JP2020048043A - 機器制御装置、機器制御方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザに不快感を与えることなく、ユーザの状態に応じてより適切に機器を制御可能にする。【解決手段】実施形態の機器制御装置は、通信部と推定部と機器制御部と通知制御部とを備える。通信部は、ユーザの状態を示す状態情報を複数の機器から受信する。推定部は、複数の前記状態情報から、特定の期間のユーザの状態を推定する。機器制御部は、推定されたユーザの状態に応じた前記機器の制御が設定されている場合、前記機器を制御する。通知制御部は、前記推定されたユーザの状態を示す状態推定情報、前記機器の制御を示す制御情報、及び、前記機器の制御を行った理由を示す理由情報の少なくとも１つを含む通知情報を通知する。【選択図】図２

Description

本発明の実施形態は機器制御装置、機器制御方法及びプログラムに関する。

ユーザの行動、ストレス及び疲労などのユーザの状態をセンシングし、センシング結果に応じて機器を制御する技術が従来から知られている。

特表２０１３−５３７４３５号公報 特開２０１５−１２５５４４号公報

しかしながら、従来の技術では、ユーザに不快感を与えることなく、ユーザの状態に応じてより適切に機器の制御をすることができなかった。

実施形態の機器制御装置は、通信部と推定部と機器制御部と通知制御部とを備える。通信部は、ユーザの状態を示す状態情報を複数の機器から受信する。推定部は、複数の前記状態情報から、特定の期間のユーザの状態を推定する。機器制御部は、推定されたユーザの状態に応じた前記機器の制御が設定されている場合、前記機器を制御する。通知制御部は、前記推定されたユーザの状態を示す状態推定情報、前記機器の制御を示す制御情報、及び、前記機器の制御を行った理由を示す理由情報の少なくとも１つを含む通知情報を通知する。

実施形態の機器制御システムの装置構成の例を示す図。 実施形態の機器制御装置の機能構成の例を示す図。 実施形態の機器制御方法の例を示すフローチャート。 概日リズムによる状態情報の変動の例を示す図。 実施形態の機器制御装置のハードウェア構成の例を示す図。

以下に添付図面を参照して、機器制御装置、機器制御方法及びプログラムの実施形態を詳細に説明する。

はじめに、実施形態の機器制御システムの装置構成の例について説明する。

［装置構成の例］
実施形態の機器制御システム１００は、機器１０−１〜１０−ｎ（ｎは１以上の整数）、及び、機器制御装置２０を備える。機器１０−１〜１０−ｎ及び機器制御装置２０は、ネットワーク２００を介して接続されている。ネットワーク２００の通信方式は、無線方式でも有線方式でもよい。また、ネットワーク２００は、無線通信のネットワークと有線通信のネットワークとを組み合わせて実現されていてもよい。

以下、機器１０−１〜１０−ｎを区別しない場合は、単に機器１０という。機器１０は、例えば冷蔵庫、オーブン、温水器、洗濯機、空調及び掃除機等のユーザが操作または使用する電子機器である。

機器制御装置２０は、機器１０を制御する装置である。なお、図１の例では、機器１０と機器制御装置２０とが別々の装置により実現されているが、機器制御装置２０を、特定の機器１０に組み込むことにより、機器１０と機器制御装置２０とが１つの装置により実現されていてもよい。

［機能構成の例］
図２は実施形態の機器制御装置２０の機能構成の例を示す図である。実施形態の機器制御装置２０は、通信部１、推定部２、機器制御部３及び通知制御部４を備える。

通信部１は、ユーザの状態を示す状態情報を複数の機器１０から受信する。状態情報は、ユーザの生体情報、及び、ユーザの心理情報を示す情報の少なくとも一方を含む。

生体情報は、例えば、体温、血圧、心拍（間隔）、及び、発汗量など、ユーザの健康状態に関する情報である。

ユーザの心理状態を示す情報は、例えばユーザの表情、感情、ストレスレベル、ユーザの作業の集中度、ユーザの作業の興味度、及び、ストレスなどユーザ自身の状態に対するユーザの興味度などである。また、ユーザの心理状態を示す情報は、ユーザの心理情報を間接的に推定できる生体情報、体温、血圧、心拍、発汗量、皮膚温度、視線方向、眼球のサッカード運動、瞳孔の状態、姿勢変化、及び、動き（体動）などを示す情報であっても良い。

推定部２は、複数の状態情報から、特定の期間のユーザの状態を推定（判定）する。なお、推定部２が、機器１０から受信された状態情報を使用して、上述のユーザの心理情報を示す情報を推定することにより、特定の期間のユーザの状態を推定してもよい。

機器制御部３は、推定されたユーザの状態に応じた機器１０の制御が設定されている場合、当該機器１０を制御する。

通知制御部４は、推定されたユーザの状態を示す状態推定情報、機器１０の制御を示す制御情報、及び、当該機器１０の制御を行った理由（根拠）を示す理由情報の少なくとも１つを含む通知情報を通知する。

制御情報は、例えば実際の機器１０の制御内容と、制御後の機器１０の状態とを示す。また、制御情報は、制御前の機器１０の状態をさらに示してもよく、機器１０の制御前の状態と現在の状態との差を示しても良い。

理由情報は、例えば上述の状態情報に基づく情報である。具体的には、状態情報に基づく情報は、例えばユーザの状態を推定に最も影響を与えた状態情報、当該状態情報から算出された算出結果、及び、当該状態情報の解釈（意味、説明）の少なくとも１つを含む。また例えば、状態情報に基づく情報は、ユーザの状態の推定に最も影響を与えた状態情報の取得時刻、及び、当該状態情報が取得された機器、取得された値の少なくとも一方を含む。

通知先は、例えばユーザのスマートデバイス、及び、機器１０の表示部等である。また、通知制御部４は、通知情報を複数の通知先に通知してもよい。通知制御部４は、例えば機器１０のユーザに通知する通知情報とは別に通知情報を、機器１０の管理者に通知してもよい。

記憶部５は情報を記憶する。記憶部５は、例えば機器１０から受信した情報（上述の状態情報等）を記憶する。また例えば、記憶部５は、機器１０ごとに、当該機器１０のユーザと、当該機器１０の管理者とを記憶する。なお機器１０の管理者がユーザと同じである場合は、当該機器１０の管理者は記憶されていなくてもよい。

［機器制御方法の例］
図３は実施形態の機器制御方法の例を示すフローチャートである。はじめに、通信部１が、ユーザの状態を示す状態情報と、ユーザを識別する識別情報（個人を特定できる情報）と含む受信情報を受信する（ステップＳ１）。次に、記憶部５が、ステップＳ１の処理により受信された受信情報を記憶する（ステップＳ２）。

次に、推定部２が、ステップＳ１の処理により受信された状態情報を、あらかじめ設定された状態推定基準に適する値に変換し（ステップＳ３）、変換された値を使用してユーザの状態を推定する（ステップＳ４）。ステップＳ３及びステップＳ４の処理の詳細は後述する。

次に、機器制御部３が、ステップＳ４の処理により推定されたユーザの状態に応じた機器１０の制御が設定されているか否かを判定する（ステップＳ５）。ユーザの状態に応じた機器１０の制御が設定されていない場合（ステップＳ５，Ｎｏ）、処理はステップＳ１に戻る。

ユーザの状態に応じた機器１０の制御が設定されている場合（ステップＳ５，Ｙｅｓ）、機器制御部３が、当該設定に従って当該機器１０を制御する（ステップＳ６）。

次に、通知制御部４が、通知情報を通知する（ステップＳ７）。通知情報は、例えば推定されたユーザの状態を示す状態推定情報、機器１０の制御を示す制御情報、及び、当該機器１０の制御を行った理由を示す理由情報の少なくとも１つを含む。理由情報をユーザに通知することにより、制御の根拠をユーザ自身が理解することが可能となり、制御結果をユーザが納得または修正することができる。また、ユーザ状態の推定においては、生活スタイルが変わるなどユーザ側に大きな変化があった場合、ユーザ状態の推定を誤ってしまう可能性がある。ユーザは、制御情報及び理由情報の通知を受けることにより、ユーザ側に大きな変化があった場合に、機器１０の制御方法を修正することができる。

次にユーザの状態情報の取得方法の例について説明する。

ユーザの状態情報は、機器１０に搭載されたＲＧＢカメラ、サーモカメラ、心拍センサ（光学式容積脈波；脈拍）、マイクロ波（心拍）、及び、加速度センサ（心拍・体動）などから取得する。

ＲＧＢカメラで取得できる情報は、例えば表情、血圧、心拍、体動、眼球運動、視線方向及び瞬きなどである。表情は、例えば感情の推定に利用できる。心拍は、例えば心臓の状態、血流の状態、及び、自律神経指標として利用できる。

サーモカメラで取得できる情報は、例えば体温及び鼻部皮膚温度などである。鼻部皮膚温度は、例えば自律神経指標として利用できる。

機器１０が、当該機器１０を操作、または、当該機器１０付近にいる人物をカメラで撮影し、撮影した画像を処理して、ユーザの生体情報を取得してもよい。また例えば、機器１０の操作パネル等に心拍センサ等の接触型センサを搭載し、ユーザの生体情報を取得してもよい。例えば、機器１０が冷蔵庫等の場合、扉のグリップ、及び、スイッチ（操作ボタン）等にセンサを設置してもよい。

また、状態情報を取得したユーザ個人を識別するための識別情報は、機器制御装置２０（推定部２）、又は、機器１０によって状態情報から推定されても良い。例えば機器１０を使用するユーザを登録しておき、各個人の生体情報の特性からユーザを識別することができる。具体的には、例えば機器１０が体重計の場合、利用者の体重を登録し、測定した体重に応じてユーザを識別する。また例えば、機器１０が、複数人の生体情報を取得し、個人を識別する識別器を学習し、学習した識別器を用いて個人を判定してもよい。

また、機器１０が体重計の場合、足裏の接触部にセンサを追加することにより、体重及び体脂肪率以外にも、体重計本来の目的の状態以外の心拍及び発汗量等を、生体情報として測定することができる。

また、機器１０が、生体情報とは異なる情報（例えば、顔及び指紋など）を取得して、生体情報とは別に取得した情報を、個人を識別する識別情報としても良い。また、このとき、生体情報及び識別情報は、同じセンサから取得してもよい。具体的には、例えば顔画像から、表情推定及び脈波測定等の状態情報を取得し、当該顔画像から個人認証を行ってもよい。また例えば、生体情報及び識別情報を異なるセンサから取得しても良い。具体的には、例えば生体情報は接触型センサで取得し、識別情報はカメラ画像から顔認証により取得してもよい。

また例えば、機器１０は、ユーザの入力により識別情報を受け付けてもよい。具体的には、例えば機器１０にユーザのアカウントを設定しておき、当該アカウントへのログイン情報からユーザを識別しても良い。

次にユーザの心理状態の例について説明する。

ユーザの心理状態を示す情報は、例えばユーザのストレスレベルである。ストレスレベルは、例えばＬＦ／ＨＦ（Ｌｏｗ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｓｐｅｃｔｒａ／Ｈｉｇｈ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｓｐｅｃｔｒａ）から推定することが出来る。ＬＦ／ＨＦは心拍変動から算出される自律神経系の活動指標の１つであり、交感神経の活動度に関連する指標である。ストレス状態（興奮状態＝交感神経優位）ではＬＦ／ＨＦ値が上昇し、リラックス状態（安静時＝副交感神経優位）には低下するため、その値から、ストレスレベルを推定できる。

心理状態を示す情報の他の例として、次に、集中度とストレスに対する興味度を説明する。推定部２は、例えばユーザの眼球運動からユーザの集中度を推定する。具体的には、推定部２は、ユーザが操作している対象に対する視線の集中度、及び、まばたき回数（集中しているほどまばたきが抑制される）などを用いる。

また例えば、推定部２は、集中しているほど、無駄な動きがなくなるため、体動から、ユーザの集中度を推定してもよく、ユーザが作業をしている場合は、作業内容及び作業継続時間などから、ユーザの集中度を推定してもよい。

また例えば、推定部２は、上述の推定方法を組み合わせることにより、ユーザの作業の集中度を推定してもよい。

次に、ユーザの状態に応じた機器１０の制御の設定例として、ユーザの集中度に応じた機器１０の制御設定の例について説明する。

機器制御部３は、例えばユーザの集中度が閾値よりも高い場合、機器１０（例えば空調）を自動制御することにより、快適な温度を保つ。

また例えば、機器制御部３は、ユーザの集中度が閾値を超えた状態が所定の期間経過した場合、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）などの作業機器に休憩を取るよう警告するなどの制御をする。また例えば、機器制御部３は、ユーザの集中度が閾値以下になったタイミングで、休憩を促す警告と、当該警告をした理由、例えば、「集中度が下がったため」とを提示する。

また例えば、機器制御部３は、ユーザの集中度の低下が恒常的な場合、表示部を備える冷蔵庫に集中度を高める効果（疲労回復など）があるレシピと、当該レシピを提示する提示理由とを含む表示情報（アドバイス）を表示する。提示理由は、例えば最近集中度が下がっているから、集中度を高める効果がある物を食べたほうがいいなどである。

次に、ユーザの状態に応じた機器１０の制御の設定例として、ユーザのストレスに対する興味度に応じた機器１０の制御設定の例について説明する。

推定部２は、ストレスに対する興味度を、例えばユーザが生体ストレス情報を提示する機器１０を見ているか否かで推定する。また例えば、推定部２は、ユーザの集中度から、その集中度が低い場合（閾値以下の場合）にストレスに対する興味が高い（閾値よりも高い）と推定し、集中度が高い場合（閾値よりも高い場合）にストレスに対する興味が低い（閾値よりも低い）と推定する。機器制御部３は、ストレスに対する興味が閾値よりも高い場合は、ユーザがストレスを気にしているので、一種のストレス状態として機器１０の制御を行う。これにより当該機器１０の使用感を良くすることが出来る。

＜ユーザ状態の推定＞
推定部２は、例えば、取得された状態情報ごとにあらかじめ設定された閾値と比較し、ユーザの状態を推定しても良い。しかし、生体情報は、個人差が大きく、一定の閾値では、ユーザの状態を推定（判定）できない場合が多い。このため、推定部２は、以前に取得された状態情報と直近に取得された状態情報とを比較し、その変動からユーザの状態を判定する。例えば、ユーザのストレスレベルがよりも高い場合に、ユーザの状態をストレスが高い状態であると判定する。比較対象となる、以前に取得されたストレスレベルは、例えば収集した多量のデータの平均など、取得されたデータの範囲である。

また例えば、推定部２は、ユーザの血圧値が以前取得された血圧値よりも高い場合に、ユーザが高血圧状態であると判定する。しかし、人間の生体には、概日リズムが存在し、時間帯による変動があるなど取得できる状態情報がかならずしも直接比較できない場合が存在する。たとえば、血圧は、起床後に上昇して午前中は高い状態にあり、午後になると低下し、睡眠中が最も低くなる。

図４は概日リズムによる状態情報の変動の例を示す図である。図４の例は、ユーザの状態情報が血圧である場合を示す。ユーザの血圧は、図４に示すように、１日の内で大きく変動する。このため、異なる時間帯の血圧値をそのまま比較することが出来ない。つまり、以前、午後に測定した血圧値とその後の別の日の午前中に測定した血圧値を比較した場合、午前中に取得した血圧値が午後に測定した血圧値よりも高い場合でも、慢性的に血圧値が上昇している（高血圧）状態であるのか、概日リズムによる変動であるかを判定することができない。

そこで、推定部２は、予め収集したデータから、概日リズムによる変動を把握し、比較可能な値への変換式（補正式）を学習する。具体的には、推定部２は、例えば午前１０時の血圧値（の平均）と午後１０時の血圧値とを比較する場合、午前１０時に測定した血圧値の平均値または取り得る範囲と午後１０時に計測した血圧値の平均値または取り得る値を比較し、その差から補正式を求める。具体的には、午後１０時に取得した血圧値が午前１０時に取得した血圧値の０．８倍程度であった場合は、（午後１０時の血圧）＝０．８×（午前１０時の血圧）と変換式が求まる。この式を用いて、午後１０時の血圧値と比較する場合は、午前１０時に測定した血圧を０．８倍して比較する。これにより、概日リズムによる変動を考慮、この場合はキャンセル、した上で比較が出来る。このように、推定部２は、時間帯によってデータを補正する変換式を用いることで、比較対象となる２つのデータを、互いに比較可能になるように正規化する。推定部２は、学習した変換式を用いて２つの血圧値を比較することにより、ユーザの血圧が恒常的に上昇しているか否かを判定する。

同様に、機器１０の操作においても、操作が複雑な場合や運動を伴う場合は、機器１０を操作したことによって、血圧などが上昇する場合がある。ユーザのストレスレベルを心拍から推定する場合、ユーザの動きにより心拍数が上がるため、緊張状態と同じ反応があり、ストレスレベルは高く推定される。このため、異なる機器同士（例えば運動を伴う機器１０、及び、運動を伴わない機器１０）により取得された状態情報は、直接比較することは出来ない。

推定部２は、時間帯と同様に、収集した複数のデータから、機器１０ごとに比較可能な変換式を学習することにより、異なる機器１０ごとの状態情報を比較する。具体的には、推定部２は、複数の機器１０、及び、複数の人物から取得した状態情報を統合し、人物、機器１０及び時間帯にそれぞれの応じた状態情報の値（平均値または値がとり得る範囲）を記録し、それぞれ異なる条件間において、条件ごとに記録した値が同一となる（状態情報の比較が可能となる）変換式を学習する。学習した変換式を用いて、以前取得した状態情報と現在取得した状態情報とを比較可能な値に変換して比較することにより、ユーザの状態を推定することが出来る。

推定部２は、取り得る値の個人差が大きい生体情報の場合は、個人ごとにデータの範囲が同じになるようにデータを補正した後、統合して、機器、時間帯ごとの補正を行う。これらの統合方法は予め状態情報の特性によって設定しても良く、複数の補正方法を試し、その結果を統合しても良い。

上述のように、推定部２は、ユーザ（人物）、時間帯及び機器１０ごとに値の特性が異なる複数の状態情報を、互いに比較可能な値に変換することにより、複数の状態情報から、特定の期間のユーザの状態を推定できるようにする。

ここでは、ユーザ、時間帯及び機器１０の違いを考慮して、状態情報を変換する式を学習する場合を説明したが、その他、状態情報に影響を与える要因がある場合は、その要因の有無（強弱）により、変換式が学習されてもよい。

また、推定部２は、状態情報の種別、状態情報を取得する機器、及び、状態情報の取得時間（測定時間）に応じて、ユーザの状態の推定に対する状態情報の寄与率を変更して、複数の状態情報からユーザの状態を推定する。

具体的には、例えば、取得できる状態情報の精度は、機器１０の使用方法、及び、取得に用いられるセンサによって異なる。機器１０の使用方法については、掃除機などは運動が伴うため、ユーザの体動による計測誤差が発生しやすく、また、空調はセンサとユーザの距離が遠いため計測誤差が発生しやすい。取得に用いられるセンサについては、接触型センサに比べ、非接触型センサは光など周囲環境の影響を受けやすく、ノイズの影響が大きいため計測精度が下がる。

推定部２は、ユーザの状態の判定基準（推定基準）を、状態情報が取得された機器１０ごとに変更してもよい。また、推定部２は、状態を示すデータの変換式を学習する際に、精度が低い機器１０の学習データの寄与率を下げて学習しても良い。これにより、より精度の高いデータから時間などによる変動を補正する変換式を学習することができる。

測定精度は、センサ及び機器１０等の性質により予め設定しておいても良い。また、機器１０ごとの測定精度の差は、取得されたデータのばらつき、及び、はずれ値の多さなどにより推定することができる。推定部２は、機器１０ごとに取得したデータを比較して、ばらつき、はずれ値、または、変動が大きい機器１０の測定精度が低いと推定する。また逆に、推定部２は、変動が小さすぎる、値がほとんど変わらない機器１０も計測が失敗している可能性があるため、精度が低いと推定できる。なお、比較対象は、人物及び時間等に応じた変換式でデータを変換した後のデータのばらつきでもよい。

また、センサによる変動以外にも、生活リズム及び生活習慣等により、状態情報の変動が多い時間帯が存在する場合も想定される。そのため、その場合も同様に、推定部２は、同一個人内の同一時間帯ごとに比較して、ばらつきやはずれ値が大きい時間帯は推定精度が低いと推定し、その時間帯のデータの寄与率を下げて、機器１０等に応じた変換式を学習する。例えば、何時も同じ時間に運動をする習慣がある場合、その運動の負荷によりその時間に取得できる状態情報が大きく変動してしまうため、本来取得したい状態情報、及び、状態情報を補正する変換式が学習できなくなる。

また、推定部２は、複数の測定結果からユーザの長期的な状態情報の変化を判定する場合にも、推定精度が低いデータの結果よりも推定精度が高いデータの結果を重視して、ユーザの状態を推定（判定）してもよい。

機器制御部３は、推定部２により推定されたユーザの状態に基づいて、機器１０を制御する。

機器の制御方法の例として、取得される状態情報が血圧である場合を例にして説明する。例えば制御する機器１０が温水器の場合、機器制御部３は、ユーザの状態が高血圧であると推定された場合は、高血圧の状態で高い温度（閾値以上の温度）の入浴は危険なため、温水の上限温度を低くする（閾値以下にする）。また例えば、機器１０がスマート家電冷蔵庫である場合は、機器制御部３は、血圧を下げる食材及びレシピ等を推薦する提示を行う。また例えば、機器１０が空調である場合は、室内間で急激な温度差がないよう設定温度を制御する。

なお、ユーザの状態情報を取得する機器１０と、当該機器２０を制御する機器制御装置２０は、同じ装置でもよいし、異なる装置でも良い。また、機器制御装置２０は、状態情報を取得しない機器１０を制御しても良い（制御する機器１０と通知する機器１０とが異なっていても良い）。具体的には、機器制御部３が、空調を制御し、通知制御部４が、空調の制御情報（制御内容）を、空調本体ではなくリモコン及びスマートフォン等に通知してもよい。

通知制御部４は、上述の状態推定情報、上述の制御情報、及び、上述の理由情報の少なくとも１つを通知する。

ユーザへの通知例としては以下がある。
１．推定結果（解釈）と適正範囲の通知
２．なぜ、どう制御したかを通知
３．いつ、どこでどうだったからどう制御したかを通知
４．管理者とユーザとを分けて、管理者には正確な推定結果を通知し、ユーザには異なる（ダミー）の結果を通知

ユーザへの通知では、例えば推定されたユーザの状態と機器１０の制御情報を提示する。ユーザの状態は、例えば機器１０を制御すると判断した状態の推定結果と、その取得状態を示す情報の両方または何れかを示す。

取得される状態情報が血圧である場合について具体的に説明する。なお、血圧は２か所の脈拍の差から推定できる。通知制御部４が、ユーザの血圧が高かった場合（閾値よりも高い場合）、ユーザがお風呂（または給湯器等）を使用するときに、温度を上げすぎないように警告および適切な温度範囲を伝え、機器制御部３が、温度設定を適切（低め）に設定する。この際、通知制御部４は、ユーザの血圧が高いと判定した測定時間、測定方法（測定した機器１０）、及び、血圧上昇を判定した理由を示す。また、この時、通知制御部４は、下げる前の温度と下げた後の温度（今の設定温度）とを提示しても良い。これにより、ユーザは、自身の血圧が上がっており、温度を下げたほうが良いことを納得できる。

この時、通知制御部４は、制御情報を、ユーザ自身ではなく、ユーザの健康管理を行う管理者（介護士など）、及び、お風呂の温度管理をする管理者等へ通知しても良い。お風呂（機器１０）の温度管理をする管理者は、例えば機器１０及び施設等を管理する人物である。さらに、通知制御部４は、ユーザの食事管理をする管理者に高血圧に良いレシピを伝えても良い。

また、推定部２は、推定した状態が、日常的な状態であるか、一時的な状態であるのかを判定し、通知制御部４が、その結果をユーザへ提示しても良い。例えば１日に２か所以上で血圧値が取得され、血圧値が２箇所以上で上がっていた場合（比較用の補正を行い、以前の測定値と比較して高い場合）、通知制御部４が、恒常的に血圧が向上している可能性があることをユーザへ通知する。１日に２か所以上の血圧値を取得する方法は任意でよい。例えば、掃除機使用時に、当該掃除機に設置されたセンサを使用して血圧値を取得し、空調に設置したカメラなどを使用して肌の色の差から脈拍を推定することにより血圧値を取得することにより、１日に２か所以上の血圧値を取得してもよい。

一方、推定部２が、１つの機器１０（例えば掃除機）の使用時のみで血圧値が向上していると推定した場合は、通知制御部４が、当該機器１０使用時に、一時的に血圧が急上昇した可能性があることをユーザに提示し、機器制御部３が、その機器１０の使用を制限する。すなわち、その機器１０の使用や、運動などの動作によって血圧が急上昇する可能性があるため、その危険性をユーザに伝える。または、通知制御部４は、似た動作が必要な機器１０など別の機器１０の使用を制御しても良い。具体的には、急に血圧が上昇する危険性があるため、機器制御部３が、例えば運動を伴う機器１０の使用を制限したり、給湯器（お風呂）の温度を下げたり、冷蔵庫で血圧を下げるレシピを提示するなどしてもよい。

以上、説明したように実施形態の機器制御装置１０では、通信部１が、ユーザの状態を示す状態情報を複数の機器１０から受信する。推定部２が、複数の状態情報から、特定の期間のユーザの状態を推定する。機器制御部３が、推定されたユーザの状態に応じた機器１０の制御が設定されている場合、機器１０を制御する。そして、通知制御部４が、推定されたユーザの状態を示す状態推定情報、機器１０の制御を示す制御情報、及び、機器１０の制御を行った理由を示す理由情報の少なくとも１つを含む通知情報を通知する。

これにより実施形態の機器制御装置１０によれば、ユーザに不快感を与えることなく、ユーザの状態に応じてより適切に機器の制御をすることができる。具体的には、従来は、例えば生体情報について取得可能な期間が短い場合、推定したユーザの状態は短期的なものであるか、恒常的な状態であるかの判別ができず、長期的なユーザの状態に合わせた機器制御が困難だった。また、ユーザに制御の理由（根拠）などを提示するようなフィードバックがないため、ユーザの不満及び不快感等を誘発する可能性があった。一方、実施形態の機器制御装置２０によれば、複数の機器１０から生体情報を取得することで、ユーザの短期的な状態だけでなく、特定の期間（長期的な状態、恒常的な状態、及び、トレンド（状態の変化傾向））などを推定可能にする。さらに、実施形態の機器制御装置２０では、推定されたユーザの状態から機器１０の制御をする際に、その理由（根拠）などの情報をユーザに通知できる。

（実施形態の変形例１）
次に実施形態の変形例１について説明する。変形例１の説明では、実施形態と同様の説明については省略し、実施形態と異なる箇所について説明する。変形例１では、機器制御装置１０が、フィードバック制御により動作する。具体的には、機器制御部１０は、機器１０を制御した後、さらに、ユーザの状態情報を取得して、機器１０の制御およびユーザへの提示を行う。このとき、機器制御部３は、ユーザの状態情報の変化（傾向）が収まった場合には、制御の範囲を緩め、変化傾向が続く場合は、さらに厳しい制御を行う。

例えば、取得される状態情報がストレスレベルであり、制御する機器１０がＰＣの場合、機器制御部３が、例えばストレスレベルに応じて、休憩を促す警告をＰＣに出す、使用機能を制限する、使用禁止の時間の３段階の制御を設けるように制御を行う。通知制御部３は、ユーザのストレスレベルの上昇が検知された場合、ユーザにストレスレベルの上昇を通知する。機器制御部３は、制御段階の２番目に当たる「ユーザのＰＣの使用の制限」を行った場合、制御後、ユーザのストレスレベルが低下したら、制御を使用制限ではなく、制御段階が低い制御「休憩をとるように警告の提示」を行う、または、使用制限の解除を行う。制御後、ユーザのストレスレベルが上昇した場合は、制御段階を上げ、「使用禁止」としても良い。

このように、機器制御部３は、制御後ユーザのストレスレベルが下降した場合は、ユーザの使用へ対する制限が小さくなるよう制御を変更する。一方、機器制御部３は、制御後ユーザのストレスレベルがさらに上昇した場合は、ユーザの使用をさらに制限する制御を行う。

（実施形態の変形例２）
次に実施形態の変形例２について説明する。変形例２の説明では、実施形態と同様の説明については省略し、実施形態と異なる箇所について説明する。変形例２では、通知制御部４が、上述の制御情報と、上述の理由情報とを通知した後、ユーザが機器１０を操作して設定を戻したり、変更したりした場合、推定部２が、上述の変換式を変更する。これにより、より適切な制御ができるようにする。

具体的には、例えばストレスレベルが上昇したとユーザに提示してＰＣの機器制御を行ったが、ユーザがその制御を解除した場合、ユーザのストレスレベルが上昇したと判定した際に使用された上述の変換式が適切でない可能性がある。そのため、この場合、推定部２が、上述の変換式を変更し、その変化はストレスレベルの上昇と判定しないよう変換式を変更する。また、推定部２は、複数の変換方法を試し、ユーザによって変更された設定により近い制御結果を導く変換式の学習方法を採用する。

（実施形態の変形例３）
次に実施形態の変形例３について説明する。変形例３の説明では、実施形態と同様の説明については省略し、実施形態と異なる箇所について説明する。変形例３では、通知制御部４が、上述の制御情報と、上述の理由情報とを通知した後、ユーザが機器１０を操作して設定を戻したり、変更したりした場合、推定部２が、上述の補正式は変更せずに、ユーザにより変更された設定情報をもとに、制御理由に応じて機器を制御する方法（制御範囲）を変更する。

具体的には、例えば介護士など管理者へ提示する場合、管理者へ機器１０の制御情報とその理由情報とを通知して、管理者がそれを確認して、機器１０の設定（制御範囲等）を更に変更した場合、管理者により変更された設定制御を機器制御部３が行うように機器制御部３の動作を変更する。

上述の変形例２及び変形例３を実施する場合、対象とする状態情報の種類、及び、制御内容等によって、どちらを実施するか決定する。たとえば、状態情報が主観的な内容の場合、及び、生命維持及び健康への直接的な影響が低い（緊急性が低い）場合は、ユーザの機器制御への不満を誘発しないことを優先し、ユーザが好む機器制御を実現するよう、変形例２のようにユーザが求める判断ができるように上述の変換式を変更する。一方、血圧など、ユーザの生命維持にかかわる場合およびユーザが実感しにくい状態の場合は、変形例３のように、制御範囲を管理者等の第三者へ任せ、機器１０の制御範囲を適切に設定するよう変更する。

なお、上述の状態情報は、複数の機器１０により取得されてもよいし、機器制御装置２０により取得されてもよい。

また、機器制御装置２０が、各機器１０で取得された状態情報を収集するサーバー装置として動作してもよい。機器制御装置２０が、収集された状態情報を使用して、各機器１０、人物及び時間帯に応じた上述の変換式を学習し、制御対象の機器１０を決定し、当該機器１０の制御、及び、ユーザへの通知をしてもよい。

また、全データを一箇所に集中させずに、２点間ずつなどで変換式を学習してもよい。例えば、機器制御装置２０が備えられた一部の機器１０（例えば２台の機器１０）で通信して、当該一部の機器１０間で上述の変換式を学習して共有してもよい。当該一部の機器１０が、ストレス上昇など機器制御を行ったほうがいい状態と判定した場合、他の機器１０を制御する制御情報を送ってもよい。

また、機器１０が、状態情報に基づくユーザの状態の推定までを行い、当該推定結果をサーバー装置として動作する機器制御装置１０に送信してもよい。この場合、機器制御装置１０は、推定結果に応じて機器１０を制御する。

また、状態情報の取得対象のユーザは多数（集団）であっても良い。例えば、職場及びイベント会場等にいる複数の人物が取得対象になってもよい。その場合、通知制御部４が通知するユーザは、状態情報を取得したユーザではなく、管理者としても良い。

例えば、状態情報を取得する対象の人物を社員として、測定する状態情報をストレスレベルとする。推定部２は、個々人のストレスレベルの変化を推定（判定）し、その変化の全体傾向を雇用者に伝えて、それに応じて作業に使用されている機器１０を制御する。例えば、ストレスが高くなる時間帯にＰＣの操作画面に、リラックスするようアドバイスを提示する、負荷が高い作業ができないように制御する。また、上述の変形例１のように、この制御のフィードバックをする場合は、社員個々人、経営者、又は、その両方により行われた設定変更を対象にしてもよい。

イベント会場では、来場者の盛り上がりを検知し、その状態に応じて、空調及び案内板等の掲示内容を制御し、管理者に提示することが出来る。具体的には、推定部２は、カメラなどにより取得された、会場にいる人物の心拍データから、盛り上がり度合い（興奮度合い）を推定する。機器制御部３は、推定された盛り上がり度合いから、盛り上がっている会場を判定し、当該会場の空調を制御する。通知制御部４は、運営者に対し、○○会場が盛り上がっているから、○○会場の空調の設定温度を○○度に下げたことを通知する。

最後に、実施形態の機器制御装置１０のハードウェア構成の例について説明する。

［ハードウェア構成の例］
図５は実施形態の機器制御装置１０のハードウェア構成の例を示す図である。

実施形態の機器制御装置１０は、制御装置３０１、主記憶装置３０２、補助記憶装置３０３、表示装置３０４、入力装置３０５及び通信装置を備える。制御装置、主記憶装置、補助記憶装置、表示装置、入力装置及び通信装置は、バスを介して接続されている。

制御装置は、補助記憶装置から主記憶装置に読み出されたプログラムを実行する。主記憶装置２は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、及び、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等のメモリである。補助記憶装置３０３は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、及び、メモリカード等である。

表示装置は表示情報を表示する。表示装置は、例えば液晶ディスプレイ等である。入力装置は、機器制御装置１０を操作するためのインタフェースである。入力装置５は、例えばキーボードやマウス等である。機器制御装置１０がスマートフォン及びタブレット型端末等のスマートデバイスの場合、表示装置及び入力装置は、例えばタッチパネルである。通信装置は、他の装置と通信するためのインタフェースである。

実施形態の機器制御装置で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、メモリカード、ＣＤ−Ｒ及びＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記録されてコンピュータ・プログラム・プロダクトとして提供される。

また実施形態の機器制御装置で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また実施形態の機器制御装置１０で実行されるプログラムをダウンロードさせずにインターネット等のネットワーク経由で提供するように構成してもよい。

また実施形態の機器制御装置のプログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。

実施形態の機器制御装置で実行されるプログラムは、上述の機能ブロックのうち、プログラムによっても実現可能な機能ブロックを含むモジュール構成となっている。当該各機能ブロックは、実際のハードウェアとしては、制御装置３０１が記憶媒体からプログラムを読み出して実行することにより、上記各機能ブロックが主記憶装置３０２上にロードされる。すなわち上記各機能ブロックは主記憶装置３０２上に生成される。

なお上述した各機能ブロックの一部又は全部をソフトウェアにより実現せずに、ＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）等のハードウェアにより実現してもよい。

また複数のプロセッサを用いて各機能を実現する場合、各プロセッサは、各機能のうち１つを実現してもよいし、各機能のうち２以上を実現してもよい。

また実施形態の機器制御装置の動作形態は任意でよい。実施形態の機器制御装置１０を、例えばネットワーク上のクラウドシステムとして動作させてもよい。

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。これら新規な実施形態は、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ともに、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。

１ 通信部
２ 推定部
３ 機器制御部
４ 通信制御部
５ 記憶部
１０ 機器
２０ 機器制御装置
１００ 機器制御システム
２００ ネットワーク
３０１ 制御装置
３０２ 主記憶装置
３０３ 補助記憶装置
３０４ 表示装置
３０５ 入力装置
３０６ 通信装置
３１０ バス

Claims (12)

1. ユーザの状態を示す状態情報を複数の機器から受信する通信部と、
   複数の前記状態情報から、特定の期間のユーザの状態を推定する推定部と、
   推定されたユーザの状態に応じた前記機器の制御が設定されている場合、前記機器を制御する機器制御部と、
   前記推定されたユーザの状態を示す状態推定情報、前記機器の制御を示す制御情報、及び、前記機器の制御を行った理由を示す理由情報の少なくとも１つを含む通知情報を通知する通知制御部と、
   を備える機器制御装置。
2. 前記理由情報は、前記状態情報に基づく情報である、
   請求項１に記載の機器制御装置。
3. 前記状態情報に基づく情報は、前記ユーザの状態を推定に最も影響を与えた第１の状態情報、前記第１の状態情報から算出された算出結果、及び、前記第１の状態情報の解釈の少なくとも１つを含む、
   請求項２に記載の機器制御装置。
4. 前記状態情報に基づく情報は、ユーザの状態の推定に最も影響を与えた第１の状態情報の取得時刻、及び、前記第１の状態情報が取得された機器の少なくとも一方を含む、
   請求項２に記載の機器制御装置。
5. 前記通知制御部は、前記機器のユーザに通知する通知情報とは別に通知情報を、前記機器の管理者に通知する、
   請求項１に記載の機器制御装置。
6. 前記推定部は、前記ユーザ、時間帯及び前記機器ごとに特性が異なる前記複数の状態情報を、互いに比較可能な値に変換することにより、前記複数の状態情報から、前記特定の期間のユーザの状態を推定する、
   請求項１に記載の機器制御装置。
7. 前記状態情報は、前記ユーザの生体情報、及び、前記ユーザの心理情報を示す情報の少なくとも一方を含む、
   請求項１に記載の機器制御装置。
8. 前記推定部は、前記状態情報の種別、前記状態情報を取得する前記機器、及び、前記状態情報の取得時間に応じて、前記ユーザの状態の推定に対する前記状態情報の寄与率を変更して、前記複数の状態情報からユーザの状態を推定する、
   請求項１に記載の機器制御装置。
9. 前記通信部は、前記機器から前記ユーザを識別する識別情報を更に受信する、
   請求項１に記載の機器制御装置。
10. 前記推定部は、前記状態情報から前記ユーザを識別する識別情報を更に推定する、
    請求項１に記載の機器制御装置。
11. ユーザの状態を示す状態情報を複数の機器から受信するステップと、
    複数の前記状態情報から、特定の期間のユーザの状態を推定するステップと、
    推定されたユーザの状態に応じた前記機器の制御が設定されている場合、前記機器を制御するステップと、
    前記推定されたユーザの状態を示す状態推定情報、前記機器の制御を示す制御情報、及び、前記機器の制御を行った理由を示す理由情報の少なくとも１つを含む通知情報を通知するステップと、
    を含む機器制御方法。
12. コンピュータを、
    ユーザの状態を示す状態情報を複数の機器から受信する通信部と、
    複数の前記状態情報から、特定の期間のユーザの状態を推定する推定部と、
    推定されたユーザの状態に応じた前記機器の制御が設定されている場合、前記機器を制御する機器制御部と、
    前記推定されたユーザの状態を示す状態推定情報、前記機器の制御を示す制御情報、及び、前記機器の制御を行った理由を示す理由情報の少なくとも１つを含む通知情報を通知する通知制御部、
    として機能させるためのプログラム。

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