WO2021200983A1 - 環境制御システム、及び、環境制御方法 - Google Patents

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WO2021200983A1
WO2021200983A1 PCT/JP2021/013596 JP2021013596W WO2021200983A1 WO 2021200983 A1 WO2021200983 A1 WO 2021200983A1 JP 2021013596 W JP2021013596 W JP 2021013596W WO 2021200983 A1 WO2021200983 A1 WO 2021200983A1
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control
predetermined period
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PCT/JP2021/013596
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裕子 鈴鹿
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パナソニックＩｐマネジメント株式会社
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    • A61M21/02—Other devices or methods to cause a change in the state of consciousness; Devices for producing or ending sleep by mechanical, optical, or acoustical means, e.g. for hypnosis for inducing sleep or relaxation, e.g. by direct nerve stimulation, hypnosis, analgesia
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
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    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
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    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F2110/00—Control inputs relating to air properties
    • F24F2110/50—Air quality properties

Definitions

  • the present invention relates to an environmental control system and an environmental control method.
  • Patent Document 1 discloses an autonomic nerve diagnostic device that makes it possible to easily determine the state of the autonomic nerve of a person to be diagnosed even if the person does not have specialized knowledge.
  • Human autonomic nerves include two types of nerves, sympathetic nerves and parasympathetic nerves, which work in contrast, and the functions of human organs are maintained by the well-balanced work of these two types of nerves.
  • sympathetic nerves and parasympathetic nerves
  • parasympathetic nerves which work in contrast, and the functions of human organs are maintained by the well-balanced work of these two types of nerves.
  • an increasing number of people complain of physical disorders caused by imbalance of autonomic nerves due to irregular lifestyles and habits.
  • the present invention provides an environmental control system and an environmental control method capable of suppressing disturbance of the autonomic nerves of a subject.
  • the acquisition unit that acquires the time-dependent change data of the biological information indicating the state of the autonomic nerve of the subject in a predetermined period, and the plurality of time-dependent changes patterns of the biological information are each provided.
  • a storage unit that stores control information associated with a control pattern for controlling a device that adjusts the environment of the space in which the target person is located, and the control information are acquired from the plurality of time-dependent change patterns.
  • the device includes a control unit that controls the device based on the control pattern associated with the target pattern, which is the time-dependent change pattern most similar to the time-dependent change data.
  • the environmental control method acquires time-dependent change data of biological information indicating the state of the autonomic nerve of the subject in a predetermined period, and each of the plurality of time-dependent changes patterns of the biological information is the subject.
  • the control information can be acquired from the plurality of time-dependent change patterns.
  • the device is controlled based on the control pattern associated with the target pattern, which is the time-dependent change pattern most similar to the time-dependent change data.
  • an environmental control system and an environmental control method capable of suppressing the disturbance of the autonomic nerves of the subject are realized.
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration of an environmental control system according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a block diagram showing a functional configuration of the control device.
  • FIG. 3 is a flowchart of the control information generation operation.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a representative pattern.
  • FIG. 5 is a diagram showing an outline of control information.
  • FIG. 6 is a flowchart of control of a plurality of devices.
  • FIG. 7 is a diagram showing a period for which the partial similarity is calculated.
  • FIG. 8 is a diagram showing the relationship between the functions of autonomic nerves (sympathetic nerves and parasympathetic nerves) and changes in biological information.
  • each figure is a schematic diagram and is not necessarily exactly illustrated. Further, in each figure, substantially the same configuration may be designated by the same reference numerals, and duplicate description may be omitted or simplified.
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration of an environmental control system according to an embodiment.
  • the environmental control system 10 shown in FIG. 1 controls a plurality of devices related to the environment in a closed space 300 such as a room to adjust the function of the autonomic nerves of the subject 200.
  • Autonomic nerves include two types of nerves, sympathetic nerves and parasympathetic nerves, which work in contrast, and the functions of human organs are maintained by the well-balanced work of these two types of nerves.
  • the sensing results of a large number of sensors and various information from the subject 200 are collected. Input is required.
  • the environmental control system 10 can easily determine the control pattern of the device for bringing the function of the autonomic nerve closer to the ideal change by pattern matching of the biological information of the subject 200.
  • the environment control system 10 includes a blower 20, an air conditioner 30, a lighting device 40, an external light adjusting device 50, an indirect lighting device 60, a ventilation device 70, a speaker 80, and a scent generation. It includes a device 90, an environment measuring device 100, a biological information measuring device 110, a control device 120, and a setting device 130.
  • Each of the blower 20, the air conditioner 30, the lighting device 40, the external light adjusting device 50, the indirect lighting device 60, the ventilation device 70, the speaker 80, and the scent generating device 90 has an environment of space 300 (specifically, specifically). This is an example of a device that adjusts the lighting environment, air environment, sound environment, etc.).
  • the environmental control system 10 may be provided with at least one of these devices.
  • the blower device 20 is a device that sends wind toward the target person 200.
  • the blower 20 is a blower having a relatively high directivity such as a circulator, but may be a fan or the like.
  • the air conditioner 30 is a device for adjusting the temperature of the space 300 in which the subject 200 is located.
  • the air conditioner 30 can also adjust the humidity of the space 300.
  • the air conditioner 30 brings the temperature and humidity of the space 300 closer to the temperature and humidity instructed by the control device 120.
  • the lighting device 40 is a device for direct lighting that illuminates the space 300 in which the subject 200 is located.
  • the lighting device 40 is, for example, a ceiling light having a light emitting element such as an LED as a light source, but may be another lighting device such as a base light or a downlight.
  • the lighting device 40 can be dimmed and toned by the control device 120.
  • the external light adjusting device 50 is a device that adjusts the amount of external light taken into the space 300 in which the subject 200 is located.
  • the external light adjusting device 50 is, for example, an electronic blind realized by a light control film or the like, but may be an electric blind (electric shutter) or the like.
  • the indirect lighting device 60 is a device for indirect lighting arranged in the space 300 where the subject 200 is located. That is, the indirect lighting device 60 illuminates a structure such as a wall or ceiling that defines the space 300.
  • the indirect lighting device 60 can change the emission color by having a plurality of light sources having different emission colors, for example.
  • the indirect lighting device 60 may realize an arbitrary emission color by a combination of a light source and an optical filter.
  • the emission color of the indirect lighting device 60 can be changed to, for example, one of red monochromatic light, green monochromatic light, and blue monochromatic light.
  • the color of the light emitted by the indirect lighting device 60 is not particularly limited, and may be any color according to the preference of the subject 200, for example.
  • the ventilation device 70 ventilates the space 300 in which the subject 200 is located. Unlike the air conditioner 30, the ventilator 70 does not have a temperature adjusting function.
  • the ventilation device 70 is, for example, a total heat exchanger (ERV: Energy Recovery Ventilator), but may be a ventilation device such as a ventilation fan that does not involve heat exchange. Further, the ventilation device 70 may be a window opening / closing device provided in the space 300.
  • the speaker 80 is a device that is arranged in the space 300 where the target person 200 is located and outputs voice or music.
  • the scent generator 90 is a device that emits a scent, which is arranged in the space where the subject 200 is located.
  • the scent generator 90 is, for example, an aroma diffuser, but may be another scent generator.
  • the environment measuring device 100 is a device that measures environmental information in the space 300 in which the target person 200 is located.
  • the environment measuring device 100 measures, for example, a temperature sensor that measures the temperature in the space 300, a humidity sensor that measures the humidity in the space 300, an illuminance sensor that measures the illuminance in the space 300, and a carbon dioxide (CO 2 ) concentration in the space 300. CO 2 sensor, etc.
  • the biometric information measuring device 110 is a device that measures the biometric information of the subject 200.
  • the biological information measuring device 110 measures the body temperature, blood pressure, heart rate, pulse wave, sweating amount, pupil diameter, epidermis temperature, facial expression, etc. of the subject 200 as biological information.
  • the biological information measuring device 110 is a fluctuation coefficient of VLF (Very Low Frequency), HF (High Frequency), LF (Low Frequency), LF / HF, and heartbeat calculated from heartbeat, pulse wave, and respiratory fluctuation waveform.
  • CVR-R, inspiratory time of respiration, expiratory time, pause time and the like may be measured and used as an index for grasping the state of the autonomic nerve.
  • the biometric information measuring device 110 is, for example, a wearable type sensor (in other words, a contact type sensor) worn on the body of the subject 200, but may be a non-contact type sensor.
  • the non-contact type sensor include a radio wave sensor capable of measuring heart rate, respiratory rate, pulse wave and the like, a camera capable of measuring pupil diameter, pulse or facial expression, and the like.
  • the control device 120 is a device that controls devices such as a blower 20, an air conditioner 30, a lighting device 40, an external light adjusting device 50, an indirect lighting device 60, a ventilation device 70, a speaker 80, and a fragrance generator 90. ..
  • FIG. 2 is a block diagram showing a functional configuration of the control device 120.
  • the control device 120 includes an information processing unit 121, a communication unit 122, and a storage unit 123.
  • the information processing unit 121 controls the target device by causing the communication unit 122 to transmit a control signal.
  • the information processing unit 121 is realized by, for example, a microcomputer, but may be realized by a processor.
  • the information processing unit 121 includes an acquisition unit 121a and a control unit 121b.
  • the communication unit 122 is a communication circuit (in other words, a communication module) for the control device 120 to communicate with the target device.
  • the communication unit 122 transmits a control signal to a plurality of devices based on the control of the control unit 121b, for example. Further, the communication unit 122 receives the environmental information of the space 300 from the environment measuring device 100, receives the biometric information of the target person 200 from the biometric information measuring device 110, and receives the setting information from the setting device 130.
  • the communication unit 122 performs wireless communication, for example, but may perform wired communication.
  • the communication standard of the communication performed by the communication unit 122 is not particularly limited.
  • the storage unit 123 is a storage device that stores a control program or the like executed by the control unit 121b to control the device.
  • the storage unit 123 is realized by, for example, a semiconductor memory.
  • the setting device 130 is a user interface device that accepts operations (for example, operations for performing initial settings) of a user such as the target person 200.
  • the setting device 130 is, for example, a mobile terminal such as a smartphone or a tablet terminal, but may be an operation panel installed on a wall or the like.
  • the setting device 130 may be realized as a part of another device.
  • the setting device 130 may be realized as a reception unit included in the control device 120. Specifically, the reception unit is realized by a touch panel, a hardware button, or the like.
  • FIG. 3 is a flowchart of the control information generation operation.
  • the acquisition unit 121a acquires the time-dependent change data of the LF / HF in the predetermined period of the subject 200 from the biological information measuring device 110 and stores it in the storage unit 123 (S11).
  • LF / HF is a parameter determined by time-series data of heart rate variability and is an example of biological information indicating the state of autonomic nerves.
  • LF / HF decreases in a state in which the parasympathetic nerve function is dominant over the sympathetic nerve function (relaxed state), and increases in a state in which the sympathetic nerve function is dominant over the parasympathetic nerve function (stress state). ..
  • the predetermined period is, for example, a period corresponding to one day (24 hours), and the time-dependent change data is accumulated for, for example, 14 days or more.
  • the control unit 121b clusters the LF / HF time-dependent change data (S12). In other words, the control unit 121b groups a plurality of time-dependent change data into a plurality of clusters.
  • Specific examples of the clustering method include, for example, a k-means method, a k-means ++ method, and the like.
  • the control unit 121b identifies a representative pattern of time change (hereinafter, also referred to as a representative pattern) of each of the plurality of clusters (S13).
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a representative pattern, and FIG. 4 shows five representative patterns and an ideal pattern.
  • the control unit 121b specifies, for example, a pattern obtained by averaging one or more time-dependent change patterns belonging to a cluster as a representative pattern of the cluster.
  • the control unit 121b may specify any one of the time-dependent change data belonging to the cluster as a representative pattern of the cluster.
  • control unit 121b generates control information by associating each of the plurality of representative patterns with the control patterns of a plurality of devices suitable for the representative pattern (S14).
  • FIG. 5 is a diagram showing an outline of control information.
  • the control unit 121b is a plurality of devices such that the biological information of the subject 200 becomes an ideal change pattern on the next day when the change pattern of the biological information of the subject 200 with time is the same as the representative pattern. Identify the control pattern of.
  • the time-dependent change data of the biological information of one day in the past, the operation history of a plurality of devices performed on the next day, and the time-dependent change data of the biological information of the next day are associated with each other. It is made into a database.
  • the control unit 121b extracts the time-dependent change data having a similarity with the representative pattern of a predetermined value or more, and among the extracted time-dependent change data, the time-dependent change data of the biological information of the next day is the most predetermined ideal pattern. The closest (highest similarity) ones are extracted, and the control pattern is determined based on the operation history associated with this time-dependent change pattern. Then, the control unit 121b associates the determined control pattern with the representative pattern.
  • the control pattern is a control target of the device, which is determined by the operation history of the device (information indicating how the device is controlled). For example, when the device is the blower device 20, the control target is determined by the strength of the blower or the like, and when the device is the air conditioner 30, the control target is determined by the temperature of the space 300 or the like. When the device is the lighting device 40 or the external light adjusting device 50, it is determined by the illuminance of the space 300, and when the device is the ventilation device 70, it is determined by the CO 2 concentration in the space 300 or the like.
  • the control pattern is determined by the sound source or volume of the sound emitted from the speaker 80 when the device is the speaker 80, and is determined by the emission color or the like when the device is the indirect lighting device 60. In the case of the scent generator 90, it is determined by the type of scent and the like.
  • control unit 121b may associate the representative pattern with the control pattern using a machine learning model.
  • a machine learning model learns the data (data relationship) included in the database, and when a representative pattern is input, a control pattern suitable for this is output.
  • control unit 121b stores the generated control information in the storage unit 123 (S15). That is, in the storage unit 123, each of the plurality of representative patterns (time-varying patterns) of the LF / HF is controlled to control the device for adjusting the environment of the space 300 installed in the space 300 where the subject 200 is located. The control information associated with the pattern is stored.
  • the environmental control system 10 uses biological information (specifically, LF / HF) indicating the state of the autonomic nerves of the subject 200 to generate control information and stores it in the storage unit 123. can do.
  • biological information specifically, LF / HF
  • control information may be stored in the storage unit 123 in advance by the developer of the environmental control system 10 or the like.
  • a plurality of representative patterns as shown in FIG. 4 and a control pattern suitable for them may be empirically or experimentally predetermined by a developer or the like.
  • the biometric information of an unspecified number of users may be processed statistically. That is, it is not essential that the control information be customized exclusively for the target person 200.
  • FIG. 6 is a flowchart of control of a plurality of devices.
  • the acquisition unit 121a acquires the time-dependent change data of the biological information indicating the state of the autonomic nerves of the subject 200 in a predetermined period (S21).
  • a predetermined period For example, when the environmental control system 10 is used to adjust the sleep rhythm, the 24 hours immediately before the bedtime is a predetermined period based on the scheduled bedtime input by the subject 200 by operating the setting device 130. It is said that. That is, the scheduled bedtime is the end point of the predetermined period. When the scheduled bedtime is 23:00, the predetermined period is from 23:00 to 23:00 on the previous day. In other words, the scheduled bedtime is the start time of control of a plurality of devices (the time when the target person 200 wants to start the operation of the environmental control system 100).
  • the control unit 121b has the time-lapse pattern that is most similar to the acquired time-lapse data among the plurality of time-lapse patterns included in the control information (the time-lapse pattern here means the above-mentioned representative pattern).
  • the target pattern which is a change pattern, is specified (S22).
  • the control unit 121b displays the time-dependent change data and the plurality of time-dependent change patterns at each time point every hour (23:00, 0:00, 1:00, ..., 23:00 the day before).
  • the LF / HF value is converted into a vector having elements (that is, a vector consisting of 25 elements).
  • the control unit 121b calculates the distance between the vector of the time change data and each of the vectors of the plurality of time change patterns, and the calculated distance is the shortest (that is, the degree of similarity is high) among the plurality of time change patterns.
  • the change pattern is specified as the target pattern. It should be noted that such a method is an example, and any existing method (pattern matching method, etc.) may be used in order to identify the most similar temporal change pattern.
  • control unit 121b controls a plurality of devices based on the control pattern associated with the specified target pattern in the control information (S23). Specifically, the control unit 121b controls a plurality of devices by causing the communication unit 122 to transmit a control signal to each of the plurality of devices based on the control pattern.
  • the measured values of the environment measuring device 100 are appropriately referred to in order to achieve the control target.
  • the environmental control system 10 is based on the control pattern associated with the target pattern, which is the time-dependent change pattern most similar to the acquired time-dependent change data among the plurality of time-dependent change patterns in the control information. , Control the equipment.
  • the environmental control system 10 considers that the change with time of one biological information represents the life rhythm of the subject 200, and determines the control pattern by pattern matching. According to the environmental control system 10, the number of sensors is reduced, the trouble of inputting various information is saved, and the amount of calculation for determining the control pattern is also reduced.
  • the target pattern is specified based on the degree of similarity between the entire time-dependent change data and the entire time-dependent change pattern.
  • the target pattern may be specified based on the partial similarity between the time-varying data and the time-varying pattern.
  • FIG. 7 is a diagram showing a period for which the partial similarity is calculated.
  • the control unit 121b divides the acquired time-dependent change data into a fixed period T1 including the first half T1 of the predetermined period, the second half T2 of the predetermined period, and the end point of the predetermined period.
  • the predetermined period is the period corresponding to 23:00 to 23:00 on the previous day
  • the first half T1 is, for example, the period corresponding to 23:00 to 11:00 on the previous day.
  • the latter half T2 is a period corresponding to 11:00 to 23:00
  • the fixed period T3 including the end point of the predetermined period is a period corresponding to 22:00 to 23:00.
  • the control unit 121b also divides each of the plurality of time-dependent change patterns in the same manner.
  • the control unit 121b sets a plurality of time-dependent change patterns of the acquired time-dependent change data in each of the first half T1 of the predetermined period, the second half T2 of the predetermined period, and the fixed period T3 including the end point of the predetermined period.
  • the degree of similarity is calculated by comparing with the response period in each case. That is, the control unit 121b individually calculates the similarity s1 between the first half T1s, the similarity s2 between the second half T2s, and the similarity s3 between the T3s for a certain period.
  • the similarity may be calculated based on the distance of the vectors or may be calculated based on other methods.
  • control unit 121b calculates the similarity for each period to be emphasized, and based on the calculated similarity, it is possible to increase the possibility that a control pattern more suitable for the target person 200 is selected. ..
  • the above-mentioned method of dividing the period is particularly useful when adjusting the function of the autonomic nerves of the subject 200 to improve sleep.
  • the control unit 121b further increases the similarity of the fixed period T4 from the time when three-quarters of the predetermined period has elapsed. You may consider it.
  • the fixed period T4 is a period corresponding to 17:00 to 19:00. It can be said that T4 for such a certain period is a time zone in which there is a high possibility of ingesting or drinking alcohol, and a time zone in which the function of the autonomic nerves of the subject 200 is likely to be affected. If the similarity in T4 for a certain period of time is further considered, the control unit 121b can increase the possibility that a control pattern more suitable for the subject 200 is selected.
  • the environmental control system 10 uses LF / HF as an index indicating the state of the autonomic nerves of the subject 200, but other biological information may be used as an index.
  • LF may be used alone or HF may be used alone.
  • FIG. 8 is a diagram showing the relationship between the functions of autonomic nerves (sympathetic nerves and parasympathetic nerves) and changes in biological information.
  • biological information such as body temperature, blood pressure, heart rate, pulse rate, respiratory rate, sweating amount, pupil diameter, epidermis temperature, and facial expression of the subject 200 is the function of the sympathetic nerve and the parasympathetic nerve. It is related to the work of. That is, these biometric information can be used as an index indicating the state of the autonomic nerves of the subject 200.
  • LF / HF may be appropriately read as any of these biometric information.
  • the acquisition unit 121a for acquiring the time-dependent change data of the biological information indicating the state of the autonomic nerve of the subject 200 and the plurality of time-dependent changes patterns of the biological information are each provided.
  • the storage unit 123 in which the control information associated with the control pattern for controlling the device for adjusting the environment of the space 300 in which the target person 200 is located is stored, and the control information are acquired from a plurality of time-dependent change patterns.
  • the control unit 121b that controls the device is provided based on the control pattern associated with the target pattern, which is the time-dependent change pattern most similar to the time-dependent change data.
  • Such an environmental control system 10 can suppress the disturbance of the autonomic nerves of the subject 200 by appropriately generating the control information. Further, since the environmental control system 10 can determine the control pattern by pattern matching of biological information, it is a system that controls the device based on the sensing results of a large number of sensors and the input of various information from the target person 200. It is possible to easily suppress the disturbance of the autonomic nerves of the subject 200 as compared with the above.
  • control unit 121b changes each of the acquired time-dependent change data in the first half T1 of the predetermined period, the second half T2 of the predetermined period, and the fixed period T3 including the end point of the predetermined period with time.
  • the target pattern is specified by comparing with the correspondence period for each pattern.
  • the similarity is calculated for each period to be emphasized, and the target pattern is specified based on the calculated similarity, so that a control pattern suitable for the target person 200 may be selected. Can be enhanced.
  • the predetermined period is a period corresponding to 24 hours
  • the first half T1 of the predetermined period is a period corresponding to 12 hours from 24 hours before the end point to 12 hours before the end point, and is a predetermined period.
  • the latter half T2 is a period corresponding to 12 hours from 12 hours before the end point to the end point
  • a fixed period T3 including the end point of a predetermined period is a period corresponding to 1 hour from 1 hour before the end point to the end point.
  • the similarity is calculated for each period to be emphasized, and the target pattern is specified based on the calculated similarity, so that a control pattern suitable for the target person 200 may be selected. Can be enhanced.
  • control unit 121b has the acquired data on the change over time, the first half T1 of the predetermined period, the second half T2 of the predetermined period, the fixed period T3 including the end point of the predetermined period, and three-quarters of the predetermined period.
  • the target pattern is specified by comparing each of T4 for a certain period of time with the corresponding period in each of the plurality of time-dependent change patterns.
  • the similarity is calculated for each period to be emphasized, and the target pattern is specified based on the calculated similarity, so that a control pattern suitable for the target person 200 may be selected. Can be enhanced.
  • the predetermined period is a period corresponding to 24 hours
  • the first half T1 of the predetermined period is a period corresponding to 12 hours from 24 hours before the end point to 12 hours before the end point, and is a predetermined period.
  • the latter half T2 is a period corresponding to 12 hours from 12 hours before the end point to the end point
  • a certain period including the end point of the predetermined period is a period corresponding to 1 hour from 1 hour before the end point to the end point.
  • the fixed period from the time when three-quarters of the predetermined period has elapsed is a period corresponding to one hour from 6 hours before the end point to 5 hours before the end point.
  • the similarity is calculated for each period to be emphasized, and the target pattern is specified based on the calculated similarity, so that a control pattern suitable for the target person 200 may be selected. Can be enhanced.
  • control unit 121b generates control information based on the time-dependent change data of the past biological information of the subject 200 and the operation history of the device, and stores the control information in the storage unit 123.
  • Such an environmental control system 10 can increase the possibility that a control pattern suitable for the target person 200 is selected by using the control information customized exclusively for the target person 200.
  • control unit 121b groups the time-dependent change data of the past biological information of the subject 200 into a plurality of clusters, and the time-dependent change data of the biological information representing each of the plurality of clusters is divided into a plurality of time-dependent patterns. Identify as.
  • Such an environmental control system 10 can efficiently select a control pattern by using control information in which the number of a plurality of time-dependent change patterns is narrowed down by clustering.
  • control unit 121b associates a control pattern with a plurality of specified time-dependent change patterns by using a machine learning model that learns the time-dependent change data of the past biological information of the subject 200 and the operation history of the device. Generates control information.
  • Such an environmental control system 10 can generate control information using a machine learning model.
  • the environmental control method executed by a computer such as the environmental control system 10 acquires the time-dependent change data of the biological information indicating the state of the autonomic nerve of the subject 200 in a predetermined period, and each of the plurality of time-dependent changes patterns of the biological information.
  • a computer such as the environmental control system 10 acquires the time-dependent change data of the biological information indicating the state of the autonomic nerve of the subject 200 in a predetermined period, and each of the plurality of time-dependent changes patterns of the biological information.
  • the control information associated with the control pattern for controlling the device for adjusting the environment of the space 300 in which the target person 200 is located is stored, a plurality of changes over time in the control information.
  • the device is controlled based on the control pattern associated with the target pattern, which is the time-varying pattern most similar to the acquired time-varying data among the patterns.
  • Such an environmental control method can suppress the disturbance of the autonomic nerves of the subject 200 by referring to appropriate control information.
  • the control pattern can be determined by pattern matching of biological information in the environmental control method, the device can be controlled based on the sensing results of a large number of sensors and the input of various information from the target person 200. In comparison, the disturbance of the autonomic nerves of the subject 200 can be easily suppressed.
  • another processing unit may execute the processing executed by the specific processing unit.
  • the order of the plurality of processes may be changed, or the plurality of processes may be executed in parallel.
  • each component may be realized by executing a software program suitable for each component.
  • Each component may be realized by a program execution unit such as a CPU or a processor reading and executing a software program recorded on a recording medium such as a hard disk or a semiconductor memory.
  • each component may be realized by hardware.
  • Each component may be a circuit (or integrated circuit). These circuits may form one circuit as a whole, or may be separate circuits from each other. Further, each of these circuits may be a general-purpose circuit or a dedicated circuit.
  • a recording medium such as a system, an apparatus, a method, an integrated circuit, a computer program, or a computer-readable CD-ROM. Further, it may be realized by any combination of a system, an apparatus, a method, an integrated circuit, a computer program and a recording medium.
  • the present invention may be realized as an environmental control method, or as a program for causing a computer to execute the environmental control method, or a computer-readable non-temporary program in which such a program is recorded. It may be realized as a standard recording medium.
  • the present invention may be realized as a control device of the above-described embodiment, or may be realized as a program executed by the computer for operating the computer as such a control device. Further, the present invention may be realized as a computer-readable non-temporary recording medium in which such a program is recorded.
  • the environmental control system is realized by a plurality of devices. It may be realized as a single device.
  • the components included in the environmental control system described in the above embodiment may be distributed to the plurality of devices in any way.
  • Environmental control system 20 Blower (equipment) 30 Air conditioner (equipment) 40 Lighting equipment (equipment) 50 External light adjustment device (equipment) 60 Indirect lighting device (equipment) 70 Ventilation device (equipment) 80 Speaker (equipment) 90 Fragrance generator (equipment) 121a Acquisition unit 121b Control unit 123 Storage unit 200 Target person 300 Space

Abstract

環境制御システムは、対象者の自律神経の状態を示す生体情報の、所定期間における経時変化データを取得する取得部（１２１ａ）と、生体情報の複数の経時変化パターンそれぞれが、対象者が位置する空間の環境を調整する機器を制御するための制御パターンと対応付けられた制御情報が記憶された記憶部（１２３）と、制御情報において、複数の経時変化パターンのうち取得された経時変化データに最も類似する経時変化パターンである対象パターンに対応付けられた制御パターンに基づいて、機器を制御する制御部（１２１ｂ）とを備える。

Description

環境制御システム、及び、環境制御方法
　本発明は、環境制御システム、及び、環境制御方法に関する。
　特許文献１には、専門的な知識を有していない者であっても被診断者の自律神経の状態を容易に判定することを可能にする自律神経診断装置が開示されている。
特開２０１２－１２５３８３公報
　人の自律神経には、対照的に働く交感神経及び副交感神経の２種類の神経が含まれ、人が有する器官の機能は、この２種類の神経がバランスよく働くことで維持される。現代では、不規則な生活や習慣などによって、自律神経のバランスが乱れるために起こる体の不調を訴える人が増えている。
　本発明は、対象者の自律神経の乱れを抑制することができる環境制御システム及び環境制御方法を提供する。
　本発明の一態様に係る環境制御システムは、対象者の自律神経の状態を示す生体情報の、所定期間における経時変化データを取得する取得部と、前記生体情報の複数の経時変化パターンそれぞれが、前記対象者が位置する空間の環境を調整する機器を制御するための制御パターンと対応付けられた制御情報が記憶された記憶部と、前記制御情報において、前記複数の経時変化パターンのうち取得された前記経時変化データに最も類似する経時変化パターンである対象パターンに対応付けられた前記制御パターンに基づいて、前記機器を制御する制御部とを備える。
　本発明の一態様に係る環境制御方法は、対象者の自律神経の状態を示す生体情報の、所定期間における経時変化データを取得し、前記生体情報の複数の経時変化パターンそれぞれが、前記対象者が位置する空間の環境を調整する機器を制御するための制御パターンと対応付けられた制御情報が記憶された記憶部を参照することにより、前記制御情報において、前記複数の経時変化パターンのうち取得された前記経時変化データに最も類似する経時変化パターンである対象パターンに対応付けられた前記制御パターンに基づいて、前記機器を制御する。
　本発明によれば、対象者の自律神経の乱れを抑制することができる環境制御システム及び環境制御方法が実現される。
図１は、実施の形態に係る環境制御システムの構成を示す図である。 図２は、制御装置の機能構成を示すブロック図である。 図３は、制御情報の生成動作のフローチャートである。 図４は、代表パターンの一例を示す図である。 図５は、制御情報の概要を示す図である。 図６は、複数の機器の制御のフローチャートである。 図７は、部分的な類似度の算出の対象となる期間を示す図である。 図８は、自律神経（交感神経及び副交感神経）の働きと生体情報の変化の関係を示す図である。
　以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的また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、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。
　なお、各図は模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、実質的に同一の構成に対しては同一の符号を付し、重複する説明は省略または簡略化される場合がある。
　（実施の形態）
　［構成］
　まず、実施の形態に係る環境制御システムの構成について説明する。図１は、実施の形態に係る環境制御システムの構成を示す図である。
　図１に示される環境制御システム１０は、部屋などの閉空間である空間３００内の環境に関連する複数の機器を制御することにより、対象者２００の自律神経の働きを調整する制御を行う。
　自律神経には、対照的に働く交感神経及び副交感神経の２種類の神経が含まれ、人が有する器官の機能は、この２種類の神経がバランスよく働くことで維持される。一般に、対象者２００の自律神経の調整を目的として機器を制御するためには、対象者２００の生活リズムを把握するために、多数のセンサのセンシング結果、及び、対象者２００からの各種情報の入力が必要となる。これに対し、環境制御システム１０は、対象者２００の生体情報のパターンマッチングにより、自律神経の働きを理想的な変化に近づけるための機器の制御パターンを簡単に決定することができる。
　環境制御システム１０は、具体的には、送風装置２０と、空調装置３０と、照明装置４０と、外光調整装置５０と、間接照明装置６０と、換気装置７０と、スピーカ８０と、香り発生装置９０と、環境計測装置１００と、生体情報計測装置１１０と、制御装置１２０と、設定装置１３０とを備える。送風装置２０、空調装置３０、照明装置４０、外光調整装置５０、間接照明装置６０、換気装置７０、スピーカ８０、及び、香り発生装置９０のそれぞれは、空間３００の環境（具体的には、光環境、空気環境、音環境など）を調整する機器の一例である。なお、環境制御システム１０は、これらの機器を少なくとも１つ備えていればよい。
　送風装置２０は、対象者２００に向けて風を送出する装置である。送風装置２０は、具体的には、サーキュレータなどの比較的指向性の高い送風装置であるが、扇風機などであってもよい。
　空調装置３０は、対象者２００が位置する空間３００の温度を調整するための装置である。空調装置３０は、空間３００の湿度を調整することもできる。空調装置３０は、空間３００の温度及び湿度を、制御装置１２０によって指示された温度及び湿度に近づける。
　照明装置４０は、対象者２００が位置する空間３００を照らす直接照明用の装置である。照明装置４０は、例えば、ＬＥＤなどの発光素子を光源として有するシーリングライトであるが、ベースライトまたはダウンライトなどのその他の照明装置であってもよい。照明装置４０は、制御装置１２０によって調光及び調色が可能である。
　外光調整装置５０は、対象者２００が位置する空間３００へ取り入れられる外光の量を調整する装置である。外光調整装置５０は、例えば、調光フィルムなどによって実現される電子ブラインドであるが、電動式ブラインド（電動式シャッター）などであってもよい。
　間接照明装置６０は、対象者２００が位置する空間３００に配置された間接照明用の装置である。つまり、間接照明装置６０は、空間３００を規定する壁または天井などの構造物を照らす。間接照明装置６０は、例えば、発光色が異なる複数の光源を有することにより発光色を変更可能である。間接照明装置６０は、光源及び光学フィルタの組み合わせによって任意の発光色を実現してもよい。間接照明装置６０の発光色は、例えば、赤の単色光、緑の単色光、及び、青の単色光のいずれかに変更可能である。なお、間接照明装置６０が発する光の色は、特に限定されず、例えば、対象者２００の好みに応じた任意の色であればよい。
　換気装置７０は、対象者２００が位置する空間３００の換気を行う。換気装置７０は、空調装置３０と異なり、温度調整機能を有していない。換気装置７０は、例えば、全熱交換器（ＥＲＶ：Ｅｎｅｒｇｙ　Ｒｅｃｏｖｅｒｙ　Ｖｅｎｔｉｌａｔｏｒ）であるが、換気扇などの熱交換をともなわない換気装置であってもよい。また、換気装置７０は、空間３００に設けられた窓の開閉装置であってもよい。
　スピーカ８０は、対象者２００が位置する空間３００に配置され、音声または音楽などを出力する装置である。
　香り発生装置９０は、対象者２００が位置する空間に配置された、香りを発する装置である。香り発生装置９０は、例えば、アロマディフューザであるが、その他の香り発生装置であってもよい。
　環境計測装置１００は、対象者２００が位置する空間３００における環境情報を計測する装置である。環境計測装置１００は、例えば、空間３００における温度を計測する温度センサ、空間３００における湿度を計測する湿度センサ、空間３００における照度を計測する照度センサ、空間３００における二酸化炭素（ＣＯ２）濃度を計測するＣＯ２センサなどである。
　生体情報計測装置１１０は、対象者２００の生体情報を計測する装置である。生体情報計測装置１１０は、対象者２００の体温、血圧、心拍数、脈波、発汗量、瞳孔径、表皮温度、または、表情などを生体情報として計測する。生体情報計測装置１１０は、心拍、脈波、及び、呼吸変動波形から算出されるＶＬＦ（Ｖｅｒｙ　Ｌｏｗ　Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）、ＨＦ（Ｈｉｇｈ　Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）、ＬＦ（Ｌｏｗ　Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）、ＬＦ／ＨＦ、心拍の変動係数であるＣＶＲ－Ｒ、呼吸の吸気時間、呼気時間、ポーズ時間などを計測し、これらが自律神経の状態を把握する指標として用いられてもよい。生体情報計測装置１１０は、例えば、対象者２００の体に装着されるウェアラブル型のセンサ（言い換えれば、接触型のセンサ）であるが、非接触型のセンサであってもよい。非接触型のセンサとしては、心拍数、呼吸数、脈波などを計測できる電波センサ、瞳孔径、脈拍または表情を計測できるカメラなどが例示される。
　制御装置１２０は、送風装置２０、空調装置３０、照明装置４０、外光調整装置５０、間接照明装置６０、換気装置７０、スピーカ８０、及び、香り発生装置９０などの機器を制御する装置である。図２は、制御装置１２０の機能構成を示すブロック図である。
　図２に示されるように、制御装置１２０は、情報処理部１２１と、通信部１２２と、記憶部１２３とを備える。
　情報処理部１２１は、通信部１２２に制御信号を送信させることにより、対象装置を制御する。情報処理部１２１は、例えば、マイクロコンピュータによって実現されるが、プロセッサによって実現されてもよい。情報処理部１２１は、具体的には、取得部１２１ａ、及び、制御部１２１ｂを含む。
　通信部１２２は、制御装置１２０が、対象装置と通信するための通信回路（言い換えれば、通信モジュール）である。通信部１２２は、例えば、制御部１２１ｂの制御に基づいて複数の機器に制御信号を送信する。また、通信部１２２は、環境計測装置１００から空間３００の環境情報を受信し、生体情報計測装置１１０から対象者２００の生体情報を受信し、設定装置１３０から設定情報を受信する。通信部１２２は、例えば、無線通信を行うが、有線通信を行ってもよい。通信部１２２によって行われる通信の通信規格は特に限定されない。
　記憶部１２３は、制御部１２１ｂが機器を制御するために実行する制御プログラムなどが記憶される記憶装置である。記憶部１２３は、例えば、半導体メモリによって実現される。
　設定装置１３０は、対象者２００などのユーザの操作（例えば、初期設定を行うための操作）を受け付けるユーザインターフェース装置である。設定装置１３０は、例えば、スマートフォンまたはタブレット端末などの携帯端末であるが、壁などに設置される操作パネルなどであってもよい。なお、設定装置１３０は、他の装置の一部として実現されてもよい。例えば、設定装置１３０は、制御装置１２０が備える受付部として実現されてもよい。受付部は、具体的には、タッチパネルまたはハードウェアボタンなどによって実現される。
　［制御情報の生成動作］
　次に、環境制御システム１０の動作について説明する。環境制御システム１０は、まず、対象者２００のＬＦ／ＨＦの過去の経時変化データに基づいて複数の機器を制御するための制御情報を生成する。図３は、制御情報の生成動作のフローチャートである。
　まず、取得部１２１ａは、対象者２００の所定期間におけるＬＦ／ＨＦの経時変化データを生体情報計測装置１１０から取得し、記憶部１２３に蓄積する（Ｓ１１）。ＬＦ／ＨＦは、心拍変動の時系列データなどによって定まるパラメータであり、自律神経の状態を示す生体情報の一例である。ＬＦ／ＨＦは、副交感神経の働きが交感神経の働きよりも優位になる状態（リラックス状態）において小さくなり、交感神経の働きが副交感神経の働きよりも優位になる状態（ストレス状態）において大きくなる。
　所定期間は、例えば、１日（２４時間）に相当する期間であり、経時変化データは、例えば、１４日分以上蓄積される。
　次に、制御部１２１ｂは、ＬＦ／ＨＦの経時変化データをクラスタ化する（Ｓ１２）。言い換えれば、制御部１２１ｂは、複数の経時変化データを複数のクラスタにグループ化する。クラスタ化の具体的な手法としては、例えば、ｋ－ｍｅａｎｓ法、ｋ－ｍｅａｎｓ＋＋法、などの手法が例示される。
　次に、制御部１２１ｂは、複数のクラスタそれぞれの代表の経時変化パターン（以下、代表パターンとも記載される）を特定する（Ｓ１３）。図４は、代表パターンの一例を示す図であり、図４では、５つの代表パターンと、理想パターンとが図示されている。制御部１２１ｂは、例えば、クラスタに属する１以上の経時変化パターンを平均化したパターンを、当該クラスタの代表パターンとして特定する。なお、制御部１２１ｂは、クラスタに属する経時変化データの任意の１つを、当該クラスタの代表パターンとして特定してもよい。
　次に、制御部１２１ｂは、複数の代表パターンのそれぞれに、当該代表パターンに適した複数の機器の制御パターンを対応付けることで制御情報を生成する（Ｓ１４）。図５は、制御情報の概要を示す図である。制御部１２１ｂは、具体的には、対象者２００の生体情報の経時変化パターンが代表パターンと同じであった翌日に、対象者２００の生体情報が理想的な変化パターンとなるような複数の機器の制御パターンを特定する。
　例えば、記憶部１２３には、過去のある１日の生体情報の経時変化データと、その翌日に行われた複数の機器の動作履歴と、翌日の生体情報の経時変化データとが対応付けられてデータベース化されている。制御部１２１ｂは、例えば、代表パターンとの類似度が所定値以上の経時変化データを抽出し、抽出した経時変化データのうち、翌日の生体情報の経時変化データがあらかじめ定められた理想パターンに最も近い（最も類似度が高い）ものを抽出し、この経時変化パターンに対応付けられた動作履歴に基づいて制御パターンを決定する。そして、制御部１２１ｂは、決定した制御パターンを代表パターンに対応付ける。
　制御パターンは、機器の動作履歴（どのように機器が制御されたかを示す情報）によって定まる、機器の制御目標である。例えば、機器が送風装置２０である場合、制御目標は、送風の強さなどによって定まり、機器が空調装置３０である場合には、空間３００の温度などによって定まる。また、機器が照明装置４０または外光調整装置５０である場合には、空間３００の照度などによって定まり、機器が換気装置７０である場合には、空間３００におけるＣＯ２濃度などによって定まる。制御パターンは、機器がスピーカ８０である場合には、スピーカ８０から発せられる音の音源または音量などによって定められ、機器が間接照明装置６０である場合には、発光色などによって定められ、機器が香り発生装置９０である場合には、香りの種類などによって定められる。
　なお、制御部１２１ｂは、機械学習モデルを用いて代表パターンと制御パターンの対応付けを行ってもよい。このような機械学習モデルは、上記データベースに含まれるデータ（データの関係性）を学習しており、代表パターンを入力すると、これに適した制御パターンを出力する。
　次に、制御部１２１ｂは、生成した制御情報を記憶部１２３に記憶する（Ｓ１５）。つまり、記憶部１２３には、ＬＦ／ＨＦの複数の代表パターン（経時変化パターン）それぞれが、対象者２００が位置する空間３００に設置された空間３００の環境を調整する機器を制御するための制御パターンと対応付けられた制御情報が記憶される。
　以上説明したように、環境制御システム１０は、対象者２００の自律神経の状態を示す生体情報（具体的には、ＬＦ／ＨＦ）を使用して、制御情報を生成し、記憶部１２３に記憶することができる。
　なお、制御情報は、環境制御システム１０の開発者等により、あらかじめ記憶部１２３に記憶されていてもよい。例えば、図４のような複数の代表パターンと、これに適した制御パターンとが、開発者等によって経験的または実験的にあらかじめ定められていてもよい。この場合、不特定多数のユーザの生体情報が統計的に処理されてもよい。つまり、制御情報が対象者２００専用にカスタマイズされることは必須ではない。
　［複数の機器の制御］
　次に、このような制御情報を用いた複数の機器の制御について説明する。図６は、複数の機器の制御のフローチャートである。
　まず、取得部１２１ａは、対象者２００の自律神経の状態を示す生体情報の、所定期間における経時変化データを取得する（Ｓ２１）。例えば、環境制御システム１０が睡眠リズムを整えるために使用される場合、対象者２００が設定装置１３０を操作することによって入力される就寝予定時刻を基準として、就寝時刻の直前の２４時間が所定期間とされる。つまり、就寝予定時刻が所定期間の終点となる。就寝予定時刻が２３：００の場合、所定期間は、前日の２３：００～２３：００である。就寝予定時刻は、言い換えれば、複数の機器の制御の開始時刻（対象者２００が環境制御システム１００の動作を開始させたい時刻）である。
　次に、制御部１２１ｂは、制御情報に含まれる複数の経時変化パターン（ここでの経時変化パターンは、上述の代表パターンの意味である）のうち、取得された経時変化データに最も類似する経時変化パターンである対象パターンを特定する（Ｓ２２）。
　例えば、制御部１２１ｂは、経時変化データ、及び、複数の経時変化パターンのそれぞれを、１時間おき（前日２３：００、０：００、１：００、・・、２３：００）の各時点のＬＦ／ＨＦの値を要素とするベクトル（つまり、２５個の要素からなるベクトル）に変換する。制御部１２１ｂは、経時変化データのベクトルと、複数の経時変化パターンのベクトルそれぞれとの距離を算出し、複数の経時変化パターンのうち算出された距離が最も短い（つまり、類似度が高い）経時変化パターンを対象パターンとして特定する。なお、このような方法は一例であり、最も類似する経時変化パターンを特定するために、既存のどのような手法（パターンマッチング手法など）が用いられてもよい。
　次に、制御部１２１ｂは、制御情報において、特定した対象パターンに対応付けられた制御パターンに基づいて、複数の機器を制御する（Ｓ２３）。制御部１２１ｂは、具体的には、制御パターンに基づいて通信部１２２に複数の機器のそれぞれへ制御信号を送信させることにより、複数の機器を制御する。複数の機器の制御においては、制御目標を達成するために、環境計測装置１００の計測値が適宜参照される。
　以上説明したように、環境制御システム１０は、制御情報において、複数の経時変化パターンのうち取得された経時変化データに最も類似する経時変化パターンである対象パターンに対応付けられた制御パターンに基づいて、機器を制御する。
　一般に、対象者２００の自律神経の調整を目的として機器を制御するためには、対象者２００の生活リズムを把握するために、多数のセンサのセンシング結果、及び、対象者２００からの各種情報の入力が必要となる。これに対し、環境制御システム１０は、１つの生体情報の経時変化が対象者２００の生活リズムを表すものとみなし、パターンマッチングにより制御パターンを決定する。環境制御システム１０によれば、センサ数が低減され、各種情報の入力の手間が省略され、制御パターンを決定するための計算量も少なくなる。
　［対象パターンの決定の変形例］
　上記実施の形態では、経時変化データの全体と、及び、経時変化パターンの全体との類似度に基づいて対象パターンが特定された。しかしながら、対象パターンは、経時変化データと、経時変化パターンのとの部分的な類似度に基づいて対象パターンが特定されてもよい。図７は、部分的な類似度の算出の対象となる期間を示す図である。
　例えば、制御部１２１ｂは、取得された経時変化データを、所定期間の前半期Ｔ１、所定期間の後半期Ｔ２、及び、所定期間の終点を含む一定期間Ｔ３に分割する。就寝予定時刻が２３：００の場合、所定期間は、前日の２３：００～２３：００に相当する期間であり、前半期Ｔ１は、例えば、前日の２３：００～１１：００に相当する期間であり、後半期Ｔ２は、１１：００～２３：００に相当する期間であり、所定期間の終点を含む一定期間Ｔ３は、２２：００～２３：００に相当する期間である。制御部１２１ｂは、複数の経時変化パターンのそれぞれについても同様に分割する。
　次に、制御部１２１ｂは、取得された経時変化データの、所定期間の前半期Ｔ１、所定期間の後半期Ｔ２、及び、所定期間の終点を含む一定期間Ｔ３のそれぞれを、複数の経時変化パターンそれぞれにおける対応期間と比較することにより、類似度を算出する。つまり、制御部１２１ｂは、前半期Ｔ１同士の類似度ｓ１、後半期Ｔ２同士の類似度ｓ２、一定期間Ｔ３同士の類似度ｓ３を個別に算出する。上述のように、類似度は、ベクトルの距離に基づいて算出されてもよいし、その他の手法に基づいて算出されてもよい。そして、制御部１２１ｂは、類似度ｓ１～ｓ３を合計した類似度ｓ（＝ｓ１＋ｓ２＋ｓ３）が最も高い経時変化パターンを対象パターンとして特定する。なお、類似度ｓ１～ｓ３には重みｗが設定されていてもよく、類似度ｓは、重みｗを用いてｓ＝ｗ１・ｓ１＋ｗ２・ｓ２＋ｗ３・ｓ３で表されてもよい。
　このように、制御部１２１ｂは、重視したい期間ごとに類似度を算出し、算出した類似度に基づいてすることで、対象者２００により適した制御パターンが選択される可能性を高めることができる。上記のような期間の分け方は、特に、対象者２００の自律神経の働きを調整して睡眠の改善を図るときに有用である。
　また、制御部１２１ｂは、上記３つの期間（前半期Ｔ１、後半期Ｔ２、及び、一定期間Ｔ３）に加えて、所定期間の４分の３が経過した時点から一定期間Ｔ４の類似度をさらに考慮してもよい。一定期間Ｔ４は、具体的には、１７：００～１９：００に相当する期間である。このような一定期間Ｔ４は、食事を摂取したり、飲酒したりする可能性が高い時間帯であり、対象者２００の自律神経の働きへの影響が出やすい時間帯であるといえる。このような一定期間Ｔ４における類似度がさらに考慮されれば、制御部１２１ｂは、対象者２００により適した制御パターンが選択される可能性を高めることができる。
　［生体情報の変形例］
　上記実施の形態では、環境制御システム１０は、対象者２００の自律神経の状態を示す指標としてＬＦ／ＨＦを使用したが、その他の生体情報が指標として使用されてもよい。例えば、ＬＦが単独で用いられてもよいし、ＨＦが単独で用いられてもよい。
　また、ＬＦ、ＨＦ以外の生体情報が指標として用いられてもよい。図８は、自律神経（交感神経及び副交感神経）の働きと生体情報の変化の関係を示す図である。図８に示されるように、対象者２００の体温、血圧、心拍数、脈拍数、呼吸数、発汗量、瞳孔径、表皮温度、及び、表情などの生体情報は、交感神経の働き及び副交感神経の働きと関連している。つまり、これらの生体情報は、対象者２００の自律神経の状態を示す指標として利用できる。上記実施の形態において。ＬＦ／ＨＦは、適宜これらの生体情報のいずれかに読み替えられてよい。
　［効果等］
　以上説明したように、環境制御システム１０は、対象者２００の自律神経の状態を示す生体情報の、所定期間における経時変化データを取得する取得部１２１ａと、生体情報の複数の経時変化パターンそれぞれが、対象者２００が位置する空間３００の環境を調整する機器を制御するための制御パターンと対応付けられた制御情報が記憶された記憶部１２３と、制御情報において、複数の経時変化パターンのうち取得された経時変化データに最も類似する経時変化パターンである対象パターンに対応付けられた制御パターンに基づいて、機器を制御する制御部１２１ｂとを備える。
　このような環境制御システム１０は、制御情報が適切に生成されることにより、対象者２００の自律神経の乱れを抑制することができる。また、環境制御システム１０は、生体情報のパターンマッチングにより制御パターンを決定することができるので、多数のセンサのセンシング結果、及び、対象者２００からの各種情報の入力に基づいて機器を制御するシステムに比べて、簡単に対象者２００の自律神経の乱れを抑制することができる。
　また、例えば、制御部１２１ｂは、取得された経時変化データの、所定期間の前半期Ｔ１、所定期間の後半期Ｔ２、及び、所定期間の終点を含む一定期間Ｔ３のそれぞれを、複数の経時変化パターンそれぞれにおける対応期間と比較することにより、対象パターンを特定する。
　このような環境制御システム１０は、重視したい期間ごとに類似度を算出し、算出した類似度に基づいて対象パターンを特定することで、対象者２００に適した制御パターンが選択される可能性を高めることができる。
　また、例えば、所定期間は、２４時間に相当する期間であり、所定期間の前半期Ｔ１は、終点の２４時間前から終点の１２時間前までの１２時間に相当する期間であり、所定期間の後半期Ｔ２は、終点の１２時間前から終点までの１２時間に相当する期間であり、所定期間の終点を含む一定期間Ｔ３は、終点の１時間前から終点までの１時間に相当する期間である。
　このような環境制御システム１０は、重視したい期間ごとに類似度を算出し、算出した類似度に基づいて対象パターンを特定することで、対象者２００に適した制御パターンが選択される可能性を高めることができる。
　また、例えば、制御部１２１ｂは、取得された経時変化データの、所定期間の前半期Ｔ１、所定期間の後半期Ｔ２、所定期間の終点を含む一定期間Ｔ３、及び、所定期間の４分の３が経過した時点から一定期間Ｔ４のそれぞれを、複数の経時変化パターンそれぞれにおける対応期間と比較することにより、対象パターンを特定する。
　このような環境制御システム１０は、重視したい期間ごとに類似度を算出し、算出した類似度に基づいて対象パターンを特定することで、対象者２００に適した制御パターンが選択される可能性を高めることができる。
　また、例えば、所定期間は、２４時間に相当する期間であり、所定期間の前半期Ｔ１は、終点の２４時間前から終点の１２時間前までの１２時間に相当する期間であり、所定期間の後半期Ｔ２は、終点の１２時間前から終点までの１２時間に相当する期間であり、所定期間の終点を含む一定期間は、終点の１時間前から終点までの１時間に相当する期間であり、所定期間の４分の３が経過した時点から一定期間は、終点の６時間前から終点の５時間前までの１時間に相当する期間である。
　このような環境制御システム１０は、重視したい期間ごとに類似度を算出し、算出した類似度に基づいて対象パターンを特定することで、対象者２００に適した制御パターンが選択される可能性を高めることができる。
　また、例えば、制御部１２１ｂは、対象者２００の過去の生体情報の経時変化データ、及び、機器の動作履歴に基づいて制御情報を生成し、記憶部１２３に記憶する。
　このような環境制御システム１０は、対象者２００に対して専用にカスタマイズされた制御情報を用いることで、対象者２００に適した制御パターンが選択される可能性を高めることができる。
　また、例えば、制御部１２１ｂは、対象者２００の過去の生体情報の経時変化データを複数のクラスタにグループ分けし、複数のクラスタのそれぞれを代表する生体情報の経時変化データを複数の経時変化パターンとして特定する。
　このような環境制御システム１０は、クラスタ化によって複数の経時変化パターンの数が絞り込まれた制御情報を使用することで、効率的に制御パターンを選択することができる。
　また、例えば、制御部１２１ｂは、対象者２００の過去の生体情報の経時変化データと機器の動作履歴とを学習した機械学習モデルを用いて、特定した複数の経時変化パターンに制御パターンを対応付けることにより、制御情報を生成する。
　このような環境制御システム１０は、機械学習モデルを用いて制御情報を生成することができる。
　また、環境制御システム１０などのコンピュータが実行する環境制御方法は、対象者２００の自律神経の状態を示す生体情報の、所定期間における経時変化データを取得し、生体情報の複数の経時変化パターンそれぞれが、対象者２００が位置する空間３００の環境を調整する機器を制御するための制御パターンと対応付けられた制御情報が記憶された記憶部を参照することにより、制御情報において、複数の経時変化パターンのうち取得された経時変化データに最も類似する経時変化パターンである対象パターンに対応付けられた制御パターンに基づいて、機器を制御する。
　このような環境制御方法は、適切な制御情報を参照することにより、対象者２００の自律神経の乱れを抑制することができる。また、環境制御方法は、生体情報のパターンマッチングにより制御パターンを決定することができるので、多数のセンサのセンシング結果、及び、対象者２００からの各種情報の入力に基づいて機器を制御する方法に比べて、簡単に対象者２００の自律神経の乱れを抑制することができる。
　（その他の実施の形態）
　以上、実施の形態について説明したが、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではない。
　例えば、上記実施の形態において、特定の処理部が実行する処理を別の処理部が実行してもよい。また、複数の処理の順序が変更されてもよいし、複数の処理が並行して実行されてもよい。
　また、上記実施の形態において、各構成要素は、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。
　また、各構成要素は、ハードウェアによって実現されてもよい。各構成要素は、回路（または集積回路）でもよい。これらの回路は、全体として１つの回路を構成してもよいし、それぞれ別々の回路でもよい。また、これらの回路は、それぞれ、汎用的な回路でもよいし、専用の回路でもよい。
　また、本発明の全般的または具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラムまた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い。また、システム、装置、方法、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。
　例えば、本発明は、環境制御方法として実現されてもよいし、環境制御方法をコンピュータに実行させるためのプログラムとして実現されてもよいし、このようなプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体として実現されてもよい。
　また、本発明は、上記実施の形態の制御装置として実現されてもよいし、コンピュータをこのような制御装置として動作させるための当該コンピュータによって実行されるプログラムとして実現されてもよい。また、本発明は、このようなプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体として実現されてもよい。
　また、上記実施の形態では、環境制御システムは、複数の装置によって実現されたが。単一の装置として実現されてもよい。環境制御システムが複数の装置によって実現される場合、上記実施の形態で説明された環境制御システムが備える構成要素は、複数の装置にどのように振り分けられてもよい。
　その他、各実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態、または、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素及び機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明に含まれる。
　１０　環境制御システム
　２０　送風装置（機器）
　３０　空調装置（機器）
　４０　照明装置（機器）
　５０　外光調整装置（機器）
　６０　間接照明装置（機器）
　７０　換気装置（機器）
　８０　スピーカ（機器）
　９０　香り発生装置（機器）
　１２１ａ　取得部
　１２１ｂ　制御部
　１２３　記憶部
　２００　対象者
　３００　空間

Claims (10)

  1. 　対象者の自律神経の状態を示す生体情報の、所定期間における経時変化データを取得する取得部と、
    　前記生体情報の複数の経時変化パターンそれぞれが、前記対象者が位置する空間の環境を調整する機器を制御するための制御パターンと対応付けられた制御情報が記憶された記憶部と、
    　前記制御情報において、前記複数の経時変化パターンのうち取得された前記経時変化データに最も類似する経時変化パターンである対象パターンに対応付けられた前記制御パターンに基づいて、前記機器を制御する制御部とを備える
    　環境制御システム。
  2. 　前記制御部は、取得された前記経時変化データの、前記所定期間の前半期、前記所定期間の後半期、及び、前記所定期間の終点を含む一定期間のそれぞれを、前記複数の経時変化パターンそれぞれにおける対応期間と比較することにより、前記対象パターンを特定する
    　請求項１に記載の環境制御システム。
  3. 　前記所定期間は、２４時間に相当する期間であり、
    　前記所定期間の前半期は、前記終点の２４時間前から前記終点の１２時間前までの１２時間に相当する期間であり、
    　前記所定期間の後半期は、前記終点の１２時間前から前記終点までの１２時間に相当する期間であり、
    　前記所定期間の前記終点を含む一定期間は、前記終点の１時間前から前記終点までの１時間に相当する期間である
    　請求項２に記載の環境制御システム。
  4. 　前記制御部は、取得された前記経時変化データの、前記所定期間の前半期、前記所定期間の後半期、前記所定期間の終点を含む一定期間、及び、前記所定期間の４分の３が経過した時点から一定期間のそれぞれを、前記複数の経時変化パターンそれぞれにおける対応期間と比較することにより、前記対象パターンを特定する
    　請求項１に記載の環境制御システム。
  5. 　前記所定期間は、２４時間に相当する期間であり、
    　前記所定期間の前半期は、前記終点の２４時間前から前記終点の１２時間前までの１２時間に相当する期間であり、
    　前記所定期間の後半期は、前記終点の１２時間前から前記終点までの１２時間に相当する期間であり、
    　前記所定期間の前記終点を含む一定期間は、前記終点の１時間前から前記終点までの１時間に相当する期間であり、
    　前記所定期間の４分の３が経過した時点から一定期間は、前記終点の６時間前から前記終点の５時間前までの１時間に相当する期間である
    　請求項４に記載の環境制御システム。
  6. 　前記制御部は、前記対象者の過去の前記生体情報の経時変化データ、及び、前記機器の動作履歴に基づいて前記制御情報を生成し、前記記憶部に記憶する
    　請求項１～５のいずれか１項に記載の環境制御システム。
  7. 　前記制御部は、前記対象者の過去の前記生体情報の経時変化データを複数のクラスタにグループ分けし、前記複数のクラスタのそれぞれを代表する前記生体情報の経時変化データを前記複数の経時変化パターンとして特定する
    　請求項６に記載の環境制御システム。
  8. 　前記制御部は、前記対象者の過去の前記生体情報の経時変化データと前記機器の動作履歴との関係性を学習した機械学習モデルを用いて、特定した前記複数の経時変化パターンに前記制御パターンを対応付けることにより、前記制御情報を生成する
    　請求項７に記載の環境制御システム。
  9. 　対象者の自律神経の状態を示す生体情報の、所定期間における経時変化データを取得し、
    　前記生体情報の複数の経時変化パターンそれぞれが、前記対象者が位置する空間の環境を調整する機器を制御するための制御パターンと対応付けられた制御情報が記憶された記憶部を参照することにより、前記制御情報において、前記複数の経時変化パターンのうち取得された前記経時変化データに最も類似する経時変化パターンである対象パターンに対応付けられた前記制御パターンに基づいて、前記機器を制御する
    　環境制御方法。
  10. 　請求項９に記載の環境制御方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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