1.本公开涉及一种使用所输入的与舒适性有关的评价对该舒适性进行解析的舒适性解析装置、以及基于舒适性解析装置的解析结果而对用于控制环境的环境控制装置发出指令的环境控制用指令装置。
背景技术：2.作为表示与环境中的利用者的温度有关的舒适感的指标，已知在iso(international organization for standardization：国际标准化组织)或ashrae(american society of heating，refrigerating and air-conditioning engineers：美国采暖、制冷和空调工程师协会)中采用的pmv(predicted mean vote：预测平均评价)。pmv是根据热环境因素(thermal environmental factor)以及人为因素来计算出的。作为热环境因素，例如列举空气温度、湿度、气流的流速以及表示来自周围的墙壁的辐射热的辐射温度等。作为人为因素，例如列举穿衣量、代谢量以及活动量等。
3.pmv值为
±
0.5以内、换言之与在某个pmv值下何种程度的比例的利用者感到不舒适的预测值相当的预测不舒适者率为10％以下的状态被推荐为舒适的环境。因此，存在如下技术：通过控制对室内的pmv产生影响的热环境因素而使pmv值变化，提高利用者的舒适程度。然而，由于人感受到的关于热以及冷的感觉即冷热感的感受方式存在个人差异，因此实际上即使是pmv值为
±
0.5以内的推荐环境，该环境下的利用者有时也会感受不到舒适感，不舒适者率也有可能超过10％。也就是说，对于室内的热环境而言人所感知的舒适感是主观指标，有可能未必与pmv那样的客观指标一一对应。对此，为了进行与利用者个人匹配的热环境的控制，存在通过基于利用者的主观的热特性(thermal characteristic)的申报来判定个人差异、并使用其结果来控制热环境的几种方法。
4.专利文献1所涉及的热特性推测装置取得基于利用者的主观的热特性。具体地说，热特性推测装置关于周边环境的气温，从利用者处获得与该利用者的主观相应的按等级的评价。例如，热特性推测装置从利用者处获得“热”、“正好”以及“冷”这三个等级中的任意等级的评价。然后，基于此，热特性推测装置取得利用者是怕热、还是怕冷、或者是对冷敏感等的热特性。
5.热特性推测装置具有将被推测为被检者例如评价为“正好”的舒适温度的室温下的皮肤温度的温度分布按多个类型进行了分类的数据库。该数据库是基于测量多个被检者的皮肤温度的温度分布得到的结果来制作的数据库。此外，将该类型记载为热类型。在该热类型中，将成为舒适温度的室温、皮肤温度的平均值以及皮肤温度的标准偏差作为用于判定个人差异的参数。
6.温度特性推测装置在根据所取得的利用者的热特性来推测的舒适温度的热环境中，取得温度测量装置针对利用者的身体中的特定的多个部位而测量的皮肤温度。然后，热特性推测装置使用利用者感到舒适的舒适温度下的室温以及利用者的特定的多个部位的皮肤温度等，与该数据库的内容进行对照来确定利用者的热类型。然后，使用该热类型的信
息来控制室内的环境。
7.现有技术文献
8.专利文献1：日本特开2015-10723号公报
技术实现要素：9.上述的热特性推测装置仅基于事先一次取得的信息而对个人进行分类。但是，由于一天中的利用者的行动以及身体状况变化等，认为对舒适性造成影响的因素会随时间而变化。例如，即使室内环境是恒定的，但在针对其房间的进入、停留、作业、休息以及离开这样的一系列的时间进程中，人感受到的主观的舒适程度和带来舒适感或不舒适感的因素也可能变化。因此，为了解析利用者的舒适性并控制环境以使该利用者舒适，认为需要获得将伴随着时间变化的利用者的舒适程度与对利用者的舒适性造成影响的因素明确地关联起来的信息。
10.本公开是为了解决上述问题而完成的，其目的在于，提供一种按时间序列提取利用者的舒适程度和作为该舒适程度的原因的环境因素来构建高精度地表示利用者的认知结构的认知结构模型的舒适性解析装置、以及使用该舒适性解析装置的信息而对用于控制环境的环境控制装置发出指令的环境控制用指令装置。
11.本公开所涉及的舒适性解析装置具备：显示部，显示用于提取利用者针对环境的舒适程度以及作为该舒适程度的原因的环境因素的调查问卷；第一控制部，以在调查问卷期间多次显示所述调查问卷的方式控制所述显示部；输入部，从所述利用者受理针对多次显示的所述调查问卷的各调查问卷的回答的输入；以及认知结构构建部，使用针对多次显示的所述调查问卷的各调查问卷的回答，按时间序列提取所述舒适程度以及所述环境因素，构建表示与所述利用者的舒适性相关的认知结构的认知结构模型。
12.本公开所涉及的环境控制用指令装置基于舒适性解析装置的解析结果，对控制环境的一个以上的环境控制装置发出指令，其中，在所述舒适性解析装置中，在调查问卷期间，多次显示用于提取利用者针对环境的舒适程度以及作为该舒适程度的原因的环境因素的调查问卷，从所述利用者受理针对多次显示的所述调查问卷的各调查问卷的回答的输入，使用针对多次显示的所述调查问卷的各调查问卷的回答，按时间序列提取所述舒适程度以及所述环境因素，构建表示与所述利用者的舒适性相关的认知结构的认知结构模型，基于所述认知结构模型，解析与所述利用者的舒适性相关的该利用者的特性，环境控制用指令装置具备：第一通信部，从所述舒适性解析装置取得表示所述利用者的所述特性的解析结果；条件计算部，使用所述第一通信部取得的所述解析结果，计算针对所述利用者的环境条件；第二通信部，与所述一个以上的环境控制装置进行通信；以及第二控制部，以向所述一个以上的环境控制装置发送用于使该一个以上的环境控制装置执行基于所述条件计算部计算出的所述环境条件的处理的指令的方式，控制所述第二通信部。
13.根据本公开所涉及的舒适性解析装置，能够根据调查问卷期间中的针对多次调查问卷各自的来自利用者的回答，按时间序列提取利用者的舒适程度和作为该舒适程度的原因的环境因素，能够构建高精度地表示利用者的认知结构的认知结构模型。
附图说明
14.图1是例示实施方式1所涉及的舒适性解析装置的功能块的图。
15.图2是例示实施方式1中的显示部所显示的调查问卷的图。
16.图3是示出认知结构模型的一例的图。
17.图4是例示舒适环境生成系统的结构的图。
18.图5是例示舒适性解析装置的解析处理的流程图。
19.图6是例示由环境控制用指令装置和环境控制装置进行的环境的控制处理的流程图。
20.图7是例示实施方式3所涉及的环境控制用指令装置所包含的功能块的图。
21.(符号说明)
22.1：舒适性解析装置；2、4：环境控制用指令装置；3：环境控制装置；5：传感器；10：第一控制部；11：显示部；12：输入部；13：第一存储部；14：认知结构构建部；15：特性解析部；20：第二控制部；21：第一通信部；22：第二存储部；23、41：条件计算部；24：第二通信部；40：生物体信息取得部；100：舒适环境生成系统。
具体实施方式
23.下面，基于附图对实施方式进行说明。此外，在下面的附图中，有时各结构部件的大小的关系与实际不同。
24.实施方式1.
25.图1是例示实施方式1所涉及的舒适性解析装置的功能块的图。舒适性解析装置1基于经验提取法来收集与利用者的舒适性有关的信息。然后，舒适性解析装置1使用收集到的该信息来解析用于向利用者提供舒适的环境而所需的利用者的特性。此外，经验提取法是指如下的调查方法：针对过着日常生活的调查对象者，在几天期间中，每天数次地在规定时刻或随机的时刻等进行测定或信息收集等。另外，利用者的特性是指，怕热、怕冷、身体的四肢部分容易发冷、下腹部容易发冷、或者肌肉发达且脂肪燃烧量多等利用者的性质。另外，在实施方式1中，为了容易理解，以利用者为1个人的情况为例而进行说明。
26.如图1所示，舒适性解析装置1具备第一控制部10、显示部11、输入部12、第一存储部13、认知结构构建部14以及特性解析部15。第一控制部10控制显示部11、输入部12、第一存储部13、认知结构构建部14以及特性解析部15。显示部11按照来自第一控制部10的指示来显示调查问卷。此外，该调查问卷是关于舒适性而对利用者进行询问的调查问卷。
27.第一控制部10控制显示部11，以使得在为了实施调查问卷而设置的几天期间或者几个月期间等的期间中，在特定的时刻或者随机的时刻等，每天数次地显示调查问卷内容。此外，以下将为了实施调查问卷而设置的期间记载为调查问卷期间。输入部12受理来自利用者的向舒适性解析装置1的输入。每当在显示部11中显示调查问卷时，利用者将针对该调查问卷的回答输入到舒适性解析装置1，由此该舒适性解析装置1能够按时间序列来收集与舒适性有关的信息。此外，与舒适性有关的信息例如是包含表示由冷热感、气温、湿度、声音、照度、天气、生活习惯或身体状况等引起的舒适程度的信息的信息。
28.图2是例示实施方式1中的显示部所显示的调查问卷的图。在该调查问卷中，使利用者利用评分法以及自由叙述法来进行回答。图2中的调查问卷的提问(1)是基于评分法的
询问，利用7个等级的数值来回答当前环境下的利用者的舒适程度。在图2所示的一例中，舒适性解析装置1使利用者从分配有“1”至“7”的各自然数的指标中选择一个指标。利用者经由输入部12选择任意的指标。此外，舒适性解析装置1除了使用指标以外，也可以使利用者输入表示舒适程度的数值。下面，将如上述“1”至“7”的自然数那样表示舒适程度的数值、以及“舒适”或“不舒适”等表示舒适程度的文本数据等信息记载为表示舒适程度的信息。另外，有时也将表示舒适程度的信息简单记载为舒适程度。
29.在图2中，更大的指标的数值表示更高的舒适程度。例如，“1”表示“非常不舒适”，“7”表示“非常舒适”。在图2所示的例子中，将指标的个数设为7个，但不限于此，例如也可以是5个，还可以是其它个数。
30.图2中的调查问卷的提问(2)是利用自由叙述法进行回答的询问。另外，提问(2)基于阶梯法(laddering method)来询问利用者针对提问(1)的回答理由。即，在提问(2)中，向利用者询问在提问(1)中作为表示舒适程度的数值而由利用者选择的数值的选择因素。例如，在提问(1)中利用者所选择的数值表示“不舒适”的情况下，在提问(2)中使其回答成为该“不舒适”的原因的“热”或“冷”等的文本。
31.而且，在提问(2)中，还使利用者回答利用者感到“热”或“冷”等的因素。例如，在由于制冷未起作用而利用者感到热那样的情况下，在提问(2)中利用者还回答“制冷未起作用”这样的因素。下面，也有时将这些“热”、“冷”或“制冷未起作用”等与环境有关的因素记载为环境因素。此外，在上述的与舒适性有关的信息中，除了舒适程度以外，还包括表示作为该舒适程度的原因的环境因素的信息。
32.舒适性解析装置1进而在提问(3)中，例如使得利用分配有“1”至“5”的自然数的5个等级的指标来回答基于在提问(2)中利用者所回答的环境因素的满意程度。该指标的数值越大则表示越高的舒适程度，“1”表示“非常不舒适”，“5”表示“非常舒适”。这样，在提问(3)中舒适性解析装置1询问基于利用者在提问(2)中所回答的环境因素的舒适程度的理由是为了提取环境因素对利用者的情绪造成的影响。并且，这是为了提高由后述的认知结构构建部14构建的表示利用者的认知结构的认知结构模型的准确性。在该利用者的特性的解析中使用该认知结构模型。
33.舒适性解析装置1不仅显示与利用者的舒适性有关的信息，还显示用于回答利用者的清醒(alertness)程度或心不在焉(absent-mindedness)程度的调查问卷，收集表示利用者的清醒程度或心不在焉程度的信息。此外，下面将清醒程度或心不在焉程度统一记载为清醒程度。舒适性解析装置1收集表示清醒程度的信息的理由是为了提取环境因素对利用者的情绪造成的影响。并且，这是为了提高认知结构构建部14构建的认知结构模型的准确性。
34.再次参照图1。第一控制部10以显示如图2所例示的调查问卷的方式控制显示部11，并以受理针对该调查问卷中的各询问的回答的输入的方式控制输入部12。第一控制部10将输入部12受理调查问卷的回答的输入的日期时间和所输入的与舒适性有关的信息关联起来存储到第一存储部13。然后，第一控制部10在调查问卷期间使与舒适性有关的信息储存到第一存储部13。此外，通过利用自由叙述法来回答的调查问卷，舒适性解析装置1除了冷热感以外还能够获得表示气温、湿度、声音、照度、天气、气候变动、生活习惯或身体状况等环境因素的信息，其中，该调查问卷是基于上述阶梯法的调查问卷。另外，通过基于经
验提取法的调查问卷，舒适性解析装置1能够获得关于时时刻刻地变化的舒适程度和环境因素的信息。
35.在此，如果对使用经验提取法的情况下的其它优点也进行说明，则列举下面的内容。作为第一个优点，可以列举在使用经验提取法的调查问卷中，不容易产生回答者的回忆偏差，不容易引起回答的歪曲。作为第二个优点，可以列举由于基于经验提取法的调查问卷的结果的时间分辨率高，因此舒适性解析装置1容易提取特定的时刻下的事件对舒适性造成影响的程度。作为第三个优点，可以列举舒适性解析装置1通过收集多个时间点下的数据，能够排除在日常生活中可能产生的各种复杂且与舒适性无关的因素。
36.认知结构构建部14以上述调查问卷的结果为基础，基于评价网格法(evaluation grid method)来提取对舒适性造成影响的环境因素，构建表示与利用者的舒适性有关的认知结构的模型。下面将该模型记载为认知结构模型。认知结构模型明确了舒适程度与环境因素的因果关系，分层地示出舒适程度和作为该舒适程度的原因的环境因素。在实施方式1中的认知结构模型中，表示环境因素的信息被设定为下位项目，“热”或“冷”等感觉信息被设定为中位，作为抽象价值判断的“舒适”或“不舒适”等表示舒适程度的信息被设定为上位。
37.下面，具体地说明认知结构模型中的信息的设定处理。认知结构构建部14从基于评分法的回答内容取得舒适程度，将该舒适程度设定为上位概念。然后，认知结构构建部14从基于接下来的自由叙述法的回答内容提取表示激发该舒适程度的感觉内容的形容词或名词等单词或词句等，将提取出的单词或词句等作为感觉信息而设定为中位。另外，认知结构构建部14从基于该自由叙述法的回答内容提取表示作为该舒适程度以及该感觉内容的原因的环境因素的形容词或名词等单词或词句等，将提取出的单词或词句等作为表示环境因素的信息而设定为下位项目。图3是示出认知结构模型的一例的图。图3示出在图2所示的调查问卷中在提问(1)中将指标设定为“1”、在提问(2)中设定“冷”这样的文本数据、而且在提问(2)中设定“虽然是冬天但制热未起作用”这样的文本数据的情况下的认知结构模型。如图3所示，认知结构构建部14构建将“非常不舒服”设定为上位概念、将“冷”设定为中位概念、并将“冬天”和“制热未起作用”设定为下位项目的认知结构模型。此外，每当实施调查问卷时，认知结构模型的内容被追加以及修正等。
38.通过该认知结构模型，为了提高利用者的舒适性而应控制的因素和控制内容变得明确。例如，在图3的情况下，应控制的因素是气温，控制内容例如是使空气调节器开始制热运转、或提高制热运转中的设定温度。此外，在针对舒适程度关联有多个环境因素的情况下，也可能存在为了提高利用者的舒适性而应控制的因素和控制内容变得不明确的情况。例如，在认知结构模型中，在表示不舒适的信息与冷这样的感觉信息相关联、而且与表示风大的信息以及表示制热未起作用的信息相关联的情况下，应该优先控制风量和温度中的哪一方这可能会变得不明确。舒适性解析装置1通过图2所例示的提问(3)来询问由各环境因素引起的舒适程度，从而能够提取哪个环境因素最影响舒适程度，并提取应该优先控制哪个环境因素。
39.认知结构构建部14除了冷热感以外，还可以将气流、声音、照度、天气、气候、生活习惯、身体状况、季节以及湿度等中的至少一个作为舒适程度的原因而与舒适程度关联起来包含在认知结构模型中。由此，气流或声音等对利用者的舒适性造成的影响变得明确。
40.特性解析部15基于由认知结构构建部14构建的认知结构模型来解析与利用者的舒适性有关的特性。具体地说，特性解析部15使用认知结构模型所示的表示影响舒适性的环境因素的信息，进行聚类分析等统计性的分析，对利用者的特性进行分类。特性解析部15根据认知结构模型，例如在能够判定为利用者是在与其他利用者相比低的气温下会感到热的类型的情况下，分类为怕热。此外，在该情况下，舒适性解析装置1也可以具有对室内的气温进行测定的温度传感器、或者从该温度传感器取得气温，能够根据表示所取得的气温与利用者的舒适程度之间的因果关系的认知结构模型而分类为怕热。
41.此外，在认知结构模型中，作为环境因素，如果除了冷热感以外还包含气流、声音、照度、天气、气候、生活习惯、身体状况、季节以及湿度等中的至少一个，则特性解析部15通过使用该认知结构模型，能够针对利用者个人的舒适性更详细地进行分类。
42.在图4所例示的舒适环境生成系统100中使用特性解析部15的解析结果。下面，参照图4对舒适环境生成系统100进行说明。图4是例示舒适环境生成系统的结构的图。舒适环境生成系统100具有上述舒适性解析装置1、环境控制用指令装置2以及一个以上的环境控制装置3。环境控制用指令装置2从舒适性解析装置1取得该舒适性解析装置1中的特性解析部15的解析结果。然后，环境控制用指令装置2根据该解析结果，对各环境控制装置3发出指令以使得成为对于利用者而言舒适的环境。
43.环境控制装置3是对气温、气流、湿度、照度或色温等环境条件进行控制的装置。环境控制装置3例如是空气调节器、制热器具或制冷器具等对气温进行控制的装置、空气调节器或风扇等对气流进行控制的装置、加湿器或除湿器等对湿度进行控制的装置、或者照明器具等对照度或色温进行控制的装置等。
44.环境控制用指令装置2具备第二控制部20、第一通信部21、第二存储部22、条件计算部23以及第二通信部24。第二控制部20控制第一通信部21、条件计算部23以及第二通信部24等。第一通信部21按照来自第二控制部20的指示而与舒适性解析装置1之间进行通信，从舒适性解析装置1取得特性解析部15的解析结果。
45.第二存储部22存储与各环境控制装置3的参数有关的信息。此外，该参数是与环境控制装置3的处理有关的参数。例如，在环境控制装置3为空气调节器的情况下，该参数为设定温度、制冷或制热、或者风量等。
46.条件计算部23基于特性解析部15的解析结果，计算用于生成确保利用者的舒适性的最佳环境而所需的环境条件。例如，在利用者在室温22[℃]下感到最舒适的情况下，该环境条件是室温为22[℃]。利用者的舒适性所需的环境条件表示应控制的上述环境控制装置3的参数和应设定的该参数的值。如上所述在环境条件为室温22[℃]的情况下，应控制的参数例如相当于空气调节器的设定温度，应设定的该设定温度的摄氏温度下的值为22。因此，作为利用者的舒适性所需的环境条件，环境控制用指令装置2计算各环境控制装置3的参数的值。此外，也有时将该参数的值记载为参数值。
[0047]
第二通信部24基于来自第二控制部20的指示而与各环境控制装置3之间进行通信。第二通信部24按照来自第二控制部20的指示，针对各环境控制装置3发送指令以使得进行使用了条件计算部23计算出的参数值的处理。例如，在特性解析部15的解析结果表示利用者怕热、并且表示在进行调查问卷的时间点的气温下该利用者不处于舒适的状态的情况下，环境控制用指令装置2对空气调节器或制冷器具等环境控制装置3发出指令以使得当前
的气温低于回答该调查问卷时的气温、或者对空气调节器或风扇等环境控制装置3发出指令以使得向该利用者送风。
[0048]
下面，对上述舒适性解析装置1和环境控制用指令装置2的各硬件结构进行说明。例如能够通过包括cpu(central processing unit：中央处理单元)或mpu(micro processing unit：微处理单元)等处理器、rom(read only memory：只读存储器)或ram(random access memory：随机存取存储器)等存储器、包含液晶显示器或crt(cathode ray tube：阴极射线管)等的显示装置、键盘、鼠标或触摸面板等输入装置、hdd(hard disk drive：硬盘驱动器)等存储装置、以及通信接口电路等的结构，实现舒适性解析装置1的功能。能够通过该显示装置来实现显示部11的功能。能够通过该输入装置来实现输入部12的功能。能够通过该存储装置或该存储器来实现第一存储部13的功能。能够通过由处理器读取并执行存储于存储器的各种程序来实现第一控制部10的控制功能、认知结构构建部14的认知结构模型的构建功能以及特性解析部15的解析功能。此外，认知结构构建部14既可以将所构建的认知结构模型存储于第一存储部13，也可以存储于认知结构构建部14自身，该情况下的认知结构构建部14的存储功能能够通过上述存储器或上述存储装置来实现。能够通过上述通信接口电路来实现特性解析部15对环境控制用指令装置2输出解析结果的功能。此外，也可以通过专用的硬件来实现舒适性解析装置1的全部或一部分的功能。
[0049]
例如能够通过包括cpu或mpu等处理器、rom或ram等存储器、通信接口电路、以及hdd等存储装置等的结构来实现环境控制用指令装置2的功能。能够通过由处理器读取并执行存储于存储器的各种程序来实现第二控制部20以及条件计算部23的各功能。能够使用该通信接口电路来实现第一通信部21以及第二通信部24的各功能。能够通过该存储器或该存储装置来实现第二存储部22的功能。也可以通过专用的硬件来实现环境控制用指令装置2的全部或一部分的功能。
[0050]
下面，参照图5以及图6，对实施方式1中的舒适环境生成系统100中的处理的流程进行说明。图5是例示舒适性解析装置的解析处理的流程图。图6是例示由环境控制用指令装置和环境控制装置进行的环境的控制处理的流程图。
[0051]
在图5所示的步骤s1中，第一控制部10判定当前时间点是否处于调查问卷期间。在当前时间点不处于调查问卷期间的情况下(步骤s1：否)，舒适性解析装置1结束处理。在当前时间点处于调查问卷期间的情况下(步骤s1：是)，在步骤s2中，第一控制部10判定当前的时间是否为调查问卷的实施时间。此外，调查问卷的实施时间是指预定实施调查问卷的时间。调查问卷既可以在特定的时刻进行，也可以隔着预先决定的时间间隔进行，或者还可以隔着随机选出的时间间隔进行。
[0052]
在步骤s2中第一控制部10判定为当前的时间不是调查问卷的实施时间的情况下(步骤s2：否)，第一控制部10使处理返回到步骤s2，直至成为调查问卷的实施时间为止进行待机。在当前的时间是调查问卷的实施时间的情况下(步骤s2：是)，在步骤s3中，第一控制部10控制显示部11以使得显示使用了如图2所例示的评分法和自由叙述法的调查问卷。显示部11根据来自第一控制部10的指示来显示该调查问卷。在步骤s4中，输入部12受理来自利用者的调查问卷的回答。此外，在该一例中，设为向舒适性解析装置1准确地输入利用者的回答而进行说明。
[0053]
在步骤s5中，认知结构构建部14基于调查问卷结果来构建利用者的认知结构模
型。在步骤s6中，第一控制部10判定调查问卷期间是否结束。在调查问卷期间未结束的情况下(步骤s6：否)，第一控制部10使处理返回到步骤s2。在调查问卷期间结束的情况下(步骤s6：是)，在步骤s7中，特性解析部15使用聚类分析等的统计性分析方法等，根据认知结构模型来解析利用者的特性。在步骤s8中，特性解析部15将解析结果输出到环境控制用指令装置2。在步骤s8的处理后，舒适性解析装置1结束处理。
[0054]
此外，在图5所示的处理中，在步骤s5中，每当步骤s4中的调查问卷的回答被输入时，认知结构构建部14构建认知结构模型。由此，在调查问卷期间，每当实施调查问卷时，都会向认知结构模型追加数据、或者进行认知结构模型的更新。但是，取而代之，认知结构构建部14也可以在调查问卷的实施次数达到一定的次数之后构建认知结构模型，还可以在表示调查问卷结果的数据达到一定的量之后构建认知结构模型。在该情况下，也可以是第一控制部10将多次的调查问卷的回答结果积累地存储到第一存储部13，认知结构构建部14根据所积累的调查问卷结果的内容而生成认知结构模型。此外，在进行图5所示的处理的情况下，舒适性解析装置1也可以不具备第一存储部13。
[0055]
在图6所示的步骤s10中，第二控制部20判定第一通信部21是否从舒适性解析装置1中的特性解析部15取得解析结果。在第一通信部21未取得解析结果的期间(步骤s10：否)，环境控制用指令装置2使处理停留在步骤s10。在第一通信部21取得解析结果的情况下(步骤s10：是)，在步骤s11中，条件计算部23计算用于生成对于利用者的舒适性而言最佳的环境的、各环境控制装置3的参数值。在步骤s12中，第二控制部20控制第二通信部24以使得向环境控制装置3发送用于使该环境控制装置3使用条件计算部23计算出的参数的值进行处理的指令。第二通信部24根据来自第二控制部20的指示，向各环境控制装置3发送该指令。之后，环境控制用指令装置2的处理结束。
[0056]
下面，对实施方式1所涉及的舒适性解析装置1和环境控制用指令装置2的各效果进行记述。实施方式1所涉及的舒适性解析装置1具备显示部11、第一控制部10、输入部12以及认知结构构建部14。显示部11显示用于提取利用者针对环境的舒适程度以及作为该舒适程度的原因的环境因素的调查问卷。第一控制部10以在调查问卷期间多次显示该调查问卷的方式控制显示部11。输入部12从利用者受理针对多次显示的该调查问卷的各调查问卷的回答的输入。认知结构构建部14使用针对多次显示的调查问卷的各调查问卷的回答，按时间序列提取该舒适程度和该环境因素，构建表示利用者的认知结构的认知结构模型。由此，舒适性解析装置1能够通过使用所提取出的时间序列中的舒适程度和环境因素来构建高精度的认知结构模型。
[0057]
实施方式1中的显示部11显示基于评分法向利用者询问舒适程度的调查问卷。输入部12从利用者受理包含被赋予评分的舒适程度的回答。由此，利用者的舒适程度通过量化而变得明确，舒适性解析装置1能够构建更高精度的认知结构模型。
[0058]
实施方式1中的显示部11显示基于自由叙述法向利用者询问环境因素的调查问卷。输入部12从利用者受理包含由表示环境因素的文本形成的信息的回答。由此，舒适性解析装置1能够灵活地取得表示利用者的舒适性的原因的信息。例如，舒适性解析装置1能够取得冷热感、气流、声音、照度、天气、气候、生活习惯、身体状况、季节或湿度等作为环境因素，能够构建更高精度的认知结构模型。
[0059]
实施方式1中的认知结构构建部14基于评价网格法，根据回答来构建认知结构模
型。由此，认知结构构建部14能够生成将利用者的舒适程度、感觉信息以及环境因素分别作为上位、中位、下位的信息而进行分层得到的认知结构模型。
[0060]
实施方式1中的显示部11显示对利用者的清醒程度进行询问的调查问卷。输入部12从利用者受理表示清醒程度的回答。认知结构构建部14在认知结构模型的构建中使用清醒程度为阈值以上的回答。由此，认知结构构建部14能够减少构建认知结构模型时的处理量。另外，认知结构构建部14能够通过使用利用者处于清醒状态的情况下的准确的回答而构建高精度的认知结构模型。
[0061]
实施方式1所涉及的舒适性解析装置1还具备特性解析部15。特性解析部15基于由认知结构构建部14构建出的利用者的认知结构模型，解析与利用者的舒适性有关的特性。由此，舒适性解析装置1能够使用基于通过调查问卷取得的时间序列中的舒适程度和环境因素来构建的高精度的认知结构模型，更准确地解析利用者是怕热还是怕冷等的特性。
[0062]
实施方式1中的特性解析部15使用统计性分析方法来解析利用者的特性。例如，特性解析部15能够通过聚类分析对利用者的特性进行分类，对该利用者的特性进行解析。
[0063]
实施方式1所涉及的环境控制用指令装置2基于舒适性解析装置1的解析结果，对用于控制环境的一个以上的环境控制装置3发出指令。环境控制用指令装置2具备第一通信部21、条件计算部23、第二通信部24以及第二控制部20。第一通信部21从舒适性解析装置1取得表示利用者的特性的解析结果。条件计算部23使用第一通信部21所取得的该解析结果来计算针对利用者的环境条件。第二通信部24与一个以上的环境控制装置3进行通信。第二控制部20以向该一个以上的环境控制装置3发送用于使该一个以上的环境控制装置3执行基于由条件计算部23计算出的环境条件的处理的指令的方式，控制第二通信部24。即，环境控制用指令装置2使用由舒适性解析装置1利用高精度的认知结构模型来解析的表示利用者的特性的解析结果，计算用于使该利用者的舒适性提高的环境条件，对各环境控制装置3发出指令以使得基于计算出的环境条件进行处理。由此，环境中的利用者的舒适性提高。
[0064]
此外，舒适性解析装置1也可以代替显示部11或者与显示部11一起具备用于打印出调查问卷的打印机等输出部。另外，舒适性解析装置1中的输入部12也可以包括扫描仪等。在该情况下，利用者也可以针对打印出的调查问卷而用钢笔或者铅笔等来记载回答，并使输入部12读取回答后的调查问卷。认知结构构建部14也可以从所读取的调查问卷内容，提取利用者的舒适程度以及引起该舒适程度的环境因素。
[0065]
实施方式2.
[0066]
在上述实施方式1中，说明了如下情况：舒适性解析装置1对一个利用者的舒适性进行解析，环境控制用指令装置2对各环境控制装置3发出指令以使得基于提高该一个利用者的舒适性的环境条件进行处理。实施方式2所涉及的舒适性解析装置1对多个利用者分别提供舒适的环境。下面，对实施方式2所涉及的舒适性解析装置1和环境控制用指令装置2进行说明。此外，对于与上述实施方式1中的构成要素相同且具有相同功能的构成要素，标注与实施方式1中的符号相同的符号。另外，关于与上述实施方式1中的构成要素、功能以及动作分别相同的构成要素、功能、动作，除非另有说明，否则省略说明。
[0067]
在实施方式2中，针对多个利用者分别设置有不同的调查问卷实施时间。在该情况下，多个利用者各自的调查问卷期间既可以相同也可以不同。此外，除了针对多个利用者分别设置不同的调查问卷实施时间以外，舒适性解析装置1也可以具备多个显示部11和多个
输入部12，在相同的调查问卷实施时间，使多个显示部11分别显示上述那样的调查问卷，受理来自各利用者的向各输入部12进行的回答的输入。或者，舒适性解析装置1也可以通过通信而使一个以上的其它装置显示上述那样的调查问卷，并从该一个以上的其它装置接收由利用者输入到该一个以上的其它装置的回答。
[0068]
认知结构构建部14构建多个利用者各自的认知结构模型。此外，由认知结构构建部14构建的各利用者的认知结构模型的构建内容与上述实施方式1的情况相同。特性解析部15基于使用多个利用者各自的认知结构模型获得的该多个利用者各自的特性，对多个利用者进行分类。具体地说，特性解析部15判定成为决定多个利用者的各特性的因素的形容词或者名词等的单词或者词句等信息是否相互一致、或者是否相互相似等。然后，特性解析部15将该多个利用者中的、特性相互相同或相似的两个以上的利用者汇总为一个组。另外，特性解析部15将该多个利用者中的、特性相互不相似的两个以上的利用者分别分类到不同的组。
[0069]
特性解析部15将各组中的利用者的特性的解析结果输出到环境控制用指令装置2。环境控制用指令装置2中的条件计算部23针对每个组，计算环境条件。然后，环境控制用指令装置2中的第二控制部20经由第二通信部24对各环境控制装置3发出指令，以使得基于每个组的环境条件进行处理。一个以上的环境控制装置3按照来自环境控制用指令装置2的指令进行动作，从而针对组内的集团，能够总体地提供舒适的环境。
[0070]
此外，根据特性对上述多个利用者进行分组的处理也可以并非由特性解析部15进行，而是由从特性解析部15取得关于各利用者的特性的解析结果的环境控制用指令装置2中的条件计算部23进行。并且，条件计算部23也可以计算分类后的各组的环境条件。
[0071]
特性解析部15或条件计算部23也可以进一步根据各特性而对一个组中的两个以上的利用者进行分类。此外，在该情况下，在分组化处理之前，特性解析部15针对每个利用者，解析两个以上的特性。例如，特性解析部15针对每个利用者，解析与冷热感及湿度相关的特性，通过解析处理来导出某个利用者具有“怕热”这样的特性和“易出汗”这样的特性、其他利用者具有“怕热”这样的特性和“不易出汗”这样的特性等。并且，在这样的情况下，特性解析部15或条件计算部23在利用“怕热”这样的特性进行了分组的情况下，根据是否“易出汗”来进行进一步的分组。由此，特性解析部15或条件计算部23能够针对各利用者的舒适性，进行更高精度的分类。因而，条件计算部23能够针对这样细分得到的各组，计算用于提供更舒适的环境的环境条件。并且，各环境控制装置3通过基于这样计算出的环境条件进行处理，能够针对每个组而生成更加舒适的环境。例如，一个以上的环境控制装置3对“怕热”和“易出汗”的利用者所属的组供给凉爽的室温以及低湿度或风，对“怕热”且“不易出汗”的组供给更凉爽的室温，由此能够进一步提高每个组的舒适性。
[0072]
此外，通过由特性解析部15对各利用者的多个属性进行解析，从而环境控制用指令装置2中的条件计算部23能够计算进一步提高各利用者的舒适性的环境条件，一个以上的环境控制装置3基于该环境条件进行动作，从而能够进一步提高各利用者的舒适性。
[0073]
下面，进一步对实施方式2所涉及的舒适性解析装置1和环境控制用指令装置2的各效果进行说明。实施方式2中的输入部12受理来自多个利用者各自的针对调查问卷的回答。特性解析部15对该多个利用者各自的特性进行解析。特性解析部15或条件计算部23将该多个利用者中的、特性相互相同或相似的两个以上的利用者汇总为一个组。条件计算部
23针对每个组，计算环境条件。第二控制部20针对每个组，控制第二通信部24以使得向一个以上的环境控制装置3发送用于使该一个以上的环境控制装置3执行基于由条件计算部23计算出的该每个组的环境条件的处理的指令。由此，舒适环境生成系统100能够针对组内的利用者全员总体地提供舒适的环境。
[0074]
实施方式3.
[0075]
上述实施方式1和实施方式2所涉及的环境控制用指令装置2基于由舒适性解析装置1中的认知结构构建部14根据利用者的主观的舒适程度而生成的认知结构模型，使用由特性解析部15解析得到的结果来计算对于利用者而言最佳的环境条件。但是，在计算环境条件时，除了主观的舒适程度以外，还使用该利用者的生物体的信息，由此能够客观地判定利用者的舒适性，能够使环境对于利用者而言变得更舒适。实施方式3所涉及的环境控制用指令装置4用于通过在环境条件的计算中还一并使用能够成为关于利用者的舒适性的客观指标的利用者的生物体的信息，由此生成对于利用者而言更佳的环境。下面，对实施方式3所涉及的环境控制用指令装置4进行说明。此外，对于与上述实施方式1以及实施方式2中的构成要素相同且具有相同功能的构成要素，标注与实施方式1以及实施方式2中的符号相同的符号。另外，关于与上述实施方式1以及实施方式2中的构成要素、功能及动作分别相同的构成要素、功能及动作，除非另有说明，否则省略说明。
[0076]
图7是例示实施方式3所涉及的环境控制用指令装置所包含的功能块的图。实施方式3所涉及的环境控制用指令装置4除了上述环境控制用指令装置2所包含的结构以外，还具备生物体信息取得部40，代替上述环境控制用指令装置2所包含的条件计算部23而具备条件计算部41。
[0077]
生物体信息取得部40从一个以上的传感器5取得利用者的脑电波、心电图、心跳、皮肤温度、眨眼、哈欠、出汗量、淀粉酶分泌量以及身体运动等中的至少一个数据。将该数据也记载为生物体信息。此外，其中的皮肤温度是利用者的手或脸等、身体中的露出部分的皮肤温度。但是，上述皮肤温度也可以是身体中的多个露出部分的各皮肤温度的平均温度。各传感器5实时地测定生物体信息。生物体信息取得部40从各传感器5实时地取得该生物体信息。
[0078]
条件计算部41使用从舒适性解析装置1获得的基于利用者的主观的舒适程度的关于该利用者的特性的解析结果、以及从一个以上的传感器5获得的生物体信息，计算对于该利用者而言最佳的环境条件。具体地说，条件计算部41提取生物体信息取得部40从一个以上的传感器5取得的利用者的生物体信息中的、基于从舒适性解析装置1取得的解析结果所示的上述特性的被推测为客观地反映利用者的舒适性的生物体信息。然后，条件计算部41使用提取出的生物体信息来计算各环境控制装置3的参数的值。更详细地说，条件计算部41例如预先具有对寒冷敏感的利用者的舒适性被反映到该利用者的身体的四肢部分的皮肤温度这样的数据。并且，在这样的情况下，在舒适性解析装置1的解析结果表示利用者对寒冷敏感的情况下，条件计算部41提取表示利用者的身体的四肢部分的皮肤温度的生物体信息。接着，条件计算部41使用表示该四肢部分的皮肤温度的生物体信息来计算各环境控制装置3的参数的值。
[0079]
第二控制部20经由第二通信部24对各环境控制装置3发出指令，以使得基于条件计算部41计算出的环境条件进行处理。
[0080]
下面，对实施方式3所涉及的环境控制用指令装置4的效果进行记述。实施方式3所涉及的环境控制用指令装置4还具备从一个以上的传感器取得利用者的一个以上的生物体信息的生物体信息取得部40。实施方式3中的条件计算部41提取一个以上的生物体信息中的、基于舒适性解析装置1的解析结果所示的特性的被推测为对舒适性造成影响的生物体信息。然后，条件计算部41使用提取出的该生物体信息来计算环境条件。该环境控制用指令装置4以进行基于该环境的处理的方式对一个以上的环境控制装置3发出指令，各环境控制装置3基于该指令进行动作，由此能够生成更加快速地提高利用者的舒适性且对于利用者的身体而言所需的环境。
技术特征：1.一种舒适性解析装置，具备：显示部，显示用于提取利用者针对环境的舒适程度以及作为该舒适程度的原因的环境因素的调查问卷；第一控制部，以在调查问卷期间多次显示所述调查问卷的方式控制所述显示部；输入部，从所述利用者受理针对多次显示的所述调查问卷的各调查问卷的回答的输入；以及认知结构构建部，使用针对多次显示的所述调查问卷的各调查问卷的回答，按时间序列提取所述舒适程度以及所述环境因素，构建表示与所述利用者的舒适性相关的认知结构的认知结构模型。2.根据权利要求1所述的舒适性解析装置，其中，所述显示部显示基于评分法向所述利用者询问所述舒适程度的所述调查问卷，所述输入部从所述利用者受理包含被赋予评分的所述舒适程度的所述回答。3.根据权利要求1或2所述的舒适性解析装置，其中，所述显示部显示基于自由叙述法向所述利用者询问所述环境因素的所述调查问卷，所述输入部从所述利用者受理包含由表示所述环境因素的文本形成的信息的所述回答。4.根据权利要求1～3中的任一项所述的舒适性解析装置，其中，所述认知结构构建部基于评价网格法，根据所述回答构建所述认知结构模型。5.根据权利要求1～4中的任一项所述的舒适性解析装置，其中，所述显示部显示询问所述利用者的清醒程度的所述调查问卷，所述输入部从所述利用者受理表示所述清醒程度的所述回答，所述认知结构构建部在所述认知结构模型的构建中使用所述清醒程度为阈值以上的所述回答。6.根据权利要求1～5中的任一项所述的舒适性解析装置，其中，所述舒适性解析装置还具备特性解析部，该特性解析部基于所述认知结构构建部所构建的所述利用者的所述认知结构模型，解析与该利用者的舒适性相关的该利用者的特性。7.根据权利要求6所述的舒适性解析装置，其中，所述特性解析部利用统计性分析方法来解析所述利用者的所述特性。8.根据权利要求6或7所述的舒适性解析装置，其中，所述输入部受理来自多个利用者各自的针对所述调查问卷的回答，所述特性解析部对所述多个利用者各自的所述特性进行解析，将该多个利用者中的该特性相互相同或相似的两个以上的该利用者汇总到一个组。9.一种环境控制用指令装置，基于舒适性解析装置的解析结果，对控制环境的一个以上的环境控制装置发出指令，其中，在所述舒适性解析装置中，在调查问卷期间，多次显示用于提取利用者针对环境的舒适程度以及作为该舒适程度的原因的环境因素的调查问卷，从所述利用者受理针对多次显示的所述调查问卷的各调查问卷的回答的输入，使用针对多次显示的所述调查问卷的各调查问卷的回答，按时间序列提取所述舒适程
度以及所述环境因素，构建表示与所述利用者的舒适性相关的认知结构的认知结构模型，基于所述认知结构模型，解析与所述利用者的舒适性相关的该利用者的特性，环境控制用指令装置具备：第一通信部，从所述舒适性解析装置取得表示所述利用者的所述特性的解析结果；条件计算部，使用所述第一通信部取得的所述解析结果，计算针对所述利用者的环境条件；第二通信部，与所述一个以上的环境控制装置进行通信；以及第二控制部，以向所述一个以上的环境控制装置发送用于使该一个以上的环境控制装置执行基于所述条件计算部计算出的所述环境条件的处理的指令的方式，控制所述第二通信部。10.根据权利要求9所述的环境控制用指令装置，其中，所述舒适性解析装置解析多个利用者各自的所述特性，将所述多个利用者中的所述特性相互相同或相似的两个以上的该利用者汇总到一个组，所述条件计算部针对每个所述组，计算所述环境条件，所述第二控制部针对每个所述组，以向所述一个以上的环境控制装置发送用于使该一个以上的环境控制装置执行基于每个该组的所述环境条件的处理的指令的方式，控制所述第二通信部。11.根据权利要求9所述的环境控制用指令装置，其中，所述舒适性解析装置解析多个利用者各自的所述特性，所述第一通信部从所述舒适性解析装置取得表示所述多个利用者各自的所述特性的所述解析结果，所述条件计算部将所述多个利用者中的所述特性相互相同或相似的两个以上的该利用者汇总到一个组，针对每个该组计算所述环境条件，所述第二控制部针对每个所述组，以向所述一个以上的环境控制装置发送用于使该一个以上的环境控制装置执行基于每个该组的所述环境条件的处理的指令的方式，控制所述第二通信部。12.根据权利要求9～11中的任一项所述的环境控制用指令装置，其中，所述环境控制用指令装置还具备生物体信息取得部，该生物体信息取得部从一个以上的传感器取得所述利用者的一个以上的生物体信息，所述条件计算部提取所述一个以上的生物体信息中的推测为客观地反映基于所述解析结果所示的所述特性的所述舒适性的所述生物体信息，使用提取出的该生物体信息来计算所述环境条件。
技术总结舒适性解析装置具备显示部、第一控制部、输入部以及认知结构构建部。显示部显示用于提取利用者针对环境的舒适程度以及作为该舒适程度的原因的环境因素的调查问卷。第一控制部以在调查问卷期间多次显示该调查问卷的方式控制显示部。输入部从利用者受理针对多次显示的调查问卷的各调查问卷的回答的输入。认知结构构建部使用针对多次显示的调查问卷的各调查问卷的回答，按时间序列提取舒适程度以及环境因素，构建表示与利用者的舒适性相关的认知结构的认知结构模型。结构的认知结构模型。结构的认知结构模型。
技术研发人员：栗原幸大 弓削政郎 高田诚 长田典子 杉本匡史
受保护的技术使用者：三菱电机株式会社
技术研发日：2020.03.18
技术公布日：2022/11/1
