JP6818937B1 - 所在人数予測装置、設備管理システム、及び所在人数予測方法 - Google Patents

Abstract

スケジュール情報取得部１１は、建物内の所定のエリアを利用する各利用者のスケジュール情報を取得する。一次予測部１３は、予測対象時刻において各利用者がエリアに所在するか否かをスケジュール情報から予測することで、予測対象時刻におけるエリアの所在人数の一次予測値を算出する。補正部１９は、一次予測値を、エリアと予測対象時刻に応じて設定された補正パラメータで補正してエリアの所在人数の二次予測値を算出する。

Description

本発明は、所在人数予測装置、設備管理システム、及び所在人数予測方法に関する。

ビル等の建物の設備を運用管理する上で、各階の所定時間後の所在人数を予測したい場合がある。例えば建物全体の１時間後の消費電力を抑制するため、各フロアに設置された空調設備の中から、出力を絞る空調設備が選択される。このとき、各フロアの在室人数の１時間後の予測値が得られていれば、例えば１時間後の在室人数が少ないと予測されるフロアの空調設備の出力を抑制する等、建物の利用者の快適性低減を抑えた上での消費電力の抑制が可能となる。

従来、所在人数の予測に当たり、社員が自動改札機を通過したことを検出してオフィスへの到着予測時刻を算出するとともに、各社員の到着予測時刻から、時刻ごとのオフィスの在室人数を算出する技術が提案されている（例えば、特許文献１）。

また、所在人数の予測に当たり、建物の利用者のスケジュールを参照して、特定エリアの特定の時間帯の所在人数の予測値を、利用者のスケジュールに応じて増減させる技術が提案されている（例えば、特許文献２）。

また、エレベーターの乗降履歴情報から各階の所在人数を得るとともに、動作履歴データから求められた補正パラメータで上記所在人数を補正する技術が提案されている（例えば、特許文献３）。

特開２０１２−１０９６８０号公報 特開２０１１−１８０９７４号公報 特開２０１６−７４５２５号公報

ところで、スケジュール情報を用いて将来の所在人数を予測する場合、各利用者のスケジュール情報は、各利用者が予定を登録することで作成される。つまり、スケジュール情報の登録漏れや登録ミスによって所在人数に予測誤差が発生しうる。

そこで本発明は、予定登録が利用者の裁量に委ねられるスケジュール情報に起因する予測誤差を、従来よりも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、スケジュール情報取得部、一次予測部、及び補正部を備える。スケジュール情報取得部は、建物内の所定のエリアを利用する各利用者のスケジュール情報を取得する。一次予測部は、予測対象時刻において各利用者がエリアに所在するか否かをスケジュール情報から予測することで、予測対象時刻におけるエリアの所在人数の一次予測値を算出する。補正部は、一次予測値を、エリアと予測対象時刻に応じて設定された補正パラメータで補正してエリアの所在人数の二次予測値を算出する。

上記発明によれば、一次予測値が補正パラメータで補正された二次予測値が算出される。一次予測値が有する予測誤差が、補正パラメータにより補正されることで、予測誤差が抑制可能となる。

また上記発明において、所在人数予測装置は、所在人数取得部及び補正パラメータ設定部を備えてもよい。所在人数取得部は、エリアの所在人数の実績値を取得する。補正パラメータ設定部は、同時刻における、一次予測値とエリアの所在人数の実績値との差に基づいて、補正パラメータを設定する。

上記発明によれば、一次予測値と所在人数の実績値との差に基づいて、補正パラメータが設定される。当該差を低減させるような補正パラメータが設定されることで、予測誤差の抑制された予測値が算出可能となる。

また上記発明において、所在人数予測装置は、エリアの利用者毎の出退勤情報を取得する、出退勤情報取得部を備えてもよい。この場合、一次予測部は、各利用者の出退勤情報の履歴を用いて、予測対象時刻におけるエリアの執務人数を予測し、当該執務人数とスケジュール情報とに基づいて、一次予測値を算出する。

上記発明によれば、エリアの定員から未出勤者及び退勤者が除かれるので、より誤差の抑制された予測値が算出可能となる。

また上記発明において、一次予測部は、予測対象時刻における執務人数から、スケジュール情報から予測される予測対象時刻における不在人数を差し引くことで、予測対象時刻における一次予測値を算出してもよい。

上記発明によれば、エリアの定員から未出勤者及び退勤者が除かれた執務人数を母集団として、この人数から、スケジュール情報から予測される不在人数が差し引かれ、一次予測値となることで、より誤差の抑制された予測値が算出可能となる。

また本発明は、設備管理システムに関する。当該システムは、上記発明に係る所在人数予測装置と、所在人数予測装置により予測されたエリアの所在人数に基づき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。

また本発明は、所在人数予測方法に関する。当該方法は、建物内の所定のエリアを利用する各利用者のスケジュール情報を取得するステップと、予測対象時刻において各利用者がエリアに所在するか否かをスケジュール情報から予測し、予測対象時刻におけるエリアの所在人数の一次予測値を算出するステップと、一次予測値を、エリアと予測対象時刻に応じて設定された補正パラメータで補正してエリアの所在人数の二次予測値を算出するステップと、を含む。

本発明によれば、予定登録が利用者の裁量に委ねられるスケジュール情報に起因する予測誤差を、従来よりも抑制可能となる。

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における所在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における所在人数予測装置を例示するブロック構成図である。 実施の形態１におけるスケジュール情報記憶部に蓄積されるスケジュール情報のデータ構成例を示す図である。 実施の形態１における補正パラメータを例示する図である。 一次予測値の補正プロセス（１／２）を説明する図である。 一次予測値の補正プロセス（２／２）を説明する図である。 実施の形態１における所在人数予測処理を例示するフローチャートである。 実施の形態２における所在人数予測装置を例示するブロック構成図である。 実施の形態２における所在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。本実施の形態における設備管理システムは、ビル１内に構築される。本実施の形態では、建物として複数階建てのビル１が想定される。

また、本実施の形態では、ビル１の各階が本発明におけるエリアに相当する。なお、各階（フロア）が、隔壁等により複数の領域（部屋）に分けられている場合には、個々の領域（部屋）を本発明のエリアとしてもよい。

さらに、以下では、ビル１は、説明の便宜上、一企業が独占して使用しているものとする。ビル１には、当該企業で従事する従業員や訪問者が出入りすることになるが、本実施の形態では、各階にいる人の人数を当該階の「所在人数」と称している。

ビル１には、本実施の形態における所在人数予測装置１０、設備管理装置２、スケジュール管理サーバ３、及び出退勤管理装置５がネットワーク４に接続された構成が設置される。設備管理装置２は、所在人数予測装置１０により予測されたエリアの所在人数に基づき、建物内に設置された設備の管理を行う。

スケジュール管理サーバ３は、ビル１で従事する各従業員のスケジュール情報を一括して管理する。スケジュール情報は、汎用的なスケジュール管理アプリケーションを利用してよい。ただし、そのアプリケーションは、スケジュール管理対象の会議等のイベントの開始及び終了時刻や開催される階（エリア）を特定しうる機能を有している必要がある。

出退勤管理装置５は、ビル１を勤務先とする従業員の出退勤情報を管理する。例えば出退勤管理装置５は、ビル１内の各階に設置され従業員毎に割り当てられた端末からアクセスが可能な、勤怠システムを含んで構成される。従業員が端末から勤怠システムにアクセスし、出勤時刻及び退勤時刻を打刻することで、出退勤管理装置５には、各従業員のビル１における出退勤情報が記録される。例えば従業員のＩＤ（氏名、識別番号等）、執務階（執務エリア）、所属等の情報が、出勤時刻及び退勤時刻と関連付けられて、出退勤管理装置５の記憶部に記憶される。

図２は、本実施の形態における所在人数予測装置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所在人数予測装置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、所在人数予測装置１０は、図２に示したようにＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３、及びハードディスクドライブ（ＨＤＤ）２４を備え、これらが内部バス３０に接続される。さらに所在人数予測装置１０は、入力手段として設けられたマウス２５及びキーボード２６、ならびに、表示手段として設けられたディスプレイ２７を備え、これらが入出力コントローラ２８に接続される。加えて所在人数予測装置１０は、当該入出力コントローラ２８と、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を備え、これらも内部バス３０に接続される。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所在人数予測装置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は図３から省略される。本実施の形態における所在人数予測装置１０は、スケジュール情報取得部１１、スケジュール情報記憶部１２、一次予測部１３、一次予測値情報記憶部１４、所在人数取得部１５、所在人数情報記憶部１６、補正パラメータ設定部１７、補正パラメータ情報記憶部１８、及び補正部１９を含んで構成される。

所在人数予測装置１０における各構成要素、つまりスケジュール情報取得部１１から補正部１９は、所在人数予測装置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（図２参照）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１２，１４，１６，１８は、所在人数予測装置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がネットワーク経由で利用されてもよい。

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、各種処理を実現する所在人数装置が構成される。

スケジュール情報取得部１１は、ビル１の各階（つまり各エリア）の利用者（例えば従業員）のスケジュール情報をスケジュール管理サーバ３（図１参照）から取得し、スケジュール情報記憶部１２に保存する。例えばスケジュール情報取得部１１は、毎日０時に、予測当日分のスケジュール情報を取得する。さらに、０時以降も当日分のスケジュール情報が変更される場合があることから、定期的にスケジュール情報が更新されてもよい。

図４には、本実施の形態におけるスケジュール情報記憶部１２に蓄積されるスケジュール情報のデータ構成がテーブル形式で例示される。スケジュール情報は、ユーザ(従業員)別に、イベント（スケジュール）毎に生成され、各レコードによって一ユーザの一スケジュール（予定）が表されている。

図４において、ユーザＩＤは、ユーザ、すなわち従業員の識別情報（社員番号）である。開始日及び開始時刻は、当該スケジュール（予定）の始期を示す情報である。終了日及び終了時刻は、当該スケジュール（予定）の終期を示す情報である。予定種別は、予定の種類を示す情報であり、ユーザがスケジュールを登録する際に予め指定されている項目の中から選択することで設定される。予定内容は、当該予定種別において具体的な内容を示す情報である。場所は、当該予定の実施場所を示す情報である。

本実施の形態では、階（エリア）毎に所在人数が予測されるので、所在する階が特定できる情報が含まれている必要がある。図４に示す情報の設定例によると、ユーザｕ００１，ｕ００２，ｕ００３は共に同じ日時（２０１７／２／１）・場所（４階 第１会議室）で開催される「部会議」に参加する予定であるのがわかる。また、スケジュール情報は、同じ会議でもユーザ毎に別のスケジュールとして設定登録される。

スケジュール情報取得部１１は、予測当日以前（過去）のスケジュール情報を既に取得してスケジュール情報記憶部１２に保存しているので、ここで取得するスケジュール情報は、予測当日に関わるスケジュール情報のみでよい。予測当日に関わるスケジュール情報というのは、予測当日のスケジュール情報を含むスケジュール情報を意味する。例えば、予測当日のみに設定されているスケジュール情報に限定せずに、予測当日及びその前後の日付を含む長期出張等も、スケジュール情報に含まれる。

また、厳密には、予測当日において予測時点以降のスケジュールがユーザにより変更される場合がある（予測当日の１０時に１６時の予定を追加したなど）。したがって、所在人数予測処理が実行される度に、予測当日のスケジュール情報を取得するようにしてもよい。ただ、所在人数の予測に大きな誤差を生じさせるようなイベント（所在人数に大幅な変動が見込まれる例外的なイベント）は、通常、事前にスケジュールされる。したがって、膨大な数の従業員が従事している場合の処理負荷等を考慮して、予測当日の初回のみにスケジュール情報を取得してもよい。

なお、本実施の形態では、スケジュール情報をスケジュール管理サーバ３（図１参照）から取得するようにしたが、その代替手段が用いられてもよい。例えば、スケジュール管理サーバ３が存在しない場合、例えばビル１又は各階のユーザが共通して利用するグループウェアやスケジューラなどから直接取得するようにしてもよい。また、個々のユーザが利用する携帯端末にインストールされたスケジューラなどから取得するようにしてもよい。

図３に戻り、一次予測部１３は、予測対象時刻において各利用者が各階（各エリア）に所在するか否かを、スケジュール情報から予測することで、予測対象時刻における各階（各エリア）の所在人数の一次予測値を算出する。

すなわち一次予測部１３は、スケジュール情報記憶部１２に記憶されたスケジュール情報であって、所定エリアを利用する各利用者、例えば、所定階（所定エリア）の従業員によって入力されたスケジュール情報に基づいて、当該所定エリアの将来の所在人数の予測値（一次予測値）を算出する。具体的な算出過程については後述する。

一次予測値は時刻別に算出される。すなわち一次予測部１３は、時刻ｉにおける一次予測値Ｙ（ｉ）を予測開始時刻ｉ＝１から予測終了時刻ｉ＝ｋまで算出する。

一次予測部１３によって予測された一次予測値Ｙ（ｉ）は、一次予測値情報記憶部１４に記憶される。例えば一次予測値情報記憶部１４には、階別（エリア別）、かつ、時刻別に、一次予測値Ｙ（ｉ）が記憶される。

所在人数取得部１５は、ビル１内の階毎（エリア毎）に、現時点における所在人数、つまり所在人数の実績値を周期的（例えば一分毎）に取得し、所在人数情報記憶部１６に保存する。例えば所在人数取得部１５は、各階（各エリア）に設置された人数カウントセンサを含んでよい。または、所在人数取得部１５は、エレベーターの乗降車人数を計測する計測器を含んでよい。

例えば所在人数情報記憶部１６に蓄積される所在人数情報は、所在人数取得部１５より取得された各階の所在人数、所在人数が取得された階（エリア）、及び、取得日時が少なくとも対応付けして階毎に形成される。

補正パラメータ設定部１７は、所在人数情報記憶部１６に記憶された所在人数情報の履歴、言い換えると実績値Ｙ＊（ｉ）と、一次予測値情報記憶部１４に記憶された一次予測値Ｙ（ｉ）との差に基づいて、補正パラメータＡ（ｉ）を算出する。この詳細な算出過程については後述する。

補正パラメータＡ（ｉ）は、各階（各エリア）と予測対象時刻とに応じて設定され、スケジューラ操作の不備を補うためのパラメータである。スケジュール情報の、スケジューラへの入力（登録）が、各階の利用者（従業員）の裁量に任されている場合、短時間の不在等、スケジューラに登録されないスケジュール情報が生じ得る。また、日時や場所を誤るなどの不正確なスケジュール情報がスケジューラに登録され得る。

これらの未登録スケジュール情報や不正確なスケジュール情報に起因して、所定階（所定エリア）の不在人数が実際よりも少なく推定されるおそれがある。これにより、スケジュール情報をもとにして算出される一次予測値Ｙ（ｉ）は、プラスの誤差が生じるおそれがある。

そこで本実施の形態に係る所在人数予測処理では、一次予測値Ｙ（ｉ）から上記のような誤差を除去する割合として、補正パラメータＡ（ｉ）が用いられる。

上述したスケジューラ操作の不備は、各階の利用者の慣習、言い換えると、各エリアの従業員の癖に起因すると考えると、その不備率は複数の日時に亘って定常的なものとなると考えられ、しかもその不備率は各階（各エリア）でユニークなものになると考えられる。そこで後述するように、補正パラメータ設定部１７は、各階（各エリア）について、所定の時間間隔（例えば３０分間隔）で、補正パラメータＡ（ｉ）を算出する。

図５には、エリアごと、かつ、時刻ごとの補正パラメータＡ（ｉ）が例示される。例えば補正パラメータ設定部１７は、所定の時間間隔（例えば３０分間隔）で、所在人数の実績値Ｙ＊（ｉ）と一次予測値Ｙ（ｉ）との差に基づいて、補正パラメータＡ（ｉ）を算出する。この算出プロセスについては後述する。補正パラメータＡ（ｉ）は例えば０以上１以下の値、言い換えると０％以上１００％以下の値を採り得る。また、補正パラメータＡ（ｉ）は負の値を持つように設定してもよい。

補正パラメータ設定部１７によって算出された補正パラメータＡ（ｉ）は、補正パラメータ情報記憶部１８に記憶される。補正パラメータ情報記憶部１８には、階別（エリア別）かつ、時刻別に、補正パラメータＡ（ｉ）が記憶される。

補正部１９は、一次予測部１３により算出された一次予測値Ｙ（ｉ）を、補正パラメータ設定部１７により算出された補正パラメータＡ（ｉ）を用いて補正して、各階（各エリア）の所在人数の二次予測値Ｘ（ｉ）を算出する。この二次予測値Ｘ（ｉ）が、時刻ｉにおける最終的な所在人数の予測値となる。二次予測値Ｘ（ｉ）の詳細な算出過程については後述する。

図６には、時刻１０：００を予測開始時刻（ｉ＝１）とし時刻２２：００を予測終了時刻（ｉ＝ｋ）としたときの一次予測値Ｙ（ｉ）の特性線が例示される。なお、時刻１０：００より前の時間帯は、所在人数の実績値が例示される。図６のグラフについて、横軸は時刻、縦軸は所在人数を示す。

例えば一次予測値Ｙ（ｉ）には正の誤差が含まれるとする。この正の誤差が補正パラメータＡ（ｉ）により補正され、図７に例示されるように、二次予測値Ｘ（ｉ）としてプロットされる。

＜所在人数予測処理＞
次に、図８を参照して、本実施の形態に係る、所在人数予測処理について説明する。上述したように、本実施の形態に係る所在人数予測処理では、一次予測値Ｙ（ｉ）、補正パラメータＡ（ｉ）がそれぞれ求められるとともに、一次予測値Ｙ（ｉ）及び補正パラメータＡ（ｉ）を用いて二次予測値Ｘ（ｉ）が求められる。

上述したように、スケジュール情報記憶部１２に記憶されたスケジュール情報は定期的に（例えば３０分ごとに）更新される。この更新の際に、図８の所在人数予測処理フローが開始される。一次予測部１３は、予測対象時刻ｔｉｍｅ＿ｉのカウントｉを初期値１に設定する（Ｓ１０１）。

初期値ｉ＝１のときの予測対象時刻ｔｉｍｅ＿１は、例えば所在人数予測処理フローの開始時刻（図６では１０：００）であってよい。また、最終値ｉ＝ｋのときの予測対象時刻ｔｉｍｅ＿ｋは、例えば所在人数予測対象時間帯の最終時刻、例えば２２：００であってよい。

まず、一次予測部１３は、予測対象階（予測対象エリア）の利用者（従業員）数、つまり定員数から、スケジュール情報に基づき予測対象時刻に当該階に不在であると推定される人数（不在人数）を減算することで、一次予測値Ｙ（ｉ）を算出する。

例えば、一次予測部１３は、所定階（所定エリア）に在籍する（席のある）ユーザ（従業員）数を定員数として、この定員数を、スケジュール情報から予測される不在人数に基づいて増減し、この値を一次予測値Ｙ（ｉ）とする。例えば、予測対象時刻ｔｉｍｅ＿ｉにおけるスケジュール件数ｎ＿ｓｋｄ＿ｉを定員数から減算した値を、一次予測値Ｙ（ｉ）とする（Ｓ１０２）。なお、スケジュール件数ｎ＿ｓｋｄ＿ｉが、そのまま不在人数とならない場合は、スケジュール件数ｎ＿ｓｋｄ＿ｉに補正を加えてこれを定員数から減算して、当該減算された値を一次予測値Ｙ（ｉ）としてもよい。例えばスケジュールの実施エリアが執務エリアである（所定エリアから離れない）スケジュールが入力されている場合は、スケジュール件数ｎ＿ｓｋｄ＿ｉのうち、執務エリア（所定階、所定エリア）とは異なるエリアを実施エリアとするスケジュール件数を定員数から減算して、これを一次予測値Ｙ（ｉ）としてもよい。

例えば、４階を利用する従業員数、つまり定員数が１００人であり、予測当日のスケジュールが図４に例示した７件のみであるとする。１５：００の所在人数を予測する場合、ユーザｕ００１は６階で会議、ユーザｕ００２は外出、ユーザｕ００３は５階で会議、の予定があるため、この３人は１５時時点において４階に不在である（別エリアまたはビル１の外に移動する）と推定できる。よって、１００−３＝９７人が１５時時点における所在人数の一次予測値Ｙ（ｉ＝１５：００）として算出される。算出された一次予測値Ｙ（ｉ）は一次予測値情報記憶部１４に記憶される。

次に、補正パラメータ設定部１７は、過去の一次予測値Ｙ（ｉ）と同日同時刻の所在人数の実績値Ｙ＊（ｉ）に基づいて補正パラメータＡ（ｉ）を求める（Ｓ１０３）。補正パラメータ設定部１７は、一次予測値情報記憶部１４に記憶された過去の所定期間（休日を除く）の一次予測値Ｙ（ｉ）の履歴を求める。さらに補正パラメータ設定部１７は、所在人数情報記憶部１６に保存された、対応する所在人数（実績値）Ｙ＊（ｉ）の履歴を求める。

さらに補正パラメータ設定部１７は、階毎・時刻毎の補正パラメータＡ（ｉ）を算出する。例えば補正パラメータ設定部１７は、各階（各エリア）の各時刻における「（一次予測値−実績値）÷一次予測値」の平均値を補正パラメータＡ（ｉ）として算出する。

つまり、所定の日付ｄ（ｄ＝１〜ｎ）、時刻ｉにおける、過去の一次予測値をＹ（d,ｉ）、これと同日同時刻の所在人数の実績値をＹ＊（d,ｉ）で表すと、所定の階（エリア）における、時刻ｉにおける補正パラメータＡ（ｉ）は、下記数式（１）のように記載できる。

なお、ステップＳ１０３における補正パラメータ設定処理は、図８の所在人数予測処理の全ての実行時に行わなくてもよい。例えば、所在人数予測処理を初めて実行する際に補正パラメータ設定処理を実行し、その後は任意のタイミング（例えば１ヶ月毎）で実行して補正パラメータＡ（ｉ）を更新してもよい。

また、本実施の形態に係る所在人数予測装置１０に補正パラメータ設定部１７を設けず、補正パラメータＡ（ｉ）を別の演算装置にて求めて所在人数予測装置１０に与えるように構成してもよい。いずれにしても、算出された補正パラメータＡ（ｉ）は補正パラメータ情報記憶部１８に記憶される。

補正パラメータＡ（ｉ）が算出されると、補正部１９は時刻ｔｉｍｅ（ｉ）における二次予測値Ｘ（ｉ）を算出する（Ｓ１０４）。具体的には、下記数式（２）に基づいて、二次予測値Ｘ（ｉ）が算出される。

さらに、算出された二次予測値Ｘ（ｉ）はディスプレイ２７（図２参照）に出力される（Ｓ１０５）。また、ディスプレイ２７への表示に加えて、二次予測値Ｘ（ｉ）がＨＤＤ２４に保存されてもよい。また、出力する情報は、所在人数の予測値ではなく、予測値の前後数％等の範囲を持たせて出力してもよい。

二次予測値Ｘ（ｉ）の出力後、一次予測部１３は、カウントｉが最終値ｋであるか否かを判定する（Ｓ１０６）。カウントｉが最終値ｋに到達している場合には、図８に示される所在人数予測処理フローが終了する。一方、カウントｉが最終値ｋにまだ到達していない場合には、一次予測部１３は、カウントｉをインクリメントし（Ｓ１０７）、ステップＳ１０２に戻る。

以上説明したように、本実施の形態によれば、スケジュール情報から予測される所在人数の一次予測値に対し、予測対象階と予測対象時刻に応じた補正を施して予測値（二次予測値）が算出される。これにより、スケジュール情報としては登録されない行動や、スケジュール情報の登録漏れ、登録ミスによって生じる予測誤差を抑制することができる。

また、所在人数の一次予測値と実績値の差異から階毎、時間毎の補正パラメータを算出して設定するようにしたので、階毎の利用者の特徴を反映した補正パラメータを設定することができる。

＜実施の形態２．＞
上述した実施の形態１では、一次予測値Ｙ（ｉ）の算出に当たり、各階（エリア）の定員数から、スケジュール情報から予測される不在人数を減算していたが、定員数の代わりに執務人数を用いてもよい。

例えば、規定の就業時間外の就業（残業）や、フレックスタイム制の適用により、利用者が規定の始業時刻に出勤して規定の終業時刻に退勤するとは限らない場合も多い。また、出勤時刻及び退勤時刻はスケジュール登録しないのが一般的と考えられる。すなわち、就業時間外において、各階（エリア）の定員を構成する利用者（従業者）は、
（１）スケジュール登録されている利用者
（２）スケジュール登録されている予定がないが、所在している（残業中の）利用者
（３）スケジュール登録されている予定がなく、不在（出勤前又は退勤後）の利用者
の３者に分けることができる。本実施の形態では、一次予測値Ｙ（ｉ）の算出に当たり、定員数から（３）の人数を減らした執務人数が用いられる。

図９には、本実施の形態に係る、所在人数予測装置１０のブロック構成図が例示される。図３との差異点として、出退勤情報取得部４０及び出退勤情報記憶部４１が所在人数予測装置１０に加えられた点が挙げられる。以降の説明では、図３と同様の符号が付された構成については、適宜説明が省略される。

出退勤情報記憶部４１は一次予測部１３の上位に接続される。また出退勤情報取得部４０は出退勤情報記憶部４１の上位に接続される。出退勤情報取得部４０は、ビル１（図１参照）に設けられた出退勤管理装置５から、ビル１を勤務先とする利用者（従業員）の出退勤情報を取得する。

上述したように、例えば出退勤管理装置５は、ビル１内の各階に設置され従業員毎に割り当てられた端末からアクセスが可能な、勤怠システムを含んで構成される。または、出退勤管理装置５は、ビル１の入退管理システムを含んで構成される。

勤怠システムの場合、従業員が端末から勤怠システムにアクセスし、出勤時刻及び退勤時刻を打刻することで、出退勤管理装置５には、各従業員のビル１における出退勤情報が記録される。例えば従業員のＩＤ（氏名、社員番号等）、執務階（執務エリア）、所属等の情報が、出勤時刻及び退勤時刻と関連付けられて、出退勤管理装置５の記憶部に記憶される。

入退管理システムの場合、ビル１への入退館情報、または各階への入退室情報に基づいて、各利用者（従業員）が出勤または退勤する毎に、利用者の識別情報と出勤時刻または退勤時刻が組になり、出退勤管理装置５の記憶部に記憶される。

出退勤情報取得部４０は、出退勤管理装置５の記憶部にアクセスし、各階（各エリア）の利用者（従業員）毎の出退勤情報を取得する。取得した出退勤情報は出退勤情報記憶部４１に記憶される。例えば従業員のＩＤ（氏名、社員番号等）、執務階（執務エリア）、所属等の情報が、出勤時刻及び退勤時刻と関連付けられて、出退勤情報記憶部４１に記憶される。

一次予測部１３は、所在人数予測処理において、スケジュール情報に加え、出退勤情報の履歴も参照して、予測対象時刻において各利用者が予測対象階に所在するか否かを予測し、予測対象時刻の予測対象階の所在人数の一次予測値を算出する。

図１０には、本実施の形態に係る所在人数予測処理が例示される。図８との差異点として、ステップＳ１０１とステップＳ１０２との間に、ステップＳ２０１が挿入された点が挙げられる。以降の説明では、図８と同様の符号が付されたステップについては、適宜説明が省略される。

ステップＳ２０１において、一次予測部１３は、出退勤情報記憶部４１から、予測対象時刻ｔｉｍｅ＿ｉにおける各階の出勤者数を取得する。例えば、予測対象時刻ｔｉｍｅ＿ｉより前の時刻に出勤記録があり、かつ、それ以降に退勤記録がない利用者（従業員）は、予測対象時刻ｔｉｍｅ＿ｉにおける執務人数Ｓ（ｉ）に加えられる。

また、予測開始時刻が早朝であり、出勤記録が（当然のことながら退勤記録も）無い利用者については、出勤時刻及び退勤時刻の履歴から、出勤時刻及び退勤時刻の予測値を求め、これが執務人数Ｓ（ｉ）の算出に用いられてよい。例えば利用者別に出勤時刻及び退勤時刻をその履歴から統計的に求める、例えば平均値や最頻値を求めた上で、出勤時刻及び退勤時刻の予測値を求め、予測対象時刻において所定の利用者が就業中か否かを推定してもよい。なおこの推定は、早朝に限らずに、予測対象時刻が夜であり、予測開始時点では出勤記録のみあって退勤記録はないが、予測対象時刻には退勤している可能性があるような場合にも適用可能である。

一次予測部１３は、就業中か否かの推定結果、つまり執務人数Ｓ（ｉ）とスケジュール情報とに基づき、予測対象時刻ｔｉｍｅ＿ｉにおける一次予測値Ｙ（ｉ）を算出する。例えば、予測対象時刻ｔｉｍｅ＿ｉにおけるスケジュール件数ｎ＿ｓｋｄ＿ｉを、執務人数Ｓ（ｉ）から減算した値を、一次予測値Ｙ（ｉ）とする。または上述したように、スケジュール件数ｎ＿ｓｋｄ＿ｉのうち、執務エリア（所定階、所定エリア）とは異なるエリアを実施エリアとするスケジュール件数を執務人数Ｓ（ｉ）から減算した値を、一次予測値Ｙ（ｉ）とする。

本実施の形態によれば、予測対象時刻において各利用者が就業中か否かを出退勤情報の履歴から推定し、その結果とスケジュール情報とに基づいて所在人数を予測するようにしたので、就業時間外の時間帯も含めて予測誤差を抑制することができる。

１ ビル、２ 設備管理装置、３ スケジュール管理サーバ、４ ネットワーク、５ 出退勤管理装置、１０ 所在人数予測装置、１１ スケジュール情報取得部、１２ スケジュール情報記憶部、１３ 一次予測部、１４ 一次予測値情報記憶部、１５ 所在人数取得部、１６ 所在人数情報記憶部、１７ 補正パラメータ設定部、１８ 補正パラメータ情報記憶部、１９ 補正部、４０ 出退勤情報取得部、４１ 出退勤情報記憶部。

Claims (5)

1. 建物内の所定のエリアを利用する各利用者のスケジュール情報を取得する、スケジュール情報取得部と、
   予測対象時刻において前記各利用者が前記所定のエリアに所在するか否かを前記スケジュール情報から予測することで、前記予測対象時刻における前記所定のエリアの所在人数の一次予測値を算出する、一次予測部と、
   前記一次予測値を、前記建物のエリアごと、かつ、時刻ごとに設定された補正パラメータで補正して前記所定のエリアの前記予測対象時刻における所在人数の二次予測値を算出する、補正部と、
   前記所定のエリアの所在人数の実績値を取得する所在人数取得部と、
   前記所定のエリアにおける前記予測対象時刻と同時刻の過去の前記一次予測値と所在人数の実績値との差に基づいて、前記所定のエリアの前記予測対象時刻に対して設定される前記補正パラメータを求める、補正パラメータ設定部と、
   を有する、所在人数予測装置。
2. 請求項１に記載の所在人数予測装置であって、
   前記エリアの利用者毎の出退勤情報を取得する出退勤情報取得部をさらに有し、
   前記一次予測部は、前記各利用者の出退勤情報の履歴を用いて、前記各利用者のうち前記予測対象時刻において就業中の人数である執務人数を予測し、当該執務人数と前記スケジュール情報とに基づいて、前記一次予測値を算出する、所在人数予測装置。
3. 請求項２に記載の所在人数予測装置であって、
   前記一次予測部は、前記予測対象時刻における前記執務人数から、前記スケジュール情報から予測される前記予測対象時刻における不在人数を差し引くことで、前記予測対象時刻における前記一次予測値を算出する、所在人数予測装置。
4. 請求項１乃至請求項３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エリアの所在人数の二次予測値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、設備管理システム。
5. 建物内の所定のエリアを利用する各利用者のスケジュール情報を取得するステップと、
   予測対象時刻において前記各利用者が前記所定のエリアに所在するか否かを前記スケジュール情報から予測し、前記予測対象時刻における前記所定のエリアの所在人数の一次予測値を算出するステップと、
   前記一次予測値を、前記建物のエリアごと、かつ、時刻ごとに設定された補正パラメータで補正して前記所定のエリアの前記予測対象時刻における所在人数の二次予測値を算出するステップと、
   前記所定のエリアの所在人数の実績値を取得するステップと、
   前記所定のエリアにおける前記予測対象時刻と同時刻の過去の前記一次予測値と所在人数の実績値との差に基づいて、前記所定のエリアの前記予測対象時刻に対して設定される前記補正パラメータを求めるステップと、
   を含むステップが、コンピュータにより実行される、所在人数予測方法。
   

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