(57)【要約】【課題】集団の中で社会生活する個体の行動を判別すること、又は集団自体の行動それ自体を集団の行動から推定して判別することが可能な集団的行動判別システム、集団的行動判別方法および集団的行動判別プログラムを提供する。【解決手段】集団的行動判別システム１は、集団を構成する２個以上の個体１０毎の位置又は移動に関する物理量を測定して行動情報とする位置測定手段２０と、特定の時間帯を検出する時間帯検出手段３０と、前記行動情報と前記時間帯とに基づいて、前記集団の該時間帯における行動種別を判断する行動判別手段４０とを有することを特徴とする。【選択図】　　　図１
2004021342.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
集団を構成する２個以上の個体毎の位置又は移動に関する物理量を測定して行動情報とする位置測定手段と、
特定の時間帯を検出する時間帯検出手段と、
前記行動情報と前記時間帯検出手段が検出した時間帯とに基づいて、前記集団の該時間帯における行動種別を判断する行動判別手段とを有することを特徴とする集団的行動判別システム。
【請求項２】
集団を構成する２個以上の個体毎の位置又は移動に関する物理量を測定して行動情報とする位置測定手段と、
特定の時間帯を検出する時間帯検出手段と、
前記行動情報と前記時間帯検出手段が検出した時間帯とに基づいて、前記個体の該時間帯における行動種別を判断する行動判別手段とを有することを特徴とする集団的行動判別システム。
【請求項３】
集団を構成する２個以上の個体毎の位置又は移動に関する物理量を測定して行動情報とする位置測定手段と、
特定の時間帯を検出する時間帯検出手段と、
前記行動情報と前記時間帯検出手段が検出した時間帯とに基づいて、前記集団のなかから、類似行動をとる２個以上の前記個体からなる部分集団を抽出する部分集団検出手段と、
前記部分集団の前記時間帯における行動種別を判断する行動判別手段とを有することを特徴とする集団的行動判別システム。
【請求項４】
集団を構成する２個以上の個体毎の位置又は移動に関する物理量を測定して行動情報とする位置測定手段と、
前記行動情報を記憶する過去データ記憶手段と、
特定の時間帯を検出する時間帯検出手段と、
前記位置測定手段から出力された行動情報と前記過去データ記憶手段に所定期間以上記憶された行動情報と前記時間帯検出手段が検出した時間帯とに基づいて、該時間帯における前記集団又は前記個体の行動種別を判断する行動判別手段とを有することを特徴とする集団的行動判別システム。
【請求項５】
前記行動判別手段によって判断された行動種別と、該行動種別が行われた時間とを少なくとも表示する判別結果表示手段を有することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項記載の集団的行動判別システム。
【請求項６】
集団を構成する２個以上の個体毎に、位置又は移動に関する物理量を測定して該測定値で行動情報を生成し、
特定の時間帯を検出し、
前記行動情報と前記時間帯とに基づいて、前記集団の該時間帯における行動種別を判断することを特徴とする集団的行動判別方法。
【請求項７】
集団を構成する２個以上の個体毎に、位置又は移動に関する物理量を測定して該測定値で行動情報を生成し、
特定の時間帯を検出し、
前記行動情報と前記時間帯とに基づいて、前記個体の該時間帯における行動種別を判断することを特徴とする集団的行動判別方法。
【請求項８】
集団を構成する２個以上の個体毎に、位置又は移動に関する物理量を測定して該測定値で行動情報を生成し、
特定の時間帯を検出し、
前記行動情報と前記時間帯とに基づいて、前記集団のなかから、類似行動をとる２個以上の前記個体からなる部分集団を抽出し、
前記部分集団の前記時間帯における行動種別を判断することを特徴とする集団的行動判別方法。
【請求項９】
集団を構成する２個以上の個体毎に、位置又は移動に関する物理量を測定して該測定値で行動情報を生成し、
前記行動情報を過去データ記憶手段に記憶させ、
特定の時間帯を検出し、
前記生成された行動情報と前記過去データ記憶手段に所定期間以上記憶された行動情報と前記時間帯とに基づいて、該時間帯における前記集団又は前記個体の行動種別を判断することを特徴とする集団的行動判別方法。
【請求項１０】
前記行動種別と、該行動種別が行われた時間とを少なくとも表示する処理を有することを特徴とする請求項６乃至９のいずれか一項記載の集団的行動判別方法。
【請求項１１】
集団を構成する２個以上の個体毎に、位置又は移動に関する物理量を測定して該測定値で行動情報を生成するステップと、
特定の時間帯を検出するステップと、
前記行動情報と前記時間帯とに基づいて、前記集団の該時間帯における行動種別を判断するステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする集団的行動判別プログラム。
【請求項１２】
集団を構成する２個以上の個体毎に、位置又は移動に関する物理量を測定して該測定値で行動情報を生成するステップと、
特定の時間帯を検出するステップと、
前記行動情報と前記時間帯とに基づいて、前記個体の該時間帯における行動種別を判断するステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする集団的行動判別プログラム。
【請求項１３】
集団を構成する２個以上の個体毎に、位置又は移動に関する物理量を測定して該測定値で行動情報を生成するステップと、
特定の時間帯を検出するステップと、
前記行動情報と前記時間帯とに基づいて、前記集団のなかから、類似行動をとる２個以上の前記個体からなる部分集団を抽出するステップと、
前記部分集団の前記時間帯における行動種別を判断するステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする集団的行動判別プログラム。
【請求項１４】
集団を構成する２個以上の個体毎に、位置又は移動に関する物理量を測定して該測定値で行動情報を生成するステップと、
前記行動情報を過去データ記憶手段に記憶させるステップと、
特定の時間帯を検出するステップと、
前記生成された行動情報と前記過去データ記憶手段に所定期間以上記憶された行動情報と前記時間帯とに基づいて、該時間帯における前記集団又は前記個体の行動種別を判断するステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする集団的行動判別プログラム。
【請求項１５】
前記行動種別と、該行動種別が行われた時間とを少なくとも表示するステップをコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１１乃至１４のいずれか一項記載の集団的行動判別プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、動物、幼児、人間、自動車等の平面的又は立体空間的に移動可能な移動体が集団として行う集団行動を判別し、あわせて、当該集団に属する特定の個体の行動を集団の行動との比較相対として判別する集団的行動判別システム、集団的行動判別方法および集団的行動判別プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
動物、幼児、人間、自動車等の平面的又は立体空間的に移動可能な移動体に対して、位置又は行動の情報を取得するセンサーを付加し、当該センサーからの情報により、当該移動体の行動を判別する試みは従来から行われている。
【０００３】
例えば、デジタル万歩計（登録商標）では、加速度ジャイロなどの加速度又は角加速度を検出するセンサーを人間の腰などに取り付ける。そして、４分なら４分ごとの加速度の平均値を検出して、これをあらかじめ測定して取得しておいたカロリー消費量にマッピングする関数を用いて、物理量である加速度を、別の次元の物理量であるカロリー消費量に物理的に変換している。
【０００４】
また、別の例として、ＧＰＳをお年よりの体に装着して、その位置だけでなく、海抜や移動速度を検出し、これからお年よりの状態を判別する方法が知られている。ＧＰＳでは、例えば、一秒毎に、装着しているお年よりの緯度経度が出力される。また、そのときの移動速度も検出される。したがって、例えば、普段の行動とは異なって、朝の時間帯にまったく移動速度が出力されない、又は、朝になったのに、通常はその時間にすごしているはずの低めの海抜（食堂は１階にあるとする）とは異なって、異常に高い海抜（寝室は２階）にとどまっているならば、これは異常な状態（最悪の場合は、意識が混濁して寝床に倒れているままであるかも知れない）であると判定できる。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記のような個体の１個のみに着目した従来技術は、その行動判別能力が極めて限られたものとなる。例えば、保育園あるいは幼稚園（以下「幼児教育機関」と呼ぶ）で遊んでいる幼児を考えてみる。
【０００６】
幼児教育機関ですごす幼児の行動種別を、例えば、加速度センサーで判定できるだろうか。もちろん、単に物理量である運動のはげしさ、エネルギー消費量という外部状態とはまったく独立に判定できる範囲の判定は可能である。それは、従来の技術として前述した通りである。
【０００７】
しかし、例えば、「その子供は元気である」、「お散歩している」、「鬼ごっこしている」といった、社会生活上の状態・行動を単独の個体の測定結果から判断することが可能であろうか。不可能であることは自明である。例えば、元気を単純に加速度の絶対値で判別したとする。極めて奇妙な判定結果を生じる。みなで散歩に出かけたとする。その散歩の時に、他の幼児の周りを歩き回っていた（実は、元気な）幼児は、その動きがあまり激しくないので、元気がないことになる。一方、別の場所で鬼ごっこをしぶしぶ付き合っている（実は、元気がない）幼児は、単純に「元気」と判定される。なぜなら、参加者みなが必死に走り回る鬼ごっこにしぶしぶ付き合っている場合のほうが、物理量が自然と大きくなるので、結果として、判別システムは、しぶしぶ鬼ごっこに付き合っている元気のない幼児を、「とても元気です」と判定するからである。
【０００８】
以上見てきたように、従来の単独の個体の位置又は移動の情報のみから判定する方法では、当該個体が社会の中における位置関係をまったく無視しており、広範な社会生活における判別には利用できない。このような、センサーによる行動判別の製品が、ややもすると、「独居老人」の異常行動の測定であったり、「迷子の子供」を追跡するような、「さびしい個人」をケアするようなサービスにのみ利用されているのは、このように見ると、単に、「社会生活を判定できない」従来技術の問題点の消極的な技術的な回避策であったとも見ることができる。
【０００９】
また、集団の行動を判別できないのも、従来の個人の行動しか参照しない手法の問題点である。例えば、お昼寝をしていることは、個別のセンサーで判定できるだろうか。例えば、運動していなければお昼寝と判定するのが従来技術の自然な発想である。しかし、この方法では、鉄棒から墜落して気を失っている（あるいは、胸を打って「ムギュー」と唸りながら動けなくなっている）幼児と、皆と一緒にお昼寝している幼児とを、状態として区別できない。遊んでいて、ジャングルジムから墜落したら、「○○ちゃんはお昼寝を始めました」とコンピュータが報告したとしても、コンピュータを責めることはできない。従来技術では、ひとりの幼児の動きにしか注日していないからである。
【００１０】
本発明は、上述した事情に鑑みてなされたもので、社会生活の態様を自動的に判別することができなかった従来技術の問題点を解決し、集団の中で社会生活する個体の行動を判別すること、又は集団自体の行動それ自体を集団の行動から推定して判別することが可能な集団的行動判別システム、集団的行動判別方法および集団的行動判別プログラムの提供を目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、請求項１記載の集団的行動判別システムは、集団を構成する２個以上の個体毎の位置又は移動に関する物理量を測定して行動情報とする位置測定手段と、特定の時間帯を検出する時間帯検出手段と、前記行動情報と前記時間帯検出手段が検出した時間帯とに基づいて、前記集団の該時間帯における行動種別を判断する行動判別手段とを有することを特徴とする。
【００１２】
ここで、位置測定手段は、ユークリッド２次元又は３次元座標上の位置測定に限定されるものではない。位置測定手段には、ＧＰＳ等も含まれるが、これ以外にも、加速度センサ、速度センサ、位置検出センサを用いることができる。また位置測定手段としては、無線方式の個人識別タグ（ＲＦＩＤと呼ばれている）を個人ＩＤとして各個体に持たせ、各場所に設置されたセンサで位置情報として取得する構成をとってもよい。さらに、位置測定手段においては、個体の行動の様子を考えると、速度又は加速度を、そのままではなくて、絶対値の積分、あるいは２乗値の積分のように、「道のり」に近い物理量に変換してもよい。いずれにせよ位置測定手段がどのような物理次元に相当する量を測定するかに拘わらず、集団を構成する各個体の位置又は行動に関する情報を取得している点が、本発明の特徴の一つとなっている。
【００１３】
ここで、時間帯検出手段は、静的に（事前に）指定される時間帯と動的に指定される時間帯の２つの種類の時間帯検出を想定することができる。ここで、静的な時間帯とは、例えば、幼稚園滞在時間、遊戯時間、自由時間、睡眠時間などのあらかじめ事前に時間帯がわかっているものをいう。これに対して、動的に指定される時間帯とは、最初から特に時間帯は決まってはいないが、社会的にみて、集団がある特定の種類に属する行動を取っている、その時間帯である。例えば、幼稚園児が音楽や指示に従ってダンスを行っている時間帯、又はお散歩に出ている時間帯などがこれに相当する。
【００１４】
ここで、行動判別手段は、位置測定手段から取得した各個体についての行動情報に基づいて、時間帯検出手段が定めた時間帯について、集団の行動種別を判定して出力する機能を有する。具体的には、例えば「お遊戯」「お散歩」等の行動を判別して出力する。
【００１５】
また、請求項２記載の集団的行動判別システムは、集団を構成する２個以上の個体毎の位置又は移動に関する物理量を測定して行動情報とする位置測定手段と、特定の時間帯を検出する時間帯検出手段と、前記行動情報と前記時間帯検出手段が検出した時間帯とに基づいて、前記個体の該時間帯における行動種別を判断する行動判別手段とを有することを特徴とする。
【００１６】
請求項２に係る発明の位置測定手段は、上記請求項１に係る発明の位置測定手段と同等であり、ユークリッド２次元又は３次元座標上の位置測定に限定されるものではない。
【００１７】
請求項２に係る発明の時間帯検出手段も、請求項１に係る発明の時間帯検出手段と同等であり、事前に静的に指定される時間帯と、位置測定手段によって得られた位置又は行動の情報から動的に判別される時間帯との、いずれか、あるいは両方の時間帯を検出して出力するものとすることができる。
【００１８】
請求項２に係る発明の行動判別手段は、集団行動とる個体群における特定の一個体の行動を判別することを特徴としている。例えば、園児全体がお昼寝しているにもかかわらず、一人の幼児が「のそのそ」と歩き回っている場合に、その幼児の行動を「歩き回っている」として検出する。ここで、注意しなければならないのは、「歩き回っている」のは、幼児教育機関として、むしろ平常の幼児の過ごし方である。あくまでも、みんながお昼寝しているのにもかかわらず、「のそのそ歩き回っている」ことを検出している点に、この行動判別手段の大きな特徴がある。
【００１９】
また、請求項３記載の集団的行動判別システムは、集団を構成する２個以上の個体毎の位置又は移動に関する物理量を測定して行動情報とする位置測定手段と、特定の時間帯を検出する時間帯検出手段と、前記行動情報と前記時間帯検出手段が検出した時間帯とに基づいて、前記集団のなかから、類似行動をとる２個以上の前記個体からなる部分集団を抽出する部分集団検出手段と、前記部分集団の前記時間帯における行動種別を判断する行動判別手段とを有することを特徴とする。
【００２０】
請求項３に係る発明の位置測定手段は、上記請求項１に係る発明の位置測定手段と同等であり、ユークリッド２次元又は３次元座標上の位置測定に限定されるものではない。
【００２１】
請求項３に係る発明の時間帯検出手段も、請求項１に係る発明の時間帯検出手段と同等とすることができ、事前に静的に指定される時間帯と、位置測定手段によって得られた位置又は行動の情報から動的に判別される時間帯との、いずれかあるいは両方の時間帯を検出して出力するものとすることができる。また、この時間帯検出手段は、部分手段検出手段と連携した動作が必要な構成とすることもできる。
【００２２】
ここで、部分集団検出手段は、集団の中から同一の行動を取っている個体の集団を識別する。具体的には、例えば、幼児教育機関全体の中で、お遊戯をしている集団とお昼寝をしている集団を弁別する。ただし、この弁別は、例えば、どこにいるかを位置センターが検出し、その結果、何組さんの部屋にいるかがわかればそれで部分集団の検出としてもよい。また、位置測定手段が出力する位置又は行動に関する行動情報のなかに、部分集団（例えば、「ゆり組さん」「バラ組さん」）に属することを示す個人情報（ＩＤ）が含まれている場合には、そのＩＤ番号から部分集団を特定してもよい。また、位置測定手段の出力についてクラスタリング処理をすることで部分集合を特定してもよい。
【００２３】
また、部分集団検出手段のより高度な判断として、どの個体群が部分集合であるか分からない場合、自動的に集団を部分集合に分割する手段としての機能を持つものとしてもよい。具体的には、例えば、お遊戯をしているグループ、お昼寝をしているグルーブ、散歩をしているグループが存在するとする。各個体の行動情報をみれば、各個体の移動量（加速度、速度、又は相互間の距離の変動）などが各グループによって差異を生じていることが明らかとなる。加速度のような１つの物理量だけに着目しても、お昼寝をしているグループに属する個体は、ほとんど運動をしていないことが分かる。それに対して、お遊戯をしているグループに属する個体は、かなり短い周期で大きめの運動をしていることが分かる。これに対して、お散歩をしているグループに属する個体は、あまり周期性をもたず、相互に相関をもって動くことが分かる。こられのようにして、部分集団検出手段は、各個体が属するグループについて判別してもよい。
【００２４】
請求項３に係る発明の行動判別手段は、部分集団検出手段により判別された部分集団に対して、位置測定手段から出力された行動情報と時間帯検出手段から出力された時間帯とに基づいて、部分集団が取っている行動を判別することが好ましい。具体的には、例えば、お遊戯をしているグループ、お昼寝をしているグループ、又は散歩をしているグループについて、それぞれの部分集団の行動を判定する。
【００２５】
なお、以上の説明において、本発明では、位置測定手段から出力された行動情報がリアルタイムに処理されることが好ましい。しかしながら、例えば、位置測定手段から出力された行動情報は、一旦、フラッシュＲＡＭを用いたメモリ、又はＦＲＡＭ、ＭＲＡＭなどの高性能・省電力動作可能な不揮発性ＲＡＭデバイスによって構成された記憶手段に記憶しておき、週に一度又は日に一度、赤外線、無線あるいは直接の導体接続によって、当該記憶手段から取り出すように、本発明を構成してもよい。すなわち、本発明の各構成要素を、リアルタイムでつなぐか、又はオフラインで接続するかは、本発明の主旨には直接の影響は与えるものではない。
【００２６】
また、請求項４記載の集団的行動判別システムは、集団を構成する２個以上の個体毎の位置又は移動に関する物理量を測定して行動情報とする位置測定手段と、前記行動情報を記憶する過去データ記憶手段と、特定の時間帯を検出する時間帯検出手段と、前記位置測定手段から出力された行動情報と前記過去データ記憶手段に所定期間以上記憶された行動情報と前記時間帯検出手段が検出した時間帯とに基づいて、該時間帯における前記集団又は前記個体の行動種別を判断する行動判別手段とを有することを特徴とする。
【００２７】
また、請求項５記載の集団的行動判別システムは、前記行動判別手段によって判断された行動種別と、該行動種別が行われた時間とを少なくとも表示する判別結果表示手段を有することを特徴とする。
【００２８】
また、請求項６記載の集団的行動判別方法は、集団を構成する２個以上の個体毎に、位置又は移動に関する物理量を測定して該測定値で行動情報を生成し、特定の時間帯を検出し、前記行動情報と前記時間帯とに基づいて、前記集団の該時間帯における行動種別を判断することを特徴とする。
【００２９】
また、請求項７記載の集団的行動判別方法は、集団を構成する２個以上の個体毎に、位置又は移動に関する物理量を測定して該測定値で行動情報を生成し、特定の時間帯を検出し、前記行動情報と前記時間帯とに基づいて、前記個体の該時間帯における行動種別を判断することを特徴とする。
【００３０】
また、請求項８記載の集団的行動判別方法は、集団を構成する２個以上の個体毎に、位置又は移動に関する物理量を測定して該測定値で行動情報を生成し、特定の時間帯を検出し、前記行動情報と前記時間帯とに基づいて、前記集団のなかから、類似行動をとる２個以上の前記個体からなる部分集団を抽出し、前記部分集団の前記時間帯における行動種別を判断することを特徴とする。
【００３１】
また、請求項９記載の集団的行動判別方法は、集団を構成する２個以上の個体毎に、位置又は移動に関する物理量を測定して該測定値で行動情報を生成し、前記行動情報を過去データ記憶手段に記憶させ、特定の時間帯を検出し、前記生成された行動情報と前記過去データ記憶手段に所定期間以上記憶された行動情報と前記時間帯とに基づいて、該時間帯における前記集団又は前記個体の行動種別を判断することを特徴とする。
【００３２】
また、請求項１０記載の集団的行動判別方法は、前記行動種別と、該行動種別が行われた時間とを少なくとも表示する処理を有することを特徴とする。
【００３３】
また、請求項１１記載の集団的行動判別プログラムは、集団を構成する２個以上の個体毎に、位置又は移動に関する物理量を測定して該測定値で行動情報を生成するステップと、特定の時間帯を検出するステップと、前記行動情報と前記時間帯とに基づいて、前記集団の該時間帯における行動種別を判断するステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００３４】
また、請求項１２記載の集団的行動判別プログラムは、集団を構成する２個以上の個体毎に、位置又は移動に関する物理量を測定して該測定値で行動情報を生成するステップと、特定の時間帯を検出するステップと、前記行動情報と前記時間帯とに基づいて、前記個体の該時間帯における行動種別を判断するステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００３５】
また、請求項１３記載の集団的行動判別プログラムは、集団を構成する２個以上の個体毎に、位置又は移動に関する物理量を測定して該測定値で行動情報を生成するステップと、特定の時間帯を検出するステップと、前記行動情報と前記時間帯とに基づいて、前記集団のなかから、類似行動をとる２個以上の前記個体からなる部分集団を抽出するステップと、前記部分集団の前記時間帯における行動種別を判断するステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００３６】
また、請求項１４記載の集団的行動判別プログラムは、集団を構成する２個以上の個体毎に、位置又は移動に関する物理量を測定して該測定値で行動情報を生成するステップと、前記行動情報を過去データ記憶手段に記憶させるステップと、特定の時間帯を検出するステップと、前記生成された行動情報と前記過去データ記憶手段に所定期間以上記憶された行動情報と前記時間帯とに基づいて、該時間帯における前記集団又は前記個体の行動種別を判断するステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００３７】
また、請求項１５記載の集団的行動判別プログラムは、前記行動種別と、該行動種別が行われた時間とを少なくとも表示するステップをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００３８】
【発明の実施の形態】
以下、図面を用いて本発明の実施の形態を説明する。
（第１実施形態）
図１は、本発明の第１実施形態に係る集団的行動判別システム１の構成例を示す模式概念図である。集団的行動判別システム１は、集団を構成する２個以上の個体１０毎の位置又は移動に関する行動情報を測定する位置測定手段２０と、特定の時間帯を検出する時間帯検出手段３０と、位置測定手段２０から出力された各個体１０の行動情報に基づいて、時間帯検出手段３０が定めた時間帯について集団の行動種別を判定して出力する行動判別手段４０とから構成される。
【００３９】
位置測定手段２０は、前述したように、必ずしも、ユークリッド空間上、又は地球表面の緯度経度座標を測定することには限定されない。個体１０の行動が反映される物理量を測定できればよく、加速度、角加速度、速度、角速度であってもかまわない。あるいは、それらをオペアンプ、デジタルフィルタなどで処理して積分又は２回積分した値であってもよい。
【００４０】
図２は、位置測定手段２０の構成例を示す回路図である。この構成例の場合には、１）加速度センサーによって測定された加速度、２）加速度の積分により得られた速度、３）速度の積分により得れた位置座標、４）角加速度センサーによって測定された角加速度、５）角加速度を積分して得られた角速度、６）角速度を積分して得られた角位置座標、のいずれかがセレクタにより選択されて出力される。
【００４１】
なお、図２では、積分回路で時間次元に対する積分を行っているが、実際には、角加速度センサー、加速度センサーともに、デバイスの特性上、直流分までも計算に含めることができない。ドリフト等の問題が生じるからである。従って、例えば、ここでいう速度とは、実際の速度とは物理的には多少異なることがある。一定の周波数範囲の加速度成分の積分値と正確には言うべきであるが、本発明の主旨には直接の影響を与えない。すなわち、本発明では、図２の積分回路で出力される積分値がＤＣ分を含んだ積分値であることを必ずしも必要とはしていない。ただし、航空宇宙技術で利用されるようなドリフトのない加速度センサーが小型化された場合、その利用を妨げるものではないことは言うまでもない。
【００４２】
また、図２のような個々の個体１０に関する測定値のままではなくて、１）各個体相互の測定値の差を計算した結果、２）各個体１０の測定値の絶対値や２乗値をある時間間隔ごとに測定して、これを合計したもの（つまり、目のあらい積分値）、３）各個体１０の相互の測定値の差の絶対値をある時間間隔ごとに測定してこれを合計したものが本発明には適用しうる。
【００４３】
上記の各個体１０相互の測定値の差は、例えば、測定値が位置座標であれば、２者間の距離となり、測定値が加速度等であったとしても、それぞれの座標空間上での相互間距離である。この測定値は、例えば、個体１０が「なかよしさん」で手をつないで同一行動をしたり、抱き合っていたりする場合について、差がなくなると想定されるものである。
【００４４】
また、絶対値を取って、これを積分等する場合には、個体１０の活動度がそのまま記録される。例えば、ジグザグの道をとおって目標点に移動した場合など、単純に加速度を２回積分して位置座標を出して、初期状態から最後の目標点までの距離を出しても、まっすぐに行った場合と、回り道をしながら行った場合では、活動度がまったく異なったものとなる。このような場合には、この絶対値の積分値がより個体１０の活動を率直に表現したものとなる。
【００４５】
図３は、時間帯検出手段３０の構成例を示す模式概念図である。ここでは４個の個体１０ａ，１０ｂ，１０ｃ，１０ｄの位置測定結果が入力されている。図３の上部は、各固体１０ａ，１０ｂ，１０ｃ，１０ｄの信号値を時間軸方向に模式的に表示したものである。測定値は、例えば、角加速度の絶対値とする。どの個体１０ａ，１０ｂ，１０ｃ，１０ｄも、ある時間帯においては、信号値がゼロになっている。幼児教育機関において、このようにすべての幼児（実際には、数名、歩き回って、あるいは、保育士に甘えている子供がいることも大いにありうる）が動かない状態は、お昼寝に相当する時間帯と判別できる。
【００４６】
そこで、図３の時間帯検出手段３０では、その時間帯を判別するために、各個体の測定値がアナログの閾値回路に入力される。このアナログの閾値回路は、ある一定値以上の絶対値をもつ信号が入力された場合、出力が「１」となり、一定未満の場合には、出力が「０」となるものとする。すなわち、お昼寝の時間帯では、一部の保育士に甘えている幼児を除いて、大半のアナログの閥値回路は出力が「０」となっているはずである。次いで、アナログの閾値回路の出力信号をデジタルの閾値論理に送る。このデジタルの閾値論理は、入力信号において２個以上の信号が「１」であれば、出力を「１」として、そうでない場合には出力を「０」とするものとする。結果として、一人ぐらい「ぐずっている」幼児がいたとしても、このような時間帯検出手段３０は、確実に、「お昼寝」の時間帯を切り分けることができる。
【００４７】
図３と同様にして、例えば、各個体１０ａ，１０ｂ，１０ｃ，１０ｄの測定値相互の差分を時間帯検出手段３０に入力した場合について考察する。ただし、ここで、測定値は、各個体１０ａ，１０ｂ，１０ｃ，１０ｄのユークリッド座標であるとする。つまり、差分は相互距離である。このような場合、個体が自由行動をしていた場合には、（中には、「おてて」をつないでいるために、ほとんど差がない入力値もあるではあろうが）大半の入力値は、つねに変化してしまう。入力値は一定せず、その分散（あるいは標準偏差）も大きくなる。
【００４８】
次に、子供達が列をなして行動する散歩に出かけた場合を考える。この場合には、散歩に入ると、各個体相互の距離がほぼ固定する。子供達は、幼児教育機関の外に出るときには、一般に、車等の危険があるために、１、２列縦隊となり、前後に保育士がならび、かつ隣り合った子供は手を繋いでいる。その結果、もちろん、相互距離が比較的に離れた子供のペアと、手を繋いでいる子供のペアは存在するものの、時間経過的には、ここの入力値（相互距離）は一定以下の値で、あまり動かない。つまり、個々の測定値について、１）一定以下である、２）ばらつきが小さい、という部分を時間的に切り出せば、お散歩に行っている時間帯を抽出できる。この場合には、図３の時間帯検出手段３０において、閥値回路の代わりに、分散を計算する回路を設け、図３の閾値論理としては、入力の合計がある閥値を越えたことを判定するようなアナログ型の閥値論理を用いる。つまり、この時間帯検出手段３０は、「散歩」と「自由行動」の２者を識別する。前述のお昼寝検出の場合には、「お昼寝」と「お昼寝していない」の２者を識別する。
【００４９】
図４は、行動判別手段４０の構成例を示す回路図である。ただし、この構成例では、時間帯検出手段３０として、前述の２種類の時間帯検出手段３０のいずれも利用されている。図４の行動判別手段４０では、以下の判定を行っている。１）運動が見られずに、しかも、分散が小さいときには、「お昼寝」、２）運動があるが、分散が小さいときには、「お散歩」、３）運動があって、かつ、分散が大きいときには、「自由行動」と判定する。
【００５０】
なお、ここで、図２及び図３に示す構成例では、時間帯検出手段３０として、測定信号から自動的に判定するタイプを想定したが、もともと、時間帯が区切られていて、例えば、大学の講義時間帯のようになっていれば、時間帯検出手段３０としては、メモリのみがあればよい。この場合には、行動判別手段４０として、図４に示す論理回路に加えて、１）各測定信号が一定の値以下であるかどうかを判定する回路、２）各測定信号の分散を計算する回路を設けることにより、上記の図４に示す行動判別手段４０と同様の効果を奏することができる。
【００５１】
以上のように、本実施形態によれば、集団がお昼寝をしているのか、自由行動中か、又は散歩中かといった集団行動の種類について判別ができる。これは、従来技術の単独の行動をモニターする形式の判別システムでは実現できなかったものである。
【００５２】
また、本実施形態によれば、例えば昼寝の判定のように、一部の個体１０が他の固体１０と異なった行動を取っていても、閾値論理等の採用によって、そのようなノイズの影響を除去した判定が可能である。
【００５３】
また、本実施形態によれば、お散歩の判定をする場合でも、各個体１０相互の差信号を利用できるため、全体の位置が大きく動く、例えば、バスに乗ってどこかに出かけているような場合でも、正確に集団行動をしていることを判別できる。
【００５４】
なお、図１から図４に示す実施形態は、すべてハードウエアシステムとして実現したが、同様の処理は、コンピュータプログラムとして実現してもよく、また、そのコンピュータプログラムと同様の処理を方法として実施する場合についても、上記と同様に本発明の効果を奏することができる。
【００５５】
（第２実施形態）
図５は、本発明の第２実施形態に係る集団的行動判別システム２の構成例を示す模式概念図である。集団的行動判別システム２は、集団を構成する２個以上の個体１０毎の位置又は移動に関する行動情報を測定する位置測定手段２０と、特定の時間帯を検出する時間帯検出手段３０と、位置測定手段２０から出力された各個体１０の行動情報に基づいて、時間帯検出手段３０が定めた時間帯について集団中の１個体の行動種別を判定して出力する行動判別手段４１とから構成される。
【００５６】
図５において、位置測定手段２０及び時間帯検出手段３０は、図１のものと同一の構成で実現できる。
【００５７】
図１の集団的行動判別システム１と図５の集団的行動判別システム２の構成上の差異は、行動判別手段４１にある。行動判別手段４１が行動判別手段４０（図１、図４）と決定的に異なるのは、それが、集団を構成する特定個体の行動について判別する能力を有する点である。以下、行動判別手段４１の構成例について説明する。
【００５８】
図６は、行動判別手段４１の構成例を示す模式概念図である。行動判別手段４１は、図３に示す時間帯検出手段３０と類似した構成であるが、各入力信号の処理内容が図３の時間帯検出手段３０とは大きく異なっている。行動判別手段４１では、各入力信号について、指定区間内での平均値が計算される。図６に示すように、時間帯検出手段３０によって「お昼寝」と判定された区間でも、平均値が大きな値である子供がいる。この場合、はずれ値検出回路によって、はずれ値が検出される。ただし、一般的に行って、「はずれ値」とは、測定データが多少の誤差があっても、全体としてある傾向を示す場合において、この傾向から極端に外れたものという。より統計的にいえば、統計的傾向を示した測定データにおいて、その誤差が、正規分布等のそこで仮定されている分布としては、明らかに不自然な測定値を有するものである。例えば、はずれ値検出回路は、各入力信号の平均および分散（標準偏差）をさらに計算して、その平均から、例えば、標準偏差の２倍以上離れている個体について、これは「集団行動から離脱している」と判定する。
【００５９】
図６についての上記実施形態では、「お昼寝」を例示したが、例えば、自由行動やお散歩について考えてみる。１、２列縦隊で歩くお散歩では、個体１０相互の位置情報の差（相互距離）が図５に示す集団的行動判別システム２の入力信号として選択される。この場合には、平均距雌がゼロに近い子供（手をつないでいる）もいれば、離れた子供（先頭と末尾）もいる。しかし、子供が整然と散歩している限り、測定値（相互間距離）はあまり大きなばらつきは持たない。しかし、単独で行動している子供については、この測定値は大きく揺らぐ。したがって、この場合には、むしろ、図６に示す行動判別手段４１の「平均計算回路」では、平均ではなくて分散を計算すべきであろう。そして、この複数の分散（標準偏差）を次のはずれ値検出回路の入力として、特別に分散（標準偏差）が大きい場合にその原因となっている個体１０を特定すれば、これが単独行動を取っている子供と判定される個体となる。
【００６０】
単独行動までいかなくても、例えば、全体が遊戯などをしていて、かなり激しく、しかし、一定の測定値を持って動いている場合にも、同様にして、はずれ値を検出できる。特にこの場合には、他に比べて、特に動きが悪いのか、逆に動きが大きすぎるかといった測定値の平均値そのものについても、行動判定のために利用できる。例えば、全体の平均が比較的そろっている（おそらくはお遊戯などの集団行動をしている）にもかかわらず、特定の幼児の動きが低ければ、集団についてゆけていないことがわかる。逆に、特定の子供の動きが大きいなら、何らかの悪乗りをしていることが考えられる。前者は、体調が悪い、又は保育内容そのものに乗れていないことがわかるので、個別の保育指導計画の策定にあたって配慮されるべきである。
【００６１】
また、図６に示す行動判別手段４１の構成例では、時間帯検出手段３０が指示した時間帯全体（指定区間）の測定値の平均、分散などを判別対象としているが、保育指導への参考とするならば、別のアプローチも考えうる。例えば、お絵描きを考える。通常の子供は、多少のテンポの変動はあろうが、まあ、与えられた時間帯を全体的に利用して絵を書く。しかし、慎重な子供、あるいは決断の遅い子供は、最初はなかなか手が動かないと思われる。そのような場合には、各測定値の平均、分散をそのまま計算するのではなくて、時間帯検出手段３０が指定した時間帯をさらに細分化して、そのひとつひとつについて、はずれ値を検出して、細分化された特定の時間帯について、はずれ値となるような子供について、保育指導上の配慮をしていくようなことが考えられる。
【００６２】
特別に元気がない子供をお散歩の時に見出すのは難しくない。しかし、自由行動中に特に元気のない子供とか、遊戯に乗っていない子供の発見となると、保育士がすべてに目を光らすことは難しい。従って、本発明によれば、保育士が目を届かせることができない自由行動中などについて、はずれ値をもつ幼児を特定できる。
【００６３】
また、測定値として、個体相互の観測データの差分を利用すると、特定の子供と同一行動を取る幼児を容易に抽出できる。これは、時間帯検出手段３Ｏが指定した時間に限定せずに行うことも可能である。すなわち、相互の測定値が類似している場合には、差分はほかに比べて小さな値となるため、図６に示す行動判別手段４１のような構成として、まず、差分の平均値をそれぞれ計算する。仲がよい子供同士は、差分値が小さいので、全体の中で、差分が小さなペアを探せば、だれとだれが仲良しでつねに同一行動をとっていることがわかる。
【００６４】
また、図５に示す集団的行動判別システム２では３人の個体１０が集合した場合について示しているが、これを２人の個体１０が集合した場合と見たとき、その２人が相互の位置関係が変化しても、ほぼ継続的に相互距離が一定値以下である場合には２人は一緒に遊んでいると判別できる。また、２人の行動としての速度が同じである場合、換言すると２人の相互距離が離れていても相互距離の時間軸での分散が小さい場合には、２人は一定の距離を保って一緒に行進していると判別できる。さらに、２人の行動の相関関係が−１に近い場合にはお互いに意識して、異なる時間に行動する。例えば、「かくれんぼ」のような遊びをしていると判別できる。
【００６５】
このように２人の行動に着目して判別することにより、２人がどのような関係にあるか、具体的には、仲が良いか／悪いか、お互いに意識していないか、などを判別することまで可能である。
【００６６】
以上のように、集団的行動判別システム２において複数の個体１０がなす集合を２人の集合とみなした際に、２人の相互関係を判別する実施形態を示したが、これを１人から見たときに、他方の１人との相互関係と見ることができる。その場合には、３人以上の集団において、ある特定の１名の子供と任意の別の子供達との相互関係を判別する際に、前述の行動情報を測定することにより判断が可能になる。
【００６７】
上記においては、２人の子供（個体１０）の行動の相互関係を測定して、１人の子供を中心にした複数の子供の相互関係を判別したが、もっと多くの子供達の集合からグループを判別することも重要になる。これについて以下に説明する。
【００６８】
（第３実施形態）
図７は、本発明の第３実施形態に係る集団的行動判別システム３の構成例を示す模式概念図である。集団的行動判別システム３は、集団を構成する２個以上の個体１０毎の位置又は移動に関する行動情報を測定する位置測定手段２０と、特定の時間帯を検出する時間帯検出手段３０と、位置測定手段２０から出力された各個体１０の行動情報に基づいて、時間帯検出手段３０が定めた時間帯について前記集団から類似行動をとる部分集団を抽出する部分集団検出手段５０と、部分集団検出手段５０が抽出した部分集団が行っている行動を判別して出力する行動判別手段４２とから構成される。
【００６９】
図７における位置測定手段２０及び時間帯検出手段３０は、図１に示す位置測定手段２０及び時間帯検出手段３０とそれぞれ同一の構成で実現できる。図７に示す集団的行動判別システム３における行動判別手段４２は、図１の行動判別手段４０又は図５の行動判別手段４１のいずれで構成してもよい。その構成は、対象とする個体１０が、部分集団検出手段５０によって抽出された集団について処理される点のみが異なっている。
【００７０】
図８は、図７における部分集団検出手段５０の具体的な構成例を示す模式概念図である。ここでは、説明のために簡単化して、個体１０ａ，１０ｂ，１０ｃ，１０ｄを検出対象としている。図８に示すように時間帯検出手段３０からは、事前に（例えば、時間割として決まった区切りがあるとする）ある時間帯について判別を行うことを指示されているとする。この場合、個体１０ａと個体１０ｂは極めて動きが少ない。これに対して、個体１０ｃと個体１０ｄはかなり激しい動きをしている。
【００７１】
図８において、平均計算回路は、個体１０ａ〜１０ｄそれぞれの指定時間帯における測定値の平均値を計算する。個体１０ａ，１０ｂと個体１０ｃ，１０ｄでは、この場合、平均値に大きな開きがある。クラスタリング部は、クラスタリングを実現する機能をもつ。例えば、最近接クラスタリングを用いることが可能である。測定値の平均値が近い個体１０同士がつぎつぎと同一クラスタとして集められる。すなわち、１つの個体１０に対して、閾値とする特定距離より近い個体１０同士を同一グループとして、その距離を逐次増加させ、グループの個数が一定に達するまで繰り返す最近接クラスタリング法による個体の集合を１つの集団とみなす方法である。
【００７２】
また、大きな集団の中から、１つの個別移動体を中心とした部分集団を作成する方法も重要である。この場合には、上記最近接クラスタリング法と異なり、１個体に対して、（他の全ての）個体との相関係数を算出し、特定の相関係数値よりも高い（１に近い）個体の集合を１つの集団とみなす方法も考えられる。ここで、相関係数で判断する代わりに、相互の位置関係又は速度関係で判断してもよい。
【００７３】
しかし、このような場合、どこで特定の相関係数値を切るか（どのようにして部分集合を構成するか）が大きな問題となる。従って、最初は、相関係数値としてかなり高い相関係数を有する個体群のみを抽出して、これを「種」として、その後、徐々にこの閾値を下げることで、部分集合を特定してゆく方法などが考えられる。本来、個体１０がどこかのグループに所属している場合には、このような相関係数値を動的に変化させても、ある一定の相関係数以上にグループに取り込む個数を増やそうとしても、なかなかに個体の個数は増加しない。また、もともと各グループの個体数（要するに、「ゆり組さん」なら「ゆり組さん」の幼児の数）がわかっている場合には、そのようなサイド情報を生かすべきである。いずれにせよ、クラスタリングの具体的方法は、当業者の選択に任されるべきである。
【００７４】
例えば、個体１０相互の距離が測定されていた場合を考える。例えば、散歩をしているとき、その相互距離は、近くで歩いている子供同士と、列の前と後ろと離れている子供同士とでは大きく異なる。しかし、時間が経過しても、これらの相互距離は大きく変化せず、結果として分散は小さくなる。これに対して、同一行動を取っていないグループ同士の相互距離は、単に値が大きくなっているのみではなく、分散も大きい。このような分散の性質を考慮することも、グループ化には有効である。
【００７５】
以上の構成により、例えば、子供達が自分たちの判断で鬼ごっこ、お昼寝、ままごとなど複数のグループを構成している場合についても、その子供達の集団を見分けることができる。これによって、上記第１実施形態及び第２実施形態で説明した種々の本発明の効果は、本実施形態に対しても、すなわち部分集団検出手段５０によって抽出された集団の子洪たち対しても奏することとなる。
【００７６】
例えば、子供達は、いつも同じようなメンバーで遊ぶ子供もいれば、溶け込めなくて、なんとなく次々と相手が代わる子供もいる。また、グループを構成していても、このグループが分裂してしまうこともある。このような場合、どの子供がどこのグループに属するかを事前に予測することはできない。しかし、図８に示す部分集団検出手段５０によれば、自動的にグループ分けされた各グループについて何をしているかが判別できるので、個々の幼児の指導にあたって、どのような行動を当該幼児が取ってきたかをみながら保育指導することが可能となる。
【００７７】
（第４実施形態）
図９は、本発明の第４実施形態に係る集団的行動判別システム４の構成例を示す模式概念図である。集団的行動判別システム４は、集団を構成する２個以上の個体１０毎の位置又は移動に関する行動情報を測定する位置測定手段２０と、各個体１０の過去の行動情報を記憶している過去データ記憶手段６０と、特定の時間帯を検出する時間帯検出手段３０と、位置測定手段２０及び過去データ記憶手段６０から取得した各個体１０の行動情報に基づいて、時間帯検出手段３０が定めた時間帯について前記集団の行動種別を判定して出力する行動判別手段４３とから構成される。
【００７８】
図９における位置測定手段２０及び時間帯検出手段３０は、図１に示す位置測定手段２０及び時間帯検出手段３０とそれぞれ同一の構成で実現できる。図９における行動判別手段４３は、本実施形態に特有な構成であり、過去の当該個体１０の測定結果と比較しながら、行動の判定を行う点に特徴がある。
【００７９】
図１０は、図９に示す過去データ記憶手段６０の具体的な構成例を示す模式概念図である。過去データ記憶手段６０は、特殊な構成はしておらず、過去の各個体１０の測定データが個体１０のＩＤ番号をキーとして取り出し可能に記憶している。過去の測定データは、基本的に時間軸方向についての測定値であるので、データ量としては大きくなることがありうるが、基本的には、数値（浮動小数点数）と考えてよい。
【００８０】
図１１は、行動判別手段４３の具体的な構成例を示す模式概念図である。行動判別手段４３は、集団の動きを参考にしつつ、過去の当該個体１０のデータと比較して判定を行っている。例えば、行動判別手段４３は次のような処理を行う。１）図１に示す行動判別手段４０の機能を備えることにより、時間帯検出手段３０によって指定された時間帯における集団としての行動種別を判定する。
２）過去データ記憶手段６０から個体１０の過去における「同一行動を行っていた時点のデータ」を読み出す（図１１では、個体１０ｃについて、過去データを読み出している）。
３）次いで、当該個体（図１１では個体１０ｃ）について、今回のデータと過去のデータを比較する。これにより、過去に同じ行動を集団が取っていたときに当該特定の個体の運動量が、今回と比べてどうであったかが判定される。
【００８１】
図１１に示す行動判別手段４３の導入によって、例えば、以下のような効果を奏することができる。
１）お遊戯、お散歩などの集団行動において、当該幼児が過去と比べて元気にやっているか、あまり変化はないかの判定をすることができる。調子が悪いのは風邪を引いているからかもしれないため、保育士は注目すべきだからである。または、紙芝居などにおいて集中できないと、あちこちを見たり、立ち歩くので、その集中度を検出できる。
２）同一の演技種目について、長期間の過去データと比較可能であるため、幼児の成長を見守ることができる。また、他の幼児と比較して成長が遅い場合には、個別の保育指導が必要な場合があり、そのようなときの対処にもこの行動判別手段４３の行動判別結果を活用できる。
【００８２】
（第５実施形態）
図１２は、本発明の第５実施形態に係る集団的行動判別システム５の構成例を示す模式概念図である。集団的行動判別システム５は、集団を構成する２個以上の個体１０毎の位置又は移動に関する行動情報を測定する位置測定手段２０と、特定の時間帯を検出する時間帯検出手段３０と、位置測定手段２０から取得した各個体１０の行動情報に基づいて、時間帯検出手段３０が定めた時間帯について前記集団の行動種別を判定して出力する行動判別手段４４と、行動判別手段４４により判定された行動種別を時間的経過とともに表示する判別結果表示手段７０から構成される。
【００８３】
図１２における位置測定手段２０及び時間帯検出手段３０は、図１に示す位置測定手段２０及び時間帯検出手段３０とそれぞれ同一の構成で実現できる。また行動判別手段４４は、図１、図５、図７、又は図９に示す行動判別手段４０，４１，４２，４３のいずれかが適用できる。ただし、行動判別手段４０，４１，４２，４３の種類によっては、図１２に示された構成要素以外に、例えば、図９に示す過去データ記憶手段６０などを必要とするが、図１２では説明の都合上、割愛している。
【００８４】
図１３は、図１２に示す判別結果表示手段７０による表示例を示す図である。判別結果表示手段７０では、１時間毎に、本発明の特徴の一つである集団の行動種別が表示される。そして、その集団の行動のなかで、特定の幼児の行動の様子が分かり易い行動種別、又は自然言語により表示される。このような表示手段があると、保育士は、保護者から当日又は数日前の幼児の様子を尋ねられた際に、確実に当該幼児の行動を確認して、元気がいつもよりなかったか、又は集団に溶け込めていたか等を確認できる。これにより、本実施形態によれば、保護者に対する適切な子育て支援処理が実現できる。
【００８５】
ここで、図１３の表示例で示された集団行動の判別について、その条件等について確認しておく。ただし、時間帯は時間帯検出手段３０によって自動的に判別してもよいが、ここでは説明の都合上、時間帯は外部から指定されているとする。すなわち、一定時間毎に行動種別が変わることを示す情報が、事前に時間帯検出手段３０のメモリに記憶されている、又は、外部信号として与えられるものとする。この場合、外部信号の受信手段が時間帯検出手段３０に該当する。
【００８６】
先ず、個々の移動体（個体１０）の行動情報を測定する位置測定手段２０は、例えば、加速度測定デバイスとアンプで構成する。加速度の測定値としては、腰など一定の場所に固定した加速度測定デバイスで、一方向、又は一回転方向にかかる加速度を測定したものでも、３方向の加速度、又は角加速度から、ベクトル合成された物理量としての空間的な加速度、又は角加速度であってもよい。
【００８７】
説明を簡単にするために、ここでは時間帯検出手段３０は、単にあらかじめ定められた時間に外部から動作指示を与える信号線に過ぎないものとする。もちろん、時間帯検出手段３０は、上記の各種実施形態で開示したような、位置又は移動に関する行動情報から自動的にクラスタリング等の統計的な手法により判別された行動種別が占有する時間帯を指示するものであってもよい。
【００８８】
説明の前提として、幼児教育施設の行動種別は、１）お昼寝、２）自由行動、３）紙芝居、４）お散歩、の４種類であるとする。移動体（個体１０）として、Ｍ１、Ｍ２、…Ｍｎのｎ個があるとする。このｎ個の加速度測定情報、具体的には、一定の時間間隔内における加速度の絶対値に関する平均値を、加速度測定情報Ｖ１、Ｖ２、…Ｖｎとする。この場合、平均値Ｈは、Ｈ＝（ΣＶｉ）／ｎで与えられる。また、分散Ｄは、Ｄ＝（Σ（Ｈ−Ｖｉ）２）／ｎであり、標準偏差Ｓは、分散Ｄの平方根である。
【００８９】
行動判別手段４４は、例えば、以下の条件で、先ず集団の行動種別を判定し出力する。
１）「お昼寝」の判定条件：加速度測定情報Ｖ１，Ｖ２，…Ｖｎの少なくとも大半があらかじめ定められた小さな閾値（閾値Ａとする）以下である場合。
２）「自由行動」の判定条件：上記の「お昼寝」に該当せずに、かつ、加速度測定情報Ｖ１，Ｖ２，…Ｖｎのそれぞれから２個づつを選択して計算した相関係数が、一部を除いてあらかじめ定められた小さな閾値（閾値Ｂとする。上記閾値Ａとは異なる。）を下回っている場合。
３）「お散歩」の判定条件：上記「自由行動」にも該当せず、かつ、加速度測定情報Ｖ１，Ｖ２，…Ｖｎのそれぞれから２個づつを選択して計算した相関係数が、一部を除いてあらかじめ定められた中間的な閾値（閾値Ｂ）を上回っている場合であって、加速度測定情報Ｖ１，Ｖ２，…Ｖｎがあらかじめ定められたやや大きめの閾値（閾値Ｃとする）を超える場合。
４）「紙芝居」の判定条件：上記のいずれにも該当せず、かつ、加速度測定情報Ｖ１，Ｖ２，…Ｖｎの少なくとも大半が、あらかじめ定められた比較的小さな閾値（閾値Ｄとする）を超えており、加速度測定情報ＶＩ，Ｖ２，…Ｖｎのそれぞれから２個づつを選択して計算した相関係数が、一部を除いてあらかじめ定められた中間的な閾値（閾値Ｅとする）を上回っている場合。
５）「その他の動作」の判定条件：上記の１）から４）に該当しないとき。
【００９０】
上記の判定の物理的意味は以下のように明確である。１）のように、集団の動きがまったくと言ってよいほどなければ、これは「お昼寝」と判断する。また、２）のようにお昼寝に比べて動きがあって、各人の行動に相関がない場合には「自由行動」と判定する。また、３）のように、上記の１）、２）のいずれにも該当せず、相関係数が一定の値以上となって、加速度測定情報Ｖ１，Ｖ２等の値が大きく、動きがある場合には、動きが激しいが相関があるわけであって、「お散歩」と判定する。また、４）のように、比較的静かにしていて、かつ、相関係数が一定の値以上となっている場合には、皆が同一のものを鑑賞していると判断できる。
【００９１】
以上のように、行動判別手段４４によって集団の行動が判定される。次に、注目している特定の幼児（個体１０）の行動を判別する必要がある。例えば、以下のように判定できる。
１）「お昼寝」の場合、当該幼児について測定値が一定以上大きければ、「起きていた」と判断する。また、逆に小さければ、「よく寝ていた」と判断する。
２）「お散歩」の場合、当該幼児について、他の子供との相関係数がいずれも小さい場合、あるいは、当該幼児のみが加速度測定情報Ｖの値が極端に大きい、又は小さい場合には、「集団から離れ気味」と判別できる。また、そうでない場合には、集団に加わって行動していたので「元気いっぱい」と判断する。
３）「お昼寝」の場合、当該幼児について、加速度測定情報Ｖが他の幼児より大きかった場合には、明らかにこの幼児は「起きていた」と判断する。そうでない場合には、「よく寝ていた」と判断する。
４）「自由行動」の場合には、他に比べて、平均からみて標準偏差以上に離れているような場合において、動きが悪い場合には「元気がなかった」と判断し、逆に多すぎる場合には、「はしゃいでいた」と判断する。
【００９２】
これらの判定結果は、図１３に示すように、判別結果表示手段７０によって、人間に読みやすい形で表示される。このような判定結果を見ながら、保育士は当該幼児について指導指針を作成し、又は、保護者からの問い合わせに対して、適切なアドバイス（コンサルティング）を実行することができる。その意味では、本実施形態は有力な「子育て支援」ツールとなる。
【００９３】
また、位置測定手段２０が位置を測定する場合にも種々の構成が可能である。例えば、位置情報からトイレのそばを検出する場合を考える。この場合にも、皆が相次いでトイレに行った場合と、ひとりで行った場合とでは、その意味が異なる。したがって、行動判別手段４４は、ひとりで行った場合には、その旨の表示を判別結果表示手段７０に送信することが好ましい。
【００９４】
また、各個体１０の位置が測定できる場合には、物理的に近くにいるのが誰であるかを特定できる。したがって、幼児の交友関係のマップ、又は遊び相手の変更、あるいは、友人が幼児教育施設を休んだ場合とそうでない場合の行動状況の差異を、当該友人が休んでいるかどうかで区別して表示し、これを保育士へ指導補助情報として提供できることとなる。
【００９５】
以上説明した方法を含めて、特定の行動を判断する方法としては、例えば、以下のものが挙げられる。
【００９６】
線形距離に基づく方法：個体１０相互の距離の平均及び分散から判断するものである。具体的には、例えば、特定時間帯における２人の子供の間で位置から距離を測定し、その平均値と分散値が一定値以下の場合、２つの移動体（個体１０）は一緒に行動していたと判断し、平均値は大きいが分数値が小さい場合、距離は離れているが同期して類似行動をとったと判断する。
【００９７】
ＤＰ距離（Ｄｙｎａｍｉｃ　Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ　距離）に基づくが方法：測度の時間的なぶれを吸収できる距離計算法として知られるＤＰ距離に基づく方法である。具体的には、例えば、２人の子供がその位置が最大数秒以下の時間軸上の差を持ちながら同じ場所を移動する場合、ＤＰマッチング距離はゼロになり、２人が一緒に徒競走を走ったと判断する。
【００９８】
相関係数から判断する方法：移動体相互の距離に基づく相関係数から判断する方法である。元々平均、分散、共分散から求めることから、上記の線形距離と類似の行動判断が可能となる。具体的な計算例としては、例えば、相関係数が「１」に近いと普通は２つの移動体が一緒に行動していると判断し、「０」に近いとバラバラに行動していると判断し、「−１」に近いと２つの移動体が意図的に別別に行動していると判断する。また、特定の移動体の行動と、それを除く集団の行動（例えば、平均値を取ることにより求める）との間で、相関係数が「１」に近い場合には、一緒に行動していると判断し、「０」に近い場合には、集団の中に入っていない行動をとっていると判断する。また、特定の移動体を単一移動体に限る必要はなく、複数の移動体集合で１つの集団の行動を判断することも可能であり、全体集団において一部集団が異なる行動をとったと判断することも容易に本実施形態に適用できる。
【００９９】
また、上記の各種実施形態の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、実行することにより、本発明に係る集団的行動判別システムを実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。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。
【０１００】
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が送信された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（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。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い。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、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【０１０１】
以上、本発明の実施形態を図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
【０１０２】
【発明の効果】
以上の説明で明らかなように、本発明によれば、社会生活として、集団で何を行っているかを判別することができる。
【０１０３】
また、本発明によれば、集団の中で比較的に、特定の個体が元気がない、活発である、ほかの個体に比べて発育が良い・悪い、などの個体個々の状況及び発展段階などについて把握することができる。
【０１０４】
また、本発明によれば、複数の個体によって形成されるグループを自動的に判別することができるため、個体がどのグループに属しているか、又は、グループ間を渡り歩いているかといった保育指導上などの参考データを入手することができる。
【０１０５】
また、本発明によれば、児童などの個体が集団の中でどのようにすごしていたか（他の児童に比べて元気であった、又は元気がなかった）、あるいは、過去の状況に比べて元気であったか、元気がなかったかを加速度ジャイロ等の測定手段によるわかりにくい表示ではなく、行動種別として具体的に分かり易く、すなわち自然言語などとして表示できるため、保育士と保護者などがこの情報を共有して、子育て支援に必要なコミュニケーションなどを強化することができる。
【０１０６】
また、本発明によれば、幼児などの個体が、集団と溶け込めていたか、又は遊離していたかを、加速度ジャイロ等の測定手段による分かりにくい表示ではなく、行動種別として具体的に分かり易く、すなわち自然言語などとして表示できるため、保育士と保護者などがこの情報を共有して、子育て支援に必要なコミュニケーションなどを強化することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施形態に係る集団的行動判別システム１の構成例を示す模式概念図である。
【図２】位置測定手段２０の構成例を示す回路図である。
【図３】時間帯検出手段３０の構成例を示す模式概念図である。
【図４】行動判別手段４０の構成例を示す回路図である。
【図５】本発明の第２実施形態に係る集団的行動判別システム２の構成例を示す模式概念図である。
【図６】行動判別手段４１の構成例を示す模式概念図である。
【図７】本発明の第３実施形態に係る集団的行動判別システム３の構成例を示す模式概念図である。
【図８】部分集団検出手段５０の構成例を示す模式概念図である。
【図９】本発明の第４実施形態に係る集団的行動判別システム４の構成例を示す模式概念図である。
【図１０】過去データ記憶手段６０の構成例を示す模式概念図である。
【図１１】行動判別手段４３の構成例を示す模式概念図である。
【図１２】本発明の第５実施形態に係る集団的行動判別システム５の構成例を示す模式概念図である。
【図１３】判別結果表示手段による表示例を示す図である。
【符号の説明】
１、２、３、４、５　　集団的行動判別システム
１０　　　個体
２０　　　位置測定手段
３０　　　時間帯検出手段
４０、４１、４２、４３、４４　　行動判別手段
５０　　　部分集団検出手段
６０　　　過去データ記憶手段
７０　　　判別結果表示手段
【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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