JP6724149B2 - 所在人数予測装置、設備管理システム及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、所在人数予測装置、設備管理システム及びプログラム、特に所在人数の時間変動を表す変動モデルの更新に関する。

ビル等の建物の設備を運用管理する上で各階の所定時間後、例えば１時間後の各階の在室人数を予測したい場合がある。従来では、エレベーターの乗降者数に基づき求められた在室人数からモデルを作成し、そのモデルに従って在室人数を予測する技術が提案されている（例えば、特許文献１）。

ただ、実際には、何らかの原因によりモデル通りの在室人数とはならず誤差が生じる場合がある。この場合、所定時間後の各階の在室人数を精度良く予測するために予測当日の在室人数に基づきモデルをその都度再作成していた。

特開２００８−２９８３５３号公報 特開平０２−２９７６３１号公報 特表２０１０−５２０５５６号公報 特開２０１２−１０９６８０号公報 国際公開第２０１１／０２４３７９号 特開２００７−１４１１６５号公報 特開２０１１−００７３５９号公報

しかしながら、従来においては、ある階のモデルの再作成の要否を判断する際、当該階に関する情報のみを参照し、他の階の情報を参照していなかった。従って、例えば交通障害の発生が原因で出勤時間に遅れが生じていた場合、その階に限らず、建物全体において、つまり他の階においても同様に出勤時間に遅れが生じていると推測できる。この例のように、当該階に限定された原因ではなく他の階にも共通した事象の発生が原因で出勤時間に遅れが生じている場合、モデルを再作成する必要はないようにも考えられる。仮に再作成するにしても交通障害の状況を考慮するのが望ましいが、従来においては、実際の在室人数とモデルとの差異の発生の原因について何ら考慮せずにモデルを再作成していた。

本発明は、エリア内の所在人数と当該エリアの所在人数の予測に用いる変動モデルが示す所在人数との間に所定以上の差異が生じた場合に、他のエリアの所在人数と当該他のエリアの変動モデルとの関係に基づいて当該エリアの変動モデルの不要な更新を抑制可能とすることを目的とする。

本発明に係る所在人数予測装置は、建物内の所定のエリアの現時点における所在人数を取得する所在人数取得手段と、予測当日における前記所定のエリアの所在人数の履歴及び前記所定のエリアの所在人数の時間変動を表す変動モデルに基づいて予測当日の前記所定のエリアの所在人数を予測する所在人数予測手段と、前記所在人数取得手段により取得された前記所定のエリアの予測当日における所在人数の実績値と、前記所定のエリアの変動モデルが示すモデル値と、の間に所定以上の差異が生じた場合、前記建物内の前記所定のエリア以外の他のエリアの所在人数と当該他のエリアの所在人数の時間変動を表す変動モデルとの間の差異を参照して前記所定のエリアの変動モデルの更新の要否を判定する判定手段と、前記判定手段により更新要と判定された場合に前記所定のエリアの変動モデルを更新する変動モデル更新手段と、を有するものである。

また、前記実績値は、前記所定のエリアの予測当日における予測時点の所在人数であり、前記モデル値は、前記所定のエリアの変動モデルが示す予測時点の所在人数であるものとする。

また、前記実績値は、前記所定のエリアの予測当日における予測時点までの所在人数の履歴であり、前記モデル値は、前記所定のエリアの変動モデルが示す予測時点までの所在人数の変動であるものとする。

また、前記判定手段は、前記他のエリアのうち、当該他のエリアの予測当日における所在人数の実績値と、当該他のエリアの変動モデルが示すモデル値と、の間に所定以上の差異が生じているエリアが所定数未満の場合、更新要と判定するものである。

また、前記所定のエリアの変動モデル候補群の中から、予測当日における前記所定のエリアの所在人数の履歴に基づいて、前記所在人数予測手段及び前記判定手段が用いる変動モデルを選択する選択手段をさらに有するものである。

また、前記建物の外部の状況に関する外部状況情報を取得する外部状況情報取得手段を有し、前記判定手段は、外部状況情報を参照して前記所定のエリアの変動モデルの更新の要否を判定するものである。

また、前記建物の外部の状況に関する外部状況情報を取得する外部状況情報取得手段を有し、前記変動モデル更新手段は、外部状況情報を参照して前記所定のエリアの変動モデルを更新するものである。

また、前記外部状況情報取得手段は、他の建物のエリアの所在人数と当該他の建物の当該エリアの所在人数の時間変動を表す変動モデルとの関係を示す情報、交通機関運行情報、天気情報又は外部で開催されるイベント情報の少なくとも1つを外部状況情報として取得するものである。

本発明に係る設備管理システムは、上記各発明における所在人数予測装置と、前記所在人数予測装置により予測された前記建物内の各エリアの所在人数に基づき前記建物内に設置された設備の管理を行う設備管理装置と、を有するものである。

本発明に係るプログラムは、コンピュータを、建物内の所定のエリアの現時点における所在人数を取得する所在人数取得手段、予測当日における前記所定のエリアの所在人数の履歴及び前記所定のエリアの所在人数の時間変動を表す変動モデルに基づいて予測当日の前記所定のエリアの所在人数を予測する所在人数予測手段、前記所在人数取得手段により取得された前記所定のエリアの予測当日における所在人数の実績値と、前記所定のエリアの変動モデルが示すモデル値と、の間に所定以上の差異が生じた場合、前記建物内の前記所定のエリア以外の他のエリアの所在人数と当該他のエリアの所在人数の時間変動を表す変動モデルとの間の差異を参照して前記所定のエリアの変動モデルの更新の要否を判定する判定手段、前記判定手段により更新要と判定された場合に前記所定のエリアの変動モデルを更新する変動モデル更新手段、として機能させるためのものである。

本発明によれば、エリア内の所在人数と当該エリアの変動モデルが示す所在人数との間に所定以上の差異が生じた場合に、他のエリアの所在人数と当該他のエリアの変動モデルとの関係に基づいて当該エリアの変動モデルの不要な更新を抑制することができる。

また、外部状況情報を参照することによって変動モデルを再作成しない場合でも予測誤差を低く抑えることが可能になる。

また、変動モデルを再作成する場合でも、外部状況情報を参照して変動モデルを再作成することによって所在人数の予測精度を向上させることができる。

本発明に係る設備管理システムの一実施の形態を示した全体構成図である。 実施の形態１における在室人数予測装置を形成するコンピュータのハードウェア構成図である。 実施の形態１における在室人数予測装置のブロック構成図である。 実施の形態１における在室人数予測処理を示したフローチャートである。 実施の形態１において変動モデルの再作成の要否の判定方法について説明するために用いる図である。 実施の形態２における在室人数予測装置のブロック構成図である。 実施の形態２における在室人数予測処理を示したフローチャートである。

以下、図面に基づいて、本発明の好適な実施の形態について説明する。

実施の形態１．
図１は、本発明に係る設備管理システムの一実施の形態を示した全体構成図である。図１には、複数のビル１が示されており、各ビル１には、本発明に係る所在人数予測装置の一実施の形態である在室人数予測装置１０と設備管理装置２とがネットワーク３に接続された構成が設置される。設備管理装置２は、在室人数予測装置１０により予測されたエリアの在室人数に基づき建物内に設置された設備の管理を行う。なお、各ビル１とも同様な構成を設けておけばよいので、図１では１つのビル１のみに構成を図示した。各ビル１と管理センタ４とはインターネット等のネットワーク５で接続される。詳細は後述するが、各ビル１は、当該ビル１の変動モデル情報及び在室人数情報を保持しているが、管理センタ４は、全てのビルの変動モデル情報及び在室人数情報を一括して保持管理している。

本実施の形態では、建物として複数階建てのテナントビルを想定して説明する。また、ビルの各階は、本発明におけるエリアに相当し、ビルの各階にはテナントが入居する部屋があって、各階にいる者は部屋に在室しているものとする。従って、本実施の形態において「所在人数」と「在室人数」とは同義である。

図２は、本実施の形態における在室人数予測装置１０を形成するコンピュータのハードウェア構成図である。本実施の形態において在室人数予測装置１０を形成するコンピュータは、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）等従前から存在する汎用的なハードウェア構成で実現できる。すなわち、コンピュータは、図２に示したようにＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）２４、入力手段として設けられたマウス２５とキーボード２６、及び表示装置として設けられたディスプレイ２７をそれぞれ接続する入出力コントローラ２８、通信手段として設けられたネットワークコントローラ２９を内部バス３０に接続して構成される。設備管理装置２も同様にコンピュータで実現することから、そのハードウェア構成は図２と同様に図示できる。

図３は、本実施の形態における在室人数予測装置１０のブロック構成図である。なお、本実施の形態の説明に用いない構成要素については図３から省略している。本実施の形態における在室人数予測装置１０は、在室人数取得部１１、再作成要否判定部１２、外部状況情報取得部１３、変動モデル再作成部１４、在室人数予測部１５、在室人数情報記憶部１６及び変動モデル情報記憶部１７を有している。在室人数取得部１１は、所在人数取得手段として設けられ、ビル１内の階毎に、現時点における在室人数を取得し、在室人数情報記憶部１６に保存する。再作成要否判定部１２は、判定手段として設けられ、在室人数取得部１１により取得された各階の予測当日における在室人数の実績値と当該階の在室人数の時間変動を表す変動モデルが示すモデル値との間に所定以上の差異が生じた場合、ビル１内の他の階の在室人数と当該他の階の変動モデルとの関係に基づいて当該階の変動モデルの更新の要否を判定する。外部状況情報取得部１３は、外部状況情報取得手段として設けられ、ビル１の外部の状況に関する外部状況情報を取得する。変動モデル再作成部１４は、変動モデル更新手段として設けられ、再作成要否判定部１２により更新要と判定された場合に当該階の変動モデルを更新する。在室人数予測部１５は、所在人数予測手段として設けられ、予測当日における各階の在室人数の履歴及び当該階の在室人数の時間変動を表す変動モデルに基づいて予測当日の当該階の在室人数を予測する。

在室人数情報記憶部１６に蓄積される在室人数情報は、在室人数取得部１１より取得された各階の在室人数、在室人数が取得された階、取得日時が少なくとも対応付けして階毎に形成される。

変動モデル情報記憶部１７には、階毎に設定される変動モデルに関する情報が記憶される。図５において破線のグラフが変動モデルを示している。横軸は時間で、縦軸は在室人数を示す。変動モデルは、所定期間毎、例えば１日（１営業日）単位で設定され、作成される。変動モデルのグラフの形状は、各階のテナントの人数や勤務形態等によって異なってくる。ビル１に入居しているテナントの勤務形態に依存するが、１営業日における変動モデルは、典型的には午前中の出勤時間に在室人数が大きく増加し、夕方の退勤時間に在室人数が大きく減少する。そして、ランチタイムでは多くの人がビル１の外に移動して昼食を取るため、図５に示したように在室人数はランチタイム開始時点で減少した後、そしてランチタイム終了前に増加することを表す形状で作成される。

在室人数予測装置１０における各構成要素１１〜１５は、在室人数予測装置１０を形成するコンピュータと、コンピュータに搭載されたＣＰＵ２１で動作するプログラムとの協調動作により実現される。また、各記憶部１６〜１７は、在室人数予測装置１０に搭載されたＨＤＤ２４にて実現される。あるいは、ＲＡＭ２３又は外部にある記憶手段をネットワーク経由で利用してもよい。

また、本実施の形態で用いるプログラムは、通信手段により提供することはもちろん、ＣＤ−ＲＯＭやＵＳＢメモリ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。通信手段や記録媒体から提供されたプログラムはコンピュータにインストールされ、コンピュータのＣＰＵがプログラムを順次実行することで各種処理が実現される。

次に、本実施の形態における在室人数予測処理について図４に示したフローチャートを用いて説明する。本実施の形態における在室人数予測処理は、定周期的、例えば所定時間毎（１時間毎）に起動され、その都度変動モデルの再作成の要否が判定され、再作成要と判定されたときのみ変動モデルを再作成する。なお、各階とも同じ処理を実行すればよいので、ここでは１つの階（図５では６階）に着目して説明する。

在室人数取得部１１は、現時点における在室人数を取得すると、取得した日時、取得した階及び当該階の在室人数を組にして在室人数情報記憶部１６に書き込み保存する（ステップ１０１）。在室人数は、例えばエレベーターの乗降者人数から算出して推定するようにしてもよい。在室人数は、従前からある手法を用いて求めればよい。在室人数取得部１１が取得する在室人数は、エレベーターの乗降者人数に基づく推定値であるかもしれないが、本実施の形態では実績値としても用いる。

続いて、再作成要否判定部１２は、予測当日における予測時点の在室人数を在室人数情報記憶部１６から読み出し、その在室人数と変動モデルが示す予測時点の在室人数を比較し、その在室人数の間に所定以上の差異、すなわち当該変動モデルの更新が必要と判断される差異が生じているかどうかを判定する、そして、差異が生じていない場合（ステップ１０２でＮ）、在室人数予測部１５は、従前と同様に変動モデルに基づいて予測当日の在室人数を予測する（ステップ１０６）。

一方、在室人数（実績値）と変動モデルが示す予測時点の在室人数との間に上記差異があると判定した場合（ステップ１０２でＹ）、再作成要否判定部１２は、他の階の予測時点の在室人数（実績値）と当該他の階の変動モデルが示す予測時点の在室人数との間の差異を取得する（ステップ１０３）。そして、再作成要否判定部１２は、上記差異の発生原因は、当該階のみに依存する要因なのか、それとも他の階にも共通する外部要因によるものかを判断する。この判断の一例について図５を用いて説明する。

図５には、建物の階のうち５階、６階及び７階の各階における予測当日の在室人数の履歴（実績値）と当該階の変動モデルとの関係が示されており、（ａ）と（ｂ）とで異なるパターンの例を示している。ここでは、６階を処理対象の階とし、６階では、予測当日の在室人数と変動モデルとの間に変動モデルの再作成を必要とする差異が生じているものとする。なお、本実施の形態では、６階以外の５，７階の２つの階の情報を取得して説明するが、その取得する他の階としてはそれ以上でもよいし、１つでもよい。

図５（ａ）によると、６階には変動モデルの再作成を必要とする差異が生じているので、再作成要否判定部１２は、他の階（この例では５階と７階）の予測当日の在室人数（実績値）と変動モデルとを取得する。ここで、予測時点の在室人数と変動モデルが示す在室人数との関係に着目すると、６階では、上記のように変動モデルの再作成を必要とする差異が生じているものの、５，７階ではそのような差異が生じていない。この場合、差異が生じた原因は６階に依存していると判断する。

一方、図５（ｂ）によると、他の階でも６階と同様に変動モデルの再作成を必要とする差異が生じている。つまり、差異が生じた原因は６階に依存した要因ではなく６階以外にあると判断する。

以上説明したように、本実施の形態においては、予測当日における予測時点の在室人数と変動モデルが示す予測時点の在室人数との間に所定以上の差異があったとしても変動モデルの再作成を即座に開始せずに他の階（この例では、５階と７階）における実績値とモデル値との関係を参照するようにした。そして、再作成要否判定部１２が差異の発生の原因は６階に依存していると判断した場合（ステップ１０４でＮ）、変動モデル再作成部１４は、この時点で６階の変動モデルを再作成し、変動モデル情報記憶部１７に上書保存することで更新する（ステップ１０５）。

一方、差異の発生の原因は６階以外の外部にあると判断した場合（ステップ１０４でＹ）、再作成要否判定部１２は、変動モデルの再作成は不要と判断する。つまり、建物の複数の階に変動モデルの再作成が必要と判断されることになるが、複数の階において差異の発生に同様の傾向が現れているので最終的に変動モデルの再作成は不要と判断する。そして、在室人数予測部１５は、既存の変動モデルに基づいて予測当日の在室人数を予測する（ステップ１０６）。

以上のように、予測当日の在室人数を予測すると、在室人数予測部１５は、在室人数情報を管理センタ４へ送信することで最新の実績値を報告する（ステップ１０７）。また、変動モデルが再作成された場合には、その変動モデルを合わせて送信する。

ところで、実績値と変動モデルとの差異に建物内の各階共通の傾向が見られる場合、本実施の形態においては、建物全体に共通した原因（交通障害等）ということで変動モデルを再作成しない。ただ、再作成しないままの変動モデルを用いていたのでは大きい予測誤差が生じてしまう。そこで、本実施の形態においては、外部状況情報取得部１３を設けて、外部から交通機関の運行情報や天気情報等を取得するようにした。そして、在室人数予測部１５は、その取得された外部状況情報を解析して上記差異の発生原因を特定し、既存の変動モデルを拡縮又はシフトするなどの調整をして対応する。拡縮というのは、変動モデルのグラフ形状を拡張あるいは縮小するなどして在室人数を増減させる。つまり、縦方向の調整を行う。シフトというのは、変動モデルを時間軸方向にずらす。つまり、横方向の調整を行う。

また、例えば、５，６階では変動モデルの再作成を必要とする差異が生じているものの、７階ではそのような差異が生じていないとする。この場合、５階と６階の２つの階で当該各階に依存する上記差異の発生原因が起きたと考えることができる。あるいは建物の外部で上記差異の発生原因が起きているものの７階ではその影響が出なかった、若しくは影響を受けていても変動モデルの再作成と判断するレベルの差異が生じなかったとも考えられる。また、２階建ての低層ビルにおいて一方のみに上記差異が生じる場合も上記差異の発生原因が当該階にあるのか外部にあるのか特定できない。

このような場合、再作成要否判定部１２は、他の階のうち、当該他の階の予測当日における予測時点の在室人数と、当該他の階の変動モデルが示す予測時点の在室人数と、の間に所定以上の差異が生じている階が所定数未満の場合、更新要と判定するようにしてもよい。

また、上記例のように建物内の他の階の情報（実績値と変動モデルとの差異）だけでは、変動モデルの再作成の要否が判断しづらい場合、在室人数予測部１５は、管理センタ４から他のエリアの情報、すなわち他のビル１における各階の変動モデル情報と在室人数情報を外部状況情報として取得し、実績値と変動モデルとの間に変動モデルの再作成を必要とする差異が生じているかどうかを分析する。そして、変動モデルの再作成を必要とする差異が生じていない場合は、上記差異の発生要因は、当該階に依存していると判断する。一方、他のビル１の他の階においても上記差異が生じている場合には、上記差異の発生要因は、外部にあると判断する。このように、他のビル１における情報を考慮することで変動モデルの再作成の要否の判定をより正確に行うことが可能になる。なお、外部状況情報として参照する他のビル１の情報は、同じ外部要因の影響を受けやすい近隣のビル１の情報を参照するのが好適である。例えば、あるビル１の電車通勤する従業員は、近隣のビル１の電車通勤する従業員と同じ鉄道路線上の同じ駅を利用する可能性が高いため、電車が遅延した場合は同じ影響を受けやすいからである。

本実施の形態では、他のビル１の情報を外部状況情報として取得したが、他のビル１の情報に代えて、あるいはこの情報に加えて交通機関運行情報、天気情報又は外部で開催されるイベント情報の少なくとも1つを外部状況情報として取得してもよい。また、外部状況情報としては、上記例に限るものではなく、ビル１の設置場所に応じて、参照する外部状況情報を適宜選択すればよい。また、変動モデルの再作成の際、交通障害が発生していた日の在室人数情報（実績値）を参照しないことで、再作成された変動モデルに基づき得られる在室人数の予測精度をより向上させるようにしてもよい。

なお、本実施の形態では、各階の予測当日における在室人数の実績値として予測当日における予測時点の在室人数を、当該階の変動モデルが示すモデル値として予測時点の在室人数を、それぞれ用いて当該階の変動モデルの更新の要否を判定するようにした。しかし、これに限らず、例えば各階の予測当日における在室人数の実績値として予測当日における予測時点までの在室人数の履歴を、当該階の変動モデルが示すモデル値として予測時点までの在室人数の変動を、それぞれ用いて当該階の変動モデルの更新の要否を判定するようにしてもよい。例えば、予測当日における変動モデル設定期間（１日または１営業日）の開始時点から予測時点までの各時点、例えば５分毎の在室人数の相関係数（類似度）を求め、相関係数が所定の閾値より低ければ、変動モデルの更新が必要と判定する。

実施の形態２．
本実施の形態では、階毎の変動モデル候補群の中から、予測当日の在室人数の変動に近い変動モデルを選択して用いるように構成する場合について示す。

上記実施の形態１で述べたとおり、各階の変動モデルのグラフの形状は勤務形態等によって異なってくるが、同一階においても曜日等によって勤務形態のパターンが複数存在する場合がある。例えば、特定の曜日に定時退社日が設定されている場合や、日によって昼食時間が異なる時間に設定されている場合等がある。このような場合は、勤務形態のパターンを考慮して階毎に変動モデルの候補を複数用意し、それらの候補群の中から、当該階の予測当日における在室人数の変動に近い変動モデルを選択して用いたほうが予測精度を向上することができる。

そこで、本実施の形態における在室人数予測装置１０は、各階につき複数の変動モデルを候補群として用意し、変動モデル候補群の中から予測当日の在室人数の変動に近い変動モデルを選択して用いるように構成した。各階の変動モデル候補群は、変動モデル情報記憶部１７に保存されている。

図６は、本実施の形態における在室人数予測装置１０のブロック構成図である。図６に示した在室人数予測装置１０は、図３の実施の形態１における在室人数予測装置１０に、変動モデル選択部１８を追加した構成を有する。変動モデル選択部１８は、選択手段として設けられ、当該階の変動モデル候補群の中から、予測に用いる変動モデルを選択する。

次に、本実施の形態における在室人数予測処理について図７に示したフローチャートを用いて説明する。なお、図７において、図４に示す処理と同じ処理には同じ符号を付け説明を適宜省略する。

在室人数取得部１１は、現時点における在室人数を在室人数情報記憶部１６に書き込み保存するが（ステップ１０１）、変動モデル選択部１８は、予測当日における在室人数の履歴を在室人数情報記憶部１６から読み出し、その在室人数の履歴に基づいて、当該階の変動モデル候補群の中から予測に用いる変動モデルを選択する（ステップＳ２０１）。変動モデル選択部１８は、在室人数の履歴と当該階の各変動モデル候補との間の、予測当日における変動モデル設定期間（１日または１営業日）の開始時点から予測時点までの各時点、例えば５分毎の在室人数の相関係数（類似度）を求め、最も相関係数が高い候補を、予測に用いる変動モデルとして選択する。なお、変動モデルを選択するために用いる指標は相関係数に限定されず、データ間の距離（非類似度）など他の指標を用いてもよい。

続いて、再作成要否判定部１２は、予測当日における在室人数の履歴を在室人数情報記憶部１６から読み出し、その在室人数の履歴と、変動モデル選択部１８により選択された変動モデルを比較し、当該変動モデルの更新が必要と判断される差異が生じているかどうかを判定することになるが（ステップ１０２）、これ以降の処理は、実施の形態１と同じなので説明を省略する。

なお、ステップ１０５において変動モデル再作成部１４が当該階の変動モデルを再作成する場合、変動モデル再作成部１４は、当該階の変動モデルの候補のうち、ステップ２０１で変動モデル選択部１８により選択された候補のみを再作成するようにしてもよいし、当該候補以外の候補も含めて再作成するようにしてもよい。また、当該候補も含めて既存の各候補は変更せずに、予測当日に該当する変動モデル候補を追加する形で再作成するようにしてもよい。そして、在室人数予測部１５は、ステップ２０１で変動モデル選択部１８により選択された変動モデルに基づいて予測当日の在室人数を予測する（ステップ１０６）。

本実施の形態によれば、実施の形態１における効果と同様の効果が得られる。また、階毎の変動モデル候補群の中から、予測当日の在室人数の変動に近い変動モデルを選択して予測に用いるように構成したので、曜日等によって在室人数変動のパターンが異なる場合でも在室人数の予測精度を向上させることができる。さらに、そのような場合でも変動モデルの不要な更新を抑制することができる。

なお、変動モデル選択部１８は、当該階の変動モデル候補群の中から２つ以上の候補を選択するようにしてもよい。例えば、上述のとおり選択の指標に相関係数を用いる場合、相関係数が所定以上の候補をすべて選択するようにする。そして、再作成要否判定部１２は、予測時点の在室人数と選択された各変動モデルが示す予測時点の在室人数との間の差異を求め、それらの差異の平均値に基づいて変動モデルの更新の要否を判定する。在室人数予測部１５は、選択された各変動モデルに基づいて算出した場合の予測値の平均を最終的な予測値とする。なお、最終的な差異や予測値を算出する方法は単純な平均に限定されず、選択された各変動モデルの相関係数に応じた加重平均とするなど他の方法で算出してもよい。

１ ビル、２ 設備管理装置、３，５ ネットワーク、４ 管理センタ、１０ 在室人数予測装置、１１ 在室人数取得部、１２ 再作成要否判定部、１３ 外部状況情報取得部、１４ 変動モデル再作成部、１５ 在室人数予測部、１６ 在室人数情報記憶部、１７ 変動モデル情報記憶部、１８ 変動モデル選択部、２１ ＣＰＵ、２２ ＲＯＭ、２３ ＲＡＭ、２４ ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、２５ マウス、２６ キーボード、２７ ディスプレイ、２８ 入出力コントローラ、２９ ネットワークコントローラ、３０ 内部バス。

Claims (10)

1. 建物内の所定のエリアの現時点における所在人数を取得する所在人数取得手段と、
   予測当日における前記所定のエリアの所在人数の履歴及び前記所定のエリアの所在人数の時間変動を表す変動モデルに基づいて予測当日の前記所定のエリアの所在人数を予測する所在人数予測手段と、
   前記所在人数取得手段により取得された前記所定のエリアの予測当日における所在人数の実績値と、前記所定のエリアの変動モデルが示すモデル値と、の間に所定以上の差異が生じた場合、前記建物内の前記所定のエリア以外の他のエリアの所在人数と当該他のエリアの所在人数の時間変動を表す変動モデルとの間の差異を参照して前記所定のエリアの変動モデルの更新の要否を判定する判定手段と、
   前記判定手段により更新要と判定された場合に前記所定のエリアの変動モデルを更新する変動モデル更新手段と、
   を有することを特徴とする所在人数予測装置。
2. 前記実績値は、前記所定のエリアの予測当日における予測時点の所在人数であり、
   前記モデル値は、前記所定のエリアの変動モデルが示す予測時点の所在人数であることを特徴とする請求項１に記載の所在人数予測装置。
3. 前記実績値は、前記所定のエリアの予測当日における予測時点までの所在人数の履歴であり、
   前記モデル値は、前記所定のエリアの変動モデルが示す予測時点までの所在人数の変動であることを特徴とする請求項１に記載の所在人数予測装置。
4. 前記判定手段は、前記他のエリアのうち、当該他のエリアの予測当日における所在人数の実績値と、当該他のエリアの変動モデルが示すモデル値と、の間に所定以上の差異が生じているエリアが所定数未満の場合、更新要と判定することを特徴とする請求項１に記載の所在人数予測装置。
5. 前記所定のエリアの変動モデル候補群の中から、予測当日における前記所定のエリアの所在人数の履歴に基づいて、前記所在人数予測手段及び前記判定手段が用いる変動モデルを選択する選択手段をさらに有することを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の所在人数予測装置。
6. 前記建物の外部の状況に関する外部状況情報を取得する外部状況情報取得手段を有し、
   前記判定手段は、外部状況情報を参照して前記所定のエリアの変動モデルの更新の要否を判定することを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の所在人数予測装置。
7. 前記建物の外部の状況に関する外部状況情報を取得する外部状況情報取得手段を有し、
   前記変動モデル更新手段は、外部状況情報を参照して前記所定のエリアの変動モデルを更新することを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の所在人数予測装置。
8. 前記外部状況情報取得手段は、他の建物のエリアの所在人数と当該他の建物の当該エリアの所在人数の時間変動を表す変動モデルとの関係を示す情報、交通機関運行情報、天気情報又は外部で開催されるイベント情報の少なくとも１つを外部状況情報として取得することを特徴とする請求項６又は７に記載の所在人数予測装置。
9. 請求項１乃至請求項８のいずれか１項に記載の所在人数予測装置と、
   前記所在人数予測装置により予測された前記建物内の各エリアの所在人数に基づき前記建物内に設置された設備の管理を行う設備管理装置と、
   を有することを特徴とする設備管理システム。
10. コンピュータを、
    建物内の所定のエリアの現時点における所在人数を取得する所在人数取得手段、
    予測当日における前記所定のエリアの所在人数の履歴及び前記所定のエリアの所在人数の時間変動を表す変動モデルに基づいて予測当日の前記所定のエリアの所在人数を予測する所在人数予測手段、
    前記所在人数取得手段により取得された前記所定のエリアの予測当日における所在人数の実績値と、前記所定のエリアの変動モデルが示すモデル値と、の間に所定以上の差異が生じた場合、前記建物内の前記所定のエリア以外の他のエリアの所在人数と当該他のエリアの所在人数の時間変動を表す変動モデルとの間の差異を参照して前記所定のエリアの変動モデルの更新の要否を判定する判定手段、
    前記判定手段により更新要と判定された場合に前記所定のエリアの変動モデルを更新する変動モデル更新手段、
    として機能させるためのプログラム。

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