１空間内に、電子機器とセンサとが配置されており、前記プロセッサは、前記メモリから、前記第１空間における過去のセンシング統計情報を取得し、前記センサにより、前記第１空間における現在のセンシング情報を取得し、（ix）前記現在のセンシング情報に含まれる、ユーザが前記第１空間に存在している時間及び前記電子機器が稼働している時間の少なくとも１つを示す第１時間が、前記過去のセンシング統計情報に含まれる、前記ユーザが前記第１空間に存在していた時間及び前記電子機器が稼働していた時間の少なくとも１つを示す第２時間より所定時間以上長い場合、前記ユーザが前記第１空間に普段より長くいることを示す第１情報を生成し、ネットワークを介して、前記第１情報処理装置と接続された第２情報処理装置から第１要求内容が記述された情報を取得し、前記第１要求内容に前記第１情報の内容が含まれる場合、前記第２情報処理装置に、生成された前記第１情報を用いて、前記ユーザ又は前記住宅を特定するための情報を含む第２情報を出力する。

本開示の一態様に係る情報提供方法は、プロセッサとメモリとを備える第１情報処理装置を用いた情報提供方法であって、住宅のエントランス空間内にセンサが配置されており、前記プロセッサは、前記メモリから、前記エントランス空間における過去のセンシング統計情報を取得し、前記センサにより、前記エントランス空間における現在のセンシング情報を取得し、（x）前記現在のセンシング情報に含まれる、ユーザが前記住宅に帰宅した時刻が、前記過去のセンシング統計情報に含まれる、前記ユーザが前記住宅に帰宅した時刻より閾値時間以上早い場合、前記ユーザが普段より早く帰宅したことを示す第１情報を生成し、ネットワークを介して、前記第１情報処理装置と接続された第２情報処理装置から第１要求内容が記述された情報を取得し、前記第１要求内容に前記第１情報の内容が含まれる場合、前記第２情報処理装置に、生成された前記第１情報を用いて、前記ユーザ又は前記住宅を特定するための情報を含む第２情報を出力する。

なお、これらの包括的又は具体的な態様は、システム、装置、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータ読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

本発明の一態様に係る情報提供方法は、サービス提供のためにセンサデータを有効活用することができる。

図１は、実施の形態１に係るサービス提供システムの全体像を示す。 図２は、実施の形態１に係るサービス提供システムの構成を示す。 図３は、実施の形態１に係る第１情報処理装置及び第２情報処理装置の機能構成を示す。 図４は、実施の形態１に係るサービス提供システムのシーケンス図である。 図５は、実施の形態１に係る第１情報処理装置の処理を示すフローチャートである。 図６は、実施の形態１における第１条件の判定処理の一例を示すフローチャートである。 図７は、実施の形態１における空間内のユーザの存在に関する第１センサデータの一例を示す。 図８は、実施の形態１における１日ごとの帰宅時刻の一例を示す。 図９は、実施の形態１における空間内のユーザの位置に関する第１センサデータの一例を示す。 図１０は、実施の形態１における天気情報の一例を示す。 図１１は、実施の形態１における第１条件の判定処理の第１変形例を示すフローチャートである。 図１２は、実施の形態１における第１条件の判定処理の第２変形例を示すフローチャートである。 図１３は、実施の形態１における第１条件の判定処理の第３変形例を示すフローチャートである。 図１４は、実施の形態１におけるユーザの１日ごとの就寝時刻の一例を示す。 図１５は、実施の形態２における第１条件の判定処理の一例を示すフローチャートである。 図１６は、実施の形態２における電子機器の稼働に関する過去のセンシング情報の一例を示す。 図１７は、実施の形態２における冷蔵庫のドアの開閉に関する過去のセンシング情報の一例を示す。 図１８は、実施の形態２における人感センサによる過去のセンシング情報の一例を示す。 図１９は、実施の形態３における第１条件の判定処理の一例を示すフローチャートである。 図２０は、実施の形態４における第１条件の判定処理の一例を示すフローチャートである。 図２１は、変形例１に係るサービス提供システムのシーケンス図である。 図２２は、変形例２に係るサービス提供システムのシーケンス図である。 図２３は、変形例３における第２情報の生成処理の一例を示すフローチャートである。 図２４Ａは、変形例３におけるサービスと五感との関係の一例を示す。 図２４Ｂは、変形例３における機器と五感との関係の一例を示す。 図２５は、変形例４における第２情報の生成処理の一例を示すフローチャートである。 図２６は、変形例４におけるサービスの提供履歴の一例を示す。 図２７Ａは、変形例４におけるサービス提供可能性情報の一例を示す。 図２７Ｂは、変形例４におけるサービス同時提供禁止情報の一例を示す。 図２７Ｃは、変形例４におけるサービス変更禁止情報の一例を示す。 図２８は、変形例５における第２情報の出力処理の一例を示すフローチャートである。 図２９Ａは、サービス提供システムの全体像を示す。 図２９Ｂは、データセンタ運営会社の一例を示す。 図２９Ｃは、データセンタ運営会社の一例を示す。 図３０は、サービスの類型１（自社データセンタ型）を示す。 図３１は、サービスの類型２（ＩａａＳ利用型）を示す。 図３２は、サービスの類型３（ＰａａＳ利用型）を示す。 図３３は、サービスの類型４（ＳａａＳ利用型）を示す。

以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。

なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、請求の範囲を限定する主旨ではない。

また、各図は、必ずしも厳密に図示したものではない。各図において、実質的に同一の構成については同一の符号を付し、重複する説明は省略又は簡略化する。

（実施の形態１）
［サービス提供システム１０の全体像］
まず、サービス提供システム１０の全体像について図１を参照しながら説明する。図１は、実施の形態１に係るサービス提供システム１０の全体像を示す。

本実施の形態に係るサービス提供システム１０では、複数の屋内空間におけるセンサデータがクラウドサーバ（Cloud server）に収集される。屋内空間は、例えば、住宅、オフィススペース、建物、及び乗り物内の空間である。センサデータは、屋内空間におけるユーザの日常的な（Usual）行動及び／又は非日常的な（Unusual）活動に基づくデータである。

複数のサービス提供者（Service providers）の各々は、アプリケーションプログラミングインタフェース（ＡＰＩ）を介して、クラウドサーバに収集されたセンサデータに基づく各種情報を取得することができる。ＡＰＩとは、コンピュータから呼び出して利用することができるクラウドサーバの情報処理機能である。

各サービス提供者は、ＡＰＩを介して取得した情報に基づいて、ユーザにサービスを提供する。サービスとしては、情報提供サービス、広告配信サービス、ホームネットワーク上の機器の自動制御サービス、又は、これらの任意の組み合わせがあげられる。なお、サービスは、これらに限定されず、例えば商品の配送（Delivery）サービスであってもよい。

［サービス提供システム１０の構成］
次に、サービス提供システム１０の構成について図２を参照しながら説明する。図２は、実施の形態１に係るサービス提供システム１０の構成を示す。図２に示すように、本実施の形態に係るサービス提供システム１０は、第１情報処理装置１００と、第２情報処理装置２００と、センサ群３００と、機器群４００と、を備える。

センサ群３００は、空間２０内に配置されており、少なくとも１つのセンサを含む。センサ群３００は、ゲートウェイ５００を介して、インターネット等の通信ネットワークに接続される。なお、ゲートウェイ５００は、オプションであり、センサ群３００は、ゲートウェイ５００を介さずに通信ネットワークに接続されてもよい。

センサ群３００は、ユーザの動作に関する動作情報、又は機器群４００の稼働／操作に関する情報などを示すセンサ値を出力する。例えば、センサ群３００は、照明機器が点灯しているか否かを示すセンサ値、音響機器が音を出力しているか否かを示すセンサ値、空間２０内又は空間２０内の予め定められた領域内にユーザが存在するか否かを示すセンサ値、又は、それらの任意の組み合わせを出力することができる。

センサ群３００は、例えば人感センサ、開閉センサ、音センサ、又は、それらの任意の組み合わせを含むことができる。このようなセンサ群３００のセンサは、例えばイメージセンサ、赤外線センサ、超音波センサ、可視光センサ、振動センサ、タッチセンサ、マイクロホン、又は、それらの任意の組み合わせで実現することができる。このようなセンサは、空間２０を形成する壁、床もしくは天井、又は、空間２０内に配置された電子機器もしくは家具などに設置することができる。また、センサは、機器群４００の機器に内蔵されてもよく、例えばスマートフォン等のタッチスクリーンに内蔵されたタッチセンサであってもよい。なお、センサは、上記センサに限定されない。

機器群４００は、空間２０内に配置されており、少なくとも１つの電子機器を含む。機器群４００は、ゲートウェイ５００を介して、インターネット等の通信ネットワークに接続される。なお、ゲートウェイ５００は、オプションであり、機器群４００は、ゲートウェイ５００を介さずに通信ネットワークに接続されてもよい。

機器群４００は、例えばディスプレイパネル、照明機器、音響機器、冷蔵庫、掃除機、又はそれらの任意の組み合わせを含むことができる。なお、機器群４００の機器は、これに限定されない。

第１情報処理装置１００は、空間２０外に配置された、プロセッサ及びメモリを備える装置であり、例えば図１のクラウドサーバ（Cloud server）に相当する。なお、第１情報処理装置１００は、空間２０内に配置されたエッジサーバであってもよい。

なお、クラウドサーバとは、インターネットを介して提供されるサーバを意味する。また、エッジサーバとは、インターネットよりもユーザに近いエリアのネットワーク（例えばローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ））を介して提供されるサーバを意味する。

第２情報処理装置２００は、プロセッサ及びメモリを備える装置であり、例えば図１のサービス提供者（Service provider）の装置である。第２情報処理装置２００は、空間２０内の機器群４００を介してユーザにサービスを提供する。

ここで、図２に示すサービス提供システム１０は、複数の屋内空間毎に存在する例を想定している。具体的には、複数の屋内空間毎に第１情報処理装置１００が存在し、各第１情報処理装置１００に複数の第２情報処理装置２００接続されることで、屋内空間にサービスが提供される。このとき、複数の第１情報処理装置１００と、複数の第２情報処理装置２００とが独立に存在することで、複数の第１情報処理装置１００からユーザ又は空間２０の多様な情報を提供し、かつ複数の第２情報処理装置２００を用いて多様なサービスが提供できるようにすることを目指している。一方、複数の第１情報処理装置１００と複数の第２情報処理装置２００との間において、新たな情報のやり取りが発生する。本実施形態では、この情報のやり取りを規定することで、センサデータを有効活用し、かつ適切なサービスを提供する仕組みを提供する。

［第１情報処理装置１００の機能構成］
次に、第１情報処理装置１００の機能構成について、図３を参照しながら説明する。図３は、実施の形態１に係る第１情報処理装置１００及び第２情報処理装置２００の機能構成を示す。

図３に示すように、本実施の形態に係る第１情報処理装置１００は、センサデータ取得部１０１と、第１メモリ１０３と、判定部１０４と、第２メモリ１０５と、第１情報生成部１０６と、第３メモリ１０７と、第２情報生成部１０８と、入出力部１０９と、を備える。第１情報処理装置１００の各機能ブロックについて以下に説明する。

センサデータ取得部１０１は、センサ群３００から、第１センサ値を含む第１センサデータを取得する。第１センサデータの一部又は全部は、第１メモリ１０３に格納される。第１センサデータは、例えば、空間２０内の所定の領域に人がいるか否かを示すデータを含んでもよい。また例えば、第１センサデータは、音響機器の音出力状況を示すデータを含んでもよい。また、第１センサデータは、機器の操作状況を示すデータを含んでもよい。また、第１センサデータは、冷蔵庫のドアの開閉状況を示すデータを含んでもよい。

第１メモリ１０３は、センサデータ取得部１０１によって取得された第１センサデータの一部又は全部を格納している。

判定部１０４は、第１条件が満たされているか否かを判定する。第１条件の詳細については後述する。

第２メモリ１０５は、第１情報を生成するための情報を格納している。例えば、第２メモリ１０５は、異なる複数の条件に対して生成される情報の内容が対応付けられた対応テーブルを格納している。

第１情報生成部１０６は、第１条件が満たされる場合に第１情報を生成する。本実施の形態では、第１情報は、ユーザが疲れている可能性が高いことを示すが、これに限定されない。

第３メモリ１０７は、第２情報を生成するための情報を格納している。つまり、第３メモリ１０７は、第１情報生成部１０６によって生成された第１情報に対応するユーザ又は空間２０を特定するための情報を格納している。

第２情報生成部１０８は、入出力部１０９を介して第２情報処理装置２００から取得された情報に含まれる第１要求内容に第１情報の内容が含まれているか否かを判定する。ここで、第１要求内容に第１情報の内容が含まれている場合、第２情報生成部１０８は、第１情報を用いて第２情報を生成する。第２情報は、ユーザ又は空間２０を特定するための情報（例えば、ユーザのＩＤ、住所、ＩＰアドレス、機器の識別情報等）を含む。例えば、第２情報生成部１０８は、第３メモリ１０７から、第１情報生成部１０６によって生成された第１情報に対応するユーザ又は空間２０を特定するための情報を読み出すことにより第２情報を生成する。ここで、第２情報は、ユーザ又は空間２０にサービスを提供するために必要な情報であっても良い。第１要求に提供するサービスの内容が含まれている場合、サービスの内容に対応する第２情報が提供されてもよい。例えば、通信環境を利用してサービスを提供する場合の第２情報の一例は、ＩＰアドレスである。または、機器を制御するサービスを提供する場合の第２情報の一例は、機器の識別情報である。通信環境を利用して、機器を制御するサービスを提供する場合の第２情報の一例は、ＩＰアドレスおよび機器の識別情報の組み合わせであってもよい。

入出力部１０９は、ネットワークを介して第１情報処理装置１００と接続された第２情報処理装置２００から第１要求内容が記述された情報（以下、第１要求情報という）を取得する。さらに、入出力部１０９は、第２情報生成部１０８によって生成された第２情報を第２情報処理装置２００に出力する。

なお、上述した判定部１０４、第１情報生成部１０６及び第２情報生成部１０８は、例えばプロセッサ及びメモリによって実現される。メモリに格納されたインストラクション又はソフトウェアプログラムが実行されたときに、プロセッサは、判定部１０４、第１情報生成部１０６及び第２情報生成部１０８として機能する。また、判定部１０４、第１情報生成部１０６及び第２情報生成部１０８は、専用の電子回路によって実現されてもよい。

また、上述した第１メモリ１０３、第２メモリ１０５及び第３メモリ１０７は、例えば半導体メモリ及び／又はディスクドライブ等によって実現される。入出力部１０９は、例えばネットワークインタフェースコントローラ（ＮＩＣ）等によって実現される。

［第２情報処理装置２００の機能構成］
次に、第２情報処理装置２００の機能構成について、図３を参照しながら説明する。

図３に示すように、本実施の形態に係る第２情報処理装置２００は、第４メモリ２０１と、要求生成部２０２と、入出力部２０３と、第５メモリ２０４と、サービス生成部２０５と、出力部２０６と、を備える。第２情報処理装置２００の各機能ブロックについて以下に説明する。

第４メモリ２０１は、第１要求情報を生成するための情報を格納している。

要求生成部２０２は、第１要求情報を生成する。具体的には、要求生成部２０２は、第４メモリ２０１に格納された情報を参照して、第１要求内容が記述された第１要求情報を生成する。

第１要求内容は、所定のサービスが提供されるユーザ又は空間が満たすべき要件を示す。本実施の形態では、第１要求内容は、空間２０内にいるユーザが疲れている可能性が高いことを要件として示すが、これに限定されない。

入出力部２０３は、要求生成部２０２によって生成された第１要求情報を第１情報処理装置１００に出力する。さらに、入出力部２０３は、第１情報処理装置１００から第２情報を取得する。

第５メモリ２０４は、サービス情報を生成するための情報を格納している。例えば、第５メモリ２０４は、異なる複数の要求内容に対してサービス内容が対応付けられた対応テーブルを格納している。

サービス生成部２０５は、第２情報を用いて、第１サービス情報を生成する。第１サービス情報とは、機器群４００を介して空間２０内のユーザにサービスを提供するための情報である。

本実施の形態では、第１サービス情報は、例えば、音響機器に雨音を再生させる制御情報である。また例えば、第１サービス情報は、ディスプレイパネルに表示させる情報であってもよい。ディスプレイパネルに表示させる情報としては、例えば、心身の健康を改善するためのアロマテラピーに関する情報、気分転換のためのエクササイズに関する情報、焙煎キットとともにコーヒー豆を紹介するための情報、又は、これらの任意の組み合わせを用いることができる。なお、第１サービス情報は、上記情報に限定されない。

なお、サービス情報は、サービスコンテンツとも表現され得る。サービスコンテンツは、音楽または広告情報などのサービスの情報と、サービスを提供するための機器制御の情報を含む。

出力部２０６は、第２情報を参照して、サービス生成部２０５によって生成されたサービス情報を機器群４００に出力する。なお、第２情報処理装置２００は、第２情報に対応する情報と、サービスを提供するために必要な情報とが対応付けられた関係を記録するメモリを保有し、第２情報を参照してサービスを提供するために必要な情報を取得して、ユーザ又は空間２０にサービスを提供してもよい。

なお、上述した要求生成部２０２及びサービス生成部２０５は、例えばプロセッサ及びメモリによって実現される。メモリに格納されたインストラクション又はソフトウェアプログラムが実行されたときに、プロセッサは、要求生成部２０２及びサービス生成部２０５として機能する。また、要求生成部２０２及びサービス生成部２０５は、専用の電子回路によって実現されてもよい。

また、上述した第４メモリ２０１及び第５メモリ２０４は、例えば半導体メモリ及び／又はディスクドライブ等によって実現される。入出力部２０３及び出力部２０６は、例えばネットワークインタフェースコントローラ（ＮＩＣ）等によって実現される。

［サービス提供システム１０内のインタラクション］
次に、サービス提供システム１０内のインタラクションについて図４を参照しながら説明する。図４は、実施の形態１に係るサービス提供システム１０のシーケンス図である。

図４に示すように、第１情報処理装置１００は、センサ群３００から、第１センサ値を含む第１センサデータを取得する（Ｓ１０１）。第１情報処理装置１００は、第１センサデータに基づいて、第１条件が満たされるか否かを判定する（Ｓ１０２）。言い換えると、第１センサデータが取得されたことは、第１条件の判定のトリガーの情報であるとも表現され得る。第１条件が満たされていれば、第１情報処理装置１００は、第１情報を生成する（Ｓ１０３）。第１条件の判定には、第１条件の判定のトリガーの情報になった第１センサデータが利用される。つまり、第１センサデータは、トリガーの情報として利用されることに加えて、サービス提供の条件に相当する第１条件の判定にも利用され得る。また、第１条件の判定には、過去に第１条件の判定のトリガーの情報になった第１センサデータが利用されることがある。

ここで、第１情報処理装置１００が第２情報処理装置２００から第１要求情報を取得すれば（Ｓ１１１）、第１情報処理装置１００は、第１要求内容を満たすユーザ又は空間があるか否かを判定する（Ｓ１１２）。ここで、第１要求内容を満たすユーザ又は空間があると判定されれば、第１情報処理装置１００は、第２情報を生成する（Ｓ１１３）。さらに、第１情報処理装置１００は、生成された第２情報を第２情報処理装置２００に出力する（Ｓ１１４）。

第２情報処理装置２００は、第２情報に基づいて第１サービス情報を生成する（Ｓ１２１）。第１サービス情報とは、機器群４００を介して空間２０内のユーザに第１サービスを提供するための情報である。そして、第２情報処理装置２００は、第１サービス情報を機器群４００に出力する（Ｓ１２２）。

なお、図４に示すシーケンス図は、一例であり、これに限定されない。例えば、図４において、処理の順序は変更されてもよい。

［第１情報処理装置１００の処理］
ここで、第１情報処理装置１００の処理の詳細（つまり、情報提供方法）について図５を参照しながら説明する。図５は、実施の形態１に係る第１情報処理装置１００の処理を示すフローチャートである。

図５に示すように、センサデータ取得部１０１は、空間２０内に配置されたセンサ群３００から、第１センサ値を含む第１センサデータを取得する（Ｓ１０１）。判定部１０４は、第１センサデータに基づいて、第１条件が満たされるか否かを判定する（Ｓ１０２）。この判定処理の詳細については図面を用いて後述する。

ここで、第１条件が満たされる場合（Ｓ１０２のＹｅｓ）、第１情報生成部１０６は、第１情報を生成する（Ｓ１０３）。一方、第１条件が満たされない場合（Ｓ１０２のＮｏ）、第１情報生成部１０６は、第１情報の生成処理をスキップする、つまり、第１情報生成部１０６は、第１情報を生成しない。

その後、入出力部１０９は、第２情報処理装置２００から、第１要求内容が記述された第１要求情報を取得する（Ｓ１１１）。第２情報生成部１０８は、第１要求内容に合致するユーザ又は空間があるか否かを判定する（Ｓ１１２）。つまり、第２情報生成部１０８は、第１要求内容が第１情報の内容を含むか否かを判定する。

ここで、第１要求内容に合致するユーザ又は空間がある場合（Ｓ１１２のＹｅｓ）、第２情報生成部１０８は、生成された第１情報を用いて第２情報を生成する（Ｓ１１３）。そして、入出力部２０３は、生成された第２情報を第２情報処理装置２００に出力する（Ｓ１１４）。一方、第１要求内容に合致するユーザ又は空間がない場合（Ｓ１１２のＮｏ）、第２情報生成部１０８は、第２情報の生成処理及び出力処理をスキップする。つまり、第２情報生成部１０８は、第２情報を生成及び出力しない。

［第１条件の判定処理］
本実施の形態では、第１条件は、少なくとも以下の（i）及び（ii）を含む。
（i）第２帰宅時刻が第１帰宅時刻よりも第１閾値時間以上遅い。ここで、第１帰宅時刻は、過去の第１期間において空間２０にユーザが帰宅した時刻を示す。また、第２帰宅時刻は、第１期間よりも短い過去の第２期間において空間２０にユーザが帰宅した時刻を示す。
（ii）ユーザが空間２０内で第２閾値時間以上移動していない。

第１条件は、上記（i）及び（ii）に加えて、以下の（iii）を含んでもよい。
（iii）ユーザが椅子又はソファから所定距離の範囲内にいる。

第１条件は、さらに、以下を含んでもよい。
・天気情報が曇を示す。
・空間内が静かである。

少なくとも上記（i）及び（ii）が満たされれば、ユーザの帰宅が普段よりも遅く、ユーザの動きが少なく、ユーザが疲れ気味である状況が推定される。

ここで、このような第１条件の判定処理（図５のＳ１０２）の詳細について、図６を参照しながら説明する。図６は、実施の形態１における第１条件の判定処理の一例を示すフローチャートである。

まず、判定部１０４は、第１センサデータに基づいて、第２帰宅時刻が第１帰宅時刻よりも第１閾値時間以上遅いか否かを判定する（Ｓ１０２１）。つまり、判定部１０４は、第２帰宅時刻から第１帰宅時刻を減算して得られた時間が第１閾値時間以上であるか否かを判定する。すなわち、判定部１０４は、上記（i）が満たされているか否かを判定する。第１帰宅時刻の情報及び第２帰宅時刻の情報は、第１メモリ１０３から取得される。

第１閾値時間は、ユーザの帰宅が遅れているか否かを判別するための遅れ時間である。第１閾値時間としては、経験的又は実験的に予め定められた時間が用いられてもよいし、ユーザによって予め入力された時間が用いられてもよい。また、第１閾値時間は、過去の帰宅時刻に基づいて決定されてもよい。例えば、第１閾値時間は、過去の帰宅時刻の分散値に基づいて決定されてもよい。

ここで、第１帰宅時刻及び第２帰宅時刻について、図７及び図８を参照しながら具体的に説明する。

図７は、実施の形態１における空間２０内のユーザの存在に関する第１センサデータの一例を示す。図７において、横軸は時間を表し、縦軸は日を表す。また、両矢印は、在宅期間を表す。このような第１センサデータは、例えば、人感センサ、ＧＰＳセンサ及び玄関の開錠センサ等によって得ることができる。

図７の第１センサデータにおいて、所定時間（例えば１０分）以上の不在宅期間の後の在宅期間の開始時刻（両矢印の左端の時刻）が帰宅時刻として導出される。このとき、１日に複数の帰宅時刻が導出された場合、複数の帰宅時刻のうち最も遅い帰宅時刻が当該１日の帰宅時刻（三角マーク）として採用される。

図８は、実施の形態１における１日ごとの帰宅時刻の一例を示す。図８には、２０１８年６月１日から２０１８年６月７日までの各日の帰宅時刻が表されている。なお、帰宅時刻は、厳密な帰宅時刻でなくてもよく、所定単位（例えば１０分、３０分又は１時間等）で丸められた時刻であってもよい。

このような１日ごとの帰宅時刻を用いて、過去の第１期間（例えば、最近の１週間、１か月もしくは３か月、又は、前年の同月等）における帰宅時刻の統計値（例えば平均値又は中央値等）が第１帰宅時刻として算出される。また、過去の第２期間（例えば、最近の１日間、３日間又は１週間等）における帰宅時刻の統計値（例えば平均値又は中央値等）が第２帰宅時刻として算出される。

このとき第２期間として、第１期間よりも短い期間が用いられる。例えば、第１期間が１週間前から現在までの期間である場合、第２期間として、３日前から現在までの期間が用いられる。したがって、第１帰宅時刻は、長期的な帰宅時刻の傾向を表し、第２帰宅時刻は、短期的な帰宅時刻の傾向を表す。このような第１帰宅時刻及び第２帰宅時刻は、第１メモリ１０３に格納される。

なお、第１帰宅時刻及び第２帰宅時刻のための統計値の算出では、帰宅時刻の外れ値が母集団から除外されてもよい。外れ値は、既存の統計手法等により求めることができる。また、第１帰宅時刻及び第２帰宅時刻のための統計値の算出では、平日又は休日の帰宅時刻が母集団から除外されてもよい。

ここで、図６のフローチャートの説明に戻る。第２帰宅時刻が第１帰宅時刻よりも第１閾値時間以上遅い場合（Ｓ１０２１のＹｅｓ）、判定部１０４は、ユーザの停止時間が第２閾値時間以上であるか否かを判定する（Ｓ１０２２）。つまり、判定部１０４は、上記（ii）が満たされているか否かを判定する。

第２閾値時間は、ユーザが活動的であるか否かを判別するための動き停止時間である。第２閾値時間としては、経験的又は実験的に予め定められた時間が用いられてもよいし、ユーザによって予め入力された時間が用いられてもよい。また、第２閾値時間として、過去のユーザの動きに基づいて決定された時間が用いられてもよい。

例えば、判定部１０４は、第１センサデータに基づいて、ユーザの動作情報を取得する。そして、判定部１０４は、動作情報に基づいて、ユーザの非移動（つまり停止）を示す時間が現在時刻まで第２閾値時間以上継続しているか否かを判定する。なお、ユーザの非移動（つまり停止）には、ユーザの動き量が厳密にゼロである状態に加えて、ユーザの動き量が閾値動き量よりも小さい状態を含む。このとき、閾値動き量は、経験的又は実験的に予め定められればよい。

ここで、ユーザの停止時間が第２閾値時間以上である場合（Ｓ１０２２のＹｅｓ）、判定部１０４は、ユーザが、椅子又はソファから所定距離の範囲内にいるか否かを判定する（Ｓ１０２３）。つまり、判定部１０４は、上記（iii）が満たされているか否かを判定する。

例えば、判定部１０４は、第１メモリ１０３から、椅子又はソファの位置情報を含む空間２０内の地図データを取得する。さらに、判定部１０４は、第１メモリ１０３から、ユーザの位置を示す情報を取得する。そして、判定部１０４は、ユーザの位置と椅子又はソファの位置との間の距離が所定距離以下であるか否かを判定する。ここで、距離が所定距離以下であれば、ユーザが椅子又はソファから所定距離の範囲内にいると判定され、距離が所定距離よりも大きければ、ユーザが椅子又はソファから所定距離の範囲内にいないと判定される。

所定距離は、ユーザが椅子又はソファに腰掛けていることを判別するために用いられる。所定距離としては、例えば、経験的又は実験的に予め定められた距離が用いられてもよいし、椅子又はソファが配置された部屋に応じた距離が用いられてもよい。

ユーザの位置を示す情報は、例えば、空間２０内のユーザの位置に関する第１センサデータに基づいて取得される。図９は、実施の形態１における空間２０内のユーザの位置に関する第１センサデータの一例を示す。図９において、横軸は時間を表し、縦軸は日を表す。また、両矢印は、空間２０内の各位置における滞留時間を表す。このような第１センサデータは、例えば、人感センサ、ＧＰＳセンサ及び玄関の開錠センサ等によって得ることができ、ユーザからの入力によって得ることもできる。

このようなステップＳ１０２２及びステップＳ１０２３の組み合わせによって、判定部１０４は、ユーザが椅子又はソファから所定距離の範囲内で第２閾値時間以上移動していないことを判定することができる。

ここで、ユーザが、椅子又はソファから所定距離の範囲内にいる場合（Ｓ１０２３のＹｅｓ）、判定部１０４は、天気情報が曇を示すか否かを判定する（Ｓ１０２４）。具体的には、判定部１０４は、例えば外部サーバ又は空間２０外に設置されたセンサから得られる時間帯毎の天気情報に基づいて、本日の天気が曇であるか否かを判定する。

本日の天気としては、本日の中で最も長い時間に対応する天気を採用することができる。例えば、２４時間のうち、９時間が雨で残りの１５時間が晴である場合、本日の天気として晴が採用される。

また、本日の天気として、所定時間区間のうち最も長い時間に対応する天気が採用されてもよい。所定時間区間は、ユーザによって予め設定された時間区間であってもよいし、ユーザが空間２０から外出している時間区間であってもよい。

また、本日の天気として、本日のうち閾値時間以上に対応する予め定められた優先度が高い天気が採用されてもよい。例えば、優先度が高い天気が雨であり、閾値時間が３時間である場合、本日において３時間以上雨であれば、たとえ曇の時間が雨の時間よりも長くても、本日の天気として雨が採用されてもよい。閾値時間及び優先度が高い天気は、経験的又は実験的に予め定められてもよいし、ユーザによって設定されてもよい。

このように採用された本日の天気を含む天気情報は、第１メモリ１０３に格納される。図１０は、実施の形態１における天気情報の一例を示す。図１０では、天気情報は、本日（例えば２０１８年６月７日）を含む１週間の天気を含んでいる。

ここで、天気情報が曇を示している場合（Ｓ１０２４のＹｅｓ）、判定部１０４は、空間２０内が静かであるか否かを判定する（Ｓ１０２５）。具体的には、判定部１０４は、例えば、センサ群３００に含まれるマイクロホンによって収音された音のレベルが閾値レベル以下であるか否かを判定する。閾値レベルは、静かであることを判別するための音の大きさの閾値を示す。閾値レベルとしては、経験的又は実験的に予め定められた音レベルを用いることができる。なお、空間２０内が静かであるか否かの判定は、マイクロホンを用いた判定に限定されない。例えば、判定部１０４は、音を出力する電子機器（例えば、テレビ、音響機器、洗濯機、又は、掃除機等）の稼働状況に基づいて、空間２０内が静かであるか否かを判定してもよい。

ここで、空間２０内が静かであると判定された場合（Ｓ１０２５のＹｅｓ）、判定部１０４は、第１条件が満たされていると判定する（Ｓ１０２６）。一方、第２帰宅時刻が第１帰宅時刻よりも第１閾値時間以上遅くない場合（Ｓ１０２１のＮｏ）、ユーザの停止時間が第２閾値時間以上でない場合（Ｓ１０２２のＮｏ）、ユーザが、椅子又はソファから所定距離の範囲内にいない場合（Ｓ１０２３のＮｏ）、天気情報が曇を示していない場合（Ｓ１０２４のＮｏ）、又は、空間２０内が静かでないと判定された場合（Ｓ１０２５のＮｏ）、判定部１０４は、第１条件が満たされていないと判定する（Ｓ１０２７）。

なお、第１条件に上記（i）及び（ii）のみが含まれ、（iii）等が含まれない場合、図６のステップＳ１０２３～ステップＳ１０２５はスキップされてもよい。

なお、図６における第１条件の判定処理は、一例であり、これに限定されない。第１条件が異なれば判定処理も異なる。以下に、第１条件の判定処理の変形例について図１１～図１４を参照しながら説明する。

［第１条件の判定処理の第１変形例］
図１１は、実施の形態１における第１条件の判定処理の第１変形例を示すフローチャートである。図１１において、第１条件は、上記（i）及び（ii）に加えて、以下の（iv）及び（v）を含む。
（iv）ユーザがディスプレイパネルの近傍にいる。
（v）ディスプレイパネルがユーザにより操作されていない。

上記（i）、（ii）、（iv）及び（v）が満たされれば、ユーザが疲れ気味である状況に加えて、ディスプレイパネルに情報が表示されればユーザに視認される可能性が高い状況も推定される。

図１１では、まず、図６と同様にステップＳ１０２１及びステップＳ１０２２が実行される。そして、ユーザの停止時間が第２閾値時間以上である場合（Ｓ１０２２のＹｅｓ）、判定部１０４は、ユーザが、ディスプレイパネルから所定距離の範囲内にいるか否かを判定する（Ｓ１０２１Ａ）。つまり、判定部１０４は、上記（iv）が満たされているか否かを判定する。ここでは、所定距離は、ユーザがディスプレイパネルに表示された情報を視覚可能か否かを判断するための閾値距離である。所定距離としては、経験的又は実験的に予め定められた距離を用いることができ、例えばディスプレイパネルのサイズに応じた距離が用いられてもよい。

なお、このステップＳ１０２１Ａの処理の詳細は、椅子又はソファがディスプレイパネルに代わることを除いて図６のステップＳ１０２３と同様であるので説明を省略する。

ここで、ユーザがディスプレイパネルから所定距離の範囲内にいる場合（Ｓ１０２１ＡのＹｅｓ）、判定部１０４は、ディスプレイパネルがユーザにより操作されているか否かを判定する（Ｓ１０２２Ａ）。つまり、判定部１０４は、上記（v）が満たされているか否かを判定する。例えば、判定部１０４は、ディスプレイパネルから、当該ディスプレイパネルに対するユーザの操作履歴を示す操作情報を取得し、取得された操作情報に基づいて判定を行うことができる。

ここで、ディスプレイパネルがユーザにより操作されていない場合（Ｓ１０２２ＡのＮｏ）、判定部１０４は、第１条件が満たされていると判定する（Ｓ１０２６）。一方、第２帰宅時刻が第１帰宅時刻よりも第１閾値時間以上遅くない場合（Ｓ１０２１のＮｏ）、ユーザの停止時間が第２閾値時間以上でない場合（Ｓ１０２２のＮｏ）、ユーザがディスプレイパネルから所定距離の範囲内にいない場合（Ｓ１０２１ＡのＮｏ）、又は、ディスプレイパネルがユーザにより操作されている場合（Ｓ１０２２ＡのＹｅｓ）、判定部１０４は、第１条件が満たされていないと判定する（Ｓ１０２７）。

［第１条件の判定処理の第２変形例］
図１２は、実施の形態１における第１条件の判定処理の第２変形例を示すフローチャートである。図１２において、第１条件は、上記（i）及び（ii）に加えて、以下の（vi）を含む。
（vi）スケジュール情報において、第２期間に仕事のスケジュール以外のスケジュールが含まれていない。

上記（i）、（ii）及び（vi）が満たされれば、ユーザが疲れ気味であり、仕事のイベント続きでほっと一息入れたいとユーザが感じている可能性が高い状況が推定される。

図１２では、まず、図６と同様にステップＳ１０２１及びステップＳ１０２２が実行される。そして、ユーザの停止時間が第２閾値時間以上である場合（Ｓ１０２２のＹｅｓ）、判定部１０４は、スケジュール情報において第２期間に仕事のスケジュール以外のスケジュールが含まれているか否かを判定する（Ｓ１０２１Ｂ）。つまり、判定部１０４は、上記（vi）が満たされているか否かを判定する。

ここで、スケジュール情報は、例えば、スケジュール管理機能を提供している外部サーバ（図示せず）から取得され、第１メモリ１０３に格納されている。したがって、判定部１０４は、第１メモリ１０３からユーザのスケジュール情報を取得することができる。

ここで、スケジュール情報において第２期間に仕事のスケジュール以外のスケジュールが含まれていない場合（Ｓ１０２１ＢのＮｏ）、判定部１０４は、第１条件が満たされていると判定する（Ｓ１０２６）。一方、第２帰宅時刻が第１帰宅時刻よりも第１閾値時間以上遅くない場合（Ｓ１０２１のＮｏ）、ユーザの停止時間が第２閾値時間以上でない場合（Ｓ１０２２のＮｏ）、又は、スケジュール情報において第２期間に仕事のスケジュール以外のスケジュールが含まれている場合（Ｓ１０２１ＢのＹｅｓ）、判定部１０４は、第１条件が満たされていないと判定する（Ｓ１０２７）。

［第１条件の判定処理の第３変形例］
図１３は、実施の形態１における第１条件の判定処理の第３変形例を示すフローチャートである。図１３において、第１条件は、上記（i）及び（ii）に加えて、以下の（vii）を含む。
（vii）第２帰宅時刻から就寝時刻までの時間が第３閾値時間以下である。

上記（i）、（ii）及び（vii）が満たされれば、ユーザがより疲れ気味である状況が推定される。

図１３では、まず、図６と同様にステップＳ１０２１及びステップＳ１０２２が実行される。そして、ユーザの停止時間が第２閾値時間以上である場合（Ｓ１０２２のＹｅｓ）、判定部１０４は、第２帰宅時刻から就寝時刻までの時間が、第３閾値時間以下であるか否かを判定する（Ｓ１０２１Ｃ）。つまり、判定部１０４は、上記（vi）が満たされているか否かを判定する。

第３閾値時間は、帰宅してから就寝するまでの時間が短いことを判断するための時間である。第３閾値時間としては、経験的又は実験的に予め定められた時間が用いられてもよいし、ユーザによって予め入力された時間が用いられてもよい。

ここでは、就寝時刻は、過去のユーザの統計的な就寝時刻である。この統計的な就寝時刻について、図１４を参照しながら具体的に説明する。

図１４は、実施の形態１におけるユーザの１日ごとの就寝時刻の一例を示す。図１４には、２０１８年６月１日から２０１８年６月７日までの各日の就寝時刻が表されている。なお、就寝時刻は、厳密な就寝時刻でなくてもよく、所定単位（例えば１０分、３０分又は１時間等）で丸められた時刻であってもよい。

図１４の各日の就寝時刻は、例えば、寝室に配置された人感センサ、ユーザに装着されたウェアラブル端末のセンサ及び寝室のドアの開閉センサ等のセンサデータに基づいて得ることができる。例えば、センサデータに基づいて、ユーザが寝室で所定時間（例えば３０分）以上動いておらず、寝室の照明が消灯されていることが検出された場合に、ユーザが就寝したと判定することができる。

このような１日ごとの就寝時刻を用いて、過去の第３期間（例えば、最近の１週間、１か月もしくは３か月、又は、前年の同月等）における就寝時刻の統計値（例えば平均値又は中央値等）が統計的な就寝時刻として算出される。

第３期間は、特に限定される必要はなく、経験的又は実験的に予め定められた長さの期間が用いられればよい。このように算出された統計的な就寝時刻は、第１メモリ１０３に格納される。

なお、統計的な就寝時刻の算出では、就寝時刻の外れ値が母集団から除外されてもよい。外れ値は、既存の統計手法等により求めることができる。また、統計的な就寝時刻の算出では、平日又は休日の就寝時刻が母集団から除外されてもよい。

ここで、第２帰宅時刻から就寝時刻までの時間が、第３閾値時間以下である場合（Ｓ１０２１ＣのＹｅｓ）、判定部１０４は、第１条件が満たされていると判定する（Ｓ１０２６）。一方、第２帰宅時刻が第１帰宅時刻よりも第１閾値時間以上遅くない場合（Ｓ１０２１のＮｏ）、ユーザの停止時間が第２閾値時間以上でない場合（Ｓ１０２２のＮｏ）、又は、第２帰宅時刻から就寝時刻までの時間が、第３閾値時間より大きい場合（Ｓ１０２１ＣのＮｏ）、判定部１０４は、第１条件が満たされていないと判定する（Ｓ１０２７）。

［効果等］
以上のように、本実施の形態に係る情報提供方法は、プロセッサとメモリとを備える第１情報処理装置１００を用いた情報提供方法であって、住宅内に、センサが配置されており、プロセッサは、メモリから、過去の第１期間において住宅にユーザが帰宅した時刻を示す第１帰宅時刻の情報を取得し、メモリから、第１期間よりも短い過去の第２期間において住宅にユーザが帰宅した時刻を示す第２帰宅時刻の情報を取得し、センサのセンサ値に基づいて、ユーザの動作情報を取得し、（i）第２帰宅時刻が、第１帰宅時刻よりも第１閾値時間以上遅く、かつ、（ii）動作情報が、ユーザが住宅内で第２閾値時間以上移動していないことを示す場合、ユーザが疲れている可能性が高いことを示す第１情報を生成し、ネットワークを介して、第１情報処理装置１００と接続された第２情報処理装置２００から第１要求内容が記述された情報を取得し、第１要求内容に第１情報の内容が含まれる場合、第２情報処理装置２００に、生成された第１情報を用いて、ユーザ又は住宅を特定するための情報を含む第２情報を出力することができる。

これによれば、センサのセンサ値に基づく過去の帰宅時刻及び動作情報を用いて、ユーザが疲れている可能性が高い状況を判定することができる。したがって、このような状況にあるユーザ又は住宅を特定するための情報をサービス提供者等に出力することができる。その結果、サービス提供者等は、ユーザ又は住宅の状況に適したサービスを提供することが可能となる。すなわち、サービス提供のためのセンサデータの有効活用が実現される。

また例えば、本実施の形態に係る情報提供方法において、プロセッサは、メモリから、椅子又はソファの位置情報を含む住宅の地図を取得し、第１情報の生成において、（i）及び（ii）に加えて、（iii）動作情報が、椅子又はソファから所定距離の範囲内にユーザがいることを示す場合、第１情報が生成されてもよい。

これによれば、ユーザが疲れて椅子又はソファに腰掛けている状況を推定することができ、ユーザが疲れている可能性が高い状況をより確実に判定することができる。

また例えば、本実施の形態に係る情報提供方法において、住宅内には、ディスプレイを有する機器が配置されており、第１情報の生成において、（i）及び（ii）に加えて、（iv）動作情報が、ユーザがディスプレイの近傍にいることを示し、かつ、（v）ディスプレイがユーザにより操作されていない場合、第１情報が生成されてもよい。

これによれば、ユーザが疲れている可能性が高く、かつ、ディスプレイを用いたサービス提供が有効な状況を判定することができ、ユーザ又は空間２０の状況に適したサービスを提供することが可能となる。

また例えば、本実施の形態に係る情報提供方法において、プロセッサは、メモリから、ユーザのスケジュール情報を取得し、第１情報の生成において、（i）及び（ii）に加えて、（vi）スケジュール情報において、第２期間に仕事のスケジュール以外のスケジュールが含まれていない場合、第１情報が生成されてもよい。

これによれば、スケジュール情報を用いて、仕事のイベント続きでほっと一息入れたいとユーザが感じている可能性が高い状況を判定することができ、よりユーザ又は空間２０の状況に適したサービスを提供することが可能となる。

また例えば、本実施の形態に係る情報提供方法において、プロセッサは、さらに、メモリから、過去の第３期間においてユーザが就寝した時刻を示す就寝時刻の情報を取得し、第１情報の生成において、（i）及び（ii）に加えて、（vii）第２帰宅時刻から就寝時刻までの時間が、第３閾値時間以下である場合、第１情報が生成されてもよい。

これによれば、ユーザが毎日遅く帰宅していて、就寝までの時間も短い状況を判定することができ、ユーザが疲れている可能性が高い状況をより確実に判定することができる。

なお、図６及び図１１～図１３における複数の判定ステップの順序は、これに限定されない。例えば、ステップＳ１０２１及びステップＳ１０２２は、逆順に行われてもよいし、同時に行われてもよい。

（実施の形態２）
次に、実施の形態２について説明する。本実施の形態では、第１情報がユーザの行動が普段よりも遅れていることを示し、その第１情報を生成するために異なる第１条件が用いられる点が上記実施の形態１と主として異なる。以下に、上記実施の形態１と異なる点を中心に本実施の形態について説明する。

なお、本実施の形態に係るサービス提供システム１０の構成、サービス提供システム１０内のインタラクション及び第１情報処理装置１００の処理は、実施の形態１と同様であるので、図示及び説明を簡略化又は省略する。

［第１条件の判定処理］
本実施の形態では、第１条件は少なくとも以下の（viii）を含む。
（viii）現在のセンシング情報に含まれる、ダイニング空間におけるユーザの存在及び電子機器の稼働の少なくとも１つを示す第１時刻が、過去のセンシング統計情報に含まれる、ダイニング空間におけるユーザの存在及び電子機器の稼働の少なくとも１つを示す第２時刻より、所定時間以上遅れている。

上記（viii）が満たされれば、ユーザの行動（例えば外出のための準備）が普段よりも遅れている状況が推定される。センシング情報とは、センサ群３００によって取得されたセンサデータそのもの、又は、そのセンサデータを処理して得られた情報を意味する。また、センシング統計情報とは、センシング情報を統計処理して得られた情報を意味する。

ここで、このような第１条件の判定処理（図５のＳ１０２）の詳細について、図１５を参照しながら説明する。図１５は、実施の形態２における第１条件の判定処理（Ｓ１０２）の一例を示すフローチャートである。

まず、判定部１０４は、第１時刻が第２時刻より所定時間以上遅れているか否かを判定する（Ｓ２０２１）。つまり、判定部１０４は、上記（viii）が満たされているか否かを判定する。

第１時刻は、現在のセンシング情報に含まれる時刻（つまり現在時刻）であって、ダイニング空間におけるユーザの存在及び電子機器の稼働の少なくとも１つを示す時刻である。現在のセンシング情報は、空間２０に含まれるダイニング空間に配置されたセンサ群３００から取得される。

第２時刻は、過去のセンシング統計情報に含まれる時刻（つまり過去時刻）であって、ダイニング空間におけるユーザの存在及び電子機器の稼働の少なくとも１つを示す時刻である。過去のセンシング統計情報は、ダイニング空間に配置されたセンサ群３００から過去に取得されたセンシング情報に統計処理を施すことにより得られ、第１メモリ１０３に格納されている。

所定時間は、ユーザの行動が遅れていることを判別するための時間である。所定時間としては、経験的又は実験的に予め定められた時間が用いられてもよいし、ユーザによって予め入力された時間が用いられてもよい。

ここで、第２時刻について、図１６～図１８を参照しながら具体的に説明する。

図１６は、実施の形態２における電子機器の稼働に関する過去のセンシング情報の一例を示す。図１６において、横軸は時間を表し、縦軸は日を表す。両矢印は、電子機器が稼働している時間を表す。

電子機器は、機器群４００に含まれ、ダイニング空間に配置されている。電子機器としては、照明機器又は調理機器（例えばＩＨヒーター、ガスコンロ、電子レンジ、炊飯器又はコーヒーメーカー等）等が例示される。

このような電子機器の複数の稼働時間のうちで１日の最も早い稼働時間の開始時刻又は終了時刻の所定期間（例えば、最近の１週間、１か月もしくは３か月、又は、前年の同月等）における統計値（例えば平均値又は中央値等）を第２時刻として算出することができる。算出された第２時刻は、過去のセンシング統計情報として第１メモリ１０３に格納される。

図１７は、実施の形態２における冷蔵庫のドアの開閉に関する過去のセンシング情報の一例を示す。図１７には、ある１日において冷蔵庫のドアが開けられた時刻（以下、開時刻という）の一例を示す。

図１７の冷蔵庫のドアの開時刻は、例えば、ドアの開閉センサ又は冷蔵庫の画像を撮影するイメージセンサ等によって得ることができる。このような１日のうちの複数の開時刻のうち最も早い開時刻の所定期間（例えば、最近の１週間、１か月もしくは３か月、又は、前年の同月等）における統計値（例えば平均値又は中央値等）を第２時刻として算出することができる。算出された第２時刻は、過去のセンシング統計情報として第１メモリ１０３に格納される。

図１８は、実施の形態２における人感センサによる過去のセンシング情報の一例を示す。図１８において、横軸は時間を表し、縦軸は日を表す。両矢印は、人感センサによって人が検知されていた時間（以下、検知時間という）を表す。人感センサは、センサ群３００に含まれ、ダイニング空間に配置されている。

複数の検知時間のうちで１日の最も早い検知時間の開始時刻又は終了時刻の所定期間（例えば、最近の１週間、１か月もしくは３か月、又は、前年の同月等）における統計値（例えば平均値又は中央値等）を第２時刻として算出することができる。算出された第２時刻は、過去のセンシング統計情報として第１メモリ１０３に格納される。

なお、図１６～図１８の説明において、第２時刻のための統計値の算出では、時刻の外れ値が母集団から除外されてもよい。外れ値は、既存の統計手法等により求めることができる。また、第２時刻のための統計値の算出では、休日における時刻が母集団から除外されてもよい。

ここで、図１５のフローチャートの説明に戻る。第１時刻が第２時刻より所定時間以上遅れている場合（Ｓ２０２１のＹｅｓ）、判定部１０４は、第１条件が満たされていると判定する（Ｓ１０２６）。その結果、図５のステップＳ１０３以降の処理が実行される。このとき、ステップＳ１０３で生成される第１情報は、空間２０外の音に対してユーザが不安に感じていることを示す。

一方、第１時刻が第２時刻より所定時間以上遅れていない場合（Ｓ２０２１のＮｏ）、判定部１０４は、第１条件が満たされていないと判定する（Ｓ１０２７）。その結果、図５のステップＳ１０３がスキップされ、ステップＳ１１１以降の処理が実行される。

［サービス情報］
このような第１条件の判定結果に基づいて、実施の形態１と同様に、第１情報の生成（Ｓ１０３）、第１要求の判定（Ｓ１１２）及び第２情報の生成（Ｓ１１３）等が行われる。そして、第２情報処理装置２００は、第２情報に基づいて、機器群４００を介して空間２０内のユーザに第１サービスを提供するための第１サービス情報を生成し出力する（Ｓ１２１、Ｓ１２２）。

このとき、第２情報処理装置２００は、第１サービスとして、例えば渋滞情報等をディスプレイパネルに表示させることができる。これにより、ユーザに有用な情報を提供することができ、ユーザが目的地に遅れて到着することを抑制することができる。

［効果等］
以上のように、本実施の形態に係る情報提供方法は、プロセッサとメモリとを備える第１情報処理装置１００を用いた情報提供方法であって、住宅のダイニング空間内に、電子機器とセンサとが配置されており、プロセッサは、メモリから、ダイニング空間における過去のセンシング統計情報を取得し、センサにより、ダイニング空間における現在のセンシング情報を取得し、（viii）現在のセンシング情報に含まれる、ダイニング空間におけるユーザの存在及び電子機器の稼働の少なくとも１つを示す第１時刻が、過去のセンシング統計情報に含まれる、ダイニング空間におけるユーザの存在及び電子機器の稼働の少なくとも１つを示す第２時刻より、所定時間以上遅れている場合、ユーザの行動が普段より遅れていることを示す第１情報を生成し、ネットワークを介して、第１情報処理装置１００と接続された第２情報処理装置２００から第１要求内容が記述された情報を取得し、第１要求内容に第１情報の内容が含まれる場合、第２情報処理装置２００に、生成された第１情報を用いて、ユーザ又は住宅を特定するための情報を含む第２情報を出力することができる。

これによれば、現在のセンシング情報及び過去のセンシング統計情報を用いて、ユーザの行動が普段より遅れている状況を判定することができる。したがって、このような状況にあるユーザ又は住宅を特定するための情報をサービス提供者等に出力することができる。その結果、サービス提供者等は、ユーザ又は住宅の状況に適したサービスを提供することが可能となる。すなわち、サービス提供のためのセンサデータの有効活用が実現される。

なお、本実施の形態において、ダイニング空間に配置された電子機器の代わりに、特定の電子機器の稼働時刻が用いられてもよい。特定の電子機器としては、例えば洗濯機又は掃除機等を用いることができる。この場合、第１情報処理装置１００は、第１情報として、特定の作業（例えば洗濯又は掃除等）が普段よりも遅れていることを示す情報を生成することができる。この場合、第２情報処理装置２００は、第２サービス情報として、スローライフを提案する情報、又は、持ち帰りの飲料（例えばコーヒー）もしくは食事を予約するための情報等を出力することができる。

（実施の形態３）
次に、実施の形態３について説明する。本実施の形態では、第１情報が、ユーザが普段よりも長くダイニング空間又はエントランス空間にいることを示し、その第１情報を生成するために異なる第１条件が用いられる点が上記実施の形態１と主として異なる。以下に、上記実施の形態１と異なる点を中心に本実施の形態について説明する。

なお、本実施の形態に係るサービス提供システム１０の構成、サービス提供システム１０内のインタラクション及び第１情報処理装置１００の処理は、実施の形態１と同様であるので、図示及び説明を簡略化又は省略する。

［第１条件の判定処理］
本実施の形態では、第１条件は少なくとも以下の（ix）を含む。
（ix）現在のセンシング情報に含まれる、ユーザがダイニング空間及び／又はエントランス空間（以下、第１空間という）に存在している時間及び第１空間に配置された電子機器が稼働している時間の少なくとも１つを示す第１時間が、過去のセンシング統計情報に含まれる、ユーザが第１空間に存在していた時間及び電子機器の過去の稼働時間の少なくとも１つを示す第２時間より所定時間以上長い。

上記（ix）が満たされれば、ユーザが普段よりも長く第１空間にいる状況が推定される。

ここで、このような第１条件の判定処理（図５のＳ１０２）の詳細について、図１９を参照しながら説明する。図１９は、実施の形態３における第１条件の判定処理（Ｓ１０２）の一例を示すフローチャートである。

まず、判定部１０４は、第１時間が第２時間より所定時間以上長いか否かを判定する（Ｓ３０２１）。つまり、判定部１０４は、第１時間から第２時間を減算して得られた時間が所定時間以上であるか否かを判定する。すなわち、判定部１０４は、上記（ix）が満たされているか否かを判定する。

第１時間は、現在のセンシング情報に含まれる時間であって、ユーザが第１空間に存在している時間及び第１空間に配置された電子機器が稼働している時間の少なくとも１つを示す。現在のセンシング情報は、空間２０に含まれるダイニング空間及び／又はエントランス空間に配置されたセンサ群３００から取得される。

第２時間は、過去のセンシング統計情報に含まれる時間であって、ユーザが第１空間に存在していた時間及び第１空間に配置された電子機器が稼働していた時間の少なくとも１つを示す。過去のセンシング統計情報は、空間２０に含まれるダイニング空間及び／又はエントランス空間に配置されたセンサ群３００から過去に取得されたセンシング情報に統計処理を施すことにより得られ、第１メモリ１０３に格納されている。

具体的には、第２時間は、例えば図１６又は図１８の過去のセンシング情報から算出することができる。例えば、第２時間は、所定期間（例えば、最近の１週間、１か月もしくは３か月、又は、前年の同月等）における複数の稼働時間又は検知時間の統計値（例えば平均値又は中央値等）を第２時間として算出することができる。算出された第２時間は、過去のセンシング統計情報として第１メモリ１０３に格納される。なお、ここでも稼働時間又は検知時間の外れ値等は母集団から除外されてもよい。

所定時間は、ユーザが第１空間にいつもより長くいることを判別するための時間である。所定時間としては、経験的又は実験的に予め定められた時間が用いられてもよいし、ユーザによって予め入力された時間が用いられてもよい。

ここで、図１９のフローチャートの説明に戻る。第１時間が第２時間より所定時間以上長い場合（Ｓ３０２１のＹｅｓ）、判定部１０４は、第１条件が満たされていると判定する（Ｓ１０２６）。その結果、図５のステップＳ１０３以降の処理が実行される。このとき、ステップＳ１０３で生成される第１情報は、ユーザが普段よりも長く第１空間にいることを示す。

一方、第１時間が第２時間より所定時間以上長くない場合（Ｓ３０２１のＮｏ）、判定部１０４は、第１条件が満たされていないと判定する（Ｓ１０２７）。その結果、図５のステップＳ１０３がスキップされ、ステップＳ１１１以降の処理が実行される。

［サービス情報］
このような第１条件の判定結果に基づいて、実施の形態１と同様に、第１情報の生成（Ｓ１０３）、第１要求の判定（Ｓ１１２）及び第２情報の生成（Ｓ１１３）等が行われる。そして、第２情報処理装置２００は、第２情報に基づいて、機器群４００を介して空間２０内のユーザに第１サービスを提供するための第１サービス情報を生成し出力する（Ｓ１２１、Ｓ１２２）。

このとき、第２情報処理装置２００は、第１サービスとして、例えば防水スプレーに関する情報等をディスプレイパネルに表示させることができる。

［効果等］
以上のように、本実施の形態に係る情報提供方法は、プロセッサとメモリとを備える第１情報処理装置１００を用いた情報提供方法であって、住宅のエントランス空間及びダイニング空間の少なくとも１つを含む第１空間内に、電子機器とセンサとが配置されており、プロセッサは、メモリから、第１空間における過去のセンシング統計情報を取得し、センサにより、第１空間における現在のセンシング情報を取得し、（ix）現在のセンシング情報に含まれる、ユーザが第１空間に存在している時間及び電子機器が稼働している時間の少なくとも１つを示す第１時間が、過去のセンシング統計情報に含まれる、ユーザが第１空間に存在していた時間及び電子機器が稼働していた時間の少なくとも１つを示す第２時間より所定時間以上長い場合、ユーザが第１空間に普段より長くいることを示す第１情報を生成し、ネットワークを介して、第１情報処理装置１００と接続された第２情報処理装置２００から第１要求内容が記述された情報を取得し、第１要求内容に第１情報の内容が含まれる場合、第２情報処理装置２００に、生成された第１情報を用いて、ユーザ又は住宅を特定するための情報を含む第２情報を出力することができる。

これによれば、現在のセンシング情報及び過去のセンシング統計情報を用いて、ユーザがエントランス空間及び／又はダイニング空間に普段より長くいる状況を判定することができる。したがって、このような状況にあるユーザ又は住宅を特定するための情報をサービス提供者等に出力することができる。その結果、サービス提供者等は、ユーザ又は住宅の状況に適したサービスを提供することが可能となる。すなわち、サービス提供のためのセンサデータの有効活用が実現される。

（実施の形態４）
次に、実施の形態４について説明する。本実施の形態では、第１情報が、ユーザが普段よりも早く帰宅していることを示し、その第１情報を生成するために異なる第１条件が用いられる点が上記実施の形態１と主として異なる。以下に、上記実施の形態１と異なる点を中心に本実施の形態について説明する。

なお、本実施の形態に係るサービス提供システム１０の構成、サービス提供システム１０内のインタラクション及び第１情報処理装置１００の処理は、実施の形態１と同様であるので、図示及び説明を簡略化又は省略する。

［第１条件の判定処理］
本実施の形態では、第１条件は少なくとも以下の（x）を含む。
（x）現在のセンシング情報に含まれる、ユーザが住宅に帰宅した時刻が、過去のセンシング統計情報に含まれる、ユーザが住宅に帰宅した時刻より閾値時間以上早い。

上記（x）が満たされれば、ユーザがいつもより早く帰宅している状況が推定される。

ここで、このような第１条件の判定処理（図５のＳ１０２）の詳細について、図２０を参照しながら説明する。図２０は、実施の形態４における第１条件の判定処理（Ｓ１０２）の一例を示すフローチャートである。

まず、判定部１０４は、現在帰宅時刻が過去帰宅時刻より所定時間以上早いか否かを判定する（Ｓ４０２１）。つまり、判定部１０４は、過去帰宅時刻から現在帰宅時刻を減算して得られた時間が所定時間以上であるか否かを判定する。すなわち、判定部１０４は、上記（x）が満たされているか否かを判定する。

現在帰宅時刻は、現在のセンシング情報に含まれる時刻（つまり現在時刻）であって、ユーザが帰宅した時刻を示す。現在のセンシング情報は、空間２０に含まれるエントランス空間に配置されたセンサ群３００から取得される。

過去帰宅時刻は、過去のセンシング統計情報に含まれる時刻（つまり過去時刻）であって、過去にユーザが帰宅した時刻を示す。過去のセンシング統計情報は、空間２０に含まれるエントランス空間に配置されたセンサ群３００から過去に取得されたセンシング情報に統計処理を施すことにより得られ、第１メモリ１０３に格納されている。なお、過去帰宅時刻は、実施の形態１の第１帰宅時刻と同様に得ることができるので、詳細な説明を省略する。

所定時間は、ユーザの帰宅が早いことを判別するための時間である。所定時間としては、経験的又は実験的に予め定められた時間が用いられてもよいし、ユーザによって予め入力された時間が用いられてもよい。

ここで、現在帰宅時刻が過去帰宅時刻より所定時間以上早い場合（Ｓ４０２１のＹｅｓ）、判定部１０４は、第１条件が満たされていると判定する（Ｓ１０２６）。その結果、図５のステップＳ１０３以降の処理が実行される。このとき、ステップＳ１０３で生成される第１情報は、ユーザが普段より早く帰宅したことを示す。

一方、現在帰宅時刻が過去帰宅時刻より所定時間以上早くない場合（Ｓ４０２１のＮｏ）、判定部１０４は、第１条件が満たされていないと判定する（Ｓ１０２７）。その結果、図５のステップＳ１０３がスキップされ、ステップＳ１１１以降の処理が実行される。

［サービス情報］
このような第１条件の判定結果に基づいて、実施の形態１と同様に、第１情報の生成（Ｓ１０３）、第１要求の判定（Ｓ１１２）及び第２情報の生成（Ｓ１１３）等が行われる。そして、第２情報処理装置２００は、第２情報に基づいて、機器群４００を介して空間２０内のユーザに第１サービスを提供するための第１サービス情報を生成し出力する（Ｓ１２１、Ｓ１２２）。

このとき、第２情報処理装置２００は、第１サービスとして、例えば空間２０内の照明機器をオンにすることができる。また、第２情報処理装置２００は、第１サービスとして、例えばお薦めのヒーリングミュージックを提案することもできる。

［効果等］
以上のように、本実施の形態に係る情報提供方法は、プロセッサとメモリとを備える第１情報処理装置１００を用いた情報提供方法であって、住宅のエントランス空間内にセンサが配置されており、プロセッサは、メモリから、エントランス空間における過去のセンシング統計情報を取得し、センサにより、エントランス空間における現在のセンシング情報を取得し、（x）現在のセンシング情報に含まれる、ユーザが住宅に帰宅した時刻が、過去のセンシング統計情報に含まれる、ユーザが住宅に帰宅した時刻より閾値時間以上早い場合、ユーザが普段より早く帰宅したことを示す第１情報を生成し、ネットワークを介して、第１情報処理装置１００と接続された第２情報処理装置２００から第１要求内容が記述された情報を取得し、第１要求内容に第１情報の内容が含まれる場合、第２情報処理装置２００に、生成された第１情報を用いて、ユーザ又は住宅を特定するための情報を含む第２情報を出力することができる。

これによれば、現在のセンシング情報及び過去のセンシング統計情報を用いて、ユーザが普段より早く帰宅した状況を判定することができる。したがって、このような状況にあるユーザ又は住宅を特定するための情報をサービス提供者等に出力することができる。その結果、サービス提供者等は、ユーザ又は住宅の状況に適したサービスを提供することが可能となる。すなわち、サービス提供のためのセンサデータの有効活用が実現される。

なお、現在帰宅時刻が過去帰宅時刻よりも所定時間以上早いことの代わりに、現在帰宅時刻が過去帰宅時刻よりも所定時間以上遅いことが第１条件に含まれてもよい。この場合、第１情報は、ユーザが普段よりも遅く帰宅していることを示す。

（変形例１）
次に、上記各実施の形態の変形例１について説明する。本変形例では、第１情報処理装置１００を介してサービスが提供される点が上記各実施の形態と主として異なる。本変形例について、上記各実施の形態と異なる点を中心に図面を参照しながら説明する。

なお、本変形例に係るサービス提供システム１０の構成は、上記各実施の形態と同様であるので、図示及び説明を省略する。

［サービス提供システム１０内のインタラクション］
図２１は、変形例１に係るサービス提供システム１０のシーケンス図である。図２１に示すように、本変形例に係る第２情報処理装置２００は、第１サービス情報の生成（Ｓ１２１）の後に、第１サービス情報を第１情報処理装置１００に出力する（Ｓ１２２Ａ）。第１情報処理装置１００は、第１情報処理装置１００から取得された第１サービス情報を機器群４００に転送する（Ｓ１２２Ｂ）。なお、第１情報処理装置１００は、第２情報処理装置２００に第１サービス情報を提供した実績情報を送信してもよい。実績情報の一例は、第１サービス情報の提供回数、ユーザまたは空間２０に関する属性情報である。属性情報は、ユーザまたは空間２０を特定できないこと情報である。属性情報の一例は、ユーザの地理的情報、人口動態情報である。なお、実績情報は、ユーザに予め送信を許可された情報に限定されてもよい。

［効果等］
以上のように、本変形例に係るサービス提供システム１０によれば、第２情報処理装置２００は、空間２０内に配置された機器群４００と直接通信する必要がないので、空間２０に関する情報の第２情報処理装置２００への開示を制限することができる。したがって、空間２０内のユーザのプライバシー保護を図ることができる。

（変形例２）
次に、上記各実施の形態の変形例２について説明する。本変形例では、第２情報処理装置２００から第１情報処理装置１００への第１要求情報の送信が、第１情報の生成（Ｓ１０３）の後ではなく前に行われる点が上記各実施の形態と主として異なる。本変形例について、上記各実施の形態と異なる点を中心に図面を参照しながら説明する。

なお、本変形例に係るサービス提供システム１０の構成は、上記各実施の形態と同様であるので、図示及び説明を省略する。

［サービス提供システム１０内のインタラクション］
図２２は、変形例２に係るサービス提供システム１０のシーケンス図である。図２２に示すように、本変形例に係る第１情報処理装置１００は、第１センサデータの取得（Ｓ１０１）の前に、第１情報処理装置１００は、第１要求情報を取得する（Ｓ１１１）。

なお、第１要求情報を取得（Ｓ１１１）は、第１要求の判定（Ｓ１１２）の前であればよく、第１センサデータの取得（Ｓ１０１）の前に限定されない。また、第１要求を予め送信しているため、第２情報処理装置２００は、どのようなタイミングに第１条件を満たすと判定されているか（Ｓ１０２）について、情報を取得したい要望が生まれる可能性がある。第１センサデータを時系列に連続的に受信するごとに、第１条件の判定（Ｓ１０２）を実行している場合、第１条件を満たした第１センタデータが受信された直前のタイミングで、第１条件を満たさない第１センタデータの情報を取得することで、第１条件が満たすように状況が変化するタイミングの情報を取得できる可能性がある。例えば、第２情報は、第１条件を満たす直前であり、かつ第１条件を満たさない第１センタデータの情報を含んでもよい。また、第１情報処理装置１００は、第２情報処理装置２００に、第１条件を満たす直前であり、かつ第１条件を満たさない第１センタデータの情報の統計情報を分析した結果に応じて、第１条件の変更を提案してもよい。

［効果等］
以上のように、本変形例に係るサービス提供システム１０によれば、第１要求情報の取得のタイミングに関わらず、第２情報を出力することができ、よりタイムリーな第２情報の提供を実現することができる。

（変形例３）
次に、上記各実施の形態の変形例３について説明する。本変形例では、第２情報に、ユーザ又は空間を特定するための情報に加えて、サービスに関する機器の稼働情報が含まれる点が上記各実施の形態と主として異なる。本変形例について、上記各実施の形態と異なる点を中心に図面を参照しながら説明する。

なお、本変形例に係るサービス提供システム１０の構成は、上記各実施の形態と同様であるので、図示及び説明を省略する。また、サービス提供システム１０、１０Ａ内のインタラクション及び第１情報処理装置１００の処理も、図６～図９と同様であるので、図示及び説明を簡略化又は省略する。

［第２情報の生成処理］
本変形例における第２情報の生成処理（図５のＳ１１３）の詳細について、図２３を参照しながら説明する。図２３は、変形例３における第２情報の生成処理（Ｓ１１３）の一例を示すフローチャートである。なお、本変形例では、第１要求情報に、第２情報処理装置２００が提供するサービスを特定するための情報が含まれている。

第１情報処理装置１００は、第１情報が生成された空間２０に配置された機器群４００の中から第１要求情報によって特定されるサービスに関する機器を選択する（Ｓ１１３１）。例えば、第１情報処理装置１００は、サービスがユーザの五感（視覚、聴覚、嗅覚、触覚、味覚）に与える影響と、機器がユーザの五感に与える影響とに基づいて機器群４００から機器を選択する。

図２４Ａは、サービスと五感との間の関係情報の一例を示す。図２４Ｂは、機器と五感との間の関係情報の一例を示す。図２４Ａ及び図２４Ｂにおいて、チェック記号は、影響を与えることを表し、ダッシュ記号は、影響を与えないことを表す。

図２４Ａを参照すれば、例えば、サービス１は、視覚及び聴覚に影響を与え、嗅覚及び触覚（背中、腰及び眼）に影響を与えないことがわかる。また、図２４Ｂを参照すれば、例えば、テレビは、視覚及び聴覚に影響を与え、嗅覚及び触覚（背中、腰及び眼）に影響を与えないことがわかる。

ここで、例えば第１要求情報によってサービス１が特定された場合、第１情報処理装置１００は、図２４Ｂに示す複数の機器の中から、図２４Ａにおいてサービス１が影響を与える視覚又は聴覚に関連するテレビ及びスピーカーを選択する。

次に、第１情報処理装置１００は、選択された機器の稼働情報を取得する（Ｓ１１３２）。稼働情報とは、機器が稼働しているか否かを示す情報である。稼働情報は、例えば、機器から直接取得されてもよいし、センサを介して取得されてもよい。

そして、第１情報処理装置１００は、稼働情報を含む第２情報を生成する（Ｓ１１３３）。

［効果等］
以上のように、本変形例によれば、第２情報が機器の稼働情報を含むことができる。したがって、第２情報処理装置２００は、例えば非稼働状態の機器を起動してサービスを提供することができ、稼働中の機器におけるサービスの競合を避けることができる。また、第２情報処理装置２００は、例えば稼働状態の機器が多い場合に、サービス提供をスキップすることで、複数の機器によってユーザの感覚に混乱を与えることを避けることができる。

なお、本変形例では、第２情報に、選択された機器の稼働情報が含まれていたが、これに限定されない。例えば、第２情報に、すべての機器の稼働情報が含まれてもよい。また、稼働情報は、第２情報とは別に出力されてもよい。

また、第２情報は、予めユーザに提供が許可された機器の稼働情報のみを含んでもよい。また、ユーザに提供が拒否されている機器がある場合には、第２情報は、ユーザに提供が拒否されている機器であることを示す情報を含んでもよい。例えば、第２情報処理装置２００は、ユーザに提供が拒否されている機器を用いたサービスを提供する場合には、ユーザにサービスの提供可否を問い合わせてもよい。

（変形例４）
次に、上記各実施の形態の変形例４について説明する。本変形例では、ユーザ又は空間を特定するための情報に加えて、サービス提供の適性を示す適性情報が第２情報に含まれる点が上記各実施の形態と主として異なる。本変形例について、上記各実施の形態と異なる点を中心に図面を参照しながら説明する。

なお、本変形例に係るサービス提供システム１０の構成は、上記各実施の形態と同様であるので、図示及び説明を省略する。また、サービス提供システム１０、１０Ａ内のインタラクション及び第１情報処理装置１００の処理も、図６～図９と同様であるので、図示及び説明を簡略化又は省略する。

［第２情報の生成処理］
本変形例における第２情報の生成処理（図５のＳ１１３）の詳細について、図２５を参照しながら説明する。図２５は、変形例４における第２情報の生成処理（Ｓ１１３）の一例を示すフローチャートである。なお、本変形例では、第１要求情報に、第２情報処理装置２００が提供するサービスを特定するための情報が含まれているものとする。

第１情報処理装置１００は、空間２０又はユーザに対するサービスの提供履歴を取得する（Ｓ１１３４）。サービスの提供履歴とは、空間２０又はユーザに対して過去に提供されたサービスと、当該サービスが提供された日時とが対応付けられた情報である。

図２６は、変形例４におけるサービスの提供履歴の一例を示す。図２６おいて、横軸は時間を表し、縦軸は日を表す。両矢印は、空間２０又はユーザに対してサービスが提供された又は提供される時間を表す。例えば、２０１８年６月２日に１８：００～２４：００の間にサービス１が２回提供されている。なお、サービスの提供履歴には、異なる複数の第２情報処理装置２００（つまり、異なる複数のサービス提供者）によって提供された異なる複数のサービスが含まれ得る。

続いて、第１情報処理装置１００は、取得されたサービスの提供履歴に基づいて、空間２０又はユーザに対する、第１要求情報で特定されるサービスの提供の適性を評価する（Ｓ１１３５）。具体的には、第１情報処理装置１００は、例えば、所定期間においてサービスが提供された回数に基づいて、第１要求情報で特定されるサービスの提供の適性を評価する。また例えば、第１情報処理装置１００は、現在提供されている他のサービスに基づいて、第１要求情報で特定されるサービスの提供の適性を評価してもよい。

このようなサービス提供の適性の評価の具体例について、図２７Ａ～図２７Ｃを参照しながら説明する。図２７Ａは、変形例４におけるサービス提供可能性情報の一例を示す。サービス提供可能性情報は、例えば第３メモリ１０７に予め格納されてもよいし、外部サーバ（図示せず）から取得されてもよい。

サービス提供可能性情報は、各サービスに対して、１日当たりの提供可能回数及び提供不可能な状況を示す。図２７Ａでは、例えば、サービス１及び３の各々には、１日当たりの提供回数に制限がなく、サービス２は、１日当たり１回しか提供できないことが示されている。

図２６のサービスの提供履歴では、本日（２０１８年６月７日）に、サービス１とサービス２とが既に提供されている。したがって、図２７Ａのサービス提供可能性情報が参照されれば、サービス１及び３の提供の適性が高く評価され、サービス２の提供の適性が低く評価される。

また、図２７Ａでは、サービス１及び２は、それぞれ、ユーザ状況Ａ及びＢにおいてサービスの提供ができないことが示されている。ユーザ状況Ａ及びＢとしては、例えば、上記実施の形態２におけるユーザの行動が普段よりも遅れている状況等を用いることができる。この場合、緊急性の低いサービス（例えば音楽の再生又は占い情報の提示等）の提供を禁止することで、ユーザの状況に適したサービスの提供を実現することができる。また、ユーザ状況Ａ及びＢとしては、例えば、ユーザが普段よりも長くダイニング空間又はエントランス空間にいる状況等が用いられてもよい。

図２７Ｂは、変形例４におけるサービス同時提供禁止情報の一例を示す。サービス同時提供禁止情報は、例えば第３メモリ１０７に予め格納されてもよいし、外部サーバ（図示せず）から取得されてもよい。

サービス同時提供禁止情報は、同時提供が禁止／許可されるサービスの組み合わせを示している。チェック記号は、禁止を表し、ダッシュ記号は、許可を表す。

図２７Ｂでは、例えば、サービス１は、サービス２及び３の各々との同時提供が許可されることを示す。つまり、サービス１は、サービス２及び３の各々と一緒に提供できることを示す。また例えば、サービス２は、サービス３との同時提供が禁止されることを示す。つまり、サービス２は、サービス３と一緒に提供できないことを示す。

図２７Ｃは、変形例４におけるサービス変更禁止情報の一例を示す。サービス変更禁止情報は、例えば第３メモリ１０７に予め格納されてもよいし、外部サーバ（図示せず）から取得されてもよい。

サービス変更禁止情報は、提供されているサービスに代えて新たに提供することが禁止／許可されるサービスを示している。チェック記号は、左列に記載されたサービスから上行に記載されたサービスへの変更の禁止を表し、ダッシュ記号は、左列に記載されたサービスから上行に記載されたサービスへの変更の許可を表す。

図２７Ｃでは、例えば、現在、サービス１が提供されているときに、サービス１からサービス２への変更が禁止される。一方、現在、サービス２が提供されているときに、サービス２からサービス１への変更が許可される。また、現在、サービス２が提供されているときに、サービス２からサービス３への変更も禁止される。

図２６のサービスの提供履歴では、現在時刻において、サービス２が提供されている。したがって、図２７Ｂのサービス同時提供禁止情報及び図２７Ｃのサービス変更禁止情報が参照されれば、サービス１の提供の適性が高く評価され、サービス３の提供の適性が低く評価される。

このような評価の結果は、２以上のレベルで表される。例えば、評価結果として、適性有り及び適性無しの２つのレベルを用いることができる。また例えば、評価結果として、０～１０又は０～１００までの点数を用いることもできる。

最後に、第１情報処理装置１００は、評価結果を示す適性評価情報を含む第２情報を生成する（Ｓ１１３６）。

［効果等］
以上のように、本変形例によれば、第２情報が適正評価情報を含むことができる。したがって、第２情報処理装置２００は、例えば適正評価が低い場合にサービス提供をスキップすることができ、不適切なタイミングでサービスが提供されることを抑制することができる。その結果、サービス提供システム１０、１０Ａは、例えば、過剰なサービス提供を低減したり、サービス間の干渉を抑制したりすることができる。

なお、本変形例では、第２情報に、適正評価情報が含まれていたが、これに限定されない。例えば、適正評価情報に加えて又は適正評価情報の代わりに、サービスの提供履歴の情報が含まれてもよい。また、サービス適性情報は、第２情報とは別に出力されてもよい。

（変形例５）
次に、上記各実施の形態の変形例５について説明する。本変形例では、複数の第２情報処理装置２００から同一の要求内容を有する第１要求を事前に受けている場合に（上記変形例２を参照）、優先度に基づいて選択された第２情報処理装置２００に第２情報が出力される点が、上記各実施の形態と主として異なる。本変形例について、上記各実施の形態と異なる点を中心に図面を参照しながら説明する。

なお、本変形例に係るサービス提供システム１０の構成は、上記各実施の形態と同様であるので、図示及び説明を省略する。また、サービス提供システム１０、１０Ａ内のインタラクション及び第１情報処理装置１００の処理も、図６～図９と同様であるので、図示及び説明を簡略化又は省略する。

［第２情報の出力処理］
本変形例における第２情報の出力処理（図５のＳ１１４）の詳細について、図２８を参照しながら説明する。図２８は、変形例５における第２情報の出力処理（Ｓ１１４）の一例を示すフローチャートである。

第１情報処理装置１００は、複数の第２情報処理装置２００の優先度を設定する（Ｓ１１４１）。つまり、第１情報処理装置１００は、同一の要求内容を有する複数の第１要求に対応する複数の第２情報処理装置２００に対して優先度を設定する。例えば、第１要求情報に優先度が含まれてもよく、この場合、第１要求情報に含まれる優先度に従って優先度が設定される。また、センサ群３００及び機器群４００から得られる空間２０又はユーザの状況に応じて優先度が設定されてもよい。また、第２情報提供の入札に対するサービス提供者の入札価格に基づいて、複数の第２情報処理装置２００の優先度が設定されてもよい。

続いて、第１情報処理装置１００は、設定された優先度に基づいて、１以上の第２情報処理装置２００を選択する（Ｓ１１４２）。例えば、第１情報処理装置１００は、同一の要求内容を有する複数の第１要求に対応する複数の第２情報処理装置２００の中から、最も高い優先度を有する第２情報処理装置２００を選択する。なお、選択される第２情報処理装置２００の数は１台に限定されない。

そして、第１情報処理装置１００は、選択された第２情報処理装置２００に第２情報を出力する（Ｓ１１４３）。その後、第１情報処理装置１００は、選択された第２情報処理装置２００により所定時間以内にサービスが提供されたか否かを判定する（Ｓ１１４４）。つまり、第２情報が出力されてから所定時間以内に第２情報処理装置２００がサービスを提供したか否かが判定される。所定時間としては、経験的又は実験的に予め定められた時間を用いることができ、例えば、複数のサービスで共通の時間を用いることができる。また、所定時間としては、複数のサービスで個別の時間が用いられてもよい。

所定時間以内にサービスが提供された場合（Ｓ１１４４のＹｅｓ）、処理を終了する。一方、所定時間以内にサービスが提供されていない場合（Ｓ１１４４のＮｏ）、ステップＳ１１４１に進む。このとき、ステップＳ１１４１では、複数の第２情報処理装置２００の優先度が更新され、サービスを提供しなかった第２情報処理装置２００の優先度が下げられる。第１情報処理装置１００は、更新された優先度に基づいて、１以上の第２情報処理装置２００を選択する（Ｓ１１４２）。ここで、優先度が最上位に設定された場合のみ、ユーザまたは空間２０にサービスを提供することができるようにしてもよい。例えば、更新前に優先度が最上位に設定された第２情報処理装置２００、更新後に優先度が最上位に設定された第２情報処理装置２００のそれぞれに、第２情報を送信していた場合には、所定時間以後に、更新前に優先度が最上位に設定された第２情報処理装置２００からもサービスを提供しようとした場合には、サービスが重複する可能性がある。そこで、優先度が最上位に設定された第２情報処理装置２００のみが、第２情報を利用できるように設定されてもよい。例えば、第２情報は、サービス実行時にのみ利用でき、かつ更新ごとに変更される暗号化されており、優先度が最上位に設定された第２情報処理装置２００に対応する暗号キーを提供することで実現することができる。

［効果等］
以上のように、本変形例によれば、第１情報処理装置１００は、優先度に基づいて第２情報処理装置２００を選択することができる。したがって、サービス提供システム１０、１０Ａは、同一の要求内容を有する複数の第１要求に対応する複数の第２情報処理装置２００の中から、サービスの提供に適した第２情報処理装置２００を選択することができる。

（サービス類型）
次に、上記各実施の形態に係るサービス提供システムのサービスの類型について説明する。

［提供するサービスの全体像］
図２９Ａには、サービス提供システムの全体像が示されている。

グループ１０００は、例えば企業、団体、家庭等であり、その規模を問わない。グループ１０００には、複数の機器１０１０に含まれる機器Ａ、機器Ｂ及びホームゲートウェイ１０２０が存在する。例えば、複数の機器１０１０は、上記各実施の形態における機器群４００に含まれる機器である。また、ホームゲートウェイ１０２０は、上記各実施の形態におけるゲートウェイ５００である。複数の機器１０１０には、インターネットと接続可能な機器（例えば、スマートフォン、ＰＣ、ＴＶ等）もあれば、それ自身ではインターネットと接続不可能な機器（例えば、照明、洗濯機等）も存在する。それ自身ではインターネットと接続不可能な機器であっても、ホームゲートウェイ１０２０を介してインターネットと接続可能となる機器が存在してもよい。またグループ１０００には複数の機器１０１０を使用するユーザ９９０Ａが存在する。

データセンタ運営会社１１００には、クラウドサーバ１１１０が存在する。クラウドサーバ１１１０とはインターネットを介して様々な機器と連携する仮想化サーバである。例えば、クラウドサーバ１１１０は、上記各実施の形態における第１情報処理装置１００である。クラウドサーバ１１１０は、主に通常のデータベース管理ツール等で扱うことが困難な巨大なデータ（ビッグデータ）等を管理する。データセンタ運営会社１１００は、データ管理やクラウドサーバ１１１０の管理、それらを行うデータセンタの運営等を行っている。データセンタ運営会社１１００が行っている役務については詳細を後述する。ここで、データセンタ運営会社１１００は、データ管理やクラウドサーバ１１１０の運営等のみを行っている会社に限らない。例えば複数の機器１０１０のうちの１つの機器を開発・製造している機器メーカが、併せてデータ管理やクラウドサーバ１１１０の管理等を行っている場合は、機器メーカがデータセンタ運営会社１１００に該当する（図２９Ｂ）。また、データセンタ運営会社１１００は１つの会社に限らない。例えば機器メーカ及び他の管理会社が共同もしくは分担してデータ管理やクラウドサーバ１１１０の運営を行っている場合は、両者もしくはいずれか一方がデータセンタ運営会社１１００に該当するものとする（図２９Ｃ）。

サービスプロバイダ１２００は、サーバ１２１０を保有している。ここで言うサーバ１２１０とは、その規模は問わず例えば、個人用ＰＣ内のメモリ等も含む。また、サービスプロバイダがサーバ１２１０を保有していない場合もある。例えば、サーバ１２１０は、上記各実施の形態における第２情報処理装置２００である。

なお、上記サービスにおいてホームゲートウェイ１０２０は必須ではない。例えば、クラウドサーバ１１１０が全てのデータ管理を行っている場合等は、ホームゲートウェイ１０２０は不要となる。また、家庭内のあらゆる機器がインターネットに接続されている場合のように、それ自身ではインターネットと接続不可能な機器は存在しない場合もある。

次に、上記サービスにおける情報の流れを説明する。

まず、グループ１０００の機器Ａ又は機器Ｂは、各機器で得られた情報をデータセンタ運営会社１１００のクラウドサーバ１１１０に送信する。クラウドサーバ１１１０は機器Ａ又は機器Ｂの情報を集積する（図２９Ａの（ａ））。ここで集積される情報は、複数の機器１０１０の、例えば運転状況や動作日時、動作モード、位置等を示す情報である。例えば、テレビの視聴履歴やレコーダの録画予約情報、洗濯機の運転日時・洗濯物の量、冷蔵庫の開閉日時・開閉回数、冷蔵庫内の食品の量などであるが、これらのものに限らずあらゆる機器から取得が可能なすべての情報をいう。情報は、インターネットを介して複数の機器１０１０自体から直接クラウドサーバ１１１０に提供される場合もある。また複数の機器１０１０から一旦ホームゲートウェイ１０２０に情報が集積され、ホームゲートウェイ１０２０からクラウドサーバ１１１０に提供されてもよい。

次に、データセンタ運営会社１１００のクラウドサーバ１１１０は、集積した情報を一定の単位でサービスプロバイダ１２００に提供する。ここで、一定の単位は、データセンタ運営会社が集積した情報を整理してサービスプロバイダ１２００に提供することのできる単位でもいいし、サービスプロバイダ１２００が要求した単位でもいい。一定の単位と記載したが一定でなくてもよく、状況に応じて提供する情報量が変化する場合もある。情報は、必要に応じてサービスプロバイダ１２００が保有するサーバ１２１０に保存される（図２９Ａの（ｂ））。そして、サービスプロバイダ１２００は、情報をユーザに提供するサービスに適合する情報に整理し、ユーザに提供する。提供するユーザは、複数の機器１０１０を使用するユーザ９９０Ａでもよいし、外部のユーザ９９０Ｂでもよい。ユーザへのサービス提供方法は、例えば、サービスプロバイダから直接ユーザへ提供されてもよい（図２９Ａの（ｅ）、（ｆ））。また、ユーザへのサービス提供方法は、例えば、データセンタ運営会社１１００のクラウドサーバ１１１０を再度経由して、ユーザに提供されてもよい（図２９Ａの（ｃ）、（ｄ））。また、データセンタ運営会社１１００のクラウドサーバ１１１０が情報をユーザに提供するサービスに適合する情報に整理し、サービスプロバイダ１２００に提供してもよい。

なお、ユーザ９９０Ａとユーザ９９０Ｂとは、別でも同一でもよい。

上記態様において説明された技術は、例えば、以下のクラウドサービスの類型において実現されうる。しかし、上記態様において説明された技術が実現される類型はこれに限られるものでない。

［サービスの類型１：自社データセンタ型］
図３０は、サービスの類型１（自社データセンタ型）を示す。本類型は、サービスプロバイダ１２００がグループ１０００から情報を取得し、ユーザに対してサービスを提供する類型である。本類型では、サービスプロバイダ１２００が、データセンタ運営会社の機能を有している。即ち、サービスプロバイダが、ビッグデータの管理をするクラウドサーバ１１１０を保有している。したがって、データセンタ運営会社は存在しない。

本類型では、サービスプロバイダ１２００は、データセンタ９０３（クラウドサーバ１１１０）を運営、管理している。また、サービスプロバイダ１２００は、ＯＳ９０２及びアプリケーション９０１を管理する。サービスプロバイダ１２００は、サービスプロバイダ１２００が管理するＯＳ９０２及びアプリケーション９０１を用いてサービス９０４の提供を行う。

［サービスの類型２：ＩａａＳ利用型］
図３１は、サービスの類型２（ＩａａＳ利用型）を示す。ここでＩａａＳとはインフラストラクチャー・アズ・ア・サービスの略であり、コンピュータシステムを構築及び稼動させるための基盤そのものを、インターネット経由のサービスとして提供するクラウドサービス提供モデルである。

本類型では、データセンタ運営会社１１００がデータセンタ９０３（クラウドサーバ１１１０）を運営、管理している。また、サービスプロバイダ１２００は、ＯＳ９０２及びアプリケーション９０１を管理する。サービスプロバイダ１２００は、サービスプロバイダ１２００が管理するＯＳ９０２及びアプリケーション９０１を用いてサービス９０４の提供を行う。

［サービスの類型３：ＰａａＳ利用型］
図３２は、サービスの類型３（ＰａａＳ利用型）を示す。ここでＰａａＳとはプラットフォーム・アズ・ア・サービスの略であり、ソフトウエアを構築及び稼動させるための土台となるプラットフォームを、インターネット経由のサービスとして提供するクラウドサービス提供モデルである。

本類型では、データセンタ運営会社１１００は、ＯＳ９０２を管理し、データセンタ９０３（クラウドサーバ１１１０）を運営、管理している。また、サービスプロバイダ１２００は、アプリケーション９０１を管理する。サービスプロバイダ１２００は、データセンタ運営会社が管理するＯＳ９０２及びサービスプロバイダ１２００が管理するアプリケーション９０１を用いてサービス９０４の提供を行う。

［サービスの類型４：ＳａａＳ利用型］
図３３は、サービスの類型４（ＳａａＳ利用型）を示す。ここでＳａａＳとはソフトウエア・アズ・ア・サービスの略である。例えばデータセンタ（クラウドサーバ）を保有しているプラットフォーム提供者が提供するアプリケーションを、データセンタ（クラウドサーバ）を保有していない会社・個人（利用者）がインターネットなどのネットワーク経由で使用できる機能を有するクラウドサービス提供モデルである。

本類型では、データセンタ運営会社１１００は、アプリケーション９０１を管理し、ＯＳ９０２を管理し、データセンタ９０３（クラウドサーバ１１１０）を運営、管理している。また、サービスプロバイダ１２００は、データセンタ運営会社１１００が管理するＯＳ９０２及びアプリケーション９０１を用いてサービス９０４の提供を行う。

以上いずれの類型においても、サービスプロバイダ１２００がサービス提供行為を行ったものとする。また例えば、サービスプロバイダもしくはデータセンタ運営会社は、ＯＳ、アプリケーションもしくはビッグデータのデータベース等を自ら開発してもよいし、また、第三者に外注させてもよい。

（他の実施の形態）
以上、本開示の１つまたは複数の態様に係るサービス提供システムについて、実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、この実施の形態に限定されるものではない。本開示の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本開示の１つまたは複数の態様の範囲内に含まれてもよい。

例えば、上記各実施の形態では、センサデータを処理する第１情報処理装置１００と、サービス情報を生成する第２情報処理装置２００とが別々の装置であったが、第１情報処理装置１００と第２情報処理装置２００とは１つの情報処理装置で実現されてもよい。この場合、第１情報処理装置１００と第２情報処理装置２００と間のインタラクションが不要となるので、第１条件が満たされる場合に、第１情報の生成から第２情報の出力までの処理がスキップされてもよい。

本開示は、ユーザにサービスを提供するための情報を提供する情報処理装置として利用することができる。

１０ サービス提供システム
２０ 空間
１００ 第１情報処理装置
１０１ センサデータ取得部
１０３ 第１メモリ
１０４ 判定部
１０５ 第２メモリ
１０６ 第１情報生成部
１０７ 第３メモリ
１０８ 第２情報生成部
１０９、２０３ 入出力部
２００ 第２情報処理装置
２０１ 第４メモリ
２０２ 要求生成部
２０４ 第５メモリ
２０５ サービス生成部
２０６ 出力部
３００ センサ群
４００ 機器群
５００ ゲートウェイ

Claims (8)

1. プロセッサとメモリとを備える第１情報処理装置を用いた情報提供方法であって、
   住宅内に、センサが配置されており、
   前記プロセッサは、
   前記メモリから、過去の第１期間において前記住宅にユーザが帰宅した時刻を示す第１帰宅時刻の情報を取得し、
   前記メモリから、前記第１期間よりも短い過去の第２期間において前記住宅にユーザが帰宅した時刻を示す第２帰宅時刻の情報を取得し、
   前記センサのセンサ値に基づいて、前記ユーザの動作情報を取得し、
   （i）前記第２帰宅時刻が、前記第１帰宅時刻よりも第１閾値時間以上遅く、かつ、（ii）前記動作情報が、前記ユーザが前記住宅内で第２閾値時間以上移動していないことを示す場合、前記ユーザが疲れている可能性が高いことを示す第１情報を生成し、
   ネットワークを介して、前記第１情報処理装置と接続された第２情報処理装置から第１要求内容が記述された情報を取得し、
   前記第１要求内容に前記第１情報の内容が含まれる場合、前記第２情報処理装置に、生成された前記第１情報を用いて、前記ユーザ又は前記住宅を特定するための情報を含む第２情報を出力する、
   情報提供方法。
2. 前記プロセッサは、
   前記メモリから、椅子又はソファの位置情報を含む前記住宅の地図を取得し、
   前記第１情報の生成において、
   前記（i）及び前記（ii）に加えて、（iii）前記動作情報が、前記椅子又はソファから所定距離の範囲内に前記ユーザがいることを示す場合、前記第１情報が生成される、
   請求項１に記載の情報提供方法。
3. 前記住宅内には、ディスプレイを有する機器が配置されており、
   前記第１情報の生成において、
   前記（i）及び前記（ii）に加えて、（iv）前記動作情報が、前記ユーザが前記ディスプレイの近傍にいることを示し、かつ、（v）前記ディスプレイが前記ユーザにより操作されていない場合、前記第１情報が生成される、
   請求項１に記載の情報提供方法。
4. 前記プロセッサは、
   前記メモリから、前記ユーザのスケジュール情報を取得し、
   前記第１情報の生成において、
   前記（i）及び前記（ii）に加えて、（vi）前記スケジュール情報において、前記第２期間に仕事のスケジュール以外のスケジュールが含まれていない場合、前記第１情報が生成される、
   請求項１に記載の情報提供方法。
5. 前記プロセッサは、さらに、
   前記メモリから、過去の第３期間において前記ユーザが就寝した時刻を示す就寝時刻の情報を取得し、
   前記第１情報の生成において、
   前記（i）及び前記（ii）に加えて、（vii）前記第２帰宅時刻から前記就寝時刻までの時間が、第３閾値時間以下である場合、前記第１情報が生成される、
   請求項１に記載の情報提供方法。
6. プロセッサとメモリとを備える第１情報処理装置を用いた情報提供方法であって、
   住宅のダイニング空間内に、電子機器とセンサとが配置されており、
   前記プロセッサは、
   前記メモリから、前記ダイニング空間における過去のセンシング統計情報を取得し、
   前記センサにより、前記ダイニング空間における現在のセンシング情報を取得し、
   （viii）前記現在のセンシング情報に含まれる、前記ダイニング空間におけるユーザの存在及び前記電子機器の稼働の少なくとも１つを示す第１時刻が、前記過去のセンシング統計情報に含まれる、前記ダイニング空間におけるユーザの存在及び前記電子機器の稼働の少なくとも１つを示す第２時刻より、所定時間以上遅れている場合、前記ユーザの行動が普段より遅れていることを示す第１情報を生成し、
   ネットワークを介して、前記第１情報処理装置と接続された第２情報処理装置から第１要求内容が記述された情報を取得し、
   前記第１要求内容に前記第１情報の内容が含まれる場合、前記第２情報処理装置に、生成された前記第１情報を用いて、前記ユーザ又は前記住宅を特定するための情報を含む第２情報を出力する、
   情報提供方法。
7. プロセッサとメモリとを備える第１情報処理装置を用いた情報提供方法であって、
   住宅のエントランス空間及びダイニング空間の少なくとも１つを含む第１空間内に、電子機器とセンサとが配置されており、
   前記プロセッサは、
   前記メモリから、前記第１空間における過去のセンシング統計情報を取得し、
   前記センサにより、前記第１空間における現在のセンシング情報を取得し、
   （ix）前記現在のセンシング情報に含まれる、ユーザが前記第１空間に存在している時間及び前記電子機器が稼働している時間の少なくとも１つを示す第１時間が、前記過去のセンシング統計情報に含まれる、前記ユーザが前記第１空間に存在していた時間及び前記電子機器が稼働していた時間の少なくとも１つを示す第２時間より所定時間以上長い場合、前記ユーザが前記第１空間に普段より長くいることを示す第１情報を生成し、
   ネットワークを介して、前記第１情報処理装置と接続された第２情報処理装置から第１要求内容が記述された情報を取得し、
   前記第１要求内容に前記第１情報の内容が含まれる場合、前記第２情報処理装置に、生成された前記第１情報を用いて、前記ユーザ又は前記住宅を特定するための情報を含む第２情報を出力する、
   情報提供方法。
8. プロセッサとメモリとを備える第１情報処理装置を用いた情報提供方法であって、
   住宅のエントランス空間内にセンサが配置されており、
   前記プロセッサは、
   前記メモリから、前記エントランス空間における過去のセンシング統計情報を取得し、
   前記センサにより、前記エントランス空間における現在のセンシング情報を取得し、
   （x）前記現在のセンシング情報に含まれる、ユーザが前記住宅に帰宅した時刻が、前記過去のセンシング統計情報に含まれる、前記ユーザが前記住宅に帰宅した時刻より閾値時間以上早い場合、前記ユーザが普段より早く帰宅したことを示す第１情報を生成し、
   ネットワークを介して、前記第１情報処理装置と接続された第２情報処理装置から第１要求内容が記述された情報を取得し、
   前記第１要求内容に前記第１情報の内容が含まれる場合、前記第２情報処理装置に、生成された前記第１情報を用いて、前記ユーザ又は前記住宅を特定するための情報を含む第２情報を出力する、
   情報提供方法。

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