(57)【要約】【課題】ユーザの行動によって得られるイベントデータ系列と、ユーザの日常的な行動を表す基準パターンとがどの程度相違するかを評価する。【解決手段】データ取得部１１は、ユーザの行動によるイベントデータ系列を取得する。パターン記憶部２１は、ユーザの日常的な行動を表す基準パターン系列を記憶する。スコア算出部３１は、イベントデータ系列と基準パターン系列との間の類似度が最も高くなる最適アラインメントに対応するマッチングスコアを、動的計画法に基づいて算出する。最適アラインメント取得部３２は、スコア算出部３１が算出したマッチングスコアに基づいて最適アラインメントを取得する。行動評価部３３は、最適アラインメントにおけるイベントデータ系列と基準パターン系列に含まれるイベント間の相違を評価する。【選択図】      図１
2010267207.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの行動によって発生するイベントとそのイベントが発生した時刻情報とを表すイベントデータをイベントの発生順に配列したイベントデータ系列を取得するデータ取得手段と、
前記ユーザの日常的な行動において発生するイベントとそのイベントが発生する時刻情報とを表すイベントデータをイベントの発生順に配列した基準パターン系列を記憶するパターン記憶手段と、
前記イベントデータ系列と前記基準パターン系列とを比較して、両系列間の類似度が最も高くなる最適アラインメントに対応するマッチングスコアを、動的計画法に基づいて算出するスコア算出手段と、
前記スコア算出手段が算出したマッチングスコアに基づいて前記最適アラインメントを取得する最適アラインメント取得手段と、
前記最適アラインメントにおける、前記イベントデータ系列と前記基準パターン系列に含まれるイベント間の相違から非日常性を評価する評価手段と、
を備える非日常性評価装置。
【請求項２】
前記イベントデータ系列のイベントと前記基準パターン系列のイベントとのペアについて、各イベントに対応する時刻情報に基づいてスコア関数が定義され、
全てのペアについてのスコア関数の和が最大となるアラインメントが最適アラインメントとして定められる、請求項１記載の非日常性評価装置。
【請求項３】
前記イベントデータ系列は、前記ユーザの移動履歴データを含む請求項１記載の非日常性評価装置。
【請求項４】
ユーザの日常的な行動において発生するイベントとそのイベントが発生する時刻情報とを表すイベントデータをイベントの発生順に配列した基準パターン系列を記憶しておき、
前記ユーザの行動によって発生するイベントとそのイベントが発生した時刻情報とを表すイベントデータをイベントの発生順に配列したイベントデータ系列を取得し、
前記イベントデータ系列と前記基準パターン系列とを比較して、両系列間の類似度が最も高くなる最適アラインメントに対応するマッチングスコアを、動的計画法に基づいて算出し、
前記算出されたマッチングスコアに基づいて前記最適アラインメントを取得し、
前記最適アラインメントにおける、前記イベントデータ系列と前記基準パターン系列に含まれるイベント間の相違から非日常性を評価する非日常性評価方法。
【請求項５】
前記イベントデータ系列のイベントと前記基準パターン系列のイベントとのペアについて、各イベントに対応する時刻情報に基づいてスコア関数が定義され、
全てのペアについてのスコア関数の和が最大となるアラインメントが最適アラインメントとして定められる、請求項４記載の非日常性評価方法。
【請求項６】
前記イベントデータ系列は、前記ユーザの移動履歴データを含む請求項４記載の非日常性評価方法。
【請求項７】
コンピュータにユーザの行動における非日常性の評価を実行させるためのコンピュータプログラムであって、
前記ユーザの行動によって発生するイベントとそのイベントが発生した時刻情報を表すイベントデータをイベントの発生順に配列したイベントデータ系列を取得するデータ取得ステップと、
前記ユーザの日常的な行動において発生するイベントとそのイベントが発生する時刻情報を表すイベントデータをイベントの発生順に配列した基準パターン系列を記憶するパターン記憶ステップと、
前記イベントデータ系列と前記基準パターン系列とを比較して、両系列間の類似度が最も高くなる最適アラインメントに対応するマッチングスコアを、動的計画法に基づいて算出するスコア算出ステップと、
前記スコア算出ステップで算出されたマッチングスコアに基づいて前記最適アラインメントを取得する最適アラインメント取得ステップと、
前記最適アラインメントにおける、前記イベントデータ系列と前記基準パターン系列に含まれるイベント間の相違を評価する評価ステップと、
を備えるコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの行動を示すイベントデータ系列を取得して、その行動がどの程度日常的でないかを評価する非日常性評価装置、非日常性評価方法及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、センサによって獲得した計測値に統計手法を適用することによって、観測対象の異常を検出するための技術が知られている。例えば特許文献１に記載された特異パターン検出システムでは、モデル学習サーバにおいて、受信したデータを元に、各センサに対する親センサ群を抽出し、親センサ群に対してのパラメータの学習を行い、最適な親センサ群や統計的なパラメータを求めておき、特異パターン検出サーバにおいて、親センサ群の情報と統計的なパラメータを用いて、データベースサーバから逐次的に受信した観測パターンの特異性を判定することで、得られたデータが非定常なものであるかどうかを判定できるようにしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−２７９８８７号公報（段落００３５、００３６、図５）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、ユーザの行動をセンシングする場合には、観測データがどのように基準から外れているかという情報が、ユーザの行動を知る重要な手がかりとなる。しかしながら、特許文献１に記載の特異パターン検出システムを利用してユーザの行動をセンシングしようとすると、観測データの特異性を判定することができても、観測データがどの程度基準パターンから外れているか、すなわち、どの程度非日常的なデータであるかを知ることができない。
【０００５】
本発明は、上記の事情を鑑みてなされたもので、ユーザの行動によって得られるイベントデータ系列について、ユーザの日常的な行動を表す基準パターンに対してどの程度日常的でないかを評価することのできる非日常性評価装置、非日常性評価方法及びコンピュータ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】
本発明に係る非日常性評価装置は以下のような態様の構成とする。
（１）ユーザの行動によって発生するイベントとそのイベントが発生した時刻情報とを表すイベントデータをイベントの発生順に配列したイベントデータ系列を取得するデータ取得手段と、前記ユーザの日常的な行動において発生するイベントとそのイベントが発生する時刻情報とを表すイベントデータをイベントの発生順に配列した基準パターン系列を記憶するパターン記憶手段と、前記イベントデータ系列と前記基準パターン系列とを比較して、両系列間の類似度が最も高くなる最適アラインメントに対応するマッチングスコアを、動的計画法に基づいて算出するスコア算出手段と、前記スコア算出手段が算出したマッチングスコアに基づいて前記最適アラインメントを取得する最適アラインメント取得手段と、前記最適アラインメントにおける、前記イベントデータ系列と前記基準パターン系列に含まれるイベント間の相違から非日常性を評価する評価手段を備える態様とする。  
この態様によれば、イベントデータ系列と基準パターン系列とを効率的に比較し、その類似度を評価することができる。また両系列に含まれるイベント間の相違を評価することができる。
【０００７】
（２）（１）の構成において、前記イベントデータ系列のイベントと前記基準パターン系列のイベントとのペアについて、各イベントに対応する時刻情報に基づいてスコア関数が定義され、全てのペアについてのスコア関数の和が最大となるアラインメントが最適アラインメントとして定められる態様とする。  
この態様によれば、イベントの時刻情報に基づいてイベントデータ系列と基準パターン系列との類似度を評価することができる。
【０００８】
（３）（１）の構成において、前記イベントデータ系列は、ユーザの移動履歴データを含む態様とする。
この態様によれば、ユーザの移動履歴を、基準パターン系列と比較することができる。
また、本発明に係る非日常性評価方法は以下のような態様の構成とする。
【０００９】
（４）ユーザの日常的な行動において発生するイベントとそのイベントが発生する時刻情報とを表すイベントデータをイベントの発生順に配列した基準パターン系列を記憶しておき、前記ユーザの行動によって発生するイベントとそのイベントが発生した時刻情報とを表すイベントデータをイベントの発生順に配列したイベントデータ系列を取得し、前記イベントデータ系列と前記基準パターン系列とを比較して、両系列間の類似度が最も高くなる最適アラインメントに対応するマッチングスコアを、動的計画法に基づいて算出し、前記算出されたマッチングスコアに基づいて前記最適アラインメントを取得し、前記最適アラインメントにおける、前記イベントデータ系列と前記基準パターン系列に含まれるイベント間の相違から非日常性を評価する態様とする。
【００１０】
この態様によれば、イベントデータ系列と基準パターン系列とを効率的に比較し、その類似度を評価することができる。また両系列に含まれるイベント間の相違を評価することができる。
（５）（４）の構成において、前記イベントデータ系列のイベントと前記基準パターン系列のイベントとのペアについて、各イベントに対応する時刻情報に基づいてスコア関数が定義され、全てのペアについてのスコア関数の和が最大となるアラインメントが最適アラインメントとして定められる態様とする。  
この態様によれば、イベントの時刻情報に基づいてイベントデータ系列と基準パターン系列との類似度を評価することができる。
【００１１】
（６）（４）の構成において、前記イベントデータ系列は、ユーザの移動履歴データを含む態様とする。  
この態様によれば、ユーザの移動履歴を、基準パターン系列と比較することができる。
また、本発明に係るコンピュータプログラムは以下のような態様の構成とする。
【００１２】
（７）コンピュータにユーザの行動における非日常性の評価を実行させるためのコンピュータプログラムであって、前記ユーザの行動によって発生するイベントとそのイベントが発生した時刻情報を表すイベントデータをイベントの発生順に配列したイベントデータ系列を取得するデータ取得ステップと、前記ユーザの日常的な行動において発生するイベントとそのイベントが発生する時刻情報を表すイベントデータをイベントの発生順に配列した基準パターン系列を記憶するパターン記憶ステップと、前記イベントデータ系列と前記基準パターン系列とを比較して、両系列間の類似度が最も高くなる最適アラインメントに対応するマッチングスコアを、動的計画法に基づいて算出するスコア算出ステップと、前記スコア算出ステップで算出されたマッチングスコアに基づいて前記最適アラインメントを取得する最適アラインメント取得ステップと、前記最適アラインメントにおける、前記イベントデータ系列と前記基準パターン系列に含まれるイベント間の相違を評価する評価ステップを備える態様とする。
態様とする。  
この態様によれば、イベントデータ系列と基準パターン系列とを効率的に比較し、その類似度を評価することができる。また両系列に含まれるイベント間の相違を評価することができる。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、スコア算出手段が、イベントデータ系列と基準パターン系列との間の類似度が最も高くなる最適アラインメントに対応するマッチングスコアを動的計画法に基づいて算出し、算出されたマッチングスコアに基づいて、最適アラインメント取得手段が最適アラインメントを取得し、最適アラインメントにおけるイベントデータ系列と基準パターン系列に含まれるイベント間の相違を評価手段が評価する。このため、イベントデータ系列と基準パターンパターン系列とを比較し、その類似度を評価することができる。また両系列に含まれるイベント間の相違を評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の一実施形態に係る行動評価装置のブロック図。
【図２】イベントデータ取得部が取得する時系列イベントデータの一例を示す図。
【図３】パターン記憶部に記憶される日常行動パターンの一例を示す図。
【図４】処理部において行われるデータ系列評価処理のフローチャート。
【図５】マッチングスコア計算処理の詳細を示すフローチャート。
【図６】系列アラインメントの一例を示す図である。
【図７】図２に示す時系列イベントデータと図３に示す日常行動パターンの最適アラインメントの一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係る非日常性評価装置のブロック図である。
この非日常性評価装置は、入力部１０、記憶部２０、処理部３０、及び出力部４０を備えている。
入力部１０は、ユーザの行動に基づく時系列イベントデータを取得するイベントデータ取得部１１を備え、イベントデータ取得部１１によって取得された時系列イベントデータを処理部３０に出力する。時系列イベントデータとは、ユーザの各種行動を示すイベントの発生に伴って生成されるイベントデータを、イベントが発生した順に並べた系列のことであり、イベントの発生履歴を表す。
【００１６】
本実施形態では、イベントデータ取得部１１は全地球測位システム（ＧＰＳ）によって測定されたユーザの位置データを取得するものとし、また、時系列イベントデータはＧＰＳ装置によって検出されたユーザの移動履歴を含むものとする。
イベントデータ取得部１１は、ＧＰＳ測位ユニットを含むか、あるいは図示しない外部のＧＰＳ測位装置からの測定データを受信する。イベントデータ取得部１１がＧＰＳ測位ユニットを含む場合、非日常性評価装置はユーザによる携帯が可能なポータブル装置として構成され、ユーザの位置データを逐次取得する。あるいは、イベントデータ取得部１１が非日常性評価装置から取り外し可能に構成され、ユーザはイベントデータ取得部１１のみを携帯するようにしてもよい。ユーザが外部のＧＰＳ装置を携帯する場合には、イベントデータ取得部１１は、このＧＰＳ装置からの位置データを受信する。イベントデータ取得部１１は、外部のＧＰＳ装置から有線又は無線のネットワークを介して位置データを受信してもよい。
【００１７】
以下では、時系列イベントデータをsと表す。また、時系列イベントデータｓに含まれる各イベントデータをそれぞれイベントの出現順にs[1]，s[2]，s[3]，…と表し、時系列イベントデータsに含まれるイベントの総数を|s|とする。時系列イベントデータsのｉ番目からｊ番目までの部分列をs[i…j]と表す（ただし、i＜j）。
【００１８】
図２は、イベントデータ取得部１１が取得する時系列イベントデータの一例を示す。この例では、ユーザが所定の場所を訪れることを一つのイベントとしている。イベントデータには、ユーザが訪問した場所及びその場所に到着した時刻とその場所を出発した時刻が含まれる。
【００１９】
図２に示す例では、時系列イベントデータsは４つのイベントのイベントデータを含むため、|s|＝４となる。例えばイベントデータs[1]は、ユーザが０：００に「自宅」に到着して９：００に出発したイベントを表す。またイベントデータs[2]は、ユーザが１０：００に「○○駅」に到着して１０：０５に出発したイベントを表す。イベントデータs[3]は、ユーザが１０：３０に「△△駅」に到着して１０：３５に出発したイベントを表し、s[4]は、ユーザが１０：５０に「職場」に到着して１７：００に出発したイベントを表す。時系列イベントデータsはこのように、イベントの発生（ユーザによる訪問）とその時刻情報（到着時刻及び出発時刻）を含むイベントデータを、イベントの発生順に並べたデータである。
【００２０】
入力部１０は、イベントデータ取得部１１に加え、キーボードや操作スイッチ等の入力手段を備えていてもよい。あるいは、外部の入力装置が接続される入力端子を備えていてもよい。
記憶部２０は、例えばフラッシュメモリ等の記憶装置からなり、パターン記憶部２１を備えている。パターン記憶部２１には予め、ユーザが日常的に行う行動パターンが１又は複数記憶されている。それぞれの日常行動パターンは、ユーザが日常的に行うイベントのイベントデータを時系列順に含んでいる。
【００２１】
以下では、日常行動パターンの集合をQで表し、集合Qの要素である各日常行動パターンをq(=q1, q2 …)で表す。また、日常行動パターンqに含まれるイベントデータをそれぞれイベントの出現順にq[1]，q[2]，q[3]，…と表し、パターンqに含まれるイベントの総数を|q|とする。日常行動パターンqのｉ番目からｊ番目までの部分列をq[i…j]と表す（ただし、i＜j）。
【００２２】
このような日常行動パターンは、たとえばユーザが手動で登録してもよいし、過去に入力された時系列イベントデータｓを蓄積し、系列パターンマイニング手法(Rakesh Agrawal and Ramakrishnan Srikant, “Mining Sequential Patterns”, 11th International Conference on Data Engineering, pp 3−14, 1995.を参照)等を適用することによって獲得してもよい。蓄積したデータからイベントパターンを抽出する場合には、時刻情報として、イベントの開始時刻、終了時刻、及びこれらの時刻の平均と分散を記憶することもできる。
【００２３】
図３は、パターン記憶部２１に記憶される日常行動パターンqの一例を示す図である。図２に示した時系列イベントデータsと同様に、日常行動パターンqは、離散的なイベントのイベントデータが時系列順に並んだ形で表現される。日常行動パターンqに含まれるイベントデータは、ユーザが通常訪問する場所及び訪問に関する時刻情報を含む。
【００２４】
図３に示す例では、日常行動パターンqは３つのイベントのイベントデータを含み、|q|＝３となる。例えばイベントデータq[1]は、ユーザが０：００に「自宅」に到着し、９：００に出発するイベントを表す。またイベントデータq[2]は、ユーザが１０：００に「○○駅」に到着して１０：０５に出発するイベントを表し、q[3]は、ユーザが１０：５０に「職場」に到着して１９：００に出発するイベントを表す。これらのイベントデータに含まれる時刻情報は、それぞれの場所の到着時刻及び出発時刻の平均値であってもよい。図３の例では、それぞれの場所の到着時刻の分散と出発時刻の分散もイベントデータに含まれている。日常行動パターンqはこのように、ユーザが通常行うイベントとその時刻情報を含むイベントデータを、イベントの発生順に並べたデータである。
【００２５】
処理部３０は、図示しないＣＰＵを有し、装置全体の動作を制御する。この処理部３０は、制御プログラム等が書きこまれたＲＯＭ、プログラム実行に必要なワークエリアを提供するためのＲＡＭ等を備えている。
処理部３０は更に、スコア算出部３１、最適アラインメント取得部３２及び行動評価部３３を備える。処理部３０は、イベントデータ取得部１１から得られた時系列イベントデータsと、パターン記憶部２０に蓄積されている各日常行動パターンqの組について、その類似性を評価し、最も類似しているパターンを選択する処理を行う。また、最も類似しているとされた日常行動パターンqと、時系列イベントデータsとの相違も評価する。本実施形態では、類似性の評価のために、バイオインフォマティクスの分野で用いられる動的計画法を利用して、時系列入力データｓと日常行動パターンqとの間で最適な配列アラインメントを取得する。
【００２６】
アラインメントとは、２つの系列を要素毎に対応付けて並べる操作をいう。各々の系列の要素からなるペアの一致度を表すようなスコア(score)関数が定義され、スコア関数の値の和が２つの系列の類似度を表すものとする。アラインメント時には、いずれかの系列において欠けている要素を補うためにギャップ記号（−）を挿入する。
【００２７】
図６は、系列アラインメントの一例を示す図である。図６では、長さの異なる２つの文字列Ｘ：“ＡＣＧＴ”とＹ：“ＡＴＣＧＴ”について、２種類のアラインメントが示されている。２つの文字列では含まれる要素数（文字数）が異なるが、ギャップ（−）を挿入して両文字列を対応させている。
【００２８】
図６（ａ）では、文字列ＸのＡとＣの間にギャップ（−）が挿入されている。そして、文字列Ｘの“Ａ”と文字列Ｙの“Ａ”がペアとなり、ＸのギャップとＹの“Ｔ”とがペアとなっている。また、文字列Ｘの“Ｃ”と文字列Ｙの“Ｃ”、Ｘの“Ｇ”とＹの“Ｇ”、Ｘの“Ｔ”とＹの“Ｔ”とがペアを成している。
【００２９】
図６（ｂ）では、文字列Ｙの先頭にギャップ（−）が挿入され、文字列Ｘの末尾に２つのギャップが挿入されている。このため、文字列Ｘの“Ａ”と文字列Ｙのギャップがペアとなっている。また、文字列Ｘの“Ｃ”と文字列Ｙの“Ａ”、Ｘの“Ｇ”とＹの“Ｔ”、Ｘの“Ｔ”とＹの“Ｃ”がペアとなっている。文字列Ｘの末尾の２つのギャップはそれぞれ、Ｙの“Ｇ”と“Ｔ”とペアとなる。
【００３０】
このような各ペアについてスコア関数が定義され、アラインメントにおける全てのペアのスコアの和が当該アラインメントのスコアとされる。スコアが最大となるアラインメントが、２系列間の最適アラインメントとされ、以下では、この最大のスコアをマッチングスコアと称する。２系列の類似度は、最適アラインメントにおいて最も高くなる。
【００３１】
アラインメント処理の詳細は、バイオインフォマティクスの教科書（例えば、阿久津達也、「バイオインフォマティクスの数理とアルゴリズム」、共立出版、2007）に詳しい。
最適アラインメントを選択するためには、系列Ｘの要素ｘと系列Ｙの要素ｙのペアについて、スコア関数ｗ（ｘ，ｙ）を定義する必要がある。スコア関数ｗ（ｘ，ｙ）は実数値をとるものとし、例えば同じ要素同士についてのスコア関数ｗ（ｘ，ｘ）の値がギャップについてのスコア関数ｗ（ｘ，−）の値よりも大きくなるように定義する。
【００３２】
スコア関数ｗの定義にバイオインフォマティクスの手法を応用するにあたり、本実施形態においては、いくつかの拡張を加える。バイオインフォマティクスの分野では、通常、比較する２つの系列は対等であるが、本実施形態では、予め登録された日常行動パターンと、観測された時系列イベントデータという異なる対象を扱う。そのため、スコア関数は非可換でもよいとする。すなわち、ｗ（ｘ，ｙ）≠ｗ（ｙ，ｘ）であってもよいものとする。
【００３３】
本実施形態では、図２及び図３に示すような日常行動パターンと時系列イベントデータ間で比較を行うので、イベントのペアに対するスコア関数が、そのイベントに関する時刻情報を利用して定まるものとする。例えば、以下の尤度によってスコア関数を定義する。
【００３４】
【数１】
2010267207.tif 000003
ここで、ｘは時系列イベントデータs中のイベントを表し、ｙは日常行動パターンq中のイベントを表す。txbは時系列イベントデータｓ中のイベントxの開始時刻、txeはイベントxの終了時刻を表す。また、μybは日常行動パターンqにおけるイベントyの（平均）開始時刻を、μyeは（平均）終了時刻を表す。イベントyの開始時刻の分散をσyb2 で表し、イベントyの終了時刻の分散をσye2とする。また、ギャップについてのスコア関数ｗ（ｘ，−）は、例えば所定の定数値をとるものとする。
【００３５】
スコア関数ｗが定められると、動的計画法を利用して最適アラインメントのマッチングスコアを求めることができる。時系列イベントデータの部分列s[1…i]と日常行動パターンの部分列q[1…j]に対する最適アラインメントのスコアをD[i, j]とすると、以下の再帰式によってD[i, j]を求めることができる。
【００３６】
【数２】
2010267207.tif 000004
この再帰式をD[i, j]の添字ｉ，ｊが小さいほうから順に、結果を記憶しておきながら計算する。このようにして得られるD[|s|, |q|]が時系列イベントデータsと日常行動パターンqとの最適アラインメントにおけるマッチングスコアに相当する。このため、ｉ，ｊのすべての組み合わせについてスコアD[i, j]を、O(|s||q|)の時間計算量、O(|s||q|)の空間計算量で計算することができる。
【００３７】
処理部３０のスコア算出部３１は、集合Ｑに含まれる全てのパターンqと時系列イベントデータsとの間で、最適アラインメントのマッチングスコアを算出する（図５のマッチングスコア計算処理）。
最適アラインメント取得部３２は、最大のマッチングスコアを与える日常行動パターンqについての最適アラインメントを取得する。この最大のマッチングスコアを与える日常行動パターンqが、時系列イベントデータsと最も類似したパターンである。最適アラインメントについては、マッチングスコアを計算するときに利用したスコアD[i, j]を用いて計算することが可能である。
【００３８】
すなわち、スコアD[|s|, |q|]を起点として、そこから式（２）のmax演算で出現するD[i-1, j], D[i, j-1], D[i-1, j-1]のうち、最大値を与えたものを選択する。選択されたスコアについても同様に、max演算で出現する最大のスコアを選択し、この操作を繰り返してD[0, 0]まで辿りつくパスが、最適アラインメントを与える。
【００３９】
行動評価部３３は、最も類似しているとされたイベントパターンqと、時系列イベントデータsとがどのように異なるかを評価する。評価結果は出力部４０に送信される。
出力部４０は、評価結果出力部４１を備える。評価結果出力部４１は、行動評価部３３による評価結果の出力を制御する。出力部４０が図示しないＬＣＤ等の表示装置を備える場合は、評価結果出力部４１は当該表示装置に評価結果を表示させてもよい。また、出力部４０が外部装置と接続される出力端子を有する場合は、評価結果出力部４１は当該出力端子を介して外部装置に評価結果を出力するようにしてもよい。評価結果出力部４１は、有線又は無線のネットワークを介して外部装置に評価結果を出力してもよい。
【００４０】
次に、以上のような構成を有する非日常性評価装置の動作について説明する。
図４は、処理部３０において行われるデータ系列評価処理のフローチャートである。
この処理が開始されると、スコア算出部３１が時系列イベントデータsをイベントデータ取得部１１から取得する（ステップＳ０２）。スコア算出部３１は、時系列イベントデータsと、パターン記憶部２１に記憶されている全ての日常行動パターンqとの間でマッチングスコア計算処理を行う（ステップＳ０３）。
【００４１】
図５は、マッチングスコア計算処理の詳細を示すフローチャートである。このマッチングスコア計算処理では、上述のように、動的計画法を利用した最適な配列アラインメントの発見手法が適用される。
図５の処理では、スコア算出部３１が、パターン記憶部２１に記憶された日常行動パターンの集合Qからいずれかひとつのパターンqを読み出す（ステップＳ２２）。スコア算出部３１は、読み出したパターンｑと時系列イベントデータsについて、上述した動的計画法を用いて最適アラインメントのマッチングスコアを計算する（ステップＳ２３）。
【００４２】
そして、時系列イベントデータｓとのマッチングスコアを算出していないパターンqが集合Ｑに存在するか否かを判定する（ステップＳ２４）。マッチングスコアを算出していないパターンqがあれば（ステップＳ２４でＹｅｓ）、処理はステップＳ２２に戻る。
【００４３】
すべてのパターンについてマッチングスコアが算出されたら（ステップＳ２４でＮｏ）、マッチングスコア計算処理を終了し、図４のフローに戻る。すべてのパターンのうち、マッチングスコアが最大となったパターンについては、そのスコアおよび計算したD[i, j]を記憶しておく。
【００４４】
図４のフローに戻ると、マッチングスコアが最大となる日常行動パターンq、すなわち時系列データsとの類似性が最も高い日常行動パターンqについて、マッチングスコアがあらかじめ定めた閾値以上になっているか否かが判断される（ステップＳ０４）。この閾値は、定数値としたり、日常行動パターンと時系列イベントデータに含まれるイベントの総数によって変動させたりしてもよい。
【００４５】
マッチングスコアが閾値以上であれば（ステップＳ０４でＹｅｓ）、最適アラインメント取得部３２が、マッチングスコアが最大となる日常行動パターンqについて、スコアを最大とするような最適アラインメントを取得する（ステップＳ０５）。最適アラインメントは、上述のように、マッチングスコアを計算するときに利用したスコアD[i, j]を用いて得られる。
【００４６】
行動評価部３３は、ステップＳ０５で得られた最適アラインメントに基づいて、時系列入力イベントデータsと日常行動パターンqとの相違を評価する（ステップＳ０６）。
時系列入力イベントデータsの評価のために、例えば以下のような基準が与えられる。
（ａ）時系列イベントデータs中のイベントがギャップ（−）と対応していれば、そのイベントは日常行動パターンq中には出現しない、追加されたイベントであるとする。すなわち、ユーザが日常行動にはない行動を取ったことを意味する。図２及び図３に示すようなデータに基づいてユーザの移動を評価する場合には、ユーザが寄り道したことに相当する。
（ｂ）日常行動パターンq中のイベントがギャップ（−）と対応していれば、時系列イベントデータs中にそのイベントが出現しなかったとする。すなわち、ユーザが日常行動を行わなかったことを意味する。図２及び図３に示すようなデータに基づいてユーザの移動を評価する場合には、ユーザがいつもは訪れる場所を訪問しなかったことに相当する。
（ｃ）同じイベント同士が対応づけられていたとしても、それらの間の時刻情報のずれが大きい場合、例えば式（１）によって算出される尤度が小さい場合には、時系列イベントデータs中のイベント発生のタイミングが、日常行動パターンqとは異なるものとする。すなわち、ユーザが日常とは異なる時刻にイベントを行ったことを意味する。図２及び図３に示すようなデータに基づいてユーザの移動を評価する場合には、ユーザの到着時刻又は出発時刻が通常よりも早い、又は遅いことに相当する。
【００４７】
図７は、図２に示す時系列イベントデータsと図３に示す日常行動パターンqの最適アラインメントの一例を示す図である。
図７では、イベントデータs[3]が、日常行動パターンqのq[2]とq[3]の間に挿入されたギャップに対応している。これは、基準（ａ）のように、ユーザが日常行動とは異なる行動を行ったこと、すなわち、「△△駅」に立ち寄ったことを表す。
【００４８】
また図７では、イベントデータs[4]とq[3]が対応している。イベントデータq[3]は、ユーザが通常は、「職場」に１０：５０に到着して１９：００に出発していることを示しており、一方イベントデータs[4]は、ユーザが１０：５０に「職場」に到着して１７：００に出発したことを示している。すなわち、ユーザは通常よりも２時間早く「職場」を出発している。このように、同じイベント同士が対応していても、時刻情報にずれがある場合は、ユーザの行動が通常よりも早い又は遅いことがわかる。
【００４９】
行動評価部３３による評価結果は、評価結果出力部４１に出力される（ステップＳ０７）。行動評価部３３による評価結果には、入力された時系列イベントデータsがどの日常行動パターンqと最も類似しているか、また当該日常行動パターンqと比較して、時系列イベントデータsがどのように異なっているかという非日常性の度合いが含まれる。
【００５０】
一方、最大のマッチングスコアがあらかじめ定めた閾値よりも小さい場合（ステップＳ０４でＮｏ）、時系列イベントデータsはどの日常行動パターンとも異なる非日常的なデータであると評価され、この評価結果が評価結果出力部４１に出力される（ステップＳ０９）。
【００５１】
評価結果出力部４１に評価結果が出力されると、この行動評価処理は終了する。評価結果出力部４１は、ＬＣＤ等の表示装置に評価結果を表示させたり、外部装置に評価結果を出力したりする。ユーザの行動はこの出力結果によって知ることができる。
以上のように、本実施形態による非日常性評価装置によれば、イベントが発生した時間順に並んだイベントデータ系列と、予め記憶された行動パターンとを比較して、発生したイベントと行動パターンとがどの程度相違するかを判定することができる。
【００５２】
具体的には、ユーザの行動によって発生するイベントとそのイベントが発生した時刻情報を表すイベントデータをイベントの発生順に配列した時系列イベントデータをイベントデータ取得手段１１によって取得し、ユーザの日常的な行動において発生するイベントとそのイベントが発生する時刻情報を表すイベントデータをイベントの発生順に配列した日常行動パターンをパターン記憶部２１に予め記憶しておく。スコア算出部３１は、時系列イベントデータと日常行動パターン系列とを比較して最適アラインメントに対応するマッチングスコアを算出する。このとき、バイオインフォマティクスの分野で２本の配列の比較に用いられる動的計画法に基づくペアワイズアラインメント法を拡張して適用する。時系列イベントデータと日常行動パターン系列との類似性は、最適アラインメントにおいて最も高いとされる。最適アラインメント取得部３２は、スコア算出部３１が算出したマッチングスコアに基づいて最適アラインメントを取得する。行動評価部３３は、最適アラインメントにおける時系列イベントデータと日常行動パターンの要素間の相違から非日常性を評価する。従って、時系列イベントデータがどの日常行動パターンに類似しているか、あるいはどの日常行動パターンとも類似していないかを評価することができる。
【００５３】
したがって、上記実施形態の構成による非日常性評価装置によれば、観測された行動履歴と予め記憶されたパターンとの比較を効率的に行うことができる。また、予め記憶されたパターンとの相違が大きい非日常的なデータを検出し、どのように相違するかの評価を行うことが可能となる。例えば、予め記憶されたパターンと比較して、イベントデータ系列にイベントが追加されている、あるいはイベントデータ系列からイベントが消失していることを検出することができる。加えて、予め記憶されたパターンと比較して、あるイベントの発生のタイミングが早い、又は遅いといったことまで評価することができる。
【００５４】
本実施形態では、イベントデータ取得部１１はＧＰＳ装置を利用してユーザの移動履歴を取得して時系列イベントデータとしたが、本発明はこれに限定されない。工場等において、センサによる検出履歴や装置の操作履歴、工程の進行等が、所定の日常パターンと比較されてもよい。
【００５５】
上述の説明では、パターン記憶部２１は、ユーザが日常的に行う１又は複数の行動パターンの集合Qを予め記憶しておくものとした。日常行動パターンは、例えばユーザが通常行う行動の曜日毎や、月毎のパターン等であってもよい。また、複数のユーザが本装置を使用する場合には、ユーザ毎に日常行動パターンが記憶されてもよい。複数のユーザが本装置を使用する場合、装置から取り外し可能なイベントデータ取得部１１がユーザ毎に備えられてもよく、各ユーザはそれぞれのイベントデータ取得部１１を携帯して時系列イベントデータを取得する。
【００５６】
本実施形態による非日常性評価装置によれば、ユーザの行動を詳細に管理、監督することができるようになる。例えば、本装置を老人や子供に携帯させることで、家族がその行動を監督することができるようになる。
尚、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成を削除してもよい。さらに、異なる実施形態例に亘る構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【００５７】
また、本発明は、コンピュータに所定の手段を実行させるため、コンピュータを所定の手段として機能させるため、コンピュータに所定の機能を実現させるため、あるいはプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体としても実施することもできる。
【符号の説明】
【００５８】
１０…入力部、１１…イベントデータ取得部、２０…記憶部、２１…パターン記憶部、３０…処理部、３１…スコア算出部、３２…最適アラインメント取得部、３３…行動評価部、４０…出力部、４１…評価結果出力部。
【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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