JP2014164570A - ニーズ判定装置、ニーズ判定方法およびニーズ判定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】欠陥を高い精度で検出すること。
【解決手段】１つの態様において、ニーズ判定装置１０は、定量的または定性的に評価可能な調査項目の評価値がニーズを判定する対象と同じ種類の教本毎に設定された調査データ１６３と、ニーズの評価値が教本毎に設定されたニーズ評価データ１６４とを記憶する記憶部１６と、調査データ１６３およびニーズ評価データ１６４に基づいて、ニーズを判定するための判定ロジックを生成するロジック生成部１６１ａと、ニーズを評価する対象の調査項目の評価値が設定された入力データを判定ロジックに適用することによって、対象におけるニーズを判定する判定部１６１ｂとを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、ニーズ判定装置、ニーズ判定方法およびニーズ判定プログラムに関する。

顧客満足度の高い提案を顧客に行うためには、顧客等のニーズを把握することが重要である。特許文献１は、プラント事業者とプラント機器メーカとで個別管理している工事案件の情報を一元管理し、プラント事業者のニーズを定量的に把握／予測するための手段を備えた工事案件受注支援システムが開示されている。

特開２００５−０３８０４２号公報

上記のように顧客と情報を共有するだけでは、狭い視野でしか顧客のニーズを把握できず、顧客満足度の高い提案をできないことがある。本発明は、顧客満足度の高い提案を可能にするニーズ判定装置、ニーズ判定方法およびニーズ判定プログラムを提供することを目的とする。

１つの態様において、ニーズ判定装置は、定量的または定性的に評価可能な調査項目の評価値がニーズを判定する対象と同じ種類の教本毎に設定された調査データと、ニーズの評価値が前記教本毎に設定されたニーズ評価データとを記憶する記憶部と、前記調査データおよび前記ニーズ評価データに基づいて、ニーズを判定するための判定ロジックを生成する判定ロジック生成部と、ニーズを評価する対象の前記調査項目の評価値が設定された入力データを前記判定ロジックに適用することによって、前記対象におけるニーズを判定する判定部とを備える。

１つの態様において、ニーズ判定方法は、ニーズ判定装置によって実行されるニーズ判定方法であって、定量的または定性的に評価可能な調査項目の評価値がニーズを判定する対象と同じ種類の教本毎に設定された調査データと、ニーズの評価値が前記教本毎に設定されたニーズ評価データとを取得するステップと、前記調査データおよび前記ニーズ評価データに基づいて、ニーズを判定するための判定ロジックを生成するステップと、ニーズを評価する対象の前記調査項目の評価値が設定された入力データを前記判定ロジックに適用することによって、前記対象におけるニーズを判定するステップとを備える。

１つの態様において、ニーズ判定プログラムは、ニーズ判定装置に、定量的または定性的に評価可能な調査項目の評価値がニーズを判定する対象と同じ種類の教本毎に設定された調査データと、ニーズの評価値が前記教本毎に設定されたニーズ評価データとを取得するステップと、前記調査データおよび前記ニーズ評価データに基づいて、ニーズを判定するための判定ロジックを生成するステップと、ニーズを評価する対象の前記調査項目の評価値が設定された入力データを前記判定ロジックに適用することによって、前記対象におけるニーズを判定するステップとを実行させる。

本発明に係るニーズ判定装置、ニーズ判定方法およびニーズ判定プログラムは、顧客満足度の高い提案が可能になるという効果を奏する。

図１は、実施例に係るニーズ判定装置の構成を示すブロック図である。 図２は、プラントデータの例を示す図である。 図３は、調査データの例を示す図である。 図４は、調査データに含まれる調査項目の例を示す図である。 図５は、ニーズ評価データの例を示す図である。 図６は、ニーズ評価データに含まれるニーズの例を示す図である。 図７は、調査項目とニーズの相関の例を示す図である。 図８は、調査項目とニーズの相関の例を示す図である。 図９は、相関データの例を示す図である。 図１０は、ロジックデータの例を示す図である。 図１１は、判定処理の入力データの例を示す図である。 図１２は、判定処理の出力データの例を示す図である。 図１３は、ニーズの判定の根拠の提示の例を示す図である。 図１４は、ニーズ判定装置の処理手順を示すフローチャートである。

以下に、本発明に係るニーズ判定装置、ニーズ判定方法およびニーズ判定プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。また、この実施例における構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。

図１を参照しながら、本実施例に係るニーズ判定装置の構成について説明する。図１は、本実施例に係るニーズ判定装置１０の構成を示すブロック図である。以下では、火力発電プラントのアップデート工事を提案するために火力発電プラントに関するニーズを判定する目的で、ニーズ判定装置１０を利用する例について説明する。

図１に示すように、ニーズ判定装置１０は、表示部１１と、入力部１２と、通信部１３と、媒体読取部１４と、制御部１５と、記憶部１６とを備える。

表示部１１は、液晶パネルや有機ＥＬ（Organic Electro−Luminescence）パネル等の表示装置を有し、制御部１５から送信される制御信号に基づいて、文字や図形等の各種情報を表示する。入力部１２は、キーボード等の入力装置を有し、利用者が入力装置に対して行った操作に対応する信号を制御部１５へ出力する。通信部１３は、所定の通信プロトコルに基づいて、他の装置との間での情報の送受信を制御する。媒体読取部１４は、光ディスク、光磁気ディスク、メモリカード等の可搬の非一過性の（non-transitory）な記憶媒体からプログラムやデータを読み取る。

制御部１５は、演算装置であるＣＰＵ（Central Processing Unit）１５１と、記憶装置であるメモリ１５２とを備え、これらのハードウェア資源を用いてプログラムを実行することによって各種の機能を実現する。具体的には、制御部１５は、記憶部１６に記憶されているプログラムを読み出してメモリ１５２に展開し、メモリ１５２に展開されたプログラムに含まれる命令をＣＰＵ１５１に実行させる。そして、制御部１５は、ＣＰＵ１５１による命令の実行結果に応じて、メモリ１５２および記憶部１６に対してデータの読み書きを行ったり、通信部１３等の動作を制御したりする。

記憶部１６は、磁気記憶装置や半導体記憶装置等の不揮発性を有する記憶装置からなり、各種のプログラムおよびデータを記憶する。記憶部１６に記憶されるプログラムには、ニーズ判定プログラム１６１が含まれる。また、記憶部１６に記憶されるデータには、プラントデータ１６２と、調査データ１６３と、ニーズ評価データ１６４と、相関データ１６５と、ロジックデータ１６６とが含まれる。

なお、図１において記憶部１６が記憶していることとしたプログラムおよびデータの全体または一部は、媒体読取部１４が読み取り可能な非一過性の（non-transitory）な記憶媒体に記憶されていてもよい。また、図１において記憶部１６が記憶していることとしたプログラムおよびデータの全体または一部は、通信部１３による通信によって他の装置から取得されてもよい。

ニーズ判定プログラム１６１は、ニーズを判定するための判定ロジックを生成する機能と、判定ロジックに基づいてニーズを判定する機能と、ニーズの判定の根拠を提示する機能とを提供する。ニーズ判定プログラム１６１は、ロジック生成部１６１ａと、判定部１６１ｂと、根拠提示部１６１ｃとを含む。

ロジック生成部１６１ａは、ニーズを判定するための判定ロジックを生成する。具体的には、ロジック生成部１６１ａは、調査データ１６３に格納されている情報と、ニーズ評価データ１６４に格納されている情報とを、それぞれ、説明変数と、目的変数として用いて、カテゴリカルデータ解析等の統計的な手法に基づいて、判定ロジックを生成する。カテゴリカルデータ解析には、例えば、数量ＩＩ類、および決定木が含まれる。

判定部１６１ｂは、ロジック生成部１６１ａによって生成された判定ロジックに基づいて、ニーズの判定を実行する。根拠提示部１６１ｃは、判定部１６１ｂによるニーズの判定の根拠を利用者に提示する。

プラントデータ１６２は、火力発電プラントの情報を保持する。プラントデータ１６２は、火力発電プラントが存在する場所を特定するために用いられる。

調査データ１６３は、定量的または定性的に評価可能な調査項目の評価値が教本（標本、サンプル）毎に設定されたデータである。教本（標本、サンプル）は、ニーズを判定する対象と同じ種類のプラント、施設、設備、装置、企業、または人等である。本実施例において、ニーズを判定する対象は、火力発電プラントである。調査項目の評価値は、問い合わせ、および公開されている資料等に基づいて決定される。調査項目は、１または複数のカテゴリのいずれかに分類される。

ニーズ評価データ１６４は、ニーズの評価値がニーズを判定する対象と同じ種類の教本毎に設定されたデータである。教本におけるニーズの評価値は、経験または知見のある担当者によって決定される。ニーズは、１または複数のカテゴリのいずれかに分類される。

相関データ１６５は、調査データ１６３に含まれる調査項目と、ニーズ評価データ１６４に含まれるニーズとの相関に関する情報を保持する。ロジックデータ１６６は、ロジック生成部１６１ａによって生成された判定ロジックを保持する。

図２を参照しながら、プラントデータ１６２について、より詳細に説明する。図２は、プラントデータ１６２の例を示す図である。プラントデータ１６２は、火力発電プラントの情報を火力発電プラント毎に保持する。図２の例に示すように、プラントデータ１６２は、プラント番号、国、地域といった項目を有する。プラント番号の項目には、火力発電プラントを識別するためのプラント番号が設定される。国および地域の項目には、火力発電プラントが存在する国および地域を識別するための値が設定される。

図３および図４を参照しながら、調査データ１６３について、より詳細に説明する。図３は、調査データ１６３の例を示す図である。図４は、調査データ１６３に含まれる調査項目の例を示す図である。

調査データ１６３には、ニーズの判定ロジックを生成するための説明変数となる値が格納される。具体的には、調査データ１６３には、教本に関連する調査項目毎に、定量的または定性的に評価した値が格納される。調査項目には、教本そのものに関する項目に加えて、教本が属する組織に関する項目、教本を含む環境に関する項目、教本が属する社会の制度に関する項目等のより一般的な項目が含まれる。調査項目は、同じ種類の項目が同じカテゴリに属するようにカテゴリ分けされる。

図３に示す例では、調査データ１６３は、カテゴリＡに属する調査項目Ａ１〜Ａ６と、カテゴリＢに属する調査項目Ｂ１〜Ｂ５と、カテゴリＣに属する調査項目Ｃ１〜Ｃ７とを有する。本実施例においては、ニーズを判定する対象は火力発電プラントであるため、調査データ１６３には、それぞれの調査項目を定量的または定性的に評価した評価値が、火力発電プラントを識別するためのプラント番号毎に格納されている。プラント番号には、評価値が評価された日付も対応付けられている。

調査データ１６３の形式は、図３に示す例に限定されない。例えば、調査データ１６３が含むカテゴリの数、および各カテゴリが含む調査項目の数は、図３に示す例に限定されない。

ニーズを判定する対象が火力発電プラントの場合、図４に示すように、例えば、「プラント情報」、「市場環境情報」、「顧客情報」等が調査項目のカテゴリとして設定される。「プラント情報」は、火力発電プラントそのものに関する調査項目が属するカテゴリである。「市場環境情報」は、火力発電プラントが属する社会の制度等に関する調査項目が属するカテゴリである。「顧客情報」は、火力発電プラントを運営する事業者に関する調査項目が属するカテゴリである。

このように、教本そのものに関する調査項目だけでなく、より一般的な調査項目を設定することにより、より広い視野からニーズを判定することが可能な判定ロジックを生成することができる。

「プラント情報」のカテゴリには、例えば、「主要運転モード」、「負荷変動有無」、「起動回数変動有無」、「運転時間変化」、「平均負荷変化」、「起動回数変化」、「電力の売り方」、「契約条件」等の調査項目が属する。

「主要運転モード」は、火力発電プラントの主な運転のモードに関する項目である。「負荷変動有無」は、負荷の変動の有無に関する項目である。「起動回数変動有無」は、起動回数の変動の有無に関する項目である。「運転時間変化」は、運転時間の変化の傾向に関する項目である。「平均負荷変化」は、平均負荷の変化の傾向に関する項目である。「起動回数変化」は、起動回数の変化の傾向に関する項目である。「電力の売り方」は、送電業者に電力を売る方法に関する項目である。「契約条件」は、送電業者に電力を売る契約に関する項目である。

「市場環境情報」のカテゴリには、例えば、「発電容量の順番」、「環境規制」等の調査項目が属する。「発電容量の順番」は、火力発電プラントが存在する国または地域における、発電容量から見たエネルギー源の順番に関する項目である。「環境規制」は、火力発電プラントが存在する国または地域における環境規制の厳しさに関する項目である。

それぞれの調査項目には、取りうる値が予め決められる。例えば、「主要運転モード」の項目は、「Ｂａｓｅｌｏａｄ」、「Ｉｎｔｅｒｍｅｄｉａｔｅ」、「Ｃｙｃｌｉｃ」、「Ｐｅａｋ」、および「不明」のいずれか１つの値を取る。例えば、「発電容量の順番」の項目は、「石炭」、「原子力」、「ガス」、「石油」、「水力」、「風力」、「太陽能」、「その他の再生可能エネルギー」、および「不明」の１つ以上の値を、発電容量に応じた順序で取る。

調査項目は、問い合わせ、公開されている情報等に基づいて、特別な経験または知見がない人でも、同じように評価できるように設定される。このため、ニーズ判定装置１０は、ニーズの判定ロジックを生成するための説明変数として、均質な情報を用意することができる。

図５および図６を参照しながら、ニーズ評価データ１６４について、より詳細に説明する。図５は、ニーズ評価データ１６４の例を示す図である。図６は、ニーズ評価データ１６４に含まれるニーズの例を示す図である。

ニーズ評価データ１６４には、ニーズの判定ロジックを生成するための目的変数となる値が格納される。具体的には、ニーズ評価データ１６４には、教本についてニーズを評価した値が格納される。ニーズは、同じ種類のニーズが同じカテゴリに属するようにカテゴリ分けされる。

図５に示す例では、ニーズ評価データ１６４は、カテゴリＸに属するニーズＸ１〜Ｘ６と、カテゴリＹに属するニーズＹ１〜Ｙ５と、カテゴリＺに属するニーズＺ１〜Ｚ７とを有する。本実施例においては、ニーズを判定する対象は火力発電プラントであるため、ニーズ評価データ１６４には、ニーズの評価値が、火力発電プラントを識別するためのプラント番号毎に格納されている。プラント番号には、評価値が評価された日付も対応付けられている。

ニーズ評価データ１６４の形式は、図５に示す例に限定されない。例えば、ニーズ評価データ１６４が含むカテゴリの数、および各カテゴリが含むニーズの数は、図５に示す例に限定されない。

ニーズを判定する対象が火力発電プラントの場合、図６に示すように、例えば、「運用柔軟性」、「燃料多様性への対応」、「稼働率向上」、「効率向上」、「メンテナンスコスト削減」等がニーズのカテゴリとして設定される。

「運用柔軟性」は、火力発電プラントの運用の柔軟性の向上に関連するニーズが属するカテゴリである。「燃料多様性への対応」は、火力発電プラントで用いられる燃料の多様化に関連するニーズが属するカテゴリである。「稼働率向上」は、火力発電プラントの稼働率の向上に関連するニーズが属するカテゴリである。「効率向上」は、火力発電プラントの効率向上に関連するニーズが属するカテゴリである。「メンテナンスコスト削減」は、火力発電プラントの運用に要するコストの削減に関連するニーズが属するカテゴリである。

「運用柔軟性」のカテゴリには、例えば、「急速起動」、「負荷追従」、「ターンダウン」等のニーズが属する。「燃料多様性への対応」のカテゴリには、「燃料変更」等のニーズが属する。「稼働率向上」のカテゴリには、「信頼性向上」等のニーズが属する。「効率向上」のカテゴリには、「定格効率以上の効率を希望」、「燃料コスト上昇への対応」等のニーズが属する。「メンテナンスコスト削減」のカテゴリには、「コスト低減」等のニーズが属する。

それぞれのニーズは、例えば、１から５の５段階で評価される。本実施例では、ニーズの値は、値が大きいほどニーズが高いことを示す。ニーズは、経験または知見を有する担当者によって評価される。

図７から図９を参照しながら、相関データ１６５について、より詳細に説明する。図７および図８は、調査項目とニーズの相関の例を示す図である。図９は、相関データ１６５の例を示す図である。

図７および図８は、調査項目と、「運用柔軟性」のカテゴリに属するニーズとの間の相関を示している。例えば、（Ａ）主要運転モードがＢａｓｅｌｏａｄ以外の運転モードである場合、またはＢａｓｅｌｏａｄから他のモードに変更されると予測される場合、次のようなことが想定される。電力需要不足、燃料供給不足、燃料コストの高さ、またはプラントのポジション（Ｒｅａｌ ＴｉｍｅまたはＡｎｃｉｌｌａｒｙ取引市場に入札している、もしくは契約条件の制限がある）等の理由により、部分負荷運転や起動停止が現にまたは将来的に多くなり、負荷変化の幅や速度、または起動の速度への関心が増す。

例えば、（Ｂ、Ｃ）主要運転モードが基本的にＢａｓｅｌｏａｄであるが、ある程度の負荷変動や起動回数増加が発生している場合、次のようなことが想定される。年間または日間の電力需要の変動が大きいためや、再生可能エネルギーの比率が高く、電力需要のカーブや再生可能エネルギーの変動に合わせるために、一定程度の負荷追従能力が必要となる。あるいは、予備容量の設定がある場合、余裕分の出力を必要時にすぐ立ち上げるように期待されるため、負荷追従が重要視される。あるいは、ある季節には需要が減少するか燃料供給不足のために運転が少なくなり、主要運転モードがＣｙｃｌｉｃやＰｅａｋに変化する場合、急速起動等が求められる。

例えば、（Ｄ）負荷が下がることが多く、環境規制（ＮＯｘとＣＯの規制等）が厳しい場合、負荷が低く下がり、排出を抑制したい場面で、ターンダウンが求められる。

このような、プラントの運用に必要な知見に基づいて、それぞれのニーズのカテゴリに、調査項目を関連付けすることができ、相関データ１６５が設定される。

図９に示す相関データ１６５の例は、「運用柔軟性」のニーズのカテゴリに、「プラント情報」のカテゴリに属する調査項目のうち、「主要運転モード」、「負荷変動有無」、「起動回数変動有無」、「電力の売り方」、および「契約条件」が関連することを示している。さらに、図９に示す相関データ１６５の例は、「運用柔軟性」のニーズのカテゴリに、「市場環境情報」のカテゴリに属する調査項目のうち、「発電容量の順番」、および「環境規制」が関連することを示している。

このように、ニーズのカテゴリにどのカテゴリのどの調査項目が関連するかを予め設定することによりニーズ判定の処理負荷を軽減するとともに判定の精度を向上する。

図１０を参照しながら、ロジック生成部１６１ａによる判定ロジックの生成について、より詳細に説明する。図１０は、ロジック生成部１６１ａによって生成された判定ロジックを格納するロジックデータ１６６の例を示す図である。

ロジック生成部１６１ａは、調査データ１６３に格納されている情報と、ニーズ評価データ１６４に格納されている情報とを、それぞれ、説明変数と、目的変数として用いて、統計的な手法に基づいて、判定ロジックを生成する。ロジック生成部１６１ａは、相関データ１６５を参照して、ニーズと調査項目の関連を絞り込みながら、判定ロジックを生成する。

調査項目とニーズの評価は、時期と場所に応じて変化することがある。例えば、環境規制は、時期、国、地域等によって異なる。このため、ロジック生成部１６１ａは、ニーズを判定する時期と、ニーズを判定する対象が存在する場所とに関する条件の指定を受け付ける。そして、ロジック生成部１６１ａは、指定された条件を満足する情報のみを調査データ１６３およびニーズ評価データ１６４から取得し、判定ロジックの生成に用いる。

このように、時期および場所に関する指定に基づいて判定ロジックの生成に用いる情報を選択することにより、判定ロジックに基づくニーズの評価の精度を向上させることができる。

ロジック生成部１６１ａが生成した判定ロジックは、ロジックデータ１６６に格納される。図１０は、ロジックデータ１６６に格納される判定ロジックのうち、「運用柔軟性」のカテゴリに含まれるニーズを判定するための判定ロジックの例を示している。図１０に示す判定ロジックは、決定木を用いて生成された判定ロジックである。図１０に示す判定ロジックは、例えば、「主要運転モード」の値が「Ｂａｓｅｌｏａｄ」であり、「負荷変動有無」の値が「あり」であり、「環境規制」の項目の値が「厳しい」または「厳しくなる」であり、「起動回数変動有無」の値が「大きい」の場合、「急速起動」のニーズが５で、「負荷追従」のニーズが４で、「ターンダウン」のニーズが３であることを示している。

図１１および図１２を参照しながら、判定部１６１ｂによるニーズの判定処理について、より詳細に説明する。図１１は、判定処理の入力データの例を示す図である。図１２は、判定処理の出力データの例を示す図である。

判定部１６１ｂは、図１１に示すような入力データを、ロジックデータ１６６に格納されている判定ロジックに適用し、それによって図１２に示すような出力データを出力する。出力データは、表示部１１に表示されてもよいし、記憶部１６に記憶されてもよいし、通信部１３によって他の装置へ送信されてもよい。

図１１に示すように、入力データには、ニーズを判定する対象について調査項目を定量的または定性的に評価した値が設定される。入力データは、少なくとも、判定ロジックにおいて用いられている全ての調査項目を含む。すなわち、入力データは、調査データ１６３には含まれるが、判定ロジックには含まれない調査項目を含まなくてもよい。

図１２に示すように、出力データには、ニーズ毎に評価結果が設定される。評価結果は、例えば、１から５の５段階で設定される。

図１３を参照しながら、根拠提示部１６１ｃによるニーズの判定の根拠の提示について、より詳細に説明する。図１３は、ニーズの判定の根拠の提示の例を示す図である。

利用者が、「運用柔軟性」のカテゴリに含まれるニーズの判定の根拠を求める操作を行うと、根拠提示部１６１ｃは、例えば、図１３に示すような画像を利用者に提示する。図１３に示す画像は、図１１に示した判定ロジックにおいて、判定部１６１ｂがニーズを判定するために辿った経路を明示した画像である。

このように、どの調査項目の値を用いてニーズを判定したかを利用者に提示することにより、利用者の納得性を高めることができる。さらに、どの調査項目が重要であるかが利用者にフィードバックされるので、調査データ１６３の質の向上につながる。

図１４を参照しながら、ニーズ判定装置１０の処理手順について説明する。図１４は、ニーズ判定装置１０の処理手順を示すフローチャートである。図１４に示す処理手順は、制御部１５がニーズ判定プログラム１６１を実行することによって実現される。図１４に示す処理手順が実行される前に、プラントデータ１６２、調査データ１６３、ニーズ評価データ１６４、および相関データ１６５には、ニーズの判定に必要な情報が格納される。

ステップＳ１０１で、ニーズ判定装置１０の制御部１５は、指定された条件に基づいて、調査データ１６３からデータを抽出する。ステップＳ１０２で、制御部１５は、指定された条件に基づいて、ニーズ評価データ１６４からデータを抽出する。そして、ステップＳ１０３で、制御部１５は、相関データ１６５に基づいて、調査項目とニーズの関連を絞り込む。

ステップＳ１０４で、制御部１５は、カテゴリカルデータ解析によって判定ロジックを生成する。生成された判定ロジックは、ロジックデータ１６６に格納される。ステップＳ１０５で、制御部１５は、判定対象に関する入力データを判定ロジックに適用してニーズを判定する。そして、ステップＳ１０６で、制御部１５は、判定結果を出力する。

上述してきたように、ニーズ判定装置１０は、定量的または定性的に評価可能な調査項目の値に基づいて、ニーズを評価する。このため、ニーズの判定結果が、個人の経験や技量に左右されず、ばらつきが小さい。さらに、ニーズ判定装置１０は、ニーズを評価する対象そのものの情報だけでなく、より一般的な情報も用いて、ニーズを評価する。このため、広い視野から見た長期的なニーズを判定することができる。このような理由から、ニーズ判定装置１０は、顧客満足度の高い提案を可能にする。

なお、上記の実施例で示した本発明の態様は、本発明の要旨を逸脱しない範囲で任意に変更することができる。例えば、上記の実施例で示したプログラムは、複数のモジュールに分割されていてもよいし、他のプログラムと統合されていてもよい。また、ニーズ判定装置１０の機能を適宜分散させてもよい。

上記の実施例では、火力発電プラントに関するニーズを判定するためにニーズ判定装置１０を利用する例について説明した。しかし、ニーズ判定装置１０を用いてニーズを判定する対象は、火力発電プラントに限定されない。ニーズ判定装置１０を用いてニーズを判定する対象は、例えば、火力発電プラント以外のプラント、施設、設備、装置でもよい。ニーズ判定装置１０を用いてニーズを判定する対象は、企業、または人でもよい。

上記の実施例では、ニーズを判定するたびに判定ロジックを生成する例について説明した。しかしながら、判定ロジックの運用の仕方は、これに限定されない。ニーズ判定装置１０は、ロジックデータ１６６に格納された判定ロジックを再利用してもよい。すなわち、ニーズ判定装置１０は、生成された判定ロジックを指定された条件と対応付けてロジックデータ１６６に格納しておき、同じ条件が指定された場合には、図１４のステップＳ１０１からステップＳ１０４を実行せずに、指定された条件に対応する既存の判定ロジックを用いて、ステップＳ１０５以降を実行してもよい。

１０ ニーズ判定装置
１１ 表示部
１２ 入力部
１３ 通信部
１４ 媒体読取部
１５ 制御部
１５１ ＣＰＵ
１５２ メモリ
１６ 記憶部
１６１ ニーズ判定プログラム
１６１ａ ロジック生成部
１６１ｂ 判定部
１６１ｃ 根拠提示部
１６２ プラントデータ
１６３ 調査データ
１６４ ニーズ評価データ
１６５ 相関データ
１６６ ロジックデータ

Claims (7)

1. 定量的または定性的に評価可能な調査項目の評価値がニーズを判定する対象と同じ種類の教本毎に設定された調査データと、ニーズの評価値が前記教本毎に設定されたニーズ評価データとを記憶する記憶部と、
   前記調査データおよび前記ニーズ評価データに基づいて、ニーズを判定するための判定ロジックを生成する判定ロジック生成部と、
   ニーズを評価する対象の前記調査項目の評価値が設定された入力データを前記判定ロジックに適用することによって、前記対象におけるニーズを判定する判定部と
   を備えるニーズ判定装置。
2. 前記対象におけるニーズが前記判定ロジックに基づいてどのように判定されたかを提示する根拠提示部をさらに備える請求項１に記載のニーズ判定装置。
3. 前記調査データに含まれる前記調査項目の数は複数であり、
   前記ニーズ評価データに含まれる前記ニーズの数は複数であり、
   前記記憶部は、前記調査データに含まれる前記調査項目と、前記ニーズ評価データに含まれるニーズとの相関が設定された相関データを更に記憶し、
   前記判定ロジック生成部は、前記相関データに基づいて、前記調査データに含まれる前記調査項目と、前記ニーズ評価データに含まれるニーズとの関連を絞り込んで、前記判定ロジックを生成する請求項１または２に記載のニーズ判定装置。
4. 前記調査データは、前記教本そのものの調査項目に加えて、前記教本が属する社会の制度に関する調査項目を含む請求項１から３のいずれか１つに記載のニーズ判定装置。
5. 前記判定ロジック生成部は、カテゴリカルデータ解析によって前記判定ロジックを生成する請求項１から４のいずれか１つに記載のニーズ判定装置。
6. ニーズ判定装置によって実行されるニーズ判定方法であって、
   定量的または定性的に評価可能な調査項目の評価値がニーズを判定する対象と同じ種類の教本毎に設定された調査データと、ニーズの評価値が前記教本毎に設定されたニーズ評価データとを取得するステップと、
   前記調査データおよび前記ニーズ評価データに基づいて、ニーズを判定するための判定ロジックを生成するステップと、
   ニーズを評価する対象の前記調査項目の評価値が設定された入力データを前記判定ロジックに適用することによって、前記対象におけるニーズを判定するステップと
   を備えるニーズ判定方法。
7. ニーズ判定装置に、
   定量的または定性的に評価可能な調査項目の評価値がニーズを判定する対象と同じ種類の教本毎に設定された調査データと、ニーズの評価値が前記教本毎に設定されたニーズ評価データとを取得するステップと、
   前記調査データおよび前記ニーズ評価データに基づいて、ニーズを判定するための判定ロジックを生成するステップと、
   ニーズを評価する対象の前記調査項目の評価値が設定された入力データを前記判定ロジックに適用することによって、前記対象におけるニーズを判定するステップと
   を実行させるニーズ判定プログラム。

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