(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の機器が配置される建物で人により行われる複数の行動を記憶するとともに、各行動が行われることが想定される時間帯である想定時間帯を記憶する記憶部と、
前記記憶部で記憶されている前記複数の行動のうちのいずれかの行動に対して、当該行動で利用される機器を行動利用機器として設定するとともに、前記行動利用機器の稼働開始タイミングを、対応する行動の行動開始タイミングと対応付けて設定する行動細目設定部と、
前記記憶部で記憶されている各行動の想定時間帯の範囲内で、各行動の行動開始時刻を生成する行動時刻生成部と、
前記行動時刻生成部で生成された、対応する行動の行動開始時刻を前記行動開始タイミングとし、前記稼働開始タイミングの設定に従い、前記行動利用機器の稼働開始時刻を生成する機器稼働時刻生成部とを有するデータ処理装置。
【請求項２】
前記データ処理装置は、更に、
前記建物内の複数の部屋が示されるとともに、各機器がいずれの部屋に配置されているかが示されるレイアウト情報を取得するレイアウト情報取得部を有し、
前記行動細目設定部は、
前記記憶部で記憶されている前記複数の行動に対して、各行動が行われる部屋を設定し、
前記行動時刻生成部は、
前記記憶部で記憶されている各行動の想定時間帯の範囲内で、各行動の行動終了時刻を生成し、
前記機器稼働時刻生成部は、
前記レイアウト情報に基づき、前記行動利用機器が配置されている部屋を特定し、前記行動利用機器が配置されている部屋で行われる行動の行動終了時刻を、前記行動利用機器の稼働終了時刻として生成する請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項３】
前記機器稼働時刻生成部は、
前記記憶部で記憶されている前記複数の行動のうちのいずれかの行動に対して、当該行動に先行する先行行動を導出するとともに、当該先行行動で利用される機器を先行利用機器として導出し、
前記先行利用機器の稼働開始時刻と稼働終了時刻とを、前記先行行動に後続する行動の行動開始時刻に基づき生成する請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項４】
前記レイアウト情報取得部は、
前記建物に配置されている複数のセンサについて、各センサがいずれの部屋に配置されているかが示されるレイアウト情報を取得し、
前記データ処理装置は、更に、
前記記憶部で記憶されている前記複数の行動のうちのいずれかの行動に対して、当該行動に後続する後続行動を導出し、
前記レイアウト情報に基づき、各センサが配置されている部屋を特定するとともに、各センサが配置されている部屋と、導出した前記後続行動とに基づき、前記複数のセンサの中から前記人を感知するセンサを感知センサとして抽出し、前記感知センサが前記人を感知する時刻を、前記後続行動に先行する行動の行動開始時刻及び行動終了時刻の少なくともいずれかに基づき、生成する感知時刻生成部を有する請求項２に記載のデータ処理装置。
【請求項５】
前記レイアウト情報取得部は、
前記建物に配置されている複数のセンサについて、各センサがいずれの部屋に配置されているかが示されるレイアウト情報を取得し、
前記データ処理装置は、更に、
前記レイアウト情報に基づき、各センサが配置されている部屋を特定するとともに、各センサが配置されている部屋と、前記記憶部で記憶されている前記複数の行動のうちのいずれかの行動とに基づき、前記複数のセンサの中から前記人を感知するセンサを感知センサとして抽出し、前記感知センサが前記人を感知する時刻を、前記感知センサの抽出に用いられた行動の行動開始時刻及び行動終了時刻の少なくともいずれかに基づき、生成する感知時刻生成部を有する請求項２に記載のデータ処理装置。
【請求項６】
前記レイアウト情報取得部は、
各機器がいずれの部屋のいずれの位置に配置されているかが示されるレイアウト情報を取得し、
前記データ処理装置は、更に、
前記レイアウト情報に基づき、前記行動利用機器が配置されている位置を特定するとともに、前記行動利用機器が配置されている位置と、前記機器稼働時刻生成部で生成された前記行動利用機器の稼働開始時刻及び稼働終了時刻とに基づき、前記人の前記建物内での移動軌跡を生成する移動軌跡生成部を有する請求項２に記載のデータ処理装置。
【請求項７】
前記移動軌跡生成部は、
前記行動利用機器が複数ある場合に、
各行動利用機器の稼働開始時刻及び稼働終了時刻を昇順に並べ、
昇順に並べた時刻の各々について、順次、対応する行動利用機器が配置されている位置に対応する前記レイアウト情報上の座標を抽出する座標抽出動作を繰り返し、
前記座標抽出により抽出された複数の座標を結んで、前記人の前記建物内での移動軌跡を生成する請求項６に記載のデータ処理装置。
【請求項８】
前記機器稼働時刻生成部は、
前記記憶部で記憶されている前記複数の行動のうちのいずれかの行動に対して、当該行動に先行する先行行動を導出するとともに、当該先行行動で利用される機器を先行利用機器として導出し、
前記先行利用機器の稼働開始時刻と稼働終了時刻とを、前記先行行動に後続する行動の行動開始時刻に基づき生成し、
前記移動軌跡生成部は、
前記レイアウト情報に基づき、前記行動利用機器が配置されている位置と前記先行利用機器が配置されている位置とを特定するとともに、前記行動利用機器が配置されている位置と、前記先行利用機器が配置されている位置と、前記機器稼働時刻生成部で生成された前記行動利用機器の稼働開始時刻及び稼働終了時刻と前記先行利用機器の稼働開始時刻及び稼働終了時刻とに基づき、前記人の前記建物内での移動軌跡を生成する請求項６に記載のデータ処理装置。
【請求項９】
前記移動軌跡生成部は、
前記行動利用機器の稼働開始時刻及び稼働終了時刻と前記先行利用機器の稼働開始時刻及び稼働終了時刻とを昇順に並べ、
昇順に並べた時刻の各々について、順次、対応する行動利用機器又は先行利用機器が配置されている位置に対応する前記レイアウト情報上の座標を抽出する座標抽出動作を繰り返し、
前記座標抽出動作により抽出された複数の座標を結んで、前記人の前記建物内での移動軌跡を生成する請求項８に記載のデータ処理装置。
【請求項１０】
前記レイアウト情報取得部は、
前記建物に配置されている複数のセンサについて、各センサがいずれの部屋のいずれの位置に配置されているかが示されるレイアウト情報を取得し、
前記データ処理装置は、更に、
前記記憶部で記憶されている前記複数の行動のうちのいずれかの行動に対して、当該行動に後続する後続行動を導出し、
前記レイアウト情報に基づき、各センサが配置されている部屋を特定するとともに、各センサが配置されている部屋と、導出した前記後続行動とに基づき、前記複数のセンサの中から前記人を感知するセンサを感知センサとして抽出し、前記感知センサが前記人を感知する時刻を、前記後続行動に先行する行動の行動開始時刻及び行動終了時刻の少なくともいずれかに基づき、生成する感知時刻生成部を有し、
前記移動軌跡生成部は、
前記レイアウト情報に基づき、前記行動利用機器が配置されている位置と前記感知センサが配置されている位置とを特定するとともに、前記行動利用機器が配置されている位置と、前記感知センサが配置されている位置と、前記機器稼働時刻生成部で生成された前記行動利用機器の稼働開始時刻及び稼働終了時刻と、前記感知時刻生成部で生成された前記感知センサの感知時刻とに基づき、前記人の前記建物内での移動軌跡を生成する請求項６に記載のデータ処理装置。
【請求項１１】
前記レイアウト情報取得部は、
前記建物に配置されている複数のセンサについて、各センサがいずれの部屋のいずれの位置に配置されているかが示されるレイアウト情報を取得し、
前記データ処理装置は、更に、
前記レイアウト情報に基づき、各センサが配置されている部屋を特定するとともに、各センサが配置されている部屋と、前記記憶部で記憶されている前記複数の行動のうちのいずれかの行動とに基づき、前記複数のセンサの中から前記人を感知するセンサを感知センサとして抽出し、前記感知センサが前記人を感知する時刻を、前記感知センサの抽出に用いられた行動の行動開始時刻及び行動終了時刻の少なくともいずれかに基づき、生成する感知時刻生成部を有し、
前記移動軌跡生成部は、
前記レイアウト情報に基づき、前記行動利用機器が配置されている位置と前記感知センサが配置されている位置とを特定するとともに、前記行動利用機器が配置されている位置と、前記感知センサが配置されている位置と、前記機器稼働時刻生成部で生成された前記行動利用機器の稼働開始時刻及び稼働終了時刻と、前記感知時刻生成部で生成された前記感知センサの感知時刻とに基づき、前記人の前記建物内での移動軌跡を生成する請求項６に記載のデータ処理装置。
【請求項１２】
前記移動軌跡生成部は、
前記行動利用機器の稼働開始時刻及び稼働終了時刻と前記感知センサの感知時刻とを昇順に並べ、
昇順に並べた時刻の各々について、順次、対応する行動利用機器又は感知センサが配置されている位置に対応する前記レイアウト情報上の座標を抽出する座標抽出動作を繰り返し、
前記座標抽出動作により抽出された複数の座標を結んで、前記人の前記建物内での移動軌跡を生成する請求項１０又は１１に記載のデータ処理装置。
【請求項１３】
前記移動軌跡生成部は、
前記座標抽出動作において、前後する２つの時刻の間の差が閾値以上である場合に、前記建物内のいずれかの位置に対応する前記レイアウト情報上の座標を補完地点として抽出し、
前記座標抽出動作により抽出された、前記補完地点の座標を含む複数の座標を結んで、前記人の前記建物内での移動軌跡を生成する請求項７、９及び１２のいずれかに記載のデータ処理装置。
【請求項１４】
前記データ処理装置は、更に、
前記移動軌跡生成部により生成された移動軌跡を編集する移動軌跡編集部を有する請求項６に記載のデータ処理装置。
【請求項１５】
複数の機器が配置される建物で人により行われる複数の行動を記憶するとともに、各行動が行われることが想定される時間帯である想定時間帯を記憶するコンピュータが行うデータ処理方法であって、
前記コンピュータが、記憶されている前記複数の行動のうちのいずれかの行動に対して、当該行動で利用される機器を行動利用機器として設定するとともに、前記行動利用機器の稼働開始タイミングを、対応する行動の行動開始タイミングと対応付けて設定する行動細目設定ステップと、
前記コンピュータが、記憶されている各行動の想定時間帯の範囲内で、各行動の行動開始時刻を生成する行動時刻生成ステップと、
前記コンピュータが、前記行動時刻生成ステップで生成された、対応する行動の行動開始時刻を前記行動開始タイミングとし、前記稼働開始タイミングの設定に従い、前記行動利用機器の稼働開始時刻を生成する機器稼働時刻生成ステップとを有するデータ処理方法。
【請求項１６】
複数の機器が配置される建物で人により行われる複数の行動を記憶するとともに、各行動が行われることが想定される時間帯である想定時間帯を記憶するコンピュータに、
記憶されている前記複数の行動のうちのいずれかの行動に対して、当該行動で利用される機器を行動利用機器として設定するとともに、前記行動利用機器の稼働開始タイミングを、対応する行動の行動開始タイミングと対応付けて設定する行動細目設定ステップと、
記憶されている各行動の想定時間帯の範囲内で、各行動の行動開始時刻を生成する行動時刻生成ステップと、
前記行動時刻生成ステップで生成された、対応する行動の行動開始時刻を前記行動開始タイミングとし、前記稼働開始タイミングの設定に従い、前記行動利用機器の稼働開始時刻を生成する機器稼働時刻生成ステップとを実行させるデータ処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人の行動に付随して稼働する機器の稼働状況を表すデータを生成する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、住宅内における高齢者の見守りや、消費電力の制御等を目的として、家電や人感センサ等を利用して、住宅内の住人の行動認識を行う技術が開示されている。
特許文献１では、カメラを用いずに、個人の所在を認識する技術が開示されている。
特許文献２では、少ないセンサ数で人体検知精度が高い対象物状態検知装置、対象物状態検知方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−１６３６１７号公報
【特許文献２】特許第４７５５８０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１では、焦電センサのデータに基づいて個人別の行動パターンモデルを生成し、複数回の学習の結果のモデルを記憶しておく。
その後、センサデータと個人別パターンモデルとのマッチングを行い、個人の所在の認識を行う。
カメラを使わないため、プライバシーに配慮した認識が可能であるが、所在認識に使用する行動パターンモデルは学習によって生成するものであり、学習には、実空間から収集されたセンサデータを必要とする。
【０００５】
特許文献２では、各部屋に少なくとも１台の人体検知センサを設置し、部屋間の移動時間を含む移動パターンを学習する。
或る部屋で人の不在を検知した際に、他の部屋における検知情報を用いて移動パターンを抽出し、これと学習した移動パターンを用いて退出したか否かを判定する。
退出判定には教師データが必要であり、高い精度で判定を行うためには、最低１週間の教師データ蓄積期間を必要とする。
【０００６】
特許文献１や特許文献２のように、学習を行い、識別器を構築する手法では、事前に住宅内でセンサデータを収集する必要があり、直ちに行動パターンを認識できないという課題がある。
また、さまざまな行動パターンに対して高精度に認識するには、多くの学習データが必要であり、データ収集の負荷がかかる。
また、住宅内の機器やセンサを活用したシステムを構築する場合に、実際の住人の動きや機器・センサの稼働状況を考慮したい場合には、実際に生活している人の行動状況や、機器・センサの稼働状況を取得する必要がある。
【０００７】
この発明は、上記のような事情に鑑みたものであり、建物内の機器やセンサを活用したシステム（行動認識、セキュリティ、電力制御、見守り等）の構築やシミュレーションを行う際に、事前に建物内で機器データを収集することなしに、人の行動に付随して稼働する機器の稼働状況を表すデータを生成して、モデル構築やシミュレーションを容易に行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明に係るデータ処理装置は、
複数の機器が配置される建物で人により行われる複数の行動を記憶するとともに、各行動が行われることが想定される時間帯である想定時間帯を記憶する記憶部と、
前記記憶部で記憶されている前記複数の行動のうちのいずれかの行動に対して、当該行動で利用される機器を行動利用機器として設定するとともに、前記行動利用機器の稼働開始タイミングを、対応する行動の行動開始タイミングと対応付けて設定する行動細目設定部と、
前記記憶部で記憶されている各行動の想定時間帯の範囲内で、各行動の行動開始時刻を生成する行動時刻生成部と、
前記行動時刻生成部で生成された、対応する行動の行動開始時刻を前記行動開始タイミングとし、前記稼働開始タイミングの設定に従い、前記行動利用機器の稼働開始時刻を生成する機器稼働時刻生成部とを有する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明では、建物で人により行われる複数の行動と、各行動の想定時間帯と、行動利用機器と、稼働開始タイミングが設定されれば、行動利用機器の稼働開始時刻が生成される。
このため、建物内で機器データを収集することなしに、行動利用機器の稼働状況を表すデータを生成することができ、モデル構築やシミュレーションを容易に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施の形態１に係るデータ処理装置の機能モジュール構成例を示す図。
【図２】実施の形態１に係る住宅のレイアウト情報の例を示す図。
【図３】実施の形態１に係る住人の行動と想定時間帯の例を示す図。
【図４】実施の形態１に係るユーザ入力機器利用特徴情報と設定機器利用特徴情報の例を示す図。
【図５】実施の形態１に係る住人Ａのスケジュールと機器の稼働時間帯の例を示す図。
【図６】実施の形態１に係る住人Ａの各行動の行動時刻の例を示す図。
【図７】実施の形態１に係る住人Ａの各行動の行動時刻の例を示す図。
【図８】実施の形態１に係る住人Ａの各行動の行動時刻の例を示す図。
【図９】実施の形態１に係る住人Ａの各行動の行動時刻と機器の稼働時刻の例を示す図。
【図１０】実施の形態１に係る住人Ａの各行動の行動時刻と機器の稼働時刻と人感センサの感知時刻の例を示す図。
【図１１】実施の形態１に係るレイアウト情報上に機器の稼働時刻を重畳表示した例を示す図。
【図１２】実施の形態１に係るレイアウト情報上に補完地点を重畳表示した例を示す図。
【図１３】実施の形態１に係るレイアウト情報上に補完地点を重畳表示した例を示す図。
【図１４】実施の形態１に係る住人Ａが寝室に戻った場合の機器の稼働時刻の例を示す図。
【図１５】実施の形態１に係るレイアウト情報上に移動軌跡を重畳表示した例を示す図。
【図１６】実施の形態１に係るレイアウト情報上に移動軌跡を重畳表示した例を示す図。
【図１７】実施の形態１に係るレイアウト情報上に移動軌跡を重畳表示した例を示す図。
【図１８】実施の形態２に係るデータ処理装置の機能モジュール構成例を示す図。
【図１９】実施の形態１に係るデータ処理装置の動作例を示すフローチャート図。
【図２０】実施の形態１に係る稼働時刻生成部の動作例を示すフローチャート図。
【図２１】実施の形態１に係る主要行動連携時刻生成部の動作例を示すフローチャート図。
【図２２】実施の形態１に係る特徴連携時刻生成部の動作例を示すフローチャート図。
【図２３】実施の形態１に係る特徴連携時刻生成部の動作例を示すフローチャート図。
【図２４】実施の形態１に係る移動軌跡生成部の動作例を示すフローチャート図。
【図２５】実施の形態１及び２に係るデータ処理装置のハードウェア構成例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
実施の形態１．
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１は、本実施の形態に係るデータ処理装置１００の機能モジュール構成を示すブロック図である。
【００１２】
記憶部１０２は、住宅の間取りや、室内における機器・センサ・家具のレイアウト情報、住人の行動や機器・センサの稼働情報、住人移動軌跡情報等の各種情報を格納する。
つまり、記憶部１０２には、後述するレイアウト生成部１０１により取得されるレイアウト情報、住人スケジュール設定部１０５で設定される住人スケジュール情報、機器利用特徴設定部１０６により設定される機器利用特徴情報、移動軌跡生成部１０９により生成される移動軌跡情報等を記憶する。
また、記憶部１０２は、人の一般的な行動パターンが記述される行動パターン情報も記憶する。
行動パターン情報には、人の行動として、「寝室で就寝し、寝室で起床する」、「起床すると、洗面所に行く」、「冷蔵庫とＩＨクッキングヒーターを使って食事を作る」、「食事はダイニングでとる」、「玄関から外出する」等が記述されている。
記憶部１０２は、メモリにより実現される。
【００１３】
レイアウト生成部１０１は、住宅の間取り図（平面図）を生成し、間取り図上に機器やセンサ、家具の配置を設定する。
レイアウト生成部１０１により生成された、間取り図上に機器、センサ、家具等が配置された情報をレイアウト情報という。
レイアウト生成部１０１は、レイアウト情報取得部の例に相当する。
【００１４】
住人スケジュール設定部１０５は、日々の時間変動を考慮して、住人ごとに、或る行動が行われる可能性のある時間帯を生成する。
【００１５】
機器利用特徴設定部１０６は、前記住人スケジュール設定部１０５で設定された住人のうち、機器の利用状況に特徴を持つ住人について、その利用特徴を設定し、利用特徴に基づき、機器が利用される可能性のある時間帯を生成する。
【００１６】
機器利用特徴設定部１０６において、特徴設定部１０６１は、住人の機器の利用状況の特徴が記述される設定機器利用特徴情報を生成する。
設定機器利用特徴情報の詳細は後述する。
特徴設定部１０６１は、行動細目設定部の例に相当する。
【００１７】
機器利用特徴設定部１０６において、稼働時間帯設定部１０６２は、住人スケジュール情報、機器利用特徴情報を用いて、利用状況に特徴のある機器について日々の変動を考慮し、各機器が稼働する可能性のある時間帯を生成する。
【００１８】
行動時刻生成部１０７は、住人スケジュール情報に基づき、各行動を行う時刻を生成する。
【００１９】
稼働時刻生成部１０８は、機器・センサのレイアウト情報や、住人の行動時刻情報、利用状況に特徴のある機器の稼働情報に基づき、各機器の稼働時刻（ＯＮ、ＯＦＦの時刻）を生成する。
稼働時刻生成部１０８は、機器稼働時刻生成部及び感知時刻生成部の例に相当する。
【００２０】
稼働時刻生成部１０８において、主要行動連携時刻生成部１０８１は、行動に関連した機器の稼働時刻を生成する。
【００２１】
稼働時刻生成部１０８において、特徴連携時刻生成部１０８２は、利用状況に特徴のある機器についての各機器が稼働する可能性のある時間帯、及び、住人の行動時刻情報を用いて、利用状況に特徴のある機器の稼働時刻を生成する。
【００２２】
移動軌跡生成部１０９は、間取り、機器・センサや家具の配置情報、各住人の行動時刻、各機器の稼働時刻に基づき、各住人が住宅内をどのように移動したかの情報（位置及び時刻）を生成する。
【００２３】
再生・編集部１１０は、間取り、機器・センサや家具の配置情報、住人の移動軌跡情報に基づき、画面に間取りを表示し、間取り図上で、住人がどのように室内を移動したのかの様子を時間軸に沿って表示し、移動軌跡や機器・センサの稼働情報に追加・削除の修正を行う。
再生・編集部１１０は、移動軌跡編集部の例に相当する。
【００２４】
出力部１０３は、機器やセンサの稼働状況、及び、住人の移動軌跡情報をファイルに出力する。
【００２５】
表示部１０４は、間取りや機器・センサ・家具の配置等、ユーザが入力した情報や、住人の移動軌跡等、各処理で生成した情報を表示する。
【００２６】
入力部１１１は、データ処理装置１００のユーザがデータ処理装置１００に各種情報を入力するのに用いられる。
【００２７】
＊＊＊動作の説明＊＊＊
次に、図１９のフローチャートを参照しながら、本実施の形態に係るデータ処理装置１００の動作例を説明する。
なお、図１９に示される手順及び以下に説明する手順は、データ処理方法及びデータ処理プログラムの処理例に相当する。
【００２８】
先ず、レイアウト生成部１０１がレイアウト情報を生成し、生成したレイアウト情報を記憶部１０２に格納する（Ｓ１０１）。
【００２９】
具体的には、レイアウト生成部１０１は、住宅内の間取り図（平面図）を作成し、間取り図上に機器やセンサ、家具の配置を設定する。
例えば、ユーザが室内形状や部屋の配置を、対話的な操作で入力することで、レイアウト生成部１０１が住宅内の間取り図を生成し、間取り図上に機器やセンサ、家具の配置を設定することができる。
また、レイアウト生成部１０１は、ＣＡＤ等のソフトウェアを使用して作成した図面を読み込み、読込んだ図面に基づいて住宅内の間取り図を生成し、間取り図上に機器やセンサ、家具の配置を設定するようにしてもよい。
レイアウト生成部１０１は、間取りでは、部屋の他、廊下やドア、階段の位置を明確にする。
図面上の各部屋の広さは建築物としての正確な数値を必要としないが、例えばリビングが１８畳で和室が８畳の場合、レイアウト生成部１０１は、リビングは和室の約２倍の大きさとなるように間取り図を作成する。
機器とは、エアコンディショナー（以下、エアコンという）やＴＶ、ＩＨクッキングヒーター、冷蔵庫等の家電であり、リモコンがある場合は、レイアウト生成部１０１は、通常、リモコンを置いてある位置を設定する。
センサは、人感センサや開閉センサ等である。
データ処理装置１００のユーザは、機器やセンサの他、室内の主要な家具、特に、部屋の中央（壁に沿っていない）にある家具のレイアウトを間取り図上に入力する。
パーティションのような遮蔽物がある場合は、これも間取り図上に入力する。
レイアウト生成部１０１は、間取り図には２次元あるいは３次元の座標系を設定し、家具の形状、家具やドアの等の位置を座標で表現する。
【００３０】
レイアウト生成部１０１が、間取り図を生成し、家電やセンサ、家具の配置を設定した例を図２に示す。
レイアウト生成部１０１が生成した情報は、レイアウト情報として記憶部１０２に格納する。
レイアウト情報は、図２に示すように、住宅内の複数の部屋が示されるとともに、各機器がいずれの部屋のいずれの位置に配置されているかが示される情報である。
【００３１】
図１９に戻り、次に、住人スケジュール設定部１０５が、住人スケジュール情報を生成し、生成した住人スケジュール情報を記憶部１０２に格納する（Ｓ１０２）。
【００３２】
具体的には、住人スケジュール設定部１０５は、ユーザからの入力に基づいて、住人の人数を記憶部１０２に登録し、住人ごとに、１日の主要な行動について、想定される時間帯の最小時刻と最大時刻とが示される住人スケジュール情報を生成し、生成した住人スケジュール情報を記憶部１０２に設定する。
最小時刻は、複数日の各日で住人が対象の行動を行う場合に、当該行動が行われると想定される時刻の中で最も早い時刻である。
最大時刻は、複数日の各日で住人が対象の行動を行う場合に、当該行動が行われると想定される時刻の中で最も遅い時刻である。
同じ行動を行う場合でも、日々の時間変動があるため、住人スケジュール設定部１０５は、その変動を考慮し、複数日の期間に対して、或る特定の行動が行われる可能性のある時間帯の和集合として、その行動が行われる可能性のある時間帯の最小時刻と最大時刻を設定する。
すなわち、最小時刻と最大時刻は、特定の１日に対して、或る行動が継続する際の開始時刻、終了時刻を表すものではない。
また、住人スケジュール設定部１０５は、住人の人数が記述されるとともに、住人ごとに、１日の主要な行動について、想定される時間帯の最小時刻と最大時刻とが記述される設定ファイルを読み込み、設定ファイルに基づいて、住人スケジュール情報を生成するようにしてもよい。
【００３３】
住人スケジュール情報の例を図３に示す。
図３では、住人Ａに対して、朝食の時間帯の最小時刻を６時５０分、最大時刻を７時３０分に設定している。
これは、朝食に６時５０から７時３０分までの４０分間を費やすということではなく、或る日の朝食時間帯は、６時５５分から７時１５分まで、また或る日の朝食時間帯は、７時から７時３０分まで、というように、その日によって変動することを想定したものであり、複数の日にちを考慮して、最小時刻を６時５０分、最大時刻を７時３０分と定めたものである。
住人Ｂは、起床後、家で朝食を食べずに外出する習慣の住人であり、住人Ｃは、在宅勤務の習慣を持つ住人である。
このように、各住人の生活パターンに応じて主要な行動種類を定め、各行動種類に対して日々の変動を考慮し、その行動が行われる可能性のある時間帯の和集合として、最小時刻と最大時刻を設定する。
以下では、住人ごとに、主要な行動と、その行動が行われる時間帯の最小時刻と最大時刻を関連付けたものを住人スケジュール情報と呼ぶ。
【００３４】
このように、住人スケジュール設定部１０５は、住人スケジュール情報として、住人により行われる複数の行動を設定するとともに、各行動が行われることが想定される時間帯である想定時間帯を設定する。
なお、住人スケジュール情報で定義される内容は、データ処理装置１００のユーザが入力部１１１を用いて入力する。
【００３５】
図１９に戻り、次に、機器利用特徴設定部１０６が、設定機器利用特徴情報を生成し、生成した設定機器利用特徴情報を記憶部１０２に格納する（Ｓ１０３）（行動細目設定ステップ）。
【００３６】
具体的には、機器利用特徴設定部１０６は、前記住人スケジュール設定部１０５で設定された住人のうち、機器の利用状況に特徴を持つ住人について、その利用状況を設定し、特徴的な利用に対して、機器が利用される可能性のあるタイミングを設定する。
【００３７】
機器利用特徴設定部１０６において、特徴設定部１０６１は、住人の機器の利用状況の特徴を示す設定機器利用特徴情報を生成する。
特徴設定部１０６１は、データ処理装置１００のユーザが入力部１１１を用いて入力したユーザ入力機器利用特徴情報から、設定機器利用特徴情報を生成する。
【００３８】
ユーザ入力機器利用特徴情報及び設定機器利用特徴情報の例を図４に示す。
ユーザ入力機器利用特徴情報４００では、各行動で利用される機器が定義されている。
図４の例では、図３の「朝食」に付随して利用される機器として「テレビ」が定義されている。
また、図３の「起床」に付随して利用される機器としてリビングの「エアコン」が定義されている。
更に、図３の「起床」に付随して利用される機器として寝室の「エアコン」が定義されている。
一般的に、料理中に冷蔵庫やＩＨクッキングヒーター等のキッチン家電を使用することは容易に想像されるが、図４に示す「テレビを見ながらダイニングで朝食をとる」のように、行動に直接結び付かないが、利用状況に特徴のある機器について、その利用特徴が設定される。
また、ユーザ入力機器利用特徴情報４００では、行動利用機器の稼働開始タイミングが、対応する行動の行動開始タイミングと対応付けられて定義されている。
図４の例では、「テレビを見ながらダイニングで朝食をとる」とあり、朝食の開始とともにテレビの稼働が開始することが定義されている。
また、「起床後、すぐにリビングのエアコンをＯＮにする」とあり、起床とともにリビングのエアコンの稼働が開始することが定義されている。
また、「起床の３０分前から、寝室のエアコンをＯＮにする」とあり、起床の３０分前に寝室のエアコンの稼働が開始することが定義されている。
特徴設定部１０６１は、文字認識により、ユーザ入力機器利用特徴情報４００から、図３の住人スケジュール情報に示される行動と、当該行動で利用される機器である行動利用機器、行動利用機器の稼働開始タイミングを抽出する。
そして、特徴設定部１０６１は、抽出した内容を用いて、設定機器利用特徴情報４０１を生成する。
図４の例では、特徴設定部１０６１は、ユーザ入力機器利用特徴情報４００の１行目の「テレビを見ながらダイニングで朝食をとる」から、行動として「朝食」を、行動利用機器として「テレビ」を、稼働開始タイミングとして「行動開始タイミングと同時」を抽出する。
そして、特徴設定部１０６１は、抽出したこれらの内容から、設定機器利用特徴情報４０１の１行目のデータＥ１を生成する。
同様に、特徴設定部１０６１は、ユーザ入力機器利用特徴情報４００の２行目の「起床後、すぐにリビングのエアコンをＯＮにする」から行動として「起床」を、行動利用機器として「リビングのエアコン」を抽出し、稼働開始タイミングとして「行動開始タイミングと同時」を抽出する。
そして、特徴設定部１０６１は、抽出したこれらの内容から、設定機器利用特徴情報４０１の２行目のデータＥ２を生成する。
同様に、特徴設定部１０６１は、ユーザ入力機器利用特徴情報４００の３行目の「起床の３０分前から、寝室のエアコンをＯＮにする」から行動として「起床」を、行動利用機器として「寝室のエアコン」を抽出し、稼働開始タイミングとして「行動開始タイミングの３０分前」を抽出する。
そして、特徴設定部１０６１は、抽出したこれらの内容から、設定機器利用特徴情報４０１の３行目のデータＥ３を生成する。
このように、特徴設定部１０６１は、設定機器利用特徴情報４０１を生成することで、行動ごとに、行動利用機器を設定するとともに、行動開始タイミングと対応付けて稼働開始タイミングを設定する。
【００３９】
図１９に戻り、次に、機器利用特徴設定部１０６が、機器稼働スケジュール情報を生成し、生成した機器稼働スケジュール情報を記憶部１０２に格納する（Ｓ１０４）。
【００４０】
具体的には、機器利用特徴設定部１０６において、稼働時間帯設定部１０６２が、前記住人スケジュール設定部１０５から住人スケジュール情報を取得し、前記機器利用特徴設定部１０６の特徴設定部１０６１から、設定機器利用特徴情報４０１を取得すると、利用状況に特徴のある機器について日々の変動を考慮し、各機器が稼働する可能性のある時間帯の和集合として、最小時刻と最大時刻を生成する。
【００４１】
機器稼働スケジュールの例を図５に示す。
図５において、Ａ１〜Ａ３は、図３に示した住人スケジュールのうち、住人Ａのスケジュールを時間軸上に図で示したものである。
住人Ａの以下の設定機器利用特徴情報に基づき、稼働時間帯設定部１０６２は、図５のＳ１〜Ｓ３の稼働時間帯（最小時刻、最大時刻）を生成する。
【００４２】
住人Ａの設定機器利用特徴情報４０１
（Ｅ１）「朝食」、「テレビ」、「行動開始タイミングと同時」（テレビを見ながらダイニングで朝食をとる）
（Ｅ２）「起床」、「リビングのエアコン」、「行動開始タイミングと同時」（起床後、すぐにリビングのエアコンの電源をＯＮにする）
（Ｅ３）「起床」、「寝室のエアコン」、「行動開始タイミングの３０分前」（起床の３０分前から、寝室のエアコンの電源をＯＮにする）。
稼働時間帯設定部１０６２は、設定機器利用特徴情報（Ｅ１）に基づき、朝食の時間帯と同じ時間帯にＴＶの稼働時間帯を生成する（稼働時間帯Ｓ１）。
設定機器利用特徴情報（Ｅ２）では、起床の時間幅（５時５０分から６時１０分）に合わせて、リビングのエアコンの稼働最小時刻が５時５０分に設定される。
稼働最大時刻は、稼働可能性が明らかになくなる時刻として外出の時間帯を用い、８時５分とする（稼働時間帯Ｓ２）。
設定機器利用特徴情報（Ｅ３）では、起床の時間幅（５時５０分から６時１０分）に基づき、寝室のエアコンの稼働最小時刻を５時２０分とし、起床の時間帯の最終時刻に基づき、寝室のエアコンの稼働最大時刻を６時１０分とする（稼働時間帯Ｓ３）。
【００４３】
なお、前記住人スケジュール設定部１０５で示したように、Ａ２の時間帯（６時５０分から７時３０分）は、複数の日々の変動を統合した結果、朝食が６時５０分から７時３０分に行われる可能性があることを示している。
これに伴い、リビングのテレビの稼働時間帯Ｓ１（６時５０分から７時３０分）は、複数の日々の変動を統合した結果、６時５０分から７時３０分にリビングのテレビがついている可能性があることを示している。
このようにして、稼働時間帯設定部１０６２は、利用状況に特徴のある機器に対して、日々の変動を考慮して、稼働可能性がある時間帯の最小時刻、及び、最大時刻を生成する。
【００４４】
図１９に戻り、次に、行動時刻生成部１０７が、住人行動時刻情報を生成し、生成した住人行動時刻情報を記憶部１０２に格納する（Ｓ１０５）（行動時刻生成ステップ）。
【００４５】
具体的には、行動時刻生成部１０７は、前記住人スケジュール設定部１０５から住人スケジュール情報を受け取ると、日にちごとに、各行動を行う時刻を生成する。
【００４６】
行動時刻生成部１０７のより具体的な動作を以下に説明する。
まず、行動時刻生成部１０７は、生成したい期間（開始年月日、終了年月日）を設定し、開始年月日から終了年月日までの各日にちに対して以下を行う。
住人スケジュール情報に基づき、或る住人の行動を一つ抽出する。
抽出した行動について、以下の情報を生成する。
・行動開始時刻
・継続時間
・行動終了時刻
行動開始時刻、継続時間、行動終了時刻の算出方法として、各行動に対して独立に算出する方法、及び、前の行動の時刻を考慮して次の行動の時刻を算出する方法の２種類について説明する。
【００４７】
算出方法１：各行動について、独立に算出する方法
図３に示す住人Ａのスケジュールを元に、図６を用いて説明する。
行動時刻生成部１０７は、「起床」行動の行動開始時刻について、乱数を用いて想定時間帯である５時５０分から６時１０分の範囲内の或る時刻を生成する。
ここでは、行動時刻生成部１０７は、例えば５時５５分と生成する。
継続時間は０とし、行動終了時刻を行動開始時刻と同じ時刻とする。
「朝食」行動の場合、行動時刻生成部１０７は、同様に、乱数を用いて想定時間帯である６時５０分から７時３０分の範囲内の或る時刻を行動開始時刻として生成する。
ここでは、行動時刻生成部１０７は、例えば６時５５分と生成する。
継続時間は、住人Ａが標準的に朝食にかける時間を標準継続時間として定め、これに日々の変動を考慮して、標準継続時間に増減する時間を乱数で算出し、最終的な継続時間とする。
例えば、朝食の標準継続時間に３０分を与え、日々の増減として２分を減じると、継続時間は２８分となる。
行動終了時間は、開始時刻と継続時間から定まり、図６に示すように７時２３分となる。
「外出」行動についても、「起床」行動と同様に継続時間０とし、行動開始時刻を想定時間帯である７時５０分から８時５分の間となるように乱数で算出し、例えば、７時５７分とする。
行動終了時刻も同時刻である。
【００４８】
算出方法２：前の行動の時刻を考慮して、次の行動の時刻を算出する方法
行動時刻生成部１０７は、前記住人スケジュール設定部１０５で設定した行動（起床、朝食、外出等）に対して、一瞬で終了する行動（以下、瞬間行動という）と、継続する行動（以下、継続行動という）の２種類に分類し、前に行った行動の時刻を考慮して、次の行動の行動開始時刻、継続時間を算出する。
図３の住人Ａを例に説明する。
「起床」及び「外出」は瞬間行動であり、「朝食」は継続行動である。
以下に２種類の算出方法を示す。
【００４９】
（Ａ）急いでいて遅れを取り戻すパターン
平常時よりも行動が遅くなっている状況に対して、遅れを取り戻そうとしている行動をシミュレートする算出方法を以下とする。
算出方法
行動時刻生成部１０７は、前の行動の行動終了時刻が、前記住人スケジュール設定部１０５で生成した最大時刻に近いかどうかを判定する。
最大時刻に閾値以内で近い場合において、次の行動が継続行動の場合には、継続行動の標準継続時間を削減する。
図７を用いて、具体的な動作を説明する。
まず、「起床」行動の開始時刻について、算出方法１で示した方法により、行動開始時刻、及び、行動終了時刻を算出すると、例えば６時１０分となる。
次に、生成した行動終了時刻が、前記住人スケジュール設定部１０５で生成した最大時刻に近いかどうか判定する。
「起床」の行動終了時刻が住人スケジュール設定部１０５で生成した最大時刻（６時１０分）と等しいため、算出方法１の図６では、「朝食」の標準継続時間を３０分としたが、今回の算出方法では、次の継続行動である「朝食」の標準継続時間を削減し、例えば２０分間とする。
これに日々の変動を考慮して、標準継続時間に増減する時間を乱数で調節した結果、最終的な継続時間を２３分間とする。
「朝食」の行動開始時刻は、上記の算出方法１と同様にして算出し、この結果、朝食の行動時刻が６時５５分から７時１８分となる（図７）。
「外出」の行動開始時刻、及び、行動終了時刻の算出方法は、算出方法１と同様であり、例えば、７時５５分となる。
【００５０】
（Ｂ）平常時よりも遅れた状態が続くパターン
平常時よりも行動時刻が遅い状況に対して、後に続く行動も遅い状態が続く状況をシミュレートする算出方法を示す。
（１）行動時刻生成部１０７は、前の行動の行動終了時刻が、前記住人スケジュール設定部１０５で生成された、その行動の時間帯幅（最小時刻から最大時刻までの時間幅）を２等分したうちの、前半部か、後半部かを調べる。
（２）上記の（１）で調べた時刻が後半部に該当する場合、行動時刻生成部１０７は、以下を行う。
次の行動が瞬間行動か、継続行動かに応じて以下の方法で算出する。
・次の行動（Ｎとする）が瞬間行動の場合
行動Ｎの行動開始時刻（行動終了時刻）を、その行動の時間帯幅（前記住人スケジュール設定部１０５で生成された、最小時刻から最大時刻までの時間幅）を２等分したうちの、後半部のみを対象として算出する。
・次の行動（Ｎとする）が継続行動の場合
（ｉ）次の行動Ｎの標準継続時間を削減する。
（ｉｉ）前記住人スケジュール設定部１０５で生成された、行動Ｎに対する最大時刻から、上記の（ｉ）で削減された後の標準継続時間分を引いた時刻を算出する。
（ｉｉｉ）上記の（ｉｉ）で算出された時刻に、調整時間（例えば５分）を減算して、行動Ｎに対する候補開始時刻を算出する。
（ｉｖ）上記の（ｉｉｉ）で算出された候補開始時刻から最大時刻までの範囲で、乱数を用いて行動Ｎに対する行動開始時刻を算出する。
算出した行動開始時刻に、上記の（ｉ）で算出した、削減後の継続時間を適用して、行動終了時刻を算出する。
図８を用いて具体的に説明する。
まず、「起床」行動の開始時刻について、算出方法１で示した方法により、行動開始時刻、及び、行動終了時刻を算出すると、例えば６時８分となる。
上記動作の（１）により、行動終了時刻（６時８分）が、「起床」行動の時間帯幅（５時５０分から６時１０分）を２等分したうちの前半部か後半部かを調べると、後半部であることが分かる。
次の行動は「朝食」であり、継続行動であるため、上記動作の（２）により、以下のようになる。
まず、（ｉ）では、次の行動Ｎの標準継続時間を削減し、例えば１５分間とする。
次に、（ｉｉ）では、住人スケジュール設定部１０５で生成された、「朝食」の最大時刻（７時３０分）から、（ｉ）で算出された継続時間１５分間を引いた時刻として７時１５分を算出する。
続いて、（ｉｉｉ）では、（ｉｉ）で算出された７時１５分に、調整時間５分を減算して、候補開始時刻が７時１０分となる。
最後に、（ｉｖ）では、候補開始時間７時１０分から、最大時刻７時３０分までの間で、行動開始時刻を算出し、例えば、７時１２分と算出される。
これに、（ｉ）で算出された継続時間１５分を加算すると、朝食の行動終了時刻は７時２７分となる。
「朝食」の行動終了時刻は、前記住人スケジュール設定部１０５で生成された、「朝食」の最小時刻から最大時刻までの時間幅を２等分したうちの後半部に該当する。
次の行動である「外出」は瞬間行動であり、前記住人スケジュール設定部１０５で生成された「外出」の最小時刻から最大時刻までの時間幅（７時５０分から８時５分）を２等分したうちの後半部の範囲で、外出時刻を乱数等を用いて算出し、例えば８時３分となる。
以上のようにして、図８に示すように、「起床」、「朝食」、「外出」の３つの行動について、前の行動が行われた時刻に応じて次の行動の時刻を算出する。
上記は、住人Ａの例であるが、その他の住人についても同様である。
このようにして算出した住人行動時刻情報（日付、住人を識別するＩＤ、行動開始時刻、行動終了時刻が関連づいたデータ）を記憶部１０２に格納する。
【００５１】
なお、上記の例では、乱数を用いて、日々の変動を調整する方法を示したが、調整する方法は乱数を用いる方法に限らず、他の方法で調整してもよい。例えば、数式を用いて変動値を調整する方法がある。
また、各行動について独立に算出する方法、前の行動の時刻を考慮する方法について例を示したが、具体的な算出方法は、これに限定せず、他の方法で行動開始時刻、行動終了時刻を算出してもよい。
また、上記の算出方法１及び算出方法２のいずれを用いるかは、例えば、行動時刻生成部１０７が、日にちや曜日、季節等を変数とする数式に、対象の日にちや曜日、季節を入力し、出力値に従って決めることができる（例えば、出力値が０であれば算出方法１、出力が１であれば算出方法２とする）。
【００５２】
図１９に戻り、次に、稼働時刻生成部１０８が、機器稼働時間帯情報を生成し、生成した機器時間帯情報を記憶部１０２に格納する（Ｓ１０６）（機器稼働時刻生成ステップ）。
【００５３】
図２０は、稼働時刻生成部１０８の動作例を示す。
図２０を参照して、稼働時刻生成部１０８の動作例を説明する。
まず、主要行動連携時刻生成部１０８１が、前記レイアウト生成部１０１から、機器やセンサがどこに設置されているかのレイアウト情報を取得する（Ｓ２０１）。
次に、主要行動連携時刻生成部１０８１は、前記行動時刻生成部１０７から、住人ごとの各行動の行動開始時刻及び行動終了時刻を取得する（Ｓ２０２）。
また、主要行動連携時刻生成部１０８１は、前記機器利用特徴設定部１０６の稼働時間帯設定部１０６２から、利用状況に特徴のある機器（行動利用機器）について、各機器が稼働する可能性のある時間帯の最小時刻と最大時刻を取得する（Ｓ２０３）。
そして、主要行動連携時刻生成部１０８１及び特徴連携時刻生成部１０８２が、各機器について、日にちごとの機器稼働時刻（稼働開始時刻及び稼働終了時刻）を生成する（Ｓ２０４）。
つまり、主要行動連携時刻生成部１０８１及び特徴連携時刻生成部１０８２は、前記行動時刻生成部１０７から、日にちごとの各住人の各行動の時刻（行動開始時刻及び行動終了時刻）を受け取ると、その行動に関連した機器の稼働開始時刻、稼働終了時刻を算出する。
また、特徴連携時刻生成部１０８２が、住人を感知するセンサを抽出し、抽出したセンサが住人を感知する感知時刻を生成する（Ｓ２０５）。
【００５４】
次に、図２１及び図２２を参照して、図２０のＳ２０４の詳細を説明する。
最初に、図２１のフローを説明する。
【００５５】
主要行動連携時刻生成部１０８１は、図４の設定機器利用特徴情報４０１で定義されている行動利用機器（テレビ、リビングのエアコン、寝室のエアコン）の中から、いずれかの行動利用機器を選択する（Ｓ３０１）。
次に、主要行動連携時刻生成部１０８１は、Ｓ３０１で選択した行動利用機器に対応する行動の行動開始時刻を抽出する（Ｓ３０２）。
ここで、抽出する行動開始時刻は、図２０のＳ２０２で取得された行動開始時刻である。
次に、主要行動連携時刻生成部１０８１は、Ｓ３０２で抽出した行動開始時刻を行動開始タイミングとし、設定機器利用特徴情報４０１の稼働開始タイミングの記述に従い、稼働開始時刻を生成する（Ｓ３０３）。
また、主要行動連携時刻生成部１０８１は、レイアウト情報を参照し、行動利用機器が配置されている部屋を特定する（Ｓ３０４）。
次に、主要行動連携時刻生成部１０８１は、Ｓ３０４で特定した部屋で行われる行動の行動終了時刻を稼動終了時刻とする（Ｓ３０５）。
そして、主要行動連携時刻生成部１０８１は、全ての行動利用機器に対してＳ３０１〜Ｓ３０５の処理が行われたか否かを判断し（Ｓ３０６）、未処理の行動利用機器があれば、Ｓ３０１以降の処理を行う。
【００５６】
次に、図９及び図１０を用いて、図２１の動作の具体例を説明する。
なお、ここでは、前記行動時刻生成部１０７において、住人Ａのある日にちに対して、行動（起床、朝食、外出）の行動開始時刻及び行動終了時刻を図６のように生成したとする。
図９は、行動利用機器（リビングのテレビ、リビングのエアコン、寝室のエアコン）の稼働開始時刻及び稼働終了時刻を示す。
テレビについては、設定機器利用特徴情報４０１では、対応する行動は「朝食」である。
そして、設定機器利用特徴情報４０１では、「行動開始時刻と同時」が設定されているため、「朝食」の行動開始時刻「６：５５」がテレビの稼働開始時刻となる（Ｓ３０２、Ｓ３０３）。
また、テレビが配置されている部屋はリビング、ダイニング及びキッチンが一続きになっている部屋である（Ｓ３０４）。
ダイニングでは設定機器利用特徴情報４０１より「朝食」が行われる。
このため、「朝食」の行動終了時刻「７：２３」がテレビの稼働終了時刻となる（Ｓ３０５）。
リビングのエアコンについては、設定機器利用特徴情報４０１では、対応する行動は「起床」である。
そして、設定機器利用特徴情報４０１では、「行動開始時刻と同時」が設定されているため、「起床」の行動開始時刻「５：５５」がリビングのエアコンの稼働開始時刻となる（Ｓ３０２、Ｓ３０３）。
また、当該エアコンが配置されている部屋はリビング、ダイニング及びキッチンが一続きになっている部屋である（Ｓ３０４）。
ダイニングでは設定機器利用特徴情報４０１より「朝食」が行われる。
このため、「朝食」の行動終了時刻「７：２３」がリビングのエアコンの稼働終了時刻となる（Ｓ３０５）。
寝室のエアコンについては、設定機器利用特徴情報４０１では、対応する行動は「起床」である。
そして、設定機器利用特徴情報４０１では、「行動開始時刻の３０分前」が設定されているため、「起床」の行動開始時刻「５：５５」の３０分前である「５：２５」が寝室のエアコンの稼働開始時刻となる（Ｓ３０２、Ｓ３０３）。
また、当該エアコンが配置されている部屋は寝室であり（Ｓ３０４）、寝室で行われる行動は、設定機器利用特徴情報４０１より「起床」であるため、「起床」の行動終了時刻「５：５５」が寝室のエアコンの稼働終了時刻となる（Ｓ３０５）。
【００５７】
次に、図２２のフローを説明する。
【００５８】
特徴連携時刻生成部１０８２は、記憶部１０２で記憶されている行動パターン情報及び設定機器利用特徴情報４０１に基づき、図３の住人スケジュール情報で定義されている行動の先行行動があるか否かを判定する（Ｓ４０１）。
先行行動は、住人スケジュール情報で定義されている行動に先行して行われる行動である。
先行行動が存在する場合には、特徴連携時刻生成部１０８２は、先行行動で利用される機器（先行利用機器）を導出する（Ｓ４０２）。
そして、特徴連携時刻生成部１０８２は、先行行動に後続する行動の行動開示時刻に基づき、先行利用機器の稼働開始時刻と稼働終了時刻とを生成する（Ｓ４０３）。
【００５９】
例えば、図３の住人スケジュール情報には、「朝食」とあり、行動パターン情報には、「冷蔵庫とＩＨクッキングヒーターを使って食事を作る」とある。
このため、特徴連携時刻生成部１０８２は、文字認識により、朝食に先行する先行行動として、朝食を作るという行動を導出する（Ｓ４０１）。
また、特徴連携時刻生成部１０８２は、文字認識により、先行利用機器として、冷蔵庫及びＩＨクッキングヒーターを導出する（Ｓ４０２）。
そして、特徴連携時刻生成部１０８２は、先行行動「朝食を作る」に後続する行動である「朝食」の行動開始時刻「６：５５」に基づき、冷蔵庫及びＩＨクッキングヒーターのそれぞれに対して、稼働開始時刻及び稼働終了時刻を生成する（Ｓ４０３）。
ここでは、図１０に示すように、冷蔵庫の稼働開始時刻及び稼働終了時刻を「６：４５〜６：４６」（Ｍ１）、ＩＨクッキングヒーターの稼働開始時刻及び稼働終了時刻を「６：４６〜６：５４」とする。
なお、冷蔵庫の稼働開始時刻及び稼働終了時刻は、冷蔵庫の扉が開けられている間を意味する。
図１０では、朝食の準備に１０分を要するとの設定に基づき、上述のように冷蔵庫及びＩＨクッキングヒーターの稼働開始時刻及び稼働終了時刻を生成した例を示している。
【００６０】
次に、図２３を参照して、図２０のＳ２０５の詳細を説明する。
特徴連携時刻生成部１０８２は、住人スケジュール情報（図３）に記述されている行動の後続行動があるか否かを判定する（Ｓ５０１）。
後続行動とは、住人スケジュール情報に記述されている行動に後続して行われる行動である。
後続行動がない場合は、特徴連携時刻生成部１０８２は、住人スケジュール情報に記述されている行動で住人の移動経路を生成する（Ｓ５０２）。
一方、後続行動がある場合は、特徴連携時刻生成部１０８２は、住人スケジュール情報に記述されている行動と後続行動で住人の移動経路を生成する（Ｓ５０３）。
次に、特徴連携時刻生成部１０８２は、レイアウト情報に基づき、センサが配置されている部屋を特定する（Ｓ５０４）。
次に、特徴連携時刻生成部１０８２は、Ｓ５０２又はＳ５０３で生成した移動経路上にあるセンサを抽出する（Ｓ５０５）。
Ｓ５０５で抽出したセンサは住人を感知することができるセンサであり、感知センサという。
次に、特徴連携時刻生成部１０８２は、住人スケジュール情報に記述されている行動の行動開始時刻又は行動終了時刻に基づき、感知センサが住人を感知する感知時刻を生成する。
【００６１】
次に、図２３のフローの具体例を説明する。
ここでは、図２に示す洗面所の人感センサと玄関の人感センサを感知センサとして抽出し、各感知センサの感知時刻を生成する例を説明する。
特徴連携時刻生成部１０８２は、住人スケジュール情報の「起床」、行動パターン情報の「寝室で就寝し、寝室で起床する」、「起床すると、洗面所に行く」から、住人スケジュール情報の「起床」の後続行動として「洗面所に行く」を抽出する（Ｓ５０１）。
そして、特徴連携時刻生成部１０８２は、後続行動「洗面所に行く」と、住人スケジュール情報に記述される行動である「起床」、「朝食」、「外出」に基づき、住人Ａの移動経路を生成する（Ｓ５０３）。
具体的には、特徴連携時刻生成部１０８２は、「起床」、「洗面所に行く」、「朝食」、「外出」に対応させて、行動パターン情報の「寝室で就寝し、寝室で起床する」、「起床すると、洗面所に行く」、「食事はダイニングでとる」、「玄関から外出する」を抽出する。
そして、「寝室」→「洗面所」→「ダイニング」→「玄関」という住人Ａの移動経路を生成する。
更に、特徴連携時刻生成部１０８２は、図２のレイアウト情報から、洗面所と玄関に人感センサが配置されていることを判別し（Ｓ５０４）、移動経路上にあるセンサとして、これらの人感センサを抽出する（Ｓ５０５）。
そして、特徴連携時刻生成部１０８２は、「起床」の行動終了時刻「５：５５」に基づいて、１Ｆ洗面所の人感センサが住人Ａを感知する感知時刻を生成する（Ｓ５０６）。
ここでは、特徴連携時刻生成部１０８２は、図１０に示すように、１Ｆ洗面所の人感センサが住人Ａを感知する時刻として「５：５７〜６：０８」を生成する（Ｍ３）。
図１０では、２Ｆ寝室から１Ｆ洗面所への移動に２分要するとの設定及び住人Ａは洗面所に９分滞在するとの設定に基づき、上述の時間において洗面所の人感センサが住人Ａを感知する例を示している。
このように、特徴連携時刻生成部１０８２は、感知センサが住人を感知する時刻を、各センサが配置されている部屋と、導出した後続行動（ここでは、洗面所に行く）に先行する行動（ここでは、起床）の行動終了時刻に基づき生成する。
また、特徴連携時刻生成部１０８２は、「外出」の行動開始時刻「７：５７」に基づいて、玄関の人感センサが住人Ａを感知する感知時刻を生成する（Ｓ５０６）。
ここでは、特徴連携時刻生成部１０８２は、図１０に示すように、玄関の人感センサが住人Ａを感知する時刻として「７：５６〜７：５７」を生成する（Ｍ４）。
図１０では、玄関での支度に１分要するとの設定に基づき、上述の時間において玄関の人感センサが住人Ａを感知する例を示している。
このように、特徴連携時刻生成部１０８２は、各センサが配置されている部屋と、住人スケジュール情報に記述されている行動（ここでは、外出）に基づき、感知センサ（ここでは、玄関の人感センサ）を導出する。
そして、特徴連携時刻生成部１０８２は、感知センサが住人を感知する時刻を、感知センサの導出に用いられた行動（ここでは、「外出」）の行動開始時刻に基づき生成する。
【００６２】
図１９に戻り、次に、移動軌跡生成部１０９が、住人移動軌跡情報を生成し、生成した住人移動軌跡情報を記憶部１０２に格納する。
【００６３】
移動軌跡生成部１０９は、前記レイアウト生成部１０１から、間取り、機器・センサや家具の配置を受け取り、前記行動時刻生成部１０７から、日にちごとの各住人の行動種類、及び時刻を受け取り、前記稼働時刻生成部１０８から、日にちごとの、各住人の行動に伴う機器の稼働時刻、センサの感知時刻を受け取ると、各住人が住宅内をどのように移動したかの情報（位置及び時刻）を生成する。
移動軌跡生成部１０９の具体的な動作手順を図２４を参照して以下に示す。
【００６４】
移動軌跡生成部１０９は、レイアウト情報上で、住人の行動地点を設定する（Ｓ６０１）。
具体的には、移動軌跡生成部１０９は、稼動時刻、感知時刻を生成した機器及びセンサの位置を、住人の行動地点とする。
また、移動軌跡生成部１０９は、稼動時刻を生成した機器においてリモコン操作が想定される場合は、当該機器のリモコンの位置を行動地点とする。
また、住人が異なる部屋に移動する際は、ドアの位置も行動地点とする。
【００６５】
次に、移動軌跡生成部１０９は、Ｓ６０１で設定した各行動地点について、時系列順に時間間隔を算出する（Ｓ６０２）。
また、行動地点が近い場合において時間間隔が閾値以上の場合（Ｓ６０３でＹＥＳ）は、別の場所に移動している可能性があるため、移動軌跡生成部１０９は、補間地点を生成する（Ｓ６０４）。
補間地点を生成した場合、生成した補間地点の周囲に、関連する機器やセンサが存在する場合は、機器の稼働時刻やセンサの検知時刻を生成する。
【００６６】
次に、移動軌跡生成部１０９は、Ｓ６０１で設定した行動地点を、時間順に直線で結ぶ（Ｓ６０５）。
Ｓ６０４において補完地点が生成されている場合は、行動地点と補間地点とを時間順に直線で結ぶ。
この時、結んだ線分が、部屋に配置している他の家具や機器、パーティション等の遮蔽物といったレイアウト情報上のオブジェクトと交差する場合（Ｓ６０６でＹＥＳ）は、移動軌跡生成部１０９は、これらの交差物を迂回するように折れ線を生成する（Ｓ６０７）。
【００６７】
次に、移動軌跡生成部１０９は、上記のＳ６０５で生成した線分を曲線に変換する。
Ｓ６０７で折れ線が生成されている場合は、折れ線も曲線に変換する。
【００６８】
最後に、曲線上の各行動地点に時刻を割り当てる。
【００６９】
図１１〜図１７を用いて、移動軌跡生成部１０９の動作例を具体的に示す。
【００７０】
図１１において（１）〜（８）は、図９、図１０に示す、住人Ａのある日にち（Ｄａｙ１）に対する行動時刻とそれに伴う機器の稼働時刻に基づき、起床後、１階洗面所の人感センサが反応してから朝食が終わるまでの時間軸に対して、時刻の小さい順を示したものである。
【００７１】
Ｓ６０１では、移動軌跡生成部１０９は、複数の行動地点を間取り図上に設定する。
この結果、Ｌ１〜Ｌ６の地点が設定される。
洗面所からリビングへの移動に伴い、ドア上に地点Ｌ２が設定されている。
また、エアコンやテレビの操作はリモコンで行うことを想定し、リモコンの設置場所である机に地点Ｌ３が設定されている。
【００７２】
Ｓ６０２において、Ｌ１〜Ｌ６の各地点の時間間隔を算出すると、Ｌ３とＬ４の時間間隔が大きいことが分かる（Ｌ３は、エアコンの電源をＯＮにした時刻：５時５５分、Ｌ４は冷蔵庫を開けた時刻：６時４５分であり、５０分の時間間隔がある）。
そこで、この間、住人が他のことをしているとして、移動軌跡生成部１０９は、想定される部屋を任意に１つ選び、その部屋の中に補間地点を作成する（Ｓ６０４）。
例えば、リビングで何かすると想定した場合、移動軌跡生成部１０９は、図１２に示すように補間地点として、例えばＨ１を生成する。
寝室に戻ったと想定した場合は、図１３に示すように、補間地点として、ドアと階段に補間地点Ｈ１、Ｈ２を生成する。
２階の間取り図に対しても同様である。
寝室に戻ったと想定した場合は、この行動に伴い、朝食の直前まで寝室のエアコンを稼働させるように、終了時刻を修正する（図１４）。
以下では、リビングで何かしていると想定した図１２を元に、Ｓ６０５以降を説明する。
【００７３】
図１５は、Ｓ６０５において、Ｓ６０１及びＳ６０４で設定された地点Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｈ１、Ｌ４、Ｌ５、Ｌ６を順に直線で結んだ状態を示している。
Ｌ２とＬ３の地点を直接結んだ場合、ソファと直線が交差するため、ソファを回避するような折れ線が生成される（Ｓ６０７）。
Ｈ１とＬ４、Ｌ５とＬ６も同様にして、室内中央に配置している機器や家具を回避する折れ線を生成する（Ｓ６０７）。
【００７４】
図１６は、Ｓ６０８において、図１５のように設定された直線の軌跡を曲線に変換した例である。
算出時に、冷蔵庫等の機器の位置を使用する際は、図形の重心等、代表点を利用することができる。
直線を曲線に変換する方法は任意であり、例えば、ベジエ曲線等を用いる。
【００７５】
Ｓ６０９では、図１６のように生成された各曲線に対して、移動軌跡生成部１０９は、曲線上の複数の地点に対して、曲線の端点に該当する時刻を考慮して、各地点に時刻を割り当てる。
曲線状のどこに地点を設定するかは任意である。
また、どの地点にどのような時刻を割り当てるかは、例えば、住人の歩くスピードを考慮して決める。
【００７６】
なお、上記の例は、Ｓ６０７において、Ｈ１とＬ４を結ぶ直線がソファと交差することから、これを回避する折れ線として、図１７に示すルート１を生成した例であるが、図１７のルート２に示す回避ルートも考えられる。
このように、移動軌跡生成部１０９は、直線と家具や機器との交差を回避する折れ線をどのように生成するかについて、複数のルートが想定される場合は、任意のものを採用してよい。
また、日にちに応じて変えることもできる。
【００７７】
上記のようにして、移動軌跡生成部１０９は、日にちごと、住人ごとに、室内をどのように移動したかの移動軌跡情報（住人を識別するＩＤ、日付時刻、その時の室内座標）を生成し、記憶部１０２に格納する。
【００７８】
このように、移動軌跡生成部１０９は、レイアウト情報に基づき、行動利用機器（例えば、ＴＶ、エアコンのリモコン）が配置されている位置と先行利用機器（例えば、冷蔵庫、ＩＨクッキングヒーター）とセンサ（例えば、人感センサ）が配置されている位置とを特定するとともに、行動利用機器が配置されている位置と、先行利用機器が配置されている位置と、センサが配置されている位置と、行動利用機器の稼働開始時刻及び稼働終了時刻と先行利用機器の稼働開始時刻及び稼働終了時刻とに基づき、住人の移動軌跡を生成する。
移動軌跡生成部１０９は、行動利用機器の稼働開始時刻及び稼働終了時刻と先行利用機器の稼働開始時刻及び稼働終了時刻とセンサの感知時刻とを昇順に並べ、昇順に並べた時刻の各々について、順次、対応する行動利用機器、先行利用機器又はセンサが配置されている位置に対応するレイアウト情報上の座標を抽出する（プロットする）座標抽出動作を繰り返し、座標抽出動作により抽出された複数の座標を結んで、住人の移動軌跡を生成する。
また、座標抽出動作において、前後する２つの時刻の間の差が閾値以上である場合に、移動軌跡生成部１０９は、住宅内のいずれかの位置に対応するレイアウト情報上の座標を補完地点として抽出し、座標抽出動作により抽出された、補完地点の座標を含む複数の座標を結んで、住人の建物内での移動軌跡を生成する。
【００７９】
再生・編集部１１０では、前記レイアウト生成部１０１から間取りと機器・センサ、家具の配置情報を受け取り、前記移動軌跡生成部１０９から住人移動軌跡情報を受け取ると、画面に間取りを表示し、間取り図上で、所定の住人がどのように室内を移動したのかの様子を時間軸に沿ってアニメーション表示する。
複数の住人を同時に移動させてもよい。
また、再生・編集部１１０は、移動軌跡や機器・センサの稼働情報に追加・削除の修正を行う。
【００８０】
移動軌跡や、機器・センサの稼働情報を修正する方法の例を以下に示す。
ユーザは、修正対象の住人、日付、開始時刻と終了時刻を指定し、間取り図上で正しい移動軌跡をマウス等を用いて入力する。
入力された新しい軌跡（座標）に対して、再生・編集部１１０が、曲線上に複数地点を生成し、前記移動軌跡生成部１０９で示した内容と同様にして、各地点に時刻を割り当てる。
移動軌跡が修正された場合は、再生・編集部１１０は、修正箇所の付近に機器やセンサがあるかを間取り図を用いて検索し、付近に機器やセンサがある場合は、それらの稼働・検知情報を、移動軌跡に基づいて生成する。
このように、まず最初に移動軌跡を修正して、それに応じて、機器やセンサの稼働情報を修正する方法の他に、最初に機器やセンサの稼働情報を修正し、それに応じて、移動軌跡を修正する方法でもよい。
例えば、図９や図１０に示した機器稼働時間の他に、新たに機器の稼働時間を追加したい場合は、修正対象の住人、日付を指定して、新たに稼働させたい機器・センサと種類と開始時刻、終了時刻を指定して追加する。
この結果を用いて、再生・編集部１１０は、再度、移動軌跡部の処理を実行し、移動軌跡を修正する。
再生・編集部１１０は、修正した内容を記憶部１０２に格納する。
【００８１】
出力部１０３では、前記稼働時刻生成部１０８から、各機器について、日にちごとの機器稼働時刻（稼働開始時刻及び稼働終了時刻）を受け取り、前記移動軌跡生成部１０９から、日にちごと、住人ごとに、室内をどのように移動したかの住人移動軌跡情報（日付時刻、位置座標）を受け取ると、所定の形式で、機器やセンサの稼働状況、及び、住人の移動軌跡情報をファイルに出力する。
【００８２】
機器の稼働状況の出力フォーマットは、例えば以下である。
日時時刻、機器／センサＩＤ、ＯＮ／ＯＦＦ状況、注釈
１日単位で出力するか、複数の日にちを統合して出力するかは任意である。
【００８３】
また、住人の移動軌跡情報の出力フォーマットは、例えば以下である。
複数の住人を統合する場合
日時時刻、住人Ａの座標、住人Ｂの座標、・・・
住人ごとに出力する場合
日時時刻、住人Ａの座標
出力フォーマットは、上記に限らない。
機器の稼働状況と住人の移動軌跡とを合わせて出力してもよい。
【００８４】
実施の形態１では、住人の移動軌跡と、機器・センサの稼働情報を生成する動作を示しているが、一連の動作は、複数回、行うことができる。
【００８５】
例えば、間取りや住人の数を変更したい場合や、家具・機器・センサの配置を変えたい場合、機器やセンサの追加削除を行いたい場合は、前記レイアウト生成部１０１で設定を変更し、以降の処理を実行する。
【００８６】
住人の行動パターンを変えたい場合は、前記機器利用特徴設定部１０６の特徴設定部１０６１で、設定内容を変更し、以降の処理を実行する。
【００８７】
このようにして、間取りや機器の配置、住人の数や生活状況等をさまざまに変えて、住人の移動軌跡や機器・センサの稼働情報を生成することができる。
【００８８】
＊＊＊実施の形態の効果の説明＊＊＊
以上、本実施の形態によれば、住宅内の機器やセンサを活用したシステム（行動認識、セキュリティ、電力制御、見守り等）の構築やシミュレーションを行う際に、事前に住宅内で機器・センサデータを収集することが不要であり、住人の移動軌跡や機器・センサの時系列データを生成して、モデル構築やシミュレーションを容易に行うことができる。
【００８９】
実施の形態２．
実施の形態１では、機器・センサの稼働状況や、住人の移動軌跡情報を既定のフォーマットでファイルに出力する。
実施の形態２では、移動軌跡や機器・センサ情報を活用したアプリケーションプログラム（以下、単にアプリケーションという）、シミュレーションに必要なデータを出力する。
本実施の形態では、記憶部１０２に格納された移動軌跡や機器・センサ情報を直接利用する。
【００９０】
本実施の形態に係るデータ処理装置１００の構成例を図１８に示す。
【００９１】
レイアウト生成部１０１、記憶部１０２、表示部１０４、住人スケジュール設定部１０５、機器利用特徴設定部１０６、行動時刻生成部１０７、稼働時刻生成部１０８、移動軌跡生成部１０９、再生・編集部１１０、入力部１１１の各処理内容と動作は、実施の形態１と同様である。
【００９２】
データ解析部１１２は、稼働時刻生成部１０８、移動軌跡生成部１０９が生成した情報を記憶部１０２から取得して、機器・センサデータを活用したアプリケーションやシミュレーションに必要なデータ解析を行う。
データ解析部１１２は、例えば、移動軌跡やセンサの時系列データを用いて特徴量を抽出する。
データ解析部１１２は、例えば、一般的な機械学習、認識アルゴリズムに必要な特徴量を抽出する。
どのような特徴量を抽出するか、どのように解析するかはアプリケーションに依存し、既存の特徴抽出、データ解析アルゴリズムを使用することができる。
【００９３】
出力部１０３は、前記データ解析部で解析した結果（特徴量等）をファイルに出力する。
【００９４】
実施の形態１及び実施の形態２では、レイアウト生成部１０１にて、間取りや家具、機器・センサの配置情報を生成する例を述べたが、これらレイアウト情報をすべてＣＡＤ等を用いて生成するようにしてもよい。
この場合は、レイアウト生成部１０１は、ＣＡＤ等からレイアウト情報を取得し、取得したレイアウト情報を記憶部１０２に格納する機能となる。
【００９５】
また、実施の形態１及び実施の形態２では、再生・編集部１１０にて、移動軌跡や機器・センサの稼働情報を確認し、修正可能である旨を述べたが、修正頻度が少ない場合は、再生・編集部１１０を備えない構成でもよい。
この場合のデータ処理装置１００の構成は、図１、図１８の構成から、再生・編集部１１０を除いた構成となる。
【００９６】
実施の形態１、実施の形態２は、住宅を例にした実施の形態であるが、建物は住宅に限らず、役所や病院、大学、オフィスビル、工場等、他の建物であってもよい。
この場合、「住人」とは、その建物内で行動する人とする。
機器は、実施の形態１、実施の形態２では家電を例に説明しているが、家電に限らず、建物内で稼働状況に変化のある機器を用いることができる。
【００９７】
以上のように、実施の形態１及び実施の形態２に係るデータ処理装置１００は、住人の生活特徴（どのように機器を使うか）や行動状況（急いでいる等）、日々の行動変動を考慮して、住人の移動軌跡、及び、機器・センサの時系列データを生成するため、スマートハウスに関するアプリケーション（行動認識等）やシミュレーション等、機器・センサデータを活用したシステムを構築する際に必要となる多くの学習データ、サンプルデータを容易に生成でき、認識やシミュレーション精度の向上に貢献できる。
また、間取りや機器・センサの設置場所、住人の数、機器利用の特徴、移動軌跡等を自由に変化させることができるので、条件の異なる多様なデータを容易に生成することができる。
【００９８】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、これら２つの実施の形態を組み合わせて実施しても構わない。
あるいは、これら２つの実施の形態のうち、１つを部分的に実施しても構わない。
あるいは、これら２つの実施の形態を部分的に組み合わせて実施しても構わない。
なお、本発明は、これらの実施の形態に限定されるものではなく、必要に応じて種々の変更が可能である。
【００９９】
＊＊＊ハードウェア構成の説明＊＊＊
最後に、データ処理装置１００のハードウェア構成例を図２５を参照して説明する。
データ処理装置１００はコンピュータである。
データ処理装置１００は、プロセッサ９０１、補助記憶装置９０２、メモリ９０３、通信装置９０４、入力インタフェース９０５、ディスプレイインタフェース９０６といったハードウェアを備える。
プロセッサ９０１は、信号線９１０を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。
入力インタフェース９０５は、入力装置９０７に接続されている。
ディスプレイインタフェース９０６は、ディスプレイ９０８に接続されている。
【０１００】
プロセッサ９０１は、プロセッシングを行うＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）である。
プロセッサ９０１は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）である。
補助記憶装置９０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）である。
メモリ９０３は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）である。
図１及び図１８の記憶部１０２は、メモリ９０３により実現される。
通信装置９０４は、データを受信するレシーバー９０４１及びデータを送信するトランスミッター９０４２を含む。
通信装置９０４は、例えば、通信チップ又はＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  Ｃａｒｄ）である。
入力インタフェース９０５は、入力装置９０７のケーブル９１１が接続されるポートである。
入力インタフェース９０５は、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）端子である。
ディスプレイインタフェース９０６は、ディスプレイ９０８のケーブル９１２が接続されるポートである。
ディスプレイインタフェース９０６は、例えば、ＵＳＢ端子又はＨＤＭＩ（登録商標）（Ｈｉｇｈ  Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）端子である。
入力装置９０７は、例えば、マウス、キーボード又はタッチパネルである。
ディスプレイ９０８は、例えば、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）である。
【０１０１】
補助記憶装置９０２には、図１及び図１８に示すレイアウト生成部１０１、出力部１０３、表示部１０４、住人スケジュール設定部１０５、機器利用特徴設定部１０６、行動時刻生成部１０７、稼働時刻生成部１０８、移動軌跡生成部１０９、再生・編集部１１０、入力部１１１、データ解析部１１２（以下、これらをまとめて「部」と表記する）の機能を実現するプログラムが記憶されている。
このプログラムは、メモリ９０３にロードされ、プロセッサ９０１に読み込まれ、プロセッサ９０１によって実行される。
更に、補助記憶装置９０２には、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）も記憶されている。
そして、ＯＳの少なくとも一部がメモリ９０３にロードされ、プロセッサ９０１はＯＳを実行しながら、「部」の機能を実現するプログラムを実行する。
図２５では、１つのプロセッサ９０１が図示されているが、データ処理装置１００が複数のプロセッサ９０１を備えていてもよい。
そして、複数のプロセッサ９０１が「部」の機能を実現するプログラムを連携して実行してもよい。
また、「部」の処理の結果を示す情報やデータや信号値や変数値が、メモリ９０３、補助記憶装置９０２、又は、プロセッサ９０１内のレジスタ又はキャッシュメモリに記憶される。
【０１０２】
「部」を「回路」又は「工程」又は「手順」又は「処理」に読み替えてもよい。
「回路」は、プロセッサ９０１だけでなく、ロジックＩＣ又はＧＡ（Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）又はＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）又はＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）といった他の種類の処理回路をも包含する概念である。
【符号の説明】
【０１０３】
１００  データ処理装置、１０１  レイアウト生成部、１０２  記憶部、１０３  出力部、１０４  表示部、１０５  住人スケジュール設定部、１０６  機器利用特徴設定部、１０７  行動時刻生成部、１０８  稼働時刻生成部、１０９  移動軌跡生成部、１１０  再生・編集部、１１１  入力部、１１２  データ解析部、１０６１  特徴設定部、１０６２  稼働時間帯設定部、１０８１  主要行動連携時刻生成部、１０８２  特徴連携時刻生成部。
【図１】
0006410663.tif 000002
【図２】
0006410663.tif 000003
【図３】
0006410663.tif 000004
【図４】
0006410663.tif 000005
【図５】
0006410663.tif 000006
【図６】
0006410663.tif 000007
【図７】
0006410663.tif 000008
【図８】
0006410663.tif 000009
【図９】
0006410663.tif 000010
【図１０】
0006410663.tif 000011
【図１１】
0006410663.tif 000012
【図１２】
0006410663.tif 000013
【図１３】
0006410663.tif 000014
【図１４】
0006410663.tif 000015
【図１５】
0006410663.tif 000016
【図１６】
0006410663.tif 000017
【図１７】
0006410663.tif 000018
【図１８】
0006410663.tif 000019
【図１９】
0006410663.tif 000020
【図２０】
0006410663.tif 000021
【図２１】
0006410663.tif 000022
【図２２】
0006410663.tif 000023
【図２３】
0006410663.tif 000024
【図２４】
0006410663.tif 000025
【図２５】
0006410663.tif 000026