JP2015099492A - Reward distribution system and distribution management device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、報酬分配システムおよび分配管理装置に係り、特に複数の事業者によって構成されるサービスにおいて、事業者の寄与率に応じて分配する報酬分配システムおよび分配管理装置に関する。 The present invention relates to a reward distribution system and a distribution management device, and more particularly to a reward distribution system and a distribution management device that distribute according to a contribution rate of a business operator in a service configured by a plurality of business operators.
現在、インターネット上でのアプリケーション管理サービスの普及に伴い、アプリケーション開発を複数の事業者が関与して行うケースが増加している。
特許文献１に記載の技術は、複数のサービス管理者への対価を決定する場合に、サービスの利用回数に応じた課金処理を実施する。これによって、特許文献１に記載の技術は、インターネット上でのサービスが使用される回数を増やす効果を生じさせている。
Currently, with the spread of application management services on the Internet, cases of application development involving multiple business operators are increasing.
The technique described in
特許文献１の技術では単一のアプリケーションを構成する複数のサービスが存在する場合に、サービスの利用回数に応じて複数のサービス管理者への報酬分配が可能である。
しかし、特許文献１の技術では、アプリケーションを使用したことでユーザが得ることができた効果の定量値（使用効果量）に応じてユーザの利用料金を算出することができない。また、アプリケーションを構成するデータまたは処理サービスの使用効果量に応じたデータ・処理サービス管理者への報酬分配を決定することができない。
In the technique of
However, in the technique of
本発明は、複数の事業者によって管理、提供される処理サービスまたはデータに関し、アプリケーションによりユーザが得ることができる使用効果量に対する寄与率に応じた報酬分配処理を実施する。これによって、複数の事業者によって管理、提供されるデータ・処理サービスの連携を行える報酬分配システムおよび分配管理装置を提供する。 The present invention relates to a processing service or data managed and provided by a plurality of business operators, and performs a reward distribution process according to a contribution rate to a use effect amount that a user can obtain by an application. This provides a reward distribution system and distribution management device that can link data and processing services managed and provided by a plurality of business operators.
上述した課題は、分配管理装置と、アプリケーション運用装置と、データ管理装置と、処理サービス管理装置と、を備え、アプリケーションを構成するデータまたは処理サービスを提供する複数の事業者に対して報奨額の分配計算を行う報酬分配システムであって、データ管理装置は、任意のアプリケーションが処理動作のためのデータと、データの仕様情報と、を保持するデータ記憶部を備え、処理サービス管理装置は、任意のアプリケーションの処理動作の少なくとも一部を行うサービス処理部と、このサービス処理部の仕様情報を保持するサービス記憶部と、を備え、アプリケーション運用装置は、データ管理装置が保持するデータの少なくとも一部と、処理サービス管理装置が保持するサービス処理部の少なくとも一部と、を用いて構成されるアプリケーションを実行する処理部を備え、分配管理装置は、アプリケーション実行の結果として得られた効果を定量値として推定する推定処理部と、推定した効果定量値および当該アプリケーションを構成するデータおよびサービス処理部それぞれのアプリケーション実行時における利用回数と、アプリケーション構成時における選択回数と、を含むアプリケーションの履歴に関する情報と、さらに当該データおよび処理サービスの間の入出力関係情報とを組み合わせて、各データおよびサービス処理部の効果定量値に対する寄与を推定する寄与推定部と、推定した寄与に基づいて、データまたはサービス処理部をデータ管理装置または処理サービス管理装置に提供した提供者に対する報奨額を算出する分配額算出部と、を備える報酬分配システムにより、達成できる。 The above-described problem is that a distribution management device, an application operation device, a data management device, and a processing service management device are provided, and a reward amount is provided to a plurality of companies that provide data or processing services constituting an application. A reward distribution system for performing distribution calculation, wherein the data management device includes a data storage unit that holds data for processing operation and data specification information by any application, and the processing service management device A service processing unit that performs at least a part of the processing operation of the application, and a service storage unit that holds specification information of the service processing unit, and the application operation device includes at least a part of the data held by the data management device And at least a part of the service processing unit held by the processing service management device The distribution management device includes an estimation processing unit that estimates an effect obtained as a result of executing the application as a quantitative value, an estimated effect quantitative value, data constituting the application, and Each service processing unit combines data related to application history, including the number of times of application execution at the time of application execution and the number of times of selection at the time of application configuration, and the input / output relationship information between the data and processing service. And a contribution estimator that estimates the contribution of the service processing unit to the effect quantitative value, and based on the estimated contribution, calculates a reward for the provider who provided the data management device or the processing service management device with the data or service processing unit A distribution amount calculation unit The reward distribution system, can be achieved.
また、アプリケーション運用装置と、データ管理装置と、処理サービス管理装置と、接続され、アプリケーションを構成するデータまたは処理サービスを提供する複数の事業者に対して報奨額の分配計算を行う分配管理装置であって、アプリケーション実行の結果として得られた効果を定量値として推定する推定処理部と、推定した効果定量値および当該アプリケーションを構成するデータおよびサービス処理部それぞれのアプリケーション実行時における利用回数と、アプリケーション構成時における選択回数と、を含むアプリケーションの履歴に関する情報と、さらに当該データおよび処理サービスの間の入出力関係情報とを組み合わせて、データおよびサービス処理部の効果定量値に対する寄与を推定する寄与推定部と、推定した寄与に基づいて、データまたはアプリケーション運用装置をデータ管理装置または処理サービス管理装置に提供した提供者に対する報奨額を算出する分配額算出部と、を備える分配管理装置により、達成できる。 In addition, the distribution management device is connected to the application operation device, the data management device, and the processing service management device, and performs distribution calculation of the reward amount for a plurality of providers that provide data or processing services constituting the application. The estimation processing unit that estimates the effect obtained as a result of the application execution as a quantitative value, the estimated effect quantitative value, the data constituting the application, and the number of times the application is used during the application execution, and the application The contribution estimation that estimates the contribution to the effect quantitative value of the data and service processing unit by combining the information on the application history including the number of selections at the time of configuration and the input / output relation information between the data and the processing service. And the estimated contribution Based on, by the distribution management device and a distribution amount calculation unit for calculating a reward amount for providers who provide data or application operation device to the data management device or the processing service management apparatus can be achieved.
本発明によれば、複数の事業者によって管理されるデータ・処理サービスの連携を行う場合に、各事業者の寄与率に応じた報酬を分配する報酬分配システムおよび分配管理装置を提供することができる。 According to the present invention, it is possible to provide a reward distribution system and a distribution management device that distribute a reward according to a contribution rate of each provider when data and processing services managed by a plurality of providers are linked. it can.
以下、本発明の実施形態について、実施例を用い図面を参照しながら詳細に説明する。なお、以下の実施例ではビルディングオートメーションシステム（ＢＡＳ）を用いて説明するが、発明は実施例に限定されるものではない。
（１．全体構成）
図１を参照して、ビルディングオートメーションシステムの全体構成を説明する。図１において、ビルディングオートメーションシステムは、複数の事業者によって提供されるデータ・処理サービスを連携させる。このことで、ビルディングオートメーションシステムは、任意のアプリケーションを構成・実行する。ビルディングオートメーションシステムは、さらにデータおよび処理サービスそれぞれへの報酬分配計算を実施する。ビルディングオートメーションシステムは、アプリケーション運用装置１０１と、データ管理装置１０３と、処理サービス管理装置１０４と、ユーザ表示端末１０５と、ユーザ建物オフィスビル１０２−Ａと、ネットワーク１００と、を含んで構成されている。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings using examples. In the following examples, a building automation system (BAS) is used for explanation, but the invention is not limited to the examples.
(1. Overall configuration)
With reference to FIG. 1, the whole structure of a building automation system is demonstrated. In FIG. 1, the building automation system links data / processing services provided by a plurality of operators. In this way, the building automation system configures and executes an arbitrary application. The building automation system also performs a reward distribution calculation for each data and processing service. The building automation system includes an
ユーザ建物オフィスビル１０２は、ビル監視制御装置１５１と、エネルギー量情報管理装置１５２と、環境情報管理装置１５３と、制御対象情報管理装置１５４と、が設置されているから構成される。
The user
各々の装置および端末は、ネットワーク１００を介して互いに通信する。ネットワーク１００は、ＬＡＮ（Local Area Network）を構成する通信経路である。ユーザ建物オフィスビル１０２、データ管理装置１０３、処理サービス管理装置１０４は、それぞれ複数接続されている。
（１．１ アプリケーション運用装置の概要）
アプリケーション運用装置１０１は、複数の事業者から提供されるデータおよび処理サービスを含むアプリケーションの構成要素に関する仕様情報を基にユーザが任意のアプリケーションの構成を設定する。アプリケーション運用装置１０１は、構成したアプリケーションを実行した後にその結果情報を収集する。
（１．２ 課金管理装置の概要）
課金管理装置（分配管理装置）１１０は、収集した結果情報を用いてアプリケーションを実行したことによりユーザが得た効果量を推定する。課金管理装置１１０は、推定した効果量を基にアプリケーションを構成していたデータおよび処理サービスを含むアプリケーションの構成要素の寄与率を推定する。課金管理装置１１０は、推定した寄与率に基づいてアプリケーションの構成要素の提供事業者に対する報酬の分配額を算出する。
（１．３ データ管理装置の概要）
データ管理装置１０３は、アプリケーションを構成する構成要素の一つであるデータを記憶、提供する。データ管理装置１０３は、アプリケーション運用装置で実行されたアプリケーションの処理に要するデータを、アプリケーションから送信される要求に基づいて送信する。
（１．４ 処理サービス管理装置の概要）
処理サービス管理装置１０４は、アプリケーションを構成する構成要素の一つである処理サービスを記憶、提供、実行する装置である。処理サービス管理装置１０４は、アプリケーション運用装置で実行されたアプリケーションの処理に要する処理サービスを、アプリケーションから送信される要求に基づいて送信または実行する。
（１．５ ビル監視制御装置の概要）
ビル監視制御装置１５１は、ユーザ建物オフィスビル１０２−Ａに備え付けられている空調および昇降機を含む設備の監視、制御、情報管理、入退管理を含む建物全体の管理を行う装置であり、アプリケーション運用装置１０１で実行されたアプリケーションからの要求に基づいて、設備の監視、制御、情報送信を含む処理を行う。
（１．６ エネルギー量情報管理装置）
エネルギー量情報管理装置１５２は、ユーザ建物オフィスビル１０２に備え付けられている設備、あるいはフロア、あるいは建物全体でのエネルギー消費量の定期的な計測、および記憶、外部送信を行う。エネルギー量情報管理装置１５２は、アプリケーション運用装置１０１で実行されたアプリケーションからの要求に基づいて、エネルギー情報を送信する。なお、ここでのエネルギー量とは消費電気量、消費電力、消費ガス量、あるいは水量を指す。
（１．７ 環境情報管理装置）
環境情報管理装置１５３は、ユーザ建物オフィスビル１０２−Ａに設置されている空調および昇降機を含む設備の状態および動作結果の情報を管理する装置である。環境情報管理装置１５３は、ビル監視制御装置１５１に環境情報を送信する。
（１．８ 制御対象情報管理装置）
制御対象情報管理装置１５４は、ユーザ建物オフィスビル１０２ーＡに設置されている空調や昇降機を含む設備の制御を実行する装置である。制御対象情報管理装置１５４は、それぞれに対応する設備に関する情報を保持する。制御対象情報管理装置１５４は、ビル監視制御装置１５１からの制御信号に基づいて、設備の制御を実行する。
（１．９ ユーザ表示端末）
ユーザ表示端末１０５は、アプリケーション運用装置１０１が保持する情報を表示する。
（２．機能構成）
次に、各装置のハードウェアおよび機能構成を説明する。
（２．１ アプリケーション運用装置の機能構成）
アプリケーション運用装置１０１は、ＣＰＵ（中央演算処理装置）１０６と、入力装置１０７と、出力装置１０８と、通信装置１０９と、記憶装置１１１と、を含んで構成されている。入力装置１０７は、キーボード、マウスを含む。出力装置１０８は、ディスプレイ、プリンタを含む。通信装置１０９は、有線ＬＡＮ、無線ＬＡＮを含む。記憶装置１１１は、メモリ、ハードディスクドライブを含む。アプリケーション運用装置１０１は、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、ハンドヘルドコンピュータを含む情報処理機器である。
Each device and terminal communicates with each other via the
(1.1 Overview of application operation device)
In the
(1.2 Outline of charge management device)
The charge management device (distribution management device) 110 estimates the effect amount obtained by the user by executing the application using the collected result information. The
(1.3 Outline of data management device)
The
(1.4 Overview of processing service management device)
The processing
(1.5 Outline of building monitoring and control system)
The building monitoring and
(1.6 Energy amount information management device)
The energy amount
(1.7 Environmental Information Management Device)
The environment
(1.8 Control target information management device)
The control target
(1.9 User display terminal)
The
(2. Functional configuration)
Next, the hardware and functional configuration of each device will be described.
(2.1 Functional configuration of application operation device)
The
記憶装置１１１は、次のデータベースとコンピュータプログラムを格納している。
先ずデータベースとして、記憶装置１１１は、制御対象情報記憶部１２０と、収集データ仕様情報記憶部１２１と、収集処理サービス仕様情報記憶部１２５と、アプリケーション構成情報記憶部１２６と、ユーザ情報記憶部１２７と、を備える。
The
First, as a database, the
制御対象情報記憶部１２０は、アプリケーション運用装置１０１で実行される任意のアプリケーションが制御対象とする設備の名称、特性、ＩＰアドレスを含むネットワーク上の識別子を含む情報を保持する。収集データ仕様情報記憶部１２１は、アプリケーション運用装置１０１で実行される任意のアプリケーションを構成するデータについて、名称、属性、ｋＷｈを含む単位、データ、保持する装置のＩＰアドレスを含むネットワーク上の識別子を含む仕様情報を保持する。収集処理サービス仕様情報記憶部１２５は、アプリケーション運用装置１０１で実行される任意のアプリケーションを構成する処理サービスについて、名称、処理概要、入出力データ、処理サービスを保持する装置のＩＰアドレスを含むネットワーク上の識別子を含む仕様情報を保持する。アプリケーション構成情報記憶部１２６は、第三者のユーザが任意のアプリケーションを構成するために設定したデータおよび処理サービスの構成情報を保持する。ユーザ情報記憶部１２７は、第三者のユーザに関する業種を含む利用者情報を記憶する。
The control target
コンピュータプログラムとして、記憶装置１１１は、制御対象情報収集プログラム１１２（制御対象情報収集部）と、データ・処理サービス仕様情報収集プログラム１１３（データ・処理サービス仕様情報収集部）と、アプリケーション構成設定プログラム１１４（アプリケーション構成設定部）と、ユーザ情報収集プログラム１２８（ユーザ情報収集部）と、アプリケーション実行プログラム１１５（アプリケーション実行部）と、アプリケーション実行結果収集プログラム１１６（アプリケーション実行結果収集部）と、を備える。
As computer programs, the
制御対象情報収集プログラム１１２（制御対象情報収集部）は、アプリケーション運用装置１０１で実行されるアプリケーションの制御対象設備の情報を取得し、制御対象情報記憶部１２０に格納する。データ・処理サービス仕様情報収集プログラム１１３（データ・処理サービス仕様情報収集部）は、アプリケーションを構成するデータおよび処理サービスの仕様情報を収集し、収集データ仕様情報記憶部１２１および収集処理サービス仕様情報記憶部１２５に格納する。
The control target information collection program 112 (control target information collection unit) acquires information on the control target equipment of the application executed by the
アプリケーション構成設定プログラム１１４（アプリケーション構成設定部）は、収集データ仕様情報記憶部１２１および収集処理サービス仕様情報記憶部１２５に記憶されている仕様情報を基に、第三者のユーザが任意のアプリケーションを構成するためにデータと処理サービスを設定し、設定されたデータおよび処理サービスの構成をアプリケーション構成情報１２６に格納する。
The application configuration setting program 114 (application configuration setting unit) allows a third-party user to execute an arbitrary application based on the specification information stored in the collected data specification
ユーザ情報収集プログラム１２８（ユーザ情報収集部）は、アプリケーションを構成した第三者のユーザの業種を含むユーザ情報を収集し、収集したユーザ情報をユーザ情報記憶部１２７に格納する。アプリケーション実行プログラム１１５（アプリケーション実行部）は、アプリケーション構成設定部１１４で第三者のユーザにより構成が設定されたアプリケーションを実行する。アプリケーション実行結果収集プログラム１１６（アプリケーション実行結果収集部）は、アプリケーション実行部１１５で実行されたアプリケーションの実行結果を収集し、実行結果記憶部１２３に格納する。
（２．２ 課金管理装置の機能構成）
課金管理装置１１０は、ハードウェア構成について、アプリケーション運用装置１０１と同様の情報処理装置である。課金管理装置１１０が備える記憶装置１８５は、次のデータベースとコンピュータプログラムを備えている。
先ずデータベースとして、記憶装置１８５は、寄与率情報記憶部１２２と、実行結果記憶部１２３と、使用効果量情報記憶部１２４と、を備える。
The user information collection program 128 (user information collection unit) collects user information including the type of business of the third party user who constitutes the application, and stores the collected user information in the user
(2.2 Functional configuration of billing management device)
The
First, as a database, the
寄与率情報記憶部１２２は、アプリケーションを構成するデータまたは処理サービスの、ユーザが得られた効果量に対する寄与率情報を保持する。実行結果記憶部１２３は、アプリケーションを構成するデータの読み込み回数、処理サービスの実行回数、実行時間を含むアプリケーション自体の動作結果情報、アプリケーションを実行した際の制御対象設備の動作情報およびエネルギー消費情報を含むアプリケーションが影響を及ぼす対象の計測データを含む情報を保持する。使用効果量情報記憶部１２４は、アプリケーションを実行したことでユーザが得ることができた効果量の定量情報、および効果量の算出根拠情報を保持する。
The contribution rate
またコンピュータプログラムとして、記憶装置１８５は、使用効果量推定プログラム１１７（使用効果量推定部）と、寄与率推定プログラム１１８（寄与率推定部）と、報酬分配額算出プログラム１１９（報酬分配額算出部）と、を備える。
As a computer program, the
使用効果量推定プログラム１１７（使用効果量推定部）は、実行結果情報記憶部１２３に格納された情報を基に、第三者のユーザがアプリケーションを実行したことで得ることができた効果を定量値として推定する。寄与率推定プログラム１１８（寄与率推定部）は、使用効果量推定プログラム１１７が推定した使用効果量と、実行結果情報記憶部１２３に格納されているアプリケーション自体の動作結果情報に基づいて、アプリケーションを構成するデータおよび処理サービスごとの使用効果量に対する寄与率を算出する。報酬分配額算出プログラム１１９（報酬分配額算出部）は、寄与率推定プログラム１１８が算出した寄与率に基づいて、アプリケーションを実行したユーザから徴収した料金を、データまたは処理サービスを提供した事業者に対して分配計算を行う。
（２．３ 処理サービス管理装置の機能構成）
処理サービス管理装置１０４は、ハードウェア構成について、アプリケーション運用装置１０１と同様の情報処理装置である。処理サービス管理装置１０４が備える記憶装置１３５は、次のデータベースとコンピュータプログラムを備えている。
The use effect amount estimation program 117 (use effect amount estimation unit) quantifies the effect obtained by the third party user executing the application based on the information stored in the execution result
(2.3 Functional configuration of processing service management device)
The processing
データベースについて、記憶装置１３５は、処理サービス仕様情報記憶部１３８を備える。処理サービス仕様情報記憶部１３８は、収集処理サービス仕様情報記憶部１２５と同様の処理サービスに関する仕様情報を保持する。
For the database, the
コンピュータプログラムについて、記憶装置１３５は、処理サービス管理部１３６と、アプリケーションを構成する処理サービス１３７と、を備える。処理サービス管理部１３６は、アプリケーションを構成する処理サービス１３７の実行管理、および処理サービス仕様情報記憶部１３８へのデータの登録、更新、検索、削除を行う。アプリケーションを構成する処理サービス１３７は、アプリケーション運用管理装置１０１で実行されるアプリケーションを構成する処理サービスの実体である。
（２．４ データ管理装置の機能構成）
データ管理装置１０３は、ハードウェア構成について、アプリケーション運用装置１０１と同様の情報処理装置である。データ管理装置１０３が備える記憶装置１４５は、次のデータベースとコンピュータプログラムを備えている。
Regarding the computer program, the
(2.4 Functional configuration of data management device)
The
データベースについて、記憶装置１４５は、アプリケーションを構成するデータ記憶部１４７と、データ仕様情報記憶部１４８と、を備える。アプリケーションを構成するデータ記憶部１４７は、アプリケーション運用管理装置１０１で実行されるアプリケーションを構成するデータの実体を保持する。データ仕様情報記憶部１４８は、収集処理データ仕様情報記憶部１２１と同様の、処理サービスに関する仕様情報を保持する。
Regarding the database, the
コンピュータプログラムについて、記憶装置１４５は、データ管理部１４６を備える。データ管理部１４６は、アプリケーションを構成するデータ記憶部１４７と、データ仕様情報記憶部１４８へのデータの登録、更新、検索、削除を行う。
（２．５ ユーザ建物オフィスビル管理の構成）
ビル監視制御装置１５１、エネルギー量情報管理装置１５２、環境情報管理装置１５３、制御対象情報管理装置１５４は、ユーザ建物オフィスビル１０２に設置された装置である。ビル監視制御装置１５１、エネルギー量情報管理装置１５２、環境情報管理装置１５３、制御対象情報管理装置１５４は、ハードウェア構成について、アプリケーション運用装置１０１と同様である。各装置は、ネットワーク１００を介して、直接または間接的にアプリケーション運用装置１０１との情報送受信を行う。
（３．装置構成）
図１Ｂを参照して、ビルディングオートメーションシステムの装置構成を説明する。図１Ｂにおいて、ビルディングオートメーションシステムは、データ管理者１６３によって管理されるデータ管理装置１０３と、処理サービス管理装置１６４によって管理される処理サービス管理装置１０４と、運用事業者１６１によって管理されるアプリケーション運用装置１０１と、課金事業者１６０によって管理される課金管理装置１１０と、ユーザ建物オフィスビル１０２に存在するビル監視制御装置１５１と、がネットワーク１００を介して接続されたシステムである。
For the computer program, the
(2.5 User building office building management configuration)
The building
(3. Device configuration)
With reference to FIG. 1B, the apparatus structure of a building automation system is demonstrated. In FIG. 1B, the building automation system includes a
ユーザ建物オフィスビル１０２には電力によって稼働する昇降機１５５が存在する。昇降機１５５の使用電力は、電力メータ１７１が計測する。加速度センサ１７２で計測された加速度を含む、昇降機１５５の稼動情報は、環境情報管理装置１５３を介してビル監視制御装置１５１に送信される。昇降機に対する制御情報は、ビル監視制御装置１５１より制御対象情報管理装置１５４に送信される。制御対象情報管理装置１５４は、昇降機１５５の制御を実行する。
The user
また、ユーザ建物オフィスビル１０２には、給水管１７７から給水ポンプ１７９により供給される水道１７３と、ガス管１７８から供給されるガス供給器１７５が設置されている。それぞれの使用量は、水道メータ１７４、ガスメータ１７６が計測する。計測機器である電力メータ１７１、水道メータ１７４、ガスメータ１７６は、エネルギー情報管理装置１５２に対して使用量情報を送信する。エネルギー情報管理装置１５２は、送信された電力、水、ガスのそれぞれの使用量情報を時系列に記憶する。
In the user
ユーザ建物オフィスビル１０２に存在するビル監視制御装置１５１は、エネルギー情報管理装置１５２から電力、ガス、水道を含む使用量情報を取得する。ビル監視制御装置１５１は、使用量情報について、アプリケーション運用装置１０１にネットワーク１００を介して送信する。
The building
データ管理者１６３は、アプリケーションの構成要素の一つである入退管理データを含むデータをデータ管理装置１０３に記憶する。処理サービス管理者１６４は、アプリケーションの構成要素の一つである昇降機の稼働需要予測および間引き制御を含む処理サービスを処理サービス管理装置１０４に記憶する。ユーザであるオフィスビル１０２の管理者は、制御対象情報管理装置に、制御対象設備の情報を記憶する。オフィスビル１０２の管理者は、アプリケーション運用装置１０１を用いて、昇降機の間引き制御を含むアプリケーションを構成および実行する。なお、構成した間引き制御アプリケーションは、データ管理者１６３が提供するデータと、処理サービス管理者１６４が提供する処理サービスを構成要素とする。運用事業者１６１は、アプリケーション運用装置１０１を用いて、ユーザであるオフィスビル１０２の管理者からの要求に基づいて構成したアプリケーションを実行する。運用事業者１６１は、その結果情報を収集する。課金管理者１６０は、課金管理装置１１０を用いて、アプリケーションを実行したことによりユーザ建物オフィスビル１０２が得た昇降機の間引き制御による節電効果量を含む効果量を、収集した結果情報を用いて推定する。課金管理者１６０は、推定した効果量を基にアプリケーションを構成していたデータおよび処理サービスを含むアプリケーションの構成要素の寄与率を推定する。課金管理者１６０は、推定した寄与率に基づいてデータ管理者１６３および処理サービス管理者１６４に対する報酬の分配額を算出する。なお、本明細書において、「管理者」は、人の概念を含まない。
（４．全体処理）
図２を参照して、処理の全体概要を説明する。
（４．１ データ・処理サービス仕様情報収集部の処理の概略）
データ・処理サービス仕様情報収集部１１３は、データ仕様情報記憶部１４８のデータ仕様情報と、処理サービス仕様情報記憶部１３８の処理サービスの仕様情報とをデータ管理部１４６および処理サービス管理部１３６から収集する。データ・処理サービス仕様情報収集部１１３は、それぞれ収集データ仕様情報記憶部１２５および収集処理サービス仕様情報記憶部１２１に記憶する。
（４．２ 制御対象情報収集部の処理の概略）
制御対象情報収集部１１２は、ビル監視制御装置１５１から収集した制御対象情報を制御対象情報記憶部１２０に記憶する。
（４．３ アプリケーション構成設定部の処理の概略）
アプリケーション構成設定部１１４は、収集データ仕様情報記憶部１２１および収集処理サービス仕様情報記憶部１２５からそれぞれデータおよび処理サービスの仕様情報を、制御対象情報記憶部１２０から制御対象情報を取得する。アプリケーション構成設定部１１４は、それらの順序関係および入出力関係を設定する。これによって、アプリケーション構成設定部１１４は、アプリケーションの構成情報を作成する。作成された構成情報について、アプリケーション構成設定部１１４は、アプリケーション構成情報記憶部１２６に記憶する。構成情報の作成は、アプリケーションのユーザが直接行ってもよいし、コンピュータプログラムにより機械的に行ってもよい。
（４．４ ユーザ情報収集部）
ユーザ情報収集部１２８は、アプリケーションの構成情報を作成したユーザの業種を含む情報を収集する。ユーザ情報収集部１２８は、ユーザの業種を含む情報をユーザ情報記憶部１２７に記憶する。
（４．５ アプリケーション実行部の処理の概略）
アプリケーション実行部１１５は、アプリケーション構成情報記憶部１２６に記憶されたアプリケーションの構成情報に従ってアプリケーションを実行する。
（４．６ アプリケーション実行結果収集部の処理の概略）
アプリケーション実行結果収集部１１６は、アプリケーション実行部１１５から実行結果を収集する。アプリケーション実行結果収集部１１６は、実行結果を実行結果情報記憶部１２３に記憶する。
（４．７ 使用効果量推定部の処理の概略）
使用効果量推定部１１７は、アプリケーション構成設定部１１４によって設定されたアプリケーションの使用効果量を、実行結果情報記憶部１２３に記憶されているエネルギー消費量を含む情報を基にして推定する。使用効果量推定部１１７は、アプリケーションの使用効果量を、使用効果量情報記憶部１２４に記憶する。
The
(4. Overall processing)
With reference to FIG. 2, the overall outline of the processing will be described.
(4.1 Outline of processing of data / processing service specification information collection unit)
The data / processing service specification
(4.2 Outline of processing of control target information collection unit)
The control target
(4.3 Outline of processing of application configuration setting unit)
The application
(4.4 User information collection unit)
The user
(4.5 Outline of processing of application execution unit)
The
(4.6 Overview of processing of application execution result collection unit)
The application execution
(Outline of processing of 4.7 use effect amount estimation unit)
The usage effect
使用効果量推定部１１７は、アプリケーションを利用しているユーザの過去のエネルギー使用量を用いて、アプリケーションを利用しなかったと仮定した場合でのエネルギー使用量を推定する。使用効果量推定部１１７は、アプリケーションを利用した結果として計測された実際のエネルギー消費量と推定されたエネルギー消費量との差分にエネルギー料金の単価を乗算することで使用効果量を推定する。
（４．８ 寄与率推定部の処理の概略）
寄与率推定部１１８は、実行結果情報記憶部１２３に記憶されている処理サービスの利用回数および処理時間を含む情報、および使用効果量情報記憶部１２４に記憶されている使用効果量を含む情報を基にして、データおよび処理サービスの使用効果量に対する寄与率を推定する。寄与率推定部１１８は、推定した寄与率を寄与率情報記憶部１２２に記憶する。
The use effect
(4.8 Outline of processing of contribution rate estimation unit)
The contribution
ここで、寄与は、具体的な数値で表現される寄与率、寄与度、寄与量を含む概念である。また、寄与度または寄与量は、寄与を数値で表現する値である。寄与率、寄与度、寄与量は、いずれもＣＯ２量、電気量、ガス量、金銭を含む明細書中で表現された軽量可能な単位系の数値から算出される。
（４．９ 報酬分配額算出部の処理の概略）
最後に報酬分配額算出部１１９は、寄与率情報記憶部１２２に記憶された各データおよび各処理サービスの寄与率に基づいて、各データおよび各処理サービスのそれぞれを提供した事業者への報酬を算出する。なお、事業者はデータ管理者１６３および処理サービス管理者１６４であってもよい。
（５．各処理部の詳細な処理）
（５．１ データ・処理サービス仕様情報収集部の詳細な処理）
図３ないし図６を参照して、データ・処理サービス仕様情報収集部１１３の処理を説明する。データ・処理サービス仕様情報収集部１１３は、アプリケーションを構成するデータおよび処理サービスの仕様情報を収集し、収集データ仕様情報記憶部１２１および収集処理サービス仕様情報記憶部１２５のそれぞれに格納する処理部である。
Here, the contribution is a concept including a contribution rate, a contribution degree, and a contribution amount expressed by specific numerical values. Further, the contribution degree or the contribution amount is a value that expresses the contribution by a numerical value. Each of the contribution rate, the contribution degree, and the contribution amount is calculated from the numerical values of the lightweight unit system expressed in the specification including the CO2 amount, the electricity amount, the gas amount, and money.
(4.9 Overview of processing of reward distribution calculation unit)
Finally, the reward distribution
(5. Detailed processing of each processing unit)
(5.1 Detailed processing of data / processing service specification information collection unit)
Processing of the data / processing service specification
収集されるデータ仕様情報と、収集し記憶部に格納されたデータ仕様情報は、それぞれ図３と図４に示すデータテーブルとして、それぞれデータ仕様情報記憶部１４８と収集データ仕様情報記憶部１２１とに記憶される。
The collected data specification information and the data specification information collected and stored in the storage unit are respectively stored in the data specification
図３を参照して、データ仕様情報テーブルを説明する。図３において、データ仕様情報テーブルは、所有者ＩＤ４００と、アドレス４０１と、データ名４０２と、属性４０３と、を含んで構成されている。
The data specification information table will be described with reference to FIG. In FIG. 3, the data specification information table includes an
データ仕様情報テーブルの１行目は、所有者ＩＤ４００が「ＯＷ１」のデータ所有者は、アドレス４０１が「１９２．１６８．１０．９２」のデータ管理装置１０３にデータ名４０２が「入退管理」のデータを保持しており、また入退管理データの属性４０３は「時刻」「入館人数」「退館人数」であることを示している。
In the first row of the data specification information table, the data owner whose
図４を参照して、収集データ仕様情報テーブルを説明する。図３に示すデータ仕様情報を収集し、収集データ仕様情報記憶部１２１に記憶されるデータテーブルが収集データ仕様情報テーブルである。
The collected data specification information table will be described with reference to FIG. A data table that collects the data specification information shown in FIG. 3 and is stored in the collected data specification
図４において、収集データ仕様情報テーブルは、所有者ＩＤ６００と、データ６０１と、アドレス６０２と、データ名６０３と、属性６０４と、を含んで構成されている。収集データ仕様情報テーブルの１行目は、図３の１行目のデータ仕様情報に対して、データＩＤ６０１として「Ａ１」を割り振っていることを示している。
4, the collected data specification information table includes an
また同様に、収集される処理サービス仕様情報と、収集し記憶部に格納された処理サービス仕様情報は、それぞれ具体的には図４と図６に示すようなデータテーブルとして、それぞれ処理サービス仕様情報記憶部１３８と収集処理サービス仕様情報記憶部１２５に記憶される。
Similarly, the collected processing service specification information and the processing service specification information collected and stored in the storage unit are specifically processed data specifications as data tables as shown in FIGS. 4 and 6, respectively. The information is stored in the
図５を参照して、処理サービス仕様情報テーブルを説明する。図５において、所有者ＩＤ５００と、アドレス５０１と、処理名５０２と、入力属性５０３と、出力属性５０４と、を含んで構成されている。
The processing service specification information table will be described with reference to FIG. In FIG. 5, an
処理サービス仕様情報テーブルの１行目は、所有者ＩＤ５００が「ＯＷ２」の処理サービス所有者は、アドレス５０１が「１９２．１６８．１０．１３２」の処理サービス管理装置１０４に処理名５０２が「昇降機稼働需要予測」の処理サービスを保持しており、また処理サービスの入力属性５０３は「時刻」「入館人数」「退館人数」であり、出力属性５０４は「時刻」「稼働需要予測値」であることを示している。
The first line of the processing service specification information table shows that the processing service owner whose
図６を参照して、収集処理サービス仕様情報テーブルを説明する。図６は、図５に示す処理サービス仕様情報を収集し、収集処理サービス仕様情報記憶部１２５に記憶されるデータテーブルである。図６において、収集処理サービス仕様情報テーブルは、所有者ＩＤ７００と、サービスＩＤ７０１と、アドレス７０２と、処理名７０３と、入力属性７０４と、出力属性７０５と、を含んで構成されている。
収集処理サービス仕様情報テーブルの１行目は、図５の１行目の処理サービス仕様情報に対して、処理サービスＩＤ７０１として「Ｂ１」を割り振っていることを示している。
（５．２ 制御対象情報収集部の詳細な処理）
図７を参照して、制御対象情報収集部１１２の処理を説明する。図７において、制御対象情報テーブルは、所有者ＩＤ８００と、制御対象ＩＤ８０１と、アドレス８０２と、制御対象名８０３と、対応制御方法８０４と、通信制御情報８０５と、を含んで構成されている。
The collection processing service specification information table will be described with reference to FIG. FIG. 6 is a data table that collects the processing service specification information shown in FIG. 5 and is stored in the collection processing service specification
The first line of the collection processing service specification information table indicates that “B1” is assigned as the
(5.2 Detailed processing of the control target information collection unit)
With reference to FIG. 7, the process of the control target
制御対象情報収集部１１２は、収集した制御対象情報について、図７に示すデータテーブルとして記憶する。制御対象情報テーブルの１行目は、制御対象の機器の一つとして、所有者ＩＤ８００が「ＯＷ１」の所有者は制御対象名８０３が「昇降機」を制御対象としており、対応制御方法８０４として「間引き制御」が可能であり、そのために送信しなければならない送信制御情報８０５は「時刻」「制御信号」で、送信制御情報８０５の送信宛先アドレス８０２は「１９２．１６８．１０．７３」である。またアプリケーション運用装置１０１の中での識別子である制御対象ＩＤ８０１は「Ｃ１」であること意味している。
（５．３ アプリケーション構成設定部の詳細な処理）
図８と図９を用いて、アプリケーション構成設定部１１４の処理を説明する。アプリケーション構成情報設定部１１４は、ある任意のアプリケーションを構成するデータ、処理サービス、および制御対象を選択する。アプリケーション構成情報設定部１１４は、選択した制御対象の順序関係および入出力関係を設定することで、アプリケーションの構成情報を作成する。
図８を参照して、アプリケーション構成情報テーブルを説明する。図８において、アプリケーション構成情報テーブルは、ユーザＩＤ３６０と、ユースケース３６１と、処理順番３６２と、アドレス３６３と、データＩＤ３６４と、処理サービスＩＤ３６５と、制御対象ＩＤ３６６と、入力側ＩＤ３６７と、出力側ＩＤ３６８と、を含んで構成されている。なお、アプリケーション構成情報テーブルは、アプリケーション構成設定部１１４の処理（図９）によって、生成されるテーブルである。
The control target
(5.3 Detailed processing of the application configuration setting unit)
The process of the application
The application configuration information table will be described with reference to FIG. 8, the application configuration information table includes a
アプリケーション構成情報テーブルの１行目の意味は、次の通りである。（１）設定対象としてデータＩＤ３６４が「Ａ１」のデータを選択した。（２）図９のステップ９０２で選択したデータＩＤ３６４「Ａ１」に対する入力側のデータ、処理サービス、制御対象は存在せず、一方出力側には出力側ＩＤ３６８が「Ｂ１」の処理サービスが存在するように設定した。（３）ステップ９０１およびステップ９０２で選択したデータＩＤ「Ａ１」は、この構成における処理順序が「１」番目であり、さらにこの構成を一意に識別するユースケースＩＤ３６１が「Ｕ１」である。（４）ユースケースＩＤ３６１が「Ｕ１」の構成情報を作成しているユーザは、ユーザＩＤ「Ｕｓｅｒ１」である。
The meaning of the first line of the application configuration information table is as follows. (1) Data whose
図９を参照して、アプリケーション構成設定部１１４の処理フローを説明する。図９において、アプリケーション構成設定部１１４は、データ、処理サービス、制御対象のいずれかを設定対象として選択する（Ｓ９０１）。設定対象としてデータを選択したとき、アプリケーション構成設定部１１４は、図４に示す収集データ仕様情報テーブルから、任意のデータのデータＩＤ６０１とアドレス６０２を取得する（Ｓ９０２）。ステップ９０１で処理サービスを選択したとき、およびステップ９０２のあと、アプリケーション構成設定部１１４は、図６に示す収集処理サービス仕様情報テーブルから任意の処理サービスの処理サービスＩＤ７０１とアドレス７０２を取得する（Ｓ９０３）。ステップ９０１で制御対象を選択したとき、およびステップ９０３のあと、アプリケーション構成設定部１１４は、図７に示す制御対象情報テーブルから任意の制御対象ＩＤ８０１とアドレス８０２を取得する（Ｓ９０４）。
The processing flow of the application
アプリケーション構成設定部１１４は、ステップ９０１からＳ９０４で取得したデータ、処理サービス、あるいは制御対象に対して、処理の流れ上、その前後に位置づけられるデータ、処理サービス、制御対象を、入力側もしくは出力側として設定する（Ｓ９０５）。アプリケーション構成設定部１１４は、ステップ９０１からステップ９０５で設定した情報にユースケースＩＤおよび処理順番を付与する（Ｓ９０６）。このユースケースＩＤとは、本処理部において設定したデータ、処理サービス、および制御対象の構成を一意に識別するための識別子であり、ステップ９０１からステップ９０８が終了するまで同一の値をとる。また処理順番とは、設定しようとしている現在の構成における処理の流れ上の順序を意味している。
The application
アプリケーション構成設定部１１４は、この構成を作成しているユーザの識別子を、ステップ９０６にて付与したユースケースＩＤに紐づける（Ｓ９０７）。アプリケーション構成設定部１１４は、ステップ９０２からＳ９０７で設定した構成情報を、アプリケーション構成情報記憶部に記憶する（Ｓ９０８）。最後に、アプリケーション構成設定部１１４は、構成情報の設定が終了したか否かを判定する（Ｓ９０９）。終了していない場合、アプリケーション構成設定部１１４は、ステップ９０１に遷移する。ステップ９０９で、構成情報設定が終了した場合、アプリケーション構成情報設定部１１４は、処理を終了する。この終了判定の処理は、ユーザによる設定終了情報の入力を以って行ってもよい。
（５．４ ユーザ情報テーブル）
図１０を参照して、ユーザ情報テーブルを説明する。アプリケーション構成時に収集されたユーザ情報は、図１０に示すユーザ情報テーブルに記憶される。図１０において、ユーザ情報テーブルは、ユーザＩＤ３７１と、業種３７２と、を含んで構成される。
ユーザ情報テーブルの１行目は、ユーザと業種の関係として、ユーザＩＤ３７１が「Ｕｓｅｒ１」のユーザの業種３７２は「商社」として記憶されたことを意味している。
（５．５ アプリケーション実行部の詳細な処理）
図１１を参照して、アプリケーション実行部１１５の詳細な処理フローを説明する。図１１において、アプリケーション実行部１１５は、実行対象とするアプリケーションの構成を示す任意のユースケースＩＤを設定する（Ｓ１１１）。アプリケーション実行部１１５は、現在の処理順番を示す処理順序カウンターを”１”に設定する（Ｓ１１２）。アプリケーション実行部１１５は、ステップ１１１とステップ１１２で設定したユースケースＩＤと処理順番をキーとして、アプリケーション構成情報テーブルに記憶されているデータＩＤ・処理サービスＩＤ・制御対象ＩＤのいずれかを取得する（Ｓ１１３）。アプリケーション実行部１１５は、取得したデータＩＤ、処理サービスＩＤ、制御ＩＤのいずれかをキーとして、それぞれ収集データ仕様情報テーブル・収集処理サービス仕様情報テーブル・制御対象情報テーブルからアドレスを取得する（Ｓ１１４）。
The application
(5.4 User information table)
The user information table will be described with reference to FIG. The user information collected at the time of application configuration is stored in the user information table shown in FIG. In FIG. 10, the user information table includes a
The first line of the user information table means that the
(5.5 Detailed processing of application execution unit)
A detailed processing flow of the
アプリケーション実行部１１５は、ステップ１１４で取得したアドレスに対して、処理要求情報を送信する（Ｓ１１５）。この処理要求情報とは、具体的にはデータ管理装置１０３に対してはデータの検索および取得処理要求、処理サービス管理装置に対しては処理開始要求、制御対象については制御実行要求がそれである。またデータ管理装置１０３への処理要求情報を送信した後、アプリケーション実行部１１５は、データ本体をアプリケーション運用装置１０１にコピーしてもよい。また処理サービス管理装置１０４への処理要求情報を送信した後、アプリケーション実行部１１５は、処理サービスの実体をアプリケーション運用装置１０１にコピーした後に処理サービスを実行してもよいし、コピーを行わず処理サービス管理装置１０４で実行させてもよい。
The
アプリケーション実行部１１５は、ステップ１１５で処理要求情報を送信した処理サービスの処理の回数である利用回数と処理サービスの処理に要した時間である処理時間を、処理サービスＩＤに紐づけてアプリケーション結果収集部１１６に送信する（Ｓ１１６）。
The
最後に、アプリケーション実行部１１５は、ステップ１１５で処理要求情報を送信したデータあるいは処理サービスあるいは制御対象が、ステップ１１１で設定したユースケースＩＤに対応する最後の処理か否かを判定する（Ｓ１１７）。最後の処理であれば、アプリケーション実行部１１５は、処理を終了する。ステップ１１７で最後の処理でなければ、アプリケーション実行部１１５は、ステップ１１８において処理順番カウンターに１を加算し（Ｓ１１８）、ステップ１１３から処理を繰り返す。
（５．６ アプリケーション実行結果収集部の詳細な処理）
図１２ないし図１４を参照して、アプリケーション実行結果収集部１１６の詳細な処理を説明する。
図１２を参照して、使用効率量テーブルを説明する。使用効率量テーブルは、図１４のステップ４４３および図１５のステップ４５７で記憶されたものである。図１２において、使用効率量テーブルは、ユースＩＤ３３８と、日時３３１と、実エネルギー量（ｋＷｈ）３３２と、エネルギー推定量（ｋＷｈ）３３３と、アプリケーション使用有無３３４と、エネルギー量差分（ｋＷｈ）３３５と、エネルギー単価（￥／ｋＷｈ）３３６と、使用効果量（￥）３３７と、を含んで構成されている。
Finally, the
(5.6 Detailed Processing of Application Execution Result Collection Unit)
Detailed processing of the application execution
The usage efficiency amount table will be described with reference to FIG. The usage efficiency amount table is stored in step 443 in FIG. 14 and
使用効率量テーブルの１行目は、ユースケースＩＤ３３８が「Ｕ１」のユースケースで、取得期間である日時３３１が「７／１の１４：００から１５：００」のアプリケーション実行結果としての実エネルギー消費量３３２は、「１５ｋＷｈ」であったとして記憶されたことを意味している。
The first row of the usage efficiency table is the use case with the
使用効率量テーブルの２行目は、ユースケースＩＤ３３８が「Ｕ１」のユースケースの、日時３３１が「７／１の１４：００から１５：００」の場合では、アプリケーション使用有無３３４は「有」であり、ステップ４５４で取得された実エネルギー量３３２は「１５ｋＷｈ」、ステップ４５５で推定されたエネルギー量推定値３３３は「２３ｋＷｈ」、ステップ４５６で算出されるその差分であるエネルギー量差分３３５は「８ｋＷｈ」であり、この日時のエネルギー単価３３６は「１０円／ｋＷｈ」であったことから、ステップ４５７で算出される使用効果量３３７は「８０円」であったことを記録していることを意味している。
The second row of the usage efficiency table shows that when the
また６行目は、ステップ４５２においてアプリケーション使用有無３３４が「無」と判定されたことから、ステップ４５３でエネルギー量差分３３５が「０」と設定され、結果としてステップ４５７で使用効果量３３７も「０円」と算出され記憶されたことを意味している。
In the sixth line, since it is determined in
図１３を参照して、実行結果テーブルを説明する。実行結果テーブルは、図１４のステップ４４４で記憶されたものである。図１３において、実行結果テーブルは、ユースケース３４１と、結果取得期間３４２と、データＩＤ３４３と、処理サービスＩＤ３４６と、利用回数３４４と、累積処理時間（ｓ）３４５と、を含んで構成されている。
The execution result table will be described with reference to FIG. The execution result table is stored in step 444 in FIG. In FIG. 13, the execution result table includes a
図１３の２行目は、ユースケースＩＤ３４１が「Ｕ１」のユースケースについて、結果取得期間３４２が「７／１から７／３１」における処理サービスＩＤ３４６が「Ｂ１」の処理サービスの累積利用回数３４４は「５０」回、累積処理時間３４５は「１００」秒であったと記憶されていることを意味している。
The second line in FIG. 13 shows the
図１４を参照して、アプリケーション実行結果収集部１１６の処理フローを説明する。図１４において、結果の収集を行うユースケースＩＤを取得する（Ｓ４４１）。このユースケースＩＤは、アプリケーション実行部１１５から送信されてくる値である。
The processing flow of the application execution
次いでステップ４４２において、結果を取得する期間を設定する（Ｓ４４２）。この期間の値は、月日でもよいし、時間帯でもよい。
Next, in
次いでステップ４４３において、アプリケーションを実行した結果としての実消費エネルギー量データを、ステップ４４２で設定した期間に関して取得し、ステップ４４１で取得したユースケースＩＤと紐づけて、使用効果量情報記憶部１２４に記憶する（Ｓ４４３）。このステップの結果として記憶される使用効果量情報記憶部１２４のデータテーブルを、図１２に示している。このステップ４４３の処理で取得する実エネルギー量の情報は、アプリケーション実行部１１５がビル監視制御装置１５１経由で、もしくは直接、エネルギー情報管理装置１５２から取得し、これをアプリケーション実行結果取集部１１６が取得してもよいし、アプリケーション実行部１１６がビル監視制御装置１５１経由で、もしくは直接、エネルギー情報管理装置１５２から取得してもよい。
Next, in step 443, the actual energy consumption data as a result of executing the application is acquired for the period set in
他方、ステップ４４４において、アプリケーション実行部１１５から送信されてきた処理サービスの利用回数と処理時間について、それぞれの累積値を計算し、ステップ４４１で取得したユースケースＩＤに紐づけて、実行結果記憶部１２３に記憶する（Ｓ４４４）。
On the other hand, in step 444, the cumulative value is calculated for the usage count and processing time of the processing service transmitted from the
なお、ステップ４４３とステップ４４４との上下の２本の２本線は、間に挟んだ処理の順序が順不同であることを示すフローチャート記号である。すなわち、ステップ４４４、ステップ４４３の順に実行しても構わない。
このステップ４４４の結果として実行結果記憶部１２３に記憶されるデータテーブルを図１３に示す。
（５．７ 使用効果推定部の詳細な処理）
図１５を参照して、使用効果推定部１１７の詳細な処理フローを説明する。図１５において、使用効果推定部１１７は、使用効果量の推定を行うユースケースＩＤと対象期間の日時を設定する（Ｓ４５１）。
Note that the two upper and lower two lines in step 443 and step 444 are flowchart symbols indicating that the order of the processes sandwiched between them is in no particular order. That is, you may perform in order of step 444 and step 443.
A data table stored in the execution
(5.7 Detailed Processing of Usage Effect Estimator)
With reference to FIG. 15, the detailed process flow of the use
使用効果推定部１１７は、設定した日時にアプリケーションを実行したか否かを判定する（Ｓ４５２）。この判定処理のための情報は、アプリケーション運用装置１０１が保持するシステムログを含む情報を基に行ってもよい。
The use
使用効果推定部１１７は、当該日時にアプリケーションを実行したと判定されれば（ＹＥＳ）、使用効果推定部１１７は、設定したユースケースＩＤと日時をキーとして、使用効果量情報記憶部１２４から実エネルギー量を取得する（Ｓ４５４）。
If it is determined that the use
使用効果推定部１１７は、ステップ４５１で設定したユースケースＩＤに紐づけられているユーザに関して、アプリケーションを実行しなかったと仮定した場合での当該対象期間の消費エネルギー量の推定を行う（Ｓ４５５）。この推定方法は、アプリケーションを実行していない過去の同一時間帯の実エネルギー量の平均値として算出する方法でもよいし、アプリケーションを実行していない過去の実エネルギー消費量と気温との相関に基づいて算出する方法でもよい。
The use
なお、ステップ４５４とステップ４５５の処理の順序は順不同であり、ステップ４５５、ステップ４５４の順に実行しても構わない。
Note that the order of the processing of
使用効果推定部１１７は、ステップ４５５で推定したエネルギー推定値と、ステップ４５４で取得した実エネルギー量とのエネルギー差分量を算出する（Ｓ４５６）。
The use
ステップ４５２において当該日時にアプリケーションを実行していないと判定されれば（ＮＯ）、使用効果推定部１１７は、当該日時のエネルギー差分量を”０”と設定する（Ｓ４５３）。
If it is determined in
最後に、使用効果推定部１１７は、ステップ４５６もしくはステップ４５３で明らかとなったエネルギー差分量にエネルギー単価を乗算し、この値を、当該ユーザが当該ユースケースの構成に基づいたアプリケーションを実行したことで、当該期間に得ることができた効果量とし、使用効果量情報記憶部１２４に記憶して（Ｓ４５７）、終了する。
Lastly, the use
ステップ４５７の結果として使用効果量情報記憶部１２４に記憶されるデータテーブルを図１２に示している。
（５．８ 寄与率推定部の詳細な処理）
図１６ないし図２１を参照して、寄与率推定部１１８の処理を説明する。
図１６を参照して、１処理あたりに要した時間の算出結果を説明する。図１６において、１処理あたりに要した時間の算出結果は、ユースケースＩＤ３２１と、処理サービスＩＤ３２２と、累積利用回数３２３と、累積処理時間（ｓ）３２４と、１処理あたりに要した時間（ｓ）３２５と、を含んで構成されている。
A data table stored in the use effect amount
(5.8 Detailed processing of contribution rate estimation unit)
The processing of the contribution
The calculation result of the time required for one process will be described with reference to FIG. In FIG. 16, the calculation result of the time required for one process includes a
１行目には取得したユースケースＩＤ３２１が「Ｕ１」で、処理サービスＩＤ３２２が「Ｂ１」の結果例を示しており、累積利用回数３２３が「５０」で、累積処理時間（ｓ）３２５が「１００」であることから、１処理あたりに要した時間（ｓ）３２５が「２．０」と算出されたことを意味している。
The first line shows a result example in which the acquired
図１７を参照して、効果量に対する寄与度の算出結果を説明する。図１７において、効果量に対する寄与度の算出結果は、処理サービスＩＤ３０１と、取得した同種のユースケースＩＤとそれぞれでの処理サービスの構成選択の有無３０２と、総計処理量（￥）３０３と、回答選択３０４と、未選択回数３０５と、単位効果量（￥）３０６と、未選択時に対する選択時の効果量比３０７と、季節３０８と、業種３０９と、各ユースケースの効果量（￥）３１０と、を含んで構成されている。
With reference to FIG. 17, the calculation result of the contribution to the effect amount will be described. In FIG. 17, the calculation result of the contribution degree to the effect amount includes the
図１７において、後述するステップ４０４のループ処理の結果取得されたユースケースＩＤが「Ｕ１」「Ｕ２」「Ｕ３」の３つである場合の例を示している。先ずステップ４０７の処理によって、１行目の処理サービスＩＤ３０１が「Ｂ１」の処理サービスについての各ユースケースでの処理サービスの構成選択の有無３０２は、「Ｕ１」の時は選択されたことを意味する「○」、「Ｕ２」の時は選択されなかったことを意味する「×」、「Ｕ３」では「○」と判定される。２行目の処理サービスＩＤ３０１が「Ｂ２」の処理サービスについても、同様の処理で判定されている。具体的には図１７の１行目では、処理サービス「Ｂ１」が選択された場合の総計効果量３０３は、ユースケースＩＤが「Ｕ１」の使用効果量である「１０」と「Ｕ３」の使用効果量「７」を合計して、「１７」となる。他方、選択されなかった場合の総計効果量３０３は、ユースケースＩＤが「Ｕ２」の使用効果量「１」のみであり、従って「１」となる。具体的には図１７の１行目では、処理サービスＩＤ「Ｂ１」は、７月におけるアプリケーション構成時での選択回数が２で未選択回数が１なので、１選択あたりの単位効果量は「１７／２＝８．５」となり、また１未選択あたりの単位効果量は「１／１＝１．０」となる。
FIG. 17 shows an example in which there are three use case IDs “U1”, “U2”, and “U3” acquired as a result of loop processing in
具体的には図１７の１行目では、処理サービス「Ｂ１」の未選択時に対する選択時の効果量比３０７は「８．５／１．０＝８．５」となる。これは、「７月」における業種「商社」のユーザが、同種のアプリケーションを実行する場面において、処理サービス「Ｂ１」を選択することで、選択しなかった場合と比較して「８．５」倍の使用効果量を得ることができることを意味しており、すなわち、使用効果量に対する処理サービスの寄与度である。
Specifically, in the first line of FIG. 17, the
図１８を参照して、ユースケースＩＤ＝Ｕ１における各処理サービスの合計寄与度の計算結果を説明する。図１８において、ユースケースＩＤ＝Ｕ１における各処理サービスの合計寄与度の計算結果は、処理サービスＩＤ２０１と、処理時間に関する寄与度２０２と、処理量に関する寄与度２０３と、処理時間に関する寄与度に対する重み計数２０４と、効果量に関する寄与度に対する重み計数２０５と、総寄与度２０６と、を含んで構成されている。具体的には図１８に、ユースケースＩＤが「Ｕ１」の場合での、各寄与度に対する重み係数の例と、重み係数に基づいて算出された各処理サービスの寄与度の結果例を示す。先ず１行目の処理サービスＩＤ２０１が「Ｂ１」の処理サービスについて、処理時間に関する寄与度は図１６の１行目の列３２５から「２．０」であり、効果量に関する寄与度は図１７の１行目の列３０７から「８．５」である。さらに処理時間に関する寄与度と効果量に関する寄与度のそれぞれに対する重み係数として「０．２」と「０．１」を乗算する。その結果を合計することで、総寄与度「０．２×２．００＋０．１×８．５０＝１．２５」を算出する。その他の処理サービスＩＤの総寄与度についても同様に算出する。
With reference to FIG. 18, the calculation result of the total contribution degree of each processing service in use case ID = U1 is demonstrated. In FIG. 18, the calculation result of the total contribution of each processing service in use case ID = U1 is processing
図１９を参照して、ユースケースＩＤが「Ｕ１」の場合のデータと処理サービスの入出力関係を説明する。図１９において、寄与率推定部１１８は、図８に示すアプリケーション構成情報テーブルからユースケースＩＤが「Ｕ１」である処理サービスＩＤ３６５を参照する。結果として取得される処理サービスＩＤは、「Ｂ１」と「Ｂ２」である。このとき、入力側ＩＤ３６７と出力側ＩＤ３６８の対応関係の情報から、処理サービスＩＤ「Ｂ１」の入力側ＩＤは、データＩＤ「Ａ１」である。一方、出力側ＩＤは、処理サービス「Ｂ２」と紐づいている。
With reference to FIG. 19, the input / output relationship between the data and the processing service when the use case ID is “U1” will be described. In FIG. 19, the contribution
一方、処理サービスＩＤ「Ｂ２」は、入力側ＩＤがデータＩＤ「Ａ８」と処理サービスＩＤ「Ｂ１」であり、出力側ＩＤには制御対象の「Ｃ１」が紐づいている。以上の手順によって、このステップでは、図１９に概念的に示すようなデータと処理サービスの入出力関係の構成を明らかとする。 On the other hand, the processing service ID “B2” has the input ID of the data ID “A8” and the processing service ID “B1”, and the output ID is associated with “C1” to be controlled. According to the above procedure, in this step, the configuration of the input / output relationship between the data and the processing service as conceptually shown in FIG. 19 is clarified.
図１９によると、データＡ１は、処理サービスＢ１の入力すべてを担っており、処理サービスＢ１を介して処理サービスＢ２の入力の「１／２」を担っている。一方、データＡ８は、処理サービスＢ２の「１／２」を担っている。したがって、寄与率推定部１１８は、データＡ１の総寄与度を「１．２５／２＋０．６７９＝１．３１」と、データＡ８の総寄与度を「１．２５／２＝０．６２５」と算出する。
According to FIG. 19, the data A1 is responsible for all inputs of the processing service B1, and is responsible for “½” of the input of the processing service B2 via the processing service B1. On the other hand, the data A8 is responsible for “1/2” of the processing service B2. Therefore, the contribution
図２０を参照して、寄与率計算結果を説明する。図２０において、寄与率計算結果は、処理サービスＩＤ２２１と、データＩＤ２２２と、総寄与度２２３と、寄与率２２４と、を含んで構成されている。なお、寄与率計算結果は、総寄与度２２３と寄与率２２４とについて、ユースケースごとに含んで構成されている。たとえば図２０に示す寄与率情報テーブルは、図１９で算出したユースケースＩＤ「Ｕ１」における処理サービスＩＤとデータＩＤの総寄与度を正規化して寄与率を算出した結果を示す例である。この例では、処理サービスＩＤ２２１が「Ｂ１」の総寄与度は「１．２５」で処理サービスＩＤ２２１が「Ｂ２」の総寄与度は「０．６７９」であり、またデータＩＤ２２２が「Ａ１」の総寄与度は「１．３１」でデータＩＤ２２２が「Ａ８」の総寄与度は「０．６２５」であることから、その合計値は「３．８６」である。従って、各データおよび各処理サービスの寄与率は、各寄与度を「３．８６」で除算することで求まり、すなわち処理サービスＩＤ２２１が「Ｂ１」の寄与率は「０．３２４」で処理サービスＩＤ２２１が「Ｂ２」の寄与率は「０．１７６」であり、またデータＩＤ２２２が「Ａ１」の寄与率は「０．３３９」で、データＩＤ２２２が「Ａ８」の寄与率は「０．１６１」と算出される。
The contribution rate calculation result will be described with reference to FIG. In FIG. 20, the contribution rate calculation result includes a
図２１を参照して、寄与率推定部１１８の寄与率推定処理フローを説明する。図２１Ａにおいて、寄与率推定部１１８は、業種を設定し、類似のユーザのユーザＩＤを、業種をキーとしてユーザ情報テーブルからすべて取得する（Ｓ４０１）。具体的には、業種として「商社」を設定した場合、図１０の業種３７２を参照して、ユーザＩＤ３７１から「Ｕｓｅｒ１」を取得する。寄与率推定部１１８は、ステップ４０１で取得したユーザＩＤをキーとして、アプリケーション構成情報テーブルから、ユーザＩＤに紐づくユースケースＩＤをすべて取得する（Ｓ４０２）。具体的にはユーザＩＤ「Ｕｓｅｒ１」をキーとして図８に示すアプリケーション構成情報テーブルのユーザＩＤ３６０を参照することで、ユースケースＩＤ「Ｕ１」を取得する。
With reference to FIG. 21, the contribution rate estimation processing flow of the contribution
寄与率推定部１１８は、寄与率計算の対象月を設定する（Ｓ４０３）。ここでは、対象月を「７月」とする。寄与率推定部１１８は、ステップ４０２で取得したユースケースＩＤの数だけステップ４０５〜ステップ４０８を繰り返す（Ｓ４０４）。
The contribution
寄与率推定部１１８は、ステップ４０２で取得したユースケースＩＤから任意のＩＤを一つ選択する（Ｓ４０５）。具体的にはユースケースＩＤ「Ｕ１」を選択する。寄与率推定部１１８は、ステップ４０５で選択したユースケースＩＤと、ステップ４０３で設定した月の二つをキーとして、実行結果テーブルから処理サービスごとの利用回数と累積処理時間を取得し、１利用あたりに要した時間を算出する。この値を、各処理サービスの各ユースケースにおける処理時間に対する寄与度とする（Ｓ４０６）。具体的にはユースケースＩＤが「Ｕ１」で対象月が７月の場合、まず図１３に示す実行結果テーブルからは、２行目のユースケースＩＤ３４１が「Ｕ１」で結果取得期間３４２が「７／１〜７／３１」となる処理サービスＩＤ３４６が「Ｂ１」で、利用回数３４４が「５０」で累積処理時間（ｓ）３４５が「１００」という情報が取得できる。取得した累積利用回数と累積処理時間（ｓ）を用いて１処理あたりに要した時間を算出する。その結果を図１６に示す。
The contribution
上記のステップ４０６の処理は、処理サービスの処理時間に対する寄与評価のための情報を生成することを主たる目的としたステップである。以降のステップ４０７からＳ４１３までの処理は、アプリケーション構成時に、処理サービスが未選択であった場合と比べて、選択された場合にユーザにもたらす効果量を評価することを主たる目的とした処理である。
The processing in
寄与率推定部１１８は、ステップ４０５で選択したユースケースＩＤをキーとして、 アプリケーション構成情報テーブルから構成情報を取得し、アプリケーション構成時での各処理サービスの選択の有無を判定する（Ｓ４０７）。寄与率推定部１１８は、ステップ４０５で選択したユースケースＩＤと、ステップ４０３で設定した月の二つをキーとして使用効果量テーブルから使用効果量をすべて取得し、集計する（Ｓ４０８）。ステップ４０７とステップ４０８の処理結果を図１７に示す。
The contribution
さらにステップ４０８の処理で、寄与率推定部１１８は、図１２に示す使用効果量テーブルから、ユースケースＩＤ３３８が「Ｕ１」で、かつ日時３３１が「７月」の使用効果量３３７の値をすべて取得し、その値を集計する。その集計の結果を図１７の３０８〜３１０に示している。これは、ステップ４０１で設定した業種「商社」の、ステップ４０３で設定した「７月」におけるユースケースＩＤが「Ｕ１」の場合では、使用効果量の集計値が「１０」と計算されたことを意味している。
Further, in the processing of
以上、ステップ４０５からステップ４０９の処理を、ステップ４０２で取得したユースケースＩＤの数だけ繰り返すことで、各ユースケースにおける各処理サービスの、１利用あたりに要した処理時間と、構成選択の有無および使用効果量の集計値を算出する。
As described above, by repeating the processing from
寄与率推定部１１８は、ステップ４０７で取得された処理サービスの種類数だけステップ４１０〜ステップ４１３を繰り返す（Ｓ４０９）。寄与率推定部１１８は、ステップ４０７の繰り返しで取得された処理サービスの種類の中から、一つ選択する。具体的には処理サービスＩＤ「Ｂ１」を選択する（Ｓ４１０）。
The contribution
寄与率推定部１１８は、ステップ４１０で選択した処理サービスに関するステップ４０７の判定結果を基に、処理サービスがアプリケーション構成時に選択された場合とされていない場合のそれぞれで、ステップ４０８で算出した使用効果量振り分け、集計する（Ｓ４１１）。
Based on the determination result of step 407 regarding the processing service selected in
図２１Ｂに移って、寄与率推定部１１８は、ステップ４１１で集計された、構成選択された場合とされていない場合での使用効果量集計値を、各処理サービスの選択・未選択回数で除算することで、選択・未選択あたりの単位効果量を算出する（Ｓ４１２）。寄与率推定部１１８は、ステップ４１２で算出された１選択あたりの処理サービスの使用効果量を、１未選択あたりの使用効果量で除算することで、処理サービスの構成未選択時に対する構成選択時の効果比を算出する。この値を、各処理サービスの使用効果量に対する寄与度とする（Ｓ４１３）。以上、ステップ４１０からＳ４１３を、ステップ４０７で取得された処理サービスの種類の数だけ繰り返すことで、寄与率推定部１１８は、アプリケーション構成時において選択されなかった場合に対する、選択された場合にユーザが得ることができる使用効果量の比を、処理サービスごとに算出する。
Moving to FIG. 21B, the contribution
寄与率推定部１１８は、ユースケースＩＤの重みを計算するためにステップ４０２で取得したユースケースＩＤの数だけステップ４１５〜ステップ４１９を繰り返す（Ｓ４１４）。寄与率推定部１１８は、ステップ４０２で取得したユースケースＩＤから一つ選択する（Ｓ４１５）。具体的にはユースケースＩＤ「Ｕ１」を選択する。寄与率推定部１１８は、ステップ４１３で算出された使用効果量に対する寄与度と、選択したユースケースＩＤに関するステップ４０６で算出された処理時間に対する寄与度のそれぞれに任意の重み係数を乗算し、その合計を各処理サービスの寄与度として算出する（Ｓ４１６）。以上までのステップが、処理サービスの寄与度を算出することを主たる目的としたステップである。以降のステップでは、データの寄与度を算出することを主たる目的としている。
The contribution
寄与率推定部１１８は、ステップ４１５で選択したユースケースＩＤをキーとして、アプリケーション構成情報テーブルから、データ・処理サービスの構成情報を取得する（Ｓ４１７）。寄与率推定部１１８は、ステップ４１７で取得したアプリケーションの構成情報に記載のデータと処理サービスの入出力関係に基づいて、ステップ４１３で算出した各処理サービスの寄与度を、データの寄与度として分配する（Ｓ４１８）。最後に、寄与率推定部１１８は、データと処理サービスの寄与度を正規化することで、あるユースケースにおけるデータと処理サービスのそれぞれの寄与率を算出し、寄与率記憶部に記憶する（Ｓ４１９）。
The contribution
以上のステップの処理を経て、寄与率推定部１１８は、アプリケーションを構成するデータと処理サービスの使用効果量に対する寄与率を、ユースケースごとに算出する。
（５．９ 報酬分配額算出部の処理）
図２２、図２３を用いて、報酬分配額算出部１１９の詳細な処理を説明する。
図２２を参照して、報酬分配額集計処理を説明する。図２２において、報酬分配額算出部１１９は、ステップ２３２からステップ２３６をユースケースの数だけ繰り返す（Ｓ２３１）。酬分配額算出部１１９は、報酬分配算出を行う任意のユースケースＩＤを設定し、設定したユースケースＩＤのユースケースに関してユーザから徴収したアプリケーション使用料金額を取得する（Ｓ２３２）。ユーザから徴収した料金は、使用効果量の一部に限らず、任意の料金でもよい。そもそも月額で徴収する固定料金でもよい。
Through the processing of the above steps, the contribution
(5.9 Remuneration distribution calculation process)
Detailed processing of the reward distribution
With reference to FIG. 22, the reward distribution amount totaling process will be described. In FIG. 22, the reward distribution
報酬分配額算出部１１９は、ステップ２３２で設定したユースケースＩＤをキーとして、寄与率情報テーブルから、データＩＤと紐づいた寄与率を取得する（Ｓ２３３）。報酬分配額算出部１１９は、処理サービスＩＤと紐づいた寄与率を取得する（Ｓ２３４）。報酬分配額算出部１１９は、ステップ２３２で取得したユーザから徴収した利用料金額に、ステップ２３３４およびステップ２３５４取得したデータと処理サービスの寄与率を乗算することで、このユースケースにおけるデータと処理サービスの報酬分配額を算出する（Ｓ２３５）。以上のステップ２３２からＳ２３５までの処理を報酬分配額算出部１１９は、ユースケースの数だけ繰り返す。最終的に、報酬分配額算出部１１９は、ステップ２３５でユースケースごとに、かつデータと処理サービスごとに算出された報酬分配額を、データと処理サービスごとに集計することで、それぞれの報酬分配額を算出する（Ｓ２３６）。
The reward distribution
図２３を参照して、ステップ２３５までの処理の過程を概念的に説明する。図２３において、アプリケーションユーザ２４１が、２４８に示すようなデータと処理サービスの構成をユースケース「Ｕ１」として、アプリケーション構成設定部１１４で設定し、アプリケーション実行部１１５で実行した後に得られた使用効果量に基づいて、寄与率推定部１１８において、処理サービスＢ１、処理サービスＢ２、データＡ１、データＡ８の寄与率が、それぞれ「０．３２４」「０．１７６」「０．３３９」「０．１６１」と算出されたことを示している。ここで具体的には、７月のアプリケーション利用料金としてアプリケーションユーザから「３,０００円」が課金事業者１６０に支払われたとする。その後、課金事業者１６０は、ユーザから支払われた利用料金のすべてをデータおよび処理サービスの提供者に支払う。ものとした場合、算出されたデータと処理サービスごとの寄与率に基づいて、データＡ１の提供者２４４、データＡ２の提供者２４５、処理サービスＢ１の提供者２４６、処理サービスＢ２の提供者２４７の提供者にそれぞれ、「１,０１７円」「４８３円」「９７２円」「５２８円」を報奨として分配する。その後、課金事業者１６０は、図２２のステップ２３６にある通り、すべてのユーザのユースケースのそれぞれで同様の報酬分配処理を行うことで、データおよび処理サービス提供者それぞれへの報奨分配額を算出する。
（６．その他の実施形態）
以上、本発明の一実施形態について具体的に説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。具体的には、上記実施形態では、アプリケーションとしてビル監視制御アプリケーションを説明したが、データと処理サービスの構成が明らかとなるアプリケーションであれば、どの様な形態のアプリケーションでも構わない。
With reference to FIG. 23, the process up to step 235 will be conceptually described. In FIG. 23, the usage effect obtained after the
(6. Other embodiments)
As mentioned above, although one Embodiment of this invention was described concretely, this invention is not limited to this, A various change is possible in the range which does not deviate from the summary. Specifically, in the above-described embodiment, the building monitoring control application has been described as an application. However, any application may be used as long as the configuration of the data and the processing service becomes clear.
また上記実施形態では、処理サービスの寄与度算出において重み付け処理を行ったが、この重み付け係数は処理サービスの寄与率を調節するためのパラメータに過ぎず、本発明の利用者が任意に設定しても構わない。 In the above embodiment, the weighting process is performed in the calculation of the contribution rate of the processing service. However, this weighting coefficient is only a parameter for adjusting the contribution ratio of the processing service, and is arbitrarily set by the user of the present invention. It doesn't matter.
また上記実施形態では、データの寄与度を算出する際に、処理サービスとの入出力関係に基づいて処理サービスの寄与度を分配することで行ったが、具体的には処理サービスと同様に、アプリケーション構成時におけるデータの選択回数を考慮したデータの寄与度算出を行ってもよい。この場合、処理サービスの寄与度算出と同じ処理をデータに対して行うだけで良い。 In the above embodiment, when calculating the contribution of data, the contribution of the processing service is distributed based on the input / output relationship with the processing service. Specifically, as with the processing service, Data contribution calculation may be performed in consideration of the number of data selections at the time of application configuration. In this case, it is only necessary to perform the same process as the contribution calculation of the processing service on the data.
また上記実施形態では、使用効果量推定部の説明のためにエネルギーとして電力量を説明したが、計量可能なエネルギーであればこれに限らず、具体的にはガス量または熱量でも構わない。 Moreover, in the said embodiment, although the electric energy was demonstrated as energy for description of the use effect amount estimation part, if it is the energy which can be measured, it will not be restricted to this, Specifically, a gas amount or a calorie | heat amount may be sufficient.
さらに上記実施形態では、使用効果量としてエネルギーとしたが、適用対象は、それに限定されるものではなく、具体的には、水量、ＣＯ２排出量を含む定量化可能な指標であれば何れを用いても構わない。 Further, in the above embodiment, energy is used as the use effect amount, but the application target is not limited thereto, and specifically, any index that can be quantified including water amount and CO2 emission amount is used. It doesn't matter.
さらに上記実施形態では、使用効果量として金銭的な効果量を用いたが、定量化可能な指標であればこれに限らず、具体的には快適度合いを含む指標を効果量の一つとして扱っても構わない。その場合、具体的には空調機の快適度であれば、環境情報管理装置１５３から取得した温度および湿度を含む情報を基に快適度合いを定量化すればよいし、具体的には昇降機の快適度であれば、環境情報管理装置１５３から取得した加速度の情報を基に定量化し、本実施例で説明した効果量に関するものと同じ処理を、快適度合いに対しても行うだけでよい。
Furthermore, in the above embodiment, the monetary effect amount is used as the use effect amount. However, the index is not limited to this as long as it is a quantifiable index, and specifically, an index including the comfort level is treated as one of the effect quantities. It doesn't matter. In that case, specifically, if the comfort level of the air conditioner, the comfort level may be quantified based on information including temperature and humidity acquired from the environmental
さらに上記実施形態では、使用効果量を推定する際に電力量という単一の指標に基づいた例を示したが、電力量、ガス量、熱量を含むエネルギー量、水量、あるいはＣＯ２排出量、さらには快適度を含む指標をとして代替してもよい。さらに、任意の重み係数を用いた式によって複数の指標を統合し、一つの指標として使用効果量を扱ってもよい。具体的には電力量とガス量と熱量に対する使用効果量をそれぞれに対応する任意の重み係数である重み１、重み２、重み３によって統合して評価する場合は、次式によって一つの指標としての使用効果量に算出される。
Furthermore, in the above-described embodiment, an example based on a single index of electric energy when estimating the usage effect amount has been shown. However, the amount of energy including electric energy, gas amount, heat amount, water amount, CO2 emission amount, May be substituted as an index including comfort level. Furthermore, a plurality of indexes may be integrated by an expression using an arbitrary weighting factor, and the usage effect amount may be handled as one index. Specifically, in the case where the use effect amount with respect to the electric power amount, the gas amount, and the heat amount is evaluated by the
重み１×電力量に関する使用効果量＋重み２×ガス量に関する使用効果量＋重み３×熱に関する使用効果量
さらに上記実施形態では、課金管理装置１１０およびアプリケーション運用装置１０１を情報処理機器として説明してきたが、装置は情報処理機器に限らず仮想サーバ上で機能するソフトウエアであっても構わない。
（７．まとめ）
本実施の形態によれば、複数の事業者によって提供されるデータ・処理サービスの連携を行う場合に、各事業者の寄与率に応じた報酬を分配する環境を構築することができる。具体的には、アプリケーションを構成するためにユーザが設定した各データまたは各処理サービスについて、それぞれのアプリケーション実行時における利用回数および選択回数を含むアプリケーションの履歴に関する情報と、アプリケーションを実行したことによりユーザが得た効果の定量値に基づいて、ユーザが得られた効果に対する処理サービスの寄与度を算出し、さらに処理サービスとの入出力構成に基づきデータの寄与度を算出することで、データおよび処理サービスそれぞれのユーザが得た効果に対する寄与率を推定し、推定した寄与率に従って各データまたは各処理サービスを提供した事業者への報酬を分配することができる。
(7. Summary)
According to the present embodiment, when data and processing services provided by a plurality of business operators are linked, it is possible to construct an environment in which a reward corresponding to the contribution rate of each business operator is distributed. Specifically, for each data or each processing service set by the user to configure the application, information on the application history including the number of times of use and the number of selections at the time of executing each application and the user by executing the application By calculating the contribution of the processing service to the effect obtained by the user based on the quantitative value of the effect obtained by the user, and further calculating the contribution of the data based on the input / output configuration with the processing service, the data and processing It is possible to estimate a contribution rate to the effect obtained by each user of the service, and to distribute a reward to a provider who provided each data or each processing service according to the estimated contribution rate.
１００…ネットワーク、１０１…アプリケーション運用装置、１０２…ユーザ建物オフィスビル、１０３…データ管理装置、１０４…処理サービス管理装置、１０５…ユーザ表示端末、１０６…ＣＰＵ、１０７…入力装置、１０８…出力装置、１０９…通信装置、１１０…課金管理装置（分配管理装置）、１１１…記憶装置、１１２…制御対象情報収集部、１１３…データ・処理サービス仕様情報収集部、１１４…アプリケーション構成設定部、１１５…アプリケーション実行部、１１６…アプリケーション実行結果収集部、１１７…使用効果量推定部、１１８…寄与率推定部、１１９…報酬分配額算出部、１２０…制御対象情報記憶部、１２１…収集データ仕様情報記憶部、１２２…寄与率情報記憶部、１２３…実行結果情報記憶部、１２４…使用効果量情報記憶部、１２５…収集処理サービス仕様情報記憶部、１２６…アプリケーション構成情報記憶部、１２７…ユーザ情報記憶部、１２８…ユーザ情報収集部、１３１…ＣＰＵ、１３２…入力装置、１３３…出力装置、１３４…通信装置、１３５…記憶装置、１３６…処理サービス管理部、１３７…アプリケーションを構成する処理サービス、１３８…処理サービス仕様情報記憶部、１４１…ＣＰＵ、１４２…入力装置、１４３…出力装置、１４４…通信装置、１４５…記憶装置、１４６…データ管理部、１４７…アプリケーションを構成するデータ記憶部、１４８…データ仕様情報記憶部、１５１…ビル監視制御装置、１５２…エネルギー量情報管理装置、１５３…環境情報管理装置、１５４…制御対象情報管理装置、１５５…昇降機、１６０…課金事業者、１６１…運用事業者、１６３…データ管理者、１６４…処理サービス管理者、１７１…電力メータ、１７２…加速度センサ、１７３…水道、１７４…水道メータ、１７５…ガス供給器、１７６…ガスメータ、１７７…給水管、１７８…ガス管、１７９…給水ポンプ、１８１…ＣＰＵ、１８２…入力装置、１８３…出力装置、１８４…通信装置、１８５…記憶装置。
DESCRIPTION OF
Claims (3)
前記データ管理装置は、任意のアプリケーションが処理動作のためのデータと、データの仕様情報と、を保持するデータ記憶部を備え、
前記処理サービス管理装置は、任意のアプリケーションの処理動作の少なくとも一部を行うサービス処理部と、このサービス処理部の仕様情報を保持するサービス記憶部と、を備え、
前記アプリケーション運用装置は、前記データ管理装置が保持するデータの少なくとも一部と、前記処理サービス管理装置が保持する前記サービス処理部の少なくとも一部と、を用いて構成されるアプリケーションを実行する処理部を備え、
前記分配管理装置は、アプリケーション実行の結果として得られた効果を定量値として推定する推定処理部と、推定した効果定量値および当該アプリケーションを構成するデータおよび前記サービス処理部それぞれのアプリケーション実行時における利用回数と、アプリケーション構成時における選択回数と、を含むアプリケーションの履歴に関する情報と、さらに当該データおよび処理サービスの間の入出力関係情報とを組み合わせて、各データおよびサービス処理部の効果定量値に対する寄与を推定する寄与推定部と、推定した寄与に基づいて、前記データまたは前記サービス処理部を前記データ管理装置または前記処理サービス管理装置に提供した提供者に対する報奨額を算出する分配額算出部と、を備えることを特徴とする報酬分配システム。 A reward comprising a distribution management device, an application operation device, a data management device, and a processing service management device, and performing a distribution calculation of a reward amount for a plurality of companies that provide data or processing services that constitute an application A distribution system,
The data management device includes a data storage unit that holds data for processing operation by any application, and data specification information,
The processing service management device includes a service processing unit that performs at least a part of processing operation of an arbitrary application, and a service storage unit that holds specification information of the service processing unit,
The application operation device is a processing unit that executes an application configured using at least a part of data held by the data management device and at least a part of the service processing unit held by the processing service management device. With
The distribution management device includes an estimation processing unit that estimates an effect obtained as a result of application execution as a quantitative value, an estimated effect quantitative value, data constituting the application, and use of each of the service processing units during application execution Information on the application history including the number of times and the number of selections at the time of application configuration, and the input / output relationship information between the data and the processing service, and contribution to the effect quantitative value of each data and service processing unit A distribution estimation unit for calculating a reward amount for a provider who provided the data or the service processing unit to the data management device or the processing service management device based on the estimated contribution; Reward distribution characterized by having Stem.
アプリケーション実行の結果として得られた効果を定量値として推定する推定処理部と、
推定した効果定量値および当該アプリケーションを構成するデータおよび前記サービス処理部それぞれのアプリケーション実行時における利用回数と、アプリケーション構成時における選択回数と、を含むアプリケーションの履歴に関する情報と、さらに当該データおよび処理サービスの間の入出力関係情報とを組み合わせて、前記データおよび前記サービス処理部の効果定量値に対する寄与を推定する寄与推定部と、
推定した寄与に基づいて、前記データまたは前記アプリケーション運用装置を前記データ管理装置または前記処理サービス管理装置に提供した提供者に対する報奨額を算出する分配額算出部と、
を備えることを特徴とする分配管理装置。 A distribution management device that is connected to an application operation device, a data management device, and a processing service management device, and performs distribution calculation of a reward amount for a plurality of business operators that provide data or processing services constituting an application. ,
An estimation processing unit that estimates the effect obtained as a result of application execution as a quantitative value;
Information related to the application history, including the estimated effect quantitative value, the data constituting the application, and the number of times the service processing unit is used during application execution, and the number of selections during application configuration, and the data and processing service A contribution estimation unit that estimates the contribution to the effect quantitative value of the data and the service processing unit in combination with input / output relationship information between
Based on the estimated contribution, a distribution amount calculation unit that calculates a reward amount for the provider who provided the data or the application operation device to the data management device or the processing service management device;
A distribution management device comprising:
前記寄与推定部は、前記アプリケーション運用装置が保持する、データＩＤと処理サービスＩＤと制御対象ＩＤと入力側ＩＤと出力側ＩＤとを含むアプリケーション構成に基づいて、前記データと前記処理サービスとの入出力関係を把握し、この入出力関係に基づいて、前記寄与を推定することを特徴とする分配管理装置。 The distribution management device according to claim 2,
The contribution estimation unit is configured to input the data and the processing service based on an application configuration that is held by the application operation apparatus and includes a data ID, a processing service ID, a control target ID, an input side ID, and an output side ID. A distribution management device characterized by grasping an output relationship and estimating the contribution based on the input / output relationship.
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