(57)【要約】【課題】テナントによる建物の利用状態の変化を分析できるようにした建物利用状態管理システムを提供すること。【解決手段】建物利用状態管理システム１は、建物５の利用状態を管理する建物利用状態管理システム１であって、建物５内のオフィス利用者の状態を検知する複数のセンサ部３からセンサデータを取得するデータ取得部１０と、センサデータと建物５に関する建物管理情報１３と建物を利用するテナントに関するテナント管理情報と１２を所定の処理に基づいて分析することにより、テナントによる建物５の利用状態の変化を分析する分析部１１と、分析部１１による分析結果をコンピュータ端末２に提供する情報提供部１４と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
建物の利用状態を管理する建物利用状態管理システムであって、
前記建物内のオフィス利用者の状態を検知する複数のセンサ部からセンサデータを取得するデータ取得部と、
前記センサデータと前記建物に関する建物管理情報と前記建物を利用するテナントに関するテナント管理情報とを所定の処理に基づいて分析することにより、前記テナントによる前記建物の利用状態の変化を分析する分析部と、
前記分析部による分析結果をコンピュータ端末に提供する情報提供部と、
を備える、
建物利用状態管理システム。
【請求項２】
前記分析部は、前記テナントによる前記建物の賃貸契約の解約可能性を、前記テナントによる前記建物の利用状態の変化として分析する、
請求項１に記載の建物利用状態管理システム。
【請求項３】
前記分析部は、前記オフィス利用者が前記建物内のオフィスを入退室するオフィス入退室人数を前記各センサデータと前記建物管理情報と前記テナント管理情報とから算出し、前記算出したオフィス入退室人数の変化に基づいて前記解約可能性を分析する、
請求項２に記載の建物利用状態管理システム。
【請求項４】
前記分析部は、前記オフィスの利用率の変化を前記各センサデータと前記建物管理情報と前記テナント管理情報とから算出し、前記算出したオフィス利用率の変化に基づいて前記解約可能性を分析する、
請求項２に記載の建物利用状態管理システム。
【請求項５】
前記分析部は、前記各センサデータと前記建物管理情報と前記テナント管理情報とに基づいて、所定のテナントのオフィス利用状態を示すオフィス利用モデルと前記テナントによる前記建物の利用状態とを比較することにより、前記解約可能性を分析する、
請求項２に記載の建物利用状態管理システム。
【請求項６】
前記分析部は、前記センサデータと前記建物管理情報と前記テナント管理情報とに基づいて、前記オフィス利用者の状態をヒートマップとして可視化する、
請求項２に記載の建物利用状態管理システム。
【請求項７】
前記情報提供部は、管理対象の建物のテナントごとに、前記各テナントの前記解約可能性をユーザの指定する所定の基準にしたがって算出して地図上に表示する、
請求項３〜６のいずれか一項に記載の建物利用状態管理システム。
【請求項８】
建物の利用状態を計算機を用いて管理する建物利用状態管理方法であって、
前記計算機は、
前記建物内のオフィス利用者の状態を検知する複数のセンサ部に通信ネットワークを介して接続される通信部と、
前記通信部に接続されるメモリ部であって、所定のコンピュータプログラムと前記建物に関する建物管理情報と前記建物を利用するテナントに関するテナント管理情報とを記憶するメモリ部と、
前記通信部および前記メモリ部に接続される演算処理部であって、前記所定のコンピュータプログラムを実行する演算処理部と、
を備え、
前記演算処理部は、
前記複数のセンサ部から取得するセンサデータと前記建物管理情報と前記テナント管理情報とを所定の処理に基づいて分析することにより、前記テナントによる前記建物の利用状態の変化を分析し、
分析結果をコンピュータ端末に送信する、
建物利用状態管理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、建物利用状態管理システムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
オフィスビルオーナやオフィスビル管理企業において、テナントの解約は大きな損失である。対策として、日ごろからのテナントへの密な訪問・営業が考えられる。しかし、顧客数が多い場合、全てのテナントに対して密に営業するのは難しい。そこで、テナントのうち優先的に営業するべきテナント（例えば解約の可能性の高いテナント）を早期に発見することが求められている。
【０００３】
特許文献１では、メール、書籍、ダイレクトメール、インターネットからテナントの企業業績、企業規模、移動履歴を収集等し、それら各値の過去データに対して、値が一定以上または一定以下になった場合に、解約可能性があると判定する。例えば、企業規模が大きくなった場合は、物件が手狭になるため、広い物件へ引っ越す可能性がある。逆に、企業規模が小さくなった場合は、より小さい物件へ引っ越す可能性がある。または、企業業績が上がった場合は、より高額な物件へ引っ越す可能性が高まる。逆に、企業業績が下がった場合は、より低額の物件へ引っ越す可能性がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−３７９６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来技術では、企業業績やニュースなどの情報収集に手間がかかる上に、インターネットでは収集できない情報もある。例えば、未上場企業から企業業績などのデータを取得するのは難しい。さらに、情報の生成から公表までにタイムラグがあるため、テナントの現在の状況を把握するのが難しい。
【０００６】
本発明は、上記問題に鑑みてなされたもので、その目的は、テナントによる建物の利用状態の変化を分析できるようにした建物利用状態管理システムおよび方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決すべく、本発明に従う建物利用状態管理システムは、建物の利用状態を管理する建物利用状態管理システムであって、建物内のオフィス利用者の状態を検知する複数のセンサ部からセンサデータを取得するデータ取得部と、センサデータと建物に関する建物管理情報と建物を利用するテナントに関するテナント管理情報とを所定の処理に基づいて分析することにより、テナントによる建物の利用状態の変化を分析する分析部と、分析部による分析結果をコンピュータ端末に提供する情報提供部と、を備える。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、分析部はテナントによる建物の利用状態の変化を分析することができ、情報提供部はその分析結果をコンピュータ端末に提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本実施形態に係る建物利用状態管理システムの全体概要図。
【図２】建物利用状態管理システムの利用形態を示す説明図。
【図３】建物利用状態管理システムのブロック構成図。
【図４】オフィス利用者を検知する方法を示す説明図。
【図５】センサログの説明図。
【図６】センサデータベースのスキーマを示す説明図。
【図７】ビルのフロアの平面図。
【図８】センサとフロアの関係を示す平面図。
【図９】センサの設定処理を示すフローチャート。
【図１０】テナントがビルへ入居する処理を示すフローチャート。
【図１１】センシング処理を示すフローチャート。
【図１２】オフィス入退出人数に基づく解約予測処理のフローチャート。
【図１３】オフィス利用率算出処理を示すフローチャート。
【図１４】オフィス利用率の時間変化を示すグラフ。
【図１５】オフィス利用率に基づく解約予測処理のフローチャート。
【図１６】オフィス異常利用の検知に基づく解約予測処理のフローチャート。
【図１７】オフィス異常利用の検知方法を示す説明図。
【図１８】オフィス利用状態を示すヒートマップから解約を予測する処理を示すフローチャート。
【図１９】オフィス利用状態のヒートマップの例。
【図２０】第２実施例に係り、解約予測処理の使用例を示す説明図。
【図２１】第３実施例に係り、ユーザの持つＩＤタグをＩＤリーダで読み取ることによりオフィス利用者を検知する方法を示す説明図。
【図２２】第４実施例に係り、解約される可能性のあるテナントを地図上に表示する画面の例。
【図２３】第５実施例に係り、オーナ用にレポートを発行する様子を示す説明図。
【図２４】第６実施例に係り、エレベータ管理システムと連携する建物利用状態管理システムの全体概要図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面に基づいて、本実施形態を説明する。本実施形態は、本発明を実現するための一例に過ぎず、本発明の技術的範囲を限定するものではない。
【００１１】
図１，図２に示すように、本実施形態に係る建物利用状態管理システム１は、オフィスビルディング（以下、オフィスビルまたはビルと略記）５に入居するテナント６が契約を解除する可能性を予測し、ビル５を管理する営業担当者などの持つ端末２へ通知するシステムである。通知先は、例えば、ビルの管理を請け負う不動産管理会社の責任者、営業担当者などである。これに限らず、ビルの所有者、オフィスの所有者、あるいはテナントも通知先にしてもよい。通知先の種類に応じて建物利用状態管理システム１から提供する情報を変えることもできる。
【００１２】
例えば、本システム１では、オフィスビル５に備え付けられた人感センサ３を活用することにより、各オフィスの入退出人数、および、定量化されたオフィスの利用率を、取得したり分析したりする。本システムは、複数の予測処理のうち少なくとも一つの予測処理を用いることにより、解約可能性を予測したり、解約アラートを発行したりする。
【００１３】
オフィス入退出人数に基づく解約予測では、例えば、オフィス出入口に設置された人感センサによりオフィス入退出人数を算出する。この解約予測では、入退出人数が過去一定期間の人数に比べて一定値以上変化したことを検知すると、解約の可能性有りとして判定する。例えば、オフィス入退出人数が増加した場合は、社業発展に伴い、オフィスが手狭になってきており、より広いオフィスへの移動を検討している可能性がある。逆に、オフィス入退出人数が減少した場合は、オフィスに無駄な空きスペースが発生しており、経費節減のために狭いオフィスへの移動を検討している可能性がある。このようにオフィス入退出人数に基づいて、そのオフィスを借りているテナントが別のビルへ引っ越す可能性を推測することができる。
【００１４】
なお、本明細書で「契約を解約する」とは、テナントがオフィスの賃貸契約の期間中に契約を解除する場合に限らず、契約を更新しない場合も含む。
【００１５】
オフィス利用率による解約予測では、オフィス利用率を定量化し、オフィス利用率とオフィス利用率の変化量とから解約の可能性を予測する。オフィス利用率が一定量に満たない場合は、オフィスに無駄なスペースが多いと考えられる。オフィス利用率が大きい場合、手狭になっていると考えられる。無駄なスペースが多い場合も手狭になっている場合も、テナントが現在のオフィスの賃貸契約を解除して他のオフィスへ引っ越す可能性が高いと考えることができる。ゆえに、オフィス利用率が上限閾値以上または下限閾値以下になった場合に、営業担当者などに向けてアラートメールを送信する。
【００１６】
オフィス利用率の単純な増減だけでは検知できない利用パターンに対しては、時系列データの分析手法を用いることにより、解約の可能性を示唆する挙動を早期に検知し、解約アラートを営業担当者などへ通知する。
【００１７】
オフィス異常利用検知による解約予測では、効率的にオフィスを利用しているテナントのデータから正常なオフィス利用モデルを作成し、このオフィス利用モデルと測定対象のテナントの利用状態とを比較することにより、測定対象テナントのオフィス利用が正常であるか否かを判定する。測定対象テナントによるオフィスの利用状態が異常である場合、解約の可能性が高いと判定して、アラートメールを営業担当者などへ送信する。
【００１８】
オフィス利用可視化による解約予測では、一定期間におけるオフィス利用率のヒートマップ作成し、営業担当者などへ提示する。営業担当者は、オフィス利用率のヒートマップを確認することにより、オフィスに無駄なスペースが発生しているか、または、オフィスが手狭になっているか等を判断することができる。
【００１９】
本実施形態では、センサ部として人感センサ３を用い、人感センサ３を活用したデータ取得とデータ分析と予測とを行うことで、テナント（テナント企業）の変化をいち早く効率的に検知することがでる。
【００２０】
これにより、本実施形態によれば、ビル管理企業は、テナントによるオフィスの利用状態（ビルの利用状態）の変化を早期に検知し、この変化の検知をテナントとのコミュニケーション機会として利用することができる。そして、営業担当者がテナントを訪問することにより、テナントの要望に応じた提案をすることもでき、オフィスの賃貸契約が解除される可能性を低減させることができる。あるいは、引っ越しを希望するテナントに対して他の物件を提案することもできる。
【００２１】
なお、本実施形態の建物利用状態管理システムをビルのオーナが利用してもよく、この場合、オーナは、所有しているビルの利用状況を比較的迅速かつ効率的に把握することができる。オーナは、ビル管理会社の営業担当者を介して、建物利用状態管理システムを間接的に利用することができる。あるいは、利用が許可されている場合、オーナは、建物利用状態管理システムを直接的に利用することもできる。
【００２２】
本実施形態の建物利用状態管理システムは、テナントが利用してもよく、この場合、テナントは、入居しているオフィスの利用状態を把握し、現在のオフィスが自社業務に適しているか等を判断することができる。さらに、テナントは、オフィス空間の有効利用を検討することもできる。
【実施例１】
【００２３】
図１〜図１９を用いて第１実施例を説明する。図１は、建物利用状態管理システムの全体概要図を示す。
【００２４】
「建物利用状態管理システム」としてのビル管理サーバ１は、通信ネットワークＣＮ１を介して、少なくとも一つのコンピュータ端末２と少なくとも一つのセンサゲートウェイ４とに接続されている。
【００２５】
ビル管理サーバ１は、一つの計算機から構成することもできるし、複数の計算機を連携させることで構成することもできる。計算機は、物理計算機または仮想計算機のいずれでもよい。ビル管理サーバ１は、不動産管理会社の社内に設置する計算機として構成してもよいし（いわゆるオンプレミス）、あるいは、ネットワーク上に設置したサーバとして構成してもよい（いわゆるクラウドサービス）。
【００２６】
ビル管理サーバ１は、図３で説明するコンピュータ資源を用いることにより、例えばデータ取得部１０、分析部１１、テナント管理部１２、ビル管理部１３、情報提供部１４といった各機能を実現する。
【００２７】
データ取得部１０は、後述の通信部１０５を用いることにより、センサゲートウェイ４から各センサ３の検知したセンサデータを取得する機能である。センサゲートウェイ４は、所定の時間間隔などの所定の契機でセンサデータをビル管理サーバ１へ向けて送信してもよいし、あるいは、ビル管理サーバ１からの要求に応じてセンサデータをビル管理サーバ１へ送信してもよい。
【００２８】
分析部１１は、ビル５の各センサ３検知されたセンサデータに基づいて、ビル５のテナント６（図２参照）によるビル５の利用状態の変化を分析する機能である。詳しくは、分析部１１は、センサデータと建物管理情報とテナント管理情報とを、予め用意される複数の解約予測部Ｐ１〜Ｐｎの中から選択される所定の解約予測部へ入力することにより、ビル５の利用状態の変化を分析する。
【００２９】
本明細書では、ビル５の全領域うち、テナント６が占有して利用する領域をオフィスと呼ぶ。ビル５の各階５１には、少なくとも一つのオフィスが設けられる。ある階に入居するテナントが一つだけの場合、その階に設けられるオフィスは一つである。他の階に入居するテナントが複数の場合、その階に設けられるオフィスは複数である。同一のテナントが同一のビル５の複数階を借りる場合もある。本実施例の分析部１１は、各階ごとに利用状態の変化を分析することもできるし、テナントごとに利用状態の変化を分析することもできる。
【００３０】
テナント管理部１２は、ビル５に入居するテナント６に関するテナント管理情報を管理する機能である。テナント管理情報には、例えば、テナント名、代表者名、業種、入居先の階、家賃、入居日、契約期間、業種、業績情報などを含めることができる。例えば、ビル５を管理する不動産管理会社の営業担当者は、担当しているテナント６に関する情報を現地訪問、ウェブサイト、メールマガジン、マスコミ報道などから収集し、それら収集した情報をテナント管理情報の一部として登録してもよい。
【００３１】
ビル管理部１３は、ビル５に関する建物管理情報を管理する機能である。建物管理情報には、例えば、各階の間取りの情報、エレベータや配電盤などの設備情報を含めることができる。
【００３２】
情報提供部１４は、分析部１１による分析結果をコンピュータ端末（以下、端末とも呼ぶ）２へ提供する機能である。情報提供部１４は、分析部１１の分析結果をそのまま出力してもよいし、分析結果以外の情報も加えて分析レポートとして出力してもよい。情報提供部１４は、テキスト、イラスト、グラフ、静止画像、動画像、音声、またはそれらの組み合わせにより、情報を提供することができる。
【００３３】
コンピュータ端末２は、例えば、デスクトップ型パーソナルコンピュータ、ノート型パーソナルコンピュータ、タブレット型パーソナルコンピュータ、携帯電話（いわゆるスマートフォンを含む）のようなコンピュータとして構成される。コンピュータ端末２は、ビル管理サーバ１の情報提供部１４から提供される情報（分析結果など）を利用するための情報利用部２１を備える。情報利用部２１には、例えば、ウェブブラウザを用いることができる。ウェブブラウザに限らず、他のソフトウェアでもよい。情報利用部２１は、ＶＲ（Virtual Reality）またはＡＲ（Augmented Reality）を用いてもよい。
【００３４】
コンピュータ端末２は、例えば、ビル５を管理する不動産管理会社の営業担当者やその上司あるいは同僚により使用される。さらには、例えば、ビル５のオーナ、テナント企業の管理職などがコンピュータ端末２を用いることもできる。
【００３５】
例えば、ビル５のオーナは、ビル５に入居する各テナント６の利用状態の変化から、ビル５のリニューアル等を計画することができる。ある企業の支店や部署がテナントとして入居している場合、本社の役員や管理職などは、自社組織の入居しているオフィスの利用状態の変化に基づいて、人員の再配置やオフィスの移転などを検討できる。
【００３６】
ビル５は、上述の通り、複数の階５１を有する。各階５１には、テナント６の入居するオフィスが設けられているものとする。各階５１の天井には、センサ３が少なくとも一つ（通常は複数）設けられている。センサ３は、オフィス内部だけでなく、エレベータホールや廊下などにも設置される。センサ３は、例えば、可視光線、赤外線、超音波などを用いて人体（移動体）の存在を検知する人感センサとして構成することができる。後述の実施例で述べるように、人感センサ以外のセンサや管理システムをセンサ３として利用することもできる。
【００３７】
センサゲートウェイ４は、ビル５内の各センサ３と建物内通信ネットワークＣＮ２を介して接続されている。通信ネットワークＣＮ２は、有線でも無線でもよい。さらに、センサゲートウェイ４は、通信ネットワークＣＮ１を介して、ビル管理サーバ１にも接続されている。センサゲートウェイ４は、各センサ３の検知したデータをビル管理サーバ１へ送信する。
【００３８】
＜システム利用の全体概要＞
【００３９】
図２は、「建物利用状態管理システム」の利用方法の概要を示す図である。上述の通り、ビル５は、各階５１に人感センサ３（以下、センサ３とも呼ぶ）が設けられている。各センサ３は、センサゲートウェイ４に接続されている。
【００４０】
このようなビル５に「テナント」としてのテナント企業６が入居して活動を開始すると（Ｓ１）、テナント企業６に属する「オフィス利用者」としてのオフィスワーカがオフィスを出入りする。各階の各オフィスでのオフィスワーカの動きは、センサ３により検知される。すなわち、テナント企業６の人の流れ（人流）はセンサ３により検知され、検知された情報（センサデータ）はセンサゲートウェイ４を介してビル管理サーバ１に送られる（Ｓ２）。
【００４１】
各センサ３により検知されるテナント企業６の人の流れには、そのテナント企業６で働くオフィスワーカだけでなく、他企業等の他の組織に属する訪問者も含まれる。テナント企業６以外の組織に属する人間であっても、そのテナント企業６の活動の活発さに関係するため、本実施例では区別しない。ただし、後述する他の実施例のように、各テナント企業６に属するオフィスワーカを例えばＩＤカードなどで識別できる場合には、テナント企業６に属するオフィスワーカと他の組織に属する訪問者等とを区別して分析することもできる。
【００４２】
ビル管理サーバ１は、少なくとも一つのビル５を管理する。ビル管理サーバ１は、管理対象のビル５から取得したセンサデータに基づいて、テナント企業６によるビル５の利用状態（テナント企業６が使用しているオフィスの利用状態）を分析する。その分析には、例えば、テナント企業６がオフィスの賃貸借契約を解除して引っ越す可能性や、テナント企業６に対するオフィス空間の有効利用に関する提案などを含めることができる。
【００４３】
ビル５を担当する営業担当者は、コンピュータ端末２を用いてビル管理サーバ１へアクセスし、分析結果を端末画面に表示する（Ｓ３）。コンピュータ端末２がビル管理サーバ１から情報を取得してもよいし、ビル管理サーバ１がコンピュータ端末２へ情報を送信してもよい。
【００４４】
営業担当者は、コンピュータ端末２を用いることにより、分析結果（解約の可能性を知らせるアラートなどを含めてもよい）を確認すると、テナント企業６を訪問して情報を収集したり提案したりする（Ｓ４）。
【００４５】
＜システムのブロック構成＞
【００４６】
図３は、ビル管理サーバ１，コンピュータ端末２，センサ３，センサゲートウェイ４のブロック構成を示す。
【００４７】
ビル管理サーバ１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１、メモリ１０２、入出力装置１０３、データベース１０４、通信部１０５を備える。
【００４８】
メモリ１０２は、主記憶装置および補助記憶装置を含む。メモリ１０２は、例えば、分析プログラム１１、テナント管理プログラム１２、ビル管理プログラム１３、情報提供プログラム１４を記憶している。図３では、データ取得部１０に対応するデータ取得プログラムの図示を省略している。図１では、機能として示したが、図３では機能を実現するコンピュータプログラムとして示している。ＣＰＵ１０１が各プログラムを適宜読み込んで実行することにより、図１で述べた各機能が実現される。
【００４９】
分析プログラム１１は、センサゲートウェイ４のデータ管理プログラム４３からセンサ３に関するデータを取得する機能と、取得したデータに基づいてオフィス入退出人数を算出し、オフィス入退出人数に基づく解約予測を行う機能と、オフィス利用率による解約予測を行う機能と、オフィス異常利用検知による解約予測を行う機能と、オフィス利用可視化による解約予測を行う機能とを備える。さらに、分析プログラム１１は、分析結果をコンピュータ端末２の情報利用プログラム２１へアラート通知する機能を備える。
【００５０】
分析プログラム１１は、バッチ処理により定期的（例えば１日おき）に、データ取得処理、データ分析処理および分析結果の送信処理を実行することができる。実行時間は任意に設定することができる。さらに、営業担当者は、コンピュータ端末２を介して、分析プログラム１１を実行させることにより、手動での分析処理も可能であるとする。
【００５１】
テナント管理プログラム１２は、オフィスビル５に入居しているテナント企業６を管理するプログラムである。テナント管理情報には、入居日、契約期間、企業名、業種、住所、入居階、連絡先等、不動産契約に必要な情報が含まれる。
【００５２】
ビル管理プログラム１３は、ビル５の運営に関する情報を管理する。さらに、ビル管理プログラム１３は、図７で後述するビルの各階見取り図等の、建造物に関する情報も管理する。ビル管理プログラム１３は、分析プログラム１１からの要求に応じて、分析プログラム１１が必要するデータを分析プログラム１１へ送信する。
【００５３】
データベース（図中、「ＤＢ」と表記）１０３は、例えば、ビル管理、テナント管理、分析などに使用するデータを管理する。データベース１０３は、メモリ１０２内に記載してもよいが、便宜上、図３では、メモリ１０２の外部に示している。
【００５４】
通信部１０４は、通信ネットワークＣＮ１を介して、センサゲートウェイ４およびコンピュータ端末２と通信する。
【００５５】
コンピュータ端末２の構成を説明する。コンピュータ端末２は、例えば、ＣＰＵ２０１、メモリ２０２、通信部２０３、ユーザインターフェース部２０４を備える。
【００５６】
メモリ２０２は、主記憶装置および補助記憶装置を含む。メモリ２０２は、図１に示す情報利用部２１を実現するためのコンピュータプログラム（図３では、「情報利用プログラム」と表記）を記憶する。ＣＰＵ２０１がメモリ２０２に記憶されたコンピュータプログラムを実行することで、図１で述べたコンピュータ端末２の機能が実現される。
【００５７】
通信部２０３は、通信ネットワークＣＮ１を介してビル管理サーバ１と通信する。
【００５８】
ユーザインターフェース部（図中、「ＵＩ」と表記）２０４は、コンピュータ端末２を操作するユーザ（営業担当者など）との間で情報を交換する装置である。ユーザインターフェース部２０４は、情報入力装置と情報出力装置を備える。情報入力装置としては、例えば、キーボード、タッチパネル、マウスなどのポインティングデバイス、音声入力装置などを挙げることができる。情報出力装置としては、例えば、ディスプレイ、プリンタ、音声合成装置などを挙げることができる。
【００５９】
センサ３は、例えば、制御部３０１、検知部３０２、通信部３０３を備える。検知部３０２は、例えば赤外線または超音波あるいはこれらの組み合わせにより、オフィスワーカを検知する。
【００６０】
制御部３０１は、センサ３の動作を制御する装置である。制御部３０１は、検知部３０２で検出されたデータにセンサＩＤなどを付加することにより、センサデータを格納したパケットを生成する。生成されたパケットは通信部３０３を介してセンサゲートウェイ４へ送信される。
【００６１】
センサ３は、例えば、物体からの赤外線放射の変化を感知し、特に人間が検知範囲に滞在していることを検知可能なＰＩＲ（Passive Infra-Red）センサとして構成することができる。ＰＩＲセンサに限らず、超音波などの他の検出原理にしたがって人間を検知できるセンサであればよい。
【００６２】
センサゲートウェイ４は、例えば、ＣＰＵ４０１、メモリ４０２、通信部４０３および通信部４０４を備える。メモリ４０２は、例えば、センサデータベース４１と、センサログ４２と、データ管理プログラム４３とを記憶する。センサゲートウェイ４は、センサ３の検知したデータ（センシング情報）を収集し、整形し、保存するサーバである。
【００６３】
センサデータベース４１は、例えば、各センサ３の配置およびセンサＩＤなどを管理する管理部である。センサログ４２は、各センサ３から集めたデータを記憶する。
【００６４】
データ管理プログラム４３は、所定の契機で、センサログ４２に蓄積されたデータにセンサＩＤおよびセンサゲートウェイ４を識別するセンサゲートウェイＩＤを対応づけて、ビル管理サーバ１へ送信する。詳しくは、データ管理プログラム１０３は、センサ３から送信されてきたデータに、センサＩＤと検知開始時間と検知時間とをセンサログ４２に追記する。検知開始時間と検知時間については後述する。
【００６５】
図４は、ビル５のある階５１に配置されたセンサ３の例を示す。ビル５の各階５１には、床５１１と天井５１２の間にオフィス空間５１０が設けられている。センサ３は、天井５１２に、任意の間隔で設置することができる。図４では、３個のセンサ３（１）〜３（３）を配置する例を示す。床５１１では、オフィスワーカ６１が歩いたり立ち止まったりしている。
【００６６】
各センサ３（１）〜３（３）は、一定の範囲を検知する。例えば、センサ３（１）は範囲３１（１）を、センサ３（２）は範囲３１（２）を、センサ３（３）は範囲３１（３）をそれぞれ検知する。
【００６７】
ここで、センサ３を用いて人間を検知する場合、同一人物が別々のセンサ３で重複して検知されることのないように、センサ３の設置間隔を最適化するか、または、重複検出を排除する機能をセンサ３に設けてもよい。しかし、オフィスワーカ６１を正確にカウントしなくてもオフィスに出入りする人数の大まかな傾向は知ることができるため、重複検出をそのまま放置して分析することもできる。
【００６８】
図５は、センサログ４２の例である。センサログ４２は、センサ３で検知したデータを保存するファイルである。センサログ４２は、例えばセンサＩＤ４２１と検知開始時間４２２と検知時間４２３とを含むレコードを、テキスト形式で追記する。
【００６９】
センサＩＤ４２１は、センサ３を一意に識別するための情報である。検知開始時間４２２は、センサ３が人間を感知し始めた時刻である。検知時間４２３は、人間の検知を開始してからの経過時間を示す。図５では、経過時間を「秒」で示す。カウンタタイマの値を使用してもよい。
【００７０】
一つの例を挙げて説明する。センサログ４２の第１レコード４２４には、センサＩＤ＝「１」のセンサが「２０００年７月１日１２時００分０秒」から「５秒間」の間、人体に反応していたこと、即ち当該センサの下に人間が滞在していたことを示している。
【００７１】
図６は、センサデータベース４１のスキーマを示す。センサデータベース４１は、例えば、センサＩＤ４１１をキーとして、そのセンサ３の設置座標４１２と空間カテゴリ４１３と人数カウントフラグ４１４との情報を保存するデータベースである。
【００７２】
設置座標４１２は、例えば（Ｘ，Ｙ，Ｚ）の座標で設定する。（Ｘ、Ｙ）座標は、オフィスビル５の各階５１の平面図の左上を始点として、右下の方向に向かったセンサの数を加算した値で表す。Ｚ座標は、オフィスビル５の階数を示す。
【００７３】
空間カテゴリ４１３は、センサ３の設置された空間の利用方法を示す属性である。属性としては、例えば、通路、エレベータホール、フリースペース（以後、Ｒｏｏｍとする）、トイレ、給湯室などがある。事前に部屋の利用方法が決まっている場合は、例えば、会議室、リフレッシュルーム等のように具体的に設定することもできる。
【００７４】
人数カウントフラグ４１４は、センサＩＤ４１１で特定されるセンサ３が、オフィスの利用人数をカウントするために設置されたセンサであるか否かを示すフラグである。そのセンサ３が人数カウント用のセンサの場合は、人数カウントフラグ４１４に「Ｔｒｕｅ」が設定され、そうでない場合は「Ｆａｌｓｅ」が設定される。
【００７５】
図７は、オフィスビル５の任意の階５１の俯瞰図（あるいは平面図）の例である。ここでのオフィスビル５とは、例えば、壁５１３または扉５１４等で仕切られた複数の部屋（Ｒｏｏｍ１〜Ｒｏｏｍ８）５１５、通路５１６、エレベータ（ＥＶと略す）５１７、エレベータホール（ＥＶホールと略す）５１８、階段５１９、ＷＣ５２０等の空間および設備を備える。
【００７６】
図８は、図７に示す階５１の天井５１２にセンサ３を任意の間隔で設置した場合の俯瞰図である。
【００７７】
なお、扉５１４の付近に設置されたセンサ３は、「Ｒｏｏｍ」５１５へ入退出するオフィスワーカ（人間）の数をカウントするために利用される。したがって、扉５１４の付近のセンサ３は、センサデータベース４１の人数カウントフラグ４１４に「Ｔｒｕｅ」が設定される。
【００７８】
オフィスへの入退出人数をカウントするセンサ３は、扉５１４の付近に限らず、例えば、オフィスビル５のエントランスホールや通路などでもよい。テナント企業がオフィスビル５をどのように利用するか等により、センサ３の計測箇所を変えてもよい。
【００７９】
なお、図８では、主に「Ｒｏｏｍ８」を業務空間として利用するテナント企業６を想定し、扉５１４の付近のセンサ３を使ってそのテナント企業のオフィス入退出人数を算出している。
【００８０】
＜センサ設定フロー＞
【００８１】
図９は、センサ３の設置および初期化のフローを示す。センサ３の設置は、オフィスビル管理企業（不動産管理会社）またはビルオーナから依頼されたオフィスビル管理者が、実施するものとする。センサ３の設置作業は、オフィスビルの施工時に行うこともできるし、既存のビルに対していわゆる後付けで実施することもできる。
【００８２】
最初に、各センサ３にセンサＩＤが設定される（Ｓ１１）。センサＩＤは、センサ３の工場出荷時に設定されている場合もあるし、あるいは、オフィスビル管理企業の担当者が手動で設定することもできる。オフィスビル管理企業の担当者とは、ビル５やテナント企業６を担当する営業担当者であってもよいし、営業事務や総務などの営業担当者以外の者であってもよい。
【００８３】
各センサ３の設置場所が決定される（Ｓ１２）。例えば、オフィスビル管理企業の担当者が、コンピュータ端末２に表示させたビル５の図面上で、所望の位置を選択することにより、センサ３の設置場所を入力することができる。あるいは、ビル５の図面をビル管理サーバ１により自動的に解析することにより、センサ３の設置場所を自動的に決定してもよい。
【００８４】
各センサ３に対して、データ送信先であるセンサゲートウェイ４の情報が設定される（Ｓ１３）。センサゲートウェイ４の送信先アドレスは、センサ３の工場出荷時に設定されてもよいし、あるいは、オフィスビル管理企業の担当者が手動で設定してもよい。さらには、センサ３を建物内通信ネットワークＣＮ２に接続したときに、センサ３がセンサゲートウェイ４から送信先アドレスを自動的に取得してもよい。
【００８５】
センサデータベース４１には、各センサ３を管理する情報が登録される（Ｓ１４）。すなわち、センサデータベース４１のセンサＩＤ４１１、設置座標４１２、空間カテゴリ４１３に、値が設定される。
【００８６】
オフィスビル管理企業の担当者は、センサ３の設置場所の空間カテゴリ４１３の情報を手動で設定してもよい。あるいは、ビル５の図面の自動的な解析結果に基づいて、空間カテゴリ４１３の情報は自動的に設定されてもよい。空間カテゴリ４１３には、例えば、エレベータホール、会議室、通路、フリースペース、執務室といった値が設定される。
【００８７】
最後に、センサデータベース４１の情報に従って、各センサ３は各階５１の天井５１２に設置される（Ｓ１５）。
【００８８】
＜テナント入居フロー＞
【００８９】
図１０は、テナント企業６がオフィスビル５へ入居する場合のフローを示す。オフィスビル管理企業の担当者は、例えば、オフィス賃貸借契約などに基づいて、テナント企業６のビル５への入居が決定したことを確認する（Ｓ２１）。
【００９０】
担当者は、入居予定のテナント企業６に関する情報を、テナント管理プログラム１２に登録する（Ｓ２１）。
【００９１】
担当者は、ビル５の建築図面とオフィス賃貸借契約などから、入居予定のテナント企業６のオフィス入退出人数を検出可能なセンサ３を特定する（Ｓ２３）。企業規模によっては複数の階にそれぞれオフィスを借りる場合もある。
【００９２】
担当者は、ステップＳ２３で選択したセンサ３について、センサデータベース４１の人数カウントフラグ４１４を「Ｔｒｕｅ」に設定する（Ｓ２４）。
【００９３】
入居予定のテナント企業６に関する空間カテゴリが把握可能であるか判定し（Ｓ２５）、把握可能な場合（Ｓ２５：ＹＥＳ）、センサデータベース４１の空間カテゴリ４１３の情報を更新する（Ｓ２６）。例えば、営業担当者がテナント企業６を訪問した際に、オフィスの利用方法について聞き出すことができた場合、その情報を空間カテゴリ４１３へ登録することができる。なお、空間カテゴリが不明な場合は、空間カテゴリ４１３には、初期値のままにしておけばよい。
【００９４】
＜センサのセンシングフロー＞
【００９５】
図１１は、センサ３がオフィスワーカ（人間）を感知し、そのセンサデータをセンサログ４２に記録する処理を示すフローである。
【００９６】
各センサ３は、定期的に検知範囲３１を検知しており（Ｓ３１）、人間を検知すると（Ｓ３１：ＹＥＳ）、検知時間の計測を開始する（Ｓ３２）
【００９７】
センサ３が人間を検知してから予め設定された閾値としての一定時間が経過した場合、または、検知範囲３１から人間が外れた場合のいずれかに該当する場合（Ｓ３３：ＹＥＳ）、センサ３は、ステップＳ３２で計測を開始した検知開始時間と検知時間４２３とセンサＩＤとを、センサゲートウェイ４へ送信する（Ｓ３４）。データ送信後は、再度ステップＳ３１へ戻る。ステップＳ３３でＮＯと判定された場合もステップＳ３１へ戻る。
【００９８】
センサ３が人間を検知してから一定時間経過後に、検知結果をセンサゲートウェイ４へ送信する理由を説明する。センサ３の検知範囲３１内に人間が長時間滞在した場合であっても、定期的にセンサデータをゲートウェイ４へ送信することにより、よりリアルタイムに近いデータ分析をできるようにするためである。
【００９９】
最後に、センサゲートウェイ４のデータ管理プログラム４３は、センサ３から受信した情報（センサデータ）をセンサログ４２に保存する（Ｓ３５）。
【０１００】
＜オフィス入退出人数による解約予測フロー＞
【０１０１】
図１２は、オフィス入退出人数による解約予測フローを示す。オフィス入退出人数は、テナント企業６の入居している階（複数階に入居している場合はそれら全ての階）を利用しているオフィスワーカの数の目安となる。オフィス入退出人数は、各部屋の出入口付近に設置されたセンサ３のセンサデータから、テナント企業毎に算出される。
【０１０２】
オフィス入退出人数を算出することにより、テナント企業６によるオフィス利用の状況を分析することができる。例えば、オフィス入退出人数が過去の一定期間の値と比べて所定値以上増加した場合、オフィスが手狭になってきていると推測できる。これに対し、オフィス入退出人数が過去の一定期間の値と比べて他の所定値以上減少した場合、オフィスワーカの人数が減っており、無駄なスペースが発生していると推測できる。
【０１０３】
なお、各センサ３のデータを常時モニタリングすることにより、日々のオフィスビル５の利用状況をリアルタイムかつ自動的に把握することができる。
【０１０４】
分析プログラム１１は、テナント管理プログラム１２に問い合わせることにより、テナント企業６が入居している階を特定する（Ｓ４１）。図１２に示す処理の対象なっているテナント企業６を対象テナント企業６と呼ぶ。
【０１０５】
分析プログラム１１は、センサデータベース４１の設置座標４１２のＺ座標（階を示す座標値）のうち、ステップＳ４１で特定した階であって、かつ、人数カウントフラグ４１４が「Ｔｒｕｅ」となるセンサＩＤを、対象テナント企業６に対応するセンサとして特定する（Ｓ４２）。
【０１０６】
分析プログラム１１は、ステップＳ４２で取得したセンサＩＤについて、センサログ４２から当月分のレコードを取得する（Ｓ４３）。
【０１０７】
ステップＳ４３で取得するレコード数は、ステップＳ４２で特定されたセンサ３の検知範囲３１を通過した人数を示すため、オフィス入退出人数となる（Ｓ４４）。ここで、オフィスビル５では、例えば休日や祝祭日あるいはイベント等により、オフィス入退出人数が通常時とは異なる場合がある。そこで、本実施例では、一定の閾値を設けおり、データ平準化を行う（Ｓ４５）。閾値には任意の値をいつでも設定することができる。
【０１０８】
分析プログラム１１は、ステップＳ４５で平準化した当月のオフィス入退出人数から、１日当たりの平均オフィス入退出人数を算出する（Ｓ４６）。
【０１０９】
分析プログラム１１は、オフィス入退出人数の前月の平均値と当月の平均値とを比較することにより、増減の変化率が一定の閾値Ｔｈ１（例えば１０％）以上であるか判定する（Ｓ４７）。
【０１１０】
分析プログラム１１は、オフィス入退出人数の平均値が前月の平均値に比べて閾値Ｔｈ１以上変動したと判定すると（Ｓ４７：ＹＥＳ）、テナント企業６によるオフィス賃貸借契約が解約される可能性ありと判断して、解約アラートをコンピュータ端末２へ送信する（Ｓ４８）。
【０１１１】
コンピュータ端末２の情報利用プログラム２１は、ビル管理サーバ１から分析結果としての解約アラートを受信して表示する（Ｓ４９）。解約アラートには、例えば、テナント企業６のオフィス利用状態の分析結果とその分析結果に基づくコメントとを含めることができる。なお、解約アラートの通知は、ウェブブラウザ上での表示に限らず、電子メールやチャットを通じて行ってもよい。
【０１１２】
なお、本明細書で述べる閾値は、全て任意の値を設定可能である。また、閾値は、営業担当者が事前に設定することもできるし、既存のデータに基づいて自動的に設定したり調整したりすることもできる。
【０１１３】
＜オフィス利用率の算出フロー＞
【０１１４】
次にオフィス利用率について説明する。オフィス利用率とは、オフィス空間がテナント企業によりどの程度利用されているかを表す指標である。オフィス利用率は、テナント企業が入居しているオフィスの空間カテゴリ４１３毎に算出される。
【０１１５】
本実施例では、センサ３が人間を検知している時間をセンサログ４２に記録しており、その累積検知時間からオフィスの利用率を算出する。一例を説明する。本実施例では、各空間カテゴリ４１３の利用率を、その空間カテゴリの実累積利用時間／最大利用時間として算出する。
【０１１６】
例えば、１日当たりの「Ｒｏｏｍ８」の利用率を算出する。図８に示す「Ｒｏｏｍ８」には、扉付近（出入口付近）の３個の入退出センサ３を除いて、他のセンサが２０個設置されているものとする（図８には１６個だけ示す）。したがって、「Ｒｏｏｍ８」の最大利用時間は、１７２８０００秒（＝２４（時間）×６０（分）×６０（秒）×２０（個））となる。
【０１１７】
このとき、センサログ４２中の「Ｒｏｏｍ８」に設置されている２０個のセンサ３のうち１０個のセンサ３の検知時間の累計が「１２時間」であると、センサログ４２に記録されていたとする。この場合、「Ｒｏｏｍ８」の実累積利用時間は、４３２０００秒（＝１２（時間）×６０（分）×６０（秒）×１０（個））となる。
【０１１８】
従って、上記の例では、「Ｒｏｏｍ８」の利用率は、実累積利用時間（４３２０００秒）を最大利用時間（１７２８０００秒）で割った値、すなわち２５％となる。
【０１１９】
本実施例の分析プログラム１１は、上述した利用率を空間カテゴリ毎に算出し、かつ、時系列データとして利用率の時間変化を求めることにより、テナント企業６によるオフィス利用状況を分析する一手段とする。
【０１２０】
図１３は、上述したオフィス利用率の算出フローを示す。分析プログラム１１は、テナント管理プログラム１２に問い合わせて、テナント企業６が入居している階を特定する（Ｓ５１）。
【０１２１】
分析プログラム１１は、センサデータベース４１の設置座標４１２に記憶されたＺ座標のうち、ステップＳ５１で特定された階であって、かつ、人数カウントフラグ４１４が「Ｆａｌｓｅ」である全ての空間カテゴリ４１３を取得する（Ｓ５２）。
【０１２２】
分析プログラム１１は、データ管理プログラム４３にアクセスし、センサデータベース４１から同一の空間カテゴリ４１３に所属するセンサＩＤを取得する（Ｓ５３）。この時点で、各空間カテゴリ４１３に属する各センサＩＤを把握できるようになる。
【０１２３】
分析プログラム１１は、センサログ４２から、Ｓ５３で取得した同一空間カテゴリ４１３に所属する全てのセンサＩＤの一定期間（例えば、過去１時間や１日や１か月）における、検知時間４２３の累計を算出する（Ｓ５４）。
【０１２４】
そして、分析プログラム１１は、ステップＳ５５において、実累計利用時間を空間カテゴリの最大利用時間で割ることにより、オフィス利用率を算出する（オフィス利用率＝実累計利用時間／空間カテゴリの最大利用時間）。分析プログラム１１は、算出したオフィス利用率などのデータを保存する（Ｓ５６）。
【０１２５】
オフィス利用率は、空間カテゴリ４１３毎に算出する。時系列データの保存形式としては、例えば、ＣＳＶファイルでの保存形式や専用データベース等があるが、その方法は限定しない。本実施例では、一日単位でオフィス利用率を集計しているが、これに限らず、センサ３から分単位または秒単位でセンサデータを取得し、データ管理プログラム４３がより短い時間で集計してもよい。これにより、分析プログラム１１は、よりリアルタイムな時系列データに基づいてオフィス利用率を計算することができる。
【０１２６】
＜各カテゴリのオフィス利用率例＞
【０１２７】
図１４は、各空間カテゴリにおける月次（２年間分）のオフィス利用率の変化を示すグラフである。横軸は、時間（２０１６年１月〜２０１７年１２月）を示す。縦軸は、オフィス利用率を示す。一点鎖線は、「Ｒｏｏｍ１」の利用率の変化を示す。実線は、「Ｒｏｏｍ８」の利用率の変化を示す。
【０１２８】
図１４によれば、「Ｒｏｏｍ８」では、周期的にオフィス利用率が上昇するイベントが発生していることがわかる。「Ｒｏｏｍ１」では、オフィス利用率が次第に低下している様子がわかる。
【０１２９】
＜オフィス利用率による解約予測フロー＞
【０１３０】
図１５は、オフィス利用率による解約予測処理のフローである。オフィス利用率が所定の閾値未満の場合は、無駄なスペースが多いと推定できる。逆に、オフィス利用率が所定の閾値以上である場合は、オフィスが手狭になっていると推定できる。
【０１３１】
オフィスが有効利用されていない場合、およびオフィスが手狭な場合のいずれの場合も、テナント企業６とオフィスの広さとが適合していないため、契約期間中または契約期間の終了時に、オフィス賃貸借契約が解約される可能性がある。そこで、本実施例では、オフィス利用率を監視し、オフィス利用率に基づいてアラートを通知する。このアラートは、解約アラートとも呼ぶ。アラートは電子メール、ボイスメール、ウェブページ、チャットなどの手段でコンピュータ端末２に送信することができる。
【０１３２】
所定の閾値は複数用意してもよい。例えば、オフィスが有効利用されていないことを検出するための下限閾値と、オフィスが手狭になったことを検出するための上限閾値との複数の閾値を用いて、オフィス利用率を監視してもよい。この場合、オフィス利用率が、下限閾値と上限閾値の間にある場合、アラートは発行しない。
【０１３３】
オフィス利用率の増減変化が所定の閾値を超えたか否かに基づいて、解約の可能性を分析してもよい。つまり、オフィス利用率の変化の絶対値と所定の閾値とを比較することにより、アラートを出すか出さないかと判断してもよい。このようにオフィス利用率の微分的変化を算出することで、急な状況変化にも対応することができる。
【０１３４】
上限閾値、下限閾値、増減変化といった複数の観点からオフィス利用率の変化を監視し、アラートを発行してもよい。
【０１３５】
さらに、閾値を空間カテゴリごとに用意することもできる。営業担当者の訪問結果情報やニュースサイトで得た情報などから、閾値を補正してもよい。
【０１３６】
ここで例えば、図１４の「Ｒｏｏｍ８」のオフィス利用率の変化に示すように、単純に閾値とオフィス利用率とを比較するだけでは検知できない異常がある。これに対しては、オフィス利用率の時系列データを季節変動のある時系列データとして分析する手法が既知である。季節変動のある時系列データ分析とは、時系列データが、トレンド、季節変動、不規則変動から構成されると考えて分析を行う手法である。以下、処理フローを交えて解説する。
【０１３７】
分析プログラム１１は、図１３で述べたように、空間カテゴリ毎の時系列のオフィス利用率のデータをモニタリングする（Ｓ６１）。分析プログラム１１は、オフィス利用率に所定の変化が生じたか判定する（Ｓ６２）。
【０１３８】
所定の変化とは、上述の通り例えば、（ａ）オフィス利用率が所定の閾値未満になった、（ｂ）オフィス利用率が所定の閾値以上になった、（ｃ）オフィス利用率の増減変化の絶対値が所定の閾値以上となった、（ｄ）オフィス利用率が所定の下限閾値以下になった、（ｅ）オフィス利用率が所定の上限値以上になった、ことである。（ａ）〜（ｅ）のいずれを採用してもよい。
【０１３９】
分析プログラム１１は、オフィス利用率に所定の変化が生じたと判定すると（Ｓ６２：ＹＥＳ）、コンピュータ端末２の情報利用プログラム２１に向けてアラートを通知する（Ｓ６３）。コンピュータ端末２の情報利用プログラム２１は、ビル管理サーバ１から受信したアラートを表示する（Ｓ６４）。
【０１４０】
図１４の例において、オフィス利用率３０％を閾値とし、閾値３０％を下回った空間カテゴリでアラートを出す設定であるとする。この場合、「２０１７／９月」の時点で「Ｒｏｏｍ８」の利用率が３０％を下回っているため、アラートが発行される。
【０１４１】
オフィス利用率に所定の変化が生じなかった場合（Ｓ６２：ＮＯ）、分析プログラム１１は、オフィス利用率の季節変動値を算出する（Ｓ６５）。分析プログラム１１は、算出した季節変動値と所定の閾値Ｔｈ２とを比較し、季節変動値が閾値Ｔｈ２以上であるか判定する（Ｓ６６）。
【０１４２】
分析プログラム１１は、季節変動値が閾値Ｔｈ２以上の場合（Ｓ６６：ＹＥＳ）、アラートを通知する（Ｓ６３）。図１４の例では、「Ｒｏｏｍ１」のオフィス利用率は、「２０１６年３月」、「２０１６年９月」、「２０１７年３月」に示すように、定期的に増加している。したがって、「Ｒｏｏｍ１」のオフィス利用率は、「２０１７年９月」も増加すると予想される。しかし、何らかの原因によりオフィス利用率が増加しなかった場合、ステップＳ６６により自動的に検知できる。
【０１４３】
＜オフィス異常利用検知による解約予測フロー＞
【０１４４】
図１６は、オフィス異常利用検知に基づく解約予測フローを示す。図１７は、オフィスの異常利用検知を説明するための図である。
【０１４５】
オフィスの異常利用検知に基づく解約予測では、長期に渡って入居しているテナント企業（＝解約しないテナント企業）は、効率的にオフィスを利用していると仮定する。さらに、本実施例のビル管理サーバ１は、他の同様のオフィスビルに入居する他のテナント企業がどのようにオフィスを利用しているかの情報（オフィス入退出人数、オフィス利用率など）を取得できる。ビル管理サーバ１は、多数のオフィス利用に関するデータを機械学習させることにより、基準となるべき正常なオフィス利用モデルを作成する。以下、正常利用モデルと呼ぶ場合もある。
【０１４６】
すなわち、ビル管理サーバ１は、同一または類似の空間カテゴリ構成を持つ他のオフィスビルに入居する多数のテナント企業のオフィス利用データを取得し、それらオフィス利用データを機械学習させることにより、正常なオフィス利用モデルを作成する。
【０１４７】
分析プログラム１１は、正常なオフィス利用モデルを使うことにより、対象のテナント企業のオフィス利用が正常なのか異常なのかを判定することができる。対象のテナント企業のオフィス利用が正常利用モデルとは所定値以上異なっており、異常であると判定された場合、対象のテナント企業は非効率なオフィス利用をしていると判断できる。本実施例のビル管理サーバ１は、オフィス利用の効率が悪いテナント企業はオフィス賃貸借契約を解約する可能性が高いと判定し、アラートを通知する。なお、図１６では、各空間カテゴリが事前に明確になっている場合を述べる。
【０１４８】
分析プログラム１１は、あるビル５に入居しているテナント企業ごとに（Ｓ７１）、以下に述べるステップＳ７２〜Ｓ７４を実行する。
【０１４９】
分析プログラム１１は、テナント管理プログラム１２から対象テナント企業の入居している階を特定する（Ｓ７２）。分析プログラム１１は、入居階内の空間カテゴリ毎のオフィス利用率を求め（Ｓ７３）、図１７に示す特徴ベクトル７２を求める（Ｓ７４）。
【０１５０】
図１７は、オフィス異常利用の検知方法を示す説明図である。図１７では、オフィス利用率として、一定期間（例えば一か月間）のオフィス利用率の平均値を用いる。
【０１５１】
特徴ベクトル７２とは、任意の物や事象の特徴を示す値（特徴値）の集合をベクトルと見なしたものである。本実施例では、オフィスの利用状況の特徴を抽出するために、属性７１で示す空間カテゴリ毎のオフィス利用率の集合を特徴ベクトル７２とする。
【０１５２】
例えば、あるテナント企業のオフィス利用率が、「執務室」は「０．５」、「会議室」は「０．８」、「ＲｅｆｒｅｓｈＲｏｏｍ」は「０．７」であった場合、特徴ベクトル７２は、 [０．５  ０．８  ０．７]である。他のテナント企業の特徴ベクトル７２は、［０．６  ０．５  ０．８］である。
【０１５３】
ここであげた空間カテゴリ以外の利用率を特徴ベクトルに含めてもかまわない。例えば、オフィスの電力消費量、水道利用量、電話料金、データ通信量などの空間カテゴリ以外の属性も特徴値として使用してもよい。
【０１５４】
他のテナント企業についても上記同様に特徴ベクトル７２を算出した後、分析プログラム１１は、ステップＳ７４で算出した複数の特徴ベクトル７２をクラスタリング処理する（Ｓ７５）。クラスタリングアルゴリズムとしては、例えば、ｋ平均法等が一般に知られている。また、クラスタリングを行う際、必要に応じて特徴ベクトルを主成分分析により次元圧縮する。
【０１５５】
図１７の下側に示すクラスタ７３，７４は、特徴量Ｘと特徴量Ｙとで規定される２次元でのオフィスの正常利用モデル（クラスタリング結果）の例である。ステップＳ７５により、正常利用モデル７３，７４が作成される。
【０１５６】
図１６に戻る。これら正常利用モデルを基に、任意のテナント企業６によるオフィスの異常利用を検知する。分析プログラム１１は、異常利用の測定対象であるテナント企業の特徴ベクトルを算出する（Ｓ７６）。
【０１５７】
ステップＳ７６の処理は、ステップＳ７２〜Ｓ７４と同様である。なお、図１７の下側に示す点７５は、測定対象テナント企業の特徴ベクトル７２を２次元平面上にプロットしたものである。
【０１５８】
図１６に戻る。分析プログラム１１は、ステップＳ７６で求めた測定対象テナント企業の特徴ベクトルと、正常利用モデルの各クラスタ７３，７４との距離を算出する（Ｓ７７）。例えば、マハラノビス距離等を用いて算出することができる。この距離が離れているほど異常であることを示す。
【０１５９】
分析プログラム１１は、ステップＳ７７で算出された距離が所定の閾値Ｔｈ３以上であるか判定する（Ｓ７８）。測定対象テナント企業６と各クラスタ７３，７４との距離が所定の閾値Ｔｈ３以上である場合（Ｓ７８：ＹＥＳ）、分析プログラム１１は、測定対象テナント企業のオフィス利用は異常であると判定し、コンピュータ端末２へアラートを通知する（Ｓ７９）。
【０１６０】
コンピュータ端末２の情報利用プログラム２１は、ビル管理サーバ１から受信したアラートを端末画面に表示する（Ｓ８０）。そして、営業担当者は、端末画面のアラートを確認し、測定対象テナント企業へ訪問等する。なお、閾値Ｔｈ３は、実験等から任意に決定される値である。
【０１６１】
＜オフィス利用可視化による解約予測フロー＞
【０１６２】
図１８は、オフィスの利用を可視化することにより解約を推測するフローを示す。図１９は、オフィス利用をヒートマップとして可視化した説明図である。
【０１６３】
一定期間における、オフィス利用率のヒートマップを営業担当者が閲覧することにより、オフィスに無駄なスペースが発生しているか、または、オフィスが手狭になっているかを判断することができる。分析プログラム１１は、ビル管理プログラム１３を介して各階の見取り図を参照することができる。本実施例では、オフィス利用状態の可視化は、各ビル５の階５１ごとに算出される。
【０１６４】
分析プログラム１１は、テナント管理プログラム１２に問い合わせることにより、対象テナント企業が入居する階を特定する（Ｓ９１）。分析プログラム１１は、センサデータベース４１の設置座標４１２の情報を基に、センサＩＤと（Ｘ，Ｙ）座標とを取得する（Ｓ９２）。分析プログラム１１は、センサログ４２から各センサＩＤの検知時間４２３の累計を算出する（Ｓ９３）。なお、検知時間の累計は、一定期間（例えば１日毎や１週間毎等）毎の値を算出するものとする。
【０１６５】
分析プログラム１１は、各センサ３の（Ｘ，Ｙ）座標とその座標における検知時間の累計とを取得した後、それらの値を使用することにより、図１９に示すヒートマップＧ１を生成する（Ｓ９４）。
【０１６６】
ヒートマップＧ１は、例えば、検知時間の累計が低いほど青く表示され、検知時間の累計が多くなるほど赤みが増すように変化する。人間を検知できなかった箇所は、無色で表示してもよい。
【０１６７】
分析プログラム１１は、生成されたヒートマップＧ１をコンピュータ端末２の情報利用プログラム２１へ送信する（Ｓ９５）。情報利用プログラム２１は、ヒートマップＧ１を端末画面に表示させる（Ｓ９６）。なお、営業担当者が、ビル管理サーバ１にアクセスしてヒートマップＧ１を生成・表示させることもできる。
【０１６８】
営業担当者は、ヒートマップＧ１を閲覧することにより、テナント企業の入っているオフィスに無駄なスペースが多いか否か、オフィスが手狭になっているか否かなどを判断することができる。
【０１６９】
営業担当者は、例えば、階５１の大部分が赤く表示されたテナント企業を訪問し、現状の情報を収集したり、オフィスの有効な利用方法などについての新提案を行ったりすることができる。営業担当者は、例えば、階５１の大部分が青く表示されたテナント企業を訪問し、現状の情報を収集したり、新提案を行ったりすることもできる。
【０１７０】
このように構成される本実施例によれば、ビル管理サーバ１は、センサ３による人間（オフィスワーカ）の検知状態に基づいて、テナント企業のオフィス利用状態の変化を検出することができる。したがって、本実施例に係るビル管理サーバ１は、テナント企業の財務状況や新製品ニュースあるいはイベントニュースなどの情報の入手に先立って、オフィスの利用状態の変化を早期に検出することができる。
【０１７１】
本実施例によれば、オフィスの利用状態の変化を早期に検出してアラートをコンピュータ端末２へ提供することができるため、アラートを確認した営業担当者は、テナント企業を訪問して情報を収集したり、提案することができる。これにより、テナント企業が不満を抱えたままでオフィス賃貸契約を解約するのを抑制することができる。
【実施例２】
【０１７２】
図２０を用いて第２実施例を説明する。本実施例を含む以下の各実施例は、第１実施例の変形例に相当するため、第１実施例との差異を中心に述べる。本実施例では、予め用意された複数の解約予測部を組み合わせることにより、アラートを送信する。
【０１７３】
図２０は、解約予測処理の使用例を示す説明図である。第１実施例では、例えば、オフィス入退出人数、オフィス利用率、オフィス異常利用、オフィス利用可視化といった複数の解約予測部Ｐ１〜Ｐｎが並列的に動作して、アラートをコンピュータ端末２へ提供する場合を説明した。したがって、第１実施例では、複数の観点Ｐ１〜Ｐｎからテナント企業のオフィス利用状態の変化を監視することができ、解約の予兆を見逃す可能性を低減することができる。
【０１７４】
一方、複数の解約予測部Ｐ１〜Ｐｎのそれぞれが独立して動作すると、アラートが頻繁に発生することが考えられ、営業担当者がアラート確認に手間取り、使い勝手が低下する場合もあり得る。
【０１７５】
そこで、本実施例では、複数の解約予測部Ｐ１〜Ｐ４を適宜組み合わせて用いることにより、アラートの発行精度を高め、使い勝手を改善する。図２０では、複数の解約予測部Ｐ１〜Ｐ４を例に挙げるが、これに限らず、３つ以下の解約予測部でもよいし、５つ以上の解約予測部でもよい。
【０１７６】
図２０（１）に示すように、全ての解約予測部Ｐ１〜Ｐｎにおいて、アラートを発生させるべきと判断された場合に、コンピュータ端末２へアラートを送信してもよい。
【０１７７】
図２０（２）に示すように、全ての解約予測部Ｐ１〜Ｐｎを複数のグループに分け、各グループのいずれか一方でアラート発生が判断された場合に、コンピュータ端末２へアラートを送信してもよい。各グループ内では、所属する全ての解約予測部がアラート発生を判断した場合に、そのグループでのアラート発生が許可されたものとする。
【０１７８】
このように構成される本実施例も第１実施例と同様の作用効果を奏する。さらに本実施例によれば、複数の解約予測部を適宜組み合わせることにより、テナント企業のオフィスの利用状態の変化を検出するため、検出精度を高めてアラートが頻繁に送信されるのを防止し、使い勝手を向上することができる。
【実施例３】
【０１７９】
図２１を用いて第３実施例を説明する。本実施例では、オフィスワーカ各人を識別することにより、テナント企業のオフィスの利用状態の変化を検出する。
【０１８０】
図２１は、オフィスワーカの検出方法を示す説明図である。本実施例では、各オフィスワーカ６１は、端末３２を所持している。端末３２は、メモリ部と通信部（いずれも不図示）を備える。端末３２は、例えば、ＩＣカード、携帯電話（いわゆるスマートフォンを含む）、腕時計型端末、指輪型端末、首輪型端末のように構成することができる。
【０１８１】
階５１の天井５１２には、端末３２と通信するセンサ３ａが設置されている。センサ３ａは、例えばブルートゥース（登録商標）、ＲＦＩＤ（Radio Frequency IDentifier）といった通信方法を用いて、端末３２と通信する。各端末３２には、固有の端末ＩＤが記憶されており、端末ＩＤとその端末３２を所持するオフィスワーカの社員ＩＤとはビル管理サーバ１内で対応づけられている。端末ＩＤと社員ＩＤとをセンサゲートウェイ４内で対応づけてもよい。センサ３ａは、床５１１や壁５１３に設置してもよい。
【０１８２】
このように構成される本実施例も第１実施例と同様の作用効果を奏する。さらに本実施例によれば、各階５１のセンサ３ａは、テナント企業６のオフィスワーカ６１が所持する端末３２と通信することにより、各オフィスワーカを識別することができる。これにより本実施例によれば、テナント企業のオフィスの利用状態の変化を個々のオフィスワーカ単位で把握することができ、より精密に分析することができる。
【０１８３】
なお、第１実施例で使用した人感センサ３と組み合わせることにより、端末３２を所持していない部外者の存在も検出することができる。
【実施例４】
【０１８４】
図２２を用いて第４実施例を説明する。本実施例では、テナント企業の解約可能性を、営業担当者などのユーザの指定する所定の基準にしたがって算出して地図上に対応づけて表示する。
【０１８５】
図２２は、アラート通知画面Ｇ２の例である。アラート通知画面Ｇ２（分析結果画面Ｇ２と呼ぶこともできる）は、例えば、地図表示部ＧＰ２１と、レベル選択部ＧＰ２２と、判定ロジック選択部ＧＰ２３とを備える。地図表示部ＧＰ２１は、例えばタブＧＰ２４により表示範囲を切り替えることができる。地図上でポインタをマウスや指先等で移動させたり、音声で指示したりすることにより、地図の表示範囲を切り替えてもよい。
【０１８６】
地図表示部ＧＰ２１には、ビル５ａ，５ｂ，５ｃ，５ｄが表示されている。ビル５ａ〜５ｄのうち、ビル管理サーバ１の管理下にあるビル５ａ，５ｂ，５ｃは、管理対象のテナント企業６ａ，６ｂ１，６ｂ２，６ｃを含む。
【０１８７】
営業担当者等のユーザは、判定ロジック選択部ＧＰ２３を操作することにより、解約可能性を数値化して判定するためのロジックを少なくとも一つ選択する。ロジックは、解約予測部に対応する。本実施例の分析プログラム１１は、例えば、選択された複数のロジックのうち一つのロジックのみがアラート発生と判断された場合に解約可能性の値を低く算出し、複数のロジックの全てのロジックでアラート発生と判断された場合は解約可能性の値を高く算出する。
【０１８８】
地図上では、管理対象のテナント企業について、テナント企業の基本属性情報と解約可能性の値とが表示される。ポインタや指先でテナント企業を選択した場合に、基本属性情報と解約可能性の値を画面に表示させてもよい。基本属性情報には、例えば、テナント企業名、代表者名、住所、電話番号などを含めることができる。
【０１８９】
ユーザは、レベル選択部ＧＰ２２を操作することにより、所定の値以上の解約可能性を持つテナント企業だけを地図画面上で表示させることができる。図２２の例では、表示された範囲内に位置するビルに入居するテナント企業のうち、解約可能性が２５％以上である全てのテナント企業が表示されている。レベル選択部ＧＰ２２で選択された解約可能性に該当するテナント企業は、例えば、赤などの目立つ色で強調表示させたり、点滅させたりしてもよい。
【０１９０】
もしもユーザがレベル選択部ＧＰ２２を用いて、解約可能性の値を５０％に引き上げた場合、ビル５ｂに入居しているテナント企業６ｂ１，６ｂ２のうち、解約可能性の値が２５％であるテナント企業６ｂ２が地図上から消失する。
【０１９１】
このように構成される本実施例も第１実施例と同様の作用効果を奏する。さらに本実施例によれば、テナント企業の解約可能性を営業担当者などのユーザの指定する判定ロジックにしたがって算出して、地図上に対応づけて表示するため、ユーザは、解約可能性の緊急性と訪問スケジュールとを同時に判断することができ、使い勝手が向上する。すなわち、ユーザは、解約可能性の値の高いテナント企業の所在地を地図上で確認することができ、効率的な訪問スケジュールを立案することができる。
【０１９２】
さらに本実施例では、ユーザはレベル選択部ＧＰ２２を操作することにより、所望の解約可能性の値を持つテナント企業だけを地図上に表示させることができるため、地図の視認性を高めることができ、テナント企業の管理作業の作業性を向上できる。
【実施例５】
【０１９３】
図２３を用いて第５実施例を説明する。本実施例のビル管理サーバ１ａは、ビル５またはビル５の一部であるオフィスのオーナに対して情報を提供する。
【０１９４】
図２３は、本実施例の全体概要図である。ビル管理サーバ１ａは、第１実施例などで述べたように、ビル５に入居するテナント企業６のオフィスの利用状態の変化を検出し、その分析結果（アラート）をコンピュータ端末２へ提供する。
【０１９５】
営業担当者は、コンピュータ端末２に表示された分析結果を確認すると、アラート対象のテナント企業６を訪問し、例えば、オフィスの実際の利用状況、雰囲気、経営者の意向などの情報を収集する。
【０１９６】
営業担当者は、ビル管理サーバ１ａから取得した分析結果の少なくとも一部とテナント企業６への訪問で得られた情報の少なくとも一部とから、管理レポートを作成する。管理レポートは、コンピュータ端末２からオーナの使用するコンピュータ７へ送信される。なお、ビル管理サーバ１ａから分析結果を受領するコンピュータ端末と、管理レポートを作成するコンピュータ端末とは同一であってもよいし、異なっていてもよい。
【０１９７】
オーナは、コンピュータ７の画面に管理レポートを表示させることにより、自分の所有するビル５やオフィスについての各テナント企業６の利用状態を把握できる。
【０１９８】
このように構成される本実施例も第１実施例と同様の作用効果を奏する。さらに本実施例によれば、ビル管理サーバ１ａによる分析結果（アラート）と営業担当者による訪問結果とから管理レポートを作成してオーナのコンピュータ７へ送信するため、オーナに安心感、不動産管理会社に対する信頼感を生じさせることができる。
【実施例６】
【０１９９】
図２４を用いて第６実施例を説明する。本実施例では、エレベータ管理システム８３と連携することにより、各階５１に出入りする人間（オフィスワーカ）の数を検出するようにしている。
【０２００】
図２４は、本実施例の全体概要図である。ビル５には、通常、エレベータシステム８が設けられている。図２４では、左側のビル５にのみエレベータシステム８を表示するが、右側のビル５にも図示せぬエレベータシステムが設置されている。なお、図７で述べたビルの間取りでは、エレベータに符号５１７を付しているが、図２４ではエレベータシステムとして符号８を用いる。
【０２０１】
エレベータシステム８は、例えば、カゴ８１と、乗り場ボタン８２と、エレベータ管理装置８３とを備える。カゴ８１は、ビル５を上下方向に移動可能に設けられている。乗り場ボタン８２は、カゴ８１を呼ぶためのもので、各階５１に設置される。エレベータ管理装置８３は、カゴ８１内の行先階ボタン（図示せず）へ入力された行先階と乗り場ボタン８２で発生したカゴ呼びとに応じて、カゴ８１の各階５１への割り当てを制御する。
【０２０２】
カゴ８１の底部には、重量センサ（図示せず）が設けられている。エレベータ管理装置８３は、カゴ８１の最大積載重量を超えた運行を阻止する。乗車する人間の平均体重は、エレベータ管理装置８３に設定されている。また、カゴ８１には、防犯などのために監視カメラ（図示せず）が設けられている。監視カメラの映像を加工し、例えば輪郭だけを抽出することもできる。
【０２０３】
したがって、重量センサや監視カメラの信号を解析することにより、カゴ８１の乗車人数が各階でどのように変化したかを解析することができる。例えば、深夜の或る時刻を基準として、階ごとに用意された人数カウンタをリセットし、始業時から基準時刻までの間に、カゴ８１から各階５１への降車人数と、各階５１からカゴ８１への乗車人数とをカウントする。これにより、各階５１のオフィスへの入退出人数を推測可能である。階５１に複数のテナント企業が入居している場合は、予め用意された分配係数をその階での乗降人数に乗じることにより、各テナント企業の入退出人数を推測することができる。
【０２０４】
エレベータ管理装置８３で算出された各階での乗降人数は、センサゲートウェイ４を介してビル管理サーバ１へ送信される。ビル管理サーバ１は、エレベータ管理装置８３で算出された各階の乗降人数に基づいて、各階のオフィスの利用状態の変化を分析することができる。
【０２０５】
さらに、ビル管理サーバ１は、各階５１にセンサ３が設けられている場合、各センサ３の検出信号とエレベータ管理装置８３で算出された各階での乗降人数とに基づいて、各階のオフィスの利用状態の変化を分析することができる。
【０２０６】
このように構成される本実施例も第１実施例と同様の作用効果を奏する。さらに本実施例によれば、エレベータシステム８と連携することにより、オフィスの入退出人数を推定することができる。この結果、本実施例によれば、ビル５が十分な数のセンサ３を備えていない場合でも、エレベータシステム８を有効利用して、オフィスの利用状態の変化を分析することができる。さらに、センサ３からの情報とエレベータシステム８からの情報とを利用することにより、より一層正確に入退出人数を算出することができる。
【０２０７】
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されない。当業者であれば、本発明の範囲内で、種々の追加や変更等を行うことができる。上述の実施形態において、添付図面に図示した構成例に限定されない。本発明の目的を達成する範囲内で、実施形態の構成や処理方法は適宜変更することが可能である。例えば、前記各実施例は一つ以上の他の実施例と適宜組み合わせて使用することができる。
【０２０８】
また、本発明の各構成要素は、任意に取捨選択することができ、取捨選択した構成を具備する発明も本発明に含まれる。さらに特許請求の範囲に記載された構成は、特許請求の範囲で明示している組合せ以外にも組み合わせることができる。
【符号の説明】
【０２０９】
１，１ａ：ビル管理サーバ、２：コンピュータ端末、３，３ａ：センサ、４：センサゲートウェイ、５：ビル、６：テナント企業、１０：データ取得部、１１：分析プログラム（分析部）、１２：テナント管理プログラム（テナント管理部）、１３：ビル管理プログラム（ビル管理部）、１４：情報提供プログラム（情報提供部）、２１：情報利用プログラム（情報利用部）
【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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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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