JP2020087648A - 照明制御システム、制御装置および照明制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】本発明は、メラトニンの分泌を従来と比べて最適に制御できる照明制御システム、制御装置および照明制御方法を提供することを目的とする。【解決手段】 自然光の量を測定する測定装置と、ユーザの位置を検出する検出装置と、照明機器と、測定装置により測定された自然光の量と、検出装置により検出されたユーザの位置を示す位置情報と、照明機器に設定された調光状態を示す調光情報とに基づいて、ユーザの眼に曝露される光の量を示す特徴量を推定する推定部と、推定部により推定された特徴量を用いユーザが起床してからの第１時間帯においてユーザの眼に曝露される特徴量の第１総量を推定し、推定した第１総量と所定の閾値との比較に応じて照明機器を制御する制御部とを含む制御装置とを有する。【選択図】図１

Description

本発明は、照明制御システム、制御装置および照明制御方法に関する。

人の健康と睡眠とは、密接に関係しており、人の健康維持には、良い睡眠を多く取ることが求められている。

そこで、ユーザが日中における活動の集中度に応じて、ユーザの就寝前後の期間における睡眠促進ホルモンである“メラトニン”の分泌を促進または抑制するように、照明機器を制御する照明システムが提案されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１６−０５８３２２号公報

メラトニンの分泌は、眼に入射する光の量に応じて変化する。しかしながら、ユーザの集中度は、ユーザの眼に入射する光の量を正確に反映したものではないため、就寝前後の期間において、ユーザに対して適切な照明機器の制御が困難なことがある。

本発明は、メラトニンの分泌を従来と比べて最適に制御できる照明制御システム、制御装置および照明制御方法を提供することを目的とする。

本発明の照明制御システムの一態様は、自然光の量を測定する測定装置と、ユーザの位置を検出する検出装置と、照明機器と、測定装置により測定された自然光の量と、検出装置により検出されたユーザの位置を示す位置情報と、照明機器に設定された調光状態を示す調光情報とに基づいて、ユーザの眼に曝露される光の量を示す特徴量を推定する推定部と、推定部により推定された特徴量を用いユーザが起床してからの第１時間帯においてユーザの眼に曝露される特徴量の第１総量を推定し、推定した第１総量と所定の閾値との比較に応じて照明機器を制御する制御部とを含む制御装置とを有する。

本発明の制御装置の一態様は、測定装置により測定される自然光の量と、検出装置により検出されたユーザの位置を示す位置情報と、照明機器に設定された調光状態を示す調光情報とに基づいて、ユーザの眼に曝露される光の量を示す特徴量を推定する推定部と、推定部により推定された特徴量を用いユーザが起床してからの第１時間帯においてユーザの眼に曝露される特徴量の第１総量を推定し、推定した第１総量と所定の閾値との比較に応じて照明機器を制御する制御部とを有する。

本発明の照明制御方法の一態様は、自然光の量を測定し、ユーザの位置を検出し、測定した自然光の量と、検出したユーザの位置を示す位置情報と、照明機器に設定された調光状態を示す調光情報とに基づいて、ユーザの眼に曝露される光の量を示す特徴量を推定し、推定した特徴量を用いユーザが起床してからの第１時間帯においてユーザの眼に曝露される特徴量の第１総量を推定し、推定した第１総量と所定の閾値との比較に応じて照明機器を制御する。

本発明は、メラトニンの分泌を従来と比べて最適に制御できる。

照明制御システムの一実施形態を示す図である。 図１に示した測定装置、センサ、調整装置および照明機器の配置の一例を示す図である。 図１に示した照明制御システムにおける制御処理の一例を示す図である。 図１に示した眼前照度履歴データの一例を示す図である。 照明制御システムの別の実施形態を示す図である。 図５に示した調整装置および照明機器の配置の一例を示す図である。 図５に示した照明制御システムにおける制御処理の一例を示す図である。 照明制御システムの別の実施形態を示す図である。 図８に示した照明制御システムにおける制御処理の一例を示す図である。 照明制御システムの別の実施形態を示す図である。 図１０に示した照明制御システムにおける制御処理の一例を示す図である。

以下、図面を用いて実施形態について説明する。

図１は、照明制御システムの一実施形態を示す。図１に示した照明制御システムＳＹＳは、例えば、一戸建てやマンション、オフィス等の建物に配置され、制御装置１００、測定装置２００、センサ３００、調整装置４００および照明機器５００を有する。制御装置１００は、有線または無線を介して、測定装置２００、センサ３００、調整装置４００および照明機器５００に接続される。

制御装置１００は、プロセッサ等の演算処理装置と、ハードディスク装置等の記憶部１３０を有するコンピュータ装置である。制御装置１００は、演算処理装置が記憶部１３０に格納されたプログラムを実行することにより、推定部１１０および制御部１２０として動作する。

推定部１１０は、測定装置２００が測定する建物の窓等から入射する自然光の量を示す照度、およびセンサ３００が検出するユーザの位置を示す位置情報を、測定装置２００およびセンサ３００からそれぞれ取得する。また、推定部１１０は、調整装置４００が調整する建物の窓等から入射する自然光に対する透過率、および照明機器５００に設定された調光の状態（以下、調光状態と記載）を示す調光情報を、調整装置４００および照明機器５００からそれぞれ取得する。なお、本実施形態において「調光」とは、照明機器５００の出射光量を段階的または連続的に変化させる動作、照明機器５００の出射光の色温度を段階的または連続的に変化させる動作、および照明機器５００を点灯／消灯する動作を含む。推定部１１０は、取得した照度、位置情報、透過率および調光情報を用いて、ユーザの眼に曝露される光量を示す眼前照度曝露量を推定する。推定部１１０は、推定したユーザの眼前照度曝露量を、記憶部１３０に記憶する。眼前照度曝露量は、特徴量の一例である。

なお、推定部１１０は、ユーザの眼前照度曝露量を推定するために調整装置４００から取得した透過率を用いたが、透過率を用いずにユーザの眼前照度曝露量を推定してもよい。

制御部１２０は、推定部１１０により推定されたユーザの眼前照度曝露量を用い所定の時間帯におけるユーザの眼前照度曝露量の総量を推定し、推定したユーザの眼前照度曝露量の総量と所定の閾値との比較に応じて調整装置４００の透過率および照明機器５００の調光を制御し、窓等から入射する自然光および照明機器５００の人工光を制御する。なお、T. Kozaki et al., "Effects of day-time exposure to different light intensities on light-induced melatonin suppression at night", J Physiol Anthropol 34: 27, 2015では、午前中の３時間（午前９時から午後０時）に所定の光量以上の光が眼に曝露されれば、夜間の照明によるメラトニン分泌抑制が軽減されることを報告している。そこで、制御部１２０は、昼間の時間帯のうち、ユーザが起床してから正午や正午前の３時間等の午前中の時間帯とし、午前中の時間帯においてユーザの眼前照度曝露量の総量を推定する。制御部１２０の動作については、図３および図４で説明する。午前の時間帯は、第１時間帯の一例であり、午前中の時間帯における眼前照度曝露量の総量は、第１総量の一例である。

記憶部１３０は、ハードディスク装置等である。記憶部１３０は、演算処理装置が実行するプログラムとともに、建物の各部屋に配置された家具それぞれの配置位置および配置方向を示す配置データ１４０と、推定部１１０により推定されたユーザの眼前照度曝露量を格納する眼前照度履歴データ１５０とを記憶する。

なお、記憶部１３０は、制御装置１００の外部にネットワーク上に配置された記憶装置等でもよい。この場合、制御装置１００は、ネットワーク等を介して、プログラムや、配置データ１４０および眼前照度履歴データ１５０等を取得する。

測定装置２００は、照度計等であり、建物の窓等から入射する自然光の照度を測定し、測定した照度を制御装置１００に出力する。なお、測定装置２００は、照度の代わりに、自然光の輝度および色温度を測定してもよい。また、測定装置２００は、部屋毎に配置されることが好ましく、さらに各部屋に設けられた窓それぞれに設置されてもよい。そして、制御装置１００は、各部屋に配置された複数の測定装置２００に接続される。

なお、測定装置２００は、デジタルカメラ等でもよい。この場合、測定装置２００は、配置された部屋を撮像して画像を生成する。測定装置２００は、生成した画像のデータを制御装置１００に出力する。そして、推定部１１０は、測定装置２００から受信した画像を用いて、窓等から入射する自然光の照度等を取得する。

センサ３００は、赤外線センサ等であり、ユーザの位置を検出し、検出したユーザの位置を位置情報として制御装置１００に出力する。なお、センサ３００は、デジタルカメラ等でもよい。この場合、センサ３００は、配置された部屋を撮像して画像を生成する。センサ３００は、生成した画像のデータを制御装置１００に出力する。そして、推定部１１０は、センサ３００から受信した画像からユーザを検出し、ユーザの位置情報を取得する。

調整装置４００は、ブラインドや、透過率が異なる２つのロールスクリーン等であり、制御装置１００からの制御指示に基づいて、窓から入射する自然光の透過率を調整する。

照明機器５００は、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）や有機ＥＬ（Electro-Luminescence）等を有し、輝度や色温度等を調光できるシーリングライトやデスクライト等である。照明機器５００は、制御装置１００からの制御指示に基づいて、輝度や色温度等を調光する。

図２は、図１に示した測定装置２００、センサ３００、調整装置４００および照明機器５００の配置の一例を示す。図２は、一戸建て等の建物のうちリビング等の１部屋を示し、天井の上方から見た場合を示す。図２に示した部屋は、２つの窓ＷＤ（ＷＤ（１）、ＷＤ（２））と、１つの扉ＤＲとを有する。そして、各窓ＷＤに対応して測定装置２００（２００（１）、２００（２））および調整装置４００（４００（１）、４００（２））が配置される。なお、測定装置２００は、調整装置４００を介して窓ＷＤから入射する光の照度を測定する。また、センサ３００および照明機器５００は、天井に配置され点線で示す。なお、図２では、制御装置１００は、図２に示した部屋と異なる他の部屋に配置され、図２に示した部屋とともに他の部屋に配置された調整装置４００および照明機器５００を制御する。

また、図２に示した部屋には、例えば、ソファーＳＦ、テーブルＴＬおよびテレビＴＥが配置される。そして、図１に示した配置データ１４０には、ソファーＳＦ等の家具の配置位置および配置方向が予め格納される。これにより、推定部１１０は、センサ３００により検出されたユーザＰの位置情報と、記憶部１３０に記憶された家具の配置データ１４０とを用いて、図２に示すように、ソファーＳＦの配置位置とユーザＰの位置とが一致する場合、ユーザＰはソファーＳＦに座っていると推定する。そして、推定部１１０は、図２に示すように、配置データ１４０におけるソファーＳＦの配置方向が東向きの場合、ユーザＰは東向きに座っていると推定する。そして、推定部１１０は、ユーザＰの位置および向きに基づいて、ユーザＰの眼前照度曝露量を推定できる。

図３は、図１に示した照明制御システムＳＹＳにおける制御処理の一例を示す。図３に示した処理は、制御装置１００の演算処理装置が記憶部１３０に記憶されたプログラムを実行することにより実現される。すなわち、図３に示した処理は、照明制御方法の一実施形態である。

ステップＳ１００では、推定部１１０は、各測定装置２００により測定された窓ＷＤから入射する自然光の照度を、各測定装置２００から取得する。

次に、ステップＳ１１０では、推定部１１０は、センサ３００により検出されたユーザＰの位置情報を、センサ３００から取得する。

次に、ステップＳ１２０では、推定部１１０は、各調整装置４００に設定された透過率を、各調整装置４００から取得する。

次に、ステップＳ１３０では、推定部１１０は、照明機器５００に設定された調光情報を、照明機器５００から取得する。

なお、ステップＳ１００からステップＳ１３０の処理は、任意の順序で実行されてもよく、並行に実行されてもよい。

次に、ステップＳ１４０では、推定部１１０は、ステップＳ１００からステップＳ１３０で取得された各窓ＷＤからの自然光の照度、ユーザＰの位置情報、各調整装置４００の透過率および照明機器５００の調光情報を用いて、ユーザＰの眼に曝露される眼前照度曝露量を推定する。例えば、推定部１１０は、記憶部１３０に記憶された配置データ１４０を読み出す。推定部１１０は、ステップＳ１１０で取得したユーザＰの位置情報と、読み出した配置データ１４０とを用いて、ソファーＳＦの配置位置とユーザＰの位置とが一致する場合、ユーザＰはソファーＳＦに座っていると推定する。また、推定部１１０は、配置データ１４０のソファーＳＦの配置方向からユーザＰは、東向きに座っていると推定する。そして、推定部１１０は、取得した各窓ＷＤからの自然光の照度、各調整装置４００の透過率および照明機器５００の調光情報と、推定したユーザＰの位置および向きと、配置データ１４０が示す各窓ＷＤの向きとに基づいて、ユーザＰの眼前照度曝露量を推定する。推定部１１０は、制御装置１００に含まれるクロック回路から出力される時刻の情報に基づいて、推定したユーザＰの眼前照度曝露量と推定した日時とを記憶部１３０の眼前照度履歴データ１５０に格納する。

図４は、図１に示した眼前照度履歴データ１５０の一例を示す。眼前照度履歴データ１５０は、日時および眼前照度曝露量を格納する格納領域を有する。日時の格納領域には、推定部１１０がユーザＰの眼前照度曝露量を推定した日時が格納され、眼前照度曝露量の格納領域には、推定部１１０が推定したユーザＰの眼前照度曝露量が格納される。なお、眼前照度履歴データ１５０は、ユーザ毎に生成され記憶部１３０に記憶されることが好ましい。

また、図４に示した眼前照度履歴データ１５０では、ユーザＰが起床したことにより、推定部１１０がユーザＰの眼前照度曝露量の推定を８時４０分から開始したことを示すが、推定部１１０は、ユーザＰが起床する前（例えば、日の出の時刻等）からユーザの眼前照度曝露量の推定を開始してもよい。この場合、推定部１１０は、ユーザＰが起床するまでの間に推定した眼前照度曝露量を“０”と推定することが好ましい。

また、眼前照度履歴データ１５０では、推定部１１０は、ユーザＰの眼前照度曝露量を５分毎に推定するが、数分から十数分の間隔で推定してもよい。推定部１１０がユーザＰの眼前照度曝露量を推定する時間間隔は、照明制御システムＳＹＳに求められる制御精度や、建物の日当たり等の環境に応じて適宜決定されることが好ましい。

次に、ステップＳ１５０では、制御部１２０は、記憶部１３０に記憶されたユーザＰの眼前照度履歴データ１５０を読み出す。制御部１２０は、ユーザＰが起床してから現在の時刻までに推定された眼前照度曝露量を用いて、正午までの午前中の時間帯におけるユーザＰの眼前照度曝露量の総量を推定する。例えば、制御部１２０は、ユーザＰが起床してから現在の時刻までに５分毎に推定された眼前照度曝露量に対して一次関数等で外挿し、正午までの５分毎の眼前照度曝露量を推定する。そして、制御部１２０は、起床してから現在の時刻までに５分毎に推定された眼前照度曝露量と、外挿により推定された正午までの５分毎の眼前照度曝露量とを加算する。制御部１２０は、起床してから正午までの時間と加算した眼前照度曝露量とを乗算することで、午前中の時間帯におけるユーザＰの眼前照度曝露量の総量を推定する。総量の単位は、ｌｘ・ｍｉｎである。

なお、測定装置２００が自然光の輝度や色温度等を測定する場合、眼前照度履歴データ１５０の代わりに、視野内輝度分布履歴または視野内輝度・色度分布履歴のデータが、記憶部１３０に記憶されることが好ましい。これにより、制御装置１００は、色温度も考慮した制御が可能となる。この場合、制御部１２０は、視野内輝度分布履歴または視野内輝度・色度分布履歴のデータを照度に変換することが好ましい。

次に、ステップＳ１６０では、制御部１２０は、ステップＳ１５０で推定した午前中の総量が所定の閾値以上か否かを判定する。なお、所定の閾値は、夜間の照明によるメラトニン分泌抑制を軽減するのに必要な午前中の時間帯において、最小の眼前照度曝露量の総量である。例えば、所定の閾値は、T. Kozaki et al., "Effects of day-time exposure to different light intensities on light-induced melatonin suppression at night", J Physiol Anthropol 34: 27, 2015等に基づき、１３５００から１８０００ｌｘ・ｍｉｎ程度の範囲で適宜決定されることが好ましい。

そして、ステップＳ１５０で推定した午前中の総量が所定の閾値以上の場合、制御部１２０は、ユーザＰの眼に午前中の時間帯に必要な光量が曝露されていると判定する。この場合、制御部１２０は、例えば、現在の各調整装置４００の透過率および照明機器５００の調光状態を維持するように制御する。そして、照明制御システムＳＹＳの処理は、ステップＳ１８０に移る。一方、ステップＳ１５０で推定した午前中の総量が所定の閾値より小さい場合、照明制御システムＳＹＳの処理は、ステップＳ１７０に移る。

ステップＳ１７０では、制御部１２０は、ステップＳ１５０で推定した午前中の時間帯におけるユーザＰの眼前照度曝露量の総量が所定の閾値以上となるように、調整装置４００の透過率および照明機器５００の調光を制御する。例えば、制御部１２０は、窓ＷＤから入射する自然光の照度を増加させるように、調整装置４００の透過率を大きくする。さらに、制御部１２０は、照明機器５００の出射光量を増加したり、出射光の色温度を制御する。例えば、色温度が１２０００Ｋ（ケルビン）の蛍光ランプは、色温度が５０００Ｋの蛍光ランプと比べて青色光含有量が約１．６倍多いことから、制御部１２０は、照明機器５００の照明の色温度を高く、すなわち波長の短い青色の光を多くする等のように、照明機器５００を制御する。

ステップＳ１８０では、制御部１２０は、制御装置１００に含まれるキーボードやマウス等の入力装置を介して、ユーザＰによる入力操作により終了指示を受けたか否かを判定する。終了指示を受けていない場合、照明制御システムＳＹＳの処理は、ステップＳ１００に移る。一方、終了指示を受けた場合、照明制御システムＳＹＳは、制御処理を終了する。

なお、図３に示した処理では、制御部１２０は、起床してから正午までの午前中の時間帯におけるユーザＰの眼前照度曝露量の総量に応じて、調整装置４００の透過率および照明機器５００の調光を制御したが、これに限定されない。例えば、ユーザＰが夜勤等の場合には、制御部１２０は、起床してから３時間等の時間帯におけるユーザＰの眼前照度曝露量の総量に応じて、調整装置４００の透過率および照明機器５００の調光を制御してもよい。すなわち、照明制御システムＳＹＳは、ユーザＰの生活リズムに合わせて、ユーザＰに対して最適な睡眠を提供可能な光環境を実現できる。

また、図３に示した処理の開始時において、制御部１２０は、天気、季節、建物の位置や日時等の少なくとも１つの情報を用いて、調整装置４００の透過率および照明機器５００の調光状態をプリセットしてもよい。あるいは、記憶部１３０は、予め決定されたユーザＰの行動パターンを示す複数のパターンデータを記憶し、制御部１２０は、制御装置１００の入力装置を介して、ユーザＰによる入力操作により選択されたパターンデータを記憶部１３０から読み込む。そして、推定部１１０は、読み込んだパターンデータを用いて、図３に示した処理の開始時におけるユーザＰの眼前照度曝露量の総量を推定する。制御部１２０は、推定された眼前照度曝露量の総量から調整装置４００の透過率および照明機器５００の調光状態をプリセットしてもよい。

また、図３に示した処理では、１人のユーザＰに対して実行されたが、オフィスや病院の入院室、老人ホーム等のように、同じ部屋に複数のユーザがいる場合でも適用できる。例えば、制御部１２０は、ステップＳ１６０において、ステップＳ１５０で推定したオフィスや入院室等の同じ部屋にいる複数のユーザの午前中の総量うち、最小のユーザの総量、すなわち日当たり等の光環境が最も悪い位置にいるユーザの総量が所定の閾値以上か否かを判定することが好ましい。これにより、照明制御システムＳＹＳは、日当たり等が最も悪い位置にいるユーザの総量を基準にして、調整装置４００および照明機器５００を制御することで、オフィスや入院室等の同じ部屋にいる全てのユーザに対して最適な睡眠を提供可能な光環境を実現できる。

また、制御部１２０は、ステップＳ１６０において、同じ部屋の複数のユーザのうち、子供や高齢者等のユーザの午前中の総量を用いて所定の閾値以上か否かを判定してもよい。これにより、照明制御システムＳＹＳは、子供や高齢者等のユーザの総量を基準にして、調整装置４００および照明機器５００を制御することで、光環境の影響を受け易い子供や高齢者等のユーザに対して最適な睡眠を提供できる。

図１から図４に示した実施形態では、制御装置１００は、測定装置２００に測定された窓ＷＤから入射する自然光の照度と、センサ３００により検出されたユーザＰの位置情報と、調整装置４００に設定された透過率と、照明機器５００の調光情報とを用いて、ユーザＰの眼前照度曝露量を推定する。制御装置１００は、ユーザＰの眼前照度履歴データ１５０を読み出し、ユーザＰが起床してから現在の時刻までに推定された眼前照度曝露量を用いて、午前中の時間帯におけるユーザＰの眼前照度曝露量の総量を推定する。そして、制御装置１００は、推定した総量と所定の閾値との比較に応じて調整装置４００の透過率および照明機器５００の調光を制御する。これにより、照明制御システムＳＹＳは、メラトニンの分泌を従来と比べて最適に制御でき、ユーザＰに対して最適な睡眠を提供できる。

図５は、照明制御システムの別の実施形態を示す。図１で説明した要素と同一または同様の機能を有する要素については、同一または同様の符号を付し、これらについては、詳細な説明を省略する。

図５に示した照明制御システムＳＹＳ１は、例えば、一戸建てやマンション、オフィス等の建物に配置され、制御装置１００Ａ、調整装置４００、照明機器５００および携帯通信端末６００を有する。制御装置１００Ａは、有線または無線を介して、調整装置４００、照明機器５００および携帯通信端末６００に接続される。

制御装置１００Ａは、プロセッサ等の演算処理装置と、ハードディスク装置等の記憶部１３０ａを有するコンピュータ装置である。制御装置１００Ａは、演算処理装置が記憶部１３０ａに格納されたプログラムを実行することにより、推定部１１０ａおよび制御部１２０として動作する。

推定部１１０ａは、自然光の照度、およびユーザＰの位置を示す位置情報を携帯通信端末６００から取得するとともに、調整装置４００の透過率および照明機器５００の調光情報を、調整装置４００および照明機器５００からそれぞれ取得する。推定部１１０ａは、取得した照度、位置情報、透過率および調光情報を用いて、ユーザＰの眼に曝露される眼前照度曝露量を推定する。そして、推定部１１０ａは、図１に示した推定部１１０と同様に、推定したユーザＰの眼前照度曝露量を、記憶部１３０ａに記憶された眼前照度履歴データ１５０に格納する。

なお、推定部１１０ａは、ユーザＰの眼前照度曝露量を推定するために調整装置４００から取得した透過率を用いたが、透過率を用いずにユーザＰの眼前照度曝露量を推定してもよい。

記憶部１３０ａは、ハードディスク装置等である。記憶部１３０ａは、演算処理装置が実行するプログラムと、推定部１１０ａにより推定されたユーザＰの眼前照度曝露量を格納する眼前照度履歴データ１５０とを記憶する。

なお、記憶部１３０ａは、制御装置１００Ａの外部にネットワーク上に配置された記憶装置等でもよい。この場合、制御装置１００Ａは、ネットワーク等を介して、プログラムや、眼前照度履歴データ１５０等を取得する。

携帯通信端末６００は、スマートフォンやタブレット型端末等であり、カメラ２５０およびセンサ３００ａを有する。そして、携帯通信端末６００は、Ｗｉ−Ｆｉ（Wireless Fidelity）（登録商標）やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の通信規格に基づいて、または移動体通信網を介して、制御装置１００Ａとの間で通信する。

カメラ２５０は、デジタルカメラ等であり、携帯通信端末６００に配置される。カメラ２５０は、例えば、携帯通信端末６００に含まれるプロセッサが、携帯通信端末６００に含まれるメモリ等に記憶されたプログラムを実行することにより、ユーザＰの周囲を撮像し画像を生成する。カメラ２５０は、生成した画像のデータを制御装置１００に出力する。そして、推定部１１０ａは、カメラ２５０から受信した画像を用いて、ユーザＰの周囲における自然光の照度を取得する。すなわち、カメラ２５０は、図１に示した測定装置２００として動作する。

センサ３００ａは、加速度センサや電子ジャイロ、あるいはＧＰＳ（Global Positioning System）受信機等であり、携帯通信端末６００に配置される。センサ３００ａは、携帯通信端末６００の位置および向きを検出してユーザＰの位置および向きを検出し、検出したユーザの位置および向きを位置情報として制御装置１００に出力する。

また、携帯通信端末６００は、ユーザＰに携帯されるため、ユーザＰが外出中でもユーザＰの位置情報およびユーザＰの位置における照度等を取得できる。これにより、制御装置１００Ａは、ユーザＰの帰宅時において、ユーザＰの日中の活動に合わせた調整装置４００および照明機器５００を制御できる。

なお、携帯通信端末６００は、携帯通信端末６００のプロセッサが携帯通信端末６００のメモリに記憶されたプログラムを実行することにより、制御装置１００Ａとして動作してもよい。この場合、携帯通信端末６００は、Ｗｉ−ＦｉやＢｌｕｅｔｏｏｔｈ等の通信規格に基づいて、または移動体通信網を介して、調整装置４００および照明機器５００との間で通信することが好ましい。これにより、照明制御システムＳＹＳ１は、よりユーザＰの活動に応じた照明制御を実現できる。

図６は、図５に示した調整装置４００および照明機器５００の配置の一例を示す。図６は、一戸建て等の建物のうちリビング等の１部屋を示し、天井の上方から見た場合を示す。図６に示した部屋は、図２の場合と同様に、２つの窓ＷＤ（ＷＤ（１）、ＷＤ（２））と、１つの扉ＤＲとを有する。そして、各窓ＷＤに対応して調整装置４００（４００（１）、４００（２））が配置される。また、照明機器５００は、図２の場合と同様に、天井に配置され点線で示す。なお、制御装置１００Ａは、図６に示した部屋と異なる他の部屋に配置され、図６に示した部屋とともに他の部屋に配置された調整装置４００および照明機器５００を制御する。

また、図６に示した部屋には、図２の場合と同様に、ソファーＳＦ、テーブルＴＬおよびテレビＴＥが配置される。そして、携帯通信端末６００は、ユーザＰに携帯されるため、センサ３００ａが検出するユーザＰの位置情報には、ユーザＰの位置および向きが含まれる。このため、図１に示した配置データ１４０は、記憶部１３０ａから省略される。そして、推定部１１０ａは、センサ３００ａにより検出されるユーザＰの位置および向きに基づいて、ユーザＰの眼前照度曝露量を推定できる。

図７は、図５に示した照明制御システムＳＹＳ１における制御処理の一例を示す。図７に示したステップの処理のうち、図３に示したステップと同一または同様の処理を示すものについては、同一のステップ番号を付す。図７に示した処理は、制御装置１００Ａの演算処理装置が記憶部１３０ａに記憶されたプログラムを実行することにより実現される。すなわち、図７に示した処理は、照明制御方法の別の実施形態である。

ステップＳ１００ａでは、推定部１１０ａは、携帯通信端末６００のカメラ２５０により撮像されたユーザＰの周囲の画像のデータを、Ｗｉ−Ｆｉ等の通信規格に基づいて、または移動体通信網を介して携帯通信端末６００から取得する。推定部１１０ａは、受信した画像を用いて、ユーザＰの周囲における自然光の照度を取得する。

次に、ステップＳ１１０ａでは、推定部１１０ａは、センサ３００ａにより検出されたユーザＰの位置情報を、携帯通信端末６００から取得する。

次に、ステップＳ１２０では、推定部１１０ａは、各調整装置４００に設定された透過率を、各調整装置４００から取得する。

次に、ステップＳ１３０では、推定部１１０ａは、照明機器５００に設定された調光情報を、照明機器５００から取得する。

なお、ステップＳ１００ａ、ステップＳ１１０ａ、ステップＳ１２０およびステップＳ１３０の処理は、任意の順序で実行されてもよく、並行に実行されてもよい。

次に、ステップＳ１４０では、推定部１１０ａは、ステップＳ１００ａ、ステップＳ１１０ａ、ステップＳ１２０およびステップＳ１３０で取得された自然光の照度、ユーザＰの位置情報、各調整装置４００の透過率および照明機器５００の調光情報を用いて、ユーザＰの眼に曝露される眼前照度曝露量を推定する。例えば、推定部１１０ａは、ステップＳ１１０ａで取得したユーザＰの位置情報におけるユーザＰの位置および向きを用いて、図６に示すように、ユーザＰが東を向いていると推定する。そして、推定部１１０ａは、取得した自然光の照度、各調整装置４００の透過率および照明機器５００の調光情報と、推定したユーザＰの位置および向きとに基づいて、ユーザＰの眼前照度曝露量を推定する。推定部１１０ａは、制御装置１００Ａに含まれるクロック回路から出力される時刻の情報に基づいて、推定したユーザＰの眼前照度曝露量と推定した日時とを記憶部１３０ａの眼前照度履歴データ１５０に格納する。

次に、ステップＳ１５０では、制御部１２０は、記憶部１３０ａに記憶されたユーザＰの眼前照度履歴データ１５０を読み出す。制御部１２０は、ユーザＰが起床してから現在の時刻までに推定された眼前照度曝露量を用いて、正午までの午前中の時間帯におけるユーザＰの眼前照度曝露量の総量を推定する。

なお、ステップＳ１００ａで推定部１１０ａが取得した画像を用いて自然光の輝度や色温度等を求める場合、眼前照度履歴データ１５０の代わりに、視野内輝度分布履歴または視野内輝度・色度分布履歴のデータが、記憶部１３０ａに記憶されることが好ましい。これにより、制御装置１００Ａは、色温度も考慮した制御が可能となる。この場合、制御部１２０は、視野内輝度分布履歴または視野内輝度・色度分布履歴のデータを照度に変換することが好ましい。

次に、ステップＳ１６０では、制御部１２０は、ステップＳ１５０で推定した午前中の総量が所定の閾値以上か否かを判定する。ステップＳ１５０で推定した午前中の総量が所定の閾値以上の場合、制御部１２０は、ユーザＰの眼に午前中の時間帯に必要な光量が曝露されていると判定する。この場合、制御部１２０は、例えば、現在の各調整装置４００の透過率および照明機器５００の調光状態を維持するように制御する。そして、照明制御システムＳＹＳ１の処理は、ステップＳ１８０に移る。一方、ステップＳ１５０で推定した午前中の総量が所定の閾値より小さい場合、照明制御システムＳＹＳ１の処理は、ステップＳ１７０に移る。

ステップＳ１７０では、制御部１２０は、ステップＳ１５０で推定した午前中の時間帯におけるユーザＰの眼前照度曝露量の総量が所定の閾値以上となるように、調整装置４００の透過率および照明機器５００の調光を制御する。

ステップＳ１８０では、制御部１２０は、携帯通信端末６００に含まれるタッチパネル等の入力装置を介して、ユーザＰによる入力操作により終了指示を受けたか否かを判定する。終了指示を受けていない場合、照明制御システムＳＹＳ１の処理は、ステップＳ１００ａに移る。一方、終了指示を受けた場合、照明制御システムＳＹＳ１は、制御処理を終了する。

なお、ユーザＰが外出している場合、図７に示した処理のうちステップＳ１２０、ステップＳ１３０、ステップＳ１６０およびステップＳ１７０の処理は、省略されてもよい。

また、図７に示した処理では、制御部１２０は、起床してから正午までの午前中の時間帯におけるユーザＰの眼前照度曝露量の総量に応じて、調整装置４００の透過率および照明機器５００の調光を制御したが、これに限定されない。例えば、ユーザＰが夜勤等の場合には、制御部１２０は、起床してから３時間等の時間帯におけるユーザＰの眼前照度曝露量の総量に応じて、調整装置４００の透過率および照明機器５００の調光を制御してもよい。すなわち、照明制御システムＳＹＳ１は、ユーザＰの生活リズムに合わせて、ユーザＰに対して最適な睡眠を提供可能な光環境を実現できる。

また、図７に示した処理の開始時において、制御部１２０は、天気、季節、建物の位置や日時等の少なくとも１つの情報を用いて、調整装置４００の透過率および照明機器５００の調光状態をプリセットしてもよい。あるいは、記憶部１３０ａは、予め決定されたユーザＰの行動パターンを示す複数のパターンデータを記憶し、制御部１２０は、制御装置１００Ａの入力装置を介して、ユーザＰによる入力操作により選択されたパターンデータを記憶部１３０ａから読み込む。そして、推定部１１０ａは、読み込んだパターンデータを用いて、図７に示した処理の開始時におけるユーザＰの眼前照度曝露量の総量を推定する。制御部１２０は、推定された眼前照度曝露量の総量から調整装置４００の透過率および照明機器５００の調光状態をプリセットしてもよい。

また、図７に示した処理では、１人のユーザＰに対して実行されたが、オフィスや病院の入院室、老人ホーム等のように、同じ部屋に複数のユーザがいる場合でも適用できる。例えば、制御部１２０は、ステップＳ１６０において、ステップＳ１５０で推定したオフィスや入院室等の同じ部屋にいる複数のユーザの午前中の総量うち、最小のユーザの総量、すなわち日当たり等の光環境が最も悪い位置にいるユーザの総量が所定の閾値以上か否かを判定することが好ましい。これにより、照明制御システムＳＹＳ１は、日当たり等が最も悪い位置にいるユーザの総量を基準にして、調整装置４００および照明機器５００を制御することで、オフィスや入院室等の同じ部屋にいる全てのユーザに対して最適な睡眠を提供可能な光環境を実現できる。

また、制御部１２０は、ステップＳ１６０において、同じ部屋の複数のユーザのうち、子供や高齢者等のユーザの午前中の総量を用いて所定の閾値以上か否かを判定してもよい。これにより、照明制御システムＳＹＳ１は、子供や高齢者等のユーザの総量を基準にして、調整装置４００および照明機器５００を制御することで、光環境の影響を受け易い子供や高齢者等のユーザに対して最適な睡眠を提供できる。

図５から図７に示した実施形態では、制御装置１００Ａは、携帯通信端末６００のカメラ２５０により撮像された画像と、センサ３００ａにより検出されたユーザＰの位置情報と、調整装置４００に設定された透過率と、照明機器５００の調光情報とを用いて、ユーザＰの眼前照度曝露量を推定する。制御装置１００Ａは、ユーザＰの眼前照度履歴データ１５０を読み出し、ユーザＰが起床してから現在の時刻までに推定された眼前照度曝露量を用いて、午前中の時間帯におけるユーザＰの眼前照度曝露量の総量を推定する。そして、制御装置１００Ａは、推定した総量と所定の閾値との比較に応じて調整装置４００の透過率および照明機器５００の調光を制御する。これにより、照明制御システムＳＹＳ１は、メラトニンの分泌を従来と比べて最適に制御でき、ユーザＰに対して最適な睡眠を提供できる。

また、照明制御システムＳＹＳ１は、携帯通信端末６００を用いることにより、ユーザＰが外出している間も、ユーザＰの眼前照度曝露量を推定でき、メラトニンの分泌を従来と比べて最適に制御できる。

図８は、照明制御システムの別の実施形態を示す。図１で説明した要素と同一または同様の機能を有する要素については、同一または同様の符号を付し、これらについては、詳細な説明を省略する。

図８に示した照明制御システムＳＹＳ２は、例えば、一戸建て等の建物に配置され、制御装置１００Ｂ、測定装置２００、センサ３００、調整装置４００および照明機器５００を有する。制御装置１００Ｂは、有線または無線を介して、測定装置２００、センサ３００、調整装置４００および照明機器５００に接続される。

制御装置１００Ｂは、図１に示した制御装置１００と同様に、プロセッサ等の演算処理装置と、ハードディスク装置等の記憶部１３０を有するコンピュータ装置である。制御装置１００Ｂは、演算処理装置が記憶部１３０に格納されたプログラムを実行することにより、推定部１１０ｂおよび制御部１２０ｂとして動作する。

推定部１１０ｂは、図１に示した推定部１１０と同様に、測定装置２００が測定する建物の窓等から入射する自然光の照度、センサ３００が検出するユーザＰの位置情報、調整装置４００の透過率、および照明機器５００の調光情報を用い、ユーザＰの眼前照度曝露量を推定する。なお、日が沈んだ夜間では、推定部１１０ｂは、センサ３００が検出するユーザＰの位置情報、および照明機器５００の調光情報を用いて、ユーザＰの眼前照度曝露量を推定する。そして、推定部１１０ｂは、推定したユーザＰの眼前照度曝露量を、記憶部１３０に記憶される眼前照度履歴データ１５０に格納する。

なお、推定部１１０ｂは、ユーザＰの眼前照度曝露量を推定するために調整装置４００の透過率を用いたが、日中の時間帯でも透過率を用いずにユーザＰの眼前照度曝露量を推定してもよい。

制御部１２０ｂは、図１に示した制御部１２０と同様に、推定部１１０ｂにより推定されたユーザＰの眼前照度曝露量を用い、起床してから正午等までの午前中の時間帯におけるユーザＰの眼前照度曝露量の総量を推定する。そして、制御部１２０ｂは、推定したユーザＰの眼前照度曝露量の総量と所定の閾値との比較に応じて調整装置４００の透過率および照明機器５００の調光を制御する。

また、制御部１２０ｂは、推定部１１０ｂにより推定されたユーザＰの眼前照度曝露量を用い、就寝するまでの夜間の時間帯におけるユーザＰの眼前照度曝露量の総量を推定する。制御部１２０ｂは、推定した午前中の時間帯における眼前照度曝露量の総量と、夜間の時間帯における眼前照度曝露量の総量との比率に応じて照明機器５００の調光を制御する。夜間の時間帯は、第２時間帯の一例であり、夜間の時間帯における眼前照度曝露量の総量は、第２総量の一例である。

なお、制御部１２０ｂは、夜間のうちユーザＰが就寝する３時間前等の時間帯を夜間の時間帯として、眼前照度曝露量の総量を推定するが、ユーザＰが帰宅してから就寝するまでの時間帯や、日没から就寝するまでの時間帯等を夜間の時間帯としてもよい。すなわち、図８に示した照明制御システムＳＹＳ２は、ユーザＰが起床してから正午までの午前中の時間帯における眼前照度曝露量の総量に基づいて照明機器５００等を制御し、ユーザＰが就寝するまでの夜間の時間帯における眼前照度曝露量の総量に基づいて照明機器５００等を制御する。

図９は、図８に示した照明制御システムＳＹＳ２における制御処理の一例を示す。図９に示したステップの処理のうち、図３に示したステップと同一または同様の処理を示すものについては、同一のステップ番号を付す。図９に示した処理は、制御装置１００Ｂの演算処理装置が記憶部１３０に記憶されたプログラムを実行することにより実現される。すなわち、図９に示した処理は、照明制御方法の別の実施形態である。

ステップＳ１００では、推定部１１０は、図２に示した部屋に配置された各測定装置２００により測定された窓ＷＤから入射する自然光の照度を、各測定装置２００から取得する。

次に、ステップＳ１１０では、推定部１１０ｂは、センサ３００により検出されたユーザＰの位置情報を、センサ３００から取得する。

次に、ステップＳ１２０では、推定部１１０ｂは、各調整装置４００に設定された透過率を、各調整装置４００から取得する。

次に、ステップＳ１３０では、推定部１１０ｂは、照明機器５００に設定された調光情報を、照明機器５００から取得する。

なお、ステップＳ１００からステップＳ１３０の処理は、任意の順序で実行されてもよく、並行に実行されてもよい。また、日が沈んだ夜間では、ステップＳ１００およびステップＳ１２０の処理は省略されてもよい。

次に、ステップＳ１４０では、推定部１１０ｂは、ステップＳ１００からステップＳ１３０で取得された各窓ＷＤからの自然光の照度、ユーザＰの位置情報、各調整装置４００の透過率および照明機器５００の調光情報を用いて、ユーザＰの眼に曝露される眼前照度曝露量を推定する。推定部１１０ｂは、制御装置１００Ｂに含まれるクロック回路から出力される時刻の情報に基づいて、推定したユーザＰの眼前照度曝露量と推定した日時とを記憶部１３０に記憶された眼前照度履歴データ１５０に格納する。

なお、推定部１１０ｂが、ステップＳ１００からステップＳ１３０で取得した情報に基づいて、ユーザＰがテレビＴＥやスマートフォン等の画面を見ていると推定した場合、ユーザＰの眼には、青色光を多く曝露される。このため、例えば、１２０００Ｋの蛍光ランプは、５０００Ｋの蛍光ランプと比べて青色光含有量が約１．６倍多いことから、推定部１１０ｂは、推定したユーザＰの眼前照度曝露量を１．６倍等して補正してもよい。

次に、ステップＳ１５０では、制御部１２０ｂは、記憶部１３０に記憶されたユーザＰの眼前照度履歴データ１５０を読み出す。制御部１２０ｂは、図１に示した制御部１２０と同様に、ユーザＰが起床してから現在の時刻までに推定された眼前照度曝露量を用いて、正午までの午前中の時間帯におけるユーザＰの眼前照度曝露量の総量を推定する。

なお、測定装置２００が自然光の輝度や色温度等を測定する場合、眼前照度履歴データ１５０の代わりに、視野内輝度分布履歴または視野内輝度・色度分布履歴のデータが、記憶部１３０に記憶されることが好ましい。これにより、制御装置１００Ｂは、色温度も考慮した制御が可能となる。この場合、制御部１２０ｂは、視野内輝度分布履歴または視野内輝度・色度分布履歴のデータを照度に変換することが好ましい。

次に、ステップＳ１６０では、制御部１２０ｂは、ステップＳ１５０で推定した午前中の総量が所定の閾値以上か否かを判定する。ステップＳ１５０で推定した午前中の総量が所定の閾値以上の場合、制御部１２０ｂは、ユーザＰの眼に午前中の時間帯に必要な光量が曝露されていると判定する。この場合、制御部１２０は、例えば、現在の各調整装置４００の透過率および照明機器５００の調光状態を維持するように制御する。そして、照明制御システムＳＹＳ２の処理は、ステップＳ１９０に移る。一方、ステップＳ１５０で推定した午前中の総量が所定の閾値より小さい場合、照明制御システムＳＹＳ２の処理は、ステップＳ１７０に移る。

ステップＳ１７０では、制御部１２０ｂは、ステップＳ１５０で推定した午前中の時間帯におけるユーザＰの眼前照度曝露量の総量が所定の閾値以上となるように、調整装置４００の透過率および照明機器５００の調光を制御する。例えば、制御部１２０ｂは、窓ＷＤから入射する光の量を増加させるように、調整装置４００の透過率を大きくする。あるいは、制御部１２０ｂは、照明機器５００の照明の色温度を高く、すなわち波長の短い青色の光を多くする等のように、照明機器５００を制御する。

ステップＳ１９０では、制御部１２０ｂは、制御装置１００Ｂのクロック回路から出力される時刻の情報に基づいて、日が沈んだ（すなわち“夜間”）か否かを判定する。日が沈んだと判定した場合、制御装置１００Ｂの処理は、ステップＳ２００に移る。一方、日が沈んでないと判定した場合、制御装置１００Ｂの処理は、ステップＳ１８０に移る。ここで、日没の時刻は、例えば、ユーザ宅の地理的な位置情報（緯度経度など）と、カレンダー情報（年月日など）とに基づいて太陽高度を計算することにより算出できる。なお、ユーザ宅の地理的な位置情報は、例えば、記憶部１３０に予め記憶しておいてもよいし、ＧＰＳなどにより取得するようにしてもよい。また、カレンダー情報は、例えば、制御装置１００Ｂに含まれる時計のカレンダー機能から取得できる。

ステップＳ２００では、制御部１２０ｂは、記憶部１３０に記憶されたユーザＰの眼前照度履歴データ１５０を読み出す。制御部１２０ｂは、ユーザＰが就寝する３時間前の時刻から現在の時刻までに推定部１１０ｂにより推定された眼前照度曝露量を用いて、就寝する３時間前までの夜間の時間帯におけるユーザＰの眼前照度曝露量の総量を推定する。

例えば、制御部１２０ｂは、ステップＳ１５０と同様に、ユーザＰが就寝する３時間前から現在の時刻までに５分毎に推定された眼前照度曝露量に対して一次関数等で外挿し、就寝までの５分毎の眼前照度曝露量を推定する。そして、制御部１２０ｂは、ユーザＰが就寝する３時間前から現在の時刻までに５分毎に推定された眼前照度曝露量と、外挿により推定された就寝までの５分毎の眼前照度曝露量とを加算する。制御部１２０ｂは、ユーザＰが就寝するまでの３時間の時間と加算した眼前照度曝露量とを乗算することで、夜間の時間帯におけるユーザＰの眼前照度曝露量の総量を推定する。

次に、ステップＳ２１０では、制御部１２０ｂは、ステップＳ１５０で推定した午前中の総量とステップＳ２００で推定した夜間の総量との比率に応じて照明機器５００の調光を制御する。例えば、制御部１２０ｂは、ステップＳ１５０で推定した午前中の総量とステップＳ２００で推定した夜間の総量との比率が所定値以上か否かを判定する。例えば、T. Kozaki et al., "Effects of day-time exposure to different light intensities on light-induced melatonin suppression at night", J Physiol Anthropol 34: 27, 2015等に基づき、所定値は、０．５以上、好ましくは０．５から０．７の範囲で適宜決定される。すなわち、夜間の照明によるメラトニンの分泌抑制を軽減するには、午前中の眼前照度曝露量の総量が夜間の眼前照度曝露量の総量の半分以上となることが求められる。例えば、午前中の時間帯における眼前照度曝露量の総量が、１３５００から１８０００ｌｘ・ｍｉｎ程度の場合、夜間の時間帯における眼前照度曝露量の総量は、２７０００ｌｘ・ｍｉｎ程度になる。

そこで、ステップＳ１５０で推定した午前中の総量とステップＳ２００で推定した夜間の総量との比率が所定値以上の場合、制御部１２０ｂは、メラトニンの分泌抑制の軽減に必要な量の夜間の照明がユーザＰの眼に曝露されたと判定する。そして、制御部１２０ｂは、例えば、ユーザＰの眼に照明機器５００の照明があまり曝露されないように、照明機器５００の照明を暗く、あるいは照明機器５００の色温度を５０００Ｋ程度に低く制御する。なお、前述した照明機器５００の低色温度の値（５０００Ｋ）は、一例であり、照明機器の種類によって異なる。例えば、照明機器５００がＬＥＤを使ったシーリングライトの場合、低色温度は２０００〜３０００Ｋ程度で、高色温度は５０００Ｋ程度である。

一方、ステップＳ１５０で推定した午前中の総量とステップＳ２００で推定した夜間の総量との比率が所定値より小さい場合、制御部１２０ｂは、メラトニンの分泌抑制の軽減に必要な量の夜間の照明がユーザＰの眼に曝露されていないと判定する。そして、制御部１２０ｂは、例えば、ユーザＰの眼に照明機器５００の照明がより多く曝露されるように、照明機器５００の照明を明るく、あるいは照明機器５００の色温度を高く制御する。

次に、ステップＳ１８０では、制御部１２０ｂは、制御装置１００Ｂに含まれるキーボードやマウス等の入力装置を介して、ユーザＰによる入力操作により終了指示を受けたか否かを判定する。終了指示を受けていない場合、照明制御システムＳＹＳ２の処理は、ステップＳ１００に移る。一方、終了指示を受けた場合、照明制御システムＳＹＳ２は、制御処理を終了する。

なお、図９に示した処理では、制御部１２０ｂは、午前中の時間帯におけるユーザＰの眼前照度曝露量の総量に応じて、調整装置４００の透過率および照明機器５００の調光を制御し、ユーザＰの午前中の時間帯と夜間の時間帯との眼前照度曝露量の総量の比率に応じて、照明機器５００の調光を制御したが、これに限定されない。例えば、ユーザＰが夜勤等の場合には、制御部１２０ｂは、起床してから３時間等の時間帯におけるユーザＰの眼前照度曝露量の総量に応じて、調整装置４００の透過率および照明機器５００の調光を制御してもよい。また、制御部１２０ｂは、起床してから３時間等の時間帯におけるユーザＰの眼前照度曝露量の総量と、就寝するまでの３時間等の時間帯におけるユーザＰの眼前照度曝露量の総量との比率に応じて照明機器５００の調光を制御してもよい。これにより、照明制御システムＳＹＳ２は、ユーザＰの生活リズムに合わせて、ユーザＰに対して最適な睡眠を提供可能な光環境を実現できる。

また、図９に示した処理の開始時において、制御部１２０ｂは、天気、季節、建物の位置や日時等の少なくとも１つの情報を用いて、調整装置４００の透過率および照明機器５００の調光状態をプリセットしてもよい。あるいは、記憶部１３０は、予め決定されたユーザＰの行動パターンを示す複数のパターンデータを記憶し、制御部１２０ｂは、制御装置１００Ｂの入力装置を介して、ユーザＰによる入力操作により選択されたパターンデータを記憶部１３０から読み込む。そして、推定部１１０ｂは、読み込んだパターンデータを用いて、図９に示した処理の開始時におけるユーザＰの眼前照度曝露量の総量を推定する。制御部１２０ｂは、推定された眼前照度曝露量の総量から調整装置４００の透過率および照明機器５００の調光状態をプリセットしてもよい。

また、図９に示した処理では、１人のユーザＰに対して実行されたが、オフィスや病院の入院室、老人ホーム等のように、同じ部屋に複数のユーザがいる場合でも適用できる。例えば、制御部１２０ｂは、ステップＳ１６０において、ステップＳ１５０で推定したオフィスや入院室等の同じ部屋にいる複数のユーザの午前中の総量うち、最小の総量、すなわち日当たり等の光環境が最も悪い位置にいるユーザの総量が所定の閾値以上か否かを判定することが好ましい。また、制御部１２０ｂは、ステップＳ２１０において、複数のユーザそれぞれの午前中の時間帯と夜間の時間帯との眼前照度曝露量の総量の比率のうち、最大または最小の比率、すなわち夜間の照明が最も多く、または最も少なく曝露されたユーザの比率に応じて照明機器５００を制御することが好ましい。これにより、照明制御システムＳＹＳ２は、オフィスや入院室等の同じ部屋にいる全てのユーザに対して最適な睡眠を提供可能な光環境を実現できる。

また、制御部１２０ｂは、ステップＳ１６０において、同じ部屋の複数のユーザのうち、子供や高齢者等のユーザの午前中の総量を用いて所定の閾値以上か否かを判定してもよい。また、制御部１２０ｂは、ステップＳ２１０において、子供や高齢者等の午前中の時間帯と夜間の時間帯との眼前照度曝露量の総量の比率に応じて照明機器５００を制御してもよい。これにより、照明制御システムＳＹＳ２は、子供や高齢者等のユーザの総量を基準にして、調整装置４００や照明機器５００を制御することで、光環境の影響を受け易い子供や高齢者等のユーザに対して最適な睡眠を提供できる。

図８および図９に示した実施形態では、制御装置１００Ｂは、測定装置２００に測定された窓ＷＤから入射する自然光の照度と、センサ３００により検出されたユーザＰの位置情報と、調整装置４００に設定された透過率と、照明機器５００の調光情報とを用いて、ユーザＰの眼前照度曝露量を推定する。制御装置１００Ｂは、ユーザＰの眼前照度履歴データ１５０を読み出し、ユーザＰが起床してから現在の時刻までに推定された眼前照度曝露量を用いて、午前中の時間帯におけるユーザＰの眼前照度曝露量の総量を推定する。そして、制御装置１００Ｂは、推定した総量と所定の閾値との比較に応じて調整装置４００の透過率および照明機器５００の調光を制御する。これにより、照明制御システムＳＹＳ２は、メラトニンの分泌を従来と比べて最適に制御でき、ユーザＰに対して最適な睡眠を提供できる。

また、制御装置１００Ｂは、ユーザＰの眼前照度履歴データ１５０を読み出し、ユーザＰが就寝する３時間前等から現在の時刻までに推定された眼前照度曝露量を用いて、夜間の時間帯におけるユーザＰの眼前照度曝露量の総量を推定する。制御装置１００Ｂは、推定した午前中の時間帯と夜間の時間帯との眼前照度曝露量の総量との比率に応じて照明機器５００を制御する。これにより、照明制御システムＳＹＳ２は、メラトニンの分泌をより最適に制御できる。

図１０は、照明制御システムの別の実施形態を示す。図５で説明した要素と同一または同様の機能を有する要素については、同一または同様の符号を付し、これらについては、詳細な説明を省略する。

図１０に示した照明制御システムＳＹＳ３は、例えば、一戸建て等の建物に配置され、制御装置１００Ｃ、調整装置４００、照明機器５００および携帯通信端末６００を有する。制御装置１００Ｃは、有線または無線を介して、調整装置４００、照明機器５００および携帯通信端末６００に接続される。

制御装置１００Ｃは、プロセッサ等の演算処理装置と、ハードディスク装置等の記憶部１３０ａを有するコンピュータ装置である。制御装置１００Ｃは、演算処理装置が記憶部１３０ａに格納されたプログラムを実行することにより、推定部１１０ｃおよび制御部１２０ｃとして動作する。

推定部１１０ｃは、自然光の照度、およびユーザＰの位置を示す位置情報を携帯通信端末６００から取得するとともに、調整装置４００の透過率および照明機器５００の調光情報を、調整装置４００および照明機器５００からそれぞれ取得する。推定部１１０ｃは、取得した照度、位置情報、透過率および調光情報を用いて、ユーザＰの眼に曝露される眼前照度曝露量を推定する。なお、日が沈んだ夜間では、推定部１１０ｃは、携帯通信端末６００のセンサ３００ａが検出したユーザの位置情報、および照明機器５００の調光情報を用いて、ユーザＰの眼前照度曝露量を推定する。そして、推定部１１０ｃは、推定したユーザＰの眼前照度曝露量を、記憶部１３０ａに記憶された眼前照度履歴データ１５０に格納する。

なお、推定部１１０ｃは、ユーザの眼前照度曝露量を推定するために調整装置４００から取得した透過率を用いたが、日中の時間帯でも透過率を用いずにユーザＰの眼前照度曝露量を推定してもよい。

制御部１２０ｃは、図５に示した制御部１２０ｂと同様に、推定部１１０ｃにより推定されたユーザＰの眼前照度曝露量を用い、起床してから正午等までの午前中の時間帯におけるユーザＰの眼前照度曝露量の総量を推定する。そして、制御部１２０ｃは、推定したユーザＰの眼前照度曝露量の総量と所定の閾値との比較に応じて調整装置４００の透過率および照明機器５００の調光を制御する。

また、制御部１２０ｃは、図８に示した制御部１２０ｂと同様に、推定部１１０ｃにより推定されたユーザＰの眼前照度曝露量を用い、就寝するまでの夜間の時間帯におけるユーザＰの眼前照度曝露量の総量を推定する。制御部１２０ｃは、推定した午前中の時間帯における眼前照度曝露量の総量と、夜間の時間帯における眼前照度曝露量の総量との比率に応じて照明機器５００の調光を制御する。

なお、制御部１２０ｃは、夜間のうちユーザＰが就寝する３時間前等の時間帯を夜間の時間帯として、眼前照度曝露量の総量を推定するが、ユーザＰが帰宅してから就寝するまでの時間帯や、日没から就寝するまでの時間帯等を夜間の時間帯としてもよい。すなわち、図１０に示した照明制御システムＳＹＳ３は、ユーザＰが起床してから正午までの午前中の時間帯における眼前照度曝露量の総量に基づいて照明機器５００等を制御し、ユーザＰが就寝するまでの夜間の時間帯における眼前照度曝露量の総量に基づいて照明機器５００等を制御する。

携帯通信端末６００は、スマートフォンやタブレット型端末等であり、Ｗｉ−ＦｉやＢｌｕｅｔｏｏｔｈ等の通信規格に基づいて、または移動体通信網を介して、制御装置１００Ｃとの間で通信する。携帯通信端末６００は、カメラ２５０およびセンサ３００ａを有する。

なお、携帯通信端末６００は、携帯通信端末６００のプロセッサが携帯通信端末６００のメモリに記憶されたプログラムを実行することにより、制御装置１００Ｃとして動作してもよい。この場合、携帯通信端末６００は、Ｗｉ−ＦｉやＢｌｕｅｔｏｏｔｈ等の通信規格に基づいて、または移動体通信網を介して、調整装置４００および照明機器５００との間で通信することが好ましい。これにより、照明制御システムＳＹＳ３は、よりユーザＰに応じた照明制御を実現できる。

図１１は、図１０に示した照明制御システムＳＹＳ３における制御処理の一例を示す。図１１に示したステップの処理のうち、図７および図９に示したステップと同一または同様の処理を示すものについては、同一のステップ番号を付す。図１１に示した処理は、制御装置１００Ｃの演算処理装置が記憶部１３０ａに記憶されたプログラムを実行することにより実現される。すなわち、図１１に示した処理は、照明制御方法の別の実施形態である。

ステップＳ１００ａでは、推定部１１０ｃは、携帯通信端末６００のカメラ２５０により撮像されたユーザＰの周囲の画像のデータを、Ｗｉ−Ｆｉ等の通信規格に基づいて、または移動体通信網を介して携帯通信端末６００から取得する。推定部１１０ｃは、受信した画像を用いて、ユーザＰの周囲における自然光の照度を取得する。

次に、ステップＳ１１０ａでは、推定部１１０ｃは、センサ３００ａにより検出されたユーザＰの位置情報を、携帯通信端末６００から取得する。

次に、ステップＳ１２０では、推定部１１０ｃは、図６に示した部屋の各調整装置４００に設定された透過率を、各調整装置４００から取得する。

次に、ステップＳ１３０では、推定部１１０ｃは、照明機器５００に設定された調光情報を、照明機器５００から取得する。

なお、ステップＳ１００ａ、ステップＳ１１０a、ステップＳ１２０およびステップＳ１３０の処理は、任意の順序で実行されてもよく、並行に実行されてもよい。また、日が沈んだ夜間では、ステップＳ１００ａおよびステップＳ１２０の処理は省略されてもよい。

次に、ステップＳ１４０では、推定部１１０ｃは、ステップＳ１００ａ、ステップＳ１１０ａ、ステップＳ１２０およびステップＳ１３０で取得された自然光の照度、ユーザＰの位置情報、各調整装置４００の透過率および照明機器５００の調光情報を用いて、ユーザＰの眼に曝露される光量を示す眼前照度曝露量を推定する。推定部１１０ｃは、制御装置１００Ｃに含まれるクロック回路から出力される時刻の情報に基づいて、推定したユーザＰの眼前照度曝露量と推定した日時とを記憶部１３０ａに記憶された眼前照度履歴データ１５０に格納する。

なお、推定部１１０ｃは、図８に示した推定部１１０ｂと同様に、ステップＳ１００ａ、ステップＳ１１０ａ、ステップＳ１２０およびステップＳ１３０で取得した情報に基づいて、ユーザＰがテレビＴＥやスマートフォン等の画面を見ていると推定した場合、推定したユーザＰの眼前照度曝露量を１．６倍等して補正してもよい。

次に、ステップＳ１５０では、制御部１２０ｃは、記憶部１３０ａに記憶されたユーザＰの眼前照度履歴データ１５０を読み出す。制御部１２０ｃは、ユーザＰが起床してから現在の時刻までに推定された眼前照度曝露量を用いて、正午までの午前中の時間帯におけるユーザＰの眼前照度曝露量の総量を推定する。

なお、ステップＳ１００ａで推定部１１０ｃが取得した画像を用いて自然光の輝度や色温度等を求める場合、眼前照度履歴データ１５０の代わりに、視野内輝度分布履歴または視野内輝度・色度分布履歴のデータが、記憶部１３０ａに記憶されることが好ましい。これにより、制御装置１００Ｃは、色温度も考慮した制御が可能となる。この場合、制御部１２０ｃは、視野内輝度分布履歴または視野内輝度・色度分布履歴のデータを照度に変換することが好ましい。

次に、ステップＳ１６０では、制御部１２０ｃは、ステップＳ１５０で推定した午前中の総量が所定の閾値以上か否かを判定する。ステップＳ１５０で推定した午前中の総量が所定の閾値以上の場合、制御部１２０ｃは、ユーザＰの眼に午前中の時間帯に必要な光量が曝露されていると判定する。この場合、制御部１２０ｃは、例えば、現在の各調整装置４００の透過率および照明機器５００の調光を維持するように制御する。そして、照明制御システムＳＹＳ３の処理は、ステップＳ１９０に移る。一方、ステップＳ１５０で推定した午前中の総量が所定の閾値より小さい場合、照明制御システムＳＹＳ３の処理は、ステップＳ１７０に移る。

ステップＳ１７０では、制御部１２０ｃは、ステップＳ１５０で推定した午前中の時間帯におけるユーザＰの眼前照度曝露量の総量が所定の閾値以上となるように、調整装置４００の透過率および照明機器５００の調光を制御する。例えば、制御部１２０ｃは、窓ＷＤから入射する光の量を増加させるように、調整装置４００の透過率を大きくする。あるいは、制御部１２０ｃは、照明機器５００の照明の色温度を高く、すなわち波長の短い青色の光を多くする等のように、照明機器５００を制御する。

ステップＳ１９０では、制御部１２０ｃは、制御装置１００Ｃのクロック回路から出力される時刻の情報に基づいて、日が沈んだ（すなわち“夜間”）か否かを判定する。日が沈んだと判定した場合、制御装置１００Ｃの処理は、ステップＳ２００に移る。一方、日が沈んでないと判定した場合、制御装置１００Ｃの処理は、ステップＳ１８０に移る。ここで、日没の時刻は、例えば、ユーザ宅の地理的な位置情報（緯度経度など）と、カレンダー情報（年月日など）とに基づいて太陽高度を計算することにより算出できる。なお、ユーザ宅の地理的な位置情報は、例えば、記憶部１３０に予め記憶しておいてもよいし、ＧＰＳなどにより取得するようにしてもよい。また、カレンダー情報は、例えば、制御装置１００Ｂに含まれる時計のカレンダー機能から取得できる。或いは、本実施形態の場合は、携帯通信端末６００が移動体通信網の基地局やＷｉ−Ｆｉのアクセスポイントなどから地理的な位置情報およびカレンダー情報を取得して、制御装置１００Ｃ側に出力するようにしてもよい。

ステップＳ２００では、制御部１２０ｃは、記憶部１３０ａに記憶されたユーザＰの眼前照度履歴データ１５０を読み出す。制御部１２０ｃは、図８に示した制御部１２０ｂと同様に、ユーザＰが就寝する３時間前の時刻から現在の時刻までに推定部１１０ｃにより推定された眼前照度曝露量を用いて、就寝する３時間前までの夜間の時間帯におけるユーザＰの眼前照度曝露量の総量を推定する。

次に、ステップＳ２１０では、制御部１２０ｂは、図８に示した制御部１２０ｂと同様に、ステップＳ１５０で推定した午前中の総量とステップＳ２００で推定した夜間の総量との比率に応じて照明機器５００の調光を制御する。ステップＳ１５０で推定した午前中の総量とステップＳ２００で推定した夜間の総量との比率が所定値以上の場合、制御部１２０ｃは、メラトニンの分泌抑制の軽減に必要な量の夜間の照明がユーザＰの眼に曝露されたと判定する。そして、制御部１２０ｃは、例えば、ユーザＰの眼に照明機器５００の照明があまり曝露されないように、照明機器５００の照明を暗く、あるいは照明機器５００の色温度を５０００Ｋ程度に低く制御する。

一方、ステップＳ１５０で推定した午前中の総量とステップＳ２００で推定した夜間の総量との比率が所定値より小さい場合、制御部１２０ｃは、メラトニンの分泌抑制の軽減に必要な量の夜間の照明がユーザＰの眼に曝露されていないと判定する。そして、制御部１２０ｃは、例えば、ユーザＰの眼に照明機器５００の照明がより多く曝露されるように、照明機器５００の照明を明るく、あるいは照明機器５００の色温度を高く制御する。

次に、ステップＳ１８０では、制御部１２０ｃは、制御装置１００Ｃに含まれるキーボードやマウス等の入力装置を介して、ユーザＰによる入力操作により終了指示を受けたか否かを判定する。終了指示を受けていない場合、照明制御システムＳＹＳ３の処理は、ステップＳ１００ａに移る。一方、終了指示を受けた場合、照明制御システムＳＹＳ３は、制御処理を終了する。

なお、ユーザＰが外出している場合、図１１に示した処理のうちステップＳ１２０、ステップＳ１３０、ステップＳ１６０およびステップＳ１７０の処理は、省略されてもよい。

また、図１１に示した処理では、制御部１２０ｃは、午前中の時間帯におけるユーザＰの眼前照度曝露量の総量に応じて、調整装置４００の透過率および照明機器５００の調光を制御し、ユーザＰの午前中の時間帯と夜間の時間帯との眼前照度曝露量の総量の比率に応じて、照明機器５００の調光を制御したが、これに限定されない。例えば、ユーザＰが夜勤等の場合には、制御部１２０ｃは、起床してから３時間等の時間帯におけるユーザＰの眼前照度曝露量の総量に応じて、調整装置４００の透過率および照明機器５００の調光を制御してもよい。また、制御部１２０ｃは、起床してから３時間等の時間帯におけるユーザＰの眼前照度曝露量の総量と、就寝するまでの３時間等の時間帯におけるユーザＰの眼前照度曝露量の総量との比率に応じて照明機器５００の調光を制御してもよい。これにより、照明制御システムＳＹＳ３は、ユーザＰの生活リズムに合わせて、ユーザＰに対して最適な睡眠を提供可能な光環境を実現できる。

また、図１１に示した処理の開始時において、制御部１２０ｃは、天気、季節、建物の位置や日時等の少なくとも１つの情報を用いて、調整装置４００の透過率および照明機器５００の調光状態をプリセットしてもよい。あるいは、記憶部１３０ａは、予め決定されたユーザＰの行動パターンを示す複数のパターンデータを記憶し、制御部１２０ｃは、制御装置１００Ｃの入力装置を介して、ユーザＰによる入力操作により選択されたパターンデータを記憶部１３０ａから読み込む。そして、推定部１１０ｃは、読み込んだパターンデータを用いて、図１１に示した処理の開始時におけるユーザＰの眼前照度曝露量の総量を推定する。制御部１２０ｃは、推定された眼前照度曝露量の総量から調整装置４００の透過率および照明機器５００の調光状態をプリセットしてもよい。

また、図１１に示した処理では、１人のユーザＰに対して実行されたが、オフィスや病院の入院室、老人ホーム等のように、同じ部屋に複数のユーザがいる場合でも適用できる。例えば、制御部１２０ｃは、ステップＳ１６０において、ステップＳ１５０で推定したオフィスや入院室等の同じ部屋にいる複数のユーザの午前中の総量うち、最小の総量、すなわち日当たり等の光環境が最も悪い位置にいるユーザの総量が所定の閾値以上か否かを判定することが好ましい。また、制御部１２０ｃは、ステップＳ２１０において、複数のユーザそれぞれの午前中の時間帯と夜間の時間帯との眼前照度曝露量の総量の比率のうち、最大または最小の比率、すなわち夜間の照明が最も多く、または最も少なく曝露されたユーザの比率に応じて照明機器５００を制御することが好ましい。これにより、照明制御システムＳＹＳ３は、オフィスや入院室等の同じ部屋にいる全てのユーザに対して最適な睡眠を提供可能な光環境を実現できる。

また、制御部１２０ｃは、ステップＳ１６０において、同じ部屋の複数のユーザのうち、子供や高齢者等のユーザの午前中の総量を用いて所定の閾値以上か否かを判定してもよい。また、制御部１２０ｃは、ステップＳ２１０において、子供や高齢者等の午前中の時間帯と夜間の時間帯との眼前照度曝露量の総量の比率に応じて照明機器５００を制御してもよい。これにより、照明制御システムＳＹＳ３は、子供や高齢者等のユーザの総量を基準にして、調整装置４００や照明機器５００を制御することで、光環境の影響を受け易い子供や高齢者等のユーザに対して最適な睡眠を提供できる。

図１０および図１１に示した実施形態では、制御装置１００Ｃは、携帯通信端末６００のカメラ２５０により撮像された画像と、センサ３００ａにより検出されたユーザＰの位置情報と、調整装置４００に設定された透過率と、照明機器５００の調光情報とを用いて、ユーザＰの眼前照度曝露量を推定する。制御装置１００Ｃは、ユーザＰの眼前照度履歴データ１５０を読み出し、ユーザＰが起床してから現在の時刻までに推定された眼前照度曝露量を用いて、午前中の時間帯におけるユーザＰの眼前照度曝露量の総量を推定する。そして、制御装置１００Ｃは、推定した総量と所定の閾値との比較に応じて調整装置４００の透過率および照明機器５００の調光を制御する。これにより、照明制御システムＳＹＳ３は、メラトニンの分泌を従来と比べて最適に制御でき、ユーザＰに対して最適な睡眠を提供できる。

また、照明制御システムＳＹＳ３は、携帯通信端末６００を用いることにより、ユーザＰが外出している間も、ユーザＰの眼前照度曝露量を推定でき、メラトニンの分泌を従来と比べて最適に制御できる。

また、制御装置１００Ｃは、ユーザＰの眼前照度履歴データ１５０を読み出し、ユーザＰが就寝する３時間前等から現在の時刻までに推定された眼前照度曝露量を用いて、夜間の時間帯におけるユーザＰの眼前照度曝露量の総量を推定する。制御装置１００Ｃは、推定した午前中の時間帯と夜間の時間帯との眼前照度曝露量の総量との比率に応じて照明機器５００の調光を制御する。これにより、照明制御システムＳＹＳ３は、メラトニンの分泌をより最適に制御できる。

以上の詳細な説明により、実施形態の特徴点および利点は明らかになるであろう。これは、特許請求の範囲がその精神および権利範囲を逸脱しない範囲で前述のような実施形態の特徴点および利点にまで及ぶことを意図するものである。また、当該技術分野において通常の知識を有する者であれば、あらゆる改良および変更に容易に想到できるはずである。したがって、発明性を有する実施形態の範囲を前述したものに限定する意図はなく、実施形態に開示された範囲に含まれる適当な改良物および均等物に拠ることも可能である。

１００，１００Ａ，１００Ｂ，１００Ｃ…制御装置；１１０，１１０ａ，１１０ｂ，１１０ｃ…推定部；１２０，１２０ｂ，１２０ｃ…制御部；１３０，１３０ａ…記憶部；１４０…配置データ；１５０…眼前照度履歴データ；２００…測定装置；２５０…カメラ；３００，３００ａ…センサ；４００…調整装置；５００…照明機器；ＳＹＳ，ＳＹＳ１，ＳＹＳ２，ＳＹＳ３…照明制御システム

Claims (9)

1. 自然光の量を測定する測定装置と、
   ユーザの位置を検出する検出装置と、
   照明機器と、
   前記測定装置により測定された前記自然光の量と、前記検出装置により検出された前記ユーザの位置を示す位置情報と、前記照明機器に設定された調光状態を示す調光情報とに基づいて、前記ユーザの眼に曝露される光の量を示す特徴量を推定する推定部と、前記推定部により推定された前記特徴量を用い前記ユーザが起床してからの第１時間帯において前記ユーザの眼に曝露される前記特徴量の第１総量を推定し、推定した前記第１総量と所定の閾値との比較に応じて前記照明機器を制御する制御部とを含む制御装置と
   を備えることを特徴とする照明制御システム。
2. 請求項１に記載の照明制御システムにおいて、
   前記自然光の量を調整する調整装置をさらに備え、
   前記推定部は、前記自然光の量と、前記ユーザの位置を示す位置情報と、前記照明機器の前記調光情報と、前記調整装置に設定された調整量とに基づいて、前記特徴量を推定し、
   前記制御部は、推定した前記第１総量と前記所定の値との比較に応じて前記調整装置および前記照明機器を制御する
   ことを特徴とする照明制御システム。
3. 請求項１または請求項２に記載の照明制御システムにおいて、
   前記制御部は、前記推定部により推定された前記特徴量を用い前記ユーザが就寝するまでの第２時間帯において前記ユーザの眼に曝露される前記特徴量の第２総量を推定し、前記第１総量と前記第２総量との比率に応じて前記照明機器を制御する
   ことを特徴とする照明制御システム。
4. 請求項２に記載の照明制御システムにおいて、
   前記制御部は、天気、季節、建物の位置および日時を示す情報の少なくとも１つを用いて、制御処理の開始時における前記照明機器および前記調整装置を制御することを特徴とする照明制御システム。
5. 請求項２に記載の照明制御システムにおいて、
   前記推定部は、予め設定された前記ユーザの行動パターンを示す情報に基づいて、前記特徴量を推定し、
   前記制御部は、推定された前記特徴量に基づいて、制御処理の開始時における前記照明機器および前記調整装置を制御することを特徴とする照明制御システム。
6. 請求項１ないし請求項５のいずれか１項に記載の照明制御システムにおいて、
   前記推定部は、同一の部屋に複数の前記ユーザがいる場合、複数の前記ユーザの各々の前記特徴量を推定し、
   前記制御部は、複数の前記ユーザの各々の前記第１総量うち、最も小さい前記第１総量と前記所定の閾値との比較に応じて少なくとも前記照明機器を制御する
   ことを特徴とする照明制御システム。
7. 請求項３に記載の照明制御システムにおいて、
   前記推定部は、同一の部屋に複数の前記ユーザがいる場合、複数の前記ユーザの各々の前記特徴量を推定し、
   前記制御部は、複数の前記ユーザの各々の前記第１総量と前記第２総量との比率のうち、最大または最小の前記比率に応じて前記照明機器を制御する
   ことを特徴とする照明制御システム。
8. 測定装置により測定される自然光の量と、検出装置により検出されたユーザの位置を示す位置情報と、照明機器に設定された調光状態を示す調光情報とに基づいて、前記ユーザの眼に曝露される光の量を示す特徴量を推定する推定部と、
   前記推定部により推定された前記特徴量を用い前記ユーザが起床してからの第１時間帯において前記ユーザの眼に曝露される前記特徴量の第１総量を推定し、推定した前記第１総量と所定の閾値との比較に応じて前記照明機器を制御する制御部と
   を備えることを特徴とする制御装置。
9. 自然光の量を測定し、
   ユーザの位置を検出し、
   測定した前記自然光の量と、検出した前記ユーザの位置を示す位置情報と、照明機器に設定された調光状態を示す調光情報とに基づいて、前記ユーザの眼に曝露される光の量を示す特徴量を推定し、
   推定した前記特徴量を用い前記ユーザが起床してからの第１時間帯において前記ユーザの眼に曝露される前記特徴量の第１総量を推定し、推定した前記第１総量と所定の閾値との比較に応じて前記照明機器を制御する
   ことを特徴とする照明制御方法。
   

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