JP2021057732A - 住居内アシストシステム及び住居内アシスト方法 - Google Patents

Abstract

【課題】誤った操作を抑制し、より快適に機器を使用できるようにする。【解決手段】住居３の電気設備を含む、少なくとも１の制御対象機器６０と、少なくとも１の制御対象機器６０を管理する管理装置１００と、を備え、管理装置１００は、少なくとも１の制御対象機器６０の通常の使用条件を学習した学習済みモデル１１３を備え、少なくとも１の制御対象機器６０が操作を受け付けた場合、操作を受け付けた機器の通常の使用条件に対応してアシスト情報を出力する。【選択図】図１

Description

本発明は、住居内アシストシステム及び住居内アシスト方法に関する。

近年、住居内に配置された複数の機器の消費電力量を集中監視し、各機器の消費電力量を表示装置に一括表示させるホームエネルギーマネージメントシステム（ＨＥＭＳ）の導入が盛んになってきている。

特開２０１８−１５２９１３号公報

しかしながら、住居内に配置された機器は使用頻度が高いため、誤った操作を抑制し、より快適に機器を使用できる方法の実現が望まれていた。

本発明は、誤った操作を抑制し、より快適に機器を使用できるようにすることを目的とする。

本発明の住居内アシストシステムは、住居の電気設備を含む、少なくとも１の機器と、前記少なくとも１の機器を管理する管理装置と、を備え、前記管理装置は、前記少なくとも１の機器の通常の使用条件を学習した学習済みモデルを備え、前記少なくとも１の機器が操作を受け付けた場合、操作を受け付けた機器の前記通常の使用条件に対応してアシスト情報を出力する、ことを特徴とする。

本発明は、上記住居内アシストシステムにおいて、前記管理装置は、前記機器が受け付けた操作が、前記通常の使用条件に該当しない操作である場合、前記機器の表示部に、前記アシスト情報を表示させる構成であってもよい。

本発明は、上記住居内アシストシステムにおいて、前記管理装置は、前記住居に設置された複数の機器を管理し、前記管理装置は、前記複数の機器の各々から、機器の電源がオン又はオフされたことを示す電源情報と、前記機器の電源がオン又はオフされた時刻情報と、前記機器を識別する識別情報とを取得する取得部を備え、前記管理装置は、前記電源情報及び前記時刻情報に基づいて学習を行い、前記学習済みモデルを生成する生成部を備える構成であってもよい。

本発明は、上記住居内アシストシステムにおいて、前記複数の機器には空調装置が含まれ、前記生成部は、前記通常の使用条件として、前記空調装置の電源がオフされてからオフされるまでの経過時間を学習した学習済みモデルを生成し、前記管理装置は、前記空調装置の電源をオフする操作を前記空調装置が受け付けると、前記学習済みモデルを実行して前記経過時間を推定し、推定した前記経過時間まで前記空調装置を動作させた場合の前記空調装置の消費電力と、前記経過時間を経過後に前記空調装置の電源をオンした場合の消費電力とに基づいて前記アシスト情報を前記空調装置に出力する実行部を備える構成であってもよい。

本発明の住居内アシスト方法は、住居の電気設備を含む、少なくとも１の機器の通常の使用条件を学習して学習済みモデルを生成するステップと、前記少なくとも１の機器が操作を受け付けた場合、操作を受け付けた機器の前記通常の使用条件に対応してアシスト情報を出力するステップと、を有することを特徴とする住居内アシスト方法。

本発明によれば、誤った操作を抑制し、機器をより快適に使用できる。

住居内アシストシステムのシステム構成図である。 管理装置の機能ブロック図である。 動作に関する情報の構成の一例を示す図である。 制御部の動作を示すフローチャートである。 制御部の動作を示すフローチャートである。

以下、添付図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
図１は、住居内アシストシステム１のシステム構成図である。
住居内アシストシステム１は、管理装置１００と、ハブ５と、複数の通信アダプタ５０と、複数の制御対象機器６０と、を備える。これらの装置は、住居３内に配置される。管理装置１００とは、ハブ５及び通信アダプタ５０を介して複数の制御対象機器６０に接続される。管理装置１００とハブ５との間、及びハブ５と複数の通信アダプタ５０との間は、例えば、有線ＬＡＮ（Local Area Network）によりそれぞれ接続される。

管理装置１００には、集線装置であるハブ５や、スピーカ１０、モニター２０、環境センサ３０が接続される。ハブ５は、公知のスイッチングハブ等を使用できる。環境センサ３０は、住居３の外部の温度や湿度を測定し、測定結果を管理装置１００に出力する。

制御対象機器６０は、制電気設備を含む機器であり、本実施形態では、複数の制御対象機器６０として、空調装置６１、ドア開閉制御装置６２、照明装置６３及び給湯制御装置６４を例示する。空調装置６１は、空調装置６１が設置された部屋の温度を調整する装置である。ドア開閉制御装置６２は、モーター及び駆動回路を備え、ドア７２の開閉を制御する装置である。照明装置６３は、部屋を照明する装置である。給湯制御装置６４は、給湯器７４を制御する装置である。給湯制御装置６４は、表示パネル６４ａ及びスピーカ６４ｂを備える。表示パネル６４ａには、風呂温度を設定するボタンや、給湯の開始を指示するボタン、給湯の開始時間を設定するボタン等、種々のボタンが表示される。また、スピーカ６４ｂは、給湯制御装置６４の制御に従い、所定の湯量のお湯が給湯されたことを通知する報知音を出力する。制御対象機器６０は、これらに限定されるものではなく、住居３内において制御可能な機器や、電気設備の全てを対象とすることができる。電気設備には、例えば、太陽光パネルや、カメラ付きインターホン、分電盤等が含まれる。

また、本実施形態では、管理装置１００が複数の制御対象機器６０を管理する場合について説明するが、管理装置１００は、少なくとも１台の制御対象機器６０を管理する構成であればよい。

通信アダプタ５０は、通信アダプタ５１、５２、５３及び５４を備える。通信アダプタ５１、５２、５３及び５４を総称する場合、通信アダプタ５０という。ハブ５と空調装置６１とは、通信アダプタ５１を介して接続され、ハブ５とドア開閉制御装置６２とは、通信アダプタ５２を介して接続される。また、ハブ５と照明装置６３とは、通信アダプタ５３を介して接続され、ハブ５と給湯制御装置６４とは、通信アダプタ５４を介して接続される。

また、通信アダプタ５３と照明装置６３は、無線により接続されており、その他は信号線により有線接続されている。また、本実施形態では、通信アダプタ５０を設けて、ハブ５と複数の制御対象機器６０とを接続しているが、通信アダプタ５０は、必須の構成というわけではない。つまり、通信アダプタ５０を介することなく、直接、制御対象機器６０がハブ５に接続される構成であってもよい。

空調装置６１や照明装置６３には、運転状態を切り替えるための操作器７１、７３がそれぞれ設けられている。操作器７１、７３は、入居時に既に宅内に設けられていたり、制御対象機器６０の購入・設置に付随して宅内に導入されたりするものである。また、操作器７１、７３は、その操作によって運転状態が切り替えられる機器と分離したものであってもよく、当該機器と一体化したものであってもよい。操作器７１、７３は、表示パネル７１ａ、７３ａや、スピーカ７１ｂ、７３ｂ、を備える。表示パネル７１ａ、７３ａは、機器の表示部に対応する。操作器７１、７３は、管理装置１００から入力されたアシスト情報に従って、表示パネル７１ａ、７３ａに所定の案内表示を表示させたり、スピーカ７１ｂ、７３ｂから報知音を出力したりする。

次に、管理装置１００について説明する。
図２は、管理装置１００の機能ブロック図である。
管理装置１００は、記憶部１１０及び制御部１３０を備えるコンピュータ装置であり、複数の制御対象機器６０を管理する。制御対象機器６０は、本発明の機器の一例に対応する。

記憶部１１０は、例えば、半導体記憶装置や、ハードディスク装置により構成される。

記憶部１１０は、管理装置１００の機能を発揮させるための制御プログラム１１１を記憶する。制御部１３０が備えるプロセッサが制御プログラム１１１を読み取って実行することにより、管理装置１００は、制御対象機器６０の監視制御に関わる一連のデータ処理を実行する。また、記憶部１１０は、学習済みモデル１１３や、動作に関する情報１１５を記憶する。これらの情報については後述する。

制御部１３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等のプロセッサを備えた演算装置である。制御部１３０は、プロセッサが制御プログラム１１１に従った演算処理を行うことにより、取得部１３１、学習部１３３及び報知制御部１３９として動作する。以下、各機能部についてそれぞれ説明する。

図３は、記憶部１１０に記憶された動作に関する情報１１５を示す図である。
取得部１３１は、制御対象機器６０の各々から動作に関する情報１１５と、制御対象機器６０を識別する機器ＩＤとを取得する。機器ＩＤは、本発明の識別情報に対応する。動作に関する情報１１５には、制御対象機器６０の電源情報が含まれる。電源情報には、制御対象機器６０の電源がオンされたことを示すオン情報と、電源がオフされたことを示すオフ情報とが含まれる。また、動作に関する情報１１５には、時刻情報が含まれる。時刻情報は、制御対象機器６０の電源がオフされた時刻や、電源がオンされた時刻を示す情報である。また、動作に関する情報１１５には、制御対象機器６０の設定情報が含まれる。例えば、制御対象機器６０が空調装置６１である場合、温度設定や、冷房、暖房、除湿等の運転情報が含まれる。取得部１３１は、取得した電源情報と、設定情報と、時刻情報とを機器ＩＤに対応づけて記憶部１１０に記憶させる。

学習部１３３は、学習済みモデル１１３を生成するモデル生成部１３５と、モデル生成部１３５が生成した学習済みモデル１１３を実行するモデル実行部１３７とを備える。

モデル生成部１３５には、各制御対象機器６０の動作に関する情報１１５が入力される。モデル生成部１３５は、入力された動作に関する情報１１５である、電源情報や、時刻情報、設定情報を学習データセットとして機械学習を実行し、学習済みモデル１１３を生成する。モデル生成部１３５は、各制御対象機器６０の通常の使用条件を学習した学習済みモデル１１３を生成する。通常の使用条件とは、各制御対象機器６０が正常使用されたときの使用条件である。例えば、通常の使用条件には、各制御対象機器６０が正常使用される確率が、一定値以上の時間帯であったり、制御対象機器６０が使用される場合の制御対象機器６０の動作設定であったりする。また、通常の使用条件に、制御対象機器６０の電源がオフされてからオンされるまでの経過時間を含めることができる。正常使用とは、制御対象機器６０が誤った操作により使用された場合を含まないことを意味し、例えば、誤った操作器７１、７３の操作により制御対象機器６０の電源がオンやオフされた場合や、子供のいらずら等によって誤って制御対象機器６０が動作した場合等を含まない。また、通常の使用条件としての動作設定は、例えば、環境センサ３０で測定された屋外の気温や湿度と、空調装置６１の温度設定や運転情報との関係を学習した情報が含まれる。

また、モデル生成部１３５は、通常ではない操作を学習してもよい。例えば、管理装置１００は、複数の制御対象機器６０の各々が、使用頻度が低い時間帯の設定を不図示の操作部により受け付けて、受け付けた設定に基づいてイレギュラーな操作を学習し、学習済みモデル１１３を生成してもよい。

モデル生成部１３５が行う機械学習は、予め用意された学習データセットで学習する教師あり学習であってもよい。モデル生成部１３５は、ユーザが正常な使用であるか否かを判断した各制御対象機器６０の動作に関する情報に基づいて教師あり学習を行ってもよい。
また、モデル生成部１３５は、教師なし学習により学習データセットを学習することで通常の使用条件を学習し、学習済みモデル１１３を生成してもよい。さらに、モデル生成部１３５は、ディープラーニングやニューラルネットワークによって学習データセットを学習することで通常の使用条件を学習して学習済みモデル１１３を生成してもよい。

モデル実行部１３７は、動作に関する情報１１５が入力されると、学習済みモデル１１３を実行して、動作に関する情報１１５により特定される使用が、通常の使用条件に該当する使用であるか否かを判定する。モデル実行部１３７は、動作に関する情報１１５により特定される使用が、通常の使用条件に該当する使用ではないと判定された、報知制御部１３９に所定の信号を出力する。

報知制御部１３９は、モデル実行部１３７から所定の信号が入力されると、報知動作を実行させる。例えば、報知制御部１３９は、スピーカ１０に予め登録された報知音を出力させてもよいし、モニター２０にアシスト情報を表示させてもよい。アシスト情報は、ユーザが操作した制御対象機器６０に、操作に対応した動作を実行させるか否かを案内する情報である。

また、報知制御部１３９は、操作された制御対象機器６０が空調装置６１や、照明装置６３である場合、空調装置６１や照明装置６３にアシスト情報を出力してもよい。空調装置６１や照明装置６３は、管理装置１００からアシスト情報が入力されると、操作器７１、７３の表示パネル７１ａ、７３ａにアシスト情報を表示させたり、スピーカ７１ｂ，７３ｂから報知音を出力させたりしてもよい。

また、空調装置６１や、照明装置６３は、アシスト情報に対する操作が入力されるまで、モデル実行部１３７が通常の使用に該当しないと判定した操作に対応した動作を実行しない。空調装置６１や、照明装置６３は、操作器７１、７３により動作の実行を中止するとの操作を受け付けた場合、そのまま動作の実行を中止する。また、空調装置６１や、照明装置６３は、操作器７１、７３により動作の実行を中止しないとの操作を受け付けた場合は、通常の使用に該当しないと判定した操作に対応した動作を実行する。

モデル実行部１３７は、給湯器７４が供給するお湯の温度が、通常の使用条件に対応した温度設定ではなかった場合や、給湯器７４が通常使用される時間帯と大きく異なっている場合に、通常の使用条件に該当該当する使用ではないと判定する。この場合、給湯制御装置６４にアシスト情報が入力される。給湯制御装置６４は、給湯制御装置が備えるスピーカ６４ｂに報知音を出力したり、給湯制御装置６４が備える表示パネル６４ａに、アシスト情報を表示させたりし、アシスト情報に対応した操作を表示パネル６４ａにより受け付けるまで、給湯器７４による給湯を中断する。

また、照明装置６３が、通常の使用条件に基づいて判定される時間帯を超えて使用されているとモデル実行部１３７が判定した場合、報知制御部１３９が照明装置６３にアシスト情報を出力する。例えば、普段、２３時ごろに就寝するユーザが、２４時を超えても照明装置６３の電源がオンされている場合、報知制御部１３９は、照明装置６３の電源がオフされていないとのアシスト情報を照明装置６３に出力する。管理装置１００は、アシスト情報を出力後、所定時間を経過しても照明装置６３の電源がオフされない場合、照明装置６３の電源をオフさせてもよい。

また、通常、閉じられた状態のドア７２が、所定時間を経過しても開いた状態のままであるとモデル実行部１３７が判定した場合、ドア７２が開いた状態であることを通知するアシスト情報をモニター２０に表示させてもよい。

また、制御部１３０は、通常の使用条件として、空調装置６１の電源がオフされてからオンされるまでの時間を、例えば、１時間や３時間等の予め設定された時間ごとに学習してもよい。空調装置６１は、操作器７１により運転停止の操作を受け付けた場合、この操作を受け付けたことを通知する通知信号を管理装置１００に出力し、操作器７１により所定の操作を受け付けるまで運転を継続する。所定の操作については後述する。

制御部１３０は、空調装置６１から通知信号が入力されると、学習した通常の使用条件に従い、空調装置６１の運転開始の操作を操作器７１により受け付けるまでの経過時間を予測する。制御部１３０は、予測した経過時間に基づいて、空調装置６１の電源をオフしたほうが消費電力の削減を削減できるのか、空調装置６１の電源をオフしないほうが消費電力を削減できるのかを判定する。このとき、制御部１３０は、室外の温度や湿度、空調装置６１に設定された設定温度等を考慮して消費電力を計算する。制御部１３０は、空調装置６１の電源をオフしないほうが消費電力の削減を削減できると判定した場合、操作器７１のスピーカ７１ｂや、スピーカ１０からアシスト情報を出力する。このアシスト情報は、例えば、○○時までに帰宅されるのであれば、空調装置６１の電源はオンのままのほうが、空調装置６１の消費電力を削減できますといった情報である。制御部１３０は、同様のアシスト情報を操作器７１の表示パネル７１ａや、モニター２０に表示させてもよい。この後、制御部１３０は、空調装置６１の電源をオフするとの操作を受け付けた場合、空調装置６１に電源をオフさせる。また、制御部１３０は、空調装置６１の電源をオフしないとの操作を受け付けた場合、空調装置６１の電源をオンのまま維持させる。

図４及び図５は、制御部１３０の動作を示すフローチャートである。
まず、図４に示すフローチャートを参照しながら学習済みモデル１１３を生成する手順について説明する。
まず、制御部１３０は、制御対象機器６０から動作に関する情報１１５が入力されたか否かを判定する（ステップＳ１）。制御部１３０は、動作に関する情報１１５が入力されていない場合（ステップＳ１／ＮＯ）、ステップＳ３の判定に移行する。

また、制御部１３０は、制御対象機器６０から動作に関する情報１１５が入力された場合（ステップＳ１／ＹＥＳ）、入力された動作に関する情報１１５を記憶部１１０に記憶させる。
制御部１３０は、動作に関する情報１１５として、制御対象機器６０の電源がオンされたのか、オフされたかを示す情報と、制御対象機器６０が操作を受け付けた時刻情報とを、制御対象機器６０の機器ＩＤに対応づけて登録する。

制御部１３０は、次に、学習済みモデル１１３の更新タイミングであるか否かを判定する（ステップＳ３）。制御部１３０は、学習済みモデル１１３の更新タイミングではない場合（ステップＳ３／ＮＯ）、ステップＳ１の判定に戻る。また、制御部１３０は、学習済みモデル１１３の更新タイミングである場合（ステップＳ３／ＹＥＳ）、記憶部１１０に記憶させた動作に関する情報１１５を参照して機械学習により学習済みモデル１１３を更新する（ステップＳ４）。制御部１３０は、更新した学習済みモデル１１３を記憶部１１０に記憶させる。

次に、図５に示すフローチャートを参照しながら制御対象機器６０の操作に対してアシスト情報を出力するか否かを判定するフローを説明する。
制御部１３０は、まず、制御対象機器６０から動作に関する情報１１５が入力されたか否かを判定する（ステップＳ１１）。制御部１３０は、動作に関する情報１１５の入力がない場合（ステップＳ１１／ＮＯ）、動作に関する情報１１５の入力が制御対象機器６０から入力されるまで待機する。

制御部１３０は、動作に関する情報１１５が入力されると、学習済みモデル１１３を実行して、動作に関する情報１１５により特定される使用が、通常の使用と判定されるか否かを判定する（ステップＳ１２）。制御部１３０は、通常の使用に該当すると判定した場合（ステップＳ１３／ＹＥＳ）、なんら動作を行わず、ステップＳ１１の判定に戻る。また、制御部１３０は、通常の使用に該当しないと判定した場合（ステップＳ１３／ＮＯ）、報知部に報知動作を実行させる（ステップＳ１４）。例えば、制御部１３０は、スピーカ１０に所定の報知音を出力させてもよいし、「操作に対応した処理を実行しますか」といった案内をモニター２０に表示させてもよい。制御部１３０は、報知動作を実行すると、ステップＳ１１の判定に戻る。

以上説明したように本実施形態の住居内アシストシステム１は、住居３の電気設備を含む、少なくとも１の制御対象機器６０と、複数の制御対象機器６０を管理する管理装置１００と、を備える。
管理装置１００は、少なくとも１の制御対象機器６０の通常の使用条件を学習した学習済みモデル１１３を備え、少なくとも１の制御対象機器６０が操作を受け付けた場合、操作を受け付けた制御対象機器６０の通常の使用条件に対応してアシスト情報を出力する。
従って、操作を受け付けた制御対象機器６０の通常の使用条件に対応してアシスト情報が出力されるので、誤った操作を抑制し、より快適に制御対象機器６０を使用することができる。

また、管理装置１００は、制御対象機器６０が受け付けた操作が、通常の使用条件に該当しない操作である場合、この操作を受け付けた制御対象機器６０の表示パネル７１ａ、７３ａや、管理装置１００のモニター２０に、アシスト情報を表示させる。
従って、制御対象機器６０を操作するときに、アシスト情報を視認することができ、誤った操作の抑制効果を高めることができる。

また、管理装置１００は、複数の制御対象機器６０の各々から、制御対象機器６０の電源がオン又はオフされたことを示す電源情報と、制御対象機器６０の電源がオン又はオフされた時刻情報と、制御対象機器６０を識別する機器ＩＤとを取得する取得部１３１を備える。
管理装置１００は、電源情報及び時刻情報に基づいて学習を行い、学習済みモデル１１３を生成するモデル生成部１３５を備える。
従って、制御対象機器６０の電源情報や、時刻情報に基づいて制御対象機器６０の通常の使用条件を学習することができる。

複数の制御対象機器６０には空調装置６１が含まれる。
モデル生成部１３５は、通常の使用条件として、空調装置６１の電源がオフされてからオフされるまでの経過時間を学習した学習済みモデル１１３を生成する。
管理装置１００は、アシスト情報を出力するか否かを判断するモデル実行部１３７を備える。モデル実行部１３７は、空調装置６１の電源をオフする操作を空調装置６１が受け付けると、学習済みモデルを実行して経過時間を推定し、推定した経過時間まで空調装置６１を動作させた場合の空調装置６１の消費電力と、経過時間を経過後に空調装置６１の電源をオンした場合の消費電力とに基づいてアシスト情報を出力するか否かを判断する。
従って、学習済みモデル１１３に従ってアシスト情報を出力するか否かを判定することができる。また、アシスト情報を出力する場合には、空調装置６１の誤った操作を抑制することができる。

また、住居３の電気設備を含む、少なくとも１の制御対象機器６０の通常の使用条件を学習して学習済みモデル１１３を生成し、少なくとも１の制御対象機器６０が操作を受け付けた場合に、操作を受け付けた制御対象機器６０の通常の使用条件に対応してアシスト情報を出力する。
従って、操作を受け付けた制御対象機器６０の通常の使用条件に対応してアシスト情報が出力されるので、誤った操作を抑制し、より快適に制御対象機器６０を使用することができる。

上述した実施形態は、本発明の好適な一例である。但し、これ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内において種々の変形実施が可能である。
例えば、給湯制御装置６４にカメラ等のセンサを設けて、表示パネル６４ａの給湯の開始を指示するボタンが操作された場合に、センサで操作者を検出し、受け付けた操作が通常の使用に該当するか否かを判定してもよい。
図１のシステム構成図に示したブロックのうち少なくとも一部は、ハードウェアで実現してもよいし、ハードウェアとソフトウェアの協働により実現される構成としてもよく、図に示した通りに独立したハードウェア資源を配置する構成に限定されない。また、制御部１３０が実行する制御プログラム１１１は、外部の装置に記憶された制御プログラムを、通信部等を介して取得して実行する構成としてもよい。

また、図４及び図５に示すフローチャートの処理単位は、制御部１３０の処理を理解容易にするために、主な処理内容に応じて分割したものである。図４及び図５の各々に示すフローチャートに示す処理単位の分割の仕方や名称によって実施形態が制限されることはない。また、制御部１３０の処理は、処理内容に応じて、さらに多くの処理単位に分割することもできるし、１つの処理単位がさらに多くの処理を含むように分割することもできる。また、上記のフローチャートの処理順序も、図示した例に限られるものではない。

また、図１には、管理装置１００に環境センサ３０が接続された構成を示したが、管理装置１００がインターネット等のネットワークに接続されている場合、このネットワークを介して外気温等の情報を取得してもよい。

１ 住居内アシストシステム
５ ハブ
６ 照明装置
１０ スピーカ
２０ モニター
３０ 環境センサ
５０、５１、５２、５３、５４ 通信アダプタ
６０ 制御対象機器
６１ 空調装置
６２ ドア開閉制御装置
６３ 照明装置
６４ 給湯制御装置
６４ａ 表示パネル
６４ｂ スピーカ
７１ 操作器
７１ａ 表示パネル
７１ｂ スピーカ
７２ ドア
７３ 操作器
７４ 給湯器
７３ａ 表示パネル
７３ｂ スピーカ
１００ 管理装置
１１０ 記憶部
１１１ 制御プログラム
１１３ 学習済みモデル
１１５ 動作に関する情報
１３０ 制御部
１３１ 取得部
１３３ 学習部
１３５ モデル生成部
１３７ モデル実行部
１３９ 報知制御部

Claims (5)

1. 住居の電気設備を含む、少なくとも１の機器と、
   前記少なくとも１の機器を管理する管理装置と、を備え、
   前記管理装置は、前記少なくとも１の機器の通常の使用条件を学習した学習済みモデルを備え、前記少なくとも１の機器が操作を受け付けた場合、操作を受け付けた機器の前記通常の使用条件に対応してアシスト情報を出力する、ことを特徴とする住居内アシストシステム。
2. 前記管理装置は、前記機器が受け付けた操作が、前記通常の使用条件に該当しない操作である場合、前記機器の表示部に、前記アシスト情報を表示させる、ことを特徴とする請求項１記載の住居内アシストシステム。
3. 前記管理装置は、前記住居に設置された複数の機器を管理し、
   前記管理装置は、前記複数の機器の各々から、機器の電源がオン又はオフされたことを示す電源情報と、前記機器の電源がオン又はオフされた時刻情報と、前記機器を識別する識別情報とを取得する取得部を備え、
   前記管理装置は、前記電源情報及び前記時刻情報に基づいて学習を行い、前記学習済みモデルを生成する生成部を備える、ことを特徴とする請求項１又は２記載の住居内アシストシステム。
4. 前記複数の機器には空調装置が含まれ、
   前記生成部は、前記通常の使用条件として、前記空調装置の電源がオフされてからオフされるまでの経過時間を学習した学習済みモデルを生成し、
   前記管理装置は、前記空調装置の電源をオフする操作を前記空調装置が受け付けると、前記学習済みモデルを実行して前記経過時間を推定し、推定した前記経過時間まで前記空調装置を動作させた場合の前記空調装置の消費電力と、前記経過時間を経過後に前記空調装置の電源をオンした場合の消費電力とに基づいて前記アシスト情報を前記空調装置に出力する実行部を備える、ことを特徴とする請求項３記載の住居内アシストシステム。
5. 住居の電気設備を含む、少なくとも１の機器の通常の使用条件を学習して学習済みモデルを生成するステップと、
   前記少なくとも１の機器が操作を受け付けた場合、操作を受け付けた機器の前記通常の使用条件に対応してアシスト情報を出力するステップと、を有することを特徴とする住居内アシスト方法。

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