JP6397865B2 - 予測装置、予測方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、予測装置、予測方法及びプログラムに関する。

脳内出血や心筋梗塞などの原因として、ヒートショックが知られている。ヒートショックは、体温の急激な変化により、血圧や脈拍が急激に変化する現象であり、冬場の入浴時などに生じやすい。浴室で発生するヒートショック（以下、「浴室のヒートショック」という）を予測するためには、浴室のヒートショックのリスク（発生しやすさ）を予測することが重要となる。

住宅における浴室のヒートショックのリスクは、住宅内での温度変化、すなわち、各部屋の室温や、各部屋の室温の差に依存する。このため、住宅における浴室のヒートショックのリスクを予測する場合、各部屋の室温を把握することが必要となる。従来、室温を予測する方法として、気温を利用する方法が提案されている。

特開２０１０−１８１０４３号公報

しかしながら、上記従来の方法では、住宅の断熱性能が考慮されておらず、室温を精度よく予測することは困難であった。また、上記従来の方法では、部屋ごとの室温を予測することができなかった。このため、上記従来の方法により室温を予測しても、浴室のヒートショックのリスクを精度よく予測することは困難であった。

本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、住宅における浴室のヒートショックのリスクを精度よく予測することを目的とする。

一実施形態に係る予測装置は、対象住宅が属する地域の、気温を含む気象情報を取得する気象情報取得部と、前記対象住宅の住宅種別を含む住宅情報を取得する住宅情報取得部と、前記気温及び前記住宅種別に基づいて、前記対象住宅の第１室の第１室温を予測する第１室温予測部と、前記気温及び前記住宅種別に基づいて、前記対象住宅の第２室の第２室温を予測する第２室温予測部と、前記第１室温及び前記第２室温に基づいて、前記対象住宅における浴室のヒートショックのリスクを予測するリスク予測部と、を備える予測装置。

本発明の各実施形態によれば、住宅における浴室のヒートショックのリスクを精度よく予測できる。

予測システムの構成の一例を示す図。 予測装置のハードウェア構成の一例を示す図。 予測装置の機能構成の一例を示す図。 リスク条件の一例を示す図。 第１実施形態に係る予測処理の一例を示すフローチャート。 第１実施形態における住宅情報を入力するためのＵＩの一例を示す図。 ユーザ端末に表示されるリスク及びメッセージの一例を示す図。 ユーザ端末に表示されるリスク及びメッセージの一例を示す図。 第２実施形態に係る予測処理の一例を示すフローチャート。 第２実施形態における住宅情報を入力するためのＵＩの一例を示す図。

以下、本発明の各実施形態について、添付の図面を参照しながら説明する。なお、各実施形態に係る明細書及び図面の記載に関して、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重畳した説明を省略する。

（第１実施形態）
第１実施形態に係る予測システムについて、図１〜図８を参照して説明する。本実施形態に係る予測システムは、住宅の断熱性能を考慮して、部屋ごとの室温を予測し、予測された室温に基づいて、当該住宅における浴室のヒートショックのリスクを予測するシステムである。以下、リスクの予測対象となる住宅を、対象住宅と称する。

まず、予測システムの構成について説明する。図１は、予測システムの構成の一例を示す図である。図１の予測システムは、予測装置１と、気象情報サーバ２と、ユーザ端末３と、を備える。予測装置１、気象情報サーバ２及びユーザ端末３は、インターネットやＬＡＮ（Local Area Network）などのネットワークＮを介して、通信可能に接続されている。

予測装置１は、対象住居における浴室のヒートショックのリスクを予測するコンピュータである。図１の例では、予測装置１がサーバコンピュータである場合を想定している。しかしながら、予測装置１は、サーバコンピュータに限られず、ＰＣ（Personal Computer）、スマートフォン、携帯電話、タブレット端末、又は給湯器のリモートコントローラなどであってもよい。

予測装置１は、気象情報サーバ２から受信した気象情報と、ユーザ端末３から受信した対象住宅の住宅情報と、に基づいて、浴室のヒートショックのリスクを予測する。気象情報及び住宅情報については後述する。

気象情報サーバ２は、民間の又は公的な気象情報サービスを提供するサーバコンピュータである。気象情報サーバ２は、予測装置１に、地域ごとの各日時における気象情報を送信する。気象情報には、気温Ｘの予報値及び実測値の少なくとも一方が含まれる。また、気温Ｘは、日別値（１日ごとの最高気温Ｘｍａｘ、最低気温Ｘｍｉｎ及び平均気温Ｘａｖｅ）であってもよいし、瞬間値またはある時間毎の統計値（以下、「時別値」という）（１時間毎の最高気温Ｘｍａｘ、最低気温Ｘｍｉｎ及び平均気温Ｘａｖｅ）であってもよい。なお、気象情報には、気温Ｘの他に、湿度、日射量、天気、風向、風速、降水量及び降水確率などが含まれてもよい。

ユーザ端末３は、予測システムのユーザが利用するクライアントコンピュータである。予測システムのユーザとして、対象住宅の居住者、所有者、管理者などが想定されるが、ユーザはこれに限られない。ユーザ端末３は、例えば、ＰＣ、スマートフォン、携帯電話、タブレット端末又は給湯器のリモートコントローラなどである。

ユーザは、ユーザ端末３に、対象住宅の住宅情報を入力する。本実施形態において、住宅情報には、対象住宅が属する地域と、対象住宅の住宅種別と、が含まれる。対象住宅が属する地域を、対象地域と称する。対象地域は、例えば、対象住宅が属する都道府県及び市区町村や、対象住宅の郵便番号及び住所などである。住宅種別は、戸建て、アパート又はマンションである。ユーザ端末３は、ユーザから入力されたこれらの住宅情報を、予測装置１に送信する。

次に、予測装置１のハードウェア構成について説明する。気象情報サーバ２及びユーザ端末３のハードウェア構成は、予測装置１と同様であるため説明を省略する。

図２は、予測装置１のハードウェア構成の一例を示す図である。図２の予測装置１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０４と、を備える。また、予測装置１は、入力装置１０５と、表示装置１０６と、通信インタフェース１０７と、バス１０８と、を備える。

ＣＰＵ１０１は、プログラムを実行することにより、各構成を制御し、予測装置１の機能を実現する。ＲＯＭ１０２は、ＣＰＵ１０１が実行するプログラムを含む各種のデータを記憶する。ＲＡＭ１０３は、ＣＰＵ１０１に作業領域を提供する。ＨＤＤ１０４は、ＣＰＵ１０１が実行するプログラムを含む各種のデータを記憶する。入力装置１０５は、ユーザ（予測装置１の管理者など）の操作を受け付け、予測装置１に各種の情報を入力する。入力装置１０５は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ハードウェアキーなどである。表示装置１０６は、予測装置１が保持する各種の情報を表示する。表示装置１０６は、例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ、ブラウン管ディスプレイなどである。通信インタフェース１０７は、予測装置１をネットワークＮに接続するためのインタフェースである。予測装置１は、通信インタフェース１０７を介して、外部装置（気象情報サーバ２やユーザ端末３）と通信する。バス１０８は、ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、ＨＤＤ１０４、入力装置１０５、表示装置１０６及び通信インタフェース１０７を接続する。

次に、予測装置１の機能構成について説明する。図３は、予測装置１の機能構成の一例を示す図である。図３の予測装置１は、気象情報取得部１１と、住宅情報取得部１２と、第１室温予測部１３と、第２室温予測部１４と、リスク予測部１５と、を備える。これらの各機能構成は、ＣＰＵ１０１がプログラムを実行することにより実現される。

気象情報取得部１１は、対象住宅が属する地域の気象情報を、気象情報サーバ２から取得する。上述の通り、気象情報には、気温Ｘの予報値や実測値が含まれる。気象情報取得部１１は、対象住宅が属する地域を含む、気象情報を取得可能な地域の気象情報をまとめて取得してもよいし、対象住宅が属する地域の気象情報を選択的に取得してもよい。気象情報取得部１１が気象情報を取得するタイミングは任意である。気象情報取得部１１は、所定時間毎に気象情報を取得してもよいし、ユーザ端末３からの要求に応じて気象情報を取得してもよい。

住宅情報取得部１２は、ユーザ端末３から対象住宅の住宅情報を取得する。上述の通り、住宅情報には、対象地域（「東京」など）及び住宅種別（「アパート」など）が含まれる。

第１室温予測部１３は、対象地域の気温Ｘと、対象住宅の住宅種別と、に基づいて、対象住宅の第１室温ｔを予測する。第１室温ｔは、対象住宅における第１室の室温である。第１室は、住宅において、相対的に室温が低いと考えられる部屋である。第１室は、例えば、脱衣室又は洗面所である。

具体的には、第１室温予測部１３は、対象地域の気温Ｘを、住宅種別に応じた第１室温モデルに入力することにより、第１室温ｔを予測する。第１室温モデルは、気温Ｘと、第１室温ｔと、の関係を示すモデルである。

一般に、マンション、アパート、戸建ての断熱性能は異なる。このため、気温Ｘが同一の場合であっても、マンションの第１室と戸建ての第１室とで室温は異なる。このような断熱性能の違いを考慮して第１室温ｔを予測するために、第１室温モデルは、住宅種別ごとに用意される。

第１室温モデルとして、例えば、第１室温ｔ及び気温Ｘの実測値又は第２室温Ｔを統計処理することにより得られた推定式が利用できる。本実施形態における第１室温モデルの一例を以下に示す。

戸建て ：ｔ１＝ｆ（Ｘ，ａ１，ｂ１，・・・）・・・（１）
アパート ：ｔ２＝ｆ（Ｘ，ａ２，ｂ２，・・・）・・・（２）
マンション：ｔ３＝ｆ（Ｘ，ａ３，ｂ３，・・・）・・・（３）

式（１）〜（３）において、ｔ１，ｔ２，ｔ３はそれぞれ戸建て、アパート、マンションの第１室温ｔ、Ｘは気温、ａ１〜ａ３及びｂ１〜ｂ３は統計処理により得られる係数である。

第２室温予測部１４は、対象地域の気温Ｘと、対象住宅の住宅種別と、に基づいて、対象住宅の第２室温Ｔを予測する。第２室温Ｔは、対象住宅における第２室の室温である。第２室は、住宅において、相対的に室温が高いと考えられる部屋である。第２室は、例えば、居間又は客間である。

具体的には、第２室温予測部１４は、対象地域の気温Ｘを、住宅種別に応じた第２室温モデルに入力することにより、第２室温Ｔを予測する。第２室温モデルは、気温Ｘと、第２室温Ｔと、の関係を示すモデルである。第２室温モデルは、第１室温モデルと同様に、住宅の断熱性能の違いを考慮して第２室温Ｔを予測するために、住宅種別ごとに用意される。

第２室温モデルとして、例えば、第２室温Ｔ及び気温Ｘの実測値を統計処理することにより得られた推定式が利用できる。本実施形態における第２室温モデルの一例を以下に示す。

戸建て ：Ｔ１＝ｆ（Ｘ，Ａ１，Ｂ１，・・・）・・・（４）
アパート ：Ｔ２＝ｆ（Ｘ，Ａ２，Ｂ２，・・・）・・・（５）
マンション：Ｔ３＝ｆ（Ｘ，Ａ３，Ｂ３，・・・）・・・（６）

式（４）〜（６）において、Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３はそれぞれ戸建て、アパート、マンションの第２室温Ｔ、Ｘは気温、Ａ１〜Ａ３及びＢ１〜Ｂ３は統計処理により得られる係数である。

リスク予測部１５は、対象住宅の第１室温ｔ及び第２室温Ｔと、予め設定されたリスク条件と、に基づいて、対象住宅における浴室のヒートショックのリスクを予測する。リスクを予測するとは、リスクの程度を予測することをいう。リスクの程度は、低リスク、中リスク、及び高リスクというように、複数のランクにより表される。リスクの程度を表すランクの数は、任意に設定可能である。

リスク条件は、リスクのランクに対応づけられた、第１室温ｔ及び第２室温Ｔの条件である。リスク予測部１５は、対象住宅の第１室温ｔ及び第２室温Ｔが、あるランクに対応するリスク条件を満たす場合、対象住宅における浴室のヒートショックのリスクを、そのランクであると予測する。

図４は、リスク条件の一例を示す図である。図４の例では、リスクの程度は、低リスク、中リスク及び高リスクの３つのランクにより表されている。低リスク、中リスク及び高リスクの各ランクに対応するリスク条件を、それぞれ低リスク条件、中リスク条件及び高リスク条件と称する。

低リスク条件は、第１室温ｔが２２℃以上、かつ、第２室温Ｔが２０℃以上である。第１室温ｔ及び第２室温Ｔがこの低リスク条件を満たす場合、リスク予測部１５は、浴室のヒートショックのリスクを低リスクと予測する。

第１の中リスク条件は、第１室温ｔが２２℃以上、かつ、第２室温Ｔが２０℃未満である。第２の中リスク条件は、第１室温ｔが１８℃以上２２℃未満、かつ、第２室温Ｔが２０℃以上、かつ、第１室温ｔ及び第２室温Ｔの差が５℃未満である。第１室温ｔ及び第２室温Ｔがこれらの中リスク条件のいずれかを満たす場合、リスク予測部１５は、浴室のヒートショックのリスクを中リスクと予測する。

第１の高リスク条件は、第１室温ｔが１８℃未満である。第２の高リスク条件は、第１室温ｔが１８℃以上２２℃未満、かつ、第２室温Ｔが２０℃未満である。第３の高リスク条件は、第１室温ｔが１８℃以上２２℃未満、かつ、第２室温Ｔが２０℃以上、かつ、第１室温ｔ及び第２室温Ｔの差が５℃以上である。第１室温ｔ及び第２室温Ｔがこれらの高リスク条件のいずれかを満たす場合、リスク予測部１５は、浴室のヒートショックのリスクを高リスクと予測する。

通知部１６は、予測されたリスクや、当該リスクに応じたメッセージをユーザに通知する。メッセージの内容として、浴室のヒートショックに対する注意喚起や対策が挙げられる。メッセージは、リスクのランク毎に予め用意される。通知部１６は、リスクやメッセージを、メールによりユーザ端末３に送信してもよいし、ユーザ端末３のブラウザや専用のアプリケーションに表示させてもよい。

通知部１６は、例えば、予測されたリスクが低リスクである場合、「体調に気をつけて、入浴しましょう。」というメッセージを通知する。また、通知部１６は、例えば、予測されたリスクが中リスクである場合、「ヒートショックに注意してください」というメッセージを通知する。また、通知部１６は、例えば、予測されたリスクが高リスクである場合、「ヒートショックに警戒が必要です！」というメッセージを通知する。

また、通知部１６は、予測されたリスク、時間帯及び気温Ｘに応じて、メッセージを変更してもよい。メッセージの変更は、予測されたリスクが高リスクである場合に行われるのが好ましい。これは、浴室のヒートショックのリスクが高いほど、ユーザに対するより詳細な情報提供が望まれるためである。

ここで、予測されたリスクが高リスクであり、気温Ｘが日別値である場合について考える。通知部１６は、例えば、気温Ｘ（最高気温、最低気温又は平均気温）が３℃以下である場合、「ヒートショックに警戒！今夜は冷え込みます。」というメッセージを通知する。これは、３℃以下の気温Ｘは、雪が降るほどの低温のためである。また、通知部１６は、例えば、気温Ｘの日較差（最高気温と最低気温との差）が１０℃以上である場合、「ヒートショックに警戒！気温差に注意してください。」というメッセージを通知する。これは、日較差が１０℃以上である場合、脳内出血やくも膜下出血の発症率が急激に高まるためである。

また、予測されたリスクが高リスクであり、気温Ｘが時別値である場合について考える。通知部１６は、例えば、気温Ｘ（最高気温、最低気温又は平均気温）が３℃以下である場合、「ヒートショックに警戒！今夜は冷え込みます。」というメッセージを通知する。これは、３℃以下の気温Ｘは、雪が降るほどの低温のためである。また、通知部１６は、例えば、１８：００から６：００までの間、「ヒートショックに警戒！特に注意したい時間帯です。」というメッセージを通知する。これは、１８：００から６：００までの間は、浴室のヒートショックの発生件数が急増する時間帯のためである。

なお、通知部１６が通知するメッセージは上記の例に限られず、時間帯や気温Ｘに応じて、任意に設定可能である。

次に、本実施形態に係る予測システムの動作について説明する。図５は、本実施形態に係る予測処理の一例を示すフローチャートである。

まず、予測装置１の気象情報取得部１１が、気象情報サーバ２から気温Ｘを含む気象情報を取得する（ステップＳ１０１）。ここでは、気象情報取得部１１は、気象情報を取得可能な地域の気象情報をまとめて取得するものとする。

次に、任意のタイミングで、ユーザは、ユーザ端末３に対象地域及び住宅種別を含む住宅情報を入力する（ステップＳ１０２）。ここで、図６は、本実施形態における、ユーザ端末３に住宅情報を入力するためのＵＩ（ユーザインタフェース）の一例を示す図である。このＵＩは、例えば、ユーザ端末３の表示装置に表示される。図６の例では、ＵＩは、対象地域を入力するためのプルダウンリストと、住宅種別を入力するためのプルダウンリストと、入力内容を決定するための決定ボタンと、を備える。また、図６の例では、対象地域として「東京」が入力され、住宅種別として「アパート」が入力されている。

ユーザは、住宅情報の入力後、入力した住宅情報を、ユーザ端末３から予測装置１に送信する。図６の例では、決定ボタンを選択することにより、住宅情報が予測装置１に送信される。

続いて、予測装置１の住宅情報取得部１２が、ユーザ端末３から送信された対象地域及び住宅種別を含む住宅情報を取得する（ステップＳ１０３）。住宅情報取得部１２は、住宅情報を取得すると、取得した住宅情報に含まれる対象住宅の住宅種別を、第１室温予測部１３及び第２室温予測部１４に渡す。また、住宅情報取得部１２は、取得した住宅情報に含まれる対象地域を気象情報取得部１１に渡す。気象情報取得部１１は、対象地域を受けとると、当該対象地域の気温Ｘを、第１室温予測部１３及び第２室温予測部１４に渡す。

第１室温予測部１３は、対象住宅の住宅種別と、対象地域の気温Ｘと、を受け取ると、住宅種別に応じた第１室温モデルを選択する（ステップＳ１０４）。図６の例のように、住宅種別がアパートである場合、第１室温モデルとして式（２）が選択される。そして、第１室温予測部１３は、選択した第１室温モデルに気温Ｘを入力し、対象住宅の第１室温ｔを予測する（ステップＳ１０５）。第１室温ｔの予測後、第１室温予測部１３は、予測した第１室温ｔをリスク予測部１５に渡す。

また、第２室温予測部１４は、対象住宅の住宅種別及び対象地域の気温Ｘを受け取ると、住宅種別に応じた第２室温モデルを選択する（ステップＳ１０６）。図６の例のように、住宅種別がアパートである場合、第２室温モデルとして式（５）が選択される。そして、第２室温予測部１４は、選択した第２室温モデルに気温Ｘを入力し、対象住宅の第２室温Ｔを予測する（ステップＳ１０７）。第２室温Ｔの予測後、第２室温予測部１４は、予測した第２室温Ｔをリスク予測部１５に渡す。

リスク予測部１５は、第１室温ｔ及び第２室温Ｔを受け取ると、受け取った第１室温ｔ及び第２室温Ｔに基づいて、対象住宅における浴室のヒートショックのリスクを予測する（ステップＳ１０８）。すなわち、リスク予測部１５は、受け取った第１室温ｔ及び第２室温Ｔがリスク条件を満たすランクを、対象住宅のリスクとして予測する。例えば、第１室温ｔ及び第２室温Ｔがいずれも２２℃であり、図４のリスク条件が設定されている場合、第１室温ｔ及び第２室温Ｔは、低リスク条件を満たす。したがって、リスク予測部１５は、対象住宅のリスクを、低リスクと予測する。リスク予測部１５は、予測したリスクを、通知部１６に渡す。

通知部１６は、予測されたリスクを受け取ると、受け取ったリスクと、当該リスクに応じたメッセージと、をユーザ端末３に送信する（ステップＳ１０９）。ユーザ端末３は、送信されたリスク及びメッセージを受信すると、受信したリスク及びメッセージを、表示装置に所定の形式で表示する（ステップＳ１１０）。リスク及びメッセージは、ブラウザにより表示されてもよいし、専用のアプリケーションにより表示されてもよい。ユーザは、ユーザ端末３に表示されたリスク及びメッセージを確認することにより、対象住宅における浴室のヒートショックのリスクを把握することができる。

図７は、ユーザ端末３に表示されるリスク及びメッセージの一例を示す図である。図７は、気温Ｘの日別値に基づいて予測されたリスクを示している。気温Ｘが日別値である場合、予測装置１は、現在（予測日）から所定期間のリスクを、日毎に予測する。したがって、ユーザ端末３には、現在から所定期間のリスクが日毎に表示される。所定期間は、１日、１週間、１０日間など、任意に設定可能である。

図７の例では、現在は１０月３日であり、１０月３日から１０月９日までの１週間の、リスク及びメッセージが表示されている。各日のリスクは、気温Ｘの予報値に基づいて予測されている。ただし、現在のリスクは、気温Ｘの実測値に基づいて予測されていてもよい。

図７の例では、１０月３日及び４日は、低リスクであり、「体調に気をつけて、入浴しましょう。」というメッセージが表示されている。また、１０月５日及び６日は、中リスクであり、「ヒートショックに注意してください」というメッセージが表示されている。また、１０月７日から９日までは、高リスクであり、７日は「ヒートショックに警戒が必要です！」、８日は「ヒートショックに警戒！気温差に注意してください。」、９日は「ヒートショックに警戒！今夜は冷え込みます。」というメッセージが表示されている。これは、８日は気温Ｘの日較差が１０℃以上であり、９日は気温Ｘが３℃以下である場合を想定している。

図８は、ユーザ端末３に表示されるリスク及びメッセージの一例を示す図である。図８は、気温Ｘの時別値に基づいて予測されたリスクを示している。気温Ｘが時別値である場合、予測装置１は、現在（予測時刻）から所定期間のリスクを、時刻毎に予測する。したがって、ユーザ端末３には、現在から所定期間のリスクが時刻毎に表示される。所定期間は、１０分間、１時間、８時間、２４時間など、任意に設定可能である。

図８の例では、現在は１４：００であり、１４：００から２１：００までの８時間の、リスク及びメッセージが表示されている。各時刻のリスクは、気温Ｘの予報値に基づいて予測されている。ただし、現在のリスクは、気温Ｘの実測値に基づいて予測されていてもよい。

図８の例では、１４：００は、低リスクであり、「体調に気をつけて、入浴しましょう。」というメッセージが表示されている。また、１５：００及び１６：００は、中リスクであり、「ヒートショックに注意してください」というメッセージが表示されている。また、１７：００から２１：００までは、高リスクである。１７：００は「ヒートショックに警戒が必要です！」、１８：００から２１：００までは「夜間に注意してください」、２０：００及び２１：００は「冷え込みに注意してください」というメッセージが表示されている。これは、２０：００以降の気温Ｘが３℃以下である場合を想定している。

以上説明した通り、本実施形態によれば、第１室温ｔ及び第２室温Ｔは、住宅種別ごとに用意された第１室温モデル及び第２室温モデルを利用して予測される。これにより、第１室温ｔ及び第２室温Ｔを、対象住宅の断熱性能を考慮して予測できるため、精度よく予測することができる。本実施形態によれば、こうして予測された第１室温ｔ及び第２室温Ｔに基づいて浴室のヒートショックのリスクを予測することにより、対象住宅における浴室のヒートショックのリスクを精度よく予測することができる。

なお、以上では、予測装置１及びユーザ端末３がそれぞれ設けられる場合を例に説明したが、予測装置１はユーザ端末３に含まれてもよい。このような構成は、予測装置１の機能を実現するアプリケーションをユーザ端末３に搭載することにより実現可能である。

また、以上では、気温Ｘが日別値の場合と時別値の場合とについてそれぞれ説明したが、気象情報には、気温Ｘの日別値及び時別値が両方含まれてもよい。この場合、ユーザ端末３の表示装置には、日別値及び時別値に対応するリスク及びメッセージが、両方表示されてもよい。また、予測装置１により、日別値及び時別値のいずれのリスクを予測するかを、ユーザが選択可能であってもよい。このような構成は、例えば、図６のＵＩに、予測対象日時を入力する入力欄を設けることにより可能である。

（第２実施形態）
第２実施形態に係る予測システムについて、図９及び図１０を参照して説明する。本実施形態では、対象住宅の建築年度に基づいて、第１室温ｔ及び第２室温Ｔを予測する方法について説明する。本実施形態における予測システム及び予測装置１の構成は、第１実施形態と同様である。以下、第１実施形態との相違点を中心に説明する。

本実施形態において、住宅情報には、対象地域と、対象住宅の住宅種別と、対象住宅の建築年度を示す情報と、が含まれる。建築年度を示す情報は、建築年度であってもよいし、築年数であってもよい。ユーザ端末３は、ユーザから入力されたこれらの住宅情報を、予測装置１に送信する。

第１室温予測部１３は、対象地域の気温Ｘ又は第２室温Ｔと、対象住宅の住宅種別と、対象住宅の建築年度と、に基づいて、対象住宅の第１室温ｔを予測する。具体的には、第１室温予測部１３は、対象地域の気温Ｘ又は第２室温Ｔを、住宅種別に応じた第１室温モデルに入力することにより、第１室温ｔを予測する。第１室温予測部１３は、対象住宅の住宅種別が戸建てである場合、対象地域の気温Ｘ又は第２室温Ｔを、建築年度に応じた第１室温モデルに入力することにより、第１室温ｔを予測する。

戸建ての断熱性能は、エネルギーの使用の合理化等に関する法律、いわゆる省エネ法により規定されている。省エネ法において、戸建ての断熱性能の基準は、繰り返し改正されている。戸建ては、原則として、建築時点の基準に従って建築されるため、その断熱性能は、建築時点の基準に応じて変化する。このような断熱性能の違いを考慮して戸建ての第１室温ｔを予測するために、戸建ての第１室温モデルは、建築年度の期間ごとに用意される。本実施形態における第１室温モデルの一例を以下に示す。

戸建て（〜１９７９） ：ｔ１１＝ｆ（Ｘ，ａ１１，ｂ１１，・・・）・・・（１−１）
戸建て（１９８０〜１９９８）：ｔ１２＝ｆ（Ｘ，ａ１２，ｂ１２，・・・）・・・（１−２）
戸建て（１９９９〜） ：ｔ１３＝ｆ（Ｘ，ａ１３，ｂ１３，・・・）・・・（１−３）
アパート ：ｔ２＝ｆ（Ｘ，ａ２，ｂ２，・・・）・・・（２）
マンション ：ｔ３＝ｆ（Ｘ，ａ３，ｂ３，・・・）・・・（３）

式（１−１）〜式（１−３）において、ｔ１１〜ｔ１３は戸建ての第１室温ｔ、ａ１１〜ａ１３及びｂ１１〜ｂ１３は統計処理により得られる係数である。式（１−１）は、建築年度が１９７９年（昭和５４年）以前の戸建ての第１室温モデルである。当該期間は、断熱性能の昭和５５年基準が制定されるより前の期間に相当する。また、式（１−２）は、建築年度が１９８０年（昭和５５年）以降１９９８年（平成１０年）以前の戸建ての第１室温モデルである。当該期間は、断熱性能の昭和５５年基準又は平成４年基準が制定されていた期間に相当する。また、式（１−３）は、建築年度が１９９９年（平成１１年）以降の戸建ての第１室温モデルである。当該期間は、断熱性能の平成１１年基準又は平成２５年基準が制定されている期間に相当する。

本実施形態では、上記のように、アパート及びマンションの第１室温モデルとともに、戸建ての第１室温モデルが、建築年度の期間ごとに複数用意される。なお、上記の例では、戸建ての第１室温モデルは、３つ用意されているが、２つ以上の任意の数だけ用意することができる。

第２室温予測部１４は、対象地域の気温Ｘと、対象住宅の住宅種別と、対象住宅の建築年度と、に基づいて、対象住宅の第２室温Ｔを予測する。具体的には、第２室温予測部１４は、対象地域の気温Ｘを、住宅種別に応じた第２室温モデルに入力することにより、第２室温Ｔを予測する。第２室温予測部１４は、対象住宅の住宅種別が戸建てである場合、対象地域の気温Ｘを、建築年度に応じた第２室温モデルに入力することにより、第２室温Ｔを予測する。戸建ての第２室温モデルは、第１室温モデルと同様に、断熱性能の違いを考慮して戸建ての第２室温Ｔを予測するために、建築年度の期間ごとに用意される。本実施形態における第２室温モデルの一例を以下に示す。

戸建て（〜１９７９） ：Ｔ１１＝ｆ（Ｘ，Ａ１１，Ｂ１１，・・・）・・・（４−１）
戸建て（１９８０〜１９９８）：Ｔ１２＝ｆ（Ｘ，Ａ１２，Ｂ１２，・・・）・・・（４−２）
戸建て（１９９９〜） ：Ｔ１３＝ｆ（Ｘ，Ａ１３，Ｂ１３，・・・）・・・（４−３）
アパート ：Ｔ２＝ｆ（Ｘ，Ａ２，Ｂ２，・・・）・・・（５）
マンション ：Ｔ３＝ｆ（Ｘ，Ａ３，Ｂ３，・・・）・・・（６）

式（４−１）〜式（４−３）において、Ｔ１１〜Ｔ１３は戸建ての第２室温Ｔ、Ａ１１〜Ａ１３及びＢ１１〜Ｂ１３は統計処理により得られる係数である。式（４−１）は、建築年度が１９７９年（昭和５４年）以前の戸建ての第２室温モデルである。当該期間は、断熱性能の昭和５５年基準が制定されるより前の期間に相当する。また、式（４−２）は、建築年度が１９８０年（昭和５５年）以降１９９８年（平成１０年）以前の戸建ての第２室温モデルである。当該期間は、断熱性能の昭和５５年基準又は平成４年基準が制定されていた期間に相当する。また、式（４−３）は、建築年度が１９９９年（平成１１年）以降の戸建ての第２室温モデルである。当該期間は、断熱性能の平成１１年基準又は平成２５年基準が制定されている期間に相当する。

本実施形態では、上記のように、アパート及びマンションの第２室温モデルとともに、戸建ての第２室温モデルが、建築年度の期間ごとに複数用意される。なお、上記の例では、戸建ての第２室温モデルは、３つ用意されているが、２つ以上の任意の数だけ用意することができる。

次に、本実施形態に係る予測システムの動作について説明する。図９は、本実施形態に係る予測処理の一例を示すフローチャートである。図９のステップＳ２０１，Ｓ２０５，Ｓ２０７〜Ｓ２１０は、図５のステップＳ１０１，Ｓ１０５，Ｓ１０７〜Ｓ１１０と同様である。以下、ステップＳ２０２〜Ｓ２０４，Ｓ２０６について説明する。

気象情報取得部１１が気温Ｘを含む気象情報を取得した後、任意のタイミングで、ユーザは、ユーザ端末３に対象地域、住宅種別及び建築年度を含む住宅情報を入力する（ステップＳ２０２）。ユーザは、建築年度の代わりに、築年数を入力してもよい。ここで、図１０は、本実施形態における、ユーザ端末３に住宅情報を入力するためのＵＩの一例を示す図である。このＵＩは、例えば、ユーザ端末３の表示装置に表示される。図１０の例では、ＵＩは、対象地域を入力するためのプルダウンリストと、住宅種別を入力するためのプルダウンリストと、建築年度を入力するためのプルダウンリストと、入力内容を決定するための決定ボタンと、を備える。また、図６の例では、対象地域として「東京」が入力され、住宅種別として「戸建て」が入力され、建築年度として「１９９６年」が入力されている。

ユーザは、住宅情報の入力後、入力した住宅情報を、ユーザ端末３から予測装置１に送信する。図１０の例では、決定ボタンを選択することにより、住宅情報が予測装置１に送信される。

続いて、予測装置１の住宅情報取得部１２が、ユーザ端末３から送信された対象地域、住宅種別及び建築年度を含む住宅情報を取得する（ステップＳ２０３）。住宅情報取得部１２は、住宅情報を取得すると、取得した住宅情報に含まれる対象住宅の住宅種別及び建築年度を、第１室温予測部１３及び第２室温予測部１４に渡す。また、住宅情報取得部１２は、取得した住宅情報に含まれる対象地域を気象情報取得部１１に渡す。気象情報取得部１１は、対象地域を受けとると、当該対象地域の気温Ｘを、第１室温予測部１３及び第２室温予測部１４に渡す。

第１室温予測部１３は、対象住宅の住宅種別及び建築年度と、対象地域の気温Ｘと、を受け取ると、住宅種別及び建築年度に応じた第１室温モデルを選択する（ステップＳ２０４）。具体的には、第１室温予測部１３は、住宅種別がアパート又はマンションである場合、アパート又はマンションの第１室温モデルを選択する。また、第１室温予測部１３は、住宅種別が戸建てである場合、戸建ての第１室温モデルのうち、対象住宅の建築年度を含む建築年度の期間の第１室温モデルを選択する。第１室温予測部１３は、対象住宅の築年数を入力された場合、築年数から建築年度を算出すればよい。図１０の例のように、住宅種別が戸建てであり、建築年度が１９９６年である場合、第１室温モデルとして式（１−２）が選択される。

また、第２室温予測部１４は、対象住宅の住宅種別及び建築年度と、対象地域の気温Ｘと、を受け取ると、住宅種別及び建築年度に応じた第２室温モデルを選択する（ステップＳ２０６）。具体的には、第２室温予測部１４は、住宅種別がアパート又はマンションである場合、アパート又はマンションの第２室温モデルを選択する。また、第２室温予測部１４は、住宅種別が戸建てである場合、戸建ての第２室温モデルのうち、対象住宅に該当する建築年度の期間の第２室温モデルを選択する。第２室温予測部１４は、対象住宅の築年数を入力された場合、築年数から建築年度を算出すればよい。図１０の例のように、住宅種別が戸建てであり、建築年度が１９９６年である場合、第２室温モデルとして式（４−２）が選択される。

以上説明した通り、本実施形態によれば、戸建ての第１室温ｔ及び第２室温Ｔは、建築年度の期間ごとに用意された第１室温モデル及び第２室温モデルを利用して予測される。これにより、第１室温ｔ及び第２室温Ｔを、建築年度に応じた戸建ての断熱性能を考慮して予測できるため、第１実施形態よりさらに精度よく予測することができる。本実施形態によれば、こうして予測された第１室温ｔ及び第２室温Ｔに基づいて浴室のヒートショックのリスクを予測することにより、対象住宅における浴室のヒートショックのリスクを精度よく予測することができる。

なお、本実施形態において、建築年度の期間ごとのマンションの第１予測モデル及び第２予測モデルが用意されてもよいし、建築年度の期間ごとのアパートの第１予測モデル及び第２予測モデルが用意されてもよい。いずれの場合も、対象住宅の第１室温ｔ及び第２室温Ｔを第１実施形態よりさらに精度よく予測することができる。

なお、上記実施形態に挙げた構成等に、その他の要素との組み合わせなど、ここで示した構成に本発明が限定されるものではない。これらの点に関しては、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更することが可能であり、その応用形態に応じて適切に定めることができる。

１：予測装置
２：気象情報サーバ
３：ユーザ端末
１１：気象情報取得部
１２：住宅情報取得部
１３：第１室温予測部
１４：第２室温予測部
１５：リスク予測部
１６：通知部

Claims (11)

1. 対象住宅が属する地域の、気温を含む気象情報を取得する気象情報取得部と、
   前記対象住宅の住宅種別を含む住宅情報を取得する住宅情報取得部と、
   前記気温及び前記住宅種別に基づいて、前記対象住宅の第１室の第１室温を予測する第１室温予測部と、
   前記気温及び前記住宅種別に基づいて、前記対象住宅の第２室の第２室温を予測する第２室温予測部と、
   前記第１室温及び前記第２室温に基づいて、前記対象住宅における浴室のヒートショックのリスクを予測するリスク予測部と、
   を備える予測装置。
2. 前記住宅情報は、前記対象住宅の建築年度又は築年数を含む
   請求項１に記載の予測装置。
3. 前記住宅種別は、戸建て、マンション及びアパートの少なくとも１つを含む
   請求項１又は請求項２に記載の予測装置。
4. 前記第１室温予測部及び前記第２室温予測部は、前記住宅種別ごとに用意されたモデルを用いて前記第１室温及び前記第２室温をそれぞれ予測する
   請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の予測装置。
5. 前記第１室温予測部及び前記第２室温予測部は、前記住宅種別が戸建てである場合、前記対象住宅の建築年度の期間ごとに用意されたモデルを用いて前記第１室温及び前記第２室温をそれぞれ予測する
   請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の予測装置。
6. 前記第１室は、脱衣室又は洗面所である
   請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の予測装置。
7. 前記第２室は、居間又は客間である
   請求項１乃至請求項６のいずれか１項に記載の予測装置。
8. 予測された前記リスクをユーザに通知する通知部を更に備える
   請求項１乃至請求項７のいずれか１項に記載の予測装置。
9. 前記通知部は、予測された前記リスク、前記気温及び時間帯に応じたメッセージをユーザに通知する
   請求項８に記載の予測装置。
10. 対象住宅が属する地域の、気温を含む気象情報を取得する気象情報取得工程と、
    前記対象住宅の住宅種別を含む住宅情報を取得する住宅情報取得工程と、
    前記気温及び前記住宅種別に基づいて、前記対象住宅の第１室の第１室温を予測する第１室温予測工程と、
    前記気温及び前記住宅種別に基づいて、前記対象住宅の第２室の第２室温を予測する第２室温予測工程と、
    前記第１室温及び前記第２室温に基づいて、前記対象住宅における浴室のヒートショックのリスクを予測するリスク予測工程と、
    を備える予測方法。
11. 対象住宅が属する地域の、気温を含む気象情報を取得する気象情報取得工程と、
    前記対象住宅の住宅種別を含む住宅情報を取得する住宅情報取得工程と、
    前記気温及び前記住宅種別に基づいて、前記対象住宅の第１室の第１室温を予測する第１室温予測工程と、
    前記気温及び前記住宅種別に基づいて、前記対象住宅の第２室の第２室温を予測する第２室温予測工程と、
    前記第１室温及び前記第２室温に基づいて、前記対象住宅における浴室のヒートショックのリスクを予測するリスク予測工程と、
    をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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