JP2005332165A - 光熱費予測装置、光熱費予測方法及び光熱費予測プログラム - Google Patents

光熱費予測装置、光熱費予測方法及び光熱費予測プログラム Download PDF

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Abstract

【課題】 お客様個別に対応した省エネ機器等の導入効果を精度よく算定できる光熱費予測装置、光熱費予測方法及び光熱費予測プログラムを提供する。
【解決手段】 光熱費予測装置、光熱費予測方法及び光熱費予測プログラムは、過去のエネルギー種別光熱費情報及びライフスタイル情報を入力する入力部１２と、基準エネルギー情報及び機器効率情報のデータベースを有する記憶部１３と、過去のエネルギー種別光熱費情報、ライフスタイル情報及びデータベースに格納されたデータに基づいて光熱費予測処理を行う光熱費計算部１１と、計算結果を出力する出力部１４を備えて構成する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、住宅で消費する光熱費を予測する光熱費予測装置、光熱費予測方法及び光熱費予測プログラムに関し、特に、住まい（住居・住宅）あるいはエネルギー設備機器を変更する場合に想定される光熱費変化を算定してお客様に提案する光熱費予測の改良に関する。
近年、建物の省エネルギー化や環境負荷に関心が高まっており、建物商品がどれだけ省エネルギー化に配慮しているかを示す情報を顧客に提示することが重要になってきている。建物の省エネルギー化を示す指標としては熱損失係数（Ｑ値）や夏期日射取得係数（μ値）があるが、その値の提示だけでは顧客に分かりづらいため、暖房負荷や冷房負荷を予測算出して提示することが行われている。これら暖房負荷や冷房負荷を予測するためには、住宅・建設省エネルギー機構の開発した計算プログラムであるＳＭＡＳＨが一般的に使用されている。
このＳＭＡＳＨは、住宅の間取り、住宅各部の熱貫流率（Ｋ値）、冷暖房条件、換気量、気象条件などを設定して計算することにより、その住宅の熱損失係数（断熱性能：Ｑ値）と、１年を通しての１時間ごとの熱負荷とを計算することができるようにしたものである。
特許文献１には、Ｑ値−暖房負荷近似線情報及びμ値−冷房負荷近似線情報を各々一次関数式の形で保持し、個別建物におけるＱ値及びμ値を前記近似線情報に照らして暖房負荷及び冷房負荷の予測を行うものが開示されている。
また、特許文献２及び特許文献３には、家宅に設置したセンサーにより、エネルギー種別の消費量あるいは機器別の消費量を把握し、電気契約の最適決定や、省エネ機器の導入効果の提示を示すことができるものが開示されている。
特開２００２−４４０３号公報 特開２００１−３４４４１２号公報 特開２００２−１８９７７９号公報
ところで、エネルギー資源の枯渇、地球環境問題を背景に、民生部門においては、高気密・高断熱住宅の開発、ＣＯ２ＨＰ給湯、コジェネシステムなどの高効率熱源の開発、太陽電池など自然エネルギー利用の機器などが開発され一部普及が始まっている。一方、これらのエネルギーシステムの導入を促進するため、各種エネルギーの料金体系は複雑化しており、単純にシステム変更時の料金を算定するのは困難になっている。
このような状況下でありながら各種躯体・エネルギーシステムの導入効果は、上述したＳＭＡＳＨに代表されるように標準モデル的で画一的な計算事例のみでの提案であり、お客様に適切な提案とは言い難く、積極的に環境問題を意識している顧客層以外には省エネ機器等の普及は進んでいない。また、近年ライフスタイルは多様化の一途をたどり、お客様のライフスタイルにより各種躯体・エネルギー設備の導入効果には大きな開きがあると思われる。しかしながら個々のライフスタイルを考慮して各種躯体・エネルギーシステムの導入効果を示す例はほとんどない。
上記特許文献２及び特許文献３では、家宅に設置したセンサーにより、エネルギー種別の消費量あるいは機器別の消費量を把握し、電気契約の最適決定や、省エネ機器の導入効果の提示を示すことができるものの、個別にセンサーを取り付けるこの手法では、お客様の抵抗感もあり実用面で多くの課題を有している。
以上を背景として、普段環境問題に対する意識が薄い顧客層に対しても、新築やリフォーム時に併せてエネルギーシステムを見直し、費用対効果で省エネ機器の導入を促進するようなソフトの開発が望まれている。
本発明は、かかる点に鑑みてなされたものであり、お客様個別に対応した省エネ機器等の導入効果を精度よく算定でき、新築やリフォーム時の住宅性能向上やソーラーシステム導入による効果を、営業現場などで個別の住宅プランについてその場で計算してお客様に提案することができる光熱費予測装置、光熱費予測方法及び光熱費予測プログラムを提供することを目的とする。
本発明の光熱費予測装置は、予測の対象となる住宅で消費する光熱費を予測する光熱費予測装置であって、現在の住宅におけるエネルギー種別光熱費を入力するエネルギー種別光熱費入力手段と、現在の住宅における在宅時間情報を入力する在宅時間情報入力手段と、予測の対象となる住宅で使用されるエネルギー設備機器を入力する設備機器入力手段と、前記エネルギー種別光熱費の時間別単価を予め蓄積する単価データベース手段と、在宅時間毎に区分けされた日内のエネルギー消費の時間的変化割合を複数種類有する基準データベース手段と、入力された在宅時間情報を基に選択された前記基準データベースの日内のエネルギー消費の時間的変化割合を参照し、参照した日内のエネルギー消費の時間的変化割合を、前記エネルギー種別光熱費に乗じて日内のエネルギー消費パターンを算出するエネルギー消費パターン算出手段と、前記エネルギー消費パターンを基に前記単価データベース手段に蓄積されている時間別単価を参照して、前記エネルギー設備機器を備える住宅の光熱費を計算する光熱費計算手段とを備えることを特徴としている。
さらに、現在の住宅の光熱費と、前記光熱費計算手段により計算された住宅の光熱費とを出力する出力手段を備えることがより好ましい。
また、前記光熱費計算手段は、前記エネルギー種別光熱費を基に平均日電力使用量と相関を有するベース電力及び該ベース電力以外の電力量を算出するとともに、前記生活パターン情報を基に前記住人の消費性向を算定し、該消費性向に基づいて、前記ベース電力以外の電力量を分配して日内電力消費パターンを算出するものであってもよい。
より好ましい具体的な態様として、前記出力手段は、エネルギー種別月別料金を含む年間光熱費、躯体又はエネルギーシステムのライフサイクルにわたる費用（ＬＣＣ）などの経済的項目、又はＣＯ２排出量及びライフサイクルＣＯ２排出量（ＬＣＣＯ２）などの環境的項目を比較して出力する。
本発明の光熱費予測方法は、予測の対象となる住宅で消費する光熱費を予測する光熱費予測方法であって、現在の住宅におけるエネルギー種別光熱費を入力するステップと、現在の住宅における在宅時間情報を入力するステップと、予測の対象となる住宅で使用されるエネルギー設備機器の種類を入力するステップと、前記エネルギー種別光熱費の時間別単価をデータベースとして予め蓄積するステップと、在宅時間毎に区分けされた日内のエネルギー消費の時間的変化割合をデータベースとして予め蓄積するステップと、入力された在宅時間情報を基に前記基準データベースの日内のエネルギー消費の時間的変化割合を
参照し、参照した日内のエネルギー消費の時間的変化割合を、前記エネルギー種別光熱費に乗じて日内のエネルギー消費パターンを算出するステップと、前記エネルギー消費パターンを基に前記単価データベース手段に蓄積されている時間別単価を参照して、前記エネルギー設備機器を備える住宅の光熱費を計算するステップとを有することを特徴としている。
また、別の観点から、本発明は、予測の対象となる住宅で消費する光熱費を予測する光熱費予測方法であって、現在の住宅におけるエネルギー種別光熱費を入力するステップと、現在の住宅における在宅時間情報を入力するステップと、予測の対象となる住宅で使用されるエネルギー設備機器の種類を入力するステップと、前記エネルギー種別光熱費の時間別単価をデータベースとして予め蓄積するステップと、在宅時間毎に区分けされた日内のエネルギー消費の時間的変化割合をデータベースとして予め蓄積するステップと、入力された在宅時間情報を基に前記基準データベースの日内のエネルギー消費の時間的変化割合を参照し、参照した日内のエネルギー消費の時間的変化割合を、前記エネルギー種別光熱費に乗じて日内のエネルギー消費パターンを算出するステップと、前記エネルギー消費パターンを基に前記単価データベース手段に蓄積されている時間別単価を参照して、前記エネルギー設備機器を備える住宅の光熱費を計算するステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムである。
以上の説明から理解できるように、本発明によれば、お客様個別に対応し、かつ躯体・設備機器毎の導入効果を算定でき、お客様は費用対効果を十分に認識した上で導入機器を選択することができる。また、お客様と対話的にアンケート等を行いながらお客様のライフスタイルに応じた導入効果が定量的に提案できるため、お客様のライフスタイルにより適した躯体・設備を見出すことが可能になり、お客様は導入機器を納得感をもって決定することができる。
以下、添付図面を参照しながら本発明の好適な光熱費予測装置、光熱費予測方法及び光熱費予測プログラムの実施の形態について詳細に説明する。
図１は、本発明の実施の形態の光熱費予測装置の概要を示す機能ブロックである。図１に示すこれら各ブロックは、ハードウェア、ソフトウェアのどちらを用いても実現可能である。
図１において、光熱費予測装置１０は、入力されたお客様の過去のエネルギー種別光熱費情報、お客様のライフスタイル情報（在宅時間情報）及びデータベースに格納されたデータに基づいて光熱費予測処理を行う光熱費計算部１１（エネルギー消費パターン算出手段，光熱費計算手段）と、光熱費計算に必要なお客様の過去のエネルギー種別光熱費情報及びライフスタイル情報を入力する入力部１２（エネルギー種別光熱費入力手段，在宅時間入力手段，設備機器入力手段）と、基準エネルギー情報及び機器効率情報のデータベースを有する記憶部１３（単価データベース手段，基準データベース手段）と、計算結果を出力する出力部１４（出力手段）とを備えている。
光熱費計算部１１は、入力部１２からの情報及び、記憶部１３のデータベースに格納されたデータに基づいて光熱費予測処理を行うモジュールである。光熱費予測は、具体的には、お客様の過去のエネルギー種別光熱費、及びお客様のライフスタイルに関するアンケートを基に、お客様の生活行動を分析しお客様の消費性向に適したエネルギー消費パターンを記憶部１３のデータベースに蓄積されたデータを基に予測計算する。光熱費計算部１１は、後述する図５及び図６の光熱費予測処理フローのステップＳ１〜ステップＳ７の処
理を行う。
入力部１２は、情報を入力するモジュールであり、キーボード及びマウス，ライトペン等ポインティングデバイスによる入力手段とデフォルト値を格納するファイルもしくはレジスタによる構成となっている。入力部１２は、好ましくは過去１年以上の月別エネルギー種別の光熱費あるいは使用量のアンケート（ある月（複数月がより好ましい）のレシートでもよい）と、お客様のライフスタイルに関するアンケート（特に在宅時間）とを入力する。上記アンケート及びレシートの詳細については図３及び図４により後述する。
上記お客様の過去のエネルギー種別光熱費のアンケート（レシート）は、現在の住宅環境・使用設備等が反映されるものであるため、現在のお住まいに関するアンケート（地域、家族構成、建物種別、断熱性能、延べ床面積、使用設備[調理、給湯、暖房]）も入力する。
上記お客様のライフスタイル（生活パターン）は、日中の在宅状況、出勤時刻、帰宅時刻などをアンケートにより入力する。
以上により、お客様の過去のエネルギー種別光熱費及びお客様のライフスタイル情報が入力される。次に、将来の住まいあるいはエネルギー設備変更時の想定して、上記エネルギー種別光熱費のアンケートと同様のアンケート（地域、家族構成、建物種別、断熱性能、延べ床面積、使用設備[調理、給湯、暖房]）による入力を行う。なお、予め一般住宅、高気密・高断熱住宅、高気密・高断熱・オール電化（調理，給湯にも電力を用いるなどガスを使用せずに全て電力でまかなうもの）住宅、ガスコジェネレータ・オール電化住宅などの住宅設備モデルケースを用意しておき、該当箇所のみを入力部１２により入力するようにすれば、建物条件，使用設備，住まい方条件を全て入力することなく、光熱費を算出することができる。
記憶部１３は、光熱費算出支援，導入効果評価の各処理を行うための作業領域となるメモリ及び、ハードディスクや光磁気ディスク、ＤＶＤ等の情報記録手段である。記憶部１３は、基準エネルギーデータベース及び機器効率データベースを備える。
また、図示は省略するが、個別建物の性能情報算出用として、部材データベースと、光熱費計算用として料金データベースを有する。
出力部１４は、モニター画面あるいは液晶表示装置等の表示装置、プリンタ等の印刷装置又は通信ネットワークに接続する通信機能部である。
図２は、上記光熱費予測装置のハード的構成を示すブロック図である。本光熱費予測装置は、ノート型パーソナルコンピュータや専用端末、携帯情報端末などすべての情報処理装置で実現することができる。
図２において、光熱費予測装置２０は、ノート型パソコン等の情報処理装置であり、本装置全体を制御する制御部であるＣＰＵ２１（エネルギー消費パターン算出手段，光熱費計算手段）と、制御プログラムや固定データ等を記憶するＲＯＭ２２、ＣＰＵ２１の作業用記憶領域であるＲＡＭ２３と、ハードディスク（ＨＤＤ）などからなり基準エネルギーデータベース及び機器効率データベースを含む各種データを格納する外部記憶装置２４と、アンケート入力画面，レシート入力画面，エネルギー診断出力画面，光熱費予測画面等を表示する大型ＬＣＤからなるＬＣＤ表示部２５（出力手段）と、ＬＣＤ表示部２５上に積層されＬＣＤ表示部２５上に表示される操作ボタン表示をタッチしたことを検出する透明電極からなるタッチパネル２６と、英数キー，カーソル移動キー等の入力キー群及びマ
ウス等のポインティングデバイスからなりキー操作情報を入力生成する操作部２７（エネルギー種別光熱費入力手段，在宅時間情報入力手段，設備機器入力手段）と、各種信号を入力するとともに、プリンタ制御信号等を出力するＩ／Ｏインターフェース２８と、ネットワーク網４０に接続されデータを送受信する通信部２９と、音声信号を出力するスピーカ３０と、音声信号を入力するマイク３１とを備えて構成される。
ＣＰＵ２１は、光熱費予測処理などのアプリケーションの処理の実行を含む装置全体の制御を行うとともに、各制御部を総括して制御する。特に、ＣＰＵ２１は、エネルギー種別光熱費及び生活パターン情報に基づいてお客様の消費性向を算定し、該消費性向及びデータベースから読み出した設備機器の消費エネルギーデータに基づいて、エネルギー設備機器を備える住宅の光熱費を計算する。より具体的には、ＣＰＵ２１は、入力された在宅時間情報を基に選択された前記基準データベースの日内のエネルギー消費の時間的変化割合を参照し、参照した日内のエネルギー消費の時間的変化割合を、前記エネルギー種別光熱費に乗じて日内のエネルギー消費パターンを算出するとともに、前記エネルギー消費パターンを基に前記単価データベース手段に蓄積されている時間別単価を参照して、前記エネルギー設備機器を備える住宅の光熱費を計算する。
ＲＯＭ２２は、制御プログラム、光熱費予測プログラム、制御データ、さらに光熱費予測装置２０の識別コード等の固定データを格納する読出し専用の半導体メモリである。ＲＡＭ２３は、光熱費予測処理に関するデータや演算に使用するデータ及び演算結果等を一時的に記憶するいわゆるワーキングメモリとして使用される。また、ＲＡＭの一部は、電気的に書換可能な不揮発性メモリであるＥＥＰＲＯＭ（electrically erasable programmable ROM）からなり、ＥＥＰＲＯＭに書き込むプログラムを変えることによって、光熱費予測方法及び光熱費予測プログラムにおける各種の仕様を変更することができる。すなわち、最近ではシステム開発のデバッグごとにマスクＲＯＭを変更する時間損失を回避するため、プログラムＲＯＭを不揮発性メモリ、例えばＥＰＲＯＭ，ＥＥＰＲＯＭとし、プログラム開発・修正時間の短縮の大幅な短縮を図っている。また、プログラムをダウンロードしてＥＥＰＲＯＭのプログラム内容を書き換えるようにすれば機能のアップグレードや機能の変更を容易に行うことが可能になる。
外部記憶装置２４は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）のほか、ＤＶＤ等のディスク装置、また電源バックアップにより書き込まれた情報を保持するＳＲＡＭ（Static RAM）カードや電源バックアップが不要なフラッシュメモリ等からなるコンパクトフラッシュ(登録商標)（ＣＦ）、スマートメディア、メモリステッィク等である。
外部記憶装置２４には、部材データベース５０、在宅時間毎に区分けされた日内のエネルギー消費の時間的変化割合を複数種類有する基準エネルギーデータベース５１（基準データベース手段）、エネルギー種別光熱費の時間別単価を予め蓄積する機器効率データベース５２（単価データベース手段）、及びエネルギー種別，会社別，料金メニュー別料金データベース５３が構築される。各データベースの詳細については図５により後述する。
ＬＣＤ表示部２５は、画像処理された画像を大型の表示画面に表示する。
営業現場において操作者は、操作部２７のボタンを操作して指示を送ることができるほか、ＬＣＤ表示部２５の表示画面に表示される、タッチパネル２６の操作ボタンをタッチして指示することも可能である。
操作部２７は、各種設定入力等を行う英数キー，カーソル移動キー等の入力キー群からなるキーボードと、マウス等のポインティングデバイスとからなる。また、マイクや音声認識部など音声入力でもよく形式を問わない。
通信部２９は、ネットワーク網４０を介して図示しないセンタサーバに接続することにより最新データやより詳細なデータを受信可能である。
ネットワーク網４０は、光熱費予測装置２０とセンタサーバとをそれぞれ任意の台数、接続可能である。また、ネットワークを構成する端末数、ネットワークの構成、及びデータの伝送路の形態、有線又は無線などは一切問わない。ネットワーク網４０は、インターネット、イーサーネット（Ethernet（登録商標））等によるデータ通信手段やＩＳＤＮ（Integrated Services Digital Network）回線網であり、ＩＳＤＮに限らず、ＣＡＴＶ（Cable Television）、無線ＬＡＮ、移動通信網等の広域ネットワーク、ＡＤＳＬ（Asymmetric Digital Subscriber Line）、アナログ回線又は専用の配線等を使用してもよい。
以下、上述のように構成された光熱費予測装置の動作を説明する。
新築やリフォーム時に、お客様のライフスタイルに応じた躯体・設備機器の提案ができることが望まれている。特に、新築やリフォームに際して、最新の躯体・設備機器を導入した場合には、現在の住まいに対していかにエネルギー消費量が有利になるかを提示することが重要である。従来は、一般的なモデルケースにおいて、省エネ機器の導入効果の提示するにとどまっており、お客様は漠然と導入効果を期待するものであった。
本光熱費予測装置、光熱費予測方法及び光熱費予測プログラムは、住まい又はエネルギー設備機器を変更する場合に想定される光熱コスト及び光熱費変化を、お客様個別に対応して精度よく予測し、躯体・設備機器毎の導入効果を定量的に算定でき、お客様が費用対効果を知って納得感を持って導入機器を選択することができるようにする。
そこで、お客様の過去のエネルギー種別光熱費、及びお客様のライフスタイルに関するアンケートを基に、お客様の生活行動を分析しお客様の実態に適したエネルギー消費パターンをデータベース（ＤＢ）から推定する。
個別にセンサーを取り付けるなど家宅内で行うエネルギー消費量の測定に対しては、プライバシーの問題もありお客様は抵抗感を持つことが多い。しかし過去のエネルギー種別のレシート利用に関しては、新築あるいはリフォームの検討を行っているお客様であれば将来的な光熱費の見直しの意味を含め抵抗感はほとんどなく、過去のエネルギー種別光熱費を示すレシートを得ることについて支障はない。
手順１:アンケート及びレシート実績入力
図３に示すアンケート入力画面において、現在及び住替え後の下記内容を入力する。また、図４に示すレシート入力画面に従い、過去の電気、ガス（都市ガス、ＬＰＧ）、灯油の実績を料金あるいは使用量で入力する。
・住所
・家族構成
・建物種別（戸建又は集合住宅）
・建築時期
・延べ床面積
・使用設備（給湯、暖房、調理、その他）
・契約会社及び契約メニュー（例:東京電力従量電灯４０Ａ契約）
・ライフスタイル（日中の在宅状況、出社時刻、帰宅時刻など）
図３は、ＬＣＤ表示部２５に表示されるアンケート入力画面の一例を示す図である。本実施の形態では、アンケート項目をヒアリングし、これらの項目を操作部２７又はタッチ
パネル２６により入力する。
図３において、アンケート入力画面１００は、お客様個人情報１１０、現在のお住まいの概要１２０、現在の光熱費関連情報１３０から構成され、現在の光熱費関連情報１３０は、主にご使用のエネルギー機器１４０、生活スタイル１５０、光熱費実績（レシート入力）１６０、及び設定項目の更新１７０／キャンセル１７１を実行するソフトウェアボタンを備える。
上記お客様個人情報１１０は、お客様名、ご住所、ご家族構成からなり、お客様名以外の入力は任意である。上記住所は、住宅建築場所が現住所である場合には、住宅建築地域の日射量や気象条件の影響による住宅の躯体性能（断熱性能：Ｑ値）を計算する際のデータとなる。本例では、お客様の過去のエネルギー種別光熱費の実績そのものをレシートにより入力するので、家族構成の入力は必須のものではない。
上記現在のお住まいの概要１２０は、鉄筋コンクリート集合住宅，戸建，木造住宅などの住宅種別をプルダウンメニューで選択するお住まいの種別１２１、総床面積１２２、ガスの種別１２３、及び契約会社・契約メニュー（例えば、東京電力 従量電灯 ４０Ａ契約）などの電力契約種１２４の各項目を備える。
上記主にご使用のエネルギー機器１４０は、ガスコンロ，ＩＨなどの調理用機器の種別１４１、ガス給湯器，電力給湯，太陽熱集熱などの給湯用機器の種別１４２、灯油ストーブ（ファンヒータ），ガス暖房器などの主暖房用機器の種別１４３、ホットカーペット，床暖房などの副暖房用機器の種別１４４をそれぞれプルダウンメニューで選択する各項目を備える。なお、ご使用のエネルギー機器が複数ある場合には、その代表的なものがお客様により選ばれる。
上記生活スタイル１５０は、お客様のライフスタイルを入力する項目である。生活スタイル１５０は、日中不在，日中在宅などの生活スタイルをプルダウンメニューで選択する日中在宅状況１５１、帰宅時刻（２４時間制）１５２の各項目を備える。この日中在宅状況１５１及び帰宅時刻１５２の入力は厳密なものではなく消費エネルギーの観点から概ね日中誰かが在宅しているか、帰宅時間は概ね何時かをお客様のヒアリングを受けて入力する。また、番号１５３は機器の使用状況の詳細を入力する入力画面（図示略）に移行するソフトウェアボタンである。この機器の使用状況ボタン１５３を押して（クリックして）機器の使用状況詳細入力画面に移行すれば機器の使用状況の詳細を入力することができる。
上記光熱費実績（レシート入力）１６０は、お客様の過去のエネルギー種別光熱費実績を、お客様に発行されたレシートを参照しながら入力するものであり、前月入力１６１、代表月入力１６２、月別詳細入力１６３のソフトウェアボタンを備え、これらボタンを押して各レシート入力画面に移行する。ここでは、月別詳細入力１６３のボタンを押して月別詳細入力画面に移行した例を図４により示す。
以上、図３のアンケート入力画面１００についてまとめると、上記光熱費実績（レシート入力）１６０及び後述する図４に示すレシート入力画面が、お客様の過去のエネルギー種別光熱費のアンケート（レシート）に対応する項目であり、上記生活スタイル１５０が、お客様のライフスタイルを入力する項目である。それ以外の項目は、現在のお住まいに関するアンケート（地域、家族構成、建物種別、断熱性能、延べ床面積、使用設備[調理
、給湯、暖房]）に対応する項目である。
図４は、ＬＣＤ表示部２５に表示されるレシート入力画面の一例を示す図であり、ここ
では月別詳細レシート入力を示す。本実施の形態では、お客様から提供された電気、ガス、灯油等のレシートを見ながら月別料金を操作部２７により入力する。
図４において、月別詳細レシート入力画面２００は、電気２１０、ガス２２０、灯油２３０の各項目について年間各月の使用料金を入力する項目を備える。入力の単位は、プルダウンメニューにより使用料金又は使用量（ｋＷｈ，Ｌなど）入力し易い形で入力する。また、番号２４０は再計算のためのソフトウェアボタン、番号２５０はデータを確定する更新２５０／キャンセル２５１を実行するソフトウェアボタンである。再計算は、データを追加・変更入力したとき再計算を指示する。
前述したように、過去のエネルギー種別のレシート利用に関しては、お客様はほとんど抵抗感なくレシートを参照させてもらうことができ、過去の光熱費の実績をレシートにより入力することができる。
上記は、月別詳細レシート入力例であるが、図３の前月入力１６１、代表月入力１６２ボタンを押すと、前月レシート入力画面、代表月レシート入力画面に移行し、前月レシート入力、代表月レシート入力も可能である。前月レシート入力、代表月レシート入力は、入力月数の項目が上記月別詳細レシートより少ない以外は同様である。但し、前月レシート入力、代表月レシート入力の場合は、光熱費算定の基準となる月数が少ないため、お客様に類似のカテゴリー（地域、家族構成、使用機器類）を用いて補間を行う。また、ある月の光熱費が求まると他の月の光熱費についても直線的な変化が見られるので一次式で近似することが可能である。しかし算定精度を高めるためには、複数月のレシート入力を行うことが好ましい。本例では、過去１年以上の月別エネルギー種別の光熱費あるいは使用量のレシートが得られない場合、以下のような方法である月から過去１年の月別エネルギー種別の光熱費あるいは使用量を推定する。まず、使用設備が同じようなもので標準的なエネルギーの月別使用量を統計的にデータベース化しておく。その上でお客様からある月のレシートを見せてもらう。例えば、お客様から７月のレシートを見せてもらった場合、標準的なエネルギーの７月の使用量と比較し、標準的なエネルギー使用量との差を把握してその使用量が大きければお客様はエネルギー使用量が標準より大きいと判断して基本的にはその割合で他の月について補間する。その結果をお客様に確認してもらう。お客様は月別のエネルギー種別の光熱費等を把握していないことも多いが、ある月のレシートだけでも用意してもらえば過去の実績を光熱費予測処理に反映させることができる。
手順２：光熱費診断
前述の手順１に従い入力したお客様のライフスタイル及びレシートに基づき、図５のフローチャートに従いお客様の光熱費を予測する。また、図６に示すエネルギー診断用フローチャートに従いお客様に類似のカテゴリー（地域、家族構成、使用機器類）における光熱費を算定する。
エネルギー診断によりお客様は、どういう消費性向、例えば暖房が標準と比較して多いとかを認識できる。もしここで診断結果とお客様の認識に相違がある場合は、手順１での入力条件を見直すことができる。
以下、光熱費予測処理及びエネルギー診断について具体的に説明する。
図５は、お客様の光熱費予測処理を示すフローチャートであり、制御部であるＣＰＵ２１により実行される。図中、Ｓはフローの各ステップを示す。
まず、ステップＳ１で、断熱仕様、床面積、開口積などの建物仕様を入力し、ステップＳ２で部材データベース５０のデータを用いてＱ値を計算する。
Ｑ値とは建物の外と中との温度差を１℃としたとき、１時間に中から外に逃げる熱量を床面積で割った値であり、この値が小さいほど断熱性能が高いことを示すものである。個別建物におけるＱ値の算出のためには、個別建物の開口部データ及び建物寸法データが必要である。これら開口部データ及び建物寸法データは操作部２７を用いて入力することができる。なお、開口部データとは窓等の大きさや配置向き等であり、建物寸法データとは外壁の面積や向き等である。また、μ値とは「建物による遮蔽がないと仮定した場合に取得される日射量」に対する「実際に建物内部で取得される日射量」の割合の期間平均値であり、この値が小さいほど遮蔽性能が高いことを示すものである。個別建物におけるμ値の算出のためには、操作部２７から入力された個別建物の開口部データ及び建物寸法データが用いられる。部材データベース５０は、これらのデータをデータベース化して記憶している。これにより、建物仕様によるＱ値が計算される。
次いで、ステップＳ３でお客様の建築（気象）地域入力、ライフスタイル入力、及びレシート入力を行う。上記建築（気象）地域入力及びライフスタイル入力は、図３に示すアンケート入力画面において、現在及び住替え後の前記内容を入力する。また、レシート入力は、図４に示すレシート入力画面に従い、過去の電気、ガス（都市ガス、ＬＰＧ）、灯油の実績を料金あるいは使用量で入力する。本例では、図３に示すアンケート入力画面において、お客様の建築（気象）地域入力とライフスタイルを入力しているが、日中の在宅状況、出社時刻、帰宅時刻などのライフスタイルが入力できるものであれば、図３の入力画面に限らず別個の画面などどのような形式でも構わない。
次いで、ステップＳ４で上記お客様の建築（気象）地域入力、ライフスタイル入力、及びレシート入力と基準エネルギーデータベース５１のデータを参照してエネルギー需要パターンを設定する。基準エネルギーデータベース５１は、お客様に類似のお住まいの標準的なエネルギー需要パターンを統計的にデータベース化したものである。この基準エネルギーデータベース５１には、独自調査によりボトムアップしたデータが蓄積されている。上記レシート及びアンケートからエネルギー需要パターンを算出する具体的な算出方法については、図８乃至図９により詳細に後述する。
このように、レシート入力によるエネルギーの総量とライフスタイル入力による時間波形を持ったエネルギー需要パターンを設定することができる。また、このエネルギー診断結果は、後述する図１１に示す画面や印刷で出力される。
以下、ステップＳ５及びステップＳ６でエネルギー設備変更時を想定した場合の設備機器の消費エネルギーを算出することになるが、これは次のような特徴もつ。すなわち、上記ステップＳ４でお客様のエネルギー需要パターンが算定されているので、エネルギー設備機器を変更した場合の消費エネルギーでは、このお客様のエネルギー需要パターンに従った機器使用がなされるものとしてエネルギー設備機器の消費エネルギーが算出される。図１０は、時間別電気料金単価を示す図である。電気料金は、季節区分：夏季（７月１日〜９月３０日）とその他の季（１０月１日〜６月３０日）、時間帯区分：昼朝夜に区分され、料金単価はそれぞれ異なる。機器効率データベース５２は、電気料金について図１０に示すような時間別料金単価のデータベースが構築される。
本例では、お客様のエネルギー需要パターンが算定されているので、このエネルギー需要パターンである時間別電力使用量に、図１０に示す時間別料金単価をかけたものが光熱費となる。したがって、お客様のエネルギー需要パターンに合った光熱費が算出される。
以上は電気料金についてのデータベースの例であるが、他のシステムについても同様の時間別料金単価のデータベースが構築されている。また、機器効率データベース５２は、
上記エネルギー種別毎の時間帯料金単価のデータのほか、燃料電池コジェネシステムにおける発電量の上限である定格[ｋＷｈ]、その下限である部分負荷効率[ｋＷｈ]のデータを備える。オール電化、ガスコジェネレータ・オール電化などシステムを変更を想定した場合でも同様に、お客様のエネルギー需要パターンに従ったシステム及び機器使用がなされるものとしてエネルギー設備機器の消費エネルギーが算出される。
機器効率データベース５２には、コジェネシステムにおける発電量の定格／下限データが格納されているので、上記ステップＳ４によりお客様のエネルギー需要パターンが算定されると、ある時間にエネルギー需要パターンがコジェネシステムにおける発電量の定格を超えた場合が買電量、すなわち光熱費となる。このように、お客様のエネルギー需要パターンによってコジェネシステムにおける光熱費が変わるので、標準的なモデルケースから光熱費を算出していた従来例に比べより精度のよい光熱費の算出が可能になる。また、お客様のエネルギー需要パターンがコジェネシステムにおける発電量の下限を下回る時間が多いなどの場合には、お客様にとってはコジェネシステムが効率よく稼働しないなどの判断材料となるため、このような旨をお客様に提案して他のシステム・設備機器の導入につなげることができる。
図５のフローに戻って、ステップＳ５では、機器効率データベース５２のデータを参照しながら使用エネルギー機器入力を行う。この使用エネルギー機器入力は、新築やリフォームに際して、将来的なエネルギー設備変更を想定しながらヒアリングで入力する。例えば、オール電化にする、ガスコジェネレータ・オール電化にする、燃料電池・オール電化にするなど種々の使用エネルギー機器を入力する。機器効率データベース５２はこれらのエネルギー設備機器・システムのエネルギー効率（消費エネルギー）に関するデータをデータベース化して蓄積している。なお、データベースのデータが膨大なものになる場合には、計算プログラムでもよい。
次いで、ステップＳ６で使用機器を置き換えたときのエネルギー需要パターンを計算する。例えば、燃料電池コジェネレータシステムに置き換えたときに、電気、ガスをどれだけ消費するかなどエネルギー需要パターンを算出する。これらは設備毎にそれぞれのエネルギー需要が変わるのでここで算出する。また、冷暖房が必要な月については上記ステップＳ２で算出されたＱ値を計算要素に加える。ここで、置き換えを複数行う場合には、本ステップＳ６をシステム毎に繰り返し計算する。使用機器を置き換えたときのエネルギー計算の具体例については図１２により後述する。また、計算結果は、図１２に示す画面や印刷で出力される。
このように、お客様の現在のお住まいのベース電力及びベース電力以外の電力量が日内消費電力パターンにより算定されると、エネルギー設備機器を変更する場合に、お客様個別の光熱コスト及び光熱費変化を定量的に予測することができ、かつお客様の使い方に最も適合したエネルギー設備機器とその組合わせ、また使用スケジュール等を提案することができる。このような、お客様のライフスタイルに応じた導入効果の提案は、本光熱費予測装置、光熱費予測方法及び光熱費予測プログラムによりはじめて実現できたものである。
次いで、ステップＳ７でエネルギー種別，会社別，料金メニュー別料金データベース５３の料金データを参照して光熱費を計算し、計算結果を出力する。電気、ガス等の光熱費が予測されるので、その予測に基づく光熱費の料金を算出する。光熱費には、各種割引料金が設けられているが、エネルギー種別，会社別，料金メニュー別料金データベース５３はこれら割引料金に関するデータが蓄積されており、システムを導入する際には、割引料金が適用したもので光熱費が計算される。
以上のように、お客様の建築（気象）地域入力、ライフスタイル入力、及びレシート入力からエネルギー需要パターン（負荷パターン）を予測し、このエネルギー需要パターン予測を基に導入効果を算定している。また、このエネルギー需要パターンを、他のエネルギー使用機器に置き換えてみて導入効果を知ることができる。
図６は、レシート入力がなくお客様に類似のカテゴリー（地域、家族構成、使用機器類）での光熱費を算定する場合のお客様の光熱費算定処理を示すフローチャートであり、図５と同一処理を示す部分は同一ステップ番号を付している。
レシートが見せてもらえるのであれば図５のフローとなる。レシート入力がない場合は標準的なお住まいの光熱費算定処理（図６）となり、ステップＳ３Ａでお客様の建築（気象）地域入力、及びライフスタイル入力を行う。上記建築（気象）地域入力及びライフスタイル入力は、図３に示すアンケート入力画面において、現在及び住替え後の前記内容を入力する。また、レシート入力がないので、お客様に類似のカテゴリー（地域、家族構成、使用機器類）での光熱費がモデルケースとして入力される。この入力はあらかじめ過去の実績を基に蓄積されたデータデフォルト値として導入する。また、日中の在宅状況、出社時刻、帰宅時刻などのライフスタイルはかならず入力することが好ましいが入力形態はどのような形式でも構わない。本フローにより後述する図１１に示すエネルギー診断が可能になる。
次に、レシート及びアンケートからエネルギー需要パターンを算出する具体的な算出方法について説明する。
前述したように、レシート入力により年間月別のお客様のエネルギー使用実績を光熱費予測に導入することができるが、エネルギー使用の時間帯についても光熱費予測結果に大きく影響する。このため、本実施の形態では、お客様のライフスタイル（生活パターン）のアンケートによりエネルギー使用の時間情報を光熱費予測に導入している。
図７は、ある月（ここでは１２月）の電力使用の時間帯ごとのパターンを各住宅ごとに示した図である。
図７に示すように、エネルギー使用の時間帯がお客様Ａ１〜Ａ１１毎に大きく異なっている。この月は、１２月であるため暖房を電力で使用しているか否かで電力消費が各住宅ごとに異なることが考えられる。例えば、Ａ４邸は朝夜に電力使用が大きい。また、電力使用の大小だけではなく電力使用の大きい時間帯も各住宅でそれぞれ異なることがわかる。本実施の形態では、お客様のライフスタイルのアンケートにより日中在宅／不在、帰宅時刻などの生活スケジュールを入力している。
図８は、レシート及びアンケートからお客様の日内消費電力パターンを算出する機能ブロック図であり、図５及び図６のステップＳ４のエネルギー需要パターン設定の詳細な説明である。また、図９は、上記日内消費電力パターンを算出するためベース電力以外の電力量を分配する変動分の割り当てデータであり、図５及び図６の基準エネルギーデータベース５１の具体的なデータ例である。また、エネルギー需要パターンとして電力の消費パターンを例に採っているがガス等についても同様の方法を採ることができる。
基本的な考え方としては、実績であるレシートと時間スケジュールであるアンケートから、お客様の消費電力パターンを算定する。すなわち、レシート入力から電力量をベース電力とそれ以外の電力とに分けて求める一方で、アンケート入力から負荷パターンを特定するとともに、基準エネルギーデータを参照して前記ベース電力以外の電力を前記負荷パターンで分配してお客様の日内消費電力パターンを算定する。
図８において、レシート及びアンケートを入力する（番号７１参照）。レシート及びアンケートの入力は、例えば図３及び図４の入力画面からお客様との対話により入力する。なお、番号７１のレシート及びアンケート入力は、図５のステップＳ３に対応し、以下番号７２〜７７は図５のステップＳ４の処理に対応する。
このレシート及びアンケート入力を基に、機器の使用頻度、中間期電気使用量、及び生活スケジュールに従ってエネルギー診断を行う（番号７２参照）。使用頻度は、例えば冷房、暖房、給湯をどの程度の頻度で使用するか入力する。また、中間期とは、冷暖房を使わない５月、６月、１０月（東京の場合）のことである。レシート入力により光熱費（ここでは電気使用量）を入力する。該当月のレシートがなければお客様の標準のカテゴリー及び他の月のレシートから補間したものを用いる。生活スケジュールは、日中在宅／不在、帰宅時間である。
上記中間期電気使用量から平均日電力使用量ｘ[ｋＷｈ／ｄａｙ]を算出する（番号７３参照）。ところで、夜間や不在の場合など電力使用が最も少ないときの電力波形は、ベース電力[Ｗ]と呼ばれている。本発明者らは、上記平均日電力使用量[ｋＷｈ／ｄａｙ]とベース電力[Ｗ]との間に、図８（ａ）に示す正の相関データを統計的に見出した。図８（ａ）は、複数の住宅における平均日電力使用量[ｋＷｈ／ｄａｙ]とベース電力[Ｗ]をプロットしたものである。図８（ａ）アに示すように、平均日電力使用量[ｋＷｈ／ｄａｙ]が少ない住宅では、ベース電力[Ｗ]も小さく、図８（ａ）イに示すように、平均日電力使用量[ｋＷｈ／ｄａｙ]が多い住宅では、ベース電力[Ｗ]も大きい。そこで、図８（ａ）太実線に示す直線近似を用いて、平均日電力使用量[ｋＷｈ／ｄａｙ]からベース電力[Ｗ]を算出することができる。
前記算出した平均日電力使用量ｘ[ｋＷｈ／ｄａｙ]からベース電力ｙ[Ｗ]を次式（１）に従って算出し、またベース電力以外の電力量Ｑ[ｋＷｈｄａｙ]を次式（２）に従って算出する（番号７４参照）。レシート入力により一日あたりの電力使用量が算出できるので、一日あたりの電力使用量とベース電力ｙ[Ｗ]との差分がベース電力以外の電力量Ｑ[ｋ
Ｗｈｄａｙ]となる。ここまでの処理で、ある日におけるベース電力ｙ[Ｗ]とベース電力
以外の電力量Ｑ[ｋＷｈｄａｙ]が算出できた。
ｙ＝Ａ×ｘ−Ｂ …（１）
Ｑ＝ｘ−ｙ×２４／１０００ …（２）
但し、Ａ，Ｂは定数
ベース電力ｙ[Ｗ]及び、ベース電力以外の電力量Ｑ[ｋＷｈｄａｙ]が算出されると、以下に述べる方法でお客様の負荷パターンの特定してお客様の日内消費電力パターンを算定することができる。
上記生活スケジュール（日中在宅／不在、帰宅時間）から負荷パターンを特定する（番号７５参照）。図８（ｂ）は、負荷パターンを、日中在宅型、日中不在帰宅早い型、日中不在帰宅遅い型の３つに分類し、さらに日中在宅有無及び最初の帰宅時間（ここでは２０時を区切りとする）の条件に分けて特定する。この負荷パターンは、図３に示すアンケート入力画面の生活スタイル入力から特定することができる。
お客様の負荷パターンが特定されると、図９に示す該当する負荷パターンについて、ベース電力以外の電力量を分配する変動分の割り当てデータを用いてベース電力以外の電力量Ｑ[ｋＷｈｄａｙ]を、１時間単位で一日（２４時間）分配する（番号７６参照）。
例えば、お客様の負荷パターンが(1)日中在宅型であれば、図９に示す(1)日中在宅型の
時刻ごとの変動分データ…，３時（１．２３％），４時（１．３９％），…が読み出され、これがこの割り当て比率で上記ベース電力以外の電力量Ｑ[ｋＷｈｄａｙ]を分配する。図９に示す前記変動分データは、数多くのサンプルデータから統計的手法により算出され、図５及び図６の基準エネルギーデータベース５１として格納されている。本例では、負荷パターンを、日中在宅型、日中不在帰宅早い型、日中不在帰宅遅い型の３つに分類しているが、更に多くの型や平日・祝日、特定の日（習い事のある日）等に分けることも可能である。
最後に、ベース電力ｙ[Ｗ]及び分配されたベース電力以外の電力量Ｑ[ｋＷｈｄａｙ]に、ベース電力ｙ[Ｗ]を加えて日内消費電力パターンが算定される（番号７６参照）。
上述した日内消費電力パターンが算定されることにより、次のようなお客様のエネルギー診断を行うことが可能になる。電力の消費パターンの例から、お客様の現在のお住まいのベース電力及びベース電力以外の電力量が分ると、エネルギー設備変更（例えば、燃料電池コジェネシステムを導入）した場合、電力やガスを使用している光熱費の多いところ（消費電力パターンの波形の高いところ）でコジェネレータを稼働させることになる（図５のステップＳ５参照）。その結果としてエネルギー消費量はどのように変化するかを定量的に予測して出力することが可能になる。また、お客様のエネルギー消費のパターンが分ることにより、燃料電池コジェネシステムに向いているエネルギー消費パターン、それ以外のシステムに向いているエネルギー消費パターンなどお客様にとって最も適したエネルギー設備機器を提案することができる。
このように、お客様の現在のお住まいのベース電力及びベース電力以外の電力量が日内消費電力パターンにより算定されると、エネルギー設備機器を変更する場合に、お客様個別の光熱コスト及び光熱費変化を定量的に予測することができ、かつお客様の使い方に最も適合したエネルギー設備機器とその組合わせ、また使用スケジュール等を提案することができる。このような、お客様のライフスタイルに応じた導入効果の提案は、本光熱費予測装置、光熱費予測方法及び光熱費予測プログラムによりはじめて実現できたものである。従来は、一般的なモデルケースによる導入効果しかお客様に提示することができなかったが、本実施の形態では、モデルケースではなくお客様自身のエネルギー種別光熱費及びライフスタイルによる導入効果を提案することができる。したがって、お客様にとっては、将来、エネルギー設備機器を変更するとお客様自身がどのくらいの導入効果を得ることができるのか自分自身のこととして実感することができるため、訴求効果は従来に比べ格段に高い。なお、お客様自身のエネルギー消費パターンが診断できるということは、診断結果に対して一定の責任が生じることでもあるが本発明者らの調査では、本光熱費予測と実測例とでそれ程大きな違いはないことが判明した。
図１１は、ＬＣＤ表示部２５に表示されるエネルギー診断出力画面を示す図であり、図１１（ａ）は年間光熱費比較、図１１（ｂ）はエネルギー種別分析、図１１（ｃ）は電気使用に関する用途別分析、図１１（ｄ）はお客様の光熱費実績をそれぞれ示す。各出力画面は、図３及び図４に示すアンケート及びレシート実績による入力を基に作成され出力される。このエネルギー診断出力は、スクロール等により順次表示してもよいし、指定した診断結果の表示画面を表示するものでもよい。また、番号３００に示すように、印刷出力してお客様に渡す態様でもよい。
図１１（ａ）の年間光熱費比較では、電気、ガス及び灯油を合わせた年間の光熱費を、お客様と、お客様地域平均と、当社平均とを比較して示す。お客様の年間光熱費は、前述したようにレシート実績を基に表示している。お客様地域平均と、当社平均は該当する条件の実績データを表示したものである。この段階では、お客様の現状を一般的な地域平均及び当社平均で比較して示している（現状分析）。
図１１（ｂ）のエネルギー種別分析では、年間電気料金及び年間ガス料金について、お客様とお客様地域平均をそれぞれ比較して示す。「お客様は電気料金については少な目です」「ガス料金についはやや多目です」などエネルギー診断的な簡単なコンサルタントを行う。
図１１（ｃ）の電気使用に関する用途別分析では、年間電気使用についてさらに詳細な分析を表示する。ここでは、お客様のレシート実績を基に、中間期電気料金、暖房費及び冷房費について、お客様とお客様地域平均をそれぞれ比較して示す。暖房費及び冷房費は、中間期電気料金と該当月の最大電気料金との差を集計して求める。ここまでの分析結果をお客様に表示・印刷することによりお客様は、基本的な電気使用量は少な目であるけれども暖房使用量は多目、冷房使用量は少な目であることが分り、「基本的には節約型ですが、暖房用途の消費が大きめです」などのエネルギー診断結果を受けることができる。同様にして、ガス使用に関する用途別分析出力も可能である。
図１１（ｄ）のお客様の光熱費実績では、お客様の電気料金の月別推移を、お客様とお客様地域平均をそれぞれ比較して示す。年間の電気料金の推移を表示することにより、例えば８月は冷房費が突出しているとか、２月は地域平均より電気料金が高いのは断熱性能が悪いのではないか等の診断結果をお客様に知らせることができる。同様に、ガス料金の月別推移出力も可能である。
以上のエネルギー診断出力により、お客様は現状のお住まいに関する光熱費を認識することができる。お客様がこのような現状認識を理解した上で図１２に示す光熱費予測出力画面を表示する。
図１２は、ＬＣＤ表示部２５に表示される光熱費予測出力画面を示す図であり、図１２（ａ）は年間光熱費の比較、図１２（ｂ）は６０年間総光熱費の比較、図１２（ｃ）は計算条件及び計算結果の一覧表をそれぞれ示す。各出力画面は、図５及び図６に示す光熱費予測処理による計算結果を基に作成され出力される。この光熱費予測出力は、スクロール等により順次表示してもよいし、指定した比較結果の表示画面を表示するものでもよい。また、印刷出力してお客様に渡す態様でもよい。
図１２（ｃ）は計算条件及び計算結果の一覧表である。図１２（ｃ）に示すように、現在のお住まいの建物の延べ床面積８０ｍ２、主な給湯設備は「ガスボイラー」、厨房設備は「ガスコンロ」で年間光熱費は２４２，５６０円である。当社の高気密・高断熱住宅へ住み替えた場合、延べ床面積は１６０ｍ２に倍増し、主な給湯設備は「ガスボイラー」、厨房設備は「ガスコンロ」で変更ないにも拘わらず、断熱性能Ｑ＝１．９であるため年間光熱費は２６０，２８０円であり、１７，７２０円の増加にとどまる。さらに、当社の高気密・高断熱住宅＋オール電化へ住み替えた場合、建物の延べ床面積１６０ｍ２、主な給湯設備は「エコキュート」、厨房設備は「ＩＨクッキングヒーター」で年間光熱費は１５６，４００円となり、現在のお住まいより光熱費が８６，１６０円も削減できる。
図１２（ａ）は年間光熱費の比較では、現在のお住まい、一般住宅、高気密・高断熱住宅、高気密・高断熱住宅＋オール電化、高気密・高断熱住宅＋オール電化＋ＰＶ[３ｋＷ]（ソーラー，光熱費ゼロ仕様）等を年間光熱費の比較で算出して示す。例えば、当社の高気密・高断熱住宅にすると一般住宅より年間光熱費を３５，９００円削減でき、当社の高気密・高断熱住宅でオール電化仕様にすると年間光熱費を１０３，８８０円削減でき、さらにオール電化＋ＰＶ[３ｋＷ]にすると年間光熱費を１８５，８８０円削減でき、またオール電化＋ＰＶ[５ｋＷ]にすると年間光熱費を２９７，６８０円削減できることを比較して表示する。
図１２（ｂ）は６０年間総光熱費の比較では、図１２（ａ）の年間光熱費の比較を一般的な耐用年数とされる６０年間にわたって累計したものである。
各種条件下での導入効果算定結果を、年間光熱費及び住宅の寿命を６０年と設定し６０年間総光熱費で比較した。これを基にお客様は予算とのバランスでもっとも有利なシステムを選択することができる。
特に重要な点は、図１１及び図１２で示されるお客様の将来の住宅は、現在のお住まいと、一般的な高気密・高断熱住宅や高気密・高断熱住宅＋オール電化＋ＰＶなどとの比較ではなく、前述したようにお客様自身のエネルギー種別光熱費及びライフスタイルに基づいて予測した、お客様自身が住むことを想定した場合の高気密・高断熱住宅＋オール電化＋ＰＶなどとの比較であり、年間光熱費の削減はそのままお客様自身のものであることである。したがって、お客様にとっては、エネルギー設備機器を変更すると、お客様自身が実際にどのくらいの導入効果を得ることができるのか実感することができる。
以上は、現在のお住まい、一般住宅、高気密・高断熱住宅、高気密・高断熱住宅＋オール電化、高気密・高断熱住宅＋オール電化＋ＰＶの年間光熱費の比較について説明したが、これは一例であり、ガス・コジェネ、コジェネシステム（燃料電池）、自然の通風・遮熱を利用するパッシブ系住宅等について同様の光熱費の比較を行ってもよい。
以上のように、本実施の形態の光熱費予測装置、光熱費予測方法及び光熱費予測プログラムは、ハードウェア、ソフトウェアのどちらを用いても実現可能なブロックである、過去のエネルギー種別光熱費情報及びライフスタイル情報を入力する入力部１２と、基準エネルギー情報及び機器効率情報のデータベースを有する記憶部１３と、過去のエネルギー種別光熱費情報、ライフスタイル情報及びデータベースに格納されたデータに基づいて光熱費予測処理を行う光熱費計算部１１と、計算結果を出力する出力部１４を備えて構成したので、お客様個別に対応した省エネ機器等の導入効果を精度よく算定することができる。
これにより、お客様個別に対応し、かつ躯体・設備機器毎の導入効果を算定でき、お客様は費用対効果を十分に認識した上で導入機器を選択することができる。
また、営業マンが一方的に機器の提案を行う態様ではなく、お客様と対話的にアンケート等を行いながらお客様のライフスタイルに応じた導入効果が定量的に提案できるため、お客様のライフスタイルにより適した躯体・設備を見出すことが可能になり、お客様は導入機器を納得感をもって決定することができる。
さらに、機器選択のみならず、各種エネルギーの契約メニューの検討、また経済性・環境性を向上させるための消費行動の見直し検討を行うことも可能である。
また、今後住宅にコジェネレーションシステム等のエネルギーシステムの導入が進むと思われるが、こういったコジェネレーションシステムの仕様検討においては住宅内での消費エネルギーパターンの把握が重要であり、エネルギー設備機器を含めた住宅の光熱費をお客様の消費性向に合った仕様を検討していくことが可能である。
なお、上記実施の形態では、パソコン等の情報処理装置に適用することができるが、専用のシミュレーション装置に適用できる。また、データベースはＨＤＤのほか、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等の記録媒体にデータを記録する、若しくはオンラインにより外部から供給される形態であってもよい。基準エネルギーデータベース、機器効率データ
ベースなどの構築方法は任意であり、別個の又は同一のディスク等の記録媒体であってもよい。
また、光熱費予測装置、光熱費予測方法及び光熱費予測プログラムの情報を出力する出力装置は、専用端末のモニタ画面は勿論のこと、パソコン等の情報処理装置の表示画面、プリンタ等による印刷、外部装置へのデータ出力であってもよい。
また、上記実施の形態では、光熱費予測装置、光熱費予測方法及び光熱費予測プログラムという名称を用いたが、これは説明の便宜上であり、光熱費計算装置、消費エネルギー予測方法や光熱費計算プログラム等でもよいことは勿論である。また、光熱費計算部１１は、光熱費予測手段、算出手段などの名称、あるいはこれらを独立させた制御手段であってもよいことは言うまでもない。
さらに、図３及び図４に示すアンケート，レシート入力例、図１１及び図１２に示すエネルギー診断出力画面、光熱費予測出力画面はあくまでも一例であり、対象項目や各項目の表示結果、配置、色、表示形式等はどのようなものでもよい。
また、データベースの種類や記録方法等は限定されず、全ての装置に適用可能である。例えば、記録装置として、ＨＤＤのほかＤＶＤやＣＤ−Ｒ／ＲＷ、ＭＤ（Mini Disc）に
記録するものでもよい。特に、データ転送速度やランダム・アクセス性能が高く、高速アクセスが可能なＨＤＤを記録媒体に用いれば、大量に記録した画像の中から所望の画像を瞬時に検索し、直ぐに利用することが可能になる。また、光磁気ディスク等ＨＤＤ以外の記録装置を用いてもよく、同様の効果を得ることができる。
さらに、上記光熱費予測装置、光熱費予測方法及び光熱費予測プログラムを構成する回路や部材の数、種類など、さらには分類される機器の種類は前述した実施の形態に限られないことは言うまでもなく、ソフトウェアに限らずハードウェアにより実現するようにしてもよい。
以上説明した光熱費予測装置及び方法は、この光熱費予測装置及び方法を機能させるためのプログラムでも実現される。このプログラムはコンピュータで読み取り可能な記録媒体に格納されている。本発明では、この記録媒体として、メインメモリそのものがプログラムメディアであってもよいし、また外部記憶装置としてプログラム読み取り装置が設けられ、そこに記録媒体を挿入することで読み取り可能なプログラムメディアであってもよい。いずれの場合においても、格納されているプログラムはＣＰＵがアクセスして実行させる構成であってもよいし、あるいはいずれの場合もプログラムを読み出し、読み出されたプログラムは、図示されていないプログラム記憶エリアにダウンロードされて、そのプログラムが実行される方式であってもよい。このダウンロード用のプログラムは予め本体装置に格納されているものとする。
ここで、上記プログラムメディアは、本体と分離可能に構成される記録媒体であり、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピー（登録商標）ディスクやハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ等の光ディスクのディスク系、ＩＣカード／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュＲＯＭ等による半導体メモリを含めた固定的にプログラムを担持する媒体であってもよい。
さらに、図示されていないが、外部の通信ネットワークとの接続が可能な手段を備えている場合には、その通信接続手段を介して通信ネットワークからプログラムをダウンロードするように、流動的にプログラムを担持する媒体であってもよい。なお、このように通
信ネットワークからプログラムをダウンロードする場合には、そのダウンロード用プログラムは予め本体装置に格納しておくか、あるいは別な記録媒体からインストールされるものであってもよい。なお、記録媒体に格納されている内容としてはプログラムに限定されず、データであってもよい。
本発明の実施の形態の光熱費予測装置の概要を示す機能ブロックである。 本実施の形態の光熱費予測装置のハード的構成を示すブロック図である。 本実施の形態の光熱費予測装置のＬＣＤ表示部に表示されるアンケート入力画面の一例を示す図である。 本実施の形態の光熱費予測装置のＬＣＤ表示部に表示されるレシート入力画面の一例を示す図である。 本実施の形態の光熱費予測装置及び方法の光熱費予測処理を示すフローチャートである。 本実施の形態の光熱費予測装置及び方法の光熱費予測処理を示すフローチャートである。 本実施の形態の光熱費予測装置及び方法の１２月の電力使用の時間帯ごとのパターンを各住宅ごとに示した図である。 本実施の形態の光熱費予測装置及び方法のレシート及びアンケートからエネルギー需要パターンを算出する機能ブロック図である。 本実施の形態の光熱費予測装置及び方法の在宅パターンによる時間スケジュールの統計例を示す図である。 本実施の形態の光熱費予測装置及び方法の機器効率データベースの時間別電気料金単価を示す図である。 本実施の形態の光熱費予測装置のＬＣＤ表示部に表示されるエネルギー診断出力画面を示す図である。 本実施の形態の光熱費予測装置のＬＣＤ表示部に表示される光熱費予測出力画面を示す図である。 本実施の形態の光熱費予測装置のＬＣＤ表示部に表示される光熱費予測出力画面を示す図である。 本実施の形態の光熱費予測装置のＬＣＤ表示部に表示される光熱費予測出力画面を示す図である。
符号の説明
１０，２０ 光熱費予測装置
１１ 光熱費計算部（エネルギー消費パターン算出手段，光熱費計算手段）
１２ 入力部（エネルギー種別光熱費入力手段，在宅時間情報入力手段，設備機器入力手段）
１３ 記憶部（データベース手段）
１４ 出力部（出力手段）
２１ ＣＰＵ（エネルギー消費パターン算出手段，光熱費計算手段）
２２ ＲＯＭ
２３ ＲＡＭ
２４ 外部記憶装置
２５ ＬＣＤ表示部（出力手段）
２６ タッチパネル（エネルギー種別光熱費入力手段，在宅時間情報入力手段，設備機器入力手段）
２７ 操作部（エネルギー種別光熱費入力手段，在宅時間情報入力手段，設備機器入力手段）
２８ Ｉ／Ｏインターフェース（出力手段）
２９ 通信部（出力手段）
３０ スピーカ
３１ マイク
５０ 部材データベース
５１ 基準エネルギーデータベース（基準データベース手段）
５２ 機器効率データベース（単価データベース手段）
５３ エネルギー種別，会社別，料金メニュー別料金データベース

Claims (4)

  1. 予測の対象となる住宅で消費する光熱費を予測する光熱費予測装置であって、
    現在の住宅におけるエネルギー種別光熱費を入力するエネルギー種別光熱費入力手段と、
    現在の住宅における在宅時間情報を入力する在宅時間情報入力手段と、
    予測の対象となる住宅で使用されるエネルギー設備機器を入力する設備機器入力手段と、
    前記エネルギー種別光熱費の時間別単価を予め蓄積する単価データベース手段と、
    在宅時間毎に区分けされた日内のエネルギー消費の時間的変化割合を複数種類有する基準データベース手段と、
    入力された在宅時間情報を基に選択された前記基準データベースの日内のエネルギー消費の時間的変化割合を参照し、参照した日内のエネルギー消費の時間的変化割合を、前記エネルギー種別光熱費に乗じて日内のエネルギー消費パターンを算出するエネルギー消費パターン算出手段と、
    前記エネルギー消費パターンを基に前記単価データベース手段に蓄積されている時間別単価を参照して、前記エネルギー設備機器を備える住宅の光熱費を計算する光熱費計算手段と
    を備えることを特徴とする光熱費予測装置。
  2. さらに、現在の住宅の光熱費と、前記光熱費計算手段により計算された住宅の光熱費とを出力する出力手段を備えることを特徴とする請求項１記載の光熱費予測装置。
  3. 予測の対象となる住宅で消費する光熱費を予測する光熱費予測方法であって、
    現在の住宅におけるエネルギー種別光熱費を入力するステップと、
    現在の住宅における在宅時間情報を入力するステップと、
    予測の対象となる住宅で使用されるエネルギー設備機器の種類を入力するステップと、
    前記エネルギー種別光熱費の時間別単価をデータベースとして予め蓄積するステップと、
    在宅時間毎に区分けされた日内のエネルギー消費の時間的変化割合をデータベースとして予め蓄積するステップと、
    入力された在宅時間情報を基に前記基準データベースの日内のエネルギー消費の時間的変化割合を参照し、参照した日内のエネルギー消費の時間的変化割合を、前記エネルギー種別光熱費に乗じて日内のエネルギー消費パターンを算出するステップと、
    前記エネルギー消費パターンを基に前記単価データベース手段に蓄積されている時間別単価を参照して、前記エネルギー設備機器を備える住宅の光熱費を計算するステップと
    を有することを特徴とする光熱費予測方法。
  4. 予測の対象となる住宅で消費する光熱費を予測する光熱費予測方法であって、現在の住宅におけるエネルギー種別光熱費を入力するステップと、現在の住宅における在宅時間情報を入力するステップと、予測の対象となる住宅で使用されるエネルギー設備機器の種類を入力するステップと、前記エネルギー種別光熱費の時間別単価をデータベースとして予め蓄積するステップと、在宅時間毎に区分けされた日内のエネルギー消費の時間的変化割合をデータベースとして予め蓄積するステップと、入力された在宅時間情報を基に前記基準データベースの日内のエネルギー消費の時間的変化割合を参照し、参照した日内のエネルギー消費の時間的変化割合を、前記エネルギー種別光熱費に乗じて日内のエネルギー消費パターンを算出するステップと、前記エネルギー消費パターンを基に前記単価データベース手段に蓄積されている時間別単価を参照して、前記エネルギー設備機器を備える住宅の光熱費を計算するステップとをコンピュータに実行させるためのプログラム。
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