(57)【要約】【課題】機械の設置状況や稼働状況を考慮した適切な空調制御を行なうことを可能とする空調制御システムを提供すること。【解決手段】本発明の空調制御システム１は、環境における条件を指定する条件指定部１１０と、環境を示す状態量を検出する状態量検出部１４０と、状態量から前記環境を特徴付ける特徴量を作成する特徴量作成部２１０と、環境における空調機の制御方法を推論する推論計算部２２０と、推論された制御方法に基づいて前記空調機を制御する空調制御部４００と、特徴量を用いた機械学習により学習モデルを生成乃至更新する学習モデル生成部５００と、学習モデルを環境の条件の組み合わせと関連付けて記憶する学習モデル記憶部３００と、備える。【選択図】図１
2019066135.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つの機械が設置された環境における空調機を制御する空調制御システムであって、
前記環境における条件を指定する条件指定部と、
前記環境の状態を示す状態量を検出する状態量検出部と、
前記状態量から前記環境における前記空調機の制御方法を推論する推論計算部と、
前記推論計算部により推論された制御方法に基づいて前記空調機を制御する空調制御部と、
前記状態量を用いた機械学習により学習モデルを生成乃至更新する学習モデル生成部と、
前記学習モデル生成部が生成した少なくとも１つの学習モデルを前記条件指定部により指定された条件の組み合わせと関連付けて記憶する学習モデル記憶部と、
を具備し、
前記推論計算部は、前記条件指定部が指定する前記環境における条件に基づいて前記学習モデル記憶部に記憶された学習モデルの中から少なくとも１つの学習モデルを選択的に用いて、前記空調制御システム１が管理する環境における前記空調機の制御方法を計算する、
空調制御システム。
【請求項２】
前記状態量検出部が検出した状態量から前記環境を特徴付ける特徴量を作成する特徴量作成部を更に備え、
前記推論計算部は、前記特徴量から前記環境における前記空調機の制御方法を推論し、
前記学習モデル生成部は、前記特徴量を用いた機械学習により学習モデルを生成乃至更新する、
請求項１に記載の空調制御システム。
【請求項３】
前記学習モデル生成部は、前記学習モデル記憶部が記憶する既存の学習モデルに対する改変を実施することによって新しい学習モデルを生成する、
請求項１または２に記載の空調制御システム。
【請求項４】
前記学習モデル記憶部は、前記学習モデル生成部が生成した学習モデルを暗号化して記憶し、前記推論計算部により学習モデルが読み出される際に暗号化された学習モデルを復号する、
請求項１〜３のいずれか１つ記載の空調制御システム。
【請求項５】
少なくとも１つの機械が設置された環境における空調機を制御する空調制御システムであって、
前記環境における条件を指定する条件指定部と、
前記環境を示す状態量を検出する状態量検出部と、
前記状態量から前記環境における前記空調機の制御方法を推論する推論計算部と、
前記推論計算部により推論された制御方法に基づいて前記空調機を制御する空調制御部と、
前記環境における条件の組み合わせと予め関連付けられている少なくとも１つの学習モデルを記憶する学習モデル記憶部と、
を具備し、
前記推論計算部は、前記条件指定部が指定する前記環境における条件に基づいて前記学習モデル記憶部に記憶された学習モデルの中から少なくとも１つの学習モデルを選択的に用いて、前記環境における前記空調機の制御方法を計算する
空調制御システム。
【請求項６】
前記状態量から前記環境を特徴付ける特徴量を作成する特徴量作成部を更に備え、
前記推論計算部は、前記特徴量から前記空調制御システム１が管理する環境における前記空調機の制御方法を推論する、
請求項５に記載の空調制御システム。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか１つに記載された条件指定部と、状態量検出部と、
を備えた空調制御装置。
【請求項８】
少なくとも１つの機械が設置された環境における空調機を制御する条件を指定するステップと、
前記環境を示す状態量を検出するステップと、
前記状態量から前記環境における前記空調機の制御方法を推論するステップと、
前記制御方法に基づいて前記空調機を制御するステップと、
前記状態量を用いた機械学習により学習モデルを生成乃至更新するステップと、
を実行する空調制御方法であって、
前記推論するステップは、前記環境における条件の組み合わせと予め関連付けられている少なくとも１つの前記学習モデルの中から、前記条件を指定するステップで指定された前記環境における条件に基づいて使用する学習モデルを選択し、選択した学習モデルを用いて前記環境における前記空調機の制御方法を計算する、
空調制御方法。
【請求項９】
前記状態量から前記環境を特徴付ける特徴量を作成するステップを更に実行し、
前記推論するステップは、前記特徴量から前記環境における前記空調機の制御方法を推論し、
前記学習モデルを生成乃至更新するステップは、前記特徴量を用いた機械学習により学習モデルを生成乃至更新する、
請求項８に記載の空調制御方法。
【請求項１０】
少なくとも１つの機械が設置された環境における空調機を制御する条件を指定するステップと、
前記環境を示す状態量を検出するステップと、
前記状態量から前記環境における前記空調機の制御方法を推論するステップと、
前記制御方法に基づいて前記空調機を制御するステップと、
を実行する空調制御方法であって、
前記推論するステップは、前記環境における条件の組み合わせと予め関連付けられている少なくとも１つの学習モデルの中から、前記条件を指定するステップで指定された前記環境における条件に基づいて使用する学習モデルを選択し、選択した学習モデルを用いて前記環境における前記空調機の制御方法を計算する、
空調制御方法。
【請求項１１】
前記状態量から前記環境を特徴付ける特徴量を作成するステップを更に実行し、
前記推論するステップは、前記特徴量から前記環境における前記空調機の制御方法を推論する、
請求項１０に記載の空調制御方法。
【請求項１２】
複数の学習モデルのそれぞれを、少なくとも１つの機械が設置された環境における空調機を制御する条件の組み合わせに関連付けて成る学習モデルセットであって、
前記複数の学習モデルのそれぞれは、前記環境における条件の下で行われる前記環境を示す状態量に基づいて生成乃至更新された学習モデルであり、
前記複数の学習モデルの中から、環境に設定された条件に基づいて１つの学習モデルを選択され、選択された学習モデルが前記環境における前記空調機の制御方法を推論する処理に用いられる、
学習モデルセット。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、空調制御システムに関し、特に工場内の機械の設置状況及び稼働状況に応じて学習モデルを切り替えながら空調の制御をする空調制御システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
工場には複数の機械（例えば工作機械）が設けられると共に、精密加工では工場における温度が加工精度に影響するため工場内の環境条件を制御する空調機が設けられる。工場での生産は生産計画により指示され、生産計画で指示された生産物を、指示された納期で生産するように、複数の機械の稼働状況および加工条件を制御すると共に、空調機の稼働状況を制御して加工に要求される工場内の温度条件（温度および均一性）を実現する。
【０００３】
加工に要求される工場内の温度条件を満足するために空調を制御する技術として、例えば特許文献１，２には、複数の空調機を中央で制御し、工場内の温度を所定の温度に保つ技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平０６−３０７７０３号公報
【特許文献２】特開２０１５−２０６５１９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、工場内における温度分布は、工場内に設置された発熱源としての機械（工作機械、ロボット等）の設置状況やそれぞれの機械の稼働状況によって異なる。その為、加工に要求される工場内の温度条件を実現するためには、それぞれの機械の設置状況や稼働状況を考慮しながら空調機を制御する必要があり、このように様々な状況に対応して適切な空調の制御を行うことは困難である。
【０００６】
空調の制御を行なうために機械学習器を導入することも考えられるが、上記したような様々な状況に対応できるような汎用的な機械学習器（汎用的な学習モデル）を作成するためには、様々な状況において検出される多くの状態情報が必要であり、また、状況に係るデータを含む多くの媒介変数が必要となるため過学習等の既知の問題が発生することもある。
【０００７】
そこで本発明の目的は、機械の設置状況や稼働状況を考慮した適切な空調制御を行なうことをより広範に可能とする空調制御システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の空調制御システムでは、工場内の機械の設置状況及び稼働状況によって使用する空調の制御動作を決定するために用いる学習モデルを切り替える機構を設けることにより、上記課題を解決する。本発明の空調制御システムは、複数の学習モデルを持ち、工場内の機械の設置状況及び稼働状況等に応じて学習モデルを選択し、選択した学習モデルに対して工場内から検出された状態量に基づく機械学習を行い、また、このようにして作成された学習モデルを、工場内の機械の設置状況及び稼働状況等に応じて使い分けて空調機の制御を行なう。
【０００９】
そして、本発明の一態様は、少なくとも１つの機械が設置された環境における空調機を制御する空調制御システムであって、前記環境における条件を指定する条件指定部と、前記環境の状態を示す状態量を検出する状態量検出部と、前記状態量から前記環境における前記空調機の制御方法を推論する推論計算部と、前記推論計算部により推論された制御方法に基づいて前記空調機を制御する空調制御部と、前記状態量を用いた機械学習により学習モデルを生成乃至更新する学習モデル生成部と、前記学習モデル生成部が生成した少なくとも１つの学習モデルを前記条件指定部により指定された条件の組み合わせと関連付けて記憶する学習モデル記憶部と、を具備し、前記推論計算部は、前記条件指定部が指定する前記環境における条件に基づいて前記学習モデル記憶部に記憶された学習モデルの中から少なくとも１つの学習モデルを選択的に用いて、前記空調制御システム１が管理する環境における前記空調機の制御方法を計算する、空調制御システムである。
【００１０】
本発明の他の態様は、少なくとも１つの機械が設置された環境における空調機を制御する条件を指定するステップと、前記環境を示す状態量を検出するステップと、前記状態量から前記環境における前記空調機の制御方法を推論するステップと、前記制御方法に基づいて前記空調機を制御するステップと、前記状態量を用いた機械学習により学習モデルを生成乃至更新するステップと、を実行する空調制御方法であって、前記推論するステップは、前記環境における条件の組み合わせと予め関連付けられている少なくとも１つの前記学習モデルの中から、前記条件を指定するステップで指定された前記環境における条件に基づいて使用する学習モデルを選択し、選択した学習モデルを用いて前記環境における前記空調機の制御方法を計算する、空調制御方法である。
【００１１】
本発明の他の態様は、複数の学習モデルのそれぞれを、少なくとも１つの機械が設置された環境における空調機を制御する条件の組み合わせに関連付けて成る学習モデルセットであって、前記複数の学習モデルのそれぞれは、前記環境における条件の下で行われる前記環境を示す状態量に基づいて生成乃至更新された学習モデルであり、前記複数の学習モデルの中から、環境に設定された条件に基づいて１つの学習モデルを選択され、選択された学習モデルが前記環境における前記空調機の制御方法を推論する処理に用いられる、学習モデルセットである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明により、工場内の機械の設置状況及び稼働状況に応じて選択された学習モデルに対して、それぞれの状況において検出された状態量に基づいて機械学習を行なうことができるため、過学習を防ぎながら効率の良い機械学習を行うことができ、また、工場内の機械の設置状況及び稼働状況等に応じて選択された学習モデルを用いた空調機の制御を行なうため、空調機の制御の精度が向上する。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】第１の実施形態による空調制御システムの概略的な機能ブロック図である。
【図２】空調制御システム１が管理する環境のモデルを例示する図である。
【図３】第２の実施形態による空調制御システムの概略的な機能ブロック図である。
【図４】第３の実施形態による空調制御システムの概略的な機能ブロック図である。
【図５】第４の実施形態による空調制御システムの概略的な機能ブロック図である。
【図６】第５の実施形態による空調制御システムの概略的な機能ブロック図である。
【図７】第５の実施形態による空調制御システムの変形例を示す概略的な機能ブロック図である。
【図８】第６の実施形態による空調制御システムの概略的な機能ブロック図である。
【図９】空調制御システム上で実行される処理の概略的なフローチャートである。
【図１０】空調制御システム上で実行される処理の概略的なフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の実施形態を図面と共に説明する。
図１は、第１の実施形態による空調制御システム１の概略的な機能ブロック図である。図１に示した各機能ブロックは、数値制御装置、セルコンピュータ、ホストコンピュータ、クラウドサーバ等のコンピュータが備えるＣＰＵ、ＧＰＵ等のプロセッサが、それぞれのシステム・プログラムに従って装置の各部の動作を制御することにより実現される。
【００１５】
本実施形態の空調制御システム１は、少なくとも状態の観測・推論対象となる環境（空調機１３０が設置された部屋等）を管理する環境管理部１００、環境の状態に対する推論を行なう推論処理部２００、複数の学習モデルを記憶して管理する学習モデル記憶部３００を備える。本実施形態の空調制御システム１は、更に、環境の状態について推論処理部２００が推論した結果に基づいて空調を制御する空調制御部４００、学習モデル記憶部３００に記憶する学習モデルの作成及び更新をする学習モデル生成部５００を備える。
【００１６】
本実施形態の環境管理部１００は、空調制御システム１が制御する空調機１３０が設置された環境（空調制御システム１が管理する環境）における空調機１３０の制御の条件の指定と、環境の状態を示す状態量の取得を行なう。環境管理部１００は、例えば空調機の中央管理装置や空調制御システム１が管理する環境が設置された環境にある数値制御装置等の上に実装できる。環境管理部１００は、有線／無線のネットワーク１５０に接続され、空調制御システム１が管理する環境に設置された機械１２０や、空調制御システム１が制御する空調機１３０とデータのやり取りが行なえるように構成されている。
【００１７】
環境管理部１００が備える条件指定部１１０は、空調制御システム１が管理する環境における条件（機械１２０及び空調機１３０の設置状況及び機械１２０の稼働状況等）を指定する機能手段である。
【００１８】
機械１２０及び空調機１３０の設置状況は、例えば図２に示すように、空調制御システム１が管理する環境を複数のエリアに分割し、それぞれのエリアに熱源としての機械１２０がどのように設置されているのかで表現される。例えば、図２に示した例では、機械１２０及び空調機１３０の設置状況は、エリア２，７，１１，１２に熱源としての機械１２０が設置されており、エリア５に空調機１３０が設置されている。環境管理部１００は、このような機械１２０及び空調機１３０の設置状況を、例えば作業者による図示しない入出力装置を介した設定などから取得するようにしても良い。
【００１９】
機械１２０の稼働状況は、空調制御システム１が管理する環境において稼動している各機械１２０の稼動状況として取得される。機械１２０の稼働状況は、例えば、停止、低稼働（低温）、中稼働（中温）、高稼働（高温）といったように機械１２０の動作に応じた発熱量の分類とすることができる。環境管理部１００は、機械１２０の稼働状況を、ネットワーク１５０を介して各機械１２０から取得した機械１２０の動作状況（機械の内部温度、主軸、送り軸などの動作、負荷状況等）に基づいて定めるようにしても良い。
【００２０】
条件指定部１１０は、このようにして取得された空調制御システム１が管理する環境における条件を学習モデル記憶部３００、学習モデル生成部５００に対して指定（出力）する。条件指定部１１０は、環境管理部１００の現在の空調機制御における条件を、学習モデルを選択するための条件として空調制御システム１の各部に対して知らせる役割を持つ。
【００２１】
環境管理部１００が備える状態量検出部１４０は、空調制御システム１が管理する環境の状態を状態量として検出する機能手段である。空調制御システム１が管理する環境の状態量としては、例えばそれぞれの機械１２０の周辺温度や内部温度、稼働状況、空調制御システム１が管理する環境の各エリアの温度等が例示される。状態量検出部１４０は、機械１２０や空調機１３０に設けられた温度センサや、空調制御システム１が管理する環境の各エリアに設置された温度センサにより検出された検出値を状態量として検出する。状態量検出部１４０が検出した状態量は、推論処理部２００、学習モデル生成部５００に対して出力される。
【００２２】
本実施形態の推論処理部２００は、環境管理部１００から取得された空調制御システム１が管理する環境の状態を観測し、該観測した結果に基づいて空調制御システム１が管理する環境を推論する。推論処理部２００は、例えば空調制御装置やセルコンピュータ、ホストコンピュータ、クラウドサーバ、又は機械学習装置等の上に実装することができる。
【００２３】
推論処理部２００が備える特徴量作成部２１０は、状態量検出部１４０が検出した状態量に基づいて、空調制御システム１が管理する環境の特徴を示す特徴量を作成する機能手段である。特徴量作成部２１０が作成する空調制御システム１が管理する環境の特徴を示す特徴量は、空調制御部４００による空調制御の判断の材料として有用である情報である。また、特徴量作成部２１０が作成する空調制御システム１が管理する環境の特徴を示す特徴量は、後述する推論計算部２２０が学習モデルを用いた推論を行う際の入力データである。特徴量作成部２１０が作成する空調制御システム１が管理する環境の特徴を示す特徴量は、例えば状態量検出部１４０が検出した各機械１２０の周辺温度を、過去の所定の期間分だけ所定のサンプリング周期でサンプリングしたものであって良く、例えば状態量検出部１４０が検出した各機械１２０の稼働状況の過去の所定の期間分内のピーク値であっても良く、例えば状態量検出部１４０が検出した各エリアの温度を時系列の周波数領域へ積分変換したり、振幅又はパワー密度の規格化したり、伝達関数へ適合させたり、特定の時間又は周波数幅へ次元削減する等のような信号処理の組み合わせであっても良い。特徴量作成部２１０は、状態量検出部１４０が検出した状態量を、推論計算部２２０が取り扱えるように前処理を行い正規化したものである。
【００２４】
推論処理部２００が備える推論計算部２２０は、現在の空調制御システム１が管理する環境における条件に基づいて学習モデル記憶部３００から選択された学習モデルと、特徴量作成部２１０が作成した特徴量とに基づいて、空調制御システム１が管理する環境における空調機１３０の制御方法を推論する機能手段である。推論計算部２２０は、機械学習による推論処理を実行可能なプラットフォームに対して、学習モデル記憶部３００に記憶される学習モデルを適用することにより実現される。推論計算部２２０は、例えば多層ニューラルネットワークを用いた推論処理を行うためのものであっても良く、また、ベイジアンネットワークやサポートベクタマシン、混合ガウスモデル等の機械学習として公知の学習アルゴリズムを用いた推論処理を行うためのものであっても良い。推論計算部２２０は、例えば教師あり学習、教師なし学習、強化学習などの学習アルゴリズムを用いた推論処理を行うためのものであって良い。また、推論計算部２２０は、複数種類の学習アルゴリズムに基づく推論処理をそれぞれ実行可能であっても良い。推論計算部２２０は、機械学習の学習モデル記憶部３００から選択された学習モデルに基づいた機械学習器を構成し、該機械学習器の入力データとして特徴量作成部２１０が作成した特徴量を用いた推論処理を実行することで空調制御システム１が管理する環境における空調機１３０の制御方法を推論する。推論計算部２２０が推論した結果としての空調機１３０の制御方法は、例えば空調制御システム１が管理する環境に設置されたそれぞれの空調機１３０の設定温度や風向き（くび振り動作等を含む）等であって良い。
【００２５】
本実施形態の学習モデル記憶部３００は、条件指定部１１０により指定された空調制御システム１が管理する環境における条件の組み合わせに関連付けられた複数の学習モデルを記憶することが可能な機能手段である。学習モデル記憶部３００は、例えば環境管理部１００やセルコンピュータ、ホストコンピュータ、クラウドサーバ、データベースサーバ等の上に実装することができる。
【００２６】
学習モデル記憶部３００には、条件指定部１１０により指定された空調制御システム１が管理する環境における条件（工場内の機械の設置状況及び稼働状況等）の組み合わせに関連付けられた複数の学習モデル１，２，…，Ｎが記憶される。ここで言うところの空調制御システム１が管理する環境における条件（工場内の機械の設置状況及び稼働状況等）の組み合わせは、それぞれの条件が取り得る値、値の範囲、値の列挙に関する組み合わせを意味し、例えば図２に示すように空調制御システム１が管理する環境がモデル化されている場合、例えば各エリアの状況を要素とした行列（なし，機械（高温），なし，なし，空調機，なし，機械（中温），なし，なし，なし，機械（中温），機械（停止））を空調制御システム１が管理する環境における条件の組み合わせの１つとして用いることができる。
【００２７】
学習モデル記憶部３００に記憶される学習モデルは、推論計算部２２０における推論処理に適合する１つの学習モデルを構成可能な情報として記憶される。学習モデル記憶部３００に記憶される学習モデルは、例えば多層ニューラルネットワークの学習アルゴリズムを用いた学習モデルである場合には、各層のニューロン（パーセプトロン）数、各層のニューロン（パーセプトロン）間の重みパラメータなどとして記憶することができ、また、ベイジアンネットワークの学習アルゴリズムを用いた学習モデルである場合には、ベイジアンネットワークを構成するノードとノード間の遷移確率などとして記憶することができる。学習モデル記憶部３００に記憶される学習モデルのそれぞれは、同じ学習アルゴリズムを用いた学習モデルであっても良く、また、異なる学習アルゴリズムを用いた学習モデルであっても良く、推論計算部２２０による推論処理に利用可能であればどのような学習アルゴリズムを用いた学習モデルであっても良い。
【００２８】
学習モデル記憶部３００は、１つの空調制御システム１が管理する環境における条件の組み合わせに対して１つの学習モデルを関連付けて記憶しても良く、また、１つの空調制御システム１が管理する環境における条件の組み合わせに対して２以上の異なる学習アルゴリズムを用いた学習モデルを関連付けて記憶しても良い。学習モデル記憶部３００は、その組み合わせの範囲が重畳する複数の空調制御システム１が管理する環境における条件の組み合わせのそれぞれに対して異なる学習アルゴリズムを用いた学習モデルを関連付けて記憶しても良い。この時、学習モデル記憶部３００は、空調制御システム１が管理する環境における条件の組み合わせに対応する学習モデルに対して、更に必要処理能力や学習アルゴリズムの種類等の利用条件を定めることにより、例えば空調制御システム１が管理する環境における条件の組み合わせに対して、実行可能な推論処理や処理能力が異なる推論計算部２２０に応じた学習モデルを選択することが可能となる。
【００２９】
学習モデル記憶部３００は、空調制御システム１が管理する環境における条件の組み合わせを含む学習モデルの読み出し／書き込み要求を外部から受けると、当該空調制御システム１が管理する環境における条件の組み合わせに関連付けて記憶された学習モデルに対して読み出し／書き込みを行なう。この時、学習モデルの読み出し／書き込み要求には、推論計算部２２０が実行可能な推論処理や処理能力の情報を含めるようにしても良く、そのようにした場合、学習モデル記憶部３００は、空調制御システム１が管理する環境における条件の組み合わせ、及び、推論計算部２２０が実行可能な推論処理や処理能力に関連付けられた学習モデルに対して読み出し／書き込みを行なう。学習モデル記憶部３００は、外部からの学習モデルの読み出し／書き込み要求に対して、条件指定部１１０から指定された条件に基づいて、該条件（の組み合わせ）に関連付けられた学習モデルに対して読み出し／書き込みが行なわれるようにする機能を備えていても良い。このような機能を設けることで、推論計算部２２０や学習モデル生成部５００に対して、条件指定部１１０から指定された条件に基づく学習モデルを要求する機能を設ける必要がなくなる。
【００３０】
なお、学習モデル記憶部３００は、学習モデル生成部５００が生成した学習モデルを暗号化して記憶し、推論計算部２２０により学習モデルが読み出される際に暗号化された学習モデルを復号化するようにしても良い。
【００３１】
空調制御部４００は、推論処理部２００で推論された空調制御システム１が管理する環境における空調機１３０の制御方法に基づいて、空調制御システム１が管理する環境に設置された空調機１３０の動作を制御する機能手段である。空調制御部４００は、例えばネットワーク１５０を介して制御指令を各空調機１３０へと送信することにより、各空調機１３０を制御する。空調制御部４００は、ネットワーク１５０とは異なる通信路（赤外線や他の無線手段など）を介して各空調機１３０を制御するようにしても良い。
【００３２】
学習モデル生成部５００は、条件指定部１１０により指定された空調制御システム１が管理する環境における条件と、特徴量作成部２１０により作成された空調制御システム１が管理する環境の特徴を示す特徴量とに基づいて、学習モデル記憶部３００に記憶された学習モデルの生成乃至更新（機械学習）を行なう機能手段である。学習モデル生成部５００は、条件指定部１１０により指定された空調制御システム１が管理する環境における条件に基づいて生成乃至更新の対象となる学習モデルを選択し、選択した学習モデルに対して特徴量作成部２１０により作成された空調制御システム１が管理する環境の特徴を示す特徴量による機械学習を行う。学習モデル生成部５００が学習を行うタイミングは、例えば、各空調機１３０の設定を作業者が手動で変更した場合などに行なわれる。この場合において、学習モデル生成部５００は、空調制御システム１が管理する環境における条件に基づいて選択された学習モデルに対して、特徴量作成部２１０により作成された空調制御システム１が管理する環境の特徴を示す特徴量を状態変数とし、各空調機１３０の設定温度や風向き等をラベルデータとした学習モデルの生成乃至更新（機械学習）を行う。
【００３３】
学習モデル生成部５００は、条件指定部１１０により指定された空調制御システム１が管理する環境における条件（の組み合わせ）と関連付けられた学習モデルが学習モデル記憶部３００に記憶されていない場合には、当該条件（の組み合わせ）と関連付けた学習モデルを新たに生成し、条件指定部１１０により指定された空調制御システム１が管理する環境における条件（の組み合わせ）と関連付けられた学習モデルが学習モデル記憶部３００に記憶されている場合には、該学習モデルに対する機械学習を行うことで該学習モデルを更新する。学習モデル生成部５００は、学習モデル記憶部３００に条件指定部１１０により指定された空調制御システム１が管理する環境における条件（の組み合わせ）に関連付けられた学習モデルが複数記憶されている場合には、それぞれの学習モデルに対して機械学習を行うようにしても良く、また、学習モデル生成部５００により実行可能な学習処理や処理能力に基づいて、一部の学習モデルに対してのみ機械学習を行うようにしてもよい。
【００３４】
学習モデル生成部５００は、学習モデル記憶部３００に記憶された学習モデルに対して改変を加え、新たな学習モデルを生成するようにしても良い。学習モデル生成部５００による学習モデルの改変の例としては、例えば蒸留モデルの生成が例示される。蒸留モデルは、学習済みモデルを組み込んだ機械学習器に対する入力に対して得られる出力を用いて、他の機械学習器において１から学習を行うことで得られる学習済みモデルである。学習モデル生成部５００は、このような工程（蒸留工程と言う）を経て得られた蒸留モデルを、新たな学習モデルとして学習モデル記憶部３００に記憶して利用することができる。一般に、蒸留モデルは元の学習済みモデルよりもサイズが小さく、それでいて元の学習済みモデルと同等の正確度を出せるため、ネットワーク等を介した他のコンピュータに対する配布により適している。学習モデル生成部５００による学習モデルの改変の他の例としては、学習モデルの統合が例示される。学習モデル生成部５００は、空調制御システム１が管理する環境における条件（の組み合わせ）と関連付けて記憶された２以上の学習モデルの構造が類似している場合、例えば、各重みパラメータの値が予め定めた所定の閾値内にある場合に、これらの学習モデルに関連付けられている空調制御システム１が管理する環境における条件（の組み合わせ）を統合した上で、これに対応付けて構造が類似する２以上の学習モデルのいずれかを記憶するようにしても良い。
【００３５】
図３は、第２の実施形態による空調制御システム１の概略的な機能ブロック図である。本実施形態の空調制御システム１では、各機能ブロックを１台の空調制御装置２（空調機の中央管理装置や数値制御装置等の上に構築される）に実装している。このように構成することで、本実施形態の空調制御システム１は、空調制御システム１が管理する環境の機械１２０の設置状況や稼働状況に応じて異なる学習モデルを用いて空調制御システム１が管理する環境における空調機１３０の制御方法を推論し、空調制御システム１が管理する環境における空調機１３０の制御を行なう。また、１台の空調制御装置２で、空調制御システム１が管理する環境における条件に応じたそれぞれの学習モデルを生成／更新することができる。
【００３６】
図４は、第３の実施形態による空調制御システム１の概略的な機能ブロック図である。本実施形態の空調制御システム１では、環境管理部１００、推論処理部２００、及び空調制御部４００を空調制御装置２の上に実装し、また、学習モデル記憶部３００及び学習モデル生成部５００を空調制御装置２と標準的なインタフェースやネットワークを介して接続された機械学習装置３の上に実装している。機械学習装置３は、セルコンピュータ、ホストコンピュータ、クラウドサーバ、データベースサーバ上に実装しても良い。このように構成することで、比較的軽い処理である学習済みのモデルを用いた推論処理は空調制御装置２の上で実行し、比較的重い処理である学習モデルの生成／更新の処理を機械学習装置３の上で実行することができるため、空調制御装置２の本来の動作を妨げることなく空調制御システム１の運用を行うことができる。
【００３７】
図５は、第４の実施形態による空調制御システム１の概略的な機能ブロック図である。本実施形態の空調制御システム１では、環境管理部１００を空調制御装置２の上に実装し、推論計算部２２０、学習モデル記憶部３００、学習モデル生成部５００を空調制御装置２と標準的なインタフェースやネットワークを介して接続された機械学習装置３の上に実装している。また、別途、空調制御部４００を用意している。なお、本実施形態の空調制御システム１では、状態量検出部１４０が検出する状態量をそのまま推論計算部２２０による推論処理や学習モデル生成部５００による学習モデルの生成／更新処理に用いることができるデータであるものと想定して、特徴量作成部２１０の構成を省略している。このように構成することで、学習済みのモデルを用いた推論処理及び学習モデルの生成／更新の処理を機械学習装置３の上で実行することができるため、空調制御装置２の本来の動作を妨げることなく空調制御システム１の運用を行うことができる。
【００３８】
図６は、第５の実施形態による空調制御システム１の概略的な機能ブロック図である。本実施形態の空調制御システム１では、各機能ブロックを１台の空調制御装置２の上に実装している。なお、本実施形態の空調制御システム１では、学習モデル記憶部３００には空調制御システム１が管理する環境における条件の組み合わせに関連付けられた複数の学習済みの学習モデルが既に記憶されており、学習モデルの生成／更新を行なわないと想定して、学習モデル生成部５００の構成を省略している。このように構成することで、本実施形態の空調制御システム１は、例えば空調制御システム１が管理する環境の機械１２０の設置状況や稼働状況に応じて異なる学習モデルを用いて空調制御システム１が管理する環境における空調機１３０の制御方法を推論し、空調制御システム１が管理する環境における空調機１３０の制御を行なう。また、勝手な学習モデルの更新は行われないので、例えば顧客に対して出荷される空調制御装置２の構成として採用することができる。
【００３９】
図７は、第５の実施形態による空調制御システム１の変形例を示す概略的な機能ブロック図である。本実施形態の空調制御システム１では、第５の実施形態において学習モデル記憶部３００を空調制御装置２に接続された外部ストレージ４に実装した例である。本変形例では、容量の大きい学習モデルを外部ストレージ４に記憶することで、多くの学習モデルを利用することが可能となると共に、ネットワーク等を介することなく学習モデルの読み出しができるため、推論処理にリアルタイム性を必要とする場合に有効である。
【００４０】
図８は、第６の実施形態による空調制御システム１の概略的な機能ブロック図である。本実施形態の空調制御システム１では、環境管理部１００を空調制御装置２の上に実装し、推論計算部２２０、学習モデル記憶部３００を空調制御装置２と標準的なインタフェースやネットワークを介して接続された機械学習装置３の上に実装している。機械学習装置３は、セルコンピュータ、ホストコンピュータ、クラウドサーバ、データベースサーバ上に実装しても良い。なお、本実施形態の空調制御システム１では、学習モデル記憶部３００には空調制御システム１が管理する環境における条件の組み合わせに関連付けられた複数の学習済みの学習モデルが既に記憶されており、学習モデルの生成／更新を行なわないと想定して、学習モデル生成部５００の構成を省略している。また、本実施形態の空調制御システム１では、状態量検出部１４０が検出する状態量をそのまま推論計算部２２０による推論処理に用いることができるデータであるものと想定して、特徴量作成部２１０の構成を省略している。このように構成することで、本実施形態の空調制御システム１は、例えば空調制御システム１が管理する環境の機械１２０の設置状況や稼働状況に応じて異なる学習モデルを用いて空調制御システム１が管理する環境における空調機１３０の制御方法を推論し、空調制御システム１が管理する環境における空調機１３０の制御を行なう。また、勝手な学習モデルの更新は行われないので、例えば顧客に対して出荷される空調制御装置２の構成として採用することができる。
【００４１】
図９は、本発明の空調制御システム１で実行される処理の概略的なフローチャートである。図９に示すフローチャートは、空調制御システム１における学習モデルの更新が行われない場合（第５，６の実施形態）の処理の流れを例示している。
●［ステップＳＡ０１］条件指定部１１０は、空調制御システム１が管理する環境における条件を指定する。
●［ステップＳＡ０２］状態量検出部１４０は、空調制御システム１が管理する環境の状態を状態量として検出する。
【００４２】
●［ステップＳＡ０３］特徴量作成部２１０は、ステップＳＡ０２で検出された状態量に基づいて、空調制御システム１が管理する環境の特徴を示す特徴量を作成する。
●［ステップＳＡ０４］推論計算部２２０は、ステップＳＡ０１で指定された空調制御システム１が管理する環境における条件に対応する学習モデルを推論に使用する学習モデルとして学習モデル記憶部３００から選択して読み出す。
●［ステップＳＡ０５］推論計算部２２０は、ステップＳＡ０４で読み出した学習モデルとステップＳＡ０３で作成された特徴量とに基づいて空調制御システム１が管理する環境における空調機１３０の制御方法を推論する。
●［ステップＳＡ０６］空調制御部４００は、ステップＳＡ０５において推論された空調の制御方法に基づいて、空調を制御する。
【００４３】
図１０は、本発明の空調制御システム１で実行される処理の概略的なフローチャートである。図１０に示すフローチャートは、空調制御システム１における学習モデルの生成・更新が行われる場合（第１〜４の実施形態）の処理の流れを例示している。
●［ステップＳＢ０１］条件指定部１１０は、空調制御システム１が管理する環境における条件を指定する。
●［ステップＳＢ０２］状態量検出部１４０は、空調制御システム１が管理する環境の状態を状態量として検出する。
【００４４】
●［ステップＳＢ０３］特徴量作成部２１０は、ステップＳＢ０２で検出された状態量に基づいて、空調制御システム１が管理する環境の特徴を示す特徴量を作成する。
●［ステップＳＢ０４］推論計算部２２０は、ステップＳＢ０１で指定された空調制御システム１が管理する環境における条件に対応する学習モデルを推論に使用する学習モデルとして学習モデル記憶部３００から選択して読み出す。
【００４５】
●［ステップＳＢ０５］学習モデル生成部５００は、学習モデル記憶部３００にステップＳＢ０１で指定された空調制御システム１が管理する環境における条件に対応する学習済みの学習モデルが生成されているか否かを判定する。学習済みの学習モデルが生成されている場合にはステップＳＢ０７へ処理を移行し、学習済みの学習モデルが生成されていない場合にはステップＳＢ０６へ処理を移行する。
●［ステップＳＢ０６］学習モデル生成部５００は、ステップＳＢ０３で作成された特徴量に基づいて、ステップＳＢ０１で指定された空調制御システム１が管理する環境における条件に対応する学習モデルの生成・更新を行ない、ステップＳＢ０１へ処理を移行する。
【００４６】
●［ステップＳＢ０７］推論計算部２２０は、ステップＳＢ０４で読み出した学習モデルとステップＳＢ０３で作成された特徴量とに基づいて空調制御システム１が管理する環境における空調機１３０の制御方法を推論する。
●［ステップＳＢ０８］空調制御部４００は、ステップＳＢ０５において推論された空調の制御方法に基づいて、空調を制御する。
【００４７】
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は上述した実施の形態の例のみに限定されることなく、適宜の変更を加えることにより様々な態様で実施することができる。
【符号の説明】
【００４８】
１  空調制御システム
２  空調制御装置
３  機械学習装置
４  外部ストレージ
１００  環境管理部
１１０  条件指定部
１２０  機械
１３０  空調機
１４０  状態量検出部
１５０  ネットワーク
２００  推論処理部
２１０  特徴量作成部
２２０  推論計算部
３００  学習モデル記憶部
４００  空調制御部
５００  学習モデル生成部
【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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