JPH08226692A - 生活情況別心理評価方法及び生活情況別住環境制御方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 生活情況、環境に応じて温熱環境を正しく評
価できる方法とその方法を用いて生活、環境毎に最適な
室温、湿度等とする空調制御方法を提供する。 【構成】 １．生活情況、環境別の温熱環境において被
調査者に対象の印象などについて質問を提示し、その回
答を入手する。更に、入手した回答の値を実験等を基に
評価し、数値化した環境に換算する。そして、この換算
値をもとに制御する。 ２．環境検出センサー、制御方法決定手段、ゆらぎ制御
手段等を設けて生活情況等に応じてゆらぎを与える。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、住環境の制御に関し、
特に生活情況に応じての制御に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来の生活情況制御用の空調機制御装置
では、例えば特開平５−１４９５９９号公報に記載され
た例がある。以下、図を参照しつつ、この従来の空気調
和機制御装置について説明する。図１は、この空気調和
機制御装置の構成図である。本図において、９１はセン
サであり、９２はセンサ９１からの出力値を記憶する記
憶部であり、９３は画像入力部であり、９４は特徴抽出
部であり、９５はリモコン型または設置型の操作パネル
を装備している操作部であり、９６は運転開始からの経
過時間を検出する運転時間検出部であり、９７は学習部
であり、９８は操作内容推測部であり、９９は制御信号
生成部であり、９１０は空気調和機である。そして、こ
れら各部は信号線にて有機的に結ばれている。

【０００３】次に、上記従来装置の動作について説明す
る。センサ部９１からの出力は記憶部９２に記憶され
る。記憶部９２は、また室内外の環境条件を記憶してい
る。画像入力部９３から画像データが特徴抽出部９４に
入力され、その特徴量が得られる。操作部９５からの操
作内容をもとに、運転時間検出部９６が運転開始からの
経過時間を求める。センサ部９１、記憶部９２、特徴抽
出部９４、操作部９５及び運転時間検出部９６からの入
力により操作内容推測部９８は、在室者の操作内容を推
測する。具体的に公民館等の時間貸の教室、部屋におけ
る夏季の冷房を例にとるならば、午前９時から午後９時
まで使用されており、午後２時ごろが最も負荷が大き
い、人が増える時間帯も負荷が大きい等である。

【０００４】また、これらは学習部９７にも入力を行
い、学習部９７は操作部９５から入力された在室者の現
在の空調における意思表示を教師信号として学習を行
い、学習終了後、ニューラルネット内の参照情報を操作
内容推測部９８に出力し、内部の参照情報を更新する。
ほぼ同様のことは、公民館、貸事務所、集合住宅等にお
ける光環境制御にも応用されている。例えば、窓の大き
い公民館の貸し室における室内照明、学校の廊下の照明
灯等は日中は点灯しないか最小限とし、大学の大教室で
は授業時間中の教師の位置はたとえ日中でも点灯する等
である。同じく、大教室での講師の使用するスピーカの
音量、大会議におけるスピーカ、マイクの感度等、その
他歯科治療室におけるバックグラウンドミュージックの
音量等音響環境にも応用されている。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
室内の状況を検出して自動的に制御を行う空気調和機制
御装置では、生活環境や生活状態に応じての最適な温熱
環境に属する心理的要因の影響が考慮されていない。こ
のため、ニューラルネットの中間階層での学習の状態は
正確には考慮されないこととなるため、以下のような不
都合が生じることがある。

【０００６】以下、温熱環境を例にとって説明する。た
とえば、「暑い」、「寒い」の意思表示を一定期間特殊
な教師信号として学習してしまう場合に、以下のような
不都合が生じる。 （１）室外から室内へ入ってきた者が空調機を操作する
場合には、空調機の立ち上がり時に最強運転を行い、そ
の後比較的暖かい状態で室内が保たれることが多いが、
これは季節等で変動する。しかも、年毎に気温が異な
り、更には室外にいた状況によっても操作が異なる。

【０００７】（２）また、やや涼しい状態を好む、そし
て多少気の強い者がおれば、どうしても室温は低目に設
定されがちである。しかしながら、これが他の在室者の
許容する範囲内であったときには、「暑い」「寒い」等
の意思表示は行わない。このためそのまま運転を続ける
こととなる。しかも、他の在室者の許容度も生活環境に
より異なる。

【０００８】（３）在室者の年令、女性は冷え症の人が
多い等の性差により最適温度や許容度が異なり、また就
寝、室内体操、勉強等作業内容によっても異なるが、こ
れらは複雑に変化する。ほぼ同様のことは、光環境、音
環境でも生じる。ひいては、ずれた教師信号を学習して
しまうことともなる。つまり、在室者の操作を先取り予
測する自動制御の場合には、ニューラルネットによる学
習を行ったときに制御の決定がブラックボックス化して
いる、若しくは必ずしも適切であるとは限らないため、
学習が不十分であったり間違った学習が何度もなされる
ことがある。結果的に、生活を支援するのとは逆方向の
制御がなされることが少なからずある。

【０００９】次に、人は覚醒感を維持する等のために
は、同一の住環境は好ましくなく、何等かの変動がある
のが好ましい。すなわち、生物としての人、人の体、人
の頭脳が快調に機能を発揮するためには、ある種のゆら
ぎが必要である。極端ではあるが身近でわかり易い例を
あげると、さぼてんに美しい花を割かせるためには真夏
に１月程水をやらぬ砂漠の状態を設けることが必要であ
り、美しく大きな金魚とするためには真冬に１月程冬の
状態を設けることが必要なことに似る。しかも、このゆ
らぎは人の従事している作業等により異なる。

【００１０】しかしながら、従来の技術は、このゆらぎ
の内容については特に生活情況との関係では何等考慮さ
れていない。 本発明は、以上の問題に鑑みなされたも
のであり、従来困難であった生活情況別の温熱等の環境
の適切な評価を可能にし、各生活情況における最適なゆ
らぎの制御を行う生活情況別心理評価方法及び生活情況
別住環境制御方法を提供することを目的とする。

【００１１】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、請求項１の発明においては、各生活情況における生
活環境についての各種心理評価を行う対象となる項目を
被調査者にＣＰＴや質問用紙で質問する質問ステップ
と、被調査者が上記質問に対して回答する回答ステップ
と、各質問項目毎の回答情況、平均点、標準偏差をもと
める等の集計的計算、統計的計算等の作業を行う初期計
算ステップと、前記初期計算ステップの結果を評価値に
換算する際に使用する質問項目に関連ある因子得点（標
準化した回答値に標準化した因子負荷量を乗じた値。各
因子、つまり住み心地の要因の得点（評価値）のこ
と）、因子負荷量（回答値から因子得点を算出するとき
の係数で、具体的には各質問項目の因子に対する重みを
指している）、各生活情況毎の各項目に対する重み等の
データを別途の実験等（その他、社会調査、あるいは似
た条件からの類推）でもとめて保持する統計データ記憶
ステップと、前記回答ステップにて得られた回答そのも
の、前記初期計算ステップの結果を前記統計データ記憶
ステップにて記憶しているデータを使用して各生活情況
の各項目毎に所定の手順で評価を求める回答値評価換算
ステップと、前記回答値評価換算ステップにて換算され
た評価値を出力する評価値出力ステップと、前記評価値
出力ステップにて出力された評価値をもとに各生活情況
別にその環境を制御する統計処理型制御ステップとを有
していることを特徴としている。

【００１２】同じく、請求項２の発明においては、前記
質問ステップは、温熱環境若しくは光環境の少なくも一
方についての項目を質問する温熱光質問小ステップを有
し、前記統計処理型制御ステップは、質問した温熱光環
境についての項目に関する制御を行う統計処理型温熱光
制御小ステップを有していることを特徴としている。同
じく、請求項３の発明においては、部屋、教室等の住環
境制御対象領域内の所在者数など人に関する諸情報を求
める（人が入力する場合も含める。）人情報検出ステッ
プと、住環境の制御対象領域内の外部若しくは内部の少
なくも一方の出入りする熱量、騒音等環境条件について
の情報を求める環境情報検出ステップと、上記人に関す
る情報に基づいて在内者の行動があらかじめ定められた
生活情況のいずれのパターンであるかを決定する生活情
況決定ステップと、上記あらかじめ定められた生活情況
に応じての実験、経験等で求められた住環境条件のゆら
ぎをあらかじめ住環境条件制御手段内に記憶させておく
生活情況別ゆらぎ先行記憶ステップと、上記住環境条件
制御手段が、上記先行記憶した住環境条件制御手段内の
記憶と前記環境情報検出ステップにて求められた情報を
使用しつつ制御対象領域内に前記生活情況決定ステップ
にて決定された生活情況に対応する住環境条件のゆらぎ
を生じさせるゆらぎ発生ステップとを有していることを
特徴としている。

【００１３】同じく、請求項４の発明においては、前記
環境情報検出ステップは、温熱環境についての情報を求
める温熱環境情報検出小ステップを有し、前記生活情況
決定ステップは、在内者の行動パターンとして温熱に関
係するいずれの生活情況であるかを決定する温熱生活情
況決定小ステップを有し、前記生活情況別ゆらぎ先行記
憶ステップは、温熱に関するゆらぎを記憶させておく生
活情況別温熱ゆらぎ先行記憶小ステップを有し、前記ゆ
らぎ発生ステップは、温熱についてのゆらぎを発生させ
る温熱ゆらぎ発生小ステップを有していることを特徴と
している。

【００１４】同じく、請求項５の発明においては、前記
生活シーン決定ステップは、複数の在室者がある値以上
の活動量で椅座・床座の姿勢で一定時間以上滞在してい
れば、「団らん」の信号を出力する、単一の人がある値
以下の活動量で椅座または床座で一定時間以上滞在して
いれば、「趣味・学び」の信号を出力する、複数の人が
立位や座位を繰り返し位置や姿勢を変更する回数がある
値を超えて活動量が一定以上であれば「ホームパーテ
ィ」の信号を出力するの少なくも一を行う温熱詳細決定
小ステップを有し、前記生活情況別ゆらぎ選考記憶ステ
ップは、上記住環境条件制御手段に、「団らん」の出力
がなされたときには、中立温感が得られる温度よりも送
風量を劣る制御を行い、「趣味・学び」が出力されたと
きには出力された中立温感が得られる温度より一定値低
い温度とし併せて対応するゆらぎ制御を行い、「ホーム
パーティ」が出力されたときには、中立温感が得られる
温度より一定値高い温度として、併せて所定のゆらぎ制
御を行うことを記憶させる温熱詳細記憶小ステップを有
していることを特徴としている。

【００１５】

【作用】上記構成により、以下作用がなされる。請求項
１の発明においては、質問ステップにて、各生活情況に
おける生活環境についての各種心理評価を行う対象とな
る項目を例えば実際の各生活情況下で被調査者に質問す
る。回答ステップにて、被調査者が上記質問に対して回
答する。初期計算ステップにて、各質問項目毎の回答情
況、平均点、標準偏差をもとめる等の集計的計算、統計
的計算等の作業を行う。統計データ記憶ステップにて、
前記初期計算ステップの結果を評価値に換算する際に使
用する質問項目に関連有る因子得点、因子負荷量、各生
活情況毎の各項目に対する重み（例えば、運動中なら
ば、多少の温度や湿度の変化、差異は気にならない）等
のデータを別途の実験等でもとめて保持する。回答値評
価換算ステップにて、前記回答ステップにて得られた回
答そのもの、前記初期計算ステップの結果を前記統計デ
ータ記憶ステップにて記憶しているデータを使用して各
生活情況の各項目毎に評価を求める。評価値出力ステッ
プにて、前記回答値評価値換算ステップにて換算された
評価値を出力する。統計処理型制御ステップにて、前記
評価値出力ステップにて出力された評価値をもとに各生
活情況別にその環境を制御する。

【００１６】同じく、請求項２の発明においては、前記
質問ステップの温熱光質問小ステップにて、温熱環境若
しくは光環境の少なくも一方についての項目を質問す
る。前記統計処理型制御ステップの統計処理型温熱光制
御小ステップにて、質問した温熱光環境についての項目
に関する制御を行う。同じく、請求項３の発明において
は、人情報検出ステップにて、赤外線フルネルレンズ等
にて住環境制御対象領域内の人に関する諸情報を求め
る。環境情報検出ステップにて、住環境の制御対象領域
内の外部若しくは内部の少なくも一方の環境条件につい
ての情報を求める。生活情況決定ステップにて、上記人
に関する情報に基づいて在内者の行動があらかじめ定め
られた生活情況のいずれのパターンであるかを決定す
る。生活情況別ゆらぎ先行記憶ステップにて、上記あら
かじめ定められた生活情況に応じての住環境条件のゆら
ぎをあらかじめ住環境条件制御手段内に記憶させてお
く。ゆらぎ発生ステップにて、上記住環境条件制御手段
が、上記先行記憶した住環境制御手段内の記憶と前記環
境情報検出ステップにて求められた情報を使用しつつ制
御対象領域内に前記生活情況決定ステップにて決定され
た生活情況に対応する住環境条件のゆらぎを生じさせ
る。

【００１７】同じく、請求項４の発明においては、前記
環境情報検出ステップの温熱環境情報検出小ステップに
て、温熱環境についての情報を求める。前記生活情況決
定ステップの温熱生活情況決定小ステップにて、在内者
の行動パターンとして温熱に関係するいずれの生活情況
であるかを所定の手順にのっとって決定する。前記生活
情況別ゆらぎ先行記憶ステップの生活情況別温熱ゆらぎ
先行記憶小ステップにて、温熱に関するゆらぎを記憶さ
せておく。前記ゆらぎ発生ステップの温熱ゆらぎ発生小
ステップにて、温熱についてのゆらぎを発生させる。

【００１８】同じく、請求項５の発明においては、前記
生活シーン決定ステップの温熱詳細決定ステップでは、
複数の在室者がある値以上の活動量で椅座・床座の姿勢
で一定時間以上滞在していれば、「団らん」の信号を出
力する、単一の人がある値以下の活動量で椅座または床
座で一定時間以上滞在していれば、「趣味・学び」の信
号を出力する、複数の人が立位や座位を繰り返し位置や
姿勢を変更する回数がある値を超えて活動量が一定以上
であれば「ホームパーティ」の信号を出力するの少なく
も一を行う、前記生活情況別ゆらぎ先行記憶ステップ内
の温熱詳細記憶小ステップでは、上記住環境条件制御手
段に、「団らん」の出力がなされたときには、中立温感
が得られる温度よりも送風量を劣る制御を行い、「趣味
・学び」が出力されたときには出力された中立温感が得
られる温度より一定値低い温度とし併せて対応するゆら
ぎ制御を行い、「ホームパーティ」が出力されたときに
は、中立温感が得られる温度より一定値高い温度とし
て、併せて所定のゆらぎ制御を行うことを記憶させる。

【００１９】

【実施例】以下、本発明を実施例に基づいて説明する。 （第１実施例）最初に、本実施例の基礎となっている事
実、研究結果について説明する。温熱環境評価を目的と
する生活シーン（パターン、情況）に応じた住み心地を
測る心理指標の構築は居間の生活様式（生活情況）を幾
つかの典型的なものに絞り込み、それらの特徴的なサン
プルを収集し、パネラー（被調査者）にイメージ（印
象）をＳＤ法評価（Sematic Differential法の略であ
り、C.E.Osgoodが1957年に提案した心理測定の一方法で
ある。言語による尺度を用いて心理実験を行い、その分
析を通して、ある「概念」の構造を定量的に明らかにし
ようとするものである。もともと意味論を展開するため
の方法であるが、最近では建築空間などの空間を対象と
した心理評定に用いる軸を求めることの目的において用
いられる例が多く、本実施例においてもそれに用いてい
る。 参考）ＳＤ法によるイメージの測定 岩下豊彦著
川島書店 1983年第１刷発行）してもらうことで得ら
れた居間の住み心地の要因に対して、サンプルの評価点
を目的変数、各因子得点を説明変数として重回帰分析
（定量的データを予測する変数とした、線型（一次）の
関係式として得られ、いくつかの特性・要因についてそ
れぞれの係数（ウエイト）を得ることにより、予測式を
求めるものである。事象を予測するには様々な要因との
関係を明らかにする必要があり、一般にＹ＝ａ＋ｂＸ１
＋ｃＸ２＋ｄＸ３＋……＋ｎＸｍの式で示されるように
一番妥当な直線式を求めることによってＹをＸによって
推定・予測することを行なう統計学的分析手法。 参
考）他変量データ解析入門 杉山高一著 朝倉書店 19
83年初版第１刷）することで得られたものである。実際
の温熱環境を評価させた結果図２に示すような各生活シ
ーンの住み心地が評価された。そこで、冷房時は「団ら
ん」のシーンでは温度はPMV(Predict Method Vote)=±
１以内にあれば住み心地に影響しない。「趣味・学び」
のシーンでは温度はPMV=-0.8程度で最も評価が高く、変
動幅±0.5℃程度で変動制御をすればさらに評価が高
い。「ホームパーティ」はPMV=+0.3程度の温度で湿度は
50％〜70％で評価が高く、変動幅±１.0℃程度で変動制
御をすればさらに評価が高い。暖房時は「団らん」のシ
ーンでは温度はPMV=±１以内にあれば住み心地に影響し
ない。「趣味・学び」のシーンでは温度は冷房時PMV=-
0.3程度で最も評価が高く、変動幅±0.5℃程度で変動制
御をすればさらに評価が高い。「ホームパーティ」はPM
V=+0.3程度の温度で湿度は50％〜70％で評価が高く、変
動幅±1.0℃程度で変動制御をすればさらに評価が高
い。なお、ＰＭＶ指標とは、人体の熱平衡を基礎とし
て、人体の熱平衡に関わる環境側の５要素（放射温度、
空気温度、風速、水蒸気分圧）と人体側の２要素（着衣
量、活動量）から、温冷感の平均を予測する指標であ
る。

【００２０】ただし、これは以下の文献等に記されてい
るため、これ以上の説明は省略する。 参考）ISO7730
Thermal Comfort byP.O.Fanger McGraw-Hill Book Comp
any1972 図３は本実施例における生活シーン別環境評価システム
の概略構成図である。本図において、１は、被調査者に
質問項目を提示するためのＣＲＴを有する質問提示部で
ある。２は、被調査者がキーボードで質問の回答を作成
し、入力する回答入力部である。３は、回答結果を評価
点に換算する回答値評価点換算部である。４は、評価点
に換算する各種の統計データをあらかじめ入力された上
で記憶している統計換算データ記憶部である。５は、Ｃ
ＲＴに出力する質問項目をあらかじめ記憶している質問
項目記憶部である。６は、各質問項目それぞれについ
て、その集計結果である回答値の平均と標準偏差、各因
子・質問項目毎の標準化した因子負荷量及び評価点算出
時因子得点にかかわる生活シーンそれぞれについての係
数を記憶する統計データ記憶部である。７は評価点を表
示する評価値出力部である。なお、各記憶部４、５、６
は、ハード的にはいわば一体のものとされている。

【００２１】以下、その動作の流れについて図４に沿っ
て説明する。調査者が質問提示部１を用いて、温熱環境
を評価するのに適すると思われる図５に示す安定・平穏
感等の５つの要因（因子）につき、同表中の質問項目に
示す形容語対で被調査者に提示する（ａ１）。被調査者
は、質問された空間の温熱環境をＳＤ（セメンティック
・ディファレンション）に回答入力部２により入力する
（ａ２）。

【００２２】回答値評価点換算部３において、各値を図
６に示すデータ構造で保持し、更に、統計換算データ記
憶部４内に図７に示すデータ構造で記憶されている統計
データ記憶部６から平均値Ｍ_i（ここに、i=1,2,………,
nである。また、ｎは、質問項目の数）、標準偏差Ｓ_iを
読み出す（ａ３）。そして、下記の演算を行い、質問番
号ｉの標準化された回答値Ａ_iを求める（ａ４）。

【００２３】Ａ_i＝（Ｑ_i−Ｍ_i）／Ｓ_i ここに、Ｓ_iは質問番号ｉの統計データから計算された
標準偏差であり、同様にＭ_iは質問番号ｉの統計データ
から計算された平均値であり、Ｑ_iは質問番号ｉの回答
値である。Ａ_iから因子得点を算出するが、図５に示し
た５つの各要因で質問の平均値を算出し、これを各因子
の因子得点とする（ａ５）。ただし、各因子でＡ_iに標
準化された因子負荷量を乗じた値の和として因子得点を
求める方法もあり、これを採用してもよい。

【００２４】各因子の因子得点が算出され、更に統計デ
ータ記憶部５から各シーンに固有の因子毎の係数（重
み）が読み出され（ａ６，ａ７）、生活シーン番号ｊに
おける評価した空間の評価点であるＹ_jが下記の式で求
められる（ａ８）。 Ｙ_j＝ａ_jＸ₁＋ｂ_jＸ₂＋ｃ_jＸ₃＋ｄ_jＸ₄＋ｅ_jＸ₅＋ｆ_j （ここに、ｊ＝1,2,3 ……,nである。またｎは、生活シ
ーンを示す番号である。生活シーンとして、本実施例
は、１は団らん、２は趣味・学び、３はホームパーテ
ィ、４はくつろぎを採用している。） ここに、Ｘ₁ は第１因子の因子得点であり、Ｘ₂ は第２
因子の因子得点であり、Ｘ₃ は第３因子の因子得点であ
り、Ｘ₄ は第４因子の因子得点であり、Ｘ₅ は第５因子
の因子得点である。また、ａ_jは生活シーン番号ｊの第
１因子にかかる係数であり、ｂ_jは生活シーン番号ｊの
第２因子にかかる係数であり、ｃ_jは生活シーン番号ｊ
の第３因子にかかる係数であり、ｄ_jは生活シーン番号
ｊの第４因子にかかる係数（重み）であり、ｅ_jは生活
シーン番号ｊの第５因子にかかる係数（重み）であり、
ｆ_jは生活シーン番号ｊの定数である。

【００２５】上記手法にて算出した評価点を評価値出力
部７に出力し、環境を評価することとなる。これによ
り、評価条件を正確に把握しえ、ひいては在室者にとり
好ましい生活環境とすることができる。そして、一旦こ
れらのデータが得られたならば、特に建て売り住宅、マ
ンション、公民館等の貸部屋等は使用者の用途や在室者
の人数、季節や時間情報等が入力されれば、後は統計的
なデータを使用しての空調運転がなされる。

【００２６】また、学校の教室等では、個々の教師や組
長、ケンカ大将、番長等の個人的な選択も排除される。
また、学校の教室等では体育の時間等が入力されておれ
ば、体育の次の時間においては冷房を強とする等の操作
も考慮されるようにしてもよい。これにより、一層の住
環境の快適性が得られる。

【００２７】また、勿論オフィスオートメーションの進
んだ部屋では、各部屋の使用毎に各在室者からアンケー
トをとり、それをもとに本実施例のようないわば一種の
調整がなされてもよい。 （第１実施例の変形例）大企業の食道や歯科医等におけ
るバックグラウンドミュージックの音量、事務所や食堂
の照明、ホテル等におけるパーティの際の照明等につい
ても同様の手段を採用することが可能である。これによ
り、音量や照明が統計的に普遍化、一般化され、役職
者、医師等の個人的な好みは排除される。なお、この際
地位等についても重み付けを行なうようにしてもよい。
病院の病室等では患者優先、看護婦は後まわし等であ
る。

【００２８】特に、ホテル等においては、ダンスパーテ
ィ、歓迎会等パーティの内容、参加者の年令等があらか
じめ判明しておれば、それに応じての照度、色調となし
える。具体的にはパーティ開始前は参加者がお互いに顔
を見れるよう明るく、パーティの進行と共に目がなれる
のにあわせて照度を下げる等し、また音楽の音量も種々
変化させる等である。 （第２実施例）次に、第１実施例の結果を用いた空気調
和装置の制御方法について説明する。図８は、本実施例
の制御を採用した空気調和装置の構成図である。本図に
おいて、１１はセンサー（検出端）であり、１２はセン
サーからの情報を基に人の情報を切り出す人検出部であ
り、１３はセンサー１１からの情報を基に環境情報を検
出する環境検出部であり、１４は人の情報から生活シー
ンを決定する生活シーン決定部であり、１５は環境情報
からPMV(Predicted Mean Vote)などを算出して中立温感
の得られる基準制御温度を計算する環境演算部であり、
１６は生活シーンに応じた温度の制御方法を決定する温
度制御方法決定部であり、１７は温度ゆらぎの制御を行
うゆらぎ制御部であり、１８は空調制御部であり、１９
は空気調和機であり、直接制御するのはファンの回転数
と吹き出し温度である。

【００２９】以下、その内容、動作手順について、図を
用いて詳しく説明する。センサー１１としては、例えば
吸い込み温度（室温）センサ、湿度センサー、吹き出し
温度センサー、さらには焦電型赤外線センサー等が多数
採用されている。そして、勿論空気調和機本体にもうけ
られている。これらのセンサー１１からの出力は、人検
出部１２と環境検出部１３に入力される。人検出部１２
は、これらの入力をもとに、あらかじめ入力されている
部屋についての３次元の画像情報を参照して人について
の情報を作成し、更に在室者数、その姿勢、その位置、
その活動量を算出する。この際、他の熱源と人との区別
は動きの有無によりなされる。また、姿勢は動く熱源の
高さより判断される。活動量は、個々の人からの赤外線
量と線源の移動の情況により推測され、多数の人が在室
する場合には湿度、炭酸ガス量等も考慮される。これら
と生活シーン情報とから生活シーンも決定される。な
お、ケースによっては人の出入り等も決定材料とされ
る。このための手順の流れを図９に示す。

【００３０】この上で環境演算部１５及び生活シーン決
定部１４にそれらの情報を出力する。また、人以外の
壁、天井の温度等は環境検知部１３に出力する。環境検
知部１３では、人検知部１２から入力した壁、天井等の
温度から放射温度が推測され、センサー１１から得た外
気温、室温、湿度等の環境情報とともに環境演算部１５
に出力する。吹出温度（送風する空気の温度）は、空調
制御機１８が装備するセンサーにて検知される。環境演
算部１５では人検知部１２から入力された人の情報及び
環境検知部１３から入力された環境情報からＰＭＶ演算
を行い、PMV＝０となる基準制御温度Ｔ₀ 、PMV＝0.3 と
なる制御温度Ｔh 、PMV＝−0.5 となる制御温度Ｔ-c、P
MV＝0.5 となる制御温度Ｔ＋ｃ、PMV＝−1.0 となる制
御温度Ｔｓ、PMV＝−0.5 となる制御温度Ｔ＋ｄ、PMV＝
0.5 となる制御温度Ｔｄを算出する。

【００３１】算出したＴ₀ を制御方法決定部１６に出力
する。制御方法決定部１６では生活シーン決定部１４か
らの信号に基づいてＴ₀ を調節し、制御温度として空調
制御部１８に出力する。空調制御部１８では制御目標温
度と実際の吹き出し温度、同じく吸い込み温度の基づい
てファン回転数及び送風温度を調節する弁（自動弁）の
開閉度合を制御する。すなわち、空調制御機１８では制
御温度と吹き出し温度が一致するまで送風温度を調節す
る弁（自動弁）の開閉度合で吹き出し温度が制御温度に
等しくなるよう制御し、吸い込み温度と制御温度が一致
するまで冷媒圧縮機等の電動機や冷暖気用送風気の回転
数を制御して調節する。

【００３２】以上の手順におけるデータの流れを図１０
に示す。これにより、特に大学等に多い１部屋４人のマ
ンション型寮等においては、各部屋への送風を一括して
適切かつ安価に空調することも可能となる。すなわち、
在室者数及び室内における作業も大体定まっており、こ
のため別途季節、時間等が入力されておれば、全寮生若
しくは全部屋生の統計的な感覚をもとに、各部屋毎の送
風景等を適切になしえ、また、高価な空調機本体は各部
屋毎でなく、全寮を対象として１、２台（含予備機）設
置すればよいからである。 （第３実施例）本実施例は、ゆらぎに関する。

【００３３】近年の居住環境等に関する要求の高度化の
もと、室温等は単に一定温度を維持するだけでなく、覚
醒感を維持する目的で室温を動的に（変動）制御するゆ
らぎ運転のモードを設けることが望ましいところで、好
ましいゆらぎの内容は生活シーンが定まれば大よそ定ま
る。更に季節や時刻を反映すれば、より正確に定まって
くる。また、生活シーンそのものは、居住者の内容が定
まれば大よそ定まる。しかも、我々の住環境は、幾つか
の重要な生活シーンが占める割合が多い。本発明はこの
事実にも注目したものである。

【００３４】以下、本実施例固有の構成を中心に説明す
る。さて、ゆらぎ制御部１７にゆらぎ制御開始の信号が
入力されると、室内が初期運転を終了していることを確
認して待ゆらぎ運転のモードを開始する。初期運転を終
了していない場合は、その終了を待って開始する。図１
１は、ゆらぎ運転の動作流れ図である。さて、ゆらぎ運
転に際しては、ゆらぎをスペクトル分析すると、図１２
に示すように周波数と振幅の積分値の間に両者の対数を
とったとき逆比例の関係をもつ温度の変動パターンを予
めゆらぎパターン記憶部に複数記憶しておく。変動のパ
ターンは、基準温度に対して同じように上下の幅をも
ち、パターン実行の際に変動幅と基準温度を入力するこ
とで変化のパターンが決定される。開始の信号と同時に
ゆらぎパターン記憶部からランダムに１つずつパターン
が選択されていく。このとき在室者から「暑い（温度を
下げたい）」「寒い（温度を上げたい）」「満足（ちょ
うどよい）」の３種の温冷感覚が入力され、制御温度変
更の指示があった場合１つのゆらぎパターンが終了する
までその入力をカウントしてパターン終了時に最も頻度
の高い入力をこのパターンに対する温度嗜好として空調
制御部１８に出力する。

【００３５】さらにゆらぎの制御を行うか否かの決定、
あるいは温度設定の基準を決定する制御方法決定部１６
は生活シーン決定部１４からの入力に従って制御方法を
決定する。生活シーン決定部１４では、人検知部１２か
ら入力された人の情報を基に生活シーンを予め設定され
た５つの生活シーンのうちいずれの生活シーンに最も近
い状態であるかを判別し、生活シーンの推定を行い、推
定生活シーンを示す信号を出力する。ここに、生活シー
ンは、複数の在室者がある値以上の活動量で椅座または
床座の姿勢で一定の時間以上滞在している生活シーンで
ある「団らん」、単一の人がある値以上の活動量で椅座
または床座で一定時間以上滞在している生活シーンであ
る「趣味・学び」、複数の人が立位や座位を繰り返し位
置や姿勢を変更する回数がある値を越えており活動量が
一定以上の生活シーンである「ホームパーティ」、複数
の人がほぼ姿勢を変えずに一定時間以上滞在している
「鑑賞・くつろぎ」、複数の人すべてまたは単一の在室
者が臥位を保っている生活シーンである「睡眠」の５つ
の生活シーンと「不在」のシーンで構成される。図１３
に各生活シーンの機能を示す。

【００３６】図１４に示す生活シーンの推定方法の手順
を図を用いて説明する。在室者が０になって一定時間経
過した場合（選択肢ｂ１：ｎｏ）の信号を温度制御方法
決定部１６に出力する。在室者の人数が頻繁に変動する
場合（選択肢ｂ２：ｎｏ）で在室者が一定の人数以下の
場合（選択肢ｂ３：ｙｅｓ）は家事の生活シーンと見な
され、「趣味・学び」の信号を制御モード選択部１６に
出力する。

【００３７】選択肢ｂ３で在室者が一定以上の場合は
「ホームパーティ」の信号を温度制御方法決定部１６に
出力する。在室者の人数がほぼ変動せず（選択肢ｂ２：
ｙｅｓ）、在室者の姿勢が椅座または床座（選択肢ｂ
４：ｙｅｓ）で一定時間の一人の（平均）活動寮がある
値以上（選択肢ｂ５：ｙｅｓ）の場合「団らん」の信号
を温度方法決定部１６へ出力する。

【００３８】選択肢ｂ５で活動量がある値以上であった
場合で、在室者の同じ位置での小さい動きがある値以上
検出されたとき（選択肢ｂ６：ｙｅｓ）は「趣味・学
び」、検出されなかったとき（選択肢ｂ６：ｎｏ）は
「鑑賞・くつろぎ」の信号を温度制御方法決定部１６に
出力する。在室者の姿勢が臥位（選択肢ｂ２：ｎｏ）の
場合の（選択肢ｂ７：ｙｅｓ）は「睡眠」の信号を温度
制御方法部１６に出力する。

【００３９】在室者の姿勢の立位が含まれていた場合
（選択肢ｂ８：ｎｏ）は「ホームパーティ」の信号を温
度制御方法決定部１６に出力する。以上のようにして選
択された生活シーンによって、温度制御方法決定部１６
は、次のような制御モードを選択する。空気調和装置の
生活シーン別制御方法について、大枠を図１５に示す。
また、各シーンの制御を図１１から図１９に示す。更
に、各シーン共通のサブルーチンを夏季冷房時の制御方
法を例にとって説明する。図２０、図２１はその流れ図
である。

【００４０】環境情報から室温Ｔｒを入力する。生活シ
ーンが「不在」であるときは、時間遅延回路を回し一定
時間不在が続けば空調機の電源を切る。生活シーン信号
が「睡眠」であるときは、ファン回転数を下げ、自動弁
の開度も閉じて冷水量を下げて行く。送風量が０、かつ
冷水コイルに流れる冷水量が０になったとき空調機の電
源を切る。この場合は、起床を検出して電源をいれるこ
ととなる。なお、この場合、時計による時刻の検出も参
考とされる。

【００４１】次に生活シーンが「団らん」の場合を図１
６を用いて説明する。吹出温度をTrとする。環境演算部
１５から出力されたPMW ＝−１となる室温Tcに、好みや
状況による誤差Tcδを足す。初期値はT(-c) δ＝T(C)δ
＝０で、学習によりその値は変化する。T(-c) ＝T(-c)
＋T(-c) δ＝０、Tc＝Tc＋Tcδ＝０で室温の最低許容値
及び最高許容値を決定する。団らんの場合、PMW ＝±１
の範囲の温熱環境であればほぼ８０％の人が快適に感じ
ることが実験によりわかっている。従って、T(-c) ≦Tr
≦Tcに室温Trを制御する。Trが低すぎるとき（選択肢ｘ
ｃ１）には自動弁の開度を小さくして送水量を制限し送
気温が上がっていくように制御する信号を空調制御部１
８に出力し（ｃ３）、Tr' ≧Ts-1.0となった時点で自動
弁の開度を決定する。Trが高すぎるとき（ｃ４）には自
動弁の開度を大きくして送水量を増やし送気温が下がっ
ていくように制御する信号を空調制御部１８に出力し、
Tr' ≦Ts＋1.0 となった時点で自動弁の開度を決定す
る。さらに、室温（吸込温度）Trをセンサー２１より入
力し（ｃ５）、T(-c) ≦Tr≦Tcの範囲でなかった場合
（選択肢ｃ６）にはファンの回転数をあげる制御信号を
空調制御部１８に出力し（ｃ７）、逆ならば下げ（ｃ
８）T(-c) ≦Tr≦Tcの範囲に入ったときファンの回転数
を初期設定に落とす制御を行う。

【００４２】生活シーンが「趣味・学び」の場合を図１
７を用いて説明する。環境演算部５から出力されたPMV
＝-0.5となる室温Tsに、好みや状況による誤差Tsδを足
す。初期値はTsδ＝０で、学習によりその値は変化す
る。Ts＝Ts＋Tsδで好み等の差を考慮する。「趣味・学
び」の場合、やや低めの温熱環境の方が快適であり、さ
らに温度を変動させた方が覚醒感が高くなり快適になる
ことが実験によりわかっている。従って、室温のみの変
動ならばやや涼しく感じる（PMV＝-0.5) 温度を基準と
して±0.5 ℃の範囲内で不規則な変化を与える制御を行
うことで趣味・学びのシーンにおける快適度を高める。
従って、Ts-0.5≦Tr≦Ts＋0.5 に室温Trを制御する。Tr
が低すぎるときには自動弁の開度を小さくして冷水コイ
ルの送水量を減らし送風気の温度が上がっていくように
制御する信号を空調制御部１８に出力し、Tr' ≧Ts＋0.
5 となった時点で自動弁の開度を決定する。Trが高すぎ
るときには自動弁の開度を大きくして送水量を増やし送
風気の温度が下がっていくように制御する信号を空気調
和機１９に出力し、Tr' ≦Ts＋0.5 となった時点で自動
弁の開度を決定する。さらに、室温（吸込温度）Trをセ
ンサー部より入力しTs−0.5 ≦Tr≦Ts+0.5の範囲でなか
った場合ファンの回転数を上げる制御信号を空調制御部
１８に出力しTs−0.5 ≦Tr≦Ts+0.5の範囲に入ったとき
ファンの回転数を初期設定に落とす制御を行う。Ts−0.
5 ≦Tr≦Ts+0.5の状態になってから、ゆらぎ制御部１７
に開始の信号を出力する。変動幅は±0.5 ℃、基準温度
はTsである。在室者から「暑い」あるいは「寒い」の信
号が入力されたときにはゆらぎ制御が１パターン終了し
てからパターン動作中の入力値を集計して最も頻度の高
い入力が「暑い」であった場合、Tsδ＝Tsδ−1 を行
い、N ＝N0をして初期回路に戻る。「寒い」の信号が入
力されたときには、Tsδ＝Tsδ＋1 を行い、初期回路に
戻る。

【００４３】生活シーンがホームパーティの場合を図１
８を用いて説明する。環境演算部１５から出力されたPM
V ＝0.3 となる室温Thに、好みや状況による誤差Thδを
足す。初期値はThδ＝0 で、学習によりその値は変化す
る。Th＝Th＋Thδで好み等の差を考慮する。ホームパー
ティの場合、PMV ＝0.3 程度のやや暖かい温熱環境を基
準として、温度を変動させた方がコミュニケーションを
促進し盛り上がっている感じを与えることが実験により
わかっている。室温のみの変動ならば立位で２４〜５℃
のわずかにあたたかめの温度を基準として±1.0 ℃の範
囲内で不規則な変化を与える制御を行うことでホームパ
ーティのシーンにおける快適度が高まる。従って、Th−
1.0 ≦Tr≦Ts+1.0に室温Trを制御する。Trが低すぎると
きには自動弁の開度を小さくして冷水コイルの送水量を
減らし送風気温が上がるように制御する信号を空気調和
機１９に出力し、Tr' ≧Ts−1.0 となった時点で自動弁
の開度を決定する。Trが高すぎるときには自動弁の開度
を大きくして送水量を増やし送風気温が下がるように制
御する信号を空気調和機１９に出力し、Tr' ≦Ts＋1.0
となった時点で自動弁の開度を決定する。さらに、室温
（吸込温度）Trをセンサー部より入力しTh−1.0 ≦Tr≦
Th+1.0の範囲でなかった場合ファンの回転数を上げる制
御信号を空調制御部１８に出力しTh−1.0 ≦Tr≦Th+1.0
の範囲に入ったときファンの回転数を初期設定に落とす
制御を行う。Th−1.0≦Tr≦Th+1.0の状態になってから
ゆらぎ制御部１７に開始の信号を出力する。変動幅は±
1.0 ℃、基準温度はThである。ゆらぎ制御中に在室者か
ら「暑い」あるいは「寒い」の信号が入力されたときの
制御方法は「趣味・学び」の場合に等しい。

【００４４】以上の生活シーンに当てはまらない場合に
ついて図１９を用いて説明する。環境演算部１５から出
力されたPMV ＝−0.5 となる室温T(-d) 及びPMV ＝0.5
となるTdに、好みや状況による誤差Tdδを足す。初期値
はT(-d) δ＝Tdδ＝0 で、学習によりその値は変化す
る。T(-d) ＝T(-d) ＋T(-d) δ＝0 、Td＝Td＋Tdδ＝0
で室温の最低許容値及び最高許容値を決定する。PMV が
±0.5 の範囲でほぼ90%が温熱的に不満のない環境（P.
O.Fanger著「Thermal Comfort 」）となるので、T(-d)
≦Tr≦Tdに室温Trを制御する。Trが低すぎるときには自
動弁の開度を小さくして送水量を制限し送風空気の温度
が上がっていくように制御する信号を空調制御部１８に
出力し、Tr' ≧T(-d) となった時点で開度を決定する。
Trが高すぎるときには自動弁の開度を大きくして送水量
を増やし送風空気の温度が下がっていくように制御する
信号を空調制御部１８に出力し、Tr' ≦Tdとなった時点
で開度を決定する。さらに、室温（吸込温度）Trをセン
サー１１より入力し、T(-d)≦Tr≦Tdの範囲でなかった
場合ファンの回転数を上げる制御信号を空調制御部１８
に出力しT(-d) ≦Tr≦Tdの範囲に入ったときファンの回
転数を初期設定に落とす制御を行う。T(-d) ≦Tr≦Tdの
状態で在室者から「暑い」の信号が入力されたときに
は、Tdδ＝Tdδ−1 を行い、初期回路に戻る。T(ー d)≦
Tr≦Tdの状態で在室者より「寒い」の信号が入力された
ときには、Tdδ＝Tdδ＋1 を行い、初期回路に戻る。

【００４５】冬季暖房時の生活シーンに応じた送風温度
調節弁制御手段と送風量制御手段は夏季の手法にほぼ準
ずるが、以下の事項が違っている。「趣味・学び」のシ
ーンの基準温度をPMV ＝−0.3 、許容範囲及びゆらぎ幅
を±0.5 とする。また、送風温度調節弁制御手段は暖房
時は温水の流量を調節するため、「暑い（温度を下げた
い）」場合は自動弁の開度を小さくし、「寒い（温度を
下げたい）」場合は自動弁の開度を大きくする。

【００４６】以上のような制御を行うことで温熱環境の
演出により積極的に生活を支援する環境が提案できる。
次に、本実施例の作用の内容について説明する。図２０
は、従来の制御例と本発明の制御例を比較して示したも
のである。従来のPMV を一定に保つ制御では、本来勉強
等をしているときには涼しいと感じる温度での制御が勉
強をはかどらせるにもかかわらず、PMV=0 で制御されて
いる。このため生活支援がなされていない。さらに、従
来例ではパーティが始まり活動量が高くなったため室温
が低く設定されたが、本実施例の制御では体感温度でや
や暖かめで制御するため、パーティの盛り上がりを支援
するのみならず省エネルギーにも一役買っていることが
わかる。

【００４７】なお、上記実施例では冷温水コイルの流量
を調節して送風空気の温度制御を行っているが、膨張弁
の開度を調節することで温度制御を行っても同様の効果
が得られる。さらに、省エネルギーの運転をする回路を
もうけるときは環境演算部１５で演算する各生活シーン
の制御するＰＭＶを冷房時は暖かい側、暖房時は涼しい
側に省エネの必要性の度合いに応じてずらせばよい。 （第３実施例の変形例） （１）第３実施例は温度を例にとったが、これに限ら
ず、照明や音に対してもゆらぎを与えることが適切な場
合がある。

【００４８】具体的には、歯科医におけるバックグラウ
ンドミュージックの音量や音楽そのものの内容は、歯科
医等にとっての仕事の開始時、開始後一定時間経過後、
昼休み前、午後の開始後、就業前等（生活情況の一変
形）で最適なものがあるだけでなく、これらのいわば大
きなゆらぎの中でも小さなゆらぎを持たせたが好ましい
であろう。また、同じ順で一定の曲を使用するよりも、
曲の順をも変化させた方が好ましいであろう。

【００４９】ダンスパーティの照明、照度や色調の変化
等も同じである。これらの場合も、多数の歯科医、歯科
衛生技師からの回答をもとに、適切な、あるいは普遍
的、一般的なゆらぎを統計的にもとめ、バックグラウン
ドミュージック機器の販売にあたり、これを推奨し、機
器メーカーの売上増加はもとより、歯科医、患者等が快
適な音響環境を得られることとなる。

【００５０】（２）学校の授業においては、生徒、特に
小学校の児童は授業始めは緊張しているが、字間の経過
と共にどうしてもだらけてくるものである。また、室温
を常に一定としておくのはあまり好ましいものではな
い。そこで、緊張感を可能な限り持続させること、授業
内容に応じてのゆらぎを与えることが考えられる。

【００５１】具体的には、冷房を例にとるならば、授業
開始時には歩いて通学してきたり、運動場で動いていた
ため汗をかいている状態であり、冷房は少し強めにし、
しかる後普通にし、授業終了前にはまた室外へ出て外気
にれらされることとなるため、体をならすべく暖かめに
する。更に、これらを反映させたうえで、授業中の普通
の状態でも多少ゆらぎを持たせることにより、覚醒感、
緊張感を持続させる等である。なお、この場合にも、季
節や時刻はもとより、体育の時間、立ったままの理科の
実験等、当該若しくは前後の授業内容（生活情況の一変
形）もあらかじめ制御装置に入力されておき、快適かつ
効率的な授業とされるのは勿論である。

【００５２】そして、これらの場合にも、各種の値の決
定において統計的に最適な値が採用されるのは勿論であ
る。更に、この場合には、被調査者の各種性質、年令等
がほぼ一定範囲であり、試験の得点という明確な効果判
定手段もあるため、データも正確となり、効果は大きい
であろう。 （３）病院における入院患者に以上の技術を採用しても
よい。この場合、特に寝たきりの人には、覚醒感を持た
せる他いわば楽しみのため温度のみならずバックグラウ
ンドミュージックを流したり、室内照明も種々考慮され
たりされている。

【００５３】そして、空調を例にとるならば、寝たきり
患者で、風呂に入れてもらったり体をふいてもらったり
する日の当該時刻前には室温を高めにして汗をかかせる
等の工夫がされてもよい。また、通常の入院状態での睡
眠時、目をさましているとき等の応じての最適なゆらぎ
の内容も、実験、治療効果の確認等をもとに定められ
る。ただし、個々のケースでは適宜、適切な運用がなさ
れるようにするのは勿論である。

【００５４】以上、本発明を３つの実施例を中心に説明
してきたが、本発明は何も上記実施例に限定されないの
は勿論である。すなわち、以下のようにしてもよい。 （１）実施等の都合で、本発明の一の必要不可欠な事項
（構成要件、構成要素、ステップ）を二つにしたり、逆
に二つの事項を一のものとしたり、適宜これらを組み合
わせている。

【００５５】（２）空調環境においては、湿度をも考慮
するようにする。 （３）美術館における最適な照明は、観鑑対象の美術の
内容によっても異なる。このため、日本画、洋画、抽象
画、書等展示品の種類毎に鑑賞者や芸術家からアンケー
トをとり、展示品の種類に応じたものとする。ただし、
個々のケースではこの限りでないのは勿論である。

【００５６】高級料亭のバックグラウンドミュージック
等においても、顧客の年令、食事の用途により異なる。
このため、これら毎にデータをとって、最適なものを選
ぶようにしている。 （４）居住者が特に固有の環境を選択したければ、それ
を優先するようにしている。

【００５７】（５）頭寒足温設備を有する高級な貸自習
室等における部屋の空調や電気スリッパ等を採用しての
脚部の暖房に統計的データに基づくすいみんやゆらぎを
採用している。 （６）各家庭における勉強時の脚部の暖熱に、本発明の
ゆらぎを採用する。なお、この場合のゆらぎの内容は、
空調機器、電気スリッパのメーカー等の受験生を対象と
したあらかじめの実験データが採用されているのは勿論
である。

【００５８】

【発明の効果】以上説明してきたように、本発明は生活
情況に応じた温熱環境評価を可能にし、さらにこれを用
いて調査、類推及び実験等を行った居間の温熱環境評価
により各生活情況毎に最適な温熱環境を創出することを
可能にし、不快感を伴う誤動作を抑える。

【００５９】さらに、きめこまやかな制御を行うことで
快適性を保ちながらエネルギー資源を節約できる。ま
た、ゆらぎを採用することにより、覚醒感の維持、緊張
の持続を図れ、居住環境もより快適となり作業効率も増
加する。更には、体調にもよいものとなる。

【００６０】また、照明や音響についても、温熱環境と
同様な評価やゆらぎを与えることが可能となり、より快
適な居住環境の、より効率的な作業等がえられる。

【図面の簡単な説明】

【図１】従来例の空気調和装置の概略構成図である。

【図２】本発明に係る生活シーン別温熱環境の評価方法
を用いて実証された生活シーン毎のＰＭＶに対する評価
値の関係を示す図である。

【図３】本発明に係る生活シーン別温熱環境の評価を行
う生活シーン別温熱環境評価装置の一実施例の概略構成
図である。

【図４】上記実施例での生活シーン別温熱環境評価装置
の動作流れ図である。

【図５】生活シーンの住み心地の因子及び生活シーン別
温熱環境評価時の質問項目の例を示した表である。

【図６】上記実施例において被調査者の回答した値を記
憶する場合のデータ構造を示す図である。

【図７】上記実施例において評価式作成時に市場調査し
た結果である各種統計量を記憶している記憶部のデータ
構造を示す図である。

【図８】本発明に係る生活シーン別温熱環境制御を実施
する空気調和装置の一実施例の概略構成図である。

【図９】上記実施例における人情報等を検出する際の動
作流れ図である。

【図１０】上記実施例におけるデータの流れを示す図で
ある。

【図１１】上記実施例の空気調和装置を冷房運転し、生
活シーンによってゆらぎモードが選択された場合の制御
の手順を示す流れ図である。

【図１２】上記実施例におけるゆらぎのモードの説明図
である。

【図１３】各生活シーンにおける行為を示した表であ
る。

【図１４】上記実施例の生活シーンの推定方法のアルゴ
リズムである。

【図１５】上記実施例の空気調和装置を冷房運転したと
きの制御の流れを示す図である。

【図１６】上記実施例の空気調和装置を冷房運転し、生
活シーン信号が「団らん」だった場合の制御の流れ（様
子）を示す図である。

【図１７】上記実施例の空気調和装置を冷房運転し、生
活シーン信号が「趣味・学び」だった場合の制御の流れ
（様子）を示す図である。

【図１８】上記実施例の空気調和装置を冷房運転し、生
活シーン信号が「ホームパーティ」だった場合の制御の
流れ（様子）を示す図である。

【図１９】上記実施例の空気調和装置を冷房運転し、生
活シーン信号が上記何れでもなかった場合の制御の流れ
（様子）を示す図である。

【図２０】上記実施例の空気調和装置を冷房運転し、在
室者から制御温度変更の入力があった場合の制御の様子
を示す図である。

【図２１】上記実施例の空気調和装置を冷房運転し、ゆ
らぎ（室温変動）モードで運転中、在室者から制御温度
変更の入力があった場合の制御の様子を示す図である。

【図２２】上記実施例の空気調和装置を運転した場合の
作用を説明するための一例の図である。

【符号の説明】

１ 質問提示部 ２ 回答入力部 ３ 回答値評価点換算部 ５ 質問項目記憶部 ６ 統計データ記憶部 ７ 統計換算データ記憶部 １１ センサー １２ 人検出部 １３ 環境検出部 １４ 生活シーン決定部 １５ 環境演算部 １６ 温度制御方法決定部 １７ ゆらぎ制御部 １８ 空調制御部 １９ 空気調和機

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 児玉 久 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 各生活情況における生活環境についての
   各種心理評価を行う対象となる項目を被調査者に質問す
   る質問ステップと、 被調査者が上記質問に対して回答する回答ステップと、 各質問項目毎の回答情況、平均点、標準偏差をもとめる
   等の集計的計算、統計的計算等の作業を行う初期計算ス
   テップと、 前記初期計算ステップの結果を評価値に換算する際に使
   用する質問項目に関連有る因子得点、因子負荷量、各生
   活情況毎の各項目に対する重み等のデータを別途の実験
   等でもとめて保持する統計データ記憶ステップと、 前記回答ステップにて得られた回答そのもの、前記初期
   計算ステップの結果を前記統計データ記憶ステップにて
   記憶しているデータを使用して各生活情況の各項目毎に
   評価を求める回答値評価換算ステップと、 前記回答値評価換算ステップにて換算された評価値を出
   力する評価値出力ステップと、 前記評価値出力ステップにて出力された評価値をもとに
   各生活情況別にその環境を制御する統計処理型制御ステ
   ップとを有していることを特徴とする生活情況別心理評
   価方法。
2. 【請求項２】 前記質問ステップは、温熱環境若しくは
   光環境の少なくも一方についての項目を質問する温熱光
   質問小ステップを有し、 前記統計処理型制御ステップは、質問した温熱光環境に
   ついての項目に関する制御を行う統計処理型温熱光制御
   小ステップを有していることを特徴とする請求項１記載
   の生活情況別心理評価方法。
3. 【請求項３】 住環境制御対象領域内の人に関する諸情
   報を求める人情報検出ステップと、 住環境の制御対象領域内の外部若しくは内部の少なくも
   一方の環境条件についての情報を求める環境情報検出ス
   テップと、 上記人に関する情報に基づいて在内者の行動があらかじ
   め定められた生活情況のいずれのパターンであるかを決
   定する生活情況決定ステップと、 上記あらかじめ定められた生活情況に応じての住環境条
   件のゆらぎをあらかじめ住環境条件制御手段内に記憶さ
   せておく生活情況別ゆらぎ先行記憶ステップと、 上記住環境条件制御手段が、上記先行記憶した住環境条
   件制御手段内の記憶と前記環境情報検出ステップにて求
   められた情報を使用しつつ制御対象領域内に前記生活情
   況決定ステップにて決定された生活情況に対応する住環
   境条件のゆらぎを生じさせるゆらぎ発生ステップとを有
   していることを特徴とする生活情況別住環境制御方法。
4. 【請求項４】 前記環境情報検出ステップは、温熱環境
   についての情報を求める温熱環境情報検出小ステップを
   有し、 前記生活情況決定ステップは、在内者の行動パターンと
   して温熱に関係するいずれの生活情況であるかを決定す
   る温熱生活情況決定小ステップを有し、 前記生活情況別ゆらぎ先行記憶ステップは、温熱に関す
   るゆらぎを記憶させておく生活情況別温熱ゆらぎ先行記
   憶小ステップを有し、 前記ゆらぎ発生ステップは、温熱についてのゆらぎを発
   生させる温熱ゆらぎ発生小ステップを有していることを
   特徴とする請求項３記載の生活情況別住環境制御方法。
5. 【請求項５】 前記生活シーン決定ステップは、複数の
   在室者がある値以上の活動量で椅座・床座の姿勢で一定
   時間以上滞在していれば、「団らん」の信号を出力す
   る、単一の人がある値以下の活動量で椅座または床座で
   一定時間以上滞在していれば、「趣味・学び」の信号を
   出力する、複数の人が立位や座位を繰り返し位置や姿勢
   を変更する回数がある値を超えて活動量が一定以上であ
   れば「ホームパーティ」の信号を出力するの少なくも一
   を行う温熱詳細決定小ステップを有し、 前記生活情況別ゆらぎ先行記憶ステップは、上記住環境
   条件制御手段に、「団らん」の出力がなされたときに
   は、中立温感が得られる温度よりも送風量を劣る制御を
   行い、「趣味・学び」が出力されたときには出力された
   中立温感が得られる温度より一定値低い温度とし併せて
   対応するゆらぎ制御を行い、「ホームパーティ」が出力
   されたときには、中立温感が得られる温度より一定値高
   い温度として、併せて所定のゆらぎ制御を行うこと記憶
   させる温熱詳細記憶小ステップを有していることを特徴
   とする生活情況別住環境制御方法。