JP6688751B2 - 制御システム及び制御方法 - Google Patents

Description

本発明は、制御システム及び制御方法に関する。

従来、ユーザの嗜好に合致する制御パラメータに基づいて対象機器を制御する技術が提案されている。例えば、対象機器が表示装置である場合において、ユーザの嗜好に合致する画質パラメータを予め登録し、登録された画質パラメータに基づいて表示装置を制御する技術が提案されている。或いは、対象機器が情報家電である場合において、ユーザの嗜好に合致する制御パラメータを学習し、学習された制御パラメータに基づいて情報家電を制御する技術などが提案されている（例えば、特許文献１、２）。

特開２０１１−２２３５７３号公報 特開２００４−００７２９７号公報

ところで、ユーザの嗜好に合致するパラメータは、対象機器が設けられる施設で学習される。従って、ユーザの転居などに伴ってユーザが利用する施設が変わるようなケースにおいては、学習されたパラメータがユーザの嗜好に合致しない可能性がある。

そこで、本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、ユーザが利用する施設が変わるケースであっても、ユーザの嗜好に従って対象機器を制御することを可能とする制御システム及び制御方法を提供することを目的とする。

第１の特徴に係る制御システムは、対象機器の制御パラメータを施設のタイプ毎に格納する施設データベースから、対象施設に適合する前記対象機器の第１制御パラメータを特定する第１特定部と、対象機器の制御パラメータをユーザのタイプ毎に格納するユーザデータベースから、対象ユーザに適合する前記対象機器の第２制御パラメータを特定する第２特定部と、前記第１制御パラメータに適用する第１重付値及び前記第２制御パラメータに適用する第２重付値に基づいて、前記第１制御パラメータ及び前記第２制御パラメータを合成することによって、前記対象施設において前記対象ユーザに適合する第３制御パラメータを演算する制御部とを備える。

第２の特徴に係る制御方法は、対象機器の制御パラメータを施設のタイプ毎に格納する施設データベースから、対象施設に適合する前記対象機器の第１制御パラメータを特定するステップＡと、対象機器の制御パラメータをユーザのタイプ毎に格納するユーザデータベースから、対象ユーザに適合する前記対象機器の第２制御パラメータを特定するステップＢと、前記第１制御パラメータに適用する第１重付値及び前記第２制御パラメータに適用する第２重付値に基づいて、前記第１制御パラメータ及び前記第２制御パラメータを合成することによって、前記対象施設において前記対象ユーザに適合する第３制御パラメータを演算するステップＣとを備える。

一態様によれば、ユーザが利用する施設が変わるケースであっても、ユーザの嗜好に従って対象機器を制御することを可能とする制御システム及び制御方法を提供することができる。

図１は、実施形態に係る制御システムを示す図である。 図２は、実施形態に係るＥＭＳ１２０を示す図である。 図３は、実施形態に係る施設管理装置２００を示す図である。 図４は、実施形態に係る施設ＤＢ２１０に格納される情報の一例を示す図である。 図５は、実施形態に係るユーザＤＢ２２０に格納される情報の一例を示す図である。 図６は、実施形態に係る制御方法を示す図である。 図７は、実施形態に係る制御方法を示す図である。

以下において、実施形態について図面を参照しながら説明する。なお、以下の図面の記載において、同一又は類似の部分には、同一又は類似の符号を付している。

但し、図面は模式的なものであり、各寸法の比率などは現実のものとは異なる場合があることに留意すべきである。従って、具体的な寸法などは以下の説明を参酌して判断すべきである。また、図面相互間においても互いの寸法の関係又は比率が異なる部分が含まれていることは勿論である。

［実施形態］
（制御システム）
以下において、実施形態に係る制御システムについて説明する。図１に示すように、制御システムは、施設１００と、施設管理装置２００と、ネットワーク３００とを有する。

施設１００は、木造住宅、鉄筋住宅、戸建て住宅、集合住宅及びビルディングなどの施設である。施設１００は、１以上の機器１１０（機器１１１〜機器１１４）と、ＥＭＳ（Ｅｎｅｒｇｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｓｙｓｔｅｍ）１２０とを有する。機器１１０は、空調機器、ＡＶ（Ａｕｄｉｏ Ｖｉｓｕａｌ）機器及び照明機器などである。ＥＭＳ１２０は、施設１００に設けられる機器１１０を制御する。ＥＭＳ１２０は、ネットワーク３００を介して施設管理装置２００と通信を行う。通信は、無線で行われてもよく、有線で行われてもよい。

図１では、施設１００として、施設１００Ａ及び施設１００Ｂが例示されている。施設１００Ａ及び施設１００Ｂは同様の構成を有する。但し、施設１００Ａが戸建ての木造住宅であり、施設１００Ｂがビルディングであってもよい。

施設管理装置２００は、１以上の機器１１０のいずれかである対象機器を制御するための制御パラメータを学習する機能を有しており、制御パラメータを学習結果として施設１００に送信する。

（ＥＭＳ）
以下において、実施形態に係るＥＭＳ１２０について説明する。図２に示すように、ＥＭＳ１２０は、通信部１２１と、制御部１２２とを有する。

通信部１２１は、通信モジュールなどによって構成されており、ネットワーク３００を介して施設管理装置２００と通信を行う。例えば、通信部１２１は、施設タイプと対応付けられた機器１１０の制御パラメータを施設管理装置２００に送信する。同様に、通信部１２１は、ユーザタイプと対応付けられた機器１１０の制御パラメータを施設管理装置２００に送信する。

制御部１２２は、ＣＰＵ及びメモリなどによって構成されており、ＥＭＳ１２１を制御する。実施形態において、制御部１２２は、後述する施設ＤＢ２１０から対象施設に適合する対象機器の第１制御パラメータを特定する第１特定部を構成する。制御部１２２は、後述するユーザＤＢ２２０から対象ユーザに適合する対象機器の第２制御パラメータを特定する第２特定部を構成する。制御部１２２は、第１制御パラメータに適用する第１重付値及び第２制御パラメータに適用する第２重付値に基づいて、第１制御パラメータ及び第２制御パラメータを合成することによって、対象施設において対象ユーザに適合する第３制御パラメータを演算する制御部を構成する。

第１制御パラメータ及び第２制御パラメータの合成方法は特に限定されるものではない。例えば、対象機器が空調機器であり、制御パラメータが設定温度である場合において、第１制御パラメータ及び第２制御パラメータの重み付け平均値が第３制御パラメータとして演算されてもよい。或いは、対象機器がＡＶ機器であり、制御パラメータがディスプレイの画質設定である場合において、重み付け平均値の算出ができなければ、第１制御パラメータ及び第２制御パラメータのいずれかが第３制御パラメータとして演算されてもよい。このようなケースにおいては、第１重付値及び第２重付値のいずれか一方がゼロであると見做されてもよい。

実施形態において、第１重付値及び第２重付値は、対象機器の種類によって異なってもよい。例えば、対象機器が空調機器である場合には、ユーザタイプよりも施設タイプの影響が大きいため、第１重付値が第２重付値よりも大きくてもよい。或いは、対象機器がＡＶ機器である場合には、施設タイプよりもユーザタイプの影響が大きいため、第２重付値が第１重付値よりも大きくてもよい。

以下において、ユーザａが施設１００Ａ（第１タイプの施設）を利用しており、ユーザｂが施設１００Ｂ（第２タイプの施設）を利用しているケースを例にあげて説明する。このようなケースにおいて、施設１００Ａにおいて対象機器をユーザａが対象機器を利用した結果の学習によって得られる制御パラメータは、ユーザａに依存する制御パラメータとして後述するユーザＤＢ２２０に格納されるだけではなく、施設１００Ａに依存する制御パラメータとして後述する施設ＤＢ１２０に格納される。同様に、施設１００Ｂにおいて対象機器をユーザｂが対象機器を利用した結果の学習によって得られる制御パラメータは、ユーザｂに依存する制御パラメータとして後述するユーザＤＢ２２０に格納されるだけではなく、施設１００Ｂに依存する制御パラメータとして後述する施設ＤＢ１２０に格納される。

このようなケースにおいて、対象ユーザがユーザａであり、対象施設が対象ユーザとは異なる他ユーザ（ユーザｂ）が利用する施設１００Ｂであるケースについて考える。すなわち、ユーザａが利用する施設が施設１００Ａから施設１００Ｂに変わるケースについて考える。このようなケースにおいて、制御部１２２は、施設１００Ａにおいてユーザａが利用した結果の学習によって得られる制御パラメータ（ユーザａに依存する第２制御パラメータ）に加えて、施設１００Ｂにおいてユーザｂが利用した結果の学習によって得られる制御パラメータ（施設１００Ｂに依存する第１制御パラメータ）に基づいて、第３制御パラメータを演算する。このような構成によれば、施設タイプに依存する第１制御パラメータが加味された第３制御パラメータで対象機器が制御されるため、ユーザａが利用する施設が変わったとしても、対象機器を適切に制御することができる。

ここでは、説明簡略化のために、対象ユーザとは異なる他ユーザがユーザｂであるケースを例示した。しかしながら、対象ユーザとは異なる他ユーザは、複数のユーザであってもよく、ユーザａと同じユーザタイプのユーザを含んでもよい。

（施設管理装置）
以下において、実施形態に係る施設管理装置２００について説明する。図３に示すように、施設管理装置２００は、施設ＤＢ２１０と、ユーザＤＢ２２０と、通信部２３０と、制御部２４０とを有する。

施設ＤＢ２１０は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）又はＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）などによって構成されており、対象機器の制御パラメータを施設１００のタイプ（以下、施設タイプ）毎に格納するＤＢ（Ｄａｔａ Ｂａｓｅ）である。例えば、図４に示すように、施設ＤＢ２１０は、各施設タイプ（ここでは、施設タイプＢ）について、機器１１０を識別する識別情報（ここでは、機器ＩＤ）と機器１１０を制御するための第１制御パラメータとを対応付ける情報を格納する。施設ＤＢ２１０は、施設タイプ毎に図４に示す情報を格納する。

実施形態において、施設ＤＢ２１０は、ユーザを区別することなく、該当する施設タイプの施設１００における機器１１０の制御結果を学習するとともに、該当する施設タイプの施設１００における機器１１０の第１制御パラメータとして学習結果を格納する。

ここで、施設タイプは、構造、間取り、換気条件、断熱条件、防音条件、騒音条件、日照条件、気候条件及び電力料金の少なくともいずれか１つで分類されてもよい。構造は、施設１００の構造（木造住宅、鉄筋住宅、戸建て住宅、集合住宅など）を示すパラメータである。間取りは、施設１００が有する部屋の配置、広さ及び用途などを示すパラメータである。換気条件は、施設１００が有する換気に関するパラメータであり、例えば、窓の配置、窓の大きさ及び換気設備の能力などを示すパラメータである。断熱条件は、施設１００が有する断熱性に関するパラメータであり、例えば、壁の構造、壁の厚さ、窓の構造、窓の数及び窓の大きさなどである。防音条件は、施設１００が有する防音に関するパラメータであり、例えば、壁の構造、壁の厚さ、窓の構造、窓の数及び窓の大きさなどである。騒音条件は、施設１００が有する騒音に関するパラメータであり、例えば、施設１００の周囲における騒音源の有無などを示すパラメータである。日照条件は、施設１００が有する日照に関するパラメータであり、例えば、季節及び時刻毎の日照量を示すパラメータである。気候条件は、施設１００が設けられる地域の気候に関するパラメータであり、例えば、平均気温、平均湿度及び平均降水量を示すパラメータである。電気料金は、施設１００と電力事業者との契約に関するパラメータであり、例えば、買電料金、売電料金及びＤＲ（Ｄｅｍａｎｄ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ）に従ったことに対するインセンティブを示すパラメータである。

上述したように、施設タイプを分類するパラメータとしては様々なパラメータを挙げることができ、構造、間取り、換気条件、断熱条件、防音条件、騒音条件、日照条件、気候条件及び電力料金は、互いに重複するパラメータを含んでもよい。

ユーザＤＢ２２０は、ＨＤＤ又はＳＳＤなどによって構成されており、対象機器の制御パラメータをユーザのタイプ（以下、ユーザタイプ）毎に格納するＤＢ（Ｄａｔａ Ｂａｓｅ）である。例えば、図５に示すように、ユーザＤＢ２２０は、各ユーザタイプ（ここでは、ユーザタイプａ）について、機器１１０を識別する識別情報（ここでは、機器ＩＤ）と機器１１０を制御するための第２制御パラメータとを対応付ける情報を格納する。ユーザＤＢ２２０は、ユーザタイプ毎に図５に示す情報を格納する。

実施形態において、ユーザＤＢ２２０は、施設１００を区別することなく、該当するユーザタイプのユーザによる機器１１０の制御結果を学習するとともに、該当するユーザタイプのユーザによる機器１１０の第２制御パラメータとして学習結果を格納する。

ここで、ユーザタイプは、ユーザ識別情報、性別、年齢、音声情報、容姿特徴、生活パターン及び経済観念の少なくともいずれか１つで分類される。ユーザ識別情報は、ユーザを識別するパラメータであり、個々のユーザに割り当てられるＩＤなどである。性別は、男女の別を示すパラメータである。音声情報は、ユーザ識別情報に類似しており、ユーザを識別する声紋などのパラメータである。容姿特徴は、ユーザの容姿に関するパラメータであり、例えば、身長及び体重を示すパラメータである。生活パターンは、ユーザの生活に関するパラメータであり、夜型及び朝型などを示すパラメータである。経済観念は、ＱｏＬ（Ｑｕａｌｉｔｙ ｏｆ Ｌｉｆｅ）と電気料金などのコストとのバランスに関するパラメータであり、例えば、ＱｏＬ優先又はコスト優先などを示すパラメータである。

通信部２３０は、通信モジュールなどによって構成されており、ネットワーク３００を介して施設１００と通信を行う。通信部２３０は、施設タイプと対応付けられた機器１１０の制御パラメータを施設１００から受信する。このような制御パラメータは、上述した施設ＤＢ２１０に格納される第１制御パラメータの学習に用いられる。同様に、通信部２３０は、ユーザタイプと対応付けられた機器１１０の制御パラメータを施設１００から受信する。このような制御パラメータは、上述したユーザＤＢ２２０に格納される第２制御パラメータの学習に用いられる。

制御部２４０は、ＣＰＵ及びメモリなどによって構成されており、施設管理装置２００を制御する。特に限定されるものではないが、制御部２４０は、制御部１２２と同様に、第１重付値及び第２重付値に基づいて、第１制御パラメータ及び第２制御パラメータを合成することによって、対象施設において対象ユーザに適合する第３制御パラメータを演算する機能を有していてもよい。このようなケースにおいて、制御部２４０は、施設１００に対する第３制御パラメータの送信を通信部２４０に指示する。

（制御方法）
以下において、実施形態に係る制御方法について説明する。

第１に、対象機器の制御について図６を参照しながら説明する。

図６に示すように、ステップＳ１０において、ＥＭＳ１２０は、ＥＭＳ１２０が設けられる施設１００（対象施設）の施設タイプを特定する。施設タイプの特定方法は特に限定されるものではないが、施設タイプの特定は、対象ユーザが所持する端末から施設タイプを受信することによって行われてもよく、ＥＭＳ１２０に対する施設タイプの事前登録によって行われてもよい。

ステップＳ１１において、ＥＭＳ１２０は、施設タイプを識別する情報を施設管理装置２００に送信し、施設ＤＢ２１０から対象施設に適合する対象機器の第１制御パラメータを特定する。

ステップＳ１２において、ＥＭＳ１２０は、ＥＭＳ１２０が設けられる施設１００に存在するユーザ（対象ユーザ）のユーザタイプを特定する。ユーザタイプの特定方法は特に限定されるものではないが、ユーザタイプの特定は、対象ユーザが所持する端末からユーザタイプを受信することによって行われてもよく、対象ユーザの画像認識等によって行われてもよい。

ステップＳ１３において、ＥＭＳ１２０は、ユーザタイプを識別する情報を施設管理装置２００に送信し、ユーザＤＢ２２０から対象ユーザに適合する対象機器の第２制御パラメータを特定する。

ステップＳ１４において、ＥＭＳ１２０は、第１重付値及び第２重付値に基づいて第１制御パラメータ及び第２制御パラメータを合成することによって、対象施設において対象ユーザに適合する第３制御パラメータを演算する。

ステップＳ１５において、ＥＭＳ１２０は、第３制御パラメータに従って対象機器を制御する。

ここで、図６では、ステップＳ１１及びステップＳ１３は別々の処理であるが、これらの処理は同時に行われてもよい。すなわち、ＥＭＳ１２０は、施設タイプを識別する情報及びユーザタイプを識別する情報の双方を含むメッセージを施設管理装置２００に送信し、第１制御パラメータ及び第２制御パラメータを特定してもよい。このようなメッセージは、第１制御パラメータ及び第２制御パラメータの取得を要求するメッセージと考えてもよい。

第２に、第１制御パラメータ及び第２制御パラメータの学習について図７を参照しながら説明する。

ステップＳ２０において、対象施設において対象ユーザが対象機器の設定を変更する。施設管理装置２００は、変更された後の設定に係る制御パラメータを施設１００から受信する。

ステップＳ２１において、施設管理装置２００は、ステップＳ２０で受信する制御パラメータに基づいて、施設ＤＢ２１０に格納される第１制御パラメータを更新する。言い換えると、対象ユーザとは関係なく、対象施設と同じ施設タイプに係る第１制御パラメータが更新される。

ステップＳ２２において、施設管理装置２００は、ステップＳ２０で受信する制御パラメータに基づいて、ユーザＤＢ２２０に格納される第２制御パラメータを更新する。言い換えると、対象施設とは関係なく、対象ユーザと同じユーザタイプに係る第２制御パラメータが更新される。

（作用及び効果）
実施形態では、施設タイプに依存する第１制御パラメータ及びユーザタイプに依存する第２制御パラメータは、施設ＤＢ２１０及びユーザＤＢ２２０に格納される。ＥＭＳ１２０は、第１重付値及び第２重付値に基づいて第１制御パラメータ及び第２制御パラメータを合成することによって、対象施設において対象ユーザに適合する第３制御パラメータを演算する。従って、対象ユーザが利用する施設が変わるケースであっても、対象機器を適切に制御することができる。

特に、対象ユーザが利用する施設が変わった後の初期設定においては、ユーザタイプに依存する第２制御パラメータが対象施設で有用であるか不明である。従って、上述した構成は、対象ユーザが利用する施設が変わった後の初期設定で用いると有用である。

［変更例１］
以下において、実施形態の変更例１について説明する。以下においては、実施形態に対する相違点について説明する。

変更例１において、ユーザタイプは、２以上のユーザの組合せで分類される。例えば、２以上のユーザの組合せは、家族構成などである。このような構成によれば、２以上のユーザが１つの施設を共同で利用するケースであっても、対象機器を適切に制御することができる。

［変更例２］
以下において、実施形態の変更例２について説明する。以下においては、実施形態に対する相違点について説明する。

変更例２において、対象ユーザが２以上のユーザである場合において、２以上のユーザの優先度が定められている。ＥＭＳ１２０は、優先度が高いユーザのユーザタイプと対応付けられた第２制御パラメータ及び優先度が低いユーザのユーザタイプと対応付けられた第２制御パラメータを重み付け合成することによって、対象ユーザに適合する第２制御パラメータを特定してもよい。このようなケースにおいて、優先度が高いユーザのユーザタイプと対応付けられた第２制御パラメータに適用される重付値は、優先度が低いユーザのユーザタイプと対応付けられた第２制御パラメータに適用される重付値よりも大きい。

なお、ＥＭＳ１２０は、優先度が高いユーザのユーザタイプと対応付けられた第２制御パラメータをユーザＤＢ２２０から特定してもよい。このようなケースにおいて、優先度が低いユーザのユーザタイプと対応付けられた第２制御パラメータに適用される重付値はゼロである。

以下において、優先度の更新について説明する。例えば、ユーザＸ及びユーザＹが存在している場合に、対象機器の設定が変更されるケースについて考える。このようなケースにおいて、ＥＭＳ１２０は、設定が変更された後の制御パラメータがユーザＸ及びユーザＹに適合する制御パラメータのいずれに近いかを判定する。ＥＭＳ１２０は、設定が変更された後の制御パラメータがユーザＸに適合する制御パラメータに近ければユーザＸの優先度を相対的に上昇する。さらに、設定が変更された後の制御パラメータの学習によって、ユーザＸのユーザタイプに対応付けられた第２制御パラメータが更新されてもよい。同様に、ＥＭＳ１２０は、設定が変更された後の制御パラメータがユーザＹに適合する制御パラメータに近ければユーザＹの優先度を相対的に上昇する。さらに、設定が変更された後の制御パラメータの学習によって、ユーザＹのユーザタイプに対応付けられた第２制御パラメータが更新されてもよい。

［その他の実施形態］
本発明は上述した実施形態によって説明したが、この開示の一部をなす論述及び図面は、この発明を限定するものであると理解すべきではない。この開示から当業者には様々な代替実施形態、実施例及び運用技術が明らかとなろう。

実施形態では、施設ＤＢ２１０及びユーザＤＢ２２０が施設管理装置２００に設けられる。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、施設ＤＢ２１０及びユーザＤＢ２２０の少なくともいずれか一方は、ネットワーク３００を介して施設管理装置２００と接続されるサーバに設けられてもよい。

実施形態では、第３制御パラメータの演算がＥＭＳ１２０によって行われる。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、第３制御パラメータの演算は施設管理装置２００によって行われてもよい。このようなケースにおいて、施設管理装置２００は、第３制御パラメータを施設１００に設けられたＥＭＳ１２０に送信する。

実施形態では、ＥＭＳ１２０は、第１制御パラメータ及び第２制御パラメータの合成によって第３制御パラメータを演算する。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。対象ユーザが利用する施設が変わらない場合には、施設及びユーザの組合せに適用される制御パラメータの学習によって、最適化された制御パラメータに従って対象機器の制御が行われてもよい。

実施形態では、制御パラメータの学習が施設管理装置２００によって行われる。しかしながら、実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、制御パラメータの学習はＥＭＳ１２０によって行われてもよい。このようなケースにおいて、ＥＭＳ１２０は、制御パラメータの学習結果を定期的に施設管理装置２００に送信する。これによって、施設ＤＢ２１０及びユーザＤＢ２２０に格納される情報が適切に更新される。

１００…施設、１１０…機器、１１１〜１１４…機器、１２０…ＥＭＳ、１２１…通信部、１２２…制御部、２００…施設管理装置、２１０…施設ＤＢ、２２０…ユーザＤＢ、２３０…通信部、２４０…制御部、３００…ネットワーク

Claims (7)

1. 対象機器の制御パラメータを施設のタイプ毎に格納する施設データベースから、対象施設に適合する前記対象機器の第１制御パラメータを特定する第１特定部と、
   前記対象機器の制御パラメータをユーザのタイプ毎に格納するユーザデータベースから、対象ユーザに適合する前記対象機器の第２制御パラメータを特定する第２特定部と、
   前記第１制御パラメータに適用する第１重付値及び前記第２制御パラメータに適用する第２重付値に基づいて、前記第１制御パラメータ及び前記第２制御パラメータを合成することによって、前記対象施設において前記対象ユーザに適合する第３制御パラメータを演算する制御部とを備え、
   前記対象ユーザが第１タイプの施設を利用しており、前記対象施設が前記第１タイプの施設とは異なる第２タイプの施設である場合において、
   前記第１特定部は、前記第２タイプの施設において前記対象ユーザとは異なる他ユーザが前記対象機器を利用した結果の学習によって得られる制御パラメータを格納する前記施設データベースから前記第１制御パラメータを特定し、
   前記第２特定部は、前記第１タイプの施設において前記対象ユーザが前記対象機器を利用した結果の学習によって得られる制御パラメータを格納する前記ユーザデータベースから前記第２制御パラメータを特定する、制御システム。
2. 前記第１重付値及び前記第２重付値は、前記対象機器の種類によって異なる、請求項１に記載の制御システム。
3. 前記第１特定部は、前記対象施設のタイプに基づいて、前記施設データベースから前記第１制御パラメータを特定し、
   前記施設のタイプは、構造、間取り、換気条件、断熱条件、防音条件、騒音条件、日照条件、気候条件及び電力料金の少なくともいずれか１つで分類される、請求項１又は請求項２に記載の制御システム。
4. 前記第２特定部は、前記対象ユーザのタイプに基づいて、前記ユーザデータベースから前記第２制御パラメータを特定し、
   前記ユーザのタイプは、ユーザ識別情報、性別、年齢、音声情報、容姿特徴、生活パターン及び経済観念の少なくともいずれか１つで分類される、請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の制御システム。
5. 前記ユーザのタイプは、２以上のユーザの組合せで分類される、請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の制御システム。
6. 前記対象ユーザが２以上のユーザである場合において、前記２以上のユーザの優先度が定められている、請求項１乃至請求項５のいずれかに記載の制御システム。
7. 対象機器の制御パラメータを施設のタイプ毎に格納する施設データベースから、対象施設に適合する前記対象機器の第１制御パラメータを特定するステップＡと、
   前記対象機器の制御パラメータをユーザのタイプ毎に格納するユーザデータベースから、対象ユーザに適合する前記対象機器の第２制御パラメータを特定するステップＢと、
   前記第１制御パラメータに適用する第１重付値及び前記第２制御パラメータに適用する第２重付値に基づいて、前記第１制御パラメータ及び前記第２制御パラメータを合成することによって、前記対象施設において前記対象ユーザに適合する第３制御パラメータを演算するステップＣとを備え、
   前記対象ユーザが第１タイプの施設を利用しており、前記対象施設が前記第１タイプの施設とは異なる第２タイプの施設である場合において、
   前記ステップＡは、前記第２タイプの施設において前記対象ユーザとは異なる他ユーザが前記対象機器を利用した結果の学習によって得られる制御パラメータを格納する前記施設データベースから前記第１制御パラメータを特定するステップを含み、
   前記ステップＢは、前記第１タイプの施設において前記対象ユーザが前記対象機器を利用した結果の学習によって得られる制御パラメータを格納する前記ユーザデータベースから前記第２制御パラメータを特定するステップを含む、制御方法。

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