"対象とする宅内における人間の活動の有無を検知する人間活動検知システムであって、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、人間活動の有無を判別するための閾値として設定する手段と、を少なくとも備えていることを特徴とする人間活動検知システム。請求項1に記載の人間活動検知システムにおいて、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活動の有無を算出する際に、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を前記閾値と比較し、比較した比較結果を、当該宅内における人間の活動量を示す宅内活動量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人間活動検知システム。対象とする宅内における人間の活動の有無を検知する人間活動検知方法であって、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、人間活動の有無を判別するための閾値として設定するステップとを少なくとも有していることを特徴とする人間活動検知方法。請求項3に記載の人間活動検知方法において、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活動の有無を算出する際に、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を前記閾値と比較し、比較した比較結果を、当該宅内における人間の活動量を示す宅内活動量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人間活動検知方法。請求項4に記載の人間活動検知方法において、前記宅内活動量を算出する際に、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閾値以下であった場合には、当該宅内においては人間が活動状態にないものと判定し、一方、前記電力データが前記閾値を超えていた場合には、当該宅内において人間が活動状態にあるものと判定して、判定した結果を、前記電力データを取得した時刻毎の2値の前記宅内活動量として算出することを特徴とする人間活動検知方法。請求項4に記載の人間活動検知方法において、前記宅内活動量を算出する際に、取得した前記電力データのうち任意に選択した時間帯における電力データを抽出し、抽出した前記電力データと前記閾値とを順次比較し、抽出した前記電力データのうち、前記閾値を超えているデータ数の割合が、前記宅内における人間の活動の有無を判別する割合として任意に設定した割合閾値以下であった場合には、当該宅内においては人間が活動状態にないものと判定し、一方、前記閾値を超えているデータ数の割合が前記割合閾値を超えていた場合には、当該宅内において人間が活動状態にあるものと判定して、判定した結果を、前記時間帯における2値の前記宅内活動量として算出することを特徴とする人間活動検知方法。請求項4に記載の人間活動検知方法において、前記宅内活動量を算出する際に、取得した前記電力データのうち任意に選択した時間帯における電力データを抽出し、抽出した前記電力データと前記閾値とを順次比較し、抽出した前記電力データのうち、前記閾値を超えているデータ数の割合を、前記時間帯における人間の活動量を示す数値からなる前記宅内活動量として算出することを特徴とする人間活動検知方法。請求項3ないし7のいずれかに記載の人間活動検知方法を、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人間活動検知プログラム。前記非特許文献1や前記非特許文献2に記載の技術には、対象とする宅内で使用されている機器に流れる電流つまり総負荷電流の変化を利用した累積度数分布法と称する技術が紹介されている。該累積度数分布法を簡単に説明すると、次の通りである。対象とする宅内の或る一定期間内の総負荷電流の微小時間例えば1分等の時間における差分の絶対値を取得して、取得した総負荷電流の差分の絶対値が、あらかじめ定めた一定の電流値以上となる割合を算出する。算出した当該割合があらかじめ設定した閾値を超えていれば、対象とする宅内で人間が何らかの電力消費機器を操作した、つまり、対象とする宅内には人間の活動があると判断し、逆に、該閾値を超えていなければ、対象とする宅内では人間の活動はないと判断するアルゴリズムとなっている。前記非特許文献1においては、本発明者らは、人間が活動しているか否かを判別するための前記閾値の設定が人間の経験によって手動で行われていることを問題視して、前記閾値を自動的に算出して設定する自動設定方法を提示している。しかしながら、前記非特許文献1に提示している自動設定方法においても、前記閾値を算出するために、複数の初期値を設定することが必要であり、初期値の設定如何によって前記閾値が変動することになること、かつ、これらの初期値は人間の経験により適切と思われる値を人間が任意に設定する仕組みとなっているため、人為的なミスが混入して、前記閾値が不適切な値になってしまうこと、等も生じて、自動化が不徹底になっている。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いて人間が活動しているか否かを判別する閾値を、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算出して設定することを可能にする人間活動検知システム、人間活動検知方法および人間活動検知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活動の有無を検知する人間活動検知システムであって、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、人間活動の有無を判別するための閾値として設定する手段と、を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人間活動検知システムにおいて、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活動の有無を算出する際に、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を前記閾値と比較し、比較した比較結果を、当該宅内における人間の活動量を示す宅内活動量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活動の有無を検知する人間活動検知方法であって、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、人間活動の有無を判別するための閾値として設定するステップとを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人間活動検知方法において、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活動の有無を算出する際に、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を前記閾値と比較し、比較した比較結果を、当該宅内における人間の活動量を示す宅内活動量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人間活動検知方法において、前記宅内活動量を算出する際に、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閾値以下であった場合には、当該宅内においては人間が活動状態にないものと判定し、一方、前記電力データが前記閾値を超えていた場合には、当該宅内において人間が活動状態にあるものと判定して、判定した結果を、前記電力データを取得した時刻毎の2値の前記宅内活動量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人間活動検知方法において、前記宅内活動量を算出する際に、取得した前記電力データのうち任意に選択した時間帯における電力データを抽出し、抽出した前記電力データと前記閾値とを順次比較し、抽出した前記電力データのうち、前記閾値を超えているデータ数の割合が、前記宅内における人間の活動の有無を判別する割合として任意に設定した割合閾値以下であった場合には、当該宅内においては人間が活動状態にないものと判定し、一方、前記閾値を超えているデータ数の割合が前記割合閾値を超えていた場合には、当該宅内において人間が活動状態にあるものと判定して、判定した結果を、前記時間帯における2値の前記宅内活動量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4の技術手段に記載の人間活動検知方法において、前記宅内活動量を算出する際に、取得した前記電力データのうち任意に選択した時間帯における電力データを抽出し、抽出した前記電力データと前記閾値とを順次比較し、抽出した前記電力データのうち、前記閾値を超えているデータ数の割合を、前記時間帯における人間の活動量を示す数値からなる前記宅内活動量として算出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人間活動検知方法を、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人間活動検知プログラムとすることを特徴とする。本発明の人間活動検知システム、人間活動検知方法および人間活動検知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活動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、以下のような効果を奏することができる。第1に、本発明においては、対象とする宅内において人間が活動しているか否かを判別する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ける人間の活動の有無を判別する閾値を、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、本発明による人間活動検知システムの運用に当たって、ユーザは、該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活動の有無を判別する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、本発明に係る人間活動検知システム、人間活動検知方法および人間活動検知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、本発明による人間活動検知システムおよび人間活動検知方法について説明するが、かかる人間活動検知方法をコンピュータにより実行可能な人間活動検知プログラムとして実施するようにしても良いし、さらに、かかる人間活動検知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から当該宅内の人間の活動状態例えば、健康に活動しているか、病気等で寝込んでいないか等を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、人間活動の有無を判別するための特定の閾値を、過去の電力時系列データ取得順に時系列に並んだ電力消費量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、設定した該閾値を超えているか否かによって、対象とする宅内における人間の活動の有無を判別することを主要な特徴としている。ここで、人間活動の有無を判別するための特定の閾値を算出する際に、任意に定めた過去のN日分N:正整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、人間活動の有無を判別するための特定の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最大電力消費量を自動的に算出して、当該宅内の人間活動の有無を推定するための特定の閾値として設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。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。本発明による人間活動検知システムの構成例次に、本発明の実施形態について、まず、本発明による人間活動検知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、本発明による人間活動検知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、人間活動検知システム100は、宅内に設置されて、当該宅内の人間の活動量を検知して、活動しているか否かの活動状態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、宅内活動量演算部4、宅内活動量出力部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、宅内活動量演算部4は、宅内活動量算出部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、人間の活動状況を推測するため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の人間活動検知システム100の閾値演算部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、人間の活動状態を推測するために、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、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、閾値t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ωt、平均をmt、分散をσt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σt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が最大になる日の閾値t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の人間活動検知システム100の閾値演算部3の閾値算出部33において人間活動の有無を推定するための閾値tとして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、分離度σb2σw2が最大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、閾値t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閾値t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、閾値t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、当該宅内において人間が活動していないものと推定し、閾値t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、当該宅内において人間が活動し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、閾値tの値は、図4に示すように、略5.7Wと算出される。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閾値t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、当該宅内の人間の活動状態を推定するための閾値t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閾値t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、該閾値t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。また、宅内活動量算出部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で設定した閾値tと比較して、取得した電力データ電力時系列データが、該閾値tを超えていた場合には、当該宅内の人間が活動している状態にあるものと判定し、逆に、該閾値t以下であった場合には、当該宅内の人間が活動していない状態にあるものと判定し、該判定結果を、対象とする宅内における人間の活動状態を示す2値の宅内活動量として、宅内活動量出力部5に対して出力する。もしくは、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閾値tを超えたデータ数の割合を、宅内における人間の活動量を示す数値からなる宅内活動量として、宅内活動量出力部5に対して出力する。また、宅内活動量出力部5は、宅内活動量算出部41において判定された判定結果当該宅内の人間が活動しているか否かを示す2値の判定結果である2値の宅内活動量を、もしくは、前記閾値tを超えたデータ数の割合当該宅内の人間の活動量を示す2値に限らない数値からなる宅内活動量を、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。本発明による人間活動検知システムの動作例次に、図1に示した本発明による人間活動検知システム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の人間活動検知システム100の全体的な動作の一例を示すフローチャートであり、本発明による人間活動検知方法の一例を示している。また、図6は、図1の人間活動検知システム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り、人間活動の有無を推定するための閾値t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、閾値tが最大になる日を算出する動作について示している。また、図7は、図1の人間活動検知システム100の宅内活動量算出部41における動作のバリエーション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活動量を宅内活動量として算出する動作のバリエーションについて、図7A、図7B、図7Cの3種類を例示している。まず、図5に示すフローチャートを用いて、図1の人間活動検知システム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、人間活動の有無を推定するための閾値t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、当日の人間の活動状態を判別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閾値t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、取得した電力時系列データを用いて、人間活動の有無を推定するための閾値t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活動しているか否かを、宅内活動量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閾値t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、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、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。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、人間の活動状態を判別する閾値tの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のみを抽出することとし、明確ではない日のヒストグラムはフィルタリングして閾値t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t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、当該宅内の人間の活動状態を推定するための閾値t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閾値t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を示しているものと看做すことができ、人間の活動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。したがって、該閾値t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電気機器の運転を行っている活動状態にあることを示している。次に、ステップS3において、人間活動の有無を推定するための閾値t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活動しているか否かを、宅内活動量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、宅内活動量算出部41において、当該宅内の人間の活動量を宅内活動量として算出する。つまり、宅内活動量算出部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により設定した閾値t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閾値tを超えていた場合には、当該宅内の人間が機器に対する何らかの操作を行って当該機器を運転している場合であり、人間が活動している状態にあるという判定結果を出力し、一方、取得した電力時系列データが閾値tを超えていなかった場合には、該電力時系列データは、当該宅内の人間が何ら操作をしていない機器自動運転における電力消費のみであり、当該宅内の人間が活動していない状態にあるものとの判定結果を出力する。判定した結果は、当該宅内の人間の活動の有無を示す2値の宅内活動量として、宅内活動量出力部5に対して送出されるステップS7。もしくは、宅内活動量算出部41においては、取得した電力時系列データのデータ数のうち閾値tを超えているデータ数の割合を、当該宅内の人間の活動量を示す割合数値2値に限らない数値からなる宅内活動量として算出して、宅内活動量出力部5に対して送出するようにしても良い。宅内活動量算出部41における宅内活動量の算出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。宅内活動量算出部41から人間活動の有無を推定した2値の宅内活動量もしくは当該宅内の人間の活動量を示す割合数値2値に限らない数値からなる宅内活動量が送出されてくると、宅内活動量出力部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、宅内活動量算出部41から送出されてきた2値の宅内活動量もしくは割合数値2値に限らない数値からなる宅内活動量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を、当該宅内における人間活動の有無を推定するための特定の閾値t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閾値tを超えた場合には、当該宅内の人間の何らかの操作により機器が動作している、つまり、当該宅内における人間が活動中であると推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、人間活動の有無を推定する閾値t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と看做すことができる日を、あらかじめ定めた複数の日例えば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、算出する場合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、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、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するステップS23。次に、図7のフローチャートを用いて、宅内活動量算出部41における宅内活動量の算出処理に関する詳細な動作のバリエーションについてその一例を説明する。図7のフローチャートには、前述したように、対象とする宅内の最新の日または任意に選択した日における電力消費量を、閾値算出部33が設定した閾値tと比較した結果に基づいて、当該宅内の人間の活動量を宅内活動量として算出する動作のバリエーションについて、図7A、図7B、図7Cの3種類を例示している。まず、図7Aのフローチャートについて説明する。図7Aのフローチャートにおいては、閾値tと比較して算出する宅内活動量として、電力データ記憶部21に蓄積された電力時系列データの各取得時刻毎にリアルタイムに算出する場合について示している。したがって、図7Aのフローチャートにおいては、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まず読み出すステップS31。しかる後、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が設定した閾値t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、閾値tを超えた電力消費量になっている場合にはステップS32のYES、当該電力データ電力消費量データの取得時刻においては、宅内の人間の活動があるものとして判定しステップS33、一方、閾値tを超えた電力消費量になっていなかった場合にはステップS32のNO、当該電力データ電力消費量データの取得時刻においては、宅内の人間の活動がなかったものとして判定するステップS34。かくのごとく、電力消費量を取得時刻順に時系列的に順次取り出す都度、閾値tを超えているか否かを示す判定結果を、人間の活動の有無を示す2値の宅内活動量として判別して出力することによって、リアルタイムに、宅内の人間の活動状態の有無を自動的に算出することができる。次に、図7Bのフローチャートについて説明する。図7Bのフローチャートにおいては、電力データ記憶部21に蓄積され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時系列に並んだ電力消費量データのうち、任意に選択した時間帯における電力データ電力消費量データを抽出して、抽出した時間帯の各電力データ電力消費量データそれぞれを閾値tと順次比較する。比較結果として、当該時間帯における電力データの全データ数のうち、該閾値tを超えている電力データのデータ数の割合が、人間活動があることを示す割合としてあらかじめ設定した割合閾値を超えていた場合には、人間が活動しているものと判定し、割合閾値を超えていなかった場合には、人間が活動していないものと判定して、当該時間帯における人間の活動の有無を示す2値の宅内活動量として算出する場合について示している。したがって、図7Bのフローチャートにおいては、まず、人間活動の有無を判別するために電力データ電力消費量データが閾値tを超えている電力データ数の割合を判定する際に適用する閾値として、人間活動があることを示す割合閾値をあらかじめ設定するステップS41。次に、電力データ記憶部21に蓄積された算出対象とする最新の日または任意に選択した日の電力時系列データのうち、任意に選択した時間帯に該当する電力データ電力消費量データを抽出するステップS42。しかる後、抽出した時間帯における各電力データ電力消費量データから順次取り出して、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が設定した閾値tとを順番に比較していく。さらに、各電力データ電力消費量データの比較結果として、抽出した当該時間帯における電力データ電力消費量データの全データ数のうち、閾値tを超えている電力データ電力消費量データのデータ数の割合が、ステップS41にて設定した割合閾値を超えているか否かを判定するステップS43。電力データ記憶部21から抽出した時間帯の電力データ電力消費量データについて順次取り出した電力データ電力消費量データが閾値tを超えているデータ数の割合が、前記割合閾値を超えていた場合にはステップS43のYES、当該時間帯においては、宅内の人間の活動があるものとして判定しステップS44、一方、前記割合閾値を超えていなかった場合にはステップS43のNO、当該時間帯においては、宅内の人間の活動がなかったものとして判定するステップS45。かくのごとく、最新の日または任意に選択した日の1日のうち、任意に選択した時間帯における電力データ電力消費量データが、閾値算出部33が設定した閾値tを超えるデータ数の割合を、人間活動の有無を推定するための割合として任意に設定した割合閾値と比較し、閾値tを超えるデータ数の割合が、割合閾値を超えた場合には、当該時間帯において当該宅内の人間の機器に対する操作があるものと判定し、割合閾値を超えていなかった場合には、当該時間帯において当該宅内の人間の機器に対する操作がなかったものと判定して、人間の活動の有無を示す2値の宅内活動量として算出することによって、宅内の人間の活動状態の有無を自動的に推定することができる。つまり、例えば、任意に設定した割合閾値を25と設定し、1日のうち任意に選択した時間帯を午前8時から午前9時までの1時間の時間帯とし、電力データ電力消費量データを1分毎に取得するものとした場合、1時間の時間帯において取得される電力データ電力消費量データのデータ数は60個である。かかる場合において、選択した時間帯の60個の電力データ電力消費量データのうち、閾値算出部33が設定した閾値tを超えたデータ数の割合が、割合閾値の25を超えた場合には、すなわち、60×0.25=15個を超えるデータ数の電力データ電力消費量データが、閾値算出部33が設定した閾値tよりも大きくなった場合には、宅内の人間の機器に対する何らかの操作があり、当該時間帯においては人間の活動があったものと判定する。次に、図7Cのフローチャートについて説明する。図7Cのフローチャートにおいては、図7A、Bの場合とは異なり、人間の活動の有無のみを示す2値の宅内活動量として算出するのではなく、電力データ記憶部21に蓄積され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時系列に並んだ電力消費量データのうち、任意に選択した時間帯における電力データ電力消費量データを抽出して、抽出した時間帯の各電力データ電力消費量データそれぞれを閾値tと順次比較する動作までは、図7Bの場合と同様であるが、図7Bの場合のように、比較結果として得られる該閾値tを超えているデータ数の割合と割合閾値との比較結果を2値の宅内活動量として算出する代わりに、該閾値tを超えているデータ数の割合そのものを、人間の活動量を示す宅内活動量図7Bの場合のような2値の宅内活動量ではなく、人間の活動の程度を示す割合数値2値には限らない数値からなる宅内活動量として算出する場合を示している。したがって、図7Cのフローチャートにおいては、まず、電力データ記憶部21に蓄積され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のうち、任意に選択した時間帯における電力データ電力消費量データを抽出するステップS51。しかる後、抽出した時間帯における各電力データ電力消費量データから順次取り出して、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が設定した閾値tとを順番に比較していく。各電力データ電力消費量データの比較結果として、抽出した当該時間帯における電力データ電力消費量データの全データ数のうち、閾値tを超えている電力データ電力消費量データのデータ数の割合を、人間の活動量を示す宅内活動量として算出するステップS52。つまり、次に示す式により、宅内活動量を算出して、宅内活動量出力部5に対して送出する。宅内活動量=閾値算出部33が設定した閾値tを超える電力データ数/抽出した時間帯の全電力データ数例えば、図7Bの説明において数値例として例示したような場合、つまり、1日のうち任意に選択した時間帯を午前8時から午前9時までの1時間の時間帯とし、電力データ電力消費量データを1分毎に取得するものとした場合には、1時間の時間帯において取得される電力データ電力消費量データのデータ数は60個であり、かつ、60個の電力データ電力消費量データのうち、閾値算出部33が設定した閾値tを超えたデータ数が15個であった場合には、宅内活動量=15/60=0.25の演算を行って、宅内活動量出力部5に対して宅内活動量として送出することになる。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活動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活動しているか否かを判別する閾値t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閾値t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閾値t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ける人間の活動の有無を判別する閾値t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、人間活動検知システム100の運用に当たって、ユーザは、該閾値t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活動の有無を判別する閾値t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。"