(57)【要約】      （修正有）【課題】エネルギ使用量と取得済みの一部の属性情報とに基づいて、未取得の属性情報を推定する属性推定装置を提供する。【解決手段】属性推定装置１００は、エネルギ使用量を取得する使用量取得部２０１と、第１の属性情報を取得する属性情報取得部２０２と、エネルギ使用量および第１の属性情報と、第２の属性情報との対応関係を格納した対応関係格納部２０６と、取得したエネルギ使用量および取得した第１の属性情報と、対応関係とに基づいて、第２の属性情報を推定する推定部２０３と、を備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
エネルギ使用量を取得する使用量取得部と、
第１の属性情報を取得する属性情報取得部と、
エネルギ使用量および第１の属性情報と、第２の属性情報との対応関係を格納した対応関係格納部と、
前記取得したエネルギ使用量および前記取得した第１の属性情報と、前記対応関係とに基づいて、前記第２の属性情報を推定する推定部と
を備えた属性推定装置。
【請求項２】
前記取得した第１の属性情報および前記推定した第２の属性情報を有する居住者のリストの中から、所定の属性情報を有する居住者のリストを出力するリスト出力部
をさらに備えた請求項１に記載の属性推定装置。
【請求項３】
前記推定部は、最も確率が高い前記第２の属性情報を推定する、あるいは、確率的に前記第２の属性情報を推定する、請求項１または２に記載の属性推定装置。
【請求項４】
前記対応関係は、前記エネルギ使用量および前記第１の属性情報を入力、前記第２の属性情報を出力、とする学習済みモデル、あるいは、前記エネルギ使用量および前記第１の属性情報から前記第２の属性情報を導出するためのルールベースにより規定される、請求項１から３のいずれか一項に記載の属性推定装置。
【請求項５】
コンピュータが実行する方法であって
エネルギ使用量を取得するステップと、
第１の属性情報を取得するステップと、
前記取得したエネルギ使用量および前記取得した第１の属性情報と、エネルギ使用量および第１の属性情報と第２の属性情報との対応関係と、に基づいて、前記第２の属性情報を推定するステップと
を含む方法。
【請求項６】
エネルギ使用量を取得し、
第１の属性情報を取得し、
前記取得したエネルギ使用量および前記取得した第１の属性情報と、エネルギ使用量および第１の属性情報と第２の属性情報との対応関係と、に基づいて、前記第２の属性情報を推定する
処理をコンピュータに実行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、居住者の属性を推定するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、顧客の属性情報（例えば、住居形態、家族構成、子供・高齢者の有無、就業形態、外出頻度等）は、種々のマーケティングやサービス提供に必要な有益な情報であるが、その取得は必ずしも簡単ではなかった。
【０００３】
そのため、顧客の属性情報を推定する技術がある。例えば、特許文献１では、家庭の使用電力量を示す情報に基づいて、該家庭の属性情報を推定することが開示されている。具体的には、複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報に対してディープラーニングを行うと、ディープラーニングを行うことによって得られる電力使用量の特徴量と電力使用量が得られた家庭の属性情報とを関連付ける（特許文献１の段落［００２２］の（ステップＳ７０８）参照）。そして、この関連付けに基づいて、属性情報が未知である家庭の電力使用量の特徴量に関連付けられた属性情報を推定することができる（特許文献１の段落［００４３］の（ステップＳ１３０６）参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１８−１３２８０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１では、すべての属性情報が推定されている。具体的には、電力使用量とその電力使用量が得られた家庭のすべての属性情報とが関連付けられており、電力使用量のみに基づいて、その電力使用量が得られた家庭のすべての属性情報を推定している。
【０００６】
現状、ガス、電気等のエネルギを供給する事業者（以下、エネルギ供給事業者ともいう）では、顧客の一部の属性情報のみを保有していることがある。しかし、特許文献１では、たとえ既に一部の属性情報が取得されていたとしても、これらの取得済みの一部の属性情報が活用されていない。
【０００７】
そこで、本発明は、ガス、電気等のエネルギの使用量（以下、エネルギ使用量ともいう）と取得済みの一部の属性情報とに基づいて、未取得の属性情報を推定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一態様は、エネルギ使用量を取得する使用量取得部と、第１の属性情報を取得する属性情報取得部と、エネルギ使用量および第１の属性情報と、第２の属性情報との対応関係を格納した対応関係格納部と、前記取得したエネルギ使用量および前記取得した第１の属性情報と、前記対応関係とに基づいて、前記第２の属性情報を推定する推定部と、を備える。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、エネルギ使用量と取得済みの一部の属性情報とに基づいて、未取得の属性情報を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の一実施形態に係る属性推定装置を含む全体の構成図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る属性推定装置の機能ブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る推定前データ格納部に格納されている推定前データの一例である。
【図４】本発明の一実施形態に係る推定を説明するための図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る対応関係を説明するための図である。
【図６】本発明の一実施形態に係る推定後データ格納部に格納されている推定後データの一例である。
【図７】本発明の一実施形態に係る属性情報推定処理のフローチャートである。
【図８】本発明の一実施形態に係るリスト出力処理のフローチャートである。
【図９】本発明の一実施形態に係る属性推定装置のハードウェア構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。
【００１２】
図１は、本発明の一実施形態に係る属性推定装置１００を含む全体の構成図である。全体の構成図には、属性推定装置１００、１または複数の計測機器１０１、１または複数の居住者端末１０２、１または複数の作業員端末１０３、１または複数のリスト出力端末１０４が含まれうる。以下、それぞれについて説明する。
【００１３】
属性推定装置１００は、ガス、電気等のエネルギを使用している顧客（以下、居住者ともいう）の属性情報を推定する装置である。具体的には、属性推定装置１００は、計測機器１０１から取得したエネルギ使用量と、居住者端末１０２や作業員端末１０３から取得した一部の属性情報とに基づいて、未取得の属性情報を推定するための装置である。属性推定装置１００は、１または複数のコンピュータからなる。属性推定装置１００は、任意のネットワーク１０５を介して、計測機器１０１とデータを送受信することができる。また、属性推定装置１００は、任意のネットワーク１０５を介して、居住者端末１０２とデータを送受信することができる。また、属性推定装置１００は、任意のネットワーク１０５を介して、作業員端末１０３とデータを送受信することができる。また、属性推定装置１００は、任意のネットワーク１０５を介して、リスト出力端末１０４とデータを送受信することができる。後段で、図２を参照しながら、属性推定装置１００について詳細に説明する。
【００１４】
計測機器１０１は、居住者宅に設置されたエネルギ使用量を計測するための機器（例えば、スマートメータ等）である。計測機器１０１は、任意のネットワーク１０５を介して、属性推定装置１００とデータを送受信することができる。具体的には、計測機器１０１は、計測したエネルギ使用量１１１のデータを属性推定装置１００へ送信する。
【００１５】
居住者端末１０２は、居住者が利用する端末である。居住者端末１０２は、パーソナルコンピュータ、タブレット、スマートフォン等のコンピュータである。居住者端末１０２は、任意のネットワーク１０５を介して、属性推定装置１００とデータを送受信することができる。具体的には、居住者端末１０２は、居住者が居住者端末１０２に入力した、居住者の属性情報１２１のデータを属性推定装置１００へ送信する。例えば、居住者は、アンケートや会員登録等を通じて、居住者の属性情報を入力する。
【００１６】
作業員端末１０３は、居住者宅への訪問等によって居住者と接する機会がある者（例えば、エネルギ供給事業者の作業員等）が利用する端末である。作業員端末１０３は、パーソナルコンピュータ、タブレット、スマートフォン等のコンピュータである。作業員端末１０３は、任意のネットワーク１０５を介して、属性推定装置１００とデータを送受信することができる。具体的には、作業員端末１０３は、作業員等が作業員端末１０３に入力した、居住者の属性情報１３１のデータを属性推定装置１００へ送信する。例えば、作業員等は、居住者宅を訪問したときに見聞きした居住者の属性情報を入力する。
【００１７】
リスト出力端末１０４は、居住者端末１０２や作業員端末１０３から取得した一部の属性情報および属性推定装置１００によって推定された属性情報を含むデータベースから、所望の属性情報を有する居住者のリストを出力するための端末である。リスト出力端末１０４は、パーソナルコンピュータ、タブレット、スマートフォン等のコンピュータである。リスト出力端末１０４は、任意のネットワーク１０５を介して、属性推定装置１００とデータを送受信することができる。具体的には、リスト出力端末１０４は、所望の属性情報のデータを属性推定装置１００へ送信する。また、リスト出力端末１０４は、所望の属性情報を有する居住者のリストのデータを属性推定装置１００から受信する。
【００１８】
図２は、本発明の一実施形態に係る属性推定装置１００の機能ブロック図である。属性推定装置１００は、使用量取得部２０１、属性情報取得部２０２、推定部２０３、推定前データ格納部２０５、対応関係格納部２０６、推定後データ格納部２０７を含む。なお、属性推定装置１００は、リスト出力部２０４を含む構成とすることもできる。また、属性推定装置１００は、プログラムを実行することで、使用量取得部２０１、属性情報取得部２０２、推定部２０３として機能する。なお、属性推定装置１００は、プログラムを実行することで、リスト出力部２０４として機能する構成とすることもできる。以下、それぞれについて説明する。
【００１９】
使用量取得部２０１は、居住者のエネルギ使用量のデータを取得する。具体的には、使用量取得部２０１は、居住者宅に設置された計測機器（例えば、スマートメータ等）１０１から、居住者のエネルギ使用量のデータを取得することができる。また、使用量取得部２０１は、取得した居住者のエネルギ使用量のデータを推定前データ格納部２０５に記憶させる。
【００２０】
なお、使用量取得部２０１は、エネルギ供給事業者がエネルギ使用量を管理しているコンピュータから、居住者のエネルギ使用量のデータを取得する構成とすることもできる。
【００２１】
属性情報取得部２０２は、居住者の属性情報のデータを取得する。具体的には、属性情報取得部２０２は、居住者端末１０２と作業員端末１０３との少なくとも一方から、居住者の属性情報のデータを取得する。また、属性情報取得部２０２は、取得した居住者の属性情報のデータを推定前データ格納部２０５に記憶させる。
【００２２】
なお、属性情報取得部２０２は、居住者端末１０２や作業員端末１０３以外のコンピュータから、居住者の属性情報を取得する（例えば、外部データベース内の居住者の属性情報を取得する）構成とすることもできる。
【００２３】
推定前データ格納部２０５は、使用量取得部２０１が取得した居住者のエネルギ使用量のデータと、属性情報取得部２０２が取得したその居住者の属性情報のデータと、を紐付けて格納している。図３を参照しながら、推定前データ格納部２０５に格納されている推定前データ３００について詳細に説明する。
【００２４】
図３は、本発明の一実施形態に係る推定前データ格納部２０５に格納されている推定前データ３００の一例である。図３に示されるように、推定前データ３００は、例えば、居住者、エネルギ使用量、属性情報（例えば、住居形態、家族構成、子供、高齢者、就業形態、外出頻度）といった項目のデータを含む。
【００２５】
「居住者」は、居住者を識別するための情報（例えば、エネルギ供給事業者が居住者に付与した顧客番号、居住者名等）である。エネルギ使用量と属性情報とは、居住者を識別するための情報によって紐付けられる。
【００２６】
「エネルギ使用量」は、その居住者のエネルギ使用量である。エネルギ使用量は、任意の期間におけるエネルギ使用量（例えば、１か月間のエネルギ使用量、１年間のエネルギ使用量等）であってよい。また、複数のエネルギ使用量（例えば、ｎか月分、ｎ年分等）が格納されてもよい。また、複数の種類のエネルギの使用量（例えば、ガスの使用量と電気の使用量）が格納されてもよい。
【００２７】
なお、エネルギの使用量の代わりに、エネルギの料金の値を用いるようにしてもよい。
【００２８】
「属性情報」は、その居住者の属性情報である。属性情報は、居住者に関する任意の情報であってよい。例えば、属性情報は、住居形態（例えば、一戸建てまたは集合住宅）、家族構成（例えば、家族の人数）、子供の有無、高齢者の有無、就業形態（例えば、共働きまたは片働き）、外出頻度、ペットの有無、住居の設備（例えば、所定のガス機器等の有無）、年齢（例えば、各居住者の年齢）等である。
【００２９】
なお、図３において、網掛け部分（つまり、居住者Ａの「高齢者」、居住者Ｂの「外出頻度」、居住者Ｃの「子供」「高齢者」、居住者Ｄの「家族構成」「就業形態」、居住者Ｅの「住居形態」）は、未取得の属性情報である。これらの未取得の属性情報が推定されることとなる。
【００３０】
図２に戻る。推定部２０３は、使用量取得部２０１が取得したエネルギ使用量と、属性情報取得部２０２が取得した属性情報（つまり、居住者の一部の属性情報）とに基づいて、未取得の属性情報を推定する。具体的には、推定部２０３は、エネルギ使用量と一部の属性情報、および、対応関係格納部２０６内の対応関係に基づいて、未取得の属性情報を推定する。まず、図４および図５を参照しながら、推定および対応関係について説明する。
【００３１】
なお、"属性情報取得部２０２が取得した属性情報"を第１の属性情報ともいい、推定される"未取得の属性情報"を第２の属性情報ともいう。また、居住者の属性情報は、第１の属性情報と第２の属性情報とを含むことができる。すなわち、居住者の属性情報は、第１の属性情報と第２の属性情報と以外の属性情報を含んでもよいし、含まなくてもよい。
【００３２】
図４は、本発明の一実施形態に係る推定を説明するための図である。
・まず、推定前データ３００（つまり、エネルギ使用量１１１および一部の属性情報１２１、１３１）が取得される。
・次に、推定部２０３は、推定前データ３００、および、対応関係格納部２０６内の対応関係に基づいて、一部の属性情報以外の属性情報（つまり、未取得の属性情報）４００を推定する。
・次に、推定前データ３００（つまり、エネルギ使用量１１１および一部の属性情報１２１、１３１）と、一部の属性情報以外の属性情報４００とからなる推定後データ６００が生成される。
【００３３】
図５は、本発明の一実施形態に係る対応関係を説明するための図である。対応関係格納部２０６には、"エネルギ使用量および一部の属性情報"と、"その一部の属性情報以外の属性情報"との対応関係が格納されている。対応関係は、"エネルギ使用量および一部の属性情報"を入力、"その一部の属性情報以外の属性情報"を出力、とする学習済みモデルであってよい。あるいは、対応関係は、"エネルギ使用量および一部の属性情報"から"その一部の属性情報以外の属性情報"を導出するためのルールベースにより規定されてよい。
【００３４】
以下、図５も参照しながら、機械学習手法（下記の＜機械学習＞）と統計的手法（下記の＜統計的手法＞）とに分けて、推定部２０３について説明する。
【００３５】
＜機械学習＞
例えば、機械学習により、各居住者のエネルギ使用量およびそれらの居住者の属性情報に基づいて、各変数の対応関係を学習し、未知の変数を推測するモデルが作成される。
【００３６】
推定部２０３は、居住者のエネルギ使用量と、その居住者の一部の属性情報とをモデルに入力することによって、未取得の属性情報を推定することができる。
【００３７】
＜統計的手法＞
推定部２０３は、機械学習ではなく、回帰分析等の統計的手法により"エネルギ使用量および一部の属性情報"から"その一部の属性情報以外の属性情報"を推定することができる。具体的には、例えば、任意の属性情報を目的変数、エネルギ使用量を説明変数とするロジスティックモデルを、居住者について既知の属性情報によりセグメント化されたグループごとに作成し、属性情報を推定することが可能である。
【００３８】
このように、推定部２０３は、機械学習によって生成された学習済みモデル（対応関係）に基づいて推定することもできるし、あるいは、統計的手法により規定された対応関係に基づいて推定することもできる。
【００３９】
推定部２０３は、最も確率が高い推定値を示す（つまり、推定された１つの属性情報を示す）構成とすることもできるし、あるいは、確率的に推定値を示す（つまり、推定された複数の属性情報を確率とともに示す）構成とすることもできる。
【００４０】
図２に戻る。対応関係格納部２０６は、上述のとおり、"エネルギ使用量および一部の属性情報"と、"その一部の属性情報以外の属性情報"との対応関係を格納している。
【００４１】
推定後データ格納部２０７は、推定前データ３００（つまり、エネルギ使用量１１１および一部の属性情報１２１、１３１）と、推定部２０３が推定した一部の属性情報以外の属性情報４００と、を紐付けて格納している。図６を参照しながら、推定後データ格納部２０７に格納されている推定後データ６００について詳細に説明する。
【００４２】
図６は、本発明の一実施形態に係る推定後データ格納部２０７に格納されている推定後データ６００の一例である。図６に示されるように、図３では網掛けだった部分（つまり、未取得の属性情報）が推定されている。
【００４３】
リスト出力部２０４は、リスト出力端末１０４からの要求に応じて、所望の属性情報を有する居住者のリストを出力する。具体的には、リスト出力部２０４は、リスト出力端末１０４から、所望の属性情報のデータを受信する。また、リスト出力部２０４は、推定後データ６００の中から、所望の属性情報を有する居住者のリストを抽出する。また、リスト出力部２０４は、抽出したリストのデータをリスト出力端末１０４へ送信する。
【００４４】
図７は、本発明の一実施形態に係る属性情報推定処理のフローチャートである。
【００４５】
ステップ７０１（Ｓ７０１）において、使用量取得部２０１は、居住者のエネルギ使用量のデータを取得する。使用量取得部２０１は、取得した居住者のエネルギ使用量のデータを推定前データ格納部２０５に記憶させる。
【００４６】
ステップ７０２（Ｓ７０２）において、属性情報取得部２０２は、居住者の属性情報のデータを取得する。属性情報取得部２０２は、取得した居住者の属性情報のデータを推定前データ格納部２０５に記憶させる。Ｓ７０１とＳ７０２とは順序が逆でもよい。
【００４７】
ステップ７０３（Ｓ７０３）において、推定部２０３は、Ｓ７０１で取得したエネルギ使用量、および、Ｓ７０２で取得した一部の属性情報に基づいて、未取得の属性情報を推定する。
【００４８】
図８は、本発明の一実施形態に係るリスト出力処理のフローチャートである。
【００４９】
ステップ８０１（Ｓ８０１）において、リスト出力部２０４は、リスト出力端末１０４から、所望の属性情報を取得する。
【００５０】
ステップ８０２（Ｓ８０２）において、リスト出力部２０４は、Ｓ８０１で取得した属性情報を有する居住者のリストを出力する。
【００５１】
＜属性情報の更新・追加＞
本発明の一実施形態では、属性情報を更新することができる。例えば、エネルギ使用量に変化が生じた（例えば、急激にエネルギ使用量が増減した）場合、変化後のエネルギ使用量に基づいて、属性情報を推定して更新することができる。このように、本発明の一実施形態では、定期的に確実に取得できる"エネルギ使用量"に基づいて属性情報を推定するため、経時的に変化する属性情報を推定して更新することができる。
【００５２】
本発明の一実施形態では、属性情報を追加することができる。例えば、エネルギ供給事業者等が、リスト出力部２０４が出力したリストに基づいて、居住者に対してダイレクトメールや電子メール等を送った場合、これらの結果（例えば、コンバージョンの有無、開封・クリックの有無）を推定後データ６００に追加することができる。そして、ダイレクトメールや電子メール等に対して同様の反応である居住者同士を、同じ属性情報を有すると推定することができる。このように、本発明の一実施形態では、新たな属性情報（つまり、ダイレクトメールや電子メール等に対する反応）を取得して追加することができる。
【００５３】
図９は、本発明の一実施形態に係る属性推定装置１００のハードウェア構成を示すブロック図である。属性推定装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１、ＲＯＭ（Read Only Memory）２、ＲＡＭ（Random Access Memory）３を有する。ＣＰＵ１、ＲＯＭ２、ＲＡＭ３は、いわゆるコンピュータを形成する。
【００５４】
また、属性推定装置１００は、補助記憶装置４、表示装置５、操作装置６、Ｉ／Ｆ（Interface）装置７、ドライブ装置８を有する。なお、属性推定装置１００の各ハードウェアは、バス９を介して相互に接続されている。
【００５５】
ＣＰＵ１は、補助記憶装置４にインストールされている各種プログラムを実行する演算デバイスである。
【００５６】
ＲＯＭ２は、不揮発性メモリである。ＲＯＭ２は、補助記憶装置４にインストールされている各種プログラムをＣＰＵ１が実行するために必要な各種プログラム、データ等を格納する主記憶デバイスとして機能する。具体的には、ＲＯＭ２はＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）やＥＦＩ（Extensible Firmware Interface）等のブートプログラム等を格納する、主記憶デバイスとして機能する。
【００５７】
ＲＡＭ３は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等の揮発性メモリである。ＲＡＭ３は、補助記憶装置４にインストールされている各種プログラムがＣＰＵ１によって実行される際に展開される作業領域を提供する、主記憶デバイスとして機能する。
【００５８】
補助記憶装置４は、各種プログラムや、各種プログラムが実行される際に用いられる情報を格納する補助記憶デバイスである。
【００５９】
表示装置５は、属性推定装置１００の内部状態等を表示する表示デバイスである。
【００６０】
操作装置６は、属性推定装置１００の管理者が属性推定装置１００に対して各種指示を入力する入力デバイスである。
【００６１】
Ｉ／Ｆ装置７は、ネットワーク１０５に接続し、計測機器１０１、居住者端末１０２、作業員端末１０３、リスト出力端末１０４と通信を行うための通信デバイスである。
【００６２】
ドライブ装置８は記録媒体１０をセットするためのデバイスである。ここでいう記録媒体１０には、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等のように情報を光学的、電気的あるいは磁気的に記録する媒体が含まれる。また、記録媒体１０には、ＥＰＲＯＭ (Erasable Programmable Read Only Memory)、フラッシュメモリ等のように情報を電気的に記録する半導体メモリ等が含まれていてもよい。
【００６３】
なお、補助記憶装置４にインストールされる各種プログラムは、例えば、配布された記録媒体１０がドライブ装置８にセットされ、該記録媒体１０に記録された各種プログラムがドライブ装置８により読み出されることでインストールされる。あるいは、補助記憶装置４にインストールされる各種プログラムは、Ｉ／Ｆ装置７を介して、ネットワーク１０５とは異なる他のネットワークよりダウンロードされることでインストールされてもよい。
【００６４】
このように、本発明では、抜け漏れの無い"エネルギ使用量"と、抜け漏れの有る"既に取得済みの属性情報"との２つに基づいて、未取得の属性情報を推定することができる。その結果、すべて網羅した属性情報のデータベースを生成することができる。
【００６５】
以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は上述した特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【００６６】
１００  属性推定装置
１０１  計測機器
１１１  エネルギ使用量
１０２  居住者端末
１２１  属性情報
１０３  作業員端末
１３１  属性情報
１０４  リスト出力端末
１０５  ネットワーク
２０１  使用量取得部
２０２  属性情報取得部
２０３  推定部
２０４  リスト出力部
２０５  推定前データ格納部
２０６  対応関係格納部
２０７  推定後データ格納部
３００  推定前データ
４００  一部の属性情報以外の属性情報
５００  機械学習またはルールベース
５０１  エネルギ使用量
５０２  一部の属性情報
５０３  一部の属性情報以外の属性情報
６００  推定後データ
【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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