(57)【要約】【課題】不注意により生起している事象か意識的に引き起こしている事象かの判断が難しい事象に関して、不必要な警報の報知を抑制し、必要な報知を行う。【解決手段】判定装置４は、人感センサ１および着火センサ２との検出結果の事象が生起する確率を、キッチンにおける利用者の存否を条件とする条件付確率表として記憶する確率表記憶部１３を備える。効用値計算部１５は、インフルエンスダイヤグラムによるモデルを用いて、人感センサ１および着火センサ２の検出結果の組み合わせと確率表記憶部１３に記憶した条件付確率表とから、警報を報知する場合の効用値と報知しない場合の効用値とを計算する。報知判断部１６は、効用値計算部１５で求めた効用値が報知条件を満たすときに出力部１７を通して警報装置３に警報を報知させる。【選択図】図１
2009277086.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者の行動に関連した事象を検出する複数個のセンサと、利用者の行動と各センサの出力値とを関連付けた条件付確率の依存関係を知識ネットワークとして表現し各センサによる検出結果に基づいて警報の報知の要否を判断する判定装置と、判定装置により警報の報知が必要と判断されると警報を報知する警報装置とを有し、判定装置は、利用者の行動を条件として各センサにより検出される事象がそれぞれ生起される確率値を基本の条件付確率表として格納する確率表記憶部と、各センサの出力値をもとに前記知識ネットワーク上で確率表記憶部に格納された確率値を用いた確率推論を実行して同時分布を計算する同時分布計算部と、同時分布計算部で求めた同時分布から前記センサによる検出結果の組み合わせに対して警報装置による警報の報知を行う場合の効用値と行わない場合の効用値との少なくとも一方を計算する効用値計算部と、各センサの検出結果に対し効用値計算部で求めた効用値が報知条件を満たすときに警報装置に警報を報知させる出力部とを備えることを特徴とする生活支援報知システム。
【請求項２】
前記効用値計算部には、前記知識ネットワークにおける確率変数の値の組み合わせに対して効用値の基準値があらかじめ設定され、当該基準値と同時分布とから前記センサによる検出結果の組み合わせに対して警報装置による警報の報知を行う場合の効用値と行わない場合の効用値とを計算することを特徴とする請求項１記載の生活支援報知システム。
【請求項３】
前記効用値計算部は、利用者による前記基準値の変更を可能にする効用値設定部が付加されていることを特徴とする請求項２記載の生活支援報知システム。
【請求項４】
利用者の行動により生じる目的の事象が生起する確率に影響する他の事象を検出する追加のセンサが付加され、前記確率表記憶部は、利用者の行動を条件として追加のセンサにより検出される事象が生起される確率値を追加の条件付確率表として基本の条件付確率表とともに格納し、前記同時分布計算部は、当該追加の条件付確率表を併せて用いて同時分布を計算し、前記効用値計算部は、得られた同時分布から前記センサによる検出結果と追加のセンサによる検出結果との組み合わせに対する効用値を計算することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の生活支援報知システム。
【請求項５】
前記判定装置は、前記警報装置による警報の報知の要否を繰り返し判断しており、前記確率表記憶部は、警報の要否の判断時において特定の事象が生起される確率を前回の判断結果を条件とする追加の条件付確率表として基本の条件付確率表とともに記憶し、前記同時分布計算部は、当該追加の条件付確率表を併せて用いて同時分布を計算し、前記効用値計算部は、得られた同時分布から前記センサによる検出結果と前回の判断結果との組み合わせに対する効用値を計算することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の生活支援報知システム。
【請求項６】
前記同時分布計算部では、利用者の行動における複数の状態に対する事前確率を初期値では等しく設定していることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の生活支援報知システム。
【請求項７】
前記判定装置は、利用者が行動を入力する入力装置と、入力装置により入力された行動と前記センサの検出結果との組である学習データを複数組記憶する学習データ記憶部と、学習データから利用者の行動を条件として各センサで検出される事象が生起される条件付確率を計算する確率値計算部と、前記確率表記憶部に記憶された条件付確率表の確率値を確率値計算部で求めた確率値により更新する確率値修正部とを備えることを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の生活支援報知システム。
【請求項８】
前記学習データのうち欠落部分について補完するデータ補完部を備えることを特徴とする請求項７記載の生活支援報知システム。
【請求項９】
前記データ補完部は、条件付確率の依存関係を表現した知識ネットワークを用いて学習データの欠落部分のデータを推定し、推定により補完したデータを用いて、尤度が最大化されるように条件付確率表の更新を繰り返すＥＭ学習を行うことを特徴とする請求項８記載の生活支援報知システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人が不注意で引き起こす事象について、センサなどで検出される人の行動に関連した情報から当該事象が生じるか否かを推定し、当該事象の生じる前に事前に注意を喚起する生活支援報知システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
一般に、人の不注意な行動によって生起される事象には、火災のように生命にかかわる事象があり、この種の異常な事象は未然に防止することが望まれる。とくに、近年では独居高齢者の増加に伴い、異常に気付くのが遅れて重大な事故につながることも多い。
【０００３】
独居高齢者を対象として異常を検知するシステムについては数多くの研究がなされている。たとえば、人感センサと家電製品の動作状況を検出するセンサの反応パターンと独居高齢者の行動とを、ＨＭＭ（隠れマルコフモデル）でモデル化し、異常を検知することが提案されている（たとえば、非特許文献１参照）。非特許文献１では、異常を検知するアルゴリズムについての記述はあるが、利用者に警報を報知することについてはとくに言及されていない。
【０００４】
また、独居高齢者の宅内での行動を、宅内の複数の空間に配置した人感センサなどにより検出し、検出結果の時系列データのパターンに見られる特徴的な遷移パターンをマルコフ連鎖モデルとしてモデル化し、異常の検知を行うことも考えられている（たとえば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００３−２５６９６７号公報
【非特許文献１】青木茂樹，大西正輝，小島篤博，福永邦雄：“独居高齢者の行動パターンに注目した非日常状態の検出，”電気学会論文誌（Ｅ），Ｖｏｌ．１２５−Ｅ，Ｎｏ．６，ｐｐ．２５９−２６５，Ｊｕｎｅ  ２００５
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１、非特許文献１に記載されている技術は、異常が生じたか否かを判断する技術であり、軽微な不注意により引き起こされる事象を検出するものではない。この種の事象は、不注意で引き起こされている事象か、利用者が意識的に引き起こしている事象であるかの判断が難しい場合があり、利用者が意識的に引き起こしている事象であるときには、通常の異常の検出と同様に警報を報知すると利用者に不快感をもたらすことになる。
【０００６】
したがって、この種の事象が生じているときには、警報の報知を行わないほうが利用者に混乱をもたらさないという点で有益な場合もある。その一方で、この種の事象が不注意で生じているときには、警報の報知によって利用者の注意を喚起する（利用者に気付かせる）ことで重大な異常に至るのを防止することも必要である。
【０００７】
本発明は上記事由に鑑みて為されたものであり、その目的は、不注意により生起している事象か意識的に引き起こしている事象かの判断が難しい事象に関して、警報を報知するか否かを報知の効用の程度により判断することにより、不必要な警報の報知（誤報）を抑制し、かつ必要な報知（失報の防止）は行えるようにした生活支援報知システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
請求項１の発明は、利用者の行動に関連した事象を検出する複数個のセンサと、利用者の行動と各センサの出力値とを関連付けた条件付確率の依存関係を知識ネットワークとして表現し各センサによる検出結果に基づいて警報の報知の要否を判断する判定装置と、判定装置により警報の報知が必要と判断されると警報を報知する警報装置とを有し、判定装置は、利用者の行動を条件として各センサにより検出される事象がそれぞれ生起される確率値を基本の条件付確率表として格納する確率表記憶部と、各センサの出力値をもとに前記知識ネットワーク上で確率表記憶部に格納された確率値を用いた確率推論を実行して同時分布を計算する同時分布計算部と、同時分布計算部で求めた同時分布から前記センサによる検出結果の組み合わせに対して警報装置による警報の報知を行う場合の効用値と行わない場合の効用値との少なくとも一方を計算する効用値計算部と、各センサの検出結果に対し効用値計算部で求めた効用値が報知条件を満たすときに警報装置に警報を報知させる出力部とを備えることを特徴とする。
【０００９】
請求項２の発明では、請求項１の発明において、前記効用値計算部には、前記知識ネットワークにおける確率変数の値の組み合わせに対して効用値の基準値があらかじめ設定され、当該基準値と同時分布とから前記センサによる検出結果の組み合わせに対して警報装置による警報の報知を行う場合の効用値と行わない場合の効用値とを計算することを特徴とする。
【００１０】
請求項３の発明では、請求項２の発明において、前記効用値計算部は、利用者による前記基準値の変更を可能にする効用値設定部が付加されていることを特徴とする。
【００１１】
請求項４の発明では、請求項１〜３のいずれかの発明において、利用者の行動により生じる目的の事象が生起する確率に影響する他の事象を検出する追加のセンサが付加され、前記確率表記憶部は、利用者の行動を条件として追加のセンサにより検出される事象が生起される確率値を追加の条件付確率表として基本の条件付確率表とともに格納し、前記同時分布計算部は、当該追加の条件付確率表を併せて用いて同時分布を計算し、前記効用値計算部は、得られた同時分布から前記センサによる検出結果と追加のセンサによる検出結果との組み合わせに対する効用値を計算することを特徴とする。
【００１２】
請求項５の発明では、請求項１〜４のいずれかの発明において、前記判定装置は、前記警報装置による警報の報知の要否を繰り返し判断しており、前記確率表記憶部は、警報の要否の判断時において特定の事象が生起される確率を前回の判断結果を条件とする追加の条件付確率表として基本の条件付確率表とともに記憶し、前記同時分布計算部は、当該追加の条件付確率表を併せて用いて同時分布を計算し、前記効用値計算部は、得られた同時分布から前記センサによる検出結果と前回の判断結果との組み合わせに対する効用値を計算することを特徴とする。
【００１３】
請求項６の発明では、請求項１〜５のいずれかの発明において、前記同時分布計算部では、利用者の行動における複数の状態に対する事前確率を初期値では等しく設定していることを特徴とする。
【００１４】
請求項７の発明では、請求項１〜６のいずれかの発明において、前記判定装置は、利用者が行動を入力する入力装置と、入力装置により入力された行動と前記センサの検出結果との組である学習データを複数組記憶する学習データ記憶部と、学習データから利用者の行動を条件として各センサで検出される事象が生起される条件付確率を計算する確率値計算部と、前記確率表記憶部に記憶された条件付確率表の確率値を確率値計算部で求めた確率値により更新する確率値修正部とを備えることを特徴とする。
【００１５】
請求項８の発明では、請求項７の発明において、前記学習データのうち欠落部分について補完するデータ補完部を備えることを特徴とする。
【００１６】
請求項９の発明では、請求項８の発明において、前記データ補完部は、条件付確率の依存関係を表現した知識ネットワークを用いて学習データの欠落部分のデータを推定し、推定により補完したデータを用いて、尤度が最大化されるように条件付確率表の更新を繰り返すＥＭ学習を行うことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
請求項１の発明の構成によれば、条件付確率の依存関係を表現した知識ネットワークを用いるとともに、利用者の行動を条件として複数のセンサで検出される事象が生起する条件付確率を設定した条件付確率表を規定し、条件付確率表を上記知識ネットワークに適用したときの同時分布からセンサによる検出結果の組み合わせに対して警報装置による警報の報知を行う場合と行わない場合との効用値を計算し、この効用値が報知条件を満たすときに警報装置に警報を報知させるから、センサにより検出されている事象が、利用者の不注意により生起している事象か、利用者が意識的に引き起こしている事象かを、効用値を用いて推定することが可能になり、利用者が意識的に引き起こしている事象であれば警報を報知する可能性を低減して利用者の混乱を抑制し、また利用者が不注意で生起している事象であれば警報を報知して利用者に気付かせることで重大な異常に至るのを未然に防止することが可能になる。
【００１８】
請求項２の発明の構成によれば、確率変数の値の組み合わせに対して効用値の基準値をあらかじめ設定しているから、利用者が効用値の基準値を入力しなくとも、警報を報知する場合の効用値と報知しない場合の効用値とについて効用値を計算して警報の報知の要否を決めることができる。
【００１９】
請求項３の発明の構成によれば、効用値の基準値を利用者が変更できるから、利用者にとって望ましい条件で警報の報知が行われるように報知の条件を調節することが可能になる。
【００２０】
請求項４の発明の構成によれば、利用者の行動により生じる目的の事象をセンサで検出するだけではなく、当該目的の事象が生起する確率に影響する他の事象を検出するセンサを追加しているから、両事象の関係によって目的の事象が生起する場合の条件付確率について、目的の事象が生起する確率と生起しない確率との差を大きくすることが可能になる。すなわち、警報装置による警報の報知を行うか否かを決める効用値の差を大きくし、警報を報知する場合としない場合との分離性が向上する。言い換えると、判断の信頼性が向上することになる。
【００２１】
請求項５の発明の構成によれば、特定の事象が生起される確率を前回の判断結果を条件とする条件付確率とし、警報の報知の要否を決める効用値を求める際に当該条件付確率も併せて用いるから、警報の報知を行うか否かについてより正確な判断が可能になる。
【００２２】
請求項６の発明の構成によれば、利用者の行動における複数の状態に対する事前確率を初期値で等しく設定しているから、事前確率が判明しない初期状態においての基準値を用いて警報の報知の要否を決めることができる。
【００２３】
請求項７の発明の構成によれば、利用者が入力装置を用いて行動を申告し、申告した行動とセンサで検出される事象との関係から条件付確率を求め、求めた条件付確率を用いて警報の報知の要否を判断するから、利用者の個人差に応じた条件付確率を設定することが可能になる。すなわち、利用者が使用するに従って利用者の感覚に合致するようにカスタマイズされる。
【００２４】
請求項８の発明の構成によれば、学習データが不完全にしか得られない場合でも学習データの欠落部分については補完されるから、補完後の学習データを用いて条件付確率表を完成させることができる。
【００２５】
請求項９の発明の構成によれば、ＥＭ学習により学習データの欠落部分を補完するから、条件付確率表の更新を繰り返すうちに条件付確率表の確率値が収束し、利用者にとって最適な警報の報知が可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下では、キッチンにおいてコンロの点火状態（ガスコンロではなく、誘導加熱式のコンロであっても点火という用語を用いる）が長期間継続しているときに、利用者への報知の必要性の程度を他の条件と併せて判断し、報知が必要と判断した場合に利用者の注意を喚起するように報知するシステムを例として説明する。また、以下の実施形態では、独居者（とくに、独居高齢者）を想定して説明する。
【００２７】
一般にコンロの使用にあたって日常的に生じる事象として、点火したことを失念し点火状態で長時間に亘って放置してしまうという事象がある。たとえば、点火後に他の用事（来客の訪問や電話の呼出など）をしていたり、調理中にテレビの映像に気を取られたりしていると、調理物が吹きこぼれたり焦げ付いたりするという問題が生じる。
【００２８】
この種の問題に対処するために、温度センサやタイマをコンロに付設し、温度センサで検出した温度の変化パターンを用いて吹きこぼれや焦げ付きの発生を推定することにより利用者への報知やコンロの消火を行い、また、点火から所定時間が経過すると利用者への報知やコンロの消火を行う技術が普及している。
【００２９】
ただし、温度センサを用いる技術では、吹きこぼれや焦げ付きが推定されるまでは報知がないから、コンロが無駄に点火状態を継続していることがある。また、時間のみで管理していると、とろ火で長時間煮込む料理では、調理途中で頻繁に消火されることがある。つまり、コンロを点火状態で放置している場合に、前者の状況のように報知や消火が必要である場合と、後者の状況のように報知や消火が頻繁に生じると不都合な場合とがある。
【００３０】
したがって、コンロの点火状態が長時間に亘って継続している場合に、利用者が失念して継続しているのか意識的に継続させているのかを推定し、失念している場合にのみ、注意を換気するように報知するのが望ましいと言える。
【００３１】
以下では、（１）注意喚起の報知（以下、「警報」という）を出力する場合の効用と、（２）警報を出力しない場合の効用とを考え、期待される効用が最大になるように警報を出力するか否かを決定する問題として定式化を試みる。定式化に際しては意思決定分析に用いられるインフルエンスダイヤグラムをモデルの作成に利用する。インフルエンスダイヤグラムは条件付確率の依存関係を表す知識ネットワークの一種である。
【００３２】
インフルエンスダイヤグラムに要求される機能には、表１に示すように、（１）効用を考慮した意思決定知識の表現、（２）効用値の計算、（３）時系列判断、（４）利用者個人への適応が必要である。要求される各機能は、インフルエンスダイヤグラムにおいては表１に示す形で実現される。
【００３３】
【表１】
2009277086.tif 000003
【００３４】
インフルエンスダイヤグラムは、有向グラフで表現されており、「機会ノード」「決定ノード」「価値ノード」の３種類のノードを含んでいる。機会ノードは、不確実な要因や事象を表し確率変数を持っている。決定ノードは、意思決定者が行為の選択を行う決定行為を示している。「価値ノード」は、意思決定の判断基準として効用値を示す。なお、表１における効用値に関する事前設定データは、警報の価値の「価値ノード」内に埋め込まれる。
【００３５】
（実施形態１）
本実施形態では、利用者の行動と機器の動作とに基づいて、警報を出力するか否かを決定する例について説明する。すなわち、利用者の行動としてキッチンにおける利用者の存否を用い、機器の動作としてコンロの点火・消火の状態を用いる。インフルエンスダイヤグラムを用いて表現すると図２のようになる。図２において、楕円は機会ノードＮ１，Ｎ２、長方形は決定ノードＮ４、菱形は価値ノードＮ５を示す。
【００３６】
図２に示すインフルエンスダイヤグラムは、キッチンにおける利用者の存否に関する確率変数と、コンロの点火と消火とに関する確率変数と、警報の出力の要否に関する決定行為と、確率変数と決定行為との組み合わせに対する価値との関係を有向グラフにより表したものである。後述するように、インフルエンスダイヤグラムのリンクには条件付確率が規定される。
【００３７】
図２に示すインフルエンスダイヤグラムから明らかなように、本実施形態を実現するための構成要素としては、図１に示すように、キッチンにおける利用者の存否を検出するためにキッチンに配置される人感センサ１と、コンロの点火と消火とを検出する着火センサ（通常はコンロに付設されている）２と、警報を報知する警報装置３とが必要である。また、人感センサ１と着火センサ２との出力に基づいて、警報装置３による報知を行うか否かを決定するための判定装置４が必要である。
【００３８】
人感センサ１の検出原理には種々のものがあるが、ここでは人体から放射される熱線を検出する焦電型赤外線センサを用いて人の存否に応じたオン／オフ（検出／非検出）の信号（無電圧接点出力または有電圧の２値出力）を出力するものを想定している。この種の人感センサ１は、通常は天井や壁に設置される。焦電型赤外線センサを用いた人感センサ１は、人が長時間静止していると、人が存在しているにもかかわらず不在に対応した出力を発生することがあり、また、人体以外に熱線（赤外線）を放射する物体が存在するときに人が存在していないにもかかわらず存在に対応した出力を発生することがある。このような誤出力は、正常出力に比較すれば低い確率で発生する。
【００３９】
また、コンロとしては誘導加熱式のものを想定しており、着火センサ２としては、コンロの着火スイッチのオン／オフを点火／消火とみなすもの、あるいは点火スイッチのオン時に調理容器が所定位置に配置されることにより加熱されている状態を点火と判断し、それ以外の状態を消火と判断するものなどを用いることができる。着火センサ２は、コンロの点火と消火とに応じたオン／オフ信号（無電圧接点出力または有電圧の２値出力）を出力する。コンロがガスコンロである場合には、バーナの近傍に設けられ調理容器の底に接触する熱電対を着火センサ２に用いることができる。
【００４０】
警報装置３による報知は、ブザーの鳴動などによる聴覚的報知を想定しているが、報知灯を点灯させるなどの視覚的報知を単独または聴覚的報知と組み合わせて用いるようにしてもよい。
【００４１】
以下では、主として、判定装置４における判定処理について説明する。判定装置４は、コンピュータを主構成とするものであって、以下に説明する処理を行うプログラムを実行する。判定装置４には、人感センサ１と着火センサ２とによる検出結果が入力され、これらの入力に対して警報装置３による報知の要否を判断し、報知が必要であると判断したときに報知を行う。
【００４２】
判定装置４は、人感センサ１および着火センサ２の検出結果が入力されるセンサ接続部１１，１２と、各センサ接続部１１，１２に入力された検出結果に対応した条件付確率表を格納する確率表記憶部１３とを備える。本実施形態では、後述するように、キッチンに人が存在するか不在であるかという利用者の行動を条件とした場合に、人感センサ１１と着火センサ１２との各検出値に対し当該検出値（検出結果）が得られる確率値を持つ条件付確率表を確率表記憶部１３に格納している。このように利用者の行動により生じる目的の事象に関する条件付確率表を基本の条件付確率表とする。判定装置４には、インフルエンスダイヤグラムにより記述される知識ネットワークが設定されており、当該知識ネットワークを構成している機会ノードに相当する事象の生起する条件付確率表が、各機会ノードに設定される。
【００４３】
判定装置４には、人感センサ１および着火センサ２の出力値をもとに、インフルエンスダイヤグラムの上で確率表記憶部１３に格納された条件付確率を用いた確率推論を実行して各事象の確率変数の組について同時分布を計算する同時分布計算部１４と、人感センサ１１および着火センサ１２の検出結果の組み合わせに対して警報装置３による報知を出力する場合と出力しない場合との少なくとも一方の価値を表す効用値を計算する効用値計算部１５とが設けられている。本実施形態では、効用値計算部１５において、効用値として警報装置３による警報の報知を行う場合と行わない場合との両方の効用値を計算する例を示す。
【００４４】
効用値計算部１５で求められた効用値は報知判断部１６において用いられ、センサ接続部１１，１２から人感センサ１１と着火センサ１２との検出結果の組み合わせが報知判断部１６に与えられると、効用値計算部１５で求めた当該組み合わせに対する効用値を規定の報知範囲と比較する。報知判断部１６において効用値を報知範囲と判断すると、出力部１７を通して警報装置３を作動させて警報の報知を行う。報知判断部１６において効用値が報知範囲ではないと判断された場合には、出力部１７は警報装置３を作動させないから警報の報知は行われない。なお、同時分布計算部１４での同時分布の計算は、人感センサ１および着火センサ２による事象の検出をトリガとしてもよいし、人感センサ１および着火センサ２による事象の検出前に事前に行ってもよい。
【００４５】
以下では、まずインフルエンスダイヤグラムを用いた知識ネットワークについて説明する。いま、キッチンにおける利用者の存否に関する確率変数（ａｔＫ）の値を、存在する状態（ａｔＫ＝ｅ）と存在しない状態（ａｔＫ＝ｎ）との２値とし、コンロの点火と消火とに関する確率変数（ＩＨ）の値を、点火している状態（ＩＨ＝ｏｎ）と消火している状態（ＩＨ＝ｏｆｆ）との２値とする。また、表２のように、確率変数（ａｔＫ）（ＩＨ）の値の組み合わせごとに、警報（ａｌｅｒｔ）を出力する場合（ａｌｅｒｔ＝ｏｎ）と警報を出力しない場合（ａｌｅｒｔ＝ｏｆｆ）との効用値について基準値があらかじめ設定される。表２のデータは効用値計算部１５に設けた基準値記憶部（図示せず）に記憶される。
【００４６】
【表２】
2009277086.tif 000004
【００４７】
表２では、キッチンに不在であり（ａｔＫ＝ｎ）、かつコンロが点火している（ＩＨ＝ｏｎ）という条件で、警報を出力する場合（ａｌｅｒｔ＝ｏｎ）は正常な報知であるから、効用値として最大の値（表２の例では２００）が設定される。一方、同じ条件（ａｔＫ＝ｎ、かつＩＨ＝ｏｎ）で、警報を出力しない場合（ａｌｅｒｔ＝ｏｆｆ）は失報であるから、効用値として最小の値（表２の例では−２００）が設定される。
【００４８】
また、キッチンに存在しているときには（ａｔＫ＝ｅ）、コンロが点火しているか（ＩＨ＝ｏｎ）消火しているか（ＩＨ＝ｏｆｆ）にかかわらず、警報を出力することは（ａｌｅｒｔ＝ｏｎ）誤報であり、また、キッチンに不在であり（ａｔＫ＝ｎ）、かつコンロが消火している（ＩＨ＝ｏｆｆ）という条件で、警報を出力することは（ａｌｅｒｔ＝ｏｎ）誤報である。誤報に対する効用値は、コンロが消火しており（ＩＨ＝ｏｆｆ）、警報を報知しない場合（ａｌｅｒｔ＝ｏｆｆ）の効用値（表２の例では０）よりも小さい効用値（表２の例では−１００）が設定される。
【００４９】
表２に示す基準値としての効用値は、製造者や施工者によりあらかじめ設定され、利用者は基準値をそのまま利用することが可能であるが、効用値の基準値は利用者による変更を可能にしていることが望ましい。したがって、効用値計算部１５に入力手段としての効用値設定部（図示せず）を付加し、基準値記憶部に格納された効用値の基準値を利用者が変更できるようにしてある。
【００５０】
ところで、コンロの点火／消火という事象が生起する確率は、キッチンにおける利用者の存否という事象の生起を条件とする条件付確率になる。利用者がキッチンに存在している場合には、コンロの点火という事象が生起する確率は、コンロの消火という事象が生起する確率よりもやや多いと考えられる。そこで、キッチンに利用者が存在する場合、コンロの点火の確率を０．６、消火の確率を０．４と仮に設定する。一方、利用者がキッチンに居ない間には、多くの場合にはコンロは点火していないと考えられるが、失念などによって点火している場合もあると考えられる。そこで、キッチンに利用者が不在である場合、コンロの点火の確率を０．２、消火の確率を０．８と仮に設定する。表３は、キッチンにおける人の存否を条件として、コンロの点火／消火の確率を仮に設定した条件付確率表を示している。
【００５１】
【表３】
2009277086.tif 000005
【００５２】
また、上述したように、人感センサ１は誤出力を発生する可能性がある。つまり、人感センサ１が利用者の存否に対応した出力を発生するという事象を生起する確率も、キッチンにおける利用者の存否という事象の生起を条件とする条件付確率になる。以下では、人感センサ１の出力のうち、人の存在に対応する出力をオン、人の不在に対応する出力をオフとする。利用者がキッチンに存在している場合、人感センサ１の出力がオンである確率を０．７、オフ（欠報）である確率を０．３と仮に設定する。一方、キッチンに利用者が不在である場合、人感センサ１の出力がオン（誤報）である確率を０．３、オフである確率を０．７と仮に設定する。表４は、キッチンにおける人の存否を条件として、人感センサ１の出力のオン／オフの確率を仮に設定した条件付確率表を示している。
【００５３】
【表４】
2009277086.tif 000006
【００５４】
表３、表４に示した条件付確率表は、確率表記憶部１３において、それぞれ着火センサ２と人感センサ１とに関する条件付確率表として格納される。
【００５５】
利用者の行動としてのキッチンにおける利用者の存否と、着火センサ２により検出されるコンロの点火／消火と、キッチンに配置した人感センサ１のオン／オフとの関係を有向グラフ（ネットワーク）により表現すると、たとえば図３のように表すことができる。図３では、キッチンにおける利用者の存否を表すノードＮ１と、コンロの点火／消火を示すノードＮ２と、人感センサ１のオン／オフを示すノードＮ３との３個のノードＮ１〜Ｎ３を備える有向グラフを示している。
【００５６】
図２に示したインフルエンスダイヤグラムに図３に示した因果関係を反映させると、図２のインフルエンスダイヤグラムを図４のように書き換えることができる。すなわち、図２においてはコンロの点火／消火とキッチンにおける人の存否とを、互いに独立に生起する関係として表記しているが、図４においては、キッチンにおける人の存否を条件として、コンロの点火／消火（着火センサ２のオン／オフ）および人感センサ１のオン／オフという事象が生起する関係を記載している。図４では、コンロの点火／消火を示すノードＮ２と、警報の報知を行うか否かを決定するノードＮ４との間に、破線で示すリンクＬａを設定している。このリンクＬａは報知リンクであって、コンロの点火あるいは消火の状態を着火センサ２で検知したときに警報を出すか否かの決定を行う、と言った関係を示している。
【００５７】
図４ではキッチンにおける利用者の存否についての確率変数に与える事前確率として、存在時と不在時とにそれぞれ等しい確率を与えている。つまり、存在時と不在時との事前確率は、ともに０．５になる。キッチンにおける利用者の存否と、人感センサ１および着火センサ２の出力（コンロの点火／消火）と、警報の報知の有無と、警報の報知の有無の判断とを図４のように表し、上述のように事前確率および条件付確率をノードＮ１〜Ｎ３に与えることによって、ノードＮ４での判断が可能になる。すなわち、図４の形のインフルエンスダイヤグラムを本実施形態で用いる知識ネットワークのモデルとし、ノードＮ１には事前確率を対応付け、表３の条件付確率表をノードＮ２に対応付け、表４の条件付確率表をノードＮ３に対応付けた形で確率表記憶部１３に記憶させる。
【００５８】
いま、着火センサ２によりコンロが点火していることが検出されたときの事後確率を求めるために、図４に示すインフルエンスダイヤグラム上で確率伝播法による計算を実行する。確率伝播法は、変数間の局所計算により各変数の確率分布を更新していく計算法である。この計算は、同時分布計算部１４により行われる。
【００５９】
数１に示すように、コンロが点火しているという事象（ＩＨ＝ｏｎ）が生起されているときに、キッチンに人が存在するという事象（ａｔＫ＝ｅ）が生起される条件付確率Ｐ（ａｔＫ＝ｅ｜ＩＨ＝ｏｎ）は、ベイズの定理を用い、上述した事前確率および条件付確率の値を当てはめると０．７５になる。ここに、Ｐ（Ａ｜Ｂ）は、事象Ｂが生起したときに、事象Ａが生起する条件付確率を意味している。
【００６０】
【数１】
2009277086.tif 000007
【００６１】
同様にして、数２に示すように、コンロが点火しているという事象（ＩＨ＝ｏｎ）が生起されているときに、キッチンに人が不在であるという事象（ａｔＫ＝ｎ）が生起される条件付確率Ｐ（ａｔＫ＝ｎ｜ＩＨ＝ｏｎ）は０．２５になる。
【００６２】
【数２】
2009277086.tif 000008
【００６３】
上述の計算により、コンロが点火している状態でのキッチンにおける人の存否の確率を求められるから、次に、効用値計算部１５において、警報を報知する場合と報知しない場合との効用値を求める。本実施形態では、数３、数４に示すように、効用値として期待値を用いる。数３は警報を報知する場合、数４は警報を報知しない場合であり、警報を報知する場合の効用値は−２５、警報を報知しない場合の効用値は−５０になる。すなわち、警報を報知するほうが効用値が大きいと言える。ただし、いずれにしても負値であるから、報知判断部１６において報知範囲ではないと判断され、警報装置３による警報の報知は行わない。数３、数４においてＶ（Ｘ，Ｙ）は、事象Ｘ，Ｙが同時に生起される場合の効用値を意味する。したがって、Ｖ（ａｔＫ＝ｅ，ａｌｅｒｔ＝ｏｎ）は、キッチンに人が存在し、かつ警報を出力した場合の効用値を意味する。
【００６４】
【数３】
2009277086.tif 000009
【００６５】
【数４】
2009277086.tif 000010
【００６６】
上述のようにして、効用値計算部１５では、人感センサ１と着火センサ２との検出結果の組み合わせに対して警報装置３による警報の報知を行う場合と行わない場合との効用値が得られる。ここで、報知判断部１６では、両者の効用値の大小を比較するとともに、大きいほうの効用値が正の規定値以上（報知範囲）であるときに、出力部１７を通して警報装置３による警報の報知を行う。
【００６７】
上述したように、警報装置３による警報の報知を行う場合と行わない場合との効用値を算出する際に用いる効用値の基準値は、あらかじめ与えられているから、利用者はとくに意識することなくシステムを利用することが可能であるが、効用値の基準値は利用者自身によって変更することも可能であるから、利用者によって好ましい条件で警報が報知されるように調節することも可能になっている。
【００６８】
（実施形態２）
実施形態１では、キッチンにおける人の存否を検出する人感センサ１を設けた例を示したが、独居者の場合、キッチンではない他の場所に人が存在することを確認できれば、キッチンにおける人感センサ１で検出した人の存否の検出結果の信頼度を高めることができる。
【００６９】
すなわち、利用者の行動により生じる目的の事象として、キッチンにおける人の存在または不在という事象を例とすれば、この目的の事象が生起する確率に影響する他の事象として、キッチンではない他の場所における人の存在または不在という事象が考えられる。この事象をキッチンにおける人の存在または不在を判断するための情報として追加して用いると、人感センサ１の検出結果のみを用いるよりも、判断の信頼性が高くなる。
【００７０】
本実施形態では、目的の事象が生起する確率に影響する他の事象を検出するために、図１に破線で示しているように、リビングに配置した人感センサ５を追加のセンサとして付加している。したがって、図４に示したインフルエンスダイヤグラムは、図５のように拡張することができる。図示例では、リビングに人が存在するという事象を親ノードＮ６として、キッチンに人が存在するという事象とリビングの人感センサ５のオン／オフの事象とを子ノードＮ１，Ｎ７にしている。
【００７１】
このインフルエンスダイヤグラムにおいて、家人が独居者であることから、リビングに人が存在すれば、キッチンには人が不在であるという常識を用いることができる。つまり、リビングに人が存在することが確定されると、キッチンに人が存在する確率は０．０になる。ただし、リビングに人が存在しなくとも、キッチンに人が存在するか否かは不明であるから、キッチンにおける存否は等しい確率とする。このような考えにより利用者の行動を条件としてリビングのセンサ５（つまり、追加のセンサ）により検出される事象（リビングでの存在と不在）が生起される確率値を持つ追加の条件付確率表を作成すると、表５のようになる。
【００７２】
【表５】
2009277086.tif 000011
【００７３】
リビングに配置した人感センサ５に事前に与える追加の条件付確率表は、キッチンに配置した人感センサ１と同様のものを用いる。つまり、表４において「キッチン」を「リビング」と読み替えればよい。
【００７４】
これらの追加の条件付確率表は、基本の条件付確率表とともに確率表記憶部１３に格納される。本実施形態においても、実施形態１と同様に確率表記憶部１３に格納された条件付確率表を用いて同時分布が計算され、さらに効用値が計算される。効用値を求めた後の処理は実施形態１と同様である。ただし、本実施形態では、人感センサ１と着火センサ２とに加えて人感センサ５による検出結果も判断に用いられる。他の構成および動作は実施形態１と同様である。
【００７５】
（実施形態３）
上述した実施形態では、利用者の行動について時間経過を考慮していないが、時間経過に伴う利用者の位置変化を考慮すれば、キッチンにおける利用者の存否の検出結果の信頼性をより高めることができる。本実施形態では、人感センサ１および着火センサ２の出力結果を知ったときに警報装置３による警報の報知を行うか否かを決定するステップを一推論ステップとし、その中でキッチンにおける人の存否を判断する際に、一推論ステップ前（つまり、前回）の判断結果を参照している。なお、リビングの人感センサ５も用いることができるが、まずキッチンの人感センサ１のみを用いる場合について説明する。
【００７６】
着火センサ２の値を検知したとき、当該着火センサ２の値と同時点の人感センサ１の出力結果、ならびに一推論ステップ前のキッチンでの存否の判断結果を参照した上で現推論ステップにおけるキッチンでの存否を推論し、現推論ステップで警報を出すか否かの決定を行う。各推論ステップの時間間隔を短く設定すると（たとえば、１秒）、キッチンに頻繁に出入りしない利用者の行動特性は、一推論ステップ前のキッチンでの存否状態が現推論ステップの同状態に一致する確率が高いと考えられる。
【００７７】
そこで、一致の場合の確率を０．９とし、不一致の場合の確率を０．１として表６のような追加の条件付確率表を作成する。すなわち、現推論ステップ（今回）におけるキッチンでの存否の確率を、キッチンにおける利用者の存否に関する一推論ステップ前（前回）の判断結果を条件とした条件付確率表を作成する。追加の条件付確率表は、キッチンにおける人の存否に関するノードＮ１に対応付けた形で基本の条件付確率表とともに確率表記憶部１３に格納される。
【００７８】
【表６】
2009277086.tif 000012
【００７９】
インフルエンスダイヤグラムによる知識ネットワークを作成すると図６のように、図３に示したインフルエンスダイヤグラムに一推論ステップ前の推定結果のノードＮ８を加えた形になる。また、警報の報知の要否については、一推論ステップ前の警報の報知のノードＮ９を報知リンクＬｂで結合し、一推論ステップ前のノードＮ９の後に現時点のノードＮ４において警報の報知の要否が決定されることを表している。
【００８０】
本実施形態の判定装置４には、図１に示すように、一推論ステップ前の推論結果を記憶する結果記憶部１８が付加され、報知判断部１６では結果記憶部１８に記憶された一推論ステップ前の推論結果を併せて判断に用いる。すなわち、判定装置４では、一推論ステップ前の推論結果と人感センサ１および着火センサ２の出力との３つのパラメータを用い、一般に知られている確率推論アルゴリズムに基づいて、警報装置３による報知を行うか否かを決定する。
【００８１】
図６ではキッチンの人感センサ１のみを用いているが、実施形態２と同様に、リビングにも人感センサ５を設けている場合には、図７に示すように、図６に示したインフルエンスダイヤグラムに、リビングにおける人の存否の事象を表すノードＮ６と、リビングに配置した人感センサ５のオン／オフの事象を表すノードＮ７とを付加する。
【００８２】
図７に示すインフルエンスダイヤグラムを知識ネットワークのモデルに用いる場合には、条件付確率表として表７を用いればよい。表７では、キッチンに関しては一推論ステップ前の推定結果と人感センサ１による現時点の検出結果とを用い、リビングに関しては人感センサ５による現時点の検出結果を用いている。
【００８３】
【表７】
2009277086.tif 000013
【００８４】
表７においてリビングに人が存在する場合の条件付確率は、表５においてリビングに人が存在する場合と同じ確率になる。一方、リビングに人が不在である場合の条件付確率は、キッチンにおける一推論ステップ前の人の存否の推定結果を反映しているから、表５においてリビングに人が不在である場合の確率とは異なり、表６の条件付確率と等しくなる。他の構成および動作は実施形態１、２と同様である。
【００８５】
実施形態２、３では、キッチンに人が存在するか否かの判定に対する信頼性を高めるためにキッチン以外に人が存在するか否かという情報を追加して用い、実施形態３では、さらに一推論ステップ前の人の存否の推定結果という情報を追加して用いて判定の信頼性を高めている。このように、インフルエンスダイヤグラムのノードとリンクとを拡張するとともに、基本の条件付確率表に加えて追加の条件付確率表を設定し、多様な状況を考慮して推論の信頼性を高めることが可能である。上述した例以外にも、たとえば、キッチンないしキッチン以外での人の存否の時間帯を情報として追加することが可能である。
【００８６】
（実施形態４）
上述した実施形態では、条件付確率表は、システムを構成する際にはデフォルト値として事前に設定された所与のものである。したがって、システムの利用者ごとの行動に関する個人差が反映されておらず、利用者によっては警報の発生の有無に違和感を持つことがある。
【００８７】
本実施形態では、利用者の行動に関する個人差をシステムの動作に反映させるために、利用者のキッチンにおける存否を自己申告させ、申告された情報と人感センサ１および着火センサ２の検出結果との組（セット）を学習データとしてシステムに獲得させている。学習データは、統計的に解析され、デフォルト値が与えられている条件付確率表の各確率値の更新に用いられる。
【００８８】
学習データの例を表８に示す。表８に示すデータは、利用者がキッチンへの入退室を自己申告した例を示しており、１２：００：００〜１２：１５：００のデータを自己申告による学習データとしている。つまり、表８のうち上下の破線の間のデータが、利用者の申告によりキッチンに入ってから出るまでの学習データである。
【００８９】
【表８】
2009277086.tif 000014
【００９０】
この期間におけるデータから、キッチンに存在している場合において、コンロが点火している時間と消火している時間との比率を計算により求めることができる。同様にして、キッチンに人が存在している場合において、人感センサ１がオンである時間とオフである時間との比率も計算により求めることができる。これらの比率に基づいて、所与の条件付確率表における確率値（キッチンに人が存在しているときのコンロの点火／消火の比率と、キッチンに人が存在しているときの人感センサ１のオン／オフの比率）を更新する。
【００９１】
上述の動作を行うために、本実施形態では、図８に示すように、判定装置４において、キッチンへの利用者の入退室を申告する入力装置２１と、現在時刻を計時する（時分秒で計時する）時計部２２とが付加されている。また、人感センサ１と着火センサ２との検出結果は、入力装置２１により入力されたキッチンへの入退室の情報および時計部２２で計時されている時刻とともに学習データ記憶部２３に記憶される。表８の例では、３０秒毎に学習データを記憶している。
【００９２】
判定装置４には、キッチンに入室してから退室するまでの期間における学習データの組を用いて、当該期間での人感センサ１のオン／オフの比率と、着火センサ２により検出されるコンロの点火／消火の比率とを確率値として求める確率値計算部２４と、確率値計算部２４で求めた確率値を条件付確率として、確率表記憶部１３に記憶されている条件付確率表を修正する確率値修正部２５とが設けられる。
【００９３】
したがって、利用者の自己申告によって条件付確率を調整することが可能になり、条件付確率表に利用者の行動の個人差が反映されるから、利用者に合わせた警報の報知を行うことが可能になる。
【００９４】
ところで、本実施形態では、学習データの個数が不十分である場合や学習データの一部が欠落して利用できない場合が生じ得る。表８においてもコンロの点火／消火に関する一部のデータや人感センサ１で検出しているキッチンにおける人の存否に関する一部のデータが欠落している。欠落しているデータは、すでに獲得済みのデータを統計的に解析したり、時間の前後関係から推定して補完するなどの方法で埋めることが可能である。たとえば、ＥＭ（Expectation-Maximization）学習と称する方法によって不完全データにおける欠落部分を推定してもよい。すなわち、構築したモデルを用いて、欠落部分のデータを推定し、推定により補完したデータを用いて、尤度が最大化されるように条件付確率表の各確率値の更新するのである。このような欠落したデータの補完はデータ補完部２６において行う。
【００９５】
なお、利用者にキッチンでの存否を申告させるほか、キッチン以外の場所（たとえば、リビング）での存否を申告させる構成を、単独でまたは併せて用いるようにしてもよい。キッチン以外の場所での利用者の存否を申告させる場合には、当該場所に自己申告用の入力装置を配置する。
【００９６】
キッチン以外の場所で、特定の期間において自己申告をするとキッチンには存在しないことを意味し、キッチンに人が不在である場合において、コンロの点火／消火の比率と、キッチンに配置した人感センサ１のオン／オフの比率とが得られる。この情報を用いることによって、所与の条件付確率表の確率値（キッチンに人が不在であるときのコンロの点火／消火の比率と、キッチンに人が不在であるときの人感センサ１のオン／オフの比率）を更新する。
【００９７】
本実施形態は、条件付確率表の内容を利用者の申告に応じて変更可能である点を除けば、上述した各実施形態と同様であり、各実施形態のいずれでも本実施形態の構成を組み合わせて用いることができる。
【００９８】
上述した例では、利用者の行動がキッチンにおける存否であって、警報の報知の要否を決めるための情報を収集するセンサが人感センサ１（人感センサ５を用いる場合もある）と着火センサ２とである場合を例示したが、本発明の技術思想は、利用者の他の行動に着目する場合も適用可能である。他の行動に関して用いる場合には、当該行動を条件とし、何に関する警報を報知するかをインフルエンスダイヤグラムで表し、インフルエンスダイヤグラムに含まれる機会ノードの情報を検出するためのセンサを決め、センサの各検出結果が得られる確率値の条件付確率表を設定する。このような条件付確率表を設定すれば、センサの検出結果に対して警報の報知の要否を効用値に基づいて決定することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００９９】
【図１】実施形態を示すブロック図である。
【図２】実施形態１に用いるインフルエンスダイヤグラムを示す図である。
【図３】同上に用いる因果関係を表す有向グラフを示す図である。
【図４】図２に図３の関係を適用したインフルエンスダイヤグラムを示す図である。
【図５】実施形態２に用いるインフルエンスダイヤグラムを示す図である。
【図６】実施形態３に用いるインフルエンスダイヤグラムを示す図である。
【図７】同上に用いるインフルエンスダイヤグラムの別例を示す図である。
【図８】実施形態４を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０１００】
１  人感センサ（第１のセンサ）
２  着火センサ（センサ）
３  警報装置
４  判定装置
５  人感センサ（第２のセンサ）
１１  センサ接続部
１２  センサ接続部
１３  確率表記憶部
１４  同時分布計算部
１５  効用値計算部
１６  報知判断部
１７  出力部
２１  入力装置
２２  時計部
２３  学習データ記憶部
２４  確率値計算部
２５  確率値修正部
２６  データ補完部
【図１】
2009277086.tif 000015
【図２】
2009277086.tif 000016
【図３】
2009277086.tif 000017
【図４】
2009277086.tif 000018
【図５】
2009277086.tif 000019
【図６】
2009277086.tif 000020
【図７】
2009277086.tif 000021
【図８】
2009277086.tif 000022