(57)【要約】  住人の異常を迅速に且つ精度よく推定する。  サーバは、電力メータの出力に基づく電力データを繰り返し取得し、サーバは、電力データをデータベースへ登録し、サーバは、センサの出力に基づくセンサデータを通信装置から繰り返し取得し、サーバは、センサデータをデータベースへ登録し、サーバは、データベースに基づいて、複数のパターンデータを生成し、サーバは、複数のパターンデータの中から、現在の住宅の状況に適合する指定パターンデータを選択し、サーバは、センサデータと電力データと指定パターンデータとに基づいて、予め設定された複数の状態の中から、住宅の住人の状態を推定する。
2017104044.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
住宅内の特定の電力線における電力の消費量を計測する電力メータと、
前記住宅内の特定場所における住人の活動を検出するセンサと、
前記センサに接続される通信装置と、
通信ネットワークを介して前記通信装置に接続されるサーバと、
を備え、
前記サーバは、前記電力メータの出力に基づく電力データを繰り返し取得し、
前記サーバは、前記電力データをデータベースへ登録し、
前記サーバは、前記センサの出力に基づくセンサデータを前記通信装置から繰り返し取得し、
前記サーバは、前記センサデータを前記データベースへ登録し、
前記サーバは、前記データベースに基づいて、複数のパターンデータを生成し、
前記サーバは、前記複数のパターンデータの中から、現在の前記住宅の状況に適合する指定パターンデータを選択し、
前記サーバは、前記センサデータと前記電力データと前記指定パターンデータとに基づいて、予め設定された複数の状態の中から、前記住宅の住人の状態を推定し、
前記複数の状態は、前記住人が在宅し且つ異常であることと、前記住人が在宅し且つ正常であることと、前記住人が前記住宅に不在であることとを含む、
遠隔健康管理システム。
【請求項２】
前記サーバは、予め設定された電力データ計測時間が経過する度に前記電力データを取得し、
前記サーバは、予め設定されたセンサデータ計測時間が経過する度に前記センサデータを前記通信装置から取得する、
請求項１に記載の遠隔健康管理システム。
【請求項３】
前記通信装置は、前記センサの出力の立ち上がり及び立ち下がりを検出し、
前記通信装置は、前記センサの出力の立ち上がり数及び立ち下がり数をカウントし、
前記センサデータは、前記立ち上がり数及び前記立ち下がり数を含む、
請求項２に記載の遠隔健康管理システム。
【請求項４】
前記サーバは、前記通信ネットワークを介して端末装置に接続され、
前記サーバは、前記センサデータに基づく情報と、前記電力データに基づく情報と、前記状態とを、前記端末装置に表示させる、
請求項３に記載の遠隔健康管理システム。
【請求項５】
前記サーバは、前記状態に対して修正された状態を示す指示を受信すると、前記指示に基づいて、前記指定パターンデータを修正する、
請求項４に記載の遠隔健康管理システム。
【請求項６】
前記サーバは、前記センサデータと前記電力データと前記指定パターンデータとに対する条件の組み合わせを用いて、前記状態として推定する、
請求項５に記載の遠隔健康管理システム。
【請求項７】
前記サーバは、前記通信ネットワークを介して、複数の住宅の夫々の通信装置に接続され、
前記サーバは、前記データベースに基づいて、各住宅及び各期間に対応するパターンデータを生成することで、前記複数のパターンデータを生成し、
前記サーバは、前記複数のパターンデータの中から、前記住宅及び現在時刻に対応するパターンデータを前記指定パターンデータとして選択する、
請求項１に記載の遠隔健康管理システム。
【請求項８】
前記パターンデータは、前記住人の活動時間帯を示し、
前記サーバは、最新の電力データ及び最新のセンサデータが前記住人の活動を示し、且つ現在時刻が前記活動時間帯外である場合、前記状態が異常であると推定し、
請求項１に記載の遠隔健康管理システム。
【請求項９】
前記パターンデータは、電力の消費量範囲を示し、
前記サーバは、最新の電力データが前記消費量範囲外である場合、前記状態が異常であると推定する、
請求項８に記載の遠隔健康管理システム。
【請求項１０】
前記電力メータは、前記住宅の全体の消費電力量を計測する第一電力メータと、前記住宅内のヒートポンプの消費電力量を計測する第二電力メータとを含み、
前記住宅は、ヒートポンプと電気機器を含み、
前記サーバは、最新の電力データに基づいて、前記第一電力メータにより計測された消費電力量から、前記第二電力メータにより計測された消費電力量を減ずることで、前記住人の活動による消費電力量を算出する、
請求項１に記載の遠隔健康管理システム。
【請求項１１】
前記サーバは、前記算出された消費電力量の時系列データの特性から、前記住宅内の電気機器の消費電力量の時系列データを抽出し、
前記サーバは、前記電気機器の消費電力量の時系列データに基づいて、前記状態を推定する、
請求項１０に記載の遠隔健康管理システム。
【請求項１２】
前記サーバは、前記センサデータ計測時間が経過する度に前記通信装置へ前記センサデータの要求を送信し、
前記通信装置は、前記要求に応じて、前記センサデータを前記サーバへ送信する、
請求項２に記載の遠隔健康管理システム。
【請求項１３】
前記通信装置は、前記電力メータに接続され、
前記通信装置は、前記電力メータの出力を取得し、
前記通信装置は、前記電力データ計測時間が経過する度に前記電力データを、前記サーバへ送信する、
請求項２に記載の遠隔健康管理システム。
【請求項１４】
電力メータを用いて、住宅内の特定の電力線における電力の消費量を計測し、
センサを用いて、前記住宅内の特定場所における住人の活動を検出し、
通信装置を用いて、前記センサの出力を取得し、
前記電力メータの出力に基づく電力データを繰り返し取得し、
前記電力データをデータベースへ登録し、
前記センサの出力に基づくセンサデータを、通信ネットワークを介して前記通信装置から繰り返し取得し、
前記センサデータを前記データベースへ登録し、
前記データベースに基づいて、複数のパターンデータを生成し、
前記複数のパターンデータの中から、現在の前記住宅の状況に適合する指定パターンデータを選択し、
前記センサデータと前記電力データと前記指定パターンデータとに基づいて、予め設定された複数の状態の中から、前記住宅の住人の状態を推定する
ことを備え、
前記複数の状態は、前記住人が在宅し且つ異常であることと、前記住人が在宅し且つ正常であることと、前記住人が前記住宅に不在であることとを含む、
遠隔健康管理方法。
【請求項１５】
住宅内の特定の電力線における電力の消費量を計測する電力メータと、前記住宅内の特定場所における住人の活動を検出するセンサと、前記センサに接続される通信装置とに対し、通信ネットワークを介して前記通信装置に接続される通信インタフェースと、
メモリと、
前記通信インタフェース及び前記メモリに接続されるプロセッサと、
を備え、
前記通信インタフェースは、前記電力メータの出力に基づく電力データを繰り返し取得し、
前記プロセッサは、前記電力データをデータベースへ登録し、
前記通信インタフェースは、前記センサの出力に基づくセンサデータを前記通信装置から繰り返し取得し、
前記プロセッサは、前記センサデータを前記データベースへ登録し、
前記プロセッサは、前記データベースに基づいて、複数のパターンデータを生成し、
前記プロセッサは、前記複数のパターンデータの中から、現在の前記住宅の状況に適合する指定パターンデータを選択し、
前記プロセッサは、前記センサデータと前記電力データと前記指定パターンデータとに基づいて、予め設定された複数の状態の中から、前記住宅の住人の状態を推定し、
前記複数の状態は、前記住人が在宅し且つ異常であることと、前記住人が在宅し且つ正常であることと、前記住人が前記住宅に不在であることとを含む、
遠隔健康管理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、遠隔地の住人の健康を管理する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
一人暮らしの世帯等を対象に、電話で住人の状態を確認するサービスが知られている。【０００３】
また、特許文献１には、対象世帯のエネルギー使用量の計測データに基づいて、活動停止時間又は活動継続時間が所定の時間以上である場合に居住者が非常状態であると判定する技術が記載されている。特許文献２には、動体検出手段の検出されなくなった時間が所定時間に達すると、居住者の異常と判定する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１４―２２５２１５号公報
【特許文献２】特開２０１５―００１８１６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
省エネルギーシステムや電力のピークシフトに利用されるエネルギー使用状況やテレケアシステムにおける動体検出手段に基づいて、居住者の状態を判定する方法では、単一のシステムの機器を用いて判定するため、効率的に判定することが困難である。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明の一態様である遠隔健康管理システムは、住宅内の特定の電力線における電力の消費量を計測する電力メータと、前記住宅内の特定場所における住人の活動を検出するセンサと、前記センサに接続される通信装置と、通信ネットワークを介して前記通信装置に接続されるサーバと、を備える。前記サーバは、前記電力メータの出力に基づく電力データを繰り返し取得し、前記サーバは、前記電力データをデータベースへ登録し、前記サーバは、前記センサの出力に基づくセンサデータを前記通信装置から繰り返し取得し、前記サーバは、前記センサデータを前記データベースへ登録し、前記サーバは、前記データベースに基づいて、複数のパターンデータを生成し、前記サーバは、前記複数のパターンデータの中から、現在の前記住宅の状況に適合する指定パターンデータを選択し、前記サーバは、前記センサデータと前記電力データと前記指定パターンデータとに基づいて、予め設定された複数の状態の中から、前記住宅の住人の状態を推定する。前記複数の状態は、前記住人が在宅し且つ異常であることと、前記住人が在宅し且つ正常であることと、前記住人が前記住宅に不在であることとを含む。
【発明の効果】
【０００７】
住人の異常を迅速に且つ精度よく推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】遠隔健康管理システムの構成を示す。
【図２】住宅システム内の各部の動作を示す。
【図３】電力データ取得処理を示す。
【図４】センサデータ取得処理を示す。
【図５】パターン生成処理を示す。
【図６】パターン生成処理とパターン推定処理と住人状態推定処理の関係を示す。
【図７】条件マトリックスの詳細を示す。
【図８】電力増大条件を示す。
【図９】電力乖離条件を示す。
【図１０】住人状態画面を示す。
【図１１】修正処理の概要を示す。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。
【００１０】
図１は、遠隔健康管理システムの構成を示す。
【００１１】
遠隔健康管理システムは、少なくとも一つの住宅システム１０と、少なくとも一つの支援システム３０と、処理システム４０とを含む。
【００１２】
住宅システム１０は、住宅に設けられている。住宅システム１０は、ＨＧＷ（Home Gate Way）１１０と、電力メータ１２０と、ヒートポンプ１３０と、温度センサ１４０と、人感センサ１５０と、挙動センサ１５５と、ドアセンサ１６０と、スマートプラグ１７０と、家電機器１８０と、表示操作パネル２１０と、電話機２２０とを含む。
【００１３】
以後、符号のアルファベットで要素を区別する必要がない場合、そのアルファベットを省略する。
【００１４】
なお、住宅システム１０は、ヒートポンプ１３０と、温度センサ１４０と、人感センサ１５０と、挙動センサ１５５と、ドアセンサ１６０と、スマートプラグ１７０との何れかを含まなくてもよい。
【００１５】
電力メータ１２０は、当該住宅内の特定場所の消費電力を、予め設定された計測時間に亘って積分することで、特定場所の消費電力量を計測する。電力メータ１２０のうち、電力メータ１２０ａは、当該住宅の消費電力量を計測する。電力メータ１２０のうち、電力メータ１２０ｂは、ヒートポンプ１３０の消費電力量を計測する。
【００１６】
電力系統の配電線からの電力は、電力メータ１２０ａと電力メータ１２０ｂを介してヒートポンプ１３０へ供給され、電力メータ１２０ａとスマートプラグ１７０を介して家電機器１８０へ供給される。
【００１７】
なお、住宅システム１０は、電力メータ１２０ｂを含まなくてもよい。
【００１８】
ヒートポンプ１３０は、エアコンや冷蔵庫や電気給湯器等である。温度センサ１４０は、室温等の気温を計測する。温度センサ１４０は、ヒートポンプ１３０に含まれていてもよい。
【００１９】
ドアセンサ１６０は、当該住宅内の特定場所のドアに設けられており、当該ドアが閉じているか否かを連続的に検出する。ドアセンサ１６０は、リードスイッチとマグネットの組み合わせであってもよいし、他のスイッチであってもよい。例えば、人感センサ１５０は、当該住宅の出入口（玄関）のドアに設けられている。
【００２０】
人感センサ１５０は、当該住宅内の特定場所に設けられており、当該場所で人が活動しているか否かを連続的に検出する。人感センサ１５０は、赤外線センサであってもよいし、超音波センサ等、他のセンサであってもよい。また、人感センサ１５０は、対象の存在を検出してもよいし、温度を検出してもよい。例えば、人感センサ１５０は、当該住宅の出入口のドアの内側（例えば、玄関ホール）に設けられた人感センサと、バスルーム、トイレ、居間等に設けられた人感センサとを含む。
【００２１】
挙動センサ１５５は住人の身体に付けられており、人の挙動を３軸センサ（X,Y,Z）等の加速度センサにより検出する。挙動センサ１５５は他の生体センサ（脈拍や呼吸等）を含んでもよい。また、挙動センサ１５５は位置測位システム(GPS:Global Positioning System)を含んでもよい。以降、人の挙動を検出する方法については人感センサ、ドアセンサにより説明する。
【００２２】
家電機器１８０は、電力を消費して動作する機器である。家電機器１８０は、電気ケトルや電子レンジやＴＶ等、住人による操作に応じて動作する電気機器である。スマートプラグ１７０は、家電機器１８０とコンセントの間に設けられ、家電機器１８０の消費電力を計測する。なお、スマートプラグ１７０は、消費電力を積分することで、消費電力量を計測してもよい。
【００２３】
表示操作パネル２１０は、無線ＬＡＮ等の通信ネットワークを介してＨＧＷ１１０に接続され、ＨＧＷ１１０と通信することで、ＨＧＷ１１０からの情報を表示し、住人からの入力を受け付ける。表示操作パネル２１０は、タブレット、スマートフォン、ＰＣ等であってもよい。表示操作パネル２１０の代わりに、他の入力装置及び表示装置が用いられてもよい。表示操作パネル２１０は、通信ネットワーク６０に接続されていてもよい。電話機２２０は、電話回線７０に接続され、緊急時等に住人による通話に用いられる。なお、電話機２２０は、電話回線７０が不通等の場合に通信ネットワーク６０に接続されていてもよい。
【００２４】
ＨＧＷ１１０は、メモリ１１１と、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１２と、通信インタフェース１１３と、センサインタフェース１１４とを含む。メモリ１１１は、プログラム及びデータを格納する。プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に格納され、記憶媒体からＨＧＷ１１０へインストールされてもよい。ＣＰＵ１１２は、メモリ１１１内のプログラムに従って、ＨＧＷ１１０の処理を行う。通信インタフェース１１３は、通信ネットワーク６０に接続され、ＣＰＵ１１２からの指示に基づいて通信を行う。センサインタフェース１１４は、電力メータ１２０と、温度センサ１４０と、人感センサ１５０と、ドアセンサ１６０と、スマートプラグ１７０に接続され、これらの各部と通信を行う。
【００２５】
ＨＧＷ１１０は、予め設定された電力データ計測時間毎に、電力メータ１２０とスマートプラグ１７０からの夫々から消費電力量を取得し、取得された消費電力量を示す電力データをサーバ４１０へ送信する。また、ＨＧＷ１１０は、温度センサ１４０と、人感センサ１５０と、ドアセンサ１６０との夫々の機器から、計測結果や制御結果を取得し、計測結果や制御結果を示すセンサデータを作成し、センサデータをサーバ４１０へ送信する。
【００２６】
住宅システム１０は、圧力センサやベッドセンサ等、他のセンサを含んでもよい。例えば、圧力センサは、リビングのソファに設けられ、住人のソファの利用による圧力を検出する。例えば、ベッドセンサは、寝室のベッドに設けられ、住人の就寝及び起床を検出する。
【００２７】
支援システム３０は、住人に対する支援者の設備に設けられている。支援者は、遠隔健康管理サービスの担当者や補助者であってもよいし、住人の親族等の関係者であってもよい。支援システム３０は、表示操作パネル３１０と、電話機３２０とを含む。表示操作パネル３１０は、サーバ４１０と通信することで、サーバ４１０から受信された情報を表示し、支援者からの入力を受け付ける。表示操作パネル３１０は、タブレット、スマートフォン、ＰＣ等であってもよい。表示操作パネル３１０の代わりに、他の入力装置及び表示装置が用いられてもよい。電話機３２０は、電話回線７０に接続され、緊急時等に支援者による通話に用いられる。
【００２８】
表示操作パネル３１０は、携帯可能であってもよいし、他の場所に設けられてもよい。これにより、支援者は、どこにいても住人の異常を知ることができる。
【００２９】
処理システム４０は、サーバ４１０と、電話機４２０と、ストレージ４３０とを含む。サーバ４１０は、通信ネットワーク６０に接続されている。ストレージ４３０は、データベース４４０を格納する。電話機４２０は、電話回線７０に接続され、緊急時等に処理システム４０の管理者による通話に用いられる。
【００３０】
サーバ４１０は、メモリ４１１と、ＣＰＵ４１２と、通信インタフェース４１３とを含む。メモリ４１１は、プログラム及びデータを格納する。プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に格納され、記憶媒体からサーバ４１０へインストールされてもよい。ＣＰＵ４１２は、メモリ４１１内のプログラムに従って、サーバ４１０の処理を行う。通信インタフェース４１３は、処理システム４０の各部と、通信ネットワーク６０に接続され、ＣＰＵ４１２からの指示に基づいて通信を行う。
【００３１】
サーバ４１０は、通信ネットワーク６０を介して、管理端末に接続されていてもよい。管理端末は、メモリと、ＣＰＵと、通信インタフェースと、入力装置と、出力装置とを含む。管理端末は、サーバ４１０の管理者から入力装置への入力を受け付け、サーバ４１０へ送信する。また、管理端末は、サーバ４１０から受信した情報を、表示装置に表示する。
【００３２】
サーバ４１０は、各住宅のＨＧＷ１１０から電力データを取得し、電力データをデータベース４４０へ登録する。更にサーバ４１０は、各住宅のＨＧＷ１１０からセンサデータを取得し、センサデータをデータベース４４０へ登録する。更にサーバ４１０は、データベース４４０に基づいて、住人の活動や電力消費のパターンを示すパターンデータを生成し、パターンデータをデータベース４４０へ登録する。更にサーバ４１０は、ＨＧＷ１１０から取得された電力データ及びセンサデータと、データベース４４０とに基づいて、住人の異常を推定する。異常は、例えば、住人が在宅しており且つ動けない状態である。
【００３３】
なお、処理システム４０が他のコンピュータを含み、そのコンピュータがストレージ４３０を含んでいてもよい。また、処理システム４０が他のコンピュータを含み、そのコンピュータが、サーバ４１０による推定結果を、通信ネットワーク６０を介して支援システム３０等へ提供してもよい。
【００３４】
支援者は、サーバ４１０からの情報に基づいて、住人の状況を確認し、住宅へ駆けつけたり、住宅へ救急車を向かわせたりすることができる。
【００３５】
住人は、住宅システム１０及び住人に関する住人情報を表示操作パネル２１０へ入力し、ＨＧＷ１１０は住人情報をサーバ４１０へ送信し、サーバ４１０は住人情報をデータベース４４０へ登録してもよい。住人情報は例えば、年齢、傷病、家電機器１８０の種類、予め設定されたパターンデータ、支援者に関する情報、住宅における住人数等を含んでもよい。支援者は、表示操作パネル３１０を用いて住人情報を入力し、サーバ４１０へ送信してもよい。サーバ４１０は、住人情報を受信し、住人情報をデータベース４４０へ登録する。なお、管理者は、住人との契約情報に基づいて、住人情報をサーバ４１０へ入力し、住人情報をデータベース４４０へ登録してもよい。
【００３６】
また、住人は、表示操作パネル２１０を用いて住人が外出する時刻範囲を示す外出スケジュールを表示操作パネル２１０へ入力し、ＨＧＷ１１０は外出スケジュールをサーバ４１０へ送信し、サーバ４１０は外出スケジュールをデータベース４４０へ登録してもよい。
【００３７】
遠隔健康管理システムは、通信ネットワーク６０を介してＤＲ（Demand Response）システム５０に接続されていてもよい。ＤＲシステム５０は、電力需給が逼迫する場合等に、データベース４４０に基づいて、住宅システム１０に対するＤＲを行う。
【００３８】
遠隔健康管理システムにおける各部の数は、２以上であってもよい。
【００３９】
この遠隔健康管理システムによれば、住宅から離れた場所にいる支援者が、住人の健康の異常を知ることができる。
【００４０】
図２は、住宅システム内の各部の動作を示す。
【００４１】
この図の横軸は時刻を示す。この図は、ＨＧＷ１１０がセンサデータをサーバ４１０へ送信するタイミングであるセンサデータ送信タイミングと、ドア付近の人感センサ１５０の出力と、ドアセンサ１６０の出力と、スマートプラグ１７０に接続されたケトルの動作と、スマートプラグ１７０に接続されたＴＶの動作と、住人によるヒートポンプ１３０の操作と、居間の人感センサ１５０の出力と、トイレの人感センサ１５０の出力とを示す。
【００４２】
センサデータ送信タイミングの間隔は、予め設定されたセンサデータ計測時間である。ＨＧＷ１１０は、最後のセンサデータ送信タイミングから次のセンサデータ送信タイミングまでを計測期間として、計測期間内の各機器の動作を記録する。
【００４３】
人感センサ１５０の出力は例えば、人の移動を検出していない場合に、予め設定された人感センサ出力閾値より低い値になり、人の移動を検出した場合に、予め設定された人感センサ出力閾値以上の値になる。
【００４４】
ＨＧＷ１１０は、人感センサ１５０の出力を監視し、人感センサ１５０の出力が人感センサ出力閾値以上になった（立ち上がり）ことを、検出開始イベントとして検出し、人感センサ１５０の出力が人感センサ出力閾値未満になった（立ち下がり）ことを、検出終了イベントとして検出する。更にＨＧＷ１１０は、計測期間内の検出開始イベント数と検出終了イベント数をカウントし、検出開始イベント数と検出終了イベント数をセンサデータに含める。なお、ＨＧＷ１１０は、検出開始イベントと検出終了イベントの一方を検出してもよい。
【００４５】
ドアセンサ１６０の出力は例えば、ドアが閉じている場合に、予め設定されたドアセンサ出力閾値より低い値になり、ドアが開いている場合に、予め設定されたドアセンサ出力閾値以上の値になる。
【００４６】
ＨＧＷ１１０は、ドアセンサ１６０の出力がドアセンサ出力閾値以上になった（立ち上がり）ことを、開イベントとして検出し、ドアセンサ１６０の出力がドアセンサ出力閾値未満になった（立ち下がり）を、閉イベントとして検出する。更にＨＧＷ１１０は、計測期間内の開イベント数と閉イベント数をカウントし、開イベント数と閉イベント数をセンサデータに含める。なお、ＨＧＷ１１０は、開イベントと閉イベントの一方を検出してもよい。また、ＨＧＷ１１０は、センサデータ送信タイミングにおけるドアセンサ１６０の出力をセンサデータに含めてもよい。
【００４７】
なお、ＨＧＷ１１０は、センサデータに基づいて、住人が在宅しているか否かや、住宅内に存在している住人の数の変化等、住人の在宅状態を推定してもよい。この場合、ＨＧＷ１１０は、センサデータ送信タイミングにおける在宅状態を、センサデータに含めてもよい。例えば、ＨＧＷ１１０は、ドア付近の人感センサ１５０により活動が検出され、その後、ドアセンサ１６０により開閉が検出され、その後、予め設定された時間以上に亘ってドア付近の人感センサ１５０により活動が検出されない場合、在宅者数が減少したと推定してもよい。
【００４８】
人感センサ１５０及びドアセンサ１６０のように出力の波形の変動が速い場合であっても、ＨＧＷ１１０は、出力からイベント数を検出することにより、間欠的にセンサデータを送信することができると共に、イベントの発生を漏れなく伝えることができる。また、ＨＧＷ１１０は、センサの出力のデータを圧縮してセンサデータを生成することができる。これにより、管理対象の住宅が多い場合であっても、通信ネットワーク６０及びサーバ４１０の負荷を抑えることができる。
【００４９】
ＨＧＷ１１０は、予め設定された電力データ計測時間が経過する度に、電力データ送信処理を繰り返し行う。電力データ計測時間は例えば、１分である。
【００５０】
図３は、電力データ取得処理を示す。
【００５１】
電力データ取得処理において、ＨＧＷ１１０は、電力メータ１２０の出力を取得し、スマートプラグ１７０の出力を取得する（Ｓ２２０）。電力メータ１２０及びスマートプラグ１７０が消費電力を出力する場合、ＨＧＷ１１０は、消費電力を積分して消費電力量を算出する。
【００５２】
その後、ＨＧＷ１１０は、取得された消費電力量を示す電力データを作成し、電力データをサーバ４１０へ送信する（Ｓ２３０）。電力データは、対象住宅の消費電力量を含む。なお、電力データは、ヒートポンプ１３０の消費電力量を含んでもよいし、家電機器１８０の消費電力量を含んでもよい。
【００５３】
なお、電力メータ１２０が、通信機能を含む場合、電力メータ１２０は、消費電力量を示す電力データを、サーバ４１０へ送信してもよい。この場合、電力メータ１２０は、専用の通信ネットワーク６０を介して、電力データをサーバ４１０へ送信してもよい。また、電力メータ１２０は、電力データをＭＤＭＳ（Meter Data Management System）等の他のシステムへ送信し、サーバ４１０は、他のシステムから電力データを取得してもよい。
【００５４】
以上の電力データ取得処理によれば、サーバ４１０は、電力データ計測時間毎に計測された消費電力量を取得し、時系列データとしてデータベース４４０へ蓄積できる。
【００５５】
図４は、センサデータ取得処理を示す。
【００５６】
このシーケンスは、サーバ４１０とＨＧＷ１１０の動作を示す。サーバ４１０は、管理対象の住宅の中から一つの住宅を対象住宅として順次選択し、対象住宅に対する取得処理を行う。サーバ４１０は、一つの住宅に対し、センサデータ計測時間が経過する度に、取得処理を繰り返し行う。なお、サーバ４１０は、住宅毎に異なるタイミングで取得処理を行ってもよいし、管理対象の住宅を複数のグループに分け、グループ毎に異なるタイミングで取得処理を行ってもよい。
【００５７】
まず、サーバ４１０は、センサデータ計測時間を示すセンサデータ要求を、対象住宅のＨＧＷ１１０へ送信する（Ｓ１１０）。センサデータ計測時間は例えば、５分である。この場合、例えば、センサデータ計測時間は分単位で設定され、センサデータ要求は「５」を示す。その後、ＨＧＷ１１０は、センサデータ要求を受信すると、センサデータ計測時間の長さの計測期間を開始し（Ｓ１２０）、計測期間が終了すると、計測期間に得られたセンサデータをサーバ４１０へ送信する（Ｓ１３０）。
【００５８】
その後、サーバ４１０は、対象住宅からのセンサデータを受信すると、センサデータをデータベース４４０へ登録する（Ｓ１４０）。ここでサーバ４１０は、サーバ４１０は、特定の時点から開イベント数と閉イベント数の夫々を累積し、累積開イベント数と累積閉イベント数を算出し、センサデータに含めてデータベース４４０へ登録してもよい。
【００５９】
サーバ４１０は、センサデータ要求の送信から、予め設定された受信待機時間が経過しても、センサデータを受信できない場合、住宅システム１０又は通信の障害が発生したと判定する。受信待機時間は例えば、センサデータ計測時間に予め設定された時間を加えた値である。
【００６０】
その後、サーバ４１０は、現在の対象住宅の状況に適合するパターンデータを選択するパターン推定処理を行う（Ｓ１５０）。
【００６１】
その後、サーバ４１０は、対象住宅の住人の状態である住人状態を推定する住人状態推定処理を行う（Ｓ１６０）。例えば、住人状態は、在宅か不在かを示し、在宅である場合、正常か異常かを示す。
【００６２】
その後、サーバ４１０は、住人状態推定処理により得られた住人状態を出力する出力処理を行い（Ｓ１７０）、このシーケンスを終了する。
【００６３】
なお、センタデータ要求は、センサデータ計測時間を含まなくてもよい。この場合、ＨＧＷ１１０は、センサデータ要求を受信すると、前回のセンサデータ要求の受信から現在までを計測期間として、計測期間に得られたセンサデータをサーバ４１０へ送信する。
【００６４】
以上のセンタデータ取得処理によれば、サーバ４１０は、各住宅から、センサデータを繰り返し取得し、データベース４４０へ蓄積することができる。また、サーバ４１０は、センサデータを取得する度に、住人の異常を検出することができる。また、サーバ４１０が、住宅毎のセンサデータ送信タイミングを決定し、センサデータ要求を送信することにより、管理対象の住宅が多い場合であっても、サーバ４１０の負荷を分散させることができる。
【００６５】
なお、処理システム４０が、複数のサーバ４１０を含んでいてもよい。例えば、複数のサーバ４１０に対して、互いに異なる住宅のグループが管理対象として設定される。これにより、各サーバ４１０の負荷を分散させることができる。
【００６６】
また、ＨＧＷ１１０及びサーバ４１０は、電力データ取得処理を行わなくてもよい。例えば、センサデータ取得処理において、ＨＧＷ１１０は、センサデータと電力データをサーバへ送信する。この場合、ＨＧＷ１１０は、計測期間内の電力データを蓄積する。
【００６７】
ここでは、パターン生成処理について説明する。
【００６８】
サーバ４１０は、管理者により設定されたパターン生成タイミングにおいて、データベース４４０に基づいて複数のパターンデータを作成するパターン生成処理を行う。
【００６９】
パターン生成タイミングは、データベース４４０へのデータの蓄積開始から所定時間が経過した時点であってもよいし、予め設定された定期的な時刻であってもよいし、サーバ４１０が管理端末からパターン生成処理の要求を受信した時点であってもよい。
【００７０】
図５は、パターン生成処理を示す。
【００７１】
予め複数の期間が設定される。期間は、季節、曜日、時間帯等の組み合わせで表される。例えば、一つの期間は、冬の月曜日の６時から８時までと表される。ここでは、住宅と期間の組み合わせを分類と呼ぶ。
【００７２】
パターン生成処理において、まず、サーバ４１０は、管理対象の複数の住宅から対象住宅を選択し、複数の期間から対象期間を選択し、対象住宅及び対象期間の組み合わせを対象分類として選択する（Ｓ３１０）。その後、サーバ４１０は、データベース４４０内の電力データから、対象分類に対応する電力データを取得し、取得された電力データから消費電力量データを取得する（Ｓ３２０）。例えば、消費電力量データは、対象住宅の全体の消費電力量である全体消費電力量、対象住宅の消費電力量のうち住人の活動に関する消費電力量である活動消費電力量、各家電機器１８０の消費電力量である機器消費電力量を含む。
【００７３】
例えば、電力データが全体消費電力量と、ヒートポンプ１３０の消費電力量とを含む場合、サーバ４１０は、全体消費電力量からヒートポンプ１３０の消費電力量を減ずることで、活動消費電力量を算出する。住宅システム１０がスマートプラグ１７０を含まず、電力データが家電機器１８０の消費電力量を含まない場合、サーバ４１０は、活動消費電力量の時系列データの特徴を分析し、分析結果により活動消費電力量の時系列データから各家電機器１８０の機器消費電力量の時系列データを抽出してもよい。
【００７４】
家電機器１８０の機器消費電力量の時系列データは、種類毎に固有の周波数特性を持つ。予め種類毎の機器消費電力量の周波数特性が設定される。サーバ４１０は、活動消費電力量の時系列データのフーリエ変換により、活動消費電力量の周波数特性を算出し、予め設定された機器消費電力量の周波数特性を用いて、活動消費電力量から機器消費電力量の成分を抽出することができる。
【００７５】
ヒートポンプ１３０の消費電力量は、ヒートポンプ１３０自体の制御により、一定の変化率で増大する等、周期的な変動が少なく、住人の活動と相関が低い。そこで、サーバ４１０は、活動消費電力量を算出することにより、住人の活動と相関が高い消費電力量を得ることができる。また、ヒートポンプ１３０の消費電力量の時系列データは、機器消費電力量の時系列データと区別しにくいことから、活動消費電力量から機器消費電力量を抽出することにより、全体消費電力量から機器消費電力量を抽出する場合に比べて機器消費電力量の抽出の精度を向上させることができる。
【００７６】
なお、機器消費電力量の抽出において、活動消費電力量の代わりに、全体消費電力量が用いられてもよい。
【００７７】
消費電力量データは、住人による各家電機器１８０の機器使用開始時刻や機器使用終了時刻等を含んでもよい。例えば、サーバ４１０は、家電機器１８０の機器消費電力量が、予め設定された機器消費電力量閾値以上になった時刻を、機器使用開始時刻として検出し、機器消費電力量が機器消費電力量閾値未満になった時刻を、機器使用終了時刻として検出する。
【００７８】
また、種類毎の機器消費電力量の時系列データが参照機器消費電力量データとして予め設定されていてもよい。この場合、サーバ４１０は、活動消費電力量の時系列データについて、参照機器消費電力量データとのパターンマッチングを行い、得られる相関が予め設定された値より高い期間から、機器使用開始時刻及び機器使用終了時刻を検出してもよい。
【００７９】
なお、ＨＧＷ１１０が、電力メータ１２０の出力から消費電力量データを取得し、消費電力量データをサーバ４１０へ送信してもよい。
【００８０】
その後、サーバ４１０は、対象分類に対応する消費電力量データと、対象分類に対応するセンサデータとを取得する。消費電力量データと、センサデータとを合わせて、計測データと呼ぶ。その後、サーバ４１０は、取得された計測データに基づいて、対象分類に対応するパターンデータを算出する（Ｓ３３０）。例えば、パターンデータは、消費電力量の平均である消費電力量平均値、消費電力量の範囲を示す消費電力量範囲、活動時間帯を含む。
【００８１】
ここで、サーバ４１０は、対象分類に対応する消費電力量データについて、複数の時刻（サンプル）の消費電力量の平均μ及び標準偏差σを算出し、μを消費電力量平均値とする。その後、サーバ４１０は、予め設定された係数ｎを用いて、消費電力量上限値μ＋ｎσと消費電力量下限値μ−ｎσにより定まる消費電力量範囲を算出する。なお、パターンデータは、消費電力量範囲の代わりにσ又はｎσを含んでもよい。
【００８２】
また、サーバ４１０は、対象分類に対応する消費電力量データ及びセンサデータから、住人の活動時間帯を算出する。活動時間帯は、住人が住宅内で活動している時刻の範囲である。例えば、サーバ４１０は、対象分類に対応する消費電力量データ及びセンサデータを用いて、後述する活動条件が成立する時刻の範囲を、活動時間帯として算出する。
【００８３】
また、サーバ４１０は、対象分類に対応するセンサデータのうち、温度センサ１４０により計測された温度の平均及び標準偏差を算出し、消費電力量範囲と同様にして、温度上限値と温度下限値により定まる温度範囲を算出する。なお、温度範囲は、期間に応じて予め設定されてもよい。
【００８４】
なお、パターンデータは、機器使用開始時刻や、機器使用終了時刻や、機器使用開始時刻から機器使用終了時刻までの長さである機器使用期間長を含んでもよい。
【００８５】
パターンデータは、ニューラルネットワーク等の人工知能の構成やパラメータを示すデータであってもよい。この場合、パターン生成処理において、サーバ４１０は、対象分類に対応する計測データを用いてニューラルネットワークの学習を行う。
【００８６】
なお、対象住宅に対応する住人情報が、対象住宅に複数の住人が住んでいることを示す場合、サーバ４１０は、外出スケジュールに基づいて、対象住宅に存在する人の数である在宅者数を推定し、在宅者数毎のパターンデータを算出してもよい。
【００８７】
また、サーバ４１０は、対象分類に対応する計測データに基づいて、在宅者数を推定してもよい。例えば、家電機器１８０が炊飯器である場合、在宅者数により炊飯器の機器使用期間長が変化する。そこで、サーバ４１０は、在宅者数毎に、炊飯器の機器使用期間長を算出する。
【００８８】
また、パターンデータが、対象分類の消費電力量データの波形を示す参照消費電力量データを含んでもよい。例えば、サーバ４１０は、予め設定された長さの消費電力量データの平均波形を参照消費電力量データとして算出してもよい。
【００８９】
なお、サーバ４１０は、データベース４４０内の計測データのクラスタリング（クラスタ分析）により複数の分類を決定してもよい。例えば、サーバ４１０は、データベース４４０から、予め設定された長さの期間毎に計測データを取得し、各計測データの特徴を示す特徴データを算出し、クラスタリングにより特徴データを複数のクラスタに分類し、各クラスタを代表する計測データに基づいてパターンデータを算出してもよい。この場合、パターンデータは、特徴データを含んでもよい。特徴データは、消費電力量データの平均や標準偏差、消費電力量データのフーリエ変換により得られる周波数特性、センサデータにおける各イベントの発生頻度等であってもよい。
【００９０】
また、サーバ４１０は、クラスタリングにより、各在宅者数のクラスタに分類し、各クラスタに基づいて各在宅者数のパターンデータを生成してもよい。
【００９１】
その後、サーバ４１０は、全ての分類に対してパターンデータを生成したか否かを判定する（Ｓ３５０）。未だ全ての分類に対してパターンデータを生成していないと判定された場合（Ｓ３５０：Ｎ）、サーバ４１０は、処理をＳ３１０へ戻し、次の対象分類を選択する。全ての分類に対してパターンデータを生成したと判定された場合（Ｓ３５０：Ｙ）、サーバ４１０は、このフローを終了する。
【００９２】
以上のパターン生成処理によれば、計測データを分類することで、住宅の状況を分類し、分類毎に住人状態の判定の基準となるパターンデータを用意することができる。
【００９３】
ここでは、前述のパターン推定処理について説明する。
【００９４】
図６は、パターン生成処理とパターン推定処理と住人状態推定処理の関係を示す。
【００９５】
ここでは、センサデータのうち、人感センサ１５０に基づくデータを人感センサデータと呼び、ドアセンサ１６０に基づくデータをドアセンサデータと呼ぶ、温度センサ１４０に基づくデータを温度センサデータと呼ぶ。
【００９６】
まず、サーバ４１０は、データベース４４０から、最新の消費電力量データを対象消費電力量データとして取得し、データベース４４０から、最新のセンサデータを対象センサデータとして取得する。対象消費電力量データと対象センサデータを合わせて対象計測データと呼ぶ。なお、サーバ４１０は、予め設定された長さの最新の時系列の消費電力量データを対象消費電力量データとしてもよいし、判定時間の長さの最新の時系列のセンサデータを対象センサデータとしてもよい。
【００９７】
その後、サーバ４１０は、現在時刻に対応する期間である対象期間を選択する。その後、サーバ４１０は、データベース４４０から、対象住宅と対象期間により示される分類に対応するパターンデータを、指定パターンデータとして選択する。サーバ４１０は、指定パターンデータに含まれる、活動時間帯、消費電力量平均値、消費電力量範囲、温度範囲を、夫々、指定活動時間帯、指定消費電力量平均値、指定消費電力量範囲、指定温度範囲として取得する。
【００９８】
パターンデータがクラスタリングにより作成され、特徴データを含む場合、サーバ４１０は、対象計測データの特徴を示す対象特徴データを算出し、対象特徴データに対応するクラスタを選択し、選択されたクラスタに対応するパターンデータを指定パターンデータとして選択してもよい。
【００９９】
また、在宅者数毎のパターンデータがデータベース４４０に登録されており、対象住宅に複数の住人が住んでいる場合、サーバ４１０は、在宅者数を推定し、在宅者数に対応するパターンデータを指定パターンデータとして選択してもよい。
【０１００】
例えば、サーバ４１０は、データベース４４０から現在時刻に対応する外出スケジュールを取得し、在宅者数を推定してもよい。
【０１０１】
また、家電機器１８０の或る種類に対して在宅者数毎の参照機器消費電力量データが予め設定されていてもよい。例えば、在宅者が１人のときの参照機器消費電力量データが基本波形として設定され、２以上の在宅者数毎の参照機器消費電力量データが応用波形として設定されていてもよい。サーバ４１０は、活動消費電力量の時系列データについて、在宅者数毎に参照機器消費電力量データとのパターンマッチングを行い、最も高い相関が得られた参照機器消費電力量データを選択し、それに対応する在宅者数を選択してもよい。
【０１０２】
また、パターンデータが機器使用期間長を含む場合、サーバ４１０は、パターン生成処理と同様にして、機器使用期間長を抽出し、最も近い機器使用期間長を有するパターンデータを選択してもよい。
【０１０３】
サーバ４１０は、在宅者数を推定することにより、複数の住人が住んでいる対象住宅において在宅者数が１人になったことを検出することができる。これにより、サーバ４１０は、他の家族がいない場合の在宅者の異常を検出することができる。
【０１０４】
以上のパターン推定処理によれば、サーバ４１０は、対象住宅の状況に適したパターンデータを取得することができる。また、パターンデータが活動時間帯を示すことにより、正常な活動であるか否かを迅速に判定することができる。また、パターンデータが消費電力量範囲を示すことにより、正常な消費電力量であるか否かを迅速に判定することができる。
【０１０５】
ここでは、前述の住人状態推定処理について説明する。
【０１０６】
住人状態推定処理において、サーバ４１０は、条件マトリックスを用いて、対象住宅の住人状態を推定する。条件マトリックスは、多次元の入力に対する条件の組み合わせを示す。条件マトリックスの出力は、住人状態である。ここでは、条件マトリックス内の条件５５１が成立し、条件マトリックスの出力である住人状態５６１が異常である場合を示す。
【０１０７】
入力は、指定パターンデータ、対象消費電力量データ、対象センサデータを含む。指定パターンデータは、指定活動時間帯、指定消費電力量平均値、指定消費電力量範囲、指定温度範囲を含む。対象消費電力量データは、対象消費電力量を含む。ここでの対象消費電力量は、活動消費電力量である。なお、活動消費電力量が得られない場合、対象消費電力量は、全体消費電力量であってもよい。機器消費電力量が得られる場合、対象消費電力量は、機器消費電力量であってもよい。
【０１０８】
図７は、条件マトリックスを示す。
【０１０９】
条件マトリックスは例えば、次の複数の条件の組み合わせを示す。
【０１１０】
現在時刻に対する条件である、活動時刻条件は、現在時刻が指定活動時間帯内であることである。
【０１１１】
対象センサデータに対する条件である、センサ検出条件は、開イベント数、閉イベント数、検出開始イベント数、検出終了イベント数の少なくとも何れか一つが正であることである。これにより、サーバ４１０は、住人が活動していることを推定できる。
【０１１２】
対象センサデータに対する条件である、外出条件は、開イベント数が正であり、且つ閉イベント数が正であり、且つドア付近の検出終了イベント数が正であることである。これにより、サーバ４１０は、住人がドアを開閉し且つ住人が出入口から離れたことを推定することができる。
【０１１３】
対象センサデータに対する条件である、開放条件は、累積開イベント数が累積閉イベント数より一つ多いことである。これにより、サーバ４１０は、住人がドアを開閉し且つ住人がドアから離れたことを推定できる。
【０１１４】
対象センサデータに対する条件である、異常温度条件は、温度センサ１４０により計測された温度が、指定温度範囲外であることである。これにより、サーバ４１０は、対象住宅の特定の場所が適切な温度に保たれていないことを推定できる。
【０１１５】
対象消費電力量データに対する条件である、電力使用条件は、対象消費電力量が予め設定された消費電力量閾値以上であることである。
【０１１６】
対象消費電力量データに対する条件である、電力増大条件は、対象消費電力量が指定消費電力量平均値以上であることである。
【０１１７】
図８は、電力増大条件を示す。この図において、横軸は時刻を示し、縦軸は対象消費電力量を示す。破線は、指定消費電力量平均値を示す。これにより、サーバ４１０は、住人が電力を使用していることを推定できる。
【０１１８】
対象消費電力量データに対する条件である、電力乖離条件は、対象消費電力量が指定消費電力量範囲外であることである。
【０１１９】
図９は、電力乖離条件を示す。この図において、横軸は時刻を示し、縦軸は対象消費電力量を示す。破線は、対象期間の消費電力量の平均値を示し、上側の２重線は、指定消費電力量範囲の上限値を示し、下側の２重線は、指定消費電力量範囲の下限値を示す。これにより、サーバ４１０は、住人による電力の使用状況が指定パターンデータと異なることを推定できる。
【０１２０】
活動条件は、センサ検出条件及び電力使用条件の少なくとも何れか一つが成立することである。これにより、サーバ４１０は、住人が活動していることを推定できる。
【０１２１】
異常活動条件は、活動時刻条件が成立せず、且つ活動条件が成立することである。これにより、サーバ４１０は、住人が指定活動時間帯外に活動していることを推定できる。異常停留条件は、センサ検出条件が成立してから、予め設定された停留時間以上に亘って、センサ検出条件が連続して成立していることである。これにより、サーバ４１０は、住人が特定の場所で動かないことを推定できる。開放条件が成立した場合、サーバ４１０は、対象センサデータに基づいて、開放条件が連続して成立している時間を開放時間として算出する。例えば、サーバ４１０は、開放条件が成立した住人状態推定処理において、開放時間に０を代入し、その後の住人状態推定処理において開放条件が連続して成立している場合、開放時間にセンサデータ計測時間を加算する。異常開放条件は、開放時間が、予め設定された開放時間閾値以上であることである。これにより、サーバ４１０は、住人の異常や不審者の侵入によるドアの開放を推定できる。異常条件は、異常活動条件、電力乖離条件、異常停留条件、異常開放条件、異常温度条件の少なくとも何れか一つが成立することである。
【０１２２】
外出条件が成立した場合、サーバ４１０は、対象消費電力量データ及び対象センサデータに基づいて、活動条件が連続して成立しない時間を外出時間として算出する。例えば、サーバ４１０は、外出条件が成立した住人状態推定処理において、外出時間に０を代入し、その後の住人状態推定処理において活動条件が連続して成立していない場合、外出時間にセンサデータ計測時間を加算する。不在条件は、外出時間が、予め設定された外出時間閾値以上であることである。
【０１２３】
正常活動条件は、活動時刻条件が成立し、且つ活動条件が成立することである。これにより、サーバ４１０は、住人が指定活動時間帯中に活動していることを推定できる。正常条件は、正常活動条件、電力増大条件の少なくとも何れか一つが成立することである。
【０１２４】
異常条件が成立した場合、サーバ４１０は、住人状態が異常であると推定する。正常条件が成立した場合、サーバ４１０は、住人状態が正常であると推定する。不在条件が成立した場合、サーバ４１０は、住人状態が不在であると推定する。
【０１２５】
また、これらの条件に対し優先順位が予め設定されていてもよい。例えば、住人状態は、優先順位が高いものから順に、異常、正常、不在と設定される。複数の条件が成立する場合、サーバ４１０は、優先順位が高い住人状態を選択する。
【０１２６】
サーバ４１０は、住人状態の推定結果をデータベース４４０へ登録する。例えば、推定結果は、住人ＩＤ、住人状態、推定時刻、推定理由を含む。推定理由は例えば、条件マトリックス内で成立した条件を示す。
【０１２７】
なお、サーバ４１０は、住人状態の何れの条件も成立しない場合、推定結果として無活動を示す住人状態を出力してもよいし、住人状態の推定結果を出力しなくてもよい。
【０１２８】
また、条件マトリックスは、機器使用条件を含んでもよい。機器使用条件は、機器使用開始時刻と機器使用終了時刻とに基づいて、計測期間中に機器が使用されていることである。機器使用条件が成立した場合、活動条件が成立する。
【０１２９】
また、複数の条件マトリックスが予め設定され、パターンデータが条件マトリックスを示していてもよい。この場合、住人状態推定処理は、パターン推定処理により選択された条件マトリックスを用いる。
【０１３０】
また、サーバ４１０は、対象住宅の住人数が１である場合や、外出スケジュールに基づいて在宅者数が１であると推定した場合に、住人状態推定処理を行ってもよい。また、サーバ４１０が、外出スケジュールに基づいて在宅者数が０であると推定し、且つ正常条件又は異常条件が成立した場合、不法侵入や住人が倒れて外出できないこと等を推定し、支援システム３０の表示操作パネル３１０へアラームを送信する。
【０１３１】
なお、指定パターンデータがニューラルネットワークを示すデータである場合、推定処理において、サーバ４１０は、条件マトリックスの代わりにニューラルネットワークを用い、対象計測データをニューラルネットワークへ入力することにより、住人状態を推定する。
【０１３２】
以上の住人状態推定処理によれば、サーバ４１０は、住人が在宅し且つ異常であることと、住人が在宅し且つ正常であることと、住人が前記住宅に不在であることと、住人状態として推定することができる。サーバ４１０は、消費電力量データとセンサデータとを用いることで、異常の誤検出を低減することができる。また、サーバ４１０は、パターンデータと条件マトリックスを用いて推定を行うことで、処理が簡単になり、住人状態を迅速に推定することができる。また、サーバ４１０は、状況に応じてパターンデータを切り替えることで、異常の誤検出を低減することができる。
【０１３３】
ここでは、前述の出力処理について説明する。
【０１３４】
表示操作パネル３１０は、支援者による操作に基づいて、住人情報と、住人状態推定処理の結果を示す住人状態データとをサーバ４１０から取得し、住人状態データに基づいて住人状態画面を表示する。なお、表示操作パネル２１０が、住人による操作に基づいて住人状態データをサーバ４１０から取得し、住人状態データに基づいて住人状態画面を表示してもよい。また、サーバ４１０は、住人状態データを表示操作パネル３１０及び表示操作パネル２１０へ送信し、表示操作パネル３１０及び表示操作パネル２１０に住人状態画面を表示させてもよい。
【０１３５】
図１０は、住人状態画面を示す。
【０１３６】
住人状態画面は、住人名５１１、支援者名５１２、住人状態データ時刻５１３、更新ボタン５１４、推定状況５２１、センサ状況５２２、支援者一覧５２３、消費電力量波形５３１、機器使用状況５３２、センサデータ５３３、一日の活動ボタン５４１、活動モニタボタン５４２、状況連絡ボタン５４３、実状況連絡ボタン５４４を含む。なお、住人状態画面は、条件マトリックス内の特定の条件の判定結果を示してもよい。
【０１３７】
住人名５１１は、住人情報に基づいて、対象住宅の住人の名前及びＩＤを示す。支援者名５１２は、支援者の名前を示す。住人状態データ時刻５１３は、住人状態データの時刻である解析時刻を示す。住人状態データ時刻５１３は、最新の住人状態データの時刻であってもよいし、支援者により指定された時刻であってもよい。更新ボタン５１４が操作されると、表示操作パネル３１０は、サーバ４１０から最新の住人状態データを取得し、取得された住人状態データに基づいて住人状態画面を更新する。
【０１３８】
推定状況５２１は、住人状態推定処理により推定された住人状態を示す。推定状況５２１は、推定理由を含んでもよい。センサ状況５２２は、対象住宅における各センサの状況を示す。例えば、センサ状況５２２は、人感センサ１５０のバッテリが低下し、バッテリ交換が必要であることを示す。支援者一覧５２３は、表示操作パネル３１０を使用可能な支援者の一覧を示す。例えば、表示操作パネル３１０を使用可能な支援者は、遠隔健康管理サービスの担当者（サポートスタッフ）である。
【０１３９】
消費電力量波形５３１は、対象住宅の消費電力量データを示す。機器使用状況５３２は、家電機器１８０毎の機器使用期間を示す。センサデータ５３３は、対象住宅における各センサによる計測結果を示す。
【０１４０】
一日の活動ボタン５４１が操作されると、表示操作パネル３１０は、サーバ４１０から一日分の住人状態データを取得し、取得された住人状態データに基づいて住人状態画面を表示する。活動モニタボタン５４２が操作されると、表示操作パネル３１０は、サーバ４１０から最新の住人状態データを取得し、取得された住人状態データに基づいて住人状態画面を表示する。状況連絡ボタン５４３が操作されると、表示操作パネル３１０は、住人状態推定処理による推定結果をサーバ４１０から取得し、推定状況５２１を表示する。実状況連絡ボタン５４４が操作されると、表示操作パネル３１０は、住人状態推定処理による推定結果を修正する修正処理を行い、修正結果をサーバ４１０へ送信する。
【０１４１】
なお、住人状態推定処理により在宅者数が推定された場合、住人状態画面は、在宅者数を表示してもよい。
【０１４２】
なお、住人状態推定処理により対象住宅の住人状態が異常であると推定された場合、サーバ４１０は、出力処理において、異常を示す通知を支援者等へ送信する。通知は例えば、電子メールである。
【０１４３】
また、処理システム４０は、支援システム３０や住宅システム１０が住人状態データを取得するためのサービスを提供するＷｅｂサーバ等を含んでもよい。この場合、サーバ４１０が住人状態データを支援システム３０や住宅システム１０へ送信しなくてもよい。
【０１４４】
従来の遠隔健康管理において、支援者は、定期的に各住宅に電話を掛けることで、住人の状態が異常であるか否かを判断する。以上の出力処理によれば、支援者の負担を軽減することができる。また、住人の状態の異常を迅速に支援者に伝えることができ、異常に対する対処の可能性を高めることができる。また、住人状態画面が電力データに基づく情報と、センサデータに基づく情報と、住人状態とを表示することにより、支援者は、住人状態の原因を確認することができる。また、カメラ等を用いず、ＨＧＷ１１０がセンサ出力を処理して得られたセンサデータをサーバへ送信することにより、プライバシーに配慮しつつ、状況を把握することができる。
【０１４５】
ここでは、修正処理について説明する。
【０１４６】
住人は、住人状態画面や通知から、推定された住人状態が実際の住人状態と異なると判断した場合、住人状態画面の実状況連絡ボタン５４４を用いて、表示操作パネル２１０に修正後住人状態を入力する。ＨＧＷ１１０は、修正後住人状態を示す修正指示をサーバ４１０へ送信する。なお、支援者が表示操作パネル３１０に修正指示を入力してもよい。
【０１４７】
図１１は、修正処理の概要を示す。
【０１４８】
この図は、前述の条件マトリックスにおける修正前住人状態５６１と、修正指示に示された修正後住人状態５６２とを示す。
【０１４９】
修正指示を受信したサーバ４１０は、条件マトリックスから、修正前住人状態５６１の原因５５１を特定し、パターンデータのうち、原因５５１に関するデータを修正する。例えば、原因５５１が異常活動条件の成立である場合、サーバ４１０は、活動時間帯を、現在時刻を含む時間帯へ変更する。これにより、原因５５２の正常活動条件が成立し、住人状態の推定結果が修正後住人状態５６２になる。
【０１５０】
また、サーバ４１０は、予め設定された長さの最新の計測データを用いてパターン生成処理であって、前回のパターン生成処理と異なる計測データを用いてパターン生成処理を行うことで、データベース４４０内のパターンデータを更新してもよい。これにより、サーバ４１０は、パターンデータを最新の状況に合わせることができる。
【０１５１】
なお、パターンデータがニューラルネットワークを含む場合、修正処理において、サーバ４１０は、修正後住人状態５６２を用いてニューラルネットワークの再学習を行う。
【０１５２】
以上の修正処理によれば、住人状態の判定の基準となるパターンデータを修正することにより、住人状態の推定の精度を向上させることができる。
【０１５３】
なお、住人が表示操作パネル２１０に修正処理の指示を入力し、表示操作パネル２１０が修正処理を行ってもよい。
【０１５４】
また、推定された住人状態が実際の住人状態と異なる場合でなくても、サーバ４１０は、修正処理と同様の処理により、パターンデータを更新してもよい。例えば、住人状態が異常と判定され、支援者が救急車を依頼し、住人が救急搬送された場合、支援者は、救急搬送されたことを表示操作パネル３１０へ入力し、サーバ４１０へ送信してもよい。サーバ４１０は、このときの計測データをパターンデータとして登録し、その後、計測データがこのパターンデータに類似する場合、緊急事態として支援者に通知してもよい。
【０１５５】
以上の修正処理によれば、対象住宅における住人の活動のパターンの変化や、家電機器１８０の変化等に対し、パターンデータを追従させることができる。これにより、サーバ４１０は、以後の住人状態推定処理における推定の精度を向上させることができる。
【０１５６】
ＤＲシステム５０は、データベース４４０を用いてＤＲを行ってもよい。例えば、ＤＲシステム５０は、パターンデータから、ＤＲの対象期間における住宅毎の消費電力量データを取得し、取得された消費電力量データに基づいて、消費電力の削減量の予測や、消費電力を削減する住宅の選択を行う。遠隔健康管理システムとＤＲシステムがデータベース４４０を共用することで、二つのシステムのコストを抑えることができる。
【０１５７】
以上の実施例に記載された技術は、次のように表現することもできる。
【０１５８】
（表現１）
メモリと、
住宅内の特定場所における住人の活動を検出するセンサと、
前記センサに接続されるセンサインタフェースと、
通信ネットワークを介してサーバに接続される通信インタフェースと、
前記メモリ、前記センサインタフェース、及び前記通信インタフェースに接続されるプロセッサと、
を備え、
前記プロセッサは、前記センサの出力の立ち上がり及び立ち下がりを検出し、
前記プロセッサは、前記センサの出力の立ち上がり数及び立ち下がり数をカウントし、
前記プロセッサは、前記立ち上がり数及び前記立ち下がり数を含むセンサデータを前記サーバへ送信する、
通信装置。
【０１５９】
本発明の表現のための用語について説明する。サーバ及び遠隔健康管理装置は、サーバ４１０等に対応する。センサは、人感センサ１５０、挙動センサ１５５、ドアセンサ１６０、温度センサ１４０等に対応する。通信装置は、ＨＧＷ１１０等に対応する。プロセッサは、ＣＰＵ４１２等に対応する。端末装置は、表示操作パネル２１０、表示操作パネル２１０等に対応する。電気機器は、家電機器１８０等に対応する。
【０１６０】
以上、本発明の実施形態を説明したが、これは本発明の説明のための例示であって、本発明の範囲を上記構成に限定する趣旨ではない。本発明は、他の種々の形態でも実施する事が可能である。
【符号の説明】
【０１６１】
１０…住宅システム、  ３０…支援システム、  ４０…処理システム、  ５０…デマンドレスポンスシステム、  ６０…通信ネットワーク、  ７０…電話回線、  １２０ａ、１２０ｂ…電力メータ、  １３０…ヒートポンプ、  １４０…温度センサ、  １５０…人感センサ、  １５５…挙動センサ、  １６０…ドアセンサ、  １７０…スマートプラグ、  １８０…家電機器、  ２１０…表示操作パネル、  ２２０…電話機、  ３１０…表示操作パネル、  ３２０…電話機、  ４１０…サーバ、  ４３０…ストレージ、  ４４０…データベース
【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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【図１０】
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【図１１】
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【国際調査報告】
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