(57)【要約】【課題】ユーザの活動状況を、１つの指標の特殊性によって制限されることなく、より適切に判定することができる活動状況判定装置を提供する。【解決手段】本活動状況判定装置は、ユーザの滞在対象区域における消費電力量の計測値から生成される電力消費データを蓄積する電力消費データ蓄積手段と、ユーザの滞在対象区域における通信のトラフィック量の計測値から生成されるトラフィックデータを蓄積するトラフィックデータ蓄積手段と、蓄積された電力消費データから取得される複数の時間帯の各々における消費電力量と、蓄積されたトラフィックデータから取得される複数の時間帯の各々におけるトラフィック量とに基づいて、ユーザが所定の時間帯に滞在対象区域に滞在していたか否かを判定する活動状況判定手段とを有する。ここで、蓄積されたトラフィックデータから分離したユーザ起因トラフィックの量を判定における基準とすることも好ましい。【選択図】図２
2015087900.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの活動状況を判定する活動状況判定装置であって、
ユーザの滞在対象区域における消費電力量の計測値から生成される電力消費データを蓄積する電力消費データ蓄積手段と、
ユーザの当該滞在対象区域における通信のトラフィック量の計測値から生成されるトラフィックデータを蓄積するトラフィックデータ蓄積手段と、
蓄積された電力消費データから取得される複数の時間帯の各々における消費電力量と、蓄積されたトラフィックデータから取得される複数の時間帯の各々におけるトラフィック量とに基づいて、ユーザが所定の時間帯に当該滞在対象区域に滞在していたか否かを判定する活動状況判定手段と
を有することを特徴とする活動状況判定装置。
【請求項２】
前記活動状況判定手段は、蓄積されたトラフィックデータから、当該滞在対象区域でのユーザの行動に起因するユーザ起因トラフィックを分離し、当該ユーザ起因トラフィックの量を、ユーザが当該滞在対象区域に滞在していたか否かの判定における基準とするトラフィック分離手段を有することを特徴とする請求項１に記載の活動状況判定装置。
【請求項３】
前記トラフィックデータ蓄積手段は、トラフィックデータ内のトラフィック量について当該トラフィックの発生元である機器を識別する機器識別子を対応付けて蓄積し、
前記トラフィック分離手段は、所定期間毎及び機器の機器識別子毎に、複数の時間帯の各々におけるトラフィック量を記録したトラフィックデータにおいて、各機器識別子について互いに異なる所定期間でのトラフィック量の間の類似度を算出し、所定下限閾値未満である類似度が最頻となるような機器識別子に対応したトラフィックをユーザ起因トラフィックであるとする
ことを特徴とする請求項２に記載の活動状況判定装置。
【請求項４】
前記トラフィックデータ蓄積手段は、トラフィックデータ内のトラフィック量について当該トラフィックの発生元である機器の機器識別子を対応付けて蓄積し、
前記トラフィック分離手段は、
所定期間毎及び機器の機器識別子毎に、複数の時間帯の各々におけるトラフィック量を記録したトラフィックデータにおいて、各機器識別子について互いに異なる所定期間でのトラフィック量の間の類似度を算出し、所定下限閾値以上であって所定上限閾値以下である類似度が最頻となるような機器識別子に対応したトラフィックを、ユーザの行動に起因するトラフィックと機器の設定に起因するトラフィックとの混合した混合型トラフィックであるとし、
各所定期間での当該混合型トラフィックを所定の時間区間毎の又は所定の時間区間のトラフィックとし、各所定期間における対応する時間区間でのトラフィック量の中で最小となるトラフィック量がゼロである場合に、この中でゼロ以外の値をとるトラフィック量をユーザ起因トラフィックであるとする
ことを特徴とする請求項２又は３に記載の活動状況判定装置。
【請求項５】
前記トラフィック分離手段は、各所定期間での当該混合型トラフィックを所定の時間区間毎の又は所定の時間区間のトラフィックとし、各所定期間における対応する時間区間でのトラフィック量の中で最小となるトラフィック量がゼロ以外の値である場合に、最小のトラフィック量よりも大きい値をとる時間区間でのトラフィック量における、当該最小のトラフィック量よりも大きい分をユーザ起因トラフィックの量であるとすることを特徴とする請求項４に記載の活動状況判定装置。
【請求項６】
前記活動状況判定手段は、
蓄積された電力消費データから取得される複数の時間帯の各々における消費電力量に基づいて当該ユーザの活動状況を推定する第１のユーザ状況推定手段と、
蓄積されたトラフィックデータから取得される複数の時間帯の各々におけるトラフィック量に基づいて当該ユーザの活動状況を推定する第２のユーザ状況推定手段と、
前記第１のユーザ状況推定手段によって出力された活動状況の推定結果と、前記第２のユーザ状況推定手段によって出力された活動状況の推定結果とに基づいて、ユーザが所定の時間帯に当該滞在対象区域に滞在していたか否かを判定する推定結果統合手段と
を有することを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の活動状況判定装置。
【請求項７】
前記第１のユーザ状況推定手段は、１つの時間帯における消費電力量が所定電力量閾値以上である場合、当該１つの時間帯について、ユーザが当該滞在対象区域に滞在していたと推定することを特徴とする請求項６に記載の活動状況判定装置。
【請求項８】
前記活動状況判定手段は、
複数の時間帯の各々における消費電力量を要素とする電力消費パターンと、複数の時間帯の各々におけるトラフィック量を要素とするトラフィックパターンとに、複数の時間帯の各々におけるユーザの活動状況を予め対応付けた活動状況推定テーブルを保持する活動状況推定テーブル管理手段と、
前記活動状況推定テーブルに含まれる電力消費パターンと、当該複数の時間帯を含む時間での蓄積された電力消費データから形成される電力消費データベクトルとの類似度が所定条件を満たし、且つ当該電力消費パターンに対応付けられたトラフィックパターンと、当該複数の時間帯を含む時間での蓄積されたトラフィックデータから形成されるトラフィックデータベクトルとの類似度が所定条件を満たす場合、当該電力消費パターン及びトラフィックパターンに対応付けられたユーザの活動状況を、当該ユーザの活動状況と判定するテーブル判定手段と
を有することを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の活動状況判定装置。
【請求項９】
外部のゲートウェイから送信される消費電力量の計測値及び通信のトラフィック量の計測値を受信可能であり、受信した消費電力量の計測値及び通信のトラフィック量の計測値をそれぞれ前記電力消費データ蓄積手段及び前記トラフィックデータ蓄積手段に出力するインタフェースを更に有することを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載の活動状況判定装置。
【請求項１０】
外部の消費電力量計測手段から送信又は出力される消費電力量の計測値を受信又は入力可能であり、受信又は入力した消費電力量の計測値を前記電力消費データ蓄積手段に出力するインタフェースと、
ゲートウェイとしてのゲートウェイ機能動作を実行可能であり、ユーザの当該滞在対象区域における通信のトラフィック量の計測値を前記トラフィックデータ蓄積手段に出力するゲートウェイ機能手段と
を更に有することを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載の活動状況判定装置。
【請求項１１】
ユーザの活動状況を判定する活動状況判定装置に搭載されたコンピュータを機能させる判定プログラムであって、前記活動状況判定装置は、
ユーザの滞在対象区域における消費電力量の計測値から生成される電力消費データを蓄積する電力消費データ蓄積手段と、
ユーザの当該滞在対象区域における通信のトラフィック量の計測値から生成されるトラフィックデータを蓄積するトラフィックデータ蓄積手段と
を有しており、前記判定プログラムは、
蓄積された電力消費データから取得される複数の時間帯の各々における消費電力量と、蓄積されたトラフィックデータから取得される複数の時間帯の各々におけるトラフィック量とに基づいて、ユーザが所定の時間帯に当該滞在対象区域に滞在していたか否かを判定する活動状況判定手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする判定プログラム。
【請求項１２】
ユーザの活動状況を判定する判定方法であって、
ユーザの滞在対象区域における消費電力量の計測値から生成される電力消費データを蓄積する第１のステップと、
ユーザの当該滞在対象区域における通信のトラフィック量の計測値から生成されるトラフィックデータを蓄積する第２のステップと、
蓄積された電力消費データから取得される複数の時間帯の各々における消費電力量と、蓄積されたトラフィックデータから取得される複数の時間帯の各々におけるトラフィック量とに基づいて、ユーザが所定の時間帯に当該滞在対象区域に滞在していたか否かを判定する第３のステップと
を有することを特徴とする判定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザによる消費電力量等の外部から取得されるデータ情報から、ユーザの活動状況を推定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、通信技術が高度化して高機能の情報機器を簡便に利用する環境が整備されており、情報機器のユーザにきめ細やかなサービスが提供可能となっている。例えば、ユーザの現在位置や嗜好等を考慮した製品情報やイベント情報、さらにはユーザのスケジュールや天候を踏まえた生活アドバイス情報等の提供も実施することができる。
【０００３】
ここで、ユーザにとって的を射た適切なサービスの提供には、ユーザの活動状況を予め把握しておくことが重要となる。このようなユーザの活動を推定する方法として、例えば、特許文献１では、複数日における宅内での消費電力を計測して居住者の活動量を把握するために、活動の有無を判定する際の閾値を自動的に決定し、これにより居住者の生活状況を推定する技術が開示されている。この技術では、宅内の消費電力量が決定された閾値を上回った場合に、居住者が自宅で活動していると判定される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−４３９８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に提示されたような従来技術では、基本的に、例えば消費電力量が閾値を上回るか否かといった一指標の量的判断が判定基準となっている。その結果、例えば消費電力量の増大に寄与しないようなユーザの活動を把握し考慮することは困難となっている。
【０００６】
実際、特許文献１に開示された技術では、例えば冷房や暖房を概ね必要としない（１０月のような）夏冬の中間期における日中の時間帯では、ユーザが在宅しているにもかかわらず、消費電力量が閾値を超えないので、自宅にて活動を行っていないと判定される懸念がある。
【０００７】
そこで、本発明は、ユーザの活動状況を、１つの指標の特殊性によって制限されることなく、より適切に判定することができる活動状況判定装置、判定プログラム及び判定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】
【０００８】
本発明によれば、ユーザの活動状況を判定する活動状況判定装置であって、
ユーザの滞在対象区域における消費電力量の計測値から生成される電力消費データを蓄積する電力消費データ蓄積手段と、
ユーザの滞在対象区域における通信のトラフィック量の計測値から生成されるトラフィックデータを蓄積するトラフィックデータ蓄積手段と、
蓄積された電力消費データから取得される複数の時間帯の各々における消費電力量と、蓄積されたトラフィックデータから取得される複数の時間帯の各々におけるトラフィック量とに基づいて、ユーザが所定の時間帯に滞在対象区域に滞在していたか否かを判定する活動状況判定手段と
を有する活動状況判定装置が提供される。
【０００９】
この活動状況判定装置の一実施形態として、活動状況判定手段は、蓄積されたトラフィックデータから、滞在対象区域でのユーザの行動に起因するユーザ起因トラフィックを分離し、ユーザ起因トラフィックの量を、ユーザが滞在対象区域に滞在していたか否かの判定における基準とするトラフィック分離手段を有することも好ましい。
【００１０】
また、上記のユーザ起因トラフィックを分離する実施形態において、トラフィックデータ蓄積手段は、トラフィックデータ内のトラフィック量についてトラフィックの発生元である機器を識別する機器識別子を対応付けて蓄積し、トラフィック分離手段は、所定期間毎及び機器の機器識別子毎に、複数の時間帯の各々におけるトラフィック量を記録したトラフィックデータにおいて、各機器識別子について互いに異なる所定期間でのトラフィック量の間の類似度を算出し、所定下限閾値未満である類似度が最頻となるような機器識別子に対応したトラフィックをユーザ起因トラフィックであるとすることも好ましい。
【００１１】
さらに、上記のユーザ起因トラフィックを分離する実施形態において、トラフィックデータ蓄積手段は、トラフィックデータ内のトラフィック量についてトラフィックの発生元である機器の機器識別子を対応付けて蓄積し、
トラフィック分離手段は、所定期間毎及び機器の機器識別子毎に、複数の時間帯の各々におけるトラフィック量を記録したトラフィックデータにおいて、各機器識別子について互いに異なる所定期間でのトラフィック量の間の類似度を算出し、所定下限閾値以上であって所定上限閾値以下である類似度が最頻となるような機器識別子に対応したトラフィックを、ユーザの行動に起因するトラフィックと機器の設定に起因するトラフィックとの混合した混合型トラフィックであるとし、
各所定期間での混合型トラフィックを所定の時間区間毎の又は所定の時間区間のトラフィックとし、各所定期間における対応する時間区間でのトラフィック量の中で最小となるトラフィック量がゼロである場合に、この中でゼロ以外の値をとるトラフィック量をユーザ起因トラフィックであるとすることも好ましい。
【００１２】
さらに、上記の混合型トラフィックに係る実施形態において、トラフィック分離手段は、各所定期間での混合型トラフィックを所定の時間区間毎の又は所定の時間区間のトラフィックとし、各所定期間における対応する時間区間でのトラフィック量の中で最小となるトラフィック量がゼロ以外の値である場合に、最小のトラフィック量よりも大きい値をとる時間区間でのトラフィック量における、最小のトラフィック量よりも大きい分をユーザ起因トラフィックの量であるとすることも好ましい。
【００１３】
また、本発明の活動状況判定装置の他の実施形態として、活動状況判定手段は、
蓄積された電力消費データから取得される複数の時間帯の各々における消費電力量に基づいてユーザの活動状況を推定する第１のユーザ状況推定手段と、
蓄積されたトラフィックデータから取得される複数の時間帯の各々におけるトラフィック量に基づいてユーザの活動状況を推定する第２のユーザ状況推定手段と、
第１のユーザ状況推定手段によって出力された活動状況の推定結果と、第２のユーザ状況推定手段によって出力された活動状況の推定結果とに基づいて、ユーザが所定の時間帯に滞在対象区域に滞在していたか否かを判定する推定結果統合手段と
を有することも好ましい。
【００１４】
ここで、第１のユーザ状況推定手段は、１つの時間帯における消費電力量が所定電力量閾値以上である場合、１つの時間帯について、ユーザが滞在対象区域に滞在していたと推定することも好ましい。
【００１５】
さらに、本発明の活動状況判定装置の他の実施形態として、活動状況判定手段は、
複数の時間帯の各々における消費電力量を要素とする電力消費パターンと、複数の時間帯の各々におけるトラフィック量を要素とするトラフィックパターンとに、複数の時間帯の各々におけるユーザの活動状況を予め対応付けた活動状況推定テーブルを保持する活動状況推定テーブル管理手段と、
活動状況推定テーブルに含まれる電力消費パターンと、複数の時間帯を含む時間での蓄積された電力消費データから形成される電力消費データベクトルとの類似度が所定条件を満たし、且つ電力消費パターンに対応付けられたトラフィックパターンと、複数の時間帯を含む時間での蓄積されたトラフィックデータから形成されるトラフィックデータベクトルとの類似度が所定条件を満たす場合、電力消費パターン及びトラフィックパターンに対応付けられたユーザの活動状況を、ユーザの活動状況と判定するテーブル判定手段と
を有することも好ましい。
【００１６】
また、本発明の活動状況判定装置においては、
外部のゲートウェイから送信される消費電力量の計測値及び通信のトラフィック量の計測値を受信可能であり、受信した消費電力量の計測値及び通信のトラフィック量の計測値をそれぞれ電力消費データ蓄積手段及びトラフィックデータ蓄積手段に出力するインタフェース
がさらに設けられていることも好ましい。この場合、本活動状況判定装置は、例えば、ホームゲートウェイ（ＨＧＷ）から事業者通信網を介して消費電力量の計測値及び通信のトラフィック量の計測値を取得するサーバとすることができる。
【００１７】
一方、上記の形態とは異なる実施形態として、活動状況判定装置は、
外部の消費電力量計測手段から送信又は出力される消費電力量の計測値を受信又は入力可能であり、受信又は入力した消費電力量の計測値を電力消費データ蓄積手段に出力するインタフェースと、
ゲートウェイとしてのゲートウェイ機能動作を実行可能であり、ユーザの当該滞在対象区域における通信のトラフィック量の計測値をトラフィックデータ蓄積手段に出力するゲートウェイ機能手段と
を更に有することも好ましい。この場合、活動状況判定装置は、例えばＨＧＷ又はＨＧＷの一部であってもよい。
【００１８】
本発明によれば、さらに、ユーザの活動状況を判定する活動状況判定装置に搭載されたコンピュータを機能させる判定プログラムであって、この活動状況判定装置は、
ユーザの滞在対象区域における消費電力量の計測値から生成される電力消費データを蓄積する電力消費データ蓄積手段と、
ユーザの滞在対象区域における通信のトラフィック量の計測値から生成されるトラフィックデータを蓄積するトラフィックデータ蓄積手段と
を有しており、上記の判定プログラムは、
蓄積された電力消費データから取得される複数の時間帯の各々における消費電力量と、蓄積されたトラフィックデータから取得される複数の時間帯の各々におけるトラフィック量とに基づいて、ユーザが所定の時間帯に滞在対象区域に滞在していたか否かを判定する活動状況判定手段と
してコンピュータを機能させる判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、ユーザの活動状況を判定する判定方法であって、
ユーザの滞在対象区域における消費電力量の計測値から生成される電力消費データを蓄積する第１のステップと、
ユーザの滞在対象区域における通信のトラフィック量の計測値から生成されるトラフィックデータを蓄積する第２のステップと、
蓄積された電力消費データから取得される複数の時間帯の各々における消費電力量と、蓄積されたトラフィックデータから取得される複数の時間帯の各々におけるトラフィック量とに基づいて、ユーザが所定の時間帯に滞在対象区域に滞在していたか否かを判定する第３のステップと
を有する判定方法が提供される。
【発明の効果】
【００２０】
本発明の活動状況判定装置、判定プログラム及び判定方法によれば、ユーザの活動状況を、１つの指標の特殊性によって制限されることなく、より適切に判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明による活動状況判定システムの一実施形態における模式図である。
【図２】本発明による活動状況判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】消費電力テーブル及びトラフィックテーブルの一実施形態を示すテーブル図である。
【図４】ユーザ起因トラフィック、機器起因トラフィック及び混合型トラフィックの実施例を示すグラフである。
【図５】混合型トラフィックからユーザ起因トラフィック分が分離される様子を概略的に示すグラフである。
【図６】本発明による活動状況判定装置の他の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７】活動状況推定テーブルの一実施形態を示すテーブル図である。
【図８】本発明による活動状況判定装置の更なる他の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。
【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】
[活動状況判定システム]
図１は、本発明による活動状況判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、本実施形態での活動状況判定システムは、事業者通信網２に設置されており（ａ）ユーザの消費電力量と（ｂ）ユーザの通信トラフィック量とに基づいてユーザの活動状況を判定する活動状況判定装置１を含む。ここで、ユーザの活動状況の判定とは、本実施形態において、活動を判定する対象となる場所である滞在対象区域に、ユーザが所定の時間帯に滞在しているか否かを判定することを指す。
【００２５】
また、ユーザの消費電力量及び通信トラフィック量はそれぞれ、本実施形態においてユーザの滞在対象区域である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を介して活動状況判定装置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が消費電力量を図示していない（ネットワークに設置された）ＭＤＭＳ（Meter data Management System）に送信し、活動状況判定装置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に出力することになる。
【００２８】
ＨＧＷ４は、宅内に設けられたホームネットワークやテレビジョンジョン（ＴＶ）等の接続されたセットトップボックス（ＳＴＢ）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）が接続されている。
【００２９】
ＨＧＷ４は、接続されたこれらの情報機器と、例えばインターネット上に設置されたサーバ（例えばサーバ５）との間の通信トラフィックの量を計測し、単位時間毎の通信トラフィック量の計測値を事業者通信網２を介して活動状況判定装置１宛てに送信する。ここで、ＨＧＷ４は、通信トラフィック量の計測値と共に、当該計測値の通信主体である情報機器の機器識別子、例えばＭＡＣ（Media Access control）アドレスを、当該計測値に紐付けて活動状況判定装置１宛てに送信することも好ましい。
【００３０】
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を介して活動状況判定装置１宛てに送信する。
【００３１】
活動状況判定装置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、当該計測値から電力消費データを生成して蓄積する。さらに、ユーザの自宅内における通信トラフィック量の計測値を受信し、当該計測値から通信トラフィックデータを生成して蓄積する。次いで、活動状況判定装置１は、
（ａ）蓄積された電力消費データから取得される複数の時間帯の各々における消費電力量と、
（ｂ）蓄積された通信トラフィックデータから取得される複数の時間帯の各々における通信トラフィック量と
に基づいて、ユーザが所定の時間帯に自宅に滞在していたか否かを判定する。
【００３２】
このように、活動状況判定装置１は、（ａ）各時間帯の消費電力量と（ｂ）各時間帯の通信トラフィック量との両方を考慮して活動状況の判定を行っている。従って、ユーザの活動状況を、例えば消費電力量といった１つの指標の特殊性によって制限されることなく、より適切に判定することが可能となるのである。例えば、冷房や暖房を概ね必要としない（１０月のような）夏冬の中間期における日中の時間帯のように、ユーザが在宅しているにもかかわらず消費電力量がほとんど発生しない状況でも、通信トラフィック量をも考慮して適切な活動状況の判定を行うことを可能にする。
【００３３】
［活動状況判定装置１］
図２は、本発明による活動状況判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。
【００３４】
図２によれば、活動状況判定装置１は、通信インタフェース部１０１と、電力消費データ蓄積部１０２と、トラフィックデータ蓄積部１０３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、活動状況判定装置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活動状況判定部１１としての機能を実現させる。
【００３５】
ここで、活動状況判定部１１（プロセッサ・メモリ）は、第１のユーザ状況推定部１２と、第２のユーザ状況推定部１３と、推定結果統合部１４とを有する。
【００３６】
このうち、第１のユーザ状況推定部１２は、蓄積された電力消費データから取得される複数の時間帯の各々における消費電力量に基づいてユーザの活動状況を推定する手段であり、電力データ解析部１２１と、第１推定部１２２とを有する。また、第２のユーザ状況推定部１３は、蓄積されたトラフィックデータから取得される複数の時間帯の各々におけるトラフィック量に基づいてユーザの活動状況を推定する手段であり、トラフィックデータ解析部１３１と、トラフィック分離部１３２と、第２推定部１３３とを有する。
【００３７】
尚、図２によれは、各機能構成部を矢印で接続した処理の流れは、本発明によるユーザの活動状況を判定する方法の一実施形態としても理解される。
【００３８】
通信インタフェース部１０１は、
（ａ）活動状況判定の対象であるユーザについての自宅（滞在対象区域）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や通信トラフィック量の計測値データを受信し、さらに、
（ｂ）推定結果統合部１４から出力される「ユーザが所定の時間帯に自宅（滞在対象区域）に滞在していたか否か」の判定結果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、この判定結果を必要とするユーザに提示することもできる。
【００３９】
電力消費データ蓄積部１０２は、受信した消費電力量の計測値から生成される電力消費データを蓄積する。また、トラフィックデータ蓄積部１０３（図２）は、受信した通信トラフィック量の計測値から生成されるトラフィックデータを蓄積する。
【００４０】
活動状況判定部１１は、
（ａ）電力消費データ蓄積部１０２に蓄積された電力消費データから取得される複数の時間帯の各々における消費電力量と、
（ｂ）トラフィックデータ蓄積部１０３に蓄積されたトラフィックデータから取得される複数の時間帯の各々におけるトラフィック量と
に基づいて、ユーザが所定の時間帯に当該滞在対象区域に滞在していたか否かを判定する。以下、この活動状況判定部１１の各機能構成部を説明する。
【００４１】
電力データ解析部１２１は、電力消費データ蓄積部１０２に蓄積された電力消費データから、所定期間（例えば１日間）毎の各時間帯における消費電力量を示す消費電力テーブルを生成する。
【００４２】
図３（Ａ）は、消費電力テーブルの一実施形態を示すテーブル図である。同図によれば、消費電力テーブルでは、８月の各日における１時間の時間帯毎に、同時間帯（１時間）での消費電力量が対応付けて記録されている。
【００４３】
図２に戻って、第１推定部１２２は、消費電力テーブルから取得される複数の時間帯の各々における消費電力量に基づいてユーザの活動状況を推定する。具体的に１つの推定の実施形態として、１つの時間帯における消費電力量Ｐx-yが所定電力量閾値ＰTH以上、即ち、
（１）  Ｐx-y≧ＰTH
である場合、当該１つの時間帯について、ユーザが当該滞在対象区域に滞在していたと推定する。
【００４４】
また、他の推定の実施形態として、第１推定部１２２は、電力消費データ蓄積部１０２に蓄積された電力消費データから、例えば時間帯１（0〜8ｈ）、時間帯２（8〜16ｈ）及び時間帯３（16〜24ｈ）の各々における消費電力量を要素とする電力消費データベクトルＶｄを生成する。また、一方で複数の消費電力量代表ベクトルＶｑｎの各々に対し、１つのユーザの活動状況（在宅状況）のパターンが対応付けられている活動状況推定テーブルを予め生成し保持していく。
【００４５】
次いで、生成された電力消費データベクトルＶｄと、保持した活動状況推定テーブルに含まれる消費電力量代表ベクトルＶｑｎ（ｎ＝１，２，・・・，ｎｔｏｔ）の各々とのコサイン類似度を算出する。ここで、ｎｔｏｔは、テーブルに挙げられた消費電力量代表ベクトル数である。このコサイン類似度ｃｏｓ（Ｖｄ，Ｖｑｎ）は、Ｖｄ及びＶｑｎのそれぞれの要素をＶｄｉ及びＶｑｎｉとして、
（２）  ｃｏｓ（Ｖｄ，Ｖｑｎ）
＝Σｉ（Ｖｄｉ・Ｖｑｎｉ）／（（Σｉ（Ｖｄｉ）２）０.５）・（Σｉ（Ｖｑｎｉ）２）０.５）
によって算出される。ここで、Σｉは、要素ｉについての総和（summation）である。
【００４６】
このようにして、電力消費データベクトルＶｄと、代表ベクトルＶｑｎの各々とのコサイン類似度を算出した後、活動状況推定テーブルにおいて、対象ユーザに係る電力消費データに対して所定条件を満たすコサイン類似度を有する代表ベクトルＶｑｎに対応付けられたユーザの活動状況（在宅状況）を、対象ユーザの活動状況であると推定する。
【００４７】
ここで、この所定条件として、例えば、コサイン類似度が所定閾値Ｃｔｈ（例えば０.７）以上であること、又は活動状況推定テーブルに列挙された代表ベクトルＶｑｎの中で最も高いコサイン類似度を有すること等、を採用することができる。尚、活動状況推定テーブルの一例として、後に、トラフィック量代表ベクトルをも判定（推定）要素として取り入れた活動状況推定テーブル１１５’を、図７を用いて説明する。
【００４８】
トラフィックデータ解析部１３１は、トラフィックデータ蓄積部１０３に蓄積されたトラフィックデータから、所定期間（例えば１日間）毎の各時間帯における通信トラフィック量を示すトラフィックテーブルを生成する。
【００４９】
図３（Ｂ）は、トラフィックテーブルの一実施形態を示すテーブル図である。同図によれば、トラフィックテーブルでは、８月の各日での、トラフィック発生元の各情報機器における１時間の時間帯毎に、同時間帯（１時間）での通信トラフィック量が対応付けて記録されている。ここで、トラフィック発生元の情報機器は、機器識別子としてのＭＡＣアドレスによって識別される。トラフィック発生元のＭＡＣアドレスは、ＨＧＷ４における通信トラフィック量の計測値に紐付けられ、当該計測値と共にＨＧＷ４から活動状況判定装置１宛てに送信されてもよい。
【００５０】
トラフィック分離部１３２は、トラフィックテーブルでのトラフィックデータから、自宅（滞在対象区域）でのユーザの行動に起因するユーザ起因トラフィックを分離し、ユーザ起因トラフィックの量を、ユーザが自宅（滞在対象区域）に滞在していたか否かの判定における基準とする。
【００５１】
ここで、トラフィック分離部１３２は、各情報機器との間で送受信される通信のトラフィックを、以下の３つの種類、即ち
（ア）ユーザの活動に起因するユーザ起因トラフィック（を発生させる機器）
（イ）機械の設定に起因する機器起因トラフィック（を発生する機器）
（ウ）ユーザの行動に起因する通信トラフィックと機器の設定に起因する通信トラフィックとの混合した混合型トラフィック（を発生する機器）
に分類し、（ア）ユーザ起因トラフィックを分離して取得する。
【００５２】
この（ア）ユーザ起因トラフィックは、ユーザが情報機器に対して行う入力操作又は情報機器に与える情報に起因して発生する通信トラフィックである。例えば、ユーザが自宅内のホームネットワーク（図１）にＷｉ-Ｆｉ（登録商標）等で接続されたスマートフォンやＰＣを用い、ウェブページを閲覧したり電子メールを送受信したりする場合に発生する。
【００５３】
また、（イ）機器起因トラフィックは、機器における通信に係る設定条件に従って発生する通信トラフィックであり、直接ユーザの活動に起因しない通信トラフィックである。機器起因トラフィックは、例えば設定時刻にウェブページを自動的に収集するクロール（crawl）、設定時刻にコマンド等を自動的に実行するようなクーロン（cron）、自律ロボット、ＳＴＢ等を利用したＴＶ番組の予約による録画（例えば毎週の所定の曜日における所定の時間帯での予約又は毎日の所定の時間帯での予約）等、予め設定されているプログラムに応じて、定期的・周期的に外部ネットワークにアクセスする場合に発生する。
【００５４】
さらに、（ウ）混合型トラフィックは、ユーザ起因トラフィックと機器起因トラフィックとが混合した通信トラフィックである。混合型トラフィックは、例えば、バックグラウンドで動作するアプリケーションがインストールされたスマートフォン、タブレット又はＰＣにおいて、ユーザの操作により発生する通信トラフィックを指すとともに、このアプリケーションの設定パラメータに応じた、ユーザ操作によらない動作により発生する通信トラフィックをも指す。
【００５５】
ここで、（イ）機器起因トラフィックの量の時間推移は、その定義の内容からして１週間や１日等といった周期を示す周期性を有することが分かる。一方、（ア）ユーザ起因トラフィックの量の時間推移は、ユーザの自発的な操作によるものであり、そのような周期性を有しない。また、（ウ）混合型トラフィックの量の時間推移は、これらの中間形として、弱い周期性を示すことになる。即ち、混合型トラフィックは、周期的に発生することもあれば、ユーザの活動（操作）に起因して非定期的に発生することもある。
【００５６】
図４は、ユーザ起因トラフィック、機器起因トラフィック及び混合型トラフィックの実施例を示すグラフである。図４の各グラフにおいて、横軸は、各日（０〜２４時（ｈ））での時刻（ｈ）であり、縦軸は、通信トラフィック量である（単位は任意）。即ち、図４の各グラフは、図３（Ｂ）に示したトラフィックテーブルに示された通信トラフィックデータに対応している。
【００５７】
図４には、機器ＩＤ（ＭＡＣアドレス）がそれぞれMAC1、MAC2及びMAC3である情報機器１〜３について、8月1日、8月2日及び8月3日の各日における通信トラフィック量の時間推移が示されている。ここで、トラフィック解析の際の所定期間は１日（２４時間）であり、１つの時間帯は１時間となっている。これらのデータから、情報機器１〜３の各々が、（ア）ユーザ起因トラフィック、（イ）機器起因トラフィック及び（ウ）混合型トラフィックのうちのいずれのタイプの通信トラフィックの形態を示すかを判定する。
【００５８】
この判定においては、最初に、判定対象となる情報機器（機器ＩＤ）において、互いに異なる日付（所定期間）での通信トラフィック量の間の類似度を算出する。図４の実施例では、例えば情報機器１（MAC1）における
（ａ）8月1日の通信トラフィック及び8月2日の通信トラフィックの間の類似度、
（ｂ）8月2日の通信トラフィック及び8月3日の通信トラフィックの間の類似度並びに
（ｃ）8月1日の通信トラフィック及び8月3日の通信トラフィックの間の類似度
の３つの類似度を算出する。
【００５９】
尚、本実施形態では、０〜１ｈでの通信トラフィック量を第１成分、１〜２ｈでの通信トラフィック量を第２成分、・・・、２３〜２４ｈでの通信トラフィック量を第２４成分とした２４次元のトラフィックデータベクトルを設定し、互いに異なる日付（所定期間）でのトラフィックデータベクトルにおけるコサイン類似度を算出して判定を行う。
【００６０】
ここで、各情報機器（機器ＩＤ）において、上記（ａ）〜（ｃ）に係る３つのコサイン類似度を算出し、算出されたコサイン類似度から、対応するトラフィックデータベクトルを以下の通り３つに分類する。即ち、
（ア）算出されたコサイン類似度が所定の下限閾値（例えば０.１）未満であるとき、対応するトラフィックデータベクトルをユーザ起因タイプとし、
（イ）算出されたコサイン類似度が所定の上限閾値（例えば０.３）以上であるとき、対応するトラフィックデータベクトルを機器起因タイプとし、
（ウ）算出されたコサイン類似度が当該下限閾値以上であって当該上限閾値未満であるとき、対応するトラフィックデータベクトルを混合タイプとする。
【００６１】
尚、この分類は、（イ）、（ウ）、（ア）の順番で、通信トラフィック量の時間推移における周期性がより高くなっていることに基づく。
【００６２】
次いで、算出された類似度で最も多い（最頻の）タイプを選択し、これにより、判定対象の情報機器（機器ＩＤ）の通信トラフィックは、この選択されたタイプに対応した、ユーザ起因トラフィック、機器起因トラフィック及び混合型トラフィックのうちのいずれかであると判定する。
【００６３】
例えば、情報機器１（MAC1）では算出された３つのコサイン類似度がいずれも下限閾値未満となるので、情報機器１（MAC1）はユーザ起因トラフィックの形態を示すと判定される。また、情報機器２（MAC2）では算出された３つのコサイン類似度がいずれも上限閾値以上となるので、情報機器２（MAC2）は機器起因トラフィックの形態を示すと判定される。さらに、情報機器３（MAC3）では算出された３つのコサイン類似度のうち２つが下限閾値以上であって上限閾値未満となるので、情報機器３（MAC3）は混合型トラフィックの形態を示すと判定される。
【００６４】
このように各情報機器において通信トラフィックのタイプを判定した後、ユーザ起因トラフィックのタイプであるとされた情報機器の通信トラフィックを、ユーザが自宅（滞在対象区域）に滞在していたか否かの判定における基準として採用する。例えば、図４の実施例では、情報機器１（MAC1）の通信トラフィックが当該基準として採用される。
【００６５】
次いで、混合型トラフィックのタイプであるとされた情報機器の通信トラフィックから、ユーザの活動に起因するトラフィック分を更に分離・抽出する２つの抽出方法を説明する。実際には、これらの２つの方法を共に実行してユーザの活動に起因するトラフィック分を抽出する。
【００６６】
〈第１の抽出方法〉
最初に、第１の方法では、各日付（所定期間）での混合型トラフィックを１時間（所定時間区間）毎のトラフィックに分割し、各日（所定期間）における対応する１時間（時間区間）でのトラフィック量の中で最小となるトラフィック量がゼロである場合に、この中でゼロ以外の値をとるトラフィック量をユーザ起因トラフィックであるとする。
【００６７】
ここで、別の形態として、所定時間区間として２４時間を採用する場合は、各日付（所定期間）での混合型トラフィックの量の中で最小となるトラフィック量がゼロである場合に、この中でゼロ以外の値をとるトラフィック量をユーザ起因トラフィックであるとする。
【００６８】
この第１の方法の例として、混合型トラフィックを示す図４の情報機器３（MAC3）において、8月1日、2日及び3日のデータにおける時間区間8〜9ｈでのトラフィック量は、それぞれゼロよりも大きな値、ゼロ値、及びゼロ値をとる。即ち、最小トラフィック量はゼロとなっているが、一方でゼロ以外の値をとる8月1日の8〜9ｈでのトラフィックは、ユーザ起因トラフィックであると判定することができる。
【００６９】
〈第２の抽出方法〉
また、第２の方法では、各日付（所定期間）での混合型トラフィックを１時間（所定時間区間）毎のトラフィックとし、各日（所定期間）における対応する１時間（時間区間）でのトラフィック量の中で最小となるトラフィック量がゼロ以外の値である場合に、最小のトラフィック量よりも大きい値をとる時間区間でのトラフィック量における、当該最小のトラフィック量よりも大きい分をユーザ起因トラフィックの量であるとする。
【００７０】
ここで、別の形態として、所定時間区間として２４時間を採用する場合は、各日付（所定期間）での混合型トラフィックの量の中で最小となるトラフィック量がゼロ以外の値である場合に、最小のトラフィック量よりも大きい値をとるトラフィック量における、当該最小のトラフィック量よりも大きい分をユーザ起因トラフィックの量であるとする。
【００７１】
この第２の方法の例として、混合型トラフィックを示す図４の情報機器３（MAC3）において、8月1日、2日及び3日のデータにおける時間区間3〜4ｈでのトラフィック量は、いずれもゼロよりも大きな値である。また、このうち、最小のトラフィック量は8月1日の3〜4ｈでの値Ｔ0801である。従って、8月2日の3〜4ｈでのトラフィック量におけるＴ0801よりも大きい分はユーザ起因トラフィックであると判定することができる。さらに、8月3日の3〜4ｈでのトラフィック量におけるＴ0801よりも大きい分もユーザ起因トラフィックであると判定することができる。
【００７２】
以上詳細に説明したように、上記第１の抽出方法及び第２の抽出方法を用いることによって、混合型トラフィックからもユーザ起因トラフィック分を分離・抽出することができる。図５は、混合型トラフィックからユーザ起因トラフィック分が分離される様子を概略的に示すグラフである。
【００７３】
図５によれば、混合型トラフィック５１から、上述した方法によってユーザ起因トラフィック５２分が分離され抽出されている。この際、分離後に残ったトラフィックは、機器起因トラフィック５３分となる。
【００７４】
以上詳細に説明したように、トラフィック分離部１３２（図２）を機能させることによって、通信トラフィックからユーザの活動状況の判定に適したユーザ起因トラフィックを分離し、さらに、分離した混合型トラフィックからユーザ起因トラフィック分を抽出することができる。これらのユーザ起因トラフィック（分）を利用することによって、より適切・確実なユーザ活動状況（在宅状況）の判定が可能となるのである。
【００７５】
図２に戻って、第２推定部１３３は、蓄積されたトラフィックデータから取得される複数の時間帯の各々におけるトラフィック量に基づいてユーザの活動状況を推定する手段である。この際、
（ａ）図４のグラフと対応したトラフィックテーブル（図３（Ｂ））の解析によって分離されたユーザ起因トラフィックを示す情報機器（図４では情報機器１）において、通信トラフィック量の発生している日にち及びその時間帯に、ユーザは自宅（滞在対象区域）に滞在していると推定する。また、
（ｂ）図４のグラフと対応したトラフィックテーブル（図３（Ｂ））の解析によって分離された混合型トラフィックを示す情報機器（図４では情報機器３）でのトラフィックデータにおいて、上述した第１の抽出方法及び第２の抽出方法によってユーザ起因トラフィック分の分離・抽出された時間帯（図４では8月1日の7〜9ｈ、8月1日の11〜13ｈ、8月2日の3〜4ｈ及び8月3日の3〜4ｈ）に、ユーザは自宅（滞在対象区域）に滞在していると推定する。
【００７６】
ここで、第２推定部１３３は、上記（ａ）の推定結果と上記（ｂ）の推定結果との論理和をとってユーザの滞在を推定する。即ち、上記（ａ）及び上記（ｂ）のいずれか一方のみでユーザが滞在しているとの推定がなされた日にち及びその時間帯でも、第２推定部１３３として、ユーザが滞在していると推定する。
【００７７】
推定結果統合部１４（図２）は、第１推定部１２２（第１のユーザ状況推定部１２）によって出力されたユーザ活動状況（在宅状況）の推定結果と、第２推定部１３３（第２のユーザ状況推定部１３）によって出力されたユーザ活動状況（在宅状況）の推定結果とに基づいて、ユーザが所定の時間帯に自宅（滞在対象区域）に滞在していたか否かを判定する。
【００７８】
ここで、推定結果統合部１４は、消費電力量に基づく第１推定部１２２での推定結果と、通信トラフィック量に基づく第２推定部１３３での推定結果との論理和をとって、時間帯毎のユーザ活動状況（在宅状況）を判定する。即ち、第１推定部１２２及び第２推定部１３３のいずれか一方のみでユーザが滞在しているとの推定がなされた日にち及びその時間帯でも、推定結果統合部１４として、ユーザが滞在していると判定する。
【００７９】
［活動状況判定装置１’］
図６は、本発明による活動状況判定装置の他の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。
【００８０】
図６によれば、活動状況判定装置１’は、活動状況判定装置１（図２）の通信インタフェース部１０１と、電力消費データ蓄積部１０２と、トラフィックデータ蓄積部１０３とにそれぞれ対応する通信インタフェース部１０１’と、電力消費データ蓄積部１０２’と、トラフィックデータ蓄積部１０３’とを備えている。また、活動状況判定部１１’（プロセッサ・メモリ）の有する電力データ解析部１１１’と、トラフィックデータ解析部１１２’と、トラフィック分離部１１３’とは、それぞれ活動状況判定装置１（図２）における電力データ解析部１２１と、トラフィックデータ解析部１３１と、トラフィック分離部１３２とに対応している。
【００８１】
従って、以下、活動状況判定装置１’におけるテーブル判定部１１４’と、活動状況推定テーブル管理部１１５’とを説明する。尚、図６によっても、各機能構成部を矢印で接続した処理の流れは、本発明によるユーザの活動状況を判定する方法の他の実施形態として理解される。
【００８２】
活動状況推定テーブル管理部１１５’は、活動状況推定テーブル１１５’を保持し管理する。図７は、活動状況推定テーブル１１５’の一実施形態を示すテーブル図である。
【００８３】
図７によれば、活動状況推定テーブル１１５’は、複数の時間帯の各々における消費電力量を要素とする電力消費パターンと、複数の時間帯の各々におけるトラフィック量を要素とするトラフィックパターンとに、複数の時間帯の各々におけるユーザの活動状況を予め対応付けたテーブルである。
【００８４】
具体的に、活動状況推定テーブル１１５’では、１つのトラフィック量代表ベクトルと１つの消費電力量代表ベクトルとの組に対し、１つのユーザの活動状況（在宅状況）のパターンが対応付けられている。ここで、本実施形態では、２人のユーザ（ユーザ１及びユーザ２）が滞在対象区域である住居に住んでいるものとする。即ち、活動状況推定テーブル１１５’は、このようなトラフィック量代表ベクトル及び消費電力量代表ベクトルで代表される通信トラフィックパターン及び電力消費パターン（に類似するパターン）を示す世帯は、所定の活動状況（在宅状況）を有する可能性が高い、との規定が列挙されたテーブルとなっている。
【００８５】
ここで、トラフィック量代表ベクトルは、例えば、ある１日における時間帯１（0〜8ｈ）での通信トラフィック量ａと、時間帯２（8〜16ｈ）での通信トラフィック量ｂと、時間帯３（16〜24ｈ）での通信トラフィック量ｃとを３つの成分とした代表ベクトル（ａ,ｂ,ｃ）である。また、消費電力量代表ベクトルは、例えば、同じ１日における時間帯１（0〜8ｈ）での消費電力量ｄと、時間帯２（8〜16ｈ）での消費電力量ｅと、時間帯３（16〜24ｈ）での消費電力量ｆとを３つの成分とした代表ベクトル（ｄ,ｅ,ｆ）である。
【００８６】
活動状況推定テーブル１１５’では、例えば、時間帯１（0〜8ｈ）でユーザ１が在宅であり、時間帯２（8〜16ｈ）でユーザ１及び２共に自宅に不在であって、時間帯３（16〜24ｈ）でユーザ１が在宅である活動状況パターンについて、典型例（平均値）としてトラフィック量代表ベクトルが（ａ12,ｂ12,ｃ1）となり且つ消費電力量代表ベクトルが（ｄ123,ｅ123,ｆ123）となる過去の実測・解析結果を踏まえて、テーブルが構成されている。即ち、トラフィック量代表ベクトル（ａ12,ｂ12,ｃ1）と消費電力量代表ベクトル（ｄ123,ｅ123,ｆ123）との組に対して、上述したユーザ１及び２の活動状況パターンが対応付けられて記録される。
【００８７】
また、同じく図７の活動状況推定テーブル１１５’の第１行目及び第２行目では、消費電力量代表ベクトルは（ｄ123,ｅ123,ｆ123）であって同一であるが、トラフィック量代表ベクトルは、それぞれ（ａ12,ｂ12,ｃ1）及び（ａ12,ｂ12,ｃ2）であり異なっている（ここで、ｃ1＜ｃ2）。この場合、例えばユーザ２が通信のヘビーユーザ（ｃ2（＞ｃ1））であってユーザ１がライトユーザ（ｃ1（＜ｃ2））であることに対応し、それぞれに対応付けられたユーザの活動状況（在宅状況）のパターンも互いに異なったものとなっている。
【００８８】
即ちこの例では、消費電力量代表ベクトルが同一であるにもかかわらずトラフィック量代表ベクトルの第３成分ｃの違いによって、時間帯３で在宅しているのがユーザ１かユーザ２かを判別していることになる。このように、活動状況推定テーブル１１５’では、消費電力量代表ベクトルだけに活動状況（在宅状況）を対応づけてテーブルを構成してはいないので、１つの指標の特殊性によって制限されることなく、より適切な活動状況の判定に資することが可能となる。
【００８９】
図６に戻って、テーブル判定部１１４’は、
（ａ）活動状況推定テーブル１１５’に含まれる電力消費パターン（消費電力量代表ベクトル）と、複数（例えば0-8h,8-16h及び16-24hの３つ）の時間帯を含む時間（例えば0-24hの一日間）での蓄積された電力消費データから形成される電力消費データベクトルとの類似度が所定条件を満たし、且つ
（ｂ）この電力消費パターン（消費電力量代表ベクトル）に対応付けられたトラフィックパターン（トラフィック量代表ベクトル）と、複数（例えば0-8h,8-16h及び16-24hの３つ）の時間帯を含む時間（例えば0-24hの一日間）での蓄積されたトラフィックデータから形成されるトラフィックデータベクトルとの類似度が所定条件を満たす場合、
この電力消費パターン（消費電力量代表ベクトル）及びこのトラフィックパターン（トラフィック量代表ベクトル）に対応付けられた活動状況を、ユーザの活動状況と判定する。
【００９０】
ここで、具体的には電力データ解析部１１１’において、電力消費データ蓄積部１０２’に蓄積された電力消費データから、時間帯１（0〜8ｈ）、時間帯２（8〜16ｈ）及び時間帯３（16〜24ｈ）の各々における消費電力量を要素とする電力消費データベクトルＶｄ1を生成する。
【００９１】
次いで、テーブル判定部１１４’において、生成された電力消費データベクトルＶｄ1と、活動状況推定テーブル１１５’に含まれる消費電力量代表ベクトルＶｑ1ｎ（ｎ＝１，２，・・・，ｎｔｏｔ）の各々とのコサイン類似度を算出する。ここで、ｎｔｏｔ1は、テーブルに挙げられた消費電力量代表ベクトル数である。このコサイン類似度ｃｏｓ（Ｖｄ1，Ｖｑ1ｎ）は、Ｖｄ1及びＶｑ1ｎのそれぞれの要素をＶｄ1ｉ及びＶｑ1ｎｉとして、
（３）  ｃｏｓ（Ｖｄ1，Ｖｑ1ｎ）
＝Σｉ（Ｖｄ1ｉ・Ｖｑ1ｎｉ）／（（Σｉ（Ｖｄ1ｉ）２）０.５）・（Σｉ（Ｖｑ1ｎｉ）２）０.５）
によって算出される。ここで、Σｉは、要素ｉについての総和（summation）である。
【００９２】
一方、トラフィック分離部１１３’において、分離・抽出したユーザ起因トラフィック（分）から、時間帯１（0〜8ｈ）、時間帯２（8〜16ｈ）及び時間帯３（16〜24ｈ）の各々における通信トラフィック量を要素とするトラフィックデータベクトルＶｄ2を生成する。
【００９３】
次いで、テーブル判定部１１４’において、生成されたトラフィックデータベクトルＶｄ2と、活動状況推定テーブル１１５’に含まれるトラフィック量代表ベクトルＶｑ2ｎ（ｎ＝１，２，・・・，ｎｔｏｔ）の各々とのコサイン類似度を算出する。ここで、ｎｔｏｔ2は、テーブルに挙げられたトラフィック量代表ベクトル数である。このコサイン類似度ｃｏｓ（Ｖｄ2，Ｖｑ2ｎ）は、Ｖｄ2及びＶｑ2ｎのそれぞれの要素をＶｄ2ｉ及びＶｑ2ｎｉとして、
（４）  ｃｏｓ（Ｖｄ2，Ｖｑ2ｎ）
＝Σｉ（Ｖｄ2ｉ・Ｖｑ2ｎｉ）／（（Σｉ（Ｖｄ2ｉ）２）０.５）・（Σｉ（Ｖｑ2ｎｉ）２）０.５）
によって算出される。ここで、Σｉは、要素ｉについての総和（summation）である。
【００９４】
このようにして、判定に際しては最初に、式（３）及び（４）を用いて、コサイン類似度ｃｏｓ（Ｖｄ1，Ｖｑ1ｎ）及びコサイン類似度ｃｏｓ（Ｖｄ2，Ｖｑ2ｎ）を算出する。次いで、活動状況推定テーブル１１５’において、電力消費データベクトルＶｄ1及びトラフィックデータベクトルＶｄ2に対して所定条件を満たすコサイン類似度を有する消費電力量代表ベクトルＶｑ1ｎ及びトラフィック量代表ベクトルＶｑ2ｎに対応付けられた活動状況（在宅状況）を、対象ユーザの活動状況（在宅状況）と推定する。
【００９５】
ここで、この所定条件として、例えば、コサイン類似度ｃｏｓ（Ｖｄ1，Ｖｑ1ｎ）及びコサイン類似度ｃｏｓ（Ｖｄ2，Ｖｑ2ｎ）が共に所定閾値Ｃｔｈ（例えば０.７）以上であること、又はコサイン類似度ｃｏｓ（Ｖｄ1，Ｖｑ1ｎ）とコサイン類似度ｃｏｓ（Ｖｄ2，Ｖｑ2ｎ）との
（ａ）積（ｃｏｓ（Ｖｄ1，Ｖｑ1ｎ）・ｃｏｓ（Ｖｄ2，Ｖｑ2ｎ））、又は
（ｂ）和（ｃｏｓ（Ｖｄ1，Ｖｑ1ｎ）＋ｃｏｓ（Ｖｄ2，Ｖｑ2ｎ））
が最も大きくなる等、を採用することができる。
【００９６】
このように、活動状況判定装置１’において活動状況推定テーブル１１５’を用いてユーザの活動状況（在宅状況）を判定することによって、過去の電力消費パターン及び通信トラフィックパターンの計測実績を活かし、より蓋然性の高い判定を行うことが可能となる。また、複数のユーザの在宅状況といったより詳細な活動状況の判定も可能となる。
【００９７】
［ＨＧＷ４’］
図８は、本発明による活動状況判定装置の更なる他の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。
【００９８】
図８によれば、活動状況判定装置であるＨＧＷ４’は、ゲートウェイ機能のための通信インタフェース部４０１’と、ゲートウェイ機能動作を実行するゲートウェイ機能部４２’とを備えている。ＨＧＷ４’はさらに、活動状況判定装置１（図２）の電力消費データ蓄積部１０２と、トラフィックデータ蓄積部１０３と、活動状況判定部１１とにそれぞれ対応する電力消費データ蓄積部４０２’と、トラフィックデータ蓄積部４０３’と、活動状況判定部４１’とを備えている。
【００９９】
ここで、通信インタフェース部４０１’は、例えばホームネットワーク（図１）及び事業者通信網２に接続されており、このホームネットワークに接続された種々の情報機器との情報の送受信を仲介する。また、通信インタフェース部４０１’は、スマートメータ３から（例えばＨＥＭＳを介して）消費電力量の計測値情報を受信又は入力することができる。ＨＧＷ４’に受信又は入力された消費電力量の計測値は、電力消費データ蓄積部４０２’に出力される。尚、スマートメータ３の代わりに、消費電力量を計測してこの計測値をＨＧＷ４’に送信又は出力可能な電力計を使用することも可能である。
【０１００】
また、ゲートウェイ機能部４２’は、ゲートウェイ機能動作時に計測・取得した、ユーザの滞在対象区域における通信トラフィック量の計測値を、トラフィックデータ蓄積手段４０３’に出力する。さらに、活動状況判定部４１’は、図２に示した活動状況判定部１１と同様の構成を有し、同様の動作を実行するものであってもよく、または、図６に示した活動状況判定部１１’と同様の構成を有し、同様の動作を実行するものであってもよい。
【０１０１】
このようなＨＧＷ４’においても、各時間帯の消費電力量と、各時間帯の通信トラフィック量との両方を考慮することにより、ユーザの活動状況を、例えば消費電力量といった１つの指標の特殊性によって制限されることなく、より適切に判定することが可能となる。尚、ＨＧＷ４’は、判定に使用される電力消費量及び通信トラフィック量を、事業者通信網２を介することなく取得することができ、活動状況判定機能に関してスタンドアロンで動作することも可能となる。また、ＨＧＷ４’は、「ユーザが所定の時間帯に自宅（滞在対象区域）に滞在していたか否か」の判定結果を、通信インタフェース部４０１’から事業者通信網２を介して外部のサーバ等の通知先に送信することができる。
【０１０２】
以上、詳細に説明したように、本発明の電力消費関連支援装置、携帯端末、プログラム及び方法によれば、各時間帯の消費電力量と各時間帯の通信トラフィック量との両方を考慮して活動状況の判定を行っている。従って、ユーザの活動状況を、例えば消費電力量といった１つの指標の特殊性によって制限されることなく、より適切に判定することができる。
【０１０３】
尚、このように推定されたユーザの活動状況（在宅状況）に基づいて、ユーザの電力消費や通信利用についての適切な支援情報、例えば節電アドバイスや通信方法・時間帯のアドバイス等、を提供することも可能となる。また、これにより、省エネルギー化や通信資源利用の効率化等を実現することも可能となる。
【０１０４】
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】
【０１０５】
１  活動状況判定装置
１０１、１０１’  通信インタフェース部
１０２、１０２’  電力消費データ蓄積部
１０３、１０３’  トラフィックデータ蓄積部
１１、１１’  活動状況判定部
１１４’  テーブル判定部
１１５’  活動状況推定テーブル管理部
１２  第１のユーザ状況推定部
１２１、１１１’  電力データ解析部
１２２  第１推定部
１３  第２のユーザ状況推定部
１３１、１１２’  トラフィックデータ解析部
１３２、１１３’  トラフィック分離部
１３３  第２推定部
１４  推定結果統合部
【図１】
2015087900.tif 000003
【図２】
2015087900.tif 000004
【図３】
2015087900.tif 000005
【図４】
2015087900.tif 000006
【図５】
2015087900.tif 000007
【図６】
2015087900.tif 000008
【図７】
2015087900.tif 000009
【図８】
2015087900.tif 000010