JP2011022628A - エネルギコスト予測システム - Google Patents

Abstract

【課題】光熱費等のエネルギコストを予測するエネルギコスト予測システムにおいて、顧客情報の外部への流出を抑制することで、顧客情報の保護を図る。
【解決手段】住宅販売会社１１には管理サーバ１２が設けられ、管理サーバ１２は顧客から提供される顧客情報を記憶する顧客情報記憶部１４を備えている。電力会社２１には管理コンピュータ２２が設けられ、管理コンピュータ２２は、管理サーバ１２から送信された顧客情報に基づいて電力料金の予測処理を実行する。また、管理サーバ１２は顧客情報消去要求部１６を備えている。顧客情報には顧客情報消去要求部１６により消去フラグが付され、同フラグが付された顧客情報が管理コンピュータ２２へ送信される。そして、管理コンピュータ２２では予測処理の実行後、消去フラグが付された顧客情報が消去される。これにより、電力会社２１に顧客情報が残るのを防止できるため、顧客情報の外部への流出を抑制できる。
【選択図】図１

Description

本発明は、エネルギコスト予測システムに関する。

従来から住宅販売業者は、住宅の購入を考えている顧客に対し、住宅の施工時に発生する施工費用等のイニシャルコストを提示したり、新しい住居で生活する際に必要な光熱費等のランニングコストを提示したりするのが一般的である。この場合、例えばそれらのコストを算出するために必要な情報（例えば顧客の希望する住宅の仕様等）を住宅販売会社の管理サーバに入力し、管理サーバではその入力された情報に基づいて上記コストを算出する方法が考えられる。

また、住宅販売業者は、イニシャルコストの見積もりやランニングコストの予測を自らで行う他に、それらの予測を外部の業者に対して依頼する場合がある。例えば、住宅販売業者は、光熱費の予測を電力会社等に依頼する場合、顧客により管理サーバに入力された情報のうち、光熱費の予測を行うために必要な情報を電力会社等に提供する。

光熱費の予測は、住宅の仕様（床面積や断熱性等）や住宅に設置される設備機器の仕様等に基づいて行われるのが一般的である。しかし、近年では、居住者の生活様式（ライフスタイル）が多様化していることから、各顧客の生活様式に基づいた光熱費の予測も一部で行われている。例えば、特許文献１では、顧客から提供を受けた顧客の家族構成や生活様式等（例えば在宅時間、冷暖房使用時間）に関する情報に基づいて光熱費を予測するシステムが開示されている。これによれば、顧客の個別的条件に基づく光熱費予測が可能となるため、個々の状況に応じた精度の高い光熱費予測が実現できるとしている。

特開２００４−１１０４２９号公報

しかしながら、上記特許文献１の技術において、家族構成や生活様式等に関する情報はプライバシ性の高い情報であるため、顧客はそれらの情報がどのように取り扱われるのかについて懸念を抱くことが想定される。特に、住宅販売会社が光熱費の予測について電力会社等に委託している場合には、それらの情報が電力会社等に提供されるため、同情報が電力会社等を通じて外部に流出するおそれがある。したがって、この場合、顧客の懸念が高まり、場合によっては顧客が住宅販売会社に上記情報の提供を拒むおそれがある。つまり、上記のシステムは顧客情報の保護の面で未だ改善の余地が残されているといえる。

本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、光熱費等のエネルギコストを予測するエネルギコスト予測システムにおいて、顧客情報の外部への流出を抑制することで、顧客情報の保護を図ることを主たる目的とするものである。

上記課題を解決すべく、第１の発明のエネルギコスト予測システムは、住宅を販売する住宅販売会社には、顧客側から提供される顧客情報を記憶する記憶部と、該記憶部に記憶されている顧客情報を一元管理する第１管理コンピュータとが設けられ、前記住宅にエネルギを供給するエネルギ供給会社には、前記第１管理コンピュータから送信される顧客情報に基づいて前記住宅でのエネルギ使用に関するエネルギコストを予測演算する第２管理コンピュータが設けられているエネルギコスト予測システムにおいて、前記記憶部に記憶される顧客情報には、前記住宅の購入前又は購入後の顧客について家族構成及び生活様式の少なくともいずれかに関するプライバシデータが含まれ、前記第１管理コンピュータは、前記プライバシデータを含む顧客情報について、前記第２管理コンピュータへのデータ送信、前記第２管理コンピュータ側での読み取り、及び読み取り後の記憶の少なくともいずれかに制限を設定し、その制限の下で前記顧客情報を前記第２管理コンピュータに対して送信することを特徴とする。

本発明によれば、住宅販売会社側の第１管理コンピュータにおいて、プライバシデータを含む顧客情報について、エネルギ供給会社の第２管理コンピュータへのデータ送信、第２管理コンピュータ側での読み取り、及び読み取り後の記憶の少なくともいずれかに制限が設定される。そして、その設定された制限の下で顧客情報が第２管理コンピュータに送信される。これにより、エネルギ供給会社に対して顧客情報の取り扱いに制限を課すことができるため、エネルギ供給会社を通じて顧客情報が外部に流出するのを抑制することができる。よって、顧客情報の保護を図ることができる。また、顧客情報のうち少なくともプライバシデータについて制限を設定しておけば、顧客のプライバシ情報が外部に流出するのを抑制することができるため、顧客のプライバシの保護を図ることができる。

第２の発明のエネルギコスト予測システムは、第１の発明において、前記第１管理コンピュータは、前記顧客情報に対する制限として該顧客情報のデータごとに消去要求データを選択的に付与し、前記消去要求データと共に前記顧客情報を前記第２管理コンピュータに送信し、前記第２管理コンピュータでは、前記第１管理コンピュータから送信された顧客情報のうち前記消去要求データが付与されているデータが、前記エネルギコストの予測演算後に消去されるようになっていることを特徴とする。

本発明によれば、住宅販売会社側の第１管理コンピュータにおいて消去要求データが付与された顧客情報のデータが、エネルギ供給会社側の第２管理コンピュータにおいてエネルギコストの予測演算後に消去される。これにより、エネルギ供給会社側でそのデータが保存されるのを防止することができる。したがって、顧客情報がエネルギ供給会社を通じて外部に流出するのを抑制することができる。

第３の発明のエネルギコスト予測システムは、第１又は第２の発明において、前記第１管理コンピュータは、前記顧客情報に対する制限として該顧客情報のデータごとに送信制限データを選択的に付与し、前記送信制限データが付与されたデータについて前記第２管理コンピュータへの送信を制限することを特徴とする。

本発明によれば、住宅販売会社側で第１管理コンピュータにより顧客情報のデータに送信制限データを付与することで、その送信制限データが付与されたデータについてエネルギ供給会社側の第２管理コンピュータへの送信を制限することができる。したがって、顧客情報がエネルギ供給会社から外部へ流出するのを抑制することができる。

第４の発明のエネルギコスト予測システムは、第３の発明において、前記送信制限データは、前記第２管理コンピュータへのデータ送信に際し、データ内容の一部消去又は簡略データへの変換を実施するためのものであることを特徴とする。

本発明によれば、住宅販売会社側で第１管理コンピュータにより顧客情報のデータに送信制限データを付与することで、その送信制限データが付与されたデータについては第２管理コンピュータへのデータ送信に際し、データ内容の一部を消去したり簡略データへの変換を実施したりすることができる。これにより、データ内容がエネルギ供給会社に完全な形で送信されるのを防止できるため、顧客情報の詳細な内容についてはエネルギ供給会社から外部へ流出するのを抑制することができる。

また、送信制限データは、第２管理コンピュータへのデータ送信を禁止するためのものであってもよい。この場合、住宅販売会社側で第１管理コンピュータにより送信制限データが付与された顧客情報のデータについては、第２管理コンピュータへの送信が禁止されるため、そのデータがエネルギ供給会社を通じて外部に流出するのを防止することができる。

第５の発明のエネルギコスト予測システムは、第１乃至第４のいずれかの発明において、前記プライバシデータには、前記住宅において住人が不在となる期間を示す不在期間データが含まれ、前記第１管理コンピュータは、前記不在期間データについて、前記制限を設定することを特徴とする。

本発明によれば、住宅販売会社側の第１管理コンピュータにて、顧客情報の不在期間データについて、第２管理コンピュータへのデータ送信、第２管理コンピュータ側での読み取り、及び読み取り後の記憶の少なくともいずれかに制限を付与することができる。これにより、エネルギ供給会社に対して不在期間データの取り扱いに制限を課すことができるため、不在期間データがエネルギ供給会社通じて外部に流出するのを抑制することができる。したがって、不在期間データを取得した者により不在期間を狙って住宅内に侵入されるといった不都合な事態が生ずるのを抑制することができる。

第６の発明のエネルギコスト予測システムは、第５の発明において、前記不在期間データは、前記住宅でのエネルギ使用量が所定の値よりも少なくなる時間帯を示すデータであることを特徴とする。

一般に、住宅における電力等のエネルギ使用量は居住者が不在である場合に少なくなるものである。そこで、本発明では、この点に着目し、住宅でのエネルギ使用量が少なくなる時間帯を示すデータを不在期間データとして取り扱いに制限を付与しているため、上記第５の発明の効果を得るためには効果的であると言える。

第７の発明のエネルギコスト予測システムは、第１乃至第６のいずれかの発明において、前記第１管理コンピュータは、前記住宅の購入前の顧客に関する購入前顧客情報と、購入後の顧客に関する購入後顧客情報とについて、各々異なる態様で前記制限を設定することを特徴とする。

本発明によれば、住宅購入前の顧客に関する購入前顧客情報と、購入後の顧客に関する購入後顧客情報とについて、各々異なる態様で制限を設定することができる。例えば、顧客が新たな住宅に転居する場合に、転居前の情報である購入前顧客情報よりも、転居後の情報である購入後顧客情報の方を制限度合いを強くすることができる。住宅の購入前においては、エネルギコスト予測結果が住宅やエネルギ関連設備（コジェネ設備等）の購入の判断条件となるため、エネルギコストの予測精度を高める必要がある。この点、購入前顧客情報の制限度合いを弱くすることで、エネルギコスト予測に細かな顧客情報等を使うことができ、エネルギコストの予測精度を高めることができる。このとき、転居を前提にすれば、転居後の情報管理に比して、転居前の情報管理を緩くしてもいいとも考えられる。一方、住宅の購入後においては、顧客情報の漏洩防止を図りながらのエネルギコストの予測が可能となる。

第８の発明のエネルギコスト予測システムは、第１乃至第７のいずれかの発明において、前記第１管理コンピュータは、複数のエネルギ供給会社に設けられた各第２管理コンピュータとの間で通信可能となっており、前記第１管理コンピュータは、前記エネルギ供給会社ごとに前記顧客情報の制限を設定し、その制限の下で前記顧客情報を前記第２管理コンピュータに対して送信することを特徴とする。

本発明によれば、複数の各エネルギ供給会社ごとに顧客情報の制限を設定することができる。したがって、あるエネルギ供給会社に対しては顧客情報の制限度合いを弱めることで顧客情報の詳細な内容まで提供し、それによってエネルギコストの予測精度を高めたり、また、あるエネルギ供給会社に対しては顧客情報の制限度合いを強めることで、顧客情報の提供を制限し、それによって顧客情報の保護を図る等することができる。つまり、顧客が望むコスト予測の精度に応じて、顧客情報の保護レベルを変えることができる。

第９の発明のエネルギコスト予測システムは、第１乃至第８のいずれかの発明において前記記憶部に記憶される顧客情報として、前記住宅でのエネルギ使用の実績データが含まれ、前記第１管理コンピュータは、前記実績データについて制限を設定して前記第２管理コンピュータに送信し、前記第２管理コンピュータは、前記実績データを含む顧客情報に基づいて今後のエネルギコストを予測演算することを特徴とする。

本発明によれば、住宅でのエネルギ使用の実績データに基づいて今後のエネルギコストが予測演算されるため、顧客のエネルギ使用状況に応じた精度の高いコスト予測が可能となる。また、実績データは定期的に蓄積され又は更新されるものであるため、データの内容が経時的に変化するが、かかるデータに対して制限を設定すれば、どの時点のデータ内容についても外部への流出を抑制できる。

エネルギコスト予測システムの電気的構成を示す図。 顧客情報の入力画面を示す図。 電力料金予測要求処理を示すフローチャート。 電力料金予測処理を示すフローチャート。 電力使用量予測処理を示すフローチャート。 コジェネレーションシステムの概要を示す図。 電力料金予測要求処理を示すフローチャート。 電力料金予測処理を示すフローチャート。 商用電力使用量予測処理を示すフローチャート。

以下に、本発明を具体化した一実施の形態について図面を参照しつつ説明する。本実施形態では、住宅販売会社が顧客から提供された顧客情報をエネルギ供給会社に送信し、エネルギ供給会社では、その送信された顧客情報に基づいて住宅で使用するエネルギに関するエネルギコスト（例えば電力料金等）の算出を行うエネルギコスト予測システムについて具体化している。そこで、まず本システムの概要について図１に基づいて説明する。なお、図１は本実施形態のエネルギコスト予測システムの電気的構成を示す図である。

図１に示すように、住宅販売会社１１には、顧客に関する情報（顧客情報）を管理するための管理サーバ１２（第１管理コンピュータに相当）が設けられている。管理サーバ１２は、パソコン等の周知のコンピュータを用いて構成されており、各種制御を司る制御部１３と、データベースを構築する記憶部としての顧客情報記憶部１４と、顧客情報検索部１５とを備えている。顧客情報記憶部１４は、顧客に関する各種情報を格納するものであり、顧客情報記憶部１４には、顧客の氏名、住所、電話番号等の基本情報の他、在宅時間等のライフスタイルに関する情報等、様々な情報が記憶されている。顧客情報検索部１５は、制御部１３からの指令に基づいて、顧客情報記憶部１４に記憶されている顧客情報の中からその指令に応じた情報を検索するものである。

管理サーバ１２には、顧客が所有するパソコン等の端末装置３５がインターネット１９を介して接続されている。顧客は、自らの端末装置３５を用いて自宅から管理サーバ１２に顧客情報を入力することが可能となっている。端末装置３５を用いて顧客情報の入力操作が行われると、顧客情報が管理サーバ１２に送信される。この顧客情報が管理サーバ１２により受信されると、管理サーバ１２は顧客を識別するための顧客ＩＤを作成し、その顧客ＩＤと対応付けて上記受信した顧客情報を顧客情報記憶部１４に記憶する。つまり、顧客情報記憶部１４には、各顧客の顧客情報が顧客ＩＤ別に管理されている。また、端末装置３５を用いて、顧客情報記憶部１４に記憶されている顧客情報を更新したり、又は消去したりすることも可能となっており、顧客は顧客情報を入力した後でも、その入力した顧客情報をメンテナンスすることができるようになっている。

管理サーバ１２には、電力会社２１，ガス会社３１及び施工業者４１に設けられた管理コンピュータ２２，３２，４２がインターネット１９を介して接続されている。ここで、電力会社２１及びガス会社３１がエネルギ供給会社に相当し、電力会社２１及びガス会社３１に設けられた各管理コンピュータ２２，３２が第２管理コンピュータに相当する。本実施形態では、住宅販売会社１１が、光熱費（ランニングコスト）に関する情報と、施工費（イニシャルコスト）に関する情報とについてその見積もり業務を上記業者２１，３１，４１に委託している。具体的には、電力会社２１及びガス会社３１に対して光熱費の予測業務を、施工業者４１に対して施工費の見積もり業務を委託している。なお、住宅や設備の維持費用（メンテナンスコスト）についての見積もりをこれらの業者２１，３１，４１に委託してもよい。

管理サーバ１２は、顧客情報記憶部１４に記憶されている顧客情報の中から上記委託業務を実行するために必要な情報を顧客情報検索部１５により検索し、その検索した情報を委託業者２１，３１，４１の管理コンピュータ２２，３２，４２に送信する。顧客情報が上記管理コンピュータ２２，３２，４２により受信されると、管理コンピュータ２２，３２，４２では委託された処理を実施する。つまり、電力会社２１の管理コンピュータ４２では電力料金の予測シミュレーションが実施され、ガス会社３１ではガス料金の予測シミュレーションが実施され、施工業者４１では施工費の見積もり処理が実施される。管理コンピュータ２２，３２，４２による処理が終了すると、管理コンピュータ２２，３２，４２は処理の結果を管理サーバ１２に送信する。そして、管理サーバ１２は、その処理結果に関する情報を受信すると、同情報を顧客情報記憶部１４に記憶するとともに顧客の端末装置３５に送信する。これにより、顧客はランニングコストやイニシャルコストに関する情報について住宅販売会社１１から提供を受けることができるため、これらの情報を住宅購入の際やエネルギ設備の導入の際等に参考とすることができるようになっている。

ところで、上述したシステムでは、顧客情報が住宅販売会社１１から委託業者２１，３１，４１に送信されるため、顧客情報が委託業者２１，３１，４１を通じて外部に流出するおそれがある。そこで、本システムでは、顧客情報が外部に流出するのを抑制するために、顧客情報が委託業者２１，３１，４１の管理コンピュータ２２，３２，４２による処理に用いられた後、自動で消去されるようになっている。

具体的には、住宅販売会社１１の管理サーバ１２は、さらに顧客情報消去要求部１６を備えている。顧客情報消去要求部１６は、顧客情報検索部１５により検索された顧客情報に対して消去要求データとしての消去フラグを付すものである。この消去フラグが付された顧客情報は、委託業者２１，３１，４１において管理コンピュータ２２，３２，４２による処理に用いられた後、自動的に消去されるようになっている。そのため、本システムでは、顧客情報が管理コンピュータ２２，３２，４２内に残るのを防止することができるため、顧客情報が委託業者２１，３１，４１を通じて外部へ流出するのを抑制することができるようになっている。

しかしながら、顧客情報について上記消去処理を実施する場合でも、顧客情報が一旦は委託業者２１，３１，４１の元に流れることとなるため、顧客によっては顧客情報が委託業者２１，３１，４１から外部へ流出するのを懸念することが想定される。つまり、上記の消去処理だけでは、顧客情報の保護に関して万全ではないといえる。そこで、本システムでは、顧客情報の消去処理に加えて、管理サーバ１２に入力する顧客情報のうち顧客が外部への流出防止を特に図りたい特定の情報について、同サーバ１２から委託業者２１，３１，４１へ送信されるのを制限できるようにし、これによって顧客情報の保護の万全を図ることとしている。また、より詳細には、本実施形態では、上記特定の情報について、委託業者２１，３１，４１へ送信されるのを禁止することとしている。以下、顧客が端末装置３５を用いて、顧客情報を管理サーバ１２に入力するとともに、特定の顧客情報について委託業者２１，３１，４１への送信制限を行う手順について説明する。なお、図２には、顧客情報の入力画面を示す。

図２に示すように、顧客は、顧客情報として、基本属性、住宅仕様、設備仕様、過去のエネルギ使用量実績、住宅の所在地、家族構成、ライフスタイル、契約種別に関する情報を自らの端末装置３５から管理サーバ１２に入力する。なお、顧客が端末装置３５を所有していない場合には、顧客は住宅販売会社１１まで出向いて直接管理サーバ１２に顧客情報を入力することもできる。

基本属性情報は、顧客の基本的な属性を示す情報である。基本属性情報としては、顧客の氏名、住所、電話番号、メールアドレス等が入力できるようになっている。

住宅仕様情報は、住宅の大きさ等住宅仕様に関しての情報である。住宅仕様情報としては、住宅の種別（例えば戸建て、集合住宅）や住宅の床面積等を入力できるようになっている。また、住宅仕様情報は、現在住まいの住宅及び施工予定の住宅についてそれぞれ入力するようになっている。

設備仕様情報は、住宅内で使用する設備の仕様に関しての情報である。設備仕様情報としては、給湯設備の種類、冷暖房機の種類等を入力することができる他、エネルギ設備（コジェネレーションシステムや太陽光発電等）の種類や発電能力等も入力することができるようになっている。また、設備仕様情報は、現在の住宅で使用している設備と、新築後の住宅で使用予定の設備についてそれぞれ入力するようになっている。

エネルギ使用量実績情報は、現在の住宅で過去に使用したエネルギ量に関する情報である。エネルギ使用量実績としては、過去数年分又は過去数ヶ月分の電力及びガスの使用量実績を入力できるようになっている。具体的には、例えば月別詳細入力のタブをクリックすることにより各使用量実績について月毎に入力できるようになっている。

所在地情報は、住宅の所在地に関する情報である。所在地情報としては、住宅の所在地について、都道府県から地番まで詳細に入力するようになっている。

家族構成情報は、住宅で顧客と同居している家族に関する情報である。家族構成情報としては、家族の人数や年齢等を入力できるようになっている。なお、家族の年齢については毎年増えるものであるため、本実施形態では、家族構成情報（年齢情報）が管理サーバ１２に入力され顧客情報記憶部１４に記憶されると、同情報が毎年自動更新されるようになっている。

ライフスタイル情報は、顧客のライフスタイル（生活様式）に関する情報である。ライフスタイル情報としては、在宅時間（出社時間、帰宅時間）、冷暖房使用時間等を入力できるようになっている。

契約種別情報は、顧客がガス会社及び電力会社と契約している契約種別に関する情報である。契約種別情報としては、顧客が電力会社２１及びガス会社３１と契約している契約内容を入力できるようになっている。

次に、顧客が入力した上記顧客情報のうち特定の顧客情報について、委託業者２１，３１，４１への送信を禁止すべく行う非送信設定の内容について説明する。

本実施形態では、顧客が入力した上記顧客情報のうち、所在地情報、家族構成情報及びライフスタイル情報（これら各情報がプライバシデータに相当）について、非送信設定を行うことができるようになっている。これらの情報は、それぞれ顧客のプライバシにまつわる情報であり、例えば所在地情報からは顧客が将来居住しようとしている場所が推定でき、家族構成情報からは顧客がどのような者と生活しているのかが推定でき、ライフスタイル情報からは顧客がいつ在宅しいつ外出しているのかが推定できる。そのため、本システムでは、これら顧客のプライバシに関わる所定の顧客情報についてのみ、特別に非送信設定を行うことができるようになっている。顧客情報の入力画面中には、例えば上記保護対象となっている顧客情報に対応してチェックボックスが設けられており、このチェックボックスにチェックを入れることで非送信設定を行うことができるようになっている。

また、本システムでは、さらに顧客情報を保護するための保護機能として、上記送信制限機能の他に、所在地情報を地域レベル（例えば市町村）の概略情報に変換してから委託業者２１，３１，４１に送信する機能を有しており、その変換についての設定も顧客情報の入力時に端末装置３５から行うことができるようになっている。上述したように本システムでは、所在地情報について番地まで含めた詳細な情報の入力を顧客に求めており、この詳細な情報が委託業者２１，３１，４１を通じて外部に流出するのをおそれる顧客も少なからず存在すると思われる。そこで、本実施形態では、所在地情報に関して概略情報への変換設定を別途行えるようにしている。この設定は、例えば顧客情報の入力画面中に、所在地情報に対応して設けられたチェックボックスにチェックを入れることで行うことができる。

顧客による顧客情報の入力及び保護設定（詳しくは非送信設定及び変換設定）が完了すると、入力された顧客情報とともに非送信チェックの有無及び所在地情報の変換の有無についての情報が管理サーバ１２に送信される。管理サーバ１２によりこれらの情報が受信されると、管理サーバ１２は上述したように顧客情報を顧客情報記憶部１４に記憶するが、この際、非送信チェックがついている顧客情報については送信制限フラグ（送信制限データに相当）を付してから顧客情報記憶部１４に記憶する。また、所在地情報に変換チェックがついている場合には、所在地情報に変換フラグ（送信制限データに相当）を付してから同情報を顧客情報記憶部１４に記憶する。

管理サーバ１２では、委託業者２１，３１，４１への送信対象となっている顧客情報のうち非送信フラグの付されていない顧客情報のみが顧客情報検索部１５により検索され、顧客情報記憶部１４より読み出される。そして、その読み出された顧客情報に顧客情報消去要求部１６により消去フラグが付され、同フラグが付された顧客情報が委託業者２１，３１，４１の管理コンピュータ２２，３２，４２に送信される。また、所在地情報に変換フラグが付されている場合には、制御部１３により所在地情報が概略情報に変換され、その後管理コンピュータ２２，３２，４２に送信される。このようにして、本システムでは、特定の顧客情報については、顧客の判断の下、送信制限等を行うことにより外部への流出防止が強化されるようになっている。

次に、エネルギコスト予測システムにおいて実施される制御の流れについて説明する。ここでは、本システムにおいて、施工後の住宅で発生する電力料金の予測を電力会社２１（管理コンピュータ２２）で行う場合を例として制御の流れを説明する。

ここで、本システムにおける制御の流れについて説明する前に、まず電力料金の予測処理を行う電力会社２１の管理コンピュータ２２の構成について図１を参照しつつ説明する。

図１に示すように、管理コンピュータ２２は、記憶部２３と、バッファ２４と、制御部２５と、を備えている。

記憶部２３は、電力料金の予測シミュレーションを実行するための制御プログラムと、予測シミュレーションに必要な情報を格納する各種データベースとを記憶している。データベースとしては、環境データベースと、日照条件データベースと、電力量データベースと、電力料金データベースとが記憶されている。

環境データベースは、自然環境に関する環境データを格納するものである。環境データベースには、環境データとして例えば地域毎の気温や天候等のデータが格納されている。

日照条件データベースは、住宅販売会社１１が確保している土地（つまり住宅の建設予定地）についての日照条件に関する日照条件テータを格納するものである。本実施形態では、住宅販売会社１１が確保している複数の建設予定地の所在地が予め電力会社２１に伝えられており、電力会社２１はそれら建設予定地についての日照条件を独自に調査し、日照条件データベースを作成している。

電力量データベースは、住宅で使用（消費）される電力量に関するデータ（以下、電力量データという）を格納するものである。電力量データベースは電力会社２１が長年にわたって顧客から取得し蓄積した電力量データをデータベース化したものである。電力量データベースには、住宅仕様及び設備仕様の各条件と対応付けて電力量データが格納されている。

電力料金データベースは、電力料金に関するデータを格納するものである。電力料金データベースには、電力会社２１が設定している種々の電力契約についての電力料金データ（例えば電力単価データ等）が格納されている。

バッファ２４は、住宅販売会社１１の管理サーバ１２から管理コンピュータ２２に入力された顧客情報を一時的に格納するものである。制御部２５は、バッファ２４に格納された顧客情報を用いて、電力料金の予測シミュレーションを実施するものである。制御部２５は、予測シミュレーションの終了後、予測シミュレーションの結果を管理サーバ１２に送信するとともに、バッファ２４に格納されている消去フラグの付された顧客情報を消去する。これにより、電力会社２１の管理コンピュータ２２には顧客情報が残ることがないため、電力会社２１から外部へ顧客情報が流出するのを抑制することができる。

次に、住宅販売会社１１の管理サーバ１２（制御部１３）によって実行される電力料金予測要求処理について図３に示すフローチャートに基づいて説明する。なお、本処理は、所定の周期で繰り返し実行される。

まずステップＳ１１では、新たな顧客についての顧客情報が顧客情報記憶部１４に記憶されており、かつ、この顧客情報に基づく電力料金の予測を実施するか否かを判定する。顧客情報記憶部１４に新たな顧客についての顧客情報が記憶されているか否かについては、前回の処理時において記憶されていなかった顧客についての顧客情報が今回顧客情報記憶部１４に記憶されているか否かをもって判定する。具体的には、顧客情報記憶部１４に記憶されている顧客ＩＤを検索し、前回処理時に対して新たな顧客ＩＤが追加されているか否かを判定する。また、顧客情報に基づく電力料金の予測を実施するか否かについては、例えば顧客による顧客情報の入力の際に、顧客情報の入力画面中に設けられた電力料金の予測希望に関するチェックボックスにチェックが付されたか否かに基づいて判定する。顧客情報記憶部１４に新たな顧客についての顧客情報が記憶されていないか、又は、新たな顧客情報に基づく電力料金の予測を実施しない場合には、本処理を終了する。顧客情報記憶部１４に新たな顧客についての顧客情報が記憶され、かつ、この顧客情報に基づく電力料金の予測を実施する場合にはステップＳ１２に進む。

ステップＳ１２では、顧客情報記憶部１４に記憶されている新たな顧客についての顧客情報の中から電力会社２１への送信対象となっている顧客情報を顧客情報検索部１５により検索し、その検索した顧客情報を同記憶部１４より読み出す。ちなみに、本実施形態では、顧客情報記憶部１４に記憶されている顧客情報のうち、基本属性情報を除く各情報が電力会社２１への送信対象となっている（但し、エネルギ使用量実績情報については電力使用量実績情報のみが送信対象である）。また、電力会社２１への送信対象となっている顧客情報の中に非送信フラグが付されているものがある場合には、その顧客情報については送信対象から除外する。

ステップＳ１３では、ステップＳ１２で読み出した顧客情報に対し顧客情報消去要求部１６により消去フラグを付し、続くステップＳ１４にて、その消去フラグが付された顧客情報を電力会社２１の管理コンピュータ２２に送信する。また、この送信の際、予測シミュレーションの実行要求についても併せて送信する。

ステップＳ１５では、電力会社２１の管理コンピュータ２２から電力料金の予測シミュレーションの結果情報を受信したか否かを判定する。予測シミュレーションの結果情報を受信していない場合には、受信するまで本判定を繰り返し実行する。予測シミュレーションの結果情報を受信している場合には、ステップＳ１６に進む。

ステップＳ１６では、ステップＳ１５において受信した予測シミュレーションの結果を顧客情報記憶部１４に記憶し、続くステップＳ１７では、その結果を顧客の端末装置３５に対しメールで送信する。これにより、顧客は施工予定の住宅で発生する電力料金の予測値を知ることができる。その後、本処理を終了する。

次に、電力会社２１の管理コンピュータ２２（詳細には制御部２５）によって実行される電力料金予測処理（予測シミュレーション）について図４に示すフローチャートに基づいて説明する。なお、本処理は、住宅販売会社１１の管理サーバ１２から顧客情報と併せて送信される予測シミュレミーションの実行要求を受信したことをトリガとして開始される。

まずステップＳ２１では、管理サーバ１２から受信した顧客情報をバッファ２４に格納する。

次のステップＳ２２では、バッファ２４に格納した顧客情報に基づいて予測電力使用量を算出する電力使用量予測処理を実施する。ここで、この電力使用量予測処理について図５に示すフローチャートに基づいて説明する。

本処理ではまずステップＳ４１において、バッファ２４に格納されている顧客情報から住宅仕様情報、設備仕様情報及び電力使用量実績情報を読み出す。

ステップＳ４２では、ステップＳ４１において読み出した各顧客情報に基づいて換算電力使用量を算出する。ここで、換算電力使用量とは、現在の住宅（及び設備）での電力使用量を、施工予定の住宅で導入予定の設備を用いて生活をする場合に換算した電力使用量である。具体的には、本ステップでは、ステップＳ４１において読み出した各顧客情報に基づいて、電力量データベースに格納された電力量データを参照しつつ換算電力使用量を算出する。

以下のステップＳ４３〜Ｓ５４では、上記算出した換算電力使用量をベース値として、これに各種補正係数を掛け合わせることにより予測電力使用量を算出する。

まずステップＳ４３では、バッファ２４に格納された顧客情報に家族構成情報が含まれているか否かを判定する。家族構成情報が含まれている場合には、ステップＳ４４に進み、その家族構成情報をバッファ２４から読み出す。そして、続くステップＳ４５において、その読み出した家族構成情報に基づいて家族補正係数Ｒｆを設定する。一般に、住宅での電力使用量はその住宅で生活する家族の人数等家族構成によって大小異なるものである。例えば近年では、住宅を新築したことを機に親と同居を始めるケースがあり、この場合には家族の人数が増え、その結果電力使用量が増えることが想定される。そこで、本実施形態では、予測電力使用量の算出にあたって補正係数として家族補正係数Ｒｆを用いることとしている。具体的には、本ステップでは、家族構成情報と家族補正係数Ｒｆとを対応付けるテーブルを用いて、ステップＳ４５で読み出した家族構成情報に対応する家族補正係数Ｒｆを設定する。この場合、家族構成に応じた電力使用量の算出が行われるため、電力料金の予測が高まる。なお、上記テーブルは例えば記憶部２３に予め記憶されている。一方、家族構成情報が含まれていない場合には、ステップ５２に進み、家族補正係数Ｒｆを１に設定する。その後、ステップＳ４６に進む。

ステップＳ４６では、バッファ２４に格納された顧客情報に所在地情報が含まれているか否かを判定する。所在地情報が含まれている場合には、ステップＳ４７に進み、その所在地情報をバッファ２４から読み出す。そして、続くステップＳ４８において、その読み出した所在地情報に基づいて環境補正係数Ｒｅを設定する。一般に、住宅での電力使用量は、屋外環境（気温や天候等）によって影響を受けやすいものである。例えば、住宅が寒冷な地域にある場合には、暖房機の運転頻度が高くなり、その結果電力使用量が増えることが考えられる。そこで、本実施形態では、予測電力使用量の算出にあたって補正係数として環境補正係数Ｒｅを用いることとしている。具体的には、本ステップでは、施工予定の住宅の所在地に対応した環境データ（気温や天候等のデータ）を環境データベースから読み出し、その読み出した環境データに基づいて環境補正係数Ｒｅを設定する。したがって、この場合、住宅が建築される地域の環境に応じた電力使用量の算出が行われるため、電力料金の予測精度が高まる。なお、詳細には、環境データと環境補正係数Ｒｅとを対応付けるテーブルが予め記憶部２３に記憶されており、そのテーブルを用いて、読み出した環境データに対応する環境補正係数Ｒｅを設定する。

続くステップＳ４９では、ステップＳ４７で読み出した所在地情報が概略情報に変換されているか否かを判定する。所在地情報が概略情報に変換されていない場合、つまり所在地情報が番地まで含んだ詳細なものである場合には、ステップＳ５０に進む。ステップＳ５０では、その詳細な所在地情報に基づいて日照補正係数Ｒｓを設定する。一般に、住宅での電力使用量は、日照条件の影響を受けやすい。例えば、日照条件が悪い住宅では、照明装置を使用する頻度が高く、その結果電力使用量が日照条件の良い住宅と比べて増えることが考えられる。そこで、本実施形態では、予測電力使用量の算出にあたって補正係数として日照補正係数Ｒｓを用いることとしている。具体的には、本ステップでは、所在地情報に基づいて、施工予定の住宅の所在地に対応した日照条件データを日照条件データベースより読み出し、その読み出した日照条件データに基づいて日照補正係数Ｒｓを設定する。この場合、住宅の日照条件に応じた電力使用量の算出が行われるため、電力料金の予測精度が高まる。その後、ステップＳ５１に進む。

一方、前述のステップＳ４６において、顧客情報に所在地情報が含まれていない場合には、環境補正係数Ｒｅを１に設定するとともに（ステップＳ５３）、日照補正係数Ｒｓを１に設定する（ステップＳ５４）。また、前述のステップＳ４９において、所在地情報が概略情報に変換されている場合には、日照補正係数Ｒｓを１に設定する（ステップＳ５４）。

ステップＳ５１では、上記ステップで設定した各補正係数Ｒｆ，Ｒｅ，Ｒｓに基づいて、予測電力使用量を算出する。具体的には、ステップＳ４１において算出した換算電力使用量に上記各補正係数Ｒｆ，Ｒｅ，Ｒｓを掛け合わせることにより算出する。その後、本処理を終了する。

次に、図４のフローチャートの説明に戻り、電力使用量予測処理（ステップＳ２２）の後のステップＳ２３では、バッファ２４に格納された顧客情報にライフスタイル情報が含まれているか否かを判定する。ライフスタイル情報が含まれている場合には、ステップＳ２４に進み、そのライフスタイル情報を読み出す。続くステップＳ２５では、ステップＳ２２において算出した予測電力使用量と、ステップＳ２４において読み出したライフスタイル情報とに基づいて１日における各時間帯毎（例えば１時間毎）の電力使用量を算出する。

ステップＳ２６では、バッファ２４に格納されている契約種別情報に基づいて、当該契約種別（詳細には電力会社２１との電力契約の内容）に対応する電力単価データを電力料金データベースより読み出す。ここでは、顧客が時間帯毎に電力単価の異なる電力契約を結んでいる場合には、各時間帯毎の電力単価データが読み出される。

ステップＳ２７では、ステップＳ２５において算出した各時間帯毎の予測電力使用量と、ステップＳ２６において読み出した時間帯毎の電力単価データとに基づいて、予測電力料金を算出する。この場合、実際に顧客が電力を使用している時間帯を考慮して電力料金の予測が行われるため、顧客の電力使用状況に即した精度の高い予測結果を得ることができる。

一方、前述のステップＳ２３において、ライフスタイル情報が含まれていない場合にはステップＳ３０に進む。ステップＳ３０では、バッファ２４に格納されている契約種別情報（詳細には電力会社２１との電力契約の内容）に基づいて、電力契約の内容に対応する電力単価データを電力料金データベースより読み出す。なおここで、顧客が時間帯毎に電力単価の異なる電力契約を結んでいる場合には、自動的に通常の電力契約（つまり時間帯にかかわらず電力単価が同じ電力契約）についての電力単価データが読み出される。そして、続くステップＳ３１では、ステップＳ２２において算出された予測電力使用量と、ステップＳ３０において読み出された電力単価データとに基づいて予測電力料金を算出する。

ステップＳ２７又はステップＳ３１における予測電力料金の算出処理の後、ステップＳ２８に進み、算出された予測電力料金の情報を住宅販売会社１１の管理サーバ１２に送信する。そして、続くステップＳ２９において、バッファ２４に格納されている消去フラグが付された顧客情報を消去する。その後、本処理を終了する。

ところで、本エネルギコスト予測システムでは、顧客が住宅を購入し、その住宅が顧客に引き渡されてからも、引き続きエネルギコストの予測が実施されるようになっており、上記において詳述した電力料金の予測についても引き続き継続実施されるようになっている。そこで、以下においては、顧客に対して住宅が引き渡された後に実施される電力料金の予測処理について説明する。また、本実施形態では、引渡し後の住宅にコジェネレーションシステムが導入されており、そのシステムを用いて住宅に電力や熱を供給できるようになっている。そこで、まず、このコジェネレーションシステムの概要について図６に基づいて説明する。なお、図６は、コジェネレーションシステムの構成を示す図である。

図６に示すように、コジェネレーションシステム５０は、発電ユニット５１と、貯湯槽５２と、給湯器５３とを備えている。コジェネレーションシステム５０は、発電ユニット５１で発電した電力を住宅内の各電気負荷Ｌ（例えば家電装置、照明器具等）に供給するだけではなく、発電ユニット５１の発電に伴い発生した熱を用いて水を加熱し、その加熱した水（つまり湯）を貯湯槽５２に貯めておくことができる。そして、必要に応じて貯湯槽５２内の湯を給湯器５３を用いて、住宅内の各給湯口Ｅ（例えば蛇口）に供給できるようになっている。

発電ユニット５１は、電力を生成するための発電機５５と、ガス管５４を通じて供給される天然ガスを燃料とするガスエンジン５６とを備え、ガスエンジン５６を用いて発電機５５を駆動させることにより発電が行われる構成となっている。発電機５５により発電された電力は、電力線５９を介して住宅に設けられた各電気負荷Ｌに供給される。また、発電ユニット５１は、発電機５５により発電された電力量を計測する第１電力計５７と、ガスエンジン５６に供給されたガス量を計測する第１ガス量計５８とを備えている。

発電ユニット５１と電気負荷Ｌとを繋ぐ電力線５９には、商用電力系統から供給される電力を送電する電力線６１が接続されている。商用電力系統からの電力は、電力線５９，６１を介して各電気負荷Ｌに供給される。また、本システム５０は、太陽光が照射されることで太陽光発電を行うソーラパネル６３を備えている。ソーラパネル６３には、電力線５９から分岐された電力線６２が接続されており、ソーラパネル６３により発電された電力が電力線５９，６２を介して各電気負荷Ｌに供給されるようになっている。よって、本コジェネレーションシステム５０では、発電ユニット５１によって生成された電力、商用電力系統から供給される電力及びソーラパネル６３により発電された電力が各電気負荷Ｌに供給されるようになっている。そして、本システム５０では、これらの電力が電気負荷Ｌに供給されるに際して優先順位が定められている。具体的には、商用電力系統からの供給電力よりも発電ユニット５１による発電電力が優先されて、かつ、発電ユニット５１による発電電力よりもソーラパネル６３による発電電力が優先されて、電力供給が実行されるようになっている。また、電力線６１には、商用電力系統から供給される電力量を計測する第２電力計６５が設けられ、電力線６２には、ソーラパネル６３により発電された電力量を計測する第３電力計６６が設けられている。

発電ユニット５１は、発電機５５による発電の際にガスエンジン５６から発生する熱を回収する熱交換器６４を備えている。熱交換器６４と貯湯槽５２との間には、熱回収用配管６７が設けられている。この熱回収用配管６７を通じて熱交換器６４と貯湯槽５２との間では水の循環が行われるようになっており、熱交換器６４により回収された熱がこの熱回収用配管６７を流れる水に伝達され、その熱伝達された水が貯湯槽５２に流れるようになっている。このようにして、発電に伴い発生した熱により貯湯槽５２内の水が加熱されるようになっている。

貯湯槽５２は、熱交換器６４において熱伝達された水を貯えるタンクであり、配管６９を介して給湯器５３に接続されている。給湯器５３には、貯湯槽５２に蓄えられた湯が配管６９を通じて供給され、その供給された湯が給湯器５３から住宅内の各給湯口Ｅへ供給される。また、給湯器５３は、天然ガスを燃料として燃焼するバックアップボイラ７１を備え、必要に応じて貯湯槽５２から流入した水をバックアップボイラ７１により加熱する。バックアップボイラ７１には、ガス管５４から分岐されたガス管７２が接続されており、ガス管５４，７２を介して天然ガスが供給される。また、ガス管７２には、バックアップボイラ７１に供給されるガス量を計測する第２ガス量計７３が設けられている。

上記のように構成されるコジェネレーションシステム５０は、更に、住宅で用いられた電力量及びガス量を管理するための管理装置７５を備えている。管理装置７５は、周知のマイクロコンピュータを有して構成されており、住宅で用いられた電力量及びガス量を記憶するための記憶部７６を有している。記憶部７６には、住宅で使用された電力量及びガス量が記憶されるようになっており、詳細には電力量及びガス量についてそれぞれ１日における各時間帯毎（例えば１時間毎）の使用量が記憶されるようになっている。

管理装置７５の入力側には、各電力計５７，６５，６６及び各ガス量計５８，７３が接続されている。管理装置７５には、これら各機器５７，５８，６５，６６，７３から測定値が入力され、入力された測定値が逐次記憶部７６に記憶される。

管理装置７５の出力側には、住宅販売会社１１の管理サーバ１２がインターネット１９を介して接続されている。管理装置７５の記憶部７６に記憶されている電力使用量及びガス使用量についての情報は、定期的に（例えば毎月１日に）管理サーバ１２に自動送信されるようになっており、管理サーバ１２側ではそれらの情報を受信すると逐次顧客情報記憶部１４に記憶するようになっている。具体的には、管理サーバ１２は、顧客の顧客ＩＤに対応付けて電力使用量及びガス使用量を顧客情報記憶部１４に記憶する。

次に、本システムにおいて住宅の引渡し後（詳細には引き渡された住宅で顧客が住み始めた後）にも継続して実施される電力料金の予測処理の流れについて説明する。

顧客が住宅を購入し、その購入した住宅が顧客に引き渡された場合には、住宅販売会社１１によりその旨の情報が管理サーバ１２に入力される。すると、管理サーバ１２では、顧客情報記憶部１４に記憶されている当該顧客の顧客ＩＤに新居フラグを付す。そして、本システムでは、この新居フラグが付された顧客ＩＤ（顧客）を対象として、住宅の引渡し後においても電力料金の予測処理が継続して実施されるようになっている。

引渡し後の住宅における電力料金予測処理は、例えば１年に１回又は半年に１回といったペースで定期的に実施される。住宅販売会社１１では、住宅を顧客に引渡した後もその顧客についての顧客情報を継続して顧客情報記憶部１４に記憶している。そして、引渡し後の予測処理に際して電力会社２１側の管理コンピュータ２２へ送信される顧客情報は、基本的には引渡し前の電力予測処理の際に送信されたものと同じである。但し、引渡し後における予測処理では、引渡し前における予測処理とは異なり、電力使用量実績情報として住宅の管理装置７５からのデータが管理コンピュータ２２に送信される。また、この電力使用量実績情報には、上述したように時間帯ごとの使用量データが含まれているため、引渡し後における予測処理ではライフスタイル情報が不要となり、管理コンピュータ２２への送信対象から除外される。

また、送信制限設定及び変換設定については、引渡し前における予測処理の際に管理コンピュータ２２に送信された内容が引渡し後における予測処理に際しても原則送信される。但し、引渡し前にライフスタイル情報に送信制限が設定されていた場合には、引渡し後の予測処理の際に電力使用量実績情報のうち各時間帯毎の電力使用量に関する情報についてその送信を禁止することとしている。

さらに、本実施形態では、住宅引渡し後に、顧客が端末装置３５を用いて送信制限設定及び変換設定の内容を変更することが可能となっている。具体的には、所定の顧客情報について送信制限を解除したり付加したりすることができるとともに、所在地情報を概略情報に変換したりその変換をとりやめたりすることができる。つまり、顧客は住宅引渡し後に、改めて顧客情報の保護に関して見直しを図ることができる。

次に、住宅販売会社１１の管理サーバ１２（制御部１３）により実行される電力料金予測要求処理について図７に示すフローチャートに基づいて説明する。なお、本処理は、決まった日時（例えば１０月１日の１３時）になったことをトリガとして開始される。

まずステップＳ６１において、新居フラグが付されている顧客ＩＤを顧客情報記憶部１４から検索するとともに、その顧客ＩＤに対応する顧客情報の中から電力会社２１への送信対象となっている顧客情報を検索し、その検索した顧客情報を同記憶部１４より読み出す。

ステップＳ６２〜Ｓ６６については、図３に示すステップＳ１３〜Ｓ１７と同様の処理であるため、ここではその説明を省略する。ステップＳ６６の後、本処理を終了する。

次に、住宅の引渡し後において電力会社２１の管理コンピュータ２２（詳細には制御部２５）により実行される電力料金予測処理について図８に示すフローチャートに基づいて説明する。なお、本処理は、住宅販売会社１１の管理サーバ１２から顧客情報と併せて送信される予測シミュレミーションの実行要求を受信したことをトリガとして開始される。

まずステップＳ７１では、管理サーバ１２から受信した顧客情報をバッファ２４に格納する。

次のステップＳ７２では、バッファ２４に格納した顧客情報に基づいて商用電力の予測使用量を算出する商用電力使用量予測処理を実施する。ここで、この商用電力使用量予測処理について図９に示すフローチャートに基づいて説明する。

本処理ではまずステップＳ８１において、バッファ２４に格納されている顧客情報から電力使用量実績情報を読み出す。

ステップＳ８２〜Ｓ８４、Ｓ９５の処理は、図５のステップＳ４３〜Ｓ４５，Ｓ５２の処理と基本的に同様であるため、ここでは詳細な説明を省略する。なお、ステップＳ８３では、家族構成情報を読み出した後、その家族構成情報を電力料金の予測対象となっている年度に対応させて変換する。具体的には、例えば１０年後における電力料金の予測を本処理において行おうとしている場合には、バッファ２４から読み出した家族構成情報を１０年後の情報に変換する。つまり家族の者の年齢情報をそれぞれ１０ずつ上乗せする。

ステップＳ８５では、ステップ８１において読み出した電力使用量実績情報と、ステップＳ８４において設定した家族補正係数Ｒｆとに基づいて、電力使用量の予測値を算出する。具体的には、電力使用量実績情報から求まる過去の電力使用量に家族補正係数Ｒｆを掛け合わせることにより予測電力使用量を算出する。

ステップＳ８６では、ステップＳ８１で読み出した電力使用量実績情報に時間帯毎の電力使用量に関する情報が含まれているか否かを判定する。時間帯毎の電力使用量データが含まれている場合には、ステップＳ８７に進み、このデータに基づいて予測電力使用量を時間毎に算出する。時間帯毎の電力使用量データが含まれていない場合には、ステップＳ９８に進み、標準ライフスタイルデータを記憶部２３から読み出し、その標準ライフスタイルデータに基づいて予測電力使用量を時間帯毎に算出する（ステップＳ９９）。なお、標準ライフスタイルデータとは、居住者のライフスタイルに関する標準的なデータであり、例えば住宅販売会社１１に蓄積された各顧客のライフスタイル情報を平均化することで求められるものである。

ステップＳ８８では、バッファ２４に格納されている顧客情報の中に所在地情報が含まれているか否かを判定する。所在地情報が含まれている場合には、ステップＳ８９に進み、その所在地情報をバッファ２４から読み出す。そして、次のステップＳ９０においてその読み出した所在地情報に対応する環境データ（気温や天候等のデータ）を環境データベースから読み出す。

ステップＳ９１では、ステップＳ８９で読み出した所在地情報が概略情報に変換されているか否かを判定する。所在地情報が概略情報に変換されていない場合には、つまり所在地情報が番地まで含んだ詳細なものである場合には、ステップＳ９２に進む。ステップＳ９２では、その所在地情報に基づいて、日照条件データベースからその所在地情報に対応する日照条件データを読み出す。その後、ステップＳ９３に進む。

一方、前述のステップＳ８８において、顧客情報に所在地情報が含まれていない場合には、環境データベースから標準環境データを読み出すとともに（ステップＳ９６）、日照条件データベースから標準日照データを読み出す（ステップＳ９７）。また、前述のステップＳ９１において、所在地情報が地域情報に変換されているものである場合には、日照条件データベースから標準日照データを読み出す（ステップＳ９７）。なお、標準環境データとは、環境データに関する標準的なデータであり、例えば東京都の環境データである。また、標準日照データとは、日照条件に関する標準的なデータであり、例えば周囲に日光を遮るものがなく日当たり良好な住宅についての日照条件データである。

ステップＳ９３では、上記ステップで読み出した環境データ及び日照条件データに基づいて、ソーラパネル６３の太陽光発電による予測発電量を各時間帯毎に算出する。

ステップＳ９４では、ステップＳ８７又はステップＳ９９において算出した時間帯毎の予測電力使用量と、ステップＳ９３において算出したソーラパネル６３による時間帯毎の予測発電量と、発電ユニット５１による単位時間における発電量の上限値（発電能力）とに基づいて、商用電力の予測使用量を時間帯毎に算出する。本実施形態では、上述したように商用電力系統からの供給電力よりもソーラパネル６３による発電電力及び発電ユニット５１による発電電力を優先して電気負荷Ｌに供給する構成となっているため、ソーラパネル６３及び発電ユニット５１による発電電力では給電が追いつかない場合にのみ商用電力が供給されるようになっている。したがって、本ステップでは、時間帯毎の予測電力使用量から、ソーラパネル６３による時間帯毎の発電量と、発電ユニット５１による単位時間当たりの発電量の上限値とを差し引いて、その差し引いたことにより得られた値が正の値である場合にのみ、その値を商用電力の時間帯毎の予測使用量として算出することとしている。その後、本処理を終了する。

図８のフローチャートに戻り、商用電力使用量予測処理（ステップＳ７２）終了後のステップＳ７３では、バッファ２４に格納されている契約種別情報（詳細には電力会社２１との電力契約の内容）に基づいて、電力契約の内容に対応する電力単価データを電力料金データベースより読み出す。

ステップＳ７４では、ステップＳ７２において算出された商用電力の時間帯毎の予測使用量と、ステップＳ７３において読み出された電力単価データとに基づいて予測電力料金を算出する。例えば、電力料金を月毎又は年毎に算出する。そして、ステップＳ７５では、その算出した予測電力料金に関する情報を住宅販売会社１１の管理サーバ１２へ送信し、続くステップＳ７６では、バッファ２４に格納されている消去フラグが付された顧客情報を消去する。その後、本処理を終了する。

以上、詳述した本実施形態の構成によれば、以下の優れた効果が得られる。

住宅販売会社１１側の管理サーバ１２では、顧客情報消去要求部１６により顧客情報に消去フラグを付し、その消去フラグを付した顧客情報を電力会社２１側の管理コンピュータ２２に送信し、管理コンピュータ２２では、その消去フラグが付された顧客情報について電力料金の予測処理の実行後消去するようにした。これにより、電力会社２１側に顧客情報が残るのを防止することができるため、顧客情報が電力会社２１を通じて外部に流出するのを抑制することができる。よって、顧客情報の保護を図ることができる。

住宅販売会社１１側の管理サーバ１２では、顧客が非送信設定をした顧客情報に対して送信制限フラグを付与し、その送信制限フラグが付された顧客情報について管理コンピュータ２２への送信を禁止するようにした。これにより、上記顧客情報については電力会社２１を通じて外部に流出するのを防止することができる。

また、顧客情報のうちプライバシ性の高いライフスタイル情報、家族構成情報及び所在地情報に対して非送信設定を行えるようにしたため、プライバシデータが外部に流出するのを防止することができる。したがって、顧客のプライバシに関して一定の保護が図れる。

住宅販売会社１１側の管理サーバ１２では、顧客が所在地情報に対し変換設定をした場合には所在地情報に変換フラグを付与し、その変換フラグが付与された所在地情報について管理コンピュータ２２への送信に際し概略情報に変換するようにした。これにより、所在地情報の詳細については少なくとも外部への流出を抑制することができるため、万が一所在地情報が外部に流出した場合においても、その情報を取得した者により住宅の所在地が突き止められるのを回避する効果が期待できる。

住宅購入（引渡し）後において、特定の顧客情報について送信制限の設定変更をしたり、所在地情報について変換設定の有無を変更したりすることができるようにした。したがって、住宅購入前は、送信制限の設定や変換設定を行わない又はそれらの制限を緩くすることで、電力料金の予測精度を高め、購入に際して好適な判断材料を得る一方、住宅購入後は、それほど精度の高い予測が必要でないため送信制限の設定を行ったりする等することができる。

ライフスタイル情報に送信制限が設定されている場合には、住宅の引渡し後に電力使用量実績情報について送信制限を設定するようにした。電力使用量実績情報は定期的に住宅の管理装置７５から管理サーバ１２に送信され顧客情報記憶部１４に記憶されるため、同記憶部１４においてその情報は定期的に更新される。つまり、電力使用量実績情報は、同記憶部１４においてその内容が経時的に変化する。その点、上記構成によれば、どの時点におけるデータ内容についても外部への流出を抑制できる。

本発明は上記実施形態に限らず、例えば次のように実施されてもよい。

（１）上記実施形態では、住宅販売会社１１の管理サーバ１２において消去フラグが付された顧客情報については、電力会社２１の管理コンピュータ２２において電力料金の予測処理が実行された後に消去されるようにしたが、これを変更してもよい。例えば、消去フラグが付された顧客情報については、管理コンピュータ２２において読み取り不可となりさらに直ちに消去されるようにしてもよい。この場合、電力会社２１に対してその顧客情報が開示されるのを禁止することができるため、顧客情報が電力会社２１を通じて外部に流出するのを抑制することができる。

（２）上記実施形態では、電力会社２１の管理コンピュータ２２へ送信する顧客情報のすべてについて消去フラグを付す構成としたが、これを変更して、管理コンピュータ２２へ送信する顧客情報の一部について選択的に消去フラグを付す構成としてもよい。また、上記実施形態では、端末装置３５により入力された顧客情報のうち、ライフスタイル情報、家族構成情報及び所在地情報に限り、非送信制限を設定できるようにしたが、その他の顧客情報についても非送信制限を設定できるようにしてもよい。

（３）上記実施形態では、変換フラグが付された所在地情報について、管理コンピュータ２２への送信に際し概略情報に変換するようにしたが、これを変更して、管理コンピュータ２２への送信に際し所在地情報の一部、例えば番地部分を消去するようにしてもよい。この場合においても、所在地情報の詳細については少なくとも外部への流出を抑制することができるため、万が一所在地情報が外部に流出した場合でも、その情報を取得した者により住宅の所在地が突き止められるのを回避する効果が期待できる。

（４）顧客が住宅において不在となる期間を示す不在期間データ（例えば１日のうちで顧客が不在となる時間帯を示すデータ）が顧客情報に含まれている場合には、管理サーバ１２がその不在期間データについて送信を制限する等の制限を設定するようにしてもよい。例えば、顧客情報としてのエネルギ使用量実績情報（実績データに相当）において、エネルギ使用量が所定の値よりも少なくなる時間帯を示すデータが含まれている場合には、そのデータを不在期間データとして取り扱うことが考えられる。一般に、住宅における電力使用量は居住者が不在である場合に少なくなるものであるため、この場合顧客の不在期間を判定するのに都合がよい。そして、顧客情報にかかるデータが含まれている場合には管理コンピュータ２２への送信を禁止することが考えられる。この場合、電力会社２１を通じて不在期間データが外部へ流出するのを防止することができるため、不在期間データを取得した者により不在期間を狙って住宅内に侵入されるといった不都合な事態が生ずるのを回避できる。

（５）複数の各エネルギ供給会社ごとに、顧客情報の制限を設定してもよい。つまり電力会社２１及びガス会社３１それぞれに異なる顧客情報の制限を設定してもよい。例えば、電力会社２１に対しては顧客情報の制限度合いを弱めることで顧客情報の詳細な内容まで提供し、それによって電力料金の予測精度を高めたり、また、ガス会社３１に対しては顧客情報の制限度合いを強めることで、顧客情報の提供を制限し、それによって顧客情報の保護を図る等することができる。つまり、顧客が必要とするコスト予測の精度に応じて、顧客情報の保護レベルを変えることができる。

（６）上記実施形態では、本システムを用いて電力料金の予測シミュレーションを行う場合を例として説明したが、ガス料金の予測シミュレーションやその他の予測演算を行う場合においても本システムを用いることができる。

（７）住宅販売会社１１は、管理サーバ１２に顧客情報の入力を行った顧客に対し識別情報としてのパスワードを与え、そのパスワードの入力があったことを条件に当該顧客に対して管理サーバ１２内の顧客情報の書き換えを許可するようにしてもよい。具体的には、例えば、顧客による端末装置３５に対するパスワードの入力操作に基づいて、端末装置３５から管理サーバ１２にパスワードが送信された場合には、管理サーバ１２は顧客情報記憶部１４に記憶された当該パスワードに対応する顧客情報について、顧客情報記憶部１４からの読み出し及びその読み出した顧客情報の書き換えを当該顧客に対して許可することが考えられる。この場合、パスワードを所有する顧客自らでしか顧客情報の書き換えができないため、管理サーバ１２に保管された自己の顧客情報を他人に書き換えられるのを防止できる。

（８）住宅販売会社１１の管理サーバ１２に保管されている顧客情報について、顧客が外部業者への閲覧を許可できるようにしてもよい。例えば、管理サーバ１２内の顧客情報へのアクセスを許可するための許可パスワードを作成するパスワード作成手段を管理サーバ１２に設け、顧客がこのパスワード作成手段を用いて許可パスワードを作成できるようにする。そして、顧客は、その作成した許可パスワードを特定の外部業者へ提供することで、その外部業者が許可パスワードを管理サーバ１２に入力すれば顧客の顧客情報を閲覧できるようにする。これにより、顧客情報の流出のおそれがない業者に対しては顧客情報の自由な閲覧を許可することができるため、その業者に対して顧客情報に基づく見積もり等を必要に応じて依頼することができるようになる。

（９）上記実施形態におけるエネルギコスト予測システムでは、管理サーバ１２により施工業者４１の管理コンピュータ４２に顧客情報が送信されると、管理コンピュータ４２では施工費の見積もり処理が実施される。そして、この見積もりの結果が管理コンピュータ４２から管理サーバ１２に送信されると、管理サーバ１２は同結果を顧客情報記憶部１４に記憶する。ここで、住宅販売会社１１は、顧客情報記憶部１４に記憶されたこの見積もり結果に基づいて、以下のように住宅の見積価格を算出し、その算出した見積価格を顧客に提示するようにしてもよい。

管理サーバ１２は、顧客情報記憶部１４に記憶された見積もり結果に基づいて、まず値引き前の住宅の見積価格を算出し、顧客の端末装置３５に送信する。この場合、顧客に値引き前の住宅の見積価格が提示される。その後、管理サーバ１２は、顧客の端末装置３５に対してパスワードを送信する。このパスワードは、顧客により管理サーバ１２に入力されると、顧客が住宅販売会社１１の所有する各物件の詳細情報を閲覧できるようになるものであり、このパスワードが入力された場合には、顧客が住宅販売会社１１の物件に関心を持っているものと考えられる。そこで、このパスワードが顧客により管理サーバ１２に入力された場合には、顧客情報記憶部１４に記憶された見積もり結果に基づいて、値引き後の住宅の見積価格を算出し、その算出結果を顧客の端末装置３５に送信する。この場合、住宅販売会社１１の物件に関心を持っている顧客に対しお買得感を抱かせることができるため、住宅の購入を顧客に促すことが期待できる。

（１０）上記実施形態では、顧客による端末装置３５の操作に基づいて、顧客情報のうちライフスタイル情報、所在地情報及び家族構成情報について、選択的に送信制限が設定されるようにしたが、これに代えて又は付加して、所在地情報及びライフスタイル情報のうち少なくともいずれかについては顧客による設定操作の有無にかかわらず、送信制限が設定されるようにしてもよい。これにより、顧客の居住地に関する情報（つまり住所）と在宅時間に関する情報とのいずれかについては電力会社２１側へ送信されるのを禁止できるため、これらの情報の双方が電力会社２１から外部へ流出するのを防止できる。したがって、顧客の不在期間を狙って住宅内に押し入れられるといった不都合な事態が生ずる可能性を低減させることができる。

（１１）上記実施形態では、住宅販売会社１１の管理サーバ１２は、顧客情報検索部１５により検索された顧客情報について消去フラグを付与し、そのうち顧客が非送信制限を設定した顧客情報についてはさらに送信制限フラグを付与し、その付与の下で顧客情報を電力会社２１の管理コンピュータ２２へ送信するようにしたが、これに代えて又は付加して、顧客情報について以下の制限を実施するようにしてもよい。例えば、管理サーバ１２では、特定の顧客情報について読取制限フラグを付与するとともに、その読取制限フラグを付与した顧客情報を管理コンピュータ２２へ送信するようにし、管理コンピュータ２２では、その読取制限フラグが付与された顧客情報について読み取りが制限されるようにしてもよい。この場合、電力会社２１において当該顧客情報を読み取ることができる時間帯を制限したり、当該顧客情報を読み取ることができる者を制限したりする等、顧客情報の読み取りについて制限することができる。そのため、当該顧客情報が外部へ流出するのを抑制することができる。また、管理コンピュータ２２において、読取制限フラグが付与された顧客情報について読み取りができないようにしてもよい。そうすれば、当該顧客情報が外部へ流出するのを防止することができる。

１１…住宅販売会社、１２…第１管理コンピュータとしての管理サーバ、１４…記憶部としての顧客情報記憶部、１６…顧客情報消去部、２１…エネルギ供給会社としての電力会社、２２…第２管理コンピュータとしての管理コンピュータ、３１…エネルギ供給会社としてのガス会社、５０…コジェネレーションシステム、７５…管理装置。

Claims (9)

1. 住宅を販売する住宅販売会社には、顧客側から提供される顧客情報を記憶する記憶部と、該記憶部に記憶されている顧客情報を一元管理する第１管理コンピュータとが設けられ、
   前記住宅にエネルギを供給するエネルギ供給会社には、前記第１管理コンピュータから送信される顧客情報に基づいて前記住宅でのエネルギ使用に関するエネルギコストを予測演算する第２管理コンピュータが設けられているエネルギコスト予測システムにおいて、
   前記記憶部に記憶される顧客情報には、前記住宅の購入前又は購入後の顧客について家族構成及び生活様式の少なくともいずれかに関するプライバシデータが含まれ、
   前記第１管理コンピュータは、前記プライバシデータを含む顧客情報について、前記第２管理コンピュータへのデータ送信、前記第２管理コンピュータ側での読み取り、及び読み取り後の記憶の少なくともいずれかに制限を設定し、その制限の下で前記顧客情報を前記第２管理コンピュータに対して送信することを特徴とするエネルギコスト予測システム。
2. 前記第１管理コンピュータは、前記顧客情報に対する制限として該顧客情報のデータごとに消去要求データを選択的に付与し、前記消去要求データと共に前記顧客情報を前記第２管理コンピュータに送信し、
   前記第２管理コンピュータでは、前記第１管理コンピュータから送信された顧客情報のうち前記消去要求データが付与されているデータが、前記エネルギコストの予測演算後に消去されるようになっていることを特徴とする請求項１に記載のエネルギコスト予測システム。
3. 前記第１管理コンピュータは、前記顧客情報に対する制限として該顧客情報のデータごとに送信制限データを選択的に付与し、前記送信制限データが付与されたデータについて前記第２管理コンピュータへの送信を制限することを特徴とする請求項１又は２に記載のエネルギコスト予測システム。
4. 前記送信制限データは、前記第２管理コンピュータへのデータ送信に際し、データ内容の一部消去又は簡略データへの変換を実施するためのものであることを特徴とする請求項３に記載のエネルギコスト予測システム。
5. 前記プライバシデータには、前記住宅において住人が不在となる期間を示す不在期間データが含まれ、
   前記第１管理コンピュータは、前記不在期間データについて、前記制限を設定することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載のエネルギコスト予測システム。
6. 前記不在期間データは、前記住宅でのエネルギ使用量が所定の値よりも少なくなる時間帯を示すデータであることを特徴とする請求項５に記載のエネルギコスト予測システム。
7. 前記第１管理コンピュータは、前記住宅の購入前の顧客に関する購入前顧客情報と、購入後の顧客に関する購入後顧客情報とについて、各々異なる態様で前記制限を設定することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか一項に記載のエネルギコスト予測システム。
8. 前記第１管理コンピュータは、複数のエネルギ供給会社に設けられた各第２管理コンピュータとの間で通信可能となっており、
   前記第１管理コンピュータは、前記エネルギ供給会社ごとに前記顧客情報の制限を設定し、その制限の下で前記顧客情報を前記第２管理コンピュータに対して送信することを特徴とする請求項１乃至７のいずれか一項に記載のエネルギコスト予測システム。
9. 前記記憶部に記憶される顧客情報として、前記住宅でのエネルギ使用の実績データが含まれ、
   前記第１管理コンピュータは、前記実績データについて制限を設定して前記第２管理コンピュータに送信し、
   前記第２管理コンピュータは、前記実績データを含む顧客情報に基づいて今後のエネルギコストを予測演算することを特徴とする請求項１乃至８のいずれか一項に記載のエネルギコスト予測システム。

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