JP2021033550A - 支援装置及び支援プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】リフォーム、修繕、又は製作などの利便性を向上させる技術を提供する。【解決手段】支援装置５０は、リフォーム、修繕、又は製作の対象となる、居住空間に設置される対象物に関する情報を取得する対象物情報取得部６３と、居住空間に設置されたセンサにより過去に検知された検知情報の履歴を取得する検知情報取得部６１と、対象物情報取得部６３により取得された対象物に関する情報と、検知情報取得部６１により取得された検知情報の履歴に基づいて、対象物をリフォーム、修繕、又は製作する方法の候補を生成して提示する候補提示部６５と、を備える。【選択図】図２

Description

本開示は、支援技術及び支援プログラムに関する。

住宅は、人が生活するための重要な基盤である。住宅における暮らしの利便性や快適性を向上させるための様々な技術が提供されている（例えば、特許文献１参照）。

特許文献１には、顧客の意見に基づいたライフスタイルデータに基づいて顧客のライフスタイルに関するコンセプトを抽出し、抽出されたコンセプトをもつ住宅設備建材を抽出する技術が開示されている。

特開２００７−５８５７７号公報

本発明者らは、住宅設備建材を提供するだけでなく、住宅設備建材のリフォーム、修繕、又は製作を支援するサービスを提供することにより、住宅における暮らしの利便性や快適性を更に向上させることができると考え、本開示の技術に想到した。

本開示は、このような課題に鑑みてなされ、その目的は、リフォーム、修繕、又は製作などの利便性を向上させる技術を提供することにある。

上記課題を解決するために、本開示のある態様の支援装置は、リフォーム、修繕、又は製作の対象となる、居住空間に設置される対象物に関する情報を取得する対象物情報取得部と、居住空間に設置されたセンサにより過去に検知された検知情報の履歴を取得する検知情報取得部と、対象物情報取得部により取得された対象物に関する情報と、検知情報取得部により取得された検知情報の履歴に基づいて、対象物をリフォーム、修繕、又は製作する方法の候補を生成して提示する候補提示部と、を備える。

なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。

実施の形態に係る支援システムの構成を示す図である。 実施の形態に係る支援装置の構成を示す図である。 候補提示部により提示されたリフォーム方法の候補の例を示す図である。

本開示の実施の形態に係る支援システムは、居住空間の居住者（以下、「ユーザ」ともいう）が、設備、機器、家具、建材などの対象物をリフォーム、修繕、又は製作（以下、総称して「リフォームなど」ともいう）する際に、リフォームなどの方法の候補を提案する。支援システムは、居住空間に設置された各種のセンサによって、ユーザ、同居者、飼養されている動物などの状態、行動、生活態様や、対象物の状態、使用態様などを示す検知情報を検知して記録する。支援システムは、過去に検知されて記録された検知情報の履歴に基づいて、リフォームなどの方法の候補を生成して提示する。これにより、ユーザなどの状態、行動、生活態様や、対象物の状態、使用態様などに合ったリフォームなどの方法を的確に選択して提案することができる。したがって、ユーザの利便性を向上させることができる。

支援システムは、ユーザや同居者などの属性やデザインに関する嗜好などに更に基づいて、リフォームなどの方法の候補を生成してもよい。これにより、ユーザや対象物の状態などだけでなく、ユーザの属性や嗜好などにも合ったリフォームなどの方法を提案することができる。したがって、ユーザの利便性を更に向上させることができる。

支援システムは、候補としてユーザに提示される方法に含まれる複数の作業を、ユーザ自身が実行する作業と、他者に実行を依頼する作業に分けてユーザに提示してもよい。ユーザが休日などを利用してＤＩＹにより家具などをリフォーム、修繕、又は製作しようとする場合に、全ての作業を自身で実行するのは困難である場合がある。支援システムは、ユーザの技能などに合わせて、ユーザ自身が実行可能な作業と業者などに依頼すべき作業とを分けてユーザに提示してもよい。これにより、ユーザの利便性を更に向上させることができる。

支援システムにおいて、検知情報を検知するためのセンサは、住宅に限らず、宿泊施設、住宅や宿泊施設などに併設された駐車場や庭などの敷地、乳幼児や高齢者などを滞在させる施設など、人が居住、宿泊、又は滞在するための建築物又は敷地を含む任意の居住空間に設置してもよい。本実施の形態では、主に、住宅内にセンサを設置する例について説明する。

図１は、実施の形態に係る支援システムの構成を示す。支援システム１は、センサと、支援装置５０とを備える。センサは、住宅２内で生活するユーザ２０の位置や状態などや、対象物の位置や状態などを示す検知情報を検知する。支援装置５０は、住宅２内の設備、機器、建材などの対象物のリフォーム、修繕、又は製作を支援する。住宅２は、玄関３、洋室４、居室（ＬＤＫ）５、和室６、寝室７、トイレ８、浴室９、洗面室１０などの屋内の複数の領域と、駐車スペース１６などの屋外の複数の領域とを含む。

住宅２には、センサの例として、画像センサ３０、荷重センサ３１、開閉センサ３２、３Ｄセンサ３３などが設置される。これらのセンサは、住宅２内に設置された建材、家具、機器、又は設備などに設置され、自動的かつ継続的に情報を検知する。これらのセンサにより検知された情報は、無線通信によりホームサーバ４１に送信される。ホームサーバ４１は、収集された情報を、インターネット４０を介して支援装置５０に送信する。

図２は、実施の形態に係る支援装置の構成を示す。支援装置５０は、通信装置５１、表示装置５２、入力装置５３、スピーカー５４、制御装置６０、及び記憶装置７０を備える。支援装置５０は、サーバ装置であってもよいし、パーソナルコンピューターなどの装置であってもよいし、携帯電話端末、スマートフォン、タブレット端末などの携帯端末であってもよい。

通信装置５１は、インターネット４０などの通信網を介した他の装置との通信を制御する。通信装置５１は、有線又は無線の任意の通信方式により通信を行ってもよい。表示装置５２は、制御装置６０により生成される画面を表示する。表示装置５２は、液晶表示装置、有機ＥＬ表示装置などであってもよい。入力装置５３は、支援装置５０の使用者又は管理者による指示入力を制御装置６０に伝達する。入力装置５３は、マウス、キーボード、タッチパッドなどであってもよい。表示装置５２及び入力装置５３は、タッチパネルとして実装されてもよい。スピーカー５４は、制御装置６０により生成される音声を出力する。入力装置５３は、音声を入力するためのマイクロフォンなどであってもよく、音声認識技術により音声をテキスト情報に変換して入力してもよい。

記憶装置７０は、制御装置６０により使用されるプログラム、データなどを記憶する。記憶装置７０は、半導体メモリ、ハードディスクなどであってもよい。記憶装置７０は、ユーザデータベース７１、対象物データベース７２、リフォームデータベース７３、業者データベース７４、候補選択アルゴリズム７５、及び履歴情報保持部７６を備える。

ユーザデータベース７１は、支援装置５０による支援の対象となるユーザの情報を格納する。ユーザデータベース７１は、例えば、ユーザの性別、年齢、血液型、職業などの属性情報や、身長、体重、健康状態などの生体情報や、趣味、好きな飲食物、デザインの好み、飼養している動物の種類などの嗜好情報などを格納する。

対象物データベース７２は、リフォーム、修繕、又は製作の対象となる設備、機器、建材などの対象物や、対象物をリフォーム、修繕、又は製作するために必要な材料や工具などの情報を格納する。対象物データベース７２は、対象物の種類、サイズ、色、材質、外観、デザイン、機能、価格、入手方法、販売者などの情報を格納する。対象物データベース７２は、市販されている商品、ユーザがリフォーム、修繕、又は製作した対象物、支援システム１の管理者やユーザなどが設計した対象物などの情報を格納する。

リフォームデータベース７３は、対象物をリフォーム、修繕、又は製作する方法に関する情報を格納する。リフォームデータベース７３は、対象物をリフォーム、修繕、又は製作する方法の手順、それぞれの手順における作業の内容に関する情報を格納する。作業に関する情報は、ユーザ自身が実行する場合と、工務店などの業者に実行を依頼する場合に分けて格納される。ユーザ自身が実行する場合の作業に関する情報として、対象物の設計図、作業の内容、作業に必要な材料や工具などの種類、作業に必要な空間の大きさ、作業の難易度、作業に要する時間などの情報が格納される。業者に実行を依頼する場合の作業に関する情報として、作業を実行可能な業者ごとに、費用、納期、対象物の運送方法などの情報が格納される。

業者データベース７４は、対象物をリフォーム、修繕、又は製作する方法に含まれる作業の一部又は全部を実行する業者に関する情報を格納する。業者データベース７４は、業者の居所、連絡先、実行可能な作業の内容、平均的な納期、平均的な料金体系、評判などの情報を格納する。

候補選択アルゴリズム７５は、対象物をリフォーム、修繕、又は製作する方法の候補を選択するためのアルゴリズムである。候補選択アルゴリズム７５は、リフォームデータベース７３に格納されている、対象物をリフォーム、修繕、又は製作する方法の中から、ユーザの生活態様、状態、嗜好や、ユーザが要求する仕様などに合った方法の候補を抽出する。候補選択アルゴリズム７５は、ユーザの生活態様、状態、嗜好、仕様などに合った対象物を対象物データベース７２から抽出し、抽出された商品をリフォーム、修繕、又は製作する方法をリフォームデータベース７３から抽出してもよい。候補選択アルゴリズム７５は、対象物や対象物の周囲に関する情報、ユーザデータベース７１に格納されたユーザに関する情報、履歴情報保持部７６に格納された検知情報の履歴、検知情報に基づいて解析されたユーザの行動態様やデザインに関する嗜好、対象物の使用態様などの情報を入力層に入力し、入力された情報に応じた対象物、又は対象物をリフォーム、修繕、又は製作する方法の候補を出力層から出力するニューラルネットワークなどであってもよい。候補選択アルゴリズム７５は、これらの情報に関する条件と、その条件が充足されたときに推奨される対象物又は方法の候補とを対応づけたルールベースのアルゴリズムであってもよい。候補選択アルゴリズム７５は、これらの情報に基づいて、対象物データベース７２に格納されている対象物又はリフォームデータベース７３に格納されている方法をスコアリングするためのアルゴリズムであってもよい。候補選択アルゴリズム７５は、対象物の種類ごとに設けられる。候補選択アルゴリズム７５は、ユーザの年齢、性別、職業などの属性ごとに設けられてもよいし、ユーザごとに設けられてもよい。

履歴情報保持部７６は、住宅２内に設置されたセンサなどによって検知された検知情報、検知情報の解析結果、ユーザに提示された方法の候補などの履歴情報を格納する。

制御装置６０は、検知情報取得部６１、ユーザ情報取得部６２、対象物情報取得部６３、嗜好情報取得部６４、候補提示部６５、学習部６６、データベース更新部６７、及び情報提供部６８を備える。これらの構成は、ハードウエア的には、任意のコンピュータのＣＰＵ、メモリ、その他のＬＳＩなどにより実現され、ソフトウエア的にはメモリにロードされたプログラムなどによって実現されるが、ここではそれらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックがハードウエアのみ、またはハードウエアとソフトウエアの組合せなど、いろいろな形で実現できることは、当業者には理解されるところである。

検知情報取得部６１は、センサによって検知された検知情報を取得して、履歴情報保持部７６に格納する。

ユーザ情報取得部６２は、ユーザに関する情報を取得してユーザデータベース７１に格納する。ユーザ情報取得部６２は、入力装置５３などを介して、ユーザからユーザの属性情報、生体情報、生活態様などの情報を取得してもよい。ユーザ情報取得部６２は、履歴情報保持部７６に格納された検知情報の履歴に基づいて、ユーザ、同居者、又は飼養されている動物の状態、属性、又は行動を推定してもよい。例えば、ユーザ情報取得部６２は、画像センサ３０又は３Ｄセンサ３３により撮像されたユーザ、同居者、又は動物の撮像画像の履歴を解析して、ユーザなどの状態、属性、行動、生活態様などの情報を推定してもよい。

対象物情報取得部６３は、リフォームなどの対象となる対象物に関する情報を取得する。対象物情報取得部６３は、入力装置５３などを介して、ユーザから対象物の指定を受け付ける。対象物情報取得部６３は、入力装置５３などを介して、対象物の仕様、機能、寸法などといった対象物に関する条件の指定をユーザから受け付けてもよい。ユーザから指定された対象物が既に住宅２内に存在する場合、対象物情報取得部６３は、画像センサ３０又は３Ｄセンサ３３により撮像された対象物の撮像画像の履歴を解析して、対象物の設置位置、設置時期、寸法、外観、デザイン、材質、状態、対象物の周囲の空間の寸法、対象物の周囲に設置されている機器、設備、家具、建材などの外観やデザインなどの情報を取得してもよい。また、対象物情報取得部６３は、開閉センサ３２により検知された対象物の扉や引き出しなどを開閉した履歴や、荷重センサ３１により検知された対象物の重量や対象物から出し入れされた物の重量などの履歴を解析して、対象物の状態や使用態様などの情報を推定してもよい。対象物が住宅２内に存在しない場合、対象物情報取得部６３は、入力装置５３などを介して、ユーザから対象物の設置位置や寸法などの指定を受け付けてもよい。対象物情報取得部６３は、設置位置として指定された位置の撮像画像を参照して、設置位置の周囲の空間の寸法、設置位置の周囲に設置されている機器、設備、家具、建材などの外観やデザインなどの情報を取得してもよい。

嗜好情報取得部６４は、ユーザや同居者の嗜好に関する情報を取得する。嗜好情報取得部６４は、入力装置５３などを介して、ユーザからデザインなどに関する嗜好情報を取得してもよい。嗜好情報取得部６４は、画像センサ３０又は３Ｄセンサ３３により撮像された住宅２内の撮像画像を参照して、住宅２内に設置されている設備、機器、家具、建材などや、ユーザの衣服、装飾品、所有物などのデザインの傾向を解析することにより、ユーザの嗜好情報を推定してもよい。

候補提示部６５は、候補選択アルゴリズム７５を使用して、対象物をリフォーム、修繕、又は製作する方法の候補を生成して提示する。候補提示部６５は、ユーザから指定された対象物の種類に応じた候補選択アルゴリズム７５を使用して、リフォームデータベース７３に格納された対象物をリフォーム、修繕、又は製作する方法の中から候補を選択する。候補提示部６５は、対象物データベース７２に格納された対象物の中から対象物を選択し、選択された対象物をリフォーム、修繕、又は製作する方法をリフォームデータベース７３から抽出してもよい。候補提示部６５は、ユーザから指定された対象物に関する条件や、対象物の設置可否などに基づいて、対象物データベース７２に格納された対象物又はリフォームデータベース７３に格納された方法を予めフィルタリングしてもよい。対象物の設置可否は、対象物の候補の寸法、対象物の設置位置の周囲の空間の寸法、対象物の設置位置の周囲の環境と対象物の候補に要求される仕様などに応じて判定されてもよい。候補提示部６５は、対象物を構成する複数の部品や材料などの候補をそれぞれ選択し、選択された部品や材料などにより構成される対象物をリフォーム、修繕、又は製作する方法を候補として選択してもよい。

候補提示部６５は、選択された候補を表示装置５２などを介してユーザに提示する。候補提示部６５は、複数の候補が選択された場合、それらの候補をスコアリングし、表示順序を決定してもよい。候補提示部６５は、候補として提示する方法に含まれる作業を、ユーザ自身が実行する作業と、他者に実行を依頼する作業に分けてユーザに提示してもよい。この場合、候補提示部６５は、候補として提示する方法に含まれる作業の内容をリフォームデータベース７３から取得するとともに、ユーザデータベース７１に格納されているユーザの技能などを示す情報を取得する。候補提示部６５は、候補として提示する方法に含まれるそれぞれの作業の内容と、ユーザの技能、作業空間、作業時間などを参照して、それぞれの作業をユーザが自身で実行可能か否かを判定する。候補提示部６５は、ユーザ自身が実行可能な作業については、対象物の設計図、作業の内容、作業に必要な材料や工具などの種類、作業に必要な空間の大きさ、作業の難易度、作業に要する時間などの情報を提示する。候補提示部６５は、他者に実行を依頼する作業については、作業を実行可能な業者、費用、納期、対象物の運送方法などの情報を提示する。

学習部６６は、対象物に関する情報、検知情報の履歴、ユーザや動物などの状態、属性、行動、又は嗜好情報と、対象物に関する情報と、対象物をリフォーム、修繕、又は製作する方法に関する情報に基づいて、候補選択アルゴリズム７５を機械学習する。学習部６６は、検知情報の履歴、ユーザや動物などの状態、属性、行動、又は嗜好情報から推定されるデザインの嗜好などと合致する対象物が候補として選択されやすくなるように、ニューラルネットワークの中間層の重みや数式の係数などを調整することにより、候補選択アルゴリズム７５を学習してもよい。学習部６６は、候補としてユーザに提示した方法をユーザが実際に実行したか否か、ユーザが実行した場合はその方法の実行結果またはユーザによる評価などの情報を取得し、取得した情報を教師データとして候補選択アルゴリズム７５を再学習してもよい。また、学習部６６は、候補としてユーザに提示した方法で対象物がリフォーム、修繕、又は製作された後に検知情報取得部６１により取得された検知情報の履歴を解析した結果を教師データとして候補選択アルゴリズム７５を再学習してもよい。例えば、候補が実際に実行された場合や、その方法の実行結果又は評価が肯定的である場合や、候補が実際に実行された後に良好な検知情報が取得された場合は、学習部６６は、その候補を選択したときに入力層に入力されていた情報がニューラルネットワークの入力層に入力されたときに、その候補がより選択されやすくなるように中間層の重みを調整してもよい。また、候補が実行されなかった場合や、その方法の実行結果又は評価が否定的である場合や、候補が実際に実行された後に良好でない検知情報が取得された場合は、学習部６６は、その候補を選択したときに入力層に入力されていた情報がニューラルネットワークの入力層に入力されたときに、その候補が選択されにくくなるように中間層の重みを調整してもよい。これにより、候補選択アルゴリズム７５を実際にユーザに適用した結果を候補選択アルゴリズム７５にフィードバックすることができるので、より的確な候補を提示し、ユーザを支援することができる。

データベース更新部６７は、ユーザデータベース７１、対象物データベース７２、リフォームデータベース７３、又は業者データベース７４に登録するデータを取得し、各データベースを更新する。データベース更新部６７は、例えば、対象物をリフォーム、修繕、又は製作したユーザから、リフォームなどに関する情報を取得してリフォームデータベース７３を更新する。

情報提供部６８は、履歴情報保持部７６に保持された検知情報、ユーザがリフォーム、修繕、又は製作した対象物に関する情報などを情報提供先に送信する。情報提供部６８は、リフォームなどを施工する業者や、リフォームなどの対象となる設備、機器、家具、建材などの製造、販売、保守を行う業者などに情報を提供してもよい。情報提供部６８は、情報提供先に提供した情報の種類、量、タイミングなどに応じて、情報提供先に対価を課金してもよい。

図３は、候補提示部により提示されたリフォーム方法の候補の例を示す。本図の例では、ユーザが住宅２内に設置されたタンスのリフォームを希望している。対象物情報取得部６３は、タンスの画像を解析してタンスの寸法を取得する。嗜好情報取得部６４は、タンス及びその周囲の画像を解析して、タンスの周囲に設置されているテーブルの天板の材質をユーザの嗜好情報として取得する。候補提示部６５は、ユーザの嗜好に合ったデザインのタンスの候補として、テーブルの天板と同じ材質の天板を有するタンスを対象物データベース７２から抽出し、抽出されたタンスにリフォームする方法をリフォームデータベース７３から抽出して提示する。抽出された方法において、材料を準備する作業は、木材販売サイトで購入することが提案されている。提示画面に設けられた注文ボタンがクリックされると、候補提示部６５は、木材販売サイトで材料を自動的に発注する。タンスの天板を外して新しい天板を取り付ける作業は、ユーザ自身が実行可能であると判定され、ユーザ自身が実行する方法が提示されている。ユーザ自身が実行する作業は、難易度が星印の数で表されているので、ユーザは難易度を参照して自身が実行するか否かを検討することができる。

嗜好情報取得部６４は、住宅２内の別の居室の画像を解析して、ガラス材を使用した家具が多く設置されていることを嗜好情報として取得する。候補提示部６５は、ユーザの嗜好に合ったデザインのタンスにリフォームする方法の候補として、タンスの天板の上にガラス板を設置する方法をリフォームデータベース７３から抽出して提示する。

対象物情報取得部６３は、タンスの引き出しに設置された開閉センサ３２により検知された検知情報の履歴を分析して、引き出しの使用頻度を推定する。候補提示部６５は、引き出しの使用頻度に合わせて、引き出しを増設する方法をリフォームデータベース７３から抽出して提示する。抽出された方法において、引き出しを増設する作業は、ユーザの技能では実行できないと判定され、工務店に依頼することが提案されている。

上記の支援システム１の具体的な適用例を以下に示す。

［洗面化粧台］
ユーザが洗面化粧台をリフォームする例について説明する。検知情報取得部６１は、画像センサ３０又は３Ｄセンサ３３により撮像された既設の洗面化粧台及びその周囲の画像を取得する。検知情報取得部６１は、ユーザが携帯端末などにより撮像した洗面化粧台及びその周囲の画像を取得してもよい。ユーザ情報取得部６２は、入力装置５３を介してユーザから、又は、画像センサ３０などにより検知された検知情報の履歴を解析して、洗面化粧台を使用する居住者や飼養動物の数及び属性や、洗面化粧台の使用頻度、使用目的、使用態様などの情報を取得する。例えば、ユーザ情報取得部６２は、複数の居住者が洗面化粧台を使用する時間帯が重複している、飼養している動物の用具などを洗面台で手洗いしている、趣味の書道用具を洗面化粧台で洗い置きしている、などの情報を取得する。対象物情報取得部６３は、洗面化粧台の画像を解析して、洗面化粧台の寸法や、洗面化粧台の仕様、例えば蛇口の数、収納の数、鏡の寸法などや、洗面化粧台の周囲に設置されている物の種類、位置、及び寸法や、洗面化粧台が使用する水道や排水口などの設備の位置などの情報を取得する。嗜好情報取得部６４は、入力装置５３を介してユーザから、又は、画像センサ３０などにより検知された検知情報の履歴を解析して、洗面化粧台のデザイン、材質、風合いなどに関するユーザの嗜好情報を取得する。

候補提示部６５は、上記の情報を候補選択アルゴリズム７５に入力して、ユーザのニーズや嗜好などに合った対象物の候補を選択する。候補提示部６５は、選択された対象物を製作する方法をリフォームデータベース７３から抽出する。候補提示部６５は、抽出された方法の候補をユーザに提示する。候補提示部６５は、抽出された方法の候補によって洗面化粧台をリフォームしたイメージを生成して提示してもよい。候補提示部６５は、ユーザにより選択された方法において必要な材料や部品などを自動的に発注したり、業者に作業を依頼したりしてもよい。

［床材］
住宅の床に敷設された床材をリフォームする例について説明する。検知情報取得部６１は、画像センサ３０又は３Ｄセンサ３３によって撮像された住宅２内の床の画像を取得する。対象物情報取得部６３は、入力装置５３を介してユーザから、又は、画像センサ３０などによって検知された検知情報を解析して、床材の寸法、材質、下地の有無、種類、床暖房設備の有無、種類、床下収納の有無、寸法などの情報を取得する。また、対象物情報取得部６３は、入力装置５３を介してユーザから、又は、画像センサ３０などによって検知された検知情報を解析して、ソファーやカーテンなどの家具の有無、種類、位置、ピアノや本棚などの荷重の有無、程度、位置、窓などの採光設備の有無、寸法、位置、観葉植物、キッチン、洗面台などの水分を有する設備や建材などの有無、種類、位置、飼養している動物の有無、種類、数、隣接する部屋の有無、位置、居住者の属性、数、アレルギーの有無などの情報を取得する。嗜好情報取得部６４は、入力装置５３を介してユーザから、又は、画像センサ３０などによって検知された検知情報を解析して、部屋に設置された設備、機器、家具、建材、内装材などのデザインに関する嗜好情報を取得する。

候補提示部６５は、上記の情報を候補選択アルゴリズム７５に入力して、ユーザのニーズや嗜好などに合った床材の候補を対象物データベース７２から選択する。候補提示部６５は、選択された床材の寸法、色、柄、デザイン、機能、割付け、張付けの方向、必要な床材の数、施工方法などを、リフォームデータベース７３を参照して決定する。候補提示部６５は、床材をリフォームする方法の候補をユーザに提示する。候補提示部６５は、抽出された方法の候補によって床材をリフォームしたイメージを生成して提示してもよい。候補提示部６５は、ユーザにより選択された方法において必要な材料や部品などを自動的に発注したり、業者に作業を依頼したりしてもよい。

［収納家具］
新設する収納家具を製作する例について説明する。検知情報取得部６１は、画像センサ３０又は３Ｄセンサ３３により撮像された住宅２内の画像を取得する。対象物情報取得部６３は、入力装置５３を介してユーザから、収納家具の寸法と設置位置の指定を受け付ける。対象物情報取得部６３は、収納家具の寸法の指定をユーザから受け付け、受け付けた寸法の収納家具を設置可能な位置を住宅２の画像を参照して判定し、ユーザに提示してもよい。対象物情報取得部６３は、収納家具の設置位置の指定をユーザから受け付け、受け付けた設置位置に設置可能な収納家具の寸法を住宅２の画像を参照して判定し、ユーザに提示してもよい。対象物情報取得部６３は、入力装置５３を介してユーザから、又は、画像センサ３０などによって検知された検知情報を解析して、収納家具に収納する収納物の種類、用途、機能、寸法、体積、重量、数量などの情報を取得する。ユーザ情報取得部６２は、入力装置５３を介してユーザから、又は、画像センサ３０などによって検知された検知情報を解析して、ユーザの家族構成、生活態様、飼養している動物、住宅２の間取りなどの情報を取得する。嗜好情報取得部６４は、入力装置５３を介してユーザから、又は、画像センサ３０などによって検知された検知情報を解析して、収納家具を設置する部屋に設置されている他の設備、機器、家具、建材などの情報、デザインに関するユーザの嗜好情報などを取得する。

候補提示部６５は、上記の情報に基づいて、ユーザのニーズ、嗜好、使用目的や、収納家具の設置位置、設置空間、収納物などに合った収納家具を設計する。候補提示部６５は、収納家具の形状、寸法、材質、色、柄、風合い、引き出しなどの形状、寸法、数、扉の有無、形状、材質などの設計要素のそれぞれを上記の情報に基づいて選択してもよい。候補提示部６５は、設計した収納家具の候補をユーザに提示する。候補提示部６５は、提示された方法の候補によって製作された収納家具を設置したイメージを生成して提示してもよい。候補提示部６５は、ユーザにより選択された方法において必要な材料や部品などを自動的に発注したり、業者に作業を依頼したりしてもよい。

［ペット用家具］
ユーザが飼養する動物のための家具を製作する例について説明する。検知情報取得部６１は、画像センサ３０又は３Ｄセンサ３３によって撮像された住宅２内の画像などの検知情報を取得する。対象物情報取得部６３は、入力装置５３を介してユーザから、又は、画像センサ３０などにより検知された検知情報を解析して、住宅２の間取り、室内の寸法、ユーザが飼養する動物の種類、年齢、大きさ、活発度などの情報を取得する。嗜好情報取得部６４は、入力装置５３を介してユーザから、又は、画像センサ３０などにより検知された検知情報の履歴を解析して、住宅２に設置された設備、機器、家具、建材などのデザインに関する嗜好情報を取得する。

候補提示部６５は、ユーザが飼養する動物の種類、年齢、大きさ、活発度などに応じて、動物に必要な運動量に見合ったキャットウォーク、アジリティ器具などの対象物を対象物データベース７２から抽出する。候補提示部６５は、室内の寸法、ユーザの嗜好情報などに応じて、抽出された対象物を製作する方法をリフォームデータベース７３から抽出する。候補提示部６５は、抽出された方法の候補をユーザに提示する。候補提示部６５は、ユーザにより選択された方法において必要な材料や部品などを発注したり、業者に作業を依頼したりしてもよい。候補提示部６５は、提示された方法により対象物が製作された後に検知情報取得部６１により取得された検知情報を解析した結果に基づいて、対象物をリフォームする方法を提案してもよい。例えば、対象物を使用する動物の動画像を解析することにより取得された動物の運動の態様に合うように対象物をリフォームする方法の候補を提案してもよい。

本実施の形態では、複数のユーザに対する支援を統括的に管理する支援装置５０を設ける例を説明したが、ユーザごとに支援装置５０が設けられてもよい。この場合、例えば、ホームサーバ４１やユーザの携帯端末などが支援装置５０の機能を備えてもよい。

以上の実施形態、変形例により具体化される発明を一般化すると、以下の技術的思想が導かれる。

本開示のある態様は、支援装置である。この支援装置は、リフォーム、修繕、又は製作の対象となる、居住空間に設置される対象物に関する情報を取得する対象物情報取得部と、居住空間に設置されたセンサにより過去に検知された検知情報の履歴を取得する検知情報取得部と、対象物情報取得部により取得された対象物に関する情報と、検知情報取得部により取得された検知情報の履歴に基づいて、対象物をリフォーム、修繕、又は製作する方法の候補を生成して提示する候補提示部と、を備える。この態様によると、ユーザに合ったリフォームなどの方法を的確に選択して提案することができるので、ユーザの利便性を向上させることができる。

候補提示部は、検知情報の履歴に基づいて、居住空間に居住する居住者又は動物の状態、属性、又は行動を推定し、推定された結果に基づいて候補を生成してもよい。この態様によると、ユーザの状態、属性、又は行動に合ったリフォームなどの方法を的確に選択して提案することができるので、ユーザの利便性を更に向上させることができる。

支援装置は、デザインに関する居住者の嗜好情報を取得する嗜好情報取得部を更に備え、嗜好情報取得部により取得された居住者の嗜好情報に更に基づいて候補を生成してもよい。この態様によると、ユーザの嗜好情報に合ったリフォームなどの方法を的確に選択して提案することができるので、ユーザの利便性を更に向上させることができる。

候補提示部は、対象物に関する情報、検知情報の履歴、居住者若しくは動物の状態、属性、若しくは行動、又は嗜好情報を入力し、候補を出力するアルゴリズムにより候補を生成してもよい。この態様によると、ユーザに合ったリフォームなどの方法を的確に選択して提案することができるので、ユーザの利便性を向上させることができる。

アルゴリズムは、対象物に関する情報、検知情報の履歴、居住者若しくは動物の状態、属性、若しくは行動、又は嗜好情報と、対象物をリフォーム、修繕、又は製作する方法に関する情報に基づいて機械学習されたものであってもよい。この態様によると、ユーザに合ったリフォームなどの方法を的確に選択して提案することができるので、ユーザの利便性を向上させることができる。

アルゴリズムは、居住者によりリフォーム、修繕、又は製作された対象物に関する情報に基づいて再学習されてもよい。この態様によると、アルゴリズムの精度を向上させることができるので、ユーザの利便性を更に向上させることができる。

候補提示部は、候補として提示する方法に含まれる作業を、居住者自身が実行する作業と、他者に実行を依頼する作業に分けて居住者に提示してもよい。この態様によると、ユーザが自身で実行可能な作業を把握することができるので、ユーザの利便性を向上させることができる。

本発明の別の態様は、支援プログラムである。この支援プログラムは、コンピュータを、リフォーム、修繕、又は製作の対象となる、居住空間に設置される対象物に関する情報を取得する対象物情報取得部、居住空間に設置されたセンサにより過去に検知された検知情報の履歴を取得する検知情報取得部、対象物情報取得部により取得された対象物に関する情報と、検知情報取得部により取得された検知情報の履歴に基づいて、対象物をリフォーム、修繕、又は製作する方法の候補を生成して提示する候補提示部、として機能させる。この態様によると、ユーザに合ったリフォームなどの方法を的確に選択して提案することができるので、ユーザの利便性を向上させることができる。

１ 支援システム、３０ 画像センサ、３１ 荷重センサ、３２ 開閉センサ、３３ ３Ｄセンサ、４１ ホームサーバ、５０ 支援装置、６０ 制御装置、６１ 検知情報取得部、６２ ユーザ情報取得部、６３ 対象物情報取得部、６４ 嗜好情報取得部、６５ 候補提示部、６６ 学習部、６７ データベース更新部、６８ 情報提供部、７０ 記憶装置、７１ ユーザデータベース、７２ 対象物データベース、７３ リフォームデータベース、７４ 業者データベース、７５ 候補選択アルゴリズム、７６ 履歴情報保持部。

Claims (8)

1. リフォーム、修繕、又は製作の対象となる、居住空間に設置される対象物に関する情報を取得する対象物情報取得部と、
   前記居住空間に設置されたセンサにより過去に検知された検知情報の履歴を取得する検知情報取得部と、
   前記対象物情報取得部により取得された前記対象物に関する情報と、前記検知情報取得部により取得された前記検知情報の履歴に基づいて、前記対象物をリフォーム、修繕、又は製作する方法の候補を生成して提示する候補提示部と、
   を備える支援装置。
2. 前記候補提示部は、前記検知情報の履歴に基づいて、前記居住空間に居住する居住者又は動物の状態、属性、又は行動を推定し、推定された結果に基づいて前記候補を生成する請求項１に記載の支援装置。
3. デザインに関する居住者の嗜好情報を取得する嗜好情報取得部を更に備え、
   前記嗜好情報取得部により取得された前記居住者の嗜好情報に更に基づいて前記候補を生成する請求項１又は２に記載の支援装置。
4. 前記候補提示部は、前記対象物に関する情報、前記検知情報の履歴、前記居住者若しくは動物の状態、属性、若しくは行動、又は前記嗜好情報を入力し、前記候補を出力するアルゴリズムにより前記候補を生成する請求項３に記載の支援装置。
5. 前記アルゴリズムは、前記対象物に関する情報、前記検知情報の履歴、前記居住者若しくは動物の状態、属性、若しくは行動、又は前記嗜好情報と、前記対象物をリフォーム、修繕、又は製作する方法に関する情報に基づいて機械学習されたものである請求項４に記載の支援装置。
6. 前記アルゴリズムは、前記居住者によりリフォーム、修繕、又は製作された前記対象物に関する情報に基づいて再学習される請求項５に記載の支援装置。
7. 前記候補提示部は、前記候補として提示する方法に含まれる作業を、居住者自身が実行する作業と、他者に実行を依頼する作業に分けて前記居住者に提示する請求項１から６のいずれかに記載の支援装置。
8. コンピュータを、
   リフォーム、修繕、又は製作の対象となる、居住空間に設置される対象物に関する情報を取得する対象物情報取得部、
   前記居住空間に設置されたセンサにより過去に検知された検知情報の履歴を取得する検知情報取得部、
   前記対象物情報取得部により取得された前記対象物に関する情報と、前記検知情報取得部により取得された前記検知情報の履歴に基づいて、前記対象物をリフォーム、修繕、又は製作する方法の候補を生成して提示する候補提示部、
   として機能させるための支援プログラム。

Images