JP2023031693A - 空気調和機 - Google Patents

Abstract

【課題】使用者の生活リズムに則した運転を適切に行うことができる空気調和機を提供する。
【解決手段】空気調和機は、検出部と、予測部と、通信部と、照度センサとを有する。検出部は、空調空間における人の在不在を検出する。予測部は、前記検出部の検出結果を用いて、前記空調空間における使用者の就寝時刻を予測する。通信部は、前記使用者が操作する、前記空調空間内に備えた端末装置と通信する。照度センサは、前記空調空間内の照度を検出するセンサである。空気調和機は、前記予測部が予測した就寝時刻から第１の所定時間前の時刻の間に前記照度センサで検出した前記空調空間の照度に基づき、前記予測した就寝時刻より前に前記使用者が就寝すると判断する。
【選択図】図２

Description

本発明は、空気調和機に関する。

例えば、空調空間における人の在不在を検出する人検知センサを備え、人検知センサの検出結果を用いて空調運転の開始時刻をタイマ設定する空気調和機が提案されている（例えば、特許文献１）。特許文献１では、数日分の人検知センサの検出結果と、「使用者の在不在を判定するルール」とを照らし合わせることで、空調空間において使用者が不在から在室へと変わる時刻を予測し、この予測結果に基づいて空調運転の開始時刻をタイマ設定している。

特開平１１－１４１２１号公報

しかし、空調空間において使用者が不在から在室へと変わる時刻を予測するだけでは、使用者の生活リズム（例えば、起床時刻、就寝時刻）に則した適切なタイミングで空調運転を行うことができない。例えば、使用者が予測された生活リズム通りに、活動しない場合があり、就寝時刻や起床時刻を予測したとしても、適切なタイミングで空調運転を行うことができるとは限らないのが実情である。

本発明ではこのような問題に鑑み、適切なタイミングで空調運転を行うことができる空気調和機を提供することを目的とする。

一つの態様の空気調和機は、空調空間における人の在不在を検出する検出部と、前記検出部の検出結果を用いて、前記空調空間における使用者の就寝時刻を予測する予測部と、前記使用者が操作する、前記空調空間内に備えた端末装置と通信する通信部と、前記空調空間内の照度を検出する照度センサと、を有する。空気調和機は、前記予測部が予測した就寝時刻から第１の所定時間前の時刻の間に前記照度センサで検出した前記空調空間の照度に基づき、前記予測した就寝時刻より前に前記使用者が就寝すると判断する。

一つの側面として、適切なタイミングで空調運転を行うことができる。

図１は、本実施例の空気調和システムの一例を示す説明図である。 図２は、空気調和機の構成の一例を示すブロック図である。 図３は、リモコンの構成の一例を示すブロック図である。 図４は、通信アダプタの構成の一例を示すブロック図である。 図５は、在不在の予測結果の一例を示す説明図である。 図６は、サーバ装置の構成の一例を示すブロック図である。 図７は、在不在パターンを生成する生成処理に関わるサーバ装置のＣＰＵの処理動作の一例を示すフローチャートである。 図８は、在不在パターンを更新する更新処理に関わるサーバ装置のＣＰＵの処理動作の一例を示すフローチャートである。 図９は、予測処理に関わる通信アダプタのＣＰＵの処理動作の一例を示すフローチャートである。 図１０は、居間での予測処理に関わる室内機の制御部の処理動作の一例を示すフローチャートである。 図１１は、寝室での予測処理に関わる室内機の制御部の処理動作の一例を示すフローチャートである。 図１２は、照度取得処理に関わる室内機の制御部の処理動作の一例を示すフローチャートである。 図１３は、寝室での推奨処理に関わる室内機の制御部の処理動作の一例を示すフローチャートである。

以下、図面に基づいて、本願の開示する空気調和機の実施例を詳細に説明する。尚、本実施例により、開示技術が限定されるものではない。また、以下に示す各実施例は、矛盾を起こさない範囲で適宜変形しても良い。

＜空気調和システムの構成＞
図１は、本実施例の空気調和システム１の一例を示す説明図である。図１に示す空気調和システム１は、空気調和機２と、通信アダプタ３と、ルータ４と、サーバ装置５と、中継装置６と、通信装置７と、通信網８とを有する。

＜空気調和機の構成＞
図２は、空気調和機２の構成の一例を示すブロック図である。図２に示す空気調和機２は、室内機２１と、室外機２２と、リモコン２３とを有する。室内機２１は、例えば、室内に配置され、空調空間である室内の空気を加熱又は冷却する空気調和機２の一部である。室内機２１は、例えば、居間や寝室等の空調空間毎に備えられているものとする。室内機２１は、本体２１Ａと、人感センサ２１Ｂと、通信部２１Ｃと、制御部２１Ｄと、メモリ２１Ｅとを有する。本体２１Ａは、図示せぬ室内ファンや室内熱交換器などが備えられ、室内熱交換器で室外機２２から供給される冷媒と熱交換を行った室内空気が室内ファンによって吹き出されることで、部屋の暖房、冷房、除湿等が行われる。人感センサ２１Ｂは、空調空間内の人の在不在を検出する。人感センサ２１Ｂは、例えば、赤外線を使用した焦電センサである。人感センサ２１Ｂは、空気調和機２が設置された後に空気調和機２が商用電源に接続されて電力供給がなされると、人の在不在の検出動作を開始する。なお、これ以降は電力供給が中止されない限り、空気調和機２の運転／停止に関わらず空調空間内の人の在不在を検出し続ける。通信部２１Ｃは、リモコン２３からのＢＬＥ（Bluetooth Low Energy：登録商標）方式のコマンド信号を受信し、受信したコマンド信号を制御部２１Ｄに送信する。メモリ２１Ｅは、例えば、室内用途等の各種情報を記憶する領域である。室内用途は、例えば、居間や寝室等の空調空間の用途を識別する情報である。室内用途は、使用者の行動を予測する際に使用する情報である。制御部２１Ｄは、室内機２１全体を制御する。制御部２１Ｄは、コマンド信号に基づき、各種コマンドを実行する。室外機２２は、例えば、室外ファンや圧縮機等が備えられている。リモコン２３は、使用者の操作に応じて室内機２１を遠隔操作する端末装置である。

図３は、リモコン２３の構成の一例を示すブロック図である。図３に示すリモコン２３は、例えば、携帯可能なリモコンではなく、空調空間に配置されるリモコンである。リモコン２３は、操作部２３Ａと、通信部２３Ｂと、表示部２３Ｃと、照度センサ２３Ｄと、メモリ２３Ｅと、ＣＰＵ２３Ｆとを有する。操作部２３Ａは、各種コマンドを入力する入力インタフェースである。通信部２３Ｂは、操作部２３Ａで入力したコマンドに応じたＢＬＥ方式のコマンド信号を室内機２１に送信する。尚、通信部２３Ｂは、ＢＬＥ方式のコマンド信号を送信する場合を例示したが、赤外線通信方式のコマンド信号を送信しても良く、この場合、室内機２１内の通信部２１Ｃも、赤外線通信方式のコマンド信号を受信するものとする。表示部２３Ｃは、各種情報を表示する出力インタフェースである。照度センサ２３Ｄは、リモコン２３が配置された空調空間、例えば、寝室の照度を検出するセンサである。なお、本実施形態では照度センサ２３Ｄはリモコン２３に備えられているものとして説明するが、その限りではなく、照度センサ２３Ｄはリモコン２３と別体として例えば空気調和機２の室内機２１と同じ室内に配置されるようにしてもよい。

メモリ２３Ｅは、各種情報を記憶する。ＣＰＵ２３Ｆは、リモコン２３全体を制御する。照度センサ２３Ｄは、空調空間内の照度を１分毎に順次検出し、検出した照度を室内機２１に送信する。つまり、室内機２１の制御部２１Ｄは、リモコン２３から受信した空調空間の１分毎の照度を順次記憶するものとする。そして、制御部２１Ｄは、現在から直近９分間分の照度を記憶しているものとする。

室内機２１の制御部２１Ｄは、行動予測部２１Ｄ２と、推奨部２１Ｄ０と、判断部２１Ｄ１とを有する。行動予測部２１Ｄ２は、空調空間における使用者の在不在を予測した在不在予測結果と、空調空間の室内用途を識別する室内用途情報とに基づき、使用者の行動を予測する。尚、在不在予測結果は、後述する通信アダプタ３内の在不在予測部３４Ｅから取得する、空調空間における使用者の１０分毎の在不在の予測結果を２４時間分蓄積した情報である。行動予測部２１Ｄ２は、使用者の行動として、例えば、使用者の起床時刻、帰宅時刻、外出時刻や就寝時刻等を予測できる。

推奨部２１Ｄ０は、行動予測部２１Ｄ２の行動予測結果に基づき、使用者に推奨すべき運転を選択する。運転は、例えば、冷房運転や暖房運転等の通常の空調運転がある。推奨部２１Ｄ０は、選択した運転の実行を使用者に推奨すべく、例えば、運転実行を推奨する旨の信号をリモコン２３に送信する。

行動予測部２１Ｄ２は、後述する在不在予測部３４Ｅによる空調空間における使用者の在不在予測結果と、室内用途情報とに基づき、空調空間における使用者の行動を予測する。そして、推奨部２１Ｄ０は、行動予測部２１Ｄ２の行動予測結果に基づき、空調運転の開始時刻又は空調運転の停止時刻の設定等の使用者に推奨する空調運転の内容をリモコン２３に送信する。推奨する空調運転の内容としては、例えば、起床時刻、帰宅時刻、外出時刻や就寝時刻に応じた空調運転開始のタイマ時刻の設定を推奨する内容である。

判断部２１Ｄ１は、行動予測部２１Ｄ２が予測した就寝時刻から第１の所定時間前、例えば、２時間前の時刻の間に、例えば、寝室内に設置された空調空間内の照度センサ２３Ｄで検出した空調空間の照度に基づき、行動予測部２１Ｄ２で予測した就寝時刻よりも前に使用者が就寝するものと判断する。

具体的には、判断部２１Ｄ１は、照度センサ２３Ｄで１分毎に検出した空調空間内の照度を順次取得し、現在から直近９分間分の照度、すなわち１０個分の照度を記憶することになる。判断部２１Ｄ１は、直近９分間分の１０個の照度の内、現在から直近４分までの５分間分の５個の照度の平均値を今回照度として算出する。更に、判断部２１Ｄ１は、直近９分間分の１０個の照度の内、直近５分前から直近９分前までの５分間分の５個の照度の平均値を前回照度として算出する。そして、判断部２１Ｄ１は、前回照度から今回照度を減算して得た空調空間の照度が低下する変化量を照度変化量として算出する。そして、判断部２１Ｄ１は、空調空間の照度変化量が所定量以上であるか否かを判定する。判断部２１Ｄ１は、空調空間の照度変化量が所定量以上の場合に、予測した就寝時刻より前に使用者が就寝すると判断する。所定量は、寝室の使用者が就寝と判断するための閾値であって、例えば、２５０ルクスである。尚、所定量を２５０ルクスとした理由は、例えば、３０ワット蛍光灯２本を使用して８畳間の寝室の照度は３００ルクスであるため、寝室が３００ルクスから１０ルクスに低下した場合に寝室の使用者が就寝したものと推定することができる。

推奨部２１Ｄ０は、行動予測部２１Ｄ２が予測した就寝時刻より前に使用者が就寝すると判断した場合に、第１の推奨フラグをＯＮに設定する。推奨部２１Ｄ０は、第１の推奨フラグがＯＮの場合、起床時刻に関わるタイマ予約をリモコン２３に推奨する。尚、起床時刻に関わるタイマ予約は、起床時刻の天気予報内容に適した運転のタイマ予約である。タイマ予約としては、例えば、起床時刻の天気予報が高温の予報の場合、起床時刻の１０分前に空調空間の冷房運転を開始するタイマ予約や、起床時刻の天気予報が低温の予報の場合、起床時刻の１０分前に空調空間の暖房運転を開始するタイマ予約等である。その結果、リモコン２３の使用者は、リモコン２３に表示部２３Ｃに表示中の起床時刻に関わるタイマ予約の推奨内容を見てタイマ予約を設定できる。

推奨部２１Ｄ０は、現在時刻が行動予測部２１Ｄ２で予測した就寝時刻から第２の所定時間前、例えば、１時間前の時刻であるか否かを判定する。尚、第２の所定時間は、第１の所定時間よりも短い時間である。推奨部２１Ｄ０は、現在時刻が就寝時刻から第２の所定時間前の時刻である場合に、第２の推奨フラグをＯＮに設定する。推奨部２１Ｄ０は、第２の推奨フラグがＯＮの場合、起床時刻に関わるタイマ予約をリモコン２３に推奨する。その結果、リモコン２３の使用者は、リモコン２３に表示部２３Ｃに表示中の起床時刻に関わるタイマ予約の推奨内容を見てタイマ予約を設定できる。

推奨部２１Ｄ０は、現在時刻が就寝時刻から第２の所定時間前の時刻であって、使用者の起床時刻を予測し、かつ、使用者が就寝すると判断した場合に、就寝時刻から第２の所定時間前の時刻に、起床時刻に関わるタイマ予約をリモコン２３に推奨する。その結果、リモコン２３の使用者は、リモコン２３に表示部２３Ｃに表示中の起床時刻に関わるタイマ予約の推奨内容を見てタイマ予約を設定できる。

通信アダプタ３は、空気調和機２内の室内機２１とルータ４との間を無線通信で接続する通信機能と、室内機２１をＡＩ（Artificial Intelligence）制御する制御機能とを有する。通信アダプタ３は、室内機２１毎に配置するものである。ルータ４は、例えば、ＷＬＡＮ（Wireless Local Area Network）等を使用して通信アダプタ３と通信網８とを無線通信で接続すると共に、通信装置７と通信網８とを無線通信で接続するアクセスポイントの装置である。通信網８は、例えば、インターネット等の通信網である。サーバ装置５は、室内機２１に適用される在不在パターンを生成する機能や運転履歴データ等を記憶するデータベース等を有する。尚、サーバ装置５は、例えば、データセンタに配置されている。通信装置７は、例えば、空気調和機２の使用者が携帯するスマートフォン等の通信端末である。中継装置６は、通信網８と通信で接続すると共に、サーバ装置５と通信で接続する機能を有する。中継装置６は、通信網８経由で室内機２１に適用される在不在パターンの生成又は更新に使用する運転履歴データ等を通信アダプタ３からサーバ装置５に送信する。また、中継装置６は、サーバ装置５で生成又は更新した在不在パターンを通信網８経由で通信アダプタ３に送信する。尚、中継装置６は、例えば、データセンタ等に配置されている。

中継装置６は、第１の中継部６Ａと、第２の中継部６Ｂと、第３の中継部６Ｃとを有する。第１の中継部６Ａは、通信網８経由で通信アダプタ３からサーバ装置５に在不在パターンに関わる各種データ（以降、運転履歴データと記載する）を送信し、サーバ装置５が生成又は更新した在不在パターンを通信網８経由で通信アダプタ３に送信する。第２の中継部６Ｂは、使用者が外出先から通信装置７を使用して設定した室内機２１の運転条件（冷房／暖房といった運転モードや設定温度など）を取得し、これを室内機２１に送信する。第３の中継部６Ｃは、例えば、インターネット等の通信網８から天気予報やカレンダ情報（主に、祝日情報）等の外部データを取得し、取得した外部データをサーバ装置５に送信する。また、第３の中継部６Ｃは、外部データを通信網８経由で通信アダプタ３に送信する。

図４は、通信アダプタ３の構成の一例を示すブロック図である。図４に示す通信アダプタ３は、第１の通信部３１と、第２の通信部３２と、記憶部３３と、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３４とを有する。第１の通信部３１は、室内機２１内の制御部２１ＤとＣＰＵ３４とを通信接続する、例えば、ＵＡＲＴ（Universal Asynchronous Receiver Transmitter）等の通信ＩＦ（Interface）である。第２の通信部３２は、ルータ４とＣＰＵ３４とを通信接続する、例えば、ＷＬＡＮ等の通信ＩＦ等の通信部である。記憶部３３は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）等を有し、データやプログラム等の各種情報を格納する。ＣＰＵ３４は、通信アダプタ３全体を制御する。

図４に示す通信アダプタ３内の記憶部３３は、履歴メモリ３３Ａと、在不在パターンメモリ３３Ｂと、予測結果メモリ３３Ｃと、外部メモリ３３Ｄとを有する。履歴メモリ３３Ａは、室内機２１から取得した運転履歴データを一時記憶する。運転履歴データとしては、例えば、人感センサ２１Ｂで検出した室内空間内での人の在不在の１０分毎の検出結果である。在不在パターンメモリ３３Ｂは、サーバ装置５から取得した在不在パターンを記憶する。

在不在パターンは、例えば、人感センサ２１Ｂの過去の検出結果、例えば、過去３０日分の在不在の検出結果を用いることで、サーバ装置５が、空調空間における使用者の在不在の傾向を示すパターンである。ここで、在不在パターンを生成する際に人感センサ２１Ｂの過去３０日分の検出結果を使用するのは、次の理由による。在不在パターンの生成に際し、人感センサ２１Ｂの検出結果が多い方が在不在パターンを用いた予測の精度が向上するため、人感センサ２１Ｂの検出結果はできる限り多い方が好ましい。一方で、人感センサ２１Ｂの検出結果を多く取得するように、例えば、過去９０日分の検出結果を用いて在不在パターンを生成すると、空気調和機２の設置時期が、冷房運転が頻繁に行われる夏季の始まる時期や、暖房運転が頻繁に行われる冬季の始まる時期である場合に、在不在パターンを生成している間に夏季や冬季が過ぎてしまい、後述する使用者の在不在の予想結果に基づいた使用者の行動予測や空調運転の推奨が夏季や冬季に行えなくなる。

そこで、本実施形態では、在不在パターンの精度が担保でき、かつ、使用者の在不在の予想結果に基づいた使用者の行動予測や空調運転の推奨を適正な時期に提供できるように、と考えて、在不在パターンの生成に、人感センサ２１Ｂの過去３０日分の在不在の検出結果を使用している。尚、過去３０日分の在不在の検出結果は、１０分毎の在不在の検出結果を３０日分蓄積した情報である。また、本実施形態では、在不在パターンを生成する際に人感センサ２１Ｂの過去３０日分の検出結果を使用する場合を例示するが、本発明はこれに限られない。空気調和機２の設置時期から頻繁に使用される時期までの期間に応じて適宜変更するようにしてもよい。

予測結果メモリ３３Ｃは、在不在パターンで予測した空調空間内での２４時間分の１０分毎の使用者の在不在の予測結果である２４時間分の在不在予測結果を室内用途毎に記憶する。室内用途は、例えば、居間や寝室等の空調空間の用途を識別する情報である。室内用途は、在不在予測結果を用いて使用者の行動を予測する際に使用する情報である。ＣＰＵ３４は、予測結果メモリ３３Ｃを参照して空調空間毎の２４時間分の在不在予測結果を認識できる。外部メモリ３３Ｄは、例えば、天気予報など外部から取得する外部データを記憶する。

ＣＰＵ３４は、収集部３４Ａと、送信部３４Ｂと、受信部３４Ｃと、設定部３４Ｄと、在不在予測部３４Ｅとを有する。

収集部３４Ａは、室内機２１から所定周期、例えば１０分毎の取得タイミングで各空調空間での人の在不在の検出結果を取得する。空調空間は、例えば、居間や寝室等の空調空間である。収集部３４Ａは、取得した空調空間での人感センサ２１Ｂによる１０分毎の人の在不在の現在の検出結果を収集する。在不在の検出結果には、例えば、不在、在室、不定の３種類の変数が存在する。在不在の検出結果のうち、「不在」は、空調空間内で人を検出できなかった場合の検出結果である。在不在の検出結果のうち、「在室」は、空調空間で人を検出した場合の検出結果である。在不在の検出結果のうち、「不定」は、在室及び不在の何れにも該当しない、収集部３４Ａは、１０分毎に取得した各空調空間の在不在の検出結果を履歴メモリ３３Ａに記憶する。

送信部３４Ｂは、例えば、２日分の在不在の検出結果を履歴メモリ３３Ａに記憶した場合、履歴メモリ３３Ａに記憶中の２日分の在不在の検出結果を通信網８経由でサーバ装置５に送信する。尚、サーバ装置５では、通信アダプタ３から順次受信した過去３０日分の在不在の検出結果を用いて在不在パターンを生成することになる。受信部３４Ｃは、通信網８経由でサーバ装置５から空調空間毎の在不在パターンを受信し、受信した在不在パターンを在不在パターンメモリ３３Ｂに記憶する。設定部３４Ｄは、記憶中の在不在パターンを在不在予測部３４Ｅに適用する。

在不在予測部３４Ｅは、現在の人感センサ２１Ｂの検出結果、すなわち在不在を予測する時点から所定時間前までの人感センサ２１Ｂの検出結果である在不在の検出結果を用いて、設定部３４Ｄにて適用された複数の在不在パターンの中から予測に使用する在不在パターンを選択する。在不在予測部３４Ｅは、選択した在不在パターンを用いて空調空間における使用者の在不在を予測し、２４時間分の在不在予測結果を得る。所定時間とは、直前の在不在の検出結果を見て、複数の在不在パターンの中から最適な在不在パターンを選ぶ際の精度を担保できるデータ数を得るのに必要な時間である。

在不在予測部３４Ｅは、在不在を予測する時点である所定時刻として、例えば、毎日８：００と２０：００に、当該所定時刻から２４時間後までの空調空間における使用者の在不在を予測してもよい。具体的には、在不在予測部３４Ｅは、使用者の在不在の予測結果である２４時間分の在不在予測結果を得る。尚、所定時刻として８：００に設定した理由は、その後の使用者の行動パターンが外出→不在→帰宅となることが多いと考えられるので、不在時の付加機能運転の推奨や帰宅時の運転開始の推奨を行うためである。また、所定時刻として２０：００に設定した理由は、その後の使用者の行動パターンが就寝→起床となることが多いと考えられるので、おやすみ運転や起床時の運転開始の推奨を行うためである。尚、おやすみ運転は、使用者に快適な睡眠環境を提供すべく、寝室の室内温度を快適化する空調運転である。また、在不在予測部３４Ｅは、半日毎に上記各所定時刻から２４時間分の在不在予測結果を得ることで予測精度を向上させている。２４時間分の在不在予測結果は、例えば１０分毎の空調空間における使用者の在不在の予測結果である。図５は、２４時間分の在不在の予測結果の一例を示す説明図である。図５に示す在不在の予測結果は、空調空間毎に、所定時刻から２４時間後までの１０分毎の在不在の予測結果である。在不在の予測結果を示すデータは、在室の場合は“１”、不在の場合は“０”とする。

次に、行動予測部２１Ｄ２は、空調空間における使用者の在不在の予測結果と、空調空間の室内用途情報（居間や寝室）とに基づいて、居住空間における使用者の１日の行動（例えば、起床時刻、外出時刻、帰宅時刻、就寝時刻）を予測する。そして、推奨部２１Ｄ０は、行動予測部２１Ｄ２で予測された行動に基づいて使用者に推奨すべき運転を選択する。さらに、推奨部２１Ｄ０は、使用者に推奨すべき運転の実行を使用者に推奨する。以下、例えば、空気調和機２の室内機２１が居間や寝室に設置されている場合に、居間や寝室における使用者の在不在予測結果を用いて、室内機２１の制御部２１Ｄが使用者の居住空間における１日の行動（例えば、起床時刻、外出時刻、帰宅時刻、就寝時刻）を予測し、推奨すべき運転を選択し、推奨すべき運転の実行を使用者に推奨する方法について説明する。

例えば、居間での室内機２１内の制御部２１Ｄの行動予測部２１Ｄ２は、在不在予測結果から起床時刻を予測する上で、使用者の起床時間帯（以下、「第１の時間帯」という）及び使用者が居間を不在にしているか否かを判断する基準として用いる期間（以下、「第４の所定期間」という）を使用する。第１の時間帯は、使用者が起床して、例えば、寝室から出て居間に入り、空調運転を開始する時刻を想定して予め設定された時間帯、例えば、０：００～１０：５０である。第４の所定期間は、使用者が寝室で就寝中であると判断するのに使用する、例えば、３時間以上の連続不在時間である。行動予測部２１Ｄ２は、居間において在不在予測結果の中の第１の時間帯に第４の所定期間以上の不在から在室へと変化するタイミングがある場合に、当該タイミングを起床時刻と予測する。

行動予測部２１Ｄ２は、在不在予測結果から就寝時刻を予測する上で、使用者が居間を出る時間帯（以下、「第４の時間帯」という）又は使用者が寝室に入る期間（以下、「第５の所定期間」）を使用する。行動予測部２１Ｄ２は、在不在予測結果の中の第４の時間帯に、在室から第５の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがあるか否かを判定する。第４の時間帯は、使用者が夜に居間の空調運転を停止して居間から出る時刻を想定して予め設定された時間帯、例えば、１７：００～２３：５０である。第５の所定期間は、使用者が就寝中であると判断するのに使用する、例えば、３時間以上の連続不在時間である。行動予測部２１Ｄ２は、在不在予測結果の中の第４の時間帯に、居間での在室から第５の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがある場合、居間から使用者が退室していなくなる当該タイミングを就寝時刻と予測する。

また、行動予測部２１Ｄ２は、在不在予測結果から帰宅時刻を予測する上で、使用者の帰宅時間帯（以下、「第２の時間帯」という）及び第４の所定期間を使用する。第２の時間帯は、使用者が帰宅して、例えば、使用者が居間に入り、空調運転を開始する時刻を想定して予め設定された時間帯、例えば、１３：００～２２：５０である。行動予測部２１Ｄ２は、在不在予測結果の中の第２の時間帯に、第４の所定期間以上の不在から在室へと変化するタイミングがある場合に当該タイミングを帰宅時刻と予測する。

また、行動予測部２１Ｄ２は、在不在予測結果から外出時刻を予測する上で、使用者が外出する外出時間帯（以下、「第３の時間帯」）及び使用者が外出しているか否かを判断する基準として用いる期間（以下、「第６の所定期間」）を使用する。第３の時間帯は、使用者が外出によって空調運転が長時間を停止する時刻を想定して予め設定された時間帯、例えば、８：００～１６：５０である。第６の所定期間は、使用者が外出中であると判断するのに使用する、例えば、５時間以上の連続不在時間である。行動予測部２１Ｄ２は、在不在予測結果の中の第３の時間帯に、在室から第６の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがある場合に当該タイミングを外出時刻と予測する。

また、例えば、寝室での室内機２１の行動予測部２１Ｄ２は、在不在予測結果から就寝時刻を予測する上で、使用者が寝室に入る時間帯である第４の時間帯及び使用者が寝室に入る期間である第５の所定期間を使用する。行動予測部２１Ｄ２は、在不在予測結果の中の第４の時間帯に、第５の所定期間以上の不在から寝室への在室へと変化するタイミングがあるか否かを判定する。行動予測部２１Ｄ２は、在不在予測結果の中の第４の時間帯に、寝室での第５の所定期間以上の不在から在室へと変化するタイミングがある場合、寝室に使用者が在室となる当該タイミングを就寝時刻と予測する。

また、例えば、寝室での室内機２１内の制御部２１Ｄの行動予測部２１Ｄ２は、在不在予測結果から出室時刻を予測する上で、使用者が寝室から出室する出室時間帯である第３の時間帯及び使用者が寝室から出室しているか否かを判断する基準として用いる期間である第６の所定期間を使用する。行動予測部２１Ｄ２は、在不在予測結果の中の第３の時間帯に、寝室で在室から第６の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがある場合に当該タイミングを寝室の出室時刻と予測する。尚、空調空間が寝室の場合の出室時刻は、空調空間が居間の場合の外出時刻に相当する。

＜サーバ装置の構成＞
図６は、サーバ装置５の構成の一例を示すブロック図である。図６に示すサーバ装置５は、通信部５１と、記憶部５２と、ＣＰＵ５３とを有する。通信部５１は、中継装置６とＣＰＵ５３とを通信接続する通信ＩＦである。記憶部５２は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＲＯＭやＲＡＭ等を有し、データやプログラム等の各種情報を記憶する。ＣＰＵ５３は、サーバ装置５全体を制御する。

図６に示すサーバ装置５内の記憶部５２は、履歴データメモリ５２Ａと、パターン記憶部５２Ｂとを有する。履歴データメモリ５２Ａは、通信アダプタ３から受信した、空調空間の２日分の在不在の検出結果等の運転履歴データを記憶する。パターン記憶部５２Ｂは、サーバ装置５で生成した在不在パターンを記憶すると共に、生成後の在不在パターンを、取得したデータを用いて更新し、更新後の在不在パターンを記憶する。

サーバ装置５内のＣＰＵ５３は、受信部５３Ａと、取得部５３Ｂと、生成部５３Ｃと、送信部５３Ｄとを有する。

受信部５３Ａは、複数の室内機２１の通信アダプタ３と接続してルータ４、通信網８及び中継装置６を経由して、通信アダプタ３から空調空間毎の２日分の在不在の検出結果を受信し、受信した２日分の在不在の検出結果を履歴データメモリ５２Ａに記憶する。

生成部５３Ｃは、履歴データメモリ５２Ａに記憶中の第１の所定期間、例えば、過去の検出結果である３０日間分の在不在の検出結果を使用し、室内機２１の空調空間における使用者の在不在パターンを生成する。生成部５３Ｃは、生成した在不在パターンをパターン記憶部５２Ｂに記憶する。生成部５３Ｃは、パターン記憶部５２Ｂに在不在パターンを記憶した後、履歴データメモリ５２Ａの内、例えば、生成に未使用の６日分の在不在の検出結果を用いてパターン記憶部５２Ｂに記憶中の在不在パターンを更新し、更新後の在不在パターンをパターン記憶部５２Ｂに記憶する。

空気調和機２が、例えば、居間に設置されている場合、生成部５３Ｃは、履歴データメモリ５２Ａに記憶中の居間の在不在の検出結果を抽出する。さらに、生成部５３Ｃは、上記抽出した在不在の検出結果の内、「不定」以外の在不在の検出結果を抽出し、抽出した居間の在不在の検出結果に基づき、居間での人の在不在を予測する在不在パターンを生成する。また、空気調和機２が、例えば、寝室に設置されている場合、生成部５３Ｃは、履歴データメモリ５２Ａに記憶中の寝室の在不在の検出結果を抽出する。さらに、生成部５３Ｃは、上記抽出した在不在の検出結果の内、「不定」以外の在不在の検出結果を抽出し、抽出した寝室の在不在の検出結果に基づき、寝室での人の在不在を予測する在不在パターンを生成する。

生成部５３Ｃは、在不在の検出結果に基づき、空調空間毎の在不在パターンを生成又は更新し、生成又は更新した在不在パターンをパターン記憶部５２Ｂに記憶する。送信部５３Ｄは、中継装置６、通信網８及びルータ４経由でパターン記憶部５２Ｂに記憶中の空調空間毎の在不在パターンを通信アダプタ３に送信する。

＜空気調和システムにおける在不在パターンの生成について＞
次に本実施例の空気調和システム１における在不在パターンの生成について説明する。図７は、在不在パターンを生成する生成処理に関わるサーバ装置５のＣＰＵ５３の処理動作の一例を示すフローチャートである。生成処理は、空気調和機２が後に空調空間に設置された後に最初に在不在パターンを生成する処理である。図７においてサーバ装置５のＣＰＵ５３内の受信部５３Ａは、定期的、例えば、毎日０：００に通信アダプタ３と通信し、通信アダプタ３から空調空間毎の２日分の在不在の検出結果を受信したか否かを判定する（ステップＳ１１）。尚、通信アダプタ３は、２日分の在不在の検出結果が得られるまでは履歴メモリ３３Ａに記憶しておくものとする。受信部５３Ａは、２日分の在不在の検出結果を受信した場合（ステップＳ１１：Ｙｅｓ）、受信した２日分の在不在の検出結果を記憶部５２の履歴データメモリ５２Ａに記憶する（ステップＳ１２）。ＣＰＵ５３内の生成部５３Ｃは、履歴データメモリ５２Ａ内に３０日分の在不在の検出結果が記憶済みであるか否かを判定する（ステップＳ１３）。生成部５３Ｃは、３０日分の在不在の検出結果が記憶済みの場合（ステップＳ１３：Ｙｅｓ）、記憶中の在不在の検出結果に基づき、空調空間毎の在不在パターンを生成する（ステップＳ１４）。

生成部５３Ｃは、生成した在不在パターンをパターン記憶部５２Ｂに記憶する（ステップＳ１５）。ＣＰＵ５３内の送信部５３Ｄは、パターン記憶部５２Ｂに記憶中の在不在パターンを通信アダプタ３に送信し（ステップＳ１６）、図７の処理動作を終了する。

受信部５３Ａは、ステップＳ１１の処理において空調空間毎の２日分の在不在の検出結果を受信しなかった場合（ステップＳ１１：Ｎｏ）、ステップＳ１１の処理に戻る。また、受信部５３Ａは、ステップＳ１３の処理において３０日分の在不在の検出結果が記憶済みでない場合（ステップＳ１３：Ｎｏ）、ステップＳ１１の処理に戻る。

サーバ装置５のＣＰＵ５３は、通信アダプタ３から空調空間毎の３０日分の在不在の検出結果を記憶した場合、空調空間毎の３０日分の在不在の検出結果に基づき、空調空間における使用者の在不在を予測する曜日毎の在不在パターンを生成する。そして、ＣＰＵ５３は、生成した在不在パターンを通信アダプタ３に送信する。その結果、サーバ装置５は、空調空間で使用する在不在パターンを通信アダプタ３に提供できる。

図８は、既に生成している在不在パターンを更新する更新処理に関わるサーバ装置５のＣＰＵ５３の処理動作の一例を示すフローチャートである。更新処理は、パターン記憶部５２Ｂに記憶中の在不在パターンの内容を更新する処理である。図８において受信部５３Ａは、定期的、例えば、毎日０：００に通信アダプタ３と通信し、通信アダプタ３から空調空間毎の２日分の在不在の検出結果を受信したか否かを判定する（ステップＳ２１）。尚、通信アダプタ３は、２日分の在不在の検出結果が得られるまでは履歴メモリ３３Ａに記憶しておくものとする。受信部５３Ａは、空調空間毎の２日分の在不在の検出結果を受信した場合（ステップＳ２１：Ｙｅｓ）、受信した２日分の在不在の検出結果を記憶部５２の履歴データメモリ５２Ａに記憶する（ステップＳ２２）。生成部５３Ｃは、履歴データメモリ５２Ａ内に、生成に未使用の６日分の在不在の検出結果が記憶済みであるか否かを判定する（ステップＳ２３）。

生成部５３Ｃは、生成に未使用の６日分の在不在の検出結果が記憶済みの場合（ステップＳ２３：Ｙｅｓ）、記憶中の在不在の検出結果に基づき、空調空間毎の在不在パターンを更新する（ステップＳ２４）。生成部５３Ｃは、更新した空調空間毎の在不在パターンをパターン記憶部５２Ｂに記憶する（ステップＳ２５）。送信部５３Ｄは、パターン記憶部５２Ｂに記憶中の空調空間毎の在不在パターンを通信アダプタ３に送信する（ステップＳ２６）。そして、受信部５３Ａは、空調空間毎の２日分の在不在の検出結果を受信したか否かを判定すべく、ステップＳ２１の処理に戻る。

受信部５３Ａは、ステップＳ２１の処理において２日分の在不在の検出結果を受信しなかった場合（ステップＳ２１：Ｎｏ）、ステップＳ２１の処理に戻る。また、受信部５３Ａは、ステップＳ２３の処理において生成に未使用の６日分の在不在の検出結果が記憶済みでない場合（ステップＳ２３：Ｎｏ）、ステップＳ２１の処理に戻る。

ＣＰＵ５３は、在不在パターンの生成後、通信アダプタ３から６日分の在不在の検出結果を得る度に、空調空間毎の６日分の在不在の検出結果に基づき、空調空間毎の在不在パターンを更新する。そして、ＣＰＵ５３は、更新した在不在パターンを通信アダプタ３に送信する。その結果、サーバ装置５は、空調空間に使用する最新の在不在パターンを通信アダプタ３に提供できる。

図９は、予測処理に関わる通信アダプタ３のＣＰＵ３４の処理動作の一例を示すフローチャートである。図９において通信アダプタ３内のＣＰＵ３４内の在不在予測部３４Ｅは、現在時刻が予測時刻であるか否かを判定する（ステップＳ３０）。尚、予測時刻としては、事前に設定した、例えば、前述した毎日８：００や２０：００等の所定時刻である。在不在予測部３４Ｅは、現在時刻が予測時刻である場合（ステップＳ３０：Ｙｅｓ）、現在の予測時刻から所定時間、例えば、２４時間前までの在不在の検出結果を空気調和機２の室内機２１から取得したか否かを判定する（ステップＳ３１）。尚、説明の便宜上、所定時間は、２４時間としたが、これに限定されるものではなく、例えば、前日２１：００～当日０：００、当日０：００から予測時刻までの時間帯でよく、適宜変更可能である。

在不在予測部３４Ｅは、現在の予測時刻から２４時間前までの在不在の検出結果を取得した場合（ステップＳ３１：Ｙｅｓ）、空調空間における複数の在不在パターンから、取得した在不在の検出結果を用いて空調空間における在不在予測に使用する在不在パターンを選択する（ステップＳ３２）。在不在予測部３４Ｅは、選択した在不在パターンを用いて現在から２４時間後の使用者の在不在を予測する（ステップＳ３３）。室内機２１内の制御部２１Ｄの行動予測部２１Ｄ２は、室内用途情報に基づき、室内機２１の設置場所が寝室であるか否かを判定する（ステップＳ３４）。

行動予測部２１Ｄ２は、室内機２１の設置場所が寝室でない場合（ステップＳ３４：Ｎｏ）、居間での予測処理を実行し（ステップＳ３５）、ステップＳ３０の処理に戻る。また、行動予測部２１Ｄ２は、室内機２１の設置場所が寝室の場合（ステップＳ３４：Ｙｅｓ）、寝室での予測処理を実行し（ステップＳ３６）、ステップＳ３０の処理に戻る。また、在不在予測部３４Ｅは、現在時刻が予測時刻でない場合（ステップＳ３０：Ｎｏ）、ステップＳ３０の処理に戻る。また、在不在予測部３４Ｅは、現在の予測時刻から２４時間前までの在不在の検出結果を取得したのでない場合（ステップＳ３１：Ｎｏ）、ステップＳ３１の処理に戻る。

通信アダプタ３は、人感センサ２１Ｂの現在の検出結果を用いて選択した在不在パターンを使用して予測時刻から２４時間後までの使用者の在不在を予測した後、室内機２１の設置場所が寝室の場合に寝室での予測処理を実行する。更に、通信アダプタ３は、室内機２１の設置場所が寝室でない場合に居間での予測処理を実行する。その結果、この後、図１０及び図１１を用いて説明する使用者の行動予測結果を取得できる。

次に図９のステップＳ３５の居間での予測処理について説明する。図１０は、居間での予測処理に関わる室内機２１の制御部２１Ｄの処理動作の一例を示すフローチャートである。尚、図１０で説明する室内機２１は、居間に設置された室内機である。図１０において室内機２１内の制御部２１Ｄ内の行動予測部２１Ｄ２は、在不在予測結果の中の第１の時間帯（０：００～１０：５０）に、第４の所定期間、例えば、３時間以上の居間での不在から在室へと変化するタイミングがあるか否かを判定する（ステップＳ４１）。尚、第１の時間帯は、前述したように、使用者が起床して、例えば、寝室から出て居間に入り、空調運転を開始することが想定される時間帯である。

行動予測部２１Ｄ２は、第１の時間帯内に第４の所定期間以上の不在から在室へと変化するタイミングがある場合（ステップＳ４１：Ｙｅｓ）、当該タイミングを起床時刻と予測する（ステップＳ４２）。次に、行動予測部２１Ｄ２は、在不在予測結果の中の第４の時間帯（１７：００～２３：５０）に、第５の所定期間、例えば、居間での在室から３時間以上の不在へと変化するタイミングがあるか否かを判定する（ステップＳ４３）。尚、第４の時間帯は、使用者が夜に居間の空調運転を停止して居間から出ることが想定される時間帯、例えば、１７：００～２３：５０、または、使用者が夜に寝室の空調運転を開始して寝室に入る時刻を想定した時間帯、例えば、１７：００～２３：５０である。

行動予測部２１Ｄ２は、第４の時間帯に第５の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがある場合（ステップＳ４３：Ｙｅｓ）、当該タイミングを就寝時刻と予測する（ステップＳ４４）。そして、行動予測部２１Ｄ２は、図１０に示す居間での予測処理を終了する。行動予測部２１Ｄ２は、第４の時間帯に第５の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがない場合（ステップＳ４３：Ｎｏ）、図１０に示す居間での予測処理を終了する。

行動予測部２１Ｄ２は、第１の時間帯に第４の所定期間以上の不在から在室へと変化するタイミングがない場合（ステップＳ４１：Ｎｏ）、在不在予測結果の中の第２の時間帯（１３：００～２２：５０）に、第４の所定期間、例えば、３時間以上の居間での不在から在室へと変化するタイミングがあるか否かを判定する（ステップＳ４５）。尚、第２の時間帯は、前述したように、使用者が帰宅して、例えば、居間に入り、空調運転を開始することが想定される時間帯である。

行動予測部２１Ｄ２は、第２の時間帯に第４の所定期間以上の居間での不在から在室へと変化するタイミングがある場合（ステップＳ４５：Ｙｅｓ）、当該タイミングを帰宅時刻と予測する（ステップＳ４６）。そして、行動予測部２１Ｄ２は、図１０に示す居間での予測処理を終了する。

行動予測部２１Ｄ２は、第２の時間帯に第４の所定期間以上の不在から在室へと変化するタイミングがない場合（ステップＳ４５：Ｎｏ）、在不在予測結果の中の第３の時間帯（８：００～１６：５０）に、居間での在室から第６の所定期間、例えば、５時間以上の不在へと変化するタイミングがあるか否かを判定する（ステップＳ４７）。尚、第３の時間帯は、使用者が外出によって空調運転が長時間を停止することが想定される時間帯である。行動予測部２１Ｄ２は、第３の時間帯に居間での在室から第６の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがある場合（ステップＳ４７：Ｙｅｓ）、当該タイミングを外出時刻と予測する（ステップＳ４８）。そして、行動予測部２１Ｄ２は、図１０に示す居間での予測処理を終了する。

行動予測部２１Ｄ２は、第３の時間帯に居間での在室から第６の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがない場合（ステップＳ４７：Ｎｏ）、図１０に示す居間での予測処理を終了する。

次に図９のステップＳ３６の寝室での予測処理について説明する。図１１は、寝室での予測処理に関わる室内機２１の制御部２１Ｄの処理動作の一例を示すフローチャートである。尚、図１１で説明する室内機２１は、寝室に設置された室内機である。図１１において室内機２１内の制御部２１Ｄ内の行動予測部２１Ｄ２は、在不在予測結果の中の第４の時間帯（１７：００～２３：５０）に、第５の所定期間、例えば、３時間以上の寝室での不在から在室へと変化するタイミングがあるか否かを判定する（ステップＳ５１）。尚、第４の時間帯は、前述したように、使用者が夜に寝室の空調運転を開始して寝室に入る時刻を想定した時間帯、例えば、１７：００～２３：５０である。

行動予測部２１Ｄ２は、第４の時間帯に第５の所定期間以上の不在から在室へと変化するタイミングがある場合（ステップＳ５１：Ｙｅｓ）、使用者が寝室へ入る当該タイミングを就寝時刻と予測する（ステップＳ５２）。

行動予測部２１Ｄ２は、第４の時間帯に第５の所定期間以上の不在から在室へと変化するタイミングがない場合（ステップＳ５１：Ｎｏ）、在不在予測結果の中の第３の時間帯（８：００～１６：５０）に、寝室での在室から第６の所定期間、例えば、５時間以上の不在へと変化するタイミングがあるか否かを判定する（ステップＳ５３）。行動予測部２１Ｄ２は、第３の時間帯に寝室での在室から第６の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがある場合（ステップＳ５３：Ｙｅｓ）、当該タイミングを寝室の出室時刻と予測する（ステップＳ５４）。そして、行動予測部２１Ｄ２は、図１１に示す寝室での予測処理を終了する。

行動予測部２１Ｄ２は、第３の時間帯に寝室での在室から第６の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがない場合（ステップＳ５３：Ｎｏ）、図１１に示す寝室での予測処理を終了する。

次に就寝時刻前に使用者が就寝しているか否かを判定する際に使用する寝室の照度について説明する。尚、寝室の照度は、寝室の空調空間内に設置されたリモコン２３内の照度センサ２３Ｄで検出した照度を使用する。図１２は、照度取得処理に関わる室内機２１の制御部２１Ｄの処理動作の一例を示すフローチャートである。室内機２１の制御部２１Ｄは、照度センサ２３Ｄで検出した現在の照度を１分間隔で順次取得する。

図１２において室内機２１の制御部２１Ｄ内の判断部２１Ｄ１は、照度センサ２３Ｄの最後の照度の取得から１分経過したか否かを判定する（ステップＳ８１）。判断部２１Ｄ１は、最後の照度の取得から１分経過した場合（ステップＳ８１：Ｙｅｓ）、照度センサ２３Ｄから現在の照度を取得する（ステップＳ８２）。判断部２１Ｄ１は、照度センサ２３Ｄから取得した現在の照度を記憶する（ステップＳ８３）。尚、判断部２１Ｄ１は、直近９分間分の照度のみを記憶し、新たに現在の照度を取得する度に最も古い１０分前に取得した照度を順次削除するものとする。

判断部２１Ｄ１は、直近９分間分の照度が記憶済みであるか否かを判定する（ステップＳ８４）。判断部２１Ｄ１は、直近９分間分の照度が記憶済みの場合（ステップＳ８４：Ｙｅｓ）、直近９分間分の照度の内、現在から直近４分前までの５個の照度の平均値を今回照度として算出する（ステップＳ８５）。更に、判断部２１Ｄ１は、直近９分間分の照度の内、直近５分前から直近９分前までの５個の照度の平均値を前回照度として算出し（ステップＳ８６）、図１２に示す照度取得処理を終了する。その結果、判断部２１Ｄ１は、照度センサ２３Ｄから１分毎の照度を取得する都度、前回照度及び今回照度を順次算出できる。

判断部２１Ｄ１は、最後の照度の取得から１分経過していない場合（ステップＳ８１：Ｎｏ）、又は、直近９分間分の照度が記憶済みでない場合（ステップＳ８４：Ｎｏ）、図１２に示す照度取得処理を終了する。

空調空間の使用者は、寝室に入室した時に照明器具をＯＮにし、就寝時に照明器具をＯＦＦ、または暗くするため、就寝時には照度センサ２３Ｄで検出する照度が低下することになる。しかも、単に照度がある閾値未満に低下するか否かを判断基準にするのではなく、直近９分間の照度の変化量が所定量以上の場合に寝室の使用者が就寝すると判断した。その結果、使用者が就寝するタイミングを正確に判断できる。

具体的には、直近１０分間分の１分間隔の照度の内、現在から直近４分までの照度の平均値を今回照度とし、直近５分から直近９分までの照度の平均値を前回照度とし、前回照度から現在照度を差し引いた照度変化量が所定量以上の場合に使用者が就寝すると判断する。その結果、一時的な照度低下によって使用者が就寝しているものと誤判定してしまうような事態を回避できる。しかも、徐々に消灯するような照明器具を使用した寝室での使用者の就寝を正確に判断できる。

次に寝室での起床時刻のタイマ予約をリモコン２３に推奨する推奨処理について説明する。図１３は、寝室での推奨処理に関わる室内機２１の制御部２１Ｄの処理動作の一例を示すフローチャートである。

判断部２１Ｄ１は、行動予測部２１Ｄ２から使用者の起床時刻及び就寝時刻を取得したか否かを判定する（ステップＳ６１）。尚、行動予測部２１Ｄ２は、予め定められた所定時刻毎に使用者の起床時刻及び就寝時刻を予測し、使用者の起床時刻及び就寝時刻を予測した場合、使用者の起床時刻及び就寝時刻を制御部２１Ｄに通知する。

判断部２１Ｄ１は、使用者の起床時刻及び就寝時刻を取得した場合（ステップＳ６１：Ｙｅｓ）、図１２で示す照度取得処理を実行し（ステップＳ６１Ａ）、今回照度及び前回照度を取得する（ステップＳ６２）。判断部２１Ｄ１は、今回照度及び前回照度を取得した後、現在時刻が就寝時刻と、就寝時刻の第１の所定時間（例えば、２時間）前の時刻との間の時刻であるか否かを判定する（ステップＳ６３）。尚、就寝時刻の第１の所定時間前の時刻とは、ステップＳ６１で取得した使用者の就寝時刻から２時間前の時刻である。

判断部２１Ｄ１は、現在時刻が就寝時刻と就寝時刻の２時間前との間の時刻である場合（ステップＳ６３：Ｙｅｓ）、前回照度から今回照度を減算して得た照度変化量を算出する（ステップＳ６４）。尚、照度変化量は、照度が低下する変化量である。

判断部２１Ｄ１は、照度変化量を算出した後、照度変化量が所定量以上であるか否かを判定する（ステップＳ６５）。尚、所定量は、例えば、２５０ルクスである。判断部２１Ｄ１は、照度変化量が所定量以上の場合（ステップＳ６５：Ｙｅｓ）、寝室の照度が低下して使用者が就寝時刻前に就寝するものと判断する（ステップＳ６６）。

判断部２１Ｄ１は、使用者が就寝時刻前に就寝するものと判断した場合、第１の推奨フラグをＯＮにし（ステップＳ６７）、現在時刻が就寝時刻と、就寝時刻の第２の所定時間（例えば、１時間）前の時刻との間の時刻であるか否かを判定する（ステップＳ６８）。尚、就寝時刻の第２の所定時間前とは、ステップＳ６８で取得した使用者の就寝時刻から１時間前の時刻である。

判断部２１Ｄ１は、現在時刻が就寝時刻と就寝時刻の１時間前の時刻との間の時刻である場合（ステップＳ６８：Ｙｅｓ）、第２の推奨フラグをＯＮにする（ステップＳ６９）。

制御部２１Ｄ内の推奨部２１Ｄ０は、第１の推奨フラグ又は第２の推奨フラグの少なくとも一方のフラグがＯＮであるか否かを判定する（ステップＳ７０）。推奨部２１Ｄ０は、第１の推奨フラグ又は第２の推奨フラグの少なくとも一方のフラグがＯＮの場合（ステップＳ７０：Ｙｅｓ）、外部メモリ３３Ｄから使用者の起床時刻の気象情報を取得する（ステップＳ７１）。尚、使用者の起床時刻は、ステップＳ６１にて取得した使用者の起床時刻である。

推奨部２１Ｄ０は、起床時刻の気象情報を取得した後、起床時刻の気象情報に基づき、起床時刻の外気温が高温又は低温であるか否かを判定する（ステップＳ７２）。推奨部２１Ｄ０は、起床時刻の外気温が高温又は低温の場合（ステップＳ７２：Ｙｅｓ）、気象情報に応じた運転を推奨する信号を生成する（ステップＳ７３）。

更に、推奨部２１Ｄ０は、気象情報に応じた運転を推奨する信号を生成した後、起床時刻に関わるタイマ予約の推奨をリモコン２３に送信し（ステップＳ７４）、図１３に示す寝室での推奨処理を終了する。

制御部２１Ｄは、起床時刻及び就寝時刻を取得したのでない場合（ステップＳ６１：Ｎｏ）、ステップＳ６１の処理を繰り返す。

制御部２１Ｄは、現在時刻が就寝時刻と就寝時刻の２時間前の時刻との間の時刻でない場合（ステップＳ６３：Ｎｏ）、現在時刻が就寝時刻と就寝時刻の１時間前の時刻との間の時刻であるか否かを判定すべく、ステップＳ６８の処理に移る。また、推奨部２１Ｄ０は、照度変化量が所定量以上でない場合（ステップＳ６５：Ｎｏ）、現在時刻が就寝時刻と就寝時刻の１時間前の時刻との間の時刻であるか否かを判定すべく、ステップＳ６８の処理に移る。

推奨部２１Ｄ０は、現在時刻が就寝時刻と、就寝時刻の１時間前の時刻との間の時刻でない場合（ステップＳ６８：Ｎｏ）、第１の推奨フラグ又は第２の推奨フラグの少なくとも一方のフラグがＯＮであるか否かを判定すべく、ステップＳ７０の処理に移る。制御部２１Ｄは、第１の推奨フラグ又は第２の推奨フラグの何れのフラグもＯＮでない場合（ステップＳ７０：Ｎｏ）、ステップＳ６１の処理に戻る。制御部２１Ｄは、起床時刻が高温又は低温の予報でない場合（ステップＳ７２：Ｎｏ）、図１３に示す寝室での推奨処理を終了する。

判断部２１Ｄ１は、行動予測部２１Ｄ２が予測した就寝時刻と、就寝時刻から第１の所定時間前（例えば、２時間前）の時刻との間における、寝室の照度変化量が所定量以上であるか否かを判定する。判断部２１Ｄ１は、寝室の照度変化量が所定量以上の場合に、予測した就寝時刻より前に使用者が就寝すると判断する。推奨部２１Ｄ０は、行動予測部２１Ｄ２が予測した就寝時刻より前に使用者が就寝すると判断した場合に、第１の推奨フラグをＯＮに設定する。推奨部２１Ｄ０は、第１の推奨フラグがＯＮの場合、起床時刻に関わるタイマ予約をリモコン２３に推奨する。その結果、リモコン２３の使用者は、リモコン２３の表示部２３Ｃに表示中の起床時刻に関わるタイマ予約の推奨内容を見てタイマ予約を設定できる。

推奨部２１Ｄ０は、現在時刻が行動予測部２１Ｄ２で予測した就寝時刻と就寝時刻から第２の所定時間前（例えば、１時間前）の時刻との間の時刻であるか否かを判定する。推奨部２１Ｄ０は、現在時刻が就寝時刻と、就寝時刻から第２の所定時間前の時刻との間の時刻である場合に、第２の推奨フラグをＯＮに設定する。推奨部２１Ｄ０は、第２の推奨フラグがＯＮの場合、起床時刻に関わるタイマ予約をリモコン２３に推奨する。その結果、リモコン２３の使用者は、リモコン２３の表示部２３Ｃに表示中の起床時刻に関わるタイマ予約の推奨内容を見てタイマ予約を設定できる。

推奨部２１Ｄ０は、現在時刻が就寝時刻から第２の所定時間前の時刻に起床時刻に関わるタイマ予約を推奨するものであり、第１の推奨フラグがＯＮ、かつ、第２の推奨フラグがＯＮの場合でも、現在時刻が就寝時刻から第２の所定時間前の時刻に起床時刻に関わるタイマ予約をリモコン２３に推奨する。その結果、リモコン２３の使用者は、リモコン２３の表示部２３Ｃに表示中の起床時刻に関わるタイマ予約の推奨内容を見てタイマ予約を設定できる。

＜実施例の効果＞
実施例の室内機２１では、行動予測部２１Ｄ２が予測した就寝時刻から第１の所定時間前時刻の間に空調空間の照度変化量が所定量以上であるか否かを判定する。室内機２１は、空調空間の照度が低下する変化量が所定量以上となった場合、予測した就寝時刻より前に使用者が就寝すると判断する。その結果、予測した就寝時刻よりも前に使用者が就寝しているものと判断できるため、例えば、使用者が就寝する前に起床時刻のタイマ予約を推奨できる。従って、従来のような推奨前に使用者が就寝して推奨を受けることができないような事態を回避できる。その結果、適切なタイミングで空調運転を行うことができる。

＜実施例１の変形例＞
本実施例の空気調和システム１では、空気調和機２の室内機２１がＢＬＥ方式で推奨信号をリモコン２３に送信する場合を例示したが、通信アダプタ３経由で推奨信号を使用者の通信装置７に送信しても良く、適宜変更可能である。また、室内機２１は、ＢＬＥ方式の代わりに赤外線方式で推奨信号をリモコン２３に送信しても良い。

本実施例の制御部２１Ｄは、直近９分間分の照度を使用する場合を例示したが、これに限定されるものではなく、適宜変更可能である。更に、照度の精度を高めるべく、直近９分間分の照度を使用する場合を例示したが、照度の精度が高い場合には、例えば、現在の照度を使用しても良く、現在の照度が事前に設定した所定値、例えば、１０ルクス以下の場合に空調空間内の使用者が就寝時刻よりも前に就寝するものと判断しても良く、適宜変更可能である。尚、１０ルクスは、例えば、火を灯した蝋燭から２０ｃｍ程度の照度で、就寝時の照度と考えられる照度である。

また、空気調和システム１では、空気調和機２、通信アダプタ３及びサーバ装置５を使用し、在不在パターンの生成をサーバ装置５、在不在の予測を通信アダプタ３、空調運転開始の推奨信号の送信を空気調和機２の室内機２１に処理を分担させる場合を例示した。しかしながら、在不在の予測及び空調運転開始の推奨信号の送信を通信アダプタ３に実行させる、つまり、図７、図８、図９、図１０及び図１１の全ての処理を通信アダプタ３で実行してもよく、適宜変更可能である。

また、説明の便宜上、使用者として昼間に働く人を例示し、例えば、第１の時間帯内で３時間以上の連続不在時間から在室へと変化するタイミングがある場合に当該タイミングを起床時刻と予測する場合を例示した。しかしながら、使用者として夜中働く人の場合、当該タイミングを帰宅時刻と予測するようにしても良く、適宜変更可能である。

また、説明の便宜上、室内機２１の設置場所を寝室としているが、寝室でなく居間にあっても問題はなく、適宜変更可能である。

尚、実施例１及び２の第１の所定期間、第４の所定期間、第５の所定期間、第６の所定期間は適宜変更可能である。また、第１の時間帯、第２の時間帯、第３の時間帯、第４の時間帯は適宜変更可能である。また、第１の所定時間、第２の所定時間及び所定量も適宜変更可能である。

また、図示した各部の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各部の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。

更に、各装置で行われる各種処理機能は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）（又はＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＭＣＵ（Micro Controller Unit）等のマイクロ・コンピュータ）上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしても良い。また、各種処理機能は、ＣＰＵ（又はＭＰＵ、ＭＣＵ等のマイクロ・コンピュータ）で解析実行するプログラム上、又はワイヤードロジックによるハードウェア上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしても良いことは言うまでもない。

１ 空気調和システム
２ 空気調和機
２１ 室内機
２１Ｂ 人感センサ
２１Ｄ 制御部
２１Ｄ０ 推奨部
２１Ｄ１ 判断部
２１Ｄ２ 行動予測部
２３ リモコン
２３Ｄ 照度センサ

Claims (5)

1. 空調空間における人の在不在を検出する検出部と、
   前記検出部の検出結果を用いて、前記空調空間における使用者の就寝時刻を予測する予測部と、
   前記使用者が操作する、前記空調空間内に備えた端末装置と通信する通信部と、
   前記空調空間内の照度を検出する照度センサと、を有する空気調和機であって、
   前記予測部が予測した就寝時刻から第１の所定時間前の時刻の間に前記照度センサで検出した前記空調空間の照度に基づき、前記予測した就寝時刻より前に前記使用者が就寝すると判断することを特徴とする空気調和機。
2. 前記予測部が予測した就寝時刻から前記第１の所定時間前の時刻の間に前記照度センサで検出した前記空調空間の照度が予め定めた所定値以下の場合に、前記予測した就寝時刻より前に前記使用者が就寝すると判断することを特徴とする請求項１に記載の空気調和機。
3. 前記予測部が予測した就寝時刻から前記第１の所定時間前の時刻の間に前記照度センサで検出した前記空調空間内の照度が低下する変化量が所定量以上となった場合に、前記予測した就寝時刻より前に前記使用者が就寝すると判断することを特徴とする請求項１に記載の空気調和機。
4. 前記端末装置にタイマ予約を推奨する推奨部を有し、
   前記推奨部は、
   前記予測部が予測した就寝時刻より前に前記使用者が就寝すると判断した場合に、前記予測した就寝時刻より前に前記端末装置に起床時刻に関わるタイマ予約の実行を推奨することを特徴とする請求項１～３の何れか一つに記載の空気調和機。
5. 前記推奨部は、
   前記予測部が予測した就寝時刻から前記第１の所定時間よりも短い第２の所定時間前の時刻に前記端末装置に起床時刻に関わるタイマ予約の実行を推奨するものであり、前記予測部が前記使用者の起床時刻を予測し、かつ、前記空気調和機が、前記使用者が就寝すると判断した場合に、前記第２の所定時間より前に前記端末装置に前記起床時刻に関わるタイマ予約の実行を推奨することを特徴とする請求項４に記載の空気調和機。

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