(57)【要約】【課題】  一人暮らしの高齢者等の単身者の健康状態の異常をより正確に察知可能な単身者異常検知方法を提供する。【解決手段】  全電力使用量を計測する電力量計２３と、電力量計２３により計測した全電力使用量の時系列データを同時的に無線送信する送信する異常検知用データ送信部２６と、を備えた異常検知用データ送信装置２を住宅Ａに設置し、該異常検知用データ送信装置２から送信された全電力使用量の時系列データを受信するデータ送受信部４２を備え、受信した全電力使用量の時系列データに基づいて、単身者の異常を検知する監視装置４を監視センタに設置する。これにより、より正確に単身者の異常を検知することができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
住宅内の全ての電力使用設備によって使用されている全電力使用量の情報を略同時的に取得することにより前記全電力使用量の時系列情報を得て、過去に取得した前記全電力使用量の時系列情報の蓄積から抽出される過去の全電力の使用状況のパターンと、現在取得する前記全電力使用量の時系列情報から求められる現在の全電力の使用状況と、の比較に基づいて、前記住宅内の単身者に生じた異常を検知することを特徴とする単身者異常検知方法。
【請求項２】
前記過去の全電力の使用状況のパターンは、特定時間帯における全電力使用量の変化であり、
前記現在取得する前記全電力使用量の時系列情報のうち前記特定時間帯の部分において前記過去の全電力使用量の変化と同様の変化が存在するか否かを判定することにより、前記住宅内の単身者に生じた異常を検知することを特徴とする請求項１に記載の単身者異常検知方法。
【請求項３】
前記住宅内の少なくとも１つの設備の使用に関する時系列情報をさらに得て、該使用に関する時系列情報及び前記取得された全電力使用量の時系列情報を組み合わせて前記住宅内の単身者に生じた異常を検知することを特徴とする請求項１又は２に記載の単身者異常検知方法。
【請求項４】
前記全電力使用量を計測する電力量計と、前記電力量計により計測した全電力使用量の情報を略同時的に送信する送信手段と、を前記単身者の住宅に備え、
前記送信された全電力使用量の情報を受信する受信手段と、前記受信手段により受信した全電力使用量の情報を蓄積し、前記全電力使用量の時系列情報として保持する保持手段と、過去に取得した前記全電力使用量の時系列情報から過去の全電力の使用状況のパターンを抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された過去の全電力の使用状況のパターンと現在取得する前記全電力使用量の時系列情報から求められる現在の全電力の使用状況との比較に基づいて、前記住宅内の単身者に生じた異常を検知する検知手段と、を備え、前記単身者の住宅にネットワークを介して接続された監視装置を用いることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の単身者異常検知方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
単身者異常検知方法に関し、特により確実に単身者の健康状態の異常を検知可能な単身者異常検知方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、一人暮らしの高齢者の増加に従って、これら一人暮らしの高齢者に健康状態等の異常が発生したときに、すぐにその異常を察知するための手段に対する要請が高まっている。
【０００３】
このように、すぐに察知するための方法として、高齢者の宅内に監視カメラ等を設置し、常時監視するなどの方法も考えられるが、この方法はプライバシーの問題により実現が困難である。このため、従来においても、例えば、高齢者宅内の電気給湯ポットの使用状況を家族に通知することにより、一定の時間電気給湯ポットが使用されない場合等に異常を察知することができるようにする方法や、特許文献１に示されるようにガス弁の開閉動作の有無により、高齢者の行動を察知する方法等が知られている。
【特許文献１】特開平１０−２５５１８３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述のように、電気給湯ポットの使用の有無や、ガス弁の開閉動作の有無等により高齢者が行動できる状態にあるかを察知する場合には、例えば、不在時のため使用していないときと在宅中にもかかわらず使用してないときとの判別が困難であり、不在時に異常であると判定されるおそれがある。
【０００５】
また、電気給湯ポット等特定の家電の使用状況は、高齢者毎に、あるいは、同一の高齢者でも季節等によって著しく異なるものであり、健康な状態でもほとんど使用することがない場合には、非常に少ない情報から異常状態、不在等を推定しなければならず、その推定は不正確にならざるを得なかった。
【０００６】
本発明は上述の問題点に鑑みてなされたものであり、一人暮らしの高齢者等の単身者の健康状態の異常をより正確に察知可能な単身者異常検知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】
【０００７】
本発明の請求項１による単身者異常状態検知方法は、住宅内の全ての電力使用設備によって使用されている全電力使用量の情報を略同時的に取得することにより前記全電力使用量の時系列情報を得て、過去に取得した前記全電力使用量の時系列情報の蓄積から抽出される過去の全電力の使用状況のパターンと、現在取得する前記全電力使用量の時系列情報から求められる現在の全電力の使用状況と、の比較に基づいて、前記住宅内の単身者に生じた異常を検知することを特徴とする。
【０００８】
健康状態に異常が発生すると、例えば暖房器具を通常とは異なる時間帯に使用したり、食事の支度等をしなくなったり、行動パターンが健康なとき（通常時）とは異なったものなるため、全電力の使用状況も通常とは異なったものとなる。このため、本発明のように構成すれば、過去の全電力の使用量よりも、例えば、現在の全電力の使用量が少ないことや全電力使用量の変化が少ないことを検知することにより、単身者の健康状態を推定することができる。
【０００９】
また、本発明においては特定の家電の使用に関する情報等のみでなく、住宅内の全電力使用設備についてまとめて得られる全電力使用量の情報に基づいて異常を推定、検知するので、特定の家電を季節等により使用しない場合や、単身者によってはほとんど特定の家電を使用しないような場合でも、常に検知に必要な情報を得ることができ、より正確な検知が可能になる。
【００１０】
ここで、過去の全電力の使用状況のパターンは、過去に取得した全電力使用量の時系列情報の蓄積においてある１日（所定期間）、あるいは、過去の複数の日（期間）にある程度共通に見られるパターンであり、例えば、後述するように１日のうちの特定時間帯に高い確率で発生する全電力使用量の変化、１日のうちに発生する一定量以上の全電力使用量の変化の発生回数、１週間の積算の全電力使用量がパターンとして、現在の全電力の使用状況との比較に用いることができる。また、このパターンは、健康なときの全電力使用量の時系列情報から抽出される健康なときのパターンに限られず、例えば、異常が発生したとき全電力使用量の時系列情報から抽出される異常発生時のパターンを比較に用いても、異常の発生の検知が可能である。
【００１１】
なお、単身者とは必ずしも一人暮らしの者を意味せず、例えば留守番等で一人で在宅する者についてもその異常を検知することができる。
【００１２】
本発明の請求項２による単身者異常状態検知方法は、請求項１において、前記過去の全電力の使用状況のパターンは、特定時間帯における全電力使用量の変化であり、前記現在取得する前記全電力使用量の時系列情報のうち前記特定時間帯の部分において前記過去の全電力使用量の変化と同様の変化が存在するか否かを判定することにより、前記住宅内の単身者に生じた異常を検知することを特徴とする。
【００１３】
このように、帰宅時間帯や起床時間帯に発生する大きな全電力使用量の変化等の特定時間帯において高い確率で発生する全電力使用量の変化の有無に着目すれば、通常の行動パターンの相違と関連付けやすいので、異常を確実に検知することができる。また、変化の有無のみでなく、さらに当該全電力使用量の変化について、その変化の性質に関する情報（例えば、変化量や１日のうち初めて発生する大きな変化等）を付加して識別可能とすることにより、当該の変化の発生時間帯のずれ（例えば、起床時間のずれ）を検知することもでき、これにより異常の発生の検知が可能である。
【００１４】
本発明の請求項３による単身者異常状態検知方法は、請求項１又は２において、前記住宅内の少なくとも１つの設備の使用に関する時系列情報をさらに得て、該使用に関する時系列情報及び前記取得された全電力使用量の時系列情報を組み合わせて前記住宅内の単身者に生じた異常を検知することを特徴とする。
【００１５】
このように、全電量使用量の時系列情報のみでなく、他の設備の使用に関する時系列情報も用いれば、より正確に異常の発生の検知が可能になる。
【００１６】
これは、特に、不在の状態と、在宅時の異常の発生と、を判別する際に、有効に機能する。すなわち、全電力使用量の時系列情報のみであっても、例えば全電力使用量がほぼ一定である時間帯を不在の時間帯と判定する等、不在の状態を判定することはある程度可能であるが、在宅しているにもかかわらずほとんど全電力使用量が変化していない可能性も排除しきれない。このため、在宅中であれば使用する確率の高いトイレ等の設備の使用に関する情報をさらに参照すれば、不在であることの判定をより確実に行うことができ、これにより、在宅中にもかかわらず全電力の使用状況が通常の状態にないときについて異常と判定しやすくなる。
【００１７】
なお、住宅内の設備の使用に関する時系列情報としては、トイレの使用のほか、扉の開閉、ガス又は水道の使用に関する時系列情報なども用いることができ、これらを判別の目的に応じて選択する。
【００１８】
本発明の請求項４による単身者異常状態検知方法は、請求項１〜３のいずれか１項において、前記全電力使用量を計測する電力量計と、前記電力量計により計測した全電力使用量の情報を略同時的に送信する送信手段と、を前記単身者の住宅に備え、
前記送信された全電力使用量の情報を受信する受信手段と、前記受信手段により受信した全電力使用量の情報を蓄積し、前記全電力使用量の時系列情報として保持する保持手段と、過去に取得した前記全電力使用量の時系列情報から過去の全電力の使用状況のパターンを抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された過去の全電力の使用状況のパターンと現在取得する前記全電力使用量の時系列情報から求められる現在の全電力の使用状況との比較に基づいて、前記住宅内の単身者に生じた異常を検知する検知手段と、を備え、前記単身者の住宅にネットワークを介して接続された監視装置を用いることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
本発明の単身者異常状態検知方法によれば、より正確に単身者に生じた健康状態の異常を検知することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
次に、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。なお、以下の説明において参照する各図においては、他の図と同一又は相当する部分には同一の符号を付してある。
【００２１】
図１は本実施形態における単身者異常検知システムの全体構成の概略であり、図２は単身者異常検知システムの各構成要素の機能ブロック図である。
【００２２】
図１に示すように単身者異常検知システムは、全電力使用量の情報及び住宅内の設備の使用情報を収集し、略同時的に送信する異常検知用データ送信装置２と、単身者による使用を検知する機能を備えたトイレ３と、を住宅Ａに備え、ネットワークを介して各住宅に接続される監視装置４を監視センタに備えている。
【００２３】
トイレ３は、使用検出部３１と、使用データ送信部３２と、を備えている。
【００２４】
この使用検出部３１は、単身者によるトイレ３の使用を検出して、使用データ送信部３２に検出信号を送出するものであるものであり、例えば、流水音等の使用音を収集するマイクロフォン等の音センサ、あるいは、トイレ３の水洗レバーの引き動作に伴ってスイッチＯＮ状態となる押圧スイッチを用いて構成する。
【００２５】
使用データ送信部３２は、使用検出部３１からの検出信号の受信に基づいて、異常検知用データ送信装置２へ送信するための使用データを生成し、異常検知用データ送信装置２に送信する。このとき、本実施形態の使用データには、使用を示す使用フラグ（例えば、使用時には値を１とする）を付加するとともに、いずれの設備の使用データであるかを識別することができるように、あらかじめ内部に保持されるトイレ３の識別情報を付加する。また、本実施形態では屋内に設置されたトイレ３と屋外に設置された異常検知用データ送信装置２との通信には、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の近傍無線方式を採用する。このため、住宅内での通信ケーブルの配線等が不要であるが、近傍無線に限定されず、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）、ＩＥＥＥ１３９４、１０ＢａｓｅＴといった通信ケーブルを用いた有線通信、あるいは、電力線搬送技術を用いた通信等も採用可能である。
【００２６】
異常検知用データ送信装置２は、使用データ受信部２１と、使用データ生成部２２と、電力量計２３と、全電力使用量データ生成部２４と、データ変換部２５と、異常検知用データ送信部２６と、を備える。
【００２７】
使用データ受信部２１は、上述のようにトイレ３から送信される使用データを近傍無線によって受信する機能を有するものである。使用データ受信部２１によって受信した使用データには、使用データ生成部２２において使用時刻情報等の後の判定時に用いる情報が付加される。
【００２８】
電力量計２３は、住宅Ａ内のエアーコンディショナーやテレビジョン受信機等の全電力使用設備によって使用される全電力使用量を計測する機能を有するものである。本実施形態では一定時間の積算電力量を取得する等の目的に応じた計測データの取得のしやすさから、電力量計２３は、電線５から住宅Ａに延びる引込線５ａの電圧及び電流の乗算を乗算器により行い、単位時間当たりの有効電力に応じた数のパルスを出力する電子式電力量計で構成されている。なお、交流電流により発生する回転磁界によって、有効電力に応じた回転速度で円盤を回転させて、これにより表示器の目盛を駆動し、全電力使用量を計量する誘導型電力量計を用いてもよい。この場合には、例えば光センサを用いて円盤の回転速度を検出し、該回転速度に応じた電気信号を出力する公知の装置を用いて、円盤の回転を再び電力に応じた電気信号に変換し、全電力使用量データ生成部２４に供給する。
【００２９】
全電力使用量データ生成部２４は、電力量計２３から全電力使用量に応じてなされる出力を所定時間にわたって取得し、これらを合算してなる該所定時間の積算の全電力使用量を数値データに変換する機能を有する。これとともに、得られた積算の全電力使用量の情報がどの時間帯の積算の全電力使用量を示すものであるかを識別可能とするために、時間帯の情報を付加する機能を有する。本実施形態では、電子式電力量計から出力されるパルス数を計数、加算し、１分間毎の積算の全電力使用量を得て、各積算の全電力使用量の情報に時間帯情報を付加し、図示せぬ記憶装置に保持する。
【００３０】
この記憶装置に保持された全電力使用量データは、例えば１５分毎に監視装置４からなされる送信要求に応答して、まとめて監視装置４へ送信される。なお、本発明において、全電力使用量を積算する時間間隔は特に限定されないが、後に合算することにより単身者の異常の判定に必要な長さの間隔で積算した全電力使用量を得ることができるので、異常検知用データ送信装置２でのデータ収集時には、より短い間隔で積算した全電力使用量の情報を保持することが望ましい。
【００３１】
データ変換部２５は、使用データ生成部２２及び全電力使用量データ生成部２４で生成された使用データ及び全電力使用量データ（以下、「使用データ」及び「全電力使用量データ」の双方又はいずれか一方を、単に「異常検知用データ」と称すこともある）をネットワークを介して送信することができるように、ネットワークのプロトコル等に応じた変換を行う。また、このとき、異常検知用データには、異常検知用データの送信元となる住宅Ａを識別するための住宅識別情報も付加する。図３（ａ）及び（ｂ）には、ネットワークヘッダ等を付与する前の送信用の使用データ及び全電力使用量データの構成例を示す。図３（ａ）は、送信用の使用データであり、住宅識別情報、使用時刻、使用フラグ及び設備識別情報からなっている。また、図３（ｂ）は、送信用の全電力使用量データであり、住宅識別情報、時間帯（１分間）及び当該時間帯における積算の全電力使用量の情報からなっている。本実施形態では、この全電力使用量データは、上記のように１５分毎にまとめて送信されることから、時間帯及び当該時間帯における積算の全電力使用量の情報を１５セット分有している。
【００３２】
異常検知用データ送信部２６は、データ変換部２５による変換後の異常検知用データを監視装置４に送信する。本実施形態の異常検知用データ送信部２６はＰＨＳ（ｐｅｒｓｏｎａｌ  ｈａｎｄｙ‐ｐｈｏｎｅ  ｓｙｓｔｅｍ）による通信機能を備えており、ＰＨＳ回線網及び公衆回線網を経由して監視装置４と通信する。ＰＨＳ等の無線通信方式によれば異常検知用データ送信装置２を自由な場所に設置することが可能になるが、無線通信によらず通常の固定電話網や光ファイバ網を介して送信してもよい。なお、図１中の符号６は電話線、符号６１はＰＨＳ基地局である。
【００３３】
上述のようにして、単身者がトイレ３を使用した時には自動的にトイレ３の使用データが、また、全電力使用データが定期的に、かつ、住宅Ａから監視装置４へほぼ同時的に送信されるので、監視装置４においてリアルタイムに単身者の異常を検知することが可能になる。
【００３４】
次に、上述のようにして、異常検知用データが送信される監視装置４について説明する。
【００３５】
監視装置４は、データ送受信部４１と、受信データ処理部４２と、データ保持部４３と、パターン解析部４４と、判定条件決定部４５と、比較判定部４６と、報知部４７と、を備えるものであり、図示しないが、各処理部を制御をするためのプログラムが記憶されたＲＯＭと、プログラムの実行において使用するデータを記憶するためのＲＡＭと、プログラムを実行するためのＣＰＵ（中央処理装置）と、各装置間のデータの送受信を行うためのＩ／Ｆ（インターフェース）回路とを備えた、一般的なコンピュータで構成されている。
【００３６】
データ送受信部４１は、住宅Ａから送信された全電力使用量データ及び設備の使用データを受信するとともに、例えば１５分毎に全電力使用量データの送信要求等を各住宅に送信する機能を有する。また、単身者７の異常を検知した場合には、報知先へ報知するためのメール等を送信する機能も有する。
【００３７】
受信データ処理部４２は、データ送受信部４１で異常検知用データを受信するたびに、該異常検知用データをデータ保持部４３に登録する機能を有する。
【００３８】
データ保持部４３は、受信した全電力使用量データを保持する全電力使用量情報テーブルと、受信した設備の使用データを保持する使用情報テーブルと、異常の判定のための判定条件を保持する判定条件テーブルと、異常のための比較判定時に参照されるとともに、判定結果を保持する判定結果テーブルと、を備える。これら各テーブルの情報内容を図３（ａ）〜（ｄ）に示す。
【００３９】
パターン解析部４４は、全電力使用量情報テーブルに保持される過去の全電力使用量の時系列情報から、各住宅にみられる電力使用パターンを抽出する。本実施形態においてパターン解析部４４は、あらかじめ定められたいくつかのパターン抽出基準の中から、解析対象の住宅Ａにおいてより高い確率で出現しているパターン等を特定する。
【００４０】
このパターン抽出基準としては、例えば、特定時間帯における発生確率の高く、かつ、単位時間における変化量が大きな変化（以下、「特徴的な変化」と記すこともある。）が存在するか、周期的に全電力使用量が変化し又はほとんど全電力使用量が変化しない時間帯が存在するか、あるいは、積算の全電力使用量の絶対値が一定の範囲となる時間帯が存在するか、が挙げられる。すなわち、この特徴的な変化は、実際には、例えば起床と同時に暖房や調理用の家電製品、テレビジョン受信機等を使用することにより、急激に全電力使用量が増加するような場合や、電力使用量が大きな家電製品を特定時間帯に使用する場合に出現するものであり、この特徴的な変化の発生の有無や時間的なずれを判定することにより、異常を推定することが可能となるのである。なお、このとき、平日と休日等のように全電力使用状況に著しい相違が見られるときは、あらかじめ抽出対象となる日を曜日等によって分類し、同じ分類とされた曜日群の全電力使用情報からパターン抽出を行うことが望ましい。
【００４１】
判定条件決定部４５は、パターン解析部４４による解析結果に基づいて、異常を判定するための判定条件を決定する。図３（ｃ）に、住宅Ａについての判定条件決定の結果を示す。図３（ｃ）の判定条件テーブルには、異常を判定するための判定条件の種類を示す「判定条件」と、この判定条件の「判定方法」、及び、判定の際の「閾値」を示す。例えば、住宅Ａについては、パターン解析部４４において、過去の全電力使用の時系列情報をもとに、６：００から７：００の間、１２：００から１３：００の間、及び、１６：００から１７：００の間における高い確率の特徴的な変化が抽出されている。これは、単身者７の健康なときには、朝、昼、晩の食事の支度等を行っていることに起因しているものと推定される。このことから、判定条件決定部４５は、判定条件（１）〜（３）として、特徴的な変化の抽出を行うことを決定し、これらの特徴的な変化が所定の時間帯に発生しているか否かをこれら判定条件（１）〜（３）の閾値としている。
【００４２】
なお、判定条件テーブルでは各判定条件について「重み付け」を定義している。この重み付けの値は、各判定条件の判定結果を総合して最終的な判定結果（以下、「総合判定結果」と称す。）を判定する際に、各判定条件の判定結果が総合判定結果にもたらす重みの度合いを示すものである。図３（ｃ）の例では、１２：００から１３：００の間の特徴的な変化については、日中の外出等のため、その他の２つの特徴的な変化よりも発生確率が低いことから、重み付けを「小」と決定し、総合判定結果にもたらす重みを他の２つの特徴的な変化よりも小さいものとしている。なお、上述のように、平日と休日とを分けてパターン抽出を行った場合には、この判定条件決定部４５においても、平日及び休日についてそれぞれ異なる条件設定を行う。
【００４３】
比較判定部４６は、上記のようにして判定条件部４５により決定された判定条件を基に、データ送受信部４１により受信した最新の全電力使用量データと過去の全電力の使用状況のパターンとの比較判定を行って、単身者７の異常を検知する機能を有する。
【００４４】
報知部４７は、比較判定部４６で単身者７の異常を検知した場合に、その異常の発生を報知する。具体的には、例えば、アラームとともに監視装置４の画面に異常が発生した住宅識別情報を出力したり、あらかじめ設定された報知先（例えば、単身者７の近親者や管理人等）に電子メールや電話等を用いて通知したりする。
【００４５】
次に、図４のフローチャートに示す比較判定部４６の判定及び報知部４７による報知の動作について、図５に示す具体的なケースを用いて説明する。なお、図５（ａ）〜（ｃ）には異なるケースを示す。また、各ケースにおいて、紙面左端は住宅Ａ及び単身者７の状況を示す図であり、矢印Ｙを挟んで紙面中央部分は当該状況で１日に送信された全電力使用量の経時的変化を示す全電力使用量グラフであり、紙面右端が当該状況で１日に送信されたトイレ３の使用の経時的変化を示すトイレ使用グラフである。
【００４６】
ステップＳ１０１においては、比較判定部４６において比較判定を行い、この判定結果を反映させた総合判定結果が異常の判定のための閾値を超えるか否かを判定する。
【００４７】
より具体的に、本実施形態においては、図３（ｄ）の判定結果テーブル及び図３（ｃ）の判定条件テーブルを参照して、ステップＳ１０１の比較判定が行われる。
【００４８】
この判定結果テーブルには、「判定時間帯」毎に、比較判定を行うべき「判定条件」が定義されるとともに、この「判定結果」と、この判定結果を１日分加算して得られる「総合判定結果」と、が登録可能になっている。
【００４９】
比較判定部４６は、例えば３０分間隔で設定された判定時間帯になると、それまでの時間帯の異常検知用データが受信されて使用情報テーブル及び全電力使用量情報テーブルに登録されたことを確認した後に、判定結果テーブルを参照して、行うべき判定条件の情報を取得し、比較判定を行う。そして、この比較判定の結果を「判定結果」として登録するとともに、この判定結果を反映させて「総合判定結果」を算出、登録し、この総合判定結果があらかじめ定められた異常の判定のための閾値を越えるか否かを判定する。
【００５０】
これを、図５（ｃ）のケースについての判定内容や判定結果を示した図３（ｄ）の例を用いて説明する。ここで、前提条件として、異常の判定のための総合判定結果の閾値は、あらかじめ「５０」と定められているとする。図３（ｄ）の例では、判定時間帯が「０：００」のときは、判定条件は「なし」であるため、比較判定部４６は比較判定を行わない。このため、比較判定部４６は、判定結果に「なし」を、総合判定結果に「０」を登録する。ここで、総合判定結果と閾値との比較を行うと、総合判定結果は閾値未満であることから（ステップＳ１０１;Ｎｏ）、ステップＳ１０７に移行する。監視時間は終了していないのでステップＳ１０１に戻り（ステップＳ１０７；Ｎｏ）、以後７：００になるまで同様の動作が繰り返される。
【００５１】
判定時間帯が「７：００」になると、判定条件が「判定条件（１）」と定義されている。このため、比較判定部４６は、判定条件テーブルを参照して、その判定方法が「特徴的な変化の抽出」であり、その閾値が「６：００から７：００の間に発生」であることを確認し、比較判定を行う。図５（ｃ）のケースでは全電力使用量グラフに示されるように６：００から７：００の間にピーク９５が確認され、特徴的な変化が６：００から７：００の間に発生している。このため、比較判定部４６は、比較判定の結果、判定結果及び総合判定結果を「０」と登録する。このとき、総合判定結果は０であり、閾値よりも小さいので、監視を継続し（ステップＳ１０７；Ｎｏ）、次の判定時間帯において比較判定を行う（ステップＳ１０１）。７：００を過ぎると１３:００までは、判定条件は「なし」であるので、総合判定結果の値「０」は変化しない。
【００５２】
判定時間帯が「１３：００」になると、判定条件が「判定条件（２）」と定義されているので、上述のように判定条件テーブルを参照し、特徴的な変化の抽出を行う。図５（ｃ）のケースでは全電力使用量グラフに示されるように１２：００から１３：００の間に特徴的な変化が発生していない。このため、最低満たすべき条件（閾値）をみたしていないので、重み付け「小」に対応して、あらかじめ定められた値「２０」が判定結果として登録される。総合判定結果は、上述のように１日分の判定結果を加算し、すなわち「０」に「２０」を加算して、「２０」と算出され、登録される。その後、総合判定結果について閾値との比較を行うが、閾値以下であるので、この時点ではまだ異常であるとの判定を行わず、監視を続行する（ステップＳ１０１；Ｎｏ及びステップＳ１０７；Ｎｏ）。
【００５３】
判定時間帯が「１７：００」になると、判定条件が「判定条件（３）」と定義されているので、上述のように判定条件テーブルを参照し、特徴的な変化の抽出を行う。図５（ｃ）のケースでは全電力使用量グラフに示されるように１６：００から１７：００の間に特徴的な変化が発生していない。このため、最低満たすべき条件（閾値）をみたしていないので、重み付け「大」に対応して、あらかじめ定められた値「４０」が判定結果として登録される。総合判定結果は、上述のように１日分の判定結果を加算し、すなわちそれまでの総合判定結果「２０」に「４０」を加算して、「６０」と算出され登録される。その後、総合判定結果について閾値との比較を行うと、閾値「５０」を超えていると判定されるので、次のステップＳ１０２に移行する。すなわち、正常とは異なる電力使用が連続し、異常が発生していることの可能性がより確実になった時点において、次段階のより詳細に異常の性質を見極めるための判定に移行する。
【００５４】
一方、図５（ａ）は、図５（ｃ）のケースとは異なる日の同一の単身者７の状態、全電力使用量グラフ及びトイレ使用グラフを示すものである。このケースについて、判定結果は図示せぬが、図５（ｃ）のケースと同様に図３（ｃ）の判定条件テーブルに示す判定条件で異常の検知を行うと、６：００から７：００の間、１２：００から１３：００の間及び１６：００から１７：００の間のいずれにおいても特徴的な変化としてのピーク９１，９２，９３が確認される。このため、このケースでは、異常と判定されない。これは、単身者７の健康状態に問題がなく、朝、昼、晩の食事の支度等を行い、適切な食事を摂っていることが推定される。
【００５５】
ステップＳ１０２においては、総合判定結果が閾値を超えた場合（ステップＳ１０１；Ｎｏ）に、その電力の使用状況が単身者７が住宅Ａに不在のときの不在パターンであるか否かを判定し、さらに、不在である場合には、その不在の連続時間が閾値を超えるか否かを判定する。これは、例えば、日常的でない特別な行事（結婚式や旅行等）での外出等によって、異常と検知することを防止するためである。この閾値は、例えば単身者７の希望によって、あらかじめ定めておく。
【００５６】
具体的には、本実施形態では、比較判定において最初に閾値を超える（あるいは、最低条件を満たさない）と判定された時間帯以後の時間帯の全電力使用の情報から不在パターンを抽出し、この不在パターンが抽出される時間帯が何時間連続するかをカウントすることにより不在連続時間を得て、不在連続時間の閾値と比較する。この不在パターンは、例えば全電力使用量が略一定した値を保っている状態と仮定し、不在連続時間は、全電力使用量の時系列情報からこの全電力使用量がほぼ一定した値を保っている連続時間を求めることにより得る。この連続する時間帯において全電力使用量がほぼ一定した値を保っている場合とは、例えば、電力使用設備が一切使用されていない場合や不在中の電灯の消し忘れ等の一部家電製品の使用が一定して継続されている場合等が挙げられる。すなわち、単身者７によって電力使用設備の新たな使用や使用の中止がなされない場合であり、この場合には単身者が不在であったり、あるいは、病気等により身動きの取れない状態等、なんらかの異常状態にあることが推定される。
【００５７】
図５（ｃ）のケースでは、比較判定において最初に閾値を超える（あるいは、最低条件を満たさない）と判定された時間帯、すなわち１２：００以降について、不在連続時間を求める。しかしながら、このケースにおいては、不在パターンは検出されず、あるいは、不在パターンの連続時間が不在連続時間の閾値以下であると判定され（ステップＳ１０２；Ｎｏ）、次の判定ステップＳ１０４に移行する。
【００５８】
図５（ｂ）のケースは、単身者７が丸１日不在となっている場合であり、同図（ｂ）の全電力使用量グラフではほとんど全電力使用量の時間変化が見られない。このケースにおいては、不在連続時間の閾値があらかじめ１日以上で設定されている場合には次の判定ステップＳ１０４に移行するが、１日以下である場合には不在連続時間が閾値を超えると判定され（ステップＳ１０２；Ｙｅｓ）、次のステップＳ１０３に移行する。ステップＳ１０３においては、単身者７に異常が発生していると判定し、報知部４７によって異常の発生を報知する。これにより、外出先での事故や在宅中の病気等を検知し、報知することができる。
【００５９】
ステップＳ１０４では、全電力が通常の使用状況になく、かつ、不在パターンが連続しないと判定される場合（ステップＳ１０２；Ｎｏ）に、使用情報テーブルに登録されたトイレ３の使用情報を参照して、比較判定において最初に閾値を超える（あるいは、最低条件を満たさない）と判定された時間帯以後にトイレ３が使用されたか否かを判定する。すなわち、全電力使用量の時系列情報に加えて、トイレ３の使用の時系列情報を用いて判定することにより、在宅であるか不在であるか等の単身者７の状態をより性格に判別することができるので、例えば在宅中にもかかわらず、全電力の使用状況が通常の状態にない等の状態を正確に判別して、より正確に異常を検知することができる。
【００６０】
このとき、トイレ３が使用されていると判定した場合（ステップＳ１０４；Ｙｅｓ）には、軽度の異常と判定し、軽度の異常発生を報知する（ステップＳ１０５）。
【００６１】
図５（ｃ）のケースにおいては、比較判定において最初に閾値を超える（あるいは、最低条件を満たさない）と判定された時間帯、すなわち１２：００以降にトイレ３の使用が確認される（図５（ｃ）トイレ使用グラフ参照）。このため、１２：００前後に体調を崩し、食事の支度が不能になったり、エアーコンディショナーによる冷房を停止したりしたため、特徴的な変化が消失したと同時に、全体的に全電力使用量が減少傾向に転じたことが推定される。一方、トイレ３は使用されていることから、在宅中で体調を崩しているとの上記推定はより確実なものとなる。
【００６２】
上述のようなステップＳ１０１〜１０６は、監視時間の終了まで繰り返される（ステップＳ１０７；Ｎｏ）。
【００６３】
なお、上記実施形態については、以下の変形例が考えられる。
【００６４】
例えば、監視装置４をＷＥＢサーバと接続し、該ＷＥＢサーバに単身者７が接続可能なＷＥＢページを設け、該ＷＥＢページ上で不在連続時間の閾値、判定条件、異常時の報知先等の登録を可能とする。このＷＥＢページには、単身者の通常の１日の電力使用状況をグラフ等で表し、さらに特徴的な変化と推定される部分についても図示する。このようにすれば、単身者７は特徴的な変化の要因となっている特定の電力使用設備の使用等を予測することができることから、例えば具合が悪い時の行動の予測に基づいて、その特徴的な変化の重み付けの度合いを調節することができ、より正確に異常を検知することが可能になる。当然、このようなＷＥＢページを介した登録方法に限定されず、異常検知用データ送信装置２に表示部をもうけ、これを介して登録情報を監視装置４に送信可能としてもよい。
【００６５】
また、過去の全電力使用の時系列情報からパターンを抽出し、当該パターンと最新の電力使用量の情報とを比較するのみならず、過去の全電力使用の時系列情報から抽出されたパターンに対して、例えば、当日の天気や温度、他の住宅の全電力使用傾向等に応じて、若干の補正を加えて、補正後のパターンと最新の電力使用量の情報とを比較するようにしてもよい。これにより、状況に応じてより正確に異常の検知を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００６６】
【図１】本実施形態における単身者異常検知システムの全体構成の概略図である。
【図２】本実施形態における単身者異常検知システムの各構成要素の機能ブロック図である。
【図３】データ保持部に保持されるテーブルを説明する図である。
【図４】比較判定部の判定及び報知部による報知の動作を示すフローチャートである。
【図５】本発明が適用される具体的ケースを説明する図である。
【符号の説明】
【００６７】
Ａ     住宅
２     異常検知用データ送信装置
３     トイレ
４     監視装置
５     電線
５ａ   引込線
６     電話線
６１   ＰＨＳ基地局
７     単身者
【図１】
2005216113.tif 000003
【図２】
2005216113.tif 000004
【図３】
2005216113.tif 000005
【図４】
2005216113.tif 000006
【図５】
2005216113.tif 000007