(57)【要約】【課題】食事などの特定の行動の検知精度を向上させること。【解決手段】サーバ装置３０は、対象者の活動を計測するセンサから取得された所定区間のセンサデータを参照し、センサデータと第一の条件とに基づき、センサデータから第一の特徴を持つ複数の第一の区間と、第二の特徴を持つ複数の第二の区間とを抽出し、複数の第一の区間に対して、少なくとも一つのパラメータに関する第一の特徴量を算出し、複数の第二の区間に対して、少なくとも一つのパラメータに関する第二の特徴量を算出し、少なくとも一つのパラメータにかかわる判定モデル、第一の特徴量、および第二の特徴量に基づき、所定区間における対象者の活動が、判定モデルが示す特定の行動であるかを検知する。【選択図】図１
2019005512.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象者の活動を計測するセンサから取得された所定区間のセンサデータを参照し、
前記センサデータと第一の条件とに基づき、前記センサデータから第一の特徴を持つ複数の第一の区間と、第二の特徴を持つ複数の第二の区間とを抽出し、
前記複数の第一の区間に対して、少なくとも一つのパラメータに関する第一の特徴量を算出し、
前記複数の第二の区間に対して、前記少なくとも一つのパラメータに関する第二の特徴量を算出し、
前記少なくとも一つのパラメータにかかわる判定モデル、前記第一の特徴量、および前記第二の特徴量に基づき、前記所定区間における前記対象者の前記活動が、前記判定モデルが示す特定の行動であるかを検知する、
処理をコンピュータに実行させる特定行動検知プログラム。
【請求項２】
前記検知する処理は、機械学習により生成された前記判定モデルを用いて、前記特定の行動の検知を行う請求項１に記載の特定行動検知プログラム。
【請求項３】
前記参照する処理は、前記対象者の腕に装着されるウェアラブル端末に搭載される加速度センサ、角速度センサまたはモーションセンサの少なくともいずれかである前記センサから取得された所定区間の、腕の動きに関する前記センサデータを参照し、
前記抽出する処理は、前記センサデータと腕の動きに関する第一の条件とに基づき、前記センサデータから第一の特徴を持つ複数の第一の区間と、第二の特徴を持つ複数の第二の区間とを抽出し、
前記第一の特徴量を算出する処理は、前記複数の第一の区間に対して、少なくとも一つの腕の動きのパラメータに関する第一の特徴量を算出し、
前記第二の特徴量を算出する処理は、前記複数の第一の区間に対して、前記少なくとも一つの腕の動きのパラメータに関する第二の特徴量を算出する請求項１または２に記載の特定行動検知プログラム。
【請求項４】
前記検知する処理は、前記特定の行動として食事を検知する請求項１、２または３に記載の特定行動検知プログラム。
【請求項５】
対象者の活動を計測するセンサから取得された所定区間のセンサデータを参照し、
前記センサデータと第一の条件とに基づき、前記センサデータから第一の特徴を持つ複数の第一の区間と、第二の特徴を持つ複数の第二の区間とを抽出し、
前記複数の第一の区間に対して、少なくとも一つのパラメータに関する第一の特徴量を算出し、
前記複数の第二の区間に対して、前記少なくとも一つのパラメータに関する第二の特徴量を算出し、
前記少なくとも一つのパラメータにかかわる判定モデル、前記第一の特徴量、および前記第二の特徴量に基づき、前記所定区間における前記対象者の前記活動が、前記判定モデルが示す特定の行動であるかを検知する、
処理をコンピュータが実行する特定行動検知方法。
【請求項６】
対象者の活動を計測するセンサと、
前記センサから取得された所定区間のセンサデータを参照する参照部と、
前記センサデータと第一の条件とに基づき、前記センサデータから第一の特徴を持つ複数の第一の区間と、第二の特徴を持つ複数の第二の区間とを抽出する抽出部と、
前記複数の第一の区間に対して、少なくとも一つのパラメータに関する第一の特徴量を算出する第一の算出部と、
前記複数の第二の区間に対して、前記少なくとも一つのパラメータに関する第二の特徴量を算出する第二の算出部と、
前記少なくとも一つのパラメータにかかわる判定モデル、前記第一の特徴量、および前記第二の特徴量に基づき、前記所定区間における前記対象者の前記活動が、前記判定モデルが示す特定の行動であるかを検知する検知部と、
を有する特定行動検知システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特定行動検知プログラム、特定行動検知方法及び特定行動検知システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザの心拍を検知するセンサ、または、ユーザの腕の動きを検知するセンサを使って、ユーザの食行動を判定する技術が知られている。例えば、ユーザの両腕の下腕部に取り付けられる少なくとも相直交する３軸の加速度を加速度センサで検出し、検知されたセンサ信号を、記憶された食行動判定基準に照らし、ユーザの食行動の有無を判定する技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−１１５５０８号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Raul  I.  Ramos-Garcia  ,  Adam  W.  Hoover著  「A  Study  of  Temporal  Action  Sequencing  During  Consumption  of  a  Meal」  ACM-BCB  2013
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記の技術では、行動の検知精度に限界がある。すなわち、上記の技術では、腕の昇降により食事が検知されるが、腕の昇降はあくまで食事で行われる一連の動作の一部に過ぎない。このため、腕の昇降が行われたからと言って食事と識別したのでは、食事以外の日常生活の活動で腕の昇降が行われた場合に誤検知を抑制することが困難になる。
【０００６】
１つの側面では、本発明は、食事などの特定の行動の検知精度を向上させることができる特定行動検知プログラム、特定行動検知方法及び特定行動検知システ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】
【０００７】
一つの態様において、対象者の活動を計測するセンサから取得された所定区間のセンサデータを参照し、前記センサデータと第一の条件とに基づき、前記センサデータから第一の特徴を持つ複数の第一の区間と、第二の特徴を持つ複数の第二の区間とを抽出し、前記複数の第一の区間に対して、少なくとも一つのパラメータに関する第一の特徴量を算出し、前記複数の第二の区間に対して、前記少なくとも一つのパラメータに関する第二の特徴量を算出し、前記少なくとも一つのパラメータにかかわる判定モデル、前記第一の特徴量、および前記第二の特徴量に基づき、前記所定区間における前記対象者の前記活動が、前記判定モデルが示す特定の行動であるかを検知する、処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【０００８】
一つの態様によれば、食事などの特定の行動の検知精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施例１に係るヘルスケア支援システムに含まれる各装置の機能的構成の一例を示す図である。
【図２】図２は、行動検知方法の一例を示す図である。
【図３】図３は、区間特徴量の一例を示す図である。
【図４】図４は、実施例１に係る特定行動検知処理の手順を示すフローチャートである。
【図５】図５は、センサデータの一例を示す図である。
【図６】図６は、フェーズ区間の一例を示す図である。
【図７】図７は、区間特徴量の一例を示す図である。
【図８】図８は、フェーズ特徴量の一例を示す図である。
【図９】図９は、実施例１に係るモデルの学習処理の手順を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、フェーズ特徴量の一例を示す図である。
【図１１】図１１は、実施例２に係るヘルスケア支援システムに含まれる各装置の機能的構成の一例を示す図である。
【図１２】図１２は、フェーズ種別の一例を示す図である。
【図１３】図１３は、動作区間および静止区間の加速度の最大値の一例を示す図である。
【図１４】図１４は、フェーズ特徴量の一例を示す図である。
【図１５】図１５は、ウェアラブル端末５０の外観の一例を示す図である。
【図１６】図１６は、実施例１〜実施例３に係る特定行動検知プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に添付図面を参照して本願に係る特定行動検知プログラム、特定行動検知方法及び特定行動検知システムについて説明する。なお、この実施例は開示の技術を限定するものではない。そして、各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。
【実施例１】
【００１１】
［システム構成］
図１は、実施例１に係るヘルスケア支援システムに含まれる各装置の機能的構成の一例を示す図である。図１に示すヘルスケア支援システム１は、各種のヘルスケア支援サービスを提供するものである。例えば、ヘルスケア支援サービスの一例として、ウェアラブル端末１０により取得されるセンサデータを用いて対象者の特定行動、例えば日常生活に関する行動を記録するサービス、さらには、その記録を活用する派生のサービスなどが挙げられる。
【００１２】
ここで言う「特定行動」には、ＡＤＬ（Activities  of  Daily  Living）やＩＡＤＬ（Instrumental  Activities  of  Daily  Living）などが含まれる。このうち、ＡＤＬには、食事や排泄、更衣、移動、整容、入浴などの日常生活の活動が含まれる。また、ＩＡＤＬには、電話の使い方、買い物、家事、移動、外出、服薬の管理、金銭の管理などＡＤＬよりも高次の生活機能が含まれる。
【００１３】
図１に示すように、ヘルスケア支援システム１には、ウェアラブル端末１０と、ＩｏＴ（Internet  of  Things）デバイス２０と、サーバ装置３０とが含まれる。なお、図１には、ＩｏＴデバイス２０が１つのウェアラブル端末１０を収容する場合を図示したが、ＩｏＴデバイス２０は複数のウェアラブル端末１０を収容することとしてもかまわない。また、図１には、サーバ装置３０が１つのＩｏＴデバイス２０を収容する場合を例示したが、サーバ装置３０には、複数のＩｏＴデバイス２０が収容されることとしてもかまわない。
【００１４】
これらのうち、ウェアラブル端末１０及びＩｏＴデバイス２０の間では、一例として、ＢＬＥ（Bluetooth（登録商標）  Low  Energy）などの近距離無線通信を介してデータが授受される。これはあくまで一例であり、ウェアラブル端末１０及びＩｏＴデバイス２０が有線により接続されることとしてもかまわない。また、ＩｏＴデバイス２０及びサーバ装置３０の間は、有線または無線を問わず、任意のネットワークを介して接続することができる。このようなネットワークの一例として、３Ｇ（Generation）、ＬＴＥ（Long  Term  Evolution）、４Ｇや５Ｇなどに対応するモバイルネットワークの他、ＬＡＮ（Local  Area  Network）やＶＰＮ（Virtual  Private  Network）などの構内通信網を始め、インターネット（Internet）などが挙げられる。
【００１５】
ウェアラブル端末１０は、ヘルスケア支援サービスの提供を受ける対象者が装着することにより利用されるコンピュータである。
【００１６】
例えば、ウェアラブル端末１０には、対象者の活動を計測するセンサ１１が搭載される。対象者の活動の一例として、腕の動きが計測される場合を例に挙げる。例えば、ウェアラブル端末１０には、リストバンド型のガジェットを採用することができる。この場合、ウェアラブル端末１０は、一例として、利き腕の手首等に装着される。さらに、ウェアラブル端末１０に搭載されるセンサ１１には、３軸の加速度センサなどを搭載することができる。このセンサ１１により計測された腕の動きに関する時系列データがセンサデータの一例としてＩｏＴデバイス２０へ出力される。なお、ここでは、センサ１１の一例として、加速度センサを用いる場合を例示したが、加速度センサと共に角速度センサを併用することもできるし、加速度センサの代わりに角速度センサを単独で用いることもできる。
【００１７】
なお、図１には、センサ１１がウェアラブル端末１０に搭載される場合を例示したが、センサ１１が必ずしもウェアラブル端末１０に搭載されずともかまわない。例えば、対象者が日常で生活する環境にセンサ１１が設置されることとしてもかまわない。この場合、カメラや人感センサ等が環境デバイスとして設置される。例えば、カメラを用いる場合、カメラにより撮像された画像から検出される腕の動きを追跡することにより、センサデータを得ることができる。また、机上の平面に設置された人感センサを用いる場合、机上の平面に手首が接触または近接するか否かにより手首の上下方向の動きを検出する共に、机上の手首の動きを追跡することにより前後方向の動きを検出することができる。
【００１８】
ＩｏＴデバイス２０は、ウェアラブル端末１０をネットワークに接続する機能を一側面として有するデバイスである。このＩｏＴデバイス２０には、一例として、対象者が使用するスマートフォンや携帯電話機、ＰＨＳ（Personal  Handyphone  System）などを始め、スレート端末やタブレット端末などの携帯端末装置が対応する。例えば、ＩｏＴデバイス２０は、ウェアラブル端末１０からＢＬＥ通信等を介して通知されたセンシングデータをネットワークを介してサーバ装置３０に転送する。
【００１９】
このようにウェアラブル端末１０からＩｏＴデバイス２０を介してサーバ装置３０へ転送される加速度データなどのセンサイベントは、一例として、ＭＱＴＴ（Message  Queuing  Telemetry  Transport）メッセージとして転送できる。このとき、センサデータは、加速度が計測される度にリアルタイムで伝送されることとしてもよいし、所定期間、例えば１２時間、１日間、１週間や１ヶ月などにわたって蓄積してから伝送することとしてもかまわない。
【００２０】
サーバ装置３０は、上記のヘルスケア支援サービスを提供するコンピュータである。例えば、サーバ装置３０は、パッケージソフトウェア又はオンラインソフトウェアとして、上記のヘルスケア支援サービスに対応する機能を実現するヘルスケア支援プログラムを所望のコンピュータにインストールさせることによって実装できる。例えば、サーバ装置３０は、上記のヘルスケア支援サービスを提供するＷｅｂサーバとして実装することとしてもよいし、アウトソーシングによって上記のヘルスケア支援サービスを提供するクラウドとして実装することとしてもかまわない。
【００２１】
ここで、本実施例に係るサーバ装置３０には、センサデータが行動のフェーズに分割されたフェーズ区間ごとに求めた区間特徴量に関する分布の特徴をフェーズ種別ごとに求め、フェーズ種別ごとの分布の特徴と判定モデルとに基づき特定行動を検知する特定行動検知機能が実装される。
【００２２】
すなわち、人の行動は、複数のフェーズの繰り返しであることが多い。例えば、特定行動の例として食事を例に挙げれば、食事中の対象者の動きは、摂取する食物を一口分につかみ取るフェーズＡと、食物を口に運んで戻すフェーズＢと、咀嚼や飲み込み中（又は会話）に動きが停止するフェーズＣとの３つの種類のフェーズの繰り返しとなる。
【００２３】
このように検知対象とする行動のフェーズがセンサデータで繰り返されるという想定の下、サーバ装置３０は、行動が含むフェーズの種別が付与された複数の区間にセンサデータを分割する。以下、センサデータから分割された区間のことを「フェーズ区間」と記載する場合がある。
【００２４】
図２は、行動検知方法の一例を示す図である。図２には、特定行動の一例として、食事を検知する例が示されている。図２の上から１番目に示すセンサデータは、図２の上から２番目に示す通り、食事が含むフェーズの種別が付与された複数のフェーズ区間へ分割される。例えば、ウェアラブル端末１０が利き腕の手首に装着されるとしたとき、各フェーズ区間には、次のような条件にしたがってフェーズ種別が付与される。すなわち、フェーズ区間で計測されるセンサデータから手首の上下方向、すなわち重力方向への動きが検出される場合、当該フェーズ区間にはフェーズ種別Ｄのラベルが付与される。また、フェーズ区間で計測されるセンサデータから手首の前後方向への動きが検出される場合、当該フェーズ区間にはフェーズ種別Ｅのラベルが付与される。
【００２５】
その後、図２の上から３番目に示すように、フェーズ区間ごとに当該フェーズ区間のセンサデータから食事らしさを表す特徴量が算出される。ここで言う「特徴量」は、一側面として、フェーズ区間の単位で算出される特徴量であるので、以下では「区間特徴量」と記載する場合がある。
【００２６】
このような区間特徴量が算出された後、図２の上から４番目に示すように、フェーズ種別ごとに当該フェーズ種別に属する区間特徴量の分布が生成される。そして、フェーズ種別ごとに生成された区間特徴量の分布から当該分布の特徴量がさらに算出される。図２示す例で言えば、フェーズ種別Ｄのラベルが付与されたフェーズ区間ごとに当該フェーズ区間から算出された区間特徴量が属する階級の頻度をカウントすることによりヒストグラムＨ１が生成される。また、フェーズ種別Ｅのラベルが付与されたフェーズ区間ごとに当該フェーズ区間から算出された区間特徴量が属する階級の頻度をカウントすることによりヒストグラムＨ２が生成される。これらヒストグラムＨ１及びヒストグラムＨ２ごとに分布の統計値、例えば平均が特徴量として算出される。このようにフェーズ種別ごとに算出される特徴量は、一側面として、各フェーズ種別に属する区間特徴量の分布を代表する特徴量という側面を持つので、以下では「フェーズ特徴量」と記載する場合がある。
【００２７】
そして、図２の上から５番目に示すように、フェーズ種別ごとに算出されたフェーズ特徴量が機械学習により学習されたモデルに入力されることにより、行動種別の分類結果、すなわちＦ（食事）またはｎｏｔＦ（非食事）であるか否かが出力される。
【００２８】
ここで、センサデータから分割されるフェーズ区間は、必ずしも実際の食事のフェーズと一致せずともかまわず、実際の食事のフェーズと一定の時間長にわたって重複する程度の精度があればよい。なぜなら、各フェーズ区間で算出される個々の区間特徴量にフェーズ種別に対応する特徴が明瞭に現れずとも、フェーズ種別ごとの区間特徴量の分布の統計値には大数の法則にしたがってフェーズ種別に対応する特徴が明瞭に現れるからである。このように行動に繰り返して含まれるフェーズ種別ごとの特徴を捉えて行動を検知できる。したがって、背景技術の欄で説明した技術のように、行動の一部の動作だけで行動検知を実行するよりも、食事などの特定の行動の検知精度を高めることができる。
【００２９】
また、背景技術の欄で説明した技術の他にも、非特許文献１のように、個々のフェーズ区間を推定し、そのフェーズ種別の間の遷移の仕方で食事を判定する技術も存在する。しかしながら、フェーズを機械学習で学習するには、大量のセンサデータに食事という行動種別よりも細かいフェーズ種別のラベルを付与する手間が発生する。例えば、非特許文献１の例で言えば、フェーズ区間に「切る」や「噛む」、「休憩」、「飲む」といったフェーズ種別のラベルを大量のセンサデータに付与する手間がある。このように、非特許文献１のものには、実装へのハードルが高いという弱点がある。
【００３０】
一方、本実施例に係るサーバ装置３０では、フェーズ種別の粒度よりも粗い行動種別の粒度でラベルを付与することにより、行動検知の判定に機械学習を適用できる。それ故、本実施例に係るサーバ装置３０は、実装へのハードルを下げることができる。加えて、本実施例に係るサーバ装置３０では、フェーズ種別ごとのフェーズ特徴量を機械学習に適用することができる。このため、機械学習によりモデルを学習することにより、行動検知の判定条件、例えばフェーズ種別の取捨選択や判定閾値の設定などを最適に近付けることができる。それ故、本実施例に係るサーバ装置３０によれば、センサデータの計測環境や対象者の個人差にロバストな行動検知を実現できる。この面からも、行動の検知精度を高めることができる。
【００３１】
このように特定行動が検知された後、サーバ装置３０は、日常生活に関する行動が行われた行動時間を記録することができる他、それまでに記録された行動時間に基づいてヘルスケアに関する各種のレコメンドを出力することができる。例えば、特定行動の一例として、食事が検知される場合、サーバ装置３０は、食事時間を記録したり、所定期間、例えば１週間などにわたる食事時間帯の一覧表を生成した上で出力したり、それまでに記録された食事時間から食習慣またはダイエットに関する分析を行った上で各種のレコメンドを出力したりすることもできる。このようなレコメンドは、一例として、対象者により使用されるＩｏＴデバイス２０に出力させることができる他、対象者の関係者、例えば親族、産業医などの医療担当者または介護担当者などにより使用される端末装置に出力することもできる。これによって、上記のヘルスケア支援サービスが実現される。
【００３２】
なお、ここでは、一例として、サーバ装置３０がセンサデータを取得してから特定行動の検知、行動蓄積及びレコメンド出力を含む一連のヘルスケア支援サービスを実行する場合を例示したが、必ずしも全てがサーバ装置３０により実行されずともよい。例えば、サーバ装置３０上で上記の特定行動検知機能が抜粋された特定行動検知プログラムを動作させることにより、センサデータを取得してから特定行動が検知されるまでのフロントエンドの部分に絞ってサーバ装置３０に実行させることもできる。この場合、サーバ装置３０は、行動蓄積やレコメンドの出力などの機能をバックエンドで実行するサービスやアプリケーション、ＡＩ（Artificial  Intelligence）、データセンタ外の他のサーバ装置等に委ねることもできる。
【００３３】
［サーバ装置３０の機能的構成］
次に、本実施例に係るサーバ装置３０の機能的構成について説明する。図１に示すように、サーバ装置３０は、取得部３１と、分割部３２と、区間特徴量算出部３３と、第一の算出部３４と、第二の算出部３５と、第三の算出部３６と、検知部３７とを有する。なお、サーバ装置３０は、図１に示す機能部以外にも既知のコンピュータが有する各種の機能部、例えば他の装置との間で通信制御を行う通信インタフェースなどを有することとしてもかまわない。
【００３４】
図１に示す取得部３１、分割部３２、区間特徴量算出部３３、第一の算出部３４、第二の算出部３５、第三の算出部３６及び検知部３７などの機能部は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）などのハードウェアプロセッサにより仮想的に実現される。すなわち、プロセッサは、図示しない記憶装置、例えばＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）、光ディスクやＳＳＤ（Solid  State  Drive）などの記憶装置からＯＳ（Operating  System）の他、ヘルスケア支援プログラムまたは特定行動検知プログラムなどのプログラムを読み出す。その上で、プロセッサは、ヘルスケア支援プログラムや特定行動検知プログラムを実行することにより、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）等のメモリ上に上記の機能部に対応するプロセスを展開する。この結果、上記の機能部がプロセスとして仮想的に実現される。ここでは、プロセッサの一例として、ＣＰＵやＭＰＵを例示したが、汎用型および特化型を問わず、任意のプロセッサにより上記の機能部が実現されることとしてもかまわない。この他、上記の機能部は、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などのハードワイヤードロジックによって実現されることとしてもかまわない。
【００３５】
取得部３１は、センサ１１からセンサデータを取得する処理部である。一実施形態として、取得部３１は、対象者の活動を計測するセンサ１１から取得された所定区間のセンサデータを参照する。このようにウェアラブル端末１０からセンサイベントを取得する取得部３１の機能は、一例として、ＭＱＴＴサーバ用のプログラムを実行させることにより実装できる。例えば、取得部３１は、センサ１１から取得されるセンサデータを分割部３２へリアルタイムに入力することができる他、図示しない内部ストレージに保存されたセンサデータの履歴を読み出すことにより取得することもできる。取得部３１は、参照部の一例である。
【００３６】
分割部３２は、センサデータと第一の条件とに基づき、第一の特徴を持つ複数の第一区間と、第二の特徴を持つ複数の第二の区間とに分割する処理部である。分割部は、抽出部の一例である。
【００３７】
一実施形態として、分割部３２は、取得部３１から入力されるセンサデータを等間隔に分割する。例えば、分割部３２は、取得部３１から入力されるセンサデータの時間長が所定の時間長、例えば５秒に達する度に、センサデータをフェーズ区間へ分割する。続いて、分割部３２は、フェーズ区間が第一の条件を満たすか否かを判定する。このような第一の条件の一例として、分割部３２は、フェーズ区間のセンサデータで観測される上下方向の変位、すなわち高さの最大値および最小値の差が所定の閾値以上であるか否かを判定する。ここで、高さの最大値および最小値の差が閾値以上である場合、フェーズ区間で手首に高低差があるので、食物を口に運ぶフェーズにある可能性が高いと識別できる。この場合、分割部３２は、当該フェーズ区間をフェーズ種別「上下方向の動き」に分類する。なお、フェーズ種別「上下方向の動き」は、第一の特徴の一例に対応し、フェーズ種別「上下方向の動き」が付与されたフェーズ区間は、「第一の区間」の一例に対応する。
【００３８】
一方、分割部３２は、第一の条件を満たさない場合、すなわち高さの最大値および最小値の差が閾値以上でない場合、フェーズ区間が第二の条件を満たすか否かをさらに判定する。このような第二の条件の一例として、分割部３２は、フェーズ区間のセンサデータで観測される前後および左右の加速度の二乗和が所定の閾値以上であるか否かを判定する。このとき、前後および左右の加速度の二乗和が閾値以上である場合、フェーズ区間で手首に水平面の動きがあるので、食物を切り分けるフェーズである可能性が高いと識別できる。この場合、分割部３２は、当該フェーズ区間をフェーズ種別「水平方向の動き」に分類する。一方、第二の条件も満たさない場合、咀嚼や飲み込み中である可能性が高いと識別できる。この場合、分割部３２は、当該フェーズ区間をフェーズ種別「静止」に分類する。なお、フェーズ種別「水平方向の動き」は、第二の特徴の一例に対応し、フェーズ種別「水平方向の動き」が付与されたフェーズ区間は、「第二の区間」の一例に対応する。
【００３９】
なお、ここでは、あくまで一例として、センサデータが等間隔に分割される例を説明したが、フェーズ区間の時間長は可変であってもよいし、センサデータが分割されるフェーズ区間とフェーズ区間の間で一部を重複させることとしてもかまわない。
【００４０】
区間特徴量算出部３３は、フェーズ区間の区間特徴量を算出する処理部である。
【００４１】
一実施形態として、区間特徴量算出部３３は、分割部３２による分割により新規のフェーズ区間が発生する場合、フェーズ区間ごとに当該フェーズ区間で計測されるセンサデータから区間特徴量を算出する。図３は、区間特徴量の一例を示す図である。図３には、食事に関する区間特徴量が示されている。図３には、食物を切り分け、食物を口に運ぶ、咀嚼といった食事の一連のフェーズが２度繰り替えられた状況で計測されるセンサデータが示されている。さらには、図３には、上下方向の高さの時系列データと、水平方向の加速度の時系列データとの２つの波形がセンサデータの一例として示されている。図３に示すように、食事の切り分け時には、その特徴が水平方向の加速度の周波数や振幅の変動幅に現れやすい。このため、水平方向の加速度の周波数や振幅の変動幅を区間特徴量として算出できる。また、食物を口に運ぶ場合、その特徴が上下方向の最大の高さにその特徴が現れやすい。よって、上下方向の最大の高さを区間特徴量として算出できる。さらに、咀嚼時には、その特徴が区間長そのものに現れやすい。それ故、上下方向の高さの区間長を区間特徴量として算出できる。
【００４２】
このように区間特徴量が算出される度に、区間特徴量算出部３３は、フェーズ区間に対応付けて各種類の区間特徴量を図示しない内部メモリに保存する。この内部メモリには、新規のフェーズ区間から遡って所定期間、例えば１分間のフェーズ区間の区間特徴量が残される。なお、図３には、フェーズ種別ごとに特徴が現れやすい区間特徴量を図示したが、フェーズ区間が属するフェーズ種別によらず、フェーズ区間ごとに全ての種類の区間特徴量が算出される。
【００４３】
第一の算出部３４は、複数の第一の区間に対して、少なくとも一つの区間特徴量に関する第一のフェーズ特徴量を算出する処理部である。ここで言う「区間特徴量」は、パラメータの一例に対応し、「第一のフェーズ特徴量」は、第一の特徴量の一例に対応する。
【００４４】
一実施形態として、第一の算出部３４は、区間特徴量算出部３３により新規のフェーズ区間の区間特徴量が算出された場合、処理を起動する。すなわち、第一の算出部３４は、内部メモリに保存された区間特徴量のうち、新規のフェーズ区間から遡って所定期間、例えば１分間に保存された区間特徴量であり、かつフェーズ種別が「上下方向の動き」であるという条件を満たす区間特徴量を読み出す。その上で、第一の算出部３４は、内部メモリから読み出された区間特徴量ごとに当該区間特徴量が属する階級の頻度をカウントアップすることにより、フェーズ種別「上下方向の動き」に属する区間特徴量の分布を生成する。その後、第一の算出部３４は、当該区間特徴量の分布の統計値を第一のフェーズ特徴量として算出する。ここで言う「統計値」には、一例として、平均や標準偏差、中央値、最大値、最小値などが含まれる。
【００４５】
第二の算出部３５は、複数の第二の区間に対して、少なくとも一つの区間特徴量に関する第二のフェーズ特徴量を算出する処理部である。ここで言う「区間特徴量」は、パラメータの一例に対応し、「第二のフェーズ特徴量」は、第二の特徴量の一例に対応する。
【００４６】
一実施形態として、第二の算出部３５は、区間特徴量算出部３３により区間特徴量が算出された場合、処理を起動する。すなわち、第二の算出部３５は、内部メモリに保存された区間特徴量のうち、新規のフェーズ区間から遡って所定期間、例えば１分間に保存された区間特徴量であり、かつフェーズ種別が「水平方向の動き」であるという条件を満たす区間特徴量を読み出す。その上で、第二の算出部３５は、内部メモリから読み出された区間特徴量ごとに当該区間特徴量が属する階級の頻度をカウントアップすることにより、フェーズ種別「水平方向の動き」に属する区間特徴量の分布を生成する。その後、第二の算出部３５は、当該区間特徴量の分布の統計値を第二のフェーズ特徴量として算出する。
【００４７】
第三の算出部３６は、複数の第三の区間に対して、少なくとも一つの区間特徴量に関する第三のフェーズ特徴量を算出する処理部である。
【００４８】
一実施形態として、第三の算出部３６は、区間特徴量算出部３３により区間特徴量が算出された場合、処理を起動する。すなわち、第三の算出部３６は、内部メモリに保存された区間特徴量のうち、新規のフェーズ区間から遡って所定期間、例えば１分間に保存されたフェーズ区間であり、かつフェーズ種別が「静止」であるという条件を満たす区間特徴量を読み出す。その上で、第三の算出部３６は、内部メモリから読み出された区間特徴量ごとに当該区間特徴量が属する階級の頻度をカウントアップすることにより、フェーズ種別「静止」に属する区間特徴量の分布を生成する。その後、第三の算出部３６は、当該区間特徴量の分布の統計値を第三のフェーズ特徴量として算出する。
【００４９】
このように第一の算出部３４〜第三の算出部３６は、フェーズ種別ごとに当該フェーズ種別に属する区間特徴量の分布を生成し、当該分布の統計値を第一のフェーズ特徴量〜第三のフェーズ特徴量として算出する。また、第一のフェーズ特徴量〜第三のフェーズ特徴量を算出する場合、第一の算出部３４〜第三の算出部３６は、分布の端部を削除してから算出することもできる。例えば、第一の算出部３４〜第三の算出部３６は、上位１０％と下位１０％に対応する部分が削除された区間特徴量の分布から、第一のフェーズ特徴量〜第三のフェーズ特徴量を算出することができる。また、区間特徴量の分布を生成する場合、所与の区間特徴量を重みとして付与することができる。例えば、時間長が可変であるフェーズ区間の分割が行われる場合、フェーズ区間が有する時間長を重みとして区間特徴量の分布を生成することで、時間長が長いフェーズ区間の区間特徴量ほど分布に与える影響が大きくしてもかまわない。なお、複数種類の区間特徴量が存在する場合、第一の算出部３４〜第三の算出部３６は、区間特徴量の種類ごとに当該種類の区間特徴量の分布を生成し、分布の統計値を第一のフェーズ特徴量〜第三のフェーズ特徴量として算出するのは言うまでもない。
【００５０】
検知部３７は、フェーズ特徴量と、機械学習により学習されたモデルとを用いて、新規のフェーズ区間の行動を検知する処理部である。
【００５１】
一実施形態として、検知部３７は、少なくとも一つの区間特徴量にかかわる第一の判定モデルと、第一のフェーズ特徴量、および、第二のフェーズ特徴量に基づき、一定区間における対象者の活動が、判定モデルが示す特定の行動を、検知する。ここで言う「判定モデル」とは、各種のフェーズ特徴量を判定する条件または複数の条件の組合せなどの手順を指し、これには、一例として、機械学習によりフェーズ特徴が学習された判別器や識別器などの行動判定モデルなどが含まれる。
【００５２】
例えば、検知部３７は、第一のフェーズ特徴量、第二のフェーズ特徴量及び第三のフェーズ特徴量が区間特徴量の種類ごとにベクトル化された特徴量ベクトルを入力として食事らしさを表す尤度を出力する行動判定モデルを用いて、新規のフェーズ区間における食事の有無を検知する。例えば、行動判定モデルが−１から＋１までの値を出力するとしたとき、検知部３７は、行動判定モデルからの出力値が所定値、例えば「０」以上である場合、当該新規のフェーズ区間を食事に分類する。行動判定モデルは、判定モデルの一例である。
【００５３】
この行動判定モデルの機械学習には、一例として、Ｄｅｅｐ  ＬｅａｒｎｉｇやＳＶＭ（Support  Vector  Machine）、決定木やＲａｎｄｏｍ  Ｆｏｒｅｓｔ、ニアレストネイバーといったアルゴリズムを用いることができる。この機械学習には、食事期間、すなわち食事の開始時刻及び終了時刻、もしくは食事の開始時刻と食事の所要時間などの入力を受け付ける。これにより、当該食事期間に含まれる第一のフェーズ特徴量〜第三のフェーズ特徴量に行動種別のラベル「食事」を付与する一方で、食事期間外に含まれる第一のフェーズ特徴量〜第三のフェーズ特徴量に行動種別のラベル「非食事」を付与できる。さらに、利き手に箸を持たせた状態で計測されたセンサデータから得られた第一のフェーズ特徴量〜第三のフェーズ特徴量を機械学習の教師データに用いることにより、箸用の行動判定モデルを生成したり、利き手にナイフを持たせた状態で計測されたセンサデータから得られた第一のフェーズ特徴量〜第三のフェーズ特徴量を機械学習の教師データに用いることにより、ナイフ用の行動判定モデルを生成したりすることができる。
【００５４】
また、検知部３７は、必ずしも機械学習を用いて行動を検知せずともかまわない。すなわち、検知部３７は、下記の手順にしたがって条件判定を実行することにより、特定の行動を検知することもできる。例えば、検知部３７は、フェーズ種別「上下方向の動き」に関する第一のフェーズ特徴量「上下方向の最大の高さの平均値」が所定の閾値以上であり、かつフェーズ種別「水平方向の動き」に関する第二のフェーズ特徴量「水平方向の加速度の振幅の変動幅の分散」が所定の閾値以上であるか否かを判定する。そして、検知部３７は、両者が閾値以上である場合に、新規のフェーズ区間を食事と検知することとしてもかまわない。さらに、加重要件として、検知部３７は、フェーズ種別「静止」に関する第三のフェーズ特徴量「区間長の平均」が所定の閾値以下あるか否かをさらに判定することとしてもできる。この場合、検知部３７は、第一のフェーズ特徴量および第二のフェーズ特徴量が閾値以上であり、かつ第三のフェーズ特徴量が閾値以下である場合に、新規のフェーズ区間を食事と検知することとしてもかまわない。上記の条件判定の手順は、判定モデルの一例である。
【００５５】
また、検知部３７は、第一のフェーズ特徴量、第二のフェーズ特徴量または第三のフェーズ特徴量が所定の条件を満たす場合、検知部３７が判定に用いる条件や機械学習の種類や機械学習のモデルを変更することとしてもかまわない。例えば、特定行動の一例として、食事が検知される場合、検知部３７は、フェーズ種別「水平方向の動き」に関する第二のフェーズ特徴量「前後方向の動きの大きさの平均」が所定の閾値以上であるか否かを判定する。このとき、フェーズ種別「水平方向の動き」に関する第二のフェーズ特徴量「前後方向の動きの大きさの平均」が閾値以上である場合、利き腕の手首が前後方向に大きく動いているので、利き手にナイフを持っている状況を推定できる。この場合、検知部３７は、一例として、検知部３７が行動検知に用いる行動判定モデルを箸用の行動判定モデルからナイフ用の行動判定モデルへ変更することができる。また、フェーズ種別「上下方向の動き」に関する第二のフェーズ特徴量「上下方向の動きの最大高さの平均」が閾値以上である場合、利き腕の手首が上下方向に大きく動いているので、利き手に箸やフォークを持っている状況を推定できる。この場合、検知部３７は、一例として、検知部３７が行動検知に用いる行動判定モデルをナイフ用の行動判定モデルから箸用の行動判定モデルへ変更することができる。
【００５６】
さらに、検知部３７は、フェーズ区間ごとの検知結果、すなわち食事または非食事の分類結果の並び方が所定の条件を満たす場合、一部の検知結果を変更することができる。例えば、飲食の量が少量である食事であっても食事に含まれる一連のフェーズは一定の回数にわたって繰り返される。このため、少数のフェーズ区間だけが孤立して食事と検知された場合、誤検知の可能性が高まる。このことから、検知部３７は、フェーズ区間が行動種別「食事」と連続して分類される回数が所定回数、例えば３回未満である場合、行動種別「食事」と分類されたフェーズ区間の分類結果を行動種別「非食事」へ更新することができる。また、同様に、前後のフェーズ区間が行動種別「食事」と分類されている状況でその真ん中のフェーズ区間だけが行動種別「非食事」と分類される場合、真ん中のフェーズ区間は誤検知の可能性が高まる。このため、検知部３７は、前後の行動種別が「食事」であるフェーズ区間に挟まれる行動種別「非食事」のフェーズ区間の分類結果を行動種別「食事」へ更新することができる。
【００５７】
その後、検知部３７は、フェーズ区間ごとに検知された行動種別の分類結果を行動蓄積やレコメンドの出力などの機能をバックエンドで実行するサービスやアプリケーション、ＡＩ、サーバ装置３０外部のコンピュータへ出力する。これによって、上述のヘルスケア支援サービスが実現される。
【００５８】
（１）特定行動検知処理
図４は、実施例１に係る特定行動検知処理の手順を示すフローチャートである。この処理は、一例として、ウェアラブル端末１０に搭載されたセンサ１１からセンサデータが取得される度に繰り返し実行される。図４に示すように、取得部３１は、ウェアラブル端末１０に搭載されたセンサ１１からセンサデータを取得する（ステップＳ１０１）。
【００５９】
［センサデータの一例］
図５は、センサデータの一例を示す図である。図５には、ステップＳ１０１で取得されるセンサデータの一例が示されている。図５に示すように、センサデータには、計測日時ごとに加速度および高さなどの項目が対応付けられたデータを採用できる。ここで言う「計測日時」とは、センサデータが計測された日時を指す。また、「加速度」は、センサ１１が計測する加速度を指し、例えば、左右方向、前後方向及び上下方向の加速度が計測される。また、「高さ」は、計測開始時の高さからの変位を指し、例えば、重力方向の加速度と重力加速度の差を２回積分することにより得ることができる。図５に示す通り、センサ１１により１秒周期でサンプリングされたセンサデータが取得されることがわかる。このように取得されるセンサデータは、履歴として図示しない内部ストレージへ保存しておくことができる。
【００６０】
続いて、分割部３２は、ステップＳ１０１で取得されたセンサデータをフェーズ種別が付与されたフェーズ区間へ分割する（ステップＳ１０２）。
【００６１】
［フェーズ区間の一例］
図６は、フェーズ区間の一例を示す図である。図６には、センサデータから分割されるフェーズ区間の時間長が可変である例が示されている。図６に示すように、フェーズ区間は、区間ＩＤ（IDentification）、区間開始日時、区間終了日時やフェーズ種別などの項目により定義できる。ここで言う「区間ＩＤ」とは、フェーズ区間を識別する識別情報を指し、例えば、フェーズ区間の発生順に自然数の連番が昇順に採番される。また、「区間開始日時」とは、フェーズ区間を開始する日時を指し、また、「区間終了日時」とは、フェーズ区間が終了する日時を指す。また、「フェーズ種別」とは、行動に含まれる動作の種別を指し、例えば、食事であれば、摂取する食物を一口分につかみ取る「水平方向」フェーズ、食物を口に運んで戻す「上下方向」フェーズ、咀嚼や飲み込み中（又は会話）に動きが停止する「静止」フェーズなどがある。
【００６２】
ステップＳ１０２で新規のフェーズ区間が発生すると（ステップＳ１０３Ｙｅｓ）、区間特徴量算出部３３は、新規のフェーズ区間で計測されるセンサデータから水平方向の周波数、水平方向の大きさ、上下方向の最大高さおよび区間長などの区間特徴量を算出する（ステップＳ１０４）。なお、新規のフェーズ区間が発生しない場合（ステップＳ１０３Ｎｏ）、ステップＳ１０１の処理へ戻る。
【００６３】
［区間特徴量の一例］
図７は、区間特徴量の一例を示す図である。図７に示すように、区間特徴量算出部３３により算出された水平方向の周波数、水平方向の大きさ、上下方向の最大高さおよび区間長など区間特徴量は、区間ＩＤおよびフェーズ種別が関連付けられた状態で区間特徴量履歴４１の新規レコードとして内部メモリへ追加して保存される。
【００６４】
その後、第一の算出部３４〜第三の算出部３６は、内部メモリに記憶された区間特徴量履歴４１のうち、新規のフェーズ区間から遡って所定期間、例えば１分間のフェーズ区間までの区間特徴量のレコードを読み出す（ステップＳ１０５）。
【００６５】
その上で、第一の算出部３４は、ステップＳ１０５で読み出された区間特徴量のうちフェーズ種別が「上下方向の動き」である区間特徴量の種類ごとに当該種類の区間特徴量が属する階級の頻度をカウントアップすることにより、区間特徴量の分布を生成する（ステップＳ１０６）。その後、第一の算出部３４は、ステップＳ１０６で算出された区間特徴量の分布の統計値を第一のフェーズ特徴量として算出する（ステップＳ１０７）。
【００６６】
第一の算出部３４と並行して、第二の算出部３５は、ステップＳ１０５で読み出された区間特徴量のうちフェーズ種別が「水平方向の動き」である区間特徴量の種類ごとに当該種類の区間特徴量が属する階級の頻度をカウントアップすることにより、区間特徴量の分布を生成する（ステップＳ１０６）。その後、第二の算出部３５は、ステップＳ１０６で算出された区間特徴量の分布の統計値を第二のフェーズ特徴量として算出する（ステップＳ１０７）。
【００６７】
さらに、第二の算出部３５と並行して、第三の算出部３６は、ステップＳ１０５で読み出された区間特徴量のうちフェーズ種別が「静止」である区間特徴量の種類ごとに当該種類の区間特徴量が属する階級の頻度をカウントアップすることにより、区間特徴量の分布を生成する（ステップＳ１０６）。その後、第三の算出部３６は、ステップＳ１０６で算出された区間特徴量の分布の統計値を第三のフェーズ特徴量として算出する（ステップＳ１０７）。
【００６８】
［フェーズ特徴量の一例］
これらステップＳ１０５〜ステップＳ１０７の通り、フェーズ種別ごとに区間特徴量の種類別のフェーズ特徴量が算出される。図８は、フェーズ特徴量の一例を示す図である。図８に示すように、フェーズ特徴量は、フェーズ種別、区間特徴量の種類および統計値の種類ごとに算出される。ここで言う「最新区間のＩＤ」とは、フェーズ特徴量の算出時に最新であったフェーズ区間のＩＤを指す。例えば、区間ＩＤ「１０２」のフェーズ区間が新規のフェーズ区間として発生し、当該フェーズ区間の区間特徴量が算出された場合、区間ＩＤ「１０２」から遡って所定期間、例えば１分間のフェーズ区間までの区間特徴量のレコードが内部メモリ内の区間特徴量履歴４１から読み出される。このように読み出された区間特徴量を用いて、「水平方向」、「上下方向」および「静止」の３つのフェーズ種別、「水平方向の周波数」、「水平方向の大きさ」、「上下方向の最大高さ」および「区間長」の４つの区間特徴量の種類、並びに、「平均」および「分散」の２つの統計値の種類ごとに、フェーズ特徴量が算出される。例えば、フェーズ種別「水平方向」、区間特徴量の種類「水平方向の周波数」および統計値の種類「平均」に関するフェーズ特徴量が算出される場合、内部メモリに保存された区間特徴量履歴４１から読み出された区間特徴量のレコードのうちフェーズ種別に「水平方向」の値を持つ区間特徴量のレコードが抽出された後、抽出されたレコードの間で水平方向の周波数が平均されることにより、当該フェーズ特徴量が算出される。なお、図８には、３つのフェーズ種別のうち「水平方向」に関するフェーズ特徴量が抜粋して示されているが、「上下方向」及び「静止」に関するフェーズ特徴量も算出の上で格納される。
【００６９】
その後、検知部３７は、第一のフェーズ特徴量、第二のフェーズ特徴量及び第三のフェーズ特徴量が区間特徴量の種類ごとにベクトル化された特徴量ベクトルを入力として行動の確からしさを表す尤度を出力する行動判定モデル４２を用いて、新規のフェーズ区間における行動の有無を検知し（ステップＳ１０８）、処理を終了する。
【００７０】
（２）モデルの学習処理
図９は、実施例１に係るモデルの学習処理の手順を示すフローチャートである。この処理は、一例として、学習精度が十分に発揮できる程度のセンサデータが内部ストレージに蓄積された場合に開始される。
【００７１】
図９に示すように、取得部３１は、内部ストレージに保存されたセンサデータ履歴４３を取得する（ステップＳ２０１）。続いて、分割部３２は、ステップＳ２０１で取得されたセンサデータをフェーズ種別が付与されたフェーズ区間へ分割する（ステップＳ２０２）。
【００７２】
そして、新規のフェーズ区間が発生すると（ステップＳ２０３Ｙｅｓ）、区間特徴量算出部３３は、新規のフェーズ区間で計測されるセンサデータから水平方向の周波数、水平方向の大きさ、上下方向の最大高さおよび区間長などの区間特徴量を算出する（ステップＳ２０４）。このように算出された区間特徴量は、内部メモリに保存された区間特徴量履歴４１に追加して保存される。なお、新規のフェーズ区間が発生しない場合（ステップＳ２０３Ｎｏ）、ステップＳ２０９の処理へ移行する。
【００７３】
その後、第一の算出部３４〜第三の算出部３６は、内部メモリに記憶された区間特徴量履歴４１のうち、新規のフェーズ区間から遡って所定期間、例えば１分間のフェーズ区間までの区間特徴量のレコードを読み出す（ステップＳ２０５）。
【００７４】
その上で、第一の算出部３４は、ステップＳ２０５で読み出された区間特徴量のうちフェーズ種別が「上下方向の動き」である区間特徴量の種類ごとに当該種類の区間特徴量が属する階級の頻度をカウントアップすることにより、区間特徴量の分布を生成する（ステップＳ２０６）。その後、第一の算出部３４は、ステップＳ２０６で算出された区間特徴量の分布の統計値を第一のフェーズ特徴量として算出する（ステップＳ２０７）。
【００７５】
第一の算出部３４と並行して、第二の算出部３５は、ステップＳ２０５で読み出された区間特徴量のうちフェーズ種別が「水平方向の動き」である区間特徴量の種類ごとに当該種類の区間特徴量が属する階級の頻度をカウントアップすることにより、区間特徴量の分布を生成する（ステップＳ２０６）。その後、第二の算出部３５は、ステップＳ２０６で算出された区間特徴量の分布の統計値を第二のフェーズ特徴量として算出する（ステップＳ２０７）。
【００７６】
さらに、第二の算出部３５と並行して、第三の算出部３６は、ステップＳ２０５で読み出された区間特徴量のうちフェーズ種別が「静止」である区間特徴量の種類ごとに当該種類の区間特徴量が属する階級の頻度をカウントアップすることにより、区間特徴量の分布を生成する（ステップＳ２０６）。その後、第三の算出部３６は、ステップＳ２０６で算出された区間特徴量の分布の統計値を第三のフェーズ特徴量として算出する（ステップＳ２０７）。
【００７７】
［フェーズ特徴量＋行動種別履歴の一例］
これらステップＳ２０５〜ステップＳ２０７の通り、フェーズ種別ごとに区間特徴量の種類別のフェーズ特徴量が算出される。このように算出されたフェーズ特徴量の各レコードには、外部入力が行われた行動種別履歴４４にしたがって行動種別のラベルが付与される。この結果、記憶装置には、フェーズ特徴量のレコードに行動種別のラベルが組み合わされたフェーズ特徴量＋行動種別４５が内部メモリや内部ストレージなどの記憶装置へレコード単位で追加して保存される（ステップＳ２０８）。例えば、行動種別履歴４４は、食事期間、すなわち食事の開始時刻及び終了時刻、もしくは食事の開始時刻と食事の所要時間などの食事などの行動種別の履歴に関する入力データである。すなわち、行動種別履歴４４から特定される食事の開始時刻から食事の終了時刻までの食事期間に含まれるフェーズ特徴量には、行動種別のラベル「食事」が付与される一方で、当該食事期間に含まれないフェーズ特徴量には、行動種別のラベル「非食事」が付与される。図１０は、フェーズ特徴量の一例を示す図である。図１０には、行動種別履歴４４にしたがって行動種別のラベルが付与されたフェーズ特徴量が示されている。図１０に示すフェーズ特徴量には、行動検知時に用いられる図８のフェーズ特徴量に比べて、行動種別のラベルが付与されている点が異なる。
【００７８】
その後、内部ストレージに保存されたセンサデータが終了するまで（ステップＳ２０９Ｎｏ）、ステップＳ２０１〜ステップＳ２０８までの処理が繰り返し実行される。そして、内部ストレージに保存されたセンサデータが終了すると（ステップＳ２０９Ｙｅｓ）、検知部３７は、図１０に示す行動種別のラベル付きのフェーズ特徴量を用いて、行動判定モデル４２を機械学習により生成し（ステップＳ２１０）、処理を終了する。
【００７９】
［効果の一側面］
上述してきたように、本実施例に係るサーバ装置３０は、センサデータが行動のフェーズに分割されたフェーズ区間ごとに求めた区間特徴量に関する分布の特徴をフェーズ種別ごとに求め、フェーズ種別ごとの分布の特徴と判定モデルとに基づき特定行動を検知する。このように、本実施例に係るサーバ装置３０は、行動に繰り返して含まれるフェーズ種別ごとの特徴を捉えて行動を検知する。したがって、背景技術の欄で説明した技術のように、行動の一部の動作だけで行動検知を実行するよりも、食事などの特定の行動の検知精度を高めることができる。
【００８０】
［特定行動の他の一例］
上記の実施例１では、あくまで行動の一例として、食事が検知される場合を例示したが、食事の他にも、排泄、清掃、更衣、移動、整容、入浴などの日常生活の活動、さらには、電話の使い方、買い物、家事、移動、外出、服薬の管理、金銭の管理などの行動を検知することができる。
【００８１】
食事以外の他の一例として、皿洗いが検知される場合を例示する。このように皿洗いを検知する場合にも、利き腕の手首に加速度センサ等のセンサ１１を搭載するウェアラブル端末１０を用いて、皿洗い検知を実現できる。すなわち、分割部３２は、センサデータから分割したフェーズ区間に次のようなフェーズ種別を付与できる。例えば、食器を洗剤で洗う・水ですすぐフェーズや食器を片づけるフェーズなどが挙げられる。前者のフェーズ種別は、一例として、腕先が下方向を向いて、あまり手首の位置が動かないという状況が、センサデータで観測される上下方向の変位、すなわち高さの最大値および最小値の差が所定の閾値以下であり、高さが所定の閾値以下である否かにより、判別される。また、後者のフェーズ種別は、一例として、上下方向および水平方向の動きを含む状況が、センサデータで観測される上下、前後および左右の加速度の二乗和が所定の閾値以上であるか否かにより、判別される。また、区間特徴量算出部３３は、皿洗いの区間特徴量として、一定期間（数秒）の間の最大移動距離、一定期間（数秒）の間の動きの周波数と大きさ、前腕の向きや区間長などを算出できる。さらに、第一の算出部３４〜第三の算出部３６は、フェーズ種別ごとに、一定期間（数秒）の間の最大移動距離の平均および分散、一定期間（数秒）の間の動きの周波数と大きさの平均および分散、前腕の向きの平均および分散、並びに、区間長の平均および分散などをフェーズ特徴量として算出できる。このようなフェーズ特徴量で機械学習等により皿洗いであるか否かを検知できる。
【実施例２】
【００８２】
さて、上記の実施例１では、各種の行動を検知する例を説明したが、本実施例では、食事により踏み込んで食事に関する区間特徴量およびフェーズ特徴量の数値化をより具体的に説明する。
【００８３】
図１１は、実施例２に係るヘルスケア支援システムに含まれる各装置の機能的構成の一例を示す図である。図１１に示すヘルスケア支援システム２では、ウェアラブル端末５０に第一のセンサ５１および第二のセンサ５２が搭載される。このうち、第一のセンサ５１には、一例として、３軸の角速度センサ、いわゆるジャイロセンサを採用できる。以下では、３軸の角速度センサから出力される角速度の時系列データのことを「角速度データ」と記載すると共に、３軸の加速度センサから出力される加速度の時系列データのことを「加速度データ」と記載する場合がある。また、第二のセンサ５２には、３軸の加速度センサを採用できる。これら角速度センサ及び加速度センサは、１つのチップにＩＣ化されたモーションセンサとして搭載されることとしてもよい。また、ウェアラブル端末５０は、必ずしも第二のセンサ５２を搭載せずともかまわない。
【００８４】
ここで、本実施例に係るサーバ装置７０は、食事中に繰り返して現れる下記（１）〜（８）の動作の特徴を数値化できる点に優位性がある。すなわち、下記（１）〜（８）の動作は、肘を固定した状況で何か作業をした際に生じやすい、あるいは前腕を固定し前後に動かす点に着目している。
【００８５】
（１）腕の手首をひねる方向に短時間で大きな回転が発生する回数が、それ以外の２軸の回転方向に短時間で大きな回転がある回数に比べて相対的に大きい。
（２）食事中最も腕の角度が重力方向の軸へ近づくのは、食べ物を口に入れるときである。その角度は毎回おおよそ一定であり、重力方向の軸とのなす角は０度よりも大きい。
（３）咀嚼および飲み込み時には腕が静止している場合が多く、静止している腕の角度は毎回おおよそ一定である。特に、静止時間が近い場合はほぼ一定となる。また、摂取物を口に入れる角度よりも地面に対して水平に近い角度となる。
（４）腕が動作している状態、静止している状態の継続時間はともに短い頻度が多い。（噛む、飲み込むという動作中には腕が静止していることが多い）
（５）腕が動作から静止状態へ移行する前後で腕の角度に大きな変化がある場合が多い。
（６）食べるものの種類が変わったり、量によって食べ方が変化したりするため動作の動きが一定でない。
（７）腕が一連の動作を行っている間の中で、最も地面に対して前腕の角度は地面に対して水平に近いことが多い。
（８）地面に対しておおよそ垂直であり、且つ、腕の骨の方向に前後に小刻みに動く回数が多い。
【００８６】
図１１に示すように、サーバ装置７０は、第一の取得部７１と、第二の取得部７２と、分割部７３と、区間特徴量算出部７４−１と、区間特徴量算出部７４−２と、フェーズ特徴量算出部７５−１と、フェーズ特徴量算出部７５−２と、検知部７６とを有する。
【００８７】
第一の取得部７１は、角速度データを取得する処理部であり、第二の取得部７２は、加速度データを取得する処理部である。
【００８８】
分割部７３は、図１に示す分割部３２に対応し、センサデータをフェーズ区間に分割する点は共通するが、下記の点でその処理内容の一部が異なる。すなわち、分割部７３は、第一の取得部７１により取得される角速度データの値からウェアラブル端末５０を装着する腕に動きがあるか否かを判定する。これにより、腕が動作する動作区間または腕が静止する静止区間のいずれであるかを識別する。
【００８９】
例えば、分割部７３は、角速度データに含まれる３軸の過去の所定期間、例えば１００ｍｓｅｃの最大角速度が１ｄｅｇ／ｓ以上であるか否かを判定する。この結果、最大角速度が１ｄｅｇ／ｓ以上である場合、分割部７３は、上記の期間を動作区間と識別する。また、最大角速度が１ｄｅｇ／ｓ以上でない場合、分割部７３は、最大角速度が０．５ｄｅｇ／ｓ以下であるか否かをさらに判定する。このとき、最大角速度が０．５ｄｅｇ／ｓ以下である場合、分割部７３は、上記の期間を静止区間と識別する。また、最大角速度が１ｄｅｇ／ｓ未満、かつ０．５ｄｅｇ／ｓ超過である場合、分割部７３は、直前に判定が行われた結果を引き継ぐ。これにより、動作区間または静止区間を識別できる。図１２は、フェーズ種別の一例を示す図である。図１２に示すように、過去の所定期間の最大角速度を用いることにより、フェーズ種別が動作区間または静止区間のいずれに該当するかを識別できる。この結果、摂取する食物を一口分に掴み取るフェーズＡおよび食物を口に運びもどすフェーズＢと、咀嚼および飲み込み時に停止するフェーズＣとを識別できる。
【００９０】
このとき、分割部７３は、角速度データと共に加速度データが取得できる環境にある場合、加速度データの値を用いて、動作区間または静止区間の識別結果を補正しても良い。すなわち、分割部７３は、腕の骨と並行な軸の加速度センサの値の絶対値を算出し、加速度センサの値から識別された動作区間および静止区間の間での最大値を求める。そして、分割部７３は、ある所定時間内に含まれる動作区間および静止区間の最大値を２つのクラスタにクラスタリングする。その上で、分割部７３は、静止区間の最大値のデータが多く含まれるクラスタに含まれず、動作区間の最大値のクラスタの方に含まれる静止区間の識別結果を動作区間に補正する。図１３は、動作区間および静止区間の加速度の最大値の一例を示す図である。図１３には、動作区間の加速度の最大値が時間軸上に黒丸でプロットされると共に、静止区間の加速度の最大値が時間軸上に白丸でプロットされている。図１３に示すように、食事中においては、最大角速度が０．５ｄｅｇ／ｓ以下であるからといって必ずしも腕が机上等で静止しているとは限らず、咀嚼や飲み込み時に一時静止する状況が静止区間と識別される場合もある。上記のクラスタリングにより、加速度の最大値のクラスタに含まれる静止区間の識別結果を動作区間に補正することにより、一時静止の期間を動作区間と識別できる。また、分割部７３は、静止区間で計測される加速度データから３軸の加速度が合成された合成加速度の分散を求め、分散が大きい場合には、静止区間の識別結果を動作区間に補正する処理を加えることもできる。
【００９１】
さらに、分割部７３は、動作区間をさらに２つのフェーズ種別に分類することもできる。図１２に示すように、動作区間には、摂取する食物を一口分に掴み取るフェーズＡと、食物を口に運びもどすフェーズＢとが含まれるので、分割部７３は、動作区間をさらにフェーズＡとフェーズＢと分類する。すなわち、分割部７３は、動作区間と識別されたにも関わらず、静止区間が多いクラスタに分類された動作区間のフェーズ種別をフェーズＡと識別することができる。また、分割部７３は、動作区間の加速度を一つまたは二つに分類する。例えば、最大値が含まれるフェーズ区間のフェーズ種別をフェーズＢと識別し、最大値が含まれないフェーズ区間のフェーズ種別をフェーズＡと識別する。例えば、分割部７３は、動作区間で計測される加速度データのうち腕の骨の軸と並行な軸の加速度データの絶対値が二つのクラスタのどちらに近いかを決定し、どちらのクラスタに分類されたものが多いにより、動作区間の時間を一つまたは二つになるように分類できる。この場合、二つに分類された区間の前半のフェーズ種別をフェーズＡと識別し、後半のフェーズ種別フェーズＢと識別する。また、一つの分類になった区間のフェーズ種別はフェーズＢと識別できる。この他にも、隠れマルコフモデルを使ってフェーズＡおよびフェーズＢのフェーズ種別を分類することもできる。
【００９２】
区間特徴量算出部７４−１及び区間特徴量算出部７４−２は、いずれも区間特徴量算出部３３に対応し、区間特徴量を算出する点は共通するが、下記の点でその処理内容の一部が異なる。すなわち、区間特徴量算出部７４−１は、角速度を用いて区間特徴量を算出する一方で、区間特徴量算出部７４−２は、加速度を用いて区間特徴量を算出する。
【００９３】
また、フェーズ特徴量算出部７５−１及びフェーズ特徴量算出部７５−２は、いずれも第一の算出部３４〜第三の算出部３６に対応し、フェーズ特徴量を算出する点は共通するが、下記の点でその処理内容の一部が異なる。すなわち、フェーズ特徴量算出部７５−１は、角速度に関する区間特徴量を用いてフェーズ特徴量を算出する一方で、フェーズ特徴量算出部７５−２は、加速度に関する区間特徴量を用いてフェーズ特徴量を算出する。
【００９４】
図１４は、フェーズ特徴量の一例を示す図である。区間特徴量算出部７４−１及びフェーズ特徴量算出部７５−１は、図１４に示すフェーズ特徴量のうち角速度特徴量１〜角速度特徴量３を算出する。また、区間特徴量算出部７４−２及びフェーズ特徴量算出部７５−２は、図１４に示すフェーズ特徴量のうち加速度特徴量１〜加速度特徴量４を算出する。
【００９５】
［角速度特徴量１］
角速度特徴量１は、「各軸で短時間に大きく腕の回転が起きる頻度」が数値化された指標である。この角速度特徴量１では、次のような特徴を数値として捉えることができる。例えば、飲み物を飲む時にコップを傾ける動作、箸でご飯を掻き込む、スープをスプーンですくって飲む、ナイフでフォークに刺さった食材にソースをつけるといった様々な動作の特徴を捉えることができる。視点を転じれば、手首をひねる以外の軸方向では、食事中は短時間で大きな回転量が見られないという側面を捉える特徴でもある。このため、手首をひねる方向の回転回数に対し、それ以外の２軸の回転回数が少ない。
【００９６】
このような角速度特徴量１は、次のようにして算出することができる。すなわち、区間特徴量算出部７４−１は、動作区間の各軸の角速度の絶対値を取り、過去の所定期間、例えば１秒以内の積分値が所定の値、例えば５０ｄｅｇ以上であれば、腕が回転したとみなし、その回数を区間特徴量として算出する。その上で、フェーズ特徴量算出部７５−１は、所定の時間、例えば１分の間に、区間特徴量として算出された回数の合計を所定時間で割った値を、上記の角速度特徴量１として算出する。さらに、フェーズ特徴量算出部７５−１は、各軸で算出した角速度特徴量１を用いて手首をひねる方向の軸と他の２軸の間で角速度特徴量１の差を角速度特徴量１−２として算出することもできるし、手首をひねる方向の軸と他の２軸のうち最小値を角速度特徴量１−３として算出することもできる。
【００９７】
［角速度特徴量２］
角速度特徴量２は、「動作区間と静止区間のそれぞれの代表的な長さ」が数値化された指標である。この角速度特徴量２では、次のような特徴を数値として捉えることができる。例えば、食事を口に入る大きさにする、口に入れる、噛んだり飲み込んだりしている間は腕が静止する、といった流れが食事中に繰り返し起こり、腕が動いている時間も静止している時間も、両方とも短いという特徴を捉える。食事以外の行動の場合には、腕がずっと動いている場合が相対的に多い。
【００９８】
このような角速度特徴量２は、次のようにして算出することができる。すなわち、区間特徴量算出部７４−１は、所定時間内における分割部７３により分類された動作区間と静止区間の長さを区間特徴量として算出する。その上で、フェーズ特徴量算出部７５−１は、区間の長さの中央値を上記の角速度特徴量２として算出したり、区間の長さが小さい方から並べた順の小さい方から２５％の値や区間の長さが小さい方から並べた順の小さい方から７５％の値などを角速度特徴量２として算出したりすることができる。
【００９９】
［角速度特徴量３］
角速度特徴量３は、「動作区間と動作区間の類似度」が数値化された指標である。この角速度特徴量３では、次のような特徴を数値として捉えることができる。例えば、食事中の手の動きは、通常食事の進みとともに変化する。例えば、前菜とメインで手の動きは違い、一種類の食事でも量によって手の動きが変わる。また、合間、合間で飲み物を飲んだりするため、これによっても変化する。そのため、食事中に見られる動きは同一の動きではないという特徴を捉えるものである。
【０１００】
このような角速度特徴量３は、次のようにして算出することができる。すなわち、区間特徴量算出部７４−１は、所定時間内において分割部７３により動作区間として判定された区間で、二つの組み合わせでＤＴＷ（Dynamic  Time  Warping）距離を算出し、その距離を区間特徴量として算出する。その上で、フェーズ特徴量算出部７５−１は、所定時間内における分割部７３により動作区間として判定された区間で計算されたすべての組み合わせの区間特徴量の平均値を角速度特徴量３として算出できる。
【０１０１】
［加速度特徴量１］
加速度特徴量１は、「動作区間で腕が最もあがっている状態の上がり具合の分布」が数値化された指標である。この加速度特徴量１では、次のような特徴を数値として捉えることができる。例えば、食事中最も腕が上がる（地面に対して垂直になる）シーンは、食事を口に入れる瞬間である。そのときの腕の上がり具合は、食べ物では大きく変化せず、おおよそ一定であるという特徴を捉えている。
【０１０２】
このような加速度特徴量１は、次のようにして算出することができる。すなわち、区間特徴量算出部７４−２は、分割部７３により動作区間と判定された区間それぞれで、腕と並行になる加速度センサの軸の絶対値をとり、その最大値を区間特徴量として算出する。その上で、フェーズ特徴量算出部７５−２は、所定時間内における、最大値のヒストグラムを算出し、最大頻出点と分散を加速度特徴量１として算出する。
【０１０３】
［加速度特徴量２］
加速度特徴量２は、「静止区間での腕の上がり具合の分布」が数値化された指標である。この加速度特徴量２では、次のような特徴を数値として捉えることができる。例えば、食事を口に入る大きさにする、口に入れる、噛んだり飲み込んだりしている間は腕が静止する、といった流れが食事中に繰り返し起こり、静止している時間の腕の姿勢は食事中おおよそ一定であるという特徴を捉えている。
【０１０４】
このような加速度特徴量２は、次のようにして算出することができる。すなわち、区間特徴量算出部７４−２は、分割部７３により静止区間と判定された区間それぞれで、腕と並行になる加速度センサ軸の絶対値をとり、その最大値を区間特徴量として算出する。その上で、フェーズ特徴量算出部７５−２は、所定時間内における、最大値のヒストグラムを算出し、最大頻出点と分散を加速度特徴量２として算出する。
【０１０５】
［加速度特徴量３］
加速度特徴量３は、「動作区間から静止区間へ遷移する時間の前後で、腕の上下方向への動きが大きく変化している頻度」が数値化された指標である。この加速度特徴量３では、次のような特徴を数値として捉えることができる。例えば、食事を口に入る大きさにする、口に入れる、噛んだり飲み込んだりしている間は腕が静止する、といった流れが食事中に繰り返し起こっている。そのため、静止区間の前には、腕を口に持っていき、その後腕を下げるといったような動作が起こっている確率が高いという特徴を捉えている。
【０１０６】
このような加速度特徴量３は、次のようにして算出することができる。すなわち、区間特徴量算出部７４−２は、動作区間から静止区間へ移行した時刻の前後所定時間、例えば２秒において、腕の骨の軸と同一の軸の加速度の絶対値の最大と最小の差を区間特徴量として算出する。その上で、フェーズ特徴量算出部７５−２は、区間特徴量である差のヒストグラムを生成し、０．２ｇ以上変化した回数の割合を加速度特徴量３として算出する。
【０１０７】
［加速度特徴量４］
加速度特徴量４は、「加速度特徴量１および加速度特徴量２の代表的な腕の上がり具合の違い」が数値化された指標である。この加速度特徴量４では、次のような特徴を数値として捉えることができる。例えば、食事を口に入る大きさにする、口に入れる、噛んだり飲み込んだりしている間は腕が静止する、といった流れが食事中に繰り返し起こっている。その中で、口に入れる時の腕の姿勢と、静止している時の腕の姿勢では、静止している時の腕の姿勢の方が地面に対して並行に近いという特徴を捉えている。
【０１０８】
このような加速度特徴量４は、次のようにして算出することができる。すなわち、区間特徴量算出部７４−２は、上記の加速度特徴量１および上記の加速度特徴量２と同様に区間特徴量を算出する。その上で、フェーズ特徴量算出部７５−２は、加速度特徴量１および加速度特徴量２を算出し、その差を加速度特徴量４として算出する。
【０１０９】
［ロバスト検知］
これら角速度特徴量１および加速度特徴量１〜４では、計算過程において絶対値を用いている。これにより、３軸の加速度と角速度を、腕の骨の軸を中心とした加速度および角速度の正負の入れ替え、あるいは、それ以外の２軸の値の入れ替えに対して不変である特徴量のみから食事検知を行うことができる。図１５は、ウェアラブル端末５０の外観の一例を示す図である。図１５には、一例として、リストバンド型のウェアラブル端末５０が示されている。図１５に示すウェアラブル端末５０が手の甲側に表を向けて装着されても、あるいは手の甲と逆側に表を向けて装着されても、食事検知を行うことができる。また、図１５に示すウェアラブル端末５０を腕を通すときのウェアラブル端末５０の向きが異なる場合でも、食事検知を行うことができる。すなわち、ウェアラブル端末５０をＤ１の方向から対象者の腕に通す場合でも、ウェアラブル端末５０をＤ２の方向から対象者の腕に通す場合でも、食事検知を行うことができる。
【０１１０】
検知部７６は、上記の角速度特徴量１〜３および上記の加速度特徴量１〜４のうち少なくともいずれか１つがベクトル化された特徴量ベクトルを入力として食事らしさを表す尤度を出力する行動判定モデルを用いて、新規のフェーズ区間における食事の有無を検知する。例えば、行動判定モデルが−１から＋１までの値を出力するとしたとき、検知部７６は、行動判定モデルからの出力値が所定値、例えば「０」以上である場合、当該新規のフェーズ区間を食事に分類する。
【０１１１】
また、検知部７６は、必ずしも機械学習を用いて行動を検知せずともかまわない。例えば、角速度特徴量１が手首をひねる方向の軸である場合、角速度特徴量１が所定の閾値以上である場合、食事を検知することができる。また、角速度特徴量１が手首をひねる方向の軸以外である場合、角速度特徴量１が所定の閾値以下である場合、食事を検知することができる。また、角速度特徴量２が所定の閾値、例えば数十秒以下である場合、食事を検知することができる。また、角速度特徴量３が所定の閾値以下である場合、食事を検知することができる。また、加速度特徴量１の分散が所定の閾値以上である場合、食事を検知することができる。また、加速度特徴量２の分散が所定の閾値以下である場合、食事を検知することができる。また、加速度特徴量３が所定の閾値以上である場合、食事を検知することができる。また、加速度特徴量４の場合、加速度特徴量１の方が加速度特徴量２よりも所定値以上大きい場合、食事を検知することができる。これら角速度特徴量１〜３および加速度特徴量１〜４の判定は、組み合わせることによりＡＮＤ条件で食事を検知することもできる。
【０１１２】
［効果の一側面］
上述してきたように、本実施例に係るサーバ装置７０は、食事中に繰り返して現れる動作の特徴が数値化された角速度特徴量および加速度特徴量に基づいて食事を検知する。したがって、本実施例に係るサーバ装置７０によれば、食事の検知精度をさらに高めることができる。
【実施例３】
【０１１３】
さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。
【０１１４】
［スタンドアローン］
上記の実施例１〜実施例２では、上記のヘルスケア支援システム１〜２をクライアントサーバシステムとして構築される場合を例示したが、必ずしもクライアントサーバシステムとして構築されずともよい。例えば、サーバ装置３０または７０が有する機能部により実行される図４や図９に示す特定行動検知や学習処理は、ウェアラブル端末１０や５０に接続されたＩｏＴデバイス２０によりスタンドアローンで実行されることとしてもかまわない。さらに、ウェアラブル端末１０又は５０、及び、ＩｏＴデバイス２０は、必ずしも別個の装置として構成されずともよい。すなわち、センサ１１、あるいは第一のセンサ及び第二のセンサを搭載するコンピュータにより、サーバ装置３０または７０が有する機能部により実行される図４や図９に示す特定行動検知や学習処理がスタンドアローンで実行されることとしてもかまわない。
【０１１５】
［分散および統合］
また、図示した各装置の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されておらずともよい。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、取得部３１、分割部３２、区間特徴量算出部３３、第一の算出部３４、第二の算出部３５、第三の算出部３６または検知部３７をサーバ装置３０の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしてもよい。また、取得部３１、分割部３２、区間特徴量算出部３３、第一の算出部３４、第二の算出部３５、第三の算出部３６または検知部３７を別の装置がそれぞれ有し、ネットワーク接続されて協働することで、上記のサーバ装置３０の機能を実現するようにしてもよい。
【０１１６】
また、図示した各装置の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されておらずともよい。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、第一の取得部７１、第二の取得部７２、分割部７３、区間特徴量算出部７４−１、区間特徴量算出部７４−２、フェーズ特徴量算出部７５−１、フェーズ特徴量算出部７５−２または検知部７６をサーバ装置７０の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしてもよい。また、第一の取得部７１、第二の取得部７２、分割部７３、区間特徴量算出部７４−１、区間特徴量算出部７４−２、フェーズ特徴量算出部７５−１、フェーズ特徴量算出部７５−２または検知部７６を別の装置がそれぞれ有し、ネットワーク接続されて協働することで、上記のサーバ装置７０の機能を実現するようにしてもよい。
【０１１７】
［特定行動検知プログラム］
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１６を用いて、上記の実施例と同様の機能を有する特定行動検知プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。
【０１１８】
図１６は、実施例１〜実施例３に係る特定行動検知プログラムを実行するコンピュータのハードウェア構成例を示す図である。図１６に示すように、コンピュータ１００は、操作部１１０ａと、スピーカ１１０ｂと、カメラ１１０ｃと、ディスプレイ１２０と、通信部１３０とを有する。さらに、このコンピュータ１００は、ＣＰＵ１５０と、ＲＯＭ１６０と、ＨＤＤ１７０と、ＲＡＭ１８０とを有する。これら１１０〜１８０の各部はバス１４０を介して接続される。
【０１１９】
ＨＤＤ１７０には、図１６に示すように、上記の実施例１で示した取得部３１、分割部３２、区間特徴量算出部３３、第一の算出部３４、第二の算出部３５、第三の算出部３６及び検知部３７と同様の機能を発揮する特定行動検知プログラム１７０ａが記憶される。また、ＨＤＤ１７０には、第一の取得部７１、第二の取得部７２、分割部７３、区間特徴量算出部７４−１、区間特徴量算出部７４−２、フェーズ特徴量算出部７５−１、フェーズ特徴量算出部７５−２及び検知部７６と同様の機能を発揮する特定行動検知プログラム１７０ａが記憶されることとしてもかまわない。この特定行動検知プログラム１７０ａは、図１や図１１に示した機能部の各構成要素と同様、統合又は分離してもかまわない。すなわち、ＨＤＤ１７０には、必ずしも上記の実施例１で示した全てのデータが格納されずともよく、処理に用いるデータがＨＤＤ１７０に格納されればよい。
【０１２０】
このような環境の下、ＣＰＵ１５０は、ＨＤＤ１７０から特定行動検知プログラム１７０ａを読み出した上でＲＡＭ１８０へ展開する。この結果、特定行動検知プログラム１７０ａは、図１６に示すように、特定行動検知プロセス１８０ａとして機能する。この特定行動検知プロセス１８０ａは、ＲＡＭ１８０が有する記憶領域のうち特定行動検知プロセス１８０ａに割り当てられた領域にＨＤＤ１７０から読み出した各種データを展開し、この展開した各種データを用いて各種の処理を実行する。例えば、特定行動検知プロセス１８０ａが実行する処理の一例として、図４や図９に示す処理などが含まれる。なお、ＣＰＵ１５０では、必ずしも上記の実施例１で示した全ての処理部が動作せずともよく、実行対象とする処理に対応する処理部が仮想的に実現されればよい。
【０１２１】
なお、上記の特定行動検知プログラム１７０ａは、必ずしも最初からＨＤＤ１７０やＲＯＭ１６０に記憶されておらずともかまわない。例えば、コンピュータ１００に挿入されるフレキシブルディスク、いわゆるＦＤ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に特定行動検知プログラム１７０ａを記憶させる。そして、コンピュータ１００がこれらの可搬用の物理媒体から特定行動検知プログラム１７０ａを取得して実行するようにしてもよい。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ１００に接続される他のコンピュータまたはサーバ装置などに特定行動検知プログラム１７０ａを記憶させておき、コンピュータ１００がこれらから特定行動検知プログラム１７０ａを取得して実行するようにしてもよい。
【０１２２】
以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【０１２３】
（付記１）対象者の活動を計測するセンサから取得された所定区間のセンサデータを参照し、
前記センサデータと第一の条件とに基づき、前記センサデータから第一の特徴を持つ複数の第一の区間と、第二の特徴を持つ複数の第二の区間とを抽出し、
前記複数の第一の区間に対して、少なくとも一つのパラメータに関する第一の特徴量を算出し、
前記複数の第二の区間に対して、前記少なくとも一つのパラメータに関する第二の特徴量を算出し、
前記少なくとも一つのパラメータにかかわる判定モデル、前記第一の特徴量、および前記第二の特徴量に基づき、前記所定区間における前記対象者の前記活動が、前記判定モデルが示す特定の行動であるかを検知する、
処理をコンピュータに実行させる特定行動検知プログラム。
【０１２４】
（付記２）前記検知する処理は、機械学習により生成された前記判定モデルを用いて、前記特定の行動の検知を行う付記１に記載の特定行動検知プログラム。
【０１２５】
（付記３）前記参照する処理は、前記対象者の腕に装着されるウェアラブル端末に搭載される加速度センサ、角速度センサまたはモーションセンサの少なくともいずれかである前記センサから取得された所定区間の、腕の動きに関する前記センサデータを参照し、
前記抽出する処理は、前記センサデータと腕の動きに関する第一の条件とに基づき、前記センサデータから第一の特徴を持つ複数の第一の区間と、第二の特徴を持つ複数の第二の区間とを抽出し、
前記第一の特徴量を算出する処理は、前記複数の第一の区間に対して、少なくとも一つの腕の動きのパラメータに関する第一の特徴量を算出し、
前記第二の特徴量を算出する処理は、前記複数の第一の区間に対して、前記少なくとも一つの腕の動きのパラメータに関する第二の特徴量を算出する付記１または２に記載の特定行動検知プログラム。
【０１２６】
（付記４）前記検知する処理は、前記特定の行動として食事を検知する付記１、２または３に記載の特定行動検知プログラム。
【０１２７】
（付記５）対象者の活動を計測するセンサから取得された所定区間のセンサデータを参照し、
前記センサデータと第一の条件とに基づき、前記センサデータから第一の特徴を持つ複数の第一の区間と、第二の特徴を持つ複数の第二の区間とを抽出し、
前記複数の第一の区間に対して、少なくとも一つのパラメータに関する第一の特徴量を算出し、
前記複数の第二の区間に対して、前記少なくとも一つのパラメータに関する第二の特徴量を算出し、
前記少なくとも一つのパラメータにかかわる判定モデル、前記第一の特徴量、および前記第二の特徴量に基づき、前記所定区間における前記対象者の前記活動が、前記判定モデルが示す特定の行動であるかを検知する、
処理をコンピュータが実行する特定行動検知方法。
【０１２８】
（付記６）前記検知する処理は、機械学習により生成された前記判定モデルを用いて、前記特定の行動の検知を行う付記５に記載の特定行動検知方法。
【０１２９】
（付記７）前記参照する処理は、前記対象者の腕に装着されるウェアラブル端末に搭載される加速度センサ、角速度センサまたはモーションセンサの少なくともいずれかである前記センサから取得された所定区間の、腕の動きに関する前記センサデータを参照し、
前記抽出する処理は、前記センサデータと腕の動きに関する第一の条件とに基づき、前記センサデータから第一の特徴を持つ複数の第一の区間と、第二の特徴を持つ複数の第二の区間とを抽出し、
前記第一の特徴量を算出する処理は、前記複数の第一の区間に対して、少なくとも一つの腕の動きのパラメータに関する第一の特徴量を算出し、
前記第二の特徴量を算出する処理は、前記複数の第一の区間に対して、前記少なくとも一つの腕の動きのパラメータに関する第二の特徴量を算出する付記５または６に記載の特定行動検知方法。
【０１３０】
（付記８）前記検知する処理は、前記特定の行動として食事を検知する付記５、６または７に記載の特定行動検知方法。
【０１３１】
（付記９）対象者の活動を計測するセンサと、
前記センサから取得された所定区間のセンサデータを参照する参照部と、
前記センサデータと第一の条件とに基づき、前記センサデータから第一の特徴を持つ複数の第一の区間と、第二の特徴を持つ複数の第二の区間とを抽出する抽出部と、
前記複数の第一の区間に対して、少なくとも一つのパラメータに関する第一の特徴量を算出する第一の算出部と、
前記複数の第二の区間に対して、前記少なくとも一つのパラメータに関する第二の特徴量を算出する第二の算出部と、
前記少なくとも一つのパラメータにかかわる判定モデル、前記第一の特徴量、および前記第二の特徴量に基づき、前記所定区間における前記対象者の前記活動が、前記判定モデルが示す特定の行動であるかを検知する検知部と、
を有する特定行動検知システム。
【０１３２】
（付記１０）前記検知部は、機械学習により生成された前記判定モデルを用いて、前記特定の行動の検知を行う付記９に記載の特定行動検知システム。
【０１３３】
（付記１１）前記参照部は、前記対象者の腕に装着されるウェアラブル端末に搭載される加速度センサ、角速度センサまたはモーションセンサの少なくともいずれかである前記センサから取得された所定区間の、腕の動きに関する前記センサデータを参照し、
前記抽出部は、前記センサデータと腕の動きに関する第一の条件とに基づき、前記センサデータから第一の特徴を持つ複数の第一の区間と、第二の特徴を持つ複数の第二の区間とを抽出し、
前記第一の算出部は、前記複数の第一の区間に対して、少なくとも一つの腕の動きのパラメータに関する第一の特徴量を算出し、
前記第二の算出部は、前記複数の第一の区間に対して、前記少なくとも一つの腕の動きのパラメータに関する第二の特徴量を算出する付記９または１０に記載の特定行動検知システム。
【０１３４】
（付記１２）前記検知部は、前記特定の行動として食事を検知する付記９、１０または１１に記載の特定行動検知システム。
【符号の説明】
【０１３５】
１    ヘルスケア支援システム
１０    ウェアラブル端末
１１    センサ
２０    ＩｏＴデバイス
３０    サーバ装置
３１    取得部
３２    分割部
３３    区間特徴量算出部
３４    第一の算出部
３５    第二の算出部
３６    第三の算出部
３７    検知部
【図１】
2019005512.tif 000003
【図２】
2019005512.tif 000004
【図３】
2019005512.tif 000005
【図４】
2019005512.tif 000006
【図５】
2019005512.tif 000007
【図６】
2019005512.tif 000008
【図７】
2019005512.tif 000009
【図８】
2019005512.tif 000010
【図９】
2019005512.tif 000011
【図１０】
2019005512.tif 000012
【図１１】
2019005512.tif 000013
【図１２】
2019005512.tif 000014
【図１３】
2019005512.tif 000015
【図１４】
2019005512.tif 000016
【図１５】
2019005512.tif 000017
【図１６】
2019005512.tif 000018