(57)【要約】【課題】ユーザの行動様式をより正確に評価することが可能な行動評価装置を提供する。【解決手段】ユーザの行動を検出する行動検出手段（１１〜１ｎ，２０，３０）と、行動によって生じた環境への負荷を検出する環境負荷検出手段と（１１〜１ｎ，２０，４０）、行動の識別情報と、検出した負荷とを対応付けて記憶する第１記憶手段（５０，６０）と、閾値を超えた負荷が生じた行動を検出する過負荷検出手段（８０）と、この過負荷検出手段が検出した行動と、他の行動との間で、それぞれで検出した負荷を調整する負荷調整手段と（８０）、調整された負荷を行動の識別情報に対応付けて記憶する第２記憶手段（６０）とを具備して構成するようにした。【選択図】図１
2009134596.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの行動を検出する行動検出手段と、
前記行動によって生じた環境への負荷を検出する環境負荷検出手段と、
前記行動の識別情報と、検出した負荷とを対応付けて記憶する第１記憶手段と、
閾値を超えた負荷が生じた行動を検出する過負荷検出手段と、
この過負荷検出手段が検出した行動と、他の行動との間で、それぞれで検出した負荷を調整する負荷調整手段と、
調整された負荷を行動の識別情報に対応付けて記憶する第２記憶手段とを具備することを特徴とする行動評価装置。
【請求項２】
さらに、前記第１記憶手段が記憶する情報に基づいて、同じ分類の行動毎に負荷の標準値を算出する標準算出手段を備え、
前記過負荷検出手段は、前記標準値を超えた負荷が生じた行動を検出することを特徴とする請求項１に記載の行動評価装置。
【請求項３】
前記負荷調整手段は、
負荷が前記閾値を超えた分量を検出する超過分検出手段と、
前記分量を、他の行動の負荷に加算する加算手段とを備えることを特徴とする請求項１に記載の行動評価装置。
【請求項４】
前記第１記憶手段は、前記行動の識別情報と、検出した負荷と、時間情報とを対応付けて記憶し、
前記負荷調整手段は、
前記第１記憶手段が記憶する情報に基づいて、前記過負荷検出手段が検出した行動の後に行われた行動のうち、閾値を超えた負荷が生じた行動を検出する後行動過負荷検出手段と、
前記後行動過負荷検出手段が検出した行動の負荷が前記閾値を超えた分量を検出する超過分検出手段と、
前記分量を、前記過負荷検出手段が検出した行動の負荷に加算する加算手段とを備えることを特徴とする請求項１に記載の行動評価装置。
【請求項５】
前記負荷調整手段は、
負荷が前記閾値を超えた分量を検出する超過分検出手段と、
前記過負荷検出手段が検出した行動と他の行動との関係性を求める関係性検出手段と、
前記関係性に応じて、前記分量を、他の行動の負荷に加算する加算手段とを備えることを特徴とする請求項１に記載の行動評価装置。
【請求項６】
前記第１記憶手段は、前記行動の識別情報と、検出した負荷と、時間情報とを対応付けて記憶し、
前記負荷調整手段は、
負荷が前記閾値を超えた分量を検出する超過分検出手段と、
前記第１記憶手段が記憶する情報に基づいて、前記過負荷検出手段が検出した行動と同じ種別の行動の前に行われた行動をその種別毎に集計する集計手段と、
前記集計の結果に応じて、前記分量を、前記過負荷検出手段が検出した行動の前に行われた行動の負荷に加算する加算手段とを備えることを特徴とする請求項１に記載の行動評価装置。
【請求項７】
前記加算手段は、前記分量を、前記過負荷検出手段が検出した行動の前に行われた複数の行動の負荷に、前記集計の結果に応じた比率で分配して加算することを特徴とする請求項６に記載の行動評価装置。
【請求項８】
さらに、前記第１記憶手段が記憶する情報のうち、前記過負荷検出手段が検出した行動に対応付けられた時間情報を基準とする範囲内の時間情報を有する情報を抽出する情報抽出手段を備え、
前記集計手段は、前記情報抽出手段が抽出した情報に基づいて、前記過負荷検出手段が検出した行動と同じ種別の行動の前に行われた行動をその種別毎に集計することを特徴とする請求項７に記載の行動評価装置。
【請求項９】
さらに、前記情報抽出手段が抽出した情報の数が予め設定した閾値よりも少ない場合に、前記情報抽出手段が基準とする範囲を広げる範囲調整手段を備えることを特徴とする請求項８に記載の行動評価装置。
【請求項１０】
さらに、前記調整された負荷に基づいて、アドバイスの情報を出力するアドバイス出力手段を備えることを特徴とする請求項１に記載の行動評価装置。
【請求項１１】
前記アドバイス出力手段は、
行動の種別に、負荷の閾値に関する条件と、アドバイスとを対応付けたアドバイス情報を記憶するアドバイス記憶手段と、
行動の種別毎に前記調整された負荷に基づいて、前記アドバイス記憶手段から適合する条件に対応付けられたアドバイス情報を選択する選択手段と、
選択したアドバイス情報に含まれるアドバイスの情報を出力する出力手段とを備えることを特徴とする請求項１０に記載の行動評価装置。
【請求項１２】
前記アドバイス記憶手段は、行動の種別に、負荷の閾値に関する条件と、アドバイスと、優先順位とを対応付けたアドバイス情報を記憶し、
前記選択手段は、行動の種別毎に前記調整された負荷に基づいて、前記アドバイス記憶手段から適合する条件に対応付けられたアドバイス情報を選択し、複数のアドバイス情報を選択した場合には、前記優先順位の高いアドバイス情報を選択することを特徴とする請求項１１に記載の行動評価装置。
【請求項１３】
さらに、時刻を計時する時計手段と、
前記時刻に基づいて、アドバイスを出力するタイミングを判定するタイミング判定手段とを備え、
前記アドバイス出力手段は、前記判定手段の判定結果に応じて、アドバイスの情報を出力するアドバイス出力手段を備えることを特徴とする請求項１０に記載の行動評価装置。
【請求項１４】
さらに、前記行動検出手段が検出した現在の行動に基づいて、アドバイスを出力するタイミングを判定するタイミング判定手段とを備え、
前記アドバイス出力手段は、前記判定手段の判定結果に応じて、アドバイスの情報を出力するアドバイス出力手段を備えることを特徴とする請求項１０に記載の行動評価装置。
【請求項１５】
ユーザの行動を検出する行動検出工程と、
前記行動によって生じた環境への負荷を検出する環境負荷検出工程と、
前記行動の識別情報と、検出した負荷とを対応付けて記憶する第１記憶工程と、
閾値を超えた負荷が生じた行動を検出する過負荷検出工程と、
この過負荷検出工程で検出した行動と、他の行動との間で、それぞれで検出した負荷を調整する負荷調整工程と、
調整された負荷を行動の識別情報に対応付けて記憶する第２記憶工程とを具備することを特徴とする行動評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、ユーザの生活行動による環境負荷を評価する行動評価装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
周知のように、京都議定書の発効により、日本は2012年までに1990年度比で6%のCO2削減が求められている。しかし、現状のCO2排出量は増加の一途を辿っている。部門別にみると、特に民生・輸送部門の状況が厳しい。この状況の中、家庭内の環境負荷低減へのアプローチとしては、機器自体のエネルギ効率向上、人感センサを利用した機器の自動制御、環境負荷量に基づいた情報提示によるユーザの意識向上などがある。
【０００３】
情報提示へのアプローチについては、従来、家庭の分電盤ブレーカや個別機器の消費電力量を評価して行動アドバイスを提供するシステム（例えば、特許文献１参照）や、行動分類別に集計した環境負荷を提示するシステムなどが提案されている（例えば、特許文献２参照）。
【０００４】
これらの従来のシステムでは、ユーザが運用した機器毎に消費電力量を測定して集計し、この集計結果に基づいてユーザに対して省エネルギに関するアドバイスを行うようにしている。このため、従来は、機器毎にその運用に関するアドバイスはできるものの、ユーザの行動様式についてのアドバイスは正確さに欠けるという問題があった。
【特許文献１】特開２００３−１６２７８７
【特許文献２】特開２００６−０５８９４２
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来では、機器毎にその運用に関するアドバイスはできるものの、ユーザの行動様式についてのアドバイスは正確さに欠けるという問題があった。  
この発明は上記の問題を解決すべくなされたもので、ユーザの行動様式をより正確に評価することが可能な行動評価装置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】
上記の目的を達成するために、この発明は、ユーザの行動を検出する行動検出手段と、行動によって生じた環境への負荷を検出する環境負荷検出手段と、行動の識別情報と、検出した負荷とを対応付けて記憶する第１記憶手段と、閾値を超えた負荷が生じた行動を検出する過負荷検出手段と、この過負荷検出手段が検出した行動と、他の行動との間で、それぞれで検出した負荷を調整する負荷調整手段と、調整された負荷を行動の識別情報に対応付けて記憶する第２記憶手段とを具備して構成するようにした。
【発明の効果】
【０００７】
この発明によれば、ユーザの行動様式をより正確に評価することが可能な行動評価装置を提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、図面を参照して、この発明の一実施形態について説明する。  
図１は、この発明の一実施形態に係わる行動評価装置の構成を示すものである。この行動評価装置は、家庭、会社や学校の寮など１つの建物内に散在して共同生活を営む人の集まり、市町村などの自治体の所定範囲の地域内に散在する居住者の集団など、１つのコミュニティ内で、そのコミュニティに属する人々（ユーザ）を対象として行動評価を行う。なお、以下の説明において、エネルギとは、一例として電気およびガスを例に挙げる。
【０００９】
図１に示すように、この行動評価装置は、センサ１１〜１ｎと、環境計測部２０と、行動識別部３０と、環境負荷算出部４０と、環境負荷割当部５０と、機会判定部７０と、行動・環境負荷データベース部６０と、環境負荷配分部８０と、行動アドバイスデータベース部９０と、アドバイス選択部１００と、アドバイス出力部１１０とを備えている。
【００１０】
なお、以下の説明では、この行動評価装置を一般家庭に設置した例について説明する。また、環境計測部２０と、行動識別部３０と、環境負荷算出部４０と、環境負荷割当部５０と、機会判定部７０と、環境負荷配分部８０と、アドバイス選択部１００は、マイクロプロセッサと、このプロセッサを動作させるための制御プログラムを記憶した記憶媒体で実現することができる。行動・環境負荷データベース部６０と、行動アドバイスデータベース部９０は、半導体メモリやハードディスクなどの記憶媒体で実現できる。またアドバイス出力部１１０は、モニタやスピーカ、テレビジョンなどに信号を出力するインタフェースである。
【００１１】
センサ１１〜１ｎは、それぞれ焦電センサ、超音波センサ、圧力センサ、受信機などであって、ユーザの行動や生活環境の状態を検出するセンサであって、家庭内のユーザの周辺にそれぞれ設置される。なお、上記受信機は、ユーザが身につけたり、物品に取り付けたＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）タグからの信号を受信する。
【００１２】
またセンサ１１〜１ｎは、分電盤の各ブレーカや、ガスメータや水道メータに設置され、消費電力、ガスや水道（下水量）の使用量を検出する計測器であったり、あるいは日時、天候、温度・湿度、気圧などを検出するセンサである。また通信回線を介して、インターネットなどから天候や温度・湿度、気圧などの情報を取得するようにしてもよい。
【００１３】
センサ１１〜１ｎのより具体的な適用例としては、例えば、コミュニティが家庭の場合、圧力センサや受信機は、ユーザの行動範囲内の天井や壁、特定の用途の部屋（居間、台所、風呂、便所、洗面所、バルコニー、玄関など）にそれぞれ設置し、ＲＦＩＤタグをユーザが身につけたり、住宅内の物品に取り付けたりすることで、ユーザの居所や行動を特定するのに用いる。さらに、上記センサとして、扉の開閉スイッチや蛇口付近の水流量計測機を採用し、ユーザの行動を特定することもできる。
【００１４】
環境計測部２０は、現在の日時を計時する時計機能を備えており、計時した時刻情報にセンサ１１〜１ｎの検出結果を対応付けてリアルタイム（例えば１秒周期）に集計し、この集計結果を計測データとして出力する。
【００１５】
センサ１１〜１ｎと環境計測部２０は、家庭内に配設された有線ＬＡＮや無線ＬＡＮによって接続するようにしてもよい。またセンサ１１〜１ｎは、種々の電気機器（例えば、テレビジョンや冷蔵庫、洗濯機、照明器具など）に備えられ、これらの電気機器がネットワーク家電として機能し、上記環境計測部２０にネットワーク接続される構成であってもよい。さらには、センサ１１〜１ｎとして電子カメラを採用し、この電子カメラで撮影した画像データを環境計測部２０が集計するようにしてもよい。
【００１６】
行動識別部３０は、環境計測部２０から計測データを取得して、これと、予め記憶した判断テーブルとに基づいて、コミュニティ内に居る各ユーザの滞在場所（存在する場所）とその行動の種類とを検出する。
【００１７】
例えば、未使用であった電気機器の電源の状態がＯＮに変化した場合、あるいは使用中の電気機器の電源の状態がＯＦＦに変化した場合に、これらをセンサ１１〜１ｎが検出し、この検出結果が他のセンサ１１〜１ｎの検出結果とともに環境計測部２０で集計されて計測データとして行動識別部３０が取得する。すると、行動識別部３０は、上記計測データに基づいて電源の状態が変化した電子機器の識別情報を検出するとともに、ユーザの位置を特定し、ユーザの行動を判定する。
【００１８】
複数存在するユーザの識別は、各ユーザが身につけているＲＦＩＤタグからその識別情報を受信したり、あるいは画像データなどに基づいて画像分析することで行う。ユーザの居場所の判定は、上記識別信号を受信した受信機が設置される位置や、画像データを出力した電子カメラが設置される位置を検出することで行う。そして検出した位置の近傍に設置されているセンサ１１〜１ｎの検出結果や、電気機器の動作状態などを情報を組み合わせて、各ユーザの行動を判定する。
【００１９】
ユーザの行動種類としては、例えば、コミュニティが家庭の場合、「睡眠」、「食事」、「料理」、「入浴」、「トイレ」、「掃除」、「身支度」、「ＴＶ視聴」、「ＰＣ操作」、「ゲーム」、「くつろぎ」などが考えられ、これらのいずれの行動に該当するかを行動識別部３０が判定する。
【００２０】
例えば、センサ１１として、ベッドに設置された感圧センサが設置されている場合に、このセンサに反応があり、かつ、センサ１２が上記ベッドの設置される部屋の照明のＯＮ／ＯＦＦ状態を検出する場合に、このセンサが消灯を検出すれば、行動の種類として「睡眠」を検出する。
【００２１】
このような行動識別部３０による行動判定は、例えば図２に示すような判断テーブルに基づいて行われる。すなわち、コミュニティが家庭の場合に検出される複数の行動分類の識別情報と、各行動分類を判定する条件となる計測データ（対応付けられたセンサの識別情報とその検出結果、ユーザの滞在場所の検出結果など）が対応付けられている。
【００２２】
環境負荷算出部４０は、環境計測部２０で集計された計測データ（電気やガス、水道の使用量）に基づいて、予め設定した期間（例えば１分）毎に、それぞれに予め設定した環境負荷への変換係数を適用して環境負荷を算出し、この算出した結果を環境負荷データとして環境負荷割当部５０に出力する。
【００２３】
環境負荷割当部５０は、行動識別部３０の検出結果（各ユーザの滞在場所と行動種類）を取得するとともに、環境負荷算出部４０から環境負荷データを取得し、ユーザ毎に時系列でアクションＩＤを発行し、これに対応付けて、その時点での行動種類と環境負荷データを対応付けたアクションデータを生成し、このデータを行動・環境負荷データベース部６０に記録する。ここで、対応付ける時系列の時刻情報は、行動種類が変化した時刻を検出し、この時刻を「開始時間（終了時刻）」とする。その一例を図３に示す。この図には、環境負荷データとして消費電力量のみを示している。
【００２４】
機会判定部７０は、環境計測部２０が計時した時刻情報を取得するとともに、行動識別部３０から各ユーザの現在の行動種類を取得して、これらに基づいて、ユーザ毎にアドバイス情報を提供する必要性の有無を判定し、必要がある場合には、アドバイスを提供する日時と、行動・環境負荷データベース部６０から行動評価の基データを抽出するための抽出条件を決定する。
【００２５】
具体的には、アドバイスを提供する日時は、現在の日時と、予め設定されているアドバイス提供タイミング（例えば、毎正時、毎日午前7時など）と比較した結果に基づいて決定したり、過去の一定時間内におけるユーザの行動種類に応じて決定する。また現在の行動種類によっては、アドバイスを提供してもそれを認識することができない場合もあるので、行動種類に応じて、アドバイスの提供時刻を調整する。
【００２６】
行動評価の基データの抽出条件は、日時、天候、室内の気温、平均外気温などを考慮して決定する。例えば、現在の日時が8月13日午前９時、天候は晴れ、平均外気温は28度という情報を取得した場合には、抽出条件は、期間条件を“8月”、天候条件を“晴れ”、平均外気温条件を“25℃〜30℃”などとする。
【００２７】
なお、機会判定部７０は、後述する環境負荷配分部８０やアドバイス選択部１００から、アドバイス選択までに係る処理において利用する基データが過少であるために、抽出条件の見直し要求が与えられた場合には、一度、抽出条件を決定しても、より多くのデータが利用できるように抽出条件を見直して、再度、抽出条件を決定する。例えば、上記の例の場合、期間条件を“夏”、 平均外気温条件を“20℃〜30℃”というように、より多くのデータが利用できるように抽出条件を実行する。なお、条件の見直しが繰り返されるなどして、条件の見直しができない場合には、その旨を環境負荷配分部８０やアドバイス選択部１００に通知する。
【００２８】
環境負荷配分部８０は、ユーザ毎に、それぞれ機会判定部７０で決定した抽出条件に一致する評価対象のユーザの過去のアクションデータを、行動・環境負荷データベース部６０から読み出し、この読み出した過去のアクションデータに基づいて、各行動分類について、行動分類間の影響関係性を算出する。そして、この算出した影響関係性に基づいて、評価対象となる今回のアクションデータについて、それぞれ環境負荷割当部５０で割り当てた環境負荷データを配分（調整）し、この配分後の環境負荷データを行動分類毎に集計する。
【００２９】
図４を参照して、環境負荷配分部８０の処理について説明する。図４は、環境負荷配分部８０の処理を示すフローチャートである。  
まずステップ４ａにおいて環境負荷配分部８０は、評価を行う期間に該当するアクションデータを、行動・環境負荷データベース部６０から読み出してリスト化し、ステップ４ｂに移行する。
【００３０】
ステップ４ｂにおいて環境負荷配分部８０は、機会判定部７０で決定した抽出条件に一致する評価対象のユーザの過去のアクションデータを、行動・環境負荷データベース部６０から読み出し、ステップ４ｃに移行する。
【００３１】
ステップ４ｃにおいて環境負荷配分部８０は、ステップ４ｂで読み出したデータ量が、後述する影響関係性を算出するのに十分な量であるか否かを判定する。ここで十分な量である場合には、ステップ４ｇに移行し、一方、十分な量でない場合には、ステップ４ｄに移行する。なお、十分な量であるか否かの判定は、例えば、予め設定した閾値を超えるか否かで行う。
【００３２】
ステップ４ｄにおいて環境負荷配分部８０は、機会判定部７０に対して、抽出条件の見直しを要求し、ステップ４ｅに移行する。  
ステップ４ｅにおいて環境負荷配分部８０は、ステップ４ｄの要求に対する応答を機会判定部７０から取得し、ステップ４ｆに移行する。
【００３３】
ステップ４ｆにおいて環境負荷配分部８０は、ステップ４ｅにて取得した応答が、見直された抽出条件か否かを判定する。ここで、取得した応答が見直された抽出条件の場合には、ステップ４ｂに移行し、一方、見直された抽出条件ではない、すなわち見直しができない旨の通知の場合には、環境負荷データの配分は行わずに、当該処理を終了する。
【００３４】
ステップ４ｇにおいて環境負荷配分部８０は、図２に示したように多数ある行動分類のうち１つを選択し、ステップ４ｈに移行する。  
ステップ４ｈにおいて環境負荷配分部８０は、ステップ４ｂで読み出した評価対象のユーザの過去のアクションデータに基づいて、ステップ４ｇで選択した行動分類と、他の行動分類との影響関係性を算出し、ステップ４ｉに移行する。
【００３５】
以下、ステップ４ｈの処理について、図５を参照して説明する。  
ステップ５ａにおいて環境負荷配分部８０は、ステップ４ｂで読み出した評価対象のユーザの過去のアクションデータのうち、ステップ４ｇで選択した行動分類のアクションデータを抽出し、ステップ５ｂに移行する。
【００３６】
ステップ５ｂにおいて環境負荷配分部８０は、ステップ５ａで抽出したアクションデータの環境負荷データの平均値を算出し、そして、この平均値と、ステップ５ａで抽出したアクションデータの環境負荷データをそれぞれ比較して、高低を判定し、ステップ５ｃに移行する。図６に、ステップ５ｂの処理結果の一例を示す。
【００３７】
なお、ここでは、平均値を算出するものとして説明するが、これに代わって例えば、ステップ５ａで抽出したアクションデータの環境負荷データのうち、それらの中央に相当する環境負荷データを上記判定の閾値として用いるようにしてもよい。すなわち、平均値に限らず、過去のデータや、別途集計した統計などに基づく標準値を上記閾値として用いるようにしてもよい。
【００３８】
ステップ５ｃにおいて環境負荷配分部８０は、ステップ５ｂの判定結果に基づいて、環境負荷データが平均値よりも高いと判定されたアクションデータを抽出し、ステップ５ｄに移行する。
【００３９】
ステップ５ｄにおいて環境負荷配分部８０は、ステップ５ｃで抽出したアクションデータの直前の５つのアクションデータを行動・環境負荷データベース部６０から読み出す。すなわち、ステップ５ｃで抽出したアクションデータの行動の直前に行われた５つの行動のアクションデータを行動・環境負荷データベース部６０から読み出す。
【００４０】
そして、環境負荷配分部８０は、ステップ５ｃで抽出したアクションデータの行動分類（＝ステップ４ｇで選択した行動分類）に対応付けて、ステップ５ｄで読み出したアクションデータの数をその行動分類別に集計し、これを影響関係性として行動・環境負荷データベース部６０に記録して、ステップ４ｉに移行する。
【００４１】
ステップ４ｇおよびステップ４ｈの処理を、各行動分類について実施することで、例えば図７に示すような集計結果（影響関係性）を得る。すなわち、この集計結果は、機会判定部７０が決定した抽出条件下において、行動分類と、その行動分類の前に実行された５つの行動分類との関連性を示すものである。なお、図７は、表の列の行動分類が行の行動分類に影響を与える影響関係性を示したものである。
【００４２】
なお、上記影響関係性の算出方法としては、ステップ５ｃとステップ５ｄにおいて、例えば数量化II類などの統計的手法を利用して、ステップ５ｂの各アクションデータの判定結果を目的変数（高い＝1、低い=0）とし、また各アクションデータの事前行動を説明変数として、目的変数への説明変数の影響量を算出して、この値を影響関係性とするようにしてもよい。
【００４３】
ステップ４ｉにおいて環境負荷配分部８０は、全ての行動分類について、影響関係性を算出したか否かを判定する。ここで、全ての行動分類について、影響関係性を算出した場合には、ステップ４ｊに移行し、一方、全ての行動分類について、影響関係性を算出していない場合には、ステップ４ｇに移行して、残りの行動分類について影響関係性を算出する。
【００４４】
ステップ４ｊにおいて環境負荷配分部８０は、ステップ４ａにてリスト化したアクションデータから、時系列順に古いものから１つのアクションデータを選択し、ステップ４ｋに移行する。
【００４５】
ステップ４ｋにおいて環境負荷配分部８０は、ステップ４ｊで選択したアクションデータの行動分類に対応する影響関係性を行動・環境負荷データベース部６０から読み出し、ステップ４ｌに移行する。
【００４６】
ステップ４ｌにおいて環境負荷配分部８０は、ステップ４ｊで選択したアクションデータの環境負荷データを、ステップ４ｋで読み出した影響関係性に基づいて、ステップ４ａにてリスト化したアクションデータに配分し、ステップ４ｍに移行する。
【００４７】
以下、ステップ４ｌの処理について、図８を参照して説明する。  
ステップ８ａにおいて環境負荷配分部８０は、ステップ４ｋで読み出した影響関係性に基づいて、ステップ４ｊで選択したアクションデータの環境負荷データのうち、事前に行われた他のアクションの影響により生じた負荷量（＝配分する負荷量）を推定し、ステップ８ｂに移行する。以下、この負荷量を配分量と称する。
【００４８】
なお、上記配分量は、ステップ４ｊで選択したアクションデータの環境負荷データが、例えばステップ５ｂで求めた同じ行動分類の平均値を超過した分量とし、これを、他の行動からの影響を受けて普段の平均的な環境負荷データよりも高くなった環境負荷分とみなす。
【００４９】
例えば、行動分類として「入浴」を例に挙げて説明する。図９に示すように、「入浴」のアクションデータに環境負荷データ（＝消費電力量）として320Whが対応付けられて記録されている場合に、ステップ５ｂで求めた「入浴」行動分類の平均値が180Whであったとすると、差し引き140Whの消費電力量が他の行動に起因して生じた環境負荷と見なし、これを配分量とする。
【００５０】
ステップ８ｂにおいて環境負荷配分部８０は、ステップ８ａで推定した配分量が０より大きいか否か、すなわち配分すべき負荷量が存在するか否かを判定する。ここで配分量が０より大きい場合には、ステップ８ｃに移行し、一方、配分量が０の場合には、ステップ４ｍに移行する。
【００５１】
ステップ８ｃにおいて環境負荷配分部８０は、ステップ４ａにてリスト化したアクションデータのうち、ステップ４ｊで選択したアクションデータの事前の５つのアクションデータについて、ステップ４ｋで読み出した影響関係性とステップ４ｊで選択したアクションデータとの時間的な遠近を示す時間ウェイトとに応じた分配比率を算出する。
【００５２】
そして、環境負荷配分部８０は、上記分配比率に基づいて、ステップ８ａで算出した配分量を上記事前の５つのアクションデータの環境負荷データに加算して、この加算結果を行動・環境負荷データベース部６０に各アクションデータの環境負荷データとして更新記録し、ステップ４ｍに移行する。なお、配分の対象となる事前のアクションデータが５つ存在しない場合には、配分は行わずに、ステップ４ｍに移行する。
【００５３】
図９に示した例を考え、「入浴」の前に、図１０に示すように「睡眠」、「テレビ」、「料理」、「食事」、「掃除」の行動分類のアクションが存在したとする。なお、ここでは、説明を簡明にするために時間ウェイトによる重み付けは省略する。ステップ４ｋで読み出した各行動から「入浴」についての影響関係性は、「睡眠」：「テレビ」：「料理」：「食事」：「掃除」＝8:6:6:4:2となっているため、この比率を分配比率として、140Whの消費電力量を配分する。
【００５４】
これにより図１１に示すように、各アクションデータに環境負荷データ（＝消費電力量）として記録されている値に、配分される環境負荷が加算され、この加算結果が各アクションデータの環境負荷データとして行動・環境負荷データベース部６０に更新記録される。
【００５５】
ステップ４ｍにおいて環境負荷配分部８０は、ステップ４ａにてリスト化したアクションデータの全てについて、配分の必要性判定を行ったか否かを判定する。ここで、全てのアクションデータについて、配分の必要性判定を行った場合には、ステップ４ｎに移行し、一方、全てのアクションデータについて、配分の必要性判定を行っていない場合には、ステップ４ｊに移行して、残りのアクションデータについて上記必要性判定を実施する。
【００５６】
ステップ４ｎにおいて環境負荷配分部８０は、行動・環境負荷データベース部６０に記憶されるアクションデータのうち、予め設定した期間（例えば１週間）のアクションデータに基づいて、行動分類別に環境負荷データの総量を集計し、当該処理を終了する。  
なお、上述では、アクションデータ間の影響関係性を事前の５つのアクションデータに基づいて判定するようにしたが、同様の考え方で事後の５つのアクションデータに基づいて、影響関係性を判定するようにしてもよい。また環境負荷の配分についても、事後行動に対する行動分類間の影響関係性を含めて配分比率を算出し、事前行動だけでなく事後行動へも配分するようにしもよい。なお、このように配分を行う場合は、一度配分された環境負荷量が、再び他のアクションデータに配分されないようにするために、配分された環境負荷量については、ステップ８ａにて、他のアクションの影響により生じた負荷量として扱わないように演算対象から除外する。
【００５７】
行動アドバイスデータベース部９０は、アドバイスの識別ＩＤと、行動分類と、環境負荷低減に関するアドバイスデータと、このデータの情報をユーザに提示するか否かを判定するための提示条件と、同一行動分類内での優先順位を示す優先順位情報とが対応付けられた行動アドバイスデータを複数記憶している。なお、行動アドバイスデータベース部９０に記憶される行動アドバイスデータの内容は、システム設計者によって予め設定される。
【００５８】
アドバイス選択部１００は、環境負荷配分部８０にて行動分類別に集計した環境負荷データと、行動アドバイスデータベース部９０に記録されている行動アドバイスデータの提示条件とを比較し、この比較結果と行動アドバイスデータの優先順位情報に応じて、提示すべきアドバイスを行動アドバイスデータから選択し、このアドバイスをアドバイス出力部１１０を通じてユーザに提示するものである。
【００５９】
図１２を参照して、アドバイス選択部１００の処理について説明する。図１２は、アドバイス選択部１００の処理を示すフローチャートである。  
まずステップ１２ａにおいてアドバイス選択部１００は、環境負荷配分部８０にて行動分類別に集計した環境負荷データ（さらには、配分前の環境負荷データ）を参照し、アドバイスの対象となる行動分類を選択し、ステップ１２ｂに移行する。
【００６０】
ステップ１２ａでのアドバイス選択部１００の選択基準としては、配分後の環境負荷が最も大きい行動分類を選択する方法、あるいは、配分前の環境負荷と配分後の環境負荷を行動分類毎に比較して、配分による増加分が最も大きい、もしくは増加割合の高い行動分類を選択する方法などが考えられる。これらのいずれの方法であっても、平常時の生活行動と比較して、特別な生活行動により環境負荷を急増させた行動分類が選択されることになる。
【００６１】
具体例を挙げて説明する。図１３の上段に示すように、環境負荷配分部８０で配分が行われる前の環境負荷の計測結果に対して、環境負荷配分部８０による配分で、図１３の下段に示すような集計結果が得られたとする。このような結果に対してアドバイス選択部１００は、上述したいずれの選択基準であっても、図１３の例では、行動分類として「掃除」を選択する。
【００６２】
ステップ１２ｂにおいてアドバイス選択部１００は、ステップ１２ａで選択した行動分類の行動アドバイスデータを、行動アドバイスデータベース部９０から読み出し、ステップ１２ｃに移行する。すなわち、図１３の例では、行動分類として「掃除」が設定されるため、例えば、行動アドバイスデータベース部９０に、図１４に示すような行動アドバイスデータが設定されていた場合、行動分類「掃除」に該当するＩＤが２３，２４および２５の行動アドバイスデータが選択される。
【００６３】
ステップ１２ｃにおいてアドバイス選択部１００は、ステップ１２ｂで読み出した行動アドバイスデータのうち、それに含まれる提示条件が満たされる行動アドバイスデータを選択し、ステップ１２ｄに移行する。
【００６４】
例えば、「掃除」行動が他の行動分類に与えた環境負荷内訳が図１５に示すようなものであったとする。「掃除」行動に対応するアドバイスは、図１４のID=２３,２４,及び２５のアドバイスであり、これらのアドバイスの提示条件を満たすものは、ID=２３のアドバイスのみであるため、この１つだけが選択される。この理由は、図１５をみると掃除が睡眠、食事、入浴に与えた環境負荷影響量の合計は５ｋＷｈ＋１０ｋＷｈ＋１２ｋＷｈ＝２７ｋＷｈであって、これにより配分後の掃除の環境負荷合計は４２ｋＷｈである。このため、掃除から睡眠、食事、入浴に与えた環境負荷影響量の比率は２７／４２＝約０．６４である。すなわち、６割以上であり、アドバイスID＝２３の提示条件を満たす。また、同様に判定すると他の２つのアドバイスについては図１５の値では提示条件を満たしていない。
【００６５】
なお、ＩＤ＝２３の行動アドバイスデータに設定されるアドバイスデータは、「ユーザが掃除を実施したためにユーザが疲労し、このためにその後に実施した睡眠、食事、入浴行動の環境負荷が普段よりも高くなった」ことを想定したアドバイスである。  
ステップ１２ｄにおいてアドバイス選択部１００は、ステップ１２ｃで選択した行動アドバイスデータ、すなわち提示条件を満たす行動アドバイスデータが１つ以上存在したか否かを判定する。ここで、提示条件を満たす行動アドバイスデータが１つ以上存在した場合には、ステップ１２ｅに移行し、一方、提示条件を満たす行動アドバイスデータが１つも存在しない場合には、ステップ１２ｆに移行する。
【００６６】
ステップ１２ｅにおいてアドバイス選択部１００は、ステップ１２ｃで選択した行動アドバイスデータにそれぞれ含まれる優先順位情報を参照し、最も高い優先順位が設定される行動アドバイスデータを選択し、それに含まれるアドバイスデータをアドバイス出力部１１０に出力して、当該処理を終了する。
【００６７】
図１３および図１４に示す例では、提示条件を満たす行動アドバイスデータが、ＩＤ＝２３の行動アドバイスデータだけであったため、自動的にこの行動アドバイスデータが出力される。仮に、ステップ１２ｃにて、ＩＤが２４と２５の行動アドバイスデータが選択された場合には、ステップ１２ｅにて、優先順位の高いＩＤ＝２４の行動アドバイスデータが出力される。
【００６８】
ステップ１２ｆにおいてアドバイス選択部１００は、機会判定部７０に対して、抽出条件の見直しを要求し、当該処理を終了する。  
なお、上述した説明では、１つの行動分類を選択し、さらに１つのアドバイスを行う場合について説明したが、１つの行動分類に対して複数のアドバイスを行うようにしたり（ステップ１２ｅで複数を選択）、あるいは複数の行動分類について、それぞれ図１２に示した処理を実行して、それぞれアドバイスを行うようにしてもよい。
【００６９】
アドバイス出力部１１０は、アドバイス選択部１００からアドバイスデータを取得し、このデータに基づくアドバイスを視覚的あるいは聴覚的、あるいはその両方によってユーザに提供する。アドバイスの出力デバイスとしては、例えば専用のモニタやスピーカ、あるいはテレビジョンやパーソナルコンピュータを用い、これに対応するインタフェースをアドバイス出力部１１０が備える。
【００７０】
以上のように、上記構成の行動評価装置では、ユーザのある行動による環境負荷が、通常（平均）時よりも大きい場合に、その行動で計測された環境負荷と他の行動で計測された環境負荷との間で計測された環境負荷を調整して、環境負荷増大の主因となる行動の環境負荷に配分するようにしている。すなわち、通常時よりも大きい環境負荷が計測された場合には、複数の行動でそれぞれ生じる環境負荷を、行動間の関係性から配分するようにしている。
【００７１】
したがって、上記構成の行動評価装置によれば、行動間の関係性を考慮して配分した環境負荷を行動分類毎に検出するようにしているので、この検出結果に基づいて、ユーザの行動様式をより正確に評価することができる。
【００７２】
なお、この発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また上記実施形態に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることによって種々の発明を形成できる。また例えば、実施形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除した構成も考えられる。さらに、異なる実施形態に記載した構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【００７３】
その一例として例えば、上記実施の形態では、「入浴」などの行動種類の長時間化が、その前に行われた「掃除」などの行動種類が原因と見なして、「入浴」によって生じた平均を超越した環境負荷を「掃除」などに配分する場合について説明した。すなわち、後で行われた行動において通常時よりも多い環境負荷を、以前の行動の環境負荷として配分するようにした。
【００７４】
一方、事前に行われた「掃除」などの行動種類そのものが原因ではなく、通常時よりも長時間にわたって「掃除」が行われたことが原因となって、後の「入浴」が通常時よりも長時間化することも考えられる。このため、行動種類によっては、上記実施の形態のように通常時以上の環境負荷を事前に行われた他の行動種類に配分するのではなく、後に行われた行動種類において通常時以上に生じた環境負荷を、その行動種類の環境負荷として配分するようにしてもよい。
【００７５】
このためには、以下のように構成する。すなわち、環境負荷配分部８０は、予め設定された行動種類の環境負荷が、第１の閾値（例えば過去の環境負荷の平均値）を超えたことを検出し、かつ、その後に行われた行動種類の環境負荷が第２の閾値（その行動種類の過去の平均値）を超えたことを検出した場合に、上記第２の閾値を超えた分の環境負荷を検出し、この検出した超過分を上記予め設定された行動種類の環境負荷に加算する分配を行う。
【００７６】
また上記実施の形態では、評価の対象となる行動の直前に行われた５つの行動を、影響関係性を求める対象や、負荷を配分する対象とするようにしたが、５つに限るものではない。また行動の数ではなく、予め設定した時間内に行われた行動を、影響関係性を求める対象や、負荷を配分する対象とするようにしてもよい。  
その他、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変形を施しても同様に実施可能であることはいうまでもない。
【図面の簡単な説明】
【００７７】
【図１】この発明に係わる行動評価装置の一実施形態の構成を示す回路ブロック図。
【図２】図１に示した行動識別部が記憶する判断テーブルの一例を示す図。
【図３】図１に示した行動・環境負荷データベース部が記憶するアクションデータの一例を示す図。
【図４】図１に示した環境負荷配分部の処理を示すフローチャート。
【図５】図１に示した環境負荷配分部の処理を示すフローチャート。
【図６】図１に示した環境負荷配分部の判定結果を示す図。
【図７】図５に示した処理で求めた環境影響性の一例を示す図。
【図８】図１に示した環境負荷配分部の処理を示すフローチャート。
【図９】図８に示した処理で求めた配分すべき環境負荷の一例を示す図。
【図１０】図８に示した処理で求めた配分比率の一例を示す図。
【図１１】図８に示した処理で求めた配分された環境負荷の一例を示す図。
【図１２】図１に示したアドバイス選択部の処理を示すフローチャート。
【図１３】図１に示したアドバイス選択部の処理を説明するための図。
【図１４】図１に示したアドバイス選択部の処理を説明するための図。
【図１５】図１に示したアドバイス選択部の処理を説明するための図。
【符号の説明】
【００７８】
１１〜１ｎ…センサ提供行動、２０…環境計測部、３０…行動識別部、４０…環境負荷算出部、５０…環境負荷割当部、６０…行動・環境負荷データベース部、７０…機会判定部、８０…環境負荷配分部、９０…行動アドバイスデータベース部、１００…アドバイス選択部、１１０…アドバイス出力部。
【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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