(57)【要約】【課題】ユーザ属性に応じて高い精度で異常を検知すること。【解決手段】所定の第１の情報を入力として、異常検知の対象となるユーザの属性に応じて予め作成された検知モデルにより、前記ユーザに異常が発生したことを検知する検知手段と、前記異常の発生が検知された場合に、該異常の発生が正しいか否かを前記ユーザに確認させるための確認画面を表示する表示手段と、前記確認画面における確認結果に応じて、前記検知モデルを更新する更新手段と、を有する。【選択図】図２
2020155002.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の第１の情報を入力として、異常検知の対象となるユーザの属性に応じて予め作成された検知モデルにより、前記ユーザに異常が発生したことを検知する検知手段と、
前記異常の発生が検知された場合に、該異常の発生が正しいか否かを前記ユーザに確認させるための確認画面を表示する表示手段と、
前記確認画面における確認結果に応じて、前記検知モデルを更新する更新手段と、
を有する端末。
【請求項２】
所定の期間毎に、所定の第２の情報を入力して、該第２の情報に基づいて、前記ユーザの生活パターン及び特徴の少なくとも一方を特定する特定手段を有し、
前記更新手段は、
特定された前記生活パターン及び前記特徴の少なくとも一方を用いて、前記検知モデルを更新する、請求項１に記載の端末。
【請求項３】
前記第１の情報及び前記第２の情報の各々は、
前記端末の位置情報、前記端末が備えるセンサのセンサ情報、前記端末のバッテリ情報、カレンダ情報、天気情報、時刻情報、及び前記端末の音声入力に基づく情報のうちの少なくとも１つが含まれる情報である、請求項２に記載の端末。
【請求項４】
前記更新手段は、
前記確認画面で前記異常の発生が正しくないことを示す操作が行われた場合、前記異常が検知されないように前記検知モデルを更新する、請求項１乃至３の何れか一項に記載の端末。
【請求項５】
前記異常の発生が検知された場合に、該異常が発生したことを所定の通知先に通知する通知手段を有する請求項１乃至４の何れか一項に記載の端末。
【請求項６】
異常検知の対象となるユーザが利用する端末と通信ネットワークを介して接続されるサーバ装置であって、
所定の第１の情報を入力として、前記ユーザの属性に応じて予め作成された検知モデルにより、前記ユーザに異常が発生したことを検知する検知手段と、
前記異常の発生が検知された場合に、該異常の発生が正しいか否かを前記ユーザに確認させるための確認画面を前記端末に表示させる表示手段と、
前記確認画面における確認結果に応じて、前記検知モデルを更新する更新手段と、
を有するサーバ装置。
【請求項７】
所定の第１の情報を入力として、異常検知の対象となるユーザの属性に応じて予め作成された検知モデルにより、前記ユーザに異常が発生したことを検知する検知手順と、
前記異常の発生が検知された場合に、該異常の発生が正しいか否かを前記ユーザに確認させるための確認画面を表示する表示手順と、
前記確認画面における確認結果に応じて、前記検知モデルを更新する更新手順と、
をコンピュータが実行する方法。
【請求項８】
所定の第１の情報を入力として、異常検知の対象となるユーザの属性に応じて予め作成された検知モデルにより、前記ユーザに異常が発生したことを検知する検知手順と、
前記異常の発生が検知された場合に、該異常の発生が正しいか否かを前記ユーザに確認させるための確認画面を表示する表示手順と、
前記確認画面における確認結果に応じて、前記検知モデルを更新する更新手順と、
をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、端末、サーバ装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
スマートフォン等の携帯端末は、利用者が常時携帯又は所持している場合が多い。このため、近年では、スマートフォン等の携帯端末を用いた安否確認システム又は異常検知システムが普及している。このようなシステムでは、例えば、所定の時間の間スマートフォンの操作が行われなかった場合やスマートフォンの位置情報に動きが無かった場合等に何等かの異常がユーザに発生したと検知される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−０９８７４４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来では、ユーザの性別や年齢、職業等の属性が考慮されておらず、異常検知の精度が高くない場合があった。
【０００５】
例えば、一般に、高齢者と学生等の若年者とでは日常的にスマートフォンを操作する時間や頻度が異なる。このため、所定の時間の間スマートフォンの操作が行われなかったことを条件として一律に異常検知を行う場合、高齢者及び学生の両方又はいずれかの異常検知精度が低下することがある。
【０００６】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたもので、ユーザ属性に応じて高い精度で異常を検知することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するため、本発明の実施形態は、所定の第１の情報を入力として、異常検知の対象となるユーザの属性に応じて予め作成された検知モデルにより、前記ユーザに異常が発生したことを検知する検知手段と、前記異常の発生が検知された場合に、該異常の発生が正しいか否かを前記ユーザに確認させるための確認画面を表示する表示手段と、前記確認画面における確認結果に応じて、前記検知モデルを更新する更新手段と、を有する。
【発明の効果】
【０００８】
ユーザ属性に応じて高い精度で異常を検知することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本実施形態に係る異常発生通知システムの全体構成の一例を示す図である。
【図２】本実施形態に係る異常発生通知システムの機能構成の一例を示す図である。
【図３】検知モデルの作成処理の一例を示すフローチャートである。
【図４】異常発生の検知及び通知処理の一例を示すフローチャートである。
【図５】確認メッセージの一例を示す図である。
【図６】検知モデルの更新処理の一例を示すフローチャートである。
【図７】コンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施の形態（以降、「本実施形態」とも表す。）について説明する。本実施形態では、スマートフォン等の端末を利用するユーザの属性に応じて当該ユーザに異常が発生したことを高い精度で検知し、この検知結果を所定の通知先に通知することが可能な異常発生通知システム１について説明する。なお、以降では、異常発生の検知対象となるユーザを「検知対象ユーザ」、検知対象ユーザで異常が発生したことが通知されるユーザを「通知先ユーザ」とも表す。
【００１１】
本実施形態では、検知対象ユーザの属性に応じて、当該検知対象ユーザで異常が発生したか否かを検知（又は判定）するための検知モデルを作成した上で、この検知モデルにより異常検知を行う。これにより、本実施形態では、検知対象ユーザの属性に応じた異常検知が可能となる。
【００１２】
また、本実施形態では、検知対象ユーザの生活パターンや特徴等により、適宜、検知モデルを更新する。これにより、検知対象ユーザの生活パターンや特定等に応じて、より高い精度で異常検知が可能となる。
【００１３】
＜異常発生通知システム１の全体構成＞
まず、本実施形態に係る異常発生通知システム１の全体構成について、図１を参照しながら説明する。図１は、本実施形態に係る異常発生通知システム１の全体構成の一例を示す図である。
【００１４】
図１に示すように、本実施形態に係る異常発生通知システム１には、サーバ装置１０と、複数の端末２０とが含まれる。また、サーバ装置１０と各端末２０とは、例えば、インターネット等の通信ネットワークＮを介して接続される。
【００１５】
サーバ装置１０は、例えば、各端末２０を管理するコンピュータ又はコンピュータシステムである。
【００１６】
端末２０は、例えば、検知対象ユーザ又は通知先ユーザが利用するコンピュータである。端末２０としては、例えば、スマートフォンやタブレット端末、ノート型ＰＣ（パーソナルコンピュータ）、携帯型ゲーム機器、ウェアラブル端末等が挙げられる。以降では、検知対象ユーザが利用する端末２０を「通知元端末２０」、通知先ユーザが利用する端末２０を「通知先端末２０」とも表す。なお、例えば、夫婦でお互いに相手に対して異常発生を通知するような場合等には、１台の端末２０が通知元端末２０としても機能し、かつ、通知先端末２０としても機能する。同様に、同一ユーザが検知対象ユーザ、かつ、通知先ユーザとなることもある。
【００１７】
なお、図１に示す異常発生通知システム１の構成は一例であって、他の構成であってもよい。例えば、異常発生通知システム１には、サーバ装置１０が含まれていなくてもよい。
【００１８】
＜異常発生通知システム１の機能構成＞
次に、本実施形態に係る異常発生通知システム１の機能構成について、図２を参照しながら説明する。図２は、本実施形態に係る異常発生通知システム１の機能構成の一例を示す図である。
【００１９】
図２に示すように、本実施形態に係る異常発生通知システム１は、機能部として、入力部１０１と、モデル作成部１０２と、情報取得部１０３と、異常検知部１０４と、確認部１０５と、通知部１０６と、特定部１０７と、モデル更新部１０８とを有する。また、本実施形態に係る異常発生通知システム１は、記憶部として、検知モデル記憶部１１０を有する。
【００２０】
入力部１０１は、例えば、検知モデルを作成するためのユーザ属性を入力したり、異常が発生した場合の通知先を入力したりする。ユーザ属性としては、検知対象ユーザの年齢や性別、職業等が挙げられる。これら以外にも、ユーザ属性として、例えば、身長や体重、健康状態、既往歴等が含まれていてもよい。また、通知先としては、例えば、通知先ユーザのメールアドレス、電話番号、異常発生通知システム１上でユーザを一意に識別可能なユーザＩＤ等が挙げられる。
【００２１】
モデル作成部１０２は、入力部１０１により入力されたユーザ属性に応じた検知モデルを作成する。そして、モデル作成部１０２は、作成した検知モデルを検知モデル記憶部１１０に記憶（保存）する。このとき、モデル作成部１０２は、例えば、検知対象ユーザを識別可能な情報（例えば、検知対象ユーザのユーザＩＤ）と、通知先とを検知モデルに対応付けて検知モデル記憶部１１０に記憶する。検知対象ユーザの異常検知は、当該検知対象ユーザのユーザＩＤと対応付けられている検知モデルによって行われる。
【００２２】
ただし、例えば、通知元端末２０が検知モデル記憶部１１０を有する場合には、当該検知モデル記憶部１１０には、検知モデルと通知先とが対応付けて記憶されていればよい（つまり、検知対象ユーザのユーザＩＤを検知モデルと対応付けておく必要はない。）。
【００２３】
検知モデルは、上述したように、検知対象ユーザで異常が発生したか否かを検知するためのモデルである。検知モデルでは、例えば、通知元端末２０の位置情報や操作履歴、各種センサ情報（例えば、加速度センサやモーションセンサ等のセンサ情報）、バッテリ情報等の各種情報のうちの少なくとも１つの情報を入力として、検知対象ユーザで異常が発生したか否か（より正確には、異常が発生した可能性が高いか否か）を検知する。なお、上記の各種情報には、カレンダの情報や天気情報、時刻情報、音声入力に基づく情報等の様々な情報が含まれていてもよい。
【００２４】
このような検知モデルとしては、各種情報を入力として、検知対象ユーザで異常が発生したか否かを検知可能な任意のモデルを採用可能であるが、例えば、機械学習モデル（時系列モデルや統計的モデルも含む。）、ルールベース手法に基づくモデル等が挙げられる。
【００２５】
情報取得部１０３は、検知対象ユーザで異常が発生したか否かを検知する際や検知モデルを更新する際に、これら検知や更新に必要な各種情報をそれぞれ取得する。
【００２６】
異常検知部１０４は、情報取得部１０３により取得された各種情報と、検知モデル記憶部１１０に記憶されている検知モデルとを用いて、検知対象ユーザに異常が発生したか否かを検知（判定）する。
【００２７】
確認部１０５は、異常検知部１０４により異常発生が検知された場合に、異常発生の真偽を検知対象ユーザに確認するためのメッセージ（確認メッセージ）を通知元端末２０に表示する。この確認メッセージによる確認結果を検知モデルの更新に用いることで、検知モデルによる異常発生の検知精度を向上させることが可能となる。
【００２８】
通知部１０６は、異常検知部１０４により異常発生が検知された場合に、異常発生を通知先（つまり、通知先端末２０）に通知する。これにより、通知先ユーザは、検知対象ユーザに何等かの異常（又は、所定の異常）が発生したことを知ることができる。
【００２９】
特定部１０７は、検知モデルを更新する場合に、情報取得部１０３により取得された各種情報を用いて、検知対象ユーザの生活パターンや特徴（以降、「ユーザ特徴」とも表す。）を特定する。ここで、生活パターンとは、習慣的な生活のパターンのことであり、例えば、「平日の９：００−１７：００は特定の場所（例えば、学校等）にいる」、「平日の起床時間は７：００」、「毎週金曜日の２０：００−２１：３０は特定の場所（例えば、或る特定の英会話スクール等）にいる」、「毎日２２：００−７：００は就寝中」等が挙げられる。また、ユーザ特徴とは、ユーザの行動に伴う何等かの特徴のことであり、例えば、「音声入力した場合の抑揚や呂律」等が挙げられる。
【００３０】
モデル更新部１０８は、特定部１０７により特定された生活パターン及びユーザ特徴を用いて、検知モデル記憶部１１０に記憶されている検知モデルのうち、該当の検知対象ユーザに対応付けられている検知モデルを更新する。これにより、検知対象ユーザの生活パターン及びユーザ特徴に応じて検知モデルが更新され、より高い精度で異常が検知可能となる。
【００３１】
なお、サーバ装置１０及び端末２０がそれぞれどの機能部や記憶部を有するかについては様々な構成が考えられる。例えば、モデル作成部１０２と、モデル更新部１０８と、検知モデル記憶部１１０とをサーバ装置１０が有し、入力部１０１と、情報取得部１０３と、異常検知部１０４と、確認部と、通知部１０６と、特定部１０７を端末２０が有する構成とすることもできる。又は、例えば、確認部１０５と、通知部１０６とをサーバ装置１０が有し、入力部１０１と、モデル作成部１０２と、情報取得部１０３と、異常検知部１０４と、特定部１０７と、モデル更新部１０８と、検知モデル記憶部１１０とを端末２０が有する構成とすることもできる。又は、例えば、全ての機能部及び全ての記憶部を端末２０が有する構成とすることもできる（この場合、異常発生通知システム１にはサーバ装置１０は含まれていなくてもよい。）。
【００３２】
＜検知モデルの作成処理＞
次に、検知対象ユーザで異常が発生したか否かを検知するための検知モデルを作成する処理（検知モデルの作成処理）について、図３を参照しながら説明する。図３は、検知モデルの作成処理の一例を示すフローチャートである。なお、検知モデルの作成処理は、例えば、検知対象ユーザが異常発生通知システム１の利用を開始する際に、初期設定として、通知元端末２０を用いて実行が開始される。
【００３３】
まず、入力部１０１は、ユーザ属性及び通知先を入力する（ステップＳ１０１）。これらのユーザ属性及び通知先は、例えば、検知対象ユーザ等によって通知元端末２０を用いて入力される。ただし、例えば、検知対象ユーザ以外のユーザによって、検知対象ユーザのユーザ属性及びユーザＩＤと、通知先とが入力されてもよい。
【００３４】
次に、モデル作成部１０２は、上記のステップＳ１０１で入力されたユーザ属性に応じた検知モデルを作成する。そして、モデル作成部１０２は、作成した検知モデルと、上記のステップＳ１０１で入力された通知先とを対応付けて検知モデル記憶部１１０に保存する（ステップＳ１０２）。このとき、検知対象ユーザのユーザＩＤ等が検知モデルに対応付けられて検知モデル記憶部１１０に記憶されてもよい。なお、検知モデル記憶部１１０は、通知元端末２０が有していてもよい、サーバ装置１０が有していてもよい。
【００３５】
ここで、上記のステップＳ１０２では、モデル作成部１０２は、例えば、テンプレート（雛形）として予め決められている複数の検知モデルのうち、上記のステップＳ１０１で入力されたユーザ属性に応じた１つの検知モデルを選択及び作成すればよい。
【００３６】
また、本実施形態では、上記のステップＳ１０１でユーザ属性及び通知先のみを入力するものとしたが、異常検知に関する詳細な条件（検知条件）を入力することができてもよい。例えば、異常検知の対象とする時間帯、滞在エリア、施設等の位置情報や検知対象とする異常の種類等を検知条件として入力することができてもよい。これにより、上記のステップＳ１０２では、入力された検知条件にも応じた検知モデルを作成することが可能となる。
【００３７】
なお、異常検知の対象とする時間帯とは、検知対象ユーザに異常が発生したか否かを検知するための処理（後述する「異常発生の検知及び通知処理」）を実行する時間帯のことである。この時間帯を入力することで、例えば、検知対象ユーザは、入力した時間帯以外の時間帯では異常検知が行われないようにすることが可能となる。
【００３８】
また、検知対象とする異常の種類とは、異常として検知される行動、動作又は状態の種類のことである。このような行動、動作又は状態としては、例えば、「通知元端末２０の位置情報に動きなし」、「検知対象ユーザの転倒」等が挙げられる。この異常の種類を入力することで、例えば、検知対象ユーザは、入力した種類の異常に関する異常検知のみを行うようにすることが可能となる。
【００３９】
＜異常発生の検知及び通知処理＞
次に、検知対象ユーザで異常が発生したか否かを検知し、異常が発生したことが検知された場合に所定の通知先に通知を行う処理（異常発生の検知及び通知処理）について、図４を参照しながら説明する。図４は、異常発生の検知及び通知処理の一例を示すフローチャートである。
【００４０】
情報取得部１０３は、検知モデル記憶部１１０に記憶されている該当の検知モデルに入力される各種情報（又は、検知モデルに定義若しくは設定された検知条件と比較するための各種情報）を取得する（ステップＳ２０１）。このような各種情報としては、上述したように、通知元端末２０の位置情報や操作履歴、各種センサ情報（例えば、加速度センサやモーションセンサ等のセンサ情報）、バッテリ情報、カレンダ情報、天気情報、時刻情報、音声入力に基づく情報（例えば、音声入力の有無や音声入力された際の抑揚や呂律に関する情報）等が挙げられる。情報取得部１０３は、これら各種情報のうち、検知モデルの入力に用いられる１つ以上の情報を取得すればよい。
【００４１】
次に、異常検知部１０４は、上記のステップＳ２０１で取得した各種情報と、検知モデル記憶部１１０に記憶されている該当の検知モデル（つまり、検知対象ユーザの異常検知に用いられる検知モデル）とを用いて、検知対象ユーザに異常が発生したか否かを検知する（ステップＳ２０２）。ここで、例えば、検知モデルが機械学習モデルである場合には、異常検知部１０４は、取得した各種情報を検知モデルに入力することで、異常が発生したか否かを検知すればよい。また、例えば、検知モデルがルールベース手法に基づくモデルである場合には、異常検知部１０４は、取得した各種情報と、検知モデル（つまり、ルールテーブル）に定義又は設定された検知条件（ルール）とを比較することで、異常が発生したか否かを検知すればよい。
【００４２】
そして、異常の発生が検知されなかった場合、ステップＳ２０１の処理に戻る。これにより、例えば、所定の時間毎に、ステップＳ２０１及びステップＳ２０２の処理が繰り返し実行される。
【００４３】
一方で、異常の発生が検知された場合、確認部１０５は、異常発生の真偽を検知対象ユーザに確認するための確認メッセージを通知元端末２０に表示する（ステップＳ２０３）。ここで、通知元端末２０に表示された確認メッセージ１０００の一例を図５に示す。図５に示す確認メッセージ１０００には、「異常が発生しましたか？登録通知先に異常の発生を通知します。」とのメッセージが表示されている。また、図５に示す確認メッセージ１０００には、キャンセルボタン１１００が含まれている。このとき、異常発生が誤り（つまり、異常検知が誤検知）であった場合には、検知対象ユーザは、キャンセルボタン１１００を押下する。これにより、後述する検知モデルの更新（後述するステップＳ２０５）で、検知モデルの検知精度を向上させることが可能となる。なお、図５に示す確認メッセージ１０００には、例えば、「通知する」ボタンや「ｎ分後に再通知」ボタン等の他のボタンが含まれていてもよい。
【００４４】
なお、確認部１０５によって表示された確認メッセージ１０００は、例えば、所定の時間（例えば、１分や３分等）経過後に非表示となってもよい。
【００４５】
次に、通知部１０６は、検知対象ユーザに異常が発生したことを通知先端末２０に通知する（ステップＳ２０４）。これにより、通知先ユーザは、検知対象ユーザで異常が発生したことを知ることができる。
【００４６】
ここで、通知部１０６は、上記のステップＳ２０２で異常の発生が検知された場合にすぐに通知先への通知を行ってもよいし、上記のステップＳ２０３で確認メッセージ１０００が表示された後、キャンセルボタン１１００が押されずに所定の時間（例えば、１分や３分等）経過した場合に通知先への通知を行ってもよい。
【００４７】
次に、モデル更新部１０８は、上記のステップＳ２０３で表示された確認メッセージ１０００による確認結果（つまり、例えば、キャンセルボタン１１００が押下されたか否か等）を用いて、検知モデルを更新する（ステップＳ２０５）。すなわち、キャンセルボタン１１００が押下された場合は異常検知が誤っていたことを表しているため、モデル更新部１０８は、例えば、同様の異常検知（又は、同様の時間帯における同様の異常検知）が行われないように検知モデルを更新する。これにより、確認メッセージ１０００における検知対象ユーザの確認結果に応じて検知モデルが更新され、当該検知モデルの検知精度を向上させることができる（つまり、異常検知結果の真偽を検知対象ユーザがフィードバックすることで、検知モデルの検知精度を向上させることができる。）。なお、例えば、検知条件の変更を検知対象ユーザに促した上で、変更された検知条件を用いて検知モデルが更新されてもよい。
【００４８】
なお、上記のステップＳ２０３の処理は実行されなくてもよい（つまり、ステップＳ２０３の処理は省略されてもよい。）。この場合、ステップＳ２０５の処理も実行されなくてもよい。
【００４９】
＜検知モデルの更新処理＞
次に、検知対象ユーザの生活パターンやユーザ特徴により検知モデルを更新する処理について、図６を参照しながら説明する。図６は、検知モデルの更新処理の一例を示すフローチャートである。なお、検知モデルの更新処理は、例えば、予め設定された期間毎に繰り返し実行される。
【００５０】
情報取得部１０３は、検知モデルの更新に用いる各種情報を取得する（ステップＳ３０１）。上述したように、各種情報としては、通知元端末２０の位置情報や操作履歴、各種センサ情報、バッテリ情報、カレンダ情報、天気情報、時刻情報、音声入力に基づく情報等が挙げられる。情報取得部１０３は、これら各種情報のうち、検知モデルの更新に用いられる１つ以上の情報を取得すればよい。なお、本ステップで取得される情報の種類や取得期間等は、上記のステップＳ２０１と異なっていてもよい。
【００５１】
次に、特定部１０７は、上記のステップＳ３０１で取得された各種情報を用いて、検知対象ユーザの生活パターン及びユーザ特徴を特定する（ステップＳ３０２）。ここで、特定部１０７は、例えば、既知の時系列解析手法等を用いて、位置情報や操作履歴、各種センサ情報、バッテリ情報、カレンダ情報、天気情報、時刻情報等を解析することで、検知対象ユーザの生活パターンを特定すればよい。また、特定部１０７は、例えば、既知の音声パターン認識手法等を用いて、音声入力に基づく情報等を解析することで、ユーザ特徴を特定すればよい。
【００５２】
なお、上記のステップＳ３０１では、特定部１０７は、生活パターン又はユーザ特徴のいずれか一方のみを特定してもよい。この場合、後述するステップＳ３０３では、生活パターン又はユーザ特徴のいずれか一方のみを用いて、検知モデルが更新される。
【００５３】
次に、モデル更新部１０８は、上記のステップＳ３０２で特定された生活パターン及びユーザ特徴を用いて、検知対象ユーザの検知モデルを更新する（ステップＳ３０３）。
【００５４】
例えば、上記のステップＳ３０２で特定された生活パターンとして、「平日の昼間１２：００−１４：００の時間帯は通知元端末２０を操作しない」ことが特定された場合には、モデル更新部１０８は、「平日の昼間１２：００−１４：００の時間帯」に通知元端末２０が操作されなかったとしても、異常として検知されないように検知モデルを更新する。
【００５５】
同様に、例えば、上記のステップＳ３０２で特定されたユーザ特徴として或る呂律の特徴が得られた場合には、モデル更新部１０８は、当該呂律の特徴から外れた呂律で音声入力が行われたときに異常として検知するように検知モデルを更新する。
【００５６】
このように、検知対象ユーザの生活パターンやユーザ特徴を用いて検知モデルが更新されることで、日々の生活パターンから外れた行動や動作、状態等が発生した場合に異常と検知したり、ユーザ特徴から外れた特徴で音声入力等が行われた場合に異常と検知したりすることが可能となる。したがって、このような更新により、検知対象ユーザの異常をより高い精度で検知することが可能となる。
【００５７】
しかも、このような検知モデルの更新を所定の期間毎に繰り返し行うことで（つまり、所定の期間毎に動的に検知モデルを更新することで）、例えば、検知対象ユーザの進学や就職、転勤等による生活パターンの変化、身体的特徴の変化によるユーザ特徴の変化等にも追従した異常検知が可能となる。
【００５８】
＜コンピュータ６００のハードウェア構成＞
最後に、本実施形態に係る異常発生通知システム１を構成するコンピュータ６００（例えば、サーバ装置１０を実現するコンピュータや端末２０を実現するコンピュータ）のハードウェア構成について、図７を参照しながら説明する。図７は、コンピュータ６００のハードウェア構成の一例を示す図である。
【００５９】
図７に示すコンピュータ６００は、入力装置６０１と、表示装置６０２と、外部Ｉ／Ｆ６０３と、ＲＡＭ（Random Access Memory）６０４と、ＲＯＭ（Read Only Memory）６０５と、プロセッサ６０６と、通信装置６０７と、補助記憶装置６０８とを有する。これら各ハードウェアは、それぞれがバスＢを介して通信可能に接続されている。
【００６０】
入力装置６０１は、例えばタッチパネルや各種ボタン等である。表示装置６０２は、例えばディスプレイ等である。なお、コンピュータ６００は、入力装置６０１及び表示装置６０２の少なくとも一方を有していなくてもよい。
【００６１】
外部Ｉ／Ｆ６０３は、外部装置とのインタフェースである。外部装置には、記録媒体６０３ａ等がある。コンピュータ６００は、外部Ｉ／Ｆ６０３を介して、記録媒体６０３ａの読み取りや書き込み等を行うことができる。記録媒体６０３ａとしては、例えば、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＳＤメモリカード（Secure Digital memory card）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリカード等がある。なお、異常発生通知システム１の各機能部（例えば、入力部１０１やモデル作成部１０２、情報取得部１０３、異常検知部１０４、確認部１０５、通知部１０６、特定部１０７、モデル更新部１０８等）を実現する１以上のプログラム（又はモジュール）は、記録媒体６０３ａに格納されていてもよい。
【００６２】
ＲＡＭ６０４は、プログラムやデータを一時保持する揮発性の半導体メモリである。ＲＯＭ６０５は、電源を切ってもプログラムやデータを保持することができる不揮発性の半導体メモリである。ＲＯＭ６０５には、例えば、ＯＳ（Operating System）に関する設定情報や通信ネットワークに関する設定情報等が格納されている。
【００６３】
プロセッサ６０６は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算装置である。異常発生通知システム１の各機能部は、ＲＯＭ６０５や補助記憶装置６０８に格納されている１以上のプログラムをＲＡＭ６０４上に読み出して、プロセッサ６０６が処理を実行することで実現される。
【００６４】
通信装置６０７は、コンピュータ６００を通信ネットワークに接続するためのインタフェースである。異常発生通知システム１の各機能部を実現する１以上のプログラムは、通信装置６０７を介して、所定のサーバから取得（ダウンロード）されてもよい。
【００６５】
補助記憶装置６０８は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等の不揮発性の記憶装置である。補助記憶装置３０８に格納されているプログラムやデータには、例えば、ＯＳ、当該ＯＳ上で各種機能を実現するアプリケーションプログラム、異常発生通知システム１の各機能部を実現する１以上のプログラム等がある。なお、異常発生通知システム１の各記憶部（例えば、検知モデル記憶部１１０等）は、例えば補助記憶装置６０８を用いて実現可能である。
【００６６】
本実施形態に係る異常発生通知システム１は、図７に示すハードウェア構成を有する１以上のコンピュータ６００により構成される。なお、図７に示すコンピュータ６００には、複数のプロセッサ６０６や複数のメモリ（ＲＡＭ６０４やＲＯＭ６０５、補助記憶装置６０８等）が含まれていてもよい。また、端末２０を実現するコンピュータ６００には、例えば、加速度センサやモーションセンサ等の各種センサ、ＧＰＳ衛星からの信号を受信して、現在位置を測定するＧＰＳ受信機等が含まれていてもよい。
【００６７】
本発明は、具体的に開示された上記の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。例えば、以下のような変形例が考えられる。
【００６８】
（変形例１）
上記のステップＳ１０１でユーザ属性が入力されずに、検知モデルが作成されてもよい。この場合、例えば、モデル作成部１０２は、テンプレート（雛形）として予め決められている複数の検知モデルのうち、ユーザにより選択された１つの検知モデルを作成すればよい。
【００６９】
（変形例２）
上記のステップＳ２０３で確認メッセージが表示されずに、上記のステップＳ２０５で検知モデルが更新されてもよい。この場合、例えば、モデル更新部１０８は、確認結果を用いずに、検知モデルを更新すればよい。
【符号の説明】
【００７０】
１        異常発生通知システム
１０      サーバ装置
２０      端末
１０１    入力部
１０２    モデル作成部
１０３    情報取得部
１０４    異常検知部
１０５    確認部
１０６    通知部
１０７    特定部
１０８    モデル更新部
１１０    検知モデル記憶部
【図１】
2020155002.tif 000003
【図２】
2020155002.tif 000004
【図３】
2020155002.tif 000005
【図４】
2020155002.tif 000006
【図５】
2020155002.tif 000007
【図６】
2020155002.tif 000008
【図７】
2020155002.tif 000009