(57)【要約】【課題】快適性を高めるようにユーザの周辺環境の状態を制御する。【解決手段】検出部１２が、ユーザ５０の感性に影響する少なくとも１つの生体情報、及び対象生体の周辺環境５２の状態を示す少なくとも１つの環境情報を含む複数の生体環境情報を検出する。制御部１６が、検出された複数の生体環境情報と、快適性のレベルが対応付けられた複数の生体環境情報の相関行列に基づく主成分分析により学習された快適性評価モデルとに基づいて、ユーザ５０の快適性のレベルを評価する。快適性が低ベルの場合に、快適性に対して正の相関を示す環境情報を増加させる制御、及び快適性に対して負の相関を示す環境情報を低下させる制御の少なくとも一方を行うための制御信号を生成し、空調装置５４に送信する。【選択図】図２
2014159916.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象生体の感性に影響する少なくとも１つの生体情報、及び前記対象生体の周辺環境の状態を示す少なくとも１つの環境情報を含む複数の生体環境情報を検出する検出手段と、
前記検出手段により検出された複数の生体環境情報と、快適性のレベルが対応付けられた複数の生体環境情報の相関行列に基づく主成分分析により学習された快適性評価モデルとに基づいて、前記対象生体の快適性のレベルを評価する評価手段と、
前記評価手段により前記対象生体の快適性が低レベルであると評価された場合に、前記快適性に対して正の相関を示す環境情報を増加させる制御、及び前記快適性に対して負の相関を示す環境情報を低下させる制御の少なくとも一方を行うための制御信号を、前記周辺環境の状態を制御する外部装置に送信する送信手段と、
を含む環境制御装置。
【請求項２】
前記外部装置から、前記周辺環境の状態が前記対象生体により制御されたことが通知された場合に、前記通知前に前記検出手段により検出された複数の生体環境情報を低レベルの快適性に対応付け、前記通知後に前記検出手段により検出された複数の生体環境情報を高レベルの快適性に対応付けて、前記快適性評価モデルを再学習する再学習手段を含む請求項１記載の環境制御装置。
【請求項３】
前記検出手段により検出された複数の生体環境情報の各々を、１つのデータフォーマットに格納する格納手段を含む請求項１または請求項２記載の環境制御装置。
【請求項４】
前記検出手段により検出する環境情報、前記快適性評価モデルの学習に用いられる環境情報、及び前記外部装置により制御される環境情報を同じ種類とした請求項１〜請求項３のいずれか１項記載の環境制御装置。
【請求項５】
対象生体の感性に影響する少なくとも１つの生体情報、及び前記対象生体の周辺環境の状態を示す少なくとも１つの環境情報を含む複数の生体環境情報を検出手段に検出させ、
前記検出手段により検出された複数の生体環境情報と、快適性のレベルが対応付けられた複数の生体環境情報の相関行列に基づく主成分分析により学習された快適性評価モデルとに基づいて、前記対象生体の快適性のレベルを評価し、
前記対象生体の快適性が低レベルであると評価された場合に、前記快適性に対して正の相関を示す環境情報を増加させる制御、及び前記快適性に対して負の相関を示す環境情報を低下させる制御の少なくとも一方を行うための制御信号を、前記周辺環境の状態を制御する外部装置に送信する
環境制御方法。
【請求項６】
コンピュータを、
対象生体の感性に影響する少なくとも１つの生体情報、及び前記対象生体の周辺環境の状態を示す少なくとも１つの環境情報を含む複数の生体環境情報を検出する検出手段により検出された複数の生体環境情報と、快適性のレベルが対応付けられた複数の生体環境情報の相関行列に基づく主成分分析により学習された快適性評価モデルとに基づいて、前記対象生体の快適性のレベルを評価する評価手段、及び
前記評価手段により前記対象生体の快適性が低レベルであると評価された場合に、前記快適性に対して正の相関を示す環境情報を増加させる制御、及び前記快適性に対して負の相関を示す環境情報を低下させる制御の少なくとも一方を行うための制御信号を、前記周辺環境の状態を制御する外部装置に送信する送信手段
として機能させるための環境制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、環境制御装置、環境制御方法、及び環境制御プログラムに係り、特に、快適性の評価結果に基づいて、ユーザの周辺環境の状態を制御する環境制御装置、環境制御方法、及び環境制御プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、被検体から取得した脳波や心拍等の生体情報を用いて、被検体の自律神経機能などを評価することが行われている。例えば、所定時間連続して測定した生体の脳波の波形を２次微分して加速度脳波を算出し、この加速度脳波の変動解析により、自律神経の機能を評価する装置が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
また、被検体周辺の温度や湿度等の環境情報を用いて、被検体の体調管理等を行う技術が存在する。例えば、利用者の体調を管理するための生体データ閾値を気象条件毎に予め設定した閾値テーブルを用いて、気象センサによって検出された気象データに対応する気象条件について設定された生体データ閾値と、生体センサによって検出された生体データ値とを比較し、利用者の体調異常を検知した場合、利用者に対して警告を発する体調管理用携帯端末装置が提案されている（例えば、特許文献２参照）。
【０００４】
また、被検体の複数の部位から感性に影響する生体情報を検出し、相関行列に基づく主成分分析を行って複数の生体情報を１つの統合データに統合し、予め感性毎の領域が設定された主成分空間に統合データをプロットすることにより、被検体の感性を評価する感性評価装置が提案されている（例えば、特許文献３参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１０−５１８２２号公報
【特許文献２】特開２００７−２０９７１号公報
【特許文献３】特開２０１１−１２０８２４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来技術では、自律神経機能、体調、感性等の評価を行ってはいるものの、その評価結果に基づいて、快適性を高めるようにユーザの周辺環境の状態を制御することは考慮されていない。
【０００７】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、快適性を高めるようにユーザの周辺環境の状態を制御することができる環境制御装置、環境制御方法、及び環境制御プログラム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】
上記目的を達成するために、本発明の環境制御装置は、対象生体の感性に影響する少なくとも１つの生体情報、及び前記対象生体の周辺環境の状態を示す少なくとも１つの環境情報を含む複数の生体環境情報を検出する検出手段と、前記検出手段により検出された複数の生体環境情報と、快適性のレベルが対応付けられた複数の生体環境情報の相関行列に基づく主成分分析により学習された快適性評価モデルとに基づいて、前記対象生体の快適性のレベルを評価する評価手段と、前記評価手段により前記対象生体の快適性が低レベルであると評価された場合に、前記快適性に対して正の相関を示す環境情報を増加させる制御、及び前記快適性に対して負の相関を示す環境情報を低下させる制御の少なくとも一方を行うための制御信号を、前記周辺環境の状態を制御する外部装置に送信する送信手段と、を含んで構成されている。
【０００９】
本発明の環境制御装置によれば、検出手段が、対象生体の感性に影響する少なくとも１つの生体情報、及び対象生体の周辺環境の状態を示す少なくとも１つの環境情報を含む複数の生体環境情報を検出する。そして、評価手段が、検出手段により検出された複数の生体環境情報と、快適性のレベルが対応付けられた複数の生体環境情報の相関行列に基づく主成分分析により学習された快適性評価モデルとに基づいて、対象生体の快適性のレベルを評価する。さらに、送信手段が、評価手段により対象生体の快適性が低レベルであると評価された場合に、快適性に対して正の相関を示す環境情報を増加させる制御、及び快適性に対して負の相関を示す環境情報を低下させる制御の少なくとも一方を行うための制御信号を、周辺環境の状態を制御する外部装置に送信する。
【００１０】
このように、複数の生体環境情報に基づいて評価された快適性が低レベルの場合に、快適性に対して正または負の相関を示す環境情報を増加または低下させるように制御することで、快適性を高めるようにユーザの周辺環境の状態を制御することができる。
【００１１】
また、本発明の環境制御装置は、前記外部装置から、前記周辺環境の状態が前記対象生体により制御されたことが通知された場合に、前記通知前に前記検出手段により検出された複数の生体環境情報を低レベルの快適性に対応付け、前記通知後に前記検出手段により検出された複数の生体環境情報を高レベルの快適性に対応付けて、前記快適性評価モデルを再学習する再学習手段を含んで構成することができる。これにより、周辺環境への対象生体の順応性も考慮した快適性の評価及び周辺環境の状態の制御を行うことができる。
【００１２】
また、本発明の環境制御装置は、前記検出手段により検出された複数の生体環境情報の各々を、１つのデータフォーマットに格納する格納手段を含んで構成することができる。これにより、複数の生体環境情報の各々を同期させて容易に取り扱うことができるため、主成分分析のような多変量解析を行う場合でも、快適性の評価及び周辺環境の状態の制御をリアルタイムに行うことができる。
【００１３】
また、前記検出手段により検出する環境情報、前記快適性評価モデルの学習に用いられる環境情報、及び前記外部装置により制御される環境情報を同じ種類とすることができる。これにより、より精度の良い快適性の評価及び周辺環境の状態の制御を行うことができる。
【００１４】
また、本発明の環境制御方法は、対象生体の感性に影響する少なくとも１つの生体情報、及び前記対象生体の周辺環境の状態を示す少なくとも１つの環境情報を含む複数の生体環境情報を検出手段に検出させ、前記検出手段により検出された複数の生体環境情報と、快適性のレベルが対応付けられた複数の生体環境情報の相関行列に基づく主成分分析により学習された快適性評価モデルとに基づいて、前記対象生体の快適性のレベルを評価し、前記対象生体の快適性が低レベルであると評価された場合に、前記快適性に対して正の相関を示す環境情報を増加させる制御、及び前記快適性に対して負の相関を示す環境情報を低下させる制御の少なくとも一方を行うための制御信号を、前記周辺環境の状態を制御する外部装置に送信する方法である。
【００１５】
また、本発明の環境制御プログラムは、コンピュータを、対象生体の感性に影響する少なくとも１つの生体情報、及び前記対象生体の周辺環境の状態を示す少なくとも１つの環境情報を含む複数の生体環境情報を検出する検出手段により検出された複数の生体環境情報と、快適性のレベルが対応付けられた複数の生体環境情報の相関行列に基づく主成分分析により学習された快適性評価モデルとに基づいて、前記対象生体の快適性のレベルを評価する評価手段、及び前記評価手段により前記対象生体の快適性が低レベルであると評価された場合に、前記快適性に対して正の相関を示す環境情報を増加させる制御、及び前記快適性に対して負の相関を示す環境情報を低下させる制御の少なくとも一方を行うための制御信号を、前記周辺環境の状態を制御する外部装置に送信する送信手段として機能させるためのプログラムである。
【００１６】
なお、本発明のプログラムは、記憶媒体に記憶して提供することができる。また、ネットワークに接続されたサーバ等からダウンロードするようにしてもよい。
【発明の効果】
【００１７】
以上説明したように、本発明の環境制御装置、環境制御方法、及び環境制御プログラムによれば、快適性を高めるようにユーザの周辺環境の状態を制御することができる、という効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本実施の形態の環境制御装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本実施の形態の環境制御装置の構成を示す概略図である。
【図３】滞在ポジションの一例を示す概略図である。
【図４】生体環境情報を説明するためのグラフである。
【図５】快適性評価モデルの一例を示す概略図である。
【図６】因子負荷量の一例を示すグラフである。
【図７】第１の実施の形態における環境制御処理の内容を示すフローチャートである。
【図８】第２の実施の形態における再学習処理の内容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】
【００１９】
以下、図面を参照して、本発明の環境制御装置の実施の形態を詳細に説明する。
【００２０】
図１に示すように、第１の実施の形態に係る環境制御装置１０は、生体情報及び環境情報を検出する検出部１２、キーボードやマウス等で構成され、各種情報を入力操作するための操作部１３、快適性の評価結果や周辺環境の状態の制御内容等の各種情報を表示するための表示部１４、及び環境制御装置１０の制御行う制御部１６を備えている。
【００２１】
制御部１６は、環境制御装置１０全体の制御を司るＣＰＵ２０、後述する環境制御処理等の各種プログラムを記憶した記憶媒体としてのＲＯＭ２２、ワークエリアとしてデータを一時的に格納するＲＡＭ２４、各種情報が記憶された記憶手段としてのハードディスク（ＨＤＤ）２６、入出力ポート（Ｉ／Ｏポート）２８、通信インターフェース（通信Ｉ／Ｆ）３０、及びこれらを接続するバスを含むコンピュータで構成されている。Ｉ／Ｏポート２８には、検出部１２、操作部１３、及び表示部１４が接続されている。
【００２２】
なお、環境制御処理等の各種プログラムは、ＲＯＭ２２に記憶しておく場合に限定されない。ＨＤＤ２６に記憶しておいてもよい。また、ＨＤＤやＳＳＤ（Solid State Drive）等の外部の記憶装置や、ＣＤ（Compact Disc Recordable）やＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等の可搬性の記憶装置にプログラムを記憶しておき、プログラムの実行時に、これらの記憶装置から環境制御装置１０にプログラムを読み込むようにしてもよい。
【００２３】
制御部１６は、検出部１２から入力された生体情報及び環境情報に基づいて、ユーザの快適性を評価し、快適性を高めるようにユーザ５０の周辺環境５２の状態を制御するため、周辺環境５２内に配置された空調装置５４（図２参照）の制御信号を生成して送信する。
【００２４】
検出部１２は、図２に示すように、ユーザ５０の生体情報、及びユーザ５０の周辺環境５２における環境情報を検出するための複数のセンサを含んでいる。本実施の形態では、検出部１２は、生体情報として、ユーザ５０の体表面温度及び活動量を検出するための赤外センサ１２Ａ、並びにユーザ５０の滞在ポジションを検出するための撮像センサ１２Ｂを含んでいる。また、検出部１２は、環境情報として、周辺環境５２の室内温度を検出するための温度計１２Ｃ、及び周辺環境５２の室内湿度を検出するための湿度計１２Ｄを含んでいる。検出部１２で検出された生体情報及び環境情報を区別なく説明する場合には、「生体環境情報」と呼ぶ。検出部１２で検出された生体環境情報は、各々デジタルデータとして制御部１６に入力される。
【００２５】
赤外センサ１２Ａは、赤外線カメラとマイクロコンピュータとで構成されている。赤外線カメラにより周辺環境５２を撮影することで、熱源となる物体や生物が発する赤外線を検出し、検出した赤外線の強度を温度分布に変換した熱画像が生成される。マイクロコンピュータは、熱画像内からユーザ５０を示す領域を抽出し、その領域の代表点が示す温度をユーザ５０の体表面温度として検出する。
【００２６】
また、赤外センサ１２Ａは、生成した熱画像からユーザ５０を示す領域を抽出し、その領域の代表点が一定時間（例えば、３５０ｍ秒）に何画素分移動したかで表される移動距離を活動量として検出する。なお、活動量は、後述する撮像センサ１２Ｂにより検出してもよいし、赤外センサ１２Ａと撮像センサ１２Ｂとを共に用いて検出してもよい。
【００２７】
撮像センサ１２Ｂは、ビデオカメラとマイクロコンピュータとで構成されている。マイクロコンピュータが、ビデオカメラにより周辺環境５２を撮影した画像から、周辺環境５２を複数のポジションに分割した場合において、ユーザ５０がどのポジションに滞在しているかを示す滞在ポジションを検出する。例えば、図３に示すように、周辺環境５２を真上から見て、ＬＰ１、ＬＰ２、ＬＰ３、ＬＰ４、及びＬＰＣの５つのポジションに分割する。そして、所定時間毎にユーザ５０が各ポジションにどのぐらいの割合で滞在したかを滞在ポジションとして検出する。例えば、１分間のうちにＬＰ１に３０秒、ＬＰ２に３０秒滞在していた場合には、ＬＰ１及びＬＰ２の値が０．５、ＬＰ３、ＬＰ４、及びＬＰＣの値が０となる。
【００２８】
ここで、図４を参照して、生体環境情報と快適性との関係の一例について説明する。図４は、説明のため、ユーザ５０としてコモンマーモセットを被検体として用い、生体環境情報を９日間検出した場合の例である。図４中のグラフＡは、温度計１２Ｃで検出した周辺環境５２の室内温度（図４中「ＡＴ」で表記、単位：℃）、及び湿度計１２Ｄで検出した周辺環境５２の室内湿度（図４中「ＡＨ」で表記、単位：％）である。また、図４中のグラフＢは、赤外センサ１２Ａで検出した被検体の体表面温度（図４中「ＳＢＴ」で表記、単位：℃）である。また、図４中のグラフＣは、赤外センサ１２Ａで検出した被検体の活動量（図４中「Ｖ」で表記、単位：ｐｉｘｅｌｓ／ｓｅｃ）である。また、図４中のグラフＤは、撮像センサ１２Ｂで検出した被検体の滞在ポジション（図４中「ＬＰ１、ＬＰ２、ＬＰ３、ＬＰ４、及びＬＰＣ」で表記）である。
【００２９】
図４に示すように、夜間の最低気温が２５℃以上の熱帯夜において、体表面温度、活動量、及び滞在ポジションのリズムに乱れが生じている（図４中矢印部分）。リズムの乱れは、被検体が感じる快適性のレベルが低いことを表している。また、室内温度を制御していない状態（非設定期）から、最適室温に制御した場合には、上記のリズムの乱れが回復する。リズムが安定している場合は、被検体が感じる快適性のレベルが高いことを表している。また、図４のグラフＤに示すように、夜間はポジションＬＰ１（空調装置５４の近く）に滞在する傾向が強く、昼間はポジションＬＰ２に滞在する傾向が強いことが分かる。
【００３０】
上記のように個々の生体環境情報から様々な情報が得られるが、快適性を高めるように周辺環境の状態を制御するために、これらの情報をどのように理解すべきかということは複雑で困難な問題である。そこで、第１の実施の形態に係る環境制御装置１０では、後述する環境制御処理を実行することにより、これら複数の生体環境情報を統合してユーザの快適性を評価し、評価結果に応じてリアルタイムに周辺環境の状態を制御する。
【００３１】
次に、第１の実施の形態に係る環境制御装置１０の作用について説明する。ここでは、快適性のレベルを、高レベルの「快適」及び低レベルの「不快」の２段階とした場合について説明する。まず、例えば、特開２０１１−１２０８２４号公報に記載の技術のように、快適性のレベルが対応付けられた複数の生体環境情報に対して、相関行列に基づく主成分分析を行って統合した統合データを主成分空間にプロットすることにより、主成分空間に快適性のレベル毎の領域が設定された快適性評価モデルを学習しておく。
【００３２】
例えば、図５に示すように、第１主成分（ＰＣ１）と第２主成分（ＰＣ２）との２軸からなる主成分空間において、「快適」が対応付けられた夜間の生体環境情報を統合した統合データが、第１象限に多くプロットされた場合には、第１象限を夜間における「快適」を示す領域として定める。また、「快適」が対応付けられた昼間の生体環境情報を統合した統合データが、第２象限に多くプロットされた場合には、第２象限を昼間における「快適」を示す領域として定める。また、「不快」が対応付けられた昼間の生体環境情報を統合した統合データが、第３象限に多くプロットされた場合には、第３象限を昼間における「不快」を示す領域として定める。また、「不快」が対応付けられた夜間の生体環境情報を統合した統合データが、第４象限に多くプロットされた場合には、第４象限を夜間における「不快」を示す領域として定める。なお、象限毎に領域を設定するのではなく、例えば、図５中に示す楕円領域を快適性のレベル毎の領域として定めてもよい。
【００３３】
また、快適性に対して正の相関を示す環境情報、及び負の相関を示す環境情報を抽出し、周辺環境５２の状態を制御するための空調装置５４の制御信号を生成する際に利用する情報として制御信号テーブルに定めておく。このような環境情報の抽出は、例えば、図６に示すように、主成分空間に寄与する各因子の因子負荷量を、平均中心から伸びるベクトルとして表示したグラフをみることにより抽出することができる。例えば、快適性に対して「温度」が正の相関を示す場合には、「室内温度をＸ℃上げる」という情報を制御信号テーブルに定めておくことができる。また、快適性に対して「湿度」が負の相関を示す場合には、「室内湿度をＹ％下げる」という情報を制御信号テーブルに定めておくことができる。なお、Ｘ℃及びＹ％は、例えば、１℃や１％のように固定値で定めておいてもよいし、快適性のレベルに応じて段階的に定めておいてもよい。
【００３４】
このように、快適性評価モデル及び制御信号テーブルが生成された状態で、環境制御装置１０の制御部１６が、図７に示す環境制御処理を実行する。
【００３５】
図７に示す環境制御処理では、まず、ステップ１００で、検出部１２に含まれる各センサで検出された複数の生体環境情報の各々を取得する。
【００３６】
次に、ステップ１０２で、上記ステップ１００で取得した複数の生体環境情報を、以下に示すデータフォーマットに格納することにより、同時に取得された生体環境情報の各々を同期させる。
【００３７】
本実施の形態で用いるデータフォーマットは、ヘッダ領域、データ構造領域、及びデータ領域の３つの領域の階層構造となっている。ヘッダ領域は、開始フラグであり、生体環境情報の取得日時（生体環境情報をデータフォーマットに格納する日時）、装置のバージョン、取得可能な生体環境情報などの情報を格納する例えば３２ビットの固定長の領域である。
【００３８】
取得可能な生体環境情報とは、検出部１２に含まれているセンサを用いて検出可能な生体情報または環境情報である。例えば、第１の実施の形態においては、検出部１２に含まれるセンサを、赤外センサ１２Ａ、撮像センサ１２Ｂ、温度計１２Ｃ、及び湿度計１２Ｄとして説明しているが、それ以外に、未装備のセンサ１２Ｅ及びセンサ１２Ｆを検出部１２に含めることが可能な場合について考える。また、上述の通り、赤外センサ１２Ａによりユーザ５０の体表面温度（ＳＢＴ）及び活動量（Ｖ）、撮像センサ１２Ｂにより滞在ポジション（ＬＰ１、ＬＰ２、ＬＰ３、ＬＰ４、ＬＰＣ）、温度計１２Ｃにより室内温度（ＡＴ）、並びに湿度計１２Ｄにより室内湿度（ＡＨ）が検出される。また、センサ１２Ｅ及び１２Ｆが装備されていた場合には、それぞれ生体環境情報ＤＥ及びＤＦが検出されるものとする。この場合の「取得可能な生体環境情報」は、例えば、“ＳＢＴ＝１，Ｖ＝１，ＬＰ１＝１，ＬＰ２＝１，ＬＰ３＝１，ＬＰ４＝１，ＬＰＣ＝１，ＡＴ＝１，ＡＨ＝１，ＤＥ＝０，ＤＦ＝０（１：取得可能、０：取得不可）”のように表すことができる。
【００３９】
データ構造領域は、各センサで検出される生体環境情報のデータ形式を格納する領域であり、暗号化または圧縮符号化をすることで固定長の構造とした領域である。各センサで検出される生体環境情報のデータ形式は、生体環境情報の種類や検出タイミング等の情報を含む。データ領域は、各センサで検出された生体環境情報を格納する可変長の領域である。
【００４０】
このようなデータフォーマットに複数の生体環境情報の各々を格納することにより、ヘッダ領域で「取得可能」に指定された各生体環境情報の各々が、データ構造領域に格納されたデータ形式に従った形式でデータ領域に格納されることになり、同じタイミングで取得された生体環境情報の各々を同時に扱うことができる。すなわち、複数の生体環境情報の各々を同期化させることができる。
【００４１】
次に、ステップ１０４で、データフォーマットに格納された生体環境情報から快適性の評価に必要な生体環境情報を抽出する。例えば、取得可能であると指定されている生体環境情報の中から、いくつかを選択して抽出することができる。ここでは、データフォーマットに格納されている全ての生体環境情報を用いる場合について説明する。
【００４２】
そして、後段の処理で複数の生体環境情報を統合するために、抽出された各生体環境情報の検出の時間幅を揃えるように変換する。例えば、室内温度、室内湿度、及び体表面温度は１０秒毎、活動量は３５０ｍ秒毎、滞在ポジションは１分毎に検出されたデータであるとする。この場合、例えば、活動量は、１０秒間に含まれる２８個のデータを平均することにより、室内温度等の検出の時間幅（１０秒）に揃える。また、滞在ポジションは、１分間隔のデータの間を線形補完により計算して、室内温度等の検出の時間幅（１０秒）に揃える。
【００４３】
次に、ステップ１０６で、上記ステップ１０４で検出の時間幅を揃えた複数の生体環境情報に対して、相関行列に基づく主成分分析を行って１つの統合データに統合する。そして、統合データを、予め生成しておいた快適性評価モデル（例えば、図５）にプロットする。統合データが快適性評価モデルのどの領域にプロットされたかに基づいて、ユーザ５０の快適性のレベルが「快適」か「不快」かを評価する。
【００４４】
次に、ステップ１０８で、上記ステップ１０６での評価結果が「不快」か否かを判定する。「快適」の場合には、周辺環境５２の状態を制御する必要がないため、そのままステップ１００へ戻る。一方。「不快」の場合には、周辺環境５２の状態を制御するため、ステップ１１０へ移行する。
【００４５】
ステップ１１０では、予め生成しておいた制御信号テーブルを参照して、空調装置５４の制御信号を生成する。例えば、「室内温度を１℃上げる」という制御を空調装置５４に実行させるための制御信号を生成する。
【００４６】
次に、ステップ１１２で、上記ステップ１１０で生成した制御信号を空調装置５４へ送信する。環境制御装置１０と空調装置５４との間の通信は、例えば、赤外線デバイスを利用した赤外線通信により行うことができる。また、空調装置５４がネットワーク通信制御に対応した装置の場合には、その規格、例えばＥＣＨＯＮＥＴ  Ｌｉｔｅ規格等に従った通信プロトコルでの通信を行うこともできる。制御信号を送信したら、ステップ１００へ戻る。
【００４７】
制御信号を受信した空調装置５４では、受信した制御信号に基づいて、周辺環境５２の状態を制御する。例えば、上記の「室内温度を１℃上げる」という制御信号を空調装置５４が受信した場合には、空調装置５４において、設定温度を１℃上げ、室内温度が１℃上がるように暖房機能を動作させる。
【００４８】
以上説明したように、第１の実施の形態に係る環境制御装置によれば、複数の生体環境情報の相関行列に基づく主成分分析を用いた快適性の評価に基づいて、快適性に対して正または負の相関を示す環境情報を増減させるように制御する。これにより、快適性を高めるようにユーザの周辺環境の状態を制御することができる。また、複数の生体環境情報の各々を１つのデータフォーマットに格納して同期化することで、複数の生体環境情報の取り扱いが容易になり、主成分分析のような多変量解析を行う場合でも、リアルタイムに快適性の評価を行うことができ、その結果、周辺環境の状態の制御もリアルタイムに行うことができる。
【００４９】
次に、第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態に係る環境制御装置の構成は、第１の実施の形態に係る環境制御装置１０の構成と同様であるため、詳細な説明を省略する。
【００５０】
次に、第２の実施の形態に係る環境制御装置１０の作用について説明する。第２の実施の形態に係る環境制御装置１０では、第１の実施の形態と同様の環境制御処理（図７）の実行中に、並行して図８に示す再学習処理を実行する。なお、環境制御処理のステップ１００〜１０４で取得及び変換された各生体環境情報は、所定の記憶領域に所定時間分保存しておく。
【００５１】
図８に示す再学習処理のステップ２００で、ユーザ５０が空調装置５４に対して手動操作を行うことにより、周辺環境５２の状態を制御したか否かを判定する。この制御を、以下では「手動制御」という。本ステップの判定は、ユーザ５０が手動制御を行ったか否かに基づいて、ユーザ５０の快適性のレベルを推定するためのものである。ユーザ５０が手動制御するということは、手動制御する以前は、ユーザ５０は現在の周辺環境５２を「不快」（快適性のレベルが低い）と感じていたと判定することができる。また、手動制御した後は、ユーザ５０の所望の状態に周辺環境５２がなっているはずであるので、ユーザ５０は「快適」（快適性のレベルが高い）と感じると判定することができる。
【００５２】
ユーザ５０が手動制御した場合には、空調装置５４から手動制御が行われた旨を通知する信号が環境制御装置１０へ送信される。本ステップの判定は、空調装置５４から送信された通知を受信したか否かに基づいて行う。通知を受信していない場合には、通知を受信するまで本ステップの判定を繰り返す。通知を受信した場合には、ステップ２０２へ移行する。
【００５３】
ステップ２０２では、上記ステップ２００で通知を受信したタイミング、すなわちユーザ５０が手動制御したタイミングを含む過去の所定時間分の生体環境情報の各々を所定の記憶領域から取得する。「過去の所定時間」としては、ユーザ５０が不快に感じ始めてから手動制御するまでのタイムラグを想定した時間（例えば、１分）を予め定めておく。この手動制御したタイミングを含む過去の所定時間分の生体環境情報の各々を、以下では「手動制御以前の生体環境情報」という。
【００５４】
また、ユーザ５０が手動制御したタイミングから所定時間経過するのを待ち、手動制御したタイミングから所定時間経過後の所定時間分の生体環境情報の各々を所定の記憶領域から取得する。「所定時間経過後の所定時間」は、周辺環境５２が、ユーザ５０が手動制御した状態になるまでのタイムラグを想定した時間（例えば、１分経過後からの１分）を予め定めておく。この手動制御したタイミングから所定時間経過後の所定時間分の生体環境情報の各々を、以下では「手動制御後の生体環境情報」という。
【００５５】
次に、ステップ２０４で、手動制御以前の生体環境情報を快適性のレベル「不快」に対応付け、手動制御後の生体環境情報を快適性のレベル「快適」に対応付けて、既に生成されている快適性評価モデルの学習に用いた生体環境情報に追加して、快適性評価モデルを再学習する。再学習された快適性評価モデルは、並行して実行されている環境制御処理（図７）のステップ１０６で用いられる。
【００５６】
以上説明したように、第２の実施の形態に係る環境制御装置によれば、ユーザが手動制御した場合に、手動制御によりユーザの快適性のレベルを推定し、手動制御のタイミングに応じて検出された生体環境情報を用いて快適性評価モデルを再学習するため、周辺環境に対するユーザの順応性も考慮した快適性のレベルの評価及びそれに基づく環境制御を行うことができる。
【００５７】
なお、上記各実施の形態では、生体情報として、体表面温度、活動量、及び滞在ポジションを用いる場合について説明したが、これに限定されない。脳波、心拍数、眼筋電位等の他の生体情報を検出するようにしてもよい。なお、上記各実施の形態で用いた体表面温度、活動量、及び滞在ポジションは、ユーザに電極等のセンサを装着する必要がないため、ストレスフリーに検出することができる。
【００５８】
また、上記各実施の形態では、環境情報として、室内温度及び室内湿度を用いる場合について説明したが、これに限定されない。気圧や照度等の他の環境情報を検出するようにしてもよい。この場合、周辺環境の状態を制御する装置も空調装置に限定されず、換気装置や照明装置を適用することができる。
【００５９】
また、上記各実施の形態では、検出部で検出する環境情報、快適性評価モデルを学習する際に用いる環境情報、及び空調装置で制御する環境情報が全て同じ種類（室内温度及び室内湿度）の場合について説明したが、これらは異なる種類であってもよい。例えば、快適性評価モデルは室内温度及び照度を用いて学習し、検出する環境情報は室内温度のみとし、実際に制御するのは照度としてもよい。ただし、これらの環境情報を同じ種類とすると、精度の高い快適性の評価が行えると共に、快適性を高める方向により反応のよい制御を行うことができる。
【００６０】
また、上記各実施の形態では、ユーザとして人間を対象にする場合について説明したが、対象は動物であってもよい。
【符号の説明】
【００６１】
１０   環境制御装置
１２   検出部
１３   操作部
１４   表示部
１６   制御部
５０   ユーザ
５２   周辺環境
５４   空調装置
【図１】
2014159916.tif 000003
【図２】
2014159916.tif 000004
【図３】
2014159916.tif 000005
【図７】
2014159916.tif 000006
【図８】
2014159916.tif 000007
【図４】
2014159916.tif 000008
【図５】
2014159916.tif 000009
【図６】
2014159916.tif 000010