家庭用電力消費量データには世帯単位の生活スタイルの情報が含まれており，耐久消費財や世帯向けサービスのマーケティングに有用な情報である．しかし一般的に電力消費量はスマートメータで主幹電力のみが検針されており，家電製品の稼働状態は推定する必要がある．従来ディスアグリゲーション技術を用いて各家電製品の電力消費量を推定する試みはいくつか研究されているが，追加センサが必要になるなど実用上はコスト面の問題が存在した．これに対し，本研究ではマーケティング用途に特化した世帯属性情報として観測された主幹電力データから家電製品の稼働・非稼働を推定することに特化した問題を定型化し，混合正規分布を用いてスナップショットでの状態推定モデルを提案する．またシミュレーション実験により，提案モデルが実用上有効な正解率を有していることを示すとともに，推定のインプットとなる機器状態の事前確率分布と提案手法との関係性について示す．本モデルは追加センサを必要としない，低いコストでマーケティングに利用可能な世帯のエネルギー消費傾向情報を得る世帯属性の推定方法であり，エネルギー事業者にとって世帯を対象とした省エネ推進等の施策のための基礎情報として活用が期待できる．
