(57)【要約】【課題】多くの家庭から収集した電力使用量のデータを使用して、個別の電力使用者の属性、生活の状況または生活習慣を判定する情報処理方法等を提供すること。【解決手段】情報処理方法は、電力使用者の属性と前記電力使用者の時系列的な電力使用量の傾向との関係を取得し、電力使用者が使用した時系列的な電力使用量を取得し、前記関係および前記電力使用量に基づいて前記電力使用者の属性を判定する処理をコンピュータに実行させる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
電力使用者の属性と前記電力使用者の時系列的な電力使用量の傾向との関係を取得し、
電力使用者が使用した時系列的な電力使用量を取得し、
前記関係および前記電力使用量に基づいて前記電力使用者の属性を判定する
処理をコンピュータに実行させる情報処理方法。
【請求項２】
複数の期間のそれぞれについて前記判定を行い、
判定した属性の前記期間ごとの変化に基づいて前記電力使用者の生活状態の変化を判定する
処理をコンピュータに実行させる請求項１に記載の情報処理方法。
【請求項３】
電力使用者が使用した時系列的な電力使用量を取得し、
前記電力使用量に基づいて前記電力使用者が所定の行動を行った時間を判定し、
判定した時間から前記電力使用者の生活習慣を判定する
処理をコンピュータに実行させる情報処理方法。
【請求項４】
前記電力使用者が所定の行動を行った時間の判定は、所定の時間幅ごとに前記時系列的な電力使用量の合計値を算出し、前記合計値が所定の閾値よりも増加または減少しているかに基づいて判定する
請求項３に記載の情報処理方法。
【請求項５】
電力使用者の属性と前記電力使用者の時系列的な電力使用量の傾向との関係を取得する第１取得部と、
電力使用者が使用した時系列的な電力使用量を取得する第２取得部と、
前記関係および前記電力使用量に基づいて電力使用者の属性を判定する第１判定部と
を備える情報処理装置。
【請求項６】
電力使用者が使用した時系列的な電力使用量を取得する第２取得部と、
前記電力使用量に基づいて前記電力使用者が所定の行動を行った時間を判定する第２判定部と、
判定した時間から前記電力使用者の生活習慣を判定する第３判定部と
を備える情報処理装置。
【請求項７】
電力使用者の属性と前記電力使用者の時系列的な電力使用量の傾向との関係を取得し、
電力使用者が使用した時系列的な電力使用量を取得し、
前記関係および前記電力使用量に基づいて電力使用者の属性を判定する
処理をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項８】
電力使用者が使用した時系列的な電力使用量を取得し、
前記電力使用量に基づいて前記電力使用者が所定の行動を行った時間を判定し、
判定した時間から前記電力使用者の生活習慣を判定する
処理をコンピュータに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、情報処理方法、情報処理装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
見守られる家庭の電力使用量から起床時刻および就寝時刻を推定し、過去に記憶した起床時刻および就寝時刻と比較して異常であると判定した場合に、見守る側の家庭のユーザ端末に通知する生活見守り方法が開示されている（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−１１２２６７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の方法は、たとえば高齢者世帯など特定の家庭の生活状態をその家庭の電力使用量を用いて見守る方法であり、多くの家庭から収集した電力使用量のデータを活用して新たな情報を得ることはできない。
【０００５】
一つの側面では、多くの家庭から収集した電力使用量のデータを使用して、個別の電力使用者の属性、生活の状況または生活習慣を判定する情報処理方法等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】
【０００６】
一態様では、本発明の情報処理方法は、電力使用者の属性と前記電力使用者の時系列的な電力使用量の傾向との関係を取得し、電力使用者が使用した時系列的な電力使用量を取得し、前記関係および前記電力使用量に基づいて前記電力使用者の属性を判定する処理をコンピュータに実行させる。
【０００７】
一態様では、本発明の情報処理方法は、電力使用者が使用した時系列的な電力使用量を取得し、前記電力使用量に基づいて前記電力使用者が所定の行動を行った時間を判定し、判定した時間から前記電力使用者の生活習慣を判定する処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【０００８】
一つの側面では、多くの家庭から収集した電力使用量のデータを使用して、個別の電力使用者の属性、生活の状況または生活習慣を判定する情報処理方法等を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】情報処理システムの構成を示す説明図である。
【図２】消費電力ＤＢのレコードレイアウトを示す説明図である。
【図３】既知属性ＤＢのレコードレイアウトを示す説明図である。
【図４】関数ＤＢのレコードレイアウトを示す説明図である。
【図５】判定属性ＤＢのレコードレイアウトを示す説明図である。
【図６】生活変化ＤＢのレコードレイアウトを示す説明図である。
【図７】クライアントに表示される画面を示す説明図である。
【図８】プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】関数作成のサブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】生活状態の変化を判定するサブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。
【図１１】実施の形態２の情報処理システムの動作を示す機能ブロック図である。
【図１２】電力特徴量ＤＢのレコードレイアウトを示す説明図である。
【図１３】最低電力使用量ＤＢのレコードレイアウトを示す説明図である。
【図１４】電力使用量の推移と電力使用者の行動の判定との関係を説明する説明図である。
【図１５】行動ＤＢのレコードレイアウトを示す説明図である。
【図１６】生活習慣ＤＢのレコードレイアウトを示す説明図である。
【図１７】実施の形態３のクライアントに表示される画面を示す説明図である。
【図１８】実施の形態３のクライアントに表示される画面を示す説明図である。
【図１９】実施の形態３のプログラムの処理の流れを示すフローチャートである。
【図２０】実施の形態３のＩＤデータ処理のサブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。
【図２１】実施の形態３の行動判定のサブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。
【図２２】実施の形態３の行動判定のサブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。
【図２３】実施の形態４の情報処理システムの動作を示す機能ブロック図である。
【図２４】実施の形態５の情報処理システムの構成を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
［実施の形態１］
図１は、情報処理システム１０の構成を示す説明図である。情報処理システム１０は、ネットワーク２４を介して接続された電力メータ２１、サーバ１１およびクライアント２６を備える。電力メータ２１は、複数の一般家庭のそれぞれに備え付けられている。電力メータ２１は、各家庭の電力使用量をたとえば３分間ごとに測定して、ネットワーク２４に送信する。クライアント２６は、汎用のパソコン、タブレット、スマートフォン等の情報処理装置である。
【００１１】
サーバ１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１２、主記憶装置１３、補助記憶装置１４、通信部１５およびバスを備える。サーバ１１は、データセンタに設置された大型計算機または汎用のパソコン、タブレット等の情報処理装置である。
【００１２】
ＣＰＵ１２は、本発明に係るプログラムを実行する演算制御装置である。ＣＰＵ１２には、一または複数のＣＰＵまたはマルチコアＣＰＵ等が使用される。ＣＰＵ１２は、バスを介してサーバ１１を構成するハードウェア各部と接続されている。
【００１３】
主記憶装置１３は、ＳＲＡＭ（Static RAM）、ＤＲＡＭ（Dynamic RAM）、フラッシュメモリまたは半導体メモリディスク等の記憶装置である。主記憶装置１３には、ＣＰＵ１２が行う処理の途中で必要な情報およびＣＰＵ１２で実行中のプログラムが一時的に保存される。
【００１４】
補助記憶装置１４は、ＳＲＡＭ、ＤＲＡＭ、フラッシュメモリ、半導体メモリディスクまたはハードディスク等の記憶装置である。補助記憶装置１４には、ＣＰＵ１２に実行させるプログラム、電力使用量ＤＢ（DataBase）３１、既知属性ＤＢ３２、関数ＤＢ３３、判定属性ＤＢ３４および生活変化ＤＢ３５が保存されている。
【００１５】
通信部１５は、ネットワーク２４との通信を行う。通信部１５は、電力メータ２１とクライアント２６との間の情報交換に利用される。
【００１６】
図２は、電力使用量ＤＢ３１のレコードレイアウトを示す説明図である。電力使用量ＤＢ３１は、電力使用者と時系列的な電力使用量とを関連づけるＤＢである。電力使用量ＤＢ３１は、ＩＤ（IDentification）フィールド、日時フィールドおよび電力使用量フィールドを有する。
【００１７】
ＩＤフィールドには、電力使用者のＩＤが記録されている。ここで電力使用者は１つの電力メータ２１を使用する世帯を意味している。ＩＤは、１つの電力メータ２１を使用する世帯を示す固有の記号である。死亡、誕生等により世帯の構成員が変化した場合、および転居等により使用する電力メータ２１が変化した場合には、ＩＤは変化しない。たとえば子供が独立して新たな世帯を作った場合には、新しいＩＤが付与される。また、たとえば親世帯と子世帯の同居の開始等により複数の世帯が１つの世帯に統合された場合には、いずれかの世帯のＩＤを引き継ぐ。たとえば、統合された複数の世帯のうち、直近の１年間の電力使用量が最も多い世帯のＩＤを引き継ぐ。
【００１８】
日時フィールドには、電力メータ２１が電力使用量を測定した日時が記録されている。電力使用量フィールドには、日時フィールドに記録された日時に電力メータ２１が測定した電力使用量が記録されている。電力使用量フィールドの単位はワット時である。たとえば図２ではＩＤがＡ０１の世帯において２０１５年７月１日１０時から１０時３分までの３分間に７．２３５ワット時の電力量が使用されたことが記録されている。
【００１９】
電力使用量ＤＢ３１は、一つのＩＤについて１つのレコードを有する。図２は、電力使用量ＤＢ３１の１つのレコードの例を示す。
【００２０】
図３は、既知属性ＤＢ３２のレコードレイアウトを示す説明図である。既知属性ＤＢ３２は電力使用者のＩＤと電力使用者の属性とを関連づけるＤＢである。既知属性ＤＢ３２は、ＩＤフィールドおよび属性フィールドを有する。属性フィールドには、世帯年収フィールド、家族構成フィールド、住宅構造フィールド、オール電化フィールドの各フィールドが含まれる。
【００２１】
ＩＤフィールドには、電力使用者のＩＤが記録されている。属性フィールドには、電力使用者の属性が記録されている。たとえば世帯年収フィールドには電力使用者の世帯年収が５段階程度の階層に分けて記録されている。同様に、家族構成フィールドには電力使用者の家族構成が、住宅構造フィールドには電力使用者の居住する住宅の構造が、オール電化フィールドにはオール電化機器の導入有無がそれぞれ記録されている。既知属性ＤＢ３２は、一つのＩＤについて１つのレコードを有する。
【００２２】
図３に示す属性フィールドは例示である。属性フィールドには、１５個程度のフィールドを設けることが望ましい。たとえば、図３に示した例の他に、居住地域、世帯主の年齢、住居の広さ、太陽光発電システムの導入有無、衣類乾燥機等の家電製品の保有状況または電力供給事業者との契約容量等を記録するフィールドを設ける事ができる。また、たとえば住宅構造フィールドに木造一戸建てと記録されている場合にのみ使用し、それ以外の場合には使用しないフィールドを設けても良い。
【００２３】
属性フィールドに記録する情報は、電力使用者に対するアンケート調査等により得た情報である。既知属性ＤＢ３２には、１００レコード以上、望ましくは１０００レコード程度のレコードが記録されている。
【００２４】
図４は、関数ＤＢ３３のレコードレイアウトを示す説明図である。関数ＤＢ３３は、電力使用量の関数と電力使用者の属性とを関連づけるＤＢである。関数ＤＢ３３は、属性フィールド階層フィールドおよび内容フィールドを有する。
【００２５】
属性フィールドには、図３を使用して説明した既知属性ＤＢ３２の属性フィールドに含まれる各フィールドの名称が記録されている。階層フィールドには、属性フィールドに記録された項目を分類した階層の番号が記録されている。内容フィールドには、階層フィールドに記録された番号に対応する内容が記録されている。関数フィールドには、電力使用量と属性フィールドに記録された属性の階層とを結びつける関数が記録されている。関数ＤＢ３３は、一つの属性について、１つのレコードを有する。関数ＤＢ３３の属性フィールドに記録される属性は、既知属性ＤＢ３２の属性フィールド中の項目の一部である。
【００２６】
図４は、図３に示す既知属性ＤＢ３２の世帯年収フィールドに対応するレコードの例を示す。世帯年収は、４００万円未満、４００万円以上６００万円未満、６００万円以上８００万円未満、８００万円以上１０００万円未満および１０００万円以上の５つの階層に分けられている。階層フィールドには、それぞれの階層に対して割り当てられたｆ１からｆ５の番号が記録されている。内容フィールドには階層フィールドに示す番号が示す階層の内容が記録されている。
【００２７】
関数フィールドに記録される関数の引数および戻り値について説明する。関数の引数は、電源メータ２１から取得した電力使用量を加工した統計値である。たとえば、一か月の平均電力使用量と標準偏差、一日の平均電力使用量と標準偏差、一時間あたりの平均電力使用量と標準偏差、一時間あたりの最低電力使用量と最大電力使用量等および特定の時刻の電力使用量の平均値等を引数として使用する。関数の戻り値は、階層フィールドに記録された値のいずれかである。関数フィールドに記録される関数の定め方については後述する。
【００２８】
図５は、判定属性ＤＢ３４のレコードレイアウトを示す説明図である。判定属性ＤＢ３４は、電力使用者のＩＤ、電力使用者の属性を判定した時期および判定した属性を関連づけるＤＢである。判定属性ＤＢ３４は、ＩＤフィールド、判定時期フィールドおよび属性フィールドを有する。
【００２９】
属性フィールドには、世帯年収フィールド、家族構成フィールド、住宅構造フィールド、オール電化フィールドの各フィールドが含まれる。
【００３０】
ＩＤフィールドには、電力使用者のＩＤが記録されている。判定時期フィールドには、本実施の形態のプログラムを使用してＣＰＵ１２が電力使用者の属性を判定した時期が記録されている。属性フィールドには、電力使用者の属性が記録されている。判定属性ＤＢ３４は、一つのＩＤに対する１回の判定処理に対して１つのレコードを有する。
【００３１】
図５に示す属性フィールドは例示である。属性フィールドには、図４を使用して説明した関数ＤＢ３３の属性フィールドに記録された項目と同様の項目のフィールドを設ける。
【００３２】
図６は、生活変化ＤＢ３５のレコードレイアウトを示す説明図である。生活変化ＤＢ３５は、電力使用者のＩＤ、電力使用者の生活状態が変化した時期および電力使用者の生活状態を関連づけるＤＢである。生活変化ＤＢ３５は、ＩＤフィールド、時期フィールドおよび生活状態フィールドを有する。
【００３３】
生活状態フィールドには、世帯年収フィールド、家族構成フィールドおよび住居フィールドの各フィールドが含まれる。
【００３４】
ＩＤフィールドには、電力使用者のＩＤが記録されている。時期フィールドには、本実施の形態のプログラムを使用して電力使用者の生活状態が変化したとＣＰＵ１２が判定した時期が記録されている。生活状態フィールドには、電力使用者の生活状態の属性が記録されている。生活変化ＤＢ３５は、一つのＩＤの生活状態の１回の変化に対して１つのレコードを有する。
【００３５】
図６に示す生活状態フィールドは例示である。生活状態フィールド内には、図５に示した判定属性ＤＢ３４の属性フィールド内の各フィールドの変化を組み合わせてＣＰＵ１２が判定することが可能な電力使用者の生活状態の項目を示すフィールドを設ける。
【００３６】
関数ＤＢ３３の関数フィールドに記録される関数の定め方について説明する。ＣＰＵ１２は、既知属性ＤＢ３２のＩＤフィールドに記録された各ＩＤをキーとして電力使用量ＤＢ３１を検索し、各ＩＤの世帯の時系列的な電力量を抽出する。抽出する電力量は、たとえば直近の１２か月のデータである。ＣＰＵ１２は、抽出した電力量に基づいてＩＤごとに一か月の平均電力使用量と標準偏差、一日の平均電力使用量と標準偏差、一時間あたりの平均電力使用量と標準偏差、一時間あたりの最低電力使用量と最高電力使用量および特定の時刻の電力使用量の平均値と標準偏差等の種々の統計値を算出する。
【００３７】
ＣＰＵ１２は、既知属性ＤＢ３２のＩＤフィールドに記録されたＩＤ、属性フィールドの一つに記録された属性および電力使用量の統計値を使用して、電力使用量の統計値を引数に、属性の階層を戻り値にする関数を作成する。関数の作成には、たとえばロジスティック回帰分析またはＳＶＭ（Support Vector Machine）等、既存の種々のモデル式構築手法を使用することができる。ＣＰＵ１２は、使用した属性の名称を属性フィールドに、作成した関数を関数フィールドに、関数の戻り値を階層フィールドに、戻り値に対応する属性の内容を内容フィールドにそれぞれ記録したレコードを関数ＤＢ３３に作成する。ＣＰＵ１２は、既知属性ＤＢ３２の属性項目フィールド内に記録された項目について関数を作成して、関数ＤＢ３３に記録する。
【００３８】
たとえば住宅構造およびオール電化の有無は、時系列的な電力使用量に顕著な影響を及ぼす。したがって、これらの属性の階層と電力使用量の統計値とを結びつける関数を作成することができる。
【００３９】
一方、属性の項目によっては時系列的な電力使用量にほとんど影響を与えない場合もある。このような場合には、属性の階層と電力使用量の統計値とを結びつける関数を作成することができない。このような属性については、関数ＤＢ３３にレコードを作成しない。
【００４０】
判定属性ＤＢ３４の属性フィールドに記録する属性を判定する方法について説明する。ＣＰＵ１２は、電力使用量ＤＢ３１を検索し、特定のＩＤの世帯の時系列的な電力量を抽出する。抽出する電力量は、たとえば直近の３か月のデータである。
【００４１】
ＣＰＵ１２は、抽出した電力量に基づいて関数ＤＢ３３の関数フィールドに記録された各関数の引数として使用されている統計値を算出する。ＣＰＵ１２は、算出した統計値を引数にして関数ＤＢ３３の関数フィールドに記録された関数の戻り値を算出する。ＣＰＵ１２は、算出した戻り値をキーにして関数ＤＢ３３を検索し、戻り値に対応する階層の内容を抽出する。ＣＰＵ１２は、判定属性ＤＢ３４に新しいレコードを作成し、ＩＤフィールドにＩＤを、判定時期フィールドに判定を行った時期を、属性フィールド内の各項目のフィールドに判定した属性の内容を記録する。
【００４２】
生活変化ＤＢ３５の生活状態フィールドに記録する生活状態の判定方法について説明する。前述の判定属性ＤＢ３４に記録されているのは、電力使用量に基づいて判定した値である。したがって、たとえば夏休みに親戚の子供を預かった、風邪をこじらせてしばらく仕事を休んだ等、一時的な状況に起因する電力使用量の変化に基づいて、誤った属性を記録する場合がある。
【００４３】
ＣＰＵ１２は、判定属性ＤＢ３４を検索し、特定のＩＤの世帯の属性の判定結果を抽出する。ＣＰＵ１２は、属性の判定結果に変化がある項目について、その判定結果が長期間継続している電力使用量の変動に基づくものであるか、一時的な要因による電力使用量の変化に基づくものであるかを判定する。判定の基準については、属性の項目によって異なる。家族構成の判定結果を例にして説明する。小中学生の子供が一時的に増加した後に元に戻った場合には、親戚等の子供が長期滞在した可能性が高い。しかし一人または二人の乳幼児が増加し、それが１年間継続している場合には、家族構成に乳幼児が増加した段階で子供が誕生したと判定することができる。ＣＰＵ１２は、生活変化ＤＢ３５にレコードを作成し、ＩＤフィールドにＩＤを、時期フィールドに子供が誕生したと判定した時期を、家族構成フィールドに「子供の誕生」と記録する。なお、同一の時期に複数の変化が発生したと判定した場合には、ＣＰＵ１２は１つのレコードの複数のフィールドに変化の内容を記録する。
【００４４】
図７は、クライアント２６に表示される画面を示す説明図である。図７を使用して、本実施の形態のプログラムが出力する情報の例を説明する。図７の画面は、タイトル欄５１、概要欄５２およびデータ欄５３を有する。タイトル欄５１には、図７に示す画面のタイトルが表示されている。概要欄５２には、データの概要が表示されている。概要欄５２に表示される文章は、ＣＰＵ１２が補助記憶装置１４に記憶された定型文に基づいて作成した文章である。データ欄５３には、生活変化ＤＢ３５に記録された情報に基づき、ＣＰＵ１２が抽出した情報が表示されている。
【００４５】
図７に示す画面の表示方法について説明する。なお、サーバ１１とクライアント２６との間の通信については、通常使用されているので説明を省略する。ＣＰＵ１２は２０１２年から２０１４年にかけてライフステージが変化した世帯の情報を表示したいというユーザの指示を受け付ける。ＣＰＵ１２は、指定された時期をキーとして生活変化ＤＢ３５を検索してレコードを抽出する。ＣＰＵ１２は、抽出したレコードのＩＤフィールドに記録された情報および生活変化フィールドに記録された項目をキーとした表を作成する。この表を作成する機能は、市販の表計算ソフト等に搭載されており、従来から使用されているので、説明を省略する。ＣＰＵ１２は、作成した表をデータ欄５３に表示する。ＣＰＵ１２は、作成した表の列の数、すなわち重複を排除したＩＤの数およびデータを抽出した時期を補助記憶装置１４に記憶されている定型文の所定の位置に挿入して、概要欄５２に表示する。
【００４６】
ユーザは、たとえば子供が誕生した世帯を抽出する等、図７に示した以外の様々な形式でＣＰＵ１２にデータを表示させる事ができる。なお、ユーザは生活変化ＤＢ３５をクライアント２６の補助記憶装置に複写して、表計算ソフト等を使用して所望のデータを表示させても良い。
【００４７】
図８は、プログラムの処理の流れを示すフローチャートである。ＣＰＵ１２は、関数作成のサブルーチンを起動する（ステップＳ５００）。関数作成のサブルーチンは、図４を使用して説明した関数ＤＢ３３の関数フィールドに記録される関数を作成し、関数ＤＢ３３に記録するサブルーチンである。関数作成のサブルーチンの処理の流れは後述する。
【００４８】
ＣＰＵ１２は、ＩＤフィールドおよび日時フィールドをキーとして電力使用量ＤＢ３１を検索して、所定の期間、たとえば直近３か月間の電力使用量レコードを抽出して取得する（ステップＳ５０１）。
【００４９】
ＣＰＵ１２は、取得した電力量に基づいて、電力使用者の属性を判定する（ステップＳ５０２）。具体的には、ＣＰＵ１２は取得した電力使用量に基づいて関数ＤＢ３３の関数フィールドに記録された各関数の引数として使用されている統計値を算出する。ＣＰＵ１２は、算出した統計値を引数にして関数ＤＢ３３の関数フィールドに記録された各関数の戻り値を算出する。ＣＰＵ１２は、算出した戻り値をキーにして関数ＤＢ３３を検索し、戻り値に対応する階層の内容を抽出する。
【００５０】
ＣＰＵ１２は、判定した属性を判定属性ＤＢ３４に記録する（ステップＳ５０３）。具体的には、ＣＰＵ１２は、判定属性ＤＢ３４に新しいレコードを作成し、ＩＤフィールドにＩＤを、判定時期フィールドに判定を行った時期を、属性フィールド内の各属性フィールドにステップＳ５０２で判定した属性の内容をそれぞれ記録する。
【００５１】
ＣＰＵ１２は、所定時間、たとえば１か月間の経過を待つ（ステップＳ５０４）。ＣＰＵ１２は、ＩＤフィールドおよび日時フィールドをキーとして電力使用量ＤＢ３１を検索して、所定の期間、たとえば直近３か月間の電力使用量レコードを抽出して取得する（ステップＳ５０６）。
【００５２】
ＣＰＵ１２は、取得した電力量に基づいて、電力使用者の属性を判定する（ステップＳ５０７）。判定する方法は、ステップＳ５０２と同様である。ＣＰＵ１２は、判定した属性を判定属性ＤＢ３４に記録する（ステップＳ５０８）。記録する方法は、ステップＳ５０３と同様である。
【００５３】
ＣＰＵ１２は、生活状態の変化を判定するサブルーチンを起動する（ステップＳ５０９）。生活状態の変化を判定するサブルーチンは、判定属性ＤＢ３４に記録された情報に基づいて電力使用者の生活状態の変化の有無を判定して生活変化ＤＢ３５に記録するサブルーチンである。生活状態の変化を判定するサブルーチンの処理の流れは後述する。
【００５４】
ＣＰＵ１２は、処理が終了したか否かを判定する（ステップＳ５１０）。処理が終了したか否かは、たとえばユーザからの終了指示を取得しているか否かに基づいて判定する。終了していないと判定した場合は（ステップＳ５１０でＮＯ）、ＣＰＵ１２はステップＳ５０４に戻る。終了したと判定した場合は（ステップＳ５１０でＹＥＳ）、ＣＰＵ１２は処理を終了する。
【００５５】
図９は、関数作成のサブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。関数作成のサブルーチンは、図４を使用して説明した関数ＤＢ３３の関数フィールドに記録される関数を作成し、関数ＤＢ３３に記録するサブルーチンである。図９を使用して、関数作成のサブルーチンの処理の流れを説明する。
【００５６】
ＣＰＵ１２は、既知属性ＤＢ３２のＩＤフィールドに記録されたＩＤを抽出することにより、属性が既知の電力使用者のＩＤを取得する（ステップＳ５２１）。ＣＰＵ１２は、カウンタＩを初期値１に設定する（ステップＳ５２２）。
【００５７】
ＣＰＵ１２は、ステップＳ５２１で取得したＩＤのうちＩ番目のＩＤをキーとして電力使用量ＤＢ３１を検索して、所定の期間、たとえば直近１２か月間の電力使用量レコードを抽出して取得する（ステップＳ５２３）。
【００５８】
ＣＰＵ１２は、電力使用量の統計値を算出し、補助記憶装置１４に記憶する（ステップＳ５２４）。統計値は、たとえば一か月の平均電力使用量と標準偏差、一日の平均電力使用量と標準偏差、一時間あたりの平均電力使用量と標準偏差、一時間あたりの最低電力使用量と最大電力使用量等および特定の時刻の電力使用量の平均値等である。各統計値の算出式は、補助記憶装置１４に記憶されている。
【００５９】
ＣＰＵ１２は、ステップＳ５２１で取得したすべてのＩＤについて、統計値の算出が終了したか否かを判定する（ステップＳ５２５）。終了していないと判定した場合は（ステップＳ５２５でＮＯ）、ＣＰＵ１２はカウンタＩに１を加算する（ステップＳ５２６）。その後、ＣＰＵ１２はステップＳ５２３に戻る。
【００６０】
終了したと判定した場合は（ステップＳ５２５でＹＥＳ）、ＣＰＵ１２はカウンタＪを初期値１に設定する（ステップＳ５３１）。ＣＰＵ１２は、既知属性ＤＢ３２からＩＤおよび属性フィールド内のＪ番目の項目のフィールドの記録内容を取得する（ステップＳ５３２）。
【００６１】
ＣＰＵ１２は、ステップＳ５３２で取得したＩＤおよび属性と、ステップＳ５２４で計算した各ＩＤの電力使用量の統計値とを使用して、Ｊ番目の属性に関する関数を作成する（ステップＳ５３３）。関数の引数は電力使用量の統計値であり、関数の戻り値はＩ番目の属性を複数の区分に分けた階層である。関数の作成には、たとえばロジスティック回帰分析またはＳＶＭ等、既存の種々のモデル式構築手法を使用することができる。
【００６２】
ＣＰＵ１２は、既知属性ＤＢ３２の属性フィールド内に記録されたすべての項目のフィールドの処理が終了したか否かを判定する（ステップＳ５３４）。終了していないと判定した場合は（ステップＳ５３４でＮＯ）、ＣＰＵ１２はカウンタＪに１を加算する（ステップＳ５３５）。その後、ＣＰＵ１２はステップＳ５３２に戻る。終了したと判定した場合は（ステップＳ５３４でＹＥＳ）、ＣＰＵ１２は処理を終了する。
【００６３】
ステップＳ５３３で関数を作成する際に、電力使用量の統計値以外の情報を引数に加えても良い。たとえばガスまたは水道の使用量の統計値を引数に加えることができる。
【００６４】
図１０は、生活状態の変化を判定するサブルーチンの処理の流れを説明するフローチャートである。生活状態の変化を判定するサブルーチンは、判定属性ＤＢ３４に記録された情報に基づいて電力使用者の生活状態の変化の有無を判定して生活変化ＤＢ３５に記録するサブルーチンである。図１０を使用して、生活状態の変化を判定するサブルーチンの処理の流れを説明する。
【００６５】
ＣＰＵ１２は、ＩＤおよび判定時期をキーとして判定属性ＤＢ３４を検索し、所定の期間内の対象者の判定属性レコードを抽出する（ステップＳ５６１）。所定の期間は、たとえば直近の２年間である。
【００６６】
ＣＰＵ１２は、カウンタＪを初期値１に設定する（ステップＳ５６２）。ＣＰＵ１２は、ステップＳ５６１で抽出した判定属性レコードの属性フィールドのＪ番目の項目に変化が有るか否かを判定する（ステップＳ５６３）。ここで変化が無いとは、抽出した判定属性レコードの属性フィールドのＪ番目の項目がすべて同一であることを意味する。
【００６７】
変化があると判定した場合には（ステップＳ５６３でＹＥＳ）、ＣＰＵ１２はその変化が所定の期間以上継続しているか否かを判定する（ステップＳ５６４）。所定の期間とは、たとえば一年間である。継続していると判定した場合は（ステップＳ５６４でＹＥＳ）、ＣＰＵ１２は生活変化ＤＢ３５に生活状態の変化を記録する（ステップＳ５６５）。
【００６８】
ステップＳ５６５の終了後、属性フィールドのＪ番目の項目に変化がないと判定した場合（ステップＳ５６３でＮＯ）および変化が所定の期間以上継続していないと判定した場合（ステップＳ５６４でＮＯ）、ＣＰＵ１２はステップＳ５６１で抽出した判定属性レコードの処理を終了したか否かを判定する（ステップＳ５６６）。終了していないと判定した場合は（ステップＳ５６６でＮＯ）、ＣＰＵ１２はカウンタＪに１を加算する（ステップＳ５６７）。その後、ＣＰＵ１２はステップＳ５６３に戻る。終了したと判定した場合は（ステップＳ５６６でＹＥＳ）、ＣＰＵ１２は処理を終了する。
【００６９】
本実施の形態によると、電力使用量の情報を用いて電力使用者の属性および生活の変化を判定することができる。
【００７０】
［実施の形態２］
図１１は、実施の形態２の情報処理システム１０の動作を示す機能ブロック図である。情報処理システム１０は、ＣＰＵ１２による制御に基づいて以下のように動作する。第１取得部６１は、電力使用者の属性と前記電力使用者の時系列的な電力使用量の傾向との関係を取得する。第２取得部６２は、電力使用者が使用した時系列的な電力使用量を取得する。第１判定部６３は、第１取得部６１が取得した関係および第２取得部６２が取得した電力使用量に基づいて前記電力使用者の属性を判定する。
【００７１】
［実施の形態３］
実施の形態３は、電力使用量の情報を用いて電力使用者の生活習慣を判定する情報処理システム１０に関する。実施の形態１と共通する部分については、説明を省略する。
【００７２】
本実施の形態においては、電力メータ２１から取得して図２を使用して説明した電力使用量ＤＢ３１に記録された情報から季節変動の影響を取り除いた情報を使用して一連の処理を行う。季節変動とは、季節変動は気侯的要因およびお盆、正月等の慣習的要因に起因して生じるデータの変動である。日本国内の家庭においては、一般的に夏と冬の電力使用量は大きく、春と秋の電力使用量は小さい。ただし、変動の状況は家庭によって異なる。たとえば暖房器具に電気エアコンおよび電気床暖房を使用している寒冷地の一戸建てに居住する家庭では、冬に電気使用量が大幅に増加する。一方ガス床暖房を使用している温暖な土地のマンションに居住する家庭では、冬の電気使用量はほとんど増加しない。そのため、季節変動の除去は、１年間またはそれ以上の期間にわたる各ＩＤの電力使用量の変化に基づいて、ＩＤごとに行う。季節変動の除去には、たとえばセンサス局法、パーソンズ法等の既存の手法を使用することができるため、説明を省略する。
【００７３】
図１２は、電力特徴量ＤＢのレコードレイアウトを示す説明図である。電力特徴量ＤＢは、ＩＤ、日時および一時間単位の電力使用量の特徴量を関連づけるＤＢである。電力特徴量ＤＢは、ＩＤフィールド、日時フィールド、電力使用量フィールド、平均値フィールド、標準偏差値フィールド、使用量変化量フィールド、平均値変化量フィールドおよび標準偏差値変化量フィールドを有する。
【００７４】
ＩＤフィールドには、電力使用者のＩＤが記録されている。日時フィールドには、電力特徴量を算出した時間幅の最初の時刻が記録されている。たとえば、２０１５／７／１  １０：００という記録は、２０１５年７月１日の１０時から１１時までの電力特徴量を記録したレコードであることを意味している。
【００７５】
電力使用量フィールドには、日時フィールドに記録された時間内に電力使用者が使用した電力使用量の合計値がワット時単位で記録されている。
【００７６】
平均値フィールドには、日時フィールドに記録された時間内に電力使用者が使用した電力使用量の平均値がワット時単位で記録されている。すなわち、平均値フィールドに記録されている値は、図２を使用して説明した電力使用量ＤＢ３１から抽出した日時フィールドが意味している時間帯のレコードの、電力使用量フィールドに記録されている電力使用量の平均値である。
【００７７】
標準偏差値フィールドには、日時フィールドに記録された時間内に電力使用者が使用した電力使用量の標準偏差値がワット時単位で記録されている。すなわち、標準偏差値フィールドに記録されている値は、図２を使用して説明した電力使用量ＤＢ３１から抽出した日時フィールドが意味している時間帯のレコードの、電力使用量フィールドに記録されている電力使用量の標準偏差値である。
【００７８】
使用量変化量フィールドには、電力使用量フィールドに記録されている値と、一つ前のレコードの電力使用量フィールドに記録されている値との差が記録されている。図１２の一番下に記載されている１４時のレコードを例にして具体的に説明する。１４時のレコードの電力使用量フィールドに記録されている９５と、一つ前の１３時のレコードの電力使用量フィールドに記録されている９０との差である５が、使用量変化量のフィールドに記録されている。
【００７９】
平均値変化量フィールドには、平均値フィールドに記録されている平均値と、一つ前のレコードの平均値フィールドに記録されている値との差が記録されている。図１２の一番下に記載されている１４時のレコードを例にして具体的に説明する。１４時のレコードの平均値フィールドに記録されている４．８と、一つ前の１３時のレコードの平均値フィールドに記録されている４．５との差である０．３が、平均値変化量のフィールドに記録されている。
【００８０】
標準偏差値変化量フィールドには、標準偏差値フィールドに記録されている値と、一つ前のレコードの標準偏差値フィールドに記録されている値との差が記録されている。図１２の一番下に記載されている１４時のレコードを例にして具体的に説明する。１４時のレコードの標準偏差値フィールドに記録されている１．０５と、一つ前の１３時のレコードの標準偏差値フィールドに記録されている０．９５との差である０．１０が、標準偏差値変化量のフィールドに記録されている。
【００８１】
電力特徴量ＤＢは、図１２を使用して説明した一時間単位の特徴量を記録したＤＢの他に、たとえば一日単位、一週間単位または一か月単位等、任意の時間幅の特徴量を記録したＤＢが作成されても良い。
【００８２】
また、電力特徴量ＤＢにはたとえば二乗平均値、中央値、最大値、最小値、メジアン値など任意の統計値およびその変化量を記録したフィールドが設けられていても良い。
【００８３】
図１３は、最低電力使用量ＤＢのレコードレイアウトを示す説明図である。最低電力使用量ＤＢは、日付と、一時間あたりの電力使用量の最小値とを関連づけるＤＢである。最低電力使用量ＤＢは、ＩＤフィールド、日付フィールドおよび最小値フィールドを備える。ＩＤフィールドには、電力使用者のＩＤが記録されている。日付フィールドには、日付が記録されている。最小値フィールドには１時間あたりの電力使用量の最小値、すなわち図１２を使用して説明した電力特徴量ＤＢの電力特徴量フィールドに記録されている値のうち、一日の中で最小の値が記録されている。最低電力使用量ＤＢは、１つのＩＤについて１つのレコードを有する。
【００８４】
最低電力使用量ＤＢは、待機電力の上限値を算出する際に使用する。本実施の形態においては、家電製品等を特に使用していない時間、たとえば睡眠中および居住者が外出している時間に家電製品が使用する電力を待機電力と呼ぶ。
【００８５】
本実施の形態における待機電力の上限値を算出する方法について説明する。ＣＰＵ１２は、所定の期間、たとえば最近１年間分の情報が記録された最低電力使用量ＤＢから最小値フィールドに記録された値を抽出する。ＣＰＵ１２は抽出した値の最小値Ｗminを抽出する。ＣＰＵ１２は、抽出した値の標準偏差σを算出する。ＣＰＵ１２は、式（１）に基づいて待機電力Ｗｔを算出する。
Ｗｔ＝Ｗmin＋２σ  ……（１）
【００８６】
図１４は、電力使用量の推移と電力使用者の行動の判定との関係を説明する説明図である。図１４は、一つのＩＤについての季節変動を除去した電力使用量の２４時間の推移を示す。図１４の横軸は時刻である。図１４の縦軸は１時間あたりの電力使用量である。縦軸の単位はワット時である。図１４中の破線は、前述の待機電力の上限値Ｗｔを示す。
【００８７】
就寝時間中の電力使用量は、待機電力の上限値Ｗｔを下回る。６時に電力使用者の家庭の中の少なくとも一人が起床して活動を開始したため、電力使用量が増大して待機電力の上限値Ｗｔを上回る。このように、朝最初に電力使用量が待機電力の上限値Ｗｔを上回る時を、ＣＰＵ１２は「起床」と判定する。なお、複数の家族が同居する世帯である場合には、図１４に示すように起きた人が増えるごとに電力使用量が増加するが、本実施の形態においては最初のひとりの起床のみを判定の対象とする。
【００８８】
８時以降、家族の一部が出勤、通学等で外出し、住居内に残る人が減少するため、電力使用量が低下傾向にある。正午頃に住居内に残る人が電子レンジ、トースター等の調理器具を使用して昼食を作って食べるため、電力使用量が増加する。このように、たとえば１１時から１４時までの間に電力使用量が所定の値を上回る時を、ＣＰＵ１２は「昼食」と判定する。
【００８９】
１３時以降、住居内に残っていた人が全員外出し、電力使用量が待機電力の上限値Ｗｔを下回る。このように、たとえば８時から２０時までの間に電力使用量が待機電力の上限値Ｗｔを下回る時を、ＣＰＵ１２は「外出」と判定する。
【００９０】
１８時以降、少なくとも一人が帰宅したため、電力使用量が増大して待機電力の上限値Ｗｔを上回る。このように、たとえば１５時から２３時までの間に電力使用量が待機電力の上限値Ｗｔを上回る時を、ＣＰＵ１２は「帰宅」と判定する。図１４に示すように帰宅した人が増えるごとに電力使用量が増加するが、本実施の形態においては最初のひとりの帰宅のみを判定の対象とする。
【００９１】
２１時以降、就寝する人が増えるごとに電力使用量が減少する。２３時に最後の一人が就寝し、電力使用量が待機電力の上限値Ｗｔを下回る。このように、たとえば２１時以降に電力使用量が待機電力の上限値Ｗｔを下回る時を、ＣＰＵ１２は「就寝」と判定する。
【００９２】
以上に説明したように、一時間ごとの電力使用量の推移に基づいて、ＣＰＵ１２は電力使用者が「起床」、「昼食」、「外出」、「帰宅」および「就寝」の５種類の行動を行った時間を判定することができる。
【００９３】
図１５は、行動ＤＢのレコードレイアウトを示す説明図である。行動ＤＢは、ＩＤ、日付、日付の種類、「起床」の時刻、「昼食」の時刻、「外出」の時刻、「帰宅」の時刻および「就寝」の時刻を関連づけるＤＢである。行動ＤＢは、ＩＤフィールド、日付フィールド、種類フィールド、起床フィールド、昼食フィールド、外出フィールド、帰宅フィールドおよび就寝フィールドを有する。
【００９４】
ＩＤフィールドには、電力使用者のＩＤが記録されている。日付フィールドには日付が記録されている。種類フィールドには日付の種類が記録されている。日付の種類については後述する。起床フィールドには、ＣＰＵ１２が「起床」と判定した時間が記録されている。昼食フィールドには、ＣＰＵ１２が「昼食」と判定した時間が記録されている。外出フィールドには、ＣＰＵ１２が「外出」と判定した時間が記録されている。帰宅フィールドには、ＣＰＵ１２が「外出」と判定した時間が記録されている。就寝フィールドには、ＣＰＵ１２が「就寝」と判定した時間が記録されている。なお、図１４を使用して説明した電力使用量の推移の特徴が現れず、ＣＰＵ１２が時刻を判定することが出来ない項目には「不明」と記録されている。
【００９５】
図１６は、生活習慣ＤＢのレコードレイアウトを示す説明図である。生活習慣ＤＢは、ＩＤ、判定時期および生活習慣を関連づけるＤＢである。本実施の形態においては、生活習慣は他の電力使用者と比較した起床時刻、就寝時刻および休日の外出頻度の傾向である。生活習慣ＤＢは、ＩＤフィールド、判定時期フィールド、起床フィールド、就寝フィールドおよび休日フィールドを有する。
【００９６】
ＩＤフィールドには、電力使用者のＩＤが記録されている。判定時期フィールドには生活習慣を判定した日付が記録されている。起床フィールドには、他の電力使用者と比較した起床時刻の傾向が記録されている。就寝フィールドには、他の電力使用者と比較した就寝時刻の傾向が記録されている。休日フィールドには、他の電力使用者と比較した休日の行動の傾向が記録されている。生活習慣ＤＢは１つのＩＤに対する１回の判定について１つのレコードを有する。
【００９７】
図１５を使用して説明した行動ＤＢの種類フィールドに記録される日付の種類について説明する。本実施の形態においては、各日付を「平日」、「平日以外の外出日」、「その他」の３種類のいずれかに分類する。分類は、ＩＤごとに行う。分類方法について説明する。
【００９８】
日付の分類は、図１２を使用して説明した電力特徴量ＤＢを使用して行う。ＣＰＵ１２は、所定の期間、たとえば前の月の１か月間の日付のデータを図１２を使用して説明した電力特徴量ＤＢから抽出する。ＣＰＵ１２は抽出したデータに基づいて抽出した日付を４個のクラスタに分ける。クラスタを分けるには、たとえばｋ−ｍｅａｎｓ法等の既存の手法を使用することができるので、説明は省略する。
【００９９】
ＣＰＵ１２は、各クラスタについて一日の電力使用量の平均値を算出する。ＣＰＵ１２は、最も多くの日付が含まれているクラスタを「平日」と判定する。ＣＰＵ１２は、残りの３個のクラスタのうち「平日」よりも電力使用量の平均値が小さいクラスタを「平日以外の外出日」と判定する。ＣＰＵ１２は、「平日」、「平日以外の外出日」のいずれとも判定されないクラスタを「その他」と判定する。
【０１００】
ＣＰＵ１２は、行動ＤＢの種類フィールドに、各日付に対する「平日」、「平日以外の外出日」および「その他」の判定結果を記録する。
【０１０１】
図１６を使用して説明した生活習慣ＤＢに記録する生活習慣について説明する。ＣＰＵ１２は、種類フィールドに情報が記録された行動ＤＢに基づいて生活習慣を判定する。
【０１０２】
起床フィールドについて説明する。起床フィールドは、「平日」の起床時間のメジアン値を電力使用者間で比較し、各ＩＤを「早起き」、「遅起き」および「普通起き」の三種類に分類した結果を示す。分類は、たとえばｋ−ｍｅａｎｓ法により行う。
【０１０３】
就寝フィールドについて説明する。就寝フィールドは、「平日」の就寝時間のメジアン値を電力使用者間で比較し、各ＩＤを「早寝」、「遅寝」および「普通寝」の三種類に分類した結果を示す。分類は、たとえばｋ−ｍｅａｎｓ法により行う。
【０１０４】
休日フィールドについて説明する。休日フィールドは、「平日以外の外出日」の数を電力使用者間で比較し、各ＩＤを「インドア」、「アウトドア」および「普通」の三種類に分類した結果を示す。分類は、たとえばｋ−ｍｅａｎｓ法により行う。
【０１０５】
生活習慣ＤＢには、たとえば休日の起床時間、休日の就寝時間、起床から外出までの時間、帰宅から就寝までの時間等の生活習慣の傾向を示すフィールドを設けても良い。また、クラスタの数は３個に限定しない。たとえば、起床時間について「非常に早起き」、「早起き」、「普通起き」、「遅起き」および「非常に遅起き」の５個のクラスタに分けても良い。
【０１０６】
図１７および図１８は、実施の形態３のクライアント２６に表示される画面を示す説明図である。図１７および図１８を使用して、本実施の形態のプログラムが出力する情報の例を説明する。
【０１０７】
図１７の画面は、タイトル欄５１、データ欄５３、グラフ欄５５および選択欄５６を有する。タイトル欄５１には、図１７に示す画面のタイトルが表示されている。データ欄５３には、行動ＤＢに記録された情報に基づき、ＣＰＵ１２が抽出した情報が表示されている。グラフ欄５５には、行動ＤＢに記録された情報に基づき、ＣＰＵ１２が作成した円グラフが表示されている。選択欄５６には、データ欄５３およびグラフ欄５５に表示するデータを選択するチェックボックスが表示されている。
【０１０８】
図１７に示す画面の表示方法について説明する。なお、サーバ１１とクライアント２６との間の通信については、通常使用されているので説明を省略する。ＣＰＵ１２は、電力使用者の起床時刻の情報を表示したいというユーザの指示を受け付ける。ＣＰＵ１２は、選択欄５６よりどの種類の日付の情報を表示するかの選択を受け付ける。図１７では「平日」が選択されている。ＣＰＵ１２は、行動ＤＢから取得した情報から、「平日」の起床時間を抽出し、円グラフを作成してグラフ欄５５に表示する。またＣＰＵ１２はユーザからの指定を受け付けたＩＤについて起床時間の最頻値、最頻値の割合、最頻値の日をそれぞれ判定してデータ欄５３に表示する。
【０１０９】
図１８の画面は、タイトル欄５１、概要欄５２およびデータ欄５３を有する。タイトル欄５１には、図１８に示す画面のタイトルが表示されている。概要欄５２には、データの概要が表示されている。概要欄５２に表示される文章は、ＣＰＵ１２が補助記憶装置１４に記憶された定型文に基づいて作成した文章である。データ欄５３には、生活習慣ＤＢに記録された情報に基づき、ＣＰＵ１２が抽出した情報が表示されている。
【０１１０】
図１８に示す画面の表示方法について説明する。なお、サーバ１１とクライアント２６との間の通信については、通常使用されているので説明を省略する。ＣＰＵ１２はアウトドア派の傾向を表示したいというユーザの指示を受け付ける。ＣＰＵ１２は、「アウトドア」をキーとして生活習慣ＤＢの休日フィールドを検索してレコードを抽出する。ＣＰＵ１２は、抽出したレコードに記録された情報に基づいて、各ＩＤの休日の外出日の日付、在宅日すなわち「その他」の日の日付、１か月間の休日の外出日数およびその曜日を表にしてデータ欄５３に表示する。ＣＰＵ１２は、抽出したレコードの数、すなわちアウトドア派の世帯の数および外出頻度等を補助記憶装置１４に記憶されている定型文の所定の位置に挿入して、概要欄５２に表示する。
【０１１１】
ユーザは、たとえば早寝から遅寝に生活習慣が変化した世帯の数を抽出する等、図１７および図１８に示した以外の様々な形式でＣＰＵ１２にデータを表示させる事ができる。なお、ユーザは行動ＤＢおよび生活習慣ＤＢをクライアント２６の補助記憶装置に複写して、表計算ソフト等を使用して所望のデータを表示させても良い。
【０１１２】
図１９は、実施の形態３のプログラムの処理の流れを示すフローチャートである。ＣＰＵ１２は、カウンタＩを初期値１に設定する（ステップＳ６０１）。ＣＰＵ１２は、ＩＤデータ処理のサブルーチンを起動する（ステップＳ６０２）。ＩＤデータ処理のサブルーチンは、電力使用量ＤＢ３１に記録された各ＩＤの電力使用量のデータを処理して行動ＤＢを作成するサブルーチンである。
【０１１３】
ＣＰＵ１２は、すべてのＩＤの処理が終了したか否かを判定する（ステップＳ６０３）。終了していないと判定した場合は（ステップＳ６０３でＮＯ）、ＣＰＵ１２はカウンタＩに１を加算する（ステップＳ６０４）。ＣＰＵ１２はステップＳ６０１に戻る。
【０１１４】
処理を終了したと判定した場合は（ステップＳ６０３でＹＥＳ）、ＣＰＵ１２はカウンタＪを初期値１に設定する（ステップＳ６０５）。ＣＰＵ１２は、Ｊ番目の生活習慣を判定する（ステップＳ６０６）。図１６を使用して説明したように、起床時間を判定する場合にはＣＰＵ１２は起床時間に基づいてステップＳ６０１からステップＳ６０４のループで処理したすべてのＩＤを「早起き」、「遅起き」および「普通起き」の３個のクラスタに分ける。ＣＰＵ１２は、各クラスタに分類されたＩＤをそれぞれ「早起き」、「遅起き」および「普通起き」と判定する。ＣＰＵ１２は、図１６を使用して説明した生活習慣ＤＢに判定した結果を記録する。
【０１１５】
ＣＰＵ１２は、あらかじめ定めたすべての生活習慣の判定を終了したか否かを判定する（ステップＳ６０７）。終了していないと判定した場合は（ステップＳ６０７でＮＯ）、ＣＰＵ１２はカウンタＪに１を加算する（ステップＳ６０８）。ＣＰＵ１２はステップＳ６０６に戻る。終了したと判定した場合は（ステップＳ６０７でＹＥＳ）、ＣＰＵ１２は処理を終了する。
【０１１６】
図２０は、実施の形態３のＩＤデータ処理のサブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。ＩＤデータ処理のサブルーチンは、電力使用量ＤＢ３１に記録された各ＩＤの電力使用量のデータを処理して行動ＤＢを作成するサブルーチンである。図２０を使用してＩＤデータ処理のサブルーチンの処理の流れを説明する。
【０１１７】
ＣＰＵ１２は、ＩＤをキーにして電力使用量ＤＢ３１を検索して、直近の１年間またはそれ以上の期間にわたるＩ番目のＩＤの電力使用量のデータを取得する（ステップＳ６２１）。ここで、Ｉは図１９で説明したプログラムで使用しているカウンタである。
【０１１８】
ＣＰＵ１２は、取得したデータから季節変動の影響を除去する（ステップＳ６２２）。季節変動の除去には、たとえばセンサス局法、パーソンズ法等の既存の手法を使用する。ＣＰＵ１２は季節変動を除去したデータを所定の時間幅、たとえば１時間ごとに区切る（ステップＳ６２３）。ＣＰＵ１２は、区切ったデータごとに合計値、平均値、標準偏差値等の統計値を算出する（ステップＳ６２４）。ＣＰＵ１２は、算出した統計値について一つ前の時間帯との変化量を算出する（ステップＳ６２５）。ＣＰＵ１２は、ステップＳ６２１からステップＳ６２５までの処理により得た統計値および変化量を、図１２を使用して説明した電力特徴量ＤＢに記録する。
【０１１９】
ＣＰＵ１２は所定の期間、たとえば１か月間の日付を４個のクラスタに分類する（ステップＳ６２６）。具体的には、ＣＰＵ１２は、所定の期間、たとえば前の月の１か月間の日付のデータを図１２を使用して説明した電力特徴量ＤＢから抽出する。ＣＰＵ１２は抽出したデータに基づいて各日付の特徴ベクトルを作成する。ＣＰＵ１２は、特徴ベクトルを４個のクラスタに分ける。クラスタを分けるには、たとえばｋ−ｍｅａｎｓ法等の既存の手法を使用することができるので、説明は省略する。
【０１２０】
ＣＰＵ１２は、「平日」、「平日以外の外出日」および「その他」の日を判定する（ステップＳ６２７）。具体的には、ＣＰＵ１２は、各クラスタについて一日の電力使用量の平均値を算出する。ＣＰＵ１２は、最も多くの日付が含まれているクラスタを「平日」と判定する。ＣＰＵ１２は、残りの３個のクラスタのうち「平日」よりも電力使用量の平均値が小さいクラスタを「平日以外の外出日」と判定する。ＣＰＵ１２は、「平日」および「平日以外の外出日」のいずれとも判定されないクラスタを「その他」と判定する。
【０１２１】
ＣＰＵ１２は、行動ＤＢの種類フィールドに、各日付に対する「平日」「平日以外の外出日」および「その他」の判定結果を記録する。
【０１２２】
ＣＰＵ１２は、待機電力の上限値を算出する（ステップＳ６２８）。具体的には、ＣＰＵ１２は、所定の期間、たとえば最近１年間分の情報が記録された最低電力使用量ＤＢから最小値フィールドに記録された値を抽出する。ＣＰＵ１２は抽出した値の最小値Ｗminを抽出する。ＣＰＵ１２は、抽出した値の標準偏差σを算出する。ＣＰＵ１２は、前述の式（１）に基づいて待機電力の上限値Ｗｔを算出する。
【０１２３】
ＣＰＵ１２は、行動判定のサブルーチンを起動する（ステップＳ６２９）。行動判定のサブルーチンは、図１４を使用して説明したように電力使用量の推移に基づいて電力使用者が「起床」、「昼食」、「外出」、「帰宅」および「就寝」の５種類の行動を行った時間を判定するサブルーチンである。行動判定のサブルーチンの処理の流れは後述する。その後、ＣＰＵ１２は処理を終了する。
【０１２４】
図２１および図２２は、実施の形態３の行動判定のサブルーチンの処理の流れを示すフローチャートである。行動判定のサブルーチンは、図１４を使用して説明したように電力使用量の推移に基づいて電力使用者が「起床」、「昼食」、「外出」、「帰宅」および「就寝」の５種類の行動を行った時間を判定するサブルーチンである。図２１および図２２を使用して、行動判定のサブルーチンの処理の流れを説明する。
【０１２５】
ＣＰＵ１２は、カウンタＩを初期値１に設定する（ステップＳ６４１）。ＣＰＵ１２は、電力使用量ＤＢ３１からカウンタＩに対応する日付のデータを抽出する（ステップＳ６４２）。なお、たとえば就寝時間が午前１時頃になる日が存在していると予測する場合には、午前２時から翌日の午前２時までのデータを一日分のデータとして抽出することが望ましい。
【０１２６】
ＣＰＵ１２は、４時以降で１時間の電力使用量が最初に待機電力の上限値Ｗｔを超えた時間Ｔ１を抽出する（ステップＳ６４３）。ＣＰＵ１２は、Ｔ１の抽出に成功したか否かを判定する（ステップＳ６４４）。成功したと判定した場合は（ステップＳ６４４でＹＥＳ）、ＣＰＵ１２は起床時間がＴ１であると判定して行動ＤＢに記録する（ステップＳ６４５）。成功していないと判定した場合は（ステップＳ６４４でＮＯ）、ＣＰＵ１２は起床時間は不明であると判定して行動ＤＢに記録する（ステップＳ６４６）。
【０１２７】
ステップＳ６４５またはステップＳ６４６の終了後、ＣＰＵ１２は、１１時から１４時までの間で１時間の電力使用量が最大である時間Ｔ２を抽出する（ステップＳ６５１）。ＣＰＵ１２は、Ｔ２の抽出に成功したか否かを判定する（ステップＳ６５２）。成功したと判定した場合は（ステップＳ６５２でＹＥＳ）、ＣＰＵ１２はＴ２における電力使用量が所定の閾値よりも大きいか否かを判定する（ステップＳ６５３）。閾値は、たとえば待機電力の上限値Ｗｔを使用する。
【０１２８】
閾値よりも大きいと判定した場合は（ステップＳ６５３でＹＥＳ）、ＣＰＵ１２は昼食の時間がＴ２であると判定して行動ＤＢに記録する（ステップＳ６５４）。Ｔ２の抽出に成功していないと判定した場合（ステップＳ６５２でＮＯ）および閾値よりも小さいと判定した場合（ステップＳ６５３でＮＯ）、ＣＰＵ１２は昼食の時間は不明であると判定して行動ＤＢに記録する（ステップＳ６５５）。
【０１２９】
ステップＳ６５４またはステップＳ６５５の終了後、ＣＰＵ１２は、２１時以降で電力使用量が待機電力の上限値Ｗｔ未満に変化した時間Ｔ３を抽出する（ステップＳ６７１）。ＣＰＵ１２は、Ｔ３の抽出に成功したか否かを判定する（ステップＳ６７２）。成功したと判定した場合は（ステップＳ６７２でＹＥＳ）、ＣＰＵ１２は就寝時間がＴ３であると判定して行動ＤＢに記録する（ステップＳ６７４）。Ｔ３の抽出に成功していないと判定した場合（ステップＳ６７２でＮＯ）、ＣＰＵ１２は就寝時間は不明であると判定して行動ＤＢに記録する（ステップＳ６７５）。
【０１３０】
ステップＳ６７４またはステップＳ６７５の終了後、ＣＰＵ１２は、８時から２０時までの間で電力使用量が待機電力の上限値Ｗｔ未満に変化した時間Ｔ４を抽出する（ステップＳ６８１）。ＣＰＵ１２は、Ｔ４の抽出に成功したか否かを判定する（ステップＳ６８２）。成功したと判定した場合は（ステップＳ６８２でＹＥＳ）、ＣＰＵ１２は外出した時間がＴ４であると判定して行動ＤＢに記録する（ステップＳ６８４）。Ｔ４の抽出に成功していないと判定した場合（ステップＳ６８２でＮＯ）、ＣＰＵ１２は外出した時間は不明であると判定して行動ＤＢに記録する（ステップＳ６８５）。
【０１３１】
ステップＳ６８４またはステップＳ６８５の終了後、ＣＰＵ１２は、１５時から２３時までの間で電力使用量が待機電力の上限値Ｗｔを超えた時間Ｔ５を抽出する（ステップＳ６９１）。ＣＰＵ１２は、Ｔ５の抽出に成功したか否かを判定する（ステップＳ６９２）。成功したと判定した場合は（ステップＳ６９２でＹＥＳ）、ＣＰＵ１２は帰宅した時間がＴ５であると判定して行動ＤＢに記録する（ステップＳ６９４）。Ｔ５の抽出に成功していないと判定した場合（ステップＳ６９２でＮＯ）、ＣＰＵ１２は帰宅した時間は不明であると判定して行動ＤＢに記録する（ステップＳ６９５）。
【０１３２】
ＣＰＵ１２はすべての日付の処理が終了したか否かを判定する（ステップＳ７０１）。終了していないと判定した場合は（ステップＳ７０１でＮＯ）、ＣＰＵ１２はカウンタＩに１を加算する（ステップＳ７０２）。その後ＣＰＵ１２はステップＳ６４２に戻る。終了したと判定した場合は（ステップＳ７０１でＹＥＳ）、ＣＰＵ１２は処理を終了する。
【０１３３】
本実施の形態によると、電力使用量の情報を用いて電力使用者の起床時間等の生活時間および他の電力使用者と比較した生活習慣の傾向を判定することができる。
【０１３４】
ステップＳ６０６の生活習慣の判定は、電力使用者の属性ごとに行っても良い。この場合には、あらかじめ実施の形態１で説明したプログラムにより、図５を使用して説明した判定属性ＤＢ３４を作成しておく。判定属性ＤＢ３４を使用して特定の属性、たとえば家族構成が「夫婦」のＩＤを抽出する。
【０１３５】
起床時間を判定する場合にはＣＰＵ１２は起床時間に基づいて家族構成が「夫婦」のＩＤを「早起き」、「遅起き」および「普通起き」の３個のクラスタに分ける。ＣＰＵ１２は、各クラスタに分類されたＩＤをそれぞれ「早起き」、「遅起き」および「普通起き」と判定する。このようにすることにより、「夫婦」の世帯のなかで「早起き」なのか「遅起き」なのかを判定することができる。
【０１３６】
［実施の形態４］
図２３は、実施の形態４の情報処理システム１０の動作を示す機能ブロック図である。情報処理システム１０は、ＣＰＵ１２による制御に基づいて以下のように動作する。第２取得部６２は、電力使用者が使用した時系列的な電力使用量を取得する。第２判定部６４は、第２取得部６２が取得した電力使用量の変動に基づいて前記電力使用者が所定の行動を行った時間を判定する。第３判定部６５は、第２判定部６４が判定した時間から、電力使用者の生活習慣を判定する。
【０１３７】
［実施の形態５］
実施の形態５は、汎用のコンピュータとプログラム４７とを組み合わせて動作させることにより、情報処理システム１０を実現する形態に関する。図２４は、実施の形態５の情報処理システム１０の構成を示す説明図である。図２４を使用して、本実施の形態の構成を説明する。なお、実施の形態１と共通する部分の説明は省略する。
【０１３８】
情報処理システム１０は、ネットワーク２４を介して接続された電力メータ２１、サーバ１１およびクライアント２６を備える。電力メータ２１は、複数の一般家庭のそれぞれに備え付けられている。クライアント２６は、汎用のパソコン、タブレット、スマートフォン等の情報処理装置である。
【０１３９】
サーバ１１は、ＣＰＵ１２、主記憶装置１３、補助記憶装置１４、通信部１５、読取部１６およびバスを備える。読取部１６は、たとえば光学ディスク読取装置である。
【０１４０】
プログラム４７は、可搬型記録媒体４８に記録されている。ＣＰＵ１２は、読取部１６を介してプログラム４７を読み込み、補助記憶装置１４に保存する。またＣＰＵ１２は、入力装置１０内に実装されたフラッシュメモリ等の半導体メモリ４９に記憶されたプログラム４７を読出しても良い。さらに、ＣＰＵ１２は、通信部１５およびネットワーク２４を介して接続される図示しない他のサーバコンピュータからプログラム４７をダウンロードして補助記憶装置１４に保存しても良い。
【０１４１】
プログラム４７は、サーバ１１の制御プログラムとしてインストールされ、主記憶装置１３にロードして実行される。これにより、情報処理システムは上述した情報処理システム１０として機能する。
【０１４２】
各実施例で記載されている技術的特徴（構成要件）はお互いに組合せ可能であり、組み合わせすることにより、新しい技術的特徴を形成することができる。
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものでは無いと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味では無く、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【０１４３】
１０  情報処理システム
１１  サーバ
１２  ＣＰＵ
１３  主記憶装置
１４  補助記憶装置
１５  通信部
１６  読取部
２１  電力メータ
２４  ネットワーク
２６  クライアント
３１  電力使用量ＤＢ
３２  既知属性ＤＢ
３３  関数ＤＢ
３４  判定属性ＤＢ
３５  生活変化ＤＢ
４７  プログラム
４８  可搬型記録媒体
４９  半導体メモリ
５１  タイトル欄
５２  概要欄
５３  データ欄
５５  グラフ欄
５６  選択欄
６１  第１取得部
６２  第２取得部
６３  第１判定部
６４  第２判定部
６５  第３判定部
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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