(57)【要約】【課題】空間内の汚染度の分布を精度良く推定できる汚染度推定システムを提供する。【解決手段】汚染度推定システム１は、空間内において送風装置２０が吸い込んだ空気に含まれる汚染物質に関する空気情報を取得する空気情報取得部１１と、空間内の状態に関する空間情報を取得する空間情報取得部１２と、空気情報と空間情報とに基づいて、空間内の汚染度の分布を推定する推定部１３と、を備える。【選択図】図１
2020118449.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
空間内において送風装置が吸い込んだ空気に含まれる汚染物質に関する空気情報を取得する空気情報取得部と、
前記空間内の状態に関する空間情報を取得する空間情報取得部と、
前記空気情報と前記空間情報とに基づいて、前記空間内の汚染度の分布を推定する推定部と、を備える、
汚染度推定装置。
【請求項２】
前記推定部は、前記空気情報と前記空間情報とに基づいて、前記空間内の空気及び物体の表面における汚染度の分布を推定する、
請求項１に記載の汚染度推定装置。
【請求項３】
前記汚染度推定装置は、さらに、前記汚染度の分布を出力する出力部を備える、
請求項１又は２に記載の汚染度推定装置。
【請求項４】
前記空間情報は、前記空間内に存在する人に関する情報を含む、
請求項１〜３のいずれか１項に記載の汚染度推定装置。
【請求項５】
前記人に関する情報は、前記空間内に存在する人の属性情報を含む、
請求項４に記載の汚染度推定装置。
【請求項６】
前記人に関する情報は、前記空間内に存在する人の行動に関する情報を含む、
請求項４又は５に記載の汚染度推定装置。
【請求項７】
前記空間情報は、前記空間内に存在するドア又は窓の開閉に関する情報を含む、
請求項１〜６のいずれか１項に記載の汚染度推定装置。
【請求項８】
前記空間情報は、前記空間内に存在する送風装置に関する情報を含む、
請求項１〜７のいずれか１項に記載の汚染度推定装置。
【請求項９】
前記送風装置に関する情報は、前記送風装置の種類に関する情報を含む、
請求項８に記載の汚染度推定装置。
【請求項１０】
前記送風装置に関する情報は、前記送風装置の前記空間での位置に関する情報を含む、
請求項８又は９に記載の汚染度推定装置。
【請求項１１】
前記送風装置に関する情報は、前記送風装置の動作状態に関する情報を含む、
請求項８〜１０のいずれか１項に記載の汚染度推定装置。
【請求項１２】
前記空気情報は、前記汚染物質のゲノム情報を含む、
請求項１〜１１のいずれか１項に記載の汚染度推定装置。
【請求項１３】
前記空間情報は、カメラによる前記空間の撮影により得られる画像に基づく情報である、
請求項１〜１２のいずれか１項に記載の汚染度推定装置。
【請求項１４】
前記推定部は、さらに、疫学モデルに基づいて、前記空間内の汚染度の分布を推定する、
請求項１〜１３のいずれか１項に記載の汚染度推定装置。
【請求項１５】
空間内において送風装置が吸い込んだ空気に含まれる汚染物質に関する空気情報を取得する空気情報取得ステップと、
前記空間内の状態に関する空間情報を取得する空間情報取得ステップと、
前記空気情報と前記空間情報とに基づいて、前記空間内の汚染度の分布を推定する推定ステップと、を含む、
汚染度推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、屋内等の空間内の汚染度（汚染物質による汚染の危険度や不快度等）の分布を推定する汚染度推定装置及び汚染度推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、空間内の汚染物質を測定し、空間内の汚染度の分布を推定するシステムが知られている（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−１７７６８５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、空間内に存在する人の状態等の、空間内の状態によっては、空間内の汚染度の分布が変わってしまうことがあり、特許文献１に係るシステムのように、空間内の汚染物質を測定するだけでは、精度良く空間内の汚染度の分布を推定することは難しい。
【０００５】
そこで、本発明は、空間内の汚染度の分布を精度良く推定できる汚染度推定装置及び汚染度推定方法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】
本発明の一態様に係る汚染度推定装置は、空間内において送風装置が吸い込んだ空気に含まれる汚染物質に関する空気情報を取得する空気情報取得部と、前記空間内の状態に関する空間情報を取得する空間情報取得部と、前記空気情報と前記空間情報とに基づいて、前記空間内の汚染度の分布を推定する推定部と、を備える。
【０００７】
本発明の一態様に係る汚染度推定方法は、空間内において送風装置が吸い込んだ空気に含まれる汚染物質に関する空気情報を取得する空気情報取得ステップと、前記空間内の状態に関する空間情報を取得する空間情報取得ステップと、前記空気情報と前記空間情報とに基づいて、前記空間内の汚染度の分布を推定する推定ステップと、を含む。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の一態様に係る汚染度推定装置及び汚染度推定方法によれば、空間内の汚染度の分布を精度良く推定できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】図１は、実施の形態に係る汚染度推定システムの一例を示す構成図である。
【図２】図２は、施設内の空間の一例を示す上面図である。
【図３】図３は、実施の形態に係る汚染度推定装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図４Ａ】図４Ａは、空気情報及び空間情報の第１例を示す図である。
【図４Ｂ】図４Ｂは、推定された汚染度の分布の第１例を示す図である。
【図５Ａ】図５Ａは、空気情報及び空間情報の第２例を示す図である。
【図５Ｂ】図５Ｂは、推定された汚染度の分布の第２例を示す図である。
【図６Ａ】図６Ａは、空気情報及び空間情報の第３例を示す図である。
【図６Ｂ】図６Ｂは、推定された汚染度の分布の第３例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下では、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、以下に説明する実施の形態は、いずれも本発明の好ましい一具体例を示すものである。したがって、以下の実施の形態で示される数値、構成要素、構成要素の配置および接続形態、並びに、ステップ（工程）およびステップの順序等は、一例であり、本発明を限定する趣旨ではない。よって、以下の実施の形態における構成要素のうち、本発明の最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。
【００１１】
また、各図は、模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。また、各図において、同じ構成要素については同じ符号を付している。
【００１２】
（実施の形態）
以下、実施の形態について、図１から図６Ｂを用いて説明する。
【００１３】
［構成］
図１は、実施の形態に係る汚染度推定システム１の一例を示す構成図である。
【００１４】
汚染度推定システム１は、施設（住宅、オフィス、店舗、病院又は工場等）の屋内等の空間内の汚染度の分布を推定するシステムである。汚染度は、例えば、汚染物質による汚染の危険度や不快度等を示し、汚染度の高い場所は、人が感染症に感染する危険があったり、人が不快に感じたりする場所である。汚染物質は、例えば、有害物質（重金属、アスベスト等）、塵埃、病原体（ウイルス、細菌等）等であり、花粉、ＰＭ２．５、かび、芳香化合物その他の各種粒子（粉粒体、分子、原子、粒子状物質等）等であってもよい。ここでは汚染物質として主として病原体（細菌等の微生物、ウイルス等）を想定した例を用いて説明する。
【００１５】
汚染度推定システム１は、図１に示すように、施設内の空間内に設置された送風装置２０及びセンサ３０、並びに、施設内の空間内若しくは管理室等に設置された汚染度推定装置１０を備える。ここで、当該空間の一例について、図２を用いて説明する。
【００１６】
図２は、施設内の空間１００の一例を示す上面図である。例えば、空間１００の中央付近に送風装置２０が設置され、空間１００の隅等の空間１００全体を見渡せる位置にセンサ３０が設置されている。汚染度推定装置１０は、空間１００内には設置されていないため、図２には示されていないが、空間１００内に設置されていてもよい。また、空間１００は、ドア５１及び窓５２を有する。空間１００は、汚染度推定装置１０による汚染度の分布の推定の対象となる空間的領域であり、空間１００内の場所毎の汚染度が推定される。なお、空間１００では、人の存在及び人の行動、ドア５１及び窓５２の開閉、並びに、送風装置２０の存在等によって汚染度の分布が変動し得る。
【００１７】
送風装置２０は、空間１００内の空気を吸い込む機能を有する空気清浄機等の送風装置である。また、送風装置２０は、センサ２１を有する。センサ２１は、例えば空気質センサであり、吸い込んだ空気の汚れや汚染物質の有無をセンシングする。送風装置２０は、例えば通信インタフェース（通信回路等）を有し、センシングにより得られる情報及び送風装置２０の動作状態を、汚染度推定装置１０に送信する。
【００１８】
センサ３０は、空間１００内の状態をセンシングするセンサであり、例えばカメラである。センサ３０（カメラ）は、空間１００の撮影により得られる画像を取得する。センサ３０は、例えば通信インタフェース（通信回路等）を有し、当該画像を、汚染度推定装置１０に送信する。
【００１９】
汚染度推定装置１０は、プロセッサ（マイクロプロセッサ）、メモリ、通信インタフェース（通信回路等）、ユーザインタフェース等を含むコンピュータである。ユーザインタフェースは、例えば、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）等のディスプレイ、及び、キーボード、タッチパネル等の入力装置を含む。メモリは、ＲＯＭ、ＲＡＭ等であり、例えば不揮発性メモリを含んでいてもよい。プロセッサは、メモリに格納されたプログラムを実行することにより通信インタフェース、ディスプレイ等を制御する処理を行う。メモリには、プロセッサにその処理を実行させるためのプログラムが格納されている。汚染度推定装置１０は、ハードディスク装置等を含んでもよい。
【００２０】
上述のハードウェア構成を備える汚染度推定装置１０は、汚染度の分布の推定を行うための機能ブロック（機能面での構成要素）として、図１に示すように、空気情報取得部１１、空間情報取得部１２、推定部１３、及び、出力部１４を備える。空気情報取得部１１、空間情報取得部１２、推定部１３、及び、出力部１４は、例えば、メモリに記憶されたプログラムを実行するプロセッサ等により実現されるが、マイクロコンピュータ又は専用回路等により実現されてもよい。以下、これらの各構成要素について説明する。
【００２１】
空気情報取得部１１は、センサ２１（空気質センサ）によって得られる情報を解析し、空間１００内の空気に含まれる汚染物質に関する空気情報を取得する。空気情報の詳細については、後述する図４Ａで説明する。
【００２２】
空間情報取得部１２は、センサ３０（カメラ）によって空間１００内を撮影した画像（つまり撮影により得られる画像）を、既存の画像認識等を利用して解析することにより、空間１００内の状態に関する空間情報を取得する。このとき、空間情報取得部１２は、センサ３０（カメラ）で空間１００を数秒間、数分間等の一定周期毎に繰り返し撮影して得られた画像群を解析して空間情報を取得する。また、空間情報取得部１２は、例えば入力装置を介してユーザ（施設の管理者、利用者等）による入力を受け付けることにより、空間情報を取得する。また、空間情報取得部１２は、送風装置２０から送風装置２０の動作状態に関する情報を取得する。空間情報の詳細については、後述する図４Ａで説明する。
【００２３】
推定部１３は、空気情報取得部１１により取得された空気情報と空間情報取得部１２により取得された空間情報とに基づいて、空間１００内の汚染度の分布を推定する。推定部１３による汚染度の分布の推定は、例えば、推定した汚染度の分布をメモリ、ハードディスク等の記憶媒体に書き込むこと等によって実現される。この推定部１３による推定結果は、出力部１４によって利用される。推定部１３の動作の詳細及び推定結果の例については、後述する図２から図５Ｂで説明する。
【００２４】
出力部１４は、推定部１３によって推定された汚染度の分布を示す汚染度情報をディスプレイ等のユーザインタフェースへ出力する。また、例えば、出力部１４は、汚染度情報を、通信インタフェースを介してスマートフォン、タブレット等の携帯端末へ出力してもよい。
【００２５】
［動作］
次に、汚染度推定装置１０の動作について図３から図６Ｂを用いて説明する。
【００２６】
図３は、実施の形態に係る汚染度推定装置１０の動作の一例を示すフローチャートである。
【００２７】
空気情報取得部１１は、空気情報を取得する（ステップＳ１１）。また、空間情報取得部１２は、空間情報を取得する（ステップＳ１２）。なお、ステップＳ１１での処理が行われてからステップＳ１２での処理が行われてもよいし、ステップＳ１２での処理が行われてからステップＳ１１での処理が行われてもよい。ここで、空気情報及び空間情報について、図４Ａを用いて説明する。
【００２８】
図４Ａは、空気情報及び空間情報の第１例を示す図である。
【００２９】
空気情報は、汚染物質のゲノム情報（マイクロバイオーム情報）を含み、空気情報取得部１１は、センサ２１によってサンプリングされた汚染物質のゲノム情報に基づいて、当該汚染物質の種類を分析する。例えば、汚染物質がａウイルスであると分析されたとする。
【００３０】
空間情報は、空間１００に存在する人に関する情報を含み、具体的には、空間１００に存在する人の有無に関する情報、人数に関する情報、当該人の属性情報及び当該人の行動に関する情報を含む。空間情報取得部１２は、センサ３０（カメラ）による撮影により得られた画像を解析することで、空間１００に人が１人存在していることを示す人の有無に関する情報を取得する。また、空間情報取得部１２は、例えば、入力装置を介して当該人の通院履歴等が入力されることで、風邪で通院していることを示す当該人の属性情報を取得する。また、空間情報取得部１２は、センサ３０（カメラ）で空間１００を一定周期毎に繰り返し撮影して得られた画像群を解析して、人が空間１００における位置ｐ１に１０分間滞在していることを示す人の行動に関する情報を取得する。
【００３１】
また、空間情報は、空間１００に存在するドア５１又は窓５２の開閉に関する情報を含み、空間情報取得部１２は、センサ３０（カメラ）で空間１００を一定周期毎に繰り返し撮影して得られた画像群を解析して、特定の期間におけるドア５１又は窓５２の開閉の回数を取得する。例えば、空間情報取得部１２は、特定の期間において窓５２の開閉の回数が１回、ドア５１の開閉の回数が２０回であることを示す開閉に関する情報を取得したとする。
【００３２】
また、空間情報は、空間１００に存在する送風装置２０に関する情報を含み、具体的には、送風装置２０の種類に関する情報、送風装置２０の空間１００での位置に関する情報及び送風装置２０の動作状態に関する情報を含む。例えば、汚染度推定装置１０のメモリには、送風装置２０の種類に関する情報として、送風装置２０が空気清浄機であることを示す情報が予め記憶されているとする。これにより、空間情報取得部１２は、送風装置２０が空気清浄機であることを示す送風装置２０の種類に関する情報を取得する。また、空間情報取得部１２は、センサ３０（カメラ）による撮影により得られた画像を解析することで、送風装置２０（空気清浄機）が位置ｐ２にあることを示す送風装置２０の空間１００での位置に関する情報を取得する。また、空間情報取得部１２は、送風装置２０（空気清浄機）から空気を清浄する動作をしていることを示す送風装置２０の動作状態に関する情報を取得する。
【００３３】
このように、空気情報取得部１１及び空間情報取得部１２は、送風装置２０（センサ２１）、センサ３０及び入力装置に入力された情報に基づいて、空気情報及び空間情報を取得する。
【００３４】
次に、推定部１３は、空気情報と空間情報とに基づいて、空間内の汚染度の分布を推定する（ステップＳ１３）。具体的には、推定部１３は、空気情報と空間情報とに基づいて、空間内の空気及び物体の表面における汚染度の分布を推定する。例えば、空気に含まれる汚染物質が人への危険度の高いものの場合、空間１００全体の汚染度は高くなると推定できる。また、例えば、人は、ウイルスに感染しているとき等には、汚染源となり得ることがあり、当該人が滞在している領域周辺や当該人がくしゃみをしたときに向いていた方向における領域は、汚染度が高くなると推定できる。また、例えば、ドア５１又は窓５２はウイルス等の汚染物質が侵入し得る場所であり、開閉の回数が多くなるほどドア５１又は窓５２の周辺は汚染度が高くなると推定できる。なお、汚染度推定装置１０が備えるメモリには、ドア５１又は窓５２の大きさを示す情報が記憶されていてもよく、当該大きさにも応じてドア５１又は窓５２の周辺の汚染度が推定されてもよい。また、例えば、空気清浄機は、空気清浄機周辺のウイルス等の汚染物質を除去でき、空気清浄機周辺の汚染度は低くなると推定できる。このように、推定部１３は、これらの情報を含む空気情報及び空間情報に基づいて、空間１００内の空気及び物体の表面における汚染度の分布を推定する。
【００３５】
なお、空間１００内に存在する物体（例えばカーペット、フローリング、テーブル、椅子等）の表面における汚染度の分布は、空気における汚染度の分布及び当該物体の表面の特性（例えばウイルス等の汚染物質の付着のしやすさに関する特性）に基づいて推定できる。例えば、汚染度推定装置１０が備えるメモリには、空間１００内に存在する物体の表面の特性が予め記憶されているとする。これにより、推定部１３は、例えば、空間１００内に存在する各物体の周囲の空気における汚染度の分布に対して各物体の表面のウイルス等の汚染物質の付着のしやすさを係数として重み付けをすることで、物体の表面における汚染度の分布を推定できる。
【００３６】
次に、推定部１３による空間１００内の汚染度の分布の推定結果について、図４Ｂを用いて説明する。なお、以下では、空間１００内の空気における汚染度の分布の推定結果について説明するが、物体の表面における汚染度の分布については、空気における汚染度の分布に基づいて同様に推定することができるため、説明を省略する。
【００３７】
図４Ｂは、推定された汚染度の分布の第１例を示す図である。図４Ｂに示されるグレースケールは、色が濃いほど汚染度が高いことを意味している。なお、後述する図５Ｂ及び図６Ｂにおいても同様である。
【００３８】
図４Ｂは、図４Ａに示される空気情報及び空間情報に基づいて推定された空間１００内の空気における汚染度の分布を示しており、二次元マップを用いて汚染度の分布が表現されている。なお、三次元マップ等を用いて汚染度の分布が表現されてもよい。ａウイルスは、例えば人への危険度の低いウイルスであり、空間１００内の汚染度は全体的に低くなっている。風邪での通院履歴のある人４０が１０分間滞在している場所周辺の汚染度は高くなっている。ドア５１の開閉回数は多く、窓５２の開閉回数は少ないため、ドア５１の周辺の汚染度は高く、窓５２の周辺の汚染度は低くなっている。清浄動作中の送風装置２０（空気清浄機）が設置されている場所周辺の汚染度は低くなっている。このようにして、上述したような空間１００内の汚染度の分布の推定結果が得られる。
【００３９】
そして、出力部１４は、推定部１３によって推定された汚染度の分布を示す汚染度情報をディスプレイ、携帯端末等に出力する（ステップＳ１４）。例えば、図４Ｂに示されるような画像をディスプレイ、携帯端末等に出力し、ディスプレイ、携帯端末等は、当該画像を表示する。また出力部１４は、汚染対策機器に汚染度情報を出力してもよい。汚染対策機器は、空間１００内に配置され、汚染を予防或いは汚染された領域を清浄化する等の汚染対策機能を有する機器であり、例えば除菌機能を有する物質等を空間１００内に散布する。当該物質は、例えば、次亜塩素酸、過酸化水素若しくは二酸化塩素を含む薬剤、または、ナノイー（登録商標）等の除菌イオン等を含むガス等である。汚染対策機器は、空間１００内の汚染度の高い場所の除菌等をするために、汚染度情報に基づいて当該物質の濃度や散布方向等を制御する。
【００４０】
なお、図４Ａに示される空気情報及び空間情報、並びに、図４Ｂに示される推定結果は一例であり、以下ではその他の例について説明する。
【００４１】
図５Ａは、空気情報及び空間情報の第２例を示す図である。図５Ｂは、推定された汚染度の分布の第２例を示す図である。図５Ａに示される空気情報及び空間情報の第２例は、図４Ａに示される第１例と比べて、空気情報に含まれる汚染物質が異なる。その他の点については、図４Ａに示される第１例と同じであるため説明は省略する。
【００４２】
図５Ａに示されるように、汚染物質がｂウイルスであると分析されたとする。ｂウイルスは、例えば、ａウイルスよりも人への危険度の高いウイルスである。したがって、図５Ｂに示されるように、第２例における空間１００内の汚染度の分布の推定結果では、第１例と比べて汚染度が全体的に高くなっている。
【００４３】
図６Ａは、空気情報及び空間情報の第３例を示す図である。図６Ｂは、推定された汚染度の分布の第３例を示す図である。図６Ａに示される空気情報及び空間情報の第３例は、図４Ａに示される第１例と比べて、空間情報に含まれる人の属性情報及び行動情報が異なる。その他の点については、図４Ａに示される第１例と同じであるため説明は省略する。
【００４４】
空間情報取得部１２は、センサ３０（カメラ）による撮影により得られた画像を解析することで、空間１００内に存在している人４０が成人男性であることを示す属性情報を取得する。また、空間情報取得部１２は、センサ３０（カメラ）で空間１００を一定周期毎に繰り返し撮影して得られた画像群を解析して、人４０が空間１００における位置ｐ３でくしゃみをしていることを示す人の行動に関する情報を取得する。このとき、空間情報取得部１２は、人４０の向いている方向に関する情報も取得する。なお、センサ３０は、マイクを有していてもよく、空間情報取得部１２は、マイクにより得られた音声を解析することで、人４０がくしゃみをしていることの認識の精度を上げてもよい。これにより、図６Ｂに示されるように、第３例における空間１００内の汚染度の分布の推定結果では、人４０の前方方向における領域の汚染度が高くなっている。なお、くしゃみによる汚染物質の飛散距離は肺活量に依存するため、人４０の前方方向における領域の大きさは成人男性の肺活量に応じた大きさとなっている。
【００４５】
［効果等］
以上説明したように、本実施の形態に係る汚染度推定装置１０は、空間１００内において送風装置２０が吸い込んだ空気に含まれる汚染物質に関する空気情報を取得する空気情報取得部１１と、空間１００内の状態に関する空間情報を取得する空間情報取得部１２と、空気情報と空間情報とに基づいて、空間１００内の汚染度の分布を推定する推定部１３と、を備える。
【００４６】
これにより、汚染物質に関する空気情報だけでなく、空間１００内の状態（例えば、空間１００内に存在する人４０の状態等）に関する空間情報にも基づいて、空間１００内の汚染度の分布を推定するため、空間１００内の汚染度の分布を精度良く推定できる。例えば、空間１００内の汚染度の分布の推定の精度が上がることで、推定結果に応じた制御が可能な汚染対策機器等によって、汚染度の高い場所を精度良く除菌等できる。また、従来は、空間１００内の汚染度の分布を精度良く推定するためには、空間１００内の各場所における汚染物質を採取・培養する必要があったが、本発明によれば、空間１００内の汚染度の分布を容易に精度良く推定できる。
【００４７】
また、推定部１３は、空気情報と空間情報とに基づいて、空間１００内の空気及び物体の表面における汚染度の分布を推定してもよい。
【００４８】
これにより、空気中の汚染度の高い場所だけでなく、物体の表面における汚染度の高い場所をユーザ（施設の管理者、利用者等）に認識させたり、精度良く除菌したりすることができる。
【００４９】
また、汚染度推定装置１０は、さらに、汚染度の分布を出力する出力部１４を備えていてもよい。
【００５０】
これにより、汚染度の分布をディスプレイ等に表示したり、汚染度の分布に応じて汚染対策機器等の制御をしたりできる。
【００５１】
また、空間情報は、空間１００内に存在する人４０に関する情報を含んでいてもよい。
【００５２】
これにより、空間１００内に存在する人４０の影響を受けた汚染度の分布を推定できる。
【００５３】
また、人４０に関する情報は、空間１００内に存在する人４０の属性情報を含んでいてもよい。
【００５４】
これにより、空間１００内に存在する人４０の属性情報に影響を受けた汚染度の分布を推定できる。
【００５５】
また、人４０に関する情報は、空間１００内に存在する人４０の行動に関する情報を含んでいてもよい。
【００５６】
これにより、空間１００内に存在する人４０の行動により影響を受けた汚染度の分布を推定できる。
【００５７】
また、空間情報は、空間１００内に存在するドア５１又は窓５２の開閉に関する情報を含んでいてもよい。
【００５８】
これにより、空間１００内に存在するドア５１又は窓５２の開閉により影響を受けた汚染度の分布を推定できる。例えば、ドア５１又は窓５２の開閉が多いほど、ドア５１又は窓５２周辺の汚染度が高くなると推定できる。
【００５９】
また、空間情報は、空間１００内に存在する送風装置２０に関する情報を含んでいてもよい。
【００６０】
これにより、空間１００内に存在する送風装置２０の影響を受けた汚染度の分布を推定できる。
【００６１】
また、送風装置２０に関する情報は、送風装置２０の種類に関する情報を含んでいてもよい。
【００６２】
これにより、空間１００内に存在する送風装置２０の種類により影響を受けた汚染度の分布を推定できる。
【００６３】
また、送風装置２０に関する情報は、送風装置２０の空間１００での位置に関する情報を含んでいてもよい。
【００６４】
これにより、空間１００内に存在する送風装置２０の位置により影響を受けた汚染度の分布を推定できる。
【００６５】
また、送風装置２０に関する情報は、送風装置２０の動作状態に関する情報を含んでいてもよい。
【００６６】
これにより、空間１００内に存在する送風装置２０の動作状態により影響を受けた汚染度の分布を推定できる。例えば、送風装置２０の種類が空気清浄機の場合、動作中の送風装置２０周辺の汚染度が低くなると推定できる。
【００６７】
また、空気情報は、汚染物質のゲノム情報を含んでいてもよい。
【００６８】
これにより、汚染物質の種類を分析でき、汚染度の分布をより精度良く推定できる。
【００６９】
また、空間情報は、カメラによる空間１００の撮影により得られる画像に基づく情報であってもよい。
【００７０】
これにより、カメラにより得られる画像を解析することで、空間１００内の存在する人４０、ドア５１、窓５２の状態を認識しやすくなる。
【００７１】
（その他の実施の形態）
以上、実施の形態に係る汚染度推定装置１０について説明したが、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではない。
【００７２】
例えば、上記実施の形態では、センサ３０は、カメラであったが、人感センサ等であってもよい。この場合であっても、空間情報取得部１２は、人の有無、人の人数に関する情報を取得できる。
【００７３】
また、例えば、上記実施の形態では、送風装置２０は、空気清浄機であったが、エアコン等であってもよい。この場合、空間情報取得部１２は、送風装置２０の動作状態に関する情報として、送風装置２０の送風方向、出力強度等に関する情報を取得する。汚染度の分布は、空間１００における気流に応じて変化し得るため、推定部１３は、例えば、送風装置２０の送風方向、出力強度等に応じた気流に沿って汚染度が高くなっているような汚染度の分布を推定できる。また、空間１００内には、複数の送風装置が設置されていてもよく、複数の送風装置のうちの少なくとも１つがセンサ２１を備えていればよい。
【００７４】
また、例えば、上記実施の形態では、人の属性情報には、通院履歴、年齢（年代）又は性別等が含まれていたが、身長、体重、生活習慣又は遺伝情報等が含まれていてもよい。例えば、空間情報取得部１２は、センサ３０（カメラ）による撮影により得られた画像を解析することで、当該人の身長又は体重に関する属性情報を取得できる。また、例えば、空間情報取得部１２は、入力装置を介して当該人の生活習慣又は遺伝情報が入力されることで、当該人の生活習慣又は遺伝情報に関する属性情報を取得できる。
【００７５】
また、例えば、上記実施の形態では、人の行動に関する情報には、人の位置、滞在時間、滞在場所（接触場所）又はくしゃみ等の行動に関する情報が含まれていたが、動線に関する情報が含まれていてもよい。推定部１３は、当該動線に沿って汚染度が高くなっているような汚染度の分布を推定できる。
【００７６】
また、例えば、推定部１３は、空気情報及び空間情報に加え、さらに、疫学モデルに基づいて、空間１００内の汚染度の分布を推定してもよい。例えば、空気情報取得部１１が取得した空気情報に対して疫学モデル又は数理モデルが適用されることで、汚染度の分布が推定されてもよい。これにより、空間１００内の汚染度の分布をより精度良く推定できる。
【００７７】
また、例えば、上記実施の形態で示した汚染度推定装置１０は、機能の一部を、汚染度推定装置１０と通信可能な外部装置（例えばサーバ等）に分担させてもよいし、汚染度推定装置１０が外部装置であってもよい。
【００７８】
また、本発明は、汚染度推定装置として実現できるだけでなく、汚染度推定装置を構成する各構成要素が行うステップ（処理）を含む方法として実現できる。
【００７９】
具体的には、汚染度推定方法は、空間１００内において送風装置２０が吸い込んだ空気に含まれる汚染物質に関する空気情報を取得する空気情報取得ステップと、空間１００内の状態に関する空間情報を取得する空間情報取得ステップと、空気情報と空間情報とに基づいて、空間１００内の汚染度の分布を推定する推定ステップと、を含む。
【００８０】
これにより、空間内の汚染度の分布を精度良く推定できる汚染度推定方法を提供できる。
【００８１】
例えば、それらのステップは、コンピュータ（コンピュータシステム）によって実行されてもよい。そして、本発明は、それらの方法に含まれるステップを、コンピュータに実行させるためのプログラムとして実現できる。さらに、本発明は、そのプログラムを記録したＣＤ−ＲＯＭ等である非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体として実現できる。
【００８２】
例えば、本発明が、プログラム（ソフトウェア）で実現される場合には、コンピュータのＣＰＵ、メモリおよび入出力回路等のハードウェア資源を利用してプログラムが実行されることによって、各ステップが実行される。つまり、ＣＰＵがデータをメモリまたは入出力回路等から取得して演算したり、演算結果をメモリまたは入出力回路等に出力したりすることによって、各ステップが実行される。
【００８３】
また、上記実施の形態の汚染度推定装置に含まれる各構成要素は、専用または汎用の回路として実現されてもよい。
【００８４】
また、上記実施の形態の汚染度推定装置に含まれる各構成要素は、集積回路（ＩＣ：Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）であるＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）として実現されてもよい。
【００８５】
また、集積回路はＬＳＩに限られず、専用回路または汎用プロセッサで実現されてもよい。プログラム可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）、または、ＬＳＩ内部の回路セルの接続および設定が再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサが、利用されてもよい。
【００８６】
さらに、半導体技術の進歩または派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて、汚染度推定装置に含まれる各構成要素の集積回路化が行われてもよい。
【００８７】
その他、実施の形態に対して当業者が思いつく各種変形を施して得られる形態や、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で各実施の形態における構成要素および機能を任意に組み合わせることで実現される形態も本発明に含まれる。
【符号の説明】
【００８８】
１０  汚染度推定装置
１１  空気情報取得部
１２  空間情報取得部
１３  推定部
１４  出力部
２０  送風装置
２１、３０  センサ
４０  人
５１  ドア
５２  窓
１００  空間
【図１】
2020118449.tif 000003
【図２】
2020118449.tif 000004
【図３】
2020118449.tif 000005
【図４Ａ】
2020118449.tif 000006
【図４Ｂ】
2020118449.tif 000007
【図５Ａ】
2020118449.tif 000008
【図５Ｂ】
2020118449.tif 000009
【図６Ａ】
2020118449.tif 000010
【図６Ｂ】
2020118449.tif 000011