JP6735492B2 - 空気調和機のレコメンド処理を実行するサーバおよびレコメンド処理システム - Google Patents

Description

本発明は、家庭用電気製品において用いられるサーバおよびシステムに関し、特に空気調和機のレコメンド処理を実行するサーバおよびレコメンド処理システムに関する。

一般的に、家庭用電気製品である空気調和機において、最も電力を消費する時期としては、空気調和機に対する室内の設定温度と実際の外気温度との間に大きな差がある場合である。例えば、真冬の時期においては、長時間の外出後に帰宅した場合、室内温度が外気温度に近くなり、使用者が快適と感じる温度より極端に低い温度となっている。そのような状況において空気調和機が起動されると、使用者が設定した温度に室内温度が早く到達するように、起動時（運転開始時）においては室内温度などの環境条件に依らず、起動から一定時間では最大出力で稼働されるのが一般的である。そのため、真冬の時期では、帰宅時の起動時における空気調和機の電力消費が大きくなり、事前につけたままの場合に消費される電力に比べ、結果的には電気料金が高くなる。従って、外出する時間が短い場合には、不在であっても空気調和機の運転をそのまま継続させた方が、起動時に消費電力が大きくなることを考慮すると省エネルギーの観点では、すなわち経済的な観点では好ましい場合がある。

使用者が短時間だけ外出する場合、例えば、２０〜３０分間の短い時間の不在の場合には、省エネルギーの観点において、使用者が過ごす部屋に設置された空気調和機の運転をそのまま継続させるべきか、若しくは空気調和機の運転を一旦停止して、使用者の帰宅時に運転を再開させるべきかの判断を使用者が迷うことがある。特に、空気調和機の運転による室内温度および消費電力の推移は、設定温度、外気温度、運転時間、および住宅における熱量の保持性能を示す住宅冷温熱保持能力などの様々なファクターが起因している。このため、使用者が一旦不在となる短時間の外出において、使用者が空気調和機の運転を一旦停止すべきか、若しくは運転を継続しておくべきかの判断を省エネルギーの観点で適切に実行することは極めて難しいことである。

本発明は、使用者が一旦不在となる短時間の外出の場合において、空気調和機の運転を一旦停止すべきか、若しくは運転を継続すべきかの判断に関して、使用者のリクエストに対応して、使用者が最適な選択を行うことができるように、空気調和機の運転に関してリコメンド機能を有する空気調和機の提供を課題とする。

上述した課題を解決するために、本発明は、空気調和機のレコメンド処理を実行するサーバおよびレコメンド処理システムを提供するものである。

本発明に係る一態様の空気調和機のレコメンド処理を実行するサーバにおいては、
複数の空気調和機のそれぞれに対応する室内温度記録、室外温度記録、消費電力記録、機種情報および設定温度情報を保存するデータベースと、
前記データベースに保存されたデータに基づいて住宅冷温熱保持能力推定モデル、室温変化予測モデルおよび消費電力予測モデルを作成するモデル演算部と、
前記住宅冷温熱保持能力推定モデルおよび前記データベースに保存されたデータに基づいて、前記空気調和機における１つの予測対象空気調和機の設置場所の住宅冷温熱保持能力を決定し、情報端末からのレコメンド要求に応じて予測処理する予測演算部と、
前記予測演算部において予測処理された結果を前記情報端末へ送信するサーバ送信部と、を備え、
前記予測演算部は、前記情報端末からのレコメンド要求に対して、前記室温変化予測モデル、前記消費電力予測モデルおよび前記住宅冷温熱保持能力に基づいて、設定時間において設定温度で前記予測対象空気調和機の運転を継続するときの第１消費電力、および前記設定時間において前記予測対象空気調和機の運転を停止し、前記設定時間の到達時に運転を再開して、室内温度が前記設定温度に到達するまでの第２消費電力、を算出し、
前記サーバ送信部が、算出された前記第１消費電力と前記第２消費電力、および／または前記第１消費電力と前記第２消費電力に対応する第１電気料金と第２電気料金、を前記情報端末へ送信するよう構成されている。

また、本発明に係る他の態様の空気調和機のレコメンド処理システムにおいては、
上述の一態様の空気調和機のレコメンド処理を実行するサーバと、
前記サーバへ現在室内温度、現在室外温度、現在消費電力、設定温度、および機種情報の各データを送信するよう構成された予測対象空気調和機と、
前記サーバから、第１消費電力と第２消費電力のデータ、および／または第１電気料金と第２電気料金のデータを受信し、前記第１消費電力と第２消費電力、前記第１電気料金と前記第２電気料金、または、前記第１電気料金と前記第２電気料金との比較結果を表示する情報端末と、を備える。

上述した空気調和機のレコメンド処理を実行するサーバおよびレコメンド処理システムによれば、使用者が一旦不在となる短時間の外出の場合において、空気調和機の運転を一旦停止すべきか、若しくは運転を継続すべきかの判断に関して、使用者のリクエストに対応して、使用者が最適な選択を行うことができるように、空気調和機の運転に関するリコメンド機能を提供することができる。

本発明に係る一実施形態である実施形態１に係る空気調和機のレコメンド処理システムの概略構成を示すブロック図 実施形態１における全体的な予測フローを示す概略図 実施形態１における住宅冷温熱保持能力推定モデルの作成フローを示す図 実施形態１において、冬場において暖房モードで運転していた空気調和機を停止してから一定時間の間の室内温度の変化の推移の一例を示すグラフ 実施の形態１における室内温度変化率の度数分布の一例を示す表 実施の形態１において、室内温度変化率の度数分布に対するクラスタ分けの具体例を説明する図 実施形態１における新規の空気調和機の住宅冷温熱保持能力の推定フローチャート 実施形態１において新規の空気調和機の住宅冷温熱保持能力を推定する場合の具体例を説明する図 実施の形態１における「室温変化予測モデル」および「消費電力予測モデル」の作成の概略を示すフローチャート 実施形態１における特定の空気調和機に関して、データベースから抽出されたデータ、住宅冷温熱保持能力などの具体例を示す図 実施形態１における空気調和機運転時の室温変化予測モデルおよび消費電力予測モデルにおける係数の一例を示す表 実施形態１における空気調和機停止時の室温変化予測モデルにおける係数の一例を示す表 実施形態１における空気調和機停止時の消費電力予測モデルにおける係数の一例を示す表 実施形態１における情報端末の表示部に表示される画面の一例を示す図 実施形態１において、予測対象空気調和機が運転を継続した場合の消費電力の推移の具体例を示す波形図 実施形態１において、予測対象空気調和機が運転を一旦停止して再開した場合の消費電力の推移の具体例を示す波形図

先ず始めに、本発明の空気調和機のレコメンド処理を実行するサーバおよびレコメンド処理システムの各種態様について説明する。

本発明に係る第１の態様の空気調和機のレコメンド処理を実行するサーバは、
複数の空気調和機のそれぞれに対応する室内温度記録、室外温度記録、消費電力記録、機種情報および設定温度情報を保存するデータベースと、
前記データベースに保存されたデータに基づいて住宅冷温熱保持能力推定モデル、室温変化予測モデルおよび消費電力予測モデルを作成するモデル演算部と、
前記住宅冷温熱保持能力推定モデルおよび前記データベースに保存されたデータに基づいて、前記空気調和機における１つの予測対象空気調和機の設置場所の住宅冷温熱保持能力を決定し、情報端末からのレコメンド要求に応じて予測処理する予測演算部と、
前記予測演算部において予測処理された結果を前記情報端末へ送信するサーバ送信部と、を備え
前記予測演算部は、前記情報端末からのレコメンド要求に対して、前記室温変化予測モデル、前記消費電力予測モデルおよび前記住宅冷温熱保持能力に基づいて、設定時間において設定温度で前記予測対象空気調和機の運転を継続するときの第１消費電力、および前記設定時間において前記予測対象空気調和機の運転を停止し、前記設定時間の到達時に運転を再開して、室内温度が前記設定温度に到達するまでの第２消費電力、を算出し、
前記サーバ送信部が、算出された前記第１消費電力と前記第２消費電力、および／または前記第１消費電力と前記第２消費電力に対応する第１電気料金と第２電気料金、を前記情報端末へ送信するよう構成されている。

本発明に係る第２の態様の空気調和機のレコメンド処理を実行するサーバは、前記の第１の態様における前記モデル演算部が、前記室内温度記録に基づいて一定時間の室内温度変化率を算出し、前記室内温度変化率および前記機種情報に基づいてクラスタ分けをすることにより前記住宅冷温熱保持能力推定モデルを作成するよう構成されてもよい。

本発明に係る第３の態様の空気調和機のレコメンド処理を実行するサーバは、前記の第２の態様における前記モデル演算部が、前記室内温度記録において前記空気調和機が停止してから一定時間の温度変化率を前記室内温度変化率として算出するよう構成されてもよい。

本発明に係る第４の態様の空気調和機のレコメンド処理を実行するサーバは、前記の第１の態様から第３の態様のいずれかの態様における前記モデル演算部が、重回帰分析、勾配ブースティングまたはロジスティック回帰分析などによって、前記データベースに保存されたデータに基づいて、前記室温変化予測モデルおよび前記消費電力予測モデルを作成するよう構成されてもよい。

本発明に係る第５の態様の空気調和機のレコメンド処理を実行するサーバは、前記の第１の態様から第４の態様のいずれかの態様における予測演算部が、前記第１消費電力を、前記設定時間において前記設定温度を維持して前記予測対象空気調和機の運転を継続するときの消費電力として算出し、
前記第２消費電力を、前記設定時間において前記予測対象空気調和機の運転を停止し、前記設定時間の到達時に前記予測対象空気調和機の運転を再開して、室内温度予測が前記設定温度に到達するまでの消費電力として算出するよう構成されてもよい。

本発明に係る第６の態様の空気調和機のレコメンド処理を実行するサーバは、前記の第１の態様から第５の態様のいずれかの態様において、一定時間ごとに収集される前記空気調和機のそれぞれの現在室内温度、現在室外温度および現在消費電力を受信して、前記空気調和機のそれぞれに対応する前記室内温度記録、前記室外温度記録および前記消費電力記録に加える第１サーバ受信部と、
外部情報源から、前記空気調和機のそれぞれの設置場所に対応する室外温度予測を受信する第２サーバ受信部と、をさらに備えてもよい。

本発明に係る第７の態様の空気調和機のレコメンド処理を実行するサーバは、前記の第１の態様から第６の態様のいずれかの態様における前記予測演算部が、前記室温変化予測モデル、前記消費電力予測モデル、前記データベースに保存されたデータ、および前記予測対象空気調和機の前記機種情報に基づいて、前記第１消費電力および前記第２消費電力を算出するよう構成されてもよい。

本発明に係る第８の態様の空気調和機のレコメンド処理を実行するサーバは、前記の第６の態様における前記予測演算部が、
前記室温変化予測モデル、前記住宅冷温熱保持能力、前記データベースに保存されたデータ、前記室外温度予測、および前記予測対象空気調和機の前記機種情報に基づいて、前記予測対象空気調和機が運転した場合の第１室温変化と第１消費電力、および前記予測対象空気調和機が空気調和機停止した場合の第２室温変化と第２消費電力を算出するよう構成されても良い。

本発明に係る第９の態様の空気調和機のレコメンド処理を実行するサーバは、前記の第１の態様から第８の態様のいずれかの態様において、前記情報端末から前記予測対象空気調和機に対する前記第１消費電力および前記第２消費電力を算出するためのレコメンド処理を実行するための前記設定時間を受信する第３サーバ受信部を備えてもよい。

本発明に係る第１０の態様の空気調和機のレコメンド処理を実行するサーバは、前記の第１の態様から第９の態様のいずれかの態様において、前記第１消費電力、前記第２消費電力、および前記予測対象空気調和機の設置場所に対応する前記第１電気料金と前記第２電気料金を算出する電気料金演算部をさらに備え、
前記サーバ送信部が、前記第１電気料金と前記第２電気料金のデータを前記情報端末へ送信するよう構成されてもよい。

本発明に係る第１１の態様の空気調和機のレコメンド処理を実行するサーバは、前記の第１の態様から第１０の態様のいずれかの態様において、前記モデル演算部が、前記住宅冷温熱保持能力推定モデル、前記室温変化予測モデルまたは前記消費電力予測モデルを定期的に更新するよう構成されてもよい。

本発明に係る第１２の態様の空気調和機のレコメンド処理システムは、
前記の第１の態様から第１１の態様のいずれかの態様のサーバと、
前記サーバへ現在室内温度、現在室外温度、現在消費電力、設定温度、および機種情報の各データを送信するよう構成された予測対象空気調和機と、
前記サーバから、第１消費電力と第２消費電力のデータ、および／または第１電気料金と第２電気料金のデータを受信し、前記第１消費電力と第２消費電力、前記第１電気料金と前記第２電気料金、または、前記第１電気料金と前記第２電気料金との比較結果を表示する情報端末と、を備えている。

本発明に係る第１３の態様の空気調和機のレコメンド処理システムは、前記の第１２の態様における前記情報端末が、使用者に前記設定時間を入力させるユーザインターフェイスと、
前記設定時間を前記サーバに送信する端末送信部と、
前記第１消費電力または前記第２消費電力のデータを受信する端末受信部と、
前記第１消費電力と前記第２消費電力、前記第１電気料金と前記第２電気料金、および／または、前記第１電気料金と前記第２電気料金との比較結果を表示する表示部と、を備えてもよい。

本発明に係る第１４の態様の空気調和機のレコメンド処理システムは、前記の第１２の態様または第１３の態様における前記情報端末が、前記第１消費電力、前記第２消費電力、および、前記予測対象空気調和機の設置場所に対応する第１電気料金と第２電気料金を算出する演算部をさらに備えてもよい。

《実施形態１》
以下、本発明に係る空気調和機のレコメンド処理を実行するサーバおよびレコメンド処理システムの一実施形態である実施形態１について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。

なお、以下で説明する実施形態１は、本発明の一例を示すものである。以下の実施の形態１において示される数値、形状、構成、ステップ、およびステップの順序などは、一例を示すものであり、本発明を限定するものではない。以下の実施形態１における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。

以下に述べる実施の形態１において、特定の要素に関しては変形例を示す場合があり、その他の要素に関しては任意の構成を適宜組み合わせることを含むものであり、組み合わされた構成においてはそれぞれの効果を奏するものである。実施の形態１において、それぞれの変形例の構成をそれぞれ組み合わせることにより、それぞれの変形例における効果を奏するものとなる。

以下の実施形態１の空気調和機においては、冷房および暖房の機能を有する空気調和機について説明するが、この構成は例示であり、本発明は、以下の実施の形態において説明する構成に限定されるものではなく、本発明の技術的特徴を適用した各種空調機能、例えば、冷房および暖房の機能の他に、除湿機能、空気洗浄機能などを有する空気調和機を含むものである。

以下の実施形態１の詳細な説明において、「第１」、「第２」などの用語は、説明のためだけに用いられるものであり、相対的な重要性または技術的特徴の順位を明示または暗示するものとして理解されるべきではない。「第１」と「第２」と限定されている特徴は、１つまたはさらに多くの当該特徴を含むことを明示または暗示するものである。

本発明に係る実施形態１は、空気調和機のレコメンド処理を実行するサーバおよびレコメンド処理システムを示すものである。実施形態１の空気調和機のレコメンド処理システムは、空気調和機およびその空気調和機の情報端末がインターネットを経由してサーバとの間でデータ伝達を行うシステムである。このシステムにおいては、空気調和機群５０である複数の空気調和機のそれぞれの情報端末からのリクエストに応じて、サーバがデータの提供および／またはデータの処理結果の提供をインターネットを介して行う構成である。

図１は、実施形態１の空気調和機のレコメンド処理システム１の概略構成を示すブロック図である。以下、図１に示すレコメンド処理システム１の概要について説明する。実施形態１の空気調和機のレコメンド処理システム１においては、複数の地域にそれぞれ設置された複数の空気調和機３０で構成される空気調和機群５０におけるそれぞれの空気調和機３０がインターネットを経由してサーバ１０に接続される構成である。実施形態１のレコメンド処理システム１では、空気調和機群５０の複数の空気調和機３０における特定の空気調和機（予測対象空気調和機）３２およびその予測対象空気調和機３２に対応する情報端末２０がインターネットを経由してサーバ１０に接続された構成について説明する。

実施形態１の空気調和機３０のレコメンド処理システム１は、サーバ１０と、情報端末２０と、少なくとも予測対象空気調和機３２とを備える。レコメンド処理システム１においては、使用者のレコメンド要求に応じて、後述するように、情報端末２０を介して、所用者が設定した不在時間（設定時間）における特定の運転条件下での予測対象空気調和機３２の消費電力、およびその消費電力に対応する電気料金を通知する構成である。

また、レコメンド処理システム１においては、予測対象空気調和機３２を含む全ての空気調和機３０のそれぞれが、インターネットを介して自身の運転記録などの各種データをサーバ１０へ送信することができる構成である。レコメンド処理システム１における複数の空気調和機３０としては、日本全国または世界の各地域に設けられている構成が想定される。それぞれの空気調和機３０は、各家庭および／または各オフィスにおける部屋の特定な場所（壁面、天井など）に設けられている。空気調和機３０においては、例えば、内蔵の温度センサなどを用いて、一定時間ごとに設置された部屋の室内温度または室外温度（外気温度）を検出することが可能な構成を有している。また、空気調和機３０は、一定時間ごとにその時の消費電力および／または当該空気調和機３０の設定温度を記録することができる構成である。

上記のように構成された複数の空気調和機３０における１つが予測対象空気調和機３２であり、この予測対象空気調和機３２が、使用者の短時間不在の場合における当該電気調和機３２の空気調和機運転の要否を判断するためのレコメンド処理の実行対象である。なお、実施形態１においては、複数の空気調和機３０の１つとして予測対象空気調和機３２について説明するが、他の空気調和機３０において同様の構成としてもよい。

情報端末２０は、予測対象空気調和機３２との間でデータ通信を行うことができる端末であり、例えば、専用アプリケーションが組み込まれたスマートフォン、携帯電話、モバイルフォン、タブレット、ウェアラブル装置、コンピュータ、または予測対象空気調和機３２のコントローラであってもよい。

サーバ１０としては、例えば、複数の空気調和機３０を管理するため、またはデータを収集するための空気調和機３０の製造会社の管理サーバであってもよい。または、サーバ１０は、インターネットを介して、予測対象空気調和機３０に関するサービスを提供するように情報端末２０において実行されるアプリケーションと接続するアプリケーションサーバであってもよい。実施形態１においては、サーバ１０が、データベース１１と、モデル演算部１２と、予測演算部１３と、サーバ送信部１４と、を備える。サーバ１０は、複数の空気調和機３０のそれぞれと、および外部情報源４０と、例えば気象情報源などとからインターネットを経由してデータを受信することができる。

サーバ１０と、情報端末２０と、複数の空気調和機（予測対象空気調和機３２を含む）３０と、外部情報源（気象情報源など）４０との間においてデータの送受信を行うために用いられる通信手段は、有線ＬＡＮ、無線ＬＡＮ、携帯情報端末キャリアの通信網を利用した通信などの通信手段であってもよい。

実施形態１において、データベース１１は、複数の空気調和機３０のそれぞれにおける室内温度記録、室外温度記録、消費電力記録、機種情報、および設定温度記録などを保存する。

モデル演算部１２は、データベース１１に保存されたデータに基づいて、後述する住宅冷温熱保持能力推定モデル、室温変化予測モデルおよび消費電力予測モデルを作成する。

予測演算部１３は、作成された住宅冷温熱保持能力推定モデル、およびデータベース１１に保存されたデータに基づいて、予測対象空気調和機３２が設置された場所の住宅冷温熱保持能力を推定する。また、予測演算部１３は、室温変化予測モデル、消費電力予測モデルおよび推定した住宅冷温熱保持能力に基づいて、設定時間内に予測対象空気調和機３２の運転を継続する場合の第１消費電力、および予測対象空気調和機３２の運転を設定時間において停止し、設定時間経過後に運転を再開する場合の第２消費電力を、算出する。更に、電気料金演算部１８は、算出された第１消費電力に対応する第１電気料金、および第２消費電力に対応する第２電気料金を算出してもよい。

サーバ送信部１４は、予測演算部１３において算出された第１消費電力と第２消費電力、および／または、第１消費電力に対応する第１電気料金と第２消費電力に対応する第２電気料金を情報端末２０へ送信する。情報端末２０においては、サーバ１０のサーバ送信部１４からの第１消費電力と第２消費電力、および／または第１電気料金と第２電気料金を表示する。また、情報端末２０においては、第１電気料金と第２電気料金との比較結果を表示してもよい。

上述の住宅冷温熱保持能力推定モデル、室温変化予測モデルおよび消費電力予測モデルの作成、および作成した各モデルを用いる予測については後に図面をもって詳細に説明する。なお、「住宅冷温熱保持能力」とは、住宅（オフィスを含む）において空気調和機３０が設置された部屋における冷温熱の熱量の保持能力を示す指標であり、当該部屋における夏場の冷えやすさ／冷えにくさ、冬場の暖めやすさ／暖めにくさを示す指標となる。すなわち、住宅冷温熱保持能力とは、空気調和機が設けられた部屋の室外に対する断熱能力を示しており、住宅冷温熱保持能力が高ければ当該部屋は冷房能力の低い機器で素早く冷やすことが可能であり、暖房能力の低い機器で素早く温めることが可能である。

また、「住宅冷温熱保持能力推定モデル」とは、空気調和機群５０におけるいずれかの空気調和機３０が設けられた住宅（部屋）に関する「住宅冷温熱保持能力」の指標を作成するために、過去から現在に至るまでの当該住宅（部屋）に関連する複数のデータに基づいて作成されたモデルである。この「住宅冷温熱保持能力推定モデル」は、対象となる住宅（部屋）の住宅冷温熱保持能力を推定するために用いられる。また、室温変化予測モデルおよび消費電力予測モデルに関しても、過去から現在に至るまで予測対象の住宅（部屋）に関連する複数のデータに基づいて作成されたモデルであり、対象となる住宅（部屋）の室温変化および消費電力の予測に用いられる。

室温変化予測モデルは、空気調和機３０が設置された住宅（部屋）室内温度の変化の推移を示す予測モデルである。消費電力予測モデルは、特定された空気調和機３０による特定された設定時間における消費電力を示す予測モデルである。

図２は、実施形態１の空気調和機のレコメンド処理システム１において、消費電力または電気料金を予測するための全体的な予測フローを示す概略図である。まず、サーバ１０は住宅冷温熱保持能力推定モデル、室温変化予測モデルおよび消費電力予測モデルを作成するための各種データを空気調和機３０（予測対象空気調和機３２を含む）、および／または外部情報源（気象情報源）４０から受信する。受信したデータはデータベース１１に保存される（図２のステップＳ１１０およびステップＳ１２０を参照）。図２において、サーバ１０が空気調和機３０（３２）からデータを受信するフローで示しているが、サーバ１０においては、各地域に分散している複数の空気調和機３０のそれぞれから各種データを受信する構成であることを示している。なお、それぞれの空気調和機３０においては、空気調和機３０が設置されて、最初に起動されたときに、インターネットを経由して自身の機種情報がサーバ１０に送信される構成としてもよく、空気調和機３０に専用アプリケーションが組み込まれたときに、その空気調和機３０の機種情報がサーバ１０に送信される構成としてもよい。

実施形態１において、空気調和機３０としては、室内機の吸込み口に設けられて室内温度を検出する温度センサと、室外機に設けられて室外温度を検出する温度センサとを備えた構成としてもよい。

空気調和機３０においては、確認した現在室内温度、現在室外温度、現在消費電力、および設定温度などの現在状態を示すデータを即時にサーバ１０に送信してもよい。または、確認したデータは、当該空気調理器３０の内部記憶装置に一旦書き込み、一定時間が経過した後にサーバ１０に送信してもよい。若しくは、空気調和機３０においては、確認されたデータにおいて一定量のデータが累計された後にサーバ１０に送信してもよい。

更に、空気調和機３０としては、特定時間において、例えば、日本標準時の５分間隔（例えば、１７：００、１７：０５、１７：１０、…）において現在状態を確認してもよく、または、空気調和機３０が起動してから５分毎に現在状態を確認してもよい。なお、空気調和機３０においては、起動していない状態であっても現在室内温度、現在室外温度、現在消費電力などの現在状態を検出して、サーバ１０への送信が可能な構成としてもよい。

また、実施形態１における変形例として、空気調和機３０が室外機に温度センサを備えていない構成においては、サーバ１０が当該空気調和機３０の設置場所の外気温度に関して外部情報源４０である気象情報源に問い合わせて、外部情報源４０から現在室外温度を取得する構成としてもよい。

更に、実施形態１における他の変形例としては、空気調和機３０が、所謂スマートハウスに設けられた場合である。そのようなスマートハウスには各種の設備機器の制御を行うために各種のセンサが設けられており、当該空気調和機３０が設けられた部屋には温度センサなどの温度検出手段が設けられている。このため、サーバ１０においては、スマートハウスにおける空気調和機３０が設けられた部屋の温度センサなどの温度検出手段により検出された温度情報を現在室内温度のデータとして当該スマートハウスから受信してもよい。若しくは、当該スマートハウスの管理サーバから当該空気調和機３０が設けられた部屋の温度情報をサーバ１０が受信する構成としてもよい。

上記のように、予測対象空気調和機３２を含む全ての空気調和機３０からは、サーバ１０に対して、現在室内温度、現在室外温度、現在消費電力、現在設定温度および機種情報などの各種データが送信される。

このため、サーバ１０は予測対象空気調和機３２を含む複数の空気調和機３０からの各種データを受信するための第１サーバ受信部１５をさらに備えてもよい。第１サーバ受信部１５は、前述の一定時間ごとに収集される各空気調和機３０からの現在室内温度、現在室外温度および現在消費電力の各検出データを受信して、それぞれの空気調和機３０に対応する室内温度記録、室外温度記録および消費電力記録に加えるようにデータベース１１に書き込んでもよい。

また、予測対象空気調和機３２を含む複数の空気調和機３０において、現在室外温度のデータを受信できない空気調和機が存在する場合には、サーバ１０は外部情報源４０からその地域の外気温度情報を現在室外温度情報として受信する第２サーバ受信部１６をさらに備えてもよい。第２サーバ受信部１６は外部情報源４０から当該空気調和機の設置場所の外気温度情報を現在室外温度情報として受信し、対応する現在室外温度記録に加えるようにデータベース１１に書き込んでもよい。

データベース１１には、それぞれの空気調和機３０に対応する、機器ＩＤ、時刻、設定温度、室内温度記録、室外温度記録、消費電力記録または機種情報などのデータが保存されている。データベース１１に保存されている時刻は、室内温度および／または室外温度が検出された日本標準時の時刻であり、その時刻の期日と共に保存されてもよい。室内温度記録、室外温度記録および消費電力記録のそれぞれの記録データは、対応する空気調和機において確認され保存された室内温度、室外温度および消費電力の累積データを示しており、ログデータと呼ばれる。

なお、現在消費電力または消費電力記録に関しては、電力値［Ｗ］の値を記録データとして用いてもよいが、空気調和機の機種が特定され、電源電圧が規定されるため、電流値を記録データとし用いることも可能である。具体的には、空気調和機の電源電圧と電流値の積が空気調和機のおおよその消費電力を示すものとなる。

上述したデータベース１１に保存されているデータに基づいて、モデル演算部１２は予測用の住宅冷温熱保持能力推定モデル、室温変化予測モデルおよび消費電力予測モデルを作成する（図２のステップＳ１３０）。

［住宅冷温熱保持能力推定モデルの作成］
以下、図３を用いて本発明の実施形態１における住宅冷温熱保持能力推定モデルの作成について説明する。図３は、住宅冷温熱保持能力推定モデルの作成フローを示す図である。

本発明における「住宅冷温熱保持能力」とは、前述のように、空気調和機３０の設置場所の住宅（部屋）における冷温熱の熱量の保持能力を示す指標をいう。すなわち、「住宅冷温熱保持能力」は、空気調和機３０の設置場所の冷えやすさ／冷えにくさ、および暖めやすさ／暖めにくさを示す指標であり、例えば、住宅（部屋）の建物種別、広さ、築年数、木造構造／鉄筋構造、壁面（断熱）構造などに影響される。住宅冷温熱保持能力は、空気調和機３０の冷房モードまたは暖房モードの運転が停止してから一定時間の間の室内温度変化率の推移に深く関係すると考えられる。住宅冷温熱保持能力は、前記のように空気調和機停止からの一定時間の室内温度変化率に応じて、複数のタイプに分けてもよい。例えば、暖房モードの運転が停止すると、空気調和機３０の設置場所である住宅（部屋）が「冷えにくい」、「やや冷えにくい」、「やや冷えやすい」、および「冷えやすい」とそれぞれを代表するタイプＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄの４つに分けることが可能である。

実施の形態１において、モデル演算部１２は、それぞれの空気調和機３０からの各種データが格納されたデータベース１１から、室内温度記録、室外温度記録、消費電力記録、および室内温度変化量を取得する（図３のステップＳ２１０）。なお、室内温度変化量をモデル作成に使わずに、モデル演算部１２は、取得した室内温度記録に基づいて、それぞれの空気調和機３０が停止してから一定時間における室内温度の温度変化を、室内温度変化率として算出してもよい。図４Ａは、冬場において暖房モードで運転していた空気調和機３０を停止してから一定時間の間の室内温度の変化の推移の一例を示すグラフである。例えば、空気調和機３０の運転が停止してから一定時間経過後における室内温度変化量は、空気調和機３０が停止する時点の初期の室内温度（Ｔ_in_ｔ_０）から、一定時間経過後の室内温度（Ｔ_in_ｔ_c）を差し引いた値である。図４Ａのグラフに示すように、一定時間（ｔ_c）が経過した時の室内温度（Ｔ_in_ｔ_c）は、室外温度（Ｔ_ｏｕｔ_ｔ_０）に近づいている。ここでは、室外温度（Ｔ_ｏｕｔ_ｔ_０）は一定時間（ｔ_c）が経過した後も同じ温度で推移していると仮定している。

図４Ａにおいては、冬場において暖房モードで運転する空気調和機３０の室内温度変化率を例として示しているが、夏場に冷房モードで運転するときの室内温度変化率も同様に算出できる。また、モデル演算部１２は、データベース１１からのデータに基づいて、他の季節における住宅冷温熱保持能力推定モデルをそれぞれ作成してもよい。それぞれの季節に応じた住宅冷温熱保持能力推定モデルを作成することにより、それぞれの季節に適合した、より最適で正確な予測を行うことが可能となる。

データベース１１からのデータに基づいて、それぞれの空気調和機３０における毎回の運転に対して室内温度変化率を算出してもよいが、複数回に１回の頻度で一部の運転に対する室内温度変化率を算出してもよい。モデル演算部１２は、通常、それぞれの空気調和機３０に関して、複数回の運転に対する室内温度変化率を算出する。

また、任意の室外温度と室内温度のもとで算出される室内温度変化量を、同じ影響度とみなすために、室外温度を用いて下記式（１）によって室内温度変化量を正規化した室内温度変化率を用いてもよい。

ここで、Ｔ_in_ｔ_０は空気調和機３０が停止する時点の初期の室内温度であり、Ｔ_out_ｔ_０は空気調和機３０が停止する時点の初期の室外温度であり、Ｔ_in_ｔ_ｃは空気調和機３０の運転が停止してから一定時間後の室内温度である。

次に、モデル演算部１２は、各空気調和機３０の室内温度変化量を正規化した室内温度変化率によって、室内温度変化率の度数分布を作成する（図３のステップＳ２２０）。度数分布を作成するために、これらの室内温度変化率を所定の区間（ビンとも呼ばれる）に区切ってもよい。図４Ｂは、実施の形態１における室内温度変化率の度数分布の一例を示す表である。図４Ｂに示すように、機器ＩＤが[Ａ]である１つの空気調和機３０に対して、対応する室内温度記録によって、前記の式（１）により、−０．３５、−０．２２および−０．４１の室内温度変化率が算出されている。同様に、機器ＩＤが[Ｂ]である１つの空気調和機３０に対して、対応する室内温度記録によって、−０．６５および−０．３２の室内温度変化率が算出されている。０．１の区間で区切ると、[Ａ]の空気調和機３０に対応する室内温度変化率は、区間（−０．３，−０．４］（すなわち、−０．４以上で−０．３未満の範囲、以下同様）、（−０．２，−０．３］、および（−０．４，−０．５］にそれぞれ属することとなる。同様のやり方によって、[Ｂ]の空気調和機３０に対応する室内温度変化率は、区間（−０．６，−０．７］および（−０．３，−０．４］にそれぞれ属することとなる。このように算出され分類された室内温度変化率に基づいて、それぞれの空気調和機３０（機器ＩＤ）に対して、０．１の区間ベースの室内温度変化率の度数分布を作成することができる。

例えば、図４Ｂに示した例において、[Ａ]の空気調和機３０に対しては、室内温度変化率が（−０．２，−０．３］と（−０．３，−０．４］と（−０．４，−０．５］という３つの区間に区切られ、それぞれの区間に属する室内温度変化率の数が全ての室内温度変化率の数に占める割合は、同じ割合であり、０．３３（３３％）という度数分布が得られる。[Ｂ]の空気調和機３０に対しては、室内温度変化率が（−０．２，−０．３］と（−０．３，−０．４］と（−０．４，−０．５］と（−０．５，−０．６］という４つの区間に区切られ、それぞれの区間に属する室内温度変化率の数が全ての室内温度変化率の数に占める割合は、０（０％）、０．５（５０％）、０（０％）、０．５（５０％）という度数分布が得られる。

室内温度変化率が小さいということは、設置場所の住宅冷温熱保持能力が高くて、暖房モードの運転を停止しても室内温度があまり低下しない住宅であり、冬場において暖かさを維持でいる住宅であることを表す。一方、室内温度変化率が大きくなると、住宅冷温熱保持能力が低いことを示し、暖房モードの運転が停止した後は室内温度が急激に低下しやすく、冬場において暖かさの維持が困難な住宅であることを表す。

図５は、実施の形態１において、室内温度変化率の度数分布に対するクラスタ分けの具体例を説明する図である。サーバ１０におけるモデル演算部１２は、全ての空気調和機３０に対する度数分布を作成して、図５に示すように、クラスタ分け、すなわち、クラスタリングする。一例として、それぞれの空気調和機３０の間のユークリッド距離を計算し、距離が近い空気調和機３０からクラスタリングしていく。例えば、機器ＩＤが[Ａ]である空気調和機３０は、機器ＩＤが[Ｂ]である空気調和機３０からの距離より、機器ＩＤが[Ｃ]である空気調和機３０からの距離の方が短いため、機器ＩＤが[Ａ]と[Ｃ]との２つの空気調和機３０が１つのクラスタとなる。このように階層的なクラスタリングにより分類し、最終的には所定数のクラスタ、例えば、４つのクラスタを取得してもよい。これにより、複数の住宅冷温熱保持能力にそれぞれ対応する複数のクラスタを取得し（図３のステップＳ２３０）、クラスタ分けの結果が住宅冷温熱保持能力推定モデルとして保存される。図５に示した例示的な具体例においては、冬場における空気調和機停止時でも住宅冷温熱保持能力としては、「冷えにくい」、「やや冷えにくい」、「やや冷えやすい」、および「冷えやすい」という４つのクラスタ[Ａ]〜[Ｄ]に分類される。

上述した住宅冷温熱保持能力推定モデルの作成には機械学習などの人工知能（ＡＩ）技術を適用することができる。すなわち、データベース１１におけるデータに対してクラスタを生成するように機械学習等を適用することができる。よって、住宅冷温熱保持能力推定モデルを用いて推定するＡＩを生成することができる。

なお、上述した例はユークリッド距離による重心法を用いて住宅冷温熱保持能力推定モデルを作成した例で説明したが、変形例として、機械学習において、他にユークリッド平方距離、標準化ユークリッド距離、ミンコフスキー距離、マハラノビスの距離などを用いてもよく、最短距離法、最長距離法、メジアン法、群平均法、ウォード法、可変法などを用いてもよい。

全ての空気調和機３０の度数分布または対応するクラスタは、データベース１１、モデル演算部１２またはサーバ１０内の他の記録媒体に保存されてもよい。モデル演算部１２または予測演算部１３が特定の空気調和機３０の住宅冷温熱保持能力を取得しようとする場合には、保存された度数分布またはクラスタを読み出して用いることができる。

一方、新規の空気調和機３０に対しては、モデル演算部１２または予測演算部１３が、図６に示された推定フローにしたがって、上述した住宅冷温熱保持能力推定モデルおよびデータベース１１に保存された各種データに基づいて判断することができる。

新規の空気調和機３０が運転を開始した後、当該新規の空気調和機３０は、自身の運転記録を蓄積し始める。サーバ１０はインターネットを介して新規の空気調和機３０からもその運転記録などのデータを受信し、データベース１１に書き込んでいく。モデル演算部１２および／または予測演算部１３は、新規の空気調和機３０について、データベース１１によって一定期間内の室内温度変化率を取得し（ステップＳ３１０）、新規の空気調和機３０の室内温度変化率（正規化）の度数分布を作成する（ステップＳ３２０）。そして、新規の空気調和機３０の度数分布、および、既に保存されている各住宅冷温熱保持能力に対応するクラスタ、すなわち、住宅冷温熱保持能力推定モデルによって、新規の空気調和機３０の住宅冷温熱保持能力を推定する（ステップＳ３３０）。推定された新規の空気調和機３０の住宅冷温熱保持能力は、データベース１１に保存される。

ステップＳ３３０において住宅冷温熱保持能力を推定するとき、図７に示したように、ユークリッド距離による重心法を用いて、各クラスタの重心との距離によって新規の空気調和機３０の住宅冷温熱保持能力を判断してもよい。図７は、実施形態１において新規の空気調和機の住宅冷温熱保持能力を推定する場合の具体例を説明する図である。図７に示された新規の空気調和機３０の場合は、クラスタ[Ａ]の重心に最も近いため、当該新規の空気調和機３０はクラスタＡに所属させる。従って、当該新規の空気調和機３０の住宅冷温熱保持能力は、クラスタＡに分類され、冬場において空気調和機停止時でも「冷えにくい」住宅であると推定される。

ちなみに、図５の左上側の図表および図７の右側の図表において、横軸は、室内温度変化率の範囲の（−０．２，−０．３］であり、縦軸は、室内温度変化率の範囲の（−０．３，−０．４］であってその範囲に当てはまる空気調和機３０の度数である。なお、ここでいう度数とは、図４Ｂとともに説明したように、その温度変化率の範囲に含まれる割合を表している。

なお、既存のデータが保存されているデータベース１１に対して、新規の空気調和機３０からもたらされる新規データを加えて、クラスタ全体を再計算し、住宅冷温熱保持能力推定モデルを更新してもよい。

各クラスタに対して、モデル演算部１２は、データベース１１に基づいて、室温変化予測モデルおよび消費電力予測モデルをさらに作成する。住宅冷温熱保持能力が高い（例えば、クラスタ[Ａ]）住宅（部屋）においては、室内温度が変化しにくい。一方、住宅冷温熱保持能力が低い（例えば、クラスタ[Ｄ]）住宅（部屋）においては、室内温度が変化しやすい。そのため、それぞれのクラスタ（[Ａ]〜[Ｄ]）に対応する「室温変化予測モデル」および「消費電力予測モデル」を作成してそれらのモデルに基づいて予測を行えば、予測の精度を向上させることができる。なお、予測の精度を向上させるためには、各クラスタに対して、空気調和機運転時の「室温変化予測モデル」と、空気調和機停止時の「室温変化予測モデル」と、空気調和機運転時の「消費電力予測モデル」と、を作成することが好ましい。

以下は、各クラスタ（[Ａ]〜[Ｄ]）に対して、空気調和機運転時の「室温変化予測モデル」と、空気調和機停止時の「室温変化予測モデル」と、空気調和機運転時の「消費電力予測モデル」と、を作成する例を実施形態１の例示として説明する。なお、本発明においては、空気調和機停止時の「消費電力予測モデル」を作成することなく、空気調和機運転時の「室温変化予測モデル」と「消費電力予測モデル」とを作成して、空気調和機停止時の室温変化予測を行い、後述する「第２室温変化」および「第２消費電力」を予測する構成も可能であり、この構成も本発明に含まれる。

図８は、本発明の実施の形態１における「室温変化予測モデル」および「消費電力予測モデル」の作成の概略を示すフローチャートである。モデル演算部１２はデータベース１１から一定期間内のデータを取得する（図８のステップＳ４１０）。例えば、暖房モードに対応する「室温変化予測モデル」および「消費電力予測モデル」を作成する場合には、データベース１１から１２月から２月までの特定の期間のデータのみを抽出して予測モデルの作成に利用してもよい。同様に、冷房モードに対応する「室温変化予測モデル」および「消費電力予測モデル」を作成する場合には、７月から８月までの特定の期間のデータのみを抽出してもよい。

モデル演算部１２は、機械学習などの人工知能技術を適用して「室温変化予測モデル」および「消費電力予測モデル」を作成してよい。例えば、重回帰分析、勾配ブースティングまたはロジスティック回帰分析などによって、データベース１１から抽出したデータに基づいて、「室温変化予測モデル」および「消費電力予測モデル」を作成してもよい。

機械学習等における訓練用のデータ（教師データまたは訓練例などとも呼ばれる）を作成するために、モデル演算部１２はタイムステップごとに抽出したデータを加工する（図８のステップＳ４２０）。本発明における「タイムステップ」とは、予測に使われる時間単位のことを意味し、例えば、５分間または１０分間であり、以下の説明において「ステップ」と略す。例えば、予測演算部１３が室温変化または消費電力を予測するときに、１つのステップを５分間とし、５分後の室温変化または消費電力を予測して、予測結果を用いて、さらに５分後の室温変化または消費電力を予測していく場合、モデル演算部１２も５分間ごとのデータを用いて予測モデルを作成する。

実施の形態１において、１ステップ前のデータを用いて機械学習を行ってもよい。そのため、モデル演算部１２は、それぞれの空気調和機３０に対して、下記の変数のデータを取得して、タイムステップごとにデータを加工（計算）してもよい。

Ｔi（ｔ）：（現在のステップの設定温度）−（現在のステップの室内温度）；空気調和機に対する現在の熱負荷を想定
Ｔi（ｔ−１）：（１ステップ前の設定温度）−（１ステップ前の室内温度）；過去の影響を考慮
Ｔｈ（ｔ）：（現在のステップの室内温度）−（現在のステップの室外温度）；外気温度に対する熱負荷を想定
Ｔｈ（ｔ−１）：（１ステップ前の室内温度）−（１ステップ前の室外温度）；過去の影響を考慮
P（ｔ）：現在のステップの消費電力（電流値）
P（ｔ−１）：１ステップ前の消費電力（電流値）
Ｓ：機種情報に対応する変数

図９は、ある空気調和機３０に関して、データベース１１から抽出されたデータ（検出時刻、設定温度、室外温度、室内温度、消費電力（ここでは電流値を使用）、住宅冷温熱保持能力などの例を示す図である。モデル演算部１２はこれらのデータに基づいて、検出時刻の順に「１７：０５」、「１７：１０」、「１７：１５」等のそれぞれにおいて現在時刻（現在のステップ）として上記の変数を算出してもよい。例えば、ステップ「１７：１５」を現在時刻として算出すると、Ｔi（ｔ）が[０度]であり、Ｔi（ｔ−１）が[１度]であり、Ｔｈ（ｔ）が[１８度]であり、Ｔｈ（ｔ−１）が[１７度]であり、P（ｔ）が[８Ａ]であり、P（ｔ−１）が[１０Ａ]となる。

機種情報は、例えば、対応する空気調和機３０の型番または仕様により決定される。一般的に、型番を取得できれば、可能な運転モード、出力範囲、消費電力範囲、運転開始時消費電力の挙動などに関する情報も取得できる。異なる機種情報に関しては異なる変数を設定してもよく、機種情報に対応した複数の室温変化予測モデルまたは消費電力予測モデルを作成し予測してもよい。

次に、モデル演算部１２は、取得したデータを場所情報、気象情報および住宅冷温熱保持能力と紐付ける（図８のステップＳ４３０）。場所情報は対応する空気調和機３０の設置場所に関する情報であり、例えば、設置場所の郵便番号またはＧＰＳによる位置情報である。気象情報は設置場所における気温、天候、湿度等であり、場所情報を用いて外部情報源４０から取得できる。外部情報源４０から取得する気温は室外温度として取り扱ってもよい。また、モデル演算部１２は、当該空気調和機３０の住宅冷温熱保持能力、例えば、図９に示されたように、対応するクラスタの情報を取得したデータと紐付けてデータベース１１に保存されるデータとして加えてもよい。

モデル演算部１２は、ステップＳ４３０において紐付けられた住宅冷温熱保持能力によってデータを分離して（図８のステップＳ４４０）、分離したデータをモデリングし、各住宅冷温熱保持能力に対応する室温変化予測モデルおよび消費電力予測モデルを作成する（図８のステップＳ４５０）。モデル演算部１２は、それぞれのクラスタに対応するデータを分離して、それぞれのクラスタに対して、対応するデータのみを用いて、対応する室温変化予測モデルおよび消費電力予測モデルを作成してもよい。図５および図７において例示した具体例において、クラスタ[Ａ]〜[Ｄ]のそれぞれに対応する室温変化予測モデルおよび消費電力予測モデルが作成される。作成された室温変化予測モデルおよび消費電力予測モデルは、データベース１１に保存される。

また、空気調和機３０が運転していたか否かによってさらにデータを分離してもよい。この場合においては、例えば、クラスタ[Ａ]に対応する空気調和機３０が運転していたときのデータのみを用いて、クラスタ[Ａ]に対応する空気調和機運転時の室温変化予測モデルと消費電力予測モデルとを作成する。同様に、他のクラスタおよび運転状態（稼働状態）に応じて室温変化予測モデルまたは消費電力予測モデルを作成することができる。

本発明の実施の形態１において、モデル演算部１２は、現在のステップおよび１ステップ前の情報（室内温度、室外温度、消費電力）をモデリングにおける変数とする。すなわち、直近の過去情報が予測モデルの作成に参照される。

［室温変化予測モデル］
実施の形態１の室温変化予測モデルで、重回帰分析を適用した場合の式は下記の式（２）の通りである。

式（２）において、Ｔｉ（ｔ＋１）は、現在のステップおよび１ステップ前の情報によって予測される１ステップ後の、設定温度から室内温度予測を引いた予測温度差である。他の変数の定義は上述の通りである。

モデル演算部１２は、重回帰分析以外に、例えば、勾配ブースティングまたはロジスティック回帰分析などによって、分離されたデータを用いてそれぞれのクラスタに対応する予測モデルを決めてもよい。また、モデリングや分析の都合によって、これらの変数のうち、複数の変数を１つの変数にまとめてもよく、少なくとも１つの他の変数をさらに式に追加してもよい。

例えば、図１０Ａおよび図１１は、空気調和機運転時の室温変化予測モデルおよび消費電力予測モデルにおける係数の一例を示す表である。図１０Ａおよび図１１においては、機種情報に関する変数（係数Ｓに対応する変数）の代わりに、運転開始フラグ（係数ｇに対応する）、空気調和機の冷暖房能力を示す変数（係数ｈ〜ｐに対応する変数）、および式の補整用として切片（係数ｚに対応する）が追加される。図１０Ａおよび図１１において、係数ｇ、ｈ、ｉ、ｊ、ｋ、ｌ、ｍ、ｎ、ｏ、ｐおよびｚは、これらの変数に対応する係数を示している。なお、少なくとも１つの係数が定数であってもよい。

図１０Ａおよび図１１においては、下記フラグが用いられている。
ｓｔａｒｔ＿ｆｌａｇ：空気調和機の起動時の挙動を代表するフラグ
２２＿ｆｌａｇ、２５＿ｆｌａｇ、２８＿ｆｌａｇ、３６＿ｆｌａｇ、４０＿ｆｌａｇ、５６＿ｆｌａｇ、６３＿ｆｌａｇ、７１＿ｆｌａｇおよび８０＿ｆｌａｇ：最大出力が２．２ｋＷ、２．５ｋＷ、２．８ｋＷ、…、７．１ｋＷ、８．０ｋＷの空気調和機の能力を代表するフラグ
切片：式の補整用

ｓｔａｒｔ＿ｆｌａｇが１であれば、空気調和機３０が起動されて最大出力で運転する起動状態であることを示し、０であれば、運転しているが起動状態でないことを示す。２２＿ｆｌａｇなどのフラグは空気調和機３０の機種の出力を代表し、例えば、２２＿ｆｌａｇが１であれば、出力が２．２ｋＷであることを示す。他のフラグにおいても同様の意味を示している。

例示として、図１０Ａに示した表において、クラスタＣに対応する空気調和機運転時の室温変化予測モデルは、下記の式（３）によって表現できる。

運転が停止している時、空気調和機３０は室内温度に対して影響を与えないため、室内温度は主に室外温度に基づいて変化する。そのため、空気調和機停止時の室温変化予測モデルは空気調和機運転時の室温変化予測モデルより簡素化することができる。例えば、図１０Ｂの表に示すように、Ｔｈ（ｔ）の係数ａ_１、Ｔｈ（ｔ−１）の係数ａ_２、および切片の係数ｚを用いて予測することが可能である。例示として、図１０Ｂに示した表において、クラスタＣに対応する空気調和機停止時の室温変化予測モデルの一例としては、下記の式（４）によって表現できる。

［消費電力予測モデル］
モデル演算部１２は、例えば、重回帰分析など室温変化予測モデルの作成と同様な手法によって消費電力予測モデルを作成してもよく、異なる手法によって作成してもよい。実施の形態１において、重回帰分析を適用した場合の消費電力予測モデルの式は下記の式（５）の通りである。

式（５）において、Ｐ（ｔ＋１）は、現在のステップおよび１ステップ前の情報によって予測される１ステップ後の消費電力である。他の変数の定義は上述の通りである。

モデル演算部１２は分離されたデータを用いて、それぞれのクラスタに対応する消費電力予測モデルの式の係数ｂ_１〜ｂ_７を決める。また、室温変化予測モデルの作成と同様に、モデリングや分析の都合によって、これらの変数のうち、複数の変数を１つの変数にまとめてもよく、少なくとも１つの他の変数をさらに式に追加してもよい。

図１１は、作成した空気調和機運転時の消費電力予測モデルの係数の例示を示す表である。図１１に示すクラスタＣに対応する空気調和機運転時の消費電力予測モデルの一例としては、下記の式（６）によって表現できる。

なお、運転が停止している時においては、勿論、消費電力が生じることがなく、予測する必要がない。

上述した通り、モデル演算部１２は、図２のステップＳ１３０において住宅冷温熱保持能力推定モデル、それぞれのクラスタに対応する空気調和機運転時および空気調和機停止時の室温変化予測モデル、および、それぞれのクラスタに対応する消費電力予測モデルを作成する。

また、モデル演算部１２は、精度向上のために、住宅冷温熱保持能力推定モデル、室温変化予測モデル、および／または消費電力予測モデルを定期的に、例えば、半年毎に、または季節ごとに、更新してもよい。推定されたそれぞれの空気調和機３０に関する住宅冷温熱保持能力も定期的に更新されてもよい。

[予測結果の通知]
以下、サーバ１０がデータベース１１および作成された各予測モデルに基づいて予測を行い、その予測結果を使用者に通知する方法（図２のステップＳ１４０〜Ｓ１６０）について説明する。

実施の形態１におけるレコメンド処理システムにおいては、使用者が短時間だけ不在となる場合において、省エネルギーの観点において、経済的な点を考慮すると、予測対象空気調和機３２の運転を一旦停止して、帰宅時に再開すべきか、若しくは不在時においても運転を継続すべきかの判断を行うために、予測対象空気調和機３２のサーバ１０に対してレコメンド要求することが可能である。使用者は、予測対象空気調和機３２に関して、不在時において運転を継続する場合の第１消費電力と、不在時において運転を停止して帰宅時に運転を再開する場合の第２消費電力、および／または、第１消費電力に対応する第１電気料金と、第２消費電力に対応する第２電気料金とについて知りたいとき、情報端末２０内の予測対象空気調和機３２のアプリケーションを介して、サーバ１０へレコメンド要求することができる（図２のステップＳ１４０）。

使用者は、不在時における運転の継続または停止のいずれを選択すべきかの判断材料をレコメンド要求するために、消費電力および／または電気料金を予測しようとするサーバ１０に対して情報端末２０を用いて、不在時間を通知する。情報端末２０は、使用者に対して不在時間を入力させるユーザインターフェイス２１と、不在時間をサーバ１０に送信する端末送信部２２と、を備える。また、情報端末２０は、予測対象空気調和機３２およびサーバ１０からのデータを受信する端末受信部２４、および受信したデータを表示する表示部２６を備えている。さらに、情報端末２０は、サーバ１０からのデータに基づいて不在時の消費電力および電気料金などを演算する演算部２８を備えてもよい。

情報端末２０とデータの送受信を行うサーバ１０は、情報端末２０から不在時間および予測対象空気調和機３２に関する各種データを受信するための第３サーバ受信部１７を備えてもよい。なお、前述のように、サーバ１０は、複数の空気調和機３０からの各種データを受信するための第１サーバ受信部１５と、外部情報源４０からその地域の外気温度情報等を受信するための第２サーバ受信部１６と、を備える構成であるが、第１サーバ受信部１５と第２サーバ受信部１６と第３サーバ受信部１７とを１つの受信部として構成してもよい。

図１２は、実施形態１における情報端末２０の表示部２６に表示される画面の一例を示すものであり、不在時間の入力用のユーザインターフェイス２１の図（「エコ情報」）である。使用者が予測対象空気調和機３２のアプリケーションの予測機能を利用したいとき、例えば、ユーザインターフェイス２１における「調べる」の領域に接触すると、不在時間を設定時間として入力することが可能な画面となる。なお、図１２のユーザインターフェイス２１の表示においては、電気料金を「電気代」と表示している。

上記のように不在時間を設定時間として入力することにより、例えば、不在時において予測対象空気調和機３２を設定温度で継続運転した場合の電気料金と、運転を一旦停止して帰宅時に運転を再開し、室内が設定温度となるまでの時間と電気料金との予測情報をレコメンド要求することが可能となる。

なお、情報端末２０においては、現在の設定温度（図１２に示すユーザインターフェイス２１においては２４度）が帰宅後の設定温度としてサーバ１０に自動的に送信される構成であるが、ユーザインターフェイス２１を介して使用者に帰宅後の設定温度を入力させて、サーバ１０に送信する構成としてもよい。情報端末２０において入力される設定温度は、予測対象空気調和機３２の現在の設定温度と異なってもよい。

サーバ１０の予測演算部１３は、第３サーバ受信部１７を介して情報端末２０からのレコメンド要求を受信したとき、設定時間および必要であれば設定温度の他に、複数の空気調和機３０の１つとしての予測対象空気調和機３２がサーバ１０に送信している現在室内温度、現在室外温度、現在消費電力および機種情報等の各種データに基づいて、前述した各予測モデルを用いてレコメンド処理を行う（図２のステップＳ１５０）。

ステップＳ１５０においては、予測演算部１３が、前述の室温変化予測モデル、予測対象空気調和機３２の設置場所の住宅（部屋）に関する住宅冷温熱保持能力、データベース１１に保存されている各種データ、予測対象空気調和機３２の機種情報、および必要であれば外部情報源４０からの気象情報における室外温度予測のデータなどに基づいて、レコメンド処理が行われる。このレコメンド処理においては、予測対象空気調和機３２が運転した場合の室温変化の予測値である第１室温変化予測、および予測対象空気調和機の運転を停止した場合の室温変化の予測値である第２室温変化予測を、実行する。そして、予測演算部１３は、消費電力予測モデルおよび第１室温変化予測に基づいて、不在時において運転を継続する場合の第１消費電力を算出し、消費電力予測モデル、第１室温変化予測および第２室温変化予測に基づいて、不在時において運転を停止して帰宅時に運転を再開する場合の第２消費電力を算出する。

なお、特定された予測対象空気調和機３２における消費電力を予測するために、サーバ１０においては、他の空気調和機３０における運転記録などのデータを収集して新たに作成した予測モデルを用いてもよいが、データベース１１に保存されている既存のデータを利用して新たに予測モデルを作成して予測してもよく、既に作成されていた予測モデルにより予測してもよい。

ステップＳ１５０においては、予測演算部１３が、まず予測対象空気調和機３２が設置された場所の住宅（部屋）の住宅冷温熱保持能力（クラスタ）を判断する。予測対象空気調和機３２に対応するクラスタまたは度数分布が既に保存されている場合、保存されたクラスタ等を読み出す。予測対象空気調和機３２に対応するクラスタまたは度数分布が保存されてない場合、予測対象空気調和機３２を新規の空気調和機３０として、例えば、図６および図７に示したように、新規の空気調和機３０の住宅冷温熱保持能力の推定フローにしたがって推定してもよい。

続いて、予測演算部１３は、予測対象空気調和機３２のクラスタに基づいて、対応する室温変化予測モデルおよび消費電力予測モデルを選択する。例えば、予測対象空気調和機３２のクラスタがＣである（設置場所が「やや冷えやすい」）と判断された場合には、クラスタＣに対応する空気調和機運転時の室温変化予測モデル、空気調和機停止時の室温変化予測モデルおよび空気調和機運転時の消費電力予測モデルを選択する。

実施形態１においては、上述のように、例えば、予測対象空気調和機３２がクラスタＣである判断した場合には、クラスタＣに対応するモデルの式（３）、式（４）、および式（６）が選択される。予測演算部１３は、予測対象空気調和機３２から受信したデータおよびデータベース１１に保存された予測対象空気調和機３２の運転情報を予測モデルの式にそれぞれ代入する。

実施形態１において、空気調和機運転時の室温変化および消費電力を予測するために、最初は、現在の時刻を現在のステップ（ｔ）として、予測対象空気調和機３２の現在室内温度等のデータ、およびデータベース１１に保存された１ステップ前の室内温度等のデータに基づいて、図８のステップＳ４２０に示すように、タイムステップ毎にデータを加工して各変数の値を得る。ステップＳ４２０においては、各変数の値を空気調和機運転時の室温変化予測モデルおよび消費電力予測モデルに代入し、１ステップ後、例えば、１０分後の室内温度予測を設定温度から減算した予測温度差Ｔｉ（ｔ＋１）（すなわち、第１室温変化予測）、および１ステップ後の予測消費電力Ｐ（ｔ＋１）を算出する。

次に、算出された１ステップ後の予測温度差Ｔｉ（ｔ＋１）と予測消費電力Ｐ（ｔ＋１）、および現在室内温度などのデータに基づいて、２ステップ後の設定温度から室内温度予測を減算した予測温度差Ｔｉ（ｔ＋２）および２ステップ後の予測消費電力Ｐ（ｔ＋１）を算出する。すなわち、前のステップの算出結果を用いて、次のステップの予測値を算出する。したがって、（ｎ＋１）ステップ後の室温変化予測および消費電力予測は、重回帰分析を適用した場合、下記の室温変化予測モデルの式（７）および消費電力予測モデルの式（８）によって算出可能である。

上述の室温変化予測モデルの式（７）および消費電力予測モデルの式（８）から分かるように、室温変化予測および消費電力予測を行うために、１〜ｎステップ後の室外温度の予測が必要となる。実施の形態１においては、サーバ１０の第２サーバ受信部１６が外部情報源４０から、予測対象空気調和機３２の設置場所に対応する気象情報の室外温度予測データを受信する構成としてもよい。例えば、第２サーバ受信部１６を介して、サーバ１０は、外部情報源４０から、予測対象空気調和機３２の設置場所における１０分後、３０分後、１時間後、３時間後などの気象情報の室外温度予測データを取得してもよい。サーバ１０における予測演算部１３は、取得した室外温度予測データを１〜ｎステップ後の室外温度の変数として式に代入することができる。

空気調和機運転時の室温変化予測モデルおよび消費電力予測モデルを相互に利用することによって、予測演算部１３は、不在時間である設定時間が経過した時の室内温度予測、および消費電力予測、すなわち、不在時において運転を継続する場合の第１消費電力を算出することができる。

次に、不在時において運転を停止し、帰宅時に運転を再開して設定温度に到達するまでの第２消費電力の算出について説明する。

不在時である設定時間においては予測対象空気調和機３２の運転を停止し、設定時間の到達時に運転を再開して、室内温度が設定温度に到達するまでの第２消費電力の算出は、予測演算部１３において実行される。第２消費電力は、予測対象空気調和機３２の運転が設定時間において停止され、設定時間到達時に運転が再開されて、室温変化予測モデルによる室内温度予測が設定温度に到達するまでの消費電力として算出される。予測対象空気調和機３２の運転が一旦停止されると、室内温度は設定温度から徐々に離れていき、設定時間到達時に運転が再開されると、予測対象空気調和機３２は室内温度をできるだけ早く設定温度に近づけるために最大電力で運転される。第２消費電力は、設定時間到達後において室内温度予測が設定温度に到達するまでの消費電力である。

実施形態１において、第２消費電力を算出するために、予測演算部１３は、まず、空気調和機停止時の室温変化予測モデルを用いて設定時間到達時の室内温度予測（第２室温変化予測）を算出する。算出された第２室温変化予測を現在のステップの現在室内温度として、空気調和機運転時の室温変化予測モデルおよび消費電力予測モデルを用いて、室内温度予測が設定温度に到達するまでの消費電力を第２消費電力として算出する。なお、設定時間到達時である帰宅時の第２室温変化予測は、帰宅後の設定温度から室内温度予測を減算した温度差である。

予測演算部１３は、例えば、式（４）に示したような室温変化予測モデルに基づいて、空気調和機停止時の室温変化予測を算出するとき、未来の室外温度のデータを用いる必要がある場合には、上述したように外部情報源４０からの気象情報の室外温度予測を取得してもよい。

なお、予測精度を高めるために、２ステップ前、またはさらに前のステップの室内温度、室外温度、または消費電力などのデータを参照する予測モデルを作成し利用してもよい。

また、実施の形態１の変形例としては、室温変化予測モデルおよび消費電力予測モデルを簡略化して、それぞれの予測モデルに対応するルックアップテーブルを作成してもよい。図２に示したステップＳ１５０のレコメンド処理において、実際に予測する際には、例えば、現在室内温度、室外温度予測などのデータに基づいて、ルックアップテーブルを照合することによって、室内温度予測、第１消費電力、および第２消費電力を判断してもよい。

このように、第１消費電力および第２消費電力が算出された後、サーバ送信部１４は、第１消費電力および第２消費電力のデータ、または、第１消費電力および第２消費電力にそれぞれ対応する第１電気料金および第２電気料金のデータを情報端末２０へ送信する（図２のステップＳ１６０）。

情報端末２０においては、端末受信部２４が第１消費電力および第２消費電力のデータ、または、第１電気料金および第２電気料金のデータを受信し、表示部２６が第１電気料金と第２電気料金、または、第１電気料金と第２電気料金との比較結果を表示する。したがって、情報端末２０は受信した各種レコメンドデータを使用者に通知することができる。

実施の形態１において、サーバ１０は、第１消費電力、第２消費電力、および予測対象空気調和機３２の設置場所に対応する電気料金単価に基づいて第１電気料金および第２電気料金を算出する電気料金演算部１８を備えてもよい。なお、第１消費電力および第２消費電力は、算出された第１電気料金および第２電気料金とともに、サーバ送信部１４から情報端末２０へ送信されて、情報端末２０の表示部２６において表示させてもよい。

なお、消費電力に基づいて電気料金を算出する電気料金単価に関しては、情報端末２０において、ユーザインターフェイス２１を介して使用者に入力させてもよい。電気料金単価に関する情報は、情報端末２０においてインターネットを介して外部情報源４０、例えば、予測対象空気調和機３２の設置場所で電力を提供する電力会社のサイトから使用者が取得してもよい。電気料金単価が使用者によって設定されていない場合には、サーバ１０が複数の電気料金単価を取得して、各電気料金単価に対応する第１電気料金および第２電気料金を算出して、そのデータを情報端末２０へ送信してもよい。

実施の形態１の変形例としては、情報端末２０が、第１消費電力、第２消費電力、および、予測対象空気調和機３２の設置場所に対応する電気料金単価に基づいて、第１電気料金および第２電気料金を算出する電気料金演算部２８を備える構成としてもよい。表示部２６は、情報端末２０の電気料金演算部２８により算出された第１電気料金および第２電気料金、および／または、第１電気料金と第２電気料金との比較結果を表示してもよい。このように情報端末２０が電気料金演算部２８を備える構成の場合には、サーバ１０には電気料金を演算する演算部１８を備えない構成としてもよい。すなわち、サーバ１０におけるサーバ送信部１４は、第１消費電力および第２消費電力のデータのみを情報端末２０に送信し、情報端末２０が受信した第１消費電力および第２消費電力のデータに基づいて第１電気料金および第２電気料金を自ら算出して表示する構成となる。

図１２は、情報端末２０の表示部２６によって表示された、第１電気料金および第２電気料金を表示するためのユーザインターフェイス２１の具体的な例示を示している。図１２における（ａ）から（ｃ）は、使用者が短時間だけ不在となる場合において、省エネルギーを考慮して、予測対象空気調和機３２の運転を一旦停止して、帰宅時に再開すべきか、若しくは不在時においても運転を継続すべきかのレコメンド要求をサーバ１０に対して行う場合の画面の例示である。ここでは、レコメンド要求を「おでかけエコナビ」として設定される。

図１２の（ａ）は、初期画面であり、この初期画面において「調べる」に指などを接触させて、起動させる。図１２の（ｂ）においては、不在時間（おでかけ時間）である設定時間（例えば、３時間）が設定される。この例示においては、帰宅後の設定温度が現在設定されている設定温度に自動的に設定されている。

上述のように設定時間および設定温度が決定されると、前述のように、サーバ１０においては不在時において運転を継続する場合の第１消費電力、および不在時において運転を停止し、帰宅時に運転を再開して設定温度に到達するまでの第２消費電力の算出処理を行う。その算出結果は、例えば、図１２の（ｃ）に示すように表示される。

図１２の（ｃ）に示した例示の場合には、３時間のおでかけ時間（設定時間）において空気調和機運転したときの第１電気料金が、例えば２５円であった。一方、一旦運転を停止して帰宅時に運転を再開し、室内温度が２４℃の設定温度となるまで運転させたときの第２電気料金が、例えば３０円であった。また、帰宅時から室内温度が設定温度に到達するまでの時間（設定温度到達時間）は１５分間であった。また、図１２の（ｃ）に示した画面においては、情報端末２０が第１電気料金および第２電気料金を表示するだけではなく、これらの電気料金を比較して、第１電気料金の方が安いという比較結果を、例えば「お得」の表示によりレコメンド表示してもよい。

図１３Ａは、予測対象空気調和機３２が運転を継続した場合の消費電力の推移の例を示す波形図である。図１３Ｂは、予測対象空気調和機３２が運転を一旦停止した後に運転を再開した場合の消費電力の推移の例を示す波形図である。図１３Ａおよび図１３Ｂに示した例においては、設定温度が２４度の場合であり、図１３Ａにおいて示した設定時間は、１７：１５から１７：４５までの３０分間である。

図１３Ａに示したように、設定時間において予測対象空気調和機３２が空気調和機運転した場合においては、一般的に予測対象空気調和機３２が設定温度を維持するように断続的な運転を行う。したがって、本発明における空気調和機の「停止」とは、空気調和機の動力部分に対する電源供給の遮断を意味し、運転中において生じる動力部分に対する一時的な電源供給の「休止」を意味するものではない。例えば、「空気調和機が停止してから一定時間」というのは、空気調和機の電源が消されてから（電源オフになってから）一定時間である。

一方、設定時間において、予測対象空気調和機３２の運転が停止されている場合には、室内温度が住宅冷温熱保持能力に応じて設定温度から徐々に離れていく。そして設定時間到達時の運転再開時には、図１３Ｂに示したように、予測対象空気調和機３２は室内温度が設定温度に到達するように最大電力で運転されるものを想定しているが、これに限るものではない。室内温度が設定温度に到達した後においては、予測対象空気調和機３２は、空気調和機運転の場合と同様に、設定温度を維持するように断続的な運転を行う。

実施形態１においては、予測対象空気調和機３２が運転を継続した場合には、設定時間における消費電力が第１消費電力である（図１３Ａ参照）。一方、予測対象空気調和機３２が設定時間において運転を一旦停止して、設定時間到達時に運転を再開する場合には、室内温度予測が設定温度に到達するまでの設定温度到達時間における消費電力が第２消費電力である（図１３Ｂ参照）。

なお、第１消費電力と第２消費電力とを比較するために、第１消費電力は、設定時間における消費電力と、第２消費電力の算出対象である設定温度到達時間における消費電力とを加算した消費電力としてもよい。

また、予測対象空気調和機３２が設定時間において運転を一旦停止して、設定時間到達時に運転を再開する場合において、室内温度がある程度安定するまでの時間を考慮して、例えば設定温度到達時間に１５分を加えた室温安定時間までを、第１消費電力および第２消費電力の算出対象時間としてもよい。例えば、図１３Ａおよび図１３Ｂに示す具体例においては、１７：１５（外出時間）から１８：００（室温安定時間）までを第１消費電力および第２消費電力の算出対象時間としてもよい。

実施の形態１における設定温度到達時間は、予測対象空気調和機３２が起動する設定時間に達したとき、室内温度が設定温度に達するまでの時間である。実施の形態１の変形例としては、例えば、使用者が帰宅後直ぐに快適な環境で過ごしたい場合には、設定時間が経過する前から予測対象空気調和機３２の運転を起動させて、帰宅時には室内温度を設定温度とするように設定することも可能である。この場合には、予測演算部１３は、室内温度予測が設定温度に到達するまでの時間（設定温度到達時間）を予測し、設定時間の到達時点より設定温度到達時間だけ前の段階で運転を再開するように制御してもよい。このような制御を行った場合には、設定時間が設定温度到達時間となる。なお、このように設定時間の到達時点より前に予測対象空気調和機３２の運転を起動させる場合には、室内温度予測において多少のずれが生じるため、補整処理を行って対応することが可能である。

なお、実施の形態１におけるサーバ１０は、モデル演算部１２、予測演算部１３、サーバ送信部１４、第１サーバ受信部１５、第２サーバ受信部１６または第３サーバ受信部１７の構成要素の機能を実行するために、ＣＰＵなどのプロセッサに対応する処理回路を備えてもよい。すなわち、サーバ１０におけるモデル演算部１２、予測演算部１３、サーバ送信部１４、第１サーバ受信部１５、第２サーバ受信部１６または第３サーバ受信部１７は、ハードウェアとして実行されてもよく、ソフトウェアのモジュールとして実行されてもよい。また、サーバ１０におけるそれぞれの構成要素は、単独に実行されてもよく、複数の構成要素がまとめられて実行されてもよい。

また、サーバ１０におけるデータベース１１は、各種データを記憶する記憶装置である。データベース１１としての記憶装置は、サーバ１０に内蔵されてもよく、サーバ１０に対して無線または有線で通信可能な外部装置に設けられていてもよい。例えば、データベース１１としての記憶装置は、サーバ１０内部のメモリであってもよく、サーバ１０と無線通信または有線通信で接続している大容量ストレージ装置であってもよい。

情報端末２０は、サーバ１０と同様に、情報端末２０における各構成要素を実行するために、ＣＰＵなどのプロセッサに対応する処理回路および記憶装置を備えてもよい。

上述した実施の形態１において説明したように、本発明の空気調和機のレコメンド処理を実行するサーバおよびレコメンド処理システムにおいては、空気調和機における新しい機能が提供されている。本発明においては、空気調和機の設置場所の住宅冷温熱保持能力、室温変化予測モデルおよび消費電力予測モデルなどに基づいて、不在時間である設定時間における空気調和機運転の場合の消費電力、および設定時間においては運転を停止し設定時間到達時に運転を再開した場合の消費電力を予測し、情報端末を介して２つの消費電力に対応する電気料金の比較結果を使用者に提供することが可能となる。

また、本発明においては、室温変化予測モデルおよび消費電力予測モデルを作成するとき、および、室温変化予測モデルおよび消費電力予測モデルを利用して予測対象空気調和機による運転状況による室温変化と消費電力を予測するとき、機械学習などの人工知能技術によって、空気調和機の使用者の使用習慣に適合した最適なモデルを作成し、予測することができる。

本発明によれば、予測対象空気調和機の設置場所の住宅（部屋）に関する住宅冷温熱保持能力に基づいて予測するため、室温変化の予測精度が高いものとなる。また、本発明によれば、予測モデルの作成においては、過去から現在に至るまでの室内温度、室外温度および消費電力の推移を参考しているため、予測精度をさらに向上させることができるものとなる。

なお、住宅冷温熱保持能力推定モデル、室温変化予測モデル、消費電力予測モデル、および／または推定された住宅冷温熱保持能力のそれぞれのデータを定期的に更新することにより、常に最新で正確なデータに基づいた予測を行うことができる。

また、本発明の空気調和機のレコメンド処理を実行するサーバおよびレコメンド処理システムにおいては、使用者に対して信頼性の高い情報を提供することができるため、使用者は適切な選択を行うことができる。本発明においては、使用者が情報端末に表示された電気料金から選択肢におけるそれぞれのコストを容易に理解することができ、使用者の要望に即した予測対象空気調和機の運転状況を選択することができる。本発明は、消費電力または電気料金が安い方を選択したいと考える使用者に対してはもちろん、帰宅次第、快適な環境で過ごしたいために空気調和機運転を選択している使用者に対しても、空気調和機運転の場合と比較して、一旦運転を停止してから再起動する場合では、消費電力または電気料金においてどのくらいの差がつくかを提示することができるため、利便性の高いシステムを提供することができる。したがって、本発明によれば、使用者は表示された比較結果を参照して、省エネルギーとなる消費電力が低い方を選択して、空気調和機を効率よく運転させ、使用者にとってメリットとなる電気料金の低減を図ることができる。

本発明においては、使用者が予測対象空気調和機の設置部屋以外の部屋において、帰宅予定である場合、帰宅時に直ぐに予測対象空気調和機を運転すべきか、ある程度の時間（設定時間）運転せずに設定時間到達時に運転すべきかについて、情報端末に問い合わせることが可能である。例えば、使用者は、現在の室外温度が自身が耐えられる気温（寒さ／暑さ）であると考えた場合、電気料金を節約するために、帰宅時に直ぐに予測対象空気調和機を運転する場合と、帰宅後の設定時間到達時に運転する場合について、前述の実施の形態１におけるレコメンド処理システムと同様に、情報端末を介して第１消費電力と第２消費電力および／または第１電気料金と第２電気料金をサーバに問い合わせることが可能である。このような場合においても、本発明の空気調和機のレコメンド処理を実行するサーバおよびレコメンド処理システムにおいては、適切な比較結果を提供して、使用者の選択を容易なものとすることができる。

本発明によれば、空気調和機の設置場所の住宅冷温熱保持能力、室温変化予測モデルおよび消費電力予測モデル等に基づいて、特定された時間内に空気調和機運転の場合の消費電力と、運転を一旦停止して再開する場合の消費電力とを予測し、情報端末を介してその２つの消費電力に対応する電気料金の比較結果を使用者に提供することができる。空気調和機のレコメンド処理を実行するサーバおよびレコメンド処理システムは、より適切な選択を使用者に促すようにデータを提供することができるため、使用者は表示された２つの場合の電気料金から容易に省エネルギーとなる選択を行うことができる。また、使用者は表示された比較結果を見て消費電力が低い方を選ぶ場合、空気調和機を効率よく運転させ、電気料金を抑えることが可能となる。

以上は本発明の具体的な実施の形態に過ぎず、本発明の保護範囲はこれに限定されるものではない。本発明は図面および前述した具体的な実施の形態において上述された内容を含むが、本発明がそれらの内容に限定されるものではない。本発明の機能および構造原理から逸脱しない変更は特許請求の範囲内のものである。

Claims (14)

1. 複数の空気調和機のそれぞれに対応する室内温度記録、室外温度記録、消費電力記録、機種情報および設定温度情報を保存するデータベースと、
   前記データベースに保存されたデータに基づいて住宅冷温熱保持能力推定モデル、室温変化予測モデルおよび消費電力予測モデルを作成するモデル演算部と、
   前記住宅冷温熱保持能力推定モデルおよび前記データベースに保存されたデータに基づいて、前記空気調和機における１つの予測対象空気調和機の設置場所の住宅冷温熱保持能力を決定し、情報端末からのレコメンド要求に応じて予測処理する予測演算部と、
   前記予測演算部において予測処理された結果を前記情報端末へ送信するサーバ送信部と、を備え、
   前記予測演算部は、前記情報端末からのレコメンド要求に対して、前記室温変化予測モデル、前記消費電力予測モデルおよび前記住宅冷温熱保持能力に基づいて、設定時間において設定温度で前記予測対象空気調和機の運転を継続するときの第１消費電力、および前記設定時間において前記予測対象空気調和機の運転を停止し、前記設定時間の到達時に運転を再開して、室内温度が前記設定温度に到達するまでの第２消費電力、を算出し、
   前記サーバ送信部が、算出された前記第１消費電力と前記第２消費電力、および／または前記第１消費電力と前記第２消費電力に対応する第１電気料金と第２電気料金、を前記情報端末へ送信するよう構成され、
   前記モデル演算部は、前記室内温度記録および前記機種情報に基づいてクラスタ分けをすることにより前記住宅冷温熱保持能力推定モデルを作成するよう構成された、空気調和機のレコメンド処理を実行するサーバ。
2. 前記モデル演算部は、前記室内温度記録に基づいて一定時間の室内温度変化率を算出し、前記室内温度変化率および前記機種情報に基づいてクラスタ分けをすることにより前記住宅冷温熱保持能力推定モデルを作成するよう構成された、請求項１に記載のサーバ。
3. 前記モデル演算部は、前記室内温度記録において前記空気調和機が停止してから一定時間の温度変化率を前記室内温度変化率として算出するよう構成された、請求項２に記載のサーバ。
4. 前記モデル演算部は、重回帰分析、勾配ブースティングまたはロジスティック回帰分析によって、前記データベースに保存されたデータに基づいて、前記室温変化予測モデルおよび前記消費電力予測モデルを作成するよう構成された、請求項１から３のいずれか１項に記載のサーバ。
5. 予測演算部は、前記第１消費電力を、前記設定時間において前記設定温度を維持して前記予測対象空気調和機の運転を継続するときの消費電力として算出し、
   前記第２消費電力を、前記設定時間において前記予測対象空気調和機の運転を停止し、前記設定時間の到達時に前記予測対象空気調和機の運転を再開して、室内温度予測が前記設定温度に到達するまでの消費電力として算出するよう構成された、請求項１から４のいずれか１項に記載のサーバ。
6. 一定時間ごとに収集される前記空気調和機のそれぞれの現在室内温度、現在室外温度および現在消費電力を受信して、前記空気調和機のそれぞれに対応する前記室内温度記録、前記室外温度記録および前記消費電力記録に加える第１サーバ受信部と、
   外部情報源から、前記空気調和機のそれぞれの設置場所に対応する室外温度予測を受信する第２サーバ受信部と、を備える、請求項１から５のいずれか１項に記載のサーバ。
7. 前記予測演算部は、前記室温変化予測モデル、前記消費電力予測モデル、前記データベースに保存されたデータ、および前記予測対象空気調和機の前記機種情報に基づいて、前記第１消費電力および前記第２消費電力を算出するよう構成された、請求項１から６のいずれか１項に記載のサーバ。
8. 前記予測演算部は、
   前記室温変化予測モデル、前記住宅冷温熱保持能力、前記データベースに保存されたデータ、前記室外温度予測、および前記予測対象空気調和機の前記機種情報に基づいて、前記予測対象空気調和機が運転した場合の第１室温変化と第１消費電力、および前記予測対象空気調和機が停止した場合の第２室温変化予測と第１消費電力を、算出するよう構成された、請求項６に記載のサーバ。
9. 前記情報端末から前記予測対象空気調和機に対する前記第１消費電力および前記第２消費電力を算出するためのレコメンド処理を実行するための前記設定時間を受信する第３サーバ受信部を備える、請求項１から８のいずれか１項に記載のサーバ。
10. 前記第１消費電力、前記第２消費電力、および前記予測対象空気調和機の設置場所に対応する前記第１電気料金と前記第２電気料金を算出する電気料金演算部を備え、
    前記サーバ送信部は、前記第１電気料金と前記第２電気料金のデータを前記情報端末へ送信するよう構成された、請求項１から９のいずれか１項に記載のサーバ。
11. 前記モデル演算部は、前記住宅冷温熱保持能力推定モデル、前記室温変化予測モデルまたは前記消費電力予測モデルを定期的に更新するよう構成された、請求項１から１０のいずれか１項に記載のサーバ。
12. 請求項１から１１のいずれか１項に記載のサーバと、
    前記サーバへ現在室内温度、現在室外温度、現在消費電力、設定温度、および機種情報の各データを送信するよう構成された予測対象空気調和機と、
    前記サーバから、第１消費電力と第２消費電力のデータ、および／または第１電気料金と第２電気料金のデータを受信し、前記第１消費電力と第２消費電力、前記第１電気料金と前記第２電気料金、または、前記第１電気料金と前記第２電気料金との比較結果を表示する情報端末と、を備える、空気調和機のレコメンド処理システム。
13. 前記情報端末は、
    使用者に前記設定時間を入力させるユーザインターフェイスと、
    前記設定時間を前記サーバに送信する端末送信部と、
    前記第１消費電力または前記第２消費電力のデータを受信する端末受信部と、
    前記第１消費電力と前記第２消費電力、前記第１電気料金と前記第２電気料金、および／または、前記第１電気料金と前記第２電気料金との比較結果を表示する表示部と、を備える、請求項１２に記載の空気調和機のレコメンド処理システム。
14. 前記情報端末は、
    前記第１消費電力、前記第２消費電力、および、前記予測対象空気調和機の設置場所に対応する第１電気料金と第２電気料金を算出する演算部を備える、請求項１２または１３に記載の空気調和機のレコメンド処理システム。

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