(57)【要約】【課題】複数の利用者が共用する共用装置の省電力制御において、共用装置の制御パターンと利用者の行動パターンとのずれが発生し、利用者の利便性や快適性を損なわずに共用装置の制御をすることが出来なかった。【解決手段】行動パターン情報ＤＢ１０５は、利用者の利用者カテゴリー毎に対応する再入時間モデルを記憶する。予測再入時刻算出部１１２は再入時間モデルに基づき、利用者が共用装置１４１を利用可能なエリアから退出してから、戻ってくるまでの予測再入時刻を算出する。共用装置制御部１２１は、予測再入時刻に基づき、共用装置１４１を制御する。以上の構成により管理装置１００は、利用者カテゴリー毎の利用者の行動パターンに対応する共用装置１４１の制御を行い、利用者の利便性や快適性が損なわれることを低減する。【選択図】図１
2013037470.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各人が複数種の利用者カテゴリーのいずれかに分類される複数の利用者に共用される共用装置を管理する管理装置であって、
各々が異なる時間範囲に対応し、各々が所定の時間幅を有する複数の時間区分が定義され、前記時間区分毎に、対応する時間範囲において、前記共用装置を利用できる利用可能エリアを退出した利用者が前記利用可能エリアに戻る確率が再入確率として前記時間区分毎に定義される再入時間モデルが複数含まれ、各再入時間モデルが対象としている利用者カテゴリーが定義される再入時間モデル情報と、利用者毎に利用者の識別子と利用者が分類される利用者カテゴリーとが対応付けられた利用者情報とを記憶する情報記憶部と、
前記利用可能エリアから退出した利用者の識別子を退出利用者の識別子として検知するとともに、前記情報記憶部により記憶された利用者情報を参照し、検知した識別子に対応する利用者カテゴリーを退出利用者の利用者カテゴリーとして判別する退出検知部と、
退出利用者毎に、前記退出検知部が判別した利用者カテゴリーに対応する再入時間モデルを前記情報記憶部により記憶された再入時間モデル情報から抽出し、抽出した再入時間モデルで定義されている各時間区分の再入確率に基づいていずれかの時間区分を選択し、選択した時間区分に対応する時間範囲と、前記退出検知部が退出利用者の識別子を検知した検知時刻とに基づき、退出利用者が前記利用可能エリアに戻ってくると予測される時刻を予測再入時刻として算出する予測再入時刻算出部と、
前記予測再入時刻算出部により予測再入時刻が算出された退出利用者に対して、予測再入時刻までの時間が重複している重複時間帯を導出し、予測再入時刻までの時間が重複時間帯において重複している退出利用者の人数が閾値以上である場合に、前記共用装置の動作モードを省電力モードにする動作モード制御部と
を備えることを特徴とする管理装置。
【請求項２】
前記予測再入時刻算出部は、
前記各時間区分の内、再入確率が閾値以上の時間区分を選択することを特徴とする請求項１記載の管理装置。
【請求項３】
前記予測再入時刻算出部は、
再入確率が閾値以上の時間区分が複数有る場合に、前記各時間区分の内、再入確率が最大の時間区分を選択することを特徴とする請求項２記載の管理装置。
【請求項４】
前記情報記憶部は、
各時間区分の時間範囲の始期と終期とが相対時間の時間値により定義されている再入時間モデルが含まれる再入時間モデル情報を記憶しており、
前記予測再入時刻算出部は、
退出利用者毎に、抽出した再入時間モデルで定義されている複数の時間区分の内、対応する時間範囲の始期の時間値が、検知時刻からの経過時間の時間値を超えている時間区分を選択し、選択した時間区分の再入確率を用いて再入時間モデルを更新し、更新した再入時間モデルに基づき、前記再入時間モデルが更新された退出利用者の予測再入時刻を新たに算出することを特徴とする請求項１〜３いずれか記載の管理装置。
【請求項５】
前記予測再入時刻算出部は、
複数の時間区分を選択した場合に、選択した複数の時間区分の再入確率の合計値に対する各時間区分の再入確率の比率を、選択した時間区分毎に算出し、算出した各時間区分の比率を各時間区分の新たな再入確率とする再入時間モデルに更新することを特徴とする請求項４記載の管理装置。
【請求項６】
前記管理装置は、更に、
利用者が前記利用可能エリアを退出する退出イベントの開始時刻と終了時刻とを前記利用者毎に記憶するスケジュール記憶部と、
利用者が前記退出イベントの開始時刻から遅延して前記利用可能エリアを退出する遅延時間の閾値を前記利用者毎に記憶する遅延時間記憶部と、
前記退出検知部により退出利用者の識別子が検知された検知時刻が、前記スケジュール記憶部により記憶された前記退出利用者の退出イベントの開始時刻に前記遅延時間記憶部により記憶された遅延時間の閾値を加算して得られる時刻よりも後であるか否かを判定する検知時刻判定部と
を備え、
前記予測再入時刻算出部は、
前記検知時刻判定部により、前記検知時刻が、前記退出イベントの開始時刻に前記遅延時間の閾値を加算して得られる時刻よりも後でないと判定された場合に、前記検知時刻判定部により判定の対象とされた退出イベントの終了時刻を前記退出利用者の予測再入時刻とし、
前記検知時刻判定部により、前記検知時刻が、前記退出イベントの開始時刻に前記遅延時間の閾値を加算して得られる時刻よりも後であると判定された場合に、前記情報記憶部により記憶された再入時間モデル情報から前記退出利用者の再入時間モデルを抽出し、抽出した再入時間モデルに基づき前記退出利用者の予測再入時刻を算出することを特徴とする請求項１〜５いずれか記載の管理装置。
【請求項７】
前記管理装置は、更に、
各利用者が前記利用可能エリアから退出した時刻と、前記利用可能エリアに戻ってきた時刻との履歴から前記各利用者が前記利用可能エリアを退出してから戻ってくるまでの再入時間の履歴を作成する再入時間履歴作成部と、
各々が異なる時間範囲に対応し、各々が所定の時間幅を有する複数の時間区分が定義され、前記再入時間履歴作成部により作成された履歴に含まれる再入時間が、各時間区分が対応する時間範囲に該当する確率が前記時間区分毎に定義される個別再入時間モデルを前記利用者毎に作成する個別再入時間モデル作成部と、
前記個別再入時間モデル作成部により作成された前記利用者毎の個別再入時間モデルが互いに類似するか否かを判定し、互いに類似すると判定した個別再入時間モデルを同じグループにグルーピングし、同じグループにグルーピングした個別再入時間モデルに基づき、前記再入時間モデルをグループ毎に作成し、作成した再入時間モデルを当該再入時間モデルが作成されたグループに含まれる各利用者の利用者カテゴリーに対応付けて再入時間モデル情報を作成する再入時間モデル情報作成部と
を備え、
前記情報記憶部は、
前記再入時間モデル情報作成部により作成された再入時間モデル情報を記憶することを特徴とする請求項１〜６いずれか記載の管理装置。
【請求項８】
前記情報記憶部は、
所定の時間帯毎に対応した複数の再入時間モデル情報を記憶し、
前記予測再入時刻算出部は、
前記複数の再入時間モデル情報の内、前記退出検知部により退出利用者の識別子が検知された検知時刻に対応する時間帯の再入時間モデル情報から再入時間モデルを抽出することを特徴とする請求項１〜７いずれか記載の管理装置。
【請求項９】
前記個別再入時間モデル作成部は、
前記所定の時間帯毎に個別再入時間モデルを作成し、
前記再入時間モデル情報作成部は、
前記個別再入時間モデル作成部により作成された前記所定の時間帯毎の個別再入時間モデルに基づき、前記所定の時間帯毎の再入時間モデルを作成し、作成した再入時間モデルに基づき、前記所定の時間帯毎の再入時間モデル情報を作成し、
前記情報記憶部は、
前記再入時間モデル情報作成部により作成された前記所定の時間帯毎の再入時間モデル情報を記憶することを特徴とする請求項７記載の管理装置。
【請求項１０】
前記再入時間モデル情報作成部は、
クラスター分析により、前記個別再入時間モデルが互いに類似するか否かを判定することを特徴とする請求項７又は９記載の管理装置。
【請求項１１】
各人が複数種の利用者カテゴリーのいずれかに分類される複数の利用者に共用される共用装置をコンピュータが管理する管理方法であって、
各々が異なる時間範囲に対応し、各々が所定の時間幅を有する複数の時間区分が定義され、前記時間区分毎に、対応する時間範囲において、前記共用装置を利用できる利用可能エリアを退出した利用者が前記利用可能エリアに戻る確率が再入確率として前記時間区分毎に定義される再入時間モデルが複数含まれ、各再入時間モデルが対象としている利用者カテゴリーが定義される再入時間モデル情報と、利用者毎に利用者の識別子と利用者が分類される利用者カテゴリーとが対応付けられた利用者情報とをコンピュータが所定の記憶領域に記憶する情報記憶ステップと、
コンピュータが、前記利用可能エリアから退出した利用者の識別子を退出利用者の識別子として検知するとともに、前記利用者情報を参照し、検知した識別子に対応する利用者カテゴリーを退出利用者の利用者カテゴリーとして判別する退出検知ステップと、
コンピュータが、退出利用者毎に、前記退出検知ステップが判別した利用者カテゴリーに対応する再入時間モデルを前記再入時間モデル情報から抽出し、抽出した再入時間モデルで定義されている各時間区分の再入確率に基づいていずれかの時間区分を選択し、選択した時間区分に対応する時間範囲と、前記退出検知ステップが退出利用者の識別子を検知した検知時刻とに基づき、退出利用者が前記利用可能エリアに戻ってくると予測される時刻を予測再入時刻として算出する予測再入時刻算出ステップと、
コンピュータが、前記予測再入時刻算出ステップにより予測再入時刻が算出された退出利用者に対して、予測再入時刻までの時間が重複している重複時間帯を導出し、予測再入時刻までの時間が重複時間帯において重複している退出利用者の人数が閾値以上である場合に、前記共用装置の動作モードを省電力モードにする動作モード制御ステップと
を備えることを特徴とする管理方法。
【請求項１２】
各人が複数種の利用者カテゴリーのいずれかに分類される複数の利用者に共用される共用装置を管理するコンピュータに、
各々が異なる時間範囲に対応し、各々が所定の時間幅を有する複数の時間区分が定義され、前記時間区分毎に、対応する時間範囲において、前記共用装置を利用できる利用可能エリアを退出した利用者が前記利用可能エリアに戻る確率が再入確率として前記時間区分毎に定義される再入時間モデルが複数含まれ、各再入時間モデルが対象としている利用者カテゴリーが定義される再入時間モデル情報と、利用者毎に利用者の識別子と利用者が分類される利用者カテゴリーとが対応付けられた利用者情報とを所定の記憶領域に記憶する情報記憶ステップと、
前記利用可能エリアから退出した利用者の識別子を退出利用者の識別子として検知するとともに、前記利用者情報を参照し、検知した識別子に対応する利用者カテゴリーを退出利用者の利用者カテゴリーとして判別する退出検知ステップと、
退出利用者毎に、前記退出検知ステップが判別した利用者カテゴリーに対応する再入時間モデルを前記再入時間モデル情報から抽出し、抽出した再入時間モデルで定義されている各時間区分の再入確率に基づいていずれかの時間区分を選択し、選択した時間区分に対応する時間範囲と、前記退出検知ステップが退出利用者の識別子を検知した検知時刻とに基づき、退出利用者が前記利用可能エリアに戻ってくると予測される時刻を予測再入時刻として算出する予測再入時刻算出ステップと、
前記予測再入時刻算出ステップにより予測再入時刻が算出された退出利用者に対して、予測再入時刻までの時間が重複している重複時間帯を導出し、予測再入時刻までの時間が重複時間帯において重複している退出利用者の人数が閾値以上である場合に、前記共用装置の動作モードを省電力モードにする動作モード制御ステップと
を実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、複数のユーザに共用される共用装置の省電力管理を行う管理装置および管理方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のＩＴ（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）機器の省エネルギー制御システムでは、省エネルギー制御対象機器毎に使用状態を取得して、その状態の変化に応じてＩＴ機器のエネルギー消費状態（省エネルギー状態）を変更するという制御を行うものがある（例えば特許文献１）。また、従来のＩＴ機器の省エネルギー制御システムには、機器の使用状態の履歴や、稼動スケジュールをもとに機器状態の変化を予測して、省エネルギーモード（省エネルギー強度や継続期間）を制御することで、省エネルギーを実現するとともに、利用者の利便性や快適性の維持をはかるものがある（例えば特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−５６２１７号公報
【特許文献２】特開２０１０−９８４０１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、従来のシステムは、機器個別の省エネルギー制御はできても、組織や利用者の行動パターンに合わせた省エネルギーポリシーと整合性をとることができない。また、従来のシステムは、機器の利用状態に応じて一定の省エネルギー制御ルールを設定するため、利用者によっては利便性や快適性を損なう可能性がある。
すなわち、従来のシステムは、組織全体での省エネルギーポリシーを満足させつつ、個別の機器の制御レベルを調整することができない。そのため、従来のシステムは、組織全体では省エネルギーの目標を実現できているのに、必要以上に個別の機器の省エネルギーレベルを強くしてしまい、利用者の利便性や快適性を悪化させる事態を引き起こす可能性がある。
また、従来のシステムは、利用者が異動で新しい組織に移った場合や、新たに採用された場合に、最適な省電力ポリシーを適用することができない。
さらに、従来のシステムは、利用者が時間帯ごとに、異なる動作を行っている事に対応することができない。
これらの課題を解決する為には、利用者を所属する組織や役職、役割等で分類し、その分類ごとに省電力制御ポリシーを作成し、利用者に適用する必要がある。
【０００５】
この発明は前記のような課題を解決することを主な目的とするもので、例えば、利用者の利便性や快適性の悪化を低減することが可能である、ＩＴ機器の省電力制御を行う管理装置を実現することを主な目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明に係る管理装置は、
各人が複数種の利用者カテゴリーのいずれかに分類される複数の利用者に共用される共用装置を管理し、
各々が異なる時間範囲に対応し、各々が所定の時間幅を有する複数の時間区分が定義され、前記時間区分毎に、対応する時間範囲において、前記共用装置を利用できる利用可能エリアを退出した利用者が前記利用可能エリアに戻る確率が再入確率として前記時間区分毎に定義される再入時間モデルが複数含まれ、各再入時間モデルが対象としている利用者カテゴリーが定義される再入時間モデル情報と、利用者毎に利用者の識別子と利用者が分類される利用者カテゴリーとが対応付けられた利用者情報とを記憶する情報記憶部と、
前記利用可能エリアから退出した利用者の識別子を退出利用者の識別子として検知するとともに、前記情報記憶部により記憶された利用者情報を参照し、検知した識別子に対応する利用者カテゴリーを退出利用者の利用者カテゴリーとして判別する退出検知部と、
退出利用者毎に、前記退出検知部が判別した利用者カテゴリーに対応する再入時間モデルを前記情報記憶部により記憶された再入時間モデル情報から抽出し、抽出した再入時間モデルで定義されている各時間区分の再入確率に基づいていずれかの時間区分を選択し、選択した時間区分に対応する時間範囲と、前記退出検知部が退出利用者の識別子を検知した検知時刻とに基づき、退出利用者が前記利用可能エリアに戻ってくると予測される時刻を予測再入時刻として算出する予測再入時刻算出部と、
前記予測再入時刻算出部により予測再入時刻が算出された退出利用者に対して、予測再入時刻までの時間が重複している重複時間帯を導出し、予測再入時刻までの時間が重複時間帯において重複している退出利用者の人数が閾値以上である場合に、前記共用装置の動作モードを省電力モードにする動作モード制御部と
を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
この発明に係る管理装置は、利用者を組織、組織での役職、組織内での役割等の組合せによるカテゴリーで分類し、カテゴリー毎にＩＴ機器の省電力制御を行う。利用者はカテゴリー毎に類似の行動パターンを示す傾向が有る為、この発明に係る管理装置は、例えば、利用者の利便性や快適性の悪化を低減することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施の形態１を示す図で、管理装置の構成を示す図。
【図２】実施の形態１を示す図で、再入時間モデル情報とイベント遅延時間テーブル作成の処理を示すフローチャート。
【図３】実施の形態１を示す図で、人事情報の例を示す図。
【図４】実施の形態１を示す図で、利用者情報の例を示す図。
【図５】実施の形態１を示す図で、個別再入時間モデルの例を示す図。
【図６】実施の形態１を示す図で、個別再入時間モデルを抽出した一覧の例を示す図。
【図７】実施の形態１を示す図で、再入時間モデル情報の例を示す図。
【図８】実施の形態１を示す図で、イベント遅延時間テーブルの例を示す図。
【図９】実施の形態１を示す図で、省電力モード制御処理の全体の流れを示すフローチャート。
【図１０】実施の形態１を示す図で、退出イベントの参加予測処理を示すフローチャート。
【図１１】実施の形態１を示す図で、再入時間モデルの第１の例を示す図。
【図１２】実施の形態１を示す図で、再入時間モデルの第２の例を示す図。
【図１３】実施の形態１を示す図で、再入時間モデルの第３の例を示す図。
【図１４】実施の形態１を示す図で、再入時間モデルの第４の例を示す図。
【図１５】実施の形態１を示す図で、管理装置１００のハードウェア資源の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
実施の形態１．
（管理装置の概要）
図１は、管理装置の構成の例を示す図である。
ここで、管理装置１００は、複数の利用者に共用される共用装置１４１を管理し、省電力制御を行う省電力制御装置である。
管理装置１００と共用装置１４１とは、例えばＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）などのネットワーク１５０で接続されている。
【００１０】
勤怠情報管理部１３１は、利用者の勤怠情報を管理する。
【００１１】
人事情報記憶部１３２は、利用者の人事情報を記憶する。
人事情報には、利用者の従業員番号などの識別子と、所属、役職、組織上での役割などの情報が含まれる。
ここで、利用者の組織上での役割とは、例えば環境委員や安全委員などである。
また、所属は、一時的なプロジェクトでの所属であっても良い。
【００１２】
行動監視部１１１は、例えば利用者が身につけているＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）チップなどを用いて利用者の行動を監視する。
そして、行動監視部１１１は、利用者が共用装置１４１を利用できるエリア（以降、利用者が共用装置１４１を利用できるエリアを「利用可能エリア」と称する）への入室と退室とを監視する。（行動監視部１１１は、退出検知部に対応する。）
ここで利用可能エリアは、共用装置１４１が設置された例えば企業のオフィスなどの部屋である。
行動監視部１１１は、例えばオフィスなどの部屋の扉などを利用者が通過する際に、利用者の従業員番号などの識別子を検知する。すなわち、行動監視部１１１は、利用可能エリアから退出した利用者（以降、退出した利用者を「退出利用者」と称する）の識別子を検知する。
また、行動監視部１１１は、退出利用者の識別子が検知された検知時刻が会議などのイベントに関連するか否かを判定する。（行動監視部１１１は、検知時刻判定部にも対応する。）
ここで、行動監視部１１１は、例えばオフィスが有る建物の玄関や、企業の敷地の門を利用者が通過した際に、利用者の識別子を検知しても良い。
【００１３】
入退室時間記憶部１３３は、行動監視部１１１により監視された利用者が利用可能エリアへ入室した時刻と退室した時刻との履歴を記憶する。入退室時間記憶部１３３が履歴を記憶する期間は、調査期間として定められた特定の期間であっても良いし、常時でも良い。
【００１４】
スケジュール記憶部１３４は、利用者の会議や出張等のスケジュールを記憶する。
ここで、会議や出張等など、利用者が利用可能エリアを退出して参加するイベントを以降「退出イベント」と称する。スケジュール記憶部１３４は、退出イベントの開始時刻と終了時刻とを利用者毎に記憶する。
また、スケジュール記憶部１３４は、予定されている退出イベントの開始時刻、終了時刻と、過去に利用者が参加した退出イベントの開始時刻、終了時刻とを記憶している。
【００１５】
行動パターン生成部１０１は、再入時間履歴作成部１０２、個別再入時間モデル作成部１０３、再入時間モデル情報作成部１０４、イベント遅延時間生成部１０６、利用者情報作成部１０７とから構成される。
【００１６】
再入時間履歴作成部１０２は、入退室時間記憶部１３３が記憶する各利用者が利用可能エリアから退出した時刻と、利用可能エリアに戻ってきた時刻との履歴から各利用者が利用可能エリアを退出してから戻ってくるまでの時間の履歴を作成する。ここで、利用者が利用可能エリアを退出してから戻ってくるまでの時間を以降「再入時間」と称する。（再入時間履歴作成部１０２は、退室時間生成部とも言える。）
【００１７】
個別再入時間モデル作成部１０３は、再入時間履歴作成部１０２が作成した再入時間の履歴から、利用者毎に個別再入時間モデルを作成する。ここで個別再入時間モデルとは、利用者毎の再入時間の確率分布を示すモデルである。詳細は後述する。
【００１８】
利用者情報作成部１０７は、人事情報記憶部１３２が記憶する人事情報から利用者情報を作成する。
利用者情報は、利用者毎に利用者の従業員番号などの識別子と、利用者が分類される利用者カテゴリーとが対応付けられている（詳細は後述）。
ここで、利用者カテゴリーとは利用者の所属、役職、組織上での役割などの情報の組み合わせである。そして、利用者各人は、複数種の利用者カテゴリーのいずれかに分類される。（利用者情報作成部１０７は、利用者が分類されるパターンを生成するパターン生成部とも言える。）
【００１９】
再入時間モデル情報作成部１０４は、個別再入時間モデル作成部１０３が作成した個別再入時間モデルから各利用者の利用者カテゴリーに対応付けた再入時間モデル情報（詳細は後述）を作成する。（再入時間モデル情報作成部１０４は、確率分布を示すモデルである個別再入時間モデルを集約して再入時間モデル情報を作成する確率情報集約部とも言える。）
【００２０】
イベント遅延時間生成部１０６は、利用者が会議などの退出イベントの開始時刻から遅延して利用可能エリアを退出する遅延時間（以降、利用者が退出イベントの開始時刻から遅延して利用可能エリアを退出する遅延時間を「イベント遅延時間」と称する）の履歴からイベント遅延時間テーブル（詳細は後述）を作成する。イベント遅延時間テーブル（詳細は後述）には、利用者毎のイベント遅延時間の閾値が示される。
【００２１】
行動パターン情報ＤＢ（ＤａｔａＢａｓｅ）１０５は、再入時間モデル情報作成部１０４が作成した再入時間モデル情報（詳細は後述）と、イベント遅延時間生成部１０６が作成したイベント遅延時間テーブル（詳細は後述）と、利用者情報作成部１０７が作成した利用者情報（詳細は後述）とを記憶する。（行動パターン情報ＤＢ１０５は、情報記憶部と、遅延時間記憶部とに対応する。）
【００２２】
予測再入時刻算出部１１２は、退出利用者が利用可能エリアに戻ってくると予測される時刻（以降、退出利用者が利用可能エリアに戻ってくると予測される時刻を「予測再入時刻」と称する）を算出する。（予測再入時刻算出部１１２は、利用者の動作を予測（判定）する動作判定部とも言える。）
【００２３】
共用装置制御部１２１は、共用装置１４１の動作モードを制御して省電力モードにする。（共用装置制御部１２１は、動作モード制御部に対応する。）
なお、図示は省略するが、管理装置１００は、時計を備えており、本実施の形態で説明する「〜時刻」や「〜時間」を計測することが可能であり、本実施の形態で説明する「〜部」は、この時計の計測データを取得することが可能である。
【００２４】
（個別再入時間モデル作成処理の説明）
図２、図３、図４、図５を用いて個別再入時間モデルの作成処理の説明をする。
図２は、再入時間モデル情報とイベント遅延時間テーブル作成の処理を示すフローチャートである。
図３は、人事情報の例を示す図である。
図４は、利用者情報の例を示す図である。
図５は、個別再入時間モデルの例を示す図である。
【００２５】
まず、利用者情報作成部１０７は、人事情報記憶部１３２が記憶する人事情報３００（図３）から共用装置１４１の利用者の識別子、所属、役職、組織上での役割などの属性情報の一覧を取得する（図２のＳ３０１）。
【００２６】
そして、利用者情報作成部１０７は、取得した一覧から所属、役職、組織上での役割の組み合わせ情報である利用者カテゴリーを作成する（図２のＳ３０２）。
例えば、図３に示す「Ｃさん」の利用者カテゴリーは「総務部＆課長」となり、「Ｅさん」の利用者カテゴリーは「総務部＆一般社員＆安全委員」となる。
【００２７】
そして、利用者情報作成部１０７は、各利用者カテゴリーに属する利用者の一覧である利用者情報３０１（図４）を作成する（図２のＳ３０３）。
そして、行動パターン情報ＤＢ１０５は、利用者情報作成部１０７の作成した利用者情報３０１を記憶する。
【００２８】
次に、再入時間履歴作成部１０２は、入退室時間記憶部１３３が記憶する各利用者が利用可能エリアから退出した時刻と、利用可能エリアに戻ってきた時刻との履歴を取得する（図２のＳ３０４）。上述したように、利用者が利用可能エリアから退出した時刻を「退出時刻」と称し、利用者が利用可能エリアに戻ってきた時刻を「再入時刻」と称する。
そして、再入時間履歴作成部１０２は、取得した履歴の退出時刻と、再入時刻との差分から再入時間を算出する。そして、再入時間履歴作成部１０２は、再入時間と再入時間が算出された退出時刻とを関連付けたリストである再入時間の履歴（図示は省略）を利用者毎に作成する（図２のＳ３０５）。
【００２９】
次に、個別再入時間モデル作成部１０３は、再入時間履歴作成部１０２が利用者毎に作成したリストの再入時間がそれぞれ関連付けられている退出時刻に基づき、再入時間を所定の時間帯毎に分類する。そして、以下で説明の処理により、個別再入時間モデル作成部１０３は、利用者毎の個別再入時間モデル３０２（図５）を作成する（図２のＳ３０６）。
【００３０】
ここで、所定の時間帯とは、例えば、午前の就業時間（９〜１２時）、昼食時間（１２〜１３時）、午後の就業時間（１３〜１７時）、休憩時間（１７時〜１７時半）、残業時間（１７時半以降）などである。この時間帯の分類は、フレックスタイム等が導入されている場合には、更に詳細化されるものである。
【００３１】
個別再入時間モデル作成部１０３は、所定の時間帯毎に分類された再入時間から、所定の時間帯毎の再入時間の確率分布である個別再入時間モデル３０２を作成する。
個別再入時間モデル３０２は、各々が異なる時間範囲に対応し、各々が所定の時間幅を有する複数の時間区分が定義される。例えば、図５のように、時間区分は、「０〜５分未満」「５〜１０分未満」（以下省略）のように、異なる時間範囲で、所定の時間幅（例えば５分間）を有する。
そして、個別再入時間モデル作成部１０３は、再入時間履歴作成部１０２により作成された履歴に含まれる再入時間が、各時間区分が対応する時間範囲に該当する確率を算出する。例えば、個別再入時間モデル作成部１０３は「９〜１２時」の時間帯において、履歴に含まれる再入時間が「０〜５分未満」の数を、「９〜１２時」の時間帯において、履歴に含まれる再入時間の全数で除算することで、「０〜５分未満」の時間区分における再入時間の確率を算出する。つまり、各所定の時間帯毎の確率の合計は、「１．０」になる。
そして、個別再入時間モデル作成部１０３は算出した確率を時間区分毎に定義し、図５に示すような個別再入時間モデル３０２を作成する。
【００３２】
例えば、図５に示す個別再入時間モデル３０２は、図３に示す「Ａさん」の個別再入時間モデルであるとする。「Ａさん」は、例えば、午前の就業時間（９〜１２時）においては、「０〜５分未満」の確率が「０．９」なので、利用可能エリアを退出してもすぐに戻ってくる傾向があると言える。
【００３３】
（再入時間モデル情報作成処理の説明）
次に、図２、図６、図７を用いて再入時間モデル情報の作成処理の説明をする。
図６は、個別再入時間モデルを抽出した一覧の例を示す図である。
図７は、再入時間モデル情報の例を示す図である。
【００３４】
再入時間モデル情報作成部１０４は、所定の時間帯毎に、類似する個別再入時間モデル３０２を集約し、再入時間モデル情報を作成する（図２のＳ３０７）。
【００３５】
具体例を用いて説明する。
例えば図５のような利用者毎の個別再入時間モデル３０２から、９〜１２時における個別再入時間モデルを利用者毎に抽出し、一覧にしたものが図６の例である。
ここで、再入時間モデル情報作成部１０４は個別再入時間モデル作成部１０３により作成された利用者毎の個別再入時間モデルが互いに類似するか否かを判定し、互いに類似すると判定した個別再入時間モデルを同じグループにグルーピングする。
再入時間モデル情報作成部１０４は、例えば、クラスター分析により、個別再入時間モデルが互いに類似するか否かを判定する。
【００３６】
例えば、再入時間モデル情報作成部１０４が、図６に示す「Ａさん」と「Ｂさん」と「Ｃさん」との個別再入時間モデルの類似判定を行う例を説明する。
例えば、再入時間モデル情報作成部１０４は、「Ａさん」と「Ｂさん」との距離を求める。距離を求める方法は、「Ａさん」と「Ｂさん」とで同じ時間区分における確率の差の２乗を各時間区分について求め、各時間区分について求めた確率の差の２乗の総和の平方根を計算する。
【００３７】
まず、図６に示す「Ａさん」と「Ｂさん」との距離は、以下で計算される。
√（（０．９−０．１）２＋（０．１−０．９）２）＝約１．１３
【００３８】
一方、図６に示す「Ｂさん」と「Ｃさん」との距離は、以下で計算される。
√（（０．１−０．１）２＋（０．９−０．９）２）＝０
【００３９】
すなわち、「Ｂさん」と「Ｃさん」との距離は「０」と近い為、「Ｂさん」と「Ｃさん」との個別再入時間モデルは類似していると再入時間モデル情報作成部１０４は判定する。そして、再入時間モデル情報作成部１０４は「Ｂさん」と「Ｃさん」とを同じグループにグルーピングする。
そして、例えば、類似判断の閾値として、予め「１．０」という値が設定されていたとすると、「Ａさん」と「Ｂさん」との距離は、「約１．１３」で閾値よりも大きい為、「Ａさん」と「Ｂさん」との個別再入時間モデルは類似しないと再入時間モデル情報作成部１０４は判定する。
【００４０】
ここで、例えば、再入時間モデル情報作成部１０４が、図６に示す「Ａさん」と「Ｄさん」との個別再入時間モデルの類似判定を行う例を説明する。
「Ａさん」と「Ｄさん」との距離は、以下で計算される。
√（（０．９−０．８）２＋（０．１−０．２）２）＝約０．１４
そして、「約０．１４」は例えば「１．０」という類似判断の閾値よりも小さい為、「Ａさん」と「Ｄさん」との個別再入時間モデルは類似していると再入時間モデル情報作成部１０４は判定する。
【００４１】
そして、再入時間モデル情報作成部１０４は「Ａさん」と「Ｄさん」とを同じグループにグルーピングする。
そして、再入時間モデル情報作成部１０４は、同じグループにグルーピングした個別再入時間モデルに基づき、再入時間モデルをグループ毎に作成し、作成した再入時間モデルを当該再入時間モデルが作成されたグループに含まれる各利用者の利用者カテゴリーに対応付けて再入時間モデルを作成する。
すなわち、再入時間モデル情報作成部１０４は、同じグループ（例えばグループＡとする）にグルーピングした図６に示す「Ａさん」と「Ｄさん」との個別再入時間モデルの数値の例えば平均値を算出し、算出された平均値を「グループＡ」の再入時間モデルとする。
【００４２】
図６に示す９〜１２時における個別再入時間モデル３０２から、９〜１２時における再入時間モデル３０３ａを作成したものが図７である。
ここで図７に示す「グループＡ」の再入時間モデル３０３ａは、「総務部＆部長」と「総務部＆一般社員＆環境委員」との利用者カテゴリーに対応付けされている。
また、図７に示す「グループＢ」の再入時間モデル３０３ｂは、図６の「Ｂさん」と「Ｃさん」とが同じグループにグルーピングされて算出されたもので、「総務部＆課長」の利用者カテゴリーに対応付けされている。
【００４３】
利用者カテゴリーが同じ利用者同士は、類似した行動パターンを有することが多い為、再入時間モデル情報作成部１０４は、上記のようなグルーピングにより、結果的に利用者カテゴリー毎にグルーピングされた再入時間モデル３０３を作成することになる。
すなわち、再入時間モデル３０３は、対応する利用者カテゴリーの行動パターンを示しているとも言える。
【００４４】
すなわち、再入時間モデル情報作成部１０４は、利用者カテゴリー毎に対応する複数の再入時間モデル３０３から再入時間モデル情報３０４を作成する。
【００４５】
また、所定の時間帯（例えば午前中や午後など）毎に利用者の行動パターンは変わるので、個別再入時間モデル作成部１０３は、所定の時間帯毎に個別再入時間モデル３０２を作成する。そして、再入時間モデル情報作成部１０４は、個別再入時間モデル作成部１０３により作成された所定の時間帯毎の個別再入時間モデル３０２に基づき、所定の時間帯毎の再入時間モデル３０３を作成する。そして、再入時間モデル情報作成部１０４は、作成した再入時間モデル３０３に基づき、所定の時間帯毎の再入時間モデル情報３０４を作成する。
そして、行動パターン情報ＤＢ１０５は、再入時間モデル情報作成部１０４により作成された所定の時間帯毎の再入時間モデル情報３０４を記憶する（図２のＳ３０８）。
【００４６】
すなわち、行動パターン情報ＤＢ１０５は、再入時間モデル３０３が複数含まれる再入時間モデル情報３０４を記憶する。ここで、再入時間モデル３０３は、個別再入時間モデル３０２で説明の通り、時間区分の各々が異なる時間範囲に対応し、各々が所定の時間幅を有する複数の時間区分が定義されている。
そして、再入時間モデル３０３は、複数の時間区分に対応する時間範囲において、退出利用者が利用可能エリアに戻る確率（以降、複数の時間区分に対応する時間範囲において、退出利用者が利用可能エリアに戻る確率を「再入確率」と称する）が時間区分毎に定義されている。例えば、図７に示す「グループＡ」の再入時間モデル３０３ａは、「０〜５分未満」の時間範囲において、「０．８５」の再入確率が定義されている。
また、再入時間モデル情報３０４は、各再入時間モデル３０３が対象としている利用者カテゴリーが定義される。例えば、図７に示す再入時間モデル情報３０４は、「グループＢ」の再入時間モデル３０３ｂが対象としている利用者カテゴリー「総務部＆課長」が定義されている。
【００４７】
（イベント遅延時間テーブル作成処理の説明）
図２、図８を用いてイベント遅延時間テーブルの作成処理の説明をする。
図８は、イベント遅延時間テーブルの例を示す図である。
【００４８】
イベント遅延時間生成部１０６は、スケジュール記憶部１３４が記憶する利用者毎の退出イベントの開始時刻の内、過去に利用者が出席した退出イベントの開始時刻を取得する（図２のＳ３０９）。
【００４９】
そして、イベント遅延時間生成部１０６は、入退室時間記憶部１３３が記憶する利用者の退出時刻と、退出イベントの開始時刻を比較し（図２のＳ３１０）、退出イベントの開始時刻と利用者の退出時刻との差分からイベント遅延時間を算出する（図２のＳ３１１）。
そして、イベント遅延時間生成部１０６は、利用者毎に、所定の時間帯毎のイベント遅延時間テーブルを作成する。そして、行動パターン情報ＤＢ１０５は、イベント遅延時間生成部１０６が作成したイベント遅延時間テーブルを記憶する。
【００５０】
例えば、図８は、図３の「Ｊさん」のイベント遅延時間テーブル３０５の例である。
このイベント遅延時間テーブル３０５が示すイベント遅延時間は、過去の履歴から算出されるイベント遅延時間の例えば平均値であって良い。
このイベント遅延時間テーブル３０５は、会議や出張等の退出イベントが実施された場合に、利用者が退出イベントの開始時刻から何分後に退出（離席）するかの傾向を示すデータベースである。利用者が、イベント開始時刻より前に退出（離席）する場合は、マイナスの値で表現し、イベント開始時刻より後に退出（離席）する場合は、プラスの値で表現しても良い。
【００５１】
（省電力モード制御処理の説明、図９のＳ１０１〜Ｓ１０２）
次に、行動監視部１１１と予測再入時刻算出部１１２による共用装置１４１の省電力モード制御の処理を説明する。
図９は、省電力モード制御処理の全体の流れを示すフローチャートである。
図１０は、退出イベントの参加予測処理を示すフローチャートである。
【００５２】
まず、行動監視部１１１は、利用者が利用可能エリアから退出した場合に、利用者の識別子を検知し、新たな退出利用者が存在すると判定する（図９のＳ１０１）。
【００５３】
次に、行動監視部１１１は、検知した退出利用者が会議などの退出イベントに参加するか否かを予測する（図９のＳ１０２）。
具体的な方法は、図１０のフローチャートを用いて説明する。図１０のフローチャートは、図９のＳ１０２のステップを詳細に示したものである。
【００５４】
まず、行動監視部１１１は、スケジュール記憶部１３４に退出した利用者が参加予定の会議などの退出イベントがスケジュールとして記憶されているか否かを判定する（図１０のＳ５０１）。利用者が参加予定の退出イベントが無い場合（図１０のＳ５０１の「ＮＯ」）は、行動監視部１１１は、退出利用者が退出イベントには参加しないと判定する（図９のＳ１０２の「ＮＯ」）。そして、次の処理は図９のＳ１０４となる。
【００５５】
そして、退出イベントが有る場合（図１０のＳ５０１の「ＹＥＳ」）、行動監視部１１１は、スケジュール記憶部１３４から退出イベントの開始時刻を抽出する（図１０のＳ５０２）。
【００５６】
そして、行動監視部１１１は、退出時刻が行動パターン情報ＤＢ１０５の記憶するイベント遅延時間テーブル３０５に分類されている時間帯のいずれに該当するかを特定する（図１０のＳ５０３）。
ここで、例えば、行動監視部１１１が退出利用者「Ｊさん」の識別子を１０時に検知したとすると、イベント遅延時間テーブル３０５（図８）に分類されている時間帯の「９〜１２時」に該当すると行動監視部１１１は特定する。
【００５７】
次に、行動監視部１１１は、行動パターン情報ＤＢ１０５により記憶されたイベント遅延時間の閾値を抽出する（図１０のＳ５０４）。具体的には、行動監視部１１１は、イベント遅延時間テーブル３０５（図８）の時間帯「９〜１２時」における最大値である「１０分」を閾値に設定する。ここで、行動監視部１１１は、イベント遅延時間テーブル３０５に定義されたイベント内容（会議、講習、出張）に関わらず、イベント遅延時間の最大値を閾値に設定することが可能である。
また、行動監視部１１１は、スケジュール記憶部１３４から抽出した退出イベントの内容を例えば「出張」を識別することも可能である。そして、行動監視部１１１は、退出イベントを「出張」と識別した上で、イベント遅延時間テーブル３０５（図８）の時間帯「９〜１２時」における「出張」のイベント遅延時間「１０分」を閾値に設定することも可能である。
【００５８】
そして、行動監視部１１１は、退出利用者の識別子を検知した検知時刻が、退出イベントの開始時間にイベント遅延時間の閾値を加算して得られた時刻よりも後で有るか否かを判定する（図１０のＳ５０５）。
検知時刻が、退出イベントの開始時刻にイベント遅延時間の閾値を加算して得られる時刻よりも後でないと判定した場合（図１０のＳ５０５の「ＮＯ」）に、行動監視部１１１は、退出利用者が退出イベントに参加すると予測する（図９のＳ１０２の「ＹＥＳ」）。そして、次の処理は図９のＳ１０３となる。
一方、検知時刻が、退出イベントの開始時刻にイベント遅延時間の閾値を加算して得られる時刻よりも後であると判定した場合（図１０のＳ５０５の「ＹＥＳ」）に、行動監視部１１１は、退出利用者が退出イベントに参加しないと予測する（図９のＳ１０２の「ＮＯ」）。そして、次の処理は図９のＳ１０４となる。
【００５９】
（省電力モード制御処理の説明、図９のＳ１０３）
行動監視部１１１が、退出利用者が退出イベントに参加すると予測した場合、予測再入時刻算出部１１２は、行動監視部１１１により判定の対象とされた退出イベントの終了時刻を退出利用者の予測再入時刻とする。
【００６０】
ここで、予測再入時刻算出部１１２が、退出イベントの終了時刻を退出利用者の予測再入時刻とする場合は、利用者の行動が推定出来る情報に基づき、管理装置１００は、共用装置１４１の制御内容（制御パターン）を補正しているとも言える。
【００６１】
（省電力モード制御処理の説明、図９のＳ１０４）
一方、行動監視部１１１が、退出利用者が退出イベントに参加しないと予測した場合に、予測再入時刻算出部１１２は、行動パターン情報ＤＢ１０５が記憶する再入時間モデル情報３０４から該当する再入時間モデル３０３を抽出する（図９のＳ１０４）。
【００６２】
具体的には、まず、行動監視部１１１は行動パターン情報ＤＢ１０５により記憶された利用者情報（図４）を参照し、検知した識別子に対応する利用者カテゴリーを退出利用者の利用者カテゴリーとして判別する。
次に、予測再入時刻算出部１１２は、行動監視部１１１の検知時刻に対応する時間帯の再入時間モデル３０３であり、行動監視部１１１が判別した利用者カテゴリーに対応する再入時間モデル３０３を行動パターン情報ＤＢ１０５により記憶された再入時間モデル情報３０４から抽出する。
【００６３】
例えば、行動監視部１１１が「１０：００」に、退出利用者の識別子として「７５００２」を検知した場合、行動監視部１１１は利用者情報（図４）を参照し、利用者カテゴリーは「総務部＆部長」であると判別する。そして、予測再入時刻算出部１１２は、９時〜１２時における再入時間モデル情報３０４（図７）から利用者カテゴリー「総務部＆部長」に対応した「グループＡ」の再入時間モデル３０３ａを抽出する。
【００６４】
図９のＳ１０１において、新たな退出利用者が検知される毎に（図９のＳ１０１の「ＹＥＳ」）、図９のＳ１０３もしくは図９のＳ１０４の処理が行われ、Ｓ１０４の処理が行われる場合、予測再入時刻算出部１１２は、退出利用者毎に再入時間モデル３０３ａを抽出する。
【００６５】
そして、図９のＳ１０１において、新たな退出利用者が検知されない場合（図９のＳ１０１の「ＮＯ」）、もしくは、Ｓ１０４又はＳ１０３の処理が行われた後は、次に説明する図９のＳ１０５の処理が行われる。
【００６６】
（省電力モード制御処理の説明、図９のＳ１０５〜Ｓ１０７）
ここで、図１１、図１２、図１３、図１４を用いて、図９のＳ１０５〜Ｓ１０７の処理を説明する。
図１１は、再入時間モデルの第１の例を示す図である。
図１２は、再入時間モデルの第２の例を示す図である。
図１３は、再入時間モデルの第３の例を示す図である。
図１４は、再入時間モデルの第４の例を示す図である。
【００６７】
まず、行動監視部１１１が「１０：００」に、退出利用者の識別子として「７５００２」を検知され、退出イベントには参加しないと判定されたと想定する。その場合、前述の通り図７の再入時間モデル３０３ａが抽出される。
説明を分かりやすくする為、Ａさんに対応して抽出された再入時間モデル３０３ａを改めて、図１１に示す。実際の動作においては、利用者名が識別される必要は無いが、説明を分かりやすくする為に、ここでは利用者名も明記しておく。
【００６８】
そして、図９のＳ１０５において、予測再入時刻算出部１１２は、検知時刻からの経過時間に基づき、判定を行っている。ここでは、経過時間が「０分」であり、時間が経過していないとして（図９のＳ１０５の「ＮＯ」）、Ｓ１０７の処理を説明する。なお、予測再入時刻算出部１１２は、経過時間を例えば１分刻みで判定すると想定する。
【００６９】
図９のＳ１０７において、共用装置制御部１２１は、予測再入時刻算出部１１２により予測再入時刻が算出された退出利用者に対して、予測再入時刻までの時間が重複している重複時間帯を導出し、予測再入時刻までの時間が重複時間帯において重複している退出利用者の人数が閾値以上であるか否かを判定する（詳細は後述する）。
そして、退出利用者の人数が閾値以上である場合（図９のＳ１０７の「ＹＥＳ」）、共用装置制御部１２１は、共用装置１４１の動作モードを省電力モード（省エネルギーモード）にする（図９のＳ１０８）。
【００７０】
ここでは、例えば説明を簡単にする為に、利用者の総数を５名とし、内２名が利用可能エリアから退出したら、共用装置制御部１２１は、共用装置１４１の動作モードを省電力モードにすると想定する。すなわち、閾値は「２名」である。
そして、前述の再入確率の閾値は「０．４」と想定する。
【００７１】
ここでは、図１１に示す状態は、「Ａさん」１名が退出しただけなので、閾値の「２名」に及ばず、共用装置制御部１２１は図９のＳ１０７において、「ＮＯ」と判定されるが、予測再入時刻算出部１１２による予測再入時刻の算出についても説明する。
【００７２】
図９のＳ１０７において、予測再入時刻算出部１１２は、退出利用者毎に、抽出した再入時間モデルで定義されている各時間区分の再入確率に基づいていずれかの時間区分を選択し、選択した時間区分に対応する時間範囲と、行動監視部１１１が退出利用者の識別子を検知した検知時刻とに基づき、予測再入時刻を算出する。
すなわち、予測再入時刻算出部１１２は、図１１の「Ａさん」の再入時間モデルに定義されている再入確率の閾値「０．４」以上である再入確率「０．８５」に基づき、「０〜５分」の時間範囲に対応する時間区分を選択する。そして、予測再入時刻算出部１１２は検知時刻「１０：００」と「０〜５分」の時間範囲に基づき、予測再入時刻を「１０：００〜１０：０５」の内いずれかの時刻と算出する。
ここで、例えば、予測再入時刻算出部１１２は、「１０：００〜１０：０５」の内、一番早い時刻である「１０：００」を予測再入時刻として算出しても良い。
ここで、退出利用者は１名だけなので、予測再入時刻算出部１１２は、重複時間帯を導出することが出来ない。
よって、いずれにしても共用装置制御部１２１は図９のＳ１０７において、「ＮＯ」と判定する。
【００７３】
ここで、例えば管理装置１００の記憶装置（図示は省略）に再入確率の閾値が「０．４」と予め記憶されており、予測再入時刻算出部１１２は、各時間区分の内、再入確率が閾値以上（前述の「０．８５」）の時間区分を選択することが可能である。
また、再入確率が閾値以上の時間区分が複数有る場合は、例えば予測再入時刻算出部１１２は、各時間区分の内、再入確率が最大の時間区分を選択する。
【００７４】
具体例を用いて更に説明を進める。
同じ「１０：００」に、「Ｇさん」と「Ｊさん」が新たな退出利用者として、検知され、退出イベントに参加しないと判定されたと想定する。
そして、説明を分かりやすくする為に、「Ａさん」と「Ｇさん」と「Ｊさん」に対応する再入時間モデル３０３を図１２に一緒に示す。
【００７５】
ここでも、経過時間は「０分」として、Ｓ１０７の処理を説明する。
図９のＳ１０７において、予測再入時刻算出部１１２は、「Ａさん」の予測再入時刻を「１０：００」と算出し、「Ｇさん」の予測再入時刻を「１０：００」と算出し、「Ｊさん」の予測再入時刻を「１０：３０」と算出する。
【００７６】
ここで、「Ｊさん」は、予測再入時刻までの時間が「１０：００〜１０：３０」で有るが、「Ａさん」と「Ｇさん」との予測再入時刻までの時間が重複しないので、共用装置制御部１２１は、重複している退出利用者の人数が閾値以上では無いと判定する。
【００７７】
更に、検知時刻の「１０：００」から４分経過し、新たな退出利用者は無く、「Ａさん」が利用可能エリアに戻ったと想定する（図１３）。利用可能エリアに戻った退出利用者については、予測再入時刻算出部１１２は、判定の対象から除外する。（すなわち、図１２で図示の「Ａさん」の再入時間モデル３０３ａは、図１３において削除されている。）
そして、検知時刻の「１０：００」から４分経過している為、予測再入時刻算出部１１２は、図９のＳ１０５において「ＹＥＳ」と判定し、Ｓ１０６の処理を行う。
【００７８】
ここで、再入時間モデル３０３は、各時間区分の時間範囲の始期と終期とが相対時間の時間値により定義されている。例えば、図１３のＤ１０１で示される時間区分の時間範囲の始期は「０分」で、終期は「５分」である。そして、図１３のＤ１０２で示される時間区分の時間範囲の始期は「５分」で、終期は「１０分」である。これらの時間値は、検知時刻からの相対時間である。
【００７９】
そして、図９のＳ１０６において、予測再入時刻算出部１１２は、退出利用者毎に、抽出した再入時間モデル３０３で定義されている複数の時間区分の内、対応する時間範囲の始期の時間値が、検知時刻からの経過時間の時間値を超えている時間区分が有るか否かを判定している。
【００８０】
例えば、検知時刻が「１０：００」であり、経過時間の時間値が「４分」であるとすると、図１３のＤ１０１の時間区分は、始期が「０分」で、経過時間の時間値を超えていない。一方、図１３のＤ１０２の時間区分は、始期が「５分」で、経過時間の時間値「４分」を超えている。図１３のＤ１０３〜Ｄ１０６も同様に経過時間の時間値を超えている。
【００８１】
そして、予測再入時刻算出部１１２は、始期が経過時間の時間値を超える時間区分（図１３のＤ１０２〜Ｄ１０６）を選択し、選択した時間区分の再入確率を用いて再入時間モデル３０３を更新し、更新した再入時間モデル３０３に基づき、再入時間モデル３０３が更新された退出利用者の予測再入時刻を新たに算出する。
具体的には、予測再入時刻算出部１１２は、複数の時間区分を選択した場合に、選択した複数の時間区分の再入確率の合計値に対する各時間区分の再入確率の比率を、選択した時間区分毎に算出し、算出した各時間区分の比率を各時間区分の新たな再入確率とする再入時間モデル３０３に更新する。
【００８２】
例えば、予測再入時刻算出部１１２は、図１３の「Ｇさん」のＤ１０２〜Ｄ１０４の時間区分を選択する。そして、予測再入時刻算出部１１２は、選択した複数の時間区分の再入確率の合計値を算出する（０．１０＋０．１０＋０．３０＝０．５０）。そして、予測再入時刻算出部１１２は、合計値（０．５０）に対する各時間区分の再入確率の比率を、選択した時間区分毎に算出する（例えばＤ１０２においては、０．１０／０．５０＝０．２０）。そして、予測再入時刻算出部１１２は、算出した各時間区分の比率を各時間区分の新たな再入確率とする（例えばＤ１０２においては、０．２０）。
予測再入時刻算出部１１２は、上記の方法によって、再入時間モデル３０３を図１４のように更新する。
【００８３】
そして、予測再入時刻算出部１１２は、図９のＳ１０７において、「Ｇさん」の予測再入時刻を「１０：１５」と算出する。具体的には、予測再入時刻算出部１１２は、図１４に示す再入時間モデル３０３ｇの再入確率の内、閾値「０．４」以上の再入確率である「０．６０」が定義された時間区分（Ｄ１０４の行）を選択する。そして予測再入時刻算出部１１２は、選択した時間区分に対応する時間範囲「１５〜３０分未満」から予測再入時刻を「１０：１５」と算出する。同様に予測再入時刻算出部１１２は、「Ｊさん」の予測再入時刻を「１０：３０」と算出する。
ここで、予測再入時刻算出部１１２が予測再入時刻を算出した時刻は、「１０：００」から４分経過した「１０：０４」なので、「１０：０４〜１０：１５」までの時間が「Ｇさん」と「Ｊさん」とで重複する重複時間帯となる。そして、共用装置制御部１２１は、重複時間帯において、重複している退出利用者の人数が閾値（２名）以上で有ると判定する。
【００８４】
ここで、例えば、再入時間モデルの全ての時間区分の再入確率が同値である場合は、再入時間が予測出来ないということになるので、共用装置制御部１２１は、対象の利用者を重複している退出利用者の人数としてカウントする。
【００８５】
なお、本実施の形態の説明においては、説明を簡単にする為に、所定の時間帯毎の再入時間モデル情報についてのみ説明したが、例えば曜日毎に利用者の行動パターンが異なるならば、行動パターン情報ＤＢ１０５は、曜日毎に異なる再入時間モデル情報を記憶しても良い。そして、管理装置１００は曜日毎に異なる再入時間モデル情報を用いて、曜日毎に異なる共用装置１４１の省電力制御を行うことが出来る。
あるいは所定の期間毎（月毎や、上期もしくは下期毎など）に再入時間モデル情報が作成されても良い。
【００８６】
また、本発明の管理装置１００が制御する共用装置１４１の種類に制限は無く、複数種類の異なる機器（例えば、プリンタ、パーソナルコンピュータ、空調機器等）を制御することも可能である。
【００８７】
（実施の形態１の効果）
実施の形態１の管理装置１００は、利用者カテゴリーに対応する再入時間モデル３０３に基づき、共用装置１４１の省電力制御を行う。利用者はカテゴリー毎に類似の行動パターンを示す傾向が有る為、実施の形態１の管理装置１００による共用装置１４１の制御パターンと利用者の行動とのずれが生じにくくなる。その為、実施の形態１の管理装置１００による共用装置１４１の省電力制御によって、利用者の利便性や快適性の悪化を低減することが可能である。
そして、実施の形態１の管理装置１００は、新たに異動となった利用者に対しても、異動となった利用者のカテゴリーが確定されれば、異動となった利用者の行動パターンを分析すること無く、異動となった利用者が利用する共用装置１４１の制御が可能である。
また、実施の形態１の管理装置１００は、就業時間、就業時間外、昼食時間、休憩時間等の時間帯ごとに定められたそれぞれ異なる再入時間モデル３０３を用いることにより、それぞれの時間帯に最適な共用装置１４１の制御が可能である。
また、共用装置１４１毎に省電力制御を管理する場合と比べて、実施の形態１の管理装置１００は、利用者カテゴリー毎に省電力制御を管理する為、組織毎の省電力制御の管理や対策の実施が容易となる。
また、実施の形態１の管理装置１００は、利用者の会議などの退出イベントの情報により、補正を行うことで、利用者毎に省電力制御の補正を行うことが可能である。
また、例えば、社員の座席が固定されていないフリーアドレスのオフィスにおいて、管理装置１００が作成した再入時間モデル３０３に基づき、同じ再入時間モデル３０３に対応する利用者カテゴリーの社員を近くに配置するなどして、企業は在席管理と連携した省電力制御がなされたオフィスを構成することも可能である。
【００８８】
最後に、実施の形態１に示した管理装置１００のハードウェア構成例について説明する。
図１５は、本実施の形態に示した管理装置１００のハードウェア資源の一例を示す図である。
なお、図１５の構成は、あくまでも管理装置１００のハードウェア構成の一例を示すものであり、管理装置１００のハードウェア構成は図１５に記載の構成に限らず、他の構成であってもよい。
【００８９】
図１５において、管理装置１００は、プログラムを実行するＣＰＵ９１１（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサともいう）を備えている。
ＣＰＵ９１１は、バス９１２を介して、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）９１３、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）９１４、通信ボード９１５、表示装置９０１、キーボード９０２、マウス９０３、磁気ディスク装置９２０と接続され、これらのハードウェアデバイスを制御する。
更に、ＣＰＵ９１１は、ＦＤＤ９０４（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）、コンパクトディスク装置９０５（ＣＤＤ）と接続していてもよい。また、磁気ディスク装置９２０の代わりに、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）、光ディスク装置、メモリカード（登録商標）読み書き装置などの記憶装置でもよい。
ＲＡＭ９１４は、揮発性メモリの一例である。ＲＯＭ９１３、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５、磁気ディスク装置９２０の記憶媒体は、不揮発性メモリの一例である。これらは、記憶装置の一例である。
本実施の形態で説明した人事情報記憶部１３２、入退室時間記憶部１３３、スケジュール記憶部１３４、行動パターン情報ＤＢ１０５、管理装置１００の記憶装置（図示は省略）は、ＲＡＭ９１４、磁気ディスク装置９２０等により実現される。
通信ボード９１５、キーボード９０２、マウス９０３、ＦＤＤ９０４などは、入力装置の一例である。
また、通信ボード９１５、表示装置９０１などは、出力装置の一例である。
【００９０】
通信ボード９１５は、図１に示すネットワーク１５０に接続されている。
例えば、ネットワーク１５０は、ＬＡＮ、インターネットの他、ＷＡＮ（ワイドエリアネットワーク）、ＳＡＮ（ストレージエリアネットワーク）などでも構わない。
【００９１】
磁気ディスク装置９２０には、オペレーティングシステム９２１（ＯＳ）、ウィンドウシステム９２２、プログラム群９２３、ファイル群９２４が記憶されている。
プログラム群９２３のプログラムは、ＣＰＵ９１１がオペレーティングシステム９２１、ウィンドウシステム９２２を利用しながら実行する。
【００９２】
また、ＲＡＭ９１４には、ＣＰＵ９１１に実行させるオペレーティングシステム９２１のプログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部が一時的に格納される。
また、ＲＡＭ９１４には、ＣＰＵ９１１による処理に必要な各種データが格納される。
【００９３】
また、ＲＯＭ９１３には、ＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ  Ｉｎｐｕｔ  Ｏｕｔｐｕｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）プログラムが格納され、磁気ディスク装置９２０にはブートプログラムが格納されている。
管理装置１００の起動時には、ＲＯＭ９１３のＢＩＯＳプログラム及び磁気ディスク装置９２０のブートプログラムが実行され、ＢＩＯＳプログラム及びブートプログラムによりオペレーティングシステム９２１が起動される。
【００９４】
上記プログラム群９２３には、本実施の形態の説明において「〜部」（「〜記憶部」及び行動パターン情報ＤＢ１０５以外、以下同様）として説明している機能を実行するプログラムが記憶されている。プログラムは、ＣＰＵ９１１により読み出され実行される。
【００９５】
ファイル群９２４には、本実施の形態の説明において、「〜の判断」、「〜の計算」、「〜の比較」、「〜の照合」、「〜の参照」、「〜の検索」、「〜の抽出」、「〜の検査」、「〜の生成」、「〜の設定」、「〜の登録」、「〜の選択」、「〜の入力」、「〜の受信」、「〜の作成」、「〜の判定」、「〜の定義」、「〜の算出」、「〜の更新」等として説明している処理の結果を示す情報やデータや信号値や変数値やパラメータが、「ファイル」や「データベース」の各項目として記憶されている。
「ファイル」や「データベース」は、ディスクやメモリなどの記録媒体に記憶される。
ディスクやメモリなどの記憶媒体に記憶された情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、読み書き回路を介してＣＰＵ９１１によりメインメモリやキャッシュメモリに読み出される。
そして、読み出された情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・編集・出力・印刷・表示・制御・判定・識別・検知・判別・選択・算出・導出・更新・作成などのＣＰＵの動作に用いられる。
抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・編集・出力・印刷・表示・制御・判定・識別・検知・判別・選択・算出・導出・更新・作成などのＣＰＵの動作の間、情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、メインメモリ、レジスタ、キャッシュメモリ、バッファメモリ等に一時的に記憶される。
また、本実施の形態で説明しているフローチャートの矢印の部分は主としてデータや信号の入出力を示す。
データや信号値は、ＲＡＭ９１４のメモリ、ＦＤＤ９０４のフレキシブルディスク、ＣＤＤ９０５のコンパクトディスク、磁気ディスク装置９２０の磁気ディスク、その他光ディスク、ミニディスク、ＤＶＤ等の記録媒体に記録される。
また、データや信号は、バス９１２や信号線やケーブルその他の伝送媒体によりオンライン伝送される。
【００９６】
また、本実施の形態の説明において「〜部」として説明しているものは、「〜回路」、「〜装置」、「〜機器」であってもよく、また、「〜ステップ」、「〜手順」、「〜処理」であってもよい。
すなわち、本実施の形態で説明したフローチャートに示すステップ、手順、処理により、本発明に係るサービス実行管理方法（ソフトウェア実行方法）を実現することができる。
また、「〜部」として説明しているものは、ＲＯＭ９１３に記憶されたファームウェアで実現されていても構わない。
或いは、ソフトウェアのみ、或いは、素子・デバイス・基板・配線などのハードウェアのみ、或いは、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせ、さらには、ファームウェアとの組み合わせで実施されても構わない。
ファームウェアとソフトウェアは、プログラムとして、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ等の記録媒体に記憶される。
プログラムはＣＰＵ９１１により読み出され、ＣＰＵ９１１により実行される。
すなわち、プログラムは、本実施の形態の「〜部」としてコンピュータを機能させるものである。あるいは、本実施の形態の「〜部」の手順や方法をコンピュータに実行させるものである。
【００９７】
このように、本実施の形態に示す管理装置１００は、処理装置たるＣＰＵ、記憶装置たるメモリ、磁気ディスク等、入力装置たるキーボード、マウス、通信ボード等、出力装置たる表示装置、通信ボード等を備えるコンピュータである。
そして、上記したように「〜部」として示された機能をこれら処理装置、記憶装置、入力装置、出力装置を用いて実現するものである。
【符号の説明】
【００９８】
１００  管理装置、１０１  行動パターン生成部、１０２  再入時間履歴作成部、１０３  個別再入時間モデル作成部、１０４  再入時間モデル情報作成部、１０５  行動パターン情報ＤＢ、１０６  イベント遅延時間生成部、１０７  利用者情報作成部、１１１  行動監視部、１１２  予測再入時刻算出部、１２１  共用装置制御部、１３１  勤怠情報管理部、１３２  人事情報記憶部、１３３  入退室時間記憶部、１３４  スケジュール記憶部、１４１  共用装置、１５０  ネットワーク、３００  人事情報、３０１  利用者情報、３０２  個別再入時間モデル、３０３  再入時間モデル、３０４  再入時間モデル情報、３０５  イベント遅延時間テーブル、９０１  表示装置、９０２  キーボード、９０３  マウス、９０４  ＦＤＤ、９０５  コンパクトディスク装置、９１１  ＣＰＵ、９１２  バス、９１３  ＲＯＭ、９１４  ＲＡＭ、９１５  通信ボード、９２０  磁気ディスク装置、９２１  オペレーティングシステム、９２２  ウィンドウシステム、９２３  プログラム群、９２４  ファイル群。
【図１】
2013037470.tif 000003
【図２】
2013037470.tif 000004
【図３】
2013037470.tif 000005
【図４】
2013037470.tif 000006
【図５】
2013037470.tif 000007
【図６】
2013037470.tif 000008
【図７】
2013037470.tif 000009
【図８】
2013037470.tif 000010
【図９】
2013037470.tif 000011
【図１０】
2013037470.tif 000012
【図１１】
2013037470.tif 000013
【図１２】
2013037470.tif 000014
【図１３】
2013037470.tif 000015
【図１４】
2013037470.tif 000016
【図１５】
2013037470.tif 000017