(57)【要約】【課題】吐水部の前に到来した利用者の状況などに応じて吐水量及び吐水時間の少なくとも一方を適切に制御する。【解決手段】カメラ３２は吐水部２８の前に到来した利用者が映る所定領域を撮影する。吐水条件取得部４６は、吐水部２８からの過去の吐水においてカメラ３２で撮影された画像及び吐水部２８からの過去の吐水における吐水量及び吐水時間の少なくとも一方を含む吐水条件を含む情報から学習された学習済モデルと、カメラ３２で今回撮影された画像と、に基づいて、前記吐水部２８からの今回の吐水における吐水量及び吐水時間の少なくとも一方を含む吐水条件を取得する。吐水制御部４８は、吐水条件取得部４６で取得された吐水条件に従って吐水部２８からの吐水を制御する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
吐水部の前に到来した利用者が映る所定領域を撮影する撮影部と、
前記吐水部からの過去の吐水において前記撮影部で撮影された画像及び前記吐水部からの過去の吐水における吐水量及び吐水時間の少なくとも一方を含む吐水条件を含む情報から学習された学習済モデルと、前記撮影部で今回撮影された画像と、に基づいて、前記吐水部からの今回の吐水での吐水量及び吐水時間の少なくとも一方を含む吐水条件を取得する吐水条件取得部と、
前記吐水条件取得部で取得された前記吐水条件に従って前記吐水部からの吐水を制御する吐水制御部と、
を含む吐水装置。
【請求項２】
前記学習済モデルの学習に用いられた前記吐水条件は、吐水量及び吐水時間の少なくとも一方に加えて水温及び水圧の少なくとも一方を含み、
前記吐水条件取得部は、吐水量及び吐水時間の少なくとも一方に加えて水温及び水圧の少なくとも一方を含む前記吐水条件を取得する請求項１記載の吐水装置。
【請求項３】
前記吐水条件取得部は、前記吐水部の前に到来した利用者が前記撮影部によって撮影されている場合に前記吐水条件を取得し、
前記吐水制御部は、前記吐水条件取得部で取得された前記吐水条件が吐水有りの場合に、前記吐水部からの吐水を制御する請求項１又は請求項２記載の吐水装置。
【請求項４】
前記吐水部からの吐水における吐水条件を検出する検出部と、
吐水を指示するための吐水指示部を介して前記吐水部からの吐水が指示された場合に、前記検出部で検出された前記指示に応じた吐水における前記吐水条件と、前記指示に応じた吐水において前記撮影部で撮影された画像と、に基づいて、前記学習済モデルを更新する学習部と、
を更に含む請求項１〜請求項３の何れか１項記載の吐水装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は吐水装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、シャワーを提供する状況に関する推論条件を検出し、シャワー温度推論手段が、前記推論条件に基づきシャワー利用者の快適なシャワー温度をニューラルネットワークで推論し、推論したシャワー温度に基づいてシャワーを提供する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平７−３２２９６７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載の技術は、シャワー温度のみを学習及び制御の対象としている。このため、特許文献１に記載の技術を洗い台の吐水制御に適用した場合には、例えば、吐水部から無駄に吐水したり、或いは吐水部からの吐水量や吐水時間が不足する等のように、吐水量や吐水時間の過不足が生ずる可能性が高い。しかし、吐水部の前に到来した利用者がどの程度の吐水量又は吐水時間の吐水を所望しているかについては、例えば手洗いかバケツでの水汲みか等のように、利用者が水を何に使うかに応じて相違するので、利用者の状況に応じて吐水量や吐水時間を制御することは困難であった。
【０００５】
本発明は上記事実を考慮して成されたもので、吐水部の前に到来した利用者の状況などに応じて吐水量及び吐水時間の少なくとも一方を適切に制御できる吐水装置を得ることが目的である。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
請求項１記載の発明に係る吐水装置は、吐水部の前に到来した利用者が映る所定領域を撮影する撮影部と、前記吐水部からの過去の吐水において前記撮影部で撮影された画像及び前記吐水部からの過去の吐水における吐水量及び吐水時間の少なくとも一方を含む吐水条件を含む情報から学習された学習済モデルと、前記撮影部で今回撮影された画像と、に基づいて、前記吐水部からの今回の吐水での吐水量及び吐水時間の少なくとも一方を含む吐水条件を取得する吐水条件取得部と、前記吐水条件取得部で取得された前記吐水条件に従って前記吐水部からの吐水を制御する吐水制御部と、を含んでいる。
【０００７】
請求項１記載の発明では、吐水部の前に到来した利用者が映る所定領域を撮影部が撮影するので、吐水部の前に到来した利用者の状況が撮影部によって画像として撮影される。また、吐水条件取得部は、学習済モデルと撮影部で今回撮影された画像とに基づいて、吐水部からの今回の吐水での吐水量及び吐水時間の少なくとも一方を含む吐水条件を取得する。ここで、吐水条件取得部が吐水条件の取得に用いる学習モデルは、吐水部からの過去の吐水において撮影部で撮影された画像及び吐水部からの過去の吐水における吐水量及び吐水時間の少なくとも一方を含む吐水条件を含む情報から学習されたモデルである。
【０００８】
このため、吐水条件取得部により、吐水部の前に今回到来した利用者の状況などに基づき、状況などが類似する過去の吐水部の利用における吐水条件と類似するように、今回の吐水における吐水条件が取得されることになる。そして、吐水制御部は、吐水条件取得部で取得された吐水条件に従って吐水部からの吐水を制御する。従って、請求項１記載の発明によれば、吐水部の前に到来した利用者の状況などに応じて吐水量及び吐水時間の少なくとも一方を適切に制御することができる。
【０００９】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記学習済モデルの学習に用いられた前記吐水条件は、吐水量及び吐水時間の少なくとも一方に加えて水温及び水圧の少なくとも一方を含み、前記吐水条件取得部は、吐水量及び吐水時間の少なくとも一方に加えて水温及び水圧の少なくとも一方を含む前記吐水条件を取得する。
【００１０】
請求項２記載の発明では、吐水条件が、吐水量及び吐水時間の少なくとも一方に加えて水温及び水圧の少なくとも一方を含んでいるので、吐水部の前に到来した利用者の状況などに応じて、吐水量及び吐水時間の少なくとも一方に加えて水温及び水圧の少なくとも一方も適切に制御することができる。
【００１１】
請求項３記載の発明は、請求項１又は請求項２記載の発明において、前記吐水条件取得部は、前記吐水部の前に到来した利用者が前記撮影部によって撮影されている場合に前記吐水条件を取得し、前記吐水制御部は、前記吐水条件取得部で取得された前記吐水条件が吐水有りの場合に、前記吐水部からの吐水を制御する。
【００１２】
請求項３記載の発明では、吐水条件取得部で取得された吐水条件を利用して吐水が必要な状況か否かの判定を行っており、吐水条件取得部で取得された吐水条件が吐水有りの場合に、吐水部からの吐水を制御している。これにより、吐水が必要な状況か否かの判定を、撮影部によって撮影された画像を解析することで行う場合と比較して、吐水装置の構成を簡単にすることができる。
【００１３】
請求項４記載の発明は、請求項１〜請求項３の何れか１項記載の発明において、前記吐水部からの吐水における吐水条件を検出する検出部と、吐水を指示するための吐水指示部を介して前記吐水部からの吐水が指示された場合に、前記検出部で検出された前記指示に応じた吐水における前記吐水条件と、前記指示に応じた吐水において前記撮影部で撮影された画像と、に基づいて、前記学習済モデルを更新する学習部と、を更に含んでいる。
【００１４】
請求項４記載の発明では、吐水指示部を介して吐水部からの吐水が指示された場合に、指示に応じた吐水における吐水条件及び撮影部で撮影された画像に基づいて、学習済モデルを更新する。これにより、吐水部の前に到来した利用者の状況などに応じて吐水条件を制御する精度を向上させることができる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明は、吐水部の前に到来した利用者の状況などに応じて吐水量及び吐水時間の少なくとも一方を適切に制御できる、という効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】吐水装置の概略構成図である。
【図２】吐水部、吐水指示レバー及びカメラの配置を示す斜視図である。
【図３】学習済モデルの一例を示す概念図である。
【図４】吐水処理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】
【００１７】
以下、図面を参照して本発明の実施形態の一例を詳細に説明する。図１には家屋の屋内に設置された吐水装置１０が示されている。吐水装置１０は、一端が上水道源６０に接続された配管１２を含み、配管１２の他端は、一端が給湯設備６２に接続された配管１４の他端と、一端が吐水部２８に接続された配管１６の他端と、に各々接続されている。
【００１８】
配管１２の途中には流量調整弁１８が設けられており、上水道源６０から供給されて配管１２内を流れる水の流量は流量調整弁１８によって調整される。また、配管１４の途中には流量調整弁２０が設けられており、給湯設備６２から供給されて配管１４内を流れる水(湯)の流量は流量調整弁２０によって調整される。従って、配管１２、１４から供給されて配管１６を流れる水の温度は流量調整弁１８、２０の弁開度の比率に応じて調整される。
【００１９】
配管１６の途中には流量調整弁２２、水圧センサ２４及び水温センサ２６が設けられている。配管１２、１４から供給されて配管１６内を流れる水の流量の調整及び止吐水は流量調整弁２２によって行われる。水圧センサ２４は配管１６内を流れる水の水圧を検出し、水温センサ２６は配管１６内を流れる水の温度を検出する。なお、水圧センサ２４及び水温センサ２６は検出部の一例である。
【００２０】
図２に示すように、吐水部２８は、流し台５０に設けられた槽５２の上方に、槽５２の底部へ向けて吐水するように設けられている。吐水部２８の先端部には、吐水部２８の吐水口に隣接して赤外線センサ３１が設けられている。赤外線センサ３１は、吐水部２８の先端部に接近した物体（例えば利用者の手など）を検知する。
【００２１】
また、吐水部２８の近傍には吐水指示レバー３０が設けられている。吐水指示レバー３０は、図２の矢印Ａ方向に回動されることで、吐水部２８からの水の止吐水及び吐水量の調整が指示され、図２の矢印Ｂ方向に回動されることで、吐水部２８から吐水される水の温度の調整が指示される。吐水指示レバー３０の回動位置は、吐水指示レバー３０に内蔵されたセンサによって検出される。なお、赤外線センサ３１及び吐水指示レバー３０は吐水指示部の一例である。
【００２２】
また、流し台５０にはカメラ３２が取り付けられており、室温センサ３４（図１参照）が設けられている。カメラ３２は、吐水部２８の前（流し台５０の前）に到来した物体（例えば、吐水装置１０が設置された家屋の居住者などの利用者）が映るように設定された所定領域を撮影する。なお、カメラ３２は撮影部の一例である。
【００２３】
図１に示すように、吐水装置１０はコンピュータ３６を備えており、流量調整弁１８、２０、２２、水圧センサ２４、水温センサ２６、吐水指示レバー３０、赤外線センサ３１、カメラ３２及び室温センサ３４はコンピュータ３６に接続されている。
【００２４】
コンピュータ３６は、ＣＰＵ、メモリ、各種の処理を実行するためのプログラムなどを記憶した不揮発性の記憶部及びネットワークインタフェースなどを含んでいる。コンピュータ３６は、機能的には、情報取得部３８、学習用データ記憶部４０、学習部４２、学習済モデル記憶部４４、吐水条件取得部４６及び吐水制御部４８を備えている。
【００２５】
情報取得部３８は、水圧センサ２４によって検出された水圧、水温センサ２６によって検出された水温、吐水指示レバー３０の内蔵センサによって検出された吐水指示レバー３０の回動位置、赤外線センサ３１による物体の検知結果、カメラ３２によって撮影された画像及び室温センサ３４によって検出された室温を取得する。
【００２６】
学習用データ記憶部４０には、赤外線センサ３１による物体検知又は吐水指示レバー３０を介しての指示に基づき吐水部２８から吐水を行った際に、カメラ３２で撮影された画像、室温及び日時と、赤外線センサ３１による物体検知又は吐水指示レバー３０を介しての指示に基づき吐水部２８から吐水を行った際の吐水量、吐水時間、水温、水圧などの吐水条件（教師信号の一例）と、が対応付けられた学習用データが複数記憶される。
【００２７】
学習部４２は、学習用データ記憶部４０に記憶された複数の学習用データに基づいて、カメラ３２で撮影された画像、室温及び日時から、これらの画像、室温及び日時が表す状況において吐水部２８からの適切な吐水条件を出力するためのモデルを学習させることで、学習済モデルを生成するか、又は、既に生成した学習済モデルを更新する。本実施形態では、モデルの一例として、図３に示すようなニューラルネットワークを用いることができ、学習アルゴリズムの一例としてディープラーニングを用いることができる。学習済モデル記憶部４４には、学習部４２で生成された学習済モデルが記憶される。学習部４２は学習部の一例である。
【００２８】
なお、学習済モデル記憶部４４には、他の１台以上の吐水装置１０で得られた学習用データから生成した学習済モデルを予め記憶しておいてもよい。この場合、学習部４２は学習済モデル記憶部４４に記憶された学習済モデルの更新を行う。吐水装置１０と比較すると、他の吐水装置１０では、吐水部２８の前に到来する利用者が相違すると共に、吐水部２８の前に到来した利用者による吐水の指示も相違する可能性があるので、他の１台以上の吐水装置１０で得られた学習用データから生成した学習済モデルは、吐水装置１０が設置された家屋に応じた最適化はなされていない。しかし、吐水装置１０で得られた学習用データのみを用いて学習済モデルの生成・更新を行う場合よりは、学習済モデルの最適化に要する時間を短縮することができる。本実施形態では、学習済モデル記憶部４４に学習済モデルが予め記憶されている態様を説明するが、これに限定されるものではない。
【００２９】
吐水条件取得部４６は、吐水部２８の前に利用者が到来し、赤外線センサ３１により物体が検知されずかつ利用者によって吐水指示レバー３０が操作されない場合に、情報取得部３８によって取得された画像、室温及び日時と、学習済モデル記憶部４４に記憶された学習済モデルと、に基づいて多層ニューラルネットワークの信号処理を行うことにより、吐水部２８からの吐水条件を取得する。また、吐水条件取得部４６は、赤外線センサ３１により物体が検知されたり、吐水部２８の前に到来した利用者によって吐水指示レバー３０が操作されたりした場合には、赤外線センサ３１による物体検知や吐水指示レバー３０の回動位置に応じて吐水条件を取得する。なお、吐水条件取得部４６は吐水条件取得部の一例である。
【００３０】
吐水制御部４８は、吐水条件取得部４６によって取得された吐水条件に応じて流量調整弁１８、２０、２２の弁開度を制御することで、前記吐水条件に応じて吐水部２８からの吐水を行う。なお、吐水制御部４８は吐水制御部の一例である。
【００３１】
次に実施形態の作用として、コンピュータ３６によって実行される吐水処理について、図４を参照して説明する。吐水処理のステップ１００において、情報取得部３８は、カメラ３２によって撮影された吐水部２８の前の所定領域の画像をカメラ３２から取得する。
【００３２】
ステップ１０２において、情報取得部３８は、ステップ１００で取得した画像に基づいて、吐水部２８（流し台５０）の前に利用者などの物体が到来したか否か判定する。物体が到来したか否かの判定は、例えば、ステップ１００で取得した画像を予め記憶しておいた基準画像（物体が到来していない状態での画像）と比較し、差分（物体領域）が有るか否かを判定することで実現できる。なお、吐水部２８の前に到来する利用者以外の物体としては、例えば利用者が飼育しているペットなどが挙げられる。
【００３３】
吐水部２８の前に物体が到来していない場合は、ステップ１０２の判定が否定されてステップ１００に戻る。これにより、吐水部２８の前に物体が到来していない場合は、カメラ３２からの画像取得が繰り返され、吐水部２８の前に物体が到来したか否かが監視される。
【００３４】
また、吐水部２８の前に物体が到来した場合は、ステップ１０２の判定が肯定されてステップ１０４へ移行する。ステップ１０４において、情報取得部３８は、カメラ３２によって撮影された吐水部２８の前の所定領域の画像をカメラ３２から取得する。次のステップ１０６において、情報取得部３８は、ステップ１０４で取得した画像に基づいて、吐水部２８の前から利用者などの物体が退去したか否か判定する。
【００３５】
ステップ１０６の判定が肯定された場合はステップ１００に戻るが、ステップ１０６の判定が否定された場合はステップ１０８へ移行する。ステップ１０８において、吐水条件取得部４６は、吐水部２８の吐水口に接近した物体が赤外線センサ３１によって検知されたか否か判定する。ステップ１０８の判定が否定された場合はステップ１１０へ移行し、ステップ１１０において、吐水条件取得部４６は、吐水部２８の前に到来した物体（この場合は利用者）によって吐水指示レバー３０が操作されたか否か判定する。
【００３６】
ステップ１０８の判定は、例えば、カメラ３２によって撮影された画像中の物体領域の外形形状に、吐水指示レバー３０へ手を伸ばす動作を行ったことに相当する変化が生じた後に、吐水指示レバー３０の内蔵センサによって吐水指示レバー３０の回動位置の変化が検出されたか否かに基づいて行うことができる。
【００３７】
ステップ１１０の判定が否定された場合はステップ１１２へ移行し、ステップ１１２において、吐水条件取得部４６は、情報取得部３８によって取得された画像、室温及び日時と、学習済モデル記憶部４４に記憶された学習済モデルと、に基づき多層ニューラルネットワークの信号処理を行うことにより、吐水部２８からの吐水条件を取得する。
【００３８】
次のステップ１１４において、吐水制御部４８は、ステップ１１２で取得された吐水条件に含まれる吐水量、吐水時間及び水圧が０よりも大きい値か否かを判定することで、吐水部２８からの吐水が必要か否かを判定する。カメラ３２によって撮影された、吐水部２８の前に到来した物体の状況が、過去に吐水部２８から吐水が行われた際と類似していない場合には、ステップ１１２で取得された吐水条件に含まれる吐水量、吐水時間及び水圧が０になる。この場合、ステップ１１４の判定が否定されてステップ１０４に戻る。このように、吐水部２８の前に物体が到来した場合には、到来した物体が吐水部２８の前から退去する迄の間、ステップ１０８、１１０，１１４の何れかの判定が肯定される迄、ステップ１０４〜ステップ１１４が繰り返され、吐水部２８からの吐水は行われない。
【００３９】
例えば、吐水部２８の前に到来した利用者が、吐水部２８の吐水口へ手を差し出す動作を行ったなどの場合には、吐水部２８の吐水口に接近した物体（例えば利用者の手）が赤外線センサ３１によって検知され、ステップ１０８の判定が肯定されることでステップ１１６へ移行する。また、例えば、吐水部２８の前に到来した利用者によって吐水指示レバー３０が操作された場合には、ステップ１１０の判定が肯定されてステップ１１６へ移行する。ステップ１１６において、情報取得部３８は、カメラ３２によって撮影された吐水部２８の前の所定領域の画像をカメラ３２から取得する。
【００４０】
ステップ１１８において、吐水条件取得部４６は、赤外線センサ３１によって物体が検知された場合は、赤外線センサ３１によって物体が検知されている間、吐水指示レバー３０の図２矢印Ｂ方向の回動位置に応じた温度の水を吐水する吐水条件を取得する。また吐水条件取得部４６は、吐水指示レバー３０が操作された場合には、吐水指示レバー３０の回動位置に応じた吐水条件を取得する。そして吐水制御部４８は、吐水条件取得部４６によって取得された吐水条件に応じて流量調整弁１８、２０、２２の弁開度を制御する。これにより、利用者による吐水部２８の吐水口へ手を差し出す動作又は吐水指示レバー３０の操作に応じた吐水条件で吐水部２８から吐水が行われる。
【００４１】
利用者が吐水部２８の吐水口から手などを引っ込める動作を行うか、又は、利用者が吐水指示レバー３０を介して止水させる操作を行い、これに応じて吐水部２８からの吐水が停止されると、ステップ１２０において、情報取得部３８は、今回の吐水での吐水条件を取得する。すなわち、情報取得部３８は、吐水量として流量調整弁２２の弁開度を吐水条件取得部４６から取得すると共に、吐水時間として流量調整弁２２の開弁時間を吐水条件取得部４６から取得し、水温センサ２６から水温を取得し、水圧センサ２４から水圧を取得する。
【００４２】
またステップ１２２において、情報取得部３８は、室温センサ３４から室温を取得し、コンピュータ３６の内蔵タイマから日時を取得する。そして情報取得部３８は、先のステップ１１６で取得した画像、取得した室温及び日時と、ステップ１２０で取得した吐水条件と、を対応付け、新たな学習用データとして学習用データ記憶部４０に記憶させる。
【００４３】
ステップ１２４において、学習部４２は、学習済モデル記憶部４４に記憶されている学習済モデルを更新するタイミングが到来したか否か判定する。学習済モデルの更新は、学習用データ記憶部４０に新たな学習用データが記憶される都度、行ってもよいし（この場合、ステップ１２４の判定は毎回肯定される）、学習用データ記憶部４０に新たな学習用データが一定量以上記憶される都度、行ってもよい。また、学習済モデルの更新は一定期間毎に行うようにしてもよい。ステップ１２４の判定が否定された場合はステップ１０４に戻る。
【００４４】
また、ステップ１２４の判定が肯定された場合はステップ１２６へ移行し、ステップ１２６において、学習部４２は、学習用データ記憶部４０に記憶された新たな（未学習の）学習用データに基づいて、学習済モデル記憶部４４に記憶されている学習済モデルを更新する。なお、学習済モデルの更新には、例えば誤差逆伝播法などのアルゴリズムを適用することができる。
【００４５】
また、カメラ３２によって撮影された、吐水部２８の前に到来した物体の状況が、過去に吐水部２８から吐水が行われた際と類似している場合には、ステップ１１２で取得された吐水条件に含まれる吐水量、吐水時間及び水圧が０よりも大きい値になる。この場合、ステップ１１４の判定が肯定されてステップ１２８へ移行し、ステップ１２８において、吐水制御部４８は、ステップ１１２で取得された吐水条件に応じて流量調整弁１８、２０、２２の弁開度を制御することで、前記吐水条件に応じて吐水部２８からの吐水を行う。
【００４６】
これにより、カメラ３２によって撮影された、吐水部２８の前に到来した物体の状況が、過去に吐水部２８から吐水が行われた際と類似している場合には、利用者が吐水部２８の吐水口へ手などを差し出す動作を行ったり、吐水指示レバー３０を操作したりすることなく、吐水部２８からの吐水が行われる。また、
【００４７】
次のステップ１３０において、吐水制御部４８は、ステップ１１６で取得された吐水条件において、給湯設備６２からの給湯量が所定値以上か否か判定する。ステップ１３０の判定が否定された場合は何ら処理を行うことなくステップ１００に戻る。また、ステップ１３０の判定が肯定された場合はステップ１３２へ移行し、ステップ１３２において、吐水制御部４８は、給湯設備６２に対して貯湯を指示する。この場合、給湯設備６２は貯湯槽への所定量の貯湯を行う。
【００４８】
上述した吐水処理を行うことによる作用効果の一例を以下に列挙する。
【００４９】
カメラ３２によって撮影される画像には、吐水部２８の前に到来した利用者やその他の物体が映り、また、到来した利用者によって吐水部２８の吐水口へ手などを差し出す動作が行われたり、吐水指示レバー３０が操作された場合には、利用者によって吐水部２８の前に差し出された物体（例えば手、コップ、歯ブラシ、雑巾など）や、物体の状態（形状、汚れなど）、利用者の動作（例えば手を洗う動作、顔を洗う動作、水を飲む動作、野菜を洗う動作、米を研ぐ動作など）などが映る。そして、このようなものが映っている画像が、室温、日時、吐水条件と共に学習用データとして記憶され、学習済モデルの生成（更新）に用いられる。
【００５０】
これにより、例えば、吐水部２８の前に第１の利用者が到来し、この第１の利用者が吐水部２８の前に手を差し出した場合は、例えば、第１の利用者が流し台５０で過去に手を洗ったときの吐水条件や、第１の利用者の手の汚れ具合、泡の付着の有無などに応じた吐水量、吐水時間、水圧、水温（例えばそのときの室温に応じた水温）で、吐水部２８から吐水が行われる。
【００５１】
また、例えば、吐水部２８の前に第２の利用者が到来し、この第２の利用者が吐水部２８の前に歯ブラシを差し出した場合は、例えば、第２の利用者が流し台５０で過去に歯ブラシを洗ったときの吐水条件などに応じた吐水量、吐水時間、水圧、水温（例えば常温）で、吐水部２８から吐水が行われる。
【００５２】
また、例えば、吐水部２８の前に第３の利用者が到来し、この第３の利用者が吐水部２８の前にコップを差し出した場合は、例えば、第３の利用者が流し台５０で過去にコップを使って水を飲んだときの吐水条件などに応じた吐水量、吐水時間、水圧、水温で、吐水部２８から吐水が行われる。
【００５３】
更に、例えば、吐水部２８の前にペットが到来した場合は、過去に吐水部２８の前にペットが到来した際に、赤外線センサ３１によって物体が検知されず、吐水指示レバー３０も操作されていないので、ステップ１１４の判定が否定され、過去と同様に今回も吐水部２８からの吐水は行われない。
【００５４】
また、例えば、吐水部２８の前に何れかの利用者が到来し、この利用者が吐水部２８の前に雑巾を差し出した場合は、例えば、この利用者が流し台５０で過去に雑巾を洗ったときの吐水条件などに応じた吐水量、吐水時間、水圧、室温で、吐水部２８から吐水が行われる。
【００５５】
また、例えば、吐水部２８の前に何れかの利用者が到来し、この利用者が吐水部２８の前にバケツを差し出した場合は、例えば、この利用者が流し台５０で過去にバケツを使って水を汲んだときの吐水条件などに応じた吐水量、吐水時間、水圧、水温で、吐水部２８から吐水が行われる。
【００５６】
このように、学習済モデル記憶部４４に記憶された学習済モデルは、学習部４２によって学習済モデルが更新されることに伴い、吐水装置１０が設置された家屋内における、利用者による過去の指示に伴う吐水に応じて最適化される。そして、最適化された学習済モデルを用いて吐水条件を取得して吐水部２８からの吐水を制御することで、吐水部２８の前に到来した利用者の状況などに応じた最適な吐水条件で吐水部２８からの吐水を行うことができる。
【００５７】
また、例えば、流し台５０で雑巾を洗ったりバケツを使って水を汲んだりした場合、吐水条件取得部４６によって取得される吐水条件における使用水量が比較的多くなる（吐水量及び吐水時間の少なくとも一方が大きくなる）。このため、例えば、雑巾を洗ったりバケツを使って水を汲んだりが繰り返される大掃除などでは、給湯設備６２からの給湯量が所定値以上になってステップ１３０の判定が肯定されることで、給湯設備６２に対して貯湯が指示され、給湯設備６２によって貯湯槽への貯湯が行われる。これにより、大掃除などのように給湯設備６２からの給湯量が多くなる状況においても、貯湯槽が空になることで給湯設備６２からの給湯が間に合わなくなることが未然に防止される。
【００５８】
なお、上記では吐水装置１０が家屋の屋内に設置されている態様を説明したが、これに限定されるものではなく、吐水装置は屋外に設置されていてもよい。
【００５９】
また、上記では、モデルの一例としてのニューラルネットワークモデルをディープラーニングによって学習させる態様を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、ニューラルネットワークモデルとは異なる他のモデルを、ディープラーニングとは異なる他の学習方法によって学習させてもよい。
【符号の説明】
【００６０】
１０  吐水装置
１８  流量調整弁
２０  流量調整弁
２２  流量調整弁
２４  水圧センサ
２６  水温センサ
２８  吐水部
３０  吐水指示レバー
３１  赤外線センサ
３２  カメラ
３４  室温センサ
３６  コンピュータ
４２  学習部
４６  吐水条件取得部
４８  吐水制御部
５０  流し台
６２  給湯設備
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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