DEIM Forum 2019 A7-5

細分化エピソードを用いた生活比較手法に関する一考察
中山

恭明†

新谷

隆彦††

大森

匡††

藤田 秀之††† 電気通信大学情報理工学部 〒 182–8585 東京都調布市調布ヶ丘 1–5–1†† 電気通信大学情報理工学研究科 〒 182–8585 東京都調布市調布ヶ丘 1–5–1
E-mail: †nakayama@hol.is.uec.ac.jp, ††{shintani,omori,fujita}@is.uec.ac.jp
あらまし

我々はリストバンド型加速度センサを用いて人の行動を常時観察し，ライフログデータとしていつからい

つまでどの程度の運動状態を継続したかを示す運動状態データを収集している．日常行動に相当する頻出または長時
間現れる運動状態の順序パターンであるエピソードを運動状態データから抽出し，それぞれの期間に現れるエピソー
ドの集合がどの程度一致するかにより人の二つの期間の生活を比較してきたが，従来手法は生活比較の結果を誤る場合があった．実データを用いて生活比較を誤る原因を考察し，複数の異なる行動が一つのエピソードに対応することが誤りの原因の一つであることを見出し，これらの行動を区別することで改善を図った．本研究では，開始時刻と継続時間を考慮してエピソードを細分化することを検討し，細分化したエピソードを利用した生活比較手法を提案した．
実データを用いた評価実験により，提案手法の有効性を確認した．
キーワード ライフログ，エピソードマイニング，クラスタリング，生活比較
り返る時に，同様の生活を送った期間や異なる生活を送った期

1 はじめに
近年安価なセンサやストレージが普及したことにより，人の生活に関する長期間データであるライフログデータを容易かつ大量に収集することが可能となった [1]．蓄積されたライフログ
データを利用することで，健康管理や生活習慣の改善などの生活支援に役立てることが期待されており，ライフログデータを活用する様々な研究が行われている [2]．ライフログデータから人がどのような行動を行ったかを自動的に判定する行動認識に関する研究が行われてきた． スマートフォンから得られる
加速度データに合わせて音声データを利用することで，人の生活行動を認識する手法が大内らにより提案されている [3]．また，ライフログデータを用いた人の生活のリズムを評価するための手法 SRM (Social Rhythm Metric) が Monk らにより提案されている [4]．SRM では，起床，食事，出勤などの日常的な行動を行った時刻，その時の他者との関わりを手作業で記録したライフログデータを利用して，日々の生活の規則性を評価する．これらの手法の高齢者の見守りや一般的な健康管理への適用実験が進められている．ライフログデータの活用の一つとして，長期間の生活の振り返りの支援が期待されている．しかし，SRM は手作業でデータを収集するため長期間にわたって継続することは困難である．また，スマートフォンから取得されるデータから通話や携帯操作などの行動を検出し，それらが行われた時間帯を可視化する研究 [5] が行われているが，数週間以上の長期間にわたる生活を振り返るには不十分である．
本研究では，長期間の生活の振り返りを支援する技術の一つとして，ライフログデータを利用した二つの期間の生活比較に関する研究に取り組んだ．本研究では数週間以上の期間を対象とした．生活を比較するとは，指定した二つの期間の生活がどの程度類似しているかを評価することである．過去の生活を振間，また最近の生活とどの程度類似しているのかを知ることが可能となり，その期間でどのような生活を送っていたかを振り返る時に役立つ．生活を日々行った行動である日常行動により特徴づけ，二つの期間で行われた日常行動を比較することにより二つの期間における生活を比較する．生活を比較するためには実際に行った行動を知る必要がある．しかし，長期間にわたって手作業で具体的な行動を記録することは困難であるため，
本研究ではリストバンド型加速度センサから得られる運動状態
データを利用して日常行動に相当する情報を取り出した．従来の生活比較手法 [6] は，運動状態データに頻出または長時間現れた運動状態の順序パターンであるエピソードを日常行動と考えた [7]．それぞれの期間で発生したエピソードの集合の類似度によって，二つの期間の生活がどの程度類似しているかを評価してきた．しかし，従来手法は生活比較の結果を誤る場合があり，同様の生活を比較した時の類似度よりも異なる生活を比較した時の類似度の方が高く得られる場合と，異なる生活を比較した時の類似度よりも同様の生活を比較した時の類似度の方が低く得られる場合があった．
本研究では，従来の生活比較の誤りを低減することを目的とした．報告者は，収集した運動状態データと報告者が実際に行った行動から，従来手法が生活比較を誤る要因を検討した．
その結果，一つのエピソードに複数の異なる行動が対応する場
合があることがわかり，これらの行動を区別することで生活比較の誤りの改善を期待した．これらの行動を区別する方法を考えるために一つのエピソードに対応する複数の行動について調査したところ，これらの行動は開始した時刻や継続した時間に違いがあることを見出した．そこで，一つのエピソードに対応
する複数の行動を，それらが行われた開始時刻と継続時間により区別することとした．本研究では，開始時刻と継続時間を考慮したエピソードの細分化，および，細分化されたエピソード

を導入した生活比較手法を提案した．報告者によって収集された運動状態データの実データを用いた実験により，提案手法を評価した．

2 二つの期間の生活比較
2. 1 生 活 比 較
本研究における生活比較とは，二つの期間における生活がどの程度類似しているかを評価することである．人の生活は日々の様々な行動の積み重ねであり，人が普段日常的に行った日常行動によって特徴づけることができると考えた．それぞれの期間に行われた日常行動がどの程度一致したかを示す，日常行動の集合の類似度によって生活を比較する [6]．類似度が大きいほど同様の生活を送ったと判定し，小さいほど異なる生活を送ったと判定する．例えば旅行中の生活は観光，レジャー，睡眠，運動状態
静止
デスクワーク歩行
デスクワーク歩行
デスクワーク
安静
静止
安静
歩行
軽作業
歩行
軽作業
安静
デスクワーク歩行
デスクワーク安静
デスクワーク
非装着
安静

表 1 運動状態データの例
開始日時
終了日時
2018-07-07 05:48 2018-07-07 06:31
2018-07-07 06:31 2018-07-07 08:15
2018-07-07 08:15 2018-07-07 08:49
2018-07-07 08:49 2018-07-07 09:25
2018-07-07 09:25 2018-07-07 09:30
2018-07-07 09:30 2018-07-07 10:22
2018-07-07 10:22 2018-07-07 13:18
2018-07-07 13:18 2018-07-07 13:37
2018-07-07 13:37 2018-07-07 13:52
2018-07-07 13:52 2018-07-07 13:55
2018-07-07 13:55 2018-07-07 14:08
2018-07-07 14:08 2018-07-07 14:25
2018-07-07 14:25 2018-07-07 14:47
2018-07-07 14:47 2018-07-07 16:50
2018-07-07 16:50 2018-07-07 17:33
2018-07-07 17:33 2018-07-07 18:09
2018-07-07 18:09 2018-07-07 18:59
2018-07-07 18:59 2018-07-07 19:15
2018-07-07 19:15 2018-07-07 20:48
2018-07-07 20:48 2018-07-07 21:18
2018-07-07 21:18 2018-07-07 22:09

授業期間中の生活は授業，アルバイト，睡眠，夏休み中の生活
はサークル活動，アルバイト，睡眠の日常行動により特徴づけ

ンスデータのイベントの個数を表している．運動状態 mi とられると考えられる．この時，旅行中の生活と授業期間中の生活を比較すると睡眠のみが一致している．授業期間中の生活と

mj (1 <= i, j <= n) は等しくとも良いとする．運動状態シーケン
スデータに発生する i 番目 (1 <= i < n) のイベントは tei <= tsi+1

夏休み中の生活を比較すると睡眠とアルバイトが一致している．

を満たす．表 1 では，例えば (静止, 2018-07-07 05:48, 2018-

したがって，旅行中の生活と授業期間中の生活の類似度は授業

07-07 06:31) はイベントの一つであり，運動状態シーケンス

期間中の生活と夏休み中の生活の類似度よりも小さくなり，授データは ⟨ (静止, 2018-07-07 05:48, 2018-07-07 06:31), (デ

業期間中の生活は旅行中の生活よりも夏休み中の生活の方が似

スクワーク, 2018-07-07 06:31, 2018-07-07 08:15), . . ., (安静,ていると判定される．

2018-07-07 21:18, 2018-07-07 22:09) ⟩ と表される．以降本節

2. 2 本研究で用いるライフログデータ

で示す例では，日時の “2018-07-07” を省略してイベントを表記する．

生活比較を実現するためには実際に行った行動を知る必要があるが，人が長期間にわたって手作業で具体的な行動を全て記2. 3 エピソード

録することは困難である．そこで本研究では，加速度センサを

運動状態を並べたリスト m1 -m2 - · · · -mk をエピソードと呼搭載したリストバンド型センサで取得した腕の動きに関するぶ．これは運動状態 mi (1 <= i < k) の次に mi+1 が発生する

データをライフログデータとして利用してきた．リストバンドことを意味する．運動状態 mi と mj (1 <= i, j <= n) は等しく型センサとして，(株) 日立システムズのリストバンド型ライフ

とも良いとする．エピソードを構成する各運動状態が運動状態

ログレコーダ UW–301BT を使用した．UW–301BT を手首にシーケンスデータに同一の順序で現れた時，エピソードが運装着することで，ユーザの腕の動きを常時観測し，ユーザがい動状態シーケンスデータに発生したとする．つまり，k 個のイ

つからいつまでどの程度の運動状態を継続したかを示す運動状
態データが出力される．運動状態は，静止，安静，デスクワー

ベント (m1 , ts1 , te1 ), (m2 , ts2 , te2 ), . . ., (mk , tsk , tek ) が任意のi(1 <= i < k) に対して tei <= tsi+1 を満たして運動状態シーケ

ク，軽作業，作業，運動，歩行，ジョギング，非装着，データなンスデータ D に現れた時，エピソード m1 -m2 - · · · -mk が発生

しの 10 種類で表現される．静止から運動の順で激しい運動をしたとする．この k 個のイベントにより表現されるエピソード

行っていた状態を示す．運動状態データの例を表 1 に示す．表が発生した区間 (m1 , ts1 , te1 ), (m2 , ts2 , te2 ), . . ., (mk , tsk , tek )1 は，2018 年 7 月 7 日 5 時 48 分から同日の 22 時 9 分までにをオカレンスと呼び，この時のオカレンスを (ts1 , tek ) と表現

ユーザがとった運動状態を表している．この運動状態データは，する．オカレンスの開始日時は先頭のイベントの開始日時 ts1 ，5 時 48 分から 6 時 31 分まで静止，その直後からデスクワーク

オカレンスの終了日時は末尾のイベントの終了日時 tek であり，

が 8 時 15 分まで継続したことを示している．

オカレンスの継続時間は tek − ts1 と定義する．

運動状態の種類の集合を M とする．本研究では，10 種

冗長なオカレンスの考慮を回避するため，オカレンスは最大

類 の 運 動 状 態 に よ り 表 現 し て い る の で ，|M | = 10 で あ

オカレンス時間と最大ギャップの制約条件を持つ．最大オカレる ．運 動 状 態 m ∈ M と そ の 開 始 日 時 ts ，終 了 日 時 te のンス時間は，一つの行動が行われたとみなすには継続時間が長組 (m, ts , te ) をイベントと呼ぶ．運動状態データはイベン

すぎるオカレンスを除外するためのオカレンスの継続時間に関トの集合であり，イベントを開始日時の順に並べたデータする制約条件である [8]．各オカレンスの継続時間は最大オカレ

D = ⟨(m1 , ts1 , te1 ), (m2 , ts2 , te2 ), . . . , (mn , tsn , ten )⟩ を運動状

ンス継続時間 maxspan 以下でなければならない．つまり，オ態シーケンスデータと呼ぶ．ここでの n は運動状態シーケ

カレンス (ts , te ) は te − ts <= maxspan を満たす．例えば，表1 の運動状態シーケンスデータにはエピソード “デスクワーク-

間 tdur(e) は∑(ts ,te )∈M AN O(e) (te − ts ) である．総継続時間

歩行-安静” が区間 (デスクワーク, 09:30, 10:22), (歩行, 13:52,

がユーザが設定した最小総継続時間 mintdur 以上のエピソー

13:55), (安静, 14:47, 16:50) に発生しているが，最大オカレン

ドを長時間エピソードと呼ぶ．

ス継続時間が 300 分の時，この区間の継続時間は 440 分なのでオカレンスとは認めない．また最大ギャップは，連続する運動状態に対応するイベント間の時間間隔が長く，一つの行動と認められないオカレンスを除外するための，オカレンス内のイベン
ト間の時間間隔の制約条件である [9]．オカレンスを構成する，
連続する二つのイベントの時間間隔は最大ギャップ maxgap 以下でなければならない．つまり，エピソードが発生した区間が(m1 , ts1 , te1 ), (m2 , ts2 , te2 ), . . ., (mk , tsk , tek ) である時，各オ
カレンスは任意の i(1 <= i < k) について tsi+1 − tei <= maxgapを満たす．例えば，表 1 の運動状態シーケンスデータにエピ
ソード “静止-歩行-デスクワーク” は区間 (静止, 05:48, 06:31),(歩行, 08:15, 08:49), (デスクワーク, 08:49, 09:25) に発生しているが，最大ギャップが 90 分の時，この区間の “静止” のイベ
ントと “歩行” のイベントとの時間間隔が 104 分であるためオカレンスとは認めない．エピソード e の最大オカレンス継続
時間と最大ギャップを満たすオカレンスの集合を OCC(e) とする．例えば，表 1 の運動状態シーケンスデータにおけるエピソード e =“デスクワーク-歩行-安静” のオカレンスは，最大オカレンス継続時間が 300 分，最大ギャップが 90 分の時，OCC(e) = { (08:49, 13:18), (16:50, 19:15) } となる．

2. 4 従来の生活比較手法 [6]
生活比較手法では，行動を目的を持って行われた一連の活動と考え，具体的な行動の代わりに頻出エピソードと長時間エピ
ソードを利用して二つの期間の生活を比較してきた．例えば授業を受ける行動は，教室に向かう “歩行”，授業を受ける “デスクワーク”，演習や実験を行う “軽作業”，授業が終了し次の教室へ向かう “歩行” により表現されると考えられる．頻出エピ
ソードは運動状態データを測定した期間において頻繁に行われた行動に対応し，長時間エピソードは運動状態データを測定した期間内で長い時間を占めた行動に対応するため，頻出エピ
ソードと長時間エピソードを日常行動と考える．
従来の生活比較手法では，運動状態シーケンスデータ全体に対してエピソードマイニング [10] を適用することで得られる頻出エピソードと長時間エピソードのうち，指定した二つの期間に現れる局所的に頻出な頻出エピソードと局所的に長時間な長時間エピソードを取得し，それらの集合の類似度により二つの期間の生活がどの程度類似しているのかを判定する．以下に従来の生活比較手法の手順を示す．
従来の生活比較の手順

本研究では，極小非重複オカレンス [10] をエピソードが発生した区間とした．人は同一の行動を同時に重複して行うことは

入力： 運動状態シーケンスデータ D，最小頻度 minf req ，できないため，極小かつ非重複なオカレンスによってエピソー

最 小 総 継 続 時 間 mintdur，最 大 オ カ レ ン ス 継 続 時 間

ドを考慮することとした．極小オカレンスとは，オカレンスのmaxspan，最大ギャップ maxgap，比較する二つの期間

開始日時から終了日時までの間に他のオカレンスが存在しない

term1 , term2

オカレンスのことである．エピソード e の極小オカレンスの集合を M O(e) と表現する．つまり，M O(e) に含まれる任意の

出力： 期間 term1 と期間 term2 の生活の類似度′′
オカレンス (ts , te ) について，ts <= ts < t e <= te となるオカレ

1) 全ての運動状態シーケンスデータに対してエピソードマインス (t′s , t′e ) は存在しない．また，二つのオカレンスが互いにニングを適用し，頻度が minf req 以上の頻出エピソード

重複していない時，これらのオカレンスは非重複である．つまと総継続時間が mintdur 以上の長時間エピソードを抽出′
り，二つのオカレンス (ts , te ) , (t′s , t′e ) について，ts >= te またする．これらをそれぞれ全域頻出エピソード，全域長時間′は te <= ts の時，これら二つのオカレンスは非重複である．極小かつ非重複なオカレンスを極小非重複オカレンスと呼び，エ

ピソード e の極小非重複オカレンスの集合を M AN O(e) と表す．M AN O(e) の任意のオカレンスは極小であり，かつ，任意の二つのオカレンスが非重複なオカレンスである．本研究における極小非重複オカレンスは，極小オカレンスの集合 M O(e)を開始日時の順に並べたリストから重複でないオカレンスを取エピソードと呼ぶ．全域頻出エピソードの集合を F ，全域
長時間エピソードの集合を L とする．

2) 全域頻出エピソード集合 F から極大頻出エピソードの集
合 Fmax を取得する．また，全域長時間エピソードの集合

L から極大長時間エピソードの集合 Lmax を取得する．
3) 極大頻出エピソードの集合 Fmax から期間 term1 と期間り出した集合であり，開始時刻が前のオカレンスを優先して取

term2 のそれぞれで局所的に頻出となるエピソードの集り出す．

合 Fterm1 と Fterm2 を取得する．また，極大長時間エピ

エピソードは頻度と総継続時間の評価値を持つ．エピソー

ソードの集合 Lmax から期間 term1 と期間 term2 のそれ

ド e の極小非重複オカレンスの個数を頻度と呼び，エピソー

ぞれで局所的に長時間となるエピソードの集合 Lterm1 とド e の頻度 f req(e) を |M AN O(e)| で表現する．頻度がユー

Lterm2 を取得する．

ザが設定した最小頻度 minf req 以上のエピソードを頻出エピ
ソードと呼ぶ．また，エピソード e の極小非重複オカレンスの

4) 得られた局所的に頻出なエピソードの集合と局所的に長時継続時間の総和を総継続時間と呼ぶ．エピソード e の総継続時

間なエピソードの集合より，二つの期間におけるエピソー
ドの集合の類似度 Sim (term1 , term2 ) を算出する．

1) の手順により，運動状態シーケンスデータ全体から全域頻ドに複数の異なる行動に対応するオカレンスが混在することが出エピソードと全域長時間エピソードを抽出する．これらのエ分かった．例えば，誤りの原因となったエピソードの一つであ

ピソードは，運動状態データを収集した期間全体において日常る “歩行-軽作業-デスクワーク” のオカレンスには，移動し研的に行われた行動に対応する．

究や勉強を行った行動，移動し休憩や食事をとった行動，移動

2) の手順により，全域頻出エピソードと全域長時間エピソー

し電車を利用した行動に対応するオカレンスが含まれていた．

ドの集合からそれぞれ極大頻出エピソードと極大長時間エピ

一つのエピソードが複数の異なる行動に対応するオカレンス

ソードを取得する．他のどのエピソードにも含まれないエピを含むことが生活比較の結果を誤る一つの原因と考えられる．

ソードを極大エピソード [6] と呼ぶ．エピソード e1 と e2 につ

二つの期間 term1 と term2 において，三つの行動のうち期間

いて，e2 の運動状態のリストから 1 個以上の運動状態を削除し

term1 では研究のみが行われたが，期間 term2 では電車を利て得られるエピソードと e1 が一致する時，e1 は e2 に含まれる用する行動のみが行われた場合，これらの行動は二つの期間にと表現する．例えば，エピソード e1 =“歩行-安静” とエピソー

おいて共通しない．しかし，エピソード “歩行-軽作業-デスク

ド e2 =“歩行-軽作業-安静” では，e2 から “軽作業” を削除したワーク” は両期間で日常的に行われたこととなる．したがって，エピソードは e1 と一致するため，e1 は e2 に含まれる．極大エピソードは等しいが対応する行動が異なるオカレンスを区別エピソードを考慮することによって，他の行動の一部となってすることで，生活比較の誤りの低減を図った．

いた単純な行動に対応するエピソードを除外することが可能となる．

3) の手順により，指定した期間で局所的に頻出となるエピ
ソードと局所的に長時間となるエピソードをそれぞれ取得する．ここで，期間 term におけるエピソード e の局所的な頻度 f reqterm (e) は，期間 term において発生した極小非重複
オカレンス集合の数とする．また，期間 term におけるエピ
ソード e の局所的な総継続時間 tdurterm (e) は，期間 term
において発生した極小非重複オカレンス集合の継続時間の総和とする．したがって，エピソード e が局所的に頻出である
時，運動状態データの全期間の日数を dall ，指定した期間の日数を dterm とすると，f reqterm (e) >= minf req × dterm /dallを満たす．また，エピソード e が局所的に長時間である時，

tdurterm (e) >= mintdur × dterm /dall を満たす．
4) の手順により，指定した期間での局所的な頻出エピソー
ドと長時間エピソードの集合の類似度を計算する．本研究では，集合の類似度 Sim (term1 , term2 ) に Jaccard 係数を用いた．したがって，指定した二つの期間 term1 と term2 の生活の類似度は，局所的な頻出エピソードの集合 Fterm1 , Fterm2 と局所的な長時間エピソードの集合 Lterm1 , Lterm2 を利用して以下の式により計算される．
Sim (term1 , term2 ) =|Fterm1 ∩ Fterm2 | + |Lterm1 ∩ Lterm2 ||Fterm1 ∪ Fterm2 | + |Lterm1 ∪ Lterm2 |この式により得られる集合の類似度は 0 から 1 の数値をとる．
この類似度を指定した二つの期間の生活の類似度とする．類似度の値が小さいほど指定した二つの期間では異なる生活を送ったと判定し，大きいほど同様の生活を送ったと判定する．

3 エピソードの細分化
3. 1 従来手法の問題点

3. 2 エピソードの細分化手法
異なる行動を区別する手法を考えるために，生活比較の誤りの原因となったエピソードのオカレンスをさらに調査した．エピソードは等しいが実際の行動は異なるオカレンスは，その行動を始めた時刻や継続した時間の傾向が異なることが分かった．
誤りの原因となったエピソードの一つである第 3. 1 節に示したエピソード “歩行-軽作業-デスクワーク” では，研究を行った行動に対応するオカレンスは午前中に始まり長い時間継続する傾向にあった．報告者の生活でも午前中に登校し長い時間研究や勉強を行うことが多かった．また，電車を利用した行動に対応するオカレンスは短い時間継続して発生する傾向にあった．
実際に，報告者が電車を利用する時間は研究する時間に比べて短かった．さらに，食事や休憩をとった行動に対応するオカレ
ンスは夜間に短い時間行われる傾向にあった．この行動に対応するオカレンスと，報告者が帰宅し夕飯を食べる時間帯やテレビなどを鑑賞してリラックスする時間帯は一致していた．したがって，対応するエピソードは一致するが，始まった時刻や継続して行われた時間に大きな差異があるオカレンスは異なる行動であると考えられる．
本研究では，一つのエピソードを複数のエピソードに細分化
し，別々のエピソードとする．開始時刻と継続時間によって各エピソードの極小オカレンスの集合を分割し，得られたクラス
タを別々のエピソードで表現することとした．細分化して得られたエピソードを細分化エピソードと呼ぶ．開始時刻と継続時間を考慮して全ての頻出エピソードと長時間エピソードを細分化するアルゴリズムを示す．
まず始めに，全てのエピソードに対して極小オカレンスの集合を開始時刻と継続時間のベクトルの集合に変換する．開始時
刻は，0 時 0 分からオカレンスの開始日時の時刻までの経過分

従来の生活比較手法は結果を誤る場合があった．本研究におとする．継続時間は，オカレンスの継続時間とする．次に，全てける生活比較の誤りとは，異なる生活の類似度が同様の生活のの頻出エピソードに対して細分化を行う．DivideFreqEpisode

類似度よりも高く算出される場合と，同様の生活の類似度が異に頻出エピソードを細分化する手順を示す．

なる生活の類似度よりも低く算出される場合である．その原因

頻出エピソードを細分化する手順では入力として，頻出エピについて，収集した運動状態データを用いて誤りの原因となっソード，極小オカレンスのベクトルの集合，最小頻度を指定す

たエピソードのオカレンスを調査したところ，同一のエピソー

る．始めに，開始時刻や継続時間の差異が大きいオカレンスをエピソードの細分化アルゴリズム
1: for each e in episodes do
2:

Convert M O(e) into set of vectors V

3: end for
4: for each e in frequent episodes do
5:

DivideFreqEpisode(e, V, minf req)

6: end for
7: for each e in long episodes do
8:

DivideLongEpisode(e, V, mintdur)

9: end for

入力として，長時間エピソード，極小オカレンスのベクトルの集合，最小総継続時間を指定する．長時間エピソードの細分化の手順は DivideFreqEpisode と同様に行う．再帰的に細分化を行う判定は細分化エピソードの総継続時間をもとに決める．
これらの処理により，一つのエピソードを最小頻度または最小
総継続時間を満たす複数のエピソードに細分化する．
本研究では，開始時刻と継続時間の範囲が異なるため，距離関数として正規化したユークリッド距離を利用した．以下に正規化したユークリッド距離の計算方法を示す．まず，二つのオカレンス間の開始時刻の差を半日よりも小さくするた

function DivideFreqEpisode(e, V, minf req)

めに，720 分 (60 分 ×12 時間) を超える場合は 1440 分 (60

1: Divide V into V1 and V2 by k–means

分 ×24 時間) からの差分とした．つまり，二つのオカレンス

2: Name V1 as eA and V2 as eB
3: // E ：細分化エピソードの集合
4: if f req(eA) >= minf req thenの開始時刻を vis , vjs とすると開始時刻の差 ∆s (vis , vjs ) はmin (|vis − vjs |, 1440 − |vis − vjs |) である．例えば，開始時刻
00:02 と 23:59 の差は 3 分と計算される．二つのオカレンスの5:

Delete e from E

6:

Append eA to E

継続時間 vid , vjd の差 ∆d (vid , vjd ) は |vis − vjs | と計算する．

7:

DivideFreqEpisode(eA, V1 , minf req)

二つのオカレンスのベクトル vi , vj の，正規化したユークリッ

8: end if

ド距離は以下の式で計算する．

9: if f req(eB) >= minf req then10:

Delete e from E

11:

Append eB to E

12:

DivideFreqEpisode(eB, V2 , minf req)

13: end if√(d(vi , vj ) =∆s (vis , vjs )
720

)2

(
+

∆d (vid , vjd )maxspan)2

長時間エピソード e の細分化の処理例を次に示す．長時間エピソード e の極小なオカレンス M O(e) とそれらをベクトルに異なるエピソードとするために，極小オカレンスのベクトルの集合を k–means 法により 2 分割する．2 分割することによって得られた二つのオカレンスの集合にラベルを付けることによって新しいエピソードに対応させる．次に，頻度が最小頻度を超える細分化エピソードがある場合には，そのエピソードを細分化エピソードの集合 E に追加し，元のエピソード e を細分化
エピソードの集合 E から削除する．そして，最小頻度を満たした細分化エピソードを再帰的に細分化する．極小オカレンスの2 分割を再帰的に繰り返すことで，一つのエピソードを複数の変換した結果を表 2 に示す．
表 2 分割前の長時間エピソード e の極小オカレンス
開始日時
終了日時
ベクトル
1 2018-10-05 07:05 2018-10-05 11:24 (425, 259)
2 2018-10-05 13:55 2018-10-05 14:58 (835, 63)
3 2018-10-06 06:46 2018-10-06 12:14 (406, 328)
4 2018-10-06 07:29 2018-10-06 12:53 (449, 324)
5 2018-10-06 12:33 2018-10-06 13:07 (753, 34)
6 2018-10-06 12:53 2018-10-06 14:23 (773, 90)
7 2018-10-07 07:37 2018-10-07 12:42 (457, 305)
8 2018-10-07 12:24 2018-10-07 13:34 (744, 70)
9 2018-10-08 07:24 2018-10-08 12:26 (444, 302)
10 2018-10-08 13:24 2018-10-08 14:57 (804, 93)

エピソードに細分化することを可能とする．
全ての頻出エピソードを細分化したら，次に全ての長時間エ

これらのオカレンスを 2 分割した結果を表 3 に示す．ここでピソードに対して細分化を行う．DivideLongEpisode に長時間

は開始日時と終了日時の “2018-10-” は省略した．つまり表 3

エピソードを細分化する手順を示す．

において，“05 13:55” は 2018 年 10 月 5 日 13 時 55 分を表す．

function DivideLongEpisode(e, V, mintdur)
1: Divide V into V1 and V2 by k–means
2: Name V1 as eA and V2 as eB
3: // E ：細分化エピソードの集合
4: if tdur(eA) >= mintdur then5:

Delete e from E

6:

Append eA to E

7:

DivideLongEpisode(eA, V1 , mintdur)

8: end if

表 3 分割後の長時間エピソード e のオカレンス
開始日時 終了日時 ベクトル
2 05 13:55 05 14:58 (835, 63)
5 06 12:33 06 13:07 (753, 34)eA 6 06 12:53 06 14:23 (773, 90)
8 07 12:24 07 13:34 (744, 70)
10 08 13:24 08 14:57 (804, 93)
1 05 07:05 05 11:24 (425, 259)
3 06 06:46 06 12:14 (406, 328)
eB 4 06 07:29 06 12:53 (449, 324)
7 07 07:37 07 12:42 (457, 305)
9 08 07:24 08 12:26 (444, 302)

9: if tdur(eB) >= mintdur then10:

Delete e from E

表 3 のオカレンス 2, 5, 6, 8, 10 の集合をエピソード eA，そ11:

Append eB to E

れ以外のオカレンスの集合をエピソード eB とラベル付けする．

12:

DivideLongEpisode(eB, V2 , mintdur)

表 3 より，エピソード eA は午後に短い時間継続したオカレン

13: end if

スの集合，エピソード eB は午前に長い時間行われたオカレン

スの集合と分けられた．ここで最小総継続時間を 1000 分とす
ると，エピソード eA の総継続時間は 260 分，エピソード eBの総継続時間は 1194 分なので，エピソード eB のみ再度細分化される．この時，細分化エピソードの集合 E からエピソードe が削除され，細分化エピソード eB が新たに追加される．以上の手順を再帰的に繰り返すことにより，開始時刻と継続時間を考慮してエピソードを複数のエピソードに細分化する．

3. 3 提案する生活比較手法
第 3. 2 節に示した手順で細分化したエピソードを選択し生活比較を行うことを提案する．本研究では，平均二乗誤差 (Mean

Squared Error) を指標として，生活比較に用いる細分化エピ
ソードを選択する．エピソード e の平均二乗誤差は，正規化したユークリッド距離 d(vi , vj ) から次の式により計算する．

M SE =1 ∑(d(vi , c))2
|V | v ∈Vi3) 全ての細分化した頻出エピソードと長時間エピソードに対して M SE を計算する．

4) Fdivide と Ldivide の 全 体 か ら ，M SE の 値 が 低 い 上 位
N = Nmaxepi 個の細分化エピソードの集合を取得する．取得した M SE の値が低い細分化エピソードのうち，頻出エピソードの集合を Fselect ，長時間エピソードの集合を

Lselect とする．
5) 細分化エピソードの集合から取り出す M SE の値が低い
細分化エピソードの個数 N が，全ての細分化エピソードの個数 |Fdivide | + |Ldivide | を超えるまで以下の操作を繰り返す．

a) Fselect から細分化した極大頻出エピソード Fmax と，Lselect から細分化した極大長時間エピソード Lmax を取得する．

b) 極大頻出エピソードの集合 Fmax の数と極大長時間エピソード e のオカレンスのベクトルの集合 V の要素をエピソードの集合 Lmax の数の和 |Fmax | + |Lmax | がvi ，オ カ レ ン ス の 中 心 点 を c と す る ．こ こ で の 中 心 点 とNmaxepi 以上ならば繰り返しを終了する．

は，オカレンスの開始時刻と継続時間の平均値の組を表し，(∑∑ )c = |V1 |vis , |V1 |vid と計算される．M SE は各オカレc) |Fmax |+|Lmax | が Nmaxepi 未満の場合は，再度 Fdivide

ンスから中心点までの平均距離であるので，M SE の値が比較の細分化エピソードの集合を取得し，N をインクリメ

的低いエピソードは各オカレンスの開始時刻や継続時間の差異

ントする．

が小さいと考えられる．
本研究では，M SE の値が低い上位 Nmaxepi 個の極大細分化
エピソードを生活比較に利用することとした．細分化エピソー
ドを用いた生活比較手法では，第 2. 4 節で示した従来の生活比較手法の 1) の手順の後に新しい手順を追加し，2) の手順を削除することによって実現する．また，引数として生活比較に利と Ldivide の全体から M SE の値が低い上位 N + 1 個

6) 極大頻出エピソード Fmax から期間 term1 と期間 term2のそれぞれで局所的に頻出となるエピソードの集合 Fterm1と Fterm2 を取得する．また，極大長時間エピソード Lmax
から期間 term1 と期間 term2 のそれぞれで局所的に長時間となるエピソードの集合 Lterm1 と Lterm2 を取得する．

用する極大細分化エピソード数 Nmaxepi を新たに指定する．提7) 得られた局所的に頻出なエピソードの集合と局所的に長時案手法では，全ての頻出エピソードと長時間エピソードに対し間なエピソードの集合より，二つの期間におけるエピソーて細分化を行い，細分化エピソードのうち M SE の値が低い上ドの集合の類似度 Sim (term1 , term2 ) を算出する．

位 Nmaxepi 個の極大細分化エピソードを取得して生活比較を行う．その手順を以下に示す．

2) の手順により，運動状態シーケンスデータから得られた全ての全域頻出エピソードと全域長時間エピソードに対して第提案する生活比較手法の手順
入力： 運動状態シーケンスデータ D，最小頻度 minf req ，
最 小 総 継 続 時 間 mintdur，最 大 オ カ レ ン ス 継 続 時 間

maxspan，最大ギャップ maxgap，利用する極大細分化
エピソード数 Nmaxepi ，比較する二つの期間 term1 , term2
出力： 期間 term1 と期間 term2 の生活の類似度

1) 全ての運動状態シーケンスデータに対してエピソードマイニングを適用し，頻度が minf req 以上の全域頻出エピソー
ドと総継続時間が mintdur 以上の全域長時間エピソードを抽出する．

2) 全ての全域頻出エピソード e に対して細分化を行う．細分3. 2 節に示したアルゴリズムを用いて細分化を行う．3) と 4) の手順により，全ての細分化エピソードの M SE を計算し，その値が低い細分化エピソードの上位 Nmaxepi 個を取得する．5) の手順の繰り返し処理により，選択された M SE の値が低い細分
化エピソードから得られる極大細分化エピソード数が Nmaxepi以上となるまで細分化エピソードの選択を繰り返す．極大エピ
ソード数は取得元であるエピソードの集合の数よりも小さく，極大エピソードは取得元のエピソードの集合により変化するので，繰り返し処理によって試行する必要がある．極大エピソー
ドを全てのエピソードから取得した場合には，極大エピソード
数が Nmaxepi より小さくとも，それ以上の極大エピソードは得られないので，ここで取得された極大エピソードを生活比較に利用する．これらの処理により，M SE の値が低い極大細分化

化した頻出エピソードの集合を Fdivide とする．

エピソードを Nmaxepi 個取得することができる．これらの極大

全ての全域長時間エピソード e に対して細分化を行う．細

細分化エピソードを用いて二つの期間における生活の類似度を分化した長時間エピソードの集合を Ldivide とする．

算出する．

カレンスが細分化エピソード eB に，行動 y に対応する 7 個中

4 評価実験

7 個 (100%) のオカレンスが細分化エピソード eAA に，行動 z

報告者の 2018 年 4 月 13 日 17 時 9 分から 2018 年 12 月 11
日 11 時 47 分までの 242 日間の運動状態データを用いて評価実験を行った．3〜11 週間の期間から異なる生活を送った期間の組合せ 9 組と同様の生活を送った期間の組合せ 9 組を用意した．これらの期間の組合せの生活比較実験を行うことで提案手法の有効性を評価した．本稿では，最小頻度を一週間あたり 5回，最小総継続時間を一週間あたり 1200 分，最大オカレンス
継続時間を 450 分，最大ギャップを 90 分とした時の実験結果を示す．

に対応する 8 個中 6 個 (75%) のオカレンスが細分化エピソー
ド eAB に属していた．対応する行動が判明しているオカレン
スは，開始時刻と継続時間をもとにクラスタリングを行うこと
により，行動の違いによって 7 割以上のオカレンスを別々のエピソードに対応させることができた．したがって，開始時刻と継続時間を考慮してエピソードを細分化することは有効であると考えられる．

4. 2 提案手法の有効性
生活比較における提案手法の有効性を，次の実験により評価

4. 1 エピソードの細分化の評価
エピソードを細分化することによって，もともとは一つのエピソードで表現されていた複数の異なる行動に対応するオカレ
ンスを，どの程度分けることができるのかを評価するために，
第 3. 2 節に示した手順に従って細分化したエピソードのオカレンスを調査した．本稿では，エピソード e = “歩行-軽作業-デスクワーク” のオカレンスに着目する．第 3. 1 節に示した通り，エピソード e = “歩行-軽作業-デスクワーク” のオカレンスは，
移動し勉強や研究を行った行動，移動し食事や休憩をとった行動，電車を利用した行動の 3 つの異なる行動に対応するオカレンスが含まれていることが分かっている．これらの行動をそれ
ぞれ行動 x，y，z とする．
図 1 に細分化を行った後のエピソード e = “歩行-軽作業-デスクワーク” のオカレンスのベクトルの分布と，オカレンスが発生した時間帯で実際に行われた行動が分かったオカレンスの分布を示す．散布図の各点がエピソード e の各オカレンスの開始時刻と継続時間のベクトルを示している．散布図の丸は行動

x が行われた区間に対応するオカレンス，四角は行動 y が行われた区間に対応するオカレンス，三角は行動 z が行われた区間に対応するオカレンスを示している．

した．
まず，運動状態データに対してエピソードマイニングを適用したところ，極大頻出エピソードと極大長時間エピソードを合わせて 40 個得た．得られた全てのエピソードに対して細分化を行ったところ，極大細分化エピソードは 53 個あった．そこ
で，全ての極大細分化エピソード数の 7 割に相当する 37 個の極大細分化エピソードを，M SE の値が高い順に選択した時，ランダムに選択した時，M SE の値が低い順に選択した時の生活比較結果と，全ての極大細分化エピソードを利用した時，従来手法を利用した時の生活比較結果を比較した．
図 2 にそれぞれの手法を利用したときの類似度の分布を示す．図 2 は縦軸が類似度を表しており，この値が大きいほど比較した二つの期間における生活は類似していると判定される．

“sim” と “dif” はそれぞれ同様の生活を比較した時と異なる生活を比較した時を示しており，“従来手法” は従来手法を利用した時，“全て” は全ての極大細分化エピソードを利用した時，“高い順” は M SE の値が高い順に極大細分化エピソードを選択した時，“ランダム” はランダムに極大細分化エピソードを選択した時，“低い順” は M SE の値が低い順に極大細分化エ
ピソードを選択した時を示している．また，三角の点はそれぞれの場合における類似度の平均値を表しており，丸い点が外れ値を表している．例えば，“低い順” の “dif” にあるグラフは

M SE の値が低い順に極大細分化エピソードを選択した時，つまり提案手法を利用した時の異なる生活の類似度の分布を示し
ている．

図1

分割後のオカレンスのベクトル

この図から，細分化エピソード eAA は遅い時間帯に短い間，細分化エピソード eAB は早い時間帯に短い間，細分化エピソー
ド eB は長い間継続して発生したオカレンスを持っていることが分かった．また，行動 x に対応する 8 個中 6 個 (75%) のオ

図 2 生活の類似度

また，表 4 にそれぞれの場合における同様の生活の組合せとエピソードを選択した時，全ての極大細分化エピソードを利用

異なる生活の組合せの誤り率を示す．本研究では，生活比較をした時よりも同様の生活の類似度の平均値と異なる生活の類似

誤った時の期間の組合せを，同様の生活の類似度の外れ値を除

度の平均値との差分が大きかった．したがって，5 割以上の数

いた最小値よりも高い類似度となった異なる生活の組合せと，に相当する極大細分化エピソードを利用して生活比較を行うこ

異なる生活の類似度の外れ値を除いた最大値よりも低い類似度とで，同様の生活の類似度はより高く，異なる生活の類似度はとなった同様の生活の組合せとし，期間の組合せ数のうち誤っより低く算出されることが分かった．

た期間の組合せの割合を誤り率とした．

5 おわりに

表4 誤 り 率
従来手法

全て

高い順 ランダム

低い順

本研究では，長期間にわたる生活の振り返りを支援する技術

同様の生活

22%

0%

100%

33%

0%

の一つである，ライフログデータを用いた二つの期間の生活比

異なる生活

67%

11%

78%

56%

11%

較手法に焦点を当てた．従来の生活比較手法は結果を誤る場合があり，本研究ではこれを低減することを目的として，運動状

図 2 から，異なる生活の類似度と同様の生活の類似度の差分

態データから抽出される頻出エピソードと長時間エピソードをは提案手法を用いた時が最も大きかった．また，表 4 より従来

開始時刻と継続時間により細分化することを提案した．平均二手法では 22%の同様の生活の組合せと 67%の異なる生活の組合

乗誤差を指標として細分化エピソードを選択し，それらを用いせで誤ったのに対し，提案手法を利用した時は 0%の同様の生て二つの期間の生活を比較する手法を提案した．報告者が収集活の組合せと 11%の異なる生活の組合せで生活比較を誤った．

した運動状態データを用いて実験を行い，提案手法の有効性を

これに対して，極大細分化エピソードを M SE の値が高い順に評価した．提案手法は生活比較の誤りを少なく抑えることがで選択した時は異なる生活の類似度と同様の生活の類似度の差分

き，同様の生活の類似度はより高く，異なる生活の類似度はよが小さく，誤り率は同様の生活の 100%，異なる生活の 78%とり低く算出されることを確認した．したがって，評価実験によなり正しく生活比較を行えていなかった．したがって，M SE

り開始時刻と継続時間によりエピソードを細分化することのの値が高いエピソードは生活比較に適さないと考えられる．こ生活比較への効果と，平均二乗誤差の値が低い極大細分化エピ

れらの結果から，極大細分化エピソードを M SE の値が低い順

ソードを選択することの有効性を確認することができた．

に選択した時，誤り率を抑えることができ同様の生活の類似度はより高く，異なる生活の類似度はより低く算出できたので，

謝

辞

提案手法は生活比較に有効であると考えられる．
次の図 3 に，生活比較に利用する極大細分化エピソード数

Nmaxepi を変化させた時の生活比較の類似度を示す．図 3 は横軸に選択した極大細分化エピソード数，縦軸に類似度をとった図であり，実線のグラフが同様の生活を比較した時の類似度の平均値，破線のグラフが異なる生活を比較した時の類似度の平均値を表している．

図 3

M SE の値が低い順に選択するエピソード数を変化させた時の類似度

図 3 より，25 個以上の極大細分化エピソード，つまり全ての極大細分化エピソード数の 5 割以上の数に相当する極大細分化

本研究は，JST，CREST，JPMJCR1503 の支援を受けたも
のである．
文

献

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