JP6821820B2 - 照明システム用の推薦エンジン - Google Patents

Description

本発明は、照明システムに関する照明効果を推薦するために、ユーザインタフェースに、ユーザに対して推薦メッセージを選択的に出力させる、照明システム用の推薦エンジンに関する。

コネクテッド照明とは、ライト（照明器具）が、Ｚｉｇ−Ｂｅｅ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｗｉ−Ｆｉ、Ｅｔｈｅｒｎｅｔなどのネットワーク通信プロトコル、又は、そのようなネットワーク通信プロトコルの組み合わせに準拠した、ネットワーク技術を使用する、ライトと制御デバイス（スマートフォン、タブレット、スマートスイッチなど）との間のデータの通信に基づいて制御されることが可能な、照明システムのクラスを指す。これにより、コネクテッド照明システムは、従来の照明システムよりも豊富な機能を提供することが可能となり、例えば、ユーザが、スマートフォン、ウェアラブルデバイス、又は他のユーザデバイス上で実行されるアプリケーション（アプリ）を使用して、ライトを直接制御することを可能にし、照明システム内に、光スイッチ又はセンサなどの新たな制御点を、照明システムを再配線することなく容易に組み込むことを可能にする。これらの豊富な機能により、ユーザは、環境内で好ましい照明雰囲気を得るために、ますます豊富な光パラメータ（例えば、白色、カラー、調光レベル、ダイナミクスなど）のセットを制御することが可能となる。

調整オプションの数が増大するにつれて、コネクテッド照明システムとのユーザインタラクションは、より複雑になり得る。増大する利用可能な豊富なオプションをナビゲートする際にユーザを支援するために、及び、これらのオプションをユーザが十分に活用することを助けるために、特定の瞬間に関する最適な光設定をユーザが作成することを助ける、「デジタルアシスタント」機能が必要とされている。オプションの数が増大するにつれて、ユーザが、作成された新たなオプションの全てを認識していない可能性が、ますます高くなる。デジタルアシスタントは、この認識を改善する助けとなることができ、また、照明システムに関する好適な照明効果をユーザに推薦することによって、システムが、提供することが可能なユーザ体験を改善することもできる。

照明システムに関する照明効果を推薦するための技術は、当該技術分野において既知である。例えば、米国特許出願公開第２０１５／１６１１３７号は、照明システムのコンテキストデータ(contextual data)を、データベース内の照明設定に関連付けられている記憶されたコンテキストデータと比較することによって、適切な照明設定を識別する方法を開示している。照明設定の少なくとも一部は、ユーザの経験レベルに対応する重み付けに関連付けられてもよい。

しかしながら、当該先行技術は、推薦するべき適切な照明設定を識別する問題を考察することのみに留まる。当該先行技術は、推薦システムが、特定の時点で特定のユーザにとって（何らかの理由で）適切であると見なす、照明システムを識別し得た場合であっても、ユーザが、その時点で、推薦を受け取ることに実際には全く関心を持たない場合があることを、理解することはできない。

その一方、本発明の発明者らは、推薦のタイミングが、ユーザ満足度に重要な影響を及ぼすことを認識しており、推薦を受け取ることにユーザが受容的ではない場合に、推薦が実施される場合には、当該推薦は、現在のコンテキスト(context)にとって概念的に適切である場合であっても、煩わしいものとして認知されることになる。過剰なまでの不要な推薦を繰り返し提示されるユーザは、推薦が適切であり、かつ（重要なことには）所望されるであろう、特定の状況が存在し得る場合であっても、推薦を完全に無効にする恐れすらある。

本発明の第１の態様によれば、照明システム用の推薦エンジンは、照明システムに関する照明効果を推薦するための推薦メッセージを生成するための、推薦構成要素と、データソースから、照明システムのユーザに関するデータを受信するための、少なくとも１つのデータ入力と、ユーザが推薦を受け取ることに対する現在のユーザの受容性(receptiveness)を示す、ユーザに関する現在の受容性レベル(receptiveness level)を計算するために、受信されたデータを使用するようにコンフィギュレーションされている、受容性構成要素(receptiveness component)とを備え、推薦構成要素は、現在の受容性レベルに応じて、照明システムに関する照明効果を推薦するために、ユーザインタフェースを介して、ユーザに対して推薦メッセージを選択的に出力させるようにコンフィギュレーションされている。

有利には、このことにより、推薦メッセージは、ユーザが推薦メッセージを受け取ることに受容的である可能性がより高い時に、より標的化された方式でユーザに出力されることが可能となる。このようにして、不要な推薦メッセージの数が低減されることにより、ユーザにおける苛立ちの原因を取り除くことができる。

例えば、推薦メッセージは、推薦を受け取ることにユーザが現在受容的であることを、受容性レベルが示す場合にのみ、推薦構成要素によってユーザに出力されてもよく、又は少なくとも、特定の推薦メッセージは、推薦を受け取ることにユーザが現在受容的ではないことを、受容性レベルが示す場合に、推薦構成要素によって抑制され（そうではない場合に所与のコンテキストにおいて推薦構成要素によって出力されるであろう、少なくとも１つの推薦メッセージが、ユーザが現在受容的ではないことを受容性レベルが示すことの結果として、例えば、生成された推薦メッセージが、出力されることを阻止することによって、又は、メッセージの生成を完全に阻止することによって、出力されることを阻止されるという意味で、抑制され）てもよい。

一般に、用語「受容性レベル(receptiveness level)」とは、ユーザが現在、照明システムに関する推薦メッセージを受け取ることに対して、どの程度受容的(receptive)であるかを示す、定性的又は定量的な任意の尺度を意味する。すなわち、現在の受容性レベルを計算する際に、受容性構成要素は、その時点での推薦メッセージに対するユーザの反応を予測するために、少なくとも１つのデータソースからの利用可能なデータを使用している（より低い受容性レベルは、ユーザが、さほど好意的に反応しないと予想されることを意味し、より高い受容性レベルは、ユーザが、より好意的に反応すると予想されることを意味する）。すなわち、利用可能なデータは、推薦メッセージに対するユーザの予想される反応についての情報を判断するために使用され、当該情報は、現在の受容性レベルとして取り込まれる。

本発明の第２の態様は、照明システムのユーザに対する推薦メッセージを生成する方法を目的とし、方法は、推薦エンジンによって、データソースから、照明システムのユーザに関するデータを受信するステップと、推薦エンジンの受容性構成要素によって、データソースから受信されたデータを使用して、推薦を受け取ることに対する現在のユーザの受容性を示す、ユーザに関する現在の受容性レベルを計算するステップと、推薦エンジンの推薦構成要素によって、現在の受容性レベルに応じて、照明システムに関する照明効果を推薦するために、ユーザインタフェースを介して、ユーザに対して推薦メッセージを選択的に出力させるステップとを、実施することを含む。

第１の態様又は第２の態様の実施形態では、推薦構成要素は、メッセージのうちの１つに関する承諾入力をユーザから受けるように、及びそれに応答して、当該メッセージによって推薦されている照明効果をレンダリングするようにコンフィギュレーションされてもよい。

例えば、推薦メッセージのそれぞれは、選択可能なレンダリングオプションを含み、推薦構成要素は、レンダリングオプションをユーザが選択すること（承諾入力）に対して、少なくとも１つの照明源に、当該メッセージによって推薦されている照明効果をレンダリングさせることによって応答するように、コンフィギュレーションされている。

あるいは、承諾入力は、例えば、音声コマンド、ジェスチャなどとすることができる。

推薦構成要素は、現在の受容性レベルが閾値を超える場合にのみ、ユーザに対して推薦メッセージを出力させるようにコンフィギュレーションされてもよい。

推薦構成要素は、照明システムの少なくとも１つの照明源によって放出される照明の、少なくとも１つの現在の特性を決定するように、並びに、現在の受容性レベル及び照明の現在の特性に応じて、少なくとも１つの照明源に関する照明効果を推薦するために、ユーザインタフェースを介して、ユーザに対して推薦メッセージを選択的に出力させるようにコンフィギュレーションされてもよい。

推薦構成要素は、照明の現在の特性を、機能的又は審美的として決定するようにコンフィギュレーションされてもよく、推薦メッセージは、少なくとも１つの照明源に関して、照明が審美的である場合にのみ出力される。

現在の受容性レベルは、電子的に記憶されているスケジュールを使用して計算されてもよい。

例えば、推薦エンジンは、出力された際の推薦メッセージに対するユーザの応答に基づいて、スケジュールを更新するようにコンフィギュレーションされている、学習構成要素を備えてもよい。

現在の受容性レベルは、ユーザと、ユーザによって動作されている少なくとも１つのデバイスとの、インタラクションを監視することによって計算されてもよい。

現在の受容性レベルは、ユーザによって示される挙動を、少なくとも１つのセンサからのデータを使用して監視することによって計算されてもよい。

例えば、現在の受容性レベルは、センサデータによって伝達されるような、ユーザの動き、スピーチ、及び／又は生理学的信号に基づいて計算されてもよい。

現在の受容性レベルは、例えば、少なくとも１つのセンサを使用して、ユーザの焦点ベクトルを決定することによって計算されてもよい。

推薦エンジンは、推薦メッセージに対するユーザの反応を経時的に監視することによって、学習データを生成するようにコンフィギュレーションされている、学習構成要素を備えてもよく、現在の受容性レベルは、学習データに基づいて計算される。

現在の受容性レベルは、ユーザが別のユーザの存在下にあるか否かを判定することによって、計算されてもよい。

推薦エンジンは、ユーザに関するデータを種々のデータソースから受信するための、少なくとも２つのデータ入力を備えてもよく、現在の受容性レベルは、種々のデータソースから受信されたデータを組み合わせることによって生成されてもよい。

推薦エンジンは、ユーザに対して実施される推薦を決定する際に使用するための、ユーザに関する少なくとも１つの現在のコンテキストパラメータ(context parameter)を決定するようにコンフィギュレーションされている、コンテキスト構成要素(context component)を備えてもよい。すなわち、それに基づいて、ユーザが現在受容的であると仮定して、ユーザに対して推薦メッセージが生成される。様々なコンテキストパラメータの実施例が、以下で与えられている。

例えば、推薦構成要素は、コンテキストパラメータを、電子的に記憶されているコンテキストパラメータと比較して、電子的に記憶されているコンテキストパラメータのうちのマッチするコンテキストパラメータを特定するように、並びに、推薦を受け取ることにユーザが現在受容的であることを、現在の受容性レベルが示す場合にのみ、マッチするコンテキストパラメータ(matching context parameter)に関連付けられている照明効果を推薦するために、ユーザインタフェースを介してユーザに推薦メッセージを出力するように、コンフィギュレーションされている。

本発明の第３の態様は、コンピュータ可読記憶媒体上に記憶されているコードであって、実行される場合に、第２の態様の方法又は任意の実施形態を実施するようにコンフィギュレーションされているコードを含む、コンピュータプログラム製品を目的とする。

本発明の別の態様は、照明システム用の推薦エンジンを目的とし、当該推薦エンジンは、照明システムに関する照明効果を推薦するための推薦メッセージを生成するための、推薦構成要素と、データソースから、照明システムのユーザに関するデータを受信するための、少なくとも１つのデータ入力と、受信されたデータに基づいて、ユーザに推薦を出力するべきか否かを判定するようにコンフィギュレーションされている、受容性構成要素とを備え、推薦構成要素は、ユーザに対して推薦が出力されるべきであると推薦要素が判定することに応答して、照明システムに関する照明効果を推薦するために、ユーザインタフェースを介して、ユーザに対して推薦メッセージを出力させるようにコンフィギュレーションされており、ユーザに対して推薦を出力するべきか否かの判定は、電子的に記憶されているスケジュールを使用して、及び／又は、
−ユーザと、ユーザによって動作されている少なくとも１つのデバイスとの、インタラクションを監視することによって、及び／又は、
−ユーザによって示される挙動を、少なくとも１つのセンサからのデータを使用して監視することによって（例えば、センサデータによって伝達されるような、ユーザの動き、スピーチ、及び／又は生理学的信号に基づいて）、及び／又は、
−過去の推薦メッセージに対するユーザの反応を経時的に監視することによって学習された、データを使用して、及び／又は、
−ユーザが別のユーザの存在下にあるか否かを判定することによって、及び／又は、
−ユーザの焦点ベクトルを決定することによって、及び／又は、
−電子的に記憶されているスケジュールを使用して、実施される。

より一般的には、当該判定は、現在の受容性レベル（又は、同様のもの）を計算するために使用されるものとして本明細書で説明される、任意の要素又は、要素の組み合わせに基づいて実施されることができる。

より良好に本発明を理解するために、及び、どのようにして本発明の実施形態が遂行され得るかを示すために、以下の図が参照される。
照明システムの概略ブロック図を示す。 環境内に配置されている照明システムの概略斜視図を示す。 推薦エンジンに関する高レベルの機能ブロック図を示す。 照明システムに関する照明効果を推薦する方法のフローチャートを示す。 データストア内の光設定に関連付けられているコンテキストの一実施例を示す。

ここで、本発明の実施形態が例として説明される。

推薦エンジン（図３の３０、本明細書では「デジタルアシスタント」とも称されるもの）は、好適な提案設定が、明確に認識可能であり、かつ現在の状況の改善である場合に、及び（重要なことには）、ユーザ８が、推薦を受け取ることに開放的(open)であることにより、困惑又は苛立ちを感じさせられることのない瞬間に、ユーザ（図２の８）に対して推薦を実施する。有用かつ時宜を得た推薦の場合、デジタル光アシスタントは、煩わしいものではなく役立つものとして認知されることになり、ユーザが、ユーザのコネクテッド照明システムの豊富な能力を最大限に活用することを可能にするであろう。

以下で更に詳細に説明されるように、特定のコンテキストと好ましい光設定（光効果）との関連付けが受信される。推薦エンジン３０は、これらのコンテキストのうちの１つが、現在のコンテキストにマッチする場合を検出する。推薦エンジンは、ユーザが、推薦を受け取ることに実際に開放的であるか否かを検出し、開放的である場合には、マッチするコンテキストに関連付けられている光効果を推薦するために、（選択可能な）光設定表現を含み得る推薦メッセージを提示する。

図１及び図２を参照すると、推薦エンジン３０の更なる詳細が、コネクテッド照明システム１との関連で説明される。図１は、照明システム１の概略ブロック図を示し、図２は、照明システム１が、環境２を照明するために、どのように環境２内に配置され得るかの一実施例を示す。環境２は、１つ以上の部屋及び／又は廊下（又は、当該一部）などの、建物内の屋内空間、並びに／あるいは、庭園又は公園などの屋外空間、あるいは、スタジアム又は展望台（又は、当該一部）などの、部分的に覆われた空間、あるいは、そのような空間の組み合わせを含み得る。説明される実施例では、環境２は、ユーザの家、又は、家のいくつかの部屋にわたる、ユーザの家の一部であり、場合により、庭又はバルコニなどの屋外空間にも及んでいる。照明器具４は、例えば、下方の表面（例えば、地面若しくは床、又は作業面）を照射することが可能となるように、（図示のように）天井取り付け式であるか、壁に取り付けられるか、床又は家具に埋め込まれるか、あるいは、それらの任意の組み合わせとすることができる。照明器具４のそれぞれは、少なくとも１つの照明源、すなわち、ＬＥＤランプ、ガス放電ランプ、又はフィラメント電球などの発光デバイスに加えて、任意の関連するハウジング又は支持体を備える。照明器具４のそれぞれは、天井若しくは壁に取り付けられた照明器具、自立型照明器具（例えば、テーブルランプ、デスクランプ、又はフロアランプなど）、ウォールウォッシャ、又は、ＬＥＤストリップなどの従来とはやや異なる形態、表面若しくは家具に埋組み込まれた照明器具、又は、環境２を照射するように環境２内に照明を放出するための、任意の他のタイプの照明デバイスなどの、任意の好適な形態を取ってもよい。すなわち、照明の結果として、環境２内のユーザ８が自身の周囲を見ることが可能な、十分な強度の光を、十分に大きい領域にわたって放出するためのものである。

照明器具４に加えて、照明システム１は、照明ブリッジと称される場合もある、ゲートウェイ１０の形態の中央制御デバイスを備えることが示されている。ブリッジ１０は、第１の通信インタフェース１２、第２の通信インタフェース１６、並びに、第１のインタフェース１２及び第２のインタフェース１６に接続されているプロセッサ１４を備えることが示されている。照明器具４のそれぞれは、第２のインタフェース１６を介して、ブリッジ１０に接続されていることが示されている。例えば、照明器具４は、照明器具４のうちの少なくとも一部が、ブリッジ１０と他の照明器具４との間でデータを中継するための、中継器としての役割を果たす（すなわち、照明器具４のうちの少なくとも一部が、１つ以上の他の照明器具４を介して、ブリッジ１０に間接的に接続する）無線メッシュネットワークを形成してもよい。この無線メッシュネットワーク構成は、第２のインタフェース１６の直接通信範囲を超えて、ネットワークの範囲を拡張することができる。例えば、第２のインタフェース１６は、ＺｉｇＢｅｅインタフェースであってもよく、その場合、照明器具４及びブリッジ１０は、ＺｉｇＢｅｅネットワークを形成する。ブリッジ１０を介して照明器具４を制御するために、少なくとも１つのユーザ入力デバイスが、例えば、Ｗｉ−Ｆｉ若しくはＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの無線接続、又は例えばＥｔｈｅｒｎｅｔに基づく有線接続を介して、ブリッジ１０の第１のインタフェース１２に接続することができる。ユーザ入力デバイスは、例えば、スマートフォン、タブレット、ウェアラブルデバイス、（例えば、音声制御に基づく）ホームオートメーションハブ、又は任意の他の汎用コンピューティングデバイスなどの、照明制御アプリケーション（アプリ）を実行する汎用ユーザデバイス６、あるいは、ネットワーク通信技術が装備されている光スイッチ５（「スマートスイッチ」）などとすることができる。スマートスイッチ５は、単純なオン／オフスイッチ、可変の輝度（すなわち、光度）を供給するための調光スイッチ、又は、例えば種々の照明の色（すなわち、色度）が選択されることが可能な、より高度なスイッチの形態を取ることができる。この実施例では、ユーザデバイス６は、Ｗｉ−Ｆｉルータなどのネットワークルータ９によって提供される、ローカルエリアネットワーク１８を介して、ブリッジ１０に接続されることが示されている。一部の場合には、照明器具４をユーザ８がリモートで制御することを可能にするために、インターネットなどの外部ネットワーク２０から（例えば、ルータ９を介して）ブリッジ１０に接続することもまた可能であり得る。ユーザデバイス６は、照明制御アプリ（図示せず）が実行されるプロセッサ２２と、ネットワークインタフェース２４とを備えることが示されており、ネットワークインタフェースを介して、ユーザデバイス６のプロセッサ２２は、ローカルエリアネットワーク１８に、例えばＷｉ−Ｆｉ接続を介して接続することができる。あるいは、ユーザデバイス６は、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）接続を介して、ブリッジ１０に直接接続することもできる。ブリッジ１０を有さないコネクテッド照明システムを実装することもまた可能であり、この場合、様々なユーザ入力デバイス５、６は、（ブリッジ１０又はルータ９のいずれも必要とされないように）例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）を使用して、照明器具４を、それらと直接通信することによって制御することができ、あるいは、照明器具４は、例えばローカルネットワーク１８に、直接接続してもよく、それゆえ、それらの照明器具は、（ブリッジ１０が必要とされないように）ルータ９を介して制御されることができる。

例として、図２は、ゲートウェイ１０及びルータ９と共に環境２内に配置されているスマートスイッチ５を、ユーザ８によって保持されているユーザデバイス６と共に示す。しかしながら、理解されるように、これは単に例示の目的のための一実施例に過ぎず、様々な他の配置及び構成も同様に実現可能である。

図３は、照明システム１用の推薦エンジン３０の機能を表す、機能ブロック図を示す。当該機能は、１つのプロセッサ又は複数のプロセッサ上で実行される、コード（すなわち、実行可能命令）によって実装される。例えば、推薦エンジン３０は、ブリッジ１０のプロセッサ１４上で、ユーザデバイス６のプロセッサ２２上で（例えば、照明制御アプリの一部として）、ましては光スイッチ５のうちの１つ以上及び／又は照明器具４のうちの１つ以上においてさえも実行される、コードによって実装されることができる。照明制御システム３０の機能はまた、分散方式で実装されてもよく、例えば（限定するものではないが）、一部がブリッジ１０において実装されてもよく、一部がユーザデバイス６において実装されてもよい。当該機能の一部を、リモートで実装する可能性、例えば、少なくとも部分的に、外部ネットワーク２０に接続されている１つ以上のデバイス上で実装する可能性もまた、排除されるものではない。例えば、この機能の一部又は全てが、クラウドサービスなどのバックエンドサービスとして実装されてもよい。

推薦エンジン３０は、推薦構成要素３２、受容性構成要素３４、及びコンテキスト構成要素３６を備えることが示されており、これらの構成要素のそれぞれは、推薦エンジン３０の機能の、異なる部分を表す。

推薦構成要素３２は、照明システムのユーザ８に対して照明効果（例えば、照明器具４のうちの１つ以上に関する、照明設定又は照明設定のセット）を推薦するための推薦メッセージを、選択的に生成及び出力する。

コンテキスト構成要素３６は、ユーザ８に関連している現在の状況（すなわち、コンテキスト）を説明する、ユーザ８に関する１つ以上の現在のコンテキストパラメータ３７のセットを決定する。現在のコンテキストパラメータ３７は、当該コンテキストで利用可能な場合に推薦するための、好適な照明効果を決定するために、推薦構成要素３２によって使用されることができる。

受容性構成要素３４は、ユーザ８に関する現在の受容性レベル３５を計算するために使用する、ユーザ８に関するデータを、少なくとも１つのデータソースから受信する。いくつかのデータソース３８が図３に示されており、これらは、後述されるように、受容性レベル３５を計算するために、個別に、又は任意の組み合わせで使用されることができる。どのようにして計算されるにせよ、受容性レベル３５は、推薦を受け取ることに対する現在のユーザ８の受容性を示すものであり、好適な推薦が利用可能であると仮定して、所与のコンテキストにおいて、ユーザ８に推薦メッセージを実際に出力するべきか否かを決定するために、推薦構成要素３２によって使用される。すなわち、好適な推薦が利用可能である場合であっても、ユーザ８が、当該推薦を受け取ることに現在受容的ではない場合には、当該推薦は抑制されてもよい。

推薦エンジン３０の機能の更なる詳細が、図３のブロック図及び図４のフローチャートを参照して説明され、それらは一緒に説明される。

ステップＳ１−特定のコンテキスト内での好ましい光設定の関連付けを受信する。
ステップＳ１で、特定のコンテキスト５０２と好ましい光設定（照明効果）５０４との関連付けが受信され、ローカル記憶域、リモート記憶域、又は双方の組み合わせを含み得る、推薦エンジン３０にアクセス可能なデータストア４０内に記憶される。この情報は、例えば、（中央）データベースから、又はネットワーク化された情報源を介して取得される、所定の関連付けを含むことができる。すなわち、特定のコンテキスト５０２と好ましい光設定５０４との関連付けは、所定の関連付け（例えば、ユーザ８よって、又は、オプションとしてまた、他のユーザからの好ましい光設定−コンテキストの関連付けにも基づき得る、照明システムプロバイダによって指定されるもの）とすることができる。あるいは、関連付けは、自己学習システムを介して、照明システム１の実際の使用に基づいて学習されることができる。そのような学習システムは、いずれの光設定が、通常、いずれのコンテキストにおいて起動及び使用されるかを学習することができる。このことは、現在のユーザ８、家族ユーザの集団に関して行われることができ、又は、そのような関係は、より大きいスケールで学習されることもできる。例えば、いわゆる協調フィルタリング推薦メカニズムを使用する場合、関連付けは、（未知の）ユーザに由来することができ、それらのユーザは、それらの対応のユーザプロファイルにおいて高い類似性（例えば、同様の人口統計、日常的ルーチン、地理的位置、又は同様の照明インフラストラクチャ）を図らずも有している。コンテキストは、例えば、位置、時間、ユーザの存在及びアクティビティ、物理的環境の特性、並びに周囲光条件についての情報を含めた、様々なパラメータで指定されることができる。

このことは、推薦エンジン３０に、特定の状況／コンテキストに関する好ましい光設定についての入力源を提供する。

一般に、用語「コンテキスト(context)」とは、本明細書で使用されるとき、ユーザの状況を説明する１つ以上のパラメータを指す。個々に、又は組み合わせて含まれることが可能な、コンテキストパラメータの例は、以下の通りである。
−アクティビティ
−食事、睡眠、読書、ＴＶの視聴、雑談、待機(waiting)、緊張緩和(relaxing)、集中など。
−デジタルアクティビティ（ゲームのプレイ、アプリ使用、ウェブ閲覧など）
−身体的に活発／身体的に不活発
−気分／精神状態
−消費されたコンテンツのタイプ又はソーシャルメディア上に投稿された状態／メッセージから導出される
−生理学的測定値（例えば、心拍、皮膚伝導度、検出された脳活動など）
−位置
−部屋、領域
−地理的位置
−時間
−時刻
−時季
−（個人的）カレンダーイベント
−ユーザの存在
−単一ユーザ／複数ユーザ
−ユーザプロファイル情報
−物理的環境特性
−周囲光条件
−部屋のサイズ
−壁／天井面の特性
−照明インフラストラクチャ
−ユーザの焦点ベクトル
−ユーザの注視の短期間平均と組み合わされたユーザの位置

照明設定５０４の実施例は、シーン、ルーチン、効果、又は光プログラムとして取り込まれている照明パラメータのセットを含み、典型的には、色相、彩度、輝度、ダイナミクス、ビーム幅などを含めた複数のパラメータ、及びそれらのパラメータが、照明器具４のうちの１つ以上を備える照明インフラストラクチャ上でどのようにレンダリングされるかの定義からなる。更には、そのような光設定は、より抽象的な用語（例えば、部屋内での空間光分布）で、又は、より具体的な用語（部屋内の個々の照明デバイスタイプの個々の光設定）で定義されることができる。すなわち、推薦されることになる光設定は、様々な異なるタイプの１つ以上の照明パラメータのセットによって定義されることができる。

図５を参照すると、データベース４０内の情報は、例えば、コンテキストパラメータ５０２のセットと、ユーザ８、照明設計者、又は照明（サービス）会社によって定義されるような光設定５０４をそれぞれが構成する、対応する光設定パラメータのセットとの関連付けを有する、テーブル５００の形態を取ることができる。

図５の実施例では、３つのコンテキストパラメータセット５０２が示されており、各セットは、アクティビティパラメータ及び位置パラメータを含む。関連付けられている３つの照明パラメータセットのそれぞれは、３つのタイプの照明パラメータ：少なくとも１つの光強度パラメータ（例えば、最大強度に対して表される光度）、照明に関するカラースキームを定義する１つ以上の色パラメータ、及び、照明効果に関する可視のダイナミクスを（存在する場合には）定義する１つ以上のダイナミクスパラメータを含む。

オプションとして、コンテキストパラメータ５０２と光パラメータ５０４との間の関連付けは、典型的な推薦システムアプリケーションと同様に、個々のユーザ８によって、又は同等の特性を有するユーザの集団によって、履歴的な光の使用から、機械学習技術を使用して、少なくとも部分的に、学習されることができる。

ステップＳ２−関連付けられているコンテキストを検出する
光設定を推薦するべきか否か、及び、いずれの光設定を推薦するべきかを決定するために、コンテキスト構成要素３６は、ユーザ８に関する現在の（実際の）コンテキスト３７（すなわち、１つ以上の現在のコンテキストパラメータのセット）を決定し（Ｓ２）、当該コンテキストが、関連付けられている好ましい光パラメータセット５０４が利用可能な、データストア４０内のコンテキスト５０２のうちの１つとマッチするか否かを検証する。

このことは、推薦構成要素３２のブロック３０２によって表されており、当該ブロックは、現在のコンテキスト３７を受信して、当該コンテキストを、いずれかのマッチするコンテキスト５０２を特定するために、データストア４０内のコンテキスト５０２と比較し、マッチが見出された場合には、関連付けられている光設定５０４を、データストア４０から取得することが示されている。

現在のコンテキスト３７は、例えば、センサ入力、外部情報源（例えば、インターネット、コネクテッドデバイスなど）、ユーザ入力、又はそれらの任意の組み合わせを介して、現在のコンテキスト情報２８を取得することによって検出されることができる。

例えば、ユーザのアクティビティについての情報は、外部情報源（例えば、ユーザ８が映画を見ている、照明システムに通信するコネクテッドＴＶ）から、ユーザ入力（例えば、就眠するつもりであることをユーザ８が示す、スマートフォンのアプリ）を介して、又はセンサ入力（例えば、部屋内でのアクティビティを分析するマイクロフォン）を介して、取得されることができる。

同様に、ユーザ８の位置についての情報は、外部情報源（例えば、ブリッジ上又はスマートフォン内に記憶されている位置情報）から、ユーザ入力（例えば、スマートフォンアプリ内で部屋を選択するユーザ）から、又はセンサ入力（例えば、ユーザ８が現在位置している場所を識別するための、モーションセンサ又はＲＦ信号強度分析）から取得されることができる。

受信されたコンテキスト情報２８から、ユーザ８に関する最も可能性の高いコンテキストとして、現在のコンテキスト３７が導出される。

現在のコンテキスト３７が、データストア４０内のコンテキスト５０２にマッチする場合には、及び、このコンテキスト５０２に関連付けられている光設定５０４が、ユーザの位置における現在の光設定と実質的に異なる場合には、本方法は、ステップ３に進み、この好ましい光設定５０４に変更するための提案を受け取ることに、ユーザ８が実際に開放的（「アイドル状態(idle)」）であるか否かを検証する。「実質的に異なる」とは何であるかの、閾値が定義されることができるが、少なくとも、ユーザによって知覚可能な差異であるべきである。

このステップでは、最適な有用性のために、デジタルアシスタント３０はまた、利用可能な最新のオプションを認識しているべきである。そのため、例えば、デジタルアシスタント３０は、新たなアプリ、又は既存のアプリ内の異なる（新たな）オプションを可能にするべく、継続的に更新されてもよく、それらが利用可能になると、データストア４０内に記憶されることができる。

ステップＳ３−推薦を受け取ることにユーザが開放的であることを検出する
好ましい光設定を適切な時点で推薦するために、推薦エンジン３２のブロック３０４は、受容性構成要素３４によって計算された受容性レベル３５に基づいて、当該推薦を受け取ることにユーザ８が開放的であるか否かを判定する（Ｓ３）。開放的ではない場合には、ブロック３０４は、推薦を抑制し、すなわち、ステップＳ２で特定された光設定５０４を、ブロック３０２がユーザ８に推薦することを阻止する。

ユーザの受容性は、ブロック３０４で、環境センサ（例えば、モーションセンサ）、身体装着センサ（例えば、心拍数腕時計）、及び、スマートデバイスとのインタラクション（例えば、アクティビティ及びアプリ使用）からの情報を使用して、様々な方式で検出されることができる。

この実施例では、ブロック３０４は、当該実施例では（数値的な）受容性値である受容性レベル３５を受信して、ユーザ８が受容（すなわち、アイドル）状態にあるか否かを判定するために、受容性レベルを受容性閾値３９と比較することが示されている。

推薦を受け取るための開放性(openness)は、本明細書では「受容性(receptiveness)」と称され、受容性値（又は、他の受容性レベル）３５は、様々な方式で決定されることができ、例えば、スケジュール３８ａ、自身のデバイスのうちの１つ以上（例えば、スイッチ５、ユーザデバイス６など）とのインタラクションのパターンから、環境センサ、身体装着センサ、マイクロフォンなどのセンサ３８ｂ、又は、これらのデータソース３８の任意の組み合わせから、導出されることができる。

例えば、推薦を受け取るための受容性は、複数のデータソース３８からの入力に基づいて推定されることができ、例えば、０（提案を受け取ることに開放的ではない）と１（提案を受け取ることに極めて開放的）の間の、受容性スコアとして取り込まれることができる。すなわち、受容性レベルは、（疑似）連続的に変動することが可能な数値である、受容性スコアを含み得る。受容性閾値３９（例えば、０．８）は、閾値３９を上回ると、推薦が、利用可能な場合に、ブロック３０２によってユーザ８に提示されるように定義されることができる。

この閾値３９は、ユーザ８によって設定及び／又は適合されることができ、あるいは、受け取られた提案の瞬間の適切性について、ユーザ８から受けるフィードバックに基づいて、自動的に変更されることもできる。

図を更に支援するために、受容性レベル３５を決定する様々な例示的手段が、ここで説明される。受容性レベル３５は、以下のうちのいずれか、又はそれらの任意の組み合わせに基づいて決定されてもよい。

スケジュールから：
推薦を受け取ることに、ユーザ８がより開放的である時を定義する、スケジュール３８ａが決定されてもよい。例えば、光設定の推薦は、週末に、夕方（暗い時）に、又は、１日のうちのさほど多忙ではない瞬間（例えば、夕食後）に、常にスケジュールされてもよい。そのような推薦スケジュールは、規則的な日常的ルーチンの知識に基づいて、ユーザ８又は照明サービスプロバイダによって、あらかじめ決定されることができる。多忙な時間帯／占有されている時間帯での推薦を回避するために、ユーザのデジタルカレンダー内の情報が、使用されることができる。より高度な実施形態では、このスケジュールは、過去の推薦の実際の評価に合わせて調整されることができる。すなわち、推薦エンジン３０の学習構成要素４４は、出力された際の推薦メッセージに対するユーザの応答に基づいて、スケジュール３８ａを更新することができる（以下を参照）。

デバイスインタラクションパターンから：
例えば、ユーザデバイス６とのユーザのインタラクションは、推薦を提供するべき最良の瞬間を決定するために、分析されることができる。ユーザ８が、積極的な注意を必要とする、自身のスマートフォン上のアプリを使用している（例えば、電子書籍アプリケーションで物語を読んでいる）場合には、受容性構成要素３４は、ユーザ８が、照明推薦によって妨害されることを望んでいない（すなわち、低い受容性レベル３５）と推測してもよい。

しかしながら、ユーザ８が、自身のスマートフォン上で照明制御アプリを開く場合には、これは、好ましい光設定を推薦するための適切な瞬間であり得る。同様に、ユーザが、様々な光シーンを探索しており、それらの光シーンを試用する場合には、それらのユーザは、新たな光シーンに関する提案を受け取ることに開放的であり得る。

同様に、推薦エンジン３０は、他のスマートデバイスとのユーザのインタラクションの知識を有することが可能である。例えば、ユーザが、スマートＴＶ上で映画を見ており、その映画を一時停止する場合には、これは、光推薦を提供するべき瞬間であり得る。

検出された会話から：
デジタルアシスタント機能を実行しているコネクテッドデバイスは、ユーザの願望又は意図を示す特定のキーワードを拾い上げるために、継続的にリッスンしてもよい。ユーザ８が、ライトについて発言するか、又は、光シーンについて他者と（心を開いて）議論をしている場合には、これは、光設定の提案を提示するための良好な時であることを示し得る。

環境センサから：
例えば、部屋内でのユーザ８のアクティビティは、モーションセンサで監視されてもよい。部屋内で高度な動きが存在している場合、受容性構成要素３４は、ユーザ８が多忙であり、光推薦を受け取ることに開放的ではないと推測することができる。しかしながら、検出される動きが少量である場合、受容性構成要素は、ユーザ８が、緊張緩和しているか、又はさほど活発ではなく、推薦を受け取ることに、より開放的であると推測することができる。センサ入力はまた、ユーザ８が、今まさに部屋に入って来たところであるか、又は、或るアクティビティから別のアクティビティに変化していることを示してもよく、これは、好適な光設定を起動又は提案するための良好な瞬間であり得る。

焦点ベクトルから：
カメラ及び視線検出器が、部屋内に設置されている場合には、焦点ベクトルを検出することもまた可能である。焦点が、ある程度静的であり、多くの光を有する場所に向けられている場合、ユーザ８は、恐らく集中しており、推薦に対して非受容的である。焦点が、照明器具又はランプ４に向けられている場合、ユーザ８は、照明インフラストラクチャを評価中であり、アップグレードの提案に関して開放的であり得る可能性が高い。

身体装着センサから
ユーザ８は、血圧、心拍数、及び電気皮膚反応を含めた、覚醒レベル又はストレスレベルの指標となる生理学的信号を測定する、ウェアラブルデバイスを有してもよい。高レベルの覚醒又はストレスの場合には、ユーザは、照明推薦を受け取ることに開放的ではないと見なされる。

複数のユーザの存在から
複数の人々が存在している場合、又は未知の人々が存在している場合（例えば、家族の招待客）、この人々の集団が、照明についての推薦に関して開放的である可能性は、より低い。又は、換言すれば、ユーザ８は、１人以上の他のユーザの存在下にある場合、推薦に対して、さほど受容的ではない可能性がある。

推薦を実施するための正しい瞬間の選択は、ユーザ８が新たな提案に対して開放的であった場合、及び、新たな提案が拒否されたか、若しくは中断が承認されなかった場合を、慎重に評価することによって改善されることができる。ユーザは、推薦を複数回要求した可能性があり、これらの瞬間が共通して有するものである。推薦エンジン３０の学習構成要素４４は、この学習機能を提供し、例えば、スケジュール３８ａ及び／又は他の学習データを更新することができ、それらは、将来の推薦のタイミングに影響を及ぼす。すなわち、学習構成要素４４が、様々な形態の学習データを、経時的に生成及び更新することにより、受容性構成要素３４は、過去の推薦に対するユーザの応答に基づいて、種々の状況におけるユーザの受容性について学習することが可能となる。

ステップＳ２及びステップＳ３は、当該順序で示されているが、一般に、それらは任意の順序で、又は並行して実行されることができる点に留意されたい。例えば、限定するものではないが、
−現在のコンテキスト３７は、いずれかの推薦が利用可能であるか否かを判定するために、恒常的に更新及び監視されてもよく、その場合には、ユーザ８に推薦を提示するべきか否かを決定するために、現在の受容性レベル３５は、推薦が利用可能になる場合にのみ決定されてもよく（すなわち、示されているステップＳ２及びステップＳ３の順序）、
−ユーザの現在の受容性レベル３５は、恒常的に更新されてもよく、その場合には、推薦エンジン３０は、ユーザ８が推薦に対して実際に受容的である時にのみ、いずれかの推薦が利用可能であるか否かを判定してもよい（本質的に、ステップＳ２及びステップＳ３の順序を逆転させる）。
−現在のコンテキスト３７及び現在の受容性レベル３５は、それぞれ並行して恒常的に更新及び監視されることができる（Ｓ２及びＳ３が並行）。このことは、より多くの処理リソースを必要とする恐れがあるが、また、より高い柔軟性を可能にすることもできる。

一部の実装形態では、ブロック３０４での、推薦を出力するべきか否かの判定は、推薦のタイプに応じて実施されることができる。すなわち、所与の受容性レベル３５に関して、当該レベルで推薦が出力されるか否かは、推薦のタイプに依存するように実施され、例えば、シーンは、比較的低い受容性レベルで推薦されてもよいが、その一方で、制御規則に対する変更は、比較的高い受容性レベルでのみ推薦されてもよい。

ステップＳ４−推薦メッセージを出力する
ユーザ８が、「アイドル」（すなわち、この実施例では、閾値３９を上回る受容性レベル３４）であると見なされる場合には常に、検出されたコンテキスト３７に対する、照明器具４のうちの１つ又は照明器具４のセットに関して推薦される光設定５０４が、利用可能な場合、ユーザ８に提示されることができる。推薦は、ブロック３０２によって、ユーザインタフェース５２を介してユーザ８に、推薦メッセージとして提示される。すなわち、ユーザ８に利用可能なユーザインタフェース（user interface；ＵＩ）５２を介して出力される、推薦メッセージとしてである。例えば、ＵＩ５２は、その上にメッセージが表示される（又は、他の方式で出力される）、ユーザデバイス６のディスプレイ（又は出力デバイス）を含んでもよい。

好ましくは、各メッセージは、推薦される照明効果をレンダリングするためにＵＩ５２を介して選択可能な、レンダリングオプション（承諾オプション）を含む。ユーザ８は、提案された光設定を選択することによって、推薦を承諾することができ、又は、推薦を取り消すか、若しくは単純に無視することによって、当該推薦を拒否することもできる。

ユーザ８がＵＩ５２を介して推薦を承諾することに応答して、ブロック３０２は、推薦メッセージが関連する照明器具４を、照明システム１の照明制御構成要素５４に制御させ、提案された効果５０４をレンダリングさせる。照明制御構成要素は、例えば、ブリッジ１０又はユーザデバイス６の一部とすることができ、照明器具４によって放出される照明を制御するための、照明システム１の機能を一般に示し得る。

好ましい光設定５０４は、例えば、照明制御アプリによってユーザデバイス６に提示されることができる。ユーザは、好ましい光設定に変更するために、又は旧来の光設定を維持するために、選択可能な「承諾」オプション又は「拒否」オプションの間で選択することができる。あるいは、音声コマンドベースのシステムでは、当該システムは、好ましい光設定を提案するために、ユーザ８との会話を開始してもよく（「光を快適設定に変更しましょうか？」）、その場合、ユーザ８は、音声コマンドを使用して、推薦されている光設定を拒否又は承諾することができる。すなわち、推薦メッセージは、可聴メッセージとして出力されることができる。

また、光設定の推薦は、ユーザインタフェース要素を使用して光設定を手動で起動させるための推薦を含むことも可能である。例えば、ユーザ８には、設定５０４を手動で適用するための命令が提供されてもよく、このことは、ユーザ８がシステム１の特徴を学習するための有用な方法であり得る。

オプションとして、推薦エンジン３０は、マッチするコンテキスト５０２が検出されると、光設定を推薦エンジンが自動的に変更することを、ユーザ８が許容し得るように、設定可能であってもよい。このことは、ユーザ８が、自身が受容的であった、いくつかの推薦メッセージを過去に受けており、現時点で、自律的に設定を選択するために十分にシステムを信用していることを、決定している場合に適切であり得る。この場合には、光設定５０４を提示することは、照明設定を自動的に起動させて、提案される光設定のオプションを、ユーザに能動的に教唆すること又は提示すること、あるいは、照明制御アプリ内、又はスマートフォンのメニュー若しくはダッシュボード内に、光設定５０４を単に控えめに提示して、光設定５０４をユーザ８が容易に起動することを促進することまで、多岐にわたり得る。自動起動の場合には、光設定はまた、現在の光設定からの段階的移行を使用して起動されてもよく、ユーザは、例えば音声コマンドを使用して（例えば、「いいえ、以前の光シーンに戻して」と言うことによって）、システムアクションを却下することが可能となる。

拡張：
オプションとして、受容性レベル３５に加えて、推薦構成要素３２は、照明器具４又は照明器具４のセットの現在の照明設定を、照明器具４に関する設定を推薦するべきか否かを決定する際に考慮してもよい（例えば、機能性白色光：推薦しない；色を有する緊張緩和シーン：推薦する）。このことは、図３のブロック３０６によって表されており、照明コントローラ５４から、現在の照明設定５５に関する情報を受信して、受信された情報に応じて、ブロック３０２による推薦メッセージの出力を選択的に抑制することが示されている。

図１に戻ると、プロセッサ１４、２２のそれぞれは（又は、より一般的には、推薦エンジン３０を実装する、いずれのプロセッサ又はプロセッサの組み合わせも）、例えば、ＣＰＵ、又は相互接続されたＣＰＵのセットの形態を取ることができ、また一般に、問題としているデバイスの、任意の好適な処理装置であって、本明細書で説明される、デバイスの機能を遂行するために、実行可能命令（すなわち、コード）をフェッチして、それらの命令を実行するようにコンフィギュレーションされている、処理装置とすることができる。これは、組み込みソフトウェア（ファームウェア）、アプリケーションソフトウェア、又は任意の他のタイプのソフトウェア（又は、それらの任意の組み合わせ）とすることができる。あるいは、この機能の一部又は全ては、特定用途向け集積回路（application specific integrated circuit；ＡＳＩＣ）又はフィールドプログラマブルゲートアレイ（field-programmable gate array；ＦＰＧＡ）などの、問題としているデバイスの（専用）ハードウェアとして実装されることもできる。したがって、説明されている実施形態では、用語「構成要素」、「ブロック」（又は、同様のもの）は、推薦エンジン３０のソフトウェアの一部を指すが、一般に、特定の機能を実装するようにコンフィギュレーションされている構成要素／ブロックは、当該機能を遂行するように動作可能な、ソフトウェア、ハードウェア、又はそれらの任意の組み合わせを指すこともできる。上記の実施形態は、単に例として説明されている点が理解されるであろう。図面、本開示、及び添付の請求項の検討によって、開示される実施形態に対する他の変形形態が、当業者により理解されることができ、また、特許請求される発明を実施する際に実行されることができる。請求項では、単語「備える（comprising）」は、他の要素又はステップを排除するものではなく、不定冠詞「１つの（a）」又は「１つの（an）」は、複数を排除するものではない。単一のプロセッサ又は他のユニットが、請求項において列挙される、いくつかの項目の機能を果たすことができる。特定の手段が、互いに異なる従属請求項内に列挙されているという単なる事実は、これらの手段の組み合わせが、有利に使用され得ないことを示すものではない。コンピュータプログラムは、他のハードウェアと共に、又は他のハードウェアの一部として供給される、光学記憶媒体又は半導体媒体などの、好適な媒体上に記憶／分散されてもよいが、また、インターネット、又は他の有線若しくは無線の電気通信システムなどを介して、他の形態で分散されてもよい。請求項中のいかなる参照符号も、範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。

Claims (16)

1. 照明システム用の推薦エンジンであって、
   前記照明システムに関する照明効果を推薦するための推薦メッセージを生成するための、推薦構成要素と、
   データソースから、前記照明システムのユーザに関するデータを受信するための、少なくとも１つのデータ入力と、
   推薦を受け取ることに適切な時点を決定するため、推薦を受け取ることに対する現在の前記ユーザの受容性を示す、前記ユーザに関する現在の受容性レベルを計算するために、受信された前記データを使用するようにコンフィギュレーションされている、受容性構成要素と、を備え、
   前記推薦構成要素が、前記現在の受容性レベルが閾値を超える場合に、推薦メッセージが前記ユーザに出力されるように、及び、さもなければ推薦メッセージが抑制されるように、ユーザインタフェースを介して、前記ユーザに対して推薦メッセージを選択的に出力させるようにコンフィギュレーションされている、推薦エンジン。
2. 前記推薦構成要素が、前記メッセージのうちの１つに関する承諾入力をユーザから受けるように、及びそれに応答して、前記メッセージによって推薦されている前記照明効果を、少なくとも１つの照明源にレンダリングさせるようにコンフィギュレーションされている、請求項１に記載の推薦エンジン。
3. 前記推薦メッセージのそれぞれが、選択可能なレンダリングオプションを含み、前記推薦構成要素が、前記レンダリングオプションを前記ユーザが選択することに対して、前記少なくとも１つの照明源に、前記メッセージによって推薦されている前記照明効果をレンダリングさせることによって応答するようにコンフィギュレーションされている、請求項２に記載の推薦エンジン。
4. 照明システム用の推薦エンジンであって、
   前記照明システムに関する照明効果を推薦するための推薦メッセージを生成するための、推薦構成要素と、
   データソースから、前記照明システムのユーザに関するデータを受信するための、少なくとも１つのデータ入力と、
   推薦を受け取ることに対する現在の前記ユーザの受容性を示す、前記ユーザに関する現在の受容性レベルを計算するために、受信された前記データを使用するようにコンフィギュレーションされている、受容性構成要素と、を備え、
   前記推薦構成要素が、前記現在の受容性レベルが閾値を超える場合に、推薦メッセージが前記ユーザに出力されるように、及び、さもなければ推薦メッセージが抑制されるように、ユーザインタフェースを介して、前記ユーザに対して推薦メッセージを選択的に出力させるようにコンフィギュレーションされ、
   前記推薦構成要素が、前記照明システムの少なくとも１つの照明源によって放出される照明の、少なくとも１つの現在の特性を決定するように、並びに、前記現在の受容性レベル、及び前記照明の前記現在の特性に応じて、前記少なくとも１つの照明源に関する照明効果を推薦するために、前記ユーザインタフェースを介して、前記ユーザに対して推薦メッセージを選択的に出力させるようにコンフィギュレーションされている、推薦エンジン。
5. 前記推薦構成要素が、前記照明の前記現在の特性を、機能的又は審美的として決定するようにコンフィギュレーションされており、推薦メッセージが、前記少なくとも１つの照明源に関して、前記少なくとも１つの照明源の照明が審美的である場合にのみ出力される、請求項４に記載の推薦エンジン。
6. 前記現在の受容性レベルが、電子的に記憶されているスケジュールを使用して計算される、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の推薦エンジン。
7. 出力された際の前記推薦メッセージに対する前記ユーザの応答に基づいて、前記スケジュールを更新するようにコンフィギュレーションされている、学習構成要素を備える、請求項６に記載の推薦エンジン。
8. 前記現在の受容性レベルが、前記ユーザと、前記ユーザによって動作されている少なくとも１つのデバイスとの間の、インタラクションを監視することによって計算される、請求項１乃至７のいずれか一項に記載の推薦エンジン。
9. 前記現在の受容性レベルが、前記ユーザによって示される挙動を、少なくとも１つのセンサからのデータを使用して監視することによって計算される、請求項１乃至８のいずれか一項に記載の推薦エンジン。
10. 前記現在の受容性レベルが、センサデータによって伝達されるような、前記ユーザの動き、スピーチ、及び／又は生理学的信号に基づいて計算される、請求項９に記載の推薦エンジン。
11. 推薦メッセージに対する前記ユーザの反応を経時的に監視することによって、学習データを生成するようにコンフィギュレーションされている、学習構成要素を備え、前記現在の受容性レベルが、前記学習データに基づいて計算される、請求項１乃至１０のいずれか一項に記載の推薦エンジン。
12. 照明システム用の推薦エンジンであって、
    前記照明システムに関する照明効果を推薦するための推薦メッセージを生成するための、推薦構成要素と、
    データソースから、前記照明システムのユーザに関するデータを受信するための、少なくとも１つのデータ入力と、
    推薦を受け取ることに対する現在の前記ユーザの受容性を示す、前記ユーザに関する現在の受容性レベルを計算するために、受信された前記データを使用するようにコンフィギュレーションされている、受容性構成要素と、
    前記ユーザに関する現在のコンテキストパラメータを決定するようにコンフィギュレーションされている、コンテキスト構成要素と、を備え、
    前記推薦構成要素が、前記現在の受容性レベルが閾値を超える場合に、推薦メッセージが前記ユーザに出力されるように、及び、さもなければ推薦メッセージが抑制されるように、ユーザインタフェースを介して、前記ユーザに対して推薦メッセージを選択的に出力させるようにコンフィギュレーションされ、
    前記推薦構成要素が、前記コンテキストパラメータを、電子的に記憶されているコンテキストパラメータと比較して、前記電子的に記憶されているコンテキストパラメータのうちのマッチするコンテキストパラメータを特定するように、並びに、推薦を受け取ることに前記ユーザが現在受容的であることを、前記現在の受容性レベルが示す場合にのみ、マッチする前記コンテキストパラメータに関連付けられている照明効果を推薦するために、前記ユーザインタフェースを介して前記ユーザに推薦メッセージを出力するように、コンフィギュレーションされている、推薦エンジン。
13. 照明システムのユーザに対する推薦メッセージを生成する方法であって、推薦エンジンによって、
    データソースから、前記照明システムの前記ユーザに関するデータを受信するステップと、
    前記推薦エンジンの受容性構成要素によって、前記データソースから受信された前記データを使用して、推薦を受け取ることに適切な時点を決定するため、推薦を受け取ることに対する現在の前記ユーザの受容性を示す、前記ユーザに関する現在の受容性レベルを計算するステップと、
    前記推薦エンジンの推薦構成要素によって、前記現在の受容性レベルが閾値を超える場合に、推薦メッセージが前記ユーザに出力されるように、及び、さもなければ推薦メッセージが抑制されるように、ユーザインタフェースを介して、前記ユーザに対して推薦メッセージを選択的に出力させるステップと、を実施することを含む、方法。
14. 照明システムのユーザに対する推薦メッセージを生成する方法であって、推薦エンジンによって、
    データソースから、前記照明システムの前記ユーザに関するデータを受信するステップと、
    前記推薦エンジンの受容性構成要素によって、前記データソースから受信された前記データを使用して、推薦を受け取ることに対する現在の前記ユーザの受容性を示す、前記ユーザに関する現在の受容性レベルを計算するステップと、
    前記推薦エンジンの推薦構成要素によって、前記現在の受容性レベルが閾値を超える場合に、推薦メッセージが前記ユーザに出力されるように、及び、さもなければ推薦メッセージが抑制されるように、ユーザインタフェースを介して、前記ユーザに対して推薦メッセージを選択的に出力させるステップと、
    前記推薦構成要素によって、前記照明システムの少なくとも１つの照明源によって放出される照明の、少なくとも１つの現在の特性を決定する、並びに、前記現在の受容性レベル、及び前記照明の前記現在の特性に応じて、前記少なくとも１つの照明源に関する照明効果を推薦するために、前記ユーザインタフェースを介して、前記ユーザに対して推薦メッセージを選択的に出力させるステップと、を実施することを含む、方法。
15. 照明システムのユーザに対する推薦メッセージを生成する方法であって、推薦エンジンによって、
    データソースから、前記照明システムの前記ユーザに関するデータを受信するステップと、
    前記推薦エンジンの受容性構成要素によって、前記データソースから受信された前記データを使用して、推薦を受け取ることに対する現在の前記ユーザの受容性を示す、前記ユーザに関する現在の受容性レベルを計算するステップと、
    前記推薦エンジンの推薦構成要素によって、前記現在の受容性レベルが閾値を超える場合に、推薦メッセージが前記ユーザに出力されるように、及び、さもなければ推薦メッセージが抑制されるように、ユーザインタフェースを介して、前記ユーザに対して推薦メッセージを選択的に出力させるステップと、
    前記推薦エンジンのコンテキスト構成要素によって、前記ユーザに関する現在のコンテキストパラメータを決定するステップと、
    前記推薦構成要素によって、前記コンテキストパラメータを、電子的に記憶されているコンテキストパラメータと比較して、前記電子的に記憶されているコンテキストパラメータのうちのマッチするコンテキストパラメータを特定する、並びに、推薦を受け取ることに前記ユーザが現在受容的であることを、前記現在の受容性レベルが示す場合にのみ、マッチする前記コンテキストパラメータに関連付けられている照明効果を推薦するために、前記ユーザインタフェースを介して前記ユーザに推薦メッセージを出力するステップと、を実施することを含む、方法。
16. コンピュータ可読記憶媒体上に記憶されているコードであって、実行される場合に、請求項１３、１４又は１５に記載の方法を実施するようにコンフィギュレーションされているコードを含む、コンピュータプログラム。

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