JP5178325B2 - 機器制御装置、機器制御方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、環境負荷低減及び省エネルギー化を実現するため機器制御方法及び装置に関する。

国民生活センターの調査において、国民の省エネに対する関心度は９割を超えている。しかし、依然として民生部門のエネルギー消費は増加し続けており、環境に対する意識と行動にギャップがあると言われている。

家庭内における省エネを実施するための対策として、エネルギー使用機器や住宅の性能向上と、エネルギー使用量の制御の２つが挙げられる。さらにエネルギー使用量の制御には、ハードウェアによる自動制御と、情報提示による間接制御とがある。

ハードウェアによる自動制御とは、センサ(例えば、温度センサや焦電センサなど)の情報を基にエネルギー使用機器の無駄な運転を省くよう調整することにより、省エネを図るものである。単純な例として、人感センサによって照明のオン・オフを切り替える方法などが挙げられる。さらに、人の位置や照度を計測することによって必要な照度で照明器具を点灯する方法（例えば、特許文献１)や、人の位置や温度・湿度などを計測することによって空調機器を制御する方法（例えば、特許文献２）などがある。また、電子機器の稼動状態と操作状態から機器の最適な稼動モードを判定することによって省電力制御を行う方法（例えば、特許文献３）などもある。
特開２００７−２００７１５号公報 特開２００７−１０７７８２号公報 特開２００７−２５９６４７号広報

従来の機器制御方法及び装置では、人が在室しているにもかかわらず照明が消えるといったような生活者の意思に反した不適切な制御が実施されることがあった。あるいは、そのような不適切な制御が実施されないように確実に無駄な運転をしている機器動作しか制御できなかった。

そこで、本発明では、環境負荷低減及び省エネ化を促進するために、生活者の現在の生活状況に適した（生活者の意思に則した）機器制御を容易に実現できる機器制御方法及び装置を提供することを目的とする。

ユーザの生活空間内の複数の機器を制御する機器制御装置は、
各機器の各種動作状態についてその値を収集する収集手段と、
一定時間毎に、前記収集手段で収集された各機器の各種動作状態の値を含むレコードを時系列に記憶する状態データ記憶手段と、
前記状態データ記憶手段に記憶された複数の前記レコードを各機器の各種動作状態の値に基づきクラスタリングすることにより、前記複数のレコードを複数の生活状況グループに分類し、前記複数の生活状況グループのそれぞれについて、当該グループに属するレコード群から機器の動作状態毎にその重心を計算する分類手段と、
前記収集手段で収集された各機器の各種動作状態の値を含む状態データの属する生活状況グループとして、前記複数の生活状況グループのなかから、各機器の各種動作状態の値が該状態データに最も近い生活状況グループを求める生活状況推定手段と、
前記状態データ中の各機器の各種動作状態の値と、該状態データの属する生活状況グループに対し計算された各機器の各種動作状態の重心とを比較し、該状態データ中の値が前記重心よりも大きい機器の動作状態である第１機器動作状態に対し、前記重心の値を推奨動作状態として決定する動作決定手段と、
前記第１機器動作状態の推奨動作状態を提示する提示手段と、
前記提示手段で提示された前記第１機器動作状態の前記推奨動作状態に対する受諾指示及び拒否指示のうち受諾指示が得られたとき、前記第１機器動作状態を前記推奨動作状態に制御する機器制御手段と、
を含む。

環境負荷低減及び省エネ化を促進するために、生活者の現在の生活状況に適した（生活者の意思に則した）機器制御を容易に実現できる。

以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。

（第１の実施形態）
図１は第１の実施形態に係る機器制御装置１００を含むシステム全体の概略構成図である。図２は図１の機器制御装置１００の処理動作を説明するためのフローチャートである。以下、図1及び図２を参照して、最も基本的なシステム全体の構成、機器制御装置１００の構成及び処理動作について説明する。

図１において、機器制御装置１００は、家庭や職場などのユーザの生活空間において、そこで生活するユーザ（生活者）の行動スタイルに合わせて、生活空間内に設置されている各機器（例えば、照明機器、空調機器（エアコン）テレビ、冷蔵庫、電子レンジなど）に対し省エネルギー（省エネ）化が可能な動作状態（推奨動作状態）への制御を生活者に提案し、各機器に対し省エネ制御を行う。

図１において、機器制御装置１００は、大きく分けて、データ収集部１、状態データ記憶部２、生活状況分類部３、生活状況データ記憶部４、生活状況推定部５、機器動作決定部６、インターフェイス部７、機器制御部８を含む。

データ収集部１は、例えば、住宅内の各部屋に設けられたセンサ、エアコン、照明、テレビなどの各機器から、電源がオンであるのかオフであるのか、設定温度や照度などの値、温度や湿度などの値を、無線または有線により収集する。各機器からは、例えば、該機器を識別するためのＩＤ、該機器がもつ状態のうちどの状態についての値であるか（すなわち、例えば、温度、湿度、電源、設定温度、照度、動作モードなどの状態の種別）と、その値がデータ収集部１へ送信される。

データ収集部１は、各機器から送信された機器のＩＤ、状態の種別、及びその値などを含む状態データを受信すると、機器のＩＤと状態の種別とを表す状態項目毎に、収集された状態の値を含む状態データを、一定時間毎に状態データ記憶部２に記憶する。

なお、ここで収集する各機器の状態の値は、生活空間内に設置された各機器で計測された値を含み、収集可能なその機器がもつ値である。

状態データは、外の気温や湿度、住宅内の各部屋の温度や湿度などの環境データ、生活者の位置（例えば、住宅内で該生活者がいる場所）データ、各部屋に設置されている各機器（例えば家電機器）の動作状態を示す機器動作データに分類できる複数の状態項目を含む。

機器動作データとは、例えば、機器制御装置１００から制御可能な各機器についての状態を示し、例えば、その電源がオンであるのかオフであるのか、洗濯機の場合には、脱水・乾燥などのどの動作モードであるのか、エアコンの場合には設定温度、冷蔵庫の場合にはドアが開いているのか閉じているのかなどを示す。

生活者の位置データは、例えば、生活者にＩＣタグを装着させ、各部屋に入り口近傍にタグリーダを設けて、このタグリーダで読み取られたデータをデータ収集部１が収集することにより得られる。すなわち、だれが現在どの部屋に存在するか、といった部屋毎の在室状況が得られる。あるいは、各部屋内に人感センサを設け、この人感センサによる計測データをデータ収集部１が収集することで、部屋毎の在室状況が得られる。

環境データとは、温度センサ、湿度センサなどを計測箇所に設置することにより得られる。温度や湿度の他に音圧、降水量、日照時間などを環境データとして取得するようにしてもよい。

データ収集部１では、一定時間毎に、各機器（環境データ、位置データ、機器動作データを得られる各機器であり、例えばセンサ、家電機器等）から収集された状態データを、状態項目毎に状態データ記憶部２に、図３に示すように記録する。なお、データ収集部１は、収集した状態データのうち、予め定められた利用可能な状態項目を選択して、状態データ記憶部２に記憶するようにしてもよい。

図２のステップＳ１において、データ収集部１は、例えば、１分毎に、収集された状態データと、状態データ記憶部２に記憶されている状態データとを比較して、状態項目毎の値に変化があった場合に、そのときの時刻とともに、収集された状態データを状態データ記憶部２に記録する。あるいは、１分毎に収集された状態データを全て記録しても良いし、計測間隔の長短を調整しても良い。

図３では、環境データとして、リビングの室温と湿度の値を記録している。位置データとして、リビング、キッチン、風呂、トイレ、寝室の各部屋における生活者の在・不在をそれぞれ「１」、「０」で記録している。機器動作データとして、各部屋の照明のオン／オフ状態や、リビングと寝室のエアコンのオン／オフ状態、テレビや洗濯機、電子レンジのオン／オフ状態を、ＯＮ状態の値として「１」、ＯＦＦ状態の値として「０」を記録している。その他にエアコンの設定温度の値や、冷蔵庫の開閉状態の値（開：１、閉：０）、洗濯機の動作モードの値（ＯＦＦ：０、洗濯：１、脱水：２、乾燥：３、ソフトキープ：４）を記録している。このように、図３では、各時刻に対し、２１項目の状態項目を含む１レコード（２１次元データ）が記憶される。

図２のステップＳ１において、データ収集部１は、所定期間（例えば、1日、２日、３日、1週間、１ヶ月など）、または一定時間（例えば、1分、数分、数十分、１時間、数時間など）毎に各機器から収集した（例えば、上記２１項目の状態項目を含む）状態データを１レコードとして状態データ記憶部２に記録する。この結果、時系列の複数のレコードが状態データ記憶部２に記憶される。

次に、ステップＳ２へ進み、生活状況分類部３が、状態データ記憶部２に記憶されている時系列のＭ個のレコードをクラスタリングし、Ｎ個のクラスタを求める。各クラスタは、生活者の１つの生活状況に対応する。クラスタリングにより、各レコードが、１つのクラスタ、すなわち、同じ１つの生活状況と見なせる生活状況グループとして分類される。求めた各クラスタ、すなわち各生活状況グループに関するデータは生活状況データ記憶部４に記憶される。

生活状況分類部３は、例えば階層的クラスタリング手法を用いて、状態データ記憶部２に記憶されている時系列のＭ個のレコードをクラスタリングする。階層的クラスタリング手法とは、ある時刻の1レコードだけを含むクラスタがレコード数（ここではＭ個）ある初期状態から、クラスタ間の距離が最も近い２つのクラスタを逐次的に併合していき、すべてのクラスタが1つに併合されるまで繰り返すことで、クラスタの階層構造を得る手法である。このような手法を利用して、Ｍ個のレコードを特定の数の生活状況グループ（クラスタ）に分類する場合、１レコード中の値が状態項目毎に異なるため、クラスタ間の距離を計算する際に正規化する必要がある。本実施形態では、１レコード中の状態項目毎にその最小値が「０」、最大値が「１」となるように正規化を行った。また、本実施形態ではウォード法による階層的クラスタリング手法を利用したが、これに限定されるものではない。

生活状況分類部４は、得られた各クラスタ（生活状況グループ）について、当該クラスタに属する各レコード中の状態項目毎の重心と分散を計算する。これらを生活状況データ記憶部４に記憶する。

生活状況データ記憶部４に記憶される各クラスタ（生活状況グループ）Ａ、Ｂ、Ｃ（以下、生活状況Ａ、Ｂ、Ｃ）の生活状況データは、当該クラスタに属するレコード群と、図４に示すように、当該クラスタに属するレコード群の状態項目毎の重心及び分散とを含む。

以上の処理により、住宅内の各機器から得られた時系列の複数のレコード（各レコードは環境データ、生活者の位置データ、及び機器動作データを含む）から、該生活者の３種類の生活状況が抽出できた。

図２のステップＳ３以降の処理では、この抽出された複数種類（ここでは例えば３種類）の生活状況を基に、データ収集部１で各機器から得られた状態データから、該生活者の現在の生活状況の種別を推定するとともに、環境負荷低減及び省エネ化を促進するために、現在の生活状況に適した（生活者の意思に則した）機器の動作状態及びその提案を行う。

まず、ステップＳ３では、データ収集部１は上述のステップＳ１と同様に、各機器から環境データ、生活者の位置データ、及び機器動作データを収集する。

次に、ステップＳ４へ進み、生活状況推定部５は、一定時間（例えば、１分）毎に、データ収集部１で各機器から得られた環境データ、生活者の位置データ、及び機器動作データを含む状態データが、生活状況データ記憶部４に記憶されている複数種類の生活状況のうちどの生活状況に属するか（分類されるか）を決定する。すなわち、得られた状態データの属するクラスタを決定する。この決定には、上述のステップＳ２で用いたクラスタ間の距離の計算方法を用いて、状態データと生活状況データ記憶部４に記憶されている各生活状況の生活状況データ（レコード群を含む）との間の距離を計算し、この距離が最も近い生活状況を、該状態データの属する生活状況（グループ）として決定する。

例えば、図４に示した２１項目を含む生活状況データの場合、ウォード法によれば、生活状況データ中の各状態項目の重心と状態データ中の当該状態項目の値との距離の二乗の総和が最小となる生活状況が、当該状態データの属する生活状況として決定される。

生活状況推定部５は、今回得られた状態データから決定された生活状況（該状態データの属する生活状況）と、前回得られた状態データから決定された生活状況とを比較する（ステップＳ５）。今回の生活状況が前回の生活状況と同じであれば、ステップＳ３へ戻る。今回の生活状況が前回の生活状況と異なる場合には、ステップＳ６へ進む。

ステップＳ６では、機器動作決定部６が、ステップＳ３で得られた状態データと、該状態データに対しステップＳ４で決定された生活状況と、該生活状況に属する生活状況データ（レコード群を含む）を基に、機器の推奨動作状態を決定する。

本実施形態では、図５に示すように、各機器に対する制御可能な水準（制御値）が、環境負荷排出量の少ない水準ほど小さい値となるように割り当てられる。例えば、住宅内のリビングに設けられている照明機器のオン／オフ状態の場合、オフのときの環境負荷排出量が明らかに少ないので、オフには「０」、オンには「１」という２つの水準が割り当てられている。また、リビングに設けられているエアコンの設定温度の場合には、設定温度が低いほど環境負荷排出量が少ないので、設定温度が低いほど値の小さい値の水準が割り当てられている。

ステップＳ６における機器動作決定部６における推奨動作状態の決定処理について、図６を参照して説明する。

図６の処理動作では、状態データ及び生活状況データ中の各状態項目の値について調べる。まず、ステップＳ６ａにおいて、機器制御装置１００から制御可能な（例えば、ここでは機器動作データの）複数の状態項目から順番に１つずつ選択し、この選択された状態項目について、該状態データと、生活状況データとを比較する。

ステップＳ６ｂでは、機器動作データ中の当該選択された状態項目について、状態データ中の当該状態項目の値と該状態データの属する生活状況データ中の当該状態項目の重心とを比較し、状態データの値の方が大きければ、当該状態項目の機器は無駄のある機器であるので、ステップＳ６ｃへ進む。そうでない場合（状態データ中の当該状態項目の値が該状態データの属する生活状況データ中の当該状態項目の重心以下の場合）には、ステップＳ６ｄへ進む。

例えば、図４の生活状況データでは、機器動作データは、リビングの照明のオン／オフ状態から、電子レンジのオン／オフ状態までの１４種類の状態項目が存在するので、その各状態項目の重心の値と状態データ中の当該状態項目の値とを比較する。図２のステップＳ４で生活状況Ａと決定されているとき、「リビングのエアコンの設定温度」という状態項目を例にとると、図４の生活状況Ａデータでは、当該状態項目の重心の動作状態の値は２８度である。このとき、状態データ中の「リビングのエアコンの設定温度」が３０度である場合、図６のステップＳ６ａでは、リビングのエアコンは、無駄のある機器であると云える。そこで、ステップＳ６ｃでは、該機器、すなわち、エアコンの推奨動作状態として、生活状況Ａデータの当該状態項目の重心の値（すなわち、ここでは２８度）を決定する。

一方、ステップＳ６ｄでは、当該状態データの属する生活状況に属するレコード群のなかから、より省エネの動作状態があれば、該機器の推奨動作状態として、より省エネの動作状態を決定する。この決定方法については後述する。

なお、状態データ中の当該状態項目の値と該状態データの属する生活状況データ中の当該状態項目の重心とが等しい場合には、ステップＳ６ｄへ進み、当該状態項目に対し推奨動作状態を決定しないようにしてもよいし、推奨動作状態としてより省エネの動作状態を決定するようにしてもよい。

以上のステップＳ６ａ〜ステップＳ６ｄの処理を、機器動作データ中の全ての状態項目について行う（ステップＳ６ｅ）。

図２のステップＳ６では、図６に示した手順に従って、状態項目毎に推奨動作状態を決定する。ここで決定された各状態項目の推奨動作状態は、ステップＳ７において、インターフェイス部7が、ディスプレイに表示する、音声にて通知するなど、生活者に提示して（提案して）、当該状態項目を決定された推奨動作状態とするための制御を実施してもよいかどうかを確認する。

なお、インターフェイス部７で提示する前に、機器動作決定部６は、予め与えられた機器動作に関する条件を基に、状態項目毎に、その推奨動作状態を提示するか否かをチェックしてもよい。この場合、機器動作決定部６は、機器動作に関する条件を予め記憶し、ステップＳ７では、該条件を満足する推奨動作状態をインターフェイス部７から生活者に提示する。

機器動作に関する条件とは、例えば、制御量に対する閾値であってもよい。この制御量は、状態項目毎、または機器毎に予め定められていてもよい。ある状態項目を推奨動作状態になるように制御するための制御量は、該機器の推奨動作状態の値と、今回得られた状態データ中の該状態項目の値との差分として求めることができる。この制御量が、機器動作に関する条件として定められた閾値を越えている場合には、機器動作決定部６は、該制御量をその閾値以内の値になるように、該機器の推奨動作状態の値を修正した後に、インターフェイス部７から提示する。

また、機器動作決定部６は、推奨動作状態の決定された機器が複数ある場合には、そのうち、優先度の高い(省エネ効果が大きい、分散が大きい、など)状態項目または機器のみの推奨動作状態を選択し、インターフェイス部７から提示してもよい。

このように、機器動作決定部６は、生活者が受け入れやすい状態項目の推奨動作状態を選択し、インターフェイス部７から提示してもよい。

インターフェイス部７は、状態項目毎の推奨動作状態を、ディスプレイ表示や音声、又はそれらを組み合わせた方法で提示する。この提示された制御方法に対する生活者からの許諾または拒否の指示は、例えば、インターフェイス部７に設けられた機械的スイッチの操作（押下）や、生活者による許諾または拒否を表す特定の動作や発声をインターフェイス部７に設けられているカメラやマイクで取得することによって入力される。

推奨動作状態が提示されたときには、受諾の指示と拒否の指示とのうちのいずれか一方を入力するようにしてもよいが、受諾するときのみその旨の指示を入力するようにしてもよい。この場合、推奨動作状態が提示された後予め定められた時間経過しても受諾する指示が入力されなかったとき、拒否の指示が入力されたとみなされる。逆に、拒否するときのみその旨の指示を入力するようにしてもよい。この場合、推奨動作状態が提示された後予め定められた時間経過しても拒否する指示が入力されなかったとき、受諾の指示が入力されたとみなされる。

図２のステップＳ８では、機器制御部８が、生活者から受諾された推奨動作状態となるように機器を制御する。

その後、ステップＳ３へ戻り、上記ステップＳ３〜ステップＳ８を繰り返すことによって、住宅内の各機器に対し、不適切な制御をすることなく、生活者の行動スタイルに合わせた省エネ制御が可能となる。

次に、機器動作決定部６における図６のステップＳ６ｂ〜ステップＳ６ｄの処理動作について、図７を参照してより具体的に説明する。

図７では、説明の簡単のため、生活状況データ及び状態データは、照明の照度とエアコンの設定温度を含み、この２つの状態項目からなる状態データによって生活状況を分類する場合を示している。

図７において、縦軸の状態項目が照明の照度、横軸の状態項目がエアコンの設定温度を表しており、それぞれ原点方向がよりエネルギーの少ない動作状態となっている。各点は、ある時点における状態データのレコードを照明の照度とエアコンの設定温度によって表している。図７の例では、各点、すなわち各レコードは、生活状況分類部３により、照明の照度が相対的に強い生活状況Ａ（例えば調理や掃除の時）と、照明の照度もエアコンの設定温度も相対的に低い生活状況Ｂ（例えば入浴や食事の時）と、照明の照度が相対的に低くエアコンの設定温度が相対的に高い生活状況Ｃ（例えばＴＶ視聴の時）に分類されている。各生活状況に属するレコードの代表点としてその重心をそれぞれ重心Ｇａ、重心Ｇｂ、重心Ｇｃとして示している。

図７では、ステップＳ３で得られた状態データの属する生活状況が、ステップＳ４で生活状況Ａと決定された場合の機器制御の方法を説明する。図７に示すように、生活状況Ａを重心Ｇａを原点とした４つの領域Ｒａ１、Ｒａ２、Ｒａ３、Ｒａ４に区分する。

ステップＳ３で得られた状態データが図７の点アである場合、この点アの位置は生活状況Ａの領域Ｒａ１（エアコンの設定温度及び照明の照度はともに重心Ｇａよりも高い領域）内である。すなわち、点アは、照明の照度とエアコンの設定温度の両方とも生活状況Ａの代表的な生活状況である重心Ｇａに対して、よりエネルギーを消費する動作状態であるため、機器動作決定部６は、照明及びエアコンの推奨動作状態として、重心Ｇａと同じ照度及び設定温度をそれぞれ決定する。

ステップＳ３で得られた状態データが図７の点イである場合、この点イの位置は、生活状況Ａの領域Ｒａ２（エアコンの設定温度は重心Ｇａよりも低いが、照明の照度は重心Ｇａよりも高い領域）内である。すなわち、点イは、エアコンの設定温度が重心Ｇａよりもエネルギーの消費量は少ないが、照明の照度が重心Ｇａよりもエネルギーの消費量が多い動作状態であるため、照明の推奨動作状態として、重心Ｇａと同じ照度を決定する。

同様に、ステップＳ３で得られた計測データが図７の点エである場合、この点エの位置は、生活状況Ａの領域Ｒａ４（照明の照度は重心Ｇａよりも低いが、エアコンの設定温度は重心Ｇａよりも高い領域）内である。すなわち、点エは、照明の照度が重心Ｇａよりもエネルギーの消費量は少ないが、エアコンの設定温度が重心Ｇａよりもエネルギーの消費量が多い動作状態であるため、エアコンの推奨動作状態として、重心Ｇａと同じ設定温度を決定する。

ステップＳ３で得られた状態データが図７の点ウである場合、この点ウの位置は、生活状況Ａの領域Ｒａ３（照明の照度及びエアコンの設定温度はともに重心Ｇａよりも低い領域）内である。すなわち、点ウでの照明及びエアコンの動作状態は、重心Ｇａでの照明及びエアコンの動作状態よりも省エネであり、無駄の無い動作状態であるといえる。そこで、この場合には、点ウの動作状態よりも省エネであった過去の状態データのレコード（例えば、点ウの動作状態よりも省エネの過去の状態データのうち、最も省エネの状態データ）を表す点オを選択し、照明及びエアコンの推奨動作状態として、点オと同じ照度及び設定温度をそれぞれ決定する。

インターフェイス部７は、上記のようにして決定された状態項目毎の推奨動作状態を生活者へ提案し、受諾が得られた場合には、機器制御部８は、該状態項目を推奨動作状態にするための機器制御を行う。すなわち、状態データが点アの場合には、照明及びエアコンをそれぞれ重心Ｇａと同じ照度及び設定温度に設定する。状態データが点イの場合には、照明を重心Ｇａと同じ照度に設定する。状態データが点エの場合には、エアコンを重心Ｇａと同じ設定温度に設定する。状態データが点ウの場合には、照明及びエアコンをそれぞれ点エと同じ照度及び設定温度に設定する。

以上説明したように、上記第１の実施形態によれば、一定時間毎に、生活空間内の複数の機器から収集された状態項目毎の値を含むレコードを時系列に記憶し、この記憶された複数のレコードを状態項目毎の値に基づきクラスタリングすることにより、該複数のレコードを該生活空間内の複数の生活状況グループに分類する。

その後収集された、ある時刻における（機器のＩＤと状態の種別とを表す）状態項目毎の値を含む状態データの属する生活状況グループとして、複数の生活状況グループのなかから状態項目毎の値が該状態データに最も近い生活状況グループを求め、該状態データ中の各状態項目の値と、該状態データの属する生活状況グループに対し計算された当該状態項目の値の重心とを比較し、該状態データ中の値が該重心よりも大きいとき、該状態項目の推奨動作状態として、該重心を決定する。

この推奨動作状態を提示し、該推奨動作状態に対する受諾指示及び拒否指示のうち受諾指示が得られたとき、該状態項目が該推奨動作状態になるように機器を制御する。

このような構成により、環境負荷低減及び省エネ化を促進するために、生活者の現在の生活状況に適した（生活者の意思に則した）機器制御を容易に実現できる。

なお、第１の実施形態において、図２のステップＳ６で状態項目の推奨動作状態を決定した際、ステップＳ７をスキップして、すなわち、推奨動作状態をインターフェイス部７から提示することなく（そして、生活者からの諾否を確認することなく）、ステップＳ８へ進み、当該状態項目を決定された推奨動作状態にするための機器制御を行うようにしてもよい。

（第２の実施形態）
第１の実施形態において、インターフェイス部７による推奨動作状態の提案と諾否確認の過剰なインタラクションは、生活者を不快にさせる。そこで、過去の提案に対する諾否確認の結果を利用してインタラクションの頻度を減らすために、ある特定の生活状況においてある特定の状態項目に対する推奨動作状態の提案が受諾されやすい場合（一定値以上の割合で受諾が得られた場合）には、インタラクションを省略して制御を実施する。これにより生活者のスタイルに合わせた省エネ自動制御が可能となる。

図８は、第２の実施形態に係る機器制御装置全体の概略構成図である。なお、図８において、図１と同一部分には同一符号を付し、異なる部分について説明する。すなわち、図８では、インタラクション実施部１０及び履歴データ記憶部１１をさらに含み、インターフェイス部７は、インタラクション実施部１０の制御もと、生活者との間のインタラクションを実施する。すなわち、機器動作決定部６で決定された状態項目毎の推奨動作状態のうちインタラクション実施部１０で指示された状態項目の推奨動作状態を提示し、これに対する受諾または拒否の指示が入力される。

インタラクション実施部１０は、インターフェイス部７で実施されたインタラクションの結果を含む履歴データを、図９に示すように履歴データ記憶部１１に記憶する。なお、履歴データは、生活状況毎に（例えば、生活状況Ａの履歴データ、生活状況Ｂの履歴データ、などとして）に記憶することが望ましい。すなわち、ステップＳ３で得られた状態データに対し、その属する生活状況として、ステップＳ４で決定された生活状況毎に、図９に示すような履歴データを記憶する。

図９に示すように、インタラクションの履歴データは、状態項目毎に、その状態項目について推奨動作状態をインターフェイス部７から提案した回数（提案回数）、提案に対し生活者が受諾した回数（受諾回数）、提案に対し生活者が拒否した回数（拒否回数）を含み、さらに、諾否確認が必要（ＹＥＳ）か否（ＮＯ）かを示す提案フラグ、制御を実施する（ＹＥＳ）か否（ＮＯ）かを示す制御フラグを含む。

提案フラグが「ＮＯ」且つ制御フラグが「ＹＥＳ」（第１のフラグ情報）は、推奨動作状態を提示（提案）することなく機器制御部８が機器を該推奨動作状態に制御できることを示す。

提案フラグが「ＮＯ」且つ制御フラグが「ＮＯ」（第２のフラグ情報）は、推奨動作状態を提示（提案）できないこと、及び機器制御部８が機器を該推奨動作状態に制御できないことを示す。

提案フラグが「ＹＥＳ」且つ制御フラグが「ＮＯ」（第３のフラグ情報）である場合、推奨動作状態を提示した後、受諾の指示が得られたときに機器制御部８が機器を該推奨動作状態に制御できることを示す。

図１０は、図８の機器制御装置の処理動作を説明するためのフローチャートである。なお、図１０において、図２と同一部分には同一符号を付している。以下、第１の実施形態と異なる部分について説明する。すなわち、図１０では、ステップＳ６で機器動作決定部６が、状態項目毎に推奨動作状態を決定すると、インタラクション実施部１０は、履歴データ記憶部１１に記憶されている当該状態項目の提案フラグ及び制御フラグに基づき、インタラクションの実施、インタラクションを省略して機器を推奨動作状態に制御する、及びインタラクション及び機器制御も行わない、のうちのいずれか１つを決定する（ステップＳ１０、ステップＳ１１）。

すなわち、ステップＳ６からステップＳ１０へ進み、インタラクション実施部１０は、
機器動作決定部６で推奨動作状態が決定された状態項目の提案フラグとして「ＹＥＳ」が履歴データ記憶部１１に記憶されているとき、ステップＳ１２へ進み、インターフェイス部７が、当該状態項目の推奨動作状態を提示する。ステップＳ１０において、該提案フラグが「ＮＯ」であるときには、ステップＳ１１へ進む。

ステップＳ１１では、機器動作決定部６は、当該推奨動作状態が決定された状態項目の制御フラグとして「ＹＥＳ」が履歴データ記憶部１１に記憶されているとき、ステップＳ１４へ進み、インタラクションを実施することなく、機器制御部８が、当該状態項目が当該推奨動作状態となるように、対応の機器を制御する。ステップＳ１１において、該制御フラグが「ＮＯ」であるときには、インタラクション及び機器制御も行わないと決定し、ステップＳ３へ戻る。

ステップＳ１２において、インターフェイス部７が、推奨動作状態を提示し、この提示に対し、生活者からの許諾または拒否の指示が入力されると、ステップＳ１３へ進み、インターフェイス部７でのインタラクションの結果を基に、インタラクション実施部１０が履歴データ記憶部１１の履歴データを更新する。すなわち、当該推奨動作状態に対応する状態項目の提案回数、受諾回数、拒否回数を更新するとともに、この更新結果に基づき提案フラグの「ＹＥＳ／ＮＯ」、制御フラグの「ＹＥＳ／ＮＯ」を決定する。インタラクション実施部１０での履歴データ更新処理は後述する。

ステップＳ１２で実施されたインタラクションの結果、提案された推奨動作状態が生活者に許諾された場合には、ステップＳ１４において、機器制御部８は、当該状態項目に対応する機器の状態が当該推奨動作状態となるように制御する。

次に、図１１のフローチャートを参照して、図１０のステップＳ１３における履歴データ更新処理を説明する。

まず、ステップＳ２０へ進み、諾否確認のために推奨動作状態が提案された状態項目の提案回数を「１」だけインクリメントする。次に、ステップＳ２１へ進み、この提案に対し生活者から許諾の指示が入力された場合にはステップＳ２２へ進み、拒否の指示が入力された場合にはステップＳ２５へ進む。

ステップＳ２２では、当該状態項目の推奨動作状態に対する受諾回数を「１」インクリメントし、その結果得られる値（更新後の受諾回数）が予め設定した受諾回数の閾値以上であるとき（ステップＳ２３）、ステップＳ２４へ進む。なお、ステップＳ２３において、更新後の受諾回数が該閾値より小さいときには履歴データ更新処理を終了する。

ステップＳ２４では、当該状態項目の提案フラグを「ＮＯ」、制御フラグを「ＹＥＳ」に設定し、履歴データ更新処理を終了する。

一方、ステップＳ２５では、当該状態項目の推奨動作状態に対する拒否回数を「１」インクリメントし、その結果得られる値（更新後の拒否回数）が予め設定した拒否回数の閾値以上であるとき（ステップＳ２６）、ステップＳ２７へ進む。なお、ステップＳ２６において、更新後の拒否回数が該閾値より小さいときには履歴データ更新処理を終了する。

ステップＳ２７では、当該状態項目の提案フラグを「ＮＯ」、制御フラグを「ＮＯ」に設定し、履歴データ更新処理を終了する。

このような更新処理により、受諾回数がその閾値以上である場合、機器動作決定部６で当該状態項目の推奨動作状態が決定されたときには、インタラクション実施部１０は、当該推奨動作を提案せずに、機器制御部８に当該状態項目が当該推奨動作状態となるように当該機器を制御する。また、拒否回数がその閾値以上である場合、その後、機器動作決定部６で当該状態項目の推奨動作状態が決定されても、インタラクション実施部１０は、当該推奨動作状態の提案も機器制御も行わない。

以上説明したように、図１０のステップＳ３〜ステップＳ１４を繰り返すことによって、不適切な制御をすることなく、生活者の行動スタイルに合わせた機器の省エネ制御を、過剰なインタラクションをせずに実施することが可能となる。

（第３の実施形態）
上述の第２の実施形態において、図１０のステップＳ１４で、機器制御部８が、生活者に許諾された推奨動作状態となるように機器を制御した後（当該状態項目が推奨動作状態変化した後）、予め定められた一定時間内に、該機器が生活者により操作された場合、これは、機器制御部８による該機器への制御に対する修正操作とみなすことができる。

そこで、第３の実施形態では、上述の履歴データとして、図１４に示すように、さらに、各機器の状態項目毎に、生活者からの修正操作の回数を記録する。そして、この修正操作回数が予め定められた一定回数以上である場合、省エネ制御を再度学習し直すために、履歴データを初期化する。この結果、より生活者のスタイルに合わせた省エネ制御が可能となる。

第３の実施形態に係る機器制御装置１００の構成は図８と同様である。

図１２は、第３の実施形態に係る、機器制御装置１００の処理動作を説明するためのフローチャートである。なお、図１２において、図１０と同一部分には同一符号を付している。すなわち、図１２では、ステップＳ１４の後ステップＳ３へ戻る前に、ステップＳ１５の修正操作確認処理が追加されている。

次に、図１３のフローチャートを参照して、ステップＳ１５の修正操作確認処理について説明する。

インタラクション実施部１０が、図１２のステップＳ１４で、機器制御部８が、受諾された状態項目を推奨動作状態するために当該機器を制御した直後に、データ収集部１で収集された該状態項目の値は該推奨動作状態に変化する。これは、インタラクション実施部１０は、該状態項目の値が変化したかどうかを予め定められた時間α毎（例えば１分、２分の数分おき）に状態データ記憶部２をチェックすることで確認することができる。インタラクション実施部１０は、時間α毎のチェックにより、該状態項目が該推奨動作状態に変化したことを確認した後、さらに、予め定められた一定時間β（例えば、上記時間αよりも長く、かつ、時間βの間に該状態項目が変化した場合に、それが機器制御部８による該機器への制御に対する修正操作とみなすことができる時間）の間、該状態項目を監視する。例えば、インタラクション実施部１０は、時間βの間、収集データ記憶部２に記憶される該状態項目がさらに変化したかどうかを時間α間隔でチェックする。そして、時間β以内に、該状態項目の変化を検知したとき（ステップＳ４０）、インタラクション実施部１０は、図１４に示すように、履歴データ中の該状態項目の修正操作回数を「１」インクリメントし（ステップＳ４１）、その結果得られる値（更新後の修正操作回数）が予め設定した修正操作回数の閾値以上であるとき（ステップＳ４２）、ステップＳ４３へ進む。なお、ステップＳ４２において、更新後の修正操作回数が該閾値より小さいときには修正操作確認処理を終了する。

ステップＳ４３では、当該状態項目に対応する提案回数、受諾回数、拒否回数、及び修正操作回数を「０」に初期化し、さらに、提案フラグを「ＹＥＳ」、制御フラグを「ＮＯ」に設定した後、修正操作確認処理を終了する。以後、当該状態項目について推奨動作状態が決定された場合には、この推奨動作状態を提示した後、受諾の指示が得られたときに機器制御部８が機器制御を行うようになる。

以上説明したように、上記第３の実施形態によれば、機器制御部８により機器制御が実施されて、該機器（の状態項目）が推奨動作状態に変化した後、予め定められた一定時間以内に、生活者が該機器の動作状態をさらに変化させる操作（修正操作）を行った場合、その回数（修正操作回数）を記録しておく。修正操作回数が、予め定められた閾値以上または該閾値より大きいとき、履歴データを初期化して、その後、生活者のスタイルに合わせた省エネ制御を再度学習しなおすことにより、より生活者の生活スタイルに合った省エネ制御が可能となる。

（第４の実施形態）
上記第２及び第３の実施形態において、ステップＳ３で取得した状態データに対し、その属する生活状況として、ステップＳ４である特定の生活状況が決定され、ステップＳ６である特定の状態項目の推奨動作状態が決定された後に、ステップＳ１２でインターフェイス部７から該推奨動作状態を生活者に提案したときに、一定値以上の高い割合で拒否される場合には、当該特定の生活状況の分類が誤っている可能性が高い。そこで、第４の実施形態では、このような場合に、当該特定の生活状況の分類を修正し、より適切な生活状況の分類を行う。

第４の実施形態に係る機器制御装置１００の構成は図８と同様である。また、第４の実施形態に係る機器制御装置１００の処理動作は、図１０、図１２とほぼ同様であるが、ステップＳ１３の履歴データの更新処理（図１１）が異なる。

図１５は、第４の実施形態に係る履歴データの更新処理を説明するためのフローチャートである。なお、図１５において、図１１と同一部分には同一符号を付している。すなわち、図１５では、履歴データ記憶部１１に記憶されている履歴データ中の各状態項目に対し、推奨動作状態の提案回数、提案に対する許諾回数、及び拒否回数を更新した後に、受諾回数がその閾値よりも小さい場合（ステップＳ２３）、または拒否回数がその閾値よりも小さい場合（ステップＳ２６）に、生活状況の分類を修正するためのステップＳ２８からステップＳ３０の処理が追加されている。

ここで、履歴データ記憶部１１に記憶されている履歴データは、生活状況毎に記憶されている。すなわち、ステップＳ３で得られた状態データに対し、その属する生活状況として、ステップＳ４で決定された生活状況毎に、図９に示すような履歴データが記憶されている。従って、ここでは、ステップＳ４で決定されたある１つの生活状況（例えばここでは生活状況Ｂとする）に対応する履歴データ中の各状態項目についてその提案回数、許諾回数、拒否回数が更新されている。

受諾回数、拒否回数が閾値以下の場合（ステップＳ２３、ステップＳ２６）、ステップＳ２８へ進む。ステップＳ２８において、当該状態項目に対し推奨動作状態の提案回数が予め定められた閾値以上の場合、この生活分類Ｂでは、提案された推奨動作状態に対する諾否の分散が高く複数の生活状況が一つの生活状況Ｂに分類にされていると推定できる。この場合、ステップＳ２９へ進み、インタラクション実施部１０は、諾否確認の結果を用いて生活状況Ｂを複数の生活状況グループ（クラスタ）に分割する。

１つの生活状況グループを複数の生活状況グループに分割するために、推奨動作状態をインターフェイス部７から提案する度に、インタラクション実施部１０は、上記履歴データと同様、ステップＳ４で決定された生活状況毎に、図１６に示すようなインタラクション履歴データを、その提案に対応する提案データ番号を付して履歴データ記憶部１１に記憶する。

インタラクション履歴データは、該推奨動作状態を決定した際に用いた（ステップＳ３で取得した）状態データと、提案された該推奨動作状態に対し（インターフェイス部７から）得られた諾否の結果を示す諾否結果情報を含む。

ステップＳ２９では、インタラクション実施部１０は、まず、履歴データ記憶部１１に記憶されている、図１６に示すような生活状況Ｂの複数のインタラクション履歴データ（中の状態データ）を、それぞれの諾否結果情報を基に、提案が許諾された状態データの集合（受諾クラスタ）と、提案が拒否された状態データの集合（拒否クラスタ）とに分ける。そして、図１７（ａ）に示すように、受諾クラスタ及び拒否クラスタのそれぞれについて、生活状況分類部４と同様に、項目毎の重心と分散を計算する。その結果、各クラスタに対応する２つの生活状況データが得られる。

なお、ここで、生活状況分類部３と同様の階層的クラスタリング手法を用いてもよく、その場合、受諾クラスタ及び拒否クラスタとの距離が予め定められた閾値以下で、クラスタ間に有意差がない場合には分割しなくともよい。

図４の生活状況データ記憶部４に記憶されている元の生活状況データのうち生活状況Ｂ（図１７（ｂ）参照）が、上述のように２つのクラスタ（受諾クラスタ及び拒否クラスタ）に分割されて、それぞれの生活状況データが得られると（図１７（ａ）参照）、ステップＳ３０ヘ進む。

ステップＳ３０では、図１７（ｃ）に示すように、インタラクション実施部１０は、生活状況データ記憶部４に記憶されている生活状況Ｂの生活状況データを、図１７（ａ）の２つのクラスタ（受諾クラスタ及び拒否クラスタ）の生活状況データに書き換える。

また、図１６の生活状況Ｂの複数のインタラクション履歴データも、それぞれの諾否の結果を基に、２つの生活状況（受諾クラスタ及び拒否クラスタ）に分割する。

以上説明したように、上記第４の実施形態によれば、提案された推奨動作に対する生活者からの諾否に基づき、１つの生活状況グループを２つの生活状況グループに分割することにより、より正確な生活状況（グループ）を抽出することができ、得られた状態データから、生活者の生活状況をより正確に決定することができる。従って、環境負荷低減及び省エネ化を促進するために、生活者の現在の生活状況に適した（生活者の意思に則した）機器制御を容易に実現することができる。

本発明の実施の形態に記載した本発明の手法は、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、磁気ディスク（フレキシブルディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤなど）、半導体メモリなどの記録媒体に格納して頒布することもできる。

すなわち、データ収集部１、生活状況分類部３、生活状況推定部５、機器動作決定部６、インタラクション実施部１０、インターフェイス部７、機器制御部８は、コンピュータ装置に搭載されたプロセッサにプログラムを実行させることにより実現することができる。このとき、機器制御装置は、上記プログラムをコンピュータ装置にあらかじめインストールすることで実現してもよいし、ＣＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体に記憶して、あるいはネットワークを介して上記のプログラムを配布して、このプログラムをコンピュータ装置に適宜インストールすることで実現してもよい。また、状態データ記憶部２、生活状況データ記憶部４、及び履歴データ記憶部１１は、上記のコンピュータ装置に内蔵あるいは外付けされたメモリ、ハードディスクもしくはＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−Ｒなどの記憶媒体などを適宜利用して実現することができる。

なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

本発明の実施形態に係る機器制御装置を含むシステム全体の構成例を示した図。 第１の実施形態に係る機器制御装置の処理動作を説明するためのフローチャート。 状態データ記憶部に記憶される状態データ（レコード）の記憶例を示した図。 生活状況データ記憶部に記憶される生活状況データの記憶例を示した図。 各機器に割り当てられている水準の一例を示した図。 機器動作決定部における推奨動作状態の決定処理を説明するためのフローチャート。 推奨動作状態の決定方法を説明するための図。 本発明の他の実施形態に係る機器制御装置を含むシステム全体の構成例を示した図。 履歴データ記憶部に記憶されている履歴データの一例を示した図。 第２の実施形態に係る機器制御装置の処理動作を説明するためのフローチャート。 履歴データ更新処理を説明するためのフローチャート。 第３の実施形態に係る機器制御装置の処理動作を説明するためのフローチャート。 修正操作確認処理を説明するためのフローチャート。 第３の実施形態に係る履歴データであって、修正操作回数を含む履歴データの一例を示した図。 第４の実施形態に係る履歴データ更新処理を説明するためのフローチャート。 履歴データ記憶部に記憶されているインタラクション履歴データの記憶例を示した図。 生活状況グループを分割する方法を説明するための図。

符号の説明

１…データ収集部
２…状態データ記憶部
３…生活状況分類部
４…生活状況データ記憶部
５…生活状況推定部
６…機器動作決定部
７…インターフェイス部
８…機器制御部
１０…インタラクション実施部

Claims (14)

1. ユーザの生活空間内の複数の機器を制御する機器制御装置であって、
   各機器の各種動作状態についてその値を収集する収集手段と、
   一定時間毎に、前記収集手段で収集された各機器の各種動作状態の値を含む状態データを１レコードとして時系列に記憶する状態データ記憶手段と、
   前記状態データ記憶手段に記憶された複数の前記レコードを各機器の各種動作状態の値に基づきクラスタリングすることにより、前記複数のレコードを複数の生活状況グループに分類し、前記複数の生活状況グループのそれぞれについて、当該グループに属するレコード群から機器の動作状態毎にその重心を計算する分類手段と、
   前記収集手段で収集された各機器の各種動作状態の値を含む状態データの属する生活状況グループとして、前記複数の生活状況グループのなかから、各機器の各種動作状態の値が該状態データに最も近い生活状況グループを求める生活状況推定手段と、
   前記状態データ中の各機器の各種動作状態の値と、該状態データの属する生活状況グループに対し計算された各機器の各種動作状態の重心とを比較し、該状態データ中の値が前記重心よりも大きい機器の動作状態である第１機器動作状態に対し、前記重心の値を推奨動作状態として決定する動作決定手段と、
   前記第１機器動作状態の推奨動作状態を提示する提示手段と、
   前記提示手段で提示された前記第１機器動作状態の前記推奨動作状態に対する受諾指示及び拒否指示のうち受諾指示が得られたとき、前記第１機器動作状態を前記推奨動作状態に制御する機器制御手段と、
   を含む機器制御装置。
2. 前記動作決定手段は、前記状態データ中の値が前記重心よりも小さい機器の動作状態である第２機器動作状態に対し、該状態データの属する生活状況グループに属するレコード群中での当該第２の機器動作状態の値のうち最も小さい値を推奨動作状態として決定し、
   前記提示手段は、前記第２機器動作状態の推奨動作状態を提示し、
   前記機器制御手段は、前記第２機器動作状態の推奨動作状態に対する受諾指示が得られたとき、前記第２機器動作状態を該推奨動作状態に制御する請求項１記載の機器制御装置。
3. 前記提示手段で前記第１機器動作状態に対する推奨動作状態を提示した回数を示す提案回数、該推奨動作状態に対し受諾指示が得られた回数を示す受諾回数、及び該推奨動作状態に対し拒否指示が得られた回数を示す拒否回数を計数する第１の計数手段をさらに含み、
   前記受諾回数が予め定められた第１の閾値以上の場合には、前記提示手段で前記第１機器動作状態の推奨動作状態を提示することなく前記機器制御手段が前記第１機器動作状態を該推奨動作状態に制御し、
   前記拒否回数が予め定められた第２の閾値以上の場合には、前記提示手段で該第１機器動作状態の推奨動作状態を提示することも前記機器制御手段で前記第１機器動作状態を該推奨動作状態に制御することも行わない請求項１記載の機器制御装置。
4. （ａ）前記受諾回数が前記第１の閾値以上の場合には、前記提示手段で前記第１機器動作状態の推奨動作状態を提示することなく前記機器制御手段が前記第１機器動作状態を該推奨動作状態に制御できることを示す第１フラグ情報を記憶し、（ｂ）前記拒否回数が前記第２の閾値以上の場合には、前記提示手段で前記第１の機器動作状態の推奨動作状態を提示できないこと、及び前記機器制御手段が前記第１機器動作状態を前記推奨動作状態へ制御できないことを示す第２のフラグ情報を記憶するフラグ情報記憶手段と、
   をさらに含み、
   前記フラグ情報記憶手段に前記第１フラグ情報が記憶されているとき、前記提示手段で推奨動作状態を提示することなく前記機器制御手段は前記第１機器動作状態を前記推奨動作状態に制御し、
   前記フラグ情報記憶手段に前記第２のフラグ情報が記憶されているとき、前記提示手段が推奨動作状態を提示することも前記機器制御手段が前記第１機器動作状態を前記推奨動作状態へ制御することも行わない請求項３記載の機器制御装置。
5. 前記機器制御手段が前記第１機器動作状態を制御することにより該第１機器動作状態が前記推奨動作状態に変化した後、予め定められた時間以内に、前記収集手段で収集された前記第１機器動作状態の値がさらに変化した回数を表す修正操作回数を計数する第２の計数手段と、
   前記修正操作回数が予め定められた第３の閾値より大きいとき、前記提案回数、前記受諾回数、前記拒否回数、及び前記修正操作回数を「０」に初期化するとともに、前記フラグ情報記憶手段に、前記提示手段で前記第１機器動作状態の推奨動作状態を提示した後、前記受諾指示が得られたときに前記機器制御手段が前記第１機器動作状態を該推奨動作状態に制御できることを示す第３フラグ情報を記憶する手段と、
   をさらに含む請求項４記載の機器制御装置。
6. 前記複数の生活状況グループのうちの１つについて、該生活状況グループに属する状態データに基づき前記第１機器動作状態に対し決定された前記推奨動作状態を前記提示手段で提示した際に、受諾指示及び拒否指示のうちどちらが得られたかを示す諾否結果情報とともに該状態データを記憶する履歴データ記憶手段と、
   前記生活状況グループに属する状態データに基づき前記第１機器動作状態の推奨動作状態を提示した回数を示す提案回数が予め定められた第４の閾値以上であり、かつ、前記受諾回数が前記第１の閾値よりも小さいまたは前記拒否回数が前記第２の閾値よりも小さい場合、前記履歴データ記憶手段に記憶されている複数の状態データを、前記諾否結果情報が受諾である状態データのグループである第１グループと、前記諾否結果情報が拒否である状態データのグループである第２グループとに分けることにより、前記生活状況グループを前記第１グループ及び前記第２グループに分割する分割手段と、
   前記第１グループ及び前記第２グループのそれぞれについて、当該グループに属するレコード群から機器の動作状態毎にその重心を計算する第２の計算手段と、
   をさらに含む請求項３記載の機器制御装置。
7. 前記収集手段は、機器で計測された値、機器の電源状態、及び機器の設定値を含む各種動作状態の値を収集する請求項１記載の機器制御装置。
8. ユーザの生活空間内の複数の機器から各機器の各種動作状態についてその値を収集する収集手段と、
   一定時間毎に、前記収集手段で収集された各機器の各種動作状態の値を含む状態データを１レコードとして時系列に記憶する状態データ記憶手段と、
   を備えた機器制御装置における機器制御方法であって、
   前記状態データ記憶手段に記憶された複数の前記レコードを各機器の各種動作状態の値に基づきクラスタリングすることにより、前記複数のレコードを複数の生活状況グループに分類し、前記複数の生活状況グループのそれぞれについて、当該グループに属するレコード群から機器の動作状態毎にその重心を計算する分類ステップと、
   前記収集手段で収集された各機器の各種動作状態の値を含む状態データの属する生活状況グループとして、前記複数の生活状況グループのなかから、各機器の各種動作状態の値が該状態データに最も近い生活状況グループを求める生活状況推定ステップと、
   前記状態データ中の各機器の各種動作状態の値と、該状態データの属する生活状況グループに対し計算された各機器の各種動作状態の重心とを比較し、該状態データ中の値が前記重心よりも大きい機器の動作状態である第１機器動作状態に対し、前記重心の値を推奨動作状態として決定する動作決定ステップと、
   前記第１機器動作状態の推奨動作状態を提示する提示ステップと、
   提示された前記第１機器動作状態の前記推奨動作状態に対する受諾指示及び拒否指示のうち受諾指示が得られたとき、前記第１機器動作状態を前記推奨動作状態に制御する機器制御ステップと、
   を含む機器制御方法。
9. 前記動作決定ステップは、前記状態データ中の値が前記重心よりも小さい機器の動作状態である第２機器動作状態に対し、該状態データの属する生活状況グループに属するレコード群中での当該第２の機器動作状態の値のうち最も小さい値を推奨動作状態として決定し、
   前記提示ステップは、前記第２機器動作状態の推奨動作状態を提示し、
   前記機器制御ステップは、前記第２機器動作状態の推奨動作状態に対する受諾指示が得られたとき、前記第２機器動作状態を該推奨動作状態に制御する請求項８記載の機器制御方法。
10. 前記提示ステップで前記第１機器動作状態に対する推奨動作状態を提示した回数を示す提案回数、該推奨動作状態に対し受諾指示が得られた回数を示す受諾回数、及び該推奨動作状態に対し拒否指示が得られた回数を示す拒否回数を計数する第１の計数ステップをさらに含み、
    前記受諾回数が予め定められた第１の閾値以上の場合には、前記提示ステップで前記第１機器動作状態の推奨動作状態を提示することなく、前記機器制御ステップが前記第１機器動作状態を該推奨動作状態に制御し、
    前記拒否回数が予め定められた第２の閾値以上の場合には、前記提示ステップで該第１機器動作状態の推奨動作状態を提示することも、前記機器制御ステップで前記第１機器動作状態を該推奨動作状態に制御することも行わない請求項８記載の機器制御方法。
11. （ａ）前記受諾回数が前記第１の閾値以上の場合には、前記提示ステップで前記第１機器動作状態の推奨動作状態を提示することなく前記機器制御ステップで前記第１機器動作状態を該推奨動作状態に制御できることを示す第１フラグ情報をメモリに記憶し、（ｂ）前記拒否回数が前記第２の閾値以上の場合には、前記提示ステップで前記第１の機器動作状態の推奨動作状態を提示できないこと、及び前記機器制御ステップで前記第１機器動作状態を前記推奨動作状態へ制御できないことを示す第２のフラグ情報を前記メモリに記憶するフラグ情報記憶ステップ、
    をさらに含み、
    前記メモリに前記第１フラグ情報が記憶されているとき、前記提示ステップで推奨動作状態を提示することなく前記機器制御ステップで前記第１機器動作状態を前記推奨動作状態に制御し、
    前記メモリに前記第２のフラグ情報が記憶されているとき、前記提示ステップで推奨動作状態を提示することも前記機器制御ステップで前記第１機器動作状態を前記推奨動作状態へ制御することも行わない請求項１０記載の機器制御方法。
12. 前記機器制御ステップで前記第１機器動作状態を制御することにより該第１機器動作状態が前記推奨動作状態に変化した後、予め定められた時間以内に、前記収集手段で収集された前記第１機器動作状態の値がさらに変化した回数を表す修正操作回数を計数する第２の計数ステップと、
    前記修正操作回数が予め定められた第３の閾値より大きいとき、前記提案回数、前記受諾回数、前記拒否回数、及び前記修正操作回数を「０」に初期化するとともに、前記メモリに、前記提示ステップで前記第１機器動作状態の推奨動作状態を提示した後、前記受諾指示が得られたときに前記機器制御ステップで前記第１機器動作状態を該推奨動作状態に制御できることを示す第３フラグ情報を記憶するステップと、
    をさらに含む請求項１０記載の機器制御方法。
13. 前記複数の生活状況グループのうちの１つについて、該生活状況グループに属する状態データに基づき前記第１機器動作状態に対し決定された前記推奨動作状態を前記提示手段で提示した際に、受諾指示及び拒否指示のうちどちらが得られたかを示す諾否結果情報とともに該状態データをメモリに記憶する履歴データ記憶ステップと、
    前記生活状況グループに属する状態データに基づき前記第１機器動作状態の推奨動作状態を提示した回数を示す提案回数が予め定められた第４の閾値以上であり、かつ、前記受諾回数が前記第１の閾値よりも小さい、または前記拒否回数が前記第２の閾値よりも小さい場合、前記メモリに記憶されている複数の状態データを、前記諾否結果情報が受諾である状態データのグループである第１グループと、前記諾否結果情報が拒否である状態データのグループである第２グループとに分けることにより、前記生活状況グループを前記第１グループ及び前記第２グループに分割する分割ステップと、
    前記第１グループ及び前記第２グループのそれぞれについて、当該グループに属するレコード群から機器の動作状態毎にその重心を計算する第２の計算ステップと、
    をさらに含む請求項１０記載の機器制御方法。
14. コンピュータを、ユーザの生活空間内の複数の機器を制御する機器制御装置として機能させるためのプログラムであって、
    コンピュータを
    各機器の各種動作状態についてその値を収集する収集手段、
    一定時間毎に、前記収集手段で収集された各機器の各種動作状態の値を含む状態データを１レコードとして時系列に記憶する状態データ記憶手段、
    前記状態データ記憶手段に記憶された複数の前記レコードを各機器の各種動作状態の値に基づきクラスタリングすることにより、前記複数のレコードを複数の生活状況グループに分類し、前記複数の生活状況グループのそれぞれについて、当該グループに属するレコード群から機器の動作状態毎にその重心を計算する分類手段、
    前記収集手段で収集された各機器の各種動作状態の値を含む状態データの属する生活状況グループとして、前記複数の生活状況グループのなかから、各機器の各種動作状態の値が該状態データに最も近い生活状況グループを求める生活状況推定手段、
    前記状態データ中の各機器の各種動作状態の値と、該状態データの属する生活状況グループに対し計算された各機器の各種動作状態の重心とを比較し、該状態データ中の値が前記重心よりも大きい機器の動作状態である第１機器動作状態に対し、前記重心の値を推奨動作状態として決定する動作決定手段、
    前記第１機器動作状態の推奨動作状態を提示する提示手段、
    前記提示手段で提示された前記第１機器動作状態の前記推奨動作状態に対する受諾指示及び拒否指示のうち受諾指示が得られたとき、前記第１機器動作状態を前記推奨動作状態に制御する機器制御手段、
    として機能させるためのプログラム。

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