JP7225478B1 - 情報処理システム、情報処理方法、及び情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】環境負荷の軽減、効率的なエネルギーの利用に寄与する。【解決手段】情報処理システムは、複数の移動体が稼働する所定領域に含まれる複数のエリアの各エリアについて、複数の移動体のうち各エリアを利用する移動体に関する利用情報を取得する利用情報取得部と、各エリアにおけるエネルギー消費量に関する消費情報を取得する消費情報取得部と、各エリアについて利用情報取得部が取得した利用情報と消費情報取得部が取得した消費情報とを関連付けて処理する情報処理部と、を含む。

Description

本発明は、情報処理システム、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。

環境負荷の軽減や、効率的なエネルギーの利用が求められている。人間が存在する室内等では、例えば、換気や室温の制御等の適切な実施と、効率的なエネルギー利用との両立が望まれる。例えば、下記特許文献１に示す特開２０２１－１５２４１６号公報には、在室者の快適性を満たしつつ、送風機と空調機との相互作用により省エネルギー化を図ること目的とする技術が記載されている。

特開２０２１－１５２４１６号公報

本発明の態様に従えば、複数の移動体が稼働する所定領域に含まれる複数のエリアの各エリアについて、複数の移動体のうち各エリアを利用する移動体に関する利用情報を取得する利用情報取得部と、各エリアにおけるエネルギー消費量に関する消費情報を取得する消費情報取得部と、各エリアについて利用情報取得部が取得した利用情報と消費情報取得部が取得した消費情報とを関連付けて処理する情報処理部と、複数の移動体の稼働条件を用いて、各エリアにおけるエネルギー消費量に関する予測値を算出する予測部と、予測値が目標値に近付くように、複数の移動体の稼働条件を導出する導出部と、を含む情報処理システムが提供される。
本発明の態様に従えば、１又は複数のコンピュータを含むコンピュータシステムを用いた情報処理方法であって、複数の移動体が稼働する所定領域に含まれる複数のエリアの各エリアについて、複数の移動体のうち各エリアを利用する移動体に関する利用情報を、コンピュータシステムによって取得することと、各エリアにおけるエネルギー消費量に関する消費情報を、コンピュータシステムによって取得することと、各エリアについて、コンピュータシステムが取得した利用情報と消費情報とを関連付けて、コンピュータシステムによって処理することと、複数の移動体の稼働条件を用いて、各エリアにおけるエネルギー消費量に関する予測値を算出することと、予測値が目標値に近付くように、複数の移動体の稼働条件を導出することと、を含む情報処理方法が提供される。
本発明の態様に従えば、１又は複数のコンピュータを含むコンピュータシステムに、複数の移動体が稼働する所定領域に含まれる複数のエリアの各エリアについて、複数の移動体のうち各エリアを利用する移動体に関する利用情報を取得することと、各エリアにおけるエネルギー消費量に関する消費情報を取得することと、各エリアについて、利用情報と消費情報とを関連付けて処理することと、複数の移動体の稼働条件を用いて、各エリアにおけるエネルギー消費量に関する予測値を算出することと、予測値が目標値に近付くように、複数の移動体の稼働条件を導出することと、を実行させる情報処理プログラムが提供される。
本発明の第１の態様に従えば、複数の移動体が稼働する所定領域に含まれる複数のエリアの各エリアについて、複数の移動体のうち各エリアを利用する移動体に関する利用情報を取得する利用情報取得部と、各エリアにおけるエネルギー消費量に関する消費情報を取得する消費情報取得部と、各エリアについて利用情報取得部が取得した利用情報と消費情報取得部が取得した消費情報とを関連付けて処理する情報処理部と、を含む情報処理システムが提供される。

本発明の第２の態様に従えば、１又は複数のコンピュータを含むコンピュータシステムを用いた情報処理方法であって、複数の移動体が稼働する所定領域に含まれる複数のエリアの各エリアについて、複数の移動体のうち各エリアを利用する移動体に関する利用情報を、コンピュータシステムによって取得することと、各エリアにおけるエネルギー消費量に関する消費情報を、コンピュータシステムによって取得することと、各エリアについて、コンピュータシステムが取得した利用情報と消費情報とを関連付けて、コンピュータシステムによって処理することと、を含む情報処理方法が提供される。

本発明の第３の態様に従えば、１又は複数のコンピュータを含むコンピュータシステムに、複数の移動体が稼働する所定領域に含まれる複数のエリアの各エリアについて、複数の移動体のうち各エリアを利用する移動体に関する利用情報を取得することと、各エリアにおけるエネルギー消費量に関する消費情報を取得することと、各エリアについて、利用情報と消費情報とを関連付けて処理することと、を実行させる情報処理プログラムが提供される。

第１実施形態に係る情報処理システムを示す図である。 第１実施形態に係る情報処理システムの処理を示す図である。 第１実施形態に係る情報処理部の処理を示す図である。 第１実施形態に係る情報処理方法を示す図である。 第２実施形態に係る情報処理システムを示す図である。 第３実施形態に係る情報処理システムを示す図である。 第３実施形態に係る機械学習の処理を示す図である。 実施形態に係るコンピュータを示す図である。

［第１実施形態］
第１実施形態について説明する。図１は、第１実施形態に係る情報処理システムを示す図である。この情報処理システム１は、例えば、オフィス等の所定領域２において、会議室などのエリア（３ａ、３ｂ、３ｃ）ごとに、各エリアの利用状況とエネルギー消費量とを関連付けて処理する。例えば、情報処理システム１は、各エリアの利用状況とエネルギー消費量とを対比した情報（例、画像）を、出力（例、表示）する。

オフィスの管理者は、例えば、情報処理システム１から出力される情報を用いて、複数のエリア（３ａ、３ｂ、３ｃ）のうちエネルギー利用効率が相対的に悪いエリアを把握でき、このエリアのエネルギー利用効率を改善できる。例えば、オフィスの管理者は、このエリアにおける空調や照明などを制御することによって、このエリアのエネルギー消費量を削減できる。

このような情報処理システム１は、例えば、国連が主導する持続可能な開発目標（ＳＤＧｓ）の目標７「すべての人々の、安価かつ信頼できる持続可能な近代的なエネルギーへのアクセスを確保する」こと、目標１３「気候変動及びその影響を軽減するための緊急対策を講じる」ことの達成に貢献する。

図１の所定領域２は、複数の移動体（４ａ、４ｂ、４ｃ）が稼働する領域である。本実施形態において、複数の移動体（４ａ、４ｂ、４ｃ）は、人を含む。以下の説明において適宜、複数の移動体（４ａ、４ｂ、４ｃ）のそれぞれを、他の移動体と区別しない場合に符号４で表し、他の移動体と区別する場合に符号４ａ、４ｂ、４ｃで表す。以下の説明において適宜、移動体４は人であるものとし、移動体４を人４と表す。

所定領域２は、任意に設定される第１のジオフェンスに囲まれる領域である。所定領域２は、例えば、複数の人４が属する組織が利用する領域を含む。所定領域２は施設（例、建物）を含み、複数の移動体４はこの施設（例、建物）内で働く人を含む。例えば、上記組織は企業であり、所定領域２は、この企業のオフィスである。以下の説明において適宜、所定領域２はオフィスであるとし、所定領域２をオフィス２と表す。

複数のエリア（３ａ、３ｂ、３ｃ）は、それぞれ、所定領域２内に任意に設定される第２のジオフェンスに囲まれる領域である。以下の説明において適宜、複数のエリア（３ａ、３ｂ、３ｃ）のそれぞれを、他のエリアと区別しない場合に符号３で表し、他のエリアと区別する場合に符号３ａ、３ｂ、３ｃで表す。複数のエリア３は、それぞれ、他のエリアと重複しないように設定される。複数のエリア３の各々は、例えば、会議室、執務室、休憩スペース、通路等のように、用途に応じて区画された領域である。

オフィス２には、複数の機器（５ａ、５ｂ、５ｃ）が設置される。以下の説明において適宜、複数の機器（５ａ、５ｂ、５ｃ）のそれぞれを、他の機器と区別しない場合に符号５で表し、他の移動体と区別する場合に符号５ａ、５ｂ、５ｃで表す。機器５は、例えば、エネルギーを消費して、エリア３に影響を及ぼす。例えば、機器５は電気機器を含み、電力量（ワット秒）を消費してエリア３の環境に影響を及ぼす。以下の説明において適宜、機器５が電気機器であるものとし、機器５を電気機器５と表す。

図１のエリア３ａには、電気機器５ａ、電気機器５ｂ、及び電気機器５ｃが設置される。電気機器５ａは、例えば電動ブラインドである。この電動ブラインドは、エリア３ａの外部からエリア３ａ内に届く外光の量を電力によって調整し、エリア３ａの明るさや温度に対して外光が及ぼす影響を変化させる。電気機器５ｂは、例えば空調装置を含む。この空調装置は、エリア３ａの温度や湿度、空気の清浄度を電力によって変化させる。電気機器５ｃは、例えば照明機器を含む。この照明機器は、エリア３ａの明るさを電力によって変化させる。

電気機器５ａ、電気機器５ｂ、及び電気機器５ｃが消費する電力量は、例えば、エリア３ａを利用する人４の数及び時間に依存する。例えば、電気機器５ａ、電気機器５ｂ、及び電気機器５は、人４ａ及び人４ｂがエリア３ａの利用を開始する際に操作され、消費する電力量がエリア３ａの利用開始前から変化する。例えば、電気機器５ａ、電気機器５ｂ、及び電気機器５は、人４ａ及び人４ｂがエリア３ａの利用を終了する際に操作され、消費する電力量がエリア３ａの利用中から変化する。

エリア３ａにおいて消費される電力量は、例えば、人４ａ及び人４ｂがエリア３ａに入る稼働（例、移動）、及び人４ａ及び人４ｂがエリア３ａから出る稼働（例、移動）と相関関係がある。情報処理システム１は、例えば、この相関関係及び人４の稼働条件（例、エリア３の利用予定）を用いて、エリア３におけるエネルギー消費量を予測する。情報処理システム１は、例えば、この相関関係を利用して、エリア３のエネルギー消費量が低減される、人４の稼働条件（例、エリア３の利用予定）を導出する。

情報処理システム１は、例えば、１又は２以上のコンピュータを含む。情報処理システム１の少なくとも一部は、例えば、コンピュータがプログラムに従って処理を実行することで実現される。情報処理システム１は、処理部１０と、記憶部２０と、通信部３０とを含む。

通信部３０は、情報処理システム１が他の装置との間で実行する通信を制御する。処理部１０は、情報を処理する。処理部１０によって実行される処理は、例えば、演算処理、画像処理、解析処理、判定処理、推論処理、及び制御処理の少なくとも１つを含む。記憶部２０は、情報処理システム１が他の装置から取得した情報と、処理部１０が実行する処理に使用される情報と、処理部１０が実行した処理によって生成された情報との少なくとも１つを記憶する。記憶部２０は、処理部１０が実行する処理に使用される情報として、勤務者情報Ｄ１、設置情報Ｄ２及び排出係数Ｄ３を記憶する。

勤務者情報Ｄ１は、例えば、所定領域２を利用する企業に関連する人（適宜、勤務者という）に関する情報を含む。勤務者は、例えば、使用者及び従業者を含む。各勤務者には識別情報（例、社員番号）が割り付けられ、勤務者情報Ｄ１は、各勤務者の識別情報と、この勤務者の属性情報（例、氏名、所属する部署、役職、業務領域）とを一組にした情報を含む。以下の説明において適宜、勤務者の識別情報を勤務者ＩＤと表す。

勤務者は、使用者及び従業者のいずれとも異なる人を含んでもよい。例えば、勤務者は、オフィス２を訪問する訪問者と、オフィス２のメンテナンス（例、清掃）を委託された委託者と、オフィス２を含む建物の管理者との少なくとも一部を含んでもよい。

勤務者情報Ｄ１は、各勤務者のオフィス２における勤務予定を表す勤務情報を含んでもよい。勤務情報は、例えば、オフィス２に到着する予定時刻、オフィス２の設備（例、エリア３、会議室）を利用する予定時間帯（例、設備利用予約）、勤務時間内においてオフィス２から外出する予定時間帯、及びオフィス２から退出する予定時刻の少なくとも一つを含む。勤務情報は、オフィス勤務であるかリモート勤務であるかを区別する情報を含んでもよい。

情報処理システム１（例、処理部１０）は、利用情報取得部１１と、消費情報取得部１２と、情報処理部１３と、を含む。利用情報取得部１１は、複数の移動体４が稼働する所定領域２に含まれる複数のエリア３の各エリア３について、複数の移動体４のうち各エリア３を利用する移動体４に関する利用情報を取得する。利用情報は、例えば、複数の移動体４のうち各エリア３を利用する移動体４の数及び利用時間を含む。例えば、エリア３ａについての利用情報は、人４ａがエリア３ａの利用を開始した時刻及び終了した時刻と、人４ｂがエリア３ａの利用を開始した時刻及び終了した時刻とを含む。

実施形態に係る時刻、時間帯は、任意の時間刻みで表されてよい。例えば、時刻は、３０分刻みで表されてもよいし、１５分刻みで表されてもよく、１分刻みで表されてもよい。例えば、時刻が１５分刻みで表される場合、１５時２７分は、単位である１５分に対する端数である１２分の割合（１２／１５＝０．８）に応じて四捨五入（この場合、０．８が０．５以上であるので切り上げ）によって丸められ、１５時３０分と表されてもよい。上記四捨五入の代わりに、切り捨て又は切り上げが用いられてもよい。

本実施形態において、情報処理システム１は検出部６を含み、利用情報取得部１１は、検出部６の検出結果を用いて利用情報を取得する。検出部６は、例えば、複数の移動体４のうち各エリア３に存在する移動体４を検出する。利用情報取得部１１は、例えば、検出部６からその検出結果を取得し、この検出結果を処理することによって利用情報を取得する。

検出部６は、例えば、複数のエリア３のそれぞれに設置される。検出部６は、例えば、検出部６が設置されたエリア３に移動体４が存在するか否かを検出する。検出部６は、例えば、ＩＤタグ７のリーダーを含む。ＩＤタグ７は、例えば、社員証などに設けられ、各勤務者ＩＤを含む信号を発信する。ＩＤタグ７から発信された信号が検出部６によって受信されることによって、検出部６が信号を検出可能な範囲（適宜、検出範囲という）に、ＩＤタグ７が存在することが検出される。

検出部６は、例えば、受信した信号に含まれる勤務者ＩＤと、この信号を受信した時刻と、検出部６の識別情報とを一組にした情報を、検出結果として送信する。検出部６は、例えば検出を周期的に実行して、検出結果を周期的に送信する。ＩＤタグ７からの信号が受信されない場合、例えば、勤務者ＩＤの代わりに勤務者ＩＤが検出されないことを示す情報を送信する。勤務者ＩＤが検出されないことを示す情報は、例えば「ＮＵＬＬ」でもよい。

以下の説明において適宜、検出部６の識別情報を検出部ＩＤと表す。検出部ＩＤは、この検出部ＩＤに対応する検出部６が設置されているエリア３を表す情報と予め関連付けられている。例えば、情報処理システム１の記憶部２０は、各検出部６が設置された位置を示す設置情報Ｄ２を記憶する。設置情報Ｄ２は、検出部６の検出部ＩＤと、この検出部６が設置されたエリア３の識別情報（適宜、エリアＩＤという）とを関連付けた情報を含む。

情報処理システム１の通信部３０は、検出部６が送信した検出結果を受信する。利用情報取得部１１は、例えば、通信部３０が受信した検出結果に含まれる勤務者ＩＤを、記憶部２０に記憶された勤務者情報Ｄ１に照合し、この勤務者ＩＤに関連付けられた人４を特定する。利用情報取得部１１は、例えば、通信部３０が受信した検出結果に含まれる検出部ＩＤを、記憶部２０に記憶された設置情報Ｄ２に照合し、この検出部ＩＤに関連付けられたエリア３を特定する。利用情報取得部１１は、検出結果に含まれる検出部ＩＤから特定されるエリア３に、この検出結果に含まれる勤務者ＩＤから特定される人４が存在するものとする。

ここで、任意のエリアＩＤを含む検出結果を第１の検出結果と称し、このエリアＩＤを含み通信部３０が第１の検出結果の次に受信した検出信号を第２の検出結果と称す。利用情報取得部１１は、例えば、第１の検出結果に勤務者ＩＤが検出されないことを示す情報が含まれ、第２の検出結果に勤務者ＩＤに含まれる場合、第２の検出結果が得られたタイミングでこのエリアＩＤに対応するエリア３の利用が開始されたと判定する。この場合、利用情報取得部１１は、例えば、第２の検出結果に含まれる時刻を、このエリアＩＤに対応するエリア３の利用が開始された時刻とする。利用情報取得部１１は、例えば、第１の検出結果に勤務者ＩＤが含まれ、第２の検出結果に勤務者ＩＤが検出されないことを示す情報が含まれる場合、第２の検出結果が得られたタイミングでこのエリアＩＤに対応するエリア３の利用が終了されたと判定する。この場合、利用情報取得部１１は、例えば、第２の検出結果に含まれる時刻を、このエリアＩＤに対応するエリア３の利用が終了された時刻とする。利用情報取得部１１は、利用情報として、例えば各エリア３に存在する人４のログを生成する。エリア３ａに関する利用情報は、例えば、第１時刻から第２時刻までの期間に、エリア３ａに人４ａと人４ｂとが存在したことを示す情報を含む。

なお、検出部６は、検出を実行した時刻を検出結果に含めなくてもよい。例えば、通信部３０は検出結果を受信した時刻を検出し、利用情報取得部１１は、通信部３０が検出した時刻を検出が実行された時刻として用いてもよい。検出部６は、１つのエリア３に複数設けられてもよい。例えば、１つのエリア３に複数の検出部６が設けられ、複数の検出部６は、移動体４の位置を検出してもよい。

情報処理システム１は、検出部６を備えなくてもよい。例えば、移動体４は、自装置の位置を検出する端末を携帯し、利用情報取得部１１は、この端末から取得される位置に関する情報を持ちて、この移動体４がいずれのエリア３に存在するかを判定してもよい。自装置の位置を検出する技術としては、例えば、ＧＰＳを利用した技術、ビーコン等からの信号を利用した技術、地磁気を利用した技術等がある。

図２は、第１実施形態に係る情報処理システムの処理を示す図である。図２に示す符号Ｑ１は、オフィス２におけるエリア３の配置と移動体４の移動を表した図を示す。第１会議室、第２会議室、第３会議室、第１執務室、第２執務室、第３執務室、通路、役員室、休憩室はそれぞれ、エリア３に相当する。図Ｑ１中の黒塗りの丸印は、人４ａが検出された位置を表し、この丸印を結ぶ線は、人４ａの移動経路を表す。例えば、人４ａは、通路を通って第２会議室に移動し、第２会議室に滞在した後、通路を通って第２執務室に移動し、第２執務室に滞在している。図Ｑ１中の白抜き丸印は人４ｂが検出された位置を表し、この丸印を結ぶ線は、人４ｂの移動経路を表す。第２会議室において、人４ａの存在（例、位置）が検出された時間帯と、人４ｂの存在（例、位置）が検出された時間帯とで重複する時間帯は、第２会議室を人４ａと人４ｂとが利用した時間帯に相当する。

図１の説明に戻り、本実施形態に係る情報処理システム１（例、利用情報取得部１１）は稼働算出部１４を含む。稼働算出部１４は、検出部６の検出結果を用いて、移動体４の数及び利用時間を算出する。利用時間は、移動体４がエリア３を利用したと想定される時間であり、移動体４がエリア３に滞在したと検出された時間（適宜、滞在時間という）でもよい。稼働算出部１４は、例えば、所定の時間刻み（例、１５分）で、各エリア３に存在する人４を特定し、特定した人４の数を集計することによって、この期間にエリア３を利用した人４ａの数を算出する。

本実施形態に係る情報処理システム１（例、利用情報取得部１１）は、利用度算出部１５を含む。利用度算出部１５は、移動体４の数及び利用時間を用いて、各エリア３が利用されるレベルを表す利用度を算出する。エリア３の利用度は、例えば、エリア３に滞在している人の数と、その利用時間（例、滞在時間）とを乗算した値で表される。エリア３に滞在している人の数（適宜、利用者数という）は、例えば、任意に設定される時間刻みの期間において、エリア３に存在した人の数である。任意に設定される時間刻みは、任意の長さの単位時間と読み替えられてもよい。この単位時間は、エリア３において移動体４を検出する検出処理が実行される周期でもよいし、複数周期でもよい。例えば、単位時間が１分である場合、エリア３の利用者数は、１分間の期間にエリア３に存在した人の数（例、単位時間あたりの利用者数）である。

エリア３における勤務者の滞在時間について、単位時間に対する端数がある場合、単位時間あたりの利用者数は、例えば、滞在時間の端数を単位時間で割った値で表される。例えば、勤務者が、１分間の期間のうち１５秒だけエリア３に存在した場合、単位時間あたりの利用者数は、０．２５と表される。単位時間に対する端数がある場合の、単位時間あたりの利用者数は、滞在時間の端数を単位時間で割った値でなくてもよい。例えば、単位時間あたりの利用者数は、滞在時間の端数を単位時間で割った値について、１未満を切り捨てた値（０）でもよいし、１未満を切り上げた値（１）でもよいし、１未満を四捨五入した値（０又は１）でもよい。

図２の中段に示す符号Ｑ２は、利用度算出部１５の処理を示す図である。図Ｑ２は、図２上段の図Ｑ１に対応するタイミングチャートである。図Ｑ２において、エリアの利用状況は、利用の有無が二値で表されている。

「利用状況 第１勤務者」は、人４ａによる第２会議室の利用状況を表す。「利用状況 第１勤務者」の「０」は、人４ａが第２会議室を利用していない（第２会議室に存在していない）ことを示し、「１」は人４ａが第２会議室を利用している（第２会議室に存在している）ことを示す。利用状況 第１勤務者」の「０」、「１」は、人４ａに関して第２会議室を利用している人の数に相当する。時刻ｔ１において、第１勤務者（人４ａ）が第２会議室の利用を開始し、利用状況は「０」から「１」に変化する。時刻ｔ１から時刻ｔ３までの期間において、第１勤務者（人４ａ）が第２会議室の利用を継続し、利用状況は「１」である。時刻ｔ３において、第１勤務者（人４ａ）が第２会議室の利用を終了し、利用状況は「１」から「０」に変化する。

「利用状況 第２勤務者」は、人４ｂによる第２会議室の利用状況を表す。「利用状況 第２勤務者」の「０」は、人４ｂが第２会議室を利用していない（第２会議室に存在していない）ことを示し、「１」は人４ｂが第２会議室を利用している（第２会議室に存在している）ことを示す。利用状況 第２勤務者」の「０」、「１」は、人４ｂに関して第２会議室を利用している人の数に相当する。時刻ｔ２において、第２勤務者（人４ｂ）が第２会議室の利用を開始し、利用状況は「０」から「１」に変化する。時刻ｔ２から時刻ｔ３までの期間において、第２勤務者（人４ｂ）が第２会議室の利用を継続し、利用状況は「１」である。時刻ｔ３において、第２勤務者（人４ｂ）が第２会議室の利用を終了し、利用状況は「１」から「０」に変化する。

「単位時間あたりの利用度」は、各時刻について各エリア（例、第２会議室）を利用する人（例、第１勤務者、第２勤務者）の利用状況を積算したものである。時刻ｔ１よりも前の時刻において、第２会議室の利用者は０人であり、利用度は「０」である。時刻ｔ１から時刻ｔ２の期間において、第２会議室の利用者は第１勤務者（人４ａ）のみであり、利用者の人数は１であるので、利用度は「１」である。時刻ｔ２から時刻ｔ３の期間において、第２会議室の利用者は第１勤務者（人４ａ）及び第２勤務者（人４ｂ）であり、利用者の人数は２であるので、利用度は「２」である。ここでは、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの時間と、及び時刻ｔ２から時刻ｔ３までの時間とが同じであり、この時間を単位時間としている。単位時間は任意に設定され、時刻ｔ１から時刻ｔ３までの時間を単位時間とする場合、時刻ｔ１から時刻ｔ３までの単位時間あたりの利用度は「１．５」となる。

利用度算出部１５は、例えば、各エリア３における単位時間あたり利用度の時間履歴（適宜、各エリアの利用ログと表す）を生成する。利用度算出部１５は、生成した各エリアの利用ログを記憶部２０に記憶させる。利用情報は、各エリアの利用ログを含んでもよい。例えば、利用情報取得部１１は、エリア３に移動体４が存在するか否かを検出した検出結果を用いて各エリアの利用ログを生成することによって、利用情報の少なくとも一部（例、各エリアの利用ログ）を取得してもよい。

利用情報取得部１１は、移動体４の存在の検出結果と異なる情報を用いて、各エリアの利用ログを生成してもよい。例えば、利用情報取得部１１は、エリア３の利用を予約する情報を用いて、各エリアの利用ログを生成してもよい。エリア３の利用を予約する情報は、例えば、図２の上段に示した第２会議室の予約情報を含む。この予約情報は、例えば、第２会議室を利用する時間帯及び第２会議室の利用者数を特定できる情報を含む。利用者数は、例えば利用者として第１勤務者と第２勤務者とが予約情報に登録されていることにより、２人と特定される。

図１に示す消費情報取得部１２は、各エリア３におけるエネルギー消費量に関する消費情報を取得する。消費情報は、例えば、各エリア３に設置された電気機器５によって消費される電力を含む。例えば、複数の電気機器５には、１又は２以上の電気機器５ごとに電力計が設けられ、消費情報取得部１２は、上記電力計から出力される測定値を取得する。電力計は、電気機器５に内蔵されたものでもよいし、電気機器５に外付けされたものでもよい。電力計は、１つのエリア３に設置される１又は２以上の電気機器５の消費電力をまとめて測定するものでもよい。電力計は、１つのエリア３に設置される１又は２以上の機器５の消費電力と、他のエリア３に設置される１又は２以上の電気機器５の消費電力とをまとめて測定するものでもよい。電気機器５の消費電力は、ディスアグリゲーション技術を利用して取得されてもよい。情報処理システム１は、電気機器５が消費するエネルギーに関する情報を検出するセンサを備えてもよいし、備えなくてもよい。

消費情報取得部１２は、取得した測定値又は測定値を処理（例、統計処理）した値を、消費電力を示す情報として記憶部２０に記憶させる。例えば、消費情報取得部１２は、各エリア３について、消費電力の時間履歴を示す情報（適宜、各エリアの消費電力ログと表す）を生成する。消費情報取得部１２は、生成した各エリアの消費電力ログを記憶部２０に記憶させる。消費情報は、各エリアの消費電力ログを含んでもよい。例えば、消費情報取得部１２は、エリア３の消費電力を検出した検出結果を用いて各エリアの消費電力ログを生成することによって、消費情報の少なくとも一部（例、各エリアの消費電力ログ）を取得してもよい。

図２の下段に示す符号Ｑ３は、エリア３の消費電力の時間履歴を示す図である。図Ｑ３は、図Ｑ１及び図Ｑ２に対応している。図Ｑ３の消費電力（Ｗ）は、第２会議室に設置された電気機器５の消費電力の合計値である。時刻ｔ１は、第１勤務者（人４ａ）が第２会議室の利用を開始した時刻である。時刻ｔ２は、第２勤務者（人４ｂ）が第２会議室の利用を開始した時刻である。時刻ｔ３は、第１勤務者（人４ａ）及び第２勤務者（人４ｂ）が第２会議室の利用を終了した時刻である。

時刻ｔ１において、例えば、照明機器の点灯及び空調装置の運転が開始され、時刻ｔ１以前に比べて消費電力が増加する。第２会議室には、例えば、複数の勤務者で共用の電気機器と、各勤務者で専用の電気機器とが設けられる。例えば、照明機器及び空調装置は、共用の電気機器である。各勤務者で専用の電気機器は、例えば、各勤務者が使用するパソコンを含む。時刻ｔ２において、第２勤務者（人４ｂ）が第２会議室の利用を開始し、第２会議室における消費電力は、時刻ｔ２以前に比べて増加する。例えば、照明機器の点灯及び空調装置は、共用の電気機器であるので、その消費電力は、時刻ｔ２の前後で変化が緩やかである。例えば、第２勤務者（人４ｂ）が使用するパソコンは、専用の電気機器であるので、その消費電力は、時刻ｔ２以前の第２会議室の消費電力に上乗せされる。このように、第２会議室の消費電力は、例えば、第２会議室の利用度に含まれるパラメータ（例、利用者の数）に対して非線形に変化する。

図１の説明に戻り、消費情報取得部１２は、取得した消費情報を記憶部２０に記憶させる。本実施形態において、情報処理システム１（例、消費情報取得部１２）は、排出量算出部１６を含む。排出量算出部１６は、各エリア３におけるエネルギー消費量に相当する温室効果ガスの排出量を算出する。以下の説明において適宜、温室効果ガスをＧＨＧと表す。

排出量算出部１６は、例えば、ＧＨＧプロトコルのＳｃｏｐｅ２の排出量（適宜、Ｓｃｏｐｅ２排出量という）を算出する。排出量算出部１６は、例えば、消費情報取得部１２が取得した消費情報（例、各エリアの消費電力ログ）と、記憶部２０に記憶された排出係数Ｄ３とを用いて、ＧＨＧ排出量を算出する。排出量算出部１６は、例えば、各エリア３について、各時刻における消費電力に相当するＧＨＧ排出量を算出する。排出量算出部１６は、例えば、各エリア３における消費電力の時間履歴に相当するＧＨＧ排出量の時間履歴を示す情報（適宜、各エリアのＧＨＧ排出量ログという）を生成する。排出量算出部１６は、生成した各エリアのＧＨＧ排出量ログを記憶部２０に記憶させる。消費情報は、各エリアのＧＨＧ排出量ログを含んでもよい。例えば、消費情報取得部１２は、エリア３の消費電力を検出した検出結果を用いて各エリアのＧＨＧ排出量ログを生成することによって、消費情報の少なくとも一部（例、各エリアのＧＨＧ排出量ログ）を取得してもよい。

情報処理部１３は、各エリア３について利用情報取得部１１が取得した利用情報と消費情報取得部１２が取得した消費情報とを関連付けて処理する。本実施形態において情報処理システム１（例、情報処理部１３）は、解析部１７を含む。解析部１７は、各エリア３における利用度と消費情報との関係を導出する。

図３は、第１実施形態に係る情報処理部の処理を示す図である。図３の上段に示す符号Ｑ４は、単位時間あたり利用度に対する消費電力を示す図である。図Ｑ４において、白抜きの丸印は、それぞれ、各エリアの所定の時刻における利用度と消費電力とを関連付けて一組のデータに相当する。例えば、利用度が「０」に対応する消費電力は「Ｗ０」である。Ｗ０は、例えば、エリア３に人４が存在しない状態で消費される電力（例、待機電力）である。

利用度が「１」に対応する消費電力は「Ｗ１」である。Ｗ０に対するＷ１の増加分は、例えば、図２に示した第２会議室を第１勤務者が利用する際に、第２会議室に設置された電気機器（例、空調装置、照明機器）の動作による消費電力と、第１勤務者が個人的に利用する電気機器（例、パソコン）の動作による消費電力とを含む。Ｗ１を利用度の「１」で割った値（Ｗ１／１）は、例えば、利用度が「１」の場合のエリア３におけるエネルギー利用効率と互換性があり、この値が小さいほどエネルギー利用効率が高いことを示す。

利用度が「２」に対応する消費電力は「Ｗ２」である。Ｗ１に対するＷ２の増加分は、例えば、図２に示した第２会議室を第２勤務者が利用する際に、第２勤務者が個人的に利用する電気機器（例、パソコン）の動作による消費電力を含む。Ｗ２を利用度の「２」で割った値（Ｗ２／２）は、例えば、利用度が「２」の場合のエリア３におけるエネルギー利用効率と互換性がある。図Ｑ４において、利用度が「１」から「２」に変化する際の消費電力の変化量（Ｗ２－Ｗ１）は、利用度が「０」から「１」に変化する際の消費電力の変化量（Ｗ１－Ｗ０）よりも大きい。図Ｑ４に示す情報は、例えば、利用度が「２」の場合に比べて利用度が「１」の場合の方がエネルギー利用効率が低いことを表す。例えば、オフィス２の管理者は、情報処理システム１から図Ｑ４の情報が提供されることによって、利用度が「１」となるエリア３の利用状況を避けるように勤務者の稼働条件を調整し、エネルギー利用効率を向上できる。

解析部１７は、例えば利用情報取得部１１が生成した各エリアの利用ログ（図２中段の図Ｑ２参照）と、消費情報取得部１２が生成した各エリアの消費電力ログ（図２下段の図Ｑ３参照）とを用いて、利用度と消費情報との関係を導出する。例えば、解析部１７は、各エリア３の所定の時刻における利用度を各エリアの利用ログから導出し、このエリア３のこの時刻における消費電力を各エリアの消費電力ログから導出する。解析部１７は、各エリアの所定の時刻における利用度と消費電力との一方又は双方を近似（例、補間）によって導出してもよい。解析部１７は、各エリアの所定の時刻における利用度と消費電力とを関連付けて一組のデータとする。解析部１７は、複数の時刻のそれぞれについて、利用度と消費電力とを関連付けたデータを生成することによって、利用度と消費電力との関係を示す情報（適宜、エネルギー利用効率情報という）を生成する。解析部１７は、例えば、その処理結果として、生成したエネルギー利用効率情報を記憶部２０に記憶させる。

図３の下段に示す符号Ｑ５は、単位時間あたり利用度とＧＨＧ排出量との関係をエリア３ごとに示す図である。図Ｑ５の実線は、図２上段の図Ｑ１に示した「第２会議室」の利用度とＧＨＧ排出量との関係を示す。図Ｑ５の「ＧＨＧ排出量」は、「第２会議室」におけるエネルギー消費量に相当するＧＨＧ排出量を表す。ＧＨＧ排出量は、例えば、排出量算出部１６によって算出され、記憶部２０に記憶された情報に含まれる。例えば、オフィス２の管理者は、情報処理システム１から情報が提供されることによって、第２会議室における勤務者の稼働条件を調整し、エネルギー利用効率を向上できる。

図Ｑ５の点線は、図２上段の図Ｑ１に示した「休憩室」の利用度とＧＨＧ排出量との関係を示す。休憩室には、例えば自動販売機や照明機器などの電気機器が設置され、これら電気機器は、休憩室の利用者がいない状態でも稼働する。休憩室は、例えば、第２会議室に比べて、常時稼働する電気機器による消費電力が多く、利用度が低い状態における消費電力に相当するＧＨＧ排出量が多い。休憩室に対応するＧＨＧ排出量は、例えば、利用度の増加に伴う変化が緩やかである。休憩室は、例えば、多数の勤務者が参加するイベントに利用される。休憩室に対応するＧＨＧ排出量は、通常時に利用されずイベントで利用される電気機器（例、プロジェクタ、音響装置）の消費電力に応じて、利用度があるレベルを超えると変化が顕著になる。例えば、オフィス２の管理者は、情報処理システム１から情報が提供されることによって、休憩室における勤務者の稼働条件や電気機器の稼働条件を調整し、エネルギー利用効率を向上できる。

解析部１７は、例えば利用情報取得部１１が生成した各エリアの利用ログ（図２中段の図Ｑ２参照）と、排出量算出部１６が生成した各エリアのＧＨＧ排出量ログとを用いて、利用度とＧＨＧ排出量との関係を導出する。例えば、解析部１７は、各エリア３の所定の時刻における利用度を各エリアの利用ログから導出し、このエリア３のこの時刻におけるＧＨＧ排出量を各エリアのＧＨＧ排出量ログから導出する。解析部１７は、各エリアの所定の時刻における利用度とＧＨＧ排出量との一方又は双方を近似（例、補間）によって導出してもよい。解析部１７は、各エリアの所定の時刻における利用度とＧＨＧ排出量とを関連付けて一組のデータとする。解析部１７は、複数の時刻のそれぞれについて、利用度とＧＨＧ排出量とを関連付けたデータを生成することによって、利用度とＧＨＧ排出量との関係を示す情報（適宜、ＧＨＧ排出効率情報という）を生成する。解析部１７は、例えば、その処理結果として、生成したＧＨＧ排出効率情報を記憶部２０に記憶させる。解析部１７は、複数のエリア３のそれぞれについて、ＧＨＧ排出効率情報を生成する。図３の図Ｑ５に示す情報は、例えば、第２会議室のＧＨＧ排出効率情報と、休憩室のＧＨＧ排出効率情報とを１つ画像上に表すことで得られる。

次に、実施形態に係る情報処理方法を、上述の情報処理システム１に基づいて説明する。図４は、第１実施形態に係る情報処理方法を示す図である。情報処理システム１の各部及び処理については、適宜、図１から図３を参照する。

ステップＳ１０において、利用情報取得部１１は、各エリア３を利用する移動体４の利用情報を取得する。例えば、ステップＳ１１において、検出部６は各エリア３の移動体４を検出する（図２上段の図Ｑ１参照）。ステップＳ１２において、稼働算出部１４は、検出部６によって検出された移動体４の数および時刻を、記憶部２０に記憶させる。ステップＳ１３において、利用度算出部１５は、各エリアの利用度を算出する（図２中段の図Ｑ２参照）。ステップＳ１４において、利用度算出部１５は、各エリアの利用度の時間履歴を記憶部２０に記憶させる。

ステップＳ２０において、消費情報取得部１２は、各エリア３の消費情報を取得する。例えば、ステップＳ２１において、電力計は、各エリア３の電気機器５の消費電力を検出さする。ステップＳ２２において、消費情報取得部１２は、電力計によって検出された消費電力と時刻を記憶部２０に記憶させる。ステップＳ２３において、排出量算出部１６は、記憶部２０に記憶された排出係数Ｄ３を用いて、各エリア３のＧＨＧ排出量を算出する。ステップＳ２４において、排出量算出部１６は、各エリア３のＧＨＧ排出量の時間履歴を記憶部２０に記憶させる。

ステップＳ３０において、情報処理部１３は、各エリア３の利用情報と消費情報とを関連付けて処理する。例えば、ステップＳ３１において、解析部１７は、各エリア３の利用度とＧＨＧ排出量との関係を導出する。解析部１７は、導出した関係を示す情報（例、ＧＨＧ排出効率情報）を記憶部２０に記憶させる。ステップＳ３２において、情報処理システム１は、各エリア３の利用度とＧＨＧ排出量との関係を示す情報を出力する。例えば、情報処理システム１は、オフィス２の管理者の端末にＧＨＧ排出効率情報を出力し、この端末は、ＧＨＧ排出効率情報を表す画像を表示部に表示させる（図３下段の図Ｑ５参照）。

上述の情報処理システム１は、各エリア３について利用情報と消費情報とを関連付けて処理する。オフィス２の管理者は、例えば、情報処理システム１の処理結果を用いて、各エリア３の利用状況とエネルギー消費量とを関連付けて把握できる。例えば、オフィス２の管理者は、利用状況に照らしてエネルギー消費量が多いエリアを把握できる。オフィス２の管理者は、例えば、利用状況に照らしてエネルギー消費量が多いエリアについて、エネルギー利用効率を改善する策を検討できる。このような情報処理システム１は、例えば、国連が主導する持続可能な開発目標（ＳＤＧｓ）の目標１３「気候変動及びその影響を軽減するための緊急対策を講じる」ことの達成に貢献する。

［第２実施形態］
第２実施形態について説明する。本実施形態において、上述の実施形態と同様の構成については、同じ符号を付してその説明を省略あるいは簡略化する。図５は、第２実施形態に係る情報処理システムを示す図である。この情報処理システム１（例、処理部１０）は、制御部１８を備える。制御部１８は、オフィス２の各部を制御する。制御部１８は、エリア３に設置される電気機器５の少なくとも１つを制御する。例えば、エリア３には電気機器５ｂとして空調装置が設置され、制御部１８は電気機器５ｂを制御する。制御部１８は、例えば、エリア３ａの温度が管理者によって指定された目標値に近づくように、電気機器５ｂを制御する。制御部１８は、電気機器５ｂの稼働状態を示す稼働情報（例、現在の室温、室温の目標値、出力、稼働時間）を保持する。例えば、制御部１８による電気機器５ｂの制御を表す制御情報は、稼働情報として利用できる。制御部１８は、電気機器５ｂの稼働状態を示す情報を、電気機器５ｂから取得してもよい。

本実施形態において、消費情報取得部１２は、制御部１８が保持する稼働情報を用いて、複数のエリア３の少なくとも一部の消費情報を取得する。例えば、消費情報取得部１２は、電気機器５ｂの仕様を示す情報（適宜、製品情報という）と、エリア３ａの現在の温度及び目標の温度とを用いて、電気機器５ｂの消費電力を推定する。製品情報は、例えば各機器５の消費電力の情報を含む。製品情報は、消費電力の情報と異なる情報を含んでもよい。例えば、製品情報は、機器５の出力、動作環境、耐久性、製造に要するエネルギーに相当するＧＨＧ排出量、及び処分に要するエネルギーに相当するＧＨＧ排出量の少なくとも１つの情報を含んでもよい。製品情報は、機器５の利用者（例、オフィス２の管理者）が測定した情報を含んでもよいし、機器５のメーカー又はメーカーと異なる第三者が公開する情報を含んでもよい。消費情報取得部１２は、推定した消費電力と、電気機器５ｂの稼働時間とを用いて、エネルギー消費量（例、消費電力量）を推定する。消費情報取得部１２は、消費電力を推定することによって、消費電力の推定値を含む消費情報を取得する。

本実施形態において、制御部１８は、オフィス２に設置された複数の機器５の少なくとも一部を、利用情報を用いて制御する。制御部１８は、例えば、利用情報を用いて利用度が所定値未満のエリア３を特定する。制御部１８は、例えば、特定したエリア３に設置された電気機器５の少なくとも一部を、消費電力を減らすように制御（例、自動制御）する。例えば、図５においてエリア３ｃには利用者が存在せず、エリア３ｃの利用度は「０」である。例えば、夏季において、制御部１８は、エリア３ｃに設置された空調装置の設定温度を高めることで、消費電力を低減する。制御部１８は、エリア３ａの利用度が「０」である場合、電気機器５ａ（例、電動ブラインド）を制御して、エリア３ａに入射する外光の量を調整してもよい。制御部１８は、外光の量を調整することによってエリア３ａの温度を調整し、電気機器５ｂ（例、空調装置）の負荷を低減することによって、電気機器５ｂの消費電力を低減してもよい。

なお、第１実施形態において、検出部６（図１参照）はＩＤタグ７のリーダーを含むものとしたが、検出部６の検出原理に限定はない。図５において、検出部６は、エリア３を撮影するカメラを含む。検出部６は、エリア３を撮影した画像を周期的に、情報処理システム１に提供する。利用情報取得部１１は、検出部６が撮影した画像に対して画像認識処理を実行し、この画像に写っている移動体４を検出する。利用情報取得部１１は、画像に写っている移動体４の特徴量を抽出し、移動体４の種類を特定してもよい。例えば、記憶部２０に記憶された勤務者情報Ｄ１は、勤務者の外見の特徴量を含む。利用情報取得部１１は、画像から抽出した移動体４の特徴量を、勤務者情報Ｄ１に含まれる特徴量と照合し、この移動体４に相当する勤務者を特定してもよい。

なお、検出部６は、エリア３をレーザ光などでスキャンし、エリア３内の物体表面の位置を検出してもよい。利用情報取得部１１は、検出部６が検出した物体表面の位置の変化を用いて、移動体４の数を検出してもよい。検出部６は、モーションキャプチャを含んでもよい。

［第３実施形態］
第３実施形態について説明する。本実施形態において、上述の実施形態と同様の構成については、同じ符号を付してその説明を省略あるいは簡略化する。図６は、第３実施形態に係る情報処理システムを示す図である。本実施形態において、情報処理システム１（例、情報処理部１３）は、予測部１９を含む。予測部１９は、複数の移動体４の稼働条件を用いて、各エリア３におけるエネルギーの消費量に関する予測値を算出する。予測部１９は、例えば、勤務者情報Ｄ１及び利用予約情報Ｄ４を用いて各エリアの消費電力を予測する。

勤務者情報Ｄ１は、例えば、オフィス２で稼働する勤務者の情報と、オフィス２の外部で勤務する勤務者の情報とを含む。以下の説明において適宜、オフィス２で稼働する勤務者をオフィス勤務者と表し、オフィス２の外部で勤務する勤務者をテレワーク勤務者と表す。勤務者情報Ｄ１は、勤務者がオフィス勤務者であるか又はテレワーク勤務者であるかを区別する情報を含む。

利用予約情報Ｄ４は、各エリア３の利用予定を表す情報を含む。利用予約情報Ｄ４は、エリア３を特定する情報（適宜、エリアＩＤという）と、このエリア３を利用予定の勤務者を特定する情報（例、勤務者ＩＤ）と、この勤務者がエリア３の利用を予定する期間（適宜、予約期間という）を特定する情報とを関連付けた情報を含む。

予測部１９は、例えば、オフィス勤務者がオフィス２に滞在する時間を、所定の勤務時間（例、８時間）と所定の休憩時間（例、１時間）との合計時間（例、９時間）とする。以下の説明において適宜、所定の勤務時間と所定の休憩時間との合計時間を拘束時間と称する。予測部１９は、オフィス勤務者の勤務者ＩＤがエリア３の利用者として利用予約情報Ｄ４に含まれる場合、この勤務者ＩＤのオフィス勤務者が予約期間にわたってエリア３に滞在するものとする。予測部１９は、利用予約されたエリア３にオフィス勤務者が滞在する時間を拘束時間から差し引き、残りの時間（適宜、予約外時間という）を算出する。予測部１９は、予約外時間において、予約不要のエリア３のいずれかに第１勤務者が滞在するものとする。

例えば、図２中段の第１勤務者は、図２上段の第２会議室を１１：００から１２：００まで利用する予約をしているとする。予測部１９は、第１勤務者が第２会議室に１１：００から１２：００まで滞在しているものとする。第１勤務者は、この勤務日に他のエリア３の利用を予約していないとする。予測部１９は、第１勤務者について、拘束時間（例、９時間）から第２会議室の滞在時間（例、１時間）を差し引いて、予約外時間（例、８時間）を算出する。予測部１９は、予約外時間（例、８時間）を予約不要の各エリア３の滞在時間に振り分ける。

予測部１９は、例えば、図２上段に示した第１勤務者の過去の移動経路の情報に統計処理を行って、第１勤務者が予約不要の各エリア３に滞在する時間の比率（適宜、滞在率という）を算出する。予測部１９は、例えば、予約外時間（例、８時間）を滞在率によって振り分けることで、予約不要の各エリア３における第１勤務者の滞在時間を予測する。予測部１９は、第１勤務者の属性情報（例、所属する部署、役職、業務領域）を用いて、予約不要の各エリア３における第１勤務者の滞在時間を予測してもよい。例えば、第１勤務者の所属する部署は、第２執務室に配置される。予測部１９は、例えば、予約外時間（例、８時間）のうち所定の比率（例、８０％）の時間（例、６．４時間）において、第１勤務者が第２執務室に滞在するものとする。このように、予測部１９は、予め定められた条件に従って、予測部１９は、予約外時間（例、８時間）を予約不要の各エリア３の滞在時間に振り分ける。

予測部１９は、オフィス勤務者のそれぞれについて各エリアの滞在時間を予測し、各エリアの時間当たりの利用度の時間履歴を予測する。以下の説明において適宜、利用度の時間履歴の予測結果を、各エリアの利用予測ログという。予測部１９は、利用予測ログを記憶部２０に記憶させる。予測部１９は、例えば、算出した利用度、及び解析部１７が導出した利用度と消費電力との関係（図３上段の図Ｑ４参照）を用いて、各エリアの消費電力の時間履歴を予測する。以下の説明において適宜、消費電力の時間履歴の予測結果を、消費電力予測ログという。予測部１９は、各エリア３の消費電力予測ログを記憶部２０に記憶させる。

オフィス２を利用する企業には、例えば、エネルギー消費量に関する情報（例、ＧＨＧ排出量）に、目標値が設定されることがある。情報処理システム１（例、排出量算出部１６）は、各エリア３の消費電力予測ログを用いて、各エリア３のエネルギー消費量に相当するＧＨＧ排出量の時間履歴を予測する。以下の説明において適宜、ＧＨＧ排出量の時間履歴の予測結果を、各エリアのＧＨＧ排出量予測ログという。排出量算出部１６は、各エリアのＧＨＧ排出量予測ログを記憶部２０に記憶させる。予測部１９は、例えば、各エリアのＧＨＧ排出量予測ログに示されるＧＨＧ排出量を時間積分することによって、各エリアのＧＨＧ排出量を予測する。予測部１９は、各エリアのＧＨＧ排出量の予測値を、複数のエリア３で積算することによって、オフィス２のＧＨＧ排出量を予測する。

予測部１９は、エネルギー消費量に関する予測値と目標値とを比較してもよい。例えば、予測部１９は、オフィス２のＧＨＧ排出量の予測値と目標値とを比較し、予測値が目標値以下であるか否かを判定してもよい。情報処理システム１は、予測部１９の判定結果を情報処理システム１の外部へ出力（例、通知）してもよい。例えば、情報処理部１３は、予測値が目標値をクリアしないと予測部１９が判定した場合、その判定結果をオフィス２の管理者の端末へ提供してもよい。

オフィス２の管理者は、例えば、情報処理システム１からの通知を受けて、ＧＨＧ排出量を削減する策を講じることができる。例えば、オフィス２の管理者は、情報処理システム１から出力される各エリアのＧＨＧ排出量予測ログを用いて、利用度に照らしてＧＨＧ排出量の予測値が大きいエリア３を特定できる。オフィス２の管理者は、特定したエリア３について、ＧＨＧ排出量を削減するように勤務者の稼働条件を調整できる。オフィス２の管理者は、例えば、オフィス勤務者として予定された勤務者の少なくとも一部をリモート勤務者に変更することによって、オフィス２のＧＨＧ排出量を削減できる。例えば、オフィス２の管理者は、図２上段に示した第２会議室が１名の利用で予約されている場合、この１名のオフィス勤務者にリモート勤務者への変更を提案できる。

制御部１８は、予測部１９の予測結果がエネルギーの消費について設定された目標値を超える場合、エリア３の環境を制御してもよい。制御部１８は、プリンタ等のＯＡ機器が待機状態になっている場合、このＯＡ機器をシャットダウンしてもよい。制御部１８は、１つのエリア３に２以上の電気機器５が設置されている場合、２以上の電気機器５による作用が補完の関係になるように、制御してもよい。例えば、制御部１８は、電動ブラインドを制御してエリア３に入射する外光の量を増加させ、照明装置を制御して照明装置から照射される光の光量を減少させてもよい。

なお、図６において検出部６は、エリア３への入退出に利用されるＩＣカードのリーダを含む。このＩＣカードは、例えば、セキュリティカード、社員証、入館証などである。検出部６は、ＩＣカードの情報を読み取り、読み取った情報を情報処理システム１に提供する。利用情報取得部１１は、例えば、検出部６によって読み取られた情報を、勤務者情報Ｄ１と照合して勤務者を特定する。また、利用情報取得部１１は、勤務者がエリア３に滞在する時間を、検出部６がＩＣカードの情報を読み取った時刻を用いて算出する。

上述のように、予測部１９は、複数の移動体４の稼働条件を用いて、各エリア３におけるエネルギーの消費量に関する予測値を算出する。稼動条件は、例えば、予定されたオフィス勤務者の数と、各オフィス勤務者が勤務する時間帯を含む。稼動条件は、その他の情報を含んでもよく、例えば各オフィス勤務者の属性、会議室等のエリア３の利用予約状況を含んでもよい。

予測部１９は、利用情報と消費情報とを用いた機械学習によって得られる推論モデルを用いて、予測値を算出してもよい。図７は、第３実施形態に係る機械学習の処理を示す図である。図７に示す学習部２１は、機械学習によってモデルＭを生成する。モデルＭは、ディープラーニングによって生成される推論モデルであり、ＡＩモデルと称されてもよい。モデルＭは、例えば、勤務者情報Ｄ１（例、オフィスでの勤務予定）及び各エリア３の利用予約情報が入力され、各エリアのエネルギー消費量に関する情報の予測結果を出力とする。モデルＭは、入力層Ｍ１と、中間層Ｍ２と、出力層Ｍ３とを含む。入力層Ｍ１は、推論の元データが入力される層である。出力層Ｍ３は、推論結果を示すデータを出力する層である。中間層Ｍ２は、入力層Ｍ１と出力層Ｍ３との間に配置される層である。中間層Ｍ２の数は任意であり、１層でもよいし、複数層でもよい。

学習部２１は、例えば、過去の第１の期間における、オフィス勤務者の勤務者情報Ｄ１及び第１のエリア３の利用予約情報Ｄ４を入力の教師データに利用し、第１の期間における第１のエリア３のエネルギー消費量に関する情報を出力の教師データに利用する。学習部２１は、入力の教師データを入力層Ｍ１に入力する。入力層Ｍ１に入力された値は、中間層Ｍ２を介して出力層Ｍ３に伝播する。モデルＭは、値を入力層Ｍ１から出力層Ｍ３へ伝播させる際のパラメータ（例えば、結合係数、バイアス）を含む。学習部２１は、教師データにおける入力データが入力層Ｍ１に入力された際に、出力層Ｍ３から出力される出力データが、出力の教師データへ近付くように、上記パラメータを最適化する。

予測部１９は、例えば最適化されたパラメータを含むＡＩモデルが処理部１０に実装されることによって、実現される。予測部１９は、ＡＩモデルに、将来の第２の期間における勤務者情報Ｄ１及び各エリア３の利用予約情報を入力する。予測部１９は、ＡＩモデルから出力される情報を、各エリアのエネルギー消費量に関する情報の予測結果とする。

モデルＭは、複数の移動体４の稼働条件が入力され、各エリアの利用ログを出力する第１のモデルを含んでもよい。この場合、入力の教師データとして過去の複数の移動体４の稼働条件が利用され、出力の教師データとして過去の各エリアの利用ログが利用される。モデルＭは、各エリアの利用ログが入力され、各エリアの消費電力ログを出力する第２のモデルを含んでもよい。この場合、入力の教師データとして過去の各エリアの利用ログが利用され、出力の教師データとして過去の各エリアの消費電力ログが利用される。モデルＭは、各エリアの消費電力ログが入力され、各エリアのＧＨＧ排出量ログを出力する第３のモデルを含んでもよい。この場合、入力の教師データとして過去の各エリアの消費電力ログが利用され、出力の教師データとして過去の各エリアのＧＨＧ排出量ログが利用される。モデルＭは、上記第１のモデル、第２のモデル、第３のモデルを統合したモデルでもよい。

情報処理システム１は、学習部２１を備えてもよいし、学習部２１を備えなくてもよい。学習部２１は情報処理システム１と異なる外部システムに設けられ、情報処理システム１は、この外部システムに情報（例、教師データ）を提供してもよい。この外部システムは、機械学習によって得られたモデルＭを表す情報を、情報処理システム１に提供してもよい。

図６の説明に戻り、本実施形態にいおいて、情報処理システム１は導出部２２を含む。導出部２２は、予測部１９が算出した予測値が目標値に近付くように、複数の移動体４の稼働条件を導出する。導出部２２は、エネルギーの消費について設定された目標値未満となる稼働条件を導出してもよい。例えば、導出部２２は、複数の稼働条件のそれぞれについて予測部１９に予測値を算出させ、予測値が目標値をクリアする稼働条件を導出する。例えば、導出部２２は、オフィス勤務者が予定された勤務者の人数を変更しつつ、各人数について予測部１９にＧＨＧ排出量の予測値を算出させる。導出部２２は、ＧＨＧ排出量の予測値が目標値未満になるオフィス勤務者の人数を導出する。導出部２２は、導出した情報を記憶部２０に記憶させる。オフィス２の管理者は、例えば、導出部２２が導出した情報を用いて、オフィス勤務者が予定された勤務者の少なくとも一部をリモート勤務者へ変更することによって、ＧＨＧ排出量を目標値に近づけることができる。

なお、学習部２１が実行する機械学習は任意であり、ディープラーニングでなくてもよい。機械学習の手法は、中間層Ｍ２を含まないニューラルネットワークでもよいし、ニューラルネットワーク以外の手法でもよい。また、勤務者情報Ｄ１（オフィスでの勤務予定）や各エリア（会議室等）の利用予約情報以外にも、消費情報に影響し得る要素（例えば、気温、天候、月末あるいは年末等の時期、景気動向等）を入力として推論モデルを生成してもよい。なお、予測部１９が各種情報を予測する方法に限定はない。例えば、予測部１９は、ＡＩを用いた予測、統計処理に基づく予測、シミュレーションによる予測、及びその他手法の予測の１つ又は２以上の組み合わせによって、各エリアにおけるエネルギーの消費量に関する予測値を算出してもよい。

上述の各実施形態において、情報処理システム１は、１または複数のコンピュータを含む。コンピュータは、例えば、サーバコンピュータでもよいし、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）でもよい。コンピュータは、端末あるいは情報処理装置と称されてもよい。

図８は、実施形態に係るコンピュータを示す図である。コンピュータ１００は、ＣＰＵ１０１と、ＲＯＭ１０２と、ＲＡＭ１０３と、バス１０４と、入力部１０５と、出力部１０６と、記憶部１０７と、通信部１０８と、ドライブ１０９と、を備える。ＣＰＵ１０１、ＲＯＭ１０２及びＲＡＭ１０３は、それぞれ、バス１０４を介して相互に接続されている。バス１０４には、入力部１０５、出力部１０６、記憶部１０７、通信部１０８及びドライブ１０９が接続されている。

ＣＰＵ１０１は、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔを含む。ＲＯＭ１０２は、Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙを含む。ＲＡＭ１０３は、Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙを含む。ＣＰＵ１０１は、ＲＯＭ１０２に記録されているプログラム、または、記憶部１０７からＲＡＭ１０３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。ＲＡＭ１０３には、ＣＰＵ１０１が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。

入力部１０５は、例えば、キーボード、マウス、トラックボール、及びタッチパッドの少なくとも１つを含む。入力部１０５は、ユーザに操作されることで、各種情報の入力を受け付ける。入力部１０５は、音声の入力を受け付けるマイク等を含んでもよい。出力部１０６は、例えば、画像を出力する表示装置（例、ディスプレイ）を含む。出力部１０６は、音声を出力するスピーカを含んでもよい。入力部１０５および出力部１０６は、表示部上に透過型のタッチパッドが重ねられたタッチパネルを含んでもよい。

記憶部１０７は、例えば、ハードディスク、ソリッドステートドライブ、及び不揮発性メモリの少なくとも１つを含む。記憶部１０７は、外部からコンピュータ１００に入力される各種データと、コンピュータ１００による処理において使用される各種データと、コンピュータ１００が生成する各種データとの少なくとも一部を記憶する。通信部１０８は、ネットワークを介して他の装置との間で行う通信を制御する。

ドライブ１０９には、リムーバブルメディア１１０が適宜装着される。リムーバブルメディア１１０は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリ等の記憶媒体を含む。ドライブ１０９は、リムーバブルメディア１１０から情報を読み出す。リムーバブルメディア１１０から読み出された情報は、記憶部１０７に記憶される。例えば、ドライブ１０９は、リムーバブルメディア１１０に記憶されたプログラムを読み出し、このプログラムは、コンピュータ１００にインストールされる。

なお、コンピュータ１００は、入力部１０５と出力部１０６との一方または双方を備えなくてもよい。例えば、出力部１０６は、コンピュータ１００に外付けされる装置であって、コンピュータ１００は、出力部１０６を接続可能なインターフェースを備えてもよい。

上述の実施形態において情報処理装置や端末は、記憶部や記憶装置に記憶されているプログラムを読み出し、このプログラムに従って各種の処理を実行する。このプログラムは、例えば、コンピュータに、複数の移動体が稼働する所定領域に含まれる複数のエリアの各エリアについて、複数の移動体のうち各エリアを利用する移動体に関する利用情報を取得することと、各エリアにおけるエネルギー消費量に関する消費情報を取得することと、各エリアについて、利用情報と消費情報とを関連付けて処理することと、を実行させる。

上記プログラムは、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記録されて提供されてもよい。上記プログラムは、コンピュータシステムに記録されているプログラム（例、オペレーティングシステム）との組み合わせによって、各種処理を実行する差分プログラム（適宜、差分ファイルという）でもよい。

上述の実施形態において、情報処理システム１は、複数の移動体が稼働する所定領域に含まれる複数のエリアの各エリアについて、複数の移動体のうち各エリアを利用する移動体に関する利用情報を取得することと、各エリアにおけるエネルギー消費量に関する消費情報を取得することと、各エリアについて取得した利用情報と消費情報とを関連付けて処理することと、を実行する。所定領域は建物を含んでもよい。複数の移動体は建物内で働く人を含んでもよい。消費情報は、建物の各エリアに設置された電気機器によって消費される電力を含んでもよい。利用情報は、複数の移動体のうち各エリアを利用する移動体の数及び利用時間を含んでもよい。

なお、情報処理システム１は、エネルギーの消費量に関する消費情報として、電気以外の形態のエネルギーの消費量に関する情報を取得してもよい。情報処理システム１は、消費情報として、ＧＨＧプロトコルのＳｃｏｐｅ１の排出量（適宜、Ｓｃｏｐｅ１排出量という）の算出に使用される情報を取得してもよい。Ｓｃｏｐｅ１排出量の算出に使用される情報は、例えば、所定領域２で燃焼される燃料の種類及び消費量を含む。例えば、所定領域２は工場を含み、エリア３には内燃機関によって動作する機器５が設けられる。移動体４は、例えばこの機器５を操作する作業者を含む。機器５が消費する燃料の種類及びその消費量は、例えば、作業者の端末に入力される。

消費情報取得部１２は、機器５が消費する燃料の種類及びその消費量を作業者の端末から取得し、燃焼によって発生するエネルギーの量をエネルギー消費量として算出する。消費情報取得部１２は、各機器５の稼働時間を取得し、この機器５の製品情報と稼働時間とを用いて、エネルギー消費量を算出してもよい。機器５の製品情報は、例えば、機器５が消費する燃料の種類及び単位時間あたりの消費量を含む。排出量算出部１６は、例えば、排出係数を用いてＳｃｏｐｅ１の排出量の算出してもよい。所定領域２は、工場と異なる領域でもよい。燃料を消費する機器５は、例えば、ストーブ等の暖房機器、ボイラー、市場などで稼働するターレットトラック、フォークリフト等でもよい。

情報処理システム１は、消費情報として、ＧＨＧプロトコルのＳｃｏｐｅ３の排出量（適宜、Ｓｃｏｐｅ３排出量という）の算出に使用される情報を取得してもよい。Ｓｃｏｐｅ３排出量の算出に使用される情報は、例えば所定領域２に含まれる建物等の施設や機器の調達や維持（例、メンテナンス）により消費されるエネルギーに関する情報を含む。例えば、施設の設置に必要とされるエネルギーに相当するＧＨＧ排出量をＰ１とし、耐久時間をＰ２とする。施設の利用時間をＰ３とすると、この時間に対応するＧＨＧ排出量は、Ｐ１/Ｐ２＊Ｐ３で表される。エリア３に設置される機器５の調達に要するエネルギーに相当するＧＨＧ排出量は、例えば、機器５の製造に相当するＧＨＧ排出量として上記施設と同様に算出される値と、機器５を所定領域２へ輸送することに要するエネルギーに相当するＧＨＧ排出量との和で表される。

情報処理システム１は、Ｓｃｏｐｅ３のカテゴリーのうち、１のカテゴリーのＧＨＧ排出量を算出してもよいし、複数のカテゴリーのＧＨＧ排出量を算出してもよい。情報処理システム１は、Ｓｃｏｐｅ１排出量、Ｓｃｏｐｅ２排出量、及びＳｃｏｐｅ３排出量のうち、１つを算出してもよいし、２又は３つを算出してもよい。情報処理システム１は、ＧＨＧプロトコルと異なる定義のＧＨＧ排出量を算出してもよいし、ＧＨＧプロトコルのＧＨＧ排出量を算出しなくてもよい。

上述の実施形態において、所定領域２は、施設（例、建物）に設けられるオフィスを含むが、オフィスを含まなくてもよい。例えば、所定領域２は、オフィス以外の施設を含んでもよい。オフィス以外の施設は、例えば工場、複数の店舗を含む商業施設、医療施設、公共施設、及び交通機関（例、鉄道、船舶、車両、航空機）の少なくとも１つを含む。所定領域２は、施設を含まなくてもよく、例えば任意のジオフェンスに囲まれる領域（例、国、地域、都道府県、区市町村、公園、道路）を含んでもよい。

上述の実施形態において、複数の移動体４は人を含む。複数の移動体４は、人以外の動物と機械との一方又は双方を含んでもよい。例えば、所定領域２は畜産場を含み、複数の移動体４は、畜産場で飼育される家畜、及び家畜を飼育する人を含んでもよい。機械は、例えばロボット、車両、航空機、及び船舶の少なくとも１つを含む。例えば、所定領域２は、ホテル等の宿泊施設を含み、複数の移動体４は、宿泊施設で稼働する人及びロボットを含んでもよい。このロボットは、例えば、宿泊施設内を移動して、宿泊客に対して飲食物やアメニティグッズを届けるものでもよい。

本発明の技術範囲は、上述の実施形態などで説明した態様に限定されるものではない。上述の実施形態などで説明した要件の１つ以上は、省略されることがある。また、上述の実施形態などで説明した要件は、適宜組み合わせることができる。また、法令で許容される限りにおいて、上述の実施形態などで引用した全ての文献の開示を援用して本文の記載の一部とする。

１ 情報処理システム、２ 所定領域、３ａ エリア、３ｂ エリア、３ｃ エリア、４ａ 移動体、４ｂ 移動体、４ｃ 移動体、５ 機器、１１ 利用情報取得部、１２ 消費情報取得部、１３ 情報処理部、１４ 稼働算出部、１５ 利用度算出部、１６ 排出量算出部、１７ 解析部、１８ 制御部、１９ 予測部、２０ 記憶部、２２ 導出部、Ｄ１ 勤務者情報、Ｄ２ 設置情報、Ｄ３ 排出係数、Ｄ４ 利用予約情報

Claims (10)

1. 複数の移動体が稼働する所定領域に含まれる複数のエリアの各エリアについて、前記複数の移動体のうち前記各エリアを利用する移動体に関する利用情報を取得する利用情報取得部と、
   前記各エリアにおけるエネルギー消費量に関する消費情報を取得する消費情報取得部と、
   前記各エリアについて前記利用情報取得部が取得した前記利用情報と前記消費情報取得部が取得した前記消費情報とを関連付けて処理する情報処理部と、
   前記複数の移動体の稼働条件を用いて、前記各エリアにおけるエネルギー消費量に関する予測値を算出する予測部と、
   前記予測値が目標値に近付くように、前記複数の移動体の稼働条件を導出する導出部と、
   を含む情報処理システム。
2. 前記所定領域は建物を含み、
   前記複数の移動体は前記建物内で働く人を含む、
   請求項１に記載の情報処理システム。
3. 前記消費情報は、前記建物の前記各エリアに設置された電気機器によって消費される電力を含む、
   請求項２に記載の情報処理システム。
4. 前記利用情報は、前記複数の移動体のうち前記各エリアを利用する移動体の数及び利用時間を含む、
   請求項１に記載の情報処理システム。
5. 前記複数の移動体のうち前記各エリアに存在する移動体を検出する検出部と、
   前記検出部の検出結果を用いて、前記移動体の数及び利用時間を算出する稼働算出部と、を含む、
   請求項４に記載の情報処理システム。
6. 前記移動体の数及び利用時間を用いて、前記各エリアが利用されるレベルを表す利用度を算出する利用度算出部と、
   前記各エリアにおける前記利用度と前記消費情報との関係を導出する解析部と、を含む
   請求項４に記載の情報処理システム。
7. 前記予測部は、前記利用情報と前記消費情報とを用いた機械学習によって得られる推論モデルを用いて、前記予測値を算出する、
   請求項１に記載の情報処理システム。
8. 前記各エリアにおけるエネルギー消費量に相当する温室効果ガスの排出量を算出する排出量算出部を含む
   請求項１から請求項７のいずれか一項に記載の情報処理システム。
9. １又は複数のコンピュータを含むコンピュータシステムを用いた情報処理方法であって、
   複数の移動体が稼働する所定領域に含まれる複数のエリアの各エリアについて、前記複数の移動体のうち前記各エリアを利用する移動体に関する利用情報を、前記コンピュータシステムによって取得することと、
   前記各エリアにおけるエネルギー消費量に関する消費情報を、前記コンピュータシステムによって取得することと、
   前記各エリアについて、前記コンピュータシステムが取得した前記利用情報と前記消費情報とを関連付けて、前記コンピュータシステムによって処理することと、
   前記複数の移動体の稼働条件を用いて、前記各エリアにおけるエネルギー消費量に関する予測値を算出することと、
   前記予測値が目標値に近付くように、前記複数の移動体の稼働条件を導出することと、
   を含む情報処理方法。
10. １又は複数のコンピュータを含むコンピュータシステムに、
    複数の移動体が稼働する所定領域に含まれる複数のエリアの各エリアについて、前記複数の移動体のうち前記各エリアを利用する移動体に関する利用情報を取得することと、
    前記各エリアにおけるエネルギー消費量に関する消費情報を取得することと、
    前記各エリアについて、前記利用情報と前記消費情報とを関連付けて処理することと、
    前記複数の移動体の稼働条件を用いて、前記各エリアにおけるエネルギー消費量に関する予測値を算出することと、
    前記予測値が目標値に近付くように、前記複数の移動体の稼働条件を導出することと、
    を実行させる情報処理プログラム。

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