JP6828713B2 - 心身状態認識システム - Google Patents
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Description
本開示は、心身状態認識システムに関する。
従来、例えば特許文献１（特開２０１７−４５３７３号公報）に開示されるように、対象空間（例えば会社内や学校内等）において、複数の撮影機器の画像を用いて人物の所在情報を把握するシステムが知られている。特許文献１では、人物が装着する帽子に貼付されたコードを撮影機器の画像から取得することで人物を識別している。
ここで、人の所在の有無のみならず心身の状態を適宜把握することが望まれるケースが想定される。例えば従業員や生徒の労働意欲や体調を把握したいケースや等が考えられる。この点、人手による調査では労力の増大が想定されるとともに調査結果にばらつきが生じる。
人の心身状態を機械的に把握可能なシステムを提供する。
第１観点の心身状態認識システムは、撮影機器と、人抽出部と、集中度判定部と、心身状態判定部と、を備える。撮影機器は、対象空間に設置される。人抽出部は、撮影機器が撮影した画像に含まれる対象人物を、抽出する。集中度判定部は、第１判定を実行する。集中度判定部は、第１判定において、人抽出部によって抽出された対象人物の集中度を判定する。心身状態判定部は、第２判定を実行する。心身状態判定部は、第２判定において、第１判定の結果に基づいて対象人物の心身状態を判定する。
これにより、対象空間に設置される撮影機器の撮影画像を用いて対象人物が抽出され、対象人物に関して、集中度が判定され、集中度の判定結果に基づき心身状態が判定される。その結果、対象人物の心身状態を機械的に把握することが可能となる。
ここでの「集中度」は、行っている作業に対する対象人物の集中の度合いであり、例えば従業員の業務に対する集中の度合いや生徒の学習に対する集中の度合いを特定するパラメータである。
ここでの「心身状態」は、対象人物の精神及び／又は身体の状態（良し悪し）であり、例えば対象人物の精神的及び／又は身体の良し悪しの程度を特定するパラメータである。
第２観点の心身状態認識システムは、第１観点の心身状態認識システムであって、記憶部をさらに備える。記憶部は、第１判定の結果を蓄積する。集中度判定部は、所定のタイミングで、第１判定を繰返し実行する。心身状態判定部は、記憶部に記憶される複数の第１判定の結果に基づいて、第２判定を実行する。これにより、対象人物の心身状態を高精度に把握することが可能となる。
第３観点の心身状態認識システムは、第１観点又は第２観点の心身状態認識システムであって、心身状態判定部は、対象空間に配置されている空気調和機の動作に対する対象人物の反応に基づいて、第２判定の判定結果を補正する。これにより、第２判定の判定結果が、空気調和機の動作に対する対象人物の反応に基づいて補正される。その結果、対象人物の心身状態をさらに高精度に把握することが可能となる。
ここでの「空気調和機の動作」は、例えば発停の切換え、設定温度の増減、風量の増減及び／又は風向の変更等である。
第４観点の心身状態認識システムは、第１観点から第３観点のいずれかの心身状態認識システムであって、人抽出部は、第１学習部を含む。第１学習部は、対象人物が有する特徴を学習する。
第５観点の心身状態認識システムは、第１観点から第４観点のいずれかの心身状態認識システムであって、集中度判定部は、第２学習部を含む。第２学習部は、集中度に応じた対象人物が有する特徴を学習する。これにより、第１判定において対象人物に関して集中度の判定を高精度に行うことが可能となる。
第６観点の心身状態認識システムは、第１観点から第５観点のいずれかの心身状態認識システムであって、出力部をさらに備える。出力部は、第２判定の結果を出力するための機能部である。
第７観点の心身状態認識システムは、第１観点から第６観点のいずれかの心身状態認識システムであって、撮影機器は、空調室内機に配置される。空調室内機は、対象空間に設置される。空調室内機に撮影機器が配置されることにより、対象空間内で広範囲において人物を抽出することが可能となる。
以下、本開示の一実施形態に係る管理システム１００（心身状態認識システム）について説明する。なお、以下の実施形態は、具体例であって、技術的範囲を限定するものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能である。
（１）管理システム１００
図１は、管理システム１００の概略構成図である。図２は、対象施設１における各機器の設置態様の一例を示した模式図である。管理システム１００は、特定の空間（対象空間ＳＰ）において存在する人物ＰＳに関して個別にデータ（後述の抽出データＤ２、集中度推移データＤ３及び心身状態履歴データＤ４）を生成し、生成したデータに基づいて各人物ＰＳの情報管理（例えば心身状態の管理等）を行うためのシステムである。
図１は、管理システム１００の概略構成図である。図２は、対象施設１における各機器の設置態様の一例を示した模式図である。管理システム１００は、特定の空間（対象空間ＳＰ）において存在する人物ＰＳに関して個別にデータ（後述の抽出データＤ２、集中度推移データＤ３及び心身状態履歴データＤ４）を生成し、生成したデータに基づいて各人物ＰＳの情報管理（例えば心身状態の管理等）を行うためのシステムである。
本実施形態において、管理システム１００は、対象施設１に適用されている。対象施設１は、対象空間ＳＰを含む。本実施形態において、対象施設１は、複数の対象空間ＳＰ（ＳＰ１、ＳＰ２、ＳＰ３、ＳＰ４、ＳＰ５、ＳＰ６・・・）を含んでいる。対象空間ＳＰは、例えば図３に示されるように人物ＰＳが活動する空間であり、例えばオフィスとして使用される空間である。ただし、これに限定されるものではなく、対象空間ＳＰは、例えば学校、工場、病院、住居、公共施設又は商業施設等として用いられてもよい。ここでの人物ＰＳは、対象施設１で勤務・学習・生活する人や、対象施設１を訪問する人等である。
管理システム１００は、主として、空気調和装置１０と、複数の撮影ユニット４０と、管理装置６０と、を有している。
（１−１）空気調和装置１０（空気調和機）
空気調和装置１０は、対象空間ＳＰにおいて冷房や暖房等の空気調和を実現する装置である。空気調和装置１０は、冷媒回路において蒸気圧縮方式の冷凍サイクルを行うことにより、対象空間ＳＰの冷房又は暖房を行う。
空気調和装置１０は、対象空間ＳＰにおいて冷房や暖房等の空気調和を実現する装置である。空気調和装置１０は、冷媒回路において蒸気圧縮方式の冷凍サイクルを行うことにより、対象空間ＳＰの冷房又は暖房を行う。
空気調和装置１０は、主として、熱源ユニットとしての室外ユニット１５と、利用ユニットとしての複数台（ここでは６台以上）の室内ユニット２０（２０ａ、２０ｂ、２０ｃ、２０ｄ、２０ｅ、２０ｆ、・・・）と、複数（ここでは室内ユニット２０と同数）のリモコン３０（３０ａ、３０ｂ、３０ｃ、３０ｄ、３０ｅ、３０ｆ、・・・）と、を備えている。
本実施形態において、室内ユニット２０ａは対象空間ＳＰ１に設置され、室内ユニット２０ｂは対象空間ＳＰ２に設置され、室内ユニット２０ｃは対象空間ＳＰ３に設置され、室内ユニット２０ｄは対象空間ＳＰ４に設置され、室内ユニット２０ｅは対象空間ＳＰ５に設置され、室内ユニット２０ｆは対象空間ＳＰ６に設置されている。空気調和装置１０では、室外ユニット１５と各室内ユニット２０とがガス連絡配管ＧＰ及び液連絡配管ＬＰで接続されることで冷媒回路が構成されている。
（１−１−１）室外ユニット１５
室外ユニット１５は、対象空間ＳＰの外部に設置される。室外ユニット１５は、主として、冷媒回路を構成する要素として、複数の冷媒配管、圧縮機、室外熱交換器、膨張弁等を有している（図示省略）。また、温度センサ及び圧力センサ等の各種センサや、送風機等の機器を有している。
室外ユニット１５は、対象空間ＳＰの外部に設置される。室外ユニット１５は、主として、冷媒回路を構成する要素として、複数の冷媒配管、圧縮機、室外熱交換器、膨張弁等を有している（図示省略）。また、温度センサ及び圧力センサ等の各種センサや、送風機等の機器を有している。
また、室外ユニット１５は、室外ユニット１５内の各種アクチュエータの動作を制御する室外ユニット制御部１８を有している。室外ユニット制御部１８は、ＲＡＭやＲＯＭ等のメモリやＣＰＵを含むマイクロコンピュータ、通信モジュール、各種電子部品及び電気部品を有する。室外ユニット制御部１８は、各種アクチュエータや各種センサと、配線を介して電気的に接続されている。
室外ユニット制御部１８は、各室内ユニット２０の室内ユニット制御部２５（後述）と、通信線ｃｂ１を介して接続されており、互いに信号の送受信を行う。また、室外ユニット制御部１８は、インターネット等のＷＡＮ（Wide Area Network）を含む広域ネットワークＮＷ１に通信線ｃｂ２を介して接続されており、広域ネットワークＮＷ１に接続される機器（例えばサーバ５０）と互いに信号の送受信を行う。室外ユニット制御部１８は、後述の室内ユニット制御部２５、リモコン制御部３５及びサーバ５０と、管理装置６０を構成する。
（１−１−２）室内ユニット２０（空調室内機）
室内ユニット２０は、対象空間ＳＰの天井ＣＩに設置される天井埋込型、又は天井ＣＩ付近に設置される天井吊下型の空調室内機である。図４は、対象空間ＳＰにおける室内ユニット２０、リモコン３０及び撮影ユニット４０の設置態様の一例を示した模式図である。図４では、対象空間ＳＰにおいて、各室内ユニット２０はその本体部分の一部（吸気口及び排気口）が天井ＣＩから露出するように設置されている。室内ユニット２０は、冷媒回路を構成する要素として室内熱交換器や室内膨張弁等を有している。また、室内ユニット２０は、対象空間ＳＰ内の温度や、冷媒の温度を検出する温度センサや圧力センサ等の各種センサを有している。
室内ユニット２０は、対象空間ＳＰの天井ＣＩに設置される天井埋込型、又は天井ＣＩ付近に設置される天井吊下型の空調室内機である。図４は、対象空間ＳＰにおける室内ユニット２０、リモコン３０及び撮影ユニット４０の設置態様の一例を示した模式図である。図４では、対象空間ＳＰにおいて、各室内ユニット２０はその本体部分の一部（吸気口及び排気口）が天井ＣＩから露出するように設置されている。室内ユニット２０は、冷媒回路を構成する要素として室内熱交換器や室内膨張弁等を有している。また、室内ユニット２０は、対象空間ＳＰ内の温度や、冷媒の温度を検出する温度センサや圧力センサ等の各種センサを有している。
また、室内ユニット２０は、室内ユニット２０内の各種アクチュエータ（送風機や膨張弁等）の動作を制御する室内ユニット制御部２５を有している。室内ユニット制御部２５は、ＲＡＭやＲＯＭ等のメモリやＣＰＵを含むマイクロコンピュータ、通信モジュール、各種電子部品及び電気部品を有する。室内ユニット制御部２５は、各種アクチュエータ及び各種センサと、配線を介して電気的に接続されており、互いに信号の送受信を行う。また、室内ユニット制御部２５は、室外ユニット制御部１８又は他の室内ユニット制御部２５と、通信線ｃｂ１を介して接続されており、互いに信号の送受信を行う。また、室内ユニット制御部２５は、通信線ｃｂ３を介して、対応するリモコン３０のリモコン制御部３５（後述）と接続されており、互いに信号の送受信を行う。また、室内ユニット制御部２５は、通信線ｃｂ４を介して、対応する撮影ユニット４０と接続されており、互いに信号の送受信を行う。
室内ユニット制御部２５は、室外ユニット制御部１８、他の室内ユニット制御部２５、リモコン制御部３５及びサーバ５０とともに、管理装置６０を構成する。
（１−１−３）リモコン３０
リモコン３０は、いずれかの室内ユニット２０と対応付けられており、対応する室内ユニット２０と同一の対象空間ＳＰの側壁ＳＷに設置されている。具体的に、リモコン３０ａは、室内ユニット２０ａと対応付けられている。また、リモコン３０ｂは室内ユニット２０ｂと対応付けられ、リモコン３０ｃは室内ユニット２０ｃと対応付けられ、リモコン３０ｄは室内ユニット２０ｄと対応付けられ、リモコン３０ｅは室内ユニット２０ｅと対応付けられ、リモコン３０ｆは室内ユニット２０ｆと対応付けられている。 各リモコン３０は、いわゆる有線式のリモートコントロール装置であって、通信線ｃｂ３を介して、対応する室内ユニット２０（室内ユニット制御部２５）と接続されている。
リモコン３０は、いずれかの室内ユニット２０と対応付けられており、対応する室内ユニット２０と同一の対象空間ＳＰの側壁ＳＷに設置されている。具体的に、リモコン３０ａは、室内ユニット２０ａと対応付けられている。また、リモコン３０ｂは室内ユニット２０ｂと対応付けられ、リモコン３０ｃは室内ユニット２０ｃと対応付けられ、リモコン３０ｄは室内ユニット２０ｄと対応付けられ、リモコン３０ｅは室内ユニット２０ｅと対応付けられ、リモコン３０ｆは室内ユニット２０ｆと対応付けられている。 各リモコン３０は、いわゆる有線式のリモートコントロール装置であって、通信線ｃｂ３を介して、対応する室内ユニット２０（室内ユニット制御部２５）と接続されている。
各リモコン３０は、各種設定に係るコマンドを、空気調和装置１０に入力するための入力装置として機能する。また、リモコン３０は、空気調和装置１０の運転状態や設定項目を表示する表示装置としても機能する。
各リモコン３０は、リモコン３０の動作を制御するリモコン制御部３５を有している。リモコン制御部３５は、室外ユニット制御部１８、室内ユニット制御部２５及びサーバ５０とともに、管理装置６０を構成する。
（１−２）撮影ユニット４０（撮影機器）
管理システム１００は、複数（ここでは６以上）の撮影ユニット４０（４０ａ、４０ｂ、４０ｃ、４０ｄ、４０ｅ、４０ｆ・・・）を有している。撮影ユニット４０は、対応する対象空間ＳＰ内を撮影し、撮影結果を含むデータ（撮影データＤ１）を生成し出力するユニットである。撮影ユニット４０は、対応する対象空間ＳＰに配置される。本実施形態において、撮影ユニット４０は、対応する対象空間ＳＰの天井ＣＩ（又は天井付近）に設置される室内ユニット２０に配置されている。すなわち、撮影ユニット４０は、天井ＣＩ又は天井付近（床面よりも天井ＣＩに近い部分）に設置されている。
管理システム１００は、複数（ここでは６以上）の撮影ユニット４０（４０ａ、４０ｂ、４０ｃ、４０ｄ、４０ｅ、４０ｆ・・・）を有している。撮影ユニット４０は、対応する対象空間ＳＰ内を撮影し、撮影結果を含むデータ（撮影データＤ１）を生成し出力するユニットである。撮影ユニット４０は、対応する対象空間ＳＰに配置される。本実施形態において、撮影ユニット４０は、対応する対象空間ＳＰの天井ＣＩ（又は天井付近）に設置される室内ユニット２０に配置されている。すなわち、撮影ユニット４０は、天井ＣＩ又は天井付近（床面よりも天井ＣＩに近い部分）に設置されている。
本実施形態において、撮影ユニット４０ａは対象空間ＳＰ１（室内ユニット２０ａ）に配置され、撮影ユニット４０ｂは対象空間ＳＰ２（室内ユニット２０ｂ）に配置され、撮影ユニット４０ｃは対象空間ＳＰ３（室内ユニット２０ｃ）に配置され、撮影ユニット４０ｄは対象空間ＳＰ４（室内ユニット２０ｄ）に配置され、撮影ユニット４０ｅは対象空間ＳＰ５（室内ユニット２０ｅ）に配置され、撮影ユニット４０ｆは対象空間ＳＰ６（室内ユニット２０ｆ）に配置されている。
撮影ユニット４０は、撮影部４１と、撮影データ生成部４２と、撮影データ出力部４３と、を有している。撮影部４１は、対応する対象空間ＳＰの所定範囲を撮影するためのレンズ（特に限定されないが例えば魚眼レンズや固定焦点レンズ等）及び撮像素子を含む。撮影データ生成部４２は、撮影部４１の撮像素子によって出力された電気信号をＡ／Ｄ変換し、所定のフォーマットに沿った撮影データＤ１を生成する。撮影データＤ１は、対象空間ＳＰの所定範囲を所定のピクセルで表わした画像データ（動画データ）を含む。撮影データ出力部４３は、生成された撮影データＤ１を圧縮して管理装置６０（直接的には室内ユニット制御部２５）に出力する。
（１−３）管理装置６０
管理装置６０は、管理システム１００の動作を統括的に管理するコンピュータである。本実施形態において、管理装置６０は、図５に示されるように、室外ユニット制御部１８、室内ユニット制御部２５、リモコン制御部３５及びサーバ５０が通信ネットワークを介して接続されることで構成される。
管理装置６０は、管理システム１００の動作を統括的に管理するコンピュータである。本実施形態において、管理装置６０は、図５に示されるように、室外ユニット制御部１８、室内ユニット制御部２５、リモコン制御部３５及びサーバ５０が通信ネットワークを介して接続されることで構成される。
サーバ５０は、管理システム１００において、室外ユニット制御部１８、室内ユニット制御部２５及びリモコン制御部３５とともに管理装置６０を構成するコンピュータである。サーバ５０は、対象空間ＳＰから離れた遠隔地に配置されている。サーバ５０は、通信線によって広域ネットワークＮＷ１に接続されており、広域ネットワークＮＷ１を介して室外ユニット制御部１８、室内ユニット制御部２５及びリモコン制御部３５と通信可能に構成されている。
管理装置６０は、撮影ユニット４０及び端末９０と、互いにデータの送受信を行う。管理装置６０は、撮影データＤ１に基づいて処理を行う。より具体的に、管理装置６０は、撮影データＤ１に含まれる人物ＰＳを個別に抽出して、当該人物ＰＳに対応するデータ（集中度推移データＤ３及び心身状態履歴データＤ４）を生成して蓄積する。集中度推移データＤ３は、対象施設１で抽出された各人物ＰＳの集中度の推移（変遷）を特定するデータである。「集中度（覚醒度）」は、行っている作業に対する人物ＰＳの集中の度合いであり、例えば人物ＰＳの業務や学習に対する集中の度合いを特定するパラメータである。集中度推移データＤ３の詳細については後述する。
心身状態履歴データＤ４は、対象施設１で抽出された各人物ＰＳの心身状態の履歴を特定するデータである。「心身状態」は、対象人物の精神及び／又は身体の状態（良し悪し）であり、例えば対象人物の精神的及び／又は身体の良し悪しの程度を特定するパラメータである。心身状態履歴データＤ４の詳細については後述する。
また、管理装置６０は、ユーザによって入力されたコマンドに応じて処理を行い、処理結果を出力する。例えば、管理装置６０は、特定の人物ＰＳの心身状態に関する情報（例えば現在の心身状態を特定する情報や、心身状態の履歴を特定する情報等）を出力することを要求するコマンド（出力要求コマンド）を入力された場合には、当該コマンドにおいて指定された人物ＰＳに関して、心身状態履歴データＤ４に基づき、心身状態に関する情報を特定するデータ（後述の表示データＤ５）を生成して出力する。
また、管理装置６０は、心身状態履歴データＤ４を生成された対象人物ＰＳに関して、心身状態の低下が想定される所定の条件（通知条件）を満たす人物ＰＳに関しては、予め登録されている通知先（例えば本人、又は上司や親等の管理者）に注意を喚起する情報（注意喚起情報）を出力する。
（１−４）端末９０
端末９０は、管理者や利用者が保持する情報端末である。端末９０は、スマートフォンやタブレットＰＣ等の携帯端末や、ラップトップパソコン等のパーソナルコンピュータが想定されるが、他の情報処理機器であってもよい。
端末９０は、管理者や利用者が保持する情報端末である。端末９０は、スマートフォンやタブレットＰＣ等の携帯端末や、ラップトップパソコン等のパーソナルコンピュータが想定されるが、他の情報処理機器であってもよい。
端末９０は、通信モジュールを有しており、広域ネットワークＮＷ１を介して、他のユニット（室外ユニット制御部１８、室内ユニット制御部２５、リモコン制御部３５、サーバ５０）と通信可能に構成されている。端末９０は、無線通信及び有線通信のいずれか又は双方によって広域ネットワークＮＷ１に接続される。
端末９０は、コマンドを入力するための入力部を有している。管理システム１００においては、端末９０を、コマンドを入力するための「コマンド入力部」として機能させることが可能である。ユーザは、端末９０を用いてコマンドを入力することで、撮影ユニット４０や管理装置６０の動作を適宜制御可能である。
また、端末９０は、情報を表示（出力）する表示部を有している。管理システム１００においては、端末９０を、情報を表示する「出力部」として機能させることが可能である。ユーザは、端末９０によって、管理システム１００の動作状況や処理結果を把握可能である。
端末９０は、所定のアプリケーションプログラムをインストールすることで、管理装置６０に対してコマンドを入力し、管理装置６０の応答結果を表示することが可能となる。
（２）管理装置６０の詳細
図１に示されるように、管理装置６０は、主として、記憶部６１、取得部６２、抽出データ生成部６３、集中度推移データ生成部６４、心身状態判定部６５、受付部６６、情報検索部６７及び出力制御部６８等の機能部を含んでいる。各機能部は、管理装置６０の構成機器（ここでは、室外ユニット制御部１８、各室内ユニット制御部２５、各リモコン制御部３５及びサーバ５０）のいずれか又は全てが動作することによって実現される。管理装置６０は、独自に或いは他の装置から時刻をリアルタイムに取得可能に構成される。
図１に示されるように、管理装置６０は、主として、記憶部６１、取得部６２、抽出データ生成部６３、集中度推移データ生成部６４、心身状態判定部６５、受付部６６、情報検索部６７及び出力制御部６８等の機能部を含んでいる。各機能部は、管理装置６０の構成機器（ここでは、室外ユニット制御部１８、各室内ユニット制御部２５、各リモコン制御部３５及びサーバ５０）のいずれか又は全てが動作することによって実現される。管理装置６０は、独自に或いは他の装置から時刻をリアルタイムに取得可能に構成される。
（２−１）記憶部６１
記憶部６１は、管理装置６０の構成機器のいずれか又は全てに含まれるＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、及びハードディスク等のメモリによって構成される。記憶部６１は、複数の記憶領域を含み、情報を一時的に記憶する揮発性の記憶領域や、各種情報を蓄積する不揮発性の記憶領域を有している。具体的に、記憶部６１には、図６に示されるように、プログラム情報記憶領域Ｍ１、環境情報記憶領域Ｍ２、システム情報記憶領域Ｍ３、人物情報記憶領域Ｍ４、撮影データ記憶領域Ｍ５、抽出データ記憶領域Ｍ６、集中度推移データ記憶領域Ｍ７、判定情報記憶領域Ｍ８、心身状態履歴データ記憶領域Ｍ９、入力情報記憶領域Ｍ１０、出力情報記憶領域Ｍ１１及び特徴データ記憶領域Ｍ１２等の記憶領域が含まれている。各記憶領域に記憶されている各種情報は、適宜更新が可能である。
記憶部６１は、管理装置６０の構成機器のいずれか又は全てに含まれるＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、及びハードディスク等のメモリによって構成される。記憶部６１は、複数の記憶領域を含み、情報を一時的に記憶する揮発性の記憶領域や、各種情報を蓄積する不揮発性の記憶領域を有している。具体的に、記憶部６１には、図６に示されるように、プログラム情報記憶領域Ｍ１、環境情報記憶領域Ｍ２、システム情報記憶領域Ｍ３、人物情報記憶領域Ｍ４、撮影データ記憶領域Ｍ５、抽出データ記憶領域Ｍ６、集中度推移データ記憶領域Ｍ７、判定情報記憶領域Ｍ８、心身状態履歴データ記憶領域Ｍ９、入力情報記憶領域Ｍ１０、出力情報記憶領域Ｍ１１及び特徴データ記憶領域Ｍ１２等の記憶領域が含まれている。各記憶領域に記憶されている各種情報は、適宜更新が可能である。
プログラム情報記憶領域Ｍ１には、管理装置６０の各部において実行される各種処理を定義した制御プログラムや、各ユニット間における通信に使用される通信プロトコル等が記憶されている。
環境情報記憶領域Ｍ２には、対象施設１に関する情報（環境情報）が記憶されている。環境情報には、例えば対象施設１に含まれる各対象空間ＳＰの数、位置、大きさ等を個別に特定する情報が含まれる。
システム情報記憶領域Ｍ３には、管理システム１００に含まれる各機器に関する情報が記憶されている。例えば、システム情報記憶領域Ｍ３には、対象施設１に配置される撮影ユニット４０に関する情報（撮影ユニット情報）が記憶されている。撮影ユニット情報には、対象施設１に配置される撮影ユニット４０のＩＤ、通信アドレス、配置位置及び配置態様等を特定する情報が含まれる。撮影ユニット情報は、例えば図７に示されるような撮影ユニット情報テーブルＴＢ１として記憶される。図７の撮影ユニット情報テーブルＴＢ１では、ＩＤが「０１２０」の撮影ユニット４０の通信アドレスが「172.16.**.01」であり、配置位置が「（対象空間）ＳＰ１」であり、配置態様として「室内ユニット２０ａに内蔵」されること等が特定されている。
人物情報記憶領域Ｍ４には、対象施設１において予め登録されている人物ＰＳ及び過去に検出された人物ＰＳに関する情報（人物情報）が記憶されている。人物情報には、各人物ＰＳのＩＤ（任意又は自動的に付与されるＩＤ）、氏名、性別、年齢、所属グループ、集中度の基準値、体質／持病等、及び通知先等を特定する情報が含まれる。人物情報は、例えば図８に示されるような人物情報テーブルＴＢ２として記憶される。図８の人物情報テーブルＴＢ２では、例えばＩＤが「０１１３９」の人物ＰＳに関して、氏名が「田中 ○○」であり、性別が「男」であり、年齢が「５１」であり、所属グループが「Ｇ３」であり、集中度の基準値が「４」であり、体質／持病等が「糖尿、高血圧」であり、通知先が「上司」の電子メールアドレス及び電話番号であること等が特定されている。集中度の基準値は、心身状態が不調でない状態で人物ＰＳが作業する場合の集中度として想定される下限値であり、人物ＰＳ毎に定義されている。
撮影データ記憶領域Ｍ５には、各撮影ユニット４０から出力された撮影データＤ１が記憶されている。撮影データ記憶領域Ｍ５においては、撮影ユニット４０毎に撮影データＤ１が蓄積される。
抽出データ記憶領域Ｍ６には、撮影ユニット４０から出力された撮影データＤ１から抽出された人物ＰＳを特定するデータ（抽出データＤ２）が記憶されている。抽出データＤ２は、撮影データＤ１の送信元である撮影ユニット４０毎に生成される。より詳細には、抽出データＤ２は、受信した撮影データＤ１毎に生成される。抽出データＤ２は、抽出した人物ＰＳを特定する情報、及び抽出した人物ＰＳに関して所在時刻及び集中度を特定する情報等を含んでいる。抽出データＤ２は、例えば図９に示されるように、送信元撮影ユニット４０のＩＤとその撮影場所、撮影データＤ１の受信日時、受信した撮影データＤ１において抽出された各人物ＰＳのＩＤ及び集中度等を特定する情報である。図９では、例えば、ＩＤが「０１２１」の撮影ユニット４０から送信され撮影された場所が「（対象空間）ＳＰ２」であり撮影された日時が「2018/03/06/17:55」である撮影データＤ１に関して、抽出された各人物ＰＳのＩＤが「０１１３９」、「０１５６４」、「００９９８」、「０１３２１」であり、各人物の集中度がそれぞれ「１」「５」「４」「５」であること等が特定されている。
集中度推移データ記憶領域Ｍ７には、対象施設１における人物ＰＳに関する集中度の推移を特定するデータ（集中度推移データＤ３）が個別に記憶されている。集中度推移データＤ３は、抽出された人物ＰＳの集中度の推移（変遷）を特定する情報である。集中度推移データＤ３は、人物ＰＳ毎に生成される。集中度推移データＤ３は、例えば図１０に示されるように、人物ＰＳのＩＤ、日時（撮影された日時）及び集中度の推移等を含む情報である。図１０に示される集中度推移データＤ３では、例えば、ＩＤが「０１１３９」の人物ＰＳに関して５分毎の集中度の推移が特定されており、「2018/03/06/17:55」における所在場所が「（対象空間）ＳＰ２」であり集中度が「１」であること等が特定されている。なお、集中度推移データＤ３において特定される情報は、必ずしも５分毎である必要はなく、集中度が特定されるタイミングについては適宜変更が可能である。
判定情報記憶領域Ｍ８には、人物ＰＳに関する心身状態を判定するうえで用いられる情報（判定情報）が記憶されている。判定情報は、例えば図１１に示される判定情報テーブルＴＢ３のように、心身状態と集中度の対応関係を定義した情報である。図１１に示される判定情報テーブルＴＢ３では、集中度の推移の状態に応じて心身状態がＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆの６段階で定義されている。
具体的には、心身状態「Ａ」については、人物ＰＳの集中度が「基準値よりも著しく高い」状態であり、当該状態が継続する場合には当該人物ＰＳに関して「業務が適合」していることや「納期が接近」していること等が想定される旨定義されている。また、心身状態「Ｂ」については、人物ＰＳの集中度が「基準値よりも高い」状態であり、当該状態が継続する場合には当該人物ＰＳに関して「業務が適合」していること等が想定される旨定義されている。また、心身状態「Ｃ」については、人物ＰＳの集中度が「基準値と同等」の状態であり、当該状態が継続する場合には当該人物ＰＳに関して「体調や気分が良好」であること等が想定される旨定義されている。
また、心身状態「Ｄ」については、人物ＰＳの集中度が「基準値よりもやや低い」状態であり、当該状態が継続する場合には当該人物ＰＳに関して「疲労」や「一時的なストレス」等が想定される旨定義されている。また、心身状態「Ｅ」については、人物ＰＳの集中度が「基準値よりも低い」状態であり、当該状態が継続する場合には当該人物ＰＳに関して「風邪や睡眠不足による体調不良」等が想定される旨定義されている。また、心身状態「Ｆ」については、人物ＰＳの集中度が「基準値よりも著しく低い」状態であり、当該状態が継続する場合には当該人物ＰＳに関して「うつ病」、「慢性的なストレス」又は「慢性的な体調不良」等が想定される旨定義されている。
心身状態履歴データ記憶領域Ｍ９には、対象施設１における人物ＰＳに関する心身状態の履歴を特定するデータ（心身状態履歴データＤ４）が個別に記憶されている。心身状態履歴データＤ４は、各人物ＰＳの心身状態の履歴を特定する情報である。心身状態履歴データＤ４は、人物ＰＳ毎に生成される。心身状態履歴データＤ４は、例えば図１２に示されるように、人物ＰＳのＩＤ、日時（撮影された日時）及び心身状態の履歴等を含む情報である。図１２に示される心身状態履歴データＤ４では、例えば、ＩＤが「０１１３９」の人物ＰＳに関する５分毎の心身状態の履歴が特定されている。なお、心身状態履歴データＤ４において特定される情報は、必ずしも５分毎である必要はなく、心身状態が特定されるタイミングについては適宜変更が可能である。
入力情報記憶領域Ｍ１０には、管理装置６０に入力された情報が記憶されている。例えば、入力情報記憶領域Ｍ１０には、端末９０を介して入力されたコマンドが記憶されている。
出力情報記憶領域Ｍ１１には、管理装置６０から他の装置へ出力される情報が記憶されている。例えば、出力情報記憶領域Ｍ１１には、端末９０に表示させる表示データＤ５（図１４）が記憶されている。
特徴データ記憶領域Ｍ１２は、人物ＰＳの一般的な特徴、並びに対象空間ＳＰで抽出された人物ＰＳの固有の特徴が個別に特定された特徴データＤ６が記憶されている。特徴データＤ６は、人物ＰＳ毎に作成される。ここでの「特徴」は、人物ＰＳを一意に特定するのに利用される情報であり、また人物ＰＳの集中度を個別に特定するのに利用される情報である。係る「特徴」は、様々であり、例えば人物ＰＳの部位（例えば頭、つむじ、顔、肩、腕、脚等）の形状、寸法、色、又は動作（動作速度、動作範囲、動作角度）等である。
（２−２）取得部６２
取得部６２は、各撮影ユニット４０から出力される撮影データＤ１を取得して撮影データ記憶領域Ｍ５に適宜格納する機能部である。
取得部６２は、各撮影ユニット４０から出力される撮影データＤ１を取得して撮影データ記憶領域Ｍ５に適宜格納する機能部である。
（２−３）抽出データ生成部６３
抽出データ生成部６３は、撮影データ記憶領域Ｍ５に記憶されている撮影データＤ１に含まれる人物ＰＳを抽出して集中度を判定する機能部である。抽出データ生成部６３は、人物抽出部６３１と、集中度判定部６３３と、を有している。
抽出データ生成部６３は、撮影データ記憶領域Ｍ５に記憶されている撮影データＤ１に含まれる人物ＰＳを抽出して集中度を判定する機能部である。抽出データ生成部６３は、人物抽出部６３１と、集中度判定部６３３と、を有している。
（２−３−１）人物抽出部６３１
人物抽出部６３１は、撮影データ記憶領域Ｍ５に記憶されている撮影データＤ１を取得して、取得した撮影データＤ１に含まれている人物ＰＳを個別に抽出する処理（抽出処理）を行う。人物抽出部６３１は、毎時、抽出処理を行う。抽出処理は、撮影データＤ１毎に（すなわち撮影データＤ１の送信元の撮影ユニット４０毎に）行われる。
人物抽出部６３１は、撮影データ記憶領域Ｍ５に記憶されている撮影データＤ１を取得して、取得した撮影データＤ１に含まれている人物ＰＳを個別に抽出する処理（抽出処理）を行う。人物抽出部６３１は、毎時、抽出処理を行う。抽出処理は、撮影データＤ１毎に（すなわち撮影データＤ１の送信元の撮影ユニット４０毎に）行われる。
人物抽出部６３１は、第１学習部６３２を有しており、機械学習を行えるように構成されている。ここでの第１学習部６３２は、「ニューラルネットワーク」や「ディープラーニング」等の手段を用いて機械学習を行う。係る学習はいわゆる教師あり学習及び教師なし学習のいずれであってもよい。
人物抽出部６３１による抽出処理は、所定の手段（公知技術を含む）を用いて行われる。例えば、人物抽出部６３１は、人物ＰＳが持つ特徴を予め定義される特徴データＤ６に基づいて人物ＰＳを抽出する（検出して特定する）。例えば、人物抽出部６３１は、撮影データＤ１において、人物ＰＳが持つ特徴を識別することで人物ＰＳを検出し、識別される特徴と特徴データＤ６に定義される特徴とを比較することで人物ＰＳを一意に特定する。
人物抽出部６３１による抽出処理の一例を、図１３に示す。図１３では、人物抽出部６３１が、複数のニューラルネットワーク（Ｎ１、Ｎ２、Ｎ３、Ｎ４）を用いて、対象空間ＳＰにおける人物ＰＳを抽出する例が示されている。
図１３では、まず、撮影データＤ１が第１ニューラルネットワークＮ１に入力される。第１ニューラルネットワークＮ１は、撮影データＤ１に含まれる各要素間の距離をそれぞれ検出（推定）する処理Ｐ１を実行する。
また、第２ニューラルネットワークＮ２には、撮影データＤ１とともに処理Ｐ１の結果が入力される。第２ニューラルネットワークＮ２は、処理Ｐ１の結果に基づき、撮影データＤ１に含まれる人物ＰＳの範囲を検出（推定）する処理Ｐ２を実行する。人物ＰＳの範囲の検出が可能な場合、人物ＰＳの移動を検出可能であり、後述の処理Ｐ３において当該人物ＰＳが有する特徴を取得可能である。
さらに、第３ニューラルネットワークＮ３には、処理Ｐ１の結果とともに処理Ｐ２の結果が入力される。第３ニューラルネットワークＮ３は、処理Ｐ１及び処理Ｐ２の結果に基づき、撮影データＤ１に含まれる人物ＰＳの特徴を検出し特定する処理Ｐ３を実行する。処理Ｐ３では、検出される人物ＰＳの特徴と、特徴データ記憶領域Ｍ１２に記憶される特徴データＤ６と、に基づいて人物ＰＳが一意に特定される。例えば、処理Ｐ３では、検出される人物ＰＳの各特徴と、特徴データ記憶領域Ｍ１２に記憶されている各特徴データＤ６と、の類似度が算出され、算出された類似度が所定の閾値以上となる特徴データＤ６の対象人物ＰＳが検出された特徴に一致する人物ＰＳとして抽出され、人物ＰＳが一意に特定される。また、検出される人物ＰＳの特徴と、類似度が所定の閾値以上である特徴データＤ６が特徴データ記憶領域Ｍ１２に記憶されていない場合には、当該特徴を有する人物ＰＳに関して新たに特徴データＤ６を生成して新規に検出された人物ＰＳとして記憶する。処理Ｐ３の結果、生成される特徴データＤ６は、例えば１００次元のベクトルデータである。
さらに、第４ニューラルネットワークＮ４には、処理Ｐ１の結果とともに処理Ｐ２の結果が入力される。第４ニューラルネットワークＮ４は、処理Ｐ１及び処理Ｐ２の結果に基づき、撮影データＤ１に含まれる人物ＰＳの対象空間ＳＰにおける位置（座標）を検出する処理Ｐ４を実行する。
このような態様で抽出処理が行われる場合、抽出データ生成部６３は、抽出処理において撮影データＤ１から各要素間の距離を推定し、推定した距離に基づき人物ＰＳを抽出しているといえる。
第１学習部６３２は、各種情報（例えば撮影データＤ１や広域ネットワークＮＷ１を介して取得可能な情報）を用いて、各人物ＰＳの特徴を適宜学習する。例えば、第１学習部６３２は、撮影データＤ１に含まれる人物ＰＳの特徴を個別具体的に学習し、対応する特徴データＤ６を適宜更新する。これにより、人物ＰＳの特徴の変動（例えば服装や髪型の変化等）に因る検出結果のゆらぎが抑制される。
人物抽出部６３１は、抽出処理の結果に基づき、抽出データＤ２（図８）を生成又は更新して抽出データ記憶領域Ｍ６に格納する。人物抽出部６３１は、抽出データＤ２において、抽出された人物ＰＳのＩＤ、検出された場所（所在場所）、検出された時刻（所在時刻）、を特定する情報を組み入れる。人物抽出部６３１は、撮影データＤ１の送信元の撮影ユニット４０毎に抽出データＤ２を生成する。
（２−３−２）集中度判定部６３３
集中度判定部６３３は、人物抽出部６３１によって抽出された人物ＰＳの集中度（覚醒度）を個別に判定する処理（集中度判定処理）を行う。集中度判定部６３３は、毎時、集中度判定処理（第１判定）を行う。抽出処理は、抽出された人物ＰＳ毎に行われる。
集中度判定部６３３は、人物抽出部６３１によって抽出された人物ＰＳの集中度（覚醒度）を個別に判定する処理（集中度判定処理）を行う。集中度判定部６３３は、毎時、集中度判定処理（第１判定）を行う。抽出処理は、抽出された人物ＰＳ毎に行われる。
集中度判定部６３３は、第２学習部６３４を有しており、機械学習を行えるように構成されている。ここでの第２学習部６３４は、「ニューラルネットワーク」や「ディープラーニング」等の手段を用いて機械学習を行う。係る学習はいわゆる教師あり学習及び教師なし学習のいずれであってもよい。
集中度判定部６３３による集中度判定処理は、所定の手段（公知技術を含む）を用いて行われる。例えば、集中度判定部６３３は、抽出された人物ＰＳの部位（例えば頭、つむじ、顔、目元、口元、肩、腕、又は脚等）の動作範囲、動作速度、動作角度又は色等によって判定される。集中度判定部６３３は、対象となる人物ＰＳに関する人物情報（ＴＢ２）や特徴データＤ６を加味して集中度を判定する。
より具体的には、集中度判定処理では、撮影データＤ１において抽出された人物ＰＳに関し、人物情報（ＴＢ２）や特徴データＤ６と比較して、各部の動作範囲、動作速度、動作角度及び色等の各種要素が、作業に集中していると想定される状態にあるか否かに基づいて、人物ＰＳの集中度が判定される。例えば、人物ＰＳの各部の動作範囲の変動量が所定時間以上、所定値未満であれば当該人物ＰＳは睡眠状態にあり集中度が低下している状態にあると判定される。また、例えば、人物ＰＳの各部があくびを頻繁にしていると想定される状態にあれば、当該人物ＰＳは集中度が低下している状態にあると判定される。
本実施形態では、集中度判定処理において、対象人物ＰＳの集中度がレベル１−１０の１０段階で（レベル１０に近いほど集中度が大きくなり、レベル１に近いほど集中度が小さくなるように）評価される。
第２学習部６３４は、各種情報（例えば撮影データＤ１や広域ネットワークＮＷ１を介して取得可能な情報）を用いて、人物ＰＳの集中度を判定するうえで用いられる情報、条件及びアルゴリズム等を適宜学習する。例えば、第２学習部６３４は、集中度に応じた人物ＰＳが有する特徴を個別具体的に学習し、対応する人物情報（ＴＢ２）や特徴データＤ６を適宜更新する。これにより、人物ＰＳの集中度が高精度に推定される。
集中度判定部６３３は、集中度判定処理の結果に基づき、抽出データＤ２（図８）を生成又は更新して、抽出データ記憶領域Ｍ６に格納する。集中度判定部６３３は、抽出データＤ２において、抽出された各人物ＰＳの集中度を特定する情報を組み入れる。
集中度判定部６３３は、所定のタイミングで集中度判定処理を繰返し実行する。
（２−４）集中度推移データ生成部６４
集中度推移データ生成部６４は、対象人物ＰＳの集中度の推移を特定する情報を含む集中度推移データＤ３を、抽出データＤ２に基づいて生成する。集中度推移データ生成部６４は、所定のタイミング（例えば５分周期）で集中度推移データＤ３を人物ＰＳ毎に生成する。集中度推移データ生成部６４は、生成した集中度推移データＤ３を集中度推移データ記憶領域Ｍ７に格納する。
集中度推移データ生成部６４は、対象人物ＰＳの集中度の推移を特定する情報を含む集中度推移データＤ３を、抽出データＤ２に基づいて生成する。集中度推移データ生成部６４は、所定のタイミング（例えば５分周期）で集中度推移データＤ３を人物ＰＳ毎に生成する。集中度推移データ生成部６４は、生成した集中度推移データＤ３を集中度推移データ記憶領域Ｍ７に格納する。
（２−５）心身状態判定部６５
心身状態判定部６５は、対象人物ＰＳの心身状態を個別に判定する機能部である。心身状態判定部６５は、判定部６５１と刺激発生部６５２とを有している。
心身状態判定部６５は、対象人物ＰＳの心身状態を個別に判定する機能部である。心身状態判定部６５は、判定部６５１と刺激発生部６５２とを有している。
判定部６５１は、集中度推移データＤ３において特定される集中度の推移を参照して対象人物ＰＳの心身状態を判定する処理（心身状態判定処理）を実行する。すなわち、判定部６５１は、集中度判定処理の判定結果に基づいて対象人物ＰＳの心身状態を判定する。判定部６５１は、人物情報記憶領域Ｍ４に記憶されている人物情報テーブルＴＢ２及び判定情報記憶領域Ｍ８に記憶されている判定情報（ＴＢ３）を用いて、心身状態判定処理（第２判定）を実行する。判定部６５１は、各人物ＰＳの集中度推移データＤ３毎に心身状態判定処理を実行する。換言すると、判定部６５１は、記憶部６１に記憶されている複数の集中度判定処理の結果に基づいて心身状態判定処理を実行する。
例えば、心身状態判定処理では、対象人物ＰＳ毎に、集中度推移データＤ３から特定される集中度と、対応する人物情報テーブルＴＢ２において定義されている集中度の基準値と、の比較結果に基づいて心身状態が判定される。例えば、心身状態判定処理においては、対象人物ＰＳに関して、（集中度推移データＤ３から特定される）集中度が（対応する人物情報テーブルＴＢ２において定義されている）基準値よりも２以上高い状態にある場合、心身状態「Ａ」と判定される。また、例えば、心身状態判定処理においては、対象人物ＰＳに関して、集中度が基準値よりも１高い状態にある場合、心身状態「Ｂ」と判定される。また、例えば、心身状態判定処理においては、対象人物ＰＳに関して、集中度が基準値と等しい状態にある場合、心身状態「Ｃ」と判定される。また、例えば、心身状態判定処理においては、対象人物ＰＳに関して、集中度が基準値よりも１低い状態にある場合、心身状態「Ｄ」と判定される。また、例えば、心身状態判定処理においては、対象人物ＰＳに関して、集中度が基準値よりも２低い状態にある場合、心身状態「Ｅ」と判定される。また、例えば、心身状態判定処理においては、対象人物ＰＳに関して、集中度が基準値よりも３以上低い状態にある場合、心身状態「Ｆ」と判定される。
判定部６５１は、所定のタイミング（例えば５分周期）で心身状態判定処理を実行する。判定部６５１は、心身状態判定処理を実行した後、処理結果を特定する情報（対象人物ＰＳの心身状態を特定する情報）を含む心身状態履歴データＤ４を生成又は更新する。判定部６５１は、生成又は更新した心身状態履歴データＤ４を心身状態履歴データ記憶領域Ｍ９に格納する。
刺激発生部６５２は、心身状態履歴データ記憶領域Ｍ９に記憶されている各心身状態履歴データＤ４において、所定の条件（刺激発生条件）を満たす人物ＰＳ（不調推定人物ＰＳ）が存在するか否かを検索する。刺激発生条件は、満たされる場合に心身状態の不調が推定される条件として定義されている。例えば刺激発生条件は、例えば直近の心身状態「Ｄ」「Ｅ」又は「Ｆ」の状態が所定期間を超えて継続する場合に満たされるものとして定義される。
刺激発生部６５２は、不調推定人物ＰＳが存在する対象空間ＳＰにおいて室内ユニット２０の運転状態（発停の切換、設定温度の増減、風量の増減、風向の変更等）を切り換える。例えば、刺激発生部６５２は、不調推定人物ＰＳの刺激に対する反応を観察すべく、不調推定人物ＰＳに向かって風が吹き出されるように室内ユニット２０の風向を切り換える。これにより、室内ユニット２０の運転状態が切り換えられ不調推定人物ＰＳに対して刺激が付与される。
刺激発生部６５２による処理によって不調推定人物ＰＳに対する刺激が付与された後、当該不調推定人物ＰＳの反応が集中度推移データＤ３に反映されることとなり、集中度推移データＤ３における集中度の変化に基づいて心身状態が判定部６５１によって判定され、当該判定結果が心身状態履歴データＤ４に反映される。すなわち、心身状態判定部６５は、対象空間ＳＰに配置されている室内ユニット２０の動作に対する対象人物ＰＳの反応に基づいて心身状態判定処理の判定結果を補正する。
（２−６）受付部６６
受付部６６は、管理装置に入力される情報を取得して入力情報記憶領域Ｍ１０に格納する。例えば、受付部６６は、端末９０を介して入力されるコマンドを取得して、入力情報記憶領域Ｍ１０に格納する。管理装置６０に対して入力されるコマンドは、例えば、特定の人物ＰＳの心身状態に関する情報（例えば現在の心身状態、又は所定期間における心身状態の履歴等を特定する情報等）の出力や、心身状態が悪化していると想定される人物ＰＳを特定する情報の出力を指示する出力要求コマンドである。出力要求コマンドにおいては、例えば人物ＰＳのＩＤ、氏名又は所属グループ等の情報を用いて対象となる人物ＰＳが指定される。
受付部６６は、管理装置に入力される情報を取得して入力情報記憶領域Ｍ１０に格納する。例えば、受付部６６は、端末９０を介して入力されるコマンドを取得して、入力情報記憶領域Ｍ１０に格納する。管理装置６０に対して入力されるコマンドは、例えば、特定の人物ＰＳの心身状態に関する情報（例えば現在の心身状態、又は所定期間における心身状態の履歴等を特定する情報等）の出力や、心身状態が悪化していると想定される人物ＰＳを特定する情報の出力を指示する出力要求コマンドである。出力要求コマンドにおいては、例えば人物ＰＳのＩＤ、氏名又は所属グループ等の情報を用いて対象となる人物ＰＳが指定される。
（２−７）情報検索部６７
情報検索部６７は、入力情報記憶領域Ｍ１０に記憶されている各心身状態履歴データＤ４において、所定の条件（通知条件）を満たす人物ＰＳ（不調人物ＰＳ）が存在するか否かを検索する。通知条件は、人物ＰＳの心身状態の悪化に伴い、予め登録されている通知先に連絡することが望ましい条件として、制御プログラムや人物情報テーブルＴＢ２等において定義されている。通知条件は、管理者や家族に通知することが望まれる程度に心身状態の悪化が想定される場合に満たされる。通知条件は、例えば直近の心身状態「Ｄ」「Ｅ」又は「Ｆ」の状態が所定期間を超えて継続する場合に満たされる。情報検索部６７は、不調人物ＰＳが存在する場合には、当該人物ＰＳに関して予め登録されている通知先（例えばメールアドレス）に、所定の情報（注意喚起情報）を送信する。注意喚起情報は、不調人物ＰＳの体調について上司や近親者に対して注意を喚起する情報であり、例えば電子メールである。
情報検索部６７は、入力情報記憶領域Ｍ１０に記憶されている各心身状態履歴データＤ４において、所定の条件（通知条件）を満たす人物ＰＳ（不調人物ＰＳ）が存在するか否かを検索する。通知条件は、人物ＰＳの心身状態の悪化に伴い、予め登録されている通知先に連絡することが望ましい条件として、制御プログラムや人物情報テーブルＴＢ２等において定義されている。通知条件は、管理者や家族に通知することが望まれる程度に心身状態の悪化が想定される場合に満たされる。通知条件は、例えば直近の心身状態「Ｄ」「Ｅ」又は「Ｆ」の状態が所定期間を超えて継続する場合に満たされる。情報検索部６７は、不調人物ＰＳが存在する場合には、当該人物ＰＳに関して予め登録されている通知先（例えばメールアドレス）に、所定の情報（注意喚起情報）を送信する。注意喚起情報は、不調人物ＰＳの体調について上司や近親者に対して注意を喚起する情報であり、例えば電子メールである。
また、情報検索部６７は、入力情報記憶領域Ｍ１０に格納された出力要求コマンドに基づき、処理を実行する。情報検索部６７は、出力要求コマンドにおいて指定される人物ＰＳに関し、記憶部６１に記憶されている各データ（人物情報テーブルＴＢ２や心身状態履歴データＤ４等）を参照して検索し、当該人物ＰＳの心身状態に関する情報を示す表示データＤ５を検索結果として生成する。表示データＤ５は、例えば図１４のような態様で生成される。図１４に示される表示データＤ５では、出力要求コマンドにおいて指定される人物ＰＳのＩＤが「０１１３９」であり氏名が「田中 ○○」であり所属グループ「Ｇ３」であって、「2018/03/05/18:00」から「2018/03/06/18:00」までの期間（指定期間）における心身状態の履歴が特定されている。情報検索部６７は、生成した表示データＤ５を出力情報記憶領域Ｍ１１に格納する。
（２−８）出力制御部６８
出力制御部６８は、出力情報記憶領域Ｍ１１に記憶されているデータを宛先となっている機器へ送信（出力）する。例えば、出力制御部６８は、出力情報記憶領域Ｍ１１に格納された表示データＤ５を、出力要求コマンドの送信元の端末９０へ送信する。これにより、情報検索部６７によって生成された表示データＤ５（心身状態判定処理の結果）が、出力要求コマンドの送信元の端末９０へ送信され、当該端末９０において出力（表示）される。また、出力制御部６８は、注意喚起情報を対応する通知先へ送信（出力）する。
出力制御部６８は、出力情報記憶領域Ｍ１１に記憶されているデータを宛先となっている機器へ送信（出力）する。例えば、出力制御部６８は、出力情報記憶領域Ｍ１１に格納された表示データＤ５を、出力要求コマンドの送信元の端末９０へ送信する。これにより、情報検索部６７によって生成された表示データＤ５（心身状態判定処理の結果）が、出力要求コマンドの送信元の端末９０へ送信され、当該端末９０において出力（表示）される。また、出力制御部６８は、注意喚起情報を対応する通知先へ送信（出力）する。
（３）管理装置６０による処理の流れ
以下、図１５及び図１６を参照して、管理装置６０の処理の流れの一例を説明する。図１５及び図１６は、管理装置６０の処理の流れの一例を示したフローチャートである。
以下、図１５及び図１６を参照して、管理装置６０の処理の流れの一例を説明する。図１５及び図１６は、管理装置６０の処理の流れの一例を示したフローチャートである。
管理装置６０は、図１５及び図１６のステップＳ１０１からステップＳ１１２に示すような流れで処理を実行する。なお、図１５及び図１６に示す処理の流れは、適宜変更が可能であり、処理が適正に行われる限り、いずれかのステップの順序を入れ換えてもよいし、いずれかのステップが同時に実行されてもよいし、図示しない他のステップが追加されてもよい。
ステップＳ１０１において、管理装置６０は、撮影データＤ１を受信していない場合（つまり記憶部６１に新たな撮影データＤ１が記憶されない）場合（すなわちＮＯの場合）には、ステップＳ１１１へ進む。一方、管理装置６０は、撮影データＤ１を受信している場合（つまり記憶部６１に新たな撮影データＤ１が記憶されている）場合（すなわちＹＥＳの場合）には、ステップＳ１０２へ進む。
ステップＳ１０２において、管理装置６０は、記憶部６１から撮影データＤ１を取得し、取得した撮影データＤ１に含まれる人物ＰＳを抽出する抽出処理を実行して、抽出データＤ２を生成する。その後、ステップＳ１０３へ進む。
ステップＳ１０３において、管理装置６０は、抽出処理の結果、人物ＰＳが抽出可能でない場合（撮影データＤ１において人物ＰＳが検出されない場合）、すなわちＮＯの場合には、ステップＳ１１１へ進む。一方、管理装置６０は、抽出処理の結果、人物ＰＳが抽出可能である場合（撮影データＤ１において人物ＰＳが検出された場合）、すなわちＹＥＳの場合には、ステップＳ１０４へ進む。
ステップＳ１０４において、管理装置６０は、抽出処理で抽出された人物ＰＳに関して、所定処理を実行する。例えば、管理装置６０は、抽出処理において抽出された人物ＰＳに関して、抽出データＤ２を生成又は更新する。また、管理装置６０は、抽出処理において抽出された人物ＰＳに関して、人物情報テーブルＴＢ２を生成又は更新する。また、管理装置６０は、抽出処理において抽出された人物ＰＳに関して、特徴を学習する。また、管理装置６０は、抽出処理において抽出された人物ＰＳに関して、特徴データＤ６を生成又は更新する。管理装置６０は、処理を行った後、ステップＳ１０５へ進む。
ステップＳ１０５において、管理装置６０は、抽出処理で抽出された人物ＰＳに関して、集中度判定処理を含む各種処理を実行する。例えば、管理装置６０は、抽出処理において抽出された人物ＰＳに関して、集中度判定処理を実行して集中度を判定し、判定結果を踏まえて抽出データＤ２を生成又は更新する。また、管理装置６０は、集中度を判定した人物ＰＳに関して、集中度推移データＤ３を生成又は更新する。また、管理装置６０は、集中度判定処理を実行した対象人物ＰＳに関して、特徴を学習する。また、管理装置６０は、集中度判定処理を実行した対象人物ＰＳに関して、特徴データＤ６を生成又は更新する。管理装置６０は、処理を行った後、ステップＳ１０６へ進む。
ステップＳ１０６において、管理装置６０は、抽出処理で抽出された人物ＰＳに関して、心身状態判定処理を含む各種処理を実行する。例えば、管理装置６０は、抽出処理において抽出された人物ＰＳに関して、心身状態判定処理を実行して集中度推移データＤ３に基づき心身状態を判定し、判定結果を踏まえて心身状態履歴データＤ４を生成又は更新する。また、管理装置６０は、集中度を判定した人物ＰＳに関して、集中度推移データＤ３を生成又は更新する。管理装置６０は、処理を行った後、ステップＳ１０７へ進む。
ステップＳ１０７において、管理装置６０は、心身状態履歴データＤ４を参照して不調推定人物ＰＳ（刺激発生条件を満たす人物ＰＳ）が存在しない場合（ＮＯの場合）には、ステップＳ１０９へ進む。一方、管理装置６０は、不調推定人物ＰＳが存在する場合（ＹＥＳの場合）には、ステップＳ１０８へ進む。
ステップＳ１０８において、管理装置６０は、不調推定人物ＰＳが存在する対象空間ＳＰにおいて室内ユニット２０の運転状態の切換（発停の切換、設定温度の増減、風量の増減、又は風向の変更等）を行う。これにより、室内ユニット２０の運転状態が切り換えられ不調推定人物ＰＳに対して刺激が付与される。管理装置６０は、処理を行った後、ステップＳ１０９へ進む。
ステップＳ１０９において、管理装置６０は、心身状態履歴データＤ４を参照して不調人物ＰＳ（通知条件を満たす人物ＰＳ）が存在しない場合（ＮＯの場合）には、ステップＳ１１１へ進む。一方、管理装置６０は、不調人物ＰＳが存在する場合（ＹＥＳの場合）には、ステップＳ１１０へ進む。
ステップＳ１１０において、管理装置６０は、対応する対象人物ＰＳに関して登録されている通知先に注意喚起情報を出力する。これにより、被通知者は、対象人物ＰＳに関して心身状態が不調であることを把握可能である。
ステップＳ１１１において、管理装置６０は、出力要求コマンドを受信していない場合（すなわちＮＯの場合）には、ステップＳ１０１に戻る。一方、管理装置６０は、出力要求コマンドを受信している場合（すなわちＹＥＳの場合）には、ステップＳ１１２へ進む。
ステップＳ１１２において、管理装置６０は、出力要求コマンドに対応する人物ＰＳに関して心身状態に関する情報を特定する表示データＤ５を生成する。管理装置６０は、生成した表示データＤ５を、出力要求コマンドの送信元の端末９０に出力する。これにより、生成された表示データＤ５が、出力要求コマンドの送信元の端末９０において表示される。管理装置６０は、処理を行った後、ステップＳ１０１に戻る。
（４）特徴
（４−１）
上記実施形態に係る管理システム１００は、対象空間ＳＰに設置される撮影ユニット４０と、撮影データＤ１（撮影ユニット４０が撮影した画像）に含まれる対象人物ＰＳを抽出する人物抽出部６３１と、集中度判定処理を実行する集中度判定部６３３と、人物抽出部６３１によって抽出された対象人物ＰＳの集中度を判定する集中度判定部６３３と、集中度判定処理の結果に基づいて対象人物ＰＳの心身状態を判定する心身状態判定処理を実行する心身状態判定部６５と、を有している。
（４−１）
上記実施形態に係る管理システム１００は、対象空間ＳＰに設置される撮影ユニット４０と、撮影データＤ１（撮影ユニット４０が撮影した画像）に含まれる対象人物ＰＳを抽出する人物抽出部６３１と、集中度判定処理を実行する集中度判定部６３３と、人物抽出部６３１によって抽出された対象人物ＰＳの集中度を判定する集中度判定部６３３と、集中度判定処理の結果に基づいて対象人物ＰＳの心身状態を判定する心身状態判定処理を実行する心身状態判定部６５と、を有している。
これにより、撮影データＤ１（対象空間ＳＰに設置される撮影ユニット４０の撮影画像）を用いて対象人物ＰＳが抽出され、抽出された対象人物ＰＳに関して集中度が判定されるとともに集中度の判定結果に基づき心身状態が判定されるようになっている。その結果、対象人物ＰＳの心身状態を機械的に把握することが可能となっている。また、各人物ＰＳの心身状態に関して、人手による調査に係るコスト増大が抑制可能となっている。また、精神疾患や体調不良については初期段階での対策が早期回復に重要であるところ、早期発見が可能となっている。
（４−２）
上記実施形態において、集中度判定処理の結果を蓄積する記憶部６１を有しており、集中度判定部６３３は集中度判定処理を繰返し実行し、心身状態判定部６５は記憶部６１に記憶される複数の集中度判定処理の結果に基づいて心身状態判定処理を実行している。これにより、対象人物ＰＳの心身状態を高精度に把握することが可能となっている。
上記実施形態において、集中度判定処理の結果を蓄積する記憶部６１を有しており、集中度判定部６３３は集中度判定処理を繰返し実行し、心身状態判定部６５は記憶部６１に記憶される複数の集中度判定処理の結果に基づいて心身状態判定処理を実行している。これにより、対象人物ＰＳの心身状態を高精度に把握することが可能となっている。
（４−３）
上記実施形態において、心身状態判定部６５は、対象空間ＳＰに配置されている空気調和装置１０の動作に対する対象人物ＰＳの反応に基づいて、心身状態判定処理の判定結果を補正する。これにより、心身状態判定処理の判定結果が、空気調和装置１０の動作に対する対象人物ＰＳの反応に基づいて補正されるようになっている。その結果、対象人物ＰＳの心身状態をさらに高精度に把握することが可能となっている。
上記実施形態において、心身状態判定部６５は、対象空間ＳＰに配置されている空気調和装置１０の動作に対する対象人物ＰＳの反応に基づいて、心身状態判定処理の判定結果を補正する。これにより、心身状態判定処理の判定結果が、空気調和装置１０の動作に対する対象人物ＰＳの反応に基づいて補正されるようになっている。その結果、対象人物ＰＳの心身状態をさらに高精度に把握することが可能となっている。
（４−４）
上記実施形態において、人物抽出部６３１は第１学習部６３２を含み、第１学習部６３２は対象人物ＰＳが有する特徴を学習する。これにより、対象人物ＰＳの抽出及び個人の特定を高精度に行うことが可能となっている。
上記実施形態において、人物抽出部６３１は第１学習部６３２を含み、第１学習部６３２は対象人物ＰＳが有する特徴を学習する。これにより、対象人物ＰＳの抽出及び個人の特定を高精度に行うことが可能となっている。
（４−５）
上記実施形態において、集中度判定部６３３は第２学習部６３４を含み、第２学習部６３４は集中度に応じた対象人物ＰＳが有する特徴を学習する。これにより、集中度判定処理において対象人物ＰＳの集中度の判定を高精度に行うことが可能となっている。
上記実施形態において、集中度判定部６３３は第２学習部６３４を含み、第２学習部６３４は集中度に応じた対象人物ＰＳが有する特徴を学習する。これにより、集中度判定処理において対象人物ＰＳの集中度の判定を高精度に行うことが可能となっている。
（４−６）
上記実施形態において、心身状態判定処理の結果を出力するための端末９０（出力部）を有している。これにより、ユーザは、管理装置６０の処理結果を容易に把握可能となっている。
上記実施形態において、心身状態判定処理の結果を出力するための端末９０（出力部）を有している。これにより、ユーザは、管理装置６０の処理結果を容易に把握可能となっている。
（４−７）
上記実施形態に係る管理システム１００は、撮影ユニット４０は、対象空間ＳＰに設置される室内ユニット２０に配置される。室内ユニット２０に撮影ユニット４０が配置されることにより、対象空間ＳＰ内で広範囲において人物ＰＳを抽出することが可能となっている。
上記実施形態に係る管理システム１００は、撮影ユニット４０は、対象空間ＳＰに設置される室内ユニット２０に配置される。室内ユニット２０に撮影ユニット４０が配置されることにより、対象空間ＳＰ内で広範囲において人物ＰＳを抽出することが可能となっている。
（５）変形例
上記実施形態は、以下の変形例に示すように適宜変形が可能である。なお、各変形例は、矛盾が生じない範囲で他の変形例と組み合わせて適用されてもよい。
上記実施形態は、以下の変形例に示すように適宜変形が可能である。なお、各変形例は、矛盾が生じない範囲で他の変形例と組み合わせて適用されてもよい。
（５−１）変形例１
上記実施形態では、撮影ユニット４０は、対象空間ＳＰの天井ＣＩに埋めこまれる天井埋込型の室内ユニット２０内に配置されている。しかし、撮影ユニット４０の配置態様は、必ずしもこれに限定されず、適宜変更が可能である。例えば、いずれか／全ての撮影ユニット４０は、対象空間ＳＰの天井から吊り下げられる天井吊下型の室内ユニット２０内に配置されてもよいし、対象空間ＳＰの側壁ＳＷに設置される壁掛型の室内ユニット２０内に配置されてもよい。また、例えば、いずれか／全ての撮影ユニット４０は、対象空間ＳＰの天井又は天井付近に配置される限り、必ずしも室内ユニット２０内に配置される必要はなく、他の機器内に配置されてもよいし、独立して設置されてもよい。
上記実施形態では、撮影ユニット４０は、対象空間ＳＰの天井ＣＩに埋めこまれる天井埋込型の室内ユニット２０内に配置されている。しかし、撮影ユニット４０の配置態様は、必ずしもこれに限定されず、適宜変更が可能である。例えば、いずれか／全ての撮影ユニット４０は、対象空間ＳＰの天井から吊り下げられる天井吊下型の室内ユニット２０内に配置されてもよいし、対象空間ＳＰの側壁ＳＷに設置される壁掛型の室内ユニット２０内に配置されてもよい。また、例えば、いずれか／全ての撮影ユニット４０は、対象空間ＳＰの天井又は天井付近に配置される限り、必ずしも室内ユニット２０内に配置される必要はなく、他の機器内に配置されてもよいし、独立して設置されてもよい。
（５−２）変形例２
上記実施形態では、抽出処理が図１３に示すような態様で行われる例について説明した。しかし、抽出処理は、他の態様によって行われてもよいことはもちろんである。例えば、抽出処理は、ニューラルネットワーク以外の手段を用いて実行されてもよい。例えば、管理者等によって予め登録されている人物ＰＳの特徴を定義したデータに基づいて、係る特徴が撮影データＤ１から抽出されることで人物ＰＳが抽出・特定されてもよい。また、抽出処理においては、必ずしも人物ＰＳの動作に基づいて人物ＰＳが抽出される必要はない。すなわち、抽出処理において用いられる人物ＰＳの特徴については適宜変更が可能である。
上記実施形態では、抽出処理が図１３に示すような態様で行われる例について説明した。しかし、抽出処理は、他の態様によって行われてもよいことはもちろんである。例えば、抽出処理は、ニューラルネットワーク以外の手段を用いて実行されてもよい。例えば、管理者等によって予め登録されている人物ＰＳの特徴を定義したデータに基づいて、係る特徴が撮影データＤ１から抽出されることで人物ＰＳが抽出・特定されてもよい。また、抽出処理においては、必ずしも人物ＰＳの動作に基づいて人物ＰＳが抽出される必要はない。すなわち、抽出処理において用いられる人物ＰＳの特徴については適宜変更が可能である。
また、抽出処理は、必ずしも毎時行われる必要はなく、所定のタイミングで行われてもよい。例えば、抽出処理は、定期的に（例えば５分周期で）行われてもよい。
（５−３）変形例３
上記実施形態では、撮影データＤ１は、対象空間ＳＰの所定範囲を所定のピクセルで表わした画像データ（動画データ）を含んでいた。しかし、撮影データＤ１の形式については設置環境や設計仕様等に応じて適宜変更が可能である。例えば、撮影データＤ１は、対象空間ＳＰの所定範囲を所定のピクセルで表わした画像データ（静止画）であってもよい。
上記実施形態では、撮影データＤ１は、対象空間ＳＰの所定範囲を所定のピクセルで表わした画像データ（動画データ）を含んでいた。しかし、撮影データＤ１の形式については設置環境や設計仕様等に応じて適宜変更が可能である。例えば、撮影データＤ１は、対象空間ＳＰの所定範囲を所定のピクセルで表わした画像データ（静止画）であってもよい。
（５−４）変形例４
上記実施形態では、一の対象空間ＳＰに１台の撮影ユニット４０が配置されている。しかし、撮影ユニット４０の配置態様については、必ずしもこれに限定されず、適宜変更が可能である。例えば、一の対象空間ＳＰに複数台の撮影ユニット４０が配置されてもよい。係る場合、複数の撮影ユニット４０が撮影した各撮影データＤ１に基づき人物ＰＳの特徴が識別される。すなわち、一の対象空間ＳＰにおいて異なる撮影角度で撮影された撮影データＤ１に基づいて抽出処理及び集中度判定処理が行われることから、人物ＰＳの抽出、個人の特定、集中度の判定を高精度に行うことが可能である。
上記実施形態では、一の対象空間ＳＰに１台の撮影ユニット４０が配置されている。しかし、撮影ユニット４０の配置態様については、必ずしもこれに限定されず、適宜変更が可能である。例えば、一の対象空間ＳＰに複数台の撮影ユニット４０が配置されてもよい。係る場合、複数の撮影ユニット４０が撮影した各撮影データＤ１に基づき人物ＰＳの特徴が識別される。すなわち、一の対象空間ＳＰにおいて異なる撮影角度で撮影された撮影データＤ１に基づいて抽出処理及び集中度判定処理が行われることから、人物ＰＳの抽出、個人の特定、集中度の判定を高精度に行うことが可能である。
（５−５）変形例５
上記実施形態では、撮影ユニット情報が図７に示されるような撮影ユニット情報テーブルＴＢ１として生成されている。撮影ユニット情報は、必ずしも係る態様で生成される必要はなく、撮影ユニット情報の生成態様については適宜変更が可能である。
上記実施形態では、撮影ユニット情報が図７に示されるような撮影ユニット情報テーブルＴＢ１として生成されている。撮影ユニット情報は、必ずしも係る態様で生成される必要はなく、撮影ユニット情報の生成態様については適宜変更が可能である。
（５−６）変形例６
上記実施形態では、人物情報は、例えば図８に示されるような人物情報テーブルＴＢ２として生成されている。人物情報は、必ずしも係る態様で生成される必要はなく、人物情報の生成態様については適宜変更が可能である。すなわち、人物情報テーブルＴＢ２は、図８に含まれる情報のいずれかに代えて他の情報（例えば人物ＰＳの寸法、人物ＰＳの状態、及び人物ＰＳ間の関係性等の情報）を含んでいてもよい。
上記実施形態では、人物情報は、例えば図８に示されるような人物情報テーブルＴＢ２として生成されている。人物情報は、必ずしも係る態様で生成される必要はなく、人物情報の生成態様については適宜変更が可能である。すなわち、人物情報テーブルＴＢ２は、図８に含まれる情報のいずれかに代えて他の情報（例えば人物ＰＳの寸法、人物ＰＳの状態、及び人物ＰＳ間の関係性等の情報）を含んでいてもよい。
（５−７）変形例７
上記実施形態では、判定情報は、例えば図１１に示されるような判定情報テーブルＴＢ３として生成されている。判定情報は、必ずしも係る態様で生成される必要はなく、判定情報の生成態様については適宜変更が可能である。すなわち、判定情報テーブルＴＢ３は、図１１に含まれる情報のいずれかに代えて他の情報を含んでいてもよい。
上記実施形態では、判定情報は、例えば図１１に示されるような判定情報テーブルＴＢ３として生成されている。判定情報は、必ずしも係る態様で生成される必要はなく、判定情報の生成態様については適宜変更が可能である。すなわち、判定情報テーブルＴＢ３は、図１１に含まれる情報のいずれかに代えて他の情報を含んでいてもよい。
（５−８）変形例８
上記実施形態では、抽出データＤ２が図９に示されるような態様で生成されている。しかし、抽出データＤ２は、必ずしも係る態様で生成される必要はなく、抽出データＤ２の生成態様については適宜変更が可能である。例えば、抽出データＤ２は、図９に含まれる情報のいずれかに代えて他の情報を含んでいてもよい。
上記実施形態では、抽出データＤ２が図９に示されるような態様で生成されている。しかし、抽出データＤ２は、必ずしも係る態様で生成される必要はなく、抽出データＤ２の生成態様については適宜変更が可能である。例えば、抽出データＤ２は、図９に含まれる情報のいずれかに代えて他の情報を含んでいてもよい。
（５−９）変形例９
上記実施形態では、集中度推移データＤ３が図１０に示されるような態様で生成されている。しかし、集中度推移データＤ３は、必ずしも係る態様で生成される必要はなく、集中度推移データＤ３の生成態様については適宜変更が可能である。例えば、集中度推移データＤ３は、図１０に含まれる情報のいずれかに代えて他の情報を含んでいてもよい。
上記実施形態では、集中度推移データＤ３が図１０に示されるような態様で生成されている。しかし、集中度推移データＤ３は、必ずしも係る態様で生成される必要はなく、集中度推移データＤ３の生成態様については適宜変更が可能である。例えば、集中度推移データＤ３は、図１０に含まれる情報のいずれかに代えて他の情報を含んでいてもよい。
（５−１０）変形例１０
上記実施形態では、心身状態履歴データＤ４が図１２に示されるような態様で生成されている。しかし、心身状態履歴データＤ４は、必ずしも係る態様で生成される必要はなく、心身状態履歴データＤ４の生成態様については適宜変更が可能である。例えば、心身状態履歴データＤ４は、図１２に含まれる情報のいずれかに代えて他の情報を含んでいてもよい。
上記実施形態では、心身状態履歴データＤ４が図１２に示されるような態様で生成されている。しかし、心身状態履歴データＤ４は、必ずしも係る態様で生成される必要はなく、心身状態履歴データＤ４の生成態様については適宜変更が可能である。例えば、心身状態履歴データＤ４は、図１２に含まれる情報のいずれかに代えて他の情報を含んでいてもよい。
（５−１１）変形例１１
上記実施形態では、表示データＤ５が図１４に示されるような態様で生成されている。しかし、表示データＤ５は、必ずしも係る態様で生成される必要はなく、表示データＤ５の生成態様については適宜変更が可能である。例えば、表示データＤ５は、図１４に含まれる情報のいずれかに代えて他の情報を含んでいてもよい。また、例えば、出力要求コマンドが人物ＰＳの直近の状態を要求するものである場合には、表示データＤ５は、当該人物ＰＳの最新の心身状態のみを単に特定するものであってもよい。また、例えば、出力要求コマンドが人物ＰＳの現在の状態を要求するものである場合には、指定された人物ＰＳが存在する対象空間ＳＰを撮影する撮影ユニット４０の撮影データＤ１を表示データＤ５として出力させてもよい。
上記実施形態では、表示データＤ５が図１４に示されるような態様で生成されている。しかし、表示データＤ５は、必ずしも係る態様で生成される必要はなく、表示データＤ５の生成態様については適宜変更が可能である。例えば、表示データＤ５は、図１４に含まれる情報のいずれかに代えて他の情報を含んでいてもよい。また、例えば、出力要求コマンドが人物ＰＳの直近の状態を要求するものである場合には、表示データＤ５は、当該人物ＰＳの最新の心身状態のみを単に特定するものであってもよい。また、例えば、出力要求コマンドが人物ＰＳの現在の状態を要求するものである場合には、指定された人物ＰＳが存在する対象空間ＳＰを撮影する撮影ユニット４０の撮影データＤ１を表示データＤ５として出力させてもよい。
（５−１２）変形例１２
上記実施形態では、管理装置６０は、撮影データＤ１において人物ＰＳを抽出した後、抽出された人物ＰＳに関して、所定処理を実行している（図１５のステップＳ１０４）。ここで、図１５のステップＳ１０４の処理のいずれかについては適宜省略されてもよい。例えば、管理装置６０は、必ずしも抽出処理において抽出された人物ＰＳに関して特徴を学習する必要はない。また、例えば、管理装置６０は、必ずしも抽出処理において抽出された人物ＰＳに関して特徴データＤ６を生成又は更新する必要はない。
上記実施形態では、管理装置６０は、撮影データＤ１において人物ＰＳを抽出した後、抽出された人物ＰＳに関して、所定処理を実行している（図１５のステップＳ１０４）。ここで、図１５のステップＳ１０４の処理のいずれかについては適宜省略されてもよい。例えば、管理装置６０は、必ずしも抽出処理において抽出された人物ＰＳに関して特徴を学習する必要はない。また、例えば、管理装置６０は、必ずしも抽出処理において抽出された人物ＰＳに関して特徴データＤ６を生成又は更新する必要はない。
（５−１３）変形例１３
上記実施形態では、管理装置６０は、集中度判定処理を実行した後、対象人物ＰＳに関して、所定処理を実行している（図１５のステップＳ１０５）。ここで、図１５のステップＳ１０５の処理のいずれかについては適宜省略されてもよい。例えば、管理装置６０は、必ずしも集中度判定処理を実行した対象人物ＰＳに関して特徴を学習する必要はない。また、例えば、管理装置６０は、必ずしも集中度判定処理を実行した対象人物ＰＳに関して特徴データＤ６を生成又は更新する必要はない。
上記実施形態では、管理装置６０は、集中度判定処理を実行した後、対象人物ＰＳに関して、所定処理を実行している（図１５のステップＳ１０５）。ここで、図１５のステップＳ１０５の処理のいずれかについては適宜省略されてもよい。例えば、管理装置６０は、必ずしも集中度判定処理を実行した対象人物ＰＳに関して特徴を学習する必要はない。また、例えば、管理装置６０は、必ずしも集中度判定処理を実行した対象人物ＰＳに関して特徴データＤ６を生成又は更新する必要はない。
（５−１４）変形例１４
上記実施形態では、管理装置６０（集中度判定部６３３）は、集中度判定処理において、人物ＰＳの部位の動作範囲、動作速度、動作角度又は色等に基づき人物ＰＳの集中度を判定していた。しかし、集中度判定処理において、用いられる人物ＰＳの特徴については適宜変更が可能である。例えば、管理装置６０は、集中度判定処理において、人物ＰＳの発汗量や体温に基づいて集中度を判定してもよい。その場合、対象空間ＳＰにおいて人物ＰＳの発汗量や体温を測定する所定のセンサが配置されてもよい。
上記実施形態では、管理装置６０（集中度判定部６３３）は、集中度判定処理において、人物ＰＳの部位の動作範囲、動作速度、動作角度又は色等に基づき人物ＰＳの集中度を判定していた。しかし、集中度判定処理において、用いられる人物ＰＳの特徴については適宜変更が可能である。例えば、管理装置６０は、集中度判定処理において、人物ＰＳの発汗量や体温に基づいて集中度を判定してもよい。その場合、対象空間ＳＰにおいて人物ＰＳの発汗量や体温を測定する所定のセンサが配置されてもよい。
（５−１５）変形例１５
上記実施形態では、集中度判定部６３３は、毎時、集中度判定処理を行っていた。しかし、必ずしもこれに限定されず、集中度判定部６３３は、所定のタイミング（例えば５分周期）で集中度判定処理を繰返し実行するように構成されてもよい。
上記実施形態では、集中度判定部６３３は、毎時、集中度判定処理を行っていた。しかし、必ずしもこれに限定されず、集中度判定部６３３は、所定のタイミング（例えば５分周期）で集中度判定処理を繰返し実行するように構成されてもよい。
（５−１６）変形例１６
上記実施形態では、集中度が１０段階で評価されていた。しかし、集中度は必ずしも係る態様で評価される必要はなく、集中度は、設計仕様や設置環境に応じて定義されればよい。例えば集中度は、９以下又は１１以上の段階で評価されてもよい。
上記実施形態では、集中度が１０段階で評価されていた。しかし、集中度は必ずしも係る態様で評価される必要はなく、集中度は、設計仕様や設置環境に応じて定義されればよい。例えば集中度は、９以下又は１１以上の段階で評価されてもよい。
（５−１７）変形例１７
上記実施形態では、心身状態がＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆの６段階で評価されていた。しかし、心身状態は必ずしも係る態様で評価される必要はなく、心身状態は、設計仕様や設置環境に応じて定義されればよい。例えば心身状態は、５以下又は７以上の段階で評価されてもよい。
上記実施形態では、心身状態がＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆの６段階で評価されていた。しかし、心身状態は必ずしも係る態様で評価される必要はなく、心身状態は、設計仕様や設置環境に応じて定義されればよい。例えば心身状態は、５以下又は７以上の段階で評価されてもよい。
（５−１８）変形例１８
上記実施形態では、抽出データ生成部６３は、撮影データＤ１に基づき人物ＰＳの特徴を学習する第１学習部６３２を有している。しかし、抽出データ生成部６３は、必ずしも第１学習部６３２を有している必要はない。
上記実施形態では、抽出データ生成部６３は、撮影データＤ１に基づき人物ＰＳの特徴を学習する第１学習部６３２を有している。しかし、抽出データ生成部６３は、必ずしも第１学習部６３２を有している必要はない。
また、上記実施形態では、抽出データ生成部６３は、集中度に応じた人物ＰＳの特徴を学習する第２学習部６３４を有している。しかし、抽出データ生成部６３は、必ずしも第２学習部６３４を有している必要はない。
一方、心身状態判定部６５は、人物ＰＳの心身状態の判定方法を適宜学習する（すなわち機械学習を行う）学習部を有していてもよい。
（５−１９）変形例１９
上記実施形態では、管理装置６０は、抽出処理で抽出された全ての人物ＰＳの集中度判定及び／又は心身状態判定を行っていた。しかし、必ずしもこれに限定されず、管理装置６０は、予め登録された特定の人に限って集中度判定及び／又は心身状態判定を行うようにしてもよい。
上記実施形態では、管理装置６０は、抽出処理で抽出された全ての人物ＰＳの集中度判定及び／又は心身状態判定を行っていた。しかし、必ずしもこれに限定されず、管理装置６０は、予め登録された特定の人に限って集中度判定及び／又は心身状態判定を行うようにしてもよい。
（５−２０）変形例２０
上記実施形態では、管理システム１００が、複数（６つ）の対象空間ＳＰを含む対象施設１において適用されている。しかし、管理システム１００が適用される対象施設１における対象空間ＳＰの数については適宜変更が可能である。例えば、管理システム１００は、７以上又は５以下の対象空間ＳＰを含む対象施設に適用されてもよい。また、例えば、管理システム１００は、単一の対象空間ＳＰを含む対象施設に適用されてもよい。
上記実施形態では、管理システム１００が、複数（６つ）の対象空間ＳＰを含む対象施設１において適用されている。しかし、管理システム１００が適用される対象施設１における対象空間ＳＰの数については適宜変更が可能である。例えば、管理システム１００は、７以上又は５以下の対象空間ＳＰを含む対象施設に適用されてもよい。また、例えば、管理システム１００は、単一の対象空間ＳＰを含む対象施設に適用されてもよい。
（５−２１）変形例２１
上記実施形態では、端末９０が管理装置６０に対して出力要求コマンドを入力する「入力部」として機能している。しかし、必ずしもこれに限定されず、端末９０以外の装置を係る「入力部」として機能させてもよい。例えばリモコン３０、サーバ５０又は他の装置を係る「入力部」として機能させてもよい。
上記実施形態では、端末９０が管理装置６０に対して出力要求コマンドを入力する「入力部」として機能している。しかし、必ずしもこれに限定されず、端末９０以外の装置を係る「入力部」として機能させてもよい。例えばリモコン３０、サーバ５０又は他の装置を係る「入力部」として機能させてもよい。
また、上記実施形態では、端末９０が出力要求コマンドに対する処理結果（表示データＤ５）を出力する「出力部」として機能している。しかし、必ずしもこれに限定されず、端末９０以外の装置を係る「出力部」として機能させてもよい。例えばリモコン３０、サーバ５０又は他の装置を係る「出力部」として機能させてもよい。
また、「出力部」における情報の出力態様としては、必ずしもデータの表示には限定されない。例えば、「出力部」が音声を出力可能なスピーカを有している場合には、音声データを出力させることで出力要求コマンドに対する処理結果が出力されてもよい。
（５−２２）変形例２２
上記実施形態では、各ユニット間（例えば、室外ユニット制御部１８―室内ユニット制御部２５間、室内ユニット制御部２５―室内ユニット制御部２５間、室内ユニット制御部２５―リモコン制御部３５間、及び室内ユニット制御部２５―撮影ユニット４０間）において、通信線を用いて通信ネットワークが構成されていた。しかし、各ユニット間においては、通信線に加えて／通信線に代えて、電波や赤外線を用いた無線通信によって通信ネットワークが構成されてもよいことはもちろんである。また、室外ユニット制御部１８又はサーバ５０は、通信線に加えて／通信線に代えて、無線通信によって広域ネットワークＮＷ１に接続されてもよい。
上記実施形態では、各ユニット間（例えば、室外ユニット制御部１８―室内ユニット制御部２５間、室内ユニット制御部２５―室内ユニット制御部２５間、室内ユニット制御部２５―リモコン制御部３５間、及び室内ユニット制御部２５―撮影ユニット４０間）において、通信線を用いて通信ネットワークが構成されていた。しかし、各ユニット間においては、通信線に加えて／通信線に代えて、電波や赤外線を用いた無線通信によって通信ネットワークが構成されてもよいことはもちろんである。また、室外ユニット制御部１８又はサーバ５０は、通信線に加えて／通信線に代えて、無線通信によって広域ネットワークＮＷ１に接続されてもよい。
（５−２３）変形例２３
上記実施形態では、サーバ５０は、広域ネットワークＮＷ１を介して室外ユニット制御部１８、室内ユニット制御部２５及びリモコン制御部３５と通信可能に構成されていたが、ＬＡＮ（ローカル・エリア・ネットワーク）を介してこれらのユニットと通信可能に構成されてもよい。
上記実施形態では、サーバ５０は、広域ネットワークＮＷ１を介して室外ユニット制御部１８、室内ユニット制御部２５及びリモコン制御部３５と通信可能に構成されていたが、ＬＡＮ（ローカル・エリア・ネットワーク）を介してこれらのユニットと通信可能に構成されてもよい。
（５−２４）変形例２４
上記実施形態では、管理装置６０は、室外ユニット制御部１８、室内ユニット制御部２５、リモコン制御部３５及びサーバ５０が通信ネットワークを介して接続されることで構成されている。しかし、管理装置６０の構成態様は、必ずしもこれに限定されず、他の態様で構成されてもよい。例えば、管理装置６０の構成機器として、室外ユニット制御部１８、室内ユニット制御部２５、リモコン制御部３５及びサーバ５０のいずれかが省略されてもよい。また、例えば、室外ユニット制御部１８、室内ユニット制御部２５、リモコン制御部３５及びサーバ５０、のいずれかに代えて／とともに、別の機器が通信ネットワークを介して接続されることで管理装置６０が構成されてもよい。また、管理装置６０は、必ずしも広域ネットワークＮＷ１に跨って構成される必要はなく、ＬＡＮに接続される機器のみで構成されてもよい。
上記実施形態では、管理装置６０は、室外ユニット制御部１８、室内ユニット制御部２５、リモコン制御部３５及びサーバ５０が通信ネットワークを介して接続されることで構成されている。しかし、管理装置６０の構成態様は、必ずしもこれに限定されず、他の態様で構成されてもよい。例えば、管理装置６０の構成機器として、室外ユニット制御部１８、室内ユニット制御部２５、リモコン制御部３５及びサーバ５０のいずれかが省略されてもよい。また、例えば、室外ユニット制御部１８、室内ユニット制御部２５、リモコン制御部３５及びサーバ５０、のいずれかに代えて／とともに、別の機器が通信ネットワークを介して接続されることで管理装置６０が構成されてもよい。また、管理装置６０は、必ずしも広域ネットワークＮＷ１に跨って構成される必要はなく、ＬＡＮに接続される機器のみで構成されてもよい。
（６）
以上、実施形態を説明したが、特許請求の範囲に記載の趣旨及び範囲から逸脱することなく、形態や詳細の多様な変更が可能なことが理解されるであろう。
以上、実施形態を説明したが、特許請求の範囲に記載の趣旨及び範囲から逸脱することなく、形態や詳細の多様な変更が可能なことが理解されるであろう。
本開示は、心身状態認識システムに利用可能である。
１ ：対象施設
１０ ：空気調和装置（空気調和機）
１５ ：室外ユニット
１８ ：室外ユニット制御部
２０、（２０ａ―２０ｆ）：室内ユニット（空調室内機）
２５ ：室内ユニット制御部
３０、（３０ａ―３０ｆ）：リモコン
３５ ：リモコン制御部
４０、（４０ａ―４０ｆ）：撮影ユニット（撮影機器）
４１ ：撮影部
４２ ：撮影データ生成部
４３ ：撮影データ出力部
５０ ：サーバ
６０ ：管理装置
６１ ：記憶部
６２ ：取得部
６３ ：抽出データ生成部
６４ ：集中度推移データ生成部
６５ ：心身状態判定部
６６ ：受付部
６７ ：情報検索部
６８ ：出力制御部
９０ ：端末（出力部）
１００ ：管理システム（心身状態認識システム）
６３１ ：人物抽出部
６３２ ：第１学習部
６３３ ：集中度判定部
６３４ ：第２学習部
６５１ ：判定部
６５２ ：刺激発生部
ＣＩ ：天井
Ｄ１ ：撮影データ
Ｄ２ ：抽出データ
Ｄ３ ：集中度推移データ
Ｄ４ ：心身状態履歴データ
Ｄ５ ：表示データ
Ｄ６ ：特徴データ
ＧＰ ：ガス連絡配管
ＬＰ ：液連絡配管
Ｍ１ ：プログラム情報記憶領域
Ｍ２ ：環境情報記憶領域
Ｍ３ ：システム情報記憶領域
Ｍ４ ：人物情報記憶領域
Ｍ５ ：撮影データ記憶領域
Ｍ６ ：抽出データ記憶領域
Ｍ７ ：集中度推移データ記憶領域
Ｍ８ ：判定情報記憶領域
Ｍ９ ：心身状態履歴データ記憶領域
Ｍ１０ ：入力情報記憶領域
Ｍ１１ ：出力情報記憶領域
Ｍ１２ ：特徴データ記憶領域
Ｎ１ ：第１ニューラルネットワーク
Ｎ２ ：第２ニューラルネットワーク
Ｎ３ ：第３ニューラルネットワーク
Ｎ４ ：第４ニューラルネットワーク
ＮＷ１ ：広域ネットワーク
ＰＳ ：人物
ＳＰ、（ＳＰ１―ＳＰ６）：対象空間
ＳＷ ：側壁
ＴＢ１ ：撮影ユニット情報テーブル
ＴＢ２ ：人物情報テーブル
ＴＢ３ ：判定情報テーブル
ｃｂ１―ｃｂ４ ：通信線
１０ ：空気調和装置（空気調和機）
１５ ：室外ユニット
１８ ：室外ユニット制御部
２０、（２０ａ―２０ｆ）：室内ユニット（空調室内機）
２５ ：室内ユニット制御部
３０、（３０ａ―３０ｆ）：リモコン
３５ ：リモコン制御部
４０、（４０ａ―４０ｆ）：撮影ユニット（撮影機器）
４１ ：撮影部
４２ ：撮影データ生成部
４３ ：撮影データ出力部
５０ ：サーバ
６０ ：管理装置
６１ ：記憶部
６２ ：取得部
６３ ：抽出データ生成部
６４ ：集中度推移データ生成部
６５ ：心身状態判定部
６６ ：受付部
６７ ：情報検索部
６８ ：出力制御部
９０ ：端末（出力部）
１００ ：管理システム（心身状態認識システム）
６３１ ：人物抽出部
６３２ ：第１学習部
６３３ ：集中度判定部
６３４ ：第２学習部
６５１ ：判定部
６５２ ：刺激発生部
ＣＩ ：天井
Ｄ１ ：撮影データ
Ｄ２ ：抽出データ
Ｄ３ ：集中度推移データ
Ｄ４ ：心身状態履歴データ
Ｄ５ ：表示データ
Ｄ６ ：特徴データ
ＧＰ ：ガス連絡配管
ＬＰ ：液連絡配管
Ｍ１ ：プログラム情報記憶領域
Ｍ２ ：環境情報記憶領域
Ｍ３ ：システム情報記憶領域
Ｍ４ ：人物情報記憶領域
Ｍ５ ：撮影データ記憶領域
Ｍ６ ：抽出データ記憶領域
Ｍ７ ：集中度推移データ記憶領域
Ｍ８ ：判定情報記憶領域
Ｍ９ ：心身状態履歴データ記憶領域
Ｍ１０ ：入力情報記憶領域
Ｍ１１ ：出力情報記憶領域
Ｍ１２ ：特徴データ記憶領域
Ｎ１ ：第１ニューラルネットワーク
Ｎ２ ：第２ニューラルネットワーク
Ｎ３ ：第３ニューラルネットワーク
Ｎ４ ：第４ニューラルネットワーク
ＮＷ１ ：広域ネットワーク
ＰＳ ：人物
ＳＰ、（ＳＰ１―ＳＰ６）：対象空間
ＳＷ ：側壁
ＴＢ１ ：撮影ユニット情報テーブル
ＴＢ２ ：人物情報テーブル
ＴＢ３ ：判定情報テーブル
ｃｂ１―ｃｂ４ ：通信線
Claims (7)
- 対象空間（ＳＰ）に設置される撮影機器（４０）と、
前記撮影機器が撮影した画像に含まれる対象人物（ＰＳ）を抽出する人抽出部（６３１）と、
前記人抽出部によって抽出された前記対象人物の集中度を判定する第１判定を実行する集中度判定部（６３３）と、
前記第１判定の結果に基づいて前記対象人物のストレスを判定する第２判定を実行する心身状態判定部（６５）と、
前記対象人物に対応する通知先を記憶する記憶部と、
前記第２判定の結果がストレス状態の悪化である場合に、前記通知先に通知を行う通知部と、
を備える、
心身状態認識システム（１００）。 - 前記記憶部は、前記第１判定の結果を更に蓄積し、
前記集中度判定部は、所定のタイミングで前記第１判定を繰り返し実行し、
前記心身状態判定部は、前記記憶部に記憶される複数の前記第１判定の結果に基づいて前記第２判定を実行する、
請求項１に記載の心身状態認識システム（１００）。 - 前記心身状態判定部は、前記対象空間に配置されている空気調和機（２０）の動作に対する前記対象人物の反応に基づいて、前記第２判定の判定結果を補正する、
請求項１又は２に記載の心身状態認識システム（１００）。 - 前記人抽出部は、前記対象人物が有する特徴を学習する第１学習部（６３２）を含む、
請求項１から３のいずれか１項に記載の心身状態認識システム（１００）。 - 前記集中度判定部は、前記集中度に応じた前記対象人物が有する特徴を学習する第２学習部（６３４）を含む、
請求項１から４のいずれか１項に記載の心身状態認識システム（１００）。 - 前記第２判定の結果を出力するための出力部（９０）をさらに備える、
請求項１から５のいずれか１項に記載の心身状態認識システム（１００）。 - 前記撮影機器は、前記対象空間に設置される空調室内機（２０）に配置される、
請求項１から６のいずれか１項に記載の心身状態認識システム（１００）。
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