(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
植物を利用して構成される緑化シェードにより日陰空間を作成する緑化シェード部と、
水をミストに変換して前記植物に噴射する噴射部と、
前記日陰空間を含む環境制御対象範囲の気温と前記環境制御対象範囲の時間帯毎の目標温度を示す温度スケジュールとに基づいて前記噴射部による前記ミストの噴射動作を制御するミスト制御部と、
を備えることを特徴とする緑化シェードシステム。
【請求項２】
前記植物をトケイソウ科の植物とする、
ことを特徴とする請求項１に記載の緑化シェードシステム。
【請求項３】
前記ミスト制御部は、前記環境制御対象範囲の気温および湿度と、前記温度スケジュールと、前記植物の育成条件とに基づいて前記噴射動作を制御する、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の緑化シェードシステム。
【請求項４】
前記育成条件は前記植物に与える水の量の上限値を含み、
前記ミスト制御部は、前記噴射部が前記ミストに変換して前記植物に与える水の量が前記上限値以下となるように前記噴射動作を制御する、
ことを特徴とする請求項３に記載の緑化シェードシステム。
【請求項５】
前記ミスト制御部は、前記噴射部から噴射されるミストの量を前記環境制御対象範囲で検出される照度および風速に基づいて調整する、
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか一つに記載の緑化シェードシステム。
【請求項６】
前記ミスト制御部は、前記噴射部から噴射されるミストの量を前記環境制御対象範囲における人の混雑状況に基づいて調整する、
ことを特徴とする請求項１から５のいずれか一つに記載の緑化シェードシステム。
【請求項７】
前記環境制御対象範囲の気温、湿度および風速をユーザが保持する端末に通知する、
ことを特徴とする請求項１から６のいずれか一つに記載の緑化シェードシステム。
【請求項８】
前記噴射動作の開始タイミングおよび前記噴射動作によるミストの噴射量を示す稼働条件データと、前記緑化シェード部の設置場所の目標時刻における人の混雑度を示す混雑予想データと、前記設置場所の前記目標時刻における気温の予想値を示す気温予想データと、前記設置場所の前記目標時刻における風向および風速の予想値を示す風予想データと、前記設置場所の現在の気温、湿度、風向および風速を示す実環境データと、前記設置場所の現在の人の混雑度を示す混雑状況データとに従って、前記噴射動作の開始タイミングを学習する機械学習装置を備え、
前記ミスト制御部は、前記噴射部の制御を開始するタイミングを前記機械学習装置による前記学習の結果を利用して決定する、
ことを特徴とする請求項１から７のいずれか一つに記載の緑化シェードシステム。
【請求項９】
請求項１から８のいずれか一つに記載の緑化シェードシステムと、
前記緑化シェードシステムの動作を制御するクールアイランド制御装置と、
を備えるクールアイランドシステムであって、
前記緑化シェードシステムを複数備え、
前記クールアイランド制御装置は、
前記緑化シェードシステムそれぞれの前記緑化シェード部を設置するエリア内の建物の配置を示す都市設計データと、前記緑化シェードシステムそれぞれの前記噴射部が前記噴射動作を開始するタイミングおよび前記噴射動作によるミストの噴射量を示す稼働条件データと、前記緑化シェードシステムそれぞれの前記緑化シェード部の設置場所の目標時刻における人の混雑度を示す混雑予想データと、前記緑化シェードシステムそれぞれの前記緑化シェード部の設置場所の前記目標時刻における気温の予想値を示す気温予想データと、前記緑化シェードシステムそれぞれの前記緑化シェード部の設置場所の前記目標時刻における風向および風速の予想値を示す風予想データと、前記緑化シェードシステムそれぞれの前記緑化シェード部を設置するエリア内の各地点の気温を示すヒートアイランドの状況データと、前記緑化シェードシステムそれぞれの前記緑化シェード部の設置場所の現在の気温、湿度、風向および風速を示す実環境データと、前記緑化シェードシステムそれぞれの前記緑化シェード部の設置場所の現在の人の混雑度を示す混雑状況データとに従って、前記緑化シェードシステムの設置場所および設置数を学習する機械学習装置を備え、
機械学習装置による前記学習の結果を利用して前記緑化シェードシステムの設置場所および設置数の決定支援を行う、
ことを特徴とするクールアイランドシステム。
【請求項１０】
それぞれが植物を利用して構成される緑化シェードにより日陰空間を作成するとともに、前記植物にミスト状の水を噴射する機能を有する複数の緑化シェードシステムと、
前記緑化シェードシステムの動作を制御するクールアイランド制御装置と、
を備え、
前記緑化シェードシステムを請求項１から８のいずれか一つに記載の緑化シェードシステムとし、
前記クールアイランド制御装置は、複数の緑化シェードシステムそれぞれに対し、前記ミスト制御部が前記ミストの噴射動作の制御で使用する前記温度スケジュールの変更を指示し、変更後の前記温度スケジュールに基づいて前記ミスト制御部が前記ミストの噴射動作を制御することで、前記植物の枝葉を濡らすことによる気化熱によって冷やされた空気を、温められた空気に向かって移動させ、前記緑化シェードの開口部が風の通り口となるように複数台の前記緑化シェードシステムを設置することで、空気の移動を発生させる、
ことを特徴とするクールアイランドシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、主に夏季の屋外における暑さ対策で利用される緑化シェードシステムおよびクールアイランドシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、夏季の屋外における暑さ対策として、日差しを遮り日陰空間を人為的に作り出す緑化シェードの設置や、水をミスト状にして噴射することにより周囲よりも気温を下げるといったことが行われていた。【０００３】
例えば、特許文献１には日陰冷却装置として、植物を繁殖させるための棚部と、棚部を人の背丈以上の高さに支持する支柱と、棚部上に配設され、吸水性の素材で形成された人造の擬似植物と、植物及び擬似植物に対して水を噴霧する噴霧手段とを備え、植物及び擬似植物の表面から水分を蒸発させることにより、植物及び擬似植物によって生成される日陰空間を冷却する装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−２３７２６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に記載の技術では、棚部上に疑似植物を配設することにより、植物が繁殖途中の状態でも日差しを効果的に遮ることを可能としている。また、植物及び疑似植物に水を噴霧することにより日陰空間における気温を下げることが可能とされている。【０００６】
しかしながら、特許文献１に記載の技術では、水の噴霧を予め設定された間隔または時刻に行う。すなわち、日陰空間の温度等の状態を考慮せずに水の噴霧を行うため、日陰空間を快適な状態に保てない場合があるという問題があった。例えば、気温が高い状態では水の噴霧量が足りずに気温低下幅が小さい状態となり、快適な環境を作り出すことができない場合がある。また、気温を下げる必要が無い状態のときに水の噴霧を行い気温が低下してしまい、その結果、快適性が損なわれる、といったこともある。【０００７】
本開示は、上記に鑑みてなされたものであって、緑化シェードが作り出す日陰空間内を所望の状態に保ち続けることが可能な緑化シェードシステムを得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示にかかる緑化シェードシステムは、植物を利用して構成される緑化シェードにより日陰空間を作成する緑化シェード部と、水をミストに変換して植物に噴射する噴射部と、日陰空間を含む環境制御対象範囲の気温と環境制御対象範囲の時間帯毎の目標温度を示す温度スケジュールとに基づいて噴射部によるミストの噴射動作を制御するミスト制御部と、を備える。
【発明の効果】
【０００９】
本開示にかかる緑化シェードシステムは、緑化シェードが作り出す日陰空間内を所望の状態に保ち続けることができる、という効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施の形態１にかかる緑化シェードシステムを適用して実現されるクールアイランドシステムの構成例を示す図
【図２】実施の形態１にかかる緑化シェードシステムの緑化シェード部の構成例を示す図
【図３】実施の形態１にかかる緑化シェードシステムの環境制御装置の構成例を示す図
【図４】実施の形態１にかかるデータ管理装置の構成例を示す図
【図５】実施の形態１にかかる緑化シェードシステムのミスト制御部の動作の一例を示すフローチャート
【図６】実施の形態１にかかる緑化シェードシステムの環境制御装置を実現するハードウェアの一例を示す図
【図７】実施の形態１にかかるクールアイランド制御装置の構成例を示す図
【図８】実施の形態１にかかるクールアイランド制御装置の動作を説明するための図
【図９】実施の形態１にかかるユーザ端末の機能ブロック構成の一例を示す図
【図１０】実施の形態１にかかる保守用管理端末の機能ブロック構成の一例を示す図
【図１１】実施の形態１にかかる計画担当者用管理端末の機能ブロック構成の一例を示す図
【図１２】実施の形態２にかかる環境制御装置が備えるミスト制御部の構成例を示す図
【図１３】実施の形態２にかかるクールアイランド制御装置が備える緑化シェード設置場所選定機能部の構成例を示す図
【図１４】実施の形態３にかかる環境制御装置が備えるミスト制御部の構成例を示す図
【図１５】ニューラルネットワークの構成例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に、本開示の実施の形態にかかる緑化シェードシステムおよびクールアイランドシステムを図面に基づいて詳細に説明する。
【００１２】
実施の形態１．
図１は、実施の形態１にかかる緑化シェードシステムを適用して実現されるクールアイランドシステム１００の構成例を示す図である。
【００１３】
クールアイランドシステム１００は、１つ以上の緑化シェードシステム１と、データ管理装置３と、クールアイランド制御装置４と、ユーザ端末５と、保守用管理端末６と、計画担当者用管理端末７と、を備える。
【００１４】
緑化シェードシステム１は、パッションフルーツなどの植物を利用して構成される緑化シェードにより日陰空間を作成する緑化シェード部１０と、緑化シェード部１０を制御する環境制御装置２０とを備える。緑化シェードシステム１は、緑化シェード部１０の緑化シェードにミスト状の水を吹きかけ、吹きかけた水を蒸発させることにより、周囲よりも気温が低い状態を作り出す。
【００１５】
データ管理装置３は、緑化シェード部１０が作成する日陰空間内のマイナスイオン、フィトンチッドなどによる森林浴効果を環境制御装置２０と連携して制御する。
【００１６】
クールアイランド制御装置４は、よりマクロな観点より各緑化シェードシステム１の動作を制御することで、緑化シェードシステム１それぞれが設置された地域において風を発生させ、風による冷却効果を実現する。
【００１７】
ユーザ端末５は、緑化シェードシステム１を利用するユーザが保持する端末である。ユーザ端末５は、データ管理装置３を介して緑化シェードシステム１の情報を取得し、ユーザに対して近辺の緑化シェードシステム１を案内する、緑化シェードシステム１が作り出す日陰空間内の気温等の状況を通知する、といったサービスをユーザに提供する。
【００１８】
保守用管理端末６は、緑化シェードシステム１の設定および保守を担当する作業者が使用する端末である。保守用管理端末６は、作業者が環境制御装置２０、データ管理装置３およびクールアイランド制御装置４のリモート初期設定およびリモート保守を実施する際に利用される。
【００１９】
計画担当者用管理端末７は、クールアイランドシステム１００の計画担当者が使用する端末であり、計画担当者による緑化シェードシステム１の設置場所および設置数についての意思決定を支援する機能を有する。
【００２０】
図１に示すクールアイランドシステム１００において、データ管理装置３およびクールアイランド制御装置４はクラウド側に設けられている。データ管理装置３と緑化シェードシステム１の環境制御装置２０とは、有線または無線による通信が可能である。また、データ管理装置３と、ユーザ端末５、保守用管理端末６および計画担当者用管理端末７とは無線による通信が可能である。
【００２１】
このような構成のクールアイランドシステム１００においては、緑化シェードシステム１それぞれが、パッションフルーツを利用して構成される緑化シェードに対してミスト状の水を噴射し、周囲よりも気温が低く、滞在者が快適に感じる環境を作り出す。詳細については別途説明するが、ミスト状の水の噴射は、パッションフルーツのシェードによって作り出される日陰空間の状態、具体的には、気温、湿度などを考慮するとともに、パッションフルーツの育成に適した状態の維持を考慮して行う。なお、これ以降の説明では、水をミスト状にして噴射すること、すなわち、ミスト状の水を噴射することを、「ミストの噴射」と表現する場合がある。
【００２２】
クールアイランドシステム１００において、データ管理装置３は、各緑化シェードシステム１についての情報、例えば、緑化シェードシステム１それぞれの稼働状態、緑化シェードシステム１それぞれが提供する日陰空間の温度、湿度、風などの状態、各緑化シェードシステム１が設置されている場所などの情報をユーザに提供する。情報の提供はユーザ端末５を利用して行う。また、クールアイランドシステム１００において、クールアイランド制御装置４は、距離を置いて地域内に設置されている複数の緑化シェードシステム１それぞれの動作を個別に制御して地域内に気温が高い地点と低い地点とを作り出すことで、地域内で風を発生させる。
【００２３】
図２は、実施の形態１にかかる緑化シェードシステム１の緑化シェード部１０の構成例を示す図である。緑化シェード部１０は、シェード枠１１と、パッションフルーツ１２と、ミストユニット１３と、潅水ユニット１４と、ポンプ１５と、を備える。
【００２４】
緑化シェード部１０の基本部分は、シェード枠１１とこれに屋根状に絡みついたパッションフルーツ１２とから構成され、この部分が日陰空間を作り出す緑化シェードとして機能する。ミストユニット１３は、ポンプ１５が稼働することによって供給がなされる水をミストに変換し、このミストをパッションフルーツ１２の葉の部分に向けて噴射し、その水滴の気化熱により冷気を生成することで緑化シェード内およびその周囲の気温を下げることを可能とする。潅水ユニット１４は、ポンプ１５から供給を受けた水を、パッションフルーツ１２の根部分に対して人手を介さず供給する自動潅水を実現することで、日々の人手による水やりを不要とすることを可能とする。
【００２５】
なお、緑化シェード部１０には、トケイソウ科に属するパッションフルーツ１２が用いられているが、本実施の形態ではパッションフルーツ１２のみならず、気温が高い環境において水をかけても腐りにくい植物であればよい。また、シェード枠１１は、鉄や樹脂で構成されているが、これに限らず、木製であってもよい。木製であることにより、木が水分を含み、気化熱による冷却効果をより高めることが可能となる。また、パッションフルーツ１２の茂みの中に、例えば、固めた木くずやウレタン等の水分を吸収する素材を介在するようにしてもよい。これによって、気化熱による冷却効果をより高めることが可能となる。
【００２６】
緑化シェード部１０が作り出す日陰空間内の環境の制御は、環境制御装置２０とデータ管理装置３とが連携して実施する。両者が連携してパッションフルーツ１２に対して噴射するミストの量と噴射するタイミングとを制御することで、日陰空間内の気温等を適切な水準に維持することにより快適な日陰空間を実現するとともに、ミスト制御の際のパッションフルーツ１２の育成に必要なパラメータ（気温、ＣＯ２、照度等）の考慮によるパッションフルーツ１２の育成および緑化シェードの状態維持を実現する。すなわち、環境制御装置２０は、パッションフルーツ１２の育成に必要なパラメータ（気温、ＣＯ２、照度等）の範囲内で快適な日陰空間を実現するように、噴射するミストの量と噴射を行うタイミングとを制御する。環境制御装置２０は、育成に必要なパラメータを、日陰空間の調整に必要なパラメータに優先して制御する。
【００２７】
図３は、実施の形態１にかかる緑化シェードシステム１の環境制御装置２０の構成例を示す図である。環境制御装置２０は、クラウドＩ／Ｆ（Interface：インタフェース）部２１と、機器Ｉ／Ｆ部２２と、センサ部２３と、実績収集部２４と、ミスト制御部２６および潅水制御部２７を含んで構成される制御部２５と、ミスト稼働時間管理部２８と、温度スケジュール管理部２９と、を備える。この環境制御装置２０は、データ管理装置３と連携して、緑化シェード部１０の緑化シェードが作り出す日陰空間の内部および周囲の気温等の環境を制御する。環境制御装置２０は、ＰＣ（Personal  Computer）、ＰＬＣ（Programmable  Logic  Controller）などで構成される。
【００２８】
図４は、実施の形態１にかかるデータ管理装置３の構成例を示す図である。データ管理装置３は、Ｉ／Ｆ部３１と、温度変化予想部３２と、実績収集部３３と、ユーザサービス３４１およびリモート制御サービス３４２を含んで構成されるサービスアプリケーション３４と、ミスト稼働時間設定部３５と、温度スケジュール設定部３６とを備える。
【００２９】
以下、環境制御装置２０の各部およびデータ管理装置３の各部について説明する。まず、環境制御装置２０の各部を説明する。
【００３０】
クラウドＩ／Ｆ部２１は、データ管理装置３からの温度変化予想情報の受信、データ管理装置３からのミスト稼働時間の設定要求もしくは変更要求の受信、データ管理装置３からの温度スケジュールの設定要求もしくは変更要求の受信、データ管理装置３からの環境制御装置２０の設定値の変更要求の受信、データ管理装置３からの環境制御装置２０の稼働状況情報照会要求もしくは設定値情報照会要求の受信、データ管理装置３への緑化シェード環境データの送信、データ管理装置３への環境制御装置２０の稼働状況情報もしくは設定値情報の送信、を行う。
【００３１】
ここで、温度変化予想情報とは、緑化シェードが設置された地域での一日の気温変化を予測した情報であり、例えば、外部機関が公開する気象情報、または、この気象情報に緑化シェードが設置された地域特有の情報を加味して加工した情報である。また、ミスト稼働時間とは、噴射部１６、すなわち、ポンプ１５とともに噴射部１６を構成するミストユニット１３がミストを噴射する時間帯である。このミスト稼働時間帯は、温度変化予想情報に基づいて設定される。例えば、予想温度が定められた閾値以上となる時間帯がミスト稼働時間帯に設定される。なお、実際のミストの噴射は、ミスト稼働時間帯での噴射に加え、センサ部２３から受信したデータすなわちセンサ部２３による観測結果も加味し、噴射の有無およびミストとして噴射する水の量の一方または両方が制御される。また、緑化シェード環境データは、緑化シェードが提供する日陰空間の内部およびその周辺における気温、湿度、ＣＯ２、照度、風速等のデータである。
【００３２】
センサ部２３は、緑化シェード内およびその周辺に設置された各種センサにより構成され、緑化シェード内外の気温、湿度、ＣＯ２、照度、風速等のデータを取得する。センサ部２３を構成するセンサの例は、温度センサ、ＣＯ２センサ、湿度センサ、照度センサなどである。センサ部２３は、各種センサにより取得したデータを緑化シェード環境データとして機器Ｉ／Ｆ部２２に送信する。機器Ｉ／Ｆ部２２は、センサ部２３が取得した緑化シェード内外の温度等のデータを緑化シェード環境データとしてセンサ部２３から受信する。緑化シェード環境データは、後述するミスト制御部２６が噴射部１６によるミストの噴射動作を制御する際に使用されるとともに、実績収集部２４およびクラウドＩ／Ｆ部２１を介してデータ管理装置３に送信される。
【００３３】
実績収集部２４は、センサ部２３が出力する緑化シェード環境データを機器Ｉ／Ｆ部２２経由で取得し、それをデータ管理装置３に送信するためにクラウドＩ／Ｆ部２１に渡す。
【００３４】
ミスト稼働時間管理部２８は、緑化シェード部１０の噴射部１６がミストを噴射する時間帯であるミスト稼働時間帯を示すミスト稼働時間を管理する。具体的には、ミスト稼働時間管理部２８は、保守用管理端末６からの緑化シェードのミスト稼働時間帯の設定要求もしくは変更要求と、クールアイランド制御装置４からの緑化シェードのミスト稼働時間帯の変更要求とを、データ管理装置３のミスト稼働時間設定部３５を介して受取り、自らの設定に反映する。
【００３５】
温度スケジュール管理部２９は、環境制御対象範囲の時間帯毎の目標温度を示す温度スケジュールを管理する。具体的には、保守用管理端末６からの緑化シェードの温度スケジュールの設定要求もしくは変更要求と、クールアイランド制御装置４からの緑化シェードの温度スケジュールの変更要求とを、データ管理装置３の温度スケジュール設定部３６を介して受取り、自らの設定に反映する。ここで、環境制御対象範囲とは、センサ部２３が緑化シェード環境データを取得する範囲であり、緑化シェードが作り出す日陰空間の内部および周囲の一定範囲に相当する。
【００３６】
ミスト制御部２６は、センサ部２３が取得した緑化シェード環境データと、ミスト稼働時間管理部２８が管理するミスト稼働時間帯と、温度スケジュール管理部２９が管理する温度スケジュールとを勘案して、噴射部１６がミストを噴射する動作を制御する。具体的には、ミスト制御部２６は、センサ部２３からの緑化シェード環境データから得られる現在の気温と、温度スケジュール管理部２９が管理する温度スケジュールが示す現在時刻の目標温度との差異が小さくなるよう、噴射部１６のポンプ１５を制御してパッションフルーツ１２の葉へのミスト噴射の量およびタイミングを調整する。これにより、水滴の気化熱の冷気を調節して環境制御対象範囲の気温を目標温度に近づけ、快適な環境を作り出す。なお、ミストユニット１３へ水を送る経路上に送水量を調整する調整手段、例えば、ミストユニットの蛇口１７が設けられている場合、ミスト制御部２６は、ポンプ１５の代わりに調整手段を制御してミストの噴射量を調整してもよいし、ポンプ１５および調整手段の双方を制御してミストの噴射量および噴射タイミングを調整してもよい。
【００３７】
ミスト制御部２６は、ミスト噴射の量および噴射タイミングの調整を、緑化シェードの育成に必要なパラメータ（気温、ＣＯ２、照度等）をも加味して行うことで、緑化シェードの育成および維持と快適な日陰空間の実現とを両立する。また、センサ部２３において複数個所の温度センサから温度情報を取得する場合、ミスト制御部２６は、場所による気温のばらつきを平準化するようにミストの噴射量および噴射タイミングを調整し、ポンプ１５が複数ある場合にはポンプ１５毎にミストの噴射量および噴射タイミングを調整する。また、ミスト制御部２６は、温度スケジュールに対する気化熱による冷却遅延への対策として、データ管理装置３から温度変化予想情報を取得し、先回りして冷却しておくことにより冷却遅延を抑制して、より確実な目標温度達成を実現するようにしてもよい。例えば、ミスト制御部２６は、ミスト稼働時間帯が開始となるよりも一定時間前に、ミスト稼働時間帯の開始時点の予想温度を確認し、予想気温と現在の気温との比較結果に基づいたタイミングで噴射部１６の制御を開始することで、先回りして環境制御対象範囲の冷却を行う。
【００３８】
ミスト制御部２６は、例えば、図５に示すフローチャートに従って緑化シェードシステム１におけるミスト噴射を制御する。図５は、実施の形態１にかかる緑化シェードシステム１のミスト制御部２６の動作の一例を示すフローチャートである。
【００３９】
図５に示すように、ミスト制御部２６は、まず、ミスト稼働時間帯であるかを確認する（ステップＳ１１）。すなわち、ミスト制御部２６は、現在時刻がミスト稼働時間管理部２８で管理されているミスト稼働時間帯に含まれているかを確認する。ミスト稼働時間帯ではない場合（ステップＳ１１：Ｎｏ）、ミスト制御部２６は、ミスト稼働時間帯であるかを確認する処理を繰り返す。
【００４０】
ミスト制御部２６は、ミスト稼働時間帯である場合（ステップＳ１１：Ｙｅｓ）、センサの観測データ、すなわち、緑化シェード環境データをセンサ部２３から収集する（ステップＳ１２）。
【００４１】
次に、ミスト制御部２６は、降雨があるか否かを確認する（ステップＳ１３）。ミスト制御部２６は、センサ部２３を構成するセンサの中に雨量センサが含まれる場合はステップＳ１２で取得した緑化シェード環境データから降雨の有無を判定する。センサ部２３を構成するセンサの中に雨量センサが含まれない場合、ミスト制御部２６は、外部機関から得られる地域ごとの雨量データから降雨の有無を判定してもよい。また、雨量センサが観測する雨量の代わりに湿度センサが観測する湿度の情報に基づいて降雨の有無を判定してもよい。降雨時には湿度が１００％に近くなるため、ミスト制御部２６は、湿度が定められた閾値よりも高い場合に降雨ありとみなす。降雨がある場合（ステップＳ１３：Ｙｅｓ）、ミスト制御部２６は、ステップＳ１１に戻って動作を継続する。すなわち、降雨がある場合はミストを噴射させる必要が無いため、ミスト制御部２６はミストを噴射させない。
【００４２】
一方、降雨がない場合（ステップＳ１３：Ｎｏ）、ミスト制御部２６は、センサ部２３が観測した環境制御対象範囲の気温が目標温度よりも高いか否かを確認する（ステップＳ１４）。すなわち、ミスト制御部２６は、温度スケジュール管理部２９で管理されている温度スケジュールを確認して現在時刻の目標温度を把握し、現在時刻の目標温度よりも環境制御対象範囲の気温が高いか否かを確認する。環境制御対象範囲の気温が目標温度以下の場合（ステップＳ１４：Ｎｏ）、ミスト制御部２６は、ステップＳ１１に戻って動作を継続する。すなわち、ミスト制御部２６は、環境制御対象範囲の気温が目標温度以下の状態ではミストを噴射させないようにして気温の低下を防止する。
【００４３】
一方、環境制御対象範囲の気温が目標温度よりも高い場合（ステップＳ１４：Ｙｅｓ）、ミスト制御部２６は、湿度が目標湿度よりも低いか否かを確認する（ステップＳ１５）。目標湿度は予め設定された固定値としてもよいし、ステップＳ１４での判定に用いる現在時刻の目標温度から算出した値としてもよい。人が感じる快適さは主に気温および湿度で決まり、湿度が同じ場合は気温が高くなればなるほど不快感が強まることが知られている。そのため、ミスト制御部２６は、目標温度が高い場合は目標湿度を低い値に設定し、目標温度が低い場合は目標湿度を高い値に設定してもよい。また、ステップＳ１５において、ミスト制御部２６は、湿度の代わりに気温および湿度から算出される不快指数を用い、不快指数が閾値以下か否かを判定するようにしてもよい。湿度が目標湿度以上である場合（ステップＳ１５：Ｎｏ）、ミスト制御部２６は、ステップＳ１１に戻って動作を継続する。すなわち、ミスト制御部２６は、環境制御対象範囲の湿度が目標湿度以上の状態ではミストを噴射させないようにして、湿度の上昇、すなわち、不快感の増加を防止する。
【００４４】
一方、湿度が目標湿度よりも低い場合（ステップＳ１５：Ｙｅｓ）、ミスト制御部２６は、緑化シェードの育成条件を満たすかを確認する（ステップＳ１６）。緑化シェードの育成条件は、緑化シェードを構成するパッションフルーツ１２の育成に必要なパラメータ、具体的には、気温、与える水の量、パッションフルーツ１２が植えられた土の温度、土の水分含有量などで表わされる。例えば、パッションフルーツ１２の育成に適した気温の範囲は２０℃〜３０℃程度とされているため、気温に関する育成条件を２０℃〜３０℃とする。また、パッションフルーツ１２の育成にあたっては土が乾燥しないように水を与える必要がある。ただし、水を与えすぎると根が腐って枯れてしまうおそれがある。そのため、ミスト制御部２６は、パラメータが気温および水やりの量である場合、気温がパッションフルーツ１２の育成に適した範囲内であるか、水やりの量が定められた上限値に達していないか、といった条件を満たすか否かを確認する。水やりの量の上限値は、水やり１回あたりにパッションフルーツ１２に与える水の量の上限値と、定められた時間あたりにパッションフルーツ１２に与える水の量の上限値で定義される。ミスト制御部２６は、１回の水やりで与える水の量および定められた時間あたりに与えた水の量の合計値の両方が上限に達していない場合、水やりの量が定められた上限値に達していないと判断する。なお、ミスト制御部２６は、水やりの量が上限値に達したか否かを判断する際、潅水ユニット１４からパッションフルーツ１２に供給される水の量も考慮する。すなわち、ミスト制御部２６は、ミストユニット１３がパッションフルーツ１２に噴射するミストの量と、潅水ユニット１４からパッションフルーツ１２に供給される水の量との合計が上限値に達した場合は育成条件を満たさないと判断する。気温および水やりの量について説明したが、土の温度および水分含有量についても同様に、ミスト制御部２６は、これらが育成に適した範囲内にあるか否かを判定する。
【００４５】
緑化シェードの育成条件を満たさない場合（ステップＳ１６：Ｎｏ）、ミスト制御部２６は、ステップＳ１１に戻って動作を継続する。すなわち、ミスト制御部２６は、環境制御対象範囲の状態が緑化シェードの育成条件を満たさない状態ではミストを噴射させないようにする。
【００４６】
一方、緑化シェードの育成条件を満たす場合（ステップＳ１６：Ｙｅｓ）、ミスト制御部２６は、ミストを噴射させる（ステップＳ１７）。具体的には、ミスト制御部２６は、噴射部１６のポンプ１５を予め定められた一定時間にわたって駆動してミストユニット１３からミストを噴射させる。このとき、ミスト制御部２６は、ポンプ１５を駆動し続けるのではなく、駆動と停止を繰り返してミストユニット１３から間欠的にミストを噴射させてもよい。また、ミスト制御部２６は、ミストユニット１３が噴射するミスト量をセンサ部２３で検出される照度または風速に基づいて調整してもよい。例えば、天気が良く照度が高い状態では気温が上昇する傾向にあると考えられるため、ミスト制御部２６は、照度が高いほどより多くのミストが噴射されるように制御する。また、風が強い場合は体感温度が低くなるため、ミスト制御部２６は、風が強い場合はミストの噴射量が少なくする制御を行う。また、噴射部１６がポンプ１５を複数備える構成の場合、ミスト制御部２６は、環境制御対象範囲の気温分布が均一となるよう、各ポンプ１５を制御する。すなわち、ミスト制御部２６は、気温が低いエリアに設置されたミストユニット１３よりも気温が高いエリアに設置されたミストユニット１３からより多くのミストが噴射されるよう、各ポンプ１５を制御する。ミスト制御部２６は、一定時間にわたってミストを噴射させた後はステップＳ１１に戻って動作を継続する。
【００４７】
なお、上記のステップＳ１１において、ミスト制御部２６は、現在時刻がミスト稼働時間帯に含まれるかを確認するのではなく、現在時刻が、ミスト稼働時間帯の開始時刻から一定時間前の時刻を過ぎ、かつミスト稼働時間帯の終了時刻よりも前であるかを確認するようにしてもよい。例えば、ミスト稼働時間帯が１２時〜１４時の場合、ミスト制御部２６は、現在時刻が１１時５０分〜１４時の間であるかを確認する。これにより、ミスト稼働時間帯の開始時刻に対し、先回りして環境制御対象範囲を冷却する制御が実現できる。
【００４８】
補足事項として、ミスト噴出による気化熱の冷却効果については、一般的には、ミスト噴出による気化熱により２〜３℃程度の気温低下効果が期待できる。例えば、屋外と半屋外でミスト噴射による気温低下効果を測定した事例では、屋外空間では１．５℃程度、半屋外空間では２〜３℃程度の気温低下効果が確認されている。
【００４９】
また、ドライミスト（１０〜３０ミクロンの微細ミスト）を利用する場合、気温低下の効果として、ビニルハウス内という条件は付くものの５℃以上の気温低下効果が期待できることが報告されている。
【００５０】
また、葉へのミスト噴出に加え、結果として地面にもミストが散布されることによる「打ち水」効果によって、体感温度は約１．５℃程度低下することが期待できることが報告されている。
【００５１】
また、超微粒ミスト（ドライミスト）噴出による緑化シェード育成効果として以下が報告されている。超微粒ミスト噴霧により、日中の湿度は平均１０％程度高くなり、飽差は超微粒ミストのない条件よりも常に低く維持される。また、超微粒ミストによる換気抑制効果によって、ＣＯ２の使用量は低減する。超微粒ミスト噴霧は気孔開度を大きくし、調査した３品種の切り花本数は、５〜１９％増加した。超微粒ミスト噴霧の有無で日持ちおよび養分含有率に差は認められず、超微粒ミスト噴霧はＣＯ２施用効果を高める効果が期待できる。
【００５２】
図３の説明に戻り、潅水制御部２７は、潅水制御部２７内に設定された潅水時間、潅水量等の情報を元に、ポンプ１５および潅水ユニット１４を制御する。このとき、潅水制御部２７は、潅水ユニット１４による水やりの量と、ミストユニット１３がミストを噴射することによるパッションフルーツ１２への水やりの量とに基づいて、潅水ユニット１４を制御する。すなわち、潅水制御部２７は、潅水ユニット１４を介して行う水やりの量とミストユニット１３を介して行う水やりの量との合計が、パッションフルーツ１２の育成に適した水やり量の上限値を超えないように考慮しつつ、ポンプ１５および潅水ユニット１４を制御する。
【００５３】
ここで、緑化シェードシステム１の環境制御装置２０のハードウェア構成について説明する。図６は、実施の形態１にかかる緑化シェードシステム１の環境制御装置２０を実現するハードウェアの一例を示す図である。
【００５４】
環境制御装置２０は、プロセッサ１０１、メモリ１０２、通信装置１０３およびインタフェース回路１０４により実現することができる。プロセッサ１０１の例は、ＣＰＵ（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、ＤＳＰ（Digital  Signal  Processor）ともいう）またはシステムＬＳＩ（Large  Scale  Integration）である。メモリ１０２の例は、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、フラッシュメモリー、等の、不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク等などである。
【００５５】
環境制御装置２０の実績収集部２４、ミスト制御部２６、潅水制御部２７、ミスト稼働時間管理部２８および温度スケジュール管理部２９は、これらの各部として動作するためのプログラムをプロセッサ１０１が実行することにより実現される。実績収集部２４、ミスト制御部２６、潅水制御部２７、ミスト稼働時間管理部２８および温度スケジュール管理部２９として動作するためのプログラムはメモリ１０２に予め格納されている。プロセッサ１０１は、このプログラムをメモリ１０２から読み出して実行することにより、実績収集部２４、ミスト制御部２６、潅水制御部２７、ミスト稼働時間管理部２８および温度スケジュール管理部２９として動作する。
【００５６】
また、環境制御装置２０のクラウドＩ／Ｆ部２１は通信装置１０３により実現され、機器Ｉ／Ｆ部２２はインタフェース回路１０４により実現される。インタフェース回路１０４は、ポンプ１５および潅水ユニット１４に制御データを出力する際にも用いられる。
【００５７】
次に、データ管理装置３の各部を説明する。
【００５８】
Ｉ／Ｆ部３１は、環境制御装置２０からの緑化シェード環境データの受信、環境制御装置２０からの環境制御装置２０の稼働状況情報もしくは設定値情報の受信、環境制御装置２０への温度変化予想情報の送信、環境制御装置２０への環境制御装置２０の稼働状況情報照会要求もしくは設定値情報照会要求の送信、環境制御装置２０への環境制御装置２０の設定値の変更要求の送信、環境制御装置２０へのミスト稼働時間の設定要求もしくは変更要求の送信、温度スケジュールの設定要求もしくは変更要求の送信、ユーザ端末５からの緑化シェード情報要求の受信、ユーザ端末５への緑化シェードの一覧情報の送信、ユーザ端末５への緑化シェードの状況情報の送信、ユーザ端末５への熱中症警報情報の送信、保守用管理端末６からの特定の環境制御装置２０の稼働状況情報もしくは設定値情報の照会要求の受信、保守用管理端末６からの特定の環境制御装置２０の設定値の変更要求の受信、保守用管理端末６からの緑化シェードのミスト稼働時間の設定要求もしくは変更要求の受信、保守用管理端末６からの緑化シェードの温度スケジュールの設定要求もしくは変更要求の受信、保守用管理端末６への特定の環境制御装置２０の稼働状況情報もしくは設定値情報の送信、外部機関が提供する気温予想サービスからの気温予想情報の受信、を行う。
【００５９】
温度変化予想部３２は、外部機関が提供する気温予想サービスより取り込んだ気温予想情報と、実績収集部３３に蓄積された各緑化シェード環境データから一定のロジックにより作成した気温独自予想とを勘案して、地域毎のその日の時間帯毎気温を予想し、予想結果を示す温度変化予想情報をＩ／Ｆ部３１経由で環境制御装置２０に送信する。
【００６０】
実績収集部３３は、各環境制御装置２０からＩ／Ｆ部３１経由で定期的に取得した各緑化シェード環境データを集約してデータベースに蓄積する。
【００６１】
サービスアプリケーション３４は、ユーザサービス３４１およびリモート制御サービス３４２から構成される。ユーザサービス３４１は、２つの機能を持ち、１つは緑化シェード検索および状況配信機能、もう１つは熱中症警報配信機能である。緑化シェード検索および状況配信機能は、ユーザ端末５からの緑化シェード情報要求に基づき、特定場所の近く等の指定された条件に適合する緑化シェードの一覧をそのユーザ端末５に配信し、また指定された緑化シェードの状況（気温等）の情報を実績収集部３３から読取ってそのユーザ端末５に配信する。熱中症警報情報配信機能は、クールアイランド制御装置４が管理するヒートアイランド情報を元に、一定基準以上に気温が上がり熱中症発生リスクが高くなっている地域のユーザ端末５に熱中症警報情報をプッシュ送信する。ヒートアイランド情報とは、複数の緑化シェードシステム１が設置されている地域内の気温分布を示す情報であり、このヒートアイランド情報を確認することにより、地域内の任意の地点の気温、任意の地点間の気温差などを知ることができる。
【００６２】
リモート制御サービス３４２は、保守用管理端末６から特定の環境制御装置２０の稼働状況情報もしくは設定値情報の照会要求があった場合、特定の環境制御装置２０の稼働状況情報もしくは設定値情報を取得の上、それら情報を要求元の保守用管理端末６に送信する。また、リモート制御サービス３４２は、保守用管理端末６から特定の環境制御装置２０の設定値の変更要求があった場合、設定値変更要求をその環境制御装置２０に送信する。上述した環境制御装置２０内の潅水制御部２７内の潅水時間、潅水量等の設定についてはこの機能を利用して設定および変更する。
【００６３】
ミスト稼働時間設定部３５は、保守用管理端末６から緑化シェードのミスト稼働時間帯の設定要求もしくは変更要求があった場合、Ｉ／Ｆ部３１経由でその設定要求もしくは変更要求を受け取りそれに基づいて自らの設定に反映する。また、ミスト稼働時間設定部３５は、クールアイランド制御装置４から緑化シェードのミスト稼働時間帯の変更要求があった場合、その変更要求に基づき自らの設定に反映する。いずれの場合もミスト稼働時間設定部３５は、Ｉ／Ｆ部３１経由でその設定要求もしくは変更要求を環境制御装置２０に送信し、環境制御装置２０のミスト稼働時間管理部２８はその要求をクラウドＩ／Ｆ部２１経由で受取り自らの設定に反映する。
【００６４】
温度スケジュール設定部３６は、保守用管理端末６から緑化シェードの温度スケジュールの設定要求もしくは変更要求があった場合、Ｉ／Ｆ部３１経由でその設定要求もしくは変更要求を受け取りそれに基づいて自らの設定に反映する。また、温度スケジュール設定部３６は、クールアイランド制御装置４から緑化シェードのミスト稼働時間帯および温度スケジュールの変更要求があった場合、その変更要求に基づき自らの設定に反映する。いずれの場合も、温度スケジュール設定部３６は、Ｉ／Ｆ部３１経由でその設定要求もしくは変更要求を環境制御装置２０に送信し、環境制御装置２０の温度スケジュール管理部２９はその要求をクラウドＩ／Ｆ部２１経由で受取り自らの設定に反映する。
【００６５】
なお、以上のデータ管理装置３は、データ管理装置３が提供する各機能を実現するためのプログラムがインストールされた電子計算機により実現される。すなわち、電子計算機のプロセッサが上記のプログラムを実行することにより、データ管理装置３が実現される。
【００６６】
次に、クールアイランド制御装置４について説明する。図７は、実施の形態１にかかるクールアイランド制御装置４の構成例を示す図である。また、図８は、実施の形態１にかかるクールアイランド制御装置４の動作を説明するための図であり、クールアイランド制御装置４とデータ管理装置３との関係を示す。
【００６７】
クールアイランド制御装置４は、緑化シェード設置場所選定機能部４１と、クールアイランド制御機能部４２と、ヒートアイランド状況管理部４３と、風データ取得部４４と、を備える。
【００６８】
緑化シェード設置場所選定機能部４１は、緑化シェード設置による風発生とその風による冷却効果のシミュレーション機能を提供することで、クールアイランドシステム計画担当者の緑化シェードの設置場所および設置数についての意思決定を支援する。
【００６９】
具体的には、クールアイランドシステム計画担当者は、緑化シェード設置場所選定機能部４１により、場所毎の緑化シェード設置数の調整を通じて地域毎の理論的気温を変化させ、その結果としての地域間温度差により発生する風（風速および風向）と、その冷却効果とをシミュレーションする。これにより、特に暑い地域の気温を下げるためにはどの場所にいくつ緑化シェードを設置すべきか検討および決定することが容易となる。
【００７０】
クールアイランド制御機能部４２は、地域間の温度差を人為的に作ることにより風を発生させるという目的のため、ヒートアイランド状況管理部４３が管理するヒートアイランド情報（地域内の各地点の気温情報）、風データ取得部４４が管理する風速および風向のデータ、データ管理装置３の実績収集部３３が管理する温度等のデータ、温度変化予想部３２が管理するその日の温度変化予想情報を総合的に判断して、個々の緑化シェードシステム１の緑化シェード部１０が噴射するミストの量とタイミングとを制御することにより、地域全体の気温に影響を及ぼすことを意図する。具体的な制御のやり方として、図８に示すように、クールアイランド制御機能部４２は、データ管理装置３のミスト稼働時間設定部３５が管理する緑化シェードシステム１毎のミスト稼働時間帯と、温度スケジュール設定部３６が管理する緑化シェードシステム１毎の温度スケジュールとを変更するための変更要求を出し、これが各緑化シェードシステム１の環境制御装置２０に反映される。各環境制御装置２０が、緑化シェード部１０に噴射するミストの量およびタイミングを調整することで、個々の緑化シェード部１０での気温を調整し、個々の緑化シェード部１０での気温の変化が地域全体の気温に影響を及ぼす。このように地域内の各エリア（緑化シェード部１０が設置されたエリア）の気温を調整することで地域間温度差の発生を実現し、その結果として風を生成し、この風が地域全体に対して冷却効果を及ぼす。特に、暑い地域をターゲットとして上記の制御を行い地域の冷却化を行う。
【００７１】
ヒートアイランド状況管理部４３は、気象データを公開している外部機関から上記のヒートアイランド情報を構成するデータ、すなわち、地域内の各地点の気温データを取得し、取得した気温データを纏めてヒートアイランド情報を生成して管理する。
【００７２】
風データ取得部４４は、緑化シェードシステム１の環境制御装置２０がセンサ部２３で取得した風速および風向データと、外部機関から取得した、地域別の時間帯毎の風速および風向データとを蓄積する。
【００７３】
補足事項として、クールアイランド制御装置４における風発生効果創出の実現可能性を裏付けるため、温度差による風の発生について説明する。空気の重さ（比重）は、気温により変化する。すなわち、空気は暖かければ軽くなり、冷たければ重くなる。空気が軽くなるというのは、同じ重さあたりの体積が増えることになるので、気圧は低くなることになる。暖かければ気圧は下がり、冷たければ気圧は高くなる。風は、気圧の高い方から低い方へ空気が押し出されて生じる現象なので、結果として、地域によって気温が異なる場合、温度が低い地域から高い地域に風が吹くことになる。
【００７４】
なお、以上のクールアイランド制御装置４は、クールアイランド制御装置４が提供する各機能を実現するためのプログラムがインストールされた電子計算機により実現される。すなわち、電子計算機のプロセッサが上記のプログラムを実行することにより、クールアイランド制御装置４が実現される。
【００７５】
次に、ユーザ端末５について説明する。ユーザ端末５は、例えば、ユーザが所有するスマートフォンなどの端末である。図９は、実施の形態１にかかるユーザ端末５の機能ブロック構成の一例を示す図である。
【００７６】
一般ユーザが利用するユーザ端末５は、ユーザアプリケーション５１を備える。ユーザアプリケーション５１は、Ｉ／Ｆ部５１１と、緑化シェード検索および状況表示部５１２と、熱中症警報情報表示部５１３と、その他機能部５１４と、を備える。
【００７７】
Ｉ／Ｆ部５１１は、データ管理装置３からの緑化シェードの一覧情報の受信、データ管理装置３からの緑化シェードの状況情報の受信、データ管理装置３からの熱中症警報情報の受信、データ管理装置３への緑化シェード情報要求の送信、を行う。
【００７８】
緑化シェード検索および状況表示部５１２は、ユーザに対し、ユーザ端末５の近くの緑化シェードを検索する機能を提供し、加えて検索により発見した緑化シェードシステム１それぞれの環境の状態、すなわち、温度、湿度、風速などを表示する。
【００７９】
熱中症警報情報表示部５１３は、データ管理装置３のユーザサービス３４１よりプッシュ送信された熱中症警報情報を表示する。
【００８０】
その他機能部５１４は、ユーザが緑化シェードシステム１を使った新規ビジネス実現のためのアプリケーションであり、例えば、各緑化シェード部１０の混雑状況の通知機能、パッションフルーツの販売機能などの追加を可能とする。
【００８１】
次に、保守用管理端末６について説明する。保守用管理端末６は、例えば、タブレット端末、ノートパソコンなどである。図１０は、実施の形態１にかかる保守用管理端末６の機能ブロック構成の一例を示す図である。
【００８２】
緑化シェードの設定および保守の担当者が利用する保守用管理端末６は、リモート保守アプリケーション６１を備える。リモート保守アプリケーション６１は、Ｉ／Ｆ部６１１と、ミスト稼働時間設定部６１２と、温度スケジュール設定部６１３と、リモート保守部６１４と、を備える。
【００８３】
Ｉ／Ｆ部６１１は、データ管理装置３からの特定の環境制御装置２０の稼働状況情報もしくは設定値情報の受信、データ管理装置３への特定の環境制御装置２０の稼働状況情報もしくは設定値情報の照会要求の送信、データ管理装置３への特定の環境制御装置２０の設定値の変更要求の送信、データ管理装置３への緑化シェードのミスト稼働時間の設定要求もしくは変更要求の送信、データ管理装置３への緑化シェードの温度スケジュール情報の設定要求もしくは変更要求の送信、を行う。
【００８４】
ミスト稼働時間設定部６１２は、データ管理装置３のミスト稼働時間設定部３５経由で、環境制御装置２０のミスト稼働時間管理部２８が管理するミスト稼働時間帯の初期設定および変更を行う。
【００８５】
温度スケジュール設定部６１３は、データ管理装置３の温度スケジュール設定部３６経由で、環境制御装置２０の温度スケジュール管理部２９が管理する温度スケジュールの初期設定および変更を行う。
【００８６】
リモート保守部６１４は、データ管理装置３のリモート制御サービス３４２経由で、特定の環境制御装置２０の稼働状況情報を表示し、特定の環境制御装置２０の設定値の初期設定および変更を行う。潅水制御部２７内の潅水時間、潅水量等の設定についてはこの機能を利用して設定および変更する。
【００８７】
次に、計画担当者用管理端末７について説明する。計画担当者用管理端末７は、例えば、パーソナルコンピュータである。図１１は、実施の形態１にかかる計画担当者用管理端末７の機能ブロック構成の一例を示す図である。
【００８８】
計画担当者用管理端末７は、緑化シェード設置場所選定検討部７１と、ヒートアイランド状況確認部７２と、を備える。
【００８９】
緑化シェード設置場所選定検討部７１は、場所毎の緑化シェードの設置数の調整を通じた、緑化シェード設置による風発生および発生した風による冷却効果のシミュレーション機能を計画担当者に提供する。ヒートアイランド状況確認部７２は、ヒートアイランド状況、すなわち、地域内の気温分布を示す情報を計画担当者に提供する。
【００９０】
以上のように、実施の形態１にかかるクールアイランドシステム１００は、１つ以上の緑化シェードシステム１を含む。緑化シェードシステム１は、シェード枠１１とこれに屋根状に絡みついたパッションフルーツ１２とから構成される緑化シェードに噴射するミストの量を、緑化シェードが作り出す日陰空間を含む環境制御対象範囲の気温および湿度と、緑化シェードの育成条件とに基づいて制御する。これにより、環境制御対象範囲を所望の状態に保ち続けることができる。また、緑化シェードを構成するパッションフルーツ１２に水を与えすぎて根が腐るといったような問題が発生するのを防止でき、緑化シェードを良好な状態に保ち続けることができる。
【００９１】
実施の形態２．
つづいて、実施の形態２について説明する。実施の形態２にかかるクールアイランドシステムの構成および緑化シェードシステムの構成は実施の形態１と同様である。本実施の形態では、実施の形態１と異なる部分について説明を行う。
【００９２】
実施の形態２にかかるクールアイランドシステム１００は、実施の形態１で説明した動作を実現する際に機械学習を利用する。機械学習を利用するケースは２つあり、１つ目は、緑化シェードシステム１の環境制御装置２０が環境制御対象範囲の環境を制御する際に機械学習を利用する。２つ目は、クールアイランドシステム計画担当者による緑化シェードの設置場所および設置数の決定をクールアイランド制御装置４が支援する際に機械学習を利用する。
【００９３】
以下、実施の形態２にかかる環境制御装置２０およびクールアイランド制御装置４について説明する。
【００９４】
実施の形態２にかかる環境制御装置２０は、実施の形態１にかかる環境制御装置２０のミスト制御部２６を図１２に示すミスト制御部２６ａとしたものである。なお、図１２は、実施の形態２にかかる環境制御装置２０が備えるミスト制御部２６ａの構成例を示す図である。
【００９５】
ミスト制御部２６ａは、機械学習装置８０を備え、機械学習装置８０は、状態観測部８１および学習部８２を備える。
【００９６】
ミスト制御部２６ａは、機械学習装置８０による学習の結果を利用して環境制御対象範囲の環境を制御する。具体的には、ミスト制御部２６ａは、気温の変化、人の混雑予想、風の状況等に基づいて、緑化シェード部１０の噴射部１６がどの時点でミストの噴射を開始すればよいかを、学習結果に基づいて決定する。緑化シェード部１０はミストの気化熱によって温度を下げる為、ミストの気化熱による冷却効果が発生する迄にタイムラグがある。緑化シェードシステム１を利用するユーザは、一見のユーザが多いと予想される為、ジャストタイムで快適な環境を提供する必要があり、タイムラグの極小化が重要となる。すなわち、ユーザが緑化シェードシステム１の設置場所に到着する時点で快適な環境を提供するためには、ユーザの到着時刻である目標時刻（例えば、ミスト稼働時間帯の開始時刻）よりも前に、ミスト噴射を開始する必要がある。しかしながら、実施の形態１で説明したように、ミスト噴射の制御は、環境制御対象範囲の気温および湿度に加えて、緑化シェードの育成条件を加味して行うため、ミストの噴射量は一定ではなく、ミスト噴射を開始してから快適な環境となるまでに要する時間も一定とはならない。そのため、ミスト制御部２６ａは、ミスト噴射を開始するタイミングを機械学習の結果に基づいて決定する。例えば、ユーザに対して緑化シェードシステム１の稼働開始時刻、すなわち、ミスト噴射による快適な環境の提供開始時刻を１０時と案内している場合、ミスト制御部２６ａは、１０時までに環境制御対象範囲を冷却して快適化を完了させるためにはミストの噴射をどの時点で開始すべきかを機械学習の結果に基づいて決定し、決定したタイミングでミスト噴射の制御を開始する。
【００９７】
機械学習装置８０が機械学習を行う際に機械学習装置８０に入力する学習用データには、ミストの稼働条件のデータ（以下、稼働条件データと称する）と、人の混雑予想のデータ（以下、混雑予想データと称する）と、気温上昇の予想データ（以下、気温予想データと称する）と、風速および風向の予想データ（以下、風予想データと称する）と、緑化シェード設置場所の実際の気温、湿度、風向および風速のデータ（以下、実環境データと称する）と、緑化シェード設置場所の実際の人の混雑状況のデータ（以下、混雑状況データと称する）と、緑化シェード設置場所における人の滞在時間のデータ（以下、滞在時間データと称する）と、が含まれる。
【００９８】
稼働条件データは、ミスト噴射の開始タイミングおよびミストの噴射量を示すデータである。ミスト噴射の開始タイミングとは、目標時刻よりも前にミスト噴射を開始するタイミングである。噴射部１６がミストの噴射と停止を繰り返すように制御する場合、ミストの噴射量は、ミストを噴射する時間の長さおよび噴射するミスト量と、噴射を停止する時間の長さとで表わされる。
【００９９】
混雑予想データは、緑化シェード設置場所の目標時刻における人の混雑度の予想値を示すデータである。このデータは、例えば、外部のシステムによって提供される、混雑予想（人出予想）のデータを利用する。緑化シェード設置場所についての混雑予想データの取得が難しい場合、緑化シェードの設置場所に近い場所（観光スポットなど）の人出と緑化シェードの設置場所の人出との間には相関があると考えられるため、緑化シェード設置場所に近い場所の人出予想データを代用する。
【０１００】
気温予想データは、緑化シェード設置場所の目標時刻における気温の予想値を示すデータである。上記の混雑予想データと同様に、気温予想データも外部のシステムによって提供されるデータを利用する。また、緑化シェード設置場所についての気温予想データの取得が難しい場合、緑化シェード設置場所に近い場所の気温予想データを代用する。
【０１０１】
風予想データは、緑化シェード設置場所の目標時刻における風向および風速の予想値を示すデータである。上記の混雑予想データと同様に、風予想データも外部のシステムによって提供されるデータを利用する。また、緑化シェード設置場所についての風予想データの取得が難しい場合、緑化シェード設置場所に近い場所の風予想データを代用する。
【０１０２】
実環境データとは、緑化シェード設置場所の現在の気温、湿度、風向および風速を示すデータであり、センサ部２３から取得する。
【０１０３】
混雑状況データとは、緑化シェード設置場所の現在の人の混雑度を示すデータであり、例えば、センサ部２３に含まれるがイメージセンサが緑化シェード設置場所を撮影した画像を解析することで取得する。
【０１０４】
滞在時間データとは、目標時刻となった後に、利用者が緑化シェード設置場所に滞在する時間のデータである。利用者によって滞在時間はまちまちであるため、このデータは各利用者の平均滞在時間を示すものとする。また、このデータは、外部のシステムによって提供されるデータ、例えば、利用者が保持するスマートフォンなどの位置情報を分析して作成される行動データを利用して作成する、または、センサ部２３に含まれるがイメージセンサが緑化シェード設置場所を繰り返し撮影した画像または動画を分析して作成する。
【０１０５】
機械学習装置８０は、上記の学習用データが入力されると、学習用データに含まれる各データ同士の関係を学習する。機械学習装置８０が学習を行うときの各部の動作について以下に説明する。
【０１０６】
状態観測部８１は、上述した稼働条件データ、混雑予想データ、気温予想データ、風予想データ、実環境データ、混雑状況データおよび滞在時間データを状態変数として観測する。
【０１０７】
学習部８２は、状態観測部８１で観測された状態変数に基づいて作成されるデータセットに従って、ミスト噴射を開始するタイミングおよびミストの噴射量を学習する。
【０１０８】
学習部８２が用いる学習アルゴリズムはどのようなものを用いてもよい。一例として、強化学習（Reinforcement  Learning）を適用した場合について説明する。強化学習は、ある環境内におけるエージェント（行動主体）が、現在の状態を観測し、取るべき行動を決定する、というものである。エージェントは行動を選択することで環境から報酬を得て、一連の行動を通じて報酬が最も多く得られるような方策を学習する。強化学習の代表的な手法として、Ｑ学習（Q-learning）やＴＤ学習（TD-learning）が知られている。例えば、Ｑ学習の場合、行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）の一般的な更新式（行動価値テーブル）は次式（１）で表される。
【０１０９】
【数１】
0006899982.tif 000002
【０１１０】
式（１）において、ｓtは時刻ｔにおける環境を表し、ａtは時刻ｔにおける行動を表す。行動ａtにより、環境はｓt+1に変わる。ｒt+1はその環境の変化によってもらえる報酬を表し、γは割引率を表し、αは学習係数を表す。なお、γは０＜γ≦１、αは０＜α≦１の範囲とする。Ｑ学習を適用した場合、ミスト噴射を開始するタイミングおよびミストの噴射量を決定することが行動ａtとなる。
【０１１１】
式（１）で表される更新式は、時刻ｔ＋１における最良の行動ａt+1の行動価値が、時刻ｔにおいて実行された行動ａtの行動価値Ｑよりも大きければ、行動価値Ｑを大きくし、逆の場合は、行動価値Ｑを小さくする。換言すれば、時刻ｔにおける行動ａtの行動価値Ｑを、時刻ｔ＋１における最良の行動価値に近づけるように、行動価値関数Ｑ（ｓ，ａ）を更新する。それにより、或る環境における最良の行動価値が、それ以前の環境における行動価値に順次伝播していくようになる。
【０１１２】
学習部８２は、報酬計算部８２１と、関数更新部８２２と、をさらに備えている。
【０１１３】
報酬計算部８２１は、状態変数に基づいて報酬を計算する。具体的には、報酬計算部８２１は、滞在時間データに基づいて、報酬ｒを計算する。報酬計算部８２１は、例えば、緑化シェード設置場所における人の滞在時間が延びた場合には報酬ｒを増大させる（例えば「１」の報酬を与える）。「人の滞在時間が延びる」とは、例えば、それまでの緑化シェード利用者の平均滞在時間よりも滞在時間が長くなることをいう。他方、緑化シェード設置場所における人の滞在時間が短くなった場合には報酬ｒを低減する（例えば「−１」の報酬を与える）。
【０１１４】
関数更新部８２２は、報酬計算部８２１によって計算される報酬に従って、ミスト噴射を開始するタイミングおよびミストの噴射量を決定するための関数を更新する。例えばＱ学習の場合、式（１）で表される行動価値関数Ｑ（ｓt，ａt）を、ミストの稼働条件を算出するための関数として用いる。
【０１１５】
学習部８２が上記の学習データを用いた学習を行い生成する学習済みモデルは、上述した混雑予想データ、気温予想データ、風予想データ、実環境データおよび混雑状況データが入力されると、ミストの稼働条件、すなわち、ミスト噴射の開始タイミングおよびミストの噴射量を出力する。
【０１１６】
次に、クールアイランド制御装置４について説明する。実施の形態２にかかるクールアイランド制御装置４は、実施の形態１にかかるクールアイランド制御装置４の緑化シェード設置場所選定機能部４１を図１３に示す緑化シェード設置場所選定機能部４１ａとしたものである。なお、図１３は、実施の形態２にかかるクールアイランド制御装置４が備える緑化シェード設置場所選定機能部４１ａの構成例を示す図である。
【０１１７】
緑化シェード設置場所選定機能部４１ａは、機械学習装置９０を備え、機械学習装置９０は、状態観測部９１および学習部９２を備える。
【０１１８】
緑化シェード設置場所選定機能部４１ａは、機械学習装置９０による強化学習の結果を利用して、クールアイランドシステム計画担当者の緑化シェードの設置場所および設置数についての意思決定を支援する。
【０１１９】
機械学習装置９０が機械学習を行う際に機械学習装置９０に入力する学習用データには、複数の緑化シェードシステム１それぞれの設置場所のデータと、都市設計データと、複数の緑化シェードシステム１それぞれの稼働条件データと、複数の緑化シェードシステム１それぞれの混雑予想データと、複数の緑化シェードシステム１それぞれの気温予想データと、複数の緑化シェードシステム１それぞれの風予想データと、ヒートアイランドの状況データと、複数の緑化シェードシステム１それぞれの実環境データと、複数の緑化シェードシステム１それぞれの混雑状況データと、複数の緑化シェードシステム１それぞれの滞在時間データと、が含まれる。
【０１２０】
機械学習装置９０に入力する学習用データに含まれるデータのうち、稼働条件データ、混雑予想データ、気温予想データ、風予想データ、実環境データ、混雑状況データおよび滞在時間データは、上述した機械学習装置８０に入力する学習用データに含まれる稼働条件データ、混雑予想データ、気温予想データ、風予想データ、実環境データ、混雑状況データおよび滞在時間データと同様のデータである。
【０１２１】
都市設計データは、緑化シェードを設置するエリアのどこにどのような建物があるかといった、エリア内の建物の配置を示すデータである。
【０１２２】
ヒートアイランドの状況データは、緑化シェードを設置するエリア内の各地点の気温を示すデータである。
【０１２３】
機械学習装置９０は、上記の学習用データが入力されると、学習用データに含まれる各データ同士の関係を学習する。機械学習装置９０が学習を行うときの各部の動作について以下に説明する。
【０１２４】
状態観測部９１は、上述した緑化シェードの設置場所のデータ、都市設計データ、稼働条件データ、混雑予想データ、気温予想データ、風予想データ、ヒートアイランドの状況データ、実環境データ、混雑状況データおよび滞在時間を状態変数として観測する。
【０１２５】
学習部９２は、状態観測部９１で観測された状態変数に基づいて作成されるデータセットに従って、緑化シェードの設置が有効な場所を学習する。緑化シェードを設置することにより周囲よりも気温が低い状態を作り出して風を発生させることができる場所が、緑化シェードの設置が有効な場所に該当する。
【０１２６】
機械学習装置９０の学習部９２は報酬計算部９２１および関数更新部９２２を備え、上述した機械学習装置８０の学習部８２と同様の処理で機械学習を行う。すなわち、機械学習装置９０の学習部９２と機械学習装置８０の学習部８２との違いは、使用する学習用データの構成となる。ただし、学習部９２の報酬計算部９２１が報酬を計算する方法は、学習部８２の報酬計算部８２１が報酬を計算する方法と異なる。報酬計算部９２１は、例えば、緑化シェードを設置したことによりエリア内の気温の低下が定められた目標値を達成できた場合は報酬ｒを増大させ、目標値を達成できない場合は報酬ｒを低減させる。
【０１２７】
なお、本実施の形態では、学習部が用いる学習アルゴリズムに強化学習を適用した場合について説明したが、これに限られるものではない。学習アルゴリズムについては、強化学習以外にも、教師あり学習、教師なし学習、又は半教師あり学習等を適用することも可能である。
【０１２８】
また、上述した学習アルゴリズムとしては、特徴量そのものの抽出を学習する、深層学習（Deep  Learning）を用いることもでき、他の公知の方法、例えばニューラルネットワーク、遺伝的プログラミング、機能論理プログラミング、サポートベクターマシンなどに従って機械学習を実行してもよい。
【０１２９】
また、機械学習装置８０は、環境制御装置２０のミスト制御部２６ａが緑化シェード部１０の噴射部１６を制御してミスト噴射を開始させるタイミングを学習するために使用されるが、ミスト制御部２６ａの外部に機械学習装置８０が設けられた構成であってもよい。また、機械学習装置８０がネットワークを介して環境制御装置２０に接続される構成、すなわち、ミスト制御部２６ａを実現する装置と機械学習装置８０とが別個の装置であってもよい。また、機械学習装置８０は、クラウドサーバ上に存在していてもよい。
【０１３０】
また、機械学習装置８０は、複数の環境制御装置２０に対して作成されるデータセットに従って、ミストの稼働条件を学習するようにしてもよい。なお、機械学習装置８０は、同一の現場で使用される複数の環境制御装置２０からデータセットを取得してもよいし、或いは、異なる場所で独立して稼働する複数の環境制御装置２０から収集されるデータセットを利用してミストの稼働条件を学習してもよい。さらに、データセットを収集する環境制御装置２０を途中で対象に追加し、或いは、逆に対象から除去することも可能である。さらに、ある環境制御装置２０に関してミストの稼働条件を学習した機械学習装置８０を、これとは別の環境制御装置２０に取り付け、当該別の環境制御装置２０に関してミストの稼働条件を再学習して更新するようにしてもよい。
【０１３１】
環境制御装置２０のミスト制御部２６ａが備える機械学習装置８０について説明したが、クールアイランド制御装置４の緑化シェード設置場所選定機能部４１ａが備える機械学習装置９０も同様である。
【０１３２】
以上のように、本実施の形態にかかる緑化シェードシステム１のミスト制御部２６ａは、ミストの稼働条件について学習を行い、学習結果に基づいて、ミスト噴射の開始タイミングおよびミストの噴射量を決定する。そのため、環境の状態調整を目標時刻までに確実に完了させることができる。また、クールアイランド制御装置４は、緑化シェードの設置場所について学習を行い、学習結果に基づいて、緑化シェードの設置場所を決定する。これにより、緑化シェードの適切な設置場所を効率的に決定することができる。
【０１３３】
実施の形態３．
実施の形態２では、緑化シェードシステム１のミスト制御部２６ａがミストの稼働条件を強化学習によって学習する構成について説明したが、本実施の形態では、ミストの稼働条件を教師あり学習によって学習する構成について説明する。なお、実施の形態３にかかるクールアイランドシステムの構成および緑化シェードシステムの構成は実施の形態１，２と同様である。本実施の形態では、実施の形態１，２と異なる部分について説明を行う。
【０１３４】
実施の形態３にかかる環境制御装置２０は、実施の形態２にかかる環境制御装置２０のミスト制御部２６ａを図１４に示すミスト制御部２６ｂとしたものである。なお、図１４は、実施の形態３にかかる環境制御装置２０が備えるミスト制御部２６ｂの構成例を示す図である。
【０１３５】
ミスト制御部２６ｂは、機械学習装置８０ｂを備え、機械学習装置８０ｂは、データ取得部８５、状態観測部８６および学習部８７を備える。
【０１３６】
ミスト制御部２６ｂは、機械学習装置８０ｂによる教師あり学習の結果を利用して環境制御対象範囲の環境を制御する。具体的には、ミスト制御部２６ｂは、実施の形態２で説明したミスト制御部２６ａと同様に、ミストの稼働条件を機械学習の結果に基づいて決定する。
【０１３７】
機械学習装置８０ｂが機械学習を行う際に機械学習装置８０ｂに入力する学習用データには、実施の形態２で説明した稼働条件データ、混雑予想データ、気温予想データ、風予想データ、実環境データ、混雑状況データおよび滞在時間データと、緑化シェードの利用者による環境状態の評価データ（以下、利用者評価データと称する）と、が含まれる。
【０１３８】
利用者評価データは、例えば、利用者が感じた爽快感をレベル分けした結果を示すデータである。利用者評価データは、例えば、ユーザ端末５を利用して取得する、または、緑化シェードを利用中のユーザに対してアンケートを行い取得する。
【０１３９】
機械学習装置８０ｂは、上記の学習用データが入力されると、学習用データに含まれる各データ同士の関係を学習する。機械学習装置８０ｂが学習を行うときの各部の動作について以下に説明する。
【０１４０】
データ取得部８５は、上述した滞在時間データおよび利用者評価データを判定データとして取得する。
【０１４１】
状態観測部８６は、上述した稼働条件データ、混雑予想データ、気温予想データ、風予想データ、実環境データおよび混雑状況データを状態変数として観測する。
【０１４２】
学習部８７は、状態観測部８６で観測された状態変数と、データ取得部８５で取得された判定データとの組み合わせに基づいて作成されるデータセットに従って、ミストの稼働条件（ミスト噴射を開始するタイミングおよびミストの噴射量）を学習する。ここで、データセットは、状態変数および判定データを互いに関連付けたデータである。
【０１４３】
学習部８７は、例えば、ニューラルネットワークモデルに従って、いわゆる教師あり学習により、ミストの稼働条件を学習する。ここで、教師あり学習とは、ある入力と結果（ラベル）のデータの組を大量に学習装置に与えることで、それらのデータセットにある特徴を学習し、入力から結果を推定するモデルをいう。
【０１４４】
ニューラルネットワークは、複数のニューロンからなる入力層、複数のニューロンからなる中間層（隠れ層）、及び複数のニューロンからなる出力層で構成される。中間層は、１層又は２層以上でもよい。
【０１４５】
例えば、図１５に示すような３層のニューラルネットワークであれば、複数の入力が入力層に入力層（Ｘ１〜Ｘ３）に入力されると、その値に重みＷ１（ｗ１１からｗ１６）を掛けて中間層（Ｙ１〜Ｙ２）に入力され、その結果にさらに重みＷ２（ｗ２１〜ｗ２６）を掛けて出力層（Ｚ１〜Ｚ３）から出力される。この出力結果は、重みＷ１とＷ２の値によって変わる。なお、図１５は、ニューラルネットワークの構成例を示す図である。
【０１４６】
本実施の形態において、ニューラルネットワークは、状態観測部８６によって観測される状態変数と、データ取得部８５によって取得される判定データとの組合せに基づいて作成されるデータセットに従って、いわゆる教師あり学習により、ミストの稼働条件を学習する。
【０１４７】
すなわち、ニューラルネットワークの学習では、入力層に稼働条件データ、混雑予想データ、気温予想データ、風予想データ、実環境データおよび混雑状況データを入力して出力層から出力された結果が、判定データに近づくように重みＷ１およびＷ２を調整する。      
【０１４８】
また、ニューラルネットワークは、いわゆる教師なし学習によって、ミスト噴射を開始するタイミングおよびミストの噴射量を学習することもできる。教師なし学習とは、入力データのみを大量に機械学習装置に与えることで、入力データがどのような分布をしているか学習し、対応する教師出力データを与えなくても、入力データに対して圧縮、分類、整形等を行う装置を学習する手法である。それらのデータセットにある特徴を似た者どうしにクラスタリングすること等ができる。この結果を使って、何らかの基準を設けてそれを最適にするような出力の割り当てを行うことで、出力の予測を実現することができる。また、教師なし学習と教師あり学習の中間的な問題設定として、半教師あり学習と呼ばれるものもあり、これは一部のみ入力と出力のデータの組が存在し、それ以外は入力のみのデータである場合がこれに当たる。
【０１４９】
また、機械学習装置８０ｂは、複数の環境制御装置２０に対して作成されるデータセットに従って、ミストの稼働条件を学習するようにしてもよい。なお、機械学習装置８０ｂは、同一の現場で使用される複数の環境制御装置２０からデータセットを取得してもよいし、或いは、異なる現場で独立して稼働する複数の環境制御装置２０から収集されるデータセットを利用してミストの稼働条件を学習してもよい。さらに、データセットを収集する環境制御装置２０を途中で対象に追加し、或いは、逆に対象から除去することも可能である。また、ある環境制御装置２０に関してミスト噴射を開始するタイミングおよびミストの噴射量を学習した機械学習装置８０ｂを、これとは別の環境制御装置２０に取り付け、当該別の環境制御装置２０に関してミストの稼働条件を再学習して更新するようにしてもよい。
【０１５０】
以上のように、本実施の形態にかかる緑化シェードシステム１のミスト制御部２６ｂは、ミストの稼働条件について教師あり学習を行い、学習結果に基づいて、ミスト噴射の開始タイミングおよびミストの噴射量を決定する。本実施の形態にかかる緑化シェードシステム１は、実施の形態２にかかる緑化シェードシステム１と同様の効果を得ることができる。
【０１５１】
なお、実施の形態１で説明した緑化シェード部１０のシェード枠１１については、形態および配置についての各種バリエーションがある。具体的には、天井の形状についてのフラット、ウェーブ、三角屋根等のバリエーション、側面についてのバリエーションがある。天井の形状および側面での生育によって、パッションフルーツ１２の生育面積を多くすることが出来、これによってパッションフルーツ１２を利用した気化熱による冷却量を高めることが出来、緑化シェード内の冷却効果を高めることが出来る。また、側面にパッションフルーツ１２を生育することにより、シェード内で冷却された空気の逸失を抑制することができる。
【０１５２】
また、緑化シェード部１０を構成するパッションフルーツ１２について、パッションフルーツ１２以外の植物の採用というバリエーションがある。具体的には、トケイソウ科等の亜熱帯に生息する植物を採用することも可能である。要は、例えば、夏日のように気温の高い環境下で植物に水をかけても、水の沸騰によって枯れない植物であれば、パッションフルーツ１２の代わりに使用することができる。
【０１５３】
また、緑化シェード部１０のミストユニット１３について、配管の位置について各種バリエーションがある。具体的には、配管を緑化シェード上に配置する場合、緑化シェード下に配置する場合（この場合下からミストを噴霧する）、緑化シェード内に配置する場合（この場合シェードの中からミスト噴霧してより自然な蒸発で気化させる）、等があり、夏場など周囲温度によって使い分けが可能である。
【０１５４】
緑化シェード部１０に関連するその他バリエーションとしては、照明制御についてのバリエーション、エアカーテンについてのバリエーション、ドライミストについてのバリエーションがある。
【０１５５】
照明制御については、パッションフルーツ１２の育成支援のために、屋内において各種の照明制御を実施するバリエーションがある。
【０１５６】
エアカーテンについては、緑化シェード内の温度を維持するためエアカーテンを設置するバリエーションがある。
【０１５７】
ドライミストについては、緑化シェード内でのマイナスイオン発生により冷却効果を高めるドライミストを採用するバリエーションがある。
【０１５８】
また、ユーザ端末５について、ユーザアプリケーション５１として提供する個別アプリケーションについての各種バリエーションがある。具体的には、避暑地案内サービス、オンライン販売サービス（パッションフルーツ、緑化シェード、テーブル等の販売）がある。ユーザアプリケーション５１としては、実施の形態１〜３のシステムに関して様々なサービスアプリケーションを搭載可能である。
【０１５９】
他の実施の形態として、緑化シェード部１０に、緑化シェード内の人の混雑状況の情報を取得するカメラ等の画像取得部を設け、ミスト制御部２６は、画像取得部で取得した画像に基づいて人の混雑状況を把握し、混在状況に基づいてミストの噴出を調整するようにしてもよい。具体的には、ミスト制御部２６は、混雑状況にも基づいて、緑化シェード内の温度上昇の予測や、人の移動によって生じるよる緑化シェード内外での温度交換の状況を予測し、温度スケジュール等に基づいて予め計画していたミスト噴射タイミングの調整をするようにしてもよい。
【０１６０】
以上の実施の形態に示した構成は、一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、実施の形態同士を組み合わせることも可能であるし、要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。
【符号の説明】
【０１６１】
１  緑化シェードシステム、３  データ管理装置、４  クールアイランド制御装置、５  ユーザ端末、６  保守用管理端末、７  計画担当者用管理端末、１０  緑化シェード部、１１  シェード枠、１２  パッションフルーツ、１３  ミストユニット、１４  潅水ユニット、１５  ポンプ、１６  噴射部、１７  ミストユニットの蛇口、２０  環境制御装置、２１  クラウドＩ／Ｆ部、２２  機器Ｉ／Ｆ部、２３  センサ部、２４  実績収集部、２５  制御部、２６，２６ａ，２６ｂ  ミスト制御部、２７  潅水制御部、２８  ミスト稼働時間管理部、２９  温度スケジュール管理部、３１，５１１，６１１  Ｉ／Ｆ部、３２  温度変化予想部、３３  実績収集部、３４  サービスアプリケーション、３５，６１２  ミスト稼働時間設定部、３６，６１３  温度スケジュール設定部、４１，４１ａ  緑化シェード設置場所選定機能部、４２  クールアイランド制御機能部、４３  ヒートアイランド状況管理部、４４  風データ取得部、５１  ユーザアプリケーション、６１  リモート保守アプリケーション、７１  緑化シェード設置場所選定検討部、７２  ヒートアイランド状況確認部、８０，８０ｂ，９０  機械学習装置、８１，８６，９１  状態観測部、８２，８７，９２  学習部、８５  データ取得部、１００  クールアイランドシステム、３４１  ユーザサービス、３４２  リモート制御サービス、５１２  緑化シェード検索および状況表示部、５１３  熱中症警報情報表示部、５１４  その他機能部、６１４  リモート保守部、８２１，９２１  報酬計算部、８２２，９２２  関数更新部。
【要約】
緑化シェードシステム（１）は、植物（１２）を利用して構成される緑化シェードにより日陰空間を作成する緑化シェード部（１０）と、水をミストに変換して植物（１２）に噴射する噴射部（１６）と、日陰空間を含む環境制御対象範囲の気温と環境制御対象範囲の時間帯毎の目標温度を示す温度スケジュールとに基づいて噴射部（１６）によるミストの噴射動作を制御するミスト制御部（２６）と、を備える。【図１】
0006899982.tif 000003
【図２】
0006899982.tif 000004
【図３】
0006899982.tif 000005
【図４】
0006899982.tif 000006
【図５】
0006899982.tif 000007
【図６】
0006899982.tif 000008
【図７】
0006899982.tif 000009
【図８】
0006899982.tif 000010
【図９】
0006899982.tif 000011
【図１０】
0006899982.tif 000012
【図１１】
0006899982.tif 000013
【図１２】
0006899982.tif 000014
【図１３】
0006899982.tif 000015
【図１４】
0006899982.tif 000016
【図１５】
0006899982.tif 000017