(57)【要約】【課題】利用期間が短い機器に対して設定情報を精度よく推定する。【解決手段】蓄積部は１以上の説明変数と機器の動作目標とする目的変数を含む動作データを前記機器ごとに蓄積し、モデル生成部は前記動作データを用いて、前記説明変数から前記目的変数の算出に用いられるモデルを生成し、選択部は利用期間が所定の期間の閾値よりも短い機器である短期間機器から取得される前記説明変数から、利用期間が前記閾値以上の機器である長期間機器のそれぞれから取得される動作データを用いて生成されたモデルを用いて推定目的変数を算出し、前記短期間機器から取得される目的変数と前記推定目的変数との類似度に基づいて長期間機器を選択する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
１以上の説明変数と機器の動作目標とする目的変数を含む動作データを前記機器ごとに蓄積する蓄積部と、
前記動作データを用いて、前記説明変数から前記目的変数の算出に用いられるモデルを生成するモデル生成部と、を備え、
利用期間が所定の期間の閾値よりも短い機器である短期間機器から取得される前記説明変数から、利用期間が前記閾値以上の機器である長期間機器のそれぞれから取得される動作データを用いて生成されたモデルを用いて推定目的変数を算出し、
前記短期間機器から取得される目的変数と前記推定目的変数との類似度に基づいて長期間機器を選択する選択部と、を備える
情報処理装置。
【請求項２】
１以上の説明変数と機器の動作目標とする目的変数を含む動作データを前記機器ごとに蓄積する蓄積部と、
前記動作データを用いて、前記説明変数から前記目的変数の算出に用いられるモデルを生成するモデル生成部と、
利用期間が所定の期間の閾値よりも短い機器である短期間機器から取得される前記説明変数から、利用期間が前記閾値以上の機器である長期間機器のそれぞれから取得される動作データを用いて生成されたモデルを用いて推定目的変数を算出し、
前記短期間機器から取得される目的変数と前記推定目的変数との類似度に基づいて長期間機器を選択する選択部と、を備える
情報処理システム。
【請求項３】
１以上の説明変数と機器の動作目標とする目的変数を含む動作データを前記機器ごとに蓄積する蓄積部を備える情報処理システムにおける情報処理方法であって、
利用期間が所定の期間の閾値よりも短い機器である短期間機器から取得される前記説明変数から、利用期間が前記閾値以上の機器である長期間機器のそれぞれから取得される動作データを用いて生成されたモデルを用いて推定目的変数を算出する第１ステップと、
前記短期間機器から取得される目的変数と前記推定目的変数との類似度に基づいて長期間機器を選択する第２ステップと、を有する
情報処理方法。
【請求項４】
前記第２ステップは、
前記類似度が高い推定目的変数を与える動作データを取得した長期間機器ほど優先して選択する
請求項３に記載の情報処理方法。
【請求項５】
前記説明変数の少なくとも一部との相関性を有する参照情報に基づいて前記長期間機器を複数のクラスタに分類しておき、
前記第２ステップは、
前記短期間機器と共通のクラスタに属する長期間機器を選択する
請求項３に記載の情報処理方法。
【請求項６】
前記第２ステップで選択した長期間機器から取得した動作データと前記短期間機器から取得した動作データを用いて前記短期間機器の推定目的変数の算出に用いるモデルを生成する第３ステップを備える
請求項３から請求項５のいずれか一項に記載の情報処理方法。
【請求項７】
前記第２ステップで選択した長期間機器から取得した動作データの期間は、前記短期間機器から取得した動作データの期間と異なる
請求項６に記載の情報処理方法。
【請求項８】
前記第２ステップで選択した長期間機器から取得した動作データに基づいて生成されたモデルを前記短期間機器に提供する第４ステップ、を有する
請求項３から請求項７のいずれか一項に記載の情報処理方法。
【請求項９】
前記短期間機器から取得された説明変数から、前記第２ステップで選択した長期間機器から取得した動作データに基づいて生成されたモデルを用いて前記短期間機器の目的変数を算出する第５ステップ、を有する
請求項３から請求項７のいずれか一項に記載の情報処理方法。
【請求項１０】
前記第５ステップは、
前記説明変数から、前記第２ステップで選択した長期間機器に係るモデルを用いて第１推定目的変数を算出し、
前記説明変数から、前記短期間機器に係るモデルを用いて第２推定目的変数を算出し、
前記第１推定目的変数と前記第２推定目的変数との代表値を前記目的変数として算出する
請求項９に記載の情報処理方法。
【請求項１１】
前記代表値は、前記第１推定目的変数と前記第２推定目的変数との加重平均であって、
前記短期間機器から取得した動作データの期間が長いほど、前記第１推定目的変数に対する重み係数よりも前記第２推定目的変数に対する重み係数の比が大きい
請求項１０に記載の情報処理方法。
【請求項１２】
前記代表値は、前記第１推定目的変数と前記第２推定目的変数との加重平均であって、
前記加重平均を推定目的変数とし、前記短期間機器から取得される目的変数と当該推定目的変数との類似度がより高くなるように、前記第１推定目的変数に対する重み係数と、前記第２推定目的変数に対する重み係数を算出する第６ステップ、を有する
請求項１０に記載の情報処理方法。
【請求項１３】
１以上の説明変数と機器の動作目標とする目的変数を含む動作データを前記機器ごとに蓄積する蓄積部を備える情報処理装置のコンピュータに、
利用期間が所定の期間の閾値よりも短い機器である短期間機器から取得される前記説明変数から、利用期間が前記閾値以上の機器である長期間機器のそれぞれから取得される動作データを用いて生成されたモデルを用いて推定目的変数を算出する第１ステップと、
前記短期間機器から取得される目的変数と前記推定目的変数との類似度に基づいて長期間機器を選択する第２ステップと、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法およびプログラム、例えば、家庭用電気機械器具（以下、家電）の動作を制御するための情報処理システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
家電の動作状況の履歴を示す家電ログを取得し、その家電を利用しているユーザの行動を推定することが提案されていた。例えば、特許文献１には、所定の施設内に設置された電気機器の稼働状況を示す稼働情報と、その施設内においてユーザの端末装置が取得した端末情報を収集し、収集した稼働情報と端末情報に基づいて、その施設内におけるユーザの行動を推定する推定装置について記載されている。
【０００３】
特許文献２には、各ユーザの消費電力量データに基づいて発生した生活行動と、その生活行動が発生した発生時刻または時間帯を推定し、特定ユーザの属性に係るユーザ情報に基づいて、他のユーザのうち、当該ユーザ情報に関して当該特定ユーザと類似する類似ユーザを決定し、特定ユーザにおける生活行動の発生時刻または時間帯情報と、当該類似ユーザにおける当該生活行動の発生時刻又は時間帯情報とを比較した結果に基づいて比較ラベルを生成し、当該特定ユーザの当該生活行動に当該比較ラベルを付与した生活行動比較情報を生成する生活行動比較装置について記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１８−４９３２１号公報
【特許文献２】特許第６１９０３０１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に記載の推定装置や、特許文献２に記載の生活行動比較装置は、いずれも各ユーザが利用する家電の動作状況を示す動作データ（いわゆる、家電ログ）に基づいて、その利用者の行動を分析するものではあるが、その家電の動作の制御に応用することは考慮されていなかった。例えば、機械学習アルゴリズムを用いて家電の動作を制御するための設定情報を定める際、より長期間にわたり取得された動作データを用いて、より利用者の行動または嗜好にかなう動作状況を実現するための設定情報を推定することが期待される。他方、利用期間が短い家電では、利用期間に応じた動作データしか得られないため、設定情報の推定精度が低下しがちである。
【０００６】
本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであり、利用期間が短い機器に対して動作目標とする設定情報を精度よく推定することができる情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法およびプログラムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は上記の課題を解決するためになされたものであり、本発明の一態様は、１以上の説明変数と機器の動作目標とする目的変数を含む動作データを前記機器ごとに蓄積する蓄積部と、前記動作データを用いて、前記説明変数から前記目的変数の算出に用いられるモデルを生成するモデル生成部と、を備え、利用期間が所定の期間の閾値よりも短い機器である短期間機器から取得される前記説明変数から、利用期間が前記閾値以上の機器である長期間機器のそれぞれから取得される動作データを用いて生成されたモデルを用いて推定目的変数を算出し、前記短期間機器から取得される目的変数と前記推定目的変数との類似度に基づいて長期間機器を選択する選択部と、を備える情報処理装置である。
【発明の効果】
【０００８】
本実施形態によれば、利用期間が短い機器であっても精度よく設定情報を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】第１の実施形態に係る情報処理システムの概要を説明するための説明図である。
【図２】第１の実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成例を示す概略ブロック図である。
【図３】第１の実施形態に係る情報処理装置の機能構成例を示す概略ブロック図である。
【図４】第１の実施形態に係る電気機器の機能構成例を示す概略ブロック図である。
【図５】第１の実施形態に係る遠隔制御装置の外観構成例を示す外観図である。
【図６】モデルの生成に用いられる学習データの期間の例を示す図である。
【図７】従来の動作モードの説明図である。
【図８】第１の実施形態に係る動作モードの第１例の説明図である。
【図９】第１の実施形態に係る動作モードの第２例の説明図である。
【図１０】第１の実施形態に係る動作モードの第３例の説明図である。
【図１１】検証に用いた学習データと検証データの第１例を示す図である。
【図１２】検証に用いた学習データと検証データの第２例を示す図である。
【図１３】検証に用いた学習データと検証データの第３例を示す図である。
【図１４】従来の動作モードの検証結果を示す図である。
【図１５】第１の実施形態に係る動作モードの第１例の検証結果を示す図である。
【図１６】第１の実施形態に係る動作モードの第２例の検証結果を示す図である。
【図１７】第１の実施形態に係る動作モードの第３例の検証結果を示す図である。
【図１８】第２の実施形態に係る情報処理システムの概要を説明するための説明図である。
【図１９】第２の実施形態に係る情報処理装置１０の機能構成例を示す概略ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。
（第１の実施形態）
まず、本発明の第１の実施形態に係る情報処理システムの概要について説明する。図１は、本実施形態に係る情報処理システム１の概要を説明するための説明図である。本実施形態に係る情報処理システム１は、ネットワークＮＷに接続された情報処理装置１０を含んで構成される。情報処理装置１０は、ネットワークＮＷを経由して複数の電気機器２０のそれぞれから取得した動作データを蓄積する。電気機器２０のそれぞれから得られる動作データは、各時点における動作状況を示す情報として、１以上の説明変数と、その電気機器２０の動作目標とする目的変数を含む変数セットを含む。例えば、電気機器２０が空気調和機（以下、空調機）である場合には、説明変数として室内温度、外気温度などが含まれ、目的変数として設定温度が該当する。
情報処理装置１０は、電気機器２０ごとに蓄積した動作データを用いて説明変数から目的変数の算出（推定）に用いられるモデルを生成する。
【００１１】
図１に例示するように、情報処理装置１０は、複数の電気機器２０を少なくとも２つのグループＧ０１、Ｇ０２に分類しておく。グループＧ０１に属する電気機器２０は、利用期間が所定の利用期間の所定の閾値（例えば、１年〜２年）よりも短い短期間機器である電気機器２０ａ−２０ｉである。利用期間とは、それぞれの電気機器２０について最初に動作データを取得した時点、つまり、利用開始時から、その時点までの期間を指すものとする。電気機器２０ａ−２０ｉについては、動作データの蓄積が不十分なため、目的変数を高い精度で推定することができるモデルを生成できないことがある。グループＧ０２に属する機器は、その時点までの利用期間が所定の閾値以上である長期間機器である電気機器２０ｊ−２０ｒである。電気機器２０ｊ−２０ｒは、動作データが十分に蓄積されているため、蓄積された動作データを用いて目的変数をより高い精度で推定できるモデルを生成することができる。
【００１２】
そこで、本実施形態に係る情報処理装置１０は、長期間機器のそれぞれから取得される動作データを用いてモデルを生成する。情報処理装置１０は、短期間機器から取得される動作データに含まれる説明変数から、生成したモデルをそれぞれ用いて目的変数の推定値（以下、推定目的変数）を算出する。情報処理装置１０は、短期間機器から取得される動作データのうち目的変数と最も近似した推定目的変数を与える長期間機器を選択する。情報処理装置１０は、選択した長期間機器に係るモデルを、動作データの送信元となる短期間機器に送信する。送信元の短期間機器は、情報処理装置１０から受信したモデルを用いて、自機で取得される説明変数から推定目的変数を算出する。短期間機器は、算出した推定目的変数を短期間機器の動作目標として自機の動作を制御する。
これにより、説明変数と目的変数との関係が短期間機器と類似する長期間機器を選択し、選択した長期間機器から取得された動作データを用いて生成したモデルを用いて、推定目的変数が算出される。そのため、動作データの蓄積が不足がちな短期間機器であっても、精度を損なわずに目的変数を推定することができる。
【００１３】
なお、モデルとは、一般に事象を抽象して形式化したものを意味するが、本願では説明変数に対して所定の演算処理を行って目的変数を得るために用いられる１以上のパラメータからなるセット、つまりモデルパラメータを含むデータを意味することがある。説明変数、目的変数は、それぞれ入力値、出力値と呼ばれることがある。モデルを生成するとは、推定目的変数の最適化、つまり推定目的変数が極力目的変数に近似するように説明変数に対して推定目的変数の算出に用いられる機械学習アルゴリズムのモデルパラメータを算出することを意味することがある。かかるモデルパラメータを生成することは、学習と呼ばれることがある。一般にモデルパラメータの種別は、機械学習アルゴリズムに依存する。本実施形態では、例えば、ＸＧＢｏｏｓｔが説明変数から目的変数の算出のためのアルゴリズムとして利用可能である。以下の説明では、主に電気機器２０が空調機である場合を例にする。
また、このモデルを以降、モデル又は推定モデルと呼称する。
【００１４】
（情報処理装置）
次に、本実施形態に係る情報処理装置１０のハードウェア構成例について説明する。図２は、本実施形態に係る情報処理装置１０のハードウェア構成例を示す概略ブロック図である。情報処理装置１０は、例えば、サーバ装置である。
情報処理装置１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０２、記憶媒体１０４、ドライブ部１０６、入力部１０８、出力部１１０、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１１２、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１１４、補助記憶部１１６、およびインタフェース部１１８を含んで構成される。
ＣＰＵ１０２、ドライブ部１０６、入力部１０８、出力部１１０、ＲＯＭ１１２、ＲＡＭ１１４、補助記憶部１１６、およびインタフェース部１１８は、バスＢＳを用いて相互に接続される。従って、情報処理装置１０は、少なくともその一部をコンピュータとして構成される。
【００１５】
ＣＰＵ１０２は、例えば、ＲＯＭ１１２に記憶されたプログラムや各種のデータを読み出し、当該プログラムを実行して、情報処理装置１０の動作を制御する。ここで、「プログラムを実行する」とは、プログラムに記述された命令（コマンド）で指示される処理を実行することを意味する。
記憶媒体１０４は、各種のデータを記憶する。記憶媒体１０４は、例えば、光磁気ディスク、フレキシブルディスク、フラッシュメモリなどの可搬記憶媒体である。
ドライブ部１０６は、例えば、記憶媒体１０４からの各種データの読み出しと、記憶媒体１０４への各種データの書き込みの一方または両方を行う機器である。
【００１６】
入力部１０８は、ユーザの操作を受け付け、受け付けた操作に応じて操作信号を生成し、生成した操作信号をＣＰＵ１０２に出力する入力装置である。入力部１０８は、例えば、例えば、マウス、キーボードなどが該当する。本願では、入力される操作信号が示す情報に従って動作することを、単に「操作に応じて動作する」と呼ぶことがある。
出力部１１０は、例えば、ディスプレイなどの表示部、スピーカなどの再生部である。
ＲＯＭ１１２は、例えば、ＣＰＵ１０２が実行するためのプログラムを記憶する。
ＲＡＭ１１４は、例えば、ＣＰＵ１０２で用いられる各種データ、プログラムを一時的に保存する。
【００１７】
補助記憶部１１６は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）、フラッシュメモリなどの記憶媒体である。なお、各種データ、プログラムを記憶可能とする記憶媒体を、記憶部と総称する。
インタフェース部１１８は、他の機器との間で各種のデータを有線または無線で接続し入力および出力可能とする。インタフェース部１１８は、有線または無線でネットワークＮＷに接続する通信モジュールを備え、ネットワークＮＷに接続されたさらに他の機器との間で各種のデータを送信および受信可能とする。
【００１８】
次に、本実施形態に係る情報処理装置１０の機能構成例について説明する。
図３は、本実施形態に係る情報処理装置１０の機能構成例を示す概略ブロック図である。
情報処理装置１０は、以下の各機能部を備える。より具体的には、情報処理装置１０は、通信部１２０、記憶部１３０および制御部１４０、を含んで構成される。
【００１９】
通信部１２０は、ネットワークＮＷに接続された他の機器との間で、各種のデータを送信または受信する。通信部１２０は、インタフェース部１１８を含んで構成される。
記憶部１３０は、制御部１４０で用いられる各種のデータや制御部１４０により生成される各種のデータを一時的または恒常的に記憶する。記憶部１３０は、ＲＯＭ１１２、ＲＡＭ１１４、補助記憶部１１６などの記憶媒体を含んで構成される。
【００２０】
記憶部１３０は、その機能として動作履歴蓄積部１３２と、推定モデル蓄積部１３４と、を含んで構成される。
動作履歴蓄積部１３２は、通信部１２０を用いて電気機器２０のそれぞれから受信した動作データを順次記憶し、各時点における動作データを累積してなる動作履歴データ（ログ）として蓄積する。
推定モデル蓄積部１３４は、モデル生成部１４２（後述）が生成した推定モデルを電気機器２０ごとに蓄積する。
【００２１】
制御部１４０は、情報処理装置１０が有する各種の機能を制御する。ＣＰＵ１０２は、所定のプログラムを実行して、制御部１４０の機能を実現してもよい。
制御部１４０は、モデル生成部１４２とモデル選択部１４４とを含んで構成される。
【００２２】
モデル生成部１４２は、動作履歴蓄積部１３２から電気機器２０ごとに蓄積された動作履歴データを読み出し、動作履歴データに含まれる各時点の動作データを用いて、推定モデルを生成する。モデル生成部１４２は、各時点の動作データから説明変数と目的変数を抽出し、抽出した説明変数とその時点におけるモデルパラメータを用いて推定目的変数を算出する。モデル生成部１４２は、算出した推定目的変数と抽出した目的変数との類似度を示す指標値を算出し、算出した指標値がより小さくなるようにモデルパラメータを更新する処理を繰り返す。指標値として、例えば、現時点と、現時点までの過去の各時点における目的変数と対応する推定目的変数との差分値に対する二乗平均値が利用可能である。二乗平均値は、その値が小さいほど類似度が高いことを示す指標値である。指標値がより小さくなるようにモデルパラメータを更新する処理は、最適化と呼ばれる。最適化において、一時的に類似度が低くなることがあるが、巨視的に類似度を高くする傾向が得られればよい。モデル生成部１４２は、算出される指標値が所定の収束判定閾値以下となるとき、モデルパラメータの更新処理を停止する。モデル生成部１４２は、更新処理を停止して得られるモデルパラメータを推定モデルとして電気機器２０ごとに推定モデル蓄積部１３４に記憶する。
【００２３】
指標値は、推定目的変数と目的変数との差分の大きさを示す値であれば、必ずしも二乗平均値でなくてもよく、例えば、絶対平均値、加重二乗平均値、対数尤度、などであってもよい。加重二乗平均値については、現時点までの期間が短い時点の目的変数と推定目的変数との差分に対する重み係数ほど、大きい値に設定しておいてもよい。
なお、モデル生成部１４２は、長期間機器のそれぞれについて推定モデルを生成しておけば、この段階では短期間機器については推定モデルを必ずしも生成しなくてもよい。モデル生成部１４２は、長期間機器について生成した推定モデルを、通信部１２０を用いて動作データの送信元である長期間機器に送信する。
【００２４】
モデル選択部１４４は、動作履歴蓄積部１３２に新たに記憶された短期間機器の動作データを読み出し、読み出した動作データから説明変数と目的変数を抽出する。モデル選択部１４４は、抽出した説明変数について推定モデル蓄積部１３４に記憶された長期間機器である個々の電気機器２０の推定モデルを用いて推定目的変数を算出する。モデル選択部１４４は、それぞれ算出した推定目的変数と抽出した目的変数との類似度を示す指標値を算出する。モデル選択部１４４は、目的変数との類似度が高い推定目的変数を与えるモデルほど優先して、類似度が所定の類似度の閾値よりも高くなる長期間機器のモデルを選択する。モデル選択部１４４は、目的変数との類似度が高い推定目的変数を与える長期間機器ほど優先して、所定の個数の長期間機器のモデルを選択してもよい。選択対象のモデルを１個とする場合、最も類似度が高い推定目的変数に係る長期間機器のモデルが選択される。モデル選択部１４４は、選択した長期間機器のモデルを、新たに読み出した動作データの送信元である短期間機器に通信部１２０を用いて送信する。
【００２５】
（電気機器）
次に、本実施形態に係る電気機器２０の機能構成例について説明する。図４は、本実施形態に係る電気機器２０の機能構成例を示す概略ブロック図である。
電気機器２０は、通信部２２０、制御部２４０および情報取得部２６０と、を含んで構成される。
通信部２２０は、ネットワークＮＷに接続し、他の機器（例えば、情報処理装置１０）と各種のデータを送信および受信可能とする。
【００２６】
制御部２４０は、電気機器２０が有する各種の機能を制御する。一般に、制御部２４０が実行する処理は、電気機器２０の種別や機能に依存する。制御部２４０は、情報取得部２６０から取得された説明変数について、情報処理装置１０から通信部２２０を用いて受信した推定モデルを用いて目的変数を算出する。なお、情報処理装置１０から受信した推定モデルが複数個存在する場合には、制御部２４０は、取得された説明変数について複数個の推定モデルのそれぞれを用いてモデル別目的変数を算出し、算出したモデル別目的変数の平均値を目的変数として算出してもよい。制御部２４０は、その時点において取得した説明変数と算出した目的変数を含む動作データを生成し、生成した動作データを情報処理装置１０に通信部２２０を用いて送信する。情報処理装置１０への動作データの生成、送信に係るタイミングは所定時間（例えば、１〜３０分）間隔であってもよいし、情報取得部２６０から操作信号の入力直後であってもよいし、説明変数と目的変数の少なくとも一部が変更される時点のいずれであってもよい。
【００２７】
制御部２４０は、算出した目的変数を動作の目標値として所定の動作を制御する。電気機器２０が空調機である場合には、制御部２４０は、設定温度、室内温度をそれぞれ目標値、出力値をそれぞれ適用し、室内温度が設定温度に近づくように自機の主たる機能構成である熱交換器の圧縮機、送風機など、それぞれの動作量を操作量として制御する。動作量の制御において、例えば、ＰＩＤ（Ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ−Ｉｎｔｅｇｒａｌ−Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ）制御が適用可能である。ＰＩＤ制御は、出力値と目標値との差分、その差分に対する時間積分値、その差分に対する時間微分値に対して、それぞれ所定の重み係数を乗じて得られる積分値の総和を操作量として定める手法である。
【００２８】
情報取得部２６０は、自装置の動作の制御に用いる情報を説明変数として取得する。情報取得部２６０は、例えば、自装置の動作環境を示す物理量を取得するためのセンサを含んで構成される。情報取得部２６０は、所定時間ごとに取得した説明変数を制御部２４０に出力する。
また、情報取得部２６０は、ユーザの操作を受け付け、受け付けた操作に応じた指示を示す操作信号を生成する操作入力部を備えてもよい。情報取得部２６０は、他の機器（例えば、遠隔制御装置（いわゆるリモコン）、多機能携帯電話機（いわゆるスマートフォン））から所定の入出力方式もしくは通信方式を用いて操作信号を受信する受信器を備えてもよい。情報取得部２６０は、取得した操作信号を制御部２４０に出力する。制御部２４０は、情報取得部２６０から入力される操作信号に応じて自装置の動作を制御してもよい。その場合、制御部２４０は、その時点において取得した説明変数と目的変数を一部とする操作信号を含む動作データを生成し、生成した動作データを情報処理装置１０に通信部２２０を用いて送信する。
【００２９】
次に、遠隔制御装置の例について説明する。図５は、本実施形態に係る遠隔制御装置の例を示す図である。図５に例示される遠隔制御装置３０は、空調機である電気機器２０の動作を制御するための遠隔制御装置である。
遠隔制御装置３０は、操作入力部３６０、表示部３７０および入出力部３８０（図示せず）を含んで構成される。
操作入力部３６０は、遠隔制御装置３０の筐体の表面に複数のボタンを配列してなる。個々のボタンは、それぞれユーザの操作を受け付け、押下を検出するときそれぞれの機能を示す操作信号を電気機器２０に入出力部３８０を用いて出力する。電気機器２０の制御部２４０は、遠隔制御装置３０から入力された操作信号で指示される動作を行う。
【００３０】
例えば、操作信号により運転モードとして自動運転が指示されるとき、制御部２４０は、情報取得部２６０から取得された説明変数について、情報処理装置１０から通信部２２０を用いて受信した推定モデルを用いて目的変数として設定温度を算出する。制御部２４０は、室内温度を設定温度に近似させるための温度制御を行う。制御部２４０は、その時点で設定されている設定温度を含んだ機器操作情報を遠隔制御装置３０に情報取得部２６０を経由して出力する。説明変数は、例えば、外気温度、室内温度、室内相対湿度および動作状態を含む。外気温度、室内温度、室内相対湿度は、それぞれ室外機に設置された温度センサ、室内に設置された温度センサ、室内に設置された湿度センサから取得することができる。相対湿度は、ある気温における飽和水蒸気圧に対する空気の水蒸気分圧の比である。動作状態は、動作中または停止中を示す数値（例えば、１または０）で表される。説明変数には、その他、日時、風量設定、風向自動設定および運転モード設定が含まれてもよい。日時は、要素情報としてその時点が属す月、曜日、時をそれぞれ示す数値で表される。風量設定は、空調機が備える送風機の出力の大きさを示す数値で表される。風向自動設定は、空調機の風向の自動設定中または固定を示す数値（例えば、１または０）で表される。運転モード設定には、運転モードとして冷房、暖房、除湿の区別を示す数値、空気清浄機能の有無、温度の自動設定の有無を示す数値が、要素情報として含まれる。温度の自動設定なしの場合には、空調機には、操作信号で指示される温度設定が動作の制御に用いられる。情報処理装置１０のモデル生成部１４２は、推定モデルの生成の際、温度の自動設定なしとする時点の動作データを採用し、自動設定ありとする時点の動作データを採用せずに棄却する。即ち、モデル生成部１４２は、自動運転が設定されていないとき操作に応じて設定された設定温度を目的変数とし、その他の要素情報を説明変数として推定モデルを生成する。これに対し、電気機器２０の制御部２４０は、自動運転が設定されているとき、その他の要素情報を説明変数として情報処理装置１０から受信した自機の推定モデルを用い推定設定温度を目標変数として推定する。また、推定モデルを生成する際、情報処理装置１０のモデル生成部１４２は、空調機ごとに運転モードとして少なくとも冷房、暖房、除湿のそれぞれについて、独立に推定モデルを生成してもよい。
なお、操作信号により室内温度の目標値である特定の設定温度が指示されるとき、制御部２４０は、推定モデルを用いた設定温度の算出を行わずに、操作信号で指示された設定温度を室内温度の制御を行う。
【００３１】
表示部３７０は、遠隔制御装置３０の筐体の表面にディスプレイパネルを配置してなる。表示部３７０は、電気機器２０から入出力部３８０を経由して入力された機器操作情報を表示する。図５に示す例では、機器操作情報として、温度設定に係る動作モードとして自動運転を示す「自動」の文字と、その時点における設定温度を示す「２４度」の文字が含まれる。ユーザは、設定温度に付随した「自動」の文字を視認することで、推定モデルを用いて算出された推定目的変数として設定温度が設定されている状態を把握することができる。
【００３２】
（学習データ）
次に、短期間機器、長期間機器のそれぞれに係る学習データの例について説明する。学習データとは、推定モデルの生成に用いられる動作データを意味する。学習データは、推定モデルの選択に用いられることもある。
図６は、長期間機器から取得される学習データＬＤｘと、短期間機器である電気機器２０ａから取得される学習データＬＤａの例を示す。学習データＬＤｘは、２０１６年７月１日から２０１７年６月３０日までの１年間に長期間機器から取得された動作データを含む。情報処理装置１０のモデル生成部１４２は、学習データＬＤｘを用いて長期間機器に係る推定モデルを生成する。学習データＬＤａは、２０１７年７月１日から２０１７年７月３１日までの１か月間に取得された動作データを含む。情報処理装置１０のモデル選択部１４４は、長期間機器のそれぞれの推定モデルを用いて、学習データＬＤａに含まれる説明変数から推定目的変数を算出し、算出した推定目的変数と学習データＬＤａに含まれる目的変数との類似度を評価する。モデル選択部１４４は、選択対象の推定モデルを１個とする場合、最も高い類似度を与える長期間機器の推定モデルを選択し、選択した推定モデルを短期間機器である電気機器２０ａに送信する。
【００３３】
なお、電気機器２０が空調機である場合には、その時点までの動作データを取得した期間、１年以上となる電気機器２０を長期間機器として予め定めておくことが望ましい。空調機の動作に与える説明変数に含まれる変動要因として季節変動を考慮することができるためである。そこで、モデル生成部１４２は、動作期間の閾値として１年以上となる期間を設定しておいてもよい。そして、モデル生成部１４２は、動作履歴蓄積部１３２に蓄積された動作データを参照し、動作期間がその閾値以上である電気機器２０を長期間機器として定め、動作期間がその閾値よりも短い電気機器２０を短期間機器として分類しておく。そして、モデル生成部１４２は、電気機器２０ごとに長期間機器か短期間機器かを示す期間分類情報を記憶部１３０に記憶してもよい。
【００３４】
また、利用期間が長くても利用頻度が低い電気機器２０については、動作データが十分に蓄積されない。そこで、モデル生成部１４２は、利用期間がその閾値以上である電気機器２０のうち、利用頻度が所定の利用頻度の下限以上である電気機器２０を長期間機器として定め、利用頻度も低いその利用頻度の下限未満である電気機器２０を短期間機器として定めてもよい。利用頻度は、利用開始時からその時点までの期間に対する利用時間の比（利用時間比）、利用開始時からその時点までの日数に対する利用日の日数の比（利用日比）、などで定義される。利用日とは、動作時間が所定時間（例えば、５〜１５分）以上となる日として定義されてもよい。利用時間比の下限は、例えば、３〜１０％である。利用日比の下限は、例えば、１０〜２０％である。
【００３５】
（検証）
本実施形態の有効性を検証するために、電気機器２０が空調機である場合を例にして、情報処理装置１０のモデル生成部１４２に次の４通りの動作モード１−４のそれぞれに従って推定モデルを生成させ、モデル選択部１４４に、生成させた推定モデルから所定の個数の推定モデルを選択させた。電気機器２０の制御部２４０に選択させた推定モデルを用いて推定目的変数を算出させた。そして、推定目的変数と目的変数との差分の絶対値を誤差として、推定精度を評価した。なお、以下の説明では各動作モードが有効性の検証を目的とする場合を例にするが、本実施形態の例として適用されてもよい。
【００３６】
まず、検証対象とした動作モードについて図７−図１０を用いて説明する。
モード１は、従来技術と同様の方式である。つまり、現時点までの動作期間に関わらず、モデル生成部１４２は電気機器２０から取得された学習データを用いて推定モデルを生成する。学習データの取得元である電気機器２０の制御部２４０は、自機で取得された検証データを用いて、生成された推定モデルを用いて推定目的変数を算出する。検証データとは、推定目的変数の算出を主目的として用いられる動作データを意味し、学習に用いられないことがある。
【００３７】
図７（ａ）に示す例では、モデル生成部１４２は、短期間機器である電気機器２０ａから取得された学習データの説明変数から所定の方式で算出される推定目的変数と、その学習データの目的変数との類似度がより高くなるようにモデルａを生成する。
図７（ｂ）に示す例では、電気機器２０ａの制御部２４０は、自機で取得された検証データの説明変数からモデルａを用いて推定目的変数を算出する。
【００３８】
モード２では、上記のようにモデル生成部１４２が複数の長期間機器のそれぞれから取得された学習データを用いて推定モデルを生成する。モデル選択部１４４は、短期間機器の学習データＬＤａの説明変数から、生成したモデルＳｘ（図示せず）のそれぞれについて推定目的変数を算出し、算出した推定目的変数と学習データＬＤａの目的変数との類似度に基づいて長期間機器の一部である１つ、又は複数の電気機器２０ｘを選択する。
次に、モデル生成部１４２が選択された電気機器２０ｘのそれぞれから取得された学習データを用いて電気機器２０ｘそれぞれのモデルｘを生成する。
但し、モード２では、モデル生成部１４２は、短期間機器から取得された学習データを用いて第２推定モデルを生成する。そして、短期間機器である電気機器２０ａは、自機の検証データの説明変数について、モデルｘと第２推定モデルのそれぞれを用いて、第１推定目的変数と第２推定目的変数を算出し、第１推定目的変数と第２推定目的変数との平均値を短期間機器である電気機器２０ａの推定目的変数として定める。
【００３９】
より具体的には、図８（ａ）、（ｂ）に例示されるように、モデル生成部１４２は、短期間機器である電気機器２０ａ、電気機器２０ｘのそれぞれについて、取得された学習データの説明変数から所定の方式で算出される推定目的変数と、その学習データの目的変数との類似度がより高くなるようにモデルａ、モデルｘを生成する。
はじめに、モデル生成部１４２は、長期間機器のそれぞれから取得された学習データＬＤｘの説明変数から所定の方式で算出される推定目的変数と、その学習データＬＤｘの目的変数との類似度が高くなるようにモデルＳｘを生成する。
また、モデル生成部１４２は、短期間機器である電気機器２０ａについて取得された学習データの説明変数から所定の方式で算出される推定目的変数と、その学習データの目的変数との類似度が高くなるようにモデルａを生成する。
次に、モデル選択部１４４は、電気機器２０ａからの学習データＬＤａの説明変数から生成したモデルＳｘのそれぞれを用いて推定目的変数を算出し、算出した推定目的変数と学習データＬＤａの目的変数との類似度に基づいて所定の個数の電気機器２０ｘを選択する。
最後に、モデル生成部１４２が選択された電気機器２０ｘのそれぞれから取得された学習データを用いて電気機器２０ｘそれぞれのモデルｘを生成する。
モデル生成部１４２は、生成したモデルａ、モデルｘを電気機器２０ａに送信する。
図８（ｃ）に例示されるように、電気機器２０ａの制御部２４０は、自機で取得された検証データの説明変数から、生成されたモデルａとモデルｘのそれぞれについて所定の方式でモデル別推定目的変数を算出する。そして、制御部２４０は、算出したモデル別推定目的変数に対して所定の結合モデルに基づく演算を行って推定目的変数を算出する。結合モデルは、複数の入力値に対する１つの代表値、例えば、単純平均、加重平均、中央値、最大値、最小値、などのいずれを出力値として定める演算方式であればよい。
【００４０】
モード３では、電気機器２０ｘのそれぞれから取得された学習データと、短期間機器から取得された学習データと、を用いて推定モデルを生成する。
但し、モデル選択部１４４は、短期間機器の学習データＬＤａの説明変数から、生成した長期間機器のモデルＳｘそれぞれについて推定目的変数を算出し、算出した推定目的変数と学習データＬＤａの目的変数との類似度に基づいて電気機器２０ｘを選択する。
より具体的には、図９（ａ）に例示されるように、モデル生成部１４２は、電気機器２０ｘのそれぞれについて、取得された学習データの説明変数から所定の方式で算出される推定目的変数とその学習データの目的変数の他、さらに短期間機器である電気機器２０ａから取得された学習データの説明変数から所定の方式で算出される推定目的変数とその学習データの目的変数との類似度が高くなるようにモデルａ＋ｘを生成する。
【００４１】
モデル生成部１４２は、生成したモデルａ＋ｘを電気機器２０ａに送信する。
また、図９（ｂ）に例示されるように、電気機器２０ａの制御部２４０は、自機で取得された検証データの説明変数から、生成されたモデルａ＋ｘについて所定の方式で推定目的変数を算出する。
【００４２】
モード４では、モード３と同様に、電気機器２０ｘのそれぞれから取得された学習データと、短期間機器から取得された学習データと、を用いて推定モデルを生成する。
但し、モデル生成部１４２は、電気機器２０ｘのそれぞれから取得された学習データとして、短期間機器から取得された学習データの期間とは異なる期間のデータを用いる。その他の点では、モード３と同様である。ここで、期間が異なるとは、双方の期間の一部または全部が互いに重複しないことを意味する。
【００４３】
つまり、図１０（ａ）に例示されるように、モデル生成部１４２は、電気機器２０ｘのそれぞれについて、取得された学習データのうち短期間機器である電気機器２０ａから取得された学習データの期間とは異なる期間のデータの説明変数から所定の方式で算出される推定目的変数とそのデータの目的変数の他、さらに短期間機器である電気機器２０ａから取得された学習データの説明変数から所定の方式で算出される推定目的変数とその学習データの目的変数との類似度が高くなるようにモデルａ＋ｘを生成する。
モデル生成部１４２は、生成したモデルａ＋ｘを電気機器２０ａに送信する。
また、図１０（ｂ）に例示されるように、電気機器２０ａの制御部２４０は、自機で取得された検証データの説明変数から、生成されたモデルａ＋ｘについて所定の方式で推定目的変数を算出する。
【００４４】
その他、検証を実施していないが、次に説明するモード５とモード６が実施形態として可能である。
モード５では、複数の長期間機器のそれぞれから取得された学習データを用いて推定モデルを生成する際、モデル生成部１４２は、さらに短距離機器から取得された学習データを用いる。但し、モード５では、モデル選択部１４４は、短期間機器の検証データの説明変数から生成した推定モデルのそれぞれについて推定目的変数を算出し、算出した推定目的変数と検証データの目的変数との類似度に基づいて推定モデルを選択する。
より具体的には、図９（ａ）に例示されるように、モデル生成部１４２は、長期間機器である電気機器２０ｘのそれぞれについて、取得された学習データの説明変数から所定の方式で算出される推定目的変数とその学習データの目的変数の他、さらに短期間機器である電気機器２０ａから取得された学習データの説明変数から所定の方式で算出される推定目的変数とその学習データの目的変数との類似度が高くなるようにモデルａ＋ｘを生成する。
【００４５】
モデル選択部１４４は、電気機器２０ａからの検証データの説明変数から、モデルａ＋ｘのそれぞれを用いて推定目的変数を算出し、生成されたモデルａ＋ｘのうち算出した推定目的変数と検証データの目的変数との類似度に基づいてモデルａ＋ｘを選択する。モデル選択部１４４は、選択したモデルａ＋ｘを電気機器２０ａに送信する。
図９（ｂ）に例示されるように、電気機器２０ａの制御部２４０は、自機で取得された検証データの説明変数から、選択されたモデルａ＋ｘのそれぞれについて所定の方式で推定目的変数を算出する。
【００４６】
モード６は、モード５と同様に、複数の長期間機器のそれぞれから取得された学習データを用いて推定モデルを生成する際、モデル生成部１４２は、さらに短距離機器から取得された学習データを用いる。但し、モード６では、モデル生成部１４２は、長期間機器のそれぞれから取得された学習データとして、短期間機器から取得された学習データの期間とは異なる期間のデータを用いる。その他の点では、モード５と同様である。ここで、期間が異なるとは、双方の期間の一部または全部が互いに重複しないことを意味する。
【００４７】
つまり、図１０（ａ）に例示されるように、モデル生成部１４２は、長期間機器である電気機器２０ｘのそれぞれについて、取得された学習データのうち短期間機器である電気機器２０ａから取得された学習データの期間とは異なる期間のデータの説明変数から所定の方式で算出される推定目的変数とそのデータの目的変数の他、さらに短期間機器である電気機器２０ａから取得された学習データの説明変数から所定の方式で算出される推定目的変数とその学習データの目的変数との類似度が高くなるようにモデルａ＋ｘを生成する。
モデル選択部１４４は、モード５と同様に、生成されたモデルａ＋ｘのうち、検証データの説明変数から算出された推定目的変数と検証データの目的変数との類似度に基づいてモデルａ＋ｘを選択する。モデル選択部１４４は、選択したモデルａ＋ｘを電気機器２０ａに送信する。
また、図１０（ｂ）に例示されるように、電気機器２０ａの制御部２４０は、自機で取得された検証データの説明変数から、選択されたモデルａ＋ｘのそれぞれについて所定の方式で推定目的変数を算出する。
【００４８】
次に、検証に用いた学習データと検証データの期間について説明する。
図１１は、モード１の検証に用いた学習データと検証データの例を示す図である。
短期間機器である電気機器２０ａに係るモデルａの生成の際、２０１７年５月１日から７月３１日までに電気機器２０ａで取得された動作データを学習データとして用いられた。モデルａを用いて算出される推定目的変数の検証の際、２０１７年８月１日から８月３１日までに電気機器２０ａで取得された動作データを検証データとして用いられた。
図１２は、モード２、３の検証に用いた学習データと検証データの例を示す図である。
電気機器２０ｘに係るモデルｘまたは電気機器２０ｘと電気機器２０ａに係るモデルａ＋ｘの生成の際、さらに２０１６年８月１日から２０１７年７月３１日までに電気機器２０ａで取得された動作データを学習データとして用いられた。
図１３は、モード４の検証に用いた学習データと検証データの例を示す図である。
電気機器２０ｘと電気機器２０ａに係るモデルａ＋ｘの生成の際、２０１７年５月１日から７月３１日までに電気機器２０ａで取得された動作データと、２０１６年８月１日から２０１７年４月３０日までに電気機器２０ｘで取得された動作データを学習データとして用いられた。但し、図１２に示す例とは異なり、２０１７年５月１日から７月３０日までに電気機器２０ｘで取得された動作データは用いられていない。この期間は、電気機器２０ａで取得された動作データと期間が重複するためである。
なお、図７−１３は、短期間機器の一例として電気機器２０ａを掲げたが、他の短期間機器についても同様の方式で検証を行った。
【００４９】
次に検証結果について説明する。図１４−１７は、短期間機器のそれぞれについて算出した推定目的変数と目的変数との誤差を検証結果として例示する。
図１４は、従来の方式であるモード１に係る検証結果の例を示す。誤差は、電気機器２０ｃの２．１７９１９１９４８°Ｃから電気機器２０ａの２．９６０５９７９５５°Ｃまでの範囲となった。
図１５−図１７は、本実施形態に係るモード２−４による検証結果の例をそれぞれ示す。
モード２によれば、誤差は、電気機器２０ｂの０．３３５４６８１°Ｃから電気機器２０ａの０．８１５５５７５°Ｃまでの範囲となった（図１５参照）。但し、検証において、結合モデルとしてモデル別推定目的変数の単純平均を用いた。モデル選択部１４４が、Ｎ個（Ｎは、２以上）の長期間機器の推定モデルを選択した場合には、短期間機器の制御部２４０は、選択されたＮ個の推定モデルのそれぞれを用いて得られるＮ個のモデル別推定目的変数と、短期間機器に係る推定モデルを用いて得られるモデル別推定目的変数のそれぞれについて、重み係数１／（Ｎ＋１）を乗じて得られる乗算値の総和を推定目的変数として定めた。
モード３によれば、誤差は、電気機器２０ｂの０．３７５９６８８°Ｃから電気機器２０ａの０．６９７５４７８°Ｃまでの範囲となった（図１６参照）。
モード４によれば、誤差は、電気機器２０ｂの０．３３１９４７７°Ｃから電気機器２０ａの０．６６５７８８３°Ｃまでの範囲となった（図１７参照）。
【００５０】
図１４−図１７に示す検証結果は、モード２−４のいずれについても、モード１よりも誤差が格段に減少することを示す。このことは、説明変数と目的変数との対応関係が類似している長期間機器の学習データに基づく推定モデルを用いることで、短期間機器について推定目的変数の精度を向上できることを意味する。
また、モード２−４間では、モード１とモード２−４のそれぞれとの間ほど誤差の差分は顕著ではないが、モード２、モード３、モード４の順に誤差が減少する傾向が認められる。このことは、長期間機器との間で動作データの期間が重複する部分を学習対象から除外し、短期間機器で取得された動作データを優先することで、短期間機器に係る推定目的変数の精度を向上できることを示す。
なお、選択された長期間機器の台数、つまり推定モデルの数は短期間機器に依存する。選択された推定モデルの数は、モード２−４のいずれについても電気機器２０ａでは１台であるが、電気機器２０ｃでは２台、電気機器２０ｂでは５台となった。
【００５１】
なお、電気機器２０の制御部２４０は、算出した推定目的変数が所定の許容範囲の上限よりも大きくなる場合、推定目的変数をその上限と定め、算出した推定目的変数が所定の許容範囲の下限よりも小さくなる場合、推定目的変数をその下限と定めてもよい（クリッピング）。また、許容範囲は、電気機器２０の動作モードごとに設定され、制御部２４０は、操作信号で指示された動作モードに対応した許容範囲内に推定目的変数をクリッピングしてもよい。例えば、動作モードとして冷房に対して設定された許容範囲が２０°Ｃ−２８°Ｃである場合、制御部２４０は、算出された推定目的変数として設定温度が３０°Ｃであるとき、設定温度を２８°Ｃに変更する。動作モードとして暖房に対して設定された許容範囲が１６°Ｃ−２４°Ｃである場合、制御部２４０は、算出された推定目的変数として設定温度が１５°Ｃであるとき、設定温度を１６°Ｃに変更する。
【００５２】
（第２の実施形態）
次に、本実施形態に係る第２の実施形態について、上記の実施形態との差異を主として説明する。上記の実施形態と同一の構成ならびに処理については、共通の符号を付し、その説明を特に断らない限り援用する。
【００５３】
本実施形態に係る情報処理システム１では、情報処理装置１０のモデル選択部１４４は、複数の電気機器２０を複数のクラスタに分類しておく（クラスタリング）。このクラスタリングは、利用期間に基づくグループへの分類とは独立である。クラスタリングにおいて参照される参照情報として、説明変数との相関性を有する情報が用いられる。相関性を有するとは、その説明変数に対する変動要因となりうることを意味する。従って、ある短期間機器と共通のクラスタに属する長期間機器に係る推定モデルを用いて算出される推定目的変数は、その短期間機器の説明変数に対する目的変数に近似することが期待される。
【００５４】
例えば、電気機器２０が空調機である場合には、説明変数の１つとして外気温度が含まれる。外気温度と高い相関性を有する情報として、地域がクラスタリングに適用されてもよい。地域を示す情報として、例えば、地方、都道府県、市区町村、緯度、郵便番号などが利用可能である。モデル選択部１４４は、参照情報である地域が共通する電気機器２０が、その地域に対応する１つのクラスタに属すると判定する。地域は、外気温度や相対湿度が相互に共通もしくは近似する要因となる。地域として、例えば、電気機器２０の利用登録時に取得される登録情報の一部である住所情報が利用可能である。
図１８に示す例では、電気機器２０ａ−２０ｒは、３個のクラスタＣ０１、Ｃ０２、Ｃ０３に地域ごとに分類されている。各クラスタに属する電気機器２０は、グループＧ０１、Ｇ０２の両者に跨って分類される。例えば、クラスタＣ０１に属する電気機器２０のうち、電気機器２０ａ−２０ｃはグループＧ０１に属し、電気機器２０ｊ−２０ｌはグループＧ０２に属する。
【００５５】
本実施形態に係る情報処理装置１０のモデル選択部１４４は、短期間機器ごとに、その短期間機器が属するクラスタと共通のクラスタに属する長期間機器の推定モデルを選択する。モデル選択部１４４は、選択した長期間機器のモデルを読み出した動作データの送信元である電気機器２０に通信部１２０を用いて送信する。図１８に示す例では、短期間機器である電気機器２０ａに対しては、モデル選択部１４４は、電気機器２０ａが属するクラスタＣ０１の長期間機器である電気機器２０ｊ、２０ｋ、２０ｌのそれぞれの推定モデルであるモデルｊ、ｋ、ｌを選択する。モデル選択部１４４は、選択したモデルｊ、ｋ、ｌを電気機器２０ａに送信する。
【００５６】
電気機器２０の制御部２４０は、情報処理装置１０から受信した推定モデルを用いて、情報取得部２６０から取得される説明変数から推定目的変数を算出する。制御部２４０は、算出した推定目的変数を動作の目標値として所定の動作を制御する。図１８に示す例では、短期間機器である電気機器２０ａの制御部２４０は、動作データに含まれる説明変数から、モデルｊ、ｋ、ｌのそれぞれを用いて、モデル別推定目的変数を算出し、算出したモデル別推定目的変数の平均値を推定目的変数として定める。
【００５７】
よって、電気機器２０の制御部２４０は、予め分類されたクラスタのうち、短期間機器と共通のクラスタに属する長期間機器それぞれの推定モデルを用いて推定目的変数を算出することができる。推定モデルの選択のために情報処理装置１０のモデル選択部１４４は、推定モデルごとに算出された推定目的変数と、その電気機器２０に係る目的変数との類似度を逐次に算出するための処理負荷を回避できるので、より処理能力が低い演算素子による実現が可能となる。そのため、経済的な実現に寄与する。
【００５８】
なお、電気機器２０のクラスタリングにおいて参照される参照情報は、地域に限られず、説明変数の少なくとも一部と相関性を有する属性情報であれば適用することができる。
かかる情報は、例えば、位置情報、機種情報など、長期間機器と短期間機器の分類とは異なる情報であればよい。位置情報として、例えば、電気機器２０が設置される住居の住所が利用可能である。モデル選択部１４４は、上述の登録情報に含まれる住所情報を利用することができる。機種情報として、例えば、電気機器２０の機器名、型番が利用可能である。但し、モデル選択部１４４は、制御対象とする機能に係る仕様が共通な電気機器２０を、たとえ、機器名の表記、型番が異なっていたとしても、共通の機種情報を有する電気機器２０として判定してもよい。例えば、モデル選択部１４４は、予め設定した機種情報を参照して、他の型番とは異なる筐体表面の色彩を示すが、共通の能力を示す型番を有する空調機と、他の型番を有する他の空調機とは、機種情報が共通と判定してもよい。但し、記憶部１３０には、予め個々の機種の機器名と型番のセットと能力を対応付けてなる機種情報を記憶させておく。
【００５９】
なお、長期間機器と短期間機器の分類とは異なり、かつ、説明変数の少なくとも一部と相関性を有する使用期間の区分が、クラスタリングの際の参照情報として用いられてもよい。使用期間の区分として、例えば、現時点までの過去１年間、現時点から２年前から現時点から１年前までの１年間、現地点から３年前から２年前までの１年間などのように一定の長さを有するが相互に異なる期間が適用可能である。かかる区分によれば、電気機器２０の動作開始時からの経過期間に応じたクラスタリングが可能となる。
また、モデル選択部１４４は、クラスタリングでは、地域と機種情報の組み合わせ、位置情報と機種情報の組み合わせ、など複数の要素情報のセットに該当する電気機器同士を、そのセットに対応するクラスタに属すると判定してもよい。
【００６０】
（変形例）
なお、上記の実施形態では、個々の電気機器２０の制御部２４０が、情報処理装置１０のモデル選択部１４４が選択または生成した推定モデルを用いて、自機の動作を制御するための目的変数を算出する場合を例にしたが、これには限られない。図１９に示すように、情報処理装置１０の制御部１４０は、さらに推定値算出部１４６を備えてもよい。
モデル生成部１４２は、長期間機器である電気機器２０について生成した推定モデルを、その電気機器２０に送信しなくてもよい。モデル選択部１４４は、短期間機器である電気機器２０について上記の手法で選択または生成した推定モデルを、当該電気機器２０に送信せずに推定モデル蓄積部１３４に蓄積する。
【００６１】
推定値算出部１４６は、動作履歴蓄積部１３２に新たに記憶される動作データを読み取り、読み取った動作データに含まれる説明変数を抽出する。推定値算出部１４６は、読み取った動作データの取得元である電気機器２０に係る推定モデルを推定モデル蓄積部１３４から読み出す。推定値算出部１４６は、抽出した説明変数について読み出した推定モデルを用いて推定目的変数を算出する。
但し、推定値算出部１４６は、短期間機器についてモデル選択部１４４が選択した推定モデルに係る長期間機器に係る推定モデルを特定し、特定した推定モデルをさらに推定モデル蓄積部１３４から読み出す。
【００６２】
推定目的変数を算出する際、推定値算出部１４６は、上記のモード２−４のいずれの手法を用いてもよい。モード２を用いる場合には、モデル生成部１４２は、短期間機器から取得された学習データを用いて生成した第２推定モデルを、その短期間機器に対してモデル選択部１４４により選択された長期間機器に係る推定モデルと対応付けて推定モデル蓄積部１３４に記憶しておく。そして、推定値算出部１４６は、特定した長期間機器に係る推定モデルと対応付けて記憶された第２推定モデルを読み取る。
推定値算出部１４６は、算出した推定目的変数を、読み出した推定モデルに係る短期間機器を送信先として通信部１２０を用いて送信する。
【００６３】
送信先となる電気機器２０の制御部２４０は、情報処理装置１０から通信部２２０を用いて推定目的変数を受信する。制御部２４０は、受信した推定目的変数を目的変数として自機の動作の目標値として用いる。従って、制御部２４０は、情報処理装置１０から受信した推定モデルを用いて推定目的変数を算出する処理を省略することができる。そのため、電気機器２０の処理負荷が軽減でき、より処理能力が低い演算素子による実現が可能となる。ひいては、電気機器２０の経済的な実現に寄与する。
【００６４】
電気機器２０の制御部２４０または情報処理装置１０の推定値算出部１４６が上記のモード２の手法に従って、第１推定目的変数と第２推定目的変数の加重平均を推定目的変数として算出する際、第１推定目的変数、第２推定目的変数にそれぞれ乗算される第１重み係数、第２重み係数は、予め定めた固定値であってもよいが、これには限られない。例えば、制御部２４０または推定値算出部１４６は、短期間機器から取得され、推定モデルの生成に用いられる動作データの期間であるデータ期間が長いほど、第１重み係数に対する第２重み係数の比が大きくなるように定めた第１重み係数、第２重み係数を用いてもよい。より具体的には、制御部２４０または推定値算出部１４６は、利用期間が０に近似するように減少するほど比率が０に近似し、利用期間が長期間機器のデータ期間の下限に近似するように増加するほど１に近似する正の実数値となるように第１重み係数、第２重み係数を定めてもよい。
【００６５】
また、第１重み係数と第２重み係数を、モデル生成部１４２が学習により定めてもよい。学習において、モデル生成部１４２は、例えば、次の処理（１）−（３）を、第１重み係数、第２重み係数の更新前後の差分の大きさの指標値（例えば、二乗和）が、所定の収束判定閾値以下となるという条件を満たすまで繰り返す。
（１）短期間機器から取得された学習データの説明変数から、短期間機器から取得された学習データから生成された推定モデル、選択された長期間機器から取得された学習データから生成された推定モデルのそれぞれを用いて第１推定目的変数、第２推定目的変数を算出する。
（２）算出した第１推定目的変数、第２推定目的変数のそれぞれに第１重み係数、第２重み係数を乗算して得られた乗算値の和を推定目的変数として算出する。
（３）推定目的変数と学習データの目的変数との類似度が高くなるように第１重み係数、第２重み係数を更新する。
【００６６】
以上に説明したように、上記の実施形態に係る情報処理システム１は、１以上の説明変数と電気機器２０の動作目標とする目的変数を含む動作データを電気機器２０ごとに蓄積する蓄積部（例えば、記憶部１３０）を備える。情報処理システム１における情報処理方法は、少なくとも第１ステップと第２ステップを有する。第１ステップは、利用期間が所定の期間の閾値よりも短い機器（例えば、電気機器２０）である短期間機器から取得される説明変数から、利用期間が所定の閾値以上である機器である長期間機器のそれぞれから取得される動作データを用いて生成されたモデルを用いて推定目的変数を算出するステップである。第２ステップは、短期間機器から取得される目的変数と推定目的変数との類似度に基づいて長期間機器を選択するステップである。
この構成によれば、説明変数と目的変数との関係の類似性を考慮して長期間機器が選択されるので、短期間機器の学習データに基づいて生成された推定モデルよりも、選択した長期間機器から取得された学習データに基づいて生成された推定モデルを用いて推定目的変数の精度を向上させることができる。
【００６７】
また、本実施形態に係る情報処理方法において第２ステップは、目的変数の類似度が高い推定目的変数を与える動作データを取得した長期間機器ほど優先して選択する。
この構成によれば、説明変数と目的変数との関係の類似性が高い長期間機器が選択されるので、より精度が高い推定目的変数が算出される。
【００６８】
また、本実施形態に係る情報処理方法において説明変数の少なくとも一部との相関性を有する参照情報に基づいて前記長期間機器を複数のクラスタに分類しておき、第２ステップは、短期間機器と共通のクラスタに属する長期間機器を選択する。
この構成によれば、長期間機器もしくはその推定モデルの選択のために、参照情報に基づいて予め定めたクラスタが用いられ、推定モデルや動作データの解析を伴わないため、処理量を低減することができる。また、選択された長期間機器に係る推定モデルを用いることで、他のクラスタに属する長期間機器に係る推定モデルを用いて算出される推定目的変数よりも、その短期間機器に係る目的変数に近似した推定目的変数を算出することができる。
さらに、利用期間が所定の期間よりも著しく短い、または利用期間がない短期間機器についても推定モデルを取得することができる。
【００６９】
また、本実施形態に係る情報処理方法において、第２ステップで選択した長期間機器から取得した動作データと短期間機器から取得した動作データを用いて短期間機器の推定目的変数の算出に用いるモデルを生成する第３ステップを備える。
この構成によれば、より期間が長い動作データをさらに用いて、短期間機器の推定目的変数の算出に用いる１つの推定モデルが生成される。推定モデルの生成において、短期間機器が動作データを取得できなかった期間における動作データが補われるので、生成された推定モデルを用いて精度がより高い推定目的変数を算出することができる。
【００７０】
また、本実施形態に係る情報処理方法において、第２ステップで選択した長期間機器から取得した動作データの期間は、短期間機器から取得した動作データの期間と異なる。
この構成によれば、長期間機器と短期間機器の間で動作データの期間が重複しないため、重複した期間において互いに異なる動作データの利用が回避されるので、推定目的変数の精度の低下を避けることができる。
【００７１】
また、本実施形態に係る情報処理方法において、第２ステップで選択した長期間機器から取得した動作データに基づいて生成されたモデルを短期間機器に提供する第４ステップ、を有する。
この構成によれば、提供先の短期間機器において生成されたモデルを用いて、推定目的変数を算出することができる。
【００７２】
また、本実施形態に係る情報処理方法において、短期間機器から取得された説明変数から、第２ステップで選択した長期間機器から取得した動作データに基づいて生成されたモデルを用いて短期間機器の目的変数を算出する第５ステップ、を有する。
この構成によれば、情報処理装置において目的変数を算出することができるので、個々の電気機器が目的変数を算出するための演算能力を要しない。そのため、経済的に短期間機器における目的変数の精度向上を実現することができる。
【００７３】
また、本実施形態に係る情報処理方法において、第５ステップは、短期間機器から取得された説明変数から、第２ステップで選択した長期間機器に係るモデルを用いて第１推定目的変数を算出し、その説明変数から、短期間機器に係るモデルを用いて第２推定目的変数を算出し、第１推定目的変数と第２推定目的変数との代表値を目的変数として算出する。
この構成によれば、第１推定目的変数と第２推定目的変数の両者の代表値が目的変数として定まる。そのため、一律に第１推定目的変数と目的変数として定める場合よりも、目的変数の精度を向上させることができる。
【００７４】
また、本実施形態に係る情報処理方法において、代表値は、第１推定目的変数と前記第２推定目的変数との加重平均であって、短期間機器から取得した動作データの期間が長いほど、第１推定目的変数に対する重み係数よりも第２推定目的変数に対する重み係数の比が大きい。
この構成によれば、第１推定目的変数と第２推定目的変数の加重平均を短期間機器の目的変数として定める際、短期間機器の動作期間が長いほど自機の動作データが重視され、短期間機器の動作期間が短いほど自機の動作データを重視されない。そのため、情報処理システム１全体として、目的変数の精度を向上させることができる。
【００７５】
また、本実施形態に係る情報処理方法において、代表値は、第１推定目的変数と第２推定目的変数との加重平均であって、加重平均を推定目的変数とし、短期間機器から取得される目的変数と当該推定目的変数との類似度がより高くなるように、第１推定目的変数に対する重み係数と、第２推定目的変数に対する重み係数を算出する第６ステップ、を有する。  
この構成によれば、第１推定目的変数と第２推定目的変数の加重平均を短期間機器の目的変数として定めるために用いる重み係数を学習により定めることができる。そのため、短期間機器、選択された長期間機器の個々の使用環境や属性情報を取得できない場合でも、第１推定目的変数、第２推定目的変数のそれぞれに対する第１重み係数、第２重み係数を経験的に求めることができ、情報処理システム１全体として、目的変数の精度を向上させることができる。
【００７６】
以上、図面を参照してこの発明の一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等をすることが可能である。
【００７７】
例えば、電気機器２０は、空調機に限られず、空気清浄機、電気冷蔵庫、電気給湯器、など説明変数に対して目的変数を定め、定めた目的変数を目標値として自機の動作を制御する機能を有する機器であればよい。
また、説明変数と目的変数との関係を示す処理方式は、ＸＧＢｏｏｓｔに限られず、ＡｄａＢｏｏｓｔ、ニューラルネットワークなど、入出力関係を与えるモデルパラメータを適応学習により定めることができ、定めたモデルパラメータを用いて入力に対する出力を算出することができる方式であればよい。
【００７８】
情報処理システム１は、情報処理装置１０に代え、複数のサーバ装置からなるサーバ群（図示せず）を備えてもよい。複数のサーバ装置は、それぞれ、図２に示すハードウェア構成を備え、サーバ群全体として情報処理装置１０が備える機能を分担してもよい。複数のサーバ群は、相互にネットワークＮＷを経由して各種のデータを送信および受信可能に接続される。例えば、サーバ群は、２個のサーバ装置を備える。２個のサーバ装置のうち第１サーバ装置は、通信部１２０および記憶部１３０を備える。第２サーバ装置は、モデル生成部１４２とモデル選択部１４４を備える。第２サーバ装置は、さらに推定値算出部１４６を備えてもよい。
【００７９】
なお、情報処理装置１０、電気機器２０および上記のサーバ装置は、それぞれコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この制御機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。
また、情報処理装置１０、電気機器２０および上記のサーバ装置の一部または全部は、それぞれＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）等の集積回路として実現されてもよい。情報処理装置１０、電気機器２０および上記のサーバ装置の一部の各機能ブロックは個別にプロセッサ化してもよいし、一部、または全部を集積してプロセッサ化してもよい。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限らず専用回路、または汎用プロセッサで実現してもよい。また、半導体技術の進歩によりＬＳＩに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いてもよい。
【符号の説明】
【００８０】
１…情報処理システム、１０…情報処理装置、２０…電気機器、１０２…ＣＰＵ、１０４…記憶媒体、１０６…ドライブ部、１０８…入力部、１１０…出力部、１１２…ＲＯＭ、１１４…ＲＡＭ、１１６…補助記憶部、１１８…インタフェース部、１２０…通信部、１３０…記憶部、１３２…動作履歴蓄積部、１３４…推定モデル蓄積部、１４０…制御部、１４２…モデル生成部、１４４…モデル選択部、１４６…推定値算出部、２２０…通信部、２４０…制御部、２６０…情報取得部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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