(57)【要約】【課題】メモリ全体の容量を無駄に消費することを防止するサーバ装置等を提供する。【解決手段】サーバ装置は、受信部と、判定部と、学習部とを有する。受信部は、空気調和機を制御する制御部が用いる学習モデルの生成に用いられ、複数の学習項目に対する運転履歴情報と操作情報とのデータセットを含む学習用データを収集するアダプタから、学習用データを受信して共用メモリに記憶する。判定部は、空気調和機を制御する制御部が学習モデルを生成する場合に用いる固有の学習項目を異なる学習モデル毎に定義した収集パターンと、学習対象となる学習モデルとを基にして、学習対象となる学習モデルに対応する固有の学習項目を抽出する。学習部は、判定部に抽出された固有の学習項目に対応するデータセットを、共用メモリに格納された学習用データから抽出し、抽出したデータセットを基にして、学習モデルを生成する。【選択図】図３
2020115270.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
空気調和機を制御する制御部が用いる学習モデルの生成に用いられ、複数の学習項目に対する運転履歴情報と操作情報とのデータセットを含む学習用データを収集するアダプタから、前記学習用データを受信して共用メモリに記憶する受信部と、
前記空気調和機を制御する制御部が学習モデルを生成する場合に用いる固有の学習項目を異なる学習モデル毎に定義した収集パターンと、学習対象となる学習モデルとを基にして、前記学習対象となる学習モデルに対応する固有の学習項目を抽出する判定部と、
前記判定部に抽出された固有の学習項目に対応するデータセットを、前記共用メモリに格納された前記学習用データから抽出し、抽出したデータセットを基にして、前記学習モデルを生成する学習部と
を有することを特徴とするサーバ装置。
【請求項２】
複数の学習モデルのうち、第１学習モデルに対応する固有の学習項目に新たな学習項目が追加する更新データを受け付けた場合、前記収集パターンの前記第１学習モデルに対応する学習項目に、前記新たな学習項目を追加して、前記収集パターンを更新する更新部を更に有することを特徴とする請求項１に記載のサーバ装置。
【請求項３】
前記学習部は、前記収集パターンが更新された場合、更新された時点から所定時間前までの間に前記アダプタに収集された、前記第１学習モデルに対応する固有の学習項目に対応するデータセットと、前記新たな学習項目に対応するデータセットとを基にして、前記第１学習モデルを再度生成することを特徴とする請求項２に記載のサーバ装置。
【請求項４】
コンピュータが、
空気調和機を制御する制御部が用いる学習モデルの生成に用いられ、複数の学習項目に対する運転履歴情報と操作情報とのデータセットを含む学習用データを収集するアダプタから、前記学習用データを取得して共用メモリに記憶するステップと、
前記空気調和機を制御する制御部が学習モデルを生成する場合に用いる固有の学習項目を異なる学習モデル毎に定義した収集パターンと、学習対象となる学習モデルとを基にして、前記学習対象となる学習モデルに対応する固有の学習項目を抽出するステップと、
抽出した固有の学習項目に対応するデータセットを、前記共用メモリに格納された前記学習用データから抽出し、抽出したデータセットを基にして、前記学習モデルを生成するステップと
を実行することを特徴とする学習方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、サーバ装置および学習方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
たとえば、特許文献１には、学習機能を有する空調システムが開示されている。また、特許文献１には、記憶部が学習機能を有する場合、標準仕様設定（たとえば、人感センサの検知結果を用いた自動運転）による制御に、居住者等の好みや行動パターン等を反映させて、居住者等に対して好適な温度環境を実現することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−１１７９３３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、サーバが空調システムに係るデータを収集し、学習モデルを生成する手法も提案されている。たとえば、サーバは、室温や外気温等の環境情報とともにユーザの操作情報を学習用データとして収集した後、これら各学習用データを用いて、環境情報が入力されると最適な空気調和機の操作情報を出力する学習モデルを生成する。
【０００５】
このような学習モデルの生成手法では、一つの学習モデルごとに当該学習モデルの生成に使用する学習用データを格納するメモリを有し、空調システムから収集した学習用データのうち、当該学習モデルに必要な学習用データを、学習モデルごとに用意されたメモリ（以降、個別メモリと記載）に記憶して管理する。
【０００６】
しかしながら、上記の手法では、メモリの容量を無駄に消費するという課題がある。つまり、上記の手法では、たとえば、第１学習モデルは、「運転モード、室温、外気温」の３つの学習用データを用いて学習し、第２学習モデルは「運転モード、室温、湿度」の３つの学習用データを用いて学習するとした場合に、各々の学習モデルで共通する学習用データである「運転モード、室温」を、各学習モデル用の個別メモリに登録することとなる。つまり、各学習モデル用の個別メモリに同じデータが重複して保存されることとなり、メモリの容量を無駄に使用することとなる。
【０００７】
本開示ではこのような問題に鑑み、メモリの容量を無駄に消費することを防止するサーバ装置および学習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】
【０００８】
一つの態様のサーバ装置は、受信部と、判定部と、学習部とを有する。受信部は、空気調和機を制御する制御部が用いる学習モデルの生成に用いられ、複数の学習項目に対する運転履歴情報と操作情報とのデータセットを含む学習用データを収集するアダプタから、前記学習用データを受信して共用メモリに記憶する。判定部は、前記空気調和機を制御する制御部が学習モデルを生成する場合に用いる固有の学習項目を異なる学習モデル毎に定義した収集パターンと、学習対象となる学習モデルとを基にして、前記学習対象となる学習モデルに対応する固有の学習項目を抽出する。学習部は、前記判定部に抽出された固有の学習項目に対応するデータセットを、前記共用メモリに格納された前記学習用データから抽出し、抽出したデータセットを基にして、前記学習モデルを生成する。
【発明の効果】
【０００９】
一つの側面として、メモリ全体の容量を無駄に消費することを防止することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、本実施例の空気調和システムの一例を示す図である。
【図２】図２は、アダプタの構成の一例を示すブロック図である。
【図３】図３は、サーバ装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図４】図４は、共用メモリのデータ構造の一例を示す図である。
【図５】図５は、運転履歴データの内容の一例を示す説明図である。
【図６】図６は、収集パターンのデータ構造の一例を示す図である。
【図７】図７は、モデルメモリのデータ構造の一例を示す図である。
【図８】図８は、更新部の処理の一例を説明するための図である。
【図９】図９は、本実施例に係るサーバ装置の処理動作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】
【００１１】
以下、図面に基づいて、本願の開示するサーバ装置および学習方法の実施例を詳細に説明する。尚、本実施例により、開示技術が限定されるものではない。また、以下に示す各実施例は、矛盾を起こさない範囲で適宜変形しても良い。
【実施例】
【００１２】
図１は、本実施例の空気調和システムの一例を示す図である。図１に示す空気調和システム１は、室内機２Ａ，２Ｂ，２Ｃと、アダプタ５０Ａ，５０Ｂ，５０Ｃと、アクセスポイント４と、中継装置６と、通信端末７と、通信網８とを有する。ここでは、室内機２Ａ〜２Ｃ、アダプタ５０Ａ〜５０Ｃを示すが、空気調和システム１は、他の室内機、アダプタを有していてもよい。
【００１３】
室内機２Ａは、例えば、室内に配置され、室内の空気を加熱又は冷却する空気調和機の一部である。尚、室内機２Ａの利用者は、リモコン９Ａの操作により室内機２Ａを遠隔操作することが可能である。室内機２Ａは、本体３Ａと、当該本体３Ａを制御する制御部４Ａとを有する。本体３Ａには、室内ファンや室内熱交換器が備えられ、室内熱交換器で冷媒と熱交換を行った室内空気が本体３Ａから吹き出されることで、部屋の暖房、冷房、除湿等が行われる。
【００１４】
室内機２Ｂは、本体３Ｂ、制御部４Ｂを有する。室内機２Ｂ、本体３Ｂ、制御部４Ｂに関する説明は、室内機２Ａ、本体３Ａ、制御部４Ａに関する説明と同様である。室内機２Ｂの利用者は、リモコン９Ｂの操作により室内機２Ｂを遠隔操作することが可能である。
【００１５】
室内機２Ｃは、本体３Ｃ、制御部４Ｃを有する。室内機２Ｃ、本体３Ｃ、制御部４Ｃに関する説明は、室内機２Ａ、本体３Ａ、制御部４Ａに関する説明と同様である。室内機２Ｃの利用者は、リモコン９Ｃの操作により室内機２Ｃを遠隔操作することが可能である。
【００１６】
アダプタ５０Ａは、室内機２Ａとアクセスポイント４との間を無線通信で接続する通信機能と、室内機２ＡをＡＩ(Artificial  Intelligence)制御する制御機能とを有する。アダプタ５０Ｂは、室内機２Ｂとアクセスポイント４との間を無線通信で接続する通信機能と、室内機２ＢをＡＩ制御する制御機能とを有する。アダプタ５０Ｃは、室内機２Ｃとアクセスポイント４との間を無線通信で接続する通信機能と、室内機２ＣをＡＩ制御する制御機能とを有する。
【００１７】
以下の説明では、特に区別しない場合に、室内機２Ａ，２Ｂ，２Ｃをまとめて、室内機２と表記する。また、アダプタ５０Ａ，５０Ｂ，５０Ｃをまとめて、アダプタ５０と表記する。
【００１８】
アクセスポイント４は、例えば、ＷＬＡＮ(Wireless  Local  Area  Network)等を使用してアダプタ５０Ａと通信網８とを無線通信で接続する装置である。通信網８は、例えば、インターネット等の通信網である。通信端末７は、利用者が持つスマートフォン等の端末装置である。利用者は、外出先から通信端末７を使用して、室内機２の運転条件（冷房／暖房といった運転モードや設定温度など）を送信することができる。
【００１９】
中継装置６は、アダプタ５０とサーバ装置１００との間でＡＩ制御に関わる各種データを中継する装置である。
【００２０】
サーバ装置１００は、室内機２を制御するＡＩの学習モデルを生成する機能や学習用データ等を記憶するデータベース等を有する。尚、サーバ装置１００は、例えば、データセンタに配置されている。
【００２１】
図２は、アダプタの構成の一例を示すブロック図である。ここでは一例として、アダプタ５０Ａを用いて説明を行う。図２に示すように、アダプタ５０Ａは、第１の通信部５１と、第２の通信部５２と、記憶部５３と、ＣＰＵ(Central  Processing  Unit)５４とを有する。第１の通信部５１は、ＣＰＵ５４と室内機２Ａ内の制御部４Ａを通信接続する、例えば、ＵＡＲＴ（Universal  Asynchronous  Receiver  Transmitter）等の通信ＩＦ（Interface）である。第２の通信部５２は、ＣＰＵ５４とアクセスポイント４を通信接続する、例えば、ＷＬＡＮ等の通信ＩＦ等である。記憶部５３は、例えば、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）やＲＡＭ(Random  Access  Memory)等を有し、データやプログラム等の各種情報を格納する。ＣＰＵ５４は、アダプタ５０全体を制御する。
【００２２】
図２に示すアダプタ５０Ａ内の記憶部５３は、室内機２Ａから取得した運転履歴データを一時記憶する運転履歴メモリ５３Ａと、サーバ装置１００から取得した学習モデルを記憶するモデルメモリ５３Ｂと、天気予報等の外部データを記憶する外部メモリ５３Ｃとを有する。
【００２３】
ＣＰＵ５４は、取得部５４Ａと、送信部５４Ｂと、受信部５４Ｃと、設定部５４Ｄと、予測制御部５４Ｅとを有する。
【００２４】
取得部５４Ａは、室内機２Ａから所定周期、例えば５分毎の取得タイミングで運転履歴データと、操作履歴データと、取得タイミングのタイムスタンプとを取得する。取得部５４Ａは、５分周期で取得した運転履歴データと、操作履歴データと、タイムスタンプとを運転履歴メモリ５３Ａに記憶する。
【００２５】
送信部５４Ｂは、運転履歴メモリ５３Ａに記憶された運転履歴データと、操作履歴データと、タイムスタンプとを通信網８経由でサーバ装置１００に送信する。
【００２６】
受信部５４Ｃは、通信網８経由でサーバ装置１００から学習モデルを受信し、受信した学習モデルをモデルメモリ５３Ｂに記憶する。
【００２７】
設定部５４Ｄは、モデルメモリ５３Ｂに記憶中の学習モデルを予測制御部５４Ｅに適用する。
【００２８】
予測制御部５４Ｅは、設定部５４Ｄにて適用された学習モデルに基づき、室内機２Ａ内の制御部４Ａを制御する。尚、説明の便宜上、予測制御部５４Ｅは、学習モデルに基づき、室内機２Ａ内の制御部４Ａを制御する場合を例示したが、予測制御部５４Ｅは、学習モデルに基づき、室内機２Ａの本体３Ａを直接的に制御しても良い。また、予測制御部５４Ｅは、学習モデルに基づく制御態様を含む信号を制御部４Ａに送信する。つまり、予測制御部５４Ｅが、制御部４Ａを介して本体２Ａを間接的に制御するようにしても良く、適宜変更可能である。
【００２９】
なお、アダプタ５０Ｂ，５０Ｃのハードウェア構成は、アダプタ５０Ａと同様である。なお、アダプタ５０Ｂの処理の対象は、室内機２Ｂ、本体３Ｂ、制御部４Ｂとなる。アダプタ５０Ｃの処理の対象は、室内機２Ｃ、本体３Ｃ、制御部４Ｃとなる。
【００３０】
図３は、サーバ装置１００の構成の一例を示すブロック図である。図３に示すサーバ装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、ＣＰＵ１３０とを有する。通信部１１０は、ＣＰＵ１３０と中継装置６を通信接続する通信ＩＦである。記憶部１２０は、例えば、ＨＤＤ(Hard  Disk  Drive)、ＲＯＭやＲＡＭ等を有し、データやプログラム等の各種情報を記憶する。ＣＰＵ１３０は、サーバ装置１００全体を制御する。
【００３１】
図３に示すサーバ装置１００内の記憶部１２０は、共用メモリ１２０Ａ、収集パターンメモリ１２０Ｂ、モデルメモリ１２０Ｃを有する。
【００３２】
共用メモリ１２０Ａは、アダプタ５０から送信される運転履歴データと、操作履歴データと、タイムスタンプとを記憶するメモリである。図４は、共用メモリのデータ構造の一例を示す図である。図４に示すように、この共用メモリ１２０Ａは、タイムスタンプと、運転履歴データと、操作履歴データとを対応付けて記憶する。共用メモリ１２０Ａに記憶される各運転履歴データおよび操作履歴データとの組はそれぞれ、タイムスタンプが示す時刻に取得されたデータセットである。
【００３３】
図５は、運転履歴データの内容の一例を示す説明図である。運転履歴データには、複数の項目があり、各項目には、項目を一意に識別するための項番が対応付けられる。たとえば、運転履歴データの項目には、運転状態、運転モード、設定温度、室内温度、室内湿度、風量、風向、人感センサ、輻射センサ、室内熱交温度、室外温度、圧縮機回転数、室外風量、運転電流、室外熱交温度等である。更に、運転履歴データは、たとえば、吐出温度、圧縮機温度、膨張弁開度、放熱器温度、起動失敗履歴、異常停止履歴、応急運転履歴、空気調和機ＩＤ、設置場所や施設種類等がある。
【００３４】
運転状態とは、室内機２の運転のＯＮ−ＯＦＦ状態である。運転モードは、室内機２の冷房や暖房等の動作モードである。設定温度は、室内機２を使用する室内の室内目標温度である。室内温度は、室内機２を使用する室内の実際の温度である。室内湿度は、室内機２を使用する室内の実際の湿度である。風量は、室内機２から吹き出される空調空気の風量である。風向は、室内機２から吹き出される空調空気の風向きである。人感センサは、室内の人の有無や活動量のセンサによる検出結果である。輻射センサは、室内の床や壁の温度のセンサによる検出結果である。室内熱交温度は、室内機２の本体２Ａの一部をなす図示しない室内熱交換器の温度である。室外温度は、室外の実際の温度である。圧縮機回転数は、室内機２と冷媒配管で接続される図示しない室外機に備えられた圧縮機の運転回転数である。室外風量は、室外機に備えられる室外ファンの風量である。運転電流は、例えば、室内機２及び室外機等の空気調和機全体の運転電流である。室外熱交温度は、室外機に備えられる室外熱交換機の温度である。吐出温度は、圧縮機から吐出される冷媒の温度である。圧縮機温度は、圧縮機底部の温度である。膨張弁開度は、室外機に備えられる電子膨張弁の開度である。放熱器温度は、圧縮機を駆動制御するパワー半導体の温度である。起動失敗履歴は、圧縮機起動失敗の履歴である。異常停止履歴は、異常停止の履歴である。応急運転履歴は、応急運転の実施履歴である。空気調和機ＩＤは、室内機２等の空気調和機を識別するために室内機２に付与するＩＤである。設置場所は、空気調和機が設置された場所の住所である。施設種類は、室内機２等の空気調和機が設置された店舗、飲食店、工場等の施設の種類である。
【００３５】
運転履歴データには、家庭用の空気調和機に使用するデータと、業務用の空気調和機に使用するデータとがある。家庭用の空気調和機に使用される運転履歴データとしては、例えば、運転状態、運転モード、設定温度、室内温度、室内湿度、風量、風向、人感センサで検出した値、輻射センサで検出した値、タイムスタンプ、空気調和機ＩＤ、設置場所等である。家庭用の空気調和機では、快適性や省エネ性の追求にＡＩを用いて操作や提案を行うため、例えば、設定温度、運転モード、室内や周囲環境等が家庭用に必要なデータである。
【００３６】
また、業務用の空気調和機に使用される運転履歴データとしては、例えば、運転状態、運転モード、設定温度、室内温度、室内湿度、風量、風向、人感センサで検出した値、輻射センサで検出した値、室内熱交温度、室外温度、圧縮機回転数、室外風量、運転電流及び室外熱交温度等である。更に他の運転履歴データとしては、例えば、吐出温度、圧縮機温度、膨張弁開度、放熱器温度、起動失敗履歴、異常停止履歴、応急運転履歴、タイムスタンプ、空気調和機ＩＤ、設置場所や施設種類等である。業務用の空気調和機では、ＡＩが各装置の故障やメンテナンスの必要性を予測するため、例えば、故障予測に使用する空気調和機内の各部品レベルの運転状況や履歴を蓄積し、故障の予兆をＡＩで判定する。上記に加えて、業務用の空気調和機に必要な運転履歴データは、例えば、故障予測に使用するデータである。尚、空気調和機に使用する圧縮機やファンモータの回転数等は空気調和機の停止中は停止し、各々の運転履歴データが発生しないため、例えば、圧縮機回転数、室外風量、運転電流及び室外熱交温度等のデータは空気調和機の停止中は取得しないものとする。
【００３７】
操作履歴データは、室内機２に対する利用者の操作履歴を示すものである。たとえば、操作履歴データには、変更された設定温度、風量、風速等が含まれる。
【００３８】
収集パターンメモリ１２０Ｂは、学習モデルと、この学習モデルの生成に使用する運転履歴データとを対応付けた収集パターン１２０ＢＢを記憶するメモリである。図６は、収集パターンメモリのデータ構造の一例を示す図である。図６に示すように、収集パターン１２０ＢＢは、学習モデル識別情報と、項目の項番とが対応付けられている。学習モデル識別情報は、生成した学習モデルを一意に識別する情報である。学習対象の項番は、学習モデルを生成する場合に用いる、運転履歴データの項目を一意に識別する情報である。たとえば、学習モデルを生成する場合に用いる、運転履歴データの項目は、「学習項目」の一例である。
【００３９】
たとえば、学習モデル識別情報「Ｅ００１」の学習モデルは、図５で説明した全項目のうち、項番「１〜７」の項目のデータを用いて、生成されることを示す。学習モデル識別情報「Ｅ００２」の学習モデルは、項番「１〜１１」の項目のデータを用いて、生成されることを示す。学習モデル識別情報「Ｅ００３」の学習モデルは、図５で説明した全項目のうち、項番「１〜１５」の項目のデータを用いて、生成されることを示す。
【００４０】
モデルメモリ１２０Ｃは、後述する学習部１３０Ｃにより学習された学習モデルを記憶する。図７は、モデルメモリのデータ構造の一例を示す図である。図７に示すように、モデルメモリ１２０Ｃは、学習モデル識別情報と、学習モデルとを対応付けて記憶する。
【００４１】
図３に示すように、サーバ装置１００のＣＰＵ１３０は、受信部１３０Ａと、判定部１３０Ｂと、学習部１３０Ｃと、更新部１３０Ｄと、通知部１３０Ｅとを有する。
【００４２】
受信部１３０Ａは、アダプタ５０から、運転履歴データと、操作履歴データと、タイムスタンプとを受信し、受信した運転履歴データと、操作履歴データと、タイムスタンプとを対応付けて、共用メモリ１２０Ａに格納する。受信部１３０Ａは、アダプタ５０から、運転履歴データと、操作履歴データと、タイムスタンプとを受信する度に、上記処理を繰り返し実行する。
【００４３】
判定部１３０Ｂは、学習モデルを生成する際に、生成する学習モデルの学習モデル識別情報に応じて、収集パターンメモリ１２０Ｂに記憶された収集パターン１２０ＢＢから学習モデル識別情報に対応する項番を抽出する。判定部１３０Ｂは、学習モデル識別情報と、判定した項番を、学習部１３０Ｃに出力する。以下の説明では、適宜、学習対象となる学習モデルの学習モデル識別情報を「学習対象識別情報」と表記する。
【００４４】
たとえば、判定部１３０Ｂは、学習対象識別情報「Ｅ００１」を受け付けた場合には、学習対象の項番として「項番１〜７」を抽出する。この場合には、判定部１３０Ｂは、学習対象識別情報「Ｅ００１」と、学習対象の項番「項番１〜７」とを学習部１３０Ｃに出力する。
【００４５】
ここで、判定部１３０Ｂに学習対象識別情報を指定する処理はどのように行ってもよい。たとえば、サーバ装置１００の管理者が入力装置を操作して学習対象識別情報を指定してもよいし、判定部１３０Ｂが、最後に生成された学習モデルの日時を基にして、所定期間経過（たとえば、４８時間経過）した学習モデルの学習モデル識別情報を、学習対象識別情報として自動で選択してもよい。
【００４６】
学習部１３０Ｃは、学習対象識別情報と、学習対象の項番とを取得し、学習対象の項番に対応する項目の運転履歴データと、これに対応する操作履歴データとタイムスタンプとを共用メモリ１２０Ａから取得する。たとえば、学習部１３０Ｃは、４８時間分の運転履歴データおよび操作履歴データを取得する。学習部１３０Ｃは、学習対象の項目のデータと、操作履歴データとを基にして、学習対象識別情報に対応する学習モデルを生成する。学習部１３０Ｃは、生成した学習モデルと、学習対象識別情報（学習モデル識別情報）とを対応付けて、モデルメモリ１２０Ｃに記憶する。
【００４７】
ここで、収集パターンの更新要求を受け付けた場合に、後述する更新部１３０Ｄが以下に説明する処理を実行することで、学習モデルに対応する項目を変更した場合でも、適切に学習モデルを学習、更新することができる。
【００４８】
更新部１３０Ｄは、収集パターン１２０ＢＢに記憶された学習対象の項番に対する更新要求情報を受け付けた場合に、学習対象の項番を更新する。更新要求情報には、更新対象となる学習モデル識別情報と、更新後の項番との組が含まれる。
【００４９】
図８は、更新部の処理の一例を説明するための図である。図８に示す例では、更新要求情報１３５に、学習モデル識別情報「Ｅ００１」、学習対象の項番「項番１〜７、１１、１２」が設定されているものとする。つまり、学習モデル識別情報「Ｅ００１」の学習対象の項番に、項番１１と１２とが追加されるものとする。更新部１３０Ｄは、更新要求情報１３５を受け付けると、収集パターン１２０ＢＢの学習モデル識別情報「Ｅ００１」に対応する学習対象の項番「項番１〜７」を、学習対象の項番「１〜７、１１、１２」に更新する。
【００５０】
ここで、判定部１３０Ｂは、収集パターン１２０ＢＢが更新された場合に、更新時刻と、更新された学習対象の項番と、この更新された学習対象の項番に対応する学習モデル識別情報とを、学習部１３０Ｃに出力する。以下の説明では、更新された学習対象の項番に対応する学習モデル識別情報を適宜、「更新学習モデル識別情報」と表記する。
【００５１】
学習部１３０Ｃは、更新時刻と、更新された学習対象の項番と、更新学習モデル識別情報とを取得すると、更新時刻から所定時間前（たとえば、４８時間前）までの、学習対象の項番に対応する項目の運転履歴データと、これに対応する操作履歴データを、共用メモリ１２０Ａから取得する。学習部１３０Ｃは、更新時刻から所定時間前（たとえば、４８時間前）までの、学習対象の項番に対応する項目の運転履歴データと、これに対応する操作履歴データとを基にして、更新学習モデル識別別情報に対応する学習モデルを生成する。学習部１３０Ｃは、生成した学習モデルと、更新学習モデル識別情報（学習モデル識別情報）とを対応付けて、モデルメモリ１２０Ｃに記憶する。
【００５２】
ここで、更新部１３０Ｄに更新要求情報を指定する処理はどのように行ってもよい。たとえば、サーバ装置１００の管理者が入力装置を操作して更新要求情報を入力してもよいし、利用者が通信端末７を用いて、更新要求情報をサーバ装置１００に通知してもよい。
【００５３】
通知部１３０Ｅは、モデルメモリ１２０Ｃに格納された各学習モデルを、アダプタ５０に通知する処理部である。
【００５４】
次に、本実施例に係るサーバ装置１００の動作について説明する。図９は、本実施例に係るサーバ装置の処理動作の一例を示すフローチャートである。図９に示すように、サーバ装置１００の受信部１３０Ａは、運転履歴データと、操作履歴データと、タイムスタンプとをアダプタ５０から受信する（ステップＳ１０１）。
【００５５】
受信部１３０Ａは、運転履歴データと、操作履歴データと、タイムスタンプとを共用メモリ１２０Ａに記憶する（ステップＳ１０２）。サーバ装置１００の判定部１３０Ｂは、学習モデルを生成する際に、生成する学習モデルの学習対象識別情報と、収集パターン１２０ＢＢとを比較する（ステップＳ１０３）。判定部１３０Ｂは、学習対象識別情報に対応する項番を抽出する（ステップＳ１０４）。
【００５６】
学習部１３０Ｃは、抽出された項番に対応する項目の運転履歴データと、操作履歴データとを共用メモリ１２０Ａから取得する（ステップＳ１０５）。学習部１３０Ｃは、判定された項番に対応する項目の運転履歴データと、操作履歴データとを基にして、学習モデルを生成する（ステップＳ１０６）。学習部１３０Ｃは、学習モデルをモデルメモリ１２０Ｃに記憶する（ステップＳ１０７）。
【００５７】
サーバ装置１００の通知部１３０Ｅは、モデルメモリ１２０Ｃに記憶された学習モデルをアダプタ５０に通知する（ステップＳ１０８）。サーバ装置１００は、学習を終了しない場合には（ステップＳ１０９，Ｎｏ）、ステップＳ１１０に移行し、学習を終了する場合には（ステップＳ１０９，Ｙｅｓ）、処理を終了する。
【００５８】
サーバ装置１００の判定部１３０Ｂは、次の学習モデルの学習対象識別情報と収集パターン１２０ＢＢとを比較し（ステップＳ１１０）、ステップＳ１０４に移行する。
【００５９】
以上説明したように、本実施例に係るサーバ装置１００は、アダプタ５０から受信する、運転履歴データ、操作履歴データを共用メモリ１２０Ａに格納し、複数の学習モデルのうち、いずれかの学習モデルを生成する場合に、学習対象の学習モデルに対応する固有の項目の運転履歴データと操作履歴データを共用メモリ１２０Ａから取得して、学習モデルを生成する。このように、共用メモリ１２０Ａに全ての運転履歴データや操作履歴データを記憶し、学習モデル毎に生成に必要な運転履歴データや操作履歴データを取得するので、学習モデル毎に、運転履歴データおよび操作履歴データを別々に記憶部１２０に記憶する場合のように運転履歴データや操作履歴データの重複が発生せず、メモリの容量を無駄に消費することを防止ことができる。
【００６０】
また、本実施例に係るサーバ装置１００は、収集パターンの更新要求情報を受け付けた場合に、収集パターン１２０ＢＢを更新（学習対象の項番の追加または削除）し、更新された項番を基にして、該当する学習モデルを生成する処理を実行する。学習対象の項番の追加または削除を行うだけで、適切に学習モデルを生成、更新することができる。
【００６１】
ところで、アダプタ５０は、室内機２の運転履歴データ等を中継装置６経由でサーバ装置１００に送信する場合を例示したが、運転履歴データ等を中継装置６を経由することなく、そのまま、サーバ装置１００に送信しても良く、適宜変更可能である。
【００６２】
また、図示した各部の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各部の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。
【００６３】
更に、各装置で行われる各種処理機能は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）（又はＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）、ＭＣＵ（Micro  Controller  Unit）等のマイクロ・コンピュータ）上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしても良い。また、各種処理機能は、ＣＰＵ（又はＭＰＵ、ＭＣＵ等のマイクロ・コンピュータ）で解析実行するプログラム上、又はワイヤードロジックによるハードウェア上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしても良いことは言うまでもない。
【符号の説明】
【００６４】
１  空気調和システム
２Ａ，２Ｂ，２Ｃ  室内機
３Ａ，３Ｂ，３Ｃ  本体
４Ａ，４Ｂ，４Ｃ  制御部
５０Ａ，５０Ｂ，５０Ｃ  アダプタ
５１    第１の通信部
５２    第２の通信部
５３，１２０    記憶部
５３Ａ  運転履歴メモリ
５３Ｂ  モデルメモリ
５３Ｃ  外部メモリ
５４，１３０    ＣＰＵ
５４Ａ  取得部
５４Ｂ  送信部
５４Ｃ，１３０Ａ  受信部
５４Ｄ  設定部
５４Ｅ  予測制御部
１００    サーバ装置
１２０Ａ  共用メモリ
１２０Ｂ  収集パターンメモリ
１３０Ｂ  判定部
１３０Ｃ  学習部
１３０Ｄ  更新部
１３０Ｅ  通知部
【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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