(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
住居のライフライン使用状況を示す利用データを取得する取得部と、
前記住居における過去のライフライン使用状況を示す利用データと、前記住居の在・不在を示す在不在データとを学習データセットとして学習された学習モデルに、前記取得部が取得した前記利用データを入力することで、前記住居の在・不在の予測値を演算する予測部と、
前記住居の在・不在の予測値及び前記利用データに基づいて、前記住居の居住者のフレイル状態を検知する検知部と、
を備える情報処理システム。
【請求項２】
前記ライフライン使用状況は、電力使用状況である、
請求項１に記載の情報処理システム。
【請求項３】
前記検知部は、前記予測値と前記利用データとに基づいて前記居住者の活動量を演算し、前記活動量に応じて前記フレイル状態であるか、プレフレイル状態であるか、ノンフレイル状態であるかを検知する、
請求項１または２に記載の情報処理システム。
【請求項４】
前記居住者の活動を検出するセンサを備え、
前記検知部は、前記活動量を、前記センサによる検出値によって補正する、
請求項３に記載の情報処理システム。
【請求項５】
前記センサは、ＣＯ２センサである、
請求項４に記載の情報処理システム。
【請求項６】
前記ライフライン使用状況は、ライフライン使用量であり、
前記ライフライン使用量のＺスコアを求めることで前記ライフライン使用量を正規化する正規化部を供える
請求項１から５のいずれか一項に記載の情報処理システム。
【請求項７】
住居のライフライン使用状況を示す利用データを取得する取得部と、
前記住居における過去のライフライン使用状況を示す利用データと、前記住居の在・不在を示す在不在データとを学習データセットとして学習された学習モデルに、前記取得部が取得した前記利用データを入力することで、前記住居の在・不在の予測値を演算する予測部と、
前記住居の在・不在の予測値及び前記利用データに基づいて、前記住居の居住者のフレイル状態を検知する検知部と、
を備える情報処理装置。
【請求項８】
コンピュータが、
住居のライフライン使用状況を示す利用データを取得する取得過程と、
前記住居における過去のライフライン使用状況を示す利用データと、前記住居の在・不在を示す在不在データとを学習データセットとして学習された学習モデルに、前記取得過程により取得してされた前記利用データを入力することで、前記住居の在・不在の予測値を演算する予測過程と、
前記住居の在・不在の予測値及び前記利用データに基づいて、前記住居の居住者のフレイル状態を検知する検知過程と、
を有する情報処理方法。
【請求項９】
コンピュータに、
住居のライフライン使用状況を示す利用データを取得する取得ステップと、
前記住居における過去のライフライン使用状況を示す利用データと、前記住居の在・不在を示す在不在データとを学習データセットとして学習された学習モデルに、前記取得ステップにより取得された前記利用データを入力することで、前記住居の在・不在の予測値を演算する予測ステップと、
前記住居の在・不在の予測値及び前記利用データに基づいて、前記住居の居住者のフレイル状態を検知する検知ステップと、
を実行するためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
高齢の独居者の見守りシステムが知られている。例えば、特許文献１には、在宅モードに設定して独居者が自ら外部に救援要請したり、外出モードに設定して留守時のセンサの異常検知により自宅に侵入者がいることを通報したりする監視警備連絡装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−０１６６０９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載の技術では、救援が必要なときに独居者自らが救援要請出来ない場合、適切に救援できないことがあった。また、独居者による操作なしに、当該独居者の健康状態を見守ることができないことがあった。このように、対象者を見守るときの利便性が十分でないという課題があった。
【０００５】
本発明は、上記の課題を解決すべくなされたもので、その目的は、対象者を見守るときの利便性を向上させることができる情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様は、上記課題を鑑みてなされたものであり、住居のライフライン使用状況を示す利用データを取得する取得部と、前記住居における過去のライフライン使用状況を示す利用データと、前記住居の在・不在を示す在不在データとを学習データセットとして学習された学習モデルに、前記取得部が取得した前記利用データを入力することで、前記住居の在・不在の予測値を演算する予測部と、前記住居の在・不在の予測値及び前記利用データに基づいて、前記住居の居住者のフレイル状態を検知する検知部と、を備える情報処理システムである。
【０００７】
また、本発明の一態様は、上記課題を鑑みてなされたものであり、住居のライフライン使用状況を示す利用データを取得する取得部と、前記住居における過去のライフライン使用状況を示す利用データと、前記住居の在・不在を示す在不在データとを学習データセットとして学習された学習モデルに、前記取得部が取得した前記利用データを入力することで、前記住居の在・不在の予測値を演算する予測部と、前記住居の在・不在の予測値及び前記利用データに基づいて、前記住居の居住者のフレイル状態を検知する検知部と、を備える情報処理装置である。
【０００８】
また、本発明の一態様は、上記課題を鑑みてなされたものであり、コンピュータが、住居のライフライン使用状況を示す利用データを取得する取得過程と、前記住居における過去のライフライン使用状況を示す利用データと、前記住居の在・不在を示す在不在データとを学習データセットとして学習された学習モデルに、前記取得過程により取得してされた前記利用データを入力することで、前記住居の在・不在の予測値を演算する予測過程と、前記住居の在・不在の予測値及び前記利用データに基づいて、前記住居の居住者のフレイル状態を検知する検知過程と、を有する情報処理方法である。
【０００９】
また、本発明の一態様は、上記課題を鑑みてなされたものであり、コンピュータに、住居のライフライン使用状況を示す利用データを取得する取得ステップと、前記住居における過去のライフライン使用状況を示す利用データと、前記住居の在・不在を示す在不在データとを学習データセットとして学習された学習モデルに、前記取得ステップにより取得された前記利用データを入力することで、前記住居の在・不在の予測値を演算する予測ステップと、前記住居の在・不在の予測値及び前記利用データに基づいて、前記住居の居住者のフレイル状態を検知する検知ステップと、を実行するためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１０】
上記少なくとも一つの態様によれば、対象者を見守るときの利便性を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】第１実施形態に係る情報処理システムの一例を示す概略図である。
【図２】本実施形態に係るスマートメータの構成を示す概略ブロック図である。
【図３】本実施形態に係るサーバ装置の構成を示す概略ブロック図である。
【図４】本実施形態に係る教師データの一例を示す図である。
【図５】本実施形態に係る設置情報の一例を示す図である。
【図６】本実施形態に係るスマートメータが取得した電力情報の一例を示す図である。
【図７】本実施形態に係る利用者情報の一例を示す図である。
【図８】本実施形態に係る在宅予測結果の一例を示す図である。
【図９】本実施形態に係る端末装置の構成を示す概略ブロック図である。
【図１０】本実施形態に係る学習処理の一例を示すフローチャートである。
【図１１】本実施形態に係る予測処理の一例を示すフローチャートである。
【図１２】本実施形態に係る次の活動量算出処理の一例を示すフローチャートである。
【図１３】第２実施形態に係る情報処理システムの一例を示す概略図である。
【図１４】本実施形態に係るサーバ装置の構成の一例を示す概略ブロック図である。
【図１５】第３実施形態に係る学習処理の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
（第１実施形態）
以下、図面を参照して、第１実施形態について詳しく説明する。
【００１３】
＜情報処理システム＞
図１は、第１実施形態に係る情報処理システムＳＹＳの一例を示す概略図である。
情報処理システムＳＹＳは、ゲートウェイＧＷ、サーバ装置２０、及び、端末装置３０を備える。また、ゲートウェイＧＷ、サーバ装置２０、及び、端末装置３０は、ネットワークＮＷを介して接続される。ネットワークＮＷは、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、又はインターネット等の情報通信ネットワークである。情報通信ネットワークは、有線、又は無線のネットワークでもよいし、種々のネットワークを組み合わせたネットワークであってもよい。
ゲートウェイＧＷは、住居ＨＭに設置され、当該住居のスマートメータ１０と有線、又は無線のネットワークを介して接続される。
【００１４】
本実施形態では、説明の都合上、端末装置３０が１つである例を説明するが、端末装置３０は、複数の端末装置３０（３０−１、・・・、３０−Ｎ）を備えてもよい。また、本実施形態において、スマートメータ１０は、複数のスマートメータ１０（１０−１、・・・１０−Ｎ）を備えてもよい。情報処理システムＳＹＳが備える任意のスマートメータを示す場合、又は特に区別しない場合には、スマートメータ１０として説明する。また、ゲートウェイＧＷは、住居ＨＭごとに複数設置されてもよい。
【００１５】
ゲートウェイＧＷは、スマートメータ１０により計測されたデータを集約し、ネットワークＮＷを介してサーバ装置２０に送信する。
スマートメータ１０は、例えば、通信機能を持つ電力量計である。スマートメータ１０は、住居ＨＭに設置され、住居ＨＭの電力使用状況（電力使用量）を計測する。
【００１６】
サーバ装置２０は、情報処理装置である。サーバ装置２０は、住居ＨＭ（利用先の一例）の電力使用状況として、例えば電力使用量（ライフラインの利用の一例）を示す電力履歴（利用情報の一例）と当該住居ＨＭの在・不在を示す在宅履歴とに基づいて学習を行う。ここで、住居ＨＭとは、人が居住を目的とする建築物、企業の事務所、営業所など、業務を行うための建築物を含む。また、住居の在宅履歴において、在宅であるとは、住居ＨＭに人が存在することを示す。また、住居の在宅履歴において、不在であるとは、住居ＨＭに人が存在しなかったことを示す。ここで言う、人とは、高齢者、障害者、子供、単身者、家族などの住居ＨＭにおける見守り対象となる一人または複数人である。サーバ装置２０は、スマートメータ１０からの入力情報と、学習結果とに基づいて、端末装置３０に出力情報を送信する。
【００１７】
端末装置３０は、例えば、タブレット端末やスマートフォンなどの携帯型端末である。端末装置３０は、サーバ装置２０から受信した情報を画面に表示する。本実施形態では、端末装置３０は、例えば、住居ＨＭの屋外における利用者（例えば、自治体、ケアマネージャー等）に好適に利用される。
【００１８】
例えば、サーバ装置２０は、住居ＨＭの電力履歴と、当該住居ＨＭの在宅履歴とを読み出し、読み出した情報に基づいて、学習データセットを生成する。サーバ装置２０は、その学習データセットに基づいて学習し、学習結果を記憶する。
サーバ装置２０は、ネットワークＮＷ又は記憶部から現在時刻（現在時刻情報の一例）を取得する。サーバ装置２０は、スマートメータ１０から、住居ＨＭの電力履歴を取得する。サーバ装置２０は、取得した情報と学習結果とに基づいて、住居ＨＭの在・不在を示す情報（「在宅予測結果」とも称する；予測情報の一例）を予測する。
【００１９】
また、サーバ装置２０は、住居ＨＭの電力履歴と、当該住居ＨＭの活動履歴とを読み出し、読み出した情報に基づいて、学習データセットを生成する。サーバ装置２０は、その学習データセットに基づいて学習し、学習結果を記憶する。
活動履歴とは、住居ＨＭで生活する人が活動タームであるか、非活動タームであるかのいずれであるかを示す。非活動タームとは、人が活動していない期間、例えば、睡眠時間である。活動タームとは、人が活動している期間であり、非活動ターム以外の期間である。サーバ装置２０は、ネットワークＮＷ又は記憶部２２から現在時刻（現在時刻情報の一例）を取得する。サーバ装置２０は、スマートメータ１０から、住居ＨＭの電力履歴を取得する。サーバ装置２０は、取得した情報と学習結果とに基づいて、住居ＨＭにおける活動タームであるか非活動タームであるかを示す情報（「活動・非活動を示す情報（活動予測結果）」とも称する；予測情報の一例）を予測する。
【００２０】
また、サーバ装置２０は、スマートメータ１０から、住居ＨＭの電力履歴を取得し、取得した情報と活動非活動予測の学習結果とに基づいて、フレイル状態を検知する。フレイル状態を検知するとは、フレイル状態であるか、プレフレイル状態であるか、ノンフレイル状態であるかを示す情報（「フレイル予測結果」とも称する；予測情報の一例）を予測する。フレイル状態とは、加齢とともに心身の活力（運動機能や認知機能等）が低下し、複数の慢性疾患の併存などの影響もあり、生活機能が障害され、心身の脆弱性が出現した状態であるが、一方で適切な介入・支援により、生活機能の維持向上が可能な状態を示す。プレフレイル状態は、フレイル状態予備軍の状態を示す。ノンフレイル状態は、フレイル状態やプレフレイル状態でない状態、すなわち、健康な状態を示す。
【００２１】
サーバ装置２０は、住居ＨＭの電力履歴と、住居ＨＭの在不在予測結果と、活動履歴とを読み出し、読み出した情報に基づいて学習データセットを生成する。サーバ装置２０は、その学習データセットに基づいて学習し、学習結果を記憶する。サーバ装置２０は、スマートメータ１０から住居ＨＭの電力履歴を取得する。サーバ装置２０は、取得した電力履歴と学習結果とに基づいて、要注意状態であるか否かを示す情報（「要注意予測結果」とも称する；予測情報の一例）を予測する。要注意状態は、住居ＨＭで生活する人の健康状態について注意が必要な状態であり、通常の生活状態とは異なる生活状態を示す。
【００２２】
サーバ装置２０は、予測結果（在不在予測結果、活動非活動予測結果、フレイル予測結果、要注意予測結果のいずれか１つ又は複数）を端末装置３０に送信する。
端末装置３０は、サーバ装置２０から受信した予測結果を画面上に表示する。
【００２３】
これにより、情報処理システムＳＹＳは、住居ＨＭの在・不在を電力履歴から予測することができる。また、情報処理システムＳＹＳは、住居ＨＭに人がいると予測される場合に、フレイル状態であるか、プレフレイル状態であるか、ノンフレイル状態であるかを予測することができる。また、情報処理システムＳＹＳは、住居ＨＭで生活する人の健康状態が要注意状態であるか否かを予測することができる。そのため、利用者が住居ＨＭで生活する人の暮らしを効率的に見守ることができる。
【００２４】
＜スマートメータ＞
図２は、本実施形態に係るスマートメータ１０の一例を示すブロック図である。
スマートメータ１０は、通信部１１と、記憶部１２と、電力測定部１３と、制御部１４とを含んで構成される。
【００２５】
通信部１１は、ネットワークＮＷを介して各種通信を行う通信モジュールである。通信部１１は、例えば、サーバ装置２０との間で、各種通信を行う。
記憶部１２は、例えば、ハードディスクドライブ、メモリなどの記憶装置である。記憶部１２は、ファームウェアやアプリケーションプログラムなど、制御部１４が実行するための各種プログラム、及び、制御部１４が実行した処理の結果などを記憶する。
【００２６】
電力測定部１３は、電力使用状況（電力使用量）を測定する計量部である。電力測定部１３は、住居ごとに設置され、設置された住居の電力使用状況（電力使用量）を所定の時間間隔ごとに測定する。電力測定部１３は、測定結果を、制御部１４に出力する。
制御部１４は、中央演算装置（ＣＰＵ）などのプロセッサである。制御部１４は、例えば、電力測定部１３から取得した電力使用状況（電力使用量）などの各種情報を、通信部１１を介して、サーバ装置２０に送信する。
【００２７】
＜サーバ装置＞
図３は、本実施形態に係るサーバ装置２０の一例を示すブロック図である。
サーバ装置２０は、通信部２１と、記憶部２２と、処理部２３とを含んで構成される。
【００２８】
通信部２１は、ネットワークＮＷを介して各種通信を行う通信モジュールである。通信部２１は、例えば、スマートメータ１０や端末装置３０と各種通信を行う。
記憶部２２は、例えば、ハードディスクドライブ、メモリなどの記憶装置である。記憶部１２は、ファームウェアやアプリケーションプログラムなど、処理部２３が実行するための各種プログラム、及び、処理部２３が実行した処理の結果などを記憶する。
【００２９】
処理部２３は、中央演算装置（ＣＰＵ）などのプロセッサである。処理部２３は、例えば、通信部２１から入力された入力情報と記憶部２２が記憶する情報に基づいて、入力情報に対する出力情報を生成する。通信部３１は、生成した出力情報を、通信部２１を介して、端末装置３０に送信する。
具体的には、処理部２３は、記憶部２２に予め記憶された、住居ＨＭの電力履歴と当該住居ＨＭの在宅履歴とを読み出し、読み出した情報に基づいて学習データセットを生成し、生成した学習データセットに基づいて学習する。例えば、処理部２３は、所定の期間の電力履歴から、当該期間の電力履歴の統計値を算出する。また、例えば、処理部２３は、当該期間の在宅履歴の統計値に基づいて、当該期間の代表値を在又は不在のいずれかに設定する。処理部２３は、電力使用量の統計値及び在・不在の代表値を、学習データセットとして学習する。処理部２３は、学習結果を記憶部２２に記憶させる。
【００３０】
また、例えば、処理部２３は、記憶部２２に予め記憶された、住居ＨＭの電力履歴と当該住居ＨＭの活動履歴を読み出し、読み出した情報に基づいて学習データセットを生成し、生成した学習データセットに基づいて学習する。例えば、処理部２３は、所定の期間の電力履歴から、当該期間における所定の時間ごとの電力使用量の変化量を算出する。また、例えば、処理部２３は、当該時間ごとの電力履歴の変化量に基づいて、起床時刻又は就寝時刻を予測する。処理部２３は、電力使用量の変化量及び起床時刻・就寝時刻を、学習データセットとして学習する。処理部２３は、学習結果を記憶部２２に記憶させる。
【００３１】
また、例えば、処理部２３は、記憶部２２に予め記憶された、住居ＨＭの在宅予測結果と当該住居ＨＭの活動予測結果とを読み出し、読み出した情報に基づいて学習データセットを生成し、生成した学習データセットに基づいて学習する。例えば、処理部２３は、所定の期間の在宅予測結果および活動予測結果から、当該期間の在宅における活動ターム及び当該活動タームにおける活動量の統計値を算出する。また、例えば、処理部２３は、当該活動タームにおける在宅活動量の統計値に基づいて、当該期間の活動量の評価値をフレイル状態、プレフレイル状態、ノンフレイル状態のいずれかに設定する。処理部２３は、活動タームにおける活動量及び活動量の評価値を、学習データセットとして学習する。処理部２３は、学習結果を記憶部２２に記憶させる。
【００３２】
処理部２３は、スマートメータ１０から入力される電力情報を、通信部２１を介して取得する。処理部２３は、取得した情報と学習結果に基づいて、在・不在を予測する。処理部２３は、予測結果を記憶部２２に記憶させる。
【００３３】
また、処理部２３は、スマートメータ１０から入力される電力情報を、通信部２１を介して取得する。処理部２３は、記憶部２２から学習結果と、予測結果と、電力履歴を読み出す。処理部２３は、読み出した情報と取得した情報とに基づいて、フレイル状態であるか、プレフレイル状態であるか、ノンフレイル状態であるかを予測する。処理部２３は、予測結果を、通信部２１を介して、端末装置３０に送信する。
【００３４】
＜サーバ装置の記憶部＞
記憶部２２について、詳細を説明する。記憶部２２は、教師データ記憶部２２１と、学習結果記憶部２２２と、スマートメータ情報記憶部２２３と、利用者情報記憶部２２４と、時刻情報記憶部２２５と、在宅予測情報記憶部２２６と、活動予測情報記憶部２２７と、フレイル予測情報記憶部２２８とを含んで構成される。
【００３５】
教師データ記憶部２２１は、住居ＨＭの電力履歴及びその住居ＨＭの在宅履歴（図４参照）を記憶する。また、教師データ記憶部２２１は、期間ごとの電力使用量の統計値や、その期間における在・不在の代表値などの情報も記憶する。
学習結果記憶部２２２は、学習部２３２による学習結果（例えば、学習済みモデル）を記憶する。
スマートメータ情報記憶部２２３は、スマートメータの設置場所についての情報（「設置情報」とも称する。図５参照）及び、スマートメータが取得した電力履歴（図６参照）を、スマートメータ情報として記憶する。
【００３６】
利用者情報記憶部２２４は、端末装置３０の利用者情報を記憶する（図７参照）。利用者情報は、住居ＨＭにおける生活を見守る（予測結果をモニタリングする）ユーザであり、例えば、自治体、ケアマネージャー、住居ＨＭで生活する人の家族などである。
時刻情報記憶部２２５は、時刻取得部２３３が取得する現在時刻を記憶する。以下、現在時刻を用いる際、各処理部は、時刻情報記憶部２２５から現在時刻を取得する。
在宅予測情報記憶部２２６は、在宅予測部２３４による予測結果を記憶する。
【００３７】
以下、記憶部２２が記憶する教師データ、設置情報、スマートメータが取得した電力情報、予測結果の一例について、図４〜図８を用いて説明する。
【００３８】
図４は、本実施形態に係る教師データの一例を示す図である。
この図に示す一例では、教師データは、電力履歴及び在宅履歴の測定期間と、電力履歴と、在宅履歴と、を対応付けた情報である。
この図に示す一例では、「測定期間」が“２０１８／０７／０１  １０：００−１０：０１”（１分間）の測定期間では、「電力履歴」が“０．６”であり、「在宅履歴」が“不在”であることを示す。
【００３９】
図５は、本実施形態に係る設置情報の一例を示す図である。
この図に示す一例では、設置情報は、スマートメータを識別するスマートメータＩＤと、スマートメータが設置された住所（電力測定対象の住所）を示す設置場所とを対応付けた情報である。
この図に示す一例では、「スマートメータＩＤ」が“Ｍ０００１”のスマートメータは、「設置場所」が“東京都文京区・・・”であることを示す。
【００４０】
図６は、本実施形態に係るスマートメータが取得した電力情報の一例を示す図である。  この図に示す一例では、電力情報は、スマートメータごとに、当該スマートメータが電力測定を行った測定期間と、測定結果である電力履歴とを対応付けた情報である。
この図に示す一例では、「スマートメータＩＤ」が“Ｍ０００１”のスマートメータは、「測定期間」が“２０１８／１２／０１  １０：００：００−１０：００：０１”で示される測定期間では、「電力履歴」が“０．０５”であったことを示す。
【００４１】
図７は、本実施形態に係る利用者情報の一例を示す図である。
この図に示す一例では、利用者情報は、スマートメータを識別するスマートメータＩＤと、予測結果の送信先のアドレスを対応付けた情報である。
この図に示す一例では、「スマートメータＩＤ」が“Ｍ０００１”のスマートメータは、「アドレス」が“ａｂｃ＠ｄｅｆｇ．ｊｐ”が予測結果の送信先であることを示す。
【００４２】
図８は、本実施形態に係る予測結果の一例を示す図である。
この図に示す一例では、予測結果は、住居ごとの、予測時刻と、予測時刻における在宅確率とを対応付けた情報である。
この図に示す一例では、「予測時刻」が“２０１８／１２／０１  １０：００−１０：０５”（５分間）の「在宅確率」が“１００％”であることを示す。なお、予測時刻は５分間隔でなく、異なる時間間隔であってもよい。
【００４３】
＜サーバ装置の処理部＞
図３に戻って、処理部２３について、詳細を説明する。
処理部２３は、情報取得部２３１と、学習部２３２と、時刻取得部２３３と、在宅予測部２３４と、活動予測部２３５と、フレイル予測部２３６と、２２３７と、出力処理部２３８とを含んで構成される。
【００４４】
情報取得部２３１は、スマートメータ１０から電力情報（図６）を取得し、スマートメータ情報記憶部２２３に記憶させる。
また、情報取得部２３１は、教師データ記憶部２２１から教師データ（図４）を読み出し、読み出した情報から、学習データセットを作成する。ここで、情報取得部２３１は、所定の期間（例えば１５分間）ごとの電力履歴の統計値を算出する。電力履歴の統計値は、例えば、当該期間の電力履歴の最大値、最小値、平均値、標準偏差、変化量などである。また、電力履歴の統計値は、当該期間の前の期間における統計値と、当該期間における統計値との差の絶対値などの値も含む。また、情報取得部２３１は、当該期間の在宅履歴の統計値に基づいて、当該期間の代表値を在又は不在のいずれかに設定する。具体的には、在宅を示す情報を“１”、不在を示す情報を“０”に変換し、当該期間の在宅履歴の平均値を算出する。学習部２３２は、例えば、算出結果が０．５より大きければ代表値を“１”（在宅）、０．５以下ならば代表値を“０”（不在）とする。なお、代表値の決め方はこれには限られない。情報取得部２３１は、電力履歴の統計値と、在宅履歴の代表値とを学習データセットとして作成する。情報取得部２３１は、作成した学習データセットを、教師データ記憶部２２１に記憶させる。
【００４５】
学習部２３２（学習部の一例）は、学習データセットを用いて学習を行う。学習部２３２は、教師データ記憶部２２１から、学習データセットを取得する。学習部２３２は、学習に用いる学習モデルとして、既存の学習モデルを用いる。既存の学習モデルは、例えば、ランダムフォレスト、ｋ近傍法、サポートベクターマシン、多層パーセプトロンなどを用いる。なお、学習モデルは上記のものに限られない。学習部２３２は、電力履歴の統計値を独立変数として設定する。学習部２３２は、在宅履歴の代表値を従属変数として設定する。学習部２３２は、設定した独立変数と従属変数について学習を行う。本実施形態では、電力履歴を入力データとして、在宅確率を出力するものを学習済みモデルと呼ぶ。ここで、在宅確率は、高いほど在宅の可能性が高いことを示す値である。学習部２３２は、学習済みモデルを、学習結果記憶部２２２に記憶させる。
【００４６】
時刻取得部２３３は、通信部２１を介して、ネットワークＮＷから時刻情報を取得する。また、時刻取得部２３３は、サーバ装置２０が備えるタイマなどから時刻情報を取得してもよい。時刻取得部２３３は、取得した時刻情報を時刻情報記憶部２２５に記憶させる。
【００４７】
在宅予測部２３４（予測部の一例）は、学習結果、スマートメータの電力情報に基づいて、住居ＨＭの在・不在を予測する。
例えば、在宅予測部２３４は、利用者情報記憶部２２４から、利用者情報を取得する。在宅予測部２３４は、利用者情報から住居ＨＭに対応するスマートメータのＩＤを取得する。在宅予測部２３４は、スマートメータ情報記憶部２２３から、取得したスマートメータＩＤの電力履歴を取得する。在宅予測部２３４は、学習結果記憶部２２２から、学習結果を取得する。在宅予測部２３４は、学習結果と電力履歴とに基づいて、現在時刻以後の期間（例えば３０分間）における、住居ＨＭの在宅確率を予測する。在宅予測部２３４は予測した情報を一定の期間（例えば５分間）に区切り、当該期間内での在宅確率の代表値を求める。代表値は、例えば、当該期間内での在宅確率の平均値である。また、代表値は、当該期間内での在宅確率の中央値などであってもよい。
在宅予測部２３４は、予測した結果を予測結果（図８）として在宅予測情報記憶部２２６に記憶させる。
【００４８】
活動予測部２３５は、利用者情報に対応する住居ＨＭのスマートメータＩＤを取得する。活動予測部２３５は、現在時刻以前の期間（例えば１日）におけるスマートメータＩＤの電力履歴をスマートメータ情報記憶部２２３から取得する。活動予測部２３５は、取得した電力履歴に基づいて活動ターム及び非活動タームを判定する。具体的には、活動予測部２３５は、取得した電力履歴のうち、第１の時間（例えば、午前５時から午前１０時までの時間）において単位時間（例えば１５分）ごとの電力使用量が、その直前の単位時間の電力使用量よりも増加した時刻を起床時刻と判定する。また、活動予測部２３５は、取得した電力履歴のうち、第２の時間（例えば、午後８時から翌日午前３時までの時間）において単位時間（例えば１５分）ごとの電力使用量が、その直前の単位時間の電力使用量よりも減少し、かつその直後の単位時間の電力使用量との差が所定範囲内（例えば、ー０．０４から０．０４ｋｗｈ）となった時刻を就寝時刻と判定する。活動予測部２３５は、起床時刻から就寝時刻までの時間を活動タームと判定し、就寝時刻から翌日の起床時刻までの時間を非活動ターム（睡眠時間とも称する）と判定する。活動予測部２３５は、起床時刻と、就寝時刻と、睡眠時間とを、活動予測情報記憶部２２７に記憶させる。
【００４９】
また、活動予測部２３５は、在宅予測結果が在宅であり、取得した電力履歴のうち単位時間ごとの電力使用量と、その直後の単位時間ごとの電力使用量との差が、所定閾値以上となる回数を在宅活動量として判定する。活動予測部２３５は、在宅活動量を活動予測情報記憶部２２７に記憶させる。
また、活動予測部２３５は、在宅予測結果と、活動履歴とに基づいて、外出回数及び外出時間を判定する。具体的には、活動予測部２３５は、活動タームにおいて、１日単位で、予測結果が在宅から不在に変化した回数を外出回数として判定する。活動予測部２３５は、１日単位で、予測結果が不在である時間の総時間を外出時間として判定する。活動予測部２３５は、外出回数と、外出時間とを活動予測情報記憶部２２７に記憶させる。
【００５０】
フレイル予測部２３６は、利用者情報に対応する住居ＨＭのスマートメータＩＤを取得する。フレイル予測部２３６は、スマートメータＩＤに対応する活動履歴を、活動予測情報記憶部２２７から取得する。フレイル予測部２３６は、外出時間、外出回数、在宅活動量のそれぞれに対して段階的な所定評価値を付与する。例えば、フレイル予測部２３６は、外出時間に応じて、例えば、外出時間が０時間であれば評価値“０”、３０分以上であれば評価値“１”を付与する。例えば、フレイル予測部２３６は、外出回数に応じて、外出回数が０回であれば“０”、１回以上であれば評価値“１”を付与する。例えば、フレイル予測部２３６は、在宅活動量に応じて、在宅活動量が０であれば評価値“０”、１であれば評価値“１”、２以上であれば評価値“２”のように段階的に付与する。フレイル予測部２３６は、外出時間、外出回数、在宅活動量の評価値をフレイル予測情報記憶部２２８に記憶させる。
【００５１】
異常予測部２３７は、所定期間（例えば３日）における当該評価値の統計値が所定閾値以下である場合、要注意状態であることを示すアラートを出力処理部２３８に出力する。
【００５２】
フレイル予測部２３６は、利用者情報に対応する住居ＨＭのスマートメータＩＤを取得する。フレイル予測部２３６は、スマートメータＩＤに対応する活動履歴の評価値を、フレイル予測情報記憶部２２８から取得する。フレイル予測部２３６は、所定期間（例えば１週間）の当該評価値を統計した統計値と、当該所定期間よりも前の統計値に基づいてフレイル状態であるか、プレフレイル状態であるか、ノンフレイル状態であるかを予測（判定、検知）する。例えば、フレイル予測部２３６は、当該所定期間よりも前の２か月分の統計値に対して、第１係数（例えば０．５）、第２係数（例えば０．８）を乗算した値を第１閾値、第２閾値としてそれぞれ算出する。フレイル予測部２３６は、当該所定期間の統計値が第１閾値未満である場合にフレイル状態であると判定し、第１閾値以上第２閾値未満である場合にプレフレイル状態であると判定し、第２閾値以上である場合にノンフレイル状態であるかを予測する。フレイル予測部２３６は、予測結果をフレイル予測情報記憶部２２８に記憶させる。
【００５３】
出力処理部２３８、予測結果を、通信部２１を介して端末装置３０に送信する。例えば、所定周期または情報取得部２３１から利用者からのレポートを要求する情報が入力された場合、出力処理部２３８は、当該予測結果を端末装置３０に送信する。
【００５４】
＜端末装置＞
図９は、本実施形態に係る端末装置３０の一例を示すブロック図である。
端末装置３０は、通信部３１と、入力部３２と、記憶部３３と、処理部３４と、出力部３５とを含んで構成される。
【００５５】
通信部３１は、ネットワークＮＷを介して各種通信を行う通信モジュールである。通信部３１は、例えば、サーバ装置２０との間で、各種通信を行う。
入力部３２は、例えば、キーボードやタッチパネルなどの入力装置である。入力部３２は、ユーザ操作に基づく入力情報を受け付ける。入力部３２は、受け付けた入力情報を処理部３４に出力する。
記憶部３３は、例えば、ハードディスクドライブ、メモリなどの記憶装置である。記憶部３３は、ファームウェアやアプリケーションプログラムなど、処理部３４が実行するための各種プログラム、及び、処理部３４が実行した処理の結果などを記憶する。
【００５６】
処理部３４は、中央演算装置（ＣＰＵ）などのプロセッサである。処理部３４は、例えば、通信部３１から入力された入力情報に対応する出力情報を、出力部３５に出力する。また、処理部３４は、入力部３２から入力された入力情報に対応した出力情報を、通信部３１を介して、サーバ装置２０へ送信する。
出力部３５は、例えば表示部であり、処理部３４から入力された出力情報を表示する。
【００５７】
＜動作について＞
図１０は、本実施形態に係るサーバ装置２０の動作の一例を示すフローチャートである。この図は、学習段階におけるサーバ装置２０の動作を示す。
【００５８】
（ステップＳ１００）情報取得部２３１は、教師データ記憶部２２１から教師データを読み出す。情報取得部２３１は処理が終了すると処理をステップＳ１０２に進める。
（ステップＳ１０２）情報取得部２３１は、教師データに基づいて、学習データセットを作成し、教師データ記憶部２２１に記憶させる。情報取得部２３１は処理が終了すると、処理をステップＳ１０４に進める。
（ステップＳ１０４）学習部２３２は、教師データ記憶部２２１から学習データセットを読み出し、読み出した情報に基づいて学習を行う。学習部２３２は、学習が終了すると、学習結果を学習結果記憶部２２２に記憶させる。その後、本図の動作を終了する。
【００５９】
図１１は、本実施形態に係るサーバ装置２０の動作の別の一例を示すフローチャートである。この図は、在宅予測段階におけるサーバ装置２０の動作を示す。
【００６０】
（ステップＳ２００）在宅予測部２３４は、利用者情報記憶部２２４から利用者情報を取得する。在宅予測部２３４は、処理が終了すると、処理をステップＳ２０２に進める。ステップＳ２０２〜ステップＳ２０４までは、住居ごとに行う。
（ステップＳ２０２）在宅予測部２３４は、利用者情報からスマートメータのＩＤを取得する。在宅予測部２３４は、スマートメータ情報記憶部２２３から、スマートメータＩＤに対応するスマートメータから電力履歴を取得する。在宅予測部２３４は、処理が終了すると、処理をステップＳ２０４に進める。
【００６１】
（ステップＳ２０４）在宅予測部２３４は、学習結果記憶部２２２から学習結果を取得し、学習結果と電力履歴とに基づいて、在・不在を予測する。在宅予測部２３４は、予測結果を在宅予測情報記憶部２２６に記憶させる。在宅予測部２３４は、全ての住居について、処理が終了すると、本図の動作を終了する。
【００６２】
図１２は、本実施形態に係るサーバ装置２０の動作の別の一例を示すフローチャートである。
【００６３】
（ステップＳ３００）活動予測部２３５は、利用者情報に対応する住居ＨＭのスマートメータＩＤを取得する。活動予測部２３５は、現在時刻以前の期間（例えば１日）におけるスマートメータＩＤの電力履歴をスマートメータ情報記憶部２２３から取得する。活動予測部２３５は、処理が終了すると、処理をステップＳ３０２に進める。
（ステップＳ３０２）活動予測部２３５は、取得した電力履歴の単位時間（例えば１５分）ごとの電力使用量に基づいて、起床時刻及び就寝時刻を算出し、当該起床時刻及び就寝時刻から睡眠時間を算出する。活動予測部２３５は、処理が終了すると、処理をステップＳ３０４に進める。
【００６４】
（ステップＳ３０４）活動予測部２３５は、在宅予測情報記憶部２２６から在宅予測結果を取得する。活動予測部２３５は、在宅予測結果が在宅であり、スマートメータ情報記憶部２２３から取得した電力履歴の単位時間ごとの電力使用量に基づいて、在宅活動量を算出する。活動予測部２３５は、処理が終了すると、処理をステップＳ３０６に進める。
（ステップＳ３０６）活動予測部２３５は、在宅予測情報記憶部２２６から在宅予測結果を取得する。活動予測部２３５は、在宅予測結果に基づいて、１日ごとの外出回数及び外出時間を算出する。サーバ装置２０は、処理が終了すると、処理をステップＳ３０８に進める。
【００６５】
（ステップＳ３０８）フレイル予測部２３６は、利用者情報に対応するスマートメータＩＤを取得し、当該スマートメータＩＤに対応する活動履歴を、活動予測情報記憶部２２７から取得する。フレイル予測部２３６は、外出時間、外出回数、在宅活動量のそれぞれに対して評価値を付与する。フレイル予測部２３６は、所定期間（例えば１週間）の当該評価値を統計した統計値と、当該所定期間よりも前の統計値に基づいて、フレイル状態であるか、プレフレイル状態であるか、ノンフレイル状態であるかを予測する。サーバ装置２０は、処理が終了すると、処理をステップＳ３１０に進める。
【００６６】
（ステップＳ３１０）出力処理部２３８は、在宅予測情報記憶部２２６から在宅予測結果を取得し、当該在宅予測結果が不在である場合に、不在であることを示す画像を生成する。出力処理部２３８は、当該在宅予測結果が在宅である場合に、フレイル予測情報記憶部２２８が記憶する活動履歴の評価値を取得し、当該加藤堂履歴の評価値示す画像を生成する。出力処理部２３８は、異常予測部２３７からアラートが入力されると、要注意であることを示す画像を生成する。出力処理部２３８は、フレイル予測情報記憶部２２８が記憶するフレイル予測結果を取得し、当該予測結果を示す画像を生成する。
出力処理部２３８は、生成した画像を、通信部２１を介して端末装置３０に送信する。
サーバ装置２０は、処理が終了すると、本図の処理を終了する。
【００６７】
このように、本実施形態に係る情報処理システムは、住居のライフライン使用状況を示す利用データを取得する取得部と、住居における過去のライフライン使用状況を示す利用データと、住居の在・不在を示す在不在データとを学習データセットとして学習された学習モデルに、取得部が取得した利用データを入力することで、住居の在・不在の予測値を演算する予測部と、住居の在・不在の予測値及び利用データに基づいて、住居の居住者の健康状態を判定する判定部と、を備える。
【００６８】
なお、本実施形態では、電力使用状況として電力使用量を用いる場合の一例について説明したが、住居ごとの電力使用量に基づく生活パターンを電力使用状況として用いても良い。生活パターン（生活リズム）は、例えば、電力使用量の１日あたりの変化パターンや、当該１日あたりの変化パターンに基づく１週間、１ヶ月、季節ごとなどで統計された変化パターンである。この場合、例えば、第１期間における生活パターンと、第１期間より後の第２期間における生活パターンとの変化量を電力使用状況としてフレイル状態を検知すれば良い。
【００６９】
また、本実施形態では、身体的フレイル状態をフレイル状態として検知する場合の一例について説明したが、身体的フレイル状態に代えて、または加えて鬱や認知症などの精神的フレイル状態、外出回数や外出時間などの社会活動などの社会的フレイル状態を検知しても良い。また、身体的フレイル状態に代えて、または加えて夜間の覚醒や昼夜逆転などの生活リズムの変化を検知しても良い。また、フレイル状態に代えて、または加えて障害の有無や障害レベルなどの障害状態を検知しても良い。
【００７０】
（第２実施形態）
以下、図面を参照しながら第２実施形態について説明する。
第２実施形態では、環境センサを用いて活動量を補正する場合の一例について説明する。
【００７１】
図１３は、第２実施形態に係る情報処理システムＳＹＳａの一例を示す概略図である。
【００７２】
第２実施形態に係る情報処理システムＳＹＳａは、第１実施形態の情報処理システムＳＹＳ（図１）における住居ＨＭがスマートメータ１０に加えて環境センサＳＮ（ＳＮ１、ＳＮ２、・・・、ＳＮｎ）を備える。環境センサＳＮは、住居ＨＭの環境情報を収集するために用いられる１または複数のセンサである。本実施形態では、モーションセンサＳＮ１、ＣＯ２センサＳＮ２を用いる場合の一例について説明する。また、本実施形態では、サーバ装置２０をサーバ装置２０ａに代え、第１実施形態と異なる部分を中心に説明する。スマートメータ１０及び端末装置３０は、第１実施形態と同様の構成を備えるので、説明を省略する。以降、第１実施形態と同様の構成には、同一の符号を付与してここでの説明を省略する。
【００７３】
モーションセンサＳＮ１は、住居ＨＭで暮らす人の動きを検出するセンサである。モーションセンサＳＮ１は、例えば、加速度センサであり、玄関ドア、窓、冷蔵庫の扉、トイレのドアなどの、各種ドアや扉に設置され、ドアや扉の開閉を検出する。
【００７４】
ＣＯ２センサＳＮ２は、住居ＨＭにおける二酸化炭素濃度を検出するセンサであり、寝室、キッチン、トイレ、リビングなどに設置され、設置された部屋の二酸化炭素濃度を検出する。
なお、環境センサＳＮは一例であって、他のセンサを用いて環境情報を収集しても良い。また、センサの配置数や設置場所は一例であり、本実施形態に限定されない。
【００７５】
図１４は、第２実施形態に係るサーバ装置２０ａの一例を示すブロック図である。
サーバ装置２０ａは、通信部２１、記憶部２２ａ、及び、処理部２３ａを含んで構成される。記憶部２２ａは、第１実施形態の記憶部２２（図３）と比較して、センサ情報記憶部２２９ａが追加される点が異なる。センサ情報記憶部２２９ａついて説明する。
【００７６】
センサ情報記憶部２２９ａは、環境センサＳＮの検出履歴を記憶する。検出履歴は、環境センサＳＮが検出した検出値の時系列データである。
例えば、センサ情報記憶部２２９ａは、ドアや扉の開閉に応じた検出値や、二酸化炭素濃度の検出値を記憶する。
【００７７】
処理部２３ａは、第１実施形態の処理部２３（図３）と比較して、情報取得部２３１ａ、活動予測部２３５ａが、それぞれ情報取得部２３１、活動予測部２３５と異なる。以下、情報取得部２３１ａが情報取得部２３１と異なる機能、活動予測部２３５ａが活動予測部２３５と異なる機能について説明する。
【００７８】
情報取得部２３１ａは、通信部２１を介して、住居ＨＭの環境センサＳＮから検出履歴を取得する。情報取得部２３１ａは、検出履歴を、センサ情報記憶部２２９ａに記憶させる。
【００７９】
活動予測部２３５ａは、センサ情報記憶部２２９ａから、検出履歴情を取得する。活動予測部２３５ａは、利用者情報に対応する住居ＨＭのスマートメータＩＤを取得する。活動予測部２３５ａは、検出履歴及び電力履歴に基づいて、活動ターム及び非活動タームを判定する。具体的には、活動予測部２３５ａは、取得した電力履歴のうち、第１の時間（例えば、午前５時から午前１０時までの時間）において単位時間（例えば１５分）ごとの電力使用量が、その直前の単位時間の電力使用量よりも増加した時刻、かつ、当該第１の時間において環境センサＳＮによる検出値の変化（ドアの開閉による検出値の変化、ＣＯ２センサによる二酸化炭素濃度の変化）が生じた時刻を起床時刻と判定する。
【００８０】
また、活動予測部２３５ａは、取得した電力履歴のうち、第２の時間（例えば、午後８時から翌日午前３時までの時間）において単位時間（例えば１５分）ごとの電力使用量が、その直前の単位時間の電力使用量よりも減少し、かつその直後の単位時間の電力使用量との差が所定範囲内（例えば、ー０．０４から０．０４ｋｗｈ）となった時刻、かつ、第２の時間において寝室の二酸化炭素濃度の増加が生じた時刻を就寝時刻と判定する。活動予測部２３５ａは、起床時刻から就寝時刻までの時間を活動タームと判定し、就寝時刻から翌日の起床時刻までの時間を非活動タームと判定する。活動予測部２３５ａは、起床時刻と、就寝時刻と、睡眠時間とを、活動予測情報記憶部２２７に記憶させる。
【００８１】
また、活動予測部２３５ａは、在宅予測結果が在宅であり、取得した電力履歴のうち単位時間ごとの電力使用量と、その直後の単位時間ごとの電力使用量との差が、所定電力使用量閾値以上となり、かつ、単位時間ごとの環境センサＳＮの検出値と、その直後の単位時間ごとの環境センサＳＮの検出値との差が、所定検出値閾値異常となる回数を在宅活動量として判定する。活動予測部２３５ａは、在宅活動量を活動予測情報記憶部２２７に記憶させる。
【００８２】
また、活動予測部２３５ａは、在宅予測結果と、活動履歴と、検出履歴とに基づいて、外出回数及び外出時間を判定する。具体的には、活動予測部２３５ａは、活動タームにおいて、１日単位で、予測結果が在宅から不在に変化した回数を外出回数と判定する。活動予測部２３５ａは、住居ＨＭの玄関の環境センサＳＮによる検出値の変化（ドアの開閉による検出値の変化、二酸化炭素濃度の変化）が発生した回数を外出回数として判定する。電力履歴に基づく外出回数と、環境履歴に基づく外出回数とが異なる場合、活動予測部２３５ａは、電力履歴にもとづく外出回数を環境履歴に基づく外出回数により補正する。
【００８３】
具体的には、活動予測部２３５ａは、電力履歴に基づく外出回数と、環境履歴に基づく外出回数との平均値を外出回数と判定する。活動予測部２３５ａは、１日単位で、予測結果が不在である時間の総時間を外出時間として判定する。活動予測部２３５ａは、外出と判定された総時間を外出時間として判定する。電力履歴に基づく外出時間と、環境履歴に基づく外出時間とが異なる場合、活動予測部２３５ａは、電力履歴にもとづく外出時間を環境履歴に基づく外出時間により補正する。具体的には、活動予測部２３５ａは、電力履歴に基づく外出時間と、環境履歴に基づく外出時間との平均値を外出時間と判定する。活動予測部２３５ａは、外出回数と、外出時間とを活動予測情報記憶部２２７に記憶させる。
【００８４】
また、活動予測部２３５ａは、検出履歴と基づいて、トイレの利用回数を判定する。具体的には、活動予測部２３５ａは、住居ＨＭのトイレの環境センサＳＮによる検出値の変化（ドアの開閉による検出値の変化、二酸化炭素濃度の変化）が発生した回数を、住居ＨＭのトイレの環境センサＳＮによる検出値の変化（ドアの開閉による検出値の変化、二酸化炭素濃度の変化）が発生した時刻を利用開始時刻として、トイレの利用回数として判定する。活動予測部２３５ａは、トイレの利用回数を活動予測情報記憶部２２７に記憶させる。
【００８５】
また、活動予測部２３５ａは、検出履歴と基づいて、キッチンの利用回数を判定する。具体的には、活動予測部２３５ａは、住居ＨＭのキッチンの環境センサＳＮによる検出値の変化（ドアの開閉による検出値の変化、二酸化炭素濃度の変化）が発生した回数を、住居ＨＭのキッチンの環境センサＳＮによる検出値の変化（ドアの開閉による検出値の変化、二酸化炭素濃度の変化）が発生した時刻を利用開始時刻として、キッチンの利用回数として判定する。活動予測部２３５ａは、キッチンの利用回数を活動予測情報記憶部２２７に記憶させる。
【００８６】
このように、本実施形態に係る情報処理システムは、住居のライフライン使用量を示す利用データを取得する取得部と、住居における過去のライフライン使用量を示す利用データと、住居の在・不在を示す在不在データとを学習データセットとして学習された学習モデルに、取得部が取得した前記利用データを入力することで、住居の在・不在の予測値を演算する予測部と、住居の在・不在の予測値及び前記利用データに基づいて、住居の居住者の健康状態を判定する判定部と、を備える。
ここで、ライフライン使用量は、電力使用量である。
また、判定部は、予測値と利用データとに基づいて居住者の活動量を演算し、活動量に応じて健康状態を判定する。
また、居住者の活動を検出するセンサを備え、判定部は、活動量を、センサによる検出値によって補正する。センサは、ＣＯ２センサである。
【００８７】
なお、環境データは、モーションセンサやＣＯ２センサによる環境データに代えて、または加えて集音器による発話データを用いても良い。
【００８８】
（第３実施形態）
以下、図面を参照しながら第３実施形態について説明する。
住居における電力使用量は、住居の在・不在の別のみならず、住居の面積、居住者の世帯構成、居住者の生活リズム、および季節など、様々な条件によって変化する。これに対し、第３実施形態に係る情報処理システムＳＹＳｂは、このような条件の違いによる影響を低減して、精度よく住居の在・不在の別を推定する。
【００８９】
＜情報処理システムＳＹＳｂの構成＞
情報処理システムＳＹＳｂの概略図は、第１実施形態の情報処理システムＳＹＳ（図１）において、サーバ装置２０をサーバ装置２０ｂに代えたものである。スマートメータ１０および端末装置３０は、第１実施形態と同様の構成を備えるので、説明を省略する。以降、第１実施形態と同様の構成には、同一の符号を付与してここでの説明及び図示を省略する。
【００９０】
第３実施形態に係るサーバ装置２０ｂは、第１実施形態と比較して、通信部２１、記憶部２２ｂ、及び、処理部２３ｂを含んで構成される。
＜処理部２３ｂの構成＞
処理部２３ｂは、第１実施形態の情報取得部２３１、学習部２３２、在宅予測部２３４（図３）に代えて、それぞれ情報取得部２３１ｂ、学習部２３２ｂ、在宅予測部２３４ｂを含んで構成される。
【００９１】
＜情報取得部２３１ｂ＞
情報取得部２３１ｂは、教師データ記憶部２２１ｂが記憶する教師データに基づいて学習データセットを生成する。情報取得部２３１ｂが生成する学習データセットは、第１実施形態に係る学習データセットと異なる。情報取得部２３１ｂは、具体的には、以下の手順で学習データセットを生成する。
【００９２】
図１５は、第３実施形態に係る教師データの生成方法を示すフローチャートである。
（ステップＳ５００）情報取得部２３１ｂは、教師データ記憶部２２１ｂが記憶する利用データに基づいて、スマートメータ１０ごとに、所定周期ごとの電力履歴の統計値を算出する。すなわち、情報取得部２３１ｂは、住居別に、所定周期の電力使用量の時系列を得る。電力使用量の時系列の周期は、好ましくは１分以上３０分以下であり、より好ましくは１５分以上３０分以下である。
【００９３】
情報取得部２３１ｂは、教師データ記憶部２２１ｂが記憶する各レコードについて、以下のステップＳ５０２からステップＳ５１４の処理を行う。
【００９４】
（ステップＳ５０４）情報取得部２３１ｂは、スマートメータ情報記憶部２２３を参照し、住所ごとのスマートメータＩＤを特定する。
（ステップＳ５０６）情報取得部２３１ｂは、ステップＳ５００で算出した電力使用量のうち、特定したスマートメータＩＤに係るものを特定する。
（ステップＳ５０８）情報取得部２３１ｂは、ステップＳ５０６で特定した電力使用量の時系列を抽出する。
【００９５】
（ステップＳ５１０）情報取得部２３１ｂは、抽出した時系列に係る電力使用量を正規化する。情報取得部２３１ｂは、例えば、電力使用量の平均が０となり、標準偏差が１となるように、以下の式に基づいて各電力使用量を正規化する（ｚ−ｓｃｏｒｅを求める）。ｚ−ｓｃｏｒｅによって電力使用量を正規化することで、外れ値を無視することができる。
ｘｉｚｓｃｏｒｅ＝（ｘｉ−σ）／μ
ｘｉｚｓｃｏｒｅは、集合におけるｉ番目の電力使用量のｚ−ｓｃｏｒｅである。電力使用量のｚ−ｓｃｏｒｅは、正規化された電力使用量である。ｘｉは、集合におけるｉ番目の電力使用量である。σは、集合における電力使用量の平均値である。μは、集合における電力使用量の標準偏差である。
なお、他の実施形態においては、ｚ−ｓｃｏｒｅに代えて、最小値が０となり最大値が１となるように、以下の式に基づいて電力使用量を正規化（ｍｉｎ−ｍａｘ正規化）してもよい。
ｘｉｍｉｎｍａｘ＝（ｘｉ−ｍｉｎ）／ｍａｘ−ｍｉｎ
ｘｉｍｉｎｍａｘは、集合におけるｉ番目の電力使用量のｍｉｎ−ｍａｘ正規化値である。ｍｉｎは、集合における電力使用量の最小値である。ｍａｘは、集合における電力使用量の最大値である。
【００９６】
（ステップＳ５１４）情報取得部２３１ｂは、ステップＳ５０２で特定した在・不在の別と、ステップＳ５１０で生成した正規化利用データの組み合わせを、学習データセットに追加する。
【００９７】
情報取得部２３１ｂは、作成した学習データセットを、教師データ記憶部２２１に記憶させる。  
【００９８】
＜在宅予測部２３４ｂ＞
在宅予測部２３４ｂは、学習結果、利用者情報、スマートメータ情報に基づいて、住居ＨＭの在・不在を予測する。
例えば、在宅予測部２３４ｂは、利用者情報記憶部２２４から、利用者情報を取得する。在宅予測部２３４ｂは、利用者情報から住居ＨＭの住所を取得する。在宅予測部２３４ｂは、スマートメータ情報記憶部２２３から、設置情報を取得する。在宅予測部２３４ｂは、設置情報から、スマートメータＩＤを取得する。在宅予測部２３４ｂは、スマートメータ情報記憶部２２３から、取得したスマートメータＩＤの電力履歴を取得する。在宅予測部２３４ｂは、取得した電力履歴に基づいて、現在時刻を起点とする正規化利用データを生成する。在宅予測部２３４ｂは、学習結果記憶部２２２から、学習結果である学習済みモデルを取得する。在宅予測部２３４ｂは、学習済みモデルと正規化利用データとに基づいて、現在時刻における、住居ＨＭの在・不在の別を予測する。
在宅予測部２３４ｂは、予測した結果を予測結果として在宅予測情報記憶部２２６に記憶させる。
【００９９】
（他の実施形態）
以上、図面を参照してこの発明の一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。
【０１００】
上述した各実施形態では、住居ＨＭの電力使用量、活動履歴に基づいて当該住居ＨＭの在・不在の別を判定する例を説明したが、これに限られない。例えば、電力使用量に代えて、ガス使用量、水道使用量、通信データ量などの、他のライフライン使用量を用いても、同様の効果を得ることができる。ライフラインは、生活に必要なインフラ設備を含む。また例えば、利用先の在・不在の別に代えて、居住者の世帯属性（世帯構成）、健康状態（フレイル状態）、商品の購買指数（好み）などの、他の属性を予測してもよい。
居住者がフレイル状態である場合、当該居住者の活動量が減少するため、ライフライン使用量が減少する、または変化量が小さくなることが考えられる。このように、居住者の健康状態とライフライン使用量とは相関関係を有することが分かる。
商品の購買指数は、居住者のライフスタイルと関連する可能性がある。居住者のライフスタイルの違いはライフライン使用量として現れる。したがって、商品の購買指数とライフライン使用量とは相関関係を有する。
【０１０１】
また、上述した各実施形態では、教師データとして取得する電力履歴、在宅履歴の測定期間が１分間である例を説明したが、これには限られない。また、上述した各実施形態では、スマートメータから取得する電力履歴は、測定期間が１秒間である例を説明したが、これには限られない。
【０１０２】
また、上述した各実施形態では、住居の電力履歴と、在宅履歴とに基づいて学習を行う例を説明したが、教師データはこれには限られない。例えば、更にネットワークＮＷを介して外部情報を取得し、取得した外部情報にも基づいて学習を行ってもよい。ここで、外部情報とは、天気や降水などの気象状態を示す気象情報、災害の発生地域や発生状況などを示す災害情報、曜日や祝日などを示すカレンダー情報などである。
【０１０３】
また、上述した各実施形態では、サーバ装置２０が学習、予測を行い、端末装置３０に送信する例を説明したが、これには限られない。例えば、サーバ装置２０のうち、学習を行う学習装置と、予測を行う予測装置とが個別のものであってもよい。また、電力履歴を収集する電力情報収集装置がサーバ装置２０と別のものであってもよい。この場合、電力情報収集装置は、住居の電力履歴を、スマートメータ１０から取得する。また、サーバ装置２０は、住居の電力履歴を、電力情報収集サーバ装置から住居の電力履歴を取得する。また、電力情報収集装置は、取得した電力履歴を一定期間ごとに合算し、合算した情報を住居の電力履歴として、サーバ装置２０に送信してもよい。
【０１０４】
また、上述した各実施形態では、電力履歴と在宅履歴とに基づいて、サーバ装置２０が学習、予測、配達順決定を行う例を説明したが、用いる情報は上述した情報には限られない。例えば、電力履歴の代わりに、他のライフラインの利用の履歴を用いてもよい。他のライフラインとは、例えば、ガス、水道、電話、インターネットなどである。この場合、スマートメータ１０の代わりに、ガス、水道、電話、インターネットの利用履歴を取得するためのスマートメータを用いて、当該利用履歴を取得する。また、水道用のスマートメータは、上水道、下水道のどちらに設置されても構わない。また、それぞれのスマートメータは、各ライフラインを利用する住居に設置されてもよいし、利用履歴が取得可能な他の場所に設置されてもよい。
【０１０５】
また、上述した各実施形態におけるサーバ装置２０（２０ａ）の一部、例えば、処理部２３（２３ａ）などをコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、サーバ装置２０（２０ａ）に内蔵されたコンピュータシステムであって、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）や周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
【０１０６】
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバ装置やクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。
【０１０７】
また、上述した実施形態におけるサーバ装置２０（２０ａ）の一部、または全部を、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等の集積回路として実現してもよい。サーバ装置２０（２０ａ）の各機能部は個別にプロセッサ化してもよいし、一部、または全部を集積してプロセッサ化してもよい。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限らず専用回路、または汎用プロセッサで実現してもよい。また、半導体技術の進歩によりＬＳＩに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いてもよい。
【符号の説明】
【０１０８】
ＳＹＳ、ＳＹＳａ・・・情報処理システム、１０・・・スマートメータ、１１、２１、３１・・・通信部、１２、２２、２２ａ、３３・・・記憶部、１３・・・電力測定部、１４・・・制御部、２０、２０ａ・・・サーバ装置、２２１・・・教師データ記憶部、２２２・・・学習結果記憶部、２２３・・・スマートメータ情報記憶部、２２４・・・利用者情報記憶部、２２５・・・時刻情報記憶部、２２６・・・在宅予測情報記憶部、２２７・・・活動予測情報記憶部、２２８・・・フレイル予測情報記憶部、２３、２３ａ、３４・・・処理部、２３１、２３１ａ・・・情報取得部、２３２・・・学習部、２３３・・・時刻取得部、２３４・・・在宅予測部、２３５、２３５ａ・・・活動予測部、２３６・・・フレイル予測部、２３７・・・異常予測部、２３８・・・出力処理部、３０・・・端末装置、３２・・・入力部、３５・・・出力部
【要約】
【課題】対象者を見守るときの利便性を向上させること。
【解決手段】情報処理システムは、住居のライフライン使用状況を示す利用データを取得する取得部と、前記住居における過去のライフライン使用状況を示す利用データと、前記住居の在・不在を示す在不在データとを学習データセットとして学習された学習モデルに、前記取得部が取得した前記利用データを入力することで、前記住居の在・不在の予測値を演算する予測部と、前記住居の在・不在の予測値及び前記利用データに基づいて、前記住居の居住者のフレイル状態を検知する検知部と、を備える。
【選択図】図１【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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