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公開番号2024176933
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-12-19
出願番号2023095825
出願日2023-06-09
発明の名称行動分析装置及び行動分析方法
出願人株式会社日立製作所
代理人弁理士法人磯野国際特許商標事務所
主分類G06Q 50/10 20120101AFI20241212BHJP(計算;計数)
要約【課題】人間の行動と、同一人物の他の行動、時刻、曜日、装置の稼働状態、他者の行動などとの関係性を類似度として数値化する行動分析装置及び行動分析方法を提供する。
【解決手段】本発明の行動分析装置1は、少なくとも人間の行動に伴い発生したセンサデータを含む情報を取得し、取得した情報を単語化する情報取得部11と、情報取得部で単語化した人間の行動に伴う複数の単語について、単語間の関係性として類似度を数値化する演算部12と、演算部で算出した単語間の類似性又は単語間の類似性の時系列変化を表示する表示部14と、を備えるようにした。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
少なくとも人間の行動に伴い発生したセンサデータを含む情報を取得し、取得した情報を単語化する情報取得部と、
前記情報取得部で単語化した人間の行動に伴う複数の単語について、単語間の関係性として類似度を数値化するとともに、単語間の関係性の時系列変化を算出する演算部と、
前記演算部で算出した単語間の関係性又は単語間の関係性の時系列変化を表示する表示部と、
を備える行動分析装置。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
請求項１に記載の行動分析装置において、
前記情報取得部は、行動認識部の学習モデルにより前記センサデータに関連付けた人間の行動名が通知される、
行動分析装置。
【請求項３】
請求項１に記載の行動分析装置において、
前記演算部が、
前記情報取得部で単語化した単語を特定の順番で列挙し文書を作成する文章作成部と、
前記文章作成部で作成した文章を、文章ごとに単語に分割する単語分割部と、
前記単語分割部で分割された文章ごとに単語を受信し、少なくとも一つ以上の文章からなるデータにおいて、ある単語が発生する際に周囲に存在する単語を分析し、頻繁に同時に発生する単語ほど類似度が大きくなるよう、単語をベクトル形式に数値化する単語数値化部と、
前記単語数値化部でベクトル形式に数値化された単語間の関係性をベクトルの類似度を用いて数値化する類似度算出部と、
を備える行動分析装置。
【請求項４】
請求項３に記載の行動分析装置において、
前記類似度算出部が、コサイン類似度をベクトルの類似度として求め、
前記表示部が、前記ベクトルの類似度を棒グラフ又は多角形チャート示す、
行動分析装置。
【請求項５】
請求項３に記載の行動分析装置において、
前記類似度算出部は、ベクトルの発生確率をベクトルの類似度としてベクトルの距離から求め、
前記表示部は、前記ベクトルの類似度を棒グラフ又は多角形チャート示す、
行動分析装置。
【請求項６】
請求項３に記載の行動分析装置において、
前記表示部が、行動間の関係性に基づいてレコメンドを表示する、
行動分析装置。
【請求項７】
請求項６に記載の行動分析装置において、
前記表示部が、選択されたレコメンドタイプに応じて、行動間の関係性に基づいてレコメンドを表示する、
行動分析装置。
【請求項８】
請求項１に記載の行動分析装置において、
前記演算が、月日や季節の期間に分けて、単語間のベクトルの時系列変化を求める
行動分析装置。
【請求項９】
情報取得部が、少なくとも人間の行動に伴い発生したセンサデータを含む情報を取得し、取得した情報を単語化するステップと、
演算部が、前記情報取得部で単語化した人間の行動に伴う複数の単語について、単語間の関係性として類似度を数値化するとともに、単語間の関係性の時系列変化を算出するステップと、
表示部が、前記演算部で算出した単語間の関係性又は単語間の関係性の時系列変化を表示するステップと、
を含む行動分析方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、人間の行動分析装置及び行動分析方法に関する。
続きを表示（約 1,400 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、地球温暖化が課題となっており、ＣО２排出量の原因の約６割を占める一般家庭の活動において、意識変革及び行動変容が必要とされている。一般家庭でＣО２排出量を低減する行動変容を促すレコメンドは、内容が画一的なものである場合には、「知らないものや経験したことのないものは受け入れがたい」という現状維持のバイアスを受けやすい。このため、意識変革及び行動変容につながり辛い。したがって、より納得感のあるレコメンドを行うための、人間行動の分析技術が必要とされている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、「生活者（電力のユーザ）の消費電力量に基づいて、各ユーザがどのような「生活行動（居住者行動）を如何なる発生時刻又は時間帯で発生させたかを推定し、さらに、特定ユーザについて推定した「生活行動」に対し、他の類似するユーザとの比較結果に基づいて「比較ラベル」を付与した生活行動比較情報を生成する。」と記載されている。特許文献１の技術によれば、他ユーザとの比較を通じ、各ユーザの生活行動パターンに適合しているレコメンド等を提供できる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０１５－１９１３２５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記の先行技術によれば、「行動属性」とその「属性値」とを特徴ベクトルの要素とすることで、ユークリッド距離や内積により類似度を算出できる。また、所定閾値以上の類似度を有する特徴ベクトルのユーザは「類似ユーザ」と考えることができる。
【０００６】
しかし、この「行動属性」は、例えば消費電力データに基づき推定された「起床」であり、「属性値」は例えば「６：３０」といった行動属性における具体的な値である。このため、それらを要素とするベクトルを用いて算出される類似度は、単語表記が一致するか否かを判断するものであり、単語間の関係性の大小を捉えるものではなかった。
【０００７】
また、比較対象は同一人物の「行動属性」間に限られるため、「行動属性」と時刻、曜日、家電の稼働状態、他者の「行動属性」などとの関係性を捉えることは困難であった。
【０００８】
本発明の目的は、人間の行動と、同一人物の他の行動、時刻、曜日、装置の稼働状態、他者の行動などとの関係性を数値化する行動分析装置及び行動分析方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
前記課題を解決するため、本発明の行動分析装置は、少なくとも人間の行動に伴い発生したセンサデータを含む情報を取得し、取得した情報を単語化する情報取得部と、前記情報取得部で単語化した人間の行動に伴う複数の単語について、単語間の関係性として類似度を数値化する演算部と、前記演算部で算出した単語間の類似性又は単語間の類似性の時系列変化を表示する表示部と、を備えるようにした。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、人間の行動と、同一人物の他の行動、時刻、曜日、装置の稼働状態、他者の行動などとの関係性として類似度を数値化できる。
【図面の簡単な説明】
（【００１１】以降は省略されています）

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