(57)【要約】      （修正有）【課題】火災兆候の早期発見と非火災報の発生低下との両立を図ることができる火災報知システム、情報処理装置、火災報知方法及びプログラムを提供する。【解決手段】火災報知システム１は、センサユニット１０と、センサユニット１０とネットワークを介して接続される情報処理装置（クラウドサービス装置２０）とを有する。センサユニットは、匂いを検出する匂いセンサ１１と、人体の動きを検出する人感センサ１２と、煙又は熱を検出する火災検出センサ１３とを備える。情報処理装置は、センサユニットから、センサユニットが設置された設置場所周辺のセンシング結果を取得する取得部と、取得部が取得したセンシング結果に基づいて、設置場所周辺の火災の発生状況を判定する判定部と、判定部の判定結果に応じて、予め設定された通報先に通報を行う通報部と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサユニットと、当該センサユニットとネットワークを介して接続される情報処理装置とを有する火災報知システムであって、
前記センサユニットは、匂いを検出する匂いセンサと、人体の動きを検出する人感センサと、煙又は熱を検出する火災検出センサとを備え、
前記情報処理装置は、
前記センサユニットから、当該センサユニットが設置された設置場所周辺のセンシング結果を取得する取得部と、
前記取得部が取得したセンシング結果に基づいて、前記設置場所周辺の火災の発生状況を判定する判定部と、
前記判定部の判定結果に応じて、予め設定された通報先に通報を行う通報部と、
を備える火災報知システム。
【請求項２】
前記判定部は、前記匂いセンサのセンシング結果を踏まえて、前記人感センサ又は前記火災検出センサのセンシング結果から、前記設置場所周辺の火災の発生状況を判定する請求項１に記載の火災報知システム。
【請求項３】
前記判定部は、前記匂いセンサで検出された特定の匂い成分の値に基づいて、火災の疑いがあるか否かを判定する請求項２に記載の火災報知システム。
【請求項４】
前記判定部は、学習データとなる複数種類の匂い成分と、当該匂い成分が火災に由来するものか否かを示す教師データとを用いて作成された学習済みモデルに、前記匂いセンサのセンシング結果に含まれる匂い成分を入力することで得られた推論結果に基づいて、火災の疑いがあるか否かを判定する請求項２に記載の火災報知システム。
【請求項５】
前記判定部は、前記匂いセンサのセンシング結果から火災の疑いありと判定した場合で、且つ前記火災検出センサのセンシング結果から煙又は熱を検出した場合に、火災発生と判定する請求項２〜４の何れか一項に記載の火災報知システム。
【請求項６】
前記判定部は、前記匂いセンサのセンシング結果から火災の疑いありと判定した場合であっても、前記人感センサのセンシング結果で表される前記人体の動き量が閾値以上の場合には、火災の疑いなしと判定する請求項２〜４の何れか一項に記載の火災報知システム。
【請求項７】
前記通報部は、前記判定部の判定結果に応じて、通報先を切り替える請求項１〜６の何れか一項に記載の火災報知システム。
【請求項８】
匂いを検出する匂いセンサと、人体の動きを検出する人感センサと、煙又は熱を検出する火災検出センサとを備えるセンサユニットから、当該センサユニットが設置された設置場所周辺のセンシング結果を取得する取得部と、
前記取得部が取得したセンシング結果に基づいて、前記設置場所周辺の火災の発生状況を判定する判定部と、
前記判定部の判定結果に応じて、予め設定された通報先に通報を行う通報部と、
を備える情報処理装置。
【請求項９】
情報処理装置で実行される火災報知方法であって、
取得部が、匂いを検出する匂いセンサと、人体の動きを検出する人感センサと、煙又は熱を検出する火災検出センサとを備えるセンサユニットから、当該センサユニットが設置された設置場所周辺のセンシング結果を取得し、
判定部が、前記取得部が取得したセンシング結果に基づいて、前記設置場所周辺の火災の発生状況を判定し、
通報部は、前記判定部の判定結果に応じて、予め設定された通報先に通報を行う、
ことを含む火災報知方法。
【請求項１０】
情報処理装置のコンピュータを、
匂いを検出する匂いセンサと、人体の動きを検出する人感センサと、煙又は熱を検出する火災検出センサとを備えるセンサユニットから、当該センサユニットが設置された設置場所周辺のセンシング結果を取得する取得部と、
前記取得部が取得した前記センシング結果に基づいて、前記設置場所周辺の火災の発生状況を判定する判定部と、
前記判定部の判定結果に応じて、予め設定された通報先に通報を行う通報部と、
して機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、火災報知システム、情報処理装置、火災報知方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、一般住宅では、キッチン、寝室、階段等に火災報知器を設置することが行われている。かかる、火災報知器としては、煙センサや熱センサ等の火災検出センサを用いたものが一般的に使用されている。また、従来、火災検出センサのセンシング結果から、当該火災検出センサの設置位置近傍での火災の有無を判定し、火災が発生した場合に通知を行うシステムが提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１８−６０５７８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、上述した火災報知器の問題として非火災報がある。具体的には、火災報知器では、煙や熱を指標に火災を検知する火災検出センサを用いているため、火災以外の煙や熱に反応することで非火災報が発生することになる。なお、火災検出センサの感度を調整することで非火災報を低減することが考えられるが、実際の火災兆候を検出できない可能性があり、非火災報の発生とトレードオフの関係がある。また、上述した従来のシステムにおいても、煙や熱を検知する火災検出センサを用いているため、非火災報の発生を根本から低減することは困難である。
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、火災兆候の早期発見と非火災報の発生低下との両立を図ることができる火災報知システム、情報処理装置、火災報知方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る火災報知システムは、センサユニットと、当該センサユニットとネットワークを介して接続される情報処理装置とを有する火災報知システムであって、前記センサユニットは、匂いを検出する匂いセンサと、人体の動きを検出する人感センサと、煙又は熱を検出する火災検出センサとを備え、前記情報処理装置は、前記センサユニットから、当該センサユニットが設置された設置場所周辺のセンシング結果を取得する取得部と、前記取得部が取得したセンシング結果に基づいて、前記設置場所周辺の火災の発生状況を判定する判定部と、前記判定部の判定結果に応じて、予め設定された通報先に通報を行う通報部と、を備える。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、火災兆候の早期発見と非火災報の発生低下との両立を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、実施形態に係る火災報知システムの構成の一例を示す図である。
【図２】図２は、実施形態に係るクラウドサービス装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図３】図３は、実施形態に係るセンサ管理ファイルのデータ構成の一例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態に係る通報先管理ファイルのデータ構成の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態に係る状況判定用データ（学習済みモデル）の動作を模式的に示す図である。
【図６】図６は、実施形態に係るクラウドサービス装置の機能構成の一例を示す図である。
【図７】図７は、実施形態に係る火災報知システムの動作例を示すシーケンス図である。
【図８】図８は、実施形態のクラウドサービス装置が実行する処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】図９は、変形例に係る状況判定用データ（学習済みモデル）の動作を模式的に示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照しながら実施形態に係る火災報知システム、情報処理装置、火災報知方法及びプログラムについて説明する。なお、以下に説明する実施形態では、一般住宅に適用した例を説明するが、以下の実施形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００１０】
図１は、実施形態に係る火災報知システムの構成の一例を示す図である。図１に示すように、火災報知システム１は、センサユニット１０と、クラウドサービス装置２０とを備える。
【００１１】
センサユニット１０は、住宅Ｈ内での監視対象となるエリアに設置される。例えば、センサユニット１０は、キッチン、寝室、階段等のエリアにそれぞれ設置される。なお、センサユニット１０が設置される位置は特に問わず、例えば天井等に設置することができる。
【００１２】
センサユニット１０は、複数種類のセンサを備える。具体的には、センサユニット１０は、匂いセンサ１１、人感センサ１２、及び煙感知センサ１３を一組として有する。つまり、一組の匂いセンサ１１、人感センサ１２、及び煙感知センサ１３は、センサユニット１０が設置された設置位置周辺をセンシング範囲とする。センサユニット１０の各センサは、一体的に構成されてもよいし、別体として構成されてもよい。なお、別体とする場合、各センサを異なる位置に設置してもよいが、各センサのセンシング範囲の一部又は全部が重なるよう設定することが好ましい。
【００１３】
匂いセンサ１１は、匂いを検出するセンサ装置である。匂いセンサ１１は、設置位置周辺をセンシングし、設置位置周辺に存在する匂い成分をセンシング結果として出力する。かかるセンシング結果には、匂いセンサ１１を識別可能なセンサ識別子が含まれる。
【００１４】
匂いセンサ１１の構成は特に問わず、種々の構成を採用することが可能である。一例として、匂いセンサ１１は、水晶振動子の表面に、匂いの成分（原因物質）を吸着する膜を設けたＱＣＭ（Quartz  Crystal  Microbalance）センサであってもよい。ＱＣＭセンサでは、ＡＴカットされた水晶振動子が質量変化により共振周波数が変化する。ＱＣＭセンサは、ＡＴカットされた水晶振動子を振動させて共振周波数の変化量を検出することにより、原因物質の匂いをその原因物質の質量として検出する。なお、検出対象とする原因物質の種類や個数は特に問わないものとするが、例えば、建築材料の延焼時に発生する匂いの原因物質等、火災に関係する匂いの原因物質を少なくとも検出することができるものとする。
【００１５】
人感センサ１２は、人体の動きを検出するセンサ装置である。人感センサ１２は、設置位置周辺をセンシングし、人体の動きを表す動き量をセンシング結果として出力する。かかるセンシング結果には、人感センサ１２を識別可能なセンサ識別子が含まれる。人感センサ１２の構成は特に問わず、種々の構成を採用することが可能である。例えば、人感センサ１２は、赤外線や超音波等を用いた人感センサであってもよい。
【００１６】
煙感知センサ１３は、火災検知センサの一例であり、煙を検出（感知）するセンサ装置である、煙感知センサ１３は、設置位置周辺をセンシングし、設置位置周辺に煙が発生しているか否か示す情報をセンシング結果として出力する。かかるセンシング結果には、煙感知センサ１３を識別可能なセンサ識別子が含まれる。煙感知センサ１３の構成は特に問わず、種々の構成を採用することが可能である。例えば、煙感知センサ１３は、光電式の煙感知センサであってもよい。
【００１７】
上述したセンサユニット１０（匂いセンサ１１、人感センサ１２、煙感知センサ１３）でのセンシング結果は、住宅Ｈ内に設けられたアクセスポイントＡＰを介して、ネットワークＮ１に接続されたクラウドサービス装置２０に送信される。ここでネットワークＮ１は、例えばインターネットや移動体通信ネットワーク等である。
【００１８】
なお、本実施形態では、センサユニット１０のセンシング結果を、アクセスポイントＡＰを介して、クラウドサービス装置２０に送信する形態としたが、これに限らず、センサユニット１０がクラウドサービス装置２０にセンシング結果を直接送信する形態としてもよい。また、匂いセンサ１１、人感センサ１２、及び煙感知センサ１３のセンシング結果は、センサユニット１０のセンシング結果として一度に出力される構成としもよいし、個別に出力される構成としてもよい。
【００１９】
クラウドサービス装置２０は、情報処理装置の一例である。クラウドサービス装置２０は、１以上のサーバ装置によって構成される。クラウドサービス装置２０は、ネットワークＮ１を介して、監視対象となる１又は複数の住宅Ｈと接続される。図１では、二つの住宅Ｈ（住宅Ｈ１、住宅Ｈ２）を監視対象として例を示している。クラウドサービス装置２０は、住宅Ｈの各々に設置されたセンサユニット１０からセンシング結果を受信し、センシング結果から火災の兆候や火災の発生を検出すると、所定の通報先に通報（報知）を行う。
【００２０】
例えば、クラウドサービス装置２０を１つの筐体に収納されたサーバ装置として構成する場合、クラウドサービス装置２０は、図２に示すようなハードウェア構成で実現される。ここで、図２は、クラウドサービス装置２０のハードウェア構成の一例を示す図である。
【００２１】
クラウドサービス装置２０は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）２１、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）２２、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）２３、記憶部２４、及び通信部２５を備えている。これら各部は、バスラインを介して通信可能に相互に接続されている。
【００２２】
ＣＰＵ２１は、プロセッサの一例であり、ＲＯＭ２２や記憶部２４に記憶されたプログラムを実行することにより、クラウドサービス装置２０の各部を統括的に制御する。ＲＯＭ２２は、ＣＰＵ２１によって実行されるプログラム等を記憶する。ＲＡＭ２３は、プログラムの実行に必要な値等を一時的に記憶するワークエリアとして、ＣＰＵ２１に使用される。
【００２３】
記憶部２４は、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）やＳＳＤ（Solid  State  Drive）等の記憶装置である。記憶部２４は、ＣＰＵ２１が実行可能なプログラムや各種の設定情報を記憶する。また、記憶部２４は、各センサと設置位置との関係を規定したセンサ管理ファイル２４１と、住宅Ｈ毎の通報先を規定した通報先管理ファイル２４２と、火災状況の判定に係る状況判定用データ２４３とを記憶する。
【００２４】
図３は、センサ管理ファイル２４１のデータ構成の一例を示す図である。図３に示すように、センサ管理ファイル２４１は、各センサ（センサユニット１０）が設置されている設置場所と、各センサのセンサ識別子とを対応付けて記憶する。ここで、センサユニット１０の設置場所は、例えば、住宅Ｈを識別する識別子の一例である住宅名と、その住宅Ｈ内でのエリアとの組で表される。センサ識別子は、各センサ（匂いセンサ１１、人感センサ１２及び煙感知センサ１３）を識別するための識別子である。
【００２５】
クラウドサービス装置２０では、センサ管理ファイル２４１を参照することで、センシング結果に含まれるセンサ識別子から、そのセンシング結果を出力したセンサの設置場所や種別を特定する。例えば、住宅Ｈから受信したセンシング結果に含まれたセンサ識別子が“匂いセンサ＿１０１１”の場合、クラウドサービス装置２０は、住宅名“Ｈ１”の“キッチン”で検出された匂いのセンシング結果であると特定する。
【００２６】
図４は、通報先管理ファイル２４２のデータ構成の一例を示す図である。図４に示すように、通報先管理ファイル２４２は、各住宅Ｈの住宅名と通報先とを対応付けて記憶する。ここで、通報先は、通常通報先と緊急通報先とに区分される。通常通報先は、火災兆候を検出した場合等、火災の発生が疑われる場合の通報先を意味し、緊急通報先は火災の発生を検出した場合の通知先を意味する。通常通報先には、例えば、住宅Ｈの所有者や居住者、住宅Ｈを管理する管理会社等のアドレス（電話番号、電子メールアドレス等）を登録することができる。また、緊急時通報先には、例えば、住宅Ｈが所在する区域の消防署等、火災に対処可能な組織のアドレスを登録することが好ましい。
【００２７】
クラウドサービス装置２０では、センシング結果に基づき火災の発生状況を判定すると、通報先管理ファイル２４２を参照し、その判定結果に応じた通報先に通報を行う。
【００２８】
状況判定用データ２４３は、火災の発生状況の判定に係るデータである。本実施形態では、匂いセンサ１１のセンシング結果から火災の疑いがあるか否かを判定するのに状況判定用データ２４３を用いる。
【００２９】
一例として、状況判定用データ２４３は、火災時に発生する特定の匂いの成分、例えば、住宅建材の燃焼時に発生する匂いの成分について、判定の指標となる閾値（質量）を定めた閾値データであってもよい。また、他の例として、状況判定用データ２４３は、匂いセンサ１１で検出された匂い成分から、火災が発生している可能性を確率値（以下、火災確率）で推論することが可能な学習済みモデルであってもよい。
【００３０】
後者の場合、学習済みモデルは、例えば以下の方法で作成することができる。まず、各種の匂い成分を匂いセンサ１１等を用いて採取し、採取した匂い成分のそれぞれを学習用データとする。学習用データは、例えば、火災時に発生する匂い成分や、非火災時の住宅Ｈ内で採取された匂い成分を含む。また、匂い成分が火災に由来するものか否かを二値（１、０）で示したデータを教師データとしてそれぞれ用意する。そして、学習済みモデルを作成する作成装置に、学習用データと教師データとを入力し、学習用データと教師データとの関係を機械学習させることで、匂いセンサ１１のセンシング結果から、火災確率を推論結果として出力することが可能な学習済みモデルを作成することができる。
【００３１】
図５は、状況判定用データ２４３（学習済みモデル）の動作を模式的に示す図である。上述の作成方法によって作成された学習済みモデルに対して、匂いセンサ１１のセンシング結果（匂い成分）を入力すると、学習済みモデルは推論結果として火災確率を出力する。かかる火災確率は、例えば０と１との間の数値で表される。例えば、教師データにおいて、火災由来であることを“１”、火災由来でないことを“０”と定義した場合、火災確率の値が大きいほど、火災の疑いがあることを意味する。
【００３２】
図２に戻り、通信部２５は、ネットワークＮ１に接続するための通信インタフェースである。通信部２５は、ＣＰＵ２１の制御の下、ネットワークＮ１に接続されたアクセスポイントＡＰを介し、センサユニット１０との間で通信を行う。
【００３３】
また、クラウドサービス装置２０は、図６に示す機能構成を備える。ここで、図６は、クラウドサービス装置２０の機能構成の一例を示す図である。
【００３４】
図６に示すように、クラウドサービス装置２０は、機能構成として、センシング結果取得部２１１と、送信元特定部２１２と、状況判定部２１３と、通報制御部２１４とを備える。
【００３５】
クラウドサービス装置２０の機能構成は、その一部又は全てがソフトウェア（プログラム）で実現されてもよいし、図示しないハードウェア回路で実現されてもよい。一つの様態として、上述した機能構成の各部は、ＣＰＵ２１と記憶部２４に記憶されたプログラムとの協働により実現される。なお、プログラムは、例えば、ネットワークＮ１に接続された他の情報処理装置から、ネットワーク経由でダウンロードされることで提供されてもよいし、持ち運び可能な記憶媒体等に予め組み込んで提供されてもよい。
【００３６】
センシング結果取得部２１１は、取得部の一例である。センシング結果取得部２１１は、通信部２５を介して、センサユニット１０の各々から送信されたセンシング結果を取得する。
【００３７】
送信元特定部２１２は、センシング結果取得部２１１が取得したセンシング結果に含まれるセンサ識別子に基づき、そのセンシング結果を送信した送信元のセンサの設置場所を特定する。具体的には、送信元特定部２１２は、センサ管理ファイル２４１を参照し、センシング結果に含まれたセンサ識別子に対応する“住宅名”及び“エリア”の組を、送信元のセンサの設置場所として特定する。
【００３８】
状況判定部２１３は、判定部の一例である。状況判定部２１３は、センシング結果取得部２１１が取得したセンシング結果に基づき、送信元特定部２１２で特定された設置場所周辺の火災の発生状況を判定する。具体的には、状況判定部２１３は、匂いセンサ１１、人感センサ１２及び煙感知センサ１３のセンシング結果を用いることで、火災の発生状況を複合的に判定する。以下、状況判定部２１３の動作例について説明する。
【００３９】
まず、状況判定部２１３は、状況判定用データ２４３を用いることで、匂いセンサ１１のセンシング結果から、火災の発生が疑われる状況か否かを判定する。ここで、匂いセンサ１１のセンシング結果を最初に判定するのは、火災の発生の初期段階では、火炎や煙よりも匂いの広がりが早いことによるものである。そのため、匂いセンサ１１のセンシング結果を基に他のセンサのセンシング結果を複合的に判定することで、火災兆候の早期発見を図ることができる。
【００４０】
例えば、状況判定用データ２４３が閾値データの場合、状況判定部２１３は、匂いセンサ１１で検出された火災時に発生する匂いの成分のセンシング結果と、閾値データの値とを比較する。ここで、状況判定用データ２４３は、匂いセンサ１１のセンシング結果が閾値以上の場合に、火災の疑い（火災兆候）ありと判定し、閾値未満の場合に、火災の疑いなしと判定する。
【００４１】
一方、状況判定用データ２４３が学習済みモデルの場合、状況判定部２１３は、匂いセンサ１１のセンシング結果を学習済みモデルに入力することで得られた推論結果（火災確率）に基づき、火災の疑いがあるか否かを判定する。例えば、状況判定用データ２４３は、火災確率が４０％以上の場合に、火災の疑いありと判定し、火災確率が４０％未満の場合に、火災の疑いなしと判定する。ここで、火災確率に係る閾値は特に問わず、任意に設定することが可能である。
【００４２】
また、状況判定部２１３は、上述した匂いセンサ１１のセンシング結果を踏まえて、人感センサ１２又は煙感知センサ１３のセンシング結果から、当該匂いセンサ１１が設置された設置場所周辺の火災の発生状況を判定する。
【００４３】
具体的には、状況判定部２１３は、匂いセンサ１１と同一の設置場所をセンシングする人感センサ１２のセンシング結果に基づいて、人体の動きの活性度が閾値未満か否か等を判定する。例えば、活性度が閾値未満の場合、状況判定部２１３は、火災の疑いありと判定する。また、活性度が閾値以上の場合、状況判定部２１３は、火災の疑いなしと判定する。
【００４４】
また、状況判定部２１３は、匂いセンサ１１と同一の設置場所をセンシングする煙感知センサ１３のセンシング結果に基づいて、煙が発生しているか否かを判定する。ここで、煙が発生していると判定した場合、状況判定部２１３は、火災が発生していると判定する。また、煙が発生していないと判定した場合、状況判定部２１３は、火災の疑いありの判定を維持する。
【００４５】
このように、状況判定部２１３では、匂いセンサ１１、人感センサ１２及び煙感知センサ１３のセンシング結果を用いることで、火災の発生状況を複合的に判定する。したがって、煙感知センサ１３のみを用いて火災の発生状況を判定する場合と比較し、火災発生に係る指標値を多角的に判定することができるため、誤検知（非火災報）の低下を図ることができる。また、状況判定部２１３では、匂いセンサ１１のセンシング結果を踏まえて、人感センサ１２や煙感知センサ１３のセンシング結果から火災の発生状況を判定するため、火災兆候の早期発見を図ることができる。
【００４６】
なお、人感センサ１２及び煙感知センサ１３のセンシング結果を用いた判定の実行順序は特に問わず、相互に入れ替るや、並列で実行することも可能である。本実施形態では、煙感知センサ１３のセンシング結果で煙が検出されなかった場合に、人感センサ１２の
センシング結果を用いた判定を実行するものとする。
【００４７】
通報制御部２１４は、通報部の一例である。通報制御部２１４は、通報先管理ファイル２４２に基づき、状況判定部２１３の判定結果に応じた通報先へ通報を行う。
【００４８】
具体的には、通報制御部２１４は、状況判定部２１３で火災の疑いありと判定された場合、当該判定に係るセンサユニット１０の設置場所（住宅名）に対応付けられた通常通報先のアドレスを、通報先管理ファイル２４２から読み出す。そして、通報制御部２１４は、読み出したアドレス宛に、火災兆候が検出されたことを報知するメッセージ等を含んだ情報を通報する。
【００４９】
また、通報制御部２１４は、状況判定部２１３で火災発生と判定された場合、当該判定に係るセンサユニット１０の設置場所（住宅名）に対応付けられた緊急通報先のアドレスを、通報先管理ファイル２４２から読み出す。そして、通報制御部２１４は、読み出したアドレス宛に、火災が発生したことを報知するメッセージ等を含んだ情報を通報する。
【００５０】
なお、通報先への通報方法は特に問わないものとする。例えば、通報制御部２１４は、通信部２５と協働することで、通報先のアドレス（電子メールアドレス、電話番号等）に電子メールやメッセージを送信してもよい。また、例えば、通報制御部２１４は、音声合成技術等を用いることで、通報先のアドレス（電話番号）に音声による通報を行う形態としてもよい。
【００５１】
また、通報制御部２１４は、通報先への通報の際に、センサユニット１０の設置場所や、住宅Ｈの住所等をあわせて報知してもよい。また、通報制御部２１４は、人感センサ１２に判定結果に基づき、住宅Ｈ内に人が存在するか否かを示す情報等をあわせて報知してもよい。
【００５２】
次に、図７を参照して、上述した火災報知システム１の動作例について説明する。ここで、図７は、火災報知システム１の動作例を示すシーケンス図である。
【００５３】
まず、住宅Ｈに設置されたセンサユニット１０の各々は、センシングにより得られた結果をアクセスポイントＡＰに送信する（ステップＳ１１）。アクセスポイントＡＰは、センサユニット１０からセンシング結果を受信すると、クラウドサービス装置２０へと転送する（ステップＳ１２）。
【００５４】
なお、センサユニット１０（匂いセンサ１１、人感センサ１２、煙感知センサ１３）が、センシング結果を出力するタイミングは特に問わず、任意に設定することが可能であるとする。例えば、匂いセンサ１１、人感センサ１２、煙感知センサ１３は、所定の時間間隔毎にセンシングを行い、そのセンシング結果を個別又は一度に出力する構成としてもよい。また、例えば、匂いセンサ１１、人感センサ１２、煙感知センサ１３は、クラウドサービス装置２０からの要請に応じてセンシング結果を個別又は一度に出力する構成としてもよい。
【００５５】
クラウドサービス装置２０では、センシング結果取得部２１１によってセンシング結果が取得されると、送信元特定部２１２は、送信元のセンサユニット１０の設置場所を特定する（ステップＳ１３）。また、状況判定部２１３は、取得されたセンシング結果に基づいて、送信元特定部２１２で特定された設置場所周辺の火災の発生状況を判定する（ステップＳ１４）。
【００５６】
状況判定部２１３で火災の疑いありと判定された場合、通報制御部２１４は、センサユニット１０の設置場所に対応付けられた通常通報先のアドレス宛に通報を行う（ステップＳ１５）。また、状況判定部２１３で火災発生と判定された場合、通報制御部２１４は、センサユニット１０の設置場所に対応付けられた緊急通報先のアドレス宛に通報を行う（ステップＳ１６）。
【００５７】
次に、図８を参照して、クラウドサービス装置２０が実行する処理について説明する。図８は、クラウドサービス装置２０が実行する処理の一例を示すフローチャートである。なお、本処理は、図７のステップＳ１３〜Ｓ１６に対応するものである。
【００５８】
まず、センシング結果取得部２１１は、センサユニット１０から送信されたセンシング結果を取得する（ステップＳ２１）。次いで、送信元特定部２１２は、センサ管理ファイル２４１を参照し、センシング結果に含まれたセンサ識別子に対応する設置場所を、送信元の設置場所として特定する（ステップＳ２２）。
【００５９】
続いて、状況判定部２１３は、センシング結果取得部２１１で取得された匂いセンサ１１のセンシング結果（匂い成分）と、状況判定用データ２４３とに基づき、送信元の配置場所周辺の火災の発生状況を判定する（ステップＳ２３）。ここで、火災の疑いがないと判定した場合には（ステップＳ２４；Ｎｏ）、状況判定部２１３は、本処理を終了する。
【００６０】
また、火災の疑いありと判定した場合（ステップＳ２４；Ｙｅｓ）、状況判定部２１３は、センシング結果取得部２１１で取得された煙感知センサ１３のセンシング結果に基づき、送信元の設置場所周辺で煙が検出されたか否かを判定する（ステップＳ２５）。なお、送信元の設置場所に対応する煙感知センサ１３のセンシング結果が存在しない場合には、状況判定部２１３は、センシング結果取得部２１１を介して、該当する煙感知センサ１３に対し、センシング結果を要求する形態としてもよい。
【００６１】
ステップＳ２５で煙が検出されない場合（ステップＳ２５；Ｎｏ）、状況判定部２１３は、センシング結果取得部２１１で取得された人感センサ１２のセンシング結果に基づき、送信元の設置場所周辺での人体の動きの活性度が閾値未満か否かを判定する（ステップＳ２６）。なお、送信元の設置場所に対応する人感センサ１２のセンシング結果が存在しない場合には、状況判定部２１３は、センシング結果取得部２１１を介して、該当する人感センサ１２に対し、センシング結果を要求する形態としてもよい。
【００６２】
ここで、人体の動きの活性度が閾値以上の場合（ステップＳ２６；Ｎｏ）、状況判定部２１３は、火災の疑いなしと判定し、本処理を終了する。また、人体の動きの活性度が閾値未満の場合（ステップＳ２６；Ｙｅｓ）、通報制御部２１４は、送信元の設置場所に対応付けられた通常通報先のアドレスを通報先管理ファイル２４２から読み出し、そのアドレス宛に火災兆候が検出されたことを通報し（ステップＳ２７）、本処理を終了する。
【００６３】
一方、ステップＳ２５で煙が検出された場合（ステップＳ２５；Ｙｅｓ）、状況判定部２１３は、火災発生と判定する（ステップＳ２８）。この場合、通報制御部２１４は、送信元の設置場所に対応付けられた緊急通報先のアドレスを通報先管理ファイル２４２から読み出し、そのアドレス宛に火災発生を通報し（ステップＳ２９）、本処理を終了する。
【００６４】
以上のように、本実施形態によれば、クラウドサービス装置２０は、センサユニット１０（匂いセンサ１１、人感センサ１２及び煙感知センサ１３）のセンシング結果を用いて、当該センサユニット１０が設置された設置場所周辺の火災の発生状況を複合的に判定する。そして、クラウドサービス装置２０は、火災の発生状況の判定結果に応じて、予め定められた通報先に通報を行う。これにより、クラウドサービス装置２０では、匂いセンサ１１、人感センサ１２及び煙感知センサ１３のセンシング結果から、火災の発生状況を複合的に判定することができるため、火災兆候の早期発見と非火災報の発生低下との両立を図ることができる。
【００６５】
また、クラウドサービス装置２０では、火災の発生状況の判定結果、つまり火災兆候又は火災発生の検出に応じて、通報先を切り替えることができる。これにより、クラウドサービス装置２０では、火災の発生状況の判定結果に適した通報先に通報することができるため、火災に対する対処を効率的に促すことができる。
【００６６】
（変形例１）
上述の実施形態では、状況判定用データ２４３の一例として、匂いセンサ１１で検出された匂い成分から火災確率を推論する学習済みモデルを説明した。但し、学習済みモデルはこれに限定されるものではなく、他の方法で作成された学習済みモデルを用いてもよい。
【００６７】
例えば、匂いセンサ１１のセンシング結果とともに、人感センサ１２及び煙感知センサ１３の何れか一方又は両方で検出されるセンシング結果を一組の学習データとし、この組みのセンシング結果が火災に由来するものか否かを二値（１、０）で示したデータを教師データとして用意する。そして、学習済みモデルを作成する作成装置に、学習データと教師データとの組を複数入力し、学習データと教師データとの間の関係を機械学習させることで、匂いセンサ１１と、人感センサ１２及び煙感知センサ１３の何れか一方又は両方のセンシング結果から、火災確率を推論することが可能な学習済みモデルを作成することができる。
【００６８】
図９は、本変形例に係る状況判定用データ２４３ｂ（学習済みモデル）の動作を模式的に示す図である。上述の作成方法によって作成された学習済みモデルに対して、匂いセンサ１１のセンシング結果（匂い成分）とともに、人感センサ１２のセンシング結果（動きの活性度）、煙感知センサ１３のセンシング結果（煙の有無）を入力すると、学習済みモデルは推論結果として火災確率を出力する。
【００６９】
つまり、状況判定用データ２４３ｂが出力する火災確率は、匂いセンサ１１、人感センサ１２及び煙感知センサ１３のセンシング結果から、住宅Ｈの火災の発生状況を複合的に判定したものとなる。そのため、状況判定部２１３は、状況判定用データ２４３ｂを用いて火災の発生状況を判定することで、上述の実施形態と同様に、火災兆候の早期発見と非火災報の発生低下との両立を図ることができる。
【００７０】
なお、状況判定に係る閾値は特に問わず任意に設定することが可能である。例えば、状況判定部２１３は、状況判定用データ２４３ｂが出力した火災確率が４０％未満の場合は、火災の疑いなしと判定し、火災確率が４０％以上７０％未満の場合は、火災の疑いありと判定し、火災確率が７０％以上の場合は、火災発生と判定してもよい。
【００７１】
（変形例２）
上述した実施形態では、火災検知センサとして煙感知センサ１３を用いたが、これに限らず、熱を感知する熱感知センサを火災検知センサとしてもよい。この場合においても、他のセンサ（匂いセンサ１１、人感センサ１２）のセンシング結果とともに、火災の反省状況を複合的に判定することができるため、上述の実施形態と同様に、火災兆候の早期発見と非火災報の発生低下との両立を図ることができる。
【００７２】
（変形例３）
上述した実施形態では、クラウドサービス装置２０が、センサ管理ファイル２４１、通報先管理ファイル２４２及び状況判定用データ２４３を保持する形態としたが、これに限定されるものではない。例えば、クラウドサービス装置２０がアクセス可能な外部装置がセンサ管理ファイル２４１、通報先管理ファイル２４２及び状況判定用データ２４３の何れか又は全てを記憶することで、クラウドサービス装置２０は、外部装置に記憶されたファイルを用いて上述した処理を行う構成としてよい。
【００７３】
以上、本発明の実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。実施形態は、種々の変更を行うことができる。
【符号の説明】
【００７４】
１  火災報知システム
１０  センサユニット
１１  匂いセンサ
１２  人感センサ
１３  煙感知センサ
２０  クラウドサービス装置
２１１  センシング結果取得部
２１２  送信元特定部
２１３  状況判定部
２１４  通報制御部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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