(57)【要約】      （修正有）【課題】データの収集および分析にかかる工数削減を図ること。【解決手段】学習装置は、プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有する学習装置であって、前記プロセッサは、対象者の行動に関する時系列な特徴データ群に基づく前記対象者の行動候補の各々を時系列に配列した行動候補配列の中の１以上の行動候補を判別対象として、当該判別対象の行動候補に対応する行動内容を示すラベルを取得する取得処理と、前記特徴データ群が入力されると前記ラベルが示す行動内容に関する値を出力する判別器を生成する第１生成処理と、を実行する。【選択図】図８
2019049889.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有する学習装置であって、
前記プロセッサは、
対象者の行動に関する時系列な特徴データ群に基づく前記対象者の行動候補の各々を時系列に配列した行動候補配列の中の１以上の行動候補を判別対象として、当該判別対象の行動候補に対応する行動内容を示すラベルを取得する取得処理と、
前記特徴データ群が入力されると前記ラベルが示す行動内容に関する値を出力する判別器を生成する第１生成処理と、
を実行することを特徴とする学習装置。
【請求項２】
請求項１に記載の学習装置であって、
前記取得処理では、前記プロセッサは、前記行動候補配列を表示可能に出力した結果、出力先において選択された前記１以上の行動候補を判別対象として、当該判別対象の行動候補に対応する行動内容を示すラベルを取得することを特徴とする学習装置。
【請求項３】
請求項１に記載の学習装置であって、
前記プロセッサは、
前記時系列な特徴データ群をクラスタリングするクラスタリング処理と、
前記クラスタリング処理によってクラスタリングされた複数のクラスタの各々を行動候補として、前記行動候補の各々を時系列に配列することにより、前記行動候補配列を生成する第２生成処理と、を実行し、
前記取得処理では、前記プロセッサは、前記第２生成処理によって生成された行動候補配列の中の１以上の行動候補を判別対象として、当該判別対象の行動候補に対応する行動内容を示すラベルを取得することを特徴とする学習装置。
【請求項４】
請求項１に記載の学習装置であって、
前記プロセッサは、
前記対象者の行動により検出される前記対象者の時系列な挙動データ群をオートエンコーダの入力および出力に与えることにより、前記対象者の行動に関する時系列な特徴データ群が抽出される特徴抽出器を生成する第３生成処理と、
前記対象者の時系列な挙動データ群を前記第３生成処理によって生成された特徴抽出器に与えることにより、前記特徴抽出器から前記対象者の行動に関する時系列な特徴データ群を抽出する抽出処理と、を実行し、
前記取得処理では、前記プロセッサは、前記抽出処理によって抽出された前記対象者の行動に関する時系列な特徴データ群に基づく前記対象者の行動候補の各々を時系列に配列した行動候補配列の中の１以上の行動候補を判別対象として、当該判別対象の行動候補に対応する行動内容を示すラベルを取得することを特徴とする学習装置。
【請求項５】
請求項１に記載の学習装置であって、
前記プロセッサは、
前記対象者の行動に関する新規の時系列な特徴データ群を、前記第１生成処理によって生成された判別器に与えることにより、前記対象者の行動を判別する判別処理を実行することを特徴とする学習装置。
【請求項６】
プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有する学習装置による学習方法であって、
前記プロセッサは、
対象者の行動に関する時系列な特徴データ群に基づく前記対象者の行動候補の各々を時系列に配列した行動候補配列の中の１以上の行動候補を判別対象として、当該判別対象の行動候補に対応する行動内容を示すラベルを取得する取得処理と、
前記特徴データ群が入力されると前記ラベルが示す行動内容に関する値を出力する判別器を生成する第１生成処理と、
を実行することを特徴とする学習方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、行動を学習する学習装置、および学習方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年の急速な人口高齢化に伴い、持病全体に占める生活習慣病の割合が増加し、生活習慣病は死亡原因でも約６割を占めている。また、国民医療費に占める生活習慣病の割合も約３割を占め、医療保険に係る国民の負担も増加している。そのため、運動や食事など生活習慣の改善が広く推進されている。
【０００３】
ビッグデータ、Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  ｏｆ  Ｔｈｉｎｇｓ（ＩｏＴ）時代の到来と共に、各種センシングデバイスが社会へ進展して、世界を様々な観点から計測する。センシングデバイスを業務に活用する流れが拡大している。その流れは人の計測にも及んでいる。特に、人の行動やバイタルを計測したデータを活用したヘルスケアサービスが期待されている。
【０００４】
ウェアラブルデバイスやスマートフォンによって収集したデータを用いて日常の運動量や生活リズムが可視化され、生活習慣改善を促す製品やサービスが盛んに開発されている。生活習慣改善のセルフケアをより普及するため、収集したデータの大量蓄積や分析がＡｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ（ＡＩ）の研究開発を促進する。ＡＩは、医師や専門家を介さず、自動で個人ごとの生活習慣の特徴を認識し、生活習慣改善に最適なアドバイスやコンテンツを選択することができる。
【０００５】
画像や音声認識で実用化されている機械学習は、センサで計測した加速度などの時系列データの特徴と、対応する行動内容のラベルである教師データと、を用いて、事前に学習することによって、センサデータから行動内容を自動で判別することができる。判別のバリエーションを増やすため、学習プロセスの効率化が求められている。
【０００６】
特許文献１は、時系列パターン解析を伴うニューラルネットワークを開示する。特許文献１では、時系列データがある時間幅で区切られる。その時間幅内のデータを対象として時系列解析を行った際に得られるパラメータの値は、時間幅データを時間軸に沿って移動することによって、新たな時系列データとなる。元の時系列データに時系列分析を施すことによって作成されるこの新たな時系列データは、パターン認識において優れているニューラルネットワークの入力データとして使用される。
【０００７】
特許文献２は、加速度データから体の各部位の状態を推定し、各部位の状態から行動を分類する行動分類システムを開示する。この行動分類システムは、人物の所定の部位の加速度から算出される物理特徴量に基づいて前記人物の行動を判別するためのルールを含むモデル情報を保持し、人物の前記所定の部位に装着された加速度センサと、前記加速度センサによって計測された加速度から算出される物理特徴量及び前記モデル情報に基づいて前記人物の行動を分類する解析部と、を有する。
【０００８】
特許文献３は、長期間繰り返す行動を習慣的な行動として認識し、具体的な行動内容を過去に記録した行動履歴から参照して表示する行動提案装置を開示する。この行動提案装置は、センサノードによって得られる長期間にわたる人の生体情報や行動履歴（情報）から、同じ時刻帯で、同じ特徴を有する生体情報（センサデータ）を習慣的な行動として分類し、習慣的な行動の時刻や時間の長さや遷移関係と、ユーザが改善を求める目標指標データとの相関性を、ＰＣの行動指針生成プログラムで算出する。そして、この行動提案装置は、ユーザの主な行動を時系列で表示すると同時に、目標指標を改善するのに最適な行動の時刻や時間の長さ、また、その最適な行動の時刻や時間の長さを実現するためのより具体的な行動例やコメントを、過去に自らが入力して記録した行動履歴や、他人の入力した行動履歴データを活用して生成し、表示装置に提示する。 
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００７‐２２００５５号公報
【特許文献２】特開２０１６‐９７２２８号公報
【特許文献３】国際公開番号ＷＯ２０１０／１４６８１１
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、上述した従来技術では、データ収集と分析にかかる工数が実用上のボトルネックとなる。具体的には、たとえば、教師データの収集においては、被験者にセンサを装着してもらい、研究者がビデオ観察で目視によって各時間の行動内容がセンサデータにラベル付けされてきた。様々な行動が連続する日常生活においては、目視によって行動内容の区切りや遷移を正しく秒単位で区別するためには膨大な時間が必要である。
【００１１】
また、データ分析のための判別モデルの設計においては、前述のように、従来は研究者が経験的に試行錯誤で特徴量やアルゴリズムの選択、チューニングを行ってきた。これらの研究開発行程は、個々の行動に対してコストが必要な上、年齢や性別などの個人差も考慮する必要があるため、膨大なパターンの判別モデルの生成が必要である。
【００１２】
本発明は、データの収集および分析にかかる工数削減を図ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本願において開示される発明の一側面となる学習装置は、プログラムを実行するプロセッサと、前記プログラムを記憶する記憶デバイスと、を有する学習装置であって、前記プロセッサは、対象者の行動に関する時系列な特徴データ群に基づく前記対象者の行動候補の各々を時系列に配列した行動候補配列の中の１以上の行動候補を判別対象として、当該判別対象の行動候補に対応する行動内容を示すラベルを取得する取得処理と、前記特徴データ群が入力されると前記ラベルが示す行動内容に関する値を出力する判別器を生成する第１生成処理と、を実行することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の代表的な実施の形態によれば、データの収集および分析にかかる工数削減を図ることができる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】図１は、本実施例にかかる学習システムのシステム構成例を示す説明図である。
【図２】図２は、本実施例に係るサーバによる行動学習例を示す説明図である。
【図３】図３は、オートエンコーダの一例を示す説明図である。
【図４】図４は、サーバのハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図５】図５は、コンピュータのハードウェア構成例を示すブロック図である。
【図６】図６の（Ａ）は、新規行動判別器生成処理手順例を示すフローチャートおよび行動判別処理の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。
【図７】図７は、図６の（Ａ）に示した特徴学習処理（ステップＳ６０１）、および行動分類処理（ステップＳ６０２）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。
【図８】図８は、図６の（Ａ）に示した行動選択処理（ステップＳ６０３）、および行動学習処理（ステップＳ６０４）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
＜学習システムのシステム構成例＞
図１は、本実施例にかかる学習システムのシステム構成例を示す説明図である。学習システム１００は、センサデバイス１０１と、コンピュータ１０２と、サーバ１０３と、を有する。センサデバイス１０１は、ユーザＨが装着するデバイスである。コンピュータ１０２は、たとえば、パーソナルコンピュータやスマートフォン、タブレットであり、センサデバイス１０１と有線または無線でデータを通信する。サーバ１０３は、基地局１０４およびネットワーク１０５を経由してコンピュータ１０２と通信可能である。
【００１７】
センサデバイス１０１は、ユーザＨの身体の所定の部位、たとえば、ユーザＨの前腕部の手首部分に取り付けられる。センサデバイス１０１は、たとえば、互いに直交するＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の３次元の加速度センサである。センサデバイス１０１は、ユーザＨの挙動に関するセンサデータを計測し、コンピュータ１０２経由でサーバ１０３に送信する。サーバ１０３は、センサデータを解析してユーザＨの四肢など各部位の動きを推定し、推定した部位の動きの内容から行動内容を判別する。コンピュータ１０２は、判別した行動内容をサーバ１０３からダウンロードしてユーザＨに閲覧させることができる。
【００１８】
＜行動学習例＞
図２は、本実施例に係るサーバ１０３による行動学習例を示す説明図である。本実施例にかかるサーバ１０３による行動学習例を（１）〜（７）の時系列順に説明する。（１）サーバ１０３は、センサデバイス１０１から時系列なセンサデータ群２１１を取得する。グラフ２０１は、縦軸を加速度、横軸を時刻として時系列なセンサデータ群２１１を表現する。グラフ２０１中、ひし形の点ｘをつなげた折れ線波形がセンサデバイス１０１のＸ軸の時系列なセンサデータ群２１１ｘであり、四角の点ｙをつなげた折れ線波形がセンサデバイス１０１のＹ軸の時系列なセンサデータ群２１１ｙであり、三角の点ｚをつなげた折れ線波形がセンサデバイス１０１のＺ軸の時系列なセンサデータ群２１１ｚである。
【００１９】
（２）サーバ１０３は、特徴学習を実行することにより、（１）で取得した時系列なセンサデータ群２１１の特徴を抽出する特徴抽出器２２３を学習する。具体的には、たとえば、サーバ１０３は、時系列なセンサデータ群２１１を所定の時間帯ごとに区切ってインデックス２１２を付与する。インデックス２１２は、所定の時間帯の経過順に従って降順となる。そして、サーバ１０３は、抽出結果２０２を得る。具体的には、たとえば、サーバ１０３は、インデックス２１２が付与された時間帯ごとに、当該時間帯内の時系列なセンサデータ群２１１から特徴量２２２（ｆ１〜ｆｎ（ｎは、２以上の整数））を抽出する。
【００２０】
当該特徴量２２２の抽出には、たとえば、オートエンコーダが用いられる。サーバ１０３は、オートエンコーダのエンコーダ側の入力層とデコーダ側の出力層とに時系列なセンサデータ群２１１を与え、誤差逆伝搬によりオートエンコーダ内の隠れ層を構成するニューロンに対する重みパラメータを調整することで、特徴量２２２を抽出する。特徴量２２２は、オートエンコーダのエンコーダ側の出力層であり、オードエンコーダのデコーダ側の入力層でもある。抽出結果２０２を得たときのオートエンコーダのエンコーダ側の隠れ層を構成するニューロンに対する重みパラメータとが、時系列なセンサデータ群から特徴量２２２を抽出する特徴抽出器２２３となる。特徴抽出器２２３は、ユーザＨごとに生成される。
【００２１】
（３）サーバ１０３は、行動分類を実行することにより、ユーザＨの行動を分類する。具体的には、たとえば、サーバ１０３は、（１）で取得した時系列なセンサデータ群２１１を、（３）で学習した特徴抽出器２２３に与えることにより、インデックス２１２ごとのｎ個の特徴量２２２（ｆ１〜ｆｎ）を生成し、ｎ次元の特徴空間２０３にプロットする。インデックス２１２ごとにプロットされた各点を「特徴データ」と称す。なお、ｎ次元の特徴空間２０３は、特徴量２２２（ｆ１〜ｆｎ）に対応してｎ次元の空間となるが、図１では、説明を単純化するため、特徴量ｆ１、ｆ２の２次元空間により表現している。
【００２２】
サーバ１０３は、たとえば、ｋ−ｍｅａｎｓ法により、特徴空間２０３の特徴データ群をクラスタリングする。これにより、ｋ個のクラスタが生成される。図１では、説明を単純化するため、ｋ＝３とし、分類クラスとしてＣｌａｓｓ１〜Ｃｌａｓｓ３のクラスタｃ１〜ｃ３が生成される。また、ここでは、Ｃｌａｓｓ１のクラスタｃ１は、インデックス１，２，１１，１２の特徴データ群であり、Ｃｌａｓｓ２のクラスタｃ２は、インデックス３〜１０，１７〜２０の特徴データ群であり、Ｃｌａｓｓ３のクラスタｃ３は、インデックス１３〜１６の特徴データ群である。各クラスタｃ１〜ｃ３は、ユーザＨの行動候補を示す。
【００２３】
（４）サーバ１０３は、行動分類を実行することにより、（３）で生成されたクラスタｃ１〜ｃ３内の特徴データ群をインデックス２１２順、すなわち、時系列順に配列することにより、行動候補配列２０４を生成する。そして、サーバ１０３は、行動候補配列２０４をコンピュータ１０２に送信する。これにより、コンピュータ１０２は、行動候補配列２０４を表示画面に表示する。本例の行動候補配列２０４では、インデックス２１２順、すなわち、時系列順に、Ｃｌａｓｓ１，Ｃｌａｓｓ２，Ｃｌａｓｓ１，Ｃｌａｓｓ３，Ｃｌａｓｓ２の行動候補が配列される。
【００２４】
（５）コンピュータ１０２は、行動候補配列２０４からユーザＨの操作による１以上の行動候補の選択を受け付け、サーバ１０３は、行動選択を実行することにより、選択された１以上の行動候補を取得する。ここでは、Ｃｌａｓｓ１のクラスタｃ１を構成する行動候補と、Ｃｌａｓｓ２のクラスタｃ２を構成する行動候補が選択されたものとする。ユーザＨは、Ｃｌａｓｓ単位で選択してもよく、行動候補単位で選択してもよい。たとえば、ユーザＨは、Ｃｌａｓｓ１のクラスタｃ１のうちインデックス１，２の特徴データ群である行動候補（インデックス１１，１２は非選択）と、Ｃｌａｓｓ２のクラスタｃ２のうちインデックス３〜１０の特徴データ群である行動候補（インデックス１７〜２０は非選択）と、を選択することもできる。
【００２５】
また、コンピュータ１０２は、ユーザＨの操作による行動内容ラベル２０５の選択を受け付け、サーバ１０３は、ラベル選択を実行することにより、選択された行動内容ラベル２０５を取得する。具体的には、たとえば、ユーザＨは、コンピュータ１０２を操作して、選択した行動候補ごとに行動内容ラベルを選択する。行動内容ラベル２０５とは、たとえば、「立っている」、「座っている」、「歩いている」、「走っている」など、ユーザＨの行動の具体的な内容を特定するラベルである。
【００２６】
このように、ここでは、Ｃｌａｓｓ１のクラスタｃ１を構成する行動候補に行動内容ラベルＬ１が付与され、Ｃｌａｓｓ２のクラスタｃ２を構成する行動候補に行動内容ラベルＬ２が付与されている。なお、ユーザＨは、行動内容ラベル２０５を行動候補別に付与する必要はなく、複数種の行動候補を包含するように付与してもよい。たとえば、ユーザＨは、選択範囲２４１に行動内容ラベルＬ１を付与し、選択範囲２４２に行動内容ラベルＬ２を付与してもよい。サーバ１０３は、コンピュータ１０２で選択を受け付けた行動候補およびその行動内容ラベル２０５を受信する。
【００２７】
（６）サーバ１０３は、行動学習により、コンピュータ１０２から受信した行動候補およびその行動内容ラベルを用いて、ユーザＨの行動を学習する。具体的には、たとえば、サーバ１０３は、ニューラルネットワークの入力層に（１）で取得した時系列なセンサデータ群を与え、ニューラルネットワークの出力層に、受信した行動内容ラベルを与え、誤差逆伝搬により、ニューラルネットワークの重みパラメータを調整する。ニューラルネットワークおよび調整された重みパラメータが、行動判別器２０６となる。
【００２８】
また、サーバ１０３は、オートエンコーダのデコーダ側の入力層に特徴量２２２を与え、オートエンコーダのデコーダ側の出力層に、教師データとして、受信した行動内容ラベル２０５を与え、誤差逆伝搬により、オートエンコーダのデコーダ側の隠れ層の重みパラメータを調整する。オートエンコーダのデコーダ側の調整された隠れ層の重みパラメータが、行動判別器２０６となる。行動判別器２０６は、ユーザＨごとに生成される。
【００２９】
（７）サーバ１０３は、行動判別により、新規な時系列なセンサデータ群を受け付けた場合、行動判別器２０６を用いてユーザＨの行動を判別する。具体的には、たとえば、行動判別器２０６が上述したニューラルネットワークで構成される場合、サーバ１０３は、行動判別器２０６の入力層に新規な時系列なセンサデータ群を与えることにより、行動判別結果を出力層する。
【００３０】
また、行動判別器２０６がオートエンコーダのデコーダ側で構成される場合、サーバ１０３は、オートエンコーダのエンコード側の入力層に新規な時系列なセンサデータ群を与えることにより、オートエンコーダのデコード側である行動判別器２０６から、ユーザＨの推定行動内容２０７を行動判別結果として出力する。サーバ１０３は、推定行動内容２０７をコンピュータ１０２に送信する。
【００３１】
このように、本実施例では、行動候補配列２０４内の行動候補から容易にその時間帯でのユーザＨの行動内容を推定することができ、データの収集および分析にかかる工数削減を図ることができる。
【００３２】
図３は、オートエンコーダの一例を示す説明図である。オートエンコーダ３００は、入力層３１１と複数段（本例では３段）の隠れ層３１２〜３１４と出力層３１５とにより構成される。入力層３１１〜隠れ層３１３がエンコーダ３０１であり、隠れ層３１３〜出力層３１５がデコーダ３０２である。隠れ層３１３は、エンコーダの出力層であり、デコーダの入力層となる。各層３１１〜３１５は複数のニューロン３２０で構成される。ニューロンは、前段の層からの入力３２１を重みパラメータ３２２で重み付けして総和３２３を求め、総和３２３を活性化関数３２４に与えることで出力３２５を得る。
【００３３】
たとえば、図２の（２）特徴学習では、サーバ１０３は、オートエンコーダ３００の入力層３１１および出力層３１５に、一定数のインデックス２１２の時系列なセンサデータ群２１１を与える。より具体的には、たとえば、２０Ｈｚ、すなわち、１秒間に２０個のセンサデータを３軸（ＸＹＺ軸）分出力可能なセンサデバイス１０１が１０秒間出力する場合、２０×３×１０＝６００個のセンサデータを出力することになる。１０秒を１インデックスとすると、サーバ１０３は、この６００個のセンサデータ群を時系列なセンサデータ群２１１としてオートエンコーダ３００の入力層３１１および出力層３１５に与えることになる。
【００３４】
オートエンコーダ３００は、入力層３１１に時系列なセンサデータ群２１１が与えられた場合の出力層３１５からの出力が同一のセンサデータ群２１１となるように、隠れ層３１２〜３１４を構成するニューロン３２０の重みパラメータ３２２を誤差逆伝搬により調整し、隠れ層３１３の値を特徴量２２２として得る。オートエンコーダ３００のエンコーダ３０１および隠れ層３１２を構成するニューロン３２０に与えられる重みパラメータ３２２が特徴抽出器２２３となる。
【００３５】
また、図２の（６）の行動判別では、サーバ１０３は、オートエンコーダ３００のデコーダ３０２側の入力層となる隠れ層３１３に特徴量２２２を与え、オートエンコーダ３００の出力層３１５に、受信した行動内容ラベル２０５を与え、誤差逆伝搬により、オートエンコーダ３００のデコーダ３０２側の隠れ層３１４の重みパラメータ３２２を調整する。オートエンコーダ３００のデコーダ３０２側および調整された隠れ層３１４の重みパラメータ３２２が、行動判別器２０６となる。
【００３６】
＜サーバ１０３のハードウェア構成例＞
図４は、サーバ１０３のハードウェア構成例を示すブロック図である。サーバ１０３は、第１プロセッサ４０１と、第１記憶デバイス４０２と、第１入力デバイス４０３と、第１出力デバイス４０４と、第１通信ＩＦ（インタフェース）４０５と、を有する。第１プロセッサ４０１、第１記憶デバイス４０２、第１入力デバイス４０３、第１出力デバイス４０４、および第１通信ＩＦ４０５は、第１バス４０６により接続される。第１プロセッサ４０１は、サーバ１０３を制御する。第１記憶デバイス４０２は、第１プロセッサ４０１の作業エリアとなる。また、第１記憶デバイス４０２は、第１プログラム４２１を含む各種プログラムや第１ＤＢ（データベース）４２２を記憶する非一時的なまたは一時的な記録媒体である。第１記憶デバイス４０２としては、たとえば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリがある。第１入力デバイス４０３は、データを入力する。第１入力デバイス４０３としては、たとえば、キーボード、マウス、タッチパネル、テンキー、スキャナがある。第１出力デバイス４０４は、データを出力する。第１出力デバイス４０４としては、たとえば、ディスプレイ、プリンタがある。第１通信ＩＦ４０５は、ネットワーク１０５と接続し、データを送受信する。
【００３７】
第１プログラム４２１は、特徴学習処理４３１、行動分類処理４３２、行動選択処理４３３、行動学習処理４３４、行動判別処理４３５、および通信処理４３６を第１プロセッサ４０１に実行させるプログラムである。特徴学習処理４３１は、図２の（２）に示したように、ユーザＨの特徴を学習して特徴抽出器２２３を生成する処理である。行動分類処理４３２は、図２の（３）に示したように、ユーザＨの行動を分類する処理である。
【００３８】
行動選択処理４３３は、図２の（４），（５）に示したように、ユーザＨの行動候補配列を表示して行動候補を選択する処理である。行動学習処理４３４は、図２の（６）に示したように、ユーザＨの行動を学習して行動判別器２０６を生成する処理である。行動判別処理４３５は、図２の（７）に示したように、行動判別器２０６を用いてユーザＨの行動を判別する処理である。通信処理４３６は、第１通信ＩＦ４０５を用いて、ネットワーク１０５を介してコンピュータ１０２とデータを通信する処理である。
【００３９】
第１ＤＢ４２２は、センサデータ群２１１と、特徴抽出器２２３と、行動判別器２０６と、行動候補配列２０４と、行動内容ラベル２０５と、ユーザ定義４４０とを、ユーザＨごとに記憶する。ユーザ定義４４０は、ユーザＨを定義する情報である。ユーザ定義４４０は、たとえば、ユーザＩＤ、ユーザ名、そのユーザＨが使用するセンサデバイス１０１のデバイスＩＤ、その他ユーザＨの個人情報を含む。センサデータ群２１１、特徴抽出器２２３、行動判別器２０６、行動候補配列２０４、および行動内容ラベル２０５は、ユーザＩＤに関連付けられる。
【００４０】
＜コンピュータ１０２のハードウェア構成例＞
図５は、コンピュータ１０２のハードウェア構成例を示すブロック図である。コンピュータ１０２は、第２プロセッサ５０１と、第２記憶デバイス５０２と、第２入力デバイス５０３と、第２出力デバイス５０４と、第２通信ＩＦ５０５と、画像処理プロセッサ５０７と、を有する。第２プロセッサ５０１、第２記憶デバイス５０２、第２入力デバイス５０３、第２出力デバイス５０４、第２通信ＩＦ５０５、および画像処理プロセッサ５０７は、第２バス５０６により接続される。第２プロセッサ５０１は、コンピュータ１０２を制御する。第２記憶デバイス５０２は、第２プロセッサ５０１の作業エリアとなる。また、第２記憶デバイス５０２は、第２プログラム５２１を含む各種プログラムや第２ＤＢ５２２を記憶する非一時的なまたは一時的な記録媒体である。第２記憶デバイス５０２としては、たとえば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリがある。第２入力デバイス５０３は、データを入力する。第２入力デバイス５０３としては、たとえば、キーボード、マウス、タッチパネル、テンキー、スキャナがある。第２出力デバイス５０４は、データを出力する。第２出力デバイス５０４としては、たとえば、ディスプレイ、プリンタがある。第２通信ＩＦ５０５は、ネットワーク１０５と接続し、データを送受信する。画像処理プロセッサ５０７は、画像処理を実行するプロセッサである。
【００４１】
第２プログラム５２１は、サーバ通信処理５３１と画像表示処理５３２とセンサデバイス通信処理５３３とを第２プロセッサ５０１に実行させるプログラムである。サーバ通信処理５３１は、第２通信ＩＦ５０５を用いて、ネットワーク１０５を介してサーバ１０３とデータを通信する処理である。画像表示処理５３２は、画像処理プロセッサ５０７で画像処理された情報を第２出力デバイス５０４の表示画面に表示する処理である。センサデバイス通信処理５３３は、第２通信ＩＦ５０５を用いて、センサデバイス１０１とデータを通信する処理である。また、第２ＤＢ５２２は、センサデバイス１０１からのセンサデータ群と、ユーザＨが入力したユーザ定義４４０と、を記憶する。
【００４２】
＜新規行動判別器生成処理＞
図６の（Ａ）は、新規行動判別器生成処理手順例を示すフローチャートである。サーバ１０３は、特徴学習処理４３１（ステップＳ６０１）、行動分類処理４３２（ステップＳ６０２）、行動選択処理４３３（ステップＳ６０３）、および行動学習処理４３４（ステップＳ６０４）を実行することにより、行動判別器２０６を新規に生成する。
【００４３】
図６の（Ｂ）は、行動判別処理４３５の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。サーバ１０３は、新規の時系列なセンサデータ群をそのセンサデバイス１０１のデバイスＩＤとともに待ち受ける（ステップＳ６１１）。サーバ１０３は、新規の時系列なセンサデータ群およびデバイスＩＤが取得されると、当該デバイスＩＤに対応するユーザＩＤのユーザ定義４４０を参照する（ステップＳ６１２）。サーバ１０３は、ステップＳ６１１で受け付けられた新規の時系列なセンサデータ列を読み出し（ステップＳ６１３）、ステップＳ６１２で特定されたユーザＩＤの行動判別器２０６を読み出す（ステップＳ６１４）。
【００４４】
そして、サーバ１０３は、図２の（７）で示したように、行動判別を実行する（ステップＳ６１５）。すなわち、サーバ１０３は、新規の時系列なセンサデータ群を行動判別器２０６の入力層に与えることにより、行動判別器２０６の出力層から推定行動内容２０７を出力する。サーバ１０３は、推定行動内容２０７を第１記憶デバイス４０２に保存し、コンピュータ１０２に送信する（ステップＳ６１６）。
【００４５】
図７は、図６の（Ａ）に示した特徴学習処理４３１（ステップＳ６０１）、および行動分類処理４３２（ステップＳ６０２）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。特徴学習処理４３１（ステップＳ６０１）では、サーバ１０３は、対象となるユーザＨのユーザ定義４４０を参照してそのユーザＩＤに対応するデバイスＩＤを取得する（ステップＳ７０１）。サーバ１０３は、ステップＳ７０１で取得したデバイスＩＤを有する時系列なセンサデータ群を学習用のセンサデータ群として第１ＤＢ４２２から読み出す（ステップＳ７０２）。
【００４６】
サーバ１０３は、ユーザＩＤで特定される特徴抽出器２２３を初期化し（ステップＳ７０３）、図２の（２）に示したように、特徴抽出器２２３を学習する（ステップＳ７０４）。そして、サーバ１０３は、ステップＳ７０４で得られた特徴抽出器２２３を第１ＤＢ４２２に保存する（ステップＳ７０５）。これにより、そのユーザＨの特徴抽出器２２３が最新の状態に更新される。
【００４７】
行動分類処理４３２（ステップＳ６０２）では、サーバ１０３は、対象となるユーザＨのユーザ定義４４０を参照してそのユーザＩＤに対応するデバイスＩＤを取得する（ステップＳ７１１）。サーバ１０３は、ステップＳ７０１で取得したデバイスＩＤを有する時系列なセンサデータ群を分類用のセンサデータ群（学習用のセンサデータ群と同一データ群）として第１ＤＢ４２２から読み出す（ステップＳ７１２）。
【００４８】
サーバ１０３は、ステップＳ７１１で得られたユーザＩＤをキーにして、ステップＳ７０５で保存された特徴抽出器２２３を第１ＤＢ４２２から読み出し（ステップＳ７１３）、特徴抽出を実行する（ステップＳ７１４）。具体的には、たとえば、サーバ１０３は、図２の（３）に示したように、サーバ１０３は、分類用のセンサデータ群を特徴抽出器２２３に与えることにより、抽出結果２０２を得る。そして、サーバ１０３は、抽出結果２０２を特徴空間２０３上の特徴データ群に変換する。これにより、ユーザの行動に関する時系列な特徴データ群を抽出することになる。
【００４９】
サーバ１０３は、図２の（３）に示したように、ステップＳ７１４で得られた特徴データ群をクラスタリングする（ステップＳ７１５）。そして、サーバ１０３は、クラスタリング結果から行動候補配列２０４を生成し（ステップＳ７１６）、第１ＤＢ４２２に保存する（ステップＳ７１７）。
【００５０】
図８は、図６の（Ａ）に示した行動選択処理４３３（ステップＳ６０３）、および行動学習処理４３４（ステップＳ６０４）の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。行動選択処理４３３（ステップＳ６０３）では、サーバ１０３は、コンピュータ１０２からユーザＩＤを受け付けることで、ユーザ定義４４０を参照してユーザＨのログインを行い（ステップＳ８０１）、ステップＳ７１７で保存されたそのユーザＩＤの行動候補配列２０４を第１ＤＢ４２２から読み出す（ステップＳ８０２）。そして、サーバ１０３は、図２の（４）に示したように、読み出した行動候補配列２０４を、ログインしたコンピュータ１０２に表示可能に出力する（ステップＳ８０３）。すなわち、サーバ１０３は、コンピュータ１０２がブラウザで行動候補配列２０４を表示できるデータ形式で、行動候補配列２０４を送信する。
【００５１】
サーバ１０３は、図２の（５）に示したように、コンピュータ１０２から行動候補の選択を受け付け（ステップＳ８０４）、行動内容ラベル２０５の選択を受け付ける（ステップＳ８０５）。サーバ１０３は、行動内容ラベル２０５を第１ＤＢ４２２に保存する（ステップＳ８０６）。
【００５２】
行動学習処理４３４（ステップＳ６０４）では、サーバ１０３は、未学習の行動内容ラベル２０５を第１ＤＢ４２２から読み出し（ステップＳ８１１）、ステップＳ７０２と同様、学習用のセンサデータ群を第１ＤＢ４２２から読み出す（ステップＳ８１２）。なお、読み出される学習用のセンサデータ群は、ステップＳ８０４で選択された行動候補の時間帯（インデックス２１２）のセンサデータ群でもよい。これにより、行動判別器２０６の生成精度の向上を図ることができる。
【００５３】
そして、サーバ１０３は、図２の（６）に示したように、行動学習を実行する（ステップＳ８１３）。すなわち、サーバ１０３は、学習用のセンサデータ群を与えた場合に行動内容ラベル２０５が示す行動内容と判別するような行動判別器２０６を生成する。そして、サーバ１０３は、生成した行動判別器２０６を第１ＤＢ４２２に保存する（ステップＳ８１４）。これにより、サーバ１０３は、図６の（Ｂ）の行動判別処理で、ステップＳ８１４で保存した行動判別器２０６を利用することができる。
【００５４】
このように、上述したサーバ１０３は、第１プログラム４２１を実行する第１プロセッサ４０１と、第１プログラム４２１を記憶する第１記憶デバイス４０２と、を有する学習装置である。第１プロセッサ４０１は、取得処理と、第１生成処理とを、実行する。取得処理では、第１プロセッサ４０１は、対象者（ユーザＨ）の行動に関する時系列な特徴データ群に基づく対象者の行動候補の各々を時系列に配列した行動候補配列２０４の中の１以上の行動候補を判別対象として、当該判別対象の行動候補に対応する行動内容ラベル２０５を取得する。第１生成処理では、第１プロセッサ４０１は、特徴データ群が入力されるとラベルが示す行動内容に関する値を出力する行動判別器２０６を生成する（Ｓ８１３の行動学習）。
【００５５】
これにより、行動候補配列２０４内の行動候補から容易にそのユーザＨの行動内容を判別する行動判別器２０６を生成することができ、データの収集および分析にかかる工数削減を図ることができる。
【００５６】
また、取得処理では、第１プロセッサ４０１は、行動候補配列２０４を表示可能に出力した結果、出力先のコンピュータ１０２において選択された１以上の行動候補を判別対象として、当該判別対象の行動候補に対応する行動内容ラベル２０５をコンピュータ１０２から取得する。具体的には、たとえば、第１プロセッサ４０１は、図６の（Ａ）に示した行動選択処理４３３（ステップＳ６０３）を実行する。
【００５７】
これにより、ユーザＨは、表示された行動候補配列２０４から判別対象となる行動候補を容易に選択することができ、かつ、行動内容ラベル２０５を判別対象となる行動候補に容易に付与することができる。したがって、データの収集および分析にかかる工数削減を図ることができる。
【００５８】
また、第１プロセッサ４０１は、クラスタリング処理と、第２生成処理と、を実行する。クラスタリング処理では、第１プロセッサ４０１は、図２の（３）に示したように、時系列な特徴データ群をクラスタリングする（ステップＳ７１５）。第２生成処理では、第１プロセッサ４０１は、クラスタリング処理によってクラスタリングされた複数のクラスタの各々を行動候補として、行動候補の各々を時系列に配列することにより、行動候補配列２０４を生成する（ステップＳ７１６）。そして、取得処理では、第１プロセッサ４０１は、第２生成処理によって生成された行動候補配列２０４の中の１以上の行動候補を判別対象として、当該判別対象の行動候補に対応する行動内容ラベル２０５を取得する。具体的には、たとえば、第１プロセッサ４０１は、図６の（Ａ）に示した行動選択処理４３３（ステップＳ６０３）を実行する。
【００５９】
これにより、クラスタリング処理で特徴データ群を複数のクラスタに分類することができるため、時系列な行動候補を容易に生成することができる。したがって、データの収集および分析にかかる工数削減を図ることができる。
【００６０】
また、第１プロセッサ４０１は、第３生成処理と、抽出処理と、を実行する。第３生成処理では、第１プロセッサ４０１は、図２の（２）に示したように、対象者の行動により検出される対象者の時系列な挙動データ群（たとえば、時系列なセンサデータ群２１１）をオートエンコーダ３００の入力および出力に与えることにより、対象者の行動に関する時系列な特徴データ群が抽出される特徴抽出器２２３を生成する（ステップＳ７０４）。抽出処理では、第１プロセッサ４０１は、図２の（２）に示したように、対象者の時系列な挙動データ群を第３生成処理によって生成された特徴抽出器２２３に与えることにより、特徴抽出器２２３から対象者の行動に関する時系列な特徴データ群を抽出する（ステップＳ７１４）。そして、取得処理では、第１プロセッサ４０１は、抽出処理によって抽出された対象者の行動に関する時系列な特徴データ群に基づく対象者の行動候補の各々を時系列に配列した行動候補配列２０４の中の１以上の行動候補を判別対象として、当該判別対象の行動候補に対応する行動内容ラベル２０５を取得する。具体的には、たとえば、第１プロセッサ４０１は、図６の（Ａ）に示した行動選択処理４３３（ステップＳ６０３）を実行する。
【００６１】
これにより、特徴抽出器２２３でユーザＨの特徴を容易に抽出することができる。したがって、データの収集および分析にかかる工数削減を図ることができる。
【００６２】
また、第１プロセッサ４０１は、判別処理を実行する。判別処理では、第１プロセッサ４０１は、図２の（７）に示したように、対象者の行動に関する新規の時系列な特徴データ群を、第１生成処理によって生成された行動判別器２０６に与えることにより、対象者の行動を判別する（ステップＳ６１５）。
【００６３】
これにより、新規の時系列な特徴データ群が与えられた場合、そのユーザＨがどのような行動を取っているかを容易に判別することができる。したがって、データの分析にかかる工数削減を図ることができる。
【００６４】
なお、上述した実施例では、学習装置の一例としてサーバ１０３を例に挙げて説明したが、コンピュータ１０２が学習装置として機能してもよい。また、上述した実施例では、センサデバイス１０１とコンピュータ１０２とを分けて説明したが、コンピュータ１０２がセンサデバイス１０１の機能を有してもよい。
【００６５】
なお、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。例えば、前述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加、削除、または置換をしてもよい。
【００６６】
また、前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよく、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。
【００６７】
各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等の記憶装置、又は、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）カード、ＳＤカード、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）の記録媒体に格納することができる。
【００６８】
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。
【符号の説明】
【００６９】
１００  学習システム
１０１  センサデバイス
１０２  コンピュータ
１０３  サーバ
１０４  基地局
１０５  ネットワーク
２０４  行動候補配列
２０５  行動内容ラベル
２０６  行動判別器
２０７  推定行動内容
２１１  時系列なセンサデータ群
２２３  特徴抽出器
３００  オートエンコーダ
【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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