JP2015132443A - 機器制御システム、制御装置、機器制御方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 オフィス等の作業空間において、ユーザの快適性を向上させる空調制御を実現する。
【解決手段】 領域ごとに設定された温度設定情報に基づいて、空調機器群１３０を制御する空調制御サーバ１２０であって、ユーザの位置ベクトルデータ、動作状況データ、過去所定時間分の活動量データを取得する取得手段と、前記取得手段により取得された前記位置ベクトルデータ及び動作状況データに基づいて、前記ユーザが着席したと判定した場合に、該ユーザの過去所定時間分の活動量データに基づいて、該ユーザが着席している位置を含む領域の温度設定情報を変更する変更手段と、前記変更手段により変更された前記領域の温度設定情報に基づいて、前記空調機器を制御する制御手段とを有する。
【選択図】図１

Description

本発明は、エアコン等の空調機器を制御する機器制御システム、制御装置、機器制御方法及びプログラムに関する。

従来より、エアコン等の空調機器においては、赤外線センサ等の人感センサを用いて人を検知し、検知した人の移動にあわせて風向や風量等を制御する構成が提案されている（例えば、特許文献１等参照）。かかる空調機器によれば、より少ない消費電力で、ユーザの快適性を向上させることが可能となる。

ここで、赤外線センサ等の人感センサを用いる構成の場合、家庭用の空調機器には適している一方で、例えば、オフィス等の作業空間のように多数の人が移動し、かつ、障害物の多い場所には必ずしも適しているとはいえない。

加えて、オフィス等のような作業空間の場合、ユーザは自席等に着席して業務を行うことも多い（つまりユーザは特定の位置に停止している状態が長く続くことが多い）。このため、移動中のユーザよりも、移動が完了し特定の位置に停止しているユーザの快適性を考慮することが重要である。

このように、オフィス等における空調機器を制御するにあたっては、オフィス等の作業空間の特性に適したシステムを用いて、オフィス等におけるユーザの動作特性に合わせた空調制御を行うことが、ユーザの快適性の向上において不可欠であると考えられる。

本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、オフィス等の作業空間において、ユーザの快適性を向上させる空調制御を実現することを目的とする。

本発明の実施形態に係る制御装置は、以下のような構成を有する。すなわち、
領域ごとに設定された温度設定情報に基づいて、空調機器を制御する制御装置であって、
ユーザの位置及び動作状況を示すデータと、該データに基づいて算出された該ユーザの活動量に関するデータであって、過去の所定時間分の活動量に関するデータと、を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記位置及び動作状況を示すデータに基づいて、前記ユーザが移動を停止したと判定した場合に、該ユーザの過去の所定時間分の活動量に関するデータに基づいて、該ユーザが停止している位置を含む領域の温度設定情報を変更する変更手段と、
前記変更手段により変更された前記領域の温度設定情報に基づいて、前記空調機器を制御する制御手段とを有することを特徴とする。

本発明の各実施形態によれば、オフィス等の作業空間において、ユーザの快適性を向上させる空調制御を実現することが可能となる。

実施形態に係る機器制御システムの全体構成を示す図である。 測位システムを構成する携帯端末のハードウェア構成を示す図である。 携帯端末の装着状態及び携帯端末が有する各センサの検知方向を示す図である。 携帯端末が有するセンサのセンサ信号の一例を示す図である。 位置ベクトルデータ及び動作状況データ算出処理の流れを示すフローチャートである。 活動量データ算出処理の流れを示すフローチャートである。 位置ベクトルデータ、動作状況データ及び活動量データの算出結果を模式的に示した図である。 空調制御サーバのハードウェア構成を示す図である。 オフィスのマップ情報の一例及びユーザの位置及び動作状況を示す図である。 空調機器の配置及び空調制御状態を示す図である。 照明機器の配置及び照明制御状態を示す図である。 空調制御サーバにおける空調制御処理の流れを示すフローチャートである。 空調制御サーバにより空調制御処理された後の空調制御状態を示す図である。 空調制御処理された作業空間内の温度分布を示す図である。 空調制御処理による温度設定情報の変化の一例を示す図である。 空調制御サーバにおける空調制御処理の流れを示すフローチャートである。 空調制御処理による温度設定情報の変化の一例を示す図である。

以下、本発明の実施形態について添付の図面を参照しながら説明する。なお、以下の実施形態に係る制御装置（空調制御サーバ）は、オフィス等の作業空間内にいる人（ユーザ）の位置及び動作状況を測定する測位システムと組み合わせることで、空調機器を制御するための機器制御システムを形成する。

そこで、以下では、機器制御システムの概要について説明した後、はじめに測位システムについて詳説し、その後、制御装置（空調制御サーバ）の詳細について説明することとする。

なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省く。

［第１の実施形態］
＜１．機器制御システムの全体構成＞
はじめに、本実施形態に係る制御装置（空調制御サーバ）と、ユーザの位置及び動作状況を測定する測位システムとを組み合わせることで形成された、空調機器を制御するための機器制御システムの全体構成について説明する。図１は、機器制御システム１００の全体構成を示す図である。

図１に示すように、機器制御システム１００は、測位システム１１０と、空調制御サーバ１２０と、空調機器群１３０と、照明制御サーバ１４０と、照明機器群１５０とを備える。測位システム１１０と空調制御サーバ１２０と照明制御サーバ１４０とは、互いにネットワーク１６０を介して接続されている。

測位システム１１０は、ネットワーク１６０と接続された測位サーバ装置１１１と、該測位サーバ装置１１１と接続されたアクセスポイント１１２とを有し、アクセスポイント１１２には、複数の携帯端末１１３が無線通信可能に接続されている。

測位サーバ装置１１１は、ユーザに装着される携帯端末１１３より送信されるユーザ行動情報１１４を、ネットワーク１６０を介して所定周期（例えば、１秒周期）で空調制御サーバ１２０に送信する。なお、ユーザ行動情報１１４には、携帯端末１１３において算出された位置ベクトルデータと、動作状況データと、活動量データとが含まれ、これらが互いに対応付けられているものとする。

アクセスポイント１１２は、携帯端末１１３と無線通信を行うための装置である。図１の例では、１つのアクセスポイントのみを図示しているが、アクセスポイントの数は複数であってもよい。

携帯端末１１３は、ユーザに装着され、内蔵されたセンサのセンサ信号に基づいて、位置ベクトルデータと、動作状況データと、活動量データとを所定周期（例えば、１秒周期）で算出する。また、算出した位置ベクトルデータ、動作状況データ、活動量データを、ユーザ行動情報１１４として、アクセスポイント１１２を介して測位サーバ装置１１１に所定周期（例えば、１秒周期）で送信する。

空調制御サーバ１２０は、測位サーバ装置１１１より送信された、各ユーザについてのユーザ行動情報１１４（位置ベクトルデータ、動作状況データ及び活動量データ）を、リアルタイムに受信する。また、照明制御サーバ１４０より、オフィス内の照明の制御状態を示す照明制御情報１４１を受信する。

更に、受信したユーザ行動情報１１４及び照明制御情報１４１に基づいて、オフィス内の空調の制御状態を示す空調制御情報を生成する。更に、生成した空調制御情報に応じた、空調機器群１３０の設定を示す空調設定情報１２１を出力することで、空調機器群１３０の空調制御を行う。

空調機器群１３０は、オフィス等の作業空間に設置されており、空調制御サーバ１２０より送信される空調設定情報１２１に基づいて動作する。

照明制御サーバ１４０は、オフィス等の作業空間に設置された照明機器群１５０の照度等を制御する。また、空調制御サーバ１２０からの要求に応じて、照明機器群１５０の照明の制御状態を示す照明制御情報１４１を送信する。照明機器群１５０は、照明制御サーバ１４０からの指示に基づいて動作する。

＜２．測位システムの説明＞
＜２．１ 携帯端末の説明＞
次に、測位システム１１０を構成する携帯端末１１３のハードウェア構成について説明する。図２は、携帯端末１１３のハードウェア構成を示す図である。

図２に示すように、携帯端末１１３は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）２０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）２０３、記憶装置２０４を備える。更に、加速度センサ２０５、角速度センサ２０６、地磁気センサ２０７、ユーザインタフェース部２０８、通信部２０９を備える。なお、携帯端末１１３の各部は、バス２１０を介して相互に接続されているものとする。

携帯端末１１３は、例えば、図３に示すように、ユーザ３００の腰部に装着される。ただし、図３は、ユーザ３００による携帯端末１１３の装着例にすぎず、携帯端末１１３の装着位置は、腰部に限定されるものではないことはいうまでもない。

図２の説明に戻る。ＣＰＵ２０１は、記憶装置２０４に格納された、位置ベクトル算出部２１１として機能するプログラム、動作状況算出部２１２として機能するプログラム及び活動量算出部２１３として機能するプログラムを実行するコンピュータである。

ＣＰＵ２０１が、位置ベクトル算出部２１１として機能するプログラムを実行することにより、携帯端末１１３では、各センサのセンサ信号に基づいて、ユーザ３００の、基準位置からの相対位置を示す位置ベクトルデータを算出する。

また、ＣＰＵ２０１が、動作状況算出部２１２として機能するプログラムを実行することにより、携帯端末１１３では、各センサのセンサ信号に基づいて、ユーザ３００の、動作状況を示す動作状況データを算出する。なお、ユーザ３００の動作状況データには、ユーザ３００が着座している状況か起立している状況かを示すデータ及びユーザ３００の体の向きを示すデータが含まれる。位置ベクトルデータ及び動作状況データの算出方法の詳細は後述する。

更に、ＣＰＵ２０１が、活動量算出部として機能するプログラムを実行することにより、携帯端末１１３では、各センサのセンサ信号に基づいて、ユーザ３００の活動量を示す活動量データを算出する。なお、活動量データの算出方法の詳細は後述する。

ＲＯＭ２０２は不揮発性メモリである。ＲＯＭ２０２は、記憶装置２０４に格納された各プログラムを、ＣＰＵ２０１が実行するために必要な各種プログラム、データ等を格納する。具体的には、ＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）やＥＦＩ（Extensible Firmware Interface）等のブートプログラムなどを格納する。

ＲＡＭ２０３は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等の主記憶装置である。ＲＡＭ２０３は、記憶装置２０４に格納された各プログラムがＣＰＵ２０１によって実行される際に展開される、作業領域として機能する。

記憶装置２０４は、位置ベクトル算出部２１１として機能するプログラム、動作状況算出部２１２として機能するプログラム及び活動量算出部２１３として機能するプログラムを格納する。また、各プログラムが実行されることで算出されたユーザ行動情報１１４のうち、過去所定時間分の活動量データ２２０を格納する。

加速度センサ２０５は、携帯端末１１３を装着するユーザ３００の加速度を検知し、センサ信号として加速度ベクトルを示す信号を出力する。角速度センサ２０６は、ユーザ３００の角速度を検知し、センサ信号として角速度ベクトルを示す信号を出力する。地磁気センサ２０７は、ユーザ３００の磁気方位を検知し、センサ信号として磁気方位ベクトルを示す信号を出力する。

ここで、携帯端末１１３が有する各センサの検知方向について説明する。図３（ｂ）、（ｃ）は、携帯端末１１３が有する各センサが検知する検知方向を示す図である。図３（ｂ）は、加速度センサ２０５、地磁気センサ２０７が検知する検知方向を示している。図３（ｂ）に示すように、加速度センサ２０５、地磁気センサ２０７により、進行方向、鉛直方向、水平方向の加速度成分及び磁気方位成分がそれぞれ検知される。

また、図３（ｃ）のベクトルＡは、角速度センサ２０６により検知される角速度ベクトルを示している。ここで、矢印Ｂは、角速度の正方向を示している。

本実施形態では、角速度ベクトルＡの、図３（ｂ）に示す進行方向、鉛直方向、水平方向への射影を考え、それぞれ、進行方向の角速度成分、鉛直方向の角速度成分、水平方向の角速度成分という。

図２に戻る。ユーザインタフェース部２０８には、携帯端末１１３に各種指示を入力したり、携帯端末１１３の内部状態を表示したりするための画面が含まれる。また、各種操作ボタン等が含まれる。

通信部２０９は、アクセスポイント１１２を介して、ユーザ行動情報１１４（位置ベクトルデータ、動作状況データ及び活動量データ）を所定周期（例えば、１秒周期）で測位サーバ装置１１１に送信する。

＜２．２ 位置ベクトルデータの算出方法＞
次に、携帯端末１１３の位置ベクトル算出部２１１による位置ベクトルデータの算出方法について説明する。

位置ベクトル算出部２１１では、位置ベクトルデータを算出するにあたり、はじめに、ユーザ３００が歩行状態にあるか否かを判定する。具体的には、まず、加速度センサ２０５から受信した加速度ベクトルと角速度センサ２０６から受信した角速度ベクトルとから重力加速度ベクトルを求める。そして、加速度ベクトルから重力加速度ベクトルを差し引くことで、鉛直方向の加速度を除去して、残差加速度成分の時系列データを得る。その後、残差加速度成分の時系列データに対して主成分解析を行うことで、歩行動作の進行方向を求める。

更に、鉛直方向の加速度成分の山ピークと谷ピークのペアを探索し、進行方向の加速度成分の谷ピークと山ピークのペアを探索する。また、進行方向の加速度成分の勾配を算出する。そして、鉛直方向の加速度成分が山ピークから谷ピークに変化する当該谷ピークの検知時刻において、上記進行方向の加速度成分の勾配が所定値以上であるか否かを判定し、所定値以上である場合に、ユーザ３００は歩行状態であると判定する。

歩行状態であると判定した場合、位置ベクトル算出部２１１では位置ベクトルを算出する。

具体的には、加速度センサ２０５から受信した加速度ベクトルと角速度センサ２０６から受信した角速度ベクトルとから重力方位ベクトルを求める。そして、重力方位ベクトルと、角速度ベクトルまたは地磁気センサ２０７から受信した磁気方位ベクトルとからユーザ３００の姿勢角度を移動方位として算出する。

更に、加速度ベクトルと角速度ベクトルとから重力加速度ベクトルを求め、重力加速度ベクトルと加速度ベクトルとから、歩行動作によって発生している加速度ベクトルを算出する。そして、重力加速度ベクトルと、歩行動作によって発生している加速度ベクトルとから、歩行動作を解析して検出する。更に、検出結果に基づいて、歩行動作の大きさを、重力加速度ベクトルと歩行動作によって発生している加速度ベクトルとに基づいて測定して、測定結果を歩幅とする。そして、このようにして求めた移動方位と歩幅とを積算することにより、基準位置からの位置ベクトルを求める。

＜２．３ 動作状況データの算出方法＞
次に、携帯端末１１３の動作状況算出部２１２による動作状況データの算出方法について説明する。動作状況算出部２１２では、動作状況データとして、ユーザ３００が着座している状況か起立している状況かを示すデータ及びユーザ３００の体の向きを示すデータを算出する。

はじめに、ユーザ３００が着座している状況か起立している状況かを示すデータの算出方法について説明する。動作状況算出部２１２では、加速度センサ２０５から受信した加速度ベクトルと角速度センサ２０６から受信した角速度ベクトルとから重力加速度ベクトルを求めて、鉛直方向の加速度成分を求める。これにより、ユーザ３００が着座している状況か起立している状況かを判定する。

図４（ａ）は、着座動作と起立動作のそれぞれを行った場合における鉛直方向の加速度成分の波形を示す図である。図４（ａ）に示すように、着座動作の場合には、鉛直方向の加速度成分の山のピークから谷のピークまでの間隔が約０．５秒前後である。一方、起立動作の場合には、鉛直方向の加速度成分の谷のピークから山のピークまでの間隔が約０．５秒である。このため、かかるピークの間隔により、ユーザ３００が着座している状況か起立している状況かを判定することができる。

すなわち、鉛直方向の加速度成分の山のピークから谷のピークまでの間隔が０．５秒から所定範囲内にある場合には、ユーザ３００の動作状況は着座している状況であると判定する。また、鉛直方向の加速度成分の谷のピークから山のピークまでの間隔が０．５秒から所定範囲内である場合には、ユーザ３００の動作状況は起立している状況であると判定する。

次に、ユーザ３００の体の向きを示すデータの算出方法について説明する。動作状況算出部２１２では、角速度センサ２０６から受信した角速度ベクトルに基づいて、ユーザ３００の体の向きを判定する。

図４（ｂ）は、ユーザ３００が静止状態で、体の向きをほぼ９０度変化させる動作を行った場合の鉛直方向の角速度成分の波形を示す図である。鉛直方向の角速度成分が正であれば、右側に体の向きを変える動作であり、負であれば左側に体の向きを変える動作である。

角速度センサ２０６から受信した角速度ベクトルの鉛直方向の角速度成分の経時的変化が、図４（ｂ）に示す波形のように、０から徐々に山のピークに達した後徐々に０に戻り、かつ、この間の時間が約３秒である場合に、体の向きが右に変化する動作と判定する。

鉛直方向の角速度成分の経時的変化が、図４（ｂ）に示す波形のように、０から徐々に谷のピークに達した後徐々に０に戻り、かつその間の時間が約１．５秒である場合に、体の向きが左に変化する動作と判定する。

＜２．４ 位置ベクトルデータ及び動作状況データの算出処理の流れ＞
次に、携帯端末１１３の位置ベクトル算出部２１１及び動作状況算出部２１２による位置ベクトルデータ及び動作状況データの算出処理の流れについて説明する。図５は、位置ベクトル算出部２１１及び動作状況算出部２１２による位置ベクトルデータ及び動作状況データの算出処理の流れを示すフローチャートである。携帯端末１１３が起動すると図５に示す算出処理が実行される。

ステップＳ５０１では、予め定められた基準位置に基づいて、処理対象となる携帯端末１１３についての位置ベクトルデータ及び動作状況データを初期化する。初期化が完了すると、センサ信号の取得を開始する。

ステップＳ５０２では、取得したセンサ信号に基づいて、当該携帯端末１１３を装着したユーザ３００が歩行状態にあるか否かを判定する。ステップＳ５０２において歩行状態にあると判定された場合には、ステップＳ５０３に進み、位置ベクトルデータを算出する。その後、ステップＳ５０４に進む。

一方、歩行状態にないと判定された場合には、直接ステップＳ５０４に進む。ステップＳ５０４では、動作状況データとして、ユーザ３００が着座している状況か、起立している状況かを示すデータを算出する。更に、ステップＳ５０５では、動作状況データとして、ユーザ３００の体の向きを算出する。

ステップＳ５０６では、アクセスポイント１１２を介して測位サーバ装置１１１に送信可能な状態にあるか否かを判定する。ステップＳ５０６において、送信可能な状態にあると判定された場合には、ステップＳ５０７に進む。ステップＳ５０７では、算出した位置ベクトルデータ及び動作状況データを測位サーバ装置１１１に送信する。

一方、ステップＳ５０６において送信可能な状態にないと判定された場合には、ステップＳ５０２に戻る。送信可能な状態にない場合とは、例えば、ユーザ３００がオフィス等の作業空間の外に移動し、アクセスポイント１１２との無線接続が切断した場合等が挙げられる。送信可能な状態にないと判定された場合には、位置ベクトルデータ及び動作状況データの算出は継続するが、算出された位置ベクトルデータ及び動作状況データは、測位サーバ装置１１１には送信されない。

ステップＳ５０８では、位置ベクトルデータ及び動作状況データの算出処理を終了するか否かを判定する。携帯端末１１３が起動している間は、ステップＳ５０２に戻る。一方、携帯端末１１３のシャットダウンが指示された場合には、当該算出処理を終了する。

＜２．５ 活動量データ算出処理の流れ＞
次に、携帯端末１１３の活動量算出部２１３による活動量データの算出処理の流れについて説明する。図６は、活動量算出部２１３による活動量データの算出処理の流れを示すフローチャートである。携帯端末１１３が起動すると図６に示す算出処理が実行される。

ステップＳ６０１では、活動量データを初期化するとともに、携帯端末１１３のユーザ３００の活動量の算出に必要なユーザ情報（ユーザ３００の体重）を入力する。

ステップＳ６０２では、動作状況に変化が生じたか否かを判定する。動作状況の変化とは、例えば、着座状態から歩行状態に移行した場合や、歩行状態からランニング状態に移行した場合等が挙げられる。

ステップＳ６０２において、動作状況の変化が生じたと判定された場合には、ステップＳ６０３に進む。ステップＳ６０３では、変化後の動作状況に応じたメッツ値を読み出す。例えば、着座状態から歩行状態に移行した場合にあっては、歩行状態におけるメッツ値を読み出す。また、歩行状態からランニング状態に移行した場合にあっては、ランニング状態におけるメッツ値を読み出す。なお、活動量算出部２１３には、予め、動作状況とメッツ値とが対応付けて保持されているものとする。

ステップＳ６０４では、ステップＳ６０１において入力されたユーザ情報（ユーザ３００の体重）と、現在読み出されているメッツ値とを用いて、単位時間あたりのエネルギ消費量を算出する。なお、単位時間あたりのエネルギ消費量は、下式により算出することができる。

単位時間あたりのエネルギ消費量（ｋｃａｌ）＝１．０５×メッツ値×体重
ステップＳ６０５では、ステップＳ６０４において算出された単位時間あたりのエネルギ消費量を、携帯端末１１３の記憶装置２０４内に記録する。なお、記憶装置２０４内には、過去所定時間分のエネルギ消費量が活動量データとして記録されているものとする。つまり、ステップＳ６０５において新たに単位時間あたりのエネルギ消費量が記録され、記憶装置２０４内に記録されている最も古い単位時間あたりのエネルギ消費量が削除される。これにより、記憶装置２０４には、常に、過去所定時間分の活動量データが記録されていることになる。

ステップＳ６０６では、過去所定時間分の活動量データを、アクセスポイント１１２を介して測位サーバ装置１１１に送信可能な状態にあるか否かを判定する。

ステップＳ６０６において、送信可能な状態にあると判定された場合には、ステップＳ６０７に進む。ステップＳ６０７では、過去所定時間分の活動量データを、位置ベクトルデータ及び動作状況データと対応付けてユーザ行動情報１１４として測位サーバ装置１１１に送信する。

一方、ステップＳ６０６において送信可能な状態にないと判定された場合には、ステップＳ６０２に戻る。送信可能な状態にない場合とは、例えば、ユーザ３００がオフィス等の作業空間の外に移動し、アクセスポイント１１２との無線接続が切断した場合等が挙げられる。送信可能な状態にない場合、単位時間あたりのエネルギ消費量の算出は継続し、算出された単位時間あたりのエネルギ消費量は、携帯端末１１３の記憶装置２０４に所定時間分の活動量データとして記録されていく。

ステップＳ６０８では、活動量データの算出処理を終了するか否かを判定する。携帯端末１１３が起動している間は、ステップＳ６０２に戻る。一方、携帯端末１１３のシャットダウンが指示された場合には、当該算出処理を終了する。

＜２．６ 位置ベクトルデータ、動作状況データ及び活動量データの算出結果＞
次に、位置ベクトル算出部２１１、動作状況算出部２１２、活動量算出部２１３による位置ベクトルデータ、動作状況データ、活動量データの算出処理の結果について説明する。図７は、位置ベクトル算出部２１１、動作状況算出部２１２、活動量算出部２１３による位置ベクトルデータ、動作状況データ、活動量データの算出処理の結果を模式的に示した図である。

図７において、マーク７０１〜７１３は、所定の基準位置に対する座標範囲内における各ユーザの位置及び動作状況を示している。

このうち、マーク７０１及び７０２は、ユーザが歩行状態にあることを示している。黒く塗りつぶされている部分は、ユーザの体の向き（正面方向）を示している。

マーク７１３は、ユーザが静止状態にあり、かつ、起立している状況にあることを示している。なお、黒く塗りつぶされている部分は、ユーザの体の向き（正面方向）を示している。

また、マーク７０３〜７１２は、ユーザが静止状態にあり、かつ、着座している状況にあることを示している。また、黒く塗りつぶされている部分は、ユーザの体の向き（正面方向）を示している。

このように、算出された動作状況データは、所定の座標範囲において所定周期ごとに更新されるマークの形及びマーク内部の色（模様）として表現することができる。また、算出された位置ベクトルデータは、所定の座標範囲において所定周期ごとに更新されるマーク７０１〜７１３の位置として表現することができる。

つまり、位置ベクトルデータ及び動作状況データを所定周期ごとに算出し、算出結果を所定の座標範囲にマークとしてプロットすることで、携帯端末１１３では、該携帯端末１１３を装着するユーザがどこにいるのかをリアルタイムに認識することができる。また、該携帯端末１１３を装着するユーザがどちらを向いているのか、着座している状況か起立している状況かをリアルタイムに認識することができる。

更に、マーク７０１〜７１３に付加された吹き出しに示された数値は、現時点における各ユーザの過去所定時間分の活動量データを示している。携帯端末１１３では、算出した過去所定時間分の活動量データを記憶装置２０４に記録しているため、現時点から遡って、過去所定時間分の行動内容を活動量データとして認識することができる。

＜３．空調制御サーバの説明＞
次に、空調制御サーバ１２０について説明する。

＜３．１ 空調制御サーバのハードウェア構成＞
はじめに、空調制御サーバ１２０のハードウェア構成について説明する。図８は、空調制御サーバ１２０のハードウェア構成を示す図である。

図８に示すように、空調制御サーバ１２０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）８０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）８０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）８０３を備える。更に、記憶装置８０４、入出力部８０５、通信部８０６を備える。なお、空調制御サーバ１２０の各部は、バス８０７を介して相互に接続されているものとする。

ＣＰＵ８０１は、記憶装置８０４に格納された、空調制御部８１１として機能するプログラムを実行するコンピュータである。ＣＰＵ８０１が空調制御部８１１として機能するプログラムを実行することにより、空調制御サーバ１２０では、携帯端末１１３から送信されるユーザ行動情報１１４及び照明制御サーバ１４０から送信される照明制御情報１４１に応じた空調制御を行う。

ＲＯＭ８０２は不揮発性メモリである。ＲＯＭ８０２は、記憶装置８０４に格納されたプログラムをＣＰＵ８０１が実行するために必要な各種プログラム、データ等を格納する。具体的には、ＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）やＥＦＩ（Extensible Firmware Interface）等のブートプログラムなどを格納する。

ＲＡＭ８０３は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等の主記憶装置である。ＲＡＭ８０３は、記憶装置８０４に格納された各プログラムがＣＰＵ８０１によって実行される際に展開される、作業領域として機能する。

記憶装置８０４は、空調制御部８１１として機能するプログラムを格納する。また、空調制御部８１１による空調制御処理に用いられる、空調制御情報８２１、照明制御情報１４１、マップ情報８２３を格納する。なお、空調制御情報８２１、照明制御情報１４１、マップ情報８２３の詳細は後述する。

入出力部８０５は、空調制御サーバ１２０に対して各種指示を入力したり、空調制御サーバ１２０の内部状態を表示したりする。

通信部８０６は、ネットワーク１６０を介して、測位サーバ装置１１１より、ユーザ行動情報（位置ベクトルデータ、動作状況データ及び活動量データ）を所定周期（例えば、１秒周期）で受信する。また、所定の条件を満たした場合に、照明制御サーバ１４０より照明制御情報１４１を受信するとともに、空調機器群１３０に対して、空調設定情報１２１を送信する。

＜３．２ 空調制御サーバに格納される情報の詳細＞
はじめに、マップ情報８２３について説明する。次に、空調制御サーバ１２０の記憶装置８０４に格納される、空調制御情報８２１、照明制御情報１４１、マップ情報８２３の詳細について説明する。

（１）マップ情報８２３
図９（ａ）は、空調制御サーバ１２０の記憶装置８０４に格納されるマップ情報８２３の一例を示す図である。図９（ａ）に示すように、マップ情報８２３には、オフィス内の壁や柱の位置、机の位置等が記載されている。これにより、空調制御サーバ１２０では、各ユーザが、具体的にオフィス内のどの位置にいるのかを認識することができる。

図９（ｂ）は、マップ情報８２３に対して、位置ベクトルデータ及び動作状況データの算出結果を模式的に示したマーク７０１〜７１３を重ね合わせた図である。図９（ｂ）に示すように、マップ情報８２３と重ね合わせることで、空調制御サーバ１２０では、各ユーザが自席に着座している状態にあるのか、会議室等にいるのか、あるいは、廊下を移動中であるのか、といったユーザの行動内容を判定することができる。

（２）空調制御情報８２１
次に、空調制御情報８２１の詳細について説明する。空調制御情報８２１は、マップ情報８２３で示されるオフィス内の各作業空間内の各空調機器の配置を示す空調機器配置情報と、各空調機器により制御される各作業空間の温度設定情報とを有する。

図１０（ａ）は、空調機器配置情報の一例を示す図である。図１０（ａ）に示す空調機器配置情報は、マップ情報８２３に示すオフィス内の各作業空間のうち、領域９００における各空調機器の配置を抜粋して示したものである。図１０（ａ）に示すように、空調機器１００１〜１０１２は、それぞれ４方向の吹き出し口を有しており、各方向の風量、風向を制御することができるよう構成されているものとする。

図１０（ｂ）は、領域９００の各空調機器１００１〜１０１２が空調制御サーバ１２０により制御されることで実現される、領域９００内の各区域の温度設定情報を示している。図１０（ｂ）の例では、領域９００を３つの区域に分割し、それぞれに、温度設定情報Ｔ１、温度設定情報Ｔ２、温度設定情報Ｔ３を設定した様子を示している。

なお、空調制御サーバ１２０では、各区域がそれぞれの温度設定情報になるように、各空調機器１００１〜１０１２の風量、風向等の空調設定情報１２１を算出し、算出した空調設定情報１２１を各空調機器１００１〜１０１２に送信する。

（３）照明制御情報１４１
次に、照明制御情報１４１の詳細について説明する。照明制御情報１４１は、マップ情報８２３で示されるオフィス内の各作業空間の各照明機器の配置を示す照明機器配置情報と、各照明機器により制御される各作業空間の照度設定情報とを有する。

図１１（ａ）は、照明機器配置情報の一例を示す図である。図１１（ａ）に示す照明機器配置情報は、マップ情報８２３に示すオフィス内の各作業空間のうち、領域９００の各照明機器の配置を抜粋して示したものである。照明機器１１０１〜１１２７は、それぞれ、照度を制御することができるよう構成されているものとする。

図１１（ｂ）は、領域９００の各照明機器１１０１〜１１２７が照明制御サーバ１４０により制御されることで実現される、領域９００内の各区域の照度設定情報を示している。図１１（ｂ）の例では、領域９００を３つの領域に分割し、それぞれに、照度設定情報Ｌ１、照度設定情報Ｌ２、照度設定情報Ｌ３を設定した様子を示している。

なお、照明制御サーバ１４０では、各区域がそれぞれの照度設定情報になるように、各照明機器１１０１〜１１２７の照度等を算出する。

なお、照明制御情報１４１に含まれる区域の数と、空調制御情報８２１に含まれる区域の数とは一致している必要はなく、それぞれ異なる区域にわけることができるものとする。

＜３．３ 空調制御サーバによる空調制御処理の流れ＞
次に、空調制御サーバ１２０による空調制御処理の流れについて説明する。図１２は、空調制御サーバ１２０による空調制御処理の流れを示すフローチャートである。なお、図１２に示すフローチャートを実行するにあたり、携帯端末１１３からは、ユーザ行動情報１１４を所定周期（例えば、１秒周期）で受信しているものとする。また、空調制御情報８２１に基づいて、空調機器群１３０の空調制御が実行され、照明制御情報１４１に基づいて、照明機器群１５０の照明制御が実行されているものとする。

ステップＳ１２０１では、携帯端末１１３のユーザが、着席しているか否かまたは規定時間以上、停止しているか否かを判定する。具体的には、ユーザ行動情報１１４に含まれる動作状況データが着座を示している場合には、当該ユーザが着席したと判定する。また、ユーザ行動情報１１４に含まれる位置ベクトルデータが規定時間以上、ゼロの状態が継続している場合には、当該ユーザが規定時間以上、停止したと判定する。

ステップＳ１２０１において、携帯端末１１３のユーザが、着席しておらず、規定時間以上、停止していない場合には、着席または規定時間以上の停止が検出されるまで待機する。

一方、ステップＳ１２０１において、着席または規定時間以上の停止が検出された場合には、ステップＳ１２０２に進む。

ステップＳ１２０２では、着席または規定時間以上の停止が検出された時点で、当該ユーザの過去所定時間分の活動量データを取得する。ユーザの過去所定時間分の活動量データは、位置ベクトルデータ及び動作状況データとともにユーザ行動情報１１４として送信されているため、空調制御サーバ１２０では、当該活動量データをユーザ行動情報１１４より抽出する。更に、抽出した活動量データが、所定の閾値以上であるか否かを判定する。

ステップＳ１２０２において、所定の閾値以上ではないと判定された場合には、ステップＳ１２０１に戻る。一方、所定の閾値以上であると判定された場合には、ステップＳ１２０３に進む。

ステップＳ１２０３では、当該ユーザが着席または規定時間以上、停止している位置の温度設定情報を変更する。具体的には、当該ユーザが着席または規定時間以上、停止している位置を含む区域を新たに生成する。更に、生成前の区域の温度設定情報がＴ１であったとした場合、当該新たに生成した区域については、当該温度設定情報Ｔ１をΔｔ１で減算し、温度設定情報をＴ１−Δｔ１とする。

更に、ステップＳ１２０４では、照明制御サーバ１４０より、照明制御情報１４１を取得する。ステップＳ１２０５では、ステップＳ１２０４において取得した照明制御情報１４１より、当該ユーザが着席または規定時間以上、停止している位置の照度設定情報を抽出し、温度設定情報の補正が必要か否かを判定する。

一般に、人間の体感温度は、周辺環境の明るさとも関係しており、暗い場合には、涼しく感じ、明るい場合には、暖かく感じる。そこで、ステップＳ１２０５では、ユーザの周辺環境の明るさを示す照度設定情報に基づいて、ステップＳ１２０３において変更された温度設定情報の補正要否を判定する。

ステップＳ１２０５において、温度設定情報の補正が必要ないと判定された場合には、直接ステップＳ１２０７に進む。一方、ステップＳ１２０５において、温度設定情報の補正が必要であると判定された場合には、ステップＳ１２０６に進み、温度設定情報を補正する。具体的には、照度設定情報が所定の閾値以下であれば、温度設定情報をＴ１−Δｔ１＋Δｔ'に補正する。また、照度設定情報が所定の閾値以上であれば、温度設定情報をＴ１−Δｔ１−Δｔ'に補正する。

ステップＳ１２０７では、変更され（かつ補正され）た温度設定情報を実現するように制御する。具体的には、変更され（かつ補正され）た温度設定情報を実現するように、各空調機器１００１〜１０１２の空調設定情報１２１を算出し、空調機器群１３０（空調機器１００１〜１０１２）に対して送信する。

ステップＳ１２０８では、当該ユーザが離席または移動したか否かを判定する。ステップＳ１２０８において、離席または移動したと判定した場合には、ステップＳ１２１０に進み、変更され（かつ補正され）た温度設定情報を、変更され（かつ補正され）る前の温度設定情報に戻し、ステップＳ１２０１に戻る。

一方、ステップＳ１２０８において、離席または移動していないと判定した場合には、ステップＳ１２０９に進む。ステップＳ１２０９では、温度設定情報を変更（かつ補正）してから一定時間が経過したか否かを判定する。

ステップＳ１２０９において、一定時間経過していないと判定された場合には、ステップＳ１２０８に戻り、一定時間内に、当該ユーザが離席または移動するか、一定時間が経過するまで待機する。

一方、ステップＳ１２０９において、一定時間が経過したと判定された場合には、ステップＳ１２１０に進み、変更され（かつ補正され）た温度設定情報を、変更され（かつ補正され）る前の温度設定情報に戻し、ステップＳ１２０１に戻る。

このように、本実施形態に係る空調制御サーバ１２０では、携帯端末１１３のユーザが所定の行動（着席または規定時間以上の停止）を行ったことをトリガとして、当該ユーザの過去の行動内容を確認し、過去の行動内容に応じた空調制御を実行する。

これにより、ユーザごとに最適な空調制御を行うことが可能となり、ユーザの快適性を向上させることが可能となる。

なお、上記空調制御処理によれば、例えば、オフィス外の外出先から戻ってきた場合等においても効果的である。外出中の活動量データが記憶装置２０４に記録されているため、外出先から戻って着席すると、外出中の活動量データに応じた空調制御が開始されるからである。この結果、外出したユーザにとっては、着席直後から、快適な作業環境のもとで作業を開始することが可能となる。

＜３．４ 実施例＞
次に、空調制御サーバ１２０による空調制御処理の実施例について説明する。図１３（ａ）は、温度設定情報の変更及び補正が行われる前の状態の温度設定情報を示している。一方、図１３（ｂ）は、温度設定情報の変更及び補正が行われた後の状態の温度設定情報を示している。

図１３（ｂ）の例は、マーク７０３で示されるユーザがオフィス内を移動していた状態から、自席に着席した直後の様子を示している。マーク７０３で示されるユーザが自席に着席したことをトリガーとして、空調制御サーバ１２０では、当該マーク７０３で示されるユーザのユーザ行動情報１１４に含まれる活動量データを抽出する。更に、当該抽出した活動量データが所定の閾値以上であると判定すると、マーク７０３で示されるユーザが着席した位置の温度設定情報を変更する。図１３（ｂ）の例では、まず、区域Ｄを生成し、温度設定情報Ｔ１をΔｔで減算し、Ｔ１−Δｔに変更する。

更に、マーク７０３で示されるユーザが着席した位置の照度設定情報を照明制御情報１４１より抽出する。ここで、当該位置の照度設定情報がＬ２であり、温度設定情報の補正が必要であると判定したとする。このため、空調制御サーバ１２０では、区域Ｄの温度設定情報Ｔ１−Δｔを、更に、Ｔ１−Δｔ−Δｔ'に補正する。

同様に、マーク７０８で示されるユーザがオフィス内を移動していた状態から、自席に着席したとする。マーク７０８で示されるユーザが自席に着席したことをトリガーとして、空調制御サーバ１２０では、当該マーク７０８で示されるユーザのユーザ行動情報１１４に含まれる活動量データを抽出する。更に、当該抽出した活動量データが所定の閾値以上であると判定すると、マーク７０８で示されるユーザが着席した位置の温度設定情報を変更する。図１３（ｂ）の例では、まず、区域Ｅを生成し、温度設定情報Ｔ３をΔｔで減算し、Ｔ３−Δｔに変更する。

更に、マーク７０８で示されるユーザが着席した位置の照度設定情報を照明制御情報１４１より抽出する。ここで、当該位置の照度設定情報がＬ３であり、温度設定情報の補正が必要であると判定したとする。このため、空調制御サーバ１２０では、区域Ｅの温度設定情報Ｔ３−Δｔを、更に、Ｔ３−Δｔ＋Δｔ'に補正する。

これにより、着席直前の活動量が多いマーク７０３、７０４で示されるユーザに対して、マーク７０３、７０８で示されるユーザ以外の周囲のユーザの快適性を損なうことなく、着席直前の活動量に応じた最適な空調制御を行うことが可能となる。更に、このとき、周辺環境の明るさも考慮した温度設定情報が算出されるため、マーク７０３で示されるユーザ、マーク７０８で示されるユーザそれぞれの快適性を向上させることができる。

＜３．５ 実験例＞
次に、温度設定情報に応じた空調制御の実験例について説明する。図１４は、所定の大きさの作業空間において、特定の区域について、温度設定情報を変更した場合の実験結果の一例を示している。図１４の例では、幅５０ｍ、奥行き１０ｍの作業空間において、特定の区域に対して、温度設定情報を変更した場合の実験例を示している。

図１４に示すように、風量、風向等を制御することで、特定の区域の温度設定情報を１〜２ｍの分解能で変更することができる。

＜４．まとめ＞
以上の説明から明らかなように、本実施形態に係る機器制御システム１００では、
・携帯端末１１３において、位置ベクトルデータ、動作状況データ、活動量データを所定周期で算出し、空調制御サーバ１２０に送信する構成とした。
・携帯端末１１３において、算出した過去所定時間分の活動量データを記録し、空調制御サーバ１２０に対して、当該過去所定時間分の活動量データを送信する構成とした。
・空調制御サーバ１２０において、受信した位置ベクトルデータ及び動作状況データに基づいて、携帯端末１１３を装着するユーザの行動を監視する構成とした。更に、当該ユーザが、着席または規定時間以上、停止したと判定したことをトリガーに、温度設定情報の変更の要否を判定する構成とした。
・空調制御サーバ１２０において、着席または規定時間以上、停止したと判定したユーザの過去の行動内容を、活動量データに基づいて判定し、活動量が所定の閾値以上であった場合には、温度設定情報を変更する構成とした。
・空調制御サーバ１２０では、温度設定情報を変更するにあたり、当該ユーザが着席または規定時間以上、停止した位置の照度設定情報を抽出し、当該照度設定情報に応じて、変更した温度設定情報の補正の要否を判定する構成とした。更に、抽出した照度設定情報が所定の閾値以上であった場合には、変更した温度設定情報を補正する構成とした。
・空調制御サーバ１２０において、変更され（かつ補正され）た温度設定情報となるように空調設定情報を算出し、各空調機器に送信する構成とした。

このように、各ユーザの行動が所定の条件を満たした場合に、当該ユーザの過去の行動内容を判定し、当該ユーザに対して、過去の行動内容に応じた空調制御を行うことで、オフィス等の作業空間において、各ユーザの快適性を向上させることが可能となる。

［第２の実施形態］
上記第１の実施形態では、温度設定情報を変更するにあたり、変更前の温度設定情報に関わらず、一定量（Δｔ）の変更を行う構成としたが、本発明はこれに限定されない。例えば、過去所定時間分の活動量データに応じた温度設定情報に変更する構成としてもよい。

図１５は、マーク７０３で示されるユーザとマーク７０８で示されるユーザの過去所定時間分の活動量データが同じであったと仮定した場合の温度設定情報の変化を示す図である。なお、マーク７０３で示されるユーザは、温度設定情報Ｔ１の区域Ａに着席し、マーク７０８で示されるユーザは、温度設定情報Ｔ３の区域Ｃに着席したとする。

図１５（ａ）は、マーク７０３で示されるユーザが着席した区域Ａの温度設定情報の変化を示している。また、図１５（ｂ）は、マーク７０８で示されるユーザが着席した区域Ｃの温度設定情報の変化を示している。図１５（ａ）、（ｂ）に示すように、変更前の温度設定情報に関わらず、マーク７０３で示されるユーザとマーク７０８で示されるユーザは、活動量データが等しいため、変更後の温度設定情報が等しくなる（温度設定情報Ｔ４となる）。

このように、活動量データに対応した温度設定情報に変更することで、同じ活動量のユーザに対して同じ空調環境を提供することが可能になる。

［第３の実施形態］
上記第１及び第２の実施形態では、温度設定情報を変更した（かつ補正した）後、一定時間が経過した場合に、元の温度設定情報に戻す構成としたが、本発明はこれに限定されない。例えば、元の温度設定情報に戻すにあたっては、徐々に戻す構成としてもよい。以下、本実施形態に係る空調制御サーバ１２０による空調制御処理の流れについて説明する。

図１６は、本実施形態に係る空調制御サーバ１２０による空調制御処理の流れを示すフローチャートである。なお、図１２と共通する処理については、同じ参照番号を付すことし、ここでは説明を省略する。図１２との相違点は、ステップＳ１６０３、Ｓ１６０８である。

ステップＳ１６０３では、過去所定時間分の活動量データに応じた温度設定情報の変更量を読み出す。ここで、ユーザが着席または規定時間以上、停止した状態では、過去所定時間分の活動量データの値は、時間の経過とともに徐々に小さくなっていく。そこで、過去所定時間分の活動量データに応じた変更量を読み出す構成とすることで、一定時間、着席または停止していた場合には、一定時間経過後に変更量がゼロとなり、元の温度設定情報に戻ることとなる。

ステップＳ１６０８では、離席または移動したか否かを判定し、離席または移動していないと判定した場合には、ステップＳ１６０３に戻る。

このように、本実施形態によれば、一旦、着席または規定時間以上、停止した状態となり、温度設定情報が変更された後は、過去所定時間分の活動量データの変化に応じて、徐々に変更前の温度設定情報に戻っていくこととなる。

図１７は、本実施形態に係る空調制御サーバ１２０による空調制御処理に基づく、温度設定情報の変化を示す図である。なお、図１７の例は、マーク７０３で示されるユーザよりもマーク７０８で示されるユーザの方が過去所定時間分の活動量データが大きい場合の、温度設定情報の変化を示している。

図１７（ａ）、（ｂ）の比較からわかるように、活動量データが大きいマーク７０８で示されるユーザのほうが温度設定情報の変更量が大きい。このため、元の温度設定情報に戻るまでの時間が長い。一方、活動量データが小さいマーク７０３で示されるユーザのほうが、温度設定情報の変更量が小さく、元の温度設定情報に戻るまでの時間が短い。

［第４の実施形態］
上記各実施形態では、ユーザの位置及び動作状況を検出するのに、測位システム１１０を利用することとしたが、本発明はこれに限定されない。ユーザの位置及び動作状況を検出可能なシステムであれば、他のシステムを利用してもよい。

また、上記各実施形態では、携帯端末１１３において、位置ベクトルデータ及び動作状況データに基づいて活動量データを算出し、空調制御サーバ１２０では、過去所定時間分の活動量データに基づいて、温度設定情報を変更する構成とした。しかしながら、本発明はこれに限定されず、位置ベクトルデータ及び／または動作状況データに基づいて、活動量以外のパラメータ（ユーザの過去の行動内容を示すパラメータ）を算出し、当該パラメータに応じて温度設定情報を変更する構成としてもよい。

なお、上記実施形態に挙げた構成等に、その他の要素との組み合わせなど、ここで示した構成に本発明が限定されるものではない。これらの点に関しては、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更することが可能であり、その応用形態に応じて適切に定めることができる。

１００ ：機器制御システム
１１０ ：測位システム
１１１ ：測位サーバ装置
１１２ ：アクセスポイント
１１３ ：携帯端末
１１４ ：ユーザ行動情報
１２０ ：空調制御サーバ
１２１ ：空調設定情報
１３０ ：空調機器群
１４０ ：照明制御サーバ
１４１ ：照明制御情報
１５０ ：照明機器群
１６０ ：ネットワーク
８０１ ：ＣＰＵ
８０２ ：ＲＯＭ
８０３ ：ＲＡＭ
８０４ ：記憶装置
８０５ ：入出力部
８０６ ：通信部
８１１ ：空調制御部
８２１ ：空調制御情報
８２３ ：マップ情報

特開２０１０−１５９９０５号公報

Claims (9)

1. 領域ごとに設定された温度設定情報に基づいて、空調機器を制御する制御装置であって、
   ユーザの位置及び動作状況を示すデータと、該データに基づいて算出された該ユーザの活動量に関するデータであって、過去の所定時間分の活動量に関するデータと、を取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得された前記位置及び動作状況を示すデータに基づいて、前記ユーザが移動を停止したと判定した場合に、該ユーザの過去の所定時間分の活動量に関するデータに基づいて、該ユーザが停止している位置を含む領域の温度設定情報を変更する変更手段と、
   前記変更手段により変更された前記領域の温度設定情報に基づいて、前記空調機器を制御する制御手段と
   を有することを特徴とする制御装置。
2. 前記変更手段は、
   前記取得手段により取得された前記位置及び動作状況を示すデータに基づいて、前記ユーザが着座したと判定した場合、または、規定時間以上、停止したと判定した場合に、前記温度設定情報を変更することを特徴とする請求項１に記載の制御装置。
3. 前記変更手段は、
   予め定められた変更量を、前記温度設定情報から減算することで、前記温度設定情報を変更することを特徴とする請求項１または２に記載の制御装置。
4. 前記変更手段は、
   前記過去の所定時間分の活動量に関するデータに対応付けられた変更量を、前記温度設定情報から減算することで、前記温度設定情報を変更することを特徴とする請求項１または２に記載の制御装置。
5. 前記変更手段は、
   前記ユーザが移動を停止したと判定した時点での、前記過去の所定時間分の活動量に関するデータに対応付けられた温度設定情報に、前記温度設定情報を変更することを特徴とする請求項１または２に記載の制御装置。
6. 前記ユーザが停止している位置を含む領域の照度設定情報を抽出する抽出手段と、
   前記抽出手段により抽出された前記照度設定情報に基づいて、前記変更手段により変更された前記温度設定情報を補正する補正手段と
   を更に有することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の制御装置。
7. 領域ごとに設定された温度設定情報に基づいて、空調機器を制御する制御装置のコンピュータに、
   ユーザの位置及び動作状況を示すデータと、該データに基づいて算出された該ユーザの活動量に関するデータであって、過去の所定時間分の活動量に関するデータと、を取得する取得工程と、
   前記取得工程において取得された前記位置及び動作状況を示すデータに基づいて、前記ユーザが移動を停止したと判定した場合に、該ユーザの過去の所定時間分の活動量に関するデータに基づいて、該ユーザが停止している位置を含む領域の温度設定情報を変更する変更工程と、
   前記変更工程において変更された前記領域の温度設定情報に基づいて、前記空調機器を制御する制御工程と
   を実行させるためのプログラム。
8. ユーザに装着される携帯端末と、
   領域ごとに設定された温度設定情報に基づいて、空調機器を制御する制御装置と、を有する機器制御システムであって、
   前記携帯端末は、
   前記ユーザの位置及び動作状況を示すデータと、該データに基づいて算出された該ユーザの活動量に関するデータであって、過去の所定時間分の活動量に関するデータと、を取得する取得手段と、
   前記ユーザの位置及び動作状況を示すデータと、前記過去の所定時間分の活動量に関するデータとを、所定の周期で送信する送信手段と、を有し、
   前記制御装置は、
   前記送信手段により送信された前記位置及び動作状況を示すデータに基づいて、前記ユーザが移動を停止したと判定した場合に、該ユーザの過去の所定時間分の活動量に関するデータに基づいて、該ユーザが停止している位置を含む領域の温度設定情報を変更する変更手段と、
   前記変更手段により変更された前記領域の温度設定情報に基づいて、前記空調機器を制御する制御手段と
   を有することを特徴とする機器制御システム。
9. ユーザに装着される携帯端末と、
   領域ごとに設定された温度設定情報に基づいて、空調機器を制御する制御装置と、を有する機器制御システムにおける機器制御方法であって、
   前記携帯端末は、
   前記ユーザの位置及び動作状況を示すデータと、該データに基づいて算出された該ユーザの活動量に関するデータであって、過去の所定時間分の活動量に関するデータと、を取得する取得工程と、
   前記ユーザの位置及び動作状況を示すデータと、前記過去の所定時間分の活動量に関するデータとを、所定の周期で送信する送信工程と、を実行し、
   前記制御装置は、
   前記送信工程において送信された前記位置及び動作状況を示すデータに基づいて、前記ユーザが移動を停止したと判定した場合に、該ユーザの過去の所定時間分の活動量に関するデータに基づいて、該ユーザが停止している位置を含む領域の温度設定情報を変更する変更工程と、
   前記変更工程において変更された前記領域の温度設定情報に基づいて、前記空調機器を制御する制御工程と
   を実行することを特徴とする機器制御方法。

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