JP7481920B2 - 店舗環境管理システム - Google Patents

Description

本発明は、店舗環境管理システムに関する。

近年、異なる拠点にある多数の店舗などの建物について、その多数の建物内の温度などの環境をシミュレーションして、それぞれの建物の環境が適切になるように管理することが行われている。
例えば、建物の内部空間の熱環境をシミュレーションする手法の一例として、特許文献１には、建物の内部空間の熱環境情報を取得し、設定した熱モデルに基づき発熱量を求め、空気の温度変化を式『温度変化＝補正係数×発熱量／（空気の比熱×空気の質量）』から求める技術が記載されている。

特許文献１に記載のシミュレーション手法は、建物内部空間の温度などの環境物理要素を代表値として考えることを前提としている。一方、例えば温度についていえば、厳密には建物の内部空間には３次元的な分布があり、冷熱機器や気象の影響などにより分布が顕著となる場合が多い。すなわち、局所的な高温・低温箇所は快適性の低下につながるリスクが有り、特に人の目線から死角となる領域では把握が困難となることが予想される。このため、精緻な環境管理のためには、解像度が高い定量的な情報が必要となる。

また、特許文献２には、実測データを入力データとして環境シミュレーションを実施して、建築物の室内空間の計測が困難である領域を含む空間の温度などの環境物理要素の３次元空間分布をリアルタイムで把握する技術が記載されている。

この特許文献２に記載されたシミュレーション手法によれば、室内空間の３次元格子データ、数値熱流体解析システム、及びセンサによる実測データを用いて、解析開始とほぼ同時点での室内空間の高解像度な３次元分布を推定し、可視化することができる。

特開２０１５－９２１２４号公報 特開２０１２－６３０５５号公報

しかしながら、特許文献２に記載されるように、実測データを入力データとして環境シミュレーションを実施する場合、解析対象の建築物が多数に増えればセンサの数が膨大になり、システム構成が大規模なものになる。また、膨大な数のセンサからデータを使って、個別の解析モデルの構築に要する作業が必要になり、解析規模が大規模なものになってしまう。さらに、解析対象の建築物が多数の場合、各建築物でばらばらに生成されるデータを扱うことになり、統合して効率的に運用することも難しくなる。

また、適切な室内環境の日々の管理計画を行うためには、将来予測値を正確に行う必要があるが、気象など日時や場所によって異なる不確定要素があり、従来の手法では、必ずしも正確な環境のシミュレーションが行われているとは言えなかった。

本発明の目的は、異なる拠点にある多数の店舗の環境制御が適切に行うことができる店舗環境管理システムを提供することにある。

上記課題を解決するために、例えば特許請求の範囲に記載の構成を採用する。
本願は、上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、本発明の店舗環境管理システムは、複数の店舗の環境を管理する店舗環境管理システムであって、複数の店舗の代表店舗に設置された環境計測用センサ群の計測データを取得する遠隔監視部と、遠隔監視部が取得した代表店舗センサ計測データと、格子点数値気象データと、複数の店舗での機器運転設定データと、数値解析データとを蓄積する蓄積部と、格子点
数値気象データと、代表店舗センサ計測データと、機器運転設定データとを使って、環境情報の空間分布を数値解析して、数値解析データを得る数値解析部と、代表店舗のセンサ計測データと数値解析部で得られた数値解析データを比較して数値解析データを補正する補正部と、蓄積部に蓄積した数値解析データを可視化して、複数の店舗の環境制御を行う管理端末と、を備え、数値解析部は、補正部で補正した数値解析データを代表店舗以外の店舗にて共有化することを特徴とする。

本発明によれば、解析と計測の負荷を過大にすることなく、多拠点にある店舗群について、各店舗の環境に係る物理要素の３次元空間分布を高精度に予測し、省エネルギー化や快適性向上に資する環境制御の効率的な運用計画を立案することができる。さらに、管理者は、多拠点にある複数の店舗の環境を統合して管理及び分析することができ、管理の省力化と効率化が可能になる。
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

本発明の第１の実施の形態例による店舗環境管理システムの構成図である。 本発明の第１の実施の形態例による店舗環境管理システムの処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態例による店舗環境管理システムの構成図である。 本発明の第２の実施の形態例による店舗環境管理システムの処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の第３の実施の形態例による店舗環境管理システムの構成図である。 本発明の第３の実施の形態例による店舗環境管理システムの処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の第４の実施の形態例による店舗環境管理システムの構成図である。 本発明の第４の実施の形態例による店舗環境管理システムの処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の第５の実施の形態例による店舗環境管理システムの構成図である。 本発明の第５の実施の形態例による管理端末及びローカル端末に表示される画面の例を示す図である。 本発明の第６の実施の形態例による店舗環境管理システムの構成図である。 本発明の第６の実施の形態例による店舗環境管理システムの処理の流れを示すフローチャートである。 本発明の第７の実施の形態例による店舗環境管理システムの構成図である。 本発明の第７の実施の形態例による店舗内の体感温度の空間分布例を示す図である。 本発明の第７の実施の形態例による体感温度最大値の時間変化、体感温度の閾値及び空調運転制御の計画時点を示した特性図である。

＜第１の実施の形態例＞
以下、本発明の第１の実施の形態例を、図１～図２を参照して説明する。
図１は、第１の実施の形態例の店舗環境管理システムの構成例を示す。
本実施の形態例は、多拠点にある複数の店舗の環境管理を行うものである。複数の店舗は、ここでは、コンビニエンスストア、スーパーマーケット、飲食店などの同じ業種の店舗とする。

ここでは、複数の店舗は、複数のグループＧａ，Ｇｂ，Ｇｃに分けられ、各グループＧａ，Ｇｂ，Ｇｃごとに、代表店舗１と一般店舗２に分別される。ここでのグループＧａ，Ｇｂ，Ｇｃは、例えば店舗の面積や店内レイアウトなどに基づいて、類似した特徴を有する店舗ごとに１つのグループに設定される。図１では、代表店舗１は、１つのグループに１つ設けた例を示すが、１つのグループに複数の代表店舗１を設定してもよい。

代表店舗１には、ネットワークに接続されたセンサであるＩｏＴ（Internet of Things）センサ群３が設置されている。ＩｏＴセンサ群３は、代表店舗１の複数箇所の気温、湿度、風速などの環境を計測する複数のセンサで構成される。このとき、例えば、店舗内のバックヤード部など一般的に死角となりやすい領域についても、気温や湿度が計測できるように、代表店舗１の様々な場所にセンサを設置するのが好ましい。
また、ここでは代表店舗１だけがＩｏＴセンサ群３を備える構成としたが、一般店舗２も、限られた数のＩｏＴセンサ群３を備える構成にしてもよい。

代表店舗１のＩｏＴセンサ群３は、通信ネットワーク６を介して環境管理センタ側に設置されたデータ保存装置４に接続されている。この環境管理センタ側には、データ保存装置４の他に、管理端末５及び計算機７が設置されている。なお、通信ネットワーク６は、インターネット（ＷＷＷ）にも接続されている。このようにインターネットに接続されていることで、後述する気象データなどを環境管理センタが取得することができる。

データ保存装置４には、多量のデータを蓄積する蓄積部４１が備わっている。蓄積部４１には、店舗内の空調機などの機器の機器運転設定データ４２、格子点数値気象データ４３、格子点数値気象予測データ、代表店舗センサ計測データ４４、及び解析結果データ４５が格納される。格子点数値気象データ４３には、過去の気象データである格子点数値気象過去データ４３ａと、予測した気象データである格子点数値気象予測データ４３ｂとが含まれる。
ここでの格子点数値気象過去データや格子点数値気象予測データは、特定の地域（複数の店舗が設置された地域）を、所定面積毎に格子状に区切った各格子点についての、気温、湿度などの数値の過去データ又は予測データである。

計算機７は、ＣＰＵ（Central Processing Unit：中央処理ユニット）７ａ、ＲＯＭ（Read Only Memory）７ｂ、ＲＡＭ７ｃなどの演算処理を実行するハードウェアを備え、これらのハードウェアにソフトウェアを実装することで実現する機能として、数値解析部７１及び補正部７２とを有する。
管理端末５は、本実施の形態例のシステムの管理者が表示を確認して操作する端末装置であり、収集したセンサの計測データや、数値解析部７１で解析された数値データを遠隔監視する遠隔監視部５１を備える。遠隔監視部５１は、表示部や操作部を有する。

なお、図１では、データ保存装置４と計算機７は、個別の装置として示したが、一体の装置として構成してもよい。また、計算機７は、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などのハードウェアによって実現してもよい。さらに、管理端末５は、管理者が所持したスマートフォンやタブレットなどの携帯型の端末でもよい。

図２は、本実施の形態例の店舗管理システムが行う処理の流れの例を示すフローチャートである。
まず、店舗管理システムの処理が開始されると（ステップＳ１０１）、管理端末５は、暦や店舗情報、店舗内の機器運転条件など、解析条件を入力する（ステップＳ１）。
次に、計算機７の数値解析部７１は、入力されたデータと、格子点数値気象過去データ４３ａ及び機器運転設定データ４２を用いて、入力データの前処理を実行し、数値解析に必要なデータを得る（ステップＳ２）。数値解析部７１は、これらのデータを取得して、解析格子や境界面条件などの解析モデルデータを用いて、数値解析と後処理を実行し、過去の代表店舗の解析結果データを出力する（ステップＳ３）。

そして次に、計算機７の補正部７２は、過去の代表店舗の解析結果データを取得し（ステップＳ４）、過去の代表店舗の解析結果データと過去の代表店舗センサ計測データと比較する（ステップＳ５）。このステップＳ５での比較で、差分が既定基準を満足しないとき（ステップＳ５のＮＧ）、補正部７２は、解析モデルデータを補正し（ステップＳ６）、補正された解析モデルデータを与えて、ステップＳ３から処理を繰り返す。

また、ステップＳ５での比較で、差分が既定基準を満足した後（ステップＳ５のＯＫ）、数値解析部７１は、数値解析データを蓄積部４１に保存する（ステップＳ７）。その後、以下に説明するように、代表店舗と一般店舗の各々について、予測のための解析が実施される。
すなわち、計算機７の数値解析部７１には、ステップＳ１と同様に解析条件が入力される（ステップＳ８）。次に、数値解析部７１は、入力されたデータ、格子点数値気象予測データ及び機器運転設定データを用いて、入力データの前処理を実行する（ステップＳ９）。

次に、数値解析部７１は、補正した解析モデルデータを共有して、数値解析と後処理を実行し（ステップＳ１０）、店舗（代表店舗１もしくは一般店舗２）の予測のための解析結果データ４６を出力する。出力された解析結果データ４６は、蓄積部４１に保存される（ステップＳ１１）。その後、計算機７は、解析を継続するか否かを判断する（ステップＳ１２）。

このステップＳ１２で、解析対象とする店舗全てについての解析は完了しておらず、解析を継続すると判断したとき（ステップＳ１２のＹＥＳ）、数値解析部７１は、ステップＳ８に戻って別の店舗の解析を行う。
また、ステップＳ１２で、解析対象とする店舗全てについて解析が完了し、解析を継続しないと判断したとき（ステップＳ１２のＮＯ）、管理端末５は、各店舗の問題チェック、機器・装置の制御計画立案、各店舗運営中の遠隔監視など環境管理作業を実行する（ステップＳ１３）。また、代表店舗１にて店舗の運営時間が進む中で、センサ計測データ４４が自動的に取得され、蓄積部４１に保存されて（ステップＳ１４）、一連の処理を終了する（ステップＳ１０２）。

管理端末５は、これらのステップＳ１０１からステップＳ１０２までのサイクルを、日々の店舗の運営計画に適合するように、随時繰り返し実行する。このとき、サイクルの一部のみを繰り返してもよい。例えば、ステップＳ１からステップＳ６までの過去の代表店舗の解析結果データを得る処理は、月に１度メンテナンス的に実施してもよい。また、ステップＳ８からステップＳ１２までの各店舗の解析結果データを得る処理は、９時から２１時までの１時間毎の解析を深夜帯に毎日実施し、日々の管理において運用してもよい。

本実施の形態例の店舗管理システムによると、解析と計測の負荷を過大にすることなく、多拠点にある店舗群については、店舗内のバックヤード部など一般的に死角となりやすい領域を含む。しかし、本実施の形態例によれば、各店舗の温度・湿度・風速などの環境に係る物理要素の３次元空間分布を高精度に予測して、省エネルギー化や快適性向上に資する、冷熱機器や装置の効率的な運用計画を立案することができる。さらに、管理者は、管理端末５を使って、多拠点店舗群のデータおよび環境を遠隔から統合して管理および分析することができ、管理の省力化と効率化を図ることができる。
また、図１に示すように、店舗群を複数のグループＧａ，Ｇｂ，Ｇｃに分け、各グループＧａ，Ｇｂ，Ｇｃについて個別に、代表店舗１を設け、解析モデルを補正することで、多数ある店舗の特徴が数種類に大別できる場合、さらに解析の精度を向上することができる。

＜第２の実施の形態例＞
次に、本発明の第２の実施の形態例を、図３～図４を参照して説明する。この図３～図４において、第１の実施の形態例で説明した図１～図２に対応する箇所には同一符号を付し、重複説明は省略する。

図３は、第２の実施の形態例の店舗環境管理システムの構成例を示す。
本実施の形態例でも、ＩｏＴセンサ群３が設置された代表店舗１と、それ以外の一般店舗２とを、それぞれのグループＧａ，Ｇｂ，Ｇｃ毎に有し、代表店舗１及び一般店舗２の店内の環境を、環境管理センタ側が管理する構成になっている。

本実施の形態例では、計算機７が、数値気象解析部７３を備える点が、図１に示す第１の実施の形態例と相違する。
図３に示す店舗環境管理システムのその他の構成は、図１に示す店舗環境管理システムと同じである。

図４は、本実施の形態例の店舗管理システムが行う処理の流れの例を示すフローチャートである。図４のフローチャートは、先に説明した図２のフローチャートと同一の処理については同一のステップ番号を付している。図４のフローチャートでも、図４で省略した箇所は図２のフローチャートと同じ処理が実行される。

まず、店舗管理システムの処理が開始されると（ステップＳ１０１）、管理端末５は、暦や店舗情報、店舗内の機器運転条件などの解析条件を入力する（ステップＳ１）。
次に、計算機７の数値気象解析部７３は、格子点数値気象予測データ４３ｂを生成する（ステップＳ２１）。格子点数値気象予測データの空間範囲については、任意に広域な範囲を設定できるため流用できる場合が多く、解析対象とする店舗の地点を含む格子点数値気象予測データが既に生成済みである場合には、数値気象解析部７３を用いた再度の格子点数値気象予測データの生成は行われない。

その後、計算機７の数値解析部７１は、入力されたデータ、生成された格子点数値気象予測データ及び機器運転設定データを用いて、入力データの前処理を実行する（ステップＳ２）。このステップＳ２の前処理の後、ステップＳ８での解析条件の入力までは、図２のフローチャートと同じ処理の流れであり、図示及び説明を省略する。

そして、ステップＳ８で、計算機７の数値解析部７１に解析条件が入力された後、数値解析部７１は、解析中の店舗に該当する地域の気象予測データの有無を判断する（ステップＳ２２）。このステップＳ２２で、気象予測データが存在しない場合（ステップＳ２２の「無」）、計算機７の数値気象解析部７３は、該当地域の格子点数値気象予測データ４３ｂを生成する（ステップＳ２３）。ステップＳ２３で生成された格子点数値気象予測データ４３ｂは、前処理として、機器運転設定データなどと共に数値解析部７１に供給される（ステップＳ９）。

ステップＳ２２で、気象予測データが存在した場合（ステップＳ２２の「有」）、ステップＳ９での数値解析部７１による前処理時に、その気象予測データが機器運転設定データなどと共に数値解析部７１に供給される。
ステップＳ９以降の処理は、図２のフローチャートに示す処理と同様の流れであり、説明を省略する。

本実施の形態例の店舗管理システムによると、店舗群の解析に必要な格子点数値気象データについて、解像度を任意に調整することができる。また、格子点数値気象データの任意の物理要素を算出することができ、店舗群の解析を厳密かつ高精度化することができる。

＜第３の実施の形態例＞
次に、本発明の第３の実施の形態例を、図５～図６を参照して説明する。この図５～図６において、第１，第２の実施の形態例で説明した図１～図４に対応する箇所には同一符号を付し、重複説明は省略する。

図５は、第３の実施の形態例の店舗環境管理システムの構成例を示す。
本実施の形態例でも、ＩｏＴセンサ群３が設置された代表店舗１と、それ以外の一般店舗２とを、それぞれのグループＧａ，Ｇｂ，Ｇｃ毎に有し、代表店舗１及び一般店舗２の店内の環境を、環境管理センタ側が管理する構成になっている。

本実施の形態例では、計算機７は、数値解析部７１、補正部７２、数値気象解析部７３の他に、条件類似検索部７４を備える。また、蓄積部４１には、機器運転設定データ４２と、格子点数値気象予測データ４３ｂの他に、過去事例データベース４６が蓄積されている。
過去事例データベース４６には、過去の解析において取得したデータである、過去事例としての数値解析データ４６ａと、格子点数値気象過去データ４６ｂと、代表店舗のセンサ計測データ４６ｃとが格納される。
図５に示す店舗環境管理システムのその他の構成は、図３に示す店舗環境管理システムと同じである。

図６は、本実施の形態例の店舗管理システムが行う処理の流れの例を示すフローチャートである。図６のフローチャートは、先に説明した図２，図４のフローチャートと同一の処理については同一のステップ番号を付している。図６のフローチャートでも、図６で省略した箇所は図２のフローチャートと同じ処理が実行される。

図６のフローチャートについて説明すると、本実施の形態例では、ステップＳ９で、入力データの前処理が実行され、暦データ、地域情報を含む店舗情報データ、気象データ、機器運転条件データが生成される。
次に、計算機７の条件類似検索部７４は、過去事例データベース４６を参照して、生成された暦データ、店舗情報データ、気象データ、機器運転条件データの組み合わせと最も類似する組み合わせの過去事例を検索する（ステップＳ３１）。

そして、条件類似検索部７４は、過去事例データベース４６の中で、過去事例に該当したデータの類似度を取得し（ステップＳ３２）、取得した類似度を既定の閾値と比較する（ステップＳ３３）。ステップＳ３３で、類似度が既定の閾値より高いとき（ステップＳ３３の「高」）、条件類似検索部７４は、該当する過去事例の解析結果データを入力条件に対する解析結果として出力する（ステップＳ３４）。

一方、ステップＳ３３で、類似度が既定の閾値より低い場合（ステップＳ３３の「低」）、数値解析部７１は、数値解析及び後処理を行い（ステップＳ１０）、得られたデータを保存する（ステップＳ１１）。
そして、ステップＳ３４で過去事例の解析結果データを得た後、及びステップＳ１１で解析結果データを保存した後に、数値解析部７１は、ステップＳ１２での解析対象とする店舗全てについて解析が完了したか否かの判断に移る。
ステップＳ１２以降の処理は、図２のフローチャートに示す処理と同様の流れであり、説明を省略する。

本実施の形態例の店舗管理システムによると、数値解析の回数を削減し、解析の負荷を低減することができる。

＜第４の実施の形態例＞
次に、本発明の第４の実施の形態例を、図７～図８を参照して説明する。この図７～図８において、第１～第３の実施の形態例で説明した図１～図６に対応する箇所には同一符号を付し、重複説明は省略する。

図７は、第４の実施の形態例の店舗環境管理システムの構成例を示す。
本実施の形態例も、ＩｏＴセンサ群３が設置された代表店舗１と、それ以外の一般店舗２とを、それぞれのグループＧａ，Ｇｂ，Ｇｃ毎に有し、代表店舗１及び一般店舗２の店内の環境を、環境管理センタ側が管理する構成になっている。

本実施の形態例では、計算機７は、数値解析部７１、補正部７２、数値気象解析部７３、及び条件類似検索部７４を備える他に、補正学習部７５を備える。
そして、蓄積部４１に蓄積される過去事例データベース４６として、数値解析データ４６ａ、格子点数値気象過去データ４６ｂ、代表店舗のセンサ計測データ４６ｃの他に、補正データ４６ｄを含む。
図７に示す店舗環境管理システムのその他の構成は、図５に示す店舗環境管理システムと同じである。

図８は、本実施の形態例の店舗管理システムが行う処理の流れの例を示すフローチャートである。図８のフローチャートでは、先に説明した図２のフローチャートのステップＳ１０１からステップＳ１０２までの店舗管理システムの１回の管理処理が完了した後、ステップＳ１０３で補正学習処理が開始される。

まず、補正学習部７５に学習条件が入力されると（ステップＳ４１）、補正学習部７５は、過去事例データベース４６の数値解析データ４６ａとセンサ計測データ４６ｃを用いて、差分解析を実施する（ステップＳ４２）。この差分解析により差分データ４６ｅが作成される。
そして、補正学習部７５は、その差分データ４６ｅと、過去事例データベース４６の補正データ４６ｄ及び解析条件データ４６ｆを用いて、各要素の相関関係の機械的な学習などの統計分析処理（学習処理）を実施する（ステップＳ４３）。
この学習処理の結果に基づいて、補正学習部７５は、より差分が小さい傾向となるように改良した補正部７２の作成指示を行う（ステップＳ４４）。この作成指示を受信した補正部７２は、学習処理が行われた結果を反映した改良した補正部７２を作成する（ステップＳ４６）。

また、ステップＳ４４での補正部７２の作成指示を行った後、蓄積部４１はデータ保存を行い（ステップＳ４５）、補正学習処理を終了する（ステップＳ１０４）。
その後、ステップＳ１０１からの次回の店舗管理処理が実行される。
なお、ステップＳ１０３からステップＳ１０４までの補正学習処理は、ステップＳ１０２での終了後、毎回実行する必要はなく、ある程度の期間ごとに随時実行するようにしてもよい。

本実施の形態例の店舗管理システムによると、多数の蓄積過去データを有効活用して、解析精度を向上できるようになる。

＜第５の実施の形態例＞
次に、本発明の第５の実施の形態例を、図９～図１０を参照して説明する。この図９～図１０において、第１～第４の実施の形態例で説明した図１～図８に対応する箇所には同一符号を付し、重複説明は省略する。

図９は、第５の実施の形態例の店舗環境管理システムの構成例を示す。店舗環境管理システムの全体構成については、図１などで既に説明した構成を適用する。
図９は、各店舗１，２に、ローカル端末８の設置した場合の構成を示す。
すなわち、それぞれの代表店舗１及び一般店舗２には、ローカル端末８が設置される。このローカル端末８は、環境管理センタ側のデータ保存装置４及び管理端末５と通信ネットワーク６で接続される。

そして、ローカル端末８には、管理端末５からの指示で、データ保存装置４が保存した可視化用データ４７が転送（配信）される。この可視化用データ４７は、管理端末５を用いてデータ保存装置４に保存されている数値解析結果データなどのデータ群が編集されたデータである。例えば、環境管理する上でより重要なデータが選別され、可視化用に整理・作成された、各店舗用のデータである。
各店舗１，２では、それぞれの店舗１，２での店員（担当者）１ａ，２ａ，２ｂ，２ｃ，・・・が、ローカル端末８に表示された可視化用データ４７による画面を確認する。なお、管理端末５側でも、可視化用データ４７により、同じ画面表示を行うことができる。

図１０は、管理端末５とローカル端末８に表示される、可視化用データ４７による画面１００の例である。
この画面１００は、快適性指数分布図の表示領域１０１、類似過去事例参照領域１０２、注意喚起表示領域１０３、快適性指数選択ボタン領域１０４を有する。

メイン表示領域である快適性指数分布図の表示領域１０１には、該当する店舗内の概略のレイアウトを示す図（平面図）に、快適性指数選択ボタン領域１０４で選択された種類の快適性指標値の空間分布が重ねて表示される。
類似過去事例参照領域１０２には、過去事例データベース４６から取得した類似過去事例が参照表示される。また、類似過去事例参照領域１０２には、過去の解析結果図に加えて、原因と対策に関するテキスト文が表示される。

注意喚起表示領域１０３には、表示領域１０１に表示された快適性指数分布図の中で、既定の閾値を超過した箇所がある場合に、その超過箇所に注意喚起を示す数値が表示されている。
快適性指数選択ボタン領域１０４には、５種類の快適性指標（温度、体感温度（湿度などを考慮した温度）、結露、換気（空気齢）、匂い（調理部を起点とする気流通過部））の中から任意の指標を選択するボタンが表示される。

本実施の形態例の店舗管理システムによると、遠隔地にいる管理者だけでなく、各店舗の担当者も環境情報を視覚的に把握することができる。これより、各店舗の運営作業における動機づけができ、省エネルギー化や快適性向上に資することができる。また、各店舗の端末に配信するデータを可視化用データに限定することで、データ転送の負荷を低減することができる。
また、各店舗では、図１０に示すような注意喚起表示や過去事例の表示などを行うことで、快適性が低下する要因、箇所、対策案をより具体的に把握することができ、快適性低下に起因するトラブルの回避や迅速な解決を支援することができる。

＜第６の実施の形態例＞
次に、本発明の第６の実施の形態例を、図１１～図１２を参照して説明する。この図１１～図１２において、第１～第５の実施の形態例で説明した図１～図１０に対応する箇所には同一符号を付し、重複説明は省略する。

図１１は、第６の実施の形態例の店舗環境管理システムの構成例を示す。店舗環境管理システムの全体構成については、図１などで既に説明した構成を適用する。
図９は、各店舗１，２に設置された環境制御装置９に、環境制御センタ側から制御信号が送信される構成を示している。環境制御装置９は、換気装置などの機器である。
図９に示すように、管理端末５からの指令で、データ保存装置４に保存された計画に従うように、店舗ごとの装置制御信号が、通信ネットワーク６を介して、各店舗１，２の環境制御装置９に伝送される。環境制御装置９は、受信した装置制御信号に基づいて運転を制御する。

図１２は、本実施の形態例での、環境制御装置９の運転制御計画の作成処理の流れの例を示すフローチャートである。
運転制御計画の作成処理が開始されると（ステップＳ１０５）、計算機７には、対象の店舗や時刻などを定義する店舗情報が入力される（ステップＳ５１）。そして、計算機７は、格子点数値気象予測データ４３ｂから外気湿度を計算し、店舗外気の絶対湿度予測データ（Ｄ１）を出力する（ステップＳ５２）。

次に、計算機７は、数値解析データ４６ａから内気湿度を計算し、店舗内気の平均絶対湿度予測データ（Ｄ２）と店舗内気の最大相対湿度予測データ（Ｄ３）を出力する（ステップＳ５３）。
ここで、計算機７は、店舗内気の最大相対湿度予測データが既定値（例えば１００％）以上であり、かつ店舗外気の絶対湿度予測データが店舗内気の絶対湿度予測データよりも小さいか否かを判断する（ステップＳ５４）。このステップＳ５４で、最大相対湿度予測データが既定値以上で、かつ店舗外気の絶対湿度予測データが店舗内気の絶対湿度予測データよりも小さい場合（ステップＳ５４のＹＥＳ）、計算機７は、該当店舗の環境制御装置９を起動制御する信号を出力する（ステップＳ５５）。そして、計算機７は、その制御信号を店舗に送信する信号送信計画を作成する（ステップＳ５６）。なお、この信号送信計画には、環境制御装置９を起動してから環境が実際に制御されるまでの時間遅れを考慮した時間（例えば３０分）だけ、起動制御する時刻を早める計画にしてもよい。

一方、ステップＳ５４で、店舗内気の最大相対湿度予測データが既定値未満であるか、あるいは店舗外気の絶対湿度予測データが店舗内気の絶対湿度予測データ以上であるとき（ステップＳ５４のＮＯ）、計算機７は、環境制御装置９を停止制御する信号を出力する（ステップＳ５６）。そして、計算機７は、その制御信号を店舗に送信する計画を作成する（ステップＳ５５）。
このようにして運転制御計画の作成処理が終了すると、計算機７は、運転制御計画で示された時刻に、対応した店舗の環境制御装置９に装置制御信号を送信する（ステップＳ１０６）。

本実施の形態例の店舗管理システムによると、店舗群を遠隔管理する上で、予測された各店舗での問題点を効率的に解消するように計画し、各店舗の消費エネルギーの抑制や快適性の向上をすることができる。

＜第７の実施の形態例＞
次に、本発明の第７の実施の形態例を、図１３～図１５を参照して説明する。この図１３～図１５において、第１～第６の実施の形態例で説明した図１～図１２に対応する箇所には同一符号を付し、重複説明は省略する。

図１３では、第６の実施の形態例の店舗環境管理システムで説明した環境制御装置９に管理端末５側から装置制御信号を送信する場合に、店舗側のローカル端末８で、補正を行う構成例を示した。店舗環境管理システムの全体構成については、図１などで既に説明した構成を適用する。

図１３に示す構成について説明すると、環境制御装置９が設置された店舗には、装置制御信号で運転が制御される空調機装置１０が備わっている。
この空調機装置１０には、第６の実施の形態例で説明したように、予め作成された計画に従うように装置制御信号が管理端末５から各々送信され、装置制御信号によって空調機装置１０の運転が制御される。
また、環境制御装置９が設置された店舗は、ローカル端末８が設置されている。このローカル端末８には、空調機制御補正部８１が備わっている。

ローカル端末８からは、通信ネットワーク６を介して空調機装置１０に、適時、制御補正信号が出力され、空調機装置１０の運転制御が更新される。さらに、そのローカル端末８による補正履歴は、通信ネットワーク６を介して、データ保存装置４に伝送され保存される。データ保存装置４が保存した補正履歴に関しては、管理端末５で閲覧や分析などを行うことができる。

図１４は、ローカル端末８に表示される、店舗内の概略の平面形状内に、体感温度の空間分布を重ねて示した画面２００の例を示す。
図１４に示す画面２００は、入口２１１側で店員接客部２１２がある「人の動きが多い領域」２１０と、店奥の「人の動きが少ない領域」２２０と、バックヤード部２３１を含む「人が少ない領域」２３０の３種類の領域に区分けされた店舗内領域を示している。これら区分けされた領域２１０，２２０，２３０には、区域別にカテゴリ変数が設定されている。
さらに、図１４に示す画面２００には、２台の空調機装置１０ａ，１０ｂの位置が店舗の平面図上に重ねて示されている。

ここで、体感温度として、下記の式（１）に示すように、湿度や風速の影響を考慮した一般的な値であるＮＥＴ（Net Effective Temperature）にカテゴリ変数別の重みづけ係数を加算した値を用いている。温度、相対湿度および風速の空間分布値は、解析結果データから算出される。さらに適時、ローカル端末８からの現地の実感に基づく制御補正信号に対応したローカル補正係数分、一定期間（例えば半日）の間、体感温度の値と空調機装置１０の運転制御が更新される。なお、ＮＥＴの代わりにヒートインデックスなど他の一般的な体感温度に係る指標を用いてもよい。
体感温度＝ＮＥＴ＋重みづけ係数＋ローカル補正係数・・・・・（１）

図１５は、解析結果データから算出された体感温度最大値の時間変化と、設定された体感温度の閾値と、計画した空調運転制御の起動時点と停止計画時点との関係を示した図である。
図１５に示すように、体感温度最大値が閾値を上回る前の助走運転期間前に空調の運転制御が起動され、体感温度最大値が下回った時に空調の運転制御が停止される。このように、運転制御が起動してから実際に体感温度が低下するまでの時間遅れを考慮して、助走運転時間（例えば１時間）の分だけ運転制御起動の時点を早めている。助走運転時間と運転制御停止時点が重なる場合、運転制御停止の計画は削除される。

本実施の形態例の店舗管理システムによると、店舗群を遠隔管理する上で、一般的に死角となりやすいバックヤード部を含めた店舗内全域での結露リスクを漏れなく把握しつつ、効率的に湿度を低減し、結露トラブルを回避することができる。

また、店舗群を遠隔管理する上で、空調機制御により効率的に温度を計画管理して、消費エネルギーを抑制しつつ、快適性を向上することができる。
さらに、温度を計画管理する上で、将来分析のためのデータを蓄積しつつ、実際の体感に基づく解析誤差の補正低減も可能となり、消費エネルギーの抑制や快適性の向上に資する。

＜変形例＞
なお、本発明は、上述した各実施の形態例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した各実施の形態例は、本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。
例えば、上述した実施の形態例では、図９などで説明したように、可視化するためのデータは、管理端末５側で表示や編集などを行った上で、各店舗のローカル端末８に伝送するようした。これに対して、管理端末５での表示や編集を省略して、直接、センタ側から各店舗のローカル端末８に可視化するためのデータを送信してもよい。
また、図１などの構成では、店舗を複数のグループに分けた例を示すが、グループ分けは省略してもよい。

また、図１などの各構成図では、信号線や制御線は説明上必要と考えられるものだけを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。また、図２などの各フローチャートで説明した手順についても、処理結果に影響を及ばさない範囲で、複数の手順を同時に実行したり、手順の順序を入れ替えてもよい。

また、計算機７などが処理を行うプログラム等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、光ディスク等の記録媒体に置くことができる。

１…代表店舗、２…一般店舗、３…ＩｏＴセンサ群、４…データ保存装置、５…管理端末、６…通信ネットワーク、７…計算機、８…ローカル端末、９…環境制御装置、１０…空調機装置、４１…蓄積部、４２…機器運転設定データ、４３…格子点数値気象データ、４４…代表店舗センサ計測データ、４５…数値解析データ、４６…過去事例データベース、４７…可視化用データ、５１…遠隔監視部、７１…数値解析部、７２…補正部、７３…数値気象解析部、７４…条件類似検索部、７５…補正学習部

Claims (11)

1. 複数の店舗の環境を管理する店舗環境管理システムであって、
   前記複数の店舗の内の代表店舗に設置された環境計測用センサ群の計測データを取得する遠隔監視部と、
   前記遠隔監視部が取得した代表店舗センサ計測データと、格子点数値気象データと、前記複数の店舗での機器運転設定データと、数値解析データとを蓄積する蓄積部と、
   前記格子点数値気象データと、前記代表店舗センサ計測データと、前記機器運転設定データとを使って、環境情報の空間分布を数値解析して、数値解析データを得る数値解析部と、
   前記代表店舗のセンサ計測データと前記数値解析部で得られた数値解析データを比較して前記数値解析データを補正する補正部と、
   前記蓄積部に蓄積した数値解析データを可視化して、前記複数の店舗の環境制御を行う管理端末と、を備え、
   前記数値解析部は、前記補正部で補正した数値解析データを前記代表店舗以外の店舗にて共有化することを特徴とする
   店舗環境管理システム。
2. さらに、前記複数の店舗が存在する地域についての数値気象解析を行う数値気象解析部を備え、
   前記数値解析部で得られる数値解析データは、前記数値気象解析部での数値気象解析を反映させることを特徴とする
   請求項１に記載の店舗環境管理システム。
3. さらに、過去事例データベースと、条件類似検索部とを備え、
   前記数値解析部は、解析条件としての暦データ及び地域情報を含む店舗データと、対象店舗に関する気象データ及び機器運転条件データを生成し、
   前記過去事例データベースは、前記暦データ、前記店舗データ、前記気象データ、前記機器運転条件データ及び前記数値解析データの過去事例の解析結果データを蓄積し、
   前記条件類似検索部は、対象解析条件と最も類似する組み合わせを前記過去事例データベースから検索し、該当した過去事例との類似度を判定し、前記類似度が高と判定した場合、該当した過去事例の解析結果データを該当する店舗の解析結果データとすることを特徴とする
   請求項１に記載の店舗環境管理システム。
4. さらに、前記補正部での補正を学習する補正学習部を備え、
   前記過去事例データベースは、前記計測データと、前記補正部の過去事例の補正データと、過去事例の解析条件データとを蓄積し、
   前記補正学習部は、前記数値解析部で得られた解析結果データと前記過去事例データベースが蓄積したデータとの差分データを統計分析処理し、前記補正部での補正処理を更新することを特徴とする
   請求項３に記載の店舗環境管理システム。
5. 前記複数の店舗ごとに設置したローカル端末群を備え、
   前記管理端末は、前記ローカル端末群に各々の店舗用の可視化用データを配信することを特徴とする
   請求項１に記載の店舗環境管理システム。
6. 前記ローカル端末群は、少なくとも１種類以上の快適性指標の中から任意の指標を選択する選択部と、選択した前記快適性指標の空間分布を表示するメイン表示部と、注意喚起表示をする注意喚起部と、類似した過去事例を表示する類似過去事例参照部を有する画面を表示することを特徴とする
   請求項５に記載の店舗環境管理システム。
7. 前記複数の店舗は環境制御装置を備え、
   各々の店舗の前記環境制御装置は、前記管理端末からの遠隔制御で店舗内の環境を制御することを特徴とする
   請求項１に記載の店舗環境管理システム。
8. 前記管理端末は、前記格子点数値気象データから前記複数の店舗の各々の外気絶対湿度予測データを生成し、前記数値解析部での解析データから前記複数の店舗の内気絶対湿度予測データと内気相対湿度予測データを生成し、前記外気絶対湿度予測データの値が前記内気絶対湿度予測データの値よりも小さく、かつ前記内気相対湿度予測データの値が既定閾値を超過するときに、該当する店舗の前記環境制御装置を遠隔制御することを特徴とする
   請求項７に記載の店舗環境管理システム。
9. 前記複数の店舗の各々は、店舗内を少なくとも２つ以上の種類に区分けして区域別にカテゴリ変数を設定し、前記数値解析部の解析結果データから前記カテゴリ変数で重みづけした体感温度の店舗内分布予測データを生成し、前記体感温度の店舗内最大値が既定高温側閾値を超過する時間帯、もしくは店舗内最小値が既定低温側閾値を下回る時間帯を予測し、予測した前記時間帯に対応させて前記環境制御装置を遠隔制御することを特徴とする
   請求項７に記載の店舗環境管理システム。
10. 前記管理端末は、前記体感温度の解析結果データを適時補正し、補正履歴を前記蓄積部に蓄積することを特徴とする
    請求項９に記載の店舗環境管理システム。
11. 複数の店舗の環境を管理する店舗環境管理システムであって、
    前記複数の店舗の内の代表店舗に設置された環境計測用センサ群の計測データを取得する遠隔監視部と、
    前記遠隔監視部が取得した代表店舗センサ計測データと、格子点数値気象データと、前記複数の店舗での機器運転設定データと、数値解析データとを蓄積する蓄積部と、
    前記格子点数値気象データと、前記代表店舗センサ計測データと、前記機器運転設定データとを使って、環境情報の空間分布を数値解析して、数値解析データを得る数値解析部と、
    前記代表店舗のセンサ計測データと前記数値解析部で得られた数値解析データを比較して前記数値解析データを補正する補正部と、
    前記蓄積部に蓄積した数値解析データに基づいて、前記複数の店舗の環境制御を行う管理端末と、を備え、
    前記数値解析部は、前記補正部で補正した数値解析データを前記代表店舗以外の店舗にて共有化することを特徴とする
    店舗環境管理システム。

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