WO2021065076A1 - 機器の制御方法及び情報処理装置 - Google Patents
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Definitions
- the purpose of this disclosure is to realize cooperation between the devices in the system even when the water-related devices are included in the system.
- the processor 11 determines whether or not the second condition is satisfied (S103). Here, if the second condition is satisfied (Yes in S103), the process proceeds to step S104 and step S105, and if the second condition is not satisfied (No in S103), steps S104 and S105 are skipped and the process ends. ..
- the second signal 52 can be determined more appropriately based on the time when water or hot water is used. For example, when the condition that the usage time of water or hot water is within a certain time range on weekdays is not met, if the cooking start signal is not determined as the second signal, unnecessary operations are performed on the cooking equipment. You can reduce that.
- a more appropriate second signal 52 can be determined based on the mean value and the dispersion value of water or hot water in the past time. For example, if the second signal is not determined when the usage time is not included in the time interval based on the mean value and the variance value, it is possible to suppress the control of the second device 40 by other than the user's daily routine. it can.
- the user 990A and the user 990B may be different or the same.
- the data center operating company 1100 operates and manages the data center 903 (cloud server 1110).
- the service provider 1200 also manages the OS 902 and the application 901.
- the service provider 1200 provides the service 904 by using the OS 902 and the application 901 managed by the service provider 1200.
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Abstract
プロセッサ(11)とメモリ(12)とを備えるシステムによる機器の制御方法において、プロセッサ(11)は、(a)第1空間(100)に設置された第1機器(20)における水又は湯の使用状況に応じて変化する第1信号(51)を取得し(S101)、(b)取得された第1信号(51)に基づいて、第2空間(200)に設置された第2機器(40)を制御するための第2信号(52)を決定し(S104)、(c)決定された第2信号(52)を出力する(S105)。
Description
本開示は、機器の制御方法及び情報処理装置に関する。
従来、複数の機器を連携して制御する方法が提案されている(例えば特許文献1参照)。
しかしながら、上記特許文献1では、機器間の連携の更なる改善が必要とされる。
そこで、本開示は、効果的な機器間の連携を実現することができる機器の制御方法及び情報処理装置を提供する。
本開示の一態様に係る制御方法は、プロセッサとメモリとを備えるシステムによる機器の制御方法であって、前記プロセッサは、(a)第1空間に設置された第1機器における水又は湯の使用状況に応じて変化する第1信号を取得し、(b)取得された前記第1信号に基づいて、第2空間に設置された第2機器を制御するための第2信号を決定し、(c)決定された前記第2信号を出力する。
なお、これらの包括的又は具体的な態様は、システム、装置、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータ読み取り可能なCD-ROMなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、装置、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
上記態様によれば、効果的な機器間の連携を実現することができる。
(本開示の基礎となった知見)
本発明者らは、以下の問題が生じることを見出した。すなわち、特許文献1では、従来技術として、照明スイッチとトースタとの連携が開示されている。しかしながら、住空間にはその他にも多くの機器が存在し、それらの機器間の連携が望まれている。例えば、水回り機器を含む複数の機器が動作する状況において、従来技術では機器間の効率的な連携を実現できない。
本発明者らは、以下の問題が生じることを見出した。すなわち、特許文献1では、従来技術として、照明スイッチとトースタとの連携が開示されている。しかしながら、住空間にはその他にも多くの機器が存在し、それらの機器間の連携が望まれている。例えば、水回り機器を含む複数の機器が動作する状況において、従来技術では機器間の効率的な連携を実現できない。
そこで本開示は、水回り機器がシステムに含まれる場合であってもシステム内の機器間の連携を実現することを目的とする。
以下、実施の形態について、図面を参照しながら説明する。
なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的又は具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、請求の範囲を限定する主旨ではない。
また、各図は、必ずしも厳密に図示したものではない。各図において、実質的に同一の構成については同一の符号を付し、重複する説明は省略又は簡略化する。
(実施の形態1)
まず、実施の形態1について説明する。
まず、実施の形態1について説明する。
[システム構成]
図1は、実施の形態1に係るシステムの構成を示すブロック図である。図1に示すように、本システムには、情報処理装置10と、第1機器20と、センサ30と、第2機器40と、が含まれる。
図1は、実施の形態1に係るシステムの構成を示すブロック図である。図1に示すように、本システムには、情報処理装置10と、第1機器20と、センサ30と、第2機器40と、が含まれる。
情報処理装置10は、センサ30及び第2機器40と通信可能に接続されている。なお、情報処理装置10は、インターネット等の通信ネットワークを介して提供される情報処理サーバ(例えばクラウドサーバ)であってもよい。
情報処理装置10は、図1に示すように、プロセッサ11と、メモリ12と、通信部13と、を備える。
プロセッサ11は、通信部13を介して、第1機器20における水又は湯の使用状況に応じて変化する第1信号51を取得する。さらに、プロセッサ11は、取得された第1信号51に基づいて、第2機器40を制御するための第2信号52を決定する。そして、プロセッサ11は、決定された第2信号52を出力する。これらの処理の詳細については、図3を用いて後述する。
第1機器20は、第1空間100(例えば、洗面所、脱衣所又はバスルーム等)に設置される。第1機器20は、電気機器に限定されず、例えば給湯器、シャワーヘッド又は蛇口等であってもよく、これらに限定されない。
センサ30は、第1機器20において水又は湯が使用された際に、その使用状況に応じて変化する第1信号51を出力する。センサ30は、水又は湯の使用開始及び/又は使用終了のみをセンシングしてもよいし、使用中もセンシングしてもよい。
センサ30としては、例えば流量計、流速計、圧力計又はこれらの任意の組み合わせを用いることができる。この場合、第1信号51は、流量、流速、圧力又は使用時間の少なくとも1つを示すことができる。センサ30に含まれるセンサの数は、特に限定されない。
図2は、実施の形態1における第1信号51の一例を示す。図2では、センサ30が流量計である場合にセンサ30から出力される第1信号51が例示されている。
図2において、第1信号51は、一定間隔で周期的に検出された流量の時系列を含む。一定間隔としては、例えば、0.1秒、1秒、10秒又は60秒等を用いることができるが、これに限定されない。
なお、図2における第1信号51は例示であり、これに限定されない。例えば、第1信号51は、流量の時系列を含む必要はなく、個々の時刻における流量の情報を含んでもよい。つまり、センサ30は、流量が検出されるたびに当該流量の情報を含む第1信号51を出力してもよい。また、センサ30がタイマー機能を有する場合は、第1信号51に、流量が検出された時刻の情報が含まれてもよい。
なお、センサ30は、カメラ、マイク、気温計や照度計などの各種センサ又はこれらの任意の組み合わせを含んでもよい。また、センサ30は、第1機器20に直接取り付けられていてもよく、第1機器20が設置された第1空間100の壁又は天井などの第1機器20から離れた場所に取り付けられていてもよい。
なお、センサ30は、得られた情報をそのまま出力してもよいし、得られた情報を処理した結果を出力してもよい。例えば、カメラによって撮影されたユーザの画像又はマイクロフォンによって収録されたユーザの声などからユーザを識別する処理が行われれば、操作しているユーザが誰なのかを取得することができる。
第2機器40は、第2空間200に設置され、第2信号52に基づいて制御される。第2空間200は、例えば第1空間100と異なる空間である。第2空間200としては、キッチン、ダイニングルーム、リビングルーム又は寝室等を例示することができる。なお、第2空間200は、第1空間100と異なる空間に限定されない。例えば、第2空間200は、第1空間100と同一の空間であってもよい。また例えば、第2空間200の一部又は全部は、第1空間100に含まれてもよい。
第2機器40としては、例えば第1機器20へ水又は湯を供給しない機器を用いることができる。より具体的には、第2機器40としては、調理機器を用いることができるが、これに限定されない。
調理機器とは、調理に用いられる機器である。調理機器としては、例えば電子レンジ、オーブン、トースタ、コーヒーメーカ、又はこれらの任意の組み合わせを用いることができるが、これに限定されない。
[機器の制御方法]
以上のように構成されたシステムにおける機器の制御方法について図3を参照しながら説明する。図3は、実施の形態1に係る機器の制御方法を示すフローチャートである。
以上のように構成されたシステムにおける機器の制御方法について図3を参照しながら説明する。図3は、実施の形態1に係る機器の制御方法を示すフローチャートである。
まず、情報処理装置10のプロセッサ11は、第1信号51を取得する(S101)。例えば、プロセッサ11は、通信部13を介して、センサ30から第1信号51を受信する。
続いて、プロセッサ11は、第1信号51に基づいて第1条件が満たされるか否かを判定する(S102)。ここで、第1条件が満たされる場合(S102のYes)、ステップS103に進み、第1条件が満たされない場合(S102のNo)、ステップS101に戻る。
第1条件の一例としては、ユーザが第1機器20を所定時間以上連続して使用していることを用いることができる。このとき、所定時間としては、あらかじめメモリ12に記憶された時間を用いることができる。また、所定時間として、外部サーバ(図示せず)から取得された時間が用いられてもよい。また、所定時間として、第1機器20における水又は湯の過去の使用履歴から算出された平均連続使用時間が用いられてもよい。また、第1条件として、ユーザが第1機器20を使用したことが用いられてもよい。
第1条件の変形例として、第1信号51に基づく第1機器20の連続使用時間が所定範囲に含まれていることが用いられてもよい。このとき、所定範囲は、例えば、第1機器20における水又は湯の過去の使用履歴から算出された平均連続使用時間に基づいて決定することができる。例えば、所定範囲として、平均連続使用時間の±20%の範囲が用いられてもよい。なお、±20%は例示であり、これに限定されない。
第1条件の変形例として、第1信号51に基づく第1機器20における水又は湯の使用時刻が所定時間区間に含まれることが用いられてもよい。また、第1条件の変形例として、第1信号51に基づく第1機器20における水又は湯の使用日が平日又は休日であることが用いられてもよい。第1機器20における水又は湯の使用時刻とは、第1信号51から得られる、第1機器20において水又は湯が使用されていた時刻である。第1機器20における水又は湯の使用時刻としては、例えば、第1機器20における水又は湯の使用開始時刻及び/又は使用終了時刻を用いることができる。
所定時間区間は、あらかじめメモリ12に記憶されてもよいし、外部サーバから取得されてもよい。例えば、所定時間区間として、平日の朝の時間帯(6:00~9:00)等を用いることができる。この場合、第1信号51に基づく第1機器20における水又は湯の使用時刻が平日の朝の時間帯に含まれるときに第1条件が満たされる。
また、所定時間区間は、ユーザによる第1機器20における水又は湯の過去の使用履歴に基づいて決定されてもよい。具体的には、所定時間区間は、ユーザによる第1機器20における水又は湯の使用時刻の平均値m及び分散値σ2に基づいて決定されてもよい。
ここで、第1機器20における水又は湯の過去の使用時刻の平均値及び分散値に基づいて決定される時間区間について、図4を参照しながら説明する。図4は、実施の形態1における第1機器20における水又は湯の過去の使用履歴に基づいて定められた時間区間の一例を示す。
図4において、横軸は時間を表し、縦軸は日を表す。両矢印は、第1機器20における水又は湯の使用時間を表す。このような第1機器20における水又は湯の過去の使用履歴において、使用時刻の平均値m及び分散値σ2が算出される。ここで、平均値m及び分散値σ2に基づいて、例えば、時間区間[m-σ,m+σ]が決定される。この場合、第1信号51に基づく第1機器20における水又は湯の使用時刻tが、m-σ≦t≦m+σを満たす場合に、第1条件が満たされる。なお、時間区間[m-σ,m+σ]は一例であり、これに限定されない。例えば、標準偏差σに係数α(α>0)を乗算した値を用いて時間区間[m-ασ,m+ασ]が決定されてもよい。このとき、係数αは、実験的又は経験的に予め定められればよい。また、使用時刻の平均値m及び分散値σ2の算出では、異常値が母集団から除外されてもよい。また、休日の使用履歴が母集団から除外されてもよい。
このような第1条件が満たされる場合(S102のYes)、プロセッサ11は、第2条件が満たされるか否かを判定する(S103)。ここで、第2条件が満たされる場合(S103のYes)、ステップS104及びステップS105に進み、第2条件が満たされない場合(S103のNo)、ステップS104及びステップS105をスキップして処理を終了する。
第2条件の一例としては、第2機器40が調理機器である場合には、調理機器で用いられる素材の在庫があることを用いることができる。素材とは、食品の材料、飲料の材料、調味料又はこれらの任意の組み合わせである。食品及び飲料の材料には、例えばパン、米、コーヒー豆及び茶葉等が含まれ得る。調味料には、例えば塩、砂糖及びバター等が含まれ得る。素材の在庫があると判定された場合に、第2条件が満たされる。素材の在庫があるか否かの判定は、通販もしくは家計簿の情報、又は、キッチン等に配置されたセンサ(図示せず)の出力信号等に基づいて行われればよい。また、当該判定は、データサーバ(図示せず)又はメモリ12から取得される情報に基づいて行われてもよい。
更に、第2条件として、素材の賞味期限に基づく条件が用いられてもよい。例えば、第2条件として、今日又は明日などの予め定められた短い期間内に素材の賞味期限がくることが用いられてもよい。これにより、賞味期限までに素材を消費しきれない可能性を低減することができる。また例えば、第2条件として、素材の在庫量が家族のメンバーに対応する所定量よりも多いことが用いられてもよい。この場合、素材の在庫量が所定量よりも多い場合に、第2条件が満たされる。家族のメンバーに対応する量は、過去のデータから学習してもよい。また、学習結果に基づいて、賞味期限に関する期間が決定されてもよい。また、賞味期限の代わりに消費期限を第2条件の判定に用いてもよい。
このような第2条件が満たされる場合(S103のYes)、プロセッサ11は、第2機器40を制御するための第2信号52を決定する(S104)。そして、プロセッサ11は、決定された第2信号52を出力する(S105)。これにより、第2機器40は、情報処理装置10から出力された第2信号52に基づいて制御される。
第2信号52は、例えば第2機器40に対する制御命令を含む。例えば、第2機器40が調理機器である場合、第2信号52は、調理機器に対する調理開始命令を含んでもよい。また、例えば第2機器40が予熱機能を有する調理機器(例えばオーブン等)である場合、第2信号52は、調理機器に対する予熱開始命令を含んでもよい。
なお、図3において、第1条件の判定(S102)及び第2条件の判定(S103)は、オプションであり、必ずしも行われなくてもよい。つまり、ステップS102及びステップS103はスキップされてもよい。
[効果等]
以上のように、本実施の形態に係る第2機器40の制御方法は、プロセッサ11とメモリ12とを備えるシステムによる第2機器40の制御方法であって、プロセッサ11は、(a)第1空間100に設置された第1機器20における水又は湯の使用状況に応じて変化する第1信号51を取得し、(b)取得された第1信号51に基づいて、第2空間200に設置された第2機器40を制御するための第2信号52を決定し、(c)決定された第2信号52を出力する。
以上のように、本実施の形態に係る第2機器40の制御方法は、プロセッサ11とメモリ12とを備えるシステムによる第2機器40の制御方法であって、プロセッサ11は、(a)第1空間100に設置された第1機器20における水又は湯の使用状況に応じて変化する第1信号51を取得し、(b)取得された第1信号51に基づいて、第2空間200に設置された第2機器40を制御するための第2信号52を決定し、(c)決定された第2信号52を出力する。
また、本実施の形態に係る情報処理装置10は、プロセッサ11と、メモリ12と、を備え、プロセッサ11は、メモリ12を用いて、(a)第1空間100に設置された第1機器20における水又は湯の使用状況に応じて変化する第1信号51を取得し、(b)取得された第1信号51に基づいて、第2空間200に設置された第2機器40を制御するための第2信号52を決定し、(c)決定された第2信号52を出力する。
これによれば、第1機器20における水又は湯の使用状況に応じて変化する第1信号51に基づいて第2機器40を制御することが可能となり、第1機器20と第2機器40との連携が可能となる。特に、第1機器20から使用状況を示す電気信号が得られない場合であっても、水又は湯の使用状況に基づいて機器間の連携を実現することができ、より多くの機器間の連携を効果的に実現することができる。
例えば、本実施の形態に係る第2機器40の制御方法において、第1機器20は、給湯器、又は、洗面所、脱衣所もしくはバスルームに設置される機器を含んでもよい。
これによれば、給湯器、又は、洗面所、脱衣所もしくはバスルームに設置される機器に対して機器連携を適用することができる。これらの機器は、ユーザが日常的に使用する機器でありながら、電気的な信号を出力できない場合も多く、より効果的な機器間の連携を実現させることができる。
例えば、本実施の形態に係る第2機器40の制御方法において、第1機器20は、シャワーヘッド又は蛇口を含んでもよい。
これによれば、第1機器20に、シャワーヘッド又は蛇口を含ませることができる。特に、シャワーヘッド又は蛇口は、多くのユーザに日常的に使用されるため、これらの第1機器20を第2機器40と連携させることで、ユーザの日常生活に適した機器間の連携を実現できる。
例えば、本実施の形態に係る第2機器40の制御方法において、第1信号51は、流量、流速、圧力又は使用時間の少なくとも1つを示してもよい。
これによれば、流量、流速、圧力又は使用時間の少なくとも1つを示す信号を第1信号51として利用することができる。したがって、より容易に第1機器20における水又は湯の使用状況を得ることができ、より効果的な機器間の連携を実現させることができる。
例えば、本実施の形態に係る第2機器40の制御方法において、第2機器40は、調理機器を含んでもよい。
これによれば、第1機器20における水又は湯の使用状況に応じて調理機器を制御することができる。例えば、洗面所で水又はお湯の使用が開始された時刻から一定時間後に調理機器が制御されれば、洗面が終わったタイミングで調理を完了させることができる。したがって、ユーザによる調理機器の操作無しに適切なタイミングで調理機器を自動制御することができ、より効果的な機器間の連携を実現させることができる。
例えば、本実施の形態に係る第2機器40の制御方法において、第2信号52は、調理機器に対する予熱開始命令を含んでもよい。
これによれば、調理機器が予熱機能を有する場合に、予熱機能を有効利用することができる。
例えば、本実施の形態に係る第2機器40の制御方法において、プロセッサ11は、さらに、(f)調理機器で用いられる素材の在庫があるか否かを判定し、上記(c)において、素材の在庫があると判定された場合に、第2信号52を出力してもよい。
これによれば、素材の在庫があると判定された場合に第2信号52を出力することができ、不要な調理機器の稼働を低減することができる。
例えば、本実施の形態に係る第2機器40の制御方法において、上記(b)において、第2信号52は、第1機器20における水又は湯の使用時刻に基づいて決定されてもよい。
これによれば、水又は湯の使用時刻に基づいて、より適切に第2信号52を決定することができる。例えば、水又は湯の使用時刻が平日の一定の時間の範囲内であるという条件に当てはまらない場合などに、調理開始信号を第2信号として決定しなければ、調理機器に不要な操作が行われることを減らすことができる。
例えば、本実施の形態に係る第2機器40の制御方法において、上記(b)において、第2信号52は、ユーザによる第1機器20における水又は湯の過去の使用履歴に基づいて決定されてもよい。
これによれば、水又は湯の過去の使用実績に基づいて、より適切な第2信号52を決定することができる。例えば、ユーザが過去に第1機器20をどの時間帯に使用し、どれだけの時間継続して使用しているかを利用することで、ユーザの日常のルーティンにあわせて第2機器40を制御できる。より詳細には、第1機器20の過去の使用実績から、第1機器20の使用終了時間を予測し、その予想使用終了時間まで又は予想使用終了時間から所定時間以内に、第2機器40の処理が完了するように第2信号52を決定してもよい。
例えば、本実施の形態に係る第2機器40の制御方法において、上記(b)において、第2信号52は、過去の所定期間におけるユーザによる第1機器20における水又は湯の使用時刻の平均値及び分散値に基づいて決定されてもよい。
これによれば、水又は湯の過去の時刻の平均値及び分散値に基づいて、より適切な第2信号52を決定することができる。例えば、使用時刻が平均値及び分散値に基づく時間区間に含まれない場合に第2信号を決定しなければ、ユーザの日常のルーティン以外によって第2機器40が制御されることを抑制することができる。
例えば、本実施の形態に係る第2機器40の制御方法において、上記(c)において、第2信号52は、水又は湯が所定時間以上連続して使用された場合に出力され、水又は湯が所定時間以上連続して使用されていない場合には出力されなくてもよい。
これによれば、短時間の水又は湯の使用に対して第2信号52の出力を抑制することができ、想定外のユーザの行動に伴って不要に第2機器40が制御されることを抑制することができる。
(実施の形態1の変形例1)
次に、実施の形態1の変形例1について説明する。本変形例では、第2信号52の決定処理が上記実施の形態1と主として異なる。以下に、本変形例について、上記実施の形態1と異なる点を中心に図5を参照しながら説明する。
次に、実施の形態1の変形例1について説明する。本変形例では、第2信号52の決定処理が上記実施の形態1と主として異なる。以下に、本変形例について、上記実施の形態1と異なる点を中心に図5を参照しながら説明する。
図5は、実施の形態1の変形例1における第2信号52の決定処理を示すフローチャートである。具体的には、図5は、図3のステップS104の詳細を示す。
図5において、プロセッサ11は、第2機器40である調理機器内に素材が準備されているか否かを判定する(S201)。例えば、プロセッサ11は、第2機器40から、素材が所定位置に配置されているか否かを示す情報を取得し、取得された情報に基づいて判定を行う。
ここで、調理機器に素材が準備されていないと判定された場合(S201のNo)、プロセッサ11は、第2信号52として予熱開始信号を決定する(S203)。つまり、予熱開始命令を含む第2信号52が決定される。一方、調理機器に素材が準備されていると判定された場合(S201のYes)、プロセッサ11は、第2信号52として調理開始信号を決定する(S202)。つまり、調理開始命令を含む第2信号52が決定される。
以上のように、本変形例に係る第2機器40の制御方法において、プロセッサ11は、さらに、(e)調理機器で用いられる素材が調理機器に準備されているか否かを判定し、上記(b)において、素材が準備されていると判定された場合に調理開始命令を含む信号が第2信号として決定され、素材が準備されていないと判定された場合に予熱開始命令を含む信号が第2信号として決定される。
これによれば、調理機器に素材が準備されていない場合に調理が開始されることを防ぐことができ、不適切な第2機器40の制御を抑制することができる。
また、調理機器に食材が入っていない場合でも予熱を開始することで、最適なタイミングでユーザに調理開始を促すことができる。
(実施の形態1の変形例2)
次に、実施の形態1の変形例2について説明する。本変形例では、第2信号52の決定処理が上記実施の形態1と主として異なる。以下に、本変形例について、上記実施の形態1と異なる点を中心に図6を参照しながら説明する。なお、図6は、図3のステップS104の詳細に相当する。
次に、実施の形態1の変形例2について説明する。本変形例では、第2信号52の決定処理が上記実施の形態1と主として異なる。以下に、本変形例について、上記実施の形態1と異なる点を中心に図6を参照しながら説明する。なお、図6は、図3のステップS104の詳細に相当する。
本変形例では、第2機器40は、通常調理及び急ぎ調理を選択的に実行することができる調理機器である。急ぎ調理とは、通常調理よりも調理時間が短い調理を意味する。
図6において、プロセッサ11は、第1機器20における水又は湯の使用時刻(t)と第1機器20における水又は湯の使用時刻の平均値(m)との差分時間が所定時間より大きいか否かを判定する(S301)。第1機器20における水又は湯の使用時刻(t)及び第1機器20における水又は湯の使用時刻の平均値(m)は、実施の形態1と同様であるので説明を省略する。所定時間としては、例えば、第1機器20における水又は湯の使用履歴における使用時刻の標準偏差(σ)を用いることができる。
ここで、差分時間が所定時間よりも大きい場合(S301のYes)、第1機器20における水又は湯の使用時刻が通常に比べて遅れていることが予想されるため、プロセッサ11は、第2機器40の調理時間を短縮するために、急ぎ調理の開始命令を含む信号を第2信号52として決定する(S302)。一方、差分時間が所定時間以下である場合(S301のNo)、プロセッサ11は、第2機器40の調理時間を短縮する必要がないので、通常調理の開始命令を含む信号を第2信号52として決定する(S303)。
以上のように、本変形例では、第2機器40の制御方法において、プロセッサ11は、第1機器20における水又は湯の使用時刻と第1機器20における水又は湯の過去の使用時刻の平均値との差分時間が所定時間よりも大きいか否かを判定し、差分時間が所定時間よりも大きい場合に、急ぎ調理の開始命令を含む信号を第2信号として決定し、差分時間が所定時間以下である場合に、通常調理の開始命令を含む信号を第2信号として決定する。
これによれば、第1機器20における水又は湯の使用時刻の遅れに応じて、調理機器の調理時間を制御することができる。したがって、より適切な時刻に調理を完了することができ、より効果的な第2機器40の制御を実現することができる。
(実施の形態1の変形例3)
次に、実施の形態1の変形例3について説明する。本変形例では、第2信号52の決定に機械学習が利用される点が、上記実施の形態1と主として異なる。以下に、本変形例について、上記実施の形態1と異なる点を中心に説明する。
次に、実施の形態1の変形例3について説明する。本変形例では、第2信号52の決定に機械学習が利用される点が、上記実施の形態1と主として異なる。以下に、本変形例について、上記実施の形態1と異なる点を中心に説明する。
本変形例では、ユーザによる第1機器20における水又は湯の過去の使用時刻の実績値と、ユーザによる第2機器40の過去の使用時刻の実績値とを教師データとして用いて機械学習された予測モデルを用いて、第2信号52が決定される。
機械学習としては、公知の学習アルゴリズムを採用できる。例えば、教師あり学習は、入力とそれに対応する出力との既知のデータセット(教師データと称する)が予め大量に与えられ、それら教師データから入力と出力との相関性を暗示する特徴を識別することで、新たな入力に対する所要の出力を推定するための相関性モデルを学習する手法である。
例えば、教師あり学習では、プロセッサ11は、第1信号51に基づく状態変数Sから第2機器40の使用状況を導く相関性モデルMと予め用意された教師データTから識別される相関性特徴との誤差Eを計算し、誤差Eを縮小するように相関性モデルMを更新する。相関性モデルMの更新を繰り返すことによって第1信号51に対応する第2機器40の使用を学習する。
相関性モデルMは、回帰分析、強化学習、深層学習などで構築することができる。相関性モデルMの初期値は、例えば、状態変数Sと第2機器の使用状況との相関性を単純化して表現したものとして、教師あり学習の開始前に与えられる。教師データTは、例えば、過去の第1機器20における水又は湯の使用時刻に対応する第2機器40の使用状況を記録することで蓄積された経験値(第1機器20における水又は湯の使用時刻と、第2機器40の使用状況と、の既知のデータセット)によって構成でき、教師あり学習の開始前に与えられる。ここで、プロセッサ11は、与えられた大量の教師データTから相関性特徴を識別し、この相関性特徴と、現在状態における状態変数Sに対応する相関性モデルMとの誤差Eを求める。そして、プロセッサ11は、予め定めた更新ルールに従い、誤差Eが小さくなる方向へ相関性モデルMを更新する。
教師あり学習を進める際に、例えばニューラルネットワークを用いることができる。ニューラルネットワークは、例えば、ニューロンのモデルを模した演算装置や記憶装置等によって構成できる。この場合、状態変数Sを入力xとして、ニューラルネットワークに従う多層構造の演算を行うことで、第2機器40の使用状況(結果y)を出力することができる。
なお、ニューラルネットワークの動作モードには、学習モードと判定モードとがある。例えば学習モードで学習データセットを用いて重みWが学習される。そして、判定モードにおいて、学習モードで学習した重みWを用いて判定ができる。なお、判定モードでは、検出、分類、推論等を行うこともできる。こうして第2機器40の使用状況が出力され、その使用状況に応じて(例えば、第2機器40が使用されるという出力がされた場合)、第2機器40を制御するための第2信号52が出力される。
以上のように、本変形例では、第2機器40の制御方法において、上記(b)では、ユーザによる第1機器20における水又は湯の過去の使用時刻の実績値と、ユーザによる第2機器40の過去の使用時刻の実績値とを教師データとして用いて機械学習された予測モデルを用いて、第2信号が決定される。
これによれば、機械学習を利用して、第1機器20における水又は湯の使用に、より適した機器制御を実現することができる。
なお、第2信号52を出力する前に、ユーザに第2機器40を制御してよいか否かの問い合わせを実施してもよい。問い合わせにユーザが同意した場合は第2信号52を出力し、同意しなかった場合は第2信号52を出力しない。ユーザへの問い合わせは、第1機器20又は第2機器40に搭載されたディスプレイ又はマイク等を通して行われてもよく、スマートフォンなどの携帯端末や他の機器を通じてユーザへの問い合わせを実施してもよい。
また、予測モデルは、過去に第2信号が決定されたことに対するユーザの反応を学習データとして用いて学習させたモデルであってもよい。つまり、予め予測モデルを用いて第2信号52を決定し、それに対するユーザの反応を学習データとして記録し、この学習データを用いて予測モデルを再学習又は更新する。これにより、予測モデルの精度を向上させることができる。ここで、学習データに含まれるユーザの反応とは、第2空間200におけるユーザの動作、又は、第2機器40を制御してよいか否かの問い合わせに同意したか否かの情報である。なお、第2空間200におけるユーザの動作に含まれる情報には、ユーザが第2機器40を使用したか否かの情報、ユーザが第2機器40を明示的に停止した(オフにした)か否かの情報、又は、第2機器40の動作時間若しくは温度等の設定を変更したか否かの情報の少なくともいずれかが含まれてもよい。
更に、予測モデルの学習に用いられる学習データには、ユーザが第2空間200に滞在したか否かの情報が含まれてもよい。ユーザが第2機器40を使用しなかった、又は、第2信号52の出力に同意しなかった場合に、第2空間200にユーザが滞在したか否かの情報で重みづけすることで、学習効果を向上させる可能性がある。
(実施の形態2)
次に、実施の形態2について説明する。本実施の形態では、機器制御サービス又は広告配信サービスを提供するサービス提供システムのサービスの類型について説明する。
次に、実施の形態2について説明する。本実施の形態では、機器制御サービス又は広告配信サービスを提供するサービス提供システムのサービスの類型について説明する。
[提供するサービスの全体像]
図7Aには、実施の形態2におけるサービス提供システムの全体像が示されている。
図7Aには、実施の形態2におけるサービス提供システムの全体像が示されている。
グループ1000は、例えば企業、団体、家庭等であり、その規模を問わない。グループ1000には、複数の機器1010に含まれる機器A、機器B及びホームゲートウェイ1020が存在する。例えば、複数の機器1010は、上記各実施の形態における第1機器20及び第2機器40等に対応する。また、ホームゲートウェイ1020は、上記各実施の形態における情報処理装置10又は無線ルーターに対応する。複数の機器1010には、インターネットと接続可能な機器(例えば、スマートフォン、PC、TV等)もあれば、それ自身ではインターネットと接続不可能な機器(例えば、照明、洗濯機等)も存在する。それ自身ではインターネットと接続不可能な機器であっても、ホームゲートウェイ1020を介してインターネットと接続可能となる機器が存在してもよい。またグループ1000には複数の機器1010を使用するユーザ990Aが存在する。
データセンタ運営会社1100には、クラウドサーバ1110が存在する。クラウドサーバ1110とはインターネットを介して様々な機器と連携する仮想化サーバである。クラウドサーバ1110は、主に通常のデータベース管理ツール等で扱うことが困難な巨大なデータ(ビッグデータ)等を管理する。データセンタ運営会社1100は、データ管理やクラウドサーバ1110の管理、それらを行うデータセンタの運営等を行っている。データセンタ運営会社1100が行っている役務については詳細を後述する。ここで、データセンタ運営会社1100は、データ管理やクラウドサーバ1110の運営等のみを行っている会社に限らない。例えば複数の機器1010のうちの1つの機器を開発・製造している機器メーカが、併せてデータ管理やクラウドサーバ1110の管理等を行っている場合は、機器メーカがデータセンタ運営会社1100に該当する(図7B)。また、データセンタ運営会社1100は1つの会社に限らない。例えば機器メーカ及び他の管理会社が共同もしくは分担してデータ管理やクラウドサーバ1110の運営を行っている場合は、両者もしくはいずれか一方がデータセンタ運営会社1100に該当するものとする(図7C)。
サービスプロバイダ1200は、サーバ1210を保有している。ここで言うサーバ1210とは、その規模は問わず例えば、個人用PC内のメモリ等も含む。また、サービスプロバイダがサーバ1210を保有していない場合もある。例えば、サーバ1210は、上記各実施の形態における広告配信システムに対応する。
なお、上記サービスにおいてホームゲートウェイ1020は必須ではない。例えば、クラウドサーバ1110が全てのデータ管理を行っている場合等は、ホームゲートウェイ1020は不要となる。また、家庭内のあらゆる機器がインターネットに接続されている場合のように、それ自身ではインターネットと接続不可能な機器は存在しない場合もある。
次に、上記サービスにおける情報の流れを説明する。
まず、グループ1000の機器A又は機器Bは、各機器で得られた情報をデータセンタ運営会社1100のクラウドサーバ1110に送信する。クラウドサーバ1110は機器A又は機器Bの情報を集積する(図7Aの(a))。ここで集積される情報は、複数の機器1010の、例えば運転状況や動作日時、動作モード、位置等を示す情報である。例えば、テレビの視聴履歴やレコーダの録画予約情報、洗濯機の運転日時・洗濯物の量、冷蔵庫の開閉日時・開閉回数、冷蔵庫内の食品の量などであるが、これらのものに限らずあらゆる機器から取得が可能なすべての情報をいう。情報は、インターネットを介して複数の機器1010自体から直接クラウドサーバ1110に提供される場合もある。また複数の機器1010から一旦ホームゲートウェイ1020に情報が集積され、ホームゲートウェイ1020からクラウドサーバ1110に提供されてもよい。
次に、データセンタ運営会社1100のクラウドサーバ1110は、集積した情報を一定の単位でサービスプロバイダ1200に提供する。ここで、一定の単位は、データセンタ運営会社が集積した情報を整理してサービスプロバイダ1200に提供することのできる単位でもいいし、サービスプロバイダ1200が要求した単位でもいい。一定の単位と記載したが一定でなくてもよく、状況に応じて提供する情報量が変化する場合もある。情報は、必要に応じてサービスプロバイダ1200が保有するサーバ1210に保存される(図7Aの(b))。そして、サービスプロバイダ1200は、情報をユーザに提供するサービスに適合する情報に整理し、ユーザに提供する。提供するユーザは、複数の機器1010を使用するユーザ990Aでもよいし、外部のユーザ990Bでもよい。ユーザへのサービス提供方法は、例えば、サービスプロバイダから直接ユーザへ提供されてもよい(図7Aの(e)、(f))。また、ユーザへのサービス提供方法は、例えば、データセンタ運営会社1100のクラウドサーバ1110を再度経由して、ユーザに提供されてもよい(図7Aの(c)、(d))。また、データセンタ運営会社1100のクラウドサーバ1110が情報をユーザに提供するサービスに適合する情報に整理し、サービスプロバイダ1200に提供してもよい。
なお、ユーザ990Aとユーザ990Bとは、別でも同一でもよい。
上記態様において説明された技術は、例えば、以下のクラウドサービスの類型において実現されうる。しかし、上記態様において説明された技術が実現される類型はこれに限られるものでない。
[サービスの類型1:自社データセンタ型]
図8は、サービスの類型1(自社データセンタ型)を示す。本類型は、サービスプロバイダ1200がグループ1000から情報を取得し、ユーザに対してサービスを提供する類型である。本類型では、サービスプロバイダ1200が、データセンタ運営会社の機能を有している。即ち、サービスプロバイダが、ビッグデータの管理をするクラウドサーバ1110を保有している。したがって、データセンタ運営会社は存在しない。
図8は、サービスの類型1(自社データセンタ型)を示す。本類型は、サービスプロバイダ1200がグループ1000から情報を取得し、ユーザに対してサービスを提供する類型である。本類型では、サービスプロバイダ1200が、データセンタ運営会社の機能を有している。即ち、サービスプロバイダが、ビッグデータの管理をするクラウドサーバ1110を保有している。したがって、データセンタ運営会社は存在しない。
本類型では、サービスプロバイダ1200は、データセンタ903(クラウドサーバ1110)を運営、管理している。また、サービスプロバイダ1200は、OS902及びアプリケーション901を管理する。サービスプロバイダ1200は、サービスプロバイダ1200が管理するOS902及びアプリケーション901を用いてサービス904の提供を行う。
[サービスの類型2:IaaS利用型]
図9は、サービスの類型2(IaaS利用型)を示す。ここでIaaSとはインフラストラクチャー・アズ・ア・サービスの略であり、コンピュータシステムを構築及び稼動させるための基盤そのものを、インターネット経由のサービスとして提供するクラウドサービス提供モデルである。
図9は、サービスの類型2(IaaS利用型)を示す。ここでIaaSとはインフラストラクチャー・アズ・ア・サービスの略であり、コンピュータシステムを構築及び稼動させるための基盤そのものを、インターネット経由のサービスとして提供するクラウドサービス提供モデルである。
本類型では、データセンタ運営会社1100がデータセンタ903(クラウドサーバ1110)を運営、管理している。また、サービスプロバイダ1200は、OS902及びアプリケーション901を管理する。サービスプロバイダ1200は、サービスプロバイダ1200が管理するOS902及びアプリケーション901を用いてサービス904の提供を行う。
[サービスの類型3:PaaS利用型]
図10は、サービスの類型3(PaaS利用型)を示す。ここでPaaSとはプラットフォーム・アズ・ア・サービスの略であり、ソフトウエアを構築及び稼動させるための土台となるプラットフォームを、インターネット経由のサービスとして提供するクラウドサービス提供モデルである。
図10は、サービスの類型3(PaaS利用型)を示す。ここでPaaSとはプラットフォーム・アズ・ア・サービスの略であり、ソフトウエアを構築及び稼動させるための土台となるプラットフォームを、インターネット経由のサービスとして提供するクラウドサービス提供モデルである。
本類型では、データセンタ運営会社1100は、OS902を管理し、データセンタ903(クラウドサーバ1110)を運営、管理している。また、サービスプロバイダ1200は、アプリケーション901を管理する。サービスプロバイダ1200は、データセンタ運営会社が管理するOS902及びサービスプロバイダ1200が管理するアプリケーション901を用いてサービス904の提供を行う。
[サービスの類型4:SaaS利用型]
図11は、サービスの類型4(SaaS利用型)を示す。ここでSaaSとはソフトウエア・アズ・ア・サービスの略である。例えばデータセンタ(クラウドサーバ)を保有しているプラットフォーム提供者が提供するアプリケーションを、データセンタ(クラウドサーバ)を保有していない会社・個人(利用者)がインターネットなどのネットワーク経由で使用できる機能を有するクラウドサービス提供モデルである。
図11は、サービスの類型4(SaaS利用型)を示す。ここでSaaSとはソフトウエア・アズ・ア・サービスの略である。例えばデータセンタ(クラウドサーバ)を保有しているプラットフォーム提供者が提供するアプリケーションを、データセンタ(クラウドサーバ)を保有していない会社・個人(利用者)がインターネットなどのネットワーク経由で使用できる機能を有するクラウドサービス提供モデルである。
本類型では、データセンタ運営会社1100は、アプリケーション901を管理し、OS902を管理し、データセンタ903(クラウドサーバ1110)を運営、管理している。また、サービスプロバイダ1200は、データセンタ運営会社1100が管理するOS902及びアプリケーション901を用いてサービス904の提供を行う。
以上いずれの類型においても、サービスプロバイダ1200がサービス提供行為を行ったものとする。また例えば、サービスプロバイダもしくはデータセンタ運営会社は、OS、アプリケーションもしくはビッグデータのデータベース等を自ら開発してもよいし、また、第三者に外注させてもよい。
(他の実施の形態)
以上、本開示の1つ又は複数の態様に係るサービス提供システムについて、実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、この実施の形態に限定されるものではない。本開示の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本開示の1つ又は複数の態様の範囲内に含まれてもよい。
以上、本開示の1つ又は複数の態様に係るサービス提供システムについて、実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、この実施の形態に限定されるものではない。本開示の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本開示の1つ又は複数の態様の範囲内に含まれてもよい。
なお、本開示に関わる方法を実施しうる機器は、ネットワークによって接続されている。ここで、ネットワークは専用のケーブルや電話線や電灯線などの有線によるものであってもよいし、赤外線通信やHomeRF(Home Radio Frequency)やBluetooth(登録商標)などの無線によるものであってもよい。また、バス型、スター型やデイジーチェーン型などで接続されてもよい。
システムは、時刻を得るための時計を備えてもよい。時計は、情報処理装置10に内蔵されてもよく、ネットワークに接続される別の機器に内蔵されてもよい。システムは、時刻データを配信する時計機器から時刻データをネットワークを介して受信してもよい。
なお、上記各実施の形態及び各変形例において、第2条件が満たされず、第2信号52が出力されない場合に、ユーザに第2機器40の制御が行われないことを示す通知が行われてもよい。
なお、第1空間100及び第2空間200は、住空間に限られない。第1空間100は、水又は湯が使用される空間であればよく、例えば、オフィス、店舗、又は庭園の空間であってもよい。また、第2空間200は、第2機器40を設置可能であれば、どのような空間であってもよい。
本開示は、効果的な機器間の連携を実現することができるシステムとして利用することができる。
10 情報処理装置
11 プロセッサ
12 メモリ
13 通信部
20 第1機器
30 センサ
40 第2機器
51 第1信号
52 第2信号
100 第1空間
200 第2空間
11 プロセッサ
12 メモリ
13 通信部
20 第1機器
30 センサ
40 第2機器
51 第1信号
52 第2信号
100 第1空間
200 第2空間
Claims (16)
- プロセッサとメモリとを備えるシステムによる機器の制御方法であって、
前記プロセッサは、
(a)第1空間に設置された第1機器における水又は湯の使用状況に応じて変化する第1信号を取得し、
(b)取得された前記第1信号に基づいて、第2空間に設置された第2機器を制御するための第2信号を決定し、
(c)決定された前記第2信号を出力する、
制御方法。 - 前記第1機器は、給湯器、又は、洗面所、脱衣所もしくはバスルームに設置される機器を含む、
請求項1に記載の制御方法。 - 前記第1機器は、シャワーヘッド又は蛇口を含む、
請求項2に記載の制御方法。 - 前記第1信号は、流量、流速、圧力又は使用時間の少なくとも1つを示す、
請求項1~3のいずれかに記載の制御方法。 - 前記第2機器は、調理機器を含む、
請求項1~4のいずれかに記載の制御方法。 - 前記第2信号は、前記調理機器に対する予熱開始命令を含む、
請求項5に記載の制御方法。 - 前記プロセッサは、さらに、
(e)前記調理機器で用いられる素材が前記調理機器に準備されているか否かを判定し、
前記(b)において、
前記素材が準備されていると判定された場合に調理開始命令を含む信号が前記第2信号として決定され、
前記素材が準備されていないと判定された場合に予熱開始命令を含む信号が前記第2信号として決定される、
請求項6に記載の制御方法。 - 前記プロセッサは、さらに、
(f)前記調理機器で用いられる素材の在庫があるか否かを判定し、
前記(c)において、前記素材の在庫があると判定された場合に、前記第2信号が出力される、
請求項5又は6に記載の制御方法。 - 前記(b)において、前記第2信号は、前記第1機器における水又は湯の使用時刻に基づいて決定される、
請求項1~8のいずれかに記載の制御方法。 - 前記(b)において、前記第2信号は、ユーザによる前記第1機器における水又は湯の過去の使用履歴に基づいて決定される、
請求項1~9のいずれかに記載の制御方法。 - 前記(b)において、前記第2信号は、過去の所定期間における前記ユーザによる前記第1機器における水又は湯の使用時刻の平均値及び分散値に基づいて決定される、
請求項10に記載の制御方法。 - 前記(c)において、前記第2信号は、前記水又は前記湯が所定時間以上連続して使用された場合に出力され、前記水又は前記湯が前記所定時間以上連続して使用されていない場合には出力されない、
請求項1~11のいずれかに記載の制御方法。 - 前記(b)において、ユーザによる前記第1機器における水又は湯の過去の使用時刻の実績値と、前記ユーザによる前記第2機器の過去の使用時刻の実績値とを教師データとして用いて機械学習された予測モデルを用いて、前記第2信号が決定される、
請求項1~12のいずれかに記載の制御方法。 - 前記(b)において、前記予測モデルは、過去に第2信号が決定されたことに対する前記ユーザの反応を学習データとして用いて学習させたモデルであり、当該学習データには前記ユーザが前記第2空間に滞在したか否かの情報が含まれる、
請求項13に記載の制御方法。 - 前記第2機器は、出力された前記第2信号に基づいて制御される、
請求項1~14のいずれかに記載の制御方法。 - プロセッサと、
メモリと、を備え、
前記プロセッサは、前記メモリを用いて、
(a)第1空間に設置された第1機器における水又は湯の使用状況に応じて変化する第1信号を取得し、
(b)取得された前記第1信号に基づいて、第2空間に設置された第2機器を制御するための第2信号を決定し、
(c)決定された前記第2信号を出力する、
情報処理装置。
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