JP7428108B2 - 空気調和機及び空気調和システム - Google Patents

Description

本発明は、空気調和機及び空気調和システムに関する。

例えば、空調空間における人の在不在を検出する人検知センサを備え、人検知センサの検出結果を用いて空調運転の開始時刻をタイマ設定する空気調和機が提案されている（例えば、特許文献１）。特許文献１では、数日分の人検知センサの検出結果と、「使用者の在不在を判定するルール」とを照らし合わせることで、空調空間において使用者が不在から在室へと変わる時刻を予測し、この予測結果に基づいて空調運転の開始時刻をタイマ設定している。

特開平１１－１４１２１号公報

「使用者の在不在を判定するルール」は、使用者の現在の在不在の状態や、過去の不在時間の履歴を組み合わせて形成されており、使用者の生活リズムのうちの予め定めた特定の生活リズムしかルール化されていない。しかしながら、使用者の生活リズムは日々変動するため、予め定められた「使用者の在不在を判定するルール」に基づく予測では、空調空間において使用者が不在から在室へと変わる時刻の予測精度が低下する。

また、近年の空気調和機には、例えば空気調和機自体の清潔性を保つための特殊な運転（いわゆる付加機能運転）を行うものが知られている。このような付加機能運転は、冷房運転や暖房運転といった通常の空調運転とは異なり、空調空間の空気を調和するものではない。従って、このような付加機能運転が行われている間は、空調空間の快適性が損なわれるおそれがあり、使用者が在室している時間には行われないことが望ましい。しかし、使用者が不在から在室へと変わる時刻を予測できても、使用者が在室していない時間まではわからないため、付加機能運転を行えるタイミングであるか否かまではわからない。

本発明ではこのような問題に鑑み、使用者の生活リズムに則した空調運転や付加機能運転運転（以下、運転という）を適切に行うことができる空気調和機及び空気調和システムを提供することを目的とする。

一つの態様の空気調和機は、センサと、取得部と、複数の在不在パターンと、在不在予測部と、推奨部とを有する。センサは、空調空間における人の在不在を検出する。取得部は、曜日情報を取得する。在不在パターンは、前記センサの過去の検出結果及び前記曜日情報を用いて生成され、前記空調空間における前記使用者の在不在の傾向を示す在不在パターンである。在不在予測部は、前記センサの現在の検出結果と前記曜日情報とを用いて、前記複数の在不在パターンから一つの在不在パターンを選択し、選択した在不在パターンを用いて前記空調空間における前記使用者の在不在を予測する。推奨部は、前記在不在予測部の予測結果に基づいて、前記使用者に推奨すべき推奨運転を選択する。

一つの側面として、実際のセンサの検出結果及び曜日情報を用いて生成した在不在パターンを用いることで、空調空間における使用者の生活リズムに則した運転を適切に行うことができる。

図１は、実施例１の空気調和システムの一例を示す説明図である。 図２は、空気調和機の構成の一例を示すブロック図である。 図３は、通信アダプタの構成の一例を示すブロック図である。 図４は、在不在の予測結果の一例を示す説明図である。 図５は、端末装置の構成の一例を示すブロック図である。 図６は、サーバ装置の構成の一例を示すブロック図である。 図７は、在不在パターンの生成に使用するデータの一例を示す説明図である。 図８は、在不在パターンを用いて予測した使用者のパターンの一例を示す説明図である。 図９Ａは、端末装置のタイマ設定画面の一例を示す説明図である。 図９Ｂは、端末装置の推奨画面の一例を示す説明図である。 図９Ｃは、端末装置の推奨時刻の変更画面の一例を示す説明図である。 図１０は、加熱除菌運転時の各処理のタイミングチャートの一例を示す説明図である。 図１１は、フィルタ清掃運転時の各処理のタイミングチャートの一例を示す説明図である。 図１２Ａは、在不在パターンを生成する生成処理に関わるサーバ装置のＣＰＵの処理動作の一例を示すフローチャートである。 図１２Ｂは、在不在パターンを更新する更新処理に関わるサーバ装置のＣＰＵの処理動作の一例を示すフローチャートである。 図１３Ａは、推奨処理に関わる通信アダプタのＣＰＵの処理動作の一例を示すフローチャートである。 図１３Ｂは、居間での空調運転推奨処理に関わる室内機の制御部の処理動作の一例を示すフローチャートである。 図１３Ｃは、居間での空調運転推奨処理に関わる室内機の制御部の処理動作の一例を示すフローチャートである。 図１３Ｄは、寝室での空調運転推奨処理に関わる室内機の制御部の処理動作の一例を示すフローチャートである。 図１４は、実施例２の空気調和機の構成の一例を示すブロック図である。

以下、図面に基づいて、本願の開示する空気調和機及び空気調和システムの実施例を詳細に説明する。尚、本実施例により、開示技術が限定されるものではない。また、以下に示す各実施例は、矛盾を起こさない範囲で適宜変形しても良い。

＜空気調和システムの構成＞
図１は、実施例１の空気調和システム１の一例を示す説明図である。図１に示す空気調和システム１は、空気調和機２と、通信アダプタ３と、ルータ４と、サーバ装置５と、中継装置６と、端末装置７と、通信網８とを有する。

＜空気調和機の構成＞
図２は、空気調和機２の構成の一例を示すブロック図である。図２に示す空気調和機２は、室内機２１と、室外機２２と、リモコン２３とを有する。室内機２１は、例えば、室内に配置され、空調空間である室内の空気を加熱又は冷却する空気調和機２の一部である。室内機２１は、例えば、居間や寝室等の空調空間毎に備えられているものとする。室内機２１は、本体２１Ａと、センサ２１Ｂと、受光部２１Ｃと、制御部２１Ｄと、メモリ２１Ｅとを有する。本体２１Ａは、図示せぬ室内ファンや室内熱交換器などが備えられ、室内熱交換器で室外機２２から供給される冷媒と熱交換を行った室内空気が室内ファンによって吹き出されることで、部屋の暖房、冷房、除湿等が行われる。センサ２１Ｂは、空調空間内の人の在不在を検出する。センサ２１Ｂは、例えば、赤外線を使用した焦電センサである。センサ２１Ｂは、空気調和機２が設置された後に空気調和機２が商用電源に接続されて電力供給がなされると、人の在不在の検出動作を開始する。なお、これ以降は電力供給が中止されない限り、空気調和機２の運転／停止に関わらず空調空間内の人の在不在を検出し続ける。受光部２１Ｃは、リモコン２３からのコマンド信号を受光し、受光したコマンド信号を制御部２１Ｄに送信する。メモリ２１Ｅは、例えば、室内用途等の各種情報を記憶する領域である。室内用途は、例えば、居間や寝室等の空調空間の用途を識別する情報である。室内用途は、使用者の行動を予測する際に使用する情報である。制御部２１Ｄは、室内機２１全体を制御する。制御部２１Ｄは、コマンド信号に基づき、各種コマンドを実行する。室外機２２は、例えば、室外ファンや圧縮機等が備えられている。リモコン２３は、使用者の操作に応じて室内機２１を遠隔操作する遠隔操作部である。

制御部２１Ｄは、行動予測部２１Ｄ２と、推奨部２１Ｄ０と、抽出部２１Ｄ１とを有する。行動予測部２１Ｄ２は、空調空間における使用者の在不在を予測した在不在予測結果と、空調空間の室内用途を識別する室内用途情報とに基づき、使用者の行動を予測する。尚、在不在予測結果は、後述する通信アダプタ３内の在不在予測部３４Ｅから取得する、空調空間における使用者の１０分毎の在不在の予測結果を２４時間分蓄積した情報である。

推奨部２１Ｄ０は、行動予測部２１Ｄ２の行動予測結果に基づき、使用者に推奨すべき運転を選択する。運転は、例えば、冷房運転や暖房運転等の通常の空調運転の他に、加熱除菌運転やフィルタ清掃運転等の付加機能運転等がある。加熱除菌運転は、室内機２１内の室内熱交換器を５５度以上に加熱して除菌する運転である。フィルタ清掃運転は、室内機２１内のフィルタを清掃する運転である。推奨部２１Ｄ０は、選択した運転の実行を使用者に推奨すべく、例えば、運転実行を推奨する旨の信号を使用者の端末装置に送信する。推奨部２１Ｄ０は、通信アダプタ３、ルータ４、通信網８、ルータ４経由で、各種空調運転を推奨する旨を使用者の端末装置７に送信する。

行動予測部２１Ｄ２は、後述する在不在予測部３４Ｅによる空調空間における使用者の在不在予測結果と、室内用途情報とに基づき、空調空間における使用者の行動を予測する。そして、推奨部２１Ｄ０は、行動予測部２１Ｄ２の行動予測結果に基づき、空調運転の開始時刻又は空調運転の停止時刻の設定等の使用者に推奨する空調運転の内容を使用者の端末装置７に送信する。推奨する空調運転の内容としては、例えば、起床時刻、帰宅時刻、外出時刻や就寝時刻に応じた空調運転開始のタイマ時刻の設定を推奨する内容である。推奨部２１Ｄ０は、行動予測部２１Ｄ２の行動予測結果に基づき、空調運転とは異なる付加機能運転を推奨する旨の信号を使用者の端末装置７に送信する。付加機能運転を推奨する内容としては、例えば、加熱除菌運転開始のタイマ時刻を提案する内容である。

抽出部２１Ｄ１は、空調空間における２４時間分の在不在予測結果から、通常の空調運転とは異なる付加機能運転を実行できる時間帯を抽出する。付加機能運転を実行できる時間帯とは、例えば、５時間以上の不在時間である。不在時間は、後述する在不在予測部３４Ｅで予測する２４時間分の在不在予測結果から抽出した空調空間における使用者の不在時間である。抽出部２１Ｄ１は、不在時間から運転可能時間を算出し、運転可能時間と予め記憶している付加機能運転の運転時間とを比較する。そして、抽出部２１Ｄ１は、運転可能時間が運転時間以上の場合に、不在時間から付加能機能運転を実行できる時間帯として抽出する。

通信アダプタ３は、空気調和機２内の室内機２１とルータ４との間を無線通信で接続する通信機能と、室内機２１をＡＩ（Artificial Intelligence）制御する制御機能とを有する。通信アダプタ３は、室内機２１毎に配置するものである。ルータ４は、例えば、ＷＬＡＮ(Wireless Local Area Network)等を使用して通信アダプタ３と通信網８とを無線通信で接続すると共に、端末装置７と通信網８とを無線通信で接続するアクセスポイントの装置である。通信網８は、例えば、インターネット等の通信網である。サーバ装置５は、室内機２１に適用される在不在パターンを生成する機能や運転履歴データ等を記憶するデータベース等を有する。尚、サーバ装置５は、例えば、データセンタに配置されている。中継装置６は、通信網８と通信で接続すると共に、サーバ装置５と通信で接続する機能を有する。中継装置６は、通信網８経由で室内機２１に適用される在不在パターンの生成又は更新に使用する運転履歴データ等を通信アダプタ３からサーバ装置５に送信する。また、中継装置６は、サーバ装置５で生成又は更新した在不在パターンを通信網８経由で通信アダプタ３に送信する。尚、中継装置６は、例えば、データセンタ等に配置されている。

中継装置６は、第１の中継部６Ａと、第２の中継部６Ｂと、第３の中継部６Ｃとを有する。第１の中継部６Ａは、通信網８経由で通信アダプタ３からサーバ装置５に在不在パターンに関わる各種データ（以降、運転履歴データと記載する）を送信し、サーバ装置５が生成又は更新した在不在パターンを通信網８経由で通信アダプタ３に送信する。第２の中継部６Ｂは、使用者が外出先から端末装置７を使用して設定した室内機２１の運転条件（冷房／暖房といった運転モードや設定温度など）を取得し、これを室内機２１に送信する。第３の中継部６Ｃは、例えば、インターネット等の通信網８から天気予報やカレンダ情報（主に、祝日情報）等の外部データを取得し、取得した外部データをサーバ装置５に送信する。また、第３の中継部６Ｃは、外部データを通信網８経由で通信アダプタ３に送信する。

＜通信アダプタの構成＞
図３は、通信アダプタ３の構成の一例を示すブロック図である。図３に示す通信アダプタ３は、第１の通信部３１と、第２の通信部３２と、記憶部３３と、ＣＰＵ(Central Processing Unit)３４とを有する。第１の通信部３１は、室内機２１内の制御部２１ＤとＣＰＵ３４とを通信接続する、例えば、ＵＡＲＴ（Universal Asynchronous Receiver Transmitter）等の通信ＩＦ（Interface）である。第２の通信部３２は、ルータ４とＣＰＵ３４とを通信接続する、例えば、ＷＬＡＮ等の通信ＩＦ等の通信部である。記憶部３３は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ(Random Access Memory)等を有し、データやプログラム等の各種情報を格納する。ＣＰＵ３４は、通信アダプタ３全体を制御する。

図３に示す通信アダプタ３内の記憶部３３は、履歴メモリ３３Ａと、在不在パターンメモリ３３Ｂと、予測結果メモリ３３Ｃと、外部メモリ３３Ｄとを有する。履歴メモリ３３Ａは、室内機２１から取得した運転履歴データを一時記憶する。運転履歴データとしては、例えば、センサ２１Ｂで検出した室内空間内での人の在不在の１０分毎の検出結果である。在不在パターンメモリ３３Ｂは、サーバ装置５から取得した在不在パターンを記憶する。

在不在パターンは、例えばセンサ２１Ｂの過去の検出結果、例えば、過去３０日分の在不在の検出結果、曜日情報及び祝日情報を用いることで、サーバ装置５が、空調空間における使用者の在不在の傾向を示す、曜日毎に生成したパターンである。本実施例では最大で５種類の在不在パターンが生成され、曜日毎にどの在不在パターンで使用者が行動する傾向があるかが判別できるように曜日毎に在不在パターンが対応づけられている。例えば、月曜日及び火曜日は在不在パターン１で行動する傾向があり、水曜日と木曜日は在不在パターン２で行動する傾向があり、木曜日と金曜日は在不在パターン３で行動する傾向があり、土曜日は在不在パターン４で行動する傾向があり、日曜日は在不在パターン５で行動する傾向がある。ここで、在不在パターンを生成する際にセンサ２１Ｂの過去３０日分の検出結果を使用するのは、次の理由による。在不在パターンの生成に際し、センサ２１Ｂの検出結果が多い方が在不在パターンを用いた予測の精度が向上するため、センサ２１Ｂの検出結果はできる限り多い方が好ましい。一方で、センサ２１Ｂの検出結果を多く取得するように、例えば、過去９０日分の検出結果を用いて在不在パターンを生成すると、空気調和機２の設置時期が、冷房運転が頻繁に行われる夏季の始まる時期や、暖房運転が頻繁に行われる冬季の始まる時期である場合に、在不在パターンを生成している間に夏季や冬季が過ぎてしまい、後述する使用者の在不在の予想結果に基づいた使用者の行動予測や空調運転の推奨が夏季や冬季に行えなくなる。そこで、本実施形態では、在不在パターンの精度が担保でき、かつ、使用者の在不在の予想結果に基づいた使用者の行動予測や空調運転の推奨を適正な時期に提供できるように、と考えて、在不在パターンの生成に、センサ２１Ｂの過去３０日分の在不在の検出結果を使用している。尚、過去３０日分の在不在の検出結果は、１０分毎の在不在の検出結果を３０日分蓄積した情報である。また、本実施形態では、在不在パターンを生成する際にセンサ２１Ｂの過去３０日分の検出結果を使用する場合を例示するが、本発明はこれに限られない。空気調和機２の設置時期から頻繁に使用される時期までの期間に応じて適宜変更するようにしてもよい。

また、曜日情報は、月火水木金土日の曜日の情報であり、ＣＰＵ３４で算出して得る。祝日情報は、月火水木金土日の曜日の内、祝日を識別する情報であり、第２の通信部３２を介して外部から取得する。尚、祝日情報を外部から取得する理由としては、年毎に祝日が変わる場合も存在するためである。予測結果メモリ３３Ｃは、在不在パターンで予測した空調空間内での２４時間分の１０分毎の使用者の在不在の予測結果である２４時間分の在不在予測結果を室内用途毎に記憶する。室内用途は、例えば、居間や寝室等の空調空間の用途を識別する情報である。室内用途は、在不在予測結果を用いて使用者の行動を予測する際に使用する情報である。ＣＰＵ３４は、予測結果メモリ３３Ｃを参照して空調空間毎の２４時間分の在不在予測結果を認識できる。外部メモリ３３Ｄは、前述した祝日情報や天気予報など外部から取得する外部データを記憶する。

ＣＰＵ３４は、収集部３４Ａと、送信部３４Ｂと、受信部３４Ｃと、設定部３４Ｄと、在不在予測部３４Ｅとを有する。

収集部３４Ａは、室内機２１から所定周期、例えば１０分毎の取得タイミングで各空調空間での人の在不在の検出結果を取得する。空調空間は、例えば、居間や寝室等の空調空間である。収集部３４Ａは、取得した空調空間でのセンサ２１Ｂによる１０分毎の人の在不在の現在の検出結果を収集する。在不在の検出結果には、例えば、不在、在室、不定の３種類の変数が存在する。在不在の検出結果のうち、「不在」は、空調空間内で人を検出できなかった場合の検出結果である。この「不在」の検出結果は第２の検出値である。在不在の検出結果のうち、「在室」は、空調空間で人を検出した場合の検出結果である。この「在室」の検出結果は第１の検出値である。在不在の検出結果のうち、「不定」は、在室及び不在の何れにも該当しない、つまり、第１の検出値又は第２の検出値の何れにも該当しない第３の検出値であって、在不在パターンの生成に使用しない検出結果である。収集部３４Ａは、１０分毎に取得した各空調空間の在不在の検出結果を履歴メモリ３３Ａに記憶する。

送信部３４Ｂは、例えば、２日分の在不在の検出結果を履歴メモリ３３Ａに記憶した場合、履歴メモリ３３Ａに記憶中の２日分の在不在の検出結果を通信網８経由でサーバ装置５に送信する。尚、サーバ装置５では、通信アダプタ３から順次受信した過去３０日分の在不在の検出結果を用いて前述した最大で５種類の在不在パターンを生成することになる。受信部３４Ｃは、通信網８経由でサーバ装置５から空調空間毎の在不在パターンを受信し、受信した在不在パターンを在不在パターンメモリ３３Ｂに記憶する。設定部３４Ｄは、記憶中の在不在パターンを在不在予測部３４Ｅに適用する。

在不在予測部３４Ｅは、現在のセンサ２１Ｂの検出結果、すなわち在不在を予測する時点から所定時間前までのセンサ２１Ｂの検出結果である在不在の検出結果と、現在の曜日情報と、現在の祝日情報とを用いて、設定部３４Ｄにて適用された複数の在不在パターンの中から予測に使用する在不在パターンを選択する。在不在予測部３４Ｅは、選択した在不在パターンを用いて空調空間における使用者の在不在を予測し、２４時間分の在不在予測結果を得る。所定時間とは、直前の在不在の検出結果を見て、複数の在不在パターンの中から最適な在不在パターンを選ぶ際の精度を担保できるデータ数を得るのに必要な時間である。

以下、予測に使用する在不在パターンの選択と、選択した在不在パターンを用いての使用者の在不在の予測方法について、詳細に説明する。なお、以下の説明では、使用者の在不在の予測を毎日８：００に実施し、当日の８：００から翌日の８：００までの２４時間の使用者の在不在を予測する場合を説明する。本実施形態では、上記２４時間の予測を、１）当日８：００～翌日０：００まで、２）翌日０：００～翌日８：００まで、の２つの期間に分けて予測し、これらを合わせて２４時間の予測結果とする。

＜１）当日８：００～翌日０：００までの使用者の在不在の予測＞
まず、在不在予測部３４Ｅは、使用者の在不在の予測を実施する時刻、例えば、当日８：００となれば、当該予測時刻から所定時間前、例えば、予測する日の前日の２１：００から当日８：００までにセンサ２１Ｂで検出した使用者の在不在の検出結果を取得する。次に、在不在予測部３４Ｅは、複数の在不在パターン同士を比較し、各在不在パターンに差があるかを判定する。具体的には、在不在パターン間の差異が所定値以上であるか否かを判定する。より具体的には、各在不在パターンにおける０：００～８：００までの使用者の１０分毎の在不在を比較し、在不在が異なる箇所（以下、「時間帯」という）が所定値、例えば１０個未満の場合、各在不在パターンの差異が許容できる範囲内（０：００～８：００までの在不在パターンに差は無い）と判断する。一方、０：００～８：００までの使用者の１０分毎の在不在が異なる時間帯が例えば１０個以上の場合、各在不在パターンの差異は許容できる範囲を超えている（０：００～８：００までの在不在パターンに差がある）と判断する。

次に、在不在予測部３４Ｅは、上記各在不在パターンの比較結果に基づき、予測に使用する在不在パターンを選択する。各在不在パターンの差異が所定値未満の場合（０：００～８：００まで在不在パターンに差はない場合）は、予測する当日の曜日と対応づけられた在不在パターンを選択する。また、各在不在パターンの差異が所定値以上の場合（０：００～８：００まで在不在パターンに差がある場合）は、０：００～８：００に取得した使用者の在不在の検出結果と、各在不在パターンにおける０：００～８：００の在不在とを比較し、検出結果に最も近似する在不在パターンを選択する。そして、在不在予測部３４Ｅは、上記選択した在不在パターンにおける８：００から０：００までの在不在を、当日８：００から翌日０：００までの使用者の在不在の予測結果として抽出する。このように、各在不在パターンと曜日情報とを対応づけると共に、各在不在パターンの比較結果に応じて、使用者の在不在を予測することで、生成する在不在パターンの数を曜日の数より減らしつつ、使用者の在不在を正確に予測できる。

本来であれば、在不在パターンは曜日ごとに生成し、実際に使用者の在不在を予測する当日の曜日に合わせて使用する在不在パターンを選択することが望ましい。在不在パターンを曜日ごとに生成すれば、それだけ予測の精度の向上が期待できるためである。しかしながら、在不在パターンの数が増やせば増やすほど、通信アダプタ３とサーバ装置５との間の通信量の増大や、通信アダプタで必要となるメモリ容量の増大などが発生し、空気調和システム１に大きな負荷がかかる。

そこで、本実施形態では、前述したように在不在パターンは最大５種類までとし、予測される在不在パターンが同じとみなせる曜日には同じパターンを適用する。例えば、在不在パターン１は月曜日と火曜日とに適用し、在不在パターン２は水曜日と木曜日とに適用し、在不在パターン３は木曜日と金曜日とに適用し、在不在パターン４は土曜日に適用し、在不在パターン５は日曜日に適用している。しかし、このように在不在パターンを複数の曜日にあてはめられるように生成すれば、曜日ごとに在不在パターンを生成しこれらを用いて使用者の在不在を予測する場合に比較して、予測の精度が低下する恐れがある。

そこで、このような事態に対処すべく、本実施形態では、各在不在パターンの比較結果に応じて、使用者の在不在を予測するのに使用する在不在パターンの選択方法を変えている。各在不在パターンの差異が所定値未満の場合は、予測する時刻（８：００）までの取得した使用者の在不在情報を用いてどの在不在パターンを使用すべきか判断ができないので、予測する当日の曜日に合致する在不在パターンを選択しておけば、予測の精度が落ちることはない。また、各在不在パターンの差異が所定値以上の場合は、各在不在パターンの区別ができるので、取得した使用者の在不在情報と各在不在パターンの予測結果とを比較し、検出結果に最も近似する在不在パターンを選択することで、予測の精度を確保する。

＜２）翌日０：００～翌日８：００までの使用者の在不在の予測＞
まず、在不在予測部３４Ｅは、使用者の在不在の予測する当日の翌日の曜日を外部メモリ３３Ｄから読み出す。次に、在不在予測部３４Ｅは、複数の在不在パターンのうち、上記読み出した曜日に対応する在不在パターンを選択する。そして、在不在予測部３４Ｅは、上記選択した在不在パターンから、翌日０：００から翌日８：００までの使用者の在不在の予測結果を抽出する。

使用者の在不在の予測する当日８：００の段階では、１）当日８：００～翌日０：００までの使用者の在不在の予測をする場合と異なり、当日８：００以降のセンサ２１Ｂで検出した使用者の在不在の検出結果を有していない。このため、翌日の０：００～翌日８：００までの使用者の在不在の予測では、翌日の曜日に基づいて予測に使用する在不在パターンを選択し、選択した在不在パターンを用いて翌日０：００～翌日８：００までの使用者の在不在を予測する。

そして、在不在予測部３４Ｅは、１）で得た当日８：００～翌日０：００までの使用者の在不在の予測結果と、２）で得た翌日０：００～翌日８：００までの使用者の在不在の予測結果とを合わせて、当日８：００から翌日８：００までの２４時間分の使用者の在不在を予測し、予測した結果を２４時間分の在不在予測結果として予測結果メモリ３３Ｃに出力する。予測結果メモリ３３Ｃは、２４時間分の在不在予測結果を記憶する。在不在予測部３４Ｅは、予測する時間帯に祝日が含まれる場合に、当該時間帯を休日と同じとみなして空調空間における２４時間分の在不在予測結果を得る。また、在不在予測部３４Ｅは、空調空間における使用者の在不在を予測する際に使用するセンサ２１Ｂの検出結果である在不在の検出結果の内、「不定」の在不在の検出結果（第３の検出値）を除外する。つまり、「不定」の在不在の検出結果を除外して在不在パターンの生成又は更新に使用しないため、生成又は更新した在不在パターンによる予測の精度の向上を図ることができる。

在不在予測部３４Ｅは、在不在を予測する時点である所定時刻として、例えば、毎日８：００と２０：００に、当該所定時刻から２４時間後まで（以下、「第２の所定期間」という）の空調空間における使用者の在不在を予測してもよい。具体的には、予測部３４Ｅは、使用者の在不在の予測結果である２４時間分の在不在予測結果を得る。尚、所定時刻として８：００に設定した理由は、その後の使用者の行動パターンが外出→（不在）→帰宅となることが多いと考えられるので、不在時の付加機能運転の推奨や帰宅時の運転開始の推奨を行うためである。また、所定時刻として２０：００に設定した理由は、その後の使用者の行動パターンが就寝→起床となることが多いと考えられるので、おやすみ運転や起床時の運転開始の推奨を行うためである。尚、おやすみ運転は、使用者に快適な睡眠環境を提供すべく、寝室の室内温度を快適化する空調運転である。また、在不在予測部３４Ｅは、半日毎に上記各所定時刻から２４時間分の在不在予測結果を得ることで予測精度を向上させている。２４時間分の在不在予測結果は、例えば１０分（以下、「第３の所定期間」という）毎の空調空間における使用者の在不在の予測結果である。図４は、２４時間分の在不在の予測結果の一例を示す説明図である。図４に示す在不在の予測結果は、空調空間毎に、所定時刻から２４時間後までの１０分毎の在不在の予測結果である。在不在の予測結果を示すデータは、在室の場合は“１”、不在の場合は“０”とする。

次に、行動予測部２１Ｄ２は、空調空間における使用者の在不在の予測結果と、空調空間の室内用途情報（居間や寝室）とに基づいて、居住空間における使用者の１日の行動（例えば、起床時刻、外出時刻、帰宅時刻、就寝時刻）を予測する。そして、推奨部２１Ｄ０は、行動予測部２１Ｄ２で予測された行動に基づいて使用者に推奨すべき運転を選択する。さらに、推奨部２１Ｄ０は、使用者に推奨すべき運転の実行を使用者に推奨する。以下、例えば、空気調和機２の室内機２１が居間や寝室に設置されている場合に、居間や寝室における使用者の在不在予測結果を用いて、室内機２１の制御部２１Ｄが使用者の居住空間における１日の行動（例えば、起床時刻、外出時刻、帰宅時刻、就寝時刻）を予測し、推奨すべき運転を選択し、推奨すべき運転の実行を使用者に推奨する方法について説明する。

例えば、居間での室内機２１内の制御部２１Ｄの行動予測部２１Ｄ２は、在不在予測結果から起床時刻を予測する上で、使用者の起床時間帯（以下、「第１の時間帯」という）及び使用者が居間を不在にしているか否かを判断する基準として用いる期間（以下、「第４の所定期間」という）を使用する。第１の時間帯は、使用者が起床して、例えば、寝室から出て居間に入り、空調運転を開始する時刻を想定して予め設定された時間帯、例えば、０：００～１０：５０である。第４の所定期間は、使用者が寝室で就寝中であると判断するのに使用する、例えば、３時間以上の連続不在時間である。行動予測部２１Ｄ２は、居間において在不在予測結果の中の第１の時間帯に第４の所定期間以上の不在から在室へと変化するタイミングがある場合に、当該タイミングを起床時刻と予測する。推奨部２１Ｄ０は、行動予測部２１Ｄ２が予測した起床時刻の１５分前に空調運転を開始する旨の推奨信号を生成する。

行動予測部２１Ｄ２は、在不在予測結果から就寝時刻を予測する上で、使用者が居間を出る時間帯（以下、「第４の時間帯」という）又は使用者が寝室に入る期間（以下、「第５の所定期間」）を使用する。行動予測部２１Ｄ２は、在不在予測結果の中の第４の時間帯に、在室から第５の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがあるか否かを判定する。第４の時間帯は、使用者が夜に居間の空調運転を停止して居間から出る時刻を想定して予め設定された時間帯、例えば、１７：００～２３：５０である。第５の所定期間は、使用者が就寝中であると判断するのに使用する、例えば、３時間以上の連続不在時間である。行動予測部２１Ｄ２は、在不在予測結果の中の第４の時間帯に、居間での在室から第５の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがある場合、居間から使用者が退室していなくなる当該タイミングを就寝時刻と予測する。そして、推奨部２１Ｄ０は、当該就寝時刻を予測した場合、就寝時刻の１時間前から就寝時刻までの間に、起床時刻の１５分前に空調運転を開始する旨の推奨信号を使用者の端末装置７に送信する。また、推奨部２１Ｄ０は、在不在予測結果の中の第４の時間帯に、在室から第５の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがない場合、１８：００～１９：００の間に、起床時刻の１５分前に空調運転を開始する旨の推奨信号を使用者の端末装置７に送信する。

また、行動予測部２１Ｄ２は、在不在予測結果から帰宅時刻を予測する上で、使用者の帰宅時間帯（以下、「第２の時間帯」という）及び第４の所定期間を使用する。第２の時間帯は、使用者が帰宅して、例えば、使用者が居間に入り、空調運転を開始する時刻を想定して予め設定された時間帯、例えば、１３：００～２２：５０である。行動予測部２１Ｄ２は、在不在予測結果の中の第２の時間帯に、第４の所定期間以上の不在から在室へと変化するタイミングがある場合に当該タイミングを帰宅時刻と予測する。推奨部２１Ｄ０は、行動予測部２１Ｄ２が予測した帰宅時刻の１５分前に空調運転を開始する旨の推奨信号を生成する。そして、推奨部２１Ｄ０は、１１：００～１２：００の間に、帰宅時刻の１５分前に空調運転を開始する旨の推奨信号を使用者の端末装置７に送信する。

また、行動予測部２１Ｄ２は、在不在予測結果から外出時刻を予測する上で、使用者が外出する外出時間帯（以下、「第３の時間帯」）及び使用者が外出しているか否かを判断する基準として用いる期間（以下、「第６の所定期間」）を使用する。第３の時間帯は、使用者が外出によって空調運転が長時間を停止する時刻を想定して予め設定された時間帯、例えば、８：００～１６：５０である。第６の所定期間は、使用者が外出中であると判断するのに使用する、例えば、５時間以上の連続不在時間である。行動予測部２１Ｄ２は、在不在予測結果の中の第３の時間帯に、在室から第６の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがある場合に当該タイミングを外出時刻と予測する。そして、推奨部２１Ｄ０は、予測された不在時間の前に冷房運転又は除湿運転を実行、かつ、前回の加熱除菌運転の実施から３日以上経過した場合に、外出時刻の１時間後から加熱除菌運転を開始する旨の推奨信号を生成する。そして、推奨部２１Ｄ０は、加熱除菌運転を開始する旨の推奨信号を使用者の端末装置７に送信する。

また、行動予測部２１Ｄ２は、在不在予測結果から外出時刻を予測する上で、使用者が外出する外出時間帯（以下、「第３の時間帯」）及び使用者が外出しているか否かを判断する基準として用いる期間（以下、「第７の所定期間」）を使用する。第７の所定期間は、使用者が外出中であると判断するのに使用する、例えば、１時間以上、かつ、５時間未満の連続不在時間である。行動予測部２１Ｄ２は、在不在予測結果の中の第３の時間帯に、在室から第７の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがある場合に当該タイミングを外出時刻と予測する。そして、推奨部２１Ｄ０は、室内機２１の運転積算時間が２００時間以上の場合、外出時刻の１時間後からフィルタ清掃運転を開始する旨の推奨信号を生成する。そして、推奨部２１Ｄ０は、フィルタ清掃運転を開始する旨の推奨信号を使用者の端末装置７に送信する。

尚、上述した加熱除菌運転やフィルタ清掃運転は、使用者が就寝するために居間を退室した後にその実行を使用者に推奨するようにしてもよい。この場合は、第４の時間帯における使用者が居間を退室する時刻以降に、第６の所定期間以上の連続不在時間がある場合は過熱除菌運転を推奨し、第７の所定期間の連続不在時間がある場合はフィルタ清掃運転を推奨すればよい。

また、例えば、寝室での室内機２１の行動予測部２１Ｄ２は、在不在予測結果から就寝時刻を予測する上で、使用者が寝室に入る時間帯である第４の時間帯及び使用者が寝室に入る期間である第５の所定期間を使用する。行動予測部２１Ｄ２は、在不在予測結果の中の第４の時間帯に、第５の所定期間以上の不在から寝室への在室へと変化するタイミングがあるか否かを判定する。行動予測部２１Ｄ２は、在不在予測結果の中の第４の時間帯に、寝室での第５の所定期間以上の不在から在室へと変化するタイミングがある場合、寝室に使用者が在室となる当該タイミングを就寝時刻と予測する。そして、推奨部２１Ｄ０は、当該タイミングを就寝時刻と予測した場合、就寝時刻に空調運転を開始する旨の推奨信号を生成する。推奨部２１Ｄ０は、就寝時刻の１時間前から就寝時刻までの間に、就寝時刻に空調運転を開始する旨の推奨信号を使用者の端末装置７に送信する。

また、例えば、寝室での室内機２１内の制御部２１Ｄの行動予測部２１Ｄ２は、在不在予測結果から出室時刻を予測する上で、使用者が寝室から出室する出室時間帯である第３の時間帯及び使用者が寝室から出室しているか否かを判断する基準として用いる期間である第６の所定期間を使用する。行動予測部２１Ｄ２は、在不在予測結果の中の第３の時間帯に、寝室で在室から第６の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがある場合に当該タイミングを寝室の出室時刻と予測する。推奨部２１Ｄ０は、出室時刻の前に冷房運転又は除湿運転を実行、かつ、前回の加熱除菌運転の実施から３日以上経過した場合に、出室時刻の１時間後から加熱除菌運転を開始する旨の推奨信号を生成する。そして、推奨部２１Ｄ０は、加熱除菌運転を開始する旨の推奨信号を使用者の端末装置７に送信することになる。尚、空調空間が寝室の場合の出室時刻は、空調空間が居間の場合の外出時刻に相当する。

また、行動予測部２１Ｄ２は、在不在予測結果から出室時刻（起床時刻）を予測する上で、使用者が寝室から出室する出室時間帯である第３の時間帯及び使用者が寝室から出室しているか否かを判断する基準として用いる期間である第７の所定期間を使用する。行動予測部２１Ｄ２は、寝室で在不在予測結果の中の第３の時間帯に、在室から第７の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがある場合に当該タイミングを出室時刻と予測する。そして、推奨部２１Ｄ０は、室内機２１の運転積算時間が２００時間以上の場合、出室時刻の１時間後からフィルタ清掃運転を開始する旨の推奨信号を生成する。そして、推奨部２１Ｄ０は、フィルタ清掃運転を開始する旨の推奨信号を使用者の端末装置７に送信する。

＜端末装置の構成＞
端末装置７は、空気調和システム１を使用する複数の使用者の内、例えば、管理者となる使用者のスマートフォン等の通信端末である。管理者は、更新確認や更新実行の権限を有し、空気調和システム１に登録済みの使用者である。図５は、端末装置７の構成の一例を示すブロック図である。

図５に示す端末装置７は、通信部４１と、操作部４２と、表示部４３と、記憶部４４と、ＣＰＵ４５とを有する。通信部４１は、通信網８及びルータ４経由で通信アダプタ３と通信する。操作部４２は、各種コマンドを入力する入力インタフェースである。表示部４３は、各種情報を表示する出力インタフェースである。記憶部４４は、各種情報を記憶する。ＣＰＵ４５は、端末装置７全体を制御する。操作部４２は、後述する図９Ｂに示す推奨画面上の推奨時刻である第２のタイマ時刻を所定操作に応じて変更する変更部４２Ａを有する。

＜サーバ装置の構成＞
図６は、サーバ装置５の構成の一例を示すブロック図である。図６に示すサーバ装置５は、通信部５１と、記憶部５２と、ＣＰＵ５３とを有する。通信部５１は、中継装置６とＣＰＵ５３とを通信接続する通信ＩＦである。記憶部５２は、例えば、ＨＤＤ(Hard Disk Drive)、ＲＯＭやＲＡＭ等を有し、データやプログラム等の各種情報を記憶する。ＣＰＵ５３は、サーバ装置５全体を制御する。

図６に示すサーバ装置５内の記憶部５２は、履歴データメモリ５２Ａと、パターン記憶部５２Ｂとを有する。履歴データメモリ５２Ａは、通信アダプタ３から受信した、空調空間の２日分の在不在の検出結果等の運転履歴データを記憶する。パターン記憶部５２Ｂは、サーバ装置５で生成した在不在パターンを記憶すると共に、生成後の在不在パターンを、取得したデータを用いて更新し、更新後の在不在パターンを記憶する。

サーバ装置５内のＣＰＵ５３は、受信部５３Ａと、取得部５３Ｂと、生成部５３Ｃと、送信部５３Ｄとを有する。

受信部５３Ａは、複数の室内機２１の通信アダプタ３と接続してルータ４、通信網８及び中継装置６を経由して、通信アダプタ３から空調空間毎の２日分の在不在の検出結果を受信し、受信した２日分の在不在の検出結果を履歴データメモリ５２Ａに記憶する。受信部５３Ａは、通信アダプタ３から曜日情報や祝日情報を受信する。なお、曜日情報はサーバ装置５のＣＰＵ５３が算出して得てもよく、また、祝日情報はサーバ装置５が直接外部から取得してもよい。取得部５３Ｂは、受信部５３Ａが受信した曜日情報や祝日情報を取得する。取得部５３Ｂは、受信部５３Ａが受信した曜日情報や祝日情報を取得する。

図７は、在不在パターンの生成に使用するデータの一例を示す説明図である。在不在パターンの生成に使用するデータとしては、センサデータとしての在不在の検出結果と、曜日データとしての曜日情報と、祝日データとしての祝日情報とを有する。在不在の検出結果は、前述したように、空調空間におけるセンサ２１Ｂの１０分毎の人の在不在の検出結果である。また、前述したように、「不定」の在不在の検出結果は、在不在パターンの生成や更新に使用しないものとする。

生成部５３Ｃは、履歴データメモリ５２Ａに記憶中の第１の所定期間、例えば、過去の検出結果である３０日間分の図７に示す在不在の検出結果、曜日情報及び祝日情報を使用し、室内機２１の空調空間における使用者の在不在パターンを生成する。生成部５３Ｃは、生成した在不在パターンをパターン記憶部５２Ｂに記憶する。生成部５３Ｃは、在不在の検出結果の時間帯に祝日が含まれる場合に当該時間帯を休日と同じとみなす。生成部５３Ｃは、パターン記憶部５２Ｂに在不在パターンを記憶した後、履歴データメモリ５２Ａの内、例えば、生成に未使用の６日分の在不在の検出結果を用いてパターン記憶部５２Ｂに記憶中の在不在パターンを更新し、更新後の在不在パターンをパターン記憶部５２Ｂに記憶する。

空気調和機２が、例えば、居間に設置されている場合、生成部５３Ｃは、履歴データメモリ５２Ａに記憶中の居間の在不在の検出結果から平日、例えば月曜日（祝日である場合を除く）の在不在の検出結果を抽出する。さらに、生成部５３Ｃは、上記抽出した月曜日の在不在の検出結果の内、「不定」以外の在不在の検出結果を抽出し、抽出した居間の在不在の検出結果に基づき、月曜日の居間での人の在不在を予測する在不在パターンを生成する。また、空気調和機２が、例えば、寝室に設置されている場合、生成部５３Ｃは、履歴データメモリ５２Ａに記憶中の寝室の在不在の検出結果から平日、例えば月曜日（祝日である場合を除く）の在不在の検出結果を抽出する。さらに、生成部５３Ｃは、上記抽出した月曜日の在不在の検出結果の内、「不定」以外の在不在の検出結果を抽出し、抽出した寝室の在不在の検出結果に基づき、月曜日の寝室での人の在不在を予測する在不在パターンを生成する。

また、生成部５３Ｃは、履歴データメモリ５２Ａに記憶中の居間の在不在の検出結果から祝日及び日曜日の在不在の検出結果を抽出する。さらに、生成部５３Ｃは、抽出した祝日及び日曜日の在不在の検出結果の内、「不定」以外の在不在の検出結果を抽出し、抽出した居間の在不在の検出結果に基づき、日曜日の居間での人の在不在を予測する在不在パターンを生成する。また、生成部５３Ｃは、履歴データメモリ５２Ａに記憶中の寝室の在不在の検出結果から祝日及び日曜日の在不在の検出結果を抽出する。さらに、生成部５３Ｃは、抽出した祝日及び日曜日の在不在の検出結果の内、「不定」以外の在不在の検出結果を抽出し、抽出した寝室の在不在の検出結果に基づき、日曜日の寝室での人の在不在を予測する在不在パターンを生成する。

つまり、生成部５３Ｃは、室内機２１が設置されている空調空間における曜日毎の在不在パターンを生成する。尚、説明の便宜上、曜日毎の在不在パターンを生成する場合を例示したが、例えば、祝日以外の月曜日から金曜日までを平日とし、平日の空調空間毎の在不在パターンを生成し、祝日、土曜日及び日曜日を休日とし、休日の空調空間毎の在不在パターンを生成してもよい。また、休日として、祝日、土曜日及び日曜日を例示したが、これに限定されるものではなく、カレンダ上の休日、祝日に関係なく、例えば火曜日を休日として設定してもよく、適宜変更可能である。

図８は、生成した使用者の在不在パターンの一例を示す説明図である。図８に示す在不在パターンのパターン１は、月曜日および火曜日の空調空間での使用者の在不在を示す在不在パターンである。尚、図示はしないが、祝日以外の水曜日～土曜日の空調空間での使用者の在不在パターンも予測している。パターン２は、日曜日および祝日の空調空間での使用者の在不在を示す在不在パターンである。

生成部５３Ｃは、在不在の検出結果と、曜日情報及び祝日情報に基づき、空調空間毎の曜日毎の在不在パターンを生成又は更新し、生成又は更新した在不在パターンをパターン記憶部５２Ｂに記憶する。送信部５３Ｄは、中継装置６、通信網８及びルータ４経由でパターン記憶部５２Ｂに記憶中の空調空間毎の曜日毎の在不在パターンを通信アダプタ３に送信する。

＜端末装置の表示形態＞
図９Ａは、端末装置７のタイマ設定画面７０の一例を示す説明図である。図９Ａに示すタイマ設定画面７０は、現在運転中の運転モードを表示する運転モード表示部７１と、現在の設定温度を表示する設定温度表示部７２と、現在の設定風量を表示する設定風量表示部７３と、使用者が設定した予約運転の内容を表示する第１のタイマ表示部７４と、空気調和機２が推奨する予約運転（ＡＩ運転提案）の内容を表示する第２のタイマ表示部７５とを表示している。運転モード表示部７１は、例えば、冷房、暖房、送風、ドライ等の通常の空調運転や、例えば、フィルタ清掃運転や加熱除菌運転等の付加機能運転等の現在運転中のモードを表示する。第１のタイマ表示部７４は、使用者の設定操作に応じて空調運転の開始時刻や終了時刻等のタイマ時刻を表示する第１の表示部である。第２のタイマ表示部７５は、空気調和機２の推奨部２１Ｄ０で推奨された空調運転の開始時刻等のタイマ時刻を表示する第２の表示部である。タイマ設定画面７０上の第１のタイマ表示部７４と第２のタイマ表示部７５とを区分けして表示することで、使用者は第１のタイマ表示部７４による自分が設定したタイマの運転と第２のタイマ表示部７５によるＡＩ運転提案とを容易に区別できる。その結果、両者が区別せずに表示される場合と比べて、使用者は、誤ってＡＩ運転提案を消去してしまうような誤操作を防ぐことができる。

図９Ｂは、端末装置７の推奨画面８０の一例を示す説明図である。端末装置７は、図９Ａに示すタイマ設定画面７０上の第２のタイマ表示部７５が使用者により選択された場合、図９Ｂに示す推奨画面８０を表示する。推奨画面８０は、予約実行有無選択部８１と、ＡＩ運転提案のタイマ設定時刻を表示する第２のタイマ時刻表示部８２と、ＡＩ運転提案の内容を説明する文章を表示する推奨内容表示部８３と、推奨設定有無選択部８４とを表示している。予約実行有無選択部８１は、予約実行の有無を空気調和機２に指示する操作部である。第２のタイマ時刻表示部８２は、空気調和機２の推奨部２１Ｄ０で推奨されたタイマ時刻を表示する。推奨内容表示部８３は、推奨部２１Ｄ０で推奨された推奨内容をポップアップ表示する。推奨内容としては、例えば、「明日の朝は寒くなりそうです。午前６：００に快適になるように運転予約を設定しませんか。」等の内容である。推奨設定有無選択部８４は、推奨内容を設定するか否かを空気調和機２に指示する操作部である。

図９Ｃは、端末装置７の推奨時刻の変更画面９０の一例を示す説明図である。端末装置７は、図９Ｂに示す推奨画面８０上の第２のタイマ時刻表示部８２が使用者により選択された場合、図９Ｃに示す変更画面９０を表示する。第２のタイマ時刻表示部８２は変更部４２Ａに相当し、使用者の選択操作に応じて変更画面９０を表示する。端末装置７は、使用者による変更画面９０上の第２のタイマ時刻９１の変更操作に応じて第２のタイマ時刻を自由に調整可能である。その結果、利用者は、推奨されたＡＩ運転のタイマ時刻を自由に調整できる。

尚、説明の便宜上、図９Ａに示すタイマ設定画面７０、図９Ｂに示す推奨画面８０及び図９Ｃに示す変更画面９０をそれぞれ端末装置７に表示する場合を例示したが、タイマ設定画面７０、推奨画面８０及び変更画面９０をそれぞれリモコン２３に表示してもよい。また、上記説明では、第１のタイマ表示部７４と第２のタイマ表示部７５とが端末装置７に予め設けられている場合を説明したが、例えば、元々はＡＩ運転提案ができない空気調和機２がプログラムの更新などによってＡＩ運転提案ができるようになった際は、複数ある第１のタイマ表示部７４のうちの１つを第２のタイマ表示部７５と変更してもよい。

＜付加機能運転の推奨について＞
次に通常の空調運転と異なる付加機能運転の空気調和機２から使用者への推奨について説明する。本実施例の付加機能運転には、加熱除菌運転と、フィルタ清掃運転とがある。図１０は、加熱除菌運転時の各処理のタイミングチャートの一例を示す説明図である。空気調和機２内の推奨部２１Ｄ０は、在不在予測部３４Ｅの予測結果である２４時間分の在不在予測結果を入手しこの予測結果の中から第６の所定期間、例えば、５時間以上の不在が予測される時間を検出する。そして、推奨部２１Ｄ０は検出した５時間以上の不在時間の直前（例えば１時間前）まで冷房運転又は除湿運転が実施され、かつ、前回の加熱除菌運転の実行から３日以上経過している場合にのみ、加熱除菌運転を使用者に推奨する。空気調和機２は、冷房運転又は除湿運転が停止された時点で、端末装置７に加熱除菌運転の推奨を通知する。加熱除菌運転の推奨通知を受けた使用者が加熱除菌運転実行を拒否しなかった場合、空気調和機２は検出した５時間以上の不在時間内で加熱除菌運転を実行する。なお、加熱除菌運転は以下の手順を経て実行される。まず空気調和機２は冷房運転又は除湿運転が停止された時点から５時間以上の不在時間の内の最初の１時間までは後述する監視運転を実行する。監視運転が終了した後、１時間かけて加熱除菌運転を実行し、残りの３時間で加熱除菌運転により上昇した室内温度及び室内湿度を低下させる冷却期間とする。

上述した監視運転は、空調空間内に実際に人が不在であるか否かをセンサ２１Ｂの在不在の検出結果を用いて監視する運転である。付加機能運転が加熱除菌運転の場合には、冷房運転あるいは除湿運転が停止された時点から加熱除菌運転を実行する時点までを監視時間とし、当該監視時間で空調空間における使用者の在不在を監視する監視運転を実行する。そして、監視運転を行っている最中に、空調空間内で人が検出された場合は、空気調和機２は加熱除菌運転を実行せず、この加熱除菌運転を実行しない旨を使用者の端末装置７に通知する。尚、図１０では、人が不在となる時刻に冷房運転あるいは除湿運転が停止されて監視時間が始まる場合を示している。

また、加熱除菌運転は、前述したように室内機２１の室内熱交換器を５５度に加熱して除菌する運転である。加熱除菌運転の実行によって空調空間内の室内温度及び室内湿度が上昇することになる。そこで、加熱除菌運転を実行した後に、加熱除菌運転で上昇した室内温度及び室内湿度が低下するまでの時間として冷却期間を設ける。冷却期間は、加熱除菌運転が終了してから通常の空調運転を行うまでに設けるべき準備時間である。その結果、加熱除菌運転による空調空間での使用者に対する不快感を与えるような事態を回避できる。

図１１は、フィルタ清掃運転時の各処理のタイミングチャートの一例を示す説明図である。空気調和機２内の推奨部２１Ｄ０は、在不在予測部３４Ｅの予測結果である２４時間分の在不在予測結果の中に、１時間以上、かつ、５時間未満の不在時間を検出し、かつ、室内機２１の運転積算時間が２００時間以上の場合に、フィルタ清掃運転を使用者に推奨する。空気調和機２は、推奨したフィルタ清掃運転を使用者が受け入れた場合、１時間以上、かつ、５時間未満の不在時間の内、最初の１時間で監視運転、次の２０分でフィルタ清掃運転を実行する。監視運転は、空調空間内に実際に人が不在であるか否かをセンサ２１Ｂの在不在の検出結果を用いて監視する運転である。具体的には、１時間以上、かつ、５時間未満の不在時間の内、最初の１時間は、フィルタ清掃運転を開始する前の監視時間とし、当該監視時間で空調空間における使用者の在不在を監視する監視運転を実行する。そして、監視運転を行っている最中に、空調空間内で人が検出された端末装置７に通知する。その結果、フィルタ清掃運転による空調空間での使用者に対する不快感を与えるような事態を回避できる。

以上に説明したように、本実施例の空気調和システム１では、使用者が在室しているときに実行されると使用者に不快感を与える恐れのある付加機能運転の実行を、予測した使用者の不在時間の長さに応じて推奨する。その結果、使用者に不快感を与えることなく、室内機２１の室内熱交換器の除菌やフィルタ清掃を自動的に行える。

＜空気調和システムにおける在不在パターンの生成について＞
次に本実施例の空気調和システム１における在不在パターンの生成について説明する。図１２Ａは、在不在パターンを生成する生成処理に関わるサーバ装置５のＣＰＵ５３の処理動作の一例を示すフローチャートである。生成処理は、空気調和機２が後に空調空間に設置された後に最初に在不在パターンを生成する処理である。図１２Ａにおいてサーバ装置５のＣＰＵ５３内の受信部５３Ａは、定期的、例えば、毎日０：００に通信アダプタ３と通信し、通信アダプタ３から空調空間毎の２日分の在不在の検出結果を受信したか否かを判定する（ステップＳ１１）。尚、通信アダプタ３は、２日分の在不在の検出結果が得られるまでは履歴メモリ３３Ａに記憶しておくものとする。受信部５３Ａは、２日分の在不在の検出結果を受信した場合（ステップ１１：Ｙｅｓ）、受信した２日分の在不在の検出結果を記憶部５２の履歴データメモリ５２Ａに記憶する（ステップＳ１２）。ＣＰＵ５３内の生成部５３Ｃは、履歴データメモリ５２Ａ内に３０日分の在不在の検出結果が記憶済みであるか否かを判定する（ステップＳ１３）。生成部５３Ｃは、３０日分の在不在の検出結果が記憶済みの場合（ステップＳ１３：Ｙｅｓ）、記憶中の在不在の検出結果、曜日情報及び祝日情報に基づき、空調空間毎の各曜日の在不在パターンを生成する（ステップＳ１４）。尚、ＣＰＵ５３内の取得部５３Ｂは、２日分の在不在の検出結果を取得する際に、２日分の在不在の検出結果の検出日の曜日情報及び祝日情報も合わせて取得するか、あるいは、サーバ装置５が自ら取得した曜日情報及び祝日情報を取得した２日分の在不在の検出結果に紐づける。また、生成部５３Ｃでは、曜日毎の在不在パターンを生成する場合を例示しているが、休日又は平日の２つの在不在パターンを生成してもよく、適宜変更可能である。

生成部５３Ｃは、生成した在不在パターンをパターン記憶部５２Ｂに記憶する（ステップＳ１５）。ＣＰＵ５３内の送信部５３Ｄは、パターン記憶部５２Ｂに記憶中の在不在パターンを通信アダプタ３に送信し（ステップＳ１６）、図１２Ａの処理動作を終了する。

受信部５３Ａは、ステップＳ１１の処理において空調空間毎の２日分の在不在の検出結果を受信しなかった場合（ステップＳ１１：Ｎｏ）、ステップＳ１１の処理に戻る。また、受信部５３Ａは、ステップＳ１３の処理において３０日分の在不在の検出結果が記憶済みでない場合（ステップＳ１３：Ｎｏ）、ステップＳ１１の処理に戻る。

サーバ装置５のＣＰＵ５３は、通信アダプタ３から空調空間毎の３０日分の在不在の検出結果を記憶した場合、空調空間毎の３０日分の在不在の検出結果、曜日情報及び祝日情報に基づき、空調空間における使用者の在不在を予測する曜日毎の在不在パターンを生成する。そして、ＣＰＵ５３は、生成した在不在パターンを通信アダプタ３に送信する。その結果、サーバ装置５は、空調空間で使用する曜日毎の在不在パターンを通信アダプタ３に提供できる。

図１２Ｂは、既に生成している在不在パターンを更新する更新処理に関わるサーバ装置５のＣＰＵ５３の処理動作の一例を示すフローチャートである。更新処理は、パターン記憶部５２Ｂに記憶中の在不在パターンの内容を更新する処理である。図１２Ｂにおいて受信部５３Ａは、定期的、例えば、毎日０：００に通信アダプタ３と通信し、通信アダプタ３から空調空間毎の２日分の在不在の検出結果を受信したか否かを判定する（ステップＳ２１）。尚、通信アダプタ３は、２日分の在不在の検出結果が得られるまでは履歴メモリ３３Ａに記憶しておくものとする。受信部５３Ａは、空調空間毎の２日分の在不在の検出結果を受信した場合（ステップＳ２１：Ｙｅｓ）、受信した２日分の在不在の検出結果を記憶部５２の履歴データメモリ５２Ａに記憶する（ステップＳ２２）。生成部５３Ｃは、履歴データメモリ５２Ａ内に、生成に未使用の６日分の在不在の検出結果が記憶済みであるか否かを判定する（ステップＳ２３）。

生成部５３Ｃは、生成に未使用の６日分の在不在の検出結果が記憶済みの場合（ステップＳ２３：Ｙｅｓ）、記憶中の在不在の検出結果、曜日情報及び祝日情報に基づき、空調空間毎の各曜日の在不在パターンを更新する（ステップＳ２４）。生成部５３Ｃは、更新した空調空間毎の各曜日の在不在パターンをパターン記憶部５２Ｂに記憶する（ステップＳ２５）。送信部５３Ｄは、パターン記憶部５２Ｂに記憶中の空調空間毎の各曜日の在不在パターンを通信アダプタ３に送信する（ステップＳ２６）。そして、受信部５３Ａは、空調空間毎の２日分の在不在の検出結果を受信したか否かを判定すべく、ステップＳ２１の処理に戻る。

受信部５３Ａは、ステップＳ２１の処理において２日分の在不在の検出結果を受信しなかった場合（ステップＳ２１：Ｎｏ）、ステップＳ２１の処理に戻る。また、受信部５３Ａは、ステップＳ２３の処理において生成に未使用の６日分の在不在の検出結果が記憶済みでない場合（ステップＳ２３：Ｎｏ）、ステップＳ２１の処理に戻る。

ＣＰＵ５３は、在不在パターンの生成後、通信アダプタ３から６日分の在不在の検出結果を得る度に、空調空間毎の６日分の在不在の検出結果、曜日情報及び祝日情報に基づき、空調空間毎の各曜日の在不在パターンを更新する。そして、ＣＰＵ５３は、更新した在不在パターンを通信アダプタ３に送信する。その結果、サーバ装置５は、空調空間に使用する曜日毎の最新の在不在パターンを通信アダプタ３に提供できる。

図１３Ａは、推奨処理に関わる通信アダプタ３のＣＰＵ３４の処理動作の一例を示すフローチャートである。図１３Ａにおいて通信アダプタ３内のＣＰＵ３４内の在不在予測部３４Ｅは、現在時刻が予測時刻であるか否かを判定する（ステップＳ３０）。尚、予測時刻としては、事前に設定した、例えば、前述した毎日８：００や２０：００等の所定時刻である。在不在予測部３４Ｅは、現在時刻が予測時刻である場合（ステップＳ３０：Ｙｅｓ）、現在の予測時刻から所定時間、例えば、２４時間前までの在不在の検出結果を空気調和機２の室内機２１から取得したか否かを判定する（ステップＳ３１）。尚、説明の便宜上、所定時間は、２４時間としたが、これに限定されるものではなく、例えば、前日２１：００～当日０：００、当日０：００から予測時刻までの時間帯でよく、適宜変更可能である。

在不在予測部３４Ｅは、現在の予測時刻から２４時間前までの在不在の検出結果を取得した場合（ステップＳ３１：Ｙｅｓ）、空調空間における複数の在不在パターンから、取得した在不在の検出結果及び曜日情報を用いて空調空間における在不在予測に使用する在不在パターンを選択する（ステップＳ３２）。在不在予測部３４Ｅは、選択した在不在パターンを用いて現在から２４時間後の使用者の在不在を予測する（ステップＳ３３）。室内機２１内の制御部２１Ｄの行動予測部２１Ｄ２は、室内用途情報に基づき、室内機２１の設置場所が寝室であるか否かを判定する（ステップＳ３４）。

行動予測部２１Ｄ２は、室内機２１の設置場所が寝室でない場合（ステップＳ３４：Ｎｏ）、居間での空調運転推奨処理を実行し（ステップＳ３５）、ステップＳ３０の処理に戻る。また、行動予測部２１Ｄ２は、室内機２１の設置場所が寝室の場合（ステップＳ３４：Ｙｅｓ）、寝室での空調運転推奨処理を実行し（ステップＳ３６）、ステップＳ３０の処理に戻る。また、在不在予測部３４Ｅは、現在時刻が予測時刻でない場合（ステップＳ３０：Ｎｏ）、ステップＳ３０の処理に戻る。また、在不在予測部３４Ｅは、現在の予測時刻から２４時間前までの在不在の検出結果を取得したのでない場合（ステップＳ３１：Ｎｏ）、ステップＳ３１の処理に戻る。

通信アダプタ３は、センサの現在の検出結果及び曜日情報を用いて選択した在不在パターンを使用して予測時刻から２４時間後までの使用者の在不在を予測した後、室内機２１の設置場所が寝室の場合に寝室での空調運転推奨処理を実行し、室内機２１の設置場所が寝室でない場合に居間での空調運転推奨処理を実行する。その結果、この後図１３Ｂ乃至図１３Ｄを用いて説明する使用者の行動予測結果に応じた空調運転を使用者に推奨できる。尚、説明の便宜上、空調空間として寝室及び居間を例示したが、これに限定されるものではなく、浴室の脱衣場やトイレ等であってもよく、適宜変更可能である。

次に図１３ＡのステップＳ３５の居間での空調運転推奨処理について説明する。図１３Ｂ及び図１３Ｃは、居間での空調運転推奨処理に関わる室内機２１の制御部２１Ｄの処理動作の一例を示すフローチャートである。尚、図１３Ｂ及び図１３Ｃで説明する室内機２１は、居間に設置された室内機である。図１３Ｂにおいて室内機２１内の制御部２１Ｄ内の行動予測部２１Ｄ２は、在不在予測結果の中の第１の時間帯（０：００～１０：５０）に、第４の所定期間、例えば、３時間以上の居間での不在から在室へと変化するタイミングがあるか否かを判定する（ステップＳ４１）。尚、第１の時間帯は、前述したように、使用者が起床して、例えば、寝室から出て居間に入り、空調運転を開始することが想定される時間帯である。

行動予測部２１Ｄ２は、第１の時間帯内に第４の所定期間以上の不在から在室へと変化するタイミングがある場合（ステップＳ４１：Ｙｅｓ）、当該タイミングを起床時刻と予測する（ステップＳ４２）。推奨部２１Ｄ０は、起床時刻を予測した後、当該起床時刻から１５分前に空調運転を開始する旨の推奨信号を生成する（ステップＳ４３）。次に、行動予測部２１Ｄ２は、在不在予測結果の中の第４の時間帯（１７：００～２３：５０）に、第５の所定期間、例えば、居間での在室から３時間以上の不在へと変化するタイミングがあるか否かを判定する（ステップＳ４４）。尚、第４の時間帯は、使用者が夜に居間の空調運転を停止して居間から出ることが想定される時間帯、例えば、１７：００～２３：５０、または、使用者が夜に寝室の空調運転を開始して寝室に入る時刻を想定した時間帯、例えば、１７：００～２３：５０である。

行動予測部２１Ｄ２は、第４の時間帯に第５の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがある場合（ステップＳ４４：Ｙｅｓ）、当該タイミングを就寝時刻と予測する。そして、推奨部２１Ｄ０は、行動予測部２１Ｄ２が就寝時刻を予測できた場合は、就寝時刻の１時間前から就寝時間までの間に、ステップＳ４３で生成した推奨信号を通信アダプタ３、ルータ４、通信網８及びルータ４経由で使用者の端末装置７を送信し（ステップＳ４５）、図１３Ｂに示す居間の空調運転推奨処理を終了する。その結果、使用者は、端末装置７の表示画面上の推奨内容に基づき、居間での起床時刻から１５分前の空調運転開始の第２のタイマ時刻を簡単に設定できる。

推奨部２１Ｄ０は、第４の時間帯に第５の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがない場合（ステップＳ４４：Ｎｏ）、１８：００～１９：００までの間に、ステップＳ４３で生成した推奨信号を通信アダプタ３、ルータ４、通信網８及びルータ４経由で使用者の端末装置７を送信し（ステップＳ４６）、図１３Ｂに示す居間の空調運転推奨処理を終了する。その結果、使用者は、端末装置７の表示画面上の推奨内容に基づき、居間での起床時刻から１５分前の空調運転開始の第２のタイマ時刻を簡単に設定できる。

行動予測部２１Ｄ２は、第１の時間帯に第４の所定期間以上の不在から在室へと変化するタイミングがない場合（ステップＳ４１：Ｎｏ）、在不在予測結果の中の第２の時間帯（１３：００～２２：５０）に、第４の所定期間、例えば、３時間以上の居間での不在から在室へと変化するタイミングがあるか否かを判定する（ステップＳ４７）。尚、第２の時間帯は、前述したように、使用者が帰宅して、例えば、居間に入り、空調運転を開始することが想定される時間帯である。

行動予測部２１Ｄ２は、第２の時間帯に第４の所定期間以上の居間での不在から在室へと変化するタイミングがある場合（ステップＳ４７：Ｙｅｓ）、当該タイミングを帰宅時刻と予測する（ステップＳ４８）。推奨部２１Ｄ０は、帰宅時刻と予測した後、帰宅時刻の１５分前に空調運転を開始する旨の推奨信号を生成する（ステップＳ４９）。推奨部２１Ｄ０は、１１：００～１２：００の間に、生成した推奨信号を通信アダプタ３、ルータ４、通信網８及びルータ４経由で使用者の端末装置７に送信し（ステップＳ５０）、図１３Ｂに示す居間での空調運転推奨処理を終了する。その結果、使用者は、端末装置７の表示画面上の推奨内容に基づき、帰宅時刻から居間での１５分前の空調運転開始の第２のタイマ時刻を簡単に設定できる。

尚、ステップＳ４５、Ｓ４６、および、ステップＳ５０の各処理で送信された推奨信号を受信した端末装置７の推奨画面８０には、図９Ｂに示す推奨内容表示部８３のような内容が表示され、使用者は推奨された空調運転の推奨を受ける（設定する）あるいは受けない（設定しない）を選択できる。

行動予測部２１Ｄ２は、第２の時間帯に第４の所定期間以上の不在から在室へと変化するタイミングがない場合（ステップＳ４７：Ｎｏ）、図１３Ｃに示すＭ１に移行する。図１３Ｃに示すＭ１において行動予測部２１Ｄ２は、在不在予測結果の中の第３の時間帯（８：００～１６：５０）に、居間での在室から第６の所定期間、例えば、５時間以上の不在へと変化するタイミングがあるか否かを判定する（ステップＳ５１）。尚、第３の時間帯は、使用者が外出によって空調運転が長時間を停止することが想定される時間帯である。行動予測部２１Ｄ２は、第３の時間帯に居間での在室から第６の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがある場合（ステップＳ５１：Ｙｅｓ）、当該タイミングを外出時刻と予測する（ステップＳ５２）。推奨部２１Ｄ０は、当該タイミングを外出時刻と予測した後、不在時間の前に冷房運転又は除湿運転を行っており、かつ、前回の加熱除菌運転の実行から３日以上経過したか否かを判定する（ステップＳ５３）。

推奨部２１Ｄ０は、不在時間の前に冷房運転又は除湿運転を行っており、かつ、前回の加熱除菌運転の実行から３日以上経過した場合（ステップＳ５３：Ｙｅｓ）、外出時刻の１時間後から加熱除菌運転を開始する旨の推奨信号を生成する（ステップＳ５４）。そして、推奨部２１Ｄ０は、生成した推奨信号を通信アダプタ３、ルータ４、通信網８及びルータ４経由で使用者の端末装置７に送信し（ステップＳ５５）、図１３Ｂに示す居間での空調運転推奨処理を終了する。その結果、使用者は、端末装置７の表示画面上の推奨内容に基づき、居間での外出時刻から１時間後の加熱除菌運転開始の第２のタイマ時刻を簡単に設定できる。

推奨部２１Ｄ０は、ステップＳ５３にて不在時間の前に冷房運転又は除湿運転を行っており、かつ、前回の加熱除菌運転の実行から３日以上経過したのでない場合（ステップＳ５３：Ｎｏ）、図１３Ｂに示すＭ２に処理を進めて居間での空調運転推奨処理を終了する。

行動予測部２１Ｄ２は、第３の時間帯に居間での在室から第６の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがない場合（ステップＳ５１：Ｎｏ）、在不在予測結果の中の第３の時間帯に、居間での在室から第７の所定期間内、例えば、１時間以上５時間未満の不在へと変化するタイミングがあるか否かを判定する（ステップＳ５６）。行動予測部２１Ｄ２は、第３の時間帯に居間での在室から第７の所定期間内の不在へと変化するタイミングがある場合（ステップＳ５６：Ｙｅｓ）、当該タイミングを外出時刻と予測する（ステップＳ５７）。

推奨部２１Ｄ０は、当該タイミングを外出時刻と予測した後、室内機２１の運転積算時間が２００時間以上であるか否かを判定する（ステップＳ５８）。推奨部２１Ｄ０は、室内機２１の運転積算時間が２００時間以上の場合（ステップＳ５８：Ｙｅｓ）、外出時刻の１時間後からフィルタ清掃運転を開始する旨の推奨信号を生成する（ステップＳ５９）。推奨部２１Ｄ０は、生成した推奨信号を通信アダプタ３、ルータ４、通信網８及びルータ４経由で使用者の端末装置７に送信すべく、ステップＳ５５の処理に戻る。その結果、使用者は、端末装置７の表示画面上の推奨内容に基づき、居間での外出時刻から１時間後のフィルタ清掃運転開始の第２のタイマ時刻を簡単に設定できる。

尚、ステップＳ５４、および、ステップＳ５９の各処理で送信された推奨信号を受信した端末装置７の推奨画面８０には、図示は省略するが推奨内容表示部８３に推奨内容が表示される。ただし、付加機能運転の推奨の場合は、空調運転の推奨とは異なり、使用者に付加機能運転を実行する旨の表示がなされ、使用者が付加機能運転の実行を拒否しない限り付加機能運転が実行される。使用者が付加機能運転の実行を望まない場合には付加機能運転の実行拒否を選択できる推奨内容となっている。

行動予測部２１Ｄ２は、第３の時間帯に居間での在室から第７の所定期間内の不在へと変化するタイミングがない場合（ステップＳ５６：Ｎｏ）、図１３Ｂに示す居間での空調運転推奨処理を終了する。また、推奨部２１Ｄ０は、室内機２１の運転積算時間が２００時間以上でない場合（ステップＳ５８：Ｎｏ）、図１３Ｂに示すＭ２に処理を進めて居間での空調運転推奨処理を終了する。

次に図１３ＡのステップＳ３６の寝室での空調運転推奨処理について説明する。図１３Ｄは、寝室での空調運転推奨処理に関わる室内機２１の制御部２１Ｄの処理動作の一例を示すフローチャートである。尚、図１３Ｄで説明する室内機２１は、寝室に設置された室内機である。図１３Ｄにおいて室内機２１内の制御部２１Ｄ内の行動予測部２１Ｄ２は、在不在予測結果の中の第４の時間帯（１７：００～２３：５０）に、第５の所定期間、例えば、３時間以上の寝室での不在から在室へと変化するタイミングがあるか否かを判定する（ステップＳ６１）。尚、第４の時間帯は、前述したように、使用者が夜に寝室の空調運転を開始して寝室に入る時刻を想定した時間帯、例えば、１７：００～２３：５０である。

行動予測部２１Ｄ２は、第４の時間帯に第５の所定期間以上の不在から在室へと変化するタイミングがある場合（ステップＳ６１：Ｙｅｓ）、使用者が寝室へ入る当該タイミングを就寝時刻と予測する（ステップＳ６２）。推奨部２１Ｄ０は、就寝時刻と予測した後、就寝時刻に空調運転を開始する旨の推奨信号を生成する（ステップＳ６３）。推奨部２１Ｄ０は、就寝時間の１時間前から就寝時刻までの間に、生成した推奨信号を通信アダプタ３、ルータ４、通信網８及びルータ４経由で使用者の端末装置７に送信し（ステップＳ６４）、図１３Ｄに示す寝室での空調運転推奨処理に関わる処理動作を終了する。その結果、使用者は、端末装置７の表示画面上の推奨内容に基づき、寝室での就寝時刻の空調運転開始の第２のタイマ時刻を簡単に設定できる。

尚、ステップＳ６４の各処理で送信された推奨信号を受信した端末装置７の推奨画面８０には、図９Ｂに示す推奨内容表示部８３のような内容が表示され、使用者は推奨された空調運転の推奨を受ける（設定する）ことで推奨された空調運転が実行される。

行動予測部２１Ｄ２は、第４の時間帯に第５の所定期間以上の不在から在室へと変化するタイミングがない場合（ステップＳ６１：Ｎｏ）、在不在予測結果の中の第３の時間帯（８：００～１６：５０）に、寝室での在室から第６の所定期間、例えば、５時間以上の不在へと変化するタイミングがあるか否かを判定する（ステップＳ６５）。行動予測部２１Ｄ２は、第３の時間帯に寝室での在室から第６の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがある場合（ステップＳ６５：Ｙｅｓ）、当該タイミングを寝室の出室時刻と予測する（ステップＳ６６）。推奨部２１Ｄ０は、当該タイミングを出室時刻と予測した後、出室時刻の前に冷房運転又は除湿運転を行っており、かつ、前回の加熱除菌運転の実行から３日以上経過したか否かを判定する（ステップＳ６７）。

推奨部２１Ｄ０は、出室時刻の前に冷房運転又は除湿運転を行っており、かつ、前回の加熱除菌運転の実行から３日以上経過した場合（ステップＳ６７：Ｙｅｓ）、出室時刻の１時間後から加熱除菌運転を開始する旨の推奨信号を生成する（ステップＳ６８）。そして、推奨部２１Ｄ０は、生成した推奨信号を通信アダプタ３、ルータ４、通信網８及びルータ４経由で使用者の端末装置７に送信し（ステップＳ６９）、図１３Ｄに示す寝室での空調運転推奨処理を終了する。その結果、使用者は、端末装置７の表示画面上の推奨内容に基づき、寝室での出室時刻から１時間後の加熱除菌運転開始の第２のタイマ時刻を簡単に設定できる。

尚、ステップＳ６９、および、ステップＳ７３の各処理で送信された推奨信号を受信した端末装置７の推奨画面８０には、図示は省略するが推奨内容表示部８３に推奨内容が表示される。ただし、付加機能運転の推奨の場合は、空調運転の推奨とは異なり、使用者に付加機能運転を実行する旨の表示がなされ、使用者が付加機能運転の実行を拒否しない限り付加機能運転が実行される。

推奨部２１Ｄ０は、ステップＳ６７にて出室時刻の前に冷房運転又は除湿運転を行っており、かつ、前回の加熱除菌運転の実行から３日以上経過した場合（ステップＳ６７：Ｎｏ）、図１３Ｄに示す寝室での空調運転推奨処理を終了する。

行動予測部２１Ｄ２は、第３の時間帯に寝室での在室から第６の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがない場合（ステップＳ６５：Ｎｏ）、在不在予測結果の中の第３の時間帯に、寝室での在室から第７の所定期間内、例えば、１時間以上５時間未満の不在へと変化するタイミングがあるか否かを判定する（ステップＳ７０）。行動予測部２１Ｄ２は、第３の時間帯に寝室での在室から第７の所定期間内の不在へと変化するタイミングがある場合（ステップＳ７０：Ｙｅｓ）、当該タイミングを寝室の出室時刻と予測する（ステップＳ７１）。

推奨部２１Ｄ０は、当該タイミングを出室時刻と予測した後、室内機２１の運転積算時間が２００時間以上であるか否かを判定する（ステップＳ７２）。推奨部２１Ｄ０は、室内機２１の運転積算時間が２００時間以上の場合（ステップＳ７２：Ｙｅｓ）、出室時刻の１時間後からフィルタ清掃運転を開始する旨の推奨信号を生成する（ステップＳ７３）。推奨部２１Ｄ０は、生成した推奨信号を通信アダプタ３、ルータ４、通信網８及びルータ４経由で使用者の端末装置７に送信すべく、ステップＳ６９の処理に戻る。その結果、使用者は、端末装置７の表示画面上の推奨内容に基づき、寝室での出室時刻から１時間後のフィルタ清掃運転開始の第２のタイマ時刻を簡単に設定できる。

行動予測部２１Ｄ２は、第３の時間帯に寝室での在室から第７の所定期間内の不在へと変化するタイミングがない場合（ステップＳ７０：Ｎｏ）、図１３Ｄに示す寝室での空調運転推奨処理を終了する。また、推奨部２１Ｄ０は、室内機２１の運転積算時間が２００時間以上でない場合（ステップＳ７２：Ｎｏ）、図１３Ｄに示す寝室での空調運転推奨処理を終了する。

＜実施例１の効果＞
実施例１の通信アダプタ３では、少なくともセンサ２１Ｂの現在の検出結果を用いて、複数の在不在パターンの中から一つの在不在パターンを選択する。更に、通信アダプタ３は、選択した在不在パターンを用いて、空調空間における２４時間分の在不在を予測する。更に、通信アダプタ３は、当該在不在の予測結果である２４時間分の在不在予測結果を空気調和機２に送信する。空気調和機２は、取得した２４時間分の在不在予測結果に基づいて、各種空調運転を推奨する推奨信号を通信アダプタ３経由で使用者の端末装置７に送信する。その結果、使用者は、推奨信号の推奨内容を実行することで、生活リズムに則した空調運転を実現して快適な空調空間を得ることができる。

サーバ装置５は、センサ２１Ｂが第１の所定期間、例えば、３０日間で検出した過去の在不在の検出結果、曜日情報及び祝日情報を用いて在不在パターンを生成する。その結果、空調空間における高精度な在不在パターンを取得できる。

通信アダプタ３は、選択した在不在パターンを用いて、例えば、毎日８：００や２０：００の所定時刻に、当該所定時刻から第２の所定期間、例えば、２４時間までの空調空間における使用者の在不在である２４時間分の在不在を予測する。更に、通信アダプタ３は、当該在不在の予測結果である２４時間分の在不在予測結果を空気調和機２に送信する。そして、空気調和機２は、取得した２４時間分の在不在予測結果に基づいて、各種空調運転を推奨する推奨信号を通信アダプタ３経由で使用者の端末装置７に送信する。その結果、使用者は、所定時刻から２４時間後までの在不在予測結果を使用した生活リズムに則した空調運転の推奨を受けることができる。

通信アダプタ３は、選択した在不在パターンを用いて、第３の所定期間、例えば１０分毎の空調空間における使用者の在不在である２４時間分の１０分毎の在不在を予測する。更に、通信アダプタ３は、当該在不在の予測結果である２４時間分の在不在予測結果を空気調和機２に送信する。そして、空気調和機２は、取得した２４時間分の在不在予測結果に基づいて、各種空調運転を推奨する推奨信号を通信アダプタ３経由で使用者の端末装置７に送信する。その結果、使用者は、２４時間分の１０分毎の在不在予測結果を使用した生活リズムに則した空調運転の推奨を受けることができる。

空気調和機２は、通信アダプタ３が予測した空調空間における２４時間分の在不在予測結果に基づき、空調運転の開始時刻又は空調運転の停止時刻の設定を推奨する推奨信号を使用者の端末装置７に送信する。その結果、使用者は、自らがおやすみ運転などの空調運転の運転時間帯を探さなくても、推奨信号に応じた推奨内容に従うことで生活リズムに則した快適な空調空間を実現できる。

空気調和機２は、予測した空調空間における２４時間分の在不在予測結果に基づき、空調運転とは異なる付加機能運転を推奨する推奨信号を使用者の端末装置７に送信する。その結果、使用者は、自らが付加機能運転の運転時間帯を探さなくても、推奨信号に応じた推奨内容に従うことで生活リズムに則し、かつ、不快感を受けることなく、付加機能運転を実現できる。

空気調和機２は、空調空間が、例えば、居間のように使用者が就寝時間以外の時間の大部分を過ごすような部屋の場合に、空調空間における２４時間分の在不在予測結果において、使用者が不在から在室へと変化するタイミングを使用者の起床時刻又は帰宅時刻と予測する。そして、空気調和機２は、例えば、居間において使用者が不在から在室へと変化するタイミングに基づき、空調運転の開始時刻の設定を推奨する推奨信号を使用者の端末装置７に送信する。その結果、使用者は、起床時刻における居間での空調運転の開始時刻を簡単に設定できる。

空気調和機２は、室内用途情報に対応した空調空間における２４時間分の在不在予測結果において、使用者が在室から不在へと変化するタイミングを使用者の外出時刻又は就寝時刻と予測する。そして、空気調和機２は、居間において使用者が在室から不在へと変化するタイミングに基づき、空調運転とは異なる付加機能運転を推奨する推奨信号を使用者の端末装置７に送信する。その結果、使用者は、自らが付加機能運転の運転時間帯を探さなくても、外出時刻又は就寝時刻における居間での付加機能運転を簡単に設定できる。

空気調和機２は、空調空間が、例えば、寝室のように使用者が就寝時に使用する部屋の場合に、空調空間における２４時間分の在不在予測結果において、使用者が不在から在室へと変化するタイミングを使用者の就寝時刻と予測する。そして、空気調和機２は、例えば、寝室において使用者が不在から在室へと変化するタイミングに基づき、空調運転の開始時刻の設定を推奨する推奨信号を使用者の端末装置７に送信する。その結果、使用者は、就寝時刻における寝室での空調運転の開始時刻を簡単に設定できる。

空気調和機２は、室内用途情報に対応した空調空間における２４時間分の在不在予測結果において、使用者が在室から不在へと変化するタイミングを使用者の起床時刻と予測する。そして、空気調和機２は、寝室において使用者が在室から不在へと変化するタイミングに基づき、空調運転とは異なる付加機能運転を推奨する推奨信号を使用者の端末装置７に送信する。その結果、使用者は、自らが付加機能運転の運転時間帯を探さなくても、起床時刻における寝室での付加機能運転を簡単に設定できる。

空気調和機２は、室内用途情報に対応した空調空間毎の２４時間分の在不在予測結果に基づき、不在と予測される期間が第４の所定期間、例えば、３時間以上である状態から在室へと変化するタイミングを使用者の起床時刻又は帰宅時刻と予測する。その結果、空気調和機２は、使用者の起床時刻又は帰宅時刻を高精度に予測できる。

空気調和機２は、室内用途情報に対応した空調空間毎の２４時間分の在不在予測結果に基づき、不在と予測される期間が第５の所定期間、例えば、３時間以上継続した不在の開始タイミングを使用者の外出時刻又は就寝時刻と予測する。その結果、空気調和機２は、使用者の外出時刻又は就寝時刻を高精度に予測できる。

空気調和機２は、室内用途情報に対応した空調空間毎の２４時間分の在不在予測結果に基づき、不在と予測される期間が第６の所定期間、例えば、５時間以上の場合に、空調運転と異なる付加機能運転を推奨する推奨信号を使用者の端末装置７に送信する。その結果、使用者は、自らが付加機能運転の時間帯を探さなくても、不快感を受けることのない時間帯で付加機能運転を簡単に設定できる。

＜実施例１の変形例＞
尚、実施例１の通信アダプタ３では、複数の在不在パターンの中から、在不在の検出結果、曜日情報及び祝日情報を用いて予測に使用する在不在パターンを選択し、選択した在不在パターンを用いて空調空間における使用者の在不在を予測する場合を例示したが、サーバ装置５が空調空間の使用者の在不在を予測してもよい。この場合、サーバ装置５は、複数の在不在パターンの中から、空調空間における使用者の在不在を予測する所定時刻から所定時間前までの在不在の検出結果と、曜日情報と、祝日情報とを用いて予測に使用する在不在パターンを選択し、選択した在不在パターンを用いて、空調空間における使用者の在不在を予測する。そして、サーバ装置５は、在不在予測結果を通信アダプタ３経由で空気調和機２に送信する。その結果、サーバ装置５で在不在パターンの生成及び在不在の予測を実行できるため、通信アダプタ３側の処理負担を軽減できる。

実施例１の空気調和システム１では、空気調和機２の室内機２１が通信アダプタ３経由で推奨信号を使用者の端末装置７に送信する場合を例示したが、空気調和機２のリモコン２３に送信してもよく、適宜変更可能である。

在不在予測部３４Ｅは、複数の在不在パターンの中から、所定時刻から所定時間前の在不在の検出結果、曜日情報及び祝日情報を用いて予測に使用する在不在パターンを選択し、選択した在不在パターンを用いて空調空間での２４時間分の在不在を予測する場合を例示した。しかしながら、予測部３４Ｅは、祝日情報がなくても、所定時刻から所定時間前までの在不在の検出結果及び曜日情報を用いて予測に使用する在不在パターンを選択してもよい。

推奨部２１Ｄ０は、行動予測部２１Ｄ２で予測された使用者の行動予測結果（帰宅時間、外出時間、就寝時間等）に基づき、使用者に推奨すべき推奨運転を選択し選択した推奨運転の実行を推奨する場合を例示した。しかしながら、推奨部２１Ｄ０は、使用者の行動予測結果に基づき、使用者に推奨すべき推奨運転を選択し選択した推奨運転を実行してもよい。その結果、使用者は、推奨すべき推奨運転を確認する手間が省ける。

また、空気調和システム１では、空気調和機２、通信アダプタ３及びサーバ装置５を使用し、在不在パターンの生成をサーバ装置５、在不在の予測を通信アダプタ３、空調運転開始の推奨信号の送信を空気調和機２の室内機２１に処理を分担させる場合を例示した。しかしながら、在不在の予測及び空調運転開始の推奨信号の送信を通信アダプタ３に実行させる、つまり、図１３Ｂ、図１３Ｃ及び図１３Ｄの全ての処理を通信アダプタ３で実行してもよく、適宜変更可能である。

また、説明の便宜上、使用者として昼間に働く人を例示し、例えば、第１の時間帯内で３時間以上の連続不在時間から在室へと変化するタイミングがある場合に当該タイミングを起床時刻と予測する場合を例示した。しかしながら、使用者として夜中働く人の場合、当該タイミングを帰宅時刻と予測するようにしても良く、適宜変更可能である。

また、空気調和機２に在不在パターンの生成、在不在の予測、空調運転開始の推奨信号の生成及び送信の各処理を実行させてもよく、その実施の形態につき、実施例２として以下に説明する。尚、実施例１と同一の構成には同一符号を付すことで、その重複する構成及び動作の説明については省略する。

＜空気調和機の構成＞
図１４は、実施例２の空気調和機２Ａの構成の一例を示すブロック図である。図１４に示す空気調和機２Ａ内の室内機２１０は、本体２１Ａ、センサ２１Ｂ、受光部２１Ｃ及び制御部２１Ｄの他に、取得部２１Ｅと、在不在パターン２１Ｆと、生成部２１Ｇと、在不在予測部２１Ｈとを有する。取得部２１Ｅは、曜日情報を取得する。在不在パターン２１Ｆは、空調空間における使用者の在不在を示す在不在パターンを曜日毎に生成したパターンである。

生成部２１Ｇは、センサ２１Ｂの在不在の検出結果、曜日情報及び祝日情報を用いて在不在パターン２１Ｆを生成する。生成部２１Ｇは、センサ２１Ｂの在不在の検出結果の時間帯に祝日が含まれる場合に当該時間帯を休日と同じとみなす。尚、在不在の検出結果の内、「不定」の在不在の検出結果は、在不在パターン２１Ｆに使用しない。在不在予測部２１Ｈは、複数の在不在パターン２１Ｆの中から、使用者の在不在を予測する時点である所定時刻から所定時間前までの在不在の検出結果を用いて、予測に使用する在不在パターンを選択する。更に、在不在予測部２１Ｈは、選択した在不在パターンを用いて、空調空間における使用者の在不在を予測する。制御部２１Ｄ内の行動予測部２１Ｄ２は、在不在予測部２１Ｈによる空調空間における使用者の在不在予測結果に基づいて、各種空調運転を推奨する推奨信号を使用者の端末装置７に送信する。

生成部２１Ｇは、センサ２１Ｂが第１の所定期間、例えば、３０日間で検出した在不在の検出結果を用いて在不在パターン２１Ｆを生成する。生成部２１Ｇは、通信アダプタ３を経由することなく、センサ２１Ｂの在不在の検出結果を図示せぬ記憶部に記憶し、記憶中の在不在の検出結果を用いて在不在パターン２１Ｆを生成又は更新すべく、図１２に示す生成処理を実行する。

在不在予測部２１Ｈは、選択した在不在パターンを用いて、所定時刻、例えば、毎日８：００や２０：００に、当該所定時刻から第２の所定期間、例えば、２４時間後までの空調空間における使用者の在不在の在不在を予測する。在不在予測部２１Ｈは、第３の所定期間、例えば、１０分毎の空調空間における使用者の在不在の在不在を予測する。在不在予測部２１Ｈは、予測する時間帯に祝日が含まれる場合に、当該時間帯を休日と同じとみなして空調空間における２４時間分の在不在を予測する。また、在不在予測部２１Ｈは、空調空間における使用者の在不在を予測する際に使用するセンサ２１Ｂの在不在の検出結果から「不定」の在不在の検出結果を除外する。在不在予測部２１Ｈは、図１３Ａに示すステップＳ３０、Ｓ３１、Ｓ３２、Ｓ３３及びＳ３４の処理を実行する。

行動予測部２１Ｄ２は、在不在予測部２１Ｈにて空調空間における使用者の在不在の予測結果と、空調空間の室内用途情報（居間や寝室）とに基づいて、居住空間における使用者の１日の行動（例えば、起床時刻、外出時刻、帰宅時刻、就寝時刻）を予測する。そして、推奨部２１Ｄ０は、予測された行動に基づいて使用者に推奨すべき運転を選択する。さらに、推奨部２１Ｄ０は、使用者に推奨すべき運転の実行を使用者に推奨する。推奨部２１Ｄ０は、使用者に推奨する推奨信号をリモコン２３に送信する。更に、推奨部２１Ｄ０は、図１３Ａに示すステップＳ３５の居間での空調運転推奨処理、あるいは、図１３Ａに示すステップＳ３６の寝室での空調運転推奨処理を実行する。

抽出部２１Ｄ１は、空調空間における２４時間分の在不在予測結果の時間帯から、通常の空調運転とは異なる付加機能運転を実行できる時間帯を抽出する。付加機能運転を実行できる時間帯とは、例えば、５時間以上の不在時間である。推奨部２１Ｄ０は、在不在予測部２１Ｈによる空調空間における使用者の在不在予測結果に基づき、空調運転とは異なる加熱除菌運転やフィルタ清掃運転等の付加機能運転を推奨する推奨信号をリモコン２３に送信する。尚、推奨部２１Ｄ０は、推奨信号をリモコン２３に送信する場合を例示したが、使用者の端末装置７と通信する手段を有する場合は、使用者の端末装置７に推奨信号を送信してもよく、適宜変更可能である。

＜実施例２の効果＞
実施例２の空気調和機２Ａは、少なくともセンサ２１Ｂの現在の検出結果を用いて、複数の在不在パターンの中から一つの在不在パターンを選択する。空気調和機２Ａは、選択した在不在パターンを用いて、空調空間における２４時間分の在不在を予測する。更に、空気調和機２Ａは、２４時間分の在不在予測結果に基づいて、各種空調運転を推奨する推奨信号をリモコン２３に送信する。その結果、使用者は、推奨信号に応じた推奨内容を実行することで、生活リズムに則した空調運転を実現して快適な空調空間を得ることができる。

空気調和機２Ａは、センサ２１Ｂが第１の所定期間、例えば、３０日間で検出した在不在の検出結果、曜日情報及び祝日情報を用いて在不在パターンを生成する。その結果、空調空間における高精度な在不在パターンを取得できる。

空気調和機２Ａは、選択した在不在パターンを用いて、例えば、毎日８：００や２０：００の所定時刻に、当該所定時刻から第２の所定期間、例えば、２４時間までの空調空間における使用者の在不在である２４時間分の在不在を予測する。そして、空気調和機２Ａは、２４時間分の在不在予測結果に基づいて、各種空調運転を推奨する推奨信号をリモコン２３に送信する。その結果、使用者は、所定時刻から２４時間後までの在不在予測結果を使用した生活リズムに則した空調運転の推奨を受けることができる。

空気調和機２Ａは、選択した在不在パターンを用いて、第３の所定期間、例えば１０分毎の空調空間における使用者の在不在である２４時間分の１０分毎の在不在を予測する。そして、空気調和機２Ａは、２４時間分の在不在予測結果に基づいて、各種空調運転を推奨する推奨信号をリモコン２３に送信する。その結果、使用者は、２４時間分の１０分毎の在不在予測結果を使用した生活リズムに則した空調運転の推奨を受けることができる。

空気調和機２Ａは、予測した空調空間における２４時間分の在不在予測結果に基づき、空調運転の開始時刻又は空調運転の停止時刻の設定を推奨する推奨信号をリモコン２３に送信する。その結果、使用者は、自らがおやすみ運転等の空調運転の運転時間帯を探さなくても、推奨信号に応じた推奨内容に従うことで生活リズムに則した快適な空調空間を実現できる。

空気調和機２Ａは、予測した空調空間における２４時間分の在不在予測結果に基づき、空調運転とは異なる付加機能運転を推奨する推奨信号をリモコン２３に送信する。その結果、使用者は、自らが付加機能運転の運転時間帯を探さなくても、推奨信号に応じた推奨内容に従うことで生活リズムに則し、かつ、不快感を受けることなく、付加機能運転を実現できる。

行動予測部２１Ｄ２は、空調空間が、例えば、居間のように使用者が就寝時間以外の時間の大部分を過ごすような部屋の場合に、空調空間における２４時間分の在不在予測結果において、使用者が不在から在室へと変化するタイミングを使用者の起床時刻又は帰宅時刻と予測する。更に、推奨部２１Ｄ０は、例えば、居間において使用者が不在から在室へと変化するタイミングに基づき、空調運転の開始時刻の設定を推奨する推奨信号をリモコン２３に送信する。その結果、使用者は、起床時刻における居間での空調運転の開始時刻を簡単に設定できる。

行動予測部２１Ｄ２は、室内用途情報に対応した空調空間における２４時間分の在不在予測結果において、使用者が在室から不在へと変化するタイミングを使用者の外出時刻又は就寝時刻と予測する。推奨部２１Ｄ０は、居間において使用者が在室から不在へと変化するタイミングに基づき、空調運転とは異なる付加機能運転を推奨する推奨信号をリモコン２３に送信する。その結果、使用者は、自らが付加機能運転の運転時間帯を探さなくても、外出時刻又は就寝時刻における居間での付加機能運転を簡単に設定できる。

行動予測部２１Ｄ２は、空調空間が、例えば、寝室のように使用者が就寝時に使用する部屋の場合に、空調空間における２４時間分の在不在予測結果において、使用者が不在から在室へと変化するタイミングを使用者の就寝時刻と予測する。推奨部２１Ｄ０は、例えば、寝室において使用者が不在から在室へと変化するタイミングに基づき、空調運転の開始時刻の設定を推奨する推奨信号をリモコン２３に送信する。その結果、使用者は、就寝時刻における寝室での空調運転の開始時刻を簡単に設定できる。

行動予測部２１Ｄ２は、室内用途情報に対応した空調空間における２４時間分の在不在予測結果において、使用者が在室から不在へと変化するタイミングを使用者の起床時刻と予測する。推奨部２１Ｄ０は、寝室において使用者が在室から不在へと変化するタイミングに基づき、空調運転とは異なる付加機能運転を推奨する推奨信号をリモコン２３に送信する。その結果、使用者は、自らが付加機能運転の運転時間帯を探さなくても、起床時刻における寝室での付加機能運転を簡単に設定できる。

行動予測部２１Ｄ２は、室内用途情報に対応した空調空間毎の２４時間分の在不在予測結果に基づき、不在と予測される期間が第４の所定期間、例えば、３時間以上である状態から在室へと変化するタイミングを使用者の起床時刻又は帰宅時刻と予測する。その結果、空気調和機２Ａは、使用者の起床時刻又は帰宅時刻を高精度に予測できる。

行動予測部２１Ｄ２は、室内用途情報に対応した空調空間毎の２４時間分の在不在予測結果に基づき、不在と予測される期間が第５の所定期間、例えば、３時間以上継続した不在の開始タイミングを使用者の外出時刻又は就寝時刻と予測する。その結果、空気調和機２は、使用者の外出時刻又は就寝時刻を高精度に予測できる。

推奨部２１Ｄ０は、室内用途情報に対応した空調空間毎の２４時間分の在不在予測結果に基づき、不在と予測される期間が第６の所定期間、例えば、５時間以上の場合に、空調運転と異なる付加機能運転を推奨する推奨信号をリモコン２３に送信する。その結果、使用者は、自らが付加機能運転の時間帯を探さなくても、付加機能運転を簡単に設定できる。

＜実施例の変形例＞
尚、実施例１及び２の第１の所定期間、第２の所定期間、第３の所定期間、第４の所定期間、第５の所定期間、第６の所定期間、第７の所定期間は適宜変更可能である。また、第１の時間帯、第２の時間帯、第３の時間帯、第４の時間帯は適宜変更可能である。

また、加熱除菌運転は、例えば、監視運転を経た後、１時間の加熱除菌運転を開始する場合を例示したが、運転時間はこれに限定されるものではなく、適宜変更可能である。また、加熱除菌運転は、１時間の加熱除菌運転の後３時間の冷却期間を経て加熱除菌運転を終了する例を示したが、冷却期間に冷房運転を実行して冷却期間を短縮化してもよく、適宜変更可能である。

また、使用者の在不在予測に使用する在不在パターンは、通信アダプタ３とサーバ装置５との間の通信量の増大や、通信アダプタで必要となるメモリ容量の増大などを考慮して最大５パターンまでとする例を説明した。しかし、通信量を考慮する必要がなく、また、メモリ容量を大きくできる場合には、曜日毎に在不在パターンを生成し、予測する曜日に応じた在不在パターンを使用して、使用者の在不在を予測してもよい。

また、図示した各部の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各部の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。

更に、各装置で行われる各種処理機能は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）（又はＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＭＣＵ（Micro Controller Unit）等のマイクロ・コンピュータ）上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしても良い。また、各種処理機能は、ＣＰＵ（又はＭＰＵ、ＭＣＵ等のマイクロ・コンピュータ）で解析実行するプログラム上、又はワイヤードロジックによるハードウェア上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしても良いことは言うまでもない。

１ 空気調和システム
２、２Ａ 空気調和機
３ 通信アダプタ
５ サーバ装置
７ 端末装置
２１，２１０ 室内機
２１Ｂ センサ
２１Ｄ０ 推奨部
２１Ｄ２ 行動予測部
２１Ｅ 取得部
２１Ｆ 在不在パターン
２１Ｇ 生成部
２１Ｈ 在不在予測部
３４Ｅ 在不在予測部
５３Ｂ 取得部
５３Ｃ 生成部

Claims (17)

1. 空調空間における人の在不在を検出するセンサと、
   曜日情報を取得する取得部と、
   前記センサの過去の検出結果及び前記曜日情報を用いて生成され、前記空調空間における使用者の在不在の傾向を示す複数の在不在パターンと、
   前記センサの現在の検出結果と前記曜日情報とを用いて、前記複数の在不在パターンから一つの在不在パターンを選択し、選択した在不在パターンを用いて前記空調空間における前記使用者の在不在を予測する在不在予測部と、
   前記在不在予測部の予測結果に基づいて、前記使用者に推奨すべき推奨運転を選択するする推奨部と、
   を有することを特徴とする空気調和機。
2. 前記推奨部は、
   前記選択した推奨運転の実行を前記使用者に推奨することを特徴とする請求項１に記載の空気調和機。
3. 前記在不在パターンを生成する生成部をさらに有することを特徴とする請求項１又は２に記載の空気調和機。
4. 前記生成部は、
   前記センサが第１の所定期間で検出した検出結果を用いて前記複数の在不在パターンを生成することを特徴とする請求項３に記載の空気調和機。
5. 前記推奨部は、
   空調運転とは異なる付加機能運転を前記推奨運転として選択することを特徴とする請求項１～４の何れか一つに記載の空気調和機。
6. 熱交換器を有する室内機をさらに有し、
   前記付加機能運転には、
   前記熱交換器を加熱して除菌する加熱除菌運転を含むことを特徴とする請求項５に記載の空気調和機。
7. 前記センサは、
   前記空気調和機への電力供給に応じて前記人の在不在の検出動作を開始し、空調運転の開始又は停止に関係なく、前記人の在不在の検出動作を継続することを特徴とする請求項１～６の何れか一つに記載の空気調和機。
8. 空調空間における人の在不在を検出するセンサを備える空気調和機と、前記センサの過去の検出結果及び曜日情報を用いて生成され、前記空調空間における使用者の在不在の傾向を示す複数の在不在パターンを生成するサーバ装置と、前記空気調和機と前記サーバ装置との間を通信する通信アダプタとを有する空気調和システムであって、
   前記空気調和システムは、
   前記センサの現在の検出結果と前記曜日情報とを用いて、前記複数の在不在パターンから一つの在不在パターンを選択し、選択した在不在パターンを用いて前記空調空間における前記使用者の在不在を予測する在不在予測部と、
   前記在不在予測部の予測結果に基づいて、前記使用者に推奨すべき推奨運転を選択する推奨部と
   を有することを特徴とする空気調和システム。
9. 前記在不在予測部は、
   前記サーバ装置内に備え、
   前記推奨部は、
   前記空気調和機内に備えることを特徴とする請求項８に記載の空気調和システム。
10. 前記在不在予測部は、
    前記通信アダプタ内に備え、
    前記推奨部は、
    前記空気調和機内に備えることを特徴とする請求項８に記載の空気調和システム。
11. 前記サーバ装置は、
    前記センサが第１の所定期間で検出した検出結果を用いて前記複数の在不在パターンを生成することを特徴とする請求項８に記載の空気調和システム。
12. 前記通信アダプタは、
    所定時刻に、当該所定時刻から第２の所定期間までの前記空調空間における前記使用者の在不在を予測することを特徴とする請求項８に記載の空気調和システム。
13. 前記通信アダプタは、
    第３の所定期間毎の前記空調空間における前記使用者の在不在を予測することを特徴とする請求項１２に記載の空気調和システム。
14. 前記推奨部は、
    前記空調空間における前記使用者の在不在の予測結果に基づき、空調運転の開始時刻又は前記空調運転の停止時刻の設定を前記使用者に推奨することを特徴とする請求項８～１３の何れか一つに記載の空気調和システム。
15. 前記推奨部は、
    空調運転とは異なる付加機能運転を前記推奨運転として選択することを特徴とする請求項８～１４の何れか一つに記載の空気調和システム。
16. 前記センサは、
    前記空気調和機への電力供給に応じて前記人の在不在の検出動作を開始し、空調運転の開始又は停止に関係なく、前記人の在不在の検出動作を継続することを特徴とする請求項８～１５の何れか一つに記載の空気調和システム。
17. 前記各在不在パターンと前記曜日情報とが関連付けされており、
    前記在不在予測部は、
    前記複数の在不在パターンを比較して、同複数の在不在パターン間の差異が所定値未満の場合に、前記使用者の在不在を予測する日の曜日に応じた前記在不在パターンを選択すると共に、前記在不在パターン間の差異が前記所定値以上の場合に、前記使用者の在不在を予測する所定時刻から所定時間前までの前記センサの検出結果と前記在不在パターンとを比較し、前記検出結果に近似する前記在不在パターンを選択する
    ことを特徴とする請求項８～１６の何れか一つに記載の空気調和システム。

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