(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
建物内の所定のエリアにおける所在人数の時間変動を表す変動モデルに基づいて、将来の前記エリアの所在人数の第１予測値を算出する第１予測部と、
前記エリアを利用する各利用者のスケジュール情報に基づいて将来の前記エリアの所在人数の第２予測値を算出する第２予測部と、
将来の前記エリアの所在人数を予測する際の前記第１予測値及び前記第２予測値の寄与度を、予測対象時刻ごとに決定する寄与度決定部と、
前記第１予測値及び前記第２予測値に対して、前記予測対象時刻ごとに変動する前記寄与度に応じた重み付けを行って、前記エリアの所在人数の予測値を前記予測対象時刻ごとに算出する統合予測部と、
を有する、所在人数予測装置。
【請求項２】
請求項１に記載の所在人数予測装置であって、
前記寄与度決定部は、前記スケジュール情報のうち、所定の前記予測対象時刻に予定されているスケジュールの件数に応じて、当該予測対象時刻における前記寄与度を決定する、所在人数予測装置。
【請求項３】
請求項１に記載の所在人数予測装置であって、
前記寄与度決定部は、前記予測対象時刻が特定時間帯に該当する場合に、前記第１予測値の寄与度を前記第２予測値の寄与度よりも大きい値に設定する、所在人数予測装置。
【請求項４】
請求項３に記載の所在人数予測装置であって、
前記エリアの利用者毎の出退勤情報を取得する出退勤情報取得部をさらに有し、
前記寄与度決定部は、出退勤情報の履歴に基づき、前記エリアに出勤している利用者が相対的に少ない時間帯を前記特定時間帯とする、所在人数予測装置。
【請求項５】
請求項３に記載の所在人数予測装置であって、
前記寄与度決定部は、前記エリアの所在人数の履歴に基づき、前記エリア内の所在人数が相対的に少ない時間帯を前記特定時間帯とする、所在人数予測装置。
【請求項６】
請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の所在人数予測装置と、
前記所在人数予測装置により予測された前記エリアの所在人数に基づき前記建物内に設置された設備の管理を行う設備管理装置と、
を有することを特徴とする設備管理システム。
【請求項７】
建物内の所定のエリアに居る所在人数の時間変動を表す変動モデルに基づいて、将来の前記エリアの所在人数の第１予測値を算出するステップと、
前記エリアを利用する各利用者のスケジュール情報に基づいて将来の前記エリアの所在人数の第２予測値を算出するステップと、
将来の前記エリアの所在人数を予測する際の前記第１予測値及び前記第２予測値の寄与度を、予測対象時刻ごとに決定するステップと、
前記第１予測値及び前記第２予測値に対して、前記予測対象時刻ごとに変動する前記寄与度に応じた重み付けを行って、前記エリアの所在人数の予測値を前記予測対象時刻ごとに算出するステップと、
含む、所在人数予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、所在人数予測装置、設備管理システム、及び所在人数予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ビル等の建物の設備を運用管理する上で、各階の所定時間後の所在人数を予測したい場合がある。例えば建物全体の１時間後の消費電力を抑制するため、各フロアに設置された空調設備の中から、出力を絞る空調設備が選択される。このとき、各フロアの在室人数の１時間後の予測値が得られていれば、例えば１時間後の在室人数が少ないと予測されるフロアの空調設備の出力を抑制する等、建物の利用者の快適性低減を抑えた上での消費電力の抑制が可能となる。【０００３】
従来、所在人数の予測に当たり、建物の利用者のスケジュールを参照して、特定エリアの特定の時間帯の所在人数の予測値を、利用者のスケジュールに応じて増減させる技術が提案されている（例えば、特許文献１）。【０００４】
また、時刻ごとの所在人数の変化をモデル化した変動モデルを作成する技術も提案されている。当該技術では、現時点における所在人数を取得する一方で、変動モデルに基づく同時点の所在人数を求め、両者の差異が比較される。さらにこの差異を縮めるために、交通機関の運行情報や天気情報等の外部状況を解析して変動モデルが調整される（例えば、特許文献２）。【０００５】
また、エレベーターの群管理に当たり、ビルの利用状況や予約状況からエレベーターの運行パターンのモデルを作成するとともに、実際の利用状況等に照らしてエレベーター運行パターンのモデルを変更する技術が提案されている（例えば、特許文献３）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１１−１８０９７４号公報
【特許文献２】国際公開第２０１８／０６１３２８号
【特許文献３】特開昭６２−７９１８１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、変動モデルでは、所在人数の予測対象となるエリア（例えば、ビルの所定のフロア）における、過去の実績値、つまり所在人数の変動実績をベースに、変動モデルが生成される。したがって、変動モデルに基づく所在人数予測値は、過去にはあまり生じなかった、例外的な人数変動が生じるようなイベントが予定されている日において、予測誤差が大きくなる。例えば、予測対象となるフロアに入居する企業の周年行事（例えば設立５０周年記念行事）の開催日には、通常の営業日とは異なる人数変動が生じ、変動モデルにより予測された所在人数と実際の所在人数との乖離が大きくなる。【０００８】
また、スケジュール情報を用いて将来の所在人数を予測する場合、各利用者のスケジュール情報は、各利用者が予定を登録することで作成される。つまり、スケジュール情報の登録漏れや登録ミスによって所在人数に予測誤差が発生しうる。【０００９】
そこで本発明は、変動モデルに基づく所在人数の予測とスケジュール情報に基づく所在人数の予測とを有機的に結合することで、特に、例外的な人数変動が生じるような日における所在人数の予測誤差を抑制可能とすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明に係る所在人数予測装置は、第１予測部、第２予測部、寄与度決定部、及び統合予測部を備える。第１予測部は、建物内の所定のエリアにおける所在人数の時間変動を表す変動モデルに基づいて、将来のエリアの所在人数の第１予測値を算出する。第２予測部は、エリアを利用する各利用者のスケジュール情報に基づいて将来のエリアの所在人数の第２予測値を算出する。寄与度決定部は、将来のエリアの所在人数を予測する際の第１予測値及び第２予測値の寄与度を、予測対象時刻ごとに決定する。統合予測部は、第１予測値及び第２予測値に対して、寄与度に応じた重み付けを行って、エリアの所在人数の予測値を予測対象時刻ごとに算出する。【００１１】
上記発明によれば、第１予測値及び第２予測値に対して重み付けを行い、その上で両者を統合することで所在人数の予測値が求められる。例えば、例外的な人数変動が生じるような日には、変動モデルに基づく第１予測値の重み付けを相対的に小さい値とする等、所在人数の予測誤差を抑制可能となる。また、寄与度を予測対象時刻ごとに決定することで、時刻ごとに第１予測値及び第２予測値のそれぞれの確度が変動する場合には、これに応じた寄与度の決定が可能となる。【００１２】
また上記発明において、寄与度決定部は、スケジュール情報のうち、所定の予測対象時刻に予定されているスケジュールの件数に応じて、当該予測対象時刻における寄与度を決定してもよい。【００１３】
上記発明によれば、スケジュールの件数が少ないような予測対象時刻には、スケジュール情報に基づく第２予測値の寄与度を相対的に小さい値にする等、第２予測値の確度に応じた重み付けが可能となる。【００１４】
また上記発明において、寄与度決定部は、予測対象時刻が特定時間帯に該当する場合に、第１予測値の寄与度を第２予測値の寄与度よりも大きい値に設定してもよい。【００１５】
上記発明によれば、例えば所在人数の予測対象エリアに入居するオフィスにおいて、出勤時刻と退勤時刻が一律に定められるいわゆる定時制が定められている場合には、スケジュールの件数が相対的に少ない時間帯である、退勤時刻から翌日の出勤時刻までの定時時間外の時間帯を特定時間帯にする等、時間帯に応じて第１予測値の寄与度を相対的に大きい値に設定できる。【００１６】
また上記発明において、エリアの利用者毎の出退勤情報を取得する出退勤情報取得部をさらに有してもよい。この場合、寄与度決定部は、出退勤情報の履歴に基づき、エリアに出勤している利用者が相対的に少ない時間帯を特定時間帯としてもよい。【００１７】
上記発明によれば、例えば所在人数の予測対象のエリアに入居するオフィスにおいて、出勤時刻及び退勤時刻に幅を持たせたいわゆるフレックス制が定められている場合には、出退勤情報の履歴に基づき、エリアに出勤している利用者が相対的に少ない時間帯を特定可能となり、当該時間帯の第１予測値の寄与度を相対的に大きい値に設定できる。【００１８】
また上記発明において、寄与度決定部は、エリアの所在人数の履歴に基づき、エリア内の所在人数が相対的に少ない時間帯を特定時間帯としてもよい。【００１９】
上記発明によれば、エリアの実際の所在人数の履歴に基づいて、当該エリアに出勤している利用者が相対的に少ない時間帯を特定可能となり、より確度の高い寄与度の設定が可能となる。【００２０】
また本発明は、施設管理システムに関する。当該システムは、上記発明による所在人数予測装置と、当該所在人数予測装置により予測されたエリアの所在人数に基づき建物内に設置された設備の管理を行う設備管理装置と、を有する。【００２１】
また本発明は、所在人数予測方法に関する。当該方法は、建物内の所定のエリアにおける所在人数の時間変動を表す変動モデルに基づいて、将来のエリアの所在人数の第１予測値を算出するステップと、エリアを利用する各利用者のスケジュール情報に基づいて将来のエリアの所在人数の第２予測値を算出するステップと、将来のエリアの所在人数を予測する際の第１予測値及び第２予測値の寄与度を、予測対象時刻ごとに決定するステップと、第１予測値及び第２予測値に対して、寄与度に応じた重み付けを行って、エリアの所在人数の予測値を予測対象時刻ごとに算出するステップと、含む。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、変動モデルに基づく所在人数の予測とスケジュール情報に基づく所在人数の予測とを有機的に結合することで、特に、例外的な人数変動が生じるような日における所在人数の予測誤差を抑制可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明に係る設備管理システムの一実施の形態を示した全体構成図である。
【図２】実施の形態１における所在人数予測装置を形成するコンピュータのハードウェア構成図である。
【図３】実施の形態１における所在人数予測装置のブロック構成図である。
【図４】実施の形態１におけるスケジュール情報記憶部に蓄積されるスケジュール情報のデータ構成例を示す図である。
【図５】実施の形態１における変動モデル情報記憶部に記憶される変動モデル情報を示す図である。
【図６】実施の形態１における所在人数予測処理を示したフローチャートである。
【図７】実施の形態２における所在人数予測処理を示したフローチャートである。
【図８】実施の形態２における所在人数予測装置のブロック構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、図面に基づいて、本発明の好適な実施の形態について説明する。
【００２５】
実施の形態１．
図１は、本発明に係る設備管理システムの一実施の形態を示した全体構成図である。本実施の形態における設備管理システムは、ビル１内に構築される。本実施の形態では、建物として複数階建てのビル１が想定される。
【００２６】
また、本実施の形態では、ビル１の各階が本発明におけるエリアに相当する。なお、各階（フロア）が、隔壁等により複数の領域（部屋）に分けられている場合には、個々の領域（部屋）を本発明のエリアとしてもよい。
【００２７】
さらに、以下では、ビル１は、説明の便宜上、一企業が独占して使用しているものとする。ビル１には、当該企業で従事する従業員や訪問者が出入りすることになるが、本実施の形態では、各階にいる人の人数を当該階の「所在人数」と称している。
【００２８】
ビル１には、本実施の形態における所在人数予測装置１０と設備管理装置２とスケジュール管理サーバ３とがネットワーク４に接続された構成が設置される。設備管理装置２は、所在人数予測装置１０により予測されたエリアの所在人数に基づき建物内に設置された設備の管理を行う。スケジュール管理サーバ３は、ビル１で従事する各従業員のスケジュール情報を一括して管理する。スケジュール情報は、汎用的なスケジュール管理アプリケーションを利用してよい。ただし、そのアプリケーションは、スケジュール管理対象の会議等のイベントの開始及び終了時刻や開催される階（エリア）を特定しうる機能を有している必要がある。
【００２９】
図２は、本実施の形態における所在人数予測装置１０を形成するコンピュータのハードウェア構成図である。本実施の形態において所在人数予測装置１０を形成するコンピュータは、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）等従前から存在する汎用的なハードウェア構成で実現できる。
【００３０】
すなわち、所在人数予測装置１０は、図２に示したようにＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３、及びハードディスクドライブ（ＨＤＤ）２４を備え、これらが内部バス３０に接続される。さらに所在人数予測装置１０は、入力手段として設けられたマウス２５及びキーボード２６、ならびに、表示手段として設けられたディスプレイ２７を備え、これらが入出力コントローラ２８に接続される。加えて所在人数予測装置１０は、当該入出力コントローラ２８と、通信手段として設けられたネットワークコントローラ２９を備え、これらも内部バス３０に接続される。設備管理装置２も同様にコンピュータで実現することから、そのハードウェア構成は図２と同様に図示できる。
【００３１】
図３は、本実施の形態における所在人数予測装置１０のブロック構成図である。なお、本実施の形態の説明に用いない構成要素は図３から省略される。本実施の形態における所在人数予測装置１０は、所在人数取得部１１、スケジュール情報取得部１２、寄与度決定部１３、第１予測部１４、所在人数情報記憶部１５、スケジュール情報記憶部１６、変動モデル情報記憶部１７、第２予測部１８、及び統合予測部１９を備える。
【００３２】
所在人数予測装置１０における各構成要素、つまり所在人数取得部１１から統合予測部１９は、所在人数予測装置１０を形成するコンピュータと、コンピュータに搭載されたＣＰＵ２１（図２参照）で動作するプログラムとの協調動作により実現される。また、各記憶部１５〜１７は、所在人数予測装置１０に搭載されたＨＤＤ２４にて実現される。あるいは、ＲＡＭ２３又は外部にある記憶手段がネットワーク経由で利用されてもよい。
【００３３】
また、本実施の形態で用いるプログラムは、通信手段により提供することはもちろん、ＣＤ−ＲＯＭやＵＳＢメモリ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。通信手段や記録媒体から提供されたプログラムはコンピュータにインストールされ、コンピュータのＣＰＵがプログラムを順次実行することで、各種処理を実現する所在人数装置が構成される。
【００３４】
所在人数取得部１１は、ビル１内の階毎、つまりエリア毎に、現時点における所在人数を周期的に取得し、所在人数情報記憶部１５に保存する。例えば所在人数取得部１１は、各階（各エリア）に設置された人数カウントセンサを含んでよい。後述するように、この所在人数の時刻ごとの実績値をもとに、変動モデルが生成、修正される。
【００３５】
例えば所在人数情報記憶部１５に蓄積される所在人数情報は、所在人数取得部１１より取得された各階の所在人数、所在人数が取得された階（エリア）、及び、取得日時が少なくとも対応付けして階毎に形成される。
【００３６】
第１予測部１４は、変動モデルに基づいて所定エリアの将来の所在人数の予測値（第１予測値）を算出する。図５には、変動モデル情報記憶部１７に記憶される変動モデル情報がグラフ形式で例示される。図５において、横軸は時間を示し、縦軸は所定エリアの所在人数を示す。
【００３７】
前述したように、変動モデルは、建物内の所定のエリア、例えば各階（各エリア）の所在人数の時間変動を表すモデルであり、図５には、ある階（所定エリア）の変動モデルが例示される。変動モデルは、所定期間毎、例えば１日（１営業日）単位で設定され、作成される。変動モデルのグラフの形状は、各階の従業員数、部屋の構成、勤務形態等によって異なってくる。
【００３８】
勤務形態に依存するとも考えられるが、１営業日における変動モデルは、典型的には午前中の出勤時間に所在人数が大きく増加し、夕方の退勤時間に所在人数が大きく減少する。そして、その間の１２時以降１４時前のランチタイムの時間帯には、多くの人がビル１の外に移動して昼食を取る。図５に例示されるように、所在人数の推移曲線はランチタイム開始時点で減少した後、ランチタイム終了前に増加することを表す形状となる。
【００３９】
この変動モデルは、第１予測部１４により順次（または後述するように任意のタイミングで）更新される。例えば所在人数取得部１１は、所定の時間間隔（例えば３０分間隔）で、人数カウントセンサ等により所定エリア（所定階）の所在人数の実績値を取得する。この所在人数の実績値が所在人数情報記憶部１５に記憶される。
【００４０】
第１予測部１４は、所在人数情報記憶部１５に記憶された直近の所在人数の実績値を用いて、変動モデルを修正する。修正された変動モデルは、変動モデル情報記憶部１７に記憶（上書き更新）される。また第１予測部１４は、変動モデルに基づいて、将来のエリアの所在人数の第１予測値を算出する。この算出過程については後述する。
【００４１】
スケジュール情報取得部１２は、ビル１の各階（つまり各エリア）の利用者（例えば従業員）のスケジュール情報をスケジュール管理サーバ３（図１参照）から取得し、スケジュール情報記憶部１６に保存する。例えばスケジュール情報取得部１２は、毎日０時に、予測当日分のスケジュール情報を取得する。さらに、０時以降も当日分のスケジュール情報が変更される場合があることから、定期的にスケジュール情報が更新されてもよい。後述するように、このスケジュール情報をもとにして、第２予測部１８による第２予測値及び寄与度ｃが求められる。
【００４２】
図４には、本実施の形態におけるスケジュール情報記憶部１６に蓄積されるスケジュール情報のデータ構成がテーブル形式で例示される。スケジュール情報は、ユーザ(従業員)別に、イベント（スケジュール）毎に生成され、各レコードによって一ユーザの一スケジュール（予定）が表されている。
【００４３】
図４において、ユーザＩＤは、ユーザ、すなわち従業員の識別情報である。開始日及び開始時刻は、当該スケジュール（予定）の始期を示す情報である。終了日及び終了時刻は、当該スケジュール（予定）の終期を示す情報である。予定種別は、予定の種類を示す情報であり、ユーザがスケジュールを登録する際に予め指定されている項目の中から選択することで設定される。予定内容は、当該予定種別において具体的な内容を示す情報である。場所は、当該予定の実施場所を示す情報である。
【００４４】
本実施の形態では、階（エリア）毎に所在人数が予測されるので、所在する階が特定できる情報が含まれている必要がある。図４に示す情報の設定例によると、ユーザｕ００１，ｕ００２，ｕ００３は共に同じ日時（２０１７／２／１）・場所（４階  第１会議室）で開催される「部会議」に参加する予定であるのがわかる。また、スケジュール情報は、同じ会議でもユーザ毎に別のスケジュールとして設定登録される。
【００４５】
第２予測部１８は、所定エリアを利用する各利用者、例えば、所定階（所定エリア）の従業員によって入力されたスケジュール情報に基づいて、当該所定エリアの将来の所在人数の予測値（第２予測値）を算出する。
【００４６】
例えば、所定階、つまり所定エリアに在籍する（席のある）ユーザ（従業員）数を定員数として、この定員数を、スケジュール情報に基づいて増減した値が第２予測値となる。例えば、４階を利用する従業員数、つまり定員数が１００人であり、予測当日のスケジュールが図４に例示した７件のみであるとする。１５：００の所在人数を予測する場合、ユーザｕ００１は６階で会議、ユーザｕ００２は外出、ユーザｕ００３は５階で会議、の予定があるため、この３人は１５時時点において４階に不在であると推定できる。よって、１００−３＝９７人が１５時時点における所在人数の第２予測値として算出される。
【００４７】
寄与度決定部１３は、予測当日の各階（つまり各エリア）の所在人数の予測における、第２予測値の寄与度ｃ（０＜ｃ＜１）を決定する。また寄与度ｃを求めることで、第１予測値の寄与度１−ｃを決定する。後述するように、本実施形態に係る所在人数予測では、変動モデルに基づく第１予測値とスケジュール情報に基づく第２予測値とが統合される。この統合に当たり、第１予測値と第２予測値の寄与度が求められる。寄与度の決定プロセスについては後述する。
【００４８】
本実施の形態における所在人数予測装置１０は、予測当日の予測時点以降における各階（各エリア）の所在人数を予測する。この予測に当たり、変動モデルに基づく第１予測値ｘ１と、スケジュール情報に基づく第２予測値ｘ２が求められる。
【００４９】
ここで、予測精度という観点から、過去の所在人数の実績に基づき作成された変動モデルを用いることを基本として、所在人数が予測される。スケジュール情報は、利用者が自ら登録することから登録漏れや登録ミスによって所在人数が精度よく予測できる保証がないからである。
【００５０】
一方、変動モデルは、過去の実績に基づき作成されることから、多数の参加者による会議の開催等、例外的な人数変動が生じるようなイベントに適応できているとは限らない。
【００５１】
そこで、本実施の形態においては、過去の実績に基づく変動モデルを基本としつつも、変動モデルとは異なり例外的なイベントに関するスケジュールが反映されているスケジュール情報も参照して、変動モデルに基づく所在人数の予測が補正される。
【００５２】
ただ、前述したように、登録漏れや登録ミス、あるいは正しい登録をした後の予定変更が反映されていない等のケースが起こり得ることから、スケジュール情報が常に正しいとは限らない。本実施の形態では、このようにスケジュール情報自体に含まれている実際のスケジュールとの誤差にも着目している。
【００５３】
つまり、本実施の形態では、変動モデルからスケジュール情報に切り替えて所在人数を予測するというプロセスを取る代わりに、スケジュール情報に設定されている情報をある程度信頼して所在人数を予測する。ここで、スケジュール情報に設定されている情報をどれだけ信用して所在人数の予測に反映されるかを示す指標として、本実施の形態では、スケジュール情報に基づいて求められる第２予測値ｘ２の寄与度ｃが求められる。
【００５４】
寄与度ｃ（０＜ｃ＜１）は、変動モデルのみを用いた場合の予測誤差を抑制するための貢献度と言い表すこともできる。もちろん、寄与度を算出した結果、スケジュール情報の寄与度が１００％となる場合も論理的にはあり得る。従って、変動モデルを参照せずにスケジュール情報のみを参照して所在人数を予測する場合も起こり得る。
【００５５】
次に、本実施の形態における所在人数予測処理について、図６に示したフローチャートを用いて説明する。本実施の形態における所在人数予測処理は、定周期的、例えば所定時間毎（１時間毎）に起動される。なお、各階とも同じ処理を実行すればよいので、ここでは１つの階（エリア）に着目して説明する。
【００５６】
また、本実施の形態に係る所在人数予測処理では、予測対象時刻ｔｉｍｅ＿i（i＝１〜ｋ）ごとに、第１予測値ｘ１＿i、第２予測値ｘ２＿i、及び寄与度ｃ＿iが求められる。さらに、求められた第１予測値ｘ１＿i、第２予測値ｘ２＿i、及び寄与度ｃ＿iに基づいて、予測対象時刻ｔｉｍｅ＿iにおける、注目階（所定エリア）の所在人数の予測値Ｘ＿iが求められる。
【００５７】
例えば勤務時間外の時間帯においては、スケジュールの入力件数が勤務時間内の時間帯と比較して少なくなるから、勤務時間外においては第２予測値ｘ２＿iの寄与度は低くなる。このように、予測対象時刻ｔｉｍｅ＿iごとに変動する寄与度ｃ＿iに基づいて各時刻における所在人数の予測値Ｘ＿iを求めることで、より精度の高い予測が可能となる。
【００５８】
例えば所定階（所定エリア）に設置された人数カウントセンサ等の所在人数取得部１１は、所定の時間間隔（例えば３０分間隔）で所在人数の実績値を取得する。また所在人数取得部１１として、例えばエレベーターの乗降者人数から各階の所在人数の実績値が求められてもよい。
【００５９】
所在人数取得部１１は、上記のようにして現時点における所在人数を取得すると、取得した日時、取得した階及び当該階の所在人数を組にして所在人数情報記憶部１５に書き込み保存する。
【００６０】
所在人数情報記憶部１５に新規の所在人数情報が記憶されると、図６の所在人数予測処理フローが開始される。第１予測部１４は、予測対象時刻ｔｉｍｅ＿iのカウントiを初期値１に設定する（Ｓ１０１）。
【００６１】
初期値i＝１のときの予測対象時刻ｔｉｍｅ＿１は、例えば所在人数予測処理フローの開始時点であってよい。また、最終値i＝ｋのときの予測対象時刻ｔｉｍｅ＿ｋは、例えば所在人数予測対象時間帯の最終時刻、例えば２３：００であってよい。
【００６２】
第１予測部１４は、所在人数情報記憶部１５に新規に記憶された所在人数情報を抽出して変動モデルを更新する。さらに変動モデルに基づいて、予測対象時刻ｔｉｍｅ＿iにおける第１予測値ｘ１＿iが算出される（Ｓ１０２）。例えば変動モデルの予測対象時刻ｔｉｍｅ＿iにおける所在人数の予測値がそのまま第１予測値ｘ１＿iとなる。なお、ステップS１０２における変動モデル更新処理は、図６の所在人数予測処理のすべての実行時に行わなくてもよい。例えば、任意のタイミング（例えば１か月毎）で変動モデルを更新してもよい。
【００６３】
続いて、スケジュール情報取得部１２は、各階（各エリア）の利用者のスケジュール情報をスケジュール管理サーバ３（図１参照）から取得してスケジュール情報記憶部１６に書き込み保存する。
【００６４】
スケジュール情報取得部１２は、予測当日以前（過去）のスケジュール情報を既に取得して所在人数情報記憶部１５に保存しているので、ここで取得するスケジュール情報は、予測当日に関わるスケジュール情報のみでよい。予測当日に関わるスケジュール情報というのは、予測当日のスケジュール情報を含むスケジュール情報を意味する。例えば、予測当日のみに設定されているスケジュール情報に限定せずに、予測当日及びその前後の日付を含む長期出張等も、スケジュール情報に含まれる。
【００６５】
また、厳密には、予測当日において予測時点以降のスケジュールがユーザにより変更される場合がある（予測当日の１０時に１６時の予定を追加したなど）。したがって、所在人数予測処理が実行される度に、予測当日のスケジュール情報を取得するようにしてもよい。ただ、所在人数の予測に大きな誤差を生じさせるようなイベント（所在人数に大幅な変動が見込まれる例外的なイベント）は、通常、事前にスケジュールされる。したがって、膨大な数の従業員が従事している場合の処理負荷等を考慮して、予測当日の初回のみにスケジュール情報を取得してもよい。
【００６６】
なお、本実施の形態では、スケジュール情報をスケジュール管理サーバ３から取得するようにしたが、その代替手段が用いられてもよい。例えば、スケジュール管理サーバ３が存在しない場合、例えばビル１又は各階のユーザが共通して利用するグループウェアやスケジューラなどから直接取得するようにしてもよいし、個々のユーザが利用する携帯端末にインストールされたスケジューラなどから取得するようにしてもよい。
【００６７】
第２予測部１８は、スケジュール情報に基づいて、予測対象時刻ｔｉｍｅ＿iにおける第２予測値ｘ２＿iを算出する（Ｓ１０３）。例えば上述したように、所定階（所定エリア）に在籍するユーザ数を定員数として、この定員数を、スケジュール情報に基づいて増減した値が第２予測値となる。例えば第２予測部１８は、予測対象時刻ｔｉｍｅ＿iにおける不在者を定員数から減じて、これを第２予測値ｘ２＿iとする。
【００６８】
続いて、寄与度決定部１３は、予測対象時刻ｔｉｍｅ＿iにおけるスケジュール件数ｎ＿ｓｋｄ＿iに基づいて、第２予測値ｘ２＿iの寄与度ｃ＿iを求める（Ｓ１０４）。一般的に、相対的に多くのスケジュールが予定されている時刻の所在人数の予測においては、いわゆるルーティンワークの実施時とは異なり、例外的な人数変動が生じる可能性が高い。したがって変動モデルに基づく予測では誤差が大きくなり易い。本実施の形態に係る所在人数の予測ではこの点に着目して、スケジュールの件数が多いほど、第２予測値ｘ２＿iの寄与度ｃ＿iが高くなるように設定される。
【００６９】
例えば、スケジュール件数の基準値Ａが予め定められる。これに対して、予測対象時刻ｔｉｍｅ＿iにおけるスケジュール件数Ｂ＿ｉが基準値Ａ以上である場合には、寄与度決定部１３は、第２予測値ｘ２＿iの寄与度ｃ＿iを相対的に大きい値（例えばｃ＿i  ＞  ０．５）となるように設定する。一方、予測対象時刻ｔｉｍｅ＿iにおけるスケジュール件数Ｂ＿iが基準値Ａ未満である場合には、寄与度決定部１３は、第２予測値ｘ２＿iの寄与度ｃ＿iを相対的に小さい値（例えばｃ＿i  ＜  ０．５）となるように設定する。
【００７０】
なお、基準値Ａは、スケジュール情報の履歴に基づき、統計的に算出されてもよい。また、基準値Ａとスケジュール件数Ｂ＿iとの差分に基づいて、寄与度ｃ＿iが求められてもよい。
【００７１】
例えば、変動モデルの作成に用いた所在人数の履歴における１日毎の件数の平均値が基準値Ａとされる。例えば、当該期間が１２月１日〜１２月３１日（休日を除く）の場合、この期間中の１日毎のスケジュール件数を求めたうえで、期間全体での平均を算出して求めてこれを基準値Ａとしてよい。このような算出を行うことで、仮に当該期間に例外的イベントが実施された日が含まれていたとしても、平準化された値が求められる。換言すると、基準となるスケジュール情報は、平均的な１日のスケジュールを示す情報となる。
【００７２】
さらに、予定種別ごとにスケジュール件数の基準値が設定されてよい。例えば、あるエリアのある１日に実施される会議のスケジュール件数は○件、外出のスケジュール件数は○件、休暇のスケジュール件数は○件、のように表せる。この種別ごとに基準値を求めて、予測対象時刻ｔｉｍｅ＿iにおける各予定種別の件数との差分を求めて、その平均値を求めることで、寄与度ｃ＿iが求められる。
【００７３】
続いて、寄与度決定部１３は、第１予測値ｘ１＿iの寄与度（１−ｃ＿i）を求める（Ｓ１０５）。次に統合予測部１９は、予測対象時刻ｔｉｍｅ＿iにおける第１予測値ｘ１＿i、第２予測値ｘ２＿iに対して、寄与度ｃ＿i，（１−ｃ＿i）に応じた重み付けを行って、所定階（エリア）の所在人数の予測対象時刻ｔｉｍｅ＿iにおける所在人数の予測値Ｘ＿iを算出する（Ｓ１０６）。例えば下記の数式（１）に基づいて、統合予測部１９は、所在人数の予測値Ｘ＿iを算出する。
Ｘ＿i＝ｘ１＿i×（１−ｃ＿i）＋ｘ２＿i×ｃ＿i    （１）
【００７４】
算出された予測値Ｘ＿iは、統合予測部１９によりディスプレイ２７（図２参照）に出力される（Ｓ１０７）。なお、ディスプレイ２７への出力に加えて、予測値Ｘ＿iはＨＤＤ２４にファイルとして保存されてもよい。また、出力する情報は、予測値Ｘ＿iに加えて、前後数％範囲のエラーバーも出力してもよい。
【００７５】
予測値Ｘ＿iの出力後、第１予測部１４は、カウントiが最終値ｋであるか否かを判定する（Ｓ１０８）。カウントiが最終値ｋに到達している場合には、図６に示される所在人数予測処理フローが終了する。
【００７６】
一方、カウントiが最終値ｋにまだ到達していない場合には、第１予測部１４は、カウントiをインクリメントし（Ｓ１０９）、ステップＳ１０２に戻る。
【００７７】
このように、本実施形態に係る所在人数の予測処理では、例外的な人数変動が生じるようなイベントがある場合に予測誤差が大きくなる変動モデルに基づく第１予測値ｘ１と、スケジュール情報の登録漏れや登録ミスによって所在人数に予測誤差が発生しうる第２予測値ｘ２の、お互いの短所を補い合うようにして、所在人数の予測値Ｘが算出される。したがって、どちらか一方の予測に基づく所在人数の予測と比較して、より誤差の小さい予測が可能となる。
【００７８】
また、本実施形態に係る所在人数の予測処理では、予測対象時刻ｔｉｍｅ＿iごとに寄与度ｃ＿iが算出され、これに基づいて所在人数の予測値Ｘ＿iが算出される。このように、時刻ごとに変動する寄与度に基づいて所在人数の予測を行うことで、精度の高い予測が可能となる。例えば、時刻ごとにスケジュールの登録件数が異なる、つまり件数が多い時間帯と少ない時間帯がある場合に、本実施形態に係る所在人数の予測処理は、精度の高い予測が可能となる。
【００７９】
なお、本実施の形態においては、基準となるスケジュール情報を作成する所定期間として月を例にし、その所定期間毎に基準となるスケジュール情報が作成されるようにしたが、この形態に限らない。例えば所定期間を、例えば月の上中下旬、曜日毎などのように細分化して形成した期間毎に基準となるスケジュール情報を作成するようにしてもよい。これにより、細分化した期間において典型的なスケジュールを示す情報が得られる。
【００８０】
実施の形態２．
実施の形態１では、多くのスケジュールが予定されている時刻の所在人数の予測においては、変動モデルに基づく予測では誤差が大きくなりやすいことに着目して、予測対象時刻に応じた寄与度ｃを決定する場合について説明した。以下に説明する実施の形態２では、普段、出勤している利用者が少ない時間帯の所在人数の予測においては、スケジュール情報に基づく予測では誤差が大きくなりやすいことに着目して、寄与度ｃが決定される。
【００８１】
例えば、スケジュール情報に基づく予測では、所定時刻において、所定エリアの定員数から、当該所定時刻にスケジュール登録があった人員数を減算するような演算が実行される。出勤している利用者が少ない時間帯では所在人数が定員数と乖離しているため、上記のような予測値の算出方法では誤差が大きくなる。そこで下記に説明するように、そのような、所在人数の少ない時間帯では、変動モデルに基づく第１予測値ｘ１の寄与度が大きくなるように定められる。
【００８２】
図７には、本実施の形態に基づく、所在人数の予測処理フローが例示される。図６のフローチャートと異なる点として、ステップＳ１０３とステップＳ１０５の間に、予測対象時刻ｔｉｍｅ＿iが特定時間帯に含まれるか否かを判定するステップＳ１１０，Ｓ１１１が挿入される。なお図７において、図６と同一の符号が付されたステップについては、適宜説明を省略する。
【００８３】
特定時間帯とは出勤している利用者が少なく、スケジュール情報に基づく予測（第２予測値）の誤差が大きくなる時間帯を指す。寄与度決定部１３は、このような特定時間帯に予測対象時刻ｔｉｍｅ＿iが含まれるか否かを判定する（Ｓ１１０）。特定時間帯に予測対象時刻ｔｉｍｅ＿iが含まれる場合には、寄与度決定部１３は、ｃ＿i  ＜  （１−ｃ＿i）となるように寄与度ｃ＿iを設定する（Ｓ１１１）。つまり寄与度決定部１３は、第１予測値ｘ１＿iの寄与度（１−ｃ＿i）を第２予測値ｘ２＿iに対する寄与度ｃ＿iよりも大きい値に設定する。
【００８４】
一方、特定時間帯に予測対象時刻ｔｉｍｅ＿iが含まれない場合には、予測対象時刻ｔｉｍｅ＿iにおけるスケジュール件数ｎ＿ｓｋｄ＿iに基づいて、第２予測値ｘ２＿iの寄与度ｃ＿iを求める（Ｓ１０４）。
【００８５】
特定時間帯の設定について、所在人数の予測対象となるエリア（階）に入居するオフィスにおいて、出勤時刻と退勤時刻が一律に定められるいわゆる定時制が定められている場合がある。このような場合には、スケジュールの件数が相対的に少ない時間帯である、退勤時刻から翌日の出勤時刻までの定時時間外の時間帯が特定時間帯として設定される。
【００８６】
一方、所在人数の予測対象のエリアに入居するオフィスにおいて、出勤時刻及び退勤時刻に幅を持たせたいわゆるフレックス制が定められている場合には、一律に特定時間帯を定めることが困難となる。そこで、図８に例示されるように、特定時間帯を設定するための機能ブロックを所在人数予測装置１０に持たせることが好適である。
【００８７】
図８を参照して、図３のブロック構成図と異なる点として、所在人数予測装置１０は、出退勤情報取得部４０及び出退勤情報記憶部４１を備える。寄与度決定部１３に、出退勤情報記憶部４１が接続され、さらに出退勤情報記憶部４１に、出退勤情報取得部４０が接続される。
【００８８】
出退勤情報取得部４０は、ビル１の各階（各エリア）を利用する利用者（従業員）の出退勤情報を取得し、出退勤情報記憶部４１に保存する。出退勤情報は、例えば、入退管理システムによるビル１への入退館情報又は各階への入退室情報に基づいて取得され、各利用者が出勤または退勤する毎に、利用者の識別情報と出勤時刻または退勤時刻を組にして出退勤情報記憶部４１に保存される。
【００８９】
なお、出退勤情報取得部４０は、勤怠管理システムへの利用者の自己入力などの方法によって出退勤情報を取得してもよい。寄与度決定部１３は、出退勤情報の履歴を参照し、特定時間帯を設定する。
【００９０】
寄与度決定部１３は、出退勤情報の履歴に基づき、所定エリアに出勤している利用者が相対的に少ない時間帯を特定時間帯とする。例えば寄与度決定部１３は、過去の所定期間（休日を除く）の出退勤情報の履歴から、各時刻における普段の出勤者数を求め、その値が所定の闘値以下である時間帯を特定時間帯とする。普段の出勤者数は、日毎の各時刻における出勤者数を平均して算出してもよいし、利用者毎の普段の出勤時刻及び退勤時刻を統計的に処理した（例えば平均値や最頻値を求めた）うえで算出してもよい。
【００９１】
なお、出退勤情報を用いる代わりに、寄与度決定部１３は、過去の当該階（エリア）の所在人数の履歴に基づいて、当該エリア内の所在人数が相対的に少ない時間帯を、特定時間帯と定めてもよい。例えば、寄与度決定部１３は、過去の所定期間（休日を除く）の所在人数の履歴から、各時刻における平均所在人数を求め、その値が所定の閥値以下である時間帯を特定時間帯とする。また、曜日などによって特定時間帯が変更されてもよい。
【符号の説明】
【００９２】
１０  所在人数予測装置、１１  所在人数取得部、１２  スケジュール情報取得部、１３  寄与度決定部、１４  第１予測部、１５  所在人数情報記憶部、１６  スケジュール情報記憶部、１７  変動モデル情報記憶部、１８  第２予測部、１９  統合予測部、４０  出退勤情報取得部、４１  出退勤情報記憶部。
【要約】
第１予測部１４は、建物内の所定のエリアにおける所在人数の時間変動を表す変動モデルに基づいて、将来のエリアの所在人数の第１予測値ｘ１＿iを算出する。第２予測部１８は、エリアを利用する各利用者のスケジュール情報に基づいて将来のエリアの所在人数の第２予測値ｘ２＿iを算出する。寄与度決定部１３は、将来のエリアの所在人数を予測する際の第１予測値ｘ１＿i及び第２予測値ｘ２＿iの寄与度１−ｃ＿i，ｃ＿iを、予測対象時刻ｔｉｍｅ＿iごとに決定する。統合予測部１９は、第１予測値ｘ１＿i及び第２予測値ｘ２＿iに対して、寄与度１−ｃ＿i，ｃ＿iに応じた重み付けを行って、エリアの所在人数の予測値を予測対象時刻ｔｉｍｅ＿iごとに算出する。【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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