WO2024142694A1 - 異変検出システム、異変検出方法及びプログラム - Google Patents

異変検出システム、異変検出方法及びプログラム Download PDF

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WO2024142694A1
WO2024142694A1 PCT/JP2023/042153 JP2023042153W WO2024142694A1 WO 2024142694 A1 WO2024142694 A1 WO 2024142694A1 JP 2023042153 W JP2023042153 W JP 2023042153W WO 2024142694 A1 WO2024142694 A1 WO 2024142694A1
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WO
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resident
unit
detection data
abnormality
determination
Prior art date
Application number
PCT/JP2023/042153
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English (en)
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Inventor
賢吾 阿部
Original Assignee
パナソニックＩｐマネジメント株式会社
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Publication date
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    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/22—Social work or social welfare, e.g. community support activities or counselling services
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B25/00—Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems
    • G08B25/01—Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems characterised by the transmission medium
    • G08B25/04—Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems characterised by the transmission medium using a single signalling line, e.g. in a closed loop

Definitions

  • This disclosure relates to an anomaly detection system, an anomaly detection method, and a program.
  • Patent Document 1 describes that the alert mode operation control unit shortens the measurement interval of the sensor and sets it to the alert mode, and that in the sensor's alert mode, it determines whether there is something wrong with the person based on images captured by a camera, determines whether there is something wrong with the person based on audio picked up by a microphone, determines whether there is something wrong with the person based on information detected by a vital sign monitor, and determines whether there is something wrong with the person based on a sensor installed in a self-propelled home appliance.
  • the anomaly detection system 10 includes an acquisition unit 51, a determination unit 52, and an accumulation processing unit 53.
  • the first sensor 91 may include a fire detector 913 that is installed on the ceiling of the dwelling unit H1 or the like and detects the occurrence of a fire.
  • the first detection data detected by the fire detector 913 may indicate, for example, the occurrence of a fire within the detection area (the result of determining whether or not a fire has occurred).
  • the monitoring device 92 is installed in the dwelling unit H1.
  • the monitoring device 92 receives a first detection signal S1 from the first sensor 91.
  • the monitoring device 92 monitors the occurrence of abnormalities related to the living conditions of the resident P1 of the dwelling unit H1 based on the first detection data contained in the first detection signal S1.
  • the monitoring server 94 When the monitoring server 94 receives the abnormality signal S10, it presents abnormality occurrence information indicating that the abnormality signal S10 has been received to the user of the monitoring server 94 via a display device such as a display or an audio output device such as a speaker.
  • the abnormality occurrence information may include, for example, the address of the dwelling unit H1 in which the monitoring device 92 that sent the abnormality signal S10 is installed, the name of the resident P1 of that dwelling unit H1, the type of abnormality that has occurred, etc.
  • the user of the monitoring server 94 will check with the resident P1, for example by calling the resident P1 to confirm his/her safety or by rushing to the dwelling unit H1, etc.
  • the second sensor 1 is installed in the dwelling unit H1 as shown in Fig. 2.
  • the second sensor 1 is a sensor that is not included in the emergency notification system 90.
  • the second sensor 1 is disposed in an appropriate location in the dwelling unit H1.
  • the second sensor 1 detects detection data related to the living conditions of the resident P1 living in the dwelling unit H1. For convenience, the detection data detected by the second sensor 1 will be referred to below as "second detection data.”
  • the second sensor 1 may include an opening/closing sensor 11 that is installed on a window or door of the dwelling unit H1 to detect whether the resident P1 is at home and the movement status within the dwelling unit H1.
  • the second detection data detected by the opening/closing sensor 11 may indicate, for example, the opening/closing status (open or closed) of the window or door on which the opening/closing sensor 11 is installed.
  • the second sensor 1 may include an illuminance sensor 13 that is installed on the ceiling of the dwelling unit H1 or the like and detects illuminance.
  • the second detection data detected by the illuminance sensor 13 may indicate, for example, an illuminance value.
  • the second sensor 1 may include a radio wave sensor 14 that is installed on the ceiling of the dwelling unit H1 or the like and detects the movement of residents in the dwelling unit H1.
  • the second detection data detected by the radio wave sensor 14 may indicate, for example, the presence or absence of a human body within the detection area.
  • the second sensor 1 may include a power sensor 15 that detects power data related to the electricity usage in the dwelling unit H1.
  • the power sensor 15 is installed, for example, in a distribution board D1 installed in the dwelling unit H1.
  • the power sensor 15 may be at least one of a current sensor and a voltage sensor.
  • the second detection data detected by the power sensor 15 may indicate, for example, a power value, a current value, a voltage value, etc.
  • the function of the second sensor 1 may overlap at least in part with the function of the first sensor 91.
  • the second gateway device 2 further has a function of relaying communication between the first sensor 91 and the processing device 3.
  • the second gateway device 2 relays communication between the first sensor 91 and the processing device 3 via the communication network NT1.
  • the first sensor 91 transmits a first detection signal S1 to the processing device 3 via the second gateway device 2 and the communication network NT1.
  • the processing device 3 includes a communication unit 4, a processing unit 5, and a memory unit 6.
  • the processing device 3 may include an operation unit (touch screen panel, mouse, switch, etc.) that accepts operations from a user, and a presentation unit (display, speaker, etc.) that presents various information to a user of the processing device 3.
  • the communication unit 4 has a communication interface.
  • the communication unit 4 is communicatively connected to the first sensor 91 via the communication network NT1.
  • the communication unit 4 is communicatively connected to the second sensor 1 via the communication network NT1.
  • the processing unit 5 includes an acquisition unit 51, a judgment unit 52, an accumulation processing unit 53, a progress monitoring unit 54, a report creation unit 55, a notification unit 56, and a warning unit 57.
  • the acquisition unit 51, the judgment unit 52, the accumulation processing unit 53, the progress monitoring unit 54, the report creation unit 55, the notification unit 56, and the warning unit 57 represent various functions of the processing unit 5 (functions for performing various processes).
  • the acquisition unit 51 acquires first detection data detected by the first sensor 91 from the emergency notification system 90.
  • the communication unit 4 of the processing device 3 receives the first detection signal S1 from the first sensor 91, and the acquisition unit 51 acquires the first detection data included in the first detection signal S1.
  • the acquisition unit 51 acquires, for example, data indicating the open/close status of a window or door on which the security sensor 911 is installed, as first detection data, from a security sensor 911 serving as the first sensor 91.
  • the acquisition unit 51 acquires, for example, data indicating the presence or absence of a human body within a detection area, as first detection data, from an infrared human presence sensor 912 serving as the first sensor 91.
  • the acquisition unit 51 does not necessarily have to acquire first detection data from all first sensors 91.
  • the acquisition unit 51 also acquires the second detection data detected by the second sensor 1.
  • the communication unit 4 of the processing device 3 receives the second detection signal S2 from the second sensor 1, and the acquisition unit 51 acquires the second detection data included in the second detection signal S2.
  • the acquisition unit 51 acquires, for example, data indicating the open/close status of the window or door on which the opening/closing sensor 11 is installed as second detection data from the opening/closing sensor 11 as the second sensor 1.
  • the acquisition unit 51 acquires, for example, data indicating temperature and/or humidity values as second detection data from the temperature and humidity sensor 12 as the second sensor 1.
  • the acquisition unit 51 acquires, for example, data indicating illuminance values as second detection data from the illuminance sensor 13 as the second sensor 1.
  • the acquisition unit 51 acquires, for example, data indicating the presence or absence of a human body within the detection area as second detection data from the radio wave sensor 14 as the second sensor 1.
  • the acquisition unit 51 acquires, for example, data related to the electricity usage status in the dwelling unit H1 as second detection data from the power sensor 15 as the second sensor 1 (power data).
  • the power data may include power values, current values, voltage values, etc. detected by the power sensor 15.
  • the acquisition unit 51 also acquires operation data indicating the manner of operation performed on an operation unit for operating the electrical equipment.
  • the electrical equipment is disposed in the dwelling unit H1.
  • the electrical equipment is, for example, a television device, an intercom device (indoor station), an information terminal, etc.
  • the operation unit is an operation button of a remote controller for operating the television device, etc., a touch screen panel or operation button provided in the intercom device, a touch screen panel or operation button provided in the information terminal, etc.
  • the electrical equipment may be a monitoring device 92, an emergency notification device 914, etc. provided in the emergency notification system 90.
  • the operation unit may be a touch screen panel or operation button (emergency notification button) provided in the monitoring device 92, an operation button (emergency notification button) provided in the emergency notification device 914, etc.
  • the operation mode indicated by the operation data includes at least one of the ratio of the number of long presses and the ratio of the number of consecutive presses.
  • the ratio of the number of long presses is the ratio of the number of times a button as an operation unit is pressed for longer than a reference time to the number of times the button is pressed.
  • the ratio of the number of consecutive presses is the ratio of the number of times a button is pressed with a time interval equal to or shorter than a reference time interval to the number of times the button is pressed.
  • the judgment unit 52 judges that something physically unusual has occurred with the resident P1.
  • the judgment conditions include the following first to seventh conditions.
  • the judgment unit 52 judges that the judgment conditions are met when any one of the first to seventh conditions is met.
  • the judgment unit 52 may judge whether or not the judgment conditions are met based on an appropriate logical sum or logical product of the judgment results for two or more of the first to seventh conditions.
  • the judgment conditions may include conditions other than the first to seventh conditions.
  • the first condition is that the temperature and/or humidity in the room where resident P1 is present in dwelling unit H1 is outside the normal living range even though the air conditioner is running. In this case, since resident P1 may not be able to sense the appropriate temperature with his/her skin, it can be determined that resident P1's cognitive function has deteriorated. Whether the air conditioner is running can be determined based on, for example, detection data from power sensor 15 as second sensor 1. Also, whether the temperature and/or humidity in the room is outside the normal living range can be determined based on detection data from temperature and humidity sensor 12 as second sensor 1.
  • the second condition is that the room in dwelling unit H1 in which resident P1 is present is dark, but the lighting fixtures in the room are not turned on. In this case, it is possible that resident P1 is unable to see the brightness necessary for daily life, and it can be determined that resident P1's cognitive function is impaired. Whether the room is dark or not can be determined, for example, based on detection data from illuminance sensor 13 as second sensor 1. Also, the lighting status can be determined, for example, based on detection data from power sensor 15 as second sensor 1.
  • the third condition is that even though the lighting fixtures in the room in which resident P1 is present in dwelling unit H1 are on, the illuminance detected by illuminance sensor 13 is not an appropriate value. In this case, it is possible that resident P1 is unable to visually recognize the brightness necessary for daily life, and it can be determined that resident P1's cognitive function has deteriorated. Note that whether or not the lighting fixtures are on can be determined based on the detection data of power sensor 15, which serves as second sensor 1, for example. Furthermore, the phenomenon in which the illuminance detected by illuminance sensor 13 is not an appropriate value can include cases where the lighting light is too bright or too dim.
  • the fourth condition is that there is an abnormality in the operation of the operation unit of the electrical device.
  • the fourth condition may include the operation of the operation button (emergency call button) of the emergency call device 914 or the monitoring device 92 even though it is not an emergency. In this case, the resident P1's judgment, etc. may be impaired, so it can be determined that the resident P1's cognitive function is impaired.
  • the fourth condition may include the operation of the operation unit being abnormal.
  • the fourth condition may include the ratio of the number of long presses being lower than a threshold level.
  • the fourth condition may include the ratio of the number of continuous presses being equal to or higher than a threshold level.
  • the fourth condition may include the operation method of the operation unit being changed compared to the previous time (e.g., one month ago). In this case, the resident P1's judgment, memory, etc. may be impaired, so it can be determined that the resident P1's cognitive function is impaired.
  • the abnormality in the operation of the operation unit may be determined based on the operation data, for example.
  • the fifth condition is that there is an abnormality in the resident P1's activities within the dwelling unit H1.
  • the fifth condition may include the resident P1 being in one room (e.g., the living room) in the dwelling unit H1 all day.
  • the fifth condition may include the resident P1 going to the toilet less than a threshold number of times per day (e.g., twice). In this case, it can be determined that the resident P1's cognitive function has deteriorated because there are few opportunities to go out, eat, or defecate, and the resident P1 may not be able to perform activities necessary for daily life.
  • An abnormality in the resident P1's activities within the dwelling unit H1 can be determined, for example, based on detection data from the infrared human sensor 912 as the first sensor 91 or the radio wave sensor 14 as the second sensor 1.
  • the resident P1's cognitive function is declining because there is a possibility that his/her judgment, memory, etc. are declining.
  • the movement of the human body and the movement speed can be calculated based on the detection data of the infrared human sensor 912 as the first sensor 91 or the radio wave sensor 14 as the second sensor 1.
  • the presence or absence of movement from room to room can be determined based on, for example, detection data from an infrared human presence sensor 912 as the first sensor 91 or a radio wave sensor 14 as the second sensor 1.
  • the seventh condition is that there is an abnormality in the locking status of the dwelling unit H1.
  • the seventh condition may include a high frequency of forgetting to lock the windows and front door when going out, at night, etc. (for example, more than four times a week).
  • the resident P1's judgment, attention, etc. may be declining, it can be determined that the resident P1's cognitive function is declining.
  • the fact that the resident P1 is out can be determined, for example, based on detection data from the infrared human sensor 912 as the first sensor 91 or the radio wave sensor 14 as the second sensor 1.
  • the forgetting to lock the windows and front door can be determined, for example, based on detection data from the security sensor 911 as the first sensor 91 or the opening/closing sensor 11 as the second sensor 1. For example, when forgetting to lock occurs at night, the record is stored in the memory unit 6 of the processing device 3.
  • the determination unit 52 can determine the decline in the cognitive function of the resident P1 based on the history of the records of forgetting to lock stored in the memory unit 6. If the door is left unlocked during the night, the determination unit 52 may notify the monitoring device 92 of the locking failure, and alert the resident P1 (for example, by using a speaker, buzzer, etc.).
  • the accumulation processing unit 53 accumulates in the memory unit 6 detection data detected during the period after the determination unit 52 determines that a physical abnormality has occurred in the resident P1.
  • the time when the determination unit 52 determines that a physical abnormality has occurred in the resident P1 is also referred to as the "time of abnormality occurrence”
  • the period after the determination unit 52 determines that a physical abnormality has occurred in the resident P1 is also referred to as the "warning period.”
  • the accumulation processing unit 53 accumulates in the memory unit 6 detection data detected during the warning period (after the abnormality occurs).
  • the accumulation processing unit 53 accumulates the first detection data in the storage unit 6.
  • the accumulation processing unit 53 also accumulates the second detection data in the storage unit 6.
  • the accumulation processing unit 53 also accumulates the operation data in the storage unit 6.
  • the accumulation processing unit 53 stores the detection data in chronological order in the storage unit 6, for example.
  • the follow-up observation unit 54 observes the change over time in the physical abnormality of the resident P1 based on the detection data accumulated in the memory unit 6.
  • the determination unit 52 determines that a physical abnormality has occurred in the resident P1
  • the follow-up observation unit 54 observes whether there is a change (worsening, improving) in the degree of the abnormality.
  • MCI mild cognitive impairment
  • the follow-up observation unit 54 may infer the extent of the abnormality by comparing it with past follow-up observation results of the subject, resident P1, himself, or may infer the extent of the abnormality by comparing it with other subjects. In the latter case, if a subject that can be positioned as a standard for comparison can be set in the data, the follow-up observation unit 54 may compare the resident P1 with a specific subject as a standard for comparison. Alternatively, the follow-up observation unit 54 may classify and group subjects based on similarities in terms of existing symptoms, age, the nature of the abnormality, etc., and infer the extent of the abnormality for each group.
  • the normal state report creation unit 551 creates normal state reports, for example, periodically (e.g., once a week, once a month, etc.).
  • the abnormality report creation unit 552 creates an abnormality report periodically (e.g., once a week, once a month, etc.), for example.
  • the abnormality report creation unit 552 may create an abnormality report on an ad-hoc basis, for example, when the determination unit 52 determines that a physical abnormality has occurred (when an abnormality occurs), or when the follow-up observation unit 54 determines that the severity of the abnormality has worsened.
  • the abnormality report creation unit 552 may create an abnormality report on an ad-hoc basis in response to a request from the destination of the abnormality report.
  • An abnormality report is a report that indicates that a physical abnormality may have occurred with resident P1.
  • An abnormality report may include, for example, the time when the physical abnormality is estimated to have occurred, the type of physical abnormality, the progression stage of the physical abnormality, etc.
  • An abnormality report may also include any changes in the physical condition of resident P1 since the previous report.
  • An abnormality report may also include suggestions for improving the physical abnormality (for example, recommendations for exercise, improvements to diet, etc.).
  • the recipients of the normal state report may be people related to resident P1.
  • the recipients of the normal state report may be, for example, family members or relatives of resident P1.
  • the recipients of the normal state report may include resident P1 himself.
  • the recipients of the normal state report may include resident P1's regular medical institution.
  • the recipients of the normal state report are set in advance by resident P1, for example, when the anomaly detection system 10 is installed in dwelling unit H1.
  • the normal state notification unit 56 for example, periodically (e.g., once a week, once a month, etc.) notifies the notification destination of a normal state report during a normal state period.
  • the notification interval of the normal state report is set in advance by the resident P1, etc., for example, when the anomaly detection system 10 is installed in the dwelling unit H1, etc.
  • the anomaly detection system 10 is equipped with a normal state notification unit 561, people related to resident P1 can know that no physical abnormalities have occurred with resident P1.
  • the recipient of the abnormality report may be a person related to resident P1.
  • the recipient of the abnormality report may be, for example, resident P1's family, relatives, etc.
  • the recipient of the abnormality report may include resident P1 himself.
  • the recipient of the abnormality report may include resident P1's regular medical institution.
  • the recipient of the abnormality report is set in advance by resident P1, etc., for example, when the abnormality detection system 10 is installed in dwelling unit H1.
  • the recipient of the abnormality report may be the same as the recipient of the normal state report.
  • the warning unit 57 sends a notification (hereinafter also referred to as a "warning notification") to the emergency notification system 90 indicating that a physical abnormality has occurred in the resident P1.
  • the destination of the warning notification may include the monitoring server 94.
  • the destination of the warning notification may include an information terminal (smartphone, personal computer, etc.) that can be operated by a user of the monitoring server 94.
  • the user of the emergency notification system 90 (the user of the monitoring server 94) can recognize the need to pay attention to any physical abnormalities of the resident P1.
  • the user of the emergency notification system 90 (the user of the monitoring server 94) can recognize the need to pay attention when rushing to the dwelling unit H1 or when contacting the resident P1 to check on his/her safety by phone, etc.
  • the acquisition unit 51 of the anomaly detection system 10 acquires detection data (ST1).
  • the detection data may include first detection data, second detection data, and operation data.
  • the abnormality detection system 10 performs progress monitoring (ST8) and periodically or temporarily notifies the notification destination of an abnormality report (ST9).
  • the abnormality detection system 10 also returns to step ST6 and operates in the abnormality mode, continuing to acquire and store detection data.
  • each of the processing units 5 are concentrated in one housing.
  • Each component of the processing unit 5 may be distributed across multiple housings.
  • the multiple functions of each of the processing units 5 may be concentrated in one housing.
  • at least some of the functions of each of the processing units 5 may be realized by the cloud (cloud computing) or the like.
  • the anomaly detection system 10 includes a communication unit 4, a processing unit 5, and a memory unit 6.
  • the processing unit 5 of this embodiment further includes a second determination unit 58, a setting unit 59, and an introduction unit 60.
  • the second determination unit 58, the setting unit 59, and the introduction unit 60 represent various functions (functions for performing various processes) of the processing unit 5.
  • the notification unit 56 further includes a risk notification unit 563.
  • the second determination unit 58 compares the daytime outside time length with a daytime outside time length threshold.
  • the daytime outside time length threshold is not particularly limited, but may be, for example, about one hour.
  • the second determination unit 58 determines the number of days (shortage days) during which the daytime outside time length is shorter than the daytime outside time length threshold during the number of days in the determination period.
  • the determination period is not particularly limited, but may be, for example, about one month. If the proportion of the shortfall days during the number of days in the determination period is equal to or greater than the determination threshold, the second determination unit 58 determines that the resident P1 is at risk for lifestyle habits (has a tendency toward insufficient sunlight).
  • the determination threshold is not particularly limited, but may be, for example, a proportion of about three weeks during the one-month determination period.
  • the second judgment unit 58 compares the length of continuous sitting time with a sitting time threshold.
  • the second judgment unit 58 determines the number of days (excess days) during the judgment period during which the length of continuous sitting time is longer than the sitting time threshold.
  • the judgment period is not particularly limited, but may be, for example, about one month. If the proportion of the number of excess days during the judgment period is equal to or greater than the judgment threshold, the second judgment unit 58 judges that resident P1 is at risk for lifestyle habits (tends to be physically inactive or sit too long).
  • the judgment threshold is not particularly limited, but may be, for example, a proportion of about three weeks during the one-month judgment period.
  • the second determination unit 58 makes a determination regarding the eating habits of the resident P1 based on the number of meals that the resident P1 eats in a day and the meal start time.
  • the number of meals that the resident P1 eats in a day and the meal start time can be obtained, for example, based on the detection data of the radio wave sensor 14 installed in the living room of the dwelling unit H1 in which the dining table is located.
  • the condition for determining that resident P1 has eaten may be that resident P1 moves to the refrigerator (once or more) to prepare a meal, then moves to the kitchen (once or more), and then sits down on a chair at the dining table.
  • the condition for determining that resident P1 has eaten may be that resident P1 moves from the chair at the dining table to the sink to put away the dishes, after leaving the chair.
  • the movement status of resident P1 before and after sitting down on the chair at the dining table can be obtained based on detection data from the radio wave sensor 14 installed in the living room, etc.
  • the second determination unit 58 may determine that a meal has been prepared based on detection data from an opening/closing sensor installed on the refrigerator door, power data from the power sensor 15 that indicates the power usage status of the induction cooker, etc.
  • the second determination unit 58 compares the number of meals eaten per day with a threshold number of meals.
  • the threshold number of meals is not particularly limited, but may be, for example, two or three times.
  • the second determination unit 58 determines the number of days (shortage days) during which the number of meals eaten per day is less than the threshold number of meals during the number of days in the determination period, but is not particularly limited, but may be, for example, about one month. If the proportion of the shortfall in the number of days during the determination period is equal to or greater than the determination threshold, the second determination unit 58 determines that resident P1 is at risk for lifestyle habits (has a tendency toward dietary deficiencies).
  • the determination threshold is not particularly limited, but may be, for example, a proportion of about three weeks during the one-month determination period.
  • the second determination unit 58 may make a determination regarding the lifestyle habits of the resident P1 based on a determination of whether the resident P1 ate a meal during breakfast time.
  • the second judgment unit 58 judges that resident P1 is at risk for lifestyle habits if the proportion of days during which the number of meals is less than the threshold number of times among the number of days in a judgment period of two or more days is equal to or greater than the judgment threshold, or if the variability in meal start times within the judgment period is equal to or greater than the judgment threshold.
  • the second determination unit 58 makes a determination regarding the sleeping habits of the resident P1 based on the bedtime, which is the time when the resident P1 goes to bed, and the sleep duration, which is the length of time the resident P1 is asleep.
  • the bedtime and sleep duration can be obtained, for example, based on detection data (resident P1's presence and movement data) from a radio wave sensor 14 installed in a room (private room/bedroom) assigned to the resident P1.
  • the second judgment unit 58 determines the variance in bedtime and/or sleep duration within a judgment period.
  • the judgment period is not particularly limited, but may be, for example, about one month.
  • the variance may be, for example, a variance or a standard deviation. If the determined variance is equal to or greater than a judgment threshold, the second judgment unit 58 determines that resident P1 is at risk for lifestyle habits (possibly having poor sleep quality).
  • variation in bedtime or sleep length leads to poor sleep quality and an increased risk of sleep disorders.
  • Variation in bedtime or sleep length also increases the risk of developing depression due to disruptions to daily life.
  • Research has also shown that a short (e.g., less than 5 hours) or long (e.g., more than 9 hours) sleep length increases the risk of death.
  • the second determination unit 58 can make such determinations to reduce the risk.
  • the second judgment unit 58 judges that resident P1 has a lifestyle-related risk if the variation in at least one of the bedtime and sleep duration within a judgment period of two or more days is equal to or greater than the judgment threshold.
  • the second determination unit 58 makes a determination regarding the resident's biological clock based on the brightness of the room in the dwelling unit H1 assigned to resident P1 at the wake-up time, which is the time when resident P1 wakes up.
  • the wake-up time can be determined, for example, based on detection data (resident P1's presence and movement data) of a radio wave sensor 14 installed in the room (private room/bedroom) assigned to resident P1 and a timing device (Real Time Clock) that measures time.
  • the brightness of the room can be determined based on detection data of an illuminance sensor 13 installed in the room.
  • the second determination unit 58 can reduce the risk by making such a determination.
  • the second determination unit 58 determines that resident P1 has a lifestyle-related risk if the brightness of the room at wake-up time is equal to or less than the brightness threshold value.
  • the second determination unit 58 makes a determination regarding the living environment of resident P1 based on the temperature of the room when resident P1 is present in the room of dwelling unit H1.
  • the presence of a resident in the room can be determined, for example, based on detection data from a radio wave sensor 14 installed in the room.
  • the temperature of the room can be determined, for example, based on detection data from a temperature and humidity sensor 12 installed in the room.
  • the second determination unit 58 compares the room temperature with a temperature threshold.
  • the temperature threshold is not particularly limited, but may be, for example, about 18°C in winter.
  • the second determination unit 58 also obtains a low temperature time length, which is the length of time during one day when the room temperature is lower than the temperature threshold.
  • the second determination unit 58 compares the obtained low temperature time length with a low temperature time length threshold.
  • the low temperature time length threshold is not particularly limited, but may be, for example, about three hours.
  • the second determination unit 58 also obtains, for example, the number of days (number of low temperature days) during which the low temperature time length is longer than the low temperature time length threshold among the number of days in the determination period.
  • the determination period is not particularly limited, but may be, for example, about one month.
  • the second determination unit 58 determines that the resident P1 has a lifestyle-related risk if the proportion of the number of low temperature days among the number of days in the determination period is equal to or greater than the determination threshold.
  • the determination threshold is not particularly limited, but may be, for example, a proportion of about three weeks among the one-month determination period.
  • the second determination unit 58 can make such a determination to reduce the risk.
  • the second judgment unit 58 judges that resident P1 is at risk for lifestyle habits if the proportion of days during which the low temperature time length, which is the length of time during which the room temperature is lower than the temperature threshold, is longer than the low temperature time length threshold among the number of days in a judgment period of two or more days is equal to or greater than the judgment threshold.
  • the method of determining whether or not there is a risk related to the lifestyle habits of the resident P1 by the second determination unit 58 is not limited to the first to seventh examples.
  • the second determination unit 58 may determine whether the resident P1 is lacking in exercise based on detection data from an activity amount (METs) sensor, the radio wave sensor 14, etc. In this case, the second determination unit 58 may determine that the resident P1 is lacking in exercise if the resident P1 does not have physical activity of moderate intensity or more for 150 minutes or more per week.
  • the second determination unit 58 may determine the quality of the sleep of the resident P1 based on detection data from a sleep quality sensor (such as a mat-type sleep meter), the radio wave sensor 14, etc. In this case, the second determination unit 58 may determine that the parasympathetic activity of the resident P1 is decreasing if the time of REM sleep is decreasing.
  • a sleep quality sensor such as a mat-type sleep meter
  • the risk notification unit 563 notifies the user of the risk according to the type of lifestyle habit that is determined to be risky by the second determination unit 58. For example, if the second determination unit 58 determines that resident P1 is not getting enough exercise, the risk notification unit 563 notifies the user of the risk by sending a report indicating that the user is not getting enough exercise.
  • the risk notification unit 563 may not only notify of the risk, but also present ways to reduce or avoid the risk. For example, in the case of lack of exercise, the risk notification unit 563 may present an estimate of the amount of exercise required. Also, for example, if the room is not bright enough at the time resident P1 wakes up, the risk notification unit 563 may suggest the introduction of fully automatic curtains in the room, or inspection or repair.
  • the risk notification unit 563 notifies the notification recipient of risks related to the lifestyle habits of resident P1.
  • the notification recipient may include resident P1 or people related to resident P1.
  • the risk notification unit 563 may send the notification in the form of electronic data to an information terminal (smartphone, personal computer, etc.) that can be operated by the notification recipient.
  • the risk notification unit 563 may notify the risk by sending information to the second gateway device 2 (HEMS controller) or the home information panel (intercom master unit) and displaying it.
  • the setting unit 59 sets a room for which the function of the second judgment unit 58 is set to be active among the multiple rooms in the dwelling unit H1. For example, multiple residents P1 live in the dwelling unit H1, and the multiple residents P1 are assigned to the multiple rooms in the dwelling unit H1.
  • the setting unit 59 sets a room for which the function of the second judgment unit 58 is set to be active among the rooms (private rooms, bedrooms, etc.) to which the multiple residents P1 are assigned.
  • the functions of the second judgment unit 58 and the risk notification unit 563 may be pre-installed in the processing unit 5 of the processing device 3, or may be added to the processing unit 5 as necessary (at the request of resident P1).
  • the processing unit 5 is equipped with an introduction unit 60.
  • the introduction unit 60 downloads and installs a program that realizes the functions of the second determination unit 58 from an external device in response to, for example, an operation by the resident P1 on an operation unit (the operation unit of the processing device 3, the operation button of the monitoring device 92, etc.).
  • the judgment of physical abnormalities (decline in cognitive function) described in the first embodiment may be mainly performed on elderly people.
  • the judgment of lifestyle habits described in the second embodiment may be performed on people of all ages.
  • the judgment of which judgment is to be performed may be appropriately changed, for example, when the abnormality detection system 10 is introduced into the dwelling unit H1.
  • the age of the resident P1 is a predetermined age (e.g., 65 years old) or more, only the judgment of physical abnormalities may be performed, or both the judgment of physical abnormalities and the judgment of lifestyle habits may be performed.
  • a predetermined age e.g., 65 years old
  • only the judgment of lifestyle habits may be performed.
  • the anomaly detection system (10) of the first aspect includes an acquisition unit (51), a determination unit (52), and an accumulation processing unit (53).
  • the acquisition unit (51) acquires detection data detected by one or more sensors (91) from an emergency notification system (90).
  • the emergency notification system (90) includes one or more sensors (91) that detect detection data related to the living situation of a resident (P1) living in a dwelling unit (H1), a monitoring device (92) that monitors the occurrence of an abnormality related to the living situation based on the detection data detected by the one or more sensors (91), and a monitoring server (94) that is notified of the occurrence of the abnormality from the monitoring device (92).
  • the determination unit (52) determines the presence or absence of a physical abnormality in the resident (P1) based on the detection data acquired by the acquisition unit (51).
  • the accumulation processing unit (53) accumulates in the memory unit (6) detection data detected by one or more sensors (91) during a period after the judgment unit (52) judges that a physical abnormality has occurred in the resident (P1).
  • the anomaly detection system (10) of the third aspect in the first or second aspect, further includes a report creation unit (55) and an anomaly notification unit (562).
  • the report creation unit (55) creates a report on physical anomalies in the resident (P1) based on the detection data stored in the memory unit (6).
  • the anomaly notification unit (562) notifies the notification destination of the report.
  • the acquisition unit (51) further acquires power data from a power sensor (15) that detects power data related to the electricity usage in the dwelling unit (H1).
  • the determination unit (52) further determines the presence or absence of a physical anomaly in the resident (P1) based on the power data.
  • the acquisition unit (51) further acquires operation data indicating the manner of operation performed on an operation unit for operating electrical equipment arranged in the dwelling unit (H1).
  • the determination unit (52) further determines the presence or absence of a physical anomaly in the resident (P1) based on the operation data.
  • the operation aspect includes at least one of the following: a ratio of the number of times the button as an operating unit is pressed and held down for a longer time than a reference time to the number of times the button is pressed; and a ratio of the number of times the button is pressed continuously with a time interval equal to or shorter than a reference time interval to the number of times the button is pressed.
  • the person to whom the notification is sent can be informed that there is nothing physically unusual about the resident (P1), providing the person with a sense of security.
  • the second judgment unit (58) makes a judgment on the eating habits of the resident (P1) as the lifestyle habits of the resident (P1) based on the number of meals eaten per day and the meal start time of the resident (P1) obtained from at least one of the first detection data and the second detection data.
  • the second judgment unit (58) judges that the resident (P1) is at risk for lifestyle habits when the proportion of days in which the number of meals is less than the threshold number of times among the number of days in a judgment period of two or more days is equal to or greater than the judgment threshold, or when the variance in meal start times within the judgment period is equal to or greater than the judgment threshold.
  • This aspect makes it possible to assess the risk of lifestyle habits that may lead to obesity, etc.
  • the second judgment unit (58) makes a judgment on the sleep habits of the resident (P1) as lifestyle habits based on the bedtime, which is the time when the resident (P1) goes to bed, and the sleep length, which is the length of time the resident (P1) is asleep, obtained from at least one of the first detection data and the second detection data.
  • the second judgment unit (58) judges that the resident (P1) is at risk for lifestyle habits when the variation in at least one of the bedtime and the sleep length within a judgment period of two or more days is equal to or greater than a judgment threshold.
  • the second determination unit (58) makes a determination regarding the biological clock as a lifestyle habit of the resident (P1) based on the brightness of the room in the dwelling unit (H1) assigned to the resident (P1) at the wake-up time, which is the time when the resident (P1) wakes up, obtained from at least one of the first detection data and the second detection data.
  • the second determination unit (58) determines that the resident (P1) is at risk for a lifestyle habit when the brightness of the room at the wake-up time is equal to or less than the brightness threshold value.
  • the second determination unit (58) makes a determination regarding the living environment as the lifestyle of the resident (P1) based on the room temperature when the resident (P1) is present in the room of the dwelling unit (H1), which is obtained from at least one of the first detection data and the second detection data.
  • the second determination unit (58) determines that the resident (P1) is at risk for lifestyle habits when the proportion of days during which the low temperature time length, which is the length of time during which the room temperature is lower than the temperature threshold, is longer than the low temperature time length threshold, among the number of days in the determination period, which is a period of two or more days, is equal to or greater than the determination threshold.
  • This aspect makes it possible to assess the risk of lifestyle habits that may lead to heart disease, etc.
  • the anomaly detection system (10) of the 16th aspect in any one of the 9th to 15th aspects, further includes a risk notification unit (563) that notifies the resident (P1) of a lifestyle-related risk when the second determination unit (58) determines that the resident (P1) has a lifestyle-related risk.
  • the anomaly detection system (10) of the 17th aspect in any one of the 9th to 16th aspects, further includes an introduction unit (60) that downloads and installs a program that realizes the functions of the second determination unit (58) in response to an operation of the operation unit by the resident (P1) from an external device.
  • an introduction unit (60) that downloads and installs a program that realizes the functions of the second determination unit (58) in response to an operation of the operation unit by the resident (P1) from an external device.

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Abstract

本開示の課題は、身体的な異変の発生を検出することにある。異変検出システム（１０）は、取得部（５１）と、判定部（５２）と、蓄積処理部（５３）と、を備える。取得部（５１）は、緊急通報システム（９０）から、１以上のセンサ（９１）で検出された検出データを取得する。緊急通報システム（９０）は、住戸（Ｈ１）に住む住人（Ｐ１）の生活状況に関連する検出データを検出する１以上のセンサ（９１）と、１以上のセンサ（９１）で検出された検出データに基づいて生活状況に関する異常の発生を監視する監視装置（９２）と、監視装置（９２）から異常の発生が通知される監視サーバ（９４）と、を備える。判定部（５２）は、取得部（５１）で取得された検出データに基づいて、住人（Ｐ１）の身体的な異変の有無を判定する。蓄積処理部（５３）は、判定部（５２）により住人（Ｐ１）に身体的な異変が発生したと判定された後の期間に１以上のセンサ（９１）で検出された検出データを、記憶部（６）に蓄積させる。

Description

異変検出システム、異変検出方法及びプログラム
　本開示は、異変検出システム、異変検出方法及びプログラムに関する。
　特許文献１には、異常検知システムが記載されている。特許文献１の異常検知システムは、センサと、行動予測部と、アラートモード動作制御部と、を備えている。センサは、人の行動を検出する。行動予測部は、センサの検出情報に基づき機械学習モデルにより人の行動を予測する。アラートモード動作制御部は、人の正常時の行動を示す平均行動ラベルと、行動予測部で求めた予測行動ラベルとの差が閾値を超えた場合に、センサを詳細検出するアラートモードに設定して、人の異常の有無を判定する。
　特許文献１には、アラートモード動作制御部が、センサの測定間隔を短くしてアラートモードに設定すること、及び、センサのアラートモードにおいて、カメラの撮像画像により人の異常の有無を判定したり、マイクの取得音声により人の異常の有無を判定したり、生体情報モニタの検出情報により人の異常の有無を判定したり、自走家電に搭載されたセンサにより人の異常の有無を判定したりすることが、記載されている。
特開２０２０－１６０６０８号公報
　特許文献１に記載の異常検知システムのような異変検出システムでは、人の異常の予兆となるような、身体的な異変の発生を検出することが望まれる場合がある。
　本開示は上記課題に鑑みてなされ、身体的な異変の発生を検出することが可能な異変検出システム、異変検出方法及びプログラムを提供することを目的とする。
　本開示の一態様に係る異変検出システムは、取得部と、判定部と、蓄積処理部と、を備える。前記取得部は、緊急通報システムから、１以上のセンサで検出された検出データを取得する。前記緊急通報システムは、住戸に住む住人の生活状況に関連する前記検出データを検出する前記１以上のセンサと、前記１以上のセンサで検出された前記検出データに基づいて前記生活状況に関する異常の発生を監視する監視装置と、前記監視装置から前記異常の発生が通知される監視サーバと、を備える。前記判定部は、前記取得部で取得された前記検出データに基づいて、前記住人の身体的な異変の有無を判定する。前記蓄積処理部は、前記判定部により前記住人に前記身体的な異変が発生したと判定された後の期間に前記１以上のセンサで検出された前記検出データを、記憶部に蓄積させる。
　本開示の一態様に係る異変検出方法は、取得ステップと、判定ステップと、蓄積処理ステップと、を含む。前記取得ステップは、緊急通報システムから、１以上のセンサで検出された検出データを取得することを含む。前記緊急通報システムは、住戸に住む住人の生活状況に関連する前記検出データを検出する前記１以上のセンサと、前記１以上のセンサで検出された前記検出データに基づいて前記生活状況に関する異常の発生を監視する監視装置と、前記監視装置から前記異常の発生が通知される監視サーバと、を備える。前記判定ステップは、前記取得ステップで取得された前記検出データに基づいて、前記住人の身体的な異変の有無を判定することを含む。前記蓄積処理ステップは、前記判定ステップにより前記住人に前記身体的な異変が発生したと判定された後の期間に前記１以上のセンサで検出された前記検出データを、記憶部に蓄積させることを含む。
　本開示の一態様に係るプログラムは、１以上のプロセッサに、前記異変検出方法を実行させるためのプログラムである。
図１は、実施形態１の異変検出システムを含む見守りシステムのブロック図である。 図２は、同上の見守りシステムが適用される住戸の概略を説明するための図である。 図３は、同上の見守りシステムで実行される処理方法のフローチャートである。 図４は、実施形態２の異変検出システムを含む見守りシステムのブロック図である。
　以下の実施形態において説明する各図は、模式的な図であり、各図中の各構成要素の大きさ及び厚さそれぞれの比が、必ずしも実際の寸法比を反映しているとは限らない。
　（１）実施形態１
　実施形態１の異変検出システム１０について、図面を参照しながら説明する。
　（１．１）概要
　本実施形態の異変検出システム１０（図１参照）は、住戸Ｈ１（図２参照）に住む住人Ｐ１の身体的な異変の発生を検出するためのシステムである。異変検出システム１０は、特に、緊急通報システム９０と連携して、住人Ｐ１の身体的な異変の発生を検出する。
　住戸Ｈ１は、戸建住宅であってもよいし、集合住宅の一又は複数の住戸であってもよい。また、住戸Ｈ１の住人Ｐ１は、１人であってもよいし複数人であってもよい。本実施形態では、住戸Ｈ１が戸建住宅であって、住戸Ｈ１に住人Ｐ１が１人で住んでいることを想定する。
　図１に示すように、異変検出システム１０は、取得部５１と、判定部５２と、蓄積処理部５３と、を備えている。
　取得部５１は、緊急通報システム９０から、検出データを取得する。緊急通報システム９０は、住戸Ｈ１に住む住人Ｐ１の生活状況に関する異常の発生を監視する。図１、図２に示すように、緊急通報システム９０は、１以上のセンサ９１と、監視装置９２と、監視サーバ９４と、を備える。センサ９１は、住戸Ｈ１に住む住人Ｐ１の生活状況に関連する検出データを検出する。監視装置９２は、検出データに基づいて、住戸Ｈ１に住む住人Ｐ１の生活状況に関する異常の発生を監視する。監視サーバ９４には、監視装置９２から、住戸Ｈ１に住む住人Ｐ１の生活状況に関連する異常の発生が通知される。
　判定部５２は、取得部５１で取得された検出データに基づいて、住人Ｐ１の身体的な異変の有無を判定する。判定部５２は、例えば、緊急通報システム９０により検出（監視）される住人Ｐ１の身体的な異常の、予兆となるような、身体的な異変の発生を検出する。本開示では、「住人Ｐ１の身体的な異変」は、住人Ｐ１の身体機能に関する異変を含み得る。身体機能に関する異変は、例えば筋力、視力、循環器系、神経系等の種々の身体機能の低下を含み得る。「住人Ｐ１の身体的な異変」は、住人Ｐ１の脳機能に関する異変を含み得る。脳機能に関する異変は、例えば認知機能の低下等の種々の脳機能の低下を含み得る。
　蓄積処理部５３は、判定部５２により住人Ｐ１に身体的な異変が発生したと判定された後の期間に１以上のセンサ９１で検出された検出データを、記憶部６に蓄積させる。
　本実施形態の異変検出システム１０では、判定部５２が、緊急通報システム９０に備えられている１以上のセンサ９１で検出された検出データを用いて、住人Ｐ１の身体的な異変の有無を判定する。本実施形態の異変検出システム１０によれば、緊急通報システム９０と連携することで、緊急通報システム９０で検出される人の異常の予兆となるような、住人Ｐ１の身体的な異変の発生の検出が可能となる。
　（１．２）詳細
　（１．２．１）全体構成
　以下、本実施形態の異変検出システム１０を含む見守りシステム１００について、図１～図３を参照して説明する。
　見守りシステム１００は、住戸Ｈ１に住む住人Ｐ１の見守りを行い、外部への通報を要する何らかの事象が住戸Ｈ１又は住人Ｐ１に生じた場合に、住戸Ｈ１の外部へ通報を行うためのシステムである。図１に示すように、見守りシステム１００は、異変検出システム１０に加えて、緊急通報システム９０を備えている。
　緊急通報システム９０は、住戸Ｈ１に住む住人Ｐ１の生活状況に関する異常の発生を監視するシステムである。本開示では、「住戸Ｈ１に住む住人Ｐ１の生活状況に関する異常」とは、住戸Ｈ１又は住人Ｐ１が平常時とは異なる状態に陥っていて、即座に他者による確認が必要な状況を意味する。ここでいう「他者」とは、住戸Ｈ１に住む住人Ｐ１以外の人であって、例えば、住人Ｐ１の家族、親戚又は友人、国又は地方公共団体の構成員、見守りサービスを提供する非営利団体又は企業の構成員、住戸Ｈ１が集合住宅の場合は集合住宅の管理人、等である。また、ここでいう「即座」とは、異常の種類にもよるが、概ね１秒～１日程度の範囲内の時間を意味する。「住戸Ｈ１に住む住人Ｐ１の生活状況に関する異常」の具体例としては、住戸Ｈ１への不審者の侵入、住戸Ｈ１での災害（火災、浸水、地震等）の発生、住人Ｐ１の身体的な異常の発生等がある。
　異変検出システム１０は、緊急通報システム９０と連携して（緊急通報システム９０で検出されるデータを用いて）、住戸Ｈ１の住人Ｐ１の「身体的な異変」を検出する。「身体的な異変」とは、例えば、緊急通報システム９０で検出される「身体的な異常」の予兆である。人の身体的な状態は、例えば、比較的軽微な「異変」から比較的重篤な「異常」に移行する。
　このように、緊急通報システム９０に加えて異変検出システム１０を備えた見守りシステム１００では、住人Ｐ１の身体的な異常に加えて、住人Ｐ１の身体的な異変を検出することができる。
　（１．２．２）緊急通報システム
　図１に示すように、緊急通報システム９０は、１以上のセンサ（以下、「第１センサ」ともいう）９１と、監視装置９２と、ゲートウェイ装置（以下、「第１ゲートウェイ装置」ともいう）９３と、監視サーバ９４と、を備えている。図２に示すように、第１センサ９１、監視装置９２、及び第１ゲートウェイ装置９３は、住戸Ｈ１に設置されている。監視サーバ９４は、住戸Ｈ１の外部に設置されている。緊急通報システム９０は、住戸Ｈ１に住む住人Ｐ１の生活状況に関する異常の有無を第１センサ９１及び監視装置９２によって検出し、異常の発生時に監視装置９２から監視サーバ９４へ異常信号Ｓ１０を送信することで、異常の発生を監視サーバ９４のユーザへ通知する。
　図２に示すように、第１センサ９１は、住戸Ｈ１の適宜の場所に配置される。第１センサ９１は、住戸Ｈ１に住む住人Ｐ１の生活状況に関連する検出データを検出する。以下では、便宜上、第１センサ９１が検出する検出データを「第１検出データ」ともいう。
　第１センサ９１は、住戸Ｈ１の窓又は扉等に設置されて不審者の侵入を検出する防犯センサ９１１を含み得る。防犯センサ９１１が検出する第１検出データは、例えば、防犯センサ９１１が設置された窓又は扉の開閉状況（開いているか閉じているか）を示し得る。
　第１センサ９１は、住戸Ｈ１の内外に設置されて不審者の有無を検出する赤外線式人感センサ９１２を含み得る。赤外線式人感センサ９１２が検出する第１検出データは、例えば、検出領域内での人体の有無を示し得る。
　第１センサ９１は、住戸Ｈ１の天井等に設置されて火災の発生を検出する火災感知器９１３を含み得る。火災感知器９１３が検出する第１検出データは、例えば、感知領域内での火災の発生状況（火災が発生しているか否かの判定結果）を示し得る。
　第１センサ９１は、住人Ｐ１に保持され、身体的異常の発生時又は住戸Ｈ１の異常（不審者の侵入、災害等）の発生時に住人Ｐ１により操作されて異常を通知するための緊急通報装置９１４を含み得る。緊急通報装置９１４が検出する第１検出データは、例えば、住人Ｐ１によって操作ボタン（緊急通報ボタン）が操作されているか否かの状態（オン状態かオフ状態か）を示し得る。
　第１センサ９１は、検出信号（以下、「第１検出信号」ともいう）Ｓ１を監視装置９２へ送信する。第１センサ９１は、例えば無線により、第１検出信号Ｓ１を監視装置９２へ送信する。第１検出信号Ｓ１は、第１センサ９１によって検出された、住戸Ｈ１に住む住人Ｐ１の生活状況に関連する第１検出データを、含む信号である。
　監視装置９２は、住戸Ｈ１に設置されている。監視装置９２は、第１センサ９１から第１検出信号Ｓ１を受信する。監視装置９２は、第１検出信号Ｓ１に含まれる第１検出データに基づいて、住戸Ｈ１の住人Ｐ１の生活状況に関する異常の発生を監視する。
　監視装置９２は、受け取った第１検出データに応じて、生活状況に関する異常の有無の判定を行う。例えば、監視装置９２は、動作モードとして、警戒モードと通常モードとを有している。警戒モードは、例えば住人Ｐ１が住戸Ｈ１から外出する場合等に設定されるモードである。通常モードは、例えば住人Ｐ１が住戸Ｈ１に居る場合等に設定されるモードである。監視装置９２は、第１検出データ及び動作モードに応じて、生活状況に関する異常の有無を判定する。
　監視装置９２は、例えば、警戒モードにおいて、第１センサ９１としての防犯センサ９１１から、窓又は扉が開けられたことを示す第１検出データを受け取ると、異常（不審者の侵入）が発生したと判定する。監視装置９２は、例えば、警戒モードにおいて、第１センサ９１としての赤外線式人感センサ９１２から、検出領域内での人体の存在が検出されたことを示す第１検出データを受け取ると、異常（不審者の侵入）が発生したと判定する。監視装置９２は、例えば、第１センサ９１としての火災感知器９１３から、火災が発生したことを示す第１検出データを受け取ると、警戒モードであっても通常モードであっても、異常（火災）が発生したと判定する。監視装置９２は、例えば、第１センサ９１としての緊急通報スイッチから、操作ボタンが操作されたことを示す第１検出データを受け取ると、警戒モードであっても通常モードであっても、異常（住人Ｐ１が異常と判断した事象）が発生したと判定する。
　監視装置９２は、生活状況に関する異常が有ると判定すると、異常信号Ｓ１０を監視サーバ９４へ送信する。図１に示すように、監視装置９２は、第１ゲートウェイ装置９３を介して監視サーバ９４と通信可能に接続されている。第１ゲートウェイ装置９３は、主として、監視装置９２と監視サーバ９４との間の通信を中継する装置である。第１ゲートウェイ装置９３は、住戸Ｈ１に設置されている。第１ゲートウェイ装置９３は、インターネットを含む通信ネットワークＮＴ１を介して、監視装置９２と監視サーバ９４との間の通信を中継する。監視装置９２は、第１ゲートウェイ装置９３及び通信ネットワークＮＴ１を介して、監視サーバ９４へ異常信号Ｓ１０を送信する。
　監視装置９２は、異常信号Ｓ１０に、発生した異常の種類の情報を含めて送信する。例えば、防犯センサ９１１又は赤外線式人感センサ９１２からの第１検出データに基づいて異常が発生したと判定した場合、監視装置９２は、不審者が侵入した可能性があるという情報を含む異常信号Ｓ１０を出力する。例えば、火災感知器９１３からの第１検出データに基づいて異常が発生したと判定した場合、監視装置９２は、火災が発生した可能性があるという情報を含む異常信号Ｓ１０を出力する。例えば、緊急通報装置９１４からの第１検出データに基づいて異常が発生したと判定した場合、監視装置９２は、住人Ｐ１により緊急通報装置９１４が操作されたという情報を含む異常信号Ｓ１０を出力する。
　監視サーバ９４は、監視装置９２からの異常信号Ｓ１０を受信する。監視サーバ９４は、複数の住戸Ｈ１にそれぞれ設置されている複数の監視装置９２から、異常信号Ｓ１０を受信可能である。
　監視サーバ９４は、異常信号Ｓ１０を受信すると、ディスプレイのような表示装置、スピーカのような音出力装置等を介して、監視サーバ９４のユーザに、異常信号Ｓ１０を受信したことを示す異常発生情報を提示する。異常発生情報には、例えば、異常信号Ｓ１０を送信した監視装置９２が設置されている住戸Ｈ１の住所及びその住戸Ｈ１の住人Ｐ１の氏名、発生した異常の種類等が、含まれ得る。監視サーバ９４のユーザは、異常発生情報の内容に応じて、住人Ｐ１への確認、例えば電話での住人Ｐ１への安否確認又は住戸Ｈ１への駆け付け等、を行う。
　（１．２．３）異変検出システム
　図１に示すように、異変検出システム１０は、第１センサ９１以外のセンサ（以下、「第２センサ」ともいう）１と、第１ゲートウェイ装置９３以外のゲートウェイ装置（以下、「第２ゲートウェイ装置」ともいう）２と、処理装置３と、を備えている。
　（１．２．３．１）第２センサ
　第２センサ１は、図２に示すように、住戸Ｈ１に設置されている。第２センサ１は、緊急通報システム９０には含まれないセンサである。第２センサ１は、住戸Ｈ１の適宜の場所に配置される。
　第２センサ１は、第１センサ９１と同様に、住戸Ｈ１に住む住人Ｐ１の生活状況に関連する検出データを検出する。以下では、便宜上、第２センサ１が検出する検出データを「第２検出データ」ともいう。
　第２センサ１は、住戸Ｈ１の窓又は扉等に設置されて住人Ｐ１の在宅状況及び住戸Ｈ１内での移動状況を検出する開閉センサ１１を含み得る。開閉センサ１１が検出する第２検出データは、例えば、開閉センサ１１が設置された窓又は扉の開閉状況（開いているか閉じているか）を示し得る。
　第２センサ１は、住戸Ｈ１の壁面等に設置されて温度及び湿度の少なくとも一方を検出する温湿度センサ１２を含み得る。温湿度センサ１２が検出する第２検出データは、例えば、温度及び／又は湿度の値を示し得る。
　第２センサ１は、住戸Ｈ１の天井等に設置されて照度を検出する照度センサ１３を含み得る。照度センサ１３が検出する第２検出データは、例えば、照度の値を示し得る。
　第２センサ１は、住戸Ｈ１の天井等に設置されて住戸Ｈ１内の住人の移動状況を検出する電波センサ１４を含み得る。電波センサ１４が検出する第２検出データは、例えば、検出領域内での人体の有無を示し得る。
　第２センサ１は、住戸Ｈ１での電気の使用状況に関連する電力データを検出する電力センサ１５を含み得る。電力センサ１５は、例えば、住戸Ｈ１に設置されている分電盤Ｄ１内に設置されている。電力センサ１５は、電流センサと電圧センサとのうちの少なくとも一方であり得る。電力センサ１５が検出する第２検出データは、例えば、電力の値、電流の値、電圧の値等を示し得る。
　なお、第２センサ１の機能は、第１センサ９１の機能と少なくとも一部重複し得る。
　第２センサ１は、検出信号（以下、「第２検出信号」ともいう）Ｓ２を出力する。第２センサ１は、例えば無線信号の形式で、第２検出信号Ｓ２を出力する。第２検出信号Ｓ２は、第２センサ１によって検出された、住戸Ｈ１に住む住人Ｐ１の生活状況に関連する第２検出データを、含む信号である。
　（１．２．３．２）第２ゲートウェイ装置
　第２ゲートウェイ装置２は、住戸Ｈ１に設置されている。第２ゲートウェイ装置２は、第２センサ１と処理装置３との間の通信を中継する機能を有する。第２ゲートウェイ装置２は、インターネットを含む通信ネットワークＮＴ１を介して、第２センサ１と処理装置３との間の通信を中継する。第２センサ１は、第２ゲートウェイ装置２及び通信ネットワークＮＴ１を介して、処理装置３へ第２検出信号Ｓ２を送信する。
　本実施形態の見守りシステム１００では、第２ゲートウェイ装置２は、第１センサ９１と処理装置３との間の通信を中継する機能を、更に有している。第２ゲートウェイ装置２は、通信ネットワークＮＴ１を介して、第１センサ９１と処理装置３との間の通信を中継する。第１センサ９１は、第２ゲートウェイ装置２及び通信ネットワークＮＴ１を介して、処理装置３へ第１検出信号Ｓ１を送信する。
　なお、第２ゲートウェイ装置２は、ゲートウェイの機能に加えて、ＨＥＭＳ（Home Energy Management System）のコントローラとしての機能を更に有し得る。
　（１．２．３．３）処理装置
　処理装置３は、住戸Ｈ１の外部に配置されている。処理装置３は、サーバであり得る。処理装置３は、１又は複数台のサーバ装置から構成され得、そのようなサーバ装置がクラウドシステムを構成し得る。
　図１に示すように、処理装置３は、通信部４と、処理部５と、記憶部６と、を備えている。処理装置３は、ユーザからの操作を受け付ける操作部（タッチスクリーンパネル、マウス、スイッチ等）、及び種々の情報を処理装置３のユーザに提示する提示部（ディスプレイ、スピーカ等）を備え得る。
　通信部４は、通信インタフェースを備える。通信部４は、通信ネットワークＮＴ１を介して、第１センサ９１と通信可能に接続される。通信部４は、通信ネットワークＮＴ１を介して、第２センサ１と通信可能に接続されている。
　処理部５は、１以上のプロセッサ及びメモリを有するコンピュータシステムを含んでいる。コンピュータシステムのメモリに記録されたプログラムを、コンピュータシステムのプロセッサが実行することにより、処理部５の機能が実現される。プログラムは、メモリに記録されていてもよいし、インターネット等の電気通信回線を通して提供されてもよいし、メモリカード等の非一時的記録媒体に記録されて提供されてもよい。
　記憶部６は、種々の情報を記憶する。記憶部６は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）等を備える。記憶部６は、処理部５のメモリと一体であってもよい。
　図１に示すように、処理部５は、取得部５１と、判定部５２と、蓄積処理部５３と、経過観察部５４と、レポート作成部５５と、通知部５６と、注意喚起部５７と、を備えている。取得部５１、判定部５２、蓄積処理部５３、経過観察部５４、レポート作成部５５、通知部５６、及び注意喚起部５７は、処理部５の種々の機能（種々の処理を行うための機能）を示している。
　以下、処理部５の各部が行う処理について、説明する。
　（１．２．３．３．１）取得処理
　取得部５１は、緊急通報システム９０から、第１センサ９１で検出された第１検出データを取得する。ここでは、第１センサ９１からの第１検出信号Ｓ１を処理装置３の通信部４が受信し、取得部５１は、第１検出信号Ｓ１に含まれる第１検出データを取得する。
　取得部５１は、例えば、第１センサ９１としての防犯センサ９１１から、第１検出データとして、防犯センサ９１１が設置された窓又は扉の開閉状況を示すデータを取得する。取得部５１は、例えば、第１センサ９１としての赤外線式人感センサ９１２から、第１検出データとして、検出領域内での人体の有無を示すデータを取得する。取得部５１は、必ずしも、全ての第１センサ９１から第１検出データを取得しなくてもよい。
　また、取得部５１は、第２センサ１で検出された第２検出データを取得する。ここでは、第２センサ１からの第２検出信号Ｓ２を処理装置３の通信部４が受信し、取得部５１は、第２検出信号Ｓ２に含まれる第２検出データを取得する。
　取得部５１は、例えば、第２センサ１としての開閉センサ１１から、第２検出データとして、開閉センサ１１が設置された窓又は扉の開閉状況を示すデータを取得する。取得部５１は、例えば、第２センサ１としての温湿度センサ１２から、第２検出データとして、温度及び／又は湿度の値を示すデータを取得する。取得部５１は、例えば、第２センサ１としての照度センサ１３から、第２検出データとして、照度の値を示すデータを取得する。取得部５１は、例えば、第２センサ１としての電波センサ１４から、第２検出データとして、検出領域内での人体の有無を示すデータを取得する。取得部５１は、例えば、第２センサ１としての電力センサ１５から、第２検出データとして、住戸Ｈ１での電気の使用状況に関連するデータ（電力データ）を取得する。電力データは、電力センサ１５で検出された、電力の値、電流の値、電圧の値等を含み得る。
　また、取得部５１は、電気機器を操作するための操作部に対してなされた操作の態様を示す操作データを取得する。電気機器は、住戸Ｈ１に配置されている。電気機器は、例えば、テレビジョン装置、インターホン装置（Indoor Station）、情報端末等である。操作部は、テレビジョン装置等を操作するためのリモートコントローラの操作ボタン、インターホン装置が備えるタッチスクリーンパネル又は操作ボタン、情報端末が備えるタッチスクリーンパネル又は操作ボタン等である。電気機器は、緊急通報システム９０が備える監視装置９２、緊急通報装置９１４等であってもよい。その場合、操作部は、監視装置９２が備えるタッチスクリーンパネル又は操作ボタン（緊急通報ボタン）、緊急通報装置９１４が備える操作ボタン（緊急通報ボタン）等であってもよい。
　操作データで示される操作の態様は、長押し回数の割合と、連続押し回数の割合と、のうちの少なくとも一方を含む。長押し回数の割合とは、操作部としてのボタンが押された押下回数に対する、ボタンが基準時間よりも長く押された回数の割合である。連続押し回数の割合とは、ボタンが押された押下回数に対する、ボタンが基準時間間隔以下の時間間隔で押された回数の割合である。
　「操作データ」は、操作部に対してなされた操作の態様を示すデータであって、操作部が備える電流センサ、圧力センサ、静電容量式タッチセンサ等によって検出され得る。そのため以下では、「操作データ」も「検出データ」の一種とみなして、説明する。
　（１．２．３．３．２）判定処理
　判定部５２は、取得部５１で取得された検出データに基づいて、住人Ｐ１の身体的な異変の有無を判定する。判定部５２は、少なくとも、第１検出データに基づいて住人Ｐ１の身体的な異変の有無を判定する機能を有する。ここでは、判定部５２は、第１検出データ、第２検出データ及び操作データに基づいて、住人Ｐ１の身体的な異変の有無を判定する。すなわち、判定部５２は、電力データに更に基づいて、住人Ｐ１の身体的な異変の有無を判定する。また、判定部５２は、操作データに更に基づいて、住人Ｐ１の身体的な異変の有無を判定する。
　本実施形態の異変検出システム１０では、判定部５２は、住人Ｐ１の身体的な異変として、住人Ｐ１の認知機能の低下を判定する。
　以下に、検出データに基づく住人Ｐ１の身体的な異変（認知機能の低下）の有無の判定方法について、例示する。
　判定部５２は、判定条件が満たされると、住人Ｐ１に身体的な異変が発生していると判定する。判定条件は、以下の第１条件～第７条件を含む。判定部５２は、例えば、第１条件～第７条件のいずれか１つでも満たされると、判定条件が満たされたと判定する。ただし、これに限らず、判定部５２は、第１条件～第７条件のうちの２以上に対する判定結果の適宜の論理和又は論理積に基づいて、判定条件が満たされたか否かを判定してもよい。また、判定条件は、第１条件～第７条件以外の条件を含んでいてもよい。
　第１条件は、住戸Ｈ１内において住人Ｐ１が居る部屋のエアコンが駆動しているにもかかわらず、部屋内の温度及び／又は湿度が、正常な生活範囲値から外れている、という条件である。この場合、住人Ｐ１が適正な気温等を肌で感じ取れていない可能性があるため、住人Ｐ１の認知機能が低下していると判定することができる。なお、エアコンが駆動しているか否かは、例えば、第２センサ１としての電力センサ１５の検出データに基づいて、判定され得る。また、部屋内の温度及び／又は湿度が正常な生活範囲値から外れているか否かは、第２センサ１としての温湿度センサ１２の検出データに基づいて、判定され得る。
　第２条件は、住戸Ｈ１内において住人Ｐ１が居る部屋が暗いにもかかわらず、部屋内の照明器具が点灯されていない、という条件である。この場合、住人Ｐ１が生活に必要な明るさを視認できていない可能性があるため、住人Ｐ１の認知機能が低下していると判定することができる。なお、部屋が暗いか否かは、例えば、第２センサ１としての照度センサ１３の検出データに基づいて、判定され得る。また、照明器具の点灯状態は、例えば、第２センサ１としての電力センサ１５の検出データに基づいて、判定され得る。
　第３条件は、住戸Ｈ１内において住人Ｐ１が居る部屋の照明器具が点灯しているにもかかわらず、照度センサ１３で検出された照度が妥当な値でない、という条件である。この場合、住人Ｐ１が生活に必要な明るさを視認できていない可能性があるため、住人Ｐ１の認知機能が低下していると判定することができる。なお、照明器具の点灯については、例えば、第２センサ１としての電力センサ１５の検出データに基づいて、判定され得る。また、照度センサ１３で検出された照度が妥当な値でないという事象は、照明の光が明る過ぎる場合と、暗過ぎる場合と、を含み得る。
　第４条件は、電気機器が備える操作部に対する操作に異常がある、という条件である。第４条件は、緊急時でないにもかかわらず、緊急通報装置９１４又は監視装置９２の操作ボタン（緊急通報ボタン）が操作されることを含み得る。この場合、住人Ｐ１の判断力等が低下している可能性があるため、住人Ｐ１の認知機能が低下していると判定することができる。第４条件は、操作部に対してなされた操作の態様に異常があることを含み得る。第４条件は、長押し回数の割合が、閾値レベルより低いことを含み得る。第４条件は、連続押し回数の割合が、閾値レベル以上であることを含み得る。この場合、住人Ｐ１が正常にボタン操作をできていない可能性があるため、住人Ｐ１の認知機能が低下していると判定することができる。第４条件は、操作部の操作方法が、従前（例えば１ヶ月前）と比較して変化することを含み得る。この場合、住人Ｐ１の判断力、記憶力等が低下している可能性があるため、住人Ｐ１の認知機能が低下していると判定することができる。なお、操作部に対する操作の異常は、例えば、操作データに基づいて判定され得る。
　第５条件は、住人Ｐ１の住戸Ｈ１内での活動内容に異常がある、という条件である。第５条件は、住人Ｐ１が住戸Ｈ１内の一部屋（例えばリビング）に一日中在室していることを含み得る。第５条件は、住人Ｐ１の一日のトイレへの移動回数が閾値回数（例えば２回）以下であることを含み得る。この場合、外出、食事又は排泄等の機会が少なく、生活に必要な活動が行えていない可能性があるため、住人Ｐ１の認知機能が低下していると判定することができる。なお、住人Ｐ１の住戸Ｈ１内での活動内容の異常は、例えば、第１センサ９１としての赤外線式人感センサ９１２又は第２センサ１としての電波センサ１４の検出データに基づいて、判定され得る。
　第６条件は、住戸Ｈ１内での住人Ｐ１の移動の態様に異常がある、という条件である。第６条件は、人体歩行の足の運び及び／又は移動速度の異常を含み得る。人体歩行の足の運び及び／又は移動速度が、軽度認知障害（ＭＣＩ）の兆候を示す値の場合、住人Ｐ１の認知機能が低下していると判定することができる。第６条件は、インターホン装置で来客から呼出しを受けているにもかかわらず、住人Ｐ１がインターホン装置が設置されている部屋（例えばリビング）又は玄関へ向かおうとしないことを含み得る。第６条件は、住人Ｐ１が部屋から別の部屋への移動を試みながら廊下で引き返してくる事象の頻度が、増加することを含み得る。この場合、判断力、記憶力等が低下している可能性があるため、住人Ｐ１の認知機能が低下していると判定することができる。人体歩行の足の運び、移動速度は、第１センサ９１としての赤外線式人感センサ９１２又は第２センサ１としての電波センサ１４の検出データに基づいて、算出され得る。また、部屋から部屋への移動の有無は、例えば、第１センサ９１としての赤外線式人感センサ９１２又は第２センサ１としての電波センサ１４の検出データに基づいて、判定され得る。
　第７条件は、住戸Ｈ１の戸締まりの状況に異常がある、という条件である。第７条件は、外出時、夜間等に、窓及び玄関扉等の施錠を忘れる頻度が高いこと（例えば、１週間に４回以上）を含み得る。この場合、住人Ｐ１の判断力、注意力等が低下している可能性があるため、住人Ｐ１の認知機能が低下していると判定することができる。なお、住人Ｐ１が外出していることは、例えば、第１センサ９１としての赤外線式人感センサ９１２又は第２センサ１としての電波センサ１４の検出データに基づいて、判定され得る。また、窓及び玄関扉等の施錠忘れは、例えば、第１センサ９１としての防犯センサ９１１又は第２センサ１としての開閉センサ１１の検出データに基づいて、判定され得る。例えば、夜間に施錠忘れが発生すると、その記録が処理装置３の記憶部６等に記憶される。判定部５２は、記憶部６等に記憶された施錠忘れの記録の履歴に基づいて、住人Ｐ１の認知機能の低下を判定することができる。なお、夜間に施錠忘れが発生した場合、判定部５２は、施錠忘れがあることを例えば監視装置９２へ通知して、住人Ｐ１へ施錠忘れを（例えばスピーカ、ブザー等により）報知させてもよい。
　（１．２．３．３．３）蓄積処理
　蓄積処理部５３は、判定部５２により住人Ｐ１に身体的な異変が発生したと判定された後の期間に検出された検出データを、記憶部６に蓄積させる。以下では、便宜上、判定部５２により住人Ｐ１に身体的な異変が発生したと判定された時点を「異変発生時」ともいい、判定部５２により住人Ｐ１に身体的な異変が発生したと判定された後の期間を「要注意時期間」ともいう。すなわち、蓄積処理部５３は、要注意時期間（異変発生時以降）に検出された検出データを、記憶部６に蓄積させる。
　蓄積処理部５３は、第１検出データを記憶部６に蓄積させる。また、蓄積処理部５３は、第２検出データを記憶部６に蓄積させる。また、蓄積処理部５３は、操作データを記憶部６に蓄積させる。蓄積処理部５３は、例えば、検出データを記憶部６に時系列で記憶させる。
　なお、蓄積処理部５３は、判定部５２により住人Ｐ１に身体的な異変が発生していないと判定されている期間に検出された検出データを、記憶部６に蓄積させてもよい。以下では、便宜上、判定部５２により住人Ｐ１に身体的な異変が発生していないと判定されている期間を「平常時期間」ともいう。平常時期間に蓄積される検出データの種類は、要注意時期間に蓄積される検出データの種類と同じであってもよいし、少なくてもよい。
　（１．２．３．３．４）経過観察処理
　経過観察部５４は、要注意時期間において、記憶部６に蓄積された検出データに基づいて住人Ｐ１の身体的な異変の経時変化を観察する。経過観察部５４は、判定部５２により住人Ｐ１に身体的な異変が発生したと判定されると、その異変の程度に変化（悪化、良化）があるか否かを観察する。経過観察部５４は、例えば、判定部５２により住人Ｐ１の認知機能が低下していると判定された場合、その低下の程度が、いわゆる軽度認知障害（ＭＣＩ）の段階から認知症の段階に悪化していないかを観察する。
　経過観察部５４は、被験者である住人Ｐ１本人の過去の経過観察結果との比較を行うことで異変の程度を推察するようにしてもよいし、他の被験者である他者との被験者同士での比較を行うことで、異変の程度を推察するようにしてもよい。後者の場合、比較の基準として位置付け可能な被験者をデータ上で設定可能であれば、経過観察部５４は、比較の基準としての特定の被験者と住人Ｐ１との比較を行ってもよい。或いは、経過観察部５４は、もともと抱えている症状、年齢、異変の発生内容等の類似点で被験者を分別してグループ化して、そのグループ単位ごとに異変の程度を推察するようにしてもよい。
　（１．２．３．３．５）レポート作成処理
　レポート作成部５５は、レポートを作成する。図１に示すように、レポート作成部５５は、平常時レポート作成部５５１と、異変時レポート作成部５５２と、を備える。
　平常時レポート作成部５５１は、判定部５２により住人Ｐ１に身体的な異変が発生していないと判定されている期間（平常時期間）に、レポートを作成する。以下では、便宜上、平常時レポート作成部５５１が平常時期間に作成するレポートを「平常時レポート」ともいう。
　平常時レポートは、住人Ｐ１に身体的な異変がないことを示すレポートである。住人Ｐ１に身体的な異変がないこと（住人Ｐ１が元気であること）が示せれば、平常時レポートの内容は特に限定されない。平常時レポート作成部５５１は、記憶部６に蓄積された検出データ（平常時期間に蓄積された検出データ）に基づいて、平常時レポートを作成してもよい。
　平常時レポート作成部５５１は、例えば、定期的（例えば１週間毎、１ヶ月毎等）に平常時レポートを作成する。
　平常時レポートは、住人Ｐ１の認知機能と関連がある５つの生活行動の指標についての分析結果を含み得る。認知機能と関連がある５つの生活行動の指標は、例えば「活発度」、「社会参加度」、「自立度」、「機器利用度」、「良眠度」である。各指標は、住人Ｐ１の行動内容に基づいて判定される。「活発度」は、例えば、住人Ｐ１の「歩行」（移動量、歩行態様等）に基づいて判定される。「社会参加度」は、例えば、住人Ｐ１の「外出」（外出頻度、外出時間等）に基づいて判定される。「自立度」は、例えば、住人Ｐ１の「トイレ」（トイレの頻度、トイレにかかる時間等）に基づいて判定される。「機器利用度」は、住人Ｐ１の「家電操作」（家電の操作量、操作時間等）に基づいて判定される。「良眠度」は、例えば、住人Ｐ１の「睡眠」（睡眠時間、睡眠深度等）に基づいて判定される。住人Ｐ１の行動内容は、例えば、第２センサ１の第２検出データにより求められる。平常時レポートには、例えば、各指標について、５段階での評価結果が表記される。
　異変時レポート作成部５５２は、要注意時期間にレポートを作成する。以下では、便宜上、異変時レポート作成部５５２が要注意時期間に作成するレポートを「異変時レポート」ともいう。異変時レポート作成部５５２は、記憶部６に蓄積された検出データ（要注意時期間に蓄積された検出データ）に基づいて、住人Ｐ１の身体的な異変（認知機能の低下）に関するレポート（異変時レポート）を作成する。異変時レポート作成部５５２は、例えば、経過観察部５４により観察されている住人Ｐ１の身体的な異変の経時変化の情報等を用いて、異変時レポートを作成する。
　異変時レポート作成部５５２は、例えば、定期的（例えば１週間毎、１ヶ月毎等）に異変時レポートを作成する。異変時レポート作成部５５２は、例えば、判定部５２により身体的な異変が発生したと判定された時（異変発生時）、又は経過観察部５４により異変の度合いが悪化したと判定された時等に、臨時に異変時レポートを作成してもよい。異変時レポート作成部５５２は、異変時レポートの通知先からの要求により、臨時に異変時レポートを作成してもよい。
　異変時レポートは、住人Ｐ１に身体的な異変が発生している可能性があることを示すレポートである。異変時レポートには、例えば、身体的な異変が発生したと推定される時点、身体的な異変の種類、身体的な異変の進行段階等が含まれ得る。異変時レポートには、前回のレポート時点から住人Ｐ１の身体的状況について変化した事項が含まれてもよい。異変時レポートには、身体的な異変を改善する改善案（例えば、運動の推奨、食生活の改善等）が含まれていてもよい。
　（１．２．３．３．６）通知処理
　通知部５６は、判定部５２の判定結果に基づく通知内容を、外部へ通知する。
　図１に示すように、通知部５６は、平常時通知部５６１、及び異変時通知部５６２を備えている。
　平常時通知部５６１は、住人Ｐ１に身体的な異変がないことを、外部へ通知する。平常時通知部５６１は、平常時レポートを通知先へ通知する。
　平常時レポートの通知先は、住人Ｐ１の関係者であり得る。平常時レポートの通知先は、例えば、住人Ｐ１の家族、親族等であり得る。平常時レポートの通知先は、住人Ｐ１自身を含んでもよい。平常時レポートの通知先は、住人Ｐ１のかかりつけの医療機関を含んでもよい。平常時レポートの通知先は、例えば、異変検出システム１０の住戸Ｈ１への導入時等に、住人Ｐ１等により予め設定される。
　平常時通知部５６１は、例えば、平常時期間において、平常時レポートを定期的（例えば１週間毎、１ヶ月毎等）に通知先へ通知する。平常時レポートの通知間隔は、例えば、異変検出システム１０の住戸Ｈ１への導入時等に、住人Ｐ１等により予め設定される。
　平常時通知部５６１は、平常時レポートを、例えば、通知先の人が操作可能な情報端末（スマートフォン、パーソナルコンピュータ等）に対して、電子データの形式で通知する。電子データは、例えば、電子メール、ＳＭＳ（Short Message Service）、ＳＮＳ（Social Networking Service）等で、通知先へ送信され得る。
　異変検出システム１０が平常時通知部５６１を備えていることで、住人Ｐ１の関係者は、住人Ｐ１に身体的な異変が発生していないことを知ることができる。
　異変時通知部５６２は、住人Ｐ１に身体的な異変が発生したことを、外部へ通知する。異変時通知部５６２は、異変時レポートを通知先へ通知する。
　異変時レポートの通知先は、住人Ｐ１の関係者であり得る。異変時レポートの通知先は、例えば、住人Ｐ１の家族、親族等であり得る。異変時レポートの通知先は、住人Ｐ１自身を含んでもよい。異変時レポートの通知先は、住人Ｐ１のかかりつけの医療機関を含んでもよい。異変時レポートの通知先は、例えば、異変検出システム１０の住戸Ｈ１への導入時等に、住人Ｐ１等により予め設定される。異変時レポートの通知先は、平常時レポートの通知先と同じであってもよい。
　異変時通知部５６２は、例えば、要注意時期間に、異変時レポートを定期的（例えば１週間毎、１ヶ月毎等）に通知先へ通知する。異変時レポートの通知間隔は、例えば、異変検出システム１０の住戸Ｈ１への導入時等に、住人Ｐ１等により予め設定される。異変時通知部５６２は、異変発生時又は異変の度合いが悪化した時等に、臨時に異変時レポートを通知先へ通知してもよい。異変時通知部５６２は、異変時レポートの通知先からの要求により、臨時に異変時レポートを通知先へ通知してもよい。
　異変時通知部５６２は、異変時レポートを、例えば、通知先の人が操作可能な情報端末（スマートフォン、パーソナルコンピュータ等）に対して、電子データの形式で通知する。電子データは、例えば、電子メール、ＳＭＳ（Short Message Service）、ＳＮＳ（Social Networking Service）等で、通知先へ送信され得る。
　異変検出システム１０が異変時通知部５６２を備えていることで、住人Ｐ１の関係者は、住人Ｐ１に身体的異変（認知機能の低下）が発生していて注意が必要であることを知ることができる。
　（１．２．３．３．７）注意喚起処理
　注意喚起部５７は、住人Ｐ１に身体的な異変が発生していて注意が必要であることを、緊急通報システム９０に対して通知する。注意喚起部５７は、判定部５２により住人Ｐ１に身体的な異変が発生したと判定された後の期間（要注意時期間）に、住人Ｐ１に身体的な異変が発生していることを緊急通報システム９０に対して通知する。
　注意喚起部５７は、例えば、異変発生時（判定部５２によって住人Ｐ１に身体的な異変が発生したと判定された時点）に、住人Ｐ１に身体的な異変が発生していることを示す通知（以下、「注意通知」ともいう）を、緊急通報システム９０に対して通知する。
　また、注意喚起部５７は、例えば、要注意時期間（異変発生時以降の期間）において、住戸Ｈ１に住む住人Ｐ１の生活状況に関連する異常が発生したことを通知する信号を緊急通報システム９０から受け取ると、緊急通報システム９０に対して注意通知を通知してもよい。言い換えれば、注意喚起部５７は、住戸Ｈ１の住人Ｐ１の生活状況に関連する異常が発生して、緊急通報システム９０のユーザ（監視サーバ９４のユーザ）が住人Ｐ１の確認（住戸Ｈ１への駆け付け、電話による安否確認）を行う必要がある際に、その住人Ｐ１に身体的な異変が発生していれば、緊急通報システム９０に対して注意通知を通知する。一具体例において、注意喚起部５７は、要注意時期間に、監視装置９２から異常信号Ｓ１０（監視サーバ９４へ送信されるべき異常信号Ｓ１０）を受信すると、緊急通報システム９０に対して注意通知を通知する。一具体例において、注意喚起部５７は、要注意時期間に、住戸Ｈ１に住む住人Ｐ１の生活状況に関連する異常が発生したことを通知する信号を監視サーバ９４から受信すると、緊急通報システム９０に対して注意通知を通知する。この場合、注意通知には、住人Ｐ１の現時点（異常の発生時点）での身体的な異変の程度の情報を含めることができる。
　注意通知の通知先は、監視サーバ９４を含み得る。注意通知の通知先は、監視サーバ９４のユーザが操作可能な情報端末（スマートフォン、パーソナルコンピュータ等）を含み得る。
　注意通知の内容は、例えば、身体的な異変の種類、種々の注意情報等を含み得る。
　注意情報は、例えば、住人Ｐ１の認知機能が低下しており状況を理解できていない可能性があるため、驚かせないように住戸Ｈ１への訪問の仕方に注意が必要である旨の情報を含み得る。
　注意情報は、例えば、住人Ｐ１の認知機能が低下しているため、トラブルにならないように、住人Ｐ１への確認を行う前後に、住人Ｐ１の家族等にも連絡すべき旨の情報を含み得る。
　注意情報は、例えば、住人Ｐ１の認知機能の低下が徘徊等の問題につながる可能性があるため、住人Ｐ１への定期確認の頻度を増やす等により注意を払う必要がある旨の情報を含み得る。
　注意情報は、例えば、住戸Ｈ１内において住人Ｐ１が滞在している可能性が高い部屋の情報を含み得る。住戸Ｈ１内において住人Ｐ１が滞在している可能性が高い部屋が事前に分かれば、緊急通報システム９０のユーザ（監視サーバ９４のユーザ）が住戸Ｈ１へ駆け付けた際に、住人Ｐ１を早期に発見できる可能性が高くなる。住人Ｐ１が滞在している可能性が高い部屋の情報は、例えば、赤外線式人感センサ９１２による検出データ、電波センサ１４による検出データ等により、得ることができる。
　注意情報は、例えば、緊急通報装置９１４の操作ボタン（緊急通報ボタン）が操作されたことに起因する異常信号Ｓ１０が、誤報の可能性がある旨の情報を含み得る。
　なお、注意通知は注意情報を含んでいなくてもよい。上記に列挙した注意情報の内容に相当する事項は、注意通知を通知された緊急通報システム９０のユーザが、判断してもよい。
　注意通知が通知されることで、緊急通報システム９０のユーザ（監視サーバ９４のユーザ）は、住人Ｐ１の身体的な異変に注意を払う必要があることを認識できる。また、注意通知が通知されることで、緊急通報システム９０のユーザ（監視サーバ９４のユーザ）は、住戸Ｈ１への駆け付けを行う際、又は電話による安否確認等で住人Ｐ１と接触する際等に、注意を払う必要があることを認識できる。
　（１．２．４）動作
　以下、図３のフローチャートを参照して、見守りシステム１００の動作の一例について説明する。
　異変検出システム１０の取得部５１は、検出データを取得する（ＳＴ１）。検出データは、第１検出データ、第２検出データ、及び操作データを含み得る。
　判定部５２は、検出データに基づいて、住人Ｐ１の身体的な異変（認知機能の低下）の有無を判定する（ＳＴ２）。判定部５２により身体的な異変が無いと判定された場合（ＳＴ３：Ｎｏ）、異変検出システム１０は通常モードで動作し（ＳＴ４）、定期的に平常時レポートを通知先へ通知する（ＳＴ５）。また、異変検出システム１０は、工程ＳＴ１へ戻って、住人Ｐ１の身体的な異変の監視を継続する。なお、緊急通報システム９０は、第１センサ９１の第１検出データに基づいて、住戸Ｈ１の住人Ｐ１の生活状況に関する異常の発生を監視する。緊急通報システム９０は、生活状況に関する異常（災害、不審者の侵入等）が発生すると、住人Ｐ１への確認等を行う。
　判定部５２により身体的な異変が有ると判定された場合（ＳＴ３：Ｙｅｓ）、異変検出システム１０は、異変時モードへ移行する（ＳＴ６）。異変時モードにおいて、異変検出システム１０は、検出データを取得して記憶部６に蓄積する。また、異変時モードにおいて、異変検出システム１０は、注意通知を緊急通報システム９０へ通知する。
　異変時モードにおいて、緊急通報システム９０により生活状況に関する異常が発生していないと判定されている場合（ＳＴ７：Ｎｏ）、異変検出システム１０は、経過観察を行い（ＳＴ８）、定期的又は臨時に異変時レポートを通知先へ通知する（ＳＴ９）。また、異変検出システム１０は、工程ＳＴ６へ戻って異変時モードで動作し、検出データの取得及び蓄積を継続する。
　異変時モードにおいて、緊急通報システム９０により生活状況に関する異常が発生していると判定される（ＳＴ７：Ｙｅｓ）と、緊急通報システム９０は、住人Ｐ１への確認を行う。緊急通報システム９０では、注意通知が異変検出システム１０から通知されている。そのため、緊急通報システム９０のユーザは、住人Ｐ１に身体的な異変が発生していることを考慮して、住人Ｐ１への確認を行うことができる（ＳＴ１０）。
　見守りシステム１００の動作は、図３のフローチャートに限られない。例えば、異変検出システム１０は、異変時モードにおいて、緊急通報システム９０により生活状況に関する異常が発生したと判定された時点（ＳＴ７：Ｙｅｓ）で、注意通知を緊急通報システム９０へ通知してもよい。また、例えば、一旦異変が発生したと判定された場合であっても（ＳＴ３：Ｙｅｓ）、工程ＳＴ１へ戻って住人Ｐ１の身体的な異変の発生の判定を再度行ってもよい。
　本実施形態の異変検出システム１０によれば、住戸Ｈ１に住む住人Ｐ１の生活状況に関する異常の発生を監視する緊急通報システム９０と連携して、住人Ｐ１の身体的な異変の発生を検出することが可能となる。また、本実施形態の異変検出システム１０を備えた見守りシステム１００によれば、住人Ｐ１の身体的な異変の有無を考慮に入れて、住人Ｐ１への確認を行うことが可能となり、住人Ｐ１の利便性が向上する。
　（１．３）変形例
　上記実施形態１は、本開示の様々な実施形態の一つに過ぎない。上記実施形態１は、本開示の目的を達成できれば、設計等に応じて種々の変更が可能である。また、上記実施形態１に係る異変検出システム１０と同様の機能は、異変検出方法、コンピュータプログラム、又はコンピュータプログラムを記録した非一時的記録媒体等で具現化されてもよい。
　具体的には、一の態様に係る異変検出方法は、取得ステップと、判定ステップと、蓄積処理ステップと、を含む。取得ステップは、緊急通報システム９０から、１以上のセンサ９１で検出された検出データを取得することを含む。緊急通報システム９０は、住戸Ｈ１に住む住人Ｐ１の生活状況に関連する検出データを検出する１以上のセンサ９１と、１以上のセンサ９１で検出された検出データに基づいて生活状況に関する異常の発生を監視する監視装置９２と、監視装置９２から異常の発生が通知される監視サーバ９４と、を備える。判定ステップは、取得ステップで取得された検出データに基づいて、住人Ｐ１の身体的な異変の有無を判定することを含む。蓄積処理ステップは、判定ステップにより住人Ｐ１に身体的な異変が発生したと判定された後の期間に１以上のセンサで検出された検出データを、記憶部６に蓄積させることを含む。
　以下、上記実施形態１の変形例を列挙する。以下に説明する変形例は、適宜組み合わせて適用可能である。
　本開示における処理装置３の処理部５は、コンピュータシステムを含んでいる。コンピュータシステムは、ハードウェアとしてのプロセッサ及びメモリを主構成とする。コンピュータシステムのメモリに記録されたプログラムをプロセッサが実行することによって、本開示における処理部５としての機能が実現される。プログラムは、コンピュータシステムのメモリに予め記録されてもよく、電気通信回線を通じて提供されてもよく、コンピュータシステムで読み取り可能なメモリカード、光学ディスク、ハードディスクドライブ等の非一時的記録媒体に記録されて提供されてもよい。コンピュータシステムのプロセッサは、半導体集積回路（ＩＣ）又は大規模集積回路（ＬＳＩ）を含む１ないし複数の電子回路で構成される。ここでいうＩＣ又はＬＳＩ等の集積回路は、集積の度合いによって呼び方が異なっており、システムＬＳＩ、ＶＬＳＩ（Very Large Scale Integration）、又はＵＬＳＩ（Ultra Large Scale Integration）と呼ばれる集積回路を含む。さらに、ＬＳＩの製造後にプログラムされる、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、又はＬＳＩ内部の接合関係の再構成若しくはＬＳＩ内部の回路区画の再構成が可能な論理デバイスについても、プロセッサとして採用することができる。複数の電子回路は、１つのチップに集約されていてもよいし、複数のチップに分散して設けられていてもよい。複数のチップは、１つの装置に集約されていてもよいし、複数の装置に分散して設けられていてもよい。ここでいうコンピュータシステムは、１以上のプロセッサ及び１以上のメモリを有するマイクロコントローラを含む。したがって、マイクロコントローラについても、半導体集積回路又は大規模集積回路を含む１ないし複数の電子回路で構成される。
　また、処理部５の各々における複数の機能が、１つのハウジング内に集約されていることは必須の構成ではない。処理部５の各々の構成要素は、複数のハウジングに分散して設けられていてもよい。反対に、処理部５の各々における複数の機能が、１つのハウジング内に集約されてもよい。さらに、処理部５の各々の少なくとも一部の機能がクラウド（クラウドコンピューティング）等によって実現されてもよい。
　処理部５は、機械学習によって生成された学習済モデルを用いて、種々の処理（例えば判定処理）を行ってもよい。上記学習済モデルは、例えば、検出データと身体的な異変の有無の判定結果との関係を示す複数の教師データを用いた教師あり学習によって生成されている。処理部５は、例えば、検出データを学習済モデルの入力とすることで、学習済モデルの出力として、身体的な異変の有無の判定結果を得ることができる。
　なお、機械学習のアルゴリズムは、一例として、ニューラルネットワークである。ただし、機械学習のアルゴリズムは、ニューラルネットワークに限定されず、例えば、ＸＧＢ（eXtreme Gradient Boosting）回帰、ランダムフォレスト（Random Forest）、決定木（decision tree）、ロジスティック回帰（Logistic Regression）、サポートベクターマシン（SVM：Support vector machine）、単純ベイズ（Naive Bayes）分類器、又はｋ近傍法（k-nearest neighbors）等であってもよい。さらに、機械学習のアルゴリズムは、例えば、混合ガウスモデル（GMM：Gaussian Mixture Model）、又はｋ平均法（k-means clustering）等であってもよい。
　また、学習方法は、教師あり学習に限らず、教師なし学習又は強化学習であってもよい。
　また、学習済みモデルは、追加の学習を行うことで学習済みモデルを更新してもよい。
　一変形例において、判定部５２により有無が判定される住人Ｐ１の身体的な異変は、認知機能の低下に限られない。判定部５２により有無が判定される住人Ｐ１の身体的な異変は、例えば、住人Ｐ１の身体機能の低下であってもよい。例えば、判定部５２は、第１条件が満たされた場合、住人Ｐ１が皮膚の温度感覚が弱くなる皮膚病である、と判定してもよい。例えば、判定部５２は、第１条件が満たされた場合のうち、特に夏場に高温の状態が長時間継続した場合、住人Ｐ１に熱中症が発生していると判定してもよい。例えば、判定部５２は、第２条件が満たされた場合、住人Ｐ１が落ち込んでいる（鬱傾向にある）と判定してもよい。例えば、判定部５２は、第３条件が満たされた場合、住人Ｐ１に緑内障又は白内障の傾向があると判定してもよい。例えば、判定部５２は、第４条件が満たされた場合、住人Ｐ１に緑内障又は白内障の傾向があると判定してもよい。例えば、判定部５２は、第５条件が満たされた場合、住人Ｐ１は、空腹又は排泄の感覚が低下している可能性があると判定してもよい。
　一変形例において、判定部５２は、検出データに基づいて、住人Ｐ１の身体的な異変に留まらず住人Ｐ１の身体的な異常の有無を検出してもよい。例えば、判定部５２は、住人Ｐ１の歩行速度がいきなり遅くなったりとどまりを感知したりしたら、歩行者の心身に異常が発生していると判定してもよい。この場合、判定部５２は、監視サーバ９４、住人Ｐ１の家族、住人Ｐ１のかかりつけの医療機関などに、住人Ｐ１の身体的な異常の発生を通報してもよい。
　一変形例において、異変検出システム１０は、住戸Ｈ１に住む複数の住人Ｐ１の身体的な異変の発生を判定してもよい。この場合、異変検出システム１０は、複数の住人Ｐ１のうちの少なくとも１人に身体的な異変が発生していれば、「異変あり」と判定してもよい。異変検出システム１０は、例えば歩き方（人体歩行の足の運び及び／又は移動速度等）で、複数の住人Ｐ１を区別してもよい。
　上述の実施形態１では、検出データは、第１ゲートウェイ装置９３を介さずに第２ゲートウェイ装置２のみを介して、処理装置３へ送信されている。第２ゲートウェイ装置２を介して処理装置３へ送信される検出データとしては、以下の第１データ～第９データが挙げられる。第１データは、分電盤Ｄ１における電力センサ１５（電流センサ）によって得られる、電気の使用状況に関連する電力データである。第２データは、防犯センサ９１１又は開閉センサ１１によって得られる、窓又は扉等の閉め忘れの監視データである。第３データは、電波センサ１４によって得られる、人体の存在を示す監視データである。第４データは、赤外線式人感センサ９１２によって得られる、人体の存在を示す監視データである。第５データは、温湿度センサ１２のうちの温度センサによって得られる、室温の監視データである。第６データは、温湿度センサ１２のうちの湿度センサによって得られる、室内の湿度の監視データである。第７データは、電気機器としての照明器具のオンオフ情報と分電盤Ｄ１における電力センサ１５（電流センサ）によって得られる、照明の稼働状況（点灯／消灯、点灯状況下での照明の明暗のレベルと時刻情報）を示すデータである。第８データは、エアコンのオンオフ情報と分電盤Ｄ１における電力センサ１５と温湿度センサ１２（温度センサ）によって得られるエアコンの稼働状況（オン／オフ、空調オン状況下での気温レベル）を示すデータである。第９データは、住戸Ｈ１内に設置されている住宅情報盤（インターホン親機）への操作入力に関する情報（押下したボタンと押下時刻、押し方の指圧力の強弱に関する測定結果）を示すデータである。しかしながら、本開示はこれに限られず、第１データ～第９データのような検出データは、第１ゲートウェイ装置９３を介して、処理装置３へ送信されてもよい。この場合、第２ゲートウェイ装置２を省略可能である。なお、第１データ～第９データのような検出データは、処理装置３へ送信されていればよく、監視サーバ９４へ送信されなくてもよい。
　一変形例において、取得部５１は、第１センサ９１からの第１検出データを取得せずに、第２センサ１からの第２検出データ及び／又は操作データのみを取得し、判定部５２は、第２検出データ及び／又は操作データのみに基づいて、住人Ｐ１の身体的な異変の有無を判定してもよい。すなわち、異変検出システム１０は、第２検出データ及び／又は操作データに基づいて住人Ｐ１の身体的な異変の有無を判定し、判定結果を緊急通報システム９０へ通知してもよい。
　（２）実施形態２
　実施形態２の異変検出システム１０について、図面を参照しながら説明する。実施形態２は、実施形態１（変形例を含む）と適宜組み合わせて適用可能である。なお、実施形態２の異変検出システム１０を含む見守りシステム１００において、実施形態１の見守りシステム１００と重複する構成については、適宜説明を省略する。
　図４に示すように、異変検出システム１０は、通信部４と、処理部５と、記憶部６と、を備えている。
　処理部５は、取得部５１と、第１判定部５２と、蓄積処理部５３と、経過観察部５４と、レポート作成部５５と、通知部５６と、注意喚起部５７と、を備えている。本実施形態の第１判定部５２は、実施形態１の判定部５２と同様の機能を有する。また、本実施形態の取得部５１、蓄積処理部５３、経過観察部５４、レポート作成部５５及び注意喚起部５７は、実施形態１のそれらと同様の機能を有する。本実施形態の通知部５６は、実施形態１の通知部５６と同様、平常時通知部５６１及び異変時通知部５６２の機能を有する。処理部５は、取得部５１、第１判定部５２、蓄積処理部５３、経過観察部５４、レポート作成部５５、通知部５６及び注意喚起部５７の機能によって、取得処理、判定処理、蓄積処理、経過観察処理、レポート作成処理、通知処理、注意喚起処理を行う。
　また、本実施形態の処理部５は、第２判定部５８と、設定部５９と、導入部６０と、を更に備えている。第２判定部５８、設定部５９及び導入部６０は、処理部５の種々の機能（種々の処理を行うための機能）を示している。また、本実施形態の処理部５では、通知部５６は、リスク通知部５６３を更に備えている。
　以下、本実施形態の処理部５が追加で行う処理について、説明する。
　（２．１）第２判定処理
　第２判定部５８は、取得部５１で取得された検出データに基づいて、住人Ｐ１の生活習慣に関する判定を行う。
　実施形態１で説明したように、取得部５１は、緊急通報システム９０が備える第１センサ９１による検出データである第１検出データに加えて、第１センサ９１以外のセンサであって住戸Ｈ１（図２参照）に住む住人Ｐ１の生活状況に関連する第２検出データを検出する第２センサ１からの第２検出データを取得する。そして、第２判定部５８は、第１検出データと第２検出データとの少なくとも一方に基づいて、住人Ｐ１の生活習慣に関する判定を行う。
　本実施形態の異変検出システム１０では、第２判定部５８は、住人Ｐ１の種々の生活習慣に関する判定を行う。第２判定部５８は、検出データ（第１検出データと第２検出データとの少なくとも一方）に基づいて、住人Ｐ１に生活習慣に関するリスクがあるか否かを判定する。「生活習慣に関するリスクがある」とは、例えば、現状の生活習慣を継続すると、将来的に住人Ｐ１の健康状態に悪影響が生じる可能性があることを意味する。
　以下（第１例～第７例）に、検出データに基づく住人Ｐ１の生活習慣に関するリスクの有無の判定方法について、例示する。
　第１例において、第２判定部５８は、１日のうちで住人Ｐ１が住戸Ｈ１から外出している時間の長さである外出時間長及び住人Ｐ１の住戸Ｈ１内での移動量に基づいて、住人Ｐ１の運動不足に関する判定を行う。住人Ｐ１が１日に複数回外出した場合、外出時間長は、１日の総外出時間であり得る。外出時間長は、例えば、住戸Ｈ１の玄関に設置されている電波センサ１４の検出データ（及び住戸Ｈ１内の各部屋に設置されている電波センサ１４又は赤外線式人感センサ９１２の検出データ）に基づいて、求めることができる。具体的には、電波センサ１４の検出データに基づいてそれぞれ求められる、住人Ｐ１が住戸Ｈ１から外出した外出時間と住人Ｐ１が住戸Ｈ１に帰宅した帰宅時間との差分に基づいて、外出時間長が求められ得る。また、住人Ｐ１の住戸Ｈ１内での移動量は、住戸Ｈ１内の各部屋に設置されている電波センサ１４又は赤外線式人感センサ９１２の検出データに基づいて、求めることができる。
　第２判定部５８は、例えば、外出時間長を、外出時間長閾値と比較する。外出時間長閾値は、特に限定されないが、例えば１時間程度であり得る。また、第２判定部５８は、移動量を移動量閾値と比較する。移動量閾値は、特に限定されないが、例えば住人Ｐ１の歩数に換算して８０００歩程度であり得る。第２判定部５８は、例えば、判定期間の日数のうち、外出時間長が外出時間長閾値よりも短くかつ移動量が移動量閾値よりも小さい日数（不足日数）を求める。判定期間は、特に限定されないが、例えば１ヶ月程度であり得る。第２判定部５８は、判定期間の日数のうち不足日数が占める割合が、判定閾値以上の場合に、住人Ｐ１に生活習慣に関するリスクがある（運動不足の傾向にある）と判定する。判定閾値は、特に限定されないが、例えば、１ヶ月の判定期間のうちの３週間程度の割合であり得る。
　運動不足の場合、心疾患等の発生リスクが高まる。第２判定部５８がこのような判定を行うことで、リスクの低減を図ることができる。
　要するに、第１例において、第２判定部５８は、２日以上の期間である判定期間の日数のうち、外出時間長が外出時間長閾値よりも短くかつ移動量が移動量閾値よりも小さい日数の占める割合が、判定閾値以上の場合に、住人Ｐ１に生活習慣に関するリスクがあると判定する。
　第２例において、第２判定部５８は、１日のうちで住人Ｐ１が日中（日の出から日没までの時間帯）に住戸Ｈ１から外出している時間の長さである日中外出時間長に基づいて、住人Ｐ１の外出時間に関する判定を行う。日中外出時間長は、例えば、住戸Ｈ１の玄関に設置されている電波センサ１４の検出データ（及び住戸Ｈ１内の各部屋に設置されている電波センサ１４又は赤外線式人感センサ９１２の検出データ）等に基づいて、求めることができる。
　第２判定部５８は、例えば、日中外出時間長を、日中外出時間長閾値と比較する。日中外出時間長閾値は、特に限定されないが、例えば１時間程度であり得る。第２判定部５８は、例えば、判定期間の日数のうち、日中外出時間長が日中外出時間長閾値よりも短い日数（不足日数）を求める。判定期間は、特に限定されないが、例えば１ヶ月程度であり得る。第２判定部５８は、判定期間の日数のうち不足日数が占める割合が、判定閾値以上の場合に、住人Ｐ１に生活習慣に関するリスクがある（日光量不足の傾向にある）と判定する。判定閾値は、特に限定されないが、例えば、１ヶ月の判定期間のうちの３週間程度の割合であり得る。
　十分に日光に当たらないと血圧向上につながり、心臓病、脳卒中の等の発生リスクが高まる。第２判定部５８がこのような判定を行うことで、リスクの低減を図ることができる。
　要するに、第２例において、第２判定部５８は、２日以上の期間である判定期間の日数のうち、日中外出時間長が日中外出時間長閾値よりも短い日数の占める割合が、判定閾値以上の場合に、住人Ｐ１に生活習慣に関するリスクがあると判定する。
　第３例において、第２判定部は、住人Ｐ１が継続して着座している時間の長さである着座継続時間長に基づいて、住人Ｐ１の運動不足に関する判定を行う。着座継続時間長は、例えば、住戸Ｈ１の各部屋（住戸Ｈ１のうち住人Ｐ１に割り当てられた部屋、リビング等）に設置されている電波センサ１４の検出データ等に基づいて、求めることができる。具体的には、電波センサ１４の検出データに基づいて求められる、住人Ｐ１が部屋内の一定位置で着座姿勢を維持している時間の長さに基づいて、着座継続時間長が求められ得る。
　第２判定部５８は、例えば、着座継続時間長を、着座時間長閾値と比較する。第２判定部５８は、例えば、判定期間の日数のうち、着座継続時間長が着座時間長閾値よりも長い日数（超過日数）を求める。判定期間は、特に限定されないが、例えば１ヶ月程度であり得る。第２判定部５８は、判定期間の日数のうち超過日数が占める割合が、判定閾値以上の場合に、住人Ｐ１に生活習慣に関するリスクがある（運動不足、座りすぎの傾向にある）と判定する。判定閾値は、特に限定されないが、例えば、１ヶ月の判定期間のうちの３週間程度の割合であり得る。
　運動不足の場合、心疾患等の発生リスクが高まる。また、長時間座り続けると腰に負担がかかり、心疾患等の発生リスクが高まったり、死亡リスクが高まったりする。第２判定部５８がこのような判定を行うことで、リスクの低減を図ることができる。
　要するに、第３例において、第２判定部５８は、２日以上の期間である判定期間の日数のうち、着座継続時間長が着座時間長閾値よりも長い日数の占める割合が、判定閾値以上の場合に、住人Ｐ１に生活習慣に関するリスクがあると判定する。
　第４例において、第２判定部５８は、住人Ｐ１の１日の食事回数及び食事開始時間に基づいて、住人Ｐ１の食習慣に関する判定を行う。１日の食事回数及び食事開始時間は、例えば、食卓が配置された住戸Ｈ１のリビングに設置されている電波センサ１４の検出データ等に基づいて、求めることができる。具体的には、電波センサ１４の検出データに基づいて求められる、住人Ｐ１が食卓の椅子に継続して着席していた時間の長さから、住人Ｐ１が食事を（１回）行ったことを判定することができる（住人Ｐ１が食事に相当する時間長だけ座っていた場合、食事を行ったと判定される）。そして、第２判定部５８は、住人Ｐ１が食事を行ったとの判定結果に基づいて、１日の食事回数及び食事開始時間を求めることができる。なお、住人Ｐ１が食事を行ったことは、食卓の椅子に座る前後の住人Ｐ１の移動の状況を加味して、判定されてもよい。例えば、住人Ｐ１が、食事の準備のために冷蔵庫の前に（１回以上）移動してから台所に（１回以上）移動した後、食卓の椅子に座ることを、住人Ｐ１が食事を行ったことの判定条件としてもよい。また、住人Ｐ１が、食卓の椅子から離席した後に、食器の片付けのためにシンクの前に移動することを、住人Ｐ１が食事を行ったことの判定条件としてもよい。食卓の椅子に座る前後の住人Ｐ１の移動の状況は、リビングに設置されている電波センサ１４の検出データ等に基づいて、求めることができる。なお、第２判定部５８は、冷蔵庫の扉に設けられた開閉センサの検出データ、ＩＨ調理器の電力の使用状況を示す電力センサ１５の電力データ等に基づいて、食事の準備が行われたことを判定してもよい。
　第２判定部５８は、例えば、１日の食事回数を、閾値回数と比較する。閾値回数は、特に限定されないが、例えば２回又は３回であり得る。第２判定部５８は、例えば、判定期間の日数のうち、１日の食事回数が閾値回数よりも少ない日数（不足日数）を求める。判定期間は、特に限定されないが、例えば１ヶ月程度であり得る。第２判定部５８は、判定期間の日数のうち不足日数が占める割合が、判定閾値以上の場合に、住人Ｐ１に生活習慣に関するリスクがある（食事不足の傾向にある）と判定する。判定閾値は、特に限定されないが、例えば、１ヶ月の判定期間のうちの３週間程度の割合であり得る。
　第２判定部５８は、１日の食事回数と閾値回数との比較に代えて又は加えて、朝食の時間帯に住人Ｐ１が食事を行ったか否かの判定に基づいて、住人Ｐ１の生活習慣に関する判定を行ってもよい。
　また、第２判定部５８は、例えば、判定期間内での食事開始時間のばらつきを求める。判定期間は、特に限定されないが、例えば１ヶ月程度であり得る。ばらつきは、例えば分散又は標準偏差等であり得る。第２判定部５８は、求めたばらつきが判定閾値以上の場合に、住人Ｐ１に生活習慣に関するリスクがある（摂食リズムの乱れの傾向にある）と判定する。
　第２判定部５８は、食事開始時間のばらつきと判定閾値との比較に代えて又は加えて、夕食の時間帯に行われた食事の開始時間に基づいて、住人Ｐ１の生活習慣（生活リズムの夜型化）に関する判定を行ってもよい。
　食事回数が少なかったり摂食リズムの乱れがあったりすると、肥満等の発生リスクが高まる。第２判定部５８がこのような判定を行うことで、リスクの低減を図ることができる。
　要するに、第４例において、第２判定部５８は、２日以上の期間である判定期間の日数のうち、食事回数が閾値回数よりも少ない日数の占める割合が判定閾値以上の場合、又は判定期間内での食事開始時間のばらつきが判定閾値以上の場合に、住人Ｐ１に生活習慣に関するリスクがあると判定する。
　第５例において、第２判定部５８は、住人Ｐ１が就寝した時間である就寝時間及び住人Ｐ１が睡眠中の時間の長さである睡眠時間長に基づいて、住人Ｐ１の睡眠習慣に関する判定を行う。就寝時間及び睡眠時間長は、例えば、住人Ｐ１に割り当てられた部屋（個室／寝室）に設置されている電波センサ１４の検出データ（住人Ｐ１の在室状況及び動きのデータ）等に基づいて、求めることができる。
　第２判定部５８は、例えば、判定期間内での就寝時間及び／又は睡眠時間長のばらつきを求める。判定期間は、特に限定されないが、例えば１ヶ月程度であり得る。ばらつきは、例えば分散又は標準偏差等であり得る。第２判定部５８は、求めたばらつきが判定閾値以上の場合に、住人Ｐ１に生活習慣に関するリスクがある（睡眠の質が低い可能性がある）と判定する。
　第２判定部５８は、就寝時間及び／又は睡眠時間長のばらつきと判定閾値との比較に代えて又は加えて、睡眠時間長（例えば平均）が第１睡眠時間閾値（例えば５時間）未満であるか、又は睡眠時間長（例えば平均）が第２睡眠時間閾値（例えば９時間）以上であるかの判定結果に基づいて、住人Ｐ１の生活習慣（睡眠習慣）に関する判定を行ってもよい。
　例えば、就寝時間又は睡眠時間長にばらつきがあると、睡眠の質が低く睡眠障害のリスクが高まる。また、就寝時間又は睡眠時間長にばらつきがあると、生活の乱れにより鬱病の発生リスクが高まる。また、睡眠時間長が短かったり（例えば５時間未満）長かったり（例えば９時間以上）すると、死亡リスクが高まるとの研究結果もある。第２判定部５８がこのような判定を行うことで、リスクの低減を図ることができる。
　要するに、第５例において、第２判定部５８は、２日以上の期間である判定期間内での、就寝時間と睡眠時間長とのうちの少なくとも一方のばらつきが、判定閾値以上の場合に、住人Ｐ１に生活習慣に関するリスクがあると判定する。
　第６例において、第２判定部５８は、住人Ｐ１が起床した時間である起床時間における、住戸Ｈ１のうち住人Ｐ１に割り当てられた部屋の明るさに基づいて、住人の体内時計に関する判定を行う。起床時間は、例えば、住人Ｐ１に割り当てられた部屋（個室／寝室）に設置されている電波センサ１４の検出データ（住人Ｐ１の在室状況及び動きのデータ）及び時間を計時する計時装置（Real Time Clock）等に基づいて、求めることができる。部屋の明るさは、部屋に設置されている照度センサ１３の検出データ等に基づいて、求めることができる。
　第２判定部５８は、例えば、起床時間における部屋の明るさを、明るさ閾値と比較する。明るさ閾値は、特に限定されないが、例えば、起床時間においてその部屋に日光が差し込んでいると想定される場合の明るさであり得る。第２判定部５８は、部屋の明るさが明るさ閾値以下の場合に、住人Ｐ１に生活習慣に関するリスクがあると判定する。
　例えば、起床時間に十分な日光を浴びていないと、体内時計のリセットができず、生活リズムの乱れ等につながる可能性がある。第２判定部５８がこのような判定を行うことで、リスクの低減を図ることができる。
　要するに、第６例において、第２判定部５８は、起床時間における部屋の明るさが、明るさ閾値以下の場合に、住人Ｐ１に生活習慣に関するリスクがあると判定する。
　第７例において、第２判定部５８は、住戸Ｈ１の部屋に住人Ｐ１が在室している在室状態での部屋の温度に基づいて、住人Ｐ１の生活環境に関する判定を行う。部屋に住人が在室していることは、例えば、部屋に設置されている電波センサ１４の検出データ等に基づいて、求めることができる。部屋の温度は、例えば、部屋に設置されている温湿度センサ１２の検出データ等に基づいて、求めることができる。
　第２判定部５８は、例えば、部屋の温度を、温度閾値と比較する。温度閾値は、特に限定されないが、例えば冬季であれば１８℃程度であり得る。また、第２判定部５８は、１日のうち、部屋の温度が温度閾値よりも低い時間の長さである低温時間長を求める。そして第２判定部５８は、求めた低温時間長を、低温時間長閾値と比較する。低温時間長閾値は、特に限定されないが、例えば３時間程度であり得る。また、第２判定部５８は、例えば、判定期間の日数のうち、低温時間長が低温時間長閾値よりも長い日数（低温日数）を求める。判定期間は、特に限定されないが、例えば１ヶ月程度であり得る。第２判定部５８は、判定期間の日数のうち低温日数が占める割合が、判定閾値以上の場合に、住人Ｐ１に生活習慣に関するリスクがあると判定する。判定閾値は、特に限定されないが、例えば、１ヶ月の判定期間のうちの３週間程度の割合であり得る。
　低温の部屋に長時間いると、心疾患等の発生リスクが高まる。特に、冬季に室温１８度未満の部屋に居ることで、呼吸器系、心血管疾患の罹患、死亡リスク等が高まるとの研究結果もある。第２判定部５８がこのような判定を行うことで、リスクの低減を図ることができる。
　要するに、第７例において、第２判定部５８は、２日以上の期間である判定期間の日数のうち、部屋の温度が温度閾値よりも低い時間の長さである低温時間長が低温時間長閾値よりも長い日数の占める割合が、判定閾値以上の場合に、住人Ｐ１に生活習慣に関するリスクがあると判定する。
　なお、第２判定部５８による住人Ｐ１の生活習慣に関するリスクの有無の判定方法は、第１例～第７例に限られない。例えば、第２判定部５８は、活動量（ＭＥＴｓ）センサ、電波センサ１４等の検出データに基づいて、住人Ｐ１の運動不足に関する判定を行ってもよい。この場合、第２判定部５８は、週に１５０分以上、中強度以上の身体活動がなければ、住人Ｐ１が運動不足と判定してもよい。或いは、第２判定部５８は、睡眠質センサ（マット型の睡眠計等）、電波センサ１４等の検出データに基づいて、住人Ｐ１の睡眠の質に関する判定を行ってもよい。この場合、第２判定部５８は、レム睡眠の時間が減少している場合に、住人Ｐ１の副交感神経活動が低下していると判定してもよい。
　（２．２）リスク通知処理
　リスク通知部５６３は、第２判定部５８によって住人Ｐ１に生活習慣に関するリスクがあると判定された場合に、生活習慣に関するリスクを通知する。
　リスク通知部５６３は、第２判定部５８によりリスクがあると判定された生活習慣の種類に応じて、リスクを通知する。例えば、第２判定部５８によって住人Ｐ１が運動不足と判定された場合、リスク通知部５６３は、運動不足である旨のレポートを通知する。
　リスク通知部５６３は、リスクの通知のみならず、リスクを低減又は回避する方法を提示してもよい。例えば運動不足の場合、リスク通知部５６３は、必要な運動量の目安を提示してもよい。また、例えば住人Ｐ１の起床時間に部屋の明るさが不足している場合、リスク通知部５６３は、部屋への全自動カーテンの導入や点検、修理を提案してもよい。
　リスク通知部５６３は、通知先に、住人Ｐ１の生活習慣に関するリスクを通知する。通知先は、住人Ｐ１又は住人Ｐ１の関係者等を含み得る。例えば、リスク通知部５６３は、通知先の人が操作可能な情報端末（スマートフォン、パーソナルコンピュータ等）に対して、電子データの形式で通知を行ってもよい。リスク通知部５６３は、第２ゲートウェイ装置２（ＨＥＭＳのコントローラ）又は住宅情報盤（インターホン親機）へ情報を送信して表示させることで、リスクを通知してもよい。
　（２．３）設定処理
　設定部５９は、住戸Ｈ１の複数の部屋のうち、第２判定部５８の機能を有効に設定する部屋を設定する。例えば、住戸Ｈ１には、複数の住人Ｐ１が住んでいて、住戸Ｈ１の複数の部屋に対して複数の住人Ｐ１がそれぞれ割り当てられている。設定部５９は、複数の住人Ｐ１がそれぞれ割り当てられた部屋（個室、寝室等）のうち、第２判定部５８の機能を有効に設定する部屋を設定する。第２判定部５８の機能を有効に設定する部屋を設定することで、例えば、「座りすぎ（第３例参照）」、「睡眠習慣（第５例参照）」、「体内時計（第６例参照）」、「生活環境（第７例参照）」等の判定対象の住人Ｐ１を、複数の住人Ｐ１の中から選択及び変更することが可能となる。
　（２．４）導入処理
　第２判定部５８及びリスク通知部５６３の機能は、処理装置３の処理部５が予め備えていてもよいし、必要（住人Ｐ１の要望）に応じて処理部５に追加されてもよい。
　第２判定部５８及びリスク通知部５６３の機能を追加するために、処理部５は、導入部６０を備えている。導入部６０は、例えば、住人Ｐ１による操作部（処理装置３の操作部、監視装置９２の操作ボタン等）への操作に応じて、第２判定部５８の機能を実現するプログラムを、外部装置からダウンロードしてインストールする。
　このように、導入部６０が設けられていることで、第２判定部５８の機能を追加することが可能となる。
　（２．５）対象者
　ところで、実施形態１で説明した身体的な異変（認知機能の低下）の判定は、主として高齢者が対象となり得る。一方、実施形態２で説明した生活習慣の判定は、全年齢の人が対象者となり得る。どちらの判定を行うようにするのかは、例えば住戸Ｈ１に異変検出システム１０が導入された場合等に、適宜設定変更可能であってもよい。例えば、住人Ｐ１の年齢が所定の年齢（例えば６５歳）以上の場合、身体的な異変の判定のみが行われてもよいし、身体的な異変の判定と生活習慣の判定との両方が行われてもよい。例えば、住人Ｐ１の年齢が所定の年齢（例えば６５歳）未満の場合、生活習慣の判定のみが行われてもよい。もちろん、住人Ｐ１の年齢が所定の年齢（例えば６５歳）未満であっても、身体的な異変の判定が行われてもよい。住人Ｐ１の年齢の情報は、例えば外部サーバから取得されてもよいし、第２ゲートウェイ装置２等の操作部への操作により入力されてもよい。住人Ｐ１の年齢の情報は、例えば電波センサ１４の検出データを入力とし年齢を出力とする学習済みモデルを用いて求められてもよい。住人Ｐ１の年齢が取得できない場合、身体的な異変の判定と生活習慣の判定との両方が行われてもよい。
　（３）態様
　以上説明したように、第１の態様の異変検出システム（１０）は、取得部（５１）と、判定部（５２）と、蓄積処理部（５３）と、を備える。取得部（５１）は、緊急通報システム（９０）から、１以上のセンサ（９１）で検出された検出データを取得する。緊急通報システム（９０）は、住戸（Ｈ１）に住む住人（Ｐ１）の生活状況に関連する検出データを検出する１以上のセンサ（９１）と、１以上のセンサ（９１）で検出された検出データに基づいて生活状況に関する異常の発生を監視する監視装置（９２）と、監視装置（９２）から異常の発生が通知される監視サーバ（９４）と、を備える。判定部（５２）は、取得部（５１）で取得された検出データに基づいて、住人（Ｐ１）の身体的な異変の有無を判定する。蓄積処理部（５３）は、判定部（５２）により住人（Ｐ１）に身体的な異変が発生したと判定された後の期間に１以上のセンサ（９１）で検出された検出データを、記憶部（６）に蓄積させる。
　この態様によれば、住人（Ｐ１）の身体的な異変の発生を検出することが可能となる。
　第２の態様の異変検出システム（１０）では、第１の態様において、判定部（５２）は、住人（Ｐ１）の身体的な異変として、住人（Ｐ１）の認知機能の低下を判定する。
　この態様によれば、住人（Ｐ１）の認知機能の低下の発生を検出することが可能となる。
　第３の態様の異変検出システム（１０）は、第１又は第２の態様において、レポート作成部（５５）と、異変時通知部（５６２）と、を更に備える。レポート作成部（５５）は、記憶部（６）に蓄積された検出データに基づいて、住人（Ｐ１）の身体的な異変に関するレポートを作成する。異変時通知部（５６２）は、レポートを通知先へ通知する。
　この態様によれば、住人（Ｐ１）の身体的な異変の状況を、通知先の人に知らせることができ、必要に応じて適切な対処を促すことが可能となる。
　第４の態様の異変検出システム（１０）では、第１～第３のいずれか１つの態様において、取得部（５１）は、更に、住戸（Ｈ１）での電気の使用状況に関連する電力データを検出する電力センサ（１５）から、電力データを取得する。判定部（５２）は、電力データに更に基づいて、住人（Ｐ１）の身体的な異変の有無を判定する。
　この態様によれば、住人（Ｐ１）の身体的な異常の有無の判定のために判定部（５２）が電力データを用いることで、住人（Ｐ１）の身体的な異変の発生の検出精度の向上を図ることが可能となる。
　第５の態様の異変検出システム（１０）では、第１～第４のいずれか１つの態様において、取得部（５１）は、更に、住戸（Ｈ１）に配置された電気機器を操作するための操作部に対してなされた操作の態様を示す操作データを取得する。判定部（５２）は、操作データに更に基づいて、住人（Ｐ１）の身体的な異変の有無を判定する。
　この態様によれば、住人（Ｐ１）の身体的な異常の有無の判定のために判定部（５２）が操作データを用いることで、住人（Ｐ１）の身体的な異変の発生の検出精度の向上を図ることが可能となる。
　第６の態様の異変検出システム（１０）では、第５の態様において、操作の態様は、操作部としてのボタンが押された押下回数に対する、ボタンが基準時間よりも長く押された長押し回数の割合と、ボタンが押された押下回数に対する、ボタンが基準時間間隔以下の時間間隔で押された連続押し回数の割合と、のうちの少なくとも一方を含む。
　この態様によれば、住人（Ｐ１）の身体的な異変の発生の検出精度の向上を図ることが可能となる。
　第７の態様の異変検出システム（１０）は、第１～第６のいずれか１つの態様において、平常時通知部（５６１）を更に備える。平常時通知部（５６１）は、判定部（５２）により住人（Ｐ１）に身体的な異変が発生していないと判定されている期間に、住人（Ｐ１）に身体的な異変がないことを示すレポートを通知先へ通知する。
　この態様によれば、通知先の人に、住人（Ｐ１）に身体的な異変が発生していないことを知らせることができ、通知先の人に安心感を与えることができる。
　第８の態様の異変検出システム（１０）は、第１～第７のいずれか１つの態様において、注意喚起部（５７）を更に備える。注意喚起部（５７）は、判定部（５２）により住人（Ｐ１）に身体的な異変が発生したと判定された後の期間に、住人（Ｐ１）に身体的な異変が発生していることを緊急通報システム（９０）に対して通知する。
　この態様によれば、緊急通報システム（９０）のユーザは、住人（Ｐ１）の身体的な異変に注意を払う必要があることを認識でき、住戸（Ｈ１）への駆け付けを行う際又は電話による安否確認等で住人（Ｐ１）と接触する際等に、注意を払う必要があることを認識できる。
　第９の態様の異変検出システム（１０）では、第１～第８のいずれか１つの態様において、取得部（５１）は、１以上のセンサ（９１）である第１センサ（９１）による検出データである第１検出データに加えて、第１センサ（９１）以外のセンサであって住戸（Ｈ１）に住む住人（Ｐ１）の生活状況に関連する第２検出データを検出する第２センサ（１）からの第２検出データを取得する。異変検出システム（１０）は、判定部（５２）である第１判定部（５２）に加えて、第１検出データと第２検出データとの少なくとも一方に基づいて住人（Ｐ１）の生活習慣に関する判定を行う第２判定部（５８）を更に備える。
　この態様によれば、住人（Ｐ１）の生活習慣に関する判定を行うことが可能となる。
　第１０の態様の異変検出システム（１０）では、第９の態様において、第２判定部（５８）は、第１検出データと第２検出データとの少なくとも一方から得られる、１日のうちで住人（Ｐ１）が住戸（Ｈ１）から外出している時間の長さである外出時間長及び住人（Ｐ１）の住戸（Ｈ１）内での移動量に基づいて、住人（Ｐ１）の生活習慣として運動不足に関する判定を行う。第２判定部（５８）は、２日以上の期間である判定期間の日数のうち、外出時間長が外出時間長閾値よりも短くかつ移動量が移動量閾値よりも小さい日数の占める割合が、判定閾値以上の場合に、住人（Ｐ１）に生活習慣に関するリスクがあると判定する。
　この態様によれば、心疾患等につながり得る生活習慣のリスクを判定することが可能となる。
　第１１の態様の異変検出システム（１０）では、第９又は第１０の態様において、第２判定部（５８）は、第１検出データと第２検出データとの少なくとも一方から得られる、住人（Ｐ１）が継続して着座している時間の長さである着座継続時間長に基づいて、住人（Ｐ１）の生活習慣として運動不足に関する判定を行う。第２判定部（５８）は、２日以上の期間である判定期間の日数のうち、着座継続時間長が着座時間長閾値よりも長い日数の占める割合が、判定閾値以上の場合に、住人（Ｐ１）に生活習慣に関するリスクがあると判定する。
　この態様によれば、心疾患等につながり得る生活習慣のリスクを判定することが可能となる。
　第１２の態様の異変検出システム（１０）では、第９～第１１のいずれか１つの態様において、第２判定部（５８）は、第１検出データと第２検出データとの少なくとも一方から得られる、住人（Ｐ１）の１日の食事回数及び食事開始時間に基づいて、住人（Ｐ１）の生活習慣として食習慣に関する判定を行う。第２判定部（５８）は、２日以上の期間である判定期間の日数のうち、食事回数が閾値回数よりも少ない日数の占める割合が、判定閾値以上の場合、又は判定期間内での食事開始時間のばらつきが、判定閾値以上の場合に、住人（Ｐ１）に生活習慣に関するリスクがあると判定する。
　この態様によれば、肥満等につながり得る生活習慣のリスクを判定することが可能となる。
　第１３の態様の異変検出システム（１０）では、第９～第１２のいずれか１つの態様において、第２判定部（５８）は、第１検出データと第２検出データとの少なくとも一方から得られる、住人（Ｐ１）が就寝した時間である就寝時間及び住人（Ｐ１）が睡眠中の時間の長さである睡眠時間長に基づいて、住人（Ｐ１）の生活習慣として睡眠習慣に関する判定を行う。第２判定部（５８）は、２日以上の期間である判定期間内での、就寝時間と睡眠時間長とのうちの少なくとも一方のばらつきが、判定閾値以上の場合に、住人（Ｐ１）に生活習慣に関するリスクがあると判定する。
　この態様によれば、睡眠障害、鬱病等につながり得る生活習慣のリスクを判定することが可能となる。
　第１４の態様の異変検出システム（１０）では、第９～第１３のいずれか１つの態様において、第２判定部（５８）は、第１検出データと第２検出データとの少なくとも一方から得られる、住人（Ｐ１）が起床した時間である起床時間における、住戸（Ｈ１）のうち住人（Ｐ１）に割り当てられた部屋の明るさに基づいて、住人（Ｐ１）の生活習慣として体内時計に関する判定を行う。第２判定部（５８）は、起床時間における部屋の明るさが、明るさ閾値以下の場合に、住人（Ｐ１）に生活習慣に関するリスクがあると判定する。
　この態様によれば、生活リズムの乱れ等につながり得る生活習慣のリスクを判定することが可能となる。
　第１５の態様の異変検出システム（１０）では、第９～第１４のいずれか１つの態様において、第２判定部（５８）は、第１検出データと第２検出データとの少なくとも一方から得られる、住人（Ｐ１）が住戸（Ｈ１）の部屋に在室している在室状態での部屋の温度に基づいて、住人（Ｐ１）の生活習慣として生活環境に関する判定を行う。第２判定部（５８）は、２日以上の期間である判定期間の日数のうち、部屋の温度が温度閾値よりも低い時間の長さである低温時間長が低温時間長閾値よりも長い日数の占める割合が、判定閾値以上の場合に、住人（Ｐ１）に生活習慣に関するリスクがあると判定する。
　この態様によれば、心疾患等につながり得る生活習慣のリスクを判定することが可能となる。
　第１６の態様の異変検出システム（１０）は、第９～第１５のいずれか１つの態様において、第２判定部（５８）によって住人（Ｐ１）に生活習慣に関するリスクがあると判定された場合に、生活習慣に関するリスクを通知するリスク通知部（５６３）を、更に備える。
　この態様によれば、住人（Ｐ１）又は関係者に、住人（Ｐ１）の生活習慣に関するリスクを通知することが可能となる。
　第１７の態様の異変検出システム（１０）は、第９～第１６のいずれか１つの態様において、住人（Ｐ１）による操作部への操作に応じて第２判定部（５８）の機能を実現するプログラムを外部装置からダウンロードしてインストールする導入部（６０）を更に備える。
　この態様によれば、第２判定部（５８）の機能を追加することが可能となる。
　第１８の態様の異変検出システム（１０）では、第９～第１７のいずれか１つの態様において、住戸（Ｈ１）には、複数の住人（Ｐ１）が住んでいる。住戸（Ｈ１）の複数の部屋に対して複数の住人（Ｐ１）がそれぞれ割り当てられている。異変検出システム（１０）は、複数の部屋のうち、第２判定部（５８）の機能を有効に設定する部屋を設定する設定部（５９）を更に備える。
　この態様によれば、生活習慣に関するリスクの判定対象の住人（Ｐ１）を、複数の住人（Ｐ１）の中から選択及び変更することが可能となる。
　第１９の態様の異変検出方法は、取得ステップと、判定ステップと、蓄積処理ステップと、を含む。取得ステップは、緊急通報システム（９０）から、１以上のセンサ（９１）で検出された検出データを取得することを含む。緊急通報システム（９０）は、住戸（Ｈ１）に住む住人（Ｐ１）の生活状況に関連する検出データを検出する１以上のセンサ（９１）と、１以上のセンサ（９１）で検出された検出データに基づいて生活状況に関する異常の発生を監視する監視装置（９２）と、監視装置（９２）から異常の発生が通知される監視サーバ（９４）と、を備える。判定ステップは、取得ステップで取得された検出データに基づいて、住人（Ｐ１）の身体的な異変の有無を判定することを含む。蓄積処理ステップは、判定ステップにより住人（Ｐ１）に身体的な異変が発生したと判定された後の期間に１以上のセンサ（９１）で検出された検出データを、記憶部（６）に蓄積させることを含む。
　この態様によれば、住人（Ｐ１）の身体的な異変の発生を検出することが可能となる。
　第２０の態様のプログラムは、１以上のプロセッサに、第１９の態様の異変検出方法を実行させるためのプログラムである。
　１０　異変検出システム
　１　第２センサ
　１５　電力センサ
　５１　取得部
　５２　判定部（第１判定部）
　５３　蓄積処理部
　５５　レポート作成部
　５６１　平常時通知部
　５６２　異変時通知部
　５７　注意喚起部
　５８　第２判定部
　５９　設定部
　６０　導入部
　６　記憶部
　９０　緊急通報システム
　９１　センサ（第１センサ）
　９２　監視装置
　９４　監視サーバ
　Ｈ１　住戸
　Ｐ１　住人

Claims (20)

  1. 　住戸に住む住人の生活状況に関連する検出データを検出する１以上のセンサと前記１以上のセンサで検出された前記検出データに基づいて前記生活状況に関する異常の発生を監視する監視装置と前記監視装置から前記異常の発生が通知される監視サーバとを備える緊急通報システムから、前記１以上のセンサで検出された前記検出データを取得する取得部と、
    　前記取得部で取得された前記検出データに基づいて、前記住人の身体的な異変の有無を判定する判定部と、
    　前記判定部により前記住人に前記身体的な異変が発生したと判定された後の期間に前記１以上のセンサで検出された前記検出データを、記憶部に蓄積させる蓄積処理部と、を備える、
    　異変検出システム。
  2. 　前記判定部は、前記住人の前記身体的な異変として、前記住人の認知機能の低下を判定する、
    　請求項１に記載の異変検出システム。
  3. 　前記記憶部に蓄積された前記検出データに基づいて、前記住人の前記身体的な異変に関するレポートを作成するレポート作成部と、
    　前記レポートを通知先へ通知する異変時通知部と、を更に備える、
    　請求項１又は２に記載の異変検出システム。
  4. 　前記取得部は、更に、前記住戸での電気の使用状況に関連する電力データを検出する電力センサから、前記電力データを取得し、
    　前記判定部は、前記電力データに更に基づいて、前記住人の前記身体的な異変の有無を判定する、
    　請求項１又は２に記載の異変検出システム。
  5. 　前記取得部は、更に、前記住戸に配置された電気機器を操作するための操作部に対してなされた操作の態様を示す操作データを取得し、
    　前記判定部は、前記操作データに更に基づいて、前記住人の前記身体的な異変の有無を判定する、
    　請求項１又は２に記載の異変検出システム。
  6. 　前記操作の態様は、
    　　前記操作部としてのボタンが押された押下回数に対する、前記ボタンが基準時間よりも長く押された長押し回数の割合と、
    　　前記ボタンが押された押下回数に対する、前記ボタンが基準時間間隔以下の時間間隔で押された連続押し回数の割合と、
    　のうちの少なくとも一方を含む、
    　請求項５に記載の異変検出システム。
  7. 　前記判定部により前記住人に前記身体的な異変が発生していないと判定されている期間に、前記住人に前記身体的な異変がないことを示すレポートを通知先へ通知する平常時通知部を、更に備える、
    　請求項１又は２に記載の異変検出システム。
  8. 　前記判定部により前記住人に前記身体的な異変が発生したと判定された後の期間に、前記住人に前記身体的な異変が発生していることを前記緊急通報システムに対して通知する注意喚起部を、更に備える、
    　請求項１又は２に記載の異変検出システム。
  9. 　前記取得部は、前記１以上のセンサである第１センサによる前記検出データである第１検出データに加えて、前記第１センサ以外のセンサであって前記住戸に住む前記住人の生活状況に関連する第２検出データを検出する第２センサからの前記第２検出データを取得し、
    　前記判定部である第１判定部に加えて、前記第１検出データと前記第２検出データとの少なくとも一方に基づいて前記住人の生活習慣に関する判定を行う第２判定部を更に備える、
    　請求項１又は２に記載の異変検出システム。
  10. 　前記第２判定部は、前記第１検出データと前記第２検出データとの少なくとも一方から得られる、１日のうちで前記住人が前記住戸から外出している時間の長さである外出時間長及び前記住人の前記住戸内での移動量に基づいて、前記住人の前記生活習慣として運動不足に関する判定を行い、
    　前記第２判定部は、２日以上の期間である判定期間の日数のうち、前記外出時間長が外出時間長閾値よりも短くかつ前記移動量が移動量閾値よりも小さい日数の占める割合が、判定閾値以上の場合に、前記住人に前記生活習慣に関するリスクがあると判定する、
    　請求項９に記載の異変検出システム。
  11. 　前記第２判定部は、前記第１検出データと前記第２検出データとの少なくとも一方から得られる、前記住人が継続して着座している時間の長さである着座継続時間長に基づいて、前記住人の前記生活習慣として運動不足に関する判定を行い、
    　前記第２判定部は、２日以上の期間である判定期間の日数のうち、前記着座継続時間長が着座時間長閾値よりも長い日数の占める割合が、判定閾値以上の場合に、前記住人に前記生活習慣に関するリスクがあると判定する、
    　請求項９に記載の異変検出システム。
  12. 　前記第２判定部は、前記第１検出データと前記第２検出データとの少なくとも一方から得られる、前記住人の１日の食事回数及び食事開始時間に基づいて、前記住人の前記生活習慣として食習慣に関する判定を行い、
    　前記第２判定部は、
    　　２日以上の期間である判定期間の日数のうち、前記食事回数が閾値回数よりも少ない日数の占める割合が、判定閾値以上の場合、又は
    　　前記判定期間内での前記食事開始時間のばらつきが、判定閾値以上の場合に、
    　前記住人に前記生活習慣に関するリスクがあると判定する、
    　請求項９に記載の異変検出システム。
  13. 　前記第２判定部は、前記第１検出データと前記第２検出データとの少なくとも一方から得られる、前記住人が就寝した時間である就寝時間及び前記住人が睡眠中の時間の長さである睡眠時間長に基づいて、前記住人の前記生活習慣として睡眠習慣に関する判定を行い、
    　前記第２判定部は、２日以上の期間である判定期間内での、前記就寝時間と前記睡眠時間長とのうちの少なくとも一方のばらつきが、判定閾値以上の場合に、前記住人に前記生活習慣に関するリスクがあると判定する、
    　請求項９に記載の異変検出システム。
  14. 　前記第２判定部は、前記第１検出データと前記第２検出データとの少なくとも一方から得られる、前記住人が起床した時間である起床時間における、前記住戸のうち前記住人に割り当てられた部屋の明るさに基づいて、前記住人の前記生活習慣として体内時計に関する判定を行い、
    　前記第２判定部は、前記起床時間における前記部屋の明るさが、明るさ閾値以下の場合に、前記住人に前記生活習慣に関するリスクがあると判定する、
    　請求項９に記載の異変検出システム。
  15. 　前記第２判定部は、前記第１検出データと前記第２検出データとの少なくとも一方から得られる、前記住人が前記住戸の部屋に在室している在室状態での前記部屋の温度に基づいて、前記住人の前記生活習慣として生活環境に関する判定を行い、
    　前記第２判定部は、２日以上の期間である判定期間の日数のうち、前記部屋の温度が温度閾値よりも低い時間の長さである低温時間長が低温時間長閾値よりも長い日数の占める割合が、判定閾値以上の場合に、前記住人に前記生活習慣に関するリスクがあると判定する、
    　請求項９に記載の異変検出システム。
  16. 　前記第２判定部によって前記住人に前記生活習慣に関するリスクがあると判定された場合に、前記生活習慣に関するリスクを通知するリスク通知部を、更に備える、
    　請求項９に記載の異変検出システム。
  17. 　前記住人による操作部への操作に応じて前記第２判定部の機能を実現するプログラムを外部装置からダウンロードしてインストールする導入部を更に備える、
    　請求項９に記載の異変検出システム。
  18. 　前記住戸には、複数の前記住人が住んでおり、
    　前記住戸の複数の部屋に対して前記複数の住人がそれぞれ割り当てられており、
    　前記複数の部屋のうち、前記第２判定部の機能を有効に設定する部屋を設定する設定部を更に備える、
    　請求項９に記載の異変検出システム。
  19. 　住戸に住む住人の生活状況に関連する検出データを検出する１以上のセンサと前記１以上のセンサで検出された前記検出データに基づいて前記生活状況に関する異常の発生を監視する監視装置と前記監視装置から前記異常の発生が通知される監視サーバとを備える緊急通報システムから、前記１以上のセンサで検出された前記検出データを取得する取得ステップと、
    　前記取得ステップで取得された前記検出データに基づいて、前記住人の身体的な異変の有無を判定する判定ステップと、
    　前記判定ステップにより前記住人に前記身体的な異変が発生したと判定された後の期間に前記１以上のセンサで検出された前記検出データを、記憶部に蓄積させる蓄積処理ステップと、を含む、
    　異変検出方法。
  20. 　１以上のプロセッサに、請求項１９に記載の異変検出方法を実行させるための、
    　プログラム。
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