JP7351044B2 - 監視制御装置、監視制御システムおよび監視制御方法 - Google Patents

Description

本開示は、ビルに設置されたエレベーターシステムの監視および制御を行う監視制御装置、監視制御システムおよび監視制御方法に関する。

エレベーターの運行効率（輸送効率）を向上させて利用者の満足度を向上させるためには、エレベーターの各階の乗場での混雑状況などのビル内の交通流（人の流れ）を把握した上で、エレベーターシステムの設定を最適化する必要がある。従来より、このようなビル内の人の流れを把握する技術として、エレベーターシステムから取得された情報に加え、エレベーターシステム以外のビル設備から取得された情報を連携させる技術が開発されている。

たとえば、特開２０２０－２３３７５号公報（特許文献１）には、ビル設備としてオートロックドアが入場階に設置されており、オートロックドアからのドア解錠信号を受信することで、入場階からエレベーターが利用されることをエレベーター制御装置が事前に把握できる技術が開示されている。

特開２０２０－２３３７５号公報

しかしながら、特許文献１に記載の技術では、特定の階についてのエレベーターの利用を事前に検知できるに過ぎず、また、乗場がどの程度混雑しているのかを把握することもできない。

本開示は、このような課題を解決するためになされたものであって、その目的は、エレベーターシステムおよびエレベーターシステム以外のビル設備の情報を用いて、各階の乗場での混雑状況を好適に把握することができる技術を提供することである。

本開示に係る監視制御装置は、ビルに設置されたエレベーターシステムの監視および制御を行う。監視制御装置は、取得部と、予測部と、出力部とを備える。取得部は、ログを取得する。予測部は、ログに基づき、エレベーターのかごが停止可能な複数の階床の各々の乗場でかごを待つ待ち人数を予測する。出力部は、予測部１３１が予測した待ち人数に基づく情報をエレベーターシステムに対して出力する。ログは、かごの運行情報が記録された第１ログと、かごに対する乗場呼びの登録情報が記録された第２ログと、エレベーターシステム以外のビル設備の情報が記録された第３ログとを含む。第３ログは、複数の階床の各々の居室からの退場に関するビル設備の稼働情報および配置情報を含む。予測部は、第１ログおよび第２ログに基づき、複数の階床の各々の乗場からかごに乗車した乗車人数を算出する。予測部は、稼働情報および配置情報に基づき、複数の階床の各々の居室から退室した退室人数を予測する。予測部は、複数の階床の各々の退室人数および乗車人数に基づき、複数の階床の各々の待ち人数を予測する。

本開示に係る監視制御システムは、監視制御装置と、エレベーターシステムとを備える。監視制御装置は、エレベーターシステムと通信可能であって、エレベーターシステムが設置されたビルとは異なる場所に設置されている。エレベーターシステムは、出力部によって出力された変更指令に基づきエレベーターシステムの設定を変更する。

本開示に係る処理方法は、監視制御方法は、ビルに設置されたエレベーターシステムの監視および制御を行う方法である。監視制御方法は、ログを取得するステップと、ログに基づき、エレベーターのかごが停止可能な複数の階床の各々の乗場でかごを待つ待ち人数を予測するステップと、予測するステップが予測した待ち人数に基づく情報をエレベーターシステムに対して出力するステップとを備える。ログは、かごの運行情報が記録された第１ログと、かごに対する乗場呼びの登録情報が記録された第２ログと、エレベーターシステム以外のビル設備の情報が記録された第３ログとを含む。第３ログは、複数の階床の各々の居室からの退場に関するビル設備の稼働情報および配置情報を含む。予測するステップは、第１ログおよび第２ログに基づき、複数の階床の各々の乗場からかごに乗車した乗車人数を算出するステップと、稼働情報および配置情報に基づき、複数の階床の各々の居室から退室した退室人数を予測するステップと、複数の階床の各々の退室人数および乗車人数に基づき、複数の階床の各々の待ち人数を予測するステップとを含む。

本開示によれば、エレベーターシステムおよびエレベーターシステム以外のビル設備の情報を用いて、各階の乗場での混雑状況を好適に把握することができる。

第１実施形態に係る監視制御システムの概要を説明する図である。 第１実施形態に係る監視制御システムのハードウェア構成の一例を示す図である。 第１実施形態に係る入退管理システムによる人の検出を説明する図である。 第１実施形態に係る空調システムによる人の検出を説明する図である。 第１実施形態に係る照明システムによる人の検出を説明する図である。 第１実施形態に係る監視制御システムの機能ブロック図の一例を示す図である。 第１実施形態に係るメイン処理のフローチャートである。 第１実施形態に係る乗車人数算出処理のフローチャートである。 第１実施形態に係る呼び登録ログを説明する図である。 第１実施形態に係る昇降機運行ログを説明する図である。 第１実施形態に係る乗車人数を説明する図である。 第１実施形態に係る退室人数予測処理のフローチャートである。 第１実施形態に係る設備稼働ログを説明する図である。 第１実施形態に係る設備レイアウト情報を説明する図である。 第１実施形態に係る予測退室者数を説明する図である。 第１実施形態に係る待ち人数（乗場人数）予測処理のフローチャートである。 第１実施形態に係る予測乗場人数（待ち人数）を説明する図である。 第２実施形態に係るメイン処理のフローチャートである。 第３実施形態に係るメイン処理のフローチャートである。 第４実施形態に係るメイン処理のフローチャートである。 第５実施形態に係るメイン処理のフローチャートである。 第６実施形態に係るメイン処理のフローチャートである。 第７実施形態に係る監視制御システムの機能ブロック図の一例を示す図である。 第７実施形態に係るメイン処理のフローチャートである。 第８実施形態に係る監視制御システムの機能ブロック図の一例を示す図である。 第８実施形態に係るメイン処理のフローチャートである。

以下、図面を参照しつつ、実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。

［第１実施形態］
まず、第１実施形態に係る監視制御システム１について説明する。図１は、第１実施形態に係る監視制御システム１の概要を説明する図である。図２は、第１実施形態に係る監視制御システム１のハードウェア構成の一例を示す図である。

監視制御システム１は、監視制御装置１００と、４階建てのビル１０に設置されたエレベーターシステム３０（図２参照）などのビル設備とを備える。監視制御装置１００は、エレベーターシステム３０の監視および制御を行う装置である。

監視制御装置１００は、エレベーターシステム３０と通信可能に構成される。監視制御装置１００は、ビル２０に設置されている。ビル２０は、エレベーターシステム３０が設置されたビル１０とは異なる場所にある。なお、監視制御装置１００は、ビル１０内に設置されていてもよい。

監視制御システム１は、エレベーターシステム３０以外にも、各種ビル設備を備える。図２に示すように、本実施の形態においては、ビル設備として、入退管理システム２３１、照明システム２３２、空調システム２３３をさらに備える。さらに、監視制御システム１は、ビル設備以外にも、会議室管理システム２３４を備える。会議室管理システム２３４も、ビル１０内に設置されている。これらの設備の詳細については、図３以降を用いて後述する。

監視制御装置１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１１２と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１１３と、記憶部１１４と、通信インターフェイス１１５と、Ｉ／Ｏインターフェイス１１６とを有する。これらは、バスを介して相互に通信可能に接続されている。

ＣＰＵ１１１は、監視制御装置１００全体を総括的に制御する。ＣＰＵ１１１は、ＲＯＭ１１２に格納されているプログラムをＲＡＭ１１３に展開して実行する。ＲＯＭ１１２は、監視制御装置１００が行う処理の処理手順が記されたプログラムを格納する。

ＲＡＭ１１３は、ＣＰＵ１１１がプログラムを実行する際の作業領域となるものであり、プログラムやプログラムを実行する際のデータ等を一時的に記憶する。また、記憶部１１４は、不揮発性の記憶装置であり、たとえば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等である。

Ｉ／Ｏインターフェイス１１６は、ＣＰＵ１１１が外部機器と接続するためのインターフェイスである。ＣＰＵ１１１は、Ｉ／Ｏインターフェイス１１６を介してディスプレイなどの表示装置１２１、あるいはキーボードやマウスなどの入力装置１２２と接続可能である。

通信インターフェイス１１５は、エレベーターシステム３０、入退管理システム２３１、照明システム２３２、空調システム２３３、および会議室管理システム２３４との通信を制御する。監視制御装置１００は、通信インターフェイス１１５を介してこれらのシステム（ビル設備等）と通信を行うことができる。

エレベーターシステム３０は、制御盤５０と、かご３４１，３４２と、１Ｆ～４Ｆ（１階～４階とも称する）乗場装置２２２～２２４とを備える。制御盤５０は、群管理制御装置２００と、各台制御装置２０１，２０２とを有する。

群管理制御装置２００は、ＣＰＵ２１１と、ＲＯＭ２１２と、ＲＡＭ２１３と、通信インターフェイス２１５とを有する。これらは、バスを介して相互に通信可能に接続されている。

ＣＰＵ２１１は、群管理制御装置２００全体を総括的に制御する。ＣＰＵ２１１は、ＲＯＭ２１２に格納されているプログラムをＲＡＭ２１３に展開して実行する。ＲＯＭ２１２は、群管理制御装置２００が行う処理の処理手順が記されたプログラムを格納する。

ＲＡＭ２１３は、ＣＰＵ２１１がプログラムを実行する際の作業領域となるものであり、プログラムやプログラムを実行する際のデータ等を一時的に記憶する。

通信インターフェイス２１５は、各台制御装置２０１，２０２、１Ｆ～４Ｆ乗場装置２２１～２２４、および監視制御装置１００との通信を制御する。群管理制御装置２００は、通信インターフェイス２１５を介してこれらの装置と通信を行うことができる。

各台制御装置２０１は、かご３４１と通信可能であり、かご３４１を制御する。各台制御装置２０２は、かご３４２と通信可能であり、かご３４２を制御する。なお、図示しないが、各台制御装置２０１，２０２も、群管理制御装置２００と同様にＣＰＵとＲＯＭとＲＡＭと通信インターフェイスとを有する。

群管理制御装置２００は、各台制御装置２０１を介して、かご３４１を制御する。群管理制御装置２００は、各台制御装置２０２を介して、かご３４２を制御する。群管理制御装置２００は、１Ｆ～４Ｆに設置された１Ｆ～４Ｆ乗場装置２２１～２２４を制御する。

たとえば、１Ｆ～４Ｆ乗場装置２２１～２２４のそれぞれには、乗場呼び釦が設置されている。乗場呼び釦が押されると、群管理制御装置２００は乗場呼び情報を取得してこれを登録する。群管理制御装置２００は、登録された乗場呼びに対してかご３４１およびかご３４２のいずれかを割当てる。

たとえば、３階の乗場において上方向の乗場呼びが登録され、群管理制御装置２００が当該乗場呼びに対してかご３４１を割当てたとする。この場合、群管理制御装置２００は、かご３４１が当該乗場呼びに応答するよう各台制御装置２０１に対して指令を行う。これにより、かご３４１は、３階の上方向の乗場呼びに応答する。

このように、群管理制御装置２００は、各台制御装置２０１，２０２および１Ｆ～４Ｆ乗場装置２２１～２２４と各種情報（信号）のやり取りをする。そして、後述するように、これらの各種情報（かご情報、乗場情報）は、ログとして記憶可能である。

図１に戻り、かご３４１，３４２は、昇降路３５１内を上昇または下降して、１Ｆ（１階）～４Ｆ（４階）の各階に停止可能である。ビル１０の機械室には、制御盤５０が設置されており、制御盤５０内には群管理制御装置２００等が設置されている。

各階の居室（居室３１１～３１４）にいるビル１０の利用者がエレベーターを利用する場合、居室から退室して各階のエレベーターの乗場（乗場３３１～３３４）まで移動してかごを待つことになる。退室する際には、入退管理システム２３１が備えるカードリーダ（「ＣＲ」とも称する：カードリーダ３２４ａ～３２４ｄ等）に、利用者が所持するＩＤカードを読み取らせてドアを解錠する。

４階の居室３１４には、カードリーダ３２４ａが設置されている。現在、４Ｆの乗場３３４では、１人の人３７４がかご３４１を待っている。３階の居室３１３には、カードリーダ３２３ａが設置されている。居室３１３では、人３６３が退室しようとしている。現在、３Ｆの乗場３３３では、３人の人３７３がかご３４１を待っている。

２階の居室３１２には、カードリーダ３２２ａが設置されている。現在、２Ｆの乗場３３２では、１人の人３７２がかご３４１を待っている。１階の居室３１１には、カードリーダ３２１ａが設置されている。現在、１Ｆの乗場３３１では、かご３４１を待っている人はいない。かご３４１内には、２人の人３８１が乗車している。

本例では、３Ｆの乗場３３３では３人の人３７３がかご３４１を待っており、３Ｆの乗場３３３が一番混雑している。本実施の形態における監視制御装置１００は、このような各階の乗場の混雑状況（待ち人数）を予測する。そして、混雑階がパーク階（「待機階」とも称する）として設定される。本例では、３Ｆがパーク階に設定されている。

パーク階が設定された場合、群管理制御装置２００は、パーク階に対する配車を行う。具体的には、群管理制御装置２００は、かご３４１およびかご３４２のいずれかに対して、パーク指令（待機指令）を行う。たとえば、群管理制御装置２００は、全ての乗場呼びおよびかご呼びに応答し終わったかごに対してパーク指令を行う。パーク指令を受けたかごは、パーク階（上記例では、３階）に走行し、パーク階で待機する。

なお、本実施の形態においては、パーク階は１階床に対して設定可能であり、パーク指令は１台のかごに対して行われるが、パーク階として複数階床を設定可能であってもよく、複数台のかごに対してパーク指令を行うようにしてもよい。

また、群管理制御装置２００は、パーク階が設定された階床に待機するようかごに待機指令（パーク指令）を行うものに限らず、当該階床に対して乗場呼びを登録し、当該乗場呼びに対してかごを割当てるようにしてもよい。また、この場合、当該乗場呼びに対して、混雑状況に応じて複数台のかごを割当てるようにしてもよい。

また、本実施の形態においては、ビル１０には２台のかごが設置されているが、これに限らず、１台のかごを設置してもよいし、３台以上のかごを設置してもよい。１台のかごを設置する場合は、群管理制御装置を備えなくてもよい。この場合、群管理制御装置に変えて、１つの各台制御装置が１台のかごおよび乗場装置と通信を行い、当該各台制御装置が監視制御装置１００と通信を行うようにすればよい。

図３は、第１実施形態に係る入退管理システム２３１による人の検出を説明する図である。入退管理システム２３１は、１階～４階の各々の居室の入退室を管理するシステムである。各居室を出入りする人（オフィスの従業員等）は、個人を特定可能なＩＤカードを所持している。

ＩＤカードを所持した従業員等は、居室の入口付近に設けられたカードリータ（「ＣＲ」とも称する）にＩＤカードを読み取らせることでドアを解錠して居室に入り、居室の出口付近に設けられたカードリータにＩＤカードを読み取らせることでドアを解錠して居室から出る。

図３には、３階の居室３１３、３階の乗場３３３、および、かご３４１，３４２が示されている。居室３１３内の出入口３６１（出口）付近には、カードリーダ３２３ａが設置され、居室３１３内の出入口３６２（出口）付近には、カードリーダ３２３ｂが設置されている。また、居室３１３への入口付近には、カードリーダ３２３ｃ，３２３ｄが設置されている。

左図は、人３６３が、カードリーダ３２３ａを用いて、出入口３６１を解錠している様子を示している。右図は、カードリーダ３２３ａを用いて出入口３６１を解錠した後に出入口３６１から退室し、乗場３３３でかご３４１またはかご３４２の到着を待っている人３７３を示している。

このように、出口付近に設けられたカードリーダ３２３ａ，３２３ｂを用いて出入口３６１，３６２を解錠された場合は、居室からの退室が発生し、さらに、退室者が乗場でかごを待つことが想定できる。

図４は、第１実施形態に係る空調システム２３３による人の検出を説明する図である。空調システム２３３は、熱画像センサ（熱画像センサ４２３ａ～４２３ｄ等）を備える。熱画像センサは、熱画像センサの検出範囲内を通過する人物を検出可能である（人物の検出方法について後述する）。

図４には、３階の居室３１３、３階の乗場３３３、および、かご３４１，３４２が示されている。居室３１３内には、空調システム２３３が備える熱画像センサ４２３ａ～４２３ｄが設置されている。

居室３１３内の出入口３６１（出口）付近には、熱画像センサ４２３ａが設置され、居室３１３内の出入口３６２（出口）付近には、熱画像センサ４２３ｂが設置されている。

左図は、人３６３が、熱画像センサ４２３ａによって検出された様子を示している。右図は、熱画像センサ４２３ａによって検出された後に出入口３６１から退室し、乗場３３３でかご３４１またはかご３４２の到着を待っている人３７３を示している。

このように、出口付近に設けられた熱画像センサ４２３ａ，４２３ｂにより人が検出された場合は、居室からの退室が発生し、さらに、退室者が乗場でかごを待つことが想定できる。

図５は、第１実施形態に係る照明システム２３２による人の検出を説明する図である。照明システム２３２は、人感センサ（人感センサ５２３ａ～５２３ｆ等）を備える。人感センサは、人感センサの検出範囲内を通過する人物を検出可能である（人物の検出方法について後述する）。

図５には、３階の居室３１３、３階の乗場３３３、および、かご３４１，３４２が示されている。居室３１３内には、空調システム２３３が備える人感センサ５２３ａ～５２３ｆが設置されている。

居室３１３内の出入口３６１（出口）付近には、人感センサ５２３ａが設置され、居室３１３内の出入口３６２（出口）付近には、人感センサ５２３ｃが設置されている。

左図は、人３６３が、人感センサ５２３ａによって検出された様子を示している。右図は、人感センサ５２３ａによって検出された後に出入口３６１から退室し、乗場３３３でかご３４１またはかご３４２の到着を待っている人３７３を示している。

このように、出口付近に設けられた人感センサ５２３ａ，５２３ｃにより人が検出された場合は、居室からの退室が発生し、さらに、退室者が乗場でかごを待つことが想定できる。なお、会議室管理システム２３４については、図２２を用いて後述する。

監視制御システム１は、入退管理システム２３１、照明システム２３２、空調システム２３３および会議室管理システム２３４うちの１つのシステムを備えるものであってもよいし、このうちの２以上のシステムを備えるものであってもよい。以下に示す第１実施形態の例においては、照明システム２３２を活用して乗場での待ち人数の予測およびパーク階の設定を行う例について説明する。

以下、第１実施形態に係る監視制御システム１における処理を図６～図１７を用いて説明する。図６は、第１実施形態に係る監視制御システム１の機能ブロック図の一例を示す図である。

監視制御装置１００は、ログ記録部１２９と、取得部１３０と、予測部１３１と、生成部１３２と、出力部１３３とを備える。ログ記録部１２９は、ログを生成してこれを記憶部１１４に記憶させる。取得部１３０は、ログ記録部１２９が生成したログを記憶部１１４から取得する。

上記ログは、第１ログと、第２ログと、第３ログと、第４ログとを含む。第１ログ（「昇降機運行ログ」とも称する）は、かごの運行情報（「かご情報」とも称する）が記録されたログである。ログ記録部１２９は、各台制御装置２０１，２０２および群管理制御装置２００から出力される情報を取得し、第１ログを生成する。

第２ログ（「呼び登録ログ」とも称する）は、かごに対する乗場呼びの登録情報（「乗場情報」とも称する）が記録されたログである。ログ記録部１２９は、１～４Ｆ乗場装置２２１～２２４および群管理制御装置２００から出力される情報を取得し、第２ログを生成する。

第３ログは、設備稼働ログと設備レイアウト情報とを含むログである。第３ログは、エレベーターシステム３０以外のビル設備（入退管理システム２３１、照明システム２３２、空調システム２３３）の情報が記録されたログである。ログ記録部１２９は、入退管理システム２３１、照明システム２３２および空調システム２３３のうちの１または複数のシステムが出力する情報を取得し、第３ログを生成する。

設備稼働ログは、かごが停止可能な複数の階床（１階～４階）の各々の居室からの退場に関するビル設備の稼働情報である。以下、単に、「複数の階床」と記載する場合、「１階～４階」を指す。設備レイアウト情報は、複数の階床（１階～４階）の各々の居室からの退場に関するビル設備の配置情報である。

第４ログは、ビル設備以外の設備として、会議室管理システム２３４の情報が記録されたログである。ログ記録部１２９は、会議室管理システム２３４が出力する情報を取得し、第４ログを生成する。

第１実施形態においては、第３ログとして照明システム２３２のログを取得し、第４ログは取得しない。なお、本例においては、ログ記録部１２９がログを生成する構成としたが、群管理制御装置２００などの各種ビル設備自身がログを生成し、取得部１３０が当該ログを取得するように構成してもよい。

以下、監視制御システム１が実行する処理の流れをフローチャートに沿って説明する。メイン処理は、取得部１３０、予測部１３１、生成部１３２および出力部１３３が実行する処理であり、取得したログに基づきエレベーターへの変更指令を生成し、当該変更指令を出力する処理である。群管理制御装置２００は、当該変更指令に基づき、パーク階設定を変更する。なお、パーク階に変更がなければ、出力部１３３は変更指令を出力しなくてもよい。

図７は、第１実施形態に係るメイン処理のフローチャートである。メイン処理は、たとえば、エレベーターの保守を行う保守員あるいはビルの管理を行う管理者等が、監視制御装置１００に接続された入力装置１２２を操作することで起動してもよい。あるいは、一定周期ごと（たとえば、１日ごと、３日ごと）にメイン処理を起動するようにしてもよい。以下、「ステップ」を単に「Ｓ」とも称する。

図７に示すように、監視制御システム１が実行するメイン処理が開始すると、Ｓ１において、取得部１３０は、ログを取得し、処理をＳ２に進める。第１実施形態においては、取得部１３０は、群管理制御装置２００からの情報に基づく第１，２ログ、および、照明システム２３２からの情報に基づく第３ログを記憶部１１４から取得する。なお、ログ記録部１２９は、群管理制御装置２００、照明システム２３２等からの情報を取得するごとに、記憶部１１４にログを記録しているものとする。

次に、予測部１３１は、Ｓ２～Ｓ４において、ログに基づき、エレベーターのかご（かご３４１，３４２）が停止可能な複数の階床（１階～４階）の各々の乗場（乗場３３１～３３４）でかごを待つ待ち人数を予測する。

具体的には、Ｓ２において、予測部１３１は、乗車人数算出処理を実行し、処理をＳ３に進める。予測部１３１は、乗車人数算出処理において、第１ログおよび第２ログに基づき、複数の階床（１階～４階）の各々の乗場からかごに乗車した乗車人数を算出する。乗車人数算出処理については、図８～図１１を用いて後述する。

Ｓ３において、予測部１３１は、退室人数予測処理を実行し、処理をＳ４に進める。予測部１３１は、退室人数予測処理において、照明システム２３２（人感センサ５２３ａ～５２３ｆ等）の稼働情報および配置情報に基づき、複数の階床（１階～４階）の各々の居室から退室した退室人数を予測する。退室人数予測処理については、図１２～図１５を用いて後述する。

Ｓ４において、予測部１３１は、待ち人数予測処理を実行し、処理をＳ５に進める。予測部１３１は、待ち人数予測処理において、複数の階床（１階～４階）の各々の退室人数および乗車人数に基づき、複数の階床（１階～４階）の各々の待ち人数を予測する。待ち人数予測処理については、図１６，図１７を用いて後述する。

Ｓ５において、生成部１３２は、複数の階床（１階～４階）のそれぞれに対応した複数の待ち人数に基づき、エレベーターシステム３０の設定の変更指令（パーク階設定）を生成し、処理をＳ６に進める。たとえば、本例において、１階～４階のうち、最も待ち人数が多かった階が３階であると判断した場合、パーク階を３階に設定する指令を生成する。

Ｓ６において、出力部１３３は、待ち人数に基づく情報として変更指令をエレベーターシステム３０に対して出力し、処理を終了する。パーク階の設定は、時間帯に応じて異ならせてもよい。たとえば、３階が混雑する時間帯ではパーク階を３階に設定する指令を出力し、１階が混雑する時間帯ではパーク階を１階に設定する指令を出力してもよい。

エレベーターシステム３０は、出力部１３３によって出力された変更指令に基づきエレベーターシステム３０の設定を変更する。具体的には、群管理制御装置２００は、パーク階を設定する。上記例では、群管理制御装置２００は、パーク階として３階を設定する。

これにより、群管理制御装置２００は、かご３４１またはかご３４２に対して、３階に待機する指令を送信する。たとえば、群管理制御装置２００は、各台制御装置２０１に対して、かご３４１を３階に待機させるよう指令を送る。かご３４１が３階から離れた場合は、かご３４２を３階に待機する指令を送信する。このようにして、群管理制御装置２００は、３階にかごが１台待機するように、配車制御を行う。

以下、図８～図１１を用いて乗車人数算出処理について説明する。図８は、第１実施形態に係る乗車人数算出処理のフローチャートである。図９は、第１実施形態に係る呼び登録ログ（第２ログ）を説明する図である。図１０は、第１実施形態に係る昇降機運行ログ（第１ログ）を説明する図である。図１１は、第１実施形態に係る乗車人数を説明する図である。

図８に示すように、乗車人数算出処理が開始すると、Ｓ１１において、呼び登録ログを１レコード取得し、処理をＳ１２に進める。

「呼び登録ログ（第２ログ）」は、乗場呼びの登録情報（乗場情報）が記録されたログである。図９に示すように、呼び登録ログは、「呼び登録ログＩＤ」、「昇降機ＩＤ」、「方向」、「フロア」および「時刻」が記録されたログである。

「乗場呼び登録ＩＤ」は、乗場呼びが登録されるたびに割り振られる番号である。「方向」は、乗場呼びの方向を示す。方向＝「上」は上方向の乗場呼びが登録されたことを示し、方向＝「下」は下方向の乗場呼びが登録されたことを示す。「フロア（「階」または「階床」とも称する）」は、乗場呼びが登録された階床を示す。「昇降機ＩＤ」は、かごを特定するためのＩＤであり、登録された乗場呼びに対してどのかごが割当てられたかを示す。昇降機ＩＤ＝「０１」は、かご３４１を示し、昇降機ＩＤ＝「０２」は、かご３４２を示す。「時刻」は、乗場呼びが登録された時刻を示す。

以下、本実施の形態においては、「上方向」を「ＵＰ方向」とも称し、「下方向」を「ＤＮ方向」とも称する。「上方向の乗場呼び」を「ＵＰ呼び」とも称し、「下方向の乗場呼び」を「ＤＮ呼び」とも称する。また、たとえば、３階において登録されたＵＰ呼びを「３階ＵＰ呼び」のようにも表記する。

図９の例においては、２０２０年１１月１１日の１１時１１分１７秒（以下、「2020/11/11/ 11:11:17」と記載する）において、１階で上方向の乗場呼び（１階ＵＰ呼び）が登録され、当該乗場呼びがかご３４１（昇降機ＩＤ＝１）に対して割当てられたことが示されている（乗場呼びＩＤ＝００００１）。次に、時刻「2020/11/11/ 11:12:45」において、１階での上方向の乗場呼び（１階ＵＰ呼び）に対してかご３４１が割当てられたことが示されている（乗場呼びＩＤ＝００００２）。

このように、乗場呼びが登録されるたびに、呼び登録ログは蓄積されていく。本例では、乗場呼びＩＤ＝００１０１において、時刻「2020/11/11/ 12:01:32」において、２階での下方向の乗場呼び（２階ＤＮ呼び）に対してかご３４１が割当てられている。さらに、乗場呼びＩＤ＝００２０１において、時刻「2020/11/11/ 18:00:06」において、３階での上方向の乗場呼び（３階ＵＰ呼び）に対してかご３４１が割当てられている。

一方、「昇降機運行ログ（第１ログ）」は、かごの運行情報（かご情報）が記録されたログである。図１０に示すように、昇降機運行ログは、「昇降機運行ログＩＤ」、「昇降機ＩＤ」、「方向」、「フロア」、「秤値」、「扉状態」および「時刻」が記録されたログである。各かごは、かごの状態として「方向」、「フロア」、「秤値」、「扉状態」についての情報（信号）を保持している。

「方向」は、かごの走行方向あるいは走行予定の方向を示す。かごは、上方向（ＵＰ方向）、下方向（ＤＮ方向）、無方向（アベイラブル）のいずれかの状態を持つ。「フロア」は、現在のかごの位置（どの階に停止中またはどの階を走行中であるか）を示す。各かごは、秤装置を備える。秤装置は、かご内の乗客の総重量を計測可能である。

「秤値」は、秤装置が計測したかご内の乗客の総重量を示す。「扉状態」は、扉の状態を示す。扉状態＝「開」は、戸開状態であることを示す。扉状態＝「閉」は、戸閉状態であることを示す。以下、たとえば、「方向」＝「上」、「フロア」＝「３階」、「扉状態」＝「開」のような場合、「３階ＵＰ方向で戸開」のように表記することがある。

昇降機運行ログは、たとえば、「扉状態」が変化するたびに記録されるようにしてもよい。この場合、「扉状態」が変化した「時刻」における、「方向」「フロア」、「昇降機ＩＤ」、「秤値」、「扉状態」が、「昇降機運行ログＩＤ」とともに記録される。

図１０の例においては、たとえば、時刻「2020/11/11/ 11:11:20」において、かご３４１が１階で上方向に戸開状態であり、秤値は「０ｋｇ」であることが示される（昇降機運行ログＩＤ＝００００１）。次に、時刻「2020/11/11/ 11:11:23」において、かご３４１が１階で上方向に戸閉状態であり、秤値は「６５ｋｇ」であることが示される（昇降機運行ログＩＤ＝００００２）。つまり、かご３４１は、１階ＵＰ方向で戸開し、秤値が０ｋｇから６５ｋｇに変化した後に、戸閉している。

また、たとえば、時刻「2020/11/11/ 11:12:55」において、かご３４１が１階で上方向に戸開状態であり、秤値は「０ｋｇ」であることが示される（昇降機運行ログＩＤ＝００００５）。次に、時刻「2020/11/11/ 11:13:00」において、かご３４１が１階で上方向に戸閉状態であり、秤値は「５０ｋｇ」であることが示される（昇降機運行ログＩＤ＝００００６）。つまり、かご３４１は、１階ＵＰ方向で戸開し、秤値が０ｋｇから５０ｋｇに変化した後に、戸閉している。

同様に、昇降機運行ログＩＤ＝０２００１，０２００２において、かご３４１は、２階ＤＮ方向で戸開し、秤値が０ｋｇから３９０ｋｇに変化した後に、戸閉している。また、昇降機運行ログＩＤ＝０３００１，０３００２において、かご３４１は、３階ＤＮ方向で戸開し、秤値が３９０ｋｇのままで戸閉している。

図８に戻り、たとえば、Ｓ１１において、乗場呼びＩＤ＝００００１のレコードが取得されたとする。図９の例において、乗場呼びＩＤ＝００００１では、時刻「2020/11/11/ 11:11:17」において、かご３４１（昇降機ＩＤ＝１）に対して１階ＵＰ呼びが割当てられている。

Ｓ１２において、昇降機運行ログから昇降機ＩＤ、方向、フロアが呼び登録と一致し、扉状態＝「開」、時刻が呼び登録時刻後で最も近いレコード（Ａ）を取得し、処理をＳ１３に進める。図１０の例では、昇降機運行ログＩＤ＝００００１のレコードが取得される。昇降機運行ログＩＤ＝００００１では、時刻「2020/11/11/ 11:11:20」において、かご３４１が１階においてＵＰ方向で戸開状態であり、秤値は「０ｋｇ」である。

Ｓ１３において、昇降機運行ログから昇降機ＩＤ、方向、フロアが呼び登録と一致し、扉状態＝「閉」、時刻が呼び登録時刻後で最も近いレコード（Ｂ）を取得し、処理をＳ１４に進める。図１０の例では、昇降機運行ログＩＤ＝００００２のレコードが取得される。昇降機運行ログＩＤ＝００００２では、時刻「2020/11/11/ 11:11:23」において、かご３４１が１階においてＵＰ方向で戸閉状態であり、秤値は「６５ｋｇ」である。

Ｓ１４において、レコード（Ｂ）の秤値からレコード（Ａ）の秤値を滅じた値（Ｃ）を算出し、処理をＳ１５に進める。上記において、秤値「６５ｋｇ」から秤値「０ｋｇ」を減じた値「６５ｋｇ」が得られる。

Ｓ１５において、値（Ｃ）を平均体重値６５で割り、少数点以下を切り捨てた値を乗車人数として出力し、処理をＳ１６に進める。「６５ｋｇ」を６５で割ると「１」であり、「乗車人数」＝「１」が得られる。

Ｓ１６において、呼び登録レコードを全て取得したか否かを判断する。呼び登録レコードを全て取得したと判断した場合（Ｓ１６でＹＥＳ）は、乗車人数算出処理を終了する。呼び登録レコードを全て取得したと判断しなかった場合（Ｓ１６でＮＯ）は、Ｓ１１に戻る。

算出された乗車人数は、たとえば、図１１に示すようなログとして記録してもよい。Ｓ１５において乗車人数が算出されるたびに「乗車人数ＩＤ」を割当て、「呼び登録ログＩＤ」、「昇降機ＩＤ」、「フロア」、「乗車人数」および「時刻」を記録する。ここで、「時刻」として、戸開時刻を記録する。

上記例においては、「乗車人数ＩＤ」＝「００００１」、「呼び登録ログＩＤ」＝「００００１」、「昇降機ＩＤ」＝「０１」、「フロア」＝「１階」、「乗車人数」＝「１」および「時刻」＝「2020/11/11/ 11:11:20」が記録される（１階でかご３４１に１人乗車）。

同様に、Ｓ１１～Ｓ１５の処理により、乗車人数ＩＤ＝００００２においては、１階でかご３４１への乗車人数は１人と算出される。乗車人数ＩＤ＝００１０１においては、２階でかご３４１への乗車人数は６人と算出される。乗車人数ＩＤ＝００２０１においては、３階でかご３４１への乗車人数は０人と算出される。

次に、図１２～図１５を用いて退室人数予測処理について説明する。図１２は、第１実施形態に係る退室人数予測処理のフローチャートである。図１３は、第１実施形態に係る設備稼働ログを説明する図である。図１４は、第１実施形態に係る設備レイアウト情報を説明する図である。図１５は、第１実施形態に係る予測退室者数を説明する図である。

本例において、設備稼働ログおよび設備レイアウト情報は、照明システム２３２が備える人感センサ（人感センサ５２３ａ～５２３ｆ等）についての設備稼働ログおよび設備レイアウト情報である。

図１３に示すように、設備稼働ログとして、「人感センサＩＤ」、「状態」、「時刻」が記録される。「人感センサＩＤ」は、各人感センサを特定するためのＩＤである。「状態」は、人感センサにより人物が検出されたタイミングで「ＯＮ」となり、人感センサにより人物が検出されなくなったタイミングで「ＯＦＦ」となる。「時刻」は、状態がＯＮまたはＯＦＦになった時刻である。

図１４に示すように、設備レイアウト情報として、「人感センサＩＤ」、「フロア」、「部屋」、「座標」、「属性」が記録される。「フロア」は、人感センサが設置されている階を示す。「部屋」は、人感センサが設置されている部屋（居室）を示す。「座標」、は居室内において人感センサが設置されている位置を座標として示す。「属性」は、人感センサが設置されている位置の特徴を示す。たとえば、「属性」＝「出入口」は、人感センサが出入口付近に設置されていることを示し、「属性」＝「窓側」は、人感センサが窓側に設置されていることを示す。

たとえば、図５の例を用いて、３階に設置された人感センサ５２３ａ～５２３ｆについて説明する。人感センサ５２３ａが人感センサＩＤ＝０３００１であり、人感センサ５２３ｄが人感センサＩＤ＝０３００２であるとする。

人感センサＩＤ＝「０３００１（人感センサ５２３ａ）」は、フロア＝「３Ｆ」に設置されており、部屋＝「Ｇ室」であり、座標＝「（１００，１００）」、属性＝「出入口」である。図５で示した３階の居室がＧ室であり、Ｇ室において人感センサ５２３ａの位置は、座標（１００，１００）で特定可能である。また、人感センサ５２３ａは、出入口３６１付近に設置されているため、属性は「出入口」に設定されている。

人感センサＩＤ＝「０３００２（人感センサ５２３ｃ）」は、フロア＝「３Ｆ」に設置されており、部屋＝「Ｇ室」であり、座標＝「（２００，１００）」、属性＝「窓側」である。Ｇ室において人感センサ５２３ｃの位置は、座標（２００，１００）で特定可能である。また、人感センサ５２３ｃは、窓の付近に設置されているため、属性は「窓側」に設定されている。

図１２に示すように、退室人数予測処理が開始すると、Ｓ２１において、設備レイアウト情報から属性＝「出入口」のレコードを1つ取得し、処理をＳ２２に進める。上記例において、図１４の例では、人感センサＩＤ＝「０１００１」、フロア＝「１階」、部屋＝「Ａ室」、座標＝「（１００，１００）」、属性＝「出入口｝のレコードが取得される。

Ｓ２２において、設備稼働ログから人感センサＩＤが一致するレコードを取得し、処理をＳ２３に進める。たとえば、図１３の例では、人感センサＩＤ＝「０１００１」、状態＝「ＯＮ」、時刻＝「2020/11/11 11:11:11」のレコード、および、人感センサＩＤ＝「０１００１」、状態＝「ＯＦＦ」、時刻＝「2020/11/11 11:11:15」のレコードが取得される。

Ｓ２３において、ＯＮのレコードの時刻と次のＯＦＦレコードの時刻から、ＯＮ状態の継続時間を求め、処理をＳ２４に進める。人感センサＩＤ＝「０１００１」において、状態がＯＮになった時刻「2020/11/11 11:11:11」からＯＦＦになった時刻「2020/11/11 11:11:15」までの差は「４秒」である。このため、ＯＮ状態の継続時間は、４秒である。

Ｓ２４において、継続時間を定数５で割り、小数点以下を切り上げた値を予測退室者数とし、ＯＮのレコードの時刻を退室開始時刻、ＯＦＦのレコードの時刻を退室終了時刻として出力し、処理をＳ２５に進める。

継続時間（４秒）／５＝０．８であるため、小数点以下を切り上げると、予測退室者数＝「１」と算出される。図１５に示すように、予測退室者数のログとして、「フロア」＝「１階」、「部屋」＝「Ａ室」、「予測退室者数」＝「１」、「退室開始時刻」＝「2020/11/11 11:11:11」、「退室終了時刻」＝「2020/11/11 11:11:15」を記録する。

Ｓ２５において、設備レイアウト情報のレコードを全て取得したか否かを判断する。設備レイアウト情報のレコードを全て取得したと判断した場合（Ｓ２５でＹＥＳ）は、退室人数予測処理を終了する。設備レイアウト情報のレコードを全て取得したと判断しなかった場合（Ｓ２５でＮＯ）は、Ｓ２１に戻る。

図１３～図１５の例においては、１階において予測退室者数＝「１」が算出され、その後、２階において予測退室者数＝「１２」が算出され、３階において予測退室者数＝「１」が算出され、３階において予測退室者数＝「３」が算出されている。

次に、図１６，図１７を用いて待ち人数（乗場人数）予測処理について説明する。図１６は、第１実施形態に係る待ち人数（乗場人数）予測処理のフローチャートである。図１７は、第１実施形態に係る予測乗場人数（待ち人数）を説明する図である。

待ち人数予測処理を開始すると、Ｓ３１において、フロアを初期値である「１階」に設定し、処理をＳ３２に進める。Ｓ３２において、フロアの乗場人数を初期値である「０」に設定し、処理をＳ３３に進める。

Ｓ３３において、予測退室者数からフロアが一致するレコードを全件取得し、処理をＳ３４に進める。図１１において、フロアが１階であるレコードとして、乗車人数ＩＤ＝００００１のレコード（時刻＝2020/11/11 11:11:20、乗車人数＝１）および乗車人数ＩＤ＝００００２のレコード（時刻＝2020/11/11 11:12:55、乗車人数＝１）が取得される。

Ｓ３４において、乗車人数からフロアが一致するレコードを全件取得し、処理をＳ３５に進める。図１５において、フロアが１階であるレコードとして、１番目のレコード（予測退室時刻＝2020/11/11 11:11:15、予測退室者数＝１）などが取得される。

Ｓ３５において、取得した予測退室者数と乗車人数のレコードをマージして、時刻順に並べ、処理をＳ３６に進める。上記例では、「予測退室時刻＝2020/11/11 11:11:15、予測退室者数＝１」、「時刻＝2020/11/11 11:11:20、乗車人数＝１」、「時刻＝2020/11/11 11:12:55、乗車人数＝１」の順に並べられる。

Ｓ３６において、最も時刻の古いレコードを取得し、処理をＳ３７に進める。上記例では、「予測退室時刻＝2020/11/11 11:11:15、予測退室者数＝１」のレコードが取得される。

Ｓ３７において、前のレコードの時刻から一定時間３分経過していたらフロアの乗場人数を初期化し、処理をＳ３８に進める。前にレコードがないため、初期化は行わない（フロアの乗場人数＝０のまま）。

Ｓ３８において、予測退室者であるか否かを判断し、処理をＳ２３に進める。予測退室者であると判断した場合（Ｓ３８でＹＥＳ）は、処理をＳ３８に進める。予測退室者であると判断しなかった場合（Ｓ３８でＮＯ）は、処理をＳ４０に進める。

Ｓ３９において、フロアの乗場人数＝フロアの乗場人数＋予測退室者数と更新し、予測乗場人数に時刻と共に出力し、処理をＳ４１に進める。上記例では、フロアの乗場人数＝フロアの乗場人数（０）＋予測退室者数（１）＝１と算出する。

Ｓ４０において、フロアの乗場人数＝フロアの乗場人数－乗車人数と更新し、予測乗場人数に時刻と共に出力する。ただし、フロアの乗場人数が０未満になる場合は０とし、処理をＳ４１に進める。

Ｓ４１において、全てのレコードを処理したかか否かを判断する。予測退室者であると判断した場合（Ｓ４１でＹＥＳ）は、処理をＳ４２に進める。予測退室者であると判断しなかった場合（Ｓ４１でＮＯ）は、処理をＳ３６に戻す。

上記例では、全てのレコードを処理していないため、Ｓ３６の処理に戻る。Ｓ３６において、「時刻＝2020/11/11 11:11:20、乗車人数＝１」のレコードを取得する。前のレコードから３分経過しておらず（Ｓ３７）、予測退室者数のレコードでないため（Ｓ３８でＮＯ）、Ｓ４０において、フロアの乗場人数＝フロアの乗場人数（１）－予測退室者数（１）＝０と算出する。

同様にＳ３６の処理に戻り、Ｓ３６において、「時刻＝2020/11/11 11:12:55、乗車人数＝１」のレコードを取得する。前のレコードから３分経過しておらず（Ｓ３７）、予測退室者数のレコードでないため（Ｓ３８でＮＯ）、Ｓ４０において、フロアの乗場人数＝フロアの乗場人数（０）－予測退室者数（１）＝－１と算出する。この場合、乗場人数が０未満となるため、フロアの乗場人数＝０と算出される。ここで、全てのレコードを処理したため、Ｓ４２に処理を進める。

Ｓ４２において、フロアをカウントアップし、処理をＳ４３に進める。上記例では、カウントアップにより、フロア＝２階が設定される。

Ｓ４３において、フロアがビルのフロア数を超えたかか否かを判断する。フロアがビルのフロア数を超えたと判断した場合（Ｓ４３でＹＥＳ）は、待ち人数（乗場人数）予測処理を終了する。フロアがビルのフロア数を超えたと判断しなかった場合（Ｓ４３でＮＯ）は、Ｓ３２に戻る。

上記例では、フロア＝２階は、ビルのフロア数を超えてないため、Ｓ３１に戻る。上記同様に、フロア２階～４階についてもフロアの乗場人数を算出する処理を行うと、待ち人数予測処理が終了する。

上記により算出した待ち人数に関するログを図１７のように記録してもよい。演算を行った順に、「予測乗場人数ＩＤ」を割当て、「時刻」として、予測退室者数のログの「予測退室時刻」または乗車人数のログの「時刻」を記録する。さらに、各階における「予測乗場人数」を記録する。

上記例で示したように、「１階」において、「2020/11/11 11:11:15」で「待ち人数」＝「１」、「2020/11/11 11:11:20」で「待ち人数」＝「０」、「時刻＝2020/11/11 11:12:55」で「待ち人数」＝「０」である（予測乗場人数ＩＤ＝００１０１～００１０３）。

同様に、「２階」において、「待ち人数」＝「１２」になった後に、「待ち人数」＝「６」になったことが示されている（予測乗場人数ＩＤ＝００２０１，００２０２）。「３階」において、「待ち人数」＝「１」になった後に、「待ち人数」＝「４」になったことが示されている（予測乗場人数ＩＤ＝００３０１～００３０３）。

そして、このようにして待ち人数が算出された結果、図７のＳ５において、待ち人数が最も多い階を「パーク階」と決定する。パーク階の設定は、時間帯によって異ならせてもよい。たとえば、１２～１３時において、２階での待ち人数が最も多い場合は、１２～１３時において、パーク階を２階に設定するようにしてもよい。１８～１９時において、３階での待ち人数が最も多い場合は、１８～１９時において、パーク階を３階に設定するようにしてもよい。さらに細かく、５分ごとにパーク階を変更してもよいし、時間帯ごとに変更せずに常時１つの階をパーク階として設定するようにしてもよい。また、同日時間帯であっても、平日と休日とで、パーク階の設定を変えるようにしてもよい。

なお、空調システム２３３のログを第３ログとして、退室人数予測処理を行う場合も、上記と同様である。熱感知センサから取得された熱画像において、熱の分布状態から人物が検出可能である。人物を検出する処理は、空調システム２３３が行ってもよいし、監視制御装置１００が行ってもよい。そして、人物が検出されたときに「状態」を「ＯＮ」に設定し、人物が検出されなくなったときに「状態」を「ＯＦＦ」に設定する。図１３の設備稼働ログと同様に「ＩＤ」と「状態」と「時刻」とを記録する。図１４の設備レイアウト情報、図１５の予測退室者数のログも同様の構成になる。

入退管理システム２３１のログを第３ログとして、退室人数予測処理を行う場合も、上記と同様である。各人が所持するＩＤカードを出口付近のカードリーダに読み込ませたときに、退室人数＝１として検出させる。図１３の設備稼働ログにおいては、「ＩＤ」とともに「時刻」（検出時刻）を記録する。図１４の設備レイアウト情報は、同様の構成である。退室人数予測処理（図１２）においては、「時刻」を「退室開始時刻」とし、レコードごとに「退室人数」＝「１」としてカウントすればよい。なお、設備稼働ログに、ＩＤカード情報を記録するようにしてもよい。このようにすることで、個人を特定可能となる。

以上説明したように、予測部１３１は、第１ログ（昇降機運行ログ）および第２ログ（呼び登録ログ）に基づき、かごが停止可能な複数の階床の各々の乗場（１階～４階の乗場）からかごに乗車した乗車人数を算出する。予測部１３１は、照明システム２３２の稼働情報および配置情報（第３ログ）に基づき、１階～４階の居室から退室した退室人数を予測する。予測部１３１は、１階～４階の退室人数および乗車人数に基づき、１階～４階の待ち人数を予測する。このようにすることで、エレベーターシステムおよびエレベーターシステム以外のビル設備の情報を用いて、各階の乗場での混雑状況を好適に把握することができる。

さらに、生成部１３２は、１階～４階の待ち人数に基づき、エレベーターシステム３０の設定の変更指令（パーク階設定）を生成する。具体的には、最も混雑する階をパーク階として決定する。出力部１３３は、変更指令をエレベーターシステム３０に対して出力する。時間帯ごとにパーク階を変更する場合は、パーク階を変更する時間帯になったときに、変更指令をエレベーターシステム３０に対して出力する。

エレベーターシステム３０（群管理制御装置２００）は、当該変更指令に基づきパーク階の設定を変更する。これにより、群管理制御装置２００は、混雑階をパーク階として設定し、混雑階にかごを配車させることができる。

このように、エレベーターシステムおよびエレベーターシステム以外のビル設備の情報を用いて、混雑階にかごを事前に配車（待機）させること（あるいは混雑にかごを割当てること）で待ち時間を短縮することができる。さらに、混雑状況に応じて、複数台のかごを配車あるいは割当てることで、満員による積み残しを低減させることができる。これにより、エレベーターの運行効率（輸送効率）を向上させて、利用者の満足度を向上させることができる。また、照明システム２３２のような既設のビル設備の情報を流用することで、新たなセンサを設置することなく、待ち人数を予測することができ、これにより、エレベーターの運行効率を向上（エレベーターの運行を最適化）させることができる。

なお、照明システム２３２のログを第３ログとしたが、これに限らず、入退管理システム２３１のログを第３ログとしてもよいし、空調システム２３３のログを第３ログとしてもよい。

［第２実施形態］
第１実施形態のメイン処理（図７参照）においては、取得部１３０は、照明システム２３２のログを第３ログとして取得するようにした。これに対して、第２実施形態においては、照明システム２３２に加えて入退管理システム２３１のログも第３ログとして取得する。なお、照明システム２３２のログに限らず、空調システム２３３のログを用いてもよい。

以下、図１８を用いて第２実施形態について説明する。第２実施形態の説明においては、第１実施形態と異なる点について説明し、共通する部分については説明を省略する。図１８は、第２実施形態に係るメイン処理のフローチャートである。

図１８のフローチャートにおいては、ログを取得してから待ち人数を予測する処理までの処理を示す。その後の処理は、第１実施形態におけるＳ５，Ｓ６の処理（変更指令の生成および出力）と同様であるのでここでは説明を省略する。

メイン処理が開始すると、Ｓ１０１において、取得部１３０は、入退管理システム２３１および照明システム２３２のログを第３ログとして取得し、第１，２ログ（エレベーターのログ）を取得し、処理をＳ１０２に進める。

Ｓ１０２において、予測部１３１は、乗車人数算出処理を実行し、処理をＳ１０３に進める。この処理は、Ｓ２の処理と同様である。

Ｓ１０３において、予測部１３１は、入退管理システム２３１により複数の階床（１階～４階）のいずれかの居室からの退室が検知されたことを条件に、照明システム２３２の稼働情報および配置情報に基づき、退室が検知された居室からの退室人数を予測し、処理をＳ１０４に進める。

たとえば、図１５の例において、１階のＡ室において退室人数＝「１」として予測されている。この場合において、退室開始時刻から所定時間（たとえば、３０秒）が経過したとしても、入退管理システム２３１の１階のＡ室においてカードリーダでの退室を検知しなかった場合には、退室人数＝０としてカウントする。居室の出口付近の人感センサが人物を検知したとしても、その人物が必ずしも退室するとは限らないためである。

Ｓ１０４において、予測部１３１は、待ち人数予測処理を実行し、メイン処理を終了する。この処理は、Ｓ４の処理と同様である。

以上説明したように構成することで、カードリーダでの退室操作によらない退室人数の予測（退室していないにもかかわらず退室人数をカウントしてしまうこと）を防ぐことができる。このように、照明システム２３２により退室人数をカウントさせつつも、実際に退室したか否かを入退管理システム２３１にチェックさせることで、退室人数の予測精度を向上させることができる。

［第３実施形態］
第１実施形態のメイン処理においては、取得部１３０は、照明システム２３２のログを第３ログとして取得するようにした。これに対して、第３実施形態においては、入退管理システム２３１のログを第３ログとして取得する。

以下、図１９を用いて第３実施形態について説明する。第３実施形態の説明においては、第１，第２実施形態と異なる点について説明し、共通する部分については説明を省略する。図１９は、第３実施形態に係るメイン処理のフローチャートである。

図１９のフローチャートにおいては、ログを取得してから待ち人数を予測する処理までの処理を示す。その後の処理は、第１実施形態におけるＳ５，Ｓ６の処理（変更指令の生成および出力）と同様であるのでここでは説明を省略する。

メイン処理が開始すると、Ｓ２０１において、取得部１３０は、入退管理システム２３１のログを第３ログとして取得し、第１，２ログ（エレベーターのログ）を取得し、処理をＳ２０２に進める。入退管理システム２３１は、個人を特定可能である。第３実施形態において、第３ログには、退室時刻とともに、ＩＤカードの所有者情報が記録される。

Ｓ２０２において、予測部１３１は、乗車人数算出処理を実行し、処理をＳ２０３に進める。この処理は、Ｓ２の処理と同様である。

Ｓ２０３において、予測部１３１は、入退管理システム２３１の稼働情報および配置情報に基づき、個人ごとに退室を検知して、複数の階床の各々の退室人数を予測し、処理をＳ２０４に進める。基本的には、Ｓ３と同様の処理を行うが、たとえば、ＩＤカードの所有者情報から特定される人物が退室人数にカウントされた後に、所定時間（たとえば、３分）時間内に同一人物が再度退室人数にカウントされる場合、後者をカウントしないようにする。これにより、同一人物の重複カウントを除外する。

Ｓ２０４において、予測部１３１は、待ち人数予測処理を実行し、メイン処理を終了する。この処理は、Ｓ４の処理と同様である。

以上説明したように構成することで、個人単位で退室を把握することができるため、同一人物を２重にカウントすることを防ぐことができ、退室人数の予測精度を向上させることができる。

なお、入退管理システム２３１に限らず、個人を特定可能な装置を用いるようにしてもよい。たとえば、スマートフォンとＢＬＥビーコンの組合せにより個人を特定するようにしてもよい。この場合、スマートフォンで読み込んだビーコンのＩＤ情報を監視制御装置１００が取得できるような構成にすればよい。ビーコンのＩＤ情報は、ビーコンの位置情報と紐付けられている。また、読み込んだスマートフォンに関する情報から個人を特定可能とする。

［第４実施形態］
第１実施形態のメイン処理においては、取得部１３０は、照明システム２３２のログを第３ログとして取得するようにした。これに対して、第４実施形態においては、第３実施形態と同様に入退管理システム２３１のログを第３ログとして取得する。

以下、図２０を用いて第４実施形態について説明する。第４実施形態の説明においては、第１～第３実施形態と異なる点について説明し、共通する部分については説明を省略する。図２０は、第４実施形態に係るメイン処理のフローチャートである。

図２０のフローチャートにおいては、ログを取得してから待ち人数を予測する処理までの処理を示す。その後の処理は、第１実施形態におけるＳ５，Ｓ６の処理（変更指令の生成および出力）と同様であるのでここでは説明を省略する。

メイン処理が開始すると、Ｓ３０１において、取得部１３０は、入退管理システム２３１のログを第３ログとして取得し、第１，２ログ（エレベーターのログ）を取得し、処理をＳ３０２に進める。

入退管理システム２３１は、個人を特定可能である。また、稼働情報は、居室からの退室後の行動パターンを個人ごとに定義したパターン情報含む。第４実施形態において、第３ログには、退室時刻とともに、ＩＤカードの所有者情報およびパターン情報が記録される。

ＩＤカードの所有者情報から個人を特定可能である。また、パターン情報から、居室を出た後にエレベーターの乗場に向かう確率を算出可能である。たとえば、パターン情報として、居室を出たＩＤカードの所有者が、階段を利用して階を移動する確率、休憩室を利用する確率、トイレを利用する確率等の情報が記録される。

Ｓ３０２において、予測部１３１は、乗車人数算出処理を実行し、処理をＳ３０３に進める。この処理は、Ｓ２の処理と同様である。

Ｓ３０３において、予測部１３１は、入退管理システム２３１の稼働情報および配置情報に基づき、個人ごとに退室を検知して、複数の階床の各々の退室人数を予測し、処理をＳ３０４に進める。ここでは、第３実施形態と同様の方法により、同一人物の重複カウントを除外する。

Ｓ３０４において、予測部１３１は、予測部１３１は、パターン情報に基づき、複数の階床の各々の退室人数のうち乗場へ向かう人数を予測し、処理をＳ３０５に進める。たとえば、乗場に向かう確率＝１－（階段を利用して階を移動する確率＋休憩室を利用する確率＋トイレを利用する確率）として算出する。そして、乗場に向かう確率＞所定確率（たとえば、０．５）である場合に、乗場に向かう人数としてカウントする。

Ｓ３０５において、予測部１３１は、複数の階床の各々の乗場へ向かう人数および乗車人数に基づき、複数の階床の各々の待ち人数を予測し、メイン処理を終了する。

以上説明したように構成することで、たとえば、階段、休憩室あるいはトイレを利用する確率といった個人ごとの行動パターンに基づいて待ち人数を予測するため、待ち人数の予測精度を向上させることができる。

［第５実施形態］
第１実施形態のメイン処理においては、取得部１３０は、照明システム２３２のログを第３ログとして取得するようにした。これに対して、第５実施形態においては、照明システム２３２および空調システム２３３のログを第３ログとして取得する。なお、これに限らず、複数のビル設備のログを第３ログとして取得するようにすればよく、その他のビル設備のログを用いるものであってもよい。

以下、図２１を用いて第５実施形態について説明する。第５実施形態の説明においては、第１～第４実施形態と異なる点について説明し、共通する部分については説明を省略する。図２１は、第５実施形態に係るメイン処理のフローチャートである。

図２１のフローチャートにおいては、ログを取得してから待ち人数を予測する処理までの処理を示す。その後の処理は、第１実施形態におけるＳ５，Ｓ６の処理（変更指令の生成および出力）と同様であるのでここでは省略する。

メイン処理が開始すると、Ｓ４０１において、取得部１３０は、照明システム２３２および空調システム２３３のログを第３ログとして取得し、第１，２ログ（エレベーターのログ）を取得し、処理をＳ４０２に進める。

Ｓ４０２において、予測部１３１は、乗車人数算出処理を実行し、処理をＳ４０３に進める。この処理は、Ｓ２の処理と同様である。

Ｓ４０３において、予測部１３１は、照明システム２３２および空調システム２３３の稼働情報および配置情報に基づき、複数の階床の各々の退室人数を予測し、処理をＳ４０４に進める。

たとえば、居室内に照明システム２３２の人感センサのみが設置されている場合、当該居室からの退室人数を予測するときは、照明システム２３２の稼働情報および配置情報を用いるようにする。居室内に空調システム２３３の熱画像センサのみが設置されている場合は、当該居室からの退室人数を予測するときは、空調システム２３３の稼働情報および配置情報を用いるようにする。居室内に、人感センサおよび熱画像センサのいずれもが設置されている場合には、最も出口に近いセンサを用いての退室人数を予測する。

Ｓ４０４において、予測部１３１は、待ち人数予測処理を実行し、メイン処理を終了する。この処理は、Ｓ４の処理と同様である。

以上説明したように構成することで、複数のビル設備を組み合わせた予測を行うことで、より退室人数の予測精度を向上させることができる。

［第６実施形態］
第１実施形態のメイン処理においては、取得部１３０は、第１，２ログ（エレベーターのログ）を取得し、照明システム２３２のログを第３ログとして取得するようにした。これに対して、第６実施形態においては、さらに、取得部１３０は、ビル設備以外の設備として会議室管理システム２３４の情報が記録された第４ログ（会議室管理システム２３４のログ）をさらに取得する。

たとえば、会議室管理システム２３４のログとして、会議室を識別する会議室ＩＤ、会議室がある階、会議の開始時刻、終了時刻、参加人数等、会議を行うことで、発生する人の流れが把握できる情報をログとして取得する。

以下、図２２を用いて第５実施形態について説明する。第５実施形態の説明においては、第１～第４実施形態と異なる点について説明し、共通する部分については説明を省略する。図２２は、第６実施形態に係るメイン処理のフローチャートである。

図２２のフローチャートにおいては、ログを取得してから待ち人数を予測する処理までの処理を示す。その後の処理は、第１実施形態におけるＳ５，Ｓ６の処理（変更指令の生成および出力）と同様であるのでここでは説明を省略する。

メイン処理が開始すると、Ｓ５０１において、取得部１３０は、照明システム２３２のログを第３ログとして取得し、会議室管理システム２３４のログを第４ログとして取得し、第１，２ログ（エレベーターのログ）を取得し、処理をＳ５０２に進める。

Ｓ５０２において、予測部１３１は、乗車人数算出処理を実行し、処理をＳ５０３に進める。この処理は、Ｓ２の処理と同様である。

Ｓ５０３において、予測部１３１は、照明システム２３２の稼働情報および配置情報に基づき、複数の階床の各々の退室人数を予測し、処理をＳ５０４に進める。この処理は、Ｓ３の処理と同様である。

Ｓ５０４において、予測部１３１は、待ち人数予測処理を実行し、処理をＳ５０４に進める。この処理は、Ｓ４の処理と同様である。

Ｓ５０５において、予測部１３１は、第４ログ（会議室管理システム２３４のログ）に基づき、予測した複数の階床の各々の待ち人数を補正し、メイン処理を終了する。

たとえば、会議が開催された会議室がある階から、会議の終了時刻において、会議の参加人数が乗場に向かうものとして、待ち人数を補正する。予測部１３１が算出した待ち人数に参加人数を加えたものを待ち人数として補正するようにしてもよい。会議室内に照明システム２３２が設置されている場合には、この会議室に関しては、照明システム２３２のログに代えて会議室管理システム２３４のログを用いて退室人数を予測するようにしてもよい。

以上説明したように構成することで、エレベーターシステムやその他のビル設備では判別できない事象による退室人数の増加を考慮して待ち人数の予測を行うことが可能となる。

なお、第４ログとして、会議室管理システム２３４のログを用いたが、これに限らず、ビル設備以外の設備のログであればよい。たとえば、イベントの開催を管理するイベント管理システムであってもよい。この場合、イベントの実施会場（実施階）、イベントの開始時刻、終了時刻など、イベントを開催することで、発生する人の流れが把握できるようなイベント管理システムの情報をログとして取得する。

［第７実施形態］
第１～第６実施形態においては、図６に示したように、監視制御装置１００は、取得部１３０と、予測部１３１と、生成部１３２と、出力部１３３とを備える。図２３は、第７実施形態に係る監視制御システム１の機能ブロック図の一例を示す図である。

図２３に示すように、第７実施形態においては、監視制御装置１００は、補正部１３４をさらに備える。補正部１３４は、退室人数情報に基づき、退室人数予測処理において予測した退室人数を補正する。

以下、第７実施形態の説明においては、第１～第６実施形態と異なる点について説明し、共通する部分については説明を省略する。以下、フローチャートを用いて説明する。図２４は、第７実施形態に係るメイン処理のフローチャートである。

メイン処理が開始すると、Ｓ６０１において、取得部１３０は、規定期間が経過したか否かを判定する。規定期間は、予め定められた期間（たとえば、１日、１週間、１ヶ月など）である。

規定期間ごとに、以下のＳ６０２～Ｓ６０８が実行されることで、定期的に待ち人数の予測が行われ、当該予測に基づく変更指令がエレベーターに対して出力されることになる。このように、定期的に取得されたログに基づき、複数の階床の各々の待ち人数を予測することで、本システムの導入後において、継続的に待ち人数の予測精度を向上させることができる。なお、第１～第６実施形態においても、定期的に待ち人数の予測および変更指令が行われるようにしてもよいし、第７実施形態において、定期的に待ち人数の予測および変更指令が行われないようにしてもよい。

取得部１３０は、規定期間が経過したと判断した場合（Ｓ６０１でＹＥＳ）は、処理をＳ６０２に進める。取得部１３０は、規定期間が経過したと判断しなかった場合（Ｓ６０１でＮＯ）は、再度Ｓ６０１の判断を行う。これにより、規定期間の経過後にＳ６０２の処理が実行される。

Ｓ６０２において、取得部１３０は、過去、所定期間のログを取得し、処理をＳ６０３に進める。具体的には、取得部１３０は、第１，２ログを取得し、照明システム２３２のログを第３ログとして取得する。

Ｓ６０３において、予測部１３１は、乗車人数算出処理を実行し、処理をＳ６０４に進める。この処理は、Ｓ２の処理と同様である。Ｓ６０４において、予測部１３１は、退室人数予測処理を実行し、処理をＳ６０５に進める。この処理は、Ｓ３の処理と同様である。

Ｓ６０５において、補正部１３４は、一定期間における、予測部１３１が予測した複数の階床の各々の退室人数と、当該退室人数に対応する実際の退室人数との比較に基づき、予測部１３１が予測した複数の階床の各々の退室人数を補正退室人数に補正し、処理をＳ６０６に進める。

たとえば、一定期間（たとえば、２週間）の各階の実際の退室人数の時系列データを正解データとして用意する。これに対して、上記期間において、予測部１３１が予想した各階の退室人数の時系列データを用意する。前者と後者の差分により、実際の退室人数に対する予測した退室人数の誤差を把握することができる。

たとえば、本実施の形態では、出入口付近の人感センサで人物が検出された場合に、退室があったと判断されるが、実際には、出入口付近の人感センサで人物が検出された場合の退室率が７０％であった場合には、予測した退室人数×０．７＝実際の退室人数となる。この場合、補正係数＝退室率（０．７）として、予測した退室人数×補正係数（０．７）＝補正退室人数とすればよい。

一定期間の実際の退室人数の総和／一定期間の予測した退室人数により退室率を算出してもよい。また、本実施の形態では、人感センサの検出時間を定数「５」で割った値を予測退室者数としているが、この定数が実際には「４」とするのが正しいような場合にも、２０％（＝１－４／５）少なく退室者数が見積もられてしまうことになる。このような場合にも、補正係数＝１．２５（＝５／４）とすることで、誤差を補正することができる。

時間帯あるいは階床によっても、誤差の傾向が異なることも考えられるため、上記に限らず、時間帯および階床ごとの差分に基づいて、各時間帯および各階床の予測した退室人数をそれぞれ補正するようにしてもよい。補正の方法は、上記の方法に限らず、実際の退室人数と予測した退室人数と誤差が最小化されるように補正する方法であればどのような方法を用いてもよい。

また、実際の退室人数（正解データ）は、一定期間の間、退室者数をカウント可能な何らかの装置（たとえば、カメラ）を居室の出口に設置して計測してもよい。あるいは、既設のセンサやエレベーターの運行データ等を組み合わせて正解データを作成してもよい。たとえば、各かごでの乗車人数に基づき正解データを作成してもよい。たとえば、図１１の例では、「2020/11/11 12:02:00」に２階で６人が乗車しているが、「2020/11/11 12:02:00」以前の時刻の待ち人数に６人を加算する。そして、所定時間（たとえば、１０秒）遡るごとに１人ずつ待ち人数を減らし、待ち人数の増加人数＝退室人数としてもよい。

Ｓ６０６において、予測部１３１は、複数の階床の各々の補正退室人数および乗車人数に基づき、複数の階床の各々の待ち人数を予測し、処理をＳ６０７に進める。

Ｓ６０７において、生成部１３２は、複数の階床のそれぞれに対応した複数の待ち人数に基づき、エレベーターシステム３０の設定の変更指令（パーク階設定）を生成し、処理をＳ６０８に進める。この処理は、Ｓ５の処理と同様である。

Ｓ６０８において、出力部１３３は、待ち人数に基づく情報として変更指令をエレベーターシステム３０に対して出力し、Ｓ６０１に処理を戻す。この処理は、Ｓ６の処理と同様である。

エレベーターシステム３０は、出力部１３３によって出力された変更指令に基づきエレベーターシステム３０の設定を変更する。

以上説明したように、補正部１３４は、一定期間における、予測部１３１が予測した複数の階床の各々の退室人数と、当該退室人数に対応する実際の退室人数との比較に基づき、予測部１３１が予測した複数の階床の各々の退室人数を補正退室人数に補正する。予測部１３１は、複数の階床の各々の補正退室人数および乗車人数に基づき、複数の階床の各々の待ち人数を予測する。このように、実際の退室者数のデータに基づき退室人数を補正することで、待ち人数の予測精度を向上させることができる。

［第８実施形態］
第１～第６実施形態においては、図６に示したように、監視制御装置１００は、取得部１３０と、予測部１３１と、生成部１３２と、出力部１３３とを備える。図２５は、第８実施形態に係る監視制御システム１の機能ブロック図の一例を示す図である。

図２５に示すように、第８実施形態においては、監視制御装置１００は、判定部１３５をさらに備える。判定部１３５は、第１，第２ログに基づきエレベーターシステム３０の運行が効率的でないと判断した場合は、アラート情報を生成および出力する。また、この場合、監視制御装置１００は、パーク階設定の見直しを行う。出力されたアラート情報は監視制御装置１００の表示装置１２１で表示可能にしてもよいし、群管理制御装置２００でアラート情報を受信するようにしてもよい。

以下、第８実施形態の説明においては、第１～第７実施形態と異なる点について説明し、共通する部分については説明を省略する。以下、フローチャートを用いて説明する。図２６は、第８実施形態に係るメイン処理のフローチャートである。

Ｓ７０１において、取得部１３０は、過去、所定期間のログを取得し、処理をＳ７０２に進める。具体的には、取得部１３０は、第１，２ログを取得し、照明システム２３２のログを第３ログとして取得する。

Ｓ７０２～Ｓ７０６の処理は、Ｓ２～Ｓ６の処理と同様であるので説明を省略する。過去、所定期間のログに基づき変更指令が生成され、当該変更指令がエレベーターシステム３０に対して送信される。エレベーターシステム３０は、出力部１３３によって出力された変更指令に基づきエレベーターシステム３０の設定を変更する。

Ｓ７０７において、取得部１３０は、規定期間（たとえば、１週間）が経過したか否かを判定する。規定期間は、予め定められた期間である。取得部１３０は、規定期間が経過したと判断した場合（Ｓ７０７でＹＥＳ）は、処理をＳ７０８に進める。取得部１３０は、規定期間が経過したと判断しなかった場合（Ｓ７０７でＮＯ）は、再度Ｓ７０７の判断を行う。これにより、規定期間の経過後にＳ７０８の処理が実行される。

Ｓ７０８において、判定部１３５は、エレベーターのログを取得し、処理をＳ７０９に進める。ここで、具体的には、判定部１３５は、第１ログ（昇降機運行ログ）および第２ログ（呼び登録ログ）を取得する。

Ｓ７０９において、判定部１３５は、取得したエレベーターのログに基づき、変更指令の出力後のエレベーターシステム３０の運行が効率的であるか否かを判定し、処理をＳ７１０に進める。

たとえば、変更指令の出力前のビル全体での平均待ち時間と、変更指令の出力後のビル全体での平均待ち時間とを比較し、変更指令の出力後に平均待ち時間が長くなっているような場合に、変更指令の出力後のエレベーターシステム３０の運行が効率的でないと判定してもよい。あるいは、図１７で示されるような待ち人数のログと、設定されたパーク階とを比較してもよい。パーク階に設定された階床以外の階床が最も混雑している場合には、変更指令の出力後のエレベーターシステム３０の運行が効率的でないと判定してもよい。

判定部１３５は、エレベーターシステム３０の運行が効率的であると判断した場合（Ｓ７１０でＹＥＳ）は、処理をＳ７０７に戻す。判定部１３５は、エレベーターシステム３０の運行が効率的であると判断しなかった場合（Ｓ７１０でＮＯ）は、処理をＳ７１１に進める。処理がＳ７０７に戻ることで、規定期間（１週間）ごとに、エレベーターシステム３０の運行が効率的であるか否かをチェックすることができる。

このように、判定部１３５は、変更指令が出力された後に第１ログ（昇降機運行ログ）および第２ログ（呼び登録ログ）を取得し、取得した第１ログおよび第２ログに基づき、変更指令の出力後のエレベーターシステム３０の運行が効率的であるか否かを判定する。

Ｓ７１１において、出力部１３３は、エレベーターシステム３０の運行が効率的でないことを示すアラートを出力し、処理をＳ７０１に戻す。つまり、出力部１３３は、判定部１３５によってエレベーターシステム３０の運行が効率的でないと判断された場合に、エレベーターシステム３０の運行が効率的でないことを示すアラートを出力する。

出力されたアラート情報は監視制御装置１００の表示装置１２１で表示可能に構成してもよい。これにより、監視制御装置１００の表示装置１２１により、保守員やビル管理者等がアラート情報を確認することができる。あるいは、群管理制御装置２００に対してアラート情報を出力するようにしてもよい。群管理制御装置２００は、ＲＡＭ２１３にアラート情報を記憶する。このように構成した場合は、群管理制御装置２００に保守用のメンテナンスコンピュータを接続することで、アラート情報を確認することができる。

取得部１３０は、判定部１３５によってエレベーターシステム３０の運行が効率的でないと判断された場合に、新たにログを取得する。予測部１３１は、取得部１３０によって新たに取得されたログに基づき、複数の階床の各々の待ち人数を予測する。そして、エレベーターシステム３０は、新たに生成された変更指令に基づきエレベーターシステム３０の設定（パーク階設定）を変更する。このように、エレベーターシステム３０の運行が効率的でないと判断された場合は、直近のログを取得し、このログに基づいて再度パーク階の見直しを行う。

以上説明したように、Ｓ７１１においてアラートを出力することで、アラートを確認した保守員やビル管理者等が、手動でエレベーターシステム３０の設定（パーク階の設定）を変更することができる。これにより、不適切な変更指令に基づく運用（運行効率の低下）を防止することができる。また、不適切な変更指令（パーク階設定）に基づく運用が開始された場合（Ｓ７１０でＮＯ）であっても、Ｓ７０１～Ｓ７０６の処理を行って、新たな変更指令を出力することで、人手によらず、不適切運用（運行効率の低下）を改善することができる。

第８実施形態においては、アラートを出力する処理（Ｓ７１１）と、新たな変更指令を出力する処理（Ｓ７０１～Ｓ７０６）のいずれも実行するように構成した。しかし、これに限らず、前者のみを実行するようにしてもよいし、後者のみを実行するようにしてもよい。

［主な構成および効果］
以下、前述した実施の形態の主な構成および効果を説明する。

（１） 監視制御装置１００は、ビル１０に設置されたエレベーターシステム３０の監視および制御を行う。監視制御装置１００は、取得部１３０と、予測部１３１と、出力部１３３とを備える。取得部１３０は、ログを取得する。予測部１３１は、ログに基づき、エレベーターのかご（かご３４１，３４２）が停止可能な複数の階床の各々の乗場（乗場３３１～３３４）でかごを待つ待ち人数を予測する。出力部１３３は、予測部１３１が予測した待ち人数に基づく情報をエレベーターシステム３０に対して出力する。ログは、かごの運行情報（かご情報）が記録された第１ログ（昇降機運行ログ）と、かごに対する乗場呼びの登録情報（乗場情報）が記録された第２ログ（呼び登録ログ）と、エレベーターシステム３０以外のビル設備（入退管理システム２３１、照明システム２３２、空調システム２３３）の情報が記録された第３ログ（設備稼働ログ、設備レイアウト情報）とを含む。第３ログは、複数の階床の各々の居室からの退場に関するビル設備の稼働情報（設備稼働ログ）および配置情報（設備レイアウト情報）を含む。予測部１３１は、第１ログおよび第２ログに基づき、複数の階床の各々の乗場からかごに乗車した乗車人数を算出する。予測部１３１は、稼働情報および配置情報に基づき、複数の階床の各々の居室から退室した退室人数を予測する。予測部１３１は、複数の階床の各々の退室人数および乗車人数に基づき、複数の階床の各々の待ち人数を予測する。これにより、エレベーターシステムおよびエレベーターシステム以外のビル設備の情報を用いて、各階の乗場での混雑状況を好適に把握することができる。

（２） 監視制御装置１００は、生成部１３２をさらに備える。生成部１３２は、複数の階床のそれぞれに対応した複数の待ち人数に基づき、エレベーターシステム３０の設定の変更指令を生成する。出力部１３３は、変更指令をエレベーターシステム３０に対して出力する。これにより、エレベーターシステムおよびエレベーターシステム以外のビル設備の情報を用いて、混雑階にかごを配車させることができ、これにより、エレベーターの運行効率（輸送効率）を向上させて利用者の満足度を向上させることができる。また、既設のビル設備の情報を流用することで、新たなセンサを設置することなく、待ち人数を予測することができ、これにより、エレベーターの運行効率を向上させることができる。

（３） ビル設備は、複数の階床の各々の居室の入退室を管理する入退管理システム２３１と、当該入退管理システム２３１とは異なる照明システム２３２とを含む。予測部１３１は、入退管理システム２３１により複数の階床のいずれかの居室からの退室が検知されたことを条件に、照明システム２３２の稼働情報および配置情報に基づき、退室が検知された居室からの退室人数を予測する。これにより、退室操作によらない退室人数の予測（退室していないにもかかわらず退室人数をカウントしてしまうこと）を防ぐことができるため、退室人数の予測精度を向上させることができる。

（４） ビル設備は、個人を特定可能な入退管理システム２３１を含む。予測部１３１は、入退管理システム２３１の稼働情報および配置情報に基づき、個人ごとに退室を検知して、複数の階床の各々の退室人数を予測する。これにより、個人単位で退室を把握することができるため、同一人物を２重にカウントすることを防ぐことができ、退室人数の予測精度を向上させることができる。

（５） 稼働情報は、複数の階床の各々の居室からの退室後の行動パターンを個人ごとに定義したパターン情報含む。予測部１３１は、パターン情報に基づき、複数の階床の各々の退室人数のうち乗場へ向かう人数を予測する。予測部１３１は、複数の階床の各々の乗場へ向かう人数および乗車人数に基づき、複数の階床の各々の待ち人数を予測する。これにより、たとえば、階段、休憩室あるいはトイレを利用する確率といった個人ごとの行動パターンに基づいて待ち人数を予測するため、待ち人数の予測精度を向上させることができる。

（６） 監視制御装置１００は、補正部１３４をさらに備える。補正部１３４は、一定期間における、予測部１３１が予測した複数の階床の各々の退室人数と、当該退室人数に対応する実際の退室人数との比較に基づき、予測部１３１が予測した複数の階床の各々の退室人数を補正退室人数に補正する。予測部１３１は、複数の階床の各々の補正退室人数および乗車人数に基づき、複数の階床の各々の待ち人数を予測する。このように、実際の退室者数のデータに基づき退室人数を補正することで、待ち人数の予測精度を向上させることができる。

（７） 取得部１３０は、過去、所定期間のログを定期的に取得する。予測部１３１は、取得部１３０によって定期的に取得されたログに基づき、複数の階床の各々の待ち人数を予測する。これにより、本システムの導入後において、継続的に待ち人数の予測精度を向上させることができる。

（８） 監視制御装置１００は、判定部１３５をさらに備える。判定部１３５は、変更指令が出力された後に第１ログ（昇降機運行ログ）および第２ログ（呼び登録ログ）を取得し、取得した第１ログおよび第２ログに基づき、変更指令の出力後のエレベーターシステム３０の運行が効率的であるか否かを判定する。出力部１３３は、判定部１３５によってエレベーターシステム３０の運行が効率的でないと判断された場合に、エレベーターシステム３０の運行が効率的でないことを示すアラートを出力する。これにより、アラートを確認した保守員やビル管理者等が、手動でエレベーターシステム３０の設定（パーク階の設定）を変更することができるため、不適切な変更指令に基づく運用（運行効率の低下）を防止することができる。

（９） 取得部１３０は、判定部１３５によってエレベーターシステム３０の運行が効率的でないと判断された場合に、新たにログを取得する。予測部１３１は、取得部１３０によって新たに取得されたログに基づき、複数の階床の各々の待ち人数を予測する。これにより、不適切な変更指令（パーク階設定）に基づく運用が開始された場合であっても、人手によらず、不適切運用（運行効率の低下）を改善することができる。

（１０） ビル設備は、照明システム２３２と空調システム２３３とを含む。取得部１３０は、照明システム２３２および空調システム２３３のログを取得する。予測部１３１は、照明システム２３２および空調システム２３３の稼働情報および配置情報に基づき、複数の階床の各々の退室人数を予測する。このように、複数のビル設備を組み合わせた予測を行うことで、より退室人数の予測精度を向上させることができる。

（１１） 取得部１３０は、ビル設備以外の設備（会議室管理システム２３４）の情報が記録された第４ログ（会議室管理システム２３４のログ）をさらに取得する。予測部１３１は、第４ログに基づき、予測した複数の階床の各々の待ち人数を補正する。これにより、エレベーターシステムやその他のビル設備では判別できない事象による退室人数の増加を考慮して待ち人数の予測を行うことが可能となる。

（１２）監視制御システム１は、監視制御装置１００と、エレベーターシステム３０とを備える。監視制御装置１００は、エレベーターシステム３０と通信可能であって、エレベーターシステム３０が設置されたビル１０とは異なる場所に設置されている。エレベーターシステム３０は、出力部１３３によって出力された変更指令に基づきエレベーターシステム３０の設定を変更する。これにより、エレベーターシステムおよびエレベーターシステム以外のビル設備の情報を用いて、混雑階にかごを配車させることができ、エレベーターの運行効率（輸送効率）を向上させて利用者の満足度を向上させることができる。また、ビル１０とは異なるビル２０に監視制御装置１００を設置することで、現地に装置を追加することなく、エレベーターの運行効率を向上させるサービスを提供することができる。

（１３） 監視制御方法は、ビルに設置されたエレベーターシステム３０の監視および制御を行う方法である。監視制御方法は、ログを取得するステップと、ログに基づき、エレベーターのかごが停止可能な複数の階床の各々の乗場でかごを待つ待ち人数を予測するステップと、予測するステップが予測した待ち人数に基づく情報をエレベーターシステム３０に対して出力するステップとを備える。ログは、かごの運行情報が記録された第１ログと、かごに対する乗場呼びの登録情報が記録された第２ログと、エレベーターシステム３０以外のビル設備の情報が記録された第３ログとを含む。第３ログは、複数の階床の各々の居室からの退場に関するビル設備の稼働情報および配置情報を含む。予測するステップは、第１ログおよび第２ログに基づき、複数の階床の各々の乗場からかごに乗車した乗車人数を算出するステップと、稼働情報および配置情報に基づき、複数の階床の各々の居室から退室した退室人数を予測するステップと、複数の階床の各々の退室人数および乗車人数に基づき、複数の階床の各々の待ち人数を予測するステップとを含む。これにより、エレベーターシステムおよびエレベーターシステム以外のビル設備の情報を用いて、各階の乗場での混雑状況を好適に把握することができる。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本開示の範囲は上記した説明ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１ 監視制御システム、１０，２０ ビル、３０ エレベーターシステム、５０ 制御盤、１００ 監視制御装置、１１１，２１１ ＣＰＵ、１１２，２１２ ＲＯＭ、１１３，２１３ ＲＡＭ、１１４ 記憶部、１１５，２１５ 通信インターフェイス、１１６ Ｉ／Ｏインターフェイス、１２１ 表示装置、１２２ 入力装置、１２９ ログ記録部、１３０ 取得部、１３１ 予測部、１３２ 生成部、１３３ 出力部、１３４ 補正部、１３５ 判定部、２００ 群管理制御装置、２０１，２０２ 各台制御装置、２２２～２２４ １Ｆ～４Ｆ乗場装置、２３１ 入退管理システム、２３２ 照明システム、２３３ 空調システム、２３４ 会議室管理システム、３１１～３１４ 居室、３２１ａ，３２２ａ，３２３ａ～３２３ｄ，３２４ａ カードリーダ、４２３ａ～４２３ｄ 熱画像センサ、５２３ａ～５２３ｆ 人感センサ、３３１～３３４ 乗場、３４１，３４２ かご、３５１ 昇降路、３６１，３６２ 出入口、３６３，３７２～３７４，３８１ 人。

Claims (13)

1. ビルに設置されたエレベーターシステムの監視および制御を行う監視制御装置であって、
   ログを取得する取得部と、
   前記ログに基づき、エレベーターのかごが停止可能な複数の階床の各々の乗場で前記かごを待つ待ち人数を予測する予測部と、
   前記予測部が予測した待ち人数に基づく情報を前記エレベーターシステムに対して出力する出力部とを備え、
   前記ログは、前記かごの運行情報が記録された第１ログと、前記かごに対する乗場呼びの登録情報が記録された第２ログと、前記エレベーターシステム以外のビル設備の情報が記録された第３ログとを含み、
   前記第３ログは、前記複数の階床の各々の居室からの退場に関する前記ビル設備の稼働情報および配置情報を含み、
   前記予測部は、
   前記第１ログおよび前記第２ログに基づき、前記複数の階床の各々の乗場から前記かごに乗車した乗車人数を算出し、
   前記稼働情報および前記配置情報に基づき、前記複数の階床の各々の居室から退室した退室人数を予測し、
   前記複数の階床の各々の退室人数および乗車人数に基づき、前記複数の階床の各々の待ち人数を予測する、監視制御装置。
2. 前記複数の階床のそれぞれに対応した複数の待ち人数に基づき、前記エレベーターシステムの設定の変更指令を生成する生成部をさらに備え、
   前記出力部は、前記変更指令を前記エレベーターシステムに対して出力する、請求項１に記載の監視制御装置。
3. 前記ビル設備は、前記複数の階床の各々の居室の入退室を管理する第１ビル設備と、当該第１ビル設備とは異なる第２ビル設備とを含み、
   前記予測部は、前記第１ビル設備により前記複数の階床のいずれかの居室からの退室が検知されたことを条件に、前記第２ビル設備の前記稼働情報および前記配置情報に基づき、前記退室が検知された居室からの退室人数を予測する、請求項２に記載の監視制御装置。
4. 前記ビル設備は、個人を特定可能な第３ビル設備を含み、
   前記予測部は、前記第３ビル設備の前記稼働情報および前記配置情報に基づき、個人ごとに退室を検知して、前記複数の階床の各々の退室人数を予測する、請求項２または請求項３に記載の監視制御装置。
5. 前記稼働情報は、前記複数の階床の各々の居室からの退室後の行動パターンを個人ごとに定義したパターン情報含み、
   前記予測部は、
   前記パターン情報に基づき、前記複数の階床の各々の退室人数のうち乗場へ向かう人数を予測し、
   前記複数の階床の各々の乗場へ向かう人数および乗車人数に基づき、前記複数の階床の各々の待ち人数を予測する、請求項４に記載の監視制御装置。
6. 一定期間における、前記予測部が予測した前記複数の階床の各々の退室人数と、当該退室人数に対応する実際の退室人数との比較に基づき、前記予測部が予測した前記複数の階床の各々の退室人数を補正退室人数に補正する補正部をさらに備え、
   前記予測部は、前記複数の階床の各々の補正退室人数および乗車人数に基づき、前記複数の階床の各々の待ち人数を予測する、請求項２～請求項５のいずれか１項に記載の監視制御装置。
7. 前記取得部は、過去、所定期間の前記ログを定期的に取得し、
   前記予測部は、前記取得部によって定期的に取得された前記ログに基づき、前記複数の階床の各々の待ち人数を予測する、請求項２～請求項６のいずれか１項に記載の監視制御装置。
8. 前記変更指令が出力された後に前記第１ログおよび前記第２ログを取得し、取得した前記第１ログおよび前記第２ログに基づき、前記変更指令の出力後の前記エレベーターシステムの運行が効率的であるか否かを判定する判定部をさらに備え、
   前記出力部は、前記判定部によって前記エレベーターシステムの運行が効率的でないと判断された場合に、前記エレベーターシステムの運行が効率的でないことを示すアラートを出力する、請求項２～請求項７のいずれか１項に記載の監視制御装置。
9. 前記取得部は、前記判定部によって前記エレベーターシステムの運行が効率的でないと判断された場合に、新たに前記ログを取得し、
   前記予測部は、前記取得部によって新たに取得された前記ログに基づき、前記複数の階床の各々の待ち人数を予測する、請求項８に記載の監視制御装置。
10. 前記ビル設備は、第４ビル設備と第５ビル設備とを含み、
    前記取得部は、前記第４ビル設備および前記第５ビル設備の前記ログを取得し、
    前記予測部は、前記第４ビル設備および前記第５ビル設備の前記稼働情報および前記配置情報に基づき、前記複数の階床の各々の退室人数を予測する、請求項２～請求項９のいずれか１項に記載の監視制御装置。
11. 前記取得部は、前記ビル設備以外の設備の情報が記録された第４ログをさらに取得し、
    前記予測部は、前記第４ログに基づき、予測した前記複数の階床の各々の待ち人数を補正する、請求項２～請求項１０のいずれか１項に記載の監視制御装置。
12. 請求項２～請求項１１のいずれか１項に記載の監視制御装置と、
    前記エレベーターシステムとを備え、
    前記監視制御装置は、前記エレベーターシステムと通信可能であって、前記エレベーターシステムが設置された前記ビルとは異なる場所に設置されており、
    前記エレベーターシステムは、前記出力部によって出力された前記変更指令に基づき前記エレベーターシステムの設定を変更する、監視制御システム。
13. ビルに設置されたエレベーターシステムの監視および制御を行う監視制御方法であって、
    ログを取得するステップと、
    前記ログに基づき、エレベーターのかごが停止可能な複数の階床の各々の乗場で前記かごを待つ待ち人数を予測するステップと、
    前記予測するステップが予測した待ち人数に基づく情報を前記エレベーターシステムに対して出力するステップとを備え、
    前記ログは、前記かごの運行情報が記録された第１ログと、前記かごに対する乗場呼びの登録情報が記録された第２ログと、前記エレベーターシステム以外のビル設備の情報が記録された第３ログとを含み、
    前記第３ログは、前記複数の階床の各々の居室からの退場に関する前記ビル設備の稼働情報および配置情報を含み、
    前記予測するステップは、
    前記第１ログおよび前記第２ログに基づき、前記複数の階床の各々の乗場から前記かごに乗車した乗車人数を算出するステップと、
    前記稼働情報および前記配置情報に基づき、前記複数の階床の各々の居室から退室した退室人数を予測するステップと、
    前記複数の階床の各々の退室人数および乗車人数に基づき、前記複数の階床の各々の待ち人数を予測するステップとを含む、監視制御方法。

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