蓄熱変化量の検出システム
【課題】特定の個人が翌日〜数日先、或いは外出先にて、実感としてどのように暑さ寒さを感じるかを高精度で予想することができるようにする。
【解決手段】少なくとも日時又は地域に関する情報を含む特定データを入力可能な入力手段２と、気象データが蓄積された気象情報データベース３と、特定データと気象データとを用いて人体蓄熱量Ｓを算出すると共に蓄熱変化量Δを算出する情報処理手段４と、算出された人体蓄熱量Ｓ及び蓄熱変化量Δを出力する出力手段５とを備えたシステムとする。
【解決手段】少なくとも日時又は地域に関する情報を含む特定データを入力可能な入力手段２と、気象データが蓄積された気象情報データベース３と、特定データと気象データとを用いて人体蓄熱量Ｓを算出すると共に蓄熱変化量Δを算出する情報処理手段４と、算出された人体蓄熱量Ｓ及び蓄熱変化量Δを出力する出力手段５とを備えたシステムとする。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、外出や屋外行事の当日、現地にてどの程度の薄着又は厚着にするとよいか、といったことを事前に精度高く知ろうとする場合などに好適に使用可能な、蓄熱変化量の検出システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
旅行、出張等の外出や屋外行事を予定している者にとっての関心事の一つに、当日又は現地は暑いのか寒いのかといったことがあり、そして暑いならどの程度の薄着にすべきか、また寒いならどの程度の厚着にすべきか、といったことがある。このような場合、多くの者は天気予報を参考にする。
しかし天気予報から知り得た気温や湿度等の気象データだけでは、例えば「晴れで３０℃を超えるというから多分暑いだろう」「雪で零下まで下がるというから多分寒いだろう」といった程度の曖昧な結果しか得られず、必ずしも的確とは言えない。
【０００３】
ところで、気象データを使った各種の計算を行い、この計算結果を体感申告などで検証して「快適さ」や「不快さ」を導き出すようにした指標（以下、温熱環境指標と呼ぶ）が既に開発されている。例えば、ヤグローの有効温度（ＥＴ）、米国気象台等で採用される不快指数（ＤＩ）、ＩＳＯで採用される湿球グローブ温度指標（ＷＢＧＴ）、風冷指数（ＷＣＩ）、ギャッギの新有効温度ＳＥＴ、ファンガーの快適方程式（ＰＭＶ）である。
一方、従来、気象情報の体感情報通知システムというものが提案されている（特許文献１参照）。このシステムでは、天気予報等から得た気象データとシステム使用者の体感情報とを統合し、体感温度の度合いをシステム的に修正して、もって実感に近い体感温度を導き出すことができると説明されている。
【特許文献１】特開２００４−５３５２０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記したように天気予報に含まれる気象データだけから、特定の個人が翌日〜数日先、或いは外出先にて、実感としてどのように暑さ寒さを感じるかを的確に予想し、その結果として、どの程度の薄着又は厚着にすべきかを判断することは非常に難しい。
そこで、前述した温熱環境指標を用いれば、「快適さ」や「不快さ」を数値として得ることができ体感を知ることができそうに考えるが、実は、温熱環境指標を使用することには重大な問題がある。
まず第一に、温熱環境指標は、環境を制御可能な屋内において使用されることを前提にして定義されているため、例えば、ギャッギの新有効温度（ＳＥＴ）にて快適温度とされる気温２２〜２６℃、静穏気流、湿度２０〜８０％を考えた場合、屋外環境で春と秋の一定期間以外は毎日が不快日となってしまい、これではその情報自体、全く価値がなくなる。不快指数ＤＩに至っては気温と湿度との相関について何人が不快さを感じるかの割合を示したものに過ぎず、そもそも夏場にしか有用でないと思われる。これらのことを鑑みると、ヒトが屋外で用いる体感の指標としては、温熱環境指標では不十分である。
【０００５】
第二に、温熱環境指標の計算の過程には時間帯、個人差などは全く考慮されていないため、特定の個人の実感を高精度で予測することはできない。不快指数８０（８０％の人が不快と感じる）を例に挙げれば、自分が８０％側に含まれるのか２０％側に含まれるのかすらも判断できない場合が少なからずあるということである。
一方、特許文献１のシステムは、体感温度を算出するものとなっているが、特許文献１には、かかる体感温度の具体的な算出方法は開示されておらず、従来と同じく気温や温熱環境指標等を用いていると考えられる。したがって、上述したように体感の判断を行えるものとはなっていない。加えて、体感温度の度合いをシステム的に修正しもって実感に近い体感温度を導き出すことができるとしてるが、具体的にどのように「システム的に修正」するかについての説明は欠落している。
【０００６】
本願発明人は研究を重ねた結果、ヒトが感じる体感は様々なファクターに影響されることに着目した。すなわち、体感には気温や湿度のみならず、風速、日射量などのファクターも大きく影響している。また、同じ温度であっても、季節、人体の活動量、個人による差、その直前に居た環境との差などのファクターも大きく影響する。このことは、室温２０℃の部屋へ、それより高温の部屋から入室してきた者と、低温の部屋から入室してきた者とで感じ方（体感）が異なることからも容易に理解されよう。
そこで、本願発明人は、気象データや個人データ、季節等の複数のファクターから計算される物理量を探索し、その結果、人体に蓄積される熱量（人体蓄熱量）とその変化量（蓄熱変化量）とに着目するに至った。人体蓄熱量と蓄熱変化量とを用いることで、例えば、ヒトが屋外で感じる体感を確実に知ることができるようになると共に、体感に関する季節差や個人差なども解消できるようになる。
【０００７】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであって、人体蓄熱量及び蓄熱変化量という考え方を根底において、そこから特定の個人が翌日〜数日先、或いは外出先にて、実感としてどのように暑さ寒さを感じるかを高精度で予想することができ、これを実生活の中（例えば、どの程度の薄着又は厚着にすべきかの判断）で有益に活用できるようにした蓄熱変化量の検出システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前記目的を達成するために、本発明は次の手段を講じた。
即ち、本発明に係る蓄熱変化量の検出システムは、少なくとも日時又は地域に関する情報を含む特定データを入力可能な入力手段と、気象データが蓄積された気象情報データベースと、前記入力手段で入力された特定データと気象情報データベースの気象データとを用いて、人体に蓄積される熱量である人体蓄熱量を算出すると共に、該人体蓄熱量の変化量である蓄熱変化量を算出する情報処理手段と、前記情報処理手段が算出した蓄熱変化量を出力する出力手段とを備えており、前記情報処理手段は、前記蓄熱変化量を出すために必要な特定データの基準値と予定値とを使用者に入力するように促す情報要求部と、前記入力された特定データの基準値と予定値とを取り込む情報収集部と、前記特定データの基準値に対応する気象データを気象情報データベースから取り込むと共に、該気象データと特定データの基準値とを用いて人体蓄熱量の基準値を求める基準値演算部と、前記特定データの予定値に対応する気象データを気象情報データベースから取り込むと共に、該気象データと特定データの予定値とを用いて人体蓄熱量の予測値を求める予測値演算部と、求められた人体蓄熱量の基準値と予測値との差をとり蓄熱変化量として求める変化量演算部と、前記変化量演算部で求められた蓄熱変化量を出力手段へ送る変化量出力部とを有していることを特徴とする。
【０００９】
好ましくは、前記情報処理手段は、変化量演算部で求められた蓄熱変化量を、当該蓄熱変化量に起因して人間が感じるところの体感度に変換し、該体感度を出力する体感度判定部を有しているとよい。
また、前記体感度判定部は、蓄熱変化量の符号が負である場合は「寒い」又は「涼しい」と体感度を判定し、蓄熱変化量の符号が正である場合は「暑い」又は「暖かい」と体感度を判定するものであるとよい。
また、前記情報処理手段は、人体蓄熱量と蓄熱変化量と体感度との関係が使用者ごとに記録されている個人情報データベースと、前記使用者を識別するための登録情報と、過去に求めた蓄熱変化量及びそれに対応する人体蓄熱量に対して使用者が実際に抱いた体感度とを入力するように促す情報要求部と、前記入力された体感度と過去に求めた蓄熱変化量及びそれに対応する人体蓄熱量とを関連づけた上で、入力された登録情報と共に前記個人情報データベースへ記憶させる学習部と、前記個人情報データベースに蓄積された人体蓄熱量と蓄熱変化量と体感度との関係を用いて、前記蓄熱変化量から使用者の感覚に即した体感度を算出する判定補正部と、を有するとよい。
【００１０】
以上述べた予測値演算部及び基準値演算部における人体蓄熱量の算出は、式（１）を用いるとよい。
【００１１】
【数６】
【００１２】
式（１）内のＲ，Ｃ，Ｋ，Ｅは、式（２）〜式（５）を用いて算出するとよい。
【００１３】
【数７】
【００１４】
【数８】
【００１５】
【数９】
【００１６】
【数１０】
【００１７】
また、前記情報処理手段は、ネットワークに接続されたサーバコンピュータで実現されると共に、前記入力手段及び出力手段は、ネットワークに接続されたクライアントコンピュータで実現されていて、前記気象情報データベースは、当該ネットワークに接続された他のコンピュータ内に備えられる構成とするとよい。
【発明の効果】
【００１８】
本発明に係る蓄熱変化量の検出システムでは、人体蓄熱量がどのように変化するかを現す蓄熱変化量という考え方を根底において、そこから特定の個人が翌日〜数日先、或いは外出先にて、実感としてどのように暑さ寒さを感じるかを高精度で予想することができる。従って、これを実生活の中（例えば、どの程度の薄着又は厚着にすべきかの判断）で有益に活用できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、本発明の実施の形態を、図面に基づき説明する。
［第１実施形態］
図１は、本発明にかかる蓄熱変化量の検出システム１の第１実施形態を示している。
この検出システム１は、蓄熱変化量Δ（人体蓄熱量Ｓがどのように変化するか）を知るためのものであって、システムの使用者（蓄熱変化量Δの被検出者）が翌日〜数日先、或いは外出先にて実感としてどのように暑さ寒さを感じるかを予想するために、数値としての蓄熱変化量Δを求め当該使用者に報知するシステムである。
【００２０】
検出システム１は、少なくとも日時又は地域に関する情報を含む特定データを入力可能な入力手段２を有している。また、気象データが蓄積された気象情報データベース３を有している。さらに、検出システム１は、前述した特定データと気象データとを用いて、人体蓄熱量を算出し、該人体蓄熱量を基にその変化量を算出する情報処理手段４と、算出された人体蓄熱量Ｓならびに蓄熱変化量Δを出力する出力手段５とを有している。
詳しくは、入力手段２は、日時、地域、使用者の活動状況等の情報を含む特定データを入力するのに用いられ、出力手段５は使用者へ向けて人体蓄熱量Ｓ、蓄熱変化量Δを出力するところである。本実施形態では、これら入力手段２及び出力手段５として、それらが互いに一体化されたクライアントコンピュータや携帯電話、ＰＨＳ、ＰＤＡ等の携帯型情報端末（以降、クライアントと呼ぶこともある）を採用した場合を示してある。具体的には、コンピュータであれば、入力手段２としてはキーボードやマウス、出力手段５としてはモニタが採用される。
【００２１】
情報処理手段４は、サーバコンピュータ（以降、サーバと呼ぶこともある）上にプログラムという形で実現されている。
気象情報データベース３は、日時及び地域ごとに気温、湿度（水蒸気圧）等の気象データを蓄積したものである。サーバ内のハードディスクに記録されたデータであってもよいが、本実施形態の場合、気象庁などが公開している気象データを利用する。
これら入・出力手段２，５（クライアントコンピュータ）、情報処理手段４（サーバコンピュータ）、気象情報データベース３は、インターネットを介して接続されており、相互に情報伝達が可能である。
【００２２】
図２に示すように、サーバ内の情報処理手段４は、情報要求部１０と、基準値用の情報収集部１１と、基準値演算部１２と、予定値用の情報収集部１３と、予測値演算部１４と、変化量演算部１５と、変化量出力部１６とを有している。
情報要求部１０は、使用者に対し、蓄熱変化量Δを出すために必要な特定データの基準値と予定値とを使用者に入力するように促すところである。
特定データの基準値とは、蓄熱変化量Δを算出する際に基準とする季節や日や時刻（日時要素）、場所（地域要素）、歩くのか走るのか等どのような活動をするか（活動要素）の情報である。また特定データの予定値は、蓄熱変化量Δを知りたいと考える日時要素、地域要素、活動要素等である。
【００２３】
具体的には、日時要素は、例えば２００５年７月３０日１３時といったものである。使用者が特定データの基準値と予定値との間で日付変更線を超えた移動をする場合、時差が少ない場合にはいずれか一方の現地時間を用いてもよいが、甚だしく時差が大きい場合には、基準値及び予定値に合った現地時間を用いるのが好適である。
地域要素は、例えば東京や大阪、千代田区や三鷹市、浪速区や吹田市といった地名である。新橋、梅田といったようなピンポイント地点であっても構わない。勿論、必要に応じて国情報も含める。また、より精度を高める場合には、ビル街、住宅地、ゴルフ場、海、山岳地などといった地形的な特徴をも含めるとよい。
【００２４】
活動要素は、例えば安静、歩行、スポーツ、各種作業などといった活動の種別である。これら活動の種別ごとに人間の代謝量や運動強度など、指数化できる判別式や数表を予め情報処理手段４内に持たせておけばよい。
なお、これら特定データの基準値と予定値とは、地域要素や活動要素が同じ場合は当然に許容されるが、少なくとも日時要素は異なるものとしなければならない。
使用者がこれらの情報をクライアントの入力手段２を介して入力すると、インターネットを通じサーバに送信され、基準値用の情報収集部１１が当該情報を取り込む。
【００２５】
基準値演算部１２は、基準値用の情報収集部１１が取り込んだ特定データの基準値に対応する気象データを気象情報データベース３からダウンロードする。取り込む気象データは、基準値（比較の基準にする日時要素、地域要素、活動要素等）にて実測された気温や湿度（水蒸気圧）等である。加えて、基準値演算部１２は、該気象データと特定データの基準値とを用いて、人体蓄熱量の基準値ＳBを求める。
人体蓄熱量Ｓは、式（１）を用いて求める。
【００２６】
【数１１】
【００２７】
なお、Ｓ，Ｍ，Ｒ，Ｃ，Ｋ，Ｅの単位は、いずれも（Ｗ／ｍ2）であるが、（ｋｃal／ｍ2ｈ）であってもよい。
この式で算出された人体蓄熱量Ｓが＋の場合には、人体に対して熱が流入する状況を示しており、概観的には「暑い」と感じる状態を意味している。逆に、人体蓄熱量Ｓが−の場合には、人体から熱が流出する状況を示しており、概観的には「寒い」と感じる状態を意味している。
【００２８】
式（１）において、Ｍは人体の代謝産出熱量（代謝熱量）であり、予定値や基準値に含まれる「活動要素」によって特定される値である。平地緩歩行時であれば、約１１６（Ｗ／ｍ2）とされる。
Ｒは、人体から放射される熱量又は周囲から人体へ放射により伝えられる熱量である。本実施形態の場合は、式（２）を用いる。
【００２９】
【数１２】
【００３０】
式（２）は、ステファン・ボルツマンの法則を用いたものである。ｔsは平均的な人間の皮膚温（約３３℃）であり、ｔrは周壁（黒体）の温度、σはステファン・ボルツマン定数（５．６７×１０-8Ｗｍ-2Ｋ-4）である。なおｔrには気温を用いることができる。
Ｃは、風が吹き人体に当たることで人体から出入りする熱量、換言すれば、空気が対流することに伴って人体に出入りする熱量であり、本実施形態の場合は、式（３）を用いて算出する。
【００３１】
【数１３】
【００３２】
この式において、ｈcはｋ√Ｖであり、ｋは定数（通常は２．０であるが個人差がある）、Ｖは風速（ｍ／ｓ）を用いる。またｔaは周囲環境の気温［℃］である。
式（１）のＫで示される熱量は、人が何かに接触することで奪われる熱量や与えられる熱量を意味している。例えば、人体から衣服に取られる熱量であって、本実施形態の場合は、式（３）を用いて算出する。
【００３３】
【数１４】
【００３４】
ｈkは接触物体（例えば下着や洋服）の熱伝導率（Ｗ／ｍ2・℃）であるが、値が非常に小さいので、Ｋの算出自体、無視することも可能である。
Ｅは人の発汗に伴う放熱量であり、汗が蒸発することで奪われる熱量である。ゆえに、式（１）においては、マイナスでしか加算されていない。本実施形態の場合、式（５）を用いて算出する。
【００３５】
【数１５】
【００３６】
この式において、ωは皮膚のぬれ具合を示す量であってω＝０（乾燥）〜１（湿潤）の値を取る。ｈeは２．２ｈcと定義することができ、ｐsskは平均皮膚温（例えば、３３℃）の飽和水蒸気圧（ｈＰａ）であり、ｐaは周囲を取り巻く空気の水蒸気圧（ｈＰａ）である。
なお、人体蓄熱量Ｓの計算においては、使用者が身につけた着衣の熱伝導率による影響を加味させるのが好ましい。この場合、上記情報要求部１０が使用者に促す入力手段２への入力事項として、着衣の材質やタイプ（肌露出度）、重ね着数等をも含ませるようにすればよい。
【００３７】
一方、予定値用の情報収集部１３は、入力手段２から入力された予定値を取り込むところである。
予測値演算部１４は、前記情報収集部１３が取り込んだ特定データの予定値に対応する気象データを気象情報データベース３からダウンロードする。取り込む気象データは、予定値（蓄熱変化量Δを知ろうとする日時要素、地域要素、活動要素等）に対応する予想気温や予想湿度（予想水蒸気圧）等である。加えて、予測値演算部１４は、該気象データと特定データの予定値とを用いて、人体蓄熱量の予測値ＳPを求める。人体蓄熱量Ｓの計算には、既に説明した式（１）を用いる。
【００３８】
基準値演算部１２及び予測値演算部１４で得られた各人体蓄熱量ＳB，ＳPは変化量演算部１５へ送られる。変化量演算部１５では、人体蓄熱量の基準値ＳBと人体蓄熱量の予測値ＳPとの差分として蓄熱変化量Δを求める。ＳB＜ＳPであれば蓄熱変化量Δは正の値として得られ、ＳB＞ＳPであれば蓄熱変化量Δは負の値として得られ、ＳB＝ＳPであれば蓄熱変化量Δはゼロとなる。
このように、人体蓄熱量Ｓの差分として蓄熱変化量Δを求める理由は、以下の通りである。
【００３９】
すなわち、前述の如く、人体蓄熱量Ｓが正の場合には、人体に対して熱が流入する状況を示しており、人体蓄熱量Ｓが負の場合には、人体から熱が流出する状況を示している。
しかしながら、ヒトが暑い寒いを感じるのは、人体に蓄積されている熱量だけに関係するのではなく、その変化に関係することを本願発明人は明らかにしている。
例えば、昨日のある時点での人体蓄熱量（基準値）ＳBが８０（Ｗ／ｍ2）であって、今日の午後の人体蓄熱量（予定値）が４０（Ｗ／ｍ2）であった場合、人体蓄熱量の値だけを見ると、昨日も今日も同じ「暑い」状況であるが、その変化量である蓄熱変化量Δを求めると−４０（Ｗ／ｍ2）となっており、多くの人は、「涼しい」とか「快適である」と感じるであろう。
【００４０】
また、大阪の会社に勤めている人が、昼から東京に出張する場合を考えてみる。大阪における午前中の人体蓄熱量（基準値）ＳBが−８０（Ｗ／ｍ2）であって、東京における午後の人体蓄熱量（予定値）が−３０（Ｗ／ｍ2）であった場合、人体蓄熱量の値だけを見ると、大阪も東京も同じ「寒い」状況であるが、その変化量である蓄熱変化量Δを求めると＋５０（Ｗ／ｍ2）となっており、多くの人は、「東京は暖かい」と感じるであろう。
つまり、暑さ・寒さの温熱感覚（体感）には、蓄熱変化量Δが多大に影響しており、そのため、本実施形態の蓄熱変化量の検出システムは、特定データの基準値（基準となる場所や日時データ）での人体蓄熱量ＳBと、特定データの予定値（知りたい場所や日時データ）の人体蓄熱量ＳPを求め、その差である蓄熱変化量Δを求めるようにしている。
【００４１】
求められた蓄熱変化量Δは変化量出力部１６を介して出力される。同時に、予測された人体蓄熱量ＳPも出力される。
次に、上記構成を具備して成る蓄熱変化量の検出システム１の使用態様を、図３に示すフローチャートに基づいて説明する。
蓄熱変化量Δの検出システム１を利用しようとする使用者は、まず、クライアントからサーバにインターネットを通じてアクセス可能な状態とする。
その後、クライアントに、ログイン画面が表示されることになり、使用者は入力手段２を用いて登録情報（氏名や住所、性別、生年月日、コード番号、ユーザーＩＤ、パスワード等）を入力し、本人認証を行う（Ｓ１００）。これら複数を入力するのは最初の１回でよく、その後は、ユーザーＩＤ及びパスワードが登録情報となる。
【００４２】
本人認証ができた後は、情報処理手段４は、クライアントコンピュータに、図４のような画面を表示させ、使用者に対してシステムの利用目的を選択・確認させる。使用者が蓄熱変化量Δの予測を選択した場合、情報処理手段４は情報要求部１０により、図５に示す画面を表示し、使用者に基準値の入力を促す。そこで使用者はこれに従って入力手段２を用いて所定の入力をする（この場合、２００５年２月２日９時、大阪市中央区で歩行状態）。
同時に、情報要求部１０により、使用者に予定値の入力を促す。そこで使用者はこれに従って入力手段２を用いて所定の入力をする（この場合、２００５年２月３日９時、大阪市中央区で歩行状態、及び２００５年２月３日１５時、東京都千代田区で歩行状態）（Ｓ１０１）。なお、予定値については、内容の異なる複数種のものを使用者に入力させるようにして、入力された各予定値に応じて気象データの収集及び予測人体蓄熱量ＳPの算出を実行するようにしてもよい。その際は、図５に示したように表示画面中に複数の入力欄を設けておけばよい。
【００４３】
その後、図５の画面上の送信ボタンを押すことで、上述した特定データの基準値と予定値は、インターネットを介してサーバに転送される。転送された基準値と予定値は、サーバ上の情報処理手段４に設けられた基準値用の情報収集部１１及び予定値用の情報収集部１３により取り込まれる。
次に、基準値演算部１２及び予測値演算部１４は、取り込まれれた基準値や予定値に対応する気象データを気象情報データベース３から取り込む（Ｓ１０２）。
そして基準値演算部１２により、取り込んだ気象データと基準値とを用いて基準の人体蓄熱量ＳBを求め、予測値演算部１４により、取り込んだ気象データと予定値とを用いて予定の人体蓄熱量ＳPを求める（Ｓ１０３）。
【００４４】
次に、変化量演算部１５により、基準値演算部１２で得られた基準の人体蓄熱量ＳBと、予測値演算部１３で得られた予測の人体蓄熱量ＳPとを比較する。そして、蓄熱変化量Δを求める（Ｓ１０４）。
この蓄熱変化量Δは、変化量出力部１６によって出力手段５へと出力される（Ｓ１０５）。従って、出力手段５（クライアント）では、図６に示すように、蓄熱変化量Δが＋３０．０（Ｗ／ｍ2 ）であるといったような画面が表示される。このように数値として表示された蓄熱変化量Δを見れば、使用者は、正負のいずれ向きであるかによって暑いか寒いかの判断ができると共に、その数値の大小から、実感としてどの程度の暑さ寒さとして感じるかを予想することができる。
【００４５】
従って、これを実生活の中（例えば、どの程度の薄着又は厚着にすべきかの判断）で有益に活用できるようになる。
なお、図７には、式（１）〜式（５）のそれぞれの計算結果例や蓄熱変化量Δの計算結果例を示す。
【００４６】
［第２実施形態］
図８には、本発明にかかる蓄熱変化量の検出システムの第２実施形態が示されている。 本実施形態は、変化量演算部１５で求められた蓄熱変化量Δを基に、使用者が実際に感じる「暑い」、「寒い」等の気象状況に対する感じ方の度合いである「体感度」を求める体感度判定部１７を有している。
前述したように、蓄熱変化量Δが正の場合には、多くの人は「暑い」又は「暖かい」と感じ、蓄熱変化量Δが負の場合には、「寒い」又は「涼しい」と感じる。ゆえに、体感度判定部１７は、蓄熱変化量Δの符号が負である場合は「寒い」又は「涼しい」と体感度を判定し、蓄熱変化量の符号が正である場合は「暑い」又は「暖かい」と体感度を判定する。
詳しくは、体感度判定部１７では、人体蓄熱量Ｓと蓄熱変化量Δと体感度とを関連づけた変換テーブルを備えており、この変換テーブルに従って、人体蓄熱量Ｓに基づきつつ蓄熱変化量Δを体感度に変えるようにしている。
【００４７】
変換テーブルは、人体蓄熱量Ｓや蓄熱変化量Δを複数の階級に振り分けて、それぞれのランクに平均的なヒトが感じる感覚を当てはめるようにして作成するとよい。当然に、階級を細かく設定すれば、それだけきめ細かい「蓄熱変化量Δ→体感度」変換が可能となる。
こうすることで、使用者は蓄熱変化量Δの値を見て、独自に暑い寒いなどの判断をする必要が無くなり、より利用しやすい蓄熱変化量の検出システム１となる。
【００４８】
［第３実施形態］
前述したように、蓄熱変化量Δが正の値であれば「暖かい〜暑い」と感じられ、負の値であれば「涼しい〜寒い」と感じられ、ゼロであれば同じと感じられる。
しかしながら、同じ蓄熱変化量Δであれば、万人が同じ体感度を持つかといえば、そうではなく、蓄熱変化量Δに対する感じ方も使用者により千差万別である。
かかる個人差を反映したシステムとすべく、本実施形態の蓄熱変化量の検出システム１の情報処理手段４は、図９に示すように個人情報データベース６を備えている。個人情報データベース６には、使用者の登録情報（氏名や住所、性別、生年月日、コード番号、ユーザＩＤ、パスワード等）と共に、人体蓄熱量ＳB及びそれに対応する蓄熱変化量Δに対しそのとき使用者が実際どのような体感度を抱いたか等の情報（個人体感度データ）を蓄積したものである。
【００４９】
言い換えるならば、個人体感度データとは、過去のある時点での蓄熱変化量Δ（蓄熱変化量の実績値）と、そのときの気象データ等を基に算出された人体蓄熱量（人体蓄熱量の基準値ＳB）と、そのときにユーザＩＤ（ＩＤ−ＡＢＣＤ）を有する使用者が抱いた体感度（暑い、寒い等）とが紐付けされた変換テーブルである。
加えて、情報処理手段４は学習部１８を備えている。学習部１８は、個人情報データベース６に記憶する個人体感度データ（変換テーブル）を作成する部分である。
さらに、情報処理手段４は、個人情報データベース６に蓄積された個人体感度データ（人体蓄熱量Ｓと蓄熱変化量Δと体感度との関係）を用いて、使用者の感覚に即した体感度を算出する判定補正部１９を有している。
【００５０】
本実施形態での処理の流れは以下の通りである。
第２実施形態と同様に、変化量演算部１５において蓄熱変化量Δが求められる。
その後、算出された蓄熱変化量Δを基に体感度を判定するが、本実施形態の場合、予め定められた万人向けの変換テーブルを用いる体感度判定部１７がその判定を行うものとはなっていない。判定補正部１９が、個人情報データベース６内にある個人体感度データを用いて体感度を判定する。こうすることで、使用者個人の感覚に即した体感度を確実に判定することが可能となり、例えば、男女差や人種差のような個人差を解消できるものとなっている。
【００５１】
判定された体感度は、インターネットを通じてクライアントの出力手段５に出力される。
なお、体感度を判定することなく、変化量演算部１５が算出した蓄熱変化量Δと個人体感度データとを併せてクライアントに出力・表示させ、最終的な判断は使用者に行わせるようにしても何ら問題はない。
なお、図１０に示すように、個人情報データベース６内にある個人体感度データを確実に更新させるため、情報要求部１０は、過去に求めた蓄熱変化量Δ及びそれに対応する人体蓄熱量Ｓに対して使用者が実際に抱いた体感度を、入力手段２に対して入力するように要求する機能を有したものとなっている。入力の時期は特に限定されるものではなく、次回システム利用時として設定してもよいし、システム利用日の翌日又は都合のよい後日ということで設定してもよいし、毎日の日課として設定してもよい。
【００５２】
ところで、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、実施の形態に応じて適宜変更可能である。
本システム１の用途として、ヒトを対象とすることが限定されるものではなく、動植物の飼育をはじめ、季節商品の販売予測や室内空調の制御にも用いることもできる。
人体蓄熱量Ｓの算出にあたり、「１日における人体蓄熱量の最大値・最小値」、「１年における人体蓄熱量の最大値・最小値」などを用いるようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】蓄熱変化量の検出システムの概念図である。
【図２】第１実施形態にかかる情報処理手段のブロック構成図である。
【図３】第１実施形態における処理を示したフローチャートである。
【図４】クライアントにおける画面表示例を示した図である。
【図５】クライアントにおける画面表示例を示した図である。
【図６】クライアントにおける画面表示例を示した図である。
【図７】人体蓄熱量の計算結果の一例を示す図である。
【図８】第２実施形態にかかる情報処理手段のブロック構成図である。
【図９】第３実施形態にかかる情報処理手段のブロック構成図である。
【図１０】クライアントにおける画面表示例を示した図である。
【符号の説明】
【００５４】
１ 蓄熱変化量の検出システム
２ 入力手段
３ 気象情報データベース
４ 情報処理手段
５ 出力手段
６ 個人情報データベース
１０ 情報要求部
１１ 基準値用の情報収集部
１３ 予定値用の情報収集部
１２ 基準値演算部
１４ 予測値演算部
１５ 変化量演算部
１６ 変化量出力部
１７ 体感度判定部
１８ 学習部
１９ 判定補正部
ＳB 人体蓄熱量の基準値
ＳP 人体蓄熱量の予測値
Δ 蓄熱変化量
【技術分野】
【０００１】
本発明は、外出や屋外行事の当日、現地にてどの程度の薄着又は厚着にするとよいか、といったことを事前に精度高く知ろうとする場合などに好適に使用可能な、蓄熱変化量の検出システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
旅行、出張等の外出や屋外行事を予定している者にとっての関心事の一つに、当日又は現地は暑いのか寒いのかといったことがあり、そして暑いならどの程度の薄着にすべきか、また寒いならどの程度の厚着にすべきか、といったことがある。このような場合、多くの者は天気予報を参考にする。
しかし天気予報から知り得た気温や湿度等の気象データだけでは、例えば「晴れで３０℃を超えるというから多分暑いだろう」「雪で零下まで下がるというから多分寒いだろう」といった程度の曖昧な結果しか得られず、必ずしも的確とは言えない。
【０００３】
ところで、気象データを使った各種の計算を行い、この計算結果を体感申告などで検証して「快適さ」や「不快さ」を導き出すようにした指標（以下、温熱環境指標と呼ぶ）が既に開発されている。例えば、ヤグローの有効温度（ＥＴ）、米国気象台等で採用される不快指数（ＤＩ）、ＩＳＯで採用される湿球グローブ温度指標（ＷＢＧＴ）、風冷指数（ＷＣＩ）、ギャッギの新有効温度ＳＥＴ、ファンガーの快適方程式（ＰＭＶ）である。
一方、従来、気象情報の体感情報通知システムというものが提案されている（特許文献１参照）。このシステムでは、天気予報等から得た気象データとシステム使用者の体感情報とを統合し、体感温度の度合いをシステム的に修正して、もって実感に近い体感温度を導き出すことができると説明されている。
【特許文献１】特開２００４−５３５２０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記したように天気予報に含まれる気象データだけから、特定の個人が翌日〜数日先、或いは外出先にて、実感としてどのように暑さ寒さを感じるかを的確に予想し、その結果として、どの程度の薄着又は厚着にすべきかを判断することは非常に難しい。
そこで、前述した温熱環境指標を用いれば、「快適さ」や「不快さ」を数値として得ることができ体感を知ることができそうに考えるが、実は、温熱環境指標を使用することには重大な問題がある。
まず第一に、温熱環境指標は、環境を制御可能な屋内において使用されることを前提にして定義されているため、例えば、ギャッギの新有効温度（ＳＥＴ）にて快適温度とされる気温２２〜２６℃、静穏気流、湿度２０〜８０％を考えた場合、屋外環境で春と秋の一定期間以外は毎日が不快日となってしまい、これではその情報自体、全く価値がなくなる。不快指数ＤＩに至っては気温と湿度との相関について何人が不快さを感じるかの割合を示したものに過ぎず、そもそも夏場にしか有用でないと思われる。これらのことを鑑みると、ヒトが屋外で用いる体感の指標としては、温熱環境指標では不十分である。
【０００５】
第二に、温熱環境指標の計算の過程には時間帯、個人差などは全く考慮されていないため、特定の個人の実感を高精度で予測することはできない。不快指数８０（８０％の人が不快と感じる）を例に挙げれば、自分が８０％側に含まれるのか２０％側に含まれるのかすらも判断できない場合が少なからずあるということである。
一方、特許文献１のシステムは、体感温度を算出するものとなっているが、特許文献１には、かかる体感温度の具体的な算出方法は開示されておらず、従来と同じく気温や温熱環境指標等を用いていると考えられる。したがって、上述したように体感の判断を行えるものとはなっていない。加えて、体感温度の度合いをシステム的に修正しもって実感に近い体感温度を導き出すことができるとしてるが、具体的にどのように「システム的に修正」するかについての説明は欠落している。
【０００６】
本願発明人は研究を重ねた結果、ヒトが感じる体感は様々なファクターに影響されることに着目した。すなわち、体感には気温や湿度のみならず、風速、日射量などのファクターも大きく影響している。また、同じ温度であっても、季節、人体の活動量、個人による差、その直前に居た環境との差などのファクターも大きく影響する。このことは、室温２０℃の部屋へ、それより高温の部屋から入室してきた者と、低温の部屋から入室してきた者とで感じ方（体感）が異なることからも容易に理解されよう。
そこで、本願発明人は、気象データや個人データ、季節等の複数のファクターから計算される物理量を探索し、その結果、人体に蓄積される熱量（人体蓄熱量）とその変化量（蓄熱変化量）とに着目するに至った。人体蓄熱量と蓄熱変化量とを用いることで、例えば、ヒトが屋外で感じる体感を確実に知ることができるようになると共に、体感に関する季節差や個人差なども解消できるようになる。
【０００７】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであって、人体蓄熱量及び蓄熱変化量という考え方を根底において、そこから特定の個人が翌日〜数日先、或いは外出先にて、実感としてどのように暑さ寒さを感じるかを高精度で予想することができ、これを実生活の中（例えば、どの程度の薄着又は厚着にすべきかの判断）で有益に活用できるようにした蓄熱変化量の検出システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
前記目的を達成するために、本発明は次の手段を講じた。
即ち、本発明に係る蓄熱変化量の検出システムは、少なくとも日時又は地域に関する情報を含む特定データを入力可能な入力手段と、気象データが蓄積された気象情報データベースと、前記入力手段で入力された特定データと気象情報データベースの気象データとを用いて、人体に蓄積される熱量である人体蓄熱量を算出すると共に、該人体蓄熱量の変化量である蓄熱変化量を算出する情報処理手段と、前記情報処理手段が算出した蓄熱変化量を出力する出力手段とを備えており、前記情報処理手段は、前記蓄熱変化量を出すために必要な特定データの基準値と予定値とを使用者に入力するように促す情報要求部と、前記入力された特定データの基準値と予定値とを取り込む情報収集部と、前記特定データの基準値に対応する気象データを気象情報データベースから取り込むと共に、該気象データと特定データの基準値とを用いて人体蓄熱量の基準値を求める基準値演算部と、前記特定データの予定値に対応する気象データを気象情報データベースから取り込むと共に、該気象データと特定データの予定値とを用いて人体蓄熱量の予測値を求める予測値演算部と、求められた人体蓄熱量の基準値と予測値との差をとり蓄熱変化量として求める変化量演算部と、前記変化量演算部で求められた蓄熱変化量を出力手段へ送る変化量出力部とを有していることを特徴とする。
【０００９】
好ましくは、前記情報処理手段は、変化量演算部で求められた蓄熱変化量を、当該蓄熱変化量に起因して人間が感じるところの体感度に変換し、該体感度を出力する体感度判定部を有しているとよい。
また、前記体感度判定部は、蓄熱変化量の符号が負である場合は「寒い」又は「涼しい」と体感度を判定し、蓄熱変化量の符号が正である場合は「暑い」又は「暖かい」と体感度を判定するものであるとよい。
また、前記情報処理手段は、人体蓄熱量と蓄熱変化量と体感度との関係が使用者ごとに記録されている個人情報データベースと、前記使用者を識別するための登録情報と、過去に求めた蓄熱変化量及びそれに対応する人体蓄熱量に対して使用者が実際に抱いた体感度とを入力するように促す情報要求部と、前記入力された体感度と過去に求めた蓄熱変化量及びそれに対応する人体蓄熱量とを関連づけた上で、入力された登録情報と共に前記個人情報データベースへ記憶させる学習部と、前記個人情報データベースに蓄積された人体蓄熱量と蓄熱変化量と体感度との関係を用いて、前記蓄熱変化量から使用者の感覚に即した体感度を算出する判定補正部と、を有するとよい。
【００１０】
以上述べた予測値演算部及び基準値演算部における人体蓄熱量の算出は、式（１）を用いるとよい。
【００１１】
【数６】
【００１２】
式（１）内のＲ，Ｃ，Ｋ，Ｅは、式（２）〜式（５）を用いて算出するとよい。
【００１３】
【数７】
【００１４】
【数８】
【００１５】
【数９】
【００１６】
【数１０】
【００１７】
また、前記情報処理手段は、ネットワークに接続されたサーバコンピュータで実現されると共に、前記入力手段及び出力手段は、ネットワークに接続されたクライアントコンピュータで実現されていて、前記気象情報データベースは、当該ネットワークに接続された他のコンピュータ内に備えられる構成とするとよい。
【発明の効果】
【００１８】
本発明に係る蓄熱変化量の検出システムでは、人体蓄熱量がどのように変化するかを現す蓄熱変化量という考え方を根底において、そこから特定の個人が翌日〜数日先、或いは外出先にて、実感としてどのように暑さ寒さを感じるかを高精度で予想することができる。従って、これを実生活の中（例えば、どの程度の薄着又は厚着にすべきかの判断）で有益に活用できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、本発明の実施の形態を、図面に基づき説明する。
［第１実施形態］
図１は、本発明にかかる蓄熱変化量の検出システム１の第１実施形態を示している。
この検出システム１は、蓄熱変化量Δ（人体蓄熱量Ｓがどのように変化するか）を知るためのものであって、システムの使用者（蓄熱変化量Δの被検出者）が翌日〜数日先、或いは外出先にて実感としてどのように暑さ寒さを感じるかを予想するために、数値としての蓄熱変化量Δを求め当該使用者に報知するシステムである。
【００２０】
検出システム１は、少なくとも日時又は地域に関する情報を含む特定データを入力可能な入力手段２を有している。また、気象データが蓄積された気象情報データベース３を有している。さらに、検出システム１は、前述した特定データと気象データとを用いて、人体蓄熱量を算出し、該人体蓄熱量を基にその変化量を算出する情報処理手段４と、算出された人体蓄熱量Ｓならびに蓄熱変化量Δを出力する出力手段５とを有している。
詳しくは、入力手段２は、日時、地域、使用者の活動状況等の情報を含む特定データを入力するのに用いられ、出力手段５は使用者へ向けて人体蓄熱量Ｓ、蓄熱変化量Δを出力するところである。本実施形態では、これら入力手段２及び出力手段５として、それらが互いに一体化されたクライアントコンピュータや携帯電話、ＰＨＳ、ＰＤＡ等の携帯型情報端末（以降、クライアントと呼ぶこともある）を採用した場合を示してある。具体的には、コンピュータであれば、入力手段２としてはキーボードやマウス、出力手段５としてはモニタが採用される。
【００２１】
情報処理手段４は、サーバコンピュータ（以降、サーバと呼ぶこともある）上にプログラムという形で実現されている。
気象情報データベース３は、日時及び地域ごとに気温、湿度（水蒸気圧）等の気象データを蓄積したものである。サーバ内のハードディスクに記録されたデータであってもよいが、本実施形態の場合、気象庁などが公開している気象データを利用する。
これら入・出力手段２，５（クライアントコンピュータ）、情報処理手段４（サーバコンピュータ）、気象情報データベース３は、インターネットを介して接続されており、相互に情報伝達が可能である。
【００２２】
図２に示すように、サーバ内の情報処理手段４は、情報要求部１０と、基準値用の情報収集部１１と、基準値演算部１２と、予定値用の情報収集部１３と、予測値演算部１４と、変化量演算部１５と、変化量出力部１６とを有している。
情報要求部１０は、使用者に対し、蓄熱変化量Δを出すために必要な特定データの基準値と予定値とを使用者に入力するように促すところである。
特定データの基準値とは、蓄熱変化量Δを算出する際に基準とする季節や日や時刻（日時要素）、場所（地域要素）、歩くのか走るのか等どのような活動をするか（活動要素）の情報である。また特定データの予定値は、蓄熱変化量Δを知りたいと考える日時要素、地域要素、活動要素等である。
【００２３】
具体的には、日時要素は、例えば２００５年７月３０日１３時といったものである。使用者が特定データの基準値と予定値との間で日付変更線を超えた移動をする場合、時差が少ない場合にはいずれか一方の現地時間を用いてもよいが、甚だしく時差が大きい場合には、基準値及び予定値に合った現地時間を用いるのが好適である。
地域要素は、例えば東京や大阪、千代田区や三鷹市、浪速区や吹田市といった地名である。新橋、梅田といったようなピンポイント地点であっても構わない。勿論、必要に応じて国情報も含める。また、より精度を高める場合には、ビル街、住宅地、ゴルフ場、海、山岳地などといった地形的な特徴をも含めるとよい。
【００２４】
活動要素は、例えば安静、歩行、スポーツ、各種作業などといった活動の種別である。これら活動の種別ごとに人間の代謝量や運動強度など、指数化できる判別式や数表を予め情報処理手段４内に持たせておけばよい。
なお、これら特定データの基準値と予定値とは、地域要素や活動要素が同じ場合は当然に許容されるが、少なくとも日時要素は異なるものとしなければならない。
使用者がこれらの情報をクライアントの入力手段２を介して入力すると、インターネットを通じサーバに送信され、基準値用の情報収集部１１が当該情報を取り込む。
【００２５】
基準値演算部１２は、基準値用の情報収集部１１が取り込んだ特定データの基準値に対応する気象データを気象情報データベース３からダウンロードする。取り込む気象データは、基準値（比較の基準にする日時要素、地域要素、活動要素等）にて実測された気温や湿度（水蒸気圧）等である。加えて、基準値演算部１２は、該気象データと特定データの基準値とを用いて、人体蓄熱量の基準値ＳBを求める。
人体蓄熱量Ｓは、式（１）を用いて求める。
【００２６】
【数１１】
【００２７】
なお、Ｓ，Ｍ，Ｒ，Ｃ，Ｋ，Ｅの単位は、いずれも（Ｗ／ｍ2）であるが、（ｋｃal／ｍ2ｈ）であってもよい。
この式で算出された人体蓄熱量Ｓが＋の場合には、人体に対して熱が流入する状況を示しており、概観的には「暑い」と感じる状態を意味している。逆に、人体蓄熱量Ｓが−の場合には、人体から熱が流出する状況を示しており、概観的には「寒い」と感じる状態を意味している。
【００２８】
式（１）において、Ｍは人体の代謝産出熱量（代謝熱量）であり、予定値や基準値に含まれる「活動要素」によって特定される値である。平地緩歩行時であれば、約１１６（Ｗ／ｍ2）とされる。
Ｒは、人体から放射される熱量又は周囲から人体へ放射により伝えられる熱量である。本実施形態の場合は、式（２）を用いる。
【００２９】
【数１２】
【００３０】
式（２）は、ステファン・ボルツマンの法則を用いたものである。ｔsは平均的な人間の皮膚温（約３３℃）であり、ｔrは周壁（黒体）の温度、σはステファン・ボルツマン定数（５．６７×１０-8Ｗｍ-2Ｋ-4）である。なおｔrには気温を用いることができる。
Ｃは、風が吹き人体に当たることで人体から出入りする熱量、換言すれば、空気が対流することに伴って人体に出入りする熱量であり、本実施形態の場合は、式（３）を用いて算出する。
【００３１】
【数１３】
【００３２】
この式において、ｈcはｋ√Ｖであり、ｋは定数（通常は２．０であるが個人差がある）、Ｖは風速（ｍ／ｓ）を用いる。またｔaは周囲環境の気温［℃］である。
式（１）のＫで示される熱量は、人が何かに接触することで奪われる熱量や与えられる熱量を意味している。例えば、人体から衣服に取られる熱量であって、本実施形態の場合は、式（３）を用いて算出する。
【００３３】
【数１４】
【００３４】
ｈkは接触物体（例えば下着や洋服）の熱伝導率（Ｗ／ｍ2・℃）であるが、値が非常に小さいので、Ｋの算出自体、無視することも可能である。
Ｅは人の発汗に伴う放熱量であり、汗が蒸発することで奪われる熱量である。ゆえに、式（１）においては、マイナスでしか加算されていない。本実施形態の場合、式（５）を用いて算出する。
【００３５】
【数１５】
【００３６】
この式において、ωは皮膚のぬれ具合を示す量であってω＝０（乾燥）〜１（湿潤）の値を取る。ｈeは２．２ｈcと定義することができ、ｐsskは平均皮膚温（例えば、３３℃）の飽和水蒸気圧（ｈＰａ）であり、ｐaは周囲を取り巻く空気の水蒸気圧（ｈＰａ）である。
なお、人体蓄熱量Ｓの計算においては、使用者が身につけた着衣の熱伝導率による影響を加味させるのが好ましい。この場合、上記情報要求部１０が使用者に促す入力手段２への入力事項として、着衣の材質やタイプ（肌露出度）、重ね着数等をも含ませるようにすればよい。
【００３７】
一方、予定値用の情報収集部１３は、入力手段２から入力された予定値を取り込むところである。
予測値演算部１４は、前記情報収集部１３が取り込んだ特定データの予定値に対応する気象データを気象情報データベース３からダウンロードする。取り込む気象データは、予定値（蓄熱変化量Δを知ろうとする日時要素、地域要素、活動要素等）に対応する予想気温や予想湿度（予想水蒸気圧）等である。加えて、予測値演算部１４は、該気象データと特定データの予定値とを用いて、人体蓄熱量の予測値ＳPを求める。人体蓄熱量Ｓの計算には、既に説明した式（１）を用いる。
【００３８】
基準値演算部１２及び予測値演算部１４で得られた各人体蓄熱量ＳB，ＳPは変化量演算部１５へ送られる。変化量演算部１５では、人体蓄熱量の基準値ＳBと人体蓄熱量の予測値ＳPとの差分として蓄熱変化量Δを求める。ＳB＜ＳPであれば蓄熱変化量Δは正の値として得られ、ＳB＞ＳPであれば蓄熱変化量Δは負の値として得られ、ＳB＝ＳPであれば蓄熱変化量Δはゼロとなる。
このように、人体蓄熱量Ｓの差分として蓄熱変化量Δを求める理由は、以下の通りである。
【００３９】
すなわち、前述の如く、人体蓄熱量Ｓが正の場合には、人体に対して熱が流入する状況を示しており、人体蓄熱量Ｓが負の場合には、人体から熱が流出する状況を示している。
しかしながら、ヒトが暑い寒いを感じるのは、人体に蓄積されている熱量だけに関係するのではなく、その変化に関係することを本願発明人は明らかにしている。
例えば、昨日のある時点での人体蓄熱量（基準値）ＳBが８０（Ｗ／ｍ2）であって、今日の午後の人体蓄熱量（予定値）が４０（Ｗ／ｍ2）であった場合、人体蓄熱量の値だけを見ると、昨日も今日も同じ「暑い」状況であるが、その変化量である蓄熱変化量Δを求めると−４０（Ｗ／ｍ2）となっており、多くの人は、「涼しい」とか「快適である」と感じるであろう。
【００４０】
また、大阪の会社に勤めている人が、昼から東京に出張する場合を考えてみる。大阪における午前中の人体蓄熱量（基準値）ＳBが−８０（Ｗ／ｍ2）であって、東京における午後の人体蓄熱量（予定値）が−３０（Ｗ／ｍ2）であった場合、人体蓄熱量の値だけを見ると、大阪も東京も同じ「寒い」状況であるが、その変化量である蓄熱変化量Δを求めると＋５０（Ｗ／ｍ2）となっており、多くの人は、「東京は暖かい」と感じるであろう。
つまり、暑さ・寒さの温熱感覚（体感）には、蓄熱変化量Δが多大に影響しており、そのため、本実施形態の蓄熱変化量の検出システムは、特定データの基準値（基準となる場所や日時データ）での人体蓄熱量ＳBと、特定データの予定値（知りたい場所や日時データ）の人体蓄熱量ＳPを求め、その差である蓄熱変化量Δを求めるようにしている。
【００４１】
求められた蓄熱変化量Δは変化量出力部１６を介して出力される。同時に、予測された人体蓄熱量ＳPも出力される。
次に、上記構成を具備して成る蓄熱変化量の検出システム１の使用態様を、図３に示すフローチャートに基づいて説明する。
蓄熱変化量Δの検出システム１を利用しようとする使用者は、まず、クライアントからサーバにインターネットを通じてアクセス可能な状態とする。
その後、クライアントに、ログイン画面が表示されることになり、使用者は入力手段２を用いて登録情報（氏名や住所、性別、生年月日、コード番号、ユーザーＩＤ、パスワード等）を入力し、本人認証を行う（Ｓ１００）。これら複数を入力するのは最初の１回でよく、その後は、ユーザーＩＤ及びパスワードが登録情報となる。
【００４２】
本人認証ができた後は、情報処理手段４は、クライアントコンピュータに、図４のような画面を表示させ、使用者に対してシステムの利用目的を選択・確認させる。使用者が蓄熱変化量Δの予測を選択した場合、情報処理手段４は情報要求部１０により、図５に示す画面を表示し、使用者に基準値の入力を促す。そこで使用者はこれに従って入力手段２を用いて所定の入力をする（この場合、２００５年２月２日９時、大阪市中央区で歩行状態）。
同時に、情報要求部１０により、使用者に予定値の入力を促す。そこで使用者はこれに従って入力手段２を用いて所定の入力をする（この場合、２００５年２月３日９時、大阪市中央区で歩行状態、及び２００５年２月３日１５時、東京都千代田区で歩行状態）（Ｓ１０１）。なお、予定値については、内容の異なる複数種のものを使用者に入力させるようにして、入力された各予定値に応じて気象データの収集及び予測人体蓄熱量ＳPの算出を実行するようにしてもよい。その際は、図５に示したように表示画面中に複数の入力欄を設けておけばよい。
【００４３】
その後、図５の画面上の送信ボタンを押すことで、上述した特定データの基準値と予定値は、インターネットを介してサーバに転送される。転送された基準値と予定値は、サーバ上の情報処理手段４に設けられた基準値用の情報収集部１１及び予定値用の情報収集部１３により取り込まれる。
次に、基準値演算部１２及び予測値演算部１４は、取り込まれれた基準値や予定値に対応する気象データを気象情報データベース３から取り込む（Ｓ１０２）。
そして基準値演算部１２により、取り込んだ気象データと基準値とを用いて基準の人体蓄熱量ＳBを求め、予測値演算部１４により、取り込んだ気象データと予定値とを用いて予定の人体蓄熱量ＳPを求める（Ｓ１０３）。
【００４４】
次に、変化量演算部１５により、基準値演算部１２で得られた基準の人体蓄熱量ＳBと、予測値演算部１３で得られた予測の人体蓄熱量ＳPとを比較する。そして、蓄熱変化量Δを求める（Ｓ１０４）。
この蓄熱変化量Δは、変化量出力部１６によって出力手段５へと出力される（Ｓ１０５）。従って、出力手段５（クライアント）では、図６に示すように、蓄熱変化量Δが＋３０．０（Ｗ／ｍ2 ）であるといったような画面が表示される。このように数値として表示された蓄熱変化量Δを見れば、使用者は、正負のいずれ向きであるかによって暑いか寒いかの判断ができると共に、その数値の大小から、実感としてどの程度の暑さ寒さとして感じるかを予想することができる。
【００４５】
従って、これを実生活の中（例えば、どの程度の薄着又は厚着にすべきかの判断）で有益に活用できるようになる。
なお、図７には、式（１）〜式（５）のそれぞれの計算結果例や蓄熱変化量Δの計算結果例を示す。
【００４６】
［第２実施形態］
図８には、本発明にかかる蓄熱変化量の検出システムの第２実施形態が示されている。 本実施形態は、変化量演算部１５で求められた蓄熱変化量Δを基に、使用者が実際に感じる「暑い」、「寒い」等の気象状況に対する感じ方の度合いである「体感度」を求める体感度判定部１７を有している。
前述したように、蓄熱変化量Δが正の場合には、多くの人は「暑い」又は「暖かい」と感じ、蓄熱変化量Δが負の場合には、「寒い」又は「涼しい」と感じる。ゆえに、体感度判定部１７は、蓄熱変化量Δの符号が負である場合は「寒い」又は「涼しい」と体感度を判定し、蓄熱変化量の符号が正である場合は「暑い」又は「暖かい」と体感度を判定する。
詳しくは、体感度判定部１７では、人体蓄熱量Ｓと蓄熱変化量Δと体感度とを関連づけた変換テーブルを備えており、この変換テーブルに従って、人体蓄熱量Ｓに基づきつつ蓄熱変化量Δを体感度に変えるようにしている。
【００４７】
変換テーブルは、人体蓄熱量Ｓや蓄熱変化量Δを複数の階級に振り分けて、それぞれのランクに平均的なヒトが感じる感覚を当てはめるようにして作成するとよい。当然に、階級を細かく設定すれば、それだけきめ細かい「蓄熱変化量Δ→体感度」変換が可能となる。
こうすることで、使用者は蓄熱変化量Δの値を見て、独自に暑い寒いなどの判断をする必要が無くなり、より利用しやすい蓄熱変化量の検出システム１となる。
【００４８】
［第３実施形態］
前述したように、蓄熱変化量Δが正の値であれば「暖かい〜暑い」と感じられ、負の値であれば「涼しい〜寒い」と感じられ、ゼロであれば同じと感じられる。
しかしながら、同じ蓄熱変化量Δであれば、万人が同じ体感度を持つかといえば、そうではなく、蓄熱変化量Δに対する感じ方も使用者により千差万別である。
かかる個人差を反映したシステムとすべく、本実施形態の蓄熱変化量の検出システム１の情報処理手段４は、図９に示すように個人情報データベース６を備えている。個人情報データベース６には、使用者の登録情報（氏名や住所、性別、生年月日、コード番号、ユーザＩＤ、パスワード等）と共に、人体蓄熱量ＳB及びそれに対応する蓄熱変化量Δに対しそのとき使用者が実際どのような体感度を抱いたか等の情報（個人体感度データ）を蓄積したものである。
【００４９】
言い換えるならば、個人体感度データとは、過去のある時点での蓄熱変化量Δ（蓄熱変化量の実績値）と、そのときの気象データ等を基に算出された人体蓄熱量（人体蓄熱量の基準値ＳB）と、そのときにユーザＩＤ（ＩＤ−ＡＢＣＤ）を有する使用者が抱いた体感度（暑い、寒い等）とが紐付けされた変換テーブルである。
加えて、情報処理手段４は学習部１８を備えている。学習部１８は、個人情報データベース６に記憶する個人体感度データ（変換テーブル）を作成する部分である。
さらに、情報処理手段４は、個人情報データベース６に蓄積された個人体感度データ（人体蓄熱量Ｓと蓄熱変化量Δと体感度との関係）を用いて、使用者の感覚に即した体感度を算出する判定補正部１９を有している。
【００５０】
本実施形態での処理の流れは以下の通りである。
第２実施形態と同様に、変化量演算部１５において蓄熱変化量Δが求められる。
その後、算出された蓄熱変化量Δを基に体感度を判定するが、本実施形態の場合、予め定められた万人向けの変換テーブルを用いる体感度判定部１７がその判定を行うものとはなっていない。判定補正部１９が、個人情報データベース６内にある個人体感度データを用いて体感度を判定する。こうすることで、使用者個人の感覚に即した体感度を確実に判定することが可能となり、例えば、男女差や人種差のような個人差を解消できるものとなっている。
【００５１】
判定された体感度は、インターネットを通じてクライアントの出力手段５に出力される。
なお、体感度を判定することなく、変化量演算部１５が算出した蓄熱変化量Δと個人体感度データとを併せてクライアントに出力・表示させ、最終的な判断は使用者に行わせるようにしても何ら問題はない。
なお、図１０に示すように、個人情報データベース６内にある個人体感度データを確実に更新させるため、情報要求部１０は、過去に求めた蓄熱変化量Δ及びそれに対応する人体蓄熱量Ｓに対して使用者が実際に抱いた体感度を、入力手段２に対して入力するように要求する機能を有したものとなっている。入力の時期は特に限定されるものではなく、次回システム利用時として設定してもよいし、システム利用日の翌日又は都合のよい後日ということで設定してもよいし、毎日の日課として設定してもよい。
【００５２】
ところで、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、実施の形態に応じて適宜変更可能である。
本システム１の用途として、ヒトを対象とすることが限定されるものではなく、動植物の飼育をはじめ、季節商品の販売予測や室内空調の制御にも用いることもできる。
人体蓄熱量Ｓの算出にあたり、「１日における人体蓄熱量の最大値・最小値」、「１年における人体蓄熱量の最大値・最小値」などを用いるようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】蓄熱変化量の検出システムの概念図である。
【図２】第１実施形態にかかる情報処理手段のブロック構成図である。
【図３】第１実施形態における処理を示したフローチャートである。
【図４】クライアントにおける画面表示例を示した図である。
【図５】クライアントにおける画面表示例を示した図である。
【図６】クライアントにおける画面表示例を示した図である。
【図７】人体蓄熱量の計算結果の一例を示す図である。
【図８】第２実施形態にかかる情報処理手段のブロック構成図である。
【図９】第３実施形態にかかる情報処理手段のブロック構成図である。
【図１０】クライアントにおける画面表示例を示した図である。
【符号の説明】
【００５４】
１ 蓄熱変化量の検出システム
２ 入力手段
３ 気象情報データベース
４ 情報処理手段
５ 出力手段
６ 個人情報データベース
１０ 情報要求部
１１ 基準値用の情報収集部
１３ 予定値用の情報収集部
１２ 基準値演算部
１４ 予測値演算部
１５ 変化量演算部
１６ 変化量出力部
１７ 体感度判定部
１８ 学習部
１９ 判定補正部
ＳB 人体蓄熱量の基準値
ＳP 人体蓄熱量の予測値
Δ 蓄熱変化量
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも日時又は地域に関する情報を含む特定データを入力可能な入力手段と、
気象データが蓄積された気象情報データベースと、
前記入力手段で入力された特定データと気象情報データベースの気象データとを用いて、人体に蓄積される熱量である人体蓄熱量を算出すると共に、該人体蓄熱量の変化量である蓄熱変化量を算出する情報処理手段と、
前記情報処理手段が算出した蓄熱変化量を出力する出力手段とを備えており、
前記情報処理手段は、
前記蓄熱変化量を出すために必要な特定データの基準値と予定値とを使用者に入力するように促す情報要求部と、
前記入力された特定データの基準値と予定値とを取り込む情報収集部と、
前記特定データの基準値に対応する気象データを気象情報データベースから取り込むと共に、該気象データと特定データの基準値とを用いて人体蓄熱量の基準値を求める基準値演算部と、
前記特定データの予定値に対応する気象データを気象情報データベースから取り込むと共に、該気象データと特定データの予定値とを用いて人体蓄熱量の予測値を求める予測値演算部と、
求められた人体蓄熱量の基準値と予測値との差をとり蓄熱変化量として求める変化量演算部と、
前記変化量演算部で求められた蓄熱変化量を出力手段へ送る変化量出力部とを有していることを特徴とする蓄熱変化量の検出システム。
【請求項２】
前記情報処理手段は、変化量演算部で求められた蓄熱変化量を、当該蓄熱変化量に起因して人間が感じるところの体感度に変換し、該体感度を出力する体感度判定部を有していることを特徴とする請求項１記載の蓄熱変化量の検出システム。
【請求項３】
前記体感度判定部は、蓄熱変化量の符号が負である場合は「寒い」又は「涼しい」と体感度を判定し、蓄熱変化量の符号が正である場合は「暑い」又は「暖かい」と体感度を判定することを特徴とする請求項２記載の蓄熱変化量の検出システム。
【請求項４】
前記情報処理手段は、人体蓄熱量と蓄熱変化量と体感度との関係が使用者ごとに記録されている個人情報データベースと、
前記使用者を識別するための登録情報と、過去に求めた蓄熱変化量及びそれに対応する人体蓄熱量に対して使用者が実際に抱いた体感度とを入力するように促す情報要求部と、
前記入力された体感度と過去に求めた蓄熱変化量及びそれに対応する人体蓄熱量とを関連づけた上で、入力された登録情報と共に前記個人情報データベースへ記憶させる学習部と、
前記個人情報データベースに蓄積された人体蓄熱量と蓄熱変化量と体感度との関係を用いて、前記蓄熱変化量から使用者の感覚に即した体感度を算出する判定補正部と、を有していることを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれかに記載の蓄熱変化量の検出システム。
【請求項５】
前記予測値演算部及び基準値演算部における人体蓄熱量の算出は、式（１）を用いることを特徴する請求項１〜請求項４のいずれかに記載の蓄熱変化量の検出システム。
【数１】
【請求項６】
式（１）内のＲ，Ｃ，Ｋ，Ｅを、式（２）〜式（５）を用いて算出することを特徴とする請求項５記載の蓄熱変化量の検出システム。
【数２】
【数３】
【数４】
【数５】
【請求項７】
前記情報処理手段は、ネットワークに接続されたサーバコンピュータで実現されると共に、前記入力手段及び出力手段は、ネットワークに接続されたクライアントコンピュータで実現されていて、
前記気象情報データベースは、当該ネットワークに接続された他のコンピュータ内に備えられるものであることを特徴とする請求項１〜請求項６のいずれかに記載の蓄熱変化量の検出システム。
【請求項１】
少なくとも日時又は地域に関する情報を含む特定データを入力可能な入力手段と、
気象データが蓄積された気象情報データベースと、
前記入力手段で入力された特定データと気象情報データベースの気象データとを用いて、人体に蓄積される熱量である人体蓄熱量を算出すると共に、該人体蓄熱量の変化量である蓄熱変化量を算出する情報処理手段と、
前記情報処理手段が算出した蓄熱変化量を出力する出力手段とを備えており、
前記情報処理手段は、
前記蓄熱変化量を出すために必要な特定データの基準値と予定値とを使用者に入力するように促す情報要求部と、
前記入力された特定データの基準値と予定値とを取り込む情報収集部と、
前記特定データの基準値に対応する気象データを気象情報データベースから取り込むと共に、該気象データと特定データの基準値とを用いて人体蓄熱量の基準値を求める基準値演算部と、
前記特定データの予定値に対応する気象データを気象情報データベースから取り込むと共に、該気象データと特定データの予定値とを用いて人体蓄熱量の予測値を求める予測値演算部と、
求められた人体蓄熱量の基準値と予測値との差をとり蓄熱変化量として求める変化量演算部と、
前記変化量演算部で求められた蓄熱変化量を出力手段へ送る変化量出力部とを有していることを特徴とする蓄熱変化量の検出システム。
【請求項２】
前記情報処理手段は、変化量演算部で求められた蓄熱変化量を、当該蓄熱変化量に起因して人間が感じるところの体感度に変換し、該体感度を出力する体感度判定部を有していることを特徴とする請求項１記載の蓄熱変化量の検出システム。
【請求項３】
前記体感度判定部は、蓄熱変化量の符号が負である場合は「寒い」又は「涼しい」と体感度を判定し、蓄熱変化量の符号が正である場合は「暑い」又は「暖かい」と体感度を判定することを特徴とする請求項２記載の蓄熱変化量の検出システム。
【請求項４】
前記情報処理手段は、人体蓄熱量と蓄熱変化量と体感度との関係が使用者ごとに記録されている個人情報データベースと、
前記使用者を識別するための登録情報と、過去に求めた蓄熱変化量及びそれに対応する人体蓄熱量に対して使用者が実際に抱いた体感度とを入力するように促す情報要求部と、
前記入力された体感度と過去に求めた蓄熱変化量及びそれに対応する人体蓄熱量とを関連づけた上で、入力された登録情報と共に前記個人情報データベースへ記憶させる学習部と、
前記個人情報データベースに蓄積された人体蓄熱量と蓄熱変化量と体感度との関係を用いて、前記蓄熱変化量から使用者の感覚に即した体感度を算出する判定補正部と、を有していることを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれかに記載の蓄熱変化量の検出システム。
【請求項５】
前記予測値演算部及び基準値演算部における人体蓄熱量の算出は、式（１）を用いることを特徴する請求項１〜請求項４のいずれかに記載の蓄熱変化量の検出システム。
【数１】
【請求項６】
式（１）内のＲ，Ｃ，Ｋ，Ｅを、式（２）〜式（５）を用いて算出することを特徴とする請求項５記載の蓄熱変化量の検出システム。
【数２】
【数３】
【数４】
【数５】
【請求項７】
前記情報処理手段は、ネットワークに接続されたサーバコンピュータで実現されると共に、前記入力手段及び出力手段は、ネットワークに接続されたクライアントコンピュータで実現されていて、
前記気象情報データベースは、当該ネットワークに接続された他のコンピュータ内に備えられるものであることを特徴とする請求項１〜請求項６のいずれかに記載の蓄熱変化量の検出システム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【公開番号】特開２００７−５７２７１（Ｐ２００７−５７２７１Ａ）
【公開日】平成１９年３月８日（２００７．３．８）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００５−２４０３７４（Ｐ２００５−２４０３７４）
【出願日】平成１７年８月２２日（２００５．８．２２）
【出願人】（５０５３１６１６３）
【公開日】平成１９年３月８日（２００７．３．８）
【国際特許分類】
【出願日】平成１７年８月２２日（２００５．８．２２）
【出願人】（５０５３１６１６３）
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