WO2014049953A1 - 行動傾向の特定方法および行動傾向の特定システム - Google Patents

行動傾向の特定方法および行動傾向の特定システム Download PDF

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WO2014049953A1
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user
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behavior
storage unit
devices
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PCT/JP2013/005029
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幸太郎 坂田
友朗 丸山
健二 近藤
東島　勝義
山本　浩明
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パナソニック株式会社
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Definitions

  • the present invention relates to a behavior tendency identification method that integrates operation information acquired from a plurality of devices and identifies a user behavior tendency.
  • Patent Document 1 a server that acquires information on exercise and food and sends advice and alarms on exercise and food to an e-mail addressed to a user's mobile phone is known (see Patent Document 1).
  • This invention solves the said conventional subject, and it aims at providing the identification method and identification system of the action tendency which specify the tendency of the action of the user based on a user's living action from a multifaceted viewpoint. .
  • a method for identifying a behavior tendency includes a communication step of receiving operation information in which operation states of a plurality of devices and user information for identifying users are associated with each other.
  • By checking a set of operation states of the one or more devices included in the behavior tendency information from the operation information stored in the first storage unit Comprising a specifying step of specifying the tendency of behavior of the user a predetermined corresponding to the state of the set, the.
  • the behavior tendency identification method and the behavior tendency identification system of the present invention it is possible to identify the tendency of the user's behavior based on the user's daily behavior from a multifaceted viewpoint.
  • FIG. 1 is a system configuration diagram according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 2 is a configuration diagram of the server apparatus according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 3A is a diagram showing an example of data in the first storage unit in Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 3B is a diagram showing an example of data in the first storage unit in Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 4A is a diagram showing an example of data in the second storage unit in the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 4B is a diagram showing a data example of the second storage unit and a user's actual data example in Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 4C is a diagram showing a data example of the second storage unit and a user's actual data example in Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 5 is a flowchart of the specifying unit according to Embodiment 1 of the present invention.
  • FIG. 6 is a configuration diagram of the server apparatus according to the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 7 is a flowchart of the adjustment unit according to Embodiment 2 of the present invention.
  • FIG. 8 is a configuration diagram of the server device according to the third embodiment of the present invention.
  • FIG. 9A is a flowchart of the price calculation unit in Embodiment 3 of the present invention.
  • FIG. 9B is a flowchart of the consideration calculation unit in Embodiment 3 of the present invention.
  • a user's exercise amount is automatically acquired from an exercise amount measuring device or a mobile phone equipped with a GPS function, and the user's food and drink is obtained by a cash register that manages nutrient information in units of menus. The status is acquired. Both the amount of exercise and the eating and drinking situation are registered with the server through the Internet, and advice that combines exercise and eating and drinking is generated by the server.
  • Patent Document 1 since the food and drink information is acquired from the cash register, it is possible to manage the nutrition of the food that the user has purchased or eaten, but it is difficult to manage until the user actually eats and drinks. Further, if the cash register is not compatible, the information cannot be acquired. Therefore, the user needs to input the information at an information terminal such as a PC and transmit it to the server.
  • Patent Document 2 it is necessary to input biometric information to the user terminal, which is troublesome.
  • the conventional technique has a problem that it is difficult to specify the user's behavior tendency in a multifaceted manner without causing the user to input information.
  • it has been difficult to sense a living behavior in the home without using a dedicated measuring device and identify a tendency of the user's behavior.
  • a behavior tendency specifying method receives operation information in which operation states of a plurality of devices and user information for identifying a user are associated with each other.
  • a communication step a storage step of storing the operation information received in the communication step in a first storage unit, a set of operation states of one or more devices of the plurality of devices, and a predetermined user action Based on the reading step of reading out the behavior tendency information associated with the tendency from the second storage unit, the behavior tendency information read out in the reading step, and the operation information stored in the first storage unit
  • the daily living behavior of the user can be identified from the operating states of a plurality of devices including home appliances, the user's behavior tendency can be identified in a multifaceted manner.
  • the operation information is generated at a plurality of timings in each of the plurality of devices, and includes an operation state of the device at the timings, and is stored in the first storage unit in the specifying step.
  • the behavior information is compared with the behavior tendency information to determine whether or not the user's behavior is performed at a suitable time, and the user's behavior tendency is identified based on the determination result. Also good.
  • the timeliness of bedtime and wake-up time i.e. whether it is early sleep, early rise, whether the meal time is off or biased from the desired time, and the frequency of late-night meals is not high
  • the user's behavior tendency can be identified from the timeliness of.
  • the operation information is generated at a plurality of timings in each of the plurality of devices, and includes an operation state of the device at the timings, and is stored in the first storage unit in the specifying step.
  • the behavior information may be compared with the behavior tendency information to determine whether or not the user's behavior is regular, and the user's behavior tendency may be specified based on the result of the determination.
  • the user's behavior tendency can be identified from the regularity of behavior such as whether the sleeping time is regularly taken or whether cleaning and brushing are performed at an appropriate cycle and frequency.
  • the behavior tendency information that is associated with each type of the operation state and has an index for increasing or decreasing the evaluation value related to the user as the tendency of the user's behavior is acquired.
  • the behavior value of the user may be identified by calculating the evaluation value by comparing the motion information stored in the first storage unit with the behavior trend information. Good.
  • it may further include an adjustment step of adjusting the evaluation value based on at least one of the number of devices that provide operation information associated with the user information and the type of the device.
  • the evaluation value of the user calculated in the specific step may be adjusted to a lower value as the number of devices that provide the operation information associated with the user information is larger. Good.
  • the operation information associated with the user information includes a higher value of importance, and the evaluation value of the user calculated in the specific step is set to a lower value. You may adjust it.
  • the information type having a high degree of importance may be urine data or blood glucose level data.
  • the indicator of the behavior tendency information is an indicator for calculating a risk for the user's disease
  • the action information stored in the first storage unit is used as the behavior information.
  • the user's behavior tendency may be specified by calculating the risk by comparing with the trend information.
  • the disease may be a lifestyle-related disease.
  • the plurality of devices include a refrigerator
  • the indicator of the behavior tendency information may be an indicator for calculating the risk of the user as the frequency of opening and closing the refrigerator at night or before going to bed increases. Good.
  • the plurality of devices may include a vacuum cleaner
  • the indicator of the behavior tendency information may be an indicator for calculating the risk of the user to be larger as the operation frequency and operation time of the cleaner are smaller.
  • the plurality of devices include an electric toothbrush
  • the index of the behavior tendency information is an index for calculating the risk of the user to be larger as at least one of the usage frequency and the usage time of the electric toothbrush is small. It is good.
  • the plurality of devices include an air cleaner
  • the indicator of the behavior tendency information may be an indicator for calculating the risk of the user as the value of the dust sensor of the air cleaner increases. Good.
  • it may further include a consideration calculating step for calculating an economic consideration for the evaluation value based on the evaluation value calculated in the specific step.
  • a consideration calculating step for calculating an economic consideration for the evaluation value based on the evaluation value calculated in the specific step.
  • points to be given to the user as the economic consideration may be calculated.
  • an insurance premium for the user may be calculated as the economic consideration.
  • FIG. 1 is a system configuration diagram according to Embodiment 1 of the present invention.
  • a device 102 having a function of connecting to a network is connected to an external server device 101 via the network, and transmits / receives programs, transmits / receives data related to a user, and controls for controlling the device. Data transmission / reception such as data transmission / reception is performed.
  • the equipment refers to home appliances such as televisions, air conditioners, refrigerators, washing machines, vacuum cleaners, air purifiers, electric toothbrushes and dryers, information terminals such as personal computers, mobile phones, smartphones, tablets, blood glucose level sensor devices, etc. Any device or system including a sensor device, toilet, bathroom, mirror, lighting, etc.
  • FIG. 2 is a configuration diagram of the server device according to the first embodiment of the present invention.
  • the server apparatus 101 a includes a communication unit 201, a first storage unit 202, a second storage unit 203, and a specifying unit 204.
  • the server apparatus 101a is a form of the server apparatus 101 shown in FIG.
  • the server apparatus 101a includes a microprocessor, ROM, RAM, hard disk, etc., which are not specifically shown. Computer programs are stored in the ROM, the RAM, and the hard disk, and the server device 101a performs its functions when the microprocessor operates according to the computer programs.
  • each functional block of the communication unit 201, the first storage unit 202, the second storage unit 203, and the specifying unit 204 may be realized by software, or an LSI (Large) that is an integrated circuit (that is, hardware). It may be realized by a combination of Scale Integration (large scale integrated circuit) and software, or LSI (that is, hardware).
  • the communication unit 201 receives device state change information transmitted from each device and user information associated therewith.
  • the device means a television, an air conditioner, a refrigerator, a washing machine, a vacuum cleaner, an air purifier, an electric toothbrush, a hair dryer and other home appliances, a personal computer, a mobile phone, a smartphone, a tablet, an information terminal, a blood sugar All devices or systems installed in units of houses such as sensor devices such as value sensor devices, toilets, bathrooms, mirrors, and lighting.
  • the user information includes a unique identifier (hereinafter referred to as “user ID”) for identifying the user for each user.
  • the user ID may be given to each individual user, or may be given to a set of users who use the device. In other words, for example, an ID may be given to each family or living person.
  • the user ID is recorded in the control unit of the device by an offline operation or an online operation at an appropriate timing such as when the device is sold.
  • a unique identifier (hereinafter referred to as “device ID”) is assigned in advance to each of a plurality of devices.
  • the device ID is recorded for each of the plurality of devices in the control unit of the device when the device is manufactured.
  • the control unit of the device manages the device state representing the operation state of the device. For example, the device state is determined when a new operation is instructed at the input unit of the device, or when a detection result detected by a sensor included in the device changes to a predetermined result. It changes when the state of the processing unit changes, for example, when it reaches.
  • the device ID is recorded in the control unit at the time of manufacturing the device. However, the device ID may be recorded in the control unit of the device by an offline operation or an online operation at an appropriate timing.
  • Each of the plurality of devices transmits operation information indicating the operation state of the device to the server device at a predetermined timing.
  • the control unit of the device generates operation information in which a user ID, a device ID, and a device state are associated.
  • the communication unit 201 receives the operation information generated by the control unit of the device via the network.
  • the control part of each apparatus may produce
  • the operation information may be generated at a timing of transmission to the communication unit 201 of the server apparatus 101a, or the operation information may be generated at a timing independent of the timing of transmitting the operation information.
  • the timing and frequency with which each device transmits operation information may be arbitrary.
  • the device may periodically transmit the operation information at a frequency of about once every 5 minutes while the power is supplied.
  • the timing at which each device generates the operation information and the frequency thereof may be arbitrary.
  • the first storage unit 202 stores operation information generated by each of the plurality of devices received by the communication unit 201.
  • time stamp information may also be stored. That is, the operation information may be further associated with time stamp information indicating the timing at which the operation information is generated.
  • the first storage unit 202 stores at least a user ID 301, a device ID 302, and an operation state 303.
  • the first alphabet of the device ID 302 represents the device type, and the second character number from the top represents the level of importance of the information provided by the device “level 1 (low ) ”To“ Level 9 (High) ”.
  • “A73214E” of the device ID 302 shown in FIG. 3A indicates that the first “A” is an air cleaner, and the second character “7” is information provided by the air cleaner. This indicates that the level of importance is “level 7”.
  • “O63214A” of the device ID 302 shown in FIG. 3B indicates that the leading “O” is the microwave oven, and the second character “6” from the top is information provided by the microwave oven. This indicates that the level of importance is “level 6”.
  • the importance of the information provided by the device changes because the installed sensors differ depending on the model. For example, if all air purifier models are equipped with sensors that detect house dust, but the odor sensor is installed only in the upper model and not in the middle model or lower model, The level of importance of information provided by the upper model is higher because the number of types of sensors is higher than the level of importance of information provided by the middle model and the lower model. Also, among models equipped with the same type of sensor (for example, an odor sensor), the level of importance of information provided by each model varies depending on the accuracy of discrimination of the odor type.
  • the level of importance provided by a model having an odor sensor capable of high-precision discrimination may be set higher than the level of importance provided by a model having an odor sensor capable of only low-precision discrimination.
  • the level of importance of information provided for models with more types of sensors installed may be increased, or the level of importance of information provided for models with higher accuracy of installed sensors may be increased. May be.
  • the operation state of the device includes “house dust level high” shown in FIG. 3A and “toilet urine protein ( ⁇ ) sugar” shown in FIG. 3B. (-) ... "and the output value of the sensor mounted on the device.
  • the second storage unit 203 stores an operation pattern of a device that characterizes a user's behavior tendency. That is, the 2nd memory
  • FIGS. 4A and 4B (a) and FIG. 4C (a) are data examples of behavior tendency information stored in the second storage unit 203 according to Embodiment 1 of the present invention.
  • ) And (b) of FIG. 4C are actual data examples of the behavior information identified from the operation state acquired for the user in the first embodiment.
  • the second storage unit 203 includes an operation pattern including a device type 401, an operation state 402, a time zone 403, a frequency 404, and the like, and a user behavior tendency 405 associated with the operation pattern.
  • the behavior tendency information may be associated with an operation state obtained from one of a plurality of devices and a predetermined user behavior tendency, or two of the plurality of devices.
  • the operating state obtained from the combination of the above devices may be associated with a predetermined user behavior tendency.
  • the tendency of a eating habit, a hygiene habit, smoking, sleep etc. is illustrated as a user's behavior tendency, of course, it is not necessarily limited to this. For example, it may be information indicating personality such as “impatient”, “tasteful”, or “cool” as the user's behavior tendency.
  • storage part 203 may memorize
  • FIG. 4B (a) shows a model showing that it is desirable to sleep for 8 hours from 22:00 to 6:00.
  • FIG. 4C (a) shows a model indicating that it is desirable to have a meal three times a day in a predetermined time zone.
  • the identifying unit 204 compares the model shown in (a) of FIG. 4B and (a) of FIG. 4C with the actual user data shown in (b) of FIG. 4B and (b) of FIG. 4C. If the correlation between (a) in FIG. 4B and (b) in FIG. 4B is high, the user can be identified as a desirable sleep habit, and if the correlation between FIG. 4C (a) and FIG. Can be identified as a desirable eating habit.
  • the identifying unit 204 reads the behavior tendency information stored in the second storage unit 203, the read behavior tendency information, and the operation information stored in the first storage unit 202. Based on the above, by referring to the operation state set of one or more devices included in the behavior tendency information from the operation information stored in the first storage unit 202, the corresponding operation state set is handled. A predetermined tendency of user behavior is specified.
  • the specifying unit 204 refers to the model as the behavior tendency information stored in the second storage unit 203 illustrated in (a) of FIG. 4A, FIG. 4B and (a) of FIG.
  • the user's behavior tendency may be specified based on the above. That is, the specifying unit 204 determines whether or not the user's action was performed at a suitable time by comparing the operation information stored in the first storage unit 202 with the action tendency information, and the result of the determination The user's behavior tendency may be specified based on the above.
  • the user's behavior tendencies from the timeliness of bedtime and wake-up time, that is, whether they are getting up early or early, whether the meal time is not biased, or the frequency of evening meals is high Can be identified.
  • the specifying unit 204 refers to the model as the behavior tendency information stored in the second storage unit 203 illustrated in FIG. 4A, FIG. 4B (a), and FIG.
  • the user's behavior tendency may be specified based on the above. That is, the specifying unit 204 determines whether or not the user's behavior is regular by comparing the operation information stored in the first storage unit 202 with the behavior tendency information, and based on the result of the determination, the user's behavior is determined. Behavioral trends may be identified.
  • FIG. 5 is a flowchart of a behavior tendency identification method performed by the server apparatus 101a according to the first embodiment of the present invention.
  • the communication unit 201 receives operation information from each of the plurality of devices 102 (S501: communication step).
  • step S501 the operation information received in step S501 is stored in the first storage unit 202 (S502: storage step).
  • the behavior tendency information is read from the second storage unit (S503: reading step).
  • a set of operation states of one or more devices included in the behavior tendency information is converted into the first storage unit 202.
  • a predetermined user behavior tendency corresponding to the corresponding set of operation states is specified (S504: specifying step).
  • the tendency of the user's behavior may refer to a disease risk (evaluation value), for example.
  • the second storage unit 203 may store action tendency information that is associated with each type of operation state and uses an index for increasing or decreasing an evaluation value related to the user as a tendency of the user's action.
  • the specifying unit 204 may specify the tendency of the user's behavior by calculating the evaluation value by comparing the operation information stored in the first storage unit 202 with the behavior tendency information.
  • the behavior trend information index may be, for example, an index for calculating a risk for a user's disease.
  • the second storage unit 203 stores the operation state of the device that increases or decreases the risk of various diseases
  • the specifying unit 204 checks the operation state of the device stored in the second storage unit 203.
  • the risk of developing each disease may be calculated based on the risk extracted in (1). That is, the specifying unit 204 may specify the tendency of the user's behavior by calculating the risk by comparing the operation information stored in the first storage unit 202 with the behavior tendency information.
  • the disease may be a lifestyle-related disease.
  • Lifestyle-related diseases are a general term for diseases that occur due to lifestyle-related factors. Lifestyles such as eating habits, exercise habits, sleeping habits, smoking, and drinking are involved in the onset and progression. As examples of lifestyle-related diseases, diabetes, stroke, heart disease, dyslipidemia, hypertension, hyperuricemia, obesity and the like are known.
  • the range of lifestyle-related diseases includes those whose relationship between lifestyle and diseases is clarified as exemplified below.
  • the risk of lifestyle-related diseases is calculated as follows.
  • the behavior tendency information may include an index for causing the identifying unit 204 to calculate that the risk of the user is greater as the frequency of opening and closing the refrigerator at night or before going to bed is greater when a plurality of devices includes the refrigerator.
  • the behavior tendency information may include an index for causing the specifying unit 204 to calculate that the risk of the user is greater as the operation frequency and operation time of the cleaner are smaller. Good.
  • the behavior tendency information is an index for causing the specifying unit 204 to calculate that the risk of the user is greater as at least one of the usage frequency and the usage time of the electric toothbrush is smaller. May be included.
  • the behavior tendency information includes an index for causing the specifying unit 204 to calculate that the risk of the user is greater as the value of the dust sensor of the air cleaner is larger when the plurality of devices includes the air cleaner. But you can.
  • the identification unit 204 may calculate the risk of lifestyle-related diseases by integrating a plurality of risks calculated by these.
  • FIG. 6 is a configuration diagram of the server apparatus according to the second embodiment of the present invention.
  • the server apparatus 101 b includes a communication unit 201, a first storage unit 202, a second storage unit 203, a specifying unit 204, and an adjustment unit 205.
  • the server apparatus 101b is a form of the server apparatus 101 shown in FIG.
  • the server apparatus 101b includes a microprocessor, a ROM, a RAM, a hard disk, and the like that are not specifically illustrated. Computer programs are stored in the ROM, the RAM, and the hard disk, and the server device 101b functions as the microprocessor operates according to the computer programs.
  • each functional block of the communication unit 201, the first storage unit 202, the second storage unit 203, the specifying unit 204, and the adjustment unit 205 may be realized by software or an integrated circuit (that is, hardware). It may be realized by a combination of a certain LSI and software, or LSI (that is, hardware).
  • the communication unit 201, the first storage unit 202, the second storage unit 203, and the specifying unit 204 are the same as those in the first embodiment, description thereof is omitted here.
  • the adjustment unit 205 adjusts the evaluation value based on at least one of the number of devices that provide operation information associated with the user information and the type of the device. For example, although the evaluation value will be described later, the higher the value, the greater the economic benefit for the user.
  • the adjustment unit 205 may adjust the evaluation value of the user calculated by the specifying unit 204 to a lower value as the number of devices that provide operation information associated with the user information is larger. . This makes it possible to give an incentive for providing information to the user. As a result, the user is prompted to purchase the corresponding device.
  • the adjustment unit 205 adjusts the evaluation value of the user calculated by the specifying unit 204 to a lower value as the operation information associated with the user information includes more information types with higher importance. May be. Thereby, it is possible to give the user an incentive to provide information of a higher importance information type. As a result, the user is encouraged to purchase a device that can provide highly important information.
  • the information type having a high degree of importance may be biological information such as urine data or blood glucose level data.
  • a toilet for measuring urine data is disclosed in Japanese Patent No. 3565051. If such urine data from the toilet can be obtained, the accuracy of analysis by the specifying unit 204 can be increased.
  • urine contains various components that vary in concentration depending on the user's health, such as sugar, protein, occult blood, etc. If urine data is obtained, the risk of lifestyle-related diseases such as diabetes It is extremely useful for calculating. Blood glucose level data is also useful for calculating the risk of lifestyle-related diseases, as is urine data.
  • a blood glucose level measurement system is disclosed in Japanese Patent No. 5034720.
  • FIG. 7 is a flowchart of the adjustment unit 205 according to the second embodiment of the present invention.
  • the risk is evaluated in five levels of “level 5 (high)”-“level 1 (low)”. “Level 5” of risk is “100 to 81”, “Level 4” of risk is “80 to 61” of risk, “Level 3” of risk is “60 to 41” of risk It is assumed that the risk value is “40-21” for the risk “level 2” and the risk value is “20-0” for the risk “level 1”.
  • the adjustment unit 205 acquires the risk value R (evaluation value) calculated by the specifying unit 204 (step S701). For example, it is assumed that the risk value R of the user K is “68”. At this time, the risk level of the user K is classified into “level 4”. Then, it is determined whether or not the number of information provided by the user is larger than a predetermined value “n” (step S702), and the number of information provided by the user is larger than a predetermined value “n”. If larger, the risk value R (evaluation value) is subtracted (step S703).
  • Step S704 it is determined whether or not the information type provided by the user includes a predetermined type. If the information type provided by the user includes a predetermined type, the risk value R is calculated. Subtract (Step S705).
  • the user K provides information on the toilet with the level of importance “level 9” shown in FIG. 3B, and the air with the level of importance shown in FIG. 3A is “level 7”.
  • the risk level of the user K is lowered by one step from the initial “level 4” to “level 3”. This will affect the calculation of the considerations described below. Specifically, the risk level is lowered by one step from “level 4” to “level 3”, so that an economic benefit can be provided to the user, such as a reduction in insurance premiums.
  • FIG. 8 is a configuration diagram of the server apparatus 101c according to the third embodiment of the present invention.
  • the server apparatus 101c includes a communication unit 201, a first storage unit 202, a second storage unit 203, a specifying unit 204, an adjustment unit 205, and a consideration calculation unit 206.
  • the adjustment unit 205 is not essential.
  • the server apparatus 101c is a form of the server apparatus 101 shown in FIG.
  • the server apparatus 101c includes a microprocessor, ROM, RAM, hard disk, etc., which are not specifically illustrated.
  • a computer program is stored in the ROM, RAM, and hard disk, and the server device 101c performs its function by the microprocessor operating according to the computer program.
  • the functional blocks of the communication unit 201, the first storage unit 202, the second storage unit 203, the specifying unit 204, the adjustment unit 205, and the consideration calculation unit 206 may be realized by software or integrated circuits (that is, Hardware) and a combination of LSI and software, or LSI (that is, hardware).
  • the communication unit 201, the first storage unit 202, the second storage unit 203, and the specifying unit 204 are the same as those in the first embodiment, description thereof is omitted here.
  • adjustment unit 205 is the same as that of the second embodiment, the description thereof is omitted here.
  • the consideration calculation unit 206 calculates an economic consideration for the evaluation value based on the evaluation value calculated by the specifying unit 204. That is, the economic consideration may be a point given to the user, or may be a price of a product or service purchased by the user or provided to the user. The price may be, for example, the price of an insurance product, that is, an insurance premium.
  • the consideration calculation unit 206 may calculate the economic consideration for the evaluation value by referring to a table in which the economic consideration is predetermined for each evaluation value.
  • the economic consideration for the evaluation value may be calculated using a relational expression between the evaluation value and the economic consideration. That is, the consideration calculation unit 206 is calculated using the relationship between the predetermined evaluation value and the economic consideration.
  • 9A and 9B are flowcharts of the consideration calculation unit 206 according to Embodiment 3 of the present invention.
  • the consideration calculation unit 206 acquires a risk as an evaluation value calculated by the specifying unit 204 or an evaluation value (risk) adjusted by the adjustment unit 205 (step S901A). Then, with reference to a table in which a value is previously determined for each evaluation value, a consideration corresponding to the acquired evaluation value is calculated (step S902A).
  • the consideration calculating unit 206 acquires a predetermined consideration (step S901B). Then, the evaluation value calculated by the specifying unit 204 or the evaluation value adjusted by the adjustment unit 205 is acquired (step S902B), and the consideration is adjusted according to the acquired evaluation value (step S903B).
  • the insurance premiums for conventional life insurance are calculated based on three planned rates: the planned mortality rate, the planned interest rate, and the planned operating cost rate.
  • the planned rate is the basic rate planned at the time of contract. Based on past statistics, the number of deaths (number of survivors) by gender and age is predicted, and the necessary amount for future insurance payments is calculated.
  • the mortality rate used at this time is the planned mortality rate.
  • life insurance companies anticipate a certain amount of income from asset management in advance and discount premiums accordingly. This discount rate is called the planned interest rate.
  • life insurance companies anticipate various expenses necessary for business operations such as contract conclusion, insurance premium storage, and contract maintenance, and this is called the planned expense ratio. These planned rates differ depending on the type of insurance and contract period.
  • home appliances such as televisions, air conditioners, refrigerators, washing machines, vacuum cleaners, air purifiers, electric toothbrushes and dryers
  • information terminals such as personal computers, mobile phones, smartphones, tablets, blood glucose level sensor devices
  • sensor devices such as toilets, bathrooms, mirrors, lighting, etc.
  • the insurance related to the user's health is exemplified.
  • the present invention is not limited to this, and the insurance may be applied to an insurance not related to the user's health such as car insurance or fire insurance.
  • car insurance if the user's behavior tendency that is likely to cause a car accident is evaluated as an evaluation value, for example, the user's personality is “impatient”, “angry”, etc., the present invention Can be applied.
  • Each of the above devices is specifically a computer system including a microprocessor, a ROM, a RAM, a hard disk unit, a display unit, a keyboard, a mouse, and the like.
  • a computer program is stored in the RAM or the hard disk unit.
  • Each device achieves its function by the microprocessor operating according to the computer program.
  • the computer program is configured by combining a plurality of instruction codes indicating instructions for the computer in order to achieve a predetermined function.
  • Each device is not limited to a computer system including all of a microprocessor, a ROM, a RAM, a hard disk unit, a display unit, a keyboard, a mouse, and the like, and may be a computer system including a part of them.
  • the system LSI is an ultra-multifunctional LSI manufactured by integrating a plurality of components on a single chip, and specifically, a computer system including a microprocessor, ROM, RAM, and the like. .
  • a computer program is stored in the RAM.
  • the system LSI achieves its functions by the microprocessor operating according to the computer program.
  • system LSI may be called IC, LSI, super LSI, or ultra LSI depending on the degree of integration.
  • method of circuit integration is not limited to LSI's, and implementation using dedicated circuitry or general purpose processors is also possible.
  • An FPGA Field Programmable Gate Array
  • a reconfigurable processor that can reconfigure the connection and setting of circuit cells inside the LSI may be used.
  • a part or all of the constituent elements constituting each of the above devices may be constituted by an IC card or a single module that can be attached to and detached from each device.
  • the IC card or the module is a computer system including a microprocessor, a ROM, a RAM, and the like.
  • the IC card or the module may include the super multifunctional LSI described above.
  • the IC card or the module achieves its function by the microprocessor operating according to the computer program. This IC card or this module may have tamper resistance.
  • the present invention may be a method in which the operation of a characteristic component included in the data analysis system described above is a step. Further, the present invention may be a computer program that realizes these methods by a computer, or may be a digital signal composed of the computer program.
  • the present invention also provides a computer-readable recording medium such as a flexible disk, hard disk, CD-ROM, MO, DVD, DVD-ROM, DVD-RAM, BD (Blu-ray ( (Registered trademark) Disc), or a semiconductor memory or the like. Further, the present invention may be the computer program or the digital signal recorded on these recording media.
  • a computer-readable recording medium such as a flexible disk, hard disk, CD-ROM, MO, DVD, DVD-ROM, DVD-RAM, BD (Blu-ray ( (Registered trademark) Disc), or a semiconductor memory or the like.
  • the present invention may be the computer program or the digital signal recorded on these recording media.
  • the computer program or the digital signal may be transmitted via an electric communication line, a wireless or wired communication line, a network represented by the Internet, a data broadcast, or the like.
  • the present invention may also be a computer system including a microprocessor and a memory.
  • the memory may store the computer program, and the microprocessor may operate according to the computer program.
  • the program or the digital signal is recorded on the recording medium and transferred, or the program or the digital signal is transferred via the network or the like, and is executed by another independent computer system. It is good.
  • the data analysis system according to the present invention is useful as a system or the like that integrates a plurality of pieces of information and analyzes user behavior trends.

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Abstract

複数の機器（１０２）の動作状態と、ユーザを識別するためのユーザ情報とが関連付けられた動作情報を受信する通信ステップ（Ｓ５０１）と、通信ステップ（Ｓ５０１）において受信した動作情報を第一記憶部（２０２）に記憶する記憶ステップ（Ｓ５０２）と、複数の機器のうちの１以上の機器の動作状態の組と、予め定められたユーザの行動の傾向とが関連付けられている行動傾向情報を、第二記憶部から読み出す読出しステップ（Ｓ５０３）と、読出しステップ（Ｓ５０３）において読み出した行動傾向情報と、第一記憶部（２０２）に記憶された動作情報とに基づいて、行動傾向情報に含まれる１以上の機器の動作状態の組を、第一記憶部に記憶された動作情報の中から照合することにより、該当した動作状態の組に対応する予め定められたユーザの行動の傾向を特定する特定ステップ（Ｓ５０４）と、を含む。

Description

行動傾向の特定方法および行動傾向の特定システム
　本発明は、複数の機器から取得した動作情報を統合し、ユーザの行動の傾向を特定する行動傾向の特定方法に関する。
　従来、運動および飲食に関する情報を取得し、運動および飲食を総合したアドバイス、アラームを利用者の携帯電話宛ての電子メールに対して発信するサーバが知られている（特許文献１参照）。
　また、対象者識別情報と関連付けた生体情報に基づいて、予め定められている予防および改善対象疾患毎の進行ステージクラスに当該対象者が属する確率を算出するものが知られている（特許文献２参照）。
特開２００２－２４４０４号公報 特開２０１０－２３１３０８号公報
　しかしながら、前記従来の構成では、ユーザの生活行動に基づいたユーザの行動の傾向を多面的な観点から特定することは難しい。
　本発明は、前記従来の課題を解決するもので、ユーザの生活行動に基づいたユーザの行動の傾向を多面的な観点から特定する行動傾向の特定方法および特定システムを提供することを目的とする。
　上記目的を達成するために、本発明の一態様に係る行動傾向の特定方法は、複数の機器の動作状態と、ユーザを識別するためのユーザ情報とが関連付けられた動作情報を受信する通信ステップと、前記通信ステップにおいて受信した前記動作情報を第一記憶部に記憶する記憶ステップと、前記複数の機器のうちの１以上の機器の動作状態の組と、予め定められたユーザの行動の傾向とが関連付けられている行動傾向情報を、第二記憶部から読み出す読出しステップと、前記読出しステップにおいて読み出した前記行動傾向情報と、前記第一記憶部に記憶された前記動作情報とに基づいて、前記行動傾向情報に含まれる前記１以上の機器の動作状態の組を、前記第一記憶部に記憶された前記動作情報の中から照合することにより、該当した動作状態の組に対応する予め定められたユーザの行動の傾向を特定する特定ステップと、を含む。
　なお、これらの全般的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
　本発明の行動傾向の特定方法および行動傾向の特定システムによれば、ユーザの生活行動に基づいたユーザの行動の傾向を多面的な観点から特定することができる。
図１は、本発明の実施の形態１におけるシステム構成図である。 図２は、本発明の実施の形態１におけるサーバ装置の構成図である。 図３Ａは、本発明の実施の形態１における第一記憶部のデータ例を示す図である。 図３Ｂは、本発明の実施の形態１における第一記憶部のデータ例を示す図である。 図４Ａは、本発明の実施の形態１における第二記憶部のデータ例を示す図である。 図４Ｂは、本発明の実施の形態１における第二記憶部のデータ例とユーザの実データ例を示す図である。 図４Ｃは、本発明の実施の形態１における第二記憶部のデータ例とユーザの実データ例を示す図である。 図５は、本発明の実施の形態１における特定部のフローチャートである。 図６は、本発明の実施の形態２におけるサーバ装置の構成図である。 図７は、本発明の実施の形態２における調整部のフローチャートである。 図８は、本発明の実施の形態３におけるサーバ装置の構成図である。 図９Ａは、本発明の実施の形態３における対価算定部のフローチャートである。 図９Ｂは、本発明の実施の形態３における対価算定部のフローチャートである。
　（本発明の基礎となった知見）
　本発明者は、「背景技術」の欄において記載した、サーバなどに関し、以下の問題が生じることを見出した。
　特許文献１では、具体的には、運動量計測装置またはＧＰＳ機能を備えた携帯電話から、ユーザの運動量が自動的に取得され、また、メニュー単位に栄養素情報を管理したキャッシュレジスターにより、ユーザの飲食状況が取得される。そして、これらの運動量および飲食状況は、ともにインターネットを通じて、サーバに対して情報登録され、運動および飲食を総合したアドバイスがサーバにより生成されることになる。
　しかしながら、特許文献１では、キャッシュレジスターから飲食情報を取得するため、ユーザが購入または飲食した飲食物の栄養について管理できるが、ユーザが実際に飲食したタイミングまで管理することは難しい。また、キャッシュレジスターが対応していなければ、当該情報を取得することはできないため、ユーザは、ＰＣなどの情報端末で当該情報を入力し、サーバに対して送信する必要がある。
　また、特許文献２では、ユーザ端末に対して生体情報を入力する必要があり、手間がかかる。
　以上のように、従来技術では、ユーザに情報を入力させる手間を生じさせずに、ユーザの行動の傾向を多面的に特定することは難しいという課題を有していた。特に、家庭内の生活行動を専用の計測装置を用いずにセンシングし、ユーザの行動の傾向を特定することは困難であった。
　このような問題を解決するために、本発明の一態様に係る行動傾向の特定方法は、複数の機器の動作状態と、ユーザを識別するためのユーザ情報とが関連付けられた動作情報を受信する通信ステップと、前記通信ステップにおいて受信した前記動作情報を第一記憶部に記憶する記憶ステップと、前記複数の機器のうちの１以上の機器の動作状態の組と、予め定められたユーザの行動の傾向とが関連付けられている行動傾向情報を、第二記憶部から読み出す読出しステップと、前記読出しステップにおいて読み出した前記行動傾向情報と、前記第一記憶部に記憶された前記動作情報とに基づいて、前記行動傾向情報に含まれる前記１以上の機器の動作状態の組を、前記第一記憶部に記憶された前記動作情報の中から照合することにより、該当した動作状態の組に対応する予め定められたユーザの行動の傾向を特定する特定ステップと、を含む。
　これによれば、家電機器を含む複数の機器の動作状態からユーザの日常の生活行動を特定できるため、ユーザの行動の傾向を多面的に特定することができる。
　また、例えば、前記動作情報は、前記複数の機器のそれぞれにおいて、複数のタイミングで生成され、かつ、当該タイミングにおける当該機器の動作状態を含み、前記特定ステップでは、前記第一記憶部に記憶された前記動作情報を、前記行動傾向情報と比較することにより前記ユーザの行動が適した時刻に行われたか否かの判定を行い、当該判定の結果に基づいてユーザの行動の傾向を特定してもよい。
　これにより、就寝時刻や起床時刻の適時性、すなわち早寝早起きであるか、また、食事の時間帯が望ましい時間帯から外れていたり、偏っていたりしないか、夜食の頻度が多くないか、といった行動の適時性からユーザの行動の傾向を特定することができる。
　また、例えば、前記動作情報は、前記複数の機器のそれぞれにおいて、複数のタイミングで生成され、かつ、当該タイミングにおける当該機器の動作状態を含み、前記特定ステップでは、前記第一記憶部に記憶された前記動作情報を、前記行動傾向情報と比較することにより前記ユーザの行動が規則正しいか否かの判定を行い、当該判定の結果に基づいてユーザの行動の傾向を特定してもよい。
　これにより、睡眠時間が規則正しくとられているか、掃除や歯磨きが適切な周期と頻度で行われているか、といった行動の規則性からユーザの行動の傾向を特定することができる。
　また、例えば、前記読出しステップでは、前記動作状態の種類毎に関連付けられており、かつ、前記ユーザに関する評価値を増減させるための指標を、前記ユーザの行動の傾向とする前記行動傾向情報を取得し、前記特定ステップでは、前記第一記憶部に記憶された前記動作情報を、前記行動傾向情報と比較することによって前記評価値を算出することで、前記ユーザの行動の傾向を特定してもよい。
　これにより、複数の機器のうちの１以上の機器の動作状態により特定されるユーザの複数種類の行動から、ユーザの行動の傾向を一つの評価値に統合して評価することができる。
　また、例えば、さらに、前記ユーザ情報に関連付けられた動作情報を提供する機器の数と、当該機器の種別との少なくともいずれかに基づいて、前記評価値を調整する調整ステップを含んでもよい。
　これにより、ユーザが情報を提供する機器の数や種別に応じてユーザの行動の傾向の分析を調整することが可能となる。
　また、例えば、前記調整ステップでは、前記ユーザ情報に関連付けられた動作情報を提供する機器の数が多いほど、前記特定ステップにおいて算出された当該ユーザの前記評価値をより低い値に調整してもよい。
　これにより、多くの情報提供を行うインセンティブをユーザに与えることが可能となる。ひいては、該当機器の購入をユーザに促すことにもなる。
　また、例えば、前記調整ステップでは、前記ユーザ情報に関連付けられた動作情報に、重要度が高い情報が多く含まれているほど、前記特定ステップにおいて算出された当該ユーザの前記評価値をより低い値に調整してもよい。なお、前記重要度が高い情報種別は、尿データとしてもよいし、血糖値データとしてもよい。
　これにより、より重要度の高い情報種別の情報を提供するインセンティブをユーザに与えることが可能となる。ひいては、重要度の高い情報を提供しうる機器の購入をユーザに促すことにもなる。
　また、例えば、前記行動傾向情報の前記指標は、前記ユーザの疾患に対するリスクを算出するための指標であり、前記特定ステップでは、前記第一記憶部に記憶されている前記動作情報を、前記行動傾向情報と比較することによって前記リスクを算出することで、前記ユーザの行動の傾向を特定してもよい。なお、前記疾患は生活習慣病としてもよい。
　これにより、日常の生活行動を反映した疾患の発症リスクの算出が可能となる。特に、生活習慣病は、日常の生活習慣が発症の大きな要因であり、生活習慣病の高精度なリスクの算出が可能となる。
　また、例えば、前記複数の機器は、冷蔵庫を含み、前記行動傾向情報の前記指標は、夜間ないし就寝前の前記冷蔵庫の開閉頻度が多いほど当該ユーザの前記リスクを大きく算出するための指標としてもよい。
　これにより、ユーザの夜食の頻度等から分かる食習慣を反映したリスクの算定が可能となる。
　また、例えば、前記複数の機器は、掃除機を含み、前記行動傾向情報の前記指標は、掃除機の運転頻度、運転時間が少ないほど当該ユーザの前記リスクを大きく算出するための指標としてもよい。
　これにより、ユーザの掃除の頻度等から分かる空間の衛生状態を反映したリスクの算定が可能となる。
　また、例えば、前記複数の機器は、電動歯ブラシを含み、前記行動傾向情報の前記指標は、電動歯ブラシの使用頻度および使用時間の少なくとも一方が少ないほど当該ユーザの前記リスクを大きく算出するための指標としてもよい。
　これにより、ユーザの歯磨きの頻度等から分かる衛生習慣を反映したリスクの算定が可能となる。
　また、例えば、前記複数の機器は、空気清浄機を含み、前記行動傾向情報の前記指標は、空気清浄機のホコリセンサの値が大きいほど当該ユーザの前記リスクを大きく算出するための指標としてもよい。
　これにより、空間の空質状態を反映したリスクの算定が可能となる。
　また、例えば、さらに、前記特定ステップにおいて算出された前記評価値に基づいて、前記評価値に対する経済的対価を算定する対価算定ステップを含んでもよい。なお、前記対価算定ステップでは、前記経済的対価として前記ユーザに付与するポイントを算出してもよい。例えば、前記対価算定ステップでは、前記経済的対価として前記ユーザに対する保険の保険料を算出してもよい。
　これにより、日常の生活行動の好ましさに基づき経済的対価が算定されることで、ユーザに生活行動の改善のインセンティブを与えることが可能となる。
　なお、これらの全般的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
　以下、本発明の一態様に係る行動傾向の特定方法および行動傾向の特定システムについて、図面を参照しながら具体的に説明する。
　（実施の形態１）
　図１は、本発明の実施の形態１におけるシステム構成図である。
　図１に示すように、ネットワークに接続する機能を有する機器１０２は、ネットワークを介して外部のサーバ装置１０１と接続され、プログラムの送受信、ユーザに関連するデータの送受信、機器をコントロールするための制御データの送受信等のデータ送受信が行われる。
　ここで、機器とは、テレビ、エアコン、冷蔵庫、洗濯機、掃除機、空気清浄機、電動歯ブラシ、ドライヤー等の家電機器やパーソナルコンピュータ、携帯電話、スマートフォン、タブレットといった情報端末、血糖値センサ装置等のセンサ装置、トイレ、バスルーム、ミラー、照明等を含むあらゆる機器またはシステムを示す。
　図２は、本発明の実施の形態１におけるサーバ装置の構成図である。
　図２に示すように、サーバ装置１０１ａは、通信部２０１、第一記憶部２０２、第二記憶部２０３、および特定部２０４から構成される。なお、サーバ装置１０１ａは、図１に示すサーバ装置１０１の一形態である。
　サーバ装置１０１ａは、具体的には図示されていないマイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクなどから構成される。前記ＲＯＭ、ＲＡＭ、およびハードディスクにはコンピュータプログラムが記憶されており、前記マイクロプロセッサが前記コンピュータプログラムに従って動作することにより、サーバ装置１０１ａはその機能を果たす。
　なお、通信部２０１、第一記憶部２０２、第二記憶部２０３、および特定部２０４の各機能ブロックは、ソフトウェアで実現されてもよいし、集積回路（つまり、ハードウェア）であるＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ　Ｓｃａｌｅ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ：大規模集積回路）とソフトウェアとの組み合わせ、もしくは、ＬＳＩ（つまり、ハードウェア）で実現されてもよい。
　（１）通信部
　通信部２０１は、各機器から送信された機器の動作状態の変化情報とそれに関連付けられたユーザ情報を受信する。
　ここで、機器とは、上述のとおり、テレビ、エアコン、冷蔵庫、洗濯機、掃除機、空気清浄機、電動歯ブラシ、ドライヤー等の家電機器やパーソナルコンピュータ、携帯電話、スマートフォン、タブレットといった情報端末、血糖値センサ装置等のセンサ装置、トイレ、バスルーム、ミラー、照明等の住宅単位で設置されているあらゆる機器またはシステムを示す。
　また、ユーザ情報は、ユーザ毎に、ユーザを識別するための固有の識別子（以下、「ユーザＩＤ」という）を含む。ユーザＩＤは、ユーザ個々人に付与されてもよいし、当該機器を使用するユーザの集合に付与されてもよい。すなわち、例えば、家族や同居人毎にＩＤを付与されてもよい。ユーザＩＤは、機器の販売時など適切なタイミングで、オフライン操作またはオンライン操作により機器の制御部に記録される。
　複数の機器のそれぞれには、固有の識別子（以下、「機器ＩＤ」という）があらかじめ割り当てられている。機器ＩＤは、複数の機器のそれぞれについて、当該機器の製造時に当該機器の制御部に記録される。これに加えて、複数の機器のそれぞれは、当該機器の制御部が当該機器の動作状態を表す機器状態を管理する。機器状態は、例えば、機器の入力部において新たな操作が指示されたときや、機器が有しているセンサで検出された検出結果が予め定められた結果に変化したとき、予め定められた時刻に到達したときなどにおいて処理部の状態が変化することにより、変化する。なお、機器ＩＤは、機器の製造時に制御部に記録されるとしたが、製造時に限らず、適切なタイミングでオフライン操作またはオンライン操作によって当該機器の制御部に記録してもよい。
　複数の機器のそれぞれは、あらかじめ定められたタイミングで、当該機器の動作状態を示す動作情報をサーバ装置に送信する。具体的には、当該機器の制御部が、ユーザＩＤと機器ＩＤと機器状態とが関連付けられた動作情報を生成する。そして、通信部２０１が、当該機器の制御部により生成された動作情報を、ネットワークを経由して受信する。なお、各機器の制御部は、予め定められた複数のタイミングで、当該タイミングにおける動作情報を生成してもよい。サーバ装置１０１ａの通信部２０１に対して送信するタイミングで動作情報を生成してもよいし、動作情報を送信するタイミングとは独立したタイミングで動作情報を生成してもよい。
　各機器が動作情報を送信するタイミングおよびその頻度は、任意でよい。例えば、機器は、電源が供給されている間は５分に１回程度の頻度で定期的に動作情報を送信してもよい。また、同様に、各機器が動作情報を生成するタイミングおよびその頻度は任意でよい。
　（２）第一記憶部
　第一記憶部２０２は、通信部２０１で受信した複数の機器のそれぞれで生成された動作情報を記憶する。
　図３Ａと図３Ｂは、本発明の実施の形態１における第一記憶部２０２のデータ例である。図３Ａと図３Ｂでは示していないが、タイムスタンプの情報も記憶してもよい。つまり、動作情報には、動作情報が生成されたタイミングを示すタイムスタンプの情報がさらに関連付けられていてもよい。
　図３Ａと図３Ｂに示すように、第一記憶部２０２には、少なくともユーザＩＤ３０１、機器ＩＤ３０２、および動作状態３０３が記憶されている。
　図３Ａと図３Ｂの例では、機器ＩＤ３０２の先頭のアルファベットが機器の種別を表しており、先頭から２文字目の数字が、当該機器が提供する情報の重要度のレベルを「レベル１（低）」～「レベル９（高）」の９段階で表している。図３Ａに示されている機器ＩＤ３０２の「Ａ７３２１４Ｅ」は、先頭の「Ａ」が、空気清浄機であることを示し、先頭から２文字目の「７」が、当該空気清浄機が提供する情報の重要度のレベルが「レベル７」であることを示している。同様に、図３Ｂに示されている機器ＩＤ３０２の「Ｏ６３２１４Ａ」は、先頭の「Ｏ」がオーブンレンジであることを示し、先頭から２文字目の「６」が、当該オーブンレンジが提供する情報の重要度のレベルが「レベル６」であることを示している。
　同じ機器の種別であっても、機種によって搭載されているセンサ等が異なるため、機器が提供する情報の重要度は変わる。例えば、空気清浄機のすべての機種に、ハウスダストを検出するセンサが搭載されている一方で、においセンサが、上位機種のみに搭載され、中位機種、下位機種には搭載されていない場合、上位機種が提供する情報の重要度のレベルは、中位機種や下位機種が提供する情報の重要度のレベルよりもセンサの種類が多くなるため高くなる。また、同じ種類のセンサ（例えばにおいセンサ）が搭載されている機種の中でも、においの種類の判別の精度によって、各機種が提供する情報の重要度のレベルに差が出る。このため、精度の高い判別が可能なにおいセンサを有する機種が提供する重要度のレベルを、精度の低い判別しかできないにおいセンサを有する機種が提供する重要度のレベルよりも高くしてもよい。つまり、搭載されているセンサの種類が多い機種ほど提供する情報の重要度のレベルを高くしてもよいし、搭載されているセンサの精度が高い機種ほど提供する情報の重要度のレベルを高くしてもよい。
　また、機器の動作状態は、図３Ａに示す「おまかせモード開始」といった機器の動作状態に加えて、図３Ａに示す「ハウスダストレベル高」や、図３Ｂに示す「トイレ尿蛋白（－）糖（－）・・・」といった機器に搭載されたセンサの出力値も含む。
　（３）第二記憶部
　第二記憶部２０３は、ユーザの行動の傾向を特徴づける機器の動作パターンを記憶している。つまり、第二記憶部２０３は、複数の機器農地の１以上の機器の動作状態の組と、予め定められたユーザの行動の傾向とが関連付けられた行動傾向情報を記憶している。
　図４Ａと図４Ｂの（ａ）および図４Ｃの（ａ）は、本発明の実施の形態１における第二記憶部２０３に記憶されている行動傾向情報のデータ例であり、図４Ｂの（ｂ）および図４Ｃの（ｂ）は、実施の形態１におけるユーザについて取得された動作状態から特定される行動情報の実データ例である。
　図４Ａに示すように、第二記憶部２０３は、機器種別４０１、動作状態４０２、時間帯４０３、頻度４０４等からなる動作パターンと、当該動作パターンに対応付けられるユーザの行動の傾向４０５とを記憶する。
　図４Ａでは、「機器種別；動作状態；時間帯；頻度；傾向」の例として、「Ｒ；ドア開閉；２１：００－５：００；少ない；食習慣（＋）」、「Ｄ；ＯＮ；－；１日３回；衛生（－）」、「Ａ；においセンサ高；－；多い；喫煙（＋）」、および「Ｌ、Ｃ；ＯＦＦ、ＯＦＦ；２２：００－６：００；１日１回；睡眠（＋）」が示されている。「Ｒ；ドア開閉；２１：００－５：００；少ない；食習慣（＋）」は、「冷蔵庫の開閉時間が２１：００－５：００の間で少なければ、好ましい食習慣である」ことを示す。「Ｄ；ＯＮ；－；１日３回；衛生（－）」は、「電動歯ブラシが１日３回ＯＮであれば、好ましい衛生習慣である」ことを示す。「Ａ；においセンサ高；－；多い；喫煙（＋）」は、空気清浄機のにおいセンサが高い値を示しており、特に、タバコのにおいと判別されている頻度が高ければ、喫煙習慣があり、好ましくない」ことを示す。「Ｌ、Ｃ；ＯＦＦ、ＯＦＦ；２２：００－６：００；１日１回；睡眠（＋）」は、寝室の照明がＯＦＦで、かつエアコンの人感センサ等が睡眠状態と判定した時間帯が、２２：００－６：００に近ければ、睡眠習慣が好ましい」ことを示す。「Ｌ、Ｃ；ＯＦＦ、ＯＦＦ；２２：００－６：００；１日１回；睡眠（＋）」のように、複数の機器の動作状態を統合した動作パターンと、ユーザの行動の傾向を対応付けたモデルを有することは、特定部２０４での高精度な分析に資する。つまり、行動傾向情報は、複数の機器のうちの１つの機器から得られる動作状態と、予め定められたユーザの行動の傾向とが関連付けられていてもよいし、複数の機器のうちの２つ以上の機器の組み合わせから得られる動作状態と、予め定められたユーザの行動の傾向とが関連付けられていてもよい。
　なお、図４Ａでは、ユーザの行動の傾向として、食習慣、衛生習慣、喫煙、睡眠等の傾向を例示しているが、もちろんこれに限定される訳ではない。例えば、ユーザの行動の傾向として、「せっかち」、「おっちょこちょい」、「冷静」といった性格を示す情報としてもよい。
　また、図４Ｂの（ａ）および図４Ｃの（ａ）に示すように、第二記憶部２０３は、睡眠、食事などの行動の望ましい規則性のモデルを行動傾向情報として記憶していてもよい。図４Ｂの（ａ）は、２２：００－６：００の８時間、睡眠することが望ましいことを示すモデルを示している。図４Ｃの（ａ）は、１日３回、所定の時間帯に食事をとることが望ましいことを示すモデルを示している。
　また、特定部２０４は、図４Ｂの（ａ）および図４Ｃの（ａ）に示されるモデルと、図４Ｂの（ｂ）および図４Ｃの（ｂ）に示されるユーザの実データとを比較し、図４Ｂの（ａ）および図４Ｂの（ｂ）の相関が高ければ当該ユーザが望ましい睡眠習慣であると特定でき、図４Ｃ（ａ）と図４Ｃ（ｂ）の相関が高ければ当該ユーザが望ましい食習慣であると特定できる。
　（４）特定部
　特定部２０４は、特定部２０４は、第二記憶部２０３に記憶されている行動傾向情報を読み出して、読み出した行動傾向情報と、第一記憶部２０２に記憶された動作情報とに基づいて、行動傾向情報に含まれる１以上の機器の動作状態の組を、第一記憶部２０２に記憶された動作情報の中から参照することにより、該当した動作状態の組に対応する予め定められたユーザの行動の傾向を特定する。
　特定部２０４は、図４Ａ、図４Ｂの（ａ）および図４Ｃの（ａ）に示されている第二記憶部２０３に記憶されている行動傾向情報としてのモデルを参照し、行動の適時性に基づきユーザの行動の傾向を特定してもよい。つまり、特定部２０４は、第一記憶部２０２に記憶された動作情報を、行動傾向情報と比較することによりユーザの行動が適した時刻に行われたか否かの判定を行い、当該判定の結果に基づいてユーザの行動の傾向を特定してもよい。
　これにより、就寝時刻や起床時刻の適時性、すなわち早寝早起きであるか、また、食事の時間帯が偏っていないか、夜食の頻度が多くないか、といった行動の適時性からユーザの行動の傾向を特定できる。
　また、特定部２０４は、図４Ａ、図４Ｂ（ａ）および図４Ｃ（ａ）に示されている第二記憶部２０３に記憶されている行動傾向情報としてのモデルを参照し、行動の規則性に基づきユーザの行動の傾向を特定してもよい。つまり、特定部２０４は、第一記憶部２０２に記憶された動作情報を、行動傾向情報と比較することによりユーザの行動が規則正しいか否かの判定を行い、当該判定の結果に基づいてユーザの行動の傾向を特定してもよい。
　これにより、睡眠時間が規則正しくとられているか、掃除や歯磨きが適切な周期で行われているか、といった行動の規則性からユーザの行動の傾向を特定できる。
　図５は、本発明の実施の形態１におけるサーバ装置１０１ａにより行われる行動傾向の特定方法のフローチャートである。
　サーバ装置１０１ａの動作について、図５を用いて説明する。
　まず、通信部２０１は、複数の機器１０２のそれぞれから動作情報を受信する（Ｓ５０１：通信ステップ）。
　次に、ステップＳ５０１において受信した動作情報を第一記憶部２０２に記憶する（Ｓ５０２：記憶ステップ）。
　第二記憶部から行動傾向情報を読み出す（Ｓ５０３：読出しステップ）。
　そして、読み出された行動傾向情報と、前記第一記憶部２０２に記憶された動作情報とに基づいて、行動傾向情報に含まれる１以上の機器の動作状態の組を、第一記憶部２０２に記憶された動作情報の中から照合することにより、該当した動作状態の組に対応する予め定められたユーザの行動の傾向を特定する（Ｓ５０４：特定ステップ）。
　また、ユーザの行動の傾向は、例えば、疾患のリスク（評価値）を指してもよい。
　第二記憶部２０３は、動作状態の種類毎に関連付けられており、かつ、ユーザに関する評価値を増減させるための指標を、ユーザの行動の傾向とする行動傾向情報を記憶していてもよい。このとき、特定部２０４は、第一記憶部２０２に記憶された動作情報を、行動傾向情報と比較することによって評価値を算出することで、ユーザの行動の傾向を特定してもよい。
　行動傾向情報の指標は、例えば、ユーザの疾患に対するリスクを算出させるための指標としてもよい。この場合、第二記憶部２０３は、各種疾患のリスクを増減させる機器の動作状態を記憶しており、特定部２０４は、第二記憶部２０３に記憶されている機器の動作状態を照合することで抽出されたリスクに基づいて各疾患の発症のリスクを算出してもよい。つまり、特定部２０４は、第一記憶部２０２に記憶されている動作情報を、行動傾向情報と比較することによってリスクを算出することで、ユーザの行動の傾向を特定してもよい。また、疾患は生活習慣病であってもよい。
　生活習慣病とは、生活習慣が要因となって発生する疾患の総称である。食習慣、運動習慣、睡眠習慣、喫煙、飲酒等の生活習慣が、その発症・進行に関与する。生活習慣病の例としては、糖尿病、脳卒中、心臓病、脂質異常症、高血圧症、高尿酸血症、肥満などが知られている。
　生活習慣病の範囲については、以下に例示するような生活習慣と疾病との関連が明らかになっているものが含まれる。
　（ａ）食習慣：インスリン非依存糖尿病、肥満、高脂血症（家族性のものを除く）、高尿酸血症、循環器病（先天性のものを除く）、大腸がん（家族性のものを除く）、歯周病等
　（ｂ）運動習慣：インスリン非依存糖尿病、肥満、高脂血症（家族性のものを除く）、高血圧症等
　（ｃ）喫煙：肺扁平上皮がん、循環器病（先天性のものを除く）、慢性気管支炎、肺気腫　歯周病等
　（ｄ）飲酒：アルコール性肝疾患等
　そもそも疾病の発症は、遺伝子の異常や加齢を含めた「遺伝要因」、病原体、有害物質、事故、ストレッサー等の「外部環境要因」、食習慣、運動習慣をはじめとする「生活習慣要因」等のさまざまな要因が複雑に関連しているが、従来、特に家庭内の行動、生活習慣を専用の計測装置を用いずともセンシングし、ユーザの行動の傾向を分析することは困難であった。
　本実施の形態１に係る行動傾向の特定方法では、生活習慣病のリスクの算出を以下のように行う。
　行動傾向情報は、複数の機器に冷蔵庫が含まれる場合、夜間ないし就寝前の冷蔵庫の開閉頻度が多いほど、当該ユーザの前記リスクが大きいと特定部２０４に算出させるための指標を含んでもよい。また、行動傾向情報は、複数の機器に掃除機が含まれる場合、掃除機の運転頻度、運転時間が少ないほど、当該ユーザの前記リスクが大きいと特定部２０４に算出させるための指標を含んでもよい。また、行動傾向情報は、複数の機器に電動歯ブラシが含まれる場合、電動歯ブラシの使用頻度および使用時間の少なくとも一方が少ないほど、当該ユーザの前記リスクが大きいと特定部２０４に算出させるための指標を含んでもよい。さらに、行動傾向情報は、複数の機器に空気清浄機が含まれる場合、空気清浄機のホコリセンサの値が大きいほど、当該ユーザの前記リスクが大きいと特定部２０４に算出させるための指標を含んでもよい。特定部２０４は、これらにより算出された複数のリスクを統合して、生活習慣病のリスクを算出してもよい。
　（実施の形態２）
　図６は、本発明の実施の形態２におけるサーバ装置の構成図である。
　図６に示すように、サーバ装置１０１ｂは、通信部２０１、第一記憶部２０２、第二記憶部２０３、特定部２０４、および調整部２０５から構成される。なお、サーバ装置１０１ｂは、図１に示すサーバ装置１０１の一形態である。
　サーバ装置１０１ｂは、具体的には図示されていないマイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクなどから構成される。前記ＲＯＭ、ＲＡＭ、およびハードディスクにはコンピュータプログラムが記憶されており、前記マイクロプロセッサが前記コンピュータプログラムに従って動作することにより、サーバ装置１０１ｂはその機能を果たす。
　なお、通信部２０１、第一記憶部２０２、第二記憶部２０３、特定部２０４、および調整部２０５の各機能ブロックは、ソフトウェアで実現されてもよいし、集積回路（つまり、ハードウェア）であるＬＳＩとソフトウェアとの組み合わせ、もしくは、ＬＳＩ（つまり、ハードウェア）で実現されてもよい。
　通信部２０１、第一記憶部２０２、第二記憶部２０３、特定部２０４については、実施の形態１と同様であるためここではその説明を省略する。
　調整部２０５は、ユーザ情報に関連付けられた動作情報を提供する機器の数と、当該機器の種別との少なくともいずれかに基づいて、評価値を調整する。なお、例えば、評価値は、後述するが、その値が高いほど、ユーザに多くの経済的な恩恵が生じる値である。
　具体的には、調整部２０５は、ユーザ情報に関連付けられた動作情報を提供する機器の数が多いほど、前記特定部２０４が算出した当該ユーザの評価値をより低い値に調整してもよい。これにより、情報提供のインセンティブをユーザに与えることが可能となる。ひいては、該当機器の購入をユーザに促すことにもなる。
　また、調整部２０５は、ユーザ情報に関連付けられた動作情報に、重要度が高い情報種別が多く含まれているほど、前記特定部２０４が算出した当該ユーザの評価値をより低い値に調整してもよい。これにより、より重要度の高い情報種別の情報を提供するインセンティブをユーザに与えることが可能となる。ひいては、重要度の高い情報を提供しうる機器の購入をユーザに促すことにもなる。
　なお、前記重要度が高い情報種別は尿データや血糖値データといった生体情報であってもよい。例えば、尿データを計測するトイレは特許第３５６５０５１号等で開示されている。こういったトイレからの尿データ等が得られれば、特定部２０４での分析の精度を高めることができる。特に、尿中には、糖、タンパク、潜血等、ユーザの健康状態に応じてその濃度が変動する様々な成分が含まれており、尿データが得られれば、糖尿病等の生活習慣病のリスクを算出する上で極めて有用である。また、血糖値データも、尿データと同様に生活習慣病のリスクの算出に有用である。血糖値測定システムは特許第５０３４７２０号等で開示されている。
　図７は、本発明の実施の形態２における調整部２０５のフローチャートである。
　調整部２０５の動作について、図７を用いて説明する。
　ここでは、リスクは、例えば、そのレベルが「レベル５（高）」－「レベル１（低）」の５段階で評価されている。リスクの「レベル５」はリスクの値が「１００～８１」、リスクの「レベル４」はリスクの値が「８０～６１」、リスクの「レベル３」はリスクの値が「６０～４１」、リスクの「レベル２」はリスクの値が「４０～２１」、リスクの「レベル１」はリスクの値が「２０～０」であるとする。
　まず、調整部２０５は、特定部２０４で算出されたリスクの値Ｒ（評価値）を取得する（ステップＳ７０１）。例えば、ユーザＫのリスクの値Ｒは「６８」であるとする。このとき、ユーザＫのリスクのレベルは「レベル４」に区分される。そして、ユーザが提供する情報の数があらかじめ定められた値「ｎ」よりも大きいか否かを判定（ステップＳ７０２）し、ユーザが提供する情報の数があらかじめ定められた値「ｎ」よりも大きければリスクの値Ｒ（評価値）を減算する（ステップＳ７０３）。ユーザＫの提供する情報の数は「１２」であり、これは「ｎ＝９」よりも大きいため、リスクの値「Ｒ＝６８」からあらかじめ定められた値「５」を減算して、「Ｒ＝６３」とする。このとき、リスクのレベルは依然として「レベル４」に区分される。そして、ユーザが提供する情報種別があらかじめ定められた種別を含んでいるか否かを判定（ステップＳ７０４）し、ユーザが提供する情報種別があらかじめ定められた種別を含んでいればリスクの値Ｒを減算する（ステップＳ７０５）。ユーザＫは、図３Ｂで示されている重要度のレベルが「レベル９」のトイレの情報を提供しており、また、図３Ａで示されている重要度のレベルが「レベル７」の空気清浄機の情報を提供しているため、リスクの値「Ｒ＝６３」からあらかじめ定められた値「７」を減算して、「Ｒ＝５６」とする。これによって、ユーザＫのリスクのレベルは当初の「レベル４」から「レベル３」へと１段階低くなる。これは、後述する対価の算定に影響を及ぼす。具体的には、リスクのレベルが「レベル４」から「レベル３」へと１段階低くなることで、保険料が安くなるなど、ユーザに経済的恩恵を与えることができる。
　（実施の形態３）
　図８は、本発明の実施の形態３におけるサーバ装置１０１ｃの構成図である。
　図８に示すように、サーバ装置１０１ｃは、通信部２０１、第一記憶部２０２、第二記憶部２０３、特定部２０４、調整部２０５、および対価算定部２０６から構成される。なお、調整部２０５は必須ではない。また、サーバ装置１０１ｃは、図１に示すサーバ装置１０１の一形態である。
　サーバ装置１０１ｃは、具体的には図示されていないマイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクなどから構成される。前記ＲＯＭ、ＲＡＭ、およびハードディスクにはコンピュータプログラムが記憶されており、前記マイクロプロセッサが前記コンピュータプログラムに従って動作することにより、サーバ装置１０１ｃはその機能を果たす。
　なお、通信部２０１、第一記憶部２０２、第二記憶部２０３、特定部２０４、調整部２０５、および対価算定部２０６の各機能ブロックは、ソフトウェアで実現されてもよいし、集積回路（つまり、ハードウェア）であるＬＳＩとソフトウェアとの組み合わせ、もしくは、ＬＳＩ（つまり、ハードウェア）で実現されてもよい。
　通信部２０１、第一記憶部２０２、第二記憶部２０３、および特定部２０４については、実施の形態１と同様であるためここではその説明を省略する。
　また、調整部２０５については、実施の形態２と同様であるためここではその説明を省略する。
　対価算定部２０６は、特定部２０４で算出評価値に基づいて、評価値に対する経済的対価を算定する。つまり、なお、前記経済的対価はユーザに付与するポイントであってもよいし、ユーザが購入する、あるいは、ユーザに提供される商品、サービスの価格であってもよい。また、価格は例えば、保険商品の価格、すなわち、保険料であってもよい。なお、対価算定部２０６は、具体的には、評価値毎に経済的対価が予め定められたテーブルを参照することにより、評価値に対する経済的対価を算定してもよいし、予め定められた評価値と経済的対価との関係式を利用して評価値に対する経済的対価を算定してもよい。つまり、対価算定部２０６は、予め定められた評価値と経済的対価との関係を用いて算出される。
　図９Ａと図９Ｂは、本発明の実施の形態３における対価算定部２０６のフローチャートである。
　対価算定部２０６の動作について、図９Ａと図９Ｂを用いて説明する。
　図９Ａに示すように、まず、対価算定部２０６は、特定部２０４で算出された評価値としてのリスク、あるいは調整部２０５で調整された評価値（リスク）を取得する（ステップＳ９０１Ａ）。そして、あらかじめ評価値毎に値が定められたテーブルを参照し、取得した評価値に応じた対価を算出する（ステップＳ９０２Ａ）。
　または、図９Ｂに示すように、まず、対価算定部２０６は、あらかじめ定められた対価を取得する（ステップＳ９０１Ｂ）。そして、特定部２０４で算出された評価値、あるいは調整部２０５で調整された評価値を取得（ステップＳ９０２Ｂ）し、取得した評価値に応じて、前記対価を調整する（ステップＳ９０３Ｂ）。
　ところで、保険商品には、生命保険、医療保険、がん保険、生活習慣病保険、ペット保険等、さまざまなものがある。
　従来の生命保険の保険料は、予定死亡率、予定利率、および予定事業費率の３つの予定率を基に計算される。予定率とは、契約時に予定された基礎率のことである。過去の統計をもとに、性別・年齢別の死亡者数（生存者数）を予測し、将来の保険金などの支払いにあてるための必要額が算出される。この際に用いられる死亡率が予定死亡率である。また、生命保険会社は資産運用による一定の収益をあらかじめ見込んで、その分だけ保険料を割り引いている。この割引率を予定利率という。また、生命保険会社は契約の締結・保険料の収納・契約の維持管理などの事業運営に必要な諸経費をあらかじめ見込んでおり、これを予定事業費率という。なお、これらの予定率は、保険種類や契約時期によって異なる。
　このように、従来、保険料は契約時の状況に基づいて算出されている。しかしながら、疾患の中には、生活習慣病のように、緩やかに進行するものが多く、また、早期に発見し治療することが必要であるにも関わらず初期段階では自覚症状がないものが多いため、日々の生活習慣に基づいて保険料を算出および改訂することが望ましい。
　本発明のデータ分析システムでは、テレビ、エアコン、冷蔵庫、洗濯機、掃除機、空気清浄機、電動歯ブラシ、ドライヤー等の家電機器やパーソナルコンピュータ、携帯電話、スマートフォン、タブレットといった情報端末、血糖値センサ装置等のセンサ装置、トイレ、バスルーム、ミラー、照明等を含むさまざまな機器またはシステムからの情報に基づき、その時点の生活習慣病のリスクを算出し、そのリスクに応じて保険料を算出および改訂できるため、保険会社にとっては従来よりも高精度なリスク見積が可能となる。また、ユーザは、生活習慣を改善すれば、例えば、評価値が下がり、保険料を安くすることができるため、生活習慣の改善のモチベーションが高まることが期待できる。
　かかる構成によれば日常の生活行動に基づいたユーザの行動の傾向の分析を行うことができる。
　なお、上記実施の形態では、ユーザの健康に関わる保険について例示したが、これに限らずに、自動車保険や火災保険などのユーザの健康に関わらない保険に適用してもよい。例えば自動車保険の場合には、例えばユーザの性格が「せっかち」、「怒りっぽい」などのように、自動車事故をより起こしやすいと考えられるユーザの行動の傾向を評価値として評価すれば本発明を適用できる。
　以上、本発明の一つまたは複数の態様に係るデータ分析システムについて、実施の形態およびその変形例に基づいて説明したが、本発明は、これらの実施の形態又はその変形例に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態又はその変形例に施したもの、あるいは異なる実施の形態又はその変形例における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本発明の範囲内に含まれる。
　さらに、本発明は、以下のように変形することもできる。
　（１）上記の各装置は、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクユニット、ディスプレイユニット、キーボード、マウスなどから構成されるコンピュータシステムである。前記ＲＡＭ又は前記ハードディスクユニットには、コンピュータプログラムが記憶されている。前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムに従って動作することにより、各装置は、その機能を達成する。ここで、コンピュータプログラムは、所定の機能を達成するために、コンピュータに対する指令を示す命令コードが複数個組み合わされて構成されたものである。なお、各装置は、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクユニット、ディスプレイユニット、キーボード、マウスなどの全てを含むコンピュータシステムに限らず、これらの一部から構成されているコンピュータシステムであってもよい。
　（２）上記の各装置を構成する構成要素の一部又は全部は、１個のシステムＬＳＩから構成されているとしてもよい。システムＬＳＩは、複数の構成部を１個のチップ上に集積して製造された超多機能ＬＳＩであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。前記ＲＡＭには、コンピュータプログラムが記憶されている。前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムに従って動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。
　なお、ここでは、システムＬＳＩとしたが、集積度の違いにより、ＩＣ、ＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセッサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）や、ＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用してもよい。
　さらには、半導体技術の進歩又は派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。バイオ技術の適用等が可能性としてありえる。
　（３）上記の各装置を構成する構成要素の一部又は全部は、各装置に脱着可能なＩＣカード又は単体のモジュールから構成されているとしてもよい。前記ＩＣカード又は前記モジュールは、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、などから構成されるコンピュータシステムである。前記ＩＣカード又は前記モジュールは、上記の超多機能ＬＳＩを含むとしてもよい。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、前記ＩＣカード又は前記モジュールは、その機能を達成する。このＩＣカード又はこのモジュールは、耐タンパ性を有するとしてもよい。
　（４）本発明は、上記に示すデータ分析システムが備える特徴的な構成部の動作をステップとする方法であるとしてもよい。また、これらの方法をコンピュータにより実現するコンピュータプログラムであるとしてもよいし、前記コンピュータプログラムからなるデジタル信号であるとしてもよい。
　また、本発明は、前記コンピュータプログラム又は前記デジタル信号をコンピュータ読み取り可能な記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ―ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＡＭ、ＢＤ（Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）　Ｄｉｓｃ）、半導体メモリなど、に記録したものとしてもよい。また、これらの記録媒体に記録されている前記コンピュータプログラム又は前記デジタル信号であるとしてもよい。
　また、本発明は、前記コンピュータプログラム又は前記デジタル信号を、電気通信回線、無線又は有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク、データ放送等を経由して伝送するものとしてもよい。
　また、本発明は、マイクロプロセッサとメモリとを備えたコンピュータシステムであって、前記メモリは、上記コンピュータプログラムを記憶しており、前記マイクロプロセッサは、前記コンピュータプログラムに従って動作するとしてもよい。
　また、前記プログラム又は前記デジタル信号を前記記録媒体に記録して移送することにより、又は前記プログラム又は前記デジタル信号を前記ネットワーク等を経由して移送することにより、独立した他のコンピュータシステムにより実施するとしてもよい。
　（５）上記実施の形態および上記変形例をそれぞれ組み合わせるとしてもよい。
　今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
　本発明にかかるデータ分析システムは、複数の情報を統合し、ユーザの行動の傾向を分析するシステム等として有用である。
　１０１、１０１ａ～１０１ｃ　　サーバ装置
　１０２　　機器
　２０１　　通信部
　２０２　　第一記憶部
　２０３　　第二記憶部
　２０４　　特定部
　２０５　　調整部
　２０６　　対価算定部
　３０１　　ユーザＩＤ
　３０２　　機器ＩＤ
　３０３　　動作状態
　４０１　　機器種別
　４０２　　動作状態
　４０３　　時間帯
　４０４　　頻度
　４０５　　傾向

Claims (19)

  1. 　複数の機器の動作状態と、ユーザを識別するためのユーザ情報とが関連付けられた動作情報を受信する通信ステップと、
    　前記通信ステップにおいて受信した前記動作情報を第一記憶部に記憶する記憶ステップと、
    　前記複数の機器のうちの１以上の機器の動作状態の組と、予め定められたユーザの行動の傾向とが関連付けられている行動傾向情報を、第二記憶部から読み出す読出しステップと、
    　前記読出しステップにおいて読み出した前記行動傾向情報と、前記第一記憶部に記憶された前記動作情報とに基づいて、前記行動傾向情報に含まれる前記１以上の機器の動作状態の組を、前記第一記憶部に記憶された前記動作情報の中から照合することにより、該当した動作状態の組に対応する予め定められたユーザの行動の傾向を特定する特定ステップと、を含む
    　行動傾向の特定方法。
  2. 　前記動作情報は、前記複数の機器のそれぞれにおいて、複数のタイミングで生成され、かつ、当該タイミングにおける当該機器の動作状態を含み、
    　前記特定ステップでは、前記第一記憶部に記憶された前記動作情報を、前記行動傾向情報と比較することにより前記ユーザの行動が適した時刻に行われたか否かの判定を行い、当該判定の結果に基づいてユーザの行動の傾向を特定する
    　請求項１に記載の行動傾向の特定方法。
  3. 　前記動作情報は、前記複数の機器のそれぞれにおいて、複数のタイミングで生成され、かつ、当該タイミングにおける当該機器の動作状態を含み、
    　前記特定ステップでは、前記第一記憶部に記憶された前記動作情報を、前記行動傾向情報と比較することにより前記ユーザの行動が規則正しいか否かの判定を行い、当該判定の結果に基づいてユーザの行動の傾向を特定する
    　請求項１に記載の行動傾向の特定方法。
  4. 　前記読出しステップでは、前記動作状態の種類毎に関連付けられており、かつ、前記ユーザに関する評価値を増減させるための指標を、前記ユーザの行動の傾向とする前記行動傾向情報を取得し、
    　前記特定ステップでは、前記第一記憶部に記憶された前記動作情報を、前記行動傾向情報と比較することによって前記評価値を算出することで、前記ユーザの行動の傾向を特定する
    　請求項１から３のいずれか１項に記載の行動傾向の特定方法。
  5. 　さらに、
    　前記ユーザ情報に関連付けられた動作情報を提供する機器の数と、当該機器の種別との少なくともいずれかに基づいて、前記評価値を調整する調整ステップを含む
    　請求項４に記載の行動傾向の特定方法。
  6. 　前記調整ステップでは、前記ユーザ情報に関連付けられた動作情報を提供する機器の数が多いほど、前記特定ステップにおいて算出された当該ユーザの前記評価値をより低い値に調整する
    　請求項５に記載の行動傾向の特定方法。
  7. 　前記調整ステップでは、前記ユーザ情報に関連付けられた動作情報に、重要度が高い情報が多く含まれているほど、前記特定ステップにおいて算出された当該ユーザの前記評価値をより低い値に調整する
    　請求項５または６に記載の行動傾向の特定方法。
  8. 　前記重要度が高い情報種別は尿データである
    　請求項７に記載の行動傾向の特定方法。
  9. 　前記重要度が高い情報種別は血糖値データである
    　請求項７または８に記載の行動傾向の特定方法。
  10. 　前記行動傾向情報の前記指標は、前記ユーザの疾患に対するリスクを算出するための指標であり、
    　前記特定ステップでは、前記第一記憶部に記憶されている前記動作情報を、前記行動傾向情報と比較することによって前記リスクを算出することで、前記ユーザの行動の傾向を特定する
    　請求項４から９のいずれか１項に記載の行動傾向の特定方法。
  11. 　前記疾患は生活習慣病である
    　請求項１０に記載の行動傾向の特定方法。
  12. 　前記複数の機器は、冷蔵庫を含み、
    　前記行動傾向情報の前記指標は、夜間ないし就寝前の前記冷蔵庫の開閉頻度が多いほど当該ユーザの前記リスクを大きく算出するための指標である
    　請求項１０または１１に記載の行動傾向の特定方法。
  13. 　前記複数の機器は、掃除機を含み、
    　前記行動傾向情報の前記指標は、掃除機の運転頻度、運転時間が少ないほど当該ユーザの前記リスクを大きく算出するための指標である
    　請求項１０から１２のいずれか１項に記載の行動傾向の特定方法。
  14. 　前記複数の機器は、電動歯ブラシを含み、
    　前記行動傾向情報の前記指標は、電動歯ブラシの使用頻度および使用時間の少なくとも一方が少ないほど当該ユーザの前記リスクを大きく算出するための指標である
    　請求項１０から１３のいずれか１項に記載の行動傾向の特定方法。
  15. 　前記複数の機器は、空気清浄機を含み、
    　前記行動傾向情報の前記指標は、空気清浄機のホコリセンサの値が大きいほど当該ユーザの前記リスクを大きく算出するための指標である
    　請求項１０から１４のいずれか１項に記載の行動傾向の特定方法。
  16. 　さらに、
    　前記特定ステップにおいて算出された前記評価値に基づいて、前記評価値に対する経済的対価を算定する対価算定ステップを含む
    　請求項４から１５のいずれか１項に記載の行動傾向の特定方法。
  17. 　前記対価算定ステップでは、前記経済的対価として前記ユーザに付与するポイントを算出する
    　請求項１６に記載の行動傾向の特定方法。
  18. 　前記対価算定ステップでは、前記経済的対価として前記ユーザに対する保険の保険料を算出する
    　請求項１６に記載の行動傾向の特定方法。
  19. 　家電機器を含む複数の機器の動作状態と、ユーザを識別するためのユーザ情報とが関連付けられた動作情報を受信する通信部と、
    　前記通信部において受信した前記動作情報を記憶する第一記憶部と、
    　前記複数の機器のうちの１以上の機器の動作状態の組と、予め定められたユーザの行動の傾向とが関連付けられている行動傾向情報を記憶している第二記憶部と、
    　前記第二記憶部に記憶されている前記行動傾向情報と、前記第一記憶部に記憶された前記動作情報とを読み出して、前記行動傾向情報に含まれる前記１以上の機器の動作状態の組を、前記第一記憶部に記憶された前記動作情報の中から照合することにより、該当した動作状態の組に対応する予め定められたユーザの行動の傾向を特定する特定部と、を備える
    　行動傾向の特定システム。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018026100A (ja) * 2016-08-01 2018-02-15 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカＰａｎａｓｏｎｉｃ Ｉｎｔｅｌｌｅｃｔｕａｌ Ｐｒｏｐｅｒｔｙ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ ｏｆ Ａｍｅｒｉｃａ 保険金算出装置、保険金算出方法及び保険金算出プログラム
JPWO2017145566A1 (ja) * 2016-02-22 2018-11-29 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 認知症状検出システム、及び、プログラム
JP2019021213A (ja) * 2017-07-20 2019-02-07 ヤフー株式会社 提供装置、提供方法及び提供プログラム

Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10949923B1 (en) 2013-09-16 2021-03-16 Allstate Insurance Company Home device sensing
US10380692B1 (en) * 2014-02-21 2019-08-13 Allstate Insurance Company Home device sensing
US10430887B1 (en) * 2014-02-21 2019-10-01 Allstate Insurance Company Device sensing
US20170206804A1 (en) * 2015-09-17 2017-07-20 Funbrush Ltd. Interactive add-on device for kids for a toothbrush and a platform for mobile devices containing games controlled by that device
US11043141B2 (en) 2016-11-14 2021-06-22 Colgate-Palmolive Company Oral care system and method
US10582764B2 (en) 2016-11-14 2020-03-10 Colgate-Palmolive Company Oral care system and method
US11361672B2 (en) 2016-11-14 2022-06-14 Colgate-Palmolive Company Oral care system and method
US10835028B2 (en) 2016-11-14 2020-11-17 Colgate-Palmolive Company Oral care system and method
US11213120B2 (en) 2016-11-14 2022-01-04 Colgate-Palmolive Company Oral care system and method
JP6948213B2 (ja) * 2017-10-06 2021-10-13 東芝ライフスタイル株式会社 冷蔵庫
US20220005609A1 (en) * 2020-07-02 2022-01-06 Asahi Kasei Kabushiki Kaisha System and method for managing facilities

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001344424A (ja) * 2000-03-28 2001-12-14 Casio Comput Co Ltd 保険管理装置、保険管理方法、情報処理装置、及保険管理びプログラム
JP2002024404A (ja) 2000-07-12 2002-01-25 Nippon Life Insurance Co 総合健康情報管理システム及び総合健康情報管理方法並びに万歩計付携帯情報端末及びｇｐｓ機能付携帯情報端末
WO2004010232A1 (ja) * 2002-07-19 2004-01-29 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. 機器連携制御装置
JP3565051B2 (ja) 1998-10-22 2004-09-15 東陶機器株式会社 健康管理装置
JP2010231308A (ja) 2009-03-26 2010-10-14 Olympus Corp 生活習慣病予防装置および生活習慣病予防プログラム
JP2012159932A (ja) * 2011-01-31 2012-08-23 Mitsubishi Electric Corp 生活シーン特定装置、生活シーン特定プログラム、及び生活シーン特定方法
JP5034720B2 (ja) 2007-07-04 2012-09-26 パナソニック株式会社 血糖値測定システム

Family Cites Families (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5190307A (en) * 1991-08-20 1993-03-02 Brown Randy M Smokeless automobile
US7624028B1 (en) * 1992-11-17 2009-11-24 Health Hero Network, Inc. Remote health monitoring and maintenance system
US20010011224A1 (en) * 1995-06-07 2001-08-02 Stephen James Brown Modular microprocessor-based health monitoring system
KR20020026165A (ko) * 2000-03-24 2002-04-06 이데이 노부유끼 로봇 장치의 행동 결정 방법 및 로봇 장치
SE522000C2 (sv) * 2000-08-18 2004-01-07 Rutger Roseen Förfarande och anordning för att hålla reda på lagringstiden för i ett utrymme förvarade varor
US20030018703A1 (en) * 2001-01-31 2003-01-23 Christian Huitema Smart appliance network system and communication protocol
JP2002329007A (ja) * 2001-04-27 2002-11-15 Toto Ltd 健康管理システム
US7756723B2 (en) * 2001-09-07 2010-07-13 Eclipsys Corporation System and method for managing patient bed assignments and bed occupancy in a health care facility
JP3943960B2 (ja) * 2002-02-26 2007-07-11 四国電力株式会社 電気機器の状態情報にもとづいた生活見守り方法およびシステム
JP2005118354A (ja) * 2003-10-17 2005-05-12 Matsushita Electric Ind Co Ltd 家屋内清掃システム及びその稼動方法
JP2006053678A (ja) * 2004-08-10 2006-02-23 Toshiba Corp ユニバーサルヒューマンインタフェースを有する電子機器
JP2008543418A (ja) * 2005-06-20 2008-12-04 ジンサン ファン 歯磨きパターン分析校正装置、双方向歯磨き習慣校正方法およびシステム
CN101341504A (zh) * 2005-12-19 2009-01-07 松下电器产业株式会社 生活习惯改善支援装置以及生活习惯改善支援方法
JP2007310752A (ja) * 2006-05-19 2007-11-29 Ricoh Elemex Corp 喫煙エリアシステム
US8775214B2 (en) * 2006-07-19 2014-07-08 Thompson Reuters (Market) LLC Management method and system for a user
JP4845198B2 (ja) * 2006-09-28 2011-12-28 リコーエレメックス株式会社 空気清浄機管理システム
KR20090003075A (ko) * 2006-12-04 2009-01-09 한국전자통신연구원 구강건강 관리 시스템 및 그 방법과 그를 위한 전동칫솔
JP4866754B2 (ja) * 2007-02-19 2012-02-01 パナソニック株式会社 行動履歴検索装置及び行動履歴検索方法
US7945457B2 (en) * 2007-04-09 2011-05-17 Siemens Medical Solutions Usa, Inc. Distributed system for monitoring patient video, audio and medical parameter data
JP5210686B2 (ja) * 2008-03-31 2013-06-12 トヨタホーム株式会社 健康管理ネットワークシステム
US20110047072A1 (en) * 2009-08-07 2011-02-24 Visa U.S.A. Inc. Systems and Methods for Propensity Analysis and Validation
US9558520B2 (en) * 2009-12-31 2017-01-31 Hartford Fire Insurance Company System and method for geocoded insurance processing using mobile devices
KR101637354B1 (ko) * 2010-01-20 2016-07-07 엘지전자 주식회사 냉장고 및 그 제어방법
JPWO2011114620A1 (ja) * 2010-03-16 2013-06-27 日本電気株式会社 関心度計測システム
US20130262155A1 (en) * 2012-04-03 2013-10-03 Thomas J. HinKamp System and method for collection and distibution of medical information

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3565051B2 (ja) 1998-10-22 2004-09-15 東陶機器株式会社 健康管理装置
JP2001344424A (ja) * 2000-03-28 2001-12-14 Casio Comput Co Ltd 保険管理装置、保険管理方法、情報処理装置、及保険管理びプログラム
JP2002024404A (ja) 2000-07-12 2002-01-25 Nippon Life Insurance Co 総合健康情報管理システム及び総合健康情報管理方法並びに万歩計付携帯情報端末及びｇｐｓ機能付携帯情報端末
WO2004010232A1 (ja) * 2002-07-19 2004-01-29 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. 機器連携制御装置
JP5034720B2 (ja) 2007-07-04 2012-09-26 パナソニック株式会社 血糖値測定システム
JP2010231308A (ja) 2009-03-26 2010-10-14 Olympus Corp 生活習慣病予防装置および生活習慣病予防プログラム
JP2012159932A (ja) * 2011-01-31 2012-08-23 Mitsubishi Electric Corp 生活シーン特定装置、生活シーン特定プログラム、及び生活シーン特定方法

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPWO2017145566A1 (ja) * 2016-02-22 2018-11-29 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 認知症状検出システム、及び、プログラム
JP2018026100A (ja) * 2016-08-01 2018-02-15 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカＰａｎａｓｏｎｉｃ Ｉｎｔｅｌｌｅｃｔｕａｌ Ｐｒｏｐｅｒｔｙ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ ｏｆ Ａｍｅｒｉｃａ 保険金算出装置、保険金算出方法及び保険金算出プログラム
JP2019021213A (ja) * 2017-07-20 2019-02-07 ヤフー株式会社 提供装置、提供方法及び提供プログラム

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