(57)【要約】【課題】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。【解決手段】学習装置は、複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報と電力使用量が得られた家庭の属性情報とを取得する取得部と、取得部が取得した複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報を機械学習し、機械学習する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学習部と、学習部が関連付けた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て記憶する記憶部とを備える。【選択図】図３
2018132802.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報と電力使用量が得られた家庭の属性情報とを取得する取得部と、
前記取得部が取得した前記複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報を機械学習し、且つ前記機械学習することによって得られる前記電力使用量の特徴量と前記電力使用量が得られた家庭の属性情報とを関連付ける学習部と、
前記学習部が関連付けた前記電力使用量の特徴量と前記電力使用量が得られた家庭の属性情報とを関連付けて記憶する記憶部と
を備える、学習装置。
【請求項２】
前記取得部が取得する前記電力使用量を示す情報は、電力使用量の大小を色の違いで表したものである、請求項１に記載の学習装置。
【請求項３】
前記取得部が取得する前記電力使用量を示す情報は、時間の概念を色の違いで、さらに表したものである、請求項２に記載の学習装置。
【請求項４】
前記取得部が取得する前記電力使用量を示す情報は、電力使用量と該電力使用量が得られた前記家庭で測定される環境状況を示す情報とを色の違いで表したものである、請求項１に記載の学習装置。
【請求項５】
前記取得部が取得した前記複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報のうち、前記属性情報が類似する家庭の電力使用量の各々から、電力の用途別の使用量を示す用途別電力使用量を一又は複数取得し、取得した一又は複数の前記用途別電力使用量に基づいて、電力使用量を示す情報を新たに作成する作成部
を備え、
前記学習部は、前記作成部が前記新たに作成した前記電力使用量を示す情報を機械学習し、前記新たに作成した前記電力使用量を示す情報を機械学習することによって得られる前記電力使用量の特徴量と前記類似する前記属性情報とを関連付ける、請求項１又は請求項２に記載の学習装置。
【請求項６】
属性情報が未知である家庭の電力使用量を示す情報を取得する取得部と、
前記取得部が取得した前記電力使用量を示す情報を機械学習することによって前記電力使用量の特徴量を求め、該特徴量に関連する属性情報を、複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報を機械学習することによって得られる前記電力使用量の特徴量と前記電力使用量が得られた家庭の属性情報とを関連付けた情報から、推定する推定部と
を備える、属性推定装置。
【請求項７】
前記取得部が取得する前記属性情報が未知である家庭の電力使用量を示す情報は、電力使用量の大小を色の違いで表したものである、請求項６に記載の属性推定装置。
【請求項８】
前記取得部が取得する前記属性情報が未知である家庭の電力使用量を示す情報は、時間の概念を色の違いで、さらに表したものである、請求項７に記載の属性推定装置。
【請求項９】
前記取得部が取得する前記属性情報が未知である家庭の電力使用量を示す情報は、電力使用量と該電力使用量が得られた前記家庭で測定される環境状況を示す情報とを色の違いで表したものである、請求項６に記載の属性推定装置。
【請求項１０】
複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報と電力使用量が得られた家庭の属性情報とを取得するステップと、
前記取得するステップで取得した前記複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報を機械学習するステップと、
前記機械学習することによって得られる前記電力使用量の特徴量と前記電力使用量が得られた家庭の属性情報とを関連付けるステップと、
前記関連付けるステップで関連付けた前記電力使用量の特徴量と前記電力使用量が得られた家庭の属性情報とを関連付けて記憶するステップと
を含む、学習方法。
【請求項１１】
属性情報が未知である家庭の電力使用量を示す情報を取得するステップと、
前記取得するステップで取得した前記電力使用量を示す情報を機械学習することによって前記電力使用量の特徴量を求めるステップと、
前記特徴量に関連する属性情報を、複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報を機械学習することによって得られる前記電力使用量の特徴量と前記電力使用量が得られた家庭の属性情報とを関連付けた情報から、推定するステップと
を含む、属性推定方法。
【請求項１２】
学習装置が備えるコンピュータに、
複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報と電力使用量が得られた家庭の属性情報とを取得するステップと、
前記取得するステップで取得した前記複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報を機械学習するステップと、
前記機械学習することによって得られる前記電力使用量の特徴量と前記電力使用量が得られた家庭の属性情報とを関連付けるステップと、
前記関連付けるステップで関連付けた前記電力使用量の特徴量と前記電力使用量が得られた家庭の属性情報とを関連付けて記憶するステップと
を実行させる、プログラム。
【請求項１３】
属性推定装置が備えるコンピュータに、
属性情報が未知である家庭の電力使用量を示す情報を取得するステップと、
前記取得するステップで取得した前記電力使用量を示す情報を機械学習することによって前記電力使用量の特徴量を求めるステップと、
前記特徴量に関連する属性情報を、複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報を機械学習することによって得られる前記電力使用量の特徴量と前記電力使用量が得られた家庭の属性情報とを関連付けた情報から、推定するステップと
を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、学習装置、属性推定装置、学習方法、属性推定方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
新たなサービスを提供するビジネスを開発し、顧客に提供することを考える。ビジネスを開発するにあたっては、顧客などの生活者の家族構成、生活動態、ライフスタイルなどの生活者の属性情報に基づいて、生活者のニーズに合わせて、サービスの内容を検討する必要がある。ライフスタイルなどの属性情報は生活者ごとに異なることが多いため、データ分析などによって、それらを正しく把握することは困難である。
そこで、生活者の暮らしに比較的直結している生活者の電力使用量データを使用して、生活者の属性情報を把握することが行われている。具体的には、電力使用量データに対して、その都度経験則に基づいて仮説検証を実施し、クラスタリングなどの数値解析手法により、生活者を類型化する。
【０００３】
データを分析する技術に関して、空間的な広がりを持つ製造物について特性値の分布の変動発生要因としてプロセス項目を特定する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。この技術によれば、複数の製造物の特性分布データに基づいて、パターン分類手法によって、特性分布データの変動の特徴を表す複数の構成成分を抽出するとともに、特性分布データの各々に対して、複数の構成成分がその特性分布データを表すのに寄与する重み係数をそれぞれ算出する。そして、算出された重み係数に基づいて、複数の構成成分のうち分析対象とすべき構成成分を少なくとも一つ選択する。そして、選択された構成成分に関する重み係数とプロセス項目毎に取得された製造データとに基づいて、特性分布データにおける変動発生要因としてのプロセス項目を抽出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−６３９２８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
前述した技術では、以下の問題がある。
生活者のニーズに合わせてサービスの内容を検討する場合には、生活者のニーズに合わせて、多種多様な分析を繰り返したり、やり直したりする必要がある。
また、電力使用量データに対して、その都度経験則に基づいて仮説検証を実施する場合には、その都度仮説の立案と仮説の検証が必要である。仮説立案等は、分析者の経験やスキルに依存するところが大きい。また、サービス提供に必要なアプリケーションは、基本的に個別に開発する必要がある。
本発明は、上記の点に鑑みて為されたものであり、その目的は、家庭の電力使用量を示す情報に基づいて、家庭の属性情報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】
本発明の一態様は、複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報と電力使用量が得られた家庭の属性情報とを取得する取得部と、前記取得部が取得した前記複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報を機械学習し、且つ前記機械学習することによって得られる前記電力使用量の特徴量と前記電力使用量が得られた家庭の属性情報とを関連付ける学習部と、前記学習部が関連付けた前記電力使用量の特徴量と前記電力使用量が得られた家庭の属性情報とを関連付けて記憶する記憶部とを備える、学習装置である。
本発明の一態様の学習装置において、前記取得部が取得する前記電力使用量を示す情報は、電力使用量の大小を色の違いで表したものである。
本発明の一態様の学習装置において、前記取得部が取得する前記電力使用量を示す情報は、時間の概念を色の違いで、さらに表したものである。
本発明の一態様の学習装置において、前記取得部が取得する前記電力使用量を示す情報は、電力使用量と該電力使用量が得られた前記家庭で測定される環境状況を示す情報とを色の違いで表したものである。
本発明の一態様の学習装置において、前記取得部が取得した前記複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報のうち、前記属性情報が類似する家庭の電力使用量の各々から、電力の用途別の使用量を示す用途別電力使用量を一又は複数取得し、取得した一又は複数の前記用途別電力使用量に基づいて、電力使用量を示す情報を新たに作成する作成部を備え、前記学習部は、前記作成部が前記新たに作成した前記電力使用量を示す情報を機械学習し、前記新たに作成した前記電力使用量を示す情報を機械学習することによって得られる前記電力使用量の特徴量と前記類似する前記属性情報とを関連付ける。
本発明の一態様は、属性情報が未知である家庭の電力使用量を示す情報を取得する取得部と、前記取得部が取得した前記電力使用量を示す情報を機械学習することによって前記電力使用量の特徴量を求め、該特徴量に関連する属性情報を、複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報を機械学習することによって得られる前記電力使用量の特徴量と前記電力使用量が得られた家庭の属性情報とを関連付けた情報から、推定する推定部とを備える、属性推定装置である。
本発明の一態様の属性推定装置において、前記取得部が取得する前記属性情報が未知である家庭の電力使用量を示す情報は、電力使用量の大小を色の違いで表したものである。
本発明の一態様の属性推定装置において、前記取得部が取得する前記属性情報が未知である家庭の電力使用量を示す情報は、時間の概念を色の違いで、さらに表したものである。
本発明の一態様の属性推定装置において、前記取得部が取得する前記属性情報が未知である家庭の電力使用量を示す情報は、電力使用量と該電力使用量が得られた前記家庭で測定される環境状況を示す情報とを色の違いで表したものである。
本発明の一態様の学習方法において、複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報と電力使用量が得られた家庭の属性情報とを取得するステップと、前記取得するステップで取得した前記複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報を機械学習するステップと、前記機械学習することによって得られる前記電力使用量の特徴量と前記電力使用量が得られた家庭の属性情報とを関連付けるステップと、前記関連付けるステップで関連付けた前記電力使用量の特徴量と前記電力使用量が得られた家庭の属性情報とを関連付けて記憶するステップとを含む、学習方法である。
本発明の一態様の属性推定方法において、属性情報が未知である家庭の電力使用量を示す情報を取得するステップと、前記取得するステップで取得した前記電力使用量を示す情報を機械学習することによって前記電力使用量の特徴量を求めるステップと、前記特徴量に関連する属性情報を、複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報を機械学習することによって得られる前記電力使用量の特徴量と前記電力使用量が得られた家庭の属性情報とを関連付けた情報から、推定するステップとを含む、属性推定方法である。
本発明の一態様は、学習装置が備えるコンピュータに、複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報と電力使用量が得られた家庭の属性情報とを取得するステップと、前記取得するステップで取得した前記複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報を機械学習するステップと、前記機械学習することによって得られる前記電力使用量の特徴量と前記電力使用量が得られた家庭の属性情報とを関連付けるステップと、前記関連付けるステップで関連付けた前記電力使用量の特徴量と前記電力使用量が得られた家庭の属性情報とを関連付けて記憶するステップとを実行させる、プログラムである。
本発明の一態様は、属性推定装置が備えるコンピュータに、属性情報が未知である家庭の電力使用量を示す情報を取得するステップと、前記取得するステップで取得した前記電力使用量を示す情報を機械学習することによって前記電力使用量の特徴量を求めるステップと、前記特徴量に関連する属性情報を、複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報を機械学習することによって得られる前記電力使用量の特徴量と前記電力使用量が得られた家庭の属性情報とを関連付けた情報から、推定するステップとを実行させるプログラムである。
【発明の効果】
【０００７】
本発明の実施形態によれば、家庭の使用電力量を示す情報に基づいて、家庭の属性情報を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】電力使用量を示す情報の一例（その１）を示す図である。
【図２】電力使用量を示す情報の一例（その２）を示す図である。
【図３】実施形態に係る学習装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図４】属性情報推定テーブルの一例を示す図である。
【図５】実施形態に係る学習装置の機能ブロック図である。
【図６】複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報のヒートマップの一例を示す図である。
【図７】学習装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図８】変形例に係る学習装置の機能ブロック図である。
【図９】電力使用量を示す情報の作成例を示す図である。
【図１０】変形例に係る学習装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１１】実施形態に係る属性推定装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図１２】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１３】属性推定装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１４】実施形態に係る属性推定システムの動作の一例を示す図である。
【図１５】実施形態に係る属性推定装置が推定する属性情報の推定精度の一例（その１）を示す図である。
【図１６】実施形態に係る属性推定装置が推定する属性情報の推定精度の一例（その２）を示す図である。
【図１７】実施形態に係る属性推定装置が推定する属性情報の推定精度の一例（その３）を示す図である。
【図１８】複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報のヒートマップの一例を示す図である。
【図１９】実施形態に係る属性推定装置が推定する属性情報の推定精度の一例（その４）を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
次に、本発明を実施するための形態を、図面を参照しつつ説明する。以下で説明する実施形態は一例に過ぎず、本発明が適用される実施形態は、以下の実施形態に限られない。
なお、実施形態を説明するための全図において、同一の機能を有するものは同一符号を用い、繰り返しの説明は省略する。
【００１０】
（第１の実施形態）
（学習装置）
実施形態に係る学習装置について説明する。実施形態に係る学習装置は、複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報を取得する。ここで、電力使用量を示す情報は、ヒートマップなどの電力使用量の大小を色の違いで表したものである。
さらに、実施形態に係る学習装置は、取得した複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報が得られた家庭の属性情報を取得する。実施形態に係る学習装置は、複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報を機械学習し、機械学習する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。実施形態に係る学習装置は、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て記憶する。
【００１１】
図１は、電力使用量を示す情報の一例（その１）を示す図である。図１において、横軸は時間を示し、縦軸は日時を示す。図１には、複数の建物の各々に設置されたＨＥＭＳ（Ｈｏｍｅ  Ｅｎｅｒｇｙ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）から取得した電力使用量を示す情報のヒートマップが示される。図１に示される例では、電力使用量の大小が時系列に図形化される。
図１によれば、６：００−１８：００の間、及び１８：００以降に電力使用量が大きくなることが分かる。また、「ＧＷ」と表示されているゴールデンウィーク期間中は、電力使用量が少ないのが分かる。図１に示されるように、電力使用量の大小が時系列に図形化されることによって、電力使用量を見える化できる。このため、直観的に生活動態を把握することができる。
【００１２】
図２は、電力使用量を示す情報の一例（その２）を示す図である。図２において、横軸は外気温を示し、縦軸は消費電力量を示す。
図２によれば、外気温が低くなるにしたがって消費電力量が増加する一方、外気温が高くなるにしたがって消費電力量が増加するのが分かる。図２に示される電力使用量を示す情報を参照することによって、暖房機器などの空調機器の性能や、住宅の断熱性などを推定することができる。
【００１３】
（学習装置の構成）
図３は、実施形態に係る学習装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
学習装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０２と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１０４と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１０６と、不揮発性メモリ１０８と、通信Ｉ／Ｆ１１０と、操作部１１２と、表示部１１４と、バス１１６とを備えている。
ＣＰＵ１０２は、学習装置１００の動作を制御するプログラム１０８２等を不揮発性メモリ１０８から読み出し、ＲＡＭ１０６に展開して実行する。不揮発性メモリ１０８は、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｃ  Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）、ＳＤ（Ｓｅｃｕｒｅ  Ｄｉｇｉｔａｌ）カード等によって構成される。不揮発性メモリ１０８には、ＣＰＵ１０２によって実行されるプログラム１０８２と電力使用量情報１０８４と属性情報１０８６と属性情報推定テーブル１０８８とが格納される。電力使用量情報１０８４は、複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報であり、ヒートマップなどの電力使用量の大小を色の違いで表したものである。属性情報１０８６は、起床時間、家族人数、住居形態、高齢者の有無、乳幼児の有無、ペットの有無、不在時間、休暇取得情報などの家庭の属性を示す情報である。電力使用量情報１０８４に含まれる複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報と属性情報１０８６に含まれる家庭の属性を示す情報とは関連付けられている。属性情報推定テーブル１０８８については、後述する。
【００１４】
通信Ｉ／Ｆ１１０は、ＮＦＣ（Ｎｅａｒ  ｆｉｅｌｄ  ｒａｄｉｏ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）モジュール、無線ＬＡＮモジュール等の通信モジュールによって構成される。また、通信Ｉ／Ｆ１１０がＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）によって構成されてもよい。通信Ｉ／Ｆ１１０は、ＮＦＣや、無線ＬＡＮによって外部の機器との間で通信を行う。通信Ｉ／Ｆ１１０は、スマートメータ（図示なし）や、後述する属性推定装置３００と接続される。
操作部１１２は、ユーザの操作を受け付ける入力デバイスであり、タッチパネル等のポインティングデバイス、ボタン、ダイヤル、タッチセンサ、タッチパッド等を含む。
表示部１１４は、例えば液晶ディスプレイ等によって構成され、電力使用量を示す情報や、電力使用量が得られた家庭の属性情報などを表示する。
【００１５】
（属性情報推定テーブル）
図４は、属性情報推定テーブルの一例を示す図である。属性情報推定テーブル１０８８は、電力使用量の特徴量と属性情報とを関連付けたテーブル形式のデータである。電力使用量の特徴量は、複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報をディープラーニングなどの機械学習することによって得られる。属性情報は、電力使用量が得られた家庭の属性情報である。図４に示される例では、電力使用量の特徴量「ＡＡＡ」と電力使用量が得られた家庭の属性情報「ａａａ」とが関連付けられている。
【００１６】
（学習装置の機能構成）
図５は、実施形態に係る学習装置の機能ブロック図である。
学習装置１００は、不揮発性メモリ１０８からＲＡＭ１０６上に展開されたプログラム１０８２をＣＰＵ１０２が実行することによって、取得部１５２と学習部１５４と出力部１５６として機能する。
【００１７】
（学習装置の各機能構成）
図３及び図５を用いて、学習装置１００の各機能構成について詳細に説明する。なお、以下では、学習装置１００の各機能を説明するにあたって、図５に示されている学習装置１００の各機能ブロックを実現させるための主なハードウェアとの関係も説明する。
取得部１５２は、ＣＰＵ１０２からの命令、及び通信Ｉ／Ｆ１１０によって実現される。取得部１５２は、複数の家庭の各々に設置されたスマートメータが送信した電力使用量を示す情報を取得する。さらに、取得部１５２は、電力使用量を示す情報が得られた家庭の属性情報を取得する。取得部１５２は、複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報と電力使用量が得られた家庭の属性情報とを取得すると、複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報を不揮発性メモリ１０８の電力使用量情報１０８４へ出力し、電力使用量が得られた家庭の属性情報を不揮発性メモリ１０８の属性情報１０８６へ出力する。
【００１８】
学習部１５４は、ＣＰＵ１０２からの命令によって実現される。学習部１５４は、不揮発性メモリ１０８の電力使用量情報１０８４から複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報を取得し、属性情報１０８６から電力使用量が得られた家庭の属性情報を取得する。学習部１５４は、複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報と電力使用量が得られた家庭の属性情報とを取得すると、複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報をディープラーニングなどの機械学習を行う。
学習部１５４は、複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報をディープラーニングする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、出力部１５６へ出力する。
【００１９】
出力部１５６は、ＣＰＵ１０２からの命令によって実現される。出力部１５６は、学習部１５４が出力した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取得すると、取得した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て、不揮発性メモリ１０８の属性情報推定テーブル１０８８へ記憶する。
【００２０】
（電力使用量を示す情報の例）
図６は、複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報のヒートマップの一例を示す図である。複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報は、ヒートマップによって表される。ヒートマップは、ヒートマップ１０とヒートマップ２０とを含む。
ヒートマップ１０は、１月から６月において、複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報である。ヒートマップ２０は、７月から１２月において、複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報である。図６において、横軸は時間０時−２４時を示し、縦軸は月を示す。つまり、図６に示される電力使用量を示す情報のヒートマップの一例は、電力使用量の大小が色の違いで表されるとともに、時間の概念が色の違いで表されている。
【００２１】
（学習装置の動作）
図７は、学習装置の動作の一例を示すフローチャートである。
（ステップＳ７０２）学習装置１００の取得部１５２は、複数の家庭の各々に設置されたスマートメータが送信した電力使用量を示す情報を取得する。取得部１５２は、複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報を取得すると、電力使用量を示す情報を、不揮発性メモリ１０８の電力使用量情報１０８４へ出力する。不揮発性メモリ１０８の電力使用量情報１０８４は、取得部１５２が出力した複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報を記憶する。
（ステップＳ７０４）学習装置１００の取得部１５２は、複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報を取得すると、電力使用量を示す情報が得られた家庭の属性情報を取得する。取得部１５２は、電力使用量を示す情報が得られた属性情報を取得すると、属性情報を不揮発性メモリ１０８の属性情報１０８６へ出力する。不揮発性メモリ１０８の属性情報１０８６は、取得部１５２が出力した属性情報を記憶する。
【００２２】
（ステップＳ７０６）学習装置１００の学習部１５４は、不揮発性メモリ１０８の電力使用量情報１０８４から複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報を取得し、属性情報１０８６から電力使用量が得られた家庭の属性情報を取得する。学習部１５４は、複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報と電力使用量が得られた属性情報とを取得すると、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。
（ステップＳ７０８）学習装置１００の学習部１５４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。学習部１５４は、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と、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て出力部１５６へ出力する。
（ステップＳ７１０）学習装置１００の出力部１５６は、学習部１５４が出力した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た情報とを取得すると、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て、不揮発性メモリ１０８の属性情報推定テーブル１０８８に出力する。不揮発性メモリ１０８の属性情報推定テーブル１０８８は、出力部１５６が出力した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て記憶する。
図７に示されるフローチャートにおいて、ステップＳ７０２とステップＳ７０４の順序を入れ替えてもよい。
【００２３】
前述した実施形態では、学習装置１００が、複数の家庭の各々に設置されたスマートメータが送信した電力使用量を示す情報を取得する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、スマートメータから出力される電力使用量を示す情報がヒートマップでない場合に、スマートメータから出力される電力使用量を示す情報を、ヒートマップへ変換する変換装置へ出力されてもよい。変換装置は、スマートメータが出力した電力使用量を示す情報を取得すると、取得した電力使用量を示す情報をヒートマップへ変換する。変換装置は、電力使用量を示す情報をヒートマップへ変換すると、ヒートマップを示す情報を、学習装置１００へ出力するようにしてもよい。
【００２４】
前述した実施形態では、属性情報推定テーブル１０８８が記憶された不揮発性メモリ１０８を、学習装置１００が備えている場合について説明したが、この例に限られない。例えば、属性情報推定テーブル１０８８がクラウド上に記憶されていてもよい。この場合、学習装置１００は、クラウド上の属性情報推定テーブル１０８８に、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て記憶する。
前述した実施形態では、学習装置１００が、複数の家庭の各々に設置されたスマートメータが送信した電力使用量を示す情報を取得する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、学習装置１００が、電力使用量とこの電力使用量が得られた家庭で測定される環境状況を示す情報とを色の違いで表した電力使用量を示す情報を取得するようにしてもよい。ここで、家庭で測定される環境状況を示す情報には、外気温を示す情報、リビングの温度を示す情報、リビングと外気との温度差を示す情報、湿度を示す情報などが含まれる。具体的には、電力使用量とこの電力使用量が得られた前記家庭で測定される環境状況を示す情報とがヒートマップで表される。そして、学習装置１００は、取得した複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報が得られた家庭の属性情報を取得するようにしてもよい。学習装置は、複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報を機械学習し、機械学習する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ようにしてもよい。学習装置は、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て記憶するようにしてもよい。
【００２５】
本実施形態に係る学習装置１００によれば、ヒートマップ形式の電力使用量を示す情報をディープラーニングする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属性情報とを関連付けて記憶する。ヒートマップは「見える化」されているため、直観的に生活動態の把握が可能である。また、ヒートマップ形式の電力使用量を示す情報をディープラーニングする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ことによって、電力使用量の特徴量から、保有設備や住宅性能、生活動態などの属性情報を高い確度で推定できる。機械学習を行うことによって、電力使用量を示す情報間で共通する特徴量が自動的に抽出されるため、電力使用量を示す情報を分析者が分析する場合と比較して、深いレベルでの分析が可能となる。また、機械学習を行うことによって、いかなる種類の属性情報を推定する場合についても、同様の手法で推定が可能となる。
【００２６】
（変形例）
変形例に係る学習装置について説明する。変形例に係る学習装置２００は、不揮発性メモリ１０８の電力使用量情報１０８４に記憶されている複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報のうち、電力使用量が得られた属性情報が同一又は類似する家庭の電力使用量を示す情報を抽出する。学習装置２００は、抽出した属性情報が同一又は類似する家庭の電力使用量を示す情報の各々から、空調機の電力使用量と、給湯器の電力使用量と、炊事場の電力使用量と、空調機の電力使用量と給湯器の電力使用量と炊事場の電力使用量以外の電力使用量（その他の電力使用量）とを取得する。以下、空調機の電力使用量、給湯器の電力使用量、炊事場の電力使用量、及びその他の電力使用量の各々を、電力の用途別の使用量を示すため、用途別電力使用量と呼ぶ。つまり、学習装置２００は、抽出した属性情報が同一又は類似する家庭の電力使用量を示す情報の各々から、一又は複数の用途別電力使用量を取得する。
【００２７】
学習装置２００は、取得した一又は複数の用途別電力使用量から、電力使用量を示す情報を新たに作成する。学習装置２００は、新たに作成した電力使用量を示す情報を、不揮発性メモリ１０８の電力使用量情報１０８４へ出力する。さらに、学習装置２００は、新たに作成した電力使用量を示す情報に関連付けて、不揮発性メモリ１０８の属性情報１０８６に、類似する家庭の属性情報を記憶する。
学習装置２００は、新たに作成した電力使用量を示す情報をディープラーニングする。学習装置２００は、新たに作成した電力使用量を示す情報をディープラーニングすると、ディープラーニングすることによって得られる電力使用量の特徴量と、類似する家庭の属性情報とを関連付けて、不揮発性メモリ１０８の属性情報推定テーブル１０８８に記憶する。
【００２８】
変形例に係る学習装置２００のハードウェア構成の一例は、図２を適用できる。
＜学習装置の機能構成＞
図８は、変形例に係る学習装置の機能ブロック図である。
学習装置２００は、不揮発性メモリ１０８からＲＡＭ１０６上に展開されたプログラム１０８２をＣＰＵ１０２が実行することによって、取得部２５２と学習部２５４と出力部２５６と作成部２５８として機能する。
【００２９】
＜学習装置の各機能構成＞
図２及び図８を用いて、学習装置２００の各機能構成について詳細に説明する。なお、以下では、学習装置２００の各機能を説明するにあたって、図８に示されている学習装置２００の各機能ブロックを実現させるための主なハードウェアとの関係も説明する。
取得部２５２、学習部２５４、及び出力部２５６は、それぞれ学習装置１００の取得部１５２、学習部２５４、及び出力部２５６を適用できる。
【００３０】
作成部２６８は、ＣＰＵ１０２からの命令と操作部１１２によって実現される。作成部２６８は、操作部１１２に対して、電力使用量を示す情報を増加させる操作が行われた場合に機能する。作成部２６８は、操作部１１２に対して電力使用量を示す情報を増加させる操作が行われると、不揮発性メモリ１０８の電力使用量情報１０８４に記憶されている複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報のうち、属性情報が同一又は類似する家庭の電力使用量を示す情報を抽出する。具体的には、作成部２６８は、世帯人数、居住形態、床面積、築年数などが同一又は類似する複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報を抽出する。
作成部２６８は、抽出した電力使用量を示す情報の各々から、一又は複数の用途別電力使用量を取得する。具体的には、作成部２６８は、電力使用量を示す情報の各々から、空調機の電力使用量を示す情報のパターンと、給湯器の電力使用量を示す情報のパターンと、炊事場の電力使用量を示す情報のパターンと、その他の電力使用量を示す情報のパターンとを取得する。
【００３１】
作成部２６８は、取得した一又は複数の用途別電力使用量を順列組み合わせで合成することによって、属性が類似する世帯の電力使用量を示す情報を新たに作成する。
作成部２６８は、新たに作成した電力使用量を示す情報を、不揮発性メモリ１０８の電力使用量情報１０８４に記憶する。さらに、作成部２６８は、新たに作成した電力使用量を示す情報に関連付けて、不揮発性メモリ１０８の属性情報１０８６に、類似する家庭の属性情報を記憶する。
【００３２】
（ヒートマップの作成例）
前述したように、作成部２６８は、属性情報が同一又は類似する家庭の電力使用量を示す情報の各々から、一又は複数の用途別電力使用量を取得する。そして、作成部２６８は、取得した一又は複数の用途別電力使用量を順列組み合わせで合成することによって、属性が類似する世帯の電力使用量を示す情報を新たに作成する。
図９は、電力使用量を示す情報の作成例を示す図である。図９に示される例では、属性情報が同一又は類似する家庭が二軒（Ａ、Ｂ）あると仮定される。作成部２６８は、電力使用量を示す情報Ａから、一又は複数の用途別電力使用量を取得する。また、作成部２６８は、電力使用量を示す情報Ｂから、一又は複数の用途別電力使用量を取得する。
作成部２６８は、電力使用量を示す情報Ａから取得した一又は複数の用途別電力使用量と、電力使用量を示す情報Ｂから取得した一又は複数の用途別電力使用量とを総当たりで組み合わせて合成することによって、電力使用量を示す情報ＡＢＡと電力使用量を示す情報ＡＡＢと電力使用量を示す情報ＡＢＢと電力使用量を示す情報ＢＡＢと電力使用量を示す情報ＢＡＡと電力使用量を示す情報ＢＢＡとを新たに作成する。つまり、２（その他の電力使用量）×２（空調機の電力使用量）×２（給湯器の電力使用量）×２（炊事場の電力使用量）＝８個となり、作成部２６８は、６個の電力使用量を示す情報を新たに作成することができる。
【００３３】
（学習装置の動作）
図１０は、変形例に係る学習装置の動作の一例を示すフローチャートである。図１０は、主に、学習装置２００の作成部２６８の動作を示す。
（ステップＳ１００２）学習装置２００の作成部２６８は、不揮発性メモリ１０８の電力使用量情報１０８４に記憶されている複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報のうち、電力使用量が得られた家庭の属性情報が同一又は類似する電力使用量を示す情報を抽出する。
（ステップＳ１００４）学習装置２００の作成部２６８は、属性情報が同一又は類似する家庭の電力使用量を示す情報の各々から、空調機の電力使用量を示す情報を取得する。
（ステップＳ１００６）学習装置２００の作成部２６８は、属性情報が同一又は類似する家庭の電力使用量を示す情報の各々から、給湯器の電力使用量を示す情報を取得する。
【００３４】
（ステップＳ１００８）学習装置２００の作成部２６８は、属性情報が同一又は類似する家庭の電力使用量を示す情報の各々から、炊事場の電力使用量を示す情報を取得する。
（ステップＳ１０１０）学習装置２００の作成部２６８は、属性情報が同一又は類似する家庭の電力使用量を示す情報の各々から、その他の電力使用量を示す情報を取得する。
（ステップＳ１０１２）学習装置２００の作成部２６８は、取得した空調機の電力使用量を示す情報と給湯器の電力使用量を示す情報と炊事場の電力使用量を示す情報とその他の電力使用量を示す情報とを順列組み合わせで合成することによって、電力使用量を示す情報を新たに作成する。
（ステップＳ１０１４）学習装置２００の作成部２６８は、新たに作成した電力使用量を示す情報を不揮発性メモリ１０８の電力使用量情報１０８４へ出力する。さらに、学習装置２００は、新たに作成した電力使用量を示す情報に関連付けて、不揮発性メモリ１０８の属性情報１０８６に、類似する家庭の属性情報を記憶する。
【００３５】
前述した変形例では、属性情報が同一又は類似する家庭の電力使用量を示す情報の各々から、空調機の電力使用量と、給湯器の電力使用量と、炊事場の電力使用量と、その他の電力使用量とを取得する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、属性情報が同一又は類似する家庭の電力使用量を示す情報の各々から、炊事場の電力使用量以外の空調機の電力使用量と、給湯器の電力使用量と、その他の電力使用量とを取得するようにしてもよいし、居間の電力使用量や玄関の電力使用量を取得するようにしてもよい。
前述した変形例では、属性情報が同一又は類似する家庭が二軒（Ａ、Ｂ）あると仮定される場合について説明したが、この例に限られない。例えば、属性情報が同一又は類似する家庭が三軒（Ａ、Ｂ、Ｃ）あると仮定される場合についても適用できる。この場合、作成部２６８は、電力使用量を示す情報Ａから三個の用途別電力使用量（空調機の電力使用量、給湯器の電力使用量、その他の電力使用量）を取得する。また、作成部２６８は、電力使用量を示す情報Ｂから三個の用途別電力使用量（空調機の電力使用量、給湯器の電力使用量、その他の電力使用量）を取得する。また、作成部２６８は、電力使用量を示す情報Ｃから三個の用途別電力使用量（空調機の電力使用量、給湯器の電力使用量、その他の電力使用量）を取得する。
作成部２６８は、電力使用量を示す情報Ａから取得した三個の用途別電力使用量と、電力使用量を示す情報Ｂから取得した三個の用途別電力使用量と、電力使用量を示す情報Ｃから取得した三個の用途別電力使用量とを総当たりで組み合わせて合成することによって、二十七個の電力使用量を示す情報とを新たに作成する。つまり、３（空調機の電力使用量）×３（給湯器の電力使用量）×３（その他の電力使用量）＝２７個となり、作成部２６８は、２４個の電力使用量を示す情報を新たに作成することができる。
【００３６】
変形例に係る学習装置２００によれば、電力使用量を示す情報を増加させる操作が行われた場合に、属性情報が同一又は類似する家庭の電力使用量を示す情報の各々から、新たに電力使用量を示す情報を作成することができる。つまり、スマートメータから得られる電力使用量を示す情報の数が少ない場合でも、電力使用量を示す情報を増加させることができる。電力使用量を示す情報を増加させることができるため、電力使用量の特徴量の数も増加させることができる。このため、電力使用量の特徴量から、推定できる属性情報の数を増加させることができる。
【００３７】
（第２の実施形態）
（属性推定装置）
実施形態に係る属性推定装置について説明する。実施形態に係る属性推定装置３００は、属性情報が未知である家庭の電力使用量を示す情報を取得する。ここで、属性情報が未知である家庭の電力使用量を示す情報は、ヒートマップなどの電力使用量の大小を色の違いで表したものである。
さらに、実施形態に係る属性推定装置３００は、取得した属性情報が未知である家庭の電力使用量を示す情報を機械学習することによって、属性情報が未知である家庭の電力使用量の特徴量を求める。実施形態に係る属性推定装置３００は、前述した学習装置１００から、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た情報を取得する。実施形態に係る属性推定装置３００は、取得した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た情報に基づいて、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する属性情報を推定する。
【００３８】
（属性推定装置の構成）
図１１は、実施形態に係る属性推定装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
属性推定装置３００は、ＣＰＵ３０２と、ＲＯＭ３０４と、ＲＡＭ３０６と、不揮発性メモリ３０８と、通信Ｉ／Ｆ３１０と、操作部３１２と、表示部３１４と、バス３１６とを備えている。
ＣＰＵ３０２は、属性推定装置３００の動作を制御するプログラム３０８２等を不揮発性メモリ３０８から読み出し、ＲＡＭ３０６に展開して実行する。不揮発性メモリ３０８は、フラッシュメモリ、ＨＤＤ、ＳＳＤ、ＳＤカード等によって構成される。不揮発性メモリ３０８には、ＣＰＵ３０２によって実行されるプログラム３０８２と属性情報推定テーブル３０８８とが記憶される。属性情報推定テーブル３０８８は、前述した属性情報推定テーブル１０８８を適用できる。
通信Ｉ／Ｆ３１０は、ＮＦＣモジュール、無線ＬＡＮモジュール等の通信モジュールによって構成される。また、通信Ｉ／Ｆ３１０がＵＳＢによって構成されてもよい。通信Ｉ／Ｆ３１０は、ＮＦＣや、無線ＬＡＮによって外部の機器との間で通信を行う。通信Ｉ／Ｆ３１０は、スマートメータ（図示なし）や、後述する属性推定装置３００と接続される。
操作部３１２は、ユーザの操作を受け付ける入力デバイスであり、タッチパネル等のポインティングデバイス、ボタン、ダイヤル、タッチセンサ、タッチパッド等を含む。
表示部３１４は、例えば液晶ディスプレイ等によって構成され、電力使用量が得られた家庭の属性情報などを表示する。
【００３９】
（属性推定装置の機能構成）
図１２は、実施形態に係る属性推定装置の機能ブロック図である。
属性推定装置３００は、不揮発性メモリ３０８からＲＡＭ３０６上に展開されたプログラム３０８２をＣＰＵ３０２が実行することによって、取得部３５２と学習部３５４と推定部３５６と出力部３５８として機能する。
【００４０】
（属性推定装置の各機能構成）
図１１及び図１２を用いて、属性推定装置３００の各機能構成について詳細に説明する。なお、以下では、属性推定装置３００の各機能を説明するにあたって、図１２に示されている属性推定装置３００の各機能ブロックを実現させるための主なハードウェアとの関係も説明する。
取得部３５２は、ＣＰＵ３０２からの命令、及び通信Ｉ／Ｆ３１０によって実現される。取得部３５２は、属性情報が未知である家庭の電力使用量を示す情報を取得する。ここで、属性情報が未知である家庭の電力使用量を示す情報は、ヒートマップなどの電力使用量の大小を色の違いで表したものである。取得部３５２は、属性情報が未知である家庭の電力使用量を示す情報を取得すると、電力使用量を示す情報を、学習部３５４へ出力する。
学習部３５４は、ＣＰＵ３０２からの命令によって実現される。学習部３５４は、取得部３５２が出力した属性情報が未知である家庭の電力使用量を示す情報を取得すると、取得した属性情報が未知である家庭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。学習部３５４は、属性情報が未知である家庭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を、推定部３５６へ出力する。
【００４１】
推定部３５６は、通信Ｉ／Ｆ３１０を介して、学習装置１００から、電力使用量の特徴量とその電力使用量の属性情報とを関連付けた属性情報推定テーブル１０８８を取得する。推定部３５６は、属性情報推定テーブル１０８８を取得すると、不揮発性メモリ３０８の属性情報推定テーブル３０８８に記憶する。
推定部３５６は、学習部３５４が出力した属性情報が未知である家庭の電力使用量の特徴量を取得すると、属性情報推定テーブル３０８８を参照し、取得した電力使用量の特徴量に関連する属性情報を推定する。推定部３５６は、属性情報を推定すると、属性情報の推定結果を、出力部３５８へ出力する。
出力部３５８は、ＣＰＵ３０２からの命令によって実現される。出力部３５８は、推定部３５６が出力した属性情報の推定結果を取得すると、取得した属性情報の推定結果を、表示部３１４へ出力する。
【００４２】
（学習装置の動作）
図１３は、属性推定装置の動作の一例を示すフローチャートである。図１３は、属性推定装置３００が、学習装置１００から、電力使用量の特徴量と電力使用量の属性情報とを関連付けた属性情報推定テーブル１０８８を取得し、属性情報推定テーブル１０８８を、属性情報推定テーブル３０８８に記憶した後の動作を示す。
（ステップＳ１３０２）属性推定装置３００の取得部３５２は、属性情報が未知である家庭の電力使用量を示す情報を取得する。取得部３５２は、属性情報が未知である家庭の電力使用量を示す情報を取得すると、属性情報が未知である家庭の電力使用量を示す情報を、学習部３５４へ出力する。
（ステップＳ１３０４）属性推定装置３００の学習部３５４は、取得部３５２が出力した属性情報が未知である家庭の電力使用量を示す情報を取得すると、属性情報が未知である家庭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。学習部３５４は、属性情報が未知である家庭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を、推定部３５６へ出力する。
【００４３】
（ステップＳ１３０６）属性推定装置３００の推定部３５６は、学習部３５４が出力した属性情報が未知である家庭の電力使用量の特徴量を取得すると、属性情報推定テーブル３０８８を参照し、取得した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。推定部３５６は、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する属性情報を推定すると、属性情報の推定結果を、出力部３５８へ出力する。
（ステップＳ１３０８）属性推定装置３００の出力部３５８は、推定部３５６が出力した属性情報の推定結果を取得すると、取得した属性情報の推定結果を、表示部３１４へ出力する。
【００４４】
前述した実施形態では、属性推定装置３００が、学習装置１００から、電力使用量の特徴量と電力使用量の属性情報とを関連付けた属性情報推定テーブル１０８８を取得し、取得した属性情報推定テーブル１０８８を、属性情報推定テーブル３０８８に記憶する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、属性推定装置３００が、学習装置１００へ、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する属性情報を問い合わせるようにしてもよい。属性推定装置３００は、学習装置１００からの問い合わせに応じて、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、学習装置１００へ通知する。
【００４５】
実施形態に係る属性推定装置３００によれば、学習装置１００から取得した属性情報推定テーブル１０８８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する属性情報を推定することができる。未知の電力使用量が得られた家庭の属性情報を取得できるため、取得した属性情報に基づいて、新たなサービスを提供するビジネスを開発する手助けとすることができる。
【００４６】
（第３の実施形態）
実施形態に係る属性推定システムについて説明する。実施形態に係る属性推定システムは、第１の実施形態に係る学習装置１００と第２の実施形態に係る属性推定装置３００とを備える。
前述したように実施形態に係る学習装置１００は、複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報と電力使用量を示す情報が得られた家庭の属性情報とを取得する。学習装置１００は、電力使用量を示す情報を機械学習し、電力使用量の特徴量を求める。学習装置１００は、電力使用量の特徴量と電力使用量を示す情報が得られた家庭の属性情報とを関連付ける。学習装置１００は、電力使用量の特徴量と属性情報とを関連付けて記憶する。
【００４７】
また、前述したように実施形態に係る属性推定装置３００は、属性情報が未知である家庭の電力使用量を示す情報を取得する。属性推定装置３００は、取得した属性情報が未知である家庭の電力使用量を示す情報を機械学習することによって、属性情報が未知である家庭の電力使用量の特徴量を求める。実施形態に係る属性推定装置３００は、前述した学習装置１００から、電力使用量の特徴量と属性情報とを関連付けた情報を取得する。実施形態に係る属性推定装置３００は、取得した電力使用量の特徴量と属性情報とを関連付けた情報に基づいて、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する属性情報を推定する。
【００４８】
（属性推定システムの動作）
図１４は、実施形態に係る属性推定システムの動作を示す図である。図１４は、属性推定装置３００が、学習装置１００から、電力使用量の特徴量と電力使用量の属性情報とを関連付けた属性情報推定テーブル１０８８を取得し、属性情報推定テーブル１０８８を属性情報推定テーブル３０８８に記憶した後の動作を示す。
（ステップＳ１４０２）学習装置１００の取得部１５２は、スマートメータから、複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報を取得する。
（ステップＳ１４０４）学習装置１００の取得部１５２は、複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報を取得すると、取得した電力使用量を示す情報が得られた家庭の属性情報を取得する。
（ステップＳ１４０６）学習装置１００の学習部１５４は、取得部１５２が取得した複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報を、ディープラーニングを行うことによって学習する。学習部１５４は、複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報を、ディープラーニングを行うことによって学習すると、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て記憶する。
【００４９】
（ステップＳ１４０８）属性推定装置３００の取得部３５２は、属性情報が未知の電力使用量情報を取得する。
（ステップＳ１４１０）属性推定装置３００の学習部３５４は、取得部３５２が取得した属性情報が未知の電力使用量情報を示す情報を、ディープラーニングを行うことによって学習する。
（ステップＳ１４１２）属性推定装置３００の推定部３５６は、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に関連付けられた属性情報を、属性情報推定テーブル３０８８から取得する。属性推定装置３００の推定部３５６は、取得した属性情報を、出力部３５８へ出力する。出力部３５８は、推定部３５６が出力する属性情報を取得すると、属性情報を表示部３１４へ表示する。図１４に示される例では、属性情報として、起床時間、家族構成、高齢者の有無、不在時間、休暇取得時期が、表示される。
【００５０】
属性推定装置３００が、推定した属性情報の正答率を、電力使用量が得られた家庭にアンケートを取ることによって求めた。
（推定精度（その１））
図１５は、実施形態に係る属性推定装置３００が推定する属性情報の推定精度の一例（その１）を示す図である。図１５は、高齢者の有無の推定例を示す。図１５において、横軸はＥｐｏｃｈであり、左の縦軸はＬｏｓｓであり、右の縦軸はＡｃｃｕｒａｃｙである。図１５によれば、Ｅｐｏｃｈの増加にともなって、ｌｏｓｓが低下し、精度が一定の値に近づくのが分かる。図１５によれば、約７０％の精度が得られているのが分かる。
【００５１】
（推定精度（その２））
図１６は、実施形態に係る属性推定装置３００が推定する属性情報の推定精度の一例（その２）を示す図である。図１６は、昼に在宅しているか否かの推定例を示す。図１６において、横軸はＥｐｏｃｈであり、左の縦軸はＬｏｓｓであり、右の縦軸はＡｃｃｕｒａｃｙである。図１６によれば、Ｅｐｏｃｈの増加にともなって、ｌｏｓｓが低下し、精度が一定の値に近づくのが分かる。図１６によれば、約８０％の精度が得られているのが分かる。
【００５２】
（推定精度（その３））
図１７は、実施形態に係る属性推定装置３００が推定する属性情報の推定精度の一例（その３）を示す図である。図１７は、ペットを飼っている否かの推定例を示す。図１７において、横軸はＥｐｏｃｈであり、左の縦軸はＬｏｓｓであり、右の縦軸はＡｃｃｕｒａｃｙである。図１７によれば、Ｅｐｏｃｈの増加にともなって、ｌｏｓｓが低下し、精度が一定の値に近づくのが分かる。図１７によれば、約６０％の精度が得られているのが分かる。
【００５３】
前述した実施形態では、属性推定装置３００が、学習装置１００から、属性情報推定テーブル１０８８を取得する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、属性推定装置３００が、学習装置２００へ、属性情報が未知の電力使用量情報の特徴量に関連付けられた属性情報を問い合わせるようにしてもよい。そして、学習装置１００は、属性推定装置３００からの問い合わせに応じて、属性情報が未知の電力使用量情報の特徴量に関連付けられた属性情報を、属性推定装置３００へ送信するようにしてもよい。
【００５４】
前述した実施形態では、学習装置１００と属性推定装置３００とが異なる装置である場合について説明したが、この例に限られない。例えば、学習装置１００と属性推定装置３００とが一台の装置で実現されてもよい。
前述した実施形態では、属性推定システムが、学習装置１００と属性推定装置３００とを備える場合について説明したが、この例に限られない。例えば、属性推定システムが、学習装置２００と属性推定装置３００とを備えるようにしてもよい。この場合、学習装置２００と属性推定装置３００とが一台の装置で実現されてもよい。
【００５５】
実施形態に係る属性推定システムによれば、複数の家庭の各々の電力使用量を示す情報と電力使用量を示す情報が得られた家庭の属性情報を取得する。属性推定システムは、電力使用量を示す情報を機械学習し、電力使用量の特徴量を求める。属性推定システムは、電力使用量の特徴量と電力使用量を示す情報が得られた属性情報とを関連付けて記憶する。
さらに、属性推定システムによれば、属性情報が未知である家庭の電力使用量を示す情報を取得し、取得した属性情報が未知である家庭の電力使用量を示す情報をディープラーニングすることによって、属性情報が未知である家庭の電力使用量の特徴量を求める。属性推定システムは、電力使用量の特徴量と電力使用量を示す情報が得られた属性情報とを関連付けた情報から、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する属性情報を推定する。このように構成することによって、実施形態に係る属性推定システムは、未知の電力使用量が得られた家庭の属性情報を取得できるため、取得した属性情報に応じて新たなサービスを提供するビジネスを開発する手助けとすることができる。
【００５６】
＜変形例＞
変形例に係る属性推定システムは、前述した第３の実施形態を適用できる。変形例に係る属性推定システムは、電力使用量を示す情報に、カラーヒートマップを適用する。変形例に係る属性システムでは、電力の使用量に加え、時間の概念をヒートマップに含める。このように構成することによって、電力の使用量の大小と時間の概念とを色の違いで表すことができる。
図１８は、変形例に係る属性推定システムによって使用される電力使用量を示す情報の一例である。図１８に示される例では、電力使用量を示す情報が、電力使用量を示す情報を構成するピクセル毎にＲＧＢの２５６階調によって表される。具体的には、電力量が赤色で示され、時間（１時−２４時）が緑色で表され、日付（１／１−１２／３１）が青色で表される。図１８では、電力使用量の大小と時間の概念とが図形化される。
【００５７】
（推定精度（その４））
図１９は、実施形態に係る属性推定装置３００が推定する属性情報の推定精度の一例（その４）を示す図である。
図１９は、高齢者の有無の推定例を示す。図１９において、横軸はＥｐｏｃｈであり、左の縦軸はＬｏｓｓであり、右の縦軸はＡｃｃｕｒａｃｙである。図１９によれば、Ｅｐｏｃｈの増加にともなって、ｌｏｓｓが低下し、精度が一定の値に近づくのが分かる。図１５によれば、約８０％の精度が得られているのが分かる。
（推定精度（その１））に示した推定精度と比較して、推定精度が、約１０％向上しているのが分かる。
【００５８】
前述した変形例によれば、カラーヒートマップを、属性推定システムに適用した場合について説明したがこの例に限られない。例えば、カラーヒートマップを第１の実施形態に係る学習装置１００に適用してもよいし、変形例に係る学習装置２００に適用してもよいし、第２の実施形態に係る属性推定装置３００に適用してもよい。
前述した変形例によれば、カラーヒートマップに、電力の使用量に加え、時間の概念を含めた場合について説明したがこの例に限られない。例えば、外気温データ、ガス使用量データ、日時情報を含めるようにしてもよい。
変形例に係る属性推定システムによれば、電力使用量を示す情報にカラーヒートマップを適用することによって、属性情報が未知である家庭の電力使用量を示す情報の属性情報の推定精度を向上させることができる。
【００５９】
以上、実施形態及びその変形例を説明したが、これらの実施形態及びその変形例は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態及びその変形例は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更、組合せを行うことができる。これら実施形態及びその変形例は、発明の範囲や要旨に含まれると同時に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【００６０】
なお、上述した学習装置と属性推定装置とは、コンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、各機能ブロックの機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録する。この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、ＣＰＵが実行することで実現してもよい。ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）や周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体のことをいう。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」は、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置を含む。
【００６１】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、短時間の間、動的にプログラムを保持するものを含んでいてもよい。短時間の間、動的にプログラムを保持するものは、例えば、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線である。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」には、サーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。また、上記プログラムは、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。また、上記プログラムは、プログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。プログラマブルロジックデバイスは、例えば、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）である。
【００６２】
なお、上述の学習装置と属性推定装置とは内部にコンピュータを有している。そして、上述した学習装置と属性推定装置との各処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。
ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしてもよい。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。
さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【符号の説明】
【００６３】
１００、２００…学習装置、１０２…ＣＰＵ、１０４…ＲＯＭ、１０６…ＲＡＭ、１０８…不揮発性メモリ、１１０…通信Ｉ／Ｆ、１１２…操作部、１１４…表示部、１１６…バス、１５２…取得部、１５４…学習部、１５６…出力部、２５２…取得部、２５４…学習部、２５６…出力部、２５８…作成部、３００…属性推定装置、３０２…ＣＰＵ、３０４…ＲＯＭ、３０６…ＲＡＭ、３０８…不揮発性メモリ、３１０…通信Ｉ／Ｆ、３１２…操作部、３１４…表示部、３１６…バス、３５２…取得部、３５４…学習部、３５６…推定部、３５８…出力部、１０８２…プログラム、１０８４…電力使用量情報、１０８６…属性情報、１０８８…属性情報推定テーブル、３０８２…プログラム、３０８８…属性情報推定テーブル
【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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【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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【図１８】
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【図１９】
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