(57)【要約】【課題】世帯内の複数メンバーが同時に実行する行動パターンを精度良く抽出すること。【解決手段】本実施形態に係る世帯内グループ行動推定装置は、行動ラベル系列を使用機器履歴とマッチングして行動ラベル機器使用系列に変換する行動ラベル使用機器変換部１０１と、行動ラベル使用機器系列から特徴的な機器使用系列をメンバー属性毎のテンプレートとして抽出する特徴使用機器系列抽出部１０２と、各単位時間でセンシングされた世帯全体の使用機器状態系列集合からなる混合使用機器状態系列ＤＢ１１３を、上記テンプレートを用いて各メンバーの使用機器状態系列ＤＢ１１４として分離する混合使用機器状態系列分離部１０３と、各メンバーの使用機器状態系列ＤＢ１１４を、家族属性付きの行動ラベル系列を含むグループ行動ラベル集合ＤＢ１１９に変換する使用機器行動ラベル変換部１０５とを具備する。【選択図】図１
2014115865.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
世帯を構成する各メンバーの行動パターンを表す行動ラベル系列を、その行動パターンの実施の際に使用される機器の履歴データとマッチングして、行動ラベル機器使用系列に変換する行動ラベル使用機器変換部と、
前記行動ラベル使用機器系列から特徴的な機器使用系列をメンバー属性毎のテンプレートとして抽出する特徴使用機器系列抽出部と、
各単位時間でセンシングされた世帯全体の使用機器状態系列集合からなる混合使用機器状態系列を、前記テンプレートを用いて各メンバーの使用機器状態系列として分離する混合使用機器状態系列分離部と、
前記各メンバーの使用機器状態系列を、家族属性付きの行動ラベル系列を含むグループ行動ラベル集合に変換する使用機器行動ラベル変換部と
を具備することを特徴とする世帯内グループ行動推定装置。
【請求項２】
前記使用機器行動ラベル変換部から出力される家族属性付きの行動ラベル系列を含むグループ行動ラベル集合から、複数のメンバーが同時に実施したと推定されるグループ同時行動ラベル集合を抽出するグループ同時行動ラベル集合抽出部をさらに具備することを特徴とする請求項１に記載の世帯内グループ行動推定装置。
【請求項３】
前記各メンバーの使用機器状態系列から、同時使用の頻度が高いグループ使用機器状態ラベル集合を抽出するグループ使用機器状態ラベル集合抽出部と、
前記グループ使用機器状態ラベル集合と、前記グループ同時行動ラベル集合と、前記行動ラベルに対応する使用機器の履歴及び消費電力量とから、複数のメンバーが同時行動する際の消費電力量を算出する消費電力算出部と
をさらに具備することを特徴とする請求項２に記載の世帯内グループ行動推定装置。
【請求項４】
前記グループ使用機器状態ラベル集合抽出部は、単独で行動する行動ラベルに付与される単独行動フラグを用いて、前記単独行動フラグが付与された使用機器状態系列を抽出対象から除外することをさらに特徴とする請求項３に記載の世帯内グループ行動推定装置。
【請求項５】
情報処理装置により実行される世帯内グループ行動推定方法であって、
世帯を構成する各メンバーの行動パターンを表す行動ラベル系列を、その行動パターンの実施の際に使用される機器の履歴とマッチングして、行動ラベル機器使用系列に変換することと、
前記行動ラベル使用機器系列から特徴的な機器使用系列をメンバー属性毎のテンプレートとして抽出することと、
各単位時間でセンシングされた世帯全体の使用機器状態系列集合からなる混合使用機器状態系列を、前記テンプレートを用いて各メンバーの使用機器状態系列として分離することと、
前記各メンバーの使用機器状態系列を、家族属性付きの行動ラベル系列を含むグループ行動ラベル集合に変換することと
を有することを特徴とする世帯内グループ行動推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明の実施形態は、世帯内で同時間帯に行われるグループ行動を推定する世帯内グループ行動推定装置及び世帯内グループ行動推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＨＥＭＳ（Home Energy Management System）の普及に伴い、各家庭のエネルギー消費の効率的かつ低負担な形での電力消費コントロール技術が重要と考えられている。このような電力消費コントロール技術において、電力量を事前に見積る技術などが重要とされており、例えば特許文献１乃至４に提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−１３８４９２号公報
【特許文献２】特開２０１１−８１４３１号公報
【特許文献３】特開２０１１−８１５４０号公報
【特許文献４】特開２０１０−１７０４１９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、１世帯単位の行動パターンを把握する上で、何らかの世帯内行動の特徴に基づき、データ収集する手法が必要である。また、その特徴に基づいた消費電力傾向を算出することが重要である。さらに、多くの世帯に行動パターンとその機器使用に関するデータを記述するような形態でのデータ収集は工数がかかるため、その工数削減を達成しつつ、世帯内行動の特徴を分析する手法が必要である。
【０００５】
本実施形態の目的は、世帯内の複数メンバーが同時に実行する行動パターンを精度良く抽出することができる世帯内グループ行動推定装置及び世帯内グループ行動推定方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本実施形態に係る世帯内グループ行動推定装置は、世帯を構成する各メンバーの行動パターンを表す行動ラベル系列を、その行動パターンの実施の際に使用される機器の履歴データとマッチングして、行動ラベル機器使用系列に変換する行動ラベル使用機器変換部と、前記行動ラベル使用機器系列から特徴的な機器使用系列をメンバー属性毎のテンプレートとして抽出する特徴使用機器系列抽出部と、各単位時間でセンシングされた世帯全体の使用機器状態系列集合からなる混合使用機器状態系列を、前記テンプレートを用いて各メンバーの使用機器状態系列として分離する混合使用機器状態系列分離部と、前記各メンバーの使用機器状態系列を、家族属性付きの行動ラベル系列を含むグループ行動ラベル集合に変換する使用機器行動ラベル変換部とを具備する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本実施形態に係る世帯内グループ行動推定装置の構成を示すブロック図。
【図２Ａ】行動ラベル系列教師ＤＢに蓄積されるデータ構造の一例を示す図。
【図２Ｂ】行動ラベル系列教師ＤＢに蓄積されるデータ構造の一例を示す図。
【図３】行動ラベル使用機器ＤＢに蓄積されるデータ構造の一例を示す図。
【図４】行動ラベル使用機器変換部の処理を示すフローチャート。
【図５Ａ】家族属性別テンプレートの抽出例を示す図。
【図５Ｂ】家族属性別テンプレートの抽出例を示す図。
【図５Ｃ】家族属性別テンプレートの抽出例を示す図。
【図６】家族混合使用機器状態系列ＤＢに蓄積されるデータ構造の一例を示す図。
【図７Ａ】混合使用機器状態系列分離部の動作を示す図。
【図７Ｂ】混合使用機器状態系列分離部の動作を示す図。
【図７Ｃ】混合使用機器状態系列分離部の動作を示す図。
【図８】選定されたテンプレート及びグループ使用機器状態集合の一例を示す図。
【図９】使用機器ラベル適合箇所選定及び評価関数適用順決定ルーチンを示すフローチャート。
【図１０】サブルーチン１を示すフローチャート。
【図１１】評価関数適用ルーチンを示すフローチャート。
【図１２】グループ使用機器状態ラベル集合抽出部の処理を示すフローチャート。
【図１３】グループ使用機器状態ラベル集合抽出部の動作の具体例を示す図。
【図１４】使用機器行動ラベル変換処理を示す図。
【図１５】グループ同時行動ラベル集合抽出処理を示す図。
【図１６】グループ同時行動ラベル集合抽出処理を示すフローチャート。
【図１７】グループ行動時消費電力算出部の動作を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を参照しながら本実施形態に係る世帯内グループ行動推定装置について詳細に説明する。  
図１は、本実施形態に係る世帯内グループ行動推定装置の構成を示すブロック図である。世帯内グループ行動推定装置は、行動ラベル使用機器変換部１０１、特徴使用機器系列抽出部１０２、混合使用機器状態系列分離部１０３、グループ使用機器状態ラベル集合抽出部１０４、使用機器行動ラベル変換部１０５、及びグループ同時行動ラベル集合抽出部１０６を処理部として備え、行動ラベル系列教師ＤＢ１０８、行動ラベル使用機器ＤＢ１０９、家族属性ＤＢ１１１、家族混合使用機器状態系列ＤＢ１１３、及び単独行動フラグ付き行動ラベルＤＢ１１６を予め与えることにより、世帯内で同時間帯に実行されるグループ行動を推定する。さらに、世帯内グループ行動推定装置は、グループ行動時消費電力算出部１０７を備え、グループ行動で消費される電力量を推定する。なお、世帯内グループ行動推定装置は、例えば、汎用のコンピュータ装置を基本ハードウェアとして用い、各処理部を制御プログラムとして構成することで実現可能である。
【０００９】
行動ラベル系列教師ＤＢ１０８は、アンケート等により収集した世帯の生活行動パターンを記述したデータを行動ラベル系列としたもので構成される。行動ラベル系列教師ＤＢ１０８は、世帯を構成するメンバー毎の生活行動パターンを格納するデータベースであり、居住者より取得したアンケート入力としても良いし、ＮＨＫ国民生活時間調査やＡＴＵＳ（American Time Use Survey）などの統計情報を入力としてもよい。
【００１０】
家族属性ＤＢ１１１は、行動ラベル系列教師ＤＢ１０８で定義可能なメンバーの職業や世帯内での役割に起因する家族属性を蓄積するデータベースである。この家族属性ＤＢ１１１も、居住者より取得したアンケート入力から家族属性を抽出して構成しても良いし、ＮＨＫ国民生活時間調査などの家族属性で構成してもよい。家族属性ＤＢ１１１で定義されたメンバーＩＤのいずれかが行動ラベル系列教師ＤＢ１０８の各メンバーに適用されるものとする。例えば、メンバーＩＤ“１”＝父親、“２”＝母親、“３，４”＝子供（小学生）と定義する。家族属性ＤＢ１１１のデータは、その後の処理で、家族属性ごとにグルーピングする際の区分で利用される家族属性リストであり、どのような家族属性でグルーピングするかは、予め登録しておくものとする。
【００１１】
図２Ａ及び図２Ｂに、行動ラベル系列教師ＤＢ１０８に蓄積されるデータの具体的な構成例を示す。行動ラベル系列教師ＤＢ１０８は、１世帯（グループ）毎に、家族属性ＤＢ１１１で定義されている各家族属性（メンバーＩＤ）について、１日毎（何日目）に「いつ、どのくらいの時間、何をしたか」を対応づけたものである。この際の各々の行動を示す名称（以降「行動ラベル」と呼ぶ）は、アンケートや調査時に、予め有限個に定義された種類（例えば「睡眠」、「食事１」、「テレビ」、「風呂」等）の中から選択される。すなわち、図２Ａは、グループ“０”について、メンバーＩＤ“１，２，３，４”の１日目の行動ラベル系列を示し、図２Ｂは、グループ“０”について、メンバーＩＤ“１，２，３，４”の２日目の行動ラベル系列を示す。１つの時間帯で、複数の行動ラベルが適用可能な行動をメンバーがとる場合は、“食事１，炊事”や“テレビ，洗濯”のように複数の行動ラベルを適用することができる。
【００１２】
単独行動フラグ付き行動ラベルＤＢ１１６は、行動ラベルのうち、主として単独で行動する行動ラベルを登録するデータベースである。図２Ａ及び図２Ｂに示すように、行動ラベル単位で、各メンバーの行動ラベル毎に単独行動フラグ（図２Ａ，２Ｂ中の丸印）を付与することができる。例えば、図２Ａによれば、メンバーＩＤ“１”の「睡眠」及び「仕事」、メンバーＩＤ“２”の「掃除」及び「炊事」、メンバーＩＤ“３”の「睡眠」及び「学校」などには単独行動フラグが付与される。また、「特定のメンバーＩＤの行動ラベルについては単独」、というような形で付与してもよい。なお、単独行動フラグは、使用機器系列変換時に使用機器ラベルに対してそのまま引き継がれる。例えば、「掃除」→「掃除機使用」を単独行動でという場合は「掃除機」という使用機器ラベルに、そのまま「単独」というフラグを付与し、（掃除機，単独）というような内容でデータを保持する。
【００１３】
行動ラベル使用機器ＤＢ１０９は、行動ラベル系列教師ＤＢ１０８の各行動ラベルの行動を実施していた際に使用した使用機器と使用時間を表す使用機器系列を登録するデータベースである。
【００１４】
図３に、行動ラベル使用機器ＤＢ１０９に蓄積されるデータの具体的な構成例を示す。行動ラベル使用機器ＤＢ１０９には、例えば、照明や暖房などのＯＮ／ＯＦＦを電流や電力量の多寡によって検出したり、ガスコンロの使用量や使用時間をガス検知センサで常時検出するように、各種センサ等を用いて自動的に記録したデータを使用機器系列として予め登録する。ＯＮ／ＯＦＦ検知は、例えば以下の４つの方法があり、第１の方法として、既設の分電盤の導線にクランプ電流センサを設置し、その電流（≒電力）の多寡によってＯＮ／ＯＦＦを判定する方法、第２の方法として、電力使用量などを監視可能な分電盤を使用し、電力量を定期的に計測し、その電力量の多寡によってＯＮ／ＯＦＦを判定する方法、第３の方法として、電源プラグとコンセント間にセンサをブリッジし、個別の電子機器の電力量を定期的に計測し、その電力量の多寡によってＯＮ／ＯＦＦを判定する方法、第４の方法として、個別の電子機器が通信機能を持っており、その稼働情報をリクエストに応じてサーバーに蓄積できるものがあり、その稼働情報のうちＯＮ／ＯＦＦ情報を直接得るか、個別の電子機器の電力量を定期的に計測し、その電力量の多寡によってＯＮ／ＯＦＦを判定する方法があり、何れかの手法を用いてＯＮ／ＯＦＦを検知する。また、使用機器系列は、行動ラベル系列教師ＤＢ１０８の各行動ラベルと対応づけて登録するようにしてもよい。
【００１５】
行動ラベル使用機器変換部１０１は、行動ラベル使用機器ＤＢ１０９で定義された行動ラベルと使用機器の対応関係を記述したデータから、行動ラベル系列教師ＤＢ１０８に該当する行動ラベルをマッチングし、家族属性別機器使用系列ＤＢ１１０を出力する。このマッチングの際、単独行動フラグを使用機器系列にも付与し、付与／不付与のラベルはそれぞれ異なるラベルとして区別する。なお、行動ラベル使用機器ＤＢ１０９そのものが、各メンバーの機器の使用履歴の系列データである場合は、実質的に家族属性別機器使用系列ＤＢ１１０と内容的には同じデータとなる。
【００１６】
図４に、行動ラベル使用機器変換部１０１の処理フローを示す。ここでは、個々の行動ラベルに対して、実際に使用された機器使用の履歴と、行動ラベルが予めマッチングされたデータが既に行動ラベル使用機器ＤＢ１０９に登録されていて、行動ラベルの種類でマッチングが行われているものとする。
【００１７】
行動ラベル使用機器変換部１０１は、行動ラベル系列教師ＤＢ１０８から１日分の教師行動ラベル系列を選択し（Ｓ１３０１）、Ｓ１３０２〜Ｓ１３０６で１日分の教師行動ラベル系列のうち行動ラベル１個分毎にＳ１３０３〜Ｓ１３０５の処理を行う。行動ラベル使用機器変換部１０１は、行動ラベル使用機器ＤＢ１０９から、当該行動ラベルにマッチする使用機器の集合を検索し、使用機器系列として登録し（Ｓ１３０３）、対象の行動ラベルが単独行動である場合は（Ｓ１３０４）、当該行動ラベルで使用される使用機器系列にそれぞれ単独行動フラグを付与する（Ｓ１３０５）。
【００１８】
特徴使用機器系列抽出部１０２は、家族属性別機器使用系列ＤＢ１１０と、家族属性ＤＢ１１１を入力とする。すなわち、全世帯、あるいは一部の世帯を対象として、ある指定された家族属性を持つ機器使用履歴系列データを１つのグループとして収集し、頻出する機器使用履歴系列を家族属性別テンプレートとして抽出する。家族属性別テンプレート抽出では、「単独行動フラグ」の有無を区別して集計し、その頻度の高いものを選択する。
【００１９】
抽出する方法については、例えば、M. J. Zaki, “SPADE: An Efficient Algorithm for Mining Frequent Sequences”, Machine Learning 42, 1/2, pp. 31-60(2001)、又はAgrawal, R. & Srikant, R. “Mining sequential patterns”, 11th Intl. Conf. on Data Engineering, pp. 3-14 (1995)等で提案されている手法を用いる。家族属性別テンプレートは、予め入力された閾値の取り方などによって通常複数抽出されるので、それらをすべて家族属性別テンプレートＤＢ１１２に登録する。
【００２０】
図５Ａ，５Ｂ，５Ｃに、家族属性別テンプレートＤＢ１１２の抽出例を示す。図５Ａには、メンバーＩＤ“１”で抽出した場合の父親テンプレートを示す。図５Ｂには、メンバーＩＤ“２”で抽出した場合の母親テンプレートを示す。図５Ｂには、メンバーＩＤ“３，４”で抽出した場合の子供（小学生）テンプレートを示す。
【００２１】
家族混合使用機器状態系列ＤＢ１１３は、世帯単位でセンシングされる機器使用履歴の系列を格納したものである。図６には、ある世帯（グループＩＤ＝１０１）についての家族混合使用機器状態系列の一例を示す。家族混合使用機器状態系列ＤＢ１１３で収集されるデータには、個々のメンバー又は複数メンバーが何らかの行動をとった結果、世帯単位でセンサにより検出される機器使用履歴データが含まれるものとする。
【００２２】
多くの機器は備え付けである場合が多く、挙動を示すデータは図６のように、個々の時間帯での機器使用データは利用可能でも、誰が使ったか不明なものを想定する。その際の機器使用データは、ＯＮ／ＯＦＦ情報や、個々の機器の操作状態を表すデータを想定する。例えばＦＥＭＩＮＩＴＹ（登録商標）の製品により、これらの情報を取得することは可能であり、上記機器以外のデータでも、ワットチェッカーなどで一定値以上の消費電力が発生した場合にＯＮ、その値以下の場合をＯＦＦ、などとして機器の使用履歴を保持することが出来る。また、ガスや水道などのデータも、その使用量を計測可能であれば、機器使用データとして利用してもよい。なお、センサ系列のラベルとしては行動ラベル使用機器ＤＢ１０９で定義されたもので構成するものとする。
【００２３】
混合使用機器状態系列分離部１０３は、家族混合使用機器状態系列ＤＢ１１３のデータのうち、１日分の特定の世帯の家族混合使用機器状態系列データから、家族属性別テンプレートＤＢ１１２を用いて、特定の家族属性の頻出パターンに一致することを手がかりとして、その家族属性と、その家族属性が使用した機器を推定する。ここで、家族混合使用機器状態系列とテンプレートとのマッチングにおいては、「単独行動フラグ」の情報は使わずに、「使用機器」のラベルでマッチングをする。マッチングの対象としては使用しないが、ラベルとしてはこの処理の際も切り離さず、そのまま単独行動フラグをつけておく。
【００２４】
混合使用機器状態系列分離部１０３によって、分離された家族属性及び使用機器と推定された機器状態系列データを１組としたデータを、家族属性付き分離使用機器状態系列ＤＢ１１４に格納する。
【００２５】
図７Ａ，７Ｂ，７Ｃに、図６の家族混合使用機器状態系列から、その世帯内における各メンバーの使用機器系列について各家族属性毎に使用機器系列を分離する手法の例を示す。ここでは、家族混合使用機器状態系列が、本対象世帯の家族属性が、父親、母親、子供（小学生）のいずれかによって生成されていることが予め入力されている場合で、父親、母親、子供（小学生）の使用機器系列のテンプレートから、同一時間帯の使用機器の合致率を割り出し、そのΣ（的中率）×継続時間が最大となるテンプレートがそれぞれの家族属性のメンバーが使用した使用機器系列とする。
【００２６】
図７Ａには、図６に示す家族混合使用機器状態系列を図５Ａの父親テンプレート（テンプレート１）とマッチングさせた例を示す。図７Ｂには、図６に示す家族混合使用機器状態系列を図５Ｂの母親テンプレート（テンプレート１，２）とマッチングさせた例を示す。図７Ｃには、図６に示す家族混合使用機器状態系列を図５Ｃの子供（小学生）テンプレート（テンプレート１，２）とマッチングさせた例を示す。図７Ａ，７Ｂ，７Ｃの家族混合使用機器状態系列の使用機器ラベルにおいて各テンプレートに合致する箇所を斜線パターンで示す。図７Ｂについては、テンプレート１の一致箇所（１２箇所）が、テンプレート２の一致箇所（１０箇所）を上回っているので、テンプレート１を採用する。図７Ｃについては、テンプレート１の一致箇所（６箇所）が、テンプレート２の一致箇所（３箇所）を上回っているので、テンプレート１を採用する。
【００２７】
図８の上段に示すように、上記のように採用された合致率が高いテンプレートを各メンバーの「選定されたテンプレート」とする。混合使用機器状態系列分離部１０３は、各メンバーの「選定されたテンプレート」で分離された家族属性及び使用機器と推定された機器状態系列データを１組としたデータ（例えば、図８の下段の斜線パターン部分）を、家族属性付き分離使用機器状態系列ＤＢ１１４に格納する。
【００２８】
なお、このマッチングでは、単独行動フラグの付加内容は参照せず、混合使用機器状態系列内の各使用機器の状態と、テンプレートの使用機器の状態とを比較する。
【００２９】
図９乃至図１１を参照して、混合使用機器状態系列分離部１０３の処理について説明する。図９は、使用機器ラベル適合箇所選定及び評価関数適用順決定ルーチンを示すフローチャートである。
【００３０】
混合使用機器状態系列分離部１０３は、数日分の混合使用機器状態系列を選択し（Ｓ１４０１）、そのうちの１日分ごとの混合使用機器状態系列について（Ｓ１４０２）、家族属性リストのうちの家族属性毎に（Ｓ１４０３）、家族属性のテンプレート集合のうち1つの家族属性のテンプレート毎に（Ｓ１４０４）、後述のサブルーチン１を実行する。全家族属性のテンプレートについてサブルーチン１で出力される配列を保存する（Ｓ１４０５）。
【００３１】
図１０にサブルーチン１を示す。混合使用機器状態系列分離部１０３は、１つの家族属性の使用機器テンプレート集合のうちの１つの使用機器系列毎に（Ｓ１４０６）、１日１日分の混合使用機器状態系列の各タイムスライスに対して、テンプレートの全行動ラベルが適合する箇所を配列に保存する（Ｓ１４０７）。適合配列の組合せをラティス状に生成する（Ｓ１４０８）。テンプレートの順序関係と一致しない適合配列の組合せを除外する（Ｓ１４０９）。その家族属性のテンプレートについて適合する箇所のラティス状の組合せを配列化し保存する（Ｓ１４１０）。
【００３２】
図１１に、評価関数適用ルーチンを示す。混合使用機器状態系列分離部１０３は、数日分の混合使用機器状態系列を選択し（Ｓ１５０１）、選択した数日分の混合使用機器状態系列のうち、１日分ごとの混合使用機器状態系列について（Ｓ１５０２）、家族属性リストのうちの家族属性毎に（Ｓ１５０３）、家族属性のテンプレート集合のうち、１つの家族属性のテンプレート毎に（Ｓ１５０４）、図９の「使用機器ラベル適合箇所選定及び評価関数適用順決定ルーチン」を行う。
【００３３】
全適用順配列のうち、１つの適用順配列について（Ｓ１５０５）、今回選択した適用順配列の評価関数の値が、現在採用されている適用順配列の評価関数の値より大きい場合は（Ｓ１５０６）、今回選択した適用順配列を採用する（Ｓ１５０７）。そして、全家族属性の評価関数の値のうち、もっとも高いものを抽出し（Ｓ１５０８）、全家族属性検索対象から除外されていない場合はＳ１５０２に移行し、全家族属性検索対象から除外された場合は終了する（Ｓ１５０９）。
【００３４】
上記図９乃至図１１の例の他、使用機器ラベルを語句としてｔｆ／ｉｄｆを適用し、そのスコアの総和が高くなることを利用すると、本対象世帯の家族属性を入力しなくても、何人家族かを予め入力しておけば、家族属性も推定して、かつ家族属性のメンバーが使用した使用機器系列を推定することも出来る。
【００３５】
さらには、ｔｆ／ｉｄｆのマッチングスコアや、Σ（的中率）×継続時間などを変数として評価関数を定義すると、それに基づき、どのテンプレートの組合せが尤もらしいかを基準に、その組合せを求めることも出来る。
【００３６】
グループ使用機器状態ラベル集合抽出部１０４は、各メンバーの各時間帯に対する使用機器状態系列のうち、図８の後段に示すように、家族属性付き分離使用機器状態系列で使用機器と推定された、全メンバー機器状態系列データの集合（混合使用機器状態系列の部分集合）から、同時間帯において、高い頻度で同時使用されている機器の集合を「グループ使用機器状態集合」とし、その組合せを抽出する。その結果、特定の時間帯に、複数メンバで共通して使用される機器の使用機器集合データをグループ使用機器状態集合ＤＢ１１５に格納する。なお、単独行動フラグが付与された使用機器系列ラベルについては、グループ使用機器の判定の際、抽出対象から除外する。つまり、グループ使用機器状態ラベル集合の抽出時に、単独行動フラグのついた使用機器は、「グループで使用」という判定で採用せず、単に「同時間帯に実施される（別の）行動」とする。
【００３７】
また、家族属性付き分離使用機器状態系列ＤＢ１１４を世帯単位で取り出し、それを時間帯ごとに参照し、複数メンバーでの使用と判定された場合に、その時間帯をグループ使用機器状態ラベル集合とする。その判定結果を、グループ使用機器状態集合ＤＢ１１５に格納する。
【００３８】
図１２のフローチャートを参照して、グループ使用機器状態ラベル集合抽出部１０４の処理について説明する。先ず、全データ取得日のうちの特定日について（Ｓ１５１１）、全時間帯のうちの１単位時間毎に（Ｓ１５１２）、世帯全員のうち１メンバー毎に（Ｓ１５１３）、各メンバーの使用機器をベクトルとして格納する（Ｓ１５１４）。そして、単独フラグが付与された使用機器か否かを判定し（Ｓ１５１５）、単独フラグが付与された使用機器であれば上記ベクトルから除外し（Ｓ１５１６）、使用機器の全組合せ（以下、グループ使用機器候補ベクトルとする）について、単位時間内での発生回数をカウントする（Ｓ１５１７）。
【００３９】
次に、グループ使用機器候補ベクトルのうちのそれぞれについて（Ｓ１５１８）、当該グループ使用機器候補ベクトルが、使用したメンバーの組合せについて、閾値以上に発生しているか否かを判定する（Ｓ１５１９）。閾値は、例えば、Ｃｏｎｆｉｄｅｎｃｅが０．５以上などと設定することができる。グループ使用機器状態ラベル集合抽出部１０４は、この閾値以上に発生しているグループ使用機器候補ベクトルを同時使用されたグループ使用機器状態ラベル集合としてグループ使用機器状態集合ＤＢ１１５に格納する（Ｓ１５２０）。
【００４０】
図１３に、グループ使用機器状態ラベル集合抽出部１０４の動作の具体例を示す。図１３では、図８の後段のように選定されたテンプレートの１日分について説明する。図１３の上段に示すように、選定されたテンプレートを単位時間毎にスイープして、最初の単位時間において、（個人部屋２・常夜灯）と（子供部屋・常夜灯）は、単独行動フラグが付与されているので候補から除外される。次の単位時間では、図１３の中段に示すように、（オーブン）について（母，子）が１回、（電子レンジ，台所ライト１・全光）について（母）が１回、（台所ライト１・全光，オーブン）について（母）が１回、（オーブン，電子レンジ）について（母）が１回、（電子レンジ，台所ライト１・全光，オーブン）について（母）が１回がカウントされる。
【００４１】
このような数え上げを、対象になるセンサ観測データについて試行する。これにより、図１３の下段に示すように、使用機器の組合せと使用したメンバーの組合せとして、（オーブン）について（母，子）、（台所ライト１・全光）について（父，母，子）、（台所テレビ）について（父，母，子）、（台所ライト１・全光，台所テレビ）について（父，母，子）、（リビングライト１・全光）について（父，子）が、グループ使用機器状態集合ＤＢ１１５に格納される。
【００４２】
使用機器行動ラベル変換部１０５は、グループ使用機器状態集合ＤＢ１１５の当該データについて、機器使用ラベルを支持する家族属性付き分離使用機器状態系列データの元になった家族属性別テンプレート１１２内のテンプレートデータを特定し、尤もらしい行動ラベル系列に変換する。使用機器行動ラベル変換部１０５は、変換した家族属性付き行動ラベル系列（グループ内の個人及び複数人で行う行動を含む）を、グループ行動ラベル集合ＤＢ１１９に格納する。
【００４３】
使用機器行動ラベル変換部１０５は、先ず図１４に示すように、行動ラベル使用機器ＤＢ１０９を利用し、家族属性付き分離使用機器状態系列ＤＢ１１４の家族属性付き分離使用機器状態系列データに対し、使用機器系列から行動ラベル系列に変換し、家族属性付き行動ラベル系列を生成する。
【００４４】
その上で、グループ同時行動ラベル集合抽出部１０６は、家族属性付き行動ラベル系列から時間帯ごとの行動ラベル集合を複数収集し、Ａｐｒｉｏｒｉなどの頻出ラベル抽出手法を用い、複数のメンバーがある閾値以上の割合で同時行動するグループ同時行動ラベル集合を抽出する。その抽出結果は、グループ同時行動ラベル集合ＤＢ１１８に格納する。つまり、グループ同時行動ラベル集合ＤＢ１１８は、「グループ（複数人）で実施される行動」（のみ）で構成されるＤＢであり、グループ行動ラベル集合ＤＢ１１９は、家族混合使用機器状態系列から、個人・複数人問わず「ある時間帯において、誰が何の行動をしたか」の系列を使用機器から推定した結果を格納するＤＢとする。
【００４５】
図１５に、グループ同時行動ラベル集合抽出部１０６のグループ同時行動ラベル集合抽出処理を示す。単位時間の長さ、及び１日単位テンプレートに含まれる割合（閾値、本例では０．５）を設定して、Ａｐｒｉｏｒｉを適用する。抽出された１世帯単位の行動ラベル系列のうち、同一時間帯で２人以上の行動ラベルが抽出されている時間帯の行動ラベル集合を「グループ同時行動ラベル」とし、この「グループ同時行動ラベル」が複数になった場合を「グループ同時行動ラベル集合」と定義する。
【００４６】
図１６に、グループ同時行動ラベル集合抽出部１０６のフローチャートを示す。グループ同時行動ラベル集合抽出部１０６は、数日分の混合行動系列（家族属性つき）を選択し（Ｓ１６０１）、すべての混合行動系列（家族属性つき）について、１タイムスライスの行動ラベル群に分割する（Ｓ１６０２）。そして、１タイムスライスの行動ラベル群（家族属性つき）に対して、行動ラベル及び家族属性ラベルを結合したラベルを生成（Ｓ１６０３）する。Ａｐｒｉｏｒｉを適用し、頻度の高い１タイムスライスの行動ラベル群（家族属性つき）の部分集合を求める（Ｓ１６０４）。
【００４７】
グループ行動時消費電力算出部１０７は、先のグループ行動ラベルと、そのグループ行動ラベルに一致する使用機器をマッチングし、その際の消費電力を算出する。グループ行動時消費電力算出部１０７の動作の概要を図１７に示す。
【００４８】
図１７は、時差があり単独行動した複数行動の場合と、同時行動をした場合の消費電力量を比較した例である。このような消費電力量の推定統計データを算出して、グループ同時行動による消費電力への寄与がどのようなものになるかを推定する。その算出結果を時間帯別グループ行動時消費電力ＤＢ１２０に格納する。
【００４９】
例えば、図１７では、家族属性（父親、母親、子供（小学生））で、行動ラベル（「リビングでテレビを見る」、（不定）、「リビングでテレビを見る」）がグループ同時行動と指定された場合を示す。グループ行動時消費電力算出部１０７は、グループ同時行動の時を家族属性付き分離使用機器状態系列ＤＢ１１４とグループ使用機器状態集合ＤＢ１１５から抽出し、その電力量の推定値を行動ラベル使用機器ＤＢ１０９の電力使用量から算出する。また、グループ同時行動ではなかった時を家族属性付き分離使用機器状態系列ＤＢ１１４とグループ使用機器状態集合ＤＢ１１５から抽出し、その電力量の推定値を行動ラベル使用機器ＤＢ１０９の電力使用量から算出する。これにより、両者の電力量の推定値を比較することにより、「グループ同時行動の方が、閾値超過のリスクが低い」などの判断で利用可能である。
【００５０】
以上述べたように、上記実施形態では、世帯単位で取得される行動計測データから、各属性のメンバーが実行して得られるデータを推定し、各メンバー属性ごとの行動データ系列に分割し、かつその行動データ系列を利用し、同時間帯で複数のメンバーが同時に実行することが多い行動パターンを抽出して、その際の電力消費の傾向を推定することができる。
【００５１】
これにより、同時間帯で複数のメンバーが行動した際の消費電力と、別の時間帯に単独で先の行動をした際の消費電力の比較評価を行い、場合に応じてグループ行動すべきか否かを判断する際の知見として利用することができる。
【００５２】
さらに、上記実施形態によれば、各個人の行動ラベルの時系列データから頻出パターンを求め、かつ、その行動ラベルを実施する際に使用される機器の挙動データを収集し、そのデータで自動的かつ大量にデータ収集される世帯内の機器使用時系列データを分析することで、比較的実施が容易な形で複数のメンバーで同時に実施される行動を抽出することが可能となる。
【００５３】
なお、この発明は、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要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【符号の説明】
【００５４】
１０１…行動ラベル使用機器変換部、１０２…特徴使用機器系列抽出部、１０３…混合使用機器状態系列分離部、１０４…グループ使用機器状態ラベル集合抽出部、１０５…使用機器行動ラベル変換部、１０６…グループ同時行動ラベル集合抽出部、１０７…グループ行動時消費電力算出部、１０８…行動ラベル系列教師ＤＢ、１０９…行動ラベル使用機器ＤＢ、１１１…家族属性ＤＢ、１１３…家族混合使用機器状態系列ＤＢ、１１６…単独行動フラグ付き行動ラベルＤＢ、１１０…家族属性別機器使用系列ＤＢ、１１２…家族属性別テンプレートＤＢ、１１４…家族属性付き分離使用機器状態系列ＤＢ、１１５…グループ使用機器状態集合ＤＢ、１１８…グループ同時行動ラベル集合ＤＢ、１１９…グループ行動ラベル集合ＤＢ、１２０…時間帯別グループ行動時消費電力ＤＢ。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３】
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【図４】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図５Ｃ】
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【図６】
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【図７Ａ】
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【図７Ｂ】
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【図７Ｃ】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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