(57)【要約】【課題】見守りサービスにおけるユーザの利便性を向上させることができる情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法および情報処理プログラムを提供すること。【解決手段】情報処理装置は、ネットワークに接続可能な複数の電子機器が前記ネットワークに接続されているか否かを表す情報を取得する第１取得部と、前記第１取得部により取得された前記ネットワークに接続されているか否かを表す情報に基づいて前記複数の電子機器のうち人の操作に関連する電子機器を推定する推定部と、前記推定部により推定された前記人の操作に関連する電子機器に対する重みを算出する重み付け部と、前記重み付け部により算出された重みに基づいて、前記人の操作に関連する電子機器の利用率を算出する利用率算出部と、を備える。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークに接続可能な複数の電子機器が前記ネットワークに接続されているか否かを表す情報を取得する第１取得部と、
前記第１取得部により取得された前記ネットワークに接続されているか否かを表す情報に基づいて前記複数の電子機器のうち人の操作に関連する電子機器を推定する推定部と、
前記推定部により推定された前記人の操作に関連する電子機器に対する重みを算出する重み付け部と、
前記重み付け部により算出された重みに基づいて、前記人の操作に関連する電子機器の利用率を算出する利用率算出部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記第１取得部により取得された前記ネットワークに接続されているか否かを表す情報に基づいて、前記電子機器が活性状態か否かを表す情報を取得する第２取得部、
を備え、
前記推定部は、前記第２取得部により取得された活性状態か否かを表す情報に基づいて、前記複数の電子機器のうち前記人の操作に関連する電子機器を推定すること
を特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記人の操作に関連する電子機器の前記利用率と過去の前記人の操作に関連する電子機器の利用率とを比較判定し、当該比較判定結果を通知する判定部、
を備えることを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記判定部は、前記人の操作に関連する電子機器の同一の前記ネットワーク内の機器構成に応じて、比較対象とする前記過去の前記人の操作に関する電子機器の利用率を決定すること
を特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記第１取得部または第２取得部の少なくとも一方は、前記ネットワークに接続されているか否かを表す情報または前記活性状態か否かを表す情報を、前記電子機器に対して要求を送信して当該要求の応答として受信したパケット、または前記電子機器が自律的に送信するパケットの少なくともいずれか一方を解析して取得すること
を特徴とする請求項２から請求項４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
ネットワークに接続可能な複数の電子機器が前記ネットワークに接続されているか否かを表す情報を取得する第１取得部と、
前記第１取得部により取得された前記ネットワークに接続されているか否かを表す情報に基づいて前記複数の電子機器のうち人の操作に関連する電子機器を推定する推定部と、
前記推定部により推定された前記人の操作に関連する電子機器に対する重みを算出する重み付け部と、
前記重み付け部により算出された重みに基づいて、前記人の操作に関連する電子機器の利用率を算出する利用率算出部と、
を備えることを特徴とする情報処理システム。
【請求項７】
ネットワークに接続可能な複数の電子機器が前記ネットワークに接続されているか否かを表す情報を取得する第１取得過程と、
前記第１取得過程により取得された前記ネットワークに接続されているか否かを表す情報に基づいて前記複数の電子機器のうち人の操作に関連する電子機器を推定する推定過程と、
前記推定過程により推定された前記人の操作に関連する電子機器に対する重みを算出する重み付け過程と、
前記重み付け過程により算出された重みに基づいて、前記人の操作に関連する電子機器の利用率を算出する利用率算出過程と、
を有することを特徴とする情報処理方法。
【請求項８】
情報処理装置のコンピュータに、
ネットワークに接続可能な複数の電子機器が前記ネットワークに接続されているか否かを表す情報を取得する第１取得ステップと、
前記第１取得ステップにより取得された前記ネットワークに接続されているか否かを表す情報に基づいて前記複数の電子機器のうち人の操作に関連する電子機器を推定する推定ステップと、
前記推定ステップにより推定された前記人の操作に関連する電子機器に対する重みを算出する重み付けステップと、
前記重み付けステップにより算出された重みに基づいて、前記人の操作に関連する電子機器の利用率を算出する利用率算出ステップと、
を実行させるための情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法および情報処理プログラム
に関する。
【背景技術】
【０００２】
高齢化社会に伴い、老人の安否を遠隔から見守るサービスの需要が近年増加している。見守りサービスには、宅内に複数のセンサを配置して宅内の電子機器の使用状況により見守りを実現するものや緊急通知装置などを配置するものなどがある。例えば、特許文献１に記載の技術は、宅内の人の微動を検知する微動検知センサからの信号のパターンから日常行動に対するサンプル行動の特徴量を算出し、算出したサンプル行動の特徴量と所定の閾値とを比較することで異常を判定するものである。また、特許文献２に記載の技術は、複数のセンサから取得した情報を所定の時間窓で切り出した各時刻に対応するクラスタの取得と複数の単位時間におけるクラスタの遷移に基づいて単位時間の標準クラスタを生成する手順と、特定の単位時間におけるクラスタの遷移に基づいて特定クラスタを生成する手順と、により特定クラスタ情報を標準クラスタ情報と比較することで生活の異変の有無を判定するものである。特許文献３に記載の技術は、各種検知センサを用いて電源に常時接続されている家庭用電子機器から使用状況を検知して時系列データを蓄積し、蓄積した時系列データを非線形解析方法により解析することで異常条件に該当するか否かを判定するものである。このように、特許文献１〜３に記載の技術は、いずれも宅内に複数のセンサを配置し、配置した複数のセンサを用いて日常行動をデータ、パターン化することで日常行動から乖離する異常行動を検出するものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−２５６９５７号公報
【特許文献２】特開２００４−２９５８６１号公報
【特許文献３】特開２００２−３７３２１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１〜３に記載の技術では、異常行動を検出するために複数のセンサを用いることを前提としているため、導入時やメンテナンスにコストがかかるという問題があった。また、特許文献１〜３に記載の技術では、複数のセンサの設置場所を新設しなければならないという問題があった。さらに、特許文献１〜３に記載の技術では、複数のセンサのメンテナンスのために、サービス提供者またはサービス利用者の負担が増加するという問題があった。このように、見守りシステムにおけるサービス提供者またはサービス利用者などのユーザの利便性が十分でないという問題があった。
【０００５】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであり、見守りサービスにおけるユーザの利便性を向上させることができる情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法および情報処理プログラムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
（１）本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、本発明の第１の態様は、ネットワークに接続可能な複数の電子機器が前記ネットワークに接続されているか否かを表す情報を取得する第１取得部と、前記第１取得部により取得された前記ネットワークに接続されているか否かを表す情報に基づいて前記複数の電子機器のうち人の操作に関連する電子機器を推定する推定部と、前記推定部により推定された前記人の操作に関連する電子機器に対する重みを算出する重み付け部と、前記重み付け部により算出された重みに基づいて、前記人の操作に関連する電子機器の利用率を算出する利用率算出部と、を備えることを特徴とする情報処理装置である。
【０００７】
（２）本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、本発明の第２の態様は、上述の情報処理装置であって、前記第１取得部により取得された前記ネットワークに接続されているか否かを表す情報に基づいて、前記電子機器が活性状態か否かを表す情報を取得する第２取得部、を備え、前記推定部は、前記第２取得部により取得された活性状態か否かを表す情報に基づいて、前記複数の電子機器のうち前記人の操作に関連する電子機器を推定することを特徴とする情報処理装置である。
【０００８】
（３）本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、本発明の第３の態様は、上述の情報処理装置であって、前記人の操作に関連する電子機器の前記利用率と過去の前記人の操作に関連する電子機器の利用率とを比較判定し、当該比較判定結果を通知する判定部、を備えることを特徴とする情報処理装置である。
【０００９】
（４）本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、本発明の第４の態様は、上述の情報処理装置であって、前記判定部は、前記人の操作に関連する電子機器の同一の前記ネットワーク内の機器構成に応じて、比較対象とする前記過去の前記人の操作に関する電子機器の利用率を決定することを特徴とする情報処理装置である。
【００１０】
（５）本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、本発明の第５の態様は、上述の情報処理装置であって、前記第１取得部または第２取得部の少なくとも一方は、前記ネットワークに接続されているか否かを表す情報または前記活性状態か否かを表す情報を、前記電子機器に対して要求を送信して当該要求の応答として受信したパケット、または前記電子機器が自律的に送信するパケットの少なくともいずれか一方を解析して取得することを特徴とする情報処理装置である。
【００１１】
（６）本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、本発明の第６の態様は、ネットワークに接続可能な複数の電子機器が前記ネットワークに接続されているか否かを表す情報を取得する第１取得部と、前記第１取得部により取得された前記ネットワークに接続されているか否かを表す情報に基づいて前記複数の電子機器のうち人の操作に関連する電子機器を推定する推定部と、前記推定部により推定された前記人の操作に関連する電子機器に対する重みを算出する重み付け部と、前記重み付け部により算出された重みに基づいて、前記人の操作に関連する電子機器の利用率を算出する利用率算出部と、を備えることを特徴とする情報処理システムである。
【００１２】
（７）本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、本発明の第７の態様は、ネットワークに接続可能な複数の電子機器が前記ネットワークに接続されているか否かを表す情報を取得する第１取得過程と、前記第１取得過程により取得された前記ネットワークに接続されているか否かを表す情報に基づいて前記複数の電子機器のうち人の操作に関連する電子機器を推定する推定過程と、前記推定過程により推定された前記人の操作に関連する電子機器に対する重みを算出する重み付け過程と、前記重み付け過程により算出された重みに基づいて、前記人の操作に関連する電子機器の利用率を算出する利用率算出過程と、を有することを特徴とする情報処理方法である。
【００１３】
（８）本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、本発明の第８の態様は、情報処理装置のコンピュータに、ネットワークに接続可能な複数の電子機器が前記ネットワークに接続されているか否かを表す情報を取得する第１取得ステップと、前記第１取得ステップにより取得された前記ネットワークに接続されているか否かを表す情報に基づいて前記複数の電子機器のうち人の操作に関連する電子機器を推定する推定ステップと、前記推定ステップにより推定された前記人の操作に関連する電子機器に対する重みを算出する重み付けステップと、前記重み付けステップにより算出された重みに基づいて、前記人の操作に関連する電子機器の利用率を算出する利用率算出ステップと、を実行させるための情報処理プログラムである。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法および情報処理プログラムによれば、見守りサービスにおけるユーザの利便性を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施形態に係る情報処理システムの構成の一例を示す概略図である。
【図２】本発明の実施形態に係る起動情報収集装置の構成の一例を示す概略ブロック図である。
【図３】本発明の実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示す概略ブロック図である。
【図４】本発明の実施形態に係る特徴蓄積データベースのデータ構成の一例を示す概略図である。
【図５】本発明の実施形態に係る機器利用状況データベースのデータ構成の一例を示す概略図である。
【図６】本発明の実施形態に係る行動推定結果データベースのデータ構成の一例を示す概略図である。
【図７】本発明の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すハードウェア構成図である。
【図８】本発明の実施形態に係る情報処理装置の処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】本発明の実施形態に係る特徴蓄積データベースが記憶する特徴蓄積テーブルの一例を示す概略図である。
【図１０】本発明の実施形態に係る特徴蓄積データベースが記憶する特徴蓄積テーブルの他の一例を示す概略図である。
【図１１】本発明の実施形態に係る利用状況生成処理部１の処理の一例を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の実施形態に係る機器利用状況データベースの機器利用状況テーブルの一例を示す概略図である。
【図１３】本発明の実施形態に係る利用状況生成処理部の機器利用状況生成処理の実行タイミングの一例を示すタイミングチャートである。
【図１４】本発明の実施形態に係る行動ベクトル化処理部における行動ベクトル化処理の一例を示すフローチャートである。
【図１５】本発明の実施形態に係る機器利用状況データベースの行動ベクトル要素一時テーブルの一例を示す概略図である。
【図１６】本発明の実施形態に係る異常判定部の異常推定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１７】本発明の実施形態に係る異常判定部の異常監視処理の一例を示すフローチャートである。
【図１８】本発明の実施形態に係る行動パターン分析部の行動パターン分類処理の一例を示すフローチャートである。
【図１９】本発明の実施形態に係る機器利用状況データベースのノード情報テーブルの一例を示す概略図である。
【図２０】本発明の実施形態に係る行動パターン分析部の重み付け判定処理の一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】
（実施形態）
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳しく説明する。
図１は、本発明の実施形態係る情報処理システムＳ１の構成の一例を示す概略図である。
情報処理システムＳ１は、電子機器１、スイッチングハブ２、起動情報収集装置３、情報処理装置４、利用者端末５を含んで構成される。電子機器１、スイッチングハブ２、起動情報収集装置３は、例えば、宅内Ｈｍに配置される。
【００１７】
電子機器１は、ネットワークに有線または無線で、スイッチングハブ２を介して接続される。例えば、電子機器１は、スマートフォンやタブレットＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）などのタッチパネル搭載端末１−１、テレビジョン受像機などの表示装置１−２、ＩＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）電話１−３などである。以下の説明において、電子機器１と説明する場合、特に記載しない場合においては、複数の電子機器を含んでいるものとして説明する。
【００１８】
スイッチングハブ２は、後述する起動情報収集装置３を介してネットワークＮＷに有線または無線で接続される。スイッチングハブ２は、有線のスイッチングハブであってもよいし、無線のスイッチングハブであってもよい。
【００１９】
起動情報収集装置３（以下、ブロードバンドルータ（ＢＢＲ）とも称する。）は、後述する情報処理装置４からの指示信号に基づいて電子機器１から各種情報を収集する。また、起動情報収集装置３は、スイッチングハブ２自体がＩＰアドレスを持つ場合（例えば、レイヤ２のスイッチなど）、電子機器１と同様にスイッチングハブ２から各種情報を収集する。起動情報収集装置３は、収集した各種情報を、ネットワークＮＷを介して情報処理装置４に送信する。
ネットワークＮＷは、基地局装置、当該基地局装置と他の基地局装置との通信を中継する中継装置、ネットワーク交換機、ネットワーク管理装置、ホーム基地局装置などを含む。
【００２０】
情報処理装置４は、各種指示信号を、ネットワークＮＷを介して起動情報収集装置３に送信し、その応答として起動情報収集装置３から各種情報を取得する。
利用者端末５は、例えば、スマートフォン５−１やＰＣ５−２などの電子機器である。利用者端末５は、情報処理装置４から通常（正常）とは異なる異常があるか否かを表す判定結果または当該判定結果を表す利用者端末５の表示部に表示する表示画像を表す画像情報の少なくともいずれかを取得し、遠隔地などの宅外にいる利用者に宅内Ｈｍにおける異常があるか否かを通知する。
なお、利用者端末５は、情報処理装置４が解析した異常がある異常状態ではない通常状態に基づいて生成された通常状態を表す表示画像の画像情報を取得して当該通常の状態を利用者に通知してもよい。
【００２１】
図２は、本発明の実施形態に係る起動情報収集装置３の構成の一例を示す概略ブロック図である。
起動情報収集装置３は、アクティブ特徴抽出部３１と、パッシブ特徴抽出部３２と、機器情報通信部３３と、を含んで構成される。
【００２２】
アクティブ特徴抽出部３１は、ネットワークＮＷに接続する電子機器１に対してコマンド（要求）を送信し、当該コマンドに対する応答を電子機器１から受信した場合に、電子機器１がネットワークに接続されているか否かを表す接続情報を生成する。また、アクティブ特徴抽出部３１は、ネットワークＮＷに接続する電子機器１に対してコマンド（要求）を送信し、当該コマンドに対する応答を電子機器１から受信した場合に、当該応答のパケットを解析し、電子機器１の起動情報を生成する。
【００２３】
起動情報とは、電子機器１が活性の状態であるオン状態を表す情報、電子機器１が非活性の状態であるオフ状態を表す情報である。活性の状態とは、例えば、電子機器１の電源がオンである状態、電子機器１が何らかの処理を行っている状態などのことである。非活性の状態とは、電子機器１の電源がオフである状態、電子機器１の電源がオンであるが休止している状態、電子機器１からの応答が解析不可能である状態などのことである。アクティブ特徴抽出部３１は、生成した接続情報および起動情報を機器情報通信部３３に出力する。
【００２４】
パッシブ特徴抽出部３２は、電子機器１が所定の周期で自律的に送信するパケットをキャプチャすることでネットワークに接続されているか否かを表す接続情報を生成する。また、パッシブ特徴抽出部３２は、電子機器１が所定の周期で自律的に送信するパケットをキャプチャして解析することで起動情報を生成する。パッシブ特徴抽出部３２は、生成した接続情報および起動情報を機器情報通信部３３に出力する。
機器情報通信部３３は、アクティブ特徴抽出部３１およびパッシブ特徴抽出部３２から入力された接続情報および起動情報を、ネットワークＮＷを介して情報処理装置４に送信する。
【００２５】
以下で、より詳細にアクティブ特徴抽出部３１およびパッシブ特徴抽出部３２の処理について説明する。
アクティブ特徴抽出部３１は、電子機器１に対して例えばＡＲＰ（Ａｄｄｒｅｓｓ  Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）コマンドを送信し、当該ＡＲＰコマンドに対する応答としてＡＲＰ応答を受信した場合、当該ＡＲＰ応答を送信した電子機器１がネットワークに接続されていると判定し、ネットワークに接続されていることを表す接続情報を生成する。一方、アクティブ特徴抽出部３１は、ＡＲＰコマンドに対するＡＲＰ応答を受信しない場合、電子機器１がネットワークに接続されていないと判定し、ネットワークに接続されていないことを表す接続情報を生成する。
【００２６】
また、アクティブ特徴抽出部３１は、電子機器１に対して例えばＡＲＰコマンドを送信し、当該ＡＲＰコマンドに対する応答としてＡＲＰ応答を受信した場合、当該ＡＲＰ応答を送信した電子機器１がオン状態であると判定し、オン状態を表す起動情報を生成する。一方、アクティブ特徴抽出部３１は、ＡＲＰコマンドに対するＡＲＰ応答を受信しない場合、電子機器１がオフ状態であると判定し、オフ状態であることを表す起動情報を生成する。
【００２７】
パッシブ特徴抽出部３２は、電子機器１が周期的かつ自律的に送信するパケットをキャプチャしてネットワークに接続されているか否かを判定し、接続情報を生成する。また、パッシブ特徴抽出部３２は、電子機器１が周期的かつ自律的に送信するパケットをキャプチャして解析し、電子機器１がオン状態であるか否かを判定して起動情報を生成する。
【００２８】
ただし、パッシブ特徴抽出部３２は、オフ状態の電子機器１であってもＡＲＰコマンドに対する応答としてＡＲＰ応答を送信する電子機器１であって、ＳＳＤＰ（Ｓｉｍｐｌｅ  Ｓｅｒｖｉｃｅ  Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）パケットを送信する電子機器１は、受信したＳＳＤＰパケットにより接続情報および起動情報を生成する。
【００２９】
なお、アクティブ特徴抽出部３１およびパッシブ特徴抽出部３２がスイッチングハブ２を介して起動情報収集装置３に接続される電子機器１の起動情報を生成する例を示したが、スイッチングハブ２を介して起動情報収集装置３に接続される電子機器と起動情報収集装置３に直接接続される電子機器とからそれぞれの起動情報を生成してもよい。
なお、アクティブ特徴抽出部３１は、情報処理装置４から機器情報通信部３３を介して受信した指示信号に基づいて、コマンドを電子機器１に送信して、接続情報および起動情報を生成してもよい。
【００３０】
図３は、本発明の実施形態に係る情報処理装置４の構成の一例を示す概略ブロック図である。
情報処理装置４は、機器情報取得部４１、利用状況解析部４３、行動パターン分析部４５、異常判定部４７、画面作成部４８、データベース４９を含んで構成される。利用状況解析部４３は、利用状況生成処理部４３１、行動ベクトル化処理部４３２を含んで構成される。データベース４９は、特徴蓄積データベース４２、機器利用状況データベース４４、行動推定結果データベース４６を含んで構成される。
【００３１】
機器情報取得部４１は、ネットワークＮＷを介して起動情報収集装置３から接続情報および起動情報を受信すると、当該接続情報および起動情報を特徴蓄積データベース４２の特徴蓄積テーブルに格納する。
利用状況解析部４３は、特徴蓄積データベース４２から接続情報および起動情報を読み出し、当該接続情報および起動情報に基づいて機器利用状況生成処理と行動ベクトル化処理とを実施する。より具体的に以下で説明する。
【００３２】
利用状況生成処理部４３１は、利用状況生成処理を行う。当該利用状況生成処理には、特徴状態監視処理が含まれる。具体的には、利用状況生成処理部４３１は、周期的に特徴蓄積データベース４２から各宅内、各電子機器１の利用状況を抽出し、抽出した各宅内における電子機器１の利用状況に基づいて電子機器１の周期時間ごとの利用状況を判定し、当該周期時間ごとの電子機器１の利用状況を機器利用状況データベース４４の機器利用状況テーブルに登録する。
行動ベクトル化処理部４３２は、機器利用状況データベース４４の機器利用状況テーブルを読み出し、当該機器利用状況テーブルのデータを行動ベクトル化周期ごとに集計することで行動ベクトル要素一時テーブルを生成する。また、行動ベクトル化処理部４３２は、所定時間、例えば２４時間経過後に、行動ベクトル化要素一時テーブルを行動ベクトル要素テーブルに移行する。
【００３３】
行動パターン分析部４５は、機器利用状況データベース４４から機器利用状況テーブルを読み出して、行動パターン分析処理および重み付け判定処理を行う。行動パターン分析処理は、例えば、各宅内における電子機器１の機器構成範囲の特定、行動ベクトル要素テーブルのデータに対するクラスタ分析の実施、電子機器１のグルーピング、ノード情報テーブルの生成などの処理である。行動パターン分析部４５は、上述の行動パターン分析処理および重み付け判定処理した情報を行動推定結果データベース４６に格納する。
【００３４】
異常判定部４７は、行動推定結果データベース４６から行動推定結果テーブルを読み出して、当該行動推定結果テーブルの当日のデータと当日の現在時刻までに取得されたデータにおける電子機器１の機器構成と同一の構成を持つ代表ベクトルとを比較し、当日のデータにおける電子機器１の機器構成と代表ベクトルとに乖離があった場合に異常監視を行う。ここで、異常監視は、異常監視時間における電子機器１の変動状況を監視し、電子機器１の変動状況に変化がない場合に、後述する異常処理を行う。異常判定部４７は、異常処理を行った場合に、異常があることを表す異常警告を利用者端末５に送信する。
【００３５】
画面作成部４８は、行動推定結果データベース４６から異常状態や通常状態などの状態を表す表示画像を生成し、生成した表示画像の画像信号を利用者端末５に送信する。
また、画面作成部４８は、異常判定部４７から異常があるか否かを表す判定結果が入力されると、当該判定結果に応じた表示画像を生成し、生成した表示画像の画像信号を利用者端末５に送信する。
特徴蓄積データベース４２は、機器情報取得部４１により取得された接続情報および起動情報を蓄積し、記憶する。図４を参照して、特徴蓄積データベースのデータ構成を説明する。
【００３６】
図４は、本発明の実施形態に係る特徴蓄積データベース４２のデータ構成の一例を示す概略図である。
特徴蓄積データベース４２は、特徴蓄積テーブルＴ１を記憶する。特徴蓄積テーブルＴ１は、ホームゲートウェイ識別子（ＨＧＷ−ＩＤ）と、媒体アクセス制御アドレス（ＭＡＣアドレス）と、ＩＰ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ：アイピー）アドレスと、特徴名と、特徴値と、記録日時と、が対応付けられたテーブルである。
ＨＧＷ−ＩＤは、特徴を収集した起動情報収集装置３に付与されたユニーク番号である。ＭＡＣアドレス、ＩＰアドレスは、起動情報となるパケットから収集した発信元（電子機器１）の機器情報である。特徴名、特徴値は、ＭＡＣアドレス、ＩＰアドレスを取得した特徴に応じて設定される名称、値である。記録日時は、起動情報収集装置３が接続情報および起動情報を取得した時間である。
【００３７】
図３に戻って、機器利用状況データベース４４は、特徴蓄積データベース４２が記憶する特徴蓄積テーブルに基づいて行動ベクトル化処理部４３２が行動ベクトル化を行うために必要な情報、および異常判定部４７が異常判定を実施するために必要な機器構成情報、行動パターン分析部４５が行動パターン分析処理および重み付け判定処理を行うために必要な情報を記憶する。具体的には、機器利用状況データベース４４は、機器利用状況テーブルＴ２１、行動ベクトル化情報テーブルＴ２２、行動ベクトル要素テーブルＴ２３、構成管理テーブルＴ２４、構成機器情報テーブルＴ２５、構成日付情報テーブルＴ２６、行動ベクトル要素一時テーブルＴ２７を記憶する。図５を参照して、機器利用状況データベース４４のデータ構成について説明する。
【００３８】
図５は、本発明の実施形態に係る機器利用状況データベース４４のデータ構成の一例を示す概略図である。
機器利用状況テーブルＴ２１は、利用状況解析部４３により特徴蓄積データベース４２の特徴蓄積テーブルＴ１に記憶されたデータからＨＧＷ−ＩＤ、ＭＡＣアドレスごとに電子機器１がオン状態となったか否かが利用状況生成処理部４３１により周期的に判定されて登録されるテーブルであり、ＨＧＷ−ＩＤとＭＡＣアドレスと日付と時刻と利用状況フラグとが対応付けられている。ＨＧＷ−ＩＤ、ＭＡＣアドレスは、上述の特徴蓄積テーブルＴ１と同様であるので、説明を省略する。日付は、特徴蓄積テーブルＴ１の記録日時から取得した日付である。時刻は、機器利用状況テーブルＴ２１における電子機器１の機器情報を表すデータを、利用状況解析部４３が機器利用状況テーブルＴ２１に生成したときの時間である。利用状況フラグは、電子機器１のオン状態／オフ状態を識別するデータである。
【００３９】
行動ベクトル化情報テーブルＴ２２は、行動パターン分析部４５が行動ベクトルを生成する際の機器ごとの重み(ベクトル化加重)を定義するものであり、ＭＡＣアドレス、ベクトル化加重、平均稼働率、平均変化率を対応付けて記憶する。ベクトル化加重は、該当するＭＡＣアドレスのデータに加重する重みの値である。平均稼働率、平均変化率は、ベクトル化加重を算出するための基礎データであり、詳細は後述する。
【００４０】
行動ベクトル要素一時テーブルＴ２７は、行動ベクトル化処理部４３２によりＨＧＷ−ＩＤごとに単位時間当たりのベクトル化された行動ベクトルの合計値であり、ＨＧＷ−ＩＤ、日付、時刻、ベクトル値が対応付けられている。日付は、機器利用状況テーブルＴ２１の日付から取得した日付である。時刻は、行動ベクトル化処理を実行したときの時刻である。ベクトル値は、機器利用状況テーブルＴ２１から取得した単位時間のデータについてベクトル化加重を付加し、当該ベクトル化加重を付加した単位時間のデータを表す行動ベクトルの合計値である。
【００４１】
行動ベクトル要素一時テーブルＴ２７は、所定時間、例えば２４時間分のデータが蓄積され、行動ベクトル化処理部４３２により所定時間、例えば２４時間ごとに、当該行動ベクトル要素一時テーブルＴ２７のデータを行動ベクトル要素テーブルＴ２３に移行される。
行動ベクトル要素テーブルＴ２３は、ＨＧＷ−ＩＤごと、日時・時刻ごとのベクトル値を蓄積するテーブルであり、行動ベクトル要素一時テーブルＴ２７と同様であるので説明を省略する。
【００４２】
構成管理テーブルＴ２４は、ＨＧＷ−ＩＤごと、日付ごとにオン状態となった電子機器１の構成を管理するためのテーブルであり、ＨＧＷ−ＩＤ、電子機器の構成ＩＤが対応付けられている。構成ＩＤは、構成を管理するための識別子である。
構成機器情報テーブルＴ２５は、構成管理テーブルＴ２４の構成ＩＤの中に含まれる電子機器１を管理するためのテーブルである。
構成日付情報テーブルＴ２６は、構成管理テーブルＴ２４の構成ＩＤに該当する行動ベクトル要素テーブルの日付を管理するためのテーブルである。
【００４３】
図３に戻って、行動推定結果データベース４６は、異常判定部４７における異常判定の際の比較対象を特定するためのグルーピングの結果を記憶する。図６を参照して、行動推定結果データベース４６のデータ構成を説明する。
【００４４】
図６は、本発明の実施形態に係る行動推定結果データベース４６のデータ構成の一例を示す概略図である。
行動推定結果データベース４６は、ノード情報テーブルＴ３を記憶する。ノード情報テーブルＴ３は、ＨＧＷ−ＩＤ、ノードＩＤ、結合距離、左ノード、右ノード、日付、グループ番号、代表ベクトルフラグ、構成数を対応付けて記憶する。
ノードＩＤは、木構造のノードを示す番号である。結合距離は、木構造の樹形図における結合レベルを示す情報である。左ノード／右ノードは、木構造の樹形図中における該当ノードＩＤの左／右のノードのノードＩＤを表す。日付は、葉ノードが所有する情報であり、ノードＩＤに対応するデータの日付を表す。グループ番号は、葉ノードが所有する情報であり、ノードＩＤが所属するグループ番号を表す。代表ベクトルフラグは、ノードが代表ベクトルか否かを表す情報であり、代表ベクトルフラグがＴＲＵＥであるとき、該当するベクトルが代表ベクトルであることを表し、代表ベクトルフラグがＦＡＬＳＥであるとき、該当するベクトルが代表ベクトルでないことを表す。
構成数は、該当するノードのノードＩＤが代表ベクトルであるときに所属する葉ノードの数を表す。
【００４５】
図７は、本発明の実施形態に係る情報処理装置４のハードウェア構成の一例を示すハードウェア構成図である。
情報処理装置４は、ＣＰＵ４０１と、記憶媒体４０２と、ドライブ部４０３と、入力部４０４と、出力部４０５と、ＲＯＭ４０６（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ：ロム）と、ＲＡＭ４０７（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ：ラム）と、補助記憶部４０８と、通信部４０９と、を備える。
ＣＰＵ４０１と、ドライブ部４０３と、入力部４０４と、出力部４０５と、ＲＯＭ４０６と、ＲＡＭ４０７と、補助記憶部４０８と、通信部４０９とは、バス（母線）Ｂを介して相互に接続される。
【００４６】
ＣＰＵ４０１は、補助記憶部４０８が記憶するプログラム、ＲＯＭ４０６およびＲＡＭ４０７が記憶する各種データを読み出して実行し、情報処理装置４を制御する。また、ＣＰＵ４０１は、ドライブ部４０３を介して記憶媒体４０２が記憶する各種データを読み出して実行し、情報処理装置４を制御する。記憶媒体４０２は、光磁気ディスク、フレキシブルディスク、フラッシュメモリなどの可搬記憶媒体であり、各種データを記憶する。ドライブ部４０３は、光ディスクドライブ、フレキシブルディスクドライブなどの記憶媒体４０２の読み出し装置である。入力部４０４は、マウス、キーボードなどの入力装置である。出力部４０５は、表示部、スピーカなどの出力装置である。ＲＯＭ４０６、ＲＡＭ４０７は、各種データを一時的に記憶する。補助記憶部４０８は、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリなどであり、上述した情報処理装置４の各機能部を動作させるためのプログラム、各種データを記憶する。通信部４０９は、通信インタフェースを有し、有線または無線によりネットワークＮＷに接続される。
【００４７】
図８は、本発明の実施形態に係る情報処理装置４の処理の一例を示すフローチャートである。
ステップＳＴ０において、機器情報取得部４１は、接続情報および起動情報を含む宅内機器情報を、ネットワークＮＷを介して起動情報収集装置３から取得し、特徴蓄積データベース４２に格納する。
ステップＳＴ１において、利用状況解析部４３は、機器利用状況生成周期時間が経過したか否かを判定する。機器利用状況生成周期時間が経過した場合、ステップＳＴ２に進む。一方、機器利用状況生成周期時間が経過していない場合、ステップＳＴ０に戻る。
ステップＳＴ２において、利用状況解析部４３は、特徴蓄積データベース４２から特徴蓄積テーブルを読み出し、電子機器１の利用状況を解析する。図９、１０を参照して詳述する。
【００４８】
図９は、本発明の実施形態に係る特徴蓄積データベース４２が記憶する特徴蓄積テーブルの一例を示す概略図である。
特徴蓄積テーブルＴ４−１は、ＨＧＷ−ＩＤ、ＩＰアドレス、ＭＡＣアドレス、特徴名、特徴値、記録時刻の各項目列を有する行と列からなる二次元のテーブルである。
例えば、１行目は、ＨＧＷ−ＩＤが０１０１であり、ＩＰアドレスが１９２．１６８．１．１であり、ＭＡＣアドレスが００：１ｄ：７３：１１：２２：３３であり、特徴名がＡＲＰ＿ＲＥＰＬＹであり、特徴値がｎｕｌｌであり、記録時刻が２０１３／３／７  ２０：５４である。
【００４９】
ＨＧＷ−ＩＤは、起動情報収集装置３により付与されたユニークな識別番号である。特徴名には、例えば、ＡＲＰコマンドに対するＡＲＰ応答を受信したこと表すＡＲＰ＿ＲＥＰＬＹが格納されている。特徴値には、値がないことを表すｎｕｌｌが格納されている。
特徴蓄積テーブルＴ４−１の特徴名に対する利用状況生成処理部４３１の利用状況生成処理については後述する。
【００５０】
図１０は、本発明の実施形態に係る特徴蓄積データベース４２が記憶する特徴蓄積テーブルの他の一例を示す概略図である。
特徴蓄積テーブルＴ４−２は、図９に示した特徴蓄積テーブルＴ４−１と同様の項目列を有する。
例えば、１行目は、ＨＧＷ−ＩＤが０１０１であり、ＩＰアドレスが１９２．１６８．１．１であり、ＭＡＣアドレスが００：２４：ａ５：ａａ：ｂｂ：ｃｃであり、特徴名がＳＳＤＰ＿ＮＯＴＩＦＹであり、特徴値がａｌｉｖｅであり、記録時刻が２０１３／３／１１  ０：３２である。
【００５１】
特徴名には、ＳＳＤＰパケットのＮＯＴＩＦＹから取得した情報であることを意味するＳＳＤＰ＿ＮＯＴＩＦＹが格納されている。特徴値には、電子機器１が活性状態の際に設定されるａｌｉｖｅが格納されている。特徴値の他の例としては、２行目のように、電子機器１が非活性の状態の際に設定されるｂｙｅｂｙｅがある。
特徴蓄積テーブルＴ４−２の特徴名に対する利用状況生成処理部４３１の利用状況生成処理および利用状況の判定処理については後述する。
【００５２】
図８に戻って、ステップＳＴ３において、行動ベクトル化処理部４３２は、行動ベクトル化周期時間、例えば１または２時間などの所定時間が経過したか否かを判定する。行動ベクトル化周期時間が経過した場合、ステップＳＴ４に進む。一方、行動ベクトル化周期時間が経過していない場合、ステップＳＴ０に戻る。
ステップＳＴ４において、行動ベクトル化処理部４３２は、行動ベクトル化処理を行う。行動ベクトル化処理については後述する。
ステップＳＴ５において、異常判定部４７は、異常推定処理を行う。異常推定処理は、行動パターン分類処理と異常監視処理である。異常推定処理については後述する。
【００５３】
ステップＳＴ６において、異常判定部４７は、当日のデータの蓄積期間が一日（２４時間）経過したか否かを判定する。一日経過した場合、ステップＳＴ７に進む。一方、一日経過していない場合、ステップＳＴ０に戻る。
ステップＳＴ７において、行動パターン分析部４５は、行動パターン分類を行う。行動パターン分類については後述する。
ステップＳＴ８において、行動パターン分析部４５は、重み付け判定処理を行う。重み付け判定処理については後述する。
【００５４】
ステップＳＴ９において、異常判定部４７は、ステップＳＴ０からステップＳＴ９までの処理を終了するか否かを判定する。ステップＳＴ０からステップＳＴ９までの処理を終了する場合、図８に係る処理を終了する。一方、ステップＳＴ０からステップＳＴ９までの処理を終了しない場合、ステップＳＴ０に戻る。
【００５５】
図１１は、本発明の実施形態に係る利用状況生成処理部４３１の処理の一例を示すフローチャートである。
図１１におけるステップＳＴ２０１からステップＳＴ２１５までの処理は、図８におけるステップＳＴ２の機器利用状況生成処理に該当する。図示する例では、実行周期を所定時間、例えば５分とし、予め優先する特徴名、監視対象とする特徴名である監視対象特徴名が定義されているものとする。以下の説明では、一例として優先する特徴名は、優先順位が高い順に、ＳＳＤＰ＿ＮＯＴＩＦＹ、ＡＲＰ＿ＲＥＰＬＹとする。また、監視対象特徴名は、例えば、ＳＳＤＰ＿ＮＯＴＩＦＹである。当該機器利用状況生成処理は、利用状況生成処理部４３１により実行周期ごとに実行される。利用状況生成処理部４３１は、実行周期時間が経過した場合、保持しているＨＧＷ−ＩＤごとに特徴蓄積データベース４２から特徴蓄積テーブルのデータを読み出し、データを取得する。
【００５６】
ステップＳＴ２０１において、利用状況生成処理部４３１は、実行周期であるか否かを判定する。実行周期である場合、ステップＳＴ２０２に進む。一方、実行周期でない場合、ステップＳＴ２０１の判定を繰り返す。
ステップＳＴ２０２において、利用状況生成処理部４３１は、ＨＧＷ−ＩＤごとにステップＳＴ２０３からステップＳＴ２１３までの処理を順次行う。
ステップＳＴ２０３において、利用状況生成処理部４３１は、特徴蓄積データベース４２が記憶する特徴蓄積テーブルから該当するＨＧＷ−ＩＤであって、記録日時が現在時刻から実行周期の時間を減算（現在時刻−実行周期）した時間以降に該当する情報を収集し、ＭＡＣアドレスごとに特徴リストとして保持するとともに、ＭＡＣアドレスのリストを生成する。
【００５７】
ステップＳＴ２０４において、利用状況生成処理部４３１は、ＭＡＣアドレスごとに、ステップＳＴ２０５からステップＳＴ２１２までの処理を順次行う。
ステップＳＴ２０５において、利用状況生成処理部４３１は、当該ＭＡＣアドレスが内部に保持する監視対象リストに登録されているか否か、すなわち、当該ＭＡＣアドレスが監視中のＭＡＣアドレスか否かを判定する。当該ＭＡＣアドレスが監視中のＭＡＣアドレスである場合、ステップＳＴ２１２に進む。一方、当該ＭＡＣアドレスが監視中のＭＡＣアドレスでない場合、ステップＳＴ２０６に進む。
ステップＳＴ２０６において、利用状況生成処理部４３１は、特徴蓄積データベース４２の特徴蓄積テーブルを参照し、ＭＡＣアドレスの特徴から指定された優先する特徴名の順に特徴（特徴名、特徴値）の有無を確認し、判定対象とする特徴名を決定する。
【００５８】
ステップＳＴ２０７において、利用状況生成処理部４３１は、該当ＭＡＣアドレスの特徴リストに監視対象の特徴名が存在するか否かを判定する。該当ＭＡＣアドレスの特徴リストに監視対象の特徴名が存在する場合、ステップＳＴ２０８に進む。一方、該当ＭＡＣアドレスの特徴リストに監視対象の特徴名が存在しない場合、ステップＳＴ２０９に進む。
ステップＳＴ２０８において、利用状況生成処理部４３１は、当該特徴名に該当するＭＡＣアドレスを監視リストに登録し、監視リストを更新する。
ステップＳＴ２０９において、利用状況生成処理部４３１は、判定対象の特徴名が特徴蓄積データベース４２の特徴蓄積テーブルに存在するか否かを判定する。判定対象の特徴名が特徴蓄積データベース４２の特徴蓄積テーブルに存在する場合、ステップＳＴ２１０に進む。一方、判定対象の特徴名が特徴蓄積データベース４２の特徴蓄積テーブルに存在しない場合、ステップＳＴ２１１に進む。
【００５９】
ステップＳＴ２１０において、利用状況生成処理部４３１は、特徴蓄積データベース４２の特徴蓄積テーブルを参照し、当該特徴蓄積テーブルの特徴名に特徴名が格納されている場合、例えば、特徴名がＡＲＰ応答を表すＡＲＰ＿ＲＥＰＬＹが特徴名として特徴蓄積テーブルに格納されている場合、当該特徴名に対応付けられたＭＡＣアドレスが表す電子機器１の利用状況をオン状態と判定し、当該ＭＡＣアドレスの利用状況にオン状態を表すＯＮを設定する。
ステップＳＴ２１１において、利用状況生成処理部４３１は、特徴蓄積データベース４２の特徴蓄積テーブルを参照し、当該特徴蓄積テーブルの特徴名に特徴名が格納されていない場合、例えば、特徴名がＡＲＰ応答を表すＡＲＰ＿ＲＥＰＬＹが特徴名として特徴蓄積テーブルに格納されていない場合、当該特徴名に対応付けられたＭＡＣアドレスが表す電子機器１の利用状況をオフ状態と判定し、当該ＭＡＣアドレスの利用状況にオフ状態を表すＯＦＦを設定する。
【００６０】
ステップＳＴ２１２において、利用状況生成処理部４３１は、機器利用状況テーブルに監視対象の特徴名が存在するか否かを判定し、特徴名が存在する場合、特徴値状態に応じた電子機器１の利用状況を機器利用状況テーブルに登録する。一方、利用状況生成処理部４３１は、機器利用状況テーブルに監視対象の特徴名が存在しない場合、監視リストの状態を機器利用状況テーブルに登録する。
具体的には、利用状況生成処理部４３１は、特徴蓄積テーブルからＨＧＷ−ＩＤ、ＭＡＣアドレス、記録日時の情報を抽出し、抽出したＨＧＷ−ＩＤ、ＭＡＣアドレス、かつ記録日時が現在時刻から実行周期時刻を減算した範囲の記録日時に該当する情報に優先度の高い特徴名が存在するか否かを判定する。優先度が高い特徴名が存在する場合、利用状況生成処理部４３１は、該当する電子機器１の利用状況をオン状態と判定し、当該電子機器１に対応するＭＡＣアドレスの利用状況にオン状態を表すＯＮを設定する。そして、利用状況生成処理部４３１は、当該ＭＡＣアドレスと当該ＭＡＣアドレスに対応する電子機器１の特徴値とを監視リストに保持する。一方、利用状況生成処理部４３１は、特徴蓄積テーブルからＨＧＷ−ＩＤ、ＭＡＣアドレス、記録日時を抽出し、抽出したＨＧＷ−ＩＤ、ＭＡＣアドレス、かつ記録日時が現在時刻から実行周期時刻を減算した範囲の記録日時に該当する情報に優先度の高い特徴名が存在しない場合、監視リストとして保持する電子機器１の利用状況を機器利用状況テーブルの利用状況として設定する。
これにより、電子機器１が自律的に送信する特徴の場合、例えばＳＳＤＰパケットを送信する電子機器１において、情報処理装置４が実行周期内にパケットを受信せず、当該電子機器１に対応するＭＡＣアドレスに特徴値が存在しない場合でも、利用状況生成処理部４３１は、監視リストの状態を機器利用状況テーブルに登録することで、電子機器１の利用状況の誤判定を回避することができる。
【００６１】
ステップＳＴ２１３において、利用状況生成処理部４３１は、ＭＡＣアドレスごとのステップＳＴ２０５からステップＳＴ２１２までの処理を終了する。
ステップＳＴ２１４において、利用状況生成処理部４３１は、ＨＧＷ−ＩＤごとのステップＳＴ２０３からステップＳＴ２１３までの処理を終了する。
【００６２】
ステップＳＴ２１５において、利用状況生成処理部４３１は、優先する特徴名順に実行周期の間に取得したデータを検索し、実行周期の間に取得したデータが特徴蓄積テーブルに存在するか否かに基づき、処理を終了するか否かを判定する。当該データが特徴蓄積テーブルに存在しない場合、図１１に係る処理を終了する。一方、当該データが特徴蓄積テーブルに存在する場合、図１１に係る処理を終了せずにステップＳＴ２０１に戻る。
【００６３】
なお、当該ＭＡＣアドレスが監視リスト中のＭＡＣアドレスに該当しない場合であっても、優先度が高い特徴（特徴名、特徴値）を新たに取得している可能性がある。従って、利用状況生成処理部４３１は、「ＳＳＤＰ＿ＮＯＴＩＦＹ」が検出された場合は、監視リストに当該ＳＳＤＰ＿ＮＯＴＩＦＹを送信したＭＡＣアドレスを登録し、既に当該ＳＳＤＰ＿ＮＯＴＩＦＹを送信したＭＡＣアドレスが監視リストに存在する場合、特徴状態監視処理を実施する。当該特徴状態監視処理とは、電子機器１が自律的に送信するパケットから取得される特徴の状態を監視リストに保持して監視する処理のことである。
これにより、利用状況生成処理部４３１は、コマンド（要求）に対するコマンド応答（応答）パケットと電子機器１が自律的に送信するパケットとから収集した特徴（特徴名、特徴値）に基づいて、時間軸を合わせた機器利用状況テーブルを生成することができる。
【００６４】
図１２は、本発明の実施形態に係る機器利用状況データベース４４の機器利用状況テーブルの一例を示す概略図である。
図示するように、機器利用状況テーブルＴ４−３は、ＨＧＷ−ＩＤ、ＭＡＣアドレス、日付、時刻、利用状況の各項目列を有する行と列からなる二次元の表形式のテーブルである。
例えば、１行目は、ＨＧＷ−ＩＤが０１０１であり、ＭＡＣアドレスがｂｃ：６７：７８：ａａ：ｂｂ：ｃｃであり、日付が２０１３／３／１１であり、時刻が７：１５であり、利用状況がＯＮである。
ＡＲＰコマンドの応答であるＡＲＰ＿ＲＥＰＬＹは、電子機器１がオン状態であれば特徴（特徴名）が存在し、オフ状態であれば特徴が存在しない。従って、利用状況生成処理部４３１は、機器利用状況データベース４４から取得したデータの中の特徴名にＡＲＰ＿ＲＥＰＬＹが存在すれば利用状況をＯＮと設定し、ＡＲＰ＿ＲＥＰＬＹが存在しなければ利用状況をＯＦＦと設定する。
【００６５】
図１３は、本発明の実施形態に係る利用状況生成処理部４３１の機器利用状況生成処理の実行タイミングの一例を示すタイミングチャートである。
図示する例は、非活性状態であってもＡＲＰコマンドに対するＡＲＰ応答（ＡＲＰ＿ＲＥＰＬＹ）を送信し、かつ電子機器１が自律的にＳＳＤＰパケットを送信する場合における、当該電子機器１に対する利用状況生成処理部４３１の機器利用状況生成処理の実行タイミングの一例である。当該電子機器１は、過去にＳＳＤＰパケットが利用状況生成処理部４３１にて検出されたことがあり、かつ監視リストにおける利用状況がオフ状態であるものと仮定する。なお、初めて検出されるＳＳＤＰパケットを自律的に送信する電子機器１に対する利用状況を、利用状況生成処理部４３１は、初期値としてオン状態と判定する。
【００６６】
ステップＳｑ１において、利用状況生成処理部４３１は、特徴蓄積データベース４２から取得した特徴を参照し、ＡＲＰ＿ＲＥＰＬＹを電子機器１のＡＲＰ応答として検出する。このとき、利用状況生成処理部４３１は、当該電子機器１から送信されるＳＳＤＰパケットを検出していないため、実行周期の実行間隔（例えば５分）における当該電子機器１の利用状況をオフ状態と判定する。
【００６７】
ステップＳｑ２において、利用状況生成処理部４３１は、ＡＲＰ＿ＲＥＰＬＹを電子機器１のＡＲＰ応答として検出し、ＳＳＤＰパケット（ＳＳＤＰ＿ＮＯＴＩＦＹ（ａｌｉｖｅ））を検出する。
このとき、ａｌｉｖｅであることを表すＳＳＤＰ＿ＮＯＴＩＦＹを検出したため、利用状況生成処理部４３１は、当該電子機器１の利用状況をオン状態と判定する。
ステップＳｑ３において、利用状況生成処理部４３１は、ＡＲＰ＿ＲＥＰＬＹを電子機器１のＡＲＰ応答として検出し、ＳＳＤＰパケット（ＳＳＤＰ＿ＮＯＴＩＦＹ（ａｌｉｖｅ））を検出する。
このとき、利用状況生成処理部４３１は、電子機器１の利用状況をオン状態と判定する。
【００６８】
ステップＳｑ４において、利用状況生成処理部４３１は、ＡＲＰ＿ＲＥＰＬＹを電子機器１のＡＲＰ応答として検出する。このとき、利用状況生成処理部４３１は、ＳＳＤＰパケットを検出していないが、直前の電子機器１の利用状況（例えばステップＳｑ３）に基づいて、電子機器１の利用状況をオン状態と判定する。
ステップＳｑ５において、利用状況生成処理部４３１は、ＡＲＰ＿ＲＥＰＬＹを電子機器１のＡＲＰ応答として検出し、ＳＳＤＰパケット（ＳＳＤＰ＿ＮＯＴＩＦＹ（ｂｙｅｂｙｅ））を検出する。したがって、利用状況生成処理部４３１は、当該実行周期間隔における電子機器１の利用状況をオン状態と判定する。
【００６９】
ステップＳｑ６において、利用状況生成処理部４３１は、電子機器１は、ＡＲＰ＿ＲＥＰＬＹを電子機器１のＡＲＰ応答として検出する。なお、ステップＳｑ５において、電子機器１がｂｙｅｂｙｅを表すＳＳＤＰパケットを検出していることから、利用状況生成処理部４３１は、電子機器１の利用状況をオフ状態と判定する。
このように、利用状況生成処理部４３１は、複数のプロトコルから起動情報を表す特徴を生成する場合であっても、優先度の高い特徴を用いて利用状況を判定し、機器利用状況テーブルを生成する。
【００７０】
図１４は、本発明の実施形態に係る行動ベクトル化処理部４３２における行動ベクトル化処理の一例を示すフローチャートである。
行動ベクトル化処理部４３２は、ＨＧＷ−ＩＤごとに所定時間ごとの全ての電子機器１の利用状況を表すベクトルの合計値を算出する。行動ベクトル化処理部４３２は、周期的、例えば１時間ごとにステップＳＴ４０１からステップＳＴ４１９の行動ベクトル化処理を実行し、機器利用状況データベース４４の行動ベクトル要素一時テーブルに格納する。行動ベクトル要素一時テーブルに登録されたデータは、異常検出処理により使用される。機器利用状況データベース４４の行動ベクトル要素一時テーブルのデータは、所定時間、例えば２４時間蓄積され、当該所定時間蓄積されたタイミングで行動ベクトル化処理部４３２により機器利用状況データベース４４の行動ベクトル要素テーブルに移行される。
以下のステップＳＴ４０１からステップＳＴ４１９までの処理は、図８のステップＳＴ４における行動ベクトル化処理に該当する。
【００７１】
ステップＳＴ４０１において、行動ベクトル化処理部４３２は、行動ベクトル化の実行周期か否かを判定する。行動ベクトル化の実行周期である場合、ステップＳＴ４０２に進む。一方、行動ベクトル化の実行周期でない場合、ステップＳＴ４０１の判定を繰り返す。
ステップＳＴ４０２において、行動ベクトル化処理部４３２は、ＨＧＷ−ＩＤごとにステップＳＴ４０３からステップＳＴ４０９までの処理を順次行う。
ステップＳＴ４０３において、行動ベクトル化処理部４３２は、該当するＨＧＷ−ＩＤかつ現在時刻から実行周期分を遡った日付・時刻に該当する機器利用状況データベース４４の機器利用状況テーブルの全ての情報を取得し、ＭＡＣアドレスリストを生成する。
【００７２】
ステップＳＴ４０４において、行動ベクトル化処理部４３２は、該当日付、例えば、本日のＭＡＣアドレスリストが生成されていない場合、ステップＳＴ４０３において生成したＭＡＣアドレスリストの情報を複製する。行動ベクトル化処理部４３２は、該当日付、例えば本日のＭＡＣアドレスリストが既に生成されている場合、ステップＳＴ４０３において生成されたＭＡＣアドレスリストと当該本日のＭＡＣアドレスリストとを比較し、本日のＭＡＣアドレスリストに不足しているＭＡＣアドレスを、本日のＭＡＣアドレスリストに追加する。
【００７３】
ステップＳＴ４０５において、行動ベクトル化処理部４３２は、ＭＡＣアドレスごとにステップＳＴ４０６からステップＳＴ４０７までの処理を順次行う。
ステップＳＴ４０６において、行動ベクトル化処理部４３２は、機器利用状況データベース４４の行動ベクトル化情報テーブルから該当するＭＡＣアドレスのべクドル化比重を取得する。
ステップＳＴ４０７において、行動ベクトル化処理部４３２は、機器利用状況データベース４４の機器利用状況テーブルから取得したデータにおいて該当するＭＡＣアドレスのデータにおける利用状況がＯＮの数を算出し、算出したＯＮの数にベクトル化比重を乗算してＭＡＣアドレスごとのベクトル値を算出する。
【００７４】
ステップＳＴ４０８において、行動ベクトル化処理部４３２は、ＭＡＣアドレスごとのステップＳＴ４０６からステップＳＴ４０７までの処理を終了する。
ステップＳＴ４０９において、行動ベクトル化処理部４３２は、ＭＡＣアドレスごとにステップＳＴ４０７において算出されたベクトル値を全て加算し、当該全てのベクトル値の加算値を機器利用状況データベース４４の行動ベクトル要素一時テーブルに登録する。
【００７５】
ステップＳＴ４１０において、行動ベクトル化処理部４３２は、ＨＧＷ−ＩＤごとのステップＳＴ４０３からステップＳＴ４０９までの処理を終了する。
ステップＳＴ４１１において、行動ベクトル化処理部４３２は、機器利用状況データベース４４の行動ベクトル要素一時テーブルが２４時間蓄積されたか否かを判定する。機器利用状況データベース４４の行動ベクトル要素一時テーブルが２４時間蓄積された場合、ステップＳＴ４１２に進む。一方、機器利用状況データベース４４の行動ベクトル要素一時テーブルが２４時間蓄積されていない場合、ステップＳＴ４０１に戻る。
【００７６】
ステップＳＴ４１２において、行動ベクトル化処理部４３２は、機器利用状況データベース４４の行動ベクトル要素一時テーブルに格納された全てのデータを取得し、取得したデータを行動ベクトル要素テーブルに追加する。そして、行動ベクトル化処理部４３２は、行動ベクトル要素テーブルに取得したデータを追加し終えると、行動ベクトル要素一時テーブルのデータを削除する。
【００７７】
ステップＳＴ４１３において、行動ベクトル化処理部４３２は、ＨＧＷ−ＩＤごとにステップＳＴ４１４からステップＳＴ４１８までの処理を行う。
ステップＳＴ４１４において、行動ベクトル化処理部４３２は、該当するＨＧＷ−ＩＤの構成機器情報テーブルの全ての情報を全て取得する。そして、行動ベクトル化処理部４３２は、構成機器情報テーブルの全ての情報と構成ＩＤごとに該当するＨＧＷ−ＩＤの本日のＭＡＣアドレスリストとを比較して、機器構成が一致する構成ＩＤを検索する。
ステップＳＴ４１５において、行動ベクトル化処理部４３２は、構成機器情報テーブルの全ての情報と本日のＭＡＣアドレスリストとで一致する機器構成の構成ＩＤがないか否かを判定する。一致する構成ＩＤある場合、ステップＳＴ４１６に進む。一方、一致する構成ＩＤがない場合、ステップＳＴ４１７に進む。
【００７８】
ステップＳＴ４１６において、行動ベクトル化処理部４３２は、構成ＩＤを取得し、取得した構成ＩＤにより機器利用状況データベース４４の構成日付情報テーブルに構成日付情報レコードを作成する。
ステップＳＴ４１７において、行動ベクトル化処理部４３２は、構成管理テーブルに構成管理レコードを作成し、構成機器情報テーブルに構成機器情報レコードを作成し、構成日付情報テーブルに構成日付情報レコードを作成する。
ステップＳＴ４１８において、行動ベクトル化処理部４３２は、実行周期の間に新規に取得したデータが機器利用状況テーブルに存在するか否かに基づき、行動ベクトル化処理を終了するか否かを判定する。実行周期の間に新規に取得したデータが機器利用状況テーブルに存在しない場合、行動ベクトル化処理を終了すると判定し、図１４に係る行動ベクトル化処理を終了する。一方、実行周期の間に新規に取得したデータが機器利用状況テーブルに存在する場合、行動ベクトル化処理を終了しないと判定し、ステップＳＴ４０１に戻る。
【００７９】
図１５は、本発明の実施形態に係る機器利用状況データベース４４の行動ベクトル要素一時テーブルの一例を示す概略図である。
図示するように、行動ベクトル要素一時テーブルＴ５は、ＨＧＷ−ＩＤ、日付、時刻、ベクトル値の各項目列を有する行と列からなる二次元の表形式のテーブルである。
例えば、１行目は、ＨＧＷ−ＩＤが０１０１であり、日付が２０１３／３／１２であり、時刻が０：００であり、ベクトル値が４０．０である。
【００８０】
図１６は、本発明の実施形態に係る異常判定部４７の異常推定処理の一例を示すフローチャートである。
異常推定処理の方法としては、過去の日常パターンと当日の行動とを比較し、著しく乖離する場合に異常と判定するものがある。異常推定に特化したセンサなどを備えない市販されているような電子機器１の利用状況に基づいて異常推定処理を行う場合には、例えば、電子機器の新規購入や老朽化などによる電子機器の入れ替えや廃棄などをする度に異常として判定されることが考えられる。このため、ネットワーク内（宅内）の機器構成の変化を考慮して異常推定処理を行う必要がある。また、過去に登録されたパターンの代表ベクトルに対する構成数が母数と比較して少ない場合には、当該パターン（ベクトル）が日常パターン（代表ベクトル）とならない可能性が高くなる。例えば、過去に登録されたパターンのうち、当日のデータと最も類似する代表パターン（代表ベクトル）の構成数が１であって、その代表ベクトルが過去の異常時のデータである場合には、当日のデータが異常であるとしても異常として判定されない可能性がある。
【００８１】
したがって、本実施形態では、ネットワーク内の機器構成が同じであり、かつ構成数が複数である代表ベクトルのみを比較対象として扱うものとする。しかしながら、比較対象を特定してもなお、新たな日常パターンの出現である可能性もあるため、人による操作に関連する電子機器を検出し、日常パターンとの乖離があった場合に、後述する異常監視処理を行う。
なお、本フローチャートにおけるステップＳＴ５０１からステップＳＴ５１３までの処理は、図８におけるステップＳＴ５の異常推定処理に該当する。
【００８２】
ステップＳＴ５０１において、異常判定部４７は、導入期であるか否かを判定する。導入期である場合、ステップＳＴ５３０に進む。一方、導入期でない場合、ステップＳＴ５０２に進む。ここで、導入期とは、情報処理装置４を用いた情報処理システムを導入してから日が浅い時期のことである。当該導入期において、蓄積されたデータが少ない場合には、当日のデータと比較する比較対象となる過去に登録されたデータとを比較して異常を推定すると、新規に日常パターンが追加される度に、異常であると誤判定してしまう可能性がある。これを回避するために、予め一定期間を導入期として定義し、当該導入期である場合には、日常パターンと過去に登録されたデータとの比較を実施しない。導入期における異常判定は、後述する異常監視処理にて行う。
【００８３】
ステップＳＴ５０２において、異常判定部４７は、監視フラグがあるか否かを判定する。監視フラグがある場合、ステップＳＴ５３０に進む。一方、監視フラグがない場合、ステップＳＴ５０３に進む。ここで、監視フラグは、以前、例えば前回の日常パターンと過去に登録されたデータ（パターン）との比較にて、日常パターンから乖離しているときに登録されるフラグである。当該監視フラグがある場合には、当日のデータ（日常パターン）と代表ベクトルとの比較を行わずに、後述する異常監視処理を行う。
【００８４】
ステップＳＴ５０３において、異常判定部４７は、機器利用状況データベース４４の機器利用状況テーブルからオン状態である電子機器１のＭＡＣアドレスを抽出し、機器利用状況データベース４４の構成機器情報テーブルにおいて当該ＭＡＣアドレスに該当する構成ＩＤを検索する。ステップＳＴ５０３において、ネットワーク内の電子機器の機器構成は、利用者による電子機器の追加、廃棄、買い替えなどにより変化する。これに伴い、日常パターンも変化する可能性がある。したがって、日常パターンと過去に登録されたデータとの比較は、同一の機器構成により行うことで、異常検出の精度を向上させることがでる。なお、同一の機器構成でなくても日常パターンとの比較を行ってもよい。
【００８５】
ステップＳＴ５０４において、異常判定部４７は、構成機器情報テーブル中の構成ＩＤにステップＳＴ５０３において抽出されたＭＡＣアドレスが該当しないか否かを判定する。構成機器情報テーブル中の構成ＩＤにＭＡＣアドレスが該当しない場合、ステップＳＴ５１３に進む。一方、構成機器情報テーブル中の構成ＩＤに該当する場合、ステップＳＴ５０５に進む。
【００８６】
ステップＳＴ５０５において、異常判定部４７は、機器利用状況データベース４４の構成日付情報テーブルから該当する構成ＩＤを有する日付の情報を抽出する。異常判定部４７は、抽出した日付の情報を有する代表ベクトルを機器利用状況データベース４４のノード情報テーブルから抽出する。
ステップＳＴ５０６において、異常判定部４７は、ノード情報テーブルにステップＳＴ５０５において抽出された日付の情報に代表ベクトルが該当しないか否かを判定する。日付の情報に代表ベクトルが該当しない場合、ステップＳＴ５１３に進む。一方、日付の情報に代表ベクトルが該当する場合、ステップＳＴ５０７に進む。
【００８７】
ステップＳＴ５０７において、異常判定部４７は、ステップＳＴ５０５において抽出された代表ベクトルのうち、構成数が（ｌｏｇ（計測日数）＋１）以上となる代表ベクトルを抽出する。なお、代表ベクトルの抽出条件として（ｌｏｇ（計測日数）＋１）以上としているが、母数に応じて適正な構成数を設定するための算出例であり、他の算出式を用いてもよく、予め母数に対する必要構成数を定義しておいてもよい。
【００８８】
ここで、代表ベクトルは、グループ化した日常パターンの代表であるが、一定の母数（計測日数）に対して、グループに所属する構成数が極端に少ない場合には、新たな日常パターン、再現性のない生活パターン、過去の異常パターンなどに該当すると考えられる。また、異常を検出するためには、日常パターンとの比較を行う必要があるが、母数に対して代表ベクトルに所属する構成数が極端に少ない場合には、上述の新たな日常パターンや、再現性のない生活パターンや、過去の異常パターンなどのいずれに該当するのか判断できない。この状態で当日のデータと過去のパターンとを比較した場合には、例えば、当日のパターンと過去の異常パターンが類似していた場合、異常であるにもかかわらず日常パターンとして認識されるため、当日の異常が検出できないことが考えられる。また、計測期間が長期化すると、再現性のない生活パターンの登録数が増える可能性があり、日常性がないにもかかわらず無駄な比較回数が増える可能性がある。このため、グループに所属する構成数が極端に少ない代表ベクトルを比較対象から除外することで、異常の検出漏れと無駄な比較回数の削減を図ることができる。また、新たな日常パターンであれば、グループの構成数が次第に増加するため、構成数が増えた段階で日常パターンとして比較することが可能である。
【００８９】
ステップＳＴ５０８において、異常判定部４７は、代表ベクトルのうち、構成数が（ｌｏｇ（計測日数）＋１）以上に該当する代表ベクトルが抽出されないか否かを判定する。構成数が（ｌｏｇ（計測日数）＋１）以上に該当する代表ベクトルが抽出されない場合、ステップＳＴ５１３に進む。一方、構成数が（ｌｏｇ（計測日数）＋１）以上に該当する代表ベクトルが抽出された場合、ステップＳＴ５０９に進む。
ステップＳＴ５０９において、異常判定部４７は、機器利用状況データベース４４の行動ベクトル要素一時テーブルの全ての情報を取得する。
ステップＳＴ５１０において、異常判定部４７は、ステップＳＴ５０７において抽出した代表ベクトルが示す日付に該当する行動ベクトル要素テーブルの情報を取得する。
【００９０】
ステップＳＴ５１１において、異常判定部４７は、代表ベクトルの次元をそろえて代表ベクトルの距離を算出し、最長距離となる代表ベクトルの日付を抽出する。
ステップＳＴ５１２において、異常判定部４７は、ステップＳＴ５１１において算出した代表ベクトルの最長距離が閾値より大きいか否かを判定する。代表ベクトルの最長距離が閾値より大きい場合、ステップＳＴ５１３に進む。一方、代表ベクトルの最長距離が閾値以下である場合、図１６に係る異常推定処理を終了する。
ステップＳＴ５１３において、異常判定部４７は、最長距離となる代表ベクトルに監視フラグを設定して、図１６に係る異常推定処理を終了する。
ステップＳＴ５３０において、異常判定部４７は、異常監視処理を行い、図１６に係る異常推定処理を終了する。なお、ステップＳＴ５３０における異常監視処理については後述する。
【００９１】
図１７は、本発明の実施形態に係る異常判定部４７の異常監視処理の一例を示すフローチャートである。
当日のデータが日常パターンと乖離していた場合において、異常判定部４７は、そのまま当日のデータが異常であると判定してしまうと、新たな日常パターンまたは再現性のない生活パターンである場合に異常でないにもかかわらず、異常であると誤判定することがある。また、導入期または同一の機器構成・構成数により比較する日常パターンが存在しない場合、異常判定部４７は、異常か否かを判定することができない。したがって、異常状態を「一定期間、電子機器１の動作が全くない状態が継続している状態」とし、異常判定部４７は、異常監視処理において一定期間の電子機器１の利用状況を監視し、当該電子機器１の利用状況に基づいて当時のデータの異常を判定して異常処理を実施する。このとき、予め利用者などにより電子機器１に対して自律動作（自動動作）、例えば、自動でオン状態・オフ状態を切り替える動作が設定されていた場合には、当該自動動作を除外する必要がある。異常判定部４７は、自律的にオン状態・オフ状態を繰り返す電子機器１を、当日の機器利用状況テーブルにおける機器利用状況レコードの変化率に基づいて判定し特定する。
なお、以下のステップＳＴ５３１からステップＳＴ５４１までの処理は、図１６におけるステップＳＴ５３０の異常監視処理に該当する。
【００９２】
ステップＳＴ５３１において、異常判定部４７は、導入期であるか否かを判定する。導入期である場合、ステップＳＴ５３３に進む。一方、導入期でない場合、ステップＳＴ５３２に進む。
ステップＳＴ５３２において、異常判定部４７は、導入期以外の通常期における異常監視時間を導入期より短い所定時間、例えば４時間と設定する。通常期において、異常判定部４７は、当日のデータと日常パターンとを比較し、当日のデータと日常パターンとに乖離があった状態から異常監視時間、監視する。このように、異常判定部４７は、当日のデータが日常パターンから乖離した時点から異常監視時間経過後に異常を検出することができ、比較的早い時間での異常検出が可能となる。
なお、当日のデータが日常パターンから乖離した時点から指定時間経過までを異常監視時間としたが、異常監視処理の初回に限り過去のデータに遡って人の動きの有無を判定し、人の動きがない状態から異常監視時間経過時点で異常を検出してもよい。
【００９３】
ステップＳＴ５３３において、異常判定部４７は、導入期の異常監視時間を通常期より長い所定時間、例えば２４時間と設定する。導入期には、上述のように日常パターンが存在しない状態である。このため、導入期の異常監視時間は、日常的に長期間、不在になる生活パターンの蓄積中の場合を考慮して、通常期よりも長い時間が設定される。これにより、異常判定部４７は、当日のデータと比較する日常パターンが十分に蓄積されていない状態であっても、電子機器１の利用状況に基づいて、人の動きがない状態を検出することができる。
【００９４】
ステップＳＴ５３４において、異常判定部４７は、機器利用状況データベース４４の機器利用状況テーブルの当日の全ての情報を取得し、取得した情報に基づいて各電子機器１の変化率を算出する。
ステップＳＴ５３５において、異常判定部４７は、算出した変化率が所定閾値、例えば２５％を超えるか否かを判定し、当該所定閾値を越える電子機器１の情報を除外して、一定時間ごとに電子機器１の利用状況を集計する。
ステップＳＴ５３６において、異常判定部４７は、集計した電子機器１の利用状況の変化率を算出する。
ステップＳＴ５３７において、異常判定部４７は、ステップＳＴ５３６において算出した変化率が零であるか否かを判定する。変化率が零である場合、ステップＳＴ５３８に進む。一方、変化率が零でない場合、ステップＳＴ５４１に進む。
【００９５】
ステップＳＴ５３８において、異常判定部４７は、ステップＳＴ５３２またはステップＳＴ５３３において設定された異常監視時間が経過したか否かを判定する。異常監視時間が経過した場合、ステップＳＴ５３９に進む。一方、異常監視時間が経過していない場合、ステップＳＴ５４０に進む。
ステップＳＴ５３９において、異常判定部４７は、日付と時刻とともに指定の異常処理を実施する。ここで、異常処理は、例えば、Ｗｅｂ画面に異常を推定したことを表すメッセージを表示する処理、予め登録されたメールアドレスに異常を推定したことを表すメールを送信する処理など、推定した異常を利用者などに通知する処理のことである。
【００９６】
ステップＳＴ５４０において、異常判定部４７は、１日（２４時間）経過したか否かを判定する。１日経過した場合、ステップＳＴ５４１に進む。一方、１日経過していない場合、図１７に係る異常監視処理を終了する。
ステップＳＴ５４１において、異常判定部４７は、設定されていた異常監視フラグを解除して、図１７に係る異常監視処理を終了する。
なお、異常判定部４７は、構成ＩＤや構成数などの条件を満たす日常パターンが存在しない場合、通常期においても導入期と同じ異常監視時間を設定してもよい。
【００９７】
図１８は、本発明の実施形態に係る異常判定部４７の行動パターン分類処理の一例を示すフローチャートである。
行動パターン分類処理は、所定の周期、例えば１日周期で実行する。以下のステップＳＴ７０５からステップＳＴ７０８に係る処理は、図８のステップＳＴ７の処理に該当する。
【００９８】
ステップＳＴ７０５において、行動パターン分析部４５は、機器利用状況データベース４４の行動ベクトル要素テーブルの情報を、全てまたは指定された期間分、取得する。当該指定された期間は、日付や時間などにより指定される。
ステップＳＴ７０６において、行動パターン分析部４５は、取得したすべての行動パターンベクトルに対して、ＤＰマッチング（動的計画法）などによる距離関数に基づく階層的クラスタリングを実行する。
【００９９】
ステップＳＴ７０７において、行動パターン分析部４５は、階層的クラスタリングの実行結果である二分岐構造（左ノード、右ノード）および結合距離を、ノード情報テーブルに登録する。
ステップＳＴ７０８において、行動パターン分析部４５は、階層的クラスタリングの実行結果を、閾値に基づいてクラスタグループに分類し、分類した各クラスタグループにおいてグループ内の代表ベクトルを算出する。行動パターン分析部４５は、算出した代表ベクトルを表す代表ベクトルフラグと各クラスタグループを表すグループ番号と構成ＩＤとをノード情報テーブルに登録する。また、行動パターン分析部４５は、代表ベクトルフラグ、グループ番号、構成ＩＤ、構成数を代表ベクトルレコードに登録し、図１８に係る行動パターン分類処理を終了する。
【０１００】
図１９は、本発明の実施形態に係る機器利用状況データベース４４のノード情報テーブルの一例を示す概略図である。
当該ノード情報テーブルは、図１８に示した行動パターン分類処理により生成される。
図示する例では、ノード情報テーブルＴ６は、ＨＧＷ−ＩＤ、ノードＩＤ、結合距離、左ノード、右ノード、日付、グループ番号、代表ベクトルフラグ、構成数の各項目列を有する行と列からなる２次元の表形式のテーブルである。
例えば、５行目の例では、ＨＧＷ−ＩＤが０１０１であり、ノードＩＤが３であり、結合距離がｎｕｌｌであり、左ノードがｎｕｌｌであり、右ノードがｎｕｌｌであり、日付が２０１３／４／２０であり、グループ番号が０であり、代表ベクトルフラグがＴＲＵＥであり、構成数が３である。代表ベクトルフラグがＴＲＵＥである場合、代表ベクトルであることを表し、代表ベクトルフラグがＦＡＬＳＥである場合、代表ベクトルでないことを表す。
【０１０１】
図２０は、本発明の実施形態に係る行動パターン分析部４５の重み付け判定処理の一例を示すフローチャートである。
行動パターン分析部４５は、重み付け判定処理において、常時オン状態である電子機器や自律的にオン状態・オフ状態を切り替える電子機器を識別し、当該電子機器に対する重みをそれ以外の電子機器よりも低く設定する。また、行動パターン分析部４５は、人の操作によりオン状態・オフ状態を切り替えられる電子機器に対し、オン状態・オフ状態が切り替えられた回数が多い順に重みが高くなるように重みを設定する。そして、行動パターン分析部４５は、電子機器１のそれぞれに設定された重みに基づいて行動ベクトルを生成してグルーピングを行う。
なお、以下のステップＳＴ８０１からステップＳＴ８１７までの処理は、図８に係るステップＳＴ８の重み付け判定処理に該当する。
【０１０２】
ステップＳＴ８０１において、行動パターン分析部４５は、ＨＧＷ−ＩＤごとに、ステップＳＴ８０２からステップＳＴ８１６までの処理を順次行う。
ステップＳＴ８０２において、行動パターン分析部４５は、機器利用状況データベース４４の機器利用状況テーブルからＨＧＷ−ＩＤに対応する当日の全ての情報を取得する。
ステップＳＴ８０３において、行動パターン分析部４５は、ＭＡＣアドレスごとにステップＳＴ８０４からステップＳＴ８１０までの処理を順次行う。
【０１０３】
ステップＳＴ８０４において、行動パターン分析部４５は、機器利用状況テーブルからＭＡＣアドレスごとにオン状態・オフ状態のそれぞれに切り替えられた総回数（測定個数）に対するオン状態に切り替えられた回数（ＯＮの個数）の比率を稼働率として算出する。
ここで、ネットワークに接続する電子機器１には、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）のアクセスポイントやネットワークスイッチなどのように常時オン状態である電子機器と、テレビジョン受像機、スマートフォン、コンピュータのように利用者が利用するときにオン状態になる電子機器とが存在する。行動パターン分析部４５は、電子機器１ごとの稼働率を算出することで、上述の電子機器の種別を判別することができる。
例えば、稼働率が９０％以上である電子機器１である場合、行動パターン分析部４５は、常時オン状態である電子機器と判別する。なお、稼働率の算出は、蓄積された機器利用状況テーブルの全ての情報から算出してもよい。
【０１０４】
ステップＳＴ８０５において、行動パターン分析部４５は、ステップＳＴ８０４において算出した稼働率から１日当たりの平均稼働率を算出する。そして、行動パターン分析部４５は、算出した当日の平均稼働率と機器利用状況データベース４４の行動ベクトル化情報テーブルから取得した前日までの平均稼働率との平均稼働率を当該行動ベクトル化情報テーブルに登録し、当該行動ベクトル化情報テーブルを更新する。なお、前日までの平均稼働率のデータ値が登録されていない場合には、当日の平均稼働率を行動ベクトル化情報テーブルに登録してもよい。
【０１０５】
ステップＳＴ８０６において、行動パターン分析部４５は、平均稼働率に基づいて稼働率寄与割合を決定する。ここで、稼働率寄与割合とは、ステップＳＴ８０４において算出した稼働率が行動ベクトルに及ぼす影響度であり、例えば稼働率が９０％以上であれば、寄与割合が１０％などのように、稼働率に対する影響度の割合の条件が予め設定され、機器利用状況データベース４４に記憶されている。
【０１０６】
ステップＳＴ８０７において、行動パターン分析部４５は、機器利用状況テーブルからＭＡＣアドレスごとにオン状態・オフ状態のそれぞれを切り替え可能な最大回数（変化する最大数）に対する実際にオン状態またはオフ状態に切り替えられた回数（値の変化した個数）の比率を変化率として算出する。
ネットワークに接続する電子機器１には自律的にオン状態・オフ状態を切り替える電子機器が存在する。行動パターン分析部４５は、ある電子機器で他の電子機器と比較して極端にオン状態・オフ状態の切り替え回数が多い場合、行動パターンの推定におけるノイズとなるため、低い重みを設定してノイズの影響を抑える。変化率が所定の閾値、例えば、２５％以上である電子機器１は、人の操作とは関連なく自律的にオン状態・オフ状態の切り替えを実施する電子機器と推定する。当該変化率は、電子機器１の自律動作に関する閾値(例えば２５％)未満で、かつ変化率が高い（当該自律動作に関する閾値に近い変化率）ほど、人が頻繁に操作する電子機器１であると推定することができる。なお、変化率の算出は、蓄積された機器利用状況テーブルの全ての情報から算出した変化率であってもよいし、１日ごとの変化率から算出した平均変化率であってもよい。
【０１０７】
ステップＳＴ８０８において、行動パターン分析部４５は、ステップＳＴ８０７において算出した変化率から１日あたりの平均変化率を算出する。そして、行動パターン分析部４５は、算出した当日の平均変化率と機器利用状況データベース４４の行動ベクトル化情報テーブルから取得した前日までの平均変化率との平均変化率を当該行動ベクトル化情報テーブルに登録し、当該行動ベクトル化情報テーブルを更新する。なお、前日までの平均変化率のデータ値が登録されていない場合には、当日の平均変化率を行動ベクトル化情報テーブルに登録してもよい。
【０１０８】
ステップＳＴ８０９において、行動パターン分析部４５は、平均変化率に基づいて変化率寄与割合を決定する。ここで、変化率寄与割合とは、ステップＳＴ８０７において算出した変化率が行動ベクトルに及ぼす影響度であり、例えば変化率が２５％以上であれば、寄与割合が１０％などのように、変化率に対する影響度の割合の条件が予め設定され、機器利用状況データベース４４に記憶されている。
ステップＳＴ８１０において、行動パターン分析部４５は、算出した平均変化率と稼働率寄与割合と変化率寄与割合とを乗算し、寄与値を算出する。
ステップＳＴ８１１において、行動パターン分析部４５は、ＭＡＣアドレスごとのステップＳＴ８０４からステップＳＴ８１０までの処理を終了する。
【０１０９】
ステップＳＴ８１２において、行動パターン分析部４５は、全ての電子機器１の寄与値から合計値を算出する。
ステップＳＴ８１３において、行動パターン分析部４５は、ＭＡＣアドレスごとにステップＳＴ８１４からステップＳＴ８１５までの処理を順次行う。
ステップＳＴ８１４において、行動パターン分析部４５は、ステップＳＴ８１０において算出した寄与値とステップＳＴ８１２において算出した寄与値の合計値に対する比率をベクトル化加重として算出する。
【０１１０】
ステップＳＴ８１５において、行動パターン分析部４５は、ステップＳＴ８１４において算出したベクトル化加重を行動ベクトル化情報テーブルのベクトル化加重値として登録する。
ステップＳＴ８１６において、行動パターン分析部４５は、ＭＡＣアドレスごとのステップＳＴ８１４からステップＳＴ８１５までの処理を終了する。
ステップＳＴ８１７において、行動パターン分析部４５は、ＨＧＷ−ＩＤごとのステップＳＴ８０２からステップＳＴ８１６までの処理を終了し、図２０に係る重み付け判定処理を終了する。
【０１１１】
当該重み付け判定処理は、１日１回、機器利用状況テーブルのデータが２４時間蓄積されたタイミングで実施することが好ましい。また、稼働率・変化率は、前日までの平均稼働率、平均変化率が行動ベクトル化情報テーブルに登録されていることが好ましい。
これにより、常時オン状態である電子機器や自律的に動作する電子機器に対する重みを低く設定し、人の操作に関連する電子機器に対する重みを、人の操作の多い順に重みを高く設定することができる。
【０１１２】
なお、行動ベクトル化処理部４３２における行動ベクトル化処理において、新規に検出された電子機器１は、機器利用状況データベース４４の行動ベクトル化情報テーブルに該当するレコードが存在しないため、ベクトル化加重を取得することができない。この場合、図１４のステップＳＴ４０５からステップＳＴ４０８の処理の代わりに、行動ベクトル化処理部４３２は、当日の現在時刻までに検出した電子機器１の総数を用いてベクトル化加重を算出する。
具体的には、行動ベクトル化処理部４３２は、ベクトル化加重を次式により算出する。
機器数＝ベクトル化加重が零またはベクトル化加重が存在しない電子機器１の数
ベクトル化加重＝１／（当日の検出された電子機器１の総数−機器数）
【０１１３】
なお、図１４のステップＳＴ４０５からステップＳＴ４０８の処理の代わりに、行動ベクトル化処理部４３２は、当日の現在時刻までのデータから類似情報を抽出して、ベクトル化加重を算出してもよい。具体的には、行動ベクトル化処理部４３２は、現在時刻までに取得したデータから電子機器１の稼働率および変化率を算出し、保持している行動ベクトル化情報テーブルから類似性の高いＭＡＣアドレスを抽出し、抽出したＭＡＣアドレスに該当するベクトル化加重を、新規に検出された電子機器１のベクトル化加重として用いてもよい。
【０１１４】
なお、新規に検出された電子機器１が存在する場合、過去に登録されたデータには同一の機器構成が存在しない。すなわち、異常推定処理において、当日のデータと過去に登録されたデータとの比較を実施しなくてもよい。この場合、当日は、異常監視処理のみを行えばよい。
なお、新規に検出された電子機器１が存在する日の行動ベクトルは、１日経過した後に行動パターン分類処理によりクラスタグループにグルーピングされてもよい。
なお、一度検出された電子機器１は、次回以降、重み付け判定処理により算出された重みを用いて行動ベクトル化処理を行ってもよい。
【０１１５】
なお、新規に検出された電子機器１が存在する日において、当該電子機器１に他の電子機器と比較して極端なベクトル化加重を設定すると、当該ベクトル化加重を反映した行動パターンが日常パターンとして蓄積されてしまう。したがって、過去の行動ベクトルの修正を行わない場合には、新規に検出された電子機器１に対しても他の電子機器１に対するベクトル化加重と同様の適切なベクトル化加重が設定することが好ましい。また、ベクトル化加重が存在しない場合と同様に、登録されているベクトル化加重が所定の閾値を越えている場合においても、図１４のステップＳＴ４０５からステップＳＴ４０８の処理の代わりに、行動ベクトル化処理部４３２は、当日の現在時刻までに検出した電子機器１の総数を用いてベクトル化加重を算出することが好ましい。
【０１１６】
なお、本実施形態において、情報処理装置４は、異常を検出（通知）すると説明したが、異常でない正常を検出（通知）してもよいし、電子機器１の利用状況を判定し、宅内における人が在宅か不在かを検出（通知）してもよい。
なお、本実施形態において、情報処理装置４は、各電子機器１の利用状況に基づいて、各電子機器１の利用率を利用者端末５に通知してもよい。この場合、例えば、行動パターン分析部４５が算出した電子機器１ごとの稼働率から電子機器１ごとの利用時間（オン状態が継続している時間）、電子機器１ごとの利用時刻（所定時間以上、オン状態を継続したときにおけるオン状態となった時刻やオフ状態となった時刻）、当該利用時刻が該当する時間帯である利用時間帯などの電子機器１ごとの利用率を算出し、当該電子機器１ごとの利用率に基づいて、画面作成部４８が当該電子機器１ごとの利用率を含む情報を作成し、利用者端末５に送信すればよい。また、利用者により予め各電子機器とＭＡＣアドレスとが対応付けられている場合や、ＭＡＣアドレスに基づいて機器を特定する手段によりＭＡＣアドレスに対応する電子機器を特定可能な場合には、特定の電子機器に対する利用率を算出し、当該特定の機器の電子機器に対する利用率を利用者端末５に通知してもよい。
【０１１７】
このように、本実施形態によれば、情報処理装置４は、ネットワークに接続可能な複数の電子機器１がネットワークに接続されているか否かを表す情報を取得する第１取得部（機器情報取得部４１）と、第１取得部（機器情報取得部４１）により取得されたネットワークに接続されているか否かを表す情報に基づいて複数の電子機器１のうち人の操作に関連する電子機器１を推定する推定部（利用状況解析部４３）と、推定部（利用状況解析部４３）により推定された人の操作に関連する電子機器１に対する重みを算出する重み付け部（行動パターン分析部４５）と、重み付け部（行動パターン分析部４５）により算出された重みに基づいて、人の操作に関連する電子機器のぞれぞれの利用率を算出する利用率算出部（異常判定部４７）と、を備える。
【０１１８】
これにより、情報処理装置４は、宅内の一般的な電子機器１がネットワークに接続されているか確認し、自律的に利用状況（オン状態・オフ状態）の切り替えを行う電子機器以外の人の操作による利用状況の切り替えを行う電子機器を推定し、当該電子機器に対する重みから当該電子機器の利用率を算出することができ、見守りサービスにおけるユーザの利便性を向上させることができる。
【０１１９】
また、情報処理装置４は、宅内に既設のネットワークに接続可能な電子機器を用いて、宅内にいる人の見守りを実施するため、見守りサービスを導入する際にセンサなどの新たな機器の導入コストを削減することができる。また、情報処理装置４は、宅内の人が実際に使用する一般的な電子機器をネットワークに接続するだけで利用状況を取得することができ、当該電子機器の利用状況を取得して見守りを実施するため、見守り専用の機器が不要であり、当該見守り専用の機器に対するメンテナンスに係る時間および費用を削減することができる。
【０１２０】
また、情報処理装置４は、複数のネットワークに接続された電子機器の中から人の動きに関連の深い電子機器を自動的に推定して重み付けを行うため、人の動きに応じた日常パターンの分類をすることができる。
また、情報処理装置４は、当日の電子機器の利用状況の挙動が、登録されている日常パターンから外れていた場合、さらに人の動きがあるかを継続して監視し、人の動きがない場合のみを異常と推定するため、緊急性の高い異常のみを通知することができる。
【０１２１】
また、情報処理装置４は、当日の電子機器の利用状況の挙動が、登録されている日常パターンから外れていた場合、さらに人の動きがあるかを継続して監視し、監視中に自律的に動作する電子機器を判定して該当電子機器の情報を除外するため、人の操作に応じた電子機器を推定でき、当該電子機器を使用する人の動きを正確に把握した異常推定をすることができる。
【０１２２】
また、情報処理装置４は、宅内のネットワークに接続可能な電子機器は、利用者の需要や電子機器の老朽化による買い替えなどにより宅内の機器構成が変化するが、ネットワークに接続可能な電子機器の増減により、比較対象とする日常パターンを変化させるため、処理の効率化を図りながら精度の高い異常推定を行うことができる。
また、情報処理装置４は、電子機器が長時間起動すると、繰り返しのない日常パターンや、異常パターンが日常パターンとして分類される可能があるが、構成数が条件を満たさないグループを比較対象外とするため、異常推定にてノイズとなり得る情報を排除した精度の高い異常判定ができる。
【０１２３】
なお、上述した実施形態における情報処理装置の一部、または全部をコンピュータで実現するようにしても良い。その場合、この制御機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現しても良い。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、情報処理装置に内蔵されたコンピュータシステムであって、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
【０１２４】
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでも良い。
【０１２５】
また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであっても良い。
また、上述した実施形態における情報処理装置の一部、または全部を、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等の集積回路として実現しても良い。情報処理装置の各機能ブロックは個別にプロセッサ化してもよいし、一部、または全部を集積してプロセッサ化しても良い。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限らず専用回路、または汎用プロセッサで実現しても良い。また、半導体技術の進歩によりＬＳＩに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いても良い。
【０１２６】
以上、図面を参照してこの発明の一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。
【符号の説明】
【０１２７】
Ｓ１・・・情報処理システム、１・・・電子機器、１−１・・・タッチパネル搭載端末、１−２・・・表示装置、１−３・・・ＩＰ電話、２・・・スイッチングハブ、３・・・起動情報収集装置、３１・・・アクティブ特徴抽出部、３２・・・パッシブ特徴抽出部、３３・・・機器情報通信部、４・・・情報処理装置、４１・・・機器情報取得部（第１取得部、第２取得部）、４２・・・特徴蓄積データベース、４３・・・利用状況解析部（推定部）、４３１・・・利用状況生成処理部、４３２・・・行動ベクトル化処理部、４４・・・機器利用状況データベース、４５・・・行動パターン分析部（重み付け部）、４６・・・行動推定結果データベース、４７・・・異常判定部（利用率算出部、判定部）、４８・・・画面作成部、４９・・・データベース、４０１・・・ＣＰＵ、４０２・・・記憶媒体、４０３・・・ドライブ部、４０４・・・入力部、４０５・・・出力部、４０６・・・ＲＯＭ、４０７・・・ＲＡＭ、４０８・・・補助記憶部、４０９・・・通信部、５・・・利用者端末、５−１・・・スマートフォン、５−２・・・ＰＣ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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