(57)【要約】【課題】人から得られるデータを表す人由来データを利用して、人の状態を推定するができる状態推定装置を得る。【解決手段】状態推定装置２０は、推定用人由来データを取得する。そして、状態推定装置２０は、推定用人由来データと、学習用人由来データから予め学習された人用学習済みモデルとに基づいて、推定対象の人の状態を推定する。【選択図】図１
2019032676.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
推定対象の人から得られるデータを表す推定用人由来データを取得する情報取得部と、
前記情報取得部によって取得された前記推定用人由来データと、学習用の人から得られるデータを表す学習用人由来データから予め学習された人用学習済みモデルとに基づいて、前記推定対象の人の状態を推定する推定部と
を含む状態推定装置。
【請求項２】
前記推定部によって推定された前記推定対象の人の状態に応じて、前記推定対象の人が存在する建物内の空間を変化させる制御部を更に含む、
請求項１に記載の状態推定装置。
【請求項３】
前記情報取得部は、前記推定対象の人が存在する建物の設備から得られるデータを表す推定用設備由来データを更に取得し、
前記推定部は、前記情報取得部によって取得された前記推定用設備由来データと、学習用の建物の状態を表す学習用設備由来データから予め学習された建物用学習済みモデルとに基づいて、前記推定対象の人が存在する建物の状態を推定し、
前記制御部は、前記推定部によって推定された、前記推定対象の人の状態及び前記建物の状態に応じて、前記推定対象の人が存在する建物内の空間を変化させる、
請求項２に記載の状態推定装置。
【請求項４】
前記情報取得部は、特定空間に存在する前記推定対象の人の前記推定用人由来データを取得し、
前記推定部は、前記情報取得部によって取得された前記推定用人由来データと、学習用の特定空間に存在する前記学習用の人の前記学習用人由来データから予め学習された前記人用学習済みモデルとに基づいて、前記推定対象の人の状態である、前記推定対象の人のストレスに関する状態又は前記推定対象の人の健康被害に関する状態を推定する、
請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の状態推定装置。
【請求項５】
学習用の人から得られるデータを表す学習用人由来データに基づいて、人から得られるデータを表す人由来データから人の状態を推定するための学習モデルを学習させる学習部
を含むモデル学習装置。
【請求項６】
推定対象の人から得られるデータを表す推定用人由来データを取得し、
取得された前記推定用人由来データと、学習用の人から得られるデータを表す学習用人由来データから予め学習された人用学習済みモデルとに基づいて、前記推定対象の人の状態を推定する、
処理をコンピュータに実行させる状態推定方法。
【請求項７】
コンピュータを、
推定対象の人から得られるデータを表す推定用人由来データを取得する情報取得部、及び
前記情報取得部によって取得された前記推定用人由来データと、学習用の人から得られるデータを表す学習用人由来データから予め学習された人用学習済みモデルとに基づいて、前記推定対象の人の状態を推定する推定部
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、状態推定装置、モデル学習装置、方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、建物の設備データ（例えば、電気、水道、ガス、及び熱等）に基づいて、建物の状態をモデル化する技術が知られている（例えば、非特許文献１）。また、空間内に存在する複数の人の関係性を判定する技術が知られている（例えば、特許文献１）。また、空間内で行動する人の個性を推定する技術が知られている（例えば、特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６‐１４９０７６号公報
【特許文献２】特開２０１６‐１８９０７３号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】高井勇志、「建物活動プロファイル：建物内活動のモデル化と学習．」、２０１６年度、人工知能学会全国大会（２０１６）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、上記非特許文献１では、建物の設備データから建物の状態をモデル化するのみであって、建物内の人の状態を推定することはできない。また、上記特許文献１及び上記特許文献２に記載の技術は、空間内に存在する人の関係性又は個性を推定するのみであって、上記非特許文献１と同様に、人の状態を推定することはできない。このため、例えば、特定空間に存在する人の状態を推定することはできない。例えば、宇宙、深海、又は南極等の極限地域における閉鎖空間でのストレスに関する状態又は健康被害に関する状態を推定することは難しい。
【０００６】
本発明は上記事実を考慮して、人から得られるデータを表す人由来データを利用して、人の状態を推定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明の状態推定装置は、推定対象の人から得られるデータを表す推定用人由来データを取得する情報取得部と、前記情報取得部によって取得された前記推定用人由来データと、学習用の人から得られるデータを表す学習用人由来データから予め学習された人用学習済みモデルとに基づいて、前記推定対象の人の状態を推定する推定部とを含んで構成される。これにより、人から得られる人由来データを利用して、人の状態を推定することができる。
【０００８】
本発明の状態推定方法は、推定対象の人から得られるデータを表す推定用人由来データを取得し、取得された前記推定用人由来データと、学習用の人から得られるデータを表す学習用人由来データから予め学習された人用学習済みモデルとに基づいて、前記推定対象の人の状態を推定する、処理をコンピュータに実行させる。
【０００９】
本発明のプログラムは、コンピュータを、推定対象の人から得られるデータを表す推定用人由来データを取得する情報取得部、及び前記情報取得部によって取得された前記推定用人由来データと、学習用の人から得られるデータを表す学習用人由来データから予め学習された人用学習済みモデルとに基づいて、前記推定対象の人の状態を推定する推定部として機能させるためのプログラムである。
【００１０】
本発明の状態推定装置は、前記推定部によって推定された前記推定対象の人の状態に応じて、前記推定対象の人が存在する建物内の空間を変化させる制御部を更に含むようにすることができる。これにより、人由来データに応じて建物内の空間を変化させることにより、人にとって適切な空間を創ることができる。
【００１１】
本発明の前記情報取得部は、前記推定対象の人が存在する建物の設備から得られるデータを表す推定用設備由来データを更に取得し、前記推定部は、前記情報取得部によって取得された前記推定用設備由来データと、学習用の建物の状態を表す学習用設備由来データから予め学習された建物用学習済みモデルとに基づいて、前記推定対象の人が存在する建物の状態を推定し、前記制御部は、前記推定部によって推定された、前記推定対象の人の状態及び前記建物の状態に応じて、前記推定対象の人が存在する建物内の空間を変化させる、ようにすることができる。これにより、人由来データ及び設備由来データに応じて建物内の空間を変化させることにより、人及び建物にとって適切な空間を創ることができる。
【００１２】
本発明の前記情報取得部は、特定空間に存在する前記推定対象の人の前記推定用人由来データを取得し、前記推定部は、前記情報取得部によって取得された前記推定用人由来データと、学習用の特定空間に存在する前記学習用の人の前記学習用人由来データから予め学習された前記人用学習済みモデルとに基づいて、前記推定対象の人の状態である、前記推定対象の人のストレスに関する状態又は前記推定対象の人の健康被害に関する状態を推定するようにすることができる。これにより、特定空間に存在する人のストレスに関する状態又は健康被害に関する状態を精度よく推定することができる。
【００１３】
本発明のモデル学習装置は、学習用の人から得られるデータを表す学習用人由来データに基づいて、人から得られるデータを表す人由来データから人の状態を推定するための学習モデルを学習させる学習部を含んで構成される。これにより、人由来データから人の状態を推定するための学習済みモデルを得ることができる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、人から得られるデータを表す人由来データを利用して、人の状態を推定することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】第１の実施形態に係る状態推定システムの概略構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態に係る状態推定システムの具体的な構成例を説明するための説明図である。
【図３】モード分布の生成処理を説明するための説明図である。
【図４】第１の実施形態の学習処理ルーチンの一例を示す図である。
【図５】第１の実施形態の推定処理ルーチンの一例を示す図である。
【図６】人由来データに関する実験例を示す図である。
【図７】第２の実施形態に係る状態推定システムの概略構成を示すブロック図である。
【図８】第２の実施形態に係る状態推定システムの具体的な構成例を説明するための説明図である。
【図９】第２の実施形態の学習処理ルーチンの一例を示す図である。
【図１０】第２の実施形態の制御処理ルーチンの一例を示す図である。
【図１１】第２の実施形態の変形例の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の実施形態について詳細に説明する。
【００１７】
＜第１の実施形態に係る状態推定システムのシステム構成＞
【００１８】
図１は、第１の実施形態に係る状態推定システム１００の構成の一例を示すブロック図である。状態推定システム１００は、機能的には、図１に示されるように、情報端末１０、状態推定装置２０、及び出力装置４０を含んだ構成で表すことができる。
【００１９】
図２に、第１の実施形態の状態推定システム１００の具体的な構成例を示す。図２に示されるように、状態推定システム１００では、人Ｕに対して取り付けられた情報端末１０が、人Ｕから得られるデータを表す人由来データを取得する。情報端末１０は、所定の通信手段によって、人由来データを状態推定装置２０へ送信する。そして、状態推定装置２０は、情報端末１０によって取得された人由来データに応じて、人Ｕの状態を推定するための学習済みモデルを生成する。また、状態推定システム１００の状態推定装置２０は、情報端末１０によって逐次取得された人由来データに応じて、現時点の人Ｕの状態を推定する。
【００２０】
情報端末１０は、人に対して取り付けられる。情報端末１０は、人から得られるデータを表す人由来データを取得する。そして、情報端末１０は状態推定装置２０へ人由来データを送信する。
【００２１】
本実施形態では、人の活動量（キロカロリー）、歩数、及び心拍数（１分当たりの拍動数に換算された値）を人由来データとして用いる場合を例に説明する。なお、情報端末１０は、例えば、ＡＰＰＬＥ  ＷＡＴＣＨ（登録商標）等によって実現される。
【００２２】
なお、情報端末１０は、推定対象の人から得られる人由来データを表す推定用人由来データと、学習用の人から得られるデータを表す学習用人由来データとを取得する。推定用人由来データと学習用人由来データとについては後述する。
【００２３】
状態推定装置２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、各処理ルーチンを実現するためのプログラム等を記憶したＲＯＭ（Read Only Memory）、データを一時的に記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）、記憶手段としてのメモリ、及びネットワークインタフェース等を含むコンピュータによって構成されている。状態推定装置２０は、機能的には、情報取得部２２と、学習用データ記憶部２４と、学習部２６と、学習済みモデル記憶部２８と、推定部３０とを備えている。
【００２４】
情報取得部２２は、情報端末１０によって取得された、学習用人由来データと推定用人由来データとを取得する。学習用人由来データは、後述する学習部２６によって学習済みモデルを生成する際に用いられる。また、推定用人由来データは、特定の人の状態を推定する際に用いられる。
【００２５】
学習用データ記憶部２４には、情報取得部２２によって取得された学習用人由来データの各々が格納される。具体的には、学習用データ記憶部２４には、各時刻に取得された学習用人由来データである各時刻の活動量、歩数、及び心拍数が、時系列データとして格納される。
【００２６】
第１の実施形態では、各時刻の学習用人由来データを表す時系列データから、空間内における人の状態をモデル化、すなわち、プロファイリングをする。プロファイルは、後述するモードの組み合わせとその遷移情報を表すモデルによって表現される。第１の実施形態では、得られたプロファイルである学習済みモデルを用いて、人の状態を推定する。
【００２７】
学習部２６は、学習用データ記憶部２４に格納された複数の学習用人由来データに基づいて、人由来データから人の状態を推定するための学習モデルを学習させる。本実施形態では、学習モデルとして混合ガウス分布を用いる。なお、本実施形態では、人の活動量、歩数、及び心拍数が人由来データとして用いられるため、人の活動量、歩数、及び心拍数の各々についてのモード分布を、混合ガウス分布を用いて学習させる。
【００２８】
図３に、本実施形態の学習部２６の処理を説明するための説明図を示す。本実施形態では、以下の（１）〜（４）の各処理が実行される。
【００２９】
（１）時系列データである学習用人由来データの区分化を行い、人用の区分時系列データを生成する。
（２）人用の区分時系列データの次元削減を行い、特徴ベクトル群を得る。
（３）特徴ベクトル群に対してクラスタリングを行い、モード分布を推定する。
（４）モード間の遷移確率を取得する。
【００３０】
まず、学習部２６は、学習用データ記憶部２４に格納された学習用人由来データである時系列データに対し、１日分の時系列データを３分毎に区切り、２４０次元の人用の区分時系列データとする。なお、本実施形態では、人由来データとして人の活動量、歩数、及び心拍数が用いられるため、学習部２６は、人の活動量、歩数、及び心拍数の各々について人用の区分時系列データを生成する。
【００３１】
また、学習部２６は、図３に示されるように、人の活動量、歩数、及び心拍数の各々についての２４０次元の区分時系列データＸｉに対して次元削減を行い、特徴ベクトルＸｉ’を得る。特徴ベクトルは、特徴空間中の１つのベクトルに対応する。なお、ｉは区分時系列データを識別するためのインデックス番号である。
【００３２】
具体的な次元削減法としては、例えば、主成分分析、多次元尺度構成法（Multi Dimensional Scaling: MDS）、又はｔ‐ＳＮＥ法（t-distributed stochastic neighbor embedding）等を用いることができる。
【００３３】
次に、学習部２６は、図３に示されるように、特徴空間中の複数の特徴ベクトルを、 クラスタリングし各モードｑｊを求める。なお、ｊはモードを識別するためのインデックス番号である。
【００３４】
混合ガウス分布を用いたクラスタリングを行う際には、まず、学習部２６は、モードの数を予め設定する。なお、モードの数は、例えばユーザによって予め設定されるか、情報量基準によって自動的に設定される。
【００３５】
そして、学習部２６は、学習用人由来データから得られた特徴ベクトルと、複数の区分時系列データとに基づき、ＥＭ（Expectation‐Maximization）アルゴリズムを用いて、各モードｑｊを表すガウス分布の平均μｊと分散共分散行列Σｊを求める。なお、１つのガウス分布が１つのモードに対応する。これにより、人由来データから人のモードを得ることができる。これらのモードを用いて、人の状態（例えば、平日の状態又は休日の状態、通勤の状態等）を推定することができる。
【００３６】
また、学習部２６は、人用の区分時系列データの各々に基づいて得られたモード分布に対応するモード間の遷移確率を計算する。具体的には、例えば、人用の区分時系列データの各々についての、人用の区分時系列データが前時刻で属したモードと次時刻で属したモードの頻度に応じて、モード間の遷移確率を計算する。
【００３７】
学習済みモデル記憶部２８には、学習部２６によって得られた人用学習済みモデルが格納される。具体的には、人の活動量、歩数、及び心拍数の各々についてのモード分布が、人用学習済みモデルとして格納される。
【００３８】
推定部３０は、情報取得部２２によって取得された推定用人由来データと、学習済みモデル記憶部２８に格納された人用学習済みモデルであるモード分布とに基づいて、推定対象の人の状態を推定する。
【００３９】
具体的には、推定部３０は、情報取得部２２によって取得された活動量、歩数、及び心拍数の各々が、モード分布のうちの何れのモードに属するかを推定する。推定部３０は、情報取得部２２によって取得された活動量が、学習済みモデル記憶部２８に格納された活動量のモード分布のうちのそれぞれのモードに属するかを特定することにより、情報取得部２２によって取得された活動量のモードを推定する。
【００４０】
この場合には、例えば、推定部３０は、活動量の混合ガウス分布のうちの複数のガウス分布の各々について、ガウス分布の平均の値と、情報取得部２２によって取得された活動量の値との間の差分絶対値を算出する。そして、推定部３０は、情報取得部２２によって取得された活動量は、差分絶対値が最も小さいガウス分布のモードに属すると推定する。
【００４１】
なお、推定部３０は、ガウス分布の分散を考慮して、情報取得部２２によって取得された推定用人由来データが、どのモードに属するかを推定してもよい。例えば、推定部３０は、ガウス分布の平均及び分散共分散行列を用いて、情報取得部２２によって取得された推定用人由来データの値とのマハラノビス距離を算出する。そして、推定部３０は、情報取得部２２によって取得された活動量は、マハラノビス距離が最も小さいガウス分布のモードに属すると推定する。これは、最も確率の高いモードを推定することと同義である。
【００４２】
出力装置４０は、推定部３０によって推定された人のモードを結果として出力する。具体的には、出力装置４０は、推定部３０によって推定された、推定用人由来データのうちの活動量、歩数、及び心拍数の各々のモードを結果として出力する。例えば、出力装置４０は、ディスプレイによって実現される。
【００４３】
＜状態推定システムの作用＞
【００４４】
次に、状態推定システム１００の作用を説明する。状態推定システム１００は、学習処理ルーチンと推定処理ルーチンとを実行する。
【００４５】
＜学習処理ルーチン＞
状態推定システム１００の情報端末１０が学習用人由来データを収集し、情報取得部２２が情報端末１０によって取得された学習用人由来データを取得し、学習用データ記憶部２４へ格納する。そして、状態推定装置２０は、複数の学習用人由来データが学習用データ記憶部２４に格納され、かつ学習処理の指示信号を受け付けると、図４に示す学習処理ルーチンを実行する。
【００４６】
ステップＳ１００において、学習部２６は、学習用データ記憶部２４に格納された複数の学習用人由来データを取得する。
【００４７】
ステップＳ１０２において、学習部２６は、上記ステップＳ１００で取得された複数の学習用人由来データである時系列データに対し、１日分の時系列データを３分毎に区切り、２４０次元の人用の区分時系列データを生成する。
【００４８】
ステップＳ１０４において、学習部２６は、上記ステップＳ１０２で生成された人用の区分時系列データに対して次元削減を行い、特徴ベクトルを得る。
【００４９】
ステップＳ１０６において、学習部２６は、上記ステップＳ１０４で得られた特徴ベクトルに基づき、ＥＭアルゴリズムを用いて、混合ガウス分布のうちの各モードｑｊの平均μｊと分散共分散行列Σｊを求める。また、学習部２６は、混合ガウス分布のうちの各ガウス分布に属する区分時系列データの各々に基づいて、ガウス分布に対応するモード間の遷移確率を計算する。
【００５０】
ステップＳ１０８において、学習部２６は、上記ステップＳ１０６で生成された混合ガウス分布のうちの各モードｑｊの平均μｊ及び分散共分散行列Σｊとガウス分布に対応するモード間の遷移確率とを、人用学習済みモデルとして学習済みモデル記憶部２８に格納して、学習処理ルーチンを終了する。
【００５１】
＜推定処理ルーチン＞
状態推定装置２０は、人用学習済みモデルとしての混合ガウス分布が学習済みモデル記憶部２８に格納され、かつ情報取得部２２が、推定用人由来データを受け付けると、図５に示す推定処理ルーチンを実行する。
【００５２】
ステップＳ２００において、情報取得部２２は、情報端末１０によって取得された推定用人由来データを取得する。
【００５３】
ステップＳ２０２において、推定部３０は、学習済みモデル記憶部２８に格納された人用学習済みモデルである混合ガウス分布を読み込む。
【００５４】
ステップＳ２０４において、推定部３０は、上記ステップＳ２００で取得された推定用人由来データが、上記ステップＳ２０２で読み込まれた混合ガウス分布のうちの何れのガウス分布に属するかを推定する。混合ガウス分布のうちの何れのガウス分布に属するかを推定されることにより、推定用人由来データのモードが推定される。
【００５５】
ステップＳ２０６において、推定部３０は、上記ステップＳ２０４で推定された、推定用人由来データのモードを出力する。
【００５６】
出力装置４０は、推定部３０から出力された推定用人由来データのモードを結果として出力する。
【００５７】
以上詳細に説明したように、第１の実施形態では、推定用人由来データと、学習用人由来データから予め学習された人用学習済みモデルとに基づいて、推定対象の人の状態を推定する。これにより、人から得られる人由来データを利用して、人の状態を推定することができる。
【００５８】
また、人由来データから、空間の変化又は環境の変化を見出すことができる。具体的には、人はその属する空間から何らかの影響を受けていることから、このプロファイリングによって、人と空間の関係性も読み取ることが可能となる。
【００５９】
また、学習用人由来データに基づいて、人由来データから人の状態を推定するための学習モデルを学習させることにより、人由来データから人の状態を推定するための学習済みモデルを得ることができる。これにより、人由来データから得られた学習済みモデルに基づいて、人のプロファイルを得ることができる。
【００６０】
＜実験例＞
【００６１】
次に、本実施形態の実験例を説明する。図６に、実際の学習用人由来データから得られたモードの一例を示す。
【００６２】
図６に示す例では、（ａ），（ｄ），（ｇ）の「元データ」は、学習用人由来データである、人の活動量（ａ）、歩数（ｄ）、及び心拍数（ｇ）を表す。「元データ」の横軸は時刻、縦軸は日であり、明るい色ほど値が大きいことを示している。また、（ｂ），（ｅ），（ｈ）の「ダイナミクス」は、学習された混合ガウス分布である各モードを表し、濃い色の線は各モードｑｊの平均μｊを表し、薄い色の線は各モードｑｊの分散Σｊを表す。また、（ｃ），（ｆ），（ｉ）の「モードカレンダー」は各日のモードを表している。「モードカレンダー」の横軸は週番号であり、縦軸は曜日（上から月〜日）であり、色は学習したモードに対応している。なお、（ａ）〜（ｃ）は活動量、（ｄ）〜（ｆ）は歩数、（ｇ）〜（ｉ）は心拍数のデータである。
【００６３】
活動量の元データ（ａ）を見ると、朝の８時頃に大きな値の列が出現しており、日々の通勤時の活動がほぼ一定の時刻であることがわかる。しかし、日中以降の活動量の大きさは日によってばらつきがあり、特に一定の活動は見られない。
【００６４】
活動量の元データ（ａ）を用いてモード推定を行った結果が（ｂ）と（ｃ）である。（ｂ）活動量のダイナミクスを参照すると、データ収集期間における被験者の活動のモード数は４であることがわかる。また、（ｂ）活動量のダイナミクスを参照すると、モード１や４では朝の通勤時の活動が表されていること、さらに、夕方以降には明確なピークが出現していないことがわかり、元データを可視化することで得られる結果と一致している。また、（ａ）から直観しづらいパターンとして、モード２と３が現れている。（ｃ）を見ると、これらのモードは主に土日や休日に多く現れていることがわかり、モード３については午前中の活動がモード２より多いことがわかる。
【００６５】
次に、歩数の結果（図６（ｄ）〜（ｆ））を参照すると、朝にピークが出現しており、上記の活動量の結果と似た傾向にあることがわかる。また、元データ（ｄ）を見ると、７月以降にそれ以前より大きな値が現れる傾向が見られるが、これは独立したモードとしては推定されていない。今回のデータ取得期間以降でもこの傾向が続いていれば、新たなモードとして認識される可能性が考えられる。モード４については、モードカレンダー（ｆ）を参照すると、１日のみ出現していることから、この期間内では全く似た日がない特異日のモードであると考えられる。
【００６６】
最後に心拍数の結果（図６（ｇ）〜（ｉ））について考察する。元データ（ｇ）を参照すると、３月末から４月にかけて明らかに傾向が二分されている。活動量や歩数についてはこの期間における変化が見られないことから、心拍数に大きな影響を与える何らかの変化が起きたと考えられる。一つの可能性は、この時期に、実験対象の人の職場のレイアウト変更があったことが挙げられる。つまり、このレイアウト変更によって働き方や環境などの変化があり、それが心拍数に影響を与えたと考えられる。この影響を与えた要因については、より詳細な分析やデータが必要となるが、人由来データから空間の変化又は環境の変化を見出すことができると考えられる。
【００６７】
＜第２の実施形態に係る状態推定システムのシステム構成＞
【００６８】
次に、第２の実施形態について説明する。第２の実施形態では、推定対象の人が存在する建物の設備から得られるデータを表す設備由来データを更に取得し、設備由来データと建物用学習済みモデルとに基づいて、推定対象の人が存在する建物の状態を推定する点が第１の実施形態と異なる。更に、第２の実施形態では、推定対象の人の状態及び建物の状態に応じて、推定対象の人が存在する建物内の空間を変化させる点が第１の実施形態と異なる。なお、第１の実施の形態と同様の構成となる部分については、同一符号を付して説明を省略する。
【００６９】
図７は、第２の実施形態に係る状態推定システム２００の構成の一例を示すブロック図である。状態推定システム２００は、機能的には、図７に示されるように、情報端末１０、建築設備２１０、及び状態推定装置２２０を含んだ構成で表すことができる。
【００７０】
図８に、第２の実施形態の状態推定システム２００の具体的な構成例を示す。図８に示されるように、状態推定システム２００では、人Ｕに対して取り付けられた情報端末１０が人由来データを取得する。また、状態推定システム２００では、人Ｕが存在する建物の設備である建築設備２１０から得られるデータを表す設備由来データを取得する。そして、状態推定システム２００では、人由来データ及び設備由来データと、人用学習済みモデル及び学習用設備由来データから予め学習された建物用学習済みモデルとに応じて建築設備２１０を制御することにより、人Ｕが存在する建物内の空間を変化させる。具体的には、例えば、人Ｕが存在する空間内において、建築設備２１０から出力される光の強度を変化させる、又は建築設備２１０から音を出力させることにより、人Ｕが存在する空間を変化させる。
【００７１】
なお、第１の実施形態では、１日分の時系列データを対象としたが、第２の実施形態ではより短い時間区間に対応させるため、より短い時間区間でのデータを人由来データ又は設備由来データとして取得する。そのため、例えば１分のデータを３秒毎に区切り区分時系列データＸｉとする。
【００７２】
建築設備２１０は、建物に設置される。本実施形態では、建築設備２１０が照明設備である場合を例に説明する。なお、建築設備２１０には、センサ（図示省略）等が設置されており、センサは建築設備２１０から得られるデータを表す設備由来データを取得する。
【００７３】
状態推定装置２２０は、機能的には、情報取得部２２２と、学習用データ記憶部２２４と、学習部２２６と、学習済みモデル記憶部２２８と、推定部２３０と、制御部２３２とを備えている。
【００７４】
情報取得部２２２は、推定対象の人が存在する建物の建築設備２１０から設備由来データを更に取得する。本実施形態において、情報取得部２２２は、設備由来データとして照明設備の照度データを取得する。具体的には、情報取得部２２２は、建築設備２１０から取得された、学習用設備由来データと推定用設備由来データとを取得する。学習用設備由来データは、後述する学習部２２６によって建物用学習済みモデルを生成する際に用いられる。また、推定用設備由来データは、建物の状態を推定する際に用いられる。
【００７５】
学習用データ記憶部２２４には、情報取得部２２２によって取得された学習用人由来データの各々と学習用設備由来データの各々とが格納される。具体的には、学習用データ記憶部２２４には、各時刻に取得された学習用設備由来データである各時刻の照度データが、時系列データとして更に格納される。
【００７６】
学習部２２６は、第１の実施形態における、人用学習済みモデルの生成と同様に、学習用設備由来データから建物用学習済みモデルを生成する。
【００７７】
具体的には、まず、学習部２２６は、学習用データ記憶部２２４に格納された学習用設備由来データである時系列データを所定時間区間に区切り、建物用の区分時系列データを生成する。次に、学習部２２６は、建物用の区分時系列データに対して次元削減を行い、特徴ベクトルを得る。そして、学習部２２６は、特徴空間中の複数の特徴ベクトルを、 クラスタリングし各モードＱｊを求める。なお、ｊはモードを識別するためのインデックス番号である。
【００７８】
混合ガウス分布を用いたクラスタリングを行う際には、まず、学習部２２６は、モードの数を予め設定する。なお、モードの数は、例えばユーザによって予め設定される。そして、学習部２２６は、学習用設備由来データから得られた特徴ベクトルと、複数の建物用の区分時系列データとに基づき、ＥＭアルゴリズムを用いて、各モードＱｊを表すガウス分布の平均μｊと分散共分散行列Σｊを求める。これにより、設備由来データから建物のモードを得ることができる。
【００７９】
また、学習部２２６は、混合ガウス分布のうちの各ガウス分布に属する建物用の区分時系列データの各々に基づいて、ガウス分布に対応するモード間の遷移確率を計算する。具体的には、例えば、建物用の区分時系列データの各々についての、建物用の区分時系列データが前時刻で属したモードと次時刻で属したモードの頻度に応じて、モード間の遷移確率を計算する。
【００８０】
学習済みモデル記憶部２２８には、学習部２２６によって得られた人用学習済みモデルと建物用学習済みモデルとが格納される。建物用学習済みモデルとしては、照度データについてのモード分布が学習済みモデル記憶部２２８に格納される。
【００８１】
推定部２３０は、情報取得部２２２によって取得された推定用設備由来データと、学習済みモデル記憶部２２８に格納された建物用学習済みモデルであるモード分布とに基づいて、推定対象の人が存在する建物の状態を推定する。
【００８２】
具体的には、推定部２３０は、情報取得部２２２によって取得された照明データが、モード分布のうちの何れのモードに属するかを推定する。例えば、推定部２３０は、情報取得部２２２によって取得された照度データが、学習済みモデル記憶部２２８に格納されたモード分布のうちの何れのモードに属するかを特定することにより、情報取得部２２２によって取得された照度データのモードを推定する。この場合には、推定部２３０は、第１の実施形態のモード推定と同様に、建築設備２１０である照明設備の照度のモードを推定する。
【００８３】
制御部２３２は、推定部２３０によって推定された、推定対象の人の状態及び建物の状態に応じて、推定対象の人が存在する建物内の空間を変化させる。
【００８４】
例えば、上記図８に示されるように、推定対象の人Ｕの状態が「眠気モード」と推定され、かつ建築設備２１０である照明設備は「通常の照明モード」であると推定された場合、制御部２３２は、人の眠気を覚ますように、照明設備の照明モードを「眠気覚ましモード」（より強い光を当てる）とするように照明設備を制御し、人が存在する建物内の空間を変化させる。
【００８５】
＜状態推定システムの作用＞
【００８６】
次に、状態推定システム２００の作用を説明する。
【００８７】
＜学習処理ルーチン＞
状態推定システム２００の情報端末１０が学習用人由来データを収集し、情報取得部２２２が情報端末１０によって取得された学習用人由来データを取得し、学習用データ記憶部２２４へ格納する。また、情報取得部２２２は建築設備２１０から得られる学習用人由来データを取得し、学習用データ記憶部２２４へ格納する。そして、状態推定装置２０は、複数の学習用人由来データと複数の学習用設備由来データとが学習用データ記憶部２２４に格納され、かつ学習処理の指示信号を受け付けると、図９に示す学習処理ルーチンを実行する。
【００８８】
ステップＳ３００において、学習部２２６は、学習用データ記憶部２２４に格納された複数の学習用人由来データを取得する。また、学習部２２６は、学習用データ記憶部２２４に格納された複数の設備由来データを取得する。
【００８９】
ステップＳ３０２において、学習部２２６は、上記ステップＳ３００で取得された複数の学習用人由来データである時系列データを所定の時間区間に区切り、人用の区分時系列データを生成する。また、学習部２２６は、上記ステップＳ３００で取得された複数の学習用設備由来データである時系列データを所定の時間区間に区切り、建物用の区分時系列データを生成する。
【００９０】
ステップＳ３０４において、学習部２２６は、上記ステップＳ３０２で生成された人用の区分時系列データに対して次元削減を行い、人用の特徴ベクトルを得る。また、学習部２２６は、上記ステップＳ３０２で生成された建物用の区分時系列データに対して次元削減を行い、建物用の特徴ベクトルを得る。
【００９１】
ステップＳ３０６において、学習部２２６は、上記ステップＳ３０４で得られた人用の特徴ベクトルに基づき、ＥＭアルゴリズムを用いて、混合ガウス分布のうちの各モードｑｊの平均μｊと分散共分散行列Σｊを求める。また、学習部２２６は、混合ガウス分布のうちの各ガウス分布に属する区分時系列データの各々に基づいて、ガウス分布に対応するモード間の遷移確率を計算する。
【００９２】
ステップＳ３０７において、学習部２２６は、上記ステップＳ３０４で得られた建物用の特徴ベクトルに基づき、ＥＭアルゴリズムを用いて、混合ガウス分布のうちの各モードＱｊの平均μｊと分散共分散行列Σｊを求める。また、学習部２２６は、混合ガウス分布のうちの各ガウス分布に属する建物用の区分時系列データの各々に基づいて、ガウス分布に対応するモード間の遷移確率を計算する。
【００９３】
ステップＳ３０８において、学習部２２６は、上記ステップＳ３０６で生成された混合ガウス分布のうちの各モードｑｊの平均μｊ及び分散共分散行列Σｊとガウス分布に対応するモード間の遷移確率とを、人用学習済みモデルとして学習済みモデル記憶部２２８に格納する。また、学習部２２６は、上記ステップＳ３０７で生成された混合ガウス分布のうちの各モードＱｊの平均μｊ及び分散共分散行列Σｊとガウス分布に対応するモード間の遷移確率とを、建物用学習済みモデルとして学習済みモデル記憶部２２８に格納して、学習処理ルーチンを終了する。
【００９４】
＜推定処理ルーチン＞
状態推定装置２０は、人用学習済みモデル及び建物用学習済みモデルが学習済みモデル記憶部２２８に格納され、かつ情報取得部２２２が、推定用人由来データ及び推定用設備由来データを受け付けると、図１０に示す制御処理ルーチンを実行する。制御処理ルーチンは、推定用人由来データ及び推定用設備由来データが受け付けられる毎に実行される。
【００９５】
ステップＳ４００において、情報取得部２２２は、情報端末１０によって取得された推定用人由来データを取得する。情報取得部２２２は、建築設備２１０から得られる推定用設備由来データを取得する。
【００９６】
ステップＳ４０２において、推定部２３０は、学習済みモデル記憶部２２８に格納された人用学習済みモデルに対応する混合ガウス分布及び建物用学習済みモデルに対応する混合ガウス分布を読み込む。
【００９７】
ステップＳ４０４において、推定部２３０は、上記ステップＳ４００で取得された推定用人由来データが、上記ステップＳ４０２で読み込まれた人用学習済みモデルに対応する混合ガウス分布のうちの何れのガウス分布に属するかを推定することにより、推定用人由来データのモードを推定する。また、推定部２３０は、上記ステップＳ４００で取得された推定用設備由来データが、上記ステップＳ４０２で読み込まれた建物用学習済みモデルに対応する混合ガウス分布のうちの何れのガウス分布に属するかを推定することにより、推定用設備由来データのモードを推定する。
【００９８】
ステップＳ４０６において、制御部２３２は、上記ステップＳ４０４で推定された、推定用人由来データのモード及び推定用設備由来データのモードに応じて、建築設備２１０を制御して、制御処理ルーチンを終了する。
【００９９】
以上詳細に説明したように、第２の実施形態では、推定用設備由来データと建物用学習済みモデルとに基づいて、推定対象の人が存在する建物の状態を更に推定し、推定対象の人の状態及び建物の状態に応じて、人が存在する建物内の空間を変化させる。これにより、人由来データ及び設備由来データに応じて建物内の空間を変化させることで、人及び建物にとって適切な空間を創ることができる。また、人由来データに加え建物の設備由来データを考慮して、建物内の空間を変化させることができる。
【０１００】
また、人由来データから得られたプロファイルに基づいて、建物内の空間を変化させることにより、個々の人にとって適切な空間を創ることができる。
【０１０１】
なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。
【０１０２】
例えば、上記実施形態では、学習モデルの一例としての混合ガウス分布をＥＭアルゴリズムによって学習させる場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、混合ガウス分布とは異なる他の学習モデルを、ＥＭアルゴリズムとは異なる他の学習方法によって学習させてもよい。
【０１０３】
また、上記実施形態では、状態推定装置が学習処理と推定処理と行う場合を例に説明したが、学習処理を行う装置と推定処理を行う装置とを別々の装置として構成するようにしてもよい。この場合には、例えば、学習用データ記憶部、学習部、及び学習済みモデル記憶部を備えたモデル学習装置と、学習済みモデル記憶部２２８、及び推定部２３０とを備える状態推定装置によって構成するようにしてもよい。また、学習済みモデル記憶部２２８を外部サーバに設置し、状態推定装置は、外部サーバの学習済みモデル記憶部２２８から学習済みモデルを読み出すようにしてもよい。
【０１０４】
また、上記実施形態では、人由来データ及び設備由来データからモードを求める場合を例に説明したが、得られたモードのデータを更にクラスタリングしてもよい。例えば、１つの建物に対して複数の建築設備が設置される場合、１つの建物に対して複数の建築設備のモードを対応させて、建物に対して建物のモードを割り当てることができる。この場合、建物Ａのモード１と建物Ｂのモード１とは対応していない可能性が高いため、複数の建物のモードをクラスリングすることにより、建物間で対応するモードを取得することができる。
【０１０５】
また、上記実施形態では、区分時系列データを生成する際に、時系列データを所定時間毎に区切る場合を例に説明したが、区切る時間区間を可変としてもよい。例えば、スケールスペースフィルタリングを用いることにより、時系列データのうちの活動パターンが大きく変化する箇所を自動的に検出することができる。この検出された箇所を用いて時系列データの分割を行うと、時系列データの特性に応じて分割された、区分時系列データを得ることができる。
【０１０６】
また、上記実施形態では、人用学習済みモデルから人の状態を推定する、又は建物用学習済みモデルから建物の状態を推定する場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、例えば、モード間の遷移確率を利用して、次時刻のモードを更に推定するようにしてもよい。
【０１０７】
また、上記実施形態では、推定用人由来データから単に人の状態を推定する場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、特定空間に存在する人の状態として、人のストレスに関する状態又は人の健康被害に関する状態を推定するようにしてもよい。この場合、情報取得部は、特定空間に存在する推定対象の人の推定用人由来データを取得する。そして、推定部は、情報取得部によって取得された推定用人由来データと、学習用の特定空間に存在する学習用の人の学習用人由来データから予め学習された人用学習済みモデルとに基づいて、推定対象の人の状態として、ストレスに関する状態又は健康被害に関する状態を推定する。例えば、ストレスの度合い又は健康被害の度合いが推定される。特定空間としては、例えば、宇宙、深海、又は南極等の極限地域における閉鎖空間等が挙げられる。この場合には、例えば、推定対象の人の状態として推定された各モードに応じて、ストレスに関する状態又は健康被害に関する状態が推定される。そして、推定された各モードに応じて、推定対象の人の変化の予兆が検出される。
【０１０８】
また、上記第１の実施形態では、推定用人由来データと人用学習済みモデルとに基づいて、推定対象の人の状態を推定する場合を例に説明したが、推定された人の状態に応じて、当該人が存在する建物の状態を更に推定するようにしてもよい。例えば、上記実験例に示されるように、人由来データから空間の変化又は環境の変化を見出すことができると考えられるため、人が存在する建物の状態の変化を検出することができると考えられる。
【０１０９】
また、上記第２の実施形態では、推定用設備由来データと建物用学習済みモデルとに基づいて、推定対象の人が存在する建物の状態を更に推定し、推定対象の人の状態及び建物の状態に応じて、人が存在する建物内の空間を変化させる場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、推定された推定対象の人の状態を表すモードのみに応じて、推定対象の人が存在する建物内の空間を変化させるようにしてもよい。これにより、人由来データに応じて建物内の空間を変化させることにより、人にとって適切な空間を創ることができる。
【０１１０】
図１１に、推定された推定対象の人の状態を表すモードのみに応じて、推定対象の人が存在する建物内の空間を変化させる場合の例を説明するための説明図を示す。例えば、図１１に示されるように、複数の人が参加する会議等において、複数の人から人由来データをリアルタイムに取得し、人由来データと人用学習済みモデルとから複数の人のモードを推定し、推定されたモードを用いて複数の人の間の関係を可視化させてもよい。
【０１１１】
具体的には、図１１に示される例では、複数の人Ｕ１、Ｕ２、及びＵ３に情報端末１０が取り付けられており、建築設備２１０である机に埋め込まれた表示装置に人の間の関係が表示される。状態推定装置２２０は、情報端末１０から取得された、複数の人Ｕ１、Ｕ２、及びＵ３の各々の人由来データを取得する。また、状態推定装置２２０は、複数の人Ｕ１、Ｕ２、及びＵ３の各々の人由来データに応じて、人Ｕ１、Ｕ２、及びＵ３の各々の状態を表すモードを推定する。そして、状態推定装置２２０は、人Ｕ１、Ｕ２、及びＵ３の各々のモードに応じて、建築設備２１０である表示装置の表示画面を変化させる。
【０１１２】
例えば、図１１に示されるように、人Ｕ１のモードと人Ｕ２のモードとが同一（又はモード間の距離が所定閾値以下等）である場合には、表示装置に表示される表示画面において、人Ｕ１と人Ｕ２とを繋ぐ線が太くなるように、表示装置を制御する。また、人Ｕ１のモードと人Ｕ３のモードとが異なる（又はモード間の距離が所定閾値より大きい等）場合には、表示装置に表示される表示画面において、人Ｕ１と人Ｕ２とを繋ぐ線が細くなるように、表示装置を制御する。これにより、会議の状態が可視化されることにより、会議に参加する複数の人にとって適切な空間を創ることができる。
【０１１３】
上記第２の実施形態では、建築設備２１０が照明設備である場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、他の設備であってもよい。例えば、建築設備２１０が空調設備である場合には、人の状態を表すモード（例えば暑がっている状態）と、建物の状態を表すモード（空調が控えめな状態）とから、建物内の空調を強めにする等の制御をすることができる。
【０１１４】
また、上記第２の実施形態では、１つの建物の１つの建築設備を対象とする場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、１つの建物に設置された複数の建築設備の各々から得られる学習用設備由来データの各々に基づいて、複数の建設設備の各々に対応する建物用学習済みモデルを生成し、複数の建築設備の各々の状態を表すモードを推定して、複数の建築設備の各々を制御する際に利用してもよい。また、複数の建物の各々について、当該建物に設置された複数の建築設備から得られる設備由来データの各々についてのモードを推定するようにしてもよい。この場合には、例えば、１つの建物に対して、照明設備のモード、空調設備のモード、及び喚起設備のモードというように、複数の建築設備のモードが対応する。また、これらの各モードから、年始のモード、年末のモード、休日のモード、又は平日のモード等を推定することができる。
【０１１５】
また、上記ではプログラムが記憶部（図示省略）に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ及びマイクロＳＤカード等の記録媒体の何れかに記録されている形態で提供することも可能である。
【符号の説明】
【０１１６】
１０   情報端末
２０，２２０  状態推定装置
２２，２２２  情報取得部
２４，２２４  学習用データ記憶部
２６，２２６  学習部
２８，２２８  学習済みモデル記憶部
３０，２３０  推定部
４０   出力装置
１００，２００       状態推定システム
２１０ 建築設備
２３２ 制御部
【図１】
2019032676.tif 000003
【図２】
2019032676.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
2019032676.tif 000008
【図７】
2019032676.tif 000009
【図８】
2019032676.tif 000010
【図９】
2019032676.tif 000011
【図１０】
2019032676.tif 000012
【図１１】
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