特許 7587299 ダニの増殖を予測するシステム

(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】2024-11-12

(45)【発行日】2024-11-20

(54)【発明の名称】ダニの増殖を予測するシステム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/10 20120101AFI20241113BHJP

   G06Q 10/04 20230101ALI20241113BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/10

G06Q10/04

【請求項の数】 4

(21)【出願番号】P 2023067670

(22)【出願日】2023-04-18

(65)【公開番号】P2024154062

(43)【公開日】2024-10-30

【審査請求日】2024-03-11

【前置審査】

(73)【特許権者】

【識別番号】509081540

【氏名又は名称】有限会社日革研究所

(74)【代理人】

【識別番号】110001195

【氏名又は名称】弁理士法人深見特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】渡邊 秀夫

【審査官】山崎 誠也

(56)【参考文献】

【文献】特開２０２１－１６３１９４（ＪＰ，Ａ）

【文献】ダニＡＩ判定，[online]，2022年06月25日，[2024年5月22日検索], インターネット<URL:https://web.archive.org/web/20220625204657/https://apps.apple.com/jp/app/%E3%83%80%E3%83%8Bai%E5%88%A4%E5%AE%9A/id1514901019>

(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】

ネットワークを介して取得したデータから、人の居住空間におけるダニの増殖を予測するシステムであって、
前記居住空間に含まれる物によって形成される特定空間の第１温度および第１湿度の少なくとも１つを含む第１空気状態データを取得する環境センサと、
前記特定空間における前記ダニの匹数を計測するダニ計測ユニットと、
前記第１空気状態データおよび前記匹数に基づいて、前記特定空間における前記ダニの増殖に関する特定情報を端末装置に出力するサーバとを備え、
前記サーバは、前記ネットワークを介して前記居住空間の外部の空気の第２温度および第２湿度の少なくとも１つを含む第２空気状態データを取得し、前記第１空気状態データ、前記第２空気状態データ、および前記匹数に基づいて、前記特定情報を算出し、
前記第１空気状態データは、前記第１温度および前記第１湿度を含み、
前記第２空気状態データは、前記第２温度および前記第２湿度を含み、
前記サーバは、
基準時間間隔において、前記第１温度が特定温度範囲に含まれ、かつ前記第１湿度が特定湿度範囲に含まれる時間間隔の前記基準時間間隔に対する第１割合を算出し、
前記基準時間間隔において、前記第２温度が前記特定温度範囲に含まれ、かつ前記第２湿度が前記特定湿度範囲に含まれる時間間隔の前記基準時間間隔に対する第２割合を算出し、
前記匹数の時間変化に関する値、前記第１割合、および前記第２割合に基づいて、前記特定情報を算出する、システム。

【請求項2】

前記特定温度範囲は、２０℃より高く、かつ３５℃より低い温度範囲であり、
前記特定湿度範囲は、６０％Ｒｈより高く、かつ９５％Ｒｈより低い湿度範囲である、請求項１に記載のシステム。

【請求項3】

ネットワークを介して取得したデータから、人の居住空間におけるダニの増殖を予測するシステムであって、
前記居住空間に含まれる物によって形成される特定空間の第１温度および第１湿度の少なくとも１つを含む第１空気状態データを取得する環境センサと、
前記特定空間における前記ダニの匹数を計測するダニ計測ユニットと、
前記第１空気状態データおよび前記匹数に基づいて、前記特定空間における前記ダニの増殖に関する特定情報を端末装置に出力するサーバとを備え、
前記特定情報は、前記ダニの増殖の程度を表す特定値を含み、
前記サーバは、前記端末装置から前記特定空間の断熱性能に関する情報を取得し、前記断熱性能と正の相関となるように前記特定値を算出する、システム。

【請求項4】

前記サーバは、前記特定情報をＡＰＩ（Application Programming Interface）を介
して外部装置に公開する、請求項１～３のいずれか１項に記載のシステム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、ダニの増殖を予測するシステム、プログラム、および方法に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、ダニの増殖と、気温および湿度との相関性が知られている。たとえば、非特許文献１には、ダニ匹数と、各月の外気の平均気温および平均相対湿度との関係が示されている。非特許文献１においてダニ匹数が多い時期として示されている７月から９月までの期間には、ダニ対策が行われることが多い。

【先行技術文献】

【非特許文献】

【0003】

【文献】日革研究所，［online］，［令和５年３月１４日検索］，インターネット ＜URL：https://nikkaku-j.com/what_about_mite＞

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

近年、断熱材およびペアガラス等によって断熱性能が高められた居住空間が普及している。居住空間内の温度および湿度は、優れた断熱性能によって外気の温度および湿度の影響を受けにくい。そのため、エアーコンディショナあるいは加湿器具等による空調動作（冷房、暖房、加湿、あるいは除湿）によって、居住空間の温度および湿度を、居住者の所望の温度および湿度に近づけることができる。その結果、断熱性能が優れた居住空間においては、年間を通じて快適性を維持することが可能である。

【0005】

このように居住者にとって快適な温度範囲および湿度範囲を維持可能な居住空間においては、居住空間内の温度および湿度がダニが増殖し易い温度範囲および湿度範囲において維持される場合がある。ダニは非常に微細な生物のため、外気の温度および湿度に加えて、ダニが生育する限定された空間の温度および湿度の影響も大きい可能性がある。そのため、近年の優れた断熱性能を有する居住空間におけるダニの増殖を、外気の温度および湿度にのみ基づいて予測すると、ダニ増殖の予測精度が低下し得る。

【0006】

本開示は、上述のような課題を解決するためになされたものであり、その目的は、ダニ増殖予測の精度を向上させることである。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本開示の一局面に係るシステムは、ネットワークを介して取得したデータから、人の居住空間におけるダニの増殖を予測する。システムは、環境センサと、ダニ計測ユニットと、サーバとを備える。環境センサは、居住空間に含まれる物によって形成される特定空間の第１温度および第１湿度の少なくとも１つを含む第１空気状態データを取得する。ダニ計測ユニットは、特定空間におけるダニの匹数を計測する。サーバは、第１空気状態データおよびダニの匹数に基づいて、特定空間におけるダニの増殖に関する特定情報を端末装置に出力する。

【0008】

本開示の他の局面に係るプログラムは、ネットワークを介して取得したデータから、人の居住空間におけるダニの増殖を予測するためのプログラムである。プログラムは、プロセッサに実行されることによって、居住空間に含まれる物によって形成される特定空間の第１温度および第１湿度の少なくとも１つを含む空気状態データを取得し、特定空間におけるダニの匹数を取得し、空気状態データおよびダニの匹数に基づいて、特定空間におけるダニの増殖に関する特定情報を端末装置に出力する。

【0009】

本開示の他の局面に係る方法は、ネットワークを介して取得したデータから、人の居住空間におけるダニの増殖を予測するための方法である。方法は、居住空間に含まれる物によって形成される特定空間の第１温度および第１湿度の少なくとも１つを含む空気状態データを取得するステップと、特定空間におけるダニの匹数を計測するステップと、空気状態データおよびダニの匹数に基づいて、特定空間におけるダニの増殖に関する特定情報を端末装置に出力するステップとを含む。

【発明の効果】

【0010】

本開示に係るダニの増殖を予測するシステム、プログラム、および方法によれば、居住空間に含まれる物によって形成される特定空間の第１温度および第１湿度の少なくとも１つを含む空気状態データにより、ダニ増殖予測の精度を向上させることができる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】実施の形態に係るダニ増殖予測システムの構成を示すブロック図である。

【図2】図１のダニ増殖予測システムにおける処理および通信の流れの一例を示すシーケンス図である。

【図3】図１の情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。

【図4】図３のダニ増殖予測レベルの計算処理の流れの一例を示すフローチャートである。

【図5】図１のダニ計測ユニットの画面の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下、本開示の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中同一または相当部分には同一符号を付してその説明は原則として繰り返さない。

【0013】

図１は、実施の形態に係るダニ増殖予測システム１の構成を示すブロック図である。図１に示されるように、ダニ増殖予測システム１は、サーバ１００と、環境センサ２００と、ダニ計測ユニット３００とを備える。サーバ１００、環境センサ２００、およびダニ計測ユニット３００は、ネットワークＮＷを介して互いに接続されている。ネットワークＮＷには、たとえば、インターネット、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、あるいはクラウドシステムが含まれる。ダニ増殖予測システム１は、ネットワークＮＷを介して取得したデータから、ユーザＵｓ（居住者）の居住空間Ｌｓにおけるダニの増殖を予測する。

【0014】

断熱材およびペアガラス等によって居住空間Ｌｓの断熱性能が高められている場合、居住空間Ｌｓ内の温度および湿度は、居住空間Ｌｓの外部の空気（外気）の温度および湿度の影響を受けにくい。そのため、エアーコンディショナあるいは加湿器具等による空調動作（冷房、暖房、加湿、あるいは除湿）によって、居住空間Ｌｓの温度および湿度を、居住者Ｕｓの所望の温度および湿度に近づけることができる。その結果、居住空間Ｌｓにおいては、年間を通じて快適性を維持することが可能である。

【0015】

このように居住者Ｕｓにとって快適な温度範囲および湿度範囲を維持可能な居住空間Ｌｓにおいては、居住空間Ｌｓ内の温度および湿度がダニが増殖し易い温度範囲および湿度範囲において維持される場合がある。たとえば、居住者Ｕｓが布団で就寝している間、体温の上昇および汗の放出等の影響により、居住者Ｕｓに接触している布団の温度および湿度が上昇し易い。ダニは非常に微細な生物のため、外気の温度および湿度に加えて、ダニが生育する限定された空間の温度および湿度の影響も大きい可能性がある。そのため、近年の優れた断熱性能を有する居住空間Ｌｓにおけるダニの増殖を、外気の温度および湿度にのみ基づいて予測すると、ダニ増殖の予測精度が低下し得る。

【0016】

そこで、ダニ増殖予測システム１においては、居住空間Ｌｓに含まれる物Ｍｔによって形成される特定空間Ｓｅｍに環境センサ２００を配置して、特定空間Ｓｅｍの温度および湿度の少なくとも１つを含む空気状態データを取得する。ダニ増殖予測システム１は、特定空間Ｓｅｍに生育するダニに直接的な影響を与えることが想定される特定空間Ｓｅｍの空気状態データに基づいて、特定空間Ｓｅｍにおけるダニの増殖を予測する。ダニ増殖予測システム１によれば、特定空間Ｓｅｍの空気状態データを用いずに外気の温度および湿度に基づいてダニの増殖を予測する場合よりも、ダニ増殖予測の精度を向上させることができる。

【0017】

環境センサ２００は、居住空間Ｌｓに含まれる物Ｍｔによって形成される特定空間Ｓｅｍに配置されている。物Ｍｔには、たとえば、布団、畳、タンス、ブーツ、あるいはバッグが含まれる。環境センサ２００は、当該特定空間の温度（第１温度）および湿度（第１湿度）の少なくとも１つを含む空気状態データ（第１空気状態データあるいは極微気象データ）をサンプリングタイム（たとえば１時間）毎に取得して、サーバ１００に空気状態データを送信する。環境センサ２００は、たとえばＩｏＴ（Internet of Things）センサを含む。以下では、環境センサ２００が温度および湿度を取得する場合について説明する。

【0018】

サーバ１００は、情報処理装置１１０と、データベース１２０とを含む。情報処理装置１１０は、パーソナルコンピュータ、あるいはワークステーションを含む。情報処理装置１１０は、端末装置４００から特定空間Ｓｅｍの位置情報、居住空間Ｌｓの断熱性能に関する情報、および居住空間Ｌｓあるいは特定空間Ｓｅｍに対して行われる単位時間（たとえば、１日、１週間、あるいは１月）あたりの掃除の回数（掃除頻度）を取得する。

【0019】

情報処理装置１１０は、ネットワークＮＷを介して、居住空間Ｌｓの外部の空気（外気）の空気状態データ（第２空気状態データ）を気象データサーバ５００から取得し、環境センサ２００から空気状態データを取得し、ダニ計測ユニット３００からダニの匹数を取得する。外気の空気状態データは、外気の温度（第２温度）および湿度（第２湿度）の少なくとも１つを含む。具体的には、外気の空気状態データは、たとえば、特定空間Ｓｅｍの位置情報から特定される居住空間Ｌｓが存在する地点（緯度および経度）、地域、あるいは都市の気象データのタイムチャート（たとえば、１時間毎、１日毎、あるいは１週間毎の気象データ）を含む。気象データは、たとえば、最高気温、最低気温、湿度、降水確率、降水量、風速、および気圧を含む。気象データサーバ５００には、たとえば、気象庁のサーバ、日本気象協会のサーバ、あるいは企業のサーバが含まれる。ダニ増殖予測システム１によれば、特定空間Ｓｅｍの空気状態データに加えて外気の空気状態データも併せて使用することにより、ダニ増殖予測の精度をさらに向上させることができる。

【0020】

情報処理装置１１０は、ネットワークＮＷを介して取得した、特定空間Ｓｅｍの空気状態データ、外気の空気状態データ、およびダニの匹数に基づいて、特定空間Ｓｅｍにおけるダニの増殖に関する特定情報（ダニ増殖情報）を端末装置４００に出力するとともに、ＡＰＩ（Application Programming Interface）を介してダニ増殖情報を外部装置６００に公開する。ダニの増殖に関する特定情報には、ダニの増殖の程度を表すダニ増殖予測レベル（特定値）、ダニ増殖予測レベルの平均値、あるいはダニ増殖予測レベルに対して推奨されるダニ対策に関する情報が含まれる。特定空間Ｓｅｍにおけるダニの増殖に関する特定情報をＡＰＩによって公開することにより、他のサービス（たとえばマイナポータル）をダニ増殖予測システム１と連携させることができる。

【0021】

端末装置４００は、スマートフォン、スマートウォッチ、タブレット、ＡＲ（Augmented Reality）グラス、あるいはパーソナルコンピュータを含む。

【0022】

データベース１２０には、ネットワークＮＷを介して取得されたデータおよび情報処理装置１１０による処理の結果が保存される。

【0023】

図２は、図１のダニ増殖予測システム１における処理および通信の流れの一例を示すシーケンス図である。以下ではステップを単にＳと記載する。図２に示されるように、ダニ計測ユニット３００は、Ｓ３１０においてユーザＵｓからユーザ情報を取得し、ユーザ情報をデータベース１２０に書き込むようにサーバ１００に要求する。なお、Ｓ３１０は、ユーザＵｓがダニ増殖予測システム１の利用を開始する時に１回行われればよい。Ｓ３１０の後、ダニ計測ユニット３００は、Ｓ３２０において、たとえば１日おきに、特定空間Ｓｅｍのダニ匹数を計測し、ダニ匹数を計測時刻と関連付けてデータベース１２０に書き込むようにサーバ１００に要求する。

【0024】

環境センサ２００は、Ｓ２１０において、たとえば１時間おきに、特定空間Ｓｅｍの温度と湿度とを含む空気状態データを計測して、空気状態データを計測時刻と関連付けてデータベース１２０に書き込むようにサーバ１００に要求する。

【0025】

気象データサーバ５００は、Ｓ５１０において、たとえば１日おきに、外気の温度と湿度とを含む空気状態データを気象データサーバ５００から取得して、空気状態データを取得時刻と関連付けてデータベース１２０に書き込む。

【0026】

情報処理装置１１０は、Ｓ１１０において、データベース１２０から、特定空間Ｓｅｍのダニ匹数および空気状態データ、ならびに外気の空気状態データを読み出して、ダニ増殖予測レベル（特定情報）を計算する。情報処理装置１１０は、計算されたダニ増殖予測レベルをデータベース１２０に書き込みとともに、ダニ増殖予測レベルおよび当該ダニ増殖予測レベルに対応するダニ対策の推奨を端末装置４００に送信する。

【0027】

端末装置４００は、Ｓ２３０において、サーバ１００からのダニ増殖予測レベルおよびダニ対策の推奨を表示する。

【0028】

外部装置６００は、Ｓ６１０において、ＡＰＩリクエストをサーバ１００に送信する。情報処理装置１１０は、Ｓ１２０においてＡＰＩリクエストを受信すると、データベース１２０からＡＰＩリクエストに対応する値を読み出す。情報処理装置１１０は、Ｓ１３０において、当該値を含むＡＰＩレスポンスを外部装置６００に送信する。外部装置６００は、Ｓ６２０においてサーバ１００からＡＰＩレスポンスを受信する。

【0029】

図３は、図１の情報処理装置１１０のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図３に示されるように、情報処理装置１１０は、プロセッサ１１１と、メモリ１１２と、ハードディスク１１３と、入出力部１１４と、通信部１１５と、表示部１１６とを含む。これらの構成要素は、バス１５０を介して互いにデータ通信可能に接続されている。

【0030】

プロセッサ１１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を含む。プロセッサ１１１は、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）をさらに含んでもよい。プロセッサ１１１は、ハードディスク１１３に保存された各種のプログラムをメモリ１１２に展開して実行する。プロセッサ１１１は、通信部１１５を介して、ネットワークＮＷに接続する。

【0031】

メモリ１１２は、たとえば、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）などの揮発性の記憶装置である。メモリ１１２は、ハードディスク１１３から読み出されたプログラムに加えて、当該プログラムの実行に必要なデータ、およびプログラムの実行結果を一時的に保持する。

【0032】

ハードディスク１１３は、不揮発性の記憶装置である。ハードディスク１１３には、ダニ増殖予測プログラムＰｇが保存されている。ダニ増殖予測プログラムＰｇを実行するプロセッサ１１１によって、サーバ１００の各機能が実現される。ハードディスク１１３には、ＯＳ（Operating System）、学習済みの機械学習モデル、あるいは各アプリケーションの設定値などが格納されてもよい。なお、ハードディスク１１３に加えて、あるいは、ハードディスク１１３に代えて、フラッシュメモリなどの半導体記憶装置が使用されてもよい。

【0033】

入出力部１１４は、ユーザからの操作を受けて当該操作に対応する信号をプロセッサ１１１に送信する。入出力部１１４は、マウス、キーボード、およびタッチパネルを含む。

【0034】

表示部１１６は、たとえば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ、またはその他の表示機器を含む。表示部１１６は、不図示のタッチセンサと組み合わされてタッチパネルとして構成されてもよい。表示部１１６には、各種アプリケーションのＧＵＩ（Graphical User Interface）が表示される。

【0035】

図４は、図３のダニ増殖予測レベルの計算処理Ｓ１１０の流れの一例を示すフローチャートである。図４に示される処理は、サーバ１００を統合的に制御する不図示のメインルーチンから呼び出される。以下では、図４に示される処理が２４時間間隔で実行される場合について説明する。

【0036】

図４に示されるように、プロセッサ１１１は、Ｓ１１１において、ダニ匹数をデータベース１２０から取得する（Ｓ１１１Ａ）ともに、環境センサ２００によって特定空間Ｓｅｍの空気状態データを取得して（Ｓ１１１Ｂ）、処理をＳ１１２に進める。Ｓ１１１Ａ，Ｓ１１１Ｂは、並行して行われてもよいし、逐次に行われてもよい。プロセッサ１１１は、Ｓ１１２において、ダニ増殖予測レベルを算出して、処理をＳ１１３に進める。プロセッサ１１１は、Ｓ１１３において、ダニ増殖予測レベルをデータベースに保存して、処理をＳ１１４に進める。プロセッサ１１１は、Ｓ１１４において、ダニ増殖予測レベル、およびダニ増殖予測レベルに対応するダニ対策を端末装置４００に送信し、処理をＳ１１５に進める。プロセッサ１１１は、Ｓ１１５において、ＡＰＩによって公開されるダニ増殖情報（たとえばダニ増殖予測レベルの平均値）を更新し、処理をメインルーチンに返す。

【0037】

以下では、Ｓ１１２において算出されるダニ増殖予測レベルの計算処理の一例を説明する。まず、プロセッサ１１１は、以下の式（１）に基づいてダニ匹数の変化率Ｘｒを算出する。

【0038】

【数1】

【0039】

式（１）においてＸ_１は、ダニ匹数の基準計測期間（たとえば１４日以上の期間）の間、ダニ計測ユニット３００のダニ目視キット２３０を特定空間Ｓｅｍに設置した場合に計測されたダニ匹数である。Ｘ_２は、基準期間に単位期間（たとえば１日）を加えた期間の間、ダニ目視キット２３０を特定空間Ｓｅｍに設置した場合に計測されたダニ匹数である。

【0040】

次に、プロセッサ１１１は、以下の式（２）に基づいて、特定空間Ｓｅｍに関する基準時間間隔（たとえば２４時間）のうち、特定空間Ｓｅｍにおいてダニの増殖を促進する条件が成立した時間間隔の割合Ｒｓを算出する。

【0041】

【数2】

【0042】

Ｎｓは、特定空間Ｓｅｍの空気状態データを基準時間間隔において取得するタイミングの総数である。たとえば、基準時間間隔が２４時間であり、空気状態データの取得間隔が１時間である場合、Ｎｓは２４となる。Ｎｓｉは、基準時間間隔において取得された特定空間Ｓｅｍの複数の空気状態データのうち、特定空間Ｓｅｍの温度が繁殖温度範囲（たとえば２０℃より高く３５℃より低い温度範囲）に含まれ、かつ特定空間Ｓｅｍの湿度が繁殖湿度範囲（たとえば６０％Ｒｈより高く９５％Ｒｈより低い湿度範囲）に含まれる空気状態データの数である。繁殖温度範囲および繁殖湿度範囲は、それぞれ、ダニの生育が促進される温度範囲および湿度範囲である。

【0043】

次に、プロセッサ１１１は、以下の式（３）に基づいて、外気に関する基準時間間隔（たとえば１週間）のうち、外気の空気状態データにおいてダニの増殖を促進する条件が成立した時間間隔の割合Ｒｗを算出する。

【0044】

【数3】

【0045】

Ｎｗは、外気の空気状態データを基準時間間隔において取得するタイミングの総数である。たとえば、基準時間間隔が１週間であり、空気状態データの取得間隔が１日である場合、Ｎｗは７となる。Ｎｗｉは、基準時間間隔において取得された外気の複数の空気状態データのうち、特定空間Ｓｅｍの温度が繁殖温度範囲（たとえば最低気温が２０℃より高く、かつ最高気温が３５℃より低い温度範囲）に含まれ、かつ特定空間Ｓｅｍの湿度が繁殖湿度範囲（たとえば６０％Ｒｈより高く９５％Ｒｈより低い湿度範囲）に含まれる空気状態データの数である。

【0046】

次に、プロセッサ１１１は、式（１）の変化率Ｘｒ、式（２）の割合Ｒｓ、式（３）のＲｗ、および掃除頻度係数Ｃｆを用いて、以下の式（４）からダニ増殖予測値Ｍｐを算出する。

【0047】

【数4】

【0048】

式（４）において、ｄＸｒ／ｄｔは、ダニ匹数の変化率Ｘｒの時間微分値（ダニ匹数の時間変化に関する値）である。αは、ダニ増殖予測値Ｍｐを調整するための係数である。住宅性能係数Ｈｐ（断熱性能に関する情報）は、居住空間Ｌｓの断熱性能が高いほど、特定空間Ｓｅｍにおいてダニが繁殖しに易くなることをダニ増殖予測値Ｍｐに反映させるための係数である。住宅性能係数Ｈｐは、端末装置４００から取得された特定空間Ｓｅｍの断熱性能と正の相関となるように設定される。掃除頻度係数Ｃｆは、特定空間Ｓｅｍにおける掃除頻度が多いほど特定空間Ｓｅｍにおいてダニが繁殖しにくくなることをダニ増殖予測値Ｍｐに反映させるための係数である。掃除頻度係数Ｃｆは、端末装置４００から取得された特定空間Ｓｅｍの掃除頻度と逆相関となるように、たとえば以下の表１のように設定される。

【0049】

【表1】

【0050】

なお、掃除頻度係数Ｃｆ、住宅性能係数Ｈｐ、および係数αの各々は、式（４）に含まれていなくともよい。

【0051】

プロセッサ１１１は、ダニ増殖予測値Ｍｐに基づいて、たとえば以下の表２のようにダニの増殖の程度を表す特定値としてダニ増殖予測レベルを決定し、端末装置４００に送信する。

【0052】

【表2】

【0053】

なお、表２においてはダニ増殖予測レベルが５段階の場合が示されているが、ダニ増殖予測レベルは、４段階以下でもよいし、６段階以上であってもよい。また、ダニ増殖予測レベルに加えて、または替えて、ダニ増殖予測値Ｍｐが端末装置４００に送信されてもよい。さらに、ダニ増殖予測値Ｍｐの算出にあたっては、変化率Ｘｒ、式（３）のＲｗ、および掃除頻度係数Ｃｆを用いずに、式（１）の変化率Ｘｒおよび式（２）の割合Ｒｓからダニ増殖予測値Ｍｐが求められてもよい。

【0054】

図５は、図１のダニ計測ユニット３００の画面３１１の一例を示す図である。図５に示されるように、ダニ計測ユニット３００によって取得された画像に含まれるダニの匹数が、画面３１１に表示される。なお、ダニ計測ユニット３００による撮像は、撮像日が互いに異なる２つの画像の解析結果の比較を正確に行うために、同時刻に同じ角度で行われることが望ましい。ダニ計測ユニット３００によって取得された画像は、サーバ１００に送信され、情報処理装置１１０によって当該画像の分析およびダニの匹数の算出が行われてもよい。また、ダニの匹数の算出にあたっては、学習済みのＡＩ（Artificial Intelligence）モデル（機械学習モデル）が用いられてもよい。

【0055】

以上、実施の形態に係るダニの増殖を予測するシステム、プログラム、および方法によれば、ダニ増殖予測の精度を向上させることができる。

【0056】

［付記］
上記に説明した本発明に係る実施の形態は、以下のような構成を含む。

【0057】

＜構成１＞
ネットワークを介して取得したデータから、人の居住空間におけるダニの増殖を予測するシステムであって、
前記居住空間に含まれる物によって形成される特定空間の第１温度および第１湿度の少なくとも１つを含む第１空気状態データを取得する環境センサと、
前記特定空間における前記ダニの匹数を計測するダニ計測ユニットと、
前記第１空気状態データおよび前記匹数に基づいて、前記特定空間における前記ダニの増殖に関する特定情報を端末装置に出力するサーバとを備える、システム。

【0058】

＜構成２＞
前記サーバは、前記ネットワークを介して前記居住空間の外部の空気の第２温度および第２湿度の少なくとも１つを含む第２空気状態データを取得し、前記第１空気状態データ、前記第２空気状態データ、および前記匹数に基づいて、前記特定情報を算出する、構成１に記載のシステム。

【0059】

＜構成３＞
前記第１空気状態データは、前記第１温度および前記第１湿度を含み、
前記第２空気状態データは、前記第２温度および前記第２湿度を含み、
前記サーバは、
基準時間間隔において、前記第１温度が特定温度範囲に含まれ、かつ前記第１湿度が特定湿度範囲に含まれる時間間隔の前記基準時間間隔に対する第１割合を算出し、
前記基準時間間隔において、前記第２温度が前記特定温度範囲に含まれ、かつ前記第２湿度が前記特定湿度範囲に含まれる時間間隔の前記基準時間間隔に対する第２割合を算出し、
前記匹数の時間変化に関する値、前記第１割合、および前記第２割合に基づいて、前記特定情報を算出する、構成２に記載のシステム。

【0060】

＜構成４＞
前記特定温度範囲は、２０℃より高く、かつ３５℃より低い温度範囲であり、
前記特定湿度範囲は、６０％Ｒｈより高く、かつ９５％Ｒｈより低い湿度範囲である、構成３に記載のシステム。

【0061】

＜構成５＞
前記特定情報は、前記ダニの増殖の程度を表す特定値を含み、
前記サーバは、前記端末装置から前記特定空間の掃除頻度に関する情報を取得し、前記掃除頻度と逆相関となるように前記特定値を算出する、構成１～４のいずれか１つに記載のシステム。

【0062】

＜構成６＞
前記特定情報は、前記ダニの増殖の程度を表す特定値を含み、
前記サーバは、前記端末装置から前記特定空間の断熱性能に関する情報を取得し、前記断熱性能と正の相関となるように前記特定値を算出する、構成１～５のいずれか１つに記載のシステム。

【0063】

＜構成７＞
前記サーバは、前記特定情報をＡＰＩ（Application Programming Interface）を介して外部装置に公開する、構成１～６のいずれか１項に記載のシステム。

【0064】

＜構成８＞
ネットワークを介して取得したデータから、人の居住空間におけるダニの増殖を予測するためのプログラムであって、
前記プログラムは、プロセッサに実行されることによって、
前記居住空間に含まれる物によって形成される特定空間の第１温度および第１湿度の少なくとも１つを含む空気状態データを取得し、
前記特定空間における前記ダニの匹数を取得し、
前記空気状態データおよび前記匹数に基づいて、前記特定空間における前記ダニの増殖に関する特定情報を端末装置に出力する、プログラム。

【0065】

＜構成９＞
ネットワークを介して取得したデータから、人の居住空間におけるダニの増殖を予測するための方法であって、
前記居住空間に含まれる物によって形成される特定空間の第１温度および第１湿度の少なくとも１つを含む空気状態データを取得するステップと、
前記特定空間における前記ダニの匹数を計測するステップと、
前記空気状態データおよび前記匹数に基づいて、前記特定空間における前記ダニの増殖に関する特定情報を端末装置に出力するステップとを含む、方法。

【0066】

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本開示の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

【符号の説明】

【0067】

１ ダニ増殖予測システム、１００ サーバ、１１０ 情報処理装置、１１１ プロセッサ、１１２ メモリ、１１３ ハードディスク、１１４ 入出力部、１１５ 通信部、１１６ 表示部、１２０ データベース、１５０ バス、２００ 環境センサ、３００ ダニ計測ユニット、３１１ 画面、４００ 端末装置、５００ 気象データサーバ、６００ 外部装置、Ｌｓ 居住空間、Ｍｔ 物、ＮＷ ネットワーク、Ｐｇ ダニ増殖予測プログラム、Ｓｅｍ 特定空間、Ｕｓ ユーザ。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】