JP2020035093A - 情報更新方法、情報更新システム、及び情報更新プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】家電機器に関するサービス提供元に登録されているユーザの個人情報が最新の個人情報に更新されない事態を抑制する。【解決手段】ユーザの所有する家電機器の操作日時を含む操作ログ情報に基づき、個人情報に関連する前記ユーザの生活様式の変化の有無を推定し、ユーザの生活様式に変化が有ったと推定した場合、推定した時点から所定期間以内に個人情報の更新を求める更新要求をユーザの情報処理端末に対して送信する。【選択図】図１

Description

本開示は、家電機器を活用したサービスを提供するサービス提供元に登録されているユーザの個人情報を更新する技術に関するものである。

近年、家電機器に関する種々のサービスをユーザに提供するために、サービス提供元に対してユーザの個人情報をユーザに登録させることが行われているが、ユーザが引っ越しなどをすると個人情報が変化する。

そこで、特許文献１では、住所管理サーバが、利用者通信端末から定期的に送信されるユーザの住所に対応したユーザ位置情報をモニタし、ユーザ位置情報に変更があったとき、ユーザの住所変更の処理を自動的に実行する技術が開示されている。

特開２００８−２１７１７５号公報

しかしながら、特許文献１の技術は、自動的に更新できる情報はユーザの住所のみであり、家族構成及び職業等のサービス提供元にとって変化の追従が困難な情報を更新することができないため、更なる改善の必要がある。

本開示は、上記の課題を解決するものであり、その目的は、サービス提供元に登録されているユーザの個人情報が最新の個人情報に更新されない事態を抑制する技術を提供することである。

本開示の一態様に係る情報更新方法は、家電機器を活用したサービスを提供するサービス提供元に登録されているユーザの個人情報を更新する情報更新方法であって、
コンピュータが、
前記ユーザの所有する前記家電機器の操作日時を含む操作ログ情報に基づき、前記個人情報に関連する前記ユーザの生活様式の変化の有無を推定し、
前記ユーザの前記生活様式に変化が有ったと推定した場合、推定した時点から所定期間以内に前記個人情報の更新を求める更新要求を前記ユーザの情報処理端末に対して送信する。

本構成によれば、サービス提供元に登録されているユーザの個人情報が最新の個人情報に更新されない事態を抑制することができる。

本開示の実施の形態１における情報更新システムの構成の一例を示す図である。 操作ログ情報の一例を示す図である。 ログ情報管理部が管理する操作ログ情報の一例を示す図である。 ユーザが自身の個人情報を入力する際に情報処理端末の表示部に表示される登録画面の一例を示す図である。 個人情報生成部が生成する個人情報の一例を示す図である。 個人情報管理部で管理されている個人情報の一例を示す図である。 ユーザが自身の所有する家電機器の機器情報を入力する際に表示部に表示される入力画面の一例を示す図である。 機器情報生成部が生成する機器情報の一例を示す図である。 機器情報管理部で管理されている機器情報の一例を示す図である。 単位時間帯を１時間とした場合の操作分布情報の一例を示す図である。 単位時間帯を１時間とした場合の操作分布情報記憶部に記憶されている操作分布情報の一例を示す図である。 グループ管理部が管理するグループ情報の一例を示す図である。 グループ管理部で管理されているグループ情報に、新たなグループＩＤを持つグループ情報が追加された例を示す図である。 図１に示す変化推定部による推定処理の一例を示すフローチャートである。 週ＩＤ「２０１８−０４−０９」の操作分布情報が操作分布情報記憶部に記憶された直後の操作分布情報の一例を示す図である。 図１０Ａに示される操作分布情報に対して所属するグループが確定された直後の操作分布情報を表す図である。 第１操作分布群を構成する操作分布情報に新たなグループＩＤが付与された例を示す図である。 更新要求の通知を受けた情報処理端末の表示部に表示される通知画面の一例を示す図である。 更新要求の通知を受けた情報処理端末の表示部に表示される別態様の通知画面の一例を示す図である。 更新要求の通知を受けた情報処理端末の表示部に表示される更に別の通知画面の一例を示す図である。 情報更新システムのサーバが、家電機器の操作ログ情報からユーザの生活様式の変化の有無を推定し、更新要求を通知する処理の一例を示すフローチャートである。 実施の形態２に係る情報更新システムの構成の一例を示す図である。 通知日時情報生成部が生成する通知日時情報の一例を示す図である。 通知日時情報管理部が管理する通知日時情報の一例を示した図である。 実施の形態２に係る情報更新システムのサーバが、家電機器の操作ログ情報からユーザの生活様式の変化の有無を推定し、ユーザの在宅時間帯を推定する処理の一例を示すフローチャートである。 更新要求をユーザに対して通知する処理の一例を示すフローチャートである。 変化推定部による推定処理の概要を説明する図である。

（本開示に至る経緯）
近年、ネットワークへ接続され、宅外のサーバ又はクラウドと連携可能な家電機器が増加している。家電機器をネットワークへ接続することで、ユーザは家電機器を宅外から遠隔制御したり、自身の生活様式に合った家電機器の利用方法のレコメンドを受け取ったりするといったサービスを利用することが可能となる。一方、このようなサービスを提供するサービス提供元は、ユーザの家電機器の利用ログ情報を収集することで、自社の提供する家電機器の利用実態及び利用傾向等をより正確に把握し、自社の提供する家電機器及びサービスの改善を図ることが可能となる。

ここで、家電機器の利用ログ情報とは、洗濯機の洗濯開始、エアコンの稼働開始、冷蔵庫の開閉など、ユーザが家電機器に対して行った操作内容を示す操作ログ情報と、家電機器に内蔵されたセンサによって定期的に観測される、機器自体の状態及び周辺環境の状態を示す状態ログ情報とが含まれる。

ユーザが家電機器をネットワークへ接続するサービスを利用する際は、サービス開始時に、サービス提供元に対し、自身の家電機器の利用ログ情報の収集を許諾すると共に、自身の個人情報を登録することが一般的である。ここで、ユーザの個人情報とは、ユーザの年齢、性別、居住地、居住形態、家族構成、職業、及び嗜好などの情報を指す。サービス提供元は、これらの個人情報と利用ログ情報とを対応付けて分析することで、個別のユーザに合ったサービスの提供、並びに、男女別、年齢別、及び地域別などの家電機器の利用傾向の追従が可能となる。

サービス利用開始時のユーザの個人情報の登録後、サービス提供元に登録されているユーザの個人情報の更新作業は、年齢などのサービス提供元で変化の追従が容易であるものを除き、ユーザ自身に一任されるのが一般的である。そのため、ユーザの生活環境に大きな変化が発生していたとしても、ユーザが自発的にサービス提供元に対して個人情報の更新を実施しなければ、サービス提供元ではその後も生活環境の変化前の個人情報と利用ログ情報との対応付けが実施されてしまう。この結果、サービス提供元では、ユーザへ提供するサービスの内容、及び家電機器の利用傾向の分析結果がユーザの利用実態にそぐわないものになるといった課題が発生する。ここで、発生し得るユーザの生活環境の変化としては、結婚、出産、及び死別などによる家族構成の変化、引っ越しによる居住地及び住居形態の変更、並びに転職などが挙げられる。

前記課題の解決方法として、サービス提供元でユーザの生活環境の変化を把握し、個人情報を自動的に更新する方法が挙げられる。例えば、特許文献１の住所管理システムでは、ユーザの位置情報を保持する通信端末から定期的にユーザ位置情報を取得し、位置情報の変化を把握することで住所情報を自動的に更新することが開示されている。

しかしながら、特許文献１の構成では、サービス提供元で更新できる情報は居住地についての情報のみであり、家族構成及び職業といった、サービス提供元で変化の追従が困難な個人情報の更新に関する開示は特許文献１にはない。そのため、特許文献１では、サービス提供元で変化の追従が困難な個人情報の更新の実施の有無は依然としてユーザの自発性に左右されており、特許文献１は上記の課題を解消できない。

また、上記課題に対するその他の解決手段として、サービス提供元からユーザに対し、ユーザ自身による個人情報の更新を促す通知を定期的に送るという方法も考えられる。しかし、この方法では、通知の頻度が多い場合、ユーザによりその通知が煩わしいと判断されてその通知が無視されたり、サービスの利用そのものが敬遠されたりしてしまう。逆に通知の頻度が少ない場合、サービス提供元による誤った個人情報の利用期間が長期間に及んでしまったり、ユーザによる個人情報の更新作業が後回しにされて更新が忘れられたりするといった事態が発生する。

本開示は、上記の課題を解決するものであり、その目的は、家電機器に関するサービス提供元に登録されているユーザの個人情報が最新の個人情報に更新されない事態を抑制する技術を提供することである。

本開示の一態様に係る情報更新方法は、家電機器を活用したサービスを提供するサービス提供元に登録されているユーザの個人情報を更新する情報更新方法であって、
コンピュータが、
前記ユーザの所有する前記家電機器の操作日時を含む操作ログ情報に基づき、前記個人情報に関連する前記ユーザの生活様式の変化の有無を推定し、
前記ユーザの前記生活様式に変化が有ったと推定した場合、推定した時点から所定期間以内に前記個人情報の更新を求める更新要求を前記ユーザの情報処理端末に対して送信する。

一般に、ユーザの生活環境に大きな変化が発生する際には、ユーザは転居届又は出生届を提出するというように、公的に必須の更新手続きを実施することになる。本構成によれば、操作ログ情報に基づいて個人情報に関連するユーザの生活様式の変化が推定されていため、ユーザの生活様式が大きく変化したタイミングを推定することができる。そして、本構成は、推定した時点から所定期間以内に、個人情報の更新要求をユーザの情報処理端末に送信する。そのため、本構成は、ユーザが公的に必須の更新手続きを実施している期間に併せてサービス提供元に登録している個人情報の更新をユーザに促すことができる。そのため、本構成は、サービス提供元で変化の追従が困難な情報を含む、サービス提供元に登録されている全ての個人情報の内容をユーザ自身に更新させる可能性を高めることができる。その結果、本構成は、サービス提供元に登録されているユーザの個人情報が最新の個人情報に更新されない事態を抑制することができる。

上記構成において、前記生活様式の変化の有無の推定では、前記操作ログ情報に含まれる前記操作日時に基づき、第１期間を構成する複数の単位時間帯のそれぞれの前記家電機器の操作発生割合を表す操作分布情報を前記第１期間より長い第２期間単位で作成し、前記操作分布情報に基づいて前記生活様式の変化の有無を推定してもよい。

ユーザの生活様式に変化があれば、第２期間を構成する第１期間ごとの操作分布情報において単位時間帯ごとの家電機器の操作発生割合は異なる傾向を示す可能性が高くなる。本構成によれば、操作分布情報に基づいて生活様式の変化の有無が推定されているため、生活様式の変化を正確に推定することができる。

上記構成において、前記更新要求の前記情報処理端末への送信では、前記操作分布情報に基づき、前記ユーザの在宅時間帯を推定し、
推定した前記在宅時間帯の前後所定時間以内に前記更新要求を前記情報処理端末に対して送信してもよい。

上述の構成は、操作ログ情報に基づいてユーザの在宅時間帯を推定するものであるため、推定した在宅時間帯においてユーザは何らかの作業を行っている可能性が高い。そのため、在宅時間帯内に更新要求の通知を行う構成を採用すると、ユーザはその通知に対処できない可能性がある。本構成によれば、在宅時間帯の前後所定時間以内に更新要求が送信されるため、ユーザの手が空いていると推定される時間帯に更新要求を通知することができ、更新要求に対してユーザを対処させる可能性を高めることができる。

上記構成において、前記在宅時間帯の推定では、前記操作分布情報に基づいて前記家電機器の前記操作発生割合の最も高い前記単位時間帯を前記ユーザの前記在宅時間帯として推定してもよい。

本構成によれば、家電機器の操作発生割合の最も高い単位時間帯がユーザの在宅時間帯として推定されるため、ユーザの在宅時間帯を正確に推定できる。

上記構成において、前記生活様式の変化の有無の推定では、ある１の前記第２期間において前記家電機器の操作の発生回数が所定回数未満である場合、前記１の前記第２期間における前記操作分布情報を生成しなくてもよい。

ユーザが旅行などで不在になった場合、家電機器へのユーザの操作回数が減るため、不在中の第２期間に生成された操作分布情報は、ユーザの普段の生活様式を示していないことになる。そこで、本構成は、ある１の第２期間において家電機器に対する操作の発生回数が所定回数未満の場合、その１の第２期間においては、操作分布情報が生成されないため、ユーザの生活様式が正確に反映されていない操作分布情報が生成されることを防止できる。

上記構成において、前記生活様式の変化の有無の推定では、
前記第２期間単位で生成されている前記操作分布情報を、直近の複数の前記第２期間の前記操作分布情報で構成される第１操作分布群と、前記直近の複数の前記第２期間より前の複数の前記第２期間の前記操作分布情報で構成される第２操作分布群とに分離し、
前記単位時間帯ごとの前記操作発生割合の傾向に基づいて前記第２操作分布群を構成する前記操作分布情報を分類することで１以上のグループを作成し、
前記第１操作分布群に含まれる前記第２期間ごとの前記操作分布情報のそれぞれが、最新の前記第２期間の前記操作分布情報を持つ前記グループである最新グループに所属せず、且つ、前記単位時間帯ごとの前記操作発生割合が同じ傾向を示す場合、前記生活様式に変化があったと推定してもよい。

本構成によれば、直近の複数の操作分布情報の単位時間帯ごとの操作発生割合が同一傾向を示しており、且つ、最新グループを構成する操作分布情報とは異なる傾向を示す場合にユーザの生活様式が変化したと判定される。そのため、ユーザが一時的に家電機器に対して普段とは異なる操作を行った場合に、生活様式が変化したと判定されることが防止できる。

上記構成において、前記生活様式の変化の有無の推定では、
前記グループごとに、前記単位時間帯ごとの前記操作発生割合の平均値と標準偏差とから前記単位時間帯ごとの基準範囲を算出し、
前記第１操作分布群に含まれるある１つの前記第２期間の前記操作分布情報である第１操作分布情報において、少なくとも一つの前記単位時間帯の前記操作発生割合が前記最新グループの同一の前記単位時間帯の前記基準範囲外の場合、前記第１操作分布情報は前記最新グループに所属しないと判定してもよい。

本構成によれば、第１操作分布群に属する第１操作分布情報において、少なくとも１つの単位時間帯の操作発生割合が最新グループの同一単位時間帯の基準範囲に属していない場合、第１操作分布情報は最新グループに属していないと判定される。そのため、第１操作分布情報が最新グループに属しているか否かの判定を正確に行うことができる。

上記構成において、前記生活様式の変化の有無の推定では、
前記第１操作分布群に含まれる全ての前記操作分布情報は、前記最新グループに対して前記操作発生割合が前記基準範囲外と判定された前記単位時間帯が全て同じである場合、前記単位時間帯ごとの前記操作発生割合が同じ傾向を示すと判定されてもよい。

本構成によれば、第１操作分布群に含まれる各操作分布情報は、最新グループに対して基準範囲外と判定された単位時間帯が全て同じである場合、操作発生割合が同じ傾向を示すと判定される。そのため、第１操作分布群に含まれる各操作分布情報が同じ傾向を示すか否かの判定を正確に行うことができる。

上記構成において、前記更新要求は、現在、前記サービス提供元に登録されている前記個人情報の内容を含んでもよい。

本構成によれば、更新要求を送信する際、現在、サービス提供元に登録されている個人情報の内容をユーザに提示することができるため、ユーザはサービス提供元に登録されている個人情報と最新の個人情報との差分を速やかに認識することができる。そのため、個人情報の更新作業の必要性をユーザに認識させることができる。

上記構成において、前記更新要求は、現在、前記サービス提供元に登録されている前記個人情報の最終更新日時情報を含んでもよい。

本構成によれば、更新要求を送信する際、現在、サービス提供元に登録されている個人情報の最終の更新日時をユーザに提示することができるため、ユーザはサービス提供元に登録されている個人情報が最新の個人情報であるか否かを速やかに確認することができる。

上記構成において、前記生活様式の変化は、家族構成の変化及び職業の変化の少なくとも一方を含んでもよい。

本構成によれば、家族構成の変化及び職業の変化の少なくとも一方が変化したことを推定して、ユーザに個人情報の更新を要求することができる。

上記構成において、前記第１期間は１日であってもよい。

本構成によれば、第１期間が１日であるため、第２期間を複数日ごとに区切ることができる。

上記構成において、前記第２期間は１週間であってもよい。

本構成によれば、第２期間が１週間であるため、１週間単位で操作分布情報を生成することができる。

なお、上記の情報更新方法における作用効果は、情報更新システム及び情報更新プログラムにおいても同様に奏することができる。

本開示は、このような情報更新方法に含まれる特徴的な各構成をコンピュータに実行させる情報更新プログラム、或いはこの情報更新プログラムによって動作する情報更新装置として実現することもできる。また、このようなコンピュータプログラムを、ＣＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ読取可能な非一時的な記録媒体あるいはインターネット等の通信ネットワークを介して流通させることができるのは、言うまでもない。

なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本開示の一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、構成要素、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。また、全ての実施の形態において、各々の内容を組み合わせることもできる。

以下本開示の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。

（実施の形態１）
図１は、本開示の実施の形態１における情報更新システムの構成の一例を示す図である。本実施の形態に係る情報更新システムは、ユーザが所有する家電機器１００と、ユーザが所有する情報処理端末２００と、サービス提供元がサービスを提供するためのサーバ３００とを備えており、家電機器１００と情報処理端末２００とは、それぞれネットワークを介してサーバ３００に接続されている。ネットワークは、例えば、インターネット及び携帯電話通信網等を含むＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）で構成される。

家電機器１００は、例えば、冷蔵庫、洗濯機、空調機器、電子レンジ、オーブン、オーディオ機器、テレビ、及びパーソナルコンピュータ等のユーザの自宅に設置された家庭用電化機器が採用される。ユーザの自宅は、一軒家であってもよいし、マンション等の集合住宅であってもよい。

情報処理端末２００は、スマートフォン及びタブレット端末等のユーザが携帯する携帯端末で構成されてもよいし、ユーザの自宅に設置された据え置き型のコンピュータで構成されてもよい。

サーバ３００は、１以上のコンピュータからなるクラウドサーバで構成されており、家電機器１００に関するサービスの提供対象となる１以上のユーザの個人情報を記憶する個人情報データベースを備えている。

サービス提供元とは、家電機器１００を所持するユーザに対して家電機器１００に関するサービスを提供する法人等が該当し、例えば、家電機器１００の製造メーカであってもよいし、この製造メーカから業務委託されたサービスプロバイダであってもよいし、家電機器１００に関するサービスの提供を専門に取り扱うサービスプロバイダであってもよい。

サービス提供元が提供するサービスとしては、例えば、ユーザに家電機器１００を宅外から遠隔制御させるサービス、ユーザの生活様式にあった家電機器の利用方法のレコメンドをユーザに通知するサービス、家電機器１００の故障時の対処方法をアドバイスするサービス、及びサービスマンを手配するサービス等が該当する。

以下、家電機器１００、情報処理端末２００、及びサーバ３００のそれぞれについて詳細な構成を説明する。

家電機器１００は、ログ情報生成部１０１及び通信部１０２を主な構成要素とする。なお、ログ情報生成部１０１は、家電機器１００の制御を司る電気回路（例えば、マイクロコントローラー）で構成されている。ログ情報生成部１０１は、家電機器１００がユーザによって操作された際の操作内容を記録した操作ログ情報を生成する。図２Ａは、操作ログ情報の一例を示す図である。図２Ａに示すように、操作ログ情報は機器ＩＤ４００、運転モード４０１の項目を有する。機器ＩＤ４００は、家電機器１００を一意に特定するためのＩＤ（識別子）である。運転モード４０１は、ユーザの操作によって稼働を開始した家電機器１００の運転モードの内容である。

ログ情報生成部１０１は、操作ログ情報を生成すると、通信部１０２を介して、サーバ３００に対して操作ログ情報を送信する。なお、操作ログ情報に含まれる項目は機器ＩＤ４００及び運転モード４０１に限られるものではなく、家電機器１００の機能に対する任意の操作内容が項目として採用されてもよい。

通信部１０２は、有線ＬＡＮ、無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、携帯情報端末キャリアの通信網を利用した通信等の通信回路により、外部機器とデータを送受信する機能を有する。例えば、通信部１０２は、自宅に設置されたルータと無線又は有線により接続されており、ルータを介してサーバ３００と家電機器１００との通信接続を確立させる。

情報処理端末２００は、ＵＩ（ユーザーインターフェース）部２１０、個人情報生成部２０１、機器情報生成部２０２、通信部２０３、及び表示制御部２０４を主な構成要素とする。このうち、通信部２０３のハードウェア構成は、家電機器１００の通信部１０２と同様である。個人情報生成部２０１、機器情報生成部２０２、及び表示制御部２０４は、例えば、ＣＰＵ等のプロセッサが図略のメモリに記憶されたプログラムを実行することで実現されてもよいし、専用のハードウェア回路で構成されてもよい。

ＵＩ部２１０は、有機ＥＬ及びＬＣＤ等の表示装置で構成される表示部２１１と、ハードキー及びソフトキー等の入力装置で構成される入力部２１２とを主な構成要素とする。なお、入力部２１２は、表示部２１１と一体構成されたタッチパネルで構成されてもよい。

個人情報生成部２０１は、表示部２１１の表示内容に従ってユーザが入力部２１２を用いて入力する情報に基づき、ユーザ自身についての情報であってサービス提供元に登録される情報で構成される個人情報を生成する。

図３は、ユーザが自身の個人情報を入力する際に情報処理端末２００の表示部２１１に表示される登録画面Ｇ１の一例を示す図である。登録画面Ｇ１は、「ユーザＩＤ」、「メールアドレス」、「パスワード」、「郵便番号」、「都道府県名」、「生年月日」、「性別」、「職業」、及び「家族構成」の入力欄と、戻るボタンＢ１１と、登録ボタンＢ１２とを備える。ユーザはこれらの入力欄に必要な情報を入力部２１２を用いて入力し、「登録する」と記載された登録ボタンＢ１２を選択する操作を入力部２１２を用いて入力する。すると、個人情報生成部２０１によって個人情報が生成される。なお、登録画面Ｇ１の入力欄に入力された情報は図４Ａの同一名称の項目の値として設定される。戻るボタンＢ１１は表示部２１１に表示された画面を登録画面Ｇ１の前に表示されていた画面に戻すためのボタンである。

図４Ａは、個人情報生成部２０１が生成する個人情報の一例を示す図である。図４Ａに示すように、個人情報は、ユーザＩＤ５００、メールアドレス５０１、パスワード５０２、郵便番号５０３、都道府県名５０４、生年月日５０５、性別５０６、職業５０７、及び家族構成５０８の項目を含む。

ユーザＩＤ５００は、ユーザを一意に特定するためのＩＤである。メールアドレス５０１は、ユーザの連絡先となるメールアドレスである。情報処理端末２００はこのメールアドレスを用いて情報の送受信が可能である。パスワード５０２は、ユーザがサービスを利用する際の認証に用いるためのパスワードである。郵便番号５０３は、ユーザの居住地に対応する郵便番号である。都道府県名５０４は、ユーザの居住地に対応する都道府県名である。生年月日５０５は、ユーザの生年月日である。性別５０６は、ユーザの性別である。職業５０７は、ユーザの職業である。家族構成５０８は、同居する配偶者及び子供の有無などのユーザの家族構成である。なお、個人情報の項目はこれらユーザＩＤ５００〜家族構成５０８に限定されず、サービス提供元が必要とする任意の項目が含まれていてもよい。

図１に参照を戻す。個人情報生成部２０１は、個人情報の生成が完了すると、通信部２０３を介してサーバ３００に対して個人情報を送信する。

機器情報生成部２０２は、表示部２１１の表示内容に従ってユーザが入力部２１２を用いて入力する情報に基づき、ユーザが所有する家電機器１００をサービス提供元に登録するために必要となる家電機器１００に関する情報である機器情報を生成する。

図５は、ユーザが自身の所有する家電機器１００の機器情報を入力する際に表示部２１１に表示される入力画面Ｇ２の一例を示す図である。入力画面Ｇ２は、「商品カテゴリー」、「品番」、「製造番号」、及び「購入年月日」の入力欄と、戻るボタンＢ２１と、登録ボタンＢ２２とを備える。ユーザはこれらの入力欄に必要な情報を入力部２１２を用いて入力し、「登録する」と記載された登録ボタンＢ２２を選択する操作を入力部２１２を用いて入力する。すると、機器情報生成部２０２によって機器情報が生成される。なお、入力画面Ｇ２の入力欄に入力された情報は図６Ａの同一名称の項目の値として設定される。戻るボタンＢ２１は登録画面Ｇ１の戻るボタンＢ１１と同様である。

図６Ａは、機器情報生成部２０２が生成する機器情報の一例を示す図である。図６Ａに示すように、機器情報は、ユーザＩＤ６００、商品カテゴリー６０１、品番６０２、製造番号６０３、及び購入年月日６０４の項目を含む。

ユーザＩＤ６００は、ユーザを一意に特定するためのＩＤであり、個人情報のユーザＩＤ５００と同一の値である。商品カテゴリー６０１は、エアコン、冷蔵庫、及び洗濯機などの、ユーザが登録する家電機器１００の種類である。品番６０２は、ユーザが登録する家電機器１００の品番である。製造番号６０３は、家電機器１００を一意に特定する番号であり、ユーザが家電機器１００本体に記載されている情報などから容易に確認可能な情報で構成される。購入年月日６０４は、ユーザが家電機器１００を購入した年月日である。なお、機器情報の項目はこれらユーザＩＤ６００〜購入年月日６０４に限定されず、サービス提供元が必要とする任意の項目が含まれてもよい。機器情報生成部２０２は、機器情報の生成が完了すると、通信部２０３を介してサーバ３００に対して機器情報を送信する。

表示制御部２０４は、後述するサーバ３００の通知部３０９から通信部２０３を介して受信する更新要求に基づき、ユーザに個人情報の更新を促す画面を生成し、表示部２１１に表示する。

図１に参照を戻す。サーバ３００は、通信部３０１、ログ情報管理部３０２、個人情報管理部３０３、機器情報管理部３０４、操作分布情報生成部３０５、操作分布情報記憶部３０６、グループ管理部３０７、変化推定部３０８、通知部３０９を主な構成要素とする。このうち、通信部３０１のハードウェア構成は、家電機器１００の通信部１０２および情報処理端末２００の通信部２０３と同様である。また、ログ情報管理部３０２、個人情報管理部３０３、機器情報管理部３０４、及びグループ管理部３０７は、例えば、ＣＰＵ等のプロセッサと半導体メモリ等のメモリとで構成される。また、操作分布情報生成部３０５、変化推定部３０８、及び通知部３０９は、例えば、プロセッサで構成される。また、操作分布情報記憶部３０６は、例えば、メモリで構成される。なお、サーバ３００を構成する各ブロックは、プロセッサがコンピュータを情報更新システムとして機能させる情報更新プログラムを実行することで実現されてもよいし、専用のハードウェア回路で構成されてもよい。この情報更新プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等のコンピュータ読取可能な非一時的な記録媒体に記録して市場に提供されてもよい。

ログ情報管理部３０２は、家電機器１００より送信される操作ログ情報をメモリに累積的に記憶し、操作ログ情報を管理する。図２Ｂは、ログ情報管理部３０２が管理する操作ログ情報の一例を示す図である。図２Ｂに示すように、ログ情報管理部３０２が管理する操作ログ情報は、１つのレコードに１つの操作ログ情報が対応付けられたテーブル形式で管理されており、図２Ａに示す操作ログ情報に含まれる機器ＩＤ４００及び運転モード４０１の項目に加え、操作日時４０２及び操作曜日４０３の項目を更に含んでいる。操作日時４０２および操作曜日４０３は、それぞれ、ログ情報管理部３０２が家電機器１００から操作ログ情報を受信した日時および曜日であり、ログ情報管理部３０２によって付与される。

個人情報管理部３０３は、情報処理端末２００より送信される個人情報をメモリに記憶して、個人情報を管理する。図４Ｂは、個人情報管理部３０３で管理されている個人情報の一例を示す図である。図４Ｂに示すように、個人情報管理部３０３が管理する個人情報は、１つのレコードに一つの個人情報が対応付けられたテーブル形式で管理されており、図４Ａに示す個人情報に含まれるユーザＩＤ５００、メールアドレス５０１、パスワード５０２、郵便番号５０３、都道府県名５０４、生年月日５０５、性別５０６、職業５０７、及び家族構成５０８の項目に加え、登録日時５０９及び最終更新日時５１０の項目を含む。

登録日時５０９は、各ユーザの個人情報が個人情報管理部３０３で管理され始めた日時である。最終更新日時５１０は、個人情報管理部３０３で管理されている個人情報が、ユーザ自身によって最後に更新された日時である。

機器情報管理部３０４は、情報処理端末２００より送信された機器情報をメモリに記憶し、機器情報を管理する。図６Ｂは、機器情報管理部３０４で管理されている機器情報の一例を示す図である。図６Ｂに示すように、機器情報管理部３０４が管理する機器情報は、１つのレコードに１つの機器情報が対応付けられたテーブル形式で管理されており、ユーザＩＤ６００、商品カテゴリー６０１、品番６０２、製造番号６０３、購入年月日６０４、及び機器ＩＤ６０５の項目を含む。ユーザＩＤ６００〜購入年月日６０４の各項目は、図６Ａに示す機器情報の各項目と同様である。機器ＩＤ６０５は、機器情報管理部３０４が機器情報を受信した際に、品番６０２および製造番号６０３を所定の変換規則にしたがって変換することで生成されるＩＤであり、家電機器１００を一意的に識別するためのＩＤである。なお、所定の変換規則としては、品番６０２及び製造番号６０３から家電機器１００を一意的に識別するＩＤを生成できる規則であればどのような規則が採用されてもよい。また、機器ＩＤ６０５は、ログ情報管理部３０２が管理する操作ログ情報に含まれる機器ＩＤ４００と同じ値で構成されてもよいし、１対１に対応する値で構成されてもよい。

操作分布情報生成部３０５は、ログ情報管理部３０２が管理する操作ログ情報に含まれる機器ＩＤ４００、操作日時４０２、及び操作曜日４０３と、個人情報管理部３０３が管理する個人情報に含まれるユーザＩＤ５００と、機器情報管理部３０４が管理する機器情報に含まれるユーザＩＤ６００及び機器ＩＤ６０５とに基づき、操作分布情報を生成する。操作分布情報は、ユーザごとに週単位で生成される情報であって、単位時間帯ごとの家電機器１００に対する操作発生割合を表す情報である。

図７Ａは、単位時間帯を１時間とした場合の操作分布情報の一例を示す図である。図７Ａに示すように、操作分布情報は、ユーザＩＤ７００、週ＩＤ７０１、及び操作分布７０２の項目を含む。ユーザＩＤ７００は、図４に示すユーザＩＤ５００および図６に示すユーザＩＤ６００と同様である。週ＩＤ７０１は、ユーザＩＤ７００が示すユーザが所有する家電機器１００の、単位時間帯ごとの操作分布７０２の算出対象の週を特定するためのＩＤである。ここでは、週ＩＤ７０１は、算出対象の週の最初の日の日付で表される。操作分布７０２の各値は、週ＩＤ７０２で示される週において、一日の中の各単位時間帯における家電機器１００の操作発生割合を示す。

ここで、一日は第１期間の一例であり、１週間は第２期間の一例である。但し、これは一例であり、第１期間として２日、３日、半日等の一日以外の値が採用されてもよい。また、第２期間として、２日、３日、・・・、６日、２週間、及び１ヶ月等の複数の第１期間から構成可能な期間であれば、１週間以外の値が採用されてもよい。

以下、図２Ｂ、図４Ｂ、図６Ｂ、図７Ａを参照しながら、操作分布情報生成部３０５が操作分布情報を生成する処理について説明する。まず、操作分布情報生成部３０５は、個人情報管理部３０３で管理されている個人情報（図４Ｂ）と、機器情報管理部３０４で管理されている機器情報（図６Ｂ）とを、ユーザＩＤ５００及びユーザＩＤ６００で関連付け、各ユーザが所有する家電機器１００の機器ＩＤ６０５を特定する。図６Ｂの例では、ユーザＩＤ「５００Ａ」には、機器ＩＤ「１００Ａ」の洗濯機が対応付けられているため、ユーザＩＤ「５００Ａ」のユーザが所有する家電機器１００の機器ＩＤ６０５として機器ＩＤ「１００Ａ」が特定される。

続いて、操作分布情報生成部３０５は、ユーザごとに特定した機器ＩＤ６０５とログ情報管理部３０２で管理されている操作ログ情報（図２Ｂ）に含まれる機器ＩＤ４００とを対応付け、家電機器１００へのユーザの操作が発生した時刻を表す操作日時４０２及び操作曜日４０３をユーザごとに抽出する。上述の例では、ユーザＩＤ「５００Ａ」のユーザについて機器ＩＤ「１００Ａ」が特定されたため、図２Ｂに示す操作ログ情報から、機器ＩＤ「１００Ａ」に対応する操作日時４０２及び操作曜日４０３が特定される。なお、ユーザＩＤ「５００Ａ」のユーザが所有する家電機器１００が複数の場合、図２Ｂに示すログ情報から複数の家電機器１００に対応する操作日時４０２及び操作曜日４０３が特定される。

続いて、操作分布情報生成部３０５は、ユーザごとに抽出した操作日時４０２及び操作曜日４０３を週ごとに分類し、単位時間帯ごとに家電機器１００の操作が発生した回数をカウントし、単位時間帯ごとの家電機器１００の操作発生割合を算出する。

図２Ｂの例では、２０１８年２月２６日の月曜日から２０１８年３月４日の日曜日までの一週間において、機器ＩＤ「１００Ａ」の家電機器１００が操作された回数は、９時台に１回、２１時台に３回、２２時台に２回であり、合計６回である。ここで、各単位時間帯の操作発生割合は、下記の式に示すように、一週間における家電機器１００の操作回数の合計値に対する各単位時間帯の操作回数で定義される。

単位時間帯（ｉ）での操作発生割合＝単位時間帯（ｉ）での操作回数／一週間における操作回数の合計値
したがって、図７Ａに示すように、機器ＩＤ「１００Ａ」の家電機器１００の所有者である、ユーザＩＤ「５００Ａ」のユーザの、週ＩＤ「２０１８−０２−２６」における操作分布７０２の各単位時間帯の操作発生割合は下記のようになる。

すなわち、９時台が「１／６」でおよそ「０．１７」、２１時台が「３／６」で「０．５０」、２２時台が「２／６」でおよそ「０．３３」、及びその他の単位時間帯は「０」である。なお、ここでは単位時間帯は、一律に１時間としたが、「朝」、「昼」、「夕方」、「晩」、及び「深夜」というように任意の時間帯が採用されてもよい。

図１に参照を戻す。操作分布情報記憶部３０６は、操作分布情報生成部３０５が生成した操作分布情報を累積的に記憶する。図７Ｂは、単位時間帯を１時間とした場合の、操作分布情報記憶部３０６に記憶されている操作分布情報の一例を示す図である。図７Ｂに示すように、操作分布情報記憶部３０６が記憶する操作分布情報は、１つのレコードに１つの操作分布情報が対応付けられたテーブル形式で管理されており、図７Ａに示す操作分布情報に含まれるユーザＩＤ７００、週ＩＤ７０１、及び操作分布７０２の項目に加え、グループＩＤ７０３の項目を含む。グループＩＤ７０３は、操作分布情報を分類することで得られたユーザの生活様式を示すグループのＩＤであり、後述する変化推定部３０８によって更新される値である。操作分布情報生成部３０５で生成された操作分布情報が操作分布情報記憶部３０６に追加された直後は、グループＩＤ７０３の値は「未所属」が設定される。

グループ管理部３０７は、変化推定部３０８が生活様式の変化を推定する際に使用するグループ情報を管理する。図８Ａは、グループ管理部３０７が管理するグループ情報の一例を示す図である。図８Ａに示すように、グループ管理部３０７が管理するグループ情報は、１つのレコードに１つのグループ情報が対応付けられたテーブル形式で管理されており、ユーザＩＤ８００、グループＩＤ８０１、及び最新週ＩＤ８０２の項目を含む。このうち、ユーザＩＤ８００及びグループＩＤ８０１は、それぞれ、図７Ｂに示されるユーザＩＤ７００及びグループＩＤ７０３と同様である。

最新週ＩＤ８０２は、グループに所属する操作分布情報の中で、最新の日付で表される週ＩＤ７０１の値を示す。図７Ｂの例では、グループＩＤ「７０３Ａ」の操作分布情報が示されているが、この中で週ＩＤ７０１が最も新しいのは週ＩＤ「２０１８−０４−０２」である。そのため、図８Ａの例では、グループＩＤ「７０３Ａ」の最新週ＩＤ８０２の値として「２０１８−０４−０２」が設定されている。

図１に参照を戻す。変化推定部３０８は、家電機器１００の操作日時を含む操作ログ情報に基づき、個人情報に関連するユーザの生活様式の変化の有無を推定する。具体的には、変化推定部３０８は、操作分布情報記憶部３０６に記憶されている操作分布情報（図７Ｂ）及びグループ管理部３０７の管理するグループ情報に基づき、ユーザの生活様式の変化の有無を推定し、推定結果を後述する通知部３０９に出力する。

ここで、生活様式の変化とは、結婚、出産、及び死別などによる家族構成の変化、引っ越しによる居住地及び住居形態の変更、並びに転職等が該当する。

図２０は、変化推定部３０８による推定処理の概要を説明する図である。図２０の左側は操作分布情報記憶部３０６が生成した時系列に連続する５件の操作分布情報が示されている。変化推定部３０８は、これらの操作分布情報を直近２週間の２件の操作分布情報からなる第１操作分布群１０００ａと、第１操作分布群１０００ａ以外の操作分布情報からなる第２操作分布群１０００ｂとに分離する。

図２０の右側は、図２０の左側に示す操作分布情報を座標空間にプロットしたグラフを示している。この例では、説明の便宜上、２１時台、２２時台、及び２３時台の３軸からなる３次元のグラフが図示されているが、操作分布情報において操作分布７０２は０時台から２３時台の２４個の単位時間帯から構成されているため、実際には、このグラフは０時台から２３時台の２４軸からなる２４次元のグラフとなる。

この例では、第２操作分布群１０００ｂを構成する操作分布情報は、操作分布７０２が同じ傾向を示しているため、同一のグループＣｂに所属している。これに対して、第１操作分布群１０００ａを構成する２件の操作分布情報は、共に操作分布７０２がグループＣｂのものとは異なる傾向を示し、且つ、共に操作分布７０２が同じ傾向を示しているめ、グループＣｂとは別のグループＣａにグルーピングされている。変化推定部３０８は、操作分布情報にこのような傾向が現れた場合、ユーザの生活様式が変更されたと推定するのである。なお、グループＣｃは、例えば、グループＣｂを構成する操作分布情報よりも過去の操作分布情報をグルーピングすることで得られたグループである。

図１に参照を戻す。通知部３０９は、変化推定部３０８から、ユーザの生活様式の変化が発生しているとの推定結果が出力された場合、推定されてから所定期間以内に個人情報の更新をユーザに求める更新要求を通信部３０１を介してユーザの情報処理端末２００に送信する。この場合、通知部３０９は、個人情報管理部３０３で管理されている個人情報に含まれるメールアドレス５０１などを参照し、該当するユーザが所有する情報処理端末２００の送信先を特定し、特定した送信先に更新通知を送信すればよい。

なお、更新要求が送信されるタイミングとしては、生活様式の変化が推定されたと判定された時点の直後、その時点から１時間若しくは２時間というような数時間後、その時点から半日、又はその時点が属する日の翌日といった適宜のタイミングが採用できる。また、後述の実施の形態２のタイミングで更新通知は通知されてもよい。

図９は、図１に示す変化推定部３０８による推定処理の一例を示すフローチャートである。以下、図９を参照しながら、変化推定部３０８がユーザの生活様式の変化の有無を推定する推定処理について説明する。ここで、図９に示す推定処理は、図１５で後述するフローチャートのステップＳ１１０１のサブルーチンとして実行される。図１５のフローは、例えば、週に一度、実施されるため、図９の推定処理も、週に一度、実施されることになる。但し、これは一例であり、第２期間として一週間以外の期間が採用された場合、図９及び図１５に示すフローは、その第２期間の長さに応じた周期で実施されればよい。

（ステップＳ９００）
変化推定部３０８は、操作分布情報記憶部３０６から、個人情報の変化の推定対象となるユーザのユーザＩＤ７００を含む全ての操作分布情報を抽出し、週ＩＤ７０１の値を用いて、抽出した操作分布情報を第１操作分布群と第２操作分布群とに分離する。第１操作分布群は、直近の複数週分の操作分布情報で構成される。第２操作分布群は、直近の複数周分より前の複数週分の操作分布情報で構成される。

図１０Ａは、週ＩＤ「２０１８−０４−０９」の操作分布情報が操作分布情報記憶部３０６に記憶された直後の操作分布情報の一例を示す図である。ここでは、第１操作分布群の抽出条件として直近の２週分が採用されている。そのため、このステップＳ９００の処理により、図１０Ａの操作分布情報から、直近２週分の操作分布情報、すなわち、週ＩＤ「２０１８−０４−０２」及び週ＩＤ「２０１８−０４−０９」の２つの操作分布情報が第１操作分布群１０００ａとして抽出されている。また、図１０Ａの操作分布情報から、直近の２週より前の週の操作分布情報、すなわち、週ＩＤ「２０１８−０３−２６」以前の５件の操作分布情報が第２操作分布群１０００ｂとして抽出されている。

なお、第１操作分布群に含める操作分布情報の数は複数であればよく、例えば３つ以上及び４つ以上というように２つに限定されない。第１操作分布群に含める操作分布情報の数が大きくなるほど、ユーザの生活様式の変化が発生していると推定するために必要な期間は長くなるが、その分、生活様式の変化の推定精度は高くなる。

（ステップＳ９０１）
変化推定部３０８は、グループＩＤ７０３の値を用いて第２操作分布群を構成する操作分布情報を１以上のグループに分類する。図１０Ａの例では、第２操作分布群１０００ｂを構成する操作分布情報は、グループＩＤ７０３の値が全て「７０３Ａ」である。そのため、図１０Ａの例では、第２操作分布群１０００ｂを構成する操作分布情報は、全てグループＩＤ「７０３Ａ」のグループに所属すると判定される。

（ステップＳ９０２）
変化推定部３０８は、第１操作分布群を構成する操作分布情報の中で、グループＩＤ７０３の値が「未所属」である操作分布情報（以下、「対象操作分布情報」と呼ぶ。）を対象に、ステップＳ９０１で分類した各グループへの所属判定を行う。

具体的には、まず、変化推定部３０８は、ステップＳ９０１にて第２操作分布群内で分離したグループごとに、単位時間帯ごとの操作発生割合の平均値μ及び標準偏差σを計算し、平均値μ及び標準偏差σから単位時間帯ごとの基準範囲を計算する。ここで、基準範囲としては、例えばμ±２σが採用される。

次に、変化推定部３０８は、対象操作分布情報における単位時間帯ごとの操作発生割合の値が、対象グループの対応する単位時間帯の基準範囲内に収まるか否かにより、対象操作分布情報が所属するグループを判定する所属判定を実施する。ここで、対応する単位時間帯とは、９時台なら９時台、１０時台なら１０時台というように、対象操作分布情報の単位時間帯と、対象グループの単位時間帯とが同じ時間帯であることを指す。

同じグループ内の操作分布情報においては、単位時間帯ごとの操作発生割合が正規分布に従うと仮定すると、単位時間帯ごとの操作発生割合のおよそ９５％はμ±２σの範囲内に収まると考えることができる。したがって、少なくとも一つの単位時間帯において、操作発生割合の値が対象グループの基準範囲から外れている対象操作分布情報は、偶然とは考えにくい要因で対象グループとは異なる傾向の操作分布を持つと見なすことができる。そこで、変化推定部３０８は、少なくとも１つの単位時間帯において操作発生割合の値が対象グループの基準範囲外であれば、対象操作分布情報は対象グループには所属しないと判定する。

図１０Ａの例では、第２操作分布群１０００ｂを構成するグループは、グループＩＤ「７０３Ａ」のグループのみであり、グループＩＤ「７０３Ａ」のグループには５件の操作分布情報が存在する。この場合、これら５件の操作分布情報の操作分布７０２の単位時間帯ごとの操作発生割合の平均値及び標準偏差は、以下のように計算される。

すなわち、９時台は平均値「０．１３６」及び標準偏差「０．０６８」、２１時台は平均値「０．４３２」及び標準偏差「０．１６７」、２２時台は平均値「０．４３２」及び標準偏差「０．１６７」、及びその他の単位時間帯は平均値及び標準偏差共に「０」である。

これより、グループＩＤ「７０３Ａ」のグループの各単位時間帯の基準範囲は下記のように計算される。すなわち、９時台は基準範囲「０〜０．２７２」、２１時台は基準範囲「０．０９７〜０．７６６」、２２時台は基準範囲「０．０９７〜０．７６６」、及びその他の単位時間帯は基準範囲「０」である。図１０Ａの例において、今回、対象操作分布情報となっているのは、第１操作分布群１０００ａの中でグループＩＤ７０３が「未所属」となっている、週ＩＤ「２０１８−０４−０９」の操作分布情報である。この対象操作分布情報において、操作分布７０２の単位時間帯ごとの操作発生割合は、９時台が「０．１７」、２１時台が「０．３３」、２２時台が「０．５０」、及びそれ以外の単位時間帯は「０」である。したがって、いずれの単位時間帯においても、操作発生割合の値は、グループＩＤ「７０３Ａ」のグループの各単位時間帯の基準範囲内に収まっている。

従って、週ＩＤ「２０１８−０４−０９」の対象操作分布情報は、グループＩＤ「７０３Ａ」のグループに所属すると判定される。

変化推定部３０８は、所属判定の結果、所属するグループが確定した対象操作分布情報に対して、グループＩＤ７０３の値を「未所属」から所属が確定したグループＩＤ７０３の値で更新する。図１０Ｂは、図１０Ａに示される操作分布情報に対して所属するグループが確定された直後の操作分布情報を表す図である。図１０Ａの例では、グループＩＤ７０３が「未所属」である最終行の操作分布情報は、グループＩＤ「７０３Ａ」のグループに属すると判定されている。そのため、図１０Ｂの例では、最終行の操作分布情報は、グループＩＤ７０３の値が「未所属」から「７０３Ａ」に更新されている。なお、所属判定の結果、いずれのグループにも属さないと判定された対象操作分布情報は、グループＩＤ７０３の値は「未所属」のままとなる。

（ステップＳ９０３）
変化推定部３０８は、第１操作分布群の操作分布情報のグループＩＤ７０３と、グループ管理部３０７で管理されているグループ情報とを参照し、第１操作分布群の全ての操作分布情報が既存の同一のグループに所属し、且つ、そのグループが最新グループであるか否かを判定する。ここで、最新グループとは、グループ情報においてユーザごとに管理されているグループのうち、最新週ＩＤ８０２の値が最も新しい日付を持つグループのことを指す。

図１０Ｂの例では、第１操作分布群１０００ａの操作分布情報は、いずれもグループＩＤ「７０３Ａ」のグループに所属している。更に、図８Ａのグループ情報を参照すると、グループＩＤ「７０３Ａ」のグループは、ユーザＩＤ「５００Ａ」のユーザにおける唯一のグループであるため、このユーザにとって最新グループに該当する。そのため、図１０Ｂの例では、ステップＳ９０３でＹＥＳと判定される。

ステップＳ９０３でＹＥＳと判定されるということは、第１操作分布群を構成する全ての操作分布情報は、単位時間ごとの操作発生割合が、最新グループに対して同じ傾向を示しているため、ユーザの生活様式に変化がないと推定される。

なお、ステップＳ９０３でＮＯと判定されるケースとしては、第１操作分布群を構成する操作分布情報のそれぞれが同一グループに属していないケース、及び第１操作分布群を構成する操作分布情報のそれぞれが同一グループに属しているが最新のグループには属していないケース等が挙げられる。

ステップＳ９０３でＹＥＳと判定された場合、処理はステップＳ９０４に移行され、ステップＳ９０３でＮＯと判定された場合、処理はステップＳ９０６に移行される。

（ステップＳ９０４）
変化推定部３０８は、ユーザの生活様式に変化がないことを示す推定結果「変化なし」を通知部３０９に出力する。

（ステップＳ９０５）
変化推定部３０８は、グループ管理部３０７で管理されているグループ情報の最新週ＩＤ８０２の値を、今回の推定処理で新たにグループに加わった操作分布情報の週ＩＤ７０１の値で更新し、推定処理を終了する。

図１０Ｂの例では、週ＩＤ「２０１８−０４−０９」の操作分布情報がグループＩＤ「７０３Ａ」のグループに新たに追加されている。この場合、図８Ａにおいて、グループＩＤ「７０３Ａ」のグループは、最新週ＩＤ８０２の値が「２０１８−０４−０２」から「２０１８−０４−０９」に更新される。

（ステップＳ９０６）
変化推定部３０８は、第１操作分布群を構成する全ての操作分布情報について、最新グループに対して基準範囲外と判定された単位時間帯が全て同一の単位時間帯であるか否かを判定する。この判定条件が満たされる場合（ステップＳ９０６でＹＥＳ）、処理はステップＳ９０７に移行し、この判定条件が満たされない場合（ステップＳ９０６でＮＯ）、処理はステップＳ９１０に移行する。

ステップＳ９０６でＹＥＳと判定されるということは、第１操作分布群を構成する全ての操作分布情報は、単位時間ごとの操作発生割合が最新グループとは異なる傾向を示しているが、第１操作分布群内では同じ傾向を示している。すなわち、ユーザにより家電機器１００が操作される単位時間帯が変化し、その変化が継続していることを示している。そのため、変化推定部３０８は、ユーザの生活様式に変化が発生したと推定し、処理をステップＳ９０７に進める。

例えば、第１操作分布群１０００ａが第１操作分布情報と第２操作分布情報とで構成されていたとする。そして、第１操作分布情報は、９時台及び１０時台の単位時間帯における操作発生割合が最新グループの９時台及び１０時台の基準範囲外であると判定されたとする。また、第２操作分布情報は、９時台及び１０時台の単位時間帯における操作発生割合が、最新グループの９時台及び１０時台の基準範囲外であると判定されたとする。この場合、第１操作分布情報と第２操作分布情報は、最新グループに対して基準範囲外と推定された単位時間帯が全て同一であるため、Ｓ９０６でＹＥＳと判定される。

なお、ステップＳ９０６でＹＥＳと判定されるケースとしては、例えば、以前は夜に洗濯機を使用して洗濯をする習慣だったユーザが、子供が生まれたことにより洗濯の回数が増え、夜だけでなく朝にも洗濯機を使用して洗濯をするようになったケースが挙げられる。

一方、ステップＳ９０６においてＮＯと判定されるケースとしては、例えば、第１操作分布群を構成する一部の操作分布情報は、全ての単位時間帯における操作発生割合が最新グループの基準範囲内であるが、残りの操作分布情報は、少なくとも１つの単位時間帯における操作発生割合が最新グループの基準範囲外であるケースが挙げられる。或いは、第１操作分布群を構成する全ての操作分布情報において、単位時間帯ごとの操作発生割合が最新グループに対して基準範囲外と判定された単位時間帯が同一でないケースが挙げられる。すなわち、いずれのケースも、ユーザが家電機器１００を操作する時間帯に変化は見られるものの、その変化が継続されていないことを示している。したがって、この場合、変化推定部３０８は、ユーザの生活様式に変化はないと推定し、処理をＳ９１０に進める。

（ステップＳ９０７）
変化推定部３０８は、ユーザの生活様式に変化があったことを示す推定結果「変化あり」を通知部３０９に出力する。

（ステップＳ９０８）
変化推定部３０８は、第１操作分布群を構成する全ての操作分布情報が非最新グループに所属しているか否かを判定する。ここで、非最新グループとは、グループ情報においてユーザごとに登録されたグループのうち、最新グループ以外のグループを指す。変化推定部３０８は、第１操作分布群を構成する全ての操作分布情報において、グループＩＤ７０３の値が同一で、且つ、その値が「未所属」以外の値になっている場合、これらの操作分布情報は非最新グループに所属すると判定する。

変化推定部３０８は、第１操作分布群を構成する全ての操作分布情報が非最新グループに所属すると判定した場合（ステップＳ９０８でＹＥＳ）、ステップＳ９０９の処理を行わずに、処理をステップＳ９０５に進める。一方、変化推定部３０８は、第１操作分布群を構成する全ての操作分布情報が非最新グループに所属しないと判定した場合（ステップＳ９０８でＮＯ）、処理をステップＳ９０９に進める。

ステップＳ９０８でＹＥＳと判定されるということは、第１操作分布群を構成する全ての操作分布情報は、単位時間帯ごと操作発生割合が、最新グループを構成する操作分布情報とは異なる傾向を示すものの、いずれかの非最新グループを構成する操作分布情報と同じ傾向であることを示している。すなわち、ユーザが家電機器１００を操作する単位時間帯が変化し、ユーザの生活様式がかつて過ごしていた過去の生活様式に戻ったことを意味している。

一方、ステップＳ９０８でＮＯと判定されるということは、第１操作分布群を構成する全ての操作分布情報は、単位時間帯ごとの操作発生割合がユーザの過去全ての操作分布情報とは異なる傾向を示すが、第１操作分布群内では全て同じ傾向であることを示している。すなわち、ユーザの家電機器１００を操作する時間帯が変化し、過去には見られない新たな単位時間帯で家電機器１００の操作が継続されていることを意味する。したがって、第１操作分布群を構成する全ての操作分布情報が、単位時間帯ごとの操作発生割合が同じ傾向を示し、且つ、グループＩＤ７０３の値が「未所属」の場合に、ステップＳ９０８でＮＯと判定される。

（ステップＳ９０９）
変化推定部３０８は、グループ管理部３０７で管理されているグループ情報に、新たなグループＩＤ８０１を持つグループ情報を追加すると共に操作分布情報記憶部３０６に記憶されている操作分布情報のうちグループＩＤ７０３の値が「未所属」の操作分布情報を新たに追加したグループＩＤ８０１の値で更新する（ステップＳ９０９）。

図８Ｂは、グループ管理部３０７で管理されているグループ情報に、新たなグループＩＤ８０１を持つグループ情報が追加された例を示す図である。ここでは、新たなグループＩＤ８０１として「７０３Ｂ」を持つグループ情報が追加されたケースが示されている。

図１１は、第１操作分布群を構成する操作分布情報に新たなグループＩＤが付与された例を示す図である。図１１の例では、週ＩＤ「２０１８−０４−０２」と週ＩＤ「２０１８−０４−０９」との操作分布情報において、共に９時台の操作発生割合の値が、最新グループであるグループＩＤ「７０３Ａ」のグループの基準範囲から外れている。そのため、両操作分布情報は、図８Ｂにおいて新たに追加されたグループＩＤ「７０３Ｂ」でグループＩＤ７０３の値が更新されている。

（ステップＳ９１０）
変化推定部３０８は、生活様式に変化はないことを示す推定結果「変化なし」を通知部３０９に出力する。

（ステップＳ９０５の補足）
なお、ステップＳ９０８でＹＥＳの直後のステップＳ９０５では、該当する非最新グループのグループ情報の最新週ＩＤ８０２の値が第１操作分布群を構成する最新の操作分布情報の週ＩＤ７０１の値で更新される。

また、ステップＳ９０９の直後のステップＳ９０５では、新たに追加されたグループの最新週ＩＤ８０２の値が第１操作分布群を構成する最新の操作分布情報の週ＩＤ７０１の値で更新される。

また、ステップＳ９１０の直後のステップＳ９０５では、第１操作分布群を構成する操作分布情報のうち非最新グループに所属する操作分布情報があれば、その操作分布情報の週ＩＤ８０１の値で、該当する非最新グループの最新週ＩＤ８０２の値が更新される。

以上、変化推定部３０８による推定処理の具体的な手順が説明された。

図１２は、更新要求の通知を受けた情報処理端末２００の表示部２１１に表示される通知画面Ｇ３の一例を示す図である。通知画面Ｇ３は、ユーザに対して生活様式に変化があると推定された場合に表示部２１１に表示される画面である。通知画面Ｇ３の冒頭には、個人情報の変更の有無を問い合わせるメッセージが表示されている。また、このメッセージの下側には、問い合わせに関わる個人情報の項目が例示されている。ここでは、電話番号、居住地（住所）、家族構成、及び職業の項目が例示されている。この例示の下側には、個人情報の登録内容を最新の情報に保つことによるメリットが記載されている。これにより、ユーザに対して個人情報を更新することの重要性を認識させることができる。

通知画面Ｇ３の下部には、「会員情報を修正する」と記載されたボタンＢ３１と、「閉じる」と記載されたボタンＢ３２とが表示されている。

ユーザによりボタンＢ３１を選択する操作が入力部２１２を用いて入力されると、表示制御部２０４は、表示部２１１の画面表示を図３に示されるような個人情報の登録画面Ｇ１に遷移させる。これにより、ユーザはその登録画面Ｇ１から自身の個人情報を最新の内容へ更新することが可能となる。ボタンＢ３２は、通知画面Ｇ３を閉じる際にユーザに選択されるボタンである。個人情報に変更がなければ、ユーザはボタンＢ３２を選択する操作を入力することになる。

なお、サーバ３００の通知部３０９は、ユーザの所有する情報処理端末２００に対して更新要求を通知する際、個人情報管理部３０３から該当するユーザの現在の個人情報の登録内容を取得し、更新要求に含めて通知するようにしてもよい。図１３は、更新要求の通知を受けた情報処理端末２００の表示部２１１に表示される別態様の通知画面Ｇ４の一例を示す図である。通知画面Ｇ４において通知画面Ｇ３との相違点は、冒頭のメッセージの下部の例示の表示欄Ｒ４１に、電話番号、居住地、家族構成、及び職業の項目について現在、サービス提供元に登録されている内容が表示されている。それ以外、通知画面Ｇ４は通知画面Ｇ３と同じである。

このように、通知画面Ｇ４には、個人情報の現在の登録内容が表示されているため、ユーザは、サービス提供元に登録されている個人情報と最新の個人情報との差分を速やかに認識することができ、個人情報の更新が必要であるかの判断が容易になる。

また、通知部３０９は、ユーザの所有する情報処理端末２００に対して更新要求を通知する際、個人情報管理部３０３から最終更新日時５１０の内容を取得し、更新要求に含めて通知するようにしてもよい。図１４は、更新要求の通知を受けた情報処理端末２００の表示部２１１に表示される更に別の通知画面Ｇ５の一例を示す図である。通知画面Ｇ５において通知画面Ｇ３との相違点は、ユーザが最後に個人情報を更新した日時を表示する表示欄Ｒ５１が設けられている点にある。それ以外、通知画面Ｇ５は通知画面Ｇ３と同じである。通知画面Ｇ５には表示欄Ｒ５１が設けられているため、現在、サービス提供元に登録されている個人情報の最終の更新日時をユーザに提示することができ、ユーザは個人情報の更新が必要であるかの判断が容易になる。

なお、通知画面Ｇ４と通知画面Ｇ５とは組み合わされた構成が通知画面として採用されてもよい。この場合、通知画面Ｇ４の表示欄Ｒ４１に表示された現在の登録内容と、その登録内容の更新日とが併せてユーザに提示されることになる。

以上、実施の形態１における情報更新システムの機能構成について説明した。図１５は、図１に示す情報更新システムのサーバ３００が、家電機器１００の操作ログ情報からユーザの生活様式の変化の有無を推定し、更新要求を通知するまでの処理の一例を示すフローチャートである。なお、図１５のフローは図９で説明したように、例えば、週に一度、定期的に、各ユーザに対して実施される。

まず、操作分布情報生成部３０５は、現在時刻から一週間前までの間にログ情報管理部３０２に記憶された対象ユーザの操作ログ情報を取得し、その一週間における操作分布情報を生成し、操作分布情報記憶部３０６に記憶する（ステップＳ１１００）。

続いて、変化推定部３０８は、図９に示す推定処理を実行し、対象ユーザの生活様式の変化の有無を推定し、推定結果を通知部３０９に出力する（ステップＳ１１０１）。

続いて、推定結果を受信した通知部３０９は、推定結果が「変化あり」であるか否かを判定する（ステップＳ１１０２）。推定結果が「変化あり」である場合（ステップＳ１１０２でＹＥＳ）、処理はステップＳ１１０３に移行する。推定結果が「変化なし」である場合（ステップＳ１１０２でＮＯ）、通知部３０９は、対象ユーザに対して個人情報の更新を求める更新要求は通知せず、処理を終了する。

続いて、通知部３０９は、個人情報管理部３０３で管理されている個人情報に含まれるメールアドレス５０１などを参照し、対象ユーザの所有する情報処理端末２００に対して、家族構成や職業などの個人情報の更新を求める更新要求を通知する（ステップＳ１１０３）。以上で、サーバ３００の行う処理は終了となる。

以上のように、実施の形態１にかかる情報更新システムは、ユーザの生活様式の変化の有無の推定を、週に一度、定期的に実施することで、ユーザの生活様式の変化に速やかに追従し、サービス提供元に登録している個人情報の更新要求をユーザに通知することが可能となる。これにより、ユーザ自身が生活様式の変化によって発生する様々な手続きを実施している期間に合わせて個人情報の更新を促すことができる。そのため、ユーザの家族構成及び職業等のサービス提供元で変化の追従が困難な個人情報を含め、サービス提供元に登録されている全ての個人情報の内容をユーザ自身に更新させる可能性を高めることができる。その結果、サービス提供元に登録されているユーザの個人情報が最新の個人情報に更新されない事態を抑制することができる。

（実施の形態２）
実施の形態２は、操作分布情報からユーザの在宅時間帯を推定し、在宅時間帯の前後所定時間以内に、ユーザに対して更新通知を通知するものである。

図１６は、実施の形態２に係る情報更新システムの構成の一例を示す図である。以下、実施の形態２において、実施の形態１と同じ構成要素については同じ符号を付して説明を省略し、実施の形態１との差分のみ記載する。

図１６において、実施の形態１との相違点は、サーバ１３００にある。サーバ１３００は、通知日時情報生成部１３０２及び通知日時情報管理部１３０３を更に備え、変化推定部１３０１及び通知部１３０４は実施の形態１の変化推定部３０８及び通知部３０９と機能が相違する。

変化推定部１３０１は、実施の形態１と同様、図９に示す推定処理を行うが、推定結果の出力先が、通知部３０９ではなく通知日時情報生成部１３０２である点が実施の形態１と相違する。

通知日時情報生成部１３０２は、変化推定部１３０１から、ユーザの生活様式が変化していることを示す推定結果「変化あり」が出力された場合に、操作分布情報記憶部３０６に記憶されている操作分布情報と、グループ管理部３０７で管理されているグループ情報とから、ユーザが在宅している在宅時間帯を推定する。そして、通知日時情報生成部１３０２は、個人情報の更新要求をユーザに対して通知すべき日時を指定する通知日時情報を生成し、通知日時情報管理部１３０３に出力する。

図１７Ａは、通知日時情報生成部１３０２が生成する通知日時情報の一例を示す図である。図１７Ａに示すように、通知日時情報は、ユーザＩＤ１４００と、通知日時１４０１との項目を含む。ユーザＩＤ１４００は、操作分布情報に含まれるユーザＩＤ７００と同様である。通知日時１４０１は、個人情報の更新要求を実際にユーザに対して送信する日時である。

以下、図８Ｂのグループ情報および図１１の操作分布情報を具体例として参照しながら、通知日時情報生成部１３０２が、ユーザの在宅時間帯を推定し、通知日時情報を生成する処理について説明する。

通知日時情報生成部１３０２は、変化推定部１３０１から推定結果「変化あり」の通知を取得すると、グループ管理部３０７で管理されているグループ情報の中で、最新週ＩＤ８０２の値が最も新しいグループ情報のグループＩＤ８０１の値を取得する。図８Ｂのグループ情報の例では、最新週ＩＤ８０２の中で最も新しい値は「２０１８−０４−０９」であり、その値を持つグループのグループＩＤ８０１の値は「７０３Ｂ」である。そのため、通知日時情報生成部１３０２は、グループＩＤ「７０３Ｂ」をグループ情報から取得する。

続いて、通知日時情報生成部１３０２は、操作分布情報記憶部３０６を参照し、対象ユーザのユーザＩＤ７００の値を持つ操作分布情報の中から、先に抽出したグループＩＤ８０１の値をグループＩＤ７０３の値として持つ操作分布情報を全て抽出する。上述の例では、グループＩＤ「７０３Ｂ」が取得されており、図１１において、グループＩＤ７０３の値が「７０３Ｂ」であるのは、週ＩＤ７０１の値が「２０１８−０４−０２」と「２０１８−０４−０９」との２つの操作分布情報である。したがって、通知日時情報生成部１３０２は、操作分布情報記憶部３０６からこれら２つの操作分布情報を抽出する。

続いて、通知日時情報生成部１３０２は、抽出した操作分布情報において、単位時間帯ごとの操作発生割合の平均値を算出し、その値が最も大きくなる単位時間帯を、在宅時間帯として推定する。

続いて、通知日時情報生成部１３０２は、この在宅時間帯の推定処理を実施した翌日であって、在宅時間帯の前後所定時間以内を通知日時１４０１の値に設定した通知日時情報を生成する。図１１の例では、先に抽出された、週ＩＤ７０１の値が「２０１８−０４−０２」と「２０１８−０４−０９」との２つの操作分布情報において、単位時間帯ごとの操作発生割合の平均値は、以下のように計算される。

すなわち、８時台が「０．０５」、９時台が「０．４５」、２１時台が「０．２５」、２２時台が「０．２５」、及びそれ以外の時間帯で「０」である。従って、一日の中で操作発生割合が最も高い単位時間帯は９時台であるため、この単位時間帯が在宅時間帯として推定される。

しかし、例えば、家電機器１００が洗濯機などである場合、家電機器１００が操作されるということは、ユーザは在宅していても、その時間帯に家事を行っていることになる。そのため、その時間帯に個人情報の更新要求を通知すると、ユーザは、家事を優先し、個人情報の更新に対処しない可能性がある。そこで、通知日時情報生成部１３０２は、ユーザが在宅している可能性は高いが、家電機器１００の操作が発生していない時間帯に通知日時を設定する。すなわち、通知日時情報生成部１３０２は、家事が行われていない時間帯として、在宅時間帯として推定した９時台から少し後ろに時間をずらした１０時を、更新要求の通知時刻として設定する。

図８Ｂのグループ情報の例では、最新週ＩＤ８０２の中で最も新しい値が「２０１８−０４−０９」であるため、生活様式の変化の推定処理及び在宅時間帯の推定処理は、「２０１８−０４−１６」に実施されることになる。

これは、以下の理由による。すなわち、週ＩＤ「２０１８−０４−０９」の操作分布情報は、「２０１８−０４−０９」から「２０１８−０４−１５」までの一週間の操作ログ情報の蓄積が完了した「２０１８−０４−１６」に生成される。そのため、週ＩＤ「２０１８−０４−０９」の操作分布情報の生成後の直近に実施される推定処理の実施日は「２０１８−０４−１６」となるからである。

したがって、この例では、通知日時情報生成部１３０２は、更新要求の送信日として、推定処理の実施日「２０１８−０４−１６」の翌日である「２０１８−０４−１７」を設定する。また、この例では、通知日時情報生成部１３０２は、上述したように更新要求の通知時刻として１０時を設定している。そのため、図１７Ａの例では、通知日時１４０１の値が「２０１８−０４−１７ １０：００」の通知日時情報が生成されている。

なお、この例では、推定された在宅時間帯「９時台」の終了直後の時刻「１０時」が更新要求の通知時刻として設定されているが、これは一例であり、推定された在宅時間帯の開始直前の時刻「８時５９分」が通知時刻として採用されてもよい。或いは、例えば、推定された在宅時間帯「９時台」の終了直後の時刻「１０時」から所定時間後の時刻（例えば、１０時５分、１０時１０分等）が通知時刻として設定されてもよい。或いは、例えば、推定された在宅時間帯「９時台」の開始直前の時刻「８時５９分」から所定時間前の時刻（例えば、８時５５分、８時５０分等）が通知時刻として設定されてもよい。

図１６に参照を戻す。通知日時情報管理部１３０３は、通知日時情報生成部１３０２が生成した通知日時情報をメモリに記憶し、通知日時情報を管理する。図１７Ｂは、通知日時情報管理部１３０３が管理する通知日時情報の一例を示した図である。図１７Ｂに示すように、通知日時情報は１つのレコードに１つの通知日時情報が対応付けられたテーブル形式で管理されており、図１７Ａと同様にユーザＩＤ１４００と通知日時１４０１との項目を持つ。

通知部１３０４は、通知日時情報管理部１３０３が管理する通知日時情報の通知日時１４０１を定期的に参照し、参照時刻と通知日時１４０１との値が同じである通知日時情報が存在するか否かを判定する。そして、通知部１３０４は、該当する通知日時情報が存在する場合、その通知日時情報のユーザＩＤ１４００から、個人情報管理部３０３で管理されている個人情報に含まれるメールアドレス５０１などを参照し、ユーザの所有する情報処理端末２００に対して、通信部３０１を介して更新要求を通知する。なお、通知部１３０４は、実施の形態１の通知部３０９と同様、更新要求を通知する際、現在の個人情報の登録内容及び個人情報の最終更新日時を含めてもよい。

以上、実施の形態２における情報更新システムの機能構成について説明した。図１８は、実施の形態２に係る情報更新システムのサーバ１３００が、家電機器１００の操作ログ情報からユーザの生活様式の変化の有無を推定し、ユーザの在宅時間帯を推定するまでの処理の一例を示すフローチャートである。このフローは、実施の形態１と同様、サーバ１３００において、週に一度、定期的に、各ユーザに対して実施される。なお、図１８において図９と同じ処理には同じステップ番号を付している。

ステップＳ１１００に続くステップＳ１５０１において、変化推定部１３０１は、対象ユーザの生活様式の変化の有無の推定処理を行い、推定結果を通知日時情報生成部１３０２に通知する。この推定処理は、実施の形態１の図９の推定処理とほぼ同一内容である。相違点は、ステップＳ９０４、ステップＳ９０７、及びステップＳ９１０において推定結果の送信先が、通知部３０９ではなく、通知日時情報生成部１３０２である点にある。

続いて、推定結果を取得した通知日時情報生成部１３０２は、推定結果が「変化あり」であるかを判定する（ステップＳ１５０２）。推定結果が「変化あり」である場合（ステップＳ１５０２でＹＥＳ）、処理はステップＳ１５０３に移行する。一方、推定結果が「変化なし」である場合（ステップＳ１５０２でＮＯ）、通知日時情報生成部１３０２は、通知日時情報を生成せず、処理を終了する。

ステップＳ１５０３において、通知日時情報生成部１３０２は、操作分布情報記憶部３０６に記憶されている操作分布情報と、グループ管理部３０７で管理されているグループ情報から、ユーザの在宅時間帯を推定する。そして、通知日時情報生成部１３０２は、個人情報の更新要求の通知日時を決定し、決定した通知日時を指定する通知日時情報を生成し、通知日時情報管理部１３０３に出力する。以上で処理は終了となる。

図１９は、更新要求をユーザに対して通知する処理の一例を示すフローチャートである。このフローチャートは、例えば、サーバ１３００において１分ごとに定期的に実行されている。ここで、１分に設定したのは、通知部１３０４に対して１分ごとに通知日時情報を参照させて、参照時刻と通知日時１４０１の値とが同じである通知日時情報の検出を実現させるためである。

通知部１３０４は、通知日時情報管理部１３０３が管理する通知日時情報を参照し、現在と同日時の通知日時１４０１を持つ通知日時情報の取得を試行する（ステップＳ１６００）。

続いて、通知部１３０４は、ステップＳ１６００で該当する通知日時情報が取得できたか否かを判定する（ステップＳ１６０１）。該当する通知日時情報が取得できた場合（ステップＳ１６０１でＹＥＳ）、処理はステップＳ１６０２に移行する。一方、該当する通知日時情報が取得できなかった場合（ステップＳ１６０１でＮＯ）、処理は終了する。

続いて、通知部１３０４は、ステップＳ１６００で取得した通知日時情報に含まれるユーザＩＤ１４００に基づき、個人情報管理部３０３で管理されている個人情報に含まれるメールアドレス５０１などを参照し、対象ユーザの所有する情報処理端末２００に対して、更新要求を送信する（ステップＳ１６０２）。以上で処理は終了となる。

以上、実施の形態２の情報更新システムのサーバ１３００が、家電機器１００の操作ログ情報からユーザの生活様式の変化の有無を推定し、さらにユーザの在宅時間帯を推定した後、更新要求を前記ユーザに対して通知するまでの具体的な手順について説明した。

以上のように、実施の形態２係る情報更新システムは、ユーザが在宅している可能性が高い時間帯の中でも特にユーザの手が空いていると推定される日時に更新要求を通知できるため、更新要求に対してユーザを対処させる可能性を高めることができる。

（変形例）
（１）実施の形態１及び実施の形態２において、操作分布情報生成部３０５は、週単位で操作分布情報を生成しているが、本開示はこれに限定されない。例えば、操作分布情報生成部３０５は、ある１の週において家電機器１００の操作の発生回数の合計値が所定回数に満たない場合は、当該１の週についての操作分布情報を生成しないように構成されてもよい。これにより、例えばユーザが旅行や帰省などで数日間家を空けた場合など、家電機器１００の操作に対する習慣が一時的に変化した週の操作分布情報が生活様式の変化の推定処理から省かれるため、推定の確からしさをより高めることができる。ここで、所定回数としては、例えば、ユーザが長期外出をしているとみなせる所定の値が採用できる。また、例えば、操作回数が０回の日が２日以上続いた場合、操作分布情報生成部３０５は、その週の操作分布情報を生成しないようにしてもよい。

（２）実施の形態２では、通知部３０９は１分単位で通知日時情報を参照しているが、本開示はこれに限定されず、例えば、通知日時情報において通知日時１４０１の値として「１０：０５」、「１０：１０」というように５分刻みの値が設定されるのであれば、通知部３０９は５分単位で通知日時情報を参照してもよい。なお、この５分は一例であり４分及び６分等というような適当な時間が設定されてもよい。また、通知部３０９は５分単位で通知日時情報を参照する態様を採用した場合、通知日時情報の参照時刻から過去５分以内に通知日時１４０１の値が設定されている通知日時情報を送信するようにしてもよい。

（３）図９のステップＳ９０６の処理において、最新グループに対して基準範囲外と判定された単位時間帯が全て同一であるとの判定処理として下記の処理が採用されてもよい。例えば、最新グループに対して第１操作分布群１０００ａを構成する一方の第１操作分布情報と他方の第２操作分布情報とが共に９時台と１０時台とにおいて基準範囲外であったとする。そして、第１操作分情報は、９時台が最新グループの９時台の基準範囲の上限値より大きく、且つ、１０時台が最新グループの１０時台の基準範囲の下限値より小さかったとする。この場合、第２操作分布情報は、９時台が最新グループの９時台の基準範囲の上限値より大きく、且つ、１０時台が最新グループの１０時台の基準範囲の下限値より小さかった場合、第１操作分布情報と第２操作分布情報とは、最新グループに対して基準範囲外と判定された単位時間帯が全て同一であると判定されてもよい。

（４）上記実施の形態では、基準範囲としてμ±２σが採用されたが、本開示はこれに限定されず、μ±１．５σ、μ±３σ、μ±σというように、μ±２σ以外の値が採用されてもよい。

（５）上記実施の形態では、対象操作分布情報において全ての単位時間帯における操作発生割合が対象グループの基準範囲内の場合、対象操作分布情報は対象グループに属すると判定されたが、本開示はこれに限定されない。例えば、全ての単位時間帯のうち７、８、又は９割以上の単位時間帯の操作発生割合が対象グループの同一単位時間帯の基準範囲内であれば、対象操作分布情報は対象グループに属すると判定されてもよい。

本開示はユーザの生活様式が変化した可能性が高いタイミングでユーザに個人情報を更新させる可能性を高めることができるため、登録された個人情報に基づいて種々のサービスを提供する事業者に対して有用な技術を提供できる。

３００ ：サーバ
３０１ ：通信部
３０２ ：ログ情報管理部
３０３ ：個人情報管理部
３０４ ：機器情報管理部
３０５ ：操作分布情報生成部
３０６ ：操作分布情報記憶部
３０７ ：グループ管理部
３０８ ：変化推定部
３０９ ：通知部
１３００ ：サーバ
１３０１ ：変化推定部
１３０２ ：通知日時情報生成部
１３０３ ：通知日時情報管理部
１３０４ ：通知部

Claims (15)

1. 家電機器を活用したサービスを提供するサービス提供元に登録されているユーザの個人情報を更新する情報更新方法であって、
   コンピュータが、
   前記ユーザの所有する前記家電機器の操作日時を含む操作ログ情報に基づき、前記個人情報に関連する前記ユーザの生活様式の変化の有無を推定し、
   前記ユーザの前記生活様式に変化が有ったと推定した場合、推定した時点から所定期間以内に前記個人情報の更新を求める更新要求を前記ユーザの情報処理端末に対して送信する、
   情報更新方法。
2. 前記生活様式の変化の有無の推定では、前記操作ログ情報に含まれる前記操作日時に基づき、第１期間を構成する複数の単位時間帯のそれぞれの前記家電機器の操作発生割合を表す操作分布情報を前記第１期間より長い第２期間単位で作成し、前記操作分布情報に基づいて前記生活様式の変化の有無を推定する、
   請求項１に記載の情報更新方法。
3. 前記更新要求の前記情報処理端末への送信では、前記操作分布情報に基づき、前記ユーザの在宅時間帯を推定し、
   推定した前記在宅時間帯の前後所定時間以内に前記更新要求を前記情報処理端末に対して送信する、
   請求項２に記載の情報更新方法。
4. 前記在宅時間帯の推定では、前記操作分布情報に基づいて前記家電機器の前記操作発生割合の最も高い前記単位時間帯を前記ユーザの前記在宅時間帯として推定する、
   請求項３に記載の情報更新方法。
5. 前記生活様式の変化の有無の推定では、ある１の前記第２期間において前記家電機器の操作の発生回数が所定回数未満である場合、前記１の前記第２期間における前記操作分布情報を生成しない、
   請求項２から４のいずれか１つに記載の情報更新方法。
6. 前記生活様式の変化の有無の推定では、
   前記第２期間単位で生成されている前記操作分布情報を、直近の複数の前記第２期間の前記操作分布情報で構成される第１操作分布群と、前記直近の複数の前記第２期間より前の複数の前記第２期間の前記操作分布情報で構成される第２操作分布群とに分離し、
   前記単位時間帯ごとの前記操作発生割合の傾向に基づいて前記第２操作分布群を構成する前記操作分布情報を分類することで１以上のグループを作成し、
   前記第１操作分布群に含まれる前記第２期間ごとの前記操作分布情報のそれぞれが、最新の前記第２期間の前記操作分布情報を持つ前記グループである最新グループに所属せず、且つ、前記単位時間帯ごとの前記操作発生割合が同じ傾向を示す場合、前記生活様式に変化があったと推定する、
   請求項２から５のいずれか１つに記載の情報更新方法。
7. 前記生活様式の変化の有無の推定では、
   前記グループごとに、前記単位時間帯ごとの前記操作発生割合の平均値と標準偏差とから前記単位時間帯ごとの基準範囲を算出し、
   前記第１操作分布群に含まれるある１つの前記第２期間の前記操作分布情報である第１操作分布情報において、少なくとも一つの前記単位時間帯の前記操作発生割合が前記最新グループの同一の前記単位時間帯の前記基準範囲外の場合、前記第１操作分布情報は前記最新グループに所属しないと判定する、
   請求項６に記載の情報更新方法。
8. 前記生活様式の変化の有無の推定では、
   前記第１操作分布群に含まれる全ての前記操作分布情報は、前記最新グループに対して前記操作発生割合が前記基準範囲外と判定された前記単位時間帯が全て同じである場合、前記単位時間帯ごとの前記操作発生割合が同じ傾向を示すと判定される、
   請求項６又は７記載の情報更新方法。
9. 前記更新要求は、現在、前記サービス提供元に登録されている前記個人情報の内容を含む、
   請求項１から８のいずれか１つに記載の情報更新方法。
10. 前記更新要求は、現在、前記サービス提供元に登録されている前記個人情報の最終更新日時情報を含む、
    請求項１から９のいずれか１つに記載の情報更新方法。
11. 前記生活様式の変化は、家族構成の変化及び職業の変化の少なくとも一方を含む、
    請求項１〜１０のいずれか１つに記載の情報更新方法。
12. 前記第１期間は１日である、
    請求項２〜８のいずれか１つに記載の情報更新方法。
13. 前記第２期間は１週間である、
    請求項２〜８のいずれか１つに記載の情報更新方法。
14. 家電機器を活用したサービスを提供するサービス提供元に登録されているユーザの個人情報を更新する情報更新システムであって、
    前記ユーザの所有する前記家電機器の操作日時を含む操作ログ情報に基づき、前記個人情報に関連する前記ユーザの生活様式の変化の有無を推定する変化推定部と、
    前記ユーザの前記生活様式に変化が有ったと推定された場合、推定された時点から所定期間以内に前記個人情報の更新を求める更新要求を前記ユーザの情報処理端末に対して送信する通知部と、
    を備える情報更新システム。
15. 請求項１〜１３のいずれか１つに記載された情報更新方法をコンピュータに実行させる情報更新プログラム。