(57)【要約】  世帯における居住者の在宅に係る予測を精度よく行う。  在宅予測装置１０は、世帯における居住者の在宅に係る予測を行う装置である。在宅予測装置１０は、世帯が位置するエリアにおける世帯の種類毎の数に応じた世帯情報を取得する世帯情報取得部１１と、予測に用いる、エリアにおける世帯情報以外の複数種類の予測用情報を取得する予測用情報取得部１２と、予測用情報を種類毎に世帯情報とあわせて次元圧縮する次元圧縮部１４と、次元圧縮された情報に基づいて、世帯における居住者の在宅に係る予測を行う予測部１５と、予測結果を示す情報を出力する出力部１６とを備える。
2019167684.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
世帯における居住者の在宅に係る予測を行う在宅予測装置であって、
世帯が位置するエリアにおける世帯の種類毎の数に応じた世帯情報を取得する世帯情報取得部と、
前記在宅に係る予測に用いる、前記エリアにおける世帯情報以外の複数種類の予測用情報を取得する予測用情報取得部と、
前記予測用情報取得部によって取得された予測用情報を、当該予測用情報の種類毎に前記世帯情報取得部によって取得された世帯情報とあわせて次元圧縮する次元圧縮部と、
前記次元圧縮部によって次元圧縮された情報に基づいて、世帯における居住者の在宅に係る予測を行う予測部と、
前記予測部による予測結果を示す情報を出力する出力部と、
を備える在宅予測装置。
【請求項２】
前記予測用情報取得部は、予測対象のエリアの居住者が所持している移動通信端末の在圏状態、当該エリアにおける放送の視聴又は聴取状態、当該エリアにおける性別、年齢又は収入毎の人口構成、当該エリアの施設、並びに当該エリアの地理的特徴の何れかの情報を前記予測用情報として取得する請求項１に記載の在宅予測装置。
【請求項３】
前記予測部は、予測対象の世帯毎の情報を取得して、当該情報にも基づいて、世帯における居住者の在宅に係る予測を行う請求項１又は２に記載の在宅予測装置。
【請求項４】
前記世帯情報及び前記予測用情報に対応する機械学習用情報を取得して、当該予測用情報に対応する機械学習用情報の種類毎に当該世帯情報に対応する機械学習用情報とあわせて次元圧縮すると共に当該次元圧縮のルールを生成して、当該次元圧縮された機械学習用情報に基づいて機械学習を行って、前記予測部による予測に用いられる予測モデルを生成する予測モデル生成部を更に備え、
前記次元圧縮部は、前記予測モデル生成部によって生成された次元圧縮のルールに基づいて次元圧縮する、請求項１〜３の何れか一項に記載の在宅予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、世帯における居住者の在宅に係る予測を行う在宅予測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、荷物の配送等を効率的に行うため、住宅に居住者が在宅しているか否かを推定する技術が提案されている。例えば、特許文献１には、住宅に設置された機器の操作時刻に基づいて、時刻に応じた在宅確率を算出することが示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−１２２０５５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に示される方法では、住宅に設置された機器の操作時刻を取得する必要があるが、必ずしもこの情報を取得することは容易ではない。そこで、予測対象の世帯があるエリア毎の情報を用いて、世帯における在宅の予測を行うことが考えられる。例えば、各エリアにおける移動通信端末の在圏状態、又はテレビ視聴率を用いて在不在の予測を行うことが考えられる。【０００５】
しかしながら、上記の情報を単体として用いた場合には、特定のサービスの利用者の傾向に依存したバイアスを含む予測となり、予測の精度が低くなってしまう。これに対して、これらの情報を組み合わせて在宅の予測を行うことも考えられる。しかし、単に複数の種類のデータを単に結合しただけでは高次元かつスパース（疎）なデータとなり、予測精度が悪化するおそれがある。【０００６】
本発明の一実施形態は、上記に鑑みてなされたものであり、世帯における居住者の在宅に係る予測を精度よく行うことができる在宅予測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】
【０００７】
上記の目的を達成するために、本発明の一実施形態に係る在宅予測装置は、世帯における居住者の在宅に係る予測を行う在宅予測装置であって、世帯が位置するエリアにおける世帯の種類毎の数に応じた世帯情報を取得する世帯情報取得部と、在宅に係る予測に用いる、エリアにおける世帯情報以外の複数種類の予測用情報を取得する予測用情報取得部と、予測用情報取得部によって取得された予測用情報を、当該予測用情報の種類毎に世帯情報取得部によって取得された世帯情報とあわせて次元圧縮する次元圧縮部と、次元圧縮部によって次元圧縮された情報に基づいて、世帯における居住者の在宅に係る予測を行う予測部と、予測部による予測結果を示す情報を出力する出力部と、を備える。【０００８】
本発明の一実施形態に係る在宅予測装置では、各予測用情報が世帯情報とあわせて次元圧縮された情報に基づいて、世帯における居住者の在宅に係る予測が行われる。複数種類の予測用情報が用いられているため、それぞれの予測用情報の予測に対するバイアスを低減させることができる。また、情報の次元圧縮が行われているため、予測に用いる情報を密なデータとすることができる。また、各予測用情報が世帯情報とあわせて次元圧縮されるため、次元圧縮の際に予測用情報が互いに影響を及ぼすことを避けることができ、居住者の在宅に係る予測の際に各予測用情報を適切に考慮させることができる。これらにより、本発明の一実施形態に係る在宅予測装置によれば、世帯における居住者の在宅に係る予測を精度よく行うことができる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の一実施形態では、それぞれの予測用情報の予測に対するバイアスを低減させることができる。また、予測に用いる情報を密なデータとすることができる。また、次元圧縮の際に予測用情報が互いに影響を及ぼすことを避けることができ、居住者の在宅に係る予測の際に各予測用情報を適切に考慮させることができる。これらにより、本発明の一実施形態によれば、世帯における居住者の在宅に係る予測を精度よく行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施形態に係る在宅予測装置の構成を示す図である。
【図２】世帯情報の例を示す図である。
【図３】予測用情報の一つの例を示す図である。
【図４】次元圧縮を模式的に示した図である。
【図５】次元圧縮に用いるニューラルネットワークを模式的に示した図である。
【図６】本発明の実施形態に係る在宅予測装置で実行される処理を示すフローチャートである。
【図７】本発明の実施形態に係る在宅予測装置のハードウェア構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面と共に本発明に係る在宅予測装置の実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１２】
図１に本実施形態に係る在宅予測装置１０を示す。在宅予測装置１０は、世帯における居住者の在宅に係る予測を行う装置（システム）である。在宅予測装置１０は、世帯が位置する地理的なエリアに係る情報を用いて予測を行う。当該地理的なエリアは、予め設定されている。例えば、予測対象となる地域を、一辺が数百ｍ程度の矩形に区切ったメッシュ（例えば、標準地域メッシュ）のそれぞれを上記のエリアとする。以降の説明では、エリアをメッシュとして説明する。但し、エリアは、必ずしもメッシュである必要はない。
【００１３】
在宅予測装置１０による予測は、例えば、時刻（時間帯、曜日等）に応じて特定の世帯において居住者が在宅しているか否かを予測するものであってもよい。あるいは、時刻（時間帯）に応じて特定のメッシュにおける世帯（全体）の在宅率がどの程度かを予測するものであってもよい。更に、時刻を限らず（例えば、日中における）特定のメッシュにおける世帯（全体）の在宅率（の傾向）を予測するものであってもよい。また、メッシュにおける世帯全体ではなく、特定の家族類型の世帯についての予測であってもよい。また、世帯における居住者の在宅を予測するものであれば上記以外を対象としてもよい。
【００１４】
予測結果は、例えば、配送の時刻の決定に用いられる。あるいは、テレビ閲覧等の在宅時のアクティビティに関わるマーケティングデータ（例えば、特定の家族類型を対象としたスポットＣＭ投下における費用効率の向上のためのデータ）として用いられる。但し、予測結果は、上記以外のものに用いられてもよい。
【００１５】
引き続いて、本実施形態に係る在宅予測装置１０の機能を説明する。図１に示すように在宅予測装置１０は、世帯情報取得部１１と、予測用情報取得部１２と、予測モデル生成部１３と、次元圧縮部１４と、予測部１５と、出力部１６とを備えて構成される。
【００１６】
世帯情報取得部１１は、世帯が位置するメッシュにおける世帯の種類毎の数に応じた世帯情報を取得する機能部である。世帯情報取得部１１によって取得される世帯情報の例を図２に示す。世帯の種類は、例えば、世帯の居住者の構成の種類（ライフスタイル区分）であり、具体的には図２に示すように「男性独居」「女性独居」「夫婦のみ」「夫婦子有り」「２世帯」といった種類である。世帯情報は、例えば、各メッシュについての世帯の種類毎の数の割合（例えば、パーセントの値）である。なお、世帯の種類は、上記の種類に限られず、世帯を特徴付ける種類であれば、どのような種類でもよい。また、世帯情報は、世帯の種類毎の数に応じた情報であればよく、割合ではなく、世帯の数としてもよい（以降の割合の情報も、情報によっては数の情報としてもよい）。
【００１７】
世帯情報は、例えば、メッシュ毎の人口統計の情報に基づいて在宅予測装置１０の管理者によって予め用意されて在宅予測装置１０に入力される。世帯情報取得部１１は、入力された世帯情報を取得する。世帯情報取得部１１は、取得した世帯情報を次元圧縮部１４に出力する。なお、世帯情報の取得は、上記以外の方法で行われてもよい。また、図２では、複数のメッシュについての情報が示されているが、世帯情報取得部１１は、予測対象のメッシュに係る世帯情報のみを取得すればよい。
【００１８】
予測用情報取得部１２は、在宅に係る予測に用いる、メッシュにおける世帯情報以外の複数種類の予測用情報を取得する機能部である。予測用情報取得部１２は、予測対象のメッシュの居住者が所持している移動通信端末の在圏状態、当該メッシュにおける放送の視聴又は聴取状態、当該メッシュにおける性別、年齢又は収入毎の人口構成、当該メッシュの施設、並びに当該メッシュの地理的特徴の何れかの情報を予測用情報として取得することとしてもよい。
【００１９】
予測用情報の一つである、メッシュの居住者が所持している移動通信端末の在圏状態を示す情報の例を図３に示す。当該在圏状態を示す情報は、例えば、当該メッシュの居住者が所持している移動通信端末のうち、当該メッシュに位置している基地局（携帯電話基地局）の配下にある移動通信端末（当該基地局と無線通信を行っている移動通信端末）の数の割合（例えば、パーセントの値）である。当該割合は、当該メッシュの居住者が当該メッシュにいる割合、即ち、居住者が在宅している（可能性が高い）割合である。また、当該割合は、図３に示すように年代及び性別毎の値であってもよい。また、当該割合は、時刻（時間帯）毎（例えば、１時間毎）の値であってもよく、予測対象の時刻の情報が予測用情報として取得される。また、当該情報は、予測対象の時刻そのものの情報であっても、１日のうちの同時刻（８時台、９時台…）の過去の情報であってもよい（時刻に応じた情報については、以下も同様）。
【００２０】
なお、図３では、複数のメッシュについての情報が示されているが、予測用情報取得部１２は、予測対象のメッシュ及び時刻（時間帯）に係る予測用情報を取得すればよい。
【００２１】
予測用情報の一つである、当該メッシュにおける放送の視聴又は聴取状態を示す情報は、当該メッシュの世帯におけるテレビ視聴率である。テレビ視聴率は、当該メッシュにおける、テレビが視聴されている世帯の数の割合（例えば、パーセントの値）である。当該割合は、当該世帯の居住者が当該世帯にいる割合、即ち、居住者が在宅している（可能性が高い）割合である。また、当該割合は、図２に示す世帯情報と同様に世帯の種類毎の値であってもよい。また、当該割合は、時刻（時間帯）毎（例えば、１時間毎）の値であってもよい。また、上記の情報は、テレビ以外の放送、例えば、ラジオが聴取されている世帯の数の割合であってもよい。上記のように、予測用情報は、各種のサービス（上記の例ではテレビ放送のサービス）毎の情報であるドメインログ（上記の例ではテレビ視聴率）に基づくものであってもよい。
【００２２】
予測用情報の一つである、当該メッシュにおける性別及び年齢毎の人口構成を示す情報は、例えば、性別及び年齢毎の当該メッシュの居住者の数の割合（例えば、パーセントの値）である。年齢は、１歳刻み、５歳刻み又は１０歳刻み等としてもよい。なお、上記の情報は、メッシュ毎の年齢毎又は性別毎の人口構成としてもよい。
【００２３】
予測用情報の一つである、当該メッシュにおける収入毎の人口構成を示す情報は、当該メッシュにおける年収毎の人口構成を示す情報は、例えば、年収毎の当該メッシュの居住者の数の割合（例えば、パーセントの値）である。年収は、１００万円刻み等としてもよい。
【００２４】
予測用情報の一つである、当該メッシュの施設を示す情報は、例えば、当該メッシュに含まれるＰＯＩ（Point of Interest）のカテゴリ別の数である。例えば、コンビニエンスストア及び病院等の数である。予測用情報の一つである、当該メッシュの地理的特徴を示す情報は、例えば、当該メッシュの特徴を示す数値（連続量の値）である。例えば、最寄り駅からメッシュまでの距離（例えば、ｋｍ）及びメッシュの土地の平均地価（例えば、万円／坪）等である。
【００２５】
予測用情報取得部１２は、例えば、個別のドメインで管理されているデータベースから上記の予測用情報を取得する。あるいは、予測用情報は、例えば、メッシュ毎の統計の情報又はメッシュ毎に測定された情報等に基づいて在宅予測装置１０の管理者によって予め用意されて在宅予測装置１０に入力されてもよい。予測用情報取得部１２は、入力された予測用情報を取得する。予測用情報取得部１２は、取得した予測用情報を次元圧縮部１４に出力する。
【００２６】
なお、予測用情報の取得は、上記以外の方法で行われてもよい。また、予測用情報は、上記の情報全てが取得される必要はなく、少なくとも２つの種類の情報が取得されればよい。また、在宅に係る予測に用いる、メッシュにおける世帯情報以外の情報であれば、どのような情報を予測用情報としてもよい。
【００２７】
世帯情報取得部１１によって取得された世帯情報、及び予測用情報取得部１２によって取得された予測用情報は、予測部１５による居住者の在宅に係る予測に用いられる。
【００２８】
予測モデル生成部１３は、予測部１５による予測に用いられる予測モデル（分類モデル、分類器）を生成する機能部である。予測モデル生成部１３は、世帯情報及び予測用情報に対応する機械学習用情報（教師データ、正解データ）を取得して、当該予測用情報に対応する機械学習用情報の種類毎に当該世帯情報に対応する機械学習用情報とあわせて、予め設定された方法で次元圧縮すると共に当該次元圧縮のルールを生成する。予測モデル生成部１３は、次元圧縮した機械学習用情報である密ベクトル（密なデータ）に基づいて機械学習（教師あり学習）を行って、予測モデル（学習済モデル）を生成する。具体的には、予測モデル生成部１３は、以下のように予測モデルを生成する。
【００２９】
予測モデル生成部１３によって生成される予測モデルは、例えば、ニューラルネットワークを含むものである。ニューラルネットワークの出力が、在宅予測装置１０による予測結果に対応する。
【００３０】
予測モデル生成部１３は、世帯情報及び予測用情報に対応する機械学習用情報を取得する。予測モデル生成部１３は、世帯情報取得部１１による世帯情報の取得、及び予測用情報取得部１２による予測用情報の取得と同様に機械学習用情報を取得する。予測モデル生成部１３によって取得される機械学習用情報は、形式としては、世帯情報取得部１１によって取得される世帯情報、及び予測用情報取得部１２によって取得される予測用情報と同様である。予測モデル生成部１３によって取得される機械学習用情報は、機械学習を適切に行うため、図２及び図３に示すように、複数のメッシュ、及び（時刻に対応付く情報については）複数の時刻に係るものとしてもよい。
【００３１】
予測モデル生成部１３は、予測用情報に対応する機械学習用情報を、種類毎に世帯情報に対応する機械学習用情報とあわせて次元圧縮して密ベクトルを生成する。例えば、図４に示すように世帯情報に対応する機械学習用情報と、上述した基地局（移動通信端末）に係る予測用情報に対応する機械学習用情報とを組み合わせ、世帯情報に対応する機械学習用情報と、上述したテレビ視聴率に係る予測用情報に対応する機械学習用情報とを組み合わせる。同一のメッシュ、及び（時刻に対応付く情報については）同一の時刻の情報が組み合わせられる。即ち、図２に示す世帯情報と図３に示す予測用情報とが、メッシュ毎の組み合わせられた情報とされる。時刻に対応付かない情報と、時刻に対応付く情報とを組み合わせる場合には、時刻に対応付く情報それぞれに時刻に対応付かない情報が組み合わせられる。組み合わせられた情報は、複数次元（図２及び図３における左右方向の次元）の数値データとなる。
【００３２】
予測モデル生成部１３は、組み合わせた情報それぞれを次元圧縮して密ベクトルに変換する。次元圧縮は、世帯情報における世帯の種類の次元（例えば、図２の世帯情報の横方向の次元）を圧縮するように行われる。即ち、圧縮された情報は、同一のメッシュ及び（時刻に対応付く情報については）同一の時刻毎の情報となる。
【００３３】
次元圧縮は、従来の技術によって行われてもよい。例えば、予測モデル生成部１３は、教師なし学習によって次元圧縮する。具体的には、教師なし学習のオートエンコーダ（より具体的には、Ｓｔａｃｋｅｄ  Ａｕｔｏｅｎｃｏｄｅｒ）を利用する場合、図５に示すニューラルネットワークに対して、次元圧縮前の情報のベクトルｘを用いて次のｓ，Ｗ，Ｗ´，ｂ，ｂ´を求めることで、次元圧縮後の情報のベクトルｙを得る。
エンコード：ｚ＝ｓ（Ｗｘ＋ｂ）
デコード：ｙ＝ｓ（Ｗ´ｚ＋ｂ´）
【００３４】
なお、出力層及び出力層のノードの数は、それぞれ次元圧縮前の情報のベクトルｘ及び次元圧縮後の情報のベクトルｙの次元数である。それぞれのベクトルｘ，ｙの各次元の値が、出力層及び出力層のノードの値に対応する。隠れ層（中間層）及び出力層のノードの数（ベクトルｚ，ｙの次元数）は、予め設定される。但し、出力層のノードの数（次元圧縮後の情報のベクトルｙの次元数）は、入力層のノードの数（次元圧縮前の情報のベクトルｘ）よりも小さいものとされる。入力層のノードの数（次元圧縮前の情報のベクトルｘ）が、数百〜数千であれば、例えば、出力層のノードの数（次元圧縮後の情報のベクトルｙの次元数）は、１００以下程度とされる。なお、出力層のノードの数（次元圧縮後の情報のベクトルｙの次元数）等のパラメータは、チューニングによって調整されてもよい。
【００３５】
上記のように生成されるオートエンコーダは、どのように次元圧縮をするかを示す次元圧縮のルールである。予測モデル生成部１３は、情報の組み合わせの種類毎に次元圧縮のルールを生成して、それぞれの情報に対して同様の次元圧縮のルール（例えばオートエンコーダによって）にて次元圧縮を行う。予測モデル生成部１３は、生成した次元圧縮のルールを示す情報を次元圧縮部１４に出力する。
【００３６】
次元圧縮は、オートエンコーダ以外の方法で行われてもよい。例えば、主成分分析、又は非負値行列因子分解（ＮＭＦ）によって行われてもよい。
【００３７】
次元圧縮された情報（密ベクトル）は、予測部１５による予測に用いられるニューラルネットワークの入力に対応する。即ち、当該情報は、機械学習による予測モデルの生成の際に入力値として用いられる。
【００３８】
また、予測モデル生成部１３は、機械学習用情報に係るメッシュ及び時刻における世帯における居住者の在宅の状態を示す情報を取得する。当該情報は、在宅予測装置１０による予測結果、即ち、予測部１５による予測に用いられるニューラルネットワークの出力に対応する。
【００３９】
例えば、在宅予測装置１０が、時刻（時間帯）に応じて特定の世帯において居住者が在宅しているか否かを予測する場合、当該情報は、世帯及び時刻毎の居住者の在宅の有無を示す情報である。具体的には、当該情報は、居住者が在宅していれば「１」、居住者が在宅していなければ「０」というような情報である。あるいは、在宅予測装置１０がメッシュにおける世帯（全体）の在宅率がどの程度かを予測する場合、当該情報は、メッシュ及び時刻毎の世帯の在宅率を示す情報である。
【００４０】
予測モデル生成部１３は、次元圧縮された情報（密ベクトル）それぞれをニューラルネットワークへの入力値とし、居住者の在宅の状態を示す情報をニューラルネットワークからの出力値として機械学習を行って、予測部１５による予測に用いられるニューラルネットワークを生成する。次元圧縮された複数種類の組み合わせの情報は、全て（１つの）ニューラルネットワークへの入力値とされる。当該ニューラルネットワークの入力層には、次元圧縮されたぞれぞれの情報の次元数の和の数のニューロンが設けられる。当該ニューラルネットワークの出力層には、居住者の在宅の状態を示す情報に対応する数（例えば、１つ）のニューロンが設けられる。
【００４１】
各値をニューラルネットワークへの入力値及び出力値とする際には、入力値と出力値とが互いに対応するものとされる。即ち、同一のメッシュ及び（時刻に対応付く情報が含まれる場合には）同一の時刻毎の情報となる。なお、時刻に対応付く情報が含まれる場合には、時刻に対応付く情報それぞれに時刻に対応付かない情報が組み合わせられる。上記の機械学習、即ち、ニューラルネットワークの生成自体は、従来と同様に行うことができる。具体的には、次元圧縮された機械学習用情報と居住者の在宅の状態を示す情報とから、ニューラルネットワークの重み付け係数を算出してニューラルネットワークを生成する。
【００４２】
予測モデル生成部１３は、生成したニューラルネットワークを含む予測モデルを予測部１５に出力する。ニューラルネットワークの生成及び予測モデルを予測部１５への出力は、予測が行われる時点までに予め行われる。
【００４３】
上記の説明では、ニューラルネットワークへの入力値はメッシュ毎の値のみであったが、メッシュに位置する個別の世帯の情報をニューラルネットワークへの入力値としてもよい。この場合、ニューラルネットワークの入力層には、当該入力値に対応するニューロンが設けられる。特に特定の世帯において居住者が在宅しているか否かを予測する場合には、個別の世帯の情報を入力値としてもよい。例えば、世帯における過去に訪問した際の在宅率を入力値としてもよい。この在宅率は、時刻毎の値（予測対象の時刻と１日のうちの同時刻の過去の情報）であってもよい。個別の世帯の情報については、上述した次元圧縮がされなくてもよい。
【００４４】
また、予測モデル生成部１３は、次元圧縮を行う前に世帯情報及び予測用情報に対応する機械学習用情報それぞれを標準化することとしてもよい。世帯情報及び予測用情報に対応する機械学習用情報は、用いる情報によっては、単位が統一されておらず、相対的な比較を行うことができない場合がある（件数及び距離等）。そこで、次元圧縮の前にそれぞれの情報の種類毎に標準化を行って単位を統一し、情報間（データ間）の偏りをなくすこととしてもよい。例えば、各情報の種類の平均μと標準偏差σとを使って、各情報の値ｘから以下の式によって変換した値ｘ´を算出して、変換した値ｘ´を用いて次元圧縮を行う。
ｘ´＝（ｘ−μ）／σ
上記の標準化を行う場合には、予測を行う際にも、世帯情報及び予測用情報に対して同様の標準化を行う。
【００４５】
次元圧縮部１４は、予測用情報取得部１２よって取得された予測用情報を、当該予測用情報の種類毎に世帯情報取得部１１によって取得された世帯情報とあわせて次元圧縮する機能部である。次元圧縮部１４は、予測モデル生成部１３によって生成された次元圧縮のルールに基づいて次元圧縮する。
【００４６】
次元圧縮部１４は、予測モデル生成部１３から、次元圧縮のルールを示す情報を入力して記憶しておき、次元圧縮に用いる。次元圧縮部１４は、世帯情報取得部１１から世帯情報を、予測用情報取得部１２から予測用情報をそれぞれ入力する。次元圧縮部１４は、例えば、図４に示すように、入力した予測用情報を種類毎に世帯情報と組み合わせて次元圧縮して密ベクトルを生成する。次元圧縮部１４は、次元圧縮された情報（密ベクトル）を予測部１５に出力する。
【００４７】
予測部１５は、次元圧縮部１４によって次元圧縮された情報に基づいて、世帯における居住者の在宅に係る予測を行う機能部である。予測部１５は、予測モデル生成部１３から、生成したニューラルネットワークを含む予測モデルを入力して記憶しておき、上記の予測に用いる。当該ニューラルネットワークは、次元圧縮された上記の情報の値を入力として、在宅に係る予測結果を示す値を出力するものである。
【００４８】
当該予測モデルは、人工知能ソフトウェアの一部であるプログラムモジュールとしての利用が想定される。当該予測モデルは、ＣＰＵ及びメモリを備えるコンピュータにて用いられる。具体的には、コンピュータのＣＰＵが、メモリに記憶された予測モデルからの指令に従って、ニューラルネットワークの入力層に情報を入力して、ニューラルネットワークにおける学習済の重み付け係数等に基づく演算を行って、ニューラルネットワークの出力層から結果を出力するように動作する。なお、次元圧縮のルールを示す情報であるニューラルネットワーク（オートエンコーダ）についても同様である。
【００４９】
予測部１５は、次元圧縮部１４から次元圧縮された情報（密ベクトル）を入力する。予測部１５は、次元圧縮された情報（密ベクトル）を、予測モデルに含まれるニューラルネットワークへの入力値とし、居住者の在宅の状態を示す情報、即ち、予測結果を示す情報をニューラルネットワークからの出力値として得る。予測部１５は、得られた予測結果を示す情報を出力部１６に出力する。
【００５０】
予測部１５は、予測対象の世帯毎の情報を取得して、当該情報にも基づいて、世帯における居住者の在宅に係る予測を行うこととしてもよい。予測モデル生成部１３での説明で述べたように、例えば、世帯における過去に訪問した際の在宅率を予測モデルへの入力値としてもよい。
【００５１】
ニューラルネットワークからの出力値は、機械学習に応じた値であり、例えば、世帯において居住者が在宅しているか否かを示すスコアである。上述したように居住者が在宅していれば「１」、居住者が在宅していなければ「０」という情報を用いて機械学習を行った場合には、値が「１」に近いほど在宅している可能性が高く、値が「０」に近いほど不在である可能性が高い。あるいは、出力値は、メッシュにおける世帯（全体）の在宅率であってもよい。
【００５２】
出力部１６は、予測部１５による予測結果を示す情報を出力する機能部である。出力部１６は、予測部１５から予測結果を示す情報を入力する。出力部１６は、例えば、当該情報を在宅予測装置１０が備える表示装置に表示して出力する。これによって当該情報が、在宅予測装置１０の管理者等によって参照されて、配送の時刻の決定等に用いられる。あるいは、出力部１６は、表示以外の出力を行ってもよく、他の装置又は他のモジュール等に送信して出力してもよい。以上が、本実施形態に係る在宅予測装置１０の機能である。
【００５３】
引き続いて、図６のフローチャートを用いて、本実施形態に係る在宅予測装置１０で実行される処理（在宅予測装置１０が行う動作方法）を説明する。本処理では、まず、予測モデル生成部１３によって、機械学習用情報が取得されて次元圧縮されると共に当該次元圧縮のルールが生成される。また、次元圧縮された機械学習用情報である密ベクトルに基づいて機械学習が行われて、予測モデルが生成される（Ｓ０１）。なお、予測モデルの生成は、予測毎に行われる必要はなく、一度、予測モデルが作成されればその後には行われなくてもよい。
【００５４】
続いて、世帯情報取得部１１によって、世帯情報が取得される（Ｓ０２）。また、予測用情報取得部１２によって、複数種類の予測用情報が取得される（Ｓ０３）。続いて、次元圧縮部１４によって、次元圧縮のルールに基づいて、予測用情報が種類毎に世帯情報とあわせて次元圧縮される（Ｓ０４）。続いて、予測部１５によって、次元圧縮部１４によって次元圧縮された情報である密ベクトルに基づいて、世帯における居住者の在宅に係る予測が行われる（Ｓ０５）。予測は、密ベクトルが予測モデルに入力されることで行われる。続いて、出力部１６によって、予測部１５による予測結果を示す情報が出力される（Ｓ０６）。以上が、本実施形態に係る在宅予測装置１０で実行される処理である。
【００５５】
本実施形態では、各予測用情報が世帯情報とあわせて次元圧縮された情報に基づいて、世帯における居住者の在宅に係る予測が行われる。複数種類の予測用情報が用いられているため、それぞれの予測用情報の予測に対するバイアスを低減させることができる。また、情報の次元圧縮が行われているため、予測に用いる情報を密なデータとすることができる。仮に上記のような複数の情報を高次元かつスパースな表現のままで、例えば、機械学習によって予測を行おうとすると以下のような問題が生じる。予測モデルの生成の際の最適化計算において、非常に時間がかかる。多重共線性（互いに相関が高い変数同士を入力に加える）により、予測モデルの精度が悪化する。本実施形態のように次元圧縮をする（低次元表現に落とし込む）ことで、計算リソースが軽減される。また、低次元での密な表現により、それらのデータで表現される組み合わせ数が低減され、必要なデータサンプル数も低減できることになり、結果として予測精度が向上する。また、低次元に落とし込むことで、データの可視化がしやすくなるという定性的なメリットも存在する。
【００５６】
仮に複数の予測用情報と世帯情報とを全てまとめて次元圧縮したとすると、次元圧縮時に予測用情報が互いに影響を及ぼし、それによって予測精度が悪化するおそれがある。本実施形態のように各予測用情報が世帯情報とあわせて次元圧縮されることで、次元圧縮の際に予測用情報が互いに影響を及ぼすことを避けることができ、居住者の在宅に係る予測の際に各予測用情報を適切に考慮させることができる。これらにより、本実施形態によれば、世帯における居住者の在宅に係る予測を精度よく行うことができる。また、予測精度向上に伴い、配送時刻の決定等の意志決定の支援を適切に行うことができる。
【００５７】
また、予測対象の世帯の情報を取得して、メッシュ毎ではなく、世帯毎の予測を行うこととしてもよい。この予測によれば、例えば、配送といった個別の世帯に訪問する場合等に更に有効な予測を行うことができる。
【００５８】
また、本実施形態のように、次元圧縮のルール及び予測モデルを生成することとしてもよい。これによれば、確実かつ適切に本実施形態を実施することができる。但し、必ずしも次元圧縮のルール及び予測モデルの生成は、本実施形態に係る在宅予測装置１０で行われる必要はなく、在宅予測装置１０以外の装置で行われてもよい。その場合、在宅予測装置１０は、生成された次元圧縮のルール及び予測モデルを示す情報を予め取得しておく。
【００５９】
なお、上記の予測モデルは、ニューラルネットワーク以外のモデルであってもよい。例えば、ロジスティック回帰モデル、決定木モデル、ランダムフォレスト又は勾配ブースティング決定木によるモデルを用いることができる。また、次元圧縮された情報を用いた予測は、上述した機械学習による予測モデルによる予測ではなく、その他の任意の方法で行われてもよい。
【００６０】
なお、上記実施形態の説明に用いたブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック（構成部）は、ハードウェア及びソフトウェアの少なくとも一方の任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現方法は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的又は論理的に結合した１つの装置を用いて実現されてもよいし、物理的又は論理的に分離した２つ以上の装置を直接的又は間接的に（例えば、有線、無線などを用いて）接続し、これら複数の装置を用いて実現されてもよい。機能ブロックは、上記１つの装置又は上記複数の装置にソフトウェアを組み合わせて実現されてもよい。
【００６１】
機能には、判断、決定、判定、計算、算出、処理、導出、調査、探索、確認、受信、送信、出力、アクセス、解決、選択、選定、確立、比較、想定、期待、見做し、報知（broadcasting）、通知（notifying）、通信（communicating）、転送（forwarding）、構成（configuring）、再構成（reconfiguring）、割り当て（allocating、mapping）、割り振り（assigning）などがあるが、これらに限られない。たとえば、送信を機能させる機能ブロック（構成部）は、送信部（transmitting  unit）又は送信機（transmitter）と呼称される。いずれも、上述したとおり、実現方法は特に限定されない。
【００６２】
例えば、本開示の一実施の形態における在宅予測装置１０は、本開示の方法の処理を行うコンピュータとして機能してもよい。図７は、本開示の一実施の形態に係る在宅予測装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。上述の在宅予測装置１０は、物理的には、プロセッサ１００１、メモリ１００２、ストレージ１００３、通信装置１００４、入力装置１００５、出力装置１００６、バス１００７などを含むコンピュータ装置として構成されてもよい。
【００６３】
なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。在宅予測装置１０のハードウェア構成は、図に示した各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。
【００６４】
在宅予測装置１０における各機能は、プロセッサ１００１、メモリ１００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることによって、プロセッサ１００１が演算を行い、通信装置１００４による通信を制御したり、メモリ１００２及びストレージ１００３におけるデータの読み出し及び書き込みの少なくとも一方を制御したりすることによって実現される。
【００６５】
プロセッサ１００１は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ１００１は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central  Processing  Unit）によって構成されてもよい。例えば、上述の在宅予測装置１０における各機能は、プロセッサ１００１によって実現されてもよい。
【００６６】
また、プロセッサ１００１は、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュール、データなどを、ストレージ１００３及び通信装置１００４の少なくとも一方からメモリ１００２に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、上述の実施の形態において説明した動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。例えば、在宅予測装置１０における各機能は、メモリ１００２に格納され、プロセッサ１００１において動作する制御プログラムによって実現されてもよい。上述の各種処理は、１つのプロセッサ１００１によって実行される旨を説明してきたが、２以上のプロセッサ１００１により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ１００１は、１以上のチップによって実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されても良い。
【００６７】
メモリ１００２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable  Programmable  ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically  Erasable  Programmable  ＲＯＭ）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）などの少なくとも１つによって構成されてもよい。メモリ１００２は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）などと呼ばれてもよい。メモリ１００２は、本開示の一実施の形態に係る方法を実施するために実行可能なプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。
【００６８】
ストレージ１００３は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact  Disc  ＲＯＭ）などの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリ(例えば、カード、スティック、キードライブ)、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも１つによって構成されてもよい。ストレージ１００３は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。上述の記憶媒体は、例えば、メモリ１００２及びストレージ１００３の少なくとも一方を含むデータベース、サーバその他の適切な媒体であってもよい。
【００６９】
通信装置１００４は、有線ネットワーク及び無線ネットワークの少なくとも一方を介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。例えば、上述の在宅予測装置１０における各機能は、通信装置１００４によって実現されてもよい。
【００７０】
入力装置１００５は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサなど）である。出力装置１００６は、外部への出力を実施する出力デバイス（例えば、ディスプレイ、スピーカー、LEDランプなど）である。なお、入力装置１００５及び出力装置１００６は、一体となった構成（例えば、タッチパネル）であってもよい。
【００７１】
また、プロセッサ１００１、メモリ１００２などの各装置は、情報を通信するためのバス１００７によって接続される。バス１００７は、単一のバスを用いて構成されてもよいし、装置間ごとに異なるバスを用いて構成されてもよい。
【００７２】
また、在宅予測装置１０は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Digital  Signal  Processor）、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、ＰＬＤ（Programmable  Logic  Device）、ＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ１００１は、これらのハードウェアの少なくとも１つを用いて実装されてもよい。
【００７３】
情報の通知は、本開示において説明した態様／実施形態に限られず、他の方法を用いて行われてもよい。
【００７４】
本開示において説明した各態様／実施形態は、ＬＴＥ（Long  Term  Evolution）、ＬＴＥ−Ａ（LTE-Advanced）、ＳＵＰＥＲ  ３Ｇ、ＩＭＴ−Ａｄｖａｎｃｅｄ、４Ｇ（4th  generation  mobile  communication  system）、５Ｇ（5th  generation  mobile  communication  system）、ＦＲＡ（Future  Radio  Access）、ＮＲ（new  Radio）、Ｗ−ＣＤＭＡ（登録商標）、ＧＳＭ（登録商標）、ＣＤＭＡ２０００、ＵＭＢ（Ultra  Mobile  Broadband）、ＩＥＥＥ  ８０２．１１（Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標））、ＩＥＥＥ  ８０２．１６（ＷｉＭＡＸ（登録商標））、ＩＥＥＥ  ８０２．２０、ＵＷＢ（Ultra-WideBand）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、その他の適切なシステムを利用するシステム及びこれらに基づいて拡張された次世代システムの少なくとも一つに適用されてもよい。また、複数のシステムが組み合わされて（例えば、ＬＴＥ及びＬＴＥ−Ａの少なくとも一方と５Ｇとの組み合わせ等）適用されてもよい。
【００７５】
本開示において説明した各態様／実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本開示において説明した方法については、例示的な順序を用いて様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。
【００７６】
入出力された情報等は特定の場所（例えば、メモリ）に保存されてもよいし、管理テーブルを用いて管理してもよい。入出力される情報等は、上書き、更新、又は追記され得る。出力された情報等は削除されてもよい。入力された情報等は他の装置へ送信されてもよい。
【００７７】
判定は、１ビットで表される値（０か１か）によって行われてもよいし、真偽値（Boolean：true又はfalse）によって行われてもよいし、数値の比較（例えば、所定の値との比較）によって行われてもよい。
【００７８】
本開示において説明した各態様／実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知（例えば、「Ｘであること」の通知）は、明示的に行うものに限られず、暗黙的（例えば、当該所定の情報の通知を行わない）ことによって行われてもよい。
以上、本開示について詳細に説明したが、当業者にとっては、本開示が本開示中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本開示は、請求の範囲の記載により定まる本開示の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本開示の記載は、例示説明を目的とするものであり、本開示に対して何ら制限的な意味を有するものではない。
【００７９】
ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。
【００８０】
また、ソフトウェア、命令、情報などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、有線技術（同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線（ＤＳＬ：Digital  Subscriber  Line）など）及び無線技術（赤外線、マイクロ波など）の少なくとも一方を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び無線技術の少なくとも一方は、伝送媒体の定義内に含まれる。
【００８１】
本開示において説明した情報、信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。
【００８２】
なお、本開示において説明した用語及び本開示の理解に必要な用語については、同一の又は類似する意味を有する用語と置き換えてもよい。
【００８３】
また、本開示において説明した情報、パラメータなどは、絶対値を用いて表されてもよいし、所定の値からの相対値を用いて表されてもよいし、対応する別の情報を用いて表されてもよい。
【００８４】
上述したパラメータに使用する名称はいかなる点においても限定的な名称ではない。さらに、これらのパラメータを使用する数式等は、本開示で明示的に開示したものと異なる場合もある。
【００８５】
本開示で使用する「判断(determining)」、「決定(determining)」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。「判断」、「決定」は、例えば、判定(judging)、計算(calculating)、算出(computing)、処理(processing)、導出(deriving)、調査(investigating)、探索(looking  up、search、inquiry)（例えば、テーブル、データベース又は別のデータ構造での探索）、確認(ascertaining)した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、受信(receiving)（例えば、情報を受信すること）、送信(transmitting)(例えば、情報を送信すること)、入力(input)、出力(output)、アクセス(accessing)（例えば、メモリ中のデータにアクセスすること）した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、解決(resolving)、選択(selecting)、選定(choosing)、確立(establishing)、比較(comparing)などした事を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。つまり、「判断」「決定」は、何らかの動作を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。また、「判断（決定）」は、「想定する（assuming）」、「期待する（expecting）」、「みなす（considering）」などで読み替えられてもよい。
【００８６】
「接続された(connected)」、「結合された(coupled)」という用語、又はこれらのあらゆる変形は、２又はそれ以上の要素間の直接的又は間接的なあらゆる接続又は結合を意味し、互いに「接続」又は「結合」された２つの要素間に１又はそれ以上の中間要素が存在することを含むことができる。要素間の結合又は接続は、物理的なものであっても、論理的なものであっても、或いはこれらの組み合わせであってもよい。例えば、「接続」は「アクセス」で読み替えられてもよい。本開示で使用する場合、２つの要素は、１又はそれ以上の電線、ケーブル及びプリント電気接続の少なくとも一つを用いて、並びにいくつかの非限定的かつ非包括的な例として、無線周波数領域、マイクロ波領域及び光（可視及び不可視の両方）領域の波長を有する電磁エネルギーなどを用いて、互いに「接続」又は「結合」されると考えることができる。
【００８７】
本開示において使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。
【００８８】
本開示において、「含む（include）」、「含んでいる（including）」及びそれらの変形が使用されている場合、これらの用語は、用語「備える（comprising）」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本開示において使用されている用語「又は（or）」は、排他的論理和ではないことが意図される。
【００８９】
本開示において、例えば、英語でのa,  an及びtheのように、翻訳により冠詞が追加された場合、本開示は、これらの冠詞の後に続く名詞が複数形であることを含んでもよい。
【００９０】
本開示において、「ＡとＢが異なる」という用語は、「ＡとＢが互いに異なる」ことを意味してもよい。なお、当該用語は、「ＡとＢがそれぞれＣと異なる」ことを意味してもよい。「離れる」、「結合される」などの用語も、「異なる」と同様に解釈されてもよい。
【符号の説明】
【００９１】
１０…在宅予測装置、１１…世帯情報取得部、１２…予測用情報取得部、１３…予測モデル生成部、１４…次元圧縮部、１５…予測部、１６…出力部、１００１…プロセッサ、１００２…メモリ、１００３…ストレージ、１００４…通信装置、１００５…入力装置、１００６…出力装置、１００７…バス。
【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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【国際調査報告】
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