JP2022128983A - 温冷感推定装置、方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】生命体の体温調整能力が考慮された温冷感を推定できる温冷感推定装置を提供することである。【解決手段】実施形態の温冷感推定装置は、検知部と、推定部とを備える。検知部は、生命体の生命活動をセンシングするセンサから取得したセンサデータに基づいて、周囲環境に対する前記生命体の行動性体温調整反応と自律性体温調整反応とを検知する。推定部は、前記行動性体温調整反応の検知結果と前記自律性体温調整反応の検知結果とに基づいて、前記生命体が感じる温冷感を推定する。【選択図】 図１

Description

本発明の実施形態は、温冷感推定装置、方法およびプログラムに関する。

人間などの生命体が感じる温冷感を推定する客観指標として、予想平均温冷感申告（Predicted Mean Vote：以下、ＰＭＶと呼ぶ）や標準新有効温度（Standard Effective Temperature：ＳＥＴ)が知られている。これらの指標は、例えば、空気調和装置の空調制御に用いられる。

特許第６７３５３２３号公報

ＰＭＶのような指標では、生命体が自力で体温を調整する能力（以下、体温調整能力と呼ぶ）が考慮されていない。例えば、人間は、寒がる行動や暑がる行動等の生体反応により、周囲温度に反発する行動を行うことにより、体温を自動的に調節することができる。また、人間は、発汗や呼吸を介した熱放散により体温を自動的に調節することができる。個々の生命体が有する体温調整能力は、個体差や個人差を有する。

本発明が解決しようとする課題は、生命体の体温調整能力が考慮された温冷感を推定できる温冷感推定装置、方法およびプログラムを提供することである。

このような課題を解決するため、実施形態の温冷感推定装置は、検知部と、推定部とを備える。検知部は、生命体の生命活動をセンシングするセンサから取得したセンサデータに基づいて、周囲環境に対する前記生命体の行動性体温調整反応と自律性体温調整反応とを検知する。推定部は、前記行動性体温調整反応の検知結果と前記自律性体温調整反応の検知結果とに基づいて、前記生命体が感じる温冷感を推定する。

第１の実施形態に係る温冷感推定装置を含む空調装置の構成の一例を示す図。 第１の実施形態に係る温冷感推定装置による温冷感推定処理の処理手順を例示するフローチャート。 第１の実施形態の第１の変形例に係る温冷感推定装置を含む空調装置の構成の一例を示す図。 第１の実施形態の第１の変形例に係る温冷感推定装置による温冷感推定処理の処理手順を例示するフローチャート。 第２の実施形態に係る温冷感推定装置を含む空調装置の構成の一例を示す図。 第２の実施形態に係る温冷感推定装置による温冷感推定処理の処理手順を例示するフローチャート。

以下、図面を参照しながら、温冷感推定装置、温冷感推定方法およびプログラムの実施形態について詳細に説明する。以下の説明において、略同一の機能及び構成を有する構成要素については、同一符号を付し、重複説明は必要な場合にのみ行う。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る温冷感推定装置１０を有する空調装置１の構成を示す図である。空調装置１は、制御装置を用いて空間の空調制御を行う空気調和装置である。空調装置１は、例えば、一般家庭やオフィスに設置される。空調装置１は、制御された空気を送るためのルーバー、コンプレッサ、ファン等を備える。空調装置１は、温冷感推定装置１０と、生命体の生命活動をセンシングするセンサをさらに備える。温冷感推定装置１０は、センサから取得したセンサデータから、該生命体が感じる温冷感を推定する。温冷感は、人間などの生命体が感じる温熱快適性である。例えば、＋３：暑い、＋２：暖かい、＋１：やや暖かい、０：どちらでもない、－１：やや涼しい、－２：涼しい、－３：寒い、のように主観表現に対応した＋３から－３までの連続的な範囲のスカラー値で温冷感は表現される。勿論、＋４：非常に暑い、＋３：暑い、＋２：暖かい、＋１：やや暖かい、０：どちらでもない、－１：やや涼しい、－２：涼しい、－３：寒い、－４：非常に寒い、のように主観表現に対応した＋４から－４までの連続的な範囲のスカラー値で温冷感は表現されてもよい。温冷感推定装置１０は、該生命体が有する体温調整能力を推定し、温冷感の推定に用いる。また、温冷感推定装置１０は、周囲環境に対する生命体の行動性体温調整反応と自律性体温調整反応とを検知し、体温調整能力及び温冷感の推定に用いる。

行動性体温調整反応は、熱防衛行動を含む。熱防衛行動は、生体反応に起因して意思なく生じた熱に対する防衛反応である。自律性体温調整反応は、熱反応を含む。熱反応は、周囲環境に対して熱を放散する熱放散反応と、周囲環境から熱を流入させる熱産生反応とを含む。なお、温冷感は、温冷熱感と呼ばれてもよい。

センサは、生命体に接触せずに生命体の生命活動を検知する非接触センサである。本実施形態では、空調装置１は、センサとして、映像カメラ２１と、サーモグラフィカメラ２２と、近赤外線カメラ２３とを備える。映像カメラ２１は、一般的な２次元画像を生成するカメラであってもよく、デプス情報を含めた３次元画像を生成するデプスカメラであってもよい。近赤外線カメラ２３の代わりに、レーダー（マイクロ波、ミリ波など）、ＬｉＤＡＲ、ＴｏＦ（赤外光、光パルス、超音波パルスなど）を用いてもよい。

温冷感推定装置１０は、温冷感推定装置１０全体を制御する処理回路と、記憶媒体（メモリ）と、を備える。処理回路は、記憶媒体内のプログラムを呼び出し実行することにより、抽出部１１、熱防衛行動検知部１２、熱反応検知部１３、統合推定処理部１４、温冷感推定部１５および空調制御部１６の機能を実行するプロセッサである。処理回路は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）又はＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等を含む集積回路から形成される。プロセッサは、１つの集積回路から形成されてもよく、複数の集積回路から形成されてもよい。

記憶媒体には、プロセッサで用いられる処理プログラム、及び、プロセッサでの演算で用いられるパラメータ及びテーブル等が記憶される。記憶媒体は、種々の情報を記憶するＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）、集積回路等の記憶装置である。また、記憶装置は、ＨＤＤやＳＳＤ等以外にも、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、フラッシュメモリ等の可搬性記憶媒体であってもよく、フラッシュメモリ、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の半導体メモリ素子等との間で種々の情報を読み書きする駆動装置であってもよい。

抽出部１１、熱防衛行動検知部１２及び熱反応検知部１３の機能を実現する処理回路は、検知部の一例である。統合推定処理部１４及び温冷感推定部１５の機能を実現する処理回路は、推定部の一例である。抽出部１１、熱防衛行動検知部１２、熱反応検知部１３、統合推定処理部１４、温冷感推定部１５および空調制御部１６が有する各機能は、単一の処理回路にて実現されてもよく、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより各機能を実現するものとしても構わない。また、抽出部１１、熱防衛行動検知部１２、熱反応検知部１３、統合推定処理部１４、温冷感推定部１５および空調制御部１６が有する各機能は、個別のハードウェア回路として実装してもよい。

抽出部１１は、生命体の生命活動をセンシングしているセンサデータを、センサから取得する。センサデータは、例えば、映像カメラ２１で撮影された画像データである。抽出部１１は、センサデータに基づいて、温冷感を推定する生命体を抽出する。生命体は、例えば、自ら体温を調整する能力を有する恒温動物である。生命体は、例えば、人間である。生命体は、犬、猫、鳥、マウス等のペットであってもよく、馬、牛、豚等の家畜であってもよい。抽出部１１は、例えば、映像カメラ２１で撮影された画像に対して人抽出処理を行うことにより、温冷感を推定する生命体として、温冷感を推定する人物を抽出する。また、抽出部１１は、抽出した人物に対して関節モデルフィッティング等の人追従処理を実行することにより、抽出した人物の部位を推定し、抽出した人物の動作を検出する。そして、抽出部１１は、抽出した人物の動作を、熱防衛行動検知部１２及び温冷感推定部１５へ出力する。映像カメラ２１の代わりにデプスカメラを用いた場合、画像の奥行方向についての動作も検出することができる。

熱防衛行動検知部１２は、センサデータに基づいて、抽出した生命体の行動性体温調整反応を検知する。具体的には、熱防衛行動検知部１２は、センサから取得したセンサデータと抽出部１１から取得した抽出データとに基づいて、抽出部１１において抽出された生命体の熱防衛行動を検知する、あるいは熱防衛行動ができるか否かを検知する。熱防衛行動は、例えば、寒いときに体温を上昇させるために行う行動（以下、寒がる行動と呼ぶ）や、暑いときに体温を低下させるために行う行動（以下、暑がる行動と呼ぶ）を含む。熱防衛行動検知部１２は、例えば、抽出部１１における生命体の動作の検出結果を用いて、暑がる行動や寒がる行動を検知する。

寒がる行動は、体内に熱を生じさせたり、熱を体外から取り込んだりするために行う行動である。寒がる行動は、例えば、震える(シバリング)、擦る、皮膚露出面積を小さくする、服を着る、皮膚表面積が減るような姿勢をとる、縮こまる、暑い場所に移動する、暖かい食べ物や飲み物を摂取する、及び、こたつ、湯たんぽ、ホッカイロ等の暖かい物と接触する等の行動である。

暑がる行動は、熱を外部へ放出するために行う行動である。暑がる行動は、例えば、表面積が増えるような姿勢をとる、皮膚露出面積を大きくする、服を脱ぐ、大の字になる、寒い場所に移動する、冷たい食べ物や飲み物を摂取する、冷たい物と接触する、水浴びをする、団扇で仰ぐ等の行動である。

熱反応検知部１３は、センサデータに基づいて、抽出した生命体の自律性体温調整反応を検知する、あるいは自律性体温調整反応ができているかを検知する。具体的には、熱反応検知部１３は、センサから取得したセンサデータに基づいて、抽出部１１において抽出された生命体の熱反応を検知する。熱反応は、周囲環境に対して熱を放散する熱放散反応と、周囲環境から熱を流入させる熱産生反応とを含む。

熱放散反応は、暑いときに無意識に生じる生体反応である。熱放散反応は、例えば、温熱性発汗や味覚性発汗などの発汗や、呼吸により生じる蒸発性の熱放散である。呼気や吸気で口を開ける量が大きくなる、呼吸数が多くなる、口呼吸になる、という自律的な生体反応も熱放散反応に含まれる。また、熱放散反応は、血管拡張を含む。血管拡張により血流量が上昇すると、皮膚温度が上昇し、熱放散量が増加する。

熱産生反応は、寒いときに無意識に生じる生体反応である。熱産生反応は、例えば、呼吸による口からの熱の流入を含む。呼気や吸気で口を開ける量が小さくなる、呼吸数が少なくなる、鼻呼吸になる、という自律的な生体反応も熱産生反応に含まれる。また、熱産生反応は、筋肉の緊張、身震い、骨格筋の不随意運動、悪寒、鳥肌、貧乏ゆすり、擦る運動等による脂肪燃焼反応を含む。また、熱産生反応は、排尿による血液量の減少を含む。血液量が減少すると、体内水分量が減少し、熱産生量が増加する。また、熱産生反応は、ホルモンやアドレナリンの分泌を含む。ホルモンやアドレナリンが分泌されると、代謝や体内での熱発生が促進される。また、熱産生反応は、血管収縮を含む。血管収縮により血流量が低下すると、皮膚温度が低下し、熱放散量が減少する。また、熱産生反応は、脈拍数の低下を含む。脈拍数が低下すると、血流量が低下し、熱放散量が減少する。

呼吸回数、呼気熱量及び吸気熱量は、例えば、サーモグラフィカメラ２２から取得したサーモグラフィ画像を用いて算出される。発汗量や皮膚表面の水分量は、例えば、サーモグラフィカメラ２２から取得したサーモグラフィ画像や近赤外線カメラ２３から取得した近赤外線画像やレーダーやＴｏＦを用いて、画像の時間変化や事前に機械学習されたモデル等を用いて算出される。血管収縮や血管拡張は、例えば、映像カメラ２１から取得した顔画像を用いて検知される。脈拍数は、例えば、映像カメラ２１から取得した顔画像を用いて、額や頬など毛細血管が皮膚表面に多く露出している領域における緑成分の輝度値の変化から脈波を推定し、時間当たりの脈波のピーク数をカウントすることで算出される。ホルモンやアドレナリンの分泌は、例えば、脈拍数の変化を解析することにより検知される。

統合推定処理部１４は、熱防衛行動の検知結果と熱放散反応の検知結果とに対して統合推定処理を行う。統合推定処理では、統合推定処理部１４は、まず、熱放散反応の検知結果に基づいて、熱放散反応により周囲へ放散した熱量（以下、熱放散量と呼ぶ）と、熱放散反応により周囲から流入した熱量（以下、熱流入量と呼ぶ）とを算出する。これらの和をもって、熱反応によって得た熱量とする。

熱量[J]は単位時間・単位面積当たりの熱量（熱流束）×断面積[m²]×時間[s]で計算されるため、熱放散量は、例えば、以下の式（１）を用いて算出される。

熱放散量＝（呼吸回数×呼気熱量×口サイズ＋皮膚水分気化熱量×効率×表面積）×時間…（１）

式（１）において、「呼吸回数」は、単位時間あたりの呼吸の回数である。「呼気熱量」は、１回の呼気により放散される単位面積あたりの熱量である。「口サイズ」は、呼吸の際に口を開いた際の口の断面積である。「皮膚水分気化熱量」は、皮膚表面から水分が蒸発することにより生じる単位面積あたりの気化熱量である。「効率」は、単位時間内に皮膚表面から蒸発が発生する単位時間あたりの頻度を示す値である。「表面積」は、皮膚表面のうち水分が検知された領域の面積である。「時間」は、検知された熱放散反応の時間の長さである。ただし、呼気熱量と皮膚水分気化熱量は、放散や蒸発による熱量であるため、周辺空気の気温や湿度などに依存する。例えば、体温よりも気温が低い場合は、呼気熱量と皮膚水分気化熱量はほぼ零となり、熱放散量はほぼ零となる。体温よりも気温が高い場合は、呼気熱量と皮膚水分気化熱量は正値となり、熱放散量は正値となる。

なお、映像カメラ２１で撮影された画像から毛髪量や体毛量を推定し、毛髪量や体毛量に基づいて皮膚からの熱放射量の算出結果を補正してもよい。例えば、映像カメラ２１で撮影された画像から、耳が隠れる程度の毛髪であるか否かあるいは、長髪・短髪・少ない毛髪などの髪型を推定し、髪型の変化によって皮膚からの熱放射量の算出結果を補正してもよい。こうすることにより、個人ごとの体感を加味した熱放射量および温冷感の推定ができる。

また、熱流入量は、例えば、以下の式（２）を用いて算出される。

熱流入量＝（呼吸回数×吸気熱量×口サイズ＋皮膚伝導熱量×伝導率×表面積）×時間…（２）

式（２）において、「呼吸回数」は、単位時間あたりの呼吸の回数である。「吸気熱量」は、１回の吸気により体内に流入する単位面積あたりの熱量である。「口サイズ」は、呼吸の際に口を開いた際の口の断面積である。「皮膚伝導熱量」は、周辺空気や周辺熱源などから輻射や伝導によって皮膚表面に伝わる単位面積あたりの熱量である。「伝導率」は、単位時間内に皮膚表面へ輻射や伝導によって熱が伝わる単位時間あたりの頻度を示す値である。ただし、吸気熱量と皮膚伝導熱量は周辺空気の気温や湿度などに依存する。例えば、体温よりも気温が低い場合は、吸気熱量と皮膚伝導熱量は負値となり、熱流入量は負値となる。熱流入量が負値となることは、体から熱が奪われることを意味する。体温よりも気温が高い場合は、吸気熱量と皮膚伝導熱量は正値となり、熱流入量は正値となる。

次に、統合推定処理部１４は、熱防衛行動の検知結果を用いて熱反応の検知結果を変更することにより、熱防衛行動の検知結果と熱反応の検知結果とを統合する。この際、統合推定処理部１４は、まず、熱防衛行動の検知結果に基づいて、熱防衛行動により体外へ放出した熱量と、熱防衛行動により体内に流入した熱量とを算出する。次に、統合推定処理部１４は、熱放散量のパラメータを熱防衛行動の検知結果を用いて変更し、変更後のパラメータを体外へ放出した熱量として用いる。また、統合推定処理部１４は、熱流入量のパラメータを熱防衛行動の検知結果を用いて変更し、変更後のパラメータを体内へ流入した熱量として用いる。

ここで、熱防衛行動の検知結果を用いて熱反応の検知結果を変更する方法の一例を説明する。統合推定処理部１４は、まず、サーモグラフィカメラ２２から生命体の周囲を検知して周辺空気の気温（周囲温度）を抽出する。あるいは、気温計などの空調装置１に設けられた環境センサを用いて、周辺空気の気温（周囲温度）を抽出してもよい。例えば、体温あるいは皮膚表面温度が周辺空気の気温よりも高いために暑がる行動の熱防衛反応が発生する場合には、服を脱いだり大の字になったりして皮膚露出面積を大きくすることにより熱放散量における表面積を大きくしたり、団扇で仰いだり寒い場所に移動することにより熱放散量における効率を大きくしたりする。また、寒い場所に移動したり、冷たい食べ物や飲み物を摂取したり、冷たい物と接触したり、水浴びをしたりすることで、熱流入量における皮膚伝導熱量を負値とする。逆に、体温あるいは皮膚表面温度が周辺空気の気温よりも低くて寒がる行動の熱産生反応が発生する場合には、皮膚表面積が減るような姿勢をとったり服を着たりして皮膚露出面積を小さくして熱放散量における表面積を小さくしたり、震えたり擦ったりすることで熱放散量における効率を小さくしたりする。また、暑い場所に移動したり、暖かい食べ物や飲み物を摂取したり、こたつ・湯たんぽ・ホッカイロ等の暖かい物と接触したりすることで、熱流入量における皮膚伝導熱量を正値で大きくする。

温冷感推定部１５は、熱防衛行動を含む行動性体温調整反応の検知結果と熱反応を含む自律性体温調整反応の検知結果とに基づいて、生命体が感じる温冷感を推定する。温冷感を示す指標は、温冷感の主観評価を、センサによる検出値を用いて模擬した客観評価値である。

温冷感を示す指標は、例えば、予想平均温冷感申告（Predicted Mean Vote：以下、ＰＭＶと呼ぶ）である。ＰＭＶは、人間の感覚量から物理的考察に基づいて温熱快適性を推定した指標である。ＰＭＶは、温冷感を決定する環境側の４要素（気温（乾球温度）[℃]・湿度[%]・風速[m/s]・熱放射[℃]）に加えて、人体側の２要素（代謝当量[METs]・着衣量[clo]）を考慮した指標である。ＰＭＶは、値が０である状態を熱的中立とし、－３から３の間の値で、人間の温熱快適性を表現している。ＰＭＶは、例えば、以下の式（３）を用いて算出される。ここで、Ｌは、人体の熱負荷量[W/m²]であり、Ｍは、代謝量[W/m²]である。熱負荷量Ｌ及び代謝量Ｍのそれぞれは、気温、湿度、風速、熱放射、代謝当量及び着衣量のいずれかに応じて変化する値である。

ＰＭＶ＝｛０．３０３・ｅｘｐ(－０．０３６・Ｍ) ＋ ０．０２８｝Ｌ…（３）

気温、湿度、風速及び熱放射は、例えば、空調装置１に設けられた環境センサから取得され、記憶媒体に記憶されている。環境センサは、乾球温度計、湿球温度計、湿度計、風速センサ等である。風速については、空調装置１が制御している風向、風量、風速、風の強さ等から算出してもよい。熱放射は平均放射温度であり、乾球温度、湿球温度、風速から算出される。気温は、サーモグラフィカメラ２２から取得したサーモグラフィ画像を用いて算出されてもよい。代謝量は、代謝当量1[METs]は58.2[W/m²]であるため、代謝当量[METs]を映像カメラ２１で撮影された画像あるいはサーモグラフィカメラ２２から取得したサーモグラフィ画像から抽出部１１によって抽出した人物の動作を検出し、動作の運動内容を推定して算出してもよい。運動内容と代謝当量の対応は、例えば座位安静時は1.0[METs]、立位安静時は1.2[METs]、室内低速歩行時は2.0[METs]など、一般的な人間の平均値が用いられる。着衣量は、映像カメラ２１で撮影された画像から、例えば半袖シャツ・長袖シャツや半ズボン・長ズボンなどの服装を推定して算出してもよい。服装と着衣量の対応は、例えば半袖シャツ＋半ズボンで0.3[clo]、長袖シャツ＋長ズボンで0.4[clo]、ジャケット＋長ズボンで1.0[clo]など一般的な人間の平均値が用いられる。これらの代謝当量及び着衣量の平均値は、例えば、記憶媒体に記憶されている。

－３から＋３までのスカラー値で表現される温冷感を示す指標を推定する方法として、末梢皮膚温度の揺らぎおよび勾配を組み合わせて用いる方法を活用してもよい。例えば、末梢皮膚温度を鼻先の皮膚表面温度として、映像カメラ２１で撮影された画像あるいはサーモグラフィカメラ２２から取得したサーモグラフィ画像によって人物の鼻先を検出し、サーモグラフィカメラ２２から取得したサーモグラフィ画像からその鼻先の皮膚表面温度を抽出し、鼻先の皮膚表面温度の揺らぎと勾配を算出してその人物の温冷感を推定してもよい。末梢皮膚温度を抽出する部位は、耳朶・手指先・足指先などでもよい。これらの末梢部位は着衣時にも皮膚が空気に露出する可能性が高く、非接触センサの画角に入りやすく部位を検出しやすいため、温冷感を推定しやすい。

あるいは、安静時においては温度が低くなると血行が悪くなって脈拍数が低下し、温度が高くなると脈拍数が上昇することから、脈拍数や脈波のピーク間隔(R-R間隔)や脈拍変動を用いて算出された値を、温冷感を示す指標として活用してもよい。この場合、例えば、映像カメラ２１から取得した顔画像を用いて、額や頬など毛細血管が皮膚表面に多く露出している領域や末梢部位（鼻先・耳朶・手指先・足指先など）における緑成分の輝度値の変化から脈波を抽出し、そのピーク間隔を算出し、その変動係数であるSNND(Standard Deviation of the NN intervals)・pNNx(percent of difference between adjacent NN intervals greater than x microseconds)・RMSSD(root Mean Square of Successive Differences)・CVRR(Coefficient of variation of R-R interval)・LH(Low-Frequency)・HF(High-Frequency)などを算出する。これらの係数と温冷感には負の相関関係が想定されるため、負の係数を乗じるなどの事前に算出した回帰式を使って温冷感を推定してもよい。

なお、温冷感を示す指標として、標準新有効温度（Standard Effective Temperature：以下、ＳＥＴと呼ぶ)などの指標が用いられてもよい。ＰＭＶやＳＥＴ等の温冷感を示す一般的な指標は、着衣量や代謝当量として平均値等の一般的な値を用いて算出された指標である。すなわち、ＰＭＶやＳＥＴ等の指標は、万人向けに使用される指標であり、個人の体温調整能力が反映されていない指標である。

温冷感を示す指標としてＰＭＶを用いる場合、温冷感推定部１５は、生命体が感じる温冷感を示す指標としてＰＭＶを算出し、熱防衛行動の検知結果と熱放散反応の検知結果との統合結果に基づいて、算出したＰＭＶの値を補正する。この際、温冷感推定部１５は、熱防衛行動の検知結果を用いて変更された熱反応の検知結果を用いて、算出したＰＭＶの値を補正する。以下では、温冷感を示す指標として、連続的な範囲のスカラー値で表現されるＰＭＶを用いる場合について主に説明する。ただし、ＰＭＶを用いた説明において、ＰＭＶは、連続的な範囲のスカラー値で表現され、着衣量を用いない方法で推定される他の指標に置き換えられてもよい。

例えば、熱防衛行動として寒がる行動が検知された場合、熱流入量が大きくなるように、熱反応の検知結果が変更される。温冷感推定部１５は、変更後の熱流入量に応じて、温冷感を示す指標を補正する。例えば、温冷感を示す指標としてＰＭＶを用いる場合、温冷感推定部１５は、変更後の熱流入量に応じて、ＰＭＶの値を大きくする。一方、熱防衛行動として、暑がる行動が検知された場合、熱放散量が大きくなるように、熱反応の検知結果が変更される。温冷感推定部１５は、変更後の熱放散量に応じて、温冷感を示す指標を補正する。例えば、温冷感を示す指標としてＰＭＶを用いる場合、温冷感推定部１５は、変更後の熱流入量に応じて、ＰＭＶの値を小さくする。

また、周囲へ熱を流出させる熱放散反応が検知された場合、温冷感推定部１５は、熱放散量に応じて、温冷感を示す指標を補正する。例えば、温冷感を示す指標としてＰＭＶを用いる場合、温冷感推定部１５は、熱放散量に応じて、ＰＭＶの値を小さくする。一方、周囲から熱を流入させる熱放散反応が検知された場合、温冷感推定部１５は、熱流入量に応じて、温冷感を示す指標を補正する。例えば、温冷感を示す指標としてＰＭＶを用いる場合、温冷感推定部１５は、熱流入量に応じて、ＰＭＶの値を大きくする。

なお、温冷感推定部１５による温冷感の推定には、補正前の温冷感を示す指標と熱防衛行動の検知結果と熱反応の検知結果とを入力することにより温冷感を示す指標の推定結果を出力するように訓練された機械学習モデルを用いてもよい。

空調制御部１６は、温冷感の推定結果に基づいて、空調制御を行う。この際、空調制御部１６は、生命体が快適と感じる空調環境となるように、空調装置１の各構成要素の駆動を制御する。例えば、温冷感を示す指標としてＰＭＶを用いる場合、空調制御部１６は、補正後のＰＭＶの値に応じて、ルーバー、コンプレッサ、ファン等の駆動を制御することにより、温度設定、風向、風量、風速、風の強さ等を制御する。

国際標準化機構の基準では、予測不快者率（Predicted Percentage Dissatisfied：以下、ＰＰＤと呼ぶ）が１０％以下となるＰＭＶの範囲が、快適域として推奨されている。一般的に、－０．５以上、かつ、＋０．５以下の範囲が、ＰＭＶの快適域として知られている。したがって、ＰＭＶの値が－０．５以上で、かつ、＋０．５以下である場合、生命体は快適に感じていると推測できる。一方、ＰＭＶの値が－０．５よりも小さい場合は、生命体は「寒い」と感じていると推測できる。そして、ＰＭＶの値が＋０．５よりも大きい場合は、生命体は「暑い」と感じていると推測できる。

温冷感を示す指標としてＰＭＶを用いる場合、空調制御部１６は、補正後のＰＭＶの値が－０．５以上、かつ、＋０．５以下である場合、抽出した人物が快適に感じていると判断し、空調制御に関する各種設定値を現状のまま維持する。一方、補正後のＰＭＶの値が－０．５よりも小さい場合、空調制御部１６は、抽出した人物が「寒い」と感じていると判断し、例えば、設定温度を大きくする。また、補正後のＰＭＶの値が－０．５よりも大きい場合、空調制御部１６は、抽出した人物が「暑い」と感じていると判断し、例えば、設定温度を小さくする。

なお、空調制御部１６は、補正後の温冷感を示す指標に応じて、風向、風量、風速、風の強さ等の他の空調制御に関する他の要素の制御を行ってもよい。また、空調制御部１６は、補正後の温冷感を示す指標に応じて、空調装置１の電源のＯＮ／ＯＦＦを切り替える制御を行ってもよい。

次に、温冷感推定装置１０により実行される処理の動作について説明する。図２は、温冷感推定処理の手順の一例を示すフローチャートである。温冷感推定処理は、生命体の生命活動をセンシングしているセンサデータを用いて、該生命体が感じる温冷感を推定する処理である。なお、以下で説明する各処理における処理手順は一例に過ぎず、各処理は可能な限り適宜変更可能である。また、以下で説明する処理手順について、実施の形態に応じて、適宜、ステップの省略、置換、及び追加が可能である。ここでは、温冷感を示す指標としてＰＭＶを用い、センサデータから抽出された人物のＰＭＶを算出する例について説明する。

温冷感推定装置１０は、例えば、空調装置１の電源がＯＮになったことに基づいて、温冷感推定処理を開始する。温冷感推定処理を開始すると、温冷感推定装置１０は、まず、抽出部１１により、映像カメラ２１、サーモグラフィカメラ２２及び近赤外線カメラ２３のそれぞれから、画像データを取得する（ステップＳ１０１）。

次に、温冷感推定装置１０は、抽出部１１により、映像カメラ２１から取得した画像に対して人抽出処理を行うことにより、温冷感を推定する人物を抽出する（ステップＳ１０２）。次に、温冷感推定装置１０は、抽出部１１により、映像カメラ２１から取得した画像に対して、人追従処理を実行することにより、抽出した人物の動作を検出する（ステップＳ１０３）。

次に、温冷感推定装置１０は、熱防衛行動検知部１２により、動作の検出結果に基づいて、抽出した人物の熱防衛行動を検知する（ステップＳ１０４）。次に、温冷感推定装置１０は、熱反応検知部１３により、近赤外線カメラ２３から取得した画像を用いて、抽出した人物の熱放散反応と熱産生反応とを検知する（ステップＳ１０５）。

次に、温冷感推定装置１０は、統合推定処理部１４により、熱放散反応による熱放散量、熱産生反応による熱流入量、熱防衛反応により体外へ放出した熱量、及び、熱防衛行動により体内で発生した熱量のそれぞれを算出し、これらの算出結果を用いて統合推定処理を実行する（ステップＳ１０６）。

次に、温冷感推定装置１０は、温冷感推定部１５により、気温、湿度、風速、熱放射、代謝量及び着衣量を記憶媒体やサーモグラフィカメラ２２から取得した画像から取得し、取得した情報を用いてＰＭＶを算出する（ステップＳ１０７）。ここで算出されたＰＭＶは、万人向けに使用される指標であり、個人の体温調整能力が反映されていない指標である。そして、温冷感推定装置１０は、温冷感推定部１５により、統合推定処理の結果に基づいて、算出したＰＭＶを補正する（ステップＳ１０８）。この際、熱防衛行動の検知結果と、熱放散反応及び熱産生反応の検知結果に基づく統合結果を用いてＰＭＶを補正することにより、抽出した人物の体温調整能力が反映された指標が算出される。

次に、温冷感推定装置１０は、空調制御部１６により、補正後のＰＭＶの値に応じて、温度設定、風向、風量、風速、風の強さ等を制御する（Ｓ１０９）。

以下、本実施形態に係る温冷感推定装置１０の効果について説明する。

一般的な温冷感の指標は、周囲の環境を考慮して算出される。例えば、ＰＭＶの推定に用いられる気温、湿度、風量、気圧等は、周囲の環境に依存する。一方、個々の生命体は、体温調整能力を有する。個々の生命体が有する体温調整能力は、個体差や個人差を有する。例えば、人間は、生体反応により周囲温度に反発する行動性体温調整反応を行うことができる。また、人間は、発汗や呼吸を介した熱放散により体温調節を自発的に行う自律性体温調整反応を行うことができる。一般的な温冷感の指標では、行動性体温調整反応や自律性体温調整反応のような、個人によって異なる体温調整能力が考慮されていない。

本実施形態に係る温冷感推定装置１０は、生命体の生命活動をセンシングするセンサからセンサデータを取得し、センサデータに基づいて、周囲環境に対する生命体の行動性体温調整反応及び自律性体温調整反応を検知し、行動性体温調整反応の検知結果及び自律性体温調整反応の検知結果に基づいて、生命体が感じる温冷感を推定することができる。

行動性体温調整反応は、生体反応に起因して意思なく生じた熱に対する熱防衛反応であり、温冷感推定装置１０は、行動性体温調整反応として、体温を上昇させるために行う行動及び暑いときに体温を低下させるために行う行動を検知する。

自律性体温調整反応は、周囲環境に対して熱を放散する熱放散反応と、周囲環境から熱を流入させる熱産生反応とを含み、温冷感推定装置１０は、自律性体温調整反応として、生命体の発汗量、皮膚表面の水分量、呼吸回数、及び呼気の熱量のうちの少なくとも１つを検知する。

上記構成により、本実施形態に係る温冷感推定装置１０によれば、センサで観測された情報から熱防衛行動と、熱放散反応又は熱産生反応とを検知し、検知結果に基づいて生命体が自力で体温を調整する能力がどの程度あるのかを推定することができる。これにより、個人の体温調整能力が考慮された温冷感を推定することができる。

また、本実施形態に係る温冷感推定装置１０は、熱放散反応に加えて熱流入反応も考慮することにより、暑い場合の水分の蒸発量だけでなく、寒い場合（冷気下）に生じる熱伝導も考慮して、温冷感を推定することができる。

また、本実施形態に係る温冷感推定装置１０は、生命体が感じる温冷感を示す指標として予想平均温冷感申告（ＰＭＶ）を算出し、行動性体温調整反応の検知結果と自律性体温調整反応の検知結果とに基づいて、算出した予想平均温冷感申告を補正することができる。

上記構成により、本実施形態に係る温冷感推定装置１０によれば、万人向けに使用されるＰＭＶなどの温冷感指標を個人の体温調整能力に応じて補正することにより、個人に特化した温冷感を推定することができる。すなわち、周囲の環境に関する情報に加えて、生命体が有する自力で温度調整する能力に関する情報を用いて温冷感を推定することにより、個人の体温調整能力が考慮された温冷感を推定することができる。

また、センサは、映像カメラ、デプスカメラ、サーモグラフィカメラ、近赤外線カメラ及びレーダーのうちの少なくとも１つを含む非接触センサである。生命体の生命活動をセンシングするセンサとして非接触センサを用いることにより、抽出した人物にセンサを取り付けることなく、体温調整能力を推定することができる。

また、本実施形態に係る空調装置１は、センサと温冷感推定装置１０とを備え、温冷感の推定結果に基づいて空調制御を行うことができる。上記構成により、個人の体温調整能力が考慮された温冷感の推定結果に基づいて空調制御を行うことにより、個別分散空調を実現することができ、より精度の高い空調制御を実現することができる。

（第１の実施形態の第１の変形例）
第１の実施形態の第１の変形例について説明する。本変形例は、第１の実施形態の構成を以下の通りに変形したものである。第１の実施形態と同様の構成、動作、及び効果については、説明を省略する。本変形例に係る温冷感推定装置１０を備える空調装置１は、行動性体温調整反応と自律性体温調整反応とに加えて、体温調整能力の推定結果に基づいて、生命体が感じる温冷感を推定する。

図３は、本変形例に係る温冷感推定装置１０を有する空調装置１の構成を示す図である。図３に示すように、温冷感推定装置１０の処理回路は、調整能力推定部１７の機能をさらに実行する。調整能力推定部１７を実現する処理回路は、検知部の一部に相当する。

調整能力推定部１７は、センサデータに基づいて、生命体の体温調整能力を推定する。例えば、調整能力推定部１７は、経時的に取得された複数のサーモグラフィ画像を用いて、抽出部１１により抽出された生命体における皮膚表面などの単位時間あたりの体温変化量と、生命体の周囲温度の単位時間あたりの変化量とを算出する。そして、調整能力推定部１７は、算出した体温変化量と周囲温度の変化量とに基づいて、生命体の体温調整能力に関する指標を推定する。体温調整能力に関する指標は、例えば、任意の２つの時点の間における周囲温度の変化量に対する生命体の体温変化量の割合である。なお、周囲温度の変化量は、サーモグラフィカメラ２２とは異なる温度計などの環境センサにより取得したデータに基づいて算出されてもよい。また、体温調整能力の推定の精度を向上させるため、空調制御により能動的に周囲温度を変化させてもよい。

統合推定処理部１４は、熱防衛行動の検知結果と、熱放散反応の検知結果と、体温調整能力の推定結果に対して統合推定処理を行う。具体的には、統合推定処理部１４は、算出した熱放散量、熱流入量、体外へ放出した熱量、体内で発生した熱量に加えて、体温調整能力に関する指標を既定の統合アルゴリズムに当てはめることにより、熱防衛行動の検知結果と熱放散反応の検知結果と体温調整能力を推定結果とを統合する。

温冷感推定部１５は、行動性体温調整反応の検知結果と、自律性体温調整反応の検知結果と、体温調整能力の推定結果に基づいて、生命体が感じる温冷感を推定する。温冷感を示す指標としてＰＭＶを用いる場合、温冷感推定部１５は、生命体が感じる温冷感を示す指標としてＰＭＶを算出し、熱防衛行動の検知結果と熱放散反応の検知結果と体温調整能力の推定結果との統合結果に基づいて、算出したＰＭＶの値を補正する。

例えば、体温調整能力に関する指標の値が所定の値以上である場合、温冷感推定部１５は、生命体の体温調節能力が大きいと判断する。この場合、温冷感推定部１５は、熱防衛行動の検知結果と熱反応の検知結果とに基づいてＰＭＶを補正する量を、体温調整能力に関する指標の値に応じて大きくする。一方、体温調整能力に関する指標の値が所定の値より小さい場合、温冷感推定部１５は、生命体の体温調節能力が小さいと判断する。この場合、温冷感推定部１５は、熱防衛行動の検知結果と熱反応の検知結果とに基づいてＰＭＶを補正する量を、体温調整能力に関する指標の値に応じて小さくする。

次に、本実施形態の温冷感推定装置１０により実行される温冷感推定処理の動作について説明する。図４は、本実施形態に係る温冷感推定処理の手順の一例を示すフローチャートである。図２と同様に、温冷感を示す指標としてＰＭＶを用い、センサデータから抽出された人物のＰＭＶを算出する例について説明する。ステップＳ２０１－Ｓ２０５、及びステップＳ２１０の処理は、それぞれ図２のステップＳ１０１－Ｓ１０５、及びステップＳ１０９の処理と同様のため、説明を省略する。

温冷感推定装置１０は、ステップＳ２０１－Ｓ２０５の処理により抽出した人物の熱防衛行動と熱放散反応と熱産生反応とを検知した後、調整能力推定部１７により、サーモグラフィカメラ２２から取得した複数の画像を用いて、抽出した人物の体温調整能力に関する指標を算出する（ステップＳ２０６）。

次に、温冷感推定装置１０は、統合推定処理部１４により、熱放散反応による熱放散量、熱産生反応による熱流入量、熱防衛反応により体外へ放出した熱量、熱防衛行動により体内で発生した熱量、及び体温調整能力に関する指標のそれぞれを算出し、これらの算出結果を用いて統合推定処理を実行する（ステップＳ２０７）。

温冷感推定装置１０は、温冷感推定部１５により、抽出した人物のＰＭＶを算出し（ステップＳ２０８）、統合推定処理の結果に基づいて、算出したＰＭＶを補正する（ステップＳ２０９）。この際、熱防衛行動の検知結果と、熱放散反応及び熱産生反応の検知結果に加えて、体温調整能力の推定結果がさらに反映されたＰＭＶが算出される。

以下、本変形例に係る温冷感推定装置１０の効果について説明する。

本変形例に係る温冷感推定装置１０は、センサデータに基づいて、生命体の体温調整能力を推定し、行動性体温調整反応の検知結果と、自律性体温調整反応の検知結果と、体温調整能力の推定結果に基づいて、生命体が感じる温冷感を推定することができる。

上記構成により、本変形例に係る温冷感推定装置１０によれば、実際に生じた体温の時間変化に基づいて、個人の体温調整能力を推定することができる。これにより、行動性体温調整反応や自律性体温調整反応以外の個人の体温調整能力に影響を及ぼす要素も考慮して、より正確な温冷感を推定することができる。

なお、体温調整能力の推定に用いる画像が撮影された時刻を考慮して、体温調整能力を推定してもよい。一般的に、１４時－１８時などの夕方や夜の時間帯の体温は、３時－７時などの朝の時間帯の体温よりも高いことが知られている。このため、例えば、朝の時間帯に撮影されたサーモグラフィ画像を用いて夜の時間帯の体温調整能力を推定する場合、体温調整能力の推定結果よりも実際の体温調整能力は高いと判断し、体温調整能力の推定結果を補正する。

（第１の実施形態の他の変形例）
また、温冷感を推定する生命体のプロフィールデータを考慮してもよい。例えば、ユーザは、空調装置１が設置された部屋を使用する可能性がある人物に関するプロフィールデータを事前に登録する。空調装置１は、温冷感を推定する人物を抽出した後、登録されたプロフィールデータに基づいて抽出した人物を特定する。プロフィールデータは、空調装置１のコントローラにより入力されてもよく、空調装置１とネットワークで接続された情報端末装置により入力されてもよい。

プロフィールデータは、例えば、年齢、人種、性別、身長、体重、認知力、既往歴、暑がり、冷え性、冷えやすい部位、出身地、両親の出身地、小汗腺、エクリン腺等に関する情報である。既往歴に関する情報は、脳出血、脳梗塞、高血圧、肺疾患、糖尿病、貧血、腎臓疾患、精神疾患、甲状腺疾患、熱中症、喫煙習慣等に関する情報である。

例えば、空調装置１は、心臓や肺に疾患を有する場合は温冷感が低下することを考慮して、温冷感の推定結果を補正してもよい。また、空調装置１は、小児、乳幼児、高齢者等は体温調整能力が低いことを考慮して、調整能力推定部１７による体温調整能力の推定結果を補正してもよい。また、人種、小汗腺及びエクリン腺に関する情報は、例えば、有効な毛穴数の推測に用いられる。また、出身地や両親の出身地に関する情報は、例えば、温度や湿度などの土地の気候に関する情報を用いて暑さへの耐性、寒さへの耐性、毛穴数を推定するのに用いられる。例えば、空調装置１は、有効な毛穴数が多いほど体温調整能力が高いことを考慮して、体温調整能力の推定結果を補正してもよい。また、空調装置１は、冷えやすい部位に関する情報を用いて、冷えやすい部位に風が効果的に当たるように、風向き等を制御してもよい。

また、温冷感を推定する対象としてセンサデータから複数の人物が抽出された場合、抽出された人物の温冷感をそれぞれ推定し、全ての人物が快適と感じる空調環境となるように、空調制御を行ってもよい。また、家族間での優先順位を予め設定しておき、家族間の複数の人物が特定された場合は、優先順位が高い人物に合わせた空調制御を行ってもよい。

また、空調装置１の電源がＯＦＦである状態で温冷感推定処理が行われてもよい。例えば、映像カメラ２１により取得された画像から抽出された人物の特定と、特定された人物に対する温冷感の推定を経時的に実行し、温熱快適性が低い高齢者が存在する場合には、空調装置１の電源を自動でＯＦＦからＯＮに切り替えてもよい。このようにすることで、独居高齢者が熱中症になることを防ぐことができる。

また、映像カメラ２１あるいはサーモグラフィカメラ２２から取得した画像に基づいて、温冷感を推定する生命体の衣服の着脱を検出し、衣服の着脱により快適性が向上したことを考慮して、温冷感の推定結果を補正してもよい。

また、サーモグラフィカメラ２２によって末梢部位や体の中心等の部位ごとの温度を検知し、検知した温度と予め設定された目標温度との誤差を部位ごとに算出し、誤差の合計値や重み付きで計算した誤差の合計値を最小化するように空調制御を行ってもよい。

また、映像カメラ２１から取得した顔画像を用いて温冷感を推定する生命体が感じているストレスを検知し、ストレスの検知結果を考慮して、温冷感の推定結果を補正してもよい。

（第２の実施形態）
第２の実施形態について説明する。本実施形態は、第１の実施形態の構成を以下の通りに変形したものである。第１の実施形態と同様の構成、動作、及び効果については、説明を省略する。本実施形態の温冷感推定装置１０を備える空調装置１は、例えば、オフィス、展示会会場、会議室、打ち合わせスペース等に設置される。温冷感推定装置１０は、カメラ映像とマイク音声から温冷感を推定する生命体の知的生産性を推定し、推定結果に基づいて温冷感を補正し、空調制御を行う。

図５は、本実施形態に係る温冷感推定装置１０を有する空調装置１の構成を示す図である。図５に示すように、空調装置１は、マイク２５をさらに備える。マイク２５は、温冷熱感を推定される人物が発する音声を検出する集音装置である。マイク２５で取得された音声データは、知的生産性推定部１８に出力される。マイク２５は、センサの一例である。音声データは、センサデータの一例である。

温冷感推定装置１０の処理回路は、知的生産性推定部１８の機能をさらに実行する。知的生産性推定部１８を実現する処理回路は、推定部の一部に相当する。

知的生産性推定部１８は、センサデータに基づいて、温熱冷感を推定される人物の知的生産性を推定する。温熱冷感を推定される人物は、例えば、説明を受けた顧客である。知的生産性は、生産効率や創造性を含む。例えば、知的生産性推定部１８は、顔及び頭に関する情報、姿勢に関する情報、四肢の運動量に関する情報を画像データから検出し、マイク２５から取得した音声データに基づいて、抽出した人物の会話量と会話内容を検出する。そして、知的生産性推定部１８は、これらの検出結果を用いて、温熱冷感を推定される人物の知的生産性を推定する。

顔及び頭に関する情報は、例えば、顔の表情、顔の皮膚の表面温度、瞬時ストレス値、頭の動き等である。顔の表情は、例えば、思考している表情、眠い表情等である。思考している表情、眠い表情及び瞬時ストレス値は、例えば、映像カメラ２１から取得した画像に基づいて検出される。また、皮膚の表面温度は、例えば、サーモグラフィ画像に基づいて検出される。頭の動きは、例えば、顔上げ率、うなずきの頻度、あくびの頻度、首の動き、首の傾き等である。頭の動きは、例えば、映像カメラ２１から取得した画像に基づいて検出される。

姿勢に関する情報は、例えば、体の動き、上半身の姿勢、受け身の姿勢、怠惰ではない姿勢等である。姿勢に関する情報は、例えば、映像カメラ２１から取得した画像に基づいて検出される。

四肢の運動量に関する情報は、手の動き、展示物など対象を指す行動、展示物など対象を触る行動、脚の動き、脚の振動数等である。四肢の運動量に関する情報は、例えば、映像カメラ２１から取得した画像やサーモグラフィ画像に基づいて検出される。

会話量は、温冷感を推定する人物が発した会話の量である。会話内容は、温冷感を推定する人物が発した会話の内容である。会話量及び会話内容は、マイク２５から取得した音声データに公知の話者分類アルゴリズムや会話認識アルゴリズムを適用することにより、検出される。

温冷感推定部１５は、知的生産性の推定結果に基づいて、生命体が感じる温冷感を推定する。温冷感を示す指標としてＰＭＶを用いる場合、温冷感推定部１５は、知的生産性の推定結果に基づいて、補正後のＰＭＶの値をさらに補正する。

例えば、抽出した人物の知的生産性が低いと推定した場合、温冷感推定部１５は、抽出した人物の温熱快適性が低いと判断し、ＰＭＶの値が快適域から離れるように補正する。一方、抽出した人物の知的生産性が高いと推定した場合、温冷感推定部１５は、抽出した人物の温熱快適性が十分高いと判断し、ＰＭＶの値が快適域に近づくように補正するあるいは現状のＰＭＶの値を維持する。

次に、本実施形態の温冷感推定装置１０により実行される温冷感推定処理の動作について説明する。図５は、本実施形態に係る温冷感推定処理の手順の一例を示すフローチャートである。図２と同様に、温冷感を示す指標としてＰＭＶを用い、センサデータから抽出された人物のＰＭＶを算出する例について説明する。ステップＳ３０１－Ｓ３０８、及びステップＳ３１１の処理は、それぞれ図２のステップＳ１０１－Ｓ１０９の処理と同様のため、説明を省略する。

温冷感推定装置１０は、ステップＳ３０１－Ｓ３０８の処理により、統合推定処理の結果に基づいて算出したＰＭＶを補正した後、知的生産性推定部１８により、画像データと音声データに基づいて、抽出した人物の知的生産性を推定する（ステップＳ３０９）。

次に、温冷感推定装置１０は、温冷感推定部１５により、知的生産性の推定結果に基づいて、補正後のＰＭＶをさらに補正する（ステップＳ３１０）。

以下、本実施形態に係る温冷感推定装置１０の効果について説明する。

本実施形態に係る温冷感推定装置１０は、センサデータに基づいて、生命体の知的生産性を推定し、知的生産性の推定結果に基づいて、生命体が感じる温冷感を推定することができる。具体的には、ＰＭＶ等の温熱快適性を示す指標を算出した後、推定した知的生産性に応じて算出した指標を補正することにより、生命体が感じている温冷感を推定する精度を向上させることができる。また、補正結果に応じて空調制御を行うことにより、知的生産性を向上させる空調環境を作ることができる。

例えば、暑い場合や寒い場合には、オフィスの職員の知的生産性が落ちることが知られている。本実施形態に係る温冷感推定装置１０によれば、カメラ映像とマイク音声からオフィスの職員の状態を分析し、職員の知的生産性を推定することにより、職員が新しい発想を得ているかどうかを把握することができる。また、カメラ映像とマイク音声から、展示会において説明員の説明を受けている顧客の状態を分析し、顧客の知的生産性を推定することにより、顧客が前向きな感想を得ているかどうかを把握することができる。また、打ち合わせを行う人物の知的生産性を推定することにより、打ち合わせにおいて会話が成立したかどうか、及び、打ち合わせが成功したかどうかを把握することができる。

また、本実施形態の温冷感推定装置１０は、空調装置に設けられなくてもよい。例えば、温冷感の推定結果を展示会の説明員に通知するシステムに搭載されてもよい。この場合、温冷感推定装置１０は、映像カメラ及びマイクとともに展示会会場に設置される。温冷感推定装置１０は、温冷感の推定結果を説明員に通知するスピーカーを備える。温冷感推定装置１０は、温冷感の推定結果を表示するディスプレイを備えてもよい。温冷感推定装置１０は、カメラ映像とマイク音声から、説明員の説明を受けている顧客の温冷感を推定し、温冷感の推定結果を説明員に通知する。説明員は、通知を確認することにより顧客が感じている温冷感を把握し、顧客に対する対応を変更することができる。

かくして、本実施形態によれば、生命体の体温調整能力が考慮された温冷感を推定できる温冷感推定装置、温冷感推定方法およびプログラムを提供することができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１…空調装置、１０…温冷感推定装置、１１…抽出部、１２…熱防衛行動検知部、１３…熱反応検知部、１４…統合推定処理部、１５…温冷感推定部、１６…空調制御部、１７…調整能力推定部、１８…知的生産性推定部、２１…映像カメラ、２２…サーモグラフィカメラ、２３…近赤外線カメラ、２５…マイク。

Claims (13)

1. 生命体の生命活動をセンシングするセンサから取得したセンサデータに基づいて、周囲環境に対する前記生命体の行動性体温調整反応と自律性体温調整反応とを検知する検知部と、
   前記行動性体温調整反応の検知結果と前記自律性体温調整反応の検知結果とに基づいて、前記生命体が感じる温冷感を推定する推定部と、
   を備える温冷感推定装置。
2. 前記行動性体温調整反応は、生体反応に起因した熱に対する防衛行動である、
   請求項１に記載の温冷感推定装置。
3. 前記行動性体温調整反応は、体温を上昇させるために行う行動と、体温を低下させるために行う行動とを含む、
   請求項２に記載の温冷感推定装置。
4. 前記自律性体温調整反応は、周囲環境に対して熱を放散する熱放散反応と、周囲環境から熱を流入させる熱産生反応とを含む。
   請求項１から３までのいずれか１項に記載の温冷感推定装置。
5. 前記検知部は、前記自律性体温調整反応として、発汗量、皮膚表面の水分量、呼吸回数、呼気熱量、及び吸気熱量のうちの少なくとも１つを検知する、
   請求項４に記載の温冷感推定装置。
6. 前記推定部は、前記生命体が感じる温冷感を示す指標として予想平均温冷感申告を算出し、前記行動性体温調整反応の検知結果と前記自律性体温調整反応の検知結果とに基づいて、算出した予想平均温冷感申告を補正する、
   請求項１から５までのいずれか１項に記載の温冷感推定装置。
7. 前記センサは、映像カメラ、デプスカメラ、サーモグラフィカメラ、近赤外線カメラ、レーダー及びＴｏＦのうちの少なくとも１つを含む非接触センサである、
   請求項１から６までのいずれか１項に記載の温冷感推定装置。
8. 前記検知部は、前記センサデータに基づいて前記生命体の体温調整能力を推定し、
   前記推定部は、前記行動性体温調整反応の検知結果と、前記自律性体温調整反応の検知結果と、前記体温調整能力の推定結果とに基づいて、前記生命体が感じる前記温冷感を推定する、
   請求項１から７までのいずれか１項に記載の温冷感推定装置。
9. 前記検知部は、前記センサデータに基づいて周囲温度の変化量に対する体温変化量の割合を算出し、算出結果に基づいて、前記体温調整能力を推定する、
   請求項８に記載の温冷感推定装置。
10. 前記温冷感推定装置は、空調装置に設けられ、
    前記温冷感の推定結果に基づいて前記空調装置の空調制御を行う制御部をさらに備える、
    請求項１から９までのいずれか１項に記載の温冷感推定装置。
11. 前記推定部は、前記センサデータに基づいて、前記生命体の知的生産性を推定し、前記知的生産性の推定結果に基づいて、前記生命体が感じる前記温冷感を推定する、
    請求項１から１０までのいずれか１項に記載の温冷感推定装置。
12. 生命体の生命活動をセンシングするセンサから取得したセンサデータに基づいて、周囲環境に対する前記生命体の行動性体温調整反応及び自律性体温調整反応を検知することと、
    前記行動性体温調整反応の検知結果及び前記自律性体温調整反応の検知結果に基づいて、前記生命体が感じる温冷感を推定することと、
    を備える方法。
13. コンピュータに、
    生命体の生命活動をセンシングするセンサから取得したセンサデータに基づいて、周囲環境に対する前記生命体の行動性体温調整反応及び自律性体温調整反応を検知する機能と、
    前記行動性体温調整反応の検知結果及び前記自律性体温調整反応の検知結果に基づいて、前記生命体が感じる温冷感を推定する機能と、
    を実現させるためのプログラム。

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