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JP7658395B2 - Air conditioners - Google Patents
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Description

本発明は、空気調和機に関する。 The present invention relates to an air conditioner.

例えば、空調空間における人の在不在を検出する人検知センサを備え、人検知センサの検出結果を用いて空調運転の開始時刻をタイマ設定する空気調和機が提案されている(例えば、特許文献1)。特許文献1では、数日分の人検知センサの検出結果と、「使用者の在不在を判定するルール」とを照らし合わせることで、空調空間において使用者が不在から在室へと変わる時刻を予測し、この予測結果に基づいて空調運転の開始時刻をタイマ設定している。 For example, an air conditioner has been proposed that is equipped with a human detection sensor that detects the presence or absence of people in the air-conditioned space, and that uses the detection results of the human detection sensor to set a timer for the start time of air-conditioning operation (for example, Patent Document 1). In Patent Document 1, the detection results of the human detection sensor over several days are compared with "rules for determining the presence or absence of a user" to predict the time when a user will change from being absent to being present in the air-conditioned space, and the timer is set to start the air-conditioning operation based on this prediction result.

特開平11-14121号公報Japanese Patent Application Publication No. 11-14121

一方、近年の空気調和機は冷房運転や暖房運転などのいわゆる空調運転に加え、空気調和機自体の清潔性を保つための特殊な運転(いわゆる付加機能運転)を備える多機能なものが増えている。しかし、空調空間において使用者が不在から在室へと変わる時刻を予測するだけでは、使用者の生活リズム(例えば、起床時刻、外出時刻、帰宅時刻、就寝時刻)に則した適切なタイミングで空調運転や付加機能運転といった各種運転を行うことができない。 Meanwhile, in recent years, air conditioners are increasingly being equipped with multi-functions that, in addition to so-called air conditioning operations such as cooling and heating, also have special operations (so-called additional function operations) to keep the air conditioner itself clean. However, simply predicting the time when a user will change from being absent to being present in an air-conditioned space does not allow various operations such as air conditioning and additional function operations to be performed at appropriate times in accordance with the user's daily rhythm (for example, the time to wake up, leave the house, return home, and go to bed).

本発明ではこのような問題に鑑み、使用者の生活リズムに則した空調運転や付加機能運転(以下、運転という)を適切に行うことができる空気調和機を提供することを目的とする。 In view of these problems, the present invention aims to provide an air conditioner that can appropriately perform air conditioning operation and additional function operation (hereinafter referred to as operation) in accordance with the user's lifestyle.

一つの態様の空気調和機は、センサと、記憶部と、行動予測部とを有する。センサは、空調空間における人の在不在を検出する。記憶部は、前記センサの検出結果を用いて、前記空調空間における使用者の在不在を予測した在不在予測結果と、前記空調空間の室内用途を識別する室内用途情報とを対応付けて記憶する。行動予測部は、前記在不在予測結果と、前記空調空間の前記室内用途情報と、前記空調空間において空調運転が開始されることが想定される時間帯、又は前記空調空間において空調運転が停止されることが想定される時間帯とに基づいて、前記使用者の行動を予測する。 An air conditioner of one embodiment has a sensor, a memory unit, and a behavior prediction unit. The sensor detects the presence or absence of a person in the air-conditioned space. The memory unit uses the detection result of the sensor to associate and store a presence/absence prediction result that predicts the presence or absence of a user in the air-conditioned space with indoor use information that identifies the indoor use of the air-conditioned space. The behavior prediction unit predicts the behavior of the user based on the presence/absence prediction result, the indoor use information of the air-conditioned space, and the time period when air-conditioning operation is expected to start in the air-conditioned space or the time period when air-conditioning operation is expected to stop in the air-conditioned space.

一つの側面として、在不在予測結果と、空調空間の室内用途情報とを用いることで、空調空間における使用者の生活リズムに則した運転を適切に行うことができる。 One aspect is that by using the presence/absence prediction results and the indoor use information of the air-conditioned space, it is possible to appropriately operate the air-conditioned space in accordance with the user's lifestyle rhythm.

図1は、実施例1の空気調和システムの一例を示す説明図である。FIG. 1 is an explanatory diagram illustrating an example of an air conditioning system according to a first embodiment. 図2は、空気調和機の構成の一例を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing an example of the configuration of an air conditioner. 図3は、通信アダプタの構成の一例を示すブロック図である。FIG. 3 is a block diagram showing an example of the configuration of a communications adapter. 図4は、在不在の予測結果の一例を示す説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of a prediction result of presence or absence. 図5は、端末装置の構成の一例を示すブロック図である。FIG. 5 is a block diagram showing an example of the configuration of a terminal device. 図6は、サーバ装置の構成の一例を示すブロック図である。FIG. 6 is a block diagram showing an example of the configuration of a server device. 図7は、在不在パターンの生成に使用するデータの一例を示す説明図である。FIG. 7 is an explanatory diagram showing an example of data used to generate a presence/absence pattern. 図8は、在不在パターンを用いて予測した使用者のパターンの一例を示す説明図である。FIG. 8 is an explanatory diagram showing an example of a user pattern predicted using a presence/absence pattern. 図9Aは、端末装置のタイマ設定画面の一例を示す説明図である。FIG. 9A is an explanatory diagram showing an example of a timer setting screen of a terminal device. 図9Bは、端末装置の推奨画面の一例を示す説明図である。FIG. 9B is an explanatory diagram showing an example of a recommendation screen of a terminal device. 図9Cは、端末装置の推奨時刻の変更画面の一例を示す説明図である。FIG. 9C is an explanatory diagram showing an example of a recommended time change screen of a terminal device. 図10は、加熱除菌運転時の各処理のタイミングチャートの一例を示す説明図である。FIG. 10 is an explanatory diagram showing an example of a timing chart of each process during the thermal sterilization operation. 図11は、フィルタ清掃運転時の各処理のタイミングチャートの一例を示す説明図である。FIG. 11 is an explanatory diagram showing an example of a timing chart of each process during the filter cleaning operation. 図12Aは、在不在パターンを生成する生成処理に関わるサーバ装置のCPUの処理動作の一例を示すフローチャートである。FIG. 12A is a flowchart showing an example of a processing operation of the CPU of the server device related to a generation process for generating a presence/absence pattern. 図12Bは、在不在パターンを更新する更新処理に関わるサーバ装置のCPUの処理動作の一例を示すフローチャートである。FIG. 12B is a flowchart showing an example of the processing operation of the CPU of the server device related to the update processing for updating the presence/absence pattern. 図13Aは、推奨処理に関わる通信アダプタのCPUの処理動作の一例を示すフローチャートである。FIG. 13A is a flowchart showing an example of processing operations of a CPU of a communications adapter related to recommendation processing. 図13Bは、居間での空調運転推奨処理に関わる室内機の制御部の処理動作の一例を示すフローチャートである。FIG. 13B is a flowchart showing an example of the processing operation of the control unit of the indoor unit related to the air conditioning operation recommendation processing in the living room. 図13Cは、居間での空調運転推奨処理に関わる室内機の制御部の処理動作の一例を示すフローチャートである。FIG. 13C is a flowchart showing an example of the processing operation of the control unit of the indoor unit related to the air conditioning operation recommendation processing in the living room. 図13Dは、寝室での空調運転推奨処理に関わる室内機の制御部の処理動作の一例を示すフローチャートである。FIG. 13D is a flowchart showing an example of the processing operation of the control unit of the indoor unit related to the air conditioning operation recommendation process in the bedroom. 図14は、実施例2の空気調和機の構成の一例を示すブロック図である。FIG. 14 is a block diagram illustrating an example of the configuration of an air conditioner according to the second embodiment.

以下、図面に基づいて、本願の開示する空気調和機及び空気調和システムの実施例を詳細に説明する。尚、本実施例により、開示技術が限定されるものではない。また、以下に示す各実施例は、矛盾を起こさない範囲で適宜変形しても良い。 Below, examples of the air conditioner and air conditioning system disclosed in the present application will be described in detail with reference to the drawings. Note that the disclosed technology is not limited to these examples. Furthermore, each of the examples shown below may be modified as appropriate within the scope of not causing any inconsistency.

<空気調和システムの構成>
図1は、実施例1の空気調和システム1の一例を示す説明図である。図1に示す空気調和システム1は、空気調和機2と、通信アダプタ3と、ルータ4と、サーバ装置5と、中継装置6と、端末装置7と、通信網8とを有する。
<Air conditioning system configuration>
Fig. 1 is an explanatory diagram showing an example of an air conditioning system 1 according to Example 1. The air conditioning system 1 shown in Fig. 1 includes an air conditioner 2, a communication adapter 3, a router 4, a server device 5, a relay device 6, a terminal device 7, and a communication network 8.

<空気調和機の構成>
図2は、空気調和機2の構成の一例を示すブロック図である。図2に示す空気調和機2は、室内機21と、室外機22と、リモコン23とを有する。室内機21は、例えば、室内に配置され、空調空間である室内の空気を加熱又は冷却する空気調和機2の一部である。室内機21は、例えば、居間や寝室等の空調空間毎に備えられているものとする。室内機21は、本体21Aと、センサ21Bと、受光部21Cと、制御部21Dと、メモリ21Eとを有する。本体21Aは、図示せぬ室内ファンや室内熱交換器などが備えられ、室内熱交換器で室外機22から供給される冷媒と熱交換を行った室内空気が室内ファンによって吹き出されることで、部屋の暖房、冷房、除湿等が行われる。センサ21Bは、空調空間内の人の在不在を検出する。センサ21Bは、例えば、赤外線を使用した焦電センサである。センサ21Bは、空気調和機2が設置された後に空気調和機2が商用電源に接続されて電力供給がなされると、人の在不在の検出動作を開始する。なお、これ以降は電力供給が中止されない限り、空気調和機2の運転/停止に関わらず空調空間内の人の在不在を検出し続ける。受光部21Cは、リモコン23からのコマンド信号を受光し、受光したコマンド信号を制御部21Dに送信する。メモリ21Eは、例えば、室内用途等の各種情報を記憶する領域である。室内用途は、例えば、居間や寝室等の空調空間の用途を識別する情報である。室内用途は、使用者の行動を予測する際に使用する情報である。制御部21Dは、室内機21全体を制御する。制御部21Dは、コマンド信号に基づき、各種コマンドを実行する。室外機22は、例えば、室外ファンや圧縮機等が備えられている。リモコン23は、使用者の操作に応じて室内機21を遠隔操作する遠隔操作部である。
<Air conditioner configuration>
FIG. 2 is a block diagram showing an example of the configuration of the air conditioner 2. The air conditioner 2 shown in FIG. 2 has an indoor unit 21, an outdoor unit 22, and a remote control 23. The indoor unit 21 is, for example, arranged indoors and is a part of the air conditioner 2 that heats or cools the air in the indoor air-conditioned space. The indoor unit 21 is provided for each air-conditioned space, such as a living room or a bedroom. The indoor unit 21 has a main body 21A, a sensor 21B, a light receiving unit 21C, a control unit 21D, and a memory 21E. The main body 21A is provided with an indoor fan and an indoor heat exchanger (not shown), and the indoor air that has exchanged heat with the refrigerant supplied from the outdoor unit 22 in the indoor heat exchanger is blown out by the indoor fan to heat, cool, dehumidify, etc. the room. The sensor 21B detects the presence or absence of a person in the air-conditioned space. The sensor 21B is, for example, a pyroelectric sensor using infrared rays. When the air conditioner 2 is installed and connected to a commercial power source to supply power, the sensor 21B starts detecting the presence or absence of a person. After this, unless the power supply is stopped, the sensor 21B continues to detect the presence or absence of a person in the air-conditioned space regardless of whether the air conditioner 2 is operating or stopped. The light receiving unit 21C receives a command signal from the remote control 23 and transmits the received command signal to the control unit 21D. The memory 21E is an area for storing various information such as indoor use. The indoor use is information that identifies the use of the air-conditioned space, such as a living room or a bedroom. The indoor use is information used when predicting the user's behavior. The control unit 21D controls the entire indoor unit 21. The control unit 21D executes various commands based on the command signal. The outdoor unit 22 is equipped with, for example, an outdoor fan, a compressor, etc. The remote control 23 is a remote control unit that remotely controls the indoor unit 21 in response to a user's operation.

制御部21Dは、行動予測部21D2と、推奨部21D0と、抽出部21D1とを有する。行動予測部21D2は、空調空間における使用者の在不在を予測した在不在予測結果と、空調空間の室内用途を識別する室内用途情報とに基づき、使用者の行動を予測する。尚、在不在予測結果は、後述する通信アダプタ3内の在不在予測部34Eから取得する、空調空間における使用者の10分毎の在不在の予測結果を24時間分蓄積した情報である。 The control unit 21D has a behavior prediction unit 21D2, a recommendation unit 21D0, and an extraction unit 21D1. The behavior prediction unit 21D2 predicts the user's behavior based on the presence/absence prediction result that predicts the presence/absence of the user in the air-conditioned space and the indoor use information that identifies the indoor use of the air-conditioned space. The presence/absence prediction result is information that accumulates the prediction result of the presence/absence of the user in the air-conditioned space every 10 minutes for 24 hours, which is obtained from the presence/absence prediction unit 34E in the communication adapter 3 described later.

推奨部21D0は、行動予測部21D2の行動予測結果に基づき、使用者に推奨すべき運転を選択する。運転は、例えば、冷房運転や暖房運転等の通常の空調運転の他に、加熱除菌運転やフィルタ清掃運転等の付加機能運転等がある。加熱除菌運転は、室内機21内の室内熱交換器を55度以上に加熱して除菌する運転である。フィルタ清掃運転は、室内機21内のフィルタを清掃する運転である。推奨部21D0は、選択した運転の実行を使用者に推奨すべく、例えば、運転実行を推奨する旨の信号を使用者の端末装置に送信する。推奨部21D0は、通信アダプタ3、ルータ4、通信網8、ルータ4経由で、各種空調運転を推奨する旨を使用者の端末装置7に送信する。 The recommendation unit 21D0 selects an operation to be recommended to the user based on the behavior prediction result of the behavior prediction unit 21D2. The operations include normal air conditioning operations such as cooling operation and heating operation, as well as additional function operations such as heating sterilization operation and filter cleaning operation. The heating sterilization operation is an operation that sterilizes the indoor heat exchanger in the indoor unit 21 by heating it to 55 degrees or more. The filter cleaning operation is an operation that cleans the filter in the indoor unit 21. The recommendation unit 21D0 sends, for example, a signal recommending the execution of the operation to the user's terminal device to recommend the execution of the selected operation to the user. The recommendation unit 21D0 sends a recommendation of various air conditioning operations to the user's terminal device 7 via the communication adapter 3, the router 4, the communication network 8, and the router 4.

行動予測部21D2は、後述する在不在予測部34Eによる空調空間における使用者の在不在予測結果と、室内用途情報とに基づき、空調空間における使用者の行動を予測する。そして、推奨部21D0は、行動予測部21D2の行動予測結果に基づき、空調運転の開始時刻又は空調運転の停止時刻の設定等の使用者に推奨する空調運転の内容を使用者の端末装置7に送信する。推奨する空調運転の内容としては、例えば、起床時刻、帰宅時刻、外出時刻や就寝時刻に応じた空調運転開始のタイマ時刻の設定を推奨する内容である。推奨部21D0は、行動予測部21D2の行動予測結果に基づき、空調運転とは異なる付加機能運転を推奨する旨の信号を使用者の端末装置7に送信する。付加機能運転を推奨する内容としては、例えば、加熱除菌運転開始のタイマ時刻を提案する内容である。 The behavior prediction unit 21D2 predicts the behavior of the user in the air-conditioned space based on the user presence/absence prediction result of the presence/absence prediction unit 34E described later and the indoor use information. The recommendation unit 21D0 then transmits the contents of the air-conditioning operation recommended to the user, such as the setting of the air-conditioning operation start time or the air-conditioning operation stop time, based on the behavior prediction result of the behavior prediction unit 21D2, to the user's terminal device 7. The recommended air-conditioning operation contents include, for example, the contents recommending the setting of the timer time for starting the air-conditioning operation according to the wake-up time, the return home time, the time going out, and the time going to bed. The recommendation unit 21D0 transmits a signal to the user's terminal device 7 to recommend an additional function operation different from the air-conditioning operation based on the behavior prediction result of the behavior prediction unit 21D2. The contents recommending the additional function operation include, for example, the contents proposing the timer time for starting the heat sterilization operation.

抽出部21D1は、空調空間における24時間分の在不在予測結果から、通常の空調運転とは異なる付加機能運転を実行できる時間帯を抽出する。付加機能運転を実行できる時間帯とは、例えば、5時間以上の不在時間である。不在時間は、後述する在不在予測部34Eで予測する24時間分の在不在予測結果から抽出した空調空間における使用者の不在時間である。抽出部21D1は、不在時間から運転可能時間を算出し、運転可能時間と予め記憶している付加機能運転の運転時間とを比較する。そして、抽出部21D1は、運転可能時間が運転時間以上の場合に、不在時間から付加能機能運転を実行できる時間帯として抽出する。 The extraction unit 21D1 extracts time periods when additional function operation, which is different from normal air conditioning operation, can be performed from the 24-hour presence/absence prediction results in the air-conditioned space. The time periods when additional function operation can be performed are, for example, absence periods of 5 hours or more. The absence periods are the absence periods of time when the user is absent in the air-conditioned space extracted from the 24-hour presence/absence prediction results predicted by the presence/absence prediction unit 34E described below. The extraction unit 21D1 calculates the available operation time from the absence periods and compares the available operation time with the operation time of the additional function operation stored in advance. Then, if the available operation time is equal to or greater than the operation time, the extraction unit 21D1 extracts the absence periods as the time periods when additional function operation can be performed.

通信アダプタ3は、空気調和機2内の室内機21とルータ4との間を無線通信で接続する通信機能と、室内機21をAI(Artificial Intelligence)制御する制御機能とを有する。通信アダプタ3は、室内機21毎に配置するものである。ルータ4は、例えば、WLAN(Wireless Local Area Network)等を使用して通信アダプタ3と通信網8とを無線通信で接続すると共に、端末装置7と通信網8とを無線通信で接続するアクセスポイントの装置である。通信網8は、例えば、インターネット等の通信網である。サーバ装置5は、室内機21に適用される在不在パターンを生成する機能や運転履歴データ等を記憶するデータベース等を有する。尚、サーバ装置5は、例えば、データセンタに配置されている。中継装置6は、通信網8と通信で接続すると共に、サーバ装置5と通信で接続する機能を有する。中継装置6は、通信網8経由で室内機21に適用される在不在パターンの生成又は更新に使用する運転履歴データ等を通信アダプタ3からサーバ装置5に送信する。また、中継装置6は、サーバ装置5で生成又は更新した在不在パターンを通信網8経由で通信アダプタ3に送信する。尚、中継装置6は、例えば、データセンタ等に配置されている。 The communication adapter 3 has a communication function for connecting the indoor unit 21 in the air conditioner 2 to the router 4 by wireless communication, and a control function for controlling the indoor unit 21 by AI (Artificial Intelligence). The communication adapter 3 is arranged for each indoor unit 21. The router 4 is an access point device that connects the communication adapter 3 to the communication network 8 by wireless communication using, for example, a WLAN (Wireless Local Area Network) or the like, and also connects the terminal device 7 to the communication network 8 by wireless communication. The communication network 8 is, for example, a communication network such as the Internet. The server device 5 has a function for generating a presence/absence pattern applied to the indoor unit 21 and a database that stores operation history data, etc. The server device 5 is arranged, for example, in a data center. The relay device 6 has a function for connecting to the communication network 8 by communication and a function for connecting to the server device 5 by communication. The relay device 6 transmits operation history data, etc. used for generating or updating the presence/absence pattern applied to the indoor unit 21 from the communication adapter 3 to the server device 5 via the communication network 8. In addition, the relay device 6 transmits the presence/absence pattern generated or updated by the server device 5 to the communication adapter 3 via the communication network 8. The relay device 6 is located, for example, in a data center or the like.

中継装置6は、第1の中継部6Aと、第2の中継部6Bと、第3の中継部6Cとを有する。第1の中継部6Aは、通信網8経由で通信アダプタ3からサーバ装置5に在不在パターンに関わる各種データ(以降、運転履歴データと記載する)を送信し、サーバ装置5が生成又は更新した在不在パターンを通信網8経由で通信アダプタ3に送信する。第2の中継部6Bは、使用者が外出先から端末装置7を使用して設定した室内機21の運転条件(冷房/暖房といった運転モードや設定温度など)を取得し、これを室内機21に送信する。第3の中継部6Cは、例えば、インターネット等の通信網8から天気予報やカレンダ情報(主に、祝日情報)等の外部データを取得し、取得した外部データをサーバ装置5に送信する。また、第3の中継部6Cは、外部データを通信網8経由で通信アダプタ3に送信する。 The relay device 6 has a first relay unit 6A, a second relay unit 6B, and a third relay unit 6C. The first relay unit 6A transmits various data related to the presence/absence pattern (hereinafter, referred to as operation history data) from the communication adapter 3 to the server device 5 via the communication network 8, and transmits the presence/absence pattern generated or updated by the server device 5 to the communication adapter 3 via the communication network 8. The second relay unit 6B acquires the operation conditions (such as the operation mode such as cooling/heating and the set temperature) of the indoor unit 21 set by the user using the terminal device 7 while away from home, and transmits them to the indoor unit 21. The third relay unit 6C acquires external data such as weather forecasts and calendar information (mainly holiday information) from a communication network 8 such as the Internet, and transmits the acquired external data to the server device 5. The third relay unit 6C also transmits the external data to the communication adapter 3 via the communication network 8.

<通信アダプタの構成>
図3は、通信アダプタ3の構成の一例を示すブロック図である。図3に示す通信アダプタ3は、第1の通信部31と、第2の通信部32と、記憶部33と、CPU(Central Processing Unit)34とを有する。第1の通信部31は、室内機21内の制御部21DとCPU34とを通信接続する、例えば、UART(Universal Asynchronous Receiver Transmitter)等の通信IF(Interface)である。第2の通信部32は、ルータ4とCPU34とを通信接続する、例えば、WLAN等の通信IF等の通信部である。記憶部33は、例えば、ROM(Read Only Memory)やRAM(Random Access Memory)等を有し、データやプログラム等の各種情報を格納する。CPU34は、通信アダプタ3全体を制御する。
<Communication adapter configuration>
FIG. 3 is a block diagram showing an example of the configuration of the communication adapter 3. The communication adapter 3 shown in FIG. 3 has a first communication unit 31, a second communication unit 32, a storage unit 33, and a CPU (Central Processing Unit) 34. The first communication unit 31 is a communication IF (Interface) such as a UART (Universal Asynchronous Receiver Transmitter) that communicatively connects the control unit 21D in the indoor unit 21 and the CPU 34. The second communication unit 32 is a communication unit such as a communication IF such as a WLAN that communicatively connects the router 4 and the CPU 34. The storage unit 33 has, for example, a ROM (Read Only Memory) or a RAM (Random Access Memory), and stores various information such as data and programs. The CPU 34 controls the entire communication adapter 3.

図3に示す通信アダプタ3内の記憶部33は、履歴メモリ33Aと、在不在パターンメモリ33Bと、予測結果メモリ33Cと、外部メモリ33Dとを有する。履歴メモリ33Aは、室内機21から取得した運転履歴データを一時記憶する。運転履歴データとしては、例えば、センサ21Bで検出した室内空間内での人の在不在の10分毎の検出結果である。在不在パターンメモリ33Bは、サーバ装置5から取得した在不在パターンを記憶する。 The memory unit 33 in the communication adapter 3 shown in FIG. 3 has a history memory 33A, a presence/absence pattern memory 33B, a prediction result memory 33C, and an external memory 33D. The history memory 33A temporarily stores operation history data acquired from the indoor unit 21. The operation history data is, for example, the detection results of the presence/absence of people in the indoor space detected by the sensor 21B every 10 minutes. The presence/absence pattern memory 33B stores the presence/absence pattern acquired from the server device 5.

在不在パターンは、例えばセンサ21Bの過去の検出結果、例えば、過去30日分の在不在の検出結果、曜日情報及び祝日情報を用いることで、サーバ装置5が、空調空間における使用者の在不在の傾向を示す、曜日毎に生成したパターンである。本実施例では最大で5種類の在不在パターンが生成され、曜日毎にどの在不在パターンで使用者が行動する傾向があるかが判別できるように曜日毎に在不在パターンが対応づけられている。例えば、月曜日及び火曜日は在不在パターン1で行動する傾向があり、水曜日と木曜日は在不在パターン2で行動する傾向があり、木曜日と金曜日は在不在パターン3で行動する傾向があり、土曜日は在不在パターン4で行動する傾向があり、日曜日は在不在パターン5で行動する傾向がある。ここで、在不在パターンを生成する際にセンサ21Bの過去30日分の検出結果を使用するのは、次の理由による。在不在パターンの生成に際し、センサ21Bの検出結果が多い方が在不在パターンを用いた予測の精度が向上するため、センサ21Bの検出結果はできる限り多い方が好ましい。一方で、センサ21Bの検出結果を多く取得するように、例えば、過去90日分の検出結果を用いて在不在パターンを生成すると、空気調和機2の設置時期が、冷房運転が頻繁に行われる夏季の始まる時期や、暖房運転が頻繁に行われる冬季の始まる時期である場合に、在不在パターンを生成している間に夏季や冬季が過ぎてしまい、後述する使用者の在不在の予想結果に基づいた使用者の行動予測や空調運転の推奨が夏季や冬季に行えなくなる。そこで、本実施形態では、在不在パターンの精度が担保でき、かつ、使用者の在不在の予想結果に基づいた使用者の行動予測や空調運転の推奨を適正な時期に提供できるように、と考えて、在不在パターンの生成に、センサ21Bの過去30日分の在不在の検出結果を使用している。尚、過去30日分の在不在の検出結果は、10分毎の在不在の検出結果を30日分蓄積した情報である。また、本実施形態では、在不在パターンを生成する際にセンサ21Bの過去30日分の検出結果を使用する場合を例示するが、本発明はこれに限られない。空気調和機2の設置時期から頻繁に使用される時期までの期間に応じて適宜変更するようにしてもよい。 The presence/absence pattern is a pattern that the server device 5 generates for each day of the week, which indicates the tendency of the user's presence/absence in the air-conditioned space, by using, for example, past detection results of the sensor 21B, for example, the presence/absence detection results for the past 30 days, day of the week information, and holiday information. In this embodiment, up to five types of presence/absence patterns are generated, and the presence/absence patterns are associated with each day of the week so that it can be determined in which presence/absence pattern the user tends to act on each day of the week. For example, on Mondays and Tuesdays, there is a tendency to act in presence/absence pattern 1, on Wednesdays and Thursdays, there is a tendency to act in presence/absence pattern 2, on Thursdays and Fridays, there is a tendency to act in presence/absence pattern 3, on Saturdays, there is a tendency to act in presence/absence pattern 4, and on Sundays, there is a tendency to act in presence/absence pattern 5. Here, the detection results of the sensor 21B for the past 30 days are used when generating the presence/absence pattern for the following reason. When generating the presence/absence pattern, it is preferable to have as many detection results of the sensor 21B as possible, because the more detection results of the sensor 21B there are, the higher the accuracy of the prediction using the presence/absence pattern will be. On the other hand, if the presence/absence pattern is generated using, for example, the detection results of the past 90 days so as to obtain many detection results of the sensor 21B, when the air conditioner 2 is installed at the beginning of summer when cooling operation is frequently performed or at the beginning of winter when heating operation is frequently performed, summer or winter will pass while the presence/absence pattern is generated, and it will be impossible to predict the user's behavior or recommend air conditioning operation based on the predicted results of the user's presence or absence, as described below, in summer or winter. Therefore, in this embodiment, the presence/absence pattern is generated using the presence/absence detection results of the sensor 21B for the past 30 days, so that the accuracy of the presence/absence pattern can be guaranteed and the user's behavior prediction and the air conditioning operation recommendation based on the predicted results of the user's presence or absence can be provided at an appropriate time. Note that the presence/absence detection results for the past 30 days are information obtained by accumulating the presence/absence detection results every 10 minutes for 30 days. In addition, in this embodiment, a case where the detection results of the sensor 21B for the past 30 days are used when generating the presence/absence pattern is illustrated, but the present invention is not limited to this. This may be changed as appropriate depending on the period between when the air conditioner 2 is installed and when it is frequently used.

また、曜日情報は、月火水木金土日の曜日の情報であり、CPU34で算出して得る。祝日情報は、月火水木金土日の曜日の内、祝日を識別する情報であり、第2の通信部32を介して外部から取得する。尚、祝日情報を外部から取得する理由としては、年毎に祝日が変わる場合も存在するためである。予測結果メモリ33Cは、在不在パターンで予測した空調空間内での24時間分の10分毎の使用者の在不在の予測結果である24時間分の在不在予測結果を室内用途毎に記憶する。室内用途は、例えば、居間や寝室等の空調空間の用途を識別する情報である。室内用途は、在不在予測結果を用いて使用者の行動を予測する際に使用する情報である。CPU34は、予測結果メモリ33Cを参照して空調空間毎の24時間分の在不在予測結果を認識できる。外部メモリ33Dは、前述した祝日情報や天気予報など外部から取得する外部データを記憶する。 The day of the week information is information on the days of the week, Mon. Tues. Wed. Thurs. Fri. Sat. Sun, and is calculated and obtained by the CPU 34. The holiday information is information that identifies the holidays among the days of the week, Mon. Tues. Wed. Thurs. Fri. Sat. Sun, and is obtained from the outside via the second communication unit 32. The reason for obtaining the holiday information from the outside is that holidays may change from year to year. The prediction result memory 33C stores the 24-hour presence/absence prediction results, which are the prediction results of the presence/absence of the user every 10 minutes for 24 hours in the air-conditioned space predicted by the presence/absence pattern, for each indoor use. The indoor use is information that identifies the use of the air-conditioned space, such as a living room or a bedroom. The indoor use is information used when predicting the user's behavior using the presence/absence prediction results. The CPU 34 can recognize the 24-hour presence/absence prediction results for each air-conditioned space by referring to the prediction result memory 33C. The external memory 33D stores external data obtained from the outside, such as the holiday information and weather forecast mentioned above.

CPU34は、収集部34Aと、送信部34Bと、受信部34Cと、設定部34Dと、在不在予測部34Eとを有する。 The CPU 34 has a collection unit 34A, a transmission unit 34B, a reception unit 34C, a setting unit 34D, and a presence/absence prediction unit 34E.

収集部34Aは、室内機21から所定周期、例えば10分毎の取得タイミングで各空調空間での人の在不在の検出結果を取得する。空調空間は、例えば、居間や寝室等の空調空間である。収集部34Aは、取得した空調空間でのセンサ21Bによる10分毎の人の在不在の現在の検出結果を収集する。在不在の検出結果には、例えば、不在、在室、不定の3種類の変数が存在する。在不在の検出結果のうち、「不在」は、空調空間内で人を検出できなかった場合の検出結果である。この「不在」の検出結果は第2の検出値である。在不在の検出結果のうち、「在室」は、空調空間で人を検出した場合の検出結果である。この「在室」の検出結果は第1の検出値である。在不在の検出結果のうち、「不定」は、在室及び不在の何れにも該当しない、つまり、第1の検出値又は第2の検出値の何れにも該当しない第3の検出値であって、在不在パターンの生成に使用しない検出結果である。収集部34Aは、10分毎に取得した各空調空間の在不在の検出結果を履歴メモリ33Aに記憶する。 The collection unit 34A acquires the detection result of the presence or absence of a person in each air-conditioned space from the indoor unit 21 at a predetermined period, for example, every 10 minutes. The air-conditioned space is, for example, an air-conditioned space such as a living room or a bedroom. The collection unit 34A collects the current detection result of the presence or absence of a person by the sensor 21B every 10 minutes in the acquired air-conditioned space. There are three types of variables for the presence or absence detection result, for example, absent, present, and indefinite. Among the presence or absence detection results, "absent" is a detection result when a person cannot be detected in the air-conditioned space. This detection result of "absent" is the second detection value. Among the presence or absence detection results, "presence" is a detection result when a person is detected in the air-conditioned space. This detection result of "presence" is the first detection value. Among the presence or absence detection results, "indefinite" is a third detection value that does not correspond to either presence or absence, that is, neither the first detection value nor the second detection value, and is not used to generate a presence or absence pattern. The collection unit 34A stores the presence/absence detection results for each air-conditioned space acquired every 10 minutes in the history memory 33A.

送信部34Bは、例えば、2日分の在不在の検出結果を履歴メモリ33Aに記憶した場合、履歴メモリ33Aに記憶中の2日分の在不在の検出結果を通信網8経由でサーバ装置5に送信する。尚、サーバ装置5では、通信アダプタ3から順次受信した過去30日分の在不在の検出結果を用いて前述した最大で5種類の在不在パターンを生成することになる。受信部34Cは、通信網8経由でサーバ装置5から空調空間毎の在不在パターンを受信し、受信した在不在パターンを在不在パターンメモリ33Bに記憶する。設定部34Dは、記憶中の在不在パターンを在不在予測部34Eに適用する。 For example, when the transmission unit 34B stores two days' worth of presence/absence detection results in the history memory 33A, it transmits the two days' worth of presence/absence detection results stored in the history memory 33A to the server device 5 via the communication network 8. The server device 5 generates up to five types of presence/absence patterns as described above using the presence/absence detection results for the past 30 days received sequentially from the communication adapter 3. The reception unit 34C receives the presence/absence patterns for each air-conditioned space from the server device 5 via the communication network 8, and stores the received presence/absence patterns in the presence/absence pattern memory 33B. The setting unit 34D applies the stored presence/absence patterns to the presence/absence prediction unit 34E.

在不在予測部34Eは、現在のセンサ21Bの検出結果、すなわち在不在を予測する時点から所定時間前までのセンサ21Bの検出結果である在不在の検出結果と、現在の曜日情報と、現在の祝日情報とを用いて、設定部34Dにて適用された複数の在不在パターンの中から予測に使用する在不在パターンを選択する。在不在予測部34Eは、選択した在不在パターンを用いて空調空間における使用者の在不在を予測し、24時間分の在不在予測結果を得る。所定時間とは、直前の在不在の検出結果を見て、複数の在不在パターンの中から最適な在不在パターンを選ぶ際の精度を担保できるデータ数を得るのに必要な時間である。 The presence/absence prediction unit 34E uses the current detection result of the sensor 21B, i.e., the presence/absence detection result of the sensor 21B from the time when the presence/absence is predicted until a specified time before, the current day of the week information, and the current holiday information to select a presence/absence pattern to be used for prediction from among the multiple presence/absence patterns applied by the setting unit 34D. The presence/absence prediction unit 34E predicts the presence/absence of the user in the air-conditioned space using the selected presence/absence pattern, and obtains presence/absence prediction results for 24 hours. The specified time is the time required to obtain a number of data that can ensure the accuracy of selecting the optimal presence/absence pattern from among the multiple presence/absence patterns by looking at the most recent presence/absence detection result.

以下、予測に使用する在不在パターンの選択と、選択した在不在パターンを用いての使用者の在不在の予測方法について、詳細に説明する。なお、以下の説明では、使用者の在不在の予測を毎日8:00に実施し、当日の8:00から翌日の8:00までの24時間の使用者の在不在を予測する場合を説明する。本実施形態では、上記24時間の予測を、1)当日8:00~翌日0:00まで、2)翌日0:00~翌日8:00まで、の2つの期間に分けて予測し、これらを合わせて24時間の予測結果とする。 Below, we will explain in detail how to select the presence/absence pattern to be used for prediction and how to predict the user's presence/absence using the selected presence/absence pattern. In the following explanation, we will explain a case where the user's presence/absence is predicted every day at 8:00, and the user's presence/absence is predicted for 24 hours from 8:00 on the current day to 8:00 on the next day. In this embodiment, the 24-hour prediction is divided into two periods: 1) 8:00 on the current day to midnight on the next day, and 2) midnight on the next day to 8:00 on the next day, and these are combined to form the 24-hour prediction result.

<1)当日8:00~翌日0:00までの使用者の在不在の予測>
まず、在不在予測部34Eは、使用者の在不在の予測を実施する時刻、例えば、当日8:00となれば、当該予測時刻から所定時間前、例えば、予測する日の前日の21:00から当日8:00までにセンサ21Bで検出した使用者の在不在の検出結果を取得する。次に、在不在予測部34Eは、複数の在不在パターン同士を比較し、各在不在パターンに差があるかを判定する。具体的には、在不在パターン間の差異が所定値以上であるか否かを判定する。より具体的には、各在不在パターンにおける0:00~8:00までの使用者の10分毎の在不在を比較し、在不在が異なる箇所(以下、「時間帯」という)が所定値、例えば10個未満の場合、各在不在パターンの差異が許容できる範囲内(0:00~8:00までの在不在パターンに差は無い)と判断する。一方、0:00~8:00までの使用者の10分毎の在不在が異なる時間帯が例えば10個以上の場合、各在不在パターンの差異は許容できる範囲を超えている(0:00~8:00までの在不在パターンに差がある)と判断する。
<1) Predicting user presence/absence from 8:00 on the current day to 0:00 on the next day>
First, when the time to predict the user's presence or absence is, for example, 8:00 on the current day, the presence/absence prediction unit 34E obtains the detection result of the user's presence or absence detected by the sensor 21B a predetermined time before the prediction time, for example, from 21:00 on the day before the prediction date to 8:00 on the current day. Next, the presence/absence prediction unit 34E compares multiple presence/absence patterns and determines whether there is a difference between each presence/absence pattern. Specifically, it determines whether the difference between the presence/absence patterns is equal to or greater than a predetermined value. More specifically, it compares the presence/absence of the user every 10 minutes from 0:00 to 8:00 in each presence/absence pattern, and if the number of points where the presence/absence differs (hereinafter referred to as "time periods") is less than a predetermined value, for example, 10, it determines that the difference between each presence/absence pattern is within an acceptable range (there is no difference between the presence/absence patterns from 0:00 to 8:00). On the other hand, if there are, for example, 10 or more time periods between 0:00 and 8:00 where the user's presence/absence varies every 10 minutes, it is determined that the difference between each presence/absence pattern exceeds the acceptable range (there is a difference in the presence/absence patterns from 0:00 to 8:00).

次に、在不在予測部34Eは、上記各在不在パターンの比較結果に基づき、予測に使用する在不在パターンを選択する。各在不在パターンの差異が所定値未満の場合(0:00~8:00まで在不在パターンに差はない場合)は、予測する当日の曜日と対応づけられた在不在パターンを選択する。また、各在不在パターンの差異が所定値以上の場合(0:00~8:00まで在不在パターンに差がある場合)は、0:00~8:00に取得した使用者の在不在の検出結果と、各在不在パターンにおける0:00~8:00の在不在とを比較し、検出結果に最も近似する在不在パターンを選択する。そして、在不在予測部34Eは、上記選択した在不在パターンにおける8:00から0:00までの在不在を、当日8:00から翌日0:00までの使用者の在不在の予測結果として抽出する。このように、各在不在パターンと曜日情報とを対応づけると共に、各在不在パターンの比較結果に応じて、使用者の在不在を予測することで、生成する在不在パターンの数を曜日の数より減らしつつ、使用者の在不在を正確に予測できる。 Next, the presence/absence prediction unit 34E selects the presence/absence pattern to be used for prediction based on the comparison result of each of the above-mentioned presence/absence patterns. If the difference between each presence/absence pattern is less than a predetermined value (if there is no difference in the presence/absence patterns from 0:00 to 8:00), it selects the presence/absence pattern associated with the day of the week to be predicted. If the difference between each presence/absence pattern is equal to or greater than a predetermined value (if there is a difference in the presence/absence patterns from 0:00 to 8:00), it compares the user's presence/absence detection result acquired from 0:00 to 8:00 with the presence/absence from 0:00 to 8:00 in each presence/absence pattern, and selects the presence/absence pattern that is closest to the detection result. Then, the presence/absence prediction unit 34E extracts the presence/absence from 8:00 to 0:00 in the above-mentioned selected presence/absence pattern as the prediction result of the user's presence/absence from 8:00 on the day to 0:00 on the next day. In this way, by associating each presence/absence pattern with day-of-the-week information and predicting the user's presence/absence based on the results of comparing each presence/absence pattern, it is possible to accurately predict the user's presence/absence while reducing the number of generated presence/absence patterns to less than the number of days of the week.

本来であれば、在不在パターンは曜日ごとに生成し、実際に使用者の在不在を予測する当日の曜日に合わせて使用する在不在パターンを選択することが望ましい。在不在パターンを曜日ごとに生成すれば、それだけ予測の精度の向上が期待できるためである。しかしながら、在不在パターンの数が増やせば増やすほど、通信アダプタ3とサーバ装置5との間の通信量の増大や、通信アダプタで必要となるメモリ容量の増大などが発生し、空気調和システム1に大きな負荷がかかる。 Ideally, a presence/absence pattern would be generated for each day of the week, and the presence/absence pattern to be used would be selected according to the day of the week on which the user's presence or absence is predicted. This is because the more presence/absence patterns are generated for each day of the week, the more improved the accuracy of the prediction can be expected. However, the more presence/absence patterns are increased, the greater the amount of communication between the communication adapter 3 and the server device 5, and the greater the memory capacity required by the communication adapter, placing a greater load on the air conditioning system 1.

そこで、本実施形態では、前述したように在不在パターンは最大5種類までとし、予測される在不在パターンが同じとみなせる曜日には同じパターンを適用する。例えば、在不在パターン1は月曜日と火曜日とに適用し、在不在パターン2は水曜日と木曜日とに適用し、在不在パターン3は木曜日と金曜日とに適用し、在不在パターン4は土曜日に適用し、在不在パターン5は日曜日に適用している。しかし、このように在不在パターンを複数の曜日にあてはめられるように生成すれば、曜日ごとに在不在パターンを生成しこれらを用いて使用者の在不在を予測する場合に比較して、予測の精度が低下する恐れがある。 Therefore, in this embodiment, as mentioned above, there are a maximum of five types of presence/absence patterns, and the same pattern is applied to days of the week for which the predicted presence/absence patterns can be considered to be the same. For example, presence/absence pattern 1 is applied to Monday and Tuesday, presence/absence pattern 2 is applied to Wednesday and Thursday, presence/absence pattern 3 is applied to Thursday and Friday, presence/absence pattern 4 is applied to Saturday, and presence/absence pattern 5 is applied to Sunday. However, if presence/absence patterns are generated in this way so that they can be applied to multiple days of the week, there is a risk that the accuracy of the prediction will decrease compared to when a presence/absence pattern is generated for each day of the week and these are used to predict the user's presence/absence.

そこで、このような事態に対処すべく、本実施形態では、各在不在パターンの比較結果に応じて、使用者の在不在を予測するのに使用する在不在パターンの選択方法を変えている。各在不在パターンの差異が所定値未満の場合は、予測する時刻(8:00)までの取得した使用者の在不在情報を用いてどの在不在パターンを使用すべきか判断ができないので、予測する当日の曜日に合致する在不在パターンを選択しておけば、予測の精度が落ちることはない。また、各在不在パターンの差異が所定値以上の場合は、各在不在パターンの区別ができるので、取得した使用者の在不在情報と各在不在パターンの予測結果とを比較し、検出結果に最も近似する在不在パターンを選択することで、予測の精度を確保する。 To deal with such a situation, in this embodiment, the method of selecting the presence/absence pattern to be used to predict the user's presence/absence is changed depending on the comparison result of each presence/absence pattern. If the difference between each presence/absence pattern is less than a predetermined value, it is not possible to determine which presence/absence pattern to use using the user's presence/absence information acquired up to the time of prediction (8:00), so the accuracy of the prediction will not decrease if the presence/absence pattern that matches the day of the week to be predicted is selected. Also, if the difference between each presence/absence pattern is equal to or greater than a predetermined value, it is possible to distinguish between each presence/absence pattern, so the acquired user's presence/absence information is compared with the predicted results of each presence/absence pattern, and the presence/absence pattern that is closest to the detection result is selected, thereby ensuring the accuracy of the prediction.

<2)翌日0:00~翌日8:00までの使用者の在不在の予測>
まず、在不在予測部34Eは、使用者の在不在の予測する当日の翌日の曜日を外部メモリ33Dから読み出す。次に、在不在予測部34Eは、複数の在不在パターンのうち、上記読み出した曜日に対応する在不在パターンを選択する。そして、在不在予測部34Eは、上記選択した在不在パターンから、翌日0:00から翌日8:00までの使用者の在不在の予測結果を抽出する。
<2) Prediction of user presence/absence from 0:00 to 8:00 the next day>
First, the presence/absence prediction unit 34E reads out the day of the week following the day for which the user's presence or absence is predicted from the external memory 33D. Next, the presence/absence prediction unit 34E selects a presence/absence pattern corresponding to the read-out day of the week from among a plurality of presence/absence patterns. Then, the presence/absence prediction unit 34E extracts a prediction result of the user's presence or absence from 0:00 to 8:00 the following day from the selected presence/absence pattern.

使用者の在不在の予測する当日8:00の段階では、1)当日8:00~翌日0:00までの使用者の在不在の予測をする場合と異なり、当日8:00以降のセンサ21Bで検出した使用者の在不在の検出結果を有していない。このため、翌日の0:00~翌日8:00までの使用者の在不在の予測では、翌日の曜日に基づいて予測に使用する在不在パターンを選択し、選択した在不在パターンを用いて翌日0:00~翌日8:00までの使用者の在不在を予測する。 At 8:00 on the day when the user's presence or absence is predicted, unlike 1) when predicting the user's presence or absence from 8:00 on the day to midnight the next day, there are no detection results of the user's presence or absence detected by sensor 21B after 8:00 on the day. Therefore, when predicting the user's presence or absence from midnight to 8:00 the next day, a presence or absence pattern to be used for prediction is selected based on the day of the week of the next day, and the selected presence or absence pattern is used to predict the user's presence or absence from midnight to 8:00 the next day.

そして、在不在予測部34Eは、1)で得た当日8:00~翌日0:00までの使用者の在不在の予測結果と、2)で得た翌日0:00~翌日8:00までの使用者の在不在の予測結果とを合わせて、当日8:00から翌日8:00までの24時間分の使用者の在不在を予測し、予測した結果を24時間分の在不在予測結果として予測結果メモリ33Cに出力する。予測結果メモリ33Cは、24時間分の在不在予測結果を記憶する。在不在予測部34Eは、予測する時間帯に祝日が含まれる場合に、当該時間帯を休日と同じとみなして空調空間における24時間分の在不在予測結果を得る。また、在不在予測部34Eは、空調空間における使用者の在不在を予測する際に使用するセンサ21Bの検出結果である在不在の検出結果の内、「不定」の在不在の検出結果(第3の検出値)を除外する。つまり、「不定」の在不在の検出結果を除外して在不在パターンの生成又は更新に使用しないため、生成又は更新した在不在パターンによる予測の精度の向上を図ることができる。 Then, the presence/absence prediction unit 34E combines the user presence/absence prediction result from 8:00 on the current day to 0:00 on the next day obtained in 1) with the user presence/absence prediction result from 0:00 on the next day to 8:00 on the next day obtained in 2) to predict the user presence/absence for 24 hours from 8:00 on the current day to 8:00 on the next day, and outputs the predicted result to the prediction result memory 33C as the presence/absence prediction result for the 24 hours. The prediction result memory 33C stores the presence/absence prediction results for the 24 hours. When the predicted time period includes a holiday, the presence/absence prediction unit 34E obtains the presence/absence prediction result for the 24 hours in the air-conditioned space by regarding the time period as the same as a holiday. Furthermore, the presence/absence prediction unit 34E excludes the presence/absence detection result of "indeterminate" (third detection value) from the presence/absence detection results, which are the detection results of the sensor 21B used when predicting the presence/absence of the user in the air-conditioned space. In other words, "undefined" presence/absence detection results are excluded and are not used to generate or update the presence/absence pattern, which improves the accuracy of predictions based on the generated or updated presence/absence pattern.

在不在予測部34Eは、在不在を予測する時点である所定時刻として、例えば、毎日8:00と20:00に、当該所定時刻から24時間後まで(以下、「第2の所定期間」という)の空調空間における使用者の在不在を予測してもよい。具体的には、予測部34Eは、使用者の在不在の予測結果である24時間分の在不在予測結果を得る。尚、所定時刻として8:00に設定した理由は、その後の使用者の行動パターンが外出→(不在)→帰宅となることが多いと考えられるので、不在時の付加機能運転の推奨や帰宅時の運転開始の推奨を行うためである。また、所定時刻として20:00に設定した理由は、その後の使用者の行動パターンが就寝→起床となることが多いと考えられるので、おやすみ運転や起床時の運転開始の推奨を行うためである。尚、おやすみ運転は、使用者に快適な睡眠環境を提供すべく、寝室の室内温度を快適化する空調運転である。また、在不在予測部34Eは、半日毎に上記各所定時刻から24時間分の在不在予測結果を得ることで予測精度を向上させている。24時間分の在不在予測結果は、例えば10分(以下、「第3の所定期間」という)毎の空調空間における使用者の在不在の予測結果である。図4は、24時間分の在不在の予測結果の一例を示す説明図である。図4に示す在不在の予測結果は、空調空間毎に、所定時刻から24時間後までの10分毎の在不在の予測結果である。在不在の予測結果を示すデータは、在室の場合は“1”、不在の場合は“0”とする。 The presence/absence prediction unit 34E may predict the presence/absence of the user in the air-conditioned space for 24 hours from the predetermined time (hereinafter referred to as the "second predetermined period"), for example, at 8:00 and 20:00 every day as the predetermined time when the presence/absence is predicted. Specifically, the prediction unit 34E obtains a 24-hour presence/absence prediction result that is a prediction result of the presence/absence of the user. The reason for setting 8:00 as the predetermined time is that it is considered that the user's behavior pattern thereafter is often going out → (absent) → returning home, so that the additional function operation when absent and the start of operation when returning home are recommended. The reason for setting 20:00 as the predetermined time is that it is considered that the user's behavior pattern thereafter is often going to bed → waking up, so that the sleep operation and the start of operation when waking up are recommended. The sleep operation is an air-conditioning operation that makes the indoor temperature in the bedroom comfortable in order to provide the user with a comfortable sleeping environment. In addition, the presence/absence prediction unit 34E improves prediction accuracy by obtaining a 24-hour presence/absence prediction result from each of the above-mentioned specified times every half day. The 24-hour presence/absence prediction result is a prediction result of the presence/absence of a user in an air-conditioned space for every 10 minutes (hereinafter referred to as the "third specified period"). FIG. 4 is an explanatory diagram showing an example of a 24-hour presence/absence prediction result. The presence/absence prediction result shown in FIG. 4 is a prediction result of the presence/absence for every 10 minutes from the specified time until 24 hours later for each air-conditioned space. The data indicating the presence/absence prediction result is "1" if the user is present and "0" if the user is absent.

次に、行動予測部21D2は、空調空間における使用者の在不在の予測結果と、空調空間の室内用途情報(居間や寝室)とに基づいて、居住空間における使用者の1日の行動(例えば、起床時刻、外出時刻、帰宅時刻、就寝時刻)を予測する。そして、推奨部21D0は、行動予測部21D2で予測された行動に基づいて使用者に推奨すべき運転を選択する。さらに、推奨部21D0は、使用者に推奨すべき運転の実行を使用者に推奨する。以下、例えば、空気調和機2の室内機21が居間や寝室に設置されている場合に、居間や寝室における使用者の在不在予測結果を用いて、室内機21の制御部21Dが使用者の居住空間における1日の行動(例えば、起床時刻、外出時刻、帰宅時刻、就寝時刻)を予測し、推奨すべき運転を選択し、推奨すべき運転の実行を使用者に推奨する方法について説明する。 Next, the behavior prediction unit 21D2 predicts the user's daily behavior in the living space (e.g., wake-up time, time to go out, time to return home, time to go to bed) based on the prediction result of the user's presence or absence in the air-conditioned space and the indoor use information of the air-conditioned space (living room or bedroom). The recommendation unit 21D0 then selects an operation to be recommended to the user based on the behavior predicted by the behavior prediction unit 21D2. Furthermore, the recommendation unit 21D0 recommends to the user the execution of an operation to be recommended to the user. Below, a method will be described in which, for example, when the indoor unit 21 of the air conditioner 2 is installed in a living room or a bedroom, the control unit 21D of the indoor unit 21 predicts the user's daily behavior in the living space (e.g., wake-up time, time to go out, time to return home, time to go to bed) using the prediction result of the user's presence or absence in the living room or the bedroom, selects an operation to be recommended, and recommends the user to execute the operation to be recommended.

例えば、居間での室内機21内の制御部21Dの行動予測部21D2は、在不在予測結果から起床時刻を予測する上で、使用者の起床時間帯(以下、「第1の時間帯」という)及び使用者が居間を不在にしているか否かを判断する基準として用いる期間(以下、「第4の所定期間」という)を使用する。第1の時間帯は、使用者が起床して、例えば、寝室から出て居間に入り、空調運転を開始する時刻を想定して予め設定された時間帯、例えば、0:00~10:50である。第4の所定期間は、使用者が寝室で就寝中であると判断するのに使用する、例えば、3時間以上の連続不在時間である。行動予測部21D2は、居間において在不在予測結果の中の第1の時間帯に第4の所定期間以上の不在から在室へと変化するタイミングがある場合に、当該タイミングを起床時刻と予測する。推奨部21D0は、行動予測部21D2が予測した起床時刻の15分前に空調運転を開始する旨の推奨信号を生成する。 For example, the behavior prediction unit 21D2 of the control unit 21D in the indoor unit 21 in the living room uses the user's wake-up time (hereinafter referred to as the "first time period") and a period used as a criterion for determining whether the user is absent from the living room (hereinafter referred to as the "fourth predetermined period") in predicting the wake-up time from the presence/absence prediction result. The first time period is a time period, for example, 0:00 to 10:50, that is set in advance assuming the time when the user wakes up, leaves the bedroom, enters the living room, and starts the air conditioning operation. The fourth predetermined period is, for example, a continuous absence time of three hours or more that is used to determine that the user is asleep in the bedroom. If there is a timing in the first time period in the presence/absence prediction result in the living room that changes from absence to presence for more than the fourth predetermined period, the behavior prediction unit 21D2 predicts the timing as the wake-up time. The recommendation unit 21D0 generates a recommendation signal to start the air conditioning operation 15 minutes before the wake-up time predicted by the behavior prediction unit 21D2.

行動予測部21D2は、在不在予測結果から就寝時刻を予測する上で、使用者が居間を出る時間帯(以下、「第4の時間帯」という)又は使用者が寝室に入る期間(以下、「第5の所定期間」)を使用する。行動予測部21D2は、在不在予測結果の中の第4の時間帯に、在室から第5の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがあるか否かを判定する。第4の時間帯は、使用者が夜に居間の空調運転を停止して居間から出る時刻を想定して予め設定された時間帯、例えば、17:00~23:50である。第5の所定期間は、使用者が就寝中であると判断するのに使用する、例えば、3時間以上の連続不在時間である。行動予測部21D2は、在不在予測結果の中の第4の時間帯に、居間での在室から第5の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがある場合、居間から使用者が退室していなくなる当該タイミングを就寝時刻と予測する。そして、推奨部21D0は、当該就寝時刻を予測した場合、就寝時刻の1時間前から就寝時刻までの間に、起床時刻の15分前に空調運転を開始する旨の推奨信号を使用者の端末装置7に送信する。また、推奨部21D0は、在不在予測結果の中の第4の時間帯に、在室から第5の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがない場合、18:00~19:00の間に、起床時刻の15分前に空調運転を開始する旨の推奨信号を使用者の端末装置7に送信する。 The behavior prediction unit 21D2 uses the time period when the user leaves the living room (hereinafter referred to as the "fourth time period") or the period when the user enters the bedroom (hereinafter referred to as the "fifth specified period") to predict the bedtime from the presence/absence prediction result. The behavior prediction unit 21D2 judges whether or not there is a timing in the fourth time period in the presence/absence prediction result at which the user changes from being present in the living room to being absent for a fifth specified period or more. The fourth time period is a time period, for example, 17:00 to 23:50, which is set in advance assuming the time at which the user stops the air conditioning operation in the living room and leaves the living room at night. The fifth specified period is, for example, a continuous absence period of three hours or more, which is used to determine that the user is asleep. If there is a timing in the fourth time period in the presence/absence prediction result at which the user changes from being present in the living room to being absent for a fifth specified period or more, the behavior prediction unit 21D2 predicts the timing at which the user leaves the living room as the bedtime. Then, when the recommendation unit 21D0 predicts the bedtime, it transmits a recommendation signal to the user's terminal device 7 to start air conditioning operation 15 minutes before the wake-up time between one hour before the bedtime and the bedtime. Furthermore, when there is no timing in the fourth time period in the presence/absence prediction result where the presence changes to absence for a fifth predetermined period or more, the recommendation unit 21D0 transmits a recommendation signal to start air conditioning operation 15 minutes before the wake-up time between 18:00 and 19:00 to the user's terminal device 7.

また、行動予測部21D2は、在不在予測結果から帰宅時刻を予測する上で、使用者の帰宅時間帯(以下、「第2の時間帯」という)及び第4の所定期間を使用する。第2の時間帯は、使用者が帰宅して、例えば、使用者が居間に入り、空調運転を開始する時刻を想定して予め設定された時間帯、例えば、13:00~22:50である。行動予測部21D2は、在不在予測結果の中の第2の時間帯に、第4の所定期間以上の不在から在室へと変化するタイミングがある場合に当該タイミングを帰宅時刻と予測する。推奨部21D0は、行動予測部21D2が予測した帰宅時刻の15分前に空調運転を開始する旨の推奨信号を生成する。そして、推奨部21D0は、11:00~12:00の間に、帰宅時刻の15分前に空調運転を開始する旨の推奨信号を使用者の端末装置7に送信する。 In addition, the behavior prediction unit 21D2 uses the user's time zone for returning home (hereinafter referred to as the "second time zone") and a fourth predetermined period in predicting the time of returning home from the presence/absence prediction result. The second time zone is a time zone, for example, 13:00 to 22:50, that is set in advance assuming the time when the user returns home, for example, enters the living room, and starts the air conditioning operation. If there is a timing in the second time zone in the presence/absence prediction result where the user changes from being absent for a fourth predetermined period or more to being present, the behavior prediction unit 21D2 predicts the timing as the time of returning home. The recommendation unit 21D0 generates a recommendation signal to start the air conditioning operation 15 minutes before the time of returning home predicted by the behavior prediction unit 21D2. Then, the recommendation unit 21D0 transmits a recommendation signal to start the air conditioning operation 15 minutes before the time of returning home to the user's terminal device 7 between 11:00 and 12:00.

また、行動予測部21D2は、在不在予測結果から外出時刻を予測する上で、使用者が外出する外出時間帯(以下、「第3の時間帯」)及び使用者が外出しているか否かを判断する基準として用いる期間(以下、「第6の所定期間」)を使用する。第3の時間帯は、使用者が外出によって空調運転が長時間を停止する時刻を想定して予め設定された時間帯、例えば、8:00~16:50である。第6の所定期間は、使用者が外出中であると判断するのに使用する、例えば、5時間以上の連続不在時間である。行動予測部21D2は、在不在予測結果の中の第3の時間帯に、在室から第6の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがある場合に当該タイミングを外出時刻と予測する。そして、推奨部21D0は、予測された不在時間の前に冷房運転又は除湿運転を実行、かつ、前回の加熱除菌運転の実施から3日以上経過した場合に、外出時刻の1時間後から加熱除菌運転を開始する旨の推奨信号を生成する。そして、推奨部21D0は、加熱除菌運転を開始する旨の推奨信号を使用者の端末装置7に送信する。 In addition, the behavior prediction unit 21D2 uses the time period in which the user will be out (hereinafter, the "third time period") and the period used as a criterion for determining whether the user is out or not (hereinafter, the "sixth predetermined period") when predicting the time of leaving from the presence/absence prediction result. The third time period is a time period, for example, 8:00 to 16:50, that is set in advance assuming the time when the air conditioning operation will be stopped for a long time due to the user going out. The sixth predetermined period is, for example, a continuous absence time of 5 hours or more that is used to determine that the user is out. If there is a timing during the third time period in the presence/absence prediction result when the presence changes from being in the room to being absent for a sixth predetermined period or more, the behavior prediction unit 21D2 predicts the timing as the time of leaving. Then, the recommendation unit 21D0 generates a recommendation signal to perform cooling or dehumidification operation before the predicted absence time and to start heating sterilization operation one hour after the time of leaving when three days or more have passed since the previous heating sterilization operation was performed. The recommendation unit 21D0 then sends a recommendation signal to the user's terminal device 7 to start the thermal sterilization operation.

また、行動予測部21D2は、在不在予測結果から外出時刻を予測する上で、使用者が外出する外出時間帯(以下、「第3の時間帯」)及び使用者が外出しているか否かを判断する基準として用いる期間(以下、「第7の所定期間」)を使用する。第7の所定期間は、使用者が外出中であると判断するのに使用する、例えば、1時間以上、かつ、5時間未満の連続不在時間である。行動予測部21D2は、在不在予測結果の中の第3の時間帯に、在室から第7の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがある場合に当該タイミングを外出時刻と予測する。そして、推奨部21D0は、室内機21の運転積算時間が200時間以上の場合、外出時刻の1時間後からフィルタ清掃運転を開始する旨の推奨信号を生成する。そして、推奨部21D0は、フィルタ清掃運転を開始する旨の推奨信号を使用者の端末装置7に送信する。 In addition, the behavior prediction unit 21D2 uses the time period in which the user will be out (hereinafter, the "third time period") and a period used as a criterion for determining whether the user is out (hereinafter, the "seventh specified period") when predicting the time of leaving from the presence/absence prediction result. The seventh specified period is, for example, a continuous absence time of one hour or more and less than five hours used to determine that the user is out. If there is a timing in the third time period in the presence/absence prediction result where the user changes from being present to being absent for the seventh specified period or more, the behavior prediction unit 21D2 predicts the timing as the time of leaving. Then, if the cumulative operation time of the indoor unit 21 is 200 hours or more, the recommendation unit 21D0 generates a recommendation signal to start a filter cleaning operation one hour after the time of leaving. Then, the recommendation unit 21D0 transmits a recommendation signal to start a filter cleaning operation to the user's terminal device 7.

尚、上述した加熱除菌運転やフィルタ清掃運転は、使用者が就寝するために居間を退室した後にその実行を使用者に推奨するようにしてもよい。この場合は、第4の時間帯における使用者が居間を退室する時刻以降に、第6の所定期間以上の連続不在時間がある場合は過熱除菌運転を推奨し、第7の所定期間の連続不在時間がある場合はフィルタ清掃運転を推奨すればよい。 The above-mentioned heating sterilization operation and filter cleaning operation may be recommended to the user after the user leaves the living room to go to sleep. In this case, if there is a continuous absence of a sixth predetermined period or more after the time when the user leaves the living room in the fourth time period, the heating sterilization operation is recommended, and if there is a continuous absence of a seventh predetermined period, the filter cleaning operation is recommended.

また、例えば、寝室での室内機21の行動予測部21D2は、在不在予測結果から就寝時刻を予測する上で、使用者が寝室に入る時間帯である第4の時間帯及び使用者が寝室に入る期間である第5の所定期間を使用する。行動予測部21D2は、在不在予測結果の中の第4の時間帯に、第5の所定期間以上の不在から寝室への在室へと変化するタイミングがあるか否かを判定する。行動予測部21D2は、在不在予測結果の中の第4の時間帯に、寝室での第5の所定期間以上の不在から在室へと変化するタイミングがある場合、寝室に使用者が在室となる当該タイミングを就寝時刻と予測する。そして、推奨部21D0は、当該タイミングを就寝時刻と予測した場合、就寝時刻に空調運転を開始する旨の推奨信号を生成する。推奨部21D0は、就寝時刻の1時間前から就寝時刻までの間に、就寝時刻に空調運転を開始する旨の推奨信号を使用者の端末装置7に送信する。 For example, the behavior prediction unit 21D2 of the indoor unit 21 in the bedroom uses a fourth time period, which is the time period when the user enters the bedroom, and a fifth specified period, which is the period during which the user enters the bedroom, to predict the bedtime from the presence/absence prediction result. The behavior prediction unit 21D2 determines whether or not there is a timing in the fourth time period in the presence/absence prediction result at which the user changes from being absent in the bedroom for more than the fifth specified period to being present in the bedroom. If there is a timing in the fourth time period in the presence/absence prediction result at which the user changes from being absent in the bedroom for more than the fifth specified period to being present, the behavior prediction unit 21D2 predicts that the time at which the user will be present in the bedroom is bedtime. Then, if the recommendation unit 21D0 predicts that the timing is bedtime, it generates a recommendation signal to start air conditioning operation at bedtime. The recommendation unit 21D0 transmits a recommendation signal to start air conditioning operation at bedtime to the user's terminal device 7 during the period from one hour before bedtime to bedtime.

また、例えば、寝室での室内機21内の制御部21Dの行動予測部21D2は、在不在予測結果から出室時刻を予測する上で、使用者が寝室から出室する出室時間帯である第3の時間帯及び使用者が寝室から出室しているか否かを判断する基準として用いる期間である第6の所定期間を使用する。行動予測部21D2は、在不在予測結果の中の第3の時間帯に、寝室で在室から第6の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがある場合に当該タイミングを寝室の出室時刻と予測する。推奨部21D0は、出室時刻の前に冷房運転又は除湿運転を実行、かつ、前回の加熱除菌運転の実施から3日以上経過した場合に、出室時刻の1時間後から加熱除菌運転を開始する旨の推奨信号を生成する。そして、推奨部21D0は、加熱除菌運転を開始する旨の推奨信号を使用者の端末装置7に送信することになる。尚、空調空間が寝室の場合の出室時刻は、空調空間が居間の場合の外出時刻に相当する。 For example, the behavior prediction unit 21D2 of the control unit 21D in the indoor unit 21 in the bedroom predicts the departure time from the presence/absence prediction result using the third time period, which is the time period when the user leaves the bedroom, and the sixth predetermined period, which is the period used as a criterion for determining whether the user has left the bedroom. The behavior prediction unit 21D2 predicts the timing as the bedroom departure time when there is a timing in the third time period in the presence/absence prediction result when the user changes from being present in the bedroom to being absent for more than the sixth predetermined period. The recommendation unit 21D0 generates a recommendation signal to start the heating sterilization operation one hour after the departure time when the cooling operation or dehumidification operation is performed before the departure time and three days or more have passed since the previous heating sterilization operation. The recommendation unit 21D0 then transmits a recommendation signal to start the heating sterilization operation to the user's terminal device 7. The departure time when the air-conditioned space is a bedroom corresponds to the departure time when the air-conditioned space is a living room.

また、行動予測部21D2は、在不在予測結果から出室時刻(起床時刻)を予測する上で、使用者が寝室から出室する出室時間帯である第3の時間帯及び使用者が寝室から出室しているか否かを判断する基準として用いる期間である第7の所定期間を使用する。行動予測部21D2は、寝室で在不在予測結果の中の第3の時間帯に、在室から第7の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがある場合に当該タイミングを出室時刻と予測する。そして、推奨部21D0は、室内機21の運転積算時間が200時間以上の場合、出室時刻の1時間後からフィルタ清掃運転を開始する旨の推奨信号を生成する。そして、推奨部21D0は、フィルタ清掃運転を開始する旨の推奨信号を使用者の端末装置7に送信する。 When predicting the departure time (wake-up time) from the presence/absence prediction result, the behavior prediction unit 21D2 uses a third time period, which is the time period when the user leaves the bedroom, and a seventh specified period, which is a period used as a criterion for determining whether the user has left the bedroom. If there is a timing in the third time period in the presence/absence prediction result in the bedroom where the user changes from being present to being absent for more than the seventh specified period, the behavior prediction unit 21D2 predicts the timing as the departure time. If the cumulative operation time of the indoor unit 21 is 200 hours or more, the recommendation unit 21D0 generates a recommendation signal to start a filter cleaning operation one hour after the departure time. The recommendation unit 21D0 then transmits a recommendation signal to start a filter cleaning operation to the user's terminal device 7.

<端末装置の構成>
端末装置7は、空気調和システム1を使用する複数の使用者の内、例えば、管理者となる使用者のスマートフォン等の通信端末である。管理者は、更新確認や更新実行の権限を有し、空気調和システム1に登録済みの使用者である。図5は、端末装置7の構成の一例を示すブロック図である。
<Configuration of Terminal Device>
The terminal device 7 is a communication terminal such as a smartphone of, for example, a user who is to be an administrator among multiple users who use the air conditioning system 1. The administrator is a user who has the authority to check and execute updates and has been registered in the air conditioning system 1. Fig. 5 is a block diagram showing an example of the configuration of the terminal device 7.

図5に示す端末装置7は、通信部41と、操作部42と、表示部43と、記憶部44と、CPU45とを有する。通信部41は、通信網8及びルータ4経由で通信アダプタ3と通信する。操作部42は、各種コマンドを入力する入力インタフェースである。表示部43は、各種情報を表示する出力インタフェースである。記憶部44は、各種情報を記憶する。CPU45は、端末装置7全体を制御する。操作部42は、後述する図9Bに示す推奨画面上の推奨時刻である第2のタイマ時刻を所定操作に応じて変更する変更部42Aを有する。 The terminal device 7 shown in FIG. 5 has a communication unit 41, an operation unit 42, a display unit 43, a memory unit 44, and a CPU 45. The communication unit 41 communicates with the communication adapter 3 via the communication network 8 and the router 4. The operation unit 42 is an input interface for inputting various commands. The display unit 43 is an output interface for displaying various information. The memory unit 44 stores various information. The CPU 45 controls the entire terminal device 7. The operation unit 42 has a change unit 42A that changes the second timer time, which is the recommended time on the recommendation screen shown in FIG. 9B described later, in response to a specified operation.

<サーバ装置の構成>
図6は、サーバ装置5の構成の一例を示すブロック図である。図6に示すサーバ装置5は、通信部51と、記憶部52と、CPU53とを有する。通信部51は、中継装置6とCPU53とを通信接続する通信IFである。記憶部52は、例えば、HDD(Hard Disk Drive)、ROMやRAM等を有し、データやプログラム等の各種情報を記憶する。CPU53は、サーバ装置5全体を制御する。
<Configuration of Server Device>
Fig. 6 is a block diagram showing an example of the configuration of the server device 5. The server device 5 shown in Fig. 6 has a communication unit 51, a storage unit 52, and a CPU 53. The communication unit 51 is a communication IF that communicatively connects the relay device 6 and the CPU 53. The storage unit 52 has, for example, a hard disk drive (HDD), a ROM, a RAM, etc., and stores various information such as data and programs. The CPU 53 controls the entire server device 5.

図6に示すサーバ装置5内の記憶部52は、履歴データメモリ52Aと、パターン記憶部52Bとを有する。履歴データメモリ52Aは、通信アダプタ3から受信した、空調空間の2日分の在不在の検出結果等の運転履歴データを記憶する。パターン記憶部52Bは、サーバ装置5で生成した在不在パターンを記憶すると共に、生成後の在不在パターンを、取得したデータを用いて更新し、更新後の在不在パターンを記憶する。 The memory unit 52 in the server device 5 shown in FIG. 6 has a history data memory 52A and a pattern memory unit 52B. The history data memory 52A stores operation history data such as two days' worth of presence/absence detection results in the air-conditioned space received from the communication adapter 3. The pattern memory unit 52B stores the presence/absence pattern generated by the server device 5, and updates the generated presence/absence pattern using the acquired data and stores the updated presence/absence pattern.

サーバ装置5内のCPU53は、受信部53Aと、取得部53Bと、生成部53Cと、送信部53Dとを有する。 The CPU 53 in the server device 5 has a receiving unit 53A, an acquiring unit 53B, a generating unit 53C, and a transmitting unit 53D.

受信部53Aは、複数の室内機21の通信アダプタ3と接続してルータ4、通信網8及び中継装置6を経由して、通信アダプタ3から空調空間毎の2日分の在不在の検出結果を受信し、受信した2日分の在不在の検出結果を履歴データメモリ52Aに記憶する。受信部53Aは、通信アダプタ3から曜日情報や祝日情報を受信する。なお、曜日情報はサーバ装置5のCPU53が算出して得てもよく、また、祝日情報はサーバ装置5が直接外部から取得してもよい。取得部53Bは、受信部53Aが受信した曜日情報や祝日情報を取得する。取得部53Bは、受信部53Aが受信した曜日情報や祝日情報を取得する。 The receiver 53A is connected to the communication adapters 3 of multiple indoor units 21 and receives two days' worth of presence/absence detection results for each air-conditioned space from the communication adapter 3 via the router 4, communication network 8, and relay device 6, and stores the received two days' worth of presence/absence detection results in the history data memory 52A. The receiver 53A receives day of the week information and holiday information from the communication adapter 3. The day of the week information may be calculated and obtained by the CPU 53 of the server device 5, or the holiday information may be directly obtained by the server device 5 from outside. The acquirer 53B acquires the day of the week information and holiday information received by the receiver 53A. The acquirer 53B acquires the day of the week information and holiday information received by the receiver 53A.

図7は、在不在パターンの生成に使用するデータの一例を示す説明図である。在不在パターンの生成に使用するデータとしては、センサデータとしての在不在の検出結果と、曜日データとしての曜日情報と、祝日データとしての祝日情報とを有する。在不在の検出結果は、前述したように、空調空間におけるセンサ21Bの10分毎の人の在不在の検出結果である。また、前述したように、「不定」の在不在の検出結果は、在不在パターンの生成や更新に使用しないものとする。 Figure 7 is an explanatory diagram showing an example of data used to generate a presence/absence pattern. The data used to generate a presence/absence pattern includes presence/absence detection results as sensor data, day of the week information as day of the week data, and holiday information as holiday data. As mentioned above, the presence/absence detection results are the detection results of the presence/absence of people by sensor 21B in the air-conditioned space every 10 minutes. Also, as mentioned above, the presence/absence detection results of "indefinite" are not used to generate or update a presence/absence pattern.

生成部53Cは、履歴データメモリ52Aに記憶中の第1の所定期間、例えば、過去の検出結果である30日間分の図7に示す在不在の検出結果、曜日情報及び祝日情報を使用し、室内機21の空調空間における使用者の在不在パターンを生成する。生成部53Cは、生成した在不在パターンをパターン記憶部52Bに記憶する。生成部53Cは、在不在の検出結果の時間帯に祝日が含まれる場合に当該時間帯を休日と同じとみなす。生成部53Cは、パターン記憶部52Bに在不在パターンを記憶した後、履歴データメモリ52Aの内、例えば、生成に未使用の6日分の在不在の検出結果を用いてパターン記憶部52Bに記憶中の在不在パターンを更新し、更新後の在不在パターンをパターン記憶部52Bに記憶する。 The generation unit 53C uses the presence/absence detection results shown in FIG. 7 for a first predetermined period stored in the history data memory 52A, for example, 30 days of past detection results, day of the week information, and holiday information, to generate a presence/absence pattern of users in the air-conditioned space of the indoor unit 21. The generation unit 53C stores the generated presence/absence pattern in the pattern storage unit 52B. If a holiday is included in the time period of the presence/absence detection results, the generation unit 53C considers the time period to be the same as a holiday. After storing the presence/absence pattern in the pattern storage unit 52B, the generation unit 53C updates the presence/absence pattern stored in the pattern storage unit 52B using the presence/absence detection results for, for example, 6 days unused for generation in the history data memory 52A, and stores the updated presence/absence pattern in the pattern storage unit 52B.

空気調和機2が、例えば、居間に設置されている場合、生成部53Cは、履歴データメモリ52Aに記憶中の居間の在不在の検出結果から平日、例えば月曜日(祝日である場合を除く)の在不在の検出結果を抽出する。さらに、生成部53Cは、上記抽出した月曜日の在不在の検出結果の内、「不定」以外の在不在の検出結果を抽出し、抽出した居間の在不在の検出結果に基づき、月曜日の居間での人の在不在を予測する在不在パターンを生成する。また、空気調和機2が、例えば、寝室に設置されている場合、生成部53Cは、履歴データメモリ52Aに記憶中の寝室の在不在の検出結果から平日、例えば月曜日(祝日である場合を除く)の在不在の検出結果を抽出する。さらに、生成部53Cは、上記抽出した月曜日の在不在の検出結果の内、「不定」以外の在不在の検出結果を抽出し、抽出した寝室の在不在の検出結果に基づき、月曜日の寝室での人の在不在を予測する在不在パターンを生成する。 When the air conditioner 2 is installed in the living room, for example, the generation unit 53C extracts a presence/absence detection result for a weekday, for example, Monday (excluding holidays), from the presence/absence detection result for the living room stored in the history data memory 52A. Furthermore, the generation unit 53C extracts a presence/absence detection result other than "undefined" from the above-extracted presence/absence detection result for Monday, and generates a presence/absence pattern that predicts the presence/absence of a person in the living room on Monday based on the extracted presence/absence detection result for the living room. Furthermore, when the air conditioner 2 is installed in the bedroom, for example, the generation unit 53C extracts a presence/absence detection result for a weekday, for example, Monday (excluding holidays), from the presence/absence detection result for the bedroom stored in the history data memory 52A. Furthermore, the generation unit 53C extracts a presence/absence detection result other than "undefined" from the above-extracted presence/absence detection result for Monday, and generates a presence/absence pattern that predicts the presence/absence of a person in the bedroom on Monday based on the extracted presence/absence detection result for the bedroom.

また、生成部53Cは、履歴データメモリ52Aに記憶中の居間の在不在の検出結果から祝日及び日曜日の在不在の検出結果を抽出する。さらに、生成部53Cは、抽出した祝日及び日曜日の在不在の検出結果の内、「不定」以外の在不在の検出結果を抽出し、抽出した居間の在不在の検出結果に基づき、日曜日の居間での人の在不在を予測する在不在パターンを生成する。また、生成部53Cは、履歴データメモリ52Aに記憶中の寝室の在不在の検出結果から祝日及び日曜日の在不在の検出結果を抽出する。さらに、生成部53Cは、抽出した祝日及び日曜日の在不在の検出結果の内、「不定」以外の在不在の検出結果を抽出し、抽出した寝室の在不在の検出結果に基づき、日曜日の寝室での人の在不在を予測する在不在パターンを生成する。 The generation unit 53C also extracts the presence/absence detection results for holidays and Sundays from the presence/absence detection results for the living room stored in the history data memory 52A. Furthermore, the generation unit 53C extracts the presence/absence detection results other than "undefined" from the extracted presence/absence detection results for holidays and Sundays, and generates a presence/absence pattern that predicts the presence/absence of a person in the living room on Sunday based on the extracted presence/absence detection results for the living room. The generation unit 53C also extracts the presence/absence detection results for holidays and Sundays from the presence/absence detection results for the bedroom stored in the history data memory 52A. Furthermore, the generation unit 53C extracts the presence/absence detection results other than "undefined" from the extracted presence/absence detection results for holidays and Sundays, and generates a presence/absence pattern that predicts the presence/absence of a person in the bedroom on Sunday based on the extracted presence/absence detection results for the bedroom.

つまり、生成部53Cは、室内機21が設置されている空調空間における曜日毎の在不在パターンを生成する。尚、説明の便宜上、曜日毎の在不在パターンを生成する場合を例示したが、例えば、祝日以外の月曜日から金曜日までを平日とし、平日の空調空間毎の在不在パターンを生成し、祝日、土曜日及び日曜日を休日とし、休日の空調空間毎の在不在パターンを生成してもよい。また、休日として、祝日、土曜日及び日曜日を例示したが、これに限定されるものではなく、カレンダ上の休日、祝日に関係なく、例えば火曜日を休日として設定してもよく、適宜変更可能である。 In other words, the generation unit 53C generates a presence/absence pattern for each day of the week in the air-conditioned space in which the indoor unit 21 is installed. For ease of explanation, an example has been given of generating a presence/absence pattern for each day of the week, but for example, Monday through Friday excluding holidays may be set as weekdays, and a presence/absence pattern for each air-conditioned space on weekdays may be generated, and holidays, Saturdays, and Sundays may be set as holidays, and a presence/absence pattern for each air-conditioned space on holidays may be generated. In addition, while holidays, Saturdays, and Sundays have been given as examples of holidays, this is not limited to these, and for example, Tuesdays may be set as holidays regardless of holidays on the calendar, and changes can be made as appropriate.

図8は、生成した使用者の在不在パターンの一例を示す説明図である。図8に示す在不在パターンのパターン1は、月曜日および火曜日の空調空間での使用者の在不在を示す在不在パターンである。尚、図示はしないが、祝日以外の水曜日~土曜日の空調空間での使用者の在不在パターンも予測している。パターン2は、日曜日および祝日の空調空間での使用者の在不在を示す在不在パターンである。 Figure 8 is an explanatory diagram showing an example of a generated user presence/absence pattern. Pattern 1 of the presence/absence patterns shown in Figure 8 is a presence/absence pattern that indicates the presence/absence of a user in the air-conditioned space on Mondays and Tuesdays. Although not shown, the presence/absence pattern of a user in the air-conditioned space from Wednesdays to Saturdays other than holidays is also predicted. Pattern 2 is a presence/absence pattern that indicates the presence/absence of a user in the air-conditioned space on Sundays and holidays.

生成部53Cは、在不在の検出結果と、曜日情報及び祝日情報に基づき、空調空間毎の曜日毎の在不在パターンを生成又は更新し、生成又は更新した在不在パターンをパターン記憶部52Bに記憶する。送信部53Dは、中継装置6、通信網8及びルータ4経由でパターン記憶部52Bに記憶中の空調空間毎の曜日毎の在不在パターンを通信アダプタ3に送信する。 The generation unit 53C generates or updates a presence/absence pattern for each day of the week for each air-conditioned space based on the presence/absence detection results, the day of the week information, and the holiday information, and stores the generated or updated presence/absence pattern in the pattern storage unit 52B. The transmission unit 53D transmits the presence/absence pattern for each day of the week for each air-conditioned space stored in the pattern storage unit 52B to the communication adapter 3 via the relay device 6, the communication network 8, and the router 4.

<端末装置の表示形態>
図9Aは、端末装置7のタイマ設定画面70の一例を示す説明図である。図9Aに示すタイマ設定画面70は、現在運転中の運転モードを表示する運転モード表示部71と、現在の設定温度を表示する設定温度表示部72と、現在の設定風量を表示する設定風量表示部73と、使用者が設定した予約運転の内容を表示する第1のタイマ表示部74と、空気調和機2が推奨する予約運転(AI運転提案)の内容を表示する第2のタイマ表示部75とを表示している。運転モード表示部71は、例えば、冷房、暖房、送風、ドライ等の通常の空調運転や、例えば、フィルタ清掃運転や加熱除菌運転等の付加機能運転等の現在運転中のモードを表示する。第1のタイマ表示部74は、使用者の設定操作に応じて空調運転の開始時刻や終了時刻等のタイマ時刻を表示する第1の表示部である。第2のタイマ表示部75は、空気調和機2の推奨部21D0で推奨された空調運転の開始時刻等のタイマ時刻を表示する第2の表示部である。タイマ設定画面70上の第1のタイマ表示部74と第2のタイマ表示部75とを区分けして表示することで、使用者は第1のタイマ表示部74による自分が設定したタイマの運転と第2のタイマ表示部75によるAI運転提案とを容易に区別できる。その結果、両者が区別せずに表示される場合と比べて、使用者は、誤ってAI運転提案を消去してしまうような誤操作を防ぐことができる。
<Display form of terminal device>
FIG. 9A is an explanatory diagram showing an example of a timer setting screen 70 of the terminal device 7. The timer setting screen 70 shown in FIG. 9A displays an operation mode display section 71 that displays the operation mode currently being operated, a set temperature display section 72 that displays the current set temperature, a set air volume display section 73 that displays the current set air volume, a first timer display section 74 that displays the contents of the reserved operation set by the user, and a second timer display section 75 that displays the contents of the reserved operation (AI operation proposal) recommended by the air conditioner 2. The operation mode display section 71 displays the currently operating mode, such as normal air conditioning operation such as cooling, heating, blowing, and drying, and additional function operation such as filter cleaning operation and heat sterilization operation. The first timer display section 74 is a first display section that displays timer times such as the start time and end time of the air conditioning operation according to the setting operation of the user. The second timer display section 75 is a second display section that displays timer times such as the start time of the air conditioning operation recommended by the recommendation section 21D0 of the air conditioner 2. By displaying the first timer display section 74 and the second timer display section 75 separately on the timer setting screen 70, the user can easily distinguish between the operation of the timer set by the user through the first timer display section 74 and the AI operation suggestion through the second timer display section 75. As a result, the user can prevent erroneous operation such as accidentally erasing the AI operation suggestion, compared to when the two are displayed without distinction.

図9Bは、端末装置7の推奨画面80の一例を示す説明図である。端末装置7は、図9Aに示すタイマ設定画面70上の第2のタイマ表示部75が使用者により選択された場合、図9Bに示す推奨画面80を表示する。推奨画面80は、予約実行有無選択部81と、AI運転提案のタイマ設定時刻を表示する第2のタイマ時刻表示部82と、AI運転提案の内容を説明する文章を表示する推奨内容表示部83と、推奨設定有無選択部84とを表示している。予約実行有無選択部81は、予約実行の有無を空気調和機2に指示する操作部である。第2のタイマ時刻表示部82は、空気調和機2の推奨部21D0で推奨されたタイマ時刻を表示する。推奨内容表示部83は、推奨部21D0で推奨された推奨内容をポップアップ表示する。推奨内容としては、例えば、「明日の朝は寒くなりそうです。午前6:00に快適になるように運転予約を設定しませんか。」等の内容である。推奨設定有無選択部84は、推奨内容を設定するか否かを空気調和機2に指示する操作部である。 9B is an explanatory diagram showing an example of a recommendation screen 80 of the terminal device 7. When the second timer display section 75 on the timer setting screen 70 shown in FIG. 9A is selected by the user, the terminal device 7 displays the recommendation screen 80 shown in FIG. 9B. The recommendation screen 80 displays a reservation execution selection section 81, a second timer time display section 82 that displays the timer setting time of the AI operation proposal, a recommended content display section 83 that displays a sentence explaining the content of the AI operation proposal, and a recommended setting selection section 84. The reservation execution selection section 81 is an operation section that instructs the air conditioner 2 whether to execute a reservation. The second timer time display section 82 displays the timer time recommended in the recommendation section 21D0 of the air conditioner 2. The recommended content display section 83 pops up the recommended content recommended in the recommendation section 21D0. The recommended content is, for example, "It looks like it's going to be cold tomorrow morning. Why don't you set an operation reservation so that it will be comfortable at 6:00 a.m." The recommended settings selection unit 84 is an operation unit that instructs the air conditioner 2 whether or not to set the recommended content.

図9Cは、端末装置7の推奨時刻の変更画面90の一例を示す説明図である。端末装置7は、図9Bに示す推奨画面80上の第2のタイマ時刻表示部82が使用者により選択された場合、図9Cに示す変更画面90を表示する。第2のタイマ時刻表示部82は変更部42Aに相当し、使用者の選択操作に応じて変更画面90を表示する。端末装置7は、使用者による変更画面90上の第2のタイマ時刻91の変更操作に応じて第2のタイマ時刻を自由に調整可能である。その結果、利用者は、推奨されたAI運転のタイマ時刻を自由に調整できる。 Figure 9C is an explanatory diagram showing an example of a recommended time change screen 90 of the terminal device 7. When the second timer time display section 82 on the recommendation screen 80 shown in Figure 9B is selected by the user, the terminal device 7 displays the change screen 90 shown in Figure 9C. The second timer time display section 82 corresponds to the change section 42A, and displays the change screen 90 in response to the user's selection operation. The terminal device 7 can freely adjust the second timer time in response to the user's change operation of the second timer time 91 on the change screen 90. As a result, the user can freely adjust the recommended timer time for AI operation.

尚、説明の便宜上、図9Aに示すタイマ設定画面70、図9Bに示す推奨画面80及び図9Cに示す変更画面90をそれぞれ端末装置7に表示する場合を例示したが、タイマ設定画面70、推奨画面80及び変更画面90をそれぞれリモコン23に表示してもよい。また、上記説明では、第1のタイマ表示部74と第2のタイマ表示部75とが端末装置7に予め設けられている場合を説明したが、例えば、元々はAI運転提案ができない空気調和機2がプログラムの更新などによってAI運転提案ができるようになった際は、複数ある第1のタイマ表示部74のうちの1つを第2のタイマ表示部75と変更してもよい。 For ease of explanation, the timer setting screen 70 shown in FIG. 9A, the recommendation screen 80 shown in FIG. 9B, and the change screen 90 shown in FIG. 9C are shown as examples of screens displayed on the terminal device 7, but the timer setting screen 70, the recommendation screen 80, and the change screen 90 may each be displayed on the remote control 23. In addition, in the above explanation, the first timer display unit 74 and the second timer display unit 75 are provided in advance on the terminal device 7, but for example, when an air conditioner 2 that originally cannot make AI operation suggestions becomes able to make AI operation suggestions due to a program update or the like, one of the multiple first timer display units 74 may be changed to the second timer display unit 75.

<付加機能運転の推奨について>
次に通常の空調運転と異なる付加機能運転の空気調和機2から使用者への推奨について説明する。本実施例の付加機能運転には、加熱除菌運転と、フィルタ清掃運転とがある。図10は、加熱除菌運転時の各処理のタイミングチャートの一例を示す説明図である。空気調和機2内の推奨部21D0は、在不在予測部34Eの予測結果である24時間分の在不在予測結果を入手しこの予測結果の中から第6の所定期間、例えば、5時間以上の不在が予測される時間を検出する。そして、推奨部21D0は検出した5時間以上の不在時間の直前(例えば1時間前)まで冷房運転又は除湿運転が実施され、かつ、前回の加熱除菌運転の実行から3日以上経過している場合にのみ、加熱除菌運転を使用者に推奨する。空気調和機2は、冷房運転又は除湿運転が停止された時点で、端末装置7に加熱除菌運転の推奨を通知する。加熱除菌運転の推奨通知を受けた使用者が加熱除菌運転実行を拒否しなかった場合、空気調和機2は検出した5時間以上の不在時間内で加熱除菌運転を実行する。なお、加熱除菌運転は以下の手順を経て実行される。まず空気調和機2は冷房運転又は除湿運転が停止された時点から5時間以上の不在時間の内の最初の1時間までは後述する監視運転を実行する。監視運転が終了した後、1時間かけて加熱除菌運転を実行し、残りの3時間で加熱除菌運転により上昇した室内温度及び室内湿度を低下させる冷却期間とする。
<Recommendations for operating additional functions>
Next, the recommendation of the additional function operation from the air conditioner 2 to the user, which is different from the normal air conditioning operation, will be described. The additional function operation in this embodiment includes a heat sterilization operation and a filter cleaning operation. FIG. 10 is an explanatory diagram showing an example of a timing chart of each process during the heat sterilization operation. The recommendation unit 21D0 in the air conditioner 2 obtains the 24-hour presence/absence prediction result, which is the prediction result of the presence/absence prediction unit 34E, and detects a sixth predetermined period, for example, a time when absence of 5 hours or more is predicted from this prediction result. Then, the recommendation unit 21D0 recommends the heat sterilization operation to the user only when the cooling operation or dehumidification operation is performed immediately before (for example, 1 hour before) the detected absence time of 5 hours or more, and 3 days or more have passed since the previous heat sterilization operation was performed. The air conditioner 2 notifies the terminal device 7 of the recommendation of the heat sterilization operation at the time when the cooling operation or dehumidification operation is stopped. If a user who has received the notification recommending the heat sterilization operation does not refuse the execution of the heat sterilization operation, the air conditioner 2 will execute the heat sterilization operation during the detected absence period of 5 hours or more. The heat sterilization operation is executed through the following procedure. First, the air conditioner 2 executes a monitoring operation, which will be described later, from the point at which the cooling operation or dehumidification operation is stopped until the first hour of the absence period of 5 hours or more. After the monitoring operation is completed, the heat sterilization operation is executed for 1 hour, and the remaining 3 hours are used as a cooling period to reduce the indoor temperature and indoor humidity that have increased due to the heat sterilization operation.

上述した監視運転は、空調空間内に実際に人が不在であるか否かをセンサ21Bの在不在の検出結果を用いて監視する運転である。付加機能運転が加熱除菌運転の場合には、冷房運転あるいは除湿運転が停止された時点から加熱除菌運転を実行する時点までを監視時間とし、当該監視時間で空調空間における使用者の在不在を監視する監視運転を実行する。そして、監視運転を行っている最中に、空調空間内で人が検出された場合は、空気調和機2は加熱除菌運転を実行せず、この加熱除菌運転を実行しない旨を使用者の端末装置7に通知する。尚、図10では、人が不在となる時刻に冷房運転あるいは除湿運転が停止されて監視時間が始まる場合を示している。 The above-mentioned monitoring operation is an operation that monitors whether or not a person is actually present in the air-conditioned space using the presence/absence detection result of sensor 21B. When the additional function operation is heat sterilization operation, the monitoring time is the time from when the cooling operation or dehumidification operation is stopped to the time when the heat sterilization operation is performed, and a monitoring operation is performed to monitor the presence or absence of a user in the air-conditioned space during this monitoring time. If a person is detected in the air-conditioned space during the monitoring operation, the air conditioner 2 does not perform the heat sterilization operation and notifies the user's terminal device 7 that this heat sterilization operation will not be performed. Note that FIG. 10 shows a case where the cooling operation or dehumidification operation is stopped at the time when people are absent and the monitoring time begins.

また、加熱除菌運転は、前述したように室内機21の室内熱交換器を55度に加熱して除菌する運転である。加熱除菌運転の実行によって空調空間内の室内温度及び室内湿度が上昇することになる。そこで、加熱除菌運転を実行した後に、加熱除菌運転で上昇した室内温度及び室内湿度が低下するまでの時間として冷却期間を設ける。冷却期間は、加熱除菌運転が終了してから通常の空調運転を行うまでに設けるべき準備時間である。その結果、加熱除菌運転による空調空間での使用者に対する不快感を与えるような事態を回避できる。 As mentioned above, the heating sterilization operation is an operation that heats the indoor heat exchanger of the indoor unit 21 to 55 degrees to sterilize the air. The heating sterilization operation causes the indoor temperature and humidity in the air-conditioned space to rise. Therefore, after the heating sterilization operation is performed, a cooling period is set up to allow the indoor temperature and humidity increased by the heating sterilization operation to fall. The cooling period is a preparation time that should be set up after the heating sterilization operation ends and before normal air-conditioning operation is performed. As a result, it is possible to avoid situations where the heating sterilization operation causes discomfort to users in the air-conditioned space.

図11は、フィルタ清掃運転時の各処理のタイミングチャートの一例を示す説明図である。空気調和機2内の推奨部21D0は、在不在予測部34Eの予測結果である24時間分の在不在予測結果の中に、1時間以上、かつ、5時間未満の不在時間を検出し、かつ、室内機21の運転積算時間が200時間以上の場合に、フィルタ清掃運転を使用者に推奨する。空気調和機2は、推奨したフィルタ清掃運転を使用者が受け入れた場合、1時間以上、かつ、5時間未満の不在時間の内、最初の1時間で監視運転、次の20分でフィルタ清掃運転を実行する。監視運転は、空調空間内に実際に人が不在であるか否かをセンサ21Bの在不在の検出結果を用いて監視する運転である。具体的には、1時間以上、かつ、5時間未満の不在時間の内、最初の1時間は、フィルタ清掃運転を開始する前の監視時間とし、当該監視時間で空調空間における使用者の在不在を監視する監視運転を実行する。そして、監視運転を行っている最中に、空調空間内で人が検出された端末装置7に通知する。その結果、フィルタ清掃運転による空調空間での使用者に対する不快感を与えるような事態を回避できる。 Figure 11 is an explanatory diagram showing an example of a timing chart of each process during filter cleaning operation. The recommendation unit 21D0 in the air conditioner 2 recommends filter cleaning operation to the user when an absence time of 1 hour or more and less than 5 hours is detected in the 24-hour presence/absence prediction result, which is the prediction result of the presence/absence prediction unit 34E, and the accumulated operation time of the indoor unit 21 is 200 hours or more. If the user accepts the recommended filter cleaning operation, the air conditioner 2 performs a monitoring operation in the first hour of the absence time of 1 hour or more and less than 5 hours, and a filter cleaning operation in the next 20 minutes. The monitoring operation is an operation that monitors whether or not a person is actually absent in the air-conditioned space using the presence/absence detection result of the sensor 21B. Specifically, the first hour of the absence time of 1 hour or more and less than 5 hours is set as the monitoring time before starting the filter cleaning operation, and a monitoring operation is performed to monitor the presence or absence of the user in the air-conditioned space during the monitoring time. Then, during the monitoring operation, a notification is given to the terminal device 7 that a person has been detected in the air-conditioned space. As a result, it is possible to prevent situations in which filter cleaning operation causes discomfort to users in the air-conditioned space.

以上に説明したように、本実施例の空気調和システム1では、使用者が在室しているときに実行されると使用者に不快感を与える恐れのある付加機能運転の実行を、予測した使用者の不在時間の長さに応じて推奨する。その結果、使用者に不快感を与えることなく、室内機21の室内熱交換器の除菌やフィルタ清掃を自動的に行える。 As described above, in the air conditioning system 1 of this embodiment, the execution of additional function operations that may cause discomfort to the user if executed while the user is present in the room is recommended according to the predicted length of time the user will be absent. As a result, the indoor heat exchanger of the indoor unit 21 can be sterilized and the filter cleaned automatically without causing discomfort to the user.

<空気調和システムにおける在不在パターンの生成について>
次に本実施例の空気調和システム1における在不在パターンの生成について説明する。図12Aは、在不在パターンを生成する生成処理に関わるサーバ装置5のCPU53の処理動作の一例を示すフローチャートである。生成処理は、空気調和機2が後に空調空間に設置された後に最初に在不在パターンを生成する処理である。図12Aにおいてサーバ装置5のCPU53内の受信部53Aは、定期的、例えば、毎日0:00に通信アダプタ3と通信し、通信アダプタ3から空調空間毎の2日分の在不在の検出結果を受信したか否かを判定する(ステップS11)。尚、通信アダプタ3は、2日分の在不在の検出結果が得られるまでは履歴メモリ33Aに記憶しておくものとする。受信部53Aは、2日分の在不在の検出結果を受信した場合(ステップ11:Yes)、受信した2日分の在不在の検出結果を記憶部52の履歴データメモリ52Aに記憶する(ステップS12)。CPU53内の生成部53Cは、履歴データメモリ52A内に30日分の在不在の検出結果が記憶済みであるか否かを判定する(ステップS13)。生成部53Cは、30日分の在不在の検出結果が記憶済みの場合(ステップS13:Yes)、記憶中の在不在の検出結果、曜日情報及び祝日情報に基づき、空調空間毎の各曜日の在不在パターンを生成する(ステップS14)。尚、CPU53内の取得部53Bは、2日分の在不在の検出結果を取得する際に、2日分の在不在の検出結果の検出日の曜日情報及び祝日情報も合わせて取得するか、あるいは、サーバ装置5が自ら取得した曜日情報及び祝日情報を取得した2日分の在不在の検出結果に紐づける。また、生成部53Cでは、曜日毎の在不在パターンを生成する場合を例示しているが、休日又は平日の2つの在不在パターンを生成してもよく、適宜変更可能である。
<Generation of occupancy patterns in air conditioning systems>
Next, the generation of the presence/absence pattern in the air conditioning system 1 of this embodiment will be described. FIG. 12A is a flowchart showing an example of the processing operation of the CPU 53 of the server device 5 related to the generation process for generating the presence/absence pattern. The generation process is a process for generating the presence/absence pattern for the first time after the air conditioner 2 is installed in the air-conditioned space. In FIG. 12A, the receiving unit 53A in the CPU 53 of the server device 5 periodically communicates with the communication adapter 3 at 0:00 every day, for example, and judges whether or not the presence/absence detection results for two days for each air-conditioned space have been received from the communication adapter 3 (step S11). Note that the communication adapter 3 stores the presence/absence detection results for two days in the history memory 33A until they are obtained. When the receiving unit 53A receives the presence/absence detection results for two days (step 11: Yes), it stores the received presence/absence detection results for the two days in the history data memory 52A of the storage unit 52 (step S12). The generating unit 53C in the CPU 53 judges whether or not the presence/absence detection results for 30 days have been stored in the history data memory 52A (step S13). When the generation unit 53C has stored the presence/absence detection results for 30 days (step S13: Yes), it generates a presence/absence pattern for each day of the week for each air-conditioned space based on the stored presence/absence detection results, day of the week information, and holiday information (step S14). When acquiring the presence/absence detection results for two days, the acquisition unit 53B in the CPU 53 also acquires the day of the week information and holiday information of the detection date of the presence/absence detection results for the two days, or links the day of the week information and holiday information acquired by the server device 5 to the presence/absence detection results for the two days acquired. In addition, the generation unit 53C illustrates an example in which a presence/absence pattern is generated for each day of the week, but two presence/absence patterns for holidays and weekdays may be generated, and can be changed as appropriate.

生成部53Cは、生成した在不在パターンをパターン記憶部52Bに記憶する(ステップS15)。CPU53内の送信部53Dは、パターン記憶部52Bに記憶中の在不在パターンを通信アダプタ3に送信し(ステップS16)、図12Aの処理動作を終了する。 The generation unit 53C stores the generated presence/absence pattern in the pattern storage unit 52B (step S15). The transmission unit 53D in the CPU 53 transmits the presence/absence pattern stored in the pattern storage unit 52B to the communication adapter 3 (step S16), and the processing operation of FIG. 12A ends.

受信部53Aは、ステップS11の処理において空調空間毎の2日分の在不在の検出結果を受信しなかった場合(ステップS11:No)、ステップS11の処理に戻る。また、受信部53Aは、ステップS13の処理において30日分の在不在の検出結果が記憶済みでない場合(ステップS13:No)、ステップS11の処理に戻る。 If the receiving unit 53A has not received two days' worth of presence/absence detection results for each air-conditioned space in the process of step S11 (step S11: No), the process returns to step S11. Also, if the receiving unit 53A has not stored 30 days' worth of presence/absence detection results in the process of step S13 (step S13: No), the process returns to step S11.

サーバ装置5のCPU53は、通信アダプタ3から空調空間毎の30日分の在不在の検出結果を記憶した場合、空調空間毎の30日分の在不在の検出結果、曜日情報及び祝日情報に基づき、空調空間における使用者の在不在を予測する曜日毎の在不在パターンを生成する。そして、CPU53は、生成した在不在パターンを通信アダプタ3に送信する。その結果、サーバ装置5は、空調空間で使用する曜日毎の在不在パターンを通信アダプタ3に提供できる。 When the CPU 53 of the server device 5 stores the presence/absence detection results for 30 days for each air-conditioned space from the communication adapter 3, it generates a presence/absence pattern for each day of the week that predicts the presence/absence of the user in the air-conditioned space based on the presence/absence detection results for 30 days for each air-conditioned space, the day of the week information, and the holiday information. The CPU 53 then transmits the generated presence/absence pattern to the communication adapter 3. As a result, the server device 5 can provide the communication adapter 3 with the presence/absence pattern for each day of the week to be used in the air-conditioned space.

図12Bは、既に生成している在不在パターンを更新する更新処理に関わるサーバ装置5のCPU53の処理動作の一例を示すフローチャートである。更新処理は、パターン記憶部52Bに記憶中の在不在パターンの内容を更新する処理である。図12Bにおいて受信部53Aは、定期的、例えば、毎日0:00に通信アダプタ3と通信し、通信アダプタ3から空調空間毎の2日分の在不在の検出結果を受信したか否かを判定する(ステップS21)。尚、通信アダプタ3は、2日分の在不在の検出結果が得られるまでは履歴メモリ33Aに記憶しておくものとする。受信部53Aは、空調空間毎の2日分の在不在の検出結果を受信した場合(ステップS21:Yes)、受信した2日分の在不在の検出結果を記憶部52の履歴データメモリ52Aに記憶する(ステップS22)。生成部53Cは、履歴データメモリ52A内に、生成に未使用の6日分の在不在の検出結果が記憶済みであるか否かを判定する(ステップS23)。 Figure 12B is a flowchart showing an example of the processing operation of the CPU 53 of the server device 5 related to the update process for updating an already generated presence/absence pattern. The update process is a process for updating the contents of the presence/absence pattern stored in the pattern storage unit 52B. In Figure 12B, the receiving unit 53A communicates with the communication adapter 3 periodically, for example, at 0:00 every day, and determines whether or not it has received two days' worth of presence/absence detection results for each air-conditioned space from the communication adapter 3 (step S21). Note that the communication adapter 3 stores the presence/absence detection results for two days in the history memory 33A until they are obtained. When the receiving unit 53A receives two days' worth of presence/absence detection results for each air-conditioned space (step S21: Yes), it stores the received two days' worth of presence/absence detection results in the history data memory 52A of the storage unit 52 (step S22). The generating unit 53C determines whether or not six days' worth of presence/absence detection results unused for generation have already been stored in the history data memory 52A (step S23).

生成部53Cは、生成に未使用の6日分の在不在の検出結果が記憶済みの場合(ステップS23:Yes)、記憶中の在不在の検出結果、曜日情報及び祝日情報に基づき、空調空間毎の各曜日の在不在パターンを更新する(ステップS24)。生成部53Cは、更新した空調空間毎の各曜日の在不在パターンをパターン記憶部52Bに記憶する(ステップS25)。送信部53Dは、パターン記憶部52Bに記憶中の空調空間毎の各曜日の在不在パターンを通信アダプタ3に送信する(ステップS26)。そして、受信部53Aは、空調空間毎の2日分の在不在の検出結果を受信したか否かを判定すべく、ステップS21の処理に戻る。 If the generation unit 53C has stored the presence/absence detection results for six days that have not been used for generation (step S23: Yes), it updates the presence/absence pattern for each day of the week for each air-conditioned space based on the stored presence/absence detection results, day of the week information, and holiday information (step S24). The generation unit 53C stores the updated presence/absence pattern for each day of the week for each air-conditioned space in the pattern storage unit 52B (step S25). The transmission unit 53D transmits the presence/absence pattern for each day of the week for each air-conditioned space stored in the pattern storage unit 52B to the communication adapter 3 (step S26). The reception unit 53A then returns to the processing of step S21 to determine whether or not it has received the presence/absence detection results for two days for each air-conditioned space.

受信部53Aは、ステップS21の処理において2日分の在不在の検出結果を受信しなかった場合(ステップS21:No)、ステップS21の処理に戻る。また、受信部53Aは、ステップS23の処理において生成に未使用の6日分の在不在の検出結果が記憶済みでない場合(ステップS23:No)、ステップS21の処理に戻る。 If the receiving unit 53A has not received two days of presence/absence detection results in the process of step S21 (step S21: No), the process returns to step S21. Also, if the receiving unit 53A has not stored six days of presence/absence detection results that have not been used for generation in the process of step S23 (step S23: No), the process returns to step S21.

CPU53は、在不在パターンの生成後、通信アダプタ3から6日分の在不在の検出結果を得る度に、空調空間毎の6日分の在不在の検出結果、曜日情報及び祝日情報に基づき、空調空間毎の各曜日の在不在パターンを更新する。そして、CPU53は、更新した在不在パターンを通信アダプタ3に送信する。その結果、サーバ装置5は、空調空間に使用する曜日毎の最新の在不在パターンを通信アダプタ3に提供できる。 After generating the presence/absence pattern, the CPU 53 updates the presence/absence pattern for each day of the week for each air-conditioned space based on the presence/absence detection results for the six days, the day of the week information, and the holiday information for each air-conditioned space each time it obtains the presence/absence detection results for the six days from the communication adapter 3. The CPU 53 then transmits the updated presence/absence pattern to the communication adapter 3. As a result, the server device 5 can provide the communication adapter 3 with the latest presence/absence pattern for each day of the week to be used for the air-conditioned space.

図13Aは、推奨処理に関わる通信アダプタ3のCPU34の処理動作の一例を示すフローチャートである。図13Aにおいて通信アダプタ3内のCPU34内の在不在予測部34Eは、現在時刻が予測時刻であるか否かを判定する(ステップS30)。尚、予測時刻としては、事前に設定した、例えば、前述した毎日8:00や20:00等の所定時刻である。在不在予測部34Eは、現在時刻が予測時刻である場合(ステップS30:Yes)、現在の予測時刻から所定時間、例えば、24時間前までの在不在の検出結果を空気調和機2の室内機21から取得したか否かを判定する(ステップS31)。尚、説明の便宜上、所定時間は、24時間としたが、これに限定されるものではなく、例えば、前日21:00~当日0:00、当日0:00から予測時刻までの時間帯でよく、適宜変更可能である。 Figure 13A is a flowchart showing an example of the processing operation of the CPU 34 of the communication adapter 3 related to the recommendation process. In Figure 13A, the presence/absence prediction unit 34E in the CPU 34 in the communication adapter 3 determines whether the current time is the predicted time (step S30). The predicted time is a predetermined time set in advance, such as 8:00 or 20:00 every day as described above. If the current time is the predicted time (step S30: Yes), the presence/absence prediction unit 34E determines whether the presence/absence detection result for a predetermined time from the current predicted time, for example, up to 24 hours ago, has been obtained from the indoor unit 21 of the air conditioner 2 (step S31). For convenience of explanation, the predetermined time is set to 24 hours, but is not limited to this, and may be, for example, a time period from 21:00 the previous day to 0:00 the current day, or from 0:00 the current day to the predicted time, and can be changed as appropriate.

在不在予測部34Eは、現在の予測時刻から24時間前までの在不在の検出結果を取得した場合(ステップS31:Yes)、空調空間における複数の在不在パターンから、取得した在不在の検出結果及び曜日情報を用いて空調空間における在不在予測に使用する在不在パターンを選択する(ステップS32)。在不在予測部34Eは、選択した在不在パターンを用いて現在から24時間後の使用者の在不在を予測する(ステップS33)。室内機21内の制御部21Dの行動予測部21D2は、室内用途情報に基づき、室内機21の設置場所が寝室であるか否かを判定する(ステップS34)。 When the presence/absence prediction unit 34E obtains the presence/absence detection result for the 24 hours prior to the current prediction time (step S31: Yes), it selects a presence/absence pattern to be used for the presence/absence prediction in the air-conditioned space from multiple presence/absence patterns in the air-conditioned space using the obtained presence/absence detection result and day of the week information (step S32). The presence/absence prediction unit 34E predicts the presence/absence of the user 24 hours from now using the selected presence/absence pattern (step S33). The behavior prediction unit 21D2 of the control unit 21D in the indoor unit 21 determines whether the indoor unit 21 is installed in a bedroom based on the indoor use information (step S34).

行動予測部21D2は、室内機21の設置場所が寝室でない場合(ステップS34:No)、居間での空調運転推奨処理を実行し(ステップS35)、ステップS30の処理に戻る。また、行動予測部21D2は、室内機21の設置場所が寝室の場合(ステップS34:Yes)、寝室での空調運転推奨処理を実行し(ステップS36)、ステップS30の処理に戻る。また、在不在予測部34Eは、現在時刻が予測時刻でない場合(ステップS30:No)、ステップS30の処理に戻る。また、在不在予測部34Eは、現在の予測時刻から24時間前までの在不在の検出結果を取得したのでない場合(ステップS31:No)、ステップS31の処理に戻る。 If the indoor unit 21 is not installed in a bedroom (step S34: No), the behavior prediction unit 21D2 executes the process of recommending air conditioning operation in the living room (step S35) and returns to the process of step S30. If the indoor unit 21 is not installed in a bedroom (step S34: Yes), the behavior prediction unit 21D2 executes the process of recommending air conditioning operation in the bedroom (step S36) and returns to the process of step S30. If the current time is not the predicted time (step S30: No), the presence/absence prediction unit 34E returns to the process of step S30. If the presence/absence prediction unit 34E has not obtained a presence/absence detection result for the 24 hours prior to the current predicted time (step S31: No), the process returns to the process of step S31.

通信アダプタ3は、センサの現在の検出結果及び曜日情報を用いて選択した在不在パターンを使用して予測時刻から24時間後までの使用者の在不在を予測した後、室内機21の設置場所が寝室の場合に寝室での空調運転推奨処理を実行し、室内機21の設置場所が寝室でない場合に居間での空調運転推奨処理を実行する。その結果、この後図13B乃至図13Dを用いて説明する使用者の行動予測結果に応じた空調運転を使用者に推奨できる。尚、説明の便宜上、空調空間として寝室及び居間を例示したが、これに限定されるものではなく、浴室の脱衣場やトイレ等であってもよく、適宜変更可能である。 The communication adapter 3 predicts the presence or absence of the user for 24 hours from the predicted time using a presence/absence pattern selected using the current detection results of the sensor and day of the week information, and then executes processing to recommend air conditioning operation in the bedroom if the indoor unit 21 is installed in a bedroom, and executes processing to recommend air conditioning operation in the living room if the indoor unit 21 is not installed in a bedroom. As a result, it is possible to recommend to the user air conditioning operation according to the user behavior prediction results described later using Figures 13B to 13D. Note that, for ease of explanation, a bedroom and a living room are given as examples of air-conditioned spaces, but they are not limited to these and may be a bathroom changing room, a toilet, etc., and can be changed as appropriate.

次に図13AのステップS35の居間での空調運転推奨処理について説明する。図13B及び図13Cは、居間での空調運転推奨処理に関わる室内機21の制御部21Dの処理動作の一例を示すフローチャートである。尚、図13B及び図13Cで説明する室内機21は、居間に設置された室内機である。図13Bにおいて室内機21内の制御部21D内の行動予測部21D2は、在不在予測結果の中の第1の時間帯(0:00~10:50)に、第4の所定期間、例えば、3時間以上の居間での不在から在室へと変化するタイミングがあるか否かを判定する(ステップS41)。尚、第1の時間帯は、前述したように、使用者が起床して、例えば、寝室から出て居間に入り、空調運転を開始することが想定される時間帯である。 Next, the air conditioning operation recommendation process in the living room in step S35 of FIG. 13A will be described. FIGS. 13B and 13C are flowcharts showing an example of the processing operation of the control unit 21D of the indoor unit 21 related to the air conditioning operation recommendation process in the living room. The indoor unit 21 described in FIGS. 13B and 13C is an indoor unit installed in the living room. In FIG. 13B, the behavior prediction unit 21D2 in the control unit 21D in the indoor unit 21 determines whether or not there is a timing during the first time period (0:00 to 10:50) in the presence/absence prediction result that changes from absence in the living room to presence for a fourth predetermined period, for example, 3 hours or more (step S41). As described above, the first time period is the time period during which the user is expected to wake up, for example, leave the bedroom and enter the living room, and start the air conditioning operation.

行動予測部21D2は、第1の時間帯内に第4の所定期間以上の不在から在室へと変化するタイミングがある場合(ステップS41:Yes)、当該タイミングを起床時刻と予測する(ステップS42)。推奨部21D0は、起床時刻を予測した後、当該起床時刻から15分前に空調運転を開始する旨の推奨信号を生成する(ステップS43)。次に、行動予測部21D2は、在不在予測結果の中の第4の時間帯(17:00~23:50)に、第5の所定期間、例えば、居間での在室から3時間以上の不在へと変化するタイミングがあるか否かを判定する(ステップS44)。尚、第4の時間帯は、使用者が夜に居間の空調運転を停止して居間から出ることが想定される時間帯、例えば、17:00~23:50、または、使用者が夜に寝室の空調運転を開始して寝室に入る時刻を想定した時間帯、例えば、17:00~23:50である。 If there is a timing in the first time period when the absence changes from a fourth predetermined period or more to a presence in the room (step S41: Yes), the behavior prediction unit 21D2 predicts the timing as the wake-up time (step S42). After predicting the wake-up time, the recommendation unit 21D0 generates a recommendation signal to start the air conditioning operation 15 minutes before the wake-up time (step S43). Next, the behavior prediction unit 21D2 determines whether there is a timing in the fourth time period (17:00 to 23:50) in the presence/absence prediction result when the presence/absence changes from a fifth predetermined period, for example, a presence in the living room to an absence of three hours or more (step S44). The fourth time period is a time period when the user is expected to stop the air conditioning operation in the living room at night and leave the living room, for example, 17:00 to 23:50, or a time period when the user is expected to start the air conditioning operation in the bedroom at night and enter the bedroom, for example, 17:00 to 23:50.

行動予測部21D2は、第4の時間帯に第5の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがある場合(ステップS44:Yes)、当該タイミングを就寝時刻と予測する。そして、推奨部21D0は、行動予測部21D2が就寝時刻を予測できた場合は、就寝時刻の1時間前から就寝時間までの間に、ステップS43で生成した推奨信号を通信アダプタ3、ルータ4、通信網8及びルータ4経由で使用者の端末装置7を送信し(ステップS45)、図13Bに示す居間の空調運転推奨処理を終了する。その結果、使用者は、端末装置7の表示画面上の推奨内容に基づき、居間での起床時刻から15分前の空調運転開始の第2のタイマ時刻を簡単に設定できる。 If there is a timing in the fourth time period when the absence changes to a fifth predetermined period or more (step S44: Yes), the behavior prediction unit 21D2 predicts that timing as bedtime. If the behavior prediction unit 21D2 can predict bedtime, the recommendation unit 21D0 transmits the recommendation signal generated in step S43 to the user's terminal device 7 via the communication adapter 3, router 4, communication network 8, and router 4 during the period from one hour before bedtime to the bedtime (step S45), and ends the air conditioning operation recommendation process for the living room shown in FIG. 13B. As a result, the user can easily set the second timer time for starting air conditioning operation in the living room 15 minutes before the wake-up time based on the recommendation content on the display screen of the terminal device 7.

推奨部21D0は、第4の時間帯に第5の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがない場合(ステップS44:No)、18:00~19:00までの間に、ステップS43で生成した推奨信号を通信アダプタ3、ルータ4、通信網8及びルータ4経由で使用者の端末装置7を送信し(ステップS46)、図13Bに示す居間の空調運転推奨処理を終了する。その結果、使用者は、端末装置7の表示画面上の推奨内容に基づき、居間での起床時刻から15分前の空調運転開始の第2のタイマ時刻を簡単に設定できる。 If there is no timing in the fourth time period when the absence will change to a fifth predetermined period or longer (step S44: No), the recommendation unit 21D0 transmits the recommendation signal generated in step S43 to the user's terminal device 7 via the communication adapter 3, router 4, communication network 8, and router 4 between 18:00 and 19:00 (step S46), and ends the air conditioning operation recommendation process for the living room shown in FIG. 13B. As a result, the user can easily set the second timer time for starting air conditioning operation in the living room 15 minutes before the wake-up time based on the recommendation content on the display screen of the terminal device 7.

行動予測部21D2は、第1の時間帯に第4の所定期間以上の不在から在室へと変化するタイミングがない場合(ステップS41:No)、在不在予測結果の中の第2の時間帯(13:00~22:50)に、第4の所定期間、例えば、3時間以上の居間での不在から在室へと変化するタイミングがあるか否かを判定する(ステップS47)。尚、第2の時間帯は、前述したように、使用者が帰宅して、例えば、居間に入り、空調運転を開始することが想定される時間帯である。 If there is no timing in the first time period when the user changes from being absent for a fourth predetermined period or more to being present (step S41: No), the behavior prediction unit 21D2 determines whether there is a timing in the second time period (13:00 to 22:50) in the presence/absence prediction result when the user changes from being absent in the living room for a fourth predetermined period, for example, three hours or more, to being present (step S47). Note that the second time period is the time period when the user is expected to return home, for example, enter the living room, and start the air conditioning, as described above.

行動予測部21D2は、第2の時間帯に第4の所定期間以上の居間での不在から在室へと変化するタイミングがある場合(ステップS47:Yes)、当該タイミングを帰宅時刻と予測する(ステップS48)。推奨部21D0は、帰宅時刻と予測した後、帰宅時刻の15分前に空調運転を開始する旨の推奨信号を生成する(ステップS49)。推奨部21D0は、11:00~12:00の間に、生成した推奨信号を通信アダプタ3、ルータ4、通信網8及びルータ4経由で使用者の端末装置7に送信し(ステップS50)、図13Bに示す居間での空調運転推奨処理を終了する。その結果、使用者は、端末装置7の表示画面上の推奨内容に基づき、帰宅時刻から居間での15分前の空調運転開始の第2のタイマ時刻を簡単に設定できる。 If there is a timing in the second time period when the user changes from being absent in the living room to being present for a period of time equal to or greater than a fourth predetermined period (step S47: Yes), the behavior prediction unit 21D2 predicts that timing as the time of arrival home (step S48). After predicting the time of arrival home, the recommendation unit 21D0 generates a recommendation signal to start air conditioning operation 15 minutes before the time of arrival home (step S49). The recommendation unit 21D0 transmits the generated recommendation signal to the user's terminal device 7 via the communication adapter 3, router 4, communication network 8, and router 4 between 11:00 and 12:00 (step S50), and ends the process of recommending air conditioning operation in the living room shown in FIG. 13B. As a result, the user can easily set the second timer time for starting air conditioning operation in the living room 15 minutes before the time of arrival home based on the recommendation content on the display screen of the terminal device 7.

尚、ステップS45、S46、および、ステップS50の各処理で送信された推奨信号を受信した端末装置7の推奨画面80には、図9Bに示す推奨内容表示部83のような内容が表示され、使用者は推奨された空調運転の推奨を受ける(設定する)あるいは受けない(設定しない)を選択できる。 In addition, the recommendation screen 80 of the terminal device 7 that receives the recommendation signals transmitted in the processes of steps S45, S46, and S50 displays content such as the recommended content display section 83 shown in FIG. 9B, and the user can select whether to accept (set) the recommended air conditioning operation recommendation or not (not set).

行動予測部21D2は、第2の時間帯に第4の所定期間以上の不在から在室へと変化するタイミングがない場合(ステップS47:No)、図13Cに示すM1に移行する。図13Cに示すM1において行動予測部21D2は、在不在予測結果の中の第3の時間帯(8:00~16:50)に、居間での在室から第6の所定期間、例えば、5時間以上の不在へと変化するタイミングがあるか否かを判定する(ステップS51)。尚、第3の時間帯は、使用者が外出によって空調運転が長時間を停止することが想定される時間帯である。行動予測部21D2は、第3の時間帯に居間での在室から第6の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがある場合(ステップS51:Yes)、当該タイミングを外出時刻と予測する(ステップS52)。推奨部21D0は、当該タイミングを外出時刻と予測した後、不在時間の前に冷房運転又は除湿運転を行っており、かつ、前回の加熱除菌運転の実行から3日以上経過したか否かを判定する(ステップS53)。 If there is no timing in the second time period when the user changes from being absent for a fourth predetermined period or more to being present (step S47: No), the behavior prediction unit 21D2 proceeds to M1 shown in FIG. 13C. In M1 shown in FIG. 13C, the behavior prediction unit 21D2 determines whether there is a timing in the third time period (8:00 to 16:50) in the presence/absence prediction result when the user changes from being present in the living room to being absent for a sixth predetermined period, for example, five hours or more (step S51). The third time period is a time period when the air conditioning operation is expected to be stopped for a long period of time when the user goes out. If there is a timing in the third time period when the user changes from being present in the living room to being absent for a sixth predetermined period or more (step S51: Yes), the behavior prediction unit 21D2 predicts that timing as the time of leaving the room (step S52). After predicting that the timing is the time when the person leaves the house, the recommendation unit 21D0 determines whether cooling or dehumidification operation was performed before the time when the person was absent, and whether three or more days have passed since the previous heating and sterilization operation was performed (step S53).

推奨部21D0は、不在時間の前に冷房運転又は除湿運転を行っており、かつ、前回の加熱除菌運転の実行から3日以上経過した場合(ステップS53:Yes)、外出時刻の1時間後から加熱除菌運転を開始する旨の推奨信号を生成する(ステップS54)。そして、推奨部21D0は、生成した推奨信号を通信アダプタ3、ルータ4、通信網8及びルータ4経由で使用者の端末装置7に送信し(ステップS55)、図13Bに示す居間での空調運転推奨処理を終了する。その結果、使用者は、端末装置7の表示画面上の推奨内容に基づき、居間での外出時刻から1時間後の加熱除菌運転開始の第2のタイマ時刻を簡単に設定できる。 If cooling or dehumidification operation was performed before the absence time and more than three days have passed since the previous heating sterilization operation (step S53: Yes), the recommendation unit 21D0 generates a recommendation signal to start heating sterilization operation one hour after the time of leaving (step S54). The recommendation unit 21D0 then transmits the generated recommendation signal to the user's terminal device 7 via the communication adapter 3, the router 4, the communication network 8, and the router 4 (step S55), and ends the air conditioning operation recommendation process in the living room shown in FIG. 13B. As a result, the user can easily set the second timer time for starting heating sterilization operation in the living room one hour after the time of leaving, based on the recommendation content on the display screen of the terminal device 7.

推奨部21D0は、ステップS53にて不在時間の前に冷房運転又は除湿運転を行っており、かつ、前回の加熱除菌運転の実行から3日以上経過したのでない場合(ステップS53:No)、図13Bに示すM2に処理を進めて居間での空調運転推奨処理を終了する。 If the recommendation unit 21D0 determines in step S53 that cooling or dehumidification operation was performed before the absence time and more than three days have not passed since the previous heating and sterilization operation was performed (step S53: No), the recommendation unit 21D0 advances the process to M2 shown in FIG. 13B and ends the process of recommending air conditioning operation in the living room.

行動予測部21D2は、第3の時間帯に居間での在室から第6の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがない場合(ステップS51:No)、在不在予測結果の中の第3の時間帯に、居間での在室から第7の所定期間内、例えば、1時間以上5時間未満の不在へと変化するタイミングがあるか否かを判定する(ステップS56)。行動予測部21D2は、第3の時間帯に居間での在室から第7の所定期間内の不在へと変化するタイミングがある場合(ステップS56:Yes)、当該タイミングを外出時刻と予測する(ステップS57)。 If there is no timing during the third time period when the presence in the living room changes to an absence for a sixth predetermined period or more (step S51: No), the behavior prediction unit 21D2 determines whether there is a timing during the third time period in the presence/absence prediction result when the presence in the living room changes to an absence for a seventh predetermined period, for example, an absence for one hour or more but less than five hours (step S56). If there is a timing during the third time period when the presence in the living room changes to an absence for a seventh predetermined period (step S56: Yes), the behavior prediction unit 21D2 predicts that timing as the time to leave the house (step S57).

推奨部21D0は、当該タイミングを外出時刻と予測した後、室内機21の運転積算時間が200時間以上であるか否かを判定する(ステップS58)。推奨部21D0は、室内機21の運転積算時間が200時間以上の場合(ステップS58:Yes)、外出時刻の1時間後からフィルタ清掃運転を開始する旨の推奨信号を生成する(ステップS59)。推奨部21D0は、生成した推奨信号を通信アダプタ3、ルータ4、通信網8及びルータ4経由で使用者の端末装置7に送信すべく、ステップS55の処理に戻る。その結果、使用者は、端末装置7の表示画面上の推奨内容に基づき、居間での外出時刻から1時間後のフィルタ清掃運転開始の第2のタイマ時刻を簡単に設定できる。 After predicting that timing as the time when the user leaves the house, the recommendation unit 21D0 determines whether the cumulative operating time of the indoor unit 21 is 200 hours or more (step S58). If the cumulative operating time of the indoor unit 21 is 200 hours or more (step S58: Yes), the recommendation unit 21D0 generates a recommendation signal to start filter cleaning operation one hour after the time when the user leaves the house (step S59). The recommendation unit 21D0 returns to the process of step S55 to send the generated recommendation signal to the user's terminal device 7 via the communication adapter 3, router 4, communication network 8, and router 4. As a result, the user can easily set the second timer time for starting filter cleaning operation in the living room one hour after the time when the user leaves the house based on the recommendation content on the display screen of the terminal device 7.

尚、ステップS54、および、ステップS59の各処理で送信された推奨信号を受信した端末装置7の推奨画面80には、図示は省略するが推奨内容表示部83に推奨内容が表示される。ただし、付加機能運転の推奨の場合は、空調運転の推奨とは異なり、使用者に付加機能運転を実行する旨の表示がなされ、使用者が付加機能運転の実行を拒否しない限り付加機能運転が実行される。使用者が付加機能運転の実行を望まない場合には付加機能運転の実行拒否を選択できる推奨内容となっている。 Incidentally, the recommendation screen 80 of the terminal device 7 that received the recommendation signal transmitted in the processes of steps S54 and S59 displays the recommendation content in the recommendation content display section 83 (not shown). However, unlike the recommendation of air conditioning operation, when additional function operation is recommended, a message is displayed to the user informing them that the additional function operation will be performed, and the additional function operation will be performed unless the user refuses the execution of the additional function operation. If the user does not want to run the additional function operation, the recommendation content allows the user to select refusal to run the additional function operation.

行動予測部21D2は、第3の時間帯に居間での在室から第7の所定期間内の不在へと変化するタイミングがない場合(ステップS56:No)、図13Bに示す居間での空調運転推奨処理を終了する。また、推奨部21D0は、室内機21の運転積算時間が200時間以上でない場合(ステップS58:No)、図13Bに示すM2に処理を進めて居間での空調運転推奨処理を終了する。 If there is no timing during the third time period when the presence in the living room changes to absence within the seventh predetermined period (step S56: No), the behavior prediction unit 21D2 ends the air conditioning operation recommendation process for the living room shown in FIG. 13B. Also, if the accumulated operation time of the indoor unit 21 is not 200 hours or more (step S58: No), the recommendation unit 21D0 advances the process to M2 shown in FIG. 13B and ends the air conditioning operation recommendation process for the living room.

次に図13AのステップS36の寝室での空調運転推奨処理について説明する。図13Dは、寝室での空調運転推奨処理に関わる室内機21の制御部21Dの処理動作の一例を示すフローチャートである。尚、図13Dで説明する室内機21は、寝室に設置された室内機である。図13Dにおいて室内機21内の制御部21D内の行動予測部21D2は、在不在予測結果の中の第4の時間帯(17:00~23:50)に、第5の所定期間、例えば、3時間以上の寝室での不在から在室へと変化するタイミングがあるか否かを判定する(ステップS61)。尚、第4の時間帯は、前述したように、使用者が夜に寝室の空調運転を開始して寝室に入る時刻を想定した時間帯、例えば、17:00~23:50である。 Next, the air conditioning operation recommendation process in the bedroom in step S36 in FIG. 13A will be described. FIG. 13D is a flowchart showing an example of the processing operation of the control unit 21D of the indoor unit 21 related to the air conditioning operation recommendation process in the bedroom. The indoor unit 21 described in FIG. 13D is an indoor unit installed in the bedroom. In FIG. 13D, the behavior prediction unit 21D2 in the control unit 21D in the indoor unit 21 determines whether there is a timing during the fourth time period (17:00 to 23:50) in the presence/absence prediction result that changes from absence in the bedroom to presence for a fifth predetermined period, for example, three hours or more (step S61). As described above, the fourth time period is a time period that is assumed to be the time when the user starts the air conditioning operation in the bedroom at night and enters the bedroom, for example, 17:00 to 23:50.

行動予測部21D2は、第4の時間帯に第5の所定期間以上の不在から在室へと変化するタイミングがある場合(ステップS61:Yes)、使用者が寝室へ入る当該タイミングを就寝時刻と予測する(ステップS62)。推奨部21D0は、就寝時刻と予測した後、就寝時刻に空調運転を開始する旨の推奨信号を生成する(ステップS63)。推奨部21D0は、就寝時間の1時間前から就寝時刻までの間に、生成した推奨信号を通信アダプタ3、ルータ4、通信網8及びルータ4経由で使用者の端末装置7に送信し(ステップS64)、図13Dに示す寝室での空調運転推奨処理に関わる処理動作を終了する。その結果、使用者は、端末装置7の表示画面上の推奨内容に基づき、寝室での就寝時刻の空調運転開始の第2のタイマ時刻を簡単に設定できる。 If there is a timing in the fourth time period when the user changes from being absent for a fifth predetermined period or more to being present (step S61: Yes), the behavior prediction unit 21D2 predicts that the user will enter the bedroom as bedtime (step S62). After predicting bedtime, the recommendation unit 21D0 generates a recommendation signal to start air conditioning operation at bedtime (step S63). The recommendation unit 21D0 transmits the generated recommendation signal to the user's terminal device 7 via the communication adapter 3, router 4, communication network 8, and router 4 during the period from one hour before bedtime to bedtime (step S64), and ends the processing operation related to the air conditioning operation recommendation process in the bedroom shown in FIG. 13D. As a result, the user can easily set the second timer time for starting air conditioning operation in the bedroom at bedtime based on the recommendation content on the display screen of the terminal device 7.

尚、ステップS64の各処理で送信された推奨信号を受信した端末装置7の推奨画面80には、図9Bに示す推奨内容表示部83のような内容が表示され、使用者は推奨された空調運転の推奨を受ける(設定する)ことで推奨された空調運転が実行される。 In addition, the recommendation screen 80 of the terminal device 7 that receives the recommendation signal transmitted in each process of step S64 displays content such as the recommended content display section 83 shown in FIG. 9B, and the user can receive (set) the recommended air conditioning operation and execute the recommended air conditioning operation.

行動予測部21D2は、第4の時間帯に第5の所定期間以上の不在から在室へと変化するタイミングがない場合(ステップS61:No)、在不在予測結果の中の第3の時間帯(8:00~16:50)に、寝室での在室から第6の所定期間、例えば、5時間以上の不在へと変化するタイミングがあるか否かを判定する(ステップS65)。行動予測部21D2は、第3の時間帯に寝室での在室から第6の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがある場合(ステップS65:Yes)、当該タイミングを寝室の出室時刻と予測する(ステップS66)。推奨部21D0は、当該タイミングを出室時刻と予測した後、出室時刻の前に冷房運転又は除湿運転を行っており、かつ、前回の加熱除菌運転の実行から3日以上経過したか否かを判定する(ステップS67)。 If there is no timing in the fourth time period when the absence changes from a fifth predetermined period or more to a presence (step S61: No), the behavior prediction unit 21D2 determines whether there is a timing in the third time period (8:00 to 16:50) in the presence/absence prediction result when the presence in the bedroom changes to a sixth predetermined period, for example, an absence of five hours or more (step S65). If there is a timing in the third time period when the presence in the bedroom changes to an absence of the sixth predetermined period or more (step S65: Yes), the behavior prediction unit 21D2 predicts the timing as the time of leaving the bedroom (step S66). After predicting the timing as the time of leaving the bedroom, the recommendation unit 21D0 determines whether cooling or dehumidification operation was performed before the time of leaving the bedroom and whether three days or more have passed since the previous heating and sterilization operation was performed (step S67).

推奨部21D0は、出室時刻の前に冷房運転又は除湿運転を行っており、かつ、前回の加熱除菌運転の実行から3日以上経過した場合(ステップS67:Yes)、出室時刻の1時間後から加熱除菌運転を開始する旨の推奨信号を生成する(ステップS68)。そして、推奨部21D0は、生成した推奨信号を通信アダプタ3、ルータ4、通信網8及びルータ4経由で使用者の端末装置7に送信し(ステップS69)、図13Dに示す寝室での空調運転推奨処理を終了する。その結果、使用者は、端末装置7の表示画面上の推奨内容に基づき、寝室での出室時刻から1時間後の加熱除菌運転開始の第2のタイマ時刻を簡単に設定できる。 If cooling or dehumidification operation was performed before the departure time and more than three days have passed since the previous heating sterilization operation was performed (step S67: Yes), the recommendation unit 21D0 generates a recommendation signal to start heating sterilization operation one hour after the departure time (step S68). The recommendation unit 21D0 then transmits the generated recommendation signal to the user's terminal device 7 via the communication adapter 3, router 4, communication network 8, and router 4 (step S69), and ends the air conditioning operation recommendation process in the bedroom shown in FIG. 13D. As a result, the user can easily set the second timer time for starting heating sterilization operation one hour after the departure time in the bedroom based on the recommendation content on the display screen of the terminal device 7.

尚、ステップS69、および、ステップS73の各処理で送信された推奨信号を受信した端末装置7の推奨画面80には、図示は省略するが推奨内容表示部83に推奨内容が表示される。ただし、付加機能運転の推奨の場合は、空調運転の推奨とは異なり、使用者に付加機能運転を実行する旨の表示がなされ、使用者が付加機能運転の実行を拒否しない限り付加機能運転が実行される。 In addition, the recommendation screen 80 of the terminal device 7 that received the recommendation signal transmitted in each process of step S69 and step S73 displays the recommendation content in the recommendation content display section 83 (not shown). However, unlike the recommendation of air conditioning operation, when an additional function operation is recommended, a message is displayed to the user informing them that the additional function operation will be performed, and the additional function operation will be performed unless the user refuses to perform the additional function operation.

推奨部21D0は、ステップS67にて出室時刻の前に冷房運転又は除湿運転を行っており、かつ、前回の加熱除菌運転の実行から3日以上経過した場合(ステップS67:No)、図13Dに示す寝室での空調運転推奨処理を終了する。 If cooling or dehumidification operation was performed before the departure time in step S67 and more than three days have passed since the previous heating and sterilization operation was performed (step S67: No), the recommendation unit 21D0 ends the air conditioning operation recommendation process for the bedroom shown in FIG. 13D.

行動予測部21D2は、第3の時間帯に寝室での在室から第6の所定期間以上の不在へと変化するタイミングがない場合(ステップS65:No)、在不在予測結果の中の第3の時間帯に、寝室での在室から第7の所定期間内、例えば、1時間以上5時間未満の不在へと変化するタイミングがあるか否かを判定する(ステップS70)。行動予測部21D2は、第3の時間帯に寝室での在室から第7の所定期間内の不在へと変化するタイミングがある場合(ステップS70:Yes)、当該タイミングを寝室の出室時刻と予測する(ステップS71)。 If there is no timing during the third time period when the user changes from being present in the bedroom to being absent for a sixth specified period or longer (step S65: No), the behavior prediction unit 21D2 determines whether there is a timing during the third time period in the presence/absence prediction result when the user changes from being present in the bedroom to being absent for a seventh specified period, for example, one hour or more but less than five hours (step S70). If there is a timing during the third time period when the user changes from being present in the bedroom to being absent for a seventh specified period (step S70: Yes), the behavior prediction unit 21D2 predicts that timing as the time to leave the bedroom (step S71).

推奨部21D0は、当該タイミングを出室時刻と予測した後、室内機21の運転積算時間が200時間以上であるか否かを判定する(ステップS72)。推奨部21D0は、室内機21の運転積算時間が200時間以上の場合(ステップS72:Yes)、出室時刻の1時間後からフィルタ清掃運転を開始する旨の推奨信号を生成する(ステップS73)。推奨部21D0は、生成した推奨信号を通信アダプタ3、ルータ4、通信網8及びルータ4経由で使用者の端末装置7に送信すべく、ステップS69の処理に戻る。その結果、使用者は、端末装置7の表示画面上の推奨内容に基づき、寝室での出室時刻から1時間後のフィルタ清掃運転開始の第2のタイマ時刻を簡単に設定できる。 After predicting that timing as the departure time, the recommendation unit 21D0 determines whether the accumulated operating time of the indoor unit 21 is 200 hours or more (step S72). If the accumulated operating time of the indoor unit 21 is 200 hours or more (step S72: Yes), the recommendation unit 21D0 generates a recommendation signal to start filter cleaning operation one hour after the departure time (step S73). The recommendation unit 21D0 returns to the process of step S69 to send the generated recommendation signal to the user's terminal device 7 via the communication adapter 3, router 4, communication network 8, and router 4. As a result, the user can easily set the second timer time for starting filter cleaning operation one hour after the departure time in the bedroom based on the recommendation content on the display screen of the terminal device 7.

行動予測部21D2は、第3の時間帯に寝室での在室から第7の所定期間内の不在へと変化するタイミングがない場合(ステップS70:No)、図13Dに示す寝室での空調運転推奨処理を終了する。また、推奨部21D0は、室内機21の運転積算時間が200時間以上でない場合(ステップS72:No)、図13Dに示す寝室での空調運転推奨処理を終了する。 If there is no timing during the third time period when the presence in the bedroom changes to absence within the seventh predetermined period (step S70: No), the behavior prediction unit 21D2 ends the air conditioning operation recommendation process in the bedroom shown in FIG. 13D. Also, if the accumulated operation time of the indoor unit 21 is not 200 hours or more (step S72: No), the recommendation unit 21D0 ends the air conditioning operation recommendation process in the bedroom shown in FIG. 13D.

<実施例1の効果>
実施例1の通信アダプタ3では、少なくともセンサ21Bの現在の検出結果を用いて、複数の在不在パターンの中から一つの在不在パターンを選択する。更に、通信アダプタ3は、選択した在不在パターンを用いて、空調空間における24時間分の在不在を予測する。更に、通信アダプタ3は、当該在不在の予測結果である24時間分の在不在予測結果を空気調和機2に送信する。空気調和機2は、取得した24時間分の在不在予測結果に基づいて、各種空調運転を推奨する推奨信号を通信アダプタ3経由で使用者の端末装置7に送信する。その結果、使用者は、推奨信号の推奨内容を実行することで、生活リズムに則した空調運転を実現して快適な空調空間を得ることができる。
Effects of Example 1
In the communication adapter 3 of the first embodiment, one presence/absence pattern is selected from a plurality of presence/absence patterns using at least the current detection result of the sensor 21B. Furthermore, the communication adapter 3 predicts the presence/absence in the air-conditioned space for 24 hours using the selected presence/absence pattern. Furthermore, the communication adapter 3 transmits the presence/absence prediction result for the 24 hours, which is the prediction result of the presence/absence, to the air conditioner 2. The air conditioner 2 transmits a recommendation signal recommending various air conditioning operations to the user's terminal device 7 via the communication adapter 3 based on the acquired 24-hour presence/absence prediction result. As a result, the user can achieve air conditioning operation in accordance with their life rhythm by implementing the recommendation content of the recommendation signal, thereby obtaining a comfortable air-conditioned space.

サーバ装置5は、センサ21Bが第1の所定期間、例えば、30日間で検出した過去の在不在の検出結果、曜日情報及び祝日情報を用いて在不在パターンを生成する。その結果、空調空間における高精度な在不在パターンを取得できる。 The server device 5 generates a presence/absence pattern using the past presence/absence detection results, day of the week information, and holiday information detected by the sensor 21B over a first predetermined period, for example, 30 days. As a result, a highly accurate presence/absence pattern in the air-conditioned space can be obtained.

通信アダプタ3は、選択した在不在パターンを用いて、例えば、毎日8:00や20:00の所定時刻に、当該所定時刻から第2の所定期間、例えば、24時間までの空調空間における使用者の在不在である24時間分の在不在を予測する。更に、通信アダプタ3は、当該在不在の予測結果である24時間分の在不在予測結果を空気調和機2に送信する。そして、空気調和機2は、取得した24時間分の在不在予測結果に基づいて、各種空調運転を推奨する推奨信号を通信アダプタ3経由で使用者の端末装置7に送信する。その結果、使用者は、所定時刻から24時間後までの在不在予測結果を使用した生活リズムに則した空調運転の推奨を受けることができる。 The communication adapter 3 uses the selected presence/absence pattern to predict, at a specified time, for example 8:00 or 20:00 every day, a 24-hour presence/absence prediction that indicates the presence or absence of a user in the air-conditioned space for a second specified period, for example up to 24 hours. Furthermore, the communication adapter 3 transmits the 24-hour presence/absence prediction result that is the presence/absence prediction result to the air conditioner 2. The air conditioner 2 then transmits a recommendation signal recommending various air conditioning operations to the user's terminal device 7 via the communication adapter 3 based on the acquired 24-hour presence/absence prediction result. As a result, the user can receive recommendations for air conditioning operations that are in line with their lifestyle rhythm, using the presence/absence prediction result for the period up to 24 hours from the specified time.

通信アダプタ3は、選択した在不在パターンを用いて、第3の所定期間、例えば10分毎の空調空間における使用者の在不在である24時間分の10分毎の在不在を予測する。更に、通信アダプタ3は、当該在不在の予測結果である24時間分の在不在予測結果を空気調和機2に送信する。そして、空気調和機2は、取得した24時間分の在不在予測結果に基づいて、各種空調運転を推奨する推奨信号を通信アダプタ3経由で使用者の端末装置7に送信する。その結果、使用者は、24時間分の10分毎の在不在予測結果を使用した生活リズムに則した空調運転の推奨を受けることができる。 Using the selected presence/absence pattern, the communication adapter 3 predicts the presence/absence of the user in the air-conditioned space for a third predetermined period, for example, every 10 minutes for 24 hours. Furthermore, the communication adapter 3 transmits the presence/absence prediction result for the 24 hours, which is the prediction result of presence/absence, to the air conditioner 2. The air conditioner 2 then transmits a recommendation signal recommending various air conditioning operations to the user's terminal device 7 via the communication adapter 3 based on the obtained 24-hour presence/absence prediction result. As a result, the user can receive recommendations for air conditioning operations that are in line with their lifestyle rhythm, using the presence/absence prediction result for every 10 minutes for 24 hours.

空気調和機2は、通信アダプタ3が予測した空調空間における24時間分の在不在予測結果に基づき、空調運転の開始時刻又は空調運転の停止時刻の設定を推奨する推奨信号を使用者の端末装置7に送信する。その結果、使用者は、自らがおやすみ運転などの空調運転の運転時間帯を探さなくても、推奨信号に応じた推奨内容に従うことで生活リズムに則した快適な空調空間を実現できる。 The air conditioner 2 transmits a recommendation signal to the user's terminal device 7, recommending the setting of the start time or stop time of air conditioning operation, based on the 24-hour presence/absence prediction results in the air-conditioned space predicted by the communication adapter 3. As a result, the user can realize a comfortable air-conditioned space that matches the rhythm of their life by following the recommendation content according to the recommendation signal, without having to search for an operating time period for air conditioning operation such as sleep mode.

空気調和機2は、予測した空調空間における24時間分の在不在予測結果に基づき、空調運転とは異なる付加機能運転を推奨する推奨信号を使用者の端末装置7に送信する。その結果、使用者は、自らが付加機能運転の運転時間帯を探さなくても、推奨信号に応じた推奨内容に従うことで生活リズムに則し、かつ、不快感を受けることなく、付加機能運転を実現できる。 The air conditioner 2 transmits a recommendation signal to the user's terminal device 7 recommending additional function operation other than air conditioning operation based on the predicted 24-hour presence/absence prediction results in the air-conditioned space. As a result, the user can realize additional function operation in accordance with their daily rhythm and without discomfort by following the recommendation content according to the recommendation signal, without having to search for an operating time period for additional function operation themselves.

空気調和機2は、空調空間が、例えば、居間のように使用者が就寝時間以外の時間の大部分を過ごすような部屋の場合に、空調空間における24時間分の在不在予測結果において、使用者が不在から在室へと変化するタイミングを使用者の起床時刻又は帰宅時刻と予測する。そして、空気調和機2は、例えば、居間において使用者が不在から在室へと変化するタイミングに基づき、空調運転の開始時刻の設定を推奨する推奨信号を使用者の端末装置7に送信する。その結果、使用者は、起床時刻における居間での空調運転の開始時刻を簡単に設定できる。 If the air-conditioned space is, for example, a living room where the user spends most of their time outside of sleeping hours, the air conditioner 2 predicts the timing when the user changes from absent to present in the 24-hour presence/absence prediction results for the air-conditioned space as the user's wake-up time or return home time. Then, the air conditioner 2 transmits a recommendation signal to the user's terminal device 7 recommending the setting of the start time of air-conditioning operation, based on the timing when the user changes from absent to present in the living room, for example. As a result, the user can easily set the start time of air-conditioning operation in the living room at the time of wake-up time.

空気調和機2は、室内用途情報に対応した空調空間における24時間分の在不在予測結果において、使用者が在室から不在へと変化するタイミングを使用者の外出時刻又は就寝時刻と予測する。そして、空気調和機2は、居間において使用者が在室から不在へと変化するタイミングに基づき、空調運転とは異なる付加機能運転を推奨する推奨信号を使用者の端末装置7に送信する。その結果、使用者は、自らが付加機能運転の運転時間帯を探さなくても、外出時刻又は就寝時刻における居間での付加機能運転を簡単に設定できる。 The air conditioner 2 predicts the timing when the user changes from being present to being absent in the 24-hour presence/absence prediction results for the air-conditioned space corresponding to the indoor use information as the time when the user leaves or goes to bed. The air conditioner 2 then transmits a recommendation signal to the user's terminal device 7, recommending additional function operation other than air conditioning operation, based on the timing when the user changes from being present to being absent in the living room. As a result, the user can easily set additional function operation in the living room when the user leaves or goes to bed, without having to search for the operating time period for the additional function operation themselves.

空気調和機2は、空調空間が、例えば、寝室のように使用者が就寝時に使用する部屋の場合に、空調空間における24時間分の在不在予測結果において、使用者が不在から在室へと変化するタイミングを使用者の就寝時刻と予測する。そして、空気調和機2は、例えば、寝室において使用者が不在から在室へと変化するタイミングに基づき、空調運転の開始時刻の設定を推奨する推奨信号を使用者の端末装置7に送信する。その結果、使用者は、就寝時刻における寝室での空調運転の開始時刻を簡単に設定できる。 When the air-conditioned space is, for example, a room used by a user when going to sleep, such as a bedroom, the air conditioner 2 predicts the timing when the user changes from absent to present in the 24-hour presence/absence prediction results for the air-conditioned space as the user's bedtime. The air conditioner 2 then transmits a recommendation signal to the user's terminal device 7, recommending the setting of the start time of air-conditioning operation, based on the timing when the user changes from absent to present in the bedroom, for example. As a result, the user can easily set the start time of air-conditioning operation in the bedroom at bedtime.

空気調和機2は、室内用途情報に対応した空調空間における24時間分の在不在予測結果において、使用者が在室から不在へと変化するタイミングを使用者の起床時刻と予測する。そして、空気調和機2は、寝室において使用者が在室から不在へと変化するタイミングに基づき、空調運転とは異なる付加機能運転を推奨する推奨信号を使用者の端末装置7に送信する。その結果、使用者は、自らが付加機能運転の運転時間帯を探さなくても、起床時刻における寝室での付加機能運転を簡単に設定できる。 The air conditioner 2 predicts the timing when the user changes from being present to being absent in the 24-hour presence/absence prediction results for the air-conditioned space corresponding to the indoor use information as the user's wake-up time. The air conditioner 2 then transmits a recommendation signal to the user's terminal device 7, recommending additional function operation other than air conditioning operation, based on the timing when the user changes from being present to being absent in the bedroom. As a result, the user can easily set additional function operation in the bedroom at the wake-up time without having to search for the operating time period for the additional function operation themselves.

空気調和機2は、室内用途情報に対応した空調空間毎の24時間分の在不在予測結果に基づき、不在と予測される期間が第4の所定期間、例えば、3時間以上である状態から在室へと変化するタイミングを使用者の起床時刻又は帰宅時刻と予測する。その結果、空気調和機2は、使用者の起床時刻又は帰宅時刻を高精度に予測できる。 The air conditioner 2 predicts the time when the user wakes up or returns home based on the 24-hour presence/absence prediction results for each air-conditioned space corresponding to the indoor use information, when the predicted absence period changes from a fourth predetermined period, for example, 3 hours or more, to presence. As a result, the air conditioner 2 can predict the user's wake-up time or return home time with high accuracy.

空気調和機2は、室内用途情報に対応した空調空間毎の24時間分の在不在予測結果に基づき、不在と予測される期間が第5の所定期間、例えば、3時間以上継続した不在の開始タイミングを使用者の外出時刻又は就寝時刻と予測する。その結果、空気調和機2は、使用者の外出時刻又は就寝時刻を高精度に予測できる。 Based on the 24-hour presence/absence prediction results for each air-conditioned space corresponding to the indoor use information, the air conditioner 2 predicts the start of a predicted absence period of a fifth predetermined period, for example, an absence that continues for three hours or more, as the time the user leaves or goes to bed. As a result, the air conditioner 2 can predict the time the user leaves or goes to bed with high accuracy.

空気調和機2は、室内用途情報に対応した空調空間毎の24時間分の在不在予測結果に基づき、不在と予測される期間が第6の所定期間、例えば、5時間以上の場合に、空調運転と異なる付加機能運転を推奨する推奨信号を使用者の端末装置7に送信する。その結果、使用者は、自らが付加機能運転の時間帯を探さなくても、不快感を受けることのない時間帯で付加機能運転を簡単に設定できる。 The air conditioner 2 transmits a recommendation signal to the user's terminal device 7 recommending additional function operation other than air conditioning operation when the predicted period of absence is a sixth predetermined period, for example, 5 hours or more, based on the 24-hour presence/absence prediction results for each air-conditioned space corresponding to the indoor use information. As a result, the user can easily set additional function operation at a time period where the user will not feel uncomfortable, without having to search for a time period for additional function operation themselves.

<実施例1の変形例>
尚、実施例1の通信アダプタ3では、複数の在不在パターンの中から、在不在の検出結果、曜日情報及び祝日情報を用いて予測に使用する在不在パターンを選択し、選択した在不在パターンを用いて空調空間における使用者の在不在を予測する場合を例示したが、サーバ装置5が空調空間の使用者の在不在を予測してもよい。この場合、サーバ装置5は、複数の在不在パターンの中から、空調空間における使用者の在不在を予測する所定時刻から所定時間前までの在不在の検出結果と、曜日情報と、祝日情報とを用いて予測に使用する在不在パターンを選択し、選択した在不在パターンを用いて、空調空間における使用者の在不在を予測する。そして、サーバ装置5は、在不在予測結果を通信アダプタ3経由で空気調和機2に送信する。その結果、サーバ装置5で在不在パターンの生成及び在不在の予測を実行できるため、通信アダプタ3側の処理負担を軽減できる。
<Modification of the First Embodiment>
In the communication adapter 3 of the first embodiment, a presence/absence pattern to be used for prediction is selected from among a plurality of presence/absence patterns using the presence/absence detection result, day of the week information, and holiday information, and the selected presence/absence pattern is used to predict the presence/absence of the user in the air-conditioned space, but the server device 5 may predict the presence/absence of the user in the air-conditioned space. In this case, the server device 5 selects a presence/absence pattern to be used for prediction from a predetermined time to a predetermined time before the time when the presence/absence of the user in the air-conditioned space is predicted, the day of the week information, and holiday information from among a plurality of presence/absence patterns, and predicts the presence/absence of the user in the air-conditioned space using the selected presence/absence pattern. Then, the server device 5 transmits the presence/absence prediction result to the air conditioner 2 via the communication adapter 3. As a result, the server device 5 can generate a presence/absence pattern and predict the presence/absence, thereby reducing the processing load on the communication adapter 3 side.

実施例1の空気調和システム1では、空気調和機2の室内機21が通信アダプタ3経由で推奨信号を使用者の端末装置7に送信する場合を例示したが、空気調和機2のリモコン23に送信してもよく、適宜変更可能である。 In the air conditioning system 1 of Example 1, the indoor unit 21 of the air conditioner 2 transmits the recommendation signal to the user's terminal device 7 via the communication adapter 3, but the signal may be transmitted to the remote control 23 of the air conditioner 2, and this can be modified as appropriate.

在不在予測部34Eは、複数の在不在パターンの中から、所定時刻から所定時間前の在不在の検出結果、曜日情報及び祝日情報を用いて予測に使用する在不在パターンを選択し、選択した在不在パターンを用いて空調空間での24時間分の在不在を予測する場合を例示した。しかしながら、予測部34Eは、祝日情報がなくても、所定時刻から所定時間前までの在不在の検出結果及び曜日情報を用いて予測に使用する在不在パターンを選択してもよい。 The present example shows a case in which the presence/absence prediction unit 34E selects a presence/absence pattern to be used for prediction from among multiple presence/absence patterns using the presence/absence detection results from a specified time to a specified time ago, day of the week information, and holiday information, and predicts presence/absence for a 24-hour period in the air-conditioned space using the selected presence/absence pattern. However, even if there is no holiday information, the prediction unit 34E may select a presence/absence pattern to be used for prediction using the presence/absence detection results from a specified time to a specified time ago and day of the week information.

推奨部21D0は、行動予測部21D2で予測された使用者の行動予測結果(帰宅時間、外出時間、就寝時間等)に基づき、使用者に推奨すべき推奨運転を選択し選択した推奨運転の実行を推奨する場合を例示した。しかしながら、推奨部21D0は、使用者の行動予測結果に基づき、使用者に推奨すべき推奨運転を選択し選択した推奨運転を実行してもよい。その結果、使用者は、推奨すべき推奨運転を確認する手間が省ける。 The recommendation unit 21D0 selects a recommended operation to be recommended to the user based on the user's behavior prediction result (time to return home, time to go out, time to bed, etc.) predicted by the behavior prediction unit 21D2, and recommends the execution of the selected recommended operation. However, the recommendation unit 21D0 may select a recommended operation to be recommended to the user based on the user's behavior prediction result, and execute the selected recommended operation. As a result, the user can be saved the trouble of checking the recommended operation to be recommended.

また、空気調和システム1では、空気調和機2、通信アダプタ3及びサーバ装置5を使用し、在不在パターンの生成をサーバ装置5、在不在の予測を通信アダプタ3、空調運転開始の推奨信号の送信を空気調和機2の室内機21に処理を分担させる場合を例示した。しかしながら、在不在の予測及び空調運転開始の推奨信号の送信を通信アダプタ3に実行させる、つまり、図13B、図13C及び図13Dの全ての処理を通信アダプタ3で実行してもよく、適宜変更可能である。 In addition, the air conditioning system 1 uses the air conditioner 2, the communication adapter 3, and the server device 5, and the generation of the presence/absence pattern is performed by the server device 5, the prediction of presence/absence is performed by the communication adapter 3, and the transmission of the signal recommending the start of air conditioning operation is performed by the indoor unit 21 of the air conditioner 2. However, the prediction of presence/absence and the transmission of the signal recommending the start of air conditioning operation may be performed by the communication adapter 3, that is, all of the processes in Figures 13B, 13C, and 13D may be performed by the communication adapter 3, and modifications may be made as appropriate.

また、説明の便宜上、使用者として昼間に働く人を例示し、例えば、第1の時間帯内で3時間以上の連続不在時間から在室へと変化するタイミングがある場合に当該タイミングを起床時刻と予測する場合を例示した。しかしながら、使用者として夜中働く人の場合、当該タイミングを帰宅時刻と予測するようにしても良く、適宜変更可能である。 For ease of explanation, a user who works during the day has been exemplified, and, for example, when there is a timing during the first time period when the user changes from being absent for three or more consecutive hours to being present, the timing is predicted as the time to wake up. However, in the case of a user who works at night, the timing may be predicted as the time to return home, and can be changed as appropriate.

また、空気調和機2に在不在パターンの生成、在不在の予測、空調運転開始の推奨信号の生成及び送信の各処理を実行させてもよく、その実施の形態につき、実施例2として以下に説明する。尚、実施例1と同一の構成には同一符号を付すことで、その重複する構成及び動作の説明については省略する。 The air conditioner 2 may also be configured to generate a presence/absence pattern, predict presence/absence, and generate and transmit a signal recommending the start of air conditioning operation. This embodiment is described below as Example 2. Note that the same components as in Example 1 are given the same reference numerals, and descriptions of the overlapping components and operations are omitted.

<空気調和機の構成>
図14は、実施例2の空気調和機2Aの構成の一例を示すブロック図である。図14に示す空気調和機2A内の室内機210は、本体21A、センサ21B、受光部21C及び制御部21Dの他に、取得部21Eと、在不在パターン21Fと、生成部21Gと、在不在予測部21Hとを有する。取得部21Eは、曜日情報を取得する。在不在パターン21Fは、空調空間における使用者の在不在を示す在不在パターンを曜日毎に生成したパターンである。
<Air conditioner configuration>
Fig. 14 is a block diagram showing an example of the configuration of an air conditioner 2A of Example 2. In addition to the main body 21A, the sensor 21B, the light receiving unit 21C, and the control unit 21D, the indoor unit 210 in the air conditioner 2A shown in Fig. 14 has an acquisition unit 21E, a presence/absence pattern 21F, a generation unit 21G, and a presence/absence prediction unit 21H. The acquisition unit 21E acquires day of the week information. The presence/absence pattern 21F is a pattern generated for each day of the week as a presence/absence pattern indicating the presence/absence of a user in the air-conditioned space.

生成部21Gは、センサ21Bの在不在の検出結果、曜日情報及び祝日情報を用いて在不在パターン21Fを生成する。生成部21Gは、センサ21Bの在不在の検出結果の時間帯に祝日が含まれる場合に当該時間帯を休日と同じとみなす。尚、在不在の検出結果の内、「不定」の在不在の検出結果は、在不在パターン21Fに使用しない。在不在予測部21Hは、複数の在不在パターン21Fの中から、使用者の在不在を予測する時点である所定時刻から所定時間前までの在不在の検出結果を用いて、予測に使用する在不在パターンを選択する。更に、在不在予測部21Hは、選択した在不在パターンを用いて、空調空間における使用者の在不在を予測する。制御部21D内の行動予測部21D2は、在不在予測部21Hによる空調空間における使用者の在不在予測結果に基づいて、各種空調運転を推奨する推奨信号を使用者の端末装置7に送信する。 The generation unit 21G generates the presence/absence pattern 21F using the presence/absence detection result of the sensor 21B, the day of the week information, and the holiday information. When a holiday is included in the time period of the presence/absence detection result of the sensor 21B, the generation unit 21G considers the time period to be the same as a holiday. Among the presence/absence detection results, the presence/absence detection result of "indefinite" is not used for the presence/absence pattern 21F. The presence/absence prediction unit 21H selects a presence/absence pattern to be used for prediction from among the multiple presence/absence patterns 21F, using the presence/absence detection result from a specified time, which is the time when the presence/absence of the user is predicted, to a specified time before. Furthermore, the presence/absence prediction unit 21H predicts the presence/absence of the user in the air-conditioned space using the selected presence/absence pattern. The behavior prediction unit 21D2 in the control unit 21D transmits a recommendation signal recommending various air conditioning operations to the user's terminal device 7 based on the presence/absence prediction result of the user in the air-conditioned space by the presence/absence prediction unit 21H.

生成部21Gは、センサ21Bが第1の所定期間、例えば、30日間で検出した在不在の検出結果を用いて在不在パターン21Fを生成する。生成部21Gは、通信アダプタ3を経由することなく、センサ21Bの在不在の検出結果を図示せぬ記憶部に記憶し、記憶中の在不在の検出結果を用いて在不在パターン21Fを生成又は更新すべく、図12に示す生成処理を実行する。 The generation unit 21G generates the presence/absence pattern 21F using the presence/absence detection results detected by the sensor 21B over a first predetermined period, for example, 30 days. The generation unit 21G stores the presence/absence detection results of the sensor 21B in a storage unit (not shown) without going through the communication adapter 3, and executes the generation process shown in FIG. 12 to generate or update the presence/absence pattern 21F using the stored presence/absence detection results.

在不在予測部21Hは、選択した在不在パターンを用いて、所定時刻、例えば、毎日8:00や20:00に、当該所定時刻から第2の所定期間、例えば、24時間後までの空調空間における使用者の在不在の在不在を予測する。在不在予測部21Hは、第3の所定期間、例えば、10分毎の空調空間における使用者の在不在の在不在を予測する。在不在予測部21Hは、予測する時間帯に祝日が含まれる場合に、当該時間帯を休日と同じとみなして空調空間における24時間分の在不在を予測する。また、在不在予測部21Hは、空調空間における使用者の在不在を予測する際に使用するセンサ21Bの在不在の検出結果から「不定」の在不在の検出結果を除外する。在不在予測部21Hは、図13Aに示すステップS30、S31、S32、S33及びS34の処理を実行する。 The presence/absence prediction unit 21H uses the selected presence/absence pattern to predict the presence/absence of a user in the air-conditioned space at a predetermined time, for example, 8:00 or 20:00 every day, for a second predetermined period from the predetermined time, for example, up to 24 hours later. The presence/absence prediction unit 21H predicts the presence/absence of a user in the air-conditioned space for a third predetermined period, for example, every 10 minutes. If a predicted time period includes a public holiday, the presence/absence prediction unit 21H treats the time period as the same as a public holiday and predicts the presence/absence in the air-conditioned space for 24 hours. In addition, the presence/absence prediction unit 21H excludes the presence/absence detection result of "indeterminate" from the presence/absence detection result of the sensor 21B used when predicting the presence/absence of a user in the air-conditioned space. The presence/absence prediction unit 21H executes the processes of steps S30, S31, S32, S33, and S34 shown in FIG. 13A.

行動予測部21D2は、在不在予測部21Hにて空調空間における使用者の在不在の予測結果と、空調空間の室内用途情報(居間や寝室)とに基づいて、居住空間における使用者の1日の行動(例えば、起床時刻、外出時刻、帰宅時刻、就寝時刻)を予測する。そして、推奨部21D0は、予測された行動に基づいて使用者に推奨すべき運転を選択する。さらに、推奨部21D0は、使用者に推奨すべき運転の実行を使用者に推奨する。推奨部21D0は、使用者に推奨する推奨信号をリモコン23に送信する。更に、推奨部21D0は、図13Aに示すステップS35の居間での空調運転推奨処理、あるいは、図13Aに示すステップS36の寝室での空調運転推奨処理を実行する。 The behavior prediction unit 21D2 predicts the user's daily behavior in the living space (e.g., wake-up time, time to go out, time to return home, time to go to bed) based on the prediction result of the presence/absence prediction unit 21H of the user's presence/absence in the air-conditioned space and the indoor use information of the air-conditioned space (living room or bedroom). The recommendation unit 21D0 then selects an operation to be recommended to the user based on the predicted behavior. Furthermore, the recommendation unit 21D0 recommends to the user to perform the operation to be recommended to the user. The recommendation unit 21D0 transmits a recommendation signal to the remote control 23, which recommends to the user. Furthermore, the recommendation unit 21D0 executes the air conditioning operation recommendation process in the living room in step S35 shown in FIG. 13A, or the air conditioning operation recommendation process in the bedroom in step S36 shown in FIG. 13A.

抽出部21D1は、空調空間における24時間分の在不在予測結果の時間帯から、通常の空調運転とは異なる付加機能運転を実行できる時間帯を抽出する。付加機能運転を実行できる時間帯とは、例えば、5時間以上の不在時間である。推奨部21D0は、在不在予測部21Hによる空調空間における使用者の在不在予測結果に基づき、空調運転とは異なる加熱除菌運転やフィルタ清掃運転等の付加機能運転を推奨する推奨信号をリモコン23に送信する。尚、推奨部21D0は、推奨信号をリモコン23に送信する場合を例示したが、使用者の端末装置7と通信する手段を有する場合は、使用者の端末装置7に推奨信号を送信してもよく、適宜変更可能である。 The extraction unit 21D1 extracts time periods in which additional function operations different from normal air conditioning operations can be performed from the time periods of the 24-hour presence/absence prediction results in the air-conditioned space. The time periods in which additional function operations can be performed are, for example, absence periods of 5 hours or more. The recommendation unit 21D0 transmits a recommendation signal to the remote control 23 recommending additional function operations such as heating sterilization operation and filter cleaning operation different from air conditioning operations based on the presence/absence prediction results of the user in the air-conditioned space by the presence/absence prediction unit 21H. Note that, although an example has been given of the case in which the recommendation unit 21D0 transmits a recommendation signal to the remote control 23, if the recommendation unit 21D0 has a means of communicating with the user's terminal device 7, it may transmit a recommendation signal to the user's terminal device 7, and this can be changed as appropriate.

<実施例2の効果>
実施例2の空気調和機2Aは、少なくともセンサ21Bの現在の検出結果を用いて、複数の在不在パターンの中から一つの在不在パターンを選択する。空気調和機2Aは、選択した在不在パターンを用いて、空調空間における24時間分の在不在を予測する。更に、空気調和機2Aは、24時間分の在不在予測結果に基づいて、各種空調運転を推奨する推奨信号をリモコン23に送信する。その結果、使用者は、推奨信号に応じた推奨内容を実行することで、生活リズムに則した空調運転を実現して快適な空調空間を得ることができる。
Effects of Example 2
The air conditioner 2A of the second embodiment selects one presence/absence pattern from among a plurality of presence/absence patterns using at least the current detection result of the sensor 21B. The air conditioner 2A predicts the presence/absence in the air-conditioned space for 24 hours using the selected presence/absence pattern. Furthermore, the air conditioner 2A transmits a recommendation signal to the remote control 23 recommending various air conditioning operations based on the presence/absence prediction results for the 24 hours. As a result, the user can achieve air conditioning operation in accordance with their lifestyle by implementing the recommended content according to the recommendation signal, thereby obtaining a comfortable air-conditioned space.

空気調和機2Aは、センサ21Bが第1の所定期間、例えば、30日間で検出した在不在の検出結果、曜日情報及び祝日情報を用いて在不在パターンを生成する。その結果、空調空間における高精度な在不在パターンを取得できる。 The air conditioner 2A generates a presence/absence pattern using the presence/absence detection results, day of the week information, and holiday information detected by the sensor 21B over a first predetermined period, for example 30 days. As a result, a highly accurate presence/absence pattern in the air-conditioned space can be obtained.

空気調和機2Aは、選択した在不在パターンを用いて、例えば、毎日8:00や20:00の所定時刻に、当該所定時刻から第2の所定期間、例えば、24時間までの空調空間における使用者の在不在である24時間分の在不在を予測する。そして、空気調和機2Aは、24時間分の在不在予測結果に基づいて、各種空調運転を推奨する推奨信号をリモコン23に送信する。その結果、使用者は、所定時刻から24時間後までの在不在予測結果を使用した生活リズムに則した空調運転の推奨を受けることができる。 The air conditioner 2A uses the selected presence/absence pattern to predict, at a specified time, for example 8:00 or 20:00 every day, a 24-hour presence/absence prediction that indicates the presence or absence of a user in the air-conditioned space for a second specified period, for example up to 24 hours, from the specified time.The air conditioner 2A then transmits a recommendation signal to the remote control 23 that recommends various air conditioning operations based on the 24-hour presence/absence prediction results.As a result, the user can receive recommendations for air conditioning operations that are in line with their lifestyle rhythm, using the presence/absence prediction results for the period up to 24 hours from the specified time.

空気調和機2Aは、選択した在不在パターンを用いて、第3の所定期間、例えば10分毎の空調空間における使用者の在不在である24時間分の10分毎の在不在を予測する。そして、空気調和機2Aは、24時間分の在不在予測結果に基づいて、各種空調運転を推奨する推奨信号をリモコン23に送信する。その結果、使用者は、24時間分の10分毎の在不在予測結果を使用した生活リズムに則した空調運転の推奨を受けることができる。 The air conditioner 2A uses the selected presence/absence pattern to predict the presence/absence of a user in the air-conditioned space for a third predetermined period, for example, every 10 minutes for 24 hours.Then, the air conditioner 2A transmits a recommendation signal to the remote control 23 recommending various air conditioning operations based on the presence/absence prediction results for the 24 hours.As a result, the user can receive recommendations for air conditioning operations that are in line with their lifestyle rhythm using the presence/absence prediction results for every 10 minutes for the 24 hours.

空気調和機2Aは、予測した空調空間における24時間分の在不在予測結果に基づき、空調運転の開始時刻又は空調運転の停止時刻の設定を推奨する推奨信号をリモコン23に送信する。その結果、使用者は、自らがおやすみ運転等の空調運転の運転時間帯を探さなくても、推奨信号に応じた推奨内容に従うことで生活リズムに則した快適な空調空間を実現できる。 The air conditioner 2A transmits a recommendation signal to the remote control 23 recommending the setting of the air conditioning operation start time or the air conditioning operation stop time based on the predicted 24-hour presence/absence prediction result in the air-conditioned space. As a result, the user can realize a comfortable air-conditioned space that matches the rhythm of their life by following the recommendation content according to the recommendation signal, without having to search for an air-conditioning operation time period such as sleep operation.

空気調和機2Aは、予測した空調空間における24時間分の在不在予測結果に基づき、空調運転とは異なる付加機能運転を推奨する推奨信号をリモコン23に送信する。その結果、使用者は、自らが付加機能運転の運転時間帯を探さなくても、推奨信号に応じた推奨内容に従うことで生活リズムに則し、かつ、不快感を受けることなく、付加機能運転を実現できる。 The air conditioner 2A transmits a recommendation signal to the remote control 23 recommending additional function operation other than air conditioning operation based on the predicted 24-hour presence/absence prediction results in the air-conditioned space. As a result, the user can realize additional function operation in accordance with their lifestyle rhythm and without discomfort by following the recommendation content according to the recommendation signal, without having to search for an operating time period for additional function operation themselves.

行動予測部21D2は、空調空間が、例えば、居間のように使用者が就寝時間以外の時間の大部分を過ごすような部屋の場合に、空調空間における24時間分の在不在予測結果において、使用者が不在から在室へと変化するタイミングを使用者の起床時刻又は帰宅時刻と予測する。更に、推奨部21D0は、例えば、居間において使用者が不在から在室へと変化するタイミングに基づき、空調運転の開始時刻の設定を推奨する推奨信号をリモコン23に送信する。その結果、使用者は、起床時刻における居間での空調運転の開始時刻を簡単に設定できる。 When the air-conditioned space is, for example, a living room where the user spends most of their time outside of bedtime, the behavior prediction unit 21D2 predicts the timing when the user changes from absent to present in the air-conditioned space based on the 24-hour presence/absence prediction results for the air-conditioned space as the user's wake-up time or return home time. Furthermore, the recommendation unit 21D0 transmits a recommendation signal to the remote control 23 recommending the setting of the start time of the air-conditioning operation, for example, based on the timing when the user changes from absent to present in the living room. As a result, the user can easily set the start time of the air-conditioning operation in the living room at the time of wake-up time.

行動予測部21D2は、室内用途情報に対応した空調空間における24時間分の在不在予測結果において、使用者が在室から不在へと変化するタイミングを使用者の外出時刻又は就寝時刻と予測する。推奨部21D0は、居間において使用者が在室から不在へと変化するタイミングに基づき、空調運転とは異なる付加機能運転を推奨する推奨信号をリモコン23に送信する。その結果、使用者は、自らが付加機能運転の運転時間帯を探さなくても、外出時刻又は就寝時刻における居間での付加機能運転を簡単に設定できる。 The behavior prediction unit 21D2 predicts the timing when the user changes from being present to being absent in the 24-hour presence/absence prediction results in the air-conditioned space corresponding to the indoor use information as the time when the user leaves or goes to bed. The recommendation unit 21D0 transmits a recommendation signal to the remote control 23 recommending an additional function operation different from air conditioning operation based on the timing when the user changes from being present to being absent in the living room. As a result, the user can easily set additional function operation in the living room at the time when the user leaves or goes to bed without having to search for the operating time period for the additional function operation themselves.

行動予測部21D2は、空調空間が、例えば、寝室のように使用者が就寝時に使用する部屋の場合に、空調空間における24時間分の在不在予測結果において、使用者が不在から在室へと変化するタイミングを使用者の就寝時刻と予測する。推奨部21D0は、例えば、寝室において使用者が不在から在室へと変化するタイミングに基づき、空調運転の開始時刻の設定を推奨する推奨信号をリモコン23に送信する。その結果、使用者は、就寝時刻における寝室での空調運転の開始時刻を簡単に設定できる。 When the air-conditioned space is, for example, a room used by a user when going to sleep, such as a bedroom, the behavior prediction unit 21D2 predicts the timing when the user changes from absent to present in the 24-hour presence/absence prediction result in the air-conditioned space as the user's bedtime. The recommendation unit 21D0 transmits a recommendation signal to the remote control 23 recommending the setting of the start time of air-conditioning operation, for example, based on the timing when the user changes from absent to present in the bedroom. As a result, the user can easily set the start time of air-conditioning operation in the bedroom at bedtime.

行動予測部21D2は、室内用途情報に対応した空調空間における24時間分の在不在予測結果において、使用者が在室から不在へと変化するタイミングを使用者の起床時刻と予測する。推奨部21D0は、寝室において使用者が在室から不在へと変化するタイミングに基づき、空調運転とは異なる付加機能運転を推奨する推奨信号をリモコン23に送信する。その結果、使用者は、自らが付加機能運転の運転時間帯を探さなくても、起床時刻における寝室での付加機能運転を簡単に設定できる。 The behavior prediction unit 21D2 predicts the timing when the user changes from being present to being absent in the 24-hour presence/absence prediction result in the air-conditioned space corresponding to the indoor use information as the user's wake-up time. The recommendation unit 21D0 transmits a recommendation signal to the remote control 23 recommending additional function operation other than air conditioning operation based on the timing when the user changes from being present to being absent in the bedroom. As a result, the user can easily set additional function operation in the bedroom at the wake-up time without having to search for the operating time period for the additional function operation themselves.

行動予測部21D2は、室内用途情報に対応した空調空間毎の24時間分の在不在予測結果に基づき、不在と予測される期間が第4の所定期間、例えば、3時間以上である状態から在室へと変化するタイミングを使用者の起床時刻又は帰宅時刻と予測する。その結果、空気調和機2Aは、使用者の起床時刻又は帰宅時刻を高精度に予測できる。 The behavior prediction unit 21D2 predicts the time when the user wakes up or returns home based on the 24-hour presence/absence prediction results for each air-conditioned space corresponding to the indoor use information, when the predicted absence period changes from a fourth predetermined period, for example, 3 hours or more, to presence. As a result, the air conditioner 2A can predict the user's wake-up time or return home time with high accuracy.

行動予測部21D2は、室内用途情報に対応した空調空間毎の24時間分の在不在予測結果に基づき、不在と予測される期間が第5の所定期間、例えば、3時間以上継続した不在の開始タイミングを使用者の外出時刻又は就寝時刻と予測する。その結果、空気調和機2は、使用者の外出時刻又は就寝時刻を高精度に予測できる。 The behavior prediction unit 21D2 predicts the start of a fifth predetermined period of predicted absence, for example, an absence lasting three hours or more, based on the 24-hour presence/absence prediction results for each air-conditioned space corresponding to the indoor use information, as the time the user leaves or goes to bed. As a result, the air conditioner 2 can predict the time the user leaves or goes to bed with high accuracy.

推奨部21D0は、室内用途情報に対応した空調空間毎の24時間分の在不在予測結果に基づき、不在と予測される期間が第6の所定期間、例えば、5時間以上の場合に、空調運転と異なる付加機能運転を推奨する推奨信号をリモコン23に送信する。その結果、使用者は、自らが付加機能運転の時間帯を探さなくても、付加機能運転を簡単に設定できる。 The recommendation unit 21D0 transmits a recommendation signal to the remote control 23 that recommends additional function operation other than air conditioning operation when the predicted period of absence is a sixth predetermined period, for example, 5 hours or more, based on the 24-hour presence/absence prediction result for each air-conditioned space corresponding to the indoor use information. As a result, the user can easily set additional function operation without having to search for a time period for additional function operation by himself/herself.

<実施例の変形例>
尚、実施例1及び2の第1の所定期間、第2の所定期間、第3の所定期間、第4の所定期間、第5の所定期間、第6の所定期間、第7の所定期間は適宜変更可能である。また、第1の時間帯、第2の時間帯、第3の時間帯、第4の時間帯は適宜変更可能である。
<Modifications of the embodiment>
The first, second, third, fourth, fifth, sixth, and seventh predetermined periods in the first and second embodiments can be changed as appropriate. The first, second, third, and fourth time periods can be changed as appropriate.

また、加熱除菌運転は、例えば、監視運転を経た後、1時間の加熱除菌運転を開始する場合を例示したが、運転時間はこれに限定されるものではなく、適宜変更可能である。また、加熱除菌運転は、1時間の加熱除菌運転の後3時間の冷却期間を経て加熱除菌運転を終了する例を示したが、冷却期間に冷房運転を実行して冷却期間を短縮化してもよく、適宜変更可能である。 In addition, the heating sterilization operation is exemplified as starting a heating sterilization operation for one hour after a monitoring operation, but the operation time is not limited to this and can be changed as appropriate. In addition, the heating sterilization operation is exemplified as ending after a cooling period of three hours after a heating sterilization operation for one hour, but the cooling period can be shortened by performing an air conditioning operation during the cooling period, and can be changed as appropriate.

また、使用者の在不在予測に使用する在不在パターンは、通信アダプタ3とサーバ装置5との間の通信量の増大や、通信アダプタで必要となるメモリ容量の増大などを考慮して最大5パターンまでとする例を説明した。しかし、通信量を考慮する必要がなく、また、メモリ容量を大きくできる場合には、曜日毎に在不在パターンを生成し、予測する曜日に応じた在不在パターンを使用して、使用者の在不在を予測してもよい。 Also, in the above example, the presence/absence patterns used to predict the user's presence/absence are limited to a maximum of five patterns, taking into consideration the increase in communication volume between the communication adapter 3 and the server device 5 and the increase in memory capacity required by the communication adapter. However, if there is no need to consider the communication volume and the memory capacity can be increased, a presence/absence pattern may be generated for each day of the week, and the presence/absence of the user may be predicted using the presence/absence pattern corresponding to the day of the week to be predicted.

また、図示した各部の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各部の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。 Furthermore, each component of each part shown in the figure does not necessarily have to be physically configured as shown in the figure. In other words, the specific form of distribution and integration of each part is not limited to that shown in the figure, and all or part of them can be functionally or physically distributed and integrated in any unit depending on various loads, usage conditions, etc.

更に、各装置で行われる各種処理機能は、CPU(Central Processing Unit)(又はMPU(Micro Processing Unit)、MCU(Micro Controller Unit)等のマイクロ・コンピュータ)上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしても良い。また、各種処理機能は、CPU(又はMPU、MCU等のマイクロ・コンピュータ)で解析実行するプログラム上、又はワイヤードロジックによるハードウェア上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしても良いことは言うまでもない。 Furthermore, the various processing functions performed by each device may be executed in whole or in part on a CPU (Central Processing Unit) (or a microcomputer such as an MPU (Micro Processing Unit) or MCU (Micro Controller Unit)). Needless to say, the various processing functions may be executed in whole or in part on a program that is analyzed and executed by a CPU (or a microcomputer such as an MPU or MCU), or on hardware using wired logic.

1 空気調和システム
2、2A 空気調和機
3 通信アダプタ
5 サーバ装置
7 端末装置
21,210 室内機
21B センサ
21D0 推奨部
21D2 行動予測部
21E 取得部
21F 在不在パターン
21G 生成部
21H 在不在予測部
34E 在不在予測部
53B 取得部
53C 生成部
REFERENCE SIGNS LIST 1 Air conditioning system 2, 2A Air conditioner 3 Communication adapter 5 Server device 7 Terminal device 21, 210 Indoor unit 21B Sensor 21D0 Recommendation unit 21D2 Behavior prediction unit 21E Acquisition unit 21F Presence/absence pattern 21G Generation unit 21H Presence/absence prediction unit 34E Presence/absence prediction unit 53B Acquisition unit 53C Generation unit

Claims (22)

空調空間における人の在不在を検出するセンサと、
記空調空間における使用者の在不在の傾向を示す在不在パターンを用いて前記空調空間における使用者の在不在を予測した結果である在不在予測結果と、前記空調空間の室内用途を識別する室内用途情報とを対応付けて記憶する記憶部と、
前記在不在予測結果と、前記空調空間の前記室内用途情報と、前記空調空間において空調運転が開始されることが想定される時間帯、又は前記空調空間において空調運転が停止されることが想定される時間帯とに基づいて、前記使用者の所定時間分の行動を予測する行動予測部と、
前記行動予測部の行動予測結果に基づき、前記使用者に推奨すべき運転を選択する推奨部と、
を有することを特徴とする空気調和機。
A sensor for detecting the presence or absence of people in the air-conditioned space;
a storage unit that stores a presence /absence prediction result, which is a result of predicting the presence/absence of a user in the air-conditioned space using a presence/absence pattern that indicates a tendency of the user to be present or absent in the air-conditioned space, in association with indoor use information that identifies an indoor use of the air-conditioned space;
a behavior prediction unit that predicts the behavior of the user for a predetermined period of time based on the presence/absence prediction result, the indoor use information of the air-conditioned space, and a time period when air-conditioning operation is expected to be started in the air-conditioned space or a time period when air-conditioning operation is expected to be stopped in the air-conditioned space;
a recommendation unit that selects an operation to be recommended to the user based on a behavior prediction result of the behavior prediction unit;
An air conditioner comprising:
前記推奨部は、
前記選択した運転の実行を前記使用者に推奨する
ことを特徴とする請求項に記載の空気調和機。
The recommendation unit is
2. The air conditioner according to claim 1 , wherein the execution of the selected operation is recommended to the user.
前記行動予測部は、
前記空調空間の前記室内用途情報が居間である場合に、前記空調空間における前記使用者の在不在の予測結果において、前記使用者が不在から在室へと変化するタイミングを前記使用者の起床時刻又は帰宅時刻と予測することを特徴とする請求項1又は2に記載の空気調和機。
The behavior prediction unit is
The air conditioner according to claim 1 or 2, characterized in that, when the indoor use information of the air-conditioned space is a living room, in the prediction result of the presence or absence of the user in the air-conditioned space, the timing when the user changes from absent to present is predicted to be the user's wake-up time or return home time.
前記行動予測部は、
前記空調空間における前記使用者の前記不在の期間が所定の長さ以上である場合に、在室へと変化するタイミングを前記使用者の起床時刻又は帰宅時刻と予測することを特徴とする請求項に記載の空気調和機。
The behavior prediction unit is
The air conditioner according to claim 3 , characterized in that, when the period of absence of the user in the air-conditioned space is longer than a predetermined length, the timing at which the user will change to presence is predicted to be the user's wake-up time or return home time.
前記行動予測部は、
第1の時間帯に、前記不在の期間が所定の長さ以上である場合に、前記在室へと変化するタイミングを前記使用者の起床時刻と予測することを特徴とする請求項3又は4に記載の空気調和機。
The behavior prediction unit is
5. The air conditioner according to claim 3, wherein when the period of absence is equal to or longer than a predetermined length during a first time period, the timing of the change to presence is predicted to be the time when the user gets up.
前記行動予測部は、
第2の時間帯に、前記不在の期間が所定の長さ以上である場合に、前記在室へと変化するタイミングを前記使用者の帰宅時刻と予測することを特徴とする請求項3又は4に記載の空気調和機。
The behavior prediction unit is
5. The air conditioner according to claim 3, wherein when the period of absence is equal to or longer than a predetermined length during the second time period, the timing of the change to presence is predicted to be the time when the user returns home.
前記行動予測部の行動予測結果に基づき、前記使用者に推奨すべき運転を選択する推奨部を有し、
前記推奨部は、
前記使用者の前記起床時刻又は前記帰宅時刻が予測された場合に、前記使用者に推奨すべき運転として、空調運転を選択することを特徴とする請求項3~6のいずれか一つに記載の空気調和機。
a recommendation unit that selects an operation to be recommended to the user based on a behavior prediction result of the behavior prediction unit;
The recommendation unit is
The air conditioner according to any one of claims 3 to 6, characterized in that when the wake-up time or the return home time of the user is predicted, air conditioning operation is selected as the operation to be recommended to the user.
前記行動予測部の行動予測結果に基づき、前記使用者に推奨すべき運転を選択する推奨部を有し、
前記行動予測部は、
前記空調空間の前記室内用途情報が居間である場合に、前記空調空間における前記使用者の在不在の予測結果において、前記使用者が在室から不在へと変化するタイミングを前記使用者の外出時刻又は就寝時刻と予測することを特徴とする請求項1又は2に記載の空気調和機。
a recommendation unit that selects an operation to be recommended to the user based on a behavior prediction result of the behavior prediction unit;
The behavior prediction unit is
The air conditioner according to claim 1 or 2, characterized in that, when the indoor use information of the air-conditioned space is a living room, in the prediction result of the presence or absence of the user in the air-conditioned space, the timing when the user changes from being present to being absent is predicted to be the time when the user leaves the room or the time when the user goes to bed.
前記行動予測部は、
前記空調空間における前記使用者の前記不在の期間が所定の長さ以上である場合に、不在へと変化するタイミングを前記使用者の外出時刻又は就寝時刻と予測することを特徴とする請求項に記載の空気調和機。
The behavior prediction unit is
The air conditioner according to claim 8, characterized in that if the period of absence of the user in the air-conditioned space is longer than a predetermined length, the timing at which the absence will change to absence is predicted to be the time when the user leaves the house or goes to bed.
前記行動予測部は、
第3の時間帯に、前記不在の期間が所定の長さ以上である場合に、前記不在へと変化するタイミングを前記使用者の外出時刻と予測することを特徴とする請求項8又は9に記載の空気調和機。
The behavior prediction unit is
10. The air conditioner according to claim 8 or 9, wherein, if the period of absence is equal to or longer than a predetermined length during a third time period, the timing at which the absence will change to the absence is predicted to be the time at which the user leaves the home.
前記行動予測部は、
第4の時間帯に、前記不在の期間が所定の長さ以上である場合に、前記不在へと変化するタイミングを前記使用者の就寝時刻と予測することを特徴とする請求項8又は9に記載の空気調和機。
The behavior prediction unit is
10. The air conditioner according to claim 8 or 9, wherein, if the period of absence is equal to or longer than a predetermined length during a fourth time period, the timing at which the absence will change to absence is predicted to be the user's bedtime.
前記行動予測部の行動予測結果に基づき、前記使用者に推奨すべき運転を選択する推奨部を有し、
前記推奨部は、
前記使用者の前記外出時刻が予測された場合に、前記使用者に推奨すべき運転として、空調運転とは異なる付加機能運転を選択することを特徴とする請求項8~11のいずれか一つに記載の空気調和機。
a recommendation unit that selects an operation to be recommended to the user based on a behavior prediction result of the behavior prediction unit;
The recommendation unit is
An air conditioner as described in any one of claims 8 to 11, characterized in that when the user's time of leaving is predicted, an additional function operation other than air conditioning operation is selected as the operation to be recommended to the user.
前記行動予測部は、
前記空調空間の前記室内用途情報が寝室である場合に、前記空調空間における前記使用者の在不在の予測結果において、前記使用者が不在から在室へと変化するタイミングを前記使用者の就寝時刻と予測することを特徴とする請求項1又は2に記載の空気調和機。
The behavior prediction unit is
The air conditioner according to claim 1 or 2, characterized in that, when the indoor use information of the air-conditioned space is a bedroom, in the prediction result of the presence or absence of the user in the air-conditioned space, the timing when the user changes from absent to present is predicted to be the user's bedtime.
前記行動予測部は、
前記空調空間における前記使用者の前記不在の期間が所定の長さ以上である場合に、在室へと変化するタイミングを前記使用者の就寝時刻と予測することを特徴とする請求項13に記載の空気調和機。
The behavior prediction unit is
The air conditioner according to claim 13 , characterized in that, when the period of absence of the user in the air-conditioned space is equal to or longer than a predetermined length, the timing at which the user will change to be present is predicted to be the time when the user goes to bed.
前記行動予測部は、
第4の時間帯に、前記不在の期間が所定の長さ以上である場合に、前記在室へと変化するタイミングを前記使用者の就寝時刻と予測することを特徴とする請求項13又は14に記載の空気調和機。
The behavior prediction unit is
15. The air conditioner according to claim 13, wherein, in a fourth time slot, if the period of absence is equal to or longer than a predetermined length, the timing at which the period of presence will change to be the user's bedtime is predicted.
前記行動予測部の行動予測結果に基づき、前記使用者に推奨すべき運転を選択する推奨部を有し、
前記推奨部は、
前記使用者の前記就寝時刻が予測された場合に、前記使用者に推奨すべき運転として、空調運転を選択することを特徴とする請求項13~15のいずれか一つに記載の空気調和機。
a recommendation unit that selects an operation to be recommended to the user based on a behavior prediction result of the behavior prediction unit;
The recommendation unit is
The air conditioner according to any one of claims 13 to 15 , characterized in that, when the bedtime of the user is predicted, air conditioning operation is selected as the operation to be recommended to the user.
前記行動予測部は、
前記空調空間の前記室内用途情報が寝室である場合に、前記空調空間における前記使用者の在不在の予測結果において、前記使用者が在室から不在へと変化するタイミングを前記使用者の出室時刻と予測することを特徴とする請求項1又は2に記載の空気調和機。
The behavior prediction unit is
The air conditioner according to claim 1 or 2, characterized in that, when the indoor use information of the air-conditioned space is a bedroom, in the prediction result of the presence or absence of the user in the air-conditioned space , the timing when the user changes from being present to being absent is predicted to be the time when the user leaves the room.
前記行動予測部は、
前記空調空間における前記使用者の前記不在の期間が所定の長さ以上である場合に、不在へと変化するタイミングを前記使用者の出室時刻と予測することを特徴とする請求項17に記載の空気調和機。
The behavior prediction unit is
The air conditioner according to claim 17 , characterized in that, when the period of absence of the user in the air-conditioned space is equal to or longer than a predetermined length, the timing of the change to absence is predicted to be the time when the user leaves the room.
前記行動予測部は、
第3の時間帯に、前記不在の期間が所定の長さ以上である場合に、前記不在へと変化するタイミングを前記使用者の出室時刻と予測することを特徴とする請求項17又は18に記載の空気調和機。
The behavior prediction unit is
The air conditioner according to claim 17 or 18, characterized in that if the period of absence is equal to or longer than a predetermined length during a third time period, the timing at which the absence will change to the absence is predicted to be the time at which the user leaves the room.
前記行動予測部の行動予測結果に基づき、前記使用者に推奨すべき運転を選択する推奨部を有し、
前記推奨部は、
前記使用者の前記出室時刻が予測された場合に、前記使用者に推奨すべき運転として、空調運転とは異なる付加機能運転を選択することを特徴とする請求項17~19のいずれか一つに記載の空気調和機。
a recommendation unit that selects an operation to be recommended to the user based on a behavior prediction result of the behavior prediction unit;
The recommendation unit is
An air conditioner as described in any one of claims 17 to 19, characterized in that when the user's departure time is predicted, an additional function operation other than air conditioning operation is selected as the operation to be recommended to the user.
熱交換器を有する室内機をさらに有し、
前記付加機能運転には、
前記熱交換器を加熱して除菌する加熱除菌運転を含むことを特徴とする請求項12に記載の空気調和機。
The air conditioner further includes an indoor unit having a heat exchanger,
The additional function operation includes:
The air conditioner according to claim 12 , further comprising a heat sterilization operation for sterilizing the heat exchanger by heating it.
前記センサは、
前記空気調和機への電力供給に応じて前記人の在不在の検出動作を開始し、空調運転の開始又は停止に関係なく前記人の在不在の検出動作を継続することを特徴とする請求項1~7の何れか一つに記載の空気調和機。
The sensor includes:
An air conditioner as described in any one of claims 1 to 7, characterized in that the operation of detecting the presence or absence of a person is started in response to a supply of power to the air conditioner, and the operation of detecting the presence or absence of a person is continued regardless of whether air conditioning operation is started or stopped.
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