JP6929319B2 - 建物のリフォーム提案方法及び建物のリフォーム提案システム - Google Patents

Description

本発明は、建物のリフォームを提案するための方法等に関する。

下記特許文献１は、住宅のリフォームを提案するための方法を開示している。この方法では、「人が集まる暮らし」や「ペットと過ごす暮らし」等の顧客の要望に基づいて、対象の空間のリフォームプランを提案している。

特開２０１８−２０６３３７号公報

近年、住宅内で生じる居住者の健康リスク（例えば、ヒートショック等）への関心が高まっている。上記の方法において、健康リスクを低減可能なリフォームプランの提案については、改善の余地があった。

本発明は、以上のような実状に鑑み案出されたもので、健康リスクを低減可能なリフォームプランを提案することができる方法及びシステムを提供することを主たる目的としている。

本発明は、建物のリフォームを提案するための方法であって、前記建物の内部環境に関連する第１情報を測定する工程と、コンピュータに、前記第１情報を入力する工程と、前記コンピュータが、前記第１情報に基づいて、前記建物の居住者に想定される健康リスクを計算する工程と、前記コンピュータが、前記健康リスクに基づいて、前記健康リスクを低減するための前記建物のリフォームプランを決定する工程とを含むことを特徴とする。

本発明に係る前記建物のリフォーム提案方法において、前記第１情報が、前記建物内の居室の温度と、前記建物内の脱衣所の温度とを含み、前記健康リスクが、ヒートショックリスクを含んでもよい。

本発明に係る前記建物のリフォーム提案方法において、前記第１情報が、前記建物内の寝室の温度と、外気の温度とを含み、前記健康リスクが、就寝時中途覚醒リスクを含んでもよい。

本発明に係る前記建物のリフォーム提案方法において、前記第１情報が、前記建物内の空気質に関する情報であり、前記健康リスクが、呼吸器系疾患リスクを含んでもよい。

本発明に係る前記建物のリフォーム提案方法において、前記第１情報が、前記建物内の温度及び相対湿度を含み、前記健康リスクが、熱中症リスクを含んでもよい。

本発明に係る前記建物のリフォーム提案方法において、前記健康リスクを計算する工程は、任意の日又は期間に測定された前記第１情報と、前記建物が存在する地域情報とに基づいて、１年を通して最も過酷な状況での前記健康リスクを計算してもよい。

本発明に係る前記建物のリフォーム提案方法において、前記コンピュータには、入力された前記第１情報に基づいて、前記健康リスクを計算するリスク計算部と、前記健康リスクに基づいて、前記リフォームプランを決定するプラン決定部とを含んでもよい。

本発明に係る前記建物のリフォーム提案方法において、前記コンピュータは、前記健康リスクと前記リフォームプランとが、予め関連付けて記憶されたプラン記憶部をさらに含んでもよい。

本発明は、建物のリフォームを提案するためのシステムであって、前記建物の内部環境に関連する第１情報の測定結果を入力するための入力部と、入力された前記第１情報を記憶するための第１情報記憶部と、前記第１情報に基づいて、前記建物の居住者に想定される健康リスクを計算するリスク計算部と、前記健康リスクに基づいて、前記健康リスクを低減するための前記建物のリフォームプランを決定するプラン決定部と、決定された前記リフォームプランを出力する出力部とを含むことを特徴とする。

本発明に係る前記建物のリフォーム提案システムにおいて、前記第１情報が、前記建物内の居室の温度と、前記建物内の脱衣所の温度とを含み、前記健康リスクが、ヒートショックリスクを含んでもよい。

本発明に係る前記建物のリフォーム提案システムにおいて、前記第１情報が、前記建物内の寝室の温度と、外気の温度とを含み、前記健康リスクが、就寝時中途覚醒リスクを含んでもよい。

本発明に係る前記建物のリフォーム提案システムにおいて、前記第１情報が、前記建物内の空気質に関する情報であり、前記健康リスクが、呼吸器系疾患リスクを含んでもよい。

本発明に係る前記建物のリフォーム提案システムにおいて、前記第１情報が、前記建物内の温度及び相対湿度を含み、前記健康リスクが、熱中症リスクを含んでもよい。

本発明に係る前記建物のリフォーム提案システムにおいて、前記リスク計算部は、任意の日又は期間に測定された前記第１情報と、前記建物が存在する地域情報とに基づいて、１年を通して最も過酷な状況での前記健康リスクを計算してもよい。

本発明に係る前記建物のリフォーム提案システムにおいて、前記健康リスクと前記リフォームプランとが、予め関連付けて記憶されたプラン記憶部をさらに含んでもよい。

本発明の建物のリフォーム提案方法は、建物の居住者に想定される健康リスクの計算に、建物の内部環境に関連する第１情報の測定結果が用いられる。このため、本発明の前記提案方法は、前記健康リスクを高い精度で計算することができる。

本発明の前記提案方法は、前記健康リスクに基づいて、前記建物のリフォームプランが決定される。したがって、本発明の前記提案方法は、前記健康リスクを低減可能なリフォームプランを提案することができる。

リフォーム対象の建物の一例を概念的に示す断面図である 建物のリフォーム提案システムの構成の一例を示すブロック図である。 建物のリフォーム提案方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。 計算工程の処理手順の一例を示すフローチャートである。 第１計算工程の処理手順の一例を説明するフローチャートである。 脱衣所の温度を予測するための式を説明するためのグラフである。 脱衣所の温度と、外気の温度との関係を示すグラフである。 第２計算工程の処理手順の一例を示すフローチャートである。 第３計算工程の処理手順の一例を示すフローチャートである。 第４計算工程の処理手順の一例を示すフローチャートである。 健康リスクとリフォームプランとの関連付けの一例を示す図である。 出力工程の処理手順の一例を示すフローチャートである。 リフォームプラン及び健康リスクの判定結果の出力結果の一例を示す図である。

以下、本発明の実施の一形態が図面に基づき説明される。
本実施形態の建物のリフォーム提案方法（以下、単に「提案方法」ということがある。）では、建物のリフォームが提案される。リフォームの提案は、例えば、建物のリフォーム会社の営業マン等が、建物の居住者等である顧客に対して行われる。本実施形態の提案方法では、建物のリフォーム提案システム（以下、単に「提案システム」ということがある。）が用いられる。

図１は、リフォーム対象の建物２の一例を概念的に示す断面図である。建物２は、例えば、住宅やビル等である場合が例示される。建物２の内部には、複数の空間３が設けられている。空間３は、居室空間４と非居室空間５とに区分される。

居室空間４は、例えば、居室（リビングルーム）４ａ及び寝室４ｂを含んでいる。本実施形態の居室空間４（居室４ａ及び寝室４ｂ）には、空調（暖房及び冷房）が可能な空気調和機６がそれぞれ設けられているが、例えば、全館空調システム等によって空調されてもよい。一方、非居室空間５は、例えば、浴室５ａ、脱衣所（洗面所）５ｂ、及び、トイレ（図示省略）等を含んでいる。

図２は、建物のリフォーム提案システムの構成の一例を示すブロック図である。本実施形態の提案システム１５は、コンピュータ１６の中に組み込まれる態様が例示される。

本実施形態のコンピュータ１６は、入力デバイスとしての入力部１７、出力デバイスとしての出力部１８、及び、演算処理装置１９を有している。コンピュータ１６としては、例えば、パーソナルコンピュータや、携帯情報端末（タブレット型等）等を採用することができる。

入力部１７は、例えば、キーボード、マウス、又は、タッチパネル等が用いられる。出力部１８は、例えば、ディスプレイ装置又はプリンタ等が用いられる。演算処理装置１９は、各種の演算を行う演算部（ＣＰＵ）２１、データやプログラム等が記憶される記憶部２２、及び、作業用メモリ２３が含まれている。

記憶部２２は、例えば、磁気ディスク、光ディスク又はＳＳＤ等からなる不揮発性の情報記憶装置である。記憶部２２には、データ部２４及びプログラム部２５を含んで構成されている。

データ部２４は、建物のリフォームの提案に必要な情報を記憶するためのものである。本実施形態のデータ部２４は、第１情報記憶部２４ａ、リスク記憶部２４ｂ、プラン記憶部２４ｃ及び地域情報記憶部２４ｄを含んでいる。地域情報記憶部２４ｄには、建物２が存在する地域に関する情報（以下、単に「地域情報」ということがある。）が含まれる。本実施形態の地域情報は、主に外気条件を評価軸として、全国の市町村を８つの地域（１〜８の地域区分）に分けた区分である場合が例示されるが、このような態様に限定されない。

プログラム部２５は、演算部２１に、本実施形態の提案方法を実行させるためのプログラムである。本実施形態のプログラム部２５には、リスク計算部２５ａ及びプラン決定部２５ｂを含んでいる。

本実施形態の提案システム１５（コンピュータ１６）は、一つのコンピュータの中に組み込まれる態様が例示されたが、このような態様に限定されない。提案システム１５は、例えば、図２に示した入力部１７及び出力部１８を有するクライアント（端末）と、演算処理装置１９を有するサーバとを接続したクライアント・サーバシステムや、クライアントとサーバとをインターネットを介して接続したクラウドコンピューティング等によって構成されてもよい。

次に、本実施形態の提案方法（提案システム１５）について説明する。本実施形態の提案方法では、建物２（図１に示す）の居住者に想定される健康リスクを計算して、健康リスクを低減するためのリフォームプランが決定される。健康リスクの一例としては、ヒートショックリスク、就寝時中途覚醒リスク（以下、単に「中途覚醒リスク」ということがある。）、呼吸器系疾患リスク、及び、熱中症リスク等が挙げられるが、これらの健康リスクに限定されるわけではない。

ヒートショックリスクは、例えば、図１に示されるように、居室４ａと、居室４ａよりも温度の低い脱衣所５ｂとの温度差に起因した血圧上昇等によって生じる。一方、中途覚醒リスクは、寝室４ｂの温度低下に起因して生じる。

ヒートショックリスク及び中途覚醒リスクへの影響は、建物２が存在する地域において、１年で最も寒い日（以下、単に「最寒日」ということがある。）に、最も大きくなると考えられる。ヒートショックリスクを防ぐためには、例えば、温度が相対的に低い脱衣所５ｂの温度を高めること、及び、居室４ａと脱衣所５ｂとの温度差を小さくすることが有効である。一方、中途覚醒リスクを防ぐためには、例えば、寝室４ｂの温度を高めることが有効である。

呼吸器系疾患リスクは、建物２内の空気質の悪化に起因して生じる。空気質の悪化とは、例えば、建物の室内に浸入する粉塵（例えば、微小粒子状物質（ＰＭ２．５等）、花粉及び埃等）の濃度が多くなることである。呼吸器系疾患リスクへの影響は、建物２が存在する地域において、１年で最も空気質が悪化する日（即ち、粉塵の濃度が１年で最も高くなる最濃日）に、最も大きくなると考えられる。このような呼吸器系疾患リスクを防ぐには、粉塵を除去することが有効である。

熱中症リスクは、建物内の居室空間４及び非居室空間５での温度上昇に起因して生じる。熱中症リスクへの影響は、建物２が存在する地域において、１年で最も暑い日（以下、単に「最暑日」ということがある。）に、最も大きくなると考えられる。このような熱中症リスクを防ぐには、居室空間４及び非居室空間５の温度が高くなるのを防ぎつつ、窓等から室内に差し込む太陽光の量を調節することが有効である。

これらの健康リスクのうち、提案方法で計算される健康リスクには、ヒートショックリスク、中途覚醒リスク、呼吸器系疾患リスク及び熱中症リスクの少なくとも一つが含まれるのが望ましい。本実施形態では、これらの全ての健康リスクが計算される。図３は、建物のリフォーム提案方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。

本実施形態の提案方法では、先ず、建物２（図１に示す）の内部環境に関連する第１情報（以下、単に「第１情報」ということがある。）が測定される（工程Ｓ１）。

第１情報については、適宜選択することができる。計算される健康リスクとしてヒートショックリスクが含まれる場合、第１情報には、図１に示した建物２内の居室４ａの温度と、建物内の脱衣所５ｂの温度とが含まれる。一方、健康リスクとして中途覚醒リスクが含まれる場合、第１情報には、建物２内の寝室４ｂの温度が含まれる。

健康リスクとして呼吸器系疾患リスクが含まれる場合、第１情報には、建物２内の空気質に関する情報が含まれる。空気質に関する情報としては、例えば、微小粒子状物質（ＰＭ２．５等）の濃度や、花粉の濃度等適宜選択することができる。本実施形態では、微小粒子状物質の濃度が選択される。

健康リスクとして熱中症リスクが含まれる場合、第１情報には、建物２内の温度及び相対湿度が含まれる。熱中症リスクとして、日中の熱中症リスクの場合には、第１情報として、居室４ａの温度及び湿度が含まれる。一方、夜間の熱中症リスクの場合には、第１情報として、寝室４ｂの温度及び湿度が含まれる。

居室４ａの温度及び寝室４ｂの温度は、外気の温度に影響されると考えられる。さらに、建物２内の空気質は、外気の空気質に影響されると考えられる。このため、本実施形態の工程Ｓ１では、第１情報とともに、外気の温度及び空気質に関する情報も測定されるのが望ましい。

建物２内の温度、相対湿度及び空気質に関する情報の測定には、第１測定装置１３が用いられる。本実施形態の第１測定装置１３は、図示しない温度センサー、湿度センサー及び粉塵センサーを含んで構成されている。本実施形態の粉塵センサーでは、微小粒子状物質（ＰＭ２．５等）の濃度が測定される。第１測定装置１３は、建物２内に適宜設置することができる。第１測定装置１３は、居室４ａ、寝室４ｂ及び脱衣所５ｂにそれぞれ設置されるのが望ましい。なお、第１測定装置１３は、空気調和機６の空調された空気や太陽光の影響を避けるために、空調された空気や太陽光が直接当たらない場所に設置されるのが望ましい。

外気の温度及び空気質に関する情報の測定は、第２測定装置１４が用いられる。第２測定装置１４は、温度センサー及び粉塵センサーを含んで構成されている。本実施形態の第２測定装置１４には、第１測定装置１３と同一仕様のものを採用することができる。第２測定装置１４は、屋外８に適宜設置することができる。本実施形態の第２測定装置１４は、例えば、雨や雪等の影響を避けるために、建物２の玄関の庇の下や、軒下等に設置されるのが望ましい。

本実施形態の工程Ｓ１では、任意の日又は期間に、第１情報が測定される。任意の期間については、例えば、温度や空気質の変動を考慮して、例えば、３〜１０日程度（本例では、少なくとも５日）に設定されるのが望ましい。

本実施形態の任意の日又は期間には、健康リスクが１年を通して最も過酷な状況（以下、単に「最も過酷な状況」ということがある。）となる日（例えば、ヒートショックリスク及び中途覚醒リスクへの影響が大きい最寒日、呼吸器系疾患リスクへの影響が大きい最濃日、並びに、熱中症リスクへの影響が大きい最暑日）が含まれなくてもよい。これは、後述の計算工程Ｓ３において、任意の日又は期間での測定結果に基づいて、最寒日でのヒートショックリスク及び中途覚醒リスク、最濃日での呼吸器系疾患リスク、並びに、最暑日での熱中症リスクを計算可能だからである。これにより、工程Ｓ１では、健康リスクが最も過酷な状況となる日（最寒日、最濃日及び最暑日）に限定されることなく、任意の日又は期間に第１情報を測定することができる。なお、任意の日又は期間に、健康リスクが最も過酷な状況となる日が含まれてもよい。

任意の日又は期間は、適宜設定することができる。なお、第１情報が測定される任意の日又は期間から、健康リスクが最も過酷な状況となる日（本例では、最寒日、最濃日及び最暑日）までの間の期間が長いと、計算工程Ｓ３において、最も過酷な状況での健康リスクの計算精度が低下するおそれがある。このため、任意の日又は期間は、健康リスクが最も過酷な状況となる日の２ヶ月前から、健康リスクが最も過酷な状況となる日の２ヶ月後の間において設定されるのが望ましい。

第１情報（温度及び粉塵（例えば、微小粒子状物質（ＰＭ２．５等））の濃度）は、予め定められた時間間隔で測定される。時間間隔については、例えば、後述の計算工程Ｓ３での健康リスクの計算精度等に応じて適宜設定することができる。

本実施形態の提案方法では、図２に示したコンピュータ１６（提案システム１５）に、第１情報が入力される（工程Ｓ２）。工程Ｓ２では、第１情報の測定結果が、入力部１７を用いて入力されてもよいし、インターネットに接続されたサーバ（図示省略）を経由して、コンピュータ１６（提案システム１５）に入力されてもよい。入力された第１情報の測定結果は、第１情報記憶部２４ａに入力される。

次に、本実施形態の提案方法は、コンピュータ１６（提案システム１５）が、建物２（図１に示す）の居住者の健康リスクを計算する（計算工程Ｓ３）。計算工程Ｓ３では、工程Ｓ１で測定された第１情報に基づいて、健康リスクが計算される。本実施形態の計算工程Ｓ３では、ヒートショックリスク、中途覚醒リスク、呼吸器系疾患リスク及び熱中症リスクが計算される。さらに、本実施形態の計算工程Ｓ３では、任意の日又は期間に測定された第１情報と、建物２が存在する地域情報とに基づいて、１年を通して最も過酷な状況での健康リスクが計算される。

計算工程Ｓ３では、先ず、図２に示されるように、第１情報記憶部２４ａに記憶されている第１情報、地域情報記憶部２４ｄに記憶されている建物２（図１に示す）が存在する地域情報、及び、プログラム部２５のリスク計算部２５ａが、作業用メモリ２３に入力される。そして、リスク計算部２５ａが、演算部２１によって実行される。図４は、計算工程Ｓ３の処理手順の一例を示すフローチャートである。

本実施形態の計算工程Ｓ３では、先ず、ヒートショックリスクが計算される（第１計算工程Ｓ３１）。図５は、第１計算工程Ｓ３１の処理手順の一例を説明するフローチャートである。

本実施形態の第１計算工程Ｓ３１では、先ず、図１に示した脱衣所５ｂの平均温度が計算される（工程Ｓ４１）。脱衣所５ｂの平均温度については、任意の日又は期間に測定された脱衣所５ｂの温度を用いて、適宜計算することができる。本実施形態では、任意の日又は期間に測定された脱衣所５ｂの温度のうち、入浴前の脱衣所５ｂの平均温度が計算される。入浴前の平均温度は、任意の日又は期間において、例えば、入浴開始時間（例えば、午後９時）の１５〜３０分前から入浴開始時間までに測定された脱衣所５ｂの温度の平均値が計算される。これにより、浴室５ａの扉の開閉等に伴う室温上昇前（入浴前）において、脱衣所５ｂの温度を計算することができる。脱衣所５ｂの平均温度は、作業用メモリ２３（図２に示す）に記憶される。

次に、本実施形態の第１計算工程Ｓ３１では、居室（リビングルーム）４ａの平均温度が計算される（工程Ｓ４２）。居室４ａの平均温度については、任意の日又は期間に測定された居室４ａの温度を用いて、適宜計算することができる。本実施形態では、任意の日又は期間に測定された居室４ａの温度のうち、入浴前の居室４ａの平均温度が計算される。入浴前の平均温度については、脱衣所５ｂの平均温度と同様に計算される。居室４ａの平均温度は、作業用メモリ２３（図２に示す）に記憶される。

次に、本実施形態の第１計算工程Ｓ３１では、外気の平均温度が計算される（工程Ｓ４３）。外気の平均温度については、任意の日又は期間に測定された外気の温度を用いて、適宜計算することができる。任意の日又は期間に測定された外気の温度のうち、入浴前の外気の温度の平均値が計算される。入浴前の平均温度については、脱衣所５ｂの平均温度と同様に計算される。外気の平均温度は、作業用メモリ２３（図２に示す）に記憶される。

次に、本実施形態の第１計算工程Ｓ３１では、入浴前に居室（リビングルーム）４ａが暖房されるか否かが判断される（工程Ｓ４４）。脱衣所５ｂの温度は、入浴前の居室４ａの暖房の有無に影響されると考えられる。このため、第１計算工程Ｓ３１では、入浴前に居室４ａが暖房されるか否かに応じて、ヒートショックリスクが最も過酷な状況となる日（本例では、最寒日）での脱衣所５ｂの温度を予測している。

本実施形態において、ヒートショックリスクが最も過酷な状況となる日（本例では、最寒日）での脱衣所５ｂの温度の予測には、下記式（１）及び（２）が用いられるが、脱衣所５ｂの温度が予測可能であれば、特に限定されない。下記式（１）は、入浴前に居室４ａが暖房される場合に用いられる。一方、下記式（２）は、入浴前に居室４ａが暖房されない場合に用いられる。図６は、脱衣所５ｂの温度を予測するための式を説明するためのグラフである。図６では、下記式（１）を代表して示している。

Ｔ'_wa＝Ｔ_wa−Ｗ１×（Ｔ_out−Ｔ'_out） …（１）
Ｔ'_wa＝Ｔ_wa−Ｗ２×（Ｔ_out−Ｔ'_out） …（２）
ここで、
Ｔ'_wa：脱衣所の予測温度
Ｔ_wa：脱衣所の平均温度
Ｔ_out：外気の平均温度
Ｔ'_out：外気の予測温度
Ｗ１、Ｗ２：係数（Ｗ１＜Ｗ２）

上記式（１）及び（２）において、脱衣所５ｂの平均温度Ｔ_waには、工程Ｓ４１で計算された脱衣所５ｂの平均温度が設定される。外気の平均温度Ｔ_outには、工程Ｓ４３で計算された外気の平均温度が設定される。

上記式（１）及び（２）において、外気の予測温度Ｔ'_outは、ヒートショックリスクが最も過酷な状況となる日（本例では、最寒日）での入浴前の外気の温度である。外気の予測温度Ｔ'_outは、適宜設定することができる。本実施形態では、建物２が存在する地域情報から特定される過去の気象データを用いて、ヒートショックリスクが最も過酷な状況となる日での入浴前の外気の温度が特定される。本実施形態では、例えば、入浴開始時間の１５〜３０分前から入浴開始時間までに予測された外気の温度の平均値が、外気の予測温度Ｔ'_outとして設定される。

上記式（１）及び（２）では、外気の平均温度Ｔ_outと、外気の予測温度Ｔ'_outとの差（Ｔ_out−Ｔ'_out）が求められる。この温度差（Ｔ_out−Ｔ'_out）は、任意の日又は期間からヒートショックリスクが最も過酷な状況となる日までの外気の温度の低下分を示している。

上記式（１）及び（２）の係数Ｗ１及びＷ２は、図６のグラフの傾きを示している。これらの係数Ｗ１及びＷ２は、外気の温度の低下分（温度差（Ｔ_out−Ｔ'_out））に対する脱衣所５ｂの平均温度Ｔ_waの低下分の割合を示している。これらの係数Ｗ１又はＷ２が、外気の温度の低下分（Ｔ_out−Ｔ'_out）にそれぞれ乗じられることで、任意の日又は期間からヒートショックリスクが最も過酷な状況となる日（最寒日）までの脱衣所５ｂの温度の低下分（即ち、Ｔ_wa−Ｔ'_wa）が求められる。そして、脱衣所５ｂの平均温度Ｔ_waから、脱衣所５ｂの温度低下分（即ち、Ｔ_wa−Ｔ'_wa）を減じることで、ヒートショックリスクが最も過酷な状況となる日での脱衣所５ｂの予測温度Ｔ'_waを求めることができる。

係数Ｗ１は、係数Ｗ２よりも小さく設定されている。これは、居室４ａが暖房される場合に用いられる上記式（１）が、居室４ａが暖房されない場合に用いられる上記式（２）に比べて、脱衣所５ｂの温度の低下の割合が小さいためである。

係数Ｗ１及びＷ２については、適宜設定することができる。本実施形態では、例えば、異なる条件で取得された脱衣所５ｂの温度、及び、外気の温度に基づいて、係数Ｗ１及びＷ２が設定される。なお、条件には、例えば、居室４ａの暖房の有無、居室４ａと脱衣所５ｂとの間の扉の開閉の有無、入浴時間、及び、建物２の断熱性能（新省エネルギー基準、又は、旧省エネルギー基準等）が含まれる。なお、「居室４ａと脱衣所５ｂとの間の扉」は、居室４ａと脱衣所５ｂとの間にバッファ空間（例えば廊下等）がある場合、脱衣所５ｂとバッファ空間との間の扉が特定される。

脱衣所５ｂの温度、及び、外気の温度は、各条件において、予め定められた期間の各日に取得される。予め定められた期間は、例えば、任意の日又は期間、及び、ヒートショックリスクが最も過酷な状況となる日（又は期間）の双方を含む連続した日が設定される。図７は、脱衣所５ｂの温度と、外気の温度との関係を示すグラフである。

図７では、複数の条件のうち、一つの条件（居室４ａの暖房：有、居室４ａと脱衣所との間の扉：開、建物２の断熱性能：新省エネルギー基準、入浴時間：午後９時）で取得された外気の温度、及び、脱衣所５ｂの温度が示されている。図７では、予め定められた期間の各日について、脱衣所５ｂの温度、及び、外気の温度がプロットされている。各条件の脱衣所５ｂの温度、及び、外気の温度は、例えば、コンピュータシミュレーションや、建物２での測定結果に基づいて取得することができる。そして、各条件において、脱衣所５ｂの温度、及び、外気の温度について、最小二乗法に基づく近似直線３０の傾きがそれぞれ求められる。

本実施形態の係数Ｗ１には、各条件でそれぞれ求められた近似直線３０の傾きのうち、居室４ａが暖房される条件で求められた各近似直線３０の傾きの最大値と最小値の中心値、又は、平均値が設定される。これは、居室４ａの暖房が、他の条件（扉の開閉の有無、入浴時間、及び、建物２の断熱性能）に比べて、脱衣所５ｂの温度への影響が最も大きいためである。一方、本実施形態の係数Ｗ２には、各条件でそれぞれ求められた近似直線３０の傾きのうち、居室４ａが暖房されない条件で求められた各近似直線３０の傾きの最大値と最小値の中心値、又は、平均値が設定される。

本実施形態において、係数Ｗ１には、０．６５が設定され、係数Ｗ２には、０．８１が設定される。なお、係数Ｗ１及びＷ２は、このような態様に限定されない。このような上記式（１）及び（２）は、提案方法が実施される前に、データ部２４（図２に示す）に入力されているのが望ましい。

図５に示されるように、工程Ｓ４４では、居室（リビングルーム）４ａの暖房の有無に関する情報に基づいて、入浴前に居室４ａが暖房されるか否かが判断される。暖房の有無に関する情報は、例えば、空気調和機６の暖房の設定や、顧客（居住者）へのヒアリング等に基づいて判断される。

工程Ｓ４４において、居室４ａ（図１に示す）が暖房されると判断された場合（工程Ｓ４４で、「Ｙ」）、居室４ａの暖房の影響を考慮して、ヒートショックリスクが最も過酷な状況となる日（本例では、最寒日）での脱衣所５ｂの温度を予測する工程Ｓ４５、工程Ｓ４６及び工程Ｓ４７が実施される。

一方、工程Ｓ４４において、居室４ａ（図１に示す）が暖房されていないと判断された場合（工程Ｓ４４で、「Ｎ」）、居室４ａの暖房の影響を無視して、ヒートショックリスクが最も過酷な状況となる日での脱衣所５ｂの温度を予測する工程Ｓ４８及び工程Ｓ４９が実施される。

次に、工程Ｓ４５では、上記式（１）に基づいて、ヒートショックリスクが最も過酷な状況となる日（本例では、最寒日）での脱衣所５ｂ（図１に示す）の予測温度Ｔ'_waが計算される。居室４ａ（図１に示す）の暖房の影響を考慮した予測温度Ｔ'_waは、作業用メモリ２３（図２に示す）に記憶される。

次に、工程Ｓ４６では、ヒートショックリスクが最も過酷な状況となる日（本例では、最寒日）について、居室４ａ（図１に示す）の温度と、脱衣所５ｂ（図１に示す）の温度（予測温度Ｔ'_wa）との差（以下、単に、「温度差」ということがある。）Ｔ'_gapが求められる。これは、ヒートショックリスクが最も過酷な状況となる日の脱衣所５ｂの予測温度Ｔ'_waが高くても、居室４ａの温度と脱衣所５ｂの温度との差が大きい場合に、ヒートショックリスクが発生しやすいと考えられるからである。

居室４ａ（図１に示す）の温度には、工程Ｓ４２で計算された居室４ａの平均温度が設定される。なお、居室４ａの平均温度と暖房の設定温度との差が小さい場合には、暖房の設定温度を、居室４ａの温度として設定されてもよい。一方、脱衣所の温度（予測温度Ｔ'_wa）には、工程Ｓ４５において、上記式（１）で求められた予測温度Ｔ'_waが設定される。

本実施形態の工程Ｓ４６では、居室４ａ（図１に示す）の温度が、脱衣所５ｂ（図１に示す）の予測温度Ｔ'_waで減じられる。これにより、工程Ｓ４６、ヒートショックリスクが最も過酷な状況となる日（本例では、最寒日）において、居室４ａの温度と、脱衣所５ｂの温度（予測温度Ｔ'_wa）との温度差Ｔ'_gapが求められる。この温度差Ｔ'_gapは、作業用メモリ２３（図２に示す）に記憶される。

次に、工程Ｓ４７では、居室４ａの温度と脱衣所５ｂの温度との温度差Ｔ'_gapが、予め定められた第１閾値以上であるか否かが判断される。第１閾値については、適宜設定することができる。一般に、温度差Ｔ'_gapが５℃以上になると、ヒートショックが発生しやすくなると考えられている。このため、第１閾値には、４〜６℃の任意の温度（本例では、５℃）が設定されるのが望ましい。

工程Ｓ４７において、温度差Ｔ'_gapが、第１閾値以上であると判断された場合（工程Ｓ４７において、「Ｙ」）、ヒートショックリスクが高いと判定される（工程Ｓ５０）。一方、居室４ａ（図１に示す）の温度と脱衣所５ｂ（図１に示す）の温度との温度差Ｔ'_gapが、第１閾値未満であると判断された場合（工程Ｓ４７において、「Ｎ」）、ヒートショックリスクが低いと判定される（工程Ｓ５１）。一方、計算されたヒートショックリスクは、リスク記憶部２４ｂに記憶される。

次に、工程Ｓ４８では、上記式（２）に基づいて、ヒートショックリスクが最も過酷な状況となる日（本例では、最寒日）での脱衣所５ｂ（図１に示す）の予測温度Ｔ'_waが計算される。居室４ａの暖房の影響を無視した予測温度Ｔ'_waは、作業用メモリ２３（図２に示す）に記憶される。

次に、工程Ｓ４９では、脱衣所５ｂ（図１に示す）の予測温度Ｔ'_waが、予め定められた第２閾値以下であるか否かが判断される。第２閾値は、脱衣所５ｂにおいて、ヒートショックリスクを計算するための閾値である。第２閾値については、適宜設定することができる。一般に、脱衣所５ｂの温度が１８℃以下になると、ヒートショックが発生しやすくなると考えられている。このため、第２閾値には、１７〜１９℃の任意の濃度（本例では、１８℃）が設定されるのが望ましい。

工程Ｓ４９において、脱衣所５ｂ（図１に示す）の予測温度が第２閾値以下である場合（工程Ｓ４９で、「Ｙ」）、ヒートショックリスクが高いと判定される（工程Ｓ５２）。一方、脱衣所５ｂの温度が第２閾値よりも大きいと判断された場合（工程Ｓ４９で、「Ｎ」）、ヒートショックリスクが低いと判定される（工程Ｓ５３）。計算されたヒートショックリスクは、リスク記憶部２４ｂ（図２に示す）に記憶される。

このように、第１計算工程Ｓ３１では、ヒートショックリスクが最も過酷な状況となる日の脱衣所５ｂの温度（予測温度Ｔ'_wa）や、居室４ａの温度と脱衣所５ｂの温度との差（温度差Ｔ'_gap）が用いられるため、１年を通して最も過酷な状況でのヒートショックリスクを高い精度で計算することができる。

次に、本実施形態の計算工程Ｓ３では、中途覚醒リスクが計算される（第２計算工程Ｓ３２）。図８は、第２計算工程Ｓ３２の処理手順の一例を示すフローチャートである。

本実施形態の第２計算工程Ｓ３２では、先ず、図１に示した寝室４ｂの平均温度が計算される（工程Ｓ６１）。寝室４ｂの平均温度については、任意の日又は期間に測定された脱衣所５ｂの温度を用いて、適宜計算することができる。本実施形態では、任意の日又は期間に測定された寝室４ｂの温度のうち、最も低くなる時間（例えば、午前５〜７時）の寝室４ｂの平均温度が計算される。本実施形態では、６時の寝室４ｂの平均温度が計算される。寝室４ｂの平均温度は、作業用メモリ２３（図２に示す）に記憶される。

次に、本実施形態の第２計算工程Ｓ３２では、外気の平均温度が計算される（工程Ｓ６２）。外気の平均温度については、任意の日又は期間に測定された外気の温度を用いて、適宜計算することができる。任意の日又は期間に測定された外気の温度のうち、最も低くなる時間の外気の温度の平均値が計算される。最も低くなる時間の平均温度については、寝室４ｂの平均温度と同様に計算される。外気の平均温度は、作業用メモリ２３（図２に示す）に記憶される。

次に、本実施形態の第２計算工程Ｓ３２では、寝室４ｂが暖房（本実施形態では、寝始めのみ暖房）されるか否かが判断される（工程Ｓ６３）。寝室４ｂの温度は、暖房の有無に影響される。このため、第２計算工程Ｓ３２では、寝室４ｂが暖房されるか否かに応じて、中途覚醒リスクが最も過酷な状況となる日（本例では、最寒日）での寝室４ｂの温度を予測している。

中途覚醒リスクが最も過酷な状況となる日（本例では、最寒日）での寝室４ｂの温度の予測には、下記式（３）及び（４）が用いられる。下記式（３）は、寝室４ｂが暖房される場合に用いられる。一方、下記式（４）は、寝室４ｂが暖房されない場合に用いられる。

Ｔ'_bed＝Ｔ_bed−Ｗ３×（Ｔ_out−Ｔ'_out） …（３）
Ｔ'_bed＝Ｔ_bed−Ｗ４×（Ｔ_out−Ｔ'_out） …（４）
ここで、
Ｔ'_bed：寝室の予測温度
Ｔ_bed：寝室の平均温度
Ｔ_out：外気の平均温度
Ｔ'_out：外気の予測温度
Ｗ３、Ｗ４：係数（Ｗ３＜Ｗ４）

上記式（３）及び（４）において、寝室４ｂの平均温度Ｔ_bedには、工程Ｓ６１で計算された寝室４ｂの平均温度が設定される。外気の平均温度Ｔ_outには、工程Ｓ６２で計算された外気の平均温度が設定される。

上記式（３）及び（４）において、外気の予測温度Ｔ'_outは、中途覚醒リスクが最も過酷な状況となる日（最寒日）の上記時間での外気の温度である。この外気の予測温度Ｔ'_outは、第１計算工程Ｓ３１と同様に、建物２が存在する地域情報から特定される過去の気象データを用いて、中途覚醒リスクが最も過酷な状況となる日（最寒日）の上記時間での外気の温度が求められる。

上記式（３）及び（４）では、外気の平均温度Ｔ_outと、外気の予測温度Ｔ'_outとの差（Ｔ_out−Ｔ'_out）が求められる。この温度差（Ｔ_out−Ｔ'_out）は、任意の日又は期間から中途覚醒リスクが最も過酷な状況となる日までの外気の温度の低下分を示している。

係数Ｗ３及びＷ４は、上記式（３）及び（４）で表されるグラフ（図示省略）の傾きを示している。これらの係数Ｗ３及びＷ４は、外気の温度の低下分（温度差（Ｔ_out−Ｔ'_out））に対する寝室４ｂの平均温度Ｔ_bedの低下分の割合を示している。これらの係数Ｗ３又はＷ４が、外気の温度の低下分（Ｔ_out−Ｔ'_out）にそれぞれ乗じられることで、任意の日又は期間から中途覚醒リスクが最も過酷な状況となる日までの寝室４ｂの温度の低下分（即ち、Ｔ_bed−Ｔ'_bed）が求められる。そして、寝室４ｂの平均温度Ｔ_bedから、寝室４ｂの温度の低下分を減じることで、中途覚醒リスクが最も過酷な状況となる日での寝室４ｂの予測温度Ｔ'_bedを求めることができる。

係数Ｗ３は、係数Ｗ４よりも小さく設定される。これは、寝室４ｂが暖房される場合に用いられる上記式（３）が、寝室４ｂが暖房されない場合に用いられる上記式（４）に比べて、寝室４ｂの温度の低下の割合が小さいためである。

係数Ｗ３及びＷ４については、適宜設定することができる。本実施形態では、例えば、異なる条件で取得された外気の温度、及び、寝室４ｂの温度に基づいて、係数Ｗ３及びＷ４が設定される。条件には、例えば、寝室４ｂの暖房（無、寝始め）、寝室の隣の部屋（以下、単に「隣室」ということがある。）４ｃの暖房（無、寝始め、連続）、寝室の位置（角部屋、中部屋）、及び、建物２の断熱性能（新省エネルギー基準、旧省エネルギー基準等）を含む項目をそれぞれ異ならせた複数の条件で取得された外気の温度、及び、寝室４ｂの温度が含まれる。なお、暖房の寝始めとは、例えば、午後１０時〜午前１時の暖房を示している。

上記条件の項目において、寝室の位置（角部屋、中部屋）が含まれているのは、角部屋の寝室が、中部屋の寝室に比べて温度が低下しやすいためである。さらに、上記条件の項目において、隣室４ｃの暖房が含まれているのは、寝室４ｂの温度が、隣室４ｃの暖房に影響を受けるためである。

外気の温度、及び、寝室４ｂの温度は、各条件において、予め定められた期間の各日に取得される。予め定められた期間は、例えば、任意の日又は期間、及び、中途覚醒リスクが最も過酷な状況となる日（又は期間）の双方を含む連続した日が設定されている。各条件の寝室４ｂの温度、及び、外気の温度は、例えば、コンピュータシミュレーションや、実際に建物２での測定結果に基づいて取得することができる。そして、図７に示したグラフと同様に、各条件において、寝室４ｂの温度、及び、外気の温度についての近似直線（図示省略）の傾きがそれぞれ求められる。

本実施形態の係数Ｗ３には、各条件でそれぞれ求められた近似直線（図示省略）の傾きのうち、寝室４ｂが暖房される条件で求められた各近似直線（図示省略）の傾きの最大値と最小値の中心値、又は、平均値が設定される。これは、寝室４ｂの暖房が、他の条件（隣室の暖房、寝室の位置、及び、建物２の断熱性能）に比べて、寝室４ｂの温度への影響が最も大きいためである。一方、本実施形態の係数Ｗ４には、各条件でそれぞれ求められた近似直線（図示省略）の傾きのうち、寝室４ｂが暖房されない条件で求められた各近似直線（図示省略）の傾きの最大値と最小値の中心値、又は、平均値が設定される。

本実施形態において、係数Ｗ３には０．５１が設定され、係数Ｗ４には０．５７が設定される。なお、係数Ｗ３、Ｗ４は、このような態様に限定されない。このような上記式（１）、（２）は、提案方法が実施される前に、データ部２４に入力されているのが望ましい。

図８に示されるように、工程Ｓ６３では、寝室４ｂ（図１に示す）の暖房の有無に関する情報に基づいて、寝室４ｂが暖房（本実施形態では、寝始めのみ暖房）されるか否かが判断される。暖房の有無に関する情報は、例えば、空気調和機６（図１に示す）の暖房の設定や、顧客（居住者）へのヒアリング等に基づいて判断される。

工程Ｓ６３において、寝室４ｂ（図１に示す）が暖房されると判断された場合（工程Ｓ６３で、「Ｙ」）、寝室４ｂの暖房の影響を考慮して、中途覚醒リスクが最も過酷な状況となる日（本例では、最寒日）での寝室４ｂの温度を予測する工程Ｓ６４が実施される。この工程Ｓ６４では、上記式（３）に基づいて、中途覚醒リスクが最も過酷な状況となる日での寝室４ｂの予測温度Ｔ'_bedが計算される。寝室４ｂの暖房の影響を考慮した予測温度Ｔ'_bedは、作業用メモリ２３（図２に示す）に記憶される。

一方、工程Ｓ６３において、寝室４ｂ（図１に示す）が暖房されていないと判断された場合（工程Ｓ６３で、「Ｎ」）、寝室４ｂの暖房の影響を無視して、中途覚醒リスクが最も過酷な状況となる日（本例では、最寒日）での寝室４ｂの温度を予測する工程Ｓ６５が実施される。この工程Ｓ６５では、上記式（４）に基づいて、中途覚醒リスクが最も過酷な状況となる日での寝室４ｂの予測温度Ｔ'_bedが計算される。寝室４ｂの暖房の影響を無視した予測温度Ｔ'_bedは、作業用メモリ２３（図２に示す）に記憶される。

次に、本実施形態の第２計算工程Ｓ３２では、寝室４ｂ（図１に示す）の予測温度Ｔ'_bedが、予め定められた第３閾値以下であるか否かが判断される（工程Ｓ６６）。第３閾値は、寝室４ｂにおいて、中途覚醒リスクを計算するための閾値である。第３閾値については、適宜設定することができる。一般に、寝室４ｂの温度が１３℃以下になると、中途覚醒が発生しやすくなると考えられている。このため、第３閾値には、１２〜１４℃の任意の温度（本例では、１３℃）が設定されるのが望ましい。

工程Ｓ６６において、寝室４ｂ（図１に示す）の予測温度が第３閾値以下であると判断された場合（工程Ｓ６６で、「Ｎ」）、中途覚醒リスクが高いと判定される（工程Ｓ６７）。一方、寝室４ｂの予測温度が第３閾値よりも大きいと判断された場合（工程Ｓ６６で、「Ｙ」）、中途覚醒リスクが低いと判定される（工程Ｓ６８）。

このように、第２計算工程Ｓ３２では、中途覚醒リスクが最も過酷な状況となる日の寝室４ｂの温度（予測温度Ｔ'_bed）に基づいて、１年を通して最も過酷な状況での中途覚醒リスクを高い精度で計算することができる。計算された中途覚醒リスクは、リスク記憶部２４ｂ（図２に示す）に記憶される。

次に、本実施形態の計算工程Ｓ３では、呼吸器系疾患リスクが計算される（第３計算工程Ｓ３３）。図９は、第３計算工程Ｓ３３の処理手順の一例を示すフローチャートである。

本実施形態の第３計算工程Ｓ３３では、先ず、図１に示した建物２内の粉塵（例えば、微小粒子状物質（ＰＭ２．５等））の平均濃度が計算される（工程Ｓ７１）。建物２内の平均濃度については、任意の日又は期間に測定された建物２内（居室４ａ、寝室４ｂ及び脱衣所５ｂ）の粉塵の濃度を用いて、適宜計算することができる。本実施形態では、任意の日又は期間に居室４ａ、寝室４ｂ及び脱衣所５ｂで測定された粉塵の濃度の平均値が計算される。建物２内の粉塵の平均濃度は、作業用メモリ２３（図２に示す）に記憶される。

次に、本実施形態の第３計算工程Ｓ３３では、外気の粉塵（例えば、微小粒子状物質（ＰＭ２．５等））の平均濃度が計算される（工程Ｓ７２）。外気の平均濃度については、任意の日又は期間に測定された外気の粉塵の濃度を用いて、適宜計算することができる。本実施形態では、任意の日又は期間に屋外８で測定された粉塵の濃度の平均値が計算される。外気の粉塵の平均濃度は、作業用メモリ２３（図２に示す）に記憶される。

次に、本実施形態の第３計算工程Ｓ３３では、呼吸器系疾患リスクが最も過酷な状況となる日（本例では、最濃日）での建物内の粉塵（例えば、微小粒子状物質（ＰＭ２．５等））の濃度が予測される（工程Ｓ７３）。呼吸器系疾患リスクが最も過酷な状況となる日での建物内の粉塵の濃度の予測には、下記式（５）が用いられる。

Ｃ'_in＝Ｃ_in×（Ｃ'_out／Ｃ_out）…（５）
ここで、
Ｃ'_in：建物内の予測濃度
Ｃ_in：建物内の平均濃度
Ｃ_out：外気の平均濃度
Ｃ'_out：外気の予測濃度

上記式（５）において、建物内の平均濃度Ｃ_inには、工程Ｓ７１で計算された建物２内の粉塵（例えば、微小粒子状物質（ＰＭ２．５等））の平均濃度が設定される。外気の平均濃度Ｃ_outには、工程Ｓ７２で計算された外気の粉塵の平均濃度が設定される。外気の予測濃度Ｃ'_outは、呼吸器系疾患リスクが最も過酷な状況となる日（本例では、最濃日）での外気の粉塵の濃度である。外気の予測濃度Ｃ'_outは、適宜設定することができる。本実施形態では、建物２が存在する地域情報から特定される過去の測定データから、呼吸器系疾患リスクが最も過酷な状況となる日での外気の粉塵の濃度が特定される。

上記式（５）では、外気の予測濃度Ｃ'_outと、外気の平均濃度Ｃ_outとの比（Ｃ'_out／Ｃ_out）が求められる。この比（Ｃ'_out／Ｃ_out）は、任意の日又は期間から呼吸器系疾患リスクが最も過酷な状況となる日までの粉塵（例えば、微小粒子状物質（ＰＭ２．５等））の濃度の増加率を示している。この粉塵の増加率（Ｃ'_out／Ｃ_out）に、建物２内の平均濃度Ｃ_inが乗じられることにより、呼吸器系疾患リスクが最も過酷な状況となる日での建物２内の予測濃度Ｃ'_inを求めることができる。予測濃度Ｃ'_inは、作業用メモリ２３（図２に示す）に記憶される。

次に、本実施形態の第３計算工程Ｓ３３では、建物２内の予測濃度Ｃ'_inが、予め定められた第４閾値以上であるか否かが判断される（工程Ｓ７４）。第４閾値は、呼吸器系疾患リスクを計算するための閾値である。第４閾値については、適宜設定することができる。一般に、建物２内の粉塵（例えば、微小粒子状物質（ＰＭ２．５等））の濃度が２５μg／m³以上になると、呼吸器系疾患が発生しやすくなると考えられている。このため、第４閾値には、２２〜２７μg／m³の任意の濃度（本例では、２５μg／m³）が設定されるのが望ましい。

工程Ｓ７４において、建物内の予測濃度Ｃ'_inが第４閾値以上であると判断された場合（工程Ｓ７４において、「Ｙ」）、呼吸器系疾患リスクが高いと判定される（工程Ｓ７５）。一方、建物内の予測濃度Ｃ'_inが第４閾値未満であると判断された場合（工程Ｓ７４で、「Ｎ」）、呼吸器系疾患リスクが低いと判定される（工程Ｓ７６）。

このように、第３計算工程Ｓ３３では、呼吸器系疾患リスクが最も過酷な状況となる日（１年で最も空気質が悪化する日）での建物２内の粉塵（例えば、微小粒子状物質（ＰＭ２．５等））の濃度（予測濃度Ｃ'_in）に基づいて、１年を通して最も過酷な状況での呼吸器系疾患リスクを高い精度で計算することができる。計算された呼吸器系疾患リスクは、リスク記憶部２４ｂ（図２に示す）に記憶される。

次に、本実施形態の計算工程Ｓ３では、熱中症リスクが計算される（第４計算工程Ｓ３４）。本実施形態では、日中の熱中症リスクが計算されるが、夜間の熱中症リスクが計算されてもよいし、これらの熱中症リスクの双方が計算されてもよい。なお、居住者が日中に在宅しない場合には、日中の熱中症リスクの計算を省略してもよい。図１０は、第４計算工程Ｓ３４の処理手順の一例を示すフローチャートである。

本実施形態の第４計算工程Ｓ３４では、先ず、任意の日又は期間において、図１に示した建物２内の暑さ指数（ＷＢＧＴ）の平均値（以下、単に「平均暑さ指数」ということがある。）が計算される（工程Ｓ８１）。暑さ指数については、適宜計算することができる。本実施形態では、文献（日本生気象学会、「日常生活における熱中症予防指針Ver.3確定版」、［online］、［平成３１年２月２２日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://seikishou.jp/pdf/news/shishin.pdf＞）に基づいて、任意の日又は期間に測定された居室４ａの温度及び湿度を用いることで、居室４ａの暑さ指数が計算される。なお、夜間の熱中症リスクが計算される場合には、任意の日又は期間に測定された寝室４ｂの温度及び湿度を用いることで、寝室４ｂの暑さ指数を計算することができる。

本実施形態の平均暑さ指数は、任意の日又は期間に測定された居室４ａの温度及び湿度のうち、任意の時間帯の居室４ａの温度及び湿度を用いて計算された居室４ａの暑さ指数を平均することで求められる。任意の時間帯については、居室４ａが最も暑くなる時間帯（例えば、１３〜１５時）に設定されるのが望ましい。なお、夜間の熱中症リスクを計算する場合には、任意の日又は期間に測定された寝室４ｂの温度及び湿度のうち、居住者が寝室４ｂに入室してから起床するまでの寝室４ｂの温度及び湿度を用いて計算された居室４ａの暑さ指数の最大値が、平均暑さ指数として用いられられてもよい。平均暑さ指数は、作業用メモリ２３（図２に示す）に記憶される。

次に、本実施形態の第４計算工程Ｓ３４では、外気の平均温度が計算される（工程Ｓ８２）。外気の平均温度については、任意の日又は期間に測定された外気の温度を用いて、適宜計算することができる。任意の日又は期間に測定された外気の温度のうち、居室４ａが最も暑くなる時間帯（例えば、１３〜１５時）の外気の温度の平均値が計算される。外気の平均温度は、作業用メモリ２３（図２に示す）に記憶される。

次に、本実施形態の第４計算工程Ｓ３４では、熱中症リスクが最も過酷な状況となる日での暑さ指数が予測される（工程Ｓ８３）。熱中症リスクが最も過酷な状況となる日（本例では、最暑日）での暑さ指数の予測には、下記式（６）が用いられる。

Ｗ'_in＝Ｗ_in×（Ｔ'_out／Ｔ_out）…（６）
ここで、
Ｗ'_in：建物内の予測暑さ指数
Ｗ_in：建物内の平均暑さ指数
Ｔ_out：外気の平均温度
Ｔ'_out：外気の予測温度

上記式（５）において、平均暑さ指数Ｗ_inには、工程Ｓ８１で計算された平均暑さ指数が設定される。外気の平均温度Ｔ_outには、工程Ｓ８２で計算された外気の平均温度が設定される。外気の予測温度Ｔ'_outは、熱中症リスクが最も過酷な状況となる日（本例では、最暑日）での外気の温度である。外気の予測温度Ｔ'_outは、適宜設定することができる。本実施形態では、建物２が存在する地域情報から特定される過去の測定データから、熱中症リスクが最も過酷な状況となる日で外気の温度が特定される。

上記式（６）では、外気の予測温度Ｔ'_outと、外気の平均温度Ｔ_outとの比（Ｔ'_out／Ｔ_out）が求められる。この比（Ｔ'_out／Ｔ_out）は、任意の日又は期間から熱中症リスクが最も過酷な状況となる日までの外気の温度の上昇率を示している。この外気の温度の上昇率（Ｔ'_out／Ｔ_out）に、平均暑さ指数Ｗ_inが乗じられることにより、熱中症リスクが最も過酷な状況となる日での建物（本例では、居室４ａ）内の予測暑さ指数Ｗ'_inを求めることができる。予測暑さ指数Ｗ'_inは、作業用メモリ２３（図２に示す）に記憶される。

次に、本実施形態の第４計算工程Ｓ３４では、建物内の予測暑さ指数Ｗ'_inが予め定められた第５閾値よりも大きいか否かが判断される（工程Ｓ８４）。第５閾値は、熱中症リスクを計算するための閾値である。第５閾値については、適宜設定することができる。一般に、建物２内の暑さ指数が２８℃よりも大きくなると、熱中症リスクが発生しやすくなると考えられている。このため、第５閾値には、２７〜２９℃の任意の温度（本例では、２８℃）が設定されるのが望ましい。

工程Ｓ８４において、予測暑さ指数Ｗ'_inが第５閾値よりも大きいと判断された場合（工程Ｓ８４で、「Ｙ」）、熱中症リスクが高いと判定される（工程Ｓ８５）。一方、予測暑さ指数Ｗ'_inが第５閾値以下であると判断された場合（工程Ｓ８４において、「Ｎ」）、熱中症リスクが低いと判定される（工程Ｓ８６）。

このように、第４計算工程Ｓ３４では、熱中症リスクが最も過酷な状況となる日（本例では、最暑日）での建物内の暑さ指数（予測暑さ指数Ｗ'_in）に基づいて、１年を通して最も過酷な状況での熱中症リスクを高い精度で計算することができる。計算された熱中症リスクは、リスク記憶部２４ｂ（図２に示す）に記憶される。

次に、本実施形態の提案方法では、図２に示したコンピュータ１６（提案システム１５）が、計算された健康リスクに基づいて、健康リスクを低減するためのリフォームプランを決定する（決定工程Ｓ４）。本実施形態の決定工程Ｓ４では、図２に示した出力部１８に、決定されたリフォームプランが出力される。

本実施形態では、図２に示したプラン記憶部２４ｃに、健康リスクとリフォームプランとが予め関連付けて記憶されている。リフォームプランは、健康リスクに基づいて適宜設定することができる。本実施形態のリフォームプランは、第１リフォームプラン、第２リフォームプラン、第３リフォームプラン及び第４リフォームプランを含んで構成されている。図１１は、健康リスクとリフォームプランとの関連付けの一例を示す図である。図１１では、健康リスクに関連付けられたリフォームプランを、「○」で示している。

第１リフォームプランは、ヒートショックリスクに関連付けられている。第１リフォームプランには、図１１に示されるように、断熱リフォーム、床暖房リフォーム及び暖房リフォーム（脱衣所５ｂ）の少なくとも１つが含まれる。

断熱リフォームには、例えば、壁断熱、床断熱及び窓断熱を含んでいる。壁断熱では、例えば、図１に示した居室４ａや脱衣所５ｂの壁面に、断熱材（図示省略）が増し張りされる。床断熱では、例えば、居室４ａや脱衣所５ｂの床に、断熱材（図示省略）が増し張りされる。断熱材の種類や厚さ等については、従来のものを採用することができる。窓断熱では、例えば、居室４ａや脱衣所５ｂの窓が、複層ガラスに置き換えられる。

床暖房リフォームでは、例えば、図１に示した居室４ａや脱衣所５ｂの床９に、床暖房装置（図示省略）が敷設される。床暖房装置としては、例えば、ＰＴＣフィルム式の床暖房装置など、従来のものを採用することができる。

暖房リフォーム（脱衣所５ｂ）では、図１に示した脱衣所５ｂに、暖房装置（図示省略）が設置される。暖房装置としては、例えば、脱衣所５ｂを暖房可能なものであれば、従来のものを適宜採用することができる。

このような第１リフォームプランでは、脱衣所５ｂの温度を高めつつ、居室４ａの温度と脱衣所５ｂの温度との差を小さくすることができる。したがって、第１リフォームプランが実施されることで、ヒートショックリスクを低下させることができる。なお、第１リフォームプランは、ヒートショックリスクを低下させることができれば、上記のようなリフォームに限定されない。

第２リフォームプランは、中途覚醒リスクに関連付けられている。本実施形態の第２リフォームプランには、断熱リフォーム及び照明リフォームの少なくとも１つが含まれる。

断熱リフォームは、例えば、例えば、壁断熱、天井断熱、及び、窓断熱を含んでいる。壁断熱では、例えば、寝室４ｂの壁面に、断熱材（図示省略）が増し張りされる。天井断熱では、寝室４ｂの天井１０に、断熱材が増し張りされる。断熱材の種類や厚さ等については、従来のものを採用することができる。窓断熱では、例えば、寝室４ｂの既存の窓が、複層ガラス（図示省略）に置き換えられる。

照明リフォームは、例えば、既存の照明装置（図示省略）を、起床時間に合わせて徐々に明るく調節することが可能な照明装置（図示省略）に置き換えられる。

このような第２リフォームプランでは、寝室４ｂの温度低下を防ぎつつ、寝室を起床時間に合わせて徐々に明るくすることができる。したがって、第２リフォームプランが実施されることで、中途覚醒リスクを低下させつつ、快適な目覚めを実現しうる。なお、第２リフォームプランは、中途覚醒リスクを低下させることができれば、上記のような断熱リフォーム及び照明リフォームに限定されるわけではない。

第３リフォームプランは、呼吸器系疾患リスクに関連付けられている。本実施形態の第３リフォームプランは、換気リフォーム、空調リフォーム及び調湿リフォームの少なくとも１つを含んでいる。

換気リフォームは、例えば、フィルターが内蔵された換気装置（図示省略）を増設したり、既存の換気装置（図示省略）から置き換えたりすることによって行われる。フィルターとしては、例えば、粉塵を効率よく除去可能なＨＥＰＡ（Ｈｉｇｈ Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ Ｐａｒｔｉｃｕｌａｔｅ Ａｉｒ）フィルター等を採用することができる。

空調リフォームでは、例えば、現在の空気調和機６を、カビ抑制機能が搭載された空気調和機（図示省略）に置き換えられる。調湿リフォームでは、例えば、居室４ａ及び寝室４ｂに、調湿建材（図示省略）が増設される。これらの空調リフォーム及び調湿リフォームにより、カビ等の増殖を抑えることができる。

このような第３リフォームプランでは、建物２内の空気質を向上（微小粒子状物質（ＰＭ２．５等）の濃度を低下）させつつ、カビ等の増殖を抑えることができる。したがって、第３リフォームプランが実施されることで、呼吸器系疾患リスクを低下させることができる。なお、第３リフォームプランは、呼吸器系疾患リスクを低下させることができれば、上記のような換気リフォーム、空調リフォーム及び調湿リフォームに限定されるわけではない。

第４リフォームプランは、熱中症リスクに関連付けられている。本実施形態の第４リフォームプランは、断熱リフォーム、及び、採光リフォームの少なくとも１つを含んでいる。

断熱リフォームは、例えば、天井断熱が含まれる。天井断熱については、上述のとおりである。採光リフォームでは、既存の天窓（図示省略）を、温度センサー等で開閉可能な天窓（図示省略）に置き換えたり、ブラインドシャッターを増設したりすることができる。このような採光リフォームは、室内に差し込む太陽光の量を調節することができる。

このような第４リフォームプランでは、居室４ａや寝室４ｂの温度が高くなるのを防ぎつつ、室内に差し込む太陽光の量を調節することができる。したがって、第４リフォームプランが実施されることで、熱中症リスクを低下させることができる。なお、第４リフォームプランは、熱中症リスクを低下させることができれば、上記のような断熱リフォーム及び採光リフォームに限定されるわけではない。

本実施形態の決定工程Ｓ４では、先ず、図２に示されるように、リスク記憶部２４ｂに記憶されている健康リスクの計算結果、プラン記憶部２４ｃに記憶されているリフォームプラン（本例では、第１リフォームプラン〜第４リフォームプラン）、及び、プログラム部２５のプラン決定部２５ｂが、作業用メモリ２３に入力される。そして、プラン決定部２５ｂが、演算部２１によって実行される。図１２は、決定工程Ｓ４の処理手順の一例を示すフローチャートである。図１３は、リフォームプラン及び健康リスクの判定結果の出力結果の一例を示す図である。

本実施形態の決定工程Ｓ４では、先ず、図１２に示されるように、ヒートショックリスクが高いと判定されたか否かが判断される（工程Ｓ９１）。工程Ｓ９１では、リスク記憶部２４ｂ（図２に示す）に記憶されたヒートショックリスクの計算結果が用いられる。なお、ヒートショックリスクが計算されていない場合には、工程Ｓ９１及び工程９２が省略される。

工程Ｓ９１において、ヒートショックリスクが高いと判定された場合（工程Ｓ９１で、「Ｙ」）、ヒートショックリスクを低減するためのリフォームプランとして、第１リフォームプランが決定される（工程Ｓ９２）。本実施形態の工程Ｓ９２では、図１３に示した出力部１８に、決定された第１リフォームプラン（本例では、断熱リフォーム、床暖房リフォーム及び暖房リフォーム（脱衣所５ｂ））が出力される。本実施形態では、これらのリフォームに必要な費用（価格）も出力されている。さらに、本実施形態では、ヒートショックリスクが高いことを示す判定結果（例えば、「脱衣所の温度は、もう少し高いことが望ましいです。」）が出力される。

一方、工程Ｓ９１において、ヒートショックリスクが低いと判定された場合（工程Ｓ９１で、「Ｎ」）、第１リフォームプランを出力せずに、次の工程Ｓ９３が実施される。なお、ヒートショックリスクが低いと判定された場合には、ヒートショックリスクが低いことを示す判定結果（例えば、「脱衣所の温度は、推奨値を満たしています。」）が出力されるのが望ましい。なお、判定結果には、例えば、脱衣所５ｂの温度の測定値、ヒートショックリスクが最も過酷な状況となる日での脱衣所５ｂの予測温度、及び、脱衣所５ｂの温度の推奨値等の情報が合わせて出力されてもよい。

次に、本実施形態の決定工程Ｓ４では、中途覚醒リスクが高いと判定されたか否かが判断される（工程Ｓ９３）。工程Ｓ９３では、リスク記憶部２４ｂ（図２に示す）に記憶された中途覚醒リスクの計算結果が用いられる。なお、中途覚醒リスクが計算されていない場合には、工程Ｓ９３及び工程９４が省略される。

工程Ｓ９３において、中途覚醒リスクが高いと判定された場合（工程Ｓ９３で、「Ｙ」）、中途覚醒リスクを低減するためのリフォームプランとして、第２リフォームプランが決定される（工程Ｓ９４）。本実施形態の工程Ｓ９４では、図１３に示した出力部１８に、決定された第２リフォームプラン（本例では、断熱リフォーム及び照明リフォーム）が出力される。本実施形態では、これらのリフォームに必要な費用（価格）も出力されている。なお、断熱リフォームの費用については、第１リフォームプランの断熱リフォームの費用と、第２リフォームプランの断熱リフォームの費用との合計値が出力される。さらに、本実施形態では、中途覚醒リスクが高いことを示す判定結果（例えば、「寝室の温度は、もう少し高いことが望ましいです。」）が出力される。

一方、工程Ｓ９３において、中途覚醒リスクが低いと判定された場合（工程Ｓ９３で、「Ｎ」）、第２リフォームプランを出力せずに、次の工程Ｓ９５が実施される。なお、中途覚醒リスクが低いと判定された場合には、中途覚醒リスクが低いことを示す判定結果（例えば、「寝室の温度は、推奨値を満たしています。」）が出力されるのが望ましい。なお、判定結果には、例えば、寝室４ｂの温度の測定値や、中途覚醒リスクが最も過酷な状況となる日での寝室４ｂの予測温度、及び、寝室４ｂの温度の推奨値等の情報が合わせて出力されてもよい。

次に、本実施形態の決定工程Ｓ４では、呼吸器系疾患リスクが高いと判定されたか否かが判断される（工程Ｓ９５）。工程Ｓ９５では、リスク記憶部２４ｂ（図２に示す）に記憶された呼吸器系疾患リスクの計算結果が用いられる。なお、呼吸器系疾患リスクが計算されていない場合には、工程Ｓ９５及び工程９６が省略される。

工程Ｓ９５において、呼吸器系疾患リスクが高いと判定された場合（工程Ｓ９５で、「Ｙ」）、呼吸器系疾患リスクを低減するためのリフォームプランとして、第３リフォームプランが決定される（工程Ｓ９６）。本実施形態の工程Ｓ９６では、図１３に示した出力部１８に示されていないが、決定された第３リフォームプラン（本例では、換気リフォーム、空調リフォーム及び調湿リフォーム）や、第３リフォームプランに必要な費用（価格）も出力される。さらに、本実施形態では、呼吸器系疾患リスクが高いことを示す判定結果（例えば、「室内ＰＭ２．５濃度は、もう少し低いことが望ましいです。」）が出力される。

一方、工程Ｓ９５において、呼吸器系疾患リスクが低いと判定された場合（工程Ｓ９５で、「Ｎ」）、図１３に示されるように、第３リフォームプランを出力せずに、次の工程Ｓ９７が実施される。なお、呼吸器系疾患リスクが低いと判定された場合には、呼吸器系疾患リスクが低いことを示す判定結果（例えば、「室内ＰＭ２．５濃度は、推奨値を満たしています。」）が出力されるのが望ましい。なお、判定結果には、例えば、粉塵の濃度の測定値や、呼吸器系疾患リスクが最も過酷な状況となる日での粉塵の予測濃度、及び、粉塵の濃度の推奨値等の情報が合わせて出力されてもよい。

次に、本実施形態の決定工程Ｓ４では、熱中症リスクが高いと判定されたか否かが判断される（工程Ｓ９７）。工程Ｓ９７では、リスク記憶部２４ｂ（図２に示す）に記憶された熱中症リスクの計算結果が用いられる。なお、熱中症リスクが計算されていない場合には、工程Ｓ９７及び工程９８が省略される。

工程Ｓ９７において、熱中症リスクが高いと判定された場合（工程Ｓ９７で、「Ｙ」）、熱中症リスクを低減させるためのリフォームプランとして、第４リフォームプランが決定される（工程Ｓ９８）。本実施形態の工程Ｓ９８では、図１３に示した出力部１８に、決定された第４リフォームプラン（本例では、断熱リフォーム、及び、採光リフォーム）が出力される。本実施形態では、これらのリフォームに必要な費用（価格）も出力されている。なお、断熱リフォームの費用については、第１リフォームプランの断熱リフォームの費用、第２リフォームプランの断熱リフォームの費用、及び第４リフォームプランの断熱リフォームの費用の合計値が出力されている。さらに、本実施形態では、熱中症リスクが高いことを示す判定結果（例えば、「警戒レベルに達しています。」）が出力される。

一方、工程Ｓ９７において、熱中症リスクが低いと判定された場合（工程Ｓ９７で、「Ｎ」）、第４リフォームプランを出力せずに、決定工程Ｓ４の一連の処理が終了する。なお、熱中症リスクが低いと判定された場合には、熱中症リスクが低いことを示す判定結果（例えば、「注意レベルです。」や「リスクが低いです。」など）が出力されるのが望ましい。なお、判定結果には、例えば、暑さ指数の計算結果や、熱中症リスクが最も過酷な状況となる日での予測暑さ指数、及び、暑さ指数の推奨値等の情報が合わせて出力されてもよい。

このように、本実施形態の提案方法では、健康リスクに基づいて、建物２（図１に示す）のリフォームプランが決定される。したがって、本実施形態の提案方法は、健康リスクを低減可能なリフォームプランを提案することができる。さらに、本実施形態では、健康リスクとリフォームプランとが予め関連付けられているため、営業マン等のリフォームに関する経験や知識に左右されることなく、健康リスクを低減可能なリフォームプランを容易に決定でき、かつ、顧客に提案することができる。

次に、本実施形態の提案方法では、決定されたリフォームプランに顧客が満足したか否かが判断される（工程Ｓ５）。リフォームプランに満足したか否かについては、例えば、顧客の要望や予算等に応じて適宜判断される。工程Ｓ５において、顧客がリフォームプランを満足した場合（工程Ｓ５で、「Ｙ」）、リフォームプランに基づいて、建物２（図１に示す）のリフォームが実施される（工程Ｓ６）。一方、工程Ｓ５において、顧客がリフォームプランを満足しない場合（工程Ｓ５で、「Ｎ」）、顧客が満足するようにリフォームプランを修正して（工程Ｓ７）、リフォームが実施される（工程Ｓ６）。

リフォームプランの修正については、顧客の要望に応じて適宜行うことができる。リフォームの予算が超過した場合には、例えば、断熱性能の省エネルギー基準を下げる（例えば、新省エネルギー基準から旧省エネルギー基準に変更）ことで、断熱材（図示省略）のコストを低くしたり、健康リスクへの影響の少ないリフォームの一部を省略したりすることができる。これにより、本実施形態の提案方法では、健康リスクを低減させつつ、顧客の要望に応じたリフォームプランを提案することができる。

以上、本発明の特に好ましい実施形態について詳述したが、本発明は図示の実施形態に限定されることなく、種々の態様に変形して実施しうる。

Ｓ１ 第１情報を測定する工程
Ｓ２ 第１情報を入力する工程
Ｓ３ 健康リスクを計算する工程
Ｓ４ 建物のリフォームプランを決定する工程

Claims (15)

1. 建物のリフォームを提案するための方法であって、
   前記建物の内部環境に関連する第１情報を測定する工程と、
   コンピュータに、前記第１情報を入力する工程と、
   前記コンピュータが、前記第１情報に基づいて、前記建物の居住者に想定される健康リスクを計算する工程と、
   前記コンピュータが、前記健康リスクに基づいて、前記健康リスクを低減するための前記建物のリフォームプランを決定する工程とを含む、
   建物のリフォーム提案方法。
2. 前記第１情報が、前記建物内の居室の温度と、前記建物内の脱衣所の温度とを含み、前記健康リスクが、ヒートショックリスクを含む、請求項１記載の建物のリフォーム提案方法。
3. 前記第１情報が、前記建物内の寝室の温度と、外気の温度とを含み、前記健康リスクが、就寝時中途覚醒リスクを含む、請求項１又は２に記載の建物のリフォーム提案方法。
4. 前記第１情報が、前記建物内の空気質に関する情報であり、前記健康リスクが、呼吸器系疾患リスクを含む、請求項１ないし３のいずれかに記載の建物のリフォーム提案方法。
5. 前記第１情報が、前記建物内の温度及び相対湿度を含み、前記健康リスクが、熱中症リスクを含む、請求項１ないし４のいずれかに記載の建物のリフォーム提案方法。
6. 前記健康リスクを計算する工程は、任意の日又は期間に測定された前記第１情報と、前記建物が存在する地域情報とに基づいて、１年を通して最も過酷な状況での前記健康リスクを計算する、請求項１ないし５のいずれかに記載の建物のリフォーム提案方法。
7. 前記コンピュータには、入力された前記第１情報に基づいて、前記健康リスクを計算するリスク計算部と、前記健康リスクに基づいて、前記リフォームプランを決定するプラン決定部とを含む、請求項１ないし６のいずれかに記載の建物のリフォーム提案方法。
8. 前記コンピュータは、前記健康リスクと前記リフォームプランとが、予め関連付けて記憶されたプラン記憶部をさらに含む、請求項１ないし７のいずれかに記載の建物のリフォーム提案方法。
9. 建物のリフォームを提案するためのシステムであって、
   前記建物の内部環境に関連する第１情報の測定結果を入力するための入力部と、
   入力された前記第１情報を記憶するための第１情報記憶部と、
   前記第１情報に基づいて、前記建物の居住者に想定される健康リスクを計算するリスク計算部と、
   前記健康リスクに基づいて、前記健康リスクを低減するための前記建物のリフォームプランを決定するプラン決定部と、
   決定された前記リフォームプランを出力する出力部とを含む、
   建物のリフォーム提案システム。
10. 前記第１情報が、前記建物内の居室の温度と、前記建物内の脱衣所の温度とを含み、前記健康リスクが、ヒートショックリスクを含む、請求項９記載の建物のリフォーム提案システム。
11. 前記第１情報が、前記建物内の寝室の温度と、外気の温度とを含み、前記健康リスクが、就寝時中途覚醒リスクを含む、請求項９又は１０に記載の建物のリフォーム提案システム。
12. 前記第１情報が、前記建物内の空気質に関する情報であり、前記健康リスクが、呼吸器系疾患リスクを含む、請求項９ないし１１のいずれかに記載の建物のリフォーム提案システム。
13. 前記第１情報が、前記建物内の温度及び相対湿度を含み、前記健康リスクが、熱中症リスクを含む、請求項９ないし１２のいずれかに記載の建物のリフォーム提案システム。
14. 前記リスク計算部は、任意の日又は期間に測定された前記第１情報と、前記建物が存在する地域情報とに基づいて、１年を通して最も過酷な状況での前記健康リスクを計算する、請求項９ないし１３のいずれかに記載の建物のリフォーム提案システム。
15. 前記健康リスクと前記リフォームプランとが、予め関連付けて記憶されたプラン記憶部をさらに含む、請求項９ないし１４のいずれかに記載の建物のリフォーム提案システム。

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