JP7843722B2 - ビル管理システム及びビル管理方法 - Google Patents

Description

本発明は、ビル管理システム及びビル管理方法に関する。

ビル管理システムは、電力等のビルの消費エネルギー、空調・照明・オフィス機器等の各種設備、ビルの利用者のＱｏＬ（Quality of Life）や安全等の管理・監視・運用・制御を実施し、ビルを安全かつ快適な環境に維持する。

近年、ビル及びビル管理システムを取り巻く状況は、ＣＯ２排出量の増加が要因とされる地球温暖化や、２０２０年より拡大したコロナウイルス感染症によるコロナ禍が契機となり、大きく変化しつつある。具体的には、ＣＯ２排出減に向けた省エネルギー等のビルの環境性能の重視と、出社とリモート（在宅）のハイブリッド勤務といった働き方の浸透によるオフィスビルの利用法の変化が挙げられる。

オフィスビルの利用法の変化に伴い、個人の座席を固定せず勤務毎に自由に選ぶことができるフリーアドレス型やＡＢＷ（Activity Based Working）に対応したオフィスフロアやオフィスフロア内の区域（居室）が拡大してきている。かかるフリーアドレス型・ＡＢＷ型のオフィスフロアに対しても、環境性能重視の観点から、照明や空調等のビル設備の省エネルギー化が強く求められている。

これに対し、例えば特許文献１には、フリーアドレスのオフィスにおいて、離席する時間帯が重複する従業員を同じ座席範囲に割り当てて、その座席範囲の従業員が離席した際に、照明・空調の稼働を停止させる制御を実施する技術が開示されている。

また例えば特許文献２には、スケジュールに基づく部門ごとの事業所内の在席予定人数と、座席レイアウトと、設備配置に基づく座席の割り当ての基準と、に基づいて、各部門に割り当てる座席を決定し、利用者に報知する技術が開示されている。

特開２０１３－１８６８６１号公報 特開２０１６－０７１７６０号公報

しかし、上述の特許文献１に開示の従来技術では、離席時間や残業の有無で従業員が利用する座席のグループ分けを行うものであるが、座席範囲内の混雑具合による利用者の快適度合い（不快度合い）は考慮されていない。このため、仮に省エネルギーとなっても従業員が不快な状態となり、従業員の労働生産性や満足度等のＱｏＷ（Quality of Work）が低下する可能性がある。また特許文献１に開示の従来技術では、離席時間帯が同じ従業員が一定数存在することを前提としているが、コロナ禍を契機にリモート会議やチャット等が普及したため、従業員が離席せず在席を継続する前提での省エネルギー化が重要となる。

また特許文献２に開示の従来技術では、設備の稼働率を抑制するために労働者に端から順番に座席を割り当てるといった単純な方法で労働者が着席する座席を集約するに過ぎず、労働者の快適性やＱｏＷについては考慮されていない。またビルの建屋やフロアの状況によっては労働者が着席する座席を端に集約することが必ずしもエネルギー消費の抑制になるとは限らない。

本発明の目的は、上述の従来技術の課題を考慮し、ビルの省エネルギー化と利用者の快適性とを両立するように利用者にフロアの座席を割り当てることである。

かかる課題を解決するため本発明の一態様では、座席が配置されたフロアを有するビルを管理するビル管理システムであって、利用者による前記フロアの利用に関する統計情報に基づいて、対象日における前記フロアの利用者数を予測する予測部と、前記予測部によって予測された前記利用者数と前記フロア内の前記座席を利用可能な領域の面積と該座席を利用可能な領域における単位領域毎の利用可能人数との関係を表す関数に基づいて、所定基準を充足する該座席を利用可能な領域の面積と該単位領域毎の利用可能人数を算出する算出部と、前記算出部によって算出された前記座席を利用可能な領域の面積に基づいて、前記利用者に推奨する前記座席を利用可能な領域の位置を決定する決定部と、前記決定部によって決定された前記座席を利用可能な領域の位置を出力する出力部とを有することを特徴とする。

本発明によれば、ビルの省エネルギー化と利用者の快適性とを両立するように利用者にフロアの座席を割り当てることができる。

実施形態１に係るビル管理システムの構成の一例を示す図。 実施形態１に係るビル管理システムと周辺システムの関係の一例を示す図。 実施形態１に係るビル管理システムの座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部の構成の一例を示す図。 利用者の分布状態に応じた省エネルギーと快適性とのバランスのイメージを表すグラフを示す図。 実施形態１に係るビル管理システムが対象とするフロアとフロア内区域の一例を示す図。 実施形態１に係るビル管理システムが対象とするフロアとフロア内区域の別例を示す図。 実施形態１に係るビル管理システムが対象とするフロアにおける座席エリアと座席エリア内の座席数の一例を示す図。 実施形態１に係るビル管理システムが対象とする座席エリアと座席エリアを担当する空調機器の一例を示す図。 実施形態１に係るビル管理システムにおける予測利用人者数に対する座席エリア数と座席エリア内利用可能人数の関数の一例を示す図。 実施形態１に係るビル管理システムにおける予測利用人者数に対する座席エリア数と座席エリア内利用可能人数の関数に対する省エネルギーと快適性の関係の一例を示す図。 実施形態１に係るビル管理システムの事前処理の一例を示すフローチャート。 実施形態１に係るビル管理システムの座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出処理の一例を示すフローチャート。 実施形態１に係るビル管理システムの座席エリア数と座席エリア内利用可能人数の決定の一例を示す図。 実施形態１に係るビル管理システムの座席エリア数と座席エリア内利用可能人数の決定の一例を示す図。 実施形態１に係るビル管理システムの推奨する座席エリアの位置決定及び属性設定処理の一例を示すフローチャート。 実施形態１に係るビル管理システムにおける温度分布に基づく座席エリア位置の決定結果の一例（夏季のケース）を示す図。 実施形態１に係るビル管理システムにおける温度分布に基づく座席エリア位置の決定結果の一例（冬季のケース）を示す図。 実施形態１に係るビル管理システムの推奨座席エリア情報提示処理の一例を示すフローチャート。 実施形態１に係るビル管理システムの推奨座席エリア情報提示画面の一例を示す図。 実施形態１に係るビル管理システムの機器制御処理の一例を示すフローチャート。 実施形態２に係るビル管理システムの座席エリア数と座席エリア内利用可能人数の決定の一例を示す図。 実施形態２に係るビル管理システムの座席エリア数・座席エリア内利用可能人数決定処理の一例を示すフローチャート。 実施形態３に係るビル管理システムが対象とするフロアのレイアウトの一例を示す図。 実施形態３に係るビル管理システムにおける予測利用人者数に対するフロアにおける利用可能な領域の面積と単位領域内利用可能人数の関数の一例を示す図。 ビル管理システムのハードウェア構成の一例を示す図。

以下、図面を参照して本願の開示に係る実施形態を説明する。実施形態は、図面も含めて本願を説明するための例示である。実施形態では、説明の明確化のため、適宜、省略及び簡略化がされている。特に限定しない限り、実施形態の構成要素は単数でも複数でもよい。また、ある実施形態と他の実施形態を組み合わせた形態も、本願に係る実施形態に含まれる。

同一又は類似の構成要素には、同一の符号を付与し、既出に対する後出の実施形態での説明を省略する、又は差分を中心とした説明のみを行う場合がある。また、同一又は類似の構成要素が複数ある場合には、同一の符号に異なる添字を付して説明する場合がある。また、これらの複数の構成要素を区別する必要がない場合には、添字を省略して説明する場合がある。

（実施形態に係るビル管理システムの目的）
リモートワーク、出社勤務、サテライトオフィスでの勤務、シェアリングオフィスでの勤務等の新たな働き方に対応する自由かつフレキシブルな執務場所を提供するオフィスビルが登場してきている。このようなオフィスは、利用者の自由な働き方のため、日々のフロア人数が変動しやすい状況にある。ビル管理システムは、かかる状況でも空調や照明等の設備の省エネルギー化を適応的に実現し、かつ利用者のＱｏＬ（Quality of Life）／ＱｏＷ（Quality of Work）も維持することが目的である。

ここで課題となるのが、座席の密集と分散によるビルの省エネルギーとオフィスの利用者の快適さとのトレードオフの関係である。フリーアドレスやＡＢＷ（Activity Based Working）のような自由に座席を使えるオフィスフロアにおいて、座席の利用が分散するとフロア全体の設備を稼働せねばならず、省エネルギーにならない。一方省エネルギーを目的として座席の利用を密集させると、利用者の不快度合いが増すことになる。このため、エネルギー使用量の抑制と不快度の低減を適切にバランス化させる座席の割り当て法の具体策が重要となる。

その解決のアプローチとして、空調や照明を制御／操作する区画の単位となる「座席エリア」に着目し、座席エリアの数∝空調・照明のエネルギー使用量、座席エリア内の使用している座席数（人数）∝利用者の密集度合い（不快度合い）と考える。当日の利用人数の予測値から「利用人数＝座席エリア数×座席エリア内利用可能人数」となる関係を基に、利用人数に対してのエネルギー使用量と密集度のトレードオフ関係を関数で定量化する。この関数を基に、省エネと快適性とを適切にバランスを取るような座席エリア数と座席エリア内の利用可能な座席数（利用人数）を選定する。

この考えに基づいて、選定した座席エリア数と座席エリア内の利用可能な座席数から、利用者に推奨する座席エリアの場所を定めて、座席エリアの場所、座席エリア内での利用可能な座席数を利用者に情報提供する。これにより、フロア内で、設備の省エネ化と利用者の快適性のバランスを取った座席の利用が可能になる。

さらにもう一点、実施形態に係るビル管理システムの重要なポイントがある。すなわち対象フロアの座席の利用者に対して、執務するフロアに入った最初に省エネルギーと密集度の観点で適切な座席エリアを事前に決定して、その座席エリアを案内し、適切な座席に座ってもらうことで、後からの座席の移動を無くすことにある。フリーアドレスやＡＢＷのような固定席ではないオフィスでも、利用者は一度座席に座ってパソコンや書類等を配置すると、退勤までその状況を継続することを望むため、後になって省エネルギー化のため等の理由で座席の変更を促しても従わせることは難しい。このため、最初に座席に座る時点で、その日の人数や温度分布の予測情報を基に、適切な座席エリアを決定して案内することがさらなるポイントになる。

［実施形態１］
（実施形態１に係るビル管理システム１の構成）
図１は、実施形態１に係るビル管理システム１の構成の一例を示す図である。ビル管理システム１は、対象とするビルの各種設備、エネルギー、利用者の執務空間を管理するシステムである。ビルの各フロア、フロア内の区域の設備や利用者の執務環境を、日々状況に応じて管理・制御・情報出力している。

ビル管理システム１は、利用者状態情報入力部２を介して利用者によって入力された利用者の活動状態・執務時間の情報（後述のテナントカレンダー情報１３（図２）を含む）を受け付ける。利用者の活動状態・執務時間の情報は、座席エリアの属性を決める時に用いられる。また利用者の活動状態・執務時間の情報は、必須ではなく省略可能である。

ビル管理システム１は、利用人数計測部３を介して、日々の利用人数の計測データが入力される。日々の利用人数の計測データの入力は、リアルタイムでもオフラインでもよい。例えば、５分毎、３０分毎、６０分毎のフロアの利用人数の計測データが入力される。日々の利用人数の計測データは、フロアの利用人数の予測値算出に用いられる。

フロア・フロア内区域情報データベース１０１は、フロア・フロア内区域の地図情報、座席情報、座席エリア情報、利用人数情報、及び利用者情報を格納する。地図情報は、対象フロアもしくはフロア内の区域のレイアウトに関する情報である。座席情報は、対象とするフロアもしくはフロア内の区域のそれぞれに配置される座席に関する情報である。座席エリア情報は、近接する所定数の座席で構成される区画（“島”）に該当する座席エリアに関する情報である。利用人数情報は、対象フロアを利用する組織に在籍する利用者の総数や、対象フロアの利用者の日々の計測人数等である。利用者情報は、利用者の属性や活動状態、勤務時間等の入力情報である。これらのデータは、対象フロアの日々の利用者の予測人数、利用者に推奨する座席エリア数やエリア内の利用人数の算出、座席エリアの場所の決定等に利用される。

利用者数予測部１０２は、利用人数計測部３によって計測された利用人数データ、利用人数の過去データ、対象フロアを利用するテナント企業のカレンダー情報等（これらを「利用者によるフロアの利用に関する統計情報」と呼ぶ）を基に、対象日の利用者数を予測する。これは、例えば過去のデータからの統計的特徴（例えば相関性等）、カレンダーの曜日の統計的特徴等から予測する。対象フロアでは、フレキシブルな働き方、シェアオフィスのような多様な働き方が実施されている。このため、フロア人数の変動が大きく、フロア毎の人数の変化の特徴に応じて、日々適切な推奨される座席利用情報（座席エリアの数、座席エリア内の人数）を算出することが可能となる。

座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３は、対象フロアの利用者に推奨する座席エリア数と各座席エリア内の利用可能人数を算出する。座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３は、設備の省エネルギーと利用者の快適性とをバランスさせる座席エリア数と座席エリア内の利用可能人数を算出する。

座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３の入力データには、利用者数予測部１０２によって算出された予測利用人者数がある。また入力データには、フロア・フロア内区域情報データベース１０１から読み出された座席エリア数、座席エリア内席数、及び利用人数総数がある。また入力データには、バランス解選定条件データベース１０４から読み出された座席エリア数と座席エリア内利用可能人数とのバランス解条件データ（図６を参照して後述する）がある。

座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３は、図３を参照して後述する座席エリア数と座席エリア内利用可能人数の関数を用いて、予測利用人者数を基に、適切な座席エリア数と座席エリア内の利用可能人数を算出する。

バランス解選定条件データベース１０４は、座席エリア数と座席エリア内利用可能人数とのバランス解を選定するための条件データが格納されている。図７、図８等を参照して後述するが、座席エリア数と座席エリア内利用可能人数の関数は、反比例型の関数となっている。すなわち省エネルギーと快適性は、トレードオフの関係にある。バランス解選定条件データベース１０４には、このトレードオフの関係から適切なバランスを取った解を求めるための条件と処理法の情報が格納されている。ビルオーナー、テナント、利用者等が、省エネと快適性のどちらをまず優先するかの方針を定めることで、その方針に従った解を選定する条件と処理法がデータベースより選定される。

推奨座席エリア位置決定部１０５は、利用者に推奨する座席エリアの位置を決定する。推奨座席エリア位置決定部１０５は、上述のように算出された座席エリア数、座席エリア内の利用可能人数、さらにフロア・フロア内区域情報データベース１０１から読み出された座席エリア配置情報、後述するフロア・フロア区域内の温度分布・照度分布（対象日の予測値）を基に、利用者に推奨する座席エリアの位置を決定する。座席エリアの位置の決定は、算出した座席エリアの数に対応して、フロアの座席エリアの配置情報から、どの座席エリアの位置が良いか、具体的な座席エリアの場所を選定する処理となる。

温度分布・照度分布予測部１０６は、フロア・フロア内区域における温度分布・照度分布の予測値を算出する。温度分布・照度分布予測部１０６は、過去のフロア・フロア内区域に対する温度及び照度分布データと、外部から取得したフロアの地図情報と天気及び気温の予測データとに基づいて、対象日のフロア・フロア内区域における温度と照度の分布の予測値を算出する。温度分布・照度分布は、図９を参照して後述するが、フロアの空間内の温度と照度の分布データであり、このデータに基づいて、空調や照明のエネルギー使用量をできるだけ抑制するような座席エリアの位置が決定される。

例えば、空調の場合、夏季は窓際から離れた位置（より温度が低い位置）、逆に冬期は窓際に近い位置（より温度が高い位置）等に座席エリアが決定される。照明の場合は、窓からの外光による照度を適切に利用できるような場所に座席エリアが決定される。このような決定によって、省エネルギー効果をより高めることが可能になる。また温度分布や照度分布は、過去の同様の天気や外気温のデータ、利用人数のデータ（人やＯＡ機器による熱負荷の影響のため）、フロアに設置されているサーバ設備等の熱を発生する設備の作用、フロアの形状・内部のレイアウト（戸棚やラック等の影響）や換気設備による空気の流れ等も考慮して、より高い確度の情報が算出される。

座席エリア属性設定部１０８は、推奨座席エリア位置決定部１０５よって決定された各座席エリアに対する属性を設定する。座席エリア属性設定部１０８は、利用者の活動状態や執務時間等の情報、利用者の所属組織の情報、座席エリア属性カテゴリーデータベース１０９に格納されている過去の座席エリアの属性データ等に基づいて、利用者がより快適に執務ができるような座席エリアの属性を設定する。例えば、活動状態の場合、集中して仕事をしたい利用者向けの座席エリア（静かな座席エリア）、座席でリモート会議や他の人の会話をする等の利用者向けの座席エリア（音がする座席エリア）等に分け、利用者の活動状態に合った座席エリアを設ける。これにより利用者は、仕事をより快適に実施できる環境を整えることが可能となる。

執務時間の場合は、出社や帰社時間が同じ時間帯の人を同じ座席エリアに割り当てることで、空調や照明の運転時間を調整して、よりエネルギー使用量を抑制することが可能となる。

座席エリア属性設定部１０８は、対象日の各活動状態や各執務時間に該当する利用者数を、利用者状態情報入力部２を介して入力されたデータや過去のデータに基づいて推定する。座席エリア属性設定部１０８は、その推定人数に応じて既に位置が決定している座席エリアに対して座席エリアの属性を割り当てる。

座席情報出力部１１０は、推奨座席エリア位置決定部１０５により推定された推奨する座席エリアの位置情報、座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３により算出された座席エリア内の利用可能人数、座席エリア属性設定部１０８により設定された各座席エリアの属性情報等の情報を、利用者向けに推奨する座席情報として出力する。これらの情報は、スマートフォン、携帯端末、ノートＰＣ（Personal Computer）のような利用者が個別に所持している利用者の情報機器４、フロアやフロア内の区域に設置されている情報表示機器５等に出力される。情報表示機器５は、例えばディスプレイ、デジタルサイネージ（電子看板）である。このように省エネルギーと快適性のバランスを考慮した座席の推奨情報を利用者に提供することで、利用者は推奨座席への着座が促され、該当のフロアで省エネルギーと快適性の適度なバランスを保った状況の実現が可能になる。

機器制御部１１１は、推奨座席エリア位置決定部１０５により決定された推奨する座席エリアの位置情報及び／又は座席エリア属性設定部１０８により設定された属性情報に基づいて、該当する座席エリアのみ、もしくは該当する座席エリアを主にした空調、照明の稼働制御を実施する。これによって、空調、照明の稼働台数や、必要エネルギー量が減少するため、エネルギー使用量を抑制することができる。この可動制御の制御指令は、フロア・フロア内区域の空調制御システム６（図２）、フロア・フロア内区域の照明制御システム７（図２）に送信されることで、対象フロア、フロア内区域の空調や照明の稼働台数（オン又はオフ）や運転出力が制御される。

以上のような機能ブロック図の作用によって、対象フロアにおける対象日の利用人数に合わせて、フロア内の座席エリア数と座席エリア内利用可能人数が定まり、座席エリアの位置と属性が定まる。これらの情報が、推奨する座席情報として利用者に出力され、さらに照明や空調機器が座席エリアの利用状況に合わせて制御される。

この結果、多様な働き方を実施しているオフィスビルの各フロアに対して、フロアの利用人数が変動するような状況であっても、空調や照明等の設備の省エネ化と利用者の快適性維持とを適切にバランスさせたビルの管理・運用が可能となる。

（実施形態１に係るビル管理システム１と周辺システムの関係）
図２は、実施形態１に係るビル管理システム１と周辺システムの関係の一例を示す図である。

図２のビル管理システム１の左側に、ビル管理システム１への情報の入力元を示す。

図２に示すエレベーター制御装置８、入退室管理システム９、座席センサ１０、室温センサ１１、ビルエネルギーマネジメントシステム１２、テナントカレンダー情報１３、外気温情報１４、及びテナント就業者属性データベース１５は、ビル管理システム１に対して情報を入力する装置、又は提供される情報である。

エレベーター制御装置８は、対象フロアを有するビルの階床間を移動するエレベーターを制御する。入退室管理システム９は、利用者の対象フロアへの入室及び対象フロアからの退室を管理する。エレベーター制御装置８及び入退室管理システム９は、フロアやフロア内の区域に対する利用人数（滞在人数、在室人数）に関するデータを提供する。この利用人数は、センサで直接に計測してもよいし、エレベーターの乗り降りの人数や入退室の人数から算出してもよい。

座席センサ１０は、対象フロアの各座席に設けられ、利用者の着座を利用者が所持するＩＣ（Integral Circuit）タグの読み取り等によって、フロア内の座席の使用状況をモニタリングする。座席センサ１０のモニタリング情報は、利用者に推奨する座席情報を出力する際に、その時の座席の使用状況として利用者に示される。

室温センサ１１は、対象フロアの室温を検知し、フロアの温度分布を算出する際の実績データ（過去データ）を提供する。ビルエネルギーマネジメントシステム１２は、対象フロアを有するビルの運営に必要な電力エネルギー等の供給及び消費を管理し、対象フロアもしくはフロア内の区域のエネルギー使用量のデータ、空調の使用熱量のデータ、空調や照明等の各機器の稼働状態に関するデータや情報を提供する。テナントカレンダー情報１３は、対象フロアの利用者であるテナント及びその従業員の稼働日及び稼働時間の予定情報である。

ビル管理システム１は、上述のデータを基に、座席の推奨によって得られる省エネルギー効果の予測や実績等を算出する。

図２のビル管理システム１の右側に、ビル管理システム１からの情報の出力先を示す。

空調制御システム６及び照明制御システム７は、推奨する座席エリアの位置や属性の情報に応じた各機器の制御信号を、ビル管理システム１から受信する。ビル内サイネージ管理システム１６、ビル内テナント向け情報提供管理システム１７、及びビル内就業者向けアプリ管理システム１８は、推奨する座席の情報提供のための出力先となる。ここでは推奨される座席エリアの位置、座席エリア内の利用可能な席の数（推奨される席の数）、座席エリアの属性等の情報が出力される。

図３は、実施形態１に係るビル管理システムの座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３（図１）の構成の一例を示す図である。座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３は、関数算出部１０３１、及びバランス解決定部１０３２を有する。

関数算出部１０３１は、日々変化するフロアもしくはフロア内の区域の予測利用人者数、座席エリア内利用可能人数（フロア毎）、座席エリア数（フロア毎）が満たすべき関係を表す式（１）の関数を導出する。式（１）の関数は、予測利用人者数、座席エリア内利用可能人数、及び座席エリア数の関係を定量的に表す。
予測利用人者数＝座席エリア内利用可能人数×座席エリア数…（１）

次にバランス解決定部１０３２は、関数算出部１０３１により導出された関数と、バランス解選定条件データベース１０４から読み出されたバランス解選定条件データとから、ビル設備の省エネと利用者の快適性との適切なバランスを考慮した解を選定する。ここで、空調及び照明のエネルギー使用量は、座席エリア数に比例する。また利用者の不快度は、座席エリア内の密集度すなわち座席エリア内利用可能人数に比例する。よってエネルギー使用量と利用者の不快適度は、比例する。言い換えると、エネルギー使用量と利用者の快適度は、反比例する。バランス解決定部１０３２は、エネルギー使用量と利用者の快適度の反比例関係（トレードオフ関係）のグラフから、バランス解選定条件データを用いて、エネルギー使用量と利用者の快適度のバランス解を選定する。バランス解の選定方法は、図１１～図１３を参照して後述する。

上述のように選定されたバランス解によって、利用者に推奨する座席エリア数と座席エリア内利用可能人数が決定する。

図４は、利用者の分布状態に応じた省エネルギーと快適性とのバランスのイメージを表すグラフを示す図である。図４に示すグラフは、横軸Ｃ１にフロア内での利用者の分布状態の指標を表し、左側の縦軸Ｃ２にエネルギー使用量、右側の縦軸Ｃ３に利用者の不快度合いの指標を表す。直線Ｃ４は、フロア内での利用者の分布状態に対するエネルギー使用量の特性を表す。直線Ｃ５は、利用者の不快度合いの特性を表す。

エネルギーの使用量の特性（直線Ｃ４）は、利用者の分布が点在状態（密集度が低い）の場合に多数の座席エリアの空調や照明等の機器を稼働させるため、エネルギー使用量が大きくなる。逆に、密集状態の場合に少数の座席エリアの空調や照明等の機器を稼働させるため、エネルギー使用量が小さくなる。

利用者の不快度合いの特性（直線Ｃ５）は、利用者の分布が密集状態の場合は不快度合いが高く、逆に点在状態の場合は不快度合いが低くなる。

このようにフロア内での利用者の分布状態に応じて、エネルギー使用量と利用者の不快度合いはトレードオフの関係にある。このため、省エネルギーと快適性がバランスされた領域Ｃ６の範囲内となる利用者の分布状態を、その時の利用人数等のフロアの状況に応じて見出し、座席を割当て、利用者を座席に案内することが重要となる。具体的手順として、定量的な関数を用いて実現させるのが、図１、図３で述べた処理になる。以下、さらに図５Ａ～図１９を参照して説明する。

図５Ａ～図６Ｂを参照して、本実施形態に係るビル管理システム１が対象とするフロア、フロア内の区域、座席エリア、及び座席エリア内の座席数（利用人数）を説明する。

図５Ａは、実施形態１に係るビル管理システム１が対象とするフロアとフロア内区域の一例を示し、図５Ｂは別例を示す図である。

図５Ａは、フロアに区域が設けられていないワンフロアに１つのテナントが入居しているフロア形態を表している。この場合、ビルにおける対象階床は、フロア１９、階段２０、エレベーター２１、及びトイレ・給湯室・ごみ捨て場２２を含んで構成されている。

一方図５Ｂは、フロアに区域が設けられ、複数の区域のそれぞれにテナントが入居しているフロア形態になる。図５Ｂの例では、フロア１９が４つの区域１９Ａ，１９Ｂ，１９Ｃ，１９Ｄに分かれた別例である。

以上のように、図５Ａ及び図５Ｂに示すようなフロアの形態があり、何れの場合でも、本実施形態のビル管理システム１の適用対象のフロアとなる。図５Ａの場合は、フロア全体がフリーアドレス型もしくはＡＢＷ型であり、図５Ｂの場合は、区域１９Ａ，１９Ｂ，１９Ｃ，１９Ｄの少なくとも何れかフリーアドレス型もしくはＡＢＷ型となる。図５Ａの場合はフロア全体を本実施形態のビル管理システム１の適用対象とし、図５Ｂの場合は区域単位で本実施形態のビル管理システム１の適用対象とすればよい。

図６Ａは、実施形態１に係るビル管理システムが対象とするフロア１９における座席エリア１９１と座席エリア１９１内の座席数の一例を示す図である。

座席エリア１９１の数と座席エリア１９１内で使用可能な座席１９２の数に着眼することで、図４を参照して説明したように、省エネルギーと快適性がバランスされた領域を定量的な関係式から求めることが可能となる。

図６Ａにおいて、フロア１９は、フリーアドレス型もしくはＡＢＷ型の利用者が利用の都度座席を自由に選んで執務できるオフィスフロアである。各座席エリア１９１は、近接する所定数の座席を単位とした島（グループ）である。座席エリア１９１毎に、空調や照明が設置され制御及び操作が実施される。各座席エリア１９１内には、利用者が自由に使える所定数の座席１９２がある。

図６Ａの例では、対象のフロア１９における座席エリア１９１の総数は１２で、座席エリア１９１あたりの座席１９２の数は１６である。またフロア１９における座席１９２の総数は１６×１２＝１９２である。

またフロア１９には、窓１９３、フロア入退出用のドア１９４（３カ所）、フロア１９内のドア１９４の付近にそれぞれ情報表示機器５が配置されている。情報表示機器５は、利用者が当日に利用が推奨される座席エリア１９１の位置と座席エリア１９１内の利用可能な座席１９２の数が表示される。利用者は、情報表示機器５に表示された推奨座席に座る仕組みである。

図６Ｂは、実施形態１に係るビル管理システム１が対象とする座席エリア１９１と座席エリア１９１を担当する空調機器１９５の一例を示す図である。

座席エリア１９１は、空調機器や照明機器の担当エリア（空調と照明の受け持ちエリア）に対応する。例えば、図６Ｂの例では、座席エリア１９１毎に空調機器１９５が設けられている。空調は、遠隔又は手動の操作で運転制御できる。また図示していないが、天井に設置された照明も座席エリア１９１毎に設けられ、空調と同様に遠隔又は手動で運転制御される。このように座席エリア毎に空調や照明の担当エリアが定まっているため、利用される座席エリア数を調整することで、空調や照明の運転台数もしくは運転出力を調整することができ、エネルギー使用量を調整することができる。このため、利用人数に応じて適切に座席エリア数を定めることで、設備の省エネルギー化が可能になる。

図７は、実施形態１に係るビル管理システム１における予測利用人者数に対する座席エリア数と座席エリア内利用可能人数の関数の一例を示す図である。図７に示すように、省エネルギーと快適さのトレードオフ関係を定量化した関数によって表すことができるため、対象のフロアでのバランス解選定条件を定めることで、省エネルギーと快適さのバランスを取る解を選定することができる。以下、図７を説明する。

図７において、グラフＧ１は、座席エリア１９１内の座席使用比率と座席エリア使用比率の関係を表す。ここで、横軸の座席エリア内座席使用比率Ｇ２は、式（８）に示すように、座席エリア内利用可能人数又は座席エリア内の利用可能な座席数を座席エリア内の座席総数で正規化した値となる。
座席エリア内座席使用比率
＝座席エリア内利用可能人数／座席エリア内の座席総数
＝座席エリア内の利用可能な座席数／座席エリア内の座席総数・・・（２）

また縦軸の座席エリア使用比率Ｇ３は、式（３）に示すように、推奨される座席エリア数を座席エリア総数で正規化した値となる。
座席エリア使用比率＝推奨される座席エリア数／座席エリア総数・・・（３）

図１等では、座席エリア数と座席エリア内利用可能人数として、説明してきた。以下のグラフではそれぞれを正規化することで、他のフロアや他のビルの異なる条件下でも共通化できるため、正規化した座席エリア内座席使用比率と座席エリア使用比率の指標を用いて説明する。

先ずグラフＧ１において、横軸は座席エリア内座席使用比率Ｇ２を表し、縦軸は座席エリア使用比率Ｇ３を表す。ここで、横軸の座席エリア内座席使用比率Ｇ２は、既に述べたように密集度＝利用者の不快度合いに対応しており、例えば、密集度が小さいと快適であり、密集度が大きいと不快となる。また縦軸の座席エリア使用比率Ｇ３は、エネルギー使用量に対応している。

グラフＧ１中の出社率毎の各曲線が利用人数に対する座席エリア内座席使用比率と座席エリア使用比率の関数を表している。ここで、対象フロアの予測利用者数も、式（４）で表される出社率として正規化した指標で表す。
出社率（％）＝予測利用者数／対象フロアの最大利用人数・・・（４）
もしくは
出社率（％）＝予測利用者数／対象フロアの座席総数・・・（５）

例えば、出社率２０％における座席エリア内座席使用比率と座席エリア使用比率の関数が曲線Ｇ４で表されている。この関数の曲線は式（１）を変形した式（６）により算出できる。
座席エリア数＝係数×予測利用人者数／座席エリア内利用可能人数・・・（６）

式（６）の各因数を正規化することで、式（７）のように表すことができる。これが図７で示した関数の各曲線になる。
座席エリア使用比率＝係数×出社率／座席エリア内座席使用比率・・・（７）

すなわち座席エリア内座席使用比率と座席エリア使用比率の関数は、座席エリア内利用可能人数と座席エリア数の関数でもある。

図７に示す座席エリア内座席使用比率と座席エリア使用比率の関数の特徴より、座席エリア内座席使用比率と座席エリア使用比率は反比例の関係にあり、両者がトレードオフの関係にあることが分かる。従って、省エネ化と快適度合いはトレードオフの関係にある。例えば、密集度を小さくして快適度合いを上げようとすると、グラフの曲線より、エネルギー使用量が大きくなり、省エネ効果は小さくなる。逆にエネルギー使用量を下げようとすると、グラフの曲線より、密集度が大きくなり不快度合いが増加することになる。

以上のような関係を式（６）や式（７）の関数によって、定量的な関係として表すことで、定量的に省エネルギー化と快適度合いを満たす座席の解を選定することが可能となる。またこのような関係式を導くことができるのは、図６Ａ及び図６Ｂで示した対象のフロアについて、座席エリアと座席エリア内の座席数の関係に着目したことによる。

図８は、実施形態１に係るビル管理システム１における予測利用人者数に対する座席エリア数と座席エリア内利用可能人数の関数に対する省エネルギーと快適性の関係の一例を示す図である。

図８は、図７と同様の考え方であり、省エネルギー（縦軸）と快適性（横軸）の大小で分類している。破線Ｇ５は、省エネルギー効果の大小を分ける境界線であり、破線Ｇ５より下側が省エネルギー効果大、破線Ｇ５より上側が省エネルギー効果小である。また破線Ｇ６は、快適性の大小を分ける境界線であり、破線Ｇ６より左側が快適性大、破線Ｇ６より右側が快適性小になる。

図８に示すように、破線Ｇ５と破線Ｇ６で区切られたグラフの４つの領域に対して、ターゲットとすべきは省エネルギーと快適性が共に大きい領域Ｇ７である。座席エリア内座席使用比率と座席エリア使用比率の関数（座席エリア内利用可能人数に対する座席エリア数の関数と同様）を表す各曲線（図７）に対して、領域Ｇ７内にある曲線の座標点の中から、省エネルギー効果が大きくかつ快適性も大きくなる座席エリア内座席使用比率と座席エリア使用比率の値を定めることができる。

なお図７及び図８では、出社率は２０％、３０％、４０％、５０％に対応する各曲線を例示したが、これら以外の出社率に対応する各曲線も予め用意されている。または、代表的な出社率に対応する各曲線が予め用意されており、代表的以外の出社率に対応する各曲線又は各曲線上の点は、代表的な出社率に対応する各曲線上の各点を補完することで求めてもよい。

図９は、実施形態１に係るビル管理システム１の事前処理の一例を示すフローチャートである。事前処理は、ビル管理システム１が、利用者による対象フロアの利用までに、利用者に推奨する座席エリア及び座席エリアの属性を決定しておく処理である。すなわち本事前処理は、当日の最初の利用者が出勤し対象フロアに入室する前までに実施される。

先ずステップＳ１１では、利用者数予測部１０２（図１）は、対象日における対象フロアもしくは対象フロア内区域の利用人数を予測する。次にステップＳ１２では、温度分布・照度分布予測部１０６（図１）は、対象フロアもしくは対象フロア内区域の室内の温度分布・照度分布を予測する。

次にステップＳ１３では、座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３（図１）は、ステップＳ１１で予測した対象フロアもしくは対照フロア内区域の利用人数等に基づいて、対象フロアの利用者に推奨する座席エリア数と各座席エリア内の利用可能人数を算出する（座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出処理）。座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出処理（ステップＳ１３）の詳細は、図１０を参照して後述する。

次にステップＳ１４では、推奨座席エリア位置決定部１０５及び座席エリア属性設定部１０８（図１）は、推奨する座席エリアの位置決定及び属性設定処理を実行する。推奨する座席エリアの位置決定及び属性設定処理では、推奨座席エリア位置決定部１０５は、ステップＳ１３で予測した温度分布及び照度分布の何れか一方又は両方に基づいて、対象フロア内において利用者に推奨する座席エリアを決定する。また推奨する座席エリアの位置決定及び属性設定処理では、座席エリア属性設定部１０８は、利用者の活動状態や執務時間等の情報（利用者のフロアの利用予定に応じた属性情報）に基づいて、決定した各座席エリアに属性（座席の利用形態等）を設定する。推奨する座席エリアの位置決定及び属性設定処理の詳細は、図１３を参照して後述する。

図１０は、実施形態１に係るビル管理システム１の座席エリア数・座席エリア内利用可能人数決定処理（ステップＳ１３（図９））の一例を示すフローチャートである。

先ずステップＳ１３ａでは、座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３（図１）は、対象のある利用者に座席を推奨する際に「利用者の快適性」及び「省エネルギー」の何れを重視して座席エリア数及び座席エリア内利用可能人数を決定する方針であるかを判定する。座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３は、「利用者の快適性重視」である場合にステップＳ１３ｂに処理を移し、「省エネルギー重視」である場合にステップＳ１３ｊに処理を移す。

ステップＳ１３ｂ～Ｓ１３ｇは、対象フロアでの利用者の快適性を重視して座席エリア数及び座席エリア内利用可能人数を決定する第１の座席エリア算出処理である。すなわち座席エリア毎の利用可能人数（座席エリア内座席使用比率）及び座席エリアの数（座席エリア使用比率）が所定基準を充足しかつ座席エリア毎の利用可能人数が最少となるように座席エリア数及び座席エリア内利用可能人数を決定する。

ステップＳ１３ｂでは、座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３は、座席エリア内座席使用比率の基準値に快適性重視の値を設定する。利用者の快適性を重視する場合は、利用者の密集度を緩和することで快適性が確保されるという観点から、座席エリア内座席使用比率の基準値を適正値（密集度を緩和する値、例えば０．５等）に設定する。

次にステップＳ１３ｃでは、座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３は、座席エリア用比率の上限値に快適性重視の値を設定する。利用者の快適性確保を優先しつつもエネルギー使用量には上限を設ける必要があるため、座席エリア使用比率の上限値に例えば０．８を設定する。

次にステップＳ１３ｄでは、座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３は、想定する出社率に対応する予測利用人者数に対する座席エリア数と座席エリア内利用可能人数の関数（図７）において、ステップＳ１３ｂで設定した座席エリア内座席使用比率の基準値に対応する座席エリア使用比率を求める。

次にステップＳ１３ｅでは、座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３は、ステップＳ１３ｄで求めた座席エリア使用比率が、座席エリア使用比率≦上限値となるかを判定する。座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３は、座席エリア使用比率≦上限値となる場合（ステップＳ１３ｅＹＥＳ）にステップＳ１３ｉに処理を移す。一方座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３は、座席エリア使用比率＞上限値となる場合（ステップＳ１３ｅＮＯ）にステップＳ１３ｆに処理を移す。座席エリア使用比率≦上限値となるのは、快適性を確保しかつエネルギー使用量の上限条件を充足するバランス解が選定された場合である。

ステップＳ１３ｆでは、座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３は、現在設定されている座席エリア内座席使用比率の基準値を緩和（例えば０．１増加）させて快適性の条件を緩和させる。

次にステップＳ１３ｇでは、座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３は、ステップＳ１３ｆで緩和後の座席エリア内座席使用比率の基準値＞上限値となるかを判定する。座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３は、ステップＳ１３ｆで緩和後の座席エリア内座席使用比率の基準値＞上限値となる場合（ステップＳ１３ｇＹＥＳ）にステップＳ１３ｈに処理を移す。一方座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３は、ステップＳ１３ｆで緩和後の座席エリア内座席使用比率の基準値≦上限値となる場合（ステップＳ１３ｇＮＯ）にステップＳ１３ｄに処理を戻す。

ステップＳ１３ｇから処理を移されたステップＳ１３ｈでは、座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３は、バランス解選定条件を充足する解が存在しないため、該当の利用者に対して快適性の確保を重視する観点で推奨する座席はなしと出力する。

座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３は、ステップＳ１３ｇから処理を移されたステップＳ１３ｈが終了すると、本座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出処理を終了してビル管理システムの事前処理のステップＳ１４に処理を移す（図９）。あるいは座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３は、該当の利用者についてステップＳ１３ｊ～１３ｏを未だ実行していない場合にはステップＳ１３ｊに処理を移してもよい。

ステップＳ１３ｊ～Ｓ１３ｏは、対象フロアでの省エネルギーを重視して座席エリア数・座席エリア内利用可能人数を決定する第２の座席エリア算出処理である。すなわち座席エリア毎の利用可能人数（座席エリア内座席使用比率）及び座席エリアの数（座席エリア使用比率）が所定基準を充足しかつ座席エリアの数が最少となるように座席エリア数及び座席エリア内利用可能人数を決定する処理である。

ステップＳ１３ｊでは、座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３は、座席エリア用比率の基準値に省エネルギー重視の値を設定する。対象フロアの省エネルギーを重視する場合は、対象フロアにおいて使用する座席エリアを集約（座席エリア使用比率を一定程度抑制）することでエネルギー使用量が低減されるという観点から、座席エリア使用比率の基準値を適正値（座席エリアを集約する値、例えば０．５等）に設定する。

次にステップＳ１３ｋでは、座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３は、座席エリア内座席使用比率の上限値に省エネルギー重視の値を設定する。省エネルギーを優先しつつも利用者の座席エリア内の不快度合いには許容限度があり上限を設ける必要があるため、座席エリア内座席使用比率の上限値に例えば０．６を設定する。

次にステップＳ１３ｌでは、座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３は、想定する出社率に対応する予測利用人者数に対する座席エリア数と座席エリア内利用可能人数の関数（図８）において、ステップＳ１３ｊで設定した座席エリア使用比率の基準値に対応する座席エリア内座席使用比率を求める。

次にステップＳ１３ｍでは、座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３は、ステップＳ１３ｌで求めた座席エリア内座席使用比率が、座席エリア内座席使用比率≦上限値となるかを判定する。座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３は、座席エリア内座席使用比率≦上限値となる場合（ステップＳ１３ｍＹＥＳ）にステップＳ１３ｉに処理を移す。一方座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３は、座席エリア内座席使用比率＞上限値となる場合（ステップＳ１３ｍＮＯ）にステップＳ１３ｎに処理を移す。座席エリア内座席使用比率≦上限値となるのは、対象フロアの省エネルギーを充足しつつ該当の利用者の不快度合いの上限を充足するバランス解が選定された場合である。

ステップＳ１３ｎでは、座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３は、現在設定されている座席エリア使用比率の基準値を緩和（例えば０．１増加）させて省エネルギーの条件を緩和させる。

次にステップＳ１３ｏでは、座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３は、ステップＳ１３ｎで緩和後の座席エリア使用比率の基準値＞上限値となるかを判定する。座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３は、ステップＳ１３ｎで緩和後の座席エリア使用比率の基準値＞上限値となる場合（ステップＳ１３ｏＹＥＳ）にステップＳ１３ｈに処理を移す。一方座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３は、ステップＳ１３ｎで緩和後の座席エリア使用比率の基準値≦上限値となる場合（ステップＳ１３ｏＮＯ）にステップＳ１３ｌに処理を戻す。

ステップＳ１３ｏから処理を移されたステップＳ１３ｈでは、座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３は、バランス解選定条件を充足する解が存在しないため、該当の利用者に対して快適性の確保を重視する観点で推奨する座席はなしと出力する。

座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３は、ステップＳ１３ｏから処理を移されたステップＳ１３ｈが終了すると、本座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出処理を終了してビル管理システムの事前処理のステップＳ１４に処理を移す（図９）。あるいは座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３は、該当の利用者についてステップＳ１３ｂ～１３ｇを未だ実行していない場合にはステップＳ１３ｂに処理を移してもよい。

一方ステップＳ１３ｉでは、座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３は、ステップＳ１３ｄ又はＳ１３ｌで利用者の快適性と対象フロアの省エネルギーを両立するバランス解が選定されたため、本座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出処理を終了する。

なお座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３は、ステップＳ１３ｂ～１３ｇとＳ１３ｊ～１３ｏの何れを実行してもバランス解が選定できない場合は、デフォルト値として設定されている第１の所定値を座席エリアの数とし、第２の所定値を座席エリア毎の利用可能人数として出力する。

本座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出処理によって、対象フロアの省エネルギー化と、対象フロアの利用者の快適性とのバランスを両立できる座席エリア数及び座席エリア内利用可能人数を決定することができる。

図１１は、実施形態１に係るビル管理システム１の座席エリア数と座席エリア内利用可能人数の決定の一例を示す図であり、座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出処理（図１０）のステップＳ１３ｂ～Ｓ１３ｇの処理に該当する。

図１１は、図７及び図８に示したグラフと同様に、座席エリア内座席使用比率と座席エリア使用比率の関係を表すグラフＧ１を示す。対象フロアの出社率が３０％である場合に曲線Ｇ８が該当する関数である。
（１）先ず利用者の快適性確保（密集度の緩和）の観点から、座席エリア内座席使用比率の基準値を設定する（図１０のステップＳ１３ｂ）。図１１の例では、座席エリア内座席使用比率の基準値Ｇ９が０．５に設定されている。
（２）次にエネルギー使用量の上限の観点から、座席エリア使用比率の上限値を設定する（図１０のステップＳ１３ｃ)。図１１の例では、上限値Ｇ１０が０．８に設定されている。
（３）さらに予測利用人者数に対する座席エリア数と座席エリア内利用可能人数の関数から、座席エリア内座席使用比率の基準値に対する座席エリア使用比率を求める（図１０のステップＳ１３ｄ)。図１１の例では、座標Ｇ１１（（座席エリア内座席使用比率，座席エリア使用比率）＝（０．５，０．６)）が求められる。
（４）座席エリア使用比率＝０．６は、先に定めた座席エリア使用比率の上限値Ｇ１０＝０．８よりも小さいため、座標Ｇ１１が省エネルギーと快適性のバランス条件を満たす解として選定される。

以上のように、利用者の快適性確保（利用者の密集度合いを抑えた）を重視した観点での省エネルギーと快適性のバランス解を選定することができる。

図１２は、実施形態１に係るビル管理システム１の座席エリア数と座席エリア内利用可能人数の決定の一例を示す図であり、座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出処理（図１０）のステップＳ１３ｊ～Ｓ１３ｏの処理に該当する。

図１２は、図７及び図８に示したグラフと同様に、座席エリア内座席使用比率と座席エリア使用比率の関係を表すグラフＧ１を示す。対象フロアの出社率が３０％である場合に曲線Ｇ８が該当する関数である。
（１）先ずエネルギー使用量低減の（座席エリアを集約）の観点から、座席エリア使用比率の基準値を設定する（図１０のステップＳ１３ｊ）。図１２の例では、座席エリア使用比率の基準値Ｇ１２が０．５に設定されている。
（２）次に座席エリア内の不快度合い（密集度）に対する上限の観点から、座席エリア内座席使用比率の上限値を設定する（図１０のステップＳ１３ｋ)。図１２の例では、上限値Ｇ１３が０．６５に設定されている。
（３）さらに予測利用人者数に対する座席エリア数と座席エリア内利用可能人数の関数から、座席エリア使用比率の基準値に対する座席エリア内座席使用比率を求める（図１０のステップＳ１３ｌ)。図１２の例では、座標Ｇ１４（（座席エリア内座席使用比率，座席エリア使用比率）＝（０．６，０．５)）が求められる。
（４）座席エリア内座席使用比率＝０．６は、先に定めた座席エリア内座席使用比率の上限値Ｇ１３＝０．６５よりも小さいため、座標Ｇ１４が省エネルギーと快適性のバランス条件を満たす解として選定される。

図１３は、実施形態１に係るビル管理システム１の推奨する座席エリアの位置決定及び属性設定処理（ステップＳ１４（図９））の一例を示すフローチャートである。

推奨する座席エリアの位置決定及び属性設定処理では、省エネルギーと快適性の観点で推奨する座席エリアの位置と属性を、フロアマップ、座席マップのような表示方法でフロアの利用者に案内し得るように、予め準備しておく処理である。

先ずステップＳ１４ａでは、推奨座席エリア位置決定部１０５（図１）は、ステップＳ１３（図９）で算出された座席エリア数を基に、座席エリア数に対応する利用者に推奨する座席エリア（具体的な座席エリアの場所）を決定する。ステップＳ１４ａでは、以下のプロセスが実行される。
（１）天気・気温の予報、過去の温度計測データ等に基づく対象フロアの温度分布の推定（ステップＳ１２（図９）)の結果から、対象フロアの予測温度分布と空調の設定温度の偏差の絶対値が小さい順序で各座席エリアを座席エリア候補として並べる。
（２）座席エリア候補の上位から、ステップＳ１３で算出された座席エリア数だけの座席エリアを決定する。これによって、利用者に推奨する座席エリアの場所が定まる。

このような座席エリアの位置の決定によって、空調機器からの必要な出力熱量（＝エネルギー使用量）がより小さい座席エリアを決定することができる。例えば、夏季であれば窓際の座席エリアは太陽光の熱射でそのエリアの温度が高いと予測されるため、窓際の座席エリアは避けてより温度の低い方の座席エリアを優先的に決定する。これにより、より温度が低い場所に利用者を誘導することができ、空調機器の冷房によるエネルギー使用量をより減らすことができる。

次にステップＳ１４ｂでは、座席エリア属性設定部１０８（図１）は、ステップＳ１４ａで決定した座席エリアの位置に対して属性を設定する。ステップＳ１４ｂでは、以下のプロセスが実行される。
（１）先ず以下の観点で利用者をグルーピングする。
（観点１）当日の利用者の活動状態（ワークスタイル）が（Ａ）会議・会話主体（会話重視）、（Ｂ）静穏な作業主体（集中重視）、の何れかにグルーピング
（観点２）滞在時間（例：（イ）残業有、（ロ）残業無）に合わせてグルーピング
（２）上記（１）で実行したグルーピングに合わせて、座席エリアの属性を設定する。例えば、「集中重視で残業無の利用者の座席エリア」等の属性を設定する。

ステップＳ１４ｂの処理によって、活動状態が近い利用者を同じ座席エリアに割り当て、また滞在時間も近い利用者を割り当てることで、より快適に仕事ができ、かつ空調・照明稼働時間も抑制することが可能になる。座席エリア属性設定部１０８は、ステップＳ１４ｂが終了すると、ビル管理システム１の事前処理（図９）に処理を戻す。

ステップＳ１４ａで決定された座席エリアの位置情報、及び、ステップＳ１４ｂで設定された座席エリアの属性は、所定の記憶領域に格納される。座席エリアの情報及び属性は、座席情報出力部１１０及び機器制御部１１１によって、必要に応じて所定の記憶領域から読み出される。

図１４は、実施形態１に係るビル管理システム１における温度分布に基づく座席エリア位置の選定結果の一例（夏季のケース）を示す図である。夏季の場合、フロアの窓１９３から日射光が入り、また日光が壁を熱することで室内に伝わる輻射熱により、日射が当たる側は高い温度分布となっている。このため、推奨する座席エリアは窓１９３側を避けて、境界線１７Ａに対して、窓１９３側とは逆側の座席エリア１９１群を、推奨する座席エリアに決定している。この結果、より温度が低い場所に利用者を誘導することができ、空調機器の冷房によるエネルギー使用量をより減らし、省エネルギー化することが可能になる。

図１５は、実施形態１に係るビル管理システム１における温度分布に基づく座席エリア位置の決定結果の一例（冬季のケース）を示す図である。冬季の場合、フロアの窓１９３から日射光が入り、また弱いながら日光が壁を熱することで室内に伝わる輻射熱により、日中では日射が当たる側がより高い温度分布になる。このため、推奨する座席エリアは、窓１９３側を優先して、境界線１７Ｂに対して、窓１９３側の座席エリア１９１群を推奨する座席エリアに決定している。この結果、より温度が高い場所に利用者を誘導することができ、エネルギー使用量を減少させ、省エネルギー化することが可能になる。

図１６は、実施形態１に係るビル管理システム１の推奨座席エリア情報提示処理の一例を示すフローチャートである。推奨座席提示処理は、ビル管理システム１が、利用者による対象フロアの利用時に、利用者に対して推奨する座席エリアを提示する処理である。本推奨座席提示処理は、当日の最初の利用者が出勤し対象フロアに入室した以降に実施される。

先ずステップＳ２１では、座席情報出力部１１０（図１）は、利用者が対象フロアへ入出したかを判定する。ビル管理システム１は、対象のフロア１９において情報表示機器５の近くに備えられたカメラや画像センサ、ＩＣ（Integral Circuit）タグ読み取り装置等の検知手段により利用者の入室を検知する。座席情報出力部１１０は、利用者が対象フロアへ入出した場合にステップＳ２２に処理を移し、入出していない場合にステップＳ２１を繰り返す。

ステップＳ２２では、座席情報出力部１１０は、利用者に推奨する座席エリア内の各座席の使用状態をセンサ（不図示）で検出する。センサは、例えば赤外光や熱検知のセンサ、画像センサ、座席に設置された圧力センサ、座席のコンセントの電力使用量のセンサや、スマートフォン等の無線電波通信情報機器、ＩＣタグの読み取りセンサ等、利用者が座席を使用していることを検出する検出手段である。センサは、座席毎に限らず、座席エリア単位で設けられてもよい。

次にステップＳ２３では、座席情報出力部１１０は、ステップＳ２１で入室を検知した利用者に、推奨する座席エリアの位置情報、利用可能人数の情報、属性情報等を所定の記憶領域から読み出し、ステップＳ２２で検知した各座席の使用状態と共に、情報機器４又は情報表示機器５に出力する。

このように、利用者に対して、当日はじめて対象エリアに入室した際に、推奨する座席エリア、座席の空き状況、座席エリアの空き状況、フロア人数の状況等の情報を提示する。これにより、利用者に、推奨する座席を案内し、座席の使用状況に応じて省エネルギーかつ快適性の観点でより適切な座席を、当日はじめて対象エリアに入室した際に選択させ、着席後の座席変更の無駄を行わせないようにできる。

次にステップＳ２４では、座席情報出力部１１０は、本推奨座席提示処理を終了するかを判定し、終了する場合（ステップＳ２４ＹＥＳ）に本推奨座席提示処理を終了し、終了しない場合（ステップＳ２４ＮＯ）にステップＳ２２に処理を戻す。本推奨座席提示処理は、当日が終了し、最後の利用者が対象エリアから退出するまで実行される。

図１７は、実施形態１に係るビル管理システム１の推奨座席エリア情報提示画面５００の一例を示す図である。推奨座席エリア情報提示画面５００は、ステップＳ２３（図１６）で、情報機器４及び情報表示機器５の表示画面に表示される。

推奨座席エリア情報提示画面５００は、情報機器４又は情報表示機器５に表示される。推奨座席エリア情報提示画面５００において、当日の推奨座席の場所に関するメッセージ５０１が表示され、画面上の座席のマップ上に推奨する座席エリアが表示される。図１７では、領域５１７がその日の推奨する座席エリア群となる。この推奨する座席エリアは、座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３（図１）で算出された座席エリア数を基に、推奨座席エリア位置決定部１０５（図１）によって決定された座席エリアである。

図１７において、推奨される座席エリア数、座席エリア内の利用可能な席数、座席エリアの位置等が算出及び決定された結果、領域５１７内が推奨される座席エリアとされている。推奨される座席エリア数は“７”（座席エリアの総数１２に対して）と、座席エリア内の利用可能な座席数は“８”（座席エリア内の座席数１６に対して）となっている。

推奨座席エリア情報提示画面５００は、さらにその座席エリア内で推奨される座席の利用率５０２を表示する。図１７の例では、座席エリア内の推奨される席の利用率は５０％である。この利用率は、座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３（図１）によって算出された座席エリア内利用可能人数の結果を用いて算出されたものである。

推奨座席エリア情報提示画面５００に表示されるフロアの座席マップ５１９には、座席エリア５１９１と座席エリア５１９１内の各座席５１９２の使用状況が表示されている。凡例５２０の区別に従って、既に使用中の座席は黒色表示５１９３で表示され、空きの座席は白色表示５１９４で表示されている。新たにフロアに入室した利用者は、推奨座席エリア情報提示画面５００を見て、推奨された座席エリアの中で希望する空きの席を選択できる。また図１７では図示されていないが、各座席エリアの属性を表示（ステップＳ２３（図１６））するように、利用者の活動状態（ワークスタイル）や滞在時間に合わせた座席エリアの案内を表示してもよい。

座席エリアの推奨に従って利用者が着席していく状況では、空調や照明も座席エリア数と同じ稼働台数で運転できるため、省エネルギー化となる。さらに座席エリア内も密集度合いが適度なため、快適に作業ができる。すなわち、省エネルギーと利用者の快適さとのバランス化が実現されている。

また推奨座席エリア情報提示画面５００には、フロア利用状況５２１が表示される。フロア利用状況５２１は、現在の利用人数５２２、本日の予測利用人者数５２３、期待される省エネルギー効果５２４等の情報を含む。利用者は、これらの情報から、当日の対象フロアの利用人数がどの位で、今はどの位の人数が利用しているかを知ることができる。

また、今の利用状況から推奨座席の中のどの席を選定するかの参考にすることができる。また期待される省エネルギー効果５２４から、環境への貢献等の動機付けを行い、積極的に推奨座席に着席するように促進することができる。また期待される省エネルギー効果５２４から、推奨座席に着席することの省エネルギー効果を実感することができる。

図１８は、実施形態１に係るビル管理システム１の機器制御処理の一例を示すフローチャートである。機器制御処理は、周期的又は特定のイベントを契機として実行される。

先ずステップＳ３１では、機器制御部１１１（図１）は、ステップＳ１４ａ（図１３）で決定した座席エリアを担当する空調機器と照明機器を制御する。例えば、利用を推奨された座席エリアでない場合は、空調の運転や照明の点灯をオフにしたり出力を抑制したりする。逆に推奨された座席エリアの場合は、空調や照明を稼働させたり出力をより高くしたりする。

また利用者の座席エリアの滞在時間に応じて空調機器と照明機器を制御する。例えば、残業なしのグループの座席エリアの場合や、利用者の勤務時間外となった座席エリアの場合は、空調や照明をオフにする。このように座席エリアの数に合わせて空調や照明の稼働台数が限定され、不要な空調の運転や照明の使用を抑制するので、エネルギー使用量を低減し、省エネルギー効果を上げることができる。このように、決定した座席エリア数に基づいて座席エリアの位置を決定し、座席エリアの属性を設定することで、座席エリアの位置と属性に応じて、空調機器と照明機器を適切に稼働させることができる。

なおステップＳ３１では、利用者に対して推奨した座席エリアの情報に基づいて担当する空調機器と照明機器を制御する。これにより、仮に利用者が推奨に従わずに推奨以外の他の座席エリアを選択して着席していたとしても、空調機器と照明機器の制御に応じて、利用者が他の座席エリアから推奨した本来の座席エリアに移動することが期待され、結果として省エネルギー効果を得ることができる。

次にステップＳ３２では、機器制御部１１１は、本機器制御処理を終了するかを判定し、終了する場合（ステップＳ３２ＹＥＳ）に本機器制御処理を終了し、終了しない場合（ステップＳ３２ＮＯ）にステップＳ３１に処理を戻す。本機器制御処理は、当日が終了し、最後の利用者が対象エリアから退出するまで実行される。

（実施形態１の効果）
実施形態１によれば、ビルのカーボンニュートラル実現に向けて、ビル設備の省エネルギー化を図りつつ、ビルの利用者の快適性が維持及び向上するようにビル管理を実施できる。

［実施形態２］
実施形態１では、図４に示す省エネルギーと快適性がバランスされた領域Ｃ６において、省エネルギーと利用者の快適さとのバランスを図りつつも、省エネルギー又は利用者の快適さの何れかに重視が偏る傾向がある。実施形態２では、実施形態１と比較して、さらに省エネルギーと利用者の快適さとのバランスを図るため、座席エリア数と座席エリア内利用可能人数として、所定の基準に最も近い解を選定する。

実施形態２では、実施形態１との差分を説明し、実施形態１と同様の構成及び処理の説明を省略する。

図１９は、実施形態２に係るビル管理システム１Ｂ（図１）の座席エリア数と座席エリア内利用可能人数の決定の一例を示す図である。実施形態２では、図１９に示すグラフＧ１Ｂ中の直線Ｇ１５が、座席エリア数と座席エリア内利用可能人数に対する理想のバランス解を表す基準線であり、曲線Ｇ８から、基準線に最も近い解を選定する。

予測利用人者数に対する座席エリア数（図１９ではグラフＧ１Ｂの縦軸を表す座席エリア使用比率Ｇ３）と座席エリア内利用可能人数（図１９ではグラフＧ１Ｂの横軸を表す座席エリア内座席使用比率Ｇ２）の関数が曲線Ｇ８に対応し、推奨する座席エリア数と座席エリア内利用可能人数の基準線（省エネルギーと快適性の理想のバランス解となる基準線）が直線Ｇ１５になる。

直線Ｇ１５は、座席エリア使用比率と座席エリア内座席使用比率の値が等しい条件を理想のバランス条件とした場合の基準線になる。曲線Ｇ８上で実際に取り得る座標点の集合から、直線Ｇ１５に最も距離が近い座標点が座標Ｇ１６（（座席エリア内座席使用比率，座席エリア使用比率）＝（０．５，０．６)）になる。

図１９のケースでは、座標Ｇ１６を省エネルギーと快適性のバランス解として選定する。座標Ｇ１６は、座席エリア内座席使用比率が０．５、座席エリア使用比率が０．６であり、これらの値を式（２）、式（３）に代入することで、利用者に推奨する座席エリア数と座席エリア内利用可能人数を決定することができる。

このようにして、省エネルギーと快適性のバランスを最も考慮した適正な解を選定することができる。

図２０は、実施形態２に係るビル管理システム１Ｂの座席エリア数・座席エリア内利用可能人数決定処理の一例を示すフローチャートである。実施形態２では、実施形態１と比較して、座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出処理（図１０）に代えて、座席エリア数・座席エリア内利用可能人数決定処理（図２０）が実行される。

先ずステップＳ４１では、座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３Ｂ（図１）は、予測利用人者数に対する座席エリアの使用数（エネルギー使用量に対応）と座席エリア内利用可能人数（密集度＝不快度に対応）の関数に対して、推奨する座席エリア数と座席エリア内利用可能人数の基準線（省エネと快適性の理想のバランス解となる基準線）を設定する。「理想のバランス解となる基準」は、直線に限らず、理想のバランス解となる条件を充足する半直線、曲線、もしくは領域でもよい。

基準線の例として、例えば、予測利用人者数に対する座席エリアの使用数を式（３）で定めた「座席エリア使用比率」として正規した値で表し、同様に座席エリア内利用可能人数を式（２）で定めた「座席エリア内座席使用比率」として正規化した値で表した場合を考える。図１９に示す直線Ｇ１５のように、両者がバランスする理想のバランス解となる基準線として、両者の値が等しい条件を満たす直線に定めることができる。

次にステップＳ４２では、座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３Ｂは、ステップＳ４１で基準線を設定した後、予測利用人者数に対する座席エリア数（座席エリア使用比率）と座席エリア内利用可能人数（座席エリア内座席使用比率）の関数上の座標をバランス解候補として抽出する。例えば、人数、座席エリア数、座席数が整数となるため、バランス解候補の座標値は離散値となり、関数値も曲線上の離散値となるためである。

次にステップＳ４３では、座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３Ｂは、ステップＳ４２で抽出したバランス解候補の座標点の中からバランス解の基準線との距離（基準線上におろした垂線の距離）が最小となる座標点を、省エネルギーと快適性を両立するバランス解として選定する。すなわち座席エリア数（座席エリア使用比率）と座席エリア内利用可能人数（座席エリア内座席使用比率）との比が所定基準に最も近い座標点が選択される。

次にステップＳ４４では、座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３Ｂは、ステップＳ４３で選定したバランス解の座標点の座標の値に基づいて、利用者に推奨する座席エリア数と座席エリア内利用可能人数を決定する。

以上のように、実施形態２によれば、省エネルギーと快適性のバランスを考慮した適正な解を選定することができる。

［実施形態３］
実施形態１及び２では、対象のフロア１９に設置されている座席１９２は、所定数を１つのグループとした座席エリア１９１毎にグループ分けされている。そして推奨する座席エリア数と各座席エリア内利用可能人数に基づいて、座席エリア単位で利用者に対して推奨の可否が判断され、座席が推奨されるとした。しかし座席１９２のグループは、座席エリアに限らない。

実施形態３では、実施形態１及び２との差分を説明し、実施形態１又は２と同様の構成及び処理の説明を省略する。

図２１は、実施形態３に係るビル管理システム１Ｃが対象とするフロアのレイアウトの一例を示す図である。図２２は、実施形態３に係るビル管理システム１Ｃにおける予測利用人者数に対するフロアにおける利用可能な領域の面積と単位領域内利用可能人数の関数の一例を示す図である。

実施形態３では、図２１に示すように、座席エリア１９１を設けない。座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３Ｃ（図１）は、グラフＧ１Ｃ（図２２）を用いて、対象フロアの予測利用者数を基に、対象フロア内のフロア全体の面積に対する利用可能な領域の面積の比率（あるいは利用可能な領域の面積）と、この利用可能な領域における単位領域あたりの座席使用比率（あるいは利用可能な領域における単位領域あたりの利用可能な人数もしくは座席数）を算出する。グラフＧ１Ｃは、予測利用人者数に対する単位領域内座席使用比率と利用可能な領域のフロア面積に対する面積比率の関数を表す。「単位領域」とは、所定の面積の領域を指し、例えば“１平方メートル”等である。

グラフＧ１Ｃ（図２２）は、グラフＧ１（予測利用人者数に対する座席エリア数と座席エリア内利用可能人数の関数（図７））に代わるものである。グラフＧ１Ｃでは、グラフＧ１の横軸“座席エリア内座席使用比率Ｇ２”を横軸「利用可能領域の単位領域あたりの人数（もしくは座席数）Ｇ２Ｃ」に読み替え、縦軸“座席エリア使用比率Ｇ３”を縦軸「利用可能領域の面積Ｇ３Ｃ」に読み替えている。

すなわち座席エリア数・座席エリア内利用可能人数算出部１０３Ｃは、利用可能な座席を、座席エリア１９１ではなく「利用可能な座席の領域」で把握し、対象フロアの予測利用人者数を基に、利用可能な座席の領域の面積と、利用可能な座席の領域における単位領域あたりの利用可能な人数（もしくは座席数）を算出する。そして推奨座席エリア位置決定部１０５Ｃ（図１）は、利用可能な座席の領域の位置を決定する。また座席エリア属性設定部１０８Ｃ（図１）は、利用可能な座席の領域の属性を設定する。

実施形態３では、機器制御処理（図１８）は、上述の利用可能な座席の領域の気温及び湿度を制御可能な空調機器と、利用可能な座席の領域の照度を制御可能な照明機器を制御対象として実行される。

このように座席エリア１９１の概念を設けなくても、対象フロアの省エネルギー化と、対象フロアの利用者の快適性とのバランスを両立できる座席の領域及びこの座席の領域内の利用人数を決定することができる。

（ビル管理システム１のハードウェア構成）
図２３は、ビル管理システム１のハードウェア構成の一例を示す図である。ビル管理システム１は、バス等の内部通信線１００９を介して相互に接続されたＣＰＵをはじめとするプロセッサ１００１、主記憶装置１００２、補助記憶装置１００３、ネットワークインタフェース１００４、入力装置１００５、及び出力装置１００６を含んで構成されるコンピュータである。

プロセッサ１００１は、ビル管理システム１全体の動作制御を司る。また主記憶装置１００２は、例えば揮発性の半導体メモリから構成され、プロセッサ１００１のワークメモリとして利用される。補助記憶装置１００３は、非一時的記憶媒体の一例であり、ハードディスク装置、ＳＳＤ（Solid State Drive）、又はフラッシュメモリ等の大容量の不揮発性の記憶装置から構成され、各種プログラムやデータを長期間保持するために利用される。

補助記憶装置１００３に格納された実行可能プログラム１１００がビル管理システム１の起動時や必要時に主記憶装置１００２にロードされ、主記憶装置１００２にロードされた実行可能プログラム１１００をプロセッサ１００１が実行する。これにより、各種処理を実行するシステムや各機能部が実現される。

なお実行可能プログラム１１００は、非一時的記録媒体に記録され、媒体読み取り装置によって非一時的記録媒体から読み出されて、主記憶装置１００２にロードされてもよい。または、実行可能プログラム１１００は、ネットワークを介して外部のコンピュータから取得されて、主記憶装置１００２にロードされてもよい。

ネットワークインタフェース１００４は、ビル管理システム１をシステム内の各ネットワークに接続する、あるいは他のコンピュータと通信するためのインタフェース装置である。ネットワークインタフェース１００４は、例えば有線ＬＡＮ（Local Area Network）や無線ＬＡＮ等のＮＩＣ（Network Interface Card）から構成される。

入力装置１００５は、キーボードや、マウス等のポインティングデバイス等から構成され、ユーザがビル管理システム１に各種指示や情報を入力するために利用される。出力装置１００６は、液晶ディスプレイ又は有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等の表示装置や、スピーカ等の音声出力装置から構成され、必要時に必要な情報をユーザに提示するために利用される。

なお、本発明は前述した実施形態に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。例えば、前述した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えてもよい。また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えてもよい。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加、削除、又は置換をしてもよい。

また、前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよい。あるいは、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。

各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置、又は、ＩＣ（Integrated Circuit）カード、ＳＤカード、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）の非一時的記録媒体に格納することができる。

また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。

１，１Ｂ，１Ｃ：ビル管理システム、１００１：プロセッサ、１００２：主記憶装置。

Claims (10)

1. 座席が配置されたフロアを有するビルを管理するビル管理システムであって、
   利用者による前記フロアの利用に関する統計情報に基づいて、対象日における前記フロアの利用者数を予測する予測部と、
   前記予測部によって予測された前記利用者数と前記フロア内の前記座席を利用可能な領域の面積と該座席を利用可能な領域における単位領域毎の利用可能人数との関係を表す関数に基づいて、所定基準を充足する該座席を利用可能な領域の面積と該単位領域毎の利用可能人数を算出する算出部と、
   前記算出部によって算出された前記座席を利用可能な領域の面積に基づいて、前記利用者に推奨する前記座席を利用可能な領域の位置を決定する決定部と、
   前記決定部によって決定された前記座席を利用可能な領域の位置を出力する出力部と
   を有することを特徴とするビル管理システム。
2. 請求項１に記載のビル管理システムであって、
   前記単位領域は、所定数の前記座席をグループ化した座席エリアであり、
   前記座席を利用可能な領域は、複数の前記座席エリアから構成され、
   前記算出部は、
   前記予測部によって予測された前記利用者数と前記フロア内の利用可能な前記座席エリアの数と該座席エリア内の利用可能人数との関係を表す所定の関数に基づいて、前記所定基準を充足する該座席エリアの数と該座席エリア毎の利用可能人数を算出し、
   前記決定部は、
   前記算出部によって算出された前記座席エリアの数に基づいて、前記利用者に推奨する前記座席エリアの位置を決定し、
   前記出力部は、
   前記決定部によって決定された前記座席エリアの位置を出力する
   ことを特徴とするビル管理システム。
3. 請求項２に記載のビル管理システムであって、
   前記算出部は、
   前記所定の関数に基づいて、該座席エリア毎の利用可能人数及び該座席エリアの数が前記所定基準を充足しかつ該座席エリア毎の利用可能人数がより少なくなるように、該座席エリアの数と該座席エリア毎の利用可能人数を算出する第１の座席エリア算出処理を実行する
   ことを特徴とするビル管理システム。
4. 請求項３に記載のビル管理システムであって、
   前記算出部は、
   前記所定の関数に基づいて、該座席エリア毎の利用可能人数及び該座席エリアの数が前記所定基準を充足しかつ該座席エリアの数がより少なくなるように、該座席エリアの数と該座席エリア毎の利用可能人数を算出する第２の座席エリア算出処理を実行する
   ことを特徴とするビル管理システム。
5. 請求項４に記載のビル管理システムであって、
   前記算出部は、
   所定の方針に従って、第１のステップとして前記第１の座席エリア算出処理及び前記第２の座席エリア算出処理の中の一方の処理を実行し、
   前記第１のステップで前記座席エリアの数と前記座席エリア毎の利用可能人数を算出できなかった場合に、第２のステップとして前記第１の座席エリア算出処理及び前記第２の座席エリア算出処理の中の前記一方の処理とは異なる他方の処理を実行し、
   前記第２のステップで前記座席エリアの数と前記座席エリア毎の利用可能人数を算出できなかった場合に、第１の所定値を前記座席エリアの数とし、第２の所定値を前記座席エリア毎の利用可能人数とする
   ことを特徴とするビル管理システム。
6. 請求項２に記載のビル管理システムであって、
   前記算出部は、
   前記所定の関数に基づいて、該座席エリアの数と該座席エリア毎の利用可能人数との比が前記所定基準に最も近くなるように、該座席エリアの数と該座席エリア毎の利用可能人数を算出する
   ことを特徴とするビル管理システム。
7. 請求項２に記載のビル管理システムであって、
   前記フロアにおける過去の温度分布及び照度分布と、前記ビルが位置する地域の天気と気温の予測情報と、に基づいて、前記対象日の前記フロアにおける温度分布の予測値及び照度分布を予測する温度分布・照度分布予測部を有し、
   前記決定部は、
   前記温度分布・照度分布予測部によって予測された前記温度分布の予測値又は前記照度分布の予測値と、前記算出部によって算出された前記座席エリアの数と、に基づいて、前記利用者に推奨する前記座席エリアの位置を決定する
   ことを特徴とするビル管理システム。
8. 請求項２に記載のビル管理システムであって、
   前記決定部によって決定された前記位置に応じて、前記座席エリアの空調を担当する空調機器又は該座席エリアの照明を担当する照明機器を制御する機器制御部
   を有することを特徴とするビル管理システム。
9. 請求項８に記載のビル管理システムであって、
   前記利用者の前記フロアの利用予定に応じた属性情報を前記座席エリアに設定する設定部を有し、
   前記機器制御部は、
   前記設定部によって前記座席エリアに設定された前記属性情報に基づいて、前記空調機器又は前記照明機器を制御する
   ことを特徴とするビル管理システム。
10. 座席が配置されたフロアを有するビルを管理するビル管理システムが実行するビル管理方法であって、
    利用者による前記フロアの利用に関する統計情報に基づいて、対象日における前記フロアの利用者数を予測する予測ステップと、
    前記予測ステップによって予測された前記利用者数と前記フロア内の前記座席を利用可能な領域の面積と該座席を利用可能な領域における単位領域毎の利用可能人数との関係を表す関数に基づいて、所定基準を充足する該座席を利用可能な領域の面積と該単位領域毎の利用可能人数を算出する算出ステップと、
    前記算出ステップによって算出された前記座席を利用可能な領域の面積に基づいて、前記利用者に推奨する前記座席を利用可能な領域の位置を決定する決定ステップと、
    前記決定ステップによって決定された前記座席を利用可能な領域の位置を出力する出力ステップと
    を有することを特徴とするビル管理方法。