JP2019027603A - 空調制御装置、空調システム、空調制御方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】利用者の特性に応じて推奨される環境設定を提案することができる空調制御装置、空調システム、空調制御方法、及びプログラムを提供する。【解決手段】利用者が要求する要求環境設定及び前記利用者のいる利用者位置に応じて、空調用室内機３の制御を行う空調制御装置２であって、空調制御装置２は、前記利用者位置を取得する位置取得部２０１と、前記利用者の個人情報を取得する個人情報取得部２０２と、前記個人情報に基づいて、前記利用者に推奨される推奨環境設定を提供する推奨環境提供部２０３と、前記利用者の前記要求環境設定を取得する要求環境取得部２０４と、前記利用者位置及び前記要求環境設定に基づいて、前記空調用室内機３の制御を行う室内機制御部２０６と、を備える。【選択図】図２

Description

本発明は、空調制御装置、空調システム、空調制御方法、及びプログラム関する。

従来の空調システムには、複数の利用者が存在する空間において、空調システムの端末装置（リモコン等）を操作する利用者の位置を特定し、利用者の空調要求を可能な限り満たすような制御を行う機能が搭載されている（例えば、特許文献１を参照）。

特許第４７３７０３７号公報

従来の技術では、利用者は、個々の空調要求を満たすための環境設定を、端末装置を操作して自ら設定しなければならなかった。このため、空調システムが利用者の特性（例えば性別、年齢等）に応じた空調要求を推測し、利用者それぞれに対し推奨される環境設定を提案する機能が求められている。

本発明は、このような課題に鑑みてなされたものあって、利用者の特性に応じて推奨される環境設定を提案可能な空調制御装置、空調システム、空調制御方法、及びプログラムを提供する。

上記課題を解決するため、本発明は以下の手段を採用している。
本発明の第一の態様によれば、空調制御装置は、利用者が要求する要求環境設定及び前記利用者のいる利用者位置に応じて、空調用室内機の制御を行う空調制御装置であって、前記利用者位置を取得する位置取得部と、前記利用者の個人情報を取得する個人情報取得部と、前記個人情報に基づいて、前記利用者に推奨される推奨環境設定を提供する推奨環境提供部と、前記利用者の前記要求環境設定を取得する要求環境取得部と、前記利用者位置及び前記要求環境設定に基づいて、前記空調用室内機の制御を行う室内機制御部と、を備える。
このようにすることで、空調制御装置は、利用者が環境設定を自ら設定する手間を省くことができるとともに、利用者の個人情報に応じた適切な空調要求を推測し、推奨環境設定として提供することができる。

本発明の第二の態様によれば、上述の第一の態様に係る空調制御装置は、前記個人情報及び前記要求環境設定に基づいて、利用者別の推奨環境設定を学習する学習部を更に備える。
このようにすることで、学習部は、利用者の個人情報と、利用者が実際に設定した要求環境設定との関係を学習することができる。これにより、空調制御装置は、利用者に提供する推奨環境設定の精度を向上することができる。

本発明の第三の態様によれば、上述の第一又は第二の態様に係る空調制御装置において、前記位置取得部は、前記利用者の操作を受け付ける環境設定端末から前記利用者位置を取得する。
このようにすることで、空調制御装置において複数の利用者それぞれの位置を推定する処理を省略することができるので、空調制御装置の負荷を低減させることができる。

本発明の第四の態様によれば、上述の第一又は第二の態様に係る空調制御装置において、前記要求環境取得部は、前記利用者の操作を受け付ける環境設定端末から要求環境設定を取得する。
このようにすることで、要求環境取得部は、利用者が推奨環境設定とは異なる環境設定を望む場合は、利用者がどのような環境設定を望むかを正しく認識して、空調用室内機を制御することができる。

本発明の第五の態様によれば、上述の第一から第三の何れか一の態様に係る空調制御装置において、前記要求環境取得部は、前記推奨環境提供部が提供する前記推奨環境設定を要求環境設定として取得する。
このようにすることで、空調制御装置は、利用者それぞれに推奨される推奨環境設定に基づいて、空調用室内機を制御することができる。これにより、空調制御装置は、利用者が環境設定を自ら行う手間を省くことができる。

本発明の第六の態様によれば、上述の第五の態様に係る空調制御装置において、前記要求環境取得部は、前記利用者が前記推奨環境設定を採用した場合、当該推奨環境設定を要求環境設定として取得する。
このようにすることで、空調制御装置は、利用者が推奨環境設定を採用したか否かに基づいて、空調用室内機を制御するための要求環境設定を取得することができる。これにより、利用者が推奨環境設定を好まない場合は、利用者から受け付けた要求環境設定に基づいて空調用室内機を制御することができるので、より利用者の要求に沿った空調を提供することができる。

本発明の第七の態様によれば、空調システムは、空調用室内機と、前記空調用室内機を制御する、第一から第六の何れか一の態様に記載の空調制御装置と、を備える。

本発明の第八の態様によれば、空調制御方法は、利用者が要求する要求環境設定及び前記利用者のいる利用者位置に応じて、空調用室内機の制御を行う空調制御方法であって、前記利用者位置を取得する位置取得ステップと、前記利用者の個人情報を取得する個人情報取得ステップと、前記個人情報に基づいて、前記利用者に推奨される推奨環境設定を提供する推奨環境提供ステップと、前記利用者の前記要求環境設定を取得する要求環境取得ステップと、前記利用者位置及び前記要求環境設定に基づいて、前記空調用室内機の制御を行う室内機制御ステップと、を有する。

本発明の第九の態様によれば、プログラムは、利用者が要求する要求環境設定及び前記利用者のいる利用者位置に応じて、空調用室内機の制御を行う空調制御装置のコンピュータを機能させるプログラムであって、前記コンピュータに、前記利用者位置を取得する位置取得ステップと、前記利用者の個人情報を取得する個人情報取得ステップと、前記個人情報に基づいて、前記利用者に推奨される推奨環境設定を提供する推奨環境提供ステップと、前記利用者の前記要求環境設定を取得する要求環境取得ステップと、前記利用者位置及び前記要求環境設定に基づいて、前記空調用室内機の制御を行う室内機制御ステップと、を実行させる。

本発明に係る空調制御装置、空調システム、空調制御方法、及びプログラムによれば、利用者の特性に応じて推奨される環境設定を提案することができる。

第１の実施形態に係る空調システムの全体構成の一例を示す図である。 第１の実施形態に係る空調システムの機能構成の一例を示す図である。 第１の実施形態に係る空調システムのチェックイン処理の一例を示すシーケンス図である。 第１の実施形態に係るチェックイン情報の一例を示す図である。 第１の実施形態に係る利用者登録情報の一例を示す図である。 第１の実施形態に係る空調システムの空調制御処理の一例を示すシーケンス図である。 第１の実施形態に係る送信情報の一例を示す図である。 第１の実施形態に係る利用者別情報の一例を示す図である。 第１の実施形態に係る要求環境履歴情報の一例を示す図である。 第１の実施形態に係る空調制御装置の空調制御処理の一例を示すフローチャートである。 第１の実施形態に係る空調システムの活動量情報収集処理の一例を示すシーケンス図である。 第１の実施形態に係る活動量情報の一例を示す図である。 第１の実施形態に係る活動履歴情報の一例を示す図である。 第１の実施形態に係る空調制御装置の学習処理の一例を示すフローチャートである。 第１の実施形態に係る推奨環境モデルの一例を示す図である。 第１の実施形態に係る空調システムの空調提案処理の一例を示す第１のシーケンス図である。 第１の実施形態に係る空調システムの空調提案処理の一例を示す第２のシーケンス図である。 第１の変形例に係る推奨環境提供部の機能を説明するための図である。 第２の変形例に係る推奨環境提供部の機能を説明するための図である。 第３の変形例に係る推奨環境提供部の機能を説明するための第１の図である。 第３の変形例に係る推奨環境提供部の機能を説明するための第２の図である。 第２の実施形態に係る空調システムの機能構成の一例を示す図である。 第２の実施形態に係る空調システムのチェックイン処理の一例を示すシーケンス図である。

＜第１の実施形態＞
以下、本発明の第１の実施形態に係る空調システム１について、図１〜図１７を参照しながら説明する。

（全体構成）
図１は、第１の実施形態に係る空調システムの全体構成の一例を示す図である。
図１に示すように、本実施形態に係る空調システム１は、例えばオフィス、倉庫、工場のように、大きな空間に複数の利用者が存在する環境に用いられることを想定している。
なお、他の実施形態においては上述の環境に限られることはなく、例えば住宅の居室のような、オフィス等よりも小さな空間に用いられてもよい。

空調システム１は、空調制御装置２と、空調用室内機３と、スマートフォン（環境設定端末）４とを備えている。
空調制御装置２は、利用者が要求する要求環境設定及び利用者のいる利用者位置に応じて、空調用室内機３の制御を行う。
要求環境設定は、利用者が要求する空間内の環境（温度、湿度、風量等）を示す情報（設定値）である。空調制御装置２は、空間内に存在する複数の利用者それぞれから、異なる要求環境設定を受け付け、当該要求環境設定が可能な限り満たされるように空調用室内機３を制御する。

空調用室内機３は、利用者が存在する空間の天井等に設置され、空調制御装置２の制御信号に従って空間内の環境を調整するための各種動作を行う。
例えば、空調用室内機３は、図１に示すように、風量を調節可能なファン３０と、風向きを調節可能なルーバー３１とを有している。なお、図１には、空調用室内機３がファン３０及びルーバー３１を一つずつ有している例が示されているが、これに限られることはない。他の実施形態において、空調用室内機３は、複数のファン３０及び複数のルーバー３１を有していてもよい。
また、図１には、空調システム１が一つの空調用室内機３のみ備えている例が示されているが、これに限られることはない。他の実施形態において、空調システム１は、複数の空調用室内機３を備えていてもよい。

スマートフォン４は、複数の利用者それぞれが所持し、利用者の要求を空調制御装置２に送信するための環境設定端末（空調機のリモートコントローラ）として機能する。
スマートフォン４は、専用のプログラム（アプリケーション）に従って動作することにより、利用者のいる利用者位置を特定可能な情報（位置特定情報）と、利用者から受け付けた空調要求（要求環境設定）とを空調制御装置２に送信する。
なお、本実施形態では、スマートフォン４がスマートフォン、タブレット等の携帯端末である態様を例として説明するが、これに限られることはない。他の実施形態では、スマートフォン４は専用のリモートコントローラであってもよい。

（空調制御装置の機能構成）
図２は、第１の実施形態に係る空調システムの機能構成の一例を示す図である。
以下、図２を参照して、本実施形態に係る空調制御装置２の機能構成について説明する。
図２に示すように、空調制御装置２は、ＣＰＵ２０と、通信Ｉ／Ｆ（Interface）２１と、センサ２２と、記憶部２３とを備えている。

通信Ｉ／Ｆ２１は、無線通信又は有線通信により空調用室内機３との間で制御信号及び各種情報の送受信を行う。また、通信Ｉ／Ｆ２１は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ−Ｆｉ等の無線通信技術を用いて、所定の通信領域内に存在するスマートフォン４との間で各種情報の送受信を行う。所定の通信領域とは、例えば空調システム１が設置された空間内である。

センサ２２は、空調システム１が設置された空間の温度（気温）、湿度等を検出する。

ＣＰＵ２０は、空調制御装置２全体の制御を司るプロセッサ（マイコン）である。
ＣＰＵ２０は、予め用意されたプログラムに従って動作することにより、位置推定部２００、位置取得部２０１、個人情報取得部２０２、推奨環境提供部２０３、要求環境取得部２０４、学習部２０５、室内機制御部２０６として機能する。

位置推定部２００は、スマートフォン４から取得した位置特定情報に基づいて、利用者の位置を推定する。位置特定情報の詳細については後述する。

位置取得部２０１は、利用者位置を取得する。
本実施形態において、位置取得部２０１は、位置推定部２００が推定した利用者位置を取得する。

個人情報取得部２０２は、利用者の個人情報を取得する。
本実施形態において、個人情報には、利用者の特性（性別、年齢、職業、身長、体重等）を示す情報と、利用者の活動量を示す情報とが含まれる。
活動量は、例えば利用者の歩数である。

推奨環境提供部２０３は、個人情報に基づいて、利用者それぞれに推奨される推奨環境設定を提供することにより、利用者に対する空調提案を行う。
推奨環境設定は、利用者が好むと推測される空間内の環境（温度、湿度、風量等）を示す情報（設定値）である。推奨環境提供部２０３は、利用者それぞれの個人情報、活動量情報、過去に取得した要求環境設定等に応じた推奨環境設定を提供する。推奨環境提供部２０３が推奨環境設定を提供する処理の詳細については後述する。

要求環境取得部２０４は、複数の利用者それぞれの要求環境設定を取得する。
なお、本実施形態において、要求環境取得部２０４は、推奨環境提供部２０３が提供した推奨環境設定を要求環境設定として取得してもよいし、利用者がスマートフォン４を操作して入力した要求環境設定を取得してもよい。

学習部２０５は、利用者の個人情報及び要求環境設定に基づいて、利用者別の推奨環境設定を学習する。
学習部２０５は、利用者の個人情報と要求環境設定とを教師データとして機械学習を行うことにより、利用者別の推奨環境設定を推測するための推奨環境モデルを構築する。また、学習部２０５が構築した推奨環境モデルは記憶部２３に記憶される。

室内機制御部２０６は、利用者位置及び要求環境設定に基づいて、空調用室内機３の制御（空調用室内機３のファン３０の動作量、ルーバー３１の傾斜角度等の制御）を行う。

記憶部２３には、ＣＰＵ２０の各機能部の処理時に取得、作成した情報（利用者位置、個人情報、推奨環境設定、要求環境設定、推奨環境モデル等）が記憶される。

また、空調制御装置２は、図２に示すように、外部記憶装置であるデータベース（ＤＢ）５と、有線又は無線通信を介して接続されていてもよい。
ＤＢ５には、空調制御装置２のＣＰＵ２０の各機能部の処理時に取得、作成した情報（利用者位置、個人情報、推奨環境設定、要求環境設定、推奨環境モデル等）が記憶されており、これらの情報を他の空調システムと共有するようにしてもよい。

（スマートフォンの機能構成）
以下、図２を参照して、本実施形態に係るスマートフォン４の機能構成について説明する。
図２に示すように、スマートフォン４は、ＣＰＵ４０と、操作部４１と、表示部４２と、カメラ４３と、通信Ｉ／Ｆ（Interface）４４と、記憶部４５とを備えている。

操作部４１は、例えばタッチパネル等の入力装置であり、スマートフォン４を所持する利用者の操作を受け付ける。

表示部４２は、例えば液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ等の表示装置であり、空調制御装置２の操作に係る各種情報（現在設定されている温度等の設定値、要求環境設定の入力フォーム等）を利用者に提示する。

カメラ４３は、利用者の操作に基づいて、空間内の対象物を含む画像を撮影してＣＰＵ４０に出力する。
例えば、本実施形態において、空間内の所定位置（例えば、利用者それぞれが使用する座席等）に予めＱＲコード（登録商標）等の二次元コードが設置されている。そして、カメラ４３は、利用者の操作に基づき、二次元コードを含む画像を撮影してＣＰＵ４０に出力する。
なお、二次元コードには、二次元コードの設置位置（例えば、利用者それぞれの座席の位置）を特定するための位置特定情報が予め記録されている。位置特定情報は、例えば二次元コードそれぞれに割り当てられたエリアＩＤである。
また、二次元コードには、要求環境設定の入力フォームへアクセスするためのＵＲＬが更に記録されていてもよい。

通信Ｉ／Ｆ４４は、無線通信により空調制御装置２との間で各種情報の送受信を行う。

ＣＰＵ４０は、スマートフォン４全体の制御を司るプロセッサ（マイコン）である。
ＣＰＵ４０は、予め用意されたプログラムに従って動作することにより、利用者登録部４００、要求環境設定受付部４０１、活動量計測部４０２として機能する。

利用者登録部４００は、空調システム１を利用する利用者の個人情報のうち、利用者の特性を示す情報（特性情報）を登録するチェックイン処理を行う。
チェックイン処理は、利用者が空調システム１が設けられた空間内において所望の環境（温度、湿度、風量等）を得られるように、特性情報（性別、年齢、職業、身長、体重等）と、利用者位置を特定可能な位置特定情報（エリアＩＤ）と、を空調制御装置２に登録するための処理である。

要求環境設定受付部４０１は、操作部４１を介して利用者から入力された空調要求（要求環境設定）を受け付けて、空調制御装置２に通信Ｉ／Ｆ４４を介して送信する。

活動量計測部４０２は、単位時間（例えば１時間）当たりの利用者の活動量を計測した活動量情報（図１２）を、空調制御装置２に通信Ｉ／Ｆ４４を介して送信する。
活動量計測部４０２は、例えば単位時間当たりの利用者の歩数を活動量として計測（カウント）する歩数計として機能する。なお、他の実施形態では、活動量計測部４０２は、単位時間当たりの利用者の移動距離（ｋｍ）、消費エネルギー量（ｋｃａｌ）、歩数に応じた活動量レベル（０〜１０レベル）等を計測してもよい。

記憶部４５には、カメラ４３により撮影された画像、ＣＰＵ４０の各機能部の処理時に取得、作成した各種データ（特性情報、要求環境設定、活動量情報等）が記憶される。

（空調システムにおけるチェックイン処理）
図３は、第１の実施形態に係る空調システムのチェックイン処理の一例を示すシーケンス図である。
図４は、第１の実施形態に係るチェックイン情報の一例を示す図である。
図５は、第１の実施形態に係る利用者登録情報の一例を示す図である。
以下、図３〜図５を参照して、空調システム１におけるチェックイン処理Ｓ１０Ａの一例について説明する。
本実施形態において、利用者は、初めて空調システム１を利用する場合、スマートフォン４を介して、利用者の特性情報及び位置特定情報を含むチェックイン情報（図４）を空調制御装置２に登録するチェックイン処理Ｓ１０Ａを行う。具体的なチェックイン処理Ｓ１０Ａの流れは以下のとおりである。

図３に示すように、スマートフォン４の利用者登録部４００は、利用者のいる位置を特定可能な位置特定情報を取得する（ステップＳ１００）。
例えば、本実施形態では、空間内の所定位置（例えば利用者それぞれが使用する座席等）に予め二次元コードが設置されており、利用者は、スマートフォン４のカメラ４３により二次元コードを含む画像を撮影する操作を行う。そうすると、利用者登録部４００は、撮影された画像に既知の画像処理を施すことにより、二次元コードに予め記録されている位置特定情報（エリアＩＤ）を読み取って取得する。

次に、スマートフォン４の利用者登録部４００は、利用者の特性情報を取得する（ステップＳ１０１）。
二次元コードには個人情報の入力フォームへアクセスするためのＵＲＬが含まれている場合、利用者登録部４００は、二次元コードから読み取ったＵＲＬに基づき、入力フォームを表示部４２に表示する。そして、利用者登録部４００は、利用者が操作部４１を介して入力フォームに入力した特性情報を取得する。
利用者の特性情報は、例えば、図４に示すように、利用者の性別（「０１（男性）」）、年齢（「３０」）、職業（「０３」）、身長（「１７０ｃｍ」）、体重（「７５ｋｇ」）等の情報を含む。
なお、利用者の特性情報は、予め記憶部４５に記憶されていてもよい。この場合、利用者登録部４００は、記憶部４５から特性情報を読み出して取得する。これにより、利用者がチェックイン処理の度に特性情報を入力する手間を省くことができる。

次に、利用者登録部４００は、チェックイン情報を作成して空調制御装置２に送信する（ステップＳ１０２）。
チェックイン情報は、図４に示すように、スマートフォン４を所持する利用者を特定可能な利用者ＩＤ（「０００１」）と、ステップＳ１００において取得した位置特定情報（「エリアＩＤ：Ａ０１」）と、ステップＳ１０１において取得した特性情報（「性別：０１」、「年齢：３０」、「職業：０３」、「身長：１７０ｃｍ」、「体重：７５ｋｇ」、…）とを含む。
なお、利用者ＩＤは、スマートフォン４別に固有の利用者ＩＤが予め設定されていてもよいし、スマートフォン４と空調制御装置２とが通信を開始する際に異なる利用者ＩＤが自動的に割り振られるようにしてもよい。

次に、空調制御装置２の位置推定部２００は、スマートフォン４から受信したチェックイン情報に含まれる位置特定情報に基づいて、利用者位置を推定する（ステップＳ１１０）。
例えば、本実施形態において、空調制御装置２の記憶部２３には、予め二次元コードそれぞれに振られたエリアＩＤと、二次元コードそれぞれが設置された位置を示す座標情報とを関連付けた二次元コード管理テーブルが予め記憶されている。位置推定部２００は、二次元コード管理テーブルを参照して、位置特定情報（「エリアＩＤ：Ａ０１」）に対応する座標情報（「Ｘ１、Ｙ１」）を、利用者位置として推定する。

次に、空調制御装置２の位置取得部２０１は、ステップＳ１１０において推定された利用者位置を取得する（ステップＳ１１１）。

次に、空調制御装置２の個人情報取得部２０２は、チェックイン情報に含まれる特性情報（性別、年齢、職業、身長、体重、…）を取得する（ステップＳ１１２）。

次に、個人情報取得部２０２は、チェックイン情報に含まれる利用者ＩＤと、ステップＳ１１１で取得した利用者位置と、ステップＳ１１２で取得した特性情報とを関連付けた情報を、利用者登録情報（図５）として記憶部２３に追加して記憶（登録）する（ステップＳ１１３）。
利用者登録情報は、図５に示すように、チェックイン情報に含まれる利用者ＩＤ（「０００１」）と、利用者位置（「Ｘ１、Ｙ１」）と、特性情報（「性別：０１」、「年齢:３０」、「職業：０３」、「身長：１７０ｃｍ」、「体重：７５ｋｇ」、…）とを関連付けた情報を、利用者別に記憶するテーブルである。利用者登録情報は、本実施形態における個人情報の一例である。

なお、本実施形態では、利用者が異なる場所（異なる部屋、建物）に設けられた空調システム１を利用する場合、場所ごとに上述のチェックイン処理Ｓ１０Ａが行われるものとする。
また、利用者が前回利用した空調システム１と同じ空調システム１を利用する場合であっても、特性情報が変化した場合（年齢、職業、身長、体重等が変化した場合）、又は、利用者のいる位置（座席）が変更された場合は、上述のチェックイン処理Ｓ１０Ａを改めて実行することにより、利用者登録情報に登録された特性情報及び利用者位置が更新されるようにしてもよい。

（空調システムにおける空調制御処理）
図６は、第１の実施形態に係る空調システムの空調制御処理の一例を示すシーケンス図である。
図７は、第１の実施形態に係る送信情報の一例を示す図である。
図８は、第１の実施形態に係る利用者別情報の一例を示す図である。
図９は、第１の実施形態に係る要求環境履歴情報の一例を示す図である。
図１０は、第１の実施形態に係る空調制御装置の空調制御処理の一例を示すフローチャートである。
利用者は、上述のチェックイン処理Ｓ１０Ａ（図３）が完了すると、スマートフォン４を操作して、空調制御装置２に対し空調要求（要求環境設定）を送信できるようになる。
以下、図６〜図１０を参照して、空調システム１が利用者から要求環境設定を受け付ける処理Ｓ２０、及び、空調用室内機３を制御する処理Ｓ２５の流れについて説明する。

図６に示すように、スマートフォン４の要求環境設定受付部４０１は、利用者から操作部４１を介して入力された要求環境設定（設定温度、設定湿度、設定風量等）を受け付ける（ステップＳ２００）。

次に、要求環境設定受付部４０１は、利用者ＩＤと要求環境設定とを含む送信情報（図７）を、通信Ｉ／Ｆ４４を介して空調制御装置２へ送信する（ステップＳ２０１）。
送信情報は、図７に示すように、スマートフォン４を所持する利用者を特定可能な利用者ＩＤ（「０００１」）、ステップＳ２００において取得された要求環境設定（「設定温度：２５℃」、「設定湿度：５０％」、「設定風量：大」、…）等を関連付けた情報である。
なお、利用者ＩＤは、チェックイン情報（図４）に含まれる利用者ＩＤと同じ値が用いられる。

次に、空調制御装置２の要求環境取得部２０４は、スマートフォン４から通信Ｉ／Ｆ２１を介して受信した送信情報から、利用者ＩＤ及び要求環境設定を取得する（ステップＳ２１０）。

次に、要求環境取得部２０４は、送信情報に含まれる利用者ＩＤと、要求環境設定とを関連付けて、利用者別情報（図８）として記憶部２３に追加して記憶する（ステップＳ２１１）。
利用者別情報は、図８に示すように、送信情報に含まれる利用者ＩＤ（「０００１」）、及び、要求環境設定（「設定温度：２５℃」、「設定湿度：５０％」、「設定風量：大」、…）を関連付けた情報を、利用者別に記憶するテーブルである。

また、要求環境取得部２０４は、取得した要求環境設定を、記憶部２３に蓄積されている要求環境履歴情報（図９）に追加して記憶する（ステップＳ２１２）。
要求環境履歴情報は、図９に示すように、要求環境設定（設定温度、設定湿度、設定風量、…）と取得日時とを関連付けた情報を利用者別に蓄積するログデータである。

次に、空調制御装置２は、少なくとも一の利用者から要求環境設定を受け付けると、利用者別情報（図８）に含まれる利用者それぞれの要求環境設定と、利用者登録情報（図５）に含まれる利用者それぞれの利用者位置とに基づいて、可能な限り利用者の要求を満たすように空調用室内機３の制御を行う処理Ｓ２５を実行する。
具体的には、空調制御装置２の室内機制御部２０６は、図１０に示す制御処理Ｓ２５を以下のように実行する。

図１０に示すように、空調制御装置２の室内機制御部２０６は、目的関数Ｊを最小化するための制御パラメータ（ａ１、ａ２、ａ３、ａ４、・・）を特定する（ステップＳ２５０）。ここで、制御パラメータとは、空調用室内機３を所望の状態とさせるための直接的な指令値であって、例えば、ファン３０の回転数、ルーバー３１の傾斜角度などである。
目的関数Ｊは、例えば式（１）のように規定される。

式（１）に示すベクトルｘ（ｉ）は、利用者ｉ（ｉ＝１，２，・・，Ｎ）が存在する位置における実際の温度、湿度、風量等を示すベクトル量である。ベクトルｘ（ｉ）は、Ｍ個の要素（ｘ（ｉ）_１，ｘ（ｉ）_２，・・，ｘ（ｉ）_Ｍ）からなり、各要素（ｘ（ｉ）_１，ｘ（ｉ）_２，・・，ｘ（ｉ）_Ｍ）は、利用者ｉが存在する位置における実際の温度、湿度、風量等の値（スカラー量）を示している。また、式（１）に示すように、ベクトルｘ（ｉ）は、空調用室内機３の制御パラメータ（ａ１、ａ２、ａ３、ａ４、・・）を入力変数とする関数Ｆによって一意に定まる。
また、ベクトルｘ＊（ｉ）は、利用者ｉが希望する温度、湿度、風量等を示すベクトル量である。ベクトルｘ＊（ｉ）は、Ｍ個の要素（ｘ^＊（ｉ）_１，ｘ^＊（ｉ）_２，・・，ｘ^＊（ｉ）_Ｍ）からなり、各要素（ｘ^＊（ｉ）_１，ｘ^＊（ｉ）_２，・・，ｘ^＊（ｉ）_Ｍ）は、利用者ｉが希望する温度、湿度、風量等を示している。より具体的には、各要素（ｘ^＊（ｉ）_１，ｘ^＊（ｉ）_２，・・，ｘ^＊（ｉ）_Ｍ）は、利用者別情報（図８）に示される設定温度、設定湿度、設定風量等である。
式（１）に示すように、目的関数Ｊは、まず、ベクトルｘ（ｉ）の第ｋ要素（ｋ＝１，・・，Ｍ）ごとに誤差率（（ｘ（ｉ）_ｋ−ｘ^＊（ｉ）_ｋ）／ｘ^＊（ｉ）_ｋ）を求め、全要素で足し合わせる。そして、目的関数Ｊは、利用者ｉごとに求められた上記誤差率の総和を、更に全利用者で足し合わせることによって導出される。
“Ｍ”は、ベクトルｘ（ｉ）、ベクトルｘ^＊（ｉ）を構成する要素の数であって、温度、湿度、風量など、利用者が設定の対象とすべき物理量の総数である。
“Ｎ”は、空調用室内機３が設置された空間内に存在する利用者の人数であって、より具体的には、超音波を通じて検知されたスマートフォン４の台数（利用者ＩＤの種類の数）である。
“Ｗｄ（ｉ，ｋ）”は、要素別に別途規定された重み付け係数であり、一般的な運用では、全て“１”（等しい値）とされる。しかし、例えば、各利用者が要素（温度、湿度、風量、・・）ごとに“Ｗｄ（ｉ，ｋ）”を設定して、どの物理量を重視するかという好みを反映させてもよい。この重み付け係数Ｗｄ（ｉ，ｋ）によって、例えば、同じ人でも、「暑い屋外から戻ってきたばかりのときには『風量』の要望を特に叶えてほしい」とか、「梅雨の時期には『湿度』を優先的に好みの値にしてほしい」といった細かな要望にも応えることが可能となる。
“Ｗｐ（ｉ）”は、利用者別に別途規定された重み付け係数であり、一般的な運用では、全て“１”（等しい値）とされる。しかし、例えば、高齢の利用者や重役の利用者の要求を重視する運用を行う場合などにおいては、利用者ｉごとの重み付け係数を変化させてもよい。
また、目的関数Ｊの最小値を特定する方法は、良く知られている探索アルゴリズムに基づくものであってもよい。関数Ｆは、例えば、気流、放射に基づく空間内の温度分布、湿度分布、風量分布の物理シミュレーションに基づくものであってもよい。

目的関数Ｊを最小化する制御パラメータを特定すると、室内機制御部２０６は、特定した制御パラメータを指令値として空調用室内機３に送信し、制御する（ステップＳ２５１）。

このように、空調制御装置２は、スマートフォン４から送信情報を受信するたびに、上述の制御処理Ｓ２５を繰り返し実行する。

（空調システムにおける活動量情報の収集処理）
図１１は、第１の実施形態に係る空調システムの活動量情報収集処理の一例を示すシーケンス図である。
図１２は、第１の実施形態に係る活動量情報の一例を示す図である。
図１３は、第１の実施形態に係る活動履歴情報の一例を示す図である。
以下、図１１〜１３を参照して、空調システム１において利用者それぞれの活動量情報を収集する処理Ｓ３０の流れについて説明する。

図１１に示すように、スマートフォン４の活動量計測部４０２は、利用者の活動量を計測し、記憶部４５に記憶する（ステップＳ３００）。
本実施形態では、活動量計測部４０２は、利用者の歩数を活動量として計測する。

次に、活動量計測部４０２は、単位時間（例えば１時間）を経過したか否かを判断する（ステップＳ３０１）。
活動量計測部４０２は、単位時間を経過していない場合（ステップＳ３０１：ＮＯ）、ステップＳ３００に戻り、活動量の計測を継続する。
一方、活動量計測部４０２は、単位時間を経過した場合（ステップＳ３０１：ＹＥＳ）、記憶部４５に記憶された活動量を含む活動量情報（図１２）を、通信Ｉ／Ｆ４４を介して空調制御装置２へ送信する（ステップＳ３０２）。
活動量情報は、図１２に示すように、利用者ＩＤ（「０００１」）と、活動量の計測期間（「２０１７年０５月０１日 １０時００分〜１１時００分」）と、活動量（「歩数：８５０」）とを関連付けた情報である。
なお、活動量計測部４０２は、上述のステップＳ３００〜Ｓ３０２を繰り返し実行し、単位時間が経過する毎に、空調制御装置２へ利用者の活動量情報を送信する。
また、利用者が空調システム１が設置されている空間内にいない場合等の理由によりスマートフォン４と空調制御装置２との間の通信が行えない場合、活動量計測部４０２は、活動量情報の送信（ステップＳ３０２）をスキップしてもよい。この場合、活動量計測部４０２は、スマートフォン４と空調制御装置２との間の通信が行えるようになったときに、未送信の活動量情報を送信するようにしてもよい。

また、空調制御装置２の個人情報取得部２０２は、スマートフォン４から送信された活動量情報を取得する（ステップＳ３１０）。

そして、個人情報取得部２０２は、複数の利用者から収集した活動量情報を蓄積して、活動履歴情報として記憶部２３に記憶する（ステップＳ３１１）。
活動履歴情報は、図１３に示すように、複数の利用者から収集した活動量情報を利用者別に蓄積した「利用者別活動量」を含む。
また、個人情報取得部２０２は、複数の活動量情報に統計処理を施すことにより、日時（年、月、週、時間、季節、…）ごと、利用者の特性（性別、年齢、職業、身長、体重、…）ごとの活動量のトレンド（「活動パターン」）を表す統計データを作成して、活動履歴情報に含めてもよい。
なお、活動量情報及び活動履歴情報は、本実施形態における個人情報の一例である。

なお、図１１では、スマートフォン４の活動量計測部４０２が単位時間を経過する毎に活動量情報を送信する例について説明したが、これに限られることはない。他の実施形態では、活動量計測部４０２は、予め設定された時刻（例えば毎正時）毎に活動量情報を送信するようにしてもよい。

（空調制御装置における学習処理）
図１４は、第１の実施形態に係る空調制御装置の学習処理の一例を示すフローチャートである。
図１５は、第１の実施形態に係る推奨環境モデルの一例を示す図である。
以下、図１４〜図１５を参照して、空調制御装置２における学習処理Ｓ４０の流れについて説明する。

図１４に示すように、空調制御装置２の学習部２０５は、利用者別の個人情報と、要求環境履歴情報（図９）とを記憶部２３から読み出し、学習用データとして取得する（ステップＳ４００）。
なお、利用者別の個人情報には、利用者登録情報（図５）の特性情報と、活動履歴情報（図１３）とが含まれる。

次に、学習部２０５は、ステップＳ４００において取得した学習用データを用いて機械学習を行い、推奨環境モデルを構築する（ステップＳ４０１）。
本実施形態では、学習部２０５は、図１５に示すように、ニューラルネットワークの手法を用いて推奨環境モデルを構築する。具体的には、学習部２０５は、利用者の特性情報（性別、年齢、職業、身長、体重、…）、活動量（活動履歴情報）、共通情報（日時、空調システム１の設置環境、…）と、利用者から受け付けた要求環境設定（設定温度、設定湿度、設定風量、…）との関係を学習する。なお、共通情報は、利用者に依存しない情報を示すものであり、例えば日時（月、日、時間）、空調システム１の設置環境等である。空調システム１の設置環境は、空調システム１の設置場所（緯度、経度、高度）、広さ、周辺環境等を示す情報であり、予め記憶部２３に記憶されている。
これにより、学習部２０５は、利用者の特性情報、活動履歴情報、共通情報を入力値とし、利用者が好むと推測される設定値（推奨環境設定）を出力値とする推奨環境モデルを構築する。
なお、学習部２０５は、ＤＢ５に蓄積された他の空調システムの個人情報、要求環境履歴情報を更に用いて、推奨環境モデルを構築するようにしてもよい。このようにすることで、空調システム１における学習用データの蓄積が不足している場合であっても、他の空調システムのデータにより学習用データの量を増加させることができる。これにより、推奨環境モデルの精度を向上させることができる。また、複数の空調システムが、ＤＢ５において推奨環境モデルを共有するようにしてもよい。

学習部２０５は、所定のタイミングで上述の学習処理Ｓ４０を繰り返し実行する。所定のタイミングは、任意の時間（例えば各日の０時）であってもよいし、規定量の学習用データが蓄積されたタイミングであってもよい。

（空調システムにおける空調提案処理）
図１６は、第１の実施形態に係る空調システムの空調提案処理の一例を示す第１のシーケンス図である。
以下、図１６を参照して、空調システム１における空調提案処理Ｓ５０Ａの流れについて説明する。

図１６に示すように、空調制御装置２の推奨環境提供部２０３は、空調システム１が設置された空間内において利用者を検出したか否かを判断する（ステップＳ５１０）。
例えば、空調制御装置２の通信Ｉ／Ｆ２１は、所定の通信領域に利用者登録情報に登録済みの利用者ＩＤを有するスマートフォン４が存在する場合、自動的に通信接続を行うようにする。そして、推奨環境提供部２０３は、通信が確立しているスマートフォン４がある場合、当該スマートフォン４と対応付けられた利用者（利用者ＩＤ）が検出されたと判断し（ステップＳ５１０：ＹＥＳ）、次のステップＳ５１１へ進む。
また、推奨環境提供部２０３は、通信可能なスマートフォン４が空間内に存在しない場合、即ち、利用者が検出されなかった場合（ステップＳ５１０：ＮＯ）、利用者が検出されるまで待機する。

次に、推奨環境提供部２０３は、ステップＳ５１０において検出された利用者の利用者ＩＤに基づいて、記憶部２３の利用者登録情報（図５）から当該利用者の特性情報（性別、年齢、職業、身長、体重、…）を取得する（ステップＳ５１１）。

次に、推奨環境提供部２０３は、ステップＳ５１０において検出された利用者の利用者ＩＤに基づいて、記憶部２３の活動履歴情報（図１３）から当該利用者の活動量を取得する（ステップＳ５１２）。
このとき、推奨環境提供部２０３は、活動履歴情報に蓄積されている「利用者別活動量」から、最も新しい活動量を取得することにより、利用者の現在の活動量を取得してもよい。また、推奨環境提供部２０３は、活動履歴情報に蓄積されている「活動パターン」を参照し、現在の日時及び利用者の特性に対応する活動パターン（統計データ）から利用者の活動量を推測してもよい。

次に、推奨環境提供部２０３は、共通情報を取得する（ステップＳ５１３）。
具体的には、推奨環境提供部２０３は、現在の日時（年、月、日、時刻）を取得するとともに、記憶部２３に予め記憶されている空調システム１の設置環境を取得する。

次に、推奨環境提供部２０３は、推奨環境モデル（図１５）を用いて空調提案を行う（ステップＳ５１４）。
具体的には、推奨環境提供部２０３は、ステップＳ５１１〜Ｓ５１３において取得した利用者の特性情報、活動量、共通情報を入力値として推奨環境モデルに入力する。そして、推奨環境モデルからの出力値（設定温度、設定湿度、設定風量、…）を、推奨環境設定としてスマートフォン４へ送信することにより、利用者に対して空調提案を行う。
これにより、推奨環境提供部２０３は、利用者の特性情報（性別、年齢、職業、身長、体重、…）、活動パターン（活動量）から当該利用者が好む設定値（設定温度、設定湿度、設定風量、…）を推測して、推奨環境設定として利用者に提供することができる。例えば、空調システム１が病院に設けられている場合、医師、看護師等は空間内を歩き回るので活動量が多く、患者は同じ位置（椅子、ベッド）にいるので活動量が少ないことが考えられる。この場合、推奨環境提供部２０３は、医師等に対しては「設定風量：大」を含む推奨環境設定を提供し、患者に対しては「設定風量：小」を含む推奨環境設定を提供することにより、利用者の個人情報（活動量、職業等）に応じて好ましいと推測される空調提案を行うことができる。
また、推奨環境提供部２０３は、ＤＢ５に蓄積された他の空調システムの推奨環境モデルを用いて、空調提案を行うようにしてもよい。例えば、推奨環境提供部２０３は、類似する設置環境を有する他の空調システムの推奨環境モデルを用いるようにしてもよい。
このようにすることで、推奨環境提供部２０３は、空調システム１におけるデータの蓄積が不十分であり、推奨環境モデルが構築できていない場合、又は、推奨環境モデルの精度が低い場合であっても、他の空調システムの推奨環境モデルを用いて、利用者それぞれに適した推奨環境設定を提供することができる。

次に、スマートフォン４の要求環境設定受付部４０１は、通信Ｉ／Ｆ４４を介して空調制御装置２から送信された推奨環境設定を取得する（ステップＳ５０１）。

要求環境設定受付部４０１は、取得した推奨環境設定を表示部４２に表示して利用者に提示するとともに、利用者から要求環境設定の入力を受け付ける（ステップＳ５０２）。
なお、利用者が操作部４１を介して推奨環境設定を採用する操作を行った場合、要求環境設定受付部４０１は、推奨環境設定を要求環境設定として受け付ける。また、利用者が推奨環境設定を採用しない場合、要求環境設定受付部４０１は、利用者が操作部４１を介して入力した要求環境設定（設定温度、設定湿度、設定風量等）を受け付ける。

次に、要求環境設定受付部４０１は、利用者ＩＤと要求環境設定とを含む送信情報（図７）を、通信Ｉ／Ｆ４４を介して空調制御装置２へ送信する（ステップＳ５０３）。

次に、空調制御装置２の要求環境取得部２０４は、スマートフォン４から通信Ｉ／Ｆ２１を介して受信した送信情報より、利用者ＩＤ及び要求環境設定を取得する（ステップＳ５１５）。

次に、要求環境取得部２０４は、送信情報に含まれる利用者ＩＤと、要求環境設定とを関連付けて、利用者別情報（図８）として記憶部２３に追加して記憶する（ステップＳ５１６）。

また、要求環境取得部２０４は、取得した要求環境設定を、記憶部２３に蓄積されている要求環境履歴情報（図９）に追加して記憶する（ステップＳ５１７）。
要求環境履歴情報に追加された要求環境設定は、新たな学習データとして上述の学習処理Ｓ４０において使用される。これにより、要求環境履歴情報が増加するほど、学習部２０５が構築する推奨環境モデルの精度が向上するので、推奨環境提供部２０３において利用者ごとに最適化された細やかな空調提案（推奨環境設定の提供）を行うことができるようになる。

空調制御装置２の室内機制御部２０６は、利用者別情報が更新されると、空調用室内機３の制御を行う処理Ｓ２５（図１０）を実行する。当該処理は上述と同様であるため説明を割愛する。

空調制御装置２は、所定時間（例えば１時間）ごとに上述の空調提案処理Ｓ５０Ａを実行し、空間内にいる利用者に対して空調提案を行う。また、空調制御装置２は、スマートフォン４との通信が確立したタイミングで、上述の空調提案処理Ｓ５０Ａを実行してもよい。

図１７は、第１の実施形態に係る空調システムの空調提案処理の一例を示す第２のシーケンス図である。
図１６では、空調制御装置２が利用者を検出したときに空調提案を行う（推奨環境設定を提供）する例について説明したが、これに限られることはない。
空調制御装置２は、図１７に示すように、利用者から要求環境設定を受け付けたときに、空調提案処理Ｓ５０Ｂを行うようにしてもよい。

図１７に示すように、スマートフォン４の要求環境設定受付部４０１は、利用者から操作部４１を介して入力された要求環境設定（設定温度、設定湿度、設定風量等）を受け付ける（ステップＳ５２０）。

次に、要求環境設定受付部４０１は、利用者ＩＤと要求環境設定とを含む送信情報（図７）を、通信Ｉ／Ｆ４４を介して空調制御装置２へ送信する（ステップＳ５２１）。

空調制御装置２の推奨環境提供部２０３は、スマートフォン４から送信情報を受信すると、送信情報に含まれる利用者ＩＤに基づいて、記憶部２３から利用者の特性情報及び活動量と、共有情報とを取得する（ステップＳ５３１〜ステップＳ５３３）。なお、これらの処理は、図１６のステップＳ５１１〜ステップＳ５１３と同様である。

次に、推奨環境提供部２０３は、推奨環境モデル（図１５）を用いて空調提案を行う（ステップＳ５３４）。なお、当該処理は、図１６のステップＳ５１４と同様である。

次に、スマートフォン４の要求環境設定受付部４０１は、空調制御装置２から推奨環境設定を取得する（ステップＳ５２２）と、取得した推奨環境設定を表示部４２に表示して利用者に提示するとともに、利用者から要求環境設定の入力を受け付ける（ステップＳ５２３）。
なお、利用者が操作部４１を介して推奨環境設定を採用する操作を行った場合、要求環境設定受付部４０１は、推奨環境設定を要求環境設定として受け付ける。また、利用者が推奨環境設定を採用せず、利用者がステップＳ５２０において入力した要求環境設定を維持する操作を行った場合、要求環境設定受付部４０１は、利用者による入力を省略してもよい。

次に、要求環境設定受付部４０１は、利用者ＩＤと要求環境設定とを含む送信情報（図７）を、通信Ｉ／Ｆ４４を介して空調制御装置２へ送信する（ステップＳ５２４）。

次に、空調制御装置２の要求環境取得部２０４は、スマートフォン４から受信した送信情報より、利用者ＩＤ及び要求環境設定を取得すると（ステップＳ５３５）、利用者ＩＤと要求環境設定とを関連付けて、利用者別情報（図８）として記憶部２３に追加して記憶する（ステップＳ５３６）。
また、要求環境取得部２０４は、取得した要求環境設定を、記憶部２３に蓄積されている要求環境履歴情報（図９）に追加して記憶する（ステップＳ５３７）。

空調制御装置２は、スマートフォン４から送信情報を受信する度に、上述の空調提案処理Ｓ５０Ｂを実行する。これにより、利用者が入力した要求環境設定よりも好ましいと推測される設定（推奨環境設定）がある場合、利用者に対し適切な空調提案を行うことができる。例えば、利用者の活動履歴情報（図１３）より、現在以降に利用者の活動量が増加すると推測される場合は、推奨環境提供部２０３は、利用者が入力した設定温度よりも低い設定温度を含む推奨環境設定を提供することにより、利用者の個人情報（活動量）に応じて好ましいと推測される空調提案を行うことができる。

（作用効果）
以上のように、本実施形態に係る空調制御装置２は、利用者位置を取得する位置取得部２０１と、利用者の個人情報を取得する個人情報取得部２０２と、個人情報に基づいて、利用者に推奨される推奨環境設定を提供する推奨環境提供部２０３と、利用者の要求環境設定を取得する要求環境取得部２０４と、利用者位置及び要求環境設定に基づいて、空調用室内機３の制御を行う室内機制御部２０６と、を備える。
このようにすることで、空調制御装置２は、利用者が環境設定を自ら設定する手間を省くことができるとともに、利用者の個人情報に応じた適切な空調要求を推測し、推奨環境設定として提供することができる。
例えば、空調システム１を初めて利用する場合、利用者は環境設定としてどのような値を設定すれば自らの望む空調を得られるか分からない可能性がある。このような場合であっても、空調制御装置２が利用者の個人情報に応じた推奨環境設定を提供するので、利用者は容易に快適な空調を得ることができる。

また、個人情報取得部２０２は、個人情報として、利用者の特性（性別、年齢、職業、身長、体重、…）を示す情報と、利用者の活動量を示す情報（活動履歴情報）とを取得する。
これにより、推奨環境提供部２０３は、利用者の特性及び活動量に応じた推奨環境設定を提供することができる。この結果、利用者それぞれに提供される推奨環境設定の精度が向上する。

また、空調制御装置２は、個人情報及び要求環境設定に基づいて、利用者別の推奨環境設定を学習する学習部２０５を更に備える。
このようにすることで、学習部２０５は、利用者の個人情報と、利用者が実際に設定した要求環境設定との関係を学習することができる。これにより、空調制御装置２は、利用者に提供する推奨環境設定の精度を向上することができる。

また、要求環境取得部２０４は、利用者の操作を受け付ける環境設定端末４から要求環境設定を取得する。
このようにすることで、要求環境取得部２０４は、利用者が推奨環境設定とは異なる環境設定を望む場合は、利用者がどのような環境設定を望むかを正しく認識して、空調用室内機３を制御することができる。
また、要求環境取得部２０４が取得した要求環境設定は、記憶部２３に蓄積されている要求環境履歴情報に追加され、学習部２０５により新たな学習データとして使用される。これにより、要求環境履歴情報が増加するほど、学習部２０５が構築する推奨環境モデルの精度が向上するので、推奨環境提供部２０３において利用者ごとに最適化された細やかな空調提案（推奨環境設定の提供）を行うことができるようになる。

また、要求環境取得部２０４は、利用者が推奨環境設定を採用した場合、推奨環境設定を要求環境設定として取得する。
このようにすることで、空調制御装置２は、利用者が推奨環境設定を採用したか否かに基づいて、空調用室内機３を制御するための要求環境設定を取得することができる。これにより、利用者が推奨環境設定を好まない場合は、利用者から受け付けた要求環境設定に基づいて空調用室内機３を制御することができるので、より利用者の要求に沿った空調を提供することができる。
また、要求環境取得部２０４が取得した要求環境設定は、記憶部２３に蓄積されている要求環境履歴情報に追加され、学習部２０５により新たな学習データとして使用される。これにより、要求環境履歴情報が増加するほど、学習部２０５が構築する推奨環境モデルの精度が向上するので、推奨環境提供部２０３において利用者ごとに最適化された細やかな空調提案（推奨環境設定の提供）を行うことができるようになる。

なお、本実施形態において、二次元コードに予め記録されているエリアＩＤを位置特定情報として用いる例について説明したが、これに限られることはない。
他の実施形態では、利用者登録部４００は、スマートフォン４のカメラ４３により撮影された二次元コード、又は空調用室内機３等のランドマークを含む画像を位置特定情報として取得してもよい。この場合、位置推定部２００は、画像に含まれるランドマークの大きさ、傾きを分析して、利用者がランドマークを撮影した位置（利用者位置）を推定するようにしてもよい。
また、利用者のいる位置（座席等）には、二次元コードに代えて、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ−Ｆｉ、ビーコン等の発信機が設けられていてもよい。この場合、利用者登録部４００は、発信機から受信した信号より、発信機を特定可能な機器ＩＤと、発信機との相対位置（距離、角度等）を検出可能な情報を、位置特定情報として取得する。
さらに、スマートフォン４に空調システム１が設置された空間の地図を表示するアプリケーションが予めインストールされており、利用者が操作部４１を介して地図から利用者のいる位置を指定するようにしてもよい。この場合、利用者登録部４００は、利用者の操作に基づいて、地図上の利用者位置を示す位置特定情報（エリアＩＤ）を取得するようにしてもよい。

また、上述の実施形態において、空調制御装置２の位置推定部２００がチェックイン情報に含まれる位置特定情報に基づいて、利用者位置を推定する例について説明したが、これに限られることはない。
例えば、空調制御装置２の位置推定部２００を省略し、スマートフォン４の利用者登録部４００が位置特定情報に基づいて利用者位置を推測してもよい。
この場合、スマートフォン４の利用者登録部４００は、チェックイン処理Ｓ１０Ａ（図３）において、第１の実施形態に係る空調制御装置２の位置推定部２００と同様に、利用者位置（空間内における利用者の位置を示す座標情報）を推定する処理（ステップＳ１１０）を実行することにより、利用者の利用者位置を推定する。
即ち、スマートフォン４の記憶部４５には、予め二次元コードそれぞれに振られたエリアＩＤと、二次元コードそれぞれが設置された位置を示す座標情報とを関連付けた二次元コード管理テーブルが予め記憶されている。利用者登録部４００は、二次元コード管理テーブルを参照して、二次元コードから読み取った位置特定情報に対応する座標情報（「Ｘ１、Ｙ１」）を、利用者位置として推定する。
そして、スマートフォン４の利用者登録部４００は、利用者ＩＤと、利用者位置と、特性情報とを含むチェックイン情報を作成して、空調制御装置２に送信する。
このようにすることで、位置取得部は、環境設定端末から利用者のいる場所に応じた利用者位置を取得するので、利用者それぞれのいる場所を精度よく認識することができる。
このようにすることで、空調制御装置２において複数の利用者それぞれの位置を推定する処理を省略することができるので、空調制御装置２の負荷を低減させることができる。

＜第１の変形例＞
次に、本発明の第１の変形例に係る空調システム１について、図１８を参照して説明する。
上述の実施形態と共通の構成要素には同一の符号を付して詳細説明を省略する。

図１８は、第１の変形例に係る推奨環境提供部の機能を説明するための図である。
例えば、事務所等では、利用者は予め決まった位置（それぞれに割り当てられた座席）にいることが多くなると考えられる。
このため推奨環境提供部２０３は、利用者それぞれの利用者位置（利用者登録情報（図５）に含まれる利用者位置）と、要求環境履歴情報（図９）に蓄積された過去の要求環境設定とに統計処理を施すことにより、どのような空調（要求環境設定）を好む利用者が、空間内のどのゾーンにいる可能性が高いかを示す実績マップ（図１８）を作成する。
推奨環境提供部２０３は、例えば図１８に示すように、空間内のゾーン別に「設定風量：大」を好む利用者、「設定風量：小」を好む利用者等の分布を示す実績マップを作成する。また、推奨環境提供部２０３は、このような実績マップを、時間帯別、曜日別、月別に作成してもよい。

推奨環境提供部２０３は、図１８の実績マップより、空間内のどのゾーンにいる利用者がどのような空調を好むかを推測する。そして、「設定風量：大」を好む利用者がいるゾーンには、「設定風量：小」を好む利用者がいるゾーンよりも強い風量が与えられるように、各ゾーンに位置する利用者に推奨環境設定を提案する。
このようにすることで、推奨環境提供部２０３は、利用者の過去の要求環境設定に応じて適切な推奨環境設定を提供することができる。
また、推奨環境提供部２０３は、実績マップに基づいて時間帯別の利用者の分布を推測し、時間帯別に異なる推奨環境設定を提供するようにしてもよい。例えば「設定風量：大」を好む利用者が不在となることが多い時間帯には、当該利用者のいるゾーンの設定風量を小さくする推奨環境設定を提供して、空調システム１の消費電力を抑えることができる。この結果、推奨環境提供部２０３は、空調システム１の消費電力をより小さくする最適計画（時間帯別の推奨環境設定）を提供することが可能となる。

＜第２の変形例＞
次に、本発明の第２の変形例に係る空調システム１について、図１９を参照して説明する。
上述の実施形態と共通の構成要素には同一の符号を付して詳細説明を省略する。

図１９は、第２の変形例に係る推奨環境提供部の機能を説明するための図である。
本変形例では、推奨環境提供部２０３は、センサ２２により計測された空間内の気温に基づき、実績マップを更新する。
具体的には、推奨環境提供部２０３は、図１９に示すように、空間内のゾーン別の気温の分布マップ（実績マップ）を作成する。図１９では、空間内を４つのゾーン（Ｚ１〜Ｚ４）に分割する例について説明するが、これに限られることはない。他の実施形態では、ゾーンは少なくとも２つ以上であればよく、３つ以下又は５つ以上のゾーンに分割されていてもよい。
推奨環境提供部２０３は、単位時間（例えば１時間）ごとに、空間内のゾーン別の平均気温を取得し、単位時間における気温の分布を表す単位時間マップＭ２を作成する。図１９には、単位時間Ｔ_２における単位時間マップＭ２（Ｔ_２）を作成した例が示されている。
そして、推奨環境提供部２０３は、これまでの計測時間（累積時間Ｔ_１）における気温の分布を表す分布マップＭ１（更新前の分布マップ）と、単位時間マップＭ２とに基づいて、計測時間Ｔ_１＋Ｔ_２における気温の分布を表す更新後の分布マップＭ３を計算する。
なお、推奨環境提供部２０３は、更新後の分布マップＭ３を計算する際に、更新前の分布マップＭ１と単位時間マップＭ２とのそれぞれに重み付けを与える。重み付けには、例えば計測時間を用いる。
具体的には、推奨環境提供部２０３は、以下の式（２）を用いて更新後の分布マップＭ３を計算する。

推奨環境提供部２０３は、更新後の分布マップＭ３（図１９）より、空間内の各ゾーン（Ｚ１〜Ｚ４）が、これまでどのような環境（気温）に調整されてきたかを知ることができる。即ち、推奨環境提供部２０３は、空間内の各ゾーンにおいて、利用者が好む環境の傾向を知ることができる。
これにより、推奨環境提供部２０３は、分布マップＭ３が表すゾーン別の気温に基づき、各ゾーン（Ｚ１〜Ｚ４）に位置する利用者に対し、これまでの環境に沿った推奨環境設定を提案することができる。
また、例えば、利用者から受け付けた要求環境設定が、分布マップＭ３が示す環境から大きく外れている場合は、利用者に対し、これまでの環境に沿った推奨環境設定を提案することができる。これにより、空調制御装置２は、利用者が頻繁に要求環境設定を変更するような手間を削減することができる。

＜第３の変形例＞
次に、本発明の第３の変形例に係る空調システム１について、図２０〜図２１を参照して説明する。
図２０は、第３の変形例に係る推奨環境提供部の機能を説明するための第１の図である。
本変形例において、空調システム１が設置された空間内には、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ−Ｆｉ、ビーコン等の発信機が設けられており、利用者が所持するスマートフォン４との間で無線通信を行うものとする。そして、空調制御装置２の位置推定部２００は、発信機がスマートフォン４から受信した電波（位置特定情報）に基づいて、スマートフォン４の位置、即ち利用者位置を定期的（例えば１秒ごと）に推定する。具体的には、位置推定部２００は、例えばスマートフォン４から受信した電波の電波強度、電波到来速度等に基づいて、三点測量の技術を用いて利用者位置を推定する。なお、位置推定部２００は、電波の受信日時と推定した利用者位置とを関連付けた利用者別位置履歴（図２０）を、記憶部２３に記憶して蓄積する。
そして、空調制御装置２の推奨環境提供部２０３は、記憶部２３に蓄積された利用者別位置履歴に基づいて、利用者それぞれが空間内のどの位置にどのくらいの時間滞在しているかを示す実績マップ（図２０）を作成し、当該実績マップに基づいて推奨環境設定を提案する。

具体的には、推奨環境提供部２０３は、空間内を複数のセルに分割し、各セルの座標（ｉ、ｊ、ｋ）と関連付けたマップを予め有しているものとする。そして、推奨環境提供部２０３は、図２０に示すように、利用者それぞれの利用者位置に基づいて、利用者が空間内において滞在した位置（セルの座標）、日時、滞在時間、移動経路（どのセルからどのセルへ移動したかを示す経路）等の履歴を含む「利用者別行動パターン」を記録する。
図２０の例では、例えば、ある利用者の一日の行動パターンとして、位置Ａ（例えば利用者の机）、位置Ｂ（例えばごみ箱）、位置Ｃ（例えばコピー機）、位置Ｄ（例えば出入口）、位置Ｅ（例えば上司の席）に移動及び滞在する行動パターンが記録されているものとする。そして、推奨環境提供部２０３は、このような行動パターンに基づいて、利用者が滞在する位置（セル）を滞在時間が長い順に並べた表（「滞在時間のランキング」）を利用者別に作成する。更に、推奨環境提供部２０３は、図２０に示すように、滞在時間のランキングに基づいて、空間内のどの位置（セル）に長く滞在する傾向があるかを示す利用者別の実績マップを作成する。
図２０に示すように、「滞在時間のランキング」によれば、当該利用者の最も滞在時間が長い位置（セル）は、座標（ｉ、ｊ、ｋ）＝（４、８、１）である。このため、推奨環境提供部２０３は、最も滞在時間が長い位置が当該利用者が通常いる位置（自席）であると推測する。
このようにすることで、空調制御装置２は、チェックイン処理において利用者が利用者位置を登録する手間を省くことができる。

また、利用者が室外（利用者位置の検出エリア外）へ退出した場合、当該利用者の利用者位置が検出されなくなる（スマートフォン４との通信が切断される）。例えば、位置推定部２００が座標（ｉ、ｊ、ｋ）＝（３、１、１）、即ち位置Ｄにおいてある利用者の利用者位置を検出した後、次のタイミングでは当該利用者の利用者位置の検出ができなくなったとする。この場合、推奨環境提供部２０３は、位置Ｄに出入口があり、当該利用者は室外に退出したと推測する。
更に、推奨環境提供部２０３は、複数の利用者の行動パターンに基づいて、空間内の全ての利用者が滞在する位置及び移動経路上のセルを特定する（実績マップ上のセルに色を塗る）とともに、利用者が滞在及び通過しないセルを特定するようにしてもよい。そうすると、推奨環境提供部２０３は、利用者が滞在及び通過しない位置（例えば図２０の位置Ａ、位置Ｂ、位置Ｃ等）には、机、コピー機、本棚等の障害物があることを推測することができる。
このようにすることで、利用者が空間内の出入口、障害物等の設置位置を指定してマップを作成する手間をかけることなく、推奨環境提供部２０３が自動的に空間内のマッピングを行うことができる。

推奨環境提供部２０３は、このように推測した利用者それぞれの自席、出入口、障害物等がマッピングされた実績マップに基づいて、利用者及び空間内の障害物の位置に応じた空調提案を行う。
具体的には、例えば、利用者は自席に長時間いることが想定される。このため、推奨環境提供部２０３は、利用者別の実績マップに基づいて、利用者の自席を含む領域には弱めでゆっくりとした風を送風する推奨環境設定を提案する。一方、推奨環境提供部２０３は、利用者が自席から離れて移動している場合には、強めの風を送風する推奨環境設定を提案してもよい。これにより、推奨環境提供部２０３は、利用者の活動パターンに応じた適切な推奨環境設定を提案することができる。

また、例えば、出入口付近は風の出入りが多いことが想定される。このため、推奨環境提供部２０３は、出入口がマッピングされた実績マップに基づいて、出入口付近（図２０の位置Ｄ）に対しては送風を控えた推奨環境設定を提案することにより、空調効率が損なわれることを抑制することができる。
更に、推奨環境提供部２０３は、障害物を避けて送風する推奨環境設定を提案してもよいし、利用者がいない方向に風を向けたい場合は、逆に障害物に向かって送風する推奨環境設定を提案してもよい。
また、例えば、空調システム１の起動時には、空間内の空気が早めに目標温度に到達するよう、障害物に向かって送風する推奨環境設定を提案してもよい。このようにすることで、推奨環境提供部２０３は、障害物に風を当てて乱流を起こすことにより、熱伝達を促進させることができる。この結果、空調制御装置２は、空調システム１の起動時における空調効率を改善することができるとともに、利用者に対し迅速に快適な空調を提供することができる。

図２１は、第３の変形例に係る推奨環境提供部の機能を説明するための第２の図である。
空調制御装置２の室内機制御部２０６が空調用室内機３に指令値を送信してから、実際に所望の地点の温度等が変化するまでには遅延が発生する。利用者が同じ位置（例えば自席）から移動しない場合は、このような空調の遅延が発生しても問題にならない。しかしながら、利用者が移動している場合は、当該利用者の利用者位置を取得してから空調用室内機３に指令値を送信すると、空調の遅延により、利用者の移動先の位置の温度等が適切に調整されない可能性がある。
また、利用者の移動に追従させて空調用室内機３を制御する場合、ルーバー３１及びルーバー３１を動作させる不図示のサーボモータ（アクチュエータ）を細かに動作させる必要がある。この場合、サーボモータへの負荷変動が大きくなることにより、空調用室内機３の電力消費が大きくなる可能性がある。

このため、推奨環境提供部２０３は、図２１に示すように、利用者の移動ベクトルを用いて進路を予測し、当該利用者が移動先の位置に到達した時点で適切な環境設定（温度、湿度、風量）が反映されるように、推奨環境設定を提案する。

具体的には、推奨環境提供部２０３は、利用者の移動速度及び移動方向（方位）の変化を確率過程とみなし、過去の移動量の累積頻度から確率分布を求める。例えば、図２１に示すように、推奨環境提供部２０３は、利用者別位置履歴、利用者別行動パターン（図２０）等に基づいて、ある時点における利用者の移動ベクトル（ｖ^ｎ）から次の時点における移動ベクトル（ｖ^ｎ＋１）における「スピード変化の頻度分布」、「方位変化の頻度分布」等の確率分布を求める。
そして、推奨環境提供部２０３は、これら確率分布（図２１）及び利用者別位置履歴（図２０）に基づいて、利用者がＴ秒後に現在の利用者位置（Ｒ）から各位置（セル）に移動する確率を示す「確率マップ」（図２１）を作成する。また、推奨環境提供部２０３は、上述のように推測した障害物等の設置位置を確率マップに反映してもよい。これにより、推奨環境提供部２０３は、確率マップの精度を向上させることができる。
なお、推奨環境提供部２０３は、過去に蓄積した利用者別位置履歴等から、予め確率マップを作成しておき、記憶部２３に記憶してもよい。そして、推奨環境提供部２０３は、定期的（例えば１日ごと）に確率マップを更新するようにしてもよい。

推奨環境提供部２０３は、このように作成した確率マップに基づいて、現在の利用者位置（Ｒ）から、最も確率の高い位置（セル）の空調がＴ秒後に最適となるように、推奨環境設定を提案する。なお、本変形例では、室内機制御部２０６は、推奨環境提供部２０３が提案した推奨環境設定に基づいて、自動的に空調用室内機３を制御するものとする。
これにより、空調制御装置２は、利用者の移動先を予測して、事前に移動先の空調を最適化することが可能な指令値を空調用室内機３に送信することができる。この結果、空調制御装置２は、利用者が移動している場合であっても快適な空調を提供することができるとともに、空調用室内機３の電力消費が大きくなることを抑えることができる。

＜第２の実施形態＞
次に、本発明の第２の実施形態に係る空調システム１について、図２２〜図２３を参照して説明する。
上述の実施形態と共通の構成要素には同一の符号を付して詳細説明を省略する。

図２２は、第２の実施形態に係る空調システムの機能構成の一例を示す図である。
図２２に示すように、本実施形態に係る空調システム１は、空調ＩＣ４６と、読取装置６とを更に備えている点において第１の実施形態と異なっている。

空調ＩＣ４６は、利用者それぞれが所持するＩＣカード又はＲＦタグである。
空調ＩＣ４６には、利用者ＩＤと、利用者の特性情報（性別、年齢、職業、身長、体重等）と、利用者位置を特定可能な位置特定情報とが予め記憶されている。

読取装置６は、空調ＩＣ４６に記憶されている利用者ＩＤ、利用者の特性情報、位置特定情報を読み取る。

図２３は、第２の実施形態に係る空調システムのチェックイン処理の一例を示すシーケンス図である。
以下、図２３を参照して、本実施形態におけるチェックイン処理Ｓ１０Ｂの一例について説明する。
本実施形態において、利用者は、初めて空調システム１を利用する場合、読取装置６に空調ＩＣをかざすことにより、利用者の特性情報及び位置特定情報を含むチェックイン情報（図４）を空調制御装置２に登録するチェックイン処理Ｓ１０Ｂを実行する。具体的なチェックイン処理Ｓ１０Ｂの流れは以下のとおりである。

図２３に示すように、利用者が空調ＩＣ４６を読取装置６にかざすと、読取装置６は、予め空調ＩＣ４６に記憶されている利用者ＩＤと、利用者の特性情報と、位置特定情報とを取得する（ステップＳ１２０）。

次に、読取装置６は、利用者ＩＤと、利用者の特性情報と、位置特定情報とを含むチェックイン情報を作成して空調制御装置２に送信する（ステップＳ１０２）。

空調制御装置２は、読取装置６からチェックイン情報を受信すると、利用者位置の推定（ステップＳ１３０）、利用者位置の取得（ステップＳ１３１）、特性情報の取得（ステップＳ１３２）、利用者別情報の記憶（ステップＳ１３３）の各処理を実行する。これらの処理は、第１の実施形態におけるチェックイン処理Ｓ１０Ａ（図３）の各処理（ステップＳ１１０〜Ｓ１１３）と同様である。

このような構成を有することにより、利用者は、空調ＩＣ４６を読取装置６にかざす簡易な操作のみで、チェックイン処理Ｓ１０Ｂを完了させることができる。これにより、空調システム１は、利用者がスマートフォン４を介して特性情報を入力する手間、二次元コードを撮影して位置特定情報を取得する手間を低減させることができる。

また、上述の各実施形態においては、上述した空調制御装置２及びスマートフォン４の各種処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって上記各種処理が行われる。また、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。

上記プログラムは、上述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、上述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。更に、空調制御装置２及びスマートフォン４は、他の実施形態においては、１台のコンピュータで構成されていても良いし、通信可能に接続された複数のコンピュータで構成されていてもよい。

以上、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

例えば、上述の実施形態において、空調制御装置２の推奨環境提供部２０３がスマートフォン４に推奨環境設定を送信し、スマートフォン４が利用者より推奨環境設定の採否を受け付ける例について説明したが、これに限られることはない。
例えば、空調制御装置２の設定、又は、スマートフォン４の設定を変更することにより、推奨環境設定を送信を行わないようにしてもよい。この場合、要求環境取得部２０４は、推奨環境提供部２０３が提供した推奨環境設定を要求環境設定として自動的に取得する。そして、室内機制御部２０６は、推奨環境設定に基づき、自動的に空調用室内機３を制御するようにしてもよい。
このようにすることで、空調制御装置２は、利用者が推奨環境設定を採用するか否かを選択する操作を省略することができるので、利用者の手間を更に軽減させることができる。

また、上述の各実施形態及び変形例に係る空調制御装置２は、制御に用いる要素が、「温度」、「湿度」、「風量」等である旨を説明したが、他の実施形態はこの態様に限定されない。他の実施形態に係る空調制御装置２は、上述の空調に係る要素に加え、「照度」、「香り」、「お湯の温度」、「便座の洗浄強さ」など、人の快適性に関わる量であれば如何なる態様であってもよい。なお、上述の例の場合、当該他の実施形態に係る空調制御装置２は、空調用室内機３のみならず、照明機器、芳香器、給湯器、便座機器を制御の対象とする態様であってもよい。

１ 空調システム
２ 空調制御装置
２０ ＣＰＵ
２００ 位置推定部
２０１ 位置取得部
２０２ 個人情報取得部
２０３ 推奨環境提供部
２０４ 要求環境取得部
２０５ 学習部
２０６ 室内機制御部
２１ 通信Ｉ／Ｆ
２２ センサ
２３ 記憶部
３ 空調用室内機
３０ ファン
３１ ルーバー
４ スマートフォン（環境設定端末）
４０ ＣＰＵ
４００ 利用者登録部
４０１ 要求環境設定受付部
４０２ 活動量計測部
４１ 操作部
４２ 表示部
４３ カメラ
４４ 通信Ｉ／Ｆ
４５ 記憶部
５ データベース（ＤＢ）
６ 読取装置

Claims (9)

1. 利用者が要求する要求環境設定及び前記利用者のいる利用者位置に応じて、空調用室内機の制御を行う空調制御装置であって、
   前記利用者位置を取得する位置取得部と、
   前記利用者の個人情報を取得する個人情報取得部と、
   前記個人情報に基づいて、前記利用者に推奨される推奨環境設定を提供する推奨環境提供部と、
   前記利用者の前記要求環境設定を取得する要求環境取得部と、
   前記利用者位置及び前記要求環境設定に基づいて、前記空調用室内機の制御を行う室内機制御部と、
   を備える空調制御装置。
2. 前記個人情報及び前記要求環境設定に基づいて、利用者別の推奨環境設定を学習する学習部を更に備える、
   請求項１に記載の空調制御装置。
3. 前記位置取得部は、前記利用者の操作を受け付ける環境設定端末から前記利用者位置を取得する、
   請求項１又は２に記載の空調制御装置。
4. 前記要求環境取得部は、前記利用者の操作を受け付ける環境設定端末から要求環境設定を取得する、
   請求項１又は２に記載の空調制御装置。
5. 前記要求環境取得部は、前記推奨環境提供部が提供する前記推奨環境設定を要求環境設定として取得する、
   請求項１から３の何れか一項に記載の空調制御装置。
6. 前記要求環境取得部は、前記利用者が前記推奨環境設定を採用した場合、当該推奨環境設定を要求環境設定として取得する、
   請求項５に記載の空調制御装置。
7. 空調用室内機と、
   前記空調用室内機を制御する、請求項１から６の何れか一項に記載の空調制御装置と、
   を備える空調システム。
8. 利用者が要求する要求環境設定及び前記利用者のいる利用者位置に応じて、空調用室内機の制御を行う空調制御方法であって、
   前記利用者位置を取得する位置取得ステップと、
   前記利用者の個人情報を取得する個人情報取得ステップと、
   前記個人情報に基づいて、前記利用者に推奨される推奨環境設定を提供する推奨環境提供ステップと、
   前記利用者の前記要求環境設定を取得する要求環境取得ステップと、
   前記利用者位置及び前記要求環境設定に基づいて、前記空調用室内機の制御を行う室内機制御ステップと、
   を有する空調制御方法。
9. 利用者が要求する要求環境設定及び前記利用者のいる利用者位置に応じて、空調用室内機の制御を行う空調制御装置のコンピュータを機能させるプログラムであって、前記コンピュータに、
   前記利用者位置を取得する位置取得ステップと、
   前記利用者の個人情報を取得する個人情報取得ステップと、
   前記個人情報に基づいて、前記利用者に推奨される推奨環境設定を提供する推奨環境提供ステップと、
   前記利用者の前記要求環境設定を取得する要求環境取得ステップと、
   前記利用者位置及び前記要求環境設定に基づいて、前記空調用室内機の制御を行う室内機制御ステップと、
   を実行させるプログラム。

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