(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
室内の環境を測定する計測機器から測定データを収集し、
前記計測機器を設置場所で分類した条件データの中から、同じ条件データを含む組み合わせ毎に前記計測機器を分類し、
前記組み合わせ毎に前記測定データの分布を生成し、前記分布の中から前記測定データのばらつきが所定のばらつきより大きな分布を選択し、
選択した前記分布における測定データの少なくとも１つより大きな測定データから採用範囲内に属する測定データを出力する、
処理をコンピュータが実行する測定データ決定方法。
【請求項２】
前記採用範囲外に属する測定データと該測定データに対応付いた組み合わせと前記採用範囲と前記計測機器の設置場所に関する対処方法とを出力する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする請求項１に記載の測定データ決定方法。
【請求項３】
前記採用範囲外に属する測定データの収集元に該当する計測機器と該計測機器とを含む組み合わせを出力し、
出力した組み合わせの中から前記測定データが所定閾値以上の確率で前記採用範囲から外れている組み合わせと該組み合わせに含まれる計測機器と前記計測機器の設置場所に関する対処方法とを出力する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする請求項１又は２に記載の測定データ決定方法。
【請求項４】
前記採用範囲外に属する測定データの収集元に該当する計測機器を含む、選択した前記分布の組み合わせと異なる組み合わせの分布を取得し、
前記採用範囲外に属する測定データと誤差の範囲内にある測定データが収集された別の計測機器の中で少なくとも１つよりも多く現れた別の計測機器の測定データを出力する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の測定データ決定方法。
【請求項５】
選択した前記分布における測定データの少なくとも１つより大きな測定データが複数ある場合に、複数の前記測定データのそれぞれから採用範囲内に属する測定データを、前記室内に設置された電化製品を制御する制御機器に出力する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の測定データ決定方法。
【請求項６】
室内の環境を測定する計測機器から測定データを収集し、
前記計測機器を設置場所で分類した条件データの中から、同じ条件データを含む組み合わせ毎に前記計測機器を分類し、
前記組み合わせ毎に前記測定データの分布を生成し、前記分布の中から前記測定データのばらつきが所定のばらつきより大きな分布を選択し、
選択した前記分布における測定データの少なくとも１つより大きな測定データから採用範囲内に属する測定データを出力する、
処理をコンピュータに実行させるための測定データ決定プログラム。
【請求項７】
室内の環境を測定する計測機器から測定データを収集するデータ収集部と、
前記計測機器を設置場所で分類した条件データの中から、同じ条件データを含む組み合わせ毎に前記計測機器を分類する計測機器分類部と、
前記組み合わせ毎に前記測定データの分布を生成し、前記分布の中から前記測定データのばらつきが所定のばらつきより大きな分布を選択する分布選択部と、
選択した前記分布における測定データの少なくとも１つより大きな測定データから採用範囲内に属する測定データを出力する測定データ出力部と、
を有する測定データ決定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本件は、測定データ決定方法、測定データ決定プログラム、及び測定データ決定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、家庭内のエネルギーを管理するシステムとしてHome Energy Management System（ＨＥＭＳ）が提案されている。例えば、ＨＥＭＳは居室内の環境を測定する計測機器（例えば温度センサ、湿度センサや照度センサなど）から測定データを収集し、収集した測定データに基づいて室内に設置された電化製品（例えばエアコンや照明器具など）を制御する。ＨＥＭＳにより、電化製品が消費する電力エネルギーの効率化が実現されている。
【０００３】
ところが、計測機器が故障していたり、計測機器の設置場所によっては計測機器に直射日光が当たったり、計測機器周辺の風通しが悪かったりする場合がある。これらの場合、計測機器から異常な測定データを収集したり、高精度な測定データを収集できなかったりして、電化製品を的確に制御することができなくなるおそれがある。
【０００４】
ここで、計測機器の異常を検出する技術は多く提案されている。例えば、１つの居室内に設置されている少なくとも３つ以上の温度センサのそれぞれによって検出される温度が所定範囲内に含まれると想定される時間に、検出された温度のばらつきに基づいて、温度センサの劣化を判定する技術が提案されている（例えば特許文献１参照）。また、１つの空調対象室の室内温度検出器の異常を、異なる３つの温度検出器によるそれぞれの温度値を比較し温度差が所定値以上である温度検出器を異常として判別する技術も知られている（例えば特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１３−２３８３５１号公報
【特許文献２】特開平９−２３６２９７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、計測機器の設置場所に依存せずに高精度な測定データを収集可能にする技術は上述した特許文献１及び２を含めても知られていない。
【０００７】
そこで、１つの側面では、本件は、収集した室内環境の測定データを高精度に補正して出力する測定データ決定方法、測定データ決定プログラム、及び測定データ決定装置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】
本明細書に開示の測定データ決定方法は、室内の環境を測定する計測機器から測定データを収集し、前記計測機器を設置場所で分類した条件データの中から、同じ条件データを含む組み合わせ毎に前記計測機器を分類し、前記組み合わせ毎に前記測定データの分布を生成し、前記分布の中から前記測定データのばらつきが所定のばらつきより大きな分布を選択し、選択した前記分布における測定データの少なくとも１つより大きな測定データから採用範囲内に属する測定データを出力する、処理をコンピュータが実行する測定データ決定方法である。
【０００９】
本明細書に開示の測定データ決定プログラムは、室内の環境を測定する計測機器から測定データを収集し、前記計測機器を設置場所で分類した条件データの中から、同じ条件データを含む組み合わせ毎に前記計測機器を分類し、前記組み合わせ毎に前記測定データの分布を生成し、前記分布の中から前記測定データのばらつきが所定のばらつきより大きな分布を選択し、選択した前記分布における測定データの少なくとも１つより大きな測定データから採用範囲内に属する測定データを出力する、処理をコンピュータに実行させるための測定データ決定プログラムである。
【００１０】
本明細書に開示の測定データ決定装置は、室内の環境を測定する計測機器から測定データを収集するデータ収集部と、前記計測機器を設置場所で分類した条件データの中から、同じ条件データを含む組み合わせ毎に前記計測機器を分類する計測機器分類部と、前記組み合わせ毎に前記測定データの分布を生成し、前記分布の中から前記測定データのばらつきが所定のばらつきより大きな分布を選択する分布選択部と、選択した前記分布における測定データの少なくとも１つより大きな測定データから採用範囲内に属する測定データを出力する測定データ出力部と、を有する測定データ決定装置である。
【発明の効果】
【００１１】
本明細書に開示の測定データ決定方法、測定データ決定プログラム、及び測定データ決定装置によれば、収集した室内環境の測定データを高精度に補正して出力することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、第１実施形態における測定データ補正装置１００のブロック図の一例である。
【図２】図２は、測定データ、検知データ及び電源データの一例である。
【図３】図３（ａ）は、設置場所データの一例である。図３（ｂ）は、設置条件データの一例である。図３（ｃ）は、季節・天候条件データの一例である。図３（ｄ）は、室内状態条件データの一例である。
【図４】図４は、分類テーブルの一例である。
【図５】図５は、分布図について説明するための図である。
【図６】図６は、分布図の選択と測定データの採用範囲を説明するための図である。
【図７】図７は、第１実施形態における測定データ補正装置１００のハードウェア構成の一例である。
【図８】図８は、第１実施形態における測定データ補正装置１００で実行される処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】図９は、第２実施形態における測定データ補正装置１００で実行される一部の処理の一例を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、第３実施形態における測定データ補正装置１００のブロック図の一例である。
【図１１】図１１は、除外候補テーブルの一例である。
【図１２】図１２は、第３実施形態における測定データ補正装置１００で実行される一部の処理の一例を示すフローチャートである。
【図１３】図１３は、第４実施形態における測定データ補正装置１００のブロック図の一例である。
【図１４】図１４は、誤差範囲内デバイスＩＤテーブルの一例である。
【図１５】図１５は、第４実施形態における測定データ補正装置１００で実行される一部の処理の一例を示すフローチャートである。
【図１６】図１６は、第５実施形態における測定データ補正装置１００で実行される一部の処理の一例を示すフローチャートである。
【図１７】図１７は、複数の採用範囲を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本件を実施するための形態について図面を参照して説明する。
【００１４】
（第１実施形態）
まず、図１乃至図８を参照して、本件の第１実施形態について説明する。
図１は、第１実施形態における測定データ補正装置１００のブロック図の一例である。図２は、測定データ、検知データ及び電源データの一例である。図３（ａ）は、設置場所データの一例である。図３（ｂ）は、設置条件データの一例である。図３（ｃ）は、季節・天候条件データの一例である。図３（ｄ）は、室内状態条件データの一例である。図４は、分類テーブルの一例である。図５は、分布図について説明するための図である。図６は、分布図の選択と測定データの採用範囲を説明するための図である。
【００１５】
図１に示すように、測定データ補正装置１００は、ネットワークＮＷを介して集合住宅や戸建住宅における居室の室内Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３と接続されている。室内Ｒ１の室内には、計測機器としての温度センサＳ１、湿度センサＳ２、照度センサＳ３、検知器としての人感センサＳ４及び電化製品としてのエアコンＡＣが設置されている。室内Ｒ２，Ｒ３についても同様に設置されている。また、図１において、温度センサＳ１、湿度センサＳ２、照度センサＳ３及び人感センサＳ４は、それぞれ１つずつ設置されているが、いずれも２つ以上設置されていてもよい。例えば、２つ以上の温度センサＳ１、湿度センサＳ２及び人感センサＳ４の一部がエアコンＡＣに内蔵されていてもよい。住宅において１つの室内Ｒ１に例えば温度センサＳ１が３つ以上設置される可能性は低く実現性も乏しいが、１つ又は２つ設置される可能性は高く実現性も十分にある。尚、電化製品はエアコンＡＣに限定されず、例えばサーキュレータ、照明器具、冷蔵庫なども該当する。
【００１６】
測定データ補正装置１００は、室内Ｒ１に設置された温度センサＳ１、湿度センサＳ２、照度センサＳ３、人感センサＳ４及びエアコンＡＣと接続されているだけでなく、室内Ｒ２，Ｒ３のそれぞれに設置された温度センサ、湿度センサ、照度センサ、人感センサ及びエアコン（いずれも不図示）とも接続されている。これにより、測定データ補正装置１００は、温度センサＳ１、湿度センサＳ２及び照度センサＳ３の各々から測定データを、人感センサＳ４から検知データを、エアコンＡＣから電源データを収集することができる。測定データ補正装置１００は、室内Ｒ２，Ｒ３からも同様に収集することができる。
【００１７】
また、測定データ補正装置１００は、測定データ補正装置１００の上位に設けられたＨＥＭＳ２００と接続されている。ＨＥＭＳ２００は、制御機器又は制御システムとして測定データ補正装置１００から出力された高精度な測定データに基づいて室内Ｒ１に設置されたエアコンＡＣや、室内Ｒ２，Ｒ３のそれぞれに設置されたエアコンを制御する。ＨＥＭＳ２００は、高精度な測定データに基づいて制御データを生成し、ネットワークＮＷを介して室内Ｒ１に設置されたエアコンＡＣ及び室内Ｒ２，Ｒ３のそれぞれに設置されたエアコンに出力する。制御データが入力された室内Ｒ１のエアコンＡＣ及び室内Ｒ２，Ｒ３のエアコンは、制御データに基づいて電源のＯＮ／ＯＦＦを切り替えたり、設定温度を変更したりする。これにより、室内Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３で消費される電力エネルギーの無駄を的確に抑えることができる。尚、図１において、測定データ補正装置１００はＨＥＭＳ２００と別体で示されているが、測定データ補正装置１００はＨＥＭＳ２００に含まれていてもよい。
【００１８】
次に、測定データ補正装置１００の詳細について説明する。
【００１９】
図１に示すように、測定データ補正装置１００は、データ収集部１０１、収集データ記憶部１０２、計測機器分類部１０３、設置場所記憶部１０４、設置条件記憶部１０４−１、季節・天候条件記憶部１０５、室内状態条件記憶部１０６、分類テーブル記憶部１０７、分布選択部１０８及び測定データ出力部１０９を含んでいる。
【００２０】
データ収集部１０１は、室内Ｒ１の環境を測定する温度センサＳ１、湿度センサＳ２、照度センサＳ３のそれぞれから測定データを収集する。室内Ｒ２，Ｒ３からも同様に測定データを収集する。したがって、例えば収集元が温度センサＳ１であれば、室内の温度（室温）の測定データが収集される。例えば収集元が湿度センサＳ２であれば、室内の湿度の測定データが収集される。例えば収集元が照度センサＳ３であれば、室内の照度の測定データが収集される。
【００２１】
また、データ収集部１０１は、室内Ｒ１のエアコンＡＣ及び室内Ｒ１における在室の有無を検知する人感センサＳ４のそれぞれから電源データ及び検知データを収集する。室内Ｒ２，Ｒ３からも同様に電源データ及び検知データを収集する。データ収集部１０１は、収集した測定データ、検知データ及び電源データを収集データ記憶部１０２に登録する。データ収集部１０１は、登録が完了すると、登録が完了した旨を計測機器分類部１０３に通知する。尚、図１において、データ収集部１０１は測定データ補正装置１００に含まれているが、室内Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３にそれぞれ設置されてもよい。また、データ収集部１０１の収集時期は、定期的であってもよいし、不定期（例えば所定の要求時）であってもよい。
【００２２】
収集データ記憶部１０２は、データ収集部１０１によって登録された測定データ、検知データ及び電源データを記憶する。具体的には、収集元が温度センサであれば、図２（ａ）に示すように、室内Ｒ１の温度センサＳ１、室内Ｒ２，Ｒ３の各温度センサを識別するセンサＩＤ、室温を特定する測定データ及び当該測定データの収集日時が記憶される。収集元が湿度センサであれば、図２（ｂ）に示すように、室内Ｒ１の湿度センサＳ２、室内Ｒ２，Ｒ３の各湿度センサを識別するセンサＩＤ、湿度を特定する測定データ及び当該測定データの収集日時が記憶される。収集元が照度センサであれば、図２（ｃ）に示すように、室内Ｒ１の照度センサＳ３、室内Ｒ２，Ｒ３の各照度センサを識別するセンサＩＤ、照度を特定する測定データ及び当該測定データの収集日時が記憶される。
【００２３】
収集元が人感センサであれば、図２（ｄ）に示すように、室内Ｒ１の人感センサＳ４、室内Ｒ２，Ｒ３の各人感センサを識別するセンサＩＤ、室内Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３の在室の有無を特定する検知データ及び当該検知データの収集日時が記憶される。収集元がエアコンであれば、図２（ｅ）に示すように、室内Ｒ１のエアコンＡＣ、室内Ｒ２，Ｒ３の各エアコンを識別する製品ＩＤ、室内Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３におけるエアコンのＯＮ／ＯＦＦを特定する電源データ及び当該電源データの収集日時が記憶される。
【００２４】
計測機器分類部１０３は、データ収集部１０１から通知を受けると、収集データ記憶部１０２に記憶された測定データ、検知データ及び電源データの中から最新の測定データ、検知データ及び電源データを取得する。測定データ、検知データ及び電源データの収集日時は揃っていないため、現在時刻から直近一定時間内に収集された測定データ、検知データ及び電源データを最新の測定データ、検知データ及び電源データとする。また、計測機器分類部１０３は、データ収集部１０１から通知を受けると、設置場所記憶部１０４に予め記憶された設置場所データを取得するとともに、測定データ補正装置１００の外部から現在の季節及び天候のデータを取得する。
【００２５】
尚、設置場所データは設置場所記憶部１０４に予め記憶させておくようにしてもよいが、温度センサＳ１や湿度センサＳ２などが室内Ｒ１に設置され、ネットワークＮＷを介して測定データ補正装置１００が設置を認識した際に、設置場所データを入力させるユーザインタフェースを提供してもよい。この場合、当該ユーザインタフェースにユーザが設置場所データを入力した場合に、入力された設置場所データが設置場所記憶部１０４に記憶される。
【００２６】
設置場所データは、図３（ａ）に示すように、温度センサＳ１や湿度センサＳ２、エアコンＡＣなどの設置場所をセンサ及び製品の種類を分けずに特定するデータである。設置場所データによれば、例えば温度センサＳ１から収集したセンサＩＤ「Ａ００１」にはデバイスＩＤ「００１ａｂ」が対応付けられ、当該温度センサＳ１は地区「緑区」、建物名「ＸＹＺ」、階数「５（階）」、向き（居室の向き）「南（向）」である部屋番号「Ｓ５０１」に設置されていることが特定される。同様に、例えば人感センサＳ４から収集したセンサＩＤ「Ｄ００２」にはデバイスＩＤ「ａｓｄ１１」が対応付けられ、エアコンＡＣから収集した製品ＩＤ「Ｅ００２」にはデバイスＩＤ「ｍｂｃ２５」が対応付けられ、いずれも部屋番号「Ｓ５０１」に設置されていることが特定される。尚、本実施形態では、センサ／製品ＩＤとデバイスＩＤとを異なるＩＤとし、双方のＩＤを対応付ける方式を採用したが、どちらか一方のＩＤに統一してデータ管理を単純化する方式を採用することもできる。
【００２７】
計測機器分類部１０３は、取得した設置場所データ、測定データ、検知データ及び電源データに基づいて、温度センサＳ１、湿度センサＳ２及び照度センサＳ３のデバイスＩＤを日時毎、センサの種類毎、かつ後述する条件組合せパターン毎に分類する。条件組合せパターンは、図３（ｂ）に示される設置条件データの条件「Ａ１」〜「Ａ５」のいずれかと、図３（ｃ）に示される季節・天候条件データの条件「Ｂ１−１」〜条件「Ｂ１−４」のいずれか及び条件「Ｂ２−１」〜条件「Ｂ２−２」のいずれかと、図３（ｄ）に示される室内状態条件データの条件「Ｃ１」、条件「Ｃ２−１」及び条件「Ｃ２−２」のいずれかと、を含む、互いに異なる一意な組合せパターンである。尚、条件組合せパターンには、設置条件データ、季節・天候条件データ、室内状態条件データの各条件全てが含まれている必要はなく、設置条件データ、季節・天候条件データ、室内状態条件データの少なくとも１つが含まれていればよい。例えば、設置条件データを含む条件組合せパターン毎に温度センサＳ１などを分類してもよいが、設置条件データと季節・天候条件データを含む条件組合せパターン毎に温度センサＳ１などを分類すれば、前者より後者の方が測定データの精度を向上させることができる。
【００２８】
ここで、設置条件データは設置条件記憶部１０４−１に記憶されている。設置条件データは、温度センサＳ１や湿度センサＳ２などを設置場所で分類したデータである。例えば条件「Ａ１」であれば「同じ地区内」に設置された温度センサＳ１や湿度センサＳ２などが含まれる。例えば条件「Ａ５」であれば「同じ室内」に設置された温度センサＳ１や湿度センサＳ２などが含まれる。条件「Ａ１」が「同じ地区内」に設置された温度センサＳ１や湿度センサＳ２などの集合である一方、条件「Ａ５」が「同じ室内」に設置された温度センサＳ１や湿度センサＳ２などの集合であるため、条件「Ａ１」から条件「Ａ５」の順にデバイスの数は減少する。季節・天候条件データは季節・天候条件記憶部１０５に記憶されている。季節・天候条件データは、季節・天候を分類したデータである。室内状態条件データは室内状態条件記憶部１０６に記憶されている。室内状態条件データは、室内状態を分類したデータある。計測機器分類部１０３は、このような設置条件データ、季節・天候条件データ及び室内状態条件データを利用して温度センサＳ１や湿度センサＳ２などを分類する。
【００２９】
一例を挙げると、計測機器分類部１０３は、温度センサＳ１と室内Ｒ１の別の温度センサのそれぞれからセンサＩＤ「Ａ００１」及び「Ａ００５」を取得した場合、図３（ａ）に示す設置場所データに基づけば、対応するデバイスＩＤ「００１ａｂ」及び「６ｋｅｘ７」はいずれも部屋番号「Ｓ５０１」に設置されていることが特定される。さらに、図３（ｂ）に示す設置条件データに基づけば、「同じ室内」であることにより条件「Ａ５」が特定される。また、人感センサＳ４からセンサＩＤ「Ｄ００２」及び検知データ「不在」を取得した場合、図３（ａ）に示す設置データに基づけば、対応するデバイスＩＤ「ａｓｄ１１」は部屋番号「Ｓ５０１」に設置されていることが特定される。さらに、図３（ｄ）に示す設置条件データに基づけば、「不在」であることにより条件「Ｃ１」が特定される。したがって、計測機器分類部１０３が取得した季節・天候のデータがそれぞれ「春」及び「晴／薄曇り」であれば条件「Ｂ１−１」及び「Ｂ２−１」が特定され、デバイスＩＤ「００１ａｂ」及び「６ｋｅｘ７」は、条件組合せパターン「Ａ５，Ｂ１−１，Ｂ２−１，Ｃ１」に分類される。
【００３０】
計測機器分類部１０３は、分類したデバイスＩＤを分類テーブルに登録し、デバイスＩＤが登録された分類テーブルを分類テーブル記憶部１０７に登録する。温度センサであれば、図４（ａ）に示すように、温度センサのデバイスＩＤを温度センサの分類テーブルに登録し、該分類テーブルを分類テーブル記憶部１０７に登録する。このように、同じ室内を表す条件「Ａ５」より同じ地区内を表す条件「Ａ１」の方が多くのデバイスＩＤが登録される。同様に、湿度センサであれば、図４（ｂ）に示すように、湿度センサのデバイスＩＤを湿度センサの分類テーブルに登録し、該分類テーブルを分類テーブル記憶部１０７に登録する。照度センサであれば、図４（ｃ）に示すように、照度センサのデバイスＩＤを照度センサの分類テーブルに登録し、該分類テーブルを分類テーブル記憶部１０７に登録する。計測機器分類部１０３は、登録が完了すると、登録が完了した旨を分布選択部１０８に通知する。
【００３１】
分布選択部１０８は、分類テーブル記憶部１０７に記憶された温度センサの分類テーブル、湿度センサの分類テーブル及び照度センサの分類テーブルを取得する。分布選択部１０８は、取得したこれらの分類テーブルについて、それぞれ条件組合せパターン毎に分布図を生成する。尚、分布図に代えてデータ分布を利用してもよい。分布図の生成は、温度センサ、湿度センサ及び照度センサのいずれも同様であるため、一例として、温度センサにおける分布図の生成について説明する。
【００３２】
まず、分布選択部１０８は、図５に示すように、条件組合せパターン「Ａ１，Ｂ−１，Ｂ２−１，Ｃ１」に登録されたデバイスＩＤ「００１ａｂ」〜「６ｋｅｘ７」の測定データに基づいて、分布図を生成する。条件「Ａ１」を含む条件組合せパターン「Ａ１，Ｂ−１，Ｂ２−１，Ｃ１」に登録されたデバイスＩＤの数は、条件「Ａ４」を含む条件組合せパターン「Ａ４，Ｂ−１，Ｂ２−１，Ｃ１」や条件「Ａ５」を含む条件組合せパターン「Ａ５，Ｂ−１，Ｂ２−１，Ｃ１」に登録されたデバイスＩＤの数より多くなる。これは、条件「Ａ１」が「同じ地区内」に設置された温度センサＳ１や湿度センサＳ２などの集合である一方、条件「Ａ４」が条件「Ａ１」、条件「Ａ２」及び条件「Ａ３」に加え「同じ部屋の向き」に設置された温度センサＳ１や湿度センサＳ２などの集合であり、条件「Ａ５」が「同じ室内」に設置された温度センサＳ１や湿度センサＳ２などの集合であるためである。したがって、条件組合せパターン「Ａ１，Ｂ−１，Ｂ２−１，Ｃ１」の測定データのデータ数は、条件組合せパターン「Ａ４，Ｂ−１，Ｂ２−１，Ｃ１」や条件組合せパターン「Ａ５，Ｂ−１，Ｂ２−１，Ｃ１」の条件組合せパターンにおける測定データの数より多くなる。ここで、条件組合せパターン「Ａ１，Ｂ−１，Ｂ２−１，Ｃ１」の分布図を参照すると、室温「２５℃」でデータ数が最も多い最頻値になり、最頻値を中心に頻値が徐々に降下している。
【００３３】
分布選択部１０８は、測定データの総データ数に対する、最頻値を中心に一定値（±α）の範囲内に属する測定データのデータ数の割合を算出する。例えば一定値として±１℃がαに予め登録されている場合、条件組合せパターン「Ａ１，Ｂ１−１，Ｂ２−１，Ｃ１」の分布図であれば、測定データの総データ数に対する、最頻値を中心に一定値（±α）の範囲内に属する測定データのデータ数の割合が例えば６０％と算出される。次に、分布選択部１０８は、算出した割合が所定閾値（β％）以上であるか否かを判断する。例えば所定閾値として８０％がβに予め登録されている場合、算出した割合６０％は所定閾値８０％以上でない。すなわち、条件組合せパターン「Ａ１，Ｂ１−１，Ｂ２−１，Ｃ１」の分布図における測定データは、最頻値に集まりすぎておらず、測定データのばらつき（例えば分散や標準偏差）が大きいと判断される。したがって、分布選択部１０８は、当該分布図が測定データの確からしさの判定に利用可能と判断し、当該分布図のＩＤ「ｂｕｎｐｕ＿１」を分類テーブルにおける条件組合せパターン「Ａ１，Ｂ−１，Ｂ２−１，Ｃ１」の分布図ＩＤに登録する。分布選択部１０８は、条件組合せパターン「Ａ４，Ｂ−１，Ｂ２−１，Ｃ１」についても同様の処理を実行する。これにより、分布図のＩＤ「ｂｕｎｐｕ＿２」が分類テーブルに登録される。
【００３４】
一方、一定値として±１℃がαに予め登録されている場合、図５に示すように、条件組合せパターン「Ａ５，Ｂ１−１，Ｂ２−１，Ｃ１」の分布図であれば、測定データの総データ数に対する、最頻値を中心に一定値（±α）の範囲内に属する測定データのデータ数の割合が例えば８５％と算出される。所定閾値として８０％がβに予め登録されている場合、算出した割合８５％は所定閾値８０％以上である。すなわち、条件組合せパターン「Ａ５，Ｂ１−１，Ｂ２−１，Ｃ１」の分布図における測定データは、最頻値に集まりすぎており、測定データのばらつきが小さいと判断される。したがって、分布選択部１０８は、当該分布図が測定データの確からしさの判定に利用不可能と判断し、当該分布図のＩＤを分類テーブルにおける条件組合せパターン「Ａ５，Ｂ−１，Ｂ２−１，Ｃ１」の分布図ＩＤに登録しない。
【００３５】
尚、上述した一定値（±α）は、湿度センサであれば１０％、照度センサであれば１０ｌｕｘと登録される。また、予め登録する方式に代えて、運用中に測定データに基づいて適応的に変更するようにしてもよい。上述した所定閾値（β）についても同様に、予め登録する方式に代えて、運用中に測定データに基づいて適応的に変更するようにしてもよい。
【００３６】
分布選択部１０８は、分布図のＩＤを分類テーブルにおける分布図ＩＤに登録し終えると、登録した分布図の中から、デバイスＩＤの総数が最も少なくなる条件組合せパターンの分布図を選択する。上述したように、条件組合せパターン「Ａ１，Ｂ１−１，Ｂ２−１，Ｃ１」の分布図と条件組合せパターン「Ａ４，Ｂ１−１，Ｂ２−１，Ｃ１」の分布図が登録されている場合、条件組合せパターン「Ａ４，Ｂ１−１，Ｂ２−１，Ｃ１」の分布図の方が条件組合せパターン「Ａ１，Ｂ１−１，Ｂ２−１，Ｃ１」の分布図よりデバイスＩＤの総数が少ないため、図６（ａ）に示すように、条件組合せパターン「Ａ４，Ｂ１−１，Ｂ２−１，Ｃ１」の分布図が選択される。このように、デバイスＩＤの総数が最も少なくなる条件組合せパターンの分布図を選択するのは、デバイスＩＤの総数が最も少なくなる条件組合せパターン以外の条件組合せパターンの分布図には、確からしい測定データも上述した一定値の範囲から外れている可能性があり、確からしい測定データが一定値の範囲に高い割合で含まれている分布図を後述する採用範囲を特定する処理で使用するためである。これにより、精度の低いあいまいな測定データを除外した分布図が選択される。
【００３７】
測定データ出力部１０９は、分布選択部１０８によって分布図が選択されると、選択された分布図における最頻値を中心とした所定採用割合（δ％）に該当する採用範囲を±値で条件組合せパターン別に採用範囲テーブルに登録する。例えば所定採用割合としてδに５０％が予め登録されている場合、測定データ出力部１０９は、最頻値を中心とした所定採用割合５０％に該当する採用範囲の±値を算出する。最頻値が２５℃で、温度の測定データ全ての５０％が含まれる範囲が２４．５℃〜２５．５℃である場合、図６（ｂ）に示すように、採用範囲テーブルにおける条件組合せパターン「Ａ４，Ｂ１−１，Ｂ２−１，Ｃ１」に対応する対象時刻にマイナス「０．５（℃）」、プラス「０．５（℃）」がそれぞれ登録される。例えば測定データ補正装置１００が毎日稼動する場合、同じ時刻帯の採用範囲が複数になる可能性がある。この場合には、測定データ出力部１０９は、採用範囲の平均を算出したり、採用範囲が最も小さいものを選択したり、最も新しいものを選択したりする。尚、採用範囲テーブルは、分類テーブル記憶部１０７に記憶されているが、分類テーブルと一体的に形成されていてもよい。
【００３８】
測定データ出力部１０９は、選択された分布図において、測定データを、最頻値を中心に、所定採用範囲内に属する測定データと所定採用範囲外に属する測定データに分類し、所定採用範囲内に属する測定データをＨＥＭＳ２００に出力する。例えば、図６（ｃ）に示すように、条件組合せパターン「Ａ４，Ｂ１−１，Ｂ２−１，Ｃ１」の分布図が選択されて、最頻値が２５℃である場合、２４．５℃から２５．５℃の範囲内に属する測定データが採用範囲としてＨＥＭＳ２００に出力される。尚、上述した所定採用範囲（δ）についても、予め登録する方式に代えて、運用中に測定データに基づいて適応的に変更するようにしてもよい。
【００３９】
次に、図７を参照して、測定データ補正装置１００のハードウェア構成について説明する。
【００４０】
図７は、第１実施形態における測定データ補正装置１００のハードウェア構成の一例である。
図７に示すように、測定データ補正装置１００は、少なくともCentral Processing Unit（ＣＰＵ）１００Ａ、Random Access Memory（ＲＡＭ）１００Ｂ、Read Only Memory（ＲＯＭ）１００Ｃ及びネットワークＩ／Ｆ（インタフェース）１００Ｄを含んでいる。測定データ補正装置１００は、必要に応じて、Hard Disk Drive（ＨＤＤ）１００Ｅ、入力Ｉ／Ｆ１００Ｆ、出力Ｉ／Ｆ１００Ｇ、入出力Ｉ／Ｆ１００Ｈ、ドライブ装置１００Ｉの少なくとも１つを含んでいてもよい。ＣＰＵ１００Ａ，・・・，ドライブ装置１００Ｉは、内部バス１００Ｊによって互いに接続されている。少なくともＣＰＵ１００ＡとＲＡＭ１００Ｂとが協働することによってコンピュータが実現される。
【００４１】
入力Ｉ／Ｆ１００Ｆには、入力装置２１０が接続される。入力装置２１０としては、例えばキーボードやマウスなどがある。
出力Ｉ／Ｆ１００Ｇには、表示装置２２０が接続される。表示装置２２０としては、例えば液晶ディスプレイがある。
入出力Ｉ／Ｆ１００Ｈには、半導体メモリ２３０が接続される。半導体メモリ２３０としては、例えばUniversal Serial Bus（ＵＳＢ）メモリやフラッシュメモリなどがある。入出力Ｉ／Ｆ１００Ｈは、半導体メモリ２３０に記憶されたプログラムやデータを読み取る。
入力Ｉ／Ｆ１００Ｆ及び入出力Ｉ／Ｆ１００Ｈは、例えばＵＳＢポートを備えている。出力Ｉ／Ｆ１００Ｇは、例えばディスプレイポートを備えている。
【００４２】
ドライブ装置１００Ｉには、可搬型記録媒体２４０が挿入される。可搬型記録媒体２４０としては、例えばCompact Disc（ＣＤ）−ＲＯＭ、Digital Versatile Disc（ＤＶＤ）といったリムーバブルディスクがある。ドライブ装置１００Ｉは、可搬型記録媒体２４０に記録されたプログラムやデータを読み込む。
ネットワークＩ／Ｆ１００Ｄは、例えばポートとPhysical Layer Chip（ＰＨＹチップ）とを備えている。測定データ補正装置は、ネットワークＩ／Ｆ１００Ｄを介してネットワークＮＷと接続される。
【００４３】
上述したＲＡＭ１００Ｂには、ＲＯＭ１００ＣやＨＤＤ１００Ｅに記憶されたプログラムがＣＰＵ１００Ａによって格納される。ＲＡＭ１００Ｂには、可搬型記録媒体２４０に記録されたプログラムがＣＰＵ１００Ａによって格納される。格納されたプログラムをＣＰＵ１００Ａが実行することにより、後述する各種の処理が実行される。尚、プログラムは後述するフローチャートに応じたものとすればよい。
【００４４】
次に、図８を参照して、測定データ補正装置１００の動作について説明する。
【００４５】
図８は、第１実施形態における測定データ補正装置１００で実行される処理の一例を示すフローチャートである。
まず、データ収集部１０１は、測定データ、検知データ及び電源データを収集する（ステップＳ１０１）。データ収集部１０１は、収集した測定データ、検知データ及び電源データを収集データ記憶部１０２に登録する。次いで、計測機器分類部１０３は、温度センサ・湿度センサ・照度センサをそれぞれ分類する（ステップＳ１０２）。より詳しくは、計測機器分類部１０３は、温度センサ・湿度センサ・照度センサを日時別、センサの種類別、かつ、条件組合せパターン別に分類する。例えば温度センサであれば、条件組合せパターン毎に分類されることで、設置条件データ、季節・天候条件データ及び室内条件データが等しい温度センサが集約される。湿度センサ及び照度センサについても温度センサと同様である。
【００４６】
次いで、分布選択部１０８は、測定データの分布図を生成する（ステップＳ１０３）。分布選択部１０８は、分布図を日時別かつ条件組合せパターン別に分布図を生成する。分布選択部１０８は、分布を生成すると、次いで、ばらつきの大小を分布図毎に判断する（ステップＳ１０４）。より詳しくは、分布選択部１０８は、最頻値から一定値（±α）以内に、所定閾値（β％）以上のデータ数が属しているか否かを判断する。
【００４７】
分布選択部１０８は、最頻値から一定値（±α）以内に、所定閾値（β％）以上のデータ数が属していることにより、判断対象の分布図における測定データのばらつきが小さいと判断した場合（ステップＳ１０４：小）、判断対象の分布図を分類テーブルへの登録対象外と決定し、処理を終了する。一方、分布選択部１０８は、最頻値から一定値（±α）以内に、所定閾値（β％）以上のデータ数が属していないことにより、判断対象の分布図における測定データのばらつきが大きいと判断した場合（ステップＳ１０４：大）、ばらつきの大きな分布図を分類テーブルに登録する（ステップＳ１０５）。分布選択部１０８は、分布図を分類テーブルに登録すると、登録した分布図の中からデバイスＩＤの総数が最小になる分布図を選択する（ステップＳ１０６）。
【００４８】
測定データ出力部１０９は、分布選択部１０８が分布図を選択すると、所定採用割合（δ％）に該当する採用範囲を採用範囲テーブルに登録する（ステップＳ１０７）。測定データ出力部１０９は、次いで、複数の採用範囲が存在するか否かを判断する。（ステップＳ１０８）。測定データ出力部１０９は、複数の採用範囲が存在すると判断した場合（ステップＳ１０８：ＹＥＳ）、１つの採用範囲を算出し（ステップＳ１０９）、採用範囲内に属する測定データと属さない測定データとに分類する（ステップＳ１１０）。尚、測定データ出力部１０９は、複数の採用範囲が存在しないと判断した場合（ステップＳ１０８：ＮＯ）、ステップＳ１０９の処理をスキップする。測定データ出力部１０９は、ステップＳ１１０の処理を終えると、採用範囲内に属する測定データをＨＥＭＳ２００に出力する（ステップＳ１１１）。
【００４９】
以上説明したように、第１実施形態によれば、測定データ補正装置１００は、温度センサや湿度センサといった計測センサから測定データを収集し、計測センサを設置場所で分類した設置条件といった条件データの中から、同じ条件データを含む条件組合せパターン毎に計測センサを分類する。次に、測定データ補正装置１００は、条件組合せパターン毎に測定データの分布図を生成し、生成した分布図の中から測定データのばらつきが大きな分布図を選択する。その後、測定データ補正装置１００は、選択した分布図における最頻値から所定採用割合に該当する採用範囲内に属する測定データをＨＥＭＳ２００に出力する。これにより、ＨＥＭＳ２００には高精度な測定データ（温度、湿度、照度）が入力される。ＨＥＭＳ２００は高精度な測定データに基づいて電化製品を制御することができる。
【００５０】
（第２実施形態）
次に、図９を参照して、本件の第２実施形態について説明する。
図９は、第２実施形態における測定データ補正装置１００で実行される一部の処理の一例を示すフローチャートである。図９に示すように、測定データ補正装置１００の測定データ出力部１０９は、図８を参照して説明したステップＳ１１１の処理の後に、採用範囲外に属する測定データと条件組合せパターンと採用範囲と対処方法とをＨＥＭＳ２００に出力する（ステップＳ１１２）。
【００５１】
すなわち、採用範囲外に属する測定データと対応付いた条件組合せパターンと、採用範囲と、測定データの収集元になる計測機器（温度センサＳ１や湿度センサＳ２など）の設置場所に関する対処方法が測定データとともにＨＥＭＳ２００に出力される。採用範囲は、±値に代えて、温度センサであればＸ℃〜Ｙ℃、湿度センサであればＸ％〜Ｙ％、照度センサであればＸｌｕｘ〜Ｙｌｕｘであってもよい。これにより、ＨＥＭＳ２００の管理者はどのような採用範囲と条件組合せパターンにおいて、測定データが採用範囲外に属することになるか判断できる。さらに、計測センサの設置場所に関する対処方法がＨＥＭＳ２００に出力されるため、どのような対処を施せばよいか管理者は瞬時に判断することができる。対処方法は、測定データ補正装置１００の内部又は外部に設けられた記憶部に予め登録されており、例えば以下の対処方法が挙げられる。
【００５２】
＜温度センサの場合＞
（１）採用範囲より測定データの値が高い、昼間の場合：直射日光が当たっている可能性があるため、設置場所の変更を薦める。
（２）採用範囲より測定データの値が高い、暖房稼働時の場合：温風が当たっている可能性があるため、設置場所の変更を薦める。
（３）採用範囲より測定データの値が低い、冷房稼働時の場合：冷風が当たっている可能性があるため、設置場所の変更を薦める。
【００５３】
＜湿度センサの場合＞
（１）採用範囲より測定データの値が高い場合：窓際など湿気の高い場所にある可能性があるため、設置場所の変更を薦める。
（２）採用範囲より測定データの値が低い場合：除湿機のそばか、冷風が当たっている可能性があるため、設置場所の変更を薦める。
＜照度センサの場合＞
（１）採用範囲より測定データの値が低い、在室の場合：物陰にある可能性があるため、設置場所の変更を薦める。
【００５４】
（第３実施形態）
次に、図１０乃至図１２を参照して、本件の第３実施形態について説明する。
図１０は、第３実施形態における測定データ補正装置１００のブロック図の一例である。図１１は、除外候補テーブルの一例である。尚、図１に示される測定データ補正装置１００の各部と同様の構成には同一符号を付し、その説明を省略する。後述する第４実施形態についても同様である。
【００５５】
第３実施形態における測定データ補正装置１００は、第１実施形態における測定データ補正装置１００と対比して、除外候補記憶部１１０及び除外機器候補出力部１１１をさらに含む点で相違する。
【００５６】
除外候補記憶部１１０は、測定データ出力部１０９から出力された採用範囲外に属する測定データの収集元に該当する計測機器（温度センサＳ１や湿度センサＳ２など）のデバイスＩＤと、該デバイスＩＤを含む条件組合せパターンとを記憶する。例えば、図１１に示すように、デバイスＩＤ「６ｋｅｘ７」が割り当てられた温度センサが、条件組合せパターン「Ａ４，Ｂ１−１，Ｂ２−１，Ｃ１」であるときに、１３時台で９０％の確率で採用範囲外に属する測定データを計測した場合、発生確率に９０％が登録される。図６（ａ）を参照して説明したように、分類テーブルは日時毎に生成されるため、１３時台の時間帯によってはデバイスＩＤ「６ｋｅｘ７」の温度センサは、採用範囲内に属する測定データを計測したり、採用範囲外に属する測定データを計測したりする。発生確率が９０％である場合、デバイスＩＤ「６ｋｅｘ７」の温度センサは１３時台の大半で採用範囲外に属する測定データを計測したことになり、特定の条件組合せパターンに該当するときには、デバイスＩＤ「６ｋｅｘ７」の温度センサから収集される測定データを除外する方が望ましい。これにより、第１実施形態より高精度の測定データがＨＥＭＳ２００に出力される。
【００５７】
除外機器候補出力部１１１は、除外候補記憶部１１０に登録された計測機器毎の条件組合せパターンを取得し、発生確率が所定閾値（γ）以上の確率で外れている条件組合せパターンにおいて共通する条件（アンド条件）を特定する。例えばγとして７０％が所定閾値に予め登録されている場合、図１１に示すように、時間帯毎に発生確率７０％以上の条件組合せパターンが抽出され、抽出された条件組合せパターンの中から共通する条件を特定する。
【００５８】
具体的には、１３時台及び１４時台において発生確率７０％以上が算出された条件組合せパターン「Ａ４，Ｂ１−１，Ｂ２−１，Ｃ１」と条件組合せパターン「Ａ４，Ｂ１−１，Ｂ２−１，Ｃ２−１」と条件組合せパターン「Ａ４，Ｂ１−１，Ｂ２−１，Ｃ２−２」との間で共通するアンド条件は「Ａ４，Ｂ１−１，Ｂ２−１」である。また、１３時台から１５時台において発生確率７０％以上が算出された条件組合せパターン「Ａ４，Ｂ１−２，Ｂ２−１，Ｃ１」と条件組合せパターン「Ａ４，Ｂ１−２，Ｂ２−１，Ｃ２−１」と条件組合せパターン「Ａ４，Ｂ１−２，Ｂ２−１，Ｃ２−２」との間で共通するアンド条件は「Ａ４，Ｂ１−２，Ｂ２−１」である。したがって、除外機器候補出力部１１１は、これら共通する条件から、「春・夏」の「晴／薄曇りの日」、１３時〜１５時台において、デバイスＩＤ「６ｋｅｘ７」の温度センサが計測した測定データの精度は必ずしも高くないと判断できる。除外機器候補出力部１１１は、特定したアンド条件とそのアンド条件に該当する計測センサのＩＤを対処方法とともにＨＥＭＳ２００に出力する。
【００５９】
尚、対処方法は、第２実施形態でも説明したように、測定データ補正装置１００の内部又は外部に設けられた記憶部に予め登録されている。対処方法としては、例えば、「春・夏」の「晴／薄曇りの日」、１３時〜１５時台が該当する場合、直射日光が当たっている可能性があるため、設置場所の変更を薦めるといった文言が挙げられる。また、上述した所定閾値（γ）についても同様に、予め登録する方式に代えて、運用中に測定データに基づいて適応的に変更するようにしてもよい。
【００６０】
図１２は、第３実施形態における測定データ補正装置１００で実行される一部の処理の一例を示すフローチャートである。図１２に示すように、測定データ補正装置１００の測定データ出力部１０９は、図８を参照して説明したステップＳ１１１の処理の後に、採用範囲外に属する測定データの収集元に該当する計測機器のデバイスＩＤとそのデバイスＩＤを含む条件組合せパターンとを除外候補記憶部１１０に登録する（ステップＳ１１３）。測定データ出力部１０９は、登録を終えると、登録を終えた旨を除外機器候補出力部１１１に通知する。除外機器候補出力部１１１は測定データ出力部１０９から通知を受けると、除外候補記憶部１１０からデバイスＩＤ毎の条件組合せパターンを取得する（ステップＳ１１４）。除外機器候補出力部１１１は、条件組合せパターンを取得した後、時間帯毎に発生確率を算出する。
【００６１】
次いで、除外機器候補出力部１１１は、発生確率が所定閾値以上の確率で外れている条件組合せパターンのアンド条件を特定し（ステップＳ１１５）、特定したアンド条件とそのアンド条件に該当するデバイスＩＤを対処方法とともにＨＥＭＳ２００に出力する（ステップＳ１１６）。このように、第３実施形態によれば、測定データが確からしくないと判断される傾向を特定し、その傾向の情報が対処方法とともにＨＥＭＳ２００に出力される。したがって、ＨＥＭＳ２００を管理する管理人は、特定の条件に合致した場合おける計測センサの測定データをＨＥＭＳ２００で利用しないようにしながら、対処方法に従って計測センサの設置場所を変更することができる。
【００６２】
（第４実施形態）
次に、図１３乃至図１５を参照して、本件の第４実施形態について説明する。
図１３は、第４実施形態における測定データ補正装置１００のブロック図の一例である。図１４は、誤差範囲内デバイスＩＤテーブルの一例である。
【００６３】
第４実施形態における測定データ補正装置１００は、第１実施形態における測定データ補正装置１００と対比して、代替データ出力部１１２及び誤差範囲内機器記憶部１１３をさらに含む点で相違する。
【００６４】
代替データ出力部１１２は、測定データ出力部１０９から出力された採用範囲外に属する測定データの収集元になる計測機器のデバイスＩＤと、そのデバイスＩＤを含む第１の条件組合せパターンを受信する。代替データ出力部１１２は、デバイスＩＤと第１の条件組合せパターンを受信すると、予め登録された所定の一定期間以内（例えば１年以内）の測定データによる分類テーブルを参照し、受信したデバイスＩＤが含まれている、受信した第１の条件組合せパターンと異なる第２の条件組合せパターンの分布図を取得する。代替データ出力部１１２は、取得した分布図において、受信したデバイスＩＤの計測機器が測定した測定データを中心に、予め登録された誤差範囲内（温度センサであれば例えば±１℃、湿度センサであれば例えば±１０％、照度センサであれば例えば±１０ｌｕｘ）にあるデバイスＩＤを第２の条件組合せパターンの中から全て抽出し、誤差範囲内機器記憶部１１３に登録する。
【００６５】
代替データ出力部１１２は、第１の条件組合せパターンに存在し、かつ、誤差範囲内機器記憶部１１３に登録されたデバイスＩＤの内、もっとも多く出現する代替デバイスＩＤを抽出する。代替データ出力部１１２は、複数の代替デバイスＩＤを抽出した場合、設置場所が最も近い計測センサの代替デバイスＩＤを抽出する。代替データ出力部１１２は、抽出した代替デバイスＩＤの計測機器による測定データを、受信したデバイスＩＤの計測機器による測定データに代替する測定データとしてＨＥＭＳ２００に出力する。尚、上述した誤差範囲や一定期間は、予め登録する方式に代えて、運用中に測定データに基づいて適応的に変更するようにしてもよい。
【００６６】
誤差範囲内機器記憶部１１３は、図１４に示すように、誤差範囲内デバイスＩＤテーブルを記憶し、代替データ出力部１１２によって登録されたデバイスＩＤは誤差範囲内デバイスＩＤテーブルにおける誤差範囲内デバイスＩＤに格納される。
【００６７】
図１５は、第４実施形態における測定データ補正装置１００で実行される一部の処理の一例を示すフローチャートである。図１５に示すように、測定データ補正装置１００の測定データ出力部１０９は、図８を参照して説明したステップＳ１１１の処理の後に、採用範囲外に属する測定データの収集元になる計測機器のデバイスＩＤと、そのデバイスＩＤを含む第１の条件組合せパターンを代替データ出力部１１２に出力する（ステップＳ１１７）。次いで、代替データ出力部１１２は、デバイスＩＤと第１の条件組合せパターンを受信すると、所定の一定期間以内の測定データによる分類テーブルを参照し、受信したデバイスＩＤが含まれている第１の条件組合せパターンと異なる第２の条件組合せパターンの分布図を取得する（ステップＳ１１８）。
【００６８】
次いで、代替データ出力部１１２は、取得した分布図において、受信したデバイスＩＤの計測機器が測定した測定データを中心に、誤差範囲内にあるデバイスＩＤを第２の条件組合せパターンの中から全て抽出する（ステップＳ１１９）。代替データ出力部１１２は、抽出した誤差範囲内にあるデバイスＩＤを誤差範囲内機器記憶部１１３に登録する。ここで、代替データ出力部１１２は、全ての条件組合せパターンを確認したか否かを判断する（ステップＳ１２０）。代替データ出力部１１２は、全ての条件組合せパターンを確認していないと判断した場合（ステップＳ１２０：ＮＯ）、ステップＳ１１８及びＳ１１９の処理を繰り返す。これにより、別の第２の条件組合せの分布図が取得されて、当該分布図において、誤差範囲内にあるデバイスＩＤが抽出される。
【００６９】
一方、代替データ出力部１１２は、全ての条件組合せパターンを確認したと判断した場合（ステップＳ１２０：ＹＥＳ）、さらに、一定期間以上遡ったか否かを判断する（ステップＳ１２１）。すなわち、代替データ出力部１１２は、一定期間以上過去の測定データによる分類テーブルを参照したか否かを判断する。代替データ出力部１１２は、一定期間以上遡っていないと判断した場合（ステップＳ１２１：ＮＯ）、ステップＳ１１８からＳ１２０までの処理を繰り返す。これにより、一定期間以上過去の測定データによる分類テーブルが参照されて、別の時期における別の第２の条件組合せの分布図が取得されて、当該分布図において、誤差範囲内にあるデバイスＩＤが抽出される。
【００７０】
代替データ出力部１１２は、一定期間以上遡ったと判断した場合（ステップＳ１２１：ＹＥＳ）、最多出現のデバイスＩＤを抽出する。（ステップＳ１２２）。より詳しくは、代替データ出力部１１２は、第１の条件組合せパターンに存在し、かつ、誤差範囲内機器記憶部１１３に登録されたデバイスＩＤの内、もっとも多く出現する代替デバイスＩＤを抽出する。次いで、代替データ出力部１１２は、デバイスＩＤを抽出すると、抽出したデバイスＩＤの計測機器が測定した測定データを出力する（ステップＳ１２３）。
【００７１】
このように、第４実施形態によれば、採用範囲外に属する測定データに代替する測定データもＨＥＭＳ２００に出力される。したがって、採用範囲外に属する測定データに代替する測定データを利用して、各種の分析を行うことができる。
【００７２】
（第５実施形態）
次に、図１６及び図１７を参照して、本件の第５実施形態について説明する。
図１６は、第５実施形態における測定データ補正装置１００で実行される一部の処理の一例を示すフローチャートである。図１７は、複数の採用範囲を説明するための図である。第５実施形態は、第１実施形態と対比して、確からしい測定データが複数存在する場合に対応する点で相違する。
【００７３】
図１６に示すように、測定データ出力部１０９は、図８を参照して説明したステップＳ１０６の処理を終了すると、選択した分布図において、最頻値に対し予め登録された一定割合α（例えば５０％）以上の頻値が存在するか否かを判断する（ステップＳ２０１）。例えば、図１７に示すように、選択した分布図において、最頻値以外にも最頻値の一定割合以上を有する頻値が存在する場合、測定データは確からしい測定データであると判断することができる。
【００７４】
測定データ出力部１０９は、最頻値の一定割合α以上の頻値が存在すると判断した場合（ステップＳ２０１：ＹＥＳ）、さらに、最頻値と頻値の間に予め登録された一定割合β（例えば１０％）以下の測定データが存在するか否かを判断する（ステップＳ２０２）。例えば、図１７における分布図において、最頻値と頻値の間に一定割合β以下の測定データが存在しない場合、最頻値と頻値の間で測定データはばらついておらず、頻値に属する測定データは確からしくない測定データであると判断することができる。言い換えれば、最頻値と頻値の間に一定割合β以下の測定データが存在する場合、最頻値と頻値の間で測定データはばらついており、頻値に属する測定データは確からしい測定データであると判断することができる。
【００７５】
測定データ出力部１０９は、最頻値と頻値の間に一定割合β以下の測定データが存在すると判断した場合（ステップＳ２０２：ＹＥＳ）、頻値に属する測定データも確からしい測定データであると判断し、最頻値と頻値の各々を中心に採用範囲内に属する測定データと属さない測定データに分類する（ステップＳ２０３）。これにより、図１７に示すように、最頻値と頻値のそれぞれを中心とする採用範囲に属する測定データと属さない測定データとに分類される。測定データ出力部１０９は、測定データを分類すると、図８を参照して説明したステップＳ１１１の処理を実行する。これにより、最頻値に属する測定データ以外にも確からしい頻値に属する測定データがある場合に、それぞれの採用範囲に属する測定データがＨＥＭＳ２００に出力される。尚、第５実施形態では、２つの採用範囲について説明したが、３つ以上の採用範囲についても同様である。また、第５実施形態における一定割合α，βは、予め登録する方式に代えて、運用中に測定データに基づいて適応的に変更するようにしてもよい。さらに、測定データ出力部１０９は、最頻値の一定割合α以上の頻値が存在しないと判断した場合（ステップＳ２０１：ＮＯ）や、最頻値と頻値の間に一定割合β以下の測定データが存在すると判断した場合（ステップＳ２０２：ＮＯ）、採用範囲は１つであると判断し、ステップＳ１１０の処理を実行する。
【００７６】
以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明に係る特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。例えば、第１実施形態から第５実施形態の少なくとも１つを組み合わせて実施するようにしてもよい。
【００７７】
なお、以上の説明に関して更に以下の付記を開示する。
（付記１）室内の環境を測定する計測機器から測定データを収集し、前記計測機器を設置場所で分類した条件データの中から、同じ条件データを含む組み合わせ毎に前記計測機器を分類し、前記組み合わせ毎に前記測定データの分布を生成し、前記分布の中から前記測定データのばらつきが所定のばらつきより大きな分布を選択し、選択した前記分布における測定データの少なくとも１つより大きな測定データから採用範囲内に属する測定データを出力する、処理をコンピュータが実行する測定データ補正方法。
（付記２）前記採用範囲外に属する測定データと該測定データに対応付いた組み合わせと前記採用範囲と前記計測機器の設置場所に関する対処方法とを出力する、処理をコンピュータが実行することを特徴とする付記１に記載の測定データ補正方法。
（付記３）前記採用範囲外に属する測定データの収集元に該当する計測機器と該計測機器とを含む組み合わせを出力し、出力した組み合わせの中から前記測定データが所定閾値以上の確率で前記採用範囲から外れている組み合わせと該組み合わせに含まれる計測機器と前記計測機器の設置場所に関する対処方法とを出力する、処理をコンピュータが実行することを特徴とする付記１又は２に記載の測定データ補正方法。
（付記４）前記採用範囲外に属する測定データの収集元に該当する計測機器を含む、選択した前記分布の組み合わせと異なる組み合わせの分布を取得し、前記採用範囲外に属する測定データと誤差の範囲内にある測定データが収集された別の計測機器の中で少なくとも１つよりも多く現れた別の計測機器の測定データを出力する、処理をコンピュータが実行することを特徴とする付記１から３のいずれか１項に記載の測定データ補正方法。
（付記５）選択した前記分布における測定データの少なくとも１つより大きな測定データが複数ある場合に、複数の前記測定データのそれぞれから採用範囲内に属する測定データを出力する、処理をコンピュータが実行することを特徴とする付記１から４のいずれか１項に記載の測定データ補正方法。
（付記６）室内の環境を測定する計測機器から測定データを収集し、前記計測機器を設置場所で分類した条件データの中から、同じ条件データを含む組み合わせ毎に前記計測機器を分類し、前記組み合わせ毎に前記測定データの分布を生成し、前記分布の中から前記測定データのばらつきが所定のばらつきより大きな分布を選択し、選択した前記分布における測定データの少なくとも１つより大きな測定データから採用範囲内に属する測定データを出力する、処理をコンピュータに実行させるための測定データ補正プログラム。
（付記７）室内の環境を測定する計測機器から測定データを収集するデータ収集部と、前記計測機器を設置場所で分類した条件データの中から、同じ条件データを含む組み合わせ毎に前記計測機器を分類する計測機器分類部と、前記組み合わせ毎に前記測定データの分布を生成し、前記分布の中から前記測定データのばらつきが所定のばらつきより大きな分布を選択する分布選択部と、選択した前記分布における測定データの少なくとも１つより大きな測定データから採用範囲内に属する測定データを出力する測定データ出力部と、を有する測定データ補正装置。
（付記８）前記測定データ出力部は、前記採用範囲外に属する測定データと該測定データに対応付いた組み合わせと前記採用範囲と前記計測機器の設置場所に関する対処方法とを出力することを特徴とする付記７に記載の測定データ補正装置。
（付記９）前記測定データ出力部は、前記採用範囲外に属する測定データの収集元に該当する計測機器と該計測機器とを含む組み合わせを出力し、出力した組み合わせの中から前記測定データが所定閾値以上の確率で前記採用範囲から外れている組み合わせと該組み合わせに含まれる計測機器と前記計測機器の設置場所に関する対処方法とを出力する除外機器候補出力部を含むことを特徴とする付記７又は８に記載の測定データ補正装置。
（付記１０）前記採用範囲外に属する測定データの収集元に該当する計測機器を含む、選択した前記分布の組み合わせと異なる組み合わせの分布を取得し、前記採用範囲外に属する測定データと誤差の範囲内にある測定データが収集された別の計測機器の中で少なくとも１つよりも多く現れた別の計測機器の測定データを出力する代替データ出力部を含むことを特徴とする付記７から９のいずれか１項に記載の測定データ補正装置。
（付記１１）前記測定データ出力部は、選択した前記分布における測定データの少なくとも１つより大きな測定データが複数ある場合に、複数の前記測定データのそれぞれから採用範囲内に属する測定データを出力することを特徴とする付記７から１０のいずれか１項に記載の測定データ補正装置。
【符号の説明】
【００７８】
１００  測定データ補正装置
１０１  データ収集部
１０３  計測機器分類部
１０８  分布選択部
１０９  測定データ出力部
【図１】
0006365050.tif 000002
【図２】
0006365050.tif 000003
【図３】
0006365050.tif 000004
【図４】
0006365050.tif 000005
【図５】
0006365050.tif 000006
【図６】
0006365050.tif 000007
【図７】
0006365050.tif 000008
【図８】
0006365050.tif 000009
【図９】
0006365050.tif 000010
【図１０】
0006365050.tif 000011
【図１１】
0006365050.tif 000012
【図１２】
0006365050.tif 000013
【図１３】
0006365050.tif 000014
【図１４】
0006365050.tif 000015
【図１５】
0006365050.tif 000016
【図１６】
0006365050.tif 000017
【図１７】
0006365050.tif 000018