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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2022094595
(43)【公開日】2022-06-27
(54)【発明の名称】家電システム
(51)【国際特許分類】
F25D 11/00 20060101AFI20220620BHJP
F25D 23/00 20060101ALN20220620BHJP
【ＦＩ】
F25D11/00 101B
F25D23/00 301A
F25D23/00 301L
F25D23/00 301G
【審査請求】未請求
【請求項の数】12
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2020207565
(22)【出願日】2020-12-15
(71)【出願人】
【識別番号】503376518
【氏名又は名称】東芝ライフスタイル株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100141139
【弁理士】
【氏名又は名称】及川 周
(74)【代理人】
【識別番号】100205785
【弁理士】
【氏名又は名称】▲高▼橋 史生
(74)【代理人】
【識別番号】100203297
【弁理士】
【氏名又は名称】橋口 明子
(74)【代理人】
【識別番号】100175824
【弁理士】
【氏名又は名称】小林 淳一
(74)【代理人】
【識別番号】100135301
【弁理士】
【氏名又は名称】梶井 良訓
(72)【発明者】
【氏名】竹内 慎
(72)【発明者】
【氏名】中野 太陽
【テーマコード（参考）】
3L045
3L345
【Ｆターム（参考）】
3L045AA02
3L045BA01
3L045CA02
3L045DA02
3L045EA01
3L045LA01
3L045LA06
3L045LA10
3L045LA11
3L045MA02
3L045MA15
3L045NA03
3L045NA15
3L045NA16
3L045NA17
3L045PA01
3L045PA02
3L045PA03
3L345AA02
3L345AA16
3L345AA21
3L345AA26
3L345CC01
3L345DD21
3L345DD36
3L345DD57
3L345EE03
3L345EE13
3L345EE37
3L345EE45
3L345EE49
3L345EE53
3L345FF13
3L345FF25
3L345FF32
3L345FF41
3L345FF49
3L345HH09
3L345HH13
3L345HH26
3L345HH34
3L345HH38
3L345HH39
3L345HH42
3L345JJ04
3L345JJ08
3L345JJ17
3L345JJ23
3L345KK01
3L345KK02
3L345KK03
(57)【要約】
【課題】利便性の向上を図ることができる家電システムを提供することである。
【解決手段】実施形態の家電システムは、特定部と、制御部とを持つ。特定部は、家電機器の動作設定を変更することとは異なるユーザの動作を示す情報に基づき、ユーザに応じた家電機器の動作設定を特定する。制御部は、特定部により特定された家電機器の動作設定に基づき、家電機器を制御する、または家電機器の動作設定を変更する提案をユーザに報知する。
【選択図】図１
【解決手段】実施形態の家電システムは、特定部と、制御部とを持つ。特定部は、家電機器の動作設定を変更することとは異なるユーザの動作を示す情報に基づき、ユーザに応じた家電機器の動作設定を特定する。制御部は、特定部により特定された家電機器の動作設定に基づき、家電機器を制御する、または家電機器の動作設定を変更する提案をユーザに報知する。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
家電機器の動作設定を変更することとは異なるユーザの動作を示す情報に基づき、前記ユーザに応じた前記家電機器の動作設定を特定する特定部と、
前記特定部により特定された前記家電機器の動作設定に基づき、前記家電機器を制御する、または前記家電機器の動作設定を変更する提案を前記ユーザに報知する制御部と、
を備えた家電システム。
前記特定部により特定された前記家電機器の動作設定に基づき、前記家電機器を制御する、または前記家電機器の動作設定を変更する提案を前記ユーザに報知する制御部と、
を備えた家電システム。
【請求項2】
前記家電機器の状態を定量的に示す状態値を取得する状態値取得部をさらに備え、
前記特定部は、前記ユーザの動作を示す前記情報に基づいて、前記ユーザに応じた前記家電機器の制御用の閾値を特定し、
前記制御部は、前記状態値取得部により取得された前記状態値と、前記特定部により特定された前記閾値とに基づいて、前記家電機器を制御する、
請求項１に記載の家電システム。
前記特定部は、前記ユーザの動作を示す前記情報に基づいて、前記ユーザに応じた前記家電機器の制御用の閾値を特定し、
前記制御部は、前記状態値取得部により取得された前記状態値と、前記特定部により特定された前記閾値とに基づいて、前記家電機器を制御する、
請求項１に記載の家電システム。
【請求項3】
前記特定部が特定した前記動作設定から、前記ユーザの操作による設定変更が行われた場合、前記特定部は、変更前の前記動作設定を再度特定することを抑制する、
請求項１または請求項２に記載の家電システム。
請求項１または請求項２に記載の家電システム。
【請求項4】
前記家電機器は冷蔵庫であり、
前記特定部は、前記冷蔵庫の扉の開閉履歴を確認する前記ユーザの確認動作を示す情報に基づき、前記ユーザに応じた前記冷蔵庫の消費電力に関する設定を特定する、
請求項１から３の何れか一項に記載の家電システム。
前記特定部は、前記冷蔵庫の扉の開閉履歴を確認する前記ユーザの確認動作を示す情報に基づき、前記ユーザに応じた前記冷蔵庫の消費電力に関する設定を特定する、
請求項１から３の何れか一項に記載の家電システム。
【請求項5】
前記特定部は、前記冷蔵庫の消費電力に関する設定として、前記冷蔵庫の庫内温度に関する温度閾値または時間閾値の少なくとも何れかを特定し、
前記制御部は、前記特定部により特定された前記温度閾値または前記時間閾値の少なくとも何れかに基づき、前記冷蔵庫を制御する、
請求項４に記載の家電システム。
前記制御部は、前記特定部により特定された前記温度閾値または前記時間閾値の少なくとも何れかに基づき、前記冷蔵庫を制御する、
請求項４に記載の家電システム。
【請求項6】
前記家電機器は冷蔵庫であり、
前記特定部は、前記冷蔵庫の消費電力を確認する前記ユーザの確認動作を示す情報に基づき、前記ユーザに応じた前記冷蔵庫の消費電力に関する設定を特定する、
請求項１から５の何れか一項に記載の家電システム。
前記特定部は、前記冷蔵庫の消費電力を確認する前記ユーザの確認動作を示す情報に基づき、前記ユーザに応じた前記冷蔵庫の消費電力に関する設定を特定する、
請求項１から５の何れか一項に記載の家電システム。
【請求項7】
前記家電機器は冷蔵庫であり、
前記特定部は、庫内に収容される食品の賞味期限を入力するユーザの動作に基づいて、前記ユーザに応じた前記冷蔵庫の温度管理に関する設定を特定する、
請求項１から６の何れか一項に記載の家電システム。
前記特定部は、庫内に収容される食品の賞味期限を入力するユーザの動作に基づいて、前記ユーザに応じた前記冷蔵庫の温度管理に関する設定を特定する、
請求項１から６の何れか一項に記載の家電システム。
【請求項8】
前記家電機器は冷蔵庫であり、
前記特定部は、前記ユーザの購買に関する動作の傾向を示す情報に基づいて、前記ユーザに応じた前記冷蔵庫の温度管理に関する設定を特定する、
請求項１から７の何れか一項に記載の家電システム。
前記特定部は、前記ユーザの購買に関する動作の傾向を示す情報に基づいて、前記ユーザに応じた前記冷蔵庫の温度管理に関する設定を特定する、
請求項１から７の何れか一項に記載の家電システム。
【請求項9】
前記家電機器は冷蔵庫であり、
前記特定部は、食材の栄養に関する前記ユーザの確認動作を示す情報に基づいて、前記ユーザに応じた前記冷蔵庫の温度管理に関する設定を特定する、
請求項１から８の何れか一項に記載の家電システム。
前記特定部は、食材の栄養に関する前記ユーザの確認動作を示す情報に基づいて、前記ユーザに応じた前記冷蔵庫の温度管理に関する設定を特定する、
請求項１から８の何れか一項に記載の家電システム。
【請求項10】
前記家電機器は冷蔵庫であり、
前記特定部は、前記冷蔵庫に含まれる特定の貯蔵部に関する前記ユーザの動作を示す情報に基づいて、前記ユーザに応じた前記冷蔵庫の温度管理に関する設定を特定する、
請求項１から９の何れか一項に記載の家電システム。
前記特定部は、前記冷蔵庫に含まれる特定の貯蔵部に関する前記ユーザの動作を示す情報に基づいて、前記ユーザに応じた前記冷蔵庫の温度管理に関する設定を特定する、
請求項１から９の何れか一項に記載の家電システム。
【請求項11】
前記家電機器は冷蔵庫であり、
前記特定部は、特定の時間帯に食品を庫内に入れる前記ユーザの動作を示す情報に基づき、前記ユーザに応じた前記特定の時間帯における前記冷蔵庫の温度管理に関する設定を特定する、
請求項１から１０の何れか一項に記載の家電システム。
前記特定部は、特定の時間帯に食品を庫内に入れる前記ユーザの動作を示す情報に基づき、前記ユーザに応じた前記特定の時間帯における前記冷蔵庫の温度管理に関する設定を特定する、
請求項１から１０の何れか一項に記載の家電システム。
【請求項12】
前記家電機器は冷蔵庫であり、
前記特定部は、製氷タンクの水切れの通知に対する前記ユーザの動作を示す情報に基づいて、前記ユーザに応じた製氷に関する設定を特定する、
請求項１から１１の何れか一項に記載の家電システム。
前記特定部は、製氷タンクの水切れの通知に対する前記ユーザの動作を示す情報に基づいて、前記ユーザに応じた製氷に関する設定を特定する、
請求項１から１１の何れか一項に記載の家電システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明の実施形態は、家電システムに関する。
【背景技術】
【0002】
家電機器にいろいろなモード設定が可能であるなど、ユーザ設定に応じていろいろな機能を実行する家電機器がある。
【0003】
一方、ユーザがモードの存在またはモードの内容を知らない場合など、ユーザ設定可能な機能が利用されない場合があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開２０１６－２０６８５１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
本発明が解決しようとする課題は、利便性の向上を図ることができる家電システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0006】
実施形態の家電システムは、特定部と、制御部とを持つ。特定部は、家電機器の動作設定を変更することとは異なるユーザの動作を示す情報に基づき、ユーザに応じた家電機器の動作設定を特定する。制御部は、特定部により特定された家電機器の動作設定に基づき、家電機器を制御する、または家電機器の動作設定を変更する提案をユーザに報知する。
【図面の簡単な説明】
【0007】
【図1】第１の実施形態に係る家電システムの構成例を示す図。
【図2】第１の実施形態に係る学習モデルの入出力の例を示す図。
【図3】第１の実施形態に係るユーザ端末装置がアプリケーションプログラムにて実行可能な機能の例を示す図。
【図4】第１の実施形態に係る学習モデルへの入力データの項目の例を示す図。
【図5】第１の実施形態に係る冷蔵庫がおすすめ設定をユーザに提供する処理の手順の例を示す図。
【図6】第１の実施形態に係る冷蔵庫がおすすめ設定に対するユーザ反応を学習結果に反映させる処理の手順の例を示す図。
【図7】第２の実施形態に係る家電システムの構成例を示す図。
【図8】第２の実施形態に係る学習サーバ装置がおすすめ設定をユーザに提供する処理の手順の例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【0008】
以下、実施形態の家電システムを、図面を参照して説明する。以下の実施形態では、家電機器が冷蔵庫である場合を例に説明するが、実施形態の家電システムが対象とする家電機器は特定のものに限定されない。複数の動作設定の候補から動作設定が選択可能な家電機器を、実施形態の家電システムの対象とすることができる。以下の説明における「ユーザ設定」は、ユーザ操作による設定である。
以下の説明では、同一または類似の機能を有する構成に同一の符号を付す。そして、それら構成の重複する説明は省略する場合がある。本明細書で「ＸＸに基づく」とは、「少なくともＸＸに基づく」ことを意味し、ＸＸに加えて別の要素に基づく場合も含み得る。また「ＸＸに基づく」とは、ＸＸを直接に用いる場合に限定されず、ＸＸに対して演算や加工が行われたものに基づく場合も含み得る。本明細書で「ＸＸまたはＹＹ」とは、「ＸＸ」のみの場合、または「ＹＹ」のみの場合に限定されず、「ＸＸ」および「ＹＹ」の両方の場合も含み得る。これは選択的要素が３つ以上の場合も同様である。「ＸＸ」および「ＹＹ」は、任意の要素（例えば任意の情報）である。
以下の説明では、同一または類似の機能を有する構成に同一の符号を付す。そして、それら構成の重複する説明は省略する場合がある。本明細書で「ＸＸに基づく」とは、「少なくともＸＸに基づく」ことを意味し、ＸＸに加えて別の要素に基づく場合も含み得る。また「ＸＸに基づく」とは、ＸＸを直接に用いる場合に限定されず、ＸＸに対して演算や加工が行われたものに基づく場合も含み得る。本明細書で「ＸＸまたはＹＹ」とは、「ＸＸ」のみの場合、または「ＹＹ」のみの場合に限定されず、「ＸＸ」および「ＹＹ」の両方の場合も含み得る。これは選択的要素が３つ以上の場合も同様である。「ＸＸ」および「ＹＹ」は、任意の要素（例えば任意の情報）である。
【0009】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態の家電システム１の構成例を示す図である。家電システム１は、冷蔵庫１００と、ユーザ端末装置２００と、ユーザ情報サーバ装置３００と、アプリケーションサーバ装置４００とを備える。また、冷蔵庫１００と、ユーザ端末装置２００と、ユーザ情報サーバ装置３００と、アプリケーションサーバ装置４００とは、通信ネットワーク９００に通信接続される。冷蔵庫１００は、冷蔵庫本体１１０と、通信モジュール１２０と、センサ群１３０と、情報機器１４０と、状態値取得部１５１と、特定部１５２と、制御部１５３と、記憶部１６０とを備える。
図１は、第１の実施形態の家電システム１の構成例を示す図である。家電システム１は、冷蔵庫１００と、ユーザ端末装置２００と、ユーザ情報サーバ装置３００と、アプリケーションサーバ装置４００とを備える。また、冷蔵庫１００と、ユーザ端末装置２００と、ユーザ情報サーバ装置３００と、アプリケーションサーバ装置４００とは、通信ネットワーク９００に通信接続される。冷蔵庫１００は、冷蔵庫本体１１０と、通信モジュール１２０と、センサ群１３０と、情報機器１４０と、状態値取得部１５１と、特定部１５２と、制御部１５３と、記憶部１６０とを備える。
【0010】
ユーザ端末装置２００、ユーザ情報サーバ装置３００、アプリケーションサーバ装置４００、および、通信ネットワーク９００のうちの何れか１つ、または、何れか２つ以上が、家電システム１の外部の構成となっていてもよい。
特定部１５２が冷蔵庫１００とは別の装置として構成されるなど、冷蔵庫１００が２つ以上の装置で構成されていてもよい。例えば後述するように、特定部１５２が冷蔵庫１００とは別の学習サーバ装置５００（図７参照）に実装されていてもよい。学習サーバ装置５００は、クラウドサーバとして構成されていてもよい。
特定部１５２が冷蔵庫１００とは別の装置として構成されるなど、冷蔵庫１００が２つ以上の装置で構成されていてもよい。例えば後述するように、特定部１５２が冷蔵庫１００とは別の学習サーバ装置５００（図７参照）に実装されていてもよい。学習サーバ装置５００は、クラウドサーバとして構成されていてもよい。
【0011】
家電システム１は、冷蔵庫１００におけるユーザに応じたおすすめ設定をユーザに提供する。特に、家電システム１は、冷蔵庫１００の動作設定を変更することとは異なるユーザの動作に応じて、冷蔵庫１００におけるおすすめ設定特定しユーザに提供する。
ここでいうおすすめ設定は、冷蔵庫１００の動作設定のうち、特定部１５２がユーザに提供する動作設定として特定した動作設定である。家電システム１がおすすめ設定をユーザに提供する方法は、おすすめ設定を冷蔵庫１００に自動設定する方法であってもよい。あるいは、家電システム１がおすすめ設定をユーザに提供する方法は、おすすめ設定を示す情報をユーザに提示する方法であってもよい。例えば、ユーザ端末装置２００がおすすめ設定を示す情報を表示するようにしてもよい。
ここで、冷蔵庫１００に対するユーザ操作など、冷蔵庫１００の動作設定を変更するユーザの動作に応じて、例えば過去に行われた動作設定を再現することが考えられる。しかしながらこの場合、ユーザが行っていない動作設定を提供することはできない。
ここでいうおすすめ設定は、冷蔵庫１００の動作設定のうち、特定部１５２がユーザに提供する動作設定として特定した動作設定である。家電システム１がおすすめ設定をユーザに提供する方法は、おすすめ設定を冷蔵庫１００に自動設定する方法であってもよい。あるいは、家電システム１がおすすめ設定をユーザに提供する方法は、おすすめ設定を示す情報をユーザに提示する方法であってもよい。例えば、ユーザ端末装置２００がおすすめ設定を示す情報を表示するようにしてもよい。
ここで、冷蔵庫１００に対するユーザ操作など、冷蔵庫１００の動作設定を変更するユーザの動作に応じて、例えば過去に行われた動作設定を再現することが考えられる。しかしながらこの場合、ユーザが行っていない動作設定を提供することはできない。
【0012】
また、冷蔵庫１００に可能な動作設定を例えばランダムに提案することも考えられるが、ユーザの希望しない動作設定が提案される可能性が高い点で、ユーザの利益とならない可能性が高い。
これに対して、家電システム１は、冷蔵庫１００の動作設定を変更することとは異なる動作に応じておすすめ設定を提案することで、ユーザが行っていない動作設定を提案することができる。かつ、家電システム１は、ユーザの動作に応じておすすめ設定を提案することで、ユーザの要望または好みに合う動作設定を提案できると期待される。
これに対して、家電システム１は、冷蔵庫１００の動作設定を変更することとは異なる動作に応じておすすめ設定を提案することで、ユーザが行っていない動作設定を提案することができる。かつ、家電システム１は、ユーザの動作に応じておすすめ設定を提案することで、ユーザの要望または好みに合う動作設定を提案できると期待される。
【0013】
冷蔵庫１００は、冷蔵庫本体１１０にて、冷蔵庫としての機能をユーザに提供する。また、冷蔵庫１００は、おすすめ設定の提供を実行する。
冷蔵庫本体１１０は、冷蔵庫１００のうち、冷蔵庫としての機能を実行する部分である。例えば、冷蔵室、冷凍室、野菜室、および製氷室などの各部屋と、これら各部屋を冷却するためのコンプレッサ（Compressor）、熱交換器、冷媒タンクおよび配管など、冷蔵庫としての冷却機能を実行するための各部が冷蔵庫本体１１０に含まれる。冷蔵庫本体１１０は、制御部１５３の制御に従って動作して、冷蔵庫としての機能をユーザに提供する。
冷蔵庫本体１１０は、冷蔵庫１００のうち、冷蔵庫としての機能を実行する部分である。例えば、冷蔵室、冷凍室、野菜室、および製氷室などの各部屋と、これら各部屋を冷却するためのコンプレッサ（Compressor）、熱交換器、冷媒タンクおよび配管など、冷蔵庫としての冷却機能を実行するための各部が冷蔵庫本体１１０に含まれる。冷蔵庫本体１１０は、制御部１５３の制御に従って動作して、冷蔵庫としての機能をユーザに提供する。
【0014】
通信モジュール１２０は、他の装置と通信を行う。例えば、通信モジュール１２０は、ユーザの動作の履歴情報を含むユーザ情報をユーザ情報サーバ装置３００から受信する。このユーザ情報は、冷蔵庫１００がおすすめ設定を提案するために用いられる。あるいは、通信モジュール１２０が、ユーザ端末装置２００に対するユーザ操作の履歴情報をユーザ端末装置２００から受信するなど、ユーザ情報サーバ装置３００に加えて、あるいは代えて、他の装置からユーザ情報を取得するようにしてもよい。
また、通信モジュール１２０が、冷蔵庫１００の扉の開閉履歴など、冷蔵庫１００に関するユーザの動作の情報を、ユーザ情報サーバ装置３００またはユーザ端末装置２００に送信するようにしてもよい。この情報は、ユーザが自らの冷蔵庫１００の使用状況を確認するために、ユーザ端末装置２００に表示されてもよい。
また、通信モジュール１２０が、冷蔵庫１００の扉の開閉履歴など、冷蔵庫１００に関するユーザの動作の情報を、ユーザ情報サーバ装置３００またはユーザ端末装置２００に送信するようにしてもよい。この情報は、ユーザが自らの冷蔵庫１００の使用状況を確認するために、ユーザ端末装置２００に表示されてもよい。
【0015】
センサ群１３０は、冷蔵庫１００またはその周囲の状態を検出するための各種センサを含む。ここでいうセンサは、特定の種類のものに限定されない。例えば、扉の開閉を検出する扉スイッチなど、二値を出力するスイッチがセンサ群１３０に含まれていてもよい。センサ群１３０は、冷蔵庫本体１１０に含まれる電気部品（例えばコンプレッサ）に流れる電流の電流値を検出する検出部なども含む。
【0016】
情報機器１４０は、冷蔵庫１００におけるユーザインタフェース（User Interface）として用いられる。例えば、情報機器１４０が表示画面およびスピーカの何れかまたは両方を備えて、製氷タンクの水切れなど冷蔵庫本体１１０に関する各種メッセージをユーザに報知するようにしてもよい。また、情報機器１４０がレシピ（Recipe、料理の作り方等の情報）動画を再生するなど、各種情報をユーザに提供するようにしてもよい。
【0017】
また、情報機器１４０の表示画面がタッチパネルとして構成される、または、マイクを有して音声認識を行うなどにより、情報機器１４０が各種ユーザ操作を受け付けるようにしてもよい。例えば、情報機器１４０が、冷蔵庫本体１１０に対するユーザ操作、および、情報機器１４０自らに対するユーザ操作を受け付けるようにしてもよい。
【0018】
状態値取得部１５１は、冷蔵庫１００の状態を定量的に示す状態値を取得する。例えば、状態値取得部１５１が、センサ群１３０による測定値を状態値として取得するようにしてもよい。状態値取得部１５１が取得する状態値は、例えば、冷蔵庫１００のモードを切り替えるか否かの判定に用いられる。
【0019】
特定部１５２は、冷蔵庫１００におけるユーザに応じたおすすめ設定（そのユーザに適した設定）を特定する。家電システム１について上述したように、特定部１５２は、冷蔵庫１００の動作設定を変更することとは異なるユーザの動作を示す情報に基づき、おすすめ設定を特定する。「冷蔵庫１００の動作設定を変更することとは異なるユーザの動作」とは、冷蔵庫１００の動作設定を直接変更するユーザの動作（例えば、変更後の冷蔵庫１００の設定温度や動作モードを直接に指定するユーザの動作）とは異なる動作を意味する。
【0020】
特定部１５２が、おすすめ設定を直接特定するようにしてもよい。
家電システム１について上述したように、特定部１５２が、特定したおすすめ設定を冷蔵庫１００に自動設定するようにしてもよい。あるいは、特定部１５２が、特定したおすすめ設定をユーザ端末装置２００または情報機器１４０に表示させることでユーザに提案し、自動設定は行わないようにしてもよい。
家電システム１について上述したように、特定部１５２が、特定したおすすめ設定を冷蔵庫１００に自動設定するようにしてもよい。あるいは、特定部１５２が、特定したおすすめ設定をユーザ端末装置２００または情報機器１４０に表示させることでユーザに提案し、自動設定は行わないようにしてもよい。
【0021】
あるいは、特定部１５２が、設定切替の判定条件を変更するようにしてもよい。例えば、ユーザの動作が、節電に関心のある場合の動作として予め定められている動作に該当する場合、特定部１５２が、冷蔵庫１００の通常モードと節電モードとの切替の判定条件（節電モードへの遷移条件）を、節電モードになり易いように変更するようにしてもよい。
【0022】
特定部１５２が、おすすめ設定に対するユーザの反応を、その後のおすすめ設定の特定に反映させるようにしてもよい。例えば、特定部１５２が特定したおすすめ設定に対して、ユーザがおすすめ設定を取り消すなど、ユーザ操作によっておすすめ設定が変更された場合、ユーザがおすすめ設定を気に入らなかったと考えられる。この場合、特定部１５２が、同じおすすめ設定を再度特定しなくなるように、あるいは、同じおすすめ設定を再度特定しにくくなるように、おすすめ設定の特定方法を学習するようにしてもよい。
【0023】
あるいは、特定部１５２が、特定したおすすめ設定を、ユーザによって変更された場合の提供のタイミングとは別の時間帯または別の曜日など異なるタイミングでユーザに提供するようにしてもよい。この場合もおすすめ設定がユーザによって変更された後に、特定部１５２が、同じおすすめ設定を再度特定しなくなるように、あるいは、同じおすすめ設定を再度特定しにくくなるように、おすすめ設定の特定方法を学習するようにしてもよい。
【0024】
制御部１５３は、冷蔵庫１００の各部を制御する。特に、制御部１５３は、冷蔵庫本体１１０を制御する。
制御部１５３は、特定部１５２またはユーザ操作によって特定される冷蔵庫１００の動作設定に従って、冷蔵庫１００を制御する。これにより、制御部１５３は、特定部１５２により特定された冷蔵庫１００の動作設定（おすすめ設定）に基づき、冷蔵庫１００を制御する。例えば、特定部１５２がおすすめ設定を冷蔵庫１００に自動設定する場合、制御部１５３は、特定部１５２が行った設定に従って冷蔵庫１００を制御する。特定部１５２がおすすめ設定をユーザに提案し、おすすめ設定がユーザ操作によって冷蔵庫１００に設定された場合も、制御部１５３は、その設定に従って冷蔵庫１００を制御する。
制御部１５３は、特定部１５２またはユーザ操作によって特定される冷蔵庫１００の動作設定に従って、冷蔵庫１００を制御する。これにより、制御部１５３は、特定部１５２により特定された冷蔵庫１００の動作設定（おすすめ設定）に基づき、冷蔵庫１００を制御する。例えば、特定部１５２がおすすめ設定を冷蔵庫１００に自動設定する場合、制御部１５３は、特定部１５２が行った設定に従って冷蔵庫１００を制御する。特定部１５２がおすすめ設定をユーザに提案し、おすすめ設定がユーザ操作によって冷蔵庫１００に設定された場合も、制御部１５３は、その設定に従って冷蔵庫１００を制御する。
【0025】
設定切替の判定条件が示される設定については、制御部１５３は、判定条件に従って動作設定を決定し、決定した設定に従って冷蔵庫１００を制御する。上記のように特定部１５２が判定条件を変更した場合、制御部１５３は、変更後の判定条件に従って、冷蔵庫１００を制御する。
【0026】
記憶部１６０は、各種情報を記憶する。記憶部１６０が、特定部１５２がおすすめ設定を特定するための学習モデル（学習済みモデル）を記憶するようにしてもよい。特定部１５２が、この学習モデルを用いた計算によっておすすめ設定を特定するようにしてもよい。例えば、特定部１５２が、ユーザの動作の情報等をこの学習モデルに入力し、学習モデルが出力する動作設定をおすすめ設定として採用するようにしてもよい。
【0027】
状態値取得部１５１、特定部１５２、および、制御部１５３の機能は、ＣＰＵのような１つ以上のハードウェアプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することによって実行されてもよい。あるいは、これら機能部の全部または一部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、またはＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの回路部（ハードウェア）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアとの協働によって実現されてもよい。記憶部１６０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ、またはこれらのうち複数の組み合わせなどにより実現されてもよい。
【0028】
ユーザ端末装置２００は、ユーザ操作を受け付ける装置である。ユーザによるユーザ端末装置２００の操作履歴情報が、特定部１５２がおすすめ設定を特定するためのユーザの動作の情報として用いられてもよい。
以下では、ユーザ端末装置２００がユーザのスマートフォン（Smartphone）である場合を例に説明する。例えばユーザが、冷蔵庫１００の扉の開閉履歴情報など冷蔵庫１００に関する情報を提供するアプリケーションプログラムをユーザ端末装置２００にインストールして用いるようにしてもよい。そして、ユーザ端末装置２００での情報閲覧履歴情報が、特定部１５２がおすすめ設定を特定するためのユーザの動作の情報として用いられてもよい。
以下では、ユーザ端末装置２００がユーザのスマートフォン（Smartphone）である場合を例に説明する。例えばユーザが、冷蔵庫１００の扉の開閉履歴情報など冷蔵庫１００に関する情報を提供するアプリケーションプログラムをユーザ端末装置２００にインストールして用いるようにしてもよい。そして、ユーザ端末装置２００での情報閲覧履歴情報が、特定部１５２がおすすめ設定を特定するためのユーザの動作の情報として用いられてもよい。
【0029】
ただし、ユーザ端末装置２００の構成は、特定の構成に限定されない。ユーザ操作を受け付けるいろいろな装置をユーザ端末装置２００として用いることができる。例えば、ユーザ端末装置２００が、パソコン（Personal Computer；ＰＣ）またはタブレット端末装置（Tablet）等のコンピュータを用いて構成されていてもよい。
【0030】
特定部１５２がおすすめ設定を特定するためのユーザの動作の情報は、冷蔵庫１００に対するユーザの動作を示す情報、情報機器１４０に対するユーザの動作（操作）を示す情報、または、ユーザ端末装置２００に対するユーザの動作（操作）を示す情報の何れか、またはこれらの組み合わせであってもよい。ただし、特定部１５２がおすすめ設定を特定するためのユーザの動作の情報は、これらに限定されない。例えば、特定部１５２がおすすめ設定を特定するためのユーザの動作の情報として、スマートスピーカに対するユーザの発話など、ユーザが冷蔵庫１００、情報機器１４０またはユーザ端末装置２００以外の装置を用いる動作を示す情報が用いられてもよい。
【0031】
また、特定部１５２がおすすめ設定を特定するためのユーザの動作の情報として、ユーザの買物情報（例えば、ユーザがまとめ買いをしたとの情報）など、ユーザが装置を用いて行う動作以外の動作を示す情報が用いられてもよい。ユーザの買物情報は、例えば、冷蔵庫１００がカメラを備えてユーザの買物の画像を撮影し、画像解析によって取得するようにしてもよい。
【0032】
ユーザ情報サーバ装置３００は、ユーザ情報を記憶する。ユーザ情報サーバ装置３００は、例えばパソコンまたはワークステーション（Workstation）等のコンピュータを用いて構成されていてもよい。
上記のように、ユーザ情報サーバ装置３００が記憶するユーザ情報にユーザの動作の履歴情報が含まれていてもよい。このユーザの動作の履歴情報が、特定部１５２がおすすめ設定を特定するためのユーザの動作の情報として用いられてもよい。また、ユーザ情報サーバ装置３００が記憶するユーザ情報が、ユーザ端末装置２００に送信され、ユーザがユーザ端末装置２００を用いてユーザ情報を閲覧するようにしてもよい。
上記のように、ユーザ情報サーバ装置３００が、冷蔵庫１００およびユーザ端末装置２００のうち何れか一方、または両方から、ユーザの動作の情報を収取し、ユーザ情報（の一部）として記憶するようにしてもよい。
上記のように、ユーザ情報サーバ装置３００が記憶するユーザ情報にユーザの動作の履歴情報が含まれていてもよい。このユーザの動作の履歴情報が、特定部１５２がおすすめ設定を特定するためのユーザの動作の情報として用いられてもよい。また、ユーザ情報サーバ装置３００が記憶するユーザ情報が、ユーザ端末装置２００に送信され、ユーザがユーザ端末装置２００を用いてユーザ情報を閲覧するようにしてもよい。
上記のように、ユーザ情報サーバ装置３００が、冷蔵庫１００およびユーザ端末装置２００のうち何れか一方、または両方から、ユーザの動作の情報を収取し、ユーザ情報（の一部）として記憶するようにしてもよい。
【0033】
アプリケーションサーバ装置４００は、ユーザ端末装置２００で用いられるアプリケーションプログラムを提供する。例えばアプリケーションサーバ装置４００が、冷蔵庫１００の扉の開閉履歴情報など冷蔵庫１００に関する情報を閲覧するためのアプリケーションプログラムを提供するようにしてもよい。アプリケーションプログラムを単にアプリケーションとも称する。
アプリケーションサーバ装置４００は、例えばパソコンまたはワークステーション等のコンピュータを用いて構成されていてもよい。
アプリケーションサーバ装置４００は、例えばパソコンまたはワークステーション等のコンピュータを用いて構成されていてもよい。
【0034】
通信ネットワーク９００は、装置間の通信経路を提供できるものであればよく、特定の通信ネットワークに限定されない。例えば、通信ネットワーク９００が、インターネット（Internet）と携帯電話網との組み合わせを含んで構成されていてもよいが、これに限定されない。携帯電話網は、通信事業者がスマートフォンなどの携帯端末装置用に提供する無線通信ネットワークである。
【0035】
図２は、記憶部１６０が記憶する学習モデルの入出力の例を示す図である。上述したように、学習モデルは、特定部１５２がおすすめ設定を特定するために用いられる。
図２の例で、学習モデルは、ユーザ動作情報と、現在時刻情報と、冷蔵庫運転状態情報との入力を受けて、おすすめ設定情報を出力する。
おすすめ設定情報は、おすすめ設定を示す情報である。
図２の例で、学習モデルは、ユーザ動作情報と、現在時刻情報と、冷蔵庫運転状態情報との入力を受けて、おすすめ設定情報を出力する。
おすすめ設定情報は、おすすめ設定を示す情報である。
【0036】
ユーザ動作情報は、上述したユーザの動作の情報である。例えば、ユーザ動作情報が、ユーザが冷蔵庫１００の扉の開閉履歴を頻繁に閲覧していることを示す場合、ユーザが冷蔵庫１００の消費エネルギー（消費電力）に関心が高いことが考えられる。この場合、特定部１５２が学習モデルを用いて、おすすめ設定として、節電モードの設定、あるいは、節電モードになり易いようなモード判定条件の設定を特定するようにしてもよい。
【0037】
現在時刻情報は、現在の日時を示す情報である。例えば、昼と夜とで冷蔵庫１００の扉の開閉頻度が異なるなど、時間帯、曜日および季節等の時間的要素に応じて冷蔵庫１００の使用状況または冷蔵庫１００の状態が異なることが考えられる。そこで、特定部１５２が学習モデルを用いて、現在の日時に応じたおすすめ設定を特定するようにしてもよい。
【0038】
冷蔵庫運転状態情報は、冷蔵庫１００の状態を示す情報である。冷蔵庫運転状態情報は、例えば、冷蔵庫１００の動作モード（運転状況）や、庫内の空気温度、冷却器の温度などを含む。例えば冷蔵室に収納されている食品の量など冷蔵庫１００の状態によって、適切な動作設定が異なることが考えられる。そこで、特定部１５２が学習モデルを用いて、冷蔵庫１００の状態に応じたおすすめ設定を特定するようにしてもよい。
【0039】
ただし、学習モデルに入力される情報は、ユーザの動作の情報が含まれていればよく、特定のものに限定されない。例えば、現在時刻情報および冷蔵庫運転状態情報のうち何れか一方または両方が、学習モデルに入力されなくてもよい。あるいは、学習モデルが、現在時刻情報および冷蔵庫運転状態情報に加えて、あるいは代えて、他の冷蔵庫における設定状況の情報の入力を受けるなど、図２に示される情報以外の入力を受けるようにしてもよい。
【0040】
学習モデルの学習は、例えば、ユーザ動作情報、現在時刻情報および冷蔵庫運転状態情報などの入力データに、学習の担当者（例えば冷蔵庫１００の製造メーカの技術者）が適切と考える動作設定を示す教師データが紐付けられた学習データを用いて行われてもよい。学習済みの学習モデルが冷蔵庫１００に実装されてもよい。冷蔵庫１００は、学習モデルを更新するための学習機能を有していなくてもよい。
【0041】
あるいは、特定部１５２が、おすすめ設定に対するユーザの反応に応じて学習モデルを更新するようにしてもよい。上述したように、ユーザがおすすめ設定を取り消すなど、ユーザ操作によっておすすめ設定が変更された場合、特定部１５２が、同じおすすめ設定を再度特定しなくなるように、あるいは、同じおすすめ設定を再度特定しにくくなるように、学習モデルを更新するようにしてもよい。特定部１５２が、例えば、特定部１５２自らがおすすめ設定を特定するために学習モデルに入力したデータに、ユーザが変更した後の動作設定を示すデータが教師データとして紐付けられた学習データを用いた機械学習にて、この変更を行うようにしてもよい。
【0042】
学習モデルの構成は、特定のものに限定されない。例えば、学習モデルが、ニューラルネットワーク（Neural Network；ＮＮ）、サーポートベクターマシン（Support Vector Machine；ＳＶＭ）、ランダムフォレスト（Random Forest）、または、回帰モデル、あるいはこれらの組み合わせを用いて構成されていてもよい。また、学習モデルは、記憶部１６０が記憶するソフトウェア的なモデルに限定されず、ハードウェアを用いて構成されていてもよい。
さらには、特定部１５２が、冷蔵庫１００の設計者が定めた推論規則を用いておすすめ設定を特定するなど、機械学習以外の方法で定められた特定方法を用いておすすめ設定を特定するようにしてもよい。
さらには、特定部１５２が、冷蔵庫１００の設計者が定めた推論規則を用いておすすめ設定を特定するなど、機械学習以外の方法で定められた特定方法を用いておすすめ設定を特定するようにしてもよい。
【0043】
図３は、ユーザ端末装置２００がアプリケーションプログラムにて実行可能な機能の例を示す図である。特定部１５２が、これらの機能の実行履歴をユーザ動作情報として学習モデルに入力するようにしてもよい。
遠隔操作機能は、冷蔵庫１００の動作設定など冷蔵庫１００に対する操作をユーザ端末装置２００から遠隔操作用のサーバ装置を介して行う機能である。図３の例ではユーザは、冷蔵室の設定温度の変更、冷凍室の設定温度の変更、チルド室のチルドモード切替（急冷モードや、特別な態様のチルドモードへの変更など）、製氷室の製氷モード切替（急速な製氷モードへの変更など）、冷凍室の冷凍モード切替、および、自動節電モード切替を遠隔操作で行うことができる。
遠隔操作機能は、冷蔵庫１００の動作設定など冷蔵庫１００に対する操作をユーザ端末装置２００から遠隔操作用のサーバ装置を介して行う機能である。図３の例ではユーザは、冷蔵室の設定温度の変更、冷凍室の設定温度の変更、チルド室のチルドモード切替（急冷モードや、特別な態様のチルドモードへの変更など）、製氷室の製氷モード切替（急速な製氷モードへの変更など）、冷凍室の冷凍モード切替、および、自動節電モード切替を遠隔操作で行うことができる。
【0044】
ユーザが遠隔操作機能を使用する頻度が高い場合、冷蔵庫１００の動作設定に関心が高いと考えられる。この場合、特定部１５２が、おすすめ設定を特定する頻度が高くなるようにしてもよい。
特定部１５２が、遠隔操作機能の使用履歴に基づいて、おすすめ設定を特定するようにしてもよい。例えば、特定部１５２が、使用頻度の高い動作設定をおすすめ設定として選び易くする場合、ユーザの要望または好みに合う動作設定を特定し易くなると期待される。あるいは、特定部１５２が、使用頻度の低い動作設定をおすすめ設定として選び易くする場合、ユーザが使ったことのない動作設定、または、使い慣れていない動作設定を、おすすめ設定としてユーザに提案できると期待される。
特定部１５２が、遠隔操作機能の使用履歴に基づいて、おすすめ設定を特定するようにしてもよい。例えば、特定部１５２が、使用頻度の高い動作設定をおすすめ設定として選び易くする場合、ユーザの要望または好みに合う動作設定を特定し易くなると期待される。あるいは、特定部１５２が、使用頻度の低い動作設定をおすすめ設定として選び易くする場合、ユーザが使ったことのない動作設定、または、使い慣れていない動作設定を、おすすめ設定としてユーザに提案できると期待される。
【0045】
特定部１５２は、ユーザが遠隔操作機能を使用する頻度が高いか否かといった量的な判定を、閾値を用いて行うことができる。例えば特定部１５２が、上記の「ユーザが遠隔操作機能を使用する頻度が高い場合」に該当するか否かの判定として、ユーザが遠隔操作機能を使用する頻度が所定の閾値以上に高いか否かを判定するようにしてもよい。
「ユーザが遠隔操作機能を使用する頻度が高い場合」以外の量的な判定についても同様である。
「ユーザが遠隔操作機能を使用する頻度が高い場合」以外の量的な判定についても同様である。
【0046】
扉開閉履歴機能は、ユーザが冷蔵庫１００の扉の開閉履歴を確認するための機能である。図３の例ではユーザは、１日の履歴または１週間の履歴の何れかを選んでユーザ端末装置２００に表示させることができる。
上述したように、ユーザが、扉開閉履歴を確認する頻度が高い場合、冷蔵庫１００の消費電力に関心が高いことが考えられる。この場合、特定部１５２が、おすすめ設定として、節電モードの設定、あるいは、節電モードになり易いようなモード判定条件の設定を特定するようにしてもよい。このように、特定部１５２が、冷蔵庫１００の扉の開閉履歴を確認するユーザの確認動作を示す情報（例えば、ユーザの確認動作の回数を示す情報）に基づき、ユーザに応じた冷蔵庫１００の消費電力に関する設定をおすすめ設定として特定するようにしてもよい。
上述したように、ユーザが、扉開閉履歴を確認する頻度が高い場合、冷蔵庫１００の消費電力に関心が高いことが考えられる。この場合、特定部１５２が、おすすめ設定として、節電モードの設定、あるいは、節電モードになり易いようなモード判定条件の設定を特定するようにしてもよい。このように、特定部１５２が、冷蔵庫１００の扉の開閉履歴を確認するユーザの確認動作を示す情報（例えば、ユーザの確認動作の回数を示す情報）に基づき、ユーザに応じた冷蔵庫１００の消費電力に関する設定をおすすめ設定として特定するようにしてもよい。
【0047】
特定部１５２が、冷蔵庫１００が節電モードになり易いようなモード判定条件の設定を特定する場合、冷蔵庫１００の庫内温度に関する温度閾値または時間閾値の何れか一方、または両方を特定するようにしてもよい。例えば、節電モード以外（例えば通常モード）から節電モードへの切替の判定条件が、庫内温度が所定の範囲内にある状態（例えば所定の範囲内で安定した状態）が所定時間以上継続することであってもよい。この場合、特定部１５２が、庫内温度の範囲を示す温度下限閾値が下がるように、または、温度上限閾値が上がるように、あるいはこれら両方が行われるように、温度閾値を特定するようにしてもよい。また、特定部１５２が、所定時間が短くなるように、時間閾値を特定するようにしてもよい。
節電モードでは、制御部１５３が、冷蔵庫１００のコンプレッサの運転周波数の低減、ファンの回転数の低減、冷蔵庫１００における除霜処理の時間間隔の伸長、および、庫内の照明の照度の低下のうち何れか１つ、またはこれらの組み合わせを行うようにしてもよい。
節電モードでは、制御部１５３が、冷蔵庫１００のコンプレッサの運転周波数の低減、ファンの回転数の低減、冷蔵庫１００における除霜処理の時間間隔の伸長、および、庫内の照明の照度の低下のうち何れか１つ、またはこれらの組み合わせを行うようにしてもよい。
【0048】
みまもり機能は、予め選択された条件が成立した場合に、そのことをユーザ端末装置２００に通知する機能である。図３の例ではユーザは、通知を受ける条件として、指定時間帯に扉開閉がない場合、指定時間帯に扉開閉があった場合、および、冷蔵庫付近の温度が高温になっている場合のうちの１つ以上を選択することができる。
【0049】
例えば、指定時間帯に扉開閉があった場合に通知するという条件の選択頻度が高い場合、ユーザが外出または就寝する等により、その時間帯には扉の開閉が行われないことを前提として、予想外に扉の開閉が行われた場合に通知を受けるものであることが考えられる。扉の開閉が行われないことで庫内の温度が保たれ、節電が可能になる場合がある。そこで、特定部１５２が、この条件が指定される頻度が高い時間帯について、おすすめ設定として、節電モードの設定、あるいは、節電モードになり易いようなモード判定条件の設定を特定するようにしてもよい。
【0050】
食材管理機能は、冷蔵庫１００が収納している食材の種類、量および賞味期限等をユーザが確認するための機能である。例えば、ユーザ端末装置２００が、食材の種類、量および賞味期限等の情報を、冷凍室および冷蔵室等の貯蔵室ごとにリスト表示するようにしてもよい。ここでいう賞味期限は消費期限であってもよい。食材管理機能に用いられる食材の情報を食材管理情報とも称する。
【0051】
特定部１５２が、食材管理情報に示される賞味期限に基づいて、おすすめ設定を特定するようにしてもよい。例えば、賞味期限が近い食材が多くなっている場合、特定部１５２が、庫内の温調を自動で下げる、急速冷却のモードに入れる、除菌機能を使用する、または、脱臭機能を使用する、あるいはこれらの組み合わせを、おすすめ設定として特定するようにしてもよい。これにより、食材の鮮度を比較的長時間保てると期待される。
また、賞味期限が近い食材が多くなる頻度が高い場合、特定部１５２が、庫内の温度を定常的に標準温度よりも低く設定することを、おすすめ設定として特定するようにしてもよい。
また、賞味期限が近い食材が多くなる頻度が高い場合、特定部１５２が、庫内の温度を定常的に標準温度よりも低く設定することを、おすすめ設定として特定するようにしてもよい。
【0052】
特定部１５２が、賞味期限の情報の入力状況に基づいて、おすすめ設定を特定するようにしてもよい。例えば、ユーザが、食材管理機能に登録する全ての食材の賞味期限を入力するなど、賞味期限の入力回数が多い場合、ユーザが、食材の鮮度を気にしていることが考えられる。この場合、特定部１５２が、庫内の温度を標準温度よりも低く設定するなど、食材の鮮度がより長く保たれるための設定を、おすすめ設定として特定するようにしてもよい。
【0053】
特定部１５２が、ユーザの購買に関する動作の傾向を示す情報に基づいて、おすすめ設定を特定するようにしてもよい。例えば、ユーザがまとめ買いをする傾向がある場合、購入した食材を使いきるまでに時間がかかることが考えられる。この場合、特定部１５２が、庫内の温度を標準温度よりも低く設定する、または、急速冷却機能でまとめ買いした食材を速やかに冷却するなど、食材の鮮度がより長く保たれるための設定を、おすすめ設定として特定するようにしてもよい。
【0054】
上述したように、ユーザの購買に関する動作の傾向は、例えば、冷蔵庫１００がカメラを備えてユーザの買物の画像を撮影し、画像解析によって取得するようにしてもよい。あるいは、特定部１５２が、ユーザが食材管理機能に登録する食材管理情報から、ユーザの購買に関する動作の傾向を把握するようにしてもよい。
【0055】
また、特定部１５２が、食材の種類から特定される栄養成分に基づいて、おすすめ設定を特定するようにしてもよい。例えば、冷蔵庫１００が収納している食材の中に、温度が高い方が栄養成分を増やせる食材がある場合、特定部１５２が、所定の時間だけ庫内の温度を上げる設定をおすすめ設定として特定するようにしてもよい。
なお、ここでは食材を食品とも称する。すなわち、「食材」との語句と「食品」との語句とを区別せず、食べ物全般を指す語句として用いる。
なお、ここでは食材を食品とも称する。すなわち、「食材」との語句と「食品」との語句とを区別せず、食べ物全般を指す語句として用いる。
【0056】
特定部１５２が、ユーザの栄養情報確認に関する動作の情報に基づいて、おすすめ設定を特定するようにしてもよい。例えば、ユーザが、インターネットで食品の栄養成分の情報を提供するサイトにアクセスするなど、食材の栄養を確認する動作を行っている場合、英鵜に関する関心が高いことが考えられる。この場合に、特定部１５２が、上述した、食材の栄養成分を増やすために所定の時間だけ庫内の温度を上げる設定を、おすすめ設定として特定するようにしてもよい。
【0057】
また、特定部１５２が、ユーザによる貯蔵室（貯蔵部）ごとの食品管理情報の確認回数および／またはその貯蔵室の扉の開閉動作の回数などに基づいて、おすすめ設定を特定するようにしてもよい。例えば、ユーザが、特定の貯蔵室（冷蔵室、冷凍室、または野菜室）について食材管理情報を確認する回数が他の貯蔵室よりも所定の割合以上多い場合、ユーザが、その貯蔵室への関心が高いと考えられる。この場合に、特定部１５２が、この貯蔵室に関する動作設定をおすすめ設定として特定し易くなるようにしてもよい。あるいは、特定部１５２が、この貯蔵室を優先的に冷却する設定をおすすめ設定として特定するようにしてもよい。
【0058】
レシピ機能は、ユーザがレシピを参照するための機能である。例えば、ユーザ端末装置２００が、レシピの検索画面またはレシピのリストを表示し、ユーザが指定するレシピを表示するようにしてもよい。
特定部１５２が、ユーザがレシピを参照する動作に基づいて、おすすめ設定を特定するようにしてもよい。例えば、ユーザがレシピを参照して実際に料理を行う場合、冷蔵庫１００の扉を開いて食材を取り出すことが考えられる。そこで、特定部１５２が、ユーザがレシピを参照するタイミングで、庫内の温度を下げるように、おすすめ設定を特定するようにしてもよい。
特定部１５２が、ユーザがレシピを参照する動作に基づいて、おすすめ設定を特定するようにしてもよい。例えば、ユーザがレシピを参照して実際に料理を行う場合、冷蔵庫１００の扉を開いて食材を取り出すことが考えられる。そこで、特定部１５２が、ユーザがレシピを参照するタイミングで、庫内の温度を下げるように、おすすめ設定を特定するようにしてもよい。
【0059】
消費電力表示機能は、ユーザが冷蔵庫１００の消費電力を確認するための機能である。消費電力表示機能で、ユーザ端末装置２００が、冷蔵庫１００の消費電力の履歴、または、直近所定期間の冷蔵庫１００の消費電力の平均値を表示するようにしてもよい。
ユーザが、冷蔵庫１００の消費電力を確認する頻度が高い場合、冷蔵庫１００の消費電力に関心が高いことが考えられる。この場合、特定部１５２が、おすすめ設定として、節電モードの設定、あるいは、節電モードになり易いようなモード判定条件の設定を特定するようにしてもよい。このように、特定部１５２が、冷蔵庫１００の消費電力を確認するユーザの確認動作（例えば、消費電力を確認するユーザの確認動作の回数）を示す情報に基づき、ユーザに応じた冷蔵庫１００の消費電力に関する動作設定をおすすめ設定として特定するようにしてもよい。
ユーザが、冷蔵庫１００の消費電力を確認する頻度が高い場合、冷蔵庫１００の消費電力に関心が高いことが考えられる。この場合、特定部１５２が、おすすめ設定として、節電モードの設定、あるいは、節電モードになり易いようなモード判定条件の設定を特定するようにしてもよい。このように、特定部１５２が、冷蔵庫１００の消費電力を確認するユーザの確認動作（例えば、消費電力を確認するユーザの確認動作の回数）を示す情報に基づき、ユーザに応じた冷蔵庫１００の消費電力に関する動作設定をおすすめ設定として特定するようにしてもよい。
【0060】
図４は、学習モデルへの入力データの項目の例を示す図である。図４の例では、アプリケーション操作履歴の項目と、冷蔵庫運転状態の項目とが示されている。
アプリケーション操作履歴の各項目は、学習モデルに入力されるユーザ動作情報の項目の例に該当する。特定部１５２が、図３に例示される遠隔操作、扉開閉履歴等のアプリケーションプログラムごとに、そのアプリケーションプログラムでの画面表示回数、画面の表示時間、操作時刻および機能の選択回数を、ユーザ動作情報として学習モデルに入力するようにしてもよい。加えて特定部１５２が、図３に示される各機能（各アプリケーションプログラム）の項目ごとの履歴情報、さらには、設定ごとの履歴情報も、ユーザ動作情報として学習モデルに入力するようにしてもよい。
アプリケーション操作履歴の各項目は、学習モデルに入力されるユーザ動作情報の項目の例に該当する。特定部１５２が、図３に例示される遠隔操作、扉開閉履歴等のアプリケーションプログラムごとに、そのアプリケーションプログラムでの画面表示回数、画面の表示時間、操作時刻および機能の選択回数を、ユーザ動作情報として学習モデルに入力するようにしてもよい。加えて特定部１５２が、図３に示される各機能（各アプリケーションプログラム）の項目ごとの履歴情報、さらには、設定ごとの履歴情報も、ユーザ動作情報として学習モデルに入力するようにしてもよい。
【0061】
冷蔵庫運転状態の各項目は、学習モデルに入力される冷蔵庫運転状態情報の項目の例に該当する。図４に例示される冷蔵室扉スイッチ、野菜室扉スイッチ等のセンサ類によるセンシングデータによって、冷蔵庫１００の状態が示される。特定部１５２が、これらの項目のデータを冷蔵庫運転状態情報として学習モデルに入力することで、冷蔵庫１００の状態に応じて有効な動作設定をおすすめ設定として特定することが期待される。
【0062】
特定部１５２が、ユーザが冷蔵庫１００の前にいると思われるユーザ動作に対して、情報機器１４０における画像表示および音声出力、あるいはこれらのうち何れか一方を行うようにしてもよい。例えば、特定部１５２が、アプリケーションプログラムを実行することで、情報機器１４０における画像表示および音声出力、あるいはこれらのうち何れか一方を行うようにしてもよい。この場合のアプリケーションプログラムの実行は、おすすめ設定の実施の例に該当してもよいし、例えば娯楽動画の再生などおすすめ設定とは別のものであってもよい。
【0063】
ユーザが冷蔵庫１００の前にいると思われるユーザ動作の例として、冷蔵庫１００から食材を取り出す動作、情報機器１４０が提示するレシピを参照する動作、冷蔵庫１００の扉の開閉動作が挙げられるが、これらに限定されない。
これにより、特定部１５２が、ユーザが冷蔵庫１００の前にいる適切なタイミングでユーザに働きかけを行うことができると期待される。
これにより、特定部１５２が、ユーザが冷蔵庫１００の前にいる適切なタイミングでユーザに働きかけを行うことができると期待される。
【0064】
特定部１５２が、ユーザが冷蔵庫１００に食材を入れたタイミングを記憶しておき、例えば同じ曜日の同じ時刻など同様のタイミングで庫内の温度を下げる（例えば、庫内の温度を先に下げておく、またはそのタイミングで冷却が行えるように除霜動作を先に行っておく）ように、おすすめ設定を特定するようにしてもよい。
これにより、ユーザが毎週同じ曜日の同じ時間帯に買物に行く場合など、同様のタイミングで冷蔵庫１００に食材を入れる場合に、新たに収納された食材を速やかに冷却することができ、食材の鮮度を保つことができると期待される。
特定部１５２が、食材管理アプリケーション（食材を管理するための機能を提供するアプリケーションプログラム）に登録される情報を参照して、ユーザが冷蔵庫１００に食材を入れたタイミングを検出するようにしてもよい。あるいは、特定部１５２が、庫内カメラの画像に対して画像認識処理を行うことで、ユーザが冷蔵庫１００に食材を入れたタイミングを検出するようにしてもよい。
これにより、ユーザが毎週同じ曜日の同じ時間帯に買物に行く場合など、同様のタイミングで冷蔵庫１００に食材を入れる場合に、新たに収納された食材を速やかに冷却することができ、食材の鮮度を保つことができると期待される。
特定部１５２が、食材管理アプリケーション（食材を管理するための機能を提供するアプリケーションプログラム）に登録される情報を参照して、ユーザが冷蔵庫１００に食材を入れたタイミングを検出するようにしてもよい。あるいは、特定部１５２が、庫内カメラの画像に対して画像認識処理を行うことで、ユーザが冷蔵庫１００に食材を入れたタイミングを検出するようにしてもよい。
【0065】
特定部１５２が、ユーザが比較的温度が高い食材を冷蔵庫１００に入れる動作に対して、例えば急速冷却モードなど、庫内の温度を下げる設定をおすすめ設定として特定するようにしてもよい。
これにより、新たに収納される食材を速やかに冷却することができ、食材の鮮度を保つことができると期待される。また、庫内の温度が比較的低温に保たれ、新たに収納される食材以外の食材の鮮度も保つことができると期待される。
これにより、新たに収納される食材を速やかに冷却することができ、食材の鮮度を保つことができると期待される。また、庫内の温度が比較的低温に保たれ、新たに収納される食材以外の食材の鮮度も保つことができると期待される。
【0066】
特定部１５２が、ユーザが比較的温度が高い食材を冷蔵庫１００に入れる動作を検出する方法の例として、買物アプリケーション（例えば通販サイトへの接続、または電子マネーの支払いなど、買物に関連するアプリケーションプログラム）の操作の検出、冷蔵庫１００の扉の開閉の検出、庫内温度の上昇の検出など、ユーザの買物に伴う事象を検出することが挙げられる。また、特定部１５２が、ユーザが比較的温度が高い食材を冷蔵庫１００に入れる動作を検出する方法の例として、ユーザがレシピを参照する動作を検出、冷蔵庫１００の扉の開閉の検出、庫内温度の上昇の検出など、ユーザが料理を行うことに伴う事象を検出することが挙げられる。ただし、特定部１５２が、ユーザが比較的温度が高い食材を冷蔵庫１００に入れる動作を検出する方法は、これらの方法に限定されない。
【0067】
特定部１５２が、製氷タンクの水切れの通知に対するユーザの動作を示す情報に基づいて、ユーザに応じた製氷に関する動作設定をおすすめ設定として特定するようにしてもよい。
例えば、ユーザが、製氷タンクの水切れの通知を確認しない場合、または、通知を確認しても水を補充しない場合、ユーザが製氷を求めていないことが考えられる。この場合、特定部１５２が、自動製氷を行わない設定をおすすめ設定として特定するようにしてもよい。
あるいは、ユーザが、製氷タンクの水切れの通知後すぐに（所定の時間以内に）水を補充した場合、ユーザが多くの氷を欲していることが考えられる。この場合、特定部１５２が、製氷速度を上げる設定をおすすめ設定として特定するようにしてもよい。
例えば、ユーザが、製氷タンクの水切れの通知を確認しない場合、または、通知を確認しても水を補充しない場合、ユーザが製氷を求めていないことが考えられる。この場合、特定部１５２が、自動製氷を行わない設定をおすすめ設定として特定するようにしてもよい。
あるいは、ユーザが、製氷タンクの水切れの通知後すぐに（所定の時間以内に）水を補充した場合、ユーザが多くの氷を欲していることが考えられる。この場合、特定部１５２が、製氷速度を上げる設定をおすすめ設定として特定するようにしてもよい。
【0068】
図５は、冷蔵庫１００がおすすめ設定をユーザに提供する処理の手順の例を示す図である。冷蔵庫１００は、例えば一定時間ごとに図５の処理を繰り返す。
図５の処理で、特定部１５２は、学習モデルへの入力データを取得する（ステップＳ１１１）。例えば、特定部１５２は、図２に例示されるユーザ動作情報、現在時刻情報、および、冷蔵庫運転状態情報を楽手モデルへの入力データとして取得する。
図５の処理で、特定部１５２は、学習モデルへの入力データを取得する（ステップＳ１１１）。例えば、特定部１５２は、図２に例示されるユーザ動作情報、現在時刻情報、および、冷蔵庫運転状態情報を楽手モデルへの入力データとして取得する。
【0069】
次に、特定部１５２は、おすすめ設定を特定する（ステップＳ１１２）。具体的には、特定部１５２は、ステップＳ１１１で得られたデータを学習モデルに入力し、学習モデルが出力する動作設定を、おすすめ設定として特定する。
次に、特定部１５２は、おすすめ設定が有効か否かを判定する（ステップＳ１１３）。例えば、特定部１５２は、ステップＳ１１２で特定した動作設定が、既に冷蔵庫１００の現在の動作設定になっている場合、特定したおすすめ設定が無効であると判定する。あるいは、学習モデルがおすすめ設定を出力しない場合があってもよい。学習モデルがおすすめ設定を出力しない場合、特定部１５２は、おすすめ設定が無効であると判定する。
次に、特定部１５２は、おすすめ設定が有効か否かを判定する（ステップＳ１１３）。例えば、特定部１５２は、ステップＳ１１２で特定した動作設定が、既に冷蔵庫１００の現在の動作設定になっている場合、特定したおすすめ設定が無効であると判定する。あるいは、学習モデルがおすすめ設定を出力しない場合があってもよい。学習モデルがおすすめ設定を出力しない場合、特定部１５２は、おすすめ設定が無効であると判定する。
【0070】
おすすめ設定が無効であると特定部１５２が判定した場合（ステップＳ１１３：ＮＯ）、冷蔵庫１００は、図５の処理を終了する。
一方、おすすめ設定が有効であると判定した場合（ステップＳ１１３：ＹＥＳ）、特定部１５２は、特定したおすすめ設定を冷蔵庫１００に自動設定する（ステップＳ１１４）。あるいは、特定部１５２が自動設定は行わず、特定したおすすめ設定をユーザ端末装置２００に表示させることでユーザに提案するようにしてもよい。特定部１５２がおすすめ設定を冷蔵庫１００に自動設定するか否かを、ユーザが予め選択するようにしてもよい。
一方、おすすめ設定が有効であると判定した場合（ステップＳ１１３：ＹＥＳ）、特定部１５２は、特定したおすすめ設定を冷蔵庫１００に自動設定する（ステップＳ１１４）。あるいは、特定部１５２が自動設定は行わず、特定したおすすめ設定をユーザ端末装置２００に表示させることでユーザに提案するようにしてもよい。特定部１５２がおすすめ設定を冷蔵庫１００に自動設定するか否かを、ユーザが予め選択するようにしてもよい。
【0071】
次に、特定部１５２は、おすすめ設定を冷蔵庫１００に自動設定したことをユーザに報告する（ステップＳ１１５）。例えば、特定部１５２は、おすすめ設定を冷蔵庫１００に自動設定した旨のメッセージを、通信モジュール１２０を介してユーザ端末装置２００に送信して表示させることで報告を行う。
ステップＳ１１５の後、冷蔵庫１００は、図５の処理を終了する。
ステップＳ１１５の後、冷蔵庫１００は、図５の処理を終了する。
【0072】
図６は、冷蔵庫１００がおすすめ設定に対するユーザ反応を学習結果に反映させる処理の手順の例を示す図である。冷蔵庫１００は、例えば、図５のステップＳ１１４でおすすめ設定を冷蔵庫１００に自動設定してから１時間後など所定時間経過後に、図６の処理を行う。
図６の処理で、特定部１５２は、冷蔵庫運転情報を取得する（ステップＳ１２１）。ここでの冷蔵庫運転情報は、冷蔵庫１００の現在の動作設定を示す情報を含む。
次に、特定部１５２は、おすすめ設定から設定変更が行われたか否かを判定する（ステップＳ１２２）。例えば、特定部１５２は、冷蔵庫運転情報が示す冷蔵庫１００の現在の動作設定が、おすすめ設定と異なるか同じかを判定する。
図６の処理で、特定部１５２は、冷蔵庫運転情報を取得する（ステップＳ１２１）。ここでの冷蔵庫運転情報は、冷蔵庫１００の現在の動作設定を示す情報を含む。
次に、特定部１５２は、おすすめ設定から設定変更が行われたか否かを判定する（ステップＳ１２２）。例えば、特定部１５２は、冷蔵庫運転情報が示す冷蔵庫１００の現在の動作設定が、おすすめ設定と異なるか同じかを判定する。
【0073】
おすすめ設定から設定変更が行われていないと特定部１５２が判定した場合（ステップＳ１２２：ＮＯ）、冷蔵庫１００は、図６の処理を終了する。
一方、おすすめ設定から設定変更が行われたと判定した場合（ステップＳ１２２：ＹＥＳ）、特定部１５２は、おすすめ設定が採用されなかったとの結果を学習モデルにフィードバックする（ステップＳ１２３）。上述したように、特定部１５２が、同じおすすめ設定を再度特定しなくなるように、あるいは、同じおすすめ設定を再度特定しにくくなるように、学習モデルを更新する。上述したように、特定部１５２が機械学習にて、この変更を行うようにしてもよい。
ステップＳ１２３の後、冷蔵庫１００は、図６の処理を終了する。
一方、おすすめ設定から設定変更が行われたと判定した場合（ステップＳ１２２：ＹＥＳ）、特定部１５２は、おすすめ設定が採用されなかったとの結果を学習モデルにフィードバックする（ステップＳ１２３）。上述したように、特定部１５２が、同じおすすめ設定を再度特定しなくなるように、あるいは、同じおすすめ設定を再度特定しにくくなるように、学習モデルを更新する。上述したように、特定部１５２が機械学習にて、この変更を行うようにしてもよい。
ステップＳ１２３の後、冷蔵庫１００は、図６の処理を終了する。
【0074】
以上のように、特定部１５２は、家電機器（例えば、冷蔵庫本体１１０）の動作設定を変更することとは異なるユーザの動作を示す情報に基づき、ユーザに応じた家電機器の動作設定を特定する。制御部１５３は、特定部１５２により特定された家電機器の動作設定に基づき、家電機器を制御する、または家電機器の動作設定を変更する提案をユーザに報知する。
これにより、家電システム１は、ユーザ設定可能な機能の利用を支援することができる。
ここで、家電機器に対するユーザ操作など、家電機器の動作設定を変更するユーザの動作に応じて、例えば過去に行われた動作設定を再現することが考えられるが、この場合、ユーザが行っていない動作設定を提案することはできない。
これにより、家電システム１は、ユーザ設定可能な機能の利用を支援することができる。
ここで、家電機器に対するユーザ操作など、家電機器の動作設定を変更するユーザの動作に応じて、例えば過去に行われた動作設定を再現することが考えられるが、この場合、ユーザが行っていない動作設定を提案することはできない。
【0075】
また、家電機器に可能な動作設定を例えばランダムに提案することも考えられるが、ユーザの希望しない動作設定が提案される可能性が高い点で、ユーザの利益とならない可能性が高い。
これに対して、家電システム１は、家電機器の動作設定を変更することとは異なる動作に応じておすすめ設定を提案することで、ユーザが行っていない動作設定を提案することができる。かつ、家電システム１は、ユーザの動作に応じておすすめ設定を提案することで、ユーザがモードの存在またはモードの内容を知らない場合でも、ユーザの要望または好みに合う動作設定を提案できると期待される。これにより、利便性の向上を図ることができる。
これに対して、家電システム１は、家電機器の動作設定を変更することとは異なる動作に応じておすすめ設定を提案することで、ユーザが行っていない動作設定を提案することができる。かつ、家電システム１は、ユーザの動作に応じておすすめ設定を提案することで、ユーザがモードの存在またはモードの内容を知らない場合でも、ユーザの要望または好みに合う動作設定を提案できると期待される。これにより、利便性の向上を図ることができる。
【0076】
また、状態値取得部１５１は、家電機器の状態を定量的に示す状態値を取得する。特定部１５２は、ユーザの動作を示す情報に基づいて、ユーザに応じた家電機器の制御用の閾値を特定する。制御部１５３は、状態値取得部１５１により取得された状態値と、特定部１５２により特定された閾値とに基づいて、家電機器を制御する。
このように、特定部１５２が動作設定を直接特定することに代えて、閾値を特定することで、制御部１５３は、例えば庫内の温度など状態値取得部１５１により取得された状態値に応じた動作設定で家電機器を制御することができる。家電システム１によればこの点で、家電機器の状態に応じて適切に家電機器を制御できると期待される。
また、特定部１５２は、家電機器の制御用に既に設けられている閾値を特定（変更）すればよい。この点で、特定部１５２による特定を家電機器の制御に反映させるための、既存の制御ロジックの変更が小さくて済む。
このように、特定部１５２が動作設定を直接特定することに代えて、閾値を特定することで、制御部１５３は、例えば庫内の温度など状態値取得部１５１により取得された状態値に応じた動作設定で家電機器を制御することができる。家電システム１によればこの点で、家電機器の状態に応じて適切に家電機器を制御できると期待される。
また、特定部１５２は、家電機器の制御用に既に設けられている閾値を特定（変更）すればよい。この点で、特定部１５２による特定を家電機器の制御に反映させるための、既存の制御ロジックの変更が小さくて済む。
【0077】
また、特定部１５２が特定した動作設定から、ユーザの操作による設定変更が行われた場合、特定部１５２は、変更前の動作設定を再度特定することを抑制する。
特定部１５２が特定した動作設定からユーザが設定変更した場合、ユーザは、特定部１５２が特定した動作設定を望まなかったと考えられる。特定部１５２が、この場合の動作設定を再度特定することを抑制することで、ユーザの要望または好みに合う動作設定を特定できると期待される。
特定部１５２が特定した動作設定からユーザが設定変更した場合、ユーザは、特定部１５２が特定した動作設定を望まなかったと考えられる。特定部１５２が、この場合の動作設定を再度特定することを抑制することで、ユーザの要望または好みに合う動作設定を特定できると期待される。
【0078】
特定部１５２は、冷蔵庫１００の扉の開閉履歴を確認するユーザの確認動作（例えば、扉の開閉履歴を確認するユーザの確認動作の回数）を示す情報に基づき、ユーザに応じた冷蔵庫１００の消費電力に関する動作設定を特定する。
冷蔵庫１００の扉の開閉履歴を確認するユーザの確認動作の回数が多い場合、ユーザが、冷蔵庫１００の消費電力に関心が高いことが考えられる。この場合、特定部１５２が、例えば冷蔵庫１００の消費電力を小さくするような動作設定を特定することで、ユーザの要望または好みに合う動作設定を特定できると期待される。
冷蔵庫１００の扉の開閉履歴を確認するユーザの確認動作の回数が多い場合、ユーザが、冷蔵庫１００の消費電力に関心が高いことが考えられる。この場合、特定部１５２が、例えば冷蔵庫１００の消費電力を小さくするような動作設定を特定することで、ユーザの要望または好みに合う動作設定を特定できると期待される。
【0079】
また、特定部１５２は、冷蔵庫の消費電力に関する動作設定として、冷蔵庫１００の庫内温度に関する温度閾値または時間閾値の少なくとも何れかを特定する。制御部１５３は、特定部１５２により特定された温度閾値または時間閾値の少なくとも何れかに基づき、冷蔵庫１００を制御する。
このように、特定部１５２が冷蔵庫１００の動作設定を直接特定することに代えて、温度閾値または時間閾値を特定することで、制御部１５３は、例えば庫内温度または庫内温度の安定時間に基づく動作設定で、冷蔵庫１００を制御することができる。制御部１５３は、この点で、冷蔵庫１００の状態に応じた動作設定で冷蔵庫１００を制御することができる。家電システム１によればこの点で、冷蔵庫１００の状態に応じて適切に冷蔵庫１００を制御できると期待される。
また、特定部１５２は、冷蔵庫１００の制御用に既に設けられている閾値を特定すればよい。この点で、特定部１５２による特定を冷蔵庫１００の制御に反映させるための、既存の制御ロジックの変更が小さくて済む。
このように、特定部１５２が冷蔵庫１００の動作設定を直接特定することに代えて、温度閾値または時間閾値を特定することで、制御部１５３は、例えば庫内温度または庫内温度の安定時間に基づく動作設定で、冷蔵庫１００を制御することができる。制御部１５３は、この点で、冷蔵庫１００の状態に応じた動作設定で冷蔵庫１００を制御することができる。家電システム１によればこの点で、冷蔵庫１００の状態に応じて適切に冷蔵庫１００を制御できると期待される。
また、特定部１５２は、冷蔵庫１００の制御用に既に設けられている閾値を特定すればよい。この点で、特定部１５２による特定を冷蔵庫１００の制御に反映させるための、既存の制御ロジックの変更が小さくて済む。
【0080】
また、特定部１５２は、冷蔵庫１００の消費電力を確認するユーザの確認動作（例えば、消費電力を確認するユーザの確認動作の回数）を示す情報に基づき、ユーザに応じた冷蔵庫１００の消費電力に関する動作設定を特定する。冷蔵庫１００の消費電力を確認するユーザの確認動作の回数が多い場合、ユーザが、冷蔵庫１００の消費電力に関心が高いことが考えられる。この場合、特定部１５２が、例えば冷蔵庫１００の消費電力を小さくするような動作設定を特定することで、ユーザの要望または好みに合う動作設定を特定できると期待される。
【0081】
また、特定部１５２は、庫内に収容される食品の賞味期限を入力するユーザの動作に基づいて、ユーザに応じた冷蔵庫１００の温度管理に関する動作設定を特定する。
例えば、ユーザが、食材管理機能に登録する全ての食材の賞味期限を入力するなど、賞味期限の入力回数が多い場合、ユーザが、食材の鮮度を気にしていることが考えられる。この場合、特定部１５２が、庫内の温度を標準温度よりも低く設定するなど、食材の鮮度がより長く保たれるための設定を特定することで、ユーザの要望または好みに合う動作設定を特定できると期待される。
例えば、ユーザが、食材管理機能に登録する全ての食材の賞味期限を入力するなど、賞味期限の入力回数が多い場合、ユーザが、食材の鮮度を気にしていることが考えられる。この場合、特定部１５２が、庫内の温度を標準温度よりも低く設定するなど、食材の鮮度がより長く保たれるための設定を特定することで、ユーザの要望または好みに合う動作設定を特定できると期待される。
【0082】
また、特定部１５２は、ユーザの購買に関する動作の傾向を示す情報に基づいて、ユーザに応じた冷蔵庫１００の温度管理に関する動作設定を特定する。
例えば、ユーザがまとめ買いをする傾向がある場合、購入した食材を使いきるまでに時間がかかることが考えられる。この場合、特定部１５２が、庫内の温度を標準温度よりも低く設定する、または、急速冷却機能でまとめ買いした食材を速やかに冷却するなど、食材の鮮度がより長く保たれるための設定特定することで、ユーザの要望または好みに合う動作設定を特定できると期待される。
例えば、ユーザがまとめ買いをする傾向がある場合、購入した食材を使いきるまでに時間がかかることが考えられる。この場合、特定部１５２が、庫内の温度を標準温度よりも低く設定する、または、急速冷却機能でまとめ買いした食材を速やかに冷却するなど、食材の鮮度がより長く保たれるための設定特定することで、ユーザの要望または好みに合う動作設定を特定できると期待される。
【0083】
また、特定部１５２は、食材の栄養に関するユーザの確認動作（例えば、食材の栄養に関するユーザの確認動作の回数）を示す情報に基づいて、ユーザに応じた冷蔵庫の温度管理に関する動作設定を特定する。
この場合、ユーザが食材の栄養に関心が高いと考えられる。特定部１５２が、冷蔵庫の温度管理に関する動作設定を特定することで、ユーザの要望または好みに合う動作設定を特定できると期待される。
例えば、冷蔵庫１００が収納している食材の中に、温度が高い方が栄養成分を増やせる食材がある場合、特定部１５２が、所定の時間だけ庫内の温度を上げる設定をおすすめ設定として特定するようにしてもよい。
この場合、ユーザが食材の栄養に関心が高いと考えられる。特定部１５２が、冷蔵庫の温度管理に関する動作設定を特定することで、ユーザの要望または好みに合う動作設定を特定できると期待される。
例えば、冷蔵庫１００が収納している食材の中に、温度が高い方が栄養成分を増やせる食材がある場合、特定部１５２が、所定の時間だけ庫内の温度を上げる設定をおすすめ設定として特定するようにしてもよい。
【0084】
また、特定部１５２は、冷蔵庫１００に含まれる特定の貯蔵部に関するユーザの動作（例えば、特定の貯蔵部に対するユーザの開閉動作の回数）を示す情報に基づいて、ユーザに応じた冷蔵庫１００の温度管理に関する動作設定を特定する。
特定の貯蔵部についてユーザの確認動作の回数が多い場合、ユーザが、その貯蔵部への関心が高い（その貯蔵部をよく利用する）と考えられる。特定部１５２が、特定の貯蔵部に関するユーザの確認動作の回数を示す情報に基づいて動作設定を特定することで、例えば、その貯蔵部を優先的に冷却する設定を特定するなど、ユーザの関心に応じて適切に動作設定を特定できると期待される。
特定の貯蔵部についてユーザの確認動作の回数が多い場合、ユーザが、その貯蔵部への関心が高い（その貯蔵部をよく利用する）と考えられる。特定部１５２が、特定の貯蔵部に関するユーザの確認動作の回数を示す情報に基づいて動作設定を特定することで、例えば、その貯蔵部を優先的に冷却する設定を特定するなど、ユーザの関心に応じて適切に動作設定を特定できると期待される。
【0085】
また、特定部１５２は、特定の時間帯に食品を庫内に入れるユーザの動作を示す情報に基づき、ユーザに応じた特定の時間帯における冷蔵庫１００の温度管理に関する動作設定を特定する。
これにより、家電システム１は、ユーザが食材を冷蔵庫１００に入れるタイミングに応じて冷蔵庫１００の温度管理を適切に行うことができ、食材の鮮度を保つことができると期待される。
これにより、家電システム１は、ユーザが食材を冷蔵庫１００に入れるタイミングに応じて冷蔵庫１００の温度管理を適切に行うことができ、食材の鮮度を保つことができると期待される。
【0086】
例えば、特定部１５２が、ユーザが冷蔵庫１００に食材を入れたタイミングを記憶しておき、例えば同じ曜日の同じ時刻など同様のタイミングで庫内の温度を下げるように、おすすめ設定を特定するようにしてもよい。
これにより、ユーザが毎週同じ曜日の同じ時間帯に買物に行く場合など、同様のタイミングで冷蔵庫１００に食材を入れる場合に、新たに収納された食材を速やかに冷却することができ、食材の鮮度を保つことができると期待される。
これにより、ユーザが毎週同じ曜日の同じ時間帯に買物に行く場合など、同様のタイミングで冷蔵庫１００に食材を入れる場合に、新たに収納された食材を速やかに冷却することができ、食材の鮮度を保つことができると期待される。
【0087】
また、特定部１５２は、製氷タンクの水切れの通知に対するユーザの動作を示す情報に基づいて、ユーザに応じた製氷に関する動作設定を特定する。
これにより、特定部１５２が、製氷に関するユーザの要望または好みに合う動作設定を特定できることが期待される。
例えば、ユーザが、製氷タンクの水切れの通知を確認しない場合、または、通知を確認しても水を補充しない場合、ユーザが製氷を求めていないことが考えられる。この場合、特定部１５２が、自動製氷を行わない設定をおすすめ設定として特定するようにしてもよい。
あるいは、ユーザが、製氷タンクの水切れの通知後すぐに（所定の期間以内に）水を補充した場合、ユーザが多くの氷を欲していることが考えられる。この場合、特定部１５２が、製氷速度を上げる設定をおすすめ設定として特定するようにしてもよい。
これにより、特定部１５２が、製氷に関するユーザの要望または好みに合う動作設定を特定できることが期待される。
例えば、ユーザが、製氷タンクの水切れの通知を確認しない場合、または、通知を確認しても水を補充しない場合、ユーザが製氷を求めていないことが考えられる。この場合、特定部１５２が、自動製氷を行わない設定をおすすめ設定として特定するようにしてもよい。
あるいは、ユーザが、製氷タンクの水切れの通知後すぐに（所定の期間以内に）水を補充した場合、ユーザが多くの氷を欲していることが考えられる。この場合、特定部１５２が、製氷速度を上げる設定をおすすめ設定として特定するようにしてもよい。
【0088】
（第２の実施形態）
図７は、第２の実施形態の家電システム２の構成例を示す図である。家電システム２は、冷蔵庫１００と、ユーザ端末装置２００と、ユーザ情報サーバ装置３００と、アプリケーションサーバ装置４００と、学習サーバ装置５００とを備える。また、冷蔵庫１００と、ユーザ端末装置２００と、ユーザ情報サーバ装置３００と、アプリケーションサーバ装置４００と、学習サーバ装置５００とは、通信ネットワーク９００に通信接続される。冷蔵庫１００は、冷蔵庫本体１１０と、通信モジュール１２０と、センサ群１３０と、情報機器１４０と、状態値取得部１５１と、制御部１５３と、記憶部１６０とを備える。学習サーバ装置５００は、特定部１５２と、通信モジュール５１０と、記憶部５２０とを備える。
図７は、第２の実施形態の家電システム２の構成例を示す図である。家電システム２は、冷蔵庫１００と、ユーザ端末装置２００と、ユーザ情報サーバ装置３００と、アプリケーションサーバ装置４００と、学習サーバ装置５００とを備える。また、冷蔵庫１００と、ユーザ端末装置２００と、ユーザ情報サーバ装置３００と、アプリケーションサーバ装置４００と、学習サーバ装置５００とは、通信ネットワーク９００に通信接続される。冷蔵庫１００は、冷蔵庫本体１１０と、通信モジュール１２０と、センサ群１３０と、情報機器１４０と、状態値取得部１５１と、制御部１５３と、記憶部１６０とを備える。学習サーバ装置５００は、特定部１５２と、通信モジュール５１０と、記憶部５２０とを備える。
【0089】
図７の各部のうち、図１の各部に対応して同様の機能を有する部分には同一の符号（１００、１１０、１２０、１３０、１４１、１４２、１４３、１５０、２００、３００、４００、９００）を付して、ここでは詳細な説明を省略する。
図７に示す例では、冷蔵庫１００が特定部１５２を備えておらず、学習サーバ装置５００が設けられて学習サーバ装置５００が特定部１５２を備えている点、および、これに伴って冷蔵庫１００ではなく学習サーバ装置５００が学習モデルを記憶している点で、図１の場合と異なる。それ以外の点では、図７に示す例は図１の場合と同様である。
図７に示す例では、冷蔵庫１００が特定部１５２を備えておらず、学習サーバ装置５００が設けられて学習サーバ装置５００が特定部１５２を備えている点、および、これに伴って冷蔵庫１００ではなく学習サーバ装置５００が学習モデルを記憶している点で、図１の場合と異なる。それ以外の点では、図７に示す例は図１の場合と同様である。
【0090】
通信モジュール５１０は、他の装置と通信を行う。例えば、通信モジュール５１０は、冷蔵庫１００、通信モジュール５１０およびユーザ情報サーバ装置３００、またはこれらの装置のうちの一部から、おすすめ設定を特定するための情報、および、おすすめ設定に対するユーザの反応を学習モデルにフィードバックするための情報を受信する。また、通信モジュール５１０は、特定部１５２が特定したおすすめ設定を示す情報を冷蔵庫１００に送信する。
【0091】
おすすめ設定を特定するための情報は、図２に例示されるユーザ動作情報、現在時刻情報、および、冷蔵庫運転状態情報であってもよい。おすすめ設定に対するユーザの反応を学習モデルにフィードバックするための情報は、学習サーバ装置５００おすすめ設定を冷蔵庫１００に送信して冷蔵庫１００が自らに自動設定してから所定時間後の、冷蔵庫１００の動作設定を示す情報であってもよい。
【0092】
記憶部５２０は、各種情報を記憶する。特に、記憶部５２０は学習モデルを記憶する。ただし、第１の実施形態で上述したように、学習モデルは特定の種類のモデルに限定されず、ハードウェア的に構成されていてもよい。
特定部１５２の機能は、ＣＰＵのような１つ以上のハードウェアプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することによって実行されてもよい。あるいは、特定部１５２の機能の全部または一部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、またはＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの回路部（ハードウェア）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアとの協働によって実現されてもよい。記憶部５２０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ、またはこれらのうち複数の組み合わせなどにより実現されてもよい。
上述したように、通信ネットワーク９００がインターネットを含んで構成されていてもよい。学習サーバ装置５００が、インターネット上のクラウドサーバとして構成されていてもよい。
特定部１５２の機能は、ＣＰＵのような１つ以上のハードウェアプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することによって実行されてもよい。あるいは、特定部１５２の機能の全部または一部は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、またはＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの回路部（ハードウェア）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアとの協働によって実現されてもよい。記憶部５２０は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ、またはこれらのうち複数の組み合わせなどにより実現されてもよい。
上述したように、通信ネットワーク９００がインターネットを含んで構成されていてもよい。学習サーバ装置５００が、インターネット上のクラウドサーバとして構成されていてもよい。
【0093】
図８は、学習サーバ装置５００がおすすめ設定をユーザに提供する処理の手順の例を示す図である。学習サーバ装置５００は、例えば一定時間ごとに図８の処理を繰り返す。
図８のステップＳ２１１からＳ２１３は、図５のステップＳ１１１からＳ１１３と同様である。
ステップＳ２１３で、おすすめ設定が無効であると特定部１５２が判定した場合（ステップＳ２１３：ＮＯ）、学習サーバ装置５００は、図８の処理を終了する。この点も、図５の場合と同様である。
図８のステップＳ２１１からＳ２１３は、図５のステップＳ１１１からＳ１１３と同様である。
ステップＳ２１３で、おすすめ設定が無効であると特定部１５２が判定した場合（ステップＳ２１３：ＮＯ）、学習サーバ装置５００は、図８の処理を終了する。この点も、図５の場合と同様である。
【0094】
ステップＳ２１３で、おすすめ設定が有効であると判定した場合（ステップＳ２１３：ＹＥＳ）、特定部１５２は、特定したおすすめ設定を冷蔵庫１００およびユーザ端末装置２００に送信する（ステップＳ２１４）。
ステップＳ２１４の後、学習サーバ装置５００は、図８の処理を終了する。
ステップＳ２１４の後、学習サーバ装置５００は、図８の処理を終了する。
【0095】
図８に示す処理では、特定部１５２が、おすすめ設定を直接冷蔵庫１００には自動設定せず、通信モジュール５１０を介しておすすめ設定を冷蔵庫１００（およびユーザ端末装置２００）に送信する点で、図５の場合と異なる。それ以外の点では、図８に示す処理は図５の場合と同様である。
特定部１５２が、冷蔵庫１００がおすすめ設定に対するユーザの反応を学習結果に反映させる処理は、図６の場合と同様である。
このように、特定部１５２をクラウドサーバ上に設ける構成でも、特定部１５２を冷蔵庫１００に設ける場合と同様、おすすめ設定をユーザに提供することができる。
特定部１５２が、冷蔵庫１００がおすすめ設定に対するユーザの反応を学習結果に反映させる処理は、図６の場合と同様である。
このように、特定部１５２をクラウドサーバ上に設ける構成でも、特定部１５２を冷蔵庫１００に設ける場合と同様、おすすめ設定をユーザに提供することができる。
【0096】
以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、家電機器の動作設定を変更することとは異なるユーザの動作を示す情報に基づき、ユーザに応じた家電機器の動作設定を特定する特定部１５２と、特定部１５２により特定された家電機器の動作設定に基づき、家電機器を制御する、または家電機器の動作設定を変更する提案をユーザに報知する制御部１５３とを持つことにより、利便性の向上を図ることができる。
【0097】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【0098】
１…家電システム、２…家電システム、１００…冷蔵庫、１１０…冷蔵庫本体、１２０…通信モジュール、１３０…センサ群、１４０…情報機器、１５１…状態値取得部、１５２…特定部、１５３…制御部、１６０…記憶部、２００…ユーザ端末装置、３００…ユーザ情報サーバ装置、４００…アプリケーションサーバ装置、５００…学習サーバ装置、５１０…通信モジュール、５２０…記憶部、９００…通信ネットワーク
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】