JP6925564B1 - 快適性解析装置、環境制御用指令装置、および快適性解析方法 - Google Patents

Abstract

快適性解析装置は、表示部と第１制御部と入力部と認知構造構築部とを備える。表示部は、環境に対する利用者の快適度合い、および、当該快適度合いの原因である環境要因を抽出するためのアンケートを表示する。第１制御部は、アンケート期間において複数回、当該アンケートを表示するよう表示部を制御する。入力部は、複数回表示されたアンケートの各々に対する回答の入力を、利用者から受け付ける。認知構造構築部は、複数回表示されたアンケートの各々に対する回答を用いて、快適度合いおよび環境要因を時系列で抽出し、利用者の快適性に関する認知構造を示す認知構造モデルを構築する。

Description

本開示は、入力された快適性に関する評価を用いて、当該快適性について解析する快適性解析装置、快適性解析装置の解析結果に基づいて、環境を制御する環境制御装置に指令を行う環境制御用指令装置、および、当該快適性解析装置が実行する快適性解析方法に関するものである。

環境における利用者の温度に関する快適感を表す指標として、ＩＳＯ（International Organization for Standardization）またはＡＳＨＲＡＥ（American Society of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers）で採用されているＰＭＶ（Predicted Mean Vote）が知られている。ＰＭＶは、温熱環境要因および人的要因から算出される。温熱環境要因としては、例えば、空気温度、湿度、気流の流速、および、周囲の壁からの放射熱を示す輻射温度等が挙げられる。人的要因としては、例えば、着衣量、代謝量、および活動量等が挙げられる。

ＰＭＶ値が±０．５以内、換言すると、あるＰＭＶ値においてどの程度の割合の利用者が不快を感じるかの予測値に相当する予測不快者率が１０％以下である状態が、快適な環境として推奨されている。このため、室内のＰＭＶに影響する温熱環境要因を制御することによってＰＭＶ値を変化させ、利用者の快適度合いを向上させる技術がある。しかしながら、人が感じる暑さおよび寒さに関しての感覚である温熱感の感じ方には個人差があるため、実際のところ、ＰＭＶ値が±０．５以内の推奨環境であっても、当該環境下における利用者は快適感を感じられない場合があり、不快者率が１０％を超える可能性もある。つまり、室内の温熱環境に対して人が知覚する快適感は、主観的指標であり、ＰＭＶのような客観的指標と必ずしも一対一で対応するわけではない虞がある。これに対し、利用者個人に合わせた温熱環境の制御を行うために、利用者の主観による温熱特性の申告により、個人差を判定し、その結果を用いて温熱環境を制御するいくつかの手法が存在する。

特許文献１に係る温熱特性推定装置は、利用者の主観による温熱特性を取得する。具体的には、温熱特性推定装置は、周辺環境の気温について、利用者から、当該利用者の主観に応じた段階別の評価を得る。例えば、温熱特性推定装置は、利用者から、「暑い」、「ちょうどよい」、および「寒い」の３段階のうちのいずれかの評価を得る。そして、これにより、温熱特性推定装置は、利用者が暑がりであるか、寒がりであるか、または冷え性であるかなどの温熱特性を取得する。

温熱特性推定装置は、被験者が例えば「ちょうどよい」と評価する快適温度として推定される室温における、皮膚温の温度分布を、複数の型に類別したデータベースを有している。当該データベースは、複数の被験者の皮膚温の温度分布を計測した結果に基づいて作成されたデータベースである。なお、当該型を、温熱タイプと記載する。当該温熱タイプは、快適温度となる室温、皮膚温の平均値、および、皮膚温の標準偏差を、個人差を判定するためのパラメータとする。

温度特性推定装置は、取得した利用者の温熱特性から推定される快適温度の温熱環境において、利用者の身体における特定の複数部位について温度計測装置が計測した皮膚温を取得する。そして、温熱特性推定装置は、利用者が快適と感じる快適温度での室温、および、利用者の特定の複数部位の皮膚温等を用いて、当該データベースの内容と照合を行って、利用者の温熱タイプを特定する。そして、当該温熱タイプの情報を用いて、室内の環境が制御される。

特開２０１５−１０７２３号公報

上述の温熱特性推定装置は、事前に一度取得した情報にのみ基づいて個人を分類するものである。しかし、１日における利用者の行動および体調変化等により、快適性に影響を及ぼす要因は、時間的に変化すると考えられる。例えば、室内環境が一定であったとしても、その部屋に入室、滞在、作業、休憩および退室するという一連のタイムコースの中で、人が感じる主観的な快適度合いと、快適感または不快感をもたらす要因とは変化しうる。そのため、利用者の快適性を解析し、当該利用者が快適となるよう環境を制御するためには、時間的変化に即した、利用者の快適度合いと、利用者の快適性に影響を与える要因とを明確に関連付ける情報が必要になると考えられる。

本開示は、上記課題を解決するためになされたものであり、利用者の快適度合いと、当該快適度合いの原因である環境要因とを時系列で抽出して、利用者の認知構造を高い精度で示す認知構造モデルを構築する快適性解析装置、当該快適性解析装置による情報を用いて、環境を制御する環境制御装置に指令を行う環境制御用指令装置、および、利用者の認知構造を高い精度で示す認知構造モデルを当該快適性解析装置が構築するための快適性解析方法を提供することを目的とする。

本開示に係る快適性解析装置は、利用者の快適性について解析する快適性解析装置であって、複数の異なる時点のそれぞれにおいて、前記利用者の快適度合い、前記利用者の感覚を示す感覚情報、および、前記快適度合いの原因である環境要因を示す情報の入力を受け付ける入力部と、前記入力部に入力された、前記快適度合い、前記感覚情報、および、前記環境要因を示す情報を時系列で抽出して、前記利用者の前記快適性に関する認知構造モデルを構築する認知構造構築部と、を備え、前記認知構造構築部は、前記快適度合いを上位、前記感覚情報を中位、前記環境要因を示す情報を下位に設定した前記認知構造モデルを構築するものである。

本開示に係る環境制御用指令装置は、利用者の快適性について解析する快適性解析装置による解析結果に基づいて、環境を制御する１以上の環境制御装置に対して指令を行う環境制御用指令装置であって、前記快適性解析装置は、複数の異なる時点のそれぞれにおいて、前記利用者の快適度合い、前記利用者の感覚を示す感覚情報、および、前記快適度合いの原因である環境要因を示す情報の入力を受け付け、入力された、前記快適度合い、前記感覚情報、および、前記環境要因を示す情報を時系列で抽出して、前記利用者の前記快適性に関する認知構造モデルを構築し、前記認知構造モデルに基づいて、前記利用者の前記快適性に関係する、該利用者の特性を解析し、構築された前記認知構造モデルは、前記快適度合いが上位、前記感覚情報が中位、前記環境要因を示す情報が下位に設定されているものであって、環境制御用指令装置は、前記利用者の前記特性を示す解析結果を、前記快適性解析装置から取得する第１通信部と、前記第１通信部が取得した前記解析結果を用いて、前記利用者に対する環境条件を算出する条件算出部と、前記１以上の環境制御装置と通信する第２通信部と、前記条件算出部が算出した前記環境条件に基づく処理を、前記１以上の環境制御装置に実行させるための指令を、該１以上の環境制御装置に送信するよう前記第２通信部を制御する第２制御部と、を備える。
本開示に係る快適性解析方法は、利用者の快適性について解析する快適性解析方法であって、複数の異なる時点のそれぞれにおいて、前記利用者の快適度合い、前記利用者の感覚を示す感覚情報、および、前記快適度合いの原因である環境要因を示す情報の入力を受け付ける受付工程と、前記受付工程で受け付けられた、前記快適度合い、前記感覚情報、および、前記環境要因を示す情報を時系列で抽出して、前記利用者の前記快適性に関する認知構造モデルを構築する認知構造構築工程と、を含み、前記認知構造構築工程において、前記快適度合いを上位、前記感覚情報を中位、前記環境要因を示す情報を下位に設定した前記認知構造モデルを構築するものである。

本開示に係る快適性解析装置および快適性解析方法によれば、利用者の快適度合い、感覚情報、および、環境要因を示す情報を時系列で抽出し、認知構造モデルの構築において、快適度合い、感覚情報、および環境要因を示す情報を、それぞれ、上位、中位、下位に設定することにより、利用者の認知構造を高い精度で示す認知構造モデルを構築することができる。

実施の形態１に係る快適性解析装置の機能ブロックを例示する図である。 実施の形態１における表示部に表示されたアンケートを例示する図である。 認知構造モデルの一例を示す図である。 快適環境生成システムの構成を例示する図である。 快適性解析装置による解析処理を例示するフローチャートである。 環境制御用指令装置と環境制御装置とによる、環境の制御処理を例示するフローチャートである。 実施の形態３に係る環境制御用指令装置に含まれる機能ブロックを例示する図である。

以下、実施の形態を図面に基づいて説明する。なお、以下の図面では各構成部材の大きさの関係が実際のものとは異なる場合がある。

実施の形態１．
図１は、実施の形態１に係る快適性解析装置の機能ブロックを例示する図である。快適性解析装置１は、経験抽出法に基づいて、利用者の快適性に関する情報を収集する。そして、快適性解析装置１は、収集した当該情報を用いて、利用者に快適な環境を提供するために必要となる利用者の特性を解析する。なお、経験抽出法とは、日常生活を送る調査対象者に対して、数日間に亘り、１日数回、定刻または無作為な時刻等において、測定または情報収集等を行う調査手法である。また、利用者の特性とは、暑がり、寒がり、身体の末端部分が冷えやすい、下腹部が冷えやすい、または、筋肉質で脂肪燃焼量が多い等の、利用者の性質を指すものとする。また、実施の形態１においては、理解容易のために利用者が１人である場合を例に挙げて説明する。

図１に示すように、快適性解析装置１は、第１制御部１０、表示部１１、入力部１２、第１記憶部１３、認知構造構築部１４、および、特性解析部１５を備える。第１制御部１０は、表示部１１、入力部１２、第１記憶部１３、認知構造構築部１４、および、特性解析部１５を制御する。表示部１１は、第１制御部１０からの指示に従ってアンケートを表示する。なお、当該アンケートは利用者に対して快適性について問うものである。

第１制御部１０は、アンケートの実施のために設けられた数日間または数ヶ月間等の期間に亘り、特定の時刻またはランダムな時刻等において、１日複数回、アンケート内容を表示するよう表示部１１を制御する。なお、アンケートの実施のために設けられた期間を、以下では、アンケート期間と記載する。入力部１２は、利用者からの快適性解析装置１への入力を受け付ける。表示部１１にアンケートが表示される度、利用者が当該アンケートに対する回答を快適性解析装置１に入力することにより、当該快適性解析装置１は、快適性に関する情報を時系列で収集することができる。なお、快適性に関する情報とは、例えば、温冷感、気温、湿度、音、照度、天気、生活習慣、または体調等に起因する快適度合いを示す情報を含む情報である。

図２は、実施の形態１における表示部に表示されたアンケートを例示する図である。当該アンケートは、評点法および自由記述法によって、利用者に回答させるものである。図２におけるアンケートの設問（１）は、評点法による質問であり、現在の環境における利用者の快適度合いを、７段階の数値によって回答させるものである。図２に示す一例においては、快適性解析装置１は、「１」から「７」までの各自然数が割り当てられたポインタの中から、利用者に１つのポインタを選択させる。利用者は、入力部１２を介して、いずれかのポインタを選択する。なお、快適性解析装置１は、ポインタを用いる以外に、利用者に快適度合いを示す数値を入力させるものであってもよい。以下では、上記「１」から「７」までの自然数のように快適度合いを示す数値、および、「快適」または「不快」等の快適度合いを示す文章データ等の情報を、快適度合いを示す情報と記載する。また、快適度合いを示す情報を単に快適度合いと記載する場合もあるとする。

図２では、より大きなポインタの数値が、より高い快適度合いを示す。例えば、「１」は「とても不快」であることを示し、「７」は「とても快適」であることを示す。図２に示す例では、ポインタの個数を７つとしているが、これに限らず、例えば５つでもよいし、その他の個数であってもよい。

図２におけるアンケートの設問（２）は、自由記述法によって回答させる質問である。また、設問（２）は、ラダーリング法に基づいて、設問（１）に対する利用者の回答理由を問うものである。すなわち、設問（２）は、設問（１）において、快適度合いを示す数値として利用者が選択した数値の、選択の要因を利用者に問うものである。例えば、設問（２）は、設問（１）において利用者が選択した数値が「不快」であることを示す場合には、その「不快」の原因となる「暑い」または「寒い」等の文章を回答させるものである。

更に、設問（２）は、利用者が「暑い」または「寒い」等と感じることになった要因を、利用者に回答させるものでもある。例えば、冷房が効いていないことにより、利用者が暑さを感じているような場合には、設問（２）において利用者は、「冷房が効いていない」という要因も回答する。これらの「暑い」、「寒い」、または「冷房が効いていない」等の、環境に関係する要因を、以下、環境要因と記載する場合もあるとする。なお、上述の、快適性に関する情報には、快適度合い以外に、当該快適度合いの原因である環境要因を示す情報が含まれる。

快適性解析装置１は、更に設問（３）において、設問（２）において利用者が回答した環境要因による好ましさの度合いを、例えば、「１」から「５」までの自然数が割り当てられた５段階のポインタにより回答させる。当該ポインタの数値は、大きいほど、高い快適度合いを示し、「１」が「とても不快」、「５」が「とても快」であることを示す。このように、設問（３）において快適性解析装置１が、利用者が設問（２）で回答した環境要因による快適度合いを問う理由は、環境要因が利用者の感情に与える影響を抽出するためである。そして、後述する認知構造構築部１４によって構築される、利用者の認知構造を示す認知構造モデルの正確性を向上させるためである。当該認知構造モデルは、当該利用者の特性の解析において用いられる。

快適性解析装置１は、利用者の快適性に関する情報のみではなく、利用者の覚醒度合いまたは沈静度合いを回答させるアンケートを表示し、利用者の覚醒度合いまたは沈静度合いを示す情報を収集する。なお、以下では、覚醒度合いまたは沈静度合いを、纏めて覚醒度合いと記載する。快適性解析装置１が覚醒度合いを示す情報を収集する理由は、環境要因が利用者の感情に与える影響を抽出するためである。そして、認知構造構築部１４が構築する認知構造モデルの正確性を向上させるためである。

図１を再度参照する。第１制御部１０は、図２に例示するようなアンケートを表示するよう表示部１１を制御し、当該アンケートにおける各質問に対する回答の入力を受け付けるよう入力部１２を制御する。第１制御部１０は、入力部１２がアンケートの回答の入力を受け付けた日時と、入力された快適性に関する情報とを関連付けて第１記憶部１３に記憶する。そして、第１制御部１０は、アンケート期間において、快適性に関する情報を第１記憶部１３に蓄積させる。なお、上述したラダーリング法によるアンケートであって、自由記述法によって回答させるアンケートにより、快適性解析装置１は、温冷感以外にも、気温、湿度、音、照度、天気、気候変動、生活習慣、または体調等の環境要因を示す情報を得ることができる。また、経験抽出法によるアンケートによって、快適性解析装置１は、時々刻々と変化する快適度合いと環境要因とについての情報を得ることができる。

ここで、経験抽出法を用いる場合における他のメリットについても説明すると、次のことが挙げられる。１つ目のメリットとしては、経験抽出法を用いてのアンケートにおいては、回答者の想起バイアスが入りにくく、回答の歪曲が起こりにくいことが挙げられる。２つ目のメリットとしては、経験抽出法に基づくアンケートの結果は、時間解像度が高いため、快適性解析装置１は、特定の時刻における事象が快適性に与える度合いを抽出しやすくなることが挙げられる。３つ目のメリットとしては、快適性解析装置１は、複数時点でのデータを収集することにより、日常生活において生じうる様々な煩雑な要因であって、快適性には関係しない要因を排除できることが挙げられる。

認知構造構築部１４は、上述したアンケートの結果を元に、評価グリッド法に基づいて、快適性に影響を与える環境要因を抽出し、利用者の快適性に関する認知構造を示すモデルを構築する。当該モデルを以下では、認知構造モデルと記載する。認知構造モデルは、快適度合いと環境要因との因果関係を明らかにしたものであり、快適度合いと、当該快適度合いの原因である環境要因とを階層的に表したものである。実施の形態１における認知構造モデルにおいては、環境要因を示す情報が下位項目として設定され、「暑い」または「寒い」等の感覚情報が中位に設定され、抽象的価値判断である「快適」または「不快」等の快適度合いを示す情報が上位に設定される。

以下、認知構造モデルにおける情報の設定処理について具体的に説明する。認知構造構築部１４は、評点法による回答内容から快適度合いを取得し、当該快適度合いを上位概念として設定する。そして認知構造構築部１４は、次の自由記述法による回答内容から、当該快適度合いを動機付ける感覚内容を示す形容詞または名詞等の単語または語句等を抽出し、抽出した単語または語句等を感覚情報として中位に設定する。また、認知構造構築部１４は、当該自由記述法による回答内容から、当該快適度合いおよび当該感覚内容の原因である環境要因を示す形容詞または名詞等の単語または語句等を抽出し、抽出した単語または語句等を、環境要因を示す情報として下位項目に設定する。図３は、認知構造モデルの一例を示す図である。図３は、図２に示すアンケートにおいて、設問（１）で「１」にポインタが設定され、設問（２）で「寒い」との文章データが設定され、更に設問（２）で「冬なのに暖房が効いていない」との文章データが設定された場合における認知構造モデルを示す。図３に示すように、認知構造構築部１４は、上位概念として「とても不快」、中位概念として「寒い」、下位項目として「冬」と「暖房が効いていない」を設定した認知構造モデルを構築する。なお、認知構造モデルは、アンケートが実施される毎に、内容が追加および修正等される。

当該認知構造モデルにより、利用者の快適性を向上させるために制御すべき因子と制御内容とが明らかになる。例えば、図３の場合では、制御すべき因子は気温であり、制御内容は、例えば空気調和機に暖房運転を開始させるか、暖房運転における設定温度を高くするものとなる。なお、快適度合いに対して、複数の環境要因が関連付けられる場合において、利用者の快適性の向上のために制御すべき因子と制御内容とが不明確となる場合もありうる。例えば、認知構造モデルにおいて、不快であることを示す情報が、寒いという感覚情報と関連付けられ、更に、風が強いことを示す情報、および、暖房が効いていないことを示す情報と関連付けられている場合には、風量と温度のうちどちらを優先的に制御すべきなのか不明確となりうる。快適性解析装置１は、図２に例示した設問（３）によって、各環境要因によって引き起こされる快適度合いを問うことによって、どの環境要因が快適度合いに最も影響しているのかを抽出し、どの環境因子を優先して制御すべきかを抽出することができるようになる。

認知構造構築部１４は、温冷感以外に、気流、音、照度、天気、気候、生活習慣、体調、季節、および湿度等のうちの少なくとも１つを、快適度合いの原因として、認知構造モデルにおいて快適度合いと関連付けて含ませてもよい。これにより、利用者の快適性に対して気流または音等が与える影響が明確になる。

特性解析部１５は、認知構造構築部１４が構築した認知構造モデルに基づいて、利用者の快適性に関係する特性を解析する。具体的には、特性解析部１５は、認知構造モデルが示す、快適性に影響する環境要因を示す情報を用いて、クラスター分析などの統計的な分析を行い、利用者の特性を分類する。特性解析部１５は、認知構造モデルから、例えば、利用者が他の利用者と比べて低い気温で暑さを感じるタイプであると判定できる場合には、暑がりとして分類する。なお、この場合には、快適性解析装置１は、室内の気温を測定する温度センサを有するか、または当該温度センサから気温を取得するものでもよく、取得した気温と、利用者の快適度合いとの因果関係を示す認知構造モデルから暑がりとして分類することができる。

なお、認知構造モデルが、環境要因として、温冷感以外にも、気流、音、照度、天気、気候、生活習慣、体調、季節、および湿度等のうちの少なくとも１つを含むものであれば、特性解析部１５は、当該認知構造モデルを用いることによって、利用者個人の快適性について、より詳細に分類を行うことができる。

特性解析部１５による解析結果は、図４に例示される快適環境生成システム１００において用いられる。以下、図４を参照して、快適環境生成システム１００について説明する。図４は、快適環境生成システムの構成を例示する図である。快適環境生成システム１００は、上記快適性解析装置１、環境制御用指令装置２、および１以上の環境制御装置３を有する。環境制御用指令装置２は、快適性解析装置１における特性解析部１５による解析結果を、当該快適性解析装置１から取得する。そして、環境制御用指令装置２は、当該解析結果に応じて、各環境制御装置３に対し、利用者にとって快適な環境となるよう指令を行う。

環境制御装置３は、気温、気流、湿度、照度または色温度等の環境条件を制御する装置である。環境制御装置３は、例えば、空気調和機、暖房器具、もしくは冷房器具等の気温を制御する装置、空気調和機もしくは扇風機等の気流を制御する装置、加湿器もしくは除湿器等の湿度を制御する装置、または、照明器具等の照度もしくは色温度を制御する装置などである。

環境制御用指令装置２は、第２制御部２０、第１通信部２１、第２記憶部２２、条件算出部２３、および第２通信部２４を備える。第２制御部２０は、第１通信部２１、条件算出部２３、および第２通信部２４等を制御する。第１通信部２１は、第２制御部２０からの指示に従って快適性解析装置１との間で通信を行い、特性解析部１５による解析結果を快適性解析装置１から取得する。

第２記憶部２２は、各環境制御装置３のパラメータに関する情報を記憶する。なお、当該パラメータは、環境制御装置３による処理に関するパラメータである。例えば、環境制御装置３が空気調和機である場合には、当該パラメータは、設定温度、冷房と暖房の別、または風量等となる。

条件算出部２３は、特性解析部１５による解析結果に基づいて、利用者の快適性を担保する最適な環境を生成するために必要な環境条件を算出する。例えば、利用者が、室温２２［℃］において最も快適であると感じる場合には、当該環境条件は、室温が２２［℃］であることである。利用者の快適性に必要な環境条件は、制御されるべき上記環境制御装置３のパラメータと、設定されるべき当該パラメータの値とを示す。上述のように環境条件が室温２２［℃］である場合には、制御されるべきパラメータは、例えば、空気調和機の設定温度に相当し、設定されるべき当該設定温度の摂氏温度での値は２２となる。そのため、環境制御用指令装置２は、利用者の快適性のため必要な環境条件として、各環境制御装置３のパラメータの値を算出するものとする。なお、当該パラメータの値をパラメータ値と記載する場合もあるとする。

第２通信部２４は、第２制御部２０からの指示に基づいて、各環境制御装置３との間で通信を行う。第２通信部２４は、第２制御部２０からの指示に従って、各環境制御装置３に対して、条件算出部２３が算出したパラメータ値を用いた処理を行うよう指令を送信する。例えば、環境制御用指令装置２は、特性解析部１５による解析結果が、利用者が暑がりであることを示すと共に、アンケートを行った時点の気温において当該利用者が快適な状態にないことを示す場合には、現在の気温を、当該アンケートの回答時の気温よりも低くするよう空気調和機または冷房器具等の環境制御装置３に対して指令を行うか、または、当該利用者に風を送るよう空気調和機または扇風機等の環境制御装置３に指令を行う。

以下、上記快適性解析装置１および環境制御用指令装置２の各ハードウェア構成について説明する。快適性解析装置１による機能は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）またはＭＰＵ（Micro Processing Unit）等のプロセッサと、ＲＯＭ（Read Only Memory）またはＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリと、液晶ディスプレイまたはＣＲＴ（Cathode Ray Tube）等を含む表示装置と、キーボード、マウス、またはタッチパネル等の入力装置と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の記憶装置と、通信インターフェース回路等と、を含む構成により実現可能である。表示部１１による機能は、当該表示装置によって実現できる。入力部１２による機能は、当該入力装置によって実現できる。第１記憶部１３による機能は、当該記憶装置または当該メモリによって実現できる。第１制御部１０による制御機能、認知構造構築部１４による認知構造モデルの構築機能、および特性解析部１５による解析機能は、プロセッサが、メモリに記憶されている各種プログラムを読み出して実行することにより実現できる。なお、認知構造構築部１４は、構築した認知構造モデルを、第１記憶部１３に記憶してもよいが、認知構造構築部１４自身に記憶してもよく、その場合における認知構造構築部１４による記憶機能は、上記メモリまたは上記記憶装置によって実現することができる。特性解析部１５が環境制御用指令装置２に対して解析結果を出力する機能は、上記通信インターフェース回路によって実現することができる。なお、快適性解析装置１による全部または一部の機能は、専用のハードウェアにより実現するものでもよい。

環境制御用指令装置２による機能は、例えば、ＣＰＵまたはＭＰＵ等のプロセッサと、ＲＯＭまたはＲＡＭ等のメモリと、通信インターフェース回路と、ＨＤＤ等の記憶装置等とを含む構成により実現可能である。第２制御部２０および条件算出部２３による各機能は、プロセッサが、メモリに記憶されている各種プログラムを読み出して実行することにより実現できる。第１通信部２１および第２通信部２４による各機能は、当該通信インターフェース回路を用いて実現できる。第２記憶部２２による機能は、当該メモリまたは当該記憶装置により実現できる。環境制御用指令装置２による全部または一部の機能は、専用のハードウェアにより実現するものでもよい。

以下、図５および図６を参照しながら、実施の形態１における快適環境生成システム１００における処理の流れについて説明する。図５は、快適性解析装置による解析処理を例示するフローチャートである。図６は、環境制御用指令装置と環境制御装置とによる、環境の制御処理を例示するフローチャートである。

図５に示すステップＳ１において第１制御部１０は、現時点がアンケート期間にあるか否かを判定する。現時点がアンケート期間にない場合には（ステップＳ１：ＮＯ）、快適性解析装置１は処理を終了する。現時点がアンケート期間にある場合には（ステップＳ１：ＹＥＳ）、ステップＳ２において第１制御部１０は、現在の時間がアンケートの実施時間であるか否かを判定する。なお、アンケートの実施時間とは、アンケートの実施が予定されている時間である。アンケートは、特定の時刻において行われるものであってもよいし、予め定められた時間間隔を挟んで行われるものであってもよいし、あるいは、ランダムに選出された時間間隔を挟んで行われるものであってもよい。

ステップＳ２において第１制御部１０が、現在の時間がアンケートの実施時間ではないと判定した場合には（ステップＳ２：ＮＯ）、第１制御部１０は、ステップＳ２に処理を戻し、アンケートの実施時間となるまで待機する。現在の時間がアンケートの実施時間である場合には（ステップＳ２：ＹＥＳ）、ステップＳ３において第１制御部１０は、図２に例示したような評点法と自由記述法とを用いたアンケートを表示するよう表示部１１を制御する。表示部１１は、第１制御部１０からの指示に応じて、当該アンケートを表示する。ステップＳ４において入力部１２は、利用者からのアンケートの回答を受け付ける。なお、当該一例においては、快適性解析装置１には、利用者の回答が確実に入力されるものとして説明する。

ステップＳ５において認知構造構築部１４は、アンケート結果に基づいて、利用者の認知構造モデルを構築する。ステップＳ６において第１制御部１０は、アンケート期間が終了したか否かを判定する。アンケート期間が終了していない場合には（ステップＳ６：ＮＯ）、第１制御部１０は、処理をステップＳ２に戻す。アンケート期間が終了した場合には（ステップＳ６：ＹＥＳ）、ステップＳ７において特性解析部１５は、クラスター分析などの統計的分析手法などを用いて、認知構造モデルから、利用者の特性を解析する。ステップＳ８において特性解析部１５は、解析結果を環境制御用指令装置２に出力する。ステップＳ８における処理後、快適性解析装置１は処理を終了する。

なお、図５に示す処理では、ステップＳ５において認知構造構築部１４は、ステップＳ４におけるアンケートの回答の入力の度に認知構造モデルを構築している。これによって、アンケート期間において、アンケートが実施される度に、認知構造モデルにデータが追加されたり、認知構造モデルの更新が行われたりする。しかし、これに代え、認知構造構築部１４は、アンケートの実施回数が一定の回数に達してから認知構造モデルを構築してもよいし、アンケート結果を示すデータが一定の量に達してから、認知構造モデルを構築してもよい。この場合には、第１制御部１０は、複数回に亘るアンケートの回答結果を第１記憶部１３に蓄積して記憶し、認知構造構築部１４は、蓄積されたアンケート結果の内容から認知構造モデルを生成してもよい。なお、図５に示す処理が行われる場合には、快適性解析装置１は、第１記憶部１３を備えなくともよい。

図６に示すステップＳ１０において第２制御部２０は、第１通信部２１が快適性解析装置１における特性解析部１５から、解析結果を取得したか否かを判定する。第１通信部２１が解析結果を取得しない間（ステップＳ１０：ＮＯ）、環境制御用指令装置２は、処理をステップＳ１０に留める。第１通信部２１が解析結果を取得した場合には（ステップＳ１０：ＹＥＳ）、ステップＳ１１において条件算出部２３は、利用者の快適性にとって最適な環境を生成するための、各環境制御装置３のパラメータ値を算出する。ステップＳ１２において第２制御部２０は、条件算出部２３が算出したパラメータの値を用いて環境制御装置３に処理を行わせるための指令を、当該環境制御装置３に送信するよう第２通信部２４を制御する。第２通信部２４は、第２制御部２０からの指示に従って、各環境制御装置３に当該指令を送信する。その後、環境制御用指令装置２による処理は終了する。

以下、実施の形態１に係る快適性解析装置１と環境制御用指令装置２による各効果について述べる。実施の形態１に係る快適性解析装置１は、表示部１１と第１制御部１０と入力部１２と認知構造構築部１４とを備える。表示部１１は、環境に対する利用者の快適度合い、および、当該快適度合いの原因である環境要因を抽出するためのアンケートを表示する。第１制御部１０は、アンケート期間において複数回、当該アンケートを表示するよう表示部１１を制御する。入力部１２は、複数回表示された当該アンケートの各々に対する回答の入力を、利用者から受け付ける。認知構造構築部１４は、複数回表示されたアンケートの各々に対する回答を用いて、当該快適度合いおよび当該環境要因を時系列で抽出して、利用者の認知構造を示す認知構造モデルを構築する。これにより、快適性解析装置１は、抽出した、時系列における快適度合いと環境要因とを用いることによって、高精度の認知構造モデルを構築することができるようになる。

実施の形態１における表示部１１は、利用者に快適度合いを評点法に基づいて問うアンケートを表示する。入力部１２は、利用者から、評点付けられた快適度合いを含む回答を受け付ける。これにより、利用者の快適度合いは、定量化により明確なものとなり、快適性解析装置１は、より高精度の認知構造モデルを構築することができる。

実施の形態１における表示部１１は、利用者に環境要因を自由記述法に基づいて問うアンケートを表示する。入力部１２は、利用者から、環境要因を示す文章による情報を含む回答を受け付ける。これにより、快適性解析装置１は、利用者の快適性の原因を示す情報を柔軟に取得することができる。例えば、快適性解析装置１は、温熱感、気流、音、照度、天気、気候、生活習慣、体調、季節、または湿度等を環境要因として取得することができるようになり、より高精度の認知構造モデルの構築が可能になる。

実施の形態１における認知構造構築部１４は、評価グリッド法に基づいて、回答から認知構造モデルを構築する。これにより、認知構造構築部１４は、利用者の快適度合い、感覚情報、および環境要因を、それぞれ上位、中位、下位の情報として階層的した認知構造モデルを生成することができる。

実施の形態１における表示部１１は、利用者の覚醒度合いを問うアンケートを表示する。入力部１２は、利用者から、覚醒度合いを示す回答を受け付ける。認知構造構築部１４は、覚醒度合いが閾値以上である回答を、認知構造モデルを構築において用いる。これにより、認知構造構築部１４は、認知構造モデルの構築による処理量を軽減することができる。また、認知構造構築部１４は、利用者が覚醒状態の場合における正確な回答を用いることにより、高精度の認知構造モデルを構築することができる。

実施の形態１に係る快適性解析装置１は、更に特性解析部１５を備える。特性解析部１５は、認知構造構築部１４が構築した利用者の認知構造モデルに基づいて、利用者の快適性に関係する特性を解析する。これにより、快適性解析装置１は、アンケートによって取得した、時系列における快適度合いと環境要因とに基づいて構築した高精度な認知構造モデルを用いて、利用者が暑がりであるか寒がりであるか等の特性を、より正確に解析できる。

実施の形態１における特性解析部１５は、統計的分析手法を用いて、利用者の特性を解析する。例えば、特性解析部１５は、クラスター分析により、利用者の特性について分類を行って、当該利用者の特性を解析することができる。

実施の形態１に係る環境制御用指令装置２は、快適性解析装置１による解析結果に基づいて、環境を制御する１以上の環境制御装置３に対して指令を行う。環境制御用指令装置２は、第１通信部２１と条件算出部２３と第２通信部２４と第２制御部２０とを備える。第１通信部２１は、快適性解析装置１から利用者の特性を示す解析結果を取得する。条件算出部２３は、第１通信部２１が取得した当該解析結果を用いて、利用者に対する環境条件を算出する。第２通信部２４は、１以上の環境制御装置３と通信する。第２制御部２０は、条件算出部２３が算出した環境条件に基づく処理を、当該１以上の環境制御装置３に実行させるための指令を、当該１以上の環境制御装置３に送信するよう第２通信部２４を制御する。すなわち、環境制御用指令装置２は、快適性解析装置１が、高精度の認知構造モデルを用いて解析した利用者の特性を示す解析結果を用いて、当該利用者の快適性を向上させる環境条件を算出し、算出した環境条件に基づいて処理を行うよう各環境制御装置３に対して指令を行う。これにより、環境における利用者の快適性が向上する。

なお、快適性解析装置１は、表示部１１に代え、または、表示部１１と共に、アンケートをプリントアウトするためのプリンターなどの出力部を備えるものでもよい。また、快適性解析装置１における入力部１２は、スキャナーなどを含むものでもよい。この場合において利用者は、プリントアウトされたアンケートに対して、ペンまたは鉛筆等で回答を記載し、入力部１２に回答後のアンケートを読み取らせてもよい。認知構造構築部１４は、読み取られたアンケート内容から、利用者の快適度合い、および、当該快適度合いを引き起こした環境要因を抽出するものでもよい。

実施の形態２．
上記実施の形態１においては、快適性解析装置１が、１人の利用者の快適性について解析する場合であって、環境制御用指令装置２が、当該１人の利用者の快適性を向上させる環境条件に基づいて処理を行うよう各環境制御装置３に対して指令する場合について説明した。実施の形態２に係る快適性解析装置１は、複数の利用者の各々に対して快適な環境を提供するものである。以下、実施の形態２に係る快適性解析装置１および環境制御用指令装置２について説明する。なお、上記実施の形態１における構成要素と同様の構成要素であって、同様の機能を有するものに対しては、実施の形態１における符号と同様の符号を付す。また、上記実施の形態１における構成要素、機能、および動作の各々と、同様の構成要素、機能、動作については、特に断りがない限り、説明を省略する。

実施の形態２では、複数の利用者の各々に対して異なるアンケート実施時間が設けられている。この場合において複数の利用者の各々のアンケート期間は同一であっても異なっていてもよい。なお、複数の利用者の各々に異なるアンケート実施時間を設ける以外に、快適性解析装置１が、複数の表示部１１と複数の入力部１２を備えるものであって、同一のアンケート実施時間において、複数の表示部１１の各々に上述のようなアンケートを表示させ、各利用者からの各入力部１２への回答の入力を受け付けるものでもよい。または、快適性解析装置１は、通信によって、１以上の他の装置に上述のようなアンケートを表示させ、当該１以上の他の装置に利用者から入力された回答を、当該１以上の他の装置から受信するものでもよい。

認知構造構築部１４は、複数の利用者の各々の認知構造モデルを構築する。なお、認知構造構築部１４による各利用者の認知構造モデルの構築内容については、上記実施の形態１の場合と同様である。特性解析部１５は、複数の利用者の各々の認知構造モデルを用いて得られる、当該複数の利用者の各々の特性に基づいて、複数の利用者を分類する。具体的には、特性解析部１５は、複数の利用者の各特性を決定づける要因となる形容詞または名詞等の単語または語句等の情報が、互いに一致するか否か、または、互いに類似するか否か等を判定する。そして、特性解析部１５は、当該複数の利用者のうち、互いに特性が同一または類似となる２以上の利用者を１つのグループに纏める。また、特性解析部１５は、当該複数の利用者のうち、互いに特性が非類似となる２以上の利用者を、それぞれ別のグループへと分類する。

特性解析部１５は、各グループにおける利用者の特性の解析結果を、環境制御用指令装置２に出力する。環境制御用指令装置２における条件算出部２３は、グループ毎に環境条件を算出する。そして、環境制御用指令装置２における第２制御部２０は、グループ毎の環境条件に基づいて処理を行うよう、第２通信部２４を介して、各環境制御装置３に指令する。１以上の環境制御装置３は、環境制御用指令装置２からの指令に従って動作することにより、グループ内の集団に対して、一括して、快適な環境を提供できる。

なお、上述した複数の利用者を特性に応じてグループ化する処理は、特性解析部１５ではなく、特性解析部１５から各利用者の特性についての解析結果を取得した環境制御用指令装置２における条件算出部２３によって行われてもよい。そして、条件算出部２３は、分類した各グループの環境条件を算出してもよい。

特性解析部１５または条件算出部２３は、１つのグループにおける２以上の利用者を、更に各特性により分類してもよい。なお、この場合には、グループ化処理に先立ち、特性解析部１５は、利用者毎に２以上の特性を解析する。例えば、特性解析部１５は、利用者毎に温熱感と湿度に関する特性を解析し、ある利用者には「暑がり」という特性と「汗かき」という特性とがあり、他の利用者には「暑がり」という特性と「汗をかきにくい」という特性とがあること等を解析処理によって導き出す。そして、このような場合において、特性解析部１５または条件算出部２３は、「暑がり」という特性にてグループ化を行っていた場合には、「汗かき」かそうでないかによって更なるグループ化を行う。これにより、特性解析部１５または条件算出部２３は、各利用者の快適性について、より高精度な分類を行うことができる。従って、条件算出部２３は、このように細分化された各グループに対して、より快適な環境を提供するための環境条件を算出することができる。そして、各環境制御装置３は、このようにして算出された環境条件に基づいて処理を行うことで、グループ毎に更により快適な環境を生成することができる。例えば、１以上の環境制御装置３は、「暑がり」および「汗かき」である利用者の属するグループには、涼しい室温と、低湿度または風とを供給し、「暑がり」であって「汗をかきにくい」グループには、更により涼しい室温を供給することにより、グループ毎の快適性をより向上させることができる。

また、特性解析部１５が各利用者の複数の属性を解析することによって、環境制御用指令装置２における条件算出部２３は、各利用者の快適性を更に向上させる環境条件を算出することができ、１以上の環境制御装置３は、当該環境条件に基づいて動作することで各利用者の快適性をより向上させることができる。

以下、実施の形態２に係る快適性解析装置１および環境制御用指令装置２による各効果について、更に説明する。実施の形態２における入力部１２は、複数の利用者の各々からのアンケートへの回答を受け付ける。特性解析部１５は、当該複数の利用者の各々の特性を解析する。特性解析部１５または条件算出部２３は、当該複数の利用者のうち、特性が互いに同一または類似である２以上の利用者を１つのグループに纏める。条件算出部２３は、グループ毎に環境条件を算出する。第２制御部２０は、グループ毎に、条件算出部２３が算出した当該グループ毎の環境条件に基づく処理を、１以上の環境制御装置３に実行させるための指令を、当該１以上の環境制御装置３に送信するよう第２通信部２４を制御する。これにより、快適環境生成システム１００は、グループ内の利用者全員に対して一括して快適な環境を提供することができる。

実施の形態３．
上記実施の形態１および実施の形態２に係る環境制御用指令装置２は、快適性解析装置１における認知構造構築部１４が利用者の主観的な快適度合いに基づいて生成した認知構造モデルに基づいて、特性解析部１５が解析した結果を用いて、利用者に最適な環境条件を算出するものであった。しかし、環境条件の算出の際に、主観的な快適度合い以外にも、当該利用者の生体の情報が用いられることにより、利用者の快適性を客観的に判定することが可能となり、環境を利用者にとってより快適なものとすることができる。実施の形態３に係る環境制御用指令装置４は、環境条件の算出において、利用者の快適性についての客観的な指標となり得る利用者の生体の情報も併せて用いることにより、利用者にとってより最適な環境を生成するためのものである。以下、実施の形態３に係る環境制御用指令装置４について説明する。なお、上記実施の形態１および実施の形態２における構成要素と同様の構成要素であって、同様の機能を有するものについては、実施の形態１および実施の形態２における符号と同様の符号を付す。また、上記実施の形態１および実施の形態２における構成要素、機能、および動作の各々と、同様の構成要素、機能、動作については、特に断りがない限り、説明を省略する。

図７は、実施の形態３に係る環境制御用指令装置に含まれる機能ブロックを例示する図である。実施の形態３に係る環境制御用指令装置４は、上記環境制御用指令装置２に含まれる構成に加えて生体情報取得部４０を更に備え、上記環境制御用指令装置２に含まれる条件算出部２３に代えて条件算出部４１を備える。

生体情報取得部４０は、１以上のセンサ５から、利用者の、脳波、心電、心拍、皮膚温、瞬目、欠伸、発汗量、アミラーゼ分泌量、および、体動等のうちの少なくとも１つのデータを取得する。当該データを生体情報とも記載する。なお、これらのうちの皮膚温は、利用者の手または顔等の、身体における露出部分の皮膚温である。ただし、上記皮膚温は、身体における複数の露出部分の各皮膚温の平均温度であってもよい。各センサ５は、生体情報をリアルタイムで測定する。生体情報取得部４０は、各センサ５からリアルタイムで当該生体情報を取得する。

条件算出部４１は、快適性解析装置１から得られた、利用者の主観的な快適度合いに基づく、当該利用者の特性についての解析結果と共に、１以上のセンサ５から得られた生体情報を用いて、当該利用者に最適な環境条件を算出する。具体的には、条件算出部４１は、生体情報取得部４０が１以上のセンサ５から取得した利用者の生体情報のうち、快適性解析装置１から取得した解析結果が示す上記特性に基づく、利用者の快適性を客観的に反映するものとして推測される生体情報を抽出する。そして、条件算出部４１は、抽出した生体情報を用いて、各環境制御装置３のパラメータの値を算出する。より詳細には、条件算出部４１は、例えば、冷え性の利用者の快適性は、当該利用者の身体の末端部分の皮膚温に反映されるというデータを予め有している。そして、このような場合において、快適性解析装置１による解析結果が、利用者が冷え性であることを示す場合には、条件算出部４１は、利用者の身体の末端部分の皮膚温を示す生体情報を抽出する。続いて条件算出部４１は、当該末端部分の皮膚温を示す生体情報を用いて各環境制御装置３のパラメータの値を算出する。

第２制御部２０は、条件算出部４１が算出した環境条件に基づいて処理を行うよう、第２通信部２４を介して各環境制御装置３に指令を行う。

以下、実施の形態３に係る環境制御用指令装置４による効果について述べる。実施の形態３に係る環境制御用指令装置４は、利用者の１以上の生体情報を、１以上のセンサから取得する生体情報取得部４０を更に備える。実施の形態３における条件算出部４１は、１以上の生体情報のうち、快適性解析装置１による解析結果が示す特性に基づく快適性に対して影響を及ぼすとして推測される生体情報を抽出する。そして、条件算出部４１は、抽出した当該生体情報を用いて環境条件を算出する。当該環境制御用指令装置４が当該環境に基づく処理を行うよう１以上の環境制御装置３に指令を行い、当該指令に基づいて各環境制御装置３が動作することにより、利用者の快適性をより瞬時的に向上させる環境であって、利用者に身体にとって必要な環境が生成可能となる。

１ 快適性解析装置、２、４ 環境制御用指令装置、３ 環境制御装置、５ センサ、１０ 第１制御部、１１ 表示部、１２ 入力部、１３ 第１記憶部、１４ 認知構造構築部、１５ 特性解析部、２０ 第２制御部、２１ 第１通信部、２２ 第２記憶部、２３、４１ 条件算出部、２４ 第２通信部、４０ 生体情報取得部、１００ 快適環境生成システム。

Claims (13)

1. 利用者の快適性について解析する快適性解析装置であって、
   複数の異なる時点のそれぞれにおいて、前記利用者の快適度合い、前記利用者の感覚を示す感覚情報、および、前記快適度合いの原因である環境要因を示す情報の入力を受け付ける入力部と、
   前記入力部に入力された、前記快適度合い、前記感覚情報、および、前記環境要因を示す情報を時系列で抽出して、前記利用者の前記快適性に関する認知構造モデルを構築する認知構造構築部と、
   を備え、
   前記認知構造構築部は、
   前記快適度合いを上位、前記感覚情報を中位、前記環境要因を示す情報を下位に設定した前記認知構造モデルを構築する、快適性解析装置。
2. 前記入力部は、
   評点法によって評点付けられた前記快適度合いの入力を受け付ける、請求項１に記載の快適性解析装置。
3. 前記入力部は、
   自由記述法による、前記感覚情報および前記環境要因を示す情報の入力を受け付ける、請求項１または請求項２に記載の快適性解析装置。
4. 前記認知構造構築部は、
   評価グリッド法に基づいて、前記認知構造モデルを構築する、請求項１〜請求項３のいずれか一項に記載の快適性解析装置。
5. 前記入力部は、
   前記複数の異なる時点のそれぞれにおいて、前記利用者の覚醒度合いを示す情報の入力を受け付け、
   前記認知構造構築部は、
   前記覚醒度合いが閾値以上である前記時点において、前記入力部が受け付けた、前記快適度合い、前記感覚情報、および、前記環境要因を示す情報を、前記認知構造モデルを構築において用いる、請求項１〜請求項４のいずれか一項に記載の快適性解析装置。
6. 前記認知構造構築部が構築した前記利用者の前記認知構造モデルに基づいて、該利用者の快適性に関係する、該利用者の特性を解析する特性解析部を更に備える、請求項１〜請求項５のいずれか一項に記載の快適性解析装置。
7. 前記特性解析部は、
   統計的分析手法により、前記利用者の前記特性を解析する、請求項６に記載の快適性解析装置。
8. 前記入力部は、
   前記複数の異なる時点のそれぞれにおいて、複数の利用者の各々の快適度合い、前記複数の利用者の各々の感覚を示す感覚情報、および、前記複数の利用者の各々の快適度合いの原因である環境要因を示す情報の入力を受け付け、
   前記特性解析部は、
   前記複数の利用者の各々の前記特性を解析し、該複数の利用者のうち、該特性が互いに同一または類似である２以上の該利用者を１つのグループに纏める、請求項６または請求項７に記載の快適性解析装置。
9. 利用者の快適性について解析する快適性解析装置による解析結果に基づいて、環境を制御する１以上の環境制御装置に対して指令を行う環境制御用指令装置であって、
   前記快適性解析装置は、
   複数の異なる時点のそれぞれにおいて、前記利用者の快適度合い、前記利用者の感覚を示す感覚情報、および、前記快適度合いの原因である環境要因を示す情報の入力を受け付け、
   入力された、前記快適度合い、前記感覚情報、および、前記環境要因を示す情報を時系列で抽出して、前記利用者の前記快適性に関する認知構造モデルを構築し、
   前記認知構造モデルに基づいて、前記利用者の前記快適性に関係する、該利用者の特性を解析し、
   構築された前記認知構造モデルは、前記快適度合いが上位、前記感覚情報が中位、前記環境要因を示す情報が下位に設定されているものであって、
   環境制御用指令装置は、
   前記利用者の前記特性を示す解析結果を、前記快適性解析装置から取得する第１通信部と、
   前記第１通信部が取得した前記解析結果を用いて、前記利用者に対する環境条件を算出する条件算出部と、
   前記１以上の環境制御装置と通信する第２通信部と、
   前記条件算出部が算出した前記環境条件に基づく処理を、前記１以上の環境制御装置に実行させるための指令を、該１以上の環境制御装置に送信するよう前記第２通信部を制御する第２制御部と、
   を備える、環境制御用指令装置。
10. 前記快適性解析装置は、
    複数の利用者の各々の前記特性を解析し、
    前記複数の利用者のうち、前記特性が互いに同一または類似である２以上の該利用者を１つのグループに纏め、
    前記条件算出部は、
    前記グループ毎に前記環境条件を算出し、
    前記第２制御部は、
    前記グループ毎に、該グループ毎の前記環境条件に基づく処理を、前記１以上の環境制御装置に実行させるための指令を、該１以上の環境制御装置に送信するよう前記第２通信部を制御する、請求項９に記載の環境制御用指令装置。
11. 前記快適性解析装置は、
    複数の利用者の各々の前記特性を解析し、
    前記第１通信部は、
    前記快適性解析装置から、前記複数の利用者の各々の前記特性を示す前記解析結果を取得し、
    前記条件算出部は、
    前記複数の利用者のうち、前記特性が、互いに同一または類似である２以上の該利用者を１つのグループに纏め、該グループ毎に前記環境条件を算出し、
    前記第２制御部は、
    前記グループ毎に、該グループ毎の前記環境条件に基づく処理を、前記１以上の環境制御装置に実行させるための指令を、該１以上の環境制御装置に送信するよう前記第２通信部を制御する、請求項９に記載の環境制御用指令装置。
12. 前記利用者の１以上の生体情報を、１以上のセンサから取得する生体情報取得部を更に備え、
    前記条件算出部は、
    前記１以上の生体情報のうち、前記解析結果が示す前記特性に基づく前記快適性を客観的に反映するものとして推測される前記生体情報を抽出し、抽出した該生体情報を用いて、前記環境条件を算出する、請求項９〜請求項１１のいずれか一項に記載の環境制御用指令装置。
13. 利用者の快適性について解析する快適性解析装置が実行する快適性解析方法であって、
    複数の異なる時点のそれぞれにおいて、前記利用者の快適度合い、前記利用者の感覚を示す感覚情報、および、前記快適度合いの原因である環境要因を示す情報の入力を受け付ける受付工程と、
    前記受付工程で受け付けられた、前記快適度合い、前記感覚情報、および、前記環境要因を示す情報を時系列で抽出して、前記利用者の前記快適性に関する認知構造モデルを構築する認知構造構築工程と、
    を含み、
    前記認知構造構築工程において、前記快適度合いを上位、前記感覚情報を中位、前記環境要因を示す情報を下位に設定した前記認知構造モデルを構築する、快適性解析方法。

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