特許 7624250 家電制御情報生成システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2025-01-22

(45)【発行日】2025-01-30

(54)【発明の名称】家電制御情報生成システム

(51)【国際特許分類】

   H04L 12/28 20060101AFI20250123BHJP

   F24F 11/56 20180101ALI20250123BHJP

   F24F 11/64 20180101ALI20250123BHJP

   F24F 11/70 20180101ALI20250123BHJP

   F24F 110/10 20180101ALN20250123BHJP

   F24F 130/10 20180101ALN20250123BHJP

【ＦＩ】

H04L12/28 500A

F24F11/56

F24F11/64

F24F11/70

F24F110:10

F24F130:10

【請求項の数】 8

(21)【出願番号】P 2023201861

(22)【出願日】2023-11-29

【審査請求日】2024-12-04

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】721001351

【氏名又は名称】高野 真樹

(74)【代理人】

【識別番号】110004174

【氏名又は名称】弁理士法人エピファニー特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】高野 真樹

【審査官】長谷川 未貴

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１４－０７４５０９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２３－１４５４３７（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｈ０４Ｌ １２／００－１０１／００

Ｆ２４Ｆ １１／００－１３０／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数の家電製品からの運転履歴情報に基づき家電製品の制御情報を生成する家電制御情報生成システムであって、
取得したデータを記憶する記憶部と、
前記データを処理する情報処理部と、を備え、
前記運転履歴情報は、
前記複数の家電製品のそれぞれの、設置された地域を特定できる位置情報と、設定情報と、消費電力量と、を含み、
前記情報処理部は、
ネットワークを介して、前記複数の家電製品からの前記運転履歴情報及び前記位置情報を基に前記複数の家電製品が設置された所在地域の気象情報である所在地域気象情報を取得し、
前記所在地域に属する前記複数の家電製品についての前記運転履歴情報を分類し地域別運転履歴情報とし、
前記地域別運転履歴情報を前記消費電力量の大小に基づいて複数のグループに分類し、
前記複数のグループのうち同じグループに属する前記地域別運転履歴情報を解析し、家電製品の制御情報を出力する、家電制御情報生成システム。

【請求項2】

請求項１に記載の家電制御情報生成システムであって、
前記情報処理部は、
前記地域別運転履歴情報に含まれる前記設定情報から前記複数の家電製品のそれぞれの設定変更頻度情報を抽出し、
前記設定変更頻度情報に基づいて前記所在地域気象情報及び前記地域別運転履歴情報を解析する、家電制御情報生成システム。

【請求項3】

請求項２に記載の家電制御情報生成システムであって、
前記情報処理部は、
前記設定変更頻度情報に含まれる所定時間内の設定変更頻度が所定の範囲内である前記地域別運転履歴情報を抽出して低変更頻度運転履歴情報とし、
前記低変更頻度運転履歴情報に含まれる時刻情報及び前記時刻情報における前記設定情報並びに前記時刻情報における前記所在地域気象情報を解析し、
少なくとも前記低変更頻度運転履歴情報に含まれる前記設定情報及び前記所在地域気象情報を関連付けて前記記憶部に保存する、家電制御情報生成システム。

【請求項4】

請求項３に記載の家電制御情報生成システムであって、
前記情報処理部は、
前記複数の家電製品が設置された環境の室内温度を含む環境情報及び前記所在地域気象情報を入力、家電製品の制御情報を出力とする学習モデルを生成する、家電制御情報生成システム。

【請求項5】

請求項３に記載の家電制御情報生成システムであって、
前記情報処理部は、
前記低変更頻度運転履歴情報及び前記低変更頻度運転履歴情報に関連した前記所在地域気象情報を教師データとし、
前記教師データを用いて、前記複数の家電製品が設置された環境の室内温度を含む環境情報及び前記所在地域気象情報を入力、家電製品の制御情報を出力とする学習モデルを生成する、家電制御情報生成システム。

【請求項6】

請求項２に記載の家電制御情報生成システムであって、
前記情報処理部は、
前記地域別運転履歴情報に含まれる前記設定情報から前記複数の家電製品のそれぞれの設定変更頻度が少ないほど報酬が得られるように強化学習を行い、前記複数の家電製品が設置された環境の少なくとも室内温度を含む環境情報及び前記所在地域気象情報を入力、家電製品の制御情報を出力とする学習モデルを生成する、家電制御情報生成システム。

【請求項7】

請求項４～６の何れか１項に記載の家電制御情報生成システムであって、
前記環境情報は、
前記複数の家電製品が設置された環境の室内湿度を含む、家電制御情報生成システム。

【請求項8】

請求項７に記載の家電制御情報生成システムであって、
前記複数の家電製品は、
複数の空気調和装置であり、
前記制御情報は、
前記複数の空気調和装置が備える圧縮機、室外送風機及び室内送風機の少なくとも１つについての出力を含む、家電制御情報生成システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、家電制御情報生成システムに関し、ネットワークを介して受信した家電製品からの情報を地域ごとに分類して解析した上で家電製品を制御するための情報を生成するシステムに関する。

【背景技術】

【0002】

近年、地球温暖化などの外部環境の変化の影響により、居住環境の快適性向上のニーズが高まってきている。例えば、家電製品のうち空気調和装置について、居住する人間の温冷感を快適に保つ役目の重要性が増している。快適性を実現するためにＰＭＶ（Ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ Ｍｅａｎ Ｖｏｔｅ）という快適指標が提案されている。空調対象空間に居るユーザのＰＭＶを監視して空気調和機を制御する空調制御システムが開示されている。

【0003】

従来の空気調和装置は、一例としてＰＭＶ（Ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ Ｍｅａｎ Ｖｏｔｅ、予測温冷感申告）を指標として制御を行っているものが知られている。ＰＭＶは、室温、輻射温度、相対湿度及び風速の４つの環境側の要素と、着衣量及び活動量の２つの人体側の要素とからなる合計６つの要素から算出される。ＰＭＶは、人の温冷感に関する快適性の度合いを表すパラメータである。ＰＭＶは、－３から＋３までの範囲を取り得る。ＰＭＶは、－３（かなり寒い）、－２（寒い）、－１（やや寒い）、０（中立）、＋１（やや暑い）、＋２（暑い）及び＋３（かなり暑い）の７段階の快適性で判定される。一般的に、人が快適と感じているときのＰＭＶは、－０．５～＋０．５である。

【0004】

空気調和装置の制御においてＰＭＶを指標として用いた場合、空気調和装置は、室内空間の環境情報として測定された室内空間の温度、湿度、気流（風速）、及び輻射温度（壁面温度）と、カメラなどから把握された室内の対象人物の行動及び着衣量を基に、人が快適と感じているときのＰＭＶの値に近づくように運転が制御される（例えば特許文献１参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【文献】国際公開第２００８／０８７９５９号

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

現在の住環境は、タワーマンション、一戸建て住宅又はアパートなどの断熱性能の大きく異なる場合があり、地域によっても気温、湿度が大きく異なる場合がある。このように、様々な環境下に設置される可能性がある空気調和装置において、制御を１つの指標を基に行うと、設置された環境に合わない制御になる可能性がある、という課題があった。

【0007】

特許文献１に開示されている空気調和装置の制御のように、例えばＰＭＶを用いた場合、ＰＭＶが同じ数値の範囲であっても異なる温熱環境であることもある。つまり、ＰＭＶの数値上は、例えば室温２０℃で無風の環境と、室温２４℃で送風された環境とが同じ値である場合がある。従って、ＰＭＶを指標に空気調和装置の制御を行ったとしても、設置された環境に居るユーザが快適に過ごすには、室温を低く設定すべきか、風速を上げるべきか明確に判断できない。つまり、家電製品において最適な運転状態は、設置された環境やユーザによっても異なり、最適な運転状態を求めるには多くのデータが必要であるという課題があった。

【0008】

本発明の課題は、設置された環境に合った家電製品の運転が実現できる制御情報を生成する家電制御情報生成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】

【0009】

本発明に係る家電制御情報生成システムは、複数の家電製品からの運転履歴情報に基づき家電製品の制御情報を生成する家電制御情報生成システムであって、取得したデータを記憶する記憶部と、前記データを処理する情報処理部と、を備え、前記運転履歴情報は、前記複数の家電製品のそれぞれの、設置された地域を特定できる位置情報と、設定情報と、消費電力量と、を含み、前記情報処理部は、ネットワークを介して、前記複数の家電製品からの前記運転履歴情報及び前記位置情報を基に前記複数の家電製品が設置された所在地域の気象情報である所在地域気象情報を取得し、前記所在地域に属する前記複数の家電製品についての前記運転履歴情報を分類し地域別運転履歴情報とし、前記地域別運転履歴情報を前記消費電力量の大小に基づいて複数のグループに分類し、前記複数のグループのうち同じグループに属する前記地域別運転履歴情報を解析し、家電製品の制御情報を出力する。

【発明の効果】

【0010】

上記の手段によれば、家電制御情報生成システムは、複数の家電製品から運転履歴情報を収集し、地域ごとに分類した上で、データを分析することにより、ある特定の地域において設置された環境に合った運転履歴情報を抽出することができる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】実施の形態１に係る家電制御情報生成システム１に含まれるハードウェアの構成の一例を示す説明図である。

【図2】実施の形態１に係るプローブ装置１１のハードウェア構成図である。

【図3】実施の形態１に係るサーバ３１のハードウェア構成図である。

【図4】実施の形態１に係る家電制御情報生成システム１の各機器の情報のやり取りの一例を示す説明図である。

【図5】実施の形態１に係るプローブ装置１１からサーバ３１へ送信されるデータセットの一例を示す説明図である。

【図6】実施の形態１に係る移動端末２１に表示される履歴比較情報の一例である。

【図7】実施の形態１に係る家電制御情報生成システム１の機能の概要を説明するためのブロック図である。

【図8】実施の形態１に係る家電制御情報生成システム１において処理される情報の流れを説明するためのブロック図である。

【図9】実施の形態１に係る家電制御情報生成システム１のサーバ３１が登録データＲを記憶するまでのフローチャートである。

【図10】実施の形態１に係る家電制御情報生成システム１のサーバ３１が登録データＲを消費電力量Ｗｖに基づいて分類し解析を行うフローチャートの一例である。

【図11】サーバ３１において消費電力量Ｗｖに基づいて分類されたある１つのグループの登録データＲに含まれる２つのデータセットの一例である。

【図12】実施の形態１に係る家電制御情報生成システム１のサーバ３１が登録データＲを消費電力量Ｗｖに基づいて分類し解析を行うフローチャートの別の一例である。

【図13】実施の形態１に係るサーバ３１の解析部３１ｄ及び制御情報生成部３１ｅの機能の一例の説明図である。

【図14】実施の形態１に係るサーバ３１により生成された制御情報による空気調和装置の制御の一例のフローチャートである。

【図15】実施の形態１に係る家電制御情報生成システム１００による家電制御情報の生成の一例を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下に、本発明の家電制御情報生成システムの好ましい実施の形態が図面を参照して詳しく説明されている。なお、以下に述べる実施の形態は、本発明の好適な具体例であるから、技術的に好ましい種々の限定が付されているが、本発明の範囲は、以下の説明において特に本発明を限定する旨の記載がない限り、これらの態様に限られるものではない。

【0013】

実施の形態１．
＜システム全体の構成＞
図１は、実施の形態１に係る家電制御情報生成システム１に含まれるハードウェアの構成の一例を示す説明図である。図１に示されるように、実施の形態１に係る家電制御情報生成システム１は、プローブ装置１１、１２、移動端末２１及びサーバ３１（情報処理部）を含んでいる。プローブ装置１１は、家屋１ａに設置されたエアコン４１（電気製品）に内蔵されている。家屋１ａには、エアコン４１のリモコン５１、及び宅内ルータ５２が配置されている。実施の形態１においては、家屋内に設置されたエアコン４１などの空気調和装置を例にして説明するが、プローブ装置１１、１２及び移動端末２１によってデータを収集する対象は、例えば冷蔵庫などの温度が動作に影響する家電製品全般である。

【0014】

プローブ装置１２の作動については、後述する。なお、家電制御情報生成システム１は、図１に示すプローブ装置１１、１２とは異なり且つプローブ装置１１、１２と同様の機能を有する多数のプローブ装置を含んでいても良い。加えて、家電制御情報生成システム１は、プローブ装置１１、１２の何れか一方のみを含んでいても良い。図１に示されるネットワーク３０は、種々の公衆ネットワークが相互に接続された、いわゆるインターネットである。サーバ３１及び宅内ルータ５２は、ネットワーク３０に接続されている。

【0015】

エアコン４１は、ヒートポンプユニット（不図示）を備える家庭用ルームエアコンディショナ（空気調和装置）である。エアコン４１のヒートポンプユニットの一部を構成する室外機は、図示が省略される。エアコン４１には、家屋１ａに配設されたコンセント（不図示）に接続された電力線Ｃｐ（コンセントケーブル）を介して電力が供給される。

【0016】

利用者はリモコン５１を用いてエアコン４１を操作できる。具体的には、リモコン５１は例えば赤外線発光部（不図示）を備え、エアコン４１は赤外線受光部４３を備えている。リモコン５１は、利用者による操作に応じて赤外線発光部から赤外線信号を送信する。エアコン４１は、赤外線受光部４３によって受信された赤外線信号に応じて作動する。例えば、利用者は、リモコン５１を操作することによってエアコン４１の設定温度Ｔｓ［℃］を設定（入力）することができる。

【0017】

図２は、実施の形態１に係るプローブ装置１１のハードウェア構成図である。プローブ装置１１は、周知の小型コンピュータ（マイコン）を使用でき、図２に示されるように、ＣＰＵ６１、ＲＯＭ６２、ＲＡＭ６３、データ通信部６４、入出力部６５、電力計６６及び室温計６７を含んでいる。ＣＰＵ６１は、所定のプログラム（ルーチン）を逐次実行することによってデータの読み込み、数値演算、及び演算結果の出力等を行う。ＲＯＭ６２は、ＣＰＵ６１が実行するプログラム及びＣＰＵ６１によって参照されるマップ（ルックアップテーブル）等を記憶している。ＲＯＭ６２の一部又は全部は、記憶したデータを変更可能なフラッシュメモリによって構成されても良い。ＲＡＭ６３は、ＣＰＵ６１によって参照されるデータを一時的に記憶する。

【0018】

データ通信部６４は、ＷｉＦｉ（登録商標）又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）の規格に準拠した端末（子機）機能を提供する。データ通信部６４は、サーバ３１を含む種々のノードとの宅内ルータ５２及びネットワーク３０を介したデータ通信（データの受信及び送信）を制御する。入出力部６５は、エアコン４１の制御装置（不図示）との間でデータの入出力（Ｉ／Ｏ）を行う。

【0019】

電力計６６は、電力線Ｃｐに介装され、エアコン４１が消費する消費電力Ｗａ［Ｗ］を検出する。室温計６７は、エアコン４１に流入する空気の温度である室内温度Ｔｒ［℃］（即ち、エアコン４１が設置された部屋の温度）を検出する。発光装置６８は、発光ダイオード素子であり、エアコン４１の筐体前面の利用者にとって視認可能な位置に配設されている（図１を参照）。ＣＰＵ６１は、エアコン４１に配設された発光装置６８（図１を参照）の点灯状態を制御することができる。更に、ＣＰＵ６１は、入出力部６５を介して設定温度Ｔｓを含むエアコン４１の作動状態を取得する。

【0020】

宅内ルータ５２は、ＷｉＦｉの規格に準拠した基地局（親機）機能を提供する。例えば、プローブ装置１１及び移動端末２１は、宅内ルータ５２の基地局機能を利用し且つネットワーク３０を介して、サーバ３１との通信（本実施形態において、ＴＣＰ／ＩＰｖ４の規格に基づいたデータ通信）を行うことができる。データ通信部６４は、宅内ルータ５２を介してサーバ３１と通信を行う。

【0021】

図３は、実施の形態１に係るサーバ３１のハードウェア構成図である。プローブ装置１１は、周知の小型コンピュータ（マイコン）であり、図３に示されるように、ＣＰＵ７１、ＲＯＭ７２、ＲＡＭ７３、データ通信部７４、入出力部６５、記憶装置７５を含んでいる。ＣＰＵ７１は、所定のプログラム（ルーチン）を逐次実行することによってデータの読み込み、数値演算、及び演算結果の出力等を行う。ＲＯＭ７２は、ＣＰＵ７１が実行するプログラム及びＣＰＵ７１によって参照されるマップ（ルックアップテーブル）等を記憶している。ＲＯＭ７２の一部又は全部は、記憶したデータを変更可能なフラッシュメモリによって構成されても良い。ＲＡＭ７３は、ＣＰＵ７１によって参照されるデータを一時的に記憶する。

【0022】

データ通信部７４は、ネットワーク３０を介してプローブ装置１１、気象観測データ等を受信する。データ通信部７４において取得されたデータは、必要に応じてＣＰＵ７１などを用いて処理され、記憶装置７５に記憶される。

【0023】

記憶装置７５は、例えば、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、又はＨＤＤ（Ｈａｒｄ ｄｉｓｋ ｄｒｉｖｅ）等の不揮発性の半導体メモリであって、いわゆる二次記憶装置としての役割を担うものである。実施の形態１において、記憶装置７５は、端末内に設置されても良いし、ネットワーク９０を介して接続されたサーバなどであっても良い。なお、記憶装置７５は、必ずしも端末に設置されているものではなく、ネットワーク３０上に通信可能に設置されているものも含み、ネットワーク３０も含めて記憶装置と称する場合がある。

【0024】

（運転履歴情報Ｓの送信）
図４は、実施の形態１に係る家電制御情報生成システム１の各機器の情報のやり取りの一例を示す説明図である。図５は、実施の形態１に係るプローブ装置１１からサーバ３１へ送信されるデータセットの一例を示す説明図である。図４（a）に示されるように、プローブ装置１１は、所定の送信間隔Ｔｉが経過する毎に「運転履歴情報Ｓ」を宅内ルータ５２及びネットワーク３０を介してサーバ３１へ送信する。本実施形態において、運転履歴情報Ｓは、ＨＴＴＰリクエストのＰＯＳＴメソッドを用いてプローブ装置１１からサーバ３１へ送信される。図４に示されるように、運転履歴情報Ｓは、識別情報Ｉｄ、データ数Ｎｄ及び取得間隔Ｔｗ、並びに複数のデータセットＳａを含んでいる。データセットＳａは、消費電力量Ｗｖ［Ｗｈ］、室内温度Ｔｒ及び設定温度Ｔｓの組合せである。プローブ装置１１は、送信間隔Ｔｉよりも短い所定の取得間隔Ｔｗが経過する毎にデータセットＳａを取得する。

【0025】

識別情報Ｉｄは、プローブ装置１１に対して予め付与された固有の識別子（文字列又は数値）である。データ数Ｎｄは、運転履歴情報Ｓに含まれるデータセットＳａの数である。本実施形態において、送信間隔Ｔｉは例えば３０分であり、プローブ装置１１が宅内のエアコン４１からデータを取得する取得間隔Ｔｗは１分（＝６０秒）である。従って、データ数Ｎｄは「３０」である。なお、送信間隔Ｔｉ及び取得間隔Ｔｗのそれぞれは、適宜変更し得る。

【0026】

プローブ装置１１は、取得間隔Ｔｗが経過する間に電力計６６によって繰返し取得された消費電力Ｗａの積算値（即ち、消費電力Ｗａを時間に対して積分して得られる値に相当する値、電力相関量）を、その取得間隔Ｔｗに対する消費電力量Ｗｖとして取得する。加えて、プローブ装置１１は、消費電力量Ｗｖ、並びに、消費電力量Ｗｖが取得された時点における（室温計６７によって検出された）室内温度Ｔｒ、及び（入出力部６５を介して取得された）設定温度ＴｓをデータセットＳａとして取得する。

【0027】

更に、プローブ装置１１は、データセットＳａがデータ数Ｎｄに等しい数だけ取得されると（即ち、送信間隔Ｔｉが経過すると）、運転履歴情報Ｓとしてサーバ３１へ送信する。なお、データセットＳａに含まれる室内温度Ｔｒ及び設定温度Ｔｓのそれぞれは、取得間隔Ｔｗが経過する間に繰返し取得された室内温度Ｔｒ及び設定温度Ｔｓの平均値であっても良い。

【0028】

サーバ３１は、エアコン４１（具体的には、プローブ装置１１）から運転履歴情報Ｓを受信すると、後述されるエアコン４１の型式情報Ｍｃ及び所在地域Ｌｃ並びに外気温度Ｔｅを取得する。サーバ３１は、運転履歴情報Ｓに含まれていた識別情報Ｉｄ、並びに、複数の消費電力量Ｗｖ、室内温度Ｔｒ及び設定温度Ｔｓのそれぞれを、所在地域Ｌｃ、型式情報Ｍｃ、外気温度Ｔｅ及び時刻情報Ｔａと共に登録データＲ（図８参照）として記憶装置７５に記憶する。

【0029】

型式情報Ｍｃは、エアコン４１の型式（型式情報）を表す識別子である。エアコン４１の型式情報Ｍｃは、メーカー（製造企業）と、メーカーによって付与された型番と、の組合せのそれぞれに対して予め付与されている。サーバ３１は、予め取得された識別情報Ｉｄと型式情報Ｍｃとの対応関係を「型式ＤＢ」として記憶装置７５に記憶している。サーバ３１は、運転履歴情報Ｓの識別情報Ｉｄを型式ＤＢに適用することによって型式情報Ｍｃを取得する。

【0030】

本実施形態における所在地域Ｌｃは、気象庁によって設置された「地域気象観測システム」（ＡＭｅＤＡＳ、アメダス）の観測所のそれぞれによって区分された地域を表す識別子である。サーバ３１は、運転履歴情報Ｓの送信元アドレス（即ち、ＩＰｖ４の規格に準拠したＩＰアドレス）に基づいてエアコン４１が設置された地域（本実施形態において、日本国内の市町村）を取得する。

【0031】

本実施形態における外気温度Ｔｅは、気象庁が公開している観測所のそれぞれにおいて観測された気温である。サーバ３１は、受信した運転履歴情報Ｓに含まれる消費電力量Ｗｖが取得された期間において、所在地域Ｌｃに対応する観測所によって観測された気温を外気温度Ｔｅとして記憶装置７５に記憶する。なお、当該の観測所及び期間について、エアコン４１とは異なるエアコンから運転履歴情報Ｓを受信した際に既に外気温度Ｔｅが取得されていれば、サーバ３１は、気象庁から新たに気温の情報を取得しない。なお、サーバ３１は、後述される履歴比較情報を生成するときに外気温度Ｔｅを気象庁から取得しても良い。

【0032】

より具体的には、サーバ３１は、予め取得されたＩＰアドレスと市町村との対応関係を「所在地ＤＢ」として記憶装置７５に記憶している。サーバ３１は、運転履歴情報Ｓの送信元ＩＰアドレスを所在地ＤＢに適用することによってエアコン４１の所在地を取得する。即ち、サーバ３１は、周知のＧｅｏＩＰ技術を利用してエアコン４１の所在地を取得する。次いで、エアコン４１は、取得された所在地に最も近い観測所を表す識別子をエアコン４１の所在地域Ｌｃとして取得する。なお、所在地を特定する位置情報は、ＩＰアドレスに限定されず、その他の情報を用いても良い。

【0033】

時刻情報Ｔａは、データセットＳａに係る情報が取得された時刻（具体的には、取得間隔Ｔｗの始期）を表す。サーバ３１は、運転履歴情報Ｓを受信した時刻及び運転履歴情報Ｓに含まれる取得間隔Ｔｗに基づいて（逆算して）データセットＳａのそれぞれの時刻情報Ｔａ（本実施形態において、協定世界時（ＵＴＣ）のＵＮＩＸ（登録商標）時刻）を取得し且つ記憶装置７５に記憶する。

【0034】

（履歴比較情報の閲覧）
図６は、実施の形態１に係る移動端末２１に表示される履歴比較情報の一例である。利用者が移動端末２１のＷｅｂブラウザを用いてサーバ３１にアクセスし且つ所定の操作を行うと、移動端末２１は、図４上側に示されるように、「比較情報要求」（具体的には、ＨＴＴＰリクエスト）をサーバ３１へ送信する。比較情報要求には、識別情報Ｉｄ及び利用者によって指定された「比較時間帯」が含まれている。比較時間帯は、例えば、現時点よりも６時間以前の時点から現時点までの期間（一例として、その日の１５時から２１時までの期間）である。

【0035】

サーバ３１は、比較情報要求を受信すると、「履歴比較情報」を生成し、比較情報要求に対する応答として移動端末２１へ送信する（図４上側を参照）。履歴比較情報は、サーバ３１から受信した移動端末２１のディスプレイ２１ａに表示することもできる。例えば、移動端末２１は、Ｗｅｂブラウザを用いて表示されても良い。

【0036】

図６の実線Ｌ１は、比較時間帯を所定の比較時間Ｔｃ毎に分割して得られる（即ち、長さが比較時間Ｔｃと等しい）比較期間Ｐｍのそれぞれにおけるエアコン４１の消費電力量Ｗｖの変化を概括的に示している。実線Ｌ２及び実線Ｌ３のそれぞれは、比較期間Ｐｍのそれぞれにおける、「類似製品」に係り且つ「近似条件」（第１近似条件）を満たす（複数の）消費電力量Ｗｖの最大値及び最小値の変化を概括的に示している。

【0037】

本実施形態において、比較時間Ｔｃは１０分である。一例として、比較期間Ｐｍは、当日の１５時から１５時１０分までの期間である。類似製品は、エアコン４１（即ち、比較情報要求に対応するエアコンであり、「特定製品」とも称呼される）と型式情報Ｍｃ及び所在地域Ｌｃが同一である他のエアコンである。近似条件は、比較期間Ｐｍにおける動作状況がエアコン４１と類似している場合に成立する条件である。

【0038】

より具体的に述べると、記憶装置７５に記憶された類似製品の電力履歴情報であって、比較期間Ｐｍにおける（或いは、比較期間Ｐｍの始期又は終期における）エアコン４１に係る室内温度Ｔｒ、設定温度Ｔｓ及び外気温度Ｔｅのそれぞれとの差分の大きさが所定の温度閾値Ｔｈ１より小さければ、その電力履歴情報は近似条件を満たしている。

【0039】

換言すれば、｜Ｔｒ１－Ｔｒ２｜＜Ｔｈ１、｜Ｔｓ１－Ｔｓ２｜＜Ｔｈ１且つ｜Ｔｅ１－Ｔｅ２｜＜Ｔｈ１であれば、近似条件が成立する。ここで、室内温度Ｔｒ１、設定温度Ｔｓ１及び外気温度Ｔｅ１のそれぞれは、エアコン４１に係る室内温度Ｔｒ、設定温度Ｔｓ及び外気温度Ｔｅである。加えて、室内温度Ｔｒ２、設定温度Ｔｓ２及び外気温度Ｔｅ２のそれぞれは、類似製品に係る室内温度Ｔｒ、設定温度Ｔｓ及び外気温度Ｔｅである。エアコン４１に係るこれら温度の何れかと、それに対応する類似製品に係る温度と、の差分の大きさが温度閾値Ｔｈ１よりも小さいことは、以下、単に（温度が）「近似している」とも称呼される。

【0040】

サーバ３１は、類似製品に係り且つ近似条件を満たしている電力履歴情報（具体的には、室内温度Ｔｒ、設定温度Ｔｓ及び外気温度Ｔｅの組合せ）に係る消費電力量Ｗｖを「比較電力相関量」として抽出する。加えて、サーバ３１は、ある比較期間Ｐｍにおいて抽出された（複数の）比較電力相関量（即ち、消費電力量Ｗｖ）の中から最小値及び最大値を抽出する。サーバ３１は、比較時間帯に含まれる比較期間Ｐｍのそれぞれに対して比較電力相関量の最小値及び最大値を抽出する処理を実行し、履歴比較情報を生成する。

【0041】

例えば、エアコン４１と類似製品とは外気温度Ｔｅが取得（観測）される所在地域Ｌｃが互いに等しいので、ある比較期間Ｐｍにおけるエアコン４１の電力履歴情報に係る外気温度Ｔｅと、その比較期間Ｐｍにおける類似製品の電力履歴情報に係る外気温度Ｔｅと、は互いに等しい。即ち、外気温度Ｔｅが近似している。更に、その比較期間Ｐｍにおいて取得された類似製品に係る室内温度Ｔｒ及び設定温度Ｔｓのそれぞれが、エアコン４１に係る室内温度Ｔｒ及び設定温度Ｔｓと近似していれば、近似条件が成立する。

【0042】

一方、比較期間Ｐｍとは異なる時点にて取得された類似製品の消費電力量Ｗｖに係る電力履歴情報であっても、その電力履歴情報の外気温度Ｔｅが比較期間Ｐｍにて取得されたエアコン４１の消費電力量Ｗｖに係る電力履歴情報の外気温度Ｔｅと近似する場合がある。この場合、更に、室内温度Ｔｒ及び設定温度Ｔｓのそれぞれが近似していれば、近似条件が成立する。即ち、比較期間Ｐｍとは異なるタイミングにて取得された類似製品の消費電力量Ｗｖが、比較電力相関量として抽出される場合がある。

【0043】

本実施形態において、型式情報Ｍｃは、便宜上、「製品属性」とも称呼される。即ち、型式情報Ｍｃが互いに等しいエアコンは、製品属性が互いに同一である。本実施形態において、温度閾値Ｔｈ１は１．５℃である。しかし、上述した比較時間Ｔｃ、及び温度閾値Ｔｈ１のそれぞれは、特定製品（即ち、比較情報要求に対応するエアコン）と、類似製品と、の消費電力量Ｗｖ（電力相関量）の差分が明確となるように適宜変更されても良い。例えば、温度閾値Ｔｈ１は、室内温度Ｔｒ、設定温度Ｔｓ及び外気温度Ｔｅのそれぞれに対して互いに異なる値（温度）が設定されても良い。

【0044】

（通知情報の配信）
上述したように、サーバ３１は、運転履歴情報Ｓを送信間隔Ｔｉが経過する毎にプローブ装置１１から受信する。プローブ装置１１を内蔵するエアコン４１の利用者に対して通知すべき情報がある場合、サーバ３１は、図４（ａ）に示されるように、運転履歴情報Ｓを受信したときの応答として「通知情報」をプローブ装置１１へ送信する。本実施形態において、通知情報は、運転履歴情報Ｓとして送信されたＨＴＴＰリクエストに対する応答（ＨＴＴＰレスポンス）としてサーバ３１からプローブ装置１１へ送信される。即ち、サーバ３１は、運転履歴情報Ｓを送信するために確立されたＴＣＰコネクションを介してプローブ装置１１へ通知情報を送信する。

【0045】

通知情報は、例えば、エアコン４１を製造したメーカーの担当者が通知の対象となる型式情報Ｍｃをサーバ３１に対して「通知要求」として所定の手順により入力することによって実行される。通知要求は、例えば、サーバ３１へ送信されるＨＴＴＰリクエストによってサーバ３１に入力される。或いは、通知要求は、サーバ３１の端末に対して保守者が入力しても良い。

【0046】

プローブ装置１１は、通知情報を受信するとエアコン４１の発光装置６８を点灯させる。発光装置６８の点灯に気づいた利用者は、例えば、エアコン４１のメーカーのＷｅｂサイトにアクセスすることにより、詳細な情報を確認することができる。なお、通知情報は予め定められた理由コード（数値）を含み、理由コードを含む通知情報を受信したプローブ装置１１は、エアコン４１に内蔵されたスピーカ（不図示）に理由コードに対応した音声を再生させるようにプローブ装置１１及びエアコン４１が構成されても良い。

【0047】

なお、図４（ｂ）に示されるように、運転履歴情報Ｓは、（プローブ装置１１に代わり）移動端末２１からサーバ３１へ送信されても良い。この場合、プローブ装置１１と移動端末２１とはＷｉＦｉ又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈの規格に準拠した通信を行う。具体的には、プローブ装置１１は、取得間隔Ｔｗが経過する毎にデータセットＳａを取得し且つ記憶する。一方、移動端末２１は、利用者の任意のタイミングでプローブ装置１１へ「運転履歴情報要求」を送信する。

【0048】

プローブ装置１１は、運転履歴情報要求を受信すると、「運転履歴情報応答」を移動端末２１へ送信する。運転履歴情報応答には、プローブ装置１１が運転履歴情報要求を前回受信してから現時点までに取得された（複数の）データセットＳａが含まれている。移動端末２１は、運転履歴情報応答を受信すると、プローブ装置１１から受信したデータセットＳａを含む運転履歴情報Ｓをサーバ３１へ送信する。なお、移動端末２１からサーバ３１へ運転履歴情報Ｓを送信する場合、プローブ装置１１は、移動端末２１からの履歴情報取得要求を受け取るまで、プローブ装置１１は運転履歴情報Ｓを一定期間保持し続けるが、保持する容量の上限に達した場合、古い履歴から上書きされる。

【0049】

サーバ３１は、エアコン４１の型式情報Ｍｃに係る通知要求が入力されていると、移動端末２１から運転履歴情報Ｓを受信したときに通知情報を移動端末へ送信（返信）する。この場合、移動端末２１は、通知情報を受信した旨を利用者へ通知する。或いは、通知要求が入力された後、運転履歴情報Ｓを移動端末２１から受信する前に比較情報要求を受信すると、サーバ３１は、履歴比較情報と共に通知情報を送信する。

【0050】

（外付け型のプローブ装置）
次に、プローブ装置１２の作動について、上述した内蔵型のプローブ装置１１との差分を中心に説明する。図１に示されるように、プローブ装置１２は、家屋１ｂに設置されたエアコン４２と温度誤差の少ない場所に配設されている。プローブ装置１２は、エアコン４２の電力線Ｃｐに介装されている。プローブ装置１２及びエアコン４２は、電力線Ｃｐより供給される電力により作動する。

【0051】

プローブ装置１２は、プローブ装置１１と同様に周知の小型コンピュータであり、ＣＰＵ６１、ＲＯＭ６２及びＲＡＭ６３、並びに発光装置６９（図１を参照）を含んでいる。プローブ装置１２は、電力線Ｃｐに対して配設された電力計（不図示）を内蔵し、エアコン４２の消費電力Ｗａを検出する。加えて、プローブ装置１２は、エアコン４２が設置された部屋の温度を室内温度Ｔｒとして検出する室温計（不図示）を内蔵している。

【0052】

プローブ装置１２は、設定温度Ｔｓを直接的に取得することができないため、データセットＳａに含まる設定温度Ｔｓには非現実的な値（例えば、２５６℃）を設定する。この場合、サーバ３１が実際の設定温度Ｔｓを推定する。具体的には、サーバ３１は、受信したデータセットＳａに含まれる消費電力量Ｗｖに基づいてエアコン４２の消費電力Ｗａが作動中における最小値近傍である状態（最小電力状態）が所定時間継続していたと判定すると、その時点の室内温度Ｔｒを設定温度Ｔｓとして取得（推定）する。例えば、サーバ３１は、最小電力状態が所定時間継続以上したときの室内温度Ｔｒを、最小電力状態がその前に発生した後に消費電力Ｗａが上昇してから、再び最小電力状態が発生し且つ所定時間以上継続する迄、の期間における設定温度Ｔｓとして扱う。

【0053】

プローブ装置１２は、家屋１ｂに配置された宅内ルータ５２、及びネットワーク３０を介してサーバ３１へ運転履歴情報Ｓを送信間隔Ｔｉが経過する毎に送信する。当然ながら、プローブ装置１２に対して付与された識別情報Ｉｄは、プローブ装置１１の識別情報Ｉｄとは異なっている。

【0054】

プローブ装置１２は、サーバ３１から通知情報を受信すると、発光装置６９を点灯させる。加えて、上述した家屋１ａの例と同様に、利用者が家屋１ｂにある移動端末２１を操作することによって比較情報要求をサーバ３１へ送信すると、サーバ３１は、その移動端末２１へ履歴比較情報を送信する。その結果、ディスプレイ２１ａには、履歴比較情報に係るグラフ（図６の例を参照）が表示される。

【0055】

（運転履歴情報Ｓの送信の変形例）
実施の形態１の変形例（第１変形例）について説明する。上述した実施の形態１において、サーバ３１は、類似製品に係り且つ第１近似条件を満たしている電力履歴情報に係る消費電力量Ｗｖを比較電力相関量として抽出していた。実施の形態１における類似製品は、特定製品と型式情報Ｍｃ及び所在地域Ｌｃが同一である（特定製品以外の）エアコンであった。これに対し、第１変形例における類似製品は、特定製品と「製品群」及び所在地域Ｌｃが同一である（特定製品以外の）エアコンである。以下、この相違点を中心に説明する。

【0056】

第１変形例に係るサーバ３１は、複数の製品群のそれぞれに属する型式情報Ｍｃの集合を「製品群ＤＢ」として記憶装置７５に記憶している。即ち、ある型式情報Ｍｃを製品群ＤＢに適用すると、その型式情報Ｍｃが属する製品群に含まれる複数の型式情報Ｍｃが取得される。本変形例に係る製品群のそれぞれは、メーカーから公表されている通年エネルギー消費効率（ＡＰＦ）及び利用環境の目安（具体的には、使用される部屋の広さであり、例えば、和室の畳数又は洋室の面積によって表される）が互いに近似しているエアコンの型式情報Ｍｃの集合である。

【0057】

換言すれば、製品群は、特定製品（例えば、エアコン４１）と利用状況が類似していた場合に消費する消費電力Ｗａが特定製品と近似する可能性が高いエアコンの型式情報Ｍｃの集合である。本変形例において、製品群には、特定製品と型式情報Ｍｃが等しいエアコンも含まれが、特定製品と同一の型式情報Ｍｃが省かれても良い。本変形例において、製品群は、便宜上、「製品属性」とも称呼される。即ち、同一の製品群に含まれるエアコンは、製品属性が互いに同一である。

【0058】

サーバ３１は、比較情報要求を受信すると、比較情報要求に含まれる識別情報Ｉｄを型式ＤＢに適用することによって型式情報Ｍｃを取得する。加えて、サーバ３１は、比較情報要求に係る型式情報Ｍｃを製品群ＤＢに適用することにより比較情報要求に係る製品群（即ち、本変形例に係る類似製品に相当する型式情報Ｍｃの集合）を取得する。更に、サーバ３１は、類似製品に係り且つ第１近似条件を満たしている電力履歴情報に係る消費電力量Ｗｖ（即ち、比較電力相関量）を抽出する。次いで、サーバ３１は、抽出された比較電力相関量の中から最小値及び最大値を抽出する処理を比較期間Ｐｍのそれぞれに対して実行し、履歴比較情報を生成する。

【0059】

（収集した情報を利用したデータ解析について）
図７は、実施の形態１に係る家電制御情報生成システム１の機能の概要を説明するためのブロック図である。図８は、実施の形態１に係る家電制御情報生成システム１において処理される情報の流れを説明するためのブロック図である。サーバ３１は、上記で説明したプローブ装置１１、１２又は移動端末２２から情報を収集するだけでなく、収集した情報を処理し、エアコン４１及び４２等の空気調和装置を制御するための情報を生成する装置である。

【0060】

通常エアコン４１及び４２等は、製品ごとに設定温度Ｔｓが設定されたときの運転をどのように制御するか又は自動運転モードにしたときに室内の状態を快適な状態にするために、室内温度Ｔｒ、風力などをどのように制御するか、について予め設定されている。これらの制御については、例えばＰＭＶなどの快適指標に従い、エアコン４１及び４２の型式などに応じて個別に設定されているのが通常である。しかし、エアコン４１及び４２などの空気調和装置が設置される環境は、様々である。例えば、日本国内においても地域によって気候が異なるため、外気温度Ｔｅ及び外気湿度Ｔｆが異なり、室内においてユーザが着用している服も異なる。また、設置される建造物の構造も異なるため、これらの要因によってもユーザが感じる快適感は異なる。そのため、エアコン４１及び４２に予め設定された制御情報による運転は、ある地域では快適であるが、他の地域では快適ではないという場合がある。実施の形態１に係る家電制御情報生成システム１は、プローブ装置１１などを用いて多数の空気調和装置から運転履歴情報Ｓを取得し、それを解析することにより、ある地域での最適な空気調和装置の運転条件を求めるものである。

【0061】

サーバ３１は、運転履歴情報Ｓの送信元アドレス（ＩＰアドレス）に基づプローブ装置１１、１２及び移動端末２１がどの地域に配置されているか判別できるため、エアコン４１、４２等が設置された地域を取得する事ができる。よって、サーバ３１は、例えば国内の至るところから運転履歴情報Ｓを取得しても、その運転履歴情報Ｓがどの所在地域Ｌｃのものであるか判別できる。

【0062】

また、サーバ３１は、各地域にある気象観測所Ｗｏのデータを収集することができる。したがって、運転履歴情報Ｓがどの所在地域Ｌｃであるかが判別できたら、例えば所在地域Ｌｃに最も近い気象観測所Ｗｏを選択し、その気象観測所Ｗｏが発表している外気温度Ｔｅ及び外気湿度Ｔｆ等の情報を基準値として運転履歴情報Ｓと関連付けることができる。なお、運転履歴情報Ｓを分類するために使用するある特定の所在地域Ｌｃの気象観測所Ｗｏの気象情報を「所在地域気象情報」と呼ぶ場合がある。また、気象観測所Ｗｏが発表しているデータは、その地点の標高等の情報も含んでいるため、例えば実際にエアコン４１、４２等が設置されている地域の標高が気象観測所Ｗｏの標高と異なる場合は、標高差に応じて基準値となる外気温度Ｔｅ及び外気湿度Ｔｆを補正した上で運転履歴情報Ｓに関連付けることもできる。

【0063】

また、図８に示すように、取得した運転履歴情報Ｓは、情報処理部３１ａで他の情報と関連付けて記憶部３１ｂに保存される。運転履歴情報Ｓは、例えば計時部３１ｃによって検知された情報取得時の時刻情報Ｔａ、気象観測所Ｗｏから得られた気象情報と関連付けて登録データＲとして記憶部３１ｂに記憶される。サーバ３１は、以下のような手順で登録データＲを記憶する。

【0064】

図９は、実施の形態１に係る家電制御情報生成システム１のサーバ３１が登録データＲを記憶するまでのフローチャートである。図７に示すように、サーバ３１は、複数の所在地域Ｌｃからの運転履歴情報Ｓ（データセットＳa）を、ネットワーク３０を介して取得する。そのときに、サーバ３１は、プローブ装置のＩＰアドレスから所在地域Ｌｃを特定する（ステップＡ１）。

【0065】

次に、サーバ３１は、所在地域Ｌｃから最も近い気象観測所Ｗｏを特定し、運転履歴情報Ｓと関連付ける（ステップＡ２）。

【0066】

次に、サーバ３１は、該当する気象観測所Ｗｏの気象情報を取得する。気象情報の内容は、例えば外気温度Ｔｅ、外気湿度Ｔｆ及び標高などである。サーバ３１は、必要に応じて気象情報からデータを抽出し、基準値として運転履歴情報Ｓと関連付ける（ステップＡ３）。基準値は、その所在地域Ｌｃにある運転履歴情報Ｓの基準となる気象情報であり、多数の空気調和装置から収集されたデータをその基準値を基に分類するのにも使用できる。

【0067】

次に、サーバ３１は、運転履歴情報Ｓ及び基準値を関連付けて登録データＲとして記憶部３１ｂに記憶する（ステップＡ４）。なお、運転履歴情報Ｓ及び基準値は、時刻情報も関連付けられている。運転履歴情報Ｓは、プローブ装置１１などにおいてある一定期間の間収集された複数のデータセット（例えば３０個）がまとめて送信されたものであるため、取得した時点において計時部３１ｃから付与された時刻情報を基に、複数のデータセットＳａに含まれるデータセットＳａの数からプローブ装置１１において収集されたときの時刻を推定してそれぞれのデータセットＳａに付与しても良い。気象情報は、気象観測所Ｗｏが例えば１０分おきに発表しているデータであり、それぞれのデータセットＳａに付与された時刻情報に最も近い時刻情報のものが、データセットＳａと関連付けられて記憶部３１ｂに記憶される。

【0068】

サーバ３１は、取得した登録データＲを解析し、所在地域Ｌｃに適した空気調和装置の制御情報（運転条件）を導出する。サーバ３１は、空気調和装置の運転条件のうち消費電力量Ｗｖに基づいて登録データＲを分類し、分類した登録データＲから最適な制御情報を導き出す。具体的には、サーバ３１は、登録データＲに含まれる空気調和装置が設置された環境の室内温度及び室内湿度を含む環境情報並びに気象情報と、空気調和装置の消費電力、圧縮機、室外送風機及び室内送風機の出力を含む制御情報との最適な組み合わせを導き出す。以下に、サーバ３１が消費電力量Ｗｖに基づいて登録データＲを分類する手順を説明する。

【0069】

具体的には、サーバ３１は、登録データＲに含まれる運転履歴情報Ｓから、所在地域Ｌｃを基に地域別運転履歴情報Ｓｒを抽出し、更に地域別運転履歴情報Ｓｒを消費電力量Ｗｖに基づいて消費電力別運転履歴情報を抽出する。サーバ３１は、抽出した複数の消費電力別運転履歴情報とそれに関連する基準値（気象観測所からのデータ）から、環境情報及び気象情報に最適な空気調和装置の制御情報を導き出す。

【0070】

図１０は、実施の形態１に係る家電制御情報生成システム１のサーバ３１が登録データＲを消費電力量Ｗｖに基づいて分類し解析を行うフローチャートの一例である。まず、サーバ３１は、同一の所在地域Ｌｃに属する複数の空気調和装置の登録データＲから消費電力量Ｗｖの最大値及び最小値を抽出する（ステップＢ１）。

【0071】

抽出された消費電力量Ｗｖから、サーバ３１は、消費電力量Ｗｖの最大値及び最小値の差分ΔＷｖを求める（ステップＢ２）。差分ΔＷｖの大小に応じて、サーバ３１は、消費電力量Ｗｖを分類するための複数のグループを作成する（ステップＢ３）。例えば、消費電力量Ｗｖの最大値が１０ｋＷｈで最小値が０ｋＷｈであった場合、サーバ３１は、消費電力量Ｗｖが０ｋＷｈ以上１ｋＷｈ未満、１ｋＷｈ以上２ｋＷｈ未満、…、及び９ｋＷｈ以上１ｋＷｈ未満の１０個のグループを作成する。複数のグループの数量は限定されず、最大値が５ｋＷｈで最小値が０ｋＷｈの場合は、５つのグループに分けても良いし、それ以下の数のグループに分けても良い。

【0072】

次に、サーバ３１は、グループごとに登録データＲを解析する（ステップＢ５）。各グループは、登録データＲを消費電力量Ｗｖに基づいて分類しているため、例えば、同じグループに含まれる登録データＲは、略同一の出力で運転された複数の空気調和装置の設定温度Ｔｓ及び消費電力Ｗａ、室内温度Ｔｒ並びに外気温度Ｔｅの所定の時間内における推移が含まれている。これらの消費電力量Ｗｖに基づいて分類された登録データＲから、サーバ３１は、最適と思われる設定温度Ｔｓ及び消費電力Ｗａの組み合わせを抽出する。抽出された設定温度Ｔｓ及び消費電力Ｗａは、そのときの室内温度Ｔｒ並びに外気温度Ｔｅとも関連付けられ、ある環境情報（室内温度Ｔｒ）及び気象情報（外気温度Ｔｅ）下における最適な運転状態であるとして、記憶部３１ｂに保存される。サーバ３１は、記憶部３１ｂに保存された最適な運転状態から、空気調和装置の制御情報を導出する。

【0073】

以上のようにして、サーバ３１は、登録データＲを消費電力量Ｗｖに基づいて分類した上で解析を行い、空気調和装置の最適な制御情報を導出する。制御情報の導出は、一例として、所定の時間内において空気調和装置の設定情報の変動がどの程度行われているかに基づいて行われる。以下にサーバ３１における制御情報の導出の例について説明する。

【0074】

図１１は、サーバ３１において消費電力量Ｗｖに基づいて分類されたある１つのグループの登録データＲに含まれる２つのデータセットの一例である。図１１（ａ）に示されたものをデータセットＳ１と呼び、図１１（ｂ）に示されたものをデータセットＳ２と呼ぶ。データセットＳ１及びＳ２は、同じ時間帯のある所定の期間の外気温度Ｔｅ、室内温度Ｔｒ、設定温度Ｔｓ及び消費電力Ｗａの時間的な推移である。図１１（ａ）及び（ｂ）は、横軸を時間ｔ、縦軸を温度Ｔ［℃］及び電力Ｗ［Ｗ］としている。

【0075】

データセットＳ１及びＳ２は、消費電力の変動の仕方が異なっているが、図１１に示されている時間帯においては略同じ消費電力量となっている。また、データセットＳ１及びＳ２は、同じ所在地域Ｌｃに属しているため、外気温度Ｔｅも等しい。なお、図１１においては、空気調和装置は冷房運転をしている。

【0076】

データセットＳ１は、当初の設定温度Ｔｓが高く設定されているが、室内温度Ｔｒが高いためユーザが設定温度Ｔｓを下げた場合を示している。ユーザが設定温度Ｔｓを下げると空気調和装置は出力を上げ、次第に室内温度Ｔｒが低下する。空気調和装置は、室内温度Ｔｒが設定温度Ｔｓまで下がると出力を下げる。すると、室内温度Ｔｒは上昇する。室内温度Ｔｒが設定温度Ｔｓを所定の温度だけ超えると、空気調和装置は再び出力を上げる。データセットＳ１は、以降同様な制御が繰り返されている。

【0077】

データセットＳ２も、データセットＳ１と同様に当初の設定温度Ｔｓが高く設定されているが、室内温度Ｔｒが高いためユーザが設定温度Ｔｓを下げた場合を示している。ユーザが設定温度Ｔｓを下げると空気調和装置は出力を上げ、次第に室内温度Ｔｒが低下する。ここで、ユーザは室内温度Ｔｒが低下し過ぎていると感じて設定温度Ｔｓを上げ、空気調和装置も出力を低下させている。しばらくして室内温度Ｔｒが上昇すると、再びユーザは設定温度を下げ、空気調和装置は出力を上げている。以降ユーザは同様な動作を繰り返し、空気調和装置も合わせて出力を変動させている。

【0078】

消費電力量Ｗｖの大小で分類されたグループの中に、図１１に示すデータセットＳ１及びＳ２が含まれていた場合、サーバ３１は、解析部３１ｄにおいて空気調和装置の設定変更の頻度が少ないものを抽出し、制御情報生成部３１ｅにおいてそれらの運転履歴情報から最適な制御情報を導き出す。つまり、データセットＳ１及びＳ２があった場合、サーバ３１は、設定温度Ｔｓの変動が少ないデータセットＳ１がより理想的な運転状態であるとして、データセットＳ１の運転状態から制御情報を導き出す。

【0079】

データセットＳ１は、少なくとも時間経過と消費電力Ｗａとの関係が示されているため、サーバ３１は、例えば、図１１（ａ）に示されている所定時間ｔ１の消費電力量Ｗｖを求め、空気調和装置が所定時間ｔ１運転したときにこの消費電力量Ｗｖになるような運転をするように制御情報を作りだす。または、サーバ３１は、図１１（ａ）に示されている所定時間ｔ１の消費電力Ｗａの変化に沿った運転状態を制御情報としても良い。

【0080】

なお、図１１においては、空気調和装置の設定情報は、設定温度Ｔｓのみが示されているが、その他に風力、風向、運転モードの変更などを含んでいても良い。設定情報に風力などの情報が含まれていた場合、これらも変更頻度の評価の対象に含んでも良い。

【0081】

以上のように図１１に示した例を用いてサーバ３１が制御情報を導き出す過程を説明したが、実際には登録データＲは多数のデータセットを含んでおり、その中から設定変更頻度情報を抽出し、設定変更頻度情報を基に登録データＲを分類する。例えば、登録データＲの中から所定の変更頻度以下のデータセットをより理想的な運転状態であるとして、低変更頻度運転履歴情報として抽出し、低変更頻度運転履歴情報に含まれる空気調和装置の運転状態を基に制御情報を導出する。制御情報を導出するに当たっては、抽出された空気調和装置の運転状態に含まれる消費電力量の平均値に基づいて、平均的な圧縮機、室外送風機及び室内送風機の出力を求めても良いし、登録データＲに圧縮機、室外送風機及び室内送風機の出力のデータが含まれているのであれば、それらの平均値を制御情報としても良い。

【0082】

図１２は、実施の形態１に係る家電制御情報生成システム１のサーバ３１が登録データＲを消費電力量Ｗｖに基づいて分類し解析を行うフローチャートの別の一例である。以上においては、図１０に基づいて登録データＲを分類し、同程度の消費電力量Ｗｖの中からより理想的な運転状態を抽出した上で、抽出されたデータを解析する例を説明したが、図１２に示すフローでは、サーバ３１は、登録データＲから所定の変更頻度以下のデータセットを抽出した上で、抽出されたデータセットを消費電力量Ｗｖで複数のグループに分類し、グループごとにデータを解析する。

【0083】

図１２に示す例の場合、図１０に示したステップＢ１～Ｂ５の前に、登録データＲを設定変更頻度情報に基づき所定の設定変更頻度以下のデータセットを抽出する（ステップＣ１）。その後のステップＣ２～Ｃ６は、図１０に示したステップＢ１～Ｂ５と同じ内容である。サーバ３１は、このような処理を行うことにより、空気調和装置の制御情報を生成するために不要なデータを最初に除外できる。

【0084】

（サーバ３１による解析及び制御情報生成の変形例）
サーバ３１は、設定変更頻度情報を基にして登録データＲからデータセットを抽出して、抽出したデータセットにおける空気調和装置の運転状態を基に空気調和装置の制御情報を導出するが、制御情報を導出するに当たっては、学習モデルを用いても良い。この場合、サーバ３１の解析部３１ｄは、学習モデルを生成し、制御情報生成部３１ｅは、プローブ装置１１などから取得した運転履歴情報を生成された学習モデルに入力し、制御情報を出力する。

【0085】

図１３は、実施の形態１に係るサーバ３１の解析部３１ｄ及び制御情報生成部３１ｅの機能の一例の説明図である。解析部３１ｄには、運転履歴情報Ｓ及び気象情報が入力される。運転履歴情報Ｓは、図１１に示すような時間の経過と各パラメータの変動を含むデータであるため、予め設定温度Ｔｓ及び消費電力Ｗａの変動に基づきの設定変更頻度情報が抽出されて解析部３１ｄに入力されても良い。

【0086】

解析部３１ｄは、登録データＲを基にして学習モデルを生成する。教師なし学習の場合、解析部３１ｄは、各データのパターン、関係性、異常などを自動的に識別するように設計される。例えば、解析部３１ｄは、クラスタリング、主成分分析（ｐｒｉｎｃｉｐａｌ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ； ＰＣＡ）を用いて運転履歴情報Ｓから異なる環境情報及び気象情報下の運転状態を識別し、その中から効率的な運転状態を実現できる学習モデルを生成できる。教師あり学習の場合、解析部３１ｄは、例えば変更頻度が所定より少ないときの、設定温度、空気調和装置の運転状態（空気調和装置の出力）、環境情報、及び気象情報のデータセットを教師データ（ラベル付きデータ）とし、学習モデルを生成する。解析部３１ｄは、新たに運転履歴情報を取得するたびに学習し、よりユーザが快適に感じる精度の高い運転状態又は制御情報を出力できる学習モデルを生成できる。

【0087】

また、解析部３１ｄは、強化学習により学習モデルを生成しても良い。例えば、解析部３１ｄは、設定変更頻度が少ないほど得られる報酬が高くなるように設定され、報酬を最大化するように学習モデルを生成する。また、解析部３１ｄは、さらに消費電力量Ｗｖが少ない場合及び室内温度Ｔｒなどの変動が少ない場合に得られる報酬が高くなるように設定することにより、多様な状況に対応した学習モデルを生成できる。学習モデルは、入力を環境情報及び気象情報とし、出力を空気調和装置の運転状態又は制御情報とするものである。

【0088】

（サーバ３１による空気調和装置の制御の例）
図１４は、実施の形態１に係るサーバ３１により生成された制御情報による空気調和装置の制御の一例のフローチャートである。サーバ３１は、制御対象となる空気調和装置のプローブ装置１１から取得した運転履歴情報Ｓから所在地域Ｌｃを特定する（ステップＤ１）。次にサーバ３１は、所在地域Ｌｃに最も近い気象観測所Ｗｏを特定し、運転履歴情報Ｓと関連付ける（ステップＤ２）。さらにサーバ３１は、該当した気象観測所Ｗｏから気象予報データを取得する（ステップＤ３）。

【0089】

次に、サーバ３１は、気象予報データを解析するが、ここでは外気温度Ｔｅの予報値がこれから上昇するか否かを判定する（ステップＤ４）。空気調和装置が暖房運転の場合、外気温度Ｔｅが上昇するという判定がされると（ステップＤ４においてyes）、サーバ３１は、空気調和装置に出力を抑える内容の制御情報を送信する（ステップＤ５）。また、外気温度Ｔｅが上昇しないという判定の場合（ステップＤ４でno）、サーバ３１は空気調和装置に通常の出力の制御情報を送信する（ステップＤ６）。

【0090】

ステップＤ５及びＤ６においては、例えば予め気象予報データを学習モデルに入力して得られた結果を制御情報としても良い。このように、気象予報データに基づいて制御情報を作成することにより、空気調和装置はユーザの快適性を確保しながらより効率的な運転が可能となる。例えば、ある空気調和装置が冷房運転をしており、現時点において気温が高く、気象予報データがこれから先の時間帯において気温が徐々に低くなることを予報している場合において、サーバ３１は、先の時間帯において低くなる気温に合わせて徐々に出力を下げていく制御情報を生成する。このように、空気調和装置の運転状態を気温に合わせて緩やかに制御することにより、空気調和装置の運転が効率的になる。

【0091】

以上のように、実施の形態１に係る家電制御情報生成システム１によれば、地域の異なる各地の空気調和装置から運転履歴情報Ｓを取得し、それを基に所在地域Ｌｃ別にデータを解析する。これにより、気候の異なる地域ごとに最適な制御情報を得ることが可能となる。また、家電制御情報生成システム１は、運転履歴情報Ｓ及び気象情報を時系列で記憶し、解析を行うため、例えば季節または天気が異なる場合であってもそれぞれの場合において最適な制御情報を得ることが可能となる。なお、家電制御情報生成システム１は、気象予報データを学習モデルに入力して制御情報を生成することもできる。この場合、学習モデルは、気象予報データに応じて最適な空気調和装置の制御情報を出力するため、図１４のステップＤ４に示す判定が必要なくなる。ただし、サーバ３１は、気象予報データに応じて使用する学習モデルを切り替えても良い。

【0092】

実施の形態１に係る家電制御情報生成システム１によれば、登録データＲが増加するごとに最適な制御情報を出力することが可能となる。従来のＰＭＶなどの指標による空気調和装置の制御の代わりに家電制御情報生成システム１が生成した様々な設置環境に合った最適な制御情報を使用することにより、常に最新の環境（気候、地域、住環境など）に合わせた空気調和装置の運転が可能となる。

【0093】

また、以上においては、空気調和装置を例にして家電制御情報生成システム１について説明したが、制御情報を生成する対象とする家電製品としては他に冷蔵庫などが挙げられる。例えば、冷蔵庫の消費電力Ｗａは、冷蔵庫の開閉頻度、外気温度Ｔｅ、室内に設置されたエアコンの設定温度Ｔｓ、室内温度Ｔｒによっても変動し得る。よって、サーバ３１は、冷蔵庫の消費電力Ｗａ、外気温度Ｔｅ、エアコンの設定温度Ｔｓ、室内温度Ｔｒを解析部３１ｄに入力し解析するように構成されていても良い。例えば、冷蔵庫の消費電力Ｗａ、外気温度Ｔｅ、エアコンの設定温度Ｔｓ、室内温度Ｔｒを解析部３１ｄに入力して学習モデルを生成し、外気温度Ｔｅ、エアコンの設定温度Ｔｓ及び室内温度Ｔｒに応じた最適な冷蔵庫の運転状態又は制御情報を出力できるように構成されていても良い。解析部３１ｄにおいて生成される学習モデルは、上記の空気調和装置の場合において説明したのと同様に、教師あり・なし学習、強化学習などにより最適な冷蔵庫の運転状態又は制御情報を出力が可能となる。

【0094】

図１５は、実施の形態１に係る家電制御情報生成システム１００による家電制御情報の生成の一例を示すフローチャートである。冷蔵庫の消費電力Ｗａは、室内温度Ｔｒ及び空気調和装置の運転状態の影響を受ける。そのため、図１５においては、家電制御情報生成システム１００は、冷蔵庫の消費電力量Ｗｖが少なくなり、かつ室内環境が快適になるような空気調和装置及び冷蔵庫の制御情報を生成する。

【0095】

まず、サーバ３１は、空気調和装置の設定温度Ｔｓと運転モードとを取得する（ステップＥ１）。次に、サーバ３１は空気調和装置が冷房運転か否かを判定する（ステップＥ２）。空気調和装置が冷房運転である場合（ステップＥ２でyes）、サーバ３１は、ある所定の室内温度Ａに対し室内温度Ｔｒが下降した場合の冷蔵庫の消費電力の減少量を求める（ステップＥ３）。空気調和装置が冷房運転ではない場合（ステップＥ２でno）、サーバ３１は、ある所定の室内温度Ａに対し室内温度Ｔｒが上昇した場合の冷蔵庫の消費電力の増加量を求める（ステップＥ４）。

【0096】

これらの冷蔵庫の消費電力の変化が求められた後、サーバ３１は、冷蔵庫の消費電力量の増加量及び減少量と、空気調和装置の運転条件と、を解析し、冷蔵庫及び空気調和装置の効率の良い運転条件を求める（ステップＥ５）。

【0097】

以上のように、実施の形態１に係る家電制御情報生成システム１００は、温度制御が関係する複数種の家電についての制御情報を生成できる。上記においては、一例として冷蔵庫と空気調和装置とを関係させた制御情報の生成について説明したが、その他の家電製品についても同様に制御情報を生成しても良い。

【0098】

以上に本発明を各実施の形態に基づいて説明したが、本発明は上述した実施の形態の構成のみに限定されるものではない。上記各実施の形態においては、家電制御情報生成システム１をネットワークコンピュータシステムのクライアント・サーバシステムなどを始めとするシステムにおいて実現したが、クライアント・サーバシステムを構成しないパーソナルコンピュータ等の各種コンピュータや、携帯端末やタブレット等の各種通信端末・携帯情報端末において家電制御情報生成システム１と同じ機能を実現させることもできる。この際、家電制御情報生成システム１の機能の少なくとも一部を、コンピュータプログラムを各種コンピュータや各種通信端末・携帯情報端末に実装させることで実現させることも可能である。つまり、各種コンピュータを家電制御情報生成システム１の少なくとも一部として機能させるためのプログラムも本発明に含むものである。また、上記各実施の形態は、組み合わせて実施される場合もある。いわゆる当業者が必要に応じてなす種々なる変更、応用、利用の範囲をも本発明の要旨（技術的範囲）に含むことを念のため申し添える。

【符号の説明】

【0099】

１ ：家電制御情報生成システム
１ａ ：家屋
１ｂ ：家屋
１１ ：プローブ装置
１２ ：プローブ装置
２１ ：移動端末
２１ａ ：ディスプレイ
２２ ：移動端末
３０ ：ネットワーク
３１ ：サーバ
３１ａ ：情報処理部
３１ｂ ：記憶部
３１ｃ ：計時部
３１ｄ ：解析部
３１ｅ ：制御情報生成部
４０ ：空気調和装置
４１ ：エアコン
４２ ：エアコン
４３ ：赤外線受光部
５１ ：リモコン
５２ ：宅内ルータ
６１ ：ＣＰＵ
６２ ：ＲＯＭ
６３ ：ＲＡＭ
６４ ：データ通信部
６５ ：入出力部
６６ ：電力計
６７ ：室温計
６８ ：発光装置
６９ ：発光装置
７１ ：ＣＰＵ
７２ ：ＲＯＭ
７３ ：ＲＡＭ
７４ ：データ通信部
７５ ：記憶装置
９０ ：ネットワーク
１００ ：家電制御情報生成システム
Ｃｐ ：電力線
Ｉｄ ：識別情報
Ｌｃ ：所在地域
Ｍｃ ：型式情報
Ｎｄ ：データ数
Ｐｍ ：比較期間
Ｒ ：登録データ
Ｓ ：運転履歴情報
Ｓ１ ：データセット
Ｓ２ ：データセット
Ｓa ：データセット
Ｓａ ：データセット
Ｓｒ ：地域別運転履歴情報
Ｔ ：温度
Ｔａ ：時刻情報
Ｔｃ ：比較時間
Ｔｅ ：外気温度
Ｔｅ１ ：外気温度
Ｔｅ２ ：外気温度
Ｔｆ ：外気湿度
Ｔｈ１ ：温度閾値
Ｔｉ ：送信間隔
Ｔｒ ：室内温度
Ｔｒ１ ：室内温度
Ｔｒ２ ：室内温度
Ｔｓ ：設定温度
Ｔｓ１ ：設定温度
Ｔｓ２ ：設定温度
Ｔｗ ：取得間隔
Ｗ ：電力
Ｗａ ：消費電力
Ｗｏ ：気象観測所
Ｗｖ ：消費電力量
ｔ１ ：期間
ΔＷｖ ：差分

【要約】      （修正有）

【課題】設置された環境に合わせ、より最適に家電製品が運転できる制御情報を生成する家電制御情報生成システムを提供する。
【解決手段】複数の家電製品からの運転履歴情報に基づき家電製品の制御情報を生成する家電制御情報生成システム１であって、取得したデータを記憶する記憶部を有し、データを処理する情報処理部であるサーバ３１を備える。運転履歴情報は、複数の家電製品の夫々の設置された地域を特定できる位置情報と、設定情報と、消費電力量とを含み、情報処理部は、ネットワークを介して複数の家電製品からの運転履歴情報及び位置情報を基に複数の家電製品が設置された所在地域気象情報を取得し、所在地域に属する複数の家電製品についての運転履歴情報を分類し地域別運転履歴情報とし、地域別運転履歴情報を消費電力量の大小に基づいて複数のグループに分類し、同じグループに属する地域別運転履歴情報を解析し、家電製品の制御情報を出力する。
【選択図】図１

【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】