(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
各生活情況における生活環境についての各種心理評価を行う対象となる項目を被調査者に質問する質問ステップと、
被調査者が上記質問に対して回答する回答ステップと、
各質問項目毎の回答情況、平均点、標準偏差の算出を含む集計的計算、統計的計算の作業を行う初期計算ステップと、
前記初期計算ステップの結果を評価値に換算する際に使用する質問項目に関連有る因子得点と、因子負荷量と、各生活情況毎の各項目に対する重みとを含む統計データを別途の実験でもとめて保持する統計データ記憶ステップと、
前記回答ステップにて得られた回答そのものと、前記初期計算ステップの結果とを、前記統計データ記憶ステップにて記憶している統計データを使用して各生活情況の各項目毎に評価値に換算する回答値評価換算ステップと、
前記回答値評価換算ステップにて換算された評価値を出力する評価値出力ステップと、
前記評価値出力ステップにて出力された評価値をもとに各生活情況別にその環境を制御する統計処理型制御ステップとを有していることを特徴とする生活情況別心理評価方法。
【請求項２】
前記質問ステップは、温熱環境若しくは光環境の少なくも一方についての項目を質問する温熱光質問小ステップを有し、
前記統計処理型制御ステップは、質問した温熱光環境についての項目に関する制御を行う統計処理型温熱光制御小ステップを有していることを特徴とする請求項１記載の生活情況別心理評価方法。
【請求項３】
住環境制御対象領域内の人に関する諸情報を求める人情報検出ステップと、住環境の制御対象領域内の外部若しくは内部の少なくも一方の環境条件についての情報を求める環境情報検出ステップと、
上記人に関する情報に基づいて在内者の行動があらかじめ定められた生活情況のいずれのパターンであるかを決定する生活情況決定ステップと、
上記あらかじめ定められた生活情況に応じての住環境条件のゆらぎをあらかじめ住環境条件制御手段内に記憶させておく生活情況別ゆらぎ先行記憶ステップと、
上記住環境条件制御手段が、上記先行記憶した住環境条件制御手段内の記憶と前記環境情報検出ステップにて求められた情報を使用しつつ制御対象領域内に前記生活情況決定ステップにて決定された生活情況に対応する住環境条件のゆらぎを生じさせるゆらぎ発生ステップとを有していることを特徴とする生活情況別住環境制御方法。
【請求項４】
前記環境情報検出ステップは、温熱環境についての情報を求める温熱環境情報検出小ステップを有し、
前記生活情況決定ステップは、在内者の行動パターンとして温熱に関係するいずれの生活情況であるかを決定する温熱生活情況決定小ステップを有し、
前記生活情況別ゆらぎ先行記憶ステップは、温熱に関するゆらぎを記憶させておく生活情況別温熱ゆらぎ先行記憶小ステップを有し、
前記ゆらぎ発生ステップは、温熱についてのゆらぎを発生させる温熱ゆらぎ発生小ステップを有していることを特徴とする請求項３記載の生活情況別住環境制御方法。
【請求項５】
前記生活情況決定ステップは、複数の在室者がある値以上の活動量で椅座・床座の姿勢で一定時間以上滞在していれば、「団らん」の信号を出力する、単一の人がある値以下の活動量で椅座または床座で一定時間以上滞在していれば、「趣味・学び」の信号を出力する、複数の人が立位や座位を繰り返し位置や姿勢を変更する回数がある値を超えて活動量が一定以上であれば「ホームパーティ」の信号を出力するの少なくも一を行う温熱詳細決定小ステップを有し、
前記生活情況別ゆらぎ先行記憶ステップは、上記住環境条件制御手段に、「団らん」の出力がなされたときには、中立温感が得られる温度よりも送風量を劣る制御を行い、「趣味・学び」が出力されたときには出力された中立温感が得られる温度より一定値低い温度とし併せて対応するゆらぎ制御を行い、「ホームパーティ」が出力されたときには、中立温感が得られる温度より一定値高い温度として、併せて所定のゆらぎ制御を行うこと記憶させる温熱詳細記憶小ステップを有していることを特徴とする請求項３記載の生活情況別住環境制御方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、住環境の制御に関し、特に生活情況に応じての制御に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の生活情況制御用の空調機制御装置では、例えば特開平５−１４９５９９号公報に記載された例がある。以下、図を参照しつつ、この従来の空気調和機制御装置について説明する。
図１は、この空気調和機制御装置の構成図である。本図において、９１はセンサであり、９２はセンサ９１からの出力値を記憶する記憶部であり、９３は画像入力部であり、９４は特徴抽出部であり、９５はリモコン型または設置型の操作パネルを装備している操作部であり、９６は運転開始からの経過時間を検出する運転時間検出部であり、９７は学習部であり、９８は操作内容推測部であり、９９は制御信号生成部であり、９１０は空気調和機である。そして、これら各部は信号線にて有機的に結ばれている。
【０００３】
次に、上記従来装置の動作について説明する。
センサ部９１からの出力は記憶部９２に記憶される。記憶部９２は、また室内外の環境条件を記憶している。画像入力部９３から画像データが特徴抽出部９４に入力され、その特徴量が得られる。操作部９５からの操作内容をもとに、運転時間検出部９６が運転開始からの経過時間を求める。センサ部９１、記憶部９２、特徴抽出部９４、操作部９５及び運転時間検出部９６からの入力により操作内容推測部９８は、在室者の操作内容を推測する。具体的に公民館等の時間貸の教室、部屋における夏季の冷房を例にとるならば、午前９時から午後９時まで使用されており、午後２時ごろが最も負荷が大きい、人が増える時間帯も負荷が大きい等である。
【０００４】
また、これらは学習部９７にも入力を行い、学習部９７は操作部９５から入力された在室者の現在の空調における意思表示を教師信号として学習を行い、学習終了後、ニューラルネット内の参照情報を操作内容推測部９８に出力し、内部の参照情報を更新する。
ほぼ同様のことは、公民館、貸事務所、集合住宅等における光環境制御にも応用されている。例えば、窓の大きい公民館の貸し室における室内照明、学校の廊下の照明灯等は日中は点灯しないか最小限とし、大学の大教室では授業時間中の教師の位置はたとえ日中でも点灯する等である。同じく、大教室での講師の使用するスピーカの音量、大会議におけるスピーカ、マイクの感度等、その他歯科治療室におけるバックグラウンドミュージックの音量等音響環境にも応用されている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の室内の状況を検出して自動的に制御を行う空気調和機制御装置では、生活環境や生活状態に応じての最適な温熱環境に属する心理的要因の影響が考慮されていない。このため、ニューラルネットの中間階層での学習の状態は正確には考慮されないこととなるため、以下のような不都合が生じることがある。
【０００６】
以下、温熱環境を例にとって説明する。
たとえば、「暑い」、「寒い」の意思表示を一定期間特殊な教師信号として学習してしまう場合に、以下のような不都合が生じる。
（１）室外から室内へ入ってきた者が空調機を操作する場合には、空調機の立ち上がり時に最強運転を行い、その後比較的暖かい状態で室内が保たれることが多いが、これは季節等で変動する。しかも、年毎に気温が異なり、更には室外にいた状況によっても操作が異なる。
【０００７】
（２）また、やや涼しい状態を好む、そして多少気の強い者がおれば、どうしても室温は低目に設定されがちである。しかしながら、これが他の在室者の許容する範囲内であったときには、「暑い」「寒い」等の意思表示は行わない。このためそのまま運転を続けることとなる。しかも、他の在室者の許容度も生活環境により異なる。
【０００８】
（３）在室者の年令、女性は冷え症の人が多い等の性差により最適温度や許容度が異なり、また就寝、室内体操、勉強等作業内容によっても異なるが、これらは複雑に変化する。
ほぼ同様のことは、光環境、音環境でも生じる。
ひいては、ずれた教師信号を学習してしまうことともなる。つまり、在室者の操作を先取り予測する自動制御の場合には、ニューラルネットによる学習を行ったときに制御の決定がブラックボックス化している、若しくは必ずしも適切であるとは限らないため、学習が不十分であったり間違った学習が何度もなされることがある。結果的に、生活を支援するのとは逆方向の制御がなされることが少なからずある。
【０００９】
次に、人は覚醒感を維持する等のためには、同一の住環境は好ましくなく、何等かの変動があるのが好ましい。すなわち、生物としての人、人の体、人の頭脳が快調に機能を発揮するためには、ある種のゆらぎが必要である。極端ではあるが身近でわかり易い例をあげると、さぼてんに美しい花を割かせるためには真夏に１月程水をやらぬ砂漠の状態を設けることが必要であり、美しく大きな金魚とするためには真冬に１月程冬の状態を設けることが必要なことに似る。しかも、このゆらぎは人の従事している作業等により異なる。
【００１０】
しかしながら、従来の技術は、このゆらぎの内容については特に生活情況との関係では何等考慮されていない。  本発明は、以上の問題に鑑みなされたものであり、従来困難であった生活情況別の温熱等の環境の適切な評価を可能にし、各生活情況における最適なゆらぎの制御を行う生活情況別心理評価方法及び生活情況別住環境制御方法を提供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、請求項１の発明においては、各生活情況における生活環境についての各種心理評価を行う対象となる項目を被調査者にＣＰＴや質問用紙で質問する質問ステップと、被調査者が上記質問に対して回答する回答ステップと、各質問項目毎の回答情況、平均点、標準偏差をもとめる等の集計的計算、統計的計算等の作業を行う初期計算ステップと、前記初期計算ステップの結果を評価値に換算する際に使用する質問項目に関連ある因子得点（標準化した回答値に標準化した因子負荷量を乗じた値。各因子、つまり住み心地の要因の得点（評価値）のこと）、因子負荷量（回答値から因子得点を算出するときの係数で、具体的には各質問項目の因子に対する重みを指している）、各生活情況毎の各項目に対する重みを含む統計データを別途の実験（その他、社会調査、あるいは似た条件からの類推）でもとめて保持する統計データ記憶ステップと、前記回答ステップにて得られた回答そのものと、前記初期計算ステップの結果とを、前記統計データ記憶ステップにて記憶しているデータを使用して各生活情況の各項目毎に所定の手順で評価値に換算する回答値評価換算ステップと、前記回答値評価換算ステップにて換算された評価値を出力する評価値出力ステップと、前記評価値出力ステップにて出力された評価値をもとに各生活情況別にその環境を制御する統計処理型制御ステップとを有していることを特徴としている。
【００１２】
同じく、請求項２の発明においては、前記質問ステップは、温熱環境若しくは光環境の少なくも一方についての項目を質問する温熱光質問小ステップを有し、前記統計処理型制御ステップは、質問した温熱光環境についての項目に関する制御を行う統計処理型温熱光制御小ステップを有していることを特徴としている。同じく、請求項３の発明においては、部屋、教室等の住環境制御対象領域内の所在者数など人に関する諸情報を求める（人が入力する場合も含める。）人情報検出ステップと、住環境の制御対象領域内の外部若しくは内部の少なくも一方の出入りする熱量、騒音等環境条件についての情報を求める環境情報検出ステップと、上記人に関する情報に基づいて在内者の行動があらかじめ定められた生活情況のいずれのパターンであるかを決定する生活情況決定ステップと、上記あらかじめ定められた生活情況に応じての実験、経験等で求められた住環境条件のゆらぎをあらかじめ住環境条件制御手段内に記憶させておく生活情況別ゆらぎ先行記憶ステップと、上記住環境条件制御手段が、上記先行記憶した住環境条件制御手段内の記憶と前記環境情報検出ステップにて求められた情報を使用しつつ制御対象領域内に前記生活情況決定ステップにて決定された生活情況に対応する住環境条件のゆらぎを生じさせるゆらぎ発生ステップとを有していることを特徴としている。
【００１３】
同じく、請求項４の発明においては、前記環境情報検出ステップは、温熱環境についての情報を求める温熱環境情報検出小ステップを有し、前記生活情況決定ステップは、在内者の行動パターンとして温熱に関係するいずれの生活情況であるかを決定する温熱生活情況決定小ステップを有し、前記生活情況別ゆらぎ先行記憶ステップは、温熱に関するゆらぎを記憶させておく生活情況別温熱ゆらぎ先行記憶小ステップを有し、前記ゆらぎ発生ステップは、温熱についてのゆらぎを発生させる温熱ゆらぎ発生小ステップを有していることを特徴としている。
【００１４】
同じく、請求項５の発明においては、前記生活状況決定ステップは、複数の在室者がある値以上の活動量で椅座・床座の姿勢で一定時間以上滞在していれば、「団らん」の信号を出力する、単一の人がある値以下の活動量で椅座または床座で一定時間以上滞在していれば、「趣味・学び」の信号を出力する、複数の人が立位や座位を繰り返し位置や姿勢を変更する回数がある値を超えて活動量が一定以上であれば「ホームパーティ」の信号を出力するの少なくも一を行う温熱詳細決定小ステップを有し、前記生活情況別ゆらぎ選考記憶ステップは、上記住環境条件制御手段に、「団らん」の出力がなされたときには、中立温感が得られる温度よりも送風量を劣る制御を行い、「趣味・学び」が出力されたときには出力された中立温感が得られる温度より一定値低い温度とし併せて対応するゆらぎ制御を行い、「ホームパーティ」が出力されたときには、中立温感が得られる温度より一定値高い温度として、併せて所定のゆらぎ制御を行うことを記憶させる温熱詳細記憶小ステップを有していることを特徴としている。
【００１５】
【作用】
上記構成により、以下作用がなされる。
請求項１の発明においては、質問ステップにて、各生活情況における生活環境についての各種心理評価を行う対象となる項目を例えば実際の各生活情況下で被調査者に質問する。回答ステップにて、被調査者が上記質問に対して回答する。初期計算ステップにて、各質問項目毎の回答情況、平均点、標準偏差をもとめる等の集計的計算、統計的計算等の作業を行う。統計データ記憶ステップにて、前記初期計算ステップの結果を評価値に換算する際に使用する質問項目に関連有る因子得点、因子負荷量、各生活情況毎の各項目に対する重み（例えば、運動中ならば、多少の温度や湿度の変化、差異は気にならない）等のデータを別途の実験等でもとめて保持する。回答値評価換算ステップにて、前記回答ステップにて得られた回答そのもの、前記初期計算ステップの結果を前記統計データ記憶ステップにて記憶しているデータを使用して各生活情況の各項目毎に評価を求める。評価値出力ステップにて、前記回答値評価値換算ステップにて換算された評価値を出力する。統計処理型制御ステップにて、前記評価値出力ステップにて出力された評価値をもとに各生活情況別にその環境を制御する。
【００１６】
同じく、請求項２の発明においては、前記質問ステップの温熱光質問小ステップにて、温熱環境若しくは光環境の少なくも一方についての項目を質問する。前記統計処理型制御ステップの統計処理型温熱光制御小ステップにて、質問した温熱光環境についての項目に関する制御を行う。
同じく、請求項３の発明においては、人情報検出ステップにて、赤外線フルネルレンズ等にて住環境制御対象領域内の人に関する諸情報を求める。環境情報検出ステップにて、住環境の制御対象領域内の外部若しくは内部の少なくも一方の環境条件についての情報を求める。生活情況決定ステップにて、上記人に関する情報に基づいて在内者の行動があらかじめ定められた生活情況のいずれのパターンであるかを決定する。生活情況別ゆらぎ先行記憶ステップにて、上記あらかじめ定められた生活情況に応じての住環境条件のゆらぎをあらかじめ住環境条件制御手段内に記憶させておく。ゆらぎ発生ステップにて、上記住環境条件制御手段が、上記先行記憶した住環境制御手段内の記憶と前記環境情報検出ステップにて求められた情報を使用しつつ制御対象領域内に前記生活情況決定ステップにて決定された生活情況に対応する住環境条件のゆらぎを生じさせる。
【００１７】
同じく、請求項４の発明においては、前記環境情報検出ステップの温熱環境情報検出小ステップにて、温熱環境についての情報を求める。前記生活情況決定ステップの温熱生活情況決定小ステップにて、在内者の行動パターンとして温熱に関係するいずれの生活情況であるかを所定の手順にのっとって決定する。前記生活情況別ゆらぎ先行記憶ステップの生活情況別温熱ゆらぎ先行記憶小ステップにて、温熱に関するゆらぎを記憶させておく。前記ゆらぎ発生ステップの温熱ゆらぎ発生小ステップにて、温熱についてのゆらぎを発生させる。
【００１８】
同じく、請求項５の発明においては、前記生活シーン決定ステップの温熱詳細決定ステップでは、複数の在室者がある値以上の活動量で椅座・床座の姿勢で一定時間以上滞在していれば、「団らん」の信号を出力する、単一の人がある値以下の活動量で椅座または床座で一定時間以上滞在していれば、「趣味・学び」の信号を出力する、複数の人が立位や座位を繰り返し位置や姿勢を変更する回数がある値を超えて活動量が一定以上であれば「ホームパーティ」の信号を出力するの少なくも一を行う、前記生活情況別ゆらぎ先行記憶ステップ内の温熱詳細記憶小ステップでは、上記住環境条件制御手段に、「団らん」の出力がなされたときには、中立温感が得られる温度よりも送風量を劣る制御を行い、「趣味・学び」が出力されたときには出力された中立温感が得られる温度より一定値低い温度とし併せて対応するゆらぎ制御を行い、「ホームパーティ」が出力されたときには、中立温感が得られる温度より一定値高い温度として、併せて所定のゆらぎ制御を行うことを記憶させる。
【００１９】
【実施例】
以下、本発明を実施例に基づいて説明する。
（第１実施例）
最初に、本実施例の基礎となっている事実、研究結果について説明する。
温熱環境評価を目的とする生活シーン（パターン、情況）に応じた住み心地を測る心理指標の構築は居間の生活様式（生活情況）を幾つかの典型的なものに絞り込み、それらの特徴的なサンプルを収集し、パネラー（被調査者）にイメージ（印象）をＳＤ法評価（Ｓｅｍａｔｉｃ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ法の略であり、Ｃ．Ｅ．Ｏｓｇｏｏｄが１９５７年に提案した心理測定の一方法である。言語による尺度を用いて心理実験を行い、その分析を通して、ある「概念」の構造を定量的に明らかにしようとするものである。もともと意味論を展開するための方法であるが、最近では建築空間などの空間を対象とした心理評定に用いる軸を求めることの目的において用いられる例が多く、本実施例においてもそれに用いている。  参考）ＳＤ法によるイメージの測定  岩下豊彦著  川島書店  １９８３年第１刷発行）してもらうことで得られた居間の住み心地の要因に対して、サンプルの評価点を目的変数、各因子得点を説明変数として重回帰分析（定量的データを予測する変数とした、線型（一次）の関係式として得られ、いくつかの特性・要因についてそれぞれの係数（ウエイト）を得ることにより、予測式を求めるものである。事象を予測するには様々な要因との関係を明らかにする必要があり、一般にＹ＝ａ＋ｂＸ１＋ｃＸ２＋ｄＸ３＋……＋ｎＸｍの式で示されるように一番妥当な直線式を求めることによってＹをＸによって推定・予測することを行なう統計学的分析手法。  参考）他変量データ解析入門  杉山高一著  朝倉書店  １９８３年初版第１刷）することで得られたものである。実際の温熱環境を評価させた結果図２に示すような各生活シーンの住み心地が評価された。そこで、冷房時は「団らん」のシーンでは温度はＰＭＶ（Ｐｒｅｄｉｃｔ  Ｍｅｔｈｏｄ  Ｖｏｔｅ）＝±１以内にあれば住み心地に影響しない。「趣味・学び」のシーンでは温度はＰＭＶ＝−０．８程度で最も評価が高く、変動幅±０．５℃程度で変動制御をすればさらに評価が高い。「ホームパーティ」はＰＭＶ＝＋０．３程度の温度で湿度は５０％〜７０％で評価が高く、変動幅±１．０℃程度で変動制御をすればさらに評価が高い。暖房時は「団らん」のシーンでは温度はＰＭＶ＝±１以内にあれば住み心地に影響しない。「趣味・学び」のシーンでは温度は冷房時ＰＭＶ＝−０．３程度で最も評価が高く、変動幅±０．５℃程度で変動制御をすればさらに評価が高い。「ホームパーティ」はＰＭＶ＝＋０．３程度の温度で湿度は５０％〜７０％で評価が高く、変動幅±１．０℃程度で変動制御をすればさらに評価が高い。
なお、ＰＭＶ指標とは、人体の熱平衡を基礎として、人体の熱平衡に関わる環境側の５要素（放射温度、空気温度、風速、水蒸気分圧）と人体側の２要素（着衣量、活動量）から、温冷感の平均を予測する指標である。
【００２０】
ただし、これは以下の文献等に記されているため、これ以上の説明は省略する。  参考）ＩＳＯ７７３０  Ｔｈｅｒｍａｌ  Ｃｏｍｆｏｒｔ  ｂｙＰ．Ｏ．Ｆａｎｇｅｒ  ＭｃＧｒａｗ−Ｈｉｌｌ  Ｂｏｏｋ  Ｃｏｍｐａｎｙ  １９７２
図３は本実施例における生活シーン別環境評価システムの概略構成図である。本図において、１は、被調査者に質問項目を提示するためのＣＲＴを有する質問提示部である。２は、被調査者がキーボードで質問の回答を作成し、入力する回答入力部である。３は、回答結果を評価点に換算する回答値評価点換算部である。４は、評価点に換算する各種の統計データをあらかじめ入力された上で記憶している統計換算データ記憶部である。５は、ＣＲＴに出力する質問項目をあらかじめ記憶している質問項目記憶部である。６は、各質問項目それぞれについて、その集計結果である回答値の平均と標準偏差、各因子・質問項目毎の標準化した因子負荷量及び評価点算出時因子得点にかかわる生活シーンそれぞれについての係数を記憶する統計データ記憶部である。７は評価点を表示する評価値出力部である。なお、各記憶部４、５、６は、ハード的にはいわば一体のものとされている。
【００２１】
以下、その動作の流れについて図４に沿って説明する。
調査者が質問提示部１を用いて、温熱環境を評価するのに適すると思われる図５に示す安定・平穏感等の５つの要因（因子）につき、同表中の質問項目に示す形容語対で被調査者に提示する（ａ１）。
被調査者は、質問された空間の温熱環境をＳＤ（セメンティック・ディファレンション）に回答入力部２により入力する（ａ２）。
【００２２】
回答値評価点換算部３において、各値を図６に示すデータ構造で保持し、更に、統計換算データ記憶部４内に図７に示すデータ構造で記憶されている統計データ記憶部６から平均値Ｍｉ（ここに、ｉ＝１，２，………，ｎである。また、ｎは、質問項目の数）、標準偏差Ｓｉを読み出す（ａ３）。
そして、下記の演算を行い、質問番号ｉの標準化された回答値Ａｉを求める（ａ４）。
【００２３】
Ａｉ＝（Ｑｉ−Ｍｉ）／Ｓｉ
ここに、Ｓｉは質問番号ｉの統計データから計算された標準偏差であり、同様にＭｉは質問番号ｉの統計データから計算された平均値であり、Ｑｉは質問番号
ｉの回答値である。
Ａｉから因子得点を算出するが、図５に示した５つの各要因で質問の平均値を算出し、これを各因子の因子得点とする（ａ５）。ただし、各因子でＡｉに標準化された因子負荷量を乗じた値の和として因子得点を求める方法もあり、これを採用してもよい。
【００２４】
各因子の因子得点が算出され、更に統計データ記憶部５から各シーンに固有の因子毎の係数（重み）が読み出され（ａ６，ａ７）、生活シーン番号ｊにおける評価した空間の評価点であるＹｊが下記の式で求められる（ａ８）。
Ｙｊ＝ａｊＸ１＋ｂｊＸ２＋ｃｊＸ３＋ｄｊＸ４＋ｅｊＸ５＋ｆｊ
（ここに、ｊ＝１，２，３  ……，ｎである。またｎは、生活シーンを示す番号である。生活シーンとして、本実施例は、１は団らん、２は趣味・学び、３はホームパーティ、４はくつろぎを採用している。）
ここに、Ｘ１  は第１因子の因子得点であり、Ｘ２  は第２因子の因子得点であり、Ｘ３  は第３因子の因子得点であり、Ｘ４  は第４因子の因子得点であり、Ｘ５  は第５因子の因子得点である。また、ａｊは生活シーン番号ｊの第１因子にかかる係数であり、ｂｊは生活シーン番号ｊの第２因子にかかる係数であり、ｃｊは生
活シーン番号ｊの第３因子にかかる係数であり、ｄｊは生活シーン番号ｊの第４因子にかかる係数（重み）であり、ｅｊは生活シーン番号ｊの第５因子にかかる係数（重み）であり、ｆｊは生活シーン番号ｊの定数である。
【００２５】
上記手法にて算出した評価点を評価値出力部７に出力し、環境を評価することとなる。
これにより、評価条件を正確に把握しえ、ひいては在室者にとり好ましい生活環境とすることができる。そして、一旦これらのデータが得られたならば、特に建て売り住宅、マンション、公民館等の貸部屋等は使用者の用途や在室者の人数、季節や時間情報等が入力されれば、後は統計的なデータを使用しての空調運転がなされる。
【００２６】
また、学校の教室等では、個々の教師や組長、ケンカ大将、番長等の個人的な選択も排除される。
また、学校の教室等では体育の時間等が入力されておれば、体育の次の時間においては冷房を強とする等の操作も考慮されるようにしてもよい。これにより、一層の住環境の快適性が得られる。
【００２７】
また、勿論オフィスオートメーションの進んだ部屋では、各部屋の使用毎に各在室者からアンケートをとり、それをもとに本実施例のようないわば一種の調整がなされてもよい。
（第１実施例の変形例）
大企業の食道や歯科医等におけるバックグラウンドミュージックの音量、事務所や食堂の照明、ホテル等におけるパーティの際の照明等についても同様の手段を採用することが可能である。これにより、音量や照明が統計的に普遍化、一般化され、役職者、医師等の個人的な好みは排除される。なお、この際地位等についても重み付けを行なうようにしてもよい。病院の病室等では患者優先、看護婦は後まわし等である。
【００２８】
特に、ホテル等においては、ダンスパーティ、歓迎会等パーティの内容、参加者の年令等があらかじめ判明しておれば、それに応じての照度、色調となしえる。具体的にはパーティ開始前は参加者がお互いに顔を見れるよう明るく、パーティの進行と共に目がなれるのにあわせて照度を下げる等し、また音楽の音量も種々変化させる等である。
（第２実施例）
次に、第１実施例の結果を用いた空気調和装置の制御方法について説明する。図８は、本実施例の制御を採用した空気調和装置の構成図である。本図において、１１はセンサー（検出端）であり、１２はセンサーからの情報を基に人の情報を切り出す人検出部であり、１３はセンサー１１からの情報を基に環境情報を検出する環境検出部であり、１４は人の情報から生活シーンを決定する生活シーン決定部であり、１５は環境情報からＰＭＶ（Ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ  Ｍｅａｎ  Ｖｏｔｅ）などを算出して中立温感の得られる基準制御温度を計算する環境演算部であり、１６は生活シーンに応じた温度の制御方法を決定する温度制御方法決定部であり、１７は温度ゆらぎの制御を行うゆらぎ制御部であり、１８は空調制御部であり、１９は空気調和機であり、直接制御するのはファンの回転数と吹き出し温度である。
【００２９】
以下、その内容、動作手順について、図を用いて詳しく説明する。
センサー１１としては、例えば吸い込み温度（室温）センサ、湿度センサー、吹き出し温度センサー、さらには焦電型赤外線センサー等が多数採用されている。そして、勿論空気調和機本体にもうけられている。これらのセンサー１１からの出力は、人検出部１２と環境検出部１３に入力される。人検出部１２は、これらの入力をもとに、あらかじめ入力されている部屋についての３次元の画像情報を参照して人についての情報を作成し、更に在室者数、その姿勢、その位置、その活動量を算出する。この際、他の熱源と人との区別は動きの有無によりなされる。また、姿勢は動く熱源の高さより判断される。活動量は、個々の人からの赤外線量と線源の移動の情況により推測され、多数の人が在室する場合には湿度、炭酸ガス量等も考慮される。これらと生活シーン情報とから生活シーンも決定される。なお、ケースによっては人の出入り等も決定材料とされる。このための手順の流れを図９に示す。
【００３０】
この上で環境演算部１５及び生活シーン決定部１４にそれらの情報を出力する。また、人以外の壁、天井の温度等は環境検知部１３に出力する。環境検知部１３では、人検知部１２から入力した壁、天井等の温度から放射温度が推測され、センサー１１から得た外気温、室温、湿度等の環境情報とともに環境演算部１５に出力する。吹出温度（送風する空気の温度）は、空調制御機１８が装備するセンサーにて検知される。環境演算部１５では人検知部１２から入力された人の情報及び環境検知部１３から入力された環境情報からＰＭＶ演算を行い、ＰＭＶ＝０となる基準制御温度Ｔ０  、ＰＭＶ＝０．３  となる制御温度Ｔｈ  、ＰＭＶ＝−０．５  となる
制御温度Ｔ−ｃ、ＰＭＶ＝０．５  となる制御温度Ｔ＋ｃ、ＰＭＶ＝−１．０  となる制御温度
Ｔｓ、ＰＭＶ＝−０．５  となる制御温度Ｔ＋ｄ、ＰＭＶ＝０．５  となる制御温度Ｔｄを算
出する。
【００３１】
算出したＴ０  を制御方法決定部１６に出力する。制御方法決定部１６では生活シーン決定部１４からの信号に基づいてＴ０  を調節し、制御温度として空調制御部１８に出力する。空調制御部１８では制御目標温度と実際の吹き出し温度、同じく吸い込み温度の基づいてファン回転数及び送風温度を調節する弁（自動弁）の開閉度合を制御する。すなわち、空調制御機１８では制御温度と吹き出し温度が一致するまで送風温度を調節する弁（自動弁）の開閉度合で吹き出し温度が制御温度に等しくなるよう制御し、吸い込み温度と制御温度が一致するまで冷媒圧縮機等の電動機や冷暖気用送風気の回転数を制御して調節する。
【００３２】
以上の手順におけるデータの流れを図１０に示す。
これにより、特に大学等に多い１部屋４人のマンション型寮等においては、各部屋への送風を一括して適切かつ安価に空調することも可能となる。すなわち、在室者数及び室内における作業も大体定まっており、このため別途季節、時間等が入力されておれば、全寮生若しくは全部屋生の統計的な感覚をもとに、各部屋毎の送風景等を適切になしえ、また、高価な空調機本体は各部屋毎でなく、全寮を対象として１、２台（含予備機）設置すればよいからである。
（第３実施例）
本実施例は、ゆらぎに関する。
【００３３】
近年の居住環境等に関する要求の高度化のもと、室温等は単に一定温度を維持するだけでなく、覚醒感を維持する目的で室温を動的に（変動）制御するゆらぎ運転のモードを設けることが望ましい
ところで、好ましいゆらぎの内容は生活シーンが定まれば大よそ定まる。更に季節や時刻を反映すれば、より正確に定まってくる。また、生活シーンそのものは、居住者の内容が定まれば大よそ定まる。しかも、我々の住環境は、幾つかの重要な生活シーンが占める割合が多い。本発明はこの事実にも注目したものである。
【００３４】
以下、本実施例固有の構成を中心に説明する。
さて、ゆらぎ制御部１７にゆらぎ制御開始の信号が入力されると、室内が初期運転を終了していることを確認して待ゆらぎ運転のモードを開始する。初期運転を終了していない場合は、その終了を待って開始する。
図１１は、ゆらぎ運転の動作流れ図である。さて、ゆらぎ運転に際しては、ゆらぎをスペクトル分析すると、図１２に示すように周波数と振幅の積分値の間に両者の対数をとったとき逆比例の関係をもつ温度の変動パターンを予めゆらぎパターン記憶部に複数記憶しておく。変動のパターンは、基準温度に対して同じように上下の幅をもち、パターン実行の際に変動幅と基準温度を入力することで変化のパターンが決定される。開始の信号と同時にゆらぎパターン記憶部からランダムに１つずつパターンが選択されていく。このとき在室者から「暑い（温度を下げたい）」「寒い（温度を上げたい）」「満足（ちょうどよい）」の３種の温冷感覚が入力され、制御温度変更の指示があった場合１つのゆらぎパターンが終了するまでその入力をカウントしてパターン終了時に最も頻度の高い入力をこのパターンに対する温度嗜好として空調制御部１８に出力する。
【００３５】
さらにゆらぎの制御を行うか否かの決定、あるいは温度設定の基準を決定する制御方法決定部１６は生活シーン決定部１４からの入力に従って制御方法を決定する。生活シーン決定部１４では、人検知部１２から入力された人の情報を基に生活シーンを予め設定された５つの生活シーンのうちいずれの生活シーンに最も近い状態であるかを判別し、生活シーンの推定を行い、推定生活シーンを示す信号を出力する。ここに、生活シーンは、複数の在室者がある値以上の活動量で椅座または床座の姿勢で一定の時間以上滞在している生活シーンである「団らん」、単一の人がある値以上の活動量で椅座または床座で一定時間以上滞在している生活シーンである「趣味・学び」、複数の人が立位や座位を繰り返し位置や姿勢を変更する回数がある値を越えており活動量が一定以上の生活シーンである「ホームパーティ」、複数の人がほぼ姿勢を変えずに一定時間以上滞在している「鑑賞・くつろぎ」、複数の人すべてまたは単一の在室者が臥位を保っている生活シーンである「睡眠」の５つの生活シーンと「不在」のシーンで構成される。図１３に各生活シーンの機能を示す。
【００３６】
図１４に示す生活シーンの推定方法の手順を図を用いて説明する。
在室者が０になって一定時間経過した場合（選択肢ｂ１：ｎｏ）の信号を温度制御方法決定部１６に出力する。
在室者の人数が頻繁に変動する場合（選択肢ｂ２：ｎｏ）で在室者が一定の人数以下の場合（選択肢ｂ３：ｙｅｓ）は家事の生活シーンと見なされ、「趣味・学び」の信号を制御モード選択部１６に出力する。
【００３７】
選択肢ｂ３で在室者が一定以上の場合は「ホームパーティ」の信号を温度制御方法決定部１６に出力する。
在室者の人数がほぼ変動せず（選択肢ｂ２：ｙｅｓ）、在室者の姿勢が椅座または床座（選択肢ｂ４：ｙｅｓ）で一定時間の一人の（平均）活動寮がある値以上（選択肢ｂ５：ｙｅｓ）の場合「団らん」の信号を温度方法決定部１６へ出力する。
【００３８】
選択肢ｂ５で活動量がある値以上であった場合で、在室者の同じ位置での小さい動きがある値以上検出されたとき（選択肢ｂ６：ｙｅｓ）は「趣味・学び」、検出されなかったとき（選択肢ｂ６：ｎｏ）は「鑑賞・くつろぎ」の信号を温度制御方法決定部１６に出力する。
在室者の姿勢が臥位（選択肢ｂ２：ｎｏ）の場合の（選択肢ｂ７：ｙｅｓ）は「睡眠」の信号を温度制御方法部１６に出力する。
【００３９】
在室者の姿勢の立位が含まれていた場合（選択肢ｂ８：ｎｏ）は「ホームパーティ」の信号を温度制御方法決定部１６に出力する。
以上のようにして選択された生活シーンによって、温度制御方法決定部１６は、次のような制御モードを選択する。
空気調和装置の生活シーン別制御方法について、大枠を図１５に示す。また、各シーンの制御を図１１から図１９に示す。更に、各シーン共通のサブルーチンを夏季冷房時の制御方法を例にとって説明する。図２０、図２１はその流れ図である。
【００４０】
環境情報から室温Ｔｒを入力する。
生活シーンが「不在」であるときは、時間遅延回路を回し一定時間不在が続けば空調機の電源を切る。生活シーン信号が「睡眠」であるときは、ファン回転数を下げ、自動弁の開度も閉じて冷水量を下げて行く。送風量が０、かつ冷水コイルに流れる冷水量が０になったとき空調機の電源を切る。この場合は、起床を検出して電源をいれることとなる。なお、この場合、時計による時刻の検出も参考とされる。
【００４１】
次に生活シーンが「団らん」の場合を図１６を用いて説明する。
吹出温度をＴｒとする。環境演算部１５から出力されたＰＭＷ  ＝−１となる室温Ｔｃに、好みや状況による誤差Ｔｃδを足す。初期値はＴ（−ｃ）  δ＝Ｔ（Ｃ）δ＝０で、学習によりその値は変化する。Ｔ（−ｃ）  ＝Ｔ（−ｃ）  ＋Ｔ（−ｃ）  δ＝０、Ｔｃ＝Ｔｃ＋Ｔｃδ＝０で室温の最低許容値及び最高許容値を決定する。団らんの場合、ＰＭＷ  ＝±１の範囲の温熱環境であればほぼ８０％の人が快適に感じることが実験によりわかっている。従って、Ｔ（−ｃ）  ≦Ｔｒ≦Ｔｃに室温Ｔｒを制御する。Ｔｒが低すぎるとき（選択肢ｘｃ１）には自動弁の開度を小さくして送水量を制限し送気温が上がっていくように制御する信号を空調制御部１８に出力し（ｃ３）、Ｔｒ’  ≧Ｔｓ−１．０となった時点で自動弁の開度を決定する。Ｔｒが高すぎるとき（ｃ４）には自動弁の開度を大きくして送水量を増やし送気温が下がっていくように制御する信号を空調制御部１８に出力し、Ｔｒ’  ≦Ｔｓ＋１．０  となった時点で自動弁の開度を決定する。さらに、室温（吸込温度）Ｔｒをセンサー２１より入力し（ｃ５）、Ｔ（−ｃ）  ≦Ｔｒ≦Ｔｃの範囲でなかった場合（選択肢ｃ６）にはファンの回転数をあげる制御信号を空調制御部１８に出力し（ｃ７）、逆ならば下げ（ｃ８）Ｔ（−ｃ）  ≦Ｔｒ≦Ｔｃの範囲に入ったときファンの回転数を初期設定に落とす制御を行う。
【００４２】
生活シーンが「趣味・学び」の場合を図１７を用いて説明する。
環境演算部５から出力されたＰＭＶ  ＝−０．５となる室温Ｔｓに、好みや状況による誤差Ｔｓδを足す。初期値はＴｓδ＝０で、学習によりその値は変化する。Ｔｓ＝Ｔｓ＋Ｔｓδで好み等の差を考慮する。「趣味・学び」の場合、やや低めの温熱環境の方が快適であり、さらに温度を変動させた方が覚醒感が高くなり快適になることが実験によりわかっている。従って、室温のみの変動ならばやや涼しく感じる（ＰＭＶ  ＝−０．５）  温度を基準として±０．５  ℃の範囲内で不規則な変化を与える制御を行うことで趣味・学びのシーンにおける快適度を高める。従って、Ｔｓ−０．５≦Ｔｒ≦Ｔｓ＋０．５  に室温Ｔｒを制御する。Ｔｒが低すぎるときには自動弁の開度を小さくして冷水コイルの送水量を減らし送風気の温度が上がっていくように制御する信号を空調制御部１８に出力し、Ｔｒ’  ≧Ｔｓ＋０．５  となった時点で自動弁の開度を決定する。Ｔｒが高すぎるときには自動弁の開度を大きくして送水量を増やし送風気の温度が下がっていくように制御する信号を空気調和機１９に出力し、Ｔｒ’  ≦Ｔｓ＋０．５  となった時点で自動弁の開度を決定する。さらに、室温（吸込温度）Ｔｒをセンサー部より入力しＴｓ−０．５  ≦Ｔｒ≦Ｔｓ＋０．５の範囲でなかった場合ファンの回転数を上げる制御信号を空調制御部１８に出力しＴｓ−０．５  ≦Ｔｒ≦Ｔｓ＋０．５の範囲に入ったときファンの回転数を初期設定に落とす制御を行う。Ｔｓ−０．５  ≦Ｔｒ≦Ｔｓ＋０．５の状態になってから、ゆらぎ制御部１７に開始の信号を出力する。変動幅は±０．５  ℃、基準温度はＴｓである。在室者から「暑い」あるいは「寒い」の信号が入力されたときにはゆらぎ制御が１パターン終了してからパターン動作中の入力値を集計して最も頻度の高い入力が「暑い」であった場合、Ｔｓδ＝Ｔｓδ−１  を行い、Ｎ  ＝Ｎ０をして初期回路に戻る。「寒い」の信号が入力されたときには、Ｔｓδ＝Ｔｓδ＋１  を行い、初期回路に戻る。
【００４３】
生活シーンがホームパーティの場合を図１８を用いて説明する。
環境演算部１５から出力されたＰＭＶ  ＝０．３  となる室温Ｔｈに、好みや状況による誤差Ｔｈδを足す。初期値はＴｈδ＝０  で、学習によりその値は変化する。Ｔｈ＝Ｔｈ＋Ｔｈδで好み等の差を考慮する。ホームパーティの場合、ＰＭＶ  ＝０．３  程度のやや暖かい温熱環境を基準として、温度を変動させた方がコミュニケーションを促進し盛り上がっている感じを与えることが実験によりわかっている。室温のみの変動ならば立位で２４〜５℃のわずかにあたたかめの温度を基準として±１．０  ℃の範囲内で不規則な変化を与える制御を行うことでホームパーティのシーンにおける快適度が高まる。従って、Ｔｈ−１．０  ≦Ｔｒ≦Ｔｓ＋１．０に室温Ｔｒを制御する。Ｔｒが低すぎるときには自動弁の開度を小さくして冷水コイルの送水量を減らし送風気温が上がるように制御する信号を空気調和機１９に出力し、Ｔｒ’  ≧Ｔｓ−１．０  となった時点で自動弁の開度を決定する。Ｔｒが高すぎるときには自動弁の開度を大きくして送水量を増やし送風気温が下がるように制御する信号を空気調和機１９に出力し、Ｔｒ’  ≦Ｔｓ＋１．０  となった時点で自動弁の開度を決定する。さらに、室温（吸込温度）Ｔｒをセンサー部より入力しＴｈ−１．０  ≦Ｔｒ≦Ｔｈ＋１．０の範囲でなかった場合ファンの回転数を上げる制御信号を空調制御部１８に出力しＴｈ−１．０  ≦Ｔｒ≦Ｔｈ＋１．０の範囲に入ったときファンの回転数を初期設定に落とす制御を行う。Ｔｈ−１．０  ≦Ｔｒ≦Ｔｈ＋１．０の状態になってからゆらぎ制御部１７に開始の信号を出力する。変動幅は±１．０  ℃、基準温度はＴｈである。ゆらぎ制御中に在室者から「暑い」あるいは「寒い」の信号が入力されたときの制御方法は「趣味・学び」の場合に等しい。
【００４４】
以上の生活シーンに当てはまらない場合について図１９を用いて説明する。環境演算部１５から出力されたＰＭＶ  ＝−０．５  となる室温Ｔ（−ｄ）  及びＰＭＶ  ＝０．５  となるＴｄに、好みや状況による誤差Ｔｄδを足す。初期値はＴ（−ｄ）  δ＝Ｔｄδ＝０  で、学習によりその値は変化する。Ｔ（−ｄ）  ＝Ｔ（−ｄ）  ＋Ｔ（−ｄ）  δ＝０  、Ｔｄ＝Ｔｄ＋Ｔｄδ＝０  で室温の最低許容値及び最高許容値を決定する。ＰＭＶ  が±０．５  の範囲でほぼ９０％  が温熱的に不満のない環境（Ｐ．Ｏ．Ｆａｎｇｅｒ著「Ｔｈｅｒｍａｌ  Ｃｏｍｆｏｒｔ  」）となるので、Ｔ（−ｄ）  ≦Ｔｒ≦Ｔｄに室温Ｔｒを制御する。Ｔｒが低すぎるときには自動弁の開度を小さくして送水量を制限し送風空気の温度が上がっていくように制御する信号を空調制御部１８に出力し、Ｔｒ’  ≧Ｔ（−ｄ）  となった時点で開度を決定する。Ｔｒが高すぎるときには自動弁の開度を大きくして送水量を増やし送風空気の温度が下がっていくように制御する信号を空調制御部１８に出力し、Ｔｒ’  ≦Ｔｄとなった時点で開度を決定する。さらに、室温（吸込温度）Ｔｒをセンサー１１より入力し、Ｔ（−ｄ）  ≦Ｔｒ≦Ｔｄの範囲でなかった場合ファンの回転数を上げる制御信号を空調制御部１８に出力しＴ（−ｄ）  ≦Ｔｒ≦Ｔｄの範囲に入ったときファンの回転数を初期設定に落とす制御を行う。Ｔ（−ｄ）  ≦Ｔｒ≦Ｔｄの状態で在室者から「暑い」の信号が入力されたときには、Ｔｄδ＝Ｔｄδ−１  を行い、初期回路に戻る。Ｔ（ー  ｄ）≦Ｔｒ≦Ｔｄの状態で在室者より「寒い」の信号が入力されたときには、Ｔｄδ＝Ｔｄδ＋１  を行い、初期回路に戻る。
【００４５】
冬季暖房時の生活シーンに応じた送風温度調節弁制御手段と送風量制御手段は夏季の手法にほぼ準ずるが、以下の事項が違っている。
「趣味・学び」のシーンの基準温度をＰＭＶ  ＝−０．３  、許容範囲及びゆらぎ幅を±０．５  とする。また、送風温度調節弁制御手段は暖房時は温水の流量を調節するため、「暑い（温度を下げたい）」場合は自動弁の開度を小さくし、「寒い（温度を下げたい）」場合は自動弁の開度を大きくする。
【００４６】
以上のような制御を行うことで温熱環境の演出により積極的に生活を支援する環境が提案できる。
次に、本実施例の作用の内容について説明する。
図２０は、従来の制御例と本発明の制御例を比較して示したものである。従来のＰＭＶ  を一定に保つ制御では、本来勉強等をしているときには涼しいと感じる温度での制御が勉強をはかどらせるにもかかわらず、ＰＭＶ＝０  で制御されている。このため生活支援がなされていない。さらに、従来例ではパーティが始まり活動量が高くなったため室温が低く設定されたが、本実施例の制御では体感温度でやや暖かめで制御するため、パーティの盛り上がりを支援するのみならず省エネルギーにも一役買っていることがわかる。
【００４７】
なお、上記実施例では冷温水コイルの流量を調節して送風空気の温度制御を行っているが、膨張弁の開度を調節することで温度制御を行っても同様の効果が得られる。
さらに、省エネルギーの運転をする回路をもうけるときは環境演算部１５で演算する各生活シーンの制御するＰＭＶを冷房時は暖かい側、暖房時は涼しい側に省エネの必要性の度合いに応じてずらせばよい。
（第３実施例の変形例）
（１）第３実施例は温度を例にとったが、これに限らず、照明や音に対してもゆらぎを与えることが適切な場合がある。
【００４８】
具体的には、歯科医におけるバックグラウンドミュージックの音量や音楽そのものの内容は、歯科医等にとっての仕事の開始時、開始後一定時間経過後、昼休み前、午後の開始後、就業前等（生活情況の一変形）で最適なものがあるだけでなく、これらのいわば大きなゆらぎの中でも小さなゆらぎを持たせたが好ましいであろう。また、同じ順で一定の曲を使用するよりも、曲の順をも変化させた方が好ましいであろう。
【００４９】
ダンスパーティの照明、照度や色調の変化等も同じである。
これらの場合も、多数の歯科医、歯科衛生技師からの回答をもとに、適切な、あるいは普遍的、一般的なゆらぎを統計的にもとめ、バックグラウンドミュージック機器の販売にあたり、これを推奨し、機器メーカーの売上増加はもとより、歯科医、患者等が快適な音響環境を得られることとなる。
【００５０】
（２）学校の授業においては、生徒、特に小学校の児童は授業始めは緊張しているが、字間の経過と共にどうしてもだらけてくるものである。また、室温を常に一定としておくのはあまり好ましいものではない。
そこで、緊張感を可能な限り持続させること、授業内容に応じてのゆらぎを与えることが考えられる。
【００５１】
具体的には、冷房を例にとるならば、授業開始時には歩いて通学してきたり、運動場で動いていたため汗をかいている状態であり、冷房は少し強めにし、しかる後普通にし、授業終了前にはまた室外へ出て外気にれらされることとなるため、体をならすべく暖かめにする。更に、これらを反映させたうえで、授業中の普通の状態でも多少ゆらぎを持たせることにより、覚醒感、緊張感を持続させる等である。なお、この場合にも、季節や時刻はもとより、体育の時間、立ったままの理科の実験等、当該若しくは前後の授業内容（生活情況の一変形）もあらかじめ制御装置に入力されておき、快適かつ効率的な授業とされるのは勿論である。
【００５２】
そして、これらの場合にも、各種の値の決定において統計的に最適な値が採用されるのは勿論である。更に、この場合には、被調査者の各種性質、年令等がほぼ一定範囲であり、試験の得点という明確な効果判定手段もあるため、データも正確となり、効果は大きいであろう。
（３）病院における入院患者に以上の技術を採用してもよい。この場合、特に寝たきりの人には、覚醒感を持たせる他いわば楽しみのため温度のみならずバックグラウンドミュージックを流したり、室内照明も種々考慮されたりされている。
【００５３】
そして、空調を例にとるならば、寝たきり患者で、風呂に入れてもらったり体をふいてもらったりする日の当該時刻前には室温を高めにして汗をかかせる等の工夫がされてもよい。また、通常の入院状態での睡眠時、目をさましているとき等の応じての最適なゆらぎの内容も、実験、治療効果の確認等をもとに定められる。ただし、個々のケースでは適宜、適切な運用がなされるようにするのは勿論である。
【００５４】
以上、本発明を３つの実施例を中心に説明してきたが、本発明は何も上記実施例に限定されないのは勿論である。すなわち、以下のようにしてもよい。
（１）実施等の都合で、本発明の一の必要不可欠な事項（構成要件、構成要素、ステップ）を二つにしたり、逆に二つの事項を一のものとしたり、適宜これらを組み合わせている。
【００５５】
（２）空調環境においては、湿度をも考慮するようにする。
（３）美術館における最適な照明は、観鑑対象の美術の内容によっても異なる。このため、日本画、洋画、抽象画、書等展示品の種類毎に鑑賞者や芸術家からアンケートをとり、展示品の種類に応じたものとする。ただし、個々のケースではこの限りでないのは勿論である。
【００５６】
高級料亭のバックグラウンドミュージック等においても、顧客の年令、食事の用途により異なる。このため、これら毎にデータをとって、最適なものを選ぶようにしている。
（４）居住者が特に固有の環境を選択したければ、それを優先するようにしている。
【００５７】
（５）頭寒足温設備を有する高級な貸自習室等における部屋の空調や電気スリッパ等を採用しての脚部の暖房に統計的データに基づくすいみんやゆらぎを採用している。
（６）各家庭における勉強時の脚部の暖熱に、本発明のゆらぎを採用する。なお、この場合のゆらぎの内容は、空調機器、電気スリッパのメーカー等の受験生を対象としたあらかじめの実験データが採用されているのは勿論である。
【００５８】
【発明の効果】
以上説明してきたように、本発明は生活情況に応じた温熱環境評価を可能にし、さらにこれを用いて調査、類推及び実験等を行った居間の温熱環境評価により各生活情況毎に最適な温熱環境を創出することを可能にし、不快感を伴う誤動作を抑える。
【００５９】
さらに、きめこまやかな制御を行うことで快適性を保ちながらエネルギー資源を節約できる。
また、ゆらぎを採用することにより、覚醒感の維持、緊張の持続を図れ、居住環境もより快適となり作業効率も増加する。
更には、体調にもよいものとなる。
【００６０】
また、照明や音響についても、温熱環境と同様な評価やゆらぎを与えることが可能となり、より快適な居住環境の、より効率的な作業等がえられる。
【図面の簡単な説明】
【図１】従来例の空気調和装置の概略構成図である。
【図２】本発明に係る生活シーン別温熱環境の評価方法を用いて実証された生活シーン毎のＰＭＶに対する評価値の関係を示す図である。
【図３】本発明に係る生活シーン別温熱環境の評価を行う生活シーン別温熱環境評価装置の一実施例の概略構成図である。
【図４】上記実施例での生活シーン別温熱環境評価装置の動作流れ図である。
【図５】生活シーンの住み心地の因子及び生活シーン別温熱環境評価時の質問項目の例を示した表である。
【図６】上記実施例において被調査者の回答した値を記憶する場合のデータ構造を示す図である。
【図７】上記実施例において評価式作成時に市場調査した結果である各種統計量を記憶している記憶部のデータ構造を示す図である。
【図８】本発明に係る生活シーン別温熱環境制御を実施する空気調和装置の一実施例の概略構成図である。
【図９】上記実施例における人情報等を検出する際の動作流れ図である。
【図１０】上記実施例におけるデータの流れを示す図である。
【図１１】上記実施例の空気調和装置を冷房運転し、生活シーンによってゆらぎモードが選択された場合の制御の手順を示す流れ図である。
【図１２】上記実施例におけるゆらぎのモードの説明図である。
【図１３】各生活シーンにおける行為を示した表である。
【図１４】上記実施例の生活シーンの推定方法のアルゴリズムである。
【図１５】上記実施例の空気調和装置を冷房運転したときの制御の流れを示す図である。
【図１６】上記実施例の空気調和装置を冷房運転し、生活シーン信号が「団らん」だった場合の制御の流れ（様子）を示す図である。
【図１７】上記実施例の空気調和装置を冷房運転し、生活シーン信号が「趣味・学び」だった場合の制御の流れ（様子）を示す図である。
【図１８】上記実施例の空気調和装置を冷房運転し、生活シーン信号が「ホームパーティ」だった場合の制御の流れ（様子）を示す図である。
【図１９】上記実施例の空気調和装置を冷房運転し、生活シーン信号が上記何れでもなかった場合の制御の流れ（様子）を示す図である。
【図２０】上記実施例の空気調和装置を冷房運転し、在室者から制御温度変更の入力があった場合の制御の様子を示す図である。
【図２１】上記実施例の空気調和装置を冷房運転し、ゆらぎ（室温変動）モードで運転中、在室者から制御温度変更の入力があった場合の制御の様子を示す図である。
【図２２】上記実施例の空気調和装置を運転した場合の作用を説明するための一例の図である。
【符号の説明】
１    質問提示部
２    回答入力部
３    回答値評価点換算部
５    質問項目記憶部
６    統計データ記憶部
７    統計換算データ記憶部
１１    センサー
１２    人検出部
１３    環境検出部
１４    生活シーン決定部
１５    環境演算部
１６    温度制御方法決定部
１７    ゆらぎ制御部
１８    空調制御部
１９    空気調和機
【図１】
0003589495.tif 000002
【図２】
0003589495.tif 000003
【図３】
0003589495.tif 000004
【図４】
0003589495.tif 000005
【図５】
0003589495.tif 000006
【図６】
0003589495.tif 000007
【図７】
0003589495.tif 000008
【図８】
0003589495.tif 000009
【図９】
0003589495.tif 000010
【図１０】
0003589495.tif 000011
【図１１】
0003589495.tif 000012
【図１２】
0003589495.tif 000013
【図１３】
0003589495.tif 000014
【図１４】
0003589495.tif 000015
【図１５】
0003589495.tif 000016
【図１６】
0003589495.tif 000017
【図１７】
0003589495.tif 000018
【図１８】
0003589495.tif 000019
【図１９】
0003589495.tif 000020
【図２０】
0003589495.tif 000021
【図２１】
0003589495.tif 000022
【図２２】
0003589495.tif 000023