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公開番号2025104250
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-07-09
出願番号2024187491,2024187396
出願日2024-10-24,2024-10-24
発明の名称行動分析装置、行動分析方法、およびプログラム
出願人エグゼヴィータ株式会社
代理人個人
主分類G16H 50/30 20180101AFI20250702BHJP(特定の用途分野に特に適合した情報通信技術)
要約【課題】従来、ユーザの行動の乱れの度合いを取得できなかった。
【解決手段】ユーザが行動した時を特定する時情報に対応付く情報であり、ユーザの行動を特定する情報である時系列の2以上の行動情報を含む時系列情報を受け付ける受付部72と、時系列情報に対応するユーザの行動の乱れの度合いを取得するための元になる基準情報が格納される基準管理部711と、受付部72が受け付けた時系列情報と基準管理部711の基準情報とを用いて、ユーザの行動の乱れの度合いである乱れスコアを取得するスコア取得部732と、スコア取得部732が取得した乱れスコアを出力するスコア出力部741とを具備する行動分析装置7により、ユーザの行動の乱れの度合いである乱れスコアを取得できる。
【選択図】図44
特許請求の範囲【請求項１】
ユーザが行動した時を特定する時情報に対応付く情報であり、当該ユーザの行動を特定する情報である時系列の２以上の行動情報を含む時系列情報を受け付ける受付部と、
前記時系列情報に対応する前記ユーザの行動の乱れの度合いを取得するための元になる基準情報が格納される基準管理部と、
前記受付部が受け付けた前記時系列情報と前記基準管理部の前記基準情報とを用いて、前記ユーザの行動の乱れの度合いである乱れスコアを取得するスコア取得部と、
前記スコア取得部が取得した前記乱れスコアを出力するスコア出力部とを具備する行動分析装置。
続きを表示（約 1,500 文字）【請求項２】
前記基準情報は、前記ユーザの過去の時系列情報に基づく情報である自己基準情報を含む請求項１記載の行動分析装置。
【請求項３】
前記基準情報は、前記ユーザの過去の時系列情報に基づく説明変数と前記ユーザの行動の乱れの度合いに関する乱れ情報である目的変数とを有する２以上の教師データを用いて、機械学習の学習処理が行われ取得された学習モデルであり、
前記スコア取得部は、
前記受付部が受け付けた前記時系列情報と前記学習モデルとを用いて、機械学習の予測処理を行い、前記乱れスコアを取得する請求項２記載の行動分析装置。
【請求項４】
前記基準情報は、推奨される行動または推奨されない行動を特定する推奨行動情報、前記ユーザ以外の１または２以上の他者の行動情報に基づく他者基準情報のうち１種類以上の情報を含む、請求項１から請求項３いずれか一項に記載の行動分析装置。
【請求項５】
前記ユーザの前記時系列行動情報と前記基準情報は、行動の場の環境を特定する環境情報を含む、請求項１から請求項４いずれか一項に記載の行動分析装置。
【請求項６】
前記乱れスコアが、乱れ条件を満たすか否かを判断する判断部と、
前記判断部が前記乱れ条件を満たすと判断した場合に、当該乱れスコアに対応する前記受付部が受け付けた前記時系列情報が有する行動情報から、乱れの要因となる行動情報に関する乱れ要因を取得する要因取得部と、
前記要因取得部が取得した前記乱れ要因を出力する要因出力部とをさらに具備する請求項１から請求項５いずれか一項に記載の行動分析装置。
【請求項７】
乱れ要因に関する条件である２以上の各要因条件に対応付けて、当該乱れの改善のための情報の元になるレコメンド元情報が格納されるレコメンド管理部を参照し、前記要因取得部が取得した前記乱れ要因が合致する要因条件に対応付くレコメンド元情報を用いて、レコメンド情報を取得するレコメンド取得部と、
前記レコメンド取得部が取得したレコメンド情報を出力するレコメンド出力部とをさらに具備する請求項６記載の行動分析装置。
【請求項８】
前記スコア取得部は、
２つの各時期における乱れスコアである第一乱れスコアと第二乱れスコアとを取得し、
前記第一乱れスコアと前記第二乱れスコアとの差異に関する情報であり、乱れの改善の度合いを特定する情報である改善度を取得する改善度取得部と、
前記改善度取得部が取得した前記改善度を出力する改善度出力部とを具備する請求項１から請求項７いずれか一項に記載の行動分析装置。
【請求項９】
前記改善度取得部は、
前記第一乱れスコアと前記第二乱れスコアとが改善度出力条件を満たした場合に、前記改善度を取得する請求項８記載の行動分析装置。
【請求項１０】
前記スコア取得部は、
２つの各時期における乱れスコアである第一乱れスコアと第二乱れスコアとを取得し、
前記第一乱れスコアと前記第二乱れスコアとが回復条件を満たすか否かを判断する判断部と、
前記判断部が前記回復条件を満たすと判断した場合に、前記第一乱れスコアに対応付く第一時情報と前記第二乱れスコアに対応付く第二時情報との差異である回復期間を取得する回復期間取得部と、
前記回復期間取得部が取得した前記回復期間を出力する回復期間出力部とをさらに具備する請求項１から請求項９いずれか一項に記載の行動分析装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの行動の乱れの度合いを取得する行動分析装置等に関するものである。
続きを表示（約 980 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、エネルギー消費量データを用いて、居住者の睡眠等の行動を判定する行動判定システムがあった（特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特許第６４７０４９７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来技術においては、ユーザの行動の乱れの度合いを取得できなかった。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本第一の発明の行動分析装置は、ユーザが行動した時を特定する時情報に対応付く情報であり、ユーザの行動を特定する情報である時系列の２以上の行動情報を含む時系列情報を受け付ける受付部と、時系列情報に対応するユーザの行動の乱れの度合いを取得するための元になる基準情報が格納される基準管理部と、受付部が受け付けた時系列情報と基準管理部の基準情報とを用いて、ユーザの行動の乱れの度合いである乱れスコアを取得するスコア取得部と、スコア取得部が取得した乱れスコアを出力するスコア出力部とを具備する行動分析装置である。
【０００６】
かかる構成により、ユーザの行動の乱れの度合いである乱れスコアを取得できる。
【０００７】
また、本第二の発明の行動分析装置は、第一の発明に対して、基準情報は、ユーザの過去の時系列情報に基づく情報である自己基準情報を含む行動分析装置である。
【０００８】
かかる構成により、自己基準情報を用いて、乱れスコアを取得できる。
【０００９】
また、本第三の発明の行動分析装置は、第二の発明に対して、基準情報は、ユーザの過去の時系列情報に基づく説明変数とユーザの行動の乱れの度合いに関する乱れ情報である目的変数とを有する２以上の教師データを用いて、機械学習の学習処理が行われ取得された学習モデルであり、スコア取得部は、受付部が受け付けた時系列情報と学習モデルとを用いて、機械学習の予測処理を行い、乱れスコアを取得する行動分析装置である。
【００１０】
かかる構成により、機械学習の予測処理により、乱れスコアを取得できる。
（【００１１】以降は省略されています）

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