WO2021065076A1 - Apparatus control method and information processing device - Google Patents
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- G06F13/00—Interconnection of, or transfer of information or other signals between, memories, input/output devices or central processing units
Definitions
- the purpose of this disclosure is to realize cooperation between the devices in the system even when the water-related devices are included in the system.
- the processor 11 determines whether or not the second condition is satisfied (S103). Here, if the second condition is satisfied (Yes in S103), the process proceeds to step S104 and step S105, and if the second condition is not satisfied (No in S103), steps S104 and S105 are skipped and the process ends. ..
- the second signal 52 can be determined more appropriately based on the time when water or hot water is used. For example, when the condition that the usage time of water or hot water is within a certain time range on weekdays is not met, if the cooking start signal is not determined as the second signal, unnecessary operations are performed on the cooking equipment. You can reduce that.
- a more appropriate second signal 52 can be determined based on the mean value and the dispersion value of water or hot water in the past time. For example, if the second signal is not determined when the usage time is not included in the time interval based on the mean value and the variance value, it is possible to suppress the control of the second device 40 by other than the user's daily routine. it can.
- the user 990A and the user 990B may be different or the same.
- the data center operating company 1100 operates and manages the data center 903 (cloud server 1110).
- the service provider 1200 also manages the OS 902 and the application 901.
- the service provider 1200 provides the service 904 by using the OS 902 and the application 901 managed by the service provider 1200.
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Abstract
An apparatus control method carried out by a system equipped with a processor (11) and a memory (12), wherein the processor (11): (a) acquires a first signal (51) that changes in accordance with the use condition of cold water or hot water in a first apparatus (20) installed in a first space (100) (S101); (b) determines, on the basis of the acquired first signal (51), a second signal (52) for controlling a second apparatus (40) installed in a second space (200) (S104); and (c) outputs the determined second signal (52) (S105).
Description
本開示は、機器の制御方法及び情報処理装置に関する。
This disclosure relates to a device control method and an information processing device.
従来、複数の機器を連携して制御する方法が提案されている（例えば特許文献１参照）。
Conventionally, a method of controlling a plurality of devices in cooperation with each other has been proposed (see, for example, Patent Document 1).
しかしながら、上記特許文献１では、機器間の連携の更なる改善が必要とされる。
However, in the above-mentioned Patent Document 1, further improvement of cooperation between devices is required.
そこで、本開示は、効果的な機器間の連携を実現することができる機器の制御方法及び情報処理装置を提供する。
Therefore, the present disclosure provides a device control method and an information processing device capable of realizing effective cooperation between devices.
本開示の一態様に係る制御方法は、プロセッサとメモリとを備えるシステムによる機器の制御方法であって、前記プロセッサは、（ａ）第１空間に設置された第１機器における水又は湯の使用状況に応じて変化する第１信号を取得し、（ｂ）取得された前記第１信号に基づいて、第２空間に設置された第２機器を制御するための第２信号を決定し、（ｃ）決定された前記第２信号を出力する。
The control method according to one aspect of the present disclosure is a method of controlling a device by a system including a processor and a memory, wherein the processor is (a) the use of water or hot water in the first device installed in the first space. A first signal that changes according to the situation is acquired, and (b) a second signal for controlling a second device installed in the second space is determined based on the acquired first signal, and (b) c) Output the determined second signal.
なお、これらの包括的又は具体的な態様は、システム、装置、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータ読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、装置、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
It should be noted that these comprehensive or specific aspects may be realized by a recording medium such as a system, an apparatus, an integrated circuit, a computer program or a computer-readable CD-ROM, and the system, the apparatus, the integrated circuit, the computer program. And any combination of recording media may be realized.
上記態様によれば、効果的な機器間の連携を実現することができる。
According to the above aspect, effective cooperation between devices can be realized.
（本開示の基礎となった知見）
本発明者らは、以下の問題が生じることを見出した。すなわち、特許文献１では、従来技術として、照明スイッチとトースタとの連携が開示されている。しかしながら、住空間にはその他にも多くの機器が存在し、それらの機器間の連携が望まれている。例えば、水回り機器を含む複数の機器が動作する状況において、従来技術では機器間の効率的な連携を実現できない。 (Knowledge on which this disclosure was based)
The present inventors have found that the following problems occur. That is,Patent Document 1 discloses the cooperation between the lighting switch and the toaster as a prior art. However, there are many other devices in the living space, and cooperation between these devices is desired. For example, in a situation where a plurality of devices including a water supply device are operated, efficient cooperation between the devices cannot be realized by the conventional technology.
本発明者らは、以下の問題が生じることを見出した。すなわち、特許文献１では、従来技術として、照明スイッチとトースタとの連携が開示されている。しかしながら、住空間にはその他にも多くの機器が存在し、それらの機器間の連携が望まれている。例えば、水回り機器を含む複数の機器が動作する状況において、従来技術では機器間の効率的な連携を実現できない。 (Knowledge on which this disclosure was based)
The present inventors have found that the following problems occur. That is,
そこで本開示は、水回り機器がシステムに含まれる場合であってもシステム内の機器間の連携を実現することを目的とする。
Therefore, the purpose of this disclosure is to realize cooperation between the devices in the system even when the water-related devices are included in the system.
以下、実施の形態について、図面を参照しながら説明する。
Hereinafter, embodiments will be described with reference to the drawings.
なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的又は具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、請求の範囲を限定する主旨ではない。
Note that all of the embodiments described below show comprehensive or specific examples. The numerical values, shapes, materials, components, arrangement positions and connection forms of the components, steps, the order of steps, etc. shown in the following embodiments are examples, and are not intended to limit the scope of claims.
また、各図は、必ずしも厳密に図示したものではない。各図において、実質的に同一の構成については同一の符号を付し、重複する説明は省略又は簡略化する。
Also, each figure is not necessarily exactly illustrated. In each figure, substantially the same configurations are designated by the same reference numerals, and duplicate description will be omitted or simplified.
（実施の形態１）
まず、実施の形態１について説明する。 (Embodiment 1)
First, the first embodiment will be described.
まず、実施の形態１について説明する。 (Embodiment 1)
First, the first embodiment will be described.
［システム構成］
図１は、実施の形態１に係るシステムの構成を示すブロック図である。図１に示すように、本システムには、情報処理装置１０と、第１機器２０と、センサ３０と、第２機器４０と、が含まれる。 [System configuration]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a system according to the first embodiment. As shown in FIG. 1, the system includes aninformation processing device 10, a first device 20, a sensor 30, and a second device 40.
図１は、実施の形態１に係るシステムの構成を示すブロック図である。図１に示すように、本システムには、情報処理装置１０と、第１機器２０と、センサ３０と、第２機器４０と、が含まれる。 [System configuration]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a system according to the first embodiment. As shown in FIG. 1, the system includes an
情報処理装置１０は、センサ３０及び第２機器４０と通信可能に接続されている。なお、情報処理装置１０は、インターネット等の通信ネットワークを介して提供される情報処理サーバ（例えばクラウドサーバ）であってもよい。
The information processing device 10 is communicably connected to the sensor 30 and the second device 40. The information processing device 10 may be an information processing server (for example, a cloud server) provided via a communication network such as the Internet.
情報処理装置１０は、図１に示すように、プロセッサ１１と、メモリ１２と、通信部１３と、を備える。
As shown in FIG. 1, the information processing device 10 includes a processor 11, a memory 12, and a communication unit 13.
プロセッサ１１は、通信部１３を介して、第１機器２０における水又は湯の使用状況に応じて変化する第１信号５１を取得する。さらに、プロセッサ１１は、取得された第１信号５１に基づいて、第２機器４０を制御するための第２信号５２を決定する。そして、プロセッサ１１は、決定された第２信号５２を出力する。これらの処理の詳細については、図３を用いて後述する。
The processor 11 acquires the first signal 51 that changes according to the usage status of water or hot water in the first device 20 via the communication unit 13. Further, the processor 11 determines the second signal 52 for controlling the second device 40 based on the acquired first signal 51. Then, the processor 11 outputs the determined second signal 52. Details of these processes will be described later with reference to FIG.
第１機器２０は、第１空間１００（例えば、洗面所、脱衣所又はバスルーム等）に設置される。第１機器２０は、電気機器に限定されず、例えば給湯器、シャワーヘッド又は蛇口等であってもよく、これらに限定されない。
The first device 20 is installed in the first space 100 (for example, a washroom, a dressing room, a bathroom, etc.). The first device 20 is not limited to electrical devices, and may be, for example, a water heater, a shower head, a faucet, or the like, and is not limited thereto.
センサ３０は、第１機器２０において水又は湯が使用された際に、その使用状況に応じて変化する第１信号５１を出力する。センサ３０は、水又は湯の使用開始及び／又は使用終了のみをセンシングしてもよいし、使用中もセンシングしてもよい。
When water or hot water is used in the first device 20, the sensor 30 outputs a first signal 51 that changes according to the usage status. The sensor 30 may sense only the start and / or end of use of water or hot water, or may sense during use.
センサ３０としては、例えば流量計、流速計、圧力計又はこれらの任意の組み合わせを用いることができる。この場合、第１信号５１は、流量、流速、圧力又は使用時間の少なくとも１つを示すことができる。センサ３０に含まれるセンサの数は、特に限定されない。
As the sensor 30, for example, a flow meter, a current meter, a pressure meter, or any combination thereof can be used. In this case, the first signal 51 can indicate at least one of flow rate, flow velocity, pressure or usage time. The number of sensors included in the sensor 30 is not particularly limited.
図２は、実施の形態１における第１信号５１の一例を示す。図２では、センサ３０が流量計である場合にセンサ３０から出力される第１信号５１が例示されている。
FIG. 2 shows an example of the first signal 51 in the first embodiment. FIG. 2 illustrates a first signal 51 output from the sensor 30 when the sensor 30 is a flow meter.
図２において、第１信号５１は、一定間隔で周期的に検出された流量の時系列を含む。一定間隔としては、例えば、０．１秒、１秒、１０秒又は６０秒等を用いることができるが、これに限定されない。
In FIG. 2, the first signal 51 includes a time series of flow rates detected periodically at regular intervals. As the constant interval, for example, 0.1 second, 1 second, 10 seconds, 60 seconds, or the like can be used, but the fixed interval is not limited to this.
なお、図２における第１信号５１は例示であり、これに限定されない。例えば、第１信号５１は、流量の時系列を含む必要はなく、個々の時刻における流量の情報を含んでもよい。つまり、センサ３０は、流量が検出されるたびに当該流量の情報を含む第１信号５１を出力してもよい。また、センサ３０がタイマー機能を有する場合は、第１信号５１に、流量が検出された時刻の情報が含まれてもよい。
Note that the first signal 51 in FIG. 2 is an example and is not limited thereto. For example, the first signal 51 does not have to include a time series of flow rates, but may include information on flow rates at individual times. That is, the sensor 30 may output the first signal 51 including the information on the flow rate each time the flow rate is detected. Further, when the sensor 30 has a timer function, the first signal 51 may include information on the time when the flow rate is detected.
なお、センサ３０は、カメラ、マイク、気温計や照度計などの各種センサ又はこれらの任意の組み合わせを含んでもよい。また、センサ３０は、第１機器２０に直接取り付けられていてもよく、第１機器２０が設置された第１空間１００の壁又は天井などの第１機器２０から離れた場所に取り付けられていてもよい。
The sensor 30 may include various sensors such as a camera, a microphone, a thermometer and an illuminance meter, or any combination thereof. Further, the sensor 30 may be directly attached to the first device 20, or is attached to a place away from the first device 20 such as a wall or ceiling of the first space 100 in which the first device 20 is installed. May be good.
なお、センサ３０は、得られた情報をそのまま出力してもよいし、得られた情報を処理した結果を出力してもよい。例えば、カメラによって撮影されたユーザの画像又はマイクロフォンによって収録されたユーザの声などからユーザを識別する処理が行われれば、操作しているユーザが誰なのかを取得することができる。
Note that the sensor 30 may output the obtained information as it is, or may output the result of processing the obtained information. For example, if a process of identifying a user is performed from a user's image taken by a camera or a user's voice recorded by a microphone, it is possible to acquire who is the operating user.
第２機器４０は、第２空間２００に設置され、第２信号５２に基づいて制御される。第２空間２００は、例えば第１空間１００と異なる空間である。第２空間２００としては、キッチン、ダイニングルーム、リビングルーム又は寝室等を例示することができる。なお、第２空間２００は、第１空間１００と異なる空間に限定されない。例えば、第２空間２００は、第１空間１００と同一の空間であってもよい。また例えば、第２空間２００の一部又は全部は、第１空間１００に含まれてもよい。
The second device 40 is installed in the second space 200 and is controlled based on the second signal 52. The second space 200 is, for example, a space different from the first space 100. Examples of the second space 200 include a kitchen, a dining room, a living room, a bedroom, and the like. The second space 200 is not limited to a space different from the first space 100. For example, the second space 200 may be the same space as the first space 100. Further, for example, a part or all of the second space 200 may be included in the first space 100.
第２機器４０としては、例えば第１機器２０へ水又は湯を供給しない機器を用いることができる。より具体的には、第２機器４０としては、調理機器を用いることができるが、これに限定されない。
As the second device 40, for example, a device that does not supply water or hot water to the first device 20 can be used. More specifically, as the second device 40, a cooking device can be used, but the second device 40 is not limited to this.
調理機器とは、調理に用いられる機器である。調理機器としては、例えば電子レンジ、オーブン、トースタ、コーヒーメーカ、又はこれらの任意の組み合わせを用いることができるが、これに限定されない。
Cooking equipment is equipment used for cooking. As the cooking equipment, for example, a microwave oven, an oven, a toaster, a coffee maker, or any combination thereof can be used, but is not limited thereto.
［機器の制御方法］
以上のように構成されたシステムにおける機器の制御方法について図３を参照しながら説明する。図３は、実施の形態１に係る機器の制御方法を示すフローチャートである。 [Device control method]
The control method of the device in the system configured as described above will be described with reference to FIG. FIG. 3 is a flowchart showing a control method of the device according to the first embodiment.
以上のように構成されたシステムにおける機器の制御方法について図３を参照しながら説明する。図３は、実施の形態１に係る機器の制御方法を示すフローチャートである。 [Device control method]
The control method of the device in the system configured as described above will be described with reference to FIG. FIG. 3 is a flowchart showing a control method of the device according to the first embodiment.
まず、情報処理装置１０のプロセッサ１１は、第１信号５１を取得する（Ｓ１０１）。例えば、プロセッサ１１は、通信部１３を介して、センサ３０から第１信号５１を受信する。
First, the processor 11 of the information processing device 10 acquires the first signal 51 (S101). For example, the processor 11 receives the first signal 51 from the sensor 30 via the communication unit 13.
続いて、プロセッサ１１は、第１信号５１に基づいて第１条件が満たされるか否かを判定する（Ｓ１０２）。ここで、第１条件が満たされる場合（Ｓ１０２のＹｅｓ）、ステップＳ１０３に進み、第１条件が満たされない場合（Ｓ１０２のＮｏ）、ステップＳ１０１に戻る。
Subsequently, the processor 11 determines whether or not the first condition is satisfied based on the first signal 51 (S102). Here, if the first condition is satisfied (Yes in S102), the process proceeds to step S103, and if the first condition is not satisfied (No in S102), the process returns to step S101.
第１条件の一例としては、ユーザが第１機器２０を所定時間以上連続して使用していることを用いることができる。このとき、所定時間としては、あらかじめメモリ１２に記憶された時間を用いることができる。また、所定時間として、外部サーバ（図示せず）から取得された時間が用いられてもよい。また、所定時間として、第１機器２０における水又は湯の過去の使用履歴から算出された平均連続使用時間が用いられてもよい。また、第１条件として、ユーザが第１機器２０を使用したことが用いられてもよい。
As an example of the first condition, it can be used that the user has been using the first device 20 continuously for a predetermined time or longer. At this time, as the predetermined time, the time stored in the memory 12 in advance can be used. Further, as the predetermined time, the time acquired from an external server (not shown) may be used. Further, as the predetermined time, the average continuous use time calculated from the past use history of water or hot water in the first device 20 may be used. Further, as the first condition, it may be used that the user has used the first device 20.
第１条件の変形例として、第１信号５１に基づく第１機器２０の連続使用時間が所定範囲に含まれていることが用いられてもよい。このとき、所定範囲は、例えば、第１機器２０における水又は湯の過去の使用履歴から算出された平均連続使用時間に基づいて決定することができる。例えば、所定範囲として、平均連続使用時間の±２０％の範囲が用いられてもよい。なお、±２０％は例示であり、これに限定されない。
As a modification of the first condition, it may be used that the continuous use time of the first device 20 based on the first signal 51 is included in the predetermined range. At this time, the predetermined range can be determined, for example, based on the average continuous use time calculated from the past use history of water or hot water in the first device 20. For example, as a predetermined range, a range of ± 20% of the average continuous use time may be used. Note that ± 20% is an example and is not limited thereto.
第１条件の変形例として、第１信号５１に基づく第１機器２０における水又は湯の使用時刻が所定時間区間に含まれることが用いられてもよい。また、第１条件の変形例として、第１信号５１に基づく第１機器２０における水又は湯の使用日が平日又は休日であることが用いられてもよい。第１機器２０における水又は湯の使用時刻とは、第１信号５１から得られる、第１機器２０において水又は湯が使用されていた時刻である。第１機器２０における水又は湯の使用時刻としては、例えば、第１機器２０における水又は湯の使用開始時刻及び／又は使用終了時刻を用いることができる。
As a modification of the first condition, it may be used that the time of use of water or hot water in the first device 20 based on the first signal 51 is included in the predetermined time interval. Further, as a modification of the first condition, it may be used that the day of use of water or hot water in the first device 20 based on the first signal 51 is a weekday or a holiday. The time of use of water or hot water in the first device 20 is the time when water or hot water was used in the first device 20 obtained from the first signal 51. As the use time of water or hot water in the first device 20, for example, the use start time and / or the use end time of water or hot water in the first device 20 can be used.
所定時間区間は、あらかじめメモリ１２に記憶されてもよいし、外部サーバから取得されてもよい。例えば、所定時間区間として、平日の朝の時間帯（６：００～９：００）等を用いることができる。この場合、第１信号５１に基づく第１機器２０における水又は湯の使用時刻が平日の朝の時間帯に含まれるときに第１条件が満たされる。
The predetermined time interval may be stored in the memory 12 in advance, or may be acquired from an external server. For example, a weekday morning time zone (6:00 to 9:00) or the like can be used as the predetermined time section. In this case, the first condition is satisfied when the time of use of water or hot water in the first device 20 based on the first signal 51 is included in the morning time zone on weekdays.
また、所定時間区間は、ユーザによる第１機器２０における水又は湯の過去の使用履歴に基づいて決定されてもよい。具体的には、所定時間区間は、ユーザによる第１機器２０における水又は湯の使用時刻の平均値ｍ及び分散値σ２に基づいて決定されてもよい。
Further, the predetermined time interval may be determined based on the past usage history of water or hot water in the first device 20 by the user. Specifically, the predetermined time interval may be determined based on the average value m and the dispersion value σ 2 of the usage time of water or hot water in the first device 20 by the user.
ここで、第１機器２０における水又は湯の過去の使用時刻の平均値及び分散値に基づいて決定される時間区間について、図４を参照しながら説明する。図４は、実施の形態１における第１機器２０における水又は湯の過去の使用履歴に基づいて定められた時間区間の一例を示す。
Here, the time interval determined based on the average value and the dispersion value of the past usage times of water or hot water in the first apparatus 20 will be described with reference to FIG. FIG. 4 shows an example of a time interval determined based on the past usage history of water or hot water in the first device 20 in the first embodiment.
図４において、横軸は時間を表し、縦軸は日を表す。両矢印は、第１機器２０における水又は湯の使用時間を表す。このような第１機器２０における水又は湯の過去の使用履歴において、使用時刻の平均値ｍ及び分散値σ２が算出される。ここで、平均値ｍ及び分散値σ２に基づいて、例えば、時間区間［ｍ－σ，ｍ＋σ］が決定される。この場合、第１信号５１に基づく第１機器２０における水又は湯の使用時刻ｔが、ｍ－σ≦ｔ≦ｍ＋σを満たす場合に、第１条件が満たされる。なお、時間区間［ｍ－σ，ｍ＋σ］は一例であり、これに限定されない。例えば、標準偏差σに係数α（α＞０）を乗算した値を用いて時間区間［ｍ－ασ，ｍ＋ασ］が決定されてもよい。このとき、係数αは、実験的又は経験的に予め定められればよい。また、使用時刻の平均値ｍ及び分散値σ２の算出では、異常値が母集団から除外されてもよい。また、休日の使用履歴が母集団から除外されてもよい。
In FIG. 4, the horizontal axis represents time and the vertical axis represents day. The double-headed arrow indicates the usage time of water or hot water in the first device 20. In the past usage history of water or hot water in the first device 20, the average value m and the dispersion value σ 2 of the usage time are calculated. Here, for example, the time interval [m−σ, m + σ] is determined based on the mean value m and the variance value σ 2. In this case, the first condition is satisfied when the usage time t of water or hot water in the first device 20 based on the first signal 51 satisfies m−σ ≦ t ≦ m + σ. The time interval [m-σ, m + σ] is an example and is not limited to this. For example, the time interval [m−ασ, m + ασ] may be determined using a value obtained by multiplying the standard deviation σ by the coefficient α (α> 0). At this time, the coefficient α may be predetermined experimentally or empirically. Further, in the calculation of the mean value m and the variance value σ 2 at the time of use, the abnormal value may be excluded from the population. Also, holiday usage history may be excluded from the population.
このような第１条件が満たされる場合（Ｓ１０２のＹｅｓ）、プロセッサ１１は、第２条件が満たされるか否かを判定する（Ｓ１０３）。ここで、第２条件が満たされる場合（Ｓ１０３のＹｅｓ）、ステップＳ１０４及びステップＳ１０５に進み、第２条件が満たされない場合（Ｓ１０３のＮｏ）、ステップＳ１０４及びステップＳ１０５をスキップして処理を終了する。
When such a first condition is satisfied (Yes in S102), the processor 11 determines whether or not the second condition is satisfied (S103). Here, if the second condition is satisfied (Yes in S103), the process proceeds to step S104 and step S105, and if the second condition is not satisfied (No in S103), steps S104 and S105 are skipped and the process ends. ..
第２条件の一例としては、第２機器４０が調理機器である場合には、調理機器で用いられる素材の在庫があることを用いることができる。素材とは、食品の材料、飲料の材料、調味料又はこれらの任意の組み合わせである。食品及び飲料の材料には、例えばパン、米、コーヒー豆及び茶葉等が含まれ得る。調味料には、例えば塩、砂糖及びバター等が含まれ得る。素材の在庫があると判定された場合に、第２条件が満たされる。素材の在庫があるか否かの判定は、通販もしくは家計簿の情報、又は、キッチン等に配置されたセンサ（図示せず）の出力信号等に基づいて行われればよい。また、当該判定は、データサーバ（図示せず）又はメモリ１２から取得される情報に基づいて行われてもよい。
As an example of the second condition, when the second device 40 is a cooking device, it can be used that the material used in the cooking device is in stock. Ingredients are food ingredients, beverage ingredients, seasonings or any combination thereof. Ingredients for foods and beverages may include, for example, bread, rice, coffee beans and tea leaves. Seasonings may include, for example, salt, sugar and butter. The second condition is satisfied when it is determined that the material is in stock. Whether or not the material is in stock may be determined based on the information in the mail order or household account book, or the output signal of a sensor (not shown) arranged in the kitchen or the like. Further, the determination may be made based on the information acquired from the data server (not shown) or the memory 12.
更に、第２条件として、素材の賞味期限に基づく条件が用いられてもよい。例えば、第２条件として、今日又は明日などの予め定められた短い期間内に素材の賞味期限がくることが用いられてもよい。これにより、賞味期限までに素材を消費しきれない可能性を低減することができる。また例えば、第２条件として、素材の在庫量が家族のメンバーに対応する所定量よりも多いことが用いられてもよい。この場合、素材の在庫量が所定量よりも多い場合に、第２条件が満たされる。家族のメンバーに対応する量は、過去のデータから学習してもよい。また、学習結果に基づいて、賞味期限に関する期間が決定されてもよい。また、賞味期限の代わりに消費期限を第２条件の判定に用いてもよい。
Further, as the second condition, a condition based on the expiration date of the material may be used. For example, as a second condition, it may be used that the expiration date of the material comes within a predetermined short period such as today or tomorrow. This makes it possible to reduce the possibility that the material cannot be consumed by the expiration date. Further, for example, as a second condition, it may be used that the inventory amount of the material is larger than the predetermined amount corresponding to the members of the family. In this case, the second condition is satisfied when the inventory amount of the material is larger than the predetermined amount. The amount corresponding to family members may be learned from historical data. In addition, the period regarding the expiration date may be determined based on the learning result. Further, the expiration date may be used for the determination of the second condition instead of the expiration date.
このような第２条件が満たされる場合（Ｓ１０３のＹｅｓ）、プロセッサ１１は、第２機器４０を制御するための第２信号５２を決定する（Ｓ１０４）。そして、プロセッサ１１は、決定された第２信号５２を出力する（Ｓ１０５）。これにより、第２機器４０は、情報処理装置１０から出力された第２信号５２に基づいて制御される。
When such a second condition is satisfied (Yes in S103), the processor 11 determines the second signal 52 for controlling the second device 40 (S104). Then, the processor 11 outputs the determined second signal 52 (S105). As a result, the second device 40 is controlled based on the second signal 52 output from the information processing device 10.
第２信号５２は、例えば第２機器４０に対する制御命令を含む。例えば、第２機器４０が調理機器である場合、第２信号５２は、調理機器に対する調理開始命令を含んでもよい。また、例えば第２機器４０が予熱機能を有する調理機器（例えばオーブン等）である場合、第２信号５２は、調理機器に対する予熱開始命令を含んでもよい。
The second signal 52 includes, for example, a control command for the second device 40. For example, when the second device 40 is a cooking device, the second signal 52 may include a cooking start command to the cooking device. Further, for example, when the second device 40 is a cooking device having a preheating function (for example, an oven or the like), the second signal 52 may include a preheating start command for the cooking device.
なお、図３において、第１条件の判定（Ｓ１０２）及び第２条件の判定（Ｓ１０３）は、オプションであり、必ずしも行われなくてもよい。つまり、ステップＳ１０２及びステップＳ１０３はスキップされてもよい。
Note that in FIG. 3, the determination of the first condition (S102) and the determination of the second condition (S103) are optional and do not necessarily have to be performed. That is, step S102 and step S103 may be skipped.
［効果等］
以上のように、本実施の形態に係る第２機器４０の制御方法は、プロセッサ１１とメモリ１２とを備えるシステムによる第２機器４０の制御方法であって、プロセッサ１１は、（ａ）第１空間１００に設置された第１機器２０における水又は湯の使用状況に応じて変化する第１信号５１を取得し、（ｂ）取得された第１信号５１に基づいて、第２空間２００に設置された第２機器４０を制御するための第２信号５２を決定し、（ｃ）決定された第２信号５２を出力する。 [Effects, etc.]
As described above, the control method of thesecond device 40 according to the present embodiment is the control method of the second device 40 by the system including the processor 11 and the memory 12, and the processor 11 is (a) the first. A first signal 51 that changes according to the usage status of water or hot water in the first device 20 installed in the space 100 is acquired, and (b) is installed in the second space 200 based on the acquired first signal 51. The second signal 52 for controlling the second device 40 is determined, and (c) the determined second signal 52 is output.
以上のように、本実施の形態に係る第２機器４０の制御方法は、プロセッサ１１とメモリ１２とを備えるシステムによる第２機器４０の制御方法であって、プロセッサ１１は、（ａ）第１空間１００に設置された第１機器２０における水又は湯の使用状況に応じて変化する第１信号５１を取得し、（ｂ）取得された第１信号５１に基づいて、第２空間２００に設置された第２機器４０を制御するための第２信号５２を決定し、（ｃ）決定された第２信号５２を出力する。 [Effects, etc.]
As described above, the control method of the
また、本実施の形態に係る情報処理装置１０は、プロセッサ１１と、メモリ１２と、を備え、プロセッサ１１は、メモリ１２を用いて、（ａ）第１空間１００に設置された第１機器２０における水又は湯の使用状況に応じて変化する第１信号５１を取得し、（ｂ）取得された第１信号５１に基づいて、第２空間２００に設置された第２機器４０を制御するための第２信号５２を決定し、（ｃ）決定された第２信号５２を出力する。
Further, the information processing apparatus 10 according to the present embodiment includes a processor 11 and a memory 12, and the processor 11 uses the memory 12 to (a) a first device 20 installed in the first space 100. To acquire the first signal 51 that changes according to the usage status of water or hot water in the above, and (b) control the second device 40 installed in the second space 200 based on the acquired first signal 51. The second signal 52 of (c) is determined, and the determined second signal 52 is output.
これによれば、第１機器２０における水又は湯の使用状況に応じて変化する第１信号５１に基づいて第２機器４０を制御することが可能となり、第１機器２０と第２機器４０との連携が可能となる。特に、第１機器２０から使用状況を示す電気信号が得られない場合であっても、水又は湯の使用状況に基づいて機器間の連携を実現することができ、より多くの機器間の連携を効果的に実現することができる。
According to this, it becomes possible to control the second device 40 based on the first signal 51 which changes according to the usage state of water or hot water in the first device 20, and the first device 20 and the second device 40 Can be linked. In particular, even when an electric signal indicating the usage status cannot be obtained from the first device 20, cooperation between devices can be realized based on the usage status of water or hot water, and cooperation between more devices can be realized. Can be effectively realized.
例えば、本実施の形態に係る第２機器４０の制御方法において、第１機器２０は、給湯器、又は、洗面所、脱衣所もしくはバスルームに設置される機器を含んでもよい。
For example, in the control method of the second device 40 according to the present embodiment, the first device 20 may include a water heater or a device installed in a washroom, a dressing room, or a bathroom.
これによれば、給湯器、又は、洗面所、脱衣所もしくはバスルームに設置される機器に対して機器連携を適用することができる。これらの機器は、ユーザが日常的に使用する機器でありながら、電気的な信号を出力できない場合も多く、より効果的な機器間の連携を実現させることができる。
According to this, equipment cooperation can be applied to water heaters or equipment installed in washrooms, dressing rooms or bathrooms. Although these devices are devices that users use on a daily basis, they often cannot output electrical signals, and more effective cooperation between devices can be realized.
例えば、本実施の形態に係る第２機器４０の制御方法において、第１機器２０は、シャワーヘッド又は蛇口を含んでもよい。
For example, in the control method of the second device 40 according to the present embodiment, the first device 20 may include a shower head or a faucet.
これによれば、第１機器２０に、シャワーヘッド又は蛇口を含ませることができる。特に、シャワーヘッド又は蛇口は、多くのユーザに日常的に使用されるため、これらの第１機器２０を第２機器４０と連携させることで、ユーザの日常生活に適した機器間の連携を実現できる。
According to this, the first device 20 can include a shower head or a faucet. In particular, since shower heads or faucets are used daily by many users, by linking these first devices 20 with the second device 40, cooperation between devices suitable for the user's daily life is realized. it can.
例えば、本実施の形態に係る第２機器４０の制御方法において、第１信号５１は、流量、流速、圧力又は使用時間の少なくとも１つを示してもよい。
For example, in the control method of the second device 40 according to the present embodiment, the first signal 51 may indicate at least one of the flow rate, the flow velocity, the pressure, and the usage time.
これによれば、流量、流速、圧力又は使用時間の少なくとも１つを示す信号を第１信号５１として利用することができる。したがって、より容易に第１機器２０における水又は湯の使用状況を得ることができ、より効果的な機器間の連携を実現させることができる。
According to this, a signal indicating at least one of flow rate, flow velocity, pressure or usage time can be used as the first signal 51. Therefore, the usage status of water or hot water in the first device 20 can be obtained more easily, and more effective cooperation between the devices can be realized.
例えば、本実施の形態に係る第２機器４０の制御方法において、第２機器４０は、調理機器を含んでもよい。
For example, in the control method of the second device 40 according to the present embodiment, the second device 40 may include a cooking device.
これによれば、第１機器２０における水又は湯の使用状況に応じて調理機器を制御することができる。例えば、洗面所で水又はお湯の使用が開始された時刻から一定時間後に調理機器が制御されれば、洗面が終わったタイミングで調理を完了させることができる。したがって、ユーザによる調理機器の操作無しに適切なタイミングで調理機器を自動制御することができ、より効果的な機器間の連携を実現させることができる。
According to this, the cooking device can be controlled according to the usage status of water or hot water in the first device 20. For example, if the cooking equipment is controlled after a certain period of time from the time when the use of water or hot water is started in the washroom, the cooking can be completed at the timing when the washbasin is finished. Therefore, the cooking equipment can be automatically controlled at an appropriate timing without the user operating the cooking equipment, and more effective cooperation between the equipment can be realized.
例えば、本実施の形態に係る第２機器４０の制御方法において、第２信号５２は、調理機器に対する予熱開始命令を含んでもよい。
For example, in the control method of the second device 40 according to the present embodiment, the second signal 52 may include a preheating start command for the cooking device.
これによれば、調理機器が予熱機能を有する場合に、予熱機能を有効利用することができる。
According to this, when the cooking equipment has a preheating function, the preheating function can be effectively used.
例えば、本実施の形態に係る第２機器４０の制御方法において、プロセッサ１１は、さらに、（ｆ）調理機器で用いられる素材の在庫があるか否かを判定し、上記（ｃ）において、素材の在庫があると判定された場合に、第２信号５２を出力してもよい。
For example, in the control method of the second device 40 according to the present embodiment, the processor 11 further determines (f) whether or not the material used in the cooking device is in stock, and in the above (c), the material. The second signal 52 may be output when it is determined that the second signal 52 is in stock.
これによれば、素材の在庫があると判定された場合に第２信号５２を出力することができ、不要な調理機器の稼働を低減することができる。
According to this, the second signal 52 can be output when it is determined that the material is in stock, and the operation of unnecessary cooking equipment can be reduced.
例えば、本実施の形態に係る第２機器４０の制御方法において、上記（ｂ）において、第２信号５２は、第１機器２０における水又は湯の使用時刻に基づいて決定されてもよい。
For example, in the control method of the second device 40 according to the present embodiment, in the above (b), the second signal 52 may be determined based on the time of use of water or hot water in the first device 20.
これによれば、水又は湯の使用時刻に基づいて、より適切に第２信号５２を決定することができる。例えば、水又は湯の使用時刻が平日の一定の時間の範囲内であるという条件に当てはまらない場合などに、調理開始信号を第２信号として決定しなければ、調理機器に不要な操作が行われることを減らすことができる。
According to this, the second signal 52 can be determined more appropriately based on the time when water or hot water is used. For example, when the condition that the usage time of water or hot water is within a certain time range on weekdays is not met, if the cooking start signal is not determined as the second signal, unnecessary operations are performed on the cooking equipment. You can reduce that.
例えば、本実施の形態に係る第２機器４０の制御方法において、上記（ｂ）において、第２信号５２は、ユーザによる第１機器２０における水又は湯の過去の使用履歴に基づいて決定されてもよい。
For example, in the control method of the second device 40 according to the present embodiment, in the above (b), the second signal 52 is determined based on the past usage history of water or hot water in the first device 20 by the user. May be good.
これによれば、水又は湯の過去の使用実績に基づいて、より適切な第２信号５２を決定することができる。例えば、ユーザが過去に第１機器２０をどの時間帯に使用し、どれだけの時間継続して使用しているかを利用することで、ユーザの日常のルーティンにあわせて第２機器４０を制御できる。より詳細には、第１機器２０の過去の使用実績から、第１機器２０の使用終了時間を予測し、その予想使用終了時間まで又は予想使用終了時間から所定時間以内に、第２機器４０の処理が完了するように第２信号５２を決定してもよい。
According to this, a more appropriate second signal 52 can be determined based on the past usage record of water or hot water. For example, the second device 40 can be controlled according to the user's daily routine by using which time zone the user has used the first device 20 in the past and how long it has been used continuously. .. More specifically, the use end time of the first device 20 is predicted from the past usage record of the first device 20, and the second device 40 is used up to the expected end time of use or within a predetermined time from the expected end time of use. The second signal 52 may be determined so that the process is completed.
例えば、本実施の形態に係る第２機器４０の制御方法において、上記（ｂ）において、第２信号５２は、過去の所定期間におけるユーザによる第１機器２０における水又は湯の使用時刻の平均値及び分散値に基づいて決定されてもよい。
For example, in the control method of the second device 40 according to the present embodiment, in the above (b), the second signal 52 is the average value of the usage time of water or hot water in the first device 20 by the user in the past predetermined period. And may be determined based on the variance value.
これによれば、水又は湯の過去の時刻の平均値及び分散値に基づいて、より適切な第２信号５２を決定することができる。例えば、使用時刻が平均値及び分散値に基づく時間区間に含まれない場合に第２信号を決定しなければ、ユーザの日常のルーティン以外によって第２機器４０が制御されることを抑制することができる。
According to this, a more appropriate second signal 52 can be determined based on the mean value and the dispersion value of water or hot water in the past time. For example, if the second signal is not determined when the usage time is not included in the time interval based on the mean value and the variance value, it is possible to suppress the control of the second device 40 by other than the user's daily routine. it can.
例えば、本実施の形態に係る第２機器４０の制御方法において、上記（ｃ）において、第２信号５２は、水又は湯が所定時間以上連続して使用された場合に出力され、水又は湯が所定時間以上連続して使用されていない場合には出力されなくてもよい。
For example, in the control method of the second device 40 according to the present embodiment, in the above (c), the second signal 52 is output when water or hot water is continuously used for a predetermined time or longer, and the water or hot water is output. Is not output if it has not been used continuously for a predetermined time or longer.
これによれば、短時間の水又は湯の使用に対して第２信号５２の出力を抑制することができ、想定外のユーザの行動に伴って不要に第２機器４０が制御されることを抑制することができる。
According to this, the output of the second signal 52 can be suppressed with respect to the use of water or hot water for a short time, and the second device 40 is unnecessarily controlled according to an unexpected user action. It can be suppressed.
（実施の形態１の変形例１）
次に、実施の形態１の変形例１について説明する。本変形例では、第２信号５２の決定処理が上記実施の形態１と主として異なる。以下に、本変形例について、上記実施の形態１と異なる点を中心に図５を参照しながら説明する。 (Modification 1 of Embodiment 1)
Next, amodification 1 of the first embodiment will be described. In this modification, the determination process of the second signal 52 is mainly different from that of the first embodiment. Hereinafter, the present modification will be described with reference to FIG. 5, focusing on the differences from the first embodiment.
次に、実施の形態１の変形例１について説明する。本変形例では、第２信号５２の決定処理が上記実施の形態１と主として異なる。以下に、本変形例について、上記実施の形態１と異なる点を中心に図５を参照しながら説明する。 (
Next, a
図５は、実施の形態１の変形例１における第２信号５２の決定処理を示すフローチャートである。具体的には、図５は、図３のステップＳ１０４の詳細を示す。
FIG. 5 is a flowchart showing a determination process of the second signal 52 in the first modification of the first embodiment. Specifically, FIG. 5 shows the details of step S104 of FIG.
図５において、プロセッサ１１は、第２機器４０である調理機器内に素材が準備されているか否かを判定する（Ｓ２０１）。例えば、プロセッサ１１は、第２機器４０から、素材が所定位置に配置されているか否かを示す情報を取得し、取得された情報に基づいて判定を行う。
In FIG. 5, the processor 11 determines whether or not the material is prepared in the cooking device which is the second device 40 (S201). For example, the processor 11 acquires information indicating whether or not the material is arranged at a predetermined position from the second device 40, and makes a determination based on the acquired information.
ここで、調理機器に素材が準備されていないと判定された場合（Ｓ２０１のＮｏ）、プロセッサ１１は、第２信号５２として予熱開始信号を決定する（Ｓ２０３）。つまり、予熱開始命令を含む第２信号５２が決定される。一方、調理機器に素材が準備されていると判定された場合（Ｓ２０１のＹｅｓ）、プロセッサ１１は、第２信号５２として調理開始信号を決定する（Ｓ２０２）。つまり、調理開始命令を含む第２信号５２が決定される。
Here, when it is determined that the material is not prepared in the cooking device (No in S201), the processor 11 determines the preheating start signal as the second signal 52 (S203). That is, the second signal 52 including the preheating start command is determined. On the other hand, when it is determined that the material is prepared in the cooking device (Yes in S201), the processor 11 determines the cooking start signal as the second signal 52 (S202). That is, the second signal 52 including the cooking start command is determined.
以上のように、本変形例に係る第２機器４０の制御方法において、プロセッサ１１は、さらに、（ｅ）調理機器で用いられる素材が調理機器に準備されているか否かを判定し、上記（ｂ）において、素材が準備されていると判定された場合に調理開始命令を含む信号が第２信号として決定され、素材が準備されていないと判定された場合に予熱開始命令を含む信号が第２信号として決定される。
As described above, in the control method of the second device 40 according to the present modification, the processor 11 further determines (e) whether or not the material used in the cooking device is prepared in the cooking device, and the above (e) In b), when it is determined that the material is prepared, the signal including the cooking start command is determined as the second signal, and when it is determined that the material is not prepared, the signal including the preheating start command is the second signal. Determined as 2 signals.
これによれば、調理機器に素材が準備されていない場合に調理が開始されることを防ぐことができ、不適切な第２機器４０の制御を抑制することができる。
According to this, it is possible to prevent the cooking from being started when the ingredients are not prepared in the cooking device, and it is possible to suppress inappropriate control of the second device 40.
また、調理機器に食材が入っていない場合でも予熱を開始することで、最適なタイミングでユーザに調理開始を促すことができる。
Also, by starting preheating even when the cooking equipment does not contain ingredients, it is possible to encourage the user to start cooking at the optimum timing.
（実施の形態１の変形例２）
次に、実施の形態１の変形例２について説明する。本変形例では、第２信号５２の決定処理が上記実施の形態１と主として異なる。以下に、本変形例について、上記実施の形態１と異なる点を中心に図６を参照しながら説明する。なお、図６は、図３のステップＳ１０４の詳細に相当する。 (Modification 2 of Embodiment 1)
Next, amodification 2 of the first embodiment will be described. In this modification, the determination process of the second signal 52 is mainly different from that of the first embodiment. Hereinafter, the present modification will be described with reference to FIG. 6, focusing on the points different from those of the first embodiment. Note that FIG. 6 corresponds to the details of step S104 of FIG.
次に、実施の形態１の変形例２について説明する。本変形例では、第２信号５２の決定処理が上記実施の形態１と主として異なる。以下に、本変形例について、上記実施の形態１と異なる点を中心に図６を参照しながら説明する。なお、図６は、図３のステップＳ１０４の詳細に相当する。 (
Next, a
本変形例では、第２機器４０は、通常調理及び急ぎ調理を選択的に実行することができる調理機器である。急ぎ調理とは、通常調理よりも調理時間が短い調理を意味する。
In this modification, the second device 40 is a cooking device capable of selectively executing normal cooking and rush cooking. Rapid cooking means cooking that takes less time than normal cooking.
図６において、プロセッサ１１は、第１機器２０における水又は湯の使用時刻（ｔ）と第１機器２０における水又は湯の使用時刻の平均値（ｍ）との差分時間が所定時間より大きいか否かを判定する（Ｓ３０１）。第１機器２０における水又は湯の使用時刻（ｔ）及び第１機器２０における水又は湯の使用時刻の平均値（ｍ）は、実施の形態１と同様であるので説明を省略する。所定時間としては、例えば、第１機器２０における水又は湯の使用履歴における使用時刻の標準偏差（σ）を用いることができる。
In FIG. 6, whether the difference time between the water or hot water usage time (t) in the first device 20 and the average value (m) of the water or hot water usage time in the first device 20 is larger than the predetermined time in the processor 11. It is determined whether or not (S301). Since the time of use of water or hot water (t) in the first device 20 and the average value (m) of the time of use of water or hot water in the first device 20 are the same as those in the first embodiment, the description thereof will be omitted. As the predetermined time, for example, the standard deviation (σ) of the usage time in the usage history of water or hot water in the first device 20 can be used.
ここで、差分時間が所定時間よりも大きい場合（Ｓ３０１のＹｅｓ）、第１機器２０における水又は湯の使用時刻が通常に比べて遅れていることが予想されるため、プロセッサ１１は、第２機器４０の調理時間を短縮するために、急ぎ調理の開始命令を含む信号を第２信号５２として決定する（Ｓ３０２）。一方、差分時間が所定時間以下である場合（Ｓ３０１のＮｏ）、プロセッサ１１は、第２機器４０の調理時間を短縮する必要がないので、通常調理の開始命令を含む信号を第２信号５２として決定する（Ｓ３０３）。
Here, when the difference time is larger than the predetermined time (Yes in S301), it is expected that the time of use of water or hot water in the first device 20 is delayed as compared with the normal time, so that the processor 11 is the second. In order to shorten the cooking time of the device 40, a signal including a command to start rush cooking is determined as the second signal 52 (S302). On the other hand, when the difference time is equal to or less than a predetermined time (No in S301), the processor 11 does not need to shorten the cooking time of the second device 40, so that the signal including the normal cooking start command is set as the second signal 52. Determine (S303).
以上のように、本変形例では、第２機器４０の制御方法において、プロセッサ１１は、第１機器２０における水又は湯の使用時刻と第１機器２０における水又は湯の過去の使用時刻の平均値との差分時間が所定時間よりも大きいか否かを判定し、差分時間が所定時間よりも大きい場合に、急ぎ調理の開始命令を含む信号を第２信号として決定し、差分時間が所定時間以下である場合に、通常調理の開始命令を含む信号を第２信号として決定する。
As described above, in the present modification, in the control method of the second device 40, the processor 11 averages the usage time of water or hot water in the first device 20 and the past usage time of water or hot water in the first device 20. It is determined whether or not the difference time from the value is larger than the predetermined time, and when the difference time is larger than the predetermined time, the signal including the rush cooking start command is determined as the second signal, and the difference time is the predetermined time. In the following cases, the signal including the normal cooking start command is determined as the second signal.
これによれば、第１機器２０における水又は湯の使用時刻の遅れに応じて、調理機器の調理時間を制御することができる。したがって、より適切な時刻に調理を完了することができ、より効果的な第２機器４０の制御を実現することができる。
According to this, the cooking time of the cooking device can be controlled according to the delay of the usage time of water or hot water in the first device 20. Therefore, cooking can be completed at a more appropriate time, and more effective control of the second device 40 can be realized.
（実施の形態１の変形例３）
次に、実施の形態１の変形例３について説明する。本変形例では、第２信号５２の決定に機械学習が利用される点が、上記実施の形態１と主として異なる。以下に、本変形例について、上記実施の形態１と異なる点を中心に説明する。 (Modification 3 of Embodiment 1)
Next, amodification 3 of the first embodiment will be described. This modification is mainly different from the first embodiment in that machine learning is used to determine the second signal 52. Hereinafter, the present modification will be described focusing on the differences from the first embodiment.
次に、実施の形態１の変形例３について説明する。本変形例では、第２信号５２の決定に機械学習が利用される点が、上記実施の形態１と主として異なる。以下に、本変形例について、上記実施の形態１と異なる点を中心に説明する。 (
Next, a
本変形例では、ユーザによる第１機器２０における水又は湯の過去の使用時刻の実績値と、ユーザによる第２機器４０の過去の使用時刻の実績値とを教師データとして用いて機械学習された予測モデルを用いて、第２信号５２が決定される。
In this modification, machine learning was performed using the actual value of the past use time of water or hot water in the first device 20 by the user and the actual value of the past use time of the second device 40 by the user as teacher data. The second signal 52 is determined using the prediction model.
機械学習としては、公知の学習アルゴリズムを採用できる。例えば、教師あり学習は、入力とそれに対応する出力との既知のデータセット（教師データと称する）が予め大量に与えられ、それら教師データから入力と出力との相関性を暗示する特徴を識別することで、新たな入力に対する所要の出力を推定するための相関性モデルを学習する手法である。
As machine learning, a known learning algorithm can be adopted. For example, supervised learning is given a large number of known datasets (referred to as supervised data) of an input and its corresponding output in advance, and identifies features that imply a correlation between the input and the output from the supervised data. This is a method of learning a correlation model for estimating the required output for a new input.
例えば、教師あり学習では、プロセッサ１１は、第１信号５１に基づく状態変数Ｓから第２機器４０の使用状況を導く相関性モデルＭと予め用意された教師データＴから識別される相関性特徴との誤差Ｅを計算し、誤差Ｅを縮小するように相関性モデルＭを更新する。相関性モデルＭの更新を繰り返すことによって第１信号５１に対応する第２機器４０の使用を学習する。
For example, in supervised learning, the processor 11 has a correlation model M for deriving the usage status of the second device 40 from the state variable S based on the first signal 51 and a correlation feature identified from the teacher data T prepared in advance. The error E of is calculated, and the correlation model M is updated so as to reduce the error E. By repeating the update of the correlation model M, the use of the second device 40 corresponding to the first signal 51 is learned.
相関性モデルＭは、回帰分析、強化学習、深層学習などで構築することができる。相関性モデルＭの初期値は、例えば、状態変数Ｓと第２機器の使用状況との相関性を単純化して表現したものとして、教師あり学習の開始前に与えられる。教師データＴは、例えば、過去の第１機器２０における水又は湯の使用時刻に対応する第２機器４０の使用状況を記録することで蓄積された経験値（第１機器２０における水又は湯の使用時刻と、第２機器４０の使用状況と、の既知のデータセット）によって構成でき、教師あり学習の開始前に与えられる。ここで、プロセッサ１１は、与えられた大量の教師データＴから相関性特徴を識別し、この相関性特徴と、現在状態における状態変数Ｓに対応する相関性モデルＭとの誤差Ｅを求める。そして、プロセッサ１１は、予め定めた更新ルールに従い、誤差Ｅが小さくなる方向へ相関性モデルＭを更新する。
Correlation model M can be constructed by regression analysis, reinforcement learning, deep learning, etc. The initial value of the correlation model M is given before the start of supervised learning, for example, as a simplified representation of the correlation between the state variable S and the usage status of the second device. The supervised data T is, for example, an experience value (of water or hot water in the first device 20) accumulated by recording the usage status of the second device 40 corresponding to the past usage time of water or hot water in the first device 20. It can be configured by the usage time, the usage status of the second device 40, and a known data set), and is given before the start of supervised learning. Here, the processor 11 identifies the correlation feature from a large amount of given teacher data T, and obtains an error E between the correlation feature and the correlation model M corresponding to the state variable S in the current state. Then, the processor 11 updates the correlation model M in a direction in which the error E becomes smaller according to a predetermined update rule.
教師あり学習を進める際に、例えばニューラルネットワークを用いることができる。ニューラルネットワークは、例えば、ニューロンのモデルを模した演算装置や記憶装置等によって構成できる。この場合、状態変数Ｓを入力ｘとして、ニューラルネットワークに従う多層構造の演算を行うことで、第２機器４０の使用状況（結果ｙ）を出力することができる。
For example, a neural network can be used when advancing supervised learning. The neural network can be configured by, for example, an arithmetic unit or a storage device that imitates a neuron model. In this case, the usage status (result y) of the second device 40 can be output by performing the operation of the multi-layer structure according to the neural network with the state variable S as the input x.
なお、ニューラルネットワークの動作モードには、学習モードと判定モードとがある。例えば学習モードで学習データセットを用いて重みＷが学習される。そして、判定モードにおいて、学習モードで学習した重みＷを用いて判定ができる。なお、判定モードでは、検出、分類、推論等を行うこともできる。こうして第２機器４０の使用状況が出力され、その使用状況に応じて（例えば、第２機器４０が使用されるという出力がされた場合）、第２機器４０を制御するための第２信号５２が出力される。
The operation mode of the neural network includes a learning mode and a judgment mode. For example, in the learning mode, the weight W is learned using the learning data set. Then, in the determination mode, the determination can be made using the weight W learned in the learning mode. In the determination mode, detection, classification, inference, and the like can also be performed. In this way, the usage status of the second device 40 is output, and the second signal 52 for controlling the second device 40 is output according to the usage status (for example, when the output that the second device 40 is used). Is output.
以上のように、本変形例では、第２機器４０の制御方法において、上記（ｂ）では、ユーザによる第１機器２０における水又は湯の過去の使用時刻の実績値と、ユーザによる第２機器４０の過去の使用時刻の実績値とを教師データとして用いて機械学習された予測モデルを用いて、第２信号が決定される。
As described above, in the present modification, in the control method of the second device 40, in the above (b), the actual value of the past usage time of water or hot water in the first device 20 by the user and the second device by the user. The second signal is determined using a machine-learned prediction model using the actual values of 40 past usage times as training data.
これによれば、機械学習を利用して、第１機器２０における水又は湯の使用に、より適した機器制御を実現することができる。
According to this, it is possible to realize device control more suitable for the use of water or hot water in the first device 20 by using machine learning.
なお、第２信号５２を出力する前に、ユーザに第２機器４０を制御してよいか否かの問い合わせを実施してもよい。問い合わせにユーザが同意した場合は第２信号５２を出力し、同意しなかった場合は第２信号５２を出力しない。ユーザへの問い合わせは、第１機器２０又は第２機器４０に搭載されたディスプレイ又はマイク等を通して行われてもよく、スマートフォンなどの携帯端末や他の機器を通じてユーザへの問い合わせを実施してもよい。
Before outputting the second signal 52, the user may be inquired as to whether or not the second device 40 may be controlled. If the user agrees with the inquiry, the second signal 52 is output, and if the user does not agree, the second signal 52 is not output. The inquiry to the user may be made through a display or a microphone mounted on the first device 20 or the second device 40, or the user may be inquired through a mobile terminal such as a smartphone or another device. ..
また、予測モデルは、過去に第２信号が決定されたことに対するユーザの反応を学習データとして用いて学習させたモデルであってもよい。つまり、予め予測モデルを用いて第２信号５２を決定し、それに対するユーザの反応を学習データとして記録し、この学習データを用いて予測モデルを再学習又は更新する。これにより、予測モデルの精度を向上させることができる。ここで、学習データに含まれるユーザの反応とは、第２空間２００におけるユーザの動作、又は、第２機器４０を制御してよいか否かの問い合わせに同意したか否かの情報である。なお、第２空間２００におけるユーザの動作に含まれる情報には、ユーザが第２機器４０を使用したか否かの情報、ユーザが第２機器４０を明示的に停止した（オフにした）か否かの情報、又は、第２機器４０の動作時間若しくは温度等の設定を変更したか否かの情報の少なくともいずれかが含まれてもよい。
Further, the prediction model may be a model trained by using the reaction of the user to the determination of the second signal in the past as learning data. That is, the second signal 52 is determined in advance using the prediction model, the reaction of the user to the second signal 52 is recorded as learning data, and the prediction model is relearned or updated using this learning data. This makes it possible to improve the accuracy of the prediction model. Here, the reaction of the user included in the learning data is information on whether or not the user's operation in the second space 200 or the inquiry as to whether or not the second device 40 can be controlled has been agreed. The information included in the user's operation in the second space 200 includes information on whether or not the user has used the second device 40, and whether the user has explicitly stopped (turned off) the second device 40. At least one of the information on whether or not the information on whether or not the setting such as the operating time or the temperature of the second device 40 has been changed may be included.
更に、予測モデルの学習に用いられる学習データには、ユーザが第２空間２００に滞在したか否かの情報が含まれてもよい。ユーザが第２機器４０を使用しなかった、又は、第２信号５２の出力に同意しなかった場合に、第２空間２００にユーザが滞在したか否かの情報で重みづけすることで、学習効果を向上させる可能性がある。
Further, the learning data used for learning the prediction model may include information on whether or not the user has stayed in the second space 200. Learning by weighting with information on whether or not the user stayed in the second space 200 when the user did not use the second device 40 or did not agree with the output of the second signal 52. May improve effectiveness.
（実施の形態２）
次に、実施の形態２について説明する。本実施の形態では、機器制御サービス又は広告配信サービスを提供するサービス提供システムのサービスの類型について説明する。 (Embodiment 2)
Next, the second embodiment will be described. In this embodiment, the service type of the service providing system that provides the device control service or the advertisement distribution service will be described.
次に、実施の形態２について説明する。本実施の形態では、機器制御サービス又は広告配信サービスを提供するサービス提供システムのサービスの類型について説明する。 (Embodiment 2)
Next, the second embodiment will be described. In this embodiment, the service type of the service providing system that provides the device control service or the advertisement distribution service will be described.
［提供するサービスの全体像］
図７Ａには、実施の形態２におけるサービス提供システムの全体像が示されている。 [Overview of services provided]
FIG. 7A shows an overall picture of the service providing system according to the second embodiment.
図７Ａには、実施の形態２におけるサービス提供システムの全体像が示されている。 [Overview of services provided]
FIG. 7A shows an overall picture of the service providing system according to the second embodiment.
グループ１０００は、例えば企業、団体、家庭等であり、その規模を問わない。グループ１０００には、複数の機器１０１０に含まれる機器Ａ、機器Ｂ及びホームゲートウェイ１０２０が存在する。例えば、複数の機器１０１０は、上記各実施の形態における第１機器２０及び第２機器４０等に対応する。また、ホームゲートウェイ１０２０は、上記各実施の形態における情報処理装置１０又は無線ルーターに対応する。複数の機器１０１０には、インターネットと接続可能な機器（例えば、スマートフォン、ＰＣ、ＴＶ等）もあれば、それ自身ではインターネットと接続不可能な機器（例えば、照明、洗濯機等）も存在する。それ自身ではインターネットと接続不可能な機器であっても、ホームゲートウェイ１０２０を介してインターネットと接続可能となる機器が存在してもよい。またグループ１０００には複数の機器１０１０を使用するユーザ９９０Ａが存在する。
Group 1000 is, for example, a company, a group, a household, etc., regardless of its size. In the group 1000, there are a device A, a device B, and a home gateway 1020 included in the plurality of devices 1010. For example, the plurality of devices 1010 correspond to the first device 20, the second device 40, and the like in each of the above embodiments. Further, the home gateway 1020 corresponds to the information processing device 10 or the wireless router in each of the above embodiments. The plurality of devices 1010 include devices that can connect to the Internet (for example, smartphones, PCs, TVs, etc.) and devices that cannot connect to the Internet by themselves (for example, lighting, washing machines, etc.). Even if the device itself cannot connect to the Internet, there may be a device that can connect to the Internet via the home gateway 1020. Further, in the group 1000, there is a user 990A who uses a plurality of devices 1010.
データセンタ運営会社１１００には、クラウドサーバ１１１０が存在する。クラウドサーバ１１１０とはインターネットを介して様々な機器と連携する仮想化サーバである。クラウドサーバ１１１０は、主に通常のデータベース管理ツール等で扱うことが困難な巨大なデータ（ビッグデータ）等を管理する。データセンタ運営会社１１００は、データ管理やクラウドサーバ１１１０の管理、それらを行うデータセンタの運営等を行っている。データセンタ運営会社１１００が行っている役務については詳細を後述する。ここで、データセンタ運営会社１１００は、データ管理やクラウドサーバ１１１０の運営等のみを行っている会社に限らない。例えば複数の機器１０１０のうちの１つの機器を開発・製造している機器メーカが、併せてデータ管理やクラウドサーバ１１１０の管理等を行っている場合は、機器メーカがデータセンタ運営会社１１００に該当する（図７Ｂ）。また、データセンタ運営会社１１００は１つの会社に限らない。例えば機器メーカ及び他の管理会社が共同もしくは分担してデータ管理やクラウドサーバ１１１０の運営を行っている場合は、両者もしくはいずれか一方がデータセンタ運営会社１１００に該当するものとする（図７Ｃ）。
The data center operating company 1100 has a cloud server 1110. The cloud server 1110 is a virtualization server that cooperates with various devices via the Internet. The cloud server 1110 mainly manages huge data (big data) and the like that are difficult to handle with a normal database management tool or the like. The data center operating company 1100 manages data, manages cloud servers 1110, and operates a data center that manages them. Details of the services performed by the data center operating company 1100 will be described later. Here, the data center operating company 1100 is not limited to a company that only manages data and operates a cloud server 1110. For example, if a device maker that develops and manufactures one of a plurality of devices 1010 also manages data and cloud server 1110, the device maker corresponds to the data center operating company 1100. (Fig. 7B). Further, the data center operating company 1100 is not limited to one company. For example, when a device maker and another management company jointly or share data management and operation of the cloud server 1110, it is assumed that both or one of them corresponds to the data center operating company 1100 (Fig. 7C). ..
サービスプロバイダ１２００は、サーバ１２１０を保有している。ここで言うサーバ１２１０とは、その規模は問わず例えば、個人用ＰＣ内のメモリ等も含む。また、サービスプロバイダがサーバ１２１０を保有していない場合もある。例えば、サーバ１２１０は、上記各実施の形態における広告配信システムに対応する。
Service provider 1200 owns server 1210. The server 1210 referred to here includes, for example, a memory in a personal computer regardless of its scale. In some cases, the service provider does not own the server 1210. For example, the server 1210 corresponds to the advertisement distribution system in each of the above embodiments.
なお、上記サービスにおいてホームゲートウェイ１０２０は必須ではない。例えば、クラウドサーバ１１１０が全てのデータ管理を行っている場合等は、ホームゲートウェイ１０２０は不要となる。また、家庭内のあらゆる機器がインターネットに接続されている場合のように、それ自身ではインターネットと接続不可能な機器は存在しない場合もある。
The home gateway 1020 is not essential for the above services. For example, when the cloud server 1110 manages all the data, the home gateway 1020 becomes unnecessary. Also, there may be no device that cannot connect to the Internet by itself, such as when all devices in the home are connected to the Internet.
次に、上記サービスにおける情報の流れを説明する。
Next, the flow of information in the above service will be explained.
まず、グループ１０００の機器Ａ又は機器Ｂは、各機器で得られた情報をデータセンタ運営会社１１００のクラウドサーバ１１１０に送信する。クラウドサーバ１１１０は機器Ａ又は機器Ｂの情報を集積する（図７Ａの（ａ））。ここで集積される情報は、複数の機器１０１０の、例えば運転状況や動作日時、動作モード、位置等を示す情報である。例えば、テレビの視聴履歴やレコーダの録画予約情報、洗濯機の運転日時・洗濯物の量、冷蔵庫の開閉日時・開閉回数、冷蔵庫内の食品の量などであるが、これらのものに限らずあらゆる機器から取得が可能なすべての情報をいう。情報は、インターネットを介して複数の機器１０１０自体から直接クラウドサーバ１１１０に提供される場合もある。また複数の機器１０１０から一旦ホームゲートウェイ１０２０に情報が集積され、ホームゲートウェイ１０２０からクラウドサーバ１１１０に提供されてもよい。
First, the device A or the device B of the group 1000 transmits the information obtained by each device to the cloud server 1110 of the data center operating company 1100. The cloud server 1110 accumulates information on device A or device B ((a) in FIG. 7A). The information collected here is information indicating, for example, an operating status, an operating date and time, an operating mode, a position, and the like of a plurality of devices 1010. For example, TV viewing history, recorder recording reservation information, washing machine operation date / time / amount of laundry, refrigerator opening / closing date / opening / closing frequency, amount of food in the refrigerator, etc. All information that can be obtained from the device. The information may be provided directly to the cloud server 1110 from the plurality of devices 1010 themselves via the Internet. Further, information may be temporarily accumulated in the home gateway 1020 from the plurality of devices 1010 and provided to the cloud server 1110 from the home gateway 1020.
次に、データセンタ運営会社１１００のクラウドサーバ１１１０は、集積した情報を一定の単位でサービスプロバイダ１２００に提供する。ここで、一定の単位は、データセンタ運営会社が集積した情報を整理してサービスプロバイダ１２００に提供することのできる単位でもいいし、サービスプロバイダ１２００が要求した単位でもいい。一定の単位と記載したが一定でなくてもよく、状況に応じて提供する情報量が変化する場合もある。情報は、必要に応じてサービスプロバイダ１２００が保有するサーバ１２１０に保存される（図７Ａの（ｂ））。そして、サービスプロバイダ１２００は、情報をユーザに提供するサービスに適合する情報に整理し、ユーザに提供する。提供するユーザは、複数の機器１０１０を使用するユーザ９９０Ａでもよいし、外部のユーザ９９０Ｂでもよい。ユーザへのサービス提供方法は、例えば、サービスプロバイダから直接ユーザへ提供されてもよい（図７Ａの（ｅ）、（ｆ））。また、ユーザへのサービス提供方法は、例えば、データセンタ運営会社１１００のクラウドサーバ１１１０を再度経由して、ユーザに提供されてもよい（図７Ａの（ｃ）、（ｄ））。また、データセンタ運営会社１１００のクラウドサーバ１１１０が情報をユーザに提供するサービスに適合する情報に整理し、サービスプロバイダ１２００に提供してもよい。
Next, the cloud server 1110 of the data center operating company 1100 provides the accumulated information to the service provider 1200 in a fixed unit. Here, the fixed unit may be a unit capable of organizing the information collected by the data center operating company and providing it to the service provider 1200, or a unit requested by the service provider 1200. Although it is described as a fixed unit, it does not have to be constant, and the amount of information to be provided may change depending on the situation. The information is stored in the server 1210 owned by the service provider 1200 as needed ((b) in FIG. 7A). Then, the service provider 1200 organizes the information into information suitable for the service provided to the user and provides the information to the user. The providing user may be a user 990A who uses a plurality of devices 1010, or an external user 990B. The service providing method to the user may be provided to the user directly from the service provider, for example ((e), (f) in FIG. 7A). Further, the method of providing the service to the user may be provided to the user via the cloud server 1110 of the data center operating company 1100 again ((c) and (d) of FIG. 7A). Further, the cloud server 1110 of the data center operating company 1100 may organize the information into information suitable for the service provided to the user and provide the information to the service provider 1200.
なお、ユーザ９９０Ａとユーザ９９０Ｂとは、別でも同一でもよい。
Note that the user 990A and the user 990B may be different or the same.
上記態様において説明された技術は、例えば、以下のクラウドサービスの類型において実現されうる。しかし、上記態様において説明された技術が実現される類型はこれに限られるものでない。
The technology described in the above aspect can be realized, for example, in the following cloud service types. However, the type in which the technique described in the above aspect is realized is not limited to this.
［サービスの類型１：自社データセンタ型］
図８は、サービスの類型１（自社データセンタ型）を示す。本類型は、サービスプロバイダ１２００がグループ１０００から情報を取得し、ユーザに対してサービスを提供する類型である。本類型では、サービスプロバイダ１２００が、データセンタ運営会社の機能を有している。即ち、サービスプロバイダが、ビッグデータの管理をするクラウドサーバ１１１０を保有している。したがって、データセンタ運営会社は存在しない。 [Service type 1: In-house data center type]
FIG. 8 shows service type 1 (in-house data center type). This type is a type in which theservice provider 1200 acquires information from the group 1000 and provides the service to the user. In this type, the service provider 1200 has the function of a data center operating company. That is, the service provider owns a cloud server 1110 that manages big data. Therefore, there is no data center operating company.
図８は、サービスの類型１（自社データセンタ型）を示す。本類型は、サービスプロバイダ１２００がグループ１０００から情報を取得し、ユーザに対してサービスを提供する類型である。本類型では、サービスプロバイダ１２００が、データセンタ運営会社の機能を有している。即ち、サービスプロバイダが、ビッグデータの管理をするクラウドサーバ１１１０を保有している。したがって、データセンタ運営会社は存在しない。 [Service type 1: In-house data center type]
FIG. 8 shows service type 1 (in-house data center type). This type is a type in which the
本類型では、サービスプロバイダ１２００は、データセンタ９０３（クラウドサーバ１１１０）を運営、管理している。また、サービスプロバイダ１２００は、ＯＳ９０２及びアプリケーション９０１を管理する。サービスプロバイダ１２００は、サービスプロバイダ１２００が管理するＯＳ９０２及びアプリケーション９０１を用いてサービス９０４の提供を行う。
In this type, the service provider 1200 operates and manages the data center 903 (cloud server 1110). The service provider 1200 also manages the OS 902 and the application 901. The service provider 1200 provides the service 904 by using the OS 902 and the application 901 managed by the service provider 1200.
［サービスの類型２：ＩａａＳ利用型］
図９は、サービスの類型２（ＩａａＳ利用型）を示す。ここでＩａａＳとはインフラストラクチャー・アズ・ア・サービスの略であり、コンピュータシステムを構築及び稼動させるための基盤そのものを、インターネット経由のサービスとして提供するクラウドサービス提供モデルである。 [Service type 2: IaaS usage type]
FIG. 9 shows service type 2 (IaaS utilization type). Here, IaaS is an abbreviation for Infrastructure as a Service, and is a cloud service provision model that provides the infrastructure itself for constructing and operating a computer system as a service via the Internet.
図９は、サービスの類型２（ＩａａＳ利用型）を示す。ここでＩａａＳとはインフラストラクチャー・アズ・ア・サービスの略であり、コンピュータシステムを構築及び稼動させるための基盤そのものを、インターネット経由のサービスとして提供するクラウドサービス提供モデルである。 [Service type 2: IaaS usage type]
FIG. 9 shows service type 2 (IaaS utilization type). Here, IaaS is an abbreviation for Infrastructure as a Service, and is a cloud service provision model that provides the infrastructure itself for constructing and operating a computer system as a service via the Internet.
本類型では、データセンタ運営会社１１００がデータセンタ９０３（クラウドサーバ１１１０）を運営、管理している。また、サービスプロバイダ１２００は、ＯＳ９０２及びアプリケーション９０１を管理する。サービスプロバイダ１２００は、サービスプロバイダ１２００が管理するＯＳ９０２及びアプリケーション９０１を用いてサービス９０４の提供を行う。
In this type, the data center operating company 1100 operates and manages the data center 903 (cloud server 1110). The service provider 1200 also manages the OS 902 and the application 901. The service provider 1200 provides the service 904 by using the OS 902 and the application 901 managed by the service provider 1200.
［サービスの類型３：ＰａａＳ利用型］
図１０は、サービスの類型３（ＰａａＳ利用型）を示す。ここでＰａａＳとはプラットフォーム・アズ・ア・サービスの略であり、ソフトウエアを構築及び稼動させるための土台となるプラットフォームを、インターネット経由のサービスとして提供するクラウドサービス提供モデルである。 [Service type 3: PaaS usage type]
FIG. 10 shows service type 3 (PaaS utilization type). Here, PaaS is an abbreviation for Platform as a Service, and is a cloud service provision model that provides a platform as a base for building and operating software as a service via the Internet.
図１０は、サービスの類型３（ＰａａＳ利用型）を示す。ここでＰａａＳとはプラットフォーム・アズ・ア・サービスの略であり、ソフトウエアを構築及び稼動させるための土台となるプラットフォームを、インターネット経由のサービスとして提供するクラウドサービス提供モデルである。 [Service type 3: PaaS usage type]
FIG. 10 shows service type 3 (PaaS utilization type). Here, PaaS is an abbreviation for Platform as a Service, and is a cloud service provision model that provides a platform as a base for building and operating software as a service via the Internet.
本類型では、データセンタ運営会社１１００は、ＯＳ９０２を管理し、データセンタ９０３（クラウドサーバ１１１０）を運営、管理している。また、サービスプロバイダ１２００は、アプリケーション９０１を管理する。サービスプロバイダ１２００は、データセンタ運営会社が管理するＯＳ９０２及びサービスプロバイダ１２００が管理するアプリケーション９０１を用いてサービス９０４の提供を行う。
In this type, the data center operating company 1100 manages the OS 902 and operates and manages the data center 903 (cloud server 1110). The service provider 1200 also manages the application 901. The service provider 1200 provides the service 904 by using the OS 902 managed by the data center operating company and the application 901 managed by the service provider 1200.
［サービスの類型４：ＳａａＳ利用型］
図１１は、サービスの類型４（ＳａａＳ利用型）を示す。ここでＳａａＳとはソフトウエア・アズ・ア・サービスの略である。例えばデータセンタ（クラウドサーバ）を保有しているプラットフォーム提供者が提供するアプリケーションを、データセンタ（クラウドサーバ）を保有していない会社・個人（利用者）がインターネットなどのネットワーク経由で使用できる機能を有するクラウドサービス提供モデルである。 [Service type 4: SaaS usage type]
FIG. 11 shows service type 4 (SaaS utilization type). Here, SaaS is an abbreviation for software as a service. For example, a function that allows companies / individuals (users) who do not have a data center (cloud server) to use applications provided by a platform provider who owns a data center (cloud server) via a network such as the Internet. It is a cloud service provision model that it has.
図１１は、サービスの類型４（ＳａａＳ利用型）を示す。ここでＳａａＳとはソフトウエア・アズ・ア・サービスの略である。例えばデータセンタ（クラウドサーバ）を保有しているプラットフォーム提供者が提供するアプリケーションを、データセンタ（クラウドサーバ）を保有していない会社・個人（利用者）がインターネットなどのネットワーク経由で使用できる機能を有するクラウドサービス提供モデルである。 [Service type 4: SaaS usage type]
FIG. 11 shows service type 4 (SaaS utilization type). Here, SaaS is an abbreviation for software as a service. For example, a function that allows companies / individuals (users) who do not have a data center (cloud server) to use applications provided by a platform provider who owns a data center (cloud server) via a network such as the Internet. It is a cloud service provision model that it has.
本類型では、データセンタ運営会社１１００は、アプリケーション９０１を管理し、ＯＳ９０２を管理し、データセンタ９０３（クラウドサーバ１１１０）を運営、管理している。また、サービスプロバイダ１２００は、データセンタ運営会社１１００が管理するＯＳ９０２及びアプリケーション９０１を用いてサービス９０４の提供を行う。
In this type, the data center operating company 1100 manages the application 901, manages the OS 902, and operates and manages the data center 903 (cloud server 1110). Further, the service provider 1200 provides the service 904 by using the OS 902 and the application 901 managed by the data center operating company 1100.
以上いずれの類型においても、サービスプロバイダ１２００がサービス提供行為を行ったものとする。また例えば、サービスプロバイダもしくはデータセンタ運営会社は、ＯＳ、アプリケーションもしくはビッグデータのデータベース等を自ら開発してもよいし、また、第三者に外注させてもよい。
In any of the above types, it is assumed that the service provider 1200 has performed the service provision act. Further, for example, a service provider or a data center operating company may develop an OS, an application, a database of big data, or the like by itself, or may outsource it to a third party.
（他の実施の形態）
以上、本開示の１つ又は複数の態様に係るサービス提供システムについて、実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、この実施の形態に限定されるものではない。本開示の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本開示の１つ又は複数の態様の範囲内に含まれてもよい。 (Other embodiments)
The service providing system according to one or more aspects of the present disclosure has been described above based on the embodiment, but the present disclosure is not limited to this embodiment. As long as it does not deviate from the gist of the present disclosure, one or more of the present embodiments may be modified by those skilled in the art, or may be constructed by combining components in different embodiments. It may be included within the scope of the embodiment.
以上、本開示の１つ又は複数の態様に係るサービス提供システムについて、実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、この実施の形態に限定されるものではない。本開示の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本開示の１つ又は複数の態様の範囲内に含まれてもよい。 (Other embodiments)
The service providing system according to one or more aspects of the present disclosure has been described above based on the embodiment, but the present disclosure is not limited to this embodiment. As long as it does not deviate from the gist of the present disclosure, one or more of the present embodiments may be modified by those skilled in the art, or may be constructed by combining components in different embodiments. It may be included within the scope of the embodiment.
なお、本開示に関わる方法を実施しうる機器は、ネットワークによって接続されている。ここで、ネットワークは専用のケーブルや電話線や電灯線などの有線によるものであってもよいし、赤外線通信やＨｏｍｅＲＦ（Ｈｏｍｅ Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの無線によるものであってもよい。また、バス型、スター型やデイジーチェーン型などで接続されてもよい。
The devices that can implement the method related to this disclosure are connected by a network. Here, the network may be a dedicated cable, a wired telephone line, a lamp line, or the like, or may be an infrared communication or a wireless network such as HomeRF (Home Radio Frequency) or Bluetooth (registered trademark). Good. Further, it may be connected by a bus type, a star type, a daisy chain type, or the like.
システムは、時刻を得るための時計を備えてもよい。時計は、情報処理装置１０に内蔵されてもよく、ネットワークに接続される別の機器に内蔵されてもよい。システムは、時刻データを配信する時計機器から時刻データをネットワークを介して受信してもよい。
The system may be equipped with a clock to obtain the time. The clock may be built in the information processing device 10 or may be built in another device connected to the network. The system may receive the time data from the clock device that distributes the time data via the network.
なお、上記各実施の形態及び各変形例において、第２条件が満たされず、第２信号５２が出力されない場合に、ユーザに第２機器４０の制御が行われないことを示す通知が行われてもよい。
In each of the above-described embodiments and modifications, when the second condition is not satisfied and the second signal 52 is not output, the user is notified that the second device 40 is not controlled. May be good.
なお、第１空間１００及び第２空間２００は、住空間に限られない。第１空間１００は、水又は湯が使用される空間であればよく、例えば、オフィス、店舗、又は庭園の空間であってもよい。また、第２空間２００は、第２機器４０を設置可能であれば、どのような空間であってもよい。
The first space 100 and the second space 200 are not limited to living spaces. The first space 100 may be a space in which water or hot water is used, and may be, for example, an office, a store, or a garden space. Further, the second space 200 may be any space as long as the second device 40 can be installed.
本開示は、効果的な機器間の連携を実現することができるシステムとして利用することができる。
This disclosure can be used as a system that can realize effective cooperation between devices.
１０ 情報処理装置
１１ プロセッサ
１２ メモリ
１３ 通信部
２０ 第１機器
３０ センサ
４０ 第２機器
５１ 第１信号
５２ 第２信号
１００ 第１空間
２００ 第２空間 10Information processing device 11 Processor 12 Memory 13 Communication unit 20 First device 30 Sensor 40 Second device 51 First signal 52 Second signal 100 First space 200 Second space
１１ プロセッサ
１２ メモリ
１３ 通信部
２０ 第１機器
３０ センサ
４０ 第２機器
５１ 第１信号
５２ 第２信号
１００ 第１空間
２００ 第２空間 10
Claims (16)
- プロセッサとメモリとを備えるシステムによる機器の制御方法であって、
前記プロセッサは、
（ａ）第１空間に設置された第１機器における水又は湯の使用状況に応じて変化する第１信号を取得し、
（ｂ）取得された前記第１信号に基づいて、第２空間に設置された第２機器を制御するための第２信号を決定し、
（ｃ）決定された前記第２信号を出力する、
制御方法。 A method of controlling equipment by a system equipped with a processor and memory.
The processor
(A) Acquire the first signal that changes according to the usage status of water or hot water in the first device installed in the first space.
(B) Based on the acquired first signal, a second signal for controlling the second device installed in the second space is determined.
(C) Output the determined second signal.
Control method. - 前記第１機器は、給湯器、又は、洗面所、脱衣所もしくはバスルームに設置される機器を含む、
請求項１に記載の制御方法。 The first device includes a water heater or a device installed in a washroom, a dressing room or a bathroom.
The control method according to claim 1. - 前記第１機器は、シャワーヘッド又は蛇口を含む、
請求項２に記載の制御方法。 The first device includes a shower head or a faucet.
The control method according to claim 2. - 前記第１信号は、流量、流速、圧力又は使用時間の少なくとも１つを示す、
請求項１～３のいずれかに記載の制御方法。 The first signal indicates at least one of flow rate, flow velocity, pressure or usage time.
The control method according to any one of claims 1 to 3. - 前記第２機器は、調理機器を含む、
請求項１～４のいずれかに記載の制御方法。 The second device includes a cooking device.
The control method according to any one of claims 1 to 4. - 前記第２信号は、前記調理機器に対する予熱開始命令を含む、
請求項５に記載の制御方法。 The second signal includes a preheating start command for the cooking device.
The control method according to claim 5. - 前記プロセッサは、さらに、
（ｅ）前記調理機器で用いられる素材が前記調理機器に準備されているか否かを判定し、
前記（ｂ）において、
前記素材が準備されていると判定された場合に調理開始命令を含む信号が前記第２信号として決定され、
前記素材が準備されていないと判定された場合に予熱開始命令を含む信号が前記第２信号として決定される、
請求項６に記載の制御方法。 The processor further
(E) It is determined whether or not the material used in the cooking device is prepared in the cooking device.
In (b) above
When it is determined that the material is prepared, a signal including a cooking start command is determined as the second signal.
When it is determined that the material is not prepared, a signal including a preheating start command is determined as the second signal.
The control method according to claim 6. - 前記プロセッサは、さらに、
（ｆ）前記調理機器で用いられる素材の在庫があるか否かを判定し、
前記（ｃ）において、前記素材の在庫があると判定された場合に、前記第２信号が出力される、
請求項５又は６に記載の制御方法。 The processor further
(F) It is determined whether or not the material used in the cooking equipment is in stock, and the result is determined.
In the above (c), when it is determined that the material is in stock, the second signal is output.
The control method according to claim 5 or 6. - 前記（ｂ）において、前記第２信号は、前記第１機器における水又は湯の使用時刻に基づいて決定される、
請求項１～８のいずれかに記載の制御方法。 In (b), the second signal is determined based on the time of use of water or hot water in the first device.
The control method according to any one of claims 1 to 8. - 前記（ｂ）において、前記第２信号は、ユーザによる前記第１機器における水又は湯の過去の使用履歴に基づいて決定される、
請求項１～９のいずれかに記載の制御方法。 In (b), the second signal is determined based on the past usage history of water or hot water in the first device by the user.
The control method according to any one of claims 1 to 9. - 前記（ｂ）において、前記第２信号は、過去の所定期間における前記ユーザによる前記第１機器における水又は湯の使用時刻の平均値及び分散値に基づいて決定される、
請求項１０に記載の制御方法。 In (b), the second signal is determined based on the average value and the dispersion value of the time of use of water or hot water in the first device by the user in the past predetermined period.
The control method according to claim 10. - 前記（ｃ）において、前記第２信号は、前記水又は前記湯が所定時間以上連続して使用された場合に出力され、前記水又は前記湯が前記所定時間以上連続して使用されていない場合には出力されない、
請求項１～１１のいずれかに記載の制御方法。 In the above (c), the second signal is output when the water or the hot water is continuously used for a predetermined time or more, and the water or the hot water is not used continuously for a predetermined time or more. Is not output to
The control method according to any one of claims 1 to 11. - 前記（ｂ）において、ユーザによる前記第１機器における水又は湯の過去の使用時刻の実績値と、前記ユーザによる前記第２機器の過去の使用時刻の実績値とを教師データとして用いて機械学習された予測モデルを用いて、前記第２信号が決定される、
請求項１～１２のいずれかに記載の制御方法。 In (b), machine learning using the actual value of the past use time of water or hot water in the first device by the user and the actual value of the past use time of the second device by the user as teacher data. The second signal is determined using the predicted model.
The control method according to any one of claims 1 to 12. - 前記（ｂ）において、前記予測モデルは、過去に第２信号が決定されたことに対する前記ユーザの反応を学習データとして用いて学習させたモデルであり、当該学習データには前記ユーザが前記第２空間に滞在したか否かの情報が含まれる、
請求項１３に記載の制御方法。 In the above (b), the prediction model is a model trained by using the reaction of the user to the determination of the second signal in the past as learning data, and the user has the second signal in the learning data. Contains information on whether or not you stayed in the space,
13. The control method according to claim 13. - 前記第２機器は、出力された前記第２信号に基づいて制御される、
請求項１～１４のいずれかに記載の制御方法。 The second device is controlled based on the output second signal.
The control method according to any one of claims 1 to 14. - プロセッサと、
メモリと、を備え、
前記プロセッサは、前記メモリを用いて、
（ａ）第１空間に設置された第１機器における水又は湯の使用状況に応じて変化する第１信号を取得し、
（ｂ）取得された前記第１信号に基づいて、第２空間に設置された第２機器を制御するための第２信号を決定し、
（ｃ）決定された前記第２信号を出力する、
情報処理装置。 With the processor
With memory,
The processor uses the memory.
(A) Acquire the first signal that changes according to the usage status of water or hot water in the first device installed in the first space.
(B) Based on the acquired first signal, a second signal for controlling the second device installed in the second space is determined.
(C) Output the determined second signal.
Information processing device.
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| US62/908,086 | 2019-09-30 |
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001299581A (en) * | 2000-04-20 | 2001-10-30 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Jar rice cooker |
| WO2004010232A1 (en) * | 2002-07-19 | 2004-01-29 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Device linkage control apparatus |
| JP2005102156A (en) * | 2003-08-21 | 2005-04-14 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Interlocking system, interlocking control device and its method |
| JP2006260561A (en) * | 2006-03-10 | 2006-09-28 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Equipment information management device |
| JP2009250492A (en) * | 2008-04-04 | 2009-10-29 | Hitachi Appliances Inc | Heating cooker |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4854412B2 (en) * | 2006-07-18 | 2012-01-18 | 株式会社東芝 | Communication control device and communication control method |
-
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Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001299581A (en) * | 2000-04-20 | 2001-10-30 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Jar rice cooker |
| WO2004010232A1 (en) * | 2002-07-19 | 2004-01-29 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Device linkage control apparatus |
| JP2005102156A (en) * | 2003-08-21 | 2005-04-14 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Interlocking system, interlocking control device and its method |
| JP2006260561A (en) * | 2006-03-10 | 2006-09-28 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Equipment information management device |
| JP2009250492A (en) * | 2008-04-04 | 2009-10-29 | Hitachi Appliances Inc | Heating cooker |
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