(57)【要約】      （修正有）【課題】生活基盤サービスを使用する家庭の生活スタイルに適合した通知物を出力できる通知物出力装置を提供する。【解決手段】通知物出力装置１は、各家庭における生活基盤サービスの使用量を逐次記憶する使用量記憶部１１と、使用量記憶部１１に逐次記憶された使用量に基づいて、各家庭の行動パターンを推定する行動パターン推定部１２と、行動パターン推定部１２にて推定された各家庭の行動パターンに適合した内容を有する通知物を出力する通知物出力部１７と、を備える。【選択図】図２
2017219976.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各家庭における生活基盤サービスの使用量を逐次記憶する使用量記憶部と、
前記使用量記憶部に逐次記憶された前記使用量に基づいて、各家庭の行動パターンを推定する行動パターン推定部と、
前記行動パターン推定部にて推定された各家庭の行動パターンに適合した内容を有する通知物を出力する通知物出力部と、を備える通知物出力装置。
【請求項２】
前記行動パターンに適合した内容は、前記行動パターンに適合した商品およびサービスの少なくとも一方の宣伝を含む請求項１に記載の通知物出力装置。
【請求項３】
各家庭の属性情報を取得する属性情報取得部を備え、
前記通知物は、前記属性情報取得部で取得された前記属性情報に適合した内容も有する請求項１または２に記載の通知物出力装置。
【請求項４】
前記行動パターン推定部は、前記属性情報取得部で取得された前記属性情報を加味して前記行動パターンを推定し、
前記通知物出力部は、前記属性情報に適合した内容として前記属性情報を加味して推定された前記行動パターンに適合した内容を有する通知物を出力する請求項３に記載の通知物出力装置。
【請求項５】
前記属性情報に適合した内容は、前記属性情報に適合した商品およびサービスの少なくとも一方の宣伝を含む請求項３または４に記載の通知物出力装置。
【請求項６】
前記属性情報に適合した内容は、前記属性情報に適合した文章および画像の少なくとも一方を含む請求項５に記載の通知物出力装置。
【請求項７】
前記通知物は、前記生活基盤サービスに関する各家庭への訪問日時の通知を含み、
前記属性情報に適合した文章および画像の少なくとも一方は、前記宣伝および前記通知の少なくとも一方に含まれる請求項６に記載の通知物出力装置。
【請求項８】
前記属性情報に適合した文章は、前記属性情報に適合した文章表現、レイアウト、色およびフォントの少なくとも１つを有し、
前記属性情報に適合した画像は、前記属性情報に適合した色およびデザインの少なくとも一方を有する請求項６に記載の通知物出力装置。
【請求項９】
前記使用量記憶部に逐次記憶された前記使用量に基づいて、各家庭の将来の在宅状況を予測する在宅状況予測部と、
前記在宅状況予測部で予測された前記在宅状況に基づいて、前記訪問日時を策定する訪問計画策定部と、を備える請求項７に記載の通知物出力装置。
【請求項１０】
前記使用量記憶部は、２種類以上の前記生活基盤サービスのそれぞれの使用量を逐次記憶し、
前記行動パターン推定部は、前記使用量記憶部に逐次記憶された２種類以上の前記生活基盤サービスに対応する２種類以上の前記使用量同士の相関関係に基づいて、前記行動パターンを推定する請求項１乃至９のいずれか１項に記載の通知物出力装置。
【請求項１１】
前記通知物出力部は、前記通知物を印刷する請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の通知物出力装置。
【請求項１２】
前記通知物出力部は、各家庭に前記通知物を電子的に送信する請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の通知物出力装置。
【請求項１３】
前記生活基盤サービスは、電気、ガスおよび水道の少なくとも一つを含む提供サービスである請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の通知物出力装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、通知物出力装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ユーザ属性に応じた配信広告をユーザの情報端末に送信する技術が提案されている。しかしながら、この技術は、実際のユーザの生活スタイルに適合した配信広告を提供するには未だ不十分であった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−２１５７６８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本開示は、生活基盤サービスを使用する家庭の生活スタイルに適合した通知物を出力できる通知物出力装置を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示の一態様では、
各家庭における生活基盤サービスの使用量を逐次記憶する使用量記憶部と、
前記使用量記憶部に逐次記憶された前記使用量に基づいて、各家庭の行動パターンを推定する行動パターン推定部と、
前記行動パターン推定部にて推定された各家庭の行動パターンに適合した内容を有する通知物を出力する通知物出力部と、を備える通知物出力装置が提供される。
【０００６】
前記行動パターンに適合した内容は、前記行動パターンに適合した商品およびサービスの少なくとも一方の宣伝を含んでもよい。
【０００７】
各家庭の属性情報を取得する属性情報取得部を備え、
前記通知物は、前記属性情報取得部で取得された前記属性情報に適合した内容も有してもよい。
【０００８】
前記行動パターン推定部は、前記属性情報取得部で取得された前記属性情報を加味して前記行動パターンを推定し、
前記通知物出力部は、前記属性情報に適合した内容として前記属性情報を加味して推定された前記行動パターンに適合した内容を有する通知物を出力してもよい。
【０００９】
前記属性情報に適合した内容は、前記属性情報に適合した商品およびサービスの少なくとも一方の宣伝を含んでもよい。
【００１０】
前記属性情報に適合した内容は、前記属性情報に適合した文章および画像の少なくとも一方を含んでもよい。
【００１１】
前記通知物は、前記生活基盤サービスに関する各家庭への訪問日時の通知を含み、
前記属性情報に適合した文章および画像の少なくとも一方は、前記宣伝および前記通知の少なくとも一方に含まれてもよい。
【００１２】
前記属性情報に適合した文章は、前記属性情報に適合した文章表現、レイアウト、色およびフォントの少なくとも１つを有し、
前記属性情報に適合した画像は、前記属性情報に適合した色およびデザインの少なくとも一方を有してもよい。
【００１３】
前記使用量記憶部に逐次記憶された前記使用量に基づいて、各家庭の将来の在宅状況を予測する在宅状況予測部と、
前記在宅状況予測部で予測された前記在宅状況に基づいて、前記訪問日時を策定する訪問計画策定部と、を備えてもよい。
【００１４】
前記使用量記憶部は、２種類以上の前記生活基盤サービスのそれぞれの使用量を逐次記憶し、
前記行動パターン推定部は、前記使用量記憶部に逐次記憶された２種類以上の前記生活基盤サービスに対応する２種類以上の前記使用量同士の相関関係に基づいて、前記行動パターンを推定してもよい。
【００１５】
前記通知物出力部は、前記通知物を印刷してもよい。
【００１６】
前記通知物出力部は、各家庭に前記通知物を電子的に送信してもよい。
【００１７】
前記生活基盤サービスは、電気、ガスおよび水道の少なくとも一つを含む提供サービスであってもよい。
【発明の効果】
【００１８】
本開示によれば、生活基盤サービスを使用する家庭の生活スタイルに適合した通知物を出力できる通知出力装置を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】第１の実施形態による通知物出力システムを示すブロック図。
【図２】第１の実施形態による通知物出力装置を示すブロック図。
【図３】第１の実施形態による通知物出力装置の動作例を示す第１のフローチャート。
【図４】第１の実施形態による通知物出力装置の動作例を示す第２のフローチャート。
【図５】第２の実施形態による通知物出力システムを示すブロック図。
【図６】第２の実施形態による通知物出力装置を示すブロック図。
【図７】第２の実施形態による通知物出力装置の動作例を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
（第１の実施形態）
以下、図面を参照して本開示の第１の実施形態について説明する。図１は、第１の実施形態による通知物出力システム１００を示すブロック図である。図１の通知物出力システム１００は、例えば、電気、ガスおよび水道の少なくとも一つを含む生活基盤を使用する家庭すなわち需要者に通知物を提供することに用いることができる。
【００２１】
なお、本明細書において、家庭とは、夫婦や血縁関係を有する複数人の世帯に限らず、血縁関係を有さずに共同生活を営む複数人の世帯や、単身者の世帯も含む。
【００２２】
図１の通知物出力システム１００は、複数の生活基盤のそれぞれに対応する各家庭の機器２と、複数の生活基盤に対応する管理サーバ１０とを備える。
【００２３】
図１の例において、各家庭の機器２は、複数の生活基盤のそれぞれを使用する機器として、電気を使用する電気機器２１Ａと、ガスを使用するガス機器２１Ｂと、水を使用する水道機器２１Ｃと、通信を使用する通信機器２１Ｄとを有する。また、各家庭の機器２は、電気機器２１Ａの電気使用量を計測する第１使用量メータ２２Ａと、ガス機器２１Ｂのガス使用量を計測する第２使用量メータ２２Ｂと、水道機器２１Ｃの水使用量を計測する第３使用量メータ２２Ｃと、通信機器２１Ｄの通信使用量を計測する第４使用量メータ２２Ｄとを有する。各家庭の機器２は、特定箇所の生活基盤の使用量を測定するセンサを有していてもよい。例えば、センサは、エアコンや冷蔵庫などの特定箇所の電気使用量を測定したり、洗面台、台所または風呂などの特定箇所の水道使用量を測定したり、台所や風呂などの特定箇所のガス使用量を測定したりしてもよい。
【００２４】
また、図１に示すように、管理サーバ１０は、通知物出力装置１を備える。また、管理サーバ１０は、第１使用量メータ２２Ａに対応する電力管理サーバＳＡと、第２使用量メータ２２Ｂに対応するガス管理サーバＳＢと、第３使用量メータ２２Ｃに対応する水道管理サーバＳＣと、第４使用量メータ２２Ｄに対応する通信管理サーバＳＤとを備える。
【００２５】
管理サーバ１０は、ネットワークの一例であるインターネット４を経由して、使用量メータ２２Ａ〜２２Ｄから生活基盤の使用量を対応する管理サーバＳＡ〜ＳＤに収集可能である。既述したセンサを設ける場合、生活基盤の使用量には、センサからの情報が含まれていてもよい。管理サーバ１０は、ネットワーク以外の手法で生活基盤の使用量を収集してもよい。例えば、管理サーバ１０は、記憶媒体を通じて生活基盤の使用量を収集してもよい。
【００２６】
通知物出力装置１は、生活基盤毎の管理サーバＳＡ〜ＳＤを通じて使用量メータ２２Ａ〜２２Ｄから生活基盤の使用量を収集可能である。
【００２７】
図２は、第１の実施形態による通知物出力システム１００の通知物出力装置１を示すブロック図である。
【００２８】
図２に示すように、通知物出力装置１は、使用量記憶部１１と、行動パターン推定部１２と、属性情報取得部１３と、在宅状況推定部１４と、在宅状況予測部１５と、訪問計画策定部１６と、通知物出力部１７と、顧客情報取得部１８とを備える。
【００２９】
顧客情報取得部１８は、生活基盤サービスの顧客情報を取得する。顧客情報には、各家庭の顧客識別番号、契約者名、住所、電話番号、生年月日等の各種の情報が、例えばテーブル形式などの互いに対応付けられた状態で含まれていてもよい。また、顧客情報には、各家庭から同意のうえで取得した職種や性別や家族構成などの付属情報が含まれていてもよい。
【００３０】
（使用量記憶部１１）
使用量記憶部１１は、ネットワーク４等を利用して収集された各家庭における生活基盤サービスの使用量を、各家庭ごとに逐次記憶する。使用量記憶部１１は、複数の時間帯のそれぞれについて、使用量を記憶する。複数の時間帯は、同一の時間幅の時間帯であって、互いに連続した時間帯であってもよい。この場合、使用量記憶部１１は、時間幅に相当する一定時間置きに使用量を記憶する。
【００３１】
また、使用量記憶部１１は、顧客情報と対応付けて使用量を記憶してもよい。
【００３２】
また、使用量記憶部１１は、２種類以上の生活基盤サービスのそれぞれの使用量を記憶する。図１の例において、使用量記憶部１１は、電気、ガス、水道および通信の４種類の使用量を記憶できる。
【００３３】
（行動パターン推定部１２）
行動パターン推定部１２は、使用量記憶部１１に逐次記憶された使用量に基づいて、各家庭の行動パターンを推定する。行動パターン推定部１２は、使用量記憶部１１に逐次記憶された２種類以上の生活基盤サービスに対応する２種類以上の使用量同士の相関関係に基づいて、行動パターンを推定してもよい。
【００３４】
行動パターンおよびその推定の具体的な態様は、使用量に基づくのであれば特に限定されない。例えば、行動パターン推定部１２は、使用量記憶部１１に記憶されたガスの使用量が閾値より多い家庭について、“料理の頻度が高い”と推定してもよい。また、例えば、行動パターン推定部１２は、使用量記憶部１１に記憶された水およびガスの同一時間帯における使用量が閾値より多い家庭について、“入浴の頻度が高い”と推定してもよい。また、行動パターン推定部１２は、使用量記憶部１１に記憶されたエアコンの使用量が、閾値より多い家庭について、“エアコンの使用頻度が高い”と推定してもよい。また、行動パターン推定部１２は、土日および祝日の全生活基盤の使用量が閾値より低い家庭について、“旅行の頻度が高い”と推定してもよい。行動パターン推定部１２は、行動パターンに応じたフラグを記憶することで、行動パターンを推定してもよい。
【００３５】
また、行動パターン推定部１２は、後述する属性情報取得部１３で取得された属性情報を加味して行動パターンを推定してもよい。例えば、行動パターン推定部１２は、ガスの使用量が閾値より多く、かつ、男の子または女の子がいる家庭について、“料理の頻度が高く、かつ、料理に子供向けの料理が含まれる”と推定してもよい。また、行動パターン推定部１２は、ガスの使用量が閾値より多く、かつ、高齢者がいる家庭について、“料理の頻度が高く、かつ、料理に高齢者向けの料理が含まれる”と推定してもよい。また、行動パターン推定部１２は、水およびガスの同一時間帯における使用量が閾値より多く、かつ、男の子または女の子がいる家庭について、“入浴の頻度が高く、かつ、入浴中に男の子／女の子向けの風呂用玩具で遊ぶ可能性が高い”と推定してもよい。また、行動パターン推定部１２は、土日および祝日の全生活基盤の使用量が閾値より低く、かつ、男の子または女の子がいる家庭について、“ファミリー向けの観光地への旅行の頻度が高い”と推定してもよい。
【００３６】
行動パターンの推定のタイミングや周期も特に限定されない。例えば、行動パターン推定部１２は、後述する通知物を作成するタイミングで、現在から過去に至る一定期間分の使用量を使用量記憶部１１からまとめて取得して、一定期間分の行動パターンをまとめて推定してもよい。
【００３７】
（属性情報取得部１３）
属性情報取得部１３は、各家庭の属性情報を取得する。
【００３８】
属性情報は、各家庭の人間に関する情報である。属性情報は、各家庭の家族構成と、各家庭の人間の個人情報との少なくとも一方を含む。各家庭の人間の個人情報は、例えば、性別や職種などであってもよい。属性情報取得部１３は、既述した顧客情報から属性情報を取得してもよい。
【００３９】
（在宅状況推定部１４）
在宅状況推定部１４は、使用量記憶部１１に記憶された使用量に基づいて、各家庭の現在から過去に至る在宅状況を推定する。在宅状況推定部１４は、属性情報取得部１３で取得された属性情報にも基づいて在宅状況を推定してもよい。
【００４０】
具体的には、在宅状況推定部１４は、使用量記憶部１１に記憶された複数の時間帯のそれぞれの使用量に基づいて、現在から過去に至る在宅状況を推定する。現在から過去に至る在宅状況の具体的な態様は特に限定されない。例えば、現在から過去に至る在宅状況は、使用量記憶部１１に記憶された複数の時間帯のそれぞれの使用量のうち、現在から所定時間前の時点までの一定期間内における複数の時間帯ごとの使用量であってもよい。または、現在から過去に至る在宅状況は、現在から所定時間前の時点までの一定期間内における複数の時間帯ごとの使用量のそれぞれに基づいて算出されたパラメータであってもよい。パラメータは、複数の時間帯のそれぞれの終期に各家庭を訪問した場合に応対可能な人間が各家庭にいた確率であってもよい。
【００４１】
現在から過去に至る在宅状況の推定は、後述する将来の在宅状況を予測する直前に実行してもよい。
【００４２】
（在宅状況予測部１５）
在宅状況予測部１５は、在宅状況推定部１４で推定された現在から過去に至る在宅状況の時間推移に基づいて、各家庭の将来の在宅状況を予測する。
【００４３】
具体的には、在宅状況予測部１５は、現在から過去に至る在宅状況に基づいて、各家庭の将来の訪問時に応対可能な人間が各家庭にいる確率を示す在宅確率を、将来の在宅状況として算出する。ここで、“応対可能な人間”とは、単に在宅している人間ではなく、訪問した時間帯に都合がつく人間及び訪問目的の内容に対応できる人間である。例えば子供でなくて大人の対応が必要な場合は“大人”である。また、在宅状況予測部１５は、２種類以上の生活基盤サービスに対応する２種類以上の使用量同士の相関関係に基づいて、在宅確率を算出してもよい。２種類以上の使用量同士の相関関係は、在宅状況推定部１４で推定された現在から過去に至る在宅状況に対応付けられていてもよい。また、在宅状況予測部１５は、属性情報と使用量との相関関係に基づいて在宅確率を算出してもよい。また、在宅状況予測部１５は、属性情報と２種類以上の使用量との相関関係に基づいて在宅確率を算出してもよい。また、在宅状況予測部１５は、個別の電気機器や、個別の水道箇所、ガスの利用箇所毎の使用量に基づいて在宅確率を算出してもよい。
【００４４】
在宅確率は、例えば、将来の訪問時に都合がつく大人が各家庭にいる確率であってもよい。在宅確率は、曜日および時間帯に区分けされた値であってもよい。在宅確率の算出の具体的な態様は特に限定されない。在宅状況予測部１５は、２種類以上の使用量および属性情報と在宅確率との対応表から、２種類以上の使用量および属性情報に対応する在宅確率を一義的に抽出してもよい。あるいは、在宅状況推定部１４は、２種類以上の使用量と属性情報とを変数とした関数で在宅確率を算出してもよい。
【００４５】
在宅確率は、その算出時点と同時期における過去の使用量を反映した値であってもよい。例えば、在宅確率は、その算出時点と同じ曜日および同じ時間帯での複数回分の過去の電気の使用量の平均値に比例した値であってもよい。また、在宅確率は、過去の同時期の使用量のうち、現在に近い時期の使用量の重みを大きくして算出してもよい。また、在宅確率は、電気の使用量の平均値が多い場合であっても、ガスの使用量の平均値が多い場合には低い値となってもよい。ガスの使用量が多い場合には、家庭で料理をしている可能性が高く、大人がいても都合が悪い可能性が高いからである。また、在宅確率は、ガスおよび水道の使用量の平均値が多い場合には低い値となってもよい。ガスおよび水道の使用量が多い場合には、家庭で入浴している可能性が高く、大人がいても都合が悪い可能性が高いからである。２種類以上の使用量の相関関係に基づいて在宅確率を算出することで、家庭の日常生活を妨げない訪問日時を策定できる。
【００４６】
また、在宅確率は、土日や祝日などの仕事の休日や、仕事から帰宅した時間帯に高くなる値であってもよい。休日や帰宅した時間帯は、例えば職種などの属性情報に応じて家庭毎に異なってよい。使用量から休日の曜日を推測できれば、在宅確率を休日は高くしても良い。休日であればどの時間帯に訪問時間を設定しても、事前に訪問時間を通知しておけば、その時間に在宅してくれる可能性が高くなる。また、使用量の時間帯の幅を複数用意して、大きい幅と小さい幅を使い分けて、在宅確率を算出してもよい。例えば、当該家庭が会社員のみで構成される場合、平日は職場にいるため昼間の在宅率は低いが、土曜であれば出勤しないため昼間でも在宅率は高くなる。パートであれば特定の曜日の特定の時間帯だけ在宅確率が低くなる。従って、時間帯別の在宅確率は、曜日を考慮して算出してもよい。これにより、同じ家庭の同じ時間帯であっても曜日によって値が変わるように、曜日別に異なる在宅確率を算出できる。
【００４７】
また、在宅状況予測部１５は、在宅状況推定部１４の機能を兼ねてもよい。この場合は、在宅状況推定部１４を省略してよい。
【００４８】
（訪問計画策定部１６）
訪問計画策定部１６は、在宅状況予測部１５で予測された各家庭の将来の在宅状況に基づいて、各家庭への訪問計画を策定する。訪問計画は、訪問日時と、訪問する家庭と、訪問員と、訪問目的との少なくとも１つを含む。
【００４９】
例えば、訪問計画策定部１６は、在宅状況予測部１５で予測された各家庭の在宅確率が所定の閾値を超えるか否かを判定する。そして、訪問計画策定部１６は、閾値を超えると判定された各家庭の在宅確率に対応する日時を、各家庭への訪問日時と決定する。閾値を超える在宅確率に対応する日時が複数ある場合、訪問計画策定部１６は、当該複数の日時のうち在宅確率が最大の日時を訪問日時と決定してもよい。
【００５０】
また、訪問計画策定部１６は、在宅確率が閾値を超える家庭について、家庭を訪問可能な訪問員を検索する。訪問員の検索の具体的態様については特に限定されない。例えば、訪問計画策定部１６は、訪問員の検索データベースを保有し、保有された検索データベースに基づいて訪問員を検索してもよい。検索データベースには、検索キーとして、訪問員の氏名、担当地域、性別、訪問予定が無い空き時間などの情報が、例えばテーブル形式などの互いに対応付けられた状態で含まれていてもよい。また、検索データベースは、通知物出力装置１と通信可能な外部サーバに存在してもよい。
【００５１】
訪問計画策定部１６は、属性情報取得部１３で取得された属性情報に基づいて、訪問時に応対可能な人間に適合した訪問員を検索してもよい。例えば、訪問計画策定部１６は、女性の単身者の家庭について、女性の訪問員を検索してもよい。訪問時に応対可能な人間に適合した訪問員を検索することで、応対者に安心感を与えることができる。
【００５２】
また、訪問計画策定部１６は、各家庭への訪問員の訪問の順序を示す訪問ルートを検索する。例えば、訪問計画策定部１６は、訪問員の担当地域の顧客情報のうち、訪問日が同じ顧客情報を、訪問時間帯が早い順にソートすることで、訪問ルートを検索してもよい。
【００５３】
訪問計画策定部１６は、インターネット等のネットワークを通じて、検索された訪問員の携帯機器に、訪問ルートと訪問の指示とを送信してもよい。
【００５４】
訪問計画策定部１６は、ある家庭への訪問時に不在であった場合に、使用量記憶部１１に逐次記憶された使用量と、訪問計画策定部１６で策定された訪問計画と、在宅状況推定部１４、在宅状況予測部１５による在宅確率とに基づいて、不在の家庭への再訪問計画を策定してもよい。再訪問計画の策定は、訪問計画の策定と同様の手法で行ってもよい。
【００５５】
（通知物出力部１７）
通知物出力部１７は、行動パターン推定部１２にて推定された各家庭の行動パターンに適合した内容を有する通知物を出力する。第１の実施形態の通知物出力部１７は、訪問計画策定部１６で策定された訪問計画に基づいて、通知物として、各家庭の訪問日時を含む通知物を出力する。
【００５６】
通知物は、例えば、葉書や封書などの郵便物や、人が直接ポスト等に投函するチラシが挙げられる。また、郵便物に限らず、通知物は、メールなどの電子情報であってもよい。通知物出力部１７は、再訪問計画が策定された場合に、策定された再訪問計画に従って、不在の家庭に再訪問日程を通知するための再訪問通知物を出力してもよい。
【００５７】
各家庭の行動パターンに適合した内容を有する通知物は、行動パターンに適合した商品およびサービスの少なくとも一方の宣伝を含む通知物である。すなわち、通知物は、行動パターンに適合した商品およびサービスの少なくとも一方の広告情報が付加された訪問日時の通知物である。
【００５８】
例えば、行動パターン推定部１２によって“料理の頻繁が高い”と推定された場合、通知物出力部１７は、調理器具や台所の修理サービスを宣伝する広告情報が付加された通知物を出力してもよい。また、例えば、行動パターン推定部１２によって“入浴の頻度が高い”と推定された場合、通知物出力部１７は、入浴用品や風呂工事サービスを宣伝する広告情報が付加された通知物を出力してもよい。また、例えば、行動パターン推定部１２によって“エアコンの使用頻度が高い”と推定された場合には、通知物出力部１７は、アイスクリームやエアコン修理サービスを宣伝する広告情報が付加された通知物を出力してもよい。また、例えば、行動パターン推定部１２によって“旅行の頻度が高い”と推定された場合には、通知物出力部１７は、ホテルや景勝地などの観光施設を宣伝する広告情報が付加された通知物を出力してもよい。
【００５９】
また、通知物は、属性情報取得部１３で取得された属性情報に適合した内容も有する。具体的には、通知物は、属性情報に適合した内容として、属性情報に適合した文章および画像の少なくとも一方を含む。属性情報に適合した文章は、属性情報に適合した文章表現、レイアウト、色およびフォントの少なくとも１つを有する。また、属性情報に適合した画像は、属性情報に適合した色およびデザインの少なくとも一方を有する。
【００６０】
例えば、世帯主が女性の家庭について、通知物出力部１７は、通知物の色をピンク色にしてもよい。また、世帯主が高齢者の家庭について、通知物出力部１７は、文章の冒頭に時候の挨拶を入れるなど、丁寧な言葉で訪問日時の通知内容を表現したり、読みやすいようにフォントが大きい文字で訪問日時の通知内容を表現したりしてもよい。また、属性情報に過去の訪問に応じてもらえなかった情報が含まれている場合、通知物出力部１７は、訪問への応対の重要性を伝える内容を通知物に含ませてもよい。
【００６１】
また、属性情報に適合した内容は、訪問日時の通知だけでなく、属性情報を加味して推定した行動パターンに適合した広告情報に含まれていてもよい。すなわち、広告情報は、家族構成、性別、年齢などの属性情報を加味して推定された行動パターンに適合した具体的態様の商品およびサービスを宣伝するものであってもよい。例えば、行動パターン推定部１２によって“料理の頻度が高く、かつ、料理に子供向けの料理が含まれる”と推定された場合、通知物出力部１７は、子供向けの献立をメインとした料理本の広告情報を出力してもよい。また、例えば、行動パターン推定部１２によって“入浴の頻度が高く、かつ、入浴中に男の子向けの風呂用玩具で遊ぶ可能性が高い”と推定された場合、通知物出力部１７は、入浴用品の広告情報の中に、男の子向けの風呂用玩具の広告情報を含ませてもよい。また、例えば、行動パターン推定部１２によって“ファミリー向けの観光地への旅行の頻度が高い”と推定された場合、通知物出力部１７は、ファミリー向けの観光施設の広告情報を出力してもよい。また、通知物出力部１７は、訪問日時の通知欄と同様に、広告情報についても、属性情報に適合した文章や画像を有するようにしてもよい。
【００６２】
通知物出力部１７は、例えば、行動パターンと、通知物の内容すなわち広告情報および訪問日時の通知内容とが例えばテーブル形式で対応付けられたデータベースを保有してもよい。そして、通知物出力部１７は、各家庭毎に、行動パターン推定部１２で推定された行動パターンに対応する通知物の内容をデータベースから一義的に抽出することで、広告情報と訪問日時の通知内容とを設定してもよい。
【００６３】
（動作例）
次に、第１の実施形態の通知物出力システム１００の動作例について説明する。図３は、第１の実施形態による通知物出力装置１の動作例を示す第１のフローチャートである。
【００６４】
そして、初期状態から、先ず、行動パターン推定部１２は、使用量記憶部１１から各家庭の使用量を取得し、かつ、これと同時または前後して、属性情報取得部１３から属性情報を取得する（ステップＳ１）。
【００６５】
使用量および属性情報を取得した後、行動パターン推定部１２は、属性情報取得部１３から取得された属性情報に基づいて、家庭に成人男性がいるか否かを判定する（ステップＳ２）。成人男性がいる場合（ステップＳ２：Ｙｅｓ）、行動パターン推定部１２は、家庭に成人男性がいることを示すフラグＡを設定する（ステップＳ３）。フラグは、行動パターン推定部１２の記憶領域または行動パターン推定部１２の外部の記憶領域に設定してもよい。
【００６６】
成人男性がいない場合（ステップＳ２：Ｎｏ）またはフラグＡを設定した後、行動パターン推定部１２は、属性情報に基づいて、家庭に成人女性がいるか否かを判定する（ステップＳ４）。成人女性がいる場合（ステップＳ４：Ｙｅｓ）、行動パターン推定部１２は、家庭に成人女性がいることを示すフラグＢを設定する（ステップＳ５）。
【００６７】
成人女性がいない場合（ステップＳ４：Ｎｏ）またはフラグＢを設定した後、行動パターン推定部１２は、属性情報に基づいて、家庭に通勤者がいるか否かを判定する（ステップＳ６）。通勤者がいる場合（ステップＳ６：Ｙｅｓ）、行動パターン推定部１２は、家庭に通勤者がいることを示すフラグＣを設定する（ステップＳ７）。
【００６８】
通勤者がいない場合（ステップＳ６：Ｎｏ）またはフラグＣを設定した後、行動パターン推定部１２は、属性情報に基づいて、家庭に主婦がいるか否かを判定する（ステップＳ８）。主婦がいる場合（ステップＳ８：Ｙｅｓ）、行動パターン推定部１２は、家庭に主婦がいることを示すフラグＤを設定する（ステップＳ９）。
【００６９】
主婦がいない場合（ステップＳ８：Ｎｏ）またはフラグＤを設定した後、行動パターン推定部１２は、属性情報に基づいて、家庭に男の子がいるか否かを判定する（ステップＳ１０）。男の子がいる場合（ステップＳ１０：Ｙｅｓ）、行動パターン推定部１２は、家庭に男の子がいることを示すフラグＥを設定する（ステップＳ１１）。
【００７０】
男の子がいない場合（ステップＳ１０：Ｎｏ）またはフラグＥを設定した後、行動パターン推定部１２は、属性情報に基づいて、家庭に女の子がいるか否かを判定する（ステップＳ１２）。女の子がいる場合（ステップＳ１２：Ｙｅｓ）、行動パターン推定部１２は、家庭に女の子がいることを示すフラグＦを設定する（ステップＳ１３）。
【００７１】
女の子がいない場合（ステップＳ１２：Ｎｏ）またはフラグＦを設定した後、行動パターン推定部１２は、属性情報に基づいて、家庭に高齢者がいるか否かを判定する（ステップＳ１４）。高齢者がいる場合（ステップＳ１４：Ｙｅｓ）、行動パターン推定部１２は、家庭に高齢者がいることを示すフラグＧを設定する（ステップＳ１５）。
【００７２】
なお、以上の判定の順序および各判定に応じたフラグの設定の順序は、互いに前後してもよい。また、判定内容も以上に限定されない。
【００７３】
高齢者がいない場合（ステップＳ１４：Ｎｏ）またはフラグＧを設定した後、行動パターン推定部１２は、各家庭毎に、使用量および属性情報に関するフラグＡ〜Ｇの設定状況に基づいて、属性情報を加味した行動パターンを推定する（ステップＳ１６）。
【００７４】
行動パターンを推定した後、通知物出力部１７は、各家庭毎に、推定された行動パターンに適合した訪問日時の通知内容および広告情報を設定する（ステップＳ１７）。
【００７５】
図４は、第１の実施形態による通知物出力装置１の動作例を示す第２のフローチャートである。訪問日時の通知内容の設定（ステップＳ１７）の前までに、通知物出力装置１は、訪問日時を決定する。
【００７６】
具体的には、先ず、図４に示すように、在宅状況推定部１４は、使用量記憶部１１から各家庭の使用量を取得する（ステップＳ２１）。
【００７７】
各家庭の使用量を取得した後、在宅状況推定部１４は、取得された使用量に基づいて、各家庭の現在から過去に至る在宅状況を推定する（ステップＳ２２）。
【００７８】
各家庭の現在から過去に至る在宅状況を推定した後、在宅状況予測部１５は、算出された各家庭の現在から過去に至る在宅状況に基づいて、各家庭の在宅確率を算出する（ステップＳ２３）。
【００７９】
各家庭の在宅確率を算出した後、訪問計画策定部１６は、算出された各家庭の在宅確率に基づいて、各家庭への訪問日時を決定する（ステップＳ２４）。
【００８０】
訪問日時の通知内容および広告情報の設定（図３のステップＳ１７）の後、図３に示すように、通知物出力部１７は、設定された訪問日時の通知内容で、設定された広告情報が付加された通知書を出力する（ステップＳ１８）。通知物出力部１７は、印刷によって通知書を出力してもよく、または、家庭へのメール送信によって電子的に通知書を出力してもよい。
【００８１】
以上述べたように、第１の実施形態によれば、通知物出力部１７によって行動パターン推定部１２にて推定された各家庭の行動パターンに適合した内容を有する通知物を出力することで、生活基盤サービスを使用する家庭の生活スタイルに適合した有用な通知物を提供できる。例えば、料理の頻度が高い家庭には料理に関する商品やサービスの広告を提供し、入浴の頻度が高い家庭には風呂に関する商品やサービスの広告を提供し、旅行好きの家庭には旅行に関する商品やサービスの広告を提供する。これにより、生活基盤の提供サービスに付加価値をもたせることができる。
【００８２】
また、第１の実施形態によれば、通知物出力部１７によって属性情報に適合した内容の通知物を提供できる。例えば、女性の顧客には、女性に好まれ易い色を用いて訪問日時を通知し、高齢者の顧客には、高齢者に好まれ易い文章表現や文字の大きさを用いて訪問日時を通知することで、生活基盤の提供サービスに対する心象を向上させることができる。
【００８３】
（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態として、訪問日時の通知と独立した広告情報を出力可能な通知物出力装置の実施形態について説明する。なお、第２の実施形態において、第１の実施形態に対応する構成部については、同一の符号を用いて重複した説明を省略する。
【００８４】
図５は、第２の実施形態による通知物出力システム１００を示すブロック図である。第１の実施形態の通知物出力装置１は、生活基盤毎の管理サーバＳＡ〜ＳＥとともに管理サーバ１０に配置され、広告情報を訪問日時の付加情報として出力していた。これに対して、第２の実施形態の通知物出力装置１は、訪問日時の通知とは独立して広告情報を出力する。
【００８５】
具体的には、図５に示すように、第２の実施形態の訪問計画策定装置１は、ネットワークの一例であるインターネット５を経由して、生活基盤毎の管理サーバＳＡ〜ＳＥから各家庭の生活基盤の使用量を収集可能である。なお、訪問計画策定装置１は、生活基盤の複数の提供者から各提供者毎の使用量を収集してもよい。
【００８６】
図６は、第２の実施形態による通知物出力装置１を示すブロック図である。図６に示すように、第２の実施形態の通知物出力装置１は、訪問日付の通知とは独立して広告情報を通知するため、図２の構成に対して、在宅状況推定部１４、在宅状況予測部１５および訪問計画策定部１６が削除されている。通知物出力部１７は、行動パターン推定部１２で推定された行動パターンおよび属性情報取得部１３で取得された属性情報に適合した内容の通知物を出力する。
【００８７】
図７は、第２の実施形態による通知物出力装置１の動作例を示すフローチャートである。図７に示すように、第２の実施形態では、図４で説明した訪問日時の決定および決定された訪問日時の通知内容の設定は行わず、推定された行動パターン適合した広告情報を設定する（ステップＳ１９）。そして、設定された広告情報を出力する（ステップＳ２０）。
【００８８】
第２の実施形態によれば、第１の実施形態と同様に、通知物出力部１７によって行動パターン推定部１２にて推定された各家庭の行動パターンに適合した内容を有する通知物を出力することで、生活基盤サービスを使用する家庭の生活スタイルに適合した有用な通知物を提供できる。
【００８９】
また、第２の実施形態によれば、訪問日時とは独立して広告を通知できるので、最新の商品やサービスを迅速に宣伝できる。
【００９０】
なお、通知物出力装置１は、訪問日時の付加情報として広告情報を出力する第１の実施形態の機能と、訪問日付と独立して広告情報を出力する第２の実施形態の機能とを併有してもよい。この場合、通知物出力装置１は、双方の機能を適宜使い分けてもよい。例えば、生活基盤の設備点検は比較的長い周期で行われるので、次の訪問日時の通知のときまでに頻繁に更新される商品およびサービスの広告については、設備点検の周期より短い周期で訪問日時の通知とは独立して顧客に提供してもよい。
【００９１】
本実施形態の通知物出力装置１の少なくとも一部は、ハードウェアで構成してもよいし、ソフトウェアで構成してもよい。ソフトウェアで構成する場合には、通知物出力装置１の少なくとも一部の機能を実現するプログラムを記録媒体に収納し、コンピュータに読み込ませて実行させてもよい。また、管理サーバ１の少なくとも一部の機能を実現するプログラムを、通信回線を介して頒布してもよい。
【００９２】
本開示の態様は、上述した個々の実施形態に限定されるものではなく、当業者が想到しうる種々の変形も含むものであり、本開示の効果も上述した内容に限定されない。すなわち、特許請求の範囲に規定された内容およびその均等物から導き出される本開示の概念的な思想と趣旨を逸脱しない範囲で種々の追加、変更および部分的削除が可能である。
【符号の説明】
【００９３】
１  通知物出力装置、１１  使用量記憶部、１２  行動パターン推定部、１７  通知物出力部
【図１】
2017219976.tif 000003
【図２】
2017219976.tif 000004
【図３】
2017219976.tif 000005
【図４】
2017219976.tif 000006
【図５】
2017219976.tif 000007
【図６】
2017219976.tif 000008
【図７】
2017219976.tif 000009