JP6240297B1 - 生活空間メンテナンス装置、生活空間メンテナンス方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】カビ等に対する継続的メンテナンスソリューションを提供する。【解決手段】生活空間メンテナンス装置Ｍは、利用者の生活空間１に設置されたセンサーＳから少なくとも温度及び湿度の情報を取得し、取得した温度及び湿度の情報を元に予測ロジック部２３を用いて生活空間１における生活空間汚染度を予測する生活空間予測部２と、生活空間予測部２により予測された生活空間汚染度が閾値より高い場合、当該利用者の生活空間１に技術者を派遣する生活空間管理部３とを備え、生活空間１に派遣された技術者が現地の生活空間の情報を生活空間管理部３に入力し、生活空間管理部３に入力された現地の生活空間の情報を予測ロジック部２３にフィードバックする。【選択図】図１

Description

本発明は、生活空間メンテナンス装置、生活空間メンテナンス方法及びプログラムに関する。

近年、喘息やアトピー性皮膚炎などのアレルギーに羅患している人口が増加している。このようなアレルギーは、カビが原因となっている場合もあると考えられている。また、２０００年の建築基準法改正で機密性が向上した結果、カビが繁殖しやすい環境も増加している。それにもかかわらず、生活空間にカビが生えているかどうかを判断することができず、対処法も不明なことが普通であった。現在、家庭内でのカビ等の検知を行うためには、エアサンプラーなどの機器を使って実際にカビの胞子等を測定する方法が考えられる（例えば、特許文献１参照）。

特許第５５１４６７６号公報

しかし、エアサンプラーなどの機器によれば、機器の入手・取り扱いが難しいという問題や、捕集したサンプルを送付するためのコストがかかる問題があった。また、カビ等が存在することが判明したとしても、それらに対する解決策を提案する仕組みがなかった。

すなわち、従来の仕組みの中では、カビ等を目視確認できるほど汚染が進むか、手間のかかる調査をしてみなければ、ある生活空間がカビ等に汚染されているかどうかの判定ができなかった。また、カビ等に汚染されているとわかっても、その場しのぎの解決を行うだけで継続的にカビのない状況を維持することが難しかった。

本発明は、上述した従来の技術に鑑み、カビ等に対する継続的メンテナンスソリューションを提供する生活空間メンテナンス装置、生活空間メンテナンス方法及びプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、第１の態様に係る発明は、生活空間メンテナンス装置であって、利用者の生活空間に設置されたセンサーから少なくとも温度及び湿度の情報を取得し、取得した温度及び湿度の情報を元に予測ロジック部を用いて前記生活空間における生活空間汚染度を予測する生活空間予測部と、前記生活空間予測部により予測された生活空間汚染度が閾値より高い場合、当該利用者の前記生活空間に技術者を派遣する生活空間管理部とを備え、前記生活空間に派遣された技術者が現地の生活空間の情報を前記生活空間管理部に入力し、前記生活空間管理部に入力された現地の生活空間の情報を前記予測ロジック部にフィードバックすることを要旨とする。

第２の態様に係る発明は、第１の態様に係る発明において、前記生活空間予測部が、前記生活空間汚染度が閾値より高い場合、当該利用者の利用者端末に対して環境を改善するためのアドバイスを通知することを要旨とする。

第３の態様に係る発明は、第２の態様に係る発明において、前記生活空間予測部が、前記アドバイスを所定の回数通知しても前記生活空間汚染度が閾値より高い状態が続く場合、前記生活空間管理部に技術者の派遣依頼を出すことを要旨とする。

第４の態様に係る発明は、第２の態様に係る発明において、前記生活空間予測部が、前記生活空間汚染度が閾値より高い場合であって、当該利用者の属性が所定の属性に該当するとき、前記生活空間管理部に技術者の派遣依頼を出すことを要旨とする。

第５の態様に係る発明は、第１の態様に係る発明において、前記生活空間予測部が、前記生活空間汚染度が実際の生活空間の汚染レベルよりも高い場合、前記生活空間汚染度が低く予測されるように前記予測ロジック部を修正し、前記生活空間汚染度が実際の生活空間の汚染レベルよりも低い場合、前記生活空間汚染度が高く予測されるように前記予測ロジック部を修正することを要旨とする。

第６の態様に係る発明は、第１の態様に係る発明において、前記生活空間予測部が、前記生活空間管理部からのフィードバックに基づいて実際の生活空間の汚染レベルの傾向を分析し、利用者の属性に応じて特定の傾向がある場合、その特定の傾向を前記予測ロジック部に反映することを要旨とする。

第７の態様に係る発明は、第６の態様に係る発明において、前記生活空間予測部が、前記生活空間管理部からのフィードバックに基づいて実際の生活空間の汚染レベルの傾向を分析し、利用者の属性に応じて特定の傾向がある場合、その利用者の属性を予め利用者に入力させ、入力された利用者の属性を元に前記予測ロジック部を用いて前記生活空間汚染度を予測することを要旨とする。

第８の態様に係る発明は、第１から第７までのいずれか１つの態様に係る発明において、前記センサーが、前記利用者の生活空間に設置された空調機器が備えるセンサーであることを要旨とする。

第９の態様に係る発明は、第１から第８までのいずれか１つの態様に係る発明において、前記生活空間汚染度が、カビの生えやすさを示すカビ汚染度であることを要旨とする。

第１０の態様に係る発明は、生活空間メンテナンス方法であって、利用者の生活空間に設置されたセンサーから少なくとも温度及び湿度の情報を取得し、取得した温度及び湿度の情報を元に予測ロジック部を用いて前記生活空間における生活空間汚染度を予測する生活空間予測ステップと、前記生活空間予測部により予測された生活空間汚染度が閾値より高い場合、当該利用者の前記生活空間に技術者を派遣する生活空間管理ステップとを備え、前記生活空間に派遣された技術者が現地の生活空間の情報を前記生活空間管理ステップにおいて入力し、前記生活空間管理ステップにおいて入力された現地の生活空間の情報を前記予測ロジック部にフィードバックすることを要旨とする。

第１１の態様に係る発明は、プログラムであって、第１から第９までのいずれか１つの態様に係る各処理部としてコンピュータを機能させることを要旨とする。

本発明によれば、カビ等に対する継続的メンテナンスソリューションを提供する生活空間メンテナンス装置、生活空間メンテナンス方法及びプログラムを提供することが可能である。

本発明の実施の形態に係る生活空間メンテナンス装置の構成図である。 本発明の実施の形態に係る生活空間メンテナンス装置の機能ブロック図である。 本発明の実施の形態に係る予測テーブルの内部構成図である。 本発明の実施の形態に係る別の予測テーブルの内部構成図である。 本発明の実施の形態に係る管理テーブルの内部構成図である。 本発明の実施の形態に係る生活空間メンテナンス装置のシーケンス図である。 図６に示されるステップＳ３、Ｓ４の具体例を示すフローチャートである。 図６に示されるステップＳ３、Ｓ４の別の具体例を示すフローチャートである。 図６に示されるステップＳ１１の具体例を示すフローチャートである。 図６に示されるステップＳ１１の別の具体例を示すフローチャートである。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。なお、以下の実施の形態は、この発明の技術的思想を具体化するための生活空間メンテナンス装置を例示するものであり、装置の構成やデータの構成等は以下の実施の形態に限定されるものではない。

（全体構成例）
図１は、本発明の実施の形態に係る生活空間メンテナンス装置Ｍの構成図である。この生活空間メンテナンス装置Ｍは、カビ等に対する継続的メンテナンスソリューションを提供する装置である。すなわち、ある空間を衛生的に保ちたい際に、温度・湿度などを取得することでカビ等に侵されやすいかどうかを数値化・可視化して継続的に監視する。また、ある閾値を超えたものに対しては実際に清掃などの対処を行い、現地の状況と数値を照らし合わせ、予測ロジック部（後述する。）の精度を上げ、とある空間を衛生的に保つ。本装置が広がれば広がるほど予測ロジック部を正確なものにすることが可能である。

具体的には、本発明の実施の形態に係る生活空間メンテナンス装置Ｍは、図１に示すように、生活空間予測部２と、生活空間管理部３とを備える。生活空間予測部２は、空調機器が備えるセンサーＳから温度、湿度等の情報を取得し、利用者の生活空間１を継続して監視している。暫定作成した予測ロジック部を用いて、とある閾値より高い利用者については環境を改善するように通知する。例えば、利用者が所有するスマートホン等の利用者端末４に対して各種のアドバイスや提案を通知するようになっている。危険な環境が続く利用者については生活空間管理部３に派遣依頼（アラート）を出す。生活空間管理部３は、利用者の生活空間１に技術者（例えば、カビ清掃を行う部隊）を派遣し、清掃・防カビ処置などの各種処置を行う。そして、最も重要な点は、実際に派遣した技術者が各種項目について定性的・定量的に情報を取得し、この結果を暫定作成した予測ロジック部にフィードバックし、予測ロジック部の精度を上げつつ、継続してモニタリングを行う点である。このような活動を通じて、利用者に大きな負担をかけることなく継続的に利用者の生活空間１にカビ等がないという状況を維持することを可能にする。

なお、生活空間予測部２と生活空間管理部３は、同一のコンピュータに設けられてもよいし、通信網を介して接続された別々のコンピュータに設けられてもよい。例えば、生活空間予測部２は、本サービスを提供するＷＥＢサーバに設けられてもよい。一方、生活空間管理部３は、清掃会社などの管理会社が使用する管理装置に設けられてもよい。

図２は、本発明の実施の形態に係る生活空間メンテナンス装置Ｍの機能ブロック図である。この図に示すように、利用者の生活空間１が通信網５を介して生活空間メンテナンス装置Ｍと接続されている。

利用者の生活空間１は、利用者の生活に関連する空間であり、具体的には、住居、学校、保育園、病院、介護施設等である。オフィスや工場等も生活空間１に含まれる。生活空間１には、空調機器１１と、通信機器１２とが設置されている。空調機器１１は、生活空間１の空気を調和（調整）するエアコン等である。空調機器１１は、生活空間１の温度及び湿度を検知するセンサーＳを備える。センサーＳは、更に、生活空間１の空気中の粒子数を検知してもよい。通信機器１２は、生活空間１内のネットワークと通信網５との橋渡しを行うホームゲートウェイ（ＨＧＷ）等である。通信機器１２は、受信部１２Ａと、送信部１２Ｂとを備える。受信部１２Ａは、空調機器１１から温度、湿度等の情報を受信する。送信部１２Ｂは、受信部１２Ａにより受信された温度、湿度等の情報を通信網５を介して生活空間メンテナンス装置Ｍ等に送信する。

上記の説明では、空調機器１１が備えるセンサーＳを用いて生活空間１の温度や湿度等を検知することとしているが、センサーＳはこれに限定されるものではない。例えば、空気の調和（調整）は一切行わずに測定のみ行うセンサーＳを採用してもよい。このようなスタンドアロン型のセンサーＳが生活空間１の温度や湿度等を検知するようにしても同様の効果を得ることができる。もちろん、生活空間１内で利用される空調機器１１以外の装置がセンサーＳを備える場合は、そのセンサーＳが生活空間１の温度や湿度等を検知してもよい。

生活空間予測部２は、空調メーカー等がもつ温度及び湿度を活用して生活空間１における生活空間汚染度を予測する処理部である。生活空間予測部２は、通信部２１と、記憶部２２と、予測ロジック部２３と、ロジック修正部２４とを備える。通信部２１は、通信機器１２や生活空間管理部３等と通信する。記憶部２２は、各種情報を記憶する記憶装置である。例えば、記憶部２２は、継続的に温度、湿度等の情報を記録し、予測を実施するに必要な温度、湿度等の情報の蓄積している。予測とは、予測ロジック部２３を用いて生活空間汚染度を予測することである。また、記憶部２２は、利用者の氏名、生年月日、性別、住所等の利用者データを予め記憶していてもよい。予測ロジック部２３は、温度、湿度等の情報から生活空間汚染度を予測するソフトウェアである。生活空間汚染度とは、生活空間１の汚染されやすさを示す数値である。ロジック修正部２４は、生活空間管理部３からのフィードバックに基づいて予測ロジック部２３を修正する。

生活空間管理部３は、生活空間１を管理するための処理部である。生活空間管理部３は、通信部３１と、記憶部３２と、派遣ロジック部３３と、入力部３４と、フィードバック処理部３５とを備える。通信部３１は、生活空間予測部２や利用者の生活空間１等と通信する。記憶部３２は、各種情報を記憶する記憶装置である。例えば、記憶部３２は、技術者の年齢、経験年数、研修履歴等の技術者データを予め記憶していてもよい。派遣ロジック部３３は、生活空間１の状況に適した技術者が派遣されるように技術者を選定するソフトウェアである。入力部３４は、生活空間１に派遣された技術者が現地の情報を生活空間管理部３に入力するための入力装置である。入力部３４は、生活空間管理部３に接続されたキーボードやマウスでもよいし、生活空間管理部３と通信可能なタブレット等でもよい。フィードバック処理部３５は、入力部３４により入力された現地の情報を予測ロジック部２３にフィードバックするための処理を行う。例えば、フィードバック処理部３５は、入力部３４により現地の情報が入力されると、記憶部３２に記憶されている情報を必要に応じて付加し、利用者端末４や生活空間予測部２に送信するようになっている。

以下、本実施の形態を更に具体的に説明する。以下では、生活空間汚染度としてカビ汚染度を例示する。また、生活空間１には、技術者として清掃員が派遣される場合を例示する。

（予測ロジック部）
まず、予測ロジック部２３について説明する。例えば、予測ロジック部２３は、温度、湿度等の情報からカビ汚染度を予測（評価）する。すなわち、温度・湿度とカビの生えやすさには相関があるため（特許第２７１０９０３号公報参照）、その相関関係を示す相関データを予め記憶部２２に記憶しておく。相関データは、任意の温度と湿度との組み合わせから実験的に規定されたものでもよいし、計算式を用いて算出されたものでもよい。これにより、空調機器１１が備えるセンサーＳから温度、湿度等の情報を取得し、取得した温度、湿度等の情報を元に相関データを参照すれば、カビの生えやすさを予測することができる。予測ロジック部２３は、例えば、記憶部２２に記憶されたプログラムをＣＰＵが実行することにより具現化することが可能である。

なお、カビは、発育環境が一定期間続くことで成長する。そのため、記憶部２２は、継続的に温度、湿度等の情報を記録し、カビ予測を実施するに必要な温度、湿度等の情報の蓄積している。これにより、カビの発育環境の継続性に基づいて、カビの生えやすさを精度よく予測することが可能である。

（派遣ロジック部）
次に、派遣ロジック部３３について説明する。例えば、派遣ロジック部３３は、生活空間１の状況に適した清掃員が派遣されるように清掃員を選定（評価）する。すなわち、生活空間１のカビ汚染度や広さ等に応じて適切な清掃員を選定するため、清掃員の年齢、経験年数、研修履歴等の清掃員データを予め記憶部３２に記憶しておく。選定される清掃員の人数は１人でもよいし、複数でもよい。生活空間１の空気中の粒子を捕集し、カビの種類を検知することができる状況では、カビの種類に応じて専門の清掃員を選定するのが望ましい。派遣ロジック部３３は、例えば、記憶部３２に記憶されたプログラムをＣＰＵが実行することにより具現化することが可能である。

（データ構成例）
図３は、本発明の実施の形態に係る予測テーブルＴ２１の内部構成図である。この予測テーブルＴ２１は、生活空間予測部２が備える記憶部２２に記憶され、図３に示すように、「ＩＤ」「日」「時間」「温度」「湿度」「カビ汚染度」を管理している。「ＩＤ」は、センサーＳを識別するための識別番号であり、センサーＳにより付与される。「温度」は、センサーＳにより検知された温度の情報である。「湿度」は、センサーＳにより検知された湿度の情報である。「日」「時間」は、センサーＳにより温度、湿度が検知された日時の情報である。「日」「時間」は、センサーＳにより付与されてもよいし、生活空間予測部２により付与されてもよい。「カビ汚染度」は、予測ロジック部２３により予測された“カビの生えやすさ”を示す数値である。ここでは、カビ汚染度の単位を「Ｋ」としているが、その他の単位であってもよい。

図４は、本発明の実施の形態に係る別の予測テーブルＴ２２の内部構成図である。この予測テーブルＴ２２は、図４に示すように、「ＩＤ」「日」「時間」「温度」「湿度」「カビ汚染度」に加え、「空気中の粒子数」を管理している。「空気中の粒子数」は、生活空間１の空気中を浮遊する粒子（例えば、カビの胞子）の数を示す情報である。このような粒子は、カビの胞子に限定されるものではなく、ほこり等であってもよい。

図５は、本発明の実施の形態に係る管理テーブルＴ３１の内部構成図である。この管理テーブルＴ３１は、生活空間管理部３が備える記憶部３２に記憶され、図５に示すように、「ＩＤ」「属性」「清掃員」「所要時間」「実汚染レベル」を管理している。「ＩＤ」は、センサーＳを識別するための識別番号である。「属性」は、当該センサーＳに対応する利用者または生活空間１の属性を示す情報であり、例えば「世帯」「年齢」等である。「世帯」は、生活空間１において生活している世帯を示す情報である。「年齢」は、利用者の年齢を示す情報である。その他、住居、学校、保育園、病院、介護施設等、生活空間１の種別を示す情報を「属性」に含めてもよい。「清掃員」は、清掃員の氏名等、生活空間１に派遣された清掃員を識別するための情報である。「所要時間」は、生活空間１に派遣された清掃員が清掃に要した時間を示す情報である。「実汚染レベル」は、生活空間１における実際のカビ汚染レベルを示す情報である。

以下の説明では、Ａ→Ｂ→Ｃ→Ｄ→Ｅの順にカビ汚染レベルが高くなるものとする。例えば、実汚染レベルＡは、カビ汚染度０Ｋ以上２０Ｋ未満に相当する。実汚染レベルＢは、カビ汚染度２０Ｋ以上４０Ｋ未満に相当する。実汚染レベルＣは、カビ汚染度４０Ｋ以上６０Ｋ未満に相当する。実汚染レベルＤは、カビ汚染度６０Ｋ以上８０Ｋ未満に相当する。実汚染レベルＥは、カビ汚染度８０Ｋ以上１００Ｋ未満に相当する。

（動作例）
図６は、本発明の実施の形態に係る生活空間メンテナンス装置Ｍのシーケンス図である。

まず、センサーＳは、生活空間１の温度及び湿度を検知し、検知した温度及び湿度の情報を通信機器１２を介して生活空間予測部２に送信する（Ｓ１）。ここでは、ＩＤ「１」のセンサーＳが温度「２８度」、湿度「８４％」を検知したものとする（図３参照）。温度及び湿度の情報を生活空間予測部２に送信する周期は適宜変更可能であり、特に限定されるものではない。

次いで、生活空間予測部２は、温度及び湿度の情報を受信すると、受信した温度及び湿度の情報を元に暫定の予測ロジック部２３を用いてカビ予測を実施し（Ｓ２）、その結果を記憶部２２の予測テーブルＴ２１（Ｔ２２）に格納する。カビ予測とは、上記したように、予測ロジック部２３を用いてカビ汚染度を予測することである。ここでは、温度「２８度」、湿度「８４％」の情報を元にカビ汚染度「４８Ｋ」を予測したものとする（図３参照）。

次いで、生活空間予測部２は、カビ汚染の可能性がある利用者（後述する。）を対象に生活空間１の現状や対処策について利用者に通知する（Ｓ３）。例えば、「カビが発生している可能性があります。」等のメッセージとともに、カビの清掃方法を利用者端末４に表示させるようにしてもよい。

また、生活空間予測部２は、カビ汚染確率の高い利用者（後述する。）を対象に清掃員の派遣を提案する（Ｓ４）。例えば、「清掃員の派遣を希望しますか？」等のメッセージとともに、「承諾する」等のボタンを利用者端末４に表示させるようにしてもよい。もちろん、このとき、利用者に清掃希望日時を指定させることも可能である。

次いで、生活空間予測部２は、利用者が清掃員の派遣の提案を承諾すると、生活空間管理部３に清掃依頼を出す（Ｓ５→Ｓ６）。この清掃依頼には、例えば、清掃依頼番号、利用者の氏名、住所、清掃希望日時、カビ汚染度等の情報が含まれてもよい。

次いで、生活空間管理部３は、清掃依頼を受信すると、派遣ロジック部３３を用いて清掃員を選定し、選定した清掃員を当該利用者の生活空間１に派遣する（Ｓ７）。具体的には、派遣ロジック部３３が記憶部３２に記憶されている清掃員データを参照し、生活空間１の状況に適した清掃員を選定するようになっている。

次いで、清掃員は、当該利用者の生活空間１を訪問し、清掃を実施した後、結果をフィードバックする（Ｓ８）。例えば、実地訪問に基づいて「世帯」「年齢」「清掃員」「所要時間」「実汚染レベル」等を生活空間管理部３の入力部３４に入力する。このように入力された情報は、記憶部３２の管理テーブルＴ３１に格納される。ここでは、世帯「一人暮らし」、年齢「２０代」、清掃員「田中」、所要時間「２０分」、実汚染レベル「Ｃ」が入力されたものとする（図５参照）。

次いで、生活空間管理部３のフィードバック処理部３５は、清掃員により入力された情報に各清掃会社が持つその他の情報（例えば、清掃依頼番号、清掃員データ等）を加え、利用者端末４にフィードバックする（Ｓ９）。具体的には、清掃の結果を示す簡易レポートを作成し、利用者端末４に送信するようになっている。

また、生活空間管理部３のフィードバック処理部３５は、清掃員により入力された情報に各清掃会社が持つその他の情報（例えば、清掃依頼番号、清掃員データ等）を加え、生活空間予測部２にフィードバックする（Ｓ１０）。これにより、生活空間予測部２のロジック修正部２４は、生活空間管理部３からフィードバックされた情報を元に予測ロジック部２３を修正し、予測ロジック部２３をより精密なものにしていく（Ｓ１１）。

既に説明したように、生活空間予測部２の記憶部２２には、温度・湿度とカビの生えやすさの相関関係を示す相関データが予め記憶されている。相関データは、任意の温度と湿度との組み合わせから実験的に規定されたものでもよいし、計算式を用いて算出されたものでもよい。このような相関データまたは計算式を修正することで予測ロジック部２３を修正することが可能である。具体的な予測ロジック部２３の修正例については後に詳しく説明する。

同様に、生活空間管理部３は、清掃員により入力された情報を元に派遣ロジック部３３を修正し、派遣ロジック部３３をより精密なものにしてもよい（Ｓ１２）。例えば、同じ利用者の生活空間１には同じ清掃員が選定されやすくなるように派遣ロジック部３３を修正してもよい。また、利用者が異なる場合でも、同じマンションには同じ清掃員が選定されやすくなるように派遣ロジック部３３を修正してもよい。

（利用者へのアドバイス、提案）
図７は、図６に示されるステップＳ３、Ｓ４の具体例を示すフローチャートである。既に説明した通り、生活空間予測部２は、温度及び湿度の情報を元にカビ予測を実施する（Ｓ２１→Ｓ２２）。ここで、カビ汚染度「４８Ｋ」が閾値（例えば「２０Ｋ」）より高い場合、当該利用者を“カビ汚染の可能性がある利用者”と判定し、当該利用者の利用者端末４に対して環境を改善するためのアドバイスを通知する（Ｓ２３→Ｓ２４）。また、このようなアドバイスを例えば３回通知してもカビ汚染度が閾値より高い状態が続く場合、当該利用者を“カビ汚染確率の高い利用者”と判定し、清掃員の派遣を提案する（Ｓ２５→Ｓ２６）。これにより、利用者が清掃員の派遣の提案を承諾すると、生活空間管理部３に清掃依頼を出すようになっている（Ｓ２７→Ｓ２８）。

図８は、図６に示されるステップＳ３、Ｓ４の別の具体例を示すフローチャートである。生活空間予測部２が利用者端末４に対してアドバイスを通知するまでの動作は図７と同様である（Ｓ３１〜Ｓ３４）。ここで、生活空間予測部２は、当該利用者の属性が所定の属性（例えば、一人暮らし）に該当する場合、当該利用者を“カビ汚染確率の高い利用者”と判定し、清掃員の派遣を提案する（Ｓ３５→Ｓ３６）。これにより、利用者が清掃員の派遣の提案を承諾すると、生活空間管理部３に清掃依頼を出すようになっている（Ｓ３７→Ｓ３８）。

なお、利用者へアドバイスや提案を行う基準は、上記の基準に限定されるものではなく、適宜変更することが可能である。例えば、生活空間予測部２は、カビ汚染度が第２の閾値（例えば「８０Ｋ」）より高い場合は、当該利用者を即座に“カビ汚染確率の高い利用者”と判定し、清掃員の派遣を提案するようにしてもよい。

（予測ロジック部の修正）
図９は、図６に示されるステップＳ１１の具体例を示すフローチャートである。この図に示すように、生活空間予測部２のロジック修正部２４は、カビ汚染度と実汚染レベルを比較する（Ｓ４１）。ここで、カビ汚染度が実汚染レベルよりも高い場合、カビ汚染度が低く予測されるように予測ロジック部２３を修正する（Ｓ４２→Ｓ４３）。一方、カビ汚染度が実汚染レベルよりも低い場合、カビ汚染度が高く予測されるように予測ロジック部２３を修正する（Ｓ４４→Ｓ４５）。

例えば、カビ汚染度が「４８Ｋ」であり、実汚染レベルが「Ｂ」であったと仮定する。実汚染レベルＢは、カビ汚染度２０Ｋ以上４０Ｋ未満に相当する。この場合は、カビ汚染度が実汚染レベルよりも高いため、カビ汚染度が低く予測されるように予測ロジック部２３を修正する。これにより、次回、予測ロジック部２３が同じ条件でカビ予測を実施した場合、２０Ｋ以上４０Ｋ未満の範囲内でカビ汚染度が算出されるようになっている。

また、カビ汚染度が「４８Ｋ」であり、実汚染レベルが「Ｃ」であったと仮定する。実汚染レベルＣは、カビ汚染度４０Ｋ以上６０Ｋ未満に相当する。この場合は、カビ汚染度が実汚染レベルの範囲内であるため、予測ロジック部２３を修正しない。

更に、カビ汚染度が「４８Ｋ」であり、実汚染レベルが「Ｄ」であったと仮定する。実汚染レベルＤは、カビ汚染度６０Ｋ以上８０Ｋ未満に相当する。この場合は、カビ汚染度が実汚染レベルよりも低いため、カビ汚染度が高く予測されるように予測ロジック部２３を修正する。これにより、次回、予測ロジック部２３が同じ条件でカビ予測を実施した場合、６０Ｋ以上８０Ｋ未満の範囲内でカビ汚染度が算出されるようになっている。

図１０は、図６に示されるステップＳ１１の別の具体例を示すフローチャートである。この図に示すように、生活空間予測部２のロジック修正部２４は、生活空間管理部３からのフィードバックに基づいて実汚染レベルの傾向を分析する（Ｓ５１）。そして、利用者の属性に応じて特定の傾向がある場合、その特定の傾向を予測ロジック部２３に反映する（Ｓ５２→Ｓ５３）。特定の傾向があるかどうかは、人が分析してもよいし、公知の手法を用いてロジック修正部２４が分析してもよい。

例えば、一人暮らしの利用者は、カビ汚染確率が高い傾向があると仮定する。この場合、ロジック修正部２４は、一人暮らしであるか否かによりカビ汚染度が変わるように予測ロジック部２３を修正する。もちろん、一人暮らしである場合は、一人暮らしでない場合に比べてカビ汚染度が高く予測されるようにし、一人暮らしでない場合は、一人暮らしである場合に比べてカビ汚染度が低く予測されるようにする。一人暮らしであるか否かは、清掃員が実地訪問に基づいて入力するようにしてもよいし、予め利用者端末４等を用いて利用者に入力させるようにしてもよい。これにより、予測ロジック部２３は、一人暮らしであるか否かという利用者の属性を元にカビ汚染度を予測するようになっている。

以上のように、本発明の実施の形態に係る生活空間メンテナンス装置Ｍは、利用者の生活空間１に設置されたセンサーＳから少なくとも温度及び湿度の情報を取得し、取得した温度及び湿度の情報を元に予測ロジック部２３を用いて生活空間１における生活空間汚染度を予測する生活空間予測部２と、生活空間予測部２により予測された生活空間汚染度が閾値より高い場合、当該利用者の生活空間１に技術者を派遣する生活空間管理部３とを備え、生活空間１に派遣された技術者が現地の生活空間１の情報を生活空間管理部３に入力し、生活空間管理部３に入力された現地の生活空間１の情報を予測ロジック部２３にフィードバックする。これにより、カビ等に対する継続的メンテナンスソリューションを提供することができる。その結果、ある生活空間１が衛生的であるかどうかを確かめる際、実際にカビ等の生息度合いを測定するような機器を用いた測定工程無しで、その生活空間汚染度を精度よく予測することができる。尚且つ、カビ清掃などを実施すれば、利用者の利便性を向上させることも可能である。

また、生活空間予測部２は、生活空間汚染度が閾値より高い場合、当該利用者の利用者端末４に対して環境を改善するためのアドバイスを通知してもよい。これにより、利用者は、カビ汚染等の初期の段階において有効な対策をとることが可能となる。

また、生活空間予測部２は、アドバイスを所定の回数通知しても生活空間汚染度が閾値より高い状態が続く場合、生活空間管理部３に技術者の派遣依頼を出してもよい。これにより、利用者自身でカビ清掃等を実施できない場合でも、利用者の生活空間１を衛生的に保つことが可能となる。

また、生活空間予測部２は、生活空間汚染度が閾値より高い場合であって、当該利用者の属性が所定の属性に該当するとき、生活空間管理部３に技術者の派遣依頼を出してもよい。これにより、利用者が一人暮らしの場合等でも、利用者の生活空間１を衛生的に保つことが可能となる。

また、生活空間予測部２は、生活空間汚染度が実際の生活空間の汚染レベルよりも高い場合、生活空間汚染度が低く予測されるように予測ロジック部２３を修正し、生活空間汚染度が実際の生活空間の汚染レベルよりも低い場合、生活空間汚染度が高く予測されるように予測ロジック部２３を修正してもよい。これにより、現地の状況と予測した数値を照らし合わせ、予測ロジック部２３の精度を上げることができる。その結果、本装置が広がれば広がるほど予測ロジック部２３を正確なものにすることが可能である。

また、生活空間予測部２は、生活空間管理部３からのフィードバックに基づいて実際の生活空間の汚染レベルの傾向を分析し、利用者の属性に応じて特定の傾向がある場合、その特定の傾向を予測ロジック部２３に反映してもよい。これにより、現実の利用者の属性に適合するように予測ロジック部２３を修正することができる。その結果、本装置が広がれば広がるほど予測ロジック部２３を正確なものにすることが可能である。

また、生活空間予測部２は、生活空間管理部３からのフィードバックに基づいて実際の生活空間の汚染レベルの傾向を分析し、利用者の属性に応じて特定の傾向がある場合、その利用者の属性を予め利用者に入力させ、入力された利用者の属性を元に予測ロジック部２３を用いて生活空間汚染度を予測してもよい。これにより、利用者の属性に応じて特定の傾向がある場合、その利用者の属性を確実に取得し、カビ汚染度等を精度よく予測することが可能である。

また、センサーＳは、利用者の生活空間１に設置された空調機器１１が備えるセンサーＳであってもよい。これにより、通常の空調機器１１が備えるセンサーＳを用いて本メンテナンスサービスを実施することが可能である。

また、生活空間汚染度は、カビの生えやすさを示すカビ汚染度であってもよい。もちろん、生活空間１の汚染度であれば、カビ汚染度以外のものを採用することも可能である。

なお、上記の説明では、生活空間管理部３からのフィードバックに基づいて予測ロジック部２３を修正することとしているが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、生活空間管理部３からのフィードバックに基づいて“カビ汚染の可能性がある利用者”を判定するための閾値（図７、Ｓ２３参照）を修正してもかまわない。

また、処置対象はカビに限定されるものではなく、例えばほこりでもよい。すなわち、生活空間１の空気中を浮遊する粒子数を元に予測ロジック部２３を用いてほこり汚染度を予測する。この場合も、清掃員が現地の情報を生活空間管理部３に入力し、その現地の情報を予測ロジック部２３にフィードバックすれば、上記と同様の効果を得ることができる。

また、本発明は、このような生活空間メンテナンス装置Ｍとして実現することができるだけでなく、生活空間メンテナンス装置Ｍが備える各処理部をステップとする生活空間メンテナンス方法として実現したり、生活空間メンテナンス装置Ｍが備える各処理部としてコンピュータを機能させるプログラムとして実現したりすることもできる。そして、そのようなプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体やインターネット等の伝送媒体を介して配信することができるのはいうまでもない。

１…生活空間
Ｍ…生活空間メンテナンス装置
２…生活空間予測部
３…生活空間管理部
４…利用者端末
５…通信網
１１…空調機器
１２…通信機器
２１…通信部
２２…記憶部
２３…予測ロジック部
２４…ロジック修正部
３１…通信部
３２…記憶部
３３…派遣ロジック部
３４…入力部
３５…フィードバック処理部
Ｓ…センサー
Ｔ２１，Ｔ２２…予測テーブル
Ｔ３１…管理テーブル

Claims (11)

1. 利用者の生活空間に設置されたセンサーから少なくとも温度及び湿度の情報を取得し、取得した温度及び湿度の情報を元に予測ロジック部を用いて前記生活空間における生活空間汚染度を予測する生活空間予測部と、
   前記生活空間予測部により予測された生活空間汚染度が閾値より高い場合、当該利用者の前記生活空間に技術者を派遣する生活空間管理部とを備え、
   前記生活空間に派遣された技術者が現地の生活空間の情報を前記生活空間管理部に入力し、前記生活空間管理部に入力された現地の生活空間の情報を前記予測ロジック部にフィードバックすることを特徴とする生活空間メンテナンス装置。
2. 前記生活空間予測部は、前記生活空間汚染度が閾値より高い場合、当該利用者の利用者端末に対して環境を改善するためのアドバイスを通知することを特徴とする請求項１に記載の生活空間メンテナンス装置。
3. 前記生活空間予測部は、前記アドバイスを所定の回数通知しても前記生活空間汚染度が閾値より高い状態が続く場合、前記生活空間管理部に技術者の派遣依頼を出すことを特徴とする請求項２に記載の生活空間メンテナンス装置。
4. 前記生活空間予測部は、前記生活空間汚染度が閾値より高い場合であって、当該利用者の属性が所定の属性に該当するとき、前記生活空間管理部に技術者の派遣依頼を出すことを特徴とする請求項２に記載の生活空間メンテナンス装置。
5. 前記生活空間予測部は、前記生活空間汚染度が実際の生活空間の汚染レベルよりも高い場合、前記生活空間汚染度が低く予測されるように前記予測ロジック部を修正し、前記生活空間汚染度が実際の生活空間の汚染レベルよりも低い場合、前記生活空間汚染度が高く予測されるように前記予測ロジック部を修正することを特徴とする請求項１に記載の生活空間メンテナンス装置。
6. 前記生活空間予測部は、前記生活空間管理部からのフィードバックに基づいて実際の生活空間の汚染レベルの傾向を分析し、利用者の属性に応じて特定の傾向がある場合、その特定の傾向を前記予測ロジック部に反映することを特徴とする請求項１に記載の生活空間メンテナンス装置。
7. 前記生活空間予測部は、前記生活空間管理部からのフィードバックに基づいて実際の生活空間の汚染レベルの傾向を分析し、利用者の属性に応じて特定の傾向がある場合、その利用者の属性を予め利用者に入力させ、入力された利用者の属性を元に前記予測ロジック部を用いて前記生活空間汚染度を予測することを特徴とする請求項６に記載の生活空間メンテナンス装置。
8. 前記センサーは、前記利用者の生活空間に設置された空調機器が備えるセンサーであることを特徴とする請求項１から７までのいずれか１項に記載の生活空間メンテナンス装置。
9. 前記生活空間汚染度は、カビの生えやすさを示すカビ汚染度であることを特徴とする請求項１から８までのいずれか１項に記載の生活空間メンテナンス装置。
10. 利用者の生活空間に設置されたセンサーから少なくとも温度及び湿度の情報を取得し、取得した温度及び湿度の情報を元に予測ロジック部を用いて前記生活空間における生活空間汚染度を予測する生活空間予測ステップと、
    前記生活空間予測部により予測された生活空間汚染度が閾値より高い場合、当該利用者の前記生活空間に技術者を派遣する生活空間管理ステップとを備え、
    前記生活空間に派遣された技術者が現地の生活空間の情報を前記生活空間管理ステップにおいて入力し、前記生活空間管理ステップにおいて入力された現地の生活空間の情報を前記予測ロジック部にフィードバックすることを特徴とする生活空間メンテナンス方法。
11. 請求項１から９までのいずれか１項に記載した各処理部としてコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。

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