(57)【要約】【課題】生活者の生活パターンを、当該生活者に係る消費電力量に基づいて推定可能な生活パターン推定装置を提供する。【解決手段】本生活パターン推定装置は、各統計対象ユーザについて、単位期間毎に、特定時間内の消費電力量データに基づいて特徴量ベクトルを生成し、特徴量ベクトルをクラスタとして分類するクラスタリング手段と、統計対象ユーザの消費電力量データに基づいて、生活行動の発生時刻を推定する生活行動推定手段と、分類したクラスタに対し、当該クラスタに属する特徴量ベクトルと、特徴量ベクトルについて推定された生活行動の発生時刻とに基づいて、生活行動と発生時刻とをラベル付けするラベリング手段と、分類したクラスタの中から特定ユーザの消費電力量データに対応するクラスタを決定し、決定したクラスタにラベル付けされた生活行動と発生時刻とに基づいて、特定ユーザの生活パターンを推定する生活パターン推定手段とを有する。【選択図】図２
2015197741.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
統計対象ユーザの消費電力量に基づいて特定ユーザの生活パターンを推定する装置であって、
各統計対象ユーザについて、統計期間を構成する単位期間毎に、特定時間内の各時間帯での消費電力量データに基づいて特徴量ベクトルを生成し、当該特徴量ベクトルをクラスタとして分類するクラスタリング手段と、
当該統計対象ユーザの消費電力量データに基づいて、１つ以上の生活行動の発生した発生時刻又は時間帯を推定する１つ以上の生活行動推定手段と、
分類されたクラスタに対し、当該クラスタに属する特徴量ベクトルと、当該特徴量ベクトルとしての消費電力量データについて推定された生活行動の発生時刻又は時間帯とに基づいて、推定される生活行動と当該生活行動の発生時刻又は時間帯情報とをラベル付けするラベリング手段と、
分類されたクラスタの中から当該特定ユーザの消費電力量データに対応するクラスタを決定し、決定したクラスタにラベル付けされた生活行動と当該生活行動の発生時刻又は時間帯情報とに基づいて、当該特定ユーザの生活パターンを推定する生活パターン推定手段と
を有することを特徴とする生活パターン推定装置。
【請求項２】
前記ラベリング手段は、当該クラスタに属する特徴量ベクトルに対し、当該特徴量ベクトルとしての消費電力量データについて推定された生活行動と、当該生活行動の発生時刻又は時間帯とを付与し、分類されたクラスタ毎に当該生活行動の発生時刻又は時間帯の代表値を算出し、分類されたクラスタの当該代表値について所定以上の分散が存在する場合に、分類されたクラスタの群が当該生活行動によって特徴付けられるとし、当該生活行動と算出された当該代表値に係る情報とを、当該クラスタにラベル付けすることを特徴とする請求項１に記載の生活パターン推定装置。
【請求項３】
分類された各クラスタに含まれる特徴量ベクトルの数に基づいて、標準的な電力消費に係る標準クラスタを決定するクラスタタイプ決定手段を更に有しており、
前記ラベリング手段は、当該生活行動及び当該代表値をラベル付けした当該クラスタの群について、１つのクラスタの代表値と決定された標準クラスタの代表値との差に基づいて、当該１つのクラスタに、当該差に対応する相対的な生活行動上の意味を含む相対ラベルを付与することを特徴とする請求項２に記載の生活パターン推定装置。
【請求項４】
前記生活パターン推定手段は、当該特定ユーザの当該特定の単位期間における生活パターン推定対象となる消費電力量データと、分類された当該クラスタとの距離に基づいて当該特定ユーザの当該特定の単位期間での消費電力量データに対応するクラスタを決定し、決定したクラスタにラベル付けされた生活行動と当該生活行動の発生時刻又は時間帯情報とを、当該特定ユーザの当該特定の単位期間での生活パターンであると推定することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の生活パターン推定装置。
【請求項５】
前記生活パターン推定手段は、分類されたクラスタの中で、当該特定ユーザの当該特定の単位期間における生活パターン推定対象となる消費電力量データとの距離が所定閾値未満であって最小となるクラスタを決定し、決定したクラスタにラベル付けされた生活行動と当該生活行動の発生時刻又は時間帯情報とを、当該特定ユーザの当該特定の単位期間での生活パターンであると推定することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の生活パターン推定装置。
【請求項６】
前記生活行動推定手段は、推定に使用する消費電力量データの時間帯に応じて、発生したか否かを推定する生活行動を予め設定し、当該時間帯に設定された生活行動に対応する判定閾値と当該消費電力データとを比較して当該生活行動の発生した発生時刻又は時間帯を推定することを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の生活パターン推定装置。
【請求項７】
前記クラスタリング手段は、互いに異なる特定時間毎に、当該特定時間内の各時間帯での消費電力量データに基づいて特徴量ベクトルを生成し、当該特徴量ベクトルをクラスタリングして、当該特定時間毎に個別のクラスタ群を生成し、
前記ラベリング手段は、生成されたクラスタ群毎に、当該クラスタ群に対応した特定時間について予め設定された生活行動を対応付け、各クラスタ群における分類されたクラスタに対し、対応付けられた生活行動と当該生活行動の発生時刻又は時間帯情報とをラベル付けする
することを特徴とする請求項１から６のいずれか1項に記載の生活パターン推定装置。
【請求項８】
分類された各クラスタに含まれる特徴量ベクトルの数に基づいて、例外的な電力消費に係る例外クラスタを決定するクラスタタイプ決定手段を更に有しており、
前記ラベリング手段は、決定された例外クラスタに対し、例外的な生活行動としての意味を含む情報をラベル付けすることを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の生活パターン推定装置。
【請求項９】
統計対象ユーザの消費電力量に基づいて特定ユーザの生活パターンを推定する装置に搭載されたコンピュータを機能させる生活パターン推定プログラムであって、
各統計対象ユーザについて、統計期間を構成する単位期間毎に、特定時間内の各時間帯での消費電力量データに基づいて特徴量ベクトルを生成し、当該特徴量ベクトルをクラスタとして分類するクラスタリング手段と、
当該統計対象ユーザの消費電力量データに基づいて、１つ以上の生活行動の発生した発生時刻又は時間帯を推定する１つ以上の生活行動推定手段と、
分類されたクラスタに対し、当該クラスタに属する特徴量ベクトルと、当該特徴量ベクトルとしての消費電力量データについて推定された生活行動の発生時刻又は時間帯とに基づいて、推定される生活行動と当該生活行動の発生時刻又は時間帯情報とをラベル付けするラベリング手段と、
分類されたクラスタの中から当該特定ユーザの消費電力量データに対応するクラスタを決定し、決定したクラスタにラベル付けされた生活行動と当該生活行動の発生時刻又は時間帯情報とに基づいて、当該特定ユーザの生活パターンを推定する生活パターン推定手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする生活パターン推定プログラム。
【請求項１０】
統計対象ユーザの消費電力量に基づいて特定ユーザの生活パターンを推定する生活パターン推定方法であって、
各統計対象ユーザについて、統計期間を構成する単位期間毎に、特定時間内の各時間帯での消費電力量データに基づいて特徴量ベクトルを生成し、当該特徴量ベクトルをクラスタとして分類し、また、当該統計対象ユーザの消費電力量データに基づいて、１つ以上の生活行動の発生した発生時刻又は時間帯を推定する第１のステップと、
分類されたクラスタに対し、当該クラスタに属する特徴量ベクトルと、当該特徴量ベクトルとしての消費電力量データについて推定された生活行動の発生時刻又は時間帯とに基づいて、推定される生活行動と当該生活行動の発生時刻又は時間帯情報とをラベル付けする第２のステップと、
分類されたクラスタの中から当該特定ユーザの消費電力量データに対応するクラスタを決定し、決定したクラスタにラベル付けされた生活行動と当該生活行動の発生時刻又は時間帯情報とに基づいて、当該特定ユーザの生活パターンを推定する第３のステップと
を有することを特徴とする生活パターン推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザによって消費された電力量を解析して、ユーザに関する所定の情報を推定するユーザ情報推定技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ユーザの生活状況、例えば在宅状況や就寝時間に関する情報等に応じて、生活に関連する支援やアドバイス、例えば家計管理支援や節電アドバイスを実施するシステムが注目されている。ここで、ユーザの生活状況を把握するための１つの方法として、ユーザによって消費された電力量を利用することが挙げられる。この消費電力量を利用する利点は、ユーザの家屋等の生活空間に入ることなく、非侵入的な方法で生活状況の推定が可能となることである。
【０００３】
消費電力量を利用して生活状況を推定する技術として、例えば、特許文献１は、生活者の生活変化を検出するシステムを開示している。このシステムでは、日毎の消費電力量を記憶しておき、１日の消費電力量の基本パターンを算出する。次いで、この基本パターンと当日の消費電力量のパターンとを比較し、生活者の生活変化を検出する。特許文献１に記載の技術における消費電力量のパターンとは、消費電力量の時間変化の波形を指す。
【０００４】
また、特許文献２は、消費電力量の変化を蓄積しておき、起床や就寝に伴う消費電力量の変化を検出することで、異常検知を行う生活見守りシステムを開示している。具体的には、１日を構成する時間帯毎に、当該時間帯特有の生活パターンを抽出し、過去の生活パターンとの比較を行う。例えば、朝の時間帯であれば、予想起床時刻を算出し、予想起床時刻に対して想定範囲外の場合に異常ありと判定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１１−８１６７３号公報
【特許文献２】特開２００８−１１２２６７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
このように、特許文献１及び２に開示されたような従来技術では、過去の消費電力量から算出されるパターンと、特定日の消費電力量とを比較することで、宅内における生活者の生活状況の変化や異常を判断している。しかしながら、例えば特許文献１に開示された技術のように消費電力量の時間変化である時間帯別の波形をパターン化しても、その波形パターン自体に生活行動上の意味づけがなされるわけではない。
【０００７】
従って、これらの従来技術では、例えば、午前５時に起床して日中在宅していることが多い、といった静的な世帯の属性を表す生活パターンを自動的に生成することは困難である。ここで、生活パターンとは、時間帯毎の生活区域（例えば自宅）での生活者の生活行動の集合のことである。
【０００８】
即ち、従来技術のように消費電力パターンの動的変化を解析・判定しているだけでは、生活行動の意味づけがなされず、判定対象である生活区域での生活者の生活パターンを推定することができない。その結果、生活者の具体的な生活行動の情報に基づいたサービスを形成することが困難となる。例えば、生活者にとって的を射たサービス情報やアドバイス、レコメンド等を配信することが難しくなってしまう。
【０００９】
そこで、本発明は、生活者の生活パターンを、当該生活者に係る消費電力量に基づいて推定可能な生活パターン推定装置、プログラム及び方法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】
【００１０】
本発明によれば、統計対象ユーザの消費電力量に基づいて特定ユーザの生活パターンを推定する装置であって、
各統計対象ユーザについて、統計期間を構成する単位期間毎に、特定時間内の各時間帯での消費電力量データに基づいて特徴量ベクトルを生成し、当該特徴量ベクトルをクラスタとして分類するクラスタリング手段と、
当該統計対象ユーザの消費電力量データに基づいて、１つ以上の「生活行動」の発生した発生時刻又は時間帯を推定する１つ以上の生活行動推定手段と、
分類されたクラスタに対し、当該クラスタに属する特徴量ベクトルと、当該特徴量ベクトルとしての消費電力量データについて推定された「生活行動」の発生時刻又は時間帯とに基づいて、推定される「生活行動」と当該生活行動の発生時刻又は時間帯情報とをラベル付けするラベリング手段と、
分類されたクラスタの中から当該特定ユーザの消費電力量データに対応するクラスタを決定し、決定したクラスタにラベル付けされた「生活行動」と当該生活行動の発生時刻又は時間帯情報とに基づいて、当該特定ユーザの生活パターンを推定する生活パターン推定手段と
を有する生活パターン推定装置が提供される。
【００１１】
この本発明による生活パターン推定装置において、ラベリング手段は、当該クラスタに属する特徴量ベクトルに対し、当該特徴量ベクトルとしての消費電力量データについて推定された「生活行動」と、当該生活行動の発生時刻又は時間帯とを付与し、分類されたクラスタ毎に当該生活行動の発生時刻又は時間帯の代表値を算出し、分類されたクラスタの当該代表値について所定以上の分散が存在する場合に、分類されたクラスタの群が当該「生活行動」によって特徴付けられるとし、当該「生活行動」と算出された当該代表値に係る情報とを、当該クラスタにラベル付けすることも好ましい。
【００１２】
また、本発明による生活パターン推定装置の一実施形態として、分類された各クラスタに含まれる特徴量ベクトルの数に基づいて、標準的な電力消費に係る「標準クラスタ」を決定するクラスタタイプ決定手段を更に有しており、
ラベリング手段は、当該「生活行動」及び当該代表値をラベル付けした当該クラスタの群について、１つのクラスタの代表値と決定された「標準クラスタ」の代表値との差に基づいて、当該１つのクラスタに、当該差に対応する相対的な生活行動上の意味を含む「相対ラベル」を付与することも好ましい。
【００１３】
さらに、本発明による生活パターン推定装置において、生活パターン推定手段は、当該特定ユーザの当該特定の単位期間における生活パターン推定対象となる消費電力量データと、分類された当該クラスタとの距離に基づいて当該特定ユーザの当該特定の単位期間での消費電力量データに対応するクラスタを決定し、決定したクラスタにラベル付けされた「生活行動」と当該生活行動の発生時刻又は時間帯情報とを、当該特定ユーザの当該特定の単位期間での生活パターンであると推定することも好ましい。
【００１４】
また、本発明による生活パターン推定装置において、生活パターン推定手段は、分類されたクラスタの中で、当該特定ユーザの当該特定の単位期間における生活パターン推定対象となる消費電力量データとの距離が所定閾値未満であって最小となるクラスタを決定し、決定したクラスタにラベル付けされた「生活行動」と当該生活行動の発生時刻又は時間帯情報とを、当該特定ユーザの当該特定の単位期間での生活パターンであると推定することも好ましい。
【００１５】
さらに、本発明による生活パターン推定装置において、生活行動推定手段は、推定に使用する消費電力量データの時間帯に応じて、発生したか否かを推定する「生活行動」を予め設定し、当該時間帯に設定された「生活行動」に対応する判定閾値と当該消費電力データとを比較して当該「生活行動」の発生した発生時刻又は時間帯を推定することも好ましい。
【００１６】
また、本発明による生活パターン推定装置において、クラスタリング手段は、互いに異なる特定時間毎に、当該特定時間内の各時間帯での消費電力量データに基づいて特徴量ベクトルを生成し、当該特徴量ベクトルをクラスタリングして、当該特定時間毎に個別のクラスタ群を生成し、
ラベリング手段は、生成されたクラスタ群毎に、当該クラスタ群に対応した特定時間について予め設定された「生活行動」を対応付け、各クラスタ群における分類されたクラスタに対し、対応付けられた「生活行動」と当該生活行動の発生時刻又は時間帯情報とをラベル付けすることも好ましい。
【００１７】
さらに、本発明による生活パターン推定装置の他の実施形態として、分類された各クラスタに含まれる特徴量ベクトルの数に基づいて、例外的な電力消費に係る例外クラスタを決定するクラスタタイプ決定手段を更に有しており、
ラベリング手段は、決定された例外クラスタに対し、例外的な生活行動としての意味を含む情報をラベル付けすることも好ましい。
【００１８】
本発明によれば、さらに、統計対象ユーザの消費電力量に基づいて特定ユーザの生活パターンを推定する装置に搭載されたコンピュータを機能させる生活パターン推定プログラムであって、
各統計対象ユーザについて、統計期間を構成する単位期間毎に、特定時間内の各時間帯での消費電力量データに基づいて特徴量ベクトルを生成し、当該特徴量ベクトルをクラスタとして分類するクラスタリング手段と、
当該統計対象ユーザの消費電力量データに基づいて、１つ以上の「生活行動」の発生した発生時刻又は時間帯を推定する１つ以上の生活行動推定手段と、
分類されたクラスタに対し、当該クラスタに属する特徴量ベクトルと、当該特徴量ベクトルとしての消費電力量データについて推定された生活行動の発生時刻又は時間帯とに基づいて、推定される「生活行動」と当該生活行動の発生時刻又は時間帯情報とをラベル付けするラベリング手段と、
分類されたクラスタの中から当該特定ユーザの消費電力量データに対応するクラスタを決定し、決定したクラスタにラベル付けされた「生活行動」と当該生活行動の発生時刻又は時間帯情報とに基づいて、当該特定ユーザの当該特定の単位期間での生活パターンを推定する生活パターン推定手段と
してコンピュータを機能させる生活パターン推定プログラムが提供される。
【００１９】
本発明によれば、さらにまた、統計対象ユーザの消費電力量に基づいて特定ユーザの生活パターンを推定する生活パターン推定方法であって、
各統計対象ユーザについて、統計期間を構成する単位期間毎に、特定時間内の各時間帯での消費電力量データに基づいて特徴量ベクトルを生成し、当該特徴量ベクトルをクラスタとして分類し、また、当該統計対象ユーザの消費電力量データに基づいて、１つ以上の「生活行動」の発生した発生時刻又は時間帯を推定する第１のステップと、
分類されたクラスタに対し、当該クラスタに属する特徴量ベクトルと、当該特徴量ベクトルとしての消費電力量データについて推定された生活行動の発生時刻又は時間帯とに基づいて、推定される「生活行動」と当該生活行動の発生時刻又は時間帯情報とをラベル付けする第２のステップと、
分類されたクラスタの中から当該特定ユーザの消費電力量データに対応するクラスタを決定し、決定したクラスタにラベル付けされた「生活行動」と当該生活行動の発生時刻又は時間帯情報とに基づいて、当該特定ユーザの生活パターンを推定する第３のステップと
を有する生活パターン推定方法が提供される。
【発明の効果】
【００２０】
本発明の生活パターン推定装置、プログラム及び方法によれば、生活者の生活パターンを、当該生活者に係る消費電力量に基づいて推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明に係る生活パターン推定システムの一実施形態における模式図である。
【図２】本発明による生活パターン推定装置の一実施形態における機能構成を示す機能ブロック図である。
【図３】消費電力データ蓄積部に蓄積される消費電力量データの一実施例を示すテーブルである。
【図４】クラスタリング部におけるクラスタ処理の一実施例を示すデンドログラムである。
【図５】クラスタ情報保存部で保存される、消費電力量データと所属するクラスタとの関係を示すテーブルである。
【図６】クラスタ情報保存部で保存される、消費電力量データと推定された生活行動及びその発生時刻との関係を示すテーブルである。
【図７】クラスタ情報保存部で保存される、分類されたクラスタと当該クラスタに付与されたラベルとの関係を示すテーブルである。
【図８】消費電力量データが複数のクラスタに所属する態様を概略的に示す模式図である。
【図９】判定結果保存部で保存される、消費電力量データと所属するクラスタとの関係を示すテーブルである。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、本発明の実施形態について、図面を用いて詳細に説明する。
【００２３】
図１は、本発明に係る生活パターン推定システムの一実施形態における模式図である。
【００２４】
図１において、本実施形態での生活パターン推定システムは、事業者通信網２に設置された生活パターン推定装置１を含む。生活パターン推定装置１は、生活者（電力のユーザ）の消費電力量に基づいて、ユーザがどのような生活行動（居住者行動）を如何なる発生時刻又は時間帯で発生させたかを推定し、時間帯毎の生活区域（例えば自宅）でのユーザの生活行動の集合である生活パターンを生成する。ここで、生活行動としては、例えば、「起きた」（起床）、「外出した」（外出）、「帰宅した」（帰宅）、「寝た」（就寝）等が挙げられる。
【００２５】
ユーザ（生活者）の消費電力量は、本実施形態においてユーザの自宅に設置されたホームゲートウェイ（ＨＧＷ）４から事業者通信網２を介して生活パターン推定装置１に送信される。ここで、消費電力量はスマートメータ３で計測され、この計測値が、例えばＨＥＭＳ（Home Energy Management System）を介してＨＧＷ４に出力されてもよい。また、変更態様として、スマートメータ３が、ネットワークに設置された（図示していない）ＭＤＭＳ（Meter data Management System）に消費電力量を送信し、生活パターン推定装置１は、このＭＤＭＳから消費電力量を取得することも可能である。
【００２６】
事業者通信網２は、例えば光ファイバ網若しくはＡＤＳＬ（Asymmetric Digital Subscriber Line）等の固定系アクセスネットワークとすることができる。また、Ｗｉ-Ｆｉ（登録商標）等の無線ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷｉＭＡＸ（Worldwide Interoperability for Microwave Access）、ＬＴＥ(Long Term Evolution)又は３Ｇ（3rd Generation）等の無線系アクセスネットワークとすることも可能である。
【００２７】
スマートメータ３は、ユーザによる自宅における消費電力量を計測し、単位時間毎の消費電力量の計測値を、例えばＨＥＭＳを介してＨＧＷ４に出力する。ここで、スマートメータの代わりに、分電盤に設置されたＣＴセンサ、クランプメータ（架線電流計）、又はコンセントに設置されたコンセントタップ（タップ型電力計）等を使用してもよい。この場合、ＣＴセンサやコンセントタップ等によって宅内配電の個別の消費電力量を計測し、消費電力量の計測値をＨＧＷ４に出力することができる。
【００２８】
ＨＧＷ４は、例えば、宅内に設けられたホームネットワークと事業者通信網２との間の通信を中継・制御する。このホームネットワークには例えば無線アクセスポイント（ＡＰ）を介してパーソナルコンピュータ（ＰＣ）が接続されていてもよい。ＨＧＷ４は、さらに、スマートメータ３から取得した単位時間毎の消費電力量の計測値を、事業者通信網２を介して生活パターン推定装置１宛てに送信する。
【００２９】
生活パターン推定装置１は、ユーザの自宅内における消費電力量の計測値を受信し、当該計測値から消費電力データを生成して蓄積する。尚、変更態様として、生活区域（自宅）内に設置されたサーバ又はＰＣが、消費電力量の計測値から消費電力データを生成し蓄積することも可能である。
【００３０】
次いで、生活パターン推定装置１は、生成した消費電力データに基づいて、
（ａ）各統計対象ユーザについて、統計期間（例えば１００日間）を構成する単位期間（例えば１日間）毎に、特定時間（例えば3:00〜9:00の朝の時間帯）内の各時間帯（例えば３０分毎の時間帯）での消費電力量データに基づいて特徴量ベクトルを生成し、
（ｂ）生成した特徴量ベクトルを例えば階層的クラスタリング法によってクラスタとして分類する。
【００３１】
生活パターン推定装置１は、さらに、
（ｃ）当該統計対象ユーザの消費電力データに基づいて、１つ以上の「生活行動」の発生した「発生時刻又は時間帯」を推定し、
（ｄ）上記（ｂ）で分類されたクラスタに対し、当該クラスタに属する特徴量ベクトルと、当該特徴量ベクトルとしての消費電力量データについて推定された生活行動の発生時刻又は時間帯とに基づいて、推定される「生活行動」と当該生活行動の「発生時刻又は時間帯」情報とをラベル付けし、
（ｅ）分類されたクラスタの中から特定ユーザの特定の単位期間（特定日）での消費電力量データに対応するクラスタを決定し、決定したクラスタにラベル付けされた「生活行動」と当該生活行動の「発生時刻又は時間帯」情報に基づいて、当該特定ユーザの生活パターンを推定する。
【００３２】
本実施形態では、このように、消費電力量データをクラスタ処理し、分類されたクラスタに対し、推定した「生活行動」と「発生時刻又は時間帯」情報とをラベル付けする。その結果、本来生活行動上の意味づけがなされるものではない消費電力量変化パターンから、生活パターンを抽出することが可能となる。即ち、ユーザ（生活者）の生活パターンを、例えば教師データ等を何ら使用することなく、当該ユーザに係る消費電力量に基づいて推定することができるのである。
【００３３】
具体的には、例えば「６時に起床し、１０時に外出する」といった静的な世帯属性を表す生活パターンを自動的に生成することができる。さらに、この生成された生活パターンを用いて、居住者の実際の生活パターンに適合している的を射たサービス、例えば生活改善アドバイスや、異常検知による見守りサービス、さらには生活状況に合った配信情報のレコメンド等を提供することも可能となる。
【００３４】
生活パターン推定装置１は、さらに、
（ｆ）分類された各クラスタに含まれる特徴量ベクトルの数に基づいて、標準的な電力消費に係る「標準クラスタ」を決定し、
（ｇ）「生活行動」と「発生時刻又は時間帯」の代表値とをラベル付けしたクラスタ群について、１つのクラスタの代表値と決定された「標準クラスタ」の代表値との差に基づいて、当該１つのクラスタに、当該差に対応する「相対ラベル」を付与することも好ましい。
【００３５】
ここで、「相対ラベル」は、例えば起床という生活行動に係るクラスタに付与される場合、「早起き」（標準よりも早めの起床）、「標準（的な起床）」、「遅起き」（標準よりも遅めの起床）といった相対的な生活行動上の意味を含む情報である。
【００３６】
これにより、特定ユーザ（世帯）の生活区域（自宅）での生活パターンを、「早起き」や「遅寝」といったように相対的な表現をもって推定することができる。即ち、6:30や7:15といった絶対的な生活行動時刻だけではなく、「早めの」起床（早起き）といった、標準的な生活行動と比較した相対的な生活パターンの表現が可能となる。その結果、例えば、通常よりも「早く帰宅」した場合に普段とは異なる情報を提示したり、「早起き」及び「遅寝」の日が連続した場合に、生活改善アドバイスを行ったりすることが可能となるのである。
【００３７】
図２は、本発明による生活パターン推定装置の一実施形態における機能構成を示す機能ブロック図である。
【００３８】
図２によれば、生活パターン推定装置１は、通信インタフェース部１０１と、消費電力データ蓄積部１０２と、プロセッサ・メモリとを有する。ここで、プロセッサ・メモリは、生活パターン推定装置１に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムを実行することによって、その機能を実現させる。
【００３９】
また、プロセッサ・メモリは、ｎ個（ｎは自然数）の生活行動推定部である第１の生活行動推定部１１１-１、第２の生活行動推定部１１１-２、・・・及び第ｎの生活行動推定部１１１-ｎと、クラスタリング部１１２と、ラベリング部１１３と、生活パターン推定部１１５として機能する。また、さらにクラスタタイプ決定部１１４として機能することも好ましい。
【００４０】
尚、生活パターン推定装置１の機能は、大別して、
（ａ）各ユーザ（世帯）の過去の消費電力量データをクラスタとして分類し、時間帯毎の「生活行動」を推定し、分類されたクラスタに「生活行動」及びその発生時刻若しくは時間帯をラベル付けする機能と、
（ｂ）ラベル付けされたクラスタを用いて、特定ユーザの特定日での生活パターンを推定する機能と
の２つとなる。ｎ個の生活行動推定部と、クラスタリング部１１２と、ラベリング部１１３と、クラスタタイプ決定部１１４とは、上記（ａ）の機能を担当し、生活パターン推定部１１５は上記（ｂ）の機能を担当する。さらに、図２に示したような各機能構成部を矢印で接続した処理の流れは、本発明による生活パターン推定方法の一実施形態としても理解される。
【００４１】
通信インタフェース部１０１は、
（ａ）ユーザの自宅（世帯区域）に設置されたスマートメータ３やＨＧＷ４等から、消費電力量の計測値データを受信し、さらに、
（ｂ）生活パターン推定部１１５から出力される推定対象ユーザについての生活パターンを外部の通知先に送信する。例えば、ウェブサイトやアプリケーション等を介する形で、この推定結果を提示することもできる。
【００４２】
消費電力データ蓄積部１０２は、通信インタフェース部１０１を介して受信した消費電力量の計測値から生成される消費電力量データを蓄積・管理する。例えば、１日を構成する３０分毎又は１時間毎の時間帯における消費電力量を、生活区域（世帯）毎且つ単位期間（１日）毎に蓄積・管理してもよい。なお、このような消費電力量データは、変更態様として、装置１の外部、例えばユーザの自宅内のストレージ等に蓄積されていてもよい。
【００４３】
図３は、消費電力データ蓄積部１０２に蓄積される消費電力量データの一実施例を示すテーブルである。
【００４４】
図３によれば、消費電力データ蓄積部１０２は、多数の消費電力量データ（データ識別子（ＩＤ）：d1，d2，・・・）を蓄積・管理している。１つの消費電力量データは、世帯ＩＤ（ユーザＩＤ）毎に、データを計測した年月日と、１日（単位期間）における３０分毎の時間帯（0:00〜0:30，0:30〜1:00，・・・，23:30〜24:00）での計測された消費電力量とを対応付けたものである。
【００４５】
尚、消費電力量データは、当然に、他の形式で蓄積・管理されていてもよい。例えば１時間の時間帯毎の消費電力量が蓄積されてもよく、また、例えば１時間の時間帯における４つの１５分帯での消費電力量の代表値が算出されて蓄積されてもよい。
【００４６】
図２にもどって、第１〜第ｎの生活行動推定部１１１-１〜１１１-ｎは、統計対象ユーザの消費電力量データに基づいて、１つ以上の「生活行動」の発生した発生時刻又は時間帯を推定する１つ以上の生活行動推定手段である。ここで、１つの生活行動推定部が１つの「生活行動」を推定し、ｎ個の生活行動推定部１１１-１〜１１１-ｎはそれぞれ、ｎ個の互いに異なる「生活行動」を推定する推定器とすることができる。
【００４７】
具体的に、生活行動推定部１１１-１〜１１１-ｎは、推定に使用する消費電力量データの時間帯に応じて、発生したか否かを推定する「生活行動」を予め設定し、当該時間帯に設定された「生活行動」に対応する判定閾値と当該消費電力データとを比較して当該「生活行動」の発生した発生時刻又は時間帯を推定することも好ましい。
【００４８】
例えば、生活行動推定部１１１-１〜１１１-ｎの１つは、朝の時間帯（例えば3:00〜9:00）での消費電力量データを取得し、「起床」という生活行動の発生時刻又は時間帯を推定する。例えば、「6:30から7:00の間に起床した」といった「生活行動」とその発生時間帯を推定する。また、生活行動推定部１１１-１〜１１１-ｎの別の１つは、夜の時間帯（例えば18:00〜24:00）での消費電力量データを取得し、「就寝」という生活行動の発生時刻又は時間帯を推定する。さらに、例えば6:00〜12:00での消費電力量データを取得し、「外出」という生活行動の発生時刻又は時間帯を推定する生活行動推定部が設けられていてもよい。また、例えば17:00〜23:00での消費電力量データを取得し、「帰宅」という生活行動の発生時刻又は時間帯を推定する生活行動推定部が設けられていてもよい。
【００４９】
尚、上述した例の「6:30から7:00の間に起床した」といった「生活行動」とその発生時間帯とを用いた表現については、その代わりに、発生時間帯の中央の時刻をとって「6:45に起床した」といった「生活行動」とその発生時刻として表現してもよい。
【００５０】
ここで、具体的な「生活行動」の発生時刻又は時間帯の推定方法として、例えば、起床時刻又は時間帯を推定する場合、朝の時間帯において、消費電力量が、当日の夜間の（待機）電力量と比較して、所定閾値以上の差をもって大きくなった際、その増大した時点の時刻又は単位時間帯（３０分帯）で「起床」が発生したとすることができる。また、例えば、就寝時刻又は時間帯を推定する場合、夜の時間帯において、消費電力量が、過去の夜間での（待機）電力量の代表値と比較して、所定閾値内の差の値にまで小さくなった際、その減少した時点の時刻又は単位時間帯（３０分帯）で「就寝」が発生したとすることができる。
【００５１】
尚、生活行動推定部１１１-１〜１１１-ｎにおける「生活行動」及びその発生時刻若しくは時間帯の推定方法は、上述したものに限定されるものではない。例えば、消費電力量についての単純な閾値判定による発生・非発生の推定や、消費電力データを３０分毎又は１時間毎に分割し特徴量ベクトル化して、クラスタリング法、ランダムフォレスト法やロジスティック回帰分析法を利用して発生時刻若しくは時間帯を判定する等、様々な公知の手法が適用可能である。
【００５２】
尚、以上に説明したように、第１〜第ｎの生活行動推定部１１１-１〜１１１-ｎの各々は互いに独立した構成を有していることも好ましい。これにより、推定対象となる生活行動項目を追加する必要が生じた場合に、新たな生活行動推定部を付加して容易に対応することができる。実際、推定対象とする生活行動項目は、推定結果の利用先によって様々なパターンが考えられるが、本実施形態の推定部は、このような生活行動項目の追加を容易にする構成となっている。
【００５３】
クラスタリング部１１２は、各統計対象ユーザについて、統計期間（例えば１００日間）を構成する単位期間（例えば１日間）毎に、（例えば3:00〜9:00の朝の時間帯）内の各時間帯（例えば３０分毎の時間帯）での消費電力量データに基づいて特徴量ベクトルを生成し、当該特徴量ベクトルをクラスタとして分類する。
【００５４】
図４は、クラスタリング部１１２におけるクラスタ処理の一実施例を示すデンドログラムである。
【００５５】
図４には、あるＡ宅（ユーザ）での１５１日間（の統計期間）における3:00〜9:00の朝の時間帯（特定時間）についての消費電力量データに基づいて、階層的クラスタリングを実施した結果が示されている。具体的には、各1日の朝の時間帯（3:00〜9:00）の消費電力量データから３０分帯毎の消費電力値を要素とする１５１個の特徴量ベクトルを生成し、この特徴量ベクトルに対し階層的クラスタリングを実施している。尚、この場合、統計対象ユーザはＡ宅であり、特定ユーザ（推定対象ユーザ）そのものとなっている。
【００５６】
図４によれば、このクラスタ処理では特徴量ベクトルを、（予め設定された数である）３つのクラスタc1、c2及びc3に分類している。ここで、この３つのクラスタc1、c2及びc3は、特定時間として朝の時間帯（3:00〜9:00）を用いた場合のクラスタ群である。従って、これらのクラスタには、後に詳細に説明するように、この特定時間（朝の時間帯）に対応付けられた「起床」に係るラベルを、クラスタ群を特徴付けるか否かを判断した上で付与する。
【００５７】
一方、例えば、特定時間として夜の時間帯（18:00〜24:00）を用いた場合、これとは別のクラスタ群が生成され、これらのクラスタには「就寝」に係るラベルが付与される。このように、クラスタリング部１１２は、互いに異なる特定時間毎に、当該特定時間内の各時間帯での消費電力量データに基づいて特徴量ベクトルを生成し、これらの特徴量ベクトルをクラスタリングして、特定時間毎に個別のクラスタ群を生成することも好ましい。
【００５８】
尚、消費電力の特徴量ベクトルをクラスタに分類する方法は、本実施例のような階層的クラスタリング法に限定されない。例えば、k-means法のような非階層的クラスタリング法や決定木法でも実現することができる。
【００５９】
図２に戻って、クラスタタイプ決定部１１４は、分類された各クラスタに含まれる特徴量ベクトルの数に基づいて、ユーザ（生活者）の標準的な電力消費に係る（標準的な電力の消費行動に対応する）「標準クラスタ」を決定する。
【００６０】
具体的に、クラスタタイプ決定部１１４は、生活行動が発生したのか否かが推定不可能であった日の特徴量ベクトルを除いて、最も要素数（特徴量ベクトル数：日毎の消費電力量データの数）の多いクラスタを、これらのクラスタ群に該当する「生活行動」に係る「標準クラスタ」であると判定する。例えば、図４に示したクラスタ群では、クラスタc3の要素数が最大であるので、クラスタc3が「起床」に係る「標準クラスタ」であると判定される。
【００６１】
また、クラスタタイプ決定部１１４は、標準クラスタ以外にも、例外的な電力消費に係る（例外的な電力の消費行動に対応する）例外クラスタを決定することができる。要素数の十分に少ないクラスタは、他の要素数が多いクラスタに比べて、特殊な電力の消費状態に関わっているとすることができる。例えば、１つの「生活行動」に係るクラスタ群におけるクラスタの要素数の平均値をcAVとすると、そのクラスタ群の中で要素数が平均値cAVの２０％以下のクラスタを、当該「生活行動」に係る例外クラスタと判定することが可能である。例えば、図４に示したクラスタ群では、要素数の平均値cAVは５０.３であるのに対し、クラスタc2の要素数は１であって平均値cAVの２０％（５０.３×０.２＝１０.１）以下となる。その結果、クラスタc2は例外クラスタであると判定される。
【００６２】
以上に説明したようなクラスタタイプ決定部１１４で決定された「標準クラスタ」及び例外クラスタは、この後、クラスタに対して「相対ラベル」を付与するのに利用される。
【００６３】
同じく図２によれば、ラベリング部１１３は、クラスタリング部１１２で分類されたクラスタに対し、当該クラスタに属する特徴量ベクトルと、これらの特徴量ベクトルとしての消費電力量データについて推定された「生活行動」の発生時刻又は時間帯とに基づいて、推定される「生活行動」とこの生活行動の発生時刻又は時間帯情報とをラベル付けする。この際、ラベリング部１１３は、生成されたクラスタ群毎に、当該クラスタ群に対応した特定時間について予め設定された「生活行動」を対応付け、各クラスタ群における分類されたクラスタに対し、対応付けられた「生活行動」と当該生活行動の発生時刻又は時間帯情報とをラベル付けすることも好ましい。
【００６４】
ラベリング部１１３は、より具体的には、
（ａ）分類されたクラスタに属する特徴量ベクトルに対し、当該特徴量ベクトルとしての消費電力量データについて推定された「生活行動」と、この生活行動の発生時刻又は時間帯とを付与し、
（ｂ）分類されたクラスタ毎に、付与された生活行動の発生時刻又は時間帯の代表値を算出し、
（ｃ）分類されたクラスタの代表値について所定以上の分散が存在する場合に、分類されたクラスタの群がこの付与された「生活行動」によって特徴付けられると判断し、「生活行動」と算出された代表値に係る情報とを当該クラスタにラベル付けする。
【００６５】
即ち、ラベリング部１１３では、推定された「生活行動」がクラスタリング部１１２で取得されたクラスタ群を特徴付けるか否かを判定し、クラスタ群を特徴付けると判定されれば、この「生活行動」をこのクラスタ群にラベルとして付与する。
【００６６】
例えば、朝の時間帯において分類されたクラスタ群があり、当該朝の時間帯において「生活行動」として「起床」及び起床時刻若しくは時間帯と、「外出」及び外出時刻若しくは時間帯が推定されていたとする。この場合、外出時刻又は時間帯が毎日同じであれば、外出時刻又は時間帯によるラベルは、このクラスタ群を特徴付けるラベルとは判定されない。一方、起床時刻若しくは時間帯に差があれば、このラベルはこのクラスタ群を特徴付けるとすることができ、例えば、あるクラスタは「早起き」のクラスタ、別のクラスタは「遅起き」のクラスタといった「相対ラベル」を付与することもできる。
【００６７】
ここで、ラベリング部１１３は、最初に、クラスタリング部１１２から、特定時間に係る分類されたクラスタ群を入力する。また、第１〜第ｎの生活行動推定部１１１-１〜１１１-ｎから、所定の時間帯において推定された「生活行動」を入力する。次いで、これらの情報を組み合わせて、クラスタに含まれる要素（特徴量ベクトル：日毎の消費電力量データ）に、当該「生活行動」の発生時刻又は時間帯を付与する。例えば、ある１日に対応した１つの特徴量ベクトルに「起床6:30〜7:00，外出8:00〜8:30」との情報を付与する。尚、発生時間帯について中央の時刻をとって「起床6:45，外出8:15」との情報を付与してもよい。
【００６８】
ラベリング部１１３は、次いで、クラスタ群の各クラスタにおいて当該クラスタ内の特徴量ベクトルに付与された発生時刻又は時間帯の代表値を算出する。この代表値は、「生活行動」毎に個別に算出される。ここで、１つの「生活行動」につき、クラスタの代表値間に十分な差があれば（代表値間の分散が十分に大きければ）、この代表値（及び「生活行動」）はクラスタ群を特徴づけるラベルと判断する。このクラスタの代表値としては、例えば、クラスタ内の特徴量ベクトルに付与された発生時刻又は時間帯の中央値を採用することができる。
【００６９】
例えば、次式（１）のように、クラスタci毎の「生活行動」の発生時刻又は時間帯の中央値t(ci) [hour:min]の標準偏差σが閾値θt以上なら、この「生活行動」に係る代表値をもってクラスタをラベル付けする。
（１）  σ＞θt
ここで、σ2＝Ｎ-1Σ(t(ci)−ｍ)2，  ｍ＝Ｎ-1Σt(ci)
式（１）において、Ｎはクラスタ数であり、Σはｉについての総和（summation）である。
【００７０】
具体例として、θtが３０に設定され（θt＝３０）、クラスタ群（Ｎ＝３）での起床時刻の中央値が、t(c1)＝"8:15"、t(c2)＝"5:15"、t(c3)＝"6:30"であった場合、σ＝７４となり、上式（１）を満たすため（σ＞３０）、この起床時刻の中央値（代表値）は当該クラスタ群を特徴付けると判定される。
【００７１】
このように、予めクラスタリングを行った上で「生活行動」がクラスタ群を特徴付けるか否かを判断することによって、消費電力量データ（クラスタ群）が、「生活行動」の発生を反映しているか否かを見極めることができる。また、その結果、「生活行動」の発生を反映していると判断されるデータを用いることによって、より確実な生活パターンの推定が可能となるのである。
【００７２】
さらに、好適な他の実施形態として、ラベリング部１１３は、クラスタ群へのラベル付与の際、クラスタタイプ決定部１１４によって決定された当該群内の「標準クラスタ」の代表値と、当該群内の他のクラスタの代表値とを比較することで、相対的な生活行動上の意味を含む「相対ラベル」を付与することも好ましい。即ち、「生活行動」及び代表値をラベル付けしたクラスタの群について、１つのクラスタの代表値と決定された「標準クラスタ」の代表値との差に基づいて、当該１つのクラスタに、当該差に対応する「相対ラベル」を付与することも好ましい。
【００７３】
ここで、「相対ラベル」は、例えば、「早起き」（標準よりも早めの起床）といった情報であり、「標準クラスタ」と比べて代表値がより小さい（時刻がより早い）と判断されたクラスタに付与される。尚、「標準クラスタ」と比べて、代表値が所定閾値（例えば１５分）以上の差をもってより小さい（時刻が１５分以上早い）と判断されたクラスタに対して「早起き」との「相対ラベル」を付与することも好ましい。この場合、「標準クラスタ」と比べて、代表値が所定閾値（例えば１５分）以内の差であると判断されたクラスタには、「標準的な起床」との「相対ラベル」が付与されてもよい。
【００７４】
さらに、ラベリング部１１３は、クラスタタイプ決定部１１４によって例外クラスタが決定されている場合に、決定された例外クラスタに対し、例外的な生活行動としての意味を含む情報をラベル付けすることも好ましい。このようなラベル付けによって、例えば、該当するクラスタが「例外的に遅起き」とのラベルを付与されている場合、普段「早起き」世帯であるとして配信している広告・情報を、該当日は配信せず、他の情報の配信に切り替える、といった対応が可能となる。
【００７５】
以上に説明したように、クラスタリング部１１２で生成したクラスタ群にラベリング部１１３でラベル付けを行うことによって、「相対ラベル」を付与し、相対的な（比較としての）生活パターンを推定することが可能となる。尚、このようにラベル付けの前提としてクラスタリングを行うことによって、推定すべき生活行動項目を増加させるべく生活行動推定部の数を増やした場合に、既に行ったクラスタの分類を用いて、過去のラベル付けした推定結果との比較が可能となるとの利点も生じる。これに対し、単に生活行動推定部での推定結果を分類して直接生活パターンを推定するとした場合、生活行動推定部の数を増やすと、過去の推定結果との比較が困難となってしまう。即ち、この場合、生活行動推定部の数を増やした段階で再度推定結果を分類する必要が生じる。
【００７６】
同じく図２において、生活パターン推定部１１５は、分類されたクラスタの中から特定ユーザ（推定対象ユーザ）の特定日（特定の単位期間、推定対象日（期間））での消費電力量データに対応するクラスタを決定し、決定したクラスタにラベル付けされた「生活行動」と当該生活行動の発生時刻又は時間帯情報に基づいて、当該特定ユーザの生活パターンを推定する機能部である。生活パターン推定部１１５は、クラスタ情報保存部１１５ａと、判定結果保存部１１５ｂと、問合せ処理部１１５とを含んでいることも好ましい。
【００７７】
クラスタ情報保存部１１５ａは、クラスタリング部１１２及びラベリング部１１３での消費電力データ及びクラスタに係る処理結果を保存し管理する。
【００７８】
図５は、クラスタ情報保存部１１５ａで保存される、消費電力量データと所属するクラスタとの関係を示すテーブルである。また、図６は、クラスタ情報保存部１１５ａで保存される、消費電力量データと推定された生活行動及びその発生時刻との関係を示すテーブルである。さらに、図７は、クラスタ情報保存部１１５ａで保存される、分類されたクラスタと当該クラスタに付与されたラベルとの関係を示すテーブルである。
【００７９】
図５のテーブルでは、消費電力量データ毎に、当該消費電力量データ（特徴量ベクトル）の所属するクラスタが対応付けられている。クラスタ情報保存部１１５ａは、消費電力量データと所属するクラスタとの関係をこのような形式で保存することができる。ここで、１つの（ある１日に対応する）消費電力量データは、特定時間毎にクラスタリングされるため、異なる特定時間に対応した複数のクラスタに属してもよい。例えば、図５では、消費電力量データd1は、クラスタc1及びクラスタc5の両方に属している。
【００８０】
図６のテーブルでは、消費電力量データ毎に、推定された「生活行動」及びその発生時刻が対応付けられている。クラスタ情報保存部１１５ａは、消費電力量データと推定された「生活行動」及びその発生時刻との関係をこのような形式で保存することができる。１つの（ある１日に対応する）消費電力量データに対し、異なる種別の複数の「生活行動」が対応付けられていてもよい。例えば、図６では、消費電力量データd1に対し、「起床」及び「就寝」の２つの生活行動が、それぞれの発生時間と共に対応付けられている。
【００８１】
図７のテーブルでは、分類されたクラスタ毎に、
（ａ）推定された生活行動と、（ｂ）対象消費電力量データの特定時間（分割時間帯）と、（ｃ）当該クラスタ内の特徴量ベクトルに付与された発生時間の代表値（中央値）と、（ｄ）当該クラスタが「標準クラスタ」か否かの判定結果と、（ｅ）当該クラスタが例外クラスタか否かの判定結果と、（ｆ）当該クラスタに付与された「相対ラベル」と
が対応付けられている。クラスタ情報保存部１１５ａは、分類されたクラスタと当該クラスタに付与されたラベル等との関係をこのような形式で保存することができる。
【００８２】
図７では、「起床」に係るクラスタc1〜c3の中でクラスタc3が「標準クラスタ」と判定されている。また、「標準クラスタ」c3の代表値（6:30）を基準として、それよりも大きな（時間的に遅い）代表値（8:15）を有するクラスタc1に対し、相対ラベル「遅起き」を付与している。さらに、それよりも小さな（時間的に早い）代表値（5:15）を有するクラスタc2に対し、相対ラベル「早起き」を付与している。
【００８３】
図８は、消費電力量データが複数のクラスタに所属する態様を概略的に示す模式図である。
【００８４】
図８によれば、消費電力量データd1〜d5について、朝の時間帯（3:00〜9:00）で分類したクラスタC1〜C3と、夜の時間帯（18:00〜24:00）で分類したクラスタC4〜C6とが示されている。消費電力量データd1〜d5は、これらの特定時間毎にクラスタリングされるため、消費電力量データd1〜d5の各々は、異なる特定時間（朝の時間帯及び夜の時間帯）に対応した２つのクラスタ（C1〜C3のいずれか及びC4〜C6のいずれか）に属することが理解される。
【００８５】
図２に戻って、生活パターン推定部１１５は、
（ａ）推定対象ユーザにおける生活パターン推定対象となる消費電力量データと、分類された当該クラスタとの距離に基づいて当該推定対象ユーザに対応するクラスタを決定し、
（ｂ）決定したクラスタにラベル付けされた「生活行動」と当該生活行動の発生時刻又は時間帯情報とを、当該推定対象ユーザの生活パターンであると推定する。
【００８６】
ここで、上記（ａ）について、生活パターン推定部１１５は、分類されたクラスタの中で、推定対象ユーザにおける生活パターン推定対象となる消費電力量データとの距離が所定閾値未満であって最小となるクラスタを、当該推定対象ユーザに対応するクラスタとして決定することも好ましい。
【００８７】
具体的に、生活パターン推定部１１５は、
（ａ１）消費電力データ蓄積部１０２から生活パターンの推定対象ユーザ（世帯）における推定対象日の消費電力量データd0を取得し、
（ａ２）クラスタ情報保存部１１５ａに保存されたクラスタ情報（各クラスタの要素（特徴量ベクトル）、付与されたラベル、標準クラスタか否か等）を取得し、
（ａ３）消費電力量データd0と、対応クラスタ群Cの各クラスタciとを比較し、クラスタciの中で互いの距離が所定閾値θd以上であって最小となるクラスタc0を、データd0の属するクラスタとして決定する。
【００８８】
このクラスタc0は、次式を用いて算出することができる。
（２）  dist_min＜θdの場合、c0＝arg min dist(d0,ci)
dist_min≧θdの場合、c0＝null
ここで、dist_min＝min dist(d0,ci)
上式（２）においてdist(d0,ci)は、距離関数である。また、minは、クラスタ群Cの中のクラスタci（∈C）を後ろの距離関数に代入した際の当該関数値における最小値である。さらに、arg minは、クラスタ群Cの中のクラスタci（∈C）を後ろの距離関数に代入した際の当該関数値における最小値をとる定義域の集合、即ちdist(d0,ci)を最小にする｛ci｝である。また、nullは、c0に該当するクラスタが存在しないことを表す。
【００８９】
上式（２）から、距離の最小値dist_minが閾値θd以上であれば、d0が属するクラスタは存在しないと判定されることが理解される。尚、以上のデータd0の属するクラスタの計算は、対象とする「生活行動」毎に行う。即ち、例えば「起床」に関するクラスタ群での属否と、「就寝」に関するクラスタ群での属否とは別々に判定される。
【００９０】
同じく図２における生活パターン推定部１１５の判定結果保存部１１５ｂは、上述したデータd0の属するクラスタの判定結果を保存する。
【００９１】
図９は、判定結果保存部１１５ｂで保存される、消費電力量データと所属するクラスタとの関係を示すテーブルである。
【００９２】
図９のテーブルでは、消費電力量データ毎に、上式（２）を用いて属すると判定されたクラスタが対応付けられている。判定結果保存部１１５ｂは、推定対象日毎の消費電力量データd0-1、d0-2、・・・と属するクラスタとの関係をこのような形式で保存することができる。図９では、消費電力量データd0-1はクラスタc3及びクラスタc4に属している。また、消費電力量データd0-2はクラスタc1及びクラスタc6に属している。ここで、図７のテーブルに保存されたc3及びc4に係る情報、並びにc1及びc6に係る情報を利用することによって、
（ａ）消費電力量データd0-1に対応する推定対象日は「標準的な時刻に起床」し「早寝」である、との生活パターンが取得され、
（ｂ）消費電力量データd0-2に対応する推定対象日は「遅起き」であって「遅寝」である、との生活パターンが取得される。
【００９３】
以上に説明したように、本実施形態の生活パターン推定では、推定対象日の生活パターンを取得する際、時間帯毎の「生活行動」を推定し、さらに特定時間毎に個別に分類されたクラスタ群を組み合わせて推定する。これにより、とり得る推定結果として、多数の「生活行動」の時系列での組合せ、即ち種々の生活パターンの生成が可能となる。
【００９４】
図２に戻って、クラスタ情報保存部１１５ａで保存されるクラスタ及び当該クラスタに付与されたラベルは、一定期間毎に又は適宜更新されることが好ましい。実際、多くのユーザ世帯において、長期的には消費電力量、即ち生活パターンは変化するので、この変化に対応したクラスタ情報を新たに生成する必要がある。例えば、あるユーザ世帯の会社員が勤務地の変更に伴い、例えば起床時刻が標準的な（標準クラスタに相当する）7:15から、時刻6:30に変化する場合があり得る。この場合、標準的な起床時刻（7:15）を更新しなければ、勤務地変更後には「早起き」と判定されることが多くなり、その世帯での実態に合わなくなる可能性が生じる。
【００９５】
尚、短期間での生活パターンの変動を見込んで細かく更新するのであれば、例えば、消費電力量データが属するクラスタを判定する毎に、過去の消費電力量データに対して再度クラスタリングを行うことも可能である。一方、ユーザ（生活者）によって特定の「生活行動」が発生するのに標準的な時刻、即ち生活行動の開始時刻に関する習慣は、頻繁に変化するものではないと判断されるのであれば、例えば１週間や１ヶ月毎の更新でも十分な場合もあり得る。
【００９６】
以下、図２に示した、生活パターン推定部１１５に含まれる問合せ処理部１１５ｃを利用した本発明の生活パターン推定の更なる他の実施形態を説明する。
【００９７】
問合せ処理部１１５ｃは、分類されたクラスタの中から特定ユーザ（推定対象ユーザ）に対応するクラスタを選択して決定し、決定したクラスタにラベル付けされた「生活行動」とこの生活行動の発生時刻又は時間帯情報に基づいて、当該特定ユーザの特定日（特定の単位期間）での生活パターンを推定する。
【００９８】
具体的に、問合せ処理部１１５ｃは、外部の端末等が特定ユーザ（推定対象ユーザ）の生活パターンを取得するために、装置１宛てに送信する必要な情報の質問文（クエリ）を通信インタフェース部１０１を介して受信する。クエリの形式としては種々のものが採用可能であるが、例えば、
１．Ａ宅（特定ユーザ）で「標準」の起床時刻を知るための質問や、
２．Ａ宅で「早起き」をする割合の高い曜日を知るための質問や、
３．Ａ宅で「早起き」が発生した場合、同日に就寝が「早寝」になる割合を知るための質問等
が挙げられる。例えば、質問文のテンプレートを作成しておき、当該テンプレートに基づいて質問文を作成させ、送信されてきたテンプレートに埋め込まれた項目（ユーザＩＤ、推定すべき「生活行動」、付与する「相対ラベル」、アウトプットの形式（該当時刻、該当曜日、該当割合等））を抽出して質問文の内容を認識することも好ましい。
【００９９】
問合せ処理部１１５ｃは、受信した質問文を受けて、クラスタ情報保存部１１５ａに対して直接問い合わせを行い、回答としての生活パターンを取得する。
【０１００】
本実施形態の生活パターン推定では、特定ユーザにおける特定の推定対象日での生活パターンを推定するのではなく、ラベル付け処理済みの過去の生活パターンやその集計結果から、該当部分を抽出する。その結果、より簡便な装置内の機能構成をもって生活パターンを取得することができる。
【０１０１】
また、本実施形態においても、時間帯毎に個別にクラスタリングを行い、推定した「生活行動」及びその発生時刻若しくは時間帯を組み合わせることで、多くの種類の生活パターンが推定可能となる。例えば１日を４分割して４つの特定時間とし、各特定時間において３つのクラスタに分類する処理を行った場合、１日の生活パターンとして計８１（＝３4）通りの生活パターンを推定することが可能となる。
【０１０２】
以上、詳細に説明したように、本発明の生活パターン推定装置、プログラム及び方法によれば、例えば「６時に起床し、１０時に外出する」といった静的な世帯属性を表す生活者の生活パターンを、当該生活者に係る消費電力量に基づいて推定することができる。また、この推定された生活パターンを用いて、生活者の実際の生活パターンに適合している的を射たサービス、例えば生活改善アドバイスや、異常検知による見守りサービス、さらには生活状況に合った配信情報のレコメンド等を提供することも可能となる。
【０１０３】
ここで、「標準クラスタ」を規定して「相対ラベル」をクラスタに付与する実施形態では、生活パターンを、「早起き」や「遅寝」といったように相対的な表現をもって推定することができる。即ち、6:30や7:15といった絶対的な生活行動時刻だけではなく、「早めの」起床（早起き）といった、標準的な生活行動と比較した相対的な生活パターンの推定表現が可能となる。その結果、例えば、通常よりも「早く帰宅」した場合に普段とは異なる情報を提示したり、「早起き」及び「遅寝」の日が連続した場合に、生活改善アドバイスを行ったりすることが可能となるのである。
【０１０４】
さらに、本発明の生活パターン推定装置及びプログラムでは、推定対象となる生活活動項目を追加する場合、当該項目に対応する新たな生活活動推定手段を装置に加えるだけで容易に対応できる。その結果、多項目に渡る総合的な生活活動を推定して様々な種類の生活パターンを推定し分けることが可能となるのである。
【０１０５】
前述した本発明の種々の実施形態について、本発明の技術思想及び見地の範囲の種々の変更、修正及び省略は、当業者によれば容易に行うことができる。前述の説明はあくまで例であって、何ら制約しようとするものではない。本発明は、特許請求の範囲及びその均等物として限定するものにのみ制約される。
【符号の説明】
【０１０６】
１  生活パターン推定装置
１０１  通信インタフェース部
１０２  消費電力データ蓄積部
１１１-１  第１の生活活動推定部
１１１-２  第２の生活活動推定部
１１１-ｎ  第ｎの生活活動推定部
１１２  クラスタリング部
１１３  ラベリング部
１１４  クラスタタイプ決定部
１１５  生活パターン推定部
１１５ａ  クラスタ情報保存部
１１５ｂ  判定結果保存部
１１５ｃ  問合せ処理部
２  事業者通信網
３  スマートメータ
４  ＨＧＷ
【図１】
2015197741.tif 000003
【図２】
2015197741.tif 000004
【図３】
2015197741.tif 000005
【図４】
2015197741.tif 000006
【図５】
2015197741.tif 000007
【図６】
2015197741.tif 000008
【図７】
2015197741.tif 000009
【図８】
2015197741.tif 000010
【図９】
2015197741.tif 000011