JP2016184197A - 管理システム及び管理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】建物利用者の快適性と健康性を維持し、設備機器の省エネルギー性の向上を両立するように設備機器を管理する、管理システム及び管理方法を提供する。
【解決手段】入力部は、入退が制限される制限区域の利用者及び外部環境を撮影する撮影部から入力された映像データより、利用者及び外部環境に関する情報を取得する。判定部は、利用者に関する情報に基づいて利用者の様態を判定し、外部環境に関する情報に基づいて外部環境の様態を判定する。出力部は、判定部による判定結果に基づいて制限区域内に設けられた設備機器の動作を制御する。
【選択図】図１

Description

本発明は、例えば、居室への入退室、及び居室に設けられた設備機器を管理するための管理システム及び管理方法に関する。

従来、建物の外部環境及び建物利用者の様態に即して設備機器を制御することで建物利用者の快適性と健康性を維持し、設備機器が使用する無駄なエネルギーを削減することで省エネルギー性を向上させることを目的として運用される管理システムがある。管理システムは、設備管理サーバ及び入退室管理サーバを中心とし、生体認証やＩＤカード認証を行って建物利用者の入退室制御を行う入退室制御コントローラ、居室に設置された設備機器を制御する設備制御コントローラ等によって構成される。

外部環境に即して行われる機器制御の具体例として、空調運転スケジュールを天気予報（例えば最高気温）に連動させて、過去の気温と空調運転の実績データを基に、未来の空調運転スケジュールを自動作成する技術がある。翌日の天気予報を基にした空調運転スケジュールが前日に自動作成されていれば、当日に建物利用者が空調機器の電源オン又はオフを行ったり、空調機器の設定温度を変更したりする必要がない。また、空調運転スケジュールは、過去の実績データに基づいて最適スケジュールとして作成されるため、空調の余剰運転を防止し省エネを図ることができると考えられていた。

建物利用者の様態に即して行われる機器制御の具体例として、建物利用者個人の特性（例えば、暑がり、寒がり、風量の好嫌）、居室内における建物利用者の位置、人数、着衣量、動作量の情報に基づいて必要な空調量を算出し制御する技術がある。空調制御のパラメータとして、例えば、以下に挙げる情報がある。
・室内環境情報（空気温度値、相対湿度値、平均輻射温度値、気流速度値等）に基づいた空調制御
・在室者の状態情報（人体の内部発熱量に基づく建物利用者の活動状態、建物利用者の着衣状態）に基づいた空調制御
・個人の特性情報（建物利用者毎の年齢、性別、暑がり又は寒がり等の特性）に基づいた空調制御

また、特許文献１及び２には、空調制御を行うための技術が開示されている。
特許文献１には、暗い環境であってもレンズ、センサー、赤外線カットフィルター等を使用し、室内にいる個人の位置や動きを認識し、それをパラメータとして空調制御がなされる技術が開示されている。

特許文献２には、カメラから取得した画像に基づき、顧客の属性（年齢・性別・服装・身長・共連れ情報等）を推定する方法が開示されている。

特開２０１１−２２０６１２号公報 特開２０１０−０９７２５６号公報

上述したように最適な空調制御を行うために外部環境及び建物利用者の様態の実態を考慮する必要があるが、従来の技術では建物利用者の様態及び外部環境の変化を的確に把握できていなかった。このため、空調制御において、依然として無駄なエネルギーが必要であったり、建物利用者に不快感を起こさせたりすることがあった。

例えば、特許文献１に記載された技術は、室内環境、又は室内環境下に置かれている個人を対象としており、外部環境や建物利用者の様態（体調、雨具の持参有無等）について考慮されていない。また、建物利用者が、例えば風邪や感染症に罹患している可能性がある場合には、感染症の拡散を防止できるような空調制御が必要となる。このため、外部環境の実態に加えて建物利用者の様態を考慮することは、健康性を維持するためには重要なパラメータの１つと考えられる。

また、特許文献２に記載された技術は、カメラ画像から表面的な個人の属性情報を推定していたものの、体調等の個人の様態までを推定しておらず、取得した画像から外部環境を推定するものでもない。また、特許文献２では、紐付けられた会計情報と属性情報とを使用することによりマーケティングに役立てることが言及されているが、推定した情報を空調制御のパラメータに活用することには言及されていない。例えばセキュリティカメラは、建物利用者等の異常行動を監視すること、又は異常発生時に録画映像を履歴として活用することを主な目的として使用されるものである。このため、建物利用者の属性情報は、セキュリティカメラが撮影した映像に基づいて、個人の様態をリアルタイムに把握したり、個人の様態から外部環境を推定したりすることに活用されていなかった。

本発明はこのような状況に鑑みて成されたものであり、建物利用者の快適性と健康性を維持し、設備機器の省エネルギー性の向上を両立するように設備機器を管理することを目的とする。

本発明は、入力部と、判定部と、出力部と、を備える。
入力部は、入退が制限される制限区域の利用者、及び制限区域の外部環境を撮影する撮影部から入力された映像データより、利用者及び外部環境に関する情報を取得する。
判定部は、利用者に関する情報に基づいて利用者の様態を判定し、外部環境に関する情報に基づいて外部環境の様態を判定する。
出力部は、判定部による判定結果に基づいて制限区域内に設けられた設備機器の動作を制御する。

本発明によれば、外部環境の実態や建物利用者の様態に基づいて、空調制御及び入退室制御を行うことで、建物利用者の快適性と健康性を維持し、設備機器の省エネルギー性の向上を両立するように設備機器を管理することが可能となる。
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施の形態例の説明により明らかにされる。

本発明の一実施の形態例に係る管理システムのハードウェア構成例を示すシステム概略図である。 本発明の一実施の形態例に係る管理システムの内部構成例を示す機能ブロック図である。 本発明の一実施の形態例に係る計算機のハードウェア構成例を示すブロック図である。 本発明の一実施の形態例に係る管理システムの処理例を示すフローチャートである。 本発明の一実施の形態例に係る建物に設置されたセキュリティカメラと生体認証端末の配置例を示す説明図である。 本発明の一実施の形態例に係る管理システムが備える入力部、判定部及び出力部の具体的な動作内容を示す一覧表である。 本発明の一実施の形態例に係る感染症対策空調制御パターンの例を示す一覧表である。 本発明の一実施の形態例に係る感染症対策空調制御の適用パターンの例を示す一覧表である。

以下、本発明の一実施の形態例に係る管理システムについて、添付図面を参照して説明する。
本明細書及び図面において、実質的に同一の機能又は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する説明を省略する。

＜管理システムの外部構成例＞
図１は、本発明の一実施の形態例に係る管理システム１のハードウェア構成例を示すシステム概略図である。

管理システム１は、設備管理サーバ２と、入退室管理サーバ３と、建物又は居室（制限区域の一例）内に設けられた設備機器を制御する設備制御コントローラ４と、建物への入退室を管理する入退室制御コントローラ５とを備える。設備制御コントローラ４及び入退室制御コントローラ５は、ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークＮを経由して、設備管理サーバ２及び入退室管理サーバ３と接続される。また、ネットワークＮには、各種の情報を事前登録するために用いられるクライアント端末６が接続される。

図１において、後述する図２に示す空調制御部２４及び入退室制御部２３を備える設備制御コントローラ４及び入退室制御コントローラ５が出力部に該当する。出力部は、判定部による判定結果に基づいて居室内に設けられた設備機器の動作を制御する。

設備制御コントローラ４は、複数の空調機器４１、照明機器４２、給排水機器４３の動作を制御する。建物又は居室内の空調を行う空調機器４１、建物又は居室内を照明する照明機器４２、建物又は居室内に上水を供給し、建物又は居室から下水を排出する給排水機器４３は、それぞれ設備機器の一例として用いられる。

入退室制御コントローラ５は、複数のセキュリティカメラ５１ａ〜５１ｎ、生体認証端末５２ａ〜５２ｎ、カードリーダ５３ａ〜５３ｎ、扉５４ａ〜５４ｎの動作を制御する。以下の説明でセキュリティカメラ５１ａ〜５１ｎ、生体認証端末５２ａ〜５２ｎ、カードリーダ５３ａ〜５３ｎ、扉５４ａ〜５４ｎを区別しない場合には、それぞれセキュリティカメラ５１、生体認証端末５２、カードリーダ５３、扉５４と呼ぶ。建物に設置される扉５４には、一組のセキュリティカメラ５１、生体認証端末５２、カードリーダ５３が設置されている。この扉５４は、建物又は居室に対する建物利用者の通行を制限する機能を有している。扉５４についても設備機器の一例として用いられる。以下の説明では、扉５４を屋外扉又は居室扉と呼ぶ場合がある。

セキュリティカメラ５１は、扉５４の内側及び外側に設置され、建物利用者（利用者の一例）、又は建物の外を通行する通行人を撮影し、映像データを作成する。そして、屋外の扉５４に設置されたセキュリティカメラ５１と、屋外及び屋内の扉５４に設置された生体認証端末５２が備える認証用カメラは、サーモグラフィー機能を有している。このため、セキュリティカメラ５１は、外部環境を撮影した際に、外部環境の熱画像分布図を作成可能である。同様に、認証用カメラは、建物利用者の顔を撮影した際に、建物利用者の熱画像分布図を作成可能である。そして、セキュリティカメラ５１及び認証用カメラは、カードリーダ５３は、建物利用者が持つＩＤカードの認証情報を読み取って、ＩＤカード認証を行う。

セキュリティカメラ５１、生体認証端末５２、カードリーダ５３、及び入退室制御コントローラ５の一部の機能は、入力部に該当する。この入力部は、入退が制限される居室の利用者、及び建物の外部環境を撮影するセキュリティカメラ５１及び認証用カメラから入力される映像データより、利用者及び外部環境に関する情報を取得する。この利用者及び外部環境に関する情報は、例えば、映像データから切り出された所定の映像であり、利用者及び外部環境の撮影映像情報として入退室管理データベースＤ２に登録される（後述する図２を参照）。なお、「映像データから切り出す」とは、映像中に含まれる特徴箇所を部分的に切り出す処理や、連続する映像データから数秒ごとに映像を抜き出すような処理をいう。

設備管理サーバ２は、空調機器４１、照明機器４２、給排水機器４３の情報を格納する設備管理データベースＤ１を備える。設備管理サーバ２は、複数の空調機器４１、照明機器４２、給排水機器４３の制御を設備制御コントローラ４に指示する。また、設備管理サーバ２は、設備制御コントローラ４を通じて複数の空調機器４１、照明機器４２、給排水機器４３の状態を管理する。

入退室管理サーバ３は、後述する図２に示す外部環境判定部１３及び様態判定部１４を備えており、判定部に該当する。判定部は、利用者に関する情報に基づいて利用者の様態を判定し、外部環境に関する情報に基づいて外部環境の様態を判定する。

この入退室管理サーバ３は、セキュリティカメラ５１、生体認証端末５２、カードリーダ５３の情報を格納する入退室管理データベースＤ２を備える。入退室管理サーバ３は、入退室制御コントローラ５を介して、セキュリティカメラ５１、生体認証端末５２、カードリーダ５３の動作を制御する。また、入退室管理サーバ３は、入退室制御コントローラ５を通じてセキュリティカメラ５１、生体認証端末５２、カードリーダ５３の状態を管理する。

従来、空港や病院を主とした建物における感染症の拡散防止策として、サーモグラフィー装置を用いて建物利用者の体温上昇を検知する方法や、建物利用者が発熱していることを自己申告する制度がある。この制度の対象となる感染症の例としては、新型インフルエンザ、鳥インフルエンザ、ＳＡＲＳ（Severe Acute Respiratory Syndrome）、ＭＥＲＳ（Middle East Respiratory Syndrome）等の多岐に亘る。しかし、従来のサーモグラフィー装置を用いた建物利用者の検知では、サーモグラフィー装置の前を通過する個人をサーモグラフィー装置越しに監視する検疫者が必要である。この検疫者は、高熱者を発見した場合には都度呼び止め、ヒアリングや検査を行い、隔離等の処置を実施していた。しかし、検疫者の見過ごしやヒアリング回答内容の信憑性、自己申告の正確性（高熱者が全員自己申告するとは限らない）等、感染症の拡散防止策としては万全ではなかった。

建物利用者にとって、建物内の空気環境は快適性と健康性の維持にとって極めて重要であり、建物利用者の快適性と健康性の維持のためには、外部環境及び建物利用者の実態に即した空調制御が不可欠である。また、建物利用者の快適性と健康性を維持しながらも無駄なエネルギーを排除し、最適な空調制御による省エネルギー性の向上が求められている。一方、空港や病院を主とした建物においては、水際での感染症の拡散防止策が求められている。

そこで、本実施の形態例に係る管理システム１では、セキュリティカメラ５１が作成した映像データを活用することにより、外部環境の様態を判定する。また、セキュリティカメラ５１及び認証用カメラが有するサーモグラフィー機能により作成した熱画像分布図により、建物利用者の様態（高熱者等）を判定する。そして、管理システム１は、外部環境及び建物利用者の様態を判定結果として、空調制御及び入退室制御のパラメータに用いることで、実態に即して設備機器を制御する。以下に、管理システム１の詳細な内部構成例について説明する。

＜管理システムの内部構成例＞
図２は、管理システム１の内部構成例を示す機能ブロック図である。図２では、機能ブロックと共に、各機能ブロックを構成するハードウェアについても記載している。１つの機能ブロックは、複数のハードウェアによって構成される場合がある。

管理システム１は、事前登録部１１、入退室管理記憶部１２、外部環境判定部１３、様態判定部１４、設備管理記憶部１５、撮影部２１、認証部２２、入退室制御部２３、空調制御部２４の各処理ブロックにより機能的に区分され、構成される。なお、事前登録部１１を除く、各部にはネットワークＮに接続される処理部が設けられる。この処理部は、ネットワークＮと、各部との間におけるインタフェースとして用いられたり、各機能ブロックの動作を制御するために用いられたりする。また、図１に示した照明機器４２、給排水機器４３を制御する不図示の制御部は、設備制御コントローラ４に含まれているものとする。

事前登録部１１には、クライアント端末６、登録用カードリーダ６ａ、登録用生体認証端末６ｂが含まれる。
登録用カードリーダ６ａは、建物利用者が保持するＩＤカードのカード情報を読込み、このカード情報をクライアント端末６に出力する。
登録用生体認証端末６ｂは、建物利用者の生体情報（例えば、顔認証に用いられる顔の映像、指紋認証に用いられる指紋の映像）を読込み、この生体情報をクライアント端末６に出力する。

クライアント端末６は、カード情報、生体情報に加えて、通行可能エリア、通行パターン、個人ＩＤ、名称、性別、年齢、所属部署、職位等の入退室認証時の本人照合に必要となる情報を事前登録情報として入退室管理データベースＤ２に登録する機能を有する。また、クライアント端末６は、認証部２２が建物利用者の生体認証やＩＤカードによるＩＤカード認証を行う際の認証可否の判定条件（顔認証用の映像、ＩＤカード情報等）を事前登録情報として入退室管理データベースＤ２に事前登録する機能を有する。

入退室管理記憶部１２、外部環境判定部１３及び様態判定部１４は、入退室管理サーバ３に含まれる。
入退室管理記憶部１２は、入退室管理データベースＤ２によって構成される。入退室管理データベースＤ２は、事前登録部１１にて登録された事前登録情報、入退室制御部２３が蓄積した入退室履歴データに基づく認証時情報、撮影部２１が取得した撮影映像情報を入退室管理データベースＤ２に格納する機能を有する。また、入退室管理記憶部１２は、様態判定部１４にて判定された建物利用者の様態情報を入退室制御のパラメータとして活用するために入退室管理データベースＤ２に格納する機能を有する。

外部環境判定部１３は、判定部の一部であり、撮影部２１によって入退室管理データベースＤ２に登録された外部環境に関する情報（例えば、映像データから切り出された外部環境の一部の映像）に基づいて、外部環境の様態を判定する機能を有する。外部環境に関する情報は、撮影映像情報に含まれる。外部環境の様態としては、例えば、天気については、晴れ、曇り、雨のいずれか、風速については、強、並、弱のいずれか、風向については、北西、南西、南東等のいずれか、気温については、何℃であるかといった情報がある。

様態判定部１４は、判定部の一部であり、撮影部２１によって入退室管理データベースＤ２に登録された建物利用者に関する情報（例えば、映像データから切り出された建物利用者の一部の映像）に基づいて、建物利用者の様態を判定する機能を有する。建物利用者の様態は、建物利用者の体調、着衣、雨具持参等の他、建物利用者が感染症に罹患した疑いの有無、マスクの着用有無、認証用カメラのサーモグラフィーによる体温計測値等がある。そして、様態判定部１４は、撮影部２１が切り出した映像から判定した建物利用者のマスク着用人数又は建物利用者の体温に基づいて、建物利用者が感染症罹患疑い者であるか判定することができる。

設備管理記憶部１５は、設備管理データベースＤ１によって構成され、設備管理サーバ２に含まれる。設備管理データベースＤ１は、外部環境判定部１３にて判定された外部環境情報と、様態判定部１４にて判定された建物利用者の様態情報とを、空調制御のパラメータとして活用するために記憶する機能を有する。

入退室制御コントローラ５は、撮影部２１、認証部２２，入退室制御部２３の各機能ブロックを有して構成される。

撮影部２１は、図１に示す入力部の一部である。撮影部２１は、各居室の居室扉に設置されたセキュリティカメラ５１が入退室者の詳細な様態を撮影し、又は生体認証端末５２が入退室者の顔を撮影した映像データから取得した撮影映像情報を入退室管理データベースＤ２に登録する機能を有する。また、撮影部２１は、屋外扉に設置されたセキュリティカメラ５１が外部環境及び通行人の様態を撮影し、映像データに基づく撮影映像情報として入退室管理データベースＤ２に登録する機能を有する。

認証部２２は、図１に示す入力部の一部であり、建物利用者の認証を行う。認証部２２は、建物利用者の入退室認証時に、生体認証端末５２によって読み取られた生体情報と、カードリーダ５３によって読み取られたカード情報とを、事前登録部１１にて入退室管理データベースＤ２に事前に登録済みである各情報と照合する。そして、認証部２２は、認証時情報を入退室管理データベースＤ２に登録する機能を有する。この認証時情報には、照合結果、ＩＤカードのカード情報、生体情報、入退室時刻、扉情報、通行情報、電気錠又はドア施解錠動作結果の履歴等の情報が含まれる。

入退室制御部２３は、出力部の一部であり、様態判定部１４によって判定され、入退室管理データベースＤ２に格納された建物利用者の様態情報をパラメータとして、扉の動作を制御し、建物利用者の入退室を制御する機能を有する。この入退室制御部２３は、認証部２２の照合結果に応じて、建物利用者の通行可能エリアに設置された扉５４の電気錠を施解錠する電気錠制御を行ったり、自動ドアを開閉する自動ドア制御を行ったりする。これにより、入退室制御部２３は、感染症罹患疑い者について、建物又は居室への入退を制限することができる。また、入退室制御部２３は、電気錠制御、自動ドア制御を行って入退室した建物利用者の履歴を示す入退室履歴データを入退室管理データベースＤ２に登録する機能を有する。この入退室履歴データには、入退室管理データベースＤ２に認証時情報として示される入退室時刻、扉情報、通行情報、電気錠又はドア施解錠動作結果の履歴等が含まれる。

空調制御部２４は、出力部の一部であり、外部環境判定部１３によって判定された外部環境、又は様態判定部１４によって判定された建物利用者の様態に基づいて、空調機器４１の動作を制御する。この空調制御部２４は、外部環境判定部１３にて判定され、設備管理データベースＤ１に格納された外部環境情報と、様態判定部１４にて判定され、設備管理データベースＤ１に格納された建物利用者の様態情報とをパラメータとして空調制御を行う機能を有する。空調制御部２４は、入退室管理サーバ３が事前に取得した天気予報（例えば最高気温）を空調運転スケジュールに連動させて、過去の気温と空調運転の実績データを基に、未来の空調運転スケジュールを自動作成する。

しかし、天気予報はあくまで未来を予想するものであり、天気予報によって予想された天気が必ずしも外部環境の実態を現すとは限らない。例えば、前日の天気予報では天気を晴れ、風速を弱、最高気温を３０℃と予想した場合を想定する。しかし、実際には当日の天気が雨、風速が強、最高気温が２５℃であった場合、天気予報をベースとして予め作成した空調運転スケジュール通りに空調機器４１が制御されると、余剰運転により無駄にエネルギーを消費してしまう。逆に、前日の天気予報では天気を雨、風速を強、最高気温を２５℃と予想したが、当日の実際の天気が晴れ、風速が弱、最高気温が３０℃であった場合、空調機器４１の空調量不足による熱中症等が発生し、建物利用者の健康を害してしまう可能性がある。

このため、空調制御部２４は、精度良く把握した外部環境の実態に即し、外部環境の気温の高低に基づいて空調機器４１を制御する。また、空調制御部２４は、感染症罹患疑い者の累積人数が第１閾値を超えた場合、又は、建物若しくは居室における在室者の累積人数に対する、感染症罹患疑い者の累積人数の割合が第２閾値を超えた場合に、空調機器４１を制御する。このように空調制御部２４が空調を制御することにより、居室における建物利用者の快適性と健康性を維持し、設備機器の省エネルギー性の向上を両立する最適な空調制御を行うことが可能となる。

＜計算機のハードウェア構成例＞
次に、管理システム１の各装置（設備管理サーバ２、入退室管理サーバ３、設備制御コントローラ４、入退室制御コントローラ５、クライアント端末６）を構成する計算機６０のハードウェア構成を説明する。
図３は、計算機６０のハードウェア構成例を示すブロック図である。

計算機６０は、いわゆるコンピュータとして用いられるハードウェアである。計算機６０は、バス６４にそれぞれ接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit：中央処理装置）６１、ＲＯＭ（Read Only Memory）６２、ＲＡＭ（Random Access Memory）６３を備える。さらに、計算機６０は、表示部６５、操作部６６、不揮発性ストレージ６７、ネットワークインタフェース６８とを備える。

ＣＰＵ６１は、本実施の形態例に係る各機能を実現するソフトウェアのプログラムコードをＲＯＭ６２から読み出して実行する。ＲＡＭ６３には、演算処理の途中に発生した変数やパラメータ等が一時的に書き込まれる。表示部６５は、例えば、液晶ディスプレイモニタであり、計算機６０で行われる処理の結果等を管理者に表示する。操作部６６には、例えば、キーボード、マウス等が用いられ、これらを用いて管理者は所定の操作入力、指示を行うことが可能である。なお、表示部６５、操作部６６は、各装置が必ずしも備えるものではない。

不揮発性ストレージ６７としては、例えば、ＨＤＤ（Hard disk drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード等が用いられる。この不揮発性ストレージ６７には、ＯＳ（Operating System）、各種のパラメータの他に、計算機６０を機能させるためのプログラムが記録されている。ネットワークインタフェース６８には、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等が用いられ、端子が接続されたＬＡＮ（Local Area Network）、専用線等を介して各種のデータを送受信することが可能である。図２に記載した処理部は、このネットワークインタフェース６８に対応する。

図４は、管理システム１の処理例を示すフローチャートである。このフローチャートは、建物利用者の入退室を制御するための入退室制御処理（Ｓ１〜Ｓ６）と、外部環境の様態に基づいて空調制御を行うための空調制御処理（Ｓ７〜Ｓ１１）とを含んでいる。

始めに、入退室制御処理について説明する。
建物利用者が建物又は居室に入室するために、生体認証端末５２に顔を近づけ、カードリーダ５３にＩＤカードを接触させると、認証部２２が建物利用者の入室認証（顔認証及びカード認証）を行う（Ｓ１）。このとき、撮影部２１は、セキュリティカメラ５１が撮影した映像データから取得した建物利用者の撮影映像情報を入退室管理データベースＤ２に登録する。また、撮影部２１は、生体認証端末５２が備える認証用カメラが入室しようとする建物利用者の顔の熱画像分布図から取得した建物利用者の撮影映像情報を入退室管理データベースＤ２に登録する。

次に、様態判定部１４は、入退室管理データベースＤ２から読み出した建物利用者の撮影映像情報に基づいて、この建物利用者が感染症に罹患した疑いがあるか確認する（Ｓ２）。そして、様態判定部１４は、建物利用者の顔の表面温度が高熱（例えば、３９度以上）であれば、建物利用者が感染症に罹患した疑いがあると判定する。本照合動作に伴う履歴情報及び建物利用者の様態判定データ（感染症に罹患した疑い有無の情報）は、入退室履歴データとして入退室管理サーバ３の入退室管理データベースＤ２に格納される。

建物利用者が感染症に罹患した疑いが無ければ（Ｓ２のＮＯ）、入退室制御部２３は、建物利用者が通行しようとする通行エリアが、建物利用者に通行が許可されたエリアか否かを確認する（Ｓ３）。通行エリアが建物利用者の通行が許可されたエリアであれば（Ｓ３のＹＥＳ）、入退室制御部２３は、扉５４（後述する図５に示す屋外扉ａ又は居室扉ｂ〜ｄのいずれか）に解錠を指示する（Ｓ５）。このとき、扉５４に取付けられた生体認証端末５２又はカードリーダ５３のＯＫランプが点灯し、生体認証端末５２又はカードリーダ５３の内蔵スピーカからＯＫ音が放音される。そして、入退室制御部２３の制御により、扉５４の電気錠が解錠され、又は自動ドアが開かれる（Ｓ６）。その後、入退室制御部２３の制御により、扉５４の電気錠が施錠され、又は自動ドアが閉められる。

一方、建物利用者が感染症に罹患した疑いがあれば（Ｓ２のＹＥＳ）、入退室制御部２３は、入退室管理データベースＤ２内の事前登録情報を参照して、建物利用者が通行しようとする通行エリアが、感染症罹患疑い者の入室禁止エリアであるか確認する（Ｓ４）。通行エリアが感染症罹患疑い者の入室禁止エリアでない、すなわち入室許可エリアであれば（Ｓ４のＮＯ）、入退室制御部２３は、ステップＳ３以降の処理を行う。通行エリアが感染症罹患疑い者の入室禁止エリアであれば（Ｓ４のＹＥＳ）、扉５４は解錠されず、又は自動ドアが開けられないため、建物利用者は建物又は居室に入室できない。

次に、空調制御処理について説明する。
屋外扉に設置されたセキュリティカメラ５１は、外部環境を撮影し、映像データを作成する。そして、撮影部２１は、この映像データから取得した外部環境の撮影映像情報を入退室管理データベースＤ２に登録する。外部環境判定部１３は、入退室管理データベースＤ２から撮影映像情報を読み出し（Ｓ７）、この撮影映像情報に基づいて外部環境がどのような状況であるか判定する。

次に、外部環境判定部１３は、様態判定部１４によって判定された感染症罹患疑い者の有無の情報を参照すると共に、既に外部環境の撮影映像情報に基づいて外部環境の様態を判定済みであるか否かを判断する（Ｓ８）。外部環境の様態を判定済みでなければ（Ｓ８のＮＯ）、外部環境判定部１３は、ステップＳ７に戻って入退室管理データベースＤ２から外部環境の撮影映像情報を再取得し、外部環境の判定を行う。

外部環境の様態を判定済みであれば（Ｓ８のＹＥＳ）、外部環境判定部１３は、感染症罹患疑い者の累積人数が第１閾値を超えたか、又は入室許可エリアにおける在室者の累積人数に対する、感染症罹患疑い者の累積人数の割合が第２閾値を超えたか確認する（Ｓ９）。なお、感染症罹患疑い者の累積人数は、ステップＳ２で感染症罹患疑い者と判定された後、建物又は居室に入室した一定期間の感染症罹患疑い者の人数である。累積人数が第１閾値を超え、又は割合が第２閾値を超えていれば（Ｓ９のＹＥＳ）、空調制御部２４は感染症に対策するための空調制御を行う（Ｓ１０）。

Ｓ９にて累積人数が第１閾値を超えておらず、かつ第２閾値を超えていなければ（Ｓ９のＮＯ）、空調制御部２４は外部環境の判定に基づく空調制御を行う（Ｓ１１）。なお、予め設定された空調スケジュールがあれば、空調制御部２４は外部環境の判定結果に基づき、空調スケジュールを補正する処理としてステップＳ１１の空調制御を適用することもできる。

図５は、建物に設置されたセキュリティカメラ５１と生体認証端末５２の配置例を示している。図５の左側を屋外側とし、右側を屋内側とする。屋外側と屋内側は建物の外壁によって仕切られている。

屋外では雨が降っているものとする。屋内には、３つの居室Ａ〜Ｃが設けられている。居室Ａは、空調が管理される空調エリアである。居室Ｂ，Ｃは、建物利用者が通行するための通行エリアである。居室Ａと居室Ｂ，Ｃとは廊下によって隔てられている。なお、居室Ｂ，Ｃについても空調エリアとして空調が管理されていてもよい。

外壁の出入り口には屋外扉ａが設けられている。屋外扉ａには、セキュリティカメラ５１ａと、生体認証端末５２ａ、カードリーダ５３ａが設置される。セキュリティカメラ５１ａは、外部環境を撮影する。生体認証端末５２ａは、屋外扉ａを通行しようとする建物利用者の生体認証を行う。居室Ａ〜Ｃの居室扉ｂ〜ｄには、それぞれセキュリティカメラ５１ｂ〜５１ｄ、生体認証端末５２ｂ〜５２ｄ、カードリーダ５３ｂ〜５３ｄが設けられる。

屋外扉ａに設置された生体認証端末５２ａは、建物利用者の生体情報により顔認証を行う。また、屋外扉ａに設置されたカードリーダ５３は、建物利用者がかざしたＩＤカードからカード情報を読み取って本人認証を行う。これらの認証照合をパスした建物利用者は、居室Ａ（居室扉ｂ）、居室Ｂ（居室扉ｃ）、居室Ｃ（居室扉ｄ）のうち、事前登録部１１によって事前に通行可能と登録された通行エリア（例えば、居室Ａ）、経路（例えば、廊下）を通行することができる。

セキュリティカメラ５１ａは、通行人と、建物を利用するために建物内に入室しようとする建物利用者とを撮影する。外部環境判定部１３は、外部環境の撮影映像情報から検知した、映像中の照度、立ち木の揺れ幅、水滴（又は雪）の有無等に基づいて、外部環境の天気、風速、風向、外部環境の気温の高低等を推定し、又は補正することができる。

また、生体認証端末５２ａ〜５２ｄが備える認証用カメラは、居室Ａ〜Ｃのいずれかに入退室しようとする建物利用者の顔を撮影する。様態判定部１４は、入退室管理データベースＤ２から読み出した建物利用者の撮影映像情報から検知した建物利用者のマスク着用有無等により、建物利用者の様態を推定し、建物利用者の感染症罹患（又は流行）の可能性を判定する。

このように管理システム１では、セキュリティカメラ５１及び認証用カメラが撮影した映像データから切り出された撮影映像情報に基づいて、外部環境及び建物利用者の様態を推定し、この推定した情報をパラメータとして用いて入退室制御及び空調制御を行う。ここで、管理システム１が備える入力部、判定部及び出力部の具体的な動作内容の関連性について説明する。

図６は、管理システム１が備える入力部、判定部及び出力部の具体的な動作内容を示す一覧表である。

この一覧表では、様態判定部１４が建物利用者に感染症罹患の疑いが有るか否かを建物利用者の撮影映像情報によって判定すること、空調制御部２４が行う空調制御の内容、入退室制御部２３が行う入退室制御の内容が関連づけて記載されている。この一覧表に示す入力部の列には、セキュリティカメラ５１、生体認証端末５２の認証用カメラが撮影した映像データが判定部によってどのような目的で使われるかが示されている。判定部の列には、入力部から得られた映像データに基づいて判定される外部環境及び建物利用者の様態について示される。出力部の列には、判定部によって判定された外部環境及び建物利用者の様態に適した空調制御及び入退室制御の内容について示される。

ここで、外部環境及び建物利用者の様態に関する各情報に基づいて、外部環境判定部１３が外部環境を技術的に判定し、様態判定部１４が建物利用者の様態を技術的に判定する方法の例について記載する。

＜風速及び風向の判定方法＞
まず、屋外扉ａに設置された外部環境判定部１３が外部環境の様態として風速及び風向を判定する方法について記載する。
風速及び風向の判定には、屋外扉ａに設置されたセキュリティカメラ５１ａにて撮影される木々の揺れ幅が用いられる。セキュリティカメラ５１ａは、撮影した映像データを１秒毎に切り出して、入退室管理データベースＤ２に撮影映像情報として登録する。外部環境判定部１３は、予め特定の木に定点を決めておき、１秒毎に撮影した映像を比較し、当該定点の１秒間での移動距離を測定し、木々の揺れ速度を算出する。
移動距離［ｃｍ］／時間［ｓ］＝木々の揺れ速度［ｃｍ／ｓ］

また、外部環境判定部１３は、予め定周期に特定の木周辺の風速［ｍ／ｓ］を測定すると共に、算出した木々の揺れ速度［ｃｍ／ｓ］と紐付けて入退室管理データベースＤ２に特定の木周辺の風速を登録しておく。外部環境判定部１３は、入退室管理データベースＤ２から読出した特定の木周辺の風速と、撮影映像情報に基づいて算出した木々の揺れ速度［ｃｍ／ｓ］とを照合し、測定した風速［ｍ／ｓ］との相関により、測定時の風速［ｍ／ｓ］を判定する。また、外部環境判定部１３は、定点からの移動距離の大きい方角へ風が吹いていると想定し、風向を判定する。例えば、外部環境判定部１３は、隔てて配置された複数台のセキュリティカメラ５１ａが定点を撮影して出力した映像データから切り出される撮影映像情報を用いて風向きを効率的に判定することができる。

＜天気の判定方法＞
次に、外部環境判定部１３が外部環境の様態として天気を判定する方法について記載する。
天気の判定には、セキュリティカメラ５１ａにて撮影される屋外の特定箇所の照度を推定する手法が用いられる。セキュリティカメラ５１ａは、定周期に撮影した映像を切り出す。そして、外部環境判定部１３は、予め定周期に屋外の特定箇所の照度を測定すると共に、当該箇所で撮影された映像と、測定照度と紐付けて入退室管理データベースＤ２に登録しておく。外部環境判定部１３は、入退室管理データベースＤ２から読出した本登録データを、映像データから切り出しされた撮影映像情報と照合し、その時の照度を推定し、推定した照度から天気を判定する。
照度［ｌｘ］＝光度［ｃｄ］／（光源からの距離［ｍ］の２乗）

なお、照度については、下記のような測定結果を予め準備して用いてもよい。
（一般的な照度と天気）
・晴天昼………………１００，０００［ｌｘ］
・晴天午前１０時………６５，０００［ｌｘ］
・晴天午後３時…………３５，０００［ｌｘ］
・曇天昼…………………３２，０００［ｌｘ］
・曇天午前１０時………２５，０００［ｌｘ］
・曇天日出１時間後………２，０００［ｌｘ］
・晴天日入１時間前………１，０００［ｌｘ］
・日出、日入……………………３００［ｌｘ］
・月明り…………………………０．５〜１［ｌｘ］

＜雨又は雪の判定方法＞
次に、外部環境判定部１３が外部環境の様態として雨又は雪を判定する方法について記載する。
雪の判定には、映像内で動作する物体を検知する方法が用いられる。外部環境判定部１３は、セキュリティカメラ５１ａが映像データから切り出した、映像の上部から下部へ移動する動作物（例えば、水滴又は雪）の落下速度が一般的な速度の範囲内である場合に、雨又は雪が降っていると判定する。一般的に雨の落下速度は、約２．２〜７．５［ｍ／ｓ］の範囲内であり、雪の落下速度は、約０．３〜１．０［ｍ／ｓ］の範囲内である。

動作物の落下速度については、風速の判定に用いた、木々の揺れ速度算出方法と同様、セキュリティカメラ５１ａが映像データから定周期に切り出した映像を比較して算出する。
（一般的な雨の落下速度）
雨粒の直径
・０．５ｍｍ……２．２［ｍ／ｓ］
・１．０ｍｍ……６．２［ｍ／ｓ］
・３．０ｍｍ……７．５［ｍ／ｓ］
（一般的な雪の落下速度）
・０．３〜１．０［ｍ／ｓ］

また、外部環境判定部１３が雨又は雪を検知する方法としては、映像の差分を抽出し、セキュリティカメラ５１ａが有するレンズへの付着物を検知することによって判定してもよい。

＜気温の判定方法＞
次に、外部環境判定部１３が外部環境の様態として気温を判定する方法について記載する。
外部環境判定部１３は、セキュリティカメラ５１ａが作成した熱画像分布図を取得し、外部環境の気温を判定する。また、予め定周期に屋外の特定箇所の気温を測定すると共に、セキュリティカメラ５１ａが当該箇所で撮影した熱画像分布図を、測定気温と紐付けて入退室管理データベースＤ２に登録しておく。外部環境判定部１３は、入退室管理データベースＤ２から読み出した本登録データを、セキュリティカメラ５１ａから取得した熱画像分布図と照合し、その時の判定気温を補正することで、外部環境の気温判定における精度を向上することができる。

＜高熱者の判定方法＞
次に、様態判定部１４が建物利用者の様態として高熱者を判定する方法について記載する。
様態判定部１４は、生体認証端末５２による居室扉の認証時において、認証用カメラがサーモグラフィー機能によって作成した建物利用者の熱画像分布図を取得し、建物利用者の体温を判定する。

＜マスク着用者の判定方法＞
次に、建物利用者の様態としてマスク着用者を様態判定部１４が判定する方法について記載する。
様態判定部１４は、マスク着用者の判定に際して、輝度測定値から皮膚露出部分の面積を推定する手法を用いる。撮影部２１は、セキュリティカメラ５１又は認証用カメラが予め撮影した通行人又は建物利用者の映像データから切り出した通行人又は建物利用者の映像を撮影映像情報として入退室管理データベースＤ２に登録しておく。そして、様態判定部１４は、入退室管理データベースＤ２から読み出した通行人又は建物利用者の映像と、映像データから切り出された通行人又は建物利用者の映像とを照合する。そして、撮影映像情報に含まれる通行人又は建物利用者の顔部分の輝度測定値から皮膚露出部分の面積を算出し、マスク着用の有無を判定する。

＜建物利用者の持参物の判定方法＞
次に、様態判定部１４が建物利用者の様態としてマフラー、手袋等の防寒具の持参有無、又はレインコート、傘等の雨具等の持参有無を判定する方法について記載する。
この判定方法は、マスク着用の有無判定方法と同様に、様態判定部１４が手や首の輝度測定値から皮膚露出部分の面積を算出し、マフラー、手袋着用の有無を判定する。また、様態判定部１４は、ビニール等の輝度測定値から、レインコート着用、又は傘持参の有無を判定する。

このように、セキュリティカメラ５１ａが撮影した映像データに基づいて外部環境判定部１３が各判定方法に従って判定した外部環境の情報は、空調制御部２４が設備機器の空調制御を行うためのパラメータとして活用される。例えば、外部環境判定部１３が天気を雨と推定した場合には、空調制御部２４が空調機器４１の空調量を増やす、湿度設定を下げる等の制御を行う。

また、天気予報等を基に予め作成された空調運転スケジュールがあれば、空調制御部２４による空調制御は、空調運転スケジュールを補正するために用いられる。このため、天気予報が外れた場合等であっても、予め作成した空調運転スケジュールに外部環境の実態情報を加えることが可能である。これにより、空調機器４１を余剰運転することによる無駄なエネルギー消費を減らしたり、空調量が不足することによる建物利用者の熱中症罹患を防止したりする。

また、図５に示す各居室に設置されたセキュリティカメラ５１ｂ〜５１ｄと認証用カメラは、屋外扉ａに設置されたカメラと比較すると、カメラと撮影対象までの距離が短く、且つ同時に撮影する人数が少ない（ほとんどの場合において１名程度）。このため、様態判定部１４は、詳細な建物利用者の撮影映像情報から検知した情報を基に、感染症罹患（又は流行）の可能性を推定することができる。また、様態判定部１４は、認証用カメラが有するサーモグラフィー機能により取得した建物利用者の体温計測値の情報からも、感染症罹患（又は流行）の可能性を推定することができる。

例えば、建物利用者Ａが事前登録により居室Ａ（居室扉ｂ）、居室Ｂ（居室扉ｃ）、居室Ｃ（居室扉ｄ）全ての通行権限を有している場合を考える。そして、居室Ｃ（居室扉ｄ）は、高齢者や乳幼児専用の居室であり、感染症罹患疑い者の入室禁止エリアとする。入退室制御部２３は、様態判定部１４にて推定した建物利用者の様態に基づいて、通行エリアへの入退を制限している。

そして、様態判定部１４が、居室Ａ（居室扉ｂ）又は居室Ｂ（居室扉ｃ）の建物利用者Ａの顔認証時に、認証用カメラがサーモグラフィー機能により取得した体温計測値に基づいて建物利用者Ａが高熱者又はマスク着用であると検知する場合がある。このような場合に様態判定部１４は、建物利用者Ａに感染症罹患の可能性があると判断し、この建物利用者Ａを感染症罹患疑い人数としてカウントする。ここで、図５の凡例に示すように、二重丸が在室者の内、感染症罹患疑い者である。なお、様態判定部１４は、予防のためにマスクを着用している建物利用者の人数も感染症罹患疑い人数としてカウントする。予防のためにマスクを着用する建物利用者もカウント人数に含めるのは、予防する本意として感染症の流行が示唆されるためである。

このとき、建物利用者Ａは感染症罹患の可能性があるため、入退室制御部２３により建物利用者Ａの居室Ｃ（居室扉ｄ）への入室が禁止される。例えば、空調制御部２４は、マスク着用者（又は高熱者）の累積人数が第１閾値を越えた場合に、段階的に空調制御を変更することもできる。また、空調制御部２４は、在室者累積人数に対するマスク着用者（又は高熱者）の累積人数の割合が第２閾値を超えた場合に、段階的に空調制御の変更を可能とする。例えば、空調制御部２４は、建物利用者に感染症罹患（又は流行）の可能性がある場合には、一定時間のみ相対温度２０℃、相対湿度５０％（インフルエンザウイルスが非活化されると言われている温湿度）に設定値を変更する空調制御を行う。また、空調制御部２４は、空調機器４１に含まれる加湿器に弱酸性の塩素性溶液（殺菌剤）を注入したり、空気清浄機の運転強度を上げたりするといった空調制御を行うことも可能である。このような入退室制御及び空調制御が行われることにより、例えば、インフルエンザに代表される感染症に罹患した際に重症化しやすい高齢者や乳幼児の健康性を維持する感染症対策を行うことができる。

ここで、感染症対策のために行われる空調制御の具体的な内容について、図７と図８を示して説明する。
図７は、感染症対策空調制御パターンの例を示す一覧表である。

空調制御部２４は、設備管理データベースＤ１に用意された図７に示す感染症対策空調制御パターンに基づき、感染症罹患疑い者が居室に入室した人数に応じて適用パターンを変更する。図７では、感染症罹患疑い者の人数（第１閾値）、又は居室に在室する建物利用者の人数（在室者累積人数）に対する感染症罹患疑い者の人数の割合（第２閾値）を判定条件とし、これらの人数又は割合に応じて空調制御部２４が行う空調制御の内容を変えている。

感染症罹患疑い者の入室人数は、認証部２２が建物利用者の入退室認証を行った際に、個人ＩＤ、入退室時刻、照合結果と、入退室管理データベースＤ２に登録された映像データとを紐付けることによりカウント可能である。同様に、在室者累積人数に対する感染症罹患疑い者の割合もカウント可能である。

そして、空調制御部２４は、様態判定部１４によって１人目の感染症罹患疑い者の入室が判定されると、当日における感染症対策空調制御（１）を開始する。感染症対策空調制御（１）は、加湿器の設定加湿量を３００［ｍｌ／ｈ］、加湿器に１［ｍｌ／ｈ］の殺菌剤を注入、空気清浄機の設定殺菌粒子量を１，０００［粒子／ｃｍ３］とする空調制御である。空調制御部２４は、感染症罹患疑い者の入室が検知された後３０分間、この制御を継続し、その後は外部環境に基づく空調制御を行い、さらに３０分経過後、再び感染症対策空調制御（１）を開始する（３０分周期）。

在室者累積人数に対する感染症罹患疑い者の割合が２０％以上３０％未満まで上昇すると、当日における感染症対策空調制御（４）を開始する。感染症対策空調制御（４）は、加湿器の設定加湿量を６００［ｍｌ／ｈ］、加湿器に４［ｍｌ／ｈ］の殺菌剤を注入、空気浄機の設定殺菌粒子量を６，０００［粒子／ｃｍ３］とする空調制御である。空調制御部２４は、感染症罹患疑い者の入室が検知された後７５分間、この制御を継続し、その後は外部環境に基づく空調制御を行い、さらに７５分経過後、再び感染症対策空調制御（４）を開始する（７５分周期）。

図８は、感染症対策空調制御の適用パターンの例を示す一覧表である。

空調制御部２４は、建物利用者が居室に入室した時刻と、この居室の在室者累積人数と、在室者累積人数に対する感染症罹患疑い者の割合に応じて、外部環境に基づく空調制御又は感染症対策空調制御のいずれかを行っている。

例えば、様態判定部１４によって１人目の感染症罹患疑い者が当日の８：３０に入室したことが検知されると、空調制御部２４が感染症対策空調制御（１）を開始する。本制御を９：００まで実施後、外部環境に基づく空調制御に移り、９：３０から再び感染症対策空調制御（１）に移る。１０：１５には当日に２人目の感染症罹患疑い者の入室が検知されたため、図７の１０％以上２０％未満の制御パターンで示される感染症対策空調制御（３）を開始する。

このとき、本来であれば、空調制御部２４は、外部環境に基づく空調制御を実施する予定時間であるが、様態判定部１４によって新たな感染症罹患疑い者が検知されたため、空調制御部２４は、感染症対策制御を優先する。このとき、空調制御部２４は、人数：２人目（図７の感染症対策空調制御（２））、割合：１１％（図７の感染症対策空調制御（３））の場合、割合が高い方（感染症対策空調制御（３））を空調制御に採用する。

その後、１３：５５には、様態判定部１４によって当日に４人目の感染症罹患疑い者の入室が検知されている。このため、空調制御部２４は、図７の２０％以上３０％未満の制御パターンである感染症対策空調制御（４）を開始する。１４：３０には、感染症罹患疑い者の在室者人数に対する割合が２０％未満となっており、感染症対策空調制御（３）に移るところである。しかし、空調制御部２４は、感染症対策空調制御（４）の７５分間継続が優先される。これにより感染症罹患疑い者以外の在室者に対する感染症の感染リスクを抑えることができる。

以上説明した一実施の形態例に係る管理システム１は、セキュリティカメラ５１又は認証用カメラが撮影した映像データにより、天気予報や建物利用者個人の特性（暑がり、寒がり、風量の好嫌）からは類推できなかった外部環境や建物利用者の実態を判定する。そして、管理システム１は、判定された外部環境や建物利用者の様態を空調制御及び入退室制御のパラメータとして用いて、空調制御を行う。また、管理システム１は、セキュリティカメラ５１又は認証用カメラが有するサーモグラフィー機能により得た熱画像分布図から外部環境や建物利用者の様態を判定し、空調制御を行うこともできる。このように管理システム１は、外部環境や建物利用者の実態に即した空調制御を行うことで、設備機器の省エネルギー性を向上させて設備機器を維持管理することができると共に、建物利用者の快適性と健康性を両立することが可能となる。

また、管理システム１は、特定の様態である建物利用者の在室者の人数をパラメータとして、建物利用者の様態に即した入退室制御を自動で行い、建物利用者の安全性を確保することができる。例えば、建物利用者に感染症の罹患が疑われた場合（感染症の代表的な症状である高熱者か否かにて判定）には、通行可能な経路、通行可能エリアを限定することができる。また、管理システム１は、高齢者や乳幼児が在室するエリアへの感染症罹患疑い者の立ち入りを禁止したり、隔離したりする制御が可能となる。また、管理システム１は、認証時にマスク着用を促すガイダンス又はアナウンスを建物利用者に示したり、アラーム発報したりする等の制御を行って、感染症の拡散を防止することができる。

［２．変形例］
なお、管理システム１が備える設備管理サーバ２、入退室管理サーバ３の機能を１つにまとめて管理装置を構成することも可能である。このような管理装置であっても、ネットワークＮに接続された設備制御コントローラ４、入退室制御コントローラ５を介して設備機器の動作を制御することができる。

また、本発明は上述した実施の形態例に限られるものではなく、特許請求の範囲に記載した本発明の要旨を逸脱しない限りその他種々の応用例、変形例を取り得ることは勿論である。
例えば、上述した実施の形態例は本発明を分かりやすく説明するために装置及びシステムの構成を詳細且つ具体的に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施の形態例の構成の一部を他の実施の形態例の構成に置き換えることは可能であり、さらにはある実施の形態例の構成に他の実施の形態例の構成を加えることも可能である。また、各実施の形態例の構成の一部について、他の構成の追加、削除、置換をすることも可能である。
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

１…管理システム、２…設備管理サーバ、３…入退室管理サーバ、１２…入退室管理記憶部、１３…外部環境判定部、１４…様態判定部、１５…設備管理記憶部、２３…入退室制御部、２４…空調制御部、５１…セキュリティカメラ、５２…生体認証端末、５３…カードリーダ、Ｄ１…設備管理データベース、Ｄ２…入退室管理データベース

Claims (7)

1. 入退が制限される制限区域の利用者、及び前記制限区域の外部環境を撮影する撮影部から入力された映像データより、前記利用者及び前記外部環境に関する情報を取得する入力部と、
   前記利用者に関する情報に基づいて前記利用者の様態を判定し、前記外部環境に関する情報に基づいて前記外部環境の様態を判定する判定部と、
   前記判定部による判定結果に基づいて前記制限区域内に設けられた設備機器の動作を制御する出力部と、を備える
   管理システム。
2. 前記設備機器には、前記制限区域に対する前記利用者の通行を制限する扉が含まれ、
   前記入力部は、前記利用者の認証を行う認証部を備え、
   前記判定部は、前記利用者に関する情報に基づいて、前記認証部によって認証される前記利用者の様態を判定する様態判定部を備え、
   前記出力部は、前記様態判定部によって判定された前記利用者の情報に基づいて、前記扉の動作を制御する入退室制御部を備える
   請求項１に記載の管理システム。
3. 前記設備機器には、前記制限区域内の空調を行う空調機器が含まれ、
   前記判定部は、前記外部環境に関する情報に基づいて、前記外部環境の様態を判定する外部環境判定部を備え、
   前記出力部は、前記外部環境判定部によって判定された前記外部環境の様態、又は前記様態判定部によって判定された前記利用者の様態に基づいて、前記空調機器の動作を制御する空調制御部を備える
   請求項２に記載の管理システム。
4. 前記撮影部は、前記映像データとして前記利用者の熱画像分布図を作成し、
   前記様態判定部は、前記利用者の熱画像分布図に基づいて検知した前記利用者のマスク着用人数又は前記利用者の体温により、前記利用者が感染症罹患疑い者であるか判定し、
   前記入退室制御部は、前記感染症罹患疑い者について、前記制限区域の入退を制限する
   請求項３に記載の管理システム。
5. 前記空調制御部は、前記感染症罹患疑い者の累積人数が第１閾値を超えた場合、又は前記制限区域における在室者の累積人数に対する前記感染症罹患疑い者の累積人数の割合が第２閾値を超えた場合に、前記空調機器を制御する
   請求項４に記載の管理システム。
6. 前記撮影部は、前記映像データとして前記外部環境の熱画像分布図を作成し、
   前記外部環境判定部は、前記外部環境の熱画像分布図に基づいて検知した気温により、前記外部環境の気温の高低を判定し、
   前記空調制御部は、前記外部環境の気温の高低に基づいて、前記空調機器の空調量を制御する
   請求項３〜５のいずれか１項に記載の管理システム。
7. 入退が制限される制限区域の利用者、及び前記制限区域の外部環境を撮影する撮影部から入力された映像データより、前記利用者及び前記外部環境に関する情報を取得するステップと、
   前記利用者に関する情報に基づいて前記利用者の様態を判定するステップと、
   前記外部環境に関する情報に基づいて前記外部環境の様態を判定するステップと、
   判定結果に基づいて前記制限区域内に設けられた設備機器の動作を制御するステップと、を含む
   管理方法。
   

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