特許 7550592 機器利用状況特定システム、機器利用状況特定装置、機器利用状況特定方法およびプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-09-05

(45)【発行日】2024-09-13

(54)【発明の名称】機器利用状況特定システム、機器利用状況特定装置、機器利用状況特定方法およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/06 20240101AFI20240906BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/06

【請求項の数】 10

(21)【出願番号】P 2020168165

(22)【出願日】2020-10-05

(65)【公開番号】P2022060615

(43)【公開日】2022-04-15

【審査請求日】2023-08-10

(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】100095407

【弁理士】

【氏名又は名称】木村 満

(74)【代理人】

【識別番号】100131152

【弁理士】

【氏名又は名称】八島 耕司

(74)【代理人】

【識別番号】100147924

【弁理士】

【氏名又は名称】美恵 英樹

(74)【代理人】

【識別番号】100148149

【弁理士】

【氏名又は名称】渡邉 幸男

(74)【代理人】

【識別番号】100181618

【弁理士】

【氏名又は名称】宮脇 良平

(74)【代理人】

【識別番号】100174388

【弁理士】

【氏名又は名称】龍竹 史朗

(72)【発明者】

【氏名】森實 優太

(72)【発明者】

【氏名】千住 琴音

(72)【発明者】

【氏名】大澤 奈々穂

(72)【発明者】

【氏名】貴島 淳子

【審査官】山口 大志

(56)【参考文献】

【文献】特開２００７－１０９０５６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－００６５６４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－２１２１３１（ＪＰ，Ａ）

(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】

端末装置と、
機器の状態を示す機器状態情報を取得する機器状態取得部と、
過去の前記機器の状態の履歴に基づいて、過去に前記機器に発生したイベントのイベント発生時点を特定するイベント発生時点特定部と、
前記イベント発生時点に基づいて、前記イベントが発生するイベント発生周期と周期開始時点とを算出する周期算出部と、
前記イベント発生周期と前記周期開始時点とから特定される前記機器の利用状況を通知する情報を前記端末装置へ送信する状況通知部と、を備える、
機器利用状況特定システム。

【請求項2】

前記周期算出部は、過去の予め設定された算出対象期間を前記イベント発生周期と同じ長さの複数のサブ算出対象期間に分割したときの前記複数のサブ算出対象期間それぞれに含まれる前記イベント発生時点の数の平均値と分散とを算出し、前記平均値が予め設定された基準平均値範囲内であり且つ分散が最も小さくなる前記複数のサブ算出対象期間に対応する前記イベント発生周期と前記周期開始時点とを算出する、
請求項１に記載の機器利用状況特定システム。

【請求項3】

前記イベント発生周期と前記周期開始時点とに基づいて、前記算出対象期間を前記複数のサブ算出対象期間に分割したときの前記複数のサブ算出対象期間内の予め設定された複数の時間帯それぞれの前記イベントの発生率であるイベント発生率を算出し、予め設定されたイベント発生時点予測時期から次の前記イベント発生時点予測時期の間において、算出した前記イベント発生率が予め設定された基準発生率以上の時間帯を予測イベント発生時点として特定するイベント発生時点予測部を更に備える、
請求項２に記載の機器利用状況特定システム。

【請求項4】

前記周期算出部は、前記算出対象期間における複数の前記イベント発生時点から選択された２つのイベント発生時点の間のインターバル時間に基づいて、前記基準平均値範囲を設定する、
請求項２または３のいずれか１項に記載の機器利用状況特定システム。

【請求項5】

前記イベント発生周期と前記周期開始時点と直近の前記イベント発生時点とに基づいて、前記機器の利用状況に異常が発生したか否かを判定する判定部を更に備える、
請求項１から４のいずれか１項に記載の機器利用状況特定システム。

【請求項6】

複数の機器それぞれの前記イベント発生周期と前記周期開始時点とを集計して得られる集計情報を生成する集計部を更に備え、
前記機器状態取得部は、前記複数の機器それぞれの状態を示す機器状態情報を前記複数の機器それぞれについて取得し、
前記イベント発生時点特定部は、前記複数の機器それぞれの過去の前記機器の状態の履歴に基づいて、過去に前記複数の機器それぞれに発生したイベントのイベント発生時点を特定し、
前記周期算出部は、前記複数の機器それぞれの過去のイベント発生時点に基づいて、前記複数の機器それぞれについて前記イベント発生周期と前記周期開始時点とを個別に算出し、
前記集計部は、前記周期算出部により算出された前記複数の機器それぞれの前記イベント発生周期と前記周期開始時点とを集計することにより前記集計情報を生成する、
請求項１から５のいずれか１項に記載の機器利用状況特定システム。

【請求項7】

前記機器のユーザの行動スケジュールを示すスケジュール情報に基づいて、前記機器状態情報を分類する機器状態分類部を更に備え、
前記イベント発生時点特定部は、分類された機器状態情報の中から、機器のユーザの行動スケジュールに応じた機器状態情報を選出して前記イベント発生時点を特定する、
請求項１から６のいずれか１項に記載の機器利用状況特定システム。

【請求項8】

機器の状態を示す機器状態情報を取得する機器状態取得部と、
過去の前記機器の状態の履歴に基づいて、過去に前記機器に発生したイベントのイベント発生時点を特定するイベント発生時点特定部と、
前記イベント発生時点に基づいて、前記イベントが発生するイベント発生周期と周期開始時点とを算出する周期算出部と、
前記イベント発生周期と前記周期開始時点とから特定される前記機器の利用状況を通知する情報を端末装置へ送信する状況通知部と、を備える、
機器利用状況特定装置。

【請求項9】

機器利用状況特定装置が、機器の状態を示す機器状態情報を取得するステップと、
前記機器利用状況特定装置が、過去の前記機器の状態の履歴に基づいて、過去に前記機器に発生したイベントのイベント発生時点を特定するステップと、
前記機器利用状況特定装置が、前記イベント発生時点に基づいて、前記イベントが発生するイベント発生周期と周期開始時点とを算出するステップと、
前記機器利用状況特定装置が、前記イベント発生周期と前記周期開始時点とから特定される前記機器の利用状況を通知する情報を端末装置へ送信するステップと、を含む、
機器利用状況特定方法。

【請求項10】

コンピュータを、
機器の状態を示す機器状態情報を取得する機器状態取得部、
過去の前記機器の状態の履歴に基づいて、過去に前記機器に発生したイベントのイベント発生時点を特定するイベント発生時点特定部、
前記イベント発生時点に基づいて、前記イベントが発生するイベント発生周期と周期開始時点とを算出する周期算出部、
前記イベント発生周期と前記周期開始時点とから特定される前記機器の利用状況を通知する情報を端末装置へ送信する状況通知部、
として機能させるためのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、機器利用状況特定システム、機器利用状況特定装置、機器利用状況特定方法およびプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

機器が過去に利用された時刻と同じような時刻に利用されるという利用区間の周期性に着目し、複数の機器の過去の消費電力の履歴データから、複数の機器それぞれについて利用が開始される可能性が高いと予測される区間を予測する利用開始区間予測装置が提案されている（例えば特許文献１参照）。この利用開始区間予測装置は、１日における少なくとも１つの利用区間がそれぞれ１日周期で到来することを前提として、過去における機器それぞれの消費電力から得られる各利用区間の利用開始区間を集計することにより、将来における機器それぞれの利用開始区間を予測する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】国際公開第２０１１／１１１３４８号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、特許文献１に記載された利用開始区間予測装置の場合、機器の利用区間が複数日に亘る長さの周期で生じる場合、即ち、機器の利用区間の周期が１日よりも長い場合に、その機器の利用区間の利用開始区間を求めることが難しい。この場合、求められた利用開始区間の精度が低下してしまい、その結果、求めた利用開始期間に基づく機器の制御を適切に行うことができない虞がある。

【0005】

本開示は上記事由に鑑みてなされたものであり、機器の利用状況を適切に特定することができる機器利用状況特定システム、機器利用状況特定装置、機器利用状況特定方法およびプログラムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

上記目的を達成するため、本開示に係る機器利用状況特定システムは、
端末装置と、
機器の状態を示す機器状態情報を取得する機器状態取得部と、
過去の前記機器の状態の履歴に基づいて、過去に前記機器に発生したイベントのイベント発生時点を特定するイベント発生時点特定部と、
前記イベント発生時点に基づいて、前記イベントが発生するイベント発生周期と周期開始時点とを算出する周期算出部と、
前記イベント発生周期と前記周期開始時点とから特定される前記機器の利用状況を通知する情報を前記端末装置へ送信する状況通知部と、を備える。

【発明の効果】

【0007】

本開示によれば、周期算出部が、過去のイベント発生時点に基づいて、イベントが発生するイベント発生周期と周期開始時点とを算出し、状況通知部が、周期開始時点を起点としたイベント発生周期毎のイベントの発生状況から特定される機器の利用状況を通知する情報を端末装置へ送信する。これにより、イベント発生周期を１日で固定することなく、過去のイベント発生時点に基づいてイベント発生周期と周期開始時点を算出し、算出したイベント発生周期と周期開始時点とから機器の利用状況を特定するので、機器の利用状況を精度良く特定することができる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】本開示の実施の形態１に係る機器利用状況特定システムの概略構成図

【図2】実施の形態１に係る機器利用状況特定システムのハードウェア構成を示すブロック図

【図3】実施の形態１に係る機器利用状況特定システムの機能構成を示すブロック図

【図4】（Ａ）は実施の形態１に係る個別情報記憶部が記憶する情報の一例を示す図、（Ｂ）は実施の形態１に係る集計情報記憶部が記憶する情報の一例を示す図

【図5】実施の形態１に係る機器利用状況特定システムの機能構成を示すブロック図

【図6】（Ａ）は実施の形態１に係る機器状態記憶部が記憶する情報の一例を示す図、（Ｂ）は実施の形態１に係るイベント条件記憶部が記憶する情報の一例を示す図、

【図7】実施の形態１に係る周期情報記憶部が記憶する情報の一例を示す図

【図8】（Ａ）実施の形態１に係る周期算出部の動作説明図、（Ｂ）は実施の形態１に係る周期算出部が周期開始時点および周期算出部を算出する方法を説明するための図

【図9】実施の形態１に係るイベント発生時点予測部がイベント発生時点を予測する方法を説明するための図

【図10】実施の形態１に係る機器利用状況特定システムの動作の一例を示すシーケンス図

【図11】実施の形態１に係る機器利用状況特定システムの動作の一例を示すシーケンス図

【図12】（Ａ）は実施の形態１に係る端末装置の表示部に表示される操作画面画像の一例を示す図、（Ｂ）は実施の形態１に係る端末装置の表示部に表示される他の操作画面画像の一例を示す図

【図13】実施の形態１に係る端末装置の表示部に表示される操作画面画像の一例を示す図

【図14】（Ａ）は実施の形態１に係る端末装置の表示部に表示される操作画面画像の一例を示す図、（Ｂ）は実施の形態１に係る端末装置の表示部に表示される他の操作画面画像の一例を示す図

【図15】実施の形態１に係る機器利用状況特定システムの動作の一例を示すシーケンス図

【図16】実施の形態１に係る端末装置の表示部に表示される操作画面画像の一例を示す図

【図17】（Ａ）は実施の形態１に係る端末装置の表示部に表示される操作画面画像の一例を示す図、（Ｂ）は実施の形態１に係る端末装置の表示部に表示される他の操作画面画像の一例を示す図、（Ｃ）は実施の形態１に係る端末装置の表示部に表示される他の操作画面画像の一例を示す図

【図18】（Ａ）は実施の形態１に係る端末装置の表示部に表示される操作画面画像の一例を示す図、（Ｂ）は実施の形態１に係る端末装置の表示部に表示される他の操作画面画像の一例を示す図、（Ｃ）は実施の形態１に係る端末装置の表示部に表示される他の操作画面画像の一例を示す図

【図19】実施の形態１に係るクラウドサーバが実行する機器利用状況特定処理の流れの一例を示すフローチャート

【図20】実施の形態１に係るクラウドサーバが実行する周期開始時点・周期算出処理の流れの一例を示すフローチャート

【図21】実施の形態１に係るクラウドサーバが実行する機器利用状況特定処理の流れの一例を示すフローチャート

【図22】実施の形態１に係るクラウドサーバが実行する利用開始時点予測処理の流れの一例を示すフローチャート

【図23】実施の形態２に係る機器利用状況特定システムの機能構成を示すブロック図

【図24】（Ａ）は実施の形態２に係るスケジュール記憶部が記憶する情報の一例を示す図、（Ｂ）は実施の形態１に係る機器状態記憶部が記憶する情報の一例を示す図

【図25】実施の形態２に係るクラウドサーバが実行する機器利用状況特定処理の流れの一例を示すフローチャート

【図26】変形例に係る周期算出部の動作説明図

【図27】変形例に係るクラウドサーバが実行する周期開始時点・周期算出処理の流れの一例を示すフローチャート

【図28】変形例に係る端末装置の表示部に表示される操作画面画像の一例を示す図

【図29】変形例に係る機器利用状況特定システムの機能構成を示すブロック図

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下、本開示の各実施の形態に係る機器利用状況特定システムについて、図面を参照しながら説明する。

【0010】

（実施の形態１）
本実施の形態に係る機器利用状況特定システムは、端末装置と、機器の状態を示す機器状態情報を取得する機器状態取得部と、過去の機器の状態の履歴に基づいて、過去に機器に発生したイベントのイベント発生時点を特定するイベント発生時点特定部と、イベント発生時点に基づいて、イベントが発生するイベント発生周期と周期開始時点とを算出する周期算出部と、イベント発生周期と周期開始時点とから特定される機器の利用状況を示す情報を端末装置へ送信する送信部と、を備える。

【0011】

本実施の形態に係る機器利用状況特定システムは、例えば図１に示すような、建物Ｈ１内に設置された少なくとも１つの機器４の利用状況を特定するものである。建物Ｈ１には、例えば機器４の他に、系統電源ＰＳから供給される電力を各機器４へ分岐して供給する分電盤２１と、各機器４へ供給される電力量を計測する電力量計測装置２２と、各機器４を制御する制御装置３と、が設置されている。また、建物Ｈ１には、建物Ｈ１内に設けられた局所ネットワークＮＷ２と広域ネットワークＮＷ１とを接続するためのルータ７が設置されている。局所ネットワークＮＷ２は、無線ＬＡＮ（Local Area Network）または有線ＬＡＮである。広域ネットワークＮＷ１は、例えばインターネットである。ルータ７は、例えばブロードバンドルータである。本実施の形態に係る機器利用状況特定システムは、端末装置５、６と、端末装置５、６および制御装置３と広域ネットワークＮＷ１を介して通信可能なクラウドサーバ１と、を備える。端末装置５は、例えば機器４のメインテナンスを行う会社、建物Ｈ１の警備を行う会社等に属するオペレータが所持する。端末装置６は、建物Ｈ１の居住者が所持する。

【0012】

機器４は、例えば、自然冷媒ヒートポンプ式の給湯機、空気調和機、照明器具、床暖房システム、冷蔵庫、ＩＨ（Induction Heating）調理器、テレビ、食洗機、炊飯器、空気清浄機、電気温水器、除湿機等である。機器４は、分電盤２１から電力供給を受ける。電力量計測装置２２は、いわゆるスマートメータであり、例えばカレントトランスを利用して分電盤２１から機器４へ供給される電力の消費電力量を計測し、計測した消費電力量を示す電力量情報を生成して制御装置３へ送信する。ここで、電力量計測装置２２は、それぞれ、制御装置３から電力量情報の制御装置３への送信を要求する電力量情報要求情報を制御装置３から受信すると、それに応じて、電力量情報を生成する。そして、電力量計測装置２２は、生成した電力量情報を制御装置３へ送信する。

【0013】

制御装置３は、例えばＨＥＭＳ（Home Energy Management System）コントローラであり、図２に示すように、ＣＰＵ３０１と、主記憶部３０２と、補助記憶部３０３と、局所通信部３０７と、計時部３０８と、各部を接続するバス３０９と、を備える。主記憶部３０２は、ＣＰＵ３０１の作業領域として使用される揮発性メモリである。補助記憶部３０３は、半導体フラッシュメモリのような不揮発性メモリであり、制御装置３の各種機能を実現するためのプログラムを記憶する。局所通信部３０７は、局所ネットワークＮＷ２に接続するためのインタフェースを有し、局所ネットワークＮＷ２を介して、機器４および電力量計測装置２２との間で通信する。計時部３０８は、現時点の日時を計時するＲＴＣ（Real Time Clock）として機能するものである。

【0014】

ＣＰＵ３０１は、補助記憶部３０３が記憶するプログラムを主記憶部３０２に読み出して実行することにより、図３に示すように、動作状態取得部３１１、電力量取得部３１２および機器状態通知部３１３として機能する。また、図２に示す補助記憶部３０３は、図３に示すように、機器４の動作状態を示す動作状態情報と機器４での消費電力量を示す電力量情報とを記憶する機器状態記憶部３３１を有する。動作状態取得部３１１は、計時部３０８が計時する時刻に基づいて予め設定された動作状態情報取得時期が到来したと判定すると、機器４に対して動作状態情報の送信を要求する動作状態情報要求情報を機器４へ送信することにより動作状態情報を機器４から取得する。ここで、動作状態情報は、機器のオンオフ状態、機器４の動作モード、設定温度を示す情報である。また、動作状態取得部３１１は、取得した動作状態情報を機器状態記憶部３３１に記憶させる。電力量取得部３１２は、計時部３０８が計時する時刻に基づいて予め設定された電力量情報取得時期が到来したと判定すると、機器４に対して電力量情報の送信を要求する電力量要求情報を電力量計測装置２２へ送信することにより機器４での消費電力量を示す電力量情報を機器４から取得する。なお、電力量取得部３１２は、例えば機器４が自機で消費される消費電力量を監視する機能を有するものである場合、機器４から直接電力量情報を取得するものであってもよい。また、電力量取得部３１２は、取得した電力量情報を機器状態記憶部３３１に記憶させる。機器状態通知部３１３は、計時部３０８が計時する時刻に基づいて予め設定された機器状態送信時期が到来したと判定すると、機器状態記憶部３３１が記憶する動作状態情報と電力量情報とを含む機器状態情報を生成してクラウドサーバ１へ送信する。ここで、機器状態送信時期は、特に限定されるものではなく、例えば３０分、１時間の周期で到来するように設定されてもよい。また、機器状態情報は、機器状態情報を送信した時刻を示す時刻情報を含む。

【0015】

端末装置５は、例えばパーソナルコンピュータであり、図２に示すように、ＣＰＵ５０１と、主記憶部５０２と、補助記憶部５０３と、表示部５０４と、入力部５０５と、広域通信部５０６と、各部を接続するバス５０９と、を備える。主記憶部５０２は、ＣＰＵ５０１の作業領域として使用される揮発性メモリである。補助記憶部５０３は、半導体フラッシュメモリのような不揮発性メモリであり、端末装置５の各種機能を実現するためのプログラムを記憶する。表示部５０４は、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro-luminescence)ディスプレイ等であり、ＣＰＵ５０１から入力された各種情報を出力する。入力部５０５は、例えばキーボードであり、前述のオペレータの操作に応じた各種操作情報を受け付けて、受け付けた操作情報をＣＰＵ５０１へ出力する。広域通信部５０６は、広域ネットワークＮＷ１に接続するためのインタフェースを有する。

【0016】

ＣＰＵ５０１は、補助記憶部５０３が記憶するプログラムを主記憶部５０２に読み出して実行することにより、図３に示すように、受信部５１１、表示制御部５１２、受付部５１３および送信部５１５として機能する。また、図２に示す補助記憶部５０３は、図３に示すように、機器４の稼働状況を示す情報を表示する操作画面画像を生成するための画像情報を記憶する操作画面記憶部５３１と、個別情報記憶部５３２と、集計情報記憶部５３３と、を有する。個別情報記憶部５３２は、例えば図４（Ａ）に示すように、後述する機器４についてのイベント発生周期を示す周期情報と、イベント発生周期の周期開始時点を示す周期開始時点情報と、を、ユーザ識別情報、氏名情報、連絡先情報、地域情報、機器識別情報およびイベント種類情報の組み合わせに対応づけて記憶する。ここで、イベント種類情報は、周期情報および周期開始時点情報に対応するイベントの種類を示し、例えば、１年における機器４の使用開始というイベントを示す。

【0017】

集計情報記憶部５３３は、例えば図４（Ｂ）に示すように、機器４の周期開始時点をイベント種類情報が示すイベントの種類毎に集計して得られる集計情報を記憶する。図４（Ｂ）に示す例では、機器識別情報ＩＤ［ｉ＋１］で識別される複数の機器４について使用開始月を集計した結果を示している。

【0018】

図３に戻って、受付部５１３は、オペレータによる入力部５０５を介した操作を受け付け、受け付けた操作内容を示す操作情報を表示制御部５１２へ通知する。表示制御部５１２は、受付部５１３から通知される操作情報に基づいて、操作画面記憶部５３１から画像情報を取得し、取得した画像情報から操作画面画像を生成し、生成した操作画面画像を表示部５０４に表示させる。受信部５１１は、クラウドサーバ１から送信される機器４の利用状況を示す情報を受信すると、受信した情報を表示制御部５１２へ通知する。表示制御部５１２は、受信部５１１から機器４の利用状況を示す情報が通知されると、操作画面記憶部５３１から機器４の利用状況を表示部５０４に表示させるための画像情報を取得し、機器４の利用状況を示す情報と取得した画像情報とに基づいて、機器４の利用状況を示す操作画面画像を生成して表示部５０４に表示させる。

【0019】

端末装置６は、例えばスマートフォンであり、図２に示すように、ＣＰＵ６０１と、主記憶部６０２と、補助記憶部６０３と、表示部６０４と、入力部６０５と、広域通信部６０６と、各部を接続するバス６０９と、を備える。主記憶部６０２は、揮発性メモリであり、補助記憶部６０３は、不揮発性メモリであり、端末装置６の各種機能を実現するためのプログラムを記憶する。表示部６０４は、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ等であり、ＣＰＵ６０１から入力された各種情報を出力する。入力部６０５は、例えば表示部６０４に重ねて配置された透明なタッチパッドであり、建物Ｈ１の居住者の操作に応じた各種操作情報を受け付けて、受け付けた操作情報をＣＰＵ６０１へ出力する。広域通信部６０６は、広域ネットワークＮＷ１に接続するためのインタフェースを有する。

【0020】

ＣＰＵ６０１は、補助記憶部６０３が記憶するプログラムを主記憶部６０２に読み出して実行することにより、図５に示すように、受信部６１１、表示制御部６１２、受付部６１３、メッセージ特定部６１４、異常通知部６１５、異常通知設定部６１６および送信部６１７として機能する。また、図２に示す補助記憶部５０３は、図５に示すように、操作画面記憶部６３１と、メッセージ記憶部６３２と、異常通知設定記憶部６３３と、を有する。メッセージ記憶部６３２は、端末装置５から送信されたメッセージ情報を記憶するとともに、クラウドサーバ１から異常通知情報を受信した場合に建物Ｈ１の居住者に異常が発生したことを報知するメッセージを示すメッセージ情報を記憶する。異常通知設定記憶部６３３は、クラウドサーバ１から送信される異常通知情報の送信先の情報を含む異常通知設定情報を記憶する。

【0021】

受付部６１３は、入力部６０５を介した操作を受け付け、受け付けた操作内容を示す操作情報を表示制御部６１２または異常通知部６１５へ通知する。表示制御部６１２は、受付部６１３から通知される操作情報に基づいて、操作画面記憶部６３１から画像情報を取得し、取得した画像情報から操作画面画像を生成し、生成した操作画面画像を表示部６０４に表示させる。受信部６１１は、クラウドサーバ１から送信される異常通知情報を受信すると、受信した異常通知情報を異常通知部６１５へ通知する。また、受信部６１１は、端末装置５から送信されるメッセージ情報を受信すると、受信したメッセージ情報をメッセージ記憶部６３２に記憶させる。メッセージ特定部６１４は、メッセージ記憶部６３２が記憶するメッセージ情報の中から表示部６０４に表示させるメッセージ情報を特定し、特定したメッセージ情報を表示制御部６１２に通知する。表示制御部６１２は、メッセージ特定部６１４からメッセージ情報が通知されると、操作画面記憶部６３１から画像情報を取得し、メッセージ情報と取得した画像情報とに基づいて、操作画面画像を生成して表示部６０４に表示させる。

【0022】

異常通知部６１５は、受信部６１１から異常通知情報が通知されると、異常通知情報をメッセージ特定部６１４に通知する。この場合、メッセージ特定部６１４は、メッセージ記憶部６３２から、異常が発生したことを報知するメッセージ情報を特定し、特定したメッセージ情報を表示制御部６１２に通知する。また、異常通知部６１５は、受付部６１３から通知される操作情報に基づいて、異常通知情報を送信部６１７に通知する。送信部６１７は、異常通知部６１５から異常通知情報が通知されると、異常通知情報を端末装置５へ送信する。異常通知設定部６１６は、送信部６１７が異常通知部６１５から異常通知情報が通知された場合の異常通知情報の送信先を設定し、設定した送信先を示す情報を異常通知設定記憶部６３３に記憶させる。

【0023】

図２に戻って、クラウドサーバ１は、例えばサーバ用途のコンピュータであり、ＣＰＵ１０１と、主記憶部１０２と、補助記憶部１０３と、広域ネットワークＮＷ１に接続される広域通信部１０６と、計時部１０８と、これらを相互に接続するバス１０９と、を有する機器利用状況特定装置である。主記憶部１０２は、ＣＰＵ１０１の作業領域として使用される揮発性メモリである。補助記憶部１０３は、磁気ディスク、半導体フラッシュメモリ等の不揮発性メモリであり、クラウドサーバ１の各種機能を実現するためのプログラムを記憶する。計時部１０８は、現時点の日時を計時するＲＴＣとして機能するものである。

【0024】

ＣＰＵ１０１は、補助記憶部１０３が記憶するプログラムを主記憶部１０２に読み出して実行することにより、図３に示すように、機器状態取得部１１１、イベント発生時点特定部１１２、周期算出部１１３、個別情報生成部１１４、集計部１１５、イベント発生時点予測部１１６、判定部１１７、状況通知部１１８および予測時点通知部１１９として機能する。また、図２に示す補助記憶部１０３は、図３に示すように、機器状態記憶部１３１と、イベント条件記憶部１３２と、イベント発生時点記憶部１３３と、周期情報記憶部１３４と、個別情報記憶部１３５と、集計情報記憶部１３６と、予測時点記憶部１３７と、ユーザ情報記憶部１３９と、異常通知設定記憶部１４０と、を有する。機器状態記憶部１３１は、例えば図６（Ａ）に示すように、機器４での消費電力量を示す電力量情報と、機器４のオンオフ状態を示すオンオフ情報と、機器４に設定されるパラメータを示すパラメータ情報と、を、月日情報、時刻情報および機器識別情報の組み合わせと対応づけて記憶する。なお、図６（Ａ）に示す例では、機器識別情報ＩＤＤ［ｉ＋１］が付与された機器４が空気調和機であり、その機器４に設定されるパラメータである設定温度が、２２℃である例を示している。

【0025】

イベント条件記憶部１３２は、図６（Ｂ）に示すように、機器４でイベントが発生したと判定する場合のそのイベントに対応する機器４の電力量、オンオフ状態およびパラメータに対する条件を示すイベント発生条件情報を、各イベントの種類を示すイベント種類情報およびイベントに対応する機器４の機器識別情報の組み合わせに対応づけて記憶する。図６（Ｂ）に示す例では、機器識別情報ＩＤＤ［ｉ］の機器４が給湯機であり、機器４におけるイベント種類情報ＤＡＥ［ｍ］で識別されるイベントは、給湯機である機器４による湯の沸き上げの開始であり、機器４がオフ状態からオン状態に遷移したときにイベントが発生したと判定される。また、機器識別情報ＩＤＤ［ｉ＋１］の機器４が空気調和機であり、機器４におけるイベント種類情報ＤＡＥ［ｍ＋１］で識別されるイベントは、空気調和機である機器４の使用開始であり、機器４がオフ状態からオン状態に遷移し且つ機器４がオンする直前の１ヶ月よりも長い期間中機器４がオフ状態で維持されていた場合に発生したと判定される。更に、機器識別情報ＩＤＤ［ｉ＋２］の機器４が空気清浄機であり、機器４におけるイベント種類情報ＤＡＥ［ｍ＋２］で識別されるイベントは、空気清浄機である機器４の使用開始であり、機器４がオフ状態からオン状態に遷移し且つ機器４がオンする直前の１ヶ月よりも長い期間中機器４がオフ状態で維持されていた場合に発生したと判定される。

【0026】

図３に戻って、イベント発生時点記憶部１３３は、機器状態記憶部１３１が記憶する機器状態情報とイベント条件記憶部１３２が記憶するイベント発生条件情報とに基づいて特定されたイベント発生時点を示すイベント発生時点情報を、ユーザ識別情報、機器識別情報およびイベント種類情報の組み合わせに対応づけて記憶する。周期情報記憶部１３４は、例えば図７に示すように、後述する機器４についてのイベント発生周期を示す周期情報と、イベント発生周期の周期開始時点を示す周期開始時点情報と、を、ユーザ識別情報、機器識別情報およびイベント種類情報の組み合わせに対応づけて記憶する。図７に示す例では、ユーザ識別情報ＩＤＵ［ｊ］で識別されるユーザが機器識別情報ＩＤＤ［ｉ］で識別される機器４を利用する際、イベント種類情報ＤＡＥ［ｍ］で識別されるイベントが、周期が２４時間であり周期開始時点が１２時となるように周期的に発生することを示している。また、ユーザ識別情報ＩＤＵ［ｊ］で識別されるユーザが機器識別情報ＩＤＤ［ｉ＋１］で識別される機器４を利用する際、イベント種類情報ＤＡＥ［ｍ＋１］で識別されるイベントが、周期が１年であり周期開始時点が年始から１８１日目となるように周期的に発生することを示している。

【0027】

図３に戻って、個別情報記憶部１３５は、前述の個別情報記憶部５３２と同様に、周期情報と周期開始時点情報とを、ユーザ識別情報、氏名情報、連絡先情報、地域情報、機器識別情報およびイベント種類情報の組み合わせに対応づけて記憶する。また、集計情報記憶部１３６は、前述の集計情報記憶部５３３と同様に、機器４の周期開始時点をイベント種類情報が示すイベントの種類毎に集計して得られる集計情報を記憶する。予測時点記憶部１３７は、周期情報記憶部１３４が記憶する周期情報および周期開始時点情報に基づいて予測された将来の予測イベント発生時点を示す予測イベント発生時点情報を記憶する。ユーザ情報記憶部１３９は、機器４のユーザの氏名を示す氏名情報、ユーザへの連絡先を示す連絡先情報およびユーザが居住する地域を示す地域情報を、ユーザ識別情報に対応づけて記憶する。ここで、連絡先情報としては、ユーザが所持する端末装置５を識別する端末識別情報を含む。また、端末識別情報としては、端末装置５に付与されたアドレス情報が含まれる。異常通知設定記憶部１４０は、異常通知情報の送信先の情報を含む異常通知設定情報を記憶する。

【0028】

機器状態取得部１１１は、制御装置３から定期的に送信される機器４の状態を示す機器状態情報を取得し、取得した機器状態情報を機器状態記憶部１３１に記憶させる。イベント発生時点特定部１１２は、過去の機器４の状態の履歴に基づいて、過去に機器４に発生したイベントのイベント発生時点を特定する。具体的には、イベント発生時点特定部１１２は、機器状態記憶部１３１が記憶する機器状態情報が示す機器４の状態の履歴と、イベント条件記憶部１３２が記憶するイベント発生条件情報が示すイベント発生条件と、を比較し、機器４の状態の履歴がイベント発生条件を満たす時点をイベント発生時点に特定する。そして、イベント発生時点特定部１１２は、特定したイベント発生時点を示すイベント発生時点情報を、ユーザ識別情報、機器識別情報およびイベント種類情報の組み合わせに対応づけてイベント発生時点記憶部１３３に記憶させる。

【0029】

周期算出部１１３は、イベント発生時点記憶部１３３が記憶するイベント発生時点情報が示すイベント発生時点に基づいて、イベントが発生するイベント発生周期と周期開始時点とを算出する。ここで、周期算出部１１３は、まず、過去の予め設定された算出対象期間をイベント発生周期と同じ長さの複数のサブ算出対象期間に分割したときの複数のサブ算出対象期間それぞれに含まれるイベント発生時点の数の平均値と分散とを算出する。周期算出部１１３は、例えば図８（Ａ）に示すように、算出対象期間が「３／１」から「３／１２」までの間の期間に設定されているとする。この場合、周期算出部１１３は、例えばイベント発生周期ｄｔを４８時間、周期開始時点を０時に設定し、このイベント発生周期ｄｔと同じ長さの複数（例えば６つ）のサブ算出対象期間ｄＴ［０］、ｄＴ［１］、・・・、ｄＴ［５］に分割したときの各サブ算出対象期間ｄＴ［０］、ｄＴ［１］、・・・、ｄＴ［５］に含まれるイベント発生時点Ｔ［１］、Ｔ［２］、・・・、Ｔ［６］の数の平均値と分散とを算出する。この場合、周期算出部１１３が算出する平均値と分散とは、図８（Ｂ）に示すように、「１．０」、「０．５３」となる。そして、周期算出部１１３は、サブ算出対象期間ｄＴ［０］、ｄＴ［１］、・・・、ｄＴ［５］の長さ、即ち、イベント発生周期ｄｔを予め設定された時間だけ増加させてから各サブ算出対象期間ｄＴ［０］、ｄＴ［１］、・・・、ｄＴ［５］に含まれるイベント発生時点Ｔ［１］、Ｔ［２］、・・・、Ｔ［６］の数の平均値と分散とを算出することを繰り返す。これにより、例えば図８（Ｂ）に示すように、周期開始時点が「０時」でイベント発生周期が「４８時間」、「７２時間」、「９６時間」、「１２０時間」それぞれの場合に対応するサブ算出対象期間に含まれるイベント発生時点の数の平均値と分散とが算出される。次に、周期算出部１１３は、周期開始時点を予め設定された時間だけ遅らせてから、再び複数種類のイベント発生周期ｄｔそれぞれに対応するサブ算出対象期間に含まれるイベント発生時点の数の平均値と分散とを算出することを繰り返す。これにより、例えば図８（Ｂ）に示すように、周期開始時点が「０時」、「０時から１時間後の時点」、・・・、「０時から２４＋ｔ時間後の時点」、・・・それぞれについて、イベント発生周期が「４８時間」、「７２時間」、「９６時間」、「１２０時間」それぞれの場合に対応するサブ算出対象期間に含まれるイベント発生時点の数の平均値と分散とが算出される。

【0030】

そして、周期算出部１１３は、イベント発生時点の数の平均値が予め設定された基準平均値範囲内であり且つ分散が最も小さくなる複数のサブ算出対象期間に対応するイベント発生周期と周期開始時点とを算出する。例えば図８（Ｂ）に示すように、イベント発生周期が「４８時間」であり、周期開始時点が「０時から２４＋ｔ時間後の時点」である場合、分散が「０」で最も小さくなったとする。この場合、周期算出部１１３は、イベント発生周期を「４８時間」に決定し、周期開始時点を「０時から２４＋ｔ時間後の時点」に決定する。また、基準平均値範囲は、その下限に相当するイベント発生回数下限値と、その上限に相当するイベント発生回数上限値により規定される。周期算出部１１３は、このようにして決定したイベント発生周期を示す周期情報と、周期開始時点を示す周期開始時点情報と、を、ユーザ識別情報、機器識別情報およびイベント種類情報の組み合わせに対応づけて周期情報記憶部１３４に記憶させる。なお、サブ算出対象期間の長さが１日である場合、算出対象期間の長さは、連続した２日分以上の長さであれば何日分であってもよい。また、周期算出部１１３は、分散が等しいイベント発生周期および周期開始時点の組み合わせが複数存在する場合、イベント発生回数の平均値が整数値に近い組み合わせを採用するようにしてもよい。

【0031】

図３に戻って、個別情報生成部１１４は、周期情報記憶部１３４が記憶する周期情報、周期開始時点情報、ユーザ識別情報、機器識別情報およびイベント種類情報を取得し、ユーザ情報記憶部１３９から取得したユーザ識別情報に対応する氏名情報、連絡先情報および地域情報を取得する。そして、個別情報生成部１１４は、周期情報、周期開始時点情報、ユーザ識別情報、機器識別情報、イベント種類情報、氏名情報、連絡先情報および地域情報が互いに対応付けられた個別情報を生成して個別情報記憶部１３５に記憶させる。集計部１１５は、周期算出部１１３により算出された複数の機器４それぞれのイベント発生周期と周期開始時点とを集計することにより集計情報を生成する。そして、集計部１１５は、生成した集計情報を集計情報記憶部１３６に記憶させる。ここで、集計情報が、空気調和機である機器４の使用開始の周期とその周期開始時点を集計した結果を示す場合、例えば空気調和機の清掃業者が、この集計情報を空気調和機である機器４のクリーニング時期を予測するための情報として有効に活用することができる。また、集計情報が、空気清浄機である機器４の使用開始の周期とその周期開始時点を集計した結果を示す場合、例えば空気清浄機の販売業者が、この集計情報を空気清浄機である機器４のフィルタ交換時期を予測するための情報として有効に活用することができる。また、薬局は、この集計情報を、花粉症に有効な目薬の購入増加時期を予測するための情報として有効に活用することができる。

【0032】

イベント発生時点予測部１１６は、イベント発生周期と周期開始時点とに基づいて、前述の複数のサブ算出対象期間内の予め設定された複数の時間帯毎のイベント発生率を算出する。ここで、イベント発生時点予測部１１６は、複数の時間帯それぞれにおけるイベント発生回数を算出対象期間全体におけるイベント発生回数で除することによりイベント発生率を算出する。そして、イベント発生時点予測部１１６は、予め設定されたイベント発生時点予測時期から次の前記イベント発生時点予測時期の間において、算出したイベント発生率が予め設定された基準発生率よりも大きい時間帯を予測イベント発生時点として特定する。例えばイベント発生時点予測時期が１２時に設定されており、複数のサブ算出対象期間についての複数の時間帯それぞれのイベント発生率が、例えば図９に示すような分布を示すとする。ここで、基準発生率が２５％に設定されている場合、イベント発生時点予測部１１６は、「１９時」および「６時」を予測イベント発生時点として特定する。イベント発生時点予測部１１６は、特定した予測イベント発生時点を示す予測イベント発生時点情報を予測時点記憶部１３７に記憶させる。予測時点通知部１１９は、予測時点記憶部１３７が記憶する予測イベント発生時点情報を状況通知部１１８に通知する。

【0033】

判定部１１７は、イベント発生周期と周期開始時点と直近のイベント発生時点とに基づいて、機器４の利用状況に異常が発生したか否かを判定する。判定部１１７は、まず、周期情報記憶部１３４が記憶する周期情報と周期開始時点情報とを取得し、直近の周期開始時点と直近の周期開始時点から周期情報が示す周期だけ過去に遡った時点までの間の判定対象期間を特定する。そして、判定部１１７は、イベント発生時点記憶部１３３が記憶するイベント発生時点情報に基づいて、直近のイベント発生時点を特定し、直近のイベント発生時点が前述の判定対象期間内に含まれるか否かを判別する。ここで、判定部１１７は、直近のイベント発生時点が前述の判定対象期間内に含まれないと判別した場合、異常が発生したと判定する。判定部１１７は、異常が発生したと判定すると、ユーザ情報記憶部１３９から対応する連絡先情報を取得し、ユーザ識別情報と連絡先情報とを含む判定結果情報を生成して状況通知部１１８に通知する。

【0034】

状況通知部１１８は、イベント発生周期と周期開始時点とから特定される機器４の利用状況を通知する情報を端末装置５、６へ送信する。具体的には、状況通知部１１８は、予め設定された利用状況提示時期が到来すると、個別情報記憶部１３５が記憶する個別情報と集計情報記憶部１３６が記憶する集計情報とを取得し、取得した個別情報および集計情報を端末装置５へ送信する。また、状況通知部１１８は、予測時点通知部１１９から予測イベント発生時点情報が通知されると、通知された予測イベント発生時点情報を、対応する端末装置６へ送信する。更に、状況通知部１１８は、端末装置６から異常通知設定情報を受信すると、受信した異常通知設定情報を異常通知設定記憶部１４０に記憶させる。そして、状況通知部１１８は、判定部１１７から判定結果情報が通知されると、異常通知設定記憶部１４０が記憶する異常通知設定情報に基づいて、判定部１１７から通知された判定結果情報を端末装置５へ送信する。

【0035】

次に、本実施の形態に係る機器利用状況特定システムの動作について図１０から図１８を参照しながら説明する。まず、図１０に示すように、予め設定された動作状態情報取得時期が到来すると、機器４に対して動作状態情報の制御装置３への送信を要求する動作状態情報要求情報が、制御装置３から機器４へ送信される（ステップＳ１）。一方、機器４は、動作状態情報要求情報を受信すると、それに応じて、動作状態情報を生成する（ステップＳ２）。次に、生成された動作状態情報が、機器４から制御装置３へ送信される（ステップＳ３）。このとき、制御装置３は、受信した動作状態情報を機器状態記憶部３３１に記憶させる。続いて、予め設定された電力量情報取得時期が到来すると、電力量計測装置２２に対して電力量情報の送信を要求する電力量情報要求情報が、制御装置３から電力量計測装置２２へ送信される（ステップＳ４）。一方、電力量計測装置２２は、電力量情報要求情報を受信すると、それに応じて、電力量情報を生成する（ステップＳ５）。その後、生成された電力量情報が、電力量計測装置２２から制御装置３へ送信される（ステップＳ６）。このとき、制御装置３は、受信した電力量情報を機器状態記憶部３３１に記憶させる。以後、動作状態情報取得時期および電力量情報取得時期が到来する毎に、ステップＳ１からＳ６までの一連の処理が実行される。

【0036】

また、予め設定された機器状態送信時期が到来すると、制御装置３は、機器状態記憶部３３１が記憶する動作状態情報および電力量情報を含む機器状態情報を生成する（ステップＳ７）。次に、生成された機器状態情報が、制御装置３からクラウドサーバ１へ送信される（ステップＳ８）。ここで、クラウドサーバ１は、機器状態情報を受信すると、受信した機器状態情報を機器状態記憶部１３１に記憶させる。続いて、予め設定された利用状況提示時期が到来すると、クラウドサーバ１は、機器状態記憶部１３１が記憶する機器状態情報に基づいて、機器４についてイベント発生時点を特定する（ステップＳ９）。その後、図１１に示すように、クラウドサーバ１は、特定したイベント発生時点に基づいて、機器４においてイベントが発生するイベント発生周期と周期開始時点とを算出する（ステップＳ１０）。ここで、クラウドサーバ１は、算出したイベント発生周期を示す周期情報と周期開始時点を示す周期開始時点情報とを周期情報記憶部１３４に記憶させる。

【0037】

次に、クラウドサーバ１が、周期情報記憶部１３４が記憶する周期情報、周期開始時点情報を含む個別情報を生成し（ステップＳ１１）、生成された個別情報が、クラウドサーバ１から端末装置５へ送信される（ステップＳ１２）。ここで、端末装置５は、個別情報を受信すると、受信した個別情報を個別情報記憶部５３２に記憶させる。続いて、クラウドサーバ１は、複数の機器４それぞれのイベント発生周期と周期開始時点とを集計することにより集計情報を生成する（ステップＳ１３）。その後、生成された集計情報が、クラウドサーバ１から端末装置５へ送信される（ステップＳ１４）。ここで、端末装置５は、集計情報を受信すると、受信した集計情報を集計情報記憶部５３３に記憶させる。

【0038】

次に、業者が端末装置５の入力部５０５に対して端末装置５の表示部５０４に集計情報を表示させるための集計情報表示操作を行ったとする。そうすると、端末装置５は、集計情報表示操作を受け付けて、それに応じて集計情報を表示部５０４に表示させる（ステップＳ１５）。ここで、端末装置５は、例えば図１２（Ａ）に示すような、周期開始時点の集計結果を示すグラフ画像ＧＡ１１と、グラフ画像ＧＡ１１に含まれるグラフの詳細を通知する詳細通知画像ＧＡ１２と、を含む操作画面画像ＧＡ１を表示部５０４に表示させる。この操作画面画像ＧＡ１は、更に、集計対象の機器４の種類を示すメッセージＭ１１と、ユーザが選択したグラフに対応する月と人数とを通知するメッセージＭ１２と、ユーザが選択したグラフを確定する際に選択される「選択」釦画像ＢＵ１１と、詳細通知画像ＧＡ１２を上下方向へスクロールさせる際に選択される釦画像ＢＵ１２と、選択されたグラフに対応する機器４のユーザへメッセージ情報を送信する際に選択される釦画像ＢＵ１３と、を含む。

【0039】

図１１に戻って、続いて、業者が端末装置５の入力部５０５に対して端末装置５の表示部５０４に表示されている操作画面画像ＧＡ１をメッセージ入力用の操作画面画像に切り替えるための操作画面画像切替操作を行ったとする。この操作画面画像切替操作は、例えば図１２（Ａ）に示すような操作画面画像ＧＡ１が表示部５０４に表示されている状態で入力部５０５に対して釦画像ＢＵ１３を選択する操作に相当する。そうすると、端末装置５は、図１１に示すように、操作画面画像切替操作を受け付けて、それに応じてメッセージ入力用操作画面画像を表示部５０４に表示させる（ステップＳ１６）。ここで、端末装置５は、例えば図１２（Ｂ）に示すような、メッセージの送付先となる機器４のユーザに関する情報を示す画像ＧＡ２１と、メッセージ入力欄を表す画像Ｂ２１と、機器４のユーザへ送信する画像情報のＵＲＬを指定する欄を表す画像Ｂ２２と、機器４のユーザからの問合せ先の会社名、電話番号、メールアドレスを指令する欄を表す画像Ｂ２３、Ｂ２４、Ｂ２５と、を含む操作画面画像ＧＡ２を表示部５０４に表示させる。この操作画面画像ＧＡ２は、更に、表示部５０４に再度前述の操作画面画像ＧＡ１を表示される際に選択される釦画像ＢＵ２１と、メッセージ入力欄に入力されたメッセージ情報を一時的に端末装置５の補助記憶部５０３に記憶させる際に選択される釦画像ＢＵ２２と、業者がメッセージ入力欄へのメッセージの入力が完了した際に選択される釦画像ＢＵ２３と、を含む。

【0040】

図１１に戻って、その後、業者が端末装置５の入力部５０５に対してメッセージの入力を完了させるための入力完了操作を行ったとする。この入力完了操作は、例えば図１２（Ｂ）に示すような操作画面画像ＧＡ２が表示部５０４に表示されている状態で入力部５０５に対して釦画像ＢＵ２３を選択する操作に相当する。そうすると、端末装置５は、図１１に示すように、入力完了操作を受け付けて、それに応じて入力したメッセージ情報を含む送信内容確認画面画像を表示部５０４に表示させる（ステップＳ１７）。ここで、端末装置５は、例えば図１３に示すような、メッセージの送付先となる機器４のユーザの人数、メッセージの文字数、金額等に関する情報を示すメッセージＭ３１と、機器４のユーザへ送信するメッセージ情報を含む画像ＧＡ３１と、を含む送信内容確認画面画像ＧＡ３を表示部５０４に表示させる。この送信内容確認画面画像ＧＡ３は、更に、表示部５０４に再度前述の操作画面画像ＧＡ２を表示される際に選択される釦画像ＢＵ３１と、機器４のユーザへ送信するメッセージ情報の内容を確認した後、メッセージ情報を機器４のユーザへ送信する際に選択される釦画像ＢＵ３２と、を含む。

【0041】

図１１に戻って、次に、業者が端末装置５の入力部５０５に対してメッセージ情報の確認を完了させるための確認完了操作を行ったとする。この確認完了操作は、例えば図１３に示すような送信内容確認画面画像ＧＡ３が表示部５０４に表示されている状態で入力部５０５に対して釦画像ＢＵ３２を選択する操作に相当する。そうすると、図１１に示すように、メッセージ情報が、端末装置５から機器４のユーザが所持する端末装置６へ送信される（ステップＳ１８）。一方、端末装置６は、メッセージ情報を受信すると、受信したメッセージ情報を表示部６０４に表示させる（ステップＳ１９）。

【0042】

続いて、機器４のユーザが、端末装置６に対してクラウドサーバ１から端末装置６への異常通知の態様を設定するための異常通知設定操作を行ったとする。この異常通知設定操作は、端末装置６が例えば図１４（Ａ）に示すような異常通知設定画面画像ＧＡ４を表示部６０４に表示させた状態で行われる。異常通知設定画面画像ＧＡ４は、異常通知の態様を指定するためのチェックボックス画像ＣＢ４１と、通知先のメールアドレスを入力する欄を示す画像Ｂ４１と、異常通知の順番を設定する欄を示す画像ＳＢ４１と、を含む。また、異常通知設定画面画像ＧＡ４は、異常通知の態様の設定が完了した際に選択される釦画像ＢＵ４１と、異常通知の順番の設定が完了した際に選択される釦画像ＢＵ４２と、を含む。そして、機器４のユーザが、端末装置６の表示部６０４に異常通知設定画面画像ＧＡ４が表示されている状態で、入力部６０５に対して釦画像ＢＵ４１、ＢＵ４２を選択する操作を行うと、図１１に示すように、端末装置６が異常通知設定情報を受け付ける（ステップＳ２０）。その後、図１５に示すように、端末装置６が受け付けた異常通知設定情報が、端末装置６からクラウドサーバ１へ送信される（ステップＳ２１）。ここで、クラウドサーバ１は、端末装置６から異常通知設定情報を受信すると、受信した異常通知設定情報を異常通知設定記憶部１４０に記憶させる。

【0043】

次に、クラウドサーバ１は、算出した機器４についての周期開始時点が到来すると、機器４についての直近のイベント発生時点を特定する（ステップＳ２２）。ここで、クラウドサーバ１が、イベント発生周期と周期開始時点と直近のイベント発生時点とに基づいて、機器４の利用状況に異常が発生したと判定したとする（ステップＳ２３）。この場合、異常通知情報が、クラウドサーバ１から機器４のユーザの端末装置６へ送信される（ステップＳ２４）。一方、端末装置６は、異常通知情報を受信すると、受信した異常通知情報を表示部６０４に表示させる（ステップＳ２５）。ここで、端末装置６は、例えば図１４（Ｂ）に示すような、異常を通知するメッセージＭ５１と、端末装置５へ異常通知情報を転送することを示唆するメッセージＭ５２と、を含む操作画面画像ＧＡ５を表示部６０４に表示させる。また、操作画面画像ＧＡ５は、機器４のユーザが、異常通知情報の端末装置５への転送を不要と判断した場合に選択される釦画像ＢＵ５１と、異常通知情報の端末装置５への転送を行うと判断した場合に選択される釦画像ＢＵ５２と、を含む。

【0044】

図１５に戻って、続いて、機器４のユーザが、端末装置６に対して異常通知情報の端末装置５への転送を行うための異常通知転送操作を行ったとする。この異常通知転送操作は、例えば、端末装置６の表示部６０４に図１４（Ｂ）に示すような操作画面画像ＧＡ５が表示されている状態で、入力部６０５に対して釦画像ＢＵ５２を選択する操作に相当する。この場合、図１５に示すように、異常通知情報が、端末装置６から端末装置５へ送信される（ステップＳ２６）。一方、端末装置５は、端末装置６から異常通知情報を受信すると、その異常通知情報を含む異常通知画面画像を表示部５０４に表示させる（ステップＳ２７）。ここで、端末装置５は、例えば図１６に示すような、異常通知情報を受信した日時、機器４のユーザの氏名等を示す画像ＧＡ６１を含む異常通知画面画像ＧＡ６を表示部５０４に表示させる。

【0045】

図１５に戻って、また、クラウドサーバ１は、予め設定されたイベント発生時点予測時期が到来すると、機器４についてのイベント発生周期と周期開始時点とに基づいて、イベント発生時点を予測する（ステップＳ２８）。クラウドサーバ１は、予測したイベント発生時点を示す予測イベント発生時点情報を予測時点記憶部１３７に記憶させる。その後、クラウドサーバ１は、予測イベント発生時点が到来すると、予測時点通知情報を生成する（ステップＳ２９）。次に、生成された予測時点通知情報が、クラウドサーバ１から端末装置６へ送信される（ステップＳ３０）。一方、端末装置６は、予測時点通知情報を受信すると、機器４のユーザに予測されたイベント発生時点が到来したことを報知するメッセージ情報を表示部６０４に表示させる（ステップＳ３１）。このとき、端末装置６は、到来したイベント発生時点に対応する機器４が給湯機である場合、図１７（Ａ）に示すような給湯機を稼働させることを促すメッセージＭ７１を含む報知画面画像ＧＡ７１を表示部６０４に表示させてもよい。ここで、報知画面画像ＧＡ７１は、表示部６０４に表示された報知画面画像ＧＡ７１を消去して元の操作画面画像を表示部６０４に表示させる際に選択される釦画像ＢＵ７１を含む。

【0046】

また、端末装置６は、クラウドサーバ１から予想時点通知情報を受信すると、ユーザの操作に応じて、到来したイベント発生時点に対応する機器４を動作させるための動作指令情報を生成して制御装置３へ送信するものであってもよい。この場合、端末装置６は、例えば図１７（Ｂ）に示すようなメッセージＭ７１と、給湯機を稼働させる際に選択される釦画像ＢＵ７２と、給湯機を稼働させない場合に選択される釦画像ＢＵ７３と、を含む操作画面画像ＧＡ７２を表示部６０４に表示させてもよい。そして、端末装置６が操作画面画像ＧＡ７２を表示部６０４に表示させている状態で、機器４のユーザが入力部６０５に対して釦画像ＢＵ７２を選択する操作を行うと、機器４を動作させるよう指令する動作指令情報が、端末装置６からクラウドサーバ１を介して制御装置３へ送信されるようにしてもよい。この場合、制御装置３は、動作指令情報を受信すると、受信した動作指令情報に応じて機器４を動作させるための制御情報を生成して対応する機器４へ送信するようにすればよい。また、制御装置３は、機器４へ制御情報を送信した後、制御情報の機器４への送信完了を通知する送信完了通知情報を、クラウドサーバ１を介して端末装置６へ送信してもよい。そして、端末装置６が、クラウドサーバ１から送信完了通知情報を受信すると、例えば図１７（Ｃ）に示すような機器４を動作させたことをユーザに報知するメッセージＭ７３を含む報知画面画像ＧＡ７３を表示部６０４に表示させてもよい。

【0047】

更に、端末装置６は、到来したイベント発生時点に対応する機器４が空気調和機である場合、図１８（Ａ）に示すような空気調和機の設定の変更を促すメッセージＭ８１を含む操作画面画像ＧＡ８１を表示部６０４に表示させてもよい。なお、機器４は、空気調和機に限定されるものではなく、動作モードの設定変更が可能な機器であれば空気調和機以外の機器であってもよい。ここで、操作画面画像ＧＡ８１は、機器４の設定を変更するための操作画面画像へ切り替える際に選択される釦画像ＢＵ８１と、機器４の設定を変更しない場合に選択される釦画像ＢＵ８２と、を含む。そして、端末装置６が操作画面画像ＧＡ８１を表示部６０４に表示させている状態で、機器４のユーザが入力部６０５に対して釦画像ＢＵ８１を選択する操作を行うと、端末装置６が、例えば図１８（Ｂ）に示すような機器４の設定を変更するための各種釦画像ＢＵ８３１、ＢＵ８３２、ＢＵ８３３と、設定変更が完了した際に選択される釦画像ＢＵ８３４と、を含む操作画面画像ＧＡ８２を表示部６０４に表示させてもよい。

【0048】

また、端末装置６は、到来したイベント発生時点に対応する機器４が給湯機である場合、図１８（Ｃ）に示すような給湯機を動作させることを事前に通知するメッセージＭ８３と、機器４の動作を中止する際に選択される釦画像ＢＵ８４と、を含む報知画面画像ＧＡ８３を表示部６０４に表示させてもよい。そして、端末装置６が報知画面画像ＧＡ８３を表示部６０４に表示させている状態で、機器４のユーザが入力部６０５に対して釦画像ＢＵ８４を選択する操作を行うと、前述の動作指令情報が制御装置３へ送信されることなく、報知画面画像ＧＡ８３が表示部６０４から消去される。一方、端末装置６が報知画面画像ＧＡ８３を表示部６０４に表示させている状態で予め設定された時間だけ放置されると、前述の動作指令情報がクラウドサーバ１を介して制御装置３へ送信され、制御装置３が機器４を稼働させる。

【0049】

次に、本実施の形態に係るクラウドサーバ１が実行する機器利用状況特定処理について図１９から図２２を参照しながら説明する。この機器利用状況特定処理は、クラウドサーバ１へ電源が投入されたことを契機として開始される。まず、機器状態取得部１１１は、制御装置３から機器状態情報を取得したか否かを判定する（ステップＳ１０１）。機器状態取得部１１１が、機器状態情報を取得していないと判定すると（ステップＳ１０１：Ｎｏ）、後述するステップＳ１０３の処理が実行される。一方、機器状態取得部１１１は、機器状態情報を取得したと判定すると（ステップＳ１０１：Ｙｅｓ）、取得した機器状態情報を機器状態記憶部１３１に記憶させる（ステップＳ１０２）。次に、イベント発生時点特定部１１２は、予め設定された周期開始時点・周期算出時期が到来したか否かを判定する（ステップＳ１０３）。イベント発生時点特定部１１２が、未だ周期開始時点・周期算出時期が到来していないと判定すると（ステップＳ１０３：Ｎｏ）、後述するステップＳ１１２の処理が実行される。一方、イベント発生時点特定部１１２は、周期開始時点・周期算出時期が到来したと判定すると（ステップＳ１０３：Ｙｅｓ）、イベント条件記憶部１３２が記憶するイベント条件情報を参照して、周期開始時点および周期を算出する対象となる算出対象イベントを選択する（ステップＳ１０４）。

【0050】

続いて、イベント発生時点特定部１１２は、選択した算出対象イベントについてイベント発生時点を特定する（ステップＳ１０５）。ここで、イベント発生時点特定部１１２は、特定したイベント発生時点を示すイベント発生時点情報をイベント発生時点記憶部１３３に記憶させる。その後、周期算出部１１３は、選択した算出対象イベントについてのイベント発生周期と周期開始時点とを算出するために周期開始時点・周期算出処理を実行する（ステップＳ１０６）。

【0051】

ここで、周期算出部１１３が実行する周期開始時点・周期算出処理について図２０を参照しながら詳細に説明する。まず、周期算出部１１３は、イベント発生周期ｄｔの初期値を設定する（ステップＳ２０１）。ここで、イベント発生周期ｄｔの初期値は、例えば「４８時間」に設定される。次に、周期算出部１１３は、周期開始時点ｔｔを「０」に設定する（ステップＳ２０２）。続いて、周期算出部１１３は、イベント発生回数を算出する対象となるサブ算出対象期間ｄＴ［ｉ］のインデックス番号ｉを「０」に設定する（ステップＳ２０３）。その後、周期算出部１１３は、サブ算出対象期間ｄＴ［ｉ］におけるイベント発生回数を算出する（ステップＳ２０４）。ここで、周期算出部１１３は、サブ算出対象期間ｄＴ［ｉ］について算出したイベント発生回数を示す情報を主記憶部１０２に一時的に記憶させる。次に、周期算出部１１３は、インデックス番号「ｉ」を「１」だけインクリメントする（ステップＳ２０５）。続いて、周期算出部１１３は、インデックス番号「ｉ」が予め設定されたサブ算出対象期間ｄＴ［ｉ］の総数Ｎ１よりも小さいか否かを判定する（ステップＳ２０６）。ここで、周期算出部１１３は、インデックス番号「ｉ」が前述の総数Ｎ１よりも小さいと判定すると（ステップＳ２０６：Ｙｅｓ）、再びステップＳ２０４の処理を実行する。一方、周期算出部１１３は、インデックス番号「ｉ」が前述の総数Ｎ１以上であると判定すると（ステップＳ２０６：Ｎｏ）、主記憶部１０２が記憶するサブ算出対象期間ｄＴ［０］、ｄＴ［１］、・・・、ｄＴ［Ｎ１］それぞれにおけるイベント発生回数の平均値と分散とを算出する（ステップＳ２０７）。

【0052】

その後、周期算出部１１３は、周期開始時点ｔｔを予め設定された単位時間ｄｔｔだけインクリメントする（ステップＳ２０８）。ここで、単位時間ｄｔｔは、例えば１時間に設定される。次に、周期算出部１１３は、周期開始時点の初期値「０」から新たに設定された周期開始時点ｔｔまでの時間ｔｔがイベント発生周期ｄｔよりも長いか否かを判定する（ステップＳ２０９）。周期算出部１１３は、時間ｔｔがイベント発生周期ｄｔ以下であると判定すると（ステップＳ２０９：Ｎｏ）、再びステップＳ２０３の処理を実行する。一方、周期算出部１１３は、時間ｔｔがイベント発生周期ｄｔよりも長いと判定すると（ステップＳ２０９：Ｙｅｓ）、サブ算出対象期間ｄＴ［０］、ｄＴ［１］、・・・、ｄＴ［Ｎ１］それぞれにおけるイベント発生回数の平均値Ａが予め設定されたイベント発生回数下限値Ａｔｈ１以下であるか否かを判定する（ステップＳ２１０）。ここで、イベント発生回数下限値Ａｔｈ１は、例えば０．５に設定される。そして、周期算出部１１３が、サブ算出対象期間ｄＴ［０］、ｄＴ［１］、・・・、ｄＴ［Ｎ１］それぞれにおけるイベント発生回数の平均値Ａがイベント発生回数下限値Ａｔｈ１以下であると判定したとする（ステップＳ２１０：Ｙｅｓ）。この場合、周期算出部１１３は、イベント発生周期ｄｔを予め設定された単位時間ｄｄｔだけインクリメントする（ステップＳ２１１）。続いて、周期算出部１１３は、イベント発生周期ｄｔが予め設定されたイベント発生周期上限値ｄｔｍａｘよりも長いか否かを判定する（ステップＳ２１２）。ここで、周期算出部１１３によりイベント発生周期ｄｔがイベント発生周期上限値ｄｔｍａｘ以下であると判定されると（ステップＳ２１２：Ｎｏ）、再びステップＳ２０２の処理が実行される。一方、周期算出部１１３によりイベント発生周期ｄｔがイベント発生周期上限値ｄｔｍａｘよりも長いと判定されると（ステップＳ２１２：Ｙｅｓ）、後述するステップＳ２１６の処理が実行される。

【0053】

また、周期算出部１１３が、ステップＳ２１０において、サブ算出対象期間ｄＴ［０］、ｄＴ［１］、・・・、ｄＴ［Ｎ１］それぞれにおけるイベント発生回数の平均値Ａがイベント発生回数下限値Ａｔｈ１よりも大きいと判定したとする（ステップＳ２１０：Ｎｏ）。この場合、周期算出部１１３は、サブ算出対象期間ｄＴ［０］、ｄＴ［１］、・・・、ｄＴ［Ｎ１］それぞれにおけるイベント発生回数の平均値Ａが予め設定されたイベント発生回数上限値Ａｔｈ２よりも大きいか否かを判定する（ステップＳ２１３）。ここで、イベント発生回数上限値Ａｔｈ２は、例えば１．５に設定される。そして、周期算出部１１３によりサブ算出対象期間ｄＴ［０］、ｄＴ［１］、・・・、ｄＴ［Ｎ１］それぞれにおけるイベント発生回数の平均値Ａがイベント発生回数上限値Ａｔｈ２以下であると判定されると（ステップＳ２１３：Ｎｏ）、後述するステップＳ２１６の処理が実行される。一方、周期算出部１１３が、サブ算出対象期間ｄＴ［０］、ｄＴ［１］、・・・、ｄＴ［Ｎ１］それぞれにおけるイベント発生回数の平均値Ａがイベント発生回数上限値Ａｔｈ２よりも大きいと判定したとする（ステップＳ２１３：Ｙｅｓ）。この場合、周期算出部１１３は、イベント発生周期ｄｔの１／２の周期を新たなイベント発生周期ｄｔに設定する（ステップＳ２１４）。その後、周期算出部１１３は、イベント発生周期ｄｔが予め設定されたイベント発生周期下限値ｄｔｍｉｎよりも短いか否かを判定する（ステップＳ２１５）。ここで、周期算出部１１３によりイベント発生周期ｄｔがイベント発生周期下限値ｄｔｍｉｎ以上であると判定されると（ステップＳ２１５：Ｎｏ）、再びステップＳ２０２の処理が実行される。一方、周期算出部１１３によりイベント発生周期ｄｔがイベント発生周期下限値ｄｔｍｉｎよりも短いと判定されたとする（ステップＳ２１５：Ｙｅｓ）。この場合、周期算出部１１３は、算出したサブ算出対象期間ｄＴ［０］、ｄＴ［１］、・・・、ｄＴ［Ｎ１］それぞれにおけるイベント発生回数の分散が最も小さくなるときイベント発生周期と周期開始時点とを特定する。このようにして、周期算出部１１３は、イベント発生時点の数の平均値が予め設定された基準平均値範囲内、即ち、イベント発生回数下限値Ａｔｈ１以上且つイベント発生回数上限値Ａｔｈ２以下であり且つ分散が最も小さくなる複数のサブ算出対象期間に対応するイベント発生周期と周期開始時点とを算出する。なお、ステップＳ２１４において、周期算出部１１３が、イベント発生周期ｄｔの１／２の周期を新たなイベント発生周期ｄｔに設定する例について説明したが、これに限定されるものではなく、予め設定された単位時間だけ短縮するようにしてもよい。

【0054】

図１９に戻って、周期算出部１１３は、ステップＳ１０６の周期開始時点・周期算出処理を実行した後、算出対象イベントの全てについて周期開始時点およびイベント発生周期を算出したか否かを判定する（ステップＳ１０７）。ここで、周期算出部１１３が、未だ算出対象イベントの全てについて周期開始時点およびイベント発生周期を算出していないと判定すると（ステップＳ１０７：Ｎｏ）、再びステップＳ１０４の処理が実行される。一方、周期算出部１１３が、算出対象イベントの全てについて周期開始時点およびイベント発生周期を算出したと判定したとする（ステップＳ１０７：Ｙｅｓ）。この場合、個別情報生成部１１４は、周期情報記憶部１３４が記憶する周期情報、周期開始時点情報、ユーザ識別情報、機器識別情報およびイベント種類情報を取得し、ユーザ情報記憶部１３９からユーザ識別情報に対応する氏名情報、連絡先情報および地域情報を取得して、前述の個別情報を生成する（ステップＳ１０８）。このとき、個別情報生成部１１４は、生成した個別情報を個別情報記憶部１３５に記憶させる。次に、状況通知部１１８は、個別情報記憶部１３５が記憶する個別情報を端末装置５へ送信する（ステップＳ１０９）。続いて、集計部１１５は、周期算出部１１３により算出された複数の機器４それぞれのイベント発生周期と周期開始時点とを集計することにより集計情報を生成する（ステップＳ１１０）。ここで、集計部１１５は、生成した集計情報を集計情報記憶部１３６に記憶させる。その後、状況通知部１１８は、集計情報記憶部１３６が記憶する集計情報を端末装置５へ送信する（ステップＳ１１１）。

【0055】

次に、判定部１１７は、周期情報記憶部１３４が記憶する周期開始時点情報を参照して、予め設定された対象となる機器４それぞれについて周期開始時点が到来したか否かを判定する（ステップＳ１１２）。ここで、判定部１１７が、対象となる機器４それぞれについて周期開始時点が未だ到来していないと判定すると（ステップＳ１１２：Ｎｏ）、後述するステップＳ１１６の処理が実行される。一方、判定部１１７が、対象となる機器４のいずれかについて周期開始時点が到来したと判定すると（ステップＳ１１２：Ｙｅｓ）、イベント発生時点記憶部１３３が記憶するイベント発生時点情報を参照して、その機器４の直近のイベント発生時点を特定する（ステップＳ１１３）。続いて、判定部１１７は、イベント発生周期と周期開始時点と直近のイベント発生時点とに基づいて、機器４の利用状況に異常が発生したか否かを判定する（ステップＳ１１４）。ここで、判定部１１７が、機器４の利用状況が正常であると判定すると（ステップＳ１１４：Ｎｏ）、後述するステップＳ１１６の処理が実行される。一方、判定部１１７は、機器４の利用状況に異常が発生したと判定すると（ステップＳ１１４：Ｙｅｓ）、機器４の利用状況に異常が発生したことを示す判定結果情報を状況通知部１１８に通知する。そして、状況通知部１１８は、判定結果情報が通知されると、機器４の利用状況に異常が発生したことを示す異常通知情報を端末装置６へ送信する（ステップＳ１１５）。

【0056】

その後、イベント発生時点予測部１１６は、予め設定されたイベント発生時点予測時期が到来したか否かを判定する（ステップＳ１１６）。イベント発生時点予測部１１６が、未だイベント発生時点予測時期が到来していないと判定すると（ステップＳ１１６：Ｎｏ）、後述するステップＳ１１８の処理が実行される。一方、イベント発生時点予測部１１６は、イベント発生時点予測時期が到来したと判定すると（ステップＳ１１６：Ｙｅｓ）、機器４についてイベントが発生する時点を予測するイベント発生時点予測処理を実行する（ステップＳ１１７）。

【0057】

ここで、イベント発生時点予測部１１６が実行するイベント発生時点予測処理について図２２を参照しながら詳細に説明する。まず、イベント発生時点予測部１１６は、イベント発生時点記憶部１３３が記憶するイベント発生時点情報を取得する（ステップＳ３０１）。次に、イベント発生時点予測部１１６は、周期情報記憶部１３４が記憶するイベント発生周期情報および周期開始時点情報を取得する（ステップＳ３０２）。続いて、イベント発生時点予測部１１６は、取得したイベント発生時点情報、イベント発生周期情報および周期開始時点情報に基づいて、周期開始時点ｔから次の周期開始時点ｔ＋ｄｔまでの間の予め設定された複数の時間帯それぞれにおけるイベント発生率を算出する（ステップＳ３０３）。ここで、複数の時間帯は、それぞれ、例えばイベント発生周期を予め設定された数に等分割して得られる時間帯に設定される。例えばイベント発生周期が２４時間である場合、複数の時間帯は、それぞれ、長さ１時間の時間帯に設定することができる。その後、イベント発生時点予測部１１６は、イベント発生率Ｐｅが予め設定された基準発生率Ｐｅｔｈよりも大きい時間帯を特定する（ステップＳ３０４）。例えば図９に示す例の場合において、基準発生率Ｐｅｔｈが２５％に設定されている場合、イベント発生時点予測部１１６は、「１９時」、「６時」の時間帯を特定する。なお、基準発生率Ｐｅｔｈは、０％に設定されていてもよい。

【0058】

図２２に戻って、次に、イベント発生時点予測部１１６は、取得した直近のイベント発生時点情報に基づいて、直近の周期開始時点ｔからイベント発生時点予測時期ｔｔｓまでの間にイベントが発生しているか否かを判定する（ステップＳ３０５）。ここで、イベント発生時点予測部１１６は、直近の周期開始時点ｔからイベント発生時点予測時期ｔｔｓまでの間にイベントが発生していると判定すると（ステップＳ３０５：Ｙｅｓ）、後述するステップＳ３０７の処理を実行する。一方、イベント発生時点予測部１１６は、直近の周期開始時点ｔからイベント発生時点予測時期ｔｔｓまでの間に未だイベントが発生していないと判定したとする（ステップＳ３０５：Ｎｏ）。この場合、イベント発生時点予測部１１６は、イベント発生時点予測時期ｔｔｓから直近の周期開始時点ｔからイベント発生周期ｄｔだけ経過した時点ｔ＋ｄｔまでの間にイベント発生率Ｐｅが基準発生率Ｐｅｔｈよりも大きい時間帯が存在するか否かを判定する（ステップＳ３０６）。ここで、イベント発生時点予測部１１６は、イベント発生時点予測時期ｔｔｓから前述の時点ｔ＋ｄｔまでの間のイベント発生率Ｐｅが基準発生率Ｐｅｔｈ以下であると判定したとする（ステップＳ３０６：Ｎｏ）。この場合、イベント発生時点予測部１１６は、予測時点記憶部１３７が記憶するイベント発生フラグ情報をイベントが無いことを示すフラグ情報「Ｆ０」に設定する（ステップＳ３０７）。一方、イベント発生時点予測部１１６は、イベント発生時点予測時期ｔｔｓから前述の時点ｔ＋ｄｔまでの間にイベント発生率Ｐｅが基準発生率Ｐｅｔｈよりも大きい時間帯が存在したと判定したとする（ステップＳ３０６：Ｙｅｓ）。この場合、イベント発生時点予測部１１６は、イベント発生時点予測時期ｔｔｓから前述の時点ｔ＋ｄｔまでの間に存在するイベント発生率Ｐｅが基準発生率Ｐｅｔｈよりも大きい時間帯を予測イベント発生時点に特定する（ステップＳ３０８）。イベント発生時点予測部１１６は、予測時点記憶部１３７が記憶するイベント発生フラグ情報をイベントが発生すると予想されることを示すフラグ情報「Ｆ１」に設定するとともに、予測イベント発生時点を示す予測イベント発生時点情報を予測時点記憶部１３７に記憶させる（ステップＳ３０９）。
このようにして、イベント発生時点予測部１１６は、機器４についてイベント発生時点予測時期ｔｔｓから前述の時点ｔ＋ｄｔまでの間における予測イベント発生時点を特定する。

【0059】

図２１に戻って、予測時点通知部１１９は、ステップＳ１１６またはＳ１１７の処理が実行された後、予測時点記憶部１３７が記憶するイベント発生フラグ情報が前述のフラグ情報「Ｆ１」に設定されているか否かを判定する（ステップＳ１１８）。予測時点通知部１１９が、イベント発生フラグ情報が前述のフラグ情報「Ｆ０」に設定されていると判定すると（ステップＳ１１８：Ｎｏ）、そのまま再びステップＳ１０１の処理が実行される。一方、予測時点通知部１１９は、イベント発生フラグ情報が前述のフラグ情報「Ｆ１」に設定されていると判定すると（ステップＳ１１８：Ｙｅｓ）、予測時点記憶部１３７が記憶する予測イベント発生時点情報を参照して、予測イベント発生時点が到来したか否かを判定する（ステップＳ１１９）。予測時点通知部１１９が、予測イベント発生時点が未だ到来していないと判定すると（ステップＳ１１９：Ｎｏ）、そのまま再びステップＳ１０１の処理が実行される。一方、予測時点通知部１１９は、予測イベント発生時点が到来したと判定すると（ステップＳ１１９：Ｙｅｓ）、予測発生時点通知情報を生成する（ステップＳ１２０）。次に、状況通知部１１８は、生成された予測発生時点通知情報を端末装置６へ送信する（ステップＳ１２１）。続いて、再びステップＳ１０１の処理が実行される。

【0060】

以上説明したように、本実施の形態に係る機器利用状況特定システムによれば、周期算出部１１３が、過去のイベント発生時点に基づいて、イベントが発生するイベント発生周期と周期開始時点とを算出し、状況通知部１１８が、周期開始時点を起点としたイベント発生周期毎のイベントの発生状況から特定される機器４の利用状況を通知する情報を端末装置５、６へ送信する。これにより、イベント発生周期を１日で固定することなく、過去のイベント発生時点に基づいてイベント発生周期と周期開始時点を算出し、算出したイベント発生周期と周期開始時点とから機器４の利用状況を特定するので、機器４の利用状況を精度良く特定することができる。

【0061】

また、本実施の形態に係る周期算出部１１３は、過去の予め設定された算出対象期間をイベント発生周期と同じ長さの複数のサブ算出対象期間期間に割したときの複数のサブ算出対象期間それぞれに含まれるイベント発生時点の数の平均値と分散とを算出する。そして、周期算出部１１３は、算出した平均値が予め設定された基準平均値範囲内であり且つ分散が最も小さくなる複数のサブ算出対象期間に対応するイベント発生周期と周期開始時点とを算出する。これにより、機器４におけるイベント発生周期と周期開始時点とを精度良く算出することができるので、機器４の利用状況を精度良く特定できる。

【0062】

更に、本実施の形態に係る機器利用状況特定システムは、機器４のイベント発生周期と周期開始時点とに基づいて、機器４について将来イベントが発生する予測イベント発生時点を特定するイベント発生時点予測部１１６を備える。ここで、イベント発生時点予測部１１６は、まず、前述の複数のサブ算出対象期間内の予め設定された複数の時間帯それぞれのイベント発生率を算出する。そして、イベント発生時点予測部１１６は、予め設定されたイベント発生時点予測時期から次の前記イベント発生時点予測時期の間において、算出したイベント発生率が予め設定された基準発生率以上の時間帯を予測イベント発生時点として特定する。これにより、機器４について前述の予測イベント発生時点を精度良く特定することができるので、機器４のユーザに予測イベント発生時点に基づく通知情報を的確に伝達することが可能となる。

【0063】

また、本実施の形態に係る機器利用状況特定システムは、機器４のイベント発生周期と周期開始時点と直近のイベント発生時点とに基づいて、機器４の利用状況に異常が発生したか否かを判定する判定部１１７を備える。これにより、機器４の利用状況に異常が発生した場合にその旨をユーザまたは業者に伝達するサービスを提供することが可能となる。本実施の形態に係る機器利用状況特定システムでは、端末装置６が、例えば図１４（Ａ）に示すような異常通知設定画面画像ＧＡ４を表示部６０４に表示させる。これにより、利用者は、異常通知設定画面画像ＧＡ４が表示部６０４に表示された状態で、入力部６０５を介して異常通知の態様を指定したり、通知先のメールアドレスを入力したり、異常通知の順番を設定したりすることができる。即ち、利用者が、機器の利用状況に異常が発生したことを通知する方法を好みに応じて選択することができる。特に、異常通知の順番を適切に設定することにより、警備会社のスタッフによる利用者への不要な訪問を減らすことができる。

【0064】

更に、本実施の形態に係る機器利用状況特定システムは、複数の機器４それぞれのイベント発生周期と周期開始時点とを集計して得られる集計情報を生成する集計部１１５を備える。ここで、集計部１１５は、周期算出部１１３により算出された複数の機器４それぞれのイベント発生周期と前記周期開始時点とを集計することにより集計情報を生成する。これにより、複数の機器４それぞれの集計情報に基づいた機器４の利用状況の分析を行うことが可能となるので、例えば複数の機器４を管理する業者が複数の機器４のメインテナンス時期を集計情報から把握することが可能となる。本実施の形態に係る機器利用状況特定システムでは、端末装置５が、例えば図１２（Ｂ）に示すような操作画面画像ＧＡ２を表示部５０４に表示させる。そして、機器４のメインテナンスを行う業者は、操作画面画像ＧＡ２が表示部５０４に表示された状態で、入力部５０５を介して顧客へ送信するメッセージを入力することができる。このため、業者が、顧客に案内する機器４のメインテナンス時期を分散させることにより、メインテナンス時期が一時期に集中することに起因して業者の対応負荷が増大してしまうことを防止できる。一方、機器４の利用者にとってもメインテナンスが集中する時期における業者へのメインテナンスの発注を避けることができる。

【0065】

（実施の形態２）
本実施の形態に係る機器利用状況特定システムは、機器のユーザの行動スケジュールを示すスケジュール情報に基づいて、機器状態情報を分類する機器状態分類部を備える点が実施の形態１と相違する。そして、イベント発生時点特定部は、分類された機器状態情報の中から、機器のユーザの行動スケジュールに応じた機器状態情報を選出してイベント発生時点を特定する。

【0066】

本実施の形態に係る機器利用状況特定システムのハードウェア構成は、実施の形態１で説明したハードウェア構成と同様である。以下の本実施の形態の説明において、同様の構成については適宜実施の形態１と同一の符号を用いて説明する。図２３に示すように、クラウドサーバ２００１のＣＰＵ１０１は、補助記憶部１０３が記憶するプログラムを主記憶部１０２に読み出して実行することにより、機器状態取得部１１１、機器状態分類部２１２１、イベント発生時点特定部２１１２、周期算出部２１１３、個別情報生成部１１４、集計部１１５、イベント発生時点予測部１１６、判定部１１７、状況通知部１１８、予測時点通知部１１９およびスケジュール取得部２１２０として機能する。また、補助記憶部１０３は、機器状態記憶部２１３１と、イベント条件記憶部２１３２と、イベント発生時点記憶部２１３３と、周期情報記憶部１３４と、個別情報記憶部１３５と、集計情報記憶部１３６と、予測時点記憶部１３７と、異常通知設定記憶部１４０と、スケジュール記憶部２１３８と、を有する。スケジュール記憶部２１３８は、例えば図２４（Ａ）に示すように、機器４のユーザの行動内容を示す行動内容情報と、行動内容情報が示す行動が行われる予定の日付、開始時刻、終了時刻を示す日付情報、開始時刻情報、終了時刻情報と、を、ユーザ識別情報に対応づけて記憶する。

【0067】

機器状態記憶部２１３１は、例えば図２４（Ｂ）に示すように、電力量情報とオンオフ情報とパラメータ情報とともにスケジュール記憶部２１３８が記憶するスケジュール情報に基づいて設定された日属性情報を、月日情報、時刻情報および機器識別情報の組み合わせと対応づけて記憶する。イベント条件記憶部２１３２は、イベント発生条件情報を、各イベントの種類を示すイベント種類情報およびイベントに対応する機器４の機器識別情報とともに日属性情報を考慮するか否かを示す日属性フラグ情報と対応づけて記憶する。イベント発生時点記憶部２１３３は、イベント発生時点情報を、日属性情報に対応づけて記憶している。

【0068】

機器状態分類部２１２１は、機器４のユーザの行動スケジュールを示すスケジュール情報に基づいて、機器状態情報を分類する。ここで、機器状態分類部２１２１は、まず、スケジュール記憶部２１３８から分類対象となる対象日の行動内容情報を取得し、取得した行動内容情報から対象日の日属性を設定する。例えば図２４（Ａ）および（Ｂ）に示す例では、機器状態分類部２１２１は、「３／９」の行動内容情報がＤＡＢ［ｎ］である場合、「３／９」の日属性をＤＡＡ［ｎ］に設定し、「３／１２」の行動内容情報がＤＡＢ［ｎ＋１］である場合、「３／１２」の日属性をＤＡＡ［ｎ＋１］に設定している。ここで、機器状態分類部２１２１は、例えば行動内容情報が示す文字列についてテキスト解析を実行し、文字列に含まれる単語の種類に基づいて機器状態情報を分類する。機器状態分類部２１２１は、例えば行動内容情報が示す文字列が「Ａさんとご飯」であるとすると、テキスト解析を実行することにより「Ａさん」、「ご飯」という単語を抽出する。そして、機器状態分類部２１２１は、単語「Ａさん」、「ご飯」を含む文字列を示す行動内容情報に対応する日属性を同一の日属性に分類する。

【0069】

イベント発生時点特定部２１１２は、イベント条件記憶部２１３２が記憶する日属性フラグ情報を参照し、日属性フラグ情報が日属性情報を考慮することを示している場合、機器状態記憶部２１３１が記憶する機器状態情報の中から同一の日属性情報に対応する機器状態情報を選出する。そして、イベント発生時点特定部２１１２は、選出した機器状態情報が示す機器４の履歴と、イベント条件記憶部２１３２が記憶するイベント発生条件情報が示すイベント発生条件と、を比較して、その日属性情報が示す日属性に対応するイベント発生時点に特定する。周期算出部２１１３は、イベント条件記憶部２１３２が記憶する日属性フラグ情報を参照して、イベント発生周期および周期開始時点の算出対象イベントの日属性フラグ情報が日属性を考慮することを示している場合、同一の日属性情報に対応する日のみを抽出してイベント発生周期および周期開始時点を算出する。

【0070】

次に、本実施の形態に係るクラウドサーバ２００１が実行する機器利用状況特定処理について図２５を参照しながら説明する。まず、ステップＳ１０１からＳ１０３までの一連の処理が実行され、ステップＳ１０３において、イベント発生時点特定部２１１２が、周期開始時点・周期算出時期が到来したと判定したとする（ステップＳ１０３：Ｙｅｓ）。この場合、イベント発生時点特定部２１１２は、イベント条件記憶部２１３２が記憶するイベント条件情報を参照して、周期開始時点および周期を算出する対象となる算出対象イベントを選択する（ステップＳ１０４）。次に、イベント発生時点特定部２１１２は、イベント条件記憶部２１３２が記憶する日属性フラグ情報を参照し、日属性フラグ情報が日属性情報を考慮することを示しているか否かを判定する（ステップＳ２１０１）。ここで、イベント発生時点特定部２１１２は、日属性フラグ情報が日属性情報を考慮しないことを示していると判定すると（ステップＳ２１０１：Ｎｏ）、そのままステップＳ１０５以降の処理が実行される。一方、イベント発生時点特定部２１１２は、日属性フラグ情報が日属性情報を考慮することを示していると判定すると（ステップＳ２１０１：Ｙｅｓ）、算出対象の日属性情報を選択する（ステップＳ２１０２）。続いて、イベント発生時点特定部２１１２は、機器状態記憶部２１３１から選択した日属性情報と同一の日属性情報の機器状態情報を選出する（ステップＳ２１０３：Ｙｅｓ）。その後、イベント発生時点特定部２１１２は、選出した機器状態情報を用いて、選択した算出対象イベントについてイベント発生時点を特定する（ステップＳ１０５）。次に、ステップＳ１０６以降の処理が実行される。

【0071】

以上説明したように、本実施の形態に係る機器利用状況特定システムによれば、機器状態分類部２１２１が、機器４のユーザの行動スケジュールを示すスケジュール情報に基づいて、機器状態情報を分類し、イベント発生時点特定部２１１２が、分類された機器状態情報の中から、機器４のユーザの行動スケジュールに応じた機器状態情報を選出してイベント発生時点を特定する。これにより、機器４のユーザの行動スケジュールによる影響を考慮した形でイベント発生周期と周期開始時点を算出し、算出したイベント発生周期と周期開始時点とから機器４の利用状況を特定するので、機器４の利用状況を精度良く特定することができる。

【0072】

また、本実施の形態に係る機器利用状況特定システムによれば、行動スケジュールが通常とは異なる場合にもその行動スケジュールに応じた機器４におけるイベント発生時点を予測することができるので、機器４を行動スケジュールに適した形で制御することが可能となるという利点がある。

【0073】

以上、本開示の実施の形態について説明したが、本開示は前述の実施の形態によって限定されるものではない。例えば、周期算出部１１３が、前述の算出対象期間における複数のイベント発生時点から選択された２つのイベント発生時点の間のインターバル時間に基づいて、基準平均値範囲を設定するものであってもよい。具体的には、周期算出部１１３が、周期開始時点・周期算出処理において、イベント発生周期の初期値、イベント発生周期上限値およびイベント発生周期下限値を、前述のインターバル時間に基づいて設定するものであってもよい。この場合、周期算出部１１３は、例えば図２６に示すように、予め設定された算出対象期間中における複数のイベント発生時点Ｔ［１］、Ｔ［２］、・・・について、その後１回目のイベント発生時点との間のインターバル時間ｐｄｔ１（ｐｄｔ１［１］、ｐｄｔ１［２］、・・・）の平均値、分散、その後２回目のイベント発生時点との間のインターバル時間ｐｄｔ２（ｐｄｔ２［１］、ｐｄｔ２［２］、・・・）の平均値、分散、その後３回目のイベント発生時点との間のインターバル時間ｐｄｔ３（ｐｄｔ３［１］、ｐｄｔ３［２］、・・・）の平均値、分散を算出する。そして、周期算出部１１３は、算出した分散のうちの最小の分散に対応するインターバル時間の平均値をイベント発生周期の初期値に設定するようにしてもよい。また、周期算出部１１３は、最小の分散に対応するインターバル時間の平均値の最小値を算出し、算出した最小値をイベント発生周期下限値に設定する。更に、周期算出部１１３は、最小の分散に対応するインターバル時間の平均値の最大値を算出し、算出した最大値をイベント発生周期上限値に設定するようにしてもよい。

【0074】

ここで、本変形例に係る周期算出部１１３が実行する周期開始時点・周期算出処理について図２７を参照しながら詳細に説明する。まず、周期算出部１１３は、算出対象期間中の最初のイベント発生時点を特定する（ステップＳ３２０１）。ここで、周期算出部１１３は、図２６に示すイベント発生時点Ｔ［１］を特定する。次に、周期算出部１１３は、図２７に示すように、インターバル時間内におけるイベント発生回数を反映した数ｎを「１」に設定する（ステップＳ３２０２）。続いて、周期算出部１１３は、イベント発生時点を示すインデックス番号「ｍ」を「１」に設定する（ステップＳ３２０３）。その後、周期算出部１１３は、イベント発生時点Ｔ［ｍ＋ｎ］、Ｔ［ｍ］との間のインターバル時間を算出する（ステップＳ３２０４）。ここで、周期算出部１１３は、算出したインターバル時間を示す情報を、数ｎを示す情報に対応づけて主記憶部１０２に記憶させる。次に、周期算出部１１３は、インデックス番号「ｍ」を「１」だけインクリメントする（ステップＳ３２０５）。続いて、周期算出部１１３は、インデックス番号が算出対象期間中におけるイベント発生回数Ｍ１よりも小さいか否かを判定する（ステップＳ３２０６）。ここで、周期算出部１１３は、インデックス番号「ｍ」が前述のイベント発生回数Ｍ１よりも小さいと判定すると（ステップＳ３２０６：Ｙｅｓ）、再びステップＳ３２０３の処理を実行する。

【0075】

一方、周期算出部１１３は、インデックス番号「ｍ」が前述のイベント発生回数Ｍ１以上であると判定すると（ステップＳ３２０６：Ｎｏ）、数ｎを「１」だけインクリメントする（ステップＳ３２０７）。その後、周期算出部１１３は、数ｎが予め設定された基準数Ｎ２よりも小さいか否かを判定する（ステップＳ３２０８）。ここで、基準数Ｎ１は、イベント発生回数Ｍ１以下の数に設定される。周期算出部１１３は、数ｎが前述の基準数Ｎ１よりも小さいと判定すると（ステップＳ３２０８：Ｙｅｓ）、再びステップＳ３２０３の処理を実行する。一方、周期算出部１１３は、数ｎが前述の基準数Ｎ１以上であると判定すると（ステップＳ３２０８：Ｎｏ）、各数ｎについてインターバル時間の平均値と分散とを算出する（ステップＳ３２０９）。次に、周期算出部１１３は、算出したインターバル時間の分散のうちの最小の分散に対応するインターバル時間の平均値をイベント発生周期の初期値ｄｔに設定する。また、周期算出部１１３は、最小の分散に対応するインターバル時間の平均値の最小値を算出し、算出した最小値をイベント発生周期下限値ｄｔｍｉｎに設定する。更に、周期算出部１１３は、最小の分散に対応するインターバル時間の平均値の最大値を算出し、算出した最大値をイベント発生周期上限値ｄｔｍａｘに設定する（ステップＳ３２１０）。続いて、ステップＳ２０１以降の処理が実行される。

【0076】

なお、本変形例において、周期算出部１１３が、算出対象期間中における時間的に隣り合うイベント発生時点の間におけるインターバル時間を算出し、算出したインターバル時間の平均値をイベント発生周期の初期値に設定してもよい。そして、周期算出部１１３は、算出したインターバル時間の最小値をイベント発生周期下限値に設定し、算出したインターバル時間の最大値をイベント発生周期上限値に設定してもよい。

【0077】

また、周期算出部１１３が、機器４が時間的に連続して利用されていない連続未稼働時間を特定し、特定した連続未稼働期間内はイベントが発生しないものとしてイベント発生周期並びに周期開始時点を算出してもよい。

【0078】

本構成によれば、周期開始時点・周期算出処理におけるイベント発生周期の初期値を適切な値に設定することができるので、周期開始時点・周期算出処理に要する計算負荷を軽減することができる。

【0079】

実施の形態１および２において、端末装置６が、異常通知情報を受信すると、例えば図２８に示すような、異常を通知するメッセージＭＭ５を含む電子メール画面を表示部６０４に表示させるものであってもよい。

【0080】

実施の形態２において、日属性情報がその日の気象条件を示す情報を含むものであってもよい。この場合、イベント発生時点特定部２１１２は、イベント条件記憶部２１３２が記憶する日属性フラグ情報を参照し、日属性フラグ情報が日属性情報を考慮することを示している場合、機器状態記憶部２１３１が記憶する機器状態情報の中から気象条件が同一の日属性情報に対応する機器状態情報を選出するようにすればよい。

【0081】

実施の形態１および２では、クラウドサーバ１が、イベント発生時点特定部１１２、周期算出部１１３、イベント発生時点予測部１１６、判定部１１７および状況通知部１１８等として機能する例について説明した。但し、これに限らず、建物Ｈ１内に設置された制御装置において、実施の形態１、２で説明したクラウドサーバ１の機能の一部が実現されるものであってもよい。

【0082】

本変形例に係る機器利用状況特定システムは、例えば図２９に示すように、端末装置５、６と、局所ネットワークＮＷ２、ルータ７および広域ネットワークＮＷ１を介して端末装置５、６と通信可能な制御装置３００３と、を備える。なお、図２９において実施の形態１と同様の構成については、図３と同一の符号を付している。また、制御装置３００３は、実施の形態１で説明した制御装置３と同様のハードウェア構成を有する。制御装置３００３は、イベント発生時点特定部１１２、周期算出部１１３、イベント発生時点予測部１１６、判定部１１７、状況通知部１１８および予測時点通知部１１９を有する。また、制御装置３００３は、機器状態記憶部３３１と、イベント条件記憶部１３２と、イベント発生時点記憶部１３３と、周期情報記憶部１３４と、予測時点記憶部１３７と、ユーザ情報記憶部１３９と、を有する。ここで、イベント発生時点特定部１１２は、機器状態記憶部３３１が記憶する機器状態情報が示す機器４の状態の履歴と、イベント条件記憶部１３２が記憶するイベント発生条件情報が示すイベント発生条件と、を比較し、機器４の状態の履歴がイベント発生条件を満たす時点をイベント発生時点に特定するようにすればよい。

【0083】

また、本開示に係るクラウドサーバ１、２００１、端末装置５、６の各種機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現されてもよい。この場合、ソフトウェアまたはファームウェアは、プログラムとして記述され、プログラムを、フレキシブルディスク、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）およびＭＯ（Magneto-Optical Disc）等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して配布し、そのプログラムをコンピュータに読み込んでインストールすることにより、前述の各機能を実現することができるコンピュータを構成してもよい。そして、各機能をＯＳ（Operating System）とアプリケーションとの分担またはＯＳとアプリケーションとの協同により実現する場合には、ＯＳ以外の部分のみを記録媒体に格納してもよい。

【0084】

さらに、搬送波に各プログラムを重畳し、ネットワークを介して配信することも可能である。例えば、ネットワーク上の掲示板（BBS，Bulletin Board System）に当該プログラムを掲示し、ネットワークを介して当該プログラムを配信してもよい。そして、これらのプログラムを起動し、ＯＳの制御下で、他のアプリケーションプログラムと同様に実行することにより、前述の処理を実行できるように構成してもよい。

【産業上の利用可能性】

【0085】

本開示は、機器の利用状況を監視するシステムとして好適である。

【符号の説明】

【0086】

１，２００１ クラウドサーバ、３，３００３ 制御装置、４ 機器、５,６ 端末装置、７ ルータ、２１ 分電盤、２２ 電力量計測装置、１０１,３０１，５０１，６０１ ＣＰＵ、１０２,３０２，５０２，６０２ 主記憶部、１０３,３０３，５０３，６０３ 補助記憶部、１０６,５０６，６０６ 広域通信部、１０８，３０８ 計時部、１０９,３０９，５０９，６０９ バス、１１１ 機器状態取得部、１１２，２１１２ イベント発生時点特定部、１１３，２１１３ 周期算出部、１１４ 個別情報生成部、１１５ 集計部、１１６ イベント発生時点予測部、１１７ 判定部、１１８ 状況通知部、１１９ 予測時点通知部、１３１，３３１，２１３１ 機器状態記憶部、１３２，２１３２ イベント条件記憶部、１３３，２１３３ イベント発生時点記憶部、１３４ 周期情報記憶部、１３５，５３２ 個別情報記憶部、１３６，５３３ 集計情報記憶部、１３７ 予測時点記憶部、１３９ ユーザ情報記憶部、１４０ 異常通知設定記憶部、３０７ 局所通信部、３１１ 動作状態取得部、３１２ 電力量取得部、３１３ 機器状態通知部、５０４，６０４ 表示部、５０５，６０５ 入力部、５１１，６１１ 受信部、５１２,６１２ 表示制御部、５１３，６１３ 受付部、５１５，６１７ 送信部、５３１，６３１ 操作画面記憶部、５３４ 入力情報記憶部、５３５ 利用状況記憶部、６１４ メッセージ特定部、６１５ 異常通知部、６１６ 異常通知設定部、６３２ メッセージ記憶部、６３３ 異常通知設定記憶部、２１２０ スケジュール取得部、２１２１ 機器状態分類部、２１３８ スケジュール記憶部、Ｂ２１，Ｂ２２，Ｂ２３，Ｂ２４，Ｂ２５，Ｂ４１ 画像、ＢＵ１１，ＢＵ１２，ＢＵ１３，ＢＵ２１，ＢＵ２３，ＢＵ３１，ＢＵ３２，ＢＵ４１，ＢＵ４２，ＢＵ５１，ＢＵ５２，ＢＵ７１，ＢＵ７２，ＢＵ８１，ＢＵ８４，ＢＵ８３１，ＢＵ８３２，ＢＵ８３３，ＢＵ８３４ 釦画像、ＧＡ１，ＧＡ２，ＧＡ７２，ＧＡ８１，ＧＡ８２ 操作画面画像、ＧＡ３ 送信内容確認画面画像、ＧＡ４ 通知設定画面画像、ＧＡ６ 通知画面画像、ＧＡ７１，ＧＡ７３，ＧＡ８３ 報知画面画像、Ｈ１ 建物、Ｍ３１，Ｍ５１，Ｍ５２，Ｍ７１，Ｍ７３，Ｍ８３，ＭＭ５ メッセージ、ＮＷ１ 広域ネットワーク、ＮＷ２ 局所ネットワーク、ＰＳ 系統電源

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】

【図20】

【図21】

【図22】

【図23】

【図24】

【図25】

【図26】

【図27】

【図28】

【図29】