(57)【要約】【課題】精度良く所定のガスの濃度を推定することができる推定装置、推定方法、及び推定プログラムを提供することである。【解決手段】実施形態の推定装置は、取得部と、推定部とを持つ。取得部は、室内の生物を特定する特定部より生物に関する特定結果を取得する。推定部は、取得部によって取得された特定結果に基づいて、生物の呼吸気に含まれる所定のガスの量を推定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
室内の生物を特定する特定部より前記生物に関する特定結果を取得する取得部と、
前記取得部によって取得された特定結果に基づいて、前記生物の呼吸気に含まれる所定のガスの量を推定する推定部と、
を備える推定装置。
【請求項２】
前記特定部は、特定した生物が人間である場合に前記人間の属性を特定し、
前記取得部は、前記特定部より前記人間の属性を含む特定結果を取得し、
前記推定部は、前記取得部によって取得された前記人間の属性を含む特定結果に基づいて、前記人間の呼気に含まれる所定のガスの量を推定する、
請求項１に記載の推定装置。
【請求項３】
前記生物の活動量を検出する活動量検出部をさらに備え、
前記推定部は、前記活動量検出部によって検出された活動量に基づいて、前記生物の呼吸気に含まれる所定のガスの量を推定する、
請求項１又は２に記載の推定装置。
【請求項４】
前記取得部は、前記特定部より取得した特定結果に基づいて、前記生物が前記室内に存在していた時間をさらに取得し、
前記推定部は、前記取得部によって取得された時間と前記所定のガスの量とに基づいて、前記室内の所定のガスの濃度を推定する、
請求項１から３のうちいずれか１項に記載の推定装置。
【請求項５】
前記推定部は、過去に推定した前記生物の呼吸気に含まれる所定のガスの量に基づいて、未来における前記室内の所定のガスの濃度を推定する、
請求項１から４のうちいずれか１項に記載の推定装置。
【請求項６】
前記推定部によって推定された所定のガスの量に基づいて、前記室内を換気すべきか否かを判定する判定部と、
前記判定部によって前記室内を換気すべきであると判定された場合に、前記室内の設備機器の制御量を決定する決定部と、をさらに備える、
請求項１から５のうちいずれか１項に記載の推定装置。
【請求項７】
前記推定部によって推定された所定のガスの量に基づいて、前記室内を換気すべきか否かを判定する判定部と、
前記判定部によって前記室内を換気すべきであると判定された場合に、前記判定部による判定結果に基づく情報を出力する出力部と、をさらに備える、
請求項１から６のうちいずれか１項に記載の推定装置。
【請求項８】
室内の生物を特定する特定部より前記生物に関する特定結果を取得し、
前記特定結果に基づいて、前記生物の呼吸気に含まれる所定のガスの量を推定する、
推定方法。
【請求項９】
コンピュータに、
室内の生物を特定する特定部より前記生物に関する特定結果を取得するステップと、
前記特定結果に基づいて、前記生物の呼吸気に含まれる所定のガスの量を推定するステップと、
を実行させるための推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、推定装置、推定方法、及び推定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
人間の有無を検出する人感センサや室内の所定のガスを検出するガスセンサを用いて、所定のガスの濃度を推定する技術が知られている。所定のガスとは、例えば、二酸化炭素である。しかしながら、人感センサを用いた従来の技術では、室内の人間を精度良く検出できない場合があった。また、ガスセンサを用いた従来の技術では、センサから離れた場所のガスの濃度を検出できない場合があった。この結果、人感センサやガスセンサを用いた従来の技術では、精度良くガスの濃度を推定できない場合があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−１７３８２６号公報
【特許文献２】特開２０１４−１７３７９９号公報
【特許文献３】特開２０１４−２２２１１６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明が解決しようとする課題は、精度良く所定のガスの濃度を推定することができる推定装置、推定方法、及び推定プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態の推定装置は、取得部と、推定部とを持つ。取得部は、室内の生物を特定する特定部より生物に関する特定結果を取得する。推定部は、取得部によって取得された特定結果に基づいて、生物の呼吸気に含まれる所定のガスの量を推定する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】第１の実施形態における推定装置１００を含む推定システム１の構成の概略例を示す図。
【図２】第１の実施形態における推定装置１００の機能構成の一例を示す図。
【図３】第１の実施形態における制御部１１０の処理の流れの一例を示すフローチャート。
【図４】住宅Ｈ内の部屋の容積の一例を示す図。
【図５】人間の年齢に応じて規定されたＣＯ２の呼出量を表すテーブルデータの一例を示す図。
【図６】係数ａｉ、ｂｉ、ｄｉと、関数ｃｉとの数値例を示す図。
【図７】人間の作業に対するエネルギーの代謝率と、人間１人が単位時間当たりに呼出するＣＯ２量との対応関係の一例を示した図。
【図８】在室前のＣＯ２濃度の一例を示す図。
【図９】設備機器の制御量の一例を示す図。
【図１０】第２の実施形態における推定装置１００の機能構成の一例を示す図。
【図１１】住宅Ｈにおける各部屋のＣＯ２濃度の一例を示す図。
【図１２】未来における室内のＣＯ２濃度を推定する方法を説明するための図。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、実施形態の推定装置、推定方法、及び推定プログラムを、図面を参照して説明する。
【０００８】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態における推定装置１００を含む推定システム１の構成の概略例を示す図である。本実施形態における推定システム１は、所定の建物内における二酸化炭素の濃度（以下、「ＣＯ２濃度」と称する）を推定する。所定の建物は、例えば、住宅やビル等である。以下、本実施形態では、所定の建物を住宅Ｈとして説明する。本実施形態では、二酸化炭素を「ガス（気体）」として説明する。
【０００９】
図１に示すように、住宅Ｈ内には、例えば、端末装置１０と、ストーブ１２と、物体特定ユニット１４と、照明１６と、全館空調装置１８と、個別空調装置２０と、自動開閉ドア２２と、自動開閉窓２４と、換気扇２６と、生体センサ２８と、推定装置１００とが設けられる。上述した住宅Ｈ内の各設備機器は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）、シリアル通信線等を含むネットワークＮＷによって双方向、或いは一方向に接続される。以下、住宅Ｈ内の各設備機器を説明する。なお、物体特定ユニット１４は、「特定部」の一例である。
【００１０】
端末装置１０は、例えば、在室者によって操作されるスマートフォンや、携帯電話、タブレット等である。ストーブ１２は、例えば、在室者の操作に応じて住宅Ｈ内を温めるように稼働する。ストーブ１２は、例えば、稼働時に目標温度に応じて二酸化炭素を排出する。
【００１１】
物体特定ユニット１４は、住宅Ｈ内の物体を検出し、検出した物体が生物であるか、或いは無生物であるかを特定する。物体特定ユニット１４は、例えば、住宅Ｈが複数の個室によって仕切られている場合、各個室に少なくとも１つ設けられる。物体特定ユニット１４は、例えば、図示しないカメラと、画像処理部と、記憶部とを備える。
【００１２】
物体特定ユニット１４のカメラは、例えば、個室内の略全領域を観測するために各個室の天井面周辺に設けられる。カメラは、住宅Ｈ内の物体を撮像して画像を生成する。画像処理部は、カメラによって生成された画像に対して特徴量や特徴点等の特徴を抽出する画像処理を行い、抽出した特徴と予め記憶部に記憶しておいた規定の特徴との比較を行い、特徴の抽出元の画像の物体が人間や動物、植物等の生物であるか、或いはストーブ１２等の無生物であるかを特定する。規定の特徴は、住宅Ｈに住む居住者を撮像した画像から各居住者の特徴（例えば顔の特徴）を抽出元の居住者と対応付けて記憶させた情報や、住宅Ｈ内に設けられる各種機器を撮像した画像から抽出した特徴を抽出元の機器と対応付けて記憶させた情報、住宅Ｈ内で飼育されている動物（ペット）を撮像した画像から抽出した特徴を抽出元の動物（ペット）と対応付けて記憶させた情報、住宅Ｈ内に存在している植物を撮像した画像から抽出した特徴を抽出元の植物と対応付けて記憶させた情報等を含む。
【００１３】
このような規定の特徴を用いた処理によって、物体特定ユニット１４は、検出した物体が生物の人間であるか、動物（ペット）であるか、植物であるか、或いは無生物の機器であるかを特定する。物体特定ユニット１４は、特定した物体が人間である場合、さらに特定した人間の特徴に基づいて当該人間の属性を特定する。ここで、属性とは、人間の年齢、性別、複数の居住者における当該人間の続柄等の情報である。物体特定ユニット１４は、例えば、特定した人間の年齢を示す属性を、未就学児から小学校低学年までの年齢、小学校高学年から中学生までの年齢、或いは高校生以上の未成人から成人までの年齢の３パターンに分類する。また、物体特定ユニット１４は、特定した人間を、例えば、母、父、子供等の続柄に分類する。なお、物体特定ユニット１４は、検出した人間の特徴が居住者の特徴とマッチしない場合、住宅Ｈ内にいる在室者を住宅Ｈに住む居住者ではなく来客者であると特定する。
【００１４】
また、物体特定ユニット１４は、規定の特徴を示すデータを用いる代わりに、以下の処理によって物体が生物であるか、或いは無生物であるかを特定してもよい。例えば、カメラは、近赤外光の波長帯や可視光の波長帯、サブミリ波の波長帯等を含むマルチスペクトルによって画像を生成する。画像処理部は、カメラによって生成されたマルチスペクトルの画像に基づいて、検出対象である物体が生物であるか、或いは無生物であるかを特定する。より具体的には、画像処理部は、近赤外光の波長の画像内において光の強度が閾値以上の画素数が一定数以上の場合に検出対象である物体が生物であると特定する。物体特定ユニット１４は、特定した情報（以下、「物体特定情報」と称する）を後述する推定装置１００に出力する。物体特定情報は、「特定結果」の一例である。
【００１５】
なお、物体特定ユニット１４は、カメラに代えて、赤外光、可視光、超音波等を用いたモーションセンサを備える構成であってもよい。この場合、物体特定ユニット１４の画像処理部は、モーションセンサによる検出値に基づいて、物体が動くものであるか否かを特定し、動くものである場合に物体を生物（植物を除く）であると特定し、動かないものである場合に植物或いは無生物である機器と特定する。
【００１６】
全館空調装置１８は、冷暖房や加除湿等の機能を備える。全館空調装置１８は、外気を取り入れて住宅Ｈ全体の空気の温度や湿度、清浄度、気流などを調整する。
【００１７】
個別空調装置２０は、例えば、個室ごとに設けられる。個別空調装置２０は、冷暖房や加除湿等の機能を備え、在室者に指定された目標温度に基づいて、住宅Ｈ内の空気の温度や湿度、清浄度、気流などを調整する。
【００１８】
自動開閉ドア２２、自動開閉窓２４、および換気扇２６は、例えば、図示しないモータ等のアクチュエータを有し、後述する推定装置１００等の制御によって住宅Ｈ内の空気を換気するように稼働する。
【００１９】
生体センサ２８は、在室者の体に取り付けられるウェアラブルセンサである。生体センサ２８は、在室者の活動量として心電位、脈拍、体温等の生体情報を取得する。なお、生体センサ２８は、ジャイロセンサを有する場合、当該ジャイロセンサから在室者の動きを示す加速度情報を取得してもよい。なお、生体センサ２８は、「活動量検出部」の一例である。
【００２０】
推定装置１００は、物体特定ユニット１４から物体特定情報を取得して、住宅Ｈ内のＣＯ２濃度を推定し、推定したＣＯ２濃度に基づいて住宅Ｈを換気するように自動開閉ドア２２、自動開閉窓２４、換気扇２６、全館空調装置１８、および個別空調装置２０の一部または全部を制御する。推定装置１００は、例えば、ＨＥＭＳ（Home Energy Management System）である。以下、住宅Ｈを換気するように自動開閉ドア２２、自動開閉窓２４、換気扇２６、全館空調装置１８、および個別空調装置２０の一部または全部を制御することを、「換気制御」と称する。
【００２１】
以下、推定装置１００の機能構成について説明する。図２は、第１の実施形態における推定装置１００の機能構成の一例を示す図である。推定装置１００は、通信インターフェース１０２と、制御部１１０と、記憶部１３０とを備える。
【００２２】
通信インターフェース１０２は、ネットワークＮＷに接続するための通信インターフェースであり、例えば、ネットワークカード等を含む。
【００２３】
制御部１１０は、取得部１１２と、推定部１１４と、判定部１１６と、決定部１１８と、機器制御部１２０とを備える。上述した制御部１１０の機能部のうち一部又は全部は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサが記憶部１３０に記憶されたプログラムを実行することによって機能するソフトウェア機能部である。プログラムは、例えば、上述したネットワークＮＷを介してアプリサーバからダウンロードされる。また、制御部１１０の機能部のうち一部又は全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等のハードウェア機能部であってもよい。
【００２４】
記憶部１３０は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＨＤＤ、ＳＤカード等の不揮発性の記憶媒体と、ＲＡＭ（Random Access Memory）、レジスタ等の揮発性の記憶媒体とを有する。記憶部１３０に記憶される情報は、プロセッサが実行するプログラムの他、後述する数式（１）から（３）、テーブルデータ、推定部１１４によって推定されたＣＯ２濃度、住宅Ｈ内の各部屋の容積等の情報を含む。
【００２５】
以下、フローチャートに則して、第１の実施形態における制御部１１０の各機能部の処理について説明する。図３は、第１の実施形態における制御部１１０の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【００２６】
取得部１１２は、住宅Ｈ内の設備機器から各種情報を取得する（ステップＳ１００）。具体的には、物体特定ユニット１４から物体特定情報を取得し、ストーブ１２、全館空調装置１８、個別空調装置２０、及び換気扇２６から電源のオン／オフ等の稼働状態を示す情報を取得し、生体センサ２８から心電位や脈拍等の生体情報を取得し、自動開閉ドア２２及び自動開閉窓２４のそれぞれのアクチュエータから開閉の度合を示す情報を取得する。なお、取得部１１２は、物体特定ユニット１４から人間を特定した物体特定情報を取得した場合に時間のカウントを開始し、これ以降において物体特定ユニット１４から人間以外の物体を特定した物体特定情報を取得した場合にカウントを終了する。以下、このようにしてカウントした時間を、「人間が部屋（室内）に滞在していた時間」と称する。なお、取得部１１２は、物体特定ユニット１４から取得した物体特定情報が動物や植物等の他の生物である場合も同様に時間をカウントする。以下、物体特定情報が動物である場合に取得部１１２によってカウントされた時間を、「動物が部屋（室内）に存在していた時間」と称し、物体特定情報が植物である場合に取得部１１２によってカウントされた時間を、「植物が部屋（室内）に存在していた時間」と称し、物体特定情報が機器（無生物）である場合に取得部１１２によってカウントされた時間を、「機器が部屋（室内）で稼働していた時間」と称する。
【００２７】
推定部１１４は、取得部１１２によって取得された各種情報に基づいて、住宅Ｈ内のＣＯ２濃度を推定する（ステップＳ１０２）。下記の数式（１）は、住宅Ｈ内のＣＯ２濃度を導出する式である。数式（１）に示すＣＯ２濃度（単位は例えば［ｐｐｍ］）は、現時刻に推定したＣＯ２濃度と、現時刻の直前の時刻に推定したＣＯ２濃度との和によって表される。以下、現時刻に推定したＣＯ２濃度を、「在室後のＣＯ２濃度」と称し、直前の時刻に推定したＣＯ２濃度を、「在室前のＣＯ２濃度」と称する。なお、過去に一度もＣＯ２濃度を推定していないような運用開始時おいて、数式（１）中に示す在室前のＣＯ２濃度には初期値が代入される。初期値は、例えば、大気中の平均的なＣＯ２濃度の値（例えば４００ｐｐｍ）に設定される。
【００２８】
【数１】
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【００２９】
推定部１１４は、数式（１）に用いる在室後のＣＯ２濃度を、以下に示す数式（２）に基づいて算出する。数式（２）に示す在室後のＣＯ２濃度は、在室後のＣＯ２量を住宅Ｈ内の部屋（室内）の容積によって除算した値の単位を整合して算出される。住宅Ｈ内の部屋の容積は、例えば、図４に示すテーブルデータとして予め記憶部１３０に記憶されているものとする。図４は、住宅Ｈ内の部屋の容積の一例を示す図である。なお図中に示す単位“畳”は、１．６５ｍ２とする。
【００３０】
【数２】
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【００３１】
推定部１１４は、上述した数式（２）に示す在室後のＣＯ２量、すなわち現時刻における住宅Ｈ内の部屋のＣＯ２量は、数式（３）に基づいて算出する。
【００３２】
【数３】
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【００３３】
推定部１１４は、数式（３）に示すように、人間１人が単位時間当たりに呼出するＣＯ２量［ｍ３／ｈ］と、人間が部屋（室内）に滞在していた時間と、所定の係数ａｉとの乗算値を在室者の人数分積算した値と、動物１頭が単位時間当たりに呼出するＣＯ２量［ｍ３／ｈ］と、動物が部屋（室内）に存在していた時間と、所定の係数ｂｉとの乗算値を動物の頭数分積算した値と、植物１つが単位時間当たりに吸収するＣＯ２量［ｍ３／ｈ］と、植物が部屋（室内）に存在していた時間と、時間ｔと照明１６の照度とに基づく関数ｃｉとの乗算値を植物の数分積算した値と、機器１つが単位時間当たりに排出するＣＯ２量［ｍ３／ｈ］と、機器が部屋（室内）で稼働していた時間と、所定の係数ｄｉとの乗算値を機器の台数分積算した値との合計４つの積算値の総和を、住宅Ｈ内の部屋のＣＯ２量として算出する。これによって、推定装置１００は、室内の在室者の数が来客者等によって変化するような状況であっても、常に一定のＣＯ２濃度を推定することができる。
【００３４】
数式（３）に示す、係数ａｉ、ｂｉ、ｄｉと、関数ｃｉとの数値例を図６に示す。図６は、係数ａｉ、ｂｉ、ｄｉと、関数ｃｉとの数値例を示す図である。なお、係数ａｉ、ｂｉ、ｄｉと、関数ｃｉとの初期値は“１”とし、動物や植物、機器のＣＯ２量を無視する場合は係数ｂｉ、ｄｉと、関数ｃｉとの値を“０”としてもよい。また、植物の光合成によるＣＯ２排出量を加味する場合は、時刻と照度との２つの変数によって決定される関数を用いてＣＯ２排出量を導出してもよい。
【００３５】
また、数式（３）に示す、人間１人が単位時間当たりに呼出するＣＯ２量は、例えば、以下のように導出される。推定部１１４は、取得部１１２によって取得された物体特定情報に人間の属性を示す情報が含まれている場合、当該人間の年齢（属性）と、人間の年齢に応じて規定されたＣＯ２の呼出量を表すテーブルデータと基づいて、人間１人が単位時間当たりに呼出するＣＯ２量を導出する。
【００３６】
図５は、人間の年齢に応じて規定されたＣＯ２の呼出量を表すテーブルデータの一例を示す図である。推定部１１４は、年齢を示す属性として、未就学児から小学校低学年までの年齢である旨の情報が物体特定情報に含まれている場合、図５に示すテーブルデータに従って、人間１人が単位時間当たりに呼出するＣＯ２量を“０．０１１ｍ２／ｈ”として導出する。
【００３７】
また、推定部１１４は、生体センサ２８の生体情報と図７に示すテーブルデータとを用いて、数式（３）に示す、人間１人が単位時間当たりに呼出するＣＯ２量を導出してもよい。図７は、人間の作業に対するエネルギーの代謝率と、人間１人が単位時間当たりに呼出するＣＯ２量との対応関係の一例を示した図である。例えば、推定部１１４は、生体情報に含まれる心電位、脈拍、体温等のパラメータを参照して、当該生体情報の取得元である人間の作業状態を推定する。推定部１１４は、各種パラメータが５段階の閾値のそれぞれに対して大小関係を比較し、例えば、各種パラメータが最も大きい閾値を超える場合に作業状態を重労働であると推定する。この場合、推定部１１４は、推定した重労働のエネルギー代謝率に対応するＣＯ２量を、図７に示すようなテーブルデータから検索して抽出する。これによって、推定部１１４は、人間１人が単位時間当たりに呼出するＣＯ２量を導出する。なお、閾値の段階は、図７の例ではデータ項目を６つ有しているために５段階としたがこれに限られない。閾値の段階は、テーブルデータの項目数に対応して適宜増やしてもよい。
【００３８】
また、推定部１１４は、生体情報の取得元である人間の属性に応じて、図７に示すテーブルデータから導出するＣＯ２量に重みを付けてもよい。例えば、推定部１１４は、生体情報の取得元である人間の属性が女性である場合、テーブルデータに示されるＣＯ２量の０．９倍の値を、人間１人が単位時間当たりに呼出するＣＯ２量として導出する。また、例えば、推定部１１４は、生体情報の取得元である人間の属性が小学生以下の児童である場合、テーブルデータに示されるＣＯ２量の０．５倍の値を、人間１人が単位時間当たりに呼出するＣＯ２量として導出する。
【００３９】
推定部１１４は、数式（１）における在室前のＣＯ２濃度を、以下のように設定する。図８は、在室前のＣＯ２濃度の一例を示す図である。図８の例では、在室前のＣＯ２濃度の値は、在室者の人数、上述した数式（３）によって導出される在室後のＣＯ２濃度と、上述した数式（１）によって導出されるＣＯ２濃度と、換気制御の有無とに対応付けられている。推定部１１４は、例えば、物体特定ユニット１４の物体特定情報に基づいて、ある在室者が所定時間（例えば１時間）以上在室し続けている場合、数式（１）に基づいて導出される直近のＣＯ２濃度を、在室前のＣＯ２濃度として導出する。また、推定部１１４は、例えば、所定時間（例えば１時間）以上換気制御が行われた場合、在室前のＣＯ２濃度を初期値とする。
【００４０】
以下、具体的な数値を数式（１）から（３）に代入して、ＣＯ２濃度の推定例を説明する。数式（４）は、例えば、在室前のＣＯ２濃度の値を初期値である「４００ｐｐｍ」とし、係数ａｉの値を「１．０」とし、動物、植物、機器に関するＣＯ２量を無視した場合において導出されるＣＯ２濃度値の導出式の一例である。
【００４１】
【数４】
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【００４２】
判定部１１６は、推定部１１４によって推定されたＣＯ２濃度に基づいて、室内の換気が必要であるか否かを判定する。具体的には、判定部１１６は、推定されたＣＯ２濃度が閾値を超えるか否かを判定し（ステップＳ１０４）、ＣＯ２濃度が閾値を超えない場合に室内の換気が必要でないと判定し（ステップＳ１０６）、ＣＯ２濃度が閾値を超える場合に室内の換気が必要であると判定する（ステップＳ１０８）。閾値は、空気中に含まれる二酸化炭素が人間の体内に蓄積して悪影響や不快感を与えることを防げる程度の値に設定される。このため、閾値は、例えば１０００ｐｐｍ程度に設定される。
【００４３】
決定部１１８は、判定部１１６によって室内の換気が必要であると判定された場合、換気制御を行うように、自動開閉ドア２２、自動開閉窓２４、換気扇２６、全館空調装置１８、および個別空調装置２０のそれぞれの制御量を決定する（ステップＳ１１０）。具体的には、決定部１１８は、図９に示すようなテーブルデータに従って、各機器の制御量を決定する。図９は、設備機器の制御量の一例を示す図である。例えば、決定部１１８は、図９に示すテーブルデータを参照して、推定部１１４によって推定されたＣＯ２濃度に対応した制御量を抽出する。ＣＯ２濃度が２０００ｐｐｍである場合、決定部１１８は、５秒間の間、全館空調装置１８の風量を強くし、且つ自動開閉ドア２２及び自動開閉窓２４を開けるように制御量を決定する。
【００４４】
機器制御部１２０は、決定部１１８によって決定された制御量に基づいて、自動開閉ドア２２、自動開閉窓２４、換気扇２６、全館空調装置１８、および個別空調装置２０の一部または全部を制御する（ステップＳ１１２）。
【００４５】
以上説明した第１の実施形態によれば、物体特定ユニット１４から物体特定情報を取得する取得部１１２と、取得部１１２によって取得された物体特定情報に基づいて、物体から排出される所定のガスの量（ＣＯ２量）を推定する推定部１１４とを備えることによって、精度良く所定のガスの濃度（ＣＯ２濃度）を推定することができる。これによって、第１の実施形態における推定装置１００は、推定したガスの濃度（ＣＯ２濃度）に基づいて、室内を換気するように設備機器を制御することができる。この結果、第１の実施形態における推定装置１００は、在室者に快適な環境を提供することができる。
【００４６】
また、第１の実施形態によれば、物体特定ユニット１４から取得した物体特定情報に人間である旨の情報が含まれている場合、人間の数に応じて所定のガスの量（ＣＯ２量）を推定することができる。この結果、第１の実施形態における推定装置１００は、来客者等によって室内の人数が変化するような状況であっても、常に一定のガスの濃度（ＣＯ２濃度）を保つように室内環境を制御することができる。
【００４７】
（第２の実施形態）
以下、第２の実施形態について説明する。第２の実施形態における推定装置１００では、判定部１１６によって換気の必要があると判定された場合に、その旨を外部に通知する点で第１の実施形態と相違する。従って、係る相違点を中心に説明し、共通する部分についての説明は省略する。
【００４８】
図１０は、第２の実施形態における推定装置１００の機能構成の一例を示す図である。第２の実施形態における制御部１１０は、さらに出力制御部１２２を備える。通信インターフェース１０２及び出力制御部１２２は、「出力部」の一例である。
【００４９】
出力制御部１２４は、判定部１１６によって室内の換気が必要であると判定された場合、換気が必要である旨を示す情報を、端末装置１０等に出力するように通信インターフェース１０２を制御する。これによって、推定装置１００は、端末装置１０を操作する在室者に対して窓やドアを開けて換気をするように促すことができる。
【００５０】
また、出力制御部１２４は、判定部１１６によって室内の換気が必要であると判定された場合、換気が必要な部屋と異なる部屋に移動するように促す情報を、端末装置１０等に出力してもよい。図１１は、住宅Ｈにおける各部屋のＣＯ２濃度の一例を示す図である。図１１の例において、在室者は洋室１に居るものとする。この場合、判定部１１６は、洋室１のＣＯ２濃度が上述した閾値１０００ｐｐｍを超えているため、当該洋室１の換気が必要であると判定する。出力制御部１２４は、この判定部１１６の判定結果を受けて、洋室１に居る在室者の端末装置１０に、洋室２やリビング等の他の部屋に移動するように促す情報を出力する。これによって、在室者は、室内環境が悪化していることを認識することができ、他の部屋に移動するような行動を取ることができる。
【００５１】
以上説明した第２の実施形態によれば、判定部１１６の判定結果に基づく情報を端末装置１０等に出力することにより、在室者に対して室内環境が悪化していることを認識させることができ、窓やドアを開けて換気をするように促したり、ガスの濃度が低い他の部屋に移動するように促したりすることができる。
【００５２】
（第３の実施形態）
以下、第３の実施形態について説明する。第３の実施形態における推定装置１００は、未来における室内のガスの濃度を推定する点が第１及び第２の実施形態と相違する。従って、係る相違点を中心に説明し、共通する部分についての説明は省略する。
【００５３】
推定部１１４は、これまでに推定したＣＯ２濃度に基づいて、未来における室内のＣＯ２濃度を推定する。図１２は、未来における室内のＣＯ２濃度を推定する方法を説明するための図である。推定部１１４は、図１２の例のように、現時刻ｔ０までに推定した時系列のＣＯ２濃度の推定データを用いて、時刻ｔ０以降のＣＯ２濃度を推定する。推定部１１４は、例えば、外挿によって時刻ｔ０以降のＣＯ２濃度を推定してもよいし、推定データのフィッティング曲線を導出して時刻ｔ０以降のＣＯ２濃度を推定してよい。
【００５４】
判定部１１６は、推定部１１４によって推定された未来のＣＯ２濃度に基づいて、現時刻ｔ０において室内の換気が必要であるか否かを判定する。具体的には、判定部１１６は、現時刻ｔ０から所定時間経過した時刻ｔ１においてＣＯ２濃度が閾値を超えていることが予測される場合に、現時刻ｔ０において室内の換気が必要であると判定する。
【００５５】
出力制御部１２４は、判定部１１６によって室内の換気が必要であると判定された場合、換気が必要である旨を示す情報を、端末装置１０等に出力するように通信インターフェース１０２を制御する。これによって、第３の実施形態における推定装置１００は、所定時間後に室内環境が悪化することが見込まれる場合に、事前に判定部１１６の判定結果に基づく情報を端末装置１０等に出力することができる。この結果、第３の実施形態における推定装置１００は、在室者に対して室内環境が悪化する前に事前に換気を行うように促すことができる。
【００５６】
以下、その他の実施例（変形例）について説明する。
上述した実施形態における全館空調装置１８、または個別空調装置２０は、推定装置１００の制御部１１０の一部または全部の機能を有していてもよい。この場合、全館空調装置１８、または個別空調装置２０は、物体特定ユニット１４から物体特定情報を取得して、住宅Ｈ内のＣＯ２濃度を推定し、推定したＣＯ２濃度に基づいて住宅Ｈを換気するように空気の温度や湿度、清浄度、気流などを調整する。
【００５７】
以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、物体特定ユニット１４から物体特定情報を取得する取得部１１２と、取得部１１２によって取得された物体特定情報に基づいて、物体から排出される所定のガスの量（ＣＯ２量）を推定する推定部１１４とを備えることによって、精度良く所定のガスの濃度（ＣＯ２濃度）を推定することができる。これによって、第１の実施形態における推定装置１００は、推定したガスの濃度（ＣＯ２濃度）に基づいて、室内を換気するように設備機器を制御することができる。この結果、第１の実施形態における推定装置１００は、在室者に快適な環境を提供することができる。
【００５８】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００５９】
１…推定システム、１０…端末装置、１２…ストーブ、１４…物体特定ユニット、１６…照明、１８…全館空調装置、２０…個別空調装置、２２…自動開閉ドア、２４…自動開閉窓、２６…換気扇、１００…推定装置、１０２…通信インターフェース、１１０…制御部、１１２…取得部、１１４…推定部、１１６…判定部、１１８…決定部、１２０…機器制御部、１２２…出力制御部、１３０…記憶部
【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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