(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータに、
監視対象の施設における、時間別の電力消費に関する電力消費情報を取得し、
該電力消費情報より、前記施設における電力消費の変動に関する電力消費変動情報を生成し、
一定期間における前記電力消費変動情報の発生頻度の分布に基づいて標準偏差を算出し、
算出した前記標準偏差に基づき、前記発生頻度の分布の平均値から所定値を差し引いた値を、前記利用者が不活動状態であると判定する前記発生頻度の閾値に設定し、
特定の時間帯における前記電力消費変動情報の発生頻度が前記閾値以下になったか否かを判定し、
前記発生頻度が前記閾値以下になったと判定した場合に、前記特定の時間帯を含む複数の時間帯において前記不活動状態であるか否かを判定する
処理を実行させるプログラム。
【請求項２】
前記電力消費変動情報は、前記電力消費情報の時間的推移における立ち上がりを起点とした一連の電力消費変化に基づき生成する
請求項１に記載のプログラム。
【請求項３】
監視対象の施設における、時間別の電力消費に関する電力消費情報を取得する取得部と
該電力消費情報より、前記施設における電力消費の変動に関する電力消費変動情報を生成する生成部と、
一定期間における前記電力消費変動情報の発生頻度の分布に基づいて標準偏差を算出し、
算出した前記標準偏差に基づき、前記発生頻度の分布の平均値から所定値を差し引いた値を、前記利用者が不活動状態であると判定する前記発生頻度の閾値に設定する設定部と、
特定の時間帯における前記電力消費変動情報の発生頻度が前記閾値以下になったか否かを判定する判定部と、
前記発生頻度が前記閾値以下になったと判定した場合に、前記特定の時間帯を含む複数の時間帯において前記不活動状態であるか否かを判定する第２判定部と
を備える情報処理装置。
【請求項４】
コンピュータに、
監視対象の施設における、時間別の電力消費に関する電力消費情報を取得し、
該電力消費情報より、前記施設における電力消費の変動に関する電力消費変動情報を生成し、
一定期間における前記電力消費変動情報の発生頻度の分布に基づいて標準偏差を算出し、
算出した前記標準偏差に基づき、前記発生頻度の分布の平均値から所定値を差し引いた値を、前記利用者が不活動状態であると判定する前記発生頻度の閾値に設定し、
特定の時間帯における前記電力消費変動情報の発生頻度が前記閾値以下になったか否かを判定し、
前記発生頻度が前記閾値以下になったと判定した場合に、前記特定の時間帯を含む複数の時間帯において前記不活動状態であるか否かを判定する
処理を実行させる情報処理方法。
【請求項５】
コンピュータに、
監視対象の施設における、時間別の電力消費に関する電力消費情報を取得し、
該電力消費情報より、前記施設における電力消費の変動に関する電力消費変動情報を生成し、
一定期間における前記電力消費変動情報の発生頻度の分布に基づいて標準偏差を算出し、
算出した前記標準偏差に基づき、前記発生頻度の分布の平均値から所定値を差し引いた値を、前記利用者が不活動状態であると判定する前記発生頻度の閾値に設定し、
特定の時間帯における前記電力消費変動情報の発生頻度が前記閾値以下になったか否かを判定し、
前記発生頻度が前記閾値以下になったと判定した場合に、前記特定の時間帯の初期時刻を前記不活動状態の開始時刻に設定し、
前記不活動状態が前記開始時刻から所定時間以上継続しているか否かを判定する
処理を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、プログラム、情報処理装置及び情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、住居等の施設における電力消費の大小に応じて住居内の生活者の行動状態を推定する行動推定装置等が知られている（例えば特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−１０２７０９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし特許文献１では、例えば電気温水器のように電力消費が大きく、かつ、一定間隔で動作する機器がある場合に、当該機器の動作によって生活者が活動しているものと誤判定を起こす虞がある。
【０００５】
一つの側面では、監視対象の施設における利用者の活動状況の判定精度を向上させることが可能なプログラム、情報処理装置及び情報処理方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
一つの案では、コンピュータに、監視対象の施設における、時間別の電力消費に関する電力消費情報を取得し、該電力消費情報より、前記施設における電力消費の変動に関する電力消費変動情報を生成し、一定期間における前記電力消費変動情報の発生頻度の分布に基づいて標準偏差を算出し、算出した前記標準偏差に基づき、前記発生頻度の分布の平均値から所定値を差し引いた値を、前記利用者が不活動状態であると判定する前記発生頻度の閾値に設定し、特定の時間帯における前記電力消費変動情報の発生頻度が前記閾値以下になったか否かを判定し、前記発生頻度が前記閾値以下になったと判定した場合に、前記特定の時間帯を含む複数の時間帯において前記不活動状態であるか否かを判定する処理を実行させる。
【発明の効果】
【０００７】
一つの側面では、監視対象の施設における利用者の活動状況について判定精度を向上させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】情報処理システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】計測ＤＢのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。
【図３】活動ＤＢのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。
【図４】比較例を説明するための説明図である。
【図５】変動パターンの生成処理を説明するための説明図である。
【図６】電力消費に係る時系列データの一例を示す説明図である。
【図７】変動パターンの発生頻度の分布を示す説明図である。
【図８】異常判定処理について説明するための説明図である。
【図９】サーバが実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１０】実施の形態２に係る活動ＤＢのレコードレイアウトの一例を示す説明図である。
【図１１】実施の形態２に係る処理の概要を説明するための説明図である。
【図１２】実施の形態２に係るサーバが実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１３】実施の形態２に係るサーバが実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１４】上述した形態のサーバの動作を示す機能ブロック図である。
【図１５】実施の形態３に係る情報処理システムのハードウェア群を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて詳述する。
（実施の形態１）
図１は、情報処理システムの構成例を示すブロック図である。情報処理システムは、情報処理装置１、メータ２、２、２…を含む。各装置は例えばネットワークＮにより相互に通信接続されている。ネットワークＮはインターネット、ＬＡＮ（Local Area Network）等である。
【００１０】
情報処理装置１は、種々の情報を記憶すると共に、ネットワークＮを介して情報の送受信を行う情報処理装置である。情報処理装置１は、例えばサーバコンピュータ、パーソナルコンピュータ等である。本実施の形態において情報処理装置１はサーバコンピュータであるものとし、以下ではサーバ１と読み替える。サーバ１は各ユーザの住居等の施設における電力消費を監視すると共に、後述する処理によって各ユーザの活動状況を監視する。
【００１１】
メータ２は、各ユーザの住居等の施設に設置された電力計測器である。具体的には、メータ２は例えばスマートメータである。メータ２は、所定の送電網（図示せず）から各住居に供給される消費電力を所定時間（例えば１５分）毎に計測する。メータ２が計測した各住居における消費電力の計測値は、ネットワークＮを介してサーバ１に送信される。
なお、メータ２の設置施設はユーザの住居に限るものではなく、オフィス、商業施設、工場等であってもよい。
【００１２】
サーバ１は、制御部１１、記憶部１２、通信部１３、時計部１４、大容量記憶装置１５を含む。
制御部１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）又はＭＰＵ（Micro-Processing   Unit）等の演算処理装置を含む。制御部１１は、記憶部１２に記憶されたプログラムＰを読み出して実行することにより、サーバ１に係る種々の情報処理又は制御処理等を行う。
【００１３】
記憶部１２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等のメモリ素子を含む。記憶部１２は、制御部１１が本実施の形態に係る処理を実行するために必要なプログラムＰ又はデータ等を記憶している。また、記憶部１２は、制御部１１が演算処理を実行するために必要なデータ等を一時的に記憶する。
【００１４】
通信部１３は通信に関する処理を行うための処理回路等を含み、ネットワークＮを介してメータ２等と情報の送受信を行う。
時計部１４は時刻の計測を行い、計測した時刻を制御部１１に与える。
【００１５】
大容量記憶装置１５は、例えばハードディスク等を含む大容量の記憶装置である。大容量記憶装置１５は、計測ＤＢ１５１、活動ＤＢ１５２等を記憶している。計測ＤＢ１５１は、各住居においてメータ２が計測した、時間別の電力消費に関する電力消費情報を記憶している。活動ＤＢ１５２は、各住居における電力消費の変動、より詳しくは後述する変動パターンに関する電力消費変動情報を記憶している。
なお、本実施の形態において記憶部１２及び大容量記憶装置１５は一体の記憶装置として構成されていてもよい。また、大容量記憶装置１５は複数の記憶装置により構成されていてもよい。また、大容量記憶装置１５はサーバ１に接続された外部記憶装置であってもよい。
【００１６】
なお、本実施の形態においてサーバ１は上記の構成に限られず、例えば操作入力を受け付ける入力部、サーバ１に係る情報を表示する表示部等を含んでもよい。
【００１７】
図２は、計測ＤＢ１５１のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。計測ＤＢ１５１は、ＩＤ列、氏名列、住所列、時刻列、電力列を含む。ＩＤ列は、各メータ２を識別するためのＩＤを記憶している。氏名列は、ＩＤと対応付けて、メータ２が設置された住居に係るユーザの氏名を記憶している。住所列は、ＩＤと対応付けて、メータ２が設置された住居の住所を記憶している。時刻列は、ＩＤと対応付けて、メータ２が消費電力を計測した時刻を記憶している。例えば時刻列には、１５分毎の計測時刻が記憶される。電力列は、ＩＤ及び時刻と対応付けて、メータ２が計測した消費電力の計測値（ｋＷ）を記憶している。
【００１８】
図３は、活動ＤＢ１５２のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。活動ＤＢ１５２は、ＩＤ列、時間帯列、発生時刻列、頻度列、活動状況列を記憶している。ＩＤ列は、メータ２のＩＤを記憶している。時間帯列は、ＩＤと対応付けて、所定周期の時間帯を記憶している。本実施の形態で時間帯列は、２４時間周期の時間帯を記憶している。発生時刻列は、ＩＤ及び時間帯と対応付けて、当該時間帯において電力消費に係る変動パターンが発生した時刻を記憶している。変動パターンは、各住居における消費電力の急激な変動を示す電力消費変動情報である。変動パターンについて詳しくは後述する。頻度列は、時間帯と対応付けて、当該時間帯における変動パターンの発生頻度を記憶している。発生頻度は、例えば当該時間帯で発生した変動パターンの、２４時間当たりの発生回数で示される。活動状況列は、時間帯と対応付けて、当該時間帯における住居内でのユーザの活動状況に関して、後述する判定処理による判定結果を記憶している。例えば判定結果は、ユーザが活動していることを意味する「活動」、又はユーザが活動していないことを意味する「不活動」で示される。
【００１９】
図４は、比較例を説明するための説明図である。本実施の形態に係る処理内容を説明する前に、まず比較例について説明する。住居等における消費電力に基づいて生活者である各ユーザの活動状況を判別する場合、２クラス判定法等を用いて、時系列に沿って変化する消費電力又は電力消費量の計測値が所定の閾値以下となったか否かにより判定を行う場合が多い（例えば特許文献１）。図４では、当該処理の一例を模式的に示している。図４のグラフにおいて、実線が消費電力の計測値を示し、破線が消費電力の閾値を示し、プロットがユーザの活動状況に係る判定結果を示している。また、横軸は時間（日時）を、左縦軸は消費電力（ｋＷ）を、右縦軸は判定結果に係る値を示している。例えば所定周期で判定処理を行うとした場合に、消費電力が閾値を上回る場合は「１」のプロットが、閾値を下回る場合は「０」のプロットが示されている。なお、図４において時間軸に係る各目盛は２４時間周期の同一時刻を示している。
【００２０】
図４において、定期的に約３０ｋＷまで達している消費電力の立ち上がりは、電気温水器の定期的な動作による電力消費を示している。当該電力消費はユーザの活動に起因する電力消費ではなく、電気温水器が自動的に動作することによる電力消費であるが、比較例では当該電力消費もユーザの活動に起因するものと誤って判定する。このように、消費電力又は電力消費量の大小だけに着目して判定した場合、ユーザの活動状況を正確に判定できない虞がある。そこで本実施の形態では、電力消費に係る時間的変化のパターン、すなわち変動パターンに着目してユーザの活動状況を判定する。以下では、本実施の形態に係るサーバ１が実行する処理の概要について述べる。なお、以下では説明の便宜のため、サーバ１の処理主体は制御部１１であるものとする。
【００２１】
図５は、変動パターンの生成処理を説明するための説明図である。図５Ａは、消費電力の時系列データを示すグラフである。図５Ａの横軸は時間（日時）を、縦軸は消費電力（ｋＷ）を示す。図５Ｂは、各日付の同一時刻に係る消費電力、及び該消費電力の変動率を示すグラフである。図５Ｂにおいて、丸でプロットされたデータは消費電力を、三角でプロットされたデータは１時間前の消費電力と比較した場合の変動率を、四角でプロットされたデータは２時間前の消費電力と比較した場合の変動率を示す。また、図５Ｂの横軸は時間（日時）を、左縦軸は消費電力（ｋＷ）を、右縦軸は変動率を示す。図５Ｃは、消費電力の時系列データ、及び変動パターンの発生時点を示すグラフである。図５Ｃにおいて黒丸でプロットしたデータは消費電力を、白丸でプロットしたデータは変動パターンの発生時点を示す。また、図５Ｃの横軸は時間（日時）を、左縦軸は消費電力（ｋＷ）を、右縦軸は変動パターンに係る状態変化度を示す。
【００２２】
サーバ１の制御部１１は、図５Ａで示す消費電力の時系列データから変動パターンを抽出する。具体的には、制御部１１は所定期間（例えば過去３週間）における消費電力の時系列データを参照して、各日付における現在時刻（図５Ａにおいて矢印で示す時点）と同一時刻の消費電力を読み出す。また、制御部１１は消費電力の時系列データから、各時刻における消費電力の変動率（例えば１時間前及び２時間前の消費電力と比較した場合の変化率）を示す時系列データを生成する。図５Ｂは、制御部１１が生成した、各日付の同一時刻に係る消費電力及び消費電力の変動率の時間的推移を示す時系列データである。
【００２３】
制御部１１は、当該時系列データに対してＳｍｉｒｎｏｖ−Ｇｒｕｂｂｓ検定を適用し、現在時刻に係る消費電力又は変動率の数値が統計的外れ値であるか否かを判定する。図５Ｂにおいて、各数値データを囲む矩形枠は、統計的外れ値ではないと判定する数値領域である。なお、一点鎖線で示す矩形枠は消費電力の、点線で示す矩形枠は１時間前と比較した場合の変動率の、破線で示す矩形枠は２時間前と比較した場合の変動率の、それぞれ数値領域を示す。制御部１１は、消費電力又は変動率の数値が当該数値領域を外れた場合、当該数値が統計的外れ値であると判定する。なお、図５Ｂでは現在時刻（最新時刻）において、消費電力の数値と、変動率（２時間前）の数値とが統計的外れ値となっている。この場合、制御部１１は消費電力の急激な変化、すなわち変動パターンが発生したものと判断する。制御部１１は、抽出した変動パターンに係る発生時刻等の情報を活動ＤＢ１５２に記憶する。
【００２４】
図５Ｃは、図５Ａで示した消費電力の時系列データに加え、変動パターンの発生時点を示すグラフである。制御部１１は上記の処理を各計測時刻で実行し、変動パターンを抽出する。当該処理によって、制御部１１は変動パターンに係る情報を生成する。図５Ｃでは、制御部１１が抽出した変動パターンの発生時点を、白丸のプロットで示してある。なお、図５Ｃで示す状態変化度は０〜１の値で表され、１に近いほど変動パターンの発生時点であった可能性が高く、０に近いほどそのとき限りの異常発生だった可能性が高いことを意味する。
【００２５】
上述のごとく、制御部１１はメータ２から取得した消費電力に係る時系列データを参照し、当該時系列データにおける消費電力の急激な変化、すなわち電力消費情報の時間的推移における立ち上がりを起点とした一連の電力消費の変化に基づき、変動パターンに係る情報を生成する。
なお、統計的外れ値の検定手法はＳｍｉｒｎｏｖ−Ｇｒｕｂｂｓ検定に限るものではなく、その他の検定手法を用いてもよい。
【００２６】
図６は、電力消費に係る時系列データの一例を示す説明図である。図６において実線が消費電力の計測値を、プロットが変動パターンの発生時点を示している。
図５と同様に、制御部１１は消費電力の急激な立ち上がりを変動パターンの発生時点として抽出する。変動パターンを抽出した制御部１１は、変動パターンの発生時刻を活動ＤＢ１５２に記憶する。制御部１１は上記の処理を繰り返し、変動パターンに係る情報を生成して活動ＤＢ１５２に記憶していく。
【００２７】
制御部１１は、所定周期で変動パターンの発生時刻に係る情報を活動ＤＢ１５２から読み出し、変動パターンの発生頻度を算出する。例えば制御部１１は各日付の同一時刻に、過去２４時間（図６中の破線矩形枠）において発生した変動パターンの発生回数を計数する。これにより、制御部１１は時間帯別（２４時間毎）の変動パターンの発生頻度を算出する。制御部１１は、算出した変動パターンの発生頻度を時間帯と対応付けて活動ＤＢ１５２に記憶する。
【００２８】
図７は、変動パターンの発生頻度の分布を示す説明図である。図７において横軸は変動パターンの発生頻度（回数）を、縦軸は発生確率を示す。制御部１１は活動ＤＢ１５２から、一定期間（例えば過去３週間）における各時間帯の変動パターンの発生頻度を読み出し、変動パターンの発生頻度の統計分布を算出する。そして制御部１１は、当該統計分布に基づき、住居内でのユーザの活動状況を判定する判定条件を設定する。具体的に制御部１１は、住居内でユーザが不活動状態であると判定する変動パターンの発生頻度の閾値を設定する。例えば図７に示すように当該統計分布が正規分布に従うと仮定した場合に、制御部１１は正規分布の標準偏差σを算出する。次に制御部１１は変動パターンの発生頻度の平均値（正規分布の中央値）から、２σに相当する所定値を差し引く。制御部１１は、差し引いた値を判定条件に係る閾値に設定する。制御部１１はユーザの活動状況を判定する場合に、最新の時間帯（直近２４時間）における変動パターンの発生頻度が閾値以下であるか否かを判定する。発生頻度が閾値以下であると判定した場合に、制御部１１はユーザが不活動状態であると判定する。すなわち、制御部１１は図７の分布においてハッチングにより示した範囲を不活動状態に係る領域として判断する。制御部１１は、判定結果を活動ＤＢ１５２に記憶する。制御部１１は各時間帯における活動状況を判定し、判定結果を活動ＤＢ１５２に記憶していく。
【００２９】
図８は、異常判定処理について説明するための説明図である。図８のグラフの概要は図６と同様であるため、ここでは概要の説明を省略する。上述のごとく、制御部１１は各時間帯（図８中の破線矩形枠で示す２４時間毎の時間帯）について変動パターンの発生頻度を閾値と比較し、ユーザが活動状態であるか、又は不活動状態であるかを判定する。制御部１１は、ユーザの活動状況に係る当該判定結果に基づき、ユーザの状態が異常であるか否かを判定する。具体的には、制御部１１は活動ＤＢ１５２を参照し、所定の複数の時間帯において不活動状態であるか否かを判定する。例えば制御部１１は、３つの連続する時間帯において不活動状態であるか否かを判定する。３連続で不活動状態であると判定した場合、制御部１１はユーザの状態が異常であるものと判断する。この場合に、制御部１１はネットワークＮを介して外部への通知を行う。例えば制御部１１は、所定のセキュリティー会社宛に通報を行う。
なお、上記では複数の連続する時間帯で不活動状態であることを異常判定の条件としたが、本実施の形態はこれに限るものではない。例えば制御部１１は、直近の複数の時間帯のうち、所定数以上の時間帯で不活動状態である場合にユーザの状態が異常であるものと判断してもよい。
【００３０】
図９は、サーバ１が実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。図９に基づいて、サーバ１が実行する処理内容について説明する。
サーバ１の制御部１１は、ユーザの住居における消費電力の計測値をメータ２から取得し、計測ＤＢ１５１に記憶する（ステップＳ９０１）。制御部１１は時計部１４を参照し、所定時刻になったか否かを判定する（ステップＳ９０２）。所定時刻は、例えば各日付における同一時刻である。所定時刻になっていないと判定した場合（Ｓ９０２：ＮＯ）、制御部１１は処理をステップＳ９０１に戻す。
【００３１】
所定時刻になったと判定した場合（Ｓ９０２：ＹＥＳ）、制御部１１は計測ＤＢ１５１を参照し、最新時間帯における消費電力の時系列データを読み出す（ステップＳ９０３）。最新時間帯は、例えば現在時刻から２４時間前までの時間帯である。制御部１１は、電力消費の時間的推移における立ち上がりを起点とした一連の電力消費の変化に基づき、電力消費の変動パターンに係る情報を生成する（ステップＳ９０４）。例えば制御部１１は前述のデータ処理方法を利用して、ステップＳ９０３で取得した消費電力の時系列データから消費電力の急激な変化を示す変動パターンを抽出する。制御部１１は、抽出した変動パターンに係る発生時刻等の情報を活動ＤＢ１５２に記憶する。
【００３２】
制御部１１は、最新時間帯における変動パターンの発生頻度を算出し、活動ＤＢ１５２に記憶する（ステップＳ９０５）。例えば制御部１１は、現在時刻から２４時間前までの時間帯における変動パターンの発生回数を計数し、活動ＤＢ１５２に記憶する。制御部１１は活動ＤＢ１５２を参照し、一定期間における変動パターンの発生頻度の分布を算出する（ステップＳ９０６）。具体的に制御部１１は、過去３週間分について２４時間毎の各時間帯における変動パターンの発生頻度を読み出し、各時間帯における発生頻度について統計分布を算出する。
【００３３】
制御部１１は、変動パターンの発生頻度の分布に基づき、ユーザが不活動状態であると判定する発生頻度の閾値を設定する（ステップＳ９０７）。例えば制御部１１は、発生頻度の分布が正規分布に従うと仮定して、当該分布の標準偏差σを算出する。制御部１１は、２σに相当する所定値を当該分布の平均値から差し引き、算出された値を発生頻度の閾値に設定する。
【００３４】
制御部１１は、最新時間帯における変動パターンの発生頻度が閾値以下であるか否かを判定する（ステップＳ９０８）。最新時間帯の発生頻度が閾値以下であると判定した場合（Ｓ９０８：ＹＥＳ）、制御部１１は最新時間帯におけるユーザの活動状況を不活動状態に設定して活動ＤＢ１５２に記憶し（ステップＳ９０９）、処理をステップＳ９１１に移行する。最新時間帯の発生頻度が閾値以下でないと判定した場合（Ｓ９０８：ＮＯ）、制御部１１は最新時間帯におけるユーザの活動状況を活動状態に設定し、活動ＤＢ１５２に記憶する（ステップＳ９１０）。
【００３５】
制御部１１は活動ＤＢ１５２を参照し、最新時間帯を含む複数の時間帯においてユーザが不活動状態であるか否かを判定する（ステップＳ９１１）。例えば制御部１１は、最新時間帯を含む３つの時間帯（直近７２時間）において不活動状態であるか否かを判定する。複数の時間帯において不活動状態でないと判定した場合（Ｓ９１１：ＮＯ）、制御部１１は処理をステップＳ９０１に戻す。複数の時間帯において不活動状態であると判定した場合（Ｓ９１１：ＹＥＳ）、制御部１１はユーザの状態が異常である旨を外部に通知し（ステップＳ９１２）、一連の処理を終了する。
【００３６】
なお、上記では２４時間単位の時間帯でユーザの活動状況を判定することとしたが、本実施の形態はこれに限るものではない。例えばサーバ１は、８時間単位、１２時間単位等の時間帯でユーザの活動状況を判定してもよい。
また、サーバ１は一日の全ての時間で変動パターンの発生頻度を監視する必要はなく、一日のうち所定の時間帯（例えば１２時〜１８時）についてのみ変動パターンの発生頻度を監視することとしてもよい。
【００３７】
また、上記でサーバ１は、メータ２が計測した時刻別の消費電力（ｋＷ）を内容とする電力消費の時系列データに基づき、一連の処理を実行したが、本実施の形態はこれに限るものではない。例えばサーバ１は、時刻別の消費電力（ｋＷ）ではなく、時間別（例えば１５分間隔の時間別）の電力消費量（ｋＷｈ）に係る時系列データから変動パターンを抽出し、上記一連の処理を実行することとしてもよい。本実施の形態においてメータ２が計測を行う時間間隔は一定であるため、計測値を電力消費量（ｋＷｈ）としても、サーバ１は変動パターンを抽出することができる。つまりサーバ１は、消費電力（ｋＷ）、電力消費量（ｋＷｈ）等の電力消費に関する電力消費情報に基づき、電力消費の変動パターンに係る電力消費変動情報を生成することができればよい。
【００３８】
以上より、本実施の形態１によれば、監視対象の施設におけるユーザの活動状況について判定精度を向上させることができる。
【００３９】
また、本実施の形態１によれば、既存の電力計測器により計測された消費電力の時系列データから変動パターンに係る情報を生成し、当該情報に基づいてユーザの活動状況を判定することができる。
【００４０】
また、本実施の形態１によれば、変動パターンの発生頻度の分布に基づき算出された閾値により、ユーザの活動状況を適切に判断することができる。
【００４１】
また、本実施の形態１によれば、例えば変動パターンの発生頻度の分布が正規分布と仮定することで、適切な閾値を設定することができる。
【００４２】
また、本実施の形態１によれば、複数の時間帯において不活動状態であるか否かを判定することにより、例えば一の時間帯で偶発的に電力消費量が少ない場合に、誤ってユーザの状態が異常であると判定する事態を防止することができる。
【００４３】
（実施の形態２）
本実施の形態では、実施の形態１とは異なる条件でユーザの状態が異常であるか否かを判定する形態について述べる。なお、実施の形態１と重複する内容については同一の符号を付して説明を省略する。
【００４４】
図１０は、実施の形態２に係る活動ＤＢ１５２のレコードレイアウトの一例を示す説明図である。本実施の形態に係る活動ＤＢ１５２は、ＩＤ列、時刻列、発生列、頻度列、不活動時頻度列、活動状況列、継続時間列を含む。ＩＤ列は、メータ２のＩＤを記憶している。時刻列は、ＩＤと対応付けて、メータ２における計測時刻を記憶している。発生列は、ＩＤ及び時刻と対応付けて、変動パターンの発生の有無を記憶している。例えば発生列は、変動パターンが発生した場合は「１」を、発生していない場合は「０」を記憶している。頻度列は、ＩＤ及び時刻と対応付けて、最新時間帯における変動パターンの発生頻度を記憶している。本実施形態において「最新時間帯」は、時刻列に係る計測時刻から２４時間前までの、直近２４時間の時間帯を指す。
【００４５】
不活動時頻度列は、ＩＤ及び時刻と対応付けて、不活動状態継続中における変動パターンの発生頻度を記憶している。具体的に不活動時頻度列は、現在時刻から後述する継続時間だけ遡った時刻までに発生した変動パターンの発生回数を、当該継続時間で除算した、所定時間（例えば２４時間）当たりの発生頻度を記憶している。活動状況列は、ＩＤ及び時刻と対応付けて、ユーザの活動状況を記憶している。継続時間列は、ＩＤ及び時刻と対応付けて、不活動状態の継続時間を記憶している。具体的に継続時間は、活動状況列において「不活動」が複数の時刻に亘って連続的に記憶されている場合に、最初の時刻から所定時間だけ遡った時刻を初期時刻とした場合の、当該初期時刻から現在時刻までの経過時間を示す。本実施の形態において「所定時間」は２４時間である。すなわち継続時間は、不活動状態であると最初に判定された時間帯に係る初期時刻から現在時刻までの経過時間を指す。例えば図１０において「２０１６年４月１日１３時００分」を考えた場合に、対応するユーザの活動状況は「不活動」であり、当該「不活動」の状態が「２０１６年４月１日１２時４５分」から継続している。従って、当該時刻「２０１６年４月１日１２時４５分」から２４時間だけ遡った「２０１６年３月３１日１２時４５分」が初期時刻であり、当該初期時刻から現在時刻「２０１６年４月１日１３時００分」までの経過時間「２４時間１５分」が不活動状態の継続時間となる。
【００４６】
図１１は、実施の形態２に係る処理の概要を説明するための説明図である。図１１Ａは、ユーザの住居における電力消費に係る時系列データを示すグラフである。図１１Ａの概要は図６等と同様であるため、ここでは詳細な説明を省略する。図１１Ｂは、変動パターンの発生頻度、及び不活動状態の継続時間を含む時系列データのグラフである。図１１Ｂにおける細い実線は変動パターンの発生頻度ｎを、細い破線は不活動状態継続中の変動パターンの発生頻度ｎ′を、太い破線は発生頻度の閾値を、一点鎖線は不活動状態の継続時間を、太い実線は後述する判定条件に係る所定時間（例えば７２時間）のラインを示す。また、図１１Ｂにおいて横軸は時間（日時）を、左縦軸は発生頻度（回数）を、右縦軸は継続時間（ｈ）を示す。本実施の形態に係る情報処理システムが実行する処理の概要について、以下で説明していく。
【００４７】
実施の形態１と同様に、サーバ１の制御部１１はメータ２からユーザの住居における消費電力の計測値を取得し、当該消費電力の時系列データより変動パターンに係る情報を生成する（図１１Ａ）。そして制御部１１は、当該時系列データより、変動パターンの発生頻度ｎに係る時系列データを生成する。図１１Ｂに、変動パターンの発生頻度ｎに係る時系列データを示す。ここで、図１１Ｂに示す発生頻度ｎは、各時刻から所定時間前までの時間帯に係る変動パターンの発生頻度ｎである。より具体的には、発生頻度ｎは各時刻から２４時間前までに発生した変動パターンの発生回数である。
【００４８】
例えば１５分毎に消費電力の計測値を取得する制御部１１は、各計測時刻において活動ＤＢ１５２を参照し、現在時刻から２４時間前までの時間帯、すなわち最新時間帯における変動パターンの発生頻度ｎを算出する。例えば計測時刻が「２０１６年４月１日１２時００分」である場合、２４時間遡った「２０１６年３月３１日１２時００分」から現在時刻である「２０１６年４月１日１２時００分」までに発生した変動パターンの発生頻度ｎを算出する。制御部１１は、算出した変動パターンの発生頻度ｎを現在時刻（計測時刻）と対応付けて活動ＤＢ１５２に記憶する。制御部１１は各計測時刻において当該処理を繰り返し、変動パターンの発生頻度ｎに係る時系列データを生成していく。
【００４９】
実施の形態１と同様に、制御部１１は、変動パターンの発生頻度ｎの統計分布に基づき閾値を設定する。例えば制御部１１は、各計測時刻（現在時刻）から２４時間前までの各時間帯における変動パターンの発生頻度ｎについて統計分布を算出し、発生頻度の閾値を設定する。設定された閾値を、図１１Ｂにおいて太い破線で示す。制御部１１は、各時刻において変動パターンの発生頻度ｎ（図１１Ｂの細い実線）を閾値（太い破線）と比較し、発生頻度ｎが閾値を下回った場合に、ユーザが不活動状態であると判定する。
【００５０】
不活動状態であると判定した場合、制御部１１は、当該判定時点に係る時間帯の初期時刻、すなわち最新時間帯の初期時刻を不活動状態の開始時刻に設定する。例えば「２０１６年４月１日１２時４５分」に不活動状態であると判定した場合、制御部１１は、２４時間前の「２０１６年３月３１日１２時４５分」を開始時刻に設定する。そして制御部１１は、当該開始時刻から現在時刻までの時間を、不活動状態の継続時間であるものと判断する。図１１Ｂの一点鎖線は、当該継続時間を示す。不活動状態であると判定した時点から２４時間遡った時刻を開始時刻とするため、図１１Ｂに示すように、継続時間に係るグラフは開始時刻において２４時間の位置まで立ち上がっていることがわかる。
【００５１】
不活動状態となった後、制御部１１は、当該不活動状態が所定時間以上継続するか否かを判定する。例えば制御部１１は、上記と同様に継続して消費電力の計測値を取得し、変動パターンの発生の有無を判断していく。そして制御部１１は、不活動状態の開始時刻から各計測時刻（現在時刻）までに発生した変動パターンの発生頻度ｎ′を算出する。具体的には、制御部１１は不活動状態の開始時刻から現在時刻に至るまでに発生した変動パターンの発生回数Ｎ′を、不活動状態の継続時間により除算することで、不活動状態継続中における変動パターンの発生頻度ｎ′を算出する。制御部１１は、算出した不活動状態継続中における変動パターンの発生頻度ｎ′が閾値以下であるか否かを判定する。発生頻度ｎ′が閾値以下でないと判定した場合、制御部１１はユーザが活動状態になったものと判断する。この場合、制御部１１はユーザの活動状況を活動状態に設定して活動ＤＢ１５２に記憶する。
【００５２】
発生頻度ｎ′が閾値以下であると判定した場合、制御部１１は、ユーザが継続して不活動状態であるものと判断する。この場合、制御部１１はユーザの活動状況を継続して不活動状態に設定し、活動ＤＢ１５２に記憶する。さらに制御部１１は時計部１４を参照し、不活動状態の開始時刻から現在時刻までの経過時間、すなわち継続時間を更新する。制御部１１は、更新した継続時間を現在時刻と対応付けて活動ＤＢ１５２に記憶する。ユーザが不活動状態である場合に、制御部１１は上記の処理を繰り返し、継続時間を更新していく。
【００５３】
制御部１１は、継続時間が所定時間以上になったか否かを判定する。所定時間は例えば７２時間であるが、これに限定されるものではない。図１１Ｂにおいて、太線は当該判定条件に係る７２時間のラインを示す。継続時間が７２時間以上となった場合に、制御部１１はユーザの状態が異常であるものと判断する。この場合に、制御部１１はネットワークＮを介してユーザの状態が異常である旨を外部に通知する。
【００５４】
図１２及び図１３は、実施の形態２に係るサーバ１が実行する処理手順の一例を示すフローチャートである。図１２及び図１３に基づいて、本実施の形態に係るサーバ１が実行する処理内容について説明する。
サーバ１の制御部１１は、ユーザの住居における消費電力の計測値をメータ２から取得し、計測ＤＢ１５１に記憶する（ステップＳ１２０１）。制御部１１は計測ＤＢ１５１を参照し、最新時間帯における消費電力の時系列データを読み出す（ステップＳ１２０２）。制御部１１は、電力消費の時間的推移における立ち上がりを起点とした一連の電力消費の変化に基づき、電力消費の変動パターンに係る情報を生成する（ステップＳ１２０３）。制御部１１は、最新時間帯における変動パターンの発生頻度ｎを算出し、活動ＤＢ１５２に記憶する（ステップＳ１２０４）。制御部１１は活動ＤＢ１５２を参照し、一定期間における変動パターンの発生頻度ｎの分布を算出する（ステップＳ１２０５）。制御部１１は、変動パターンの発生頻度ｎの分布に基づき、ユーザが不活動状態であると判定する発生頻度の閾値を設定する（ステップＳ１２０６）。
【００５５】
制御部１１は活動ＤＢ１５２を参照し、不活動状態が継続中であるか否かを判定する（ステップＳ１２０７）。具体的に制御部１１は、活動ＤＢ１５２において、直前の計測時刻と対応付けて活動状況列に「不活動」が記憶されているか否かを判定する。不活動状態が継続中でないと判定した場合（Ｓ１２０７：ＮＯ）、制御部１１は、最新時間帯における変動パターンの発生頻度ｎが閾値以下であるか否かを判定する（ステップＳ１２０８）。最新時間帯の発生頻度ｎが閾値以下であると判定した場合（Ｓ１２０８：ＹＥＳ）、制御部１１は最新時間帯におけるユーザの活動状況を不活動状態に設定し、活動ＤＢ１５２に記憶する（ステップＳ１２０９）。
【００５６】
制御部１１は、最新時間帯の初期時刻を不活動状態の開始時刻に設定する（ステップＳ１２１０）。具体的に制御部１１は、直近２４時間の時間帯における初期時刻、すなわち現在時刻から２４時間前の時刻を不活動状態の開始時刻として、当該開始時刻から現在時刻までの時間を活動ＤＢ１５２の継続時間列に記憶する。この場合、制御部１１は現在の継続時間を「２４時間」として記憶する。制御部１１は、処理をステップＳ１２０１に移行する。
【００５７】
最新時間帯の発生頻度ｎが閾値以下でないと判定した場合（Ｓ１２０８：ＮＯ）、制御部１１は最新時間帯におけるユーザの活動状況を活動状態に設定して活動ＤＢ１５２に記憶し（ステップＳ１２１１）、処理をステップＳ１２０１に戻す。
【００５８】
不活動状態が継続中であると判定した場合（Ｓ１２０７：ＹＥＳ）、制御部１１は、不活動状態の開始時刻から現在時刻までの変動パターンの発生回数Ｎ′を算出する（ステップＳ１３１２）。具体的に制御部１１は、活動ＤＢ１５２を参照して現在時刻までの継続時間を読み出し、現在時刻から継続時間だけ遡った時刻まで、すなわち不活動状態の開始時刻までに発生した変動パターンの発生回数Ｎ′を計数する。
【００５９】
制御部１１は、ステップＳ１３１２で算出した変動パターンの発生回数Ｎ′より、不活動状態継続中における変動パターンの発生頻度ｎ′を算出する（ステップＳ１３１３）。具体的に制御部１１は、ステップＳ１３１２で算出した発生回数Ｎ′を活動ＤＢ１５２に記憶されている継続時間で除算することにより、２４時間当たりの発生回数に換算した値ｎ′を算出する。
【００６０】
制御部１１は、不活動状態継続中の変動パターンの発生頻度ｎ′が閾値以下であるか否かを判定する（ステップＳ１３１４）。閾値以下でないと判定した場合（Ｓ１３１４：ＮＯ）、制御部１１は最新時間帯におけるユーザの活動状況を活動状態に設定し、活動ＤＢ１５２に記憶する（ステップＳ１３１５）。さらに制御部１１は、不活動状態の継続時間をクリアする（ステップ１３１６）。具体的に制御部１１は、活動ＤＢ１５２における継続時間列に、現在時刻と対応付けて「０時間」を記憶する。制御部１１は、処理をステップＳ１２０１に戻す。
【００６１】
閾値以下であると判定した場合（Ｓ１３１４：ＹＥＳ）、制御部１１は、最新時間帯におけるユーザの活動状況を継続して不活動状態に設定し、活動ＤＢ１５２に記憶する（ステップＳ１３１７）。さらに制御部１１は、不活動状態の継続時間を更新する（ステップＳ１３１８）。具体的には、制御部１１は直前の計測時刻と対応付けて活動ＤＢ１５２に記憶されている継続時間に、直前の計測時刻と現在時刻との差分である計測間隔の時間（例えば１５分）を加算する。制御部１１は、加算した継続時間を現在時刻と対応付けて活動ＤＢ１５２に記憶する。これにより制御部１１は、継続時間を更新する。
【００６２】
制御部１１は、ユーザの不活動状態が、ステップＳ１２１０で設定した開始時刻から所定時間以上継続しているか否かを判定する（ステップＳ１３１９）。具体的に制御部１１は、現在時刻と対応付けて活動ＤＢ１５２に記憶されている継続時間が、例えば７２時間以上であるか否かを判定する。所定時間以上継続していないと判定した場合（Ｓ１３１９：ＮＯ）、制御部１１は処理をステップＳ１２０１に戻す。所定時間以上継続していると判定した場合（Ｓ１３１９：ＹＥＳ）、制御部１１はユーザの状態が異常である旨を外部に通知し（ステップＳ１３２０）、一連の処理を終了する。
【００６３】
以上より、本実施の形態２によれば、各計測時刻においてユーザの状態を判断するため、実施の形態１と比較して短時間でユーザの異常を察知することができる。
【００６４】
また、本実施の形態２によれば、サーバ１は不活動状態継続中の変動パターンの発生頻度ｎ′に基づきユーザの活動状況を判定する。これにより、直近の時系列データだけでなく、不活動状態の継続時間全体に亘る時系列データに基づきユーザの状態を判断できる。
【００６５】
なお、上記では不活動状態継続中の変動パターンの発生回数Ｎ′を所定時間当たりに換算した発生頻度ｎ′に基づきユーザの活動状況を判定したが、本実施の形態はこれに限るものではない。サーバ１は実施の形態１と同様に、不活動状態であっても最新時間帯における変動パターンの発生頻度ｎに基づきユーザの活動状況を判定してもよい。
【００６６】
（実施の形態３）
図１４は、上述した形態のサーバ１の動作を示す機能ブロック図である。制御部１１がプログラムＰを実行することにより、サーバ１は以下のように動作する。取得部１４０１は、監視対象の施設における、時間別の電力消費に関する電力消費情報を取得する。生成部１４０２は、前記電力消費情報より、前記施設における電力消費の変動に関する電力消費変動情報を生成する。設定部１４０３は、一定期間における前記電力消費変動情報の発生頻度の分布に基づき、前記施設での利用者の活動状況を判定する判定条件を設定する。判定部１４０４は、特定の時間帯における前記電力消費変動情報の発生頻度に基づき、前記特定の時間帯における前記施設での利用者の活動状況を判定する。
【００６７】
図１５は、実施の形態３に係る情報処理システムのハードウェア群を示すブロック図である。本実施の形態に係るサーバ１は、読取部１６を含む。読取部１６はディスクドライブ、メモリーカードスロット等であり、ＣＤ（Compact Disk）−ＲＯＭ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）−ＲＯＭ、メモリーカード、又はＵＳＢ（Universal Serial Bus）等の可搬型記憶媒体１ａを読み取る。制御部１１はプログラムＰを可搬型記憶媒体１ａより読み取り、記憶部１２に記憶しても良い。また、制御部１１はネットワークＮを介して他のコンピュータからプログラムＰをダウンロードし、記憶部１２に記憶しても良い。さらにまた制御部１１は、半導体メモリ１ｂからプログラムＰを読み込んでも良い。
【００６８】
本実施の形態３は以上の如きであり、その他は実施の形態１及び２と同様であるので、対応する部分には同一の符号を付してその詳細な説明を省略する。
【００６９】
以上の実施の形態１から実施の形態３を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【００７０】
（付記１）
コンピュータに、
監視対象の施設における、時間別の電力消費に関する電力消費情報を取得し、
該電力消費情報より、前記施設における電力消費の変動に関する電力消費変動情報を生成し、
一定期間における前記電力消費変動情報の発生頻度の分布に基づき、前記施設での利用者の活動状況を判定する判定条件を設定し、
特定の時間帯における前記電力消費変動情報の発生頻度に基づき、前記特定の時間帯における前記施設での利用者の活動状況を判定する
処理を実行させるプログラム。
（付記２）
前記電力消費変動情報は、前記電力消費情報の時間的推移における立ち上がりを起点とした一連の電力消費変化に基づき生成する
付記１に記載のプログラム。
（付記３）
前記一定期間における前記発生頻度の分布に基づき、前記利用者が不活動状態であると判定する前記発生頻度の閾値を設定し、
前記特定の時間帯における前記発生頻度が前記閾値以下になったか否かを判定する
付記１又は付記２に記載のプログラム。
（付記４）
前記発生頻度の分布に基づいて標準偏差を算出し、
算出した前記標準偏差に基づき、前記発生頻度の分布の平均値から所定値を差し引いた値を前記閾値に設定する
付記３に記載のプログラム。
（付記５）
前記発生頻度が前記閾値以下になったと判定した場合に、前記特定の時間帯を含む複数の時間帯において前記不活動状態であるか否かを判定する
付記３又は付記４に記載のプログラム。
（付記６）
前記発生頻度が前記閾値以下になったと判定した場合に、前記特定の時間帯の初期時刻を前記不活動状態の開始時刻に設定し、
前記不活動状態が前記開始時刻から所定時間以上継続しているか否かを判定する
付記３又は付記４に記載のプログラム。
（付記７）
監視対象の施設における、時間別の電力消費に関する電力消費情報を取得する取得部と
該電力消費情報より、前記施設における電力消費の変動に関する電力消費変動情報を生成する生成部と、
一定期間における前記電力消費変動情報の発生頻度の分布に基づき、前記施設での利用者の活動状況を判定する判定条件を設定する設定部と、
特定の時間帯における前記電力消費変動情報の発生頻度に基づき、前記特定の時間帯における前記施設での利用者の活動状況を判定する判定部と
を備える情報処理装置。
（付記８）
コンピュータに、
監視対象の施設における、時間別の電力消費に関する電力消費情報を取得し、
該電力消費情報より、前記施設における電力消費の変動に関する電力消費変動情報を生成し、
一定期間における前記電力消費変動情報の発生頻度の分布に基づき、前記施設での利用者の活動状況を判定する判定条件を設定し、
特定の時間帯における前記電力消費変動情報の発生頻度に基づき、前記特定の時間帯における前記施設での利用者の活動状況を判定する
処理を実行させる情報処理方法。
【符号の説明】
【００７１】
１  サーバ（情報処理装置）
１１  制御部
１２  記憶部
Ｐ  プログラム
１３  通信部
１４  時計部
１５  大容量記憶装置
１５１  計測ＤＢ
１５２  活動ＤＢ
２  メータ
【図１】
0006642131.tif 000002
【図２】
0006642131.tif 000003
【図３】
0006642131.tif 000004
【図４】
0006642131.tif 000005
【図５】
0006642131.tif 000006
【図６】
0006642131.tif 000007
【図７】
0006642131.tif 000008
【図８】
0006642131.tif 000009
【図９】
0006642131.tif 000010
【図１０】
0006642131.tif 000011
【図１１】
0006642131.tif 000012
【図１２】
0006642131.tif 000013
【図１３】
0006642131.tif 000014
【図１４】
0006642131.tif 000015
【図１５】
0006642131.tif 000016