(57)【要約】      （修正有）【課題】電力使用量の情報を用いて在宅確率を算出するシステムを提供する。【解決手段】自動検針システムで検知される電力使用量の情報を用いて、電力会社サーバ１が在宅状況を示す情報を算出する。この電力使用量の情報に対し、過去の使用量情報を基に各家庭の行動特性を加味した上で、指定した未来の時刻の「在宅確率」に加工する。そして、より好適には、サービス利用者へ提供、サービス利用者は「在宅確率」を判断基準に、ユーザ宅訪問予定を立てることができる。さらに、指定した未来の時刻より前に、その時点までのデータを加味して「在宅確率」を再計算しなおし、再度通知することで、さらなる確度の向上を図ることができる。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
人間の在宅状況を示す在宅確率を算出する在宅確率算出システムにおいて、
前記人間の所在地に設置され、当該所在地における電力使用量を検知する自動検針装置と、
前記自動検針装置とネットワークを接続された電力会社装置であって、
前記電力使用量を受信する手段と、
前記電力使用量の極大値および極小値を特定する手段と、
前記在宅確率についての算出要求であって要求する時間を含む算出要求を受信して、前記時間に関連する極大値および極小値を特定して、当該特定された内容に基づいて、前記在宅確率を算出する手段を有する電力会社装置と
を備えたことを特徴とする在宅確率算出システム。
【請求項２】
請求項１に記載の在宅確率算出システムにおいて、
前記在宅確率を算出する手段は、前記特定された極大値および極小値から、前記時間での電力使用量を予測し、当該予測された電力使用量の大きさを元に、前記極大値および極小値の関係で二次曲線的に在宅確率が高くよう在宅確率を算出することを特徴とする在宅確率算出システム。
【請求項３】
請求項１または２のいずれかに記載の在宅確率算出システムにおいて、
前記ネットワークと接続された宅配業者装置を更に有し、
前記電力会社装置は、前記宅配業者装置に、前記在宅確率を送信することを特徴とする在宅確率算出システム。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれかに記載の在宅確率算出システムにおいて、
前記算出する手段は、前記在宅確率を算出した後の所定のタイミングで、前記在宅確率を再算出することを特徴とする在宅確率算出システム。
【請求項５】
請求項４に記載の在宅確率算出システムにおいて、
前記算出する手段は、前記際算出の際、予め設定された前記人間の在宅に関する行動状況を時系列データを用いて、再算出を実行することを特徴とする在宅確率算出システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、住宅等の在宅状況を判断するための技術に関する。その中でも特に、宅配サービス向けなどに在宅状況を通知する情報処理技術に関する。また、この際電力使用量の情報を利用するものである。
【背景技術】
【０００２】
宅配事業者、訪問販売会社や警備会社等は、そのサービスを提供するために、ユーザの在宅状況を把握することを希望している。このために、例えば、宅配事業者がユーザに配達物を届ける際には、ユーザ宅を訪問し、ユーザが在宅の場合は配達物を届けることができるが、不在の場合は不在票を置いて、配達物を持ち帰り、ユーザが宅配事業者に再配達の電話をすることで、宅配事業者が再配達を実施していた。
【０００３】
このような、顧客が、その時点で在宅か不在かを知ることで業務の効率化を図るための技術として、特許文献１が挙げられる。特許文献１は事業者が自動的にユーザに電話をコールし、電話に出る確率から在不在を判定する技術が開示されている。
また、電力使用量により、居住者が在宅しているか否かを判別する手段とそのデータ処理方法として、特許文献２が挙げられる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平５-１３６８８８号公報
【特許文献２】特開２００９-２１７６６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、特許文献１では、在宅でも電話に出ない、あるいは出られない場合や、固定電話そのものを所有していない場合については考慮がされておらず、家にいるのに在宅であると判定することができない。また、特許文献２では、微量であっても電気が使用されたという事実が確認できれば目的を達するため、不在時の予約機能による電気使用については考慮がされておらず、正しく不在であるという判定をすることができない。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
そこで本発明では、電力使用量の情報を用いて、在宅状況を示す情報を算出する。本発明では、この電力使用量の情報に対し、過去の使用量情報を基に各家庭の行動特性を加味した上で、指定した未来の時刻の「在宅確率」に加工する。そして、より好適には、サービス利用者へ提供、サービス利用者は「在宅確率」を判断基準に、ユーザ宅訪問予定を立てることができる。さらに、指定した未来の時刻より前に、その時点までのデータを加味して「在宅確率」を再計算しなおし、再度通知することで、さらなる確度の向上を図ることができる。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、配達時の持ち帰り回数を低減でき、宅配事業者の手間や再配達コストを低減できる。また、ユーザは再配達の手続きを不要ないし低減することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の一実施形態におけるシステム利用イメージ図（概念図）
【図２】本発明の一実施形態における在宅確率通知システムの構成図
【図３】本発明の一実施形態における在宅確率通知処理全体フローチャート
【図４】本発明の一実施形態における在宅確率計算処理におけるフローチャート
【図５】本発明の一実施形態における在宅確率計算処理に用いるテーブルを示す図
【図６】本発明の一実施形態における在宅確率計算式の考え方を示す図
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を用いて本発明に関する一実施形態を説明する。
図１は、本システムの利用イメージを示している。本実施形態の前提条件として、ユーザ宅には自動検針システムが導入されており、電力会社は電力使用量を３０分ごとに取得して、ユーザの消費電力特性を保存したロードプロファイルを保持している。例えば、ユーザは従来、ネットショップなどで商品を購入する際に宅配業者や日時をWEB上で設定可能であるが、本システムでは、在宅確率情報を宅配業者へ提供するか否かを選択する。この在宅確率情報提供許可データは電力会社のサーバへ送信される。電力会社はユーザのロードプロファイルを元に在宅確率を計算処理する。宅配事業者は電力会社のシステムへユーザの在宅確率を問い合わせる。電力会社はユーザの許可がある場合、宅配事業者へユーザの在宅確率情報を提供する。宅配事業者はユーザの在宅確率が高い日時を選択して、配送を実施する。
【００１０】
図２は、本実施形態における在宅確率通知システムの構成図を示している。
ユーザ宅には、自動検針システム２が導入されており、ユーザの電力使用量を３０分ごとに計測して、この結果をネットワーク8を介して送信し、電力会社の電力使用量DB１２へ蓄積する。自動検針システム２は、通信インフラと電力メーターで構成されており、電力メーターのIDや設置場所の情報が、電力メーターDB２１に保管されている。通知許可情報DBには、メーターIDと、ユーザがどの宅配事業者に通知許可しているかなどの情報を蓄積する。通知許可を出したユーザについては、在宅確率算出部１５で、在宅確率テーブルを作成処理し、在宅確率を算定処理する(この処理内容は、後述する)。在宅確率通知処理は、宅配事業者からリクエストがあったら、指定のユーザの日時の在宅確率を宅配事業者へ返答する。宅配事業者に返答してよいかどうかは、通知設定部１７が判定する。通知設定部の通知許可判定処理は、通知許可情報DBで、宅配事業者が、通知許可されているかどうかを確認する。宅配事業者認証情報DBは、事前に信頼できる宅配事業者を登録してあり、登録のある宅配事業者だけがサービス利用可能である。利用認証部１６で、宅配事業者認証処理を行う。宅配の実行が完了したら、通知設定部１７の通知除外処理で、通知許可を取り消す。なお、上記の各部は、いわゆるプログラムの一部ないし全部として実現される。つまり、各処理をこれらプログラムに従って、電力会社サーバ1が有するＣＰＵ(図示せず)が処理するものである。これらの処理の詳細は、フローチャート等を使って後述する。
【００１１】
宅配事業者のシステム(例えば、Ｂ宅配事業者システム５)は、配達物情報DB５１と配達物処理部と、利用認証部５２と配達スタッフ認証情報DB５４で構成されている。配達スタッフは、配達物処理部５２の配達情報照会処理により、携帯端末を用いて、配達物のあて先などが閲覧・確認できる（つまり、通信網を介して当該サーバ５２に格納された情報にアクセスする）。利用認証部５３の配達スタッフ認証処理は、配達スタッフ以外の第三者が閲覧できないように認証を行う。配達スタッフ認証情報DBには、配達スタッフのIDとパスワードが保管されている。なお、本サーバの各部の処理は、電力会社サーバ1と同様に、プログラムに従ったＣＰＵで処理することで実現する。
【００１２】
図３は、本実施形態の在宅確率計算処理におけるフローチャートである。
ユーザが利用する端末装置(端末Ａ３)は、ユーザからの入力に従って、宅配を受ける案件ごとに在宅確率情報通知サービスの利用をオンラインで登録し、電力会社の通知許可情報ＤＢに通知許可情報として登録される（Ｓ１〜３）。一方で、電力会社サーバ１では、ユーザ宅の自動検針システム２から３０分間隔で伝送される（電力使用量２１に格納された）電力使用量データからロードプロファイルを作成し、保存する。このロードプロファイルは、図６−２に示したものの、グラフ（在宅、不在を除いたもの）であり、時間毎に電力量を示す情報である（Ｓ３）。次に、電力会社サーバ１は、在宅確率情報通知サービスの利用が登録されたユーザについて、電力会社のサーバでは過去のロードプロファイル３６５日分から、単位時間当たりの電力使用量の最大値と最小値を取得し、在宅確率計算のための変数として設定する（Ｓ４）。この変数とは、図６−１の計算式１の「ＭＡＸ」「ＭＩＮ」がそれぞれ対応する。ここでの、最大値および最小値は、いわゆる極大値や極小値がより好適である。
【００１３】
そして、電力会社サーバ１は、宅配事業者の配達サービス時間帯におけるユーザの在宅確率テーブルを作成し（すなわち、在宅確率を計算）、一定の時間刻みで在宅確率を計算・格納する（Ｓ５）。この格納は、電力使用量ＤＢ１１ないし電力メーターＤＢに、対応するＩＤに対応させて格納しておきてもよいし、別途在宅確率テーブル（図示せず）を儲け、ＩＤないし住所等、ユーザを特定する情報と対応付けて格納しておく。なお、ここでは、登録すべきユーザについては、個人単位の他、家族や職場のようにグループ(組織)であってもよい。また、在宅確率の計算に関しては、図４のフローＡにその詳細を記載する。この内容については、図６等と一緒に後述する。
【００１４】
宅配事業者サーバ５は、配達物の配達先となるユーザの住所と、配達希望日時を指定して、電力会社に在宅確率を問い合わせる（Ｓ６）。これは、通常、Ｂ宅配業者の担当者が、配達しようとする場合や配送計画を立てる際などに、問合せ要求を入力し、これに応じて、問合せのための情報を送信するものである。ここで、ユーザを特定する情報を含む問い合わせするための情報を送信することになる。このユーザを特定する情報は、図５に示す住所や電話番号としてもよいし、電力会社と宅配業者で同じＩＤを利用するようにしてもよい。この場合、配達の伝票に、このＩＤを記載するようにする。また、このＩＤとしては、メーターＩＤを流用してもよい。さらに問い合わせるための情報には、希望配送時間を１以上含め、これらの時間の在宅確率を返信するようにしてもよい。
【００１５】
これを受け、電力会社サーバ１では、ユーザの当該日時における在宅確率を在宅確率テーブルから読み出し、宅配業者に返信する（Ｓ５）。なお、Ｓ５については、上述のように予め在宅確率を計算し、テーブルに格納しておいてもよいし、Ｓ６の問合せ毎に要求される希望配送時間の在宅確率を算出して、返信してもよい。後者の場合、電力会社サーバ１には、在宅確率を格納しておかなくともよい。さらに、在宅確率算出部１５を、宅配業者サーバ５に設け、本サーバ５で算出するようにしてもよい。この場合、電力会社サーバ１は、ロードプロファイルを、サーバ５に送信するようにする。
【００１６】
次に、宅配業者では、回答された在宅確率を基に当該日時に配送を実施するかを判定し、在宅確率が低いために配送に不適と判定した場合には、日時をずらして在宅確率の問い合わせを繰り返す。なお、電力会社側での一連の処理は自動的に行われるが、宅配事業者側の問い合わせや判定などの工程は、自動的か人手によるかを限定しない。すなわち、本実施形態では、情報処理装置が実行するとしたが、電話や情報処理装置を使用して、人が確認などしてもよい。以下、この確認を装置（宅配事業者サーバ５）で行う場合の処理、すなわちＳ７〜Ｓ１０の処理を説明する。なお、これは、在宅確率を、電力会社サーバ１で算出、格納している場合について、説明する。これらの処理は、配達物処理部５２(プログラム)により実行される。宅配事業者サーバ５は、Ｓ６に応じて送信される在宅確率を受信する（Ｓ６）。次に、受信した在宅確率が予め定めた値より高いかを判断する（Ｓ８）。この予め定めた値は、一定値でもよいし、ユーザ毎に定めた値でもよい。この結果、ＮＯの場合処理を終了するか、Ｓ６に戻る。ＹＥＳの場合、Ｓ９に進む。
【００１７】
Ｓ８がＹＥＳの場合、希望配送日時を配送予定の日時と（配送日時）として決定する。そして、これを配達物情報ＤＢ５１に格納する。この場合、図５に図示したように、配達物ＩＤを生成し、Ｓ６での住所を配達先住所に格納し、他の情報を対応する箇所に記録する。また、Ｓ６での住所をキーに「配達先住所」を検索して、対応する箇所に格納してもよい。
【００１８】
なお、ここでは、配送日時を格納したが、この格納（および算出）から配送日時まで時間が空いている場合、より配送日時に近いものほど精度が向上する。そこで、以下のように再計算を行ってもよい。
【００１９】
配送予定日時が現在時刻より○時間前（すなわち、予め定めた時間前）になったかを判断する（Ｓ１０）。ＮＯの場合、当該ステップを繰り返す（○時間前まで待つ＝戻る）。ＹＥＳの場合、再計算を電力会社サーバ１に要求する（Ｓ１１）。これは、上述のＩＤを含む要求情報を送信する。
【００２０】
そして、電力会社サーバ１は、配送予定日の曜日におけるユーザ固有の1日のロードカーブ のパターンと問合せ時点までのパターンの適合率を判定し、在宅確率の見直し/最新化を実施し、宅配業者サーバ５に回答を送信する（Ｓ１２）。なお、予定時間前確率再問合せ処理からの問合せの際にも電力会社サーバ１において利用認証部１６、通知設定部１７による判定が入ってもよい。また、ここでの適合率の算出は、図４のフローＢで実現される。その内容は、後述する。
その後、宅配業者サーバ５では、最新の在宅確率をもとに配送可否の判定を行う（Ｓ１３、１４）。この結果、予め定めた適合率より大きいなど所定基準を満たす場合
Ｓ１４で「在宅確率が高い」を判定された場合、宅配事業者が配送を実施するよう情報を出力する（Ｓ１５）。これは、配達スタッフが利用する端末Ｂ６、Ｃ７に出力してもよい。
【００２１】
この出力に従って、ユーザに配達物を引渡したとき、あるいは宅配事業者が定める保管期限を超過したときに、これらのイベントを検知ないし入力を受付け、宅配事業者のサーバ５で配達完了設定処理を実施する（Ｓ１６、１７）。また、配達完了設定処理から電力会社サーバ１にアクセスして、通知不許可設定処理を行い、ユーザの在宅確率情報取得の権限を削除する。一方、保管期限内で、ユーザが不在であり、配達物が受領されなかったときには、宅配事業者は配達物を事務所に持ち帰ったことの情報を端末ＢやＣ（６．７）から受け付け、再度、電力会社サーバ１への在宅確率の問い合わせを実行する。
【００２２】
図５は、在宅確率計算処理に用いるテーブルである。在宅確率計算式の考え方を図５のテーブルと図６を用いて説明する。また、ここで説明する処理は、図４に示すフローＡおよびＢに従うものである。
【００２３】
図６−１は、ある時間帯のあるユーザのロードプロファイルの例を示している。横軸は時刻、縦軸は使用電力量である。30分間隔の検針を想定している。この図のように、在宅時は照明やエアコンなどの家電を使用することが想定されるため、使用電力量が大きくなり、外出する場合は一般的に使用電力量が小さくなる。しかし、使用電力量が小さいからといって、必ず外出しているとは限らない。春や秋など気候が落ち着いてくるとエアコンなどの使用頻度は低下する。従って、外出していない可能性を「在宅確率（％）」と定義する。
【００２４】
図６−２は、日別のユーザのロードプロファイル例である。一般的には人はサイクリックな行動を行うため、図のようなロードプロファイルを見ると、使用電力量が少なくフラットなところは、待機電力であり、外出しているか、寝ていることが想定される。しかし、人間ではなく、コンピュータが判断する場合は、何らかの閾値で在宅か、不在かを定義する必要がある。待機電力の値は、家庭によって異なり、家電の買い換えなどでも変化するため、ある程度の前後があることを注意する必要がある。
【００２５】
図６−３は、在宅確率計算式の考え方を説明するための例示であり、30分間隔の検針を想定し、ある30分間の検針値を表している。ユーザの過去のロードプロファイルから、MAX値とMIN値は定義できる。この30分間の検針値がXだったとき、XがMAXに近いければ近いほど、在宅確率が高く、MINに近ければ近いほど在宅確率は低くなる。この在宅確率は、Xの値に比例するものではなく、二次曲線的に可能性が高くなると想定できる。つまり、電力使用量がMAXの半分だからといって、在宅確率は半分ではなく、もっと大きいものになるべきである。
【００２６】
図６−４は、在宅確率計算式を示すものであり、以下、図４フローＡ、Ｂに従ってその処理内容を説明する。なお、この処理は、在宅確率算出部１５により実行される。MAXは、あるユーザが最大使用する電力量であり、MINはユーザの待機電力を表現している。図５−１〜図５−３で検討した内容を総合し、在宅確率は、X-MINをMAX−MINで割ったものを二乗したものと定義する。ここでは、上述のように、極大値、極小値がより好適である。
【００２７】
例えば、宅配事業者がユーザに宅配を届けたい曜日が月曜日だったとすると、前週の月曜日の在宅確率、その前の週の月曜日の在宅確率、そしてその前の前の週の同じ曜日といったように、過去１年分程度さかのぼって、在宅確率を足しあわせ、個数で割ったものを最終的な在宅確率と定義し、宅配事業者のリクエストに対して回答する。
【符号の説明】
【００２８】
１…電力会社サーバ、２…ユーザ宅自動検針システム、３…（ユーザが利用する）端末Ａ、４、５…宅配業者サーバ、６，７…（配達スタッフが利用する）端末Ｂ，Ｃ
【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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