"対象とする宅内における人間の危険状態を判定する危険状態判定システムであって、当該宅内における過去のあらかじめ定めた特定期間の1日毎の電力消費量をあらかじめ定めた時間間隔で取得する手段と、取得した当該宅内における1日毎の前記電力消費量に関するヒストグラムを生成する手段と、生成した1日毎の前記ヒストグラムに対して、判別分析法DiscriminantAnalysisMethodを適用して、電力消費量が小さい低消費クラスと電力消費量が大きい高消費クラスとの2つのクラスに分離する分離度を1日毎に算出し、算出した前記分離度が最大になる日を選択する手段と、選択した当該日において前記2つのクラスに分離する閾値を導出し、導出した閾値を、人間の操作がない状態で機器が自動的に運転している機器自動運転の状態における電力消費量の最大値と看做して、人間の危険状態を判定するための第1閾値として設定する手段と、生成した1日毎の前記ヒストグラムそれぞれにおいて電力消費量が最も小さい各日最小電力消費量を抽出し、抽出した該各日最小電力消費量の中から電力消費量が最も小さい最小電力消費量を選択する手段と、選択した最小電力消費量に基づいて、前記機器自動運転の状態における電力消費量の最小値を算出して、算出した該電力消費量の最小値を人間の危険状態を判定するための第2閾値として設定する手段と、少なくとも備えていることを特徴とする危険状態判定システム。請求項1に記載の危険状態判定システムにおいて、過去の最新の日または選択した日における前記宅内の人間の危険状態を判定する際に、当該日の前記宅内における電力消費量に関する電力データを取得し、取得した前記電力データのそれぞれを前記第1閾値および第2閾値と時系列的に順次比較し、取得した前記電力データが前記第1閾値を超えない状態または前記第2閾値以下に低下しない状態が、あらかじめ定めた限界時間を超えて継続しているか否かを判定した判定結果を、当該宅内における人間の危険状態を示す危険状態判定結果として算出する手段をさらに備えていることを特徴とする危険状態判定システム。対象とする宅内における人間の危険状態を判定する危険状態判定方法であって、当該宅内における過去のあらかじめ定めた特定期間の1日毎の電力消費量をあらかじめ定めた時間間隔で取得するステップと、取得した当該宅内における1日毎の前記電力消費量に関するヒストグラムを生成するステップと、生成した1日毎の前記ヒストグラムに対して、判別分析法DiscriminantAnalysisMethodを適用して、電力消費量が小さい低消費クラスと電力消費量が大きい高消費クラスとの2つのクラスに分離する分離度を1日毎に算出し、算出した前記分離度が最大になる日を選択するステップと、選択した当該日において前記2つのクラスに分離する閾値を導出し、導出した閾値を、人間の操作がない状態で機器が自動的に運転している機器自動運転の状態における電力消費量の最大値と看做して、人間の危険状態を判定するための第1閾値として設定するステップと、生成した1日毎の前記ヒストグラムそれぞれにおいて電力消費量が最も小さい各日最小電力消費量を抽出し、抽出した該各日最小電力消費量の中から電力消費量が最も小さい最小電力消費量を選択するステップと、選択した最小電力消費量に基づいて、前記機器自動運転の状態における電力消費量の最小値を算出して、算出した該電力消費量の最小値を人間の危険状態を判定するための第2閾値として設定するステップと、少なくとも有していることを特徴とする危険状態判定方法。請求項3に記載の危険状態判定方法において、過去の最新の日または選択した日における前記宅内の人間の危険状態を判定する際に、当該日の前記宅内における電力消費量に関する電力データを取得し、取得した前記電力データのそれぞれを前記第1閾値および第2閾値と時系列的に順次比較し、取得した前記電力データが前記第1閾値を超えない状態または前記第2閾値以下に低下しない状態が、あらかじめ定めた限界時間を超えて継続しているか否かを判定した判定結果を、当該宅内における人間の危険状態を示す危険状態判定結果として算出するステップをさらに有していることを特徴とする危険状態判定方法。請求項4に記載の危険状態判定方法において、前記危険状態判定結果を算出する際に、取得した時刻毎の前記電力データと前記閾値とを順次比較し、前記電力データが前記第1閾値を超えない状態または前記第2閾値以下に低下しない状態が、前記限界時間を超えて継続している場合には、当該宅内における人間が危険状態にあるものと判定し、一方、前記電力データが前記第1閾値を超えない状態または前記第2閾値以下に低下しない状態が、前記限界時間を超えて継続していない場合には、当該宅内における人間が危険状態にはないものと判定して、判定した結果を、2値の前記危険状態判定結果として算出することを特徴とする危険状態判定方法。請求項4に記載の危険状態判定方法において、前記危険状態判定結果を算出する際に、取得した時刻毎の前記電力データと前記閾値とを順次比較し、前記電力データが前記第1閾値を超えない状態または前記第2閾値以下に低下しない状態が継続した継続時間の前記限界時間に対する割合を、人間の危険状態の程度を示す数値割合からなる危険状態判定結果として算出することを特徴とする危険状態判定方法。請求項3ないし6のいずれかに記載の危険状態判定方法において、前記各日最小電力消費量の中から選択した前記最小電力消費量に基づいて算出した前記機器自動運転の状態における電力消費量の最小値を前記第2閾値として設定する際に、選択した前記最小電力消費量そのものの値を、または、選択した前記最小電力消費量に対してあらかじめ定めた電力マージンを加算した値を、前記機器自動運転の状態における電力消費量の最小値と看做して、前記第2閾値として設定することを特徴とする危険状態判定方法。請求項3ないし7のいずれかに記載の危険状態判定方法を、コンピュータによって実行可能なプログラムとして実施していることを特徴とする危険状態判定プログラム。前記非特許文献1や非特許文献2等においては、宅内全体の各機器に流れる電流の変動から当該宅内における人間の活動量を推定する技術について記載されている。しかしながら、宅内の人間の現在の状態が危険状態であるのか否かという点については、推定された人間の活動量の出力結果を参照した担当者や家族が、適宜判断する仕組みとなっており、当該宅内の人間が危険状態にあるか否かを判定する仕組みが自動化されていなく、人為的なミスの発生を避けることができない。ここで、危険状態とは、なんらかの理由によって、宅内に在宅している人間が活動することができない状態例えば大怪我を負った状態や重篤な急病に罹って寝込んでいる状態や意識不明の状態等に陥っていることを意味する。本発明は、かかる事情に鑑みてなされたものであり、対象とする宅内における人間の状態が危険状態にあるか否かを自動的に判別することが可能な危険状態判定システム、危険状態判定方法および危険状態判定プログラムを提供することを、その目的としている。本発明は、前述の課題を解決するために、以下のごとき各技術手段から構成されている。第1の技術手段は、対象とする宅内における人間の危険状態を判定する危険状態判定システムであって、当該宅内における過去のあらかじめ定めた特定期間の1日毎の電力消費量をあらかじめ定めた時間間隔で取得する手段と、取得した当該宅内における1日毎の前記電力消費量に関するヒストグラムを生成する手段と、生成した1日毎の前記ヒストグラムに対して、判別分析法DiscriminantAnalysisMethodを適用して、電力消費量が小さい低消費クラスと電力消費量が大きい高消費クラスとの2つのクラスに分離する分離度を1日毎に算出し、算出した前記分離度が最大になる日を選択する手段と、選択した当該日において前記2つのクラスに分離する閾値を導出し、導出した閾値を、人間の操作がない状態で機器が自動的に運転している機器自動運転の状態における電力消費量の最大値と看做して、人間の危険状態を判定するための第1閾値として設定する手段と、生成した1日毎の前記ヒストグラムそれぞれにおいて電力消費量が最も小さい各日最小電力消費量を抽出し、抽出した該各日最小電力消費量の中から電力消費量が最も小さい最小電力消費量を選択する手段と、選択した最小電力消費量に基づいて、前記機器自動運転の状態における電力消費量の最小値を算出して、算出した該電力消費量の最小値を人間の危険状態を判定するための第2閾値として設定する手段と、少なくとも備えていることを特徴とする。第2の技術手段は、前記第1の技術手段に記載の危険状態判定システムにおいて、過去の最新の日または選択した日における前記宅内の人間の危険状態を判定する際に、当該日の前記宅内における電力消費量に関する電力データを取得し、取得した前記電力データのそれぞれを前記第1閾値および第2閾値と時系列的に順次比較し、取得した前記電力データが前記第1閾値を超えない状態または前記第2閾値以下に低下しない状態が、あらかじめ定めた限界時間を超えて継続しているか否かを判定した判定結果を、当該宅内における人間の危険状態を示す危険状態判定結果として算出する手段をさらに備えていることを特徴とする。第3の技術手段は、対象とする宅内における人間の危険状態を判定する危険状態判定方法であって、当該宅内における過去のあらかじめ定めた特定期間の1日毎の電力消費量をあらかじめ定めた時間間隔で取得するステップと、取得した当該宅内における1日毎の前記電力消費量に関するヒストグラムを生成するステップと、生成した1日毎の前記ヒストグラムに対して、判別分析法DiscriminantAnalysisMethodを適用して、電力消費量が小さい低消費クラスと電力消費量が大きい高消費クラスとの2つのクラスに分離する分離度を1日毎に算出し、算出した前記分離度が最大になる日を選択するステップと、選択した当該日において前記2つのクラスに分離する閾値を導出し、導出した閾値を、人間の操作がない状態で機器が自動的に運転している機器自動運転の状態における電力消費量の最大値と看做して、人間の危険状態を判定するための第1閾値として設定するステップと、生成した1日毎の前記ヒストグラムそれぞれにおいて電力消費量が最も小さい各日最小電力消費量を抽出し、抽出した該各日最小電力消費量の中から電力消費量が最も小さい最小電力消費量を選択するステップと、選択した最小電力消費量に基づいて、前記機器自動運転の状態における電力消費量の最小値を算出して、算出した該電力消費量の最小値を人間の危険状態を判定するための第2閾値として設定するステップと、少なくとも有していることを特徴とする。第4の技術手段は、前記第3の技術手段に記載の危険状態判定方法において、過去の最新の日または選択した日における前記宅内の人間の危険状態を判定する際に、当該日の前記宅内における電力消費量に関する電力データを取得し、取得した前記電力データのそれぞれを前記第1閾値および第2閾値と時系列的に順次比較し、取得した前記電力データが前記第1閾値を超えない状態または前記第2閾値以下に低下しない状態が、あらかじめ定めた限界時間を超えて継続しているか否かを判定した判定結果を、当該宅内における人間の危険状態を示す危険状態判定結果として算出するステップをさらに有していることを特徴とする。第5の技術手段は、前記第4の技術手段に記載の危険状態判定方法において、前記危険状態判定結果を算出する際に、取得した時刻毎の前記電力データと前記閾値とを順次比較し、前記電力データが前記第1閾値を超えない状態または前記第2閾値以下に低下しない状態が、前記限界時間を超えて継続している場合には、当該宅内における人間が危険状態にあるものと判定し、一方、前記電力データが前記第1閾値を超えない状態または前記第2閾値以下に低下しない状態が、前記限界時間を超えて継続していない場合には、当該宅内における人間が危険状態にはないものと判定して、判定した結果を、2値の前記危険状態判定結果として算出することを特徴とする。第6の技術手段は、前記第4の技術手段に記載の危険状態判定方法において、前記危険状態判定結果を算出する際に、取得した時刻毎の前記電力データと前記閾値とを順次比較し、前記電力データが前記第1閾値を超えない状態または前記第2閾値以下に低下しない状態が継続した継続時間の前記限界時間に対する割合を、人間の危険状態の程度を示す数値割合からなる危険状態判定結果として算出することを特徴とする。第7の技術手段は、前記第3ないし第6の技術手段のいずれかに記載の危険状態判定方法において、前記各日最小電力消費量の中から選択した前記最小電力消費量に基づいて算出した前記機器自動運転の状態における電力消費量の最小値を前記第2閾値として設定する際に、選択した前記最小電力消費量そのものの値を、または、選択した前記最小電力消費量に対してあらかじめ定めた電力マージンを加算した値を、前記機器自動運転の状態における電力消費量の最小値と看做して、前記第2閾値として設定することを特徴とする。第8の技術手段は、前記第3ないし第7の技術手段のいずれかに記載の危険状態判定方法を、コンピュータによって実行可能なプログラムとして実施している危険状態判定プログラムとすることを特徴とする。本発明の危険状態判定システム、危険状態判定方法および危険状態判定プログラムによれば、宅内に設置した機器の電力消費量に基づいて、当該宅内に在宅する人間の危険状態を自動的に判定することができるのみならず、さらに、以下のごとき効果を奏することができる。第1に、対象とする宅内において人間が危険状態に陥っているか否かを判定する第1閾値および第2閾値を算出するための初期値を手動で設定する必要はなく、当該宅内における過去の電力時系列データからダイレクトにかつ自動的に該第1閾値および該第2閾値を求めることができるので、初期値の設定如何によって該第1閾値および該第2閾値が変動するという問題を引き起こすことはない。第2に、対象とする宅内において人間が危険状態に陥っているか否かを判定する第1閾値および第2閾値を、当該宅内における過去の電力時系列データからダイレクトにかつ自動的に求めることができるので、危険状態判定システムの運用に当たって、ユーザは、該第1閾値および該第2閾値の設定に関する知識や経験を必要としない。第3に、対象とする宅内における人間の危険状態の有無を判定する第1閾値および第2閾値の自動的な算出に当たって、当該宅内における過去の電力時系列データを用いるので、ユーザ毎や、季節毎に、それぞれに最適な値を算出して設定することが可能である。以下に、本発明に係る危険状態判定システム、危険状態判定方法および危険状態判定プログラムの好適な実施形態について、その一例を、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、以下の説明においては、本発明による危険状態判定システムおよび危険状態判定方法について説明するが、かかる危険状態判定方法をコンピュータにより実行可能な危険状態判定プログラムとして実施するようにしても良いし、さらに、かかる危険状態判定プログラムをコンピュータにより読み取り可能な記録媒体に記録するようにしても良いことは言うまでもない。本発明の特徴本発明の実施形態の説明に先立って、本発明の特徴についてその概要をまず説明する。本発明は、対象とする宅内における電力消費量を取得することにより、当該宅内に在宅する人間の危険状態例えば、健康を害し、大怪我や重篤な病気になり寝込んでいる状態や意識不明の状態等、活動することができない状態に陥っているか否かを自動的に推定することを主要な特徴としている。なお、電力消費量の代わりに電流消費量を用いるようにしてもかまわない。具体的には、宅内に在宅する人間の危険状態を判別するためとして、当該宅内の機器に関する機器自動運転の電力消費量の最大値と看做すことが可能な第1閾値と機器自動運転の電力消費量の最小値と看做すことが可能な第2閾値との2つの電力閾値を、過去の電力時系列データからダイレクトに、かつ、自動的に算出してあらかじめ設定し、対象とする宅内における機器の電力消費量の測定結果が、機器自動運転の電力消費量の最大値と看做すことが可能な第1閾値を超えないか、もしくは、機器自動運転の電力消費量の最小値と看做すことが可能な第2閾値以下にまで低下しないかのいずれかの状態が、危険状態の判別用の継続時間としてあらかじめ任意に定めた限界時間の間に亘って継続した場合には、当該宅内の人間が危険状態に陥っているものと判定することを主要な特徴としている。ここで、機器自動運転の電力消費量の最大値と看做すことが可能な第1閾値を算出する際に、任意に定めた過去のN日分N:正製数の電力時系列データから、1日毎の電力消費量に関するヒストグラムを生成し、生成した1日毎の電力消費量のヒストグラムそれぞれについて、判別分析法DiscriminantAnalysisMethodを用いて、電力消費量が小さい低消費クラスと電力消費量が大きい高消費クラスとの2つのクラスに分離する分離度SeparationMetricsσb2σw2σb2:クラス間分散BetweenClassVariance、σw2:クラス内分散WithinClassVarianceを1日毎に算出し、かつ、算出した分離度σb2σw2が最大になる日の閾値を導出することにより、導出した該閾値を、対象とする宅内に設置されている電気機器に関する機器自動運転時の電力消費量の最大値であるものと看做して、宅内に在宅する人間の一方の危険状態の有無を判別するための第1閾値として設定する。一方、機器自動運転の電力消費量の最小値と看做すことが可能な第2閾値を算出する場合は、任意に定めたN日分N:正製数の電力時系列データから、各日毎の電力消費量に関するヒストグラムを生成し、生成した各日毎の電力消費量のヒストグラムについてそれぞれの最小の電力消費量を各日最小電力消費量として抽出し、抽出した各日最小電力消費量の中から、最小になっている電力消費量をN日間における最小電力消費量として抽出し、さらに、抽出した該最小電力消費量に基づいて、対象とする宅内に設置されている電気機器に関する機器自動運転時の電力消費量の最小値を算出することにより、算出した機器自動運転時の電力消費量の最小値を、宅内に在宅する人間のもう一方の危険状態の有無を判別するための第2閾値として設定する。つまり、対象とする宅内における任意に定めた過去のN日分の電力の時系列データから、当該宅内の機器自動運転による電力消費量の最大値と電力消費量の最小値との2つの電力消費量を自動的に算出して、当該宅内に在宅する人間の危険状態の有無を判別するための第1閾値および第2閾値として設定し、当該宅内における電力消費量が、あらかじめ定めた限界時間が超えるまで、該第1閾値を超えない状態が継続した場合、あるいは、該第2閾値以下に低下しない状態が継続した場合には、当該宅内の人間が機器の操作を行うことができない危険状態に陥っているものと判定するようにしたことを本発明の主要な特徴としている。通常の人間の生活は、1日24時間を単位にしており、徹夜やホームパーティ等をした場合を除けば、通常、24時間以内には、外出や就寝等のために、在宅している人間は宅内の機器の運転を停止させる操作を行うので、宅内の機器が消費する電力消費量が機器自動運転時の電力消費量の最小のレベルまで低下し、また、外泊した場合を除けば、通常、24時間以内には、帰宅や起床等によって、在宅している人間は宅内の機器の運転を開始させる操作を行うので、宅内の機器が消費する電力消費量が機器自動運転の最大値を超える状態が発生する。したがって、あらかじめ定めた前記限界時間として例えば24時間を設定した場合には、24時間を超えて、機器自動運転の電力消費量の最大値を超えない状態が継続しているということは、外泊時を除き、宅内の人間は、24時間以内に、機器の運転を開始させる操作を全く行うことができない危険状態に陥っているものと推定することができる。また、逆に、24時間を超えて、機器自動運転の電力消費量の最小値以下にまで低下しない状態が継続しているということは、徹夜やホームパーティ等の時を除き、宅内の人間は、24時間以内に、運転中であった機器を停止させる操作を全く行うことができない危険状態に陥っているものと推定することができる。ここで、外泊や徹夜やホームパーティ等のような平常時とは異なる状態の発生頻度は、通常の生活においては、非常に少なく、かつ、かかる状態の発生時には、何らかの事前通知が、宅内の人間の危険状態の管理を行う関係者に対して届いていることが多いので、前述のような平常時とは異なる状態を自動的に検知して除外するようにしなくても、特段の問題は発生しないものと看做すことができる。なお、電気機器に関する機器自動運転とは、通常の家庭生活において、人間が操作をしなくても、自動的に電力を消費する機器の運転状態のことである。例えば、冷蔵庫は、人間がコンセントを抜くことはできるが、通常、コンセントを抜くようなことはしないので、冷蔵庫は、人間が何らの操作をしない機器自動運転の状態においても、冷却用の電力消費量が発生していることになる。また、テレビジョンの場合、通常は、テレビジョンの電源をリモコンによってオフOFFする人間にとって、リモコンによって電源をオフOFFすることは人間の操作であり、かかる人間の操作によってテレビジョンの電力消費量が変化するが、リモコンによる電源のオフOFF後においても、消費される待機電力については、機器自動運転の状態における電力消費となる。分かり易く言うと、人間は外出時には自分のライフスタイルに合わせて宅内の機器の電源をオフOFFするが、外出時においても動作して電力を消費している機器の運転状態が、機器自動運転に該当している。なお、本発明においては、在宅の人間が危険状態に陥っているか否かを判定するための技術に関するものであり、該当する人間が在宅しているか、または、外出していて不在であるのかを確実に確認することができていることが好ましい。ただし、在宅か外出かの判定技術に関しては、既存の技術をそのまま適用しても本発明の実現性に影響を及ぼすものではなく、例えば、前記非特許文献3に記載されているセンサ機能付きの鍵ホルダーを利用しても、本発明の実現には何ら支障が生じない。本発明による危険状態判定システムの構成例次に、本発明の実施形態について、まず、本発明による危険状態判定システムの内部構成の一例を、図1を用いて説明する。図1は、本発明による危険状態判定システムの内部構成の一例を示すブロック構成図である。なお、図1には、ハードウェアロジックによって各ブロックが構成されている場合について示しているが、場合によっては、図1に示す各ブロックの全てまたは一部をコンピュータによって実行可能なプログラムとして実現するようにしても良い。図1に示すように、危険状態判定システム100は、宅内に設置されて、当該宅内の人間の機器操作による電力消費量の発生状況を取得して、当該人間の危険状態を判定し、判定した結果を外部に出力する機能を備えており、電力データ入力部1、記憶部2、閾値演算部3、判定部4、危険状態出力部5を少なくとも備えて構成されている。さらに、記憶部2は、電力データ記憶部21を少なくとも備え、閾値演算部3は、ヒストグラム生成部31、データフィルタリング部32、閾値算出部33を少なくとも備え、判定部4は、危険状態判定部41を少なくとも備えている。電力データ入力部1は、電力センサ等から得られた電力データすなわち電力消費量を数値情報として取得する機能を有している。電力データ入力部1における電力データの取得間隔は、以下の説明においては、1分毎としているが、1分に限るものではなく、あらかじめ適切に定めた任意の時間間隔であってもかまわない。記憶部2は、各種の情報データやプログラム等を記憶する機能を有しており、記憶部2の電力データ記憶部21は、電力データ入力部1により取得した電力データをあらかじめ任意に定めた特定期間分に亘って順次記憶する機能を有している。閾値演算部3は、在宅する人間の機器操作による電力消費量の発生状況に基づいて、当該人間の危険状態の有無を判定するための閾値として第1閾値と第2閾値との2つの閾値を自動的に演算して設定するための機能を有しており、閾値演算部3のヒストグラム生成部31は、電力データ記憶部21に記憶されている任意に定めた特定期間内の電力データから1日毎に電力消費量に関するヒストグラムを生成する機能を有している。該ヒストグラムは、横軸に自然対数表示で電力電力消費量を表示し、縦軸に各電力電力消費量の発生回数を頻度として表示する。図2は、図1の危険状態判定システム100の閾値演算部3のヒストグラム生成部31において生成した1日分の電力消費量のヒストグラムの一例を示すグラフである。図2には、1分毎に取得して電力データ記憶部21に記憶した1日分の電力データ、つまり、1,440個の電力データを、あらかじめ定めた電力単位例えば0.1W単位の間隔に区切って、低電力消費量から高電力消費量に向かって大きくなる順に並べ替え、それぞれの電力間隔における発生頻度回数をヒストグラムとして表示した一例を示している。つまり、本実施形態においては、人間の危険状態を判定するために、電力データの解析を行う手法として、一般的に用いられているヒストグラムとして電力データを並べ替える手法を適用している。また、図2に示す電力データのヒストグラムの例においては、1分毎に取得した電力データを例として示しているが、ヒストグラムを生成する際においても、1分毎に限るものではなく、あらかじめ適切に定めた任意の時間間隔を単位としてもかまわない。なお、任意に定めた特定期間をN日N:正整数とした場合、ヒストグラムは1日単位にN個作成される。該特定期間のN日は、30日程度が適切であるが、30日に限るものではなく、適切に任意に定めた期間であってかまわない。また、電力データを区切る間隔としてあらかじめ定めた電力単位を、例えば、0.1W単位としている場合を示しているが、如何なる電力単位で区切ってもかまわない。また、閾値演算部3のデータフィルタリング部32は、人間の危険状態を判定するための一方の閾値である第1の閾値を算出するために、ヒストグラム生成部31によって生成されたN個前記特定期間をN日とした場合のヒストグラムそれぞれに対して、判別分析法DiscriminantAnalysisMethodにおける分離度SeparationMetricsσb2σw2σb2:クラス間分散BetweenClassVariance、σw2:クラス内分散WithinClassVarianceを算出し、該分離度σb2σw2の値が最大となる日を選択する機能を有する。なお、前記判別分析法とは、或るデータ群に対して、2つのクラスを定義し、定義した2つのクラスの分離度が最も大きくなるところを閾値として算出する技術であり、例えば、画像処理分野において、画像の濃淡の2値化等に頻繁に利用されている技術である。判別分析法の計算方法について図3を用いてさらに説明する。図3は、図1の危険状態判定システム100の閾値演算部3のデータフィルタリング部32において適用する判別分析法の計算方法を説明するための説明図であり、対象とする電力消費量に関する1日毎のヒストグラムそれぞれに関して、電力消費量が大きいクラス高消費クラスと小さいクラス低消費クラスとの2つのクラスに第1閾値t1によって2値化する計算方法を説明している。つまり、図3Aに示すように、ヒストグラム生成部31において生成した図2に例示した1日毎の電力消費量を、第1閾値t1によって、電力消費量が大きいクラス高消費クラスと小さいクラス低消費クラスとの2つのクラスに分離する場合について説明している。ここで、図3Aに示すように、低消費クラスの電力データ数をω1、平均をm1、分散をσ1、高消費クラスの電力データ数をω2、平均をm2、分散をσ2、電力データ全体の電力データ数をωt1、平均をmt1、分散をσt1としたとき、クラス内分散σw2は、図3Bに示すように、次の式1として、と表すことができる。また、クラス間分散σb2は、図3Bに示すように、次の式2として、と表すことができる。ここで、全分散σt1は、として表すことができる。したがって、2つのクラスの分離度は、図3Bに示すように、クラス間分散σb2とクラス内分散σw2との比で与えられ、次の式3となり、この分離度σb2σw2が最大になる日の第1閾値t1を求めれば、電力消費量を利用して、人間の活動状態を活動しているか否かを推定するために用いることが可能な2つのクラスに、電力消費量を分離することができる。すなわち、図3Aのヒストグラムにおける低消費クラスに属する電力消費量と高消費クラスに属する電力消費量とを、図4に示すように、宅内の人間の操作によらず自動的に電力が消費される機器自動運転の場合と、人間の操作によって電力消費量が増加している場合との2つのクラスとして分離することができる。図4は、図1の危険状態判定システム100の閾値演算部3の閾値算出部33において危険状態の有無を判定するための第1閾値t1および第2閾値t2を設定した場合の様子を説明するためのグラフであり、図2のヒストグラムとして示した日の電力消費量のパターンが、特定の期間例えば、N日間のうち、第1閾値t1として分離度σb2σw2が最大になる日であり、かつ、後述する第2閾値t2を設定する際に用いる電力消費量が最小になる日のヒストグラムであった場合として示している。図4のヒストグラムに示すように、特定期間内の1日毎のヒストグラムのうち、第1閾値t1が最大になる日のヒストグラムとして選択された日のヒストグラムに対して、判別分析法を用いて得られた第1閾値t1によって、宅内の人間の操作によらず自動的に電力が消費される機器自動運転の場合と人間の操作によって電力消費量が増加している場合との2つのクラスに分離し、第1閾値t1が示す区切り線の左側の低消費クラスに属する宅内の電力消費量においては、当該宅内の人間が機器の運転を開始させる操作を行っていないものと推定し、第1閾値t1が示す区切り線の右側の高消費クラスに属する宅内の電力消費量においては、当該宅内の人間が機器の運転を開始させる操作を行っているものと推定することができる。具体的な数値例として、図4に示すヒストグラムの場合、例えば、1分ごとに1日分の電力データを取得して記憶部2の電力データ記憶部21に蓄積している場合を示しており、1日は24時間であり、24時間は1,440分に相当しているので、1,440個の電力データが蓄積されているということになる。また、特定期間の例えばN日のうち、図4の電力消費量に関するヒストグラムが得られた日が、判別分析法により2つのクラスの分離度σb2σw2が最大になる日であると判定された場合には、当該日の閾値である第1閾値t1を、今後の当該宅内の人間が、危険状態に陥っているか否かを判別するための第1閾値t1として算出する。つまり、閾値演算部3の閾値算出部33は、前述したように、入力された日の電力データに関してヒストグラム生成部31によって生成された特定期間分N日分の1日毎のヒストグラムに基づいて、データフィルタリング部32において分離度σb2σw2が最大になる日として選択された日のヒストグラムを入力データとして判別分析法により得られた第1閾値t1を、宅内の人間の操作がない場合においても自動的に電力が消費される機器自動運転の最大値を与えるものと看做して、当該宅内の人間の危険状態を判定するための一方の閾値である第1閾値t1として設定する。すなわち、機器自動運転による電力の消費と人間操作による電力消費の増加との2つのクラスが明確に分離されている場合には、判別分析法により得られた第1閾値t1は、人間の操作がない場合に自動的に電力が消費される機器自動運転の電力消費量の最大値であるものと看做すことにより、該第1閾値t1を超える電力消費量が発生している場合には、対象とする宅内の人間が、電気機器の何らかの操作を行っている活動状態にあるものとして推定することができる。ここで、宅内の電力消費量が第1閾値t1を超えない状態が継続して、あらかじめ定めた限界時間例えば1日24時間を超えて、当該宅内の人間が機器の運転を開始させる操作を全く行わないという事態は、当該宅内の人間が外泊した場合等の滅多に発生しない状況が生じない限り、通常の状態では発生しない状況である。したがって、電力消費量が第1閾値t1を超えない状態が、あらかじめ任意に定めた限界時間を超えて継続していた場合には、宅内の人間が機器の運転を開始させる操作もできないほど危険状態に陥っているものと判定することができる。また、閾値演算部3のデータフィルタリング部32は、宅内の人間の危険状態を判定するためのもう一方の閾値である第2の閾値を算出するために、ヒストグラム生成部31によって生成されたN個前記特定期間をN日とした場合のヒストグラムそれぞれにおいて電力消費量の最小値を取得し、N日それぞれの各電力消費量の最小値すなわち、各日最小電力消費量のうち、電力消費量が最も小さくなる日を選択する機能を有する。閾値演算部3の閾値算出部33は、入力された日の電力データに関してヒストグラム生成部31によって生成された特定期間分N日分の1日毎のヒストグラムに基づいて、データフィルタリング部32において電力消費量が最も小さくなる日として選択された日のヒストグラムを入力データとして、当該日における電力消費量の最小値を、当該宅内の人間が機器を操作していない機器自動運転時の最小値を与えるものとして選択して、選択した電力消費量の最小値に基づいて、当該宅内の人間が危険状態に陥っているか否かを判別するためのもう一方の閾値である第2閾値t2を算出して設定する。ここで、宅内の電力消費量が第2閾値t2以下に低下しない状態が継続して、あらかじめ定めた限界時間例えば1日24時間を超えて、当該宅内の人間が機器の運転を停止させる操作を全く行わないという事態は、ホームパーティ等の特別のイベントを徹夜状態で開催していたような特別の行事の場合を除いて、通常の状態では発生しない状況である。したがって、電力消費量が第2閾値t2以下に低下しない状態が、あらかじめ任意に定めた限界時間を超えて継続していた場合には、宅内の人間が機器の運転を停止させる操作もできないほど危険状態に陥っているものと判定することができる。また、危険状態判定部41は、電力データ記憶部21から、過去の最新の電力データ電力時系列データまたは任意に指定した日の電力データ電力時系列データを取得して、取得した電力データ電力時系列データを時系列的に順番に閾値算出部33で設定した第1閾値t1および第2閾値t2とそれぞれ比較して、取得した電力データ電力時系列データが、該第1閾値t1を超えない状態があらかじめ定めた限界時間を超えて継続していた場合には、当該宅内の人間が機器の運転の開始操作ができないほど危険な状態に陥っているものと判定し、あるいは、取得した電力データ電力時系列データが、該第2閾値t2以下に低下しない状態があらかじめ定めた限界時間を超えて継続していた場合には、当該宅内の人間が運転中の機器の停止操作ができないほど危険な状態に陥っているものと判定する。逆に、前記第1閾値t1を超えない状態の継続時間が前記限界時間以下であった場合や、前記第2閾値t2以下に低下しない状態の継続時間が前記限界時間以下であった場合には、当該宅内の人間は危険な状態になっていないものと判定する。ここで、前記限界時間としては、通常の人間の生活の単位となる1日24時間とすることが望ましいが、かかる場合に限るものではなく、任意の期間を選択するようにしてかまわない。該判定結果は、対象とする宅内における人間の危険状態の有無を示す2値の危険状態判定結果として、危険状態出力部5に対して出力する。もしくは、危険状態の判定を行う日として選択した日の電力消費量として取得した電力データ電力時系列データの全データ数のうち、前記第1閾値t1を継続して超えないデータ数または前記第2閾値t2以下に継続して低下しないデータ数の割合を、宅内における人間の危険状態の程度を示す数値割合2値とは限らない数値からなる危険状態判定結果として、危険状態出力部5に対して出力するようにしても良い。なお、機器自動運転時の最小値を与えるものとして選択した電力消費量の最小値に基づいて、第2閾値t2を算出する場合、選択した電力消費量の最小値そのものを第2閾値t2に設定するようにしても良いが、かかる場合には、実際に機器自動運転のみの状態になっていたとしても、機器自動運転時の最小値として第2閾値t2に設定した値と同じ電力消費量にはならない場合があり得る。具体的にいうと、特定期間例えばN日における機器自動運転時の最小電力消費量として第2閾値t2に設定した値が例えば50Wであって、かつ、限界時間として例えば24時間を設定していた場合、或る一日24時間の最小値が、機器自動運転のみの状態になっても、51Wまでしか低下しないような場合も、環境条件如何によっては発生する場合がある。かかる場合が発生すると、宅内の人間は、危険な状態になっていないにも関わらず、危険状態に陥っているものと誤って判定してしまう可能性が生じる。したがって、第2閾値t2を算出する際に、図4に示すように、特定期間例えばN日における機器自動運転時の最小電力消費量そのものを第2閾値t2として用いるのではなく、特定期間例えばN日における機器自動運転時の最小電力消費量に対してあらかじめ任意に定めた一定量以上の電力マージンを加算した値を第2閾値t2として設定することが望ましい。任意に定めた一定量以上の電力マージンとしては、例えば、低いワット数の電球1個分に相当する20Wあるいは30W程度が適切な電力量であるが、かくのごとき20Wや30Wに特定するものではなく、第1閾値t1と最小電力消費量との中央の電力消費量=eab/2、または、=/2、ただし、ea:第1閾値t1、eb:最小電力消費量を用いても良いし、あるいは、第1閾値t1と最小電力消費量との間の適切な任意の値を選択することができることは言うまでもない。また、危険状態判定システム100の危険状態出力部5は、危険状態判定部41において判定された判定結果当該宅内の人間が危険状態に陥っているか否かの危険状態の有無を示す判定結果である2値の危険状態判定結果を、もしくは、取得した電力データが前記第1閾値t1を継続して超えなかったデータ数または前記第2閾値t2以下に継続して低下しなかったデータ数の取得した全電力データ数に対する割合を、当該宅内の人間の危険状態の程度を示す数値割合2値に限らない数値からなる危険状態判定結果として、あらかじめ登録されている外部の機器デバイスに対して出力する。本発明による危険状態判定システムの動作例次に、図1に示した本発明による危険状態判定システム100の動作の一例を、図5ないし図7のフローチャートを参照しながら説明する。図5は、図1の危険状態判定システム100の全体的な動作の一例を示すフローチャートであり、本発明による危険状態判定方法の一例を示している。また、図6は、図1の危険状態判定システム100の閾値演算部3のデータフィルタリング部32における動作の一例を示すフローチャートである。図6のフローチャートにおいては、宅内の人間の危険状態の有無を推定するための第1閾値t1および第2閾値t2の2つの閾値をあらかじめ定めた特定の期間N日間の電力消費量に基づいて算出している。つまり、低消費クラスと高消費クラスとの2つのクラスに分離した際の分離度が最大になる日における閾値を、機器自動運転時の電力消費量の最大値と看做して一方の閾値である第1閾値t1として設定するとともに、電力消費量が最小になった日の電力消費量の最小値に基づいて、機器自動運転時の消費電力量の最小値を算出することにより、算出した機器自動運転時の消費電力量の最小値をもう一方の閾値である第2閾値t2として設定する動作について示している。また、図7は、図1の危険状態判定システム100の危険状態判定部41における動作の一例を説明するためのフローチャートであり、対象とする宅内における電力消費量に基づいて当該宅内の人間の危険状態を判定する動作を例示している。まず、図5に示すフローチャートを用いて、図1の危険状態判定システム100の全体的な動作についてその一例を説明する。図5のフローチャートにおいては、まず、電力データ入力部1において対象とする宅内の電力センサ等から入力インタフェースを介して時系列的に得られる電力消費量を数値情報に変換した電力時系列データ時系列に並んだ電力消費量データとして取得するステップS1。なお、電力時系列データの取得間隔は任意に設定することが可能であり、例えば、1分毎として設定することも可能である。電力データ入力部1により取得された電力時系列データは、あらかじめ任意に設定した特定期間分例えばN日分に亘って、記憶部2の電力データ記憶部21に、順次記憶されるステップS2。次いで、電力データ記憶部21に記憶されている特定期間分例えばN日分の電力時系列データを用いて、危険状態の判定に用いる閾値である第1閾値t1および第2閾値t2を算出する動作を行う場合か、あるいは、電力データ記憶部21に記憶されている過去の最新の日または任意に選択した日の電力時系列データを用いて、当日の人間の危険状態を判定する場合かを判定するステップS3。取得した特定期間分例えばN日分の電力時系列データすなわち電力消費量を用いて、危険状態の判定に用いる閾値である第1閾値t1および第2閾値t2を算出する動作を行う場合にはステップS3のYES、ステップS4に移行し、一方、危険状態の判定に用いる閾値である第1閾値t1および第2閾値t2を算出する動作を行う場合ではないと判定した場合はステップS3のNO、取得した最新の日または任意に選択した日の電力時系列データを用いて、対象とする宅内において人間が危険な状態に陥っているか否かを、危険状態判定結果として算出する場合であり、ステップS7に移行する。ステップS3において、取得した電力時系列データを用いて危険状態の判定に用いる閾値である第1閾値t1および第2閾値t2を算出する動作を行う場合はステップS3のYES、まず、閾値演算部3のヒストグラム生成部31によって、電力データ記憶部21に記憶されている任意に定めた特定期間分例えばN日分の電力データそれぞれに基づいて、図2に示したような1日毎の電力消費量に関するヒストグラムを生成するステップS4。該ヒストグラムは、前述したように、低電力消費量から高電力消費量に向かって電力消費量が大きくなる順にあらかじめ定めた電力間隔例えば0.1Wで区切って並べた際の各電力消費量毎の発生頻度度数分布を1日毎に示すものである。ここで、特定期間分を例えばN日分とした場合、電力消費量に関してN個のヒストグラムが生成されることになる。1日毎の電力消費量に関するヒストグラムを生成すると、まず、機器自動運転時の電力消費量の最大値を与える第1閾値t1を算出するために、ヒストグラム生成部31によって生成されたN個前記特定期間をN日とした場合のヒストグラムそれぞれに対して、閾値演算部3のデータフィルタリング部32において、判別分析法を適用して、分離度σb2σw2σb2:クラス間分散、σw2:クラス内分散を算出することによって、電力データのフィルタリング処理を施し、該分離度σb2σw2の値が最大となる日を選択するステップS5。つまり、分離度σb2σw2は、前述したように、1日毎のそれぞれの電力消費量において低消費クラスと高消費クラスとの2つのクラスに分離する際の分離の明確度分離度を表しており、該分離度σb2σw2の値が最大となるということは、低消費クラスと高消費クラスとの2つのクラスに最も明確に分離することができているということを意味している。また、低消費クラスと高消費クラスとの2つのクラスは、多くの場合、それぞれが、機器自動運転による電力消費の場合と人間操作による電力消費の増加の場合として現れる。よって、分離度σb2σw2の値が最大となる日を選択するということは、該判別分析法により得られた閾値によって人間の操作がない場合において自動的に電力が消費される機器自動運転の場合と、人間の操作によって電力が消費されている場合との2つのクラスに電力が最も明確に分離することができる日を選択するということになる。次に、機器自動運転時の電力消費量の最小値を与える第2閾値t2を算出するために、ヒストグラム生成部31によって生成されたN個前記特定期間をN日とした場合のヒストグラムそれぞれにおいて、電力消費量が最も小さくなる値を選択した後、1日毎のそれぞれの最小電力消費量の中から、最も小さい電力消費量を示している日のヒストグラムを選択するステップS5。つまり、閾値演算部3のデータフィルタリング部32においては、人間の危険状態を判定するための第1閾値t1と第2閾値t2との2つの閾値を算出のために用いる電力消費量のヒストグラムとして、2つのクラスの分離が最も明確な日のヒストグラムと電力消費量が最も小さい値になっている日のヒストグラムとの2つのヒストグラムのみを抽出することとし、2つのクラスの分離が明確ではない日のヒストグラムはフィルタリングして第1閾値t1の算出用としては用いないことにし、また、電力消費量が最も小さい値になっている以外の日のヒストグラムはフィルタリングして第2閾値t2の算出用としては用いないことになる。データフィルタリング部32によるデータのフィルタリング処理に関する詳細な動作は、図6のフローチャートにおいてさらに後述する。しかる後、データフィルタリング部32により選択された日のヒストグラムを入力データとして、判別分析法により得られた閾値を、対象とする特定期間内において、対象の宅内の人間の操作がない状態で自動的に消費される機器自動運転の電力消費量の最大値が与えられているものとして、閾値算出部33において、当該宅内の人間の危険状態を判定するための第1閾値t1として設定するとともに、対象とする特定期間内において、電力消費量が最も小さくなっている日の最小電力消費量を、該特定期間内において、宅内の人間の操作がない状態で自動的に消費される機器自動運転の電力消費量の最小値が与えられているものとして、閾値算出部33において、当該宅内の人間の危険状態を判定するための第2閾値t2として設定するステップS6。以上のように、データフィルタリング部32における判別分析法によって機器自動運転による電力消費と人間操作による電力消費の増加との2つのクラスが最も明確に分離されている場合に得られた第1閾値t1および最小電力消費量になっている場合に得られた第2閾値t2は、それぞれ、人間の操作がない場合に自動的に電力が消費される機器自動運転の電力消費量の最大値および最小値を示しているものと看做すことができ、人間の危険状態を推定するための閾値として設定することができる。なお、第2閾値t2については、運転中の機器の停止操作をしなかった状態をより確実に判定するために、前述したように、特定期間内における最小電力消費量そのものではなく、該最小電力消費量に対してあらかじめ任意に定めた電力マージンを加算した値を第2閾値t2として設定することが望ましい。かかる第1閾値t1と第2閾値t2との2つの閾値を用いることによって、電力消費量が第1閾値t1を超えない状態が、危険状態の判定用の継続時間としてあらかじめ定めた限界時間例えば24時間を超えて、継続している場合には、該限界時間内に機器の運転の開始操作を、対象とする宅内の人間が行うことができない何らかの危険状態が発生していると判定することができ、また、電力消費量が第2閾値t2以下に低下しない状態が、前記限界時間例えば24時間を超えて、継続している場合には、該限界時間内に運転中の機器の停止操作を、対象とする宅内の人間が行うことができない何らかの危険状態が発生していると判定することができることを示している。次に、ステップS3において、取得した電力時系列データを用いて、危険状態の判定に用いる閾値である第1閾値t1および第2閾値t2を算出する動作を行う場合ではないと判定した場合はステップS3のNO、取得した最新の日または任意に選択した日の電力時系列データを用いて、対象とする宅内において人間が危険な状態に陥っているか否かを、危険状態判定結果として算出する場合であり、ステップS7に移行し、まず、取得した電力時系列データに基づいて、危険状態判定部41において、当該宅内の人間が危険状態に陥っているか否かを判定する。つまり、危険状態判定部41においては、取得した最新の日または任意に選択した日の電力時系列データと、ステップS6において閾値算出部33により設定した第1閾値t1および第2閾値t2とを時系列的に順次比較する。比較結果として、取得した電力時系列データが、第1閾値t1を超えない状態が、あらかじめ定めた限界時間例えば24時間を超えて継続していた場合には、前記限界時間が経過するまでの間に、当該宅内の人間が、機器の運転の開始操作を全く行うことができない危険状態に陥っているものと判定する。また、取得した電力時系列データが、第2閾値t2以下に低下しない状態が、前記限界時間例えば24時間を超えて継続していた場合には、前記限界時間が経過するまでの間に、当該宅内の人間が、機器の運転を停止させる操作を全く行うことができない危険状態に陥っているものと判定する。一方、第1閾値t1を超えない状態や第2閾値t2以下に低下しない状態が、あらかじめ定めた限界時間例えば24時間を超えて継続することがなかった場合には、前記限界時間が経過するまでの間に、当該宅内の人間が、機器に対する何らかの操作を行っている状態が発生しており、当該宅内の人間は、危険状態に陥っていないものと判定する。判定した結果は、当該宅内の人間の危険状態の有無を示す2値の危険状態判定結果として、危険状態出力部5に対して送出されるステップS7。なお、危険状態判定部41においては、危険状態の有無を示す2値の危険状態判定結果としてではなく、場合によっては、取得した電力時系列データのうち第1閾値t1を超えていなかった状態の継続時間あるいは第2閾値t2以下に低下していなかった状態の継続時間の前記限界時間に対する割合を、当該宅内の人間の危険状態の程度を示す割合数値2値に限らない数値からなる危険状態判定結果として算出して、危険状態出力部5に対して送出するようにしても良い。危険状態判定部41における危険状態の判定処理に関する詳細な動作は、図7のフローチャートにおいてさらに後述する。危険状態判定部41から人間の危険状態の有無を判定した2値の危険状態判定結果もしくは当該宅内の人間の危険状態の程度を示す割合数値2値に限らない数値からなる危険状態判定結果が送出されてくると、危険状態出力部5は、あらかじめ登録している外部の機器に対して、出力インタフェースを介して、危険状態判定部41から送出されてきた2値の危険状態判定結果もしくは割合数値2値に限らない数値からなる危険状態判定結果を出力するステップS8。以上のような動作を行うことによって、対象とする宅内における機器自動運転の電力消費量の最大値および最小値を過去の電力データ電力消費量データに基づいて自動的に推定することが可能となり、また、推定した機器自動運転の電力消費量の最大値および最小値を、当該宅内における人間の危険状態の有無を判定するための特定の第1閾値t1および第2閾値t2として利用することによって、取得した最新の日の電力データ電力消費量データあるいは任意に選択した日の電力データ電力消費量データが特定の第1閾値t1を超えなかった状態または第2閾値t2以下に低下しなかった状態が継続した時間が、危険状態の発生の有無を判別するための継続時間としてあらかじめ任意に定めた限界時間例えば24時間を超えた場合には、該限界時間が経過するまでの間に、当該宅内の人間が機器に対する操作を全く行うことができないような危険状態に陥っているものと判定することが可能になる。次に、図6のフローチャートを用いて、人間の危険状態を判定する第1閾値t1および第2閾値t2を算出するために、機器自動運転の状態における電力消費量が最大および最小と看做すことができる日を、あらかじめ定めた過去の複数の日例えばN日間N:正整数の特定期間の電力時系列データ時系列に並んだ電力消費量データに基づいて、算出するデータフィルタリング部32の動作についてその一例を説明する。図6のフローチャートにおいて、まず、特定期間分としてあらかじめ定めたN日間に亘って例えば1分毎に取得した電力時系列データすなわち1分毎に取得した時系列の電力消費量に関するデータを電力データ記憶部21から読み出して、読み出したN日分の電力時系列データそれぞれについて、ヒストグラム生成部31において、1日毎それぞれの電力消費量に関するヒストグラムに変換して、データフィルタリング部32に対して送出してくるステップS21。ヒストグラム生成部31からのN日分に該当するN個のヒストグラムを受け取ったデータフィルタリング部32は、まず、第1閾値t1を算出するために、N個のヒストグラムそれぞれについて、判別分析法を用いて、低消費クラスと高消費クラスとの2つのクラスの分離度σb2σw2をそれぞれ算出するステップS22。しかる後、データフィルタリング部32は、N日分に該当するN個のヒストグラムそれぞれにおけるN個の分離度σb2σw2を比較し、分離度σb2σw2が最も大きくなるヒストグラムに該当する日を選択して、閾値算出部33に対して出力する。閾値算出部33においては、データフィルタリング部32により選択された当該日において、低消費クラスと高消費クラスとの2つのクラスに分離する閾値を、人間が操作していない状態で自動的に電力が消費される機器自動運転における電力消費量の最大値を与えているものとして算出し、算出した閾値を第1閾値t1として設定するステップS23。さらに、データフィルタリング部32は、第2閾値t2を算出するために、N日分に該当するN個のヒストグラムそれぞれにおいて電力消費量が最小になっている各日最小電力消費量を抽出して、抽出したN個の各日最小電力消費量の中から最も小さい各日最小電力消費量を当該N日の間における最小電力消費量を与える日として選択して、閾値算出部33に対して出力する。閾値算出部33においては、データフィルタリング部32により選択された当該日の各日最小電力消費量が当該N日の間における最小電力消費量であり、機器自動運転における電力消費量の最小値を与えているものと看做して、第2閾値t2として設定するステップS24。ここで、設定される第2閾値t2としては、前述のように、データフィルタリング部32において選択した最小電力消費量そのものを用いても良いが、危険状態に関する誤った判定の発生頻度をより低減する上で、該最小電力消費量に対してあらかじめ定めた電力マージンを加算した値を用いることが望ましい。次に、図7のフローチャートを用いて、危険状態判定部41における危険状態の判定に関する詳細な動作についてその一例を説明する。図7のフローチャートにおいて、電力データ記憶部21に蓄積された電力時系列データ時系列に並んだ電力消費量データのうち算出対象とする最新の日または任意に選択した日の特定の時間間隔毎に例えば1分毎に取得した電力時系列データを、危険状態の判定に用いる継続時間としてあらかじめ定めた限界時間例えば24時間よりも長い時間分、読み出すステップS31。限界時間を24時間に設定した場合には、最新の日または任意に選択した日のみならず、前日分または翌日分も電力時系列データをも含んで、24時間分よりも多い電力データ数としてあらかじめ定めたデータ数分だけ読み出す。しかる後、まず、読み出した電力時系列データから、取得時刻順に時系列的に順次取り出した電力データ電力消費量データと閾値算出部33が設定した第1閾値t1とを順番に比較するステップS32。電力データ記憶部21から読み出した電力時系列データから順次取り出した電力データ電力消費量データが連続して第1閾値t1を超えないデータ数が、前記限界時間分に相当するデータ数を超えている場合にはステップS32のYES、宅内の人間が、前記限界時間に亘って、機器の運転の開始操作を全く行うことができない危険状態にあるものとして判定するステップS35。一方、電力データ電力消費量データが連続して第1閾値t1を超えないデータ数が、前記限界時間分に相当するデータ数を超えていなかった場合にはステップS32のNO、次に、取得時刻順に時系列的に順次取り出した電力データ電力消費量データと閾値算出部33が設定した第2閾値t2とを順番に比較するステップS33。電力データ記憶部21から読み出した電力時系列データから順次取り出した電力データ電力消費量データが連続して第2閾値t2以下に低下しないデータ数が、前記限界時間分に相当するデータ数を超えている場合にはステップS33のYES、宅内の人間が、前記限界時間に亘って、機器の運転の停止操作を全く行うことができない危険状態にあるものとして判定するステップS35。一方、電力データ電力消費量データが連続して第2閾値t2以下に低下しないデータ数が、前記限界時間分に相当するデータ数を超えていなかった場合にはステップS33のNO、宅内の人間が、前記限界時間のいずれかのタイミングにおいて、機器の運転の開始操作を行ったり、機器の運転の停止操作を行ったりした状態が発生しており、当該宅内の人間は危険状態にはないものと判定するステップS34。かくのごとく、対象とする宅内の機器が消費する電力消費量を用いて、人間の危険状態を判定する第1閾値t1および第2閾値t2を算出し、かつ、最新の日または任意に選択した日の電力時系列データが、第1閾値t1を超えない状態または第2閾値t2以下に低下しない状態が、危険状態の判定用の継続時間として任意に定めた限界時間を超えて継続していた場合には、当該宅内の人間が危険状態に陥っていることを自動的に判定することが可能である。なお、図7のフローチャートにおいては、宅内の人間が危険状態に陥っているか否かを、2値の危険状態判定結果として算出した場合について説明しているが、場合によっては、宅内の人間の危険状態の程度を示す割合数値2値に限らない数値からなる危険状態判定結果を算出するようにしても良い。例えば、第1閾値t1を超えない状態または第2閾値t2以下に低下しない状態が継続した継続時間が前記限界時間以内に収まっていたとしても、次に示す式のような演算結果を、危険状態の程度を示す割合数値からなる危険状態判定結果として出力するようにしても良い。危険状態判定結果=閾値算出部33が設定した第1閾値t1を超えない状態または第2閾値t2以下に低下しない状態が継続した継続時間のうち最も長い最長継続時間/限界時間すなわち、閾値算出部33が設定した第1閾値t1を超えない状態または第2閾値t2以下に低下しない状態が最も長く続いた最長継続時間を抽出して、前記限界時間に占める割合を、危険状態の程度を示す数値割合2値に限らない数値からなる危険状態判定結果として算出するようにしても良い。また、宅内の人間が危険状態に陥っているか否かを示す2値の危険状態判定結果や危険状態の程度を示す数値割合からなる危険状態判定結果を算出して、当該人間が危険状態に陥っていることを示す情報あるいは危険状態の程度を示す情報を出力する際に、第1閾値t1を超えない状態か第2閾値t2以下に低下しない状態かのいずれの場合であるかを示す情報を詳細情報として付して出力するようにしても良い。本実施形態の効果の説明以上に詳細に説明したように、本実施形態においては、宅内に設置した機器の電力消費量に基づいて、当該宅内に在宅する人間の危険状態を自動的に判定することができるのみならず、さらに、次のような効果が得られる。第1に、対象とする宅内において人間が危険状態に陥っているか否かを判定する第1閾値t1および第2閾値t2を算出するための初期値を手動で設定する必要はなく、当該宅内における過去の電力時系列データからダイレクトにかつ自動的に該第1閾値t1および第2閾値t2を求めることができるので、初期値の設定如何によって該第1閾値t1および第2閾値t2が変動するという問題を引き起こすことはない。第2に、対象とする宅内において人間が危険状態に陥っているか否かを判定する第1閾値t1および第2閾値t2を、当該宅内における過去の電力時系列データからダイレクトにかつ自動的に求めることができるので、危険状態判定システム100の運用に当たって、ユーザは、該第1閾値t1および第2閾値t2の設定に関する知識や経験を必要としない。第3に、対象とする宅内における人間の危険状態の有無を判定する第1閾値t1および第2閾値t2の自動的な算出に当たって、当該宅内における過去の電力時系列データを用いるので、ユーザ毎や、季節毎に、それぞれに最適な値を算出して設定することが可能である。"