特許 6976487 施設評価装置及び施設評価方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】6976487

(24)【登録日】2021年11月11日

(45)【発行日】2021年12月8日

(54)【発明の名称】施設評価装置及び施設評価方法

(51)【国際特許分類】

   G06Q 40/08 20120101AFI20211125BHJP

【ＦＩ】

   G06Q40/08

【請求項の数】11

【全頁数】33

(21)【出願番号】特願2021-520440(P2021-520440)

(86)(22)【出願日】2020年12月14日

(86)【国際出願番号】JP2020046485

【審査請求日】2021年4月13日

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】000006013

【氏名又は名称】三菱電機株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110003166

【氏名又は名称】特許業務法人山王内外特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】松原 勉

(72)【発明者】

【氏名】平井 正人

(72)【発明者】

【氏名】吉澤 仁志

(72)【発明者】

【氏名】三浦 美怜

【審査官】 宮地 匡人

(56)【参考文献】

【文献】 国際公開第２０１９／１０３１４９（ＷＯ，Ａ１）

【文献】 特開２００２−１０９２２９（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０２０−１６０９５４（ＪＰ，Ａ）

【文献】 国際公開第２０２０／２４１０３４（ＷＯ，Ａ１）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｑ １０／００−９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

評価対象の施設に設置されているＩｏＴ機器の種類を示す設置機器情報を取得する機器情報取得部と、
前記機器情報取得部により取得された設置機器情報が示す種類に基づいて、前記ＩｏＴ機器の重要度に対応するスコアを設定し、前記スコアを用いて、前記施設の価値を示す評価値を算出する評価値算出部と
を備えた施設評価装置。

【請求項2】

前記機器情報取得部は、評価対象の施設に設置されているＮ（Ｎは、１以上の整数）個のＩｏＴ機器におけるそれぞれの種類を示す設置機器情報を取得し、
前記評価値算出部は、前記機器情報取得部により取得された設置機器情報が示す種類に基づいて、それぞれのＩｏＴ機器の重要度に対応するスコアを設定し、前記施設の価値を示す評価値として、前記Ｎ個のＩｏＴ機器の重要度に対応するスコアの総和の偏差値を算出し、
前記評価値算出部により算出された偏差値に基づいて、前記施設に対する法人保険の保険料を算出する保険料算出部を備えたことを特徴とする請求項１記載の施設評価装置。

【請求項3】

前記機器情報取得部は、前記施設に設置されているＩｏＴ機器の種類のほかに、前記ＩｏＴ機器の機能を示す設置機器情報を取得し、
前記評価値算出部は、前記ＩｏＴ機器の機能に対応する重み付け値を用いて、前記ＩｏＴ機器の重要度に対応するスコアを補正することを特徴とする請求項１記載の施設評価装置。

【請求項4】

前記機器情報取得部は、評価対象の施設に設置されているＮ（Ｎは、１以上の整数）個のＩｏＴ機器におけるそれぞれの種類を示す設置機器情報を取得し、前記設置機器情報に基づいて、前記施設に設置されているＮ個のＩｏＴ機器の中で、種類が同一のＩｏＴ機器の台数を特定し、
前記評価値算出部は、前記機器情報取得部により取得された設置機器情報が示す種類に基づいて、それぞれのＩｏＴ機器の重要度に対応するスコアを設定し、前記種類が同一のＩｏＴ機器の台数に対応する重み付け値を用いて、それぞれのＩｏＴ機器の重要度に対応するスコアを補正することを特徴とする請求項１記載の施設評価装置。

【請求項5】

前記施設に設置されているＩｏＴ機器の操作履歴を示すログデータを取得する機器ログデータ取得部を備え、
前記評価値算出部は、前記機器ログデータ取得部により取得されたログデータに対応する重み付け値を用いて、前記ＩｏＴ機器の重要度に対応するスコアを補正することを特徴とする請求項１記載の施設評価装置。

【請求項6】

前記施設に設置されているＩｏＴ機器の運転状況を示す運転状況データを取得する運転状況データ取得部を備え、
前記評価値算出部は、前記運転状況データ取得部により取得された運転状況データに対応する重み付け値を用いて、前記ＩｏＴ機器の重要度に対応するスコアを補正することを特徴とする請求項１記載の施設評価装置。

【請求項7】

前記施設に設置されているセンサの種類を示すセンサ情報、又は、前記施設に滞在しているユーザに取り付けられているセンサの種類を示すセンサ情報を取得するセンサ情報取得部を備え、
前記評価値算出部は、前記ＩｏＴ機器の重要度に対応するスコアである第１のスコアのほかに、前記センサ情報取得部により取得されたセンサ情報が示す種類に基づいて、前記ＩｏＴ機器の重要度に対応する第２のスコアを設定し、前記第１のスコアと前記第２のスコアとを用いて、前記施設の価値を示す評価値を算出することを特徴とする請求項１記載の施設評価装置。

【請求項8】

前記施設に設置されているセンサのセンシングデータ、又は、前記施設に滞在しているユーザに取り付けられているセンサのセンシングデータを取得するセンシングデータ取得部を備え、
前記評価値算出部は、前記センシングデータ取得部により取得されたセンシングデータに対応する重み付け値を用いて、前記第２のスコアを補正することを特徴とする請求項７記載の施設評価装置。

【請求項9】

前記施設に滞在しているユーザに対する介護内容を示す介護記録データを取得する介護記録データ取得部を備え、
前記評価値算出部は、前記ＩｏＴ機器の重要度に対応するスコアである第１のスコアのほかに、前記介護記録データ取得部により取得された介護記録データに対応する第３のスコアを設定し、前記第１のスコアと前記第３のスコアとを用いて、前記施設の価値を示す評価値を算出することを特徴とする請求項１記載の施設評価装置。

【請求項10】

前記施設に設置されているＩｏＴ機器として、カメラが設置されており、
前記カメラにより撮影された映像から、前記ユーザの骨格を解析する骨格解析部を備え、
前記評価値算出部は、前記骨格解析部による骨格の解析結果と前記介護記録データ取得部により取得された介護記録データとに基づいて、前記第３のスコアを設定することを特徴とする請求項９記載の施設評価装置。

【請求項11】

機器情報取得部と評価値算出部とを備える施設評価装置が実行する施設評価方法であって、
前記機器情報取得部が、評価対象の施設に設置されているＩｏＴ機器の種類を示す設置機器情報を取得し、
前記評価値算出部が、前記機器情報取得部により取得された設置機器情報が示す種類に基づいて、前記ＩｏＴ機器の重要度に対応するスコアを設定し、前記スコアを用いて、前記施設の価値を示す評価値を算出する
施設評価方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、施設評価装置及び施設評価方法に関するものである。

【背景技術】

【0002】

高齢者施設等に入居を希望するユーザは、一般的に、入居候補の施設を見学し、施設の見た目、又は、雰囲気等に基づいて、当該施設を評価し、当該施設への入居の当否を判断している。高齢者施設等の施設には、少なくとも数日から数年の長期間に亘ってユーザが滞在することが前提であるため、このような施設へ入居する前に当該施設を適正に評価することは、ユーザにとって重要である。また、ユーザの家族、又は、施設経営者にとっても重要である。

【0003】

ところで、特定の空間を評価する技術として、特許文献１には、特定の空間を出入りしたユーザの感情の変化を観測し、ユーザの感情の変化に基づいて、特定の空間に対する評価値を算出する情報処理システムが開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】国際公開第２０１７／０２２３０６号

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

施設の見た目等に基づく、施設の評価は、ユーザの主観的な評価である。特に高齢者施設等の長期間の滞在が前提となる施設（以下単に「滞在施設」という。）に関しては、このようなユーザの主観的な評価に加えて、ユーザの主観に依らない客観的な評価が提供されれば、ユーザ等にとっては有用と考えられる。しかし、従来、滞在施設を客観的に評価できる技術は提供されていないという課題があった。
特許文献１に開示されている情報処理システムは、特定の空間の評価を行う技術を提供するものではあるが、当該情報処理システムによって算出される評価値は、ユーザの一時的な感情を数値化したものに過ぎない。したがって、当該情報処理システムは、滞在施設を適正に評価できるものではない。

【0006】

本開示は、上記のような課題を解決するためになされたもので、施設の価値を客観的に評価することができる施設評価装置及び施設評価方法を得ることを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本開示に係る施設評価装置は、評価対象の施設に設置されているＩｏＴ機器の種類を示す設置機器情報を取得する機器情報取得部と、機器情報取得部により取得された設置機器情報が示す種類に基づいて、ＩｏＴ機器の重要度に対応するスコアを設定し、スコアを用いて、施設の価値を示す評価値を算出する評価値算出部とを備えるものである。

【発明の効果】

【0008】

本開示によれば、施設の価値を客観的に評価することができる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】実施の形態１に係る施設評価装置６を含む施設評価システムを示す構成図である。

【図2】実施の形態１に係る施設評価装置６を示す構成図である。

【図3】実施の形態１に係る施設評価装置６のハードウェアを示すハードウェア構成図である。

【図4】施設評価装置６が、ソフトウェア又はファームウェア等によって実現される場合のコンピュータのハードウェア構成図である。

【図5】図２に示す施設評価装置６の処理手順である施設評価方法を示すフローチャートである。

【図6】実施の形態２に係る施設評価装置６を含む施設評価システムを示す構成図である。

【図7】実施の形態２に係る施設評価装置６を示す構成図である。

【図8】実施の形態２に係る施設評価装置６のハードウェアを示すハードウェア構成図である。

【図9】介護内容の一例を示す説明図である。

【図10】実施の形態３に係る施設評価装置６を示す構成図である。

【図11】実施の形態３に係る施設評価装置６のハードウェアを示すハードウェア構成図である。

【図12】骨格解析部４１から出力される骨格データの一例を示す説明図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下、本開示をより詳細に説明するために、本開示を実施するための形態について、添付の図面に従って説明する。

【0011】

実施の形態１．
図１は、実施の形態１に係る施設評価装置６を含む施設評価システムを示す構成図である。
図１に示す施設評価システムは、評価対象の施設に設置されている施設装置１−ｋ（ｋ＝１，・・・，Ｋ）と、施設評価装置６とがネットワーク５を介して接続されているシステムである。評価対象の施設は、少なくとも数日から数年の長期間に亘ってユーザが滞在する施設である。評価対象の施設には、高齢者施設のほかに、病院の施設、学生寮の施設等が含まれる。また、評価対象の施設には、例えば、介護又は療養を目的とする在宅施設も含まれる。
図１に示す施設評価システムでは、Ｋは、２以上の整数であるが、Ｋは、１であってもよい。
施設装置１−ｋは、Ｋ個の施設のうちのいずれか１つの施設に設置されている。
施設装置１−ｋは、１つ以上のＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ）機器２−ｎと、１つ以上のセンサ３−ｍと、集線装置４とを備えている。ｎ及びｍのそれぞれは、１以上の整数であり、ｎ＝１，・・・，Ｎ、ｍ＝１，・・・，Ｍである。Ｎ及びＭのそれぞれは、施設毎に異なる。
つまり、施設毎に、施設装置１−ｋに備えられるＩｏＴ機器２−ｎの台数が異なる。また、施設毎に、施設装置１−ｋに備えられるＩｏＴ機器２−ｎの種類が異なる。ただし、これは一例に過ぎず、Ｋ個の施設の中には、ＩｏＴ機器２−ｎの台数又はＩｏＴ機器２−ｎの種類のうち、いずれか１つ以上が同じである施設が複数含まれていてもよい。
施設毎に、施設装置１−ｋに備えられるセンサ３−ｍの台数が異なる。また、施設毎に、施設装置１−ｋに備えられるセンサ３−ｍの種類が異なる。ただし、これは一例に過ぎず、Ｋ個の施設の中には、センサ３−ｍの台数又はセンサ３−ｍの種類のうち、いずれか１つ以上が同じである施設が複数含まれていてもよい。

【0012】

ＩｏＴ機器２−ｎ（ｎ＝１，・・・，Ｎ）は、それぞれの施設に設置されている。
ＩｏＴ機器２−ｎは、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）を介して集線装置４と接続されており、施設評価装置６等と情報等の送受信が可能な機器である。
ＩｏＴ機器２−ｎとしては、例えば、家電製品が該当する。具体的には、空調換気器具、調理器具、清掃器具、浴室脱衣器具、照明器具、ＡＶ（Ａｕｄｉｏ Ｖｉｓｕａｌ）機器、又は、撮影器具等が、ＩｏＴ機器２−ｎに該当する。
空調換気器具には、エアコン、空気清浄機、換気扇等が含まれ、調理器具には、ＩＨ（Ｉｎｄｕｃｔｉｏｎ Ｈｅａｔｉｎｇ）調理器、炊飯器等が含まれる。
清掃器具には、掃除機、床拭きロボット等が含まれ、浴室脱衣器具には、浴室給湯器、浴室暖房機、浴室乾燥機等が含まれる。
ＡＶ機器には、テレビ、オーディオ機器等が含まれ、撮影器具には、デジタルカメラ、ビデオカメラ等が含まれる。
照明器具には、太陽光と同等の波長を有する光を出力する照明器具のほか、ＡＶ機器から出力される音に合わせて光の色又は明るさ等が変化する照明器具等が含まれる。

【0013】

ＩｏＴ機器２−ｎは、例えば、自己の種類及び機能のそれぞれを示す設置機器情報を、集線装置４及びネットワーク５を介して、施設評価装置６に出力する。自己の種類を示す設置機器情報とは、ＩｏＴ機器２−ｎが例えばエアコンであれば、自己がエアコンであることを示す情報であり、ＩｏＴ機器２−ｎが例えばテレビであれば、自己がテレビであることを示す情報であり、ＩｏＴ機器２−ｎが例えば空気清浄機であれば、自己が空気清浄機であることを示す情報である。
自己の機能を示す設置機器情報とは、ＩｏＴ機器２−ｎが例えばエアコンであれば、エアコンが有している機能、即ち、冷房機能、暖房機能、除湿機能、除菌機能、遠隔操作受付機能等を示す情報である。ＩｏＴ機器２−ｎが例えばテレビであれば、テレビが有している機能、即ち、テレビ視聴機能、ウェブブラウズ機能、録画機能、遠隔操作受付機能等を示す情報である。遠隔操作受付機能は、施設の職員等が有する図示せぬスマートフォン等から、ネットワーク５を介して、各種機能の選択、又は、各種機能の操作等を受け付ける機能である。

【0014】

ＩｏＴ機器２−ｎは、操作履歴を示すログデータを、集線装置４及びネットワーク５を介して、施設評価装置６に出力する。ＩｏＴ機器２−ｎが例えばエアコンであれば、ログデータには、エアコンの運転又は停止に関する操作履歴、エアコンのモード変更に関する操作履歴、又は、設定温度の変更に関する操作履歴等が含まれる。エアコンのモードには、暖房運転モード、冷房運転モード、又は、除湿運転モード等が含まれる。
ＩｏＴ機器２−ｎが例えば炊飯器であれば、ログデータには、炊飯器の炊飯開始又は炊飯停止に関する操作履歴、調理コースの変更に関する操作履歴、又は、予約時間の変更に関する操作履歴等が含まれる。調理コースとしては、白米の炊飯、玄米の炊飯、又は、炊き込みご飯の炊飯等に関するコースが含まれる。
また、ＩｏＴ機器２−ｎは、運転状況を示す運転状況データを、集線装置４及びネットワーク５を介して、施設評価装置６に出力する。ＩｏＴ機器２−ｎが例えばエアコンであれば、エアコンの運転状況データとして、例えば、時刻の経過に伴う室内の温度等の変化を示すデータが考えられる。ＩｏＴ機器２−ｎが例えば空気清浄機であれば、空気清浄機の運転状況データとして、例えば、時刻の経過に伴う室内の二酸化炭素濃度等の変化を示すデータが考えられる。

【0015】

センサ３−ｍ（ｍ＝１，・・・，Ｍ）は、それぞれの施設に設置、あるいは、それぞれの施設に滞在しているユーザに取り付けられている。
施設に設置されるセンサとしては、施設内の各部屋へのユーザ等の出入りを検知する人感センサ、煙を検知する煙センサ、温度を検知する温度センサ、二酸化炭素濃度を検知する二酸化炭素センサ、ユーザの睡眠の検知に用いられるベッドセンサ等が該当する。
ユーザに取り付けられるセンサとしては、血圧センサ、体温センサ、心拍センサ等のバイタルセンサ等が該当する。

【0016】

センサ３−ｍは、例えば、自己の種類を示すセンサ情報を、集線装置４及びネットワーク５を介して、施設評価装置６に出力する。自己の種類を示すセンサ情報とは、センサ３−ｍが例えば人感センサであれば、自己が人感センサであることを示す情報であり、センサ３−ｍが例えば血圧を計測する血圧センサであれば、自己が血圧センサであることを示す情報である。
センサ３−ｍは、センシングデータを、集線装置４及びネットワーク５を介して、施設評価装置６に出力する。
センサ３−ｍが人感センサであれば、センシングデータには、例えば、施設内の部屋に対するユーザ等の出入り時間を示すデータが含まれる。センサ３−ｍが血圧を計測する血圧センサであれば、センシングデータには、時刻の経過に伴う血圧の変化を示すデータが含まれる。

【0017】

集線装置４は、例えば、複数のネットワーク機器を接続するハブによって実現される。
集線装置４は、それぞれの施設に設置されており、ＬＡＮ等を介して、ＩｏＴ機器２−ｎ及びセンサ３−ｍのそれぞれと接続されている。
集線装置４は、ＩｏＴ機器２−ｎから出力された設置機器情報、ログデータ、又は、運転状況データを、ネットワーク５を介して、施設評価装置６に転送する。
集線装置４は、センサ３−ｍから出力されたセンサ情報、又は、センシングデータを、ネットワーク５を介して、施設評価装置６に転送する。
集線装置４は、施設の職員等が有する図示せぬスマートフォン等から送信されたＩｏＴ機器２−ｎに対する操作情報等を、ＩｏＴ機器２−ｎに転送する。
ネットワーク５は、インターネット、又は、ＬＡＮ等によって実現される通信網である。

【0018】

図２は、実施の形態１に係る施設評価装置６を示す構成図である。
図３は、実施の形態１に係る施設評価装置６のハードウェアを示すハードウェア構成図である。
施設評価装置６は、施設装置１−１〜１−Ｋとネットワーク５を介して接続されている。
施設評価装置６は、機器情報取得部１１、機器ログデータ取得部１２、運転状況データ取得部１３、センサ情報取得部１４、センシングデータ取得部１５、評価値算出部１６及び保険料算出部１７を備えている。
施設評価装置６は、評価対象の施設の価値を示す評価値を算出し、評価値に基づいて、施設に対する法人保険の保険料を算出する。
施設に対する法人保険としては、施設の職員の過失に伴うユーザのケガ又は病気に対する補償、又は、施設に設置されているＩｏＴ機器２−ｎ等の故障に対する補償を行う保険等が考えられる。

【0019】

機器情報取得部１１は、例えば、図３に示す機器情報取得回路２１によって実現される。
機器情報取得部１１は、施設装置１−１〜１−Ｋから、それぞれの施設に設置されているＩｏＴ機器２−ｎの種類及び機能のそれぞれを示す設置機器情報を取得する。
機器情報取得部１１は、設置機器情報を評価値算出部１６に出力する。

【0020】

機器ログデータ取得部１２は、例えば、図３に示す機器ログデータ取得回路２２によって実現される。
機器ログデータ取得部１２は、施設装置１−１〜１−Ｋから、それぞれの施設に設置されているＩｏＴ機器２−ｎの操作履歴を示すログデータを取得する。
機器ログデータ取得部１２は、ログデータを評価値算出部１６に出力する。

【0021】

運転状況データ取得部１３は、例えば、図３に示す運転状況データ取得回路２３によって実現される。
運転状況データ取得部１３は、施設装置１−１〜１−Ｋから、それぞれの施設に設置されているＩｏＴ機器２−ｎの運転状況を示す運転状況データを取得する。
運転状況データ取得部１３は、運転状況データを評価値算出部１６に出力する。

【0022】

センサ情報取得部１４は、例えば、図３に示すセンサ情報取得回路２４によって実現される。
センサ情報取得部１４は、施設装置１−１〜１−Ｋから、それぞれの施設に設置されているセンサ３−ｍ、又は、施設に滞在しているユーザに取り付けられているセンサ３−ｍの種類を示すセンサ情報を取得する。
センサ情報取得部１４は、センサ情報を評価値算出部１６に出力する。

【0023】

センシングデータ取得部１５は、例えば、図３に示すセンシングデータ取得回路２５によって実現される。
センシングデータ取得部１５は、施設装置１−１〜１−Ｋから、それぞれの施設に設置されているセンサ３−ｍ、又は、ユーザに取り付けられているセンサ３−ｍのセンシングデータを取得する。
センシングデータ取得部１５は、センシングデータを評価値算出部１６に出力する。

【0024】

評価値算出部１６は、例えば、図３に示す評価値算出回路２６によって実現される。
評価値算出部１６は、機器情報取得部１１から設置機器情報を取得し、機器ログデータ取得部１２からログデータを取得し、運転状況データ取得部１３から運転状況データを取得する。
また、評価値算出部１６は、センサ情報取得部１４からセンサ情報を取得し、センシングデータ取得部１５からセンシングデータを取得する。
評価値算出部１６は、少なくとも設置機器情報に基づいて、それぞれの施設の価値を示す評価値を算出する。
評価値算出部１６は、評価値を算出する際、設置機器情報のほかに、ログデータ、運転状況データ、センサ情報、又は、センシングデータに基づくようにしてもよい。
評価値算出部１６は、評価値を保険料算出部１７に出力する。

【0025】

保険料算出部１７は、例えば、図３に示す保険料算出回路２７によって実現される。
保険料算出部１７は、評価値算出部１６により算出されたそれぞれの施設の評価値を取得する。
保険料算出部１７は、それぞれの施設の評価値に基づいて、それぞれの施設に対する法人保険の保険料を算出する。

【0026】

図２では、施設評価装置６の構成要素である機器情報取得部１１、機器ログデータ取得部１２、運転状況データ取得部１３、センサ情報取得部１４、センシングデータ取得部１５、評価値算出部１６及び保険料算出部１７のそれぞれが、図３に示すような専用のハードウェアによって実現されるものを想定している。即ち、施設評価装置６が、機器情報取得回路２１、機器ログデータ取得回路２２、運転状況データ取得回路２３、センサ情報取得回路２４、センシングデータ取得回路２５、評価値算出回路２６及び保険料算出回路２７によって実現されるものを想定している。

【0027】

機器情報取得回路２１、機器ログデータ取得回路２２、運転状況データ取得回路２３、センサ情報取得回路２４、センシングデータ取得回路２５、評価値算出回路２６及び保険料算出回路２７のそれぞれは、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、又は、これらを組み合わせたものが該当する。

【0028】

施設評価装置６の構成要素は、専用のハードウェアによって実現されるものに限るものではなく、施設評価装置６が、ソフトウェア、ファームウェア、又は、ソフトウェアとファームウェアとの組み合わせによって実現されるものであってもよい。
ソフトウェア又はファームウェアは、プログラムとして、コンピュータのメモリに格納される。コンピュータは、プログラムを実行するハードウェアを意味し、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサ、あるいは、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）が該当する。
図４は、施設評価装置６が、ソフトウェア又はファームウェア等によって実現される場合のコンピュータのハードウェア構成図である。

【0029】

施設評価装置６が、ソフトウェア又はファームウェア等によって実現される場合、機器情報取得部１１、機器ログデータ取得部１２、運転状況データ取得部１３、センサ情報取得部１４、センシングデータ取得部１５、評価値算出部１６及び保険料算出部１７におけるそれぞれの処理手順をコンピュータに実行させるためのプログラムがメモリ３１に格納される。そして、コンピュータのプロセッサ３２がメモリ３１に格納されているプログラムを実行する。

【0030】

また、図３では、施設評価装置６の構成要素のそれぞれが専用のハードウェアによって実現される例を示し、図４では、施設評価装置６がソフトウェア又はファームウェア等によって実現される例を示している。しかし、これは一例に過ぎず、施設評価装置６における一部の構成要素が専用のハードウェアによって実現され、残りの構成要素がソフトウェア又はファームウェア等によって実現されるものであってもよい。

【0031】

次に、図１に示す施設評価システムの動作について説明する。
図５は、図２に示す施設評価装置６の処理手順である施設評価方法を示すフローチャートである。
施設装置１−ｋ（ｋ＝１，・・・，Ｋ）のＩｏＴ機器２−ｎ（ｎ＝１，・・・，Ｎ）は、自己の種類及び機能のそれぞれを示す設置機器情報を、集線装置４及びネットワーク５を介して、施設評価装置６に出力する。
ＩｏＴ機器２−ｎは、操作履歴を示すログデータを例えば内部メモリに記憶している。
ＩｏＴ機器２−ｎは、一定時間おき、施設評価装置６からログデータの送信要求を受けたとき、あるいは、施設に滞在しているユーザによる操作又は施設の職員による操作を受け付けたときに、内部メモリに記憶しているログデータを、集線装置４及びネットワーク５を介して、施設評価装置６に出力する。

【0032】

また、ＩｏＴ機器２−ｎは、運転状況を示す運転状況データを例えば内部メモリに記憶している。
ＩｏＴ機器２−ｎは、一定時間おき、あるいは、施設評価装置６から運転状況データの送信要求を受けたとき、内部メモリに記憶している運転状況データを、集線装置４及びネットワーク５を介して、施設評価装置６に出力する。

【0033】

センサ３−ｍ（ｍ＝１，・・・，Ｍ）は、自己の種類を示すセンサ情報を、集線装置４及びネットワーク５を介して、施設評価装置６に出力する。
センサ３−ｍは、センシングデータを例えば内部メモリに記憶している。
センサ３−ｍは、一定時間おき、施設評価装置６からセンシングデータの送信要求を受けたとき、あるいは、センシングを行ったとき、内部メモリに記憶しているセンシングデータを、集線装置４及びネットワーク５を介して、施設評価装置６に出力する。

【0034】

機器情報取得部１１は、施設装置１−１〜１−Ｋから、それぞれの施設に設置されているＩｏＴ機器２−ｎの種類及び機能のそれぞれを示す設置機器情報を取得する（図５のステップＳＴ１）。
機器情報取得部１１は、設置機器情報に基づいて、施設装置１−ｋが備えているＩｏＴ機器２−１〜２−Ｎの中で、種類が同一のＩｏＴ機器の台数を特定する（図５のステップＳＴ２）。
即ち、機器情報取得部１１は、施設装置１−ｋが備えている、エアコンの台数、空気清浄機の台数、換気扇の台数、ＩＨ調理器の台数、炊飯器の台数、掃除機の台数、床拭きロボットの台数、浴室給湯器の台数、浴室暖房機の台数、テレビの台数、オーディオ機器の台数、デジタルカメラの台数、ビデオカメラの台数及び照明器具の台数等を特定する。
機器情報取得部１１は、同一種類のＩｏＴ機器２−ｎの台数を示す情報を設置機器情報に含め、種類、機能及び台数のそれぞれを示す設置機器情報を評価値算出部１６に出力する。

【0035】

機器ログデータ取得部１２は、施設装置１−１〜１−Ｋから、それぞれの施設に設置されているＩｏＴ機器２−ｎの操作履歴を示すログデータを取得する（図５のステップＳＴ３）。
機器ログデータ取得部１２は、ログデータを評価値算出部１６に出力する。

【0036】

運転状況データ取得部１３は、施設装置１−１〜１−Ｋから、それぞれの施設に設置されているＩｏＴ機器２−ｎの運転状況を示す運転状況データを取得する（図５のステップＳＴ４）。
運転状況データ取得部１３は、運転状況データを評価値算出部１６に出力する。

【0037】

センサ情報取得部１４は、施設装置１−１〜１−Ｋから、それぞれの施設に設置されているセンサ３−ｍ、又は、それぞれの施設に滞在しているユーザに取り付けられているセンサ３−ｍの種類を示すセンサ情報を取得する（図５のステップＳＴ５）。
センサ情報取得部１４は、センサ情報を評価値算出部１６に出力する。

【0038】

センシングデータ取得部１５は、施設装置１−１〜１−Ｋから、それぞれの施設に設置されているセンサ３−ｍ、又は、ユーザに取り付けられているセンサ３−ｍのセンシングデータを取得する（図５のステップＳＴ６）。
センシングデータ取得部１５は、センシングデータを評価値算出部１６に出力する。
機器情報取得部１１及びセンサ情報取得部１４におけるそれぞれの情報取得間隔と、機器ログデータ取得部１２、運転状況データ取得部１３及びセンシングデータ取得部１５におけるそれぞれのデータ取得間隔とについては、特に問わない。情報又はデータの取得間隔としては、１時間に１回取得する取得間隔、１月に１回取得する取得間隔、又は、１年に１回取得する取得間隔等が考えられる。

【0039】

評価値算出部１６は、機器情報取得部１１から設置機器情報を取得し、機器ログデータ取得部１２からログデータを取得し、運転状況データ取得部１３から運転状況データを取得する。
また、評価値算出部１６は、センサ情報取得部１４からセンサ情報を取得し、センシングデータ取得部１５からセンシングデータを取得する。
評価値算出部１６は、少なくとも設置機器情報に基づいて、それぞれの施設の価値を示す評価値を算出する（図５のステップＳＴ７）。
以下、評価値算出部１６による評価値の算出処理を具体的に説明する。
図１に示す施設評価システムでは、施設が備える可能性があるＩｏＴ機器２−ｎの種類が、エアコン、空気清浄機、換気扇、ＩＨ調理器、炊飯器、掃除機、床拭きロボット、浴室給湯器、浴室暖房機、テレビ、オーディオ機器、デジタルカメラ、ビデオカメラ及び照明器具の１４種類であるとして説明する。しかし、これは一例に過ぎず、施設が備える可能性があるＩｏＴ機器２−ｎの種類が１４種類と異なっていてもよいし、それぞれの施設が、上記の１４種類のＩｏＴ機器２−ｎと異なる種類のＩｏＴ機器２−ｎを備えていてもよい。

【0040】

（１）評価値の算出例（１）
評価値の算出例（１）は、評価値算出部１６による簡易的な評価値の算出処理を示すものである。
評価値算出部１６は、機器情報取得部１１から、施設装置１−ｋが備えているＩｏＴ機器２−ｎ（ｎ＝１，・・・，Ｎ）の設置機器情報を取得する。
評価値算出部１６は、設置機器情報が示すＩｏＴ機器２−ｎの種類に基づいて、施設装置１−ｋが備えているＩｏＴ機器２−ｎの重要度に対応するスコアＳＣ_ｋ，ｎを設定する。スコアＳＣ_ｋ，ｎは、ＩｏＴ機器２−ｎの重要度が高いほど、大きな値が設定される。
ＩｏＴ機器２−ｎの重要度は、事前に設定されており、例えば、評価値算出部１６の内部メモリに格納されている。例えば、上記の１４種類のＩｏＴ機器２−ｎの中で、エアコンの重要度が最も高く、次に、空気清浄機、照明器具、・・・、床拭きロボットの順に重要度が高いものが考えられる。

【0041】

評価値算出部１６は、以下の式（１）に示すように、スコアＳＣ_ｋ，１〜ＳＣ_ｋ，１４の総和ＳＣ_ｋを算出する。
ＳＣ_ｋ＝ＳＣ_ｋ，１＋ＳＣ_ｋ，２＋ＳＣ_ｋ，３＋・・・＋ＳＣ_ｋ，１４ （１）
式（１）において、ＳＣ_ｋ，１は、施設装置１−ｋがエアコンを備えている場合のスコアであり、施設装置１−ｋがエアコンを備えていなければ、ＳＣ_ｋ，１は、“０”である。
ＳＣ_ｋ，２は、施設装置１−ｋが空気清浄機を備えている場合のスコアであり、施設装置１−ｋが空気清浄機を備えていなければ、ＳＣ_ｋ，２は、“０”である。
ＳＣ_ｋ，３は、施設装置１−ｋが換気扇を備えている場合のスコアであり、施設装置１−ｋが換気扇を備えていなければ、ＳＣ_ｋ，３は、“０”である。
ＳＣ_ｋ，４〜ＳＣ_ｋ，１４は、ＳＣ_ｋ，１〜ＳＣ_ｋ，３と同様に、施設装置１−ｋが該当のＩｏＴ機器２−ｎを備えている場合のスコアであり、施設装置１−ｋが該当のＩｏＴ機器２−ｎを備えていなければ、ＳＣ_ｋ，４〜ＳＣ_ｋ，１４は、“０”である。
なお、ＳＣ_ｋ，４はＩＨ調理器に係るスコア、ＳＣ_ｋ，５は炊飯器に係るスコア、ＳＣ_ｋ，６は掃除機に係るスコア、ＳＣ_ｋ，７は床拭きロボットに係るスコアである。
また、ＳＣ_ｋ，８は浴室給湯器に係るスコア、ＳＣ_ｋ，９は浴室暖房機に係るスコア、ＳＣ_ｋ，１０はテレビに係るスコア、ＳＣ_ｋ，１１はオーディオ機器に係るスコアである。ＳＣ_ｋ，１２はデジタルカメラに係るスコア、ＳＣ_ｋ，１３はビデオカメラに係るスコア、ＳＣ_ｋ，１４は照明器具に係るスコアである。

【0042】

スコアＳＣ_ｋ，ｎは、上述したように、ＩｏＴ機器２−ｎの重要度が高いほど、大きな値が設定されるが、施設装置１−ｋが１４種類のＩｏＴ機器２−ｎの全てを備えていれば、スコアＳＣ_ｋ，１〜ＳＣ_ｋ，１４の総和ＳＣ_ｋが、例えば、１００点になるように、スコアＳＣ_ｋ，ｎの値が調整されている。

【0043】

評価値算出部１６は、施設装置１−１〜１−Ｋについて、スコアＳＣ_ｋ，１〜ＳＣ_ｋ，１４の総和ＳＣ_ｋを算出すると、以下の式（２）に示すように、それぞれの総和ＳＣ_ｋの偏差値Ｔ_ｋを算出する。ただし、Ｋ＝１のときは、偏差値Ｔ_ｋを例えば５０とする。

【0044】

評価値算出部１６は、以下の式（３）に示すように、それぞれの総和ＳＣ_ｋの偏差値Ｔ_ｋを、それぞれの施設の評価を示す評価値Ｅ_ｋとして、保険料算出部１７に出力する。
Ｅ_ｋ＝Ｔ_ｋ （３）

【0045】

（２）評価値の算出例（２）
評価値の算出例（２）は、評価値算出部１６が、ＩｏＴ機器２−ｎの機能に対応する重み付け値ｗａ_ｋ，ｎを用いて、スコアＳＣ_ｋ，ｎを補正することによって、算出例（１）よりも、評価値Ｅ_ｋの算出処理を高精度に行うものである。
評価値算出部１６は、機器情報取得部１１から、施設装置１−ｋが備えているＩｏＴ機器２−ｎ（ｎ＝１，・・・，Ｎ）の設置機器情報を取得する。
評価値算出部１６は、設置機器情報が示すＩｏＴ機器２−ｎの機能に基づいて、ＩｏＴ機器２−ｎの重み付け値ｗａ_ｋ，ｎを設定する。

【0046】

ここでは、ＩｏＴ機器２−ｎがエアコンであるとして、エアコンの重み付け値ｗａ_ｋ，１を設定する例と、ＩｏＴ機器２−ｎがテレビであるとして、テレビの重み付け値ｗａ_ｋ，１０を設定する例とを説明する。
評価値算出部１６は、ＩｏＴ機器２−ｎがエアコンであれば、エアコンが有している機能に基づいて、エアコンの重み付け値ｗａ_ｋ，１を設定する。
具体的には、評価値算出部１６は、エアコンが冷房機能を有していれば、重み付け要素としてｗ（１）を有し、暖房機能を有していれば、重み付け要素としてｗ（２）を有し、除湿機能を有していれば、重み付け要素としてｗ（３）を有しているものとする。また、評価値算出部１６は、エアコンが除菌機能を有していれば、重み付け要素としてｗ（４）を有し、遠隔操作受付機能を有していれば、重み付け要素としてｗ（５）を有しているものとする。
評価値算出部１６は、以下の式（４）に示すように、エアコンの重み付け値ｗａ_ｋ，１として、エアコンが有している機能に係る重み付け要素の総和を算出する。
ｗａ_ｋ，１＝ｗ（１）＋ｗ（２）＋ｗ（３）＋ｗ（４）＋ｗ（５） （４）
エアコンが、冷房機能、暖房機能、除湿機能、除菌機能及び遠隔操作受付機能の全ての機能を有していれば、例えば、重み付け値ｗａ_ｋ，１が“１．０”となるように、重み付け要素ｗ（１），ｗ（２），ｗ（３），ｗ（４），ｗ（５）のそれぞれが設定されている。

【0047】

評価値算出部１６は、ＩｏＴ機器２−ｎがテレビであれば、テレビが有している機能に基づいて、テレビの重み付け値ｗａ_ｋ，１０を設定する。
具体的には、評価値算出部１６は、テレビがテレビ視聴機能を有していれば、重み付け要素としてｗ（６）を有し、ウェブブラウズ機能を有していれば、重み付け要素としてｗ（７）を有しているものとする。また、評価値算出部１６は、テレビが録画機能を有していれば、重み付け要素としてｗ（８）を有し、遠隔操作受付機能を有していれば、重み付け要素としてｗ（９）を有しているものとする。
評価値算出部１６は、以下の式（５）に示すように、テレビの重み付け値ｗａ_ｋ，１０として、テレビが有している機能に係る重み付け要素の総和を算出する。
ｗａ_ｋ，１０＝ｗ（６）＋ｗ（７）＋ｗ（８）＋ｗ（９） （５）
ＩｏＴ機器２−ｎが、テレビ視聴機能、ウェブブラウズ機能、録画機能及び遠隔操作受付機能の全ての機能を有していれば、例えば、重み付け値ｗａ_ｋ，１０が“１．０”となるように、重み付け要素ｗ（６），ｗ（７），ｗ（８），ｗ（９）のそれぞれが設定されている。

【0048】

評価値算出部１６は、１４種類のＩｏＴ機器２−ｎの機能に対応する重み付け値ｗａ_ｋ，ｎを設定すると、以下の式（６）に示すように、重み付け値ｗａ_ｋ，ｎを用いて、スコアＳＣ_１〜ＳＣ_１４の総和ＳＣ_ｋを算出する。
ＳＣ_ｋ＝ＳＣ_ｋ，１×ｗａ_ｋ，１＋ＳＣ_ｋ，２×ｗａ_ｋ，２＋ＳＣ_ｋ，３×ｗａ_ｋ，３＋・・・＋ＳＣ_ｋ，１４×ｗａ_ｋ，１４ （６）

【0049】

評価値算出部１６は、施設装置１−１〜１−Ｋについて、スコアＳＣ_ｋ，１〜ＳＣ_ｋ，１４の総和ＳＣ_ｋを算出すると、式（２）に示すように、それぞれの総和ＳＣ_ｋの偏差値Ｔ_ｋを算出する。
評価値算出部１６は、それぞれの総和ＳＣ_ｋの偏差値Ｔ_ｋを算出すると、式（３）に示すように、それぞれの総和ＳＣ_ｋの偏差値Ｔ_ｋを、それぞれの施設の評価を示す評価値Ｅ_ｋとして、保険料算出部１７に出力する。

【0050】

（３）評価値の算出例（３）
評価値の算出例（３）は、施設装置１−ｋが備えている同一種類のＩｏＴ機器２−ｎの台数に対応する重み付け値ｗｂ_ｋ，ｎを用いて、スコアＳＣ_ｋ，ｎを補正することによって、算出例（１）よりも、評価値Ｅ_ｋの算出処理を高精度に行うものである。
評価値算出部１６は、機器情報取得部１１から、施設装置１−ｋが備えているＩｏＴ機器２−ｎ（ｎ＝１，・・・，Ｎ）の設置機器情報を取得する。
評価値算出部１６は、設置機器情報が示す台数に基づいて、施設装置１−ｋが備えている同一種類のＩｏＴ機器２−ｎの台数を把握する。
即ち、評価値算出部１６は、施設装置１−ｋが備えている、エアコンの台数、空気清浄機の台数、換気扇の台数、ＩＨ調理器の台数、炊飯器の台数、掃除機の台数、床拭きロボットの台数、浴室給湯器の台数、浴室暖房機の台数、テレビの台数、オーディオ機器の台数、デジタルカメラの台数、ビデオカメラの台数及び照明器具の台数をそれぞれ把握する。

【0051】

ここでは、ＩｏＴ機器２−ｎが空気清浄機であるとして、空気清浄機の重み付け値ｗｂ_ｋ，２を設定する例と、ＩｏＴ機器２−ｎがテレビであるとして、テレビの重み付け値ｗｂ_ｋ，１０を設定する例とを説明する。
評価値算出部１６は、ＩｏＴ機器２−ｎが空気清浄機であれば、それぞれの施設に設置されている空気清浄機の台数Ｃ_ｋ，２に基づいて、空気清浄機の重み付け値ｗｂ_ｋ，２を設定する。
即ち、評価値算出部１６は、施設装置１−ｋが設置されている施設内の部屋数がＤ_ｋであれば、例えば、部屋数Ｄ_ｋと空気清浄機の台数Ｃ_ｋ，２とを以下の式（７）に代入することによって、空気清浄機の重み付け値ｗｂ_ｋ，２を算出する。部屋数Ｄ_ｋは、例えば、評価値算出部１６の内部メモリに格納されていてもよいし、施設評価装置６の外部から与えられるものであってもよい。
ｗｂ_ｋ，２＝Ｃ_ｋ，２／Ｄ_ｋ （７）
部屋数Ｄには、それぞれのユーザが滞在する部屋のほか、施設の共用空間の部屋も含まれる。共用空間の部屋としては、施設のロビーのほか、施設の娯楽ルーム、共同浴室の脱衣室等が含まれる。

【0052】

評価値算出部１６は、ＩｏＴ機器２−ｎがテレビであれば、それぞれの施設に設置されているテレビの台数Ｃ_ｋ，１０に基づいて、テレビの重み付け値ｗｂ_ｋ，１０を設定する。
即ち、評価値算出部１６は、例えば、部屋数Ｄ_ｋとテレビの台数Ｃ_ｋ，１０とを以下の式（８）に代入することによって、テレビの重み付け値ｗｂ_ｋ，１０を算出する。
ｗｂ_ｋ，１０＝Ｃ_ｋ，１０／Ｄ_ｋ （８）

【0053】

評価値算出部１６は、同一種類のＩｏＴ機器２−ｎの台数に対応する重み付け値ｗｂ_ｋ，ｎを設定すると、例えば、以下の式（９）、又は、式（１０）に示すように、重み付け値ｗｂ_ｋ，ｎを用いて、スコアＳＣ_１〜ＳＣ_１４の総和ＳＣ_ｋを算出する。
ＳＣ_ｋ＝ＳＣ_ｋ，１×ｗｂ_ｋ，１＋ＳＣ_ｋ，２×ｗｂ_ｋ，２＋ＳＣ_ｋ，３×ｗｂ_ｋ，３＋・・・＋ＳＣ_ｋ，１４×ｗｂ_ｋ，１４ （９）
ＳＣ_ｋ＝ＳＣ_ｋ，１×ｗａ_ｋ，１×ｗｂ_ｋ，１＋ＳＣ_ｋ，２×ｗａ_ｋ，２×ｗｂ_ｋ，２＋ＳＣ_ｋ，３×ｗａ_ｋ，３×ｗｂ_ｋ，３＋・・・＋ＳＣ_ｋ，１４×ｗａ_ｋ，１４×ｗｂ_ｋ，１４ （１０）

【0054】

評価値算出部１６は、施設装置１−１〜１−Ｋについて、スコアＳＣ_ｋ，１〜ＳＣ_ｋ，１４の総和ＳＣ_ｋを算出すると、式（２）に示すように、それぞれの総和ＳＣ_ｋの偏差値Ｔ_ｋを算出する。
評価値算出部１６は、それぞれの総和ＳＣ_ｋの偏差値Ｔ_ｋを算出すると、式（３）に示すように、それぞれの総和ＳＣ_ｋの偏差値Ｔ_ｋを、それぞれの施設の評価を示す評価値Ｅ_ｋとして、保険料算出部１７に出力する。

【0055】

（４）評価値の算出例（４）
評価値の算出例（４）は、ＩｏＴ機器２−ｎのログデータに対応する重み付け値ｗｃ_ｋ，ｎを用いて、スコアＳＣ_ｋ，ｎを補正することによって、算出例（１）よりも、評価値Ｅ_ｋの算出処理を高精度に行うものである。
評価値算出部１６は、機器ログデータ取得部１２から、施設装置１−ｋが備えているＩｏＴ機器２−ｎ（ｎ＝１，・・・，Ｎ）のログデータを取得する。
ここでは、ＩｏＴ機器２−ｎがエアコンであるとして、エアコンの重み付け値ｗｃ_ｋ，１を設定する例と、ＩｏＴ機器２−ｎが換気扇であるとして、換気扇の重み付け値ｗｃ_ｋ，３を設定する例と、ＩｏＴ機器２−ｎがＩＨ調理器であるとして、ＩＨ調理器の重み付け値ｗｃ_ｋ，４を設定する例とを説明する。

【0056】

ＩｏＴ機器２−ｎがエアコンである場合、現在の温度が例えば３０度以上の高温であるときに、エアコンのログデータが、冷房運転モードが実行されている旨を示していれば、エアコンが適正に使用されていると考えられる。
一方、エアコンのログデータが、例えば、暖房運転モードが実行されている旨を示している場合、エアコンが不適正に使用されていると考えられる。エアコンの不適正な使用が長時間継続していると、ユーザが熱中症になるリスクがある。施設の職員等が、エアコンの不適正な使用を短時間で気付いて、エアコンの運転を止める操作、あるいは、エアコンのモードを冷房運転モードに切り替える操作等を行っていれば、ユーザへのサポートが優れており、良好な施設であると考えられる。施設の職員等が、エアコンの不適正な使用に気付かずに、エアコンの運転を止める操作、あるいは、エアコンのモードを冷房運転モードに切り替える操作等を行っていなければ、ユーザへのサポートが劣っており、良好な施設ではないと考えられる。
エアコンの運転を止める操作、あるいは、エアコンのモードを冷房運転モードに切り替える操作等は、ログデータから得られる。当該操作が、施設の職員等による操作であるか否かは、例えば、施設の職員等が有するスマートフォン等によって、エアコンの遠隔操作受付機能が当該操作を受け付けているか否かによって把握できる。

【0057】

また、現在の温度が例えば１０度以下の低温であるときに、エアコンのログデータが、暖房運転モードが実行されている旨を示していれば、エアコンが適正に使用されていると考えられる。
一方、エアコンのログデータが、例えば、冷房運転モードが実行されている旨を示している場合、エアコンが不適正に使用されていると考えられる。エアコンの不適正な使用が長時間継続していると、ユーザが低体温症になるリスクがある。施設の職員等が、エアコンの不適正な使用を短時間で気付いて、エアコンの運転を止める操作、あるいは、エアコンのモードを暖房運転モードに切り替える操作等を行っていれば、ユーザへのサポートが優れており、良好な施設であると考えられる。施設の職員等が、エアコンの不適正な使用に気付かずに、エアコンの運転を止める操作、あるいは、エアコンのモードを暖房運転モードに切り替える操作等を行っていなければ、ユーザへのサポートが劣っており、良好な施設ではないと考えられる。
エアコンの運転を止める操作、あるいは、エアコンのモードを暖房運転モードに切り替える操作等は、ログデータから得られる。

【0058】

評価値算出部１６は、エアコンのログデータが、エアコンの不適正な使用を示しており、不適正な使用の時間が閾値Ｔｈ_１を超える前に、施設の職員等が、不適正な使用を止める操作、又は、適正な使用に切り替える操作を行っていれば、エアコンの重み付け値ｗｃ_ｋ，１として、例えば、０．８以上の値を設定する。閾値Ｔｈ_１は、評価値算出部１６の内部メモリに格納されていてもよいし、施設評価装置６の外部から与えられるものであってもよい。
エアコンの不適正な使用が開始されてから、不適正な使用を止める操作、又は、適正な使用に切り替える操作が行われるまでの時間が短いほど、評価値算出部１６が、エアコンの重み付け値ｗｃ_ｋ，１として、高い値を設定するようにしてもよい。閾値Ｔｈ_１が例えば１時間であるとき、エアコンのログデータが不適正な使用を示してから、例えば、１５分以内に、施設の職員等が、不適正な使用を止める操作等を行っていれば、評価値算出部１６は、エアコンの重み付け値ｗｃ_ｋ，１として、１．２を設定する。エアコンのログデータが不適正な使用を示してから、例えば、１５分以上３０分以内に、施設の職員等が、不適正な使用を止める操作等を行っていれば、評価値算出部１６は、エアコンの重み付け値ｗｃ_ｋ，１として、１．０を設定する。エアコンのログデータが不適正な使用を示してから、例えば、３０分以上４５分以内に、施設の職員等が、不適正な使用を止める操作等を行っていれば、評価値算出部１６は、エアコンの重み付け値ｗｃ_ｋ，１として、０．８を設定する。
評価値算出部１６は、不適正な使用の時間が閾値Ｔｈ_１を超えても、施設の職員等が、不適正な使用を止める操作等を行っていなければ、エアコンの重み付け値ｗｃ_ｋ，１として、例えば、０．５未満の値を設定する。

【0059】

ＩｏＴ機器２−ｎが換気扇であり、センサ３−ｍが二酸化炭素センサである場合を想定する。二酸化炭素センサのセンシングデータが、高濃度の二酸化炭素を検知した旨を示しているとき、換気扇のログデータが、運転している旨を示していれば、換気扇が適正に使用されていると考えられる。
一方、二酸化炭素センサが、高濃度の二酸化炭素を検知した旨を示しているとき、換気扇のログデータが、運転していない旨を示していれば、換気扇が適正に使用されていないと考えられる。換気扇が適正に使用されていない状態が長時間継続していると、ユーザが二酸化炭素中毒を起こすリスクがある。施設の職員等が、換気扇が適正に使用されていない状態を短時間で気付いて、換気扇の運転を開始する操作を行っていれば、ユーザへのサポートが優れており、良好な施設であると考えられる。施設の職員等が、換気扇が適正に使用されていない状態に気付かずに、換気扇の運転を開始する操作を行っていなければ、ユーザへのサポートが劣っており、良好な施設ではないと考えられる。
換気扇の運転を開始する操作は、ログデータから得られる。当該操作が、施設の職員等による操作であるか否かは、例えば、施設の職員等が有するスマートフォン等によって、換気扇の遠隔操作受付機能が当該操作を受け付けているか否かによって把握できる。

【0060】

評価値算出部１６は、換気扇のログデータが、換気扇が適正に使用されていない旨を示しており、適正に使用されていない時間が閾値Ｔｈ_２を超える前に、施設の職員等が、換気扇の運転を開始する操作を行えば、換気扇の重み付け値ｗｃ_ｋ，３として、例えば、０．８以上の値を設定する。閾値Ｔｈ_２は、評価値算出部１６の内部メモリに格納されていてもよいし、施設評価装置６の外部から与えられるものであってもよい。
二酸化炭素センサが、高濃度の二酸化炭素を検知してから、換気扇の運転を開始する操作が行われるまでの時間が短いほど、評価値算出部１６が、換気扇の重み付け値ｗｃ_ｋ，３として、高い値を設定するようにしてもよい。閾値Ｔｈ_２が例えば３０分であるとき、二酸化炭素センサが、高濃度の二酸化炭素を検知してから、例えば、１５分以内に、施設の職員等が、換気扇の運転を開始する操作を行っていれば、換気扇の重み付け値ｗｃ_ｋ，３として、１．２を設定する。二酸化炭素センサが、高濃度の二酸化炭素を検知してから、例えば、１５分以上３０分以内に、施設の職員等が、換気扇の運転を開始する操作を行っていれば、換気扇の重み付け値ｗｃ_ｋ，３として、１．０を設定する。
評価値算出部１６は、二酸化炭素センサが、高濃度の二酸化炭素を検知してから、３０分を過ぎても、施設の職員等が、換気扇の運転を開始する操作が行っていなければ、換気扇の重み付け値ｗｃ_ｋ，３として、例えば、０．５未満の値を設定する。

【0061】

ＩｏＴ機器２−ｎがＩＨ調理器である場合、ＩＨ調理器のログデータが、ＩＨ調理器の使用時間が一定時間以内である旨を示していれば、ＩＨ調理器が適正に使用されていると考えられる。一定時間としては、３０分、又は、１時間等が考えられる。
一方、ＩＨ調理器の使用時間が一定時間を超えている旨を示していれば、ＩＨ調理器の消し忘れ等の不適正な使用が考えられる。ＩＨ調理器が不適正に使用されていれば、火災の発生、又は、ユーザが一酸化炭素中毒を起こすリスクがある。施設の職員等が、ＩＨ調理器が不適正に使用されている状態を短時間で気付いて、ＩＨ調理器の使用を止める操作を行っていれば、ユーザへのサポートが優れており、良好な施設であると考えられる。施設の職員等が、ＩＨ調理器が不適正に使用されている状態に気付かずに、ＩＨ調理器の使用を止める操作を行っていなければ、ユーザへのサポートが劣っており、良好な施設ではないと考えられる。
ＩＨ調理器の使用を止める操作は、ログデータから得られる。当該操作が、施設の職員等による操作であるか否かは、例えば、施設の職員等が有するスマートフォン等によって、ＩＨ調理器の遠隔操作受付機能が当該操作を受け付けているか否かによって把握できる。

【0062】

評価値算出部１６は、ＩＨ調理器のログデータが、ＩＨ調理器が不適正に使用されている旨を示しており、不適正に使用されている時間が閾値Ｔｈ_３を超える前に、施設の職員等が、ＩＨ調理器の使用を止める操作を行っていれば、ＩＨ調理器の重み付け値ｗｃ_ｋ，４として、例えば、１．０以上の値を設定する。閾値Ｔｈ_３は、評価値算出部１６の内部メモリに格納されていてもよいし、施設評価装置６の外部から与えられるものであってもよい。
評価値算出部１６は、不適正に使用されている時間が閾値Ｔｈ_３を超えても、施設の職員等が、ＩＨ調理器の使用を止める操作を行っていなければ、ＩＨ調理器の重み付け値ｗｃ_ｋ，４として、例えば、０．５未満の値を設定する。

【0063】

評価値算出部１６は、ＩｏＴ機器２−ｎのログデータに対応する重み付け値ｗｃ_ｋ，ｎを設定すると、以下の式（１１）、式（１２）、又は、式（１３）に示すように、重み付け値ｗｃ_ｋ，ｎを用いて、スコアＳＣ_１〜ＳＣ_１４の総和ＳＣ_ｋを算出する。
ＳＣ_ｋ＝ＳＣ_ｋ，１×ｗｃ_ｋ，１＋ＳＣ_ｋ，２×ｗｃ_ｋ，２＋ＳＣ_ｋ，３×ｗｃ_ｋ，３＋・・・＋ＳＣ_ｋ，１４×ｗｃ_ｋ，１４ （１１）
ＳＣ_ｋ＝ＳＣ_ｋ，１×ｗａ_ｋ，１×ｗｃ_ｋ，１＋ＳＣ_ｋ，２×ｗａ_ｋ，２×ｗｃ_ｋ，２＋ＳＣ_ｋ，３×ｗａ_ｋ，３×ｗｃ_ｋ，３＋・・・＋ＳＣ_ｋ，１４×ｗａ_ｋ，１４×ｗｃ_ｋ，１４ （１２）
ＳＣ_ｋ＝ＳＣ_ｋ，１×ｗａ_ｋ，１×ｗｂ_ｋ，１×ｗｃ_ｋ，１＋ＳＣ_ｋ，２×ｗａ_ｋ，２×ｗｂ_ｋ，２×ｗｃ_ｋ，２＋ＳＣ_ｋ，３×ｗａ_ｋ，３×ｗｂ_ｋ，３×ｗｃ_ｋ，３＋・・・＋ＳＣ_ｋ，１４×ｗａ_ｋ，１４×ｗｂ_ｋ，１４×ｗｃ_ｋ，１４ （１３）

【0064】

評価値算出部１６は、施設装置１−１〜１−Ｋについて、スコアＳＣ_ｋ，１〜ＳＣ_ｋ，１４の総和ＳＣ_ｋを算出すると、式（２）に示すように、それぞれの総和ＳＣ_ｋの偏差値Ｔ_ｋを算出する。
評価値算出部１６は、それぞれの総和ＳＣ_ｋの偏差値Ｔ_ｋを算出すると、式（３）に示すように、それぞれの総和ＳＣ_ｋの偏差値Ｔ_ｋを、それぞれの施設の評価を示す評価値Ｅ_ｋとして、保険料算出部１７に出力する。

【0065】

（５）評価値の算出例（５）
評価値の算出例（５）は、ＩｏＴ機器２−ｎの運転状況データに対応する重み付け値ｗｄ_ｋ，ｎを用いて、スコアＳＣ_ｋ，ｎを補正することによって、算出例（１）よりも、評価値Ｅ_ｋの算出処理を高精度に行うものである。
評価値算出部１６は、運転状況データ取得部１３から、施設装置１−ｋが備えているＩｏＴ機器２−ｎ（ｎ＝１，・・・，Ｎ）の運転状況データを取得する。
ここでは、ＩｏＴ機器２−ｎがエアコンであるとして、エアコンの重み付け値ｗｄ_ｋ，１を設定する例と、ＩｏＴ機器２−ｎが空気清浄機であるとして、空気清浄機の重み付け値ｗｄ_ｋ，２を設定する例とを説明する。

【0066】

ＩｏＴ機器２−ｎがエアコンである場合、エアコンの運転状況データとして、時刻の経過に伴う室内の温度等の変化を示すデータが得られる。
運転状況データが示す温度が、警報温度としての上限温度を上回っている場合、あるいは、運転状況データが示す温度が、警報温度としての下限温度を下回っている場合、エアコンが適正に使用されていないと考えられる。上限温度としては、例えば、３２度、下限温度としては、例えば、５度が考えられる。
適正に使用されていない時間が長時間継続、即ち、運転状況データが示す温度が上限温度を上回っている時間が閾値Ｔｈ_４を超えていると、ユーザが熱中症になるリスクがある。運転状況データが示す温度が下限温度を下回っている時間が閾値Ｔｈ_５を超えていると、ユーザが低体温症になるリスクがある。閾値Ｔｈ_４及び閾値Ｔｈ_５のそれぞれは、評価値算出部１６の内部メモリに格納されていてもよいし、施設評価装置６の外部から与えられるものであってもよい。
施設の職員等が、エアコンの不適正な使用を短時間で気付いて、エアコンの適正な使用を開始する操作を行っていれば、ユーザへのサポートが優れており、良好な施設であると考えられる。エアコンの適正な使用としては、運転状況データが示す温度が上限温度を上回っている場合、適正な設定温度での冷房運転モードの実行が考えられる。運転状況データが示す温度が下限温度を下回っている場合、適正な設定温度での暖房運転モードの実行が考えられる。
施設の職員等が、エアコンの不適正な使用を気付かずに、エアコンの適正な使用を開始する操作を行っていなければ、ユーザへのサポートが劣っており、良好な施設ではないと考えられる。
エアコンの適正な使用を開始する操作は、ログデータから得られる。当該操作が、施設の職員等による操作であるか否かは、例えば、施設の職員等が有するスマートフォン等によって、エアコンの遠隔操作受付機能が当該操作を受け付けているか否かによって把握できる。

【0067】

評価値算出部１６は、エアコンの運転状況データが示す温度が上限温度を上回っている時間が閾値Ｔｈ_４を超える前に、施設の職員等が、エアコンの適正な使用を開始する操作を行っていれば、エアコンの重み付け値ｗｄ_ｋ，１として、例えば、０．８以上の値を設定する。運転状況データが示す温度が上限温度を上回ってから、適正な使用が開始されるまでの時間が短いほど、評価値算出部１６が、エアコンの重み付け値ｗｄ_ｋ，１として、高い値を設定するようにしてもよい。閾値Ｔｈ_４が例えば１時間であるとき、エアコンの運転状況データが示す温度が上限温度を上回ってから、例えば、１５分以内に、施設の職員等が、エアコンの適正な使用を開始する操作を行っていれば、エアコンの重み付け値ｗｄ_ｋ，１として、１．２を設定する。エアコンの運転状況データが示す温度が上限温度を上回ってから、例えば、１５分以上３０分以内に、施設の職員等が、エアコンの適正な使用を開始する操作を行っていれば、エアコンの重み付け値ｗｄ_ｋ，１として、１．０を設定する。エアコンの運転状況データが示す温度が上限温度を上回ってから、例えば、３０分以上４５分以内に、施設の職員等が、エアコンの適正な使用を開始する操作を行っていれば、エアコンの重み付け値ｗｄ_ｋ，１として、０．８を設定する。
評価値算出部１６は、エアコンの運転状況データが示す温度が上限温度を上回っている時間が閾値Ｔｈ_４を超えても、施設の職員等が、エアコンの適正な使用を開始する操作を行っていなければ、エアコンの重み付け値ｗｄ_ｋ，１として、例えば、０．５未満の値を設定する。

【0068】

評価値算出部１６は、エアコンの運転状況データが示す温度が下限温度を下回っている時間が閾値Ｔｈ_５を超える前に、施設の職員等が、エアコンの適正な使用を開始する操作を行っていれば、エアコンの重み付け値ｗｄ_ｋ，１として、例えば、０．８以上の値を設定する。運転状況データが示す温度が下限温度を下回ってから、適正な使用が開始されるまでの時間が短いほど、評価値算出部１６が、エアコンの重み付け値ｗｄ_ｋ，１として、高い値を設定するようにしてもよい。閾値Ｔｈ_５が例えば１時間であるとき、エアコンの運転状況データが示す温度が下限温度を下回ってから、例えば、１５分以内に、施設の職員等が、エアコンの適正な使用を開始する操作を行っていれば、エアコンの重み付け値ｗｄ_ｋ，１として、１．２を設定する。エアコンの運転状況データが示す温度が下限温度を下回ってから、例えば、１５分以上３０分以内に、施設の職員等が、エアコンの適正な使用を開始する操作を行っていれば、エアコンの重み付け値ｗｄ_ｋ，１として、１．０を設定する。エアコンの運転状況データが示す温度が下限温度を下回ってから、例えば、３０分以上４５分以内に、施設の職員等が、エアコンの適正な使用を開始する操作を行っていれば、エアコンの重み付け値ｗｄ_ｋ，１として、０．８を設定する。
評価値算出部１６は、エアコンの運転状況データが示す温度が下限温度を下回っている時間が閾値Ｔｈ_５を超えても、施設の職員等が、エアコンの適正な使用を開始する操作を行っていなければ、エアコンの重み付け値ｗｄ_ｋ，１として、例えば、０．５未満の値を設定する。

【0069】

ＩｏＴ機器２−ｎが空気清浄機である場合、空気清浄機の運転状況データとして、時刻の経過に伴う室内の二酸化炭素濃度の変化を示すデータが得られる。
運転状況データが示す二酸化炭素濃度が、警報濃度を上回っている場合、空気清浄機が適正に使用されていないと考えられる。
適正に使用されていない時間が長時間継続、即ち、運転状況データが示す二酸化炭素濃度が、警報濃度を上回っている時間が閾値Ｔｈ_６を超えていると、ユーザが二酸化炭素中毒を起こすリスクがある。閾値Ｔｈ_６は、評価値算出部１６の内部メモリに格納されていてもよいし、施設評価装置６の外部から与えられるものであってもよい。
施設の職員等が、空気清浄機が適正に使用されていないことを短時間で気付いて、空気清浄機の適正な使用を開始する操作を行っていれば、ユーザへのサポートが優れており、良好な施設であると考えられる。施設の職員等が、空気清浄機が適正に使用されていないことを気付かずに、空気清浄機の適正な使用を開始する操作を行っていなければ、ユーザへのサポートが劣っており、良好な施設ではないと考えられる。
空気清浄機の適正な使用を開始する操作は、ログデータから得られる。当該操作が、施設の職員等による操作であるか否かは、例えば、施設の職員等が有するスマートフォン等によって、空気清浄機の遠隔操作受付機能が当該操作を受け付けているか否かによって把握できる。

【0070】

評価値算出部１６は、空気清浄機の運転状況データが示す二酸化炭素濃度が警報濃度を上回っている時間が閾値Ｔｈ_６を超える前に、施設の職員等が、空気清浄機の適正な使用を開始する操作を行っていれば、空気清浄機の重み付け値ｗｄ_ｋ，２として、例えば、１．０以上の値を設定する。運転状況データが示す二酸化炭素濃度が警報濃度を上回ってから、適正な使用が開始されるまでの時間が短いほど、評価値算出部１６が、空気清浄機の重み付け値ｗｄ_ｋ，２として、高い値を設定するようにしてもよい。閾値Ｔｈ_６が例えば３０分であるとき、空気清浄機の運転状況データが示す二酸化炭素濃度が警報濃度を上回ってから、例えば、１５分以内に、施設の職員等が、空気清浄機の適正な使用を開始する操作を行っていれば、空気清浄機の重み付け値ｗｄ_ｋ，２として、１．２を設定する。空気清浄機の運転状況データが示す二酸化炭素濃度が警報濃度を上回ってから、例えば、１５分以上３０分以内に、施設の職員等が、空気清浄機の適正な使用を開始する操作を行っていれば、空気清浄機の重み付け値ｗｄ_ｋ，２として、１．０を設定する。
評価値算出部１６は、空気清浄機の運転状況データが示す二酸化炭素濃度が警報濃度を上回っている時間が閾値Ｔｈ_６を超えても、施設の職員等が、空気清浄機の適正な使用を開始する操作を行っていなければ、空気清浄機の重み付け値ｗｄ_ｋ，２として、例えば、０．５未満の値を設定する。

【0071】

評価値算出部１６は、ＩｏＴ機器２−ｎの運転状況データに対応する重み付け値ｗｄ_ｋ，ｎを設定すると、以下の式（１４）、式（１５）、式（１６）、又は、式（１７）に示すように、重み付け値ｗｄ_ｋ，ｎを用いて、スコアＳＣ_１〜ＳＣ_１４の総和ＳＣ_ｋを算出する。
ＳＣ_ｋ＝ＳＣ_ｋ，１×ｗｄ_ｋ，１＋ＳＣ_ｋ，２×ｗｄ_ｋ，２＋ＳＣ_ｋ，３×ｗｄ_ｋ，３＋・・・＋ＳＣ_ｋ，１４×ｗｄ_ｋ，１４ （１４）
ＳＣ_ｋ＝ＳＣ_ｋ，１×ｗａ_ｋ，１×ｗｄ_ｋ，１＋ＳＣ_ｋ，２×ｗａ_ｋ，２×ｗｄ_ｋ，２＋ＳＣ_ｋ，３×ｗａ_ｋ，３×ｗｄ_ｋ，３＋・・・＋ＳＣ_ｋ，１４×ｗａ_ｋ，１４×ｗｄ_ｋ，１４ （１５）
ＳＣ_ｋ＝ＳＣ_ｋ，１×ｗａ_ｋ，１×ｗｂ_ｋ，１×ｗｄ_ｋ，１＋ＳＣ_ｋ，２×ｗａ_ｋ，２×ｗｂ_ｋ，２×ｗｄ_ｋ，２＋ＳＣ_ｋ，３×ｗａ_ｋ，３×ｗｂ_ｋ，３×ｗｄ_ｋ，３＋・・・＋ＳＣ_ｋ，１４×ｗａ_ｋ，１４×ｗｂ_ｋ，１４×ｗｄ_ｋ，１４ （１６）
ＳＣ_ｋ＝ＳＣ_ｋ，１×ｗａ_ｋ，１×ｗｂ_ｋ，１×ｗｃ_ｋ，１×ｗｄ_ｋ，１＋ＳＣ_ｋ，２×ｗａ_ｋ，２×ｗｂ_ｋ，２×ｗｃ_ｋ，２×ｗｄ_ｋ，２＋ＳＣ_ｋ，３×ｗａ_ｋ，３×ｗｂ_ｋ，３×ｗｃ_ｋ，３×ｗｄ_ｋ，３＋・・・＋ＳＣ_ｋ，１４×ｗａ_ｋ，１４×ｗｂ_ｋ，１４×ｗｃ_ｋ，１４×ｗｄ_ｋ，１４ （１７）

【0072】

評価値算出部１６は、施設装置１−１〜１−Ｋについて、スコアＳＣ_ｋ，１〜ＳＣ_ｋ，１４の総和ＳＣ_ｋを算出すると、式（２）に示すように、それぞれの総和ＳＣ_ｋの偏差値Ｔ_ｋを算出する。
評価値算出部１６は、それぞれの総和ＳＣ_ｋの偏差値Ｔ_ｋを算出すると、式（３）に示すように、それぞれの総和ＳＣ_ｋの偏差値Ｔ_ｋを、それぞれの施設の評価を示す評価値Ｅ_ｋとして、保険料算出部１７に出力する。

【0073】

（６）評価値の算出例（６）
評価値の算出例（６）は、施設装置１−ｋが備えているセンサ３−ｍ、即ち、それぞれの施設に設置されているセンサ３−ｍ、又は、それぞれの施設に滞在しているユーザに取り付けられているセンサ３−ｍの種類を示すセンサ情報を用いて、評価値の算出処理を行うものである。
評価値算出部１６は、センサ情報取得部１４から、施設装置１−ｋが備えているセンサ３−ｍの種類を示すセンサ情報を取得する。
評価値算出部１６は、センサ情報が示すセンサ３−ｍの種類に基づいて、施設装置１−ｋが備えているセンサ３−ｍの重要度に対応するスコアＳＣ’_ｋ，ｍを設定する。スコアＳＣ’_ｋ，ｍは、センサ３−ｍの重要度が高いほど、大きな値が設定される。センサ３−ｍの重要度は、事前に設定されており、例えば、評価値算出部１６の内部メモリに格納されている。
図１に示す施設評価システムでは、施設装置１−ｋが備える可能性があるセンサ３−ｍが、例えば、人感センサ、煙センサ、温度センサ、二酸化炭素センサ、ベッドセンサ、血圧センサ、体温センサ、又は、心拍センサであるとする。しかし、これは一例に過ぎず、施設装置１−ｋが備える可能性があるセンサ３−ｍが、上記の８種類のセンサと異なるセンサであってもよい。

【0074】

評価値算出部１６は、評価値の算出例（１）と同様に、設置機器情報が示すＩｏＴ機器２−ｎの種類に基づいて、施設装置１−ｋが備えているＩｏＴ機器２−ｎの重要度に対応するスコアＳＣ_ｋ，ｎを設定する。
また、評価値算出部１６は、センサ情報が示すセンサ３−ｍの種類に基づいて、施設装置１−ｋが備えているセンサ３−ｍの重要度に対応するスコアＳＣ’_ｋ，ｍを設定する。スコアＳＣ’_ｋ，ｍは、センサ３−ｍの重要度が高いほど、大きな値が設定される。例えば、上記の８種類のセンサ３−ｍの中で、人感センサの重要度が最も高く、次に、煙センサ、温度センサ、二酸化炭素センサ、血圧センサ、体温センサ、心拍センサ、ベッドセンサの順に重要度が高いものが考えられる。

【0075】

評価値算出部１６は、以下の式（１８）に示すように、スコアＳＣ_１〜ＳＣ_１４と、スコアＳＣ’_ｋ，１〜ＳＣ’_ｋ，４との総和ＳＣ_ｋを算出する。
ＳＣ_ｋ
＝ＳＣ_ｋ，１＋ＳＣ_ｋ，２＋ＳＣ_ｋ，３＋・・・＋ＳＣ_ｋ，１４＋ＳＣ’_ｋ，１＋ＳＣ’_ｋ，２＋ＳＣ’_ｋ，３＋・・・＋ＳＣ’_ｋ，８ （１８）
式（１８）において、ＳＣ’_ｋ，１は、施設装置１−ｋが人感センサを備えている場合のスコアであり、施設装置１−ｋが人感センサを備えていなければ、ＳＣ’_ｋ，１は、“０”である。
ＳＣ’_ｋ，２は、施設装置１−ｋが煙センサを備えている場合のスコアであり、施設装置１−ｋが煙センサを備えていなければ、ＳＣ’_ｋ，２は、“０”である。
ＳＣ’_ｋ，３は、施設装置１−ｋが温度センサを備えている場合のスコアであり、施設装置１−ｋが温度センサを備えていなければ、ＳＣ’_ｋ，３は、“０”である。
ＳＣ’_ｋ，４は、施設装置１−ｋが二酸化炭素センサを備えている場合のスコアであり、施設装置１−ｋが二酸化炭素センサを備えていなければ、ＳＣ’_ｋ，４は、“０”である。
ＳＣ’_ｋ，５は、施設装置１−ｋがベッドセンサを備えている場合のスコアであり、施設装置１−ｋがベッドセンサを備えていなければ、ＳＣ’_ｋ，５は、“０”である。
ＳＣ’_ｋ，６は、施設装置１−ｋが血圧センサを備えている場合のスコアであり、施設装置１−ｋが血圧センサを備えていなければ、ＳＣ’_ｋ，６は、“０”である。
ＳＣ’_ｋ，７は、施設装置１−ｋが体温センサを備えている場合のスコアであり、施設装置１−ｋが体温センサを備えていなければ、ＳＣ’_ｋ，７は、“０”である。
ＳＣ’_ｋ，８は、施設装置１−ｋが心拍センサを備えている場合のスコアであり、施設装置１−ｋが心拍センサを備えていなければ、ＳＣ’_ｋ，８は、“０”である。

【0076】

スコアＳＣ’_ｋ，ｍは、上述したように、センサ３−ｍの重要度が高いほど、大きな値が設定されるが、施設装置１−ｋが、上記の８種類のセンサ３−ｍの全てを備えていれば、総和ＳＣ_ｋが、例えば、１００点になるように、スコアＳＣ_ｋ，ｎの値及びスコアＳＣ’_ｋ，ｍの値のそれぞれが調整されている。

【0077】

評価値算出部１６は、施設装置１−１〜１−Ｋについて、スコアＳＣ_ｋ，１〜ＳＣ_ｋ，１４と、スコアＳＣ’_ｋ，１〜ＳＣ’_ｋ，８との総和ＳＣ_ｋを算出すると、式（２）に示すように、それぞれの総和ＳＣ_ｋの偏差値Ｔ_ｋを算出する。
それぞれの総和ＳＣ_ｋの偏差値Ｔ_ｋを算出する際、評価値の算出例（２）〜（５）のうちのいずれかの算出例と同様に、重み付け値を用いて、スコアＳＣ_ｋ，ｎを補正するようにしてもよい。
評価値算出部１６は、それぞれの総和ＳＣ_ｋの偏差値Ｔ_ｋを算出すると、式（３）に示すように、それぞれの総和ＳＣ_ｋの偏差値Ｔ_ｋを、それぞれの施設の評価を示す評価値Ｅ_ｋとして、保険料算出部１７に出力する。

【0078】

（７）評価値の算出例（７）
評価値の算出例（７）は、センサ３−ｍのセンシングデータに対応する重み付け値ｗｅ_ｋ，ｍを用いて、スコアＳＣ’_ｋ，ｍを補正することによって、算出例（６）よりも、評価値Ｅ_ｋの算出処理を高精度に行うものである。
評価値算出部１６は、センシングデータ取得部１５から、施設装置１−ｋが備えているセンサ３−ｍ（ｍ＝１，・・・，Ｍ）のセンシングデータを取得する。
ここでは、センサ３−ｍが血圧センサであるとして、血圧センサの重み付け値ｗｅ_ｋ，６を設定する例と、センサ３−ｍが心拍センサであるとして、心拍センサの重み付け値ｗｅ_ｋ，８を設定する例とを説明する。

【0079】

センサ３−ｍが血圧センサである場合、血圧センサのセンシングデータが、ユーザの血圧が極めて高い旨を示していることがある。極めて高い血圧は、ユーザ毎に異なるが、例えば、２００［ｍｍＨｇ］を超えるような血圧が考えられる。
血圧センサのセンシングデータが、血圧が極めて高い状態であることを示し、当該状態が長時間継続すると、ユーザの生死にかかわることがある。血圧センサのセンシングデータが、血圧が極めて高い状態であることを示しているときに、施設の職員等が、ユーザの血圧が極めて高い状態であることに気付いて、ユーザをケアしていれば、ユーザへのサポートが優れており、良好な施設であると考えられる。施設の職員等が、ユーザの血圧が極めて高い状態であることに気付かずに、ユーザをケアしていなければ、ユーザへのサポートが劣っており、良好な施設ではないと考えられる。
施設の職員等によるユーザへのサポートは、例えば、ＩｏＴ機器２−ｎであるデジタルカメラの運転状況データ、又は、ＩｏＴ機器２−ｎであるビデオカメラの運転状況データから把握できる。また、後述するユーザに対する介護内容を示す介護記録データから把握できる。

【0080】

評価値算出部１６は、血圧センサのセンシングデータが、血圧が極めて高い状態であることを示してから、一定時間以内に、施設の職員等によるユーザへのサポートがあれば、血圧センサの重み付け値ｗｅ_ｋ，６として、例えば、１．０以上の値を設定する。一定時間としては、３分、又は、５分等が考えられる。
評価値算出部１６は、血圧センサのセンシングデータが、血圧が極めて高い状態であることを示してから、一定時間以内に、施設の職員等によるユーザへのサポートがなければ、血圧センサの重み付け値ｗｅ_ｋ，６として、例えば、０．５未満の値を設定する。

【0081】

センサ３−ｍが心拍センサである場合、心拍センサのセンシングデータが、ユーザに不整脈が生じている旨を示していることがある。
不整脈が長時間継続すると、ユーザの生死にかかわることがある。心拍センサのセンシングデータが不整脈であることを示しているときに、施設の職員等が、ユーザに不整脈が生じていることに気付いて、ユーザをケアしていれば、ユーザへのサポートが優れており、良好な施設であると考えられる。施設の職員等が、ユーザに不整脈が生じていることに気付かずに、ユーザをケアしていなければ、ユーザへのサポートが劣っており、良好な施設ではないと考えられる。
施設の職員等によるユーザへのサポートは、例えば、ＩｏＴ機器２−ｎであるデジタルカメラの運転状況データ、又は、ＩｏＴ機器２−ｎであるビデオカメラの運転状況データから把握できる。また、後述するユーザに対する介護内容を示す介護記録データから把握できる。

【0082】

評価値算出部１６は、心拍センサのセンシングデータが、ユーザに不整脈が生じている旨を示してから、一定時間以内に、施設の職員等によるユーザへのサポートがあれば、心拍センサの重み付け値ｗｅ_ｋ，８として、例えば、１．０以上の値を設定する。一定時間としては、３分、又は、５分等が考えられる。
評価値算出部１６は、心拍センサのセンシングデータが、ユーザに不整脈が生じている旨を示してから、一定時間以内に、施設の職員等によるユーザへのサポートがなければ、心拍センサの重み付け値ｗｅ_ｋ，８として、例えば、０．５未満の値を設定する。

【0083】

評価値算出部１６は、８種類のセンサ３−ｍのセンシングデータに対応する重み付け値ｗｅ_ｋ，ｍを設定すると、以下の式（１９）に示すように、重み付け値ｗｅ_ｋ，ｍを用いて、スコアＳＣ_ｋ，１〜ＳＣ_ｋ，１４と、スコアＳＣ’_ｋ，１〜ＳＣ’_ｋ，８との総和ＳＣ_ｋを算出する。
ＳＣ_ｋ
＝ＳＣ_ｋ，１＋ＳＣ_ｋ，２＋ＳＣ_ｋ，３＋・・・＋ＳＣ_ｋ，１４＋ＳＣ’_ｋ，１×ｗｅ_ｋ，１＋ＳＣ’_ｋ，２×ｗｅ_ｋ，２＋ＳＣ’_ｋ，３×ｗｅ_ｋ，３＋・・・＋ＳＣ’_ｋ，８×ｗｅ_ｋ，８ （１９）
評価値算出部１６は、総和ＳＣ_ｋを算出する際、評価値の算出例（２）〜（５）のうちのいずれかの算出例と同様に、重み付け値を用いて、スコアＳＣ_ｋ，ｎを補正するようにしてもよい。

【0084】

評価値算出部１６は、施設装置１−１〜１−Ｋについて、スコアＳＣ_ｋ，１〜ＳＣ_ｋ，１４と、スコアＳＣ’_ｋ，１〜ＳＣ’_ｋ，８との総和ＳＣ_ｋを算出すると、式（２）に示すように、それぞれの総和ＳＣ_ｋの偏差値Ｔ_ｋを算出する。
評価値算出部１６は、それぞれの総和ＳＣ_ｋの偏差値Ｔ_ｋを算出すると、式（３）に示すように、それぞれの総和ＳＣ_ｋの偏差値Ｔ_ｋを、それぞれの施設の評価を示す評価値Ｅ_ｋとして、保険料算出部１７に出力する。

【0085】

保険料算出部１７は、評価値算出部１６から、それぞれの施設の評価値Ｅ_ｋを取得する。
保険料算出部１７は、それぞれの施設の評価値Ｅ_ｋに基づいて、それぞれの施設に対する法人保険の保険料を算出する（図５のステップＳＴ８）。
以下、保険料算出部１７による保険料の算出例を説明する。

【0086】

（１）保険料の算出例（１）
評価値Ｅ_ｋは、それぞれの施設の偏差値を表すものである。このため、保険料算出部１７は、例えば、施設の偏差値が６０以上であれば、保険料をＸ円、施設の偏差値が５５以上６０未満であれば、保険料を（Ｘ×１．２）円、施設の偏差値が５０以上５５未満であれば、保険料を（Ｘ×１．４）円とする。
また、保険料算出部１７は、例えば、施設の偏差値が４５以上５０未満であれば、保険料を（Ｘ×１．６）円、施設の偏差値が４５未満であれば、保険料を（Ｘ×１．８）円とする。

【0087】

（２）保険料の算出例（２）
法人保険の保険料が例えば年単位で更新される場合において、それぞれの施設に対する前年度の保険料が決定されていれば、保険料算出部１７は、今年度の施設の評価値Ｅ_ｋと前年度の施設の評価値Ｅ_ｋとを比較する。
保険料算出部１７は、今年度の施設の評価値Ｅ_ｋと前年度の施設の評価値Ｅ_ｋとの差異が、例えば、３未満であれば、今年度の保険料を前年度の保険料と同額とする。
保険料算出部１７は、今年度の施設の評価値Ｅ_ｋが前年度の施設の評価値Ｅ_ｋよりも、例えば３以上高ければ、今年度の保険料を前年度の保険料よりも数パーセント割引とする。
保険料算出部１７は、今年度の施設の評価値Ｅ_ｋが前年度の施設の評価値Ｅ_ｋよりも、例えば３以上低ければ、今年度の保険料を前年度の保険料よりも数パーセント割高とする。ここでは、今年度の施設の評価値Ｅ_ｋが前年度の施設の評価値Ｅ_ｋよりも、例えば３以上低ければ、保険料算出部１７が、今年度の保険料を前年度の保険料よりも数パーセント割高としている。しかし、これは一例に過ぎず、今年度の施設の評価値Ｅ_ｋが前年度の施設の評価値Ｅ_ｋよりも、例えば３以上低くても、事故又は怪我等が発生することによって、保険が利用された場合に限り、保険料算出部１７が、今年度の保険料を前年度の保険料よりも数パーセント割高とするようにしてもよい。

【0088】

保険料算出部１７により算出された保険料は、保険会社に提示される。
施設評価システムを示す図１には、表記されていないが、保険会社のコンピュータ等が、ネットワーク５に接続されている場合、保険料算出部１７が、保険料算出部１７により算出された保険料を示すデータを、ネットワーク５を介して、保険会社のコンピュータ等に送信するようにしてもよい。
なお、評価値算出部１６により算出された評価値Ｅ_ｋと、設置機器情報と、ログデータと、運転状況データと、センサ情報と、センシングデータとが、施設評価装置６から、保険会社のコンピュータ等、又は、製薬会社のコンピュータ等に送信されるようにしてもよい。

【0089】

以上の実施の形態１では、評価対象の施設に設置されているＩｏＴ機器２−ｎの種類を示す設置機器情報を取得する機器情報取得部１１と、機器情報取得部１１により取得された設置機器情報に基づいて、施設の価値を示す評価値を算出する評価値算出部１６とを備えるように、施設評価装置６を構成した。したがって、施設評価装置６は、施設の価値を客観的に評価することができる。

【0090】

図２に示す施設評価装置６では、評価値算出部１６が、例えば、式（１）及び式（２）に基づく計算を行うことで、施設の評価値Ｅ_ｋを算出している。しかし、これは一例に過ぎず、例えば、評価値算出部１６が、設置機器情報のほかに、ログデータ、運転状況データ、センサ情報、又は、センシングデータが与えられると、施設の評価値Ｅ_ｋを出力する機械学習装置を備え、機械学習装置から出力された評価値Ｅ_ｋを保険料算出部１７に出力するようにしてもよい。
当該機械学習装置は、人工知能（ＡＩ：Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）を搭載している装置であり、例えば、設置機器情報、ログデータ、運転状況データ、センサ情報、又は、センシングデータと、評価値Ｅ_ｋとの関係を学習している。学習済みの機械学習装置は、上述したように、設置機器情報のほかに、ログデータ、運転状況データ、センサ情報、又は、センシングデータが与えられると、施設の評価値Ｅ_ｋを出力する。

【0091】

実施の形態２．
実施の形態２では、ユーザに対する介護内容を示す介護記録データを取得する介護記録データ取得部１８を備える施設評価装置６について説明する。

【0092】

図６は、実施の形態２に係る施設評価装置６を含む施設評価システムを示す構成図である。図６において、図１と同一符号は同一又は相当部分を示すので説明を省略する。
介護記録装置７は、パソコン、又は、タブレット端末等によって実現されている。
介護記録装置７は、ユーザに対する介護内容を示す介護記録データを保存している。
介護記録装置７は、介護記録データを、集線装置４及びネットワーク５を介して、施設評価装置６に出力する。

【0093】

図７は、実施の形態２に係る施設評価装置６を示す構成図である。
図８は、実施の形態２に係る施設評価装置６のハードウェアを示すハードウェア構成図である。
図７及び図８において、図１及び図２と同一符号は同一又は相当部分を示すので説明を省略する。
図７に示す施設評価装置６は、機器情報取得部１１、機器ログデータ取得部１２、運転状況データ取得部１３、センサ情報取得部１４、センシングデータ取得部１５、介護記録データ取得部１８、評価値算出部１９及び保険料算出部１７を備えている。
介護記録データ取得部１８は、例えば、図８に示す介護記録データ取得回路２８によって実現される。
介護記録データ取得部１８は、施設装置１−ｋ（ｋ＝１，・・・，Ｋ）から、介護記録装置７に保存されている介護記録データを取得する。
介護記録データ取得部１８は、介護記録データを評価値算出部１９に出力する。

【0094】

評価値算出部１９は、例えば、図８に示す評価値算出回路２９によって実現される。
評価値算出部１９は、機器情報取得部１１から設置機器情報を取得し、機器ログデータ取得部１２からログデータを取得し、運転状況データ取得部１３から運転状況データを取得する。
また、評価値算出部１９は、センサ情報取得部１４からセンサ情報を取得し、センシングデータ取得部１５からセンシングデータを取得し、介護記録データ取得部１８から介護記録データを取得する。
評価値算出部１９は、少なくとも設置機器情報に基づいて、それぞれの施設の価値を示す評価値を算出する。
評価値算出部１９は、評価値を算出する際、設置機器情報のほかに、ログデータ、運転状況データ、センサ情報、センシングデータ、又は、介護記録データに基づくようにしてもよい。
評価値算出部１９は、評価値を保険料算出部１７に出力する。

【0095】

図７では、施設評価装置６の構成要素である機器情報取得部１１、機器ログデータ取得部１２、運転状況データ取得部１３、センサ情報取得部１４、センシングデータ取得部１５、介護記録データ取得部１８、評価値算出部１９及び保険料算出部１７のそれぞれが、図８に示すような専用のハードウェアによって実現されるものを想定している。即ち、施設評価装置６が、機器情報取得回路２１、機器ログデータ取得回路２２、運転状況データ取得回路２３、センサ情報取得回路２４、センシングデータ取得回路２５、介護記録データ取得回路２８、評価値算出回路２９及び保険料算出回路２７によって実現されるものを想定している。

【0096】

機器情報取得回路２１、機器ログデータ取得回路２２、運転状況データ取得回路２３、センサ情報取得回路２４、センシングデータ取得回路２５、介護記録データ取得回路２８、評価値算出回路２９及び保険料算出回路２７のそれぞれは、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、又は、これらを組み合わせたものが該当する。

【0097】

施設評価装置６の構成要素は、専用のハードウェアによって実現されるものに限るものではなく、施設評価装置６が、ソフトウェア、ファームウェア、又は、ソフトウェアとファームウェアとの組み合わせによって実現されるものであってもよい。
施設評価装置６が、ソフトウェア又はファームウェア等によって実現される場合、機器情報取得部１１、機器ログデータ取得部１２、運転状況データ取得部１３、センサ情報取得部１４、センシングデータ取得部１５、介護記録データ取得部１８、評価値算出部１９及び保険料算出部１７におけるそれぞれの処理手順をコンピュータに実行させるためのプログラムが図４に示すメモリ３１に格納される。そして、図４に示すプロセッサ３２がメモリ３１に格納されているプログラムを実行する。

【0098】

また、図８では、施設評価装置６の構成要素のそれぞれが専用のハードウェアによって実現される例を示し、図４では、施設評価装置６がソフトウェア又はファームウェア等によって実現される例を示している。しかし、これは一例に過ぎず、施設評価装置６における一部の構成要素が専用のハードウェアによって実現され、残りの構成要素がソフトウェア又はファームウェア等によって実現されるものであってもよい。

【0099】

次に、図６に示す施設評価システムの動作について説明する。
ただし、介護記録装置７、介護記録データ取得部１８及び評価値算出部１９以外は、図１に示す施設評価システムと同様であるため、ここでは、介護記録装置７、介護記録データ取得部１８及び評価値算出部１９の動作のみを説明する。

【0100】

介護記録装置７は、例えば、施設の職員等によるユーザに対する介護内容の記録を受け付け、介護内容を示す介護記録データを、内部メモリ又は外部メモリに保存する。
図９は、介護内容の一例を示す説明図である。
図９には、「〇年〇月〇日〇時〇分 ユーザの血圧が非常に高くなったため、医師に降圧剤を処方してもらった。」という介護内容のほか、「△年△月△日△時△分 ユーザに不整脈が生じているため、医師に抗不整脈剤を処方してもらった。」という介護内容の例が示されている。
また、図９には、「□年□月□日□時□分 ユーザが転倒したため、ユーザをベッドまで運んだ。」という介護内容の例が示されている。
介護記録装置７は、一定時間おき、あるいは、施設評価装置６から介護記録データの送信要求を受けたとき、内部メモリ等に保存している介護記録データを、集線装置４及びネットワーク５を介して、施設評価装置６に出力する。

【0101】

介護記録データ取得部１８は、施設装置１−ｋ（ｋ＝１，・・・，Ｋ）から、介護記録装置７に保存されている介護記録データを取得する。
介護記録データ取得部１８は、介護記録データを評価値算出部１９に出力する。

【0102】

評価値算出部１９は、機器情報取得部１１から設置機器情報を取得し、機器ログデータ取得部１２からログデータを取得し、運転状況データ取得部１３から運転状況データを取得する。
また、評価値算出部１９は、センサ情報取得部１４からセンサ情報を取得し、センシングデータ取得部１５からセンシングデータを取得し、介護記録データ取得部１８から介護記録データを取得する。
評価値算出部１９は、少なくとも設置機器情報に基づいて、それぞれの施設の価値を示す評価値Ｅ_ｋを算出する。

【0103】

以下、評価値算出部１９が、介護記録データに基づいて、それぞれの施設の価値を示す評価値Ｅ_ｋを算出する例を説明する。
評価値算出部１９は、介護記録データに対応するスコアＳＣ”_ｋを算出する。
図９に示すような介護記録データ、即ち、ユーザをケアしている旨の介護内容を示している介護記録データが介護記録装置７に保存されていれば、施設の職員等が、ユーザをケアしており、良好な施設であると考えられる。
例えば、介護記録データが、「〇年〇月〇日〇時〇分 ユーザの血圧が非常に高くなったため、医師に降圧剤を処方してもらった。」という介護内容を示していれば、施設の職員等が、ユーザをケアしており、良好な施設であると考えられる。
また、介護記録データが、「□年□月□日□時□分 ユーザが転倒したため、ユーザをベッドまで運んだ。」という介護内容を示していれば、施設の職員等が、ユーザをケアしており、良好な施設であると考えられる。
ユーザをケアしている旨の介護内容を示している介護記録データが介護記録装置７に保存されていれば、良好な施設であると考えられるため、以下の式（２０）に示すように、総和ＳＣ_ｋに対する加算要素としてのスコアＳＣ”_ｋにプラスの値を設定する。プラスの値は、特に問わないが、例えば、スコアＳＣ_ｋ，ｎの値と同程度以下の値が考えられる。
ＳＣ_ｋ
＝ＳＣ_ｋ，１＋ＳＣ_ｋ，２＋ＳＣ_ｋ，３＋・・・＋ＳＣ_ｋ，１４＋ＳＣ’_ｋ，１＋ＳＣ’_ｋ，２＋ＳＣ’_ｋ，３＋・・・＋ＳＣ’_ｋ，８＋ＳＣ”_ｋ （２０）

【0104】

施設の職員等が、ユーザをケアしている旨の介護内容を示す介護記録データが介護記録装置７に保存されていなければ、スコアＳＣ”_ｋの値は、“０”である。
評価値算出部１９は、介護記録データが、ユーザをケアしている旨の介護内容を示しているか否かを解析する必要がある。このような解析処理自体は、公知の技術であるため、詳細な説明を省略する。

【0105】

評価値算出部１９は、総和ＳＣ_ｋを算出する際、評価値の算出例（２）〜（５）、（７）のうちのいずれかの算出例と同様に、重み付け値を用いて、スコアＳＣ_ｋ，ｎ、又は、スコアＳＣ’_ｋ，ｍのうちの少なくとも一方を補正するようにしてもよい。

【0106】

評価値算出部１９は、施設装置１−１〜１−Ｋについて、スコアＳＣ_ｋ，１〜ＳＣ_ｋ，１４と、スコアＳＣ’_ｋ，１〜ＳＣ’_ｋ，８と、スコアＳＣ”_ｋとの総和ＳＣ_ｋを算出すると、式（２）に示すように、それぞれの総和ＳＣ_ｋの偏差値Ｔ_ｋを算出する。
評価値算出部１９は、それぞれの総和ＳＣ_ｋの偏差値Ｔ_ｋを算出すると、式（３）に示すように、それぞれの総和ＳＣ_ｋの偏差値Ｔ_ｋを、それぞれの施設の評価を示す評価値Ｅ_ｋとして、保険料算出部１７に出力する。

【0107】

以上の実施の形態２では、ユーザに対する介護内容を示す介護記録データを取得する介護記録データ取得部１８を備え、評価値算出部１９が、機器情報取得部１１により取得された設置機器情報と、介護記録データ取得部１８により取得された介護記録データとに基づいて、施設の価値を示す評価値を算出するように、図７に示す施設評価装置６を構成した。したがって、図７に示す施設評価装置６は、図２に示す施設評価装置６よりも、評価値の客観性を高めることができる。

【0108】

図７に示す施設評価装置６では、評価値算出部１９が、ユーザをケアしている旨の介護内容を示している介護記録データが介護記録装置７に保存されていれば、総和ＳＣ_ｋに対する加算要素として、スコアＳＣ”_ｋにプラスの値を設定している。しかし、これは一例に過ぎず、介護記録装置７に保存されている介護記録データの記録間隔が閾値Ｔｈ_７未満であれば、評価値算出部１９が、ユーザのケアが良好であると判定し、総和ＳＣ_ｋに対する加算要素として、スコアＳＣ”_ｋにプラスの値を設定する。一方、介護記録データの記録間隔が閾値Ｔｈ_７以上であれば、評価値算出部１９が、ユーザのケアがあまり良好ではないと判定し、総和ＳＣ_ｋに対する加算要素として、スコアＳＣ”_ｋにマイナスの値を設定するようにしてもよい。
閾値Ｔｈ_７は、評価値算出部１９の内部メモリに格納されていてもよいし、施設評価装置６の外部から与えられるものであってもよい。

【0109】

また、介護記録装置７に保存されている一定期間内の介護記録データの記録数が閾値Ｔｈ_８以上であれば、評価値算出部１９が、ユーザのケアが良好であると判定し、総和ＳＣ_ｋに対する加算要素として、スコアＳＣ”_ｋにプラスの値を設定する。一方、一定期間内の介護記録データの記録数が閾値Ｔｈ_８未満であれば、評価値算出部１９が、ユーザのケアがあまり良好ではないと判定し、総和ＳＣ_ｋに対する加算要素として、スコアＳＣ”_ｋにマイナスの値を設定するようにしてもよい。
閾値Ｔｈ_８は、評価値算出部１９の内部メモリに格納されていてもよいし、施設評価装置６の外部から与えられるものであってもよい。

【0110】

また、介護記録装置７に保存されている介護記録データが示す介護内容における平均文字数が閾値Ｔｈ_９以上であれば、評価値算出部１９が、ユーザのケアが良好であると判定し、総和ＳＣ_ｋに対する加算要素として、スコアＳＣ”_ｋにプラスの値を設定する。一方、平均文字数が閾値Ｔｈ_９未満であれば、評価値算出部１９が、ユーザのケアがあまり良好ではないと判定し、総和ＳＣ_ｋに対する加算要素として、スコアＳＣ”_ｋにマイナスの値を設定するようにしてもよい。
閾値Ｔｈ_９は、評価値算出部１９の内部メモリに格納されていてもよいし、施設評価装置６の外部から与えられるものであってもよい。

【0111】

実施の形態３．
実施の形態３では、カメラにより撮影された映像から、施設に滞在しているユーザの骨格を解析する骨格解析部４１を備える施設評価装置６について説明する。

【0112】

図１０は、実施の形態３に係る施設評価装置６を示す構成図である。
図１１は、実施の形態３に係る施設評価装置６のハードウェアを示すハードウェア構成図である。
図１０及び図１１において、図１、図２、図７及び図８と同一符号は同一又は相当部分を示すので説明を省略する。
図１０に示す施設評価装置６は、機器情報取得部１１、機器ログデータ取得部１２、運転状況データ取得部１３、センサ情報取得部１４、センシングデータ取得部１５、介護記録データ取得部１８、骨格解析部４１、評価値算出部４２及び保険料算出部１７を備えている。
なお、図１０に示す施設評価装置６では、骨格解析部４１及び評価値算出部４２が、図７に示す施設評価装置６に適用されている例を示している。しかし、これは一例に過ぎず、骨格解析部４１及び評価値算出部４２が、図２に示す施設評価装置６に適用されているものであってもよい。
実施の形態３では、ＩｏＴ機器２−１〜２−Ｎのうち、いずれかのＩｏＴ機器２−ｎがカメラである。

【0113】

骨格解析部４１は、例えば、図１１に示す骨格解析回路５１によって実現される。
骨格解析部４１は、機器情報取得部１１から設置機器情報を取得し、設置機器情報に基づいて、ＩｏＴ機器２−１〜２−Ｎのうち、いずれのＩｏＴ機器２−ｎがカメラであるかを特定する。
骨格解析部４１は、運転状況データ取得部１３から出力される運転状況データのうち、カメラであると特定したＩｏＴ機器２−ｎから出力された運転状況データを取得する。当該運転状況データは、カメラにより撮影された映像を示すデータである。
骨格解析部４１は、カメラにより撮影された映像から、施設に滞在しているユーザの骨格を解析し、骨格の解析結果を示す骨格データを評価値算出部４２に出力する。

【0114】

評価値算出部４２は、例えば、図８に示す評価値算出回路５２によって実現される。
評価値算出部４２は、機器情報取得部１１から設置機器情報を取得し、機器ログデータ取得部１２からログデータを取得し、運転状況データ取得部１３から運転状況データを取得する。
また、評価値算出部４２は、センサ情報取得部１４からセンサ情報を取得し、センシングデータ取得部１５からセンシングデータを取得し、介護記録データ取得部１８から介護記録データを取得し、骨格解析部４１から骨格データを取得する。
評価値算出部４２は、設置機器情報と、介護記録データと、骨格データとに基づいて、それぞれの施設の価値を示す評価値を算出する。
評価値算出部４２は、評価値を算出する際、設置機器情報と、介護記録データと、骨格データとのほかに、ログデータ、運転状況データ、センサ情報、又は、センシングデータに基づくようにしてもよい。
評価値算出部４２は、評価値を保険料算出部１７に出力する。

【0115】

図１０では、施設評価装置６の構成要素である機器情報取得部１１、機器ログデータ取得部１２、運転状況データ取得部１３、センサ情報取得部１４、センシングデータ取得部１５、介護記録データ取得部１８、骨格解析部４１、評価値算出部４２及び保険料算出部１７のそれぞれが、図１１に示すような専用のハードウェアによって実現されるものを想定している。即ち、施設評価装置６が、機器情報取得回路２１、機器ログデータ取得回路２２、運転状況データ取得回路２３、センサ情報取得回路２４、センシングデータ取得回路２５、介護記録データ取得回路２８、骨格解析回路５１、評価値算出回路５２及び保険料算出回路２７によって実現されるものを想定している。

【0116】

機器情報取得回路２１、機器ログデータ取得回路２２、運転状況データ取得回路２３、センサ情報取得回路２４、センシングデータ取得回路２５、介護記録データ取得回路２８、骨格解析回路５１、評価値算出回路５２及び保険料算出回路２７のそれぞれは、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、又は、これらを組み合わせたものが該当する。

【0117】

施設評価装置６の構成要素は、専用のハードウェアによって実現されるものに限るものではなく、施設評価装置６が、ソフトウェア、ファームウェア、又は、ソフトウェアとファームウェアとの組み合わせによって実現されるものであってもよい。
施設評価装置６が、ソフトウェア又はファームウェア等によって実現される場合、機器情報取得部１１、機器ログデータ取得部１２、運転状況データ取得部１３、センサ情報取得部１４、センシングデータ取得部１５、介護記録データ取得部１８、骨格解析部４１、評価値算出部４２及び保険料算出部１７におけるそれぞれの処理手順をコンピュータに実行させるためのプログラムが図４に示すメモリ３１に格納される。そして、図４に示すプロセッサ３２がメモリ３１に格納されているプログラムを実行する。

【0118】

また、図１１では、施設評価装置６の構成要素のそれぞれが専用のハードウェアによって実現される例を示し、図４では、施設評価装置６がソフトウェア又はファームウェア等によって実現される例を示している。しかし、これは一例に過ぎず、施設評価装置６における一部の構成要素が専用のハードウェアによって実現され、残りの構成要素がソフトウェア又はファームウェア等によって実現されるものであってもよい。

【0119】

次に、図１０に示す施設評価装置６の動作について説明する。
ただし、骨格解析部４１及び評価値算出部４２以外は、図７に示す施設評価装置６と同様であるため、ここでは、骨格解析部４１及び評価値算出部４２の動作のみを説明する。

【0120】

骨格解析部４１は、機器情報取得部１１から設置機器情報を取得する。
骨格解析部４１は、設置機器情報に基づいて、ＩｏＴ機器２−１〜２−Ｎのうち、いずれのＩｏＴ機器２−ｎがカメラであるかを特定する。
骨格解析部４１は、運転状況データ取得部１３から出力される運転状況データのうち、カメラであると特定したＩｏＴ機器２−ｎから出力された運転状況データを取得する。当該運転状況データは、カメラにより撮影された映像を示すデータである。
骨格解析部４１は、カメラにより撮影された映像から、ユーザの骨格を解析する。ユーザの骨格を解析する処理自体は、公知の技術であるため詳細な説明を省略する。
骨格解析部４１は、骨格の解析結果を示す骨格データを評価値算出部４２に出力する。
図１２は、骨格解析部４１から出力される骨格データの一例を示す説明図である。

【0121】

評価値算出部４２は、機器情報取得部１１から設置機器情報を取得し、機器ログデータ取得部１２からログデータを取得し、運転状況データ取得部１３から運転状況データを取得する。
また、評価値算出部４２は、センサ情報取得部１４からセンサ情報を取得し、センシングデータ取得部１５からセンシングデータを取得し、介護記録データ取得部１８から介護記録データを取得し、骨格解析部４１から骨格データを取得する。
評価値算出部４２は、設置機器情報と、介護記録データと、骨格データとに基づいて、それぞれの施設の価値を示す評価値Ｅ_ｋを算出する。

【0122】

以下、評価値算出部４２が、設置機器情報と介護記録データと骨格データとに基づいて、それぞれの施設の価値を示す評価値Ｅ_ｋを算出する例を具体的に説明する。
評価値算出部４２は、骨格データに基づいて、ユーザの不調な状態を検出する。ユーザの不調な状態としては、ユーザの転倒、又は、ユーザのうずくまり等が考えられる。骨格データに基づいて、ユーザの転倒を検出する処理、又は、ユーザのうずくまりを検出する処理自体は、公知の技術であるため詳細な説明を省略する。

【0123】

評価値算出部４２は、介護記録データ取得部１８から出力された介護記録データの中に、ユーザの不調な状態を検出した時刻の後に、施設の職員等が、ユーザを介護したことを示す介護記録データが存在しているか否かを判定する。
ユーザの不調な状態を検出した時刻の後に、施設の職員等が、ユーザを介護したことを示す介護記録データが存在していれば、良好な施設であると考えられる。
ユーザの不調な状態を検出した時刻の後に、施設の職員等が、ユーザを介護したことを示す介護記録データが存在していなければ、施設の職員等が、ユーザをケアしていない可能性が高く、良好な施設ではないと考えられる。
なお、ユーザの不調な状態を検出した時刻の後に、施設の職員等が、ユーザを介護したことを示す介護記録データが存在している場合であっても、不調な状態を検出してから、ユーザの介護を開始するまでの時間が長い場合、ユーザのケアがあまり良好であるとは言えないため、良好な施設ではないと考えられる。介護を開始するまでの時間が長い時間としては、２０分、又は、３０分等が考えられる。

【0124】

評価値算出部４２は、良好な施設であると考えられる場合、以下の式（２１）に示すように、総和ＳＣ_ｋに対する加算要素としてのスコアＳＣ^＊_ｋにプラスの値を設定する。
評価値算出部４２は、良好な施設ではないと考えられる場合、スコアＳＣ^＊_ｋにマイナスの値を設定する。
プラスの値及びマイナスの値の絶対値のそれぞれは、特に問わないが、例えば、スコアＳＣ_ｋ，ｎの値と同程度以下の値が考えられる。
ＳＣ_ｋ
＝ＳＣ_ｋ，１＋ＳＣ_ｋ，２＋ＳＣ_ｋ，３＋・・・＋ＳＣ_ｋ，１４＋ＳＣ’_ｋ，１＋ＳＣ’_ｋ，２＋ＳＣ’_ｋ，３＋・・・＋ＳＣ’_ｋ，８＋ＳＣ”_ｋ＋スコアＳＣ^＊_ｋ （２１）

【0125】

評価値算出部４２は、総和ＳＣ_ｋを算出する際、評価値の算出例（２）〜（５）、（７）のうちのいずれかの算出例と同様に、重み付け値を用いて、スコアＳＣ_ｋ，ｎ、又は、スコアＳＣ’_ｋ，ｍのうちの少なくとも一方を補正するようにしてもよい。

【0126】

評価値算出部４２は、施設装置１−１〜１−Ｋについて、スコアＳＣ_ｋ，１〜ＳＣ_ｋ，１４と、スコアＳＣ’_ｋ，１〜ＳＣ’_ｋ，８と、スコアＳＣ”_ｋと、スコアＳＣ^＊_ｋとの総和ＳＣ_ｋを算出すると、式（２）に示すように、それぞれの総和ＳＣ_ｋの偏差値Ｔ_ｋを算出する。
評価値算出部４２は、それぞれの総和ＳＣ_ｋの偏差値Ｔ_ｋを算出すると、式（３）に示すように、それぞれの総和ＳＣ_ｋの偏差値Ｔ_ｋを、それぞれの施設の評価を示す評価値Ｅ_ｋとして、保険料算出部１７に出力する。

【0127】

以上の実施の形態３では、施設に設置されているＩｏＴ機器２−ｎとして、カメラが設置されており、カメラにより撮影された映像から、ユーザの骨格を解析する骨格解析部４１を備え、評価値算出部４２が、機器情報取得部１１により取得された設置機器情報と、介護記録データ取得部１８により取得された介護記録データと、骨格解析部４１による骨格の解析結果とに基づいて、施設の価値を示す評価値を算出するように、図１０に示す施設評価装置６を構成した。したがって、図１０に示す施設評価装置６は、図２に示す施設評価装置６よりも、評価値の客観性を高めることができる。

【0128】

なお、本開示は、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。

【産業上の利用可能性】

【0129】

本開示は、施設評価装置及び施設評価方法に適している。

【符号の説明】

【0130】

１−１〜１−Ｋ 施設装置、２−１〜２−Ｎ ＩｏＴ機器、３−１〜３−Ｍ センサ、４ 集線装置、５ ネットワーク、６ 施設評価装置、７ 介護記録装置、１１ 機器情報取得部、１２ 機器ログデータ取得部、１３ 運転状況データ取得部、１４ センサ情報取得部、１５ センシングデータ取得部、１６ 評価値算出部、１７ 保険料算出部、１８ 介護記録データ取得部、１９ 評価値算出部、２１ 機器情報取得回路、２２ 機器ログデータ取得回路、２３ 運転状況データ取得回路、２４ センサ情報取得回路、２５ センシングデータ取得回路、２６ 評価値算出回路、２７ 保険料算出回路、２８ 介護記録データ取得回路、２９ 評価値算出回路、３１ メモリ、３２ プロセッサ、４１ 骨格解析部、４２ 評価値算出部、５１ 骨格解析回路、５２ 評価値算出回路。

【要約】

評価対象の施設に設置されているＩｏＴ機器（２−ｎ）の種類を示す設置機器情報を取得する機器情報取得部（１１）と、機器情報取得部（１１）により取得された設置機器情報に基づいて、施設の価値を示す評価値を算出する評価値算出部（１６）とを備えるように、施設評価装置（６）を構成した。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】