JP2020153618A - 空調制御サーバ装置、空調制御方法及び空調制御システム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザが快適と感じる空調機運転パターンを任意の場所で実現するためには、長時間にわたる本人の好みの解析及び学習、特定の場所への依存、又はユーザが空調機を手動で設定する手間が生じてしまう。【解決手段】、室内に設置された空調機４２０を制御する空調制御サーバ装置４４０であって、空調制御サーバ装置４４０は、空調機設定要求をユーザ端末又は空調制御装置４３０から受信する場合、ユーザに関する属人情報、ユーザの使用環境に関する環境情報、及びユーザの使用時期に関する時期情報のうち、少なくとも１つを参考情報として取得し、取得した参考情報に基づいて、空調機制御用の標準運転パターンデータベースから、参考情報に対して所定の類似度基準を達成する第１の空調機制御用の標準運転パターンを取得し、第１の空調機制御用の標準運転パターンを、空調機４２０に対して適用する空調管理部とを有する。【選択図】図２

Description

本発明は、空調制御サーバ装置、空調制御方法及び空調制御システムに関する。

近年、ＩｏＴの普及に伴い、インターネットに接続可能なデバイスが増加している。その中で、エアコン、体重計、活動量計、炊飯器、オーブンレンジ、冷蔵庫などの生活家電と呼ばれる家電機器もインターネットへの接続が進み、様々なサービスが提供されつつある。生活家電の中でも、エアコンに対しては、インターネットに接続可能な情報端末を用いて、遠隔制御を行なうシステムが提供されている。

従来、自宅の部屋やホテル等で空調機の温度、風量等の制御をユーザの好みや地域の特性等を学習した上で、所定時間後にユーザの好みの温度になるように、自動的に設定温度、風量等の運転計画を策定する技術が開示されている。

例えば、特開２００８−２６７７４１号公報（特許文献１）には、機器制御装置がユーザの嗜好（空調設定温度、到達時間、風量等）を時間帯ごとに学習し、空調機の運転計画を策定する技術が開示されている。
しかし、個人の嗜好パターンを十分学習するためには、長期間にわたる多数の操作履歴の蓄積が必要であり、行動パターンに基づく安定的な運転制御を行えるようになるまでには長期間を要する、という問題がある。また、自宅以外の場所（ホテル等）には適用できないという課題が存在する。

また、特開２０１７−０６７４２７号公報（特許文献２）には、空調機が存在する地域の天候予測情報等を取得し、現在の室温、湿度等から、所定時間後にユーザの設定温度になるように空調機の運転パターンを決定する技術が開示されている。
しかし、所定時間後に所定温度になるように運転制御するためには、気候条件のみならず、建物の構造（木造、鉄筋コンクリート等）、空調機の性能（新しい型式か古い型式か等）の要因が影響するが、特許文献２ではそのような要因は考慮されていない。また、クラウドサーバによって、ユーザの好みの温度等の機械学習などは行っていない。

更に、特開２００３−１１１１５７号公報（特許文献３）には、空調機等のユーザの操作パターンを学習し、学習結果を携帯型メモリ等に保存して、ホテル等の自宅以外でも同様の温度設定等をそのまま適用する技術が開示されている。
しかし、ユーザは自宅とホテル等とで必ずしも同じ設定温度等を好むとは限らず（例えば、ホテル等の外出先では、自宅より低めの冷房温度を好む場合もありうる）、場所の相違に基づく要因が考慮されていない。

特開２００８−２６７７４１号公報 特開２０１７−０６７４２７号公報 特開２００３−１１１１５７号公報

上記の特許文献のいずれの発明も、ユーザが快適と感じる空調機の運転パターンを任意の場所で実現するためには、長時間にわたる本人の好みの解析及び学習が必要である。また、ユーザの学習データが蓄積された場所と異なる場所へ適用する場合には、ユーザがその都度、空調機を設定しなおすことが多くなる。

そこで、本発明は、ユーザの学習データが蓄積されていない場所であっても、ユーザが快適と感じる空調機の運転パターンを提供することを目的とする。

上記の課題を解決するために、代表的な本発明の空調制御サーバ装置の一つは、空調機を制御する空調制御サーバ装置であって、空調制御サーバ装置は、通信ネットワークを介して、ユーザが利用するユーザ端末と、空調機を制御するための空調制御装置と接続可能であり、属人情報と、環境情報と、時期情報とを蓄積する蓄積部と、属人情報と、環境情報と、時期情報とを解析し、属人、環境、及び時期のうちの少なくとも１つに応じて、空調機制御用の標準運転パターンを生成する解析部と、標準運転パターンを格納する空調機制御用の標準運転パターンデータベースと、空調機設定要求をユーザ端末又は空調制御装置から受信する場合、ユーザに関する属人情報、ユーザの使用環境に関する環境情報、及びユーザの使用時期に関する時期情報のうち、少なくとも１つを参考情報として取得し、取得した参考情報に基づいて、空調機制御用の標準運転パターンデータベースから、参考情報に対して所定の類似度基準を達成する第１の空調機制御用の標準運転プロフィールを取得し、第１の空調機制御用の標準運転プロフィールを、空調機に対して適用する空調管理部と、を有することを特徴とする。

本発明によれば、空調機を利用しているユーザの属性、環境、使用時期等の特性が類似している第三者のデータに基づいて、当該ユーザに応じた空調機運転パターンを生成することで、ユーザが快適と感じる空調機運転パターンを任意の場所で、提供することができる。
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

本発明の実施形態を実施するためのコンピュータシステムのブロック図である。 本発明に係る空調制御システムの全体構成を示す図である。 本発明に係る空調制御システムの詳細構成を示す図である。 本発明に係る空調制御方法の主なフローを示す図である。 本発明に係る空調制御システムの初期設定の流れの一例を示す図である。 本発明に係る属人情報を入力するためのユーザインターフェースの画面の一例を示す図である。 本発明に係る空調制御システムの使用前設定の流れの一例を示す図である。 本発明に係る空調機運転パターンにおける適正温度を計算するフローの一例を示す図である。 本発明に係る空調機運転パターンにおける温度の時系列を示す図である。 本発明に係る空調制御の標準運転パターン及びユーザ個別運転パターンを示す図である。 本発明に係る空調機運転パターンを表示するためのユーザインターフェースの画面の一例を示す図である。 本発明に係る空調機運転パターンを補正する際の流れを示す図である。 本発明に係る空調機運転パターンを時間帯毎に更新する際の処理を示す図である。

以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。なお、この実施形態により本発明が限定されるものではない。また、図面の記載において、同一部分には同一の符号を付して示している。

本開示の多くの態様は、コンピュータデバイスによって実行される動作のシーケンスとして説明される。また、本明細書で説明される様々な動作は、特定の回路（例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ））、１つ又は複数のプロセッサによって実行されるプログラム命令、又はその両方の組み合わせによって実行されてもよい。更に、本明細書に記載された動作のシーケンスは、コンピュータ命令のセットとして任意のコンピュータ可読記憶媒体に保存され、実行時に当該動作シーケンスに該当する機能をプロセッサに実行させるものであってもよい。従って、本開示の様々な態様は、多数の異なる形態で具体化されてもよく、それらのすべては本件発明の技術的範囲に含まれる。

本開示の実施形態の態様は人工知能に関する。一般に、ここでの「人工知能」とは、機械学習及びパターン認識などの機能を有する計算モデルである。この人工知能は、ローカル装置、サーバ／クライアント構成、分散型ネットワーク等、様々な動作環境に適用されてもよい。

次に、図１を参照して、本開示の実施形態を実施するためのコンピュータシステム３００について説明する。本明細書で開示される様々な実施形態の機構及び装置は、任意の適切なコンピューティングシステムに適用されてもよい。例えば、後述するユーザ端末、空調制御装置、及び空調制御サーバ装置はいずれも、ここで説明するコンピュータシステム３００によって実現されてもよい。コンピュータシステム３００の主要コンポーネントは、１つ以上のプロセッサ３０２、メモリ３０４、端末インターフェース３１２、ストレージインタフェース３１４、Ｉ／Ｏ（入出力）デバイスインタフェース３１６、及びネットワークインターフェース３１８を含む。これらのコンポーネントは、メモリバス３０６、Ｉ／Ｏバス３０８、バスインターフェースユニット３０９、及びＩ／Ｏバスインターフェースユニット３１０を介して、相互的に接続されてもよい。

コンピュータシステム３００は、プロセッサ３０２と総称される１つ又は複数の汎用プログラマブル中央処理装置（ＣＰＵ）３０２Ａ及び３０２Ｂを含んでもよい。ある実施形態では、コンピュータシステム３００は複数のプロセッサを備えてもよく、また別の実施形態では、コンピュータシステム３００は単一のＣＰＵシステムであってもよい。各プロセッサ３０２は、メモリ３０４に格納された命令を実行し、オンボードキャッシュを含んでもよい。

ある実施形態では、メモリ３０４は、データ及びプログラムを記憶するためのランダムアクセス半導体メモリ、記憶装置、又は記憶媒体（揮発性又は不揮発性のいずれか）を含んでもよい。メモリ３０４は、本明細書で説明する機能を実施するプログラム、モジュール、及びデータ構造のすべて又は一部を格納してもよい。例えば、メモリ３０４は、空調制御アプリケーション３５０を格納していてもよい。ある実施形態では、空調制御アプリケーション３５０は、後述する機能をプロセッサ３０２上で実行する命令又は記述を含んでもよい。

ある実施形態では、空調制御アプリケーション３５０は、プロセッサベースのシステムの代わりに、又はプロセッサベースのシステムに加えて、半導体デバイス、チップ、論理ゲート、回路、回路カード、及び/又は他の物理ハードウェアデバイスを介してハードウェアで実施されてもよい。ある実施形態では、空調制御アプリケーション３５０は、命令又は記述以外のデータを含んでもよい。ある実施形態では、カメラ、センサ、又は他のデータ入力デバイス（図示せず）が、バスインターフェースユニット３０９、プロセッサ３０２、又はコンピュータシステム３００の他のハードウェアと直接通信するように提供されてもよい。

コンピュータシステム３００は、プロセッサ３０２、メモリ３０４、表示システム３２４、及びＩ／Ｏバスインターフェースユニット３１０間の通信を行うバスインターフェースユニット３０９を含んでもよい。Ｉ／Ｏバスインターフェースユニット３１０は、様々なＩ／Ｏユニットとの間でデータを転送するためのＩ／Ｏバス３０８と連結していてもよい。Ｉ／Ｏバスインターフェースユニット３１０は、Ｉ／Ｏバス３０８を介して、Ｉ／Ｏプロセッサ（ＩＯＰ）又はＩ／Ｏアダプタ（ＩＯＡ）としても知られる複数のＩ／Ｏインタフェースユニット３１２，３１４，３１６、及び３１８と通信してもよい。

表示システム３２４は、表示コントローラ、表示メモリ、又はその両方を含んでもよい。表示コントローラは、ビデオ、オーディオ、又はその両方のデータを表示装置３２６に提供することができる。また、コンピュータシステム３００は、データを収集し、プロセッサ３０２に当該データを提供するように構成された1つ又は複数のセンサ等のデバイスを含んでもよい。

例えば、コンピュータシステム３００は、心拍数データやストレスレベルデータ等を収集するバイオメトリックセンサ、湿度データ、温度データ、圧力データ等を収集する環境センサ、及び加速度データ、運動データ等を収集するモーションセンサ等を含んでもよい。これ以外のタイプのセンサも使用可能である。表示システム３２４は、単独のディスプレイ画面、テレビ、タブレット、又は携帯型デバイスなどの表示装置３２６に接続されてもよい。

Ｉ／Ｏインタフェースユニットは、様々なストレージ又はＩ／Ｏデバイスと通信する機能を備える。例えば、端末インタフェースユニット３１２は、ビデオ表示装置、スピーカテレビ等のユーザ出力デバイスや、キーボード、マウス、キーパッド、タッチパッド、トラックボール、ボタン、ライトペン、又は他のポインティングデバイス等のユーザ入力デバイスのようなユーザＩ／Ｏデバイス３２０の取り付けが可能である。ユーザは、ユーザインターフェースを使用して、ユーザ入力デバイスを操作することで、ユーザＩ／Ｏデバイス３２０及びコンピュータシステム３００に対して入力データや指示を入力し、コンピュータシステム３００からの出力データを受け取ってもよい。ユーザインターフェースは例えば、ユーザＩ／Ｏデバイス３２０を介して、表示装置に表示されたり、スピーカによって再生されたり、プリンタを介して印刷されたりしてもよい。

ストレージインタフェース３１４は、１つ又は複数のディスクドライブや直接アクセスストレージ装置３２２（通常は磁気ディスクドライブストレージ装置であるが、単一のディスクドライブとして見えるように構成されたディスクドライブのアレイ又は他のストレージ装置であってもよい）の取り付けが可能である。ある実施形態では、ストレージ装置３２２は、任意の二次記憶装置として実装されてもよい。メモリ３０４の内容は、記憶装置３２２に記憶され、必要に応じて記憶装置３２２から読み出されてもよい。Ｉ／Ｏデバイスインタフェース３１６は、プリンタ、ファックスマシン等の他のＩ／Ｏデバイスに対するインターフェースを提供してもよい。ネットワークインターフェース３１８は、コンピュータシステム３００と他のデバイスが相互的に通信できるように、通信経路を提供してもよい。この通信経路は、例えば、ネットワーク３３０であってもよい。

ある実施形態では、コンピュータシステム３００は、マルチユーザメインフレームコンピュータシステム、シングルユーザシステム、又はサーバコンピュータ等の、直接的ユーザインターフェースを有しない、他のコンピュータシステム（クライアント）からの要求を受信するデバイスであってもよい。他の実施形態では、コンピュータシステム３００は、デスクトップコンピュータ、携帯型コンピュータ、ノートパソコン、タブレットコンピュータ、ポケットコンピュータ、電話、スマートフォン、又は任意の他の適切な電子機器であってもよい。

次に、本発明に係る空調制御システム４００の全体構成について説明する。

図２は、本発明に係る空調制御システム４００の全体構成を示す図である。図２に示すように、本発明の空調制御システム４００は、空調制御を行う部屋に配置された空調機４２０と、空調機に対する制御を行う空調制御装置４３０と、ユーザ端末４１０と、ユーザ端末４１０及び空調制御装置４３０と通信可能な空調制御サーバ装置４４０とを備える。ユーザ端末４１０と、空調機４２０と、空調制御装置４３０と、空調制御サーバ装置４４０とは、インターネット等の通信ネットワーク４２５を介して相互に接続される。

ユーザ端末４１０は、ユーザが利用する端末装置である。ユーザは、ユーザ端末４１０を介して、属人情報を入力したり、空調機を設定したり、空調機運転パターン（以下、「運転パターン」ということもある）を確認したりすることができる。ユーザ端末４１０は、例えば、スマートフォン、デスクトップコンピュータ、ノートブックコンピュータ、タブレット等、任意のデバイスであってもよい。

図２に示すように、ユーザ端末４１０は、各種情報を記憶するための記憶部４０４と、空調制御装置４３０の状況を管理するための専用アプリ４０６と、ユーザからの指示の入力や設定の確認を実現するための入出力部４０８と、空調制御サーバ装置４４０との通信を行うための通信部４１１と、空調制御装置４３０等との通信を行うための近距離通信部４１２とを含む。記憶部４０４は、例えばフラッシュメモリやハードディスクドライブであってもよい。近距離通信部４１２は、例えば内蔵のＮＦＣ（Ｎｅａｒ Ｆｉｅｌｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）モジュールや、ブルートゥース（登録商標）であってもよい。

空調機４２０は、例えば自宅、ホテル、オフィス等の部屋に設置され、当該部屋の空気調和を行うように構成されている装置である。空調機４２０は、既存の空調機から適宜に選択されてもよい。例として空調機４２０は、例えば、エアハンドリングユニット、ファンコイルユニット、パッケージエアコンディショナ、ルームエアコンディショナのうちのいずれかであってもよい。また、空調機４２０は、例えばリモコン４１４やユーザ端末４１０による遠隔操作によって設定されてもよい。

空調制御装置４３０は、ユーザ端末４１０と、空調機４２０と、空調制御サーバ装置４４０とを連動させ、空調制御サーバ装置４４０によって生成される空調機運転パターンを空調機４２０に対して適用するための装置である。この空調制御装置４３０は、例えば、空調機４２０に内蔵されているものであってもよく、従来の空調機に取付可能な付属デバイスであってもよい。

空調制御装置４３０は、ユーザ端末４１０等との通信を行うための近距離通信部４３２と、空調制御サーバ装置４４０との通信を行うための通信部４３４と、リモコン４１４や空調機４２０との赤外線による通信を行うための赤外線送受信部４３６と、例えば空調機４２０の性能効率等を計算するための計算部４３７と、各種情報を記憶するための記憶部４３８と、空調機４２０が設置されている部屋の湿度や温度等の情報を検出するための各種センサ４３９とを含む。この各種センサ４３９は、例えば、温度計、湿度計、光度計等、任意のセンサであってもよい。

空調制御サーバ装置４４０は、多数のユーザ端末、外部のデータベース、ＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）、又は人工衛星等の様々な情報源から、不特定多数のユーザの属人情報、空調機が設置される環境に関する環境情報、空調機が使用される時期に関する時期情報等に基づいて、特定のユーザに応じた空調機運転パターンを生成するサーバ装置である。
図２に示すように、空調制御サーバ装置４４０は、通信ネットワーク４２５を介して、ユーザ端末４１０と、空調機４２０と、空調制御装置４３０との通信を行うための接続部４４１と、多数の空調制御装置から収集した各種情報を蓄積するための蓄積部４４２と、各種情報に基づいて空調機運転パターンを生成する解析部４４４と、ユーザ毎に適切な運転パターンの選択、調整、及び適用を管理するための空調管理部４４８と、運転パターンを保管するための空調機運転パターンデータベース４４６（以下、「運転パターンデータベース」ということもある）とを含む。

以下、上述した空調制御システム４００の使用例を説明する。なお、本発明は以下の使用例の機能や処理に限定されない。

まず、ユーザは、ユーザ端末４１０の専用アプリ４０６を介して、属人情報（人種、年齢、性別等）を空調制御サーバ装置４４０の蓄積部に登録する。また、空調制御装置には、空調機４２０が設置されている場所の環境に関する環境情報（位置情報、建物の構造情報、天候情報）や、空調機情報（空調機の型式、性能効率等）が予め保存されていてもよい。

次に、ユーザは、ユーザ端末４１０の専用アプリ４０６から、空調機を設定したいとの旨を示す空調機設定要求を空調制御装置４３０に送信する。空調機設定要求を受信した空調制御装置４３０は、ユーザ端末４１０から、例えば当該ユーザの属人情報を取得し、空調制御サーバ装置４４０の空調機運転パターンデータベース４４６から、当該ユーザの属人情報、空調機の使用環境、及び／又は空調機の使用時期に対して所定の類似度を達成する空調機制御用の標準運転パターンを取得する。
また、後述するように、当該ユーザに対応するユーザ個別運転パターンが登録されていれば、空調制御装置４３０は、このユーザ個別運転パターンを標準運転パターンの代わりに取得してもよい。以下では、標準運転パターンとユーザ個別運転パターンとを特に区別する必要がない場合には、「運転パターン」と総称する。
なお、後述するように、当該ユーザに対応するユーザ個別運転パターンが空調制御サーバ装置４４０に登録されていない場合には、空調制御サーバ装置４４０の空調管理部４４８（又は空調制御装置４３０の計算部４３７）は、当該ユーザに関する属人情報、空調機の使用環境、空調機の使用時期、及びユーザの過去の操作履歴等に基づいて、当該ユーザ向けのユーザ個別運転パターンを生成してもよい。

次に、運転パターンを取得した空調制御装置４３０は、例えば近距離通信部４３２を介して、取得した運転パターンをユーザ端末４１０に送信する。そして、ユーザ端末４１０では、ユーザは、運転パターンを画面上に表示して、適宜に調整したり、確認したりすることができる。ユーザが運転パターンを確認した後、確認された運転パターンが空調制御装置４３０に送信される。その後、空調制御装置４３０は、この運転パターンを空調機４２０に適用する。

また、運転パターンが適用された後、空調制御装置４３０は、リモコン４１４やユーザ端末４１０による操作を監視し、運転パターンに対する補正情報を収集してもよい。また、運転パターンで予定していた室温と実際の室温が相違する場合、空調制御装置４３０の計算部４３７は、その室温の差に基づいて、空調機４２０が設置されている建物の構造情報や空調機４２０の性能効率を推定してもよい。更に、空調制御装置４３０は、所定の時期に（例えば１日１回）、ユーザの操作履歴による補正情報、及び推定した建物の構造情報や空調機４２０の性能効率の情報を空調制御サーバ装置４４０に送信してもよい。空調制御サーバ装置４４０は、これらの情報から、ユーザ個人の好み、空調制御装置４３０が設置されている環境、及び空調機４２０の特性を学習することができる。

上述した構成を有する空調制御システム４００により、空調機を利用しているユーザの属性、環境、使用時期等の特性に類似している第三者のデータに基づいて、当該ユーザに応じた空調機運転パターンを生成することで、ユーザが快適と感じる空調機運転パターンを任意の場所で、即座に提供することができる。

次に、図３を参照し、本発明に係る空調制御システム４００の詳細構成について説明する。図３は、図２に示した空調制御システム４００の詳細構成を示す図である。
なお、図３に例示される構成要素において、以上説明した構成要素と同じ参照符号を持つものについて、説明を省略する。

上述したように、空調制御サーバ装置４４０は、空調制御装置４３０や外部のデータベースから取得した各種情報を用いて、特定のユーザに応じた空調機運転パターンを生成することができる。図３では、空調制御サーバ装置４４０が１つの空調制御装置４３０と接続されている構成を例示しているが、実際には、空調制御サーバ装置４４０は、多数の空調制御装置と接続されており、それぞれの空調制御装置との間で、情報の通信や空調機運転パターンの生成及び提供を行うように構成されている。

まず、空調制御装置４３０の構成について説明する。上述したように、空調制御装置４３０は、空調機運転パターンを計算するための各種情報を格納する記憶部４３８を含む。図３に示すように、記憶部４３８は、例えば、環境情報５１１、制御情報５１２、時期情報５１３、属人情報５１４、運転パターン５１５、及びユーザ補正情報５１６を格納してもよいが、本発明はこれに限定されず、場合によっては、他の情報を格納してもよい。
なお、記憶部４３８が備える情報のうち、環境情報５１１と、制御情報５１２と、時期情報５１３とを、例えば空調制御装置４３０の各種センサ４３９によって取得してもよく、属人情報５１４とユーザ補正情報５１６とを、近距離通信部４３２を介してユーザ端末４１０から取得してもよく、赤外線送受信部４３６を介してリモコン４１４から取得してもよい。

環境情報５１１とは、空調機４２０が設置される環境に関する情報である。この環境情報５１０は、例えば、空調機４２０が設置される場所の位置情報（緯度や経度等の座標）、部屋の湿度や温度に関する情報、建物の構造情報（木材、鉄筋コンクリート、間取り、断熱材効率）、天候情報（過去、現在、及び将来の天気のパターン）等を含んでもよい。

制御情報５１２とは、ユーザの空調機４２０に対する操作の履歴（総計作動時間、温度や風量設定の変更）に関する情報、空調機に関する情報（型式、総計作動時間、クリーニング履歴、性能効率）等を含んでもよい。

時期情報５１３とは、空調機４２０が使用される日時及び季節に関する情報である。この時期情報５１３は、例えば、空調機４２０の起動日時（２０２０年１２月１５日の１７時５１分）等を含んでもよい。

属人情報５１４とは、空調機４２０のユーザの個人的な属性に関する情報である。この属人情報５１４は、例えば、ユーザの人種（日本人、ドイツ人等）、年齢（３７歳、５７歳等）、性別（男性・女性）、国籍（アメリカ合衆国、イギリス）、体重（６０キロ）、身長（１６５センチ）、氏名（ジョン・スミス）、及び生年月日（１９９７年７月１９日）等の情報を含んでもよい。

運転パターン５１５は、空調制御サーバ装置４４０から提供される運転パターンをローカルに保存した情報である。この運転パターン５１５は、例えば、空調制御の標準運転パターン及びユーザ個別運転パターンを含んでもよい。

ユーザ補正情報５１６は、ユーザが運転パターンに対して変更した箇所に関する情報である。このユーザ補正情報５１６は、例えば、運転パターンに対する温度の変更、風量の変更、起動日時の変更等、運転パターンの任意のパラメータに対する変更を示す情報を含んでもよい。

なお、上述した各種情報は、１つの使用インスタンスに関するものである。ここでの「使用インスタンス」とは、原則として、１台の空調機が設置される環境と、当該環境に滞在する１人又は複数のユーザを含む状況を意味する。空調制御サーバ装置４４０は、複数の空調制御装置（例示せず）から、複数の使用インスタンスに関する各種情報を収集し、既存の機械学習の手法を用いて解析することで、特定のユーザに応じた空調機運転パターンを生成することができる。

次に、空調制御サーバ装置４４０の構成について説明する。図３に示すように、空調制御サーバ装置４４０は、蓄積部４４２と、解析部４４４と、運転パターンデータベース４４６と、空調管理部４４８とを含む。

上述したように、蓄積部４４２は、多数の空調制御装置から収集した各種情報を蓄積するための機能部である。図３に示すように、蓄積部４４２は、例えば、集計環境情報５２１と、集計制御情報５２３と、集計時期情報５２４と、集計属人情報５２２と、集計ユーザ補正情報５２５とを含んでもよいが、本発明はこれに限定されず、場合によっては、他の情報を格納してもよい。蓄積部４４２が備える各種データの種類、内容、及び形式は、上述した記憶部４３８の各種情報と実質的に同様であるため、ここでは、その説明を省略する。
なお、１つの使用インスタンスに関する記憶部４３８の情報と異なり、空調制御サーバ装置４４０の蓄積部４４２の情報は、多数の空調制御装置（例示せず）から収集した、多数の使用インスタンスに関する情報（いわゆるビッグデータ）である。

解析部４４４は、蓄積部４４２において集計されている、多数の使用インスタンスに関する各種情報を、例えば既存のディープラーニングの手法又は機械学習の手法を用いて解析することにより、運転パターンを生成する機能部である。解析部４４４の機械学習の手法・手段としては、例えば、線形回帰手段、ニューラルネットワーク手段、時系列手段、クラスタリング手段、アンサンブル学習等、適宜に選択されてもよい。また、この機械学習手段は、生成された運転パターンに対するユーザフィードバックを用いて訓練することで、精度を向上させることができる。

解析部４４４は、蓄積部４４２に格納されている各種情報を取得して、当該各種情報に基づいて、標準運転パターンとユーザ個別運転パターンとを生成する機能部である。また、解析部４４４は、蓄積部４４２に格納される情報の他に、空調制御サーバ装置４４０の外部のデータベースをアクセスし、外部データベースの情報を運転パターンの生成に用いることができる。例えば、解析部４４４は、天候情報データベース５９０や、空気汚染情報データベース５９２の情報を取得して、運転パターンの生成に用いてもよい。

図３に示すように、解析部４４４は、標準運転パターンを生成するための標準運転パターン生成部５２６と、ユーザ個別運転パターンを生成するためのユーザ個別運転パターン生成部５２７と、生成済みの運転パターンを更新するための運転パターン更新部５２８とを含む。ここでは、「標準運転パターン」とは、多数の使用インスタンスの環境情報、制御情報、時期情報属人情報、及びユーザ補正情報等の統計的なデータに基づいて計算される、大雑把なユーザグループが概して好むであろう空調制御パターンを時間帯毎に規定するものである。また、この空調制御パターンとは、温度、湿度、風量、風向き、起動時間、終了時間等、空調機の各種制御パラメータを定める設定プロフィールである。
標準運転パターン生成部５２６は、標準運転パターンを生成するために、まず、蓄積部４４２において集計されている、多数の使用インスタンスに関する各種情報を、例えば既存のクラスタリング手段を用いてグループ分けする。このグループ分けでは、例えば集計属人情報５２２において類似している属性（人種、年齢、性別等）を有するユーザが同じグループにソーティングされるようにしてもよい。その結果、例えば「３０代日本人男性」や「５０年代白人女性」等、複数のユーザグループが生成される。
その後、標準運転パターン生成部５２６は、生成されたそれぞれのユーザグループ毎に、そのユーザグループに対応する環境情報、制御情報、及び時期情報を集計環境情報５２１、集計制御情報５２３、及び集計時期情報５２４から抽出し、上述した機械学習手段で解析することにより、それぞれのユーザグループに対応する標準運転パターンを生成する。これにより、ユーザグループ毎に、そのユーザグループのユーザが快適と感じるであろう標準運転パターンが生成され、例えば運転パターンデータベース４４６に格納される。

また、ここでは、ユーザ個別運転パターン生成部５２７が生成する「ユーザ個別運転パターン」とは、特定のユーザの使用インスタンスの環境情報、制御情報、時期情報属人情報、及びユーザ補正情報等に基づく、当該ユーザ個人が好むであろう空調制御パターンを時間帯毎に規定するものである。なお、ユーザ個別運転パターンを生成する処理の詳細については後述する。

運転パターン更新部５２８は、ユーザが標準運転パターン又はユーザ個別運転パターンに対して行った補正に基づいて、生成済みの運転パターンを更新する。生成済みの運転パターンをユーザのフィードバックである補正情報に基づいて継続的に更新することで、運転パターンを最適化し、運転パターンによる快適度を向上することができる。
なお、運転パターン更新部５２８は、標準運転パターンを取得した後、ユーザに関する属人情報、ユーザの使用環境に関する環境情報、ユーザの使用時期に関する時期情報、ユーザの過去の操作履歴、及び空調機の制御効果情報のうち、少なくとも１つに基づいて標準運転パターンに対して、ユーザに応じた運転パターンであるユーザ個別運転パターンを生成することもできる。
また、運転パターン更新部５２８は、標準運転パターンに対するユーザの補正を示す補正情報を空調制御装置から取得し、補正情報と所定の類似度を有する補正情報が一定以上存在する場合に、補正情報に基づいて、標準運転パターンを更新してもよい。

運転パターンデータベース４４６は、標準運転パターン生成部５２６によって生成される標準運転パターン５４２と、ユーザ個別運転パターン生成部５２７によって生成されるユーザ個別運転パターン５４４とのそれぞれを格納するためのデータベースである。運転パターンデータベース４４６は、例えば、ＳＱＬ等のドメイン固有言語を利用する関係データベース管理システム（ＲＤＢＭＳ）であってもよい。

空調管理部４４８は、空調制御装置４３０又はユーザ端末４１０から、空調機の設定を要求する空調機設定要求を取得する設定要求取得部５５２と、ユーザの使用インスタンスに関する参考情報を取得する参考情報取得部５５４と、運転パターンを取得する運転パターン取得部５５６と、運転パターンを空調機に対して適用する運転パターン適用部５５８とを含む。なお、空調管理部４４８のそれぞれの機能部の処理の詳細については後述する。

次に、図４を参照して、本発明に係る空調制御方法６００の主なフローについて説明する。
なお、以下説明する空調制御方法６００の工程のそれぞれは、図２及び図３に示す空調管理部の機能部によって実施される。

まず、ステップＳ６１０では、設定要求取得部５５２は、空調制御装置又はユーザ端末から、空調機の設定を要求する空調機設定要求を取得する。ここでは、「取得する」との表現は、収集したり、入手したり、獲得したり、受信したり、受領したりすることを含む。この空調機設定要求は、ユーザが空調機を使用するに当たって、適切な運転パターンの適用を要求する通知である。ユーザは、例えば空調機のリモコンやユーザ端末を介してこの空調機設定要求を入力してもよい。また、上述したように、対象の空調機は、ユーザの自宅の空調機であってもよく、行先のホテルやオフィスの空調機等、任意の空調機であってもよい。

次に、ステップＳ６２０では、参考情報取得部５５４は、ユーザの使用インスタンスに関する参考情報を取得する。ここでは、参考情報取得部５５４は、例えば空調制御装置の記憶部に予め格納されている各種情報を取得してもよく、又は、設定要求取得部５５２が空調機設定要求を取得した際に、参考情報を要求する指示を空調制御装置に送信してもよい。この要求を受信した空調制御装置は、例えば、各種センサを用いて使用インスタンスに関する情報の収集を開始してもよく、ユーザの属性を入力する画面をユーザ端末に表示してもよい。
ここでの参考情報とは、ユーザの使用インスタンスに関する環境情報、制御情報、時期情報、及び属人情報等のうちの少なくとも１つの情報である。なお、ユーザの使用インスタンスに関する情報が多い程、より適切な運転パターンの選択・生成が可能となるため、参考情報取得部５５４は、なるべく多くの情報を取得することが望ましい。

次に、ステップＳ６３０では、運転パターン取得部５５６は、ステップＳ６２０で取得した参考情報に基づいて、当該参考情報に対して所定の類似度基準を達成する標準運転テンプレートを取得する。この所定の類似度基準とは、特定の参考情報と対象の標準運転テンプレートの必要最低限の類似度を指定するものである。この所定の類似度基準は例えばパーセント（６０％の類似度、９０％の類似度）として表現されてもよい。
標準運転テンプレートを取得するためには、運転パターン取得部５５６は、例えば予め生成されている標準運転テンプレートを図３に示す運転パターンデータベース４４６から取得してもよい。一例として、取得された参考情報が、ユーザの属人情報である「４０年代日本人女性」を指定する場合、運転パターン取得部５５６は、運転パターンデータベース４４６に格納されている標準運転パターンを検索し、取得した参考情報に最も類似しているユーザグループに対応する標準運転テンプレートを取得してもよい。
なお、以上では、標準運転テンプレートが予め生成され、運転パターンデータベース４４６に格納されていることを前提に説明したが、本発明はそれに限定されない。例えば、取得した参考情報に対して所定の類似度基準を達成するものがない場合には、運転パターン取得部５５６は、新たな標準運転パターンの作成を要求する標準運転要求を図３に示す標準運転パターン生成部５２６に送信してもよい。その後、運転パターン取得部５５６は、新たに生成された標準運転テンプレートを取得してもよい。

次に、ステップＳ６３５では、図３に示すユーザ個別運転パターン生成部５２７は、ユーザ端末のユーザに応じたユーザ個別運転パターンを生成する。なお、このステップS６３５の実施は任意である。例えば、当該ユーザの使用インスタンスに関する情報がない場合には、ユーザ個別運転パターンの生成はスキップされ、使用インスタンスに関する情報が取得された際に行われてもよい。
上述したように、ユーザ個別運転パターンとは、特定のユーザの使用インスタンスの環境情報、制御情報、時期情報属人情報、及びユーザ補正情報等に基づく、当該ユーザ個人が好むであろう空調制御パターンを時間帯毎に規定するものである。このユーザ個別運転パターンを生成するためには、ユーザ個別運転パターン生成部５２７は、ステップＳ６３０で取得された標準運転パターンを、ユーザの使用インスタンスに関する情報（例えば、上述した環境情報、制御情報、時期情報、属人情報、ユーザ補正情報）に基づいて変更する。これにより、大雑把なユーザグループの統計的なデータに基づいて標準運転パターンを、特定の使用インスタンスにカスタマイズさせたユーザ個別運転パターンとして作り直すことができる。
なお、ここでは、ユーザ個別運転パターンが空調制御サーバ装置４４０のユーザ個別運転パターン生成部５２７に生成される例を説明したが、本発明はそれに限定されず、ユーザ個別運転パターンは、空調制御装置に生成されてもよい。この場合には、空調制御装置は、ユーザ個別運転パターンを生成するためのユーザ個別運転パターン生成部を備えてもよい。

次に、ステップＳ６４０では、運転パターン適用部５５８は、運転パターンを対象の空調機（例えば図３に示す空調機４２０）に対して適用する。ここで適用される運転パターンは、ステップＳ６３０で取得された標準運転パターンであってもよく、ステップＳ６３５で生成されたユーザ個別運転パターンであってもよいが、ユーザ個別運転パターンの方がユーザの使用インスタンスにカスタマイズされているため、ユーザ個別運転パターンが存在する場合には、ユーザ個別運転パターンの適用が望ましい。
運転パターン適用部５５８は、運転パターンを適用するために、対象の運転パターンを空調制御装置に送信し、当該運転パターンの適用を指示する運転パターン適用要求を送信する。この運転パターンと運転パターン適用要求を受信した空調制御装置は、運転パターンをローカルの記憶部（例えば、図３に示す記憶部４３８の運転パターン５１５）に保存する。その後、空調制御装置は、受信した運転パターンに指定されている温度・湿度・風量等のパラメータに従って、空調機を設定する。

これにより、ユーザが快適と感じる空調機運転パターンを任意の場所で、即座に提供することができる。従って、あるユーザが、行ったことがない場所へはじめて行く場合でも、当該ユーザに類似している多数の使用インスタンスから集計されたデータに基づいて生成された標準運転パターンの適用が可能となる。このため、ユーザは、はじめて過ごす場所の環境に適した空調機運転パターンを利用することによって、滞在地での快適度を向上させることができる。

次に、図５を参照して、本発明に係る空調制御システムを使用する際の初期設定について説明する。

図５は、本発明に係る空調制御システムの初期設定の手順７００の一例を示す図である。図５に示す手順７００は、例えばユーザが本発明に係る空調制御システムを自宅で使用する場合に行われる手順である。

まず、ステップＳ７０１では、ユーザは、専用アプリ（例えば図２に示す専用アプリ４０６）をユーザ端末４１０で入手する。専用アプリを入手するために、ユーザは、例えばユーザ端末４１０からアクセス可能なデジタルマーケットプレイスから専用アプリをダウンロードしてもよい。

次に、ステップＳ７０２では、ユーザは、ユーザ端末４１０から、ユーザ端末４１０と空調制御装置４３０を接続させるためのペアリング要求を空調制御装置４３０に送信する。このペアリング要求は、例えばブルートゥース（登録商標）等、既存の通信プロトコルによって実現されてもよい。
なお、ユーザ端末４１０と空調制御装置４３０のペアリングは、初回（又はそれ以降で切断された際）のみに行われる。また、ユーザ端末４１０がペアリング機能を備えない場合には、空調制御装置４３０は例えばＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）やＷｉｆｉを介してユーザ端末４１０と通信を行ってもよい。

次に、ステップＳ７０３では、ユーザは、ユーザ端末４１０の専用アプリを起動して、人種、年齢、性別等の属人情報を入力する。ここでの属人情報の入力は、例えば、空調制御サーバ装置４４０へのユーザ登録の一環として行われてもよい。その後、ユーザ端末４１０は、入力された属人情報を空調制御サーバ装置４４０に送信する。また、この際には、ユーザ端末４１０は、当該ユーザを一意に識別するユーザＩＤを生成し、当該属人情報に関する情報と共に送信してもよい。
なお、属人情報の入力の詳細は、図６を参照して後述する。

次に、ステップＳ７０４では、空調制御装置４３０は、ユーザの使用インスタンスに関する情報を取得する。取得される情報は、上述したように、例えば環境情報、制御情報、時期情報等を含む。ここで、空調制御装置４３０は、温度計、湿度計、光度計等の各種センサ（例えば、図２に示す各種センサ４３９）を用いて空調機の制御情報（性能効率）を計算したり、建物の構造に関する情報の入力をユーザに要求したり、使用インスタンスの地理的な場所を指定する位置情報をＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）から収集したりすることでユーザの使用インスタンスに関する情報を取得してもよい。空調制御装置４３０は、ここで取得した使用インスタンスの情報を空調制御サーバ装置４４０に送信する。
なお、ユーザの使用インスタンスに関する情報を空調制御装置４３０によって取得される例を説明したが、本発明はそれに限定されず、ユーザの使用インスタンスに関する情報の一部は空調制御サーバ装置４４０側で取得されてもよい。例えば、空調制御サーバ装置４４０は、空調制御装置４３０によって取得された位置情報（座標等）を用いて、その場所に関する天候情報や建物構造情報を人工衛星が提供するデータから取得してもよい。

次に、ステップＳ７０５では、空調制御サーバ装置４４０は、取得した属人情報を解析して、当該ユーザを、属性が一致する標準パターンに対応づけてもよい。具体的には、空調制御サーバ装置４４０は、当該ユーザのユーザＩＤを、例えば図３に示す運転パターンデータベース４４６に格納される標準運転パターンに紐づけてもよい。
なお、当該使用インスタンスの特性に一致する標準パターンが存在しない場合には、空調制御サーバ装置４４０は、この使用インスタンスの特性に一致する標準パターンを生成して対応付けてもよい。

次に、図６を参照して、本発明に係る属人情報を入力するためのユーザインターフェースについて説明する。

図６は、本発明に係る属人情報を入力するためのユーザインターフェースの画面８００の一例を示す図である。

ユーザインターフェースの画面８００は、例えば、ユーザが図５に示す初期設定を行う際に表示される、属人情報を入力するための画面である。ユーザは、例えば、タッチ画面、マウス、キーボード等のインターフェースデバイスを用いて、属人情報をユーザ端末４１０に介して入力してもよい。

図６に示すように、ユーザインターフェースの画面８００は、例えばユーザの氏名８０２、生年月日８０４、性別８０６、人種８０８、身長８１０、体重８１２、及び住所８１４等の属人情報の入力を受け付けるように構成されてもよい。

上述したように、ユーザインターフェースの画面８００を介して入力される属人情報は、例えば空調制御装置４３０の属人情報５１４のデータベースに格納されてもよく、空調制御サーバ装置４４０に送信されて集計属人情報５２２のデータベースに格納されてもよい。この属人情報は、標準運転テンプレート及びユーザ個別運転パターンを生成する際に用いられる。

次に、図７を参照して、本発明に係る空調制御システムを使用する際の使用前設定について説明する。

図７は、本発明に係る空調制御システムの使用前設定の手順９００の一例を示す図である。図７に示す手順９００は、例えばユーザが図５に示す初期設定の手順７００を行った後、ホテルやオフィス等、自宅以外の場所で本発明に係る空調制御システムを使用する場合に行われる手順である。

まず、ステップＳ８０１では、ユーザは、専用アプリ（例えば図２に示す専用アプリ４０６）をユーザ端末４１０で起動させる。

次に、ステップＳ８０２では、ユーザは、ユーザ端末４１０から、ユーザ端末４１０と空調制御装置４３０を接続させるためのペアリング要求を空調制御装置４３０に送信する。このペアリング要求は、例えばブルートゥース（登録商標）等、既存の通信プロトコルによって実現されてもよい。
なお、ここでは、ユーザが自宅以外の場所で本発明に係る空調制御システムを使用する場合を前提として説明しているため、ユーザ端末４１０と未接続の空調制御装置４３０のペアリングが必要となるが、ユーザ端末４１０と空調制御装置４３０が既にペアリング済みの場合には、Ｓ８０２は不要となる。

次に、ステップＳ８０３では、空調制御装置４３０は、運転パターンを要求する運転パターン取得要求を空調制御サーバ装置４４０に送信する。
なお、この運転パターン取得要求には、当該ユーザを一意に特定するためのユーザＩＤや、この空調制御装置４３０を識別するための空調制御装置識別子が含まれてもよい。

次に、ステップＳ８０４では、運転パターン取得要求を受信した空調制御サーバ装置４４０は、運転パターン取得要求に含まれるユーザＩＤに対応する標準テンプレートを、例えば図３に示す運転パターンデータベース４４６から取得し、当該標準テンプレートを空調制御装置４３０に送信する。一例として、運転パターン取得要求に含まれるユーザＩＤが「３０年代白人女性」向けの標準運転パターンに対応付けられている場合には、空調制御サーバ装置４４０は、当該標準運転テンプレートを空調制御装置４３０に送信する。

次に、ステップＳ８０５では、空調制御装置４３０は、空調機４２０の使用インスタンスに関する情報（環境情報、制御情報、時期情報属人情報、及びユーザ補正情報等）を取得し、空調制御サーバ装置４４０から送信された標準運転パターンを、当該使用インスタンス情報に基づいて変更することで、ユーザ個別運転パターンを生成する。
なお、このユーザ個別運転パターンの生成は、図６を参照して説明したステップＳ６３５と実質的に同様である。

次に、ステップＳ８０６では、空調制御装置４３０は、生成したユーザ個別運転パターンを空調機４２０に対して適用する。また、この際には、空調制御装置４３０は、適用した運転パターンをユーザ端末４１０に送信して、専用アプリの画面に表示してもよい。

これにより、ユーザが快適と感じる空調機運転パターンを任意の場所で、即座に提供することができる。従って、あるユーザが、行ったことがない場所へ行く場合でも、当該ユーザに類似している多数の使用インスタンスから集計されたデータに基づいて生成された標準運転パターンの適用が可能となり、ユーザがはじめて過ごす環境の快適度を向上させることができる。

次に、図８を参照して、本発明に係る空調機運転パターンにおける適正温度の計算について説明する。

図８は、本発明に係る空調機運転パターンにおける適正温度を計算するフローの一例を示す図である。上述したように、本発明に係る空調制御では、属人情報、建物の構造情報、空調機の性能効率等、ユーザの使用インスタンスに関する様々な情報を解析することで、ユーザが快適と感じるであろう空調機の運転パターンを生成する。この運転パターンを生成するためには、人間が快適と感じる適正温度を計算する必要がある。まず、ユーザの属人情報に基づいた基本適正温度を計算し、そしてこの基本適正温度を環境情報（建物の構造、天候等）や空調機の制御情報（性能効率）等に基づいて調整することで、ユーザの使用インスタンスにカスタマイズされた調整済み適正温度を生成することができる。
なお、以下の処理は、空調制御サーバ装置４４０又は空調制御装置４３０のユーザ個別運転パターン生成部によって実施されてもよい。また、以下では、基本適正温度を環境情報及び制御情報に基づいて調整する例について説明するが、本発明はそれに限定されず、他の情報に基づいた調整も可能である。

まず、ステップＳ９１０では、ユーザ個別運転パターン生成部は、ユーザの属人情報（人種、年齢、性別等）を取得する。ここでの属人情報の取得は、例えば図５のステップＳ７０３と実質的に同様であるため、ここでの説明を省略する。

次に、ステップＳ９１２では、ユーザ個別運転パターン生成部は、環境情報又は制御情報が既に取得されているかを判定する。環境情報又は制御情報が既に取得されていて、空調制御装置に格納されている場合には、本処理はステップＳ９１６へと進む。環境情報又は制御情報のいずれかが存在しない場合には、本処理はステップＳ９１４へと進む。

次に、ステップＳ９１４では、ユーザ個別運転パターン生成部は、環境情報又は制御情報を取得する。ここで、ユーザ個別運転パターン生成部は、温度計、湿度計、光度計等の各種センサ（例えば、図２に示す各種センサ４３９）を用いて空調機の制御情報（性能効率）を計算したり、建物の構造に関する情報の入力をユーザに要求したり、使用インスタンスの地理的な場所を指定する位置情報をＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）から収集したりすることで環境情報又は制御情報を取得してもよい。

次に、ステップＳ９１６では、ユーザ個別運転パターン生成部は、以下の数式１を用いて、ユーザの属人情報に基づいた基本適正温度を計算する。

ここでは、数式１におけるＴ_Ｅは、ユーザの体感温度であり、Ａ，Ｂ，Ｃ，及びＤは、ユーザの属人情報に基づいて機械学習手段によって計算された重み付けであり、ｔは部屋の温度であり、ｈは部屋の湿度である。なお、この基本適正温度の一例は図９に示される。
なお、数式１は基本適正温度を計算する式の一例であり、例えば、温度ｔまたは湿度ｈについて、３乗以上の項を追加する等の補正を行ってもよい。

次に、ステップＳ９１８では、ユーザ個別運転パターン生成部は、ステップＳ９１６で計算された基本適正温度を、当該使用インスタンスに関する環境情報に基づいて調整する。具体的には、ユーザ個別運転パターン生成部は、建物の材料（木材、撤去）、部屋の体積、断熱材の効率、場所の天候、空気汚染度等の様々な条件を考慮して、当該条件がユーザの体感温度に及ぼす影響を数値化した「環境修正値」を計算する。

次に、ステップＳ９２０では、ユーザ個別運転パターン生成部は、ステップＳ９１６で計算された基本適正温度を、当該使用インスタンスの空調機の制御情報に基づいて調整する。具体的には、ユーザ個別運転パターン生成部は、空調機の性能効率、設定可能な温度・湿度・風量等に基づいて、当該空調機の性能効率を数値化した「制御修正値」を計算する。
一例としては、ユーザ個別運転パターン生成部は、以下の数式２を用いて、空調機の性能効率を計算してもよい。

ここでは、数式２におけるＥｐは、空調機の性能効率を表す値であり、Ｔ_ｔは目的の温度、ｔ_iはＴ_ｔが空調機に対して設定された時刻であり、Ｔ_aはＴ_ｔが空調機に対して設定された時刻の温度であり、ｔ_fはＴ_ｔが達成された時刻である。一例として、目的の温度が２５度で、目的の温度が設定された時刻が１５時００分であり、その時刻の温度が３０であり、目的の温度が達成された時刻が１５時１０分である場合、数式２が（１０分/５度）となり、空調機の性能効率が「２」となる。

次に、ステップＳ９２２では、ユーザ個別運転パターン生成部は、ステップＳ９１６で計算された基本適正温度を、ステップＳ９１８で計算した環境修正値及びステップＳ９２０で計算した制御修正値に基づいて調整することで、当該使用インスタンスにおけるユーザが実際に感じる体感温度を示す調整済み適正温度を計算する。

次に、ステップＳ９２４では、ユーザ個別運転パターン生成部は、ステップＳ９１６で計算された基本適正温度と、ステップＳ９１８で計算した環境修正値と、ステップＳ９２０で計算した制御修正値と、ステップＳ９２２で計算した調整済み適正温度をデータベース（例えば、図３に示す運転パターンデータベース４４６）に格納する。

上述した処理によって計算されたデータを用いることで、ユーザ個別運転パターン生成部は、ユーザの使用インスタンスに応じたユーザ個別運転パターンを生成することができる。

次に、図９を参照して、本発明に係る空調機運転パターンにおける温度の時系列１０００の一例について説明する。この温度の時系列とは、１つの使用インスタンスに対して生成された空調機運転パターンにおける外気温、基本適正温度、室温、及び空調機の設定温度の１日（２４時間）にわたる推移を示すグラフである。

図９に示すグラフでは、横軸が時間を表し、縦軸が摂氏の温度を表す。また、図９に示す適正温度の時系列１０００は、２４時間の期間を３０分刻みの時間帯に分かれているが、時間帯の刻みの細かさは任意であり、１分刻み、３時間刻みなど、適宜に選択されてもよい。

図９に示す温度の時系列１０００は、外気温の推移１０１０、ユーザの属人情報に基づいて計算された基本適正温度１０２０、室温１０３０、及び空調機の設定温度１０４０を含む。

外気温の推移１０１０は、天気予報などに基づいて予想されている時間ごとの外の気温である。基本適正温度１０２０は、特定のユーザ属人情報に基づいて、上述した数式１を用いて計算される、時間ごとの基本適正温度である。室温１０３０は、例えば空調機の制御情報（性能効率）と外気温の推移１０１０に基づいて計算される、部屋の予想されている時間ごとの室温である。空調機の設定温度１０４０は、基本適正温度１０２０を実現するために必要となる空調機の時間ごとの設定気温である。この空調機の設定温度１０４０は、例えば当該空調機の制御情報（性能効率）に基づいて計算されてもよい。

なお、外気温、ユーザの属人情報に基づいて計算された基本適正温度、室温、及び空調機の設定温度を含む温度の時系列について説明したが、本発明に関わる運転パターンはそれに限定されず、それぞれの使用インスタンスに対してより多くの情報を管理してもよい。例えば、上述した環境修正値及び制御修正値が基本的性温度に及ぼす影響を示す温度の推移が含まれる時系列も可能である。

次に、図１０を参照して、本発明に係る空調制御の標準運転パターン１１２０及びユーザ個別運転パターン１１３０について説明する。図１０は、本発明に係る空調制御の標準運転パターン１１２０及びユーザ個別運転パターン１１３０の時系列を示す図である。

上述したように、標準運転パターン１１２０は、多数の第三者の使用インスタンスの統計的データに基づいて計算される、大雑把なユーザグループが概して好むであろう運転パターンである。図１０に示すように、この標準運転パターン１１２０は、例えば１日（２４時間）の時間帯ごとに、対象のユーザグループに属する一般的なユーザが好むであろう温度を規定する。例えば、図１０に示す標準運転パターン１１２０は、対象のユーザグループに属する一般的なユーザが、午前１１時半頃から午後１７時半頃までの時間帯において、安定した２８．５度を好むこと示す。

しかし、この標準運転パターン１１２０は、あくまでもあるユーザと類似している属性を持つ第三者から取得した統計的なデータに基づいて生成されるため、特定の個人の嗜好に合うとは限らない。従って、上述したように、本発明に関わる空調制御システムは、標準運転パターン１１２０を、特定のユーザの使用インスタンスに関する情報（例えば、上述した環境情報、制御情報、時期情報、属人情報、ユーザ補正情報）に基づいて変更することで、そのユーザの使用インスタンスにカスタマイズさせたユーザ個別運転パターン１１３０を生成することができる。

このユーザ個別運転パターン１１３０は、例えば１日（２４時間）の時間帯ごとに、特定のユーザが好むであろう温度を規定する。ただし、ユーザ個別運転パターン１１３０における時間ごとの温度は、第三者の統計的なデータではなく、特定のユーザの使用インスタンスの天候、建物の構造、空調機の性能効率等の情報を考慮して計算されるため、標準運転パターン１１２０よりも、特定のユーザの好みに一致する確率が高いと考えられる。

一例として、図１０に示すユーザ個別運転パターン１１３０は、午前８時頃から午後１８時頃まで、標準運転パターン１１２０の温度の推移と実質的に一致するが、それ以前の時間帯とそれ以降の時間帯において、標準運転パターン１１２０より低い温度を規定する。このユーザ個別運転パターン１１３０と標準運転パターン１１２０のズレは、例えば、ユーザの過去の空調制御履歴、又は入力された好み、建物の構造、空調機の性能効率等、当該ユーザの使用インスタンスに関する特有の属性に由来する。

次に、図１１を参照して、本発明に係る空調機運転パターンを表示するためのユーザインターフェースの画面について説明する。

図１１は、本発明に係る空調機運転パターンを表示するためのユーザインターフェースの画面１２００の一例を示す図である。ユーザインターフェースの画面１２００は、例えば、ユーザが、空調機に対して適用されている運転パターンを確認したり、パラメータを変更したりするための画面である。このユーザインターフェースの画面１２００は、例えば図２のユーザ端末４１０を介して表示されてもよい。

ユーザインターフェースの画面１２００には、例えば運転パターンの名称１２１０、仕事日・休日切り替え１２２０、温度を示す縦軸１２３０、時間を示す横軸１２５０、及び運転パターンの温度推移１２４０を含む。

運転パターンの名称１２１０は、例えば、現在適用中の運転パターンを識別するための名称である。この運転パターンの名称１２１０は、空調制御サーバ装置４４０又は空調制御装置４３０によって自動的に生成されてもよく、ユーザ入力によって生成されてもよい。仕事日・休日切り替え１２２０は、例えば仕事日と休日とで異なる運転パターンが設定されている場合に、表示中の運転パターンが仕事日の運転パターンに該当するか、休日の運転パターンに該当するかを示す。

運転パターンの温度推移１２４０は、現在適用中の運転パターンの時間ごとの温度推移１２４０を示す。ユーザは、例えばタッチ画面、マウス、キーボード等のインターフェースデバイスを用いて、温度推移の線を直接に動かすことで、横軸１２５０の時間帯に対して任意の温度を設定することができる。このように、ユーザは運転パターンを自分の好みに合わせて自由に補正することができる。
なお、図１１の例では、ユーザ個別運転パターンのみ表示しているが、ユーザ個別運転パターンに加え、必要に応じて、当該ユーザが属するユーザグループの標準運転パターンについても、ユーザ個別運転パターンとは異なる態様（線種、色彩、濃淡等）で重ねて表示してもよい（例えば、ユーザ個別運転パターンは実線、ユーザグループ標準運転パターンは破線、等）。これによって、ユーザは、自分の運転パターンが、どの時間帯でどの程度標準運転パターンと相違しているか、等を確認することができる。

次に、図１２を参照して、本発明に係る空調機運転パターンを補正する際の流れについて説明する。

図１２は、発明に係る空調機運転パターンを補正する際の流れ１３００を示す図である。上述したように、本発明に係る空調制御システムは、運転パターンに対してユーザが変更したパラメータを示す補正情報を収集し、当該ユーザに対応する個別運転パターン又は標準パターンを収集した補正情報に基づいて更新することで、運転パターンを最適化することができる。

まず、ステップＳ１３０１では、ユーザは運転パターンに対する補正を入力する。この補正は、例えば、温度、湿度、風量等の運転パターンのパラメータのうち、少なくとも１つの設定値を変更する指示であってもよい。この補正は、ユーザ端末４１０を用いて入力されてもよく、リモコン４１４を用いて入力されてもよい。

次に、ステップＳ１３０２では、空調機４２０は、ユーザ端末４１０又はリモコン４１４からの補正入力を受信し、運転パターンのパラメータを指示に従って変更する。

次に、ステップＳ１３０３では、空調制御装置４３０は、ステップＳ１３０２で行われた補正に関する補正情報を収集する。また、ここでは、空調制御装置４３０は、補正時の室温と、運転パターンで予想されていた室温（例えば、図９の室温１０３０）との差を計算し、この差に基づいて、この使用インスタンスの環境修正値又は制御修正値を推定してもよい。例えば、実際の温度が予想されていた温度を達成していない場合、空調機の性能効率が悪いや、断熱材が不十分等の推論を導出することができる。
次に、空調制御装置４３０は、収集した補正情報及び推定した修正値を空調制御サーバ装置４４０に送信する。この送信は、空調制御装置４３０が補正情報を収集するたびに行われてもよく、定期的に（例えば１日に１回）行われてもよい。

次に、ステップＳ１３０４では、空調制御サーバ装置４４０（具体的には、図３に示す運転パターン更新部５２８）は、補正情報及び推定した修正値を空調制御装置４３０から受信し、当該補正情報及び推定した修正値に基づいて、ユーザ個別運転パターンを更新する。具体的には、ここでは、運転パターン更新部は、収集された補正情報及び修正値を、例えば図３に示す運転パターンデータベース４４６に保存されている、当該ユーザに該当するユーザ個別運転パターンに反映させる。
これにより、例えばユーザが補正を行った場所と別の場所に移動して、ユーザ個別運転パターンを空調機に適用した場合でも、ユーザの補正が反映されているユーザ個別運転パターンを利用することができる。
なお、ユーザ個別運転パターンの更新は、空調制御装置４３０を介さずに、ユーザ端末４１０から、通信部４１１を介して、空調制御サーバ装置４４０と直接通信することによって行ってもよい。これによって、ユーザが屋外等にいる場合でも、ユーザインターフェースの画面１２００において温度推移の線を動かす等の操作により、空調制御サーバ装置４４０のユーザ個別運転パターンを更新することができる。

また、以上では、ユーザによる補正を当該ユーザのユーザ個別運転パターンに反映させる例について説明したが、本発明はそれに限定されない。一人のユーザから収集した補正情報は、当該ユーザに対応するユーザ個別運転パターンだけでなく、当該ユーザが属するユーザグループに対応する標準運転パターンに対して反映させることも可能である。具体的には、多数のユーザから受信した補正情報において、所定の類似度（例えば７０％の類似度、８０％の類似度）を有する補正情報が一定以上（例えば、特定のユーザグループの７割以上）存在する場合には、空調制御サーバ装置４４０の運転パターン更新部５２８は、この補正情報に指示されている補正を該当するユーザグループの標準運転パターンに対して反映してもよい。

一例として、「６０年代白人男性」のユーザグループに属するユーザのうち、８割以上のユーザが「午後１１時半頃から午前７時半頃までの室温を２３度から２０に変更する」ことを指示する補正を行う場合、空調制御サーバ装置４４０の運転パターン更新部５２８は、この補正を当該ユーザグループに対応する標準運転パターンに対して適用してもよい。

更に、運転パターン更新部５２８は、この補正情報を部分的に反映してもよい。一例として、所定の類似度を有する補正情報が一定以上存在する場合には、運転パターン更新部５２８は、この補正情報に指定されている補正をユーザグループの無作為に選択される一部のユーザ（例えば、８割）の標準運転パターンに対して反映させ、この一部のユーザのフィードバック（補正した運転パターンを維持するか、更に補正するか）により、ユーザグループ全体に対して反映させるか否かを判定してもよい。

これにより、ユーザ個別運転パターン及び標準運転パターンを、ユーザの補正に基づいて継続的に更新することで、運転パターンを最適化することができ、運転パターンによる快適度を向上することができる。

次に、図１３を参照して、本発明に係る空調機運転パターンを時間帯毎に更新する際の処理について説明する。

図１３は、本発明に係る空調機運転パターンを時間帯毎に更新する際の処理を示す図である。以上では、所定の類似度を有する補正情報が一定以上存在する場合、その補正情報に指示されている補正を該当するユーザグループの標準運転パターンに対して適用することについて説明したが、本発明はそれに限定されず、補正情報を他のユーザ（例えば、同じユーザグループに属するユーザ）のユーザ個別運転パターンに対して、時間帯ごとに適用することも可能である。
ただし、この場合には、ユーザが自分で設定した好みの設定を阻害しないように、当該ユーザが好みのパラメータを設定していない時間帯に対してのみ、補正情報による更新を行うことが望ましい。以下では、この際の例について説明する。

図１３に示すグラフでは、横軸が時間を表し、縦軸が摂氏の温度を表す。また、図１３に示す運転パターンは、２４時間の期間を３０分刻みの時間帯に分かれているが、時間帯の刻みの細かさは任意であり、１分刻み、３時間刻みなど、適宜に選択されてもよい。

図１３に示すグラフは、標準運転パターン１１２０と、ユーザ個別運転パターン１１３０と、ユーザが空調制御の設定を行っている操作期間（操作履歴が存在する時間帯）１４１５と、ユーザが空調制御の設定を行っていない非操作期間（操作履歴が存在しない時間帯）１４２５と、運転パターンの変更を表す補正線１４３５とを含む。

上述したように、空調制御サーバ装置の運転パターン更新部５２８（例えば図２に示す空調制御サーバ装置４４０の運転パターン更新部５２８）は、多数の使用インスタンスから、運転パターンに対する補正情報を収集する。この補正情報は、例えば、特定のユーザと同じユーザグループに属する第三者から取得される補正情報であってもよい。収集した補正情報において、所定の類似度（例えば７０％の類似度、８０％の類似度）を有する補正情報が一定以上（例えば、特定のユーザグループの７割以上）存在する場合には、運転パターン更新部５２８は、当該補正情報において指定されている時間帯と、当該ユーザのユーザ個別運転パターンに対してユーザによるパラメータ設定が行われている時間帯を比較する。その後、運転パターン更新部は５２８、ユーザによる設定が行われていない時間帯に対してのみ、収集した補正情報に規定されている変更を適用し、それ以外の時間帯を変更しない。

一例として、受信した補正情報は、午前１１時頃から、午後１８時頃まで、空調機の設定温度を２８度から２９度に上げ、午後１８時頃から、午後２０時頃まで空調機の設定気温を滑らかに２７度まで下げることを要求しているとする。運転パターン更新部５２８は、この補正情報において指示されている時間帯と、ユーザ個別運転パターンに対してユーザによる設定が行われている時間帯とを比較した結果、ユーザが午前１１時頃から、午後１８時頃までの間が操作期間１４１５に対応することを検知し、この時間帯に対する更新を禁止する。ただし、午後１８時から午後２０時までの間は、非操作期間１４２５に対応するため、運転パターン更新部は、この非操作期間１４２５を補正情報に合わせて更新する。

これにより、ユーザが空調機のパラメータを設定していない時間帯に対してのみ、第三者の補正情報による更新を行うことで、個人の好みを優先しつつ、運転パラメータの更新を行うことができる。
なお、以上では、第三者から収集した補正情報に基づいて他のユーザのユーザ個別運転パターンを更新する例について説明したが、本発明はそれに限定されない。例えば、別の実施形態では、第三者から収集した補正情報による変更がまず、同じユーザグループに対応する標準運転パターンに対して反映され、その後、そのユーザグループに属するユーザのユーザ個別運転パターンがこの更新された標準運転パターンに合わせて更新される構成も可能である。

以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。

４００ 空調制御システム
４１０ ユーザ端末
４２０ 空調機
４３０ 空調制御装置
４４０ 空調制御サーバ装置

Claims (10)

1. 空調機を制御する空調制御サーバ装置であって、
   前記空調制御サーバ装置は、
   通信ネットワークを介して、ユーザが利用するユーザ端末と、前記空調機を制御するための空調制御装置と接続可能であり、
   属人情報と、環境情報と、時期情報とを蓄積する蓄積部と、
   前記属人情報と、前記環境情報と、前記時期情報とを解析し、属人、環境、及び時期のうちの少なくとも１つに応じて、空調機制御用の標準運転パターンを複数生成する解析部と、
   前記解析部で生成された複数の前記標準運転パターンを格納する空調機制御用の標準運転パターンデータベースと、
   空調機設定要求を前記ユーザ端末又は前記空調制御装置から受信する場合、
   ユーザに関する属人情報、ユーザの使用環境に関する環境情報、及びユーザの使用時期に関する時期情報のうち、少なくとも１つを参考情報として取得し、
   取得した前記参考情報に基づいて、前記空調機制御用の標準運転パターンデータベースから、前記参考情報に対して所定の類似度基準を達成する第１の標準運転パターンを取得し、
   前記第１の標準運転パターンを、前記空調機に対して適用する空調管理部と、
   を有することを特徴とする、空調制御サーバ装置。
2. 前記空調管理部は、
   前記第１の標準運転パターンを取得した後、
   前記ユーザに関する前記属人情報、前記ユーザの使用環境に関する環境情報、前記ユーザの使用時期に関する時期情報、前記ユーザの過去の操作履歴、及び前記空調機の制御効果情報のうち、少なくとも１つに基づいて前記第１の標準運転パターンに対して、
   前記ユーザに応じた運転パターンであるユーザ個別運転パターンを生成する、
   ことを特徴とする、請求項１に記載の空調制御サーバ装置。
3. 前記空調管理部は、
   前記第１の標準運転パターンに対するユーザの補正を示す第１の補正情報を前記空調制御装置から取得し、
   前記第１の補正情報と所定の類似度を有する補正情報が一定以上存在する場合には、
   前記第１の補正情報に基づいて、前記第１の標準運転パターンを更新する、
   ことを特徴とする、請求項２に記載の空調制御サーバ装置。
4. 前記ユーザ個別運転パターンは、複数の時間帯に分かれており、
   前記空調管理部は、
   前記第１の補正情報を受信する場合、
   前記ユーザ個別運転パターンにおいて、前記ユーザからの操作履歴が存在しない時間帯を、前記第１の補正情報に基づいて更新する、
   ことを特徴とする、請求項３に記載の空調制御サーバ装置。
5. 前記属人情報は、人種、年齢、及び性別のうち、少なくともいずれかの項目を含む、
   ことを特徴とする、請求項１〜４のいずれかに記載の空調制御サーバ装置。
6. 前記空調管理部は、
   前記ユーザの入力、又は既存のＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ Ｓｅｒｖｉｃｅ）から、前記属人情報を取得する、
   ことを特徴とする、請求項１〜５のいずれかに記載の空調制御サーバ装置。
7. 前記環境情報は、位置情報、建物構造情報、及び天候情報のうち、少なくともいずれかの項目を含む、
   ことを特徴とする、請求項１〜６のいずれかに記載の空調制御サーバ装置。
8. 前記空調管理部は、
   前記環境情報の位置情報に基づいて、前記建物構造情報と、前記天候情報とを人工衛星から取得する、
   ことを特徴とする、請求項７に記載の空調制御サーバ装置。
9. 空調機を制御する空調制御システムであって、
   前記空調制御システムは、
   通信ネットワークを介して接続される空調制御装置と、空調制御サーバ装置とを含み、
   ユーザが利用するユーザ端末と接続可能であり、
   前記空調制御サーバ装置は、
   属人情報と、環境情報と、時期情報とを蓄積する蓄積部と、
   前記属人情報と、前記環境情報と、前記時期情報とを解析し、属人、環境、及び時期のうちの少なくとも１つに応じて、空調機制御用の標準運転パターンを複数生成する解析部と、
   前記解析部で生成された複数の前記標準運転パターンを格納する標準運転パターンデータベースと、
   空調機設定要求をユーザ端末から受信する場合、
   ユーザに関する属人情報、ユーザの使用環境に関する環境情報、及びユーザの使用時期に関する時期情報のうち、少なくとも１つを参考情報として取得し、
   取得した前記参考情報に基づいて、前記通信ネットワークを介して、前記標準運転パターンデータベースから、前記参考情報に対して所定の類似度基準を達成する第１の標準運転パターンを取得し、
   前記第１の標準運転パターンを、前記空調機に対して適用する空調管理部と、
   を有することを特徴とする、空調制御システム。
10. 空調機を制御する空調制御サーバ装置において実行される空調制御方法であって、
    前記空調制御サーバ装置は、
    通信ネットワークを介して、ユーザが利用するユーザ端末と、前記空調機を制御するための空調制御装置と接続可能であり、
    属人情報と、環境情報と、時期情報とを蓄積する蓄積部と、
    前記属人情報と、前記環境情報と、前記時期情報とを解析し、属人、環境、及び時期のうちの少なくとも１つに応じて、空調機制御用の標準運転パターンを複数生成する解析部と、
    前記解析部で生成された前記標準運転パターンを格納する標準運転パターンデータベースと、
    を含み、
    前記空調制御方法は、
    空調機設定要求を前記ユーザ端末又は前記空調制御装置から受信する場合、
    ユーザに関する属人情報、ユーザの使用環境に関する環境情報、及びユーザの使用時期に関する時期情報のうち、少なくとも１つを参考情報として取得する工程と、
    取得した前記参考情報に基づいて、前記標準運転パターンデータベースから、前記参考情報に対して所定の類似度基準を達成する第１の標準運転パターンを取得する工程と、
    前記第１の標準運転パターンを、前記空調機に対して適用する工程と、
    を含む、空調制御方法。

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