JP7209855B2 - データ収集装置、データ収集システムおよびデータ収集方法 - Google Patents

Description

本発明は、複数の温度センサのそれぞれから温度データを収集するデータ収集装置、データ収集システムおよびデータ収集方法に関する。

特許文献１には、それぞれが制御対象機器を制御する複数のコントローラが、制御対象機器を制御する際に必要な温度データを無線通信により複数の温度センサの中から取得する無線制御システムの発明が開示されている。

特許文献１に記載の無線制御システムでは、各コントローラが制御対象機器の制御に用いる温度データをどの温度センサから取得するかの設定を、設定動作で制御対象機器を動作させたときに各温度センサから得られる温度データのモニタ結果に基づいて行う。

特開２００８－４２４４０号公報

特許文献１に記載の発明では、制御対象機器を動作させたときに各温度センサから得られる温度データのモニタ結果に基づいて、同じエリアに設置されている制御対象機器と温度センサとを対応付ける。

空調機と複数の温度センサが同じ空間内に設置された空気調和システムの場合、空調機が空気調和を行う際にどの温度センサから得られる温度データを用いるかは、固定ではなく、変化する場合が考えられる。空気調和を行う際に用いる温度データは、空気調和の対象エリア内に存在する人に近い位置に設置された温度センサから得られた温度データとすることが望ましいと考えられる。しかしながら、通常、人が存在する位置は一定ではないため、人が存在する位置の変化に応じて、各温度センサから得られる温度データの中のどの温度データを用いるかを変更できることが望まれる。

また、近年、様々なデータを活用して各種サービスを提供する事業者が存在する。このような事業者に住宅内に設置された各温度センサが出力する温度データを提供する場合、人が近くに存在する温度センサが出力する温度データと他の温度データとを区別できるようにすることで、データの利用価値が高まる。例えば、空気調和システムを利用する人の行動パターンを分析することが可能となり、ひいては分析結果に基づく遠隔制御を空調機に対して行えるようになる。すなわち、人が存在する位置の周辺の温度などの調整を優先的に行うよう、空調機を制御できるようになる。また、人が近くに存在する温度センサが出力する温度データの有無を確認することで、空気調和の対象エリア内に人が存在するか否かを遠隔地から知ることができる。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、複数の温度センサのそれぞれから得られる温度データのうち、人が近くに存在する温度センサから得られる温度データを特定することが可能なデータ収集装置を得ることを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかるデータ収集装置は、空調機が空気調和を行う空間内に設置された複数の温度センサのそれぞれから温度データを取得するデータ取得部と、空調機で検出された温度に基づいて空調機の動作状態を検知する状態検知部と、データ取得部が取得した温度データと空調機の動作状態とを解析して、人が発する熱の影響を受ける温度を検出する温度センサである代表センサを特定するデータ解析部と、を備える。データ解析部は、データ取得部が複数の温度センサのそれぞれから繰り返し取得した温度データと、空調機の動作状態とに基づき、空調機が冷房または暖房のオンとオフとを繰り返したときに複数の温度センサがそれぞれ検出した温度の変化パターンを算出し、算出した各変化パターンの中に、付近に人が存在する温度センサが検出する温度の変化パターンを示す基準パターンと一致または類似する変化パターンが存在するかを判定する。

本発明にかかるデータ収集装置は、複数の温度センサのそれぞれから得られる温度データのうち、人が近くに存在する温度センサから得られる温度データを特定することができる、という効果を奏する。

実施の形態１にかかるデータ収集装置を適用して実現されるデータ収集システムの一例を示す図 実施の形態１にかかるデータ収集装置の構成例を示す図 実施の形態１にかかるデータ収集装置が備えるデータ解析部の動作を説明するための図 実施の形態１にかかるデータ収集装置の動作の一例を示すフローチャート 実施の形態２にかかるデータ収集システムの一例を示す図 実施の形態１，２にかかるデータ収集装置を実現するハードウェアの一例を示す図

以下に、本発明の実施の形態にかかるデータ収集装置、データ収集システムおよびデータ収集方法を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。

実施の形態１．
図１は、実施の形態１にかかるデータ収集装置を適用して実現されるデータ収集システムの一例を示す図である。

本実施の形態にかかるデータ収集システム２００は、データ収集装置１と、空調機２と、複数の温度センサ３とを含んで構成される。図１では温度センサ３を３台としているが、２台または４台以上であってもよい。

データ収集装置１は、空調機２および各温度センサ３と無線または有線で接続され、空調機２および各温度センサ３からデータを収集する。図１に示すように、本実施の形態ではデータ収集装置１と空調機２とが有線で接続され、データ収集装置１と各温度センサ３とが無線で接続される。なお、接続形態は図１に示すものに限定されない。データ収集装置１と空調機２とが無線で接続されてもよいし、データ収集装置１と各温度センサ３とが有線で接続されてもよい。また、データ収集装置１と一部の温度センサ３とが無線で接続され、データ収集装置１と残りの温度センサ３とが有線で接続されてもよい。また、データ収集装置１は部屋５に存在する必要は無く、部屋５の外部に存在する形態であってもよい。

また、データ収集装置１は、インターネットなどの外部ネットワーク９に接続され、外部ネットワーク９を介して他の装置と通信することができる。図１では、データ収集装置１が通信する他の装置の一例として、データ収集装置１が収集したデータを必要とするデータ利用者（図示せず）が有するデータ利用者端末８を記載している。

空調機２は、部屋５の温度がユーザにより設定された温度（以下、設定温度とする）に近づくよう、空気調和を行う。例えば、冷房運転では、空調機２は、部屋５の温度が設定温度よりも高く、かつ部屋５の温度と設定温度との差が第１のしきい値以上の場合、冷房を行い、部屋５の温度が設定温度よりも低く、かつ部屋５の温度と設定温度との差が第２のしきい値以上の場合、冷房を停止する。なお、部屋５は、空調機２が空気調和を行う空間である。また、空調機２は、温度センサ２１を備える。温度センサ２１は、例えば、空調機２の送風口から部屋５へ送り出される空気の温度を検出する。なお、図１では空調機２を１台としているが、２台以上であっても構わない。

複数の温度センサ３は、それぞれ、周囲の温度を定期的に検出して検出した温度を示す温度データを生成し、生成した温度データをデータ収集装置１へ送信する。温度データには、温度データを生成した温度センサ３の識別情報が含まれる、または、温度データには、温度データを生成した温度センサ３の識別情報が付加されているものとする。各温度センサ３は、データ収集装置１から指示を受けた場合に定期的に温度の検出および温度データの送信を行う動作を開始してもよいし、データ収集装置１との通信が可能な状態の場合に定期的に温度の検出および温度データの送信を行う動作を行うようにしてもよい。なお、各温度センサ３は、空調機２に対しても温度データを送信する。温度センサ３が空調機２へ温度データを送信するタイミングは、データ収集装置１へ温度データを送信するタイミングと同じであってもよいし、異なっていてもよい。

図１に示す構成のデータ収集システム２００においては、データ収集装置１が、各温度センサ３から温度データを取得するとともに、空調機２の温度センサ２１が検出した温度を示す温度データを空調機２から取得し、取得した各温度データを解析して、付近に人が存在する温度センサ３である代表センサを特定する。代表センサが検出する温度は付近に存在する人が発する熱の影響を受ける。すなわち、代表センサは、人が発する熱の影響を受ける温度を検出する。また、データ収集装置１は、代表センサから取得した温度データをデータ利用者端末８へ送信する、または、代表センサを示す情報と、代表センサを含む複数の温度センサ３のそれぞれから取得した温度データとをデータ利用者端末８へ送信する。

図２は、実施の形態１にかかるデータ収集装置１の構成例を示す図である。図２に示すように、データ収集装置１は、観測部１０を構成するデータ取得部１１および状態検知部１２と、データ管理部１３と、データ解析部１４と、データ送信部１５とを備える。

データ取得部１１は、複数の温度センサ３のそれぞれから温度データを取得する。

状態検知部１２は、空調機２の動作状態を検知する。具体的には、状態検知部１２は、空調機２の温度センサ２１から温度データを取得し、取得した温度データ、すなわち、空調機２の温度センサ２１が検出した温度に基づいて、空調機２の動作状態を検知する。状態検知部１２は、例えば、温度センサ２１が検出する温度を周期的に監視し、温度センサ２１が検出する温度の一定時間あたりの低下幅が定められたしきい値未満の状態からしきい値以上の状態に変化した場合、空調機２が冷房動作を開始したと判断する。温度の一定時間あたりの低下幅が定められたしきい値未満の状態には、温度が一定の状態および温度が上昇中の状態が含まれる。また、これとは逆に、状態検知部１２は、温度センサ２１が検出する温度の一定時間あたりの温度の上昇幅が定められたしきい値未満の状態からしきい値以上の状態に変化した場合、空調機２が冷房動作を終了したと判断する。

なお、本実施の形態において、状態検知部１２は、空調機２の温度センサ２１が検出した温度に基づいて空調機２の動作状態を検知することとしたが、動作状態を検知する方法はこれに限定されない。状態検知部１２は、どのような方法で空調機２の動作状態を検知しても構わない。例えば、状態検知部１２は、空調機２の動作状態を示す情報を空調機２から取得して動作状態を把握してもよい。

データ管理部１３は、データ取得部１１が取得した温度データを、温度データを取得した時刻を示す第１の時刻データと対応付けて保持する。データ管理部１３は、また、状態検知部１２による検知結果、すなわち、空調機２の動作状態を示す動作状態データを、状態検知部１２が検知を行った時刻を示す第２の時刻データと対応付けて保持する。なお、データ取得部１１が取得した温度データに時刻データが含まれるようにしてもよい。すなわち、各温度センサ３が、温度を検出した時刻を示す時刻データを含む温度データを生成するようにしてもよい。この場合、データ管理部１３は、温度データに上記の第１の時刻データを対応付けて保持する必要はない。

データ解析部１４は、データ管理部１３が保持する温度データ、第１の時刻データ、動作状態データおよび第２の時刻データのそれぞれを解析し、付近に人が存在する温度センサ３である代表センサを特定する。

データ送信部１５は、データ解析部１４による解析結果、すなわち、特定した代表センサの情報と、データ管理部１３が保持するデータの一部または全てとを、外部ネットワーク９を介してデータ利用者端末８へ送信する。

つづいて、データ解析部１４が代表センサを特定する動作の詳細について、図３を参照しながら説明する。図３は、実施の形態１にかかるデータ収集装置１が備えるデータ解析部１４の動作を説明するための図である。図３では、空調機２が冷房のＯＮとＯＦＦを繰り返した場合に３つの温度センサ３が検出する温度の変化パターンの例を示している。変化パターンをＤ１～Ｄ３とする。

図３に示すように、空調機２が空調を行う部屋５の中に設置された温度センサ３のそれぞれが検出する温度の変化パターンＤ１～Ｄ３は、それぞれ異なる。変化パターンに差異が生じる要因としては、空調機２と各温度センサ３との位置関係、熱源の有無などが考えられる。一般的には、空調機２に近い温度センサ３が検出する温度の時間当たりの変化は、より大きい、すなわち、変化がより急峻になる。また、空調機２が送風を行う方向に位置する温度センサ３が検出する温度の変化は、他の温度センサ３が検出する温度の変化よりも大きくなる。また、直射日光が入り込む窓に近い温度センサ３が検出する温度の変化、人などの熱源に近い温度センサ３が検出する温度の変化は、他の温度センサ３が検出する温度の変化よりも小さくなる。よって、人が近くに存在する温度センサ３が検出する温度の変化パターンは、人が近くに存在しない温度センサ３が検出する温度の変化パターンとは異なる。これは、熱源である人に近い温度センサ３が検出する温度は、人が発する熱すなわち体温の影響を受けるためである。したがって、温度の変化パターンを解析することで、変化パターンに対応する温度センサ３の近くに人が存在するか否かを判別することが可能である。

そのため、本実施の形態にかかるデータ解析部１４は、空調機２が冷房をオンオフさせたときの、人が近くに存在する温度センサ３が検出する温度の変化パターンのデータを保持しておき、保持しているデータが示す温度の変化パターンである基準パターンに一致または類似する変化パターンとなる温度を検出する温度センサ３を代表センサとする。基準パターンのデータは、例えば、温度センサ３と同様の温度センサと、空調機２と同様の空調機とを使用し、温度センサの近くに人が存在する状態で空調機による冷房をオンオフさせたときに温度センサが検出する温度の変化パターンを観測し、作成する。基準パターンのデータを作成する際には、人が近くに存在する温度センサと空調機との位置関係を変化させながら、温度センサが検出する温度の変化パターンの観測を複数回にわたって行い、観測した複数の変化パターンの平均を基準パターンとする。

データ解析部１４は、予め定められた条件を満たすと、まず、データ管理部１３が保持する温度データ、第１の時刻データ、動作状態データおよび第２の時刻データを解析し、各温度センサ３が検出した温度の変化パターンを算出する。上記の予め定められた条件の例は、代表センサを特定する動作を前回行ってから定められた時間が経過した場合である。また、他の例として、代表センサを特定する動作を前回行った後にデータ管理部１３に新たに蓄積された温度データの数が、定められた数に達した場合、などが該当する。

データ解析部１４は、各温度センサ３が検出した温度の変化パターンを算出すると、次に、算出した変化パターンのそれぞれについて、基準パターンと一致または類似するかを判定する。ここでの判定は、パターンマッチングによって行う。データ解析部１４は、例えば、冷房オフの状態から冷房オンの状態に変化した後の、基準パターンにおける温度変化の傾きと、算出した変化パターンにおける温度変化の傾きとを比較し、また、冷房オンの状態から冷房オフの状態に変化した後の、基準パターンにおける温度変化の傾きと、算出した変化パターンにおける温度変化の傾きとを比較し、比較結果から、算出した変化パターンが基準パターンと一致または類似するかを判定する。なお、データ解析部１４は、算出した変化パターンと基準パターンとの相関値を求め、相関値が予め定められたしきい値以上の場合に、算出した変化パターンが基準パターンと類似すると判定してもよい。

つづいて、データ収集装置１の全体動作について、図４を用いて説明する。図４は、実施の形態１にかかるデータ収集装置１の動作の一例を示すフローチャートである。

図４のフローチャートが示す動作は、空調機２の冷房がオフ（ＯＦＦ）の状態から開始される。

データ収集装置１は、まず、各温度センサ、具体的には、各温度センサ３および空調機２の温度センサ２１から温度データを取得する（ステップＳ１）。データ収集装置１は、その後、一定時間が経過後に各温度センサ（各温度センサ３，温度センサ２１）から温度データを取得する（ステップＳ２）。

データ収集装置１は、次に、冷房ＯＮか否か、すなわち、冷房がオンの状態に変化したか否かを確認する（ステップＳ３）。冷房ＯＮか否かは、状態検知部１２が、空調機２の温度センサ２１から取得した温度データに基づいて判定する。冷房ＯＮではない場合（ステップＳ３：Ｎｏ）、データ収集装置１は、ステップＳ２に戻り動作を続ける。

冷房ＯＮの場合（ステップＳ３：Ｙｅｓ）、データ収集装置１は、冷房ＯＮ状態を記憶する、すなわち、冷房がオフ状態からオン状態に変化したことを記憶する（ステップＳ４）。このステップＳ４では、冷房がオフ状態からオン状態に変化したことを示す動作状態データを状態検知部１２が生成し、この動作状態データを、上述した第２の時刻データに相当する現在時刻データと対応付けて、データ管理部１３が保持する。

データ収集装置１は、その後、一定時間が経過後に各温度センサ（各温度センサ３，温度センサ２１）から温度データを取得する（ステップＳ５）。

データ収集装置１は、次に、冷房ＯＦＦか否か、すなわち、冷房がオフの状態に変化したか否かを確認する（ステップＳ６）。冷房ＯＦＦか否かは、状態検知部１２が、空調機２の温度センサ２１から取得した温度データに基づいて判定する。冷房ＯＦＦではない場合（ステップＳ６：Ｎｏ）、データ収集装置１は、ステップＳ５に戻り動作を続ける。

冷房ＯＦＦの場合（ステップＳ６：Ｙｅｓ）、データ収集装置１は、冷房ＯＦＦ状態を記憶する、すなわち、冷房がオン状態からオフ状態に変化したことを記憶する（ステップＳ７）。このステップＳ７では、冷房がオン状態からオフ状態に変化したことを示す動作状態データを状態検知部１２が生成し、この動作状態データを、上述した第２の時刻データに相当する現在時刻データと対応付けて、データ管理部１３が保持する。

データ収集装置１は、その後、一定時間が経過後に各温度センサ（各温度センサ３，温度センサ２１）から温度データを取得する（ステップＳ８）。

データ収集装置１は、次に、冷房ＯＮか否か、すなわち、冷房がオンの状態に変化したか否かを確認する（ステップＳ９）。このステップＳ９は上述したステップＳ３と同様の処理である。冷房ＯＮではない場合（ステップＳ９：Ｎｏ）、データ収集装置１は、ステップＳ８に戻り動作を続ける。

冷房ＯＮの場合（ステップＳ９：Ｙｅｓ）、データ収集装置１は、一定回数観測を実施したか、すなわち、冷房ＯＮおよび冷房ＯＦＦの観測回数が予め定められた一定の値に達したかを確認する（ステップＳ１０）。データ収集装置１は、一定回数観測を実施していない場合（ステップＳ１０：Ｎｏ）、ステップＳ４に戻り動作を続ける。

データ収集装置１は、一定回数観測を実施した場合（ステップＳ１０：Ｙｅｓ）、保持しているデータ、すなわち、上記のステップＳ１～Ｓ１０を実行することで得られた温度データ、第１の時刻データ、動作状態データおよび第２の時刻データを解析して、代表の温度センサを特定する（ステップＳ１１）。このステップＳ１１では、データ解析部１４が、データ管理部１３が保持している各データを使用し、上述した方法で、各温度センサ３が検出した温度の変化パターンを算出し、さらに、算出した各変化パターンの中から基準パターンと一致または類似する変化パターンを探し出し、該当する変化パターンとなる温度を検出した温度センサ３を代表センサ（代表の温度センサ）とする。なお、データ解析部１４は、基準パターンと一致または類似する変化パターンが複数存在する場合、それぞれの変化パターンに対応する各温度センサ３を代表センサとする。一方、データ解析部１４は、基準パターンと一致または類似する変化パターンが存在しない場合、代表センサが存在しないと判断する。

データ収集装置１は、次に、代表の温度センサ３から取得した温度データを、外部ネットワーク９を介してデータ利用者端末８へ送信する（ステップＳ１２）。ステップＳ１２において、データ収集装置１は、代表の温度センサ３から過去のある時から現在までの間に取得して保持している温度データと温度データに関連するデータとをデータ利用者端末８に向けて送信する。温度データに関連するデータには、上述した第１の時刻データ、代表の温度センサ３の識別情報などが該当する。なお、図４に示すステップＳ１２では、代表の温度センサ３から取得した温度データおよびこれに関連するデータをデータ利用者端末８へ送信することとしたがこれに限定されない。ステップＳ１２において、データ収集装置１は、代表ではない温度センサ３から取得した温度データおよびこれに関連するデータについても、代表の温度センサ３から取得した温度データなどと一緒に送信するようにしてもよい。例えば、データ収集装置１のデータ送信部１５は、代表の温度センサ３を含む全ての温度センサ３から取得した温度データと、代表の温度センサ３の情報とをデータ利用者端末８へ送信してもよい。代表の温度センサ３の情報は、データ利用者端末８が代表の温度センサ３を知ることができる情報であればよく、例えば、代表の温度センサ３の識別情報が該当する。また、データ収集装置１は、ステップＳ１２で温度データ等を送信する相手を空調機２としてもよい。この場合、空調機２は、代表の温度センサ３が検出する温度が、設定温度に近づくよう冷房を行い、代表の温度センサ３の近くに存在するユーザの快適性を向上させることができる。

なお、データ収集装置１は、ステップＳ１２を実行した後、ステップＳ４に戻り動作を続けてもよい。

以上のように、本実施の形態にかかるデータ収集システム２００のデータ収集装置１は、複数の温度センサ３のそれぞれから取得した温度データと、空調機２の動作状態を示す動作状態データとに基づいて、各温度センサ３が検出する温度の変化パターンを算出し、算出した変化パターンに基づいて、人の近くに存在する温度センサ３である代表センサを特定する。データ収集装置１によれば、複数の温度センサ３のそれぞれから得られる温度データのうち、人が近くに存在する温度センサである代表センサから得られる温度データを特定することができる。

実施の形態２．
図５は、実施の形態２にかかるデータ収集システムの一例を示す図である。図５において、実施の形態１で説明したデータ収集システム２００と同じ構成要素には、データ収集システム２００と同一の符号を付している。

実施の形態１にかかるデータ収集システム２００は、空調機２および複数の温度センサ３が設置された部屋５の中にデータ収集装置１が設けられ、データ収集装置１は、空調機２および複数の温度センサ３から温度データを直接取得する構成としていた。これに対して、実施の形態２にかかるデータ収集システム２００ａは、データ収集装置１が、中継装置４および外部ネットワーク９を介して温度データを取得する構成である。データ収集システム２００ａのデータ収集装置１の構成は、データ収集システム２００のデータ収集装置１と同一である。

中継装置４は、空調機２および各温度センサ３と無線または有線で接続され、空調機２および各温度センサ３からデータを受信すると、受信したデータをデータ収集装置１へ転送する。また、中継装置４は、データ収集装置１から空調機２に宛てた信号を受信した場合は空調機２へ転送し、データ収集装置１から温度センサ３に宛てた信号を受信した場合は温度センサ３へ転送する。

このように、データ収集装置１が、外部ネットワーク９を介して、空調機２および温度センサ３が出力するデータを取得する構成のデータ収集システム２００ａとすることも可能である。なお、図５では、データ収集装置１とデータ利用者端末８とが直接接続された構成としているが、外部ネットワーク９を介して接続された構成でもよい。

実施の形態１，２では、空調機２が冷房を行う場合に代表センサを特定する動作について説明したが、データ収集装置１は、空調機２が暖房を行う場合も同様の方法で代表センサを特定することが可能である。

つづいて、データ収集装置１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１，２にかかるデータ収集装置１を実現するハードウェアの一例を示す図である。データ収集装置１は、例えば、図６に示すプロセッサ１０１、メモリ１０２および通信装置１０３を含んだハードウェアにより実現される。プロセッサ１０１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）、システムＬＳＩ（Large Scale Integration）などである。また、メモリ１０２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリー、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）（Electrically Erasable Programmable ＲＯＭ）などである。

データ収集装置１のデータ取得部１１、状態検知部１２、データ管理部１３、データ解析部１４およびデータ送信部１５は、プロセッサ１０１およびメモリ１０２により実現される。具体的には、データ取得部１１、状態検知部１２、データ管理部１３、データ解析部１４およびデータ送信部１５として動作するためのプログラムをメモリ１０２に格納しておき、メモリ１０２に格納されているプログラムをプロセッサ１０１が読み出して実行することにより、データ取得部１１、状態検知部１２、データ管理部１３、データ解析部１４およびデータ送信部１５が実現される。

なお、通信装置１０３は、データ取得部１１が各温度センサ３から温度データを取得する場合、状態検知部１２が空調機２の温度センサ２１から温度データを取得する場合、データ送信部１５が外部ネットワーク９へデータを送信する場合などに利用される。

図６は、汎用のプロセッサ１０１およびメモリ１０２と通信装置１０３とを組み合わせてデータ収集装置１を実現する場合のハードウェア構成の例を示したものであるが、プロセッサ１０１およびメモリ１０２に相当する回路を専用の処理回路で実現してもよい。すなわち、データ取得部１１、状態検知部１２、データ管理部１３、データ解析部１４およびデータ送信部１５を専用の処理回路で実現するようにしてもよい。この場合、専用の処理回路としては、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、またはこれらを組み合わせたものが該当する。

また、データ取得部１１、状態検知部１２、データ管理部１３、データ解析部１４およびデータ送信部１５の一部を専用の処理回路で実現し、残りを図６に示すプロセッサ１０１およびメモリ１０２で実現してもよい。

以上の実施の形態に示した構成は、本発明の内容の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、本発明の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。

１ データ収集装置、２ 空調機、３，２１ 温度センサ、４ 中継装置、５ 部屋、８ データ利用者端末、９ 外部ネットワーク、１０ 観測部、１１ データ取得部、１２ 状態検知部、１３ データ管理部、１４ データ解析部、１５ データ送信部、２００，２００ａ データ収集システム。

Claims (7)

1. 空調機が空気調和を行う空間内に設置された複数の温度センサのそれぞれから温度データを取得するデータ取得部と、
   前記空調機で検出された温度に基づいて前記空調機の動作状態を検知する状態検知部と、
   前記データ取得部が取得した温度データと前記空調機の動作状態とを解析して、人が発する熱の影響を受ける温度を検出する温度センサである代表センサを特定するデータ解析部と、
   を備え、
   前記データ解析部は、前記データ取得部が複数の前記温度センサのそれぞれから繰り返し取得した温度データと、前記空調機の動作状態とに基づき、前記空調機が冷房または暖房のオンとオフとを繰り返したときに複数の前記温度センサがそれぞれ検出した温度の変化パターンを算出し、算出した各変化パターンの中に、付近に人が存在する温度センサが検出する温度の変化パターンを示す基準パターンと一致または類似する変化パターンが存在するかを判定する、
   データ収集装置。
2. 前記データ取得部が前記代表センサから取得した温度データを外部ネットワークへ送信するデータ送信部、
   を備える請求項１に記載のデータ収集装置。
3. 前記データ取得部が取得した温度データと、前記代表センサの情報とを外部ネットワークへ送信するデータ送信部、
   を備える請求項１に記載のデータ収集装置。
4. 前記状態検知部は、前記空調機が備える温度センサで検出された温度の一定時間当たりの変動量に基づいて、前記空調機の動作状態を判定する、
   請求項１から３のいずれか一つに記載のデータ収集装置。
5. 空調機と、
   前記空調機が空気調和を行う空間内に設置された複数の温度センサと、
   複数の前記温度センサのそれぞれから温度データを収集するデータ収集装置と、
   を備え、
   前記データ収集装置は、
   複数の前記温度センサのそれぞれから温度データを取得するデータ取得部と、
   前記空調機で検出された温度に基づいて前記空調機の動作状態を検知する状態検知部と、
   前記データ取得部が取得した温度データと前記空調機の動作状態とを解析して、人が発する熱の影響を受ける温度を検出する温度センサである代表センサを特定するデータ解析部と、
   を備え、
   前記データ解析部は、前記データ取得部が複数の前記温度センサのそれぞれから繰り返し取得した温度データと、前記空調機の動作状態とに基づき、前記空調機が冷房または暖房のオンとオフとを繰り返したときに複数の前記温度センサがそれぞれ検出した温度の変化パターンを算出し、算出した各変化パターンの中に、付近に人が存在する温度センサが検出する温度の変化パターンを示す基準パターンと一致または類似する変化パターンが存在するかを判定する、
   データ収集システム。
6. 前記データ取得部は、ネットワークを介して前記温度データを取得する、
   請求項５に記載のデータ収集システム。
7. 空調機が空気調和を行う空間内に設置された複数の温度センサからデータ収集装置がデータを収集するデータ収集方法であって、
   複数の前記温度センサのそれぞれから温度データを取得する第１ステップと、
   前記空調機で検出された温度のデータを取得する第２ステップと、
   前記空調機で検出された温度に基づいて前記空調機の動作状態を検知する第３ステップと、
   複数の前記温度センサのそれぞれから取得した温度データと前記空調機の動作状態とを解析して、人が発する熱の影響を受ける温度を検出する温度センサである代表センサを特定する第４ステップと、
   を含み、
   前記第４ステップでは、前記第１ステップで複数の前記温度センサのそれぞれから繰り返し取得した温度データと、前記空調機の動作状態とに基づき、前記空調機が冷房または暖房のオンとオフとを繰り返したときに複数の前記温度センサがそれぞれ検出した温度の変化パターンを算出し、算出した各変化パターンの中に、付近に人が存在する温度センサが検出する温度の変化パターンを示す基準パターンと一致または類似する変化パターンが存在するかを判定する、
   データ収集方法。

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