JP2015187790A - 省エネ管理装置、プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】省エネを実現させる為の適切なメッセージを生成する。【解決手段】実績データ記憶部１２には、過去の実績データ（日時、“環境要因データ”、提示されたメッセージの内容や達成度等）や各種メッセージ群等が記憶される。メッセージ生成部１３は、これら実績データ記憶部１２の格納データ等に基づいて、現状に対応する適切な省エネ推奨行動メッセージを生成する。例えば、環境要因等が現状と類似し且つ達成度が大きい過去データにおける上記“提示されたメッセージの内容”を用いて、省エネ推奨行動メッセージを生成する。【選択図】図１

Description

本発明は、電力消費に係わる管理装置に関する。

ビルなどのエネルギーマネジメントシステムにおいては、省エネ機器などのスマート機器の導入、再生可能エネルギーなどの導入を行い、これらの設備を使用したビル設備（電気、熱）の最適運用を行う。これに関して、利用者側に電力使用を抑えるような行動を促しエネルギー削減を図ることも必要となる。

従来のシステムでは、適用対象に最適な室温設定値を求める機能を有するものはあるが（例えば特許文献１等）、管理区域の特性に応じて省エネ推奨行動のためのメッセージを作成、ガイダンスを行うものはなかった。

特開２００２−２１３７９５号公報

本発明の課題は、利用者側に電力使用を抑えるような行動を促す為のメッセージを自動生成・表示させることができ、特に現状や目標に応じた適切なメッセージを生成することができ、以って適切なエネルギー削減を実現する省エネ管理装置等を提供することである。

本発明の省エネ管理装置は、少なくとも過去に任意の行動メッセージ内容を含む省エネ推奨行動メッセージが提示されたときの各種環境要因に係る実績データが、該行動メッセージ内容と該メッセージによる省エネ効果を示す達成度と共に記憶される実績データ記憶手段と、予め、前記各種環境要因毎に各種条件に応じた点数が記憶されると共に前記達成度に係わる点数が記憶される点数記憶手段と、前記行動メッセージ内容の候補を生成するメッセージ候補生成手段と、前記各種環境要因に係る現在のデータと前記実績データと、前記点数記憶手段とに基づいて、前記各候補毎の省エネ効果推定値を算出するメッセージ効果推定手段と、前記各候補のなかから前記算出された省エネ効果推定値に基づいて決定された行動メッセージ内容を用いて、前記省エネ推奨行動メッセージを生成する省エネ推奨行動メッセージ生成手段とを有する。

本発明の省エネ管理装置等によれば、利用者側に電力使用を抑えるような行動を促す為のメッセージを自動生成・表示させることができ、特に現状や目標に応じた適切なメッセージを生成することができ、以って適切なエネルギー削減を実現する。

本例の省エネ管理装置の機能ブロック図である。 省エネ管理装置を含むシステム全体構成例である。 省エネ削減配分用テーブルの具体例である。 環境要因データの具体例及び予測例を示す図である。 適切な行動メッセージ抽出処理の流れを具体例を用いて示す図（１／２）である。 適切な行動メッセージ抽出処理の流れを具体例を用いて示す図（２／２）である。 （ａ）、（ｂ）は、各管理区域の設備に係わる各種登録テーブルの一例である。 （ａ）はメッセージ内容決定処理の全体フローチャート図、（ｂ）はそのステップＳ１の詳細フローチャート図である。 ステップＳ２の詳細フローチャート図である。 （ａ）〜（ｃ）は、重み付けの為の各種テーブルの具体例（その１）である。 （ａ）〜（ｇ）は、重み付けの為の各種テーブルの具体例（その２）である。 重み付けの為の各種テーブルの具体例（その３）である。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
図１は、本例の省エネ管理装置の機能ブロック図である。
図示の省エネ管理装置１０は、入力部１１、実績データ記憶部１２、メッセージ生成部１３、出力部１４、達成度処理部１５等の各種機能部を有する。

尚、図１や図２に示す省エネ管理装置１０は、例えば汎用のパソコン／サーバ装置等により構成され、一般的なコンピュータの構成を有する。すなわち、不図示のＣＰＵ、メモリ、記憶装置（ハードディスク等）、通信部、入力部（キーボード、マウス等）、表示部（ディスプレイ等）を有する。記憶装置には、予め所定のアプリケーションプログラムが記憶されている。ＣＰＵがこのプログラムを実行することにより、例えば上記各種機能部や図２で説明する各種処理や、後述する各フローチャート図の処理等が実現される。

入力部１１は、不図示の外部機器／装置／センサ等から所定のデータを随時入力する。所定のデータとは、例えば、後述する内部環境要因、外部環境要因等に係わるデータ（まとめて、“環境要因データ”等を呼ぶ場合もあるものとする）等である。

実績データ記憶部１２には、過去の実績データが記憶される。過去の実績データには、例えば過去の各日時とそのときの上記“環境要因データ”や、そのときに何らかのメッセージの提示（表示）があった場合には、当該提示したメッセージの内容（その所定の一部；後述する“行動メッセージ”等）や達成度等が含まれる。また、実績データ記憶部１２には、後述する管理区域物理特性データ（一例を図６（ａ）に示す）や、各種メッセージ群（様々な“行動メッセージ”の候補等；（一例を図６（ｂ）に示す））等も、予め記憶されている。

換言すれば、実績データ記憶部１２には、少なくとも過去に任意の“行動メッセージ”内容を含む省エネ推奨行動メッセージが提示されたときの各種環境要因等に係る実績データが、該“行動メッセージ”内容と、該メッセージによる省エネ効果を示す達成度と共に記憶される。

尚、各種環境要因は、例えば、処理対象のエリア（管理区域）の室温、室内湿度、外気温度、外気湿度、季節または月、時刻、日射量、操業区分、天候のうちの何れか１つ以上である。

また、図示していないが、例えば下記の各記憶部が更に備えられていてもよい。
・予め、各エリア毎に、そのエリア内に設けられる設備に関する情報が記憶されたエリア情報記憶部の一例を図６（ａ）に示す；
・予め、各設備毎に、その設備に関する１種類以上の行動内容が登録された設備−行動内容記憶部の一例を図６（ｂ）に示す；
・予め、各種環境要因毎に各種条件に応じた点数が記憶されると共に達成度に係わる点数が記憶される点数記憶部（一例を図９、図１０、図１１に示す）；
尚、設備とは、例えばエアコン、テレビ、冷蔵庫、カーテン、ブラインド等である。

メッセージ生成部１３は、上記実績データ記憶部１２に格納されている上記過去の実績データや上記予め記憶されている各種メッセージ群等に基づいて、現状に対応する適切な省エネ推奨行動メッセージを生成する。

これは、例えば、環境要因（例えば室外、室内の気温や湿度、天気、季節等）が現在と類似する過去日のなかで、省エネ効果（達成度）が比較的大きかったものを抽出してそのときに使われた“行動メッセージ”を用いて、今回の省エネ推奨行動メッセージを生成するものである。尚、抽出する“行動メッセージ”は、複数あってもよく、例えば省エネ効果が最も大きかったものから順に、“行動メッセージ”を例えば所定数（例えば上位３つ等）表示して、そのなかからユーザに任意の“行動メッセージ”（主要メッセージ内容）を選択させるようにしてもよい。この例の場合には、この選択された“行動メッセージ”を用いて、今回の省エネ推奨行動メッセージを生成することになる。

換言すれば、メッセージ生成部１３は、不図示の下記の機能部を有するものと見做すこともできる。
・“行動メッセージ”の候補を生成するメッセージ候補生成部（一例としては図６のデータ等に基づいて図５Ａ（ａ）の候補一覧を生成する）；
・各種環境要因に係る現在のデータと実績データと、点数記憶部とに基づいて、各候補毎の省エネ効果推定値を算出するメッセージ効果推定部；
・各候補のなかから算出された省エネ効果推定値に基づいて決定された“行動メッセージ”（主要メッセージ内容）を用いて、上記省エネ推奨行動メッセージを生成する省エネ推奨行動メッセージ生成部；
ここで、例えば、上記省エネ推奨行動メッセージは、各エリア毎に生成されるものである。そして、例えば、各エリアに設置される情報端末１に、そのエリアに関して生成された省エネ推奨行動メッセージを送信して表示させる。

上記メッセージ候補生成部は、例えば、予め登録されている各設備毎に１種類以上の行動内容（図６（ｂ）等）に基づいて、処理対象エリアに設置される設備に応じた“行動メッセージ”の候補を生成する。

また、例えば、上記点数記憶部における上記各種条件は、例えば、各種環境要因に係る現在データと実績データとの類似度であり、基本的には類似度が高いほど点数が高くなるように設定されている（図９、図１０等）。また、達成度に関しても、達成度が高いほど点数が高くなるように設定されている（図１１）。

また、例えば、上記メッセージ効果推定部は、各候補毎に、その候補に係わる各種環境要因毎の点数の合計値に、達成度に係わる点数を加算して成る総和を、省エネ効果推定値とする。尚、この場合、後述するように、達成度に係わる点数は、各環境要因毎の点数よりも大きくなるようにすることが望ましい（仮に、各環境要因毎の点数を１０点満点とした場合、達成度に係わる点数は５０点満点等）。

あるいは、例えば、上記メッセージ効果推定部は、各候補毎に、その候補に係わる各種環境要因毎の点数の合計値Ｐに所定の第１係数（後述するα等）を乗じた値と、達成度の点数Ｑに所定の第２係数（後述するβ等）を乗じた値との総和を、省エネ効果推定値とする。

あるいは、上記合計値Ｐに点数Ｑを乗じた値（Ｐ×Ｑ）を、省エネ効果推定値としてもよい。尚、Ｐ、Ｑの詳細に関しては後述する。 また、省エネ管理装置１０は、各エリア（各部屋等）に設置されている情報端末１に、ＬＡＮ等のネットワーク２を介して接続しており、上記各エリア毎に生成した省エネ推奨行動メッセージを、該当する情報端末１に送信して表示させる出力部１４を更に有するものであってよい。

また、省エネ管理装置１０は、上記メッセージ生成部１３と出力部１４によって上記省エネ推奨行動メッセージを表示した後に、当該メッセージによる省エネ効果を示す達成度を算出して記録する達成度処理部１５を更に有するものであってもよい。記録された達成度は、後に上記省エネ効果が比較的大きかったものを抽出する処理の際に利用されるものであってもよい。

図２は、上記省エネ管理装置１０を含むシステム全体構成例である。
ここで、上記各エリアは、例えば一例としては病院内の各エリア（例えば後に図３に示すような各エリア等）であり、基本的には各エリア毎に１つの電力量計３が設置されているものとする。

また、各エリアには、それぞれ、例えばエアコン、テレビ、パソコン、冷蔵庫、照明等の各種電気機器（電力消費する機器）が、基本的には、少なくとも何れか１つ以上は設置されているものとする。また、これら電気機器以外の設備品（例えばカーテン、ブラインド等）が設けられている場合もある。尚、これらをまとめて“設備”と呼ぶ場合もあるものとする。

上記省エネ管理装置１０は、例えば定期的に、各エリアの電力量計３から使用電力量を取得すると共に、センサや他の情報処理装置等から上記“環境要因データ”を取得して、これら取得データをＤＢ（データベース）２１に格納する。これより、図示のようにＤＢ２１には内部環境要因２１ａ、外部環境要因２１ｂ等のデータが蓄積される。尚、ＤＢ１２は、上記実績データ記憶部１２に相当するものである。

ＤＢ２１に蓄積される“環境要因データ”の具体例を図４、図５Ａ、Ｂ等に示し、後に説明する。尚、任意の省エネ推奨行動メッセージが生成・提示されたときに関しては、そのときの“環境要因データ”に加えて、省エネ推奨行動メッセージ（特にその主要部分；“行動メッセージ”等）がＤＢ２１に記憶される。これは、図４では示していないが、図５Ａ，Ｂには示してある。更に、任意の省エネ推奨行動メッセージが生成・提示された後、このメッセージによる省エネ効果を示す“達成度”が算出されて、ＤＢ２１に格納される。

また、ＤＢ２１には、予め、管理区域物理特性データ２１ｃや各種メッセージ群２１ｄ等が記憶されている。尚、後に図４で詳しく説明する室温予測処理は、必ずしも必要ないものである。

省エネ管理装置１０は、例えばユーザから省エネ実行指示（省エネ削減目標値の指示を含む；後に、この目標値と実際の電力削減量とに基づいて、達成度が算出される）があると、上記ＤＢ２１の格納データ等に基づいて、推奨行動解析処理を実行することで、そのときの状況（環境要因等）に応じた適切な省エネ推奨行動メッセージ（特にその主要部分；“行動メッセージ”等）を生成する。

推奨行動解析処理は、例えば下記のＡ〜Ｆの各処理から成るが、Ａ〜Ｆの全ての処理を実行する必要性はない。基本的には、Ａ，Ｄ，Ｅ，Ｆの処理が実行されるものであり、Ｂ，Ｃの処理は実行しなくても構わない。尚、下記の省エネ推奨行動メッセージ決定処理は、例えば上記メッセージ生成部１３が実行するものである。
Ａ．入力処理
Ｂ．省エネ目標値算出処理
Ｃ．過去実績解析・室温予測処理
Ｄ．推奨行動メッセージ決定処理
Ｅ．出力処理
Ｆ．達成度記録処理
Ｅ．出力処理によって、Ｄ．で決定した省エネ推奨行動メッセージを、例えば該当するエリアの情報端末１に表示する。この省エネ推奨行動メッセージに基づいて、そのエリアの人（“利用者”）がエリア内の行動対象に対して具体的な行動を起こすことになる。行動対象とは、そのエリアの“設備”であり、例えば上記エアコン、テレビ等の各種電気機器や、電気機器以外の設備品（例えばカーテン、ブラインド等）等である。尚、後述する図６（ａ）のように、予め各エリア毎に各設備の有無を示す情報等が登録されている。

以下、上記Ａ〜Ｆの各処理について説明する。
例えば、順次、各エリアを処理対象として、処理対象のエリアに関してＡ〜Ｆの処理を実行する。
・Ａ．入力処理
処理対象エリアの電力量計３や、各所に設置されている不図示の各種センサ（温度計、湿度計等）や、外部の気象関連データを提供するサーバ（例えば気象庁のサーバ等）などから、各環境要因の現在値を取得する。これは、例えば下記の（１）、（２）等のデータを取得するものである。
（１）内部環境要因（処理対象のエリアに関するデータ）；
エネルギー値（消費電力の現在値）（kW）、現在の室温（℃）や室内湿度（％）、現在のエリア内人数（人）などである。
（２）外部環境要因；
現在の外気温度（屋外の気温）（℃）や外気湿度（％）、現在の天候や風速（ｍ／ｓ）や日射量（ｋｗ/ｍ^２）などである。尚、後述する外部環境の予測値は、ＣＥＭＳ（Community Energy Management System；「地域エネルギー管理システム」）などの上位システムからの気象予報値を使用する。

更に、収集・蓄積した過去の実績データ（消費電力（kw）、内部環境要因２１ａ、外部環境要因２１ｂ、表示されたメッセージ、達成度等）や、各種メッセージ群２１ｄ、管理区域物理特性データ２１ｃ等の予め記憶されているデータ等を取り込む処理も行う。例えば、下記の（ａ）〜（ｄ）のデータを取り込む。

（ａ）内部環境要因２１ａ（処理対象のエリアに関するデータ）；
過去の各日時やそのときのエネルギー値（消費電力）（kW）、室温（℃）、室内湿度（％）等である。尚、ここでは、消費電力（kw）は、内部環境要因２１ａに含まれるものとしたが、この例に限らず、別扱いとしても構わない。

（ｂ）外部環境要因２１ｂ；
過去の各日時やそのときの外気温度（屋外の気温）（℃）、外気湿度（％）、天候、風速（ｍ／ｓ）、日射量（ｋｗ/ｍ^２）などである。

（ｃ）管理区域物理特性データ２１ｃ；
面積（ｍ²）、部屋方角、窓の有無、カーテンの有無、ブラインドの有無、日射の有無などである。更に、テレビの有無、冷蔵庫の有無等があってもよい（一例を図６（ａ）に示す）。

（ｄ）各種メッセージ群２１ｄ；
詳しくは後述する各種定型文や、後述する行動メッセージ（“ターゲット”（設備）＋“行動内容”）等である。これらを組み合わせることで省エネ推奨行動メッセージが生成される（よって、メッセージ生成の為のパーツと見做してもよい）。一例を図６（ｂ）に示す。
・Ｂ．省エネ目標値算出処理
例えば、ユーザが上記省エネ実行指示を行う際に各エリア毎に任意の消費電力削減目標値を設定する場合、各エリア毎にこの削減目標値から例えば下記のような各予測時刻毎のエネルギー目標値（消費電力の目標値）を算出する。但し、既に述べたように、この処理は必須ではない（少なくとも省エネ推奨行動メッセージの生成に関しては必須なものではない）。但し、上記各エリア毎の削減目標値は、Ｆ．達成度記録処理で必要となる。

仮に、任意のエリアに関して、現在（１４時）の消費電力実績値＝15.8（kW）とし、当該エリアに関して設定された削減目標値が、目標時刻（１５：３０）時点の削減目標値＝2.0（kW）であったものとする。

この例の場合、消費電力の目標値（目標時刻（１５：３０）時点の目標値）＝１５．８−２．０＝13.8（kW）となる。そして、仮に、目標時刻（１５：３０）時点の消費電力が、13.78（kW）であった場合、上記削減目標値＝2.0（kW）に対して実際の削減量は2.02（kW）ということになる。この例の場合、上記Ｆ．達成度記録処理によって下記の算出式によって達成度が算出される。

達成度＝（実際の削減量÷削減目標値）×１００
＝2.02（kW）／2.0（kW）×１００＝１０１（％）
仮に、上記削減目標値が任意に決められた時刻（１４時）に、本手法による後述する省エネ推奨行動メッセージが生成・表示された場合、上記達成度は当該メッセージによる省エネ効果を示すものと見做すこともできる。そして、当該メッセージが表示された時刻（１４時）に関する各種データ（気温、湿度等）が上記実績データとして記憶される際に、上記メッセージ（その主要部分；例えば後述する行動メッセージ（“「ターゲット」＋「行動」”））も一緒に記憶されると共に、上記算出された達成度も記憶される。これによって、後に説明する行動メッセージ候補抽出処理の際に、これら記憶されたデータが用いられる。

尚、更に、現在から上記目標時刻までの間の各時刻（例えば３０分刻み）毎の消費電力予測値も求めるようにしてもよい。これは、例えば、消費電力について現在値と上記目標値との差を、上記現在から上記目標時刻までの間の各時刻（例えば３０分刻み）に按分して振り分ける。上記の例では、現時刻が１４時、目標時刻が１５時３０分であるので、３０分単位とする例の場合には、これらの消費電力の差分（＝削減目標値＝2.0kW）を１４時３０分と１５時の各時刻に按分することになる。これより、１４時３０分と１５時の各時刻の按分した消費電力予測値は、１４．８（kW）、１４．３（kW）となる。

尚、上記各エリア毎の削減目標値は、上記一例ではユーザが各エリア毎に逐一設定するものとしたが、この例に限らず、ユーザは全体の削減目標値のみを設定するものとし、これに基づいて各エリア毎の削減目標値を自動的に算出するようにしてもよい。その為に、予め例えば図３に示す省エネ削減配分用テーブル３０が登録されていてもよい。

図示の例では、省エネ削減配分用テーブル３０は、各管理区域３１（エリア）毎に、その名称（管理区域名称３２）や、省エネ目標配分３３等が予め登録されている。そして、全体の省エネ削減目標値（kWh）をユーザが入力すると、各管理区域３１毎に、その上記省エネ目標配分３３と上記全体の省エネ削減目標値（kWh）とに基づいて、その管理区域の省エネ削減目標値（kWh）３４を算出・登録する。例えば図示の例では、全体の省エネ削減目標値＝３０（kWh）で、管理区域Ａの省エネ目標配分３３＝１０（％）であるので、管理区域Ａの省エネ削減目標値３４＝３０×０．１＝３．０（kWh）となる。

尚、“kwh”（１時間当りの値）と“kw”（瞬時値）のどちらであっても構わない（どちらか一方に統一して用いればよい）。
尚、省エネ目標配分は、管理区域の床面積、平均的な在籍人数などから、予めユーザが任意に決めるものであってよい。

尚、図３の例は、その管理区域名称３２に示すように、病院内の管理区域を想定した省エネ配分例を示している。尚、本システムによる行動支援対象者は、各管理区域毎に異なる場合もある。例えば、ナースステーションであれば、看護婦が行動支援対象者であり、病院に付随する専門学校の教室であれば、その生徒が行動支援対象者となる。
・Ｃ．過去実績解析・室温予測処理
例えば図４に示す各種実績データに基づく各種予測値を求める処理であるが、既に述べたように、この処理も必須ではない（少なくとも省エネ推奨行動メッセージの生成に関しては必須なものではない）。但し、当然、各種実績データ自体は必要である。

図４に示す例の外部環境要因データの予測値は、例えばＣＥＭＳから取得した気象予報値を用いるものとする。
また、内部環境要因データの予測値に関しては、例えば下記のようにする。

・消費電力に関しては、上記Ｂ．省エネ目標値算出処理で求めた上記目標値／予測値を使用する。
・（室内）湿度に関しては、直近の（現在の）湿度を使用するものとする。

・室温に関しては、例えば、上記Ｂ．省エネ目標値算出処理で求めた、現在から上記目標時刻までの間の各時刻（例えば３０分刻み）の消費電力の現在値／目標値／予測値や、各種実績データ等に基づいて、室内温度を予測する。これは、例えば、ニューロなどの既存手法を用いて予測する。尚、既存手法であるので（更に上記のように必須の処理ではないので）ここでは特に詳細には説明しない。

図４には、上記Ｂ．省エネ目標値算出処理やＣ．過去実績解析・室温予測処理等によって算出された目標値／予測値を、上記実績データに追加した状態を示す。また、図４では省略しているが、後述する図５Ａ（ｂ）に示す行動メッセージ（ターゲット（設備）＋行動内容）も、実績データに含まれている。

上記のように、図４に示す実績等テーブル４０は、上記ＤＢ２１に記憶されている実績データ（内部環境要因２１ａ、外部環境要因２１ｂ等）のコピーに、上記目標値／予測値を追加してものと言える。
・Ｄ．推奨行動メッセージ決定処理
この処理について、以下、詳細に説明する。尚、Ｅ．出力処理については既に詳細に説明してある。

尚、本システムは、導入の最初の時点は、ある程度の期間、ユーザに省エネ推奨行動メッセージの内容に沿った形で行動してもらい、そのデータを初期データとして蓄積することが望ましい。このデータを初期値として、データを順次データを蓄積し、最適行動計画のモデル精度を上げていく。

ここでは、一例として、上記省エネ推奨行動メッセージは、以下の構造をとるものとする。
省エネ推奨行動メッセージ ＝ （i）目的＋（ii）外部環境情報＋（iii）内部環境情報＋（iv）ターゲット＋（v）行動内容
尚、更に、（vi）設定操作が加わってもよい（但し、条件成立時のみ）。

また、尚、上記（i）目的、（ii）外部環境情報、（iii）内部環境情報は、必ずしも必要ないものである。基本的に、省エネ効果に影響するのは、主要メッセージ（行動メッセージ＝（iv）ターゲット＋（v）行動内容）である（場合によっては更に（vi）設定操作も）。

例えば、上記各種メッセージ群２１ｄとして、上記省エネ推奨行動メッセージを構成する各種別（（i）目的、（ii）外部環境情報、（iii）内部環境情報、（iv）ターゲット、（v）行動内容等）毎に、様々なメッセージパーツ（上記省エネ推奨行動メッセージの文章の一部と成り得るもの）が、予め登録されている。特に、そのなかで上記主要メッセージ（行動メッセージ＝（iv）ターゲット＋（v）行動内容）に関しては、例えば図６（ｂ）に示すメッセージパーツが、予め記憶されている。

ここで、図７（ａ）は、上記省エネ推奨行動メッセージの決定処理の全体フローチャート図である。そして、図７（ｂ）は、図７（ａ）におけるステップＳ１の処理の詳細フローチャート図である。また、図８は、図７（ａ）におけるステップＳ２の処理の詳細フローチャート図である。

また、特に「（iv）ターゲット＋（v）行動内容」の部分に係わる決定処理について、具体例を図５Ａ、図５Ｂ（ｃ）に示す。尚、図５は、図では図５Ａと図５Ｂとに分けられているが、以降の説明ではまとめて図５として扱うものとする。

上記省エネ推奨行動メッセージの決定処理について、以下に、上記図５、図７、図８や図６を参照し、具体例を示しながら説明する。
図７（ａ）に示すように、まず、省エネ推奨行動メッセージの内容の候補となるメッセージパーツを抽出等する（決定も行う）（ステップＳ１）。これは、図７（ｂ）に示すように、上記構成要素（i）〜（v）それぞれについて抽出／決定する。

（i）目的；
“目的”に係わるメッセージパーツの具体例を、以下に列挙する。（メッセージパーツ具体例）
・「省エネルギー目標達成に向むけて」
・「エネルギー消費のピークを抑えるため」
・「空調の消費エネルギー効率を上げるため」
省エネ推奨行動メッセージ生成処理の際には、例えば上記“目的”に係わるメッセージパーツの一覧を表示する等して、ユーザ（管理者等）に所望のメッセージパーツを選択させることで（ステップＳ１１）（例えば管理者が現場の情報端末１に通知するタイミングに選択する）、上記省エネ推奨行動メッセージにおける（i）目的の部分が決定される。また、メッセージパーツの内容は、管理者が必要に応じて画面から編集・登録することが可能である。これは、“目的”に係わるメッセージパーツに限るものではない。
（ii）外部環境情報
上記外部環境要因のデータ項目は、例えば、外気温度・湿度、天候、風向、風速、日射量などである。これらデータ項目のうち任意の１以上のデータ項目に関して、予め任意に設定される条件と当該条件に応じたメッセージパーツが、任意に登録されている。

省エネ推奨行動メッセージ生成処理の際には、例えば、外部環境要因の上記データ項目のうちの所定のデータ項目（外気温、屋外湿度など)の値をパラメータに、予め定義された条件に基いた判定結果(True/False)を得る。そして、判定結果が真(True)の場合に、対応するメッセージパーツを抽出する（ステップＳ１２）。例えば、気温をパラメータとし、気温30度以上であれば、「気温が高いです」（True）のメッセージパーツを抽出し、30度未満であれば、メッセージパーツは抽出しない等の処理を行う。

この様に、例えば、上記メッセージパーツが登録されたデータ項目の計測値（現在データ）が、そのデータ項目に係わる所定の条件に該当する（Trueとなる）場合に、このメッセージパーツを上記省エネ推奨行動メッセージにおける（ii）外部環境情報に決定する。

例えば、上記条件として“風速が10（ｍ/sec）以上の場合”に対応付けたメッセージパーツ「風が強い様です」が、予め登録されている。この例の場合、直近の（現在）の風速が、例えば１２（ｍ/sec）であったならば、上記省エネ推奨行動メッセージにおける（ii）外部環境情報として「風が強い様です」が決定されることになる。これより、後に省エネ推奨行動メッセージが表示される際にはその一部として「風が強い様です」が表示されることになる。尚、”10”などの閾値は、ユーザ等が任意に設定／変更できるようになっていてもよい。
（iii）内部環境情報
上記内部環境要因のデータ項目は、例えば、エネルギー実績、電力、ガス、水、室内温度、室内湿度、人数等である。これらデータ項目のうち任意の１以上のデータ項目に関して、予め任意に設定される条件と当該条件に応じたメッセージパーツが、任意に登録されている。

省エネ推奨行動メッセージ生成処理の際には、例えば、内部環境要因の上記データ項目のうちの所定のデータ項目（室温、屋内湿度など)の値をパラメータに、予め定義された条件に基いた判定結果(True/False)を得る。そして、判定結果が真(True)の場合に、対応するメッセージパーツを抽出する（ステップＳ１３）。

例えば、上記メッセージパーツが登録されたデータ項目の計測値（現在データ）が、そのデータ項目に係わる所定の条件に該当する（Trueとなる）場合に、このメッセージパーツを上記省エネ推奨行動メッセージにおける（iii）内部環境情報に決定する。

例えば、室内温度と室内湿度の両方が、予め設定される所定の範囲内である場合には、この条件に対応するメッセージパーツである「室内は快適な様です」が、（iii）内部環境情報に決定される。あるいは、室内温度が、予め設定される閾値未満である場合には、この条件に対応するメッセージパーツである「室温が低い様です」が、（iii）内部環境情報に決定される。

（iv）ターゲット
“ターゲット”とは、人が省エネ行動を起こす対象となり得る “設備”を示す。
予め登録されている “ターゲット”の具体例は、例えば、「エアコン」、「照明」、「テレビ」、「冷蔵庫」、「パソコン」、「窓」、「カーテン」、「ブラインド」、「電子レンジ」等である。

（v）行動内容
“行動内容”とは、上記各“ターゲット”に対するユーザによる行動を示すものである。予め登録されている“行動内容”の具体例は、例えば、「切ってください」、「開けてください」、「閉めてください」、「使用をしばらく控えてください」、「設定を変更してください」等である。

ここで、上記省エネ推奨行動メッセージにおける（iv）ターゲットと（v）行動内容は、まず、任意の（通常は複数の）“ターゲット”と“行動内容”との組み合わせ候補をステップＳ１４、Ｓ１５で抽出する（“行動メッセージ”の候補を抽出する）。これは、例えば、図６に示す登録データを用いて抽出する。

まず、図６（ａ）に示す「管理区域毎の設備登録テーブル」９０を参照して、各管理区域毎に（あるいは現在処理対象となっている管理区域について）、その管理区域に設けられている“設備”を全て抽出する。図示の例では、例えば管理区域Ｂに関しては、「エアコン」、「照明」、「パソコン」、「窓」、「カーテン」が抽出される。

尚、“設備”とは、上記のように、人の行動により操作可能な負荷設備(エアコン、テレビ、ＯＡ機器など)や、一般設備(窓、カーテン、ブラインドなど)等である。
続いて、図６（ｂ）に示す「ターゲット−行動内容対応付テーブル」１００を参照して、上記抽出した各設備毎に、その設備（ターゲット）に関連する行動内容を全て抽出すると共に、抽出した全てをその設備と組み合わせることで、“ターゲット”と“行動内容”との組み合わせ候補（行動メッセージ（ターゲット＋行動内容）の候補）を生成する。図示の例では、例えば、ターゲット「窓」に関しては、行動内容として「開けてください」と「閉めてください」が抽出され、これによって“「窓」＋「開けてください」”と“「窓」＋「閉めてください」”とが、上記行動メッセージの候補として生成される。これを、抽出した他の設備（「エアコン」、「照明」、「パソコン」、「カーテン」）についても同様にして行う。よって、基本的に、行動メッセージの候補は複数生成されることになる。

最後に、例えば上記ステップＳ１１、Ｓ１２、Ｓ１３で決定された各メッセージパーツを一時的に記憶すると共に、上記ステップＳ１４、Ｓ１５で得られた行動メッセージの候補を一時的に記憶する（ステップＳ１６）。

そして、行動メッセージ（主要メッセージ）の各候補に関して、それぞれ、図８のステップＳ２の処理によって効果推定値（重み付け点数総和等）を算出する（ステップＳ２）。この効果推定値に基づいて、行動メッセージの候補のなかから今回の省エネ推奨行動メッセージ（その（iv）ターゲット＋（v）行動内容の部分）に用いるものが決定される。これは、例えば、行動メッセージの候補を効果推定値が高い順にソートして（ランキングして）表示する。そして、ユーザに所望の行動メッセージ候補を選択させることで決定される（ステップＳ３）。但し、この例に限らず、最も効果推定値が高い行動メッセージ候補に、自動的に、決定されるものであっても構わない。

尚、上記ステップＳ１（ステップＳ１１〜Ｓ１６）の処理によって得られる上記行動メッセージの候補の一例を、図５（ａ）に示す。尚、図５（ａ）では複数の管理区域（Ａ，Ｂ）に関する行動メッセージ候補一覧を示している。つまり、上記説明では各管理区域毎に本処理を実行するものとしたが、この例に限らず、図５（ａ）に示されるように複数の管理区域についてまとめて本処理を実行するようにしても構わない。

そして、図５（ａ）に示す例に対してステップＳ２の処理を行った結果例を図５（ｂ）に示し、更にステップＳ３の処理（ソート）を行った結果例を図５（ｃ）に示す。
図８のステップＳ２の処理では、（図示していないが）まず最初に、上記“行動メッセージ”の候補毎に、過去の実績データのなかでその候補を使用してメッセージ表示されたときのデータ（メッセージ表示実績データと言うものとする）を抽出する。これは、例えば図５の例で説明するならば、この例ではまず図５（ａ）に示すメッセージ候補一覧５０の例では管理区域Ａに関しては図示の３つの行動メッセージ候補が抽出されている。そして、上記過去の実績データのなかからこれら３つの行動メッセージ候補の何れかが使用されたときのデータを抽出する。そして、抽出した各データ毎に図８のステップＳ２の処理によって効果推定値（重み付け点数総和等）の算出を行って、例えば効果推定値が高い順に各データをソートする。

図５（ｂ）には、上記抽出した各データを上記効果推定値が高い順にソートした状態を示す（該当実績データソート結果６０）。但し、図５に示す例では、複数のエリア（管理区域Ａ、管理区域Ｂ等）をまとめて、効果推定値の算出やソート等の処理を行っているが、この例に限らず、この処理は上記のように各管理区域毎に実行するようにしてもよい。何れにしても、最終的には、各管理区域毎に、そのときの状況（日時や環境要因など）に応じた最も効果的と考えられる行動メッセージが選択されるように効果推定値の算出が行われることになる。

尚、図４や図５（ｂ）には、実績データの全データ項目を示してはいない（一部、省略する）。例えば図４では図５（ｂ）に示す“行動メッセージ”や“過去日付”や“操業区分”や“達成度”等のデータ項目は示されていないが、これは省略しているだけであり、実際にはこれらのデータ項目も存在している。

但し、“行動メッセージ”と“達成度”は、上記省エネ推奨行動メッセージが生成・表示されたときのデータに対応付けて格納されている。換言すれば、実績データの全データに“行動メッセージ”と“達成度”が存在するわけではない。但し、これは一例であり、この例に限らない。例えば、実績データは、上記省エネ推奨行動メッセージが生成・表示されたときだけ、その時の日時、内部環境、外部環境等のデータが、“行動メッセージ”や“達成度”等と共に記憶されるものであっても構わない。この例の場合には、実績データの全データに“行動メッセージ”と“達成度”が存在することになる。但し、この場合でも、図４に示す予測を行う場合には、少なくとも直近の（例えば当日の）データに関しては、メッセージ表示の有無に関係なく、データ保存しておくことが望ましい。

ここで、例えば管理区域Ａに関する“行動メッセージ”を決定する処理の際には、図８のステップＳ２の処理では、基本的には上記３つの行動メッセージ候補のなかで管理区域Ａに係わるそのときの状況等に対応して最も効果的な行動メッセージ候補が選択されるような効果推定値算出が行われることが望ましい。これより、本例では、上記“メッセージ表示実績データ”のなかで上記３つの行動メッセージ候補の何れかが表示されたときのデータのなかから、管理区域Ａの現状との類似度と達成度等が高いものが、効果推定値が高くなるようにしている。

すなわち、まず、図５（ａ）に示す行動メッセージ候補＝“「窓」＋「を開ける」”を例にした場合、過去の実績データ（メッセージ表示実績データ）のなかから、図５（ｂ）に示す１番目と３番目のレコードのデータが抽出されることになる（勿論、上記の通り、この時点では未だ効果推定値（図示の“推定”）にはデータは格納されていない）。

そして、上記抽出した各データ毎に、図８のステップＳ２の処理を実行して、上記効果推定値を算出することになる。
ここで、図８のステップＳ２の処理では、概略的には、時期（季節や月など）、時間帯、操業区分、外部環境要因、内部環境要因等に関して、それぞれ、重み付け点数を求める（“達成度以外に関する重み付け点数の合計値”Ｐを求める）と共に、達成度に関する重み付け点数Ｑを求めて、これらに基づいて効果推定値を算出する。例えば、単に総和（Ｐ＋Ｑ）としてもよいし、後述する係数α、βを用いて効果推定値＝αＰ＋βＱなどとしてもよいし、他の方法であっても構わない。

“達成度以外に関する重み付け点数の合計値”Ｐは、現状との類似度を示すものと見做せる。上記抽出した各データのなかで、現状（時期、操業区分、外部環境要因、内部環境要因等）との類似度が高いデータほど、上記Ｐの値が大きくなる。

また、達成度は、過去に省エネ推奨行動メッセージを生成・表示した後に、例えば上記目標時刻を過ぎた後に、当該目標時刻における消費電力や上記“省エネ削減目標値”３４等に基づいて算出されて、表示された行動メッセージと共に上記実績データの一部として格納されている（図４では不図示だが図５（ｂ）には示されている）。基本的には、上記“現状との類似度”が高く且つ達成度も高い過去データについての上記効果推定値（重み付け点数総和等）が高くなり、以ってこの過去データにおける行動メッセージが、今回の省エネ推奨行動メッセージに用いられる可能性が高いものとなる。

尚、上記効果推定値は、単に全ての重み付け点数の総和を求めるのであってもよいが、この例に限らず、後述するように所定の係数α、βを乗じる（これ自体、重み付けと見做せる）ようにしてもよい。詳しくは後述する。

以下、図８のステップＳ２の処理（メッセージ候補の効果推定処理）について説明する。
上記図７（ｂ）に示す処理で抽出した、今回の省エネ推奨行動メッセージにおける上記“行動メッセージ”部分の候補をキーにして、過去の同一省エネ推奨行動メッセージを通知時の実績データ（その外部環境・内部環境・操業状況・効果情報等）に基づいて、“行動メッセージ”候補にどの程度の効果が見込めるのか推定する（効果推定値を算出する）。

ここで、例えば、図９（ａ）〜（ｃ）、図１０（ａ）〜（ｇ）、図１１に示すような各種重み付けテーブルが、予め任意に作成されて登録されているものとする。
実績データ（メッセージ表示実績データ）の各データ項目のうち重み付け点数に係わる各データ項目毎に、実績値と現在値と、対応する重み付けテーブルとに基づいて、該当する重み付け点数を求める。

上記重み付け点数に係わる各データ項目は、一例としては、例えば図５（ｂ）に示す“過去日付”や図４に示す“時刻”（尚、実際にはまとめて“日時”となっている）、図５（ｂ）に示す“操業区分”、図４に示す“外部環境”に係わる“気温”（外気温）、“湿度”（外気湿度）、“天候”、“日射量”、図４に示す“内部環境”に係わる“室温”、“湿度”（室内湿度）、図５（ｂ）に示す“達成度”等である。勿論、これらの例に限らないが、ここでは以下、これらの例について説明する。

図８のステップＳ２の処理では、例えば図５（ｂ）に示すように抽出された各実績データ（処理対象実績データというものとする）毎に、上記重み付け点数に係わる各データ項目毎に、実績値と現在値と、対応する重み付けテーブルとに基づいて、該当する重み付け点数を求める。

図９、図１０、図１１に示す各重み付けテーブルは、基本的に、図示の左側に各種条件が示されており、図示の右側には各条件に応じた重み付け点数が示されている。各種条件は、基本的に、処理対象実績データの値と現在データとの関係（差分など）によって規定される（但し、達成度は除く）。例えば、図１０（ａ）に示すテーブル１１４の例の場合、処理対象実績データの外気温と現在の外気温との差の絶対値が２．０℃以内であれば、重み付け点数は１０点（満点）となる。

上記重み付け点数に係わる各データ項目のうち、まず、“過去日付（時期）”に関しては、図９（ａ）に示すテーブル１１１が予め登録されている。図示のテーブル１１１によれば、“過去日付”が現在の月と同じである場合に、最も重み付け点数が高くなり（１０点）、異なる場合には違いが大きいほど重み付け点数が低くなる。例えば、現在が４月９日であり、“過去日付”が４月２５日であった場合、両方とも月は４月であるので、重み付け点数は１０点となる。尚、これは、月の代わりに季節を用いるものであってもよい。

この様に、基本的には、現状との類似度が高いほど重み付け点数が高くなるように設定されている。これは、以下のテーブル１１１〜１２０についても同様である。
そして、現在の月と、上記処理対象実績データの「過去日付」が示す月と、上記テーブル１１１とに基づいて、該当する重み付け点数を求める（ステップＳ２１）。これは、時期（季節や月）の合致度（類似度）に応じた重み付け点数を求めるものと言える。

続いて、上記重み付け点数に係わる各データ項目のうちの上記“時刻（時間帯）”に関しては、図９（ｂ）に示すテーブル１１２が予め登録されている。図示のテーブル１１２によれば、実績データの“時刻”と現在時刻との差が少ないほど、重み付け点数が高くなる（例えば、実績データの“時刻”が「現在時刻±２時間以内」である場合に、最も重み付け点数が高くなる（１０点）。

そして、テーブル１１２を参照して、処理対象実績データの時刻と現在時刻との関係（時間差）に対応する重み付け点数を求める（ステップＳ２２）。例えば、処理対象実績データの時刻が３時であり、現在時刻が７時である場合、時間差は４時間であるので、図９（ｂ）に示す例では対応する重み付け点数は５点となる。

また、上記重み付け点数に係わる各データ項目のうちの上記“操業区分”に関しては、図９（ｃ）に示すテーブル１１３が予め登録されている。図示のテーブル１１３によれば、実績データの“操業区分”が現在の操業区分と同一であれば重み付け点数が高く（１０点）、異なれば重み付け点数は低くなる（５点）。

そして、テーブル１１３を参照して、処理対象実績データの操業区分と現在の操業区分とが同一か否かによって、対応する重み付け点数を求める（ステップＳ２３）。
また、上記重み付け点数に係わる各データ項目のうちの上記“外気温”に関しては、図１０（ａ）に示すテーブル１１４が予め登録されている。図示のテーブル１１４によれば、実績データの“外気温”と現在の外気温との差が少ないほど、重み付け点数が高くなる（例えば、実績データの“外気温”が「現在の外気温±２．０℃以内」である場合に、最も重み付け点数が高くなる（１０点）。

そして、テーブル１１４を参照して、処理対象実績データの外気温と現在の外気温との関係（気温差）に対応する重み付け点数を求める（ステップＳ２４）。
尚、ステップＳ２４の処理は、上記外気温だけでなく、他の環境要因データに関しても、それぞれ、下記のように各テーブル１１５〜１１９等を参照して、対応する重み付け点数を求めるものである。

すなわち、まず、上記重み付け点数に係わる各データ項目のうちの上記“外気湿度”に関しては、図１０（ｂ）に示すテーブル１１５が予め登録されている。図示のテーブル１１５によれば、実績データの“外気湿度”と現在の外気湿度との差が少ないほど、重み付け点数が高くなる。

そして、テーブル１１５を参照して、処理対象実績データの外気湿度と現在の外気湿度との関係（差）に対応する重み付け点数を求める（ステップＳ２４）。
また、上記重み付け点数に係わる各データ項目のうちの上記“日射量”に関しては、図１０（ｃ）に示すテーブル１１６が予め登録されている。図示のテーブル１１６によれば、実績データの“日射量”と現在の日射量との差が少ないほど、重み付け点数が高くなる。

そして、テーブル１１６を参照して、処理対象実績データの日射量と現在の日射量との関係（差）に対応する重み付け点数を求める（ステップＳ２４）。
また、上記重み付け点数に係わる各データ項目のうちの上記“天候”に関しては、図１０（ｄ）に示すテーブル１１７が予め登録されている。尚、ここでは天候を数値化する為に“雲量”の形で天候を表すものとする。図示のテーブル１１７によれば、実績データの“雲量”と現在の雲量との差が少ないほど、重み付け点数が高くなる。

そして、テーブル１１７を参照して、処理対象実績データの雲量と現在の雲量との関係（差）に対応する重み付け点数を求める（ステップＳ２４）。
また、上記重み付け点数に係わる各データ項目のうちの上記“室温”に関しては、図１０（ｅ）に示すテーブル１１８が予め登録されている。図示のテーブル１１８によれば、実績データの“室温”と現在の室温との差が少ないほど、重み付け点数が高くなる。

そして、テーブル１１８を参照して、処理対象実績データの室温と現在の室温との関係（差）に対応する重み付け点数を求める（ステップＳ２４）。
また、上記重み付け点数に係わる各データ項目のうちの上記“室内湿度”に関しては、図１０（ｆ）に示すテーブル１１９が予め登録されている。図示のテーブル１１９によれば、実績データの“室内湿度”と現在の室内湿度との差が少ないほど、重み付け点数が高くなる。

そして、テーブル１１９を参照して、処理対象実績データの室内湿度と現在の室内湿度との関係（差）に対応する重み付け点数を求める（ステップＳ２４）。
また、上記の例に限らず、例えば図１０（ｇ）に示すテーブル１２０の例のように、エンタルピ値差（外部環境−内部環境）に応じた重み付け点数の決定も行うようにしてもよいが、これについては特に説明しない。

また、“達成度”に関しては、図１１に示すテーブル１２１が予め登録されている。図示のテーブル１２１によれば、実績データの“達成度”が大きいほど、重み付け点数が高くなる。

そして、テーブル１２１を参照して、処理対象実績データの達成度に対応する重み付け点数を求める（ステップＳ２５）。
そして、ステップＳ２１〜ステップＳ２５によって得られた各重み付け点数に基づいて、上記効果推定値を算出する（ステップＳ２６）。これは、全ての重み付け点数の総和を求めてもよいが、この例に限らない。

ここで、図１１に示す例では、“達成度”に関しても、他の各種データ項目と同様に、重み付け点数が１０点満点となっている。よって、この例では、後述する係数α、係数βを用いた補正を行うことが望ましい。但し、この例に限らず、例えば“達成度”に関しては重み付け点数を５０点満点や１００点満点等としてもよい（この場合には特に補正する必要なく、単純に全ての重み付け点数の総和を求めればよい）。

例えば過去に任意の上記行動メッセージ候補と同一の行動メッセージを表示したときの実績データ（処理対象実績データ）と、現在の状況と、上記各種テーブルとに基づいて、各データ項目毎に下記の重み付け点数が得られたとする。

日時などに関して、上記処理対象実績データと現在との関係が、過去実績月＝現在月と同一月、過去実施時刻＝現在時刻と±２時間以内であり、操業区分は“同一”とすると、それぞれの重み付け点数は、１０点、１０点、１０点となる。また、各種センサ等による計測値や外部から取得したデータと上記図１０（ａ）〜（ｆ）に示す各種テーブルとに基づいて、各重み付け点数が、例えば、外部環境（気温）：５点、外部環境（湿度）：５点、外部環境（日射量）：０点、外部環境（天候）：５点、内部環境（室温）：１０点、内部環境（湿度）：５点となったものとする。更に、達成度に関する重み付け点数が８点とすると、効果推定値を上記重み付け点数の総和とした場合の値は、１０＋１０＋１０＋５＋５＋０＋５＋１０＋５＋８＝６８点と算出される。

しかしながら、これでは、効果推定値（＝６８点）に対して、達成度に係わる点数（＝８点）の影響が小さいと考えられる。上記のように、効果推定値は、各処理対象実績データのなかで、季節や環境要因（気温、湿度、天候等）等が現状と似ていて且つ達成度が大きいものほど大きくなるようにすることが望ましい。これより、例えば上記のように達成度に関する重み付け点数を大きくする（例えば５０点満点等）とする方法や、あるいは以下に説明する係数α、βを用いて効果推定値を補正することが望ましいが、この例に限らない。

ここでは、達成度以外のデータ項目の重み付け点数の合計値をＰとし、達成度に関する重み付け点数をＱとする。上記具体例では、Ｐ＝６０、Ｑ＝８となる。また、予め、これらＰ、Ｑに乗算させる係数α、βが、ユーザ等によって任意に設定されている。

そして、効果推定＝αＰ＋βＱ
によって効果推定の値を算出する。
尚、係数α、βの値は、自由に決めてもよいが（但し、負の値とはしない）、下記の条件を加えてもよい。

α＋β＝１
例えば、β＝０．８と設定したならば、α＝０．２となる。この場合、上記具体例では効果推定値は下記のようになる。

効果推定値＝０．２Ｐ＋０．８Ｑ＝０．２×６０＋０．８×８＝１２＋６．４＝１８．４
例えばこの様に係数を設定することで、達成度を強く評価すること（効果推定値に対する影響力を大きくすること）が可能となり、以って、季節や環境要因が現状と似ていて且つ達成度が大きい処理対象実績データの効果推定値が大きくなり、以って当該処理対象実績データの行動メッセージが今回採用される可能性が高くなることが期待できる。換言すれば、各エリア毎に上記図５（ａ）などに示す行動メッセージ候補のなかから適切なものが採用される可能性が高くなることが期待できる。

この様に、処理対象実績データのなかから、現状と似た環境で達成度（メッセージの効果）が大きかったときの行動メッセージを、今回の省エネ推奨行動メッセージにも用いることで、今回もメッセージの効果（省エネ効果）が大きくなることが期待できる。

例えば、全ての処理対象実績データについて上記効果推定値の算出を行い、効果推定値が大きい順にソートする。図５の例では、例えば図５（ｃ）の図上左側に示すソート結果（行動メッセージ抽出ソート結果７０）が得られる。

そして、例えば、行動メッセージ抽出ソート結果７０を表示して、ユーザに任意の行動メッセージを選択させる。ユーザは、順位を考慮しながら任意の行動メッセージを選択することになる。選択はユーザの自由であるが、最も効果推定値が大きい行動メッセージが選択される可能性が高いと考えられる。これより、この例の場合、管理区域Ａに関しては「窓を開ける」が選択される可能性が高く、行動メッセージ「窓を開ける」を含む省エネ推奨行動メッセージを生成して、管理区域Ａの情報端末１にメッセージ送信して表示させることになる。

尚、例えば図５（ｃ）の図上左側に示すソート結果は、例えば同一管理区域に同一行動メッセージの処理対象実績データが複数存在する場合は、最も点数が高い処理対象実績データのみを表示するようにしてもよい。

上記の例に限らず、自動的に、効果推定値が最も大きい処理対象実績データの行動メッセージに決定して、当該決定された行動メッセージを用いて省エネ推奨行動メッセージを生成するようにしてもよい。

また、上記行動メッセージ抽出ソート結果７０を表示すると共に、例えば図５（ｃ）の図上右側に示す未使用行動メッセージ８０も表示して、両者のなかからユーザに任意の行動メッセージを選択させるようにしてもよい。

すなわち、図５（ｃ）の図上右側には、図５（ａ）に示す行動メッセージ候補のなかで未だ１度も表示されたことがない行動メッセージ一覧（順番は任意）を表示している。図５（ｃ）の図上左側に示す表示だけでは（あるいは上記効果推定値が最も大きいものに自動的に決定する方法では）、過去に表示実績がない行動メッセージは永久に採用されないことになる。これより、図５（ｃ）の図上右側に示す表示も行うようにすることが望ましい。つまり、過去に表示実績が存在しない行動メッセージ候補は、「実績なし」の行動メッセージ候補として表示する。

また、図５（ｃ）に示す表示例に限らず、例えば図５（ｃ）の図上左側に示すソート結果（各行動メッセージ候補）の表示において、過去にその行動メッセージを表示したときの省エネ効果値（ｋｗ）も表示するようにしてもよい。これによって、各行動メッセージによって過去にどの程度の省エネ効果が得られたのかを明示的に示すことができ、ユーザが行動メッセージ選択する際の有効な判断材料の１つとなる。尚、上記省エネ効果値（ｋｗ）は、例えば上記達成度の算出・記憶の際に一緒に記憶しておく。

既に述べたように、省エネ推奨行動メッセージは、
省エネ推奨行動メッセージ ＝ （i）目的＋（ii）外部環境情報＋（iii）内部環境情報＋（iv）ターゲット＋（v）行動内容
という各構成要素により構成される。

上述した処理によって
行動メッセージ＝（iv）ターゲット＋（v）行動内容
を含む上記各構成要素が決定されるので、これらを用いて、省エネ推奨行動メッセージを生成する。

但し、この例に限らず、他の構成要素も加わってもよい。例えば、“設定操作”に係わる構成要素が加わってもよい。これは、ルームエアコンが設置されている管理区域のみ適用されるものであり、例えばエアコンの設定温度を「１度下げる」、「２度上げる」等のメッセージである。

上記のことから、例えば下記のような省エネ推奨行動メッセージが生成される。
「 “今日は快適です。エアコンを消してカーテンと窓を開けてみましょう。”
“エアコンの設定温度を１度さげてください。”」
更に、この様な例に限らず、ユーザ等が所望の文章（個別メッセージ）を入力・設定し、これも省エネ推奨行動メッセージに含まれるようにしてもよい。

上記個別メッセージは、例えば管理区域ごとに個別に設定するメッセージであり、例えば管理区域が（病院に付随する）専門学校の教室であれば、「自習時間帯は、今利用している教室のとなりに移動して、１つの教室で勉強してください」などが想定できる。

以上説明したように、本発明によれば、エネルギー削減への行動を図ることを促す最適な行動メッセージを提供することができ、利用者に省エネの為の有効な行動を促すことができ、省エネ実現が期待でき、有用である。

本例の省エネ管理装置によれば、現状を示す様々な情報（内部環境要因、外部環境要因、エネルギー使用量実績、管理区域の特性など）を用いて、現状に応じた適切な内容の省エネ行動ガイダンスを行うことができる。具体的には、温度を調整するために、電力使用しない方法（窓を開ける、ブラインドを閉じる）を含む幾つかの方法が存在し、状況に応じた適切な方法をユーザに提示して当該方法の行動を促すためのガイダンスを行うことができる。

例えば、省エネの為にエアコンの設定温度を上げる等の対応だけでは、快適さを損なう可能性があるが、例えば日射量が大きい状況でそのエリアにカーテンがあるならば、カーテンを閉めることで、室内に入る日射量を軽減でき、以って快適差を損なうことなく省エネを実現させることが期待できる。

尚、管理区域とは、例えば空調の温度調整などを行う管理エリア（例えば、寮の各部屋、診察室など）を意味するが、この例に限らない。

１ 情報端末
２ ネットワーク
３ 電力量計
１０ 省エネ管理装置
１１ 入力部
１２ 実績データ記憶部
１３ メッセージ生成部
１４ 出力部
１５ 達成度処理部
２１ ＤＢ（データベース）
２１ａ 内部環境要因
２１ｂ 外部環境要因
２１ｃ 管理区域物理特性データ
２１ｄ 各種メッセージ群
３０ 省エネ削減配分用テーブル
３１ 管理区域（エリア）
３２ 管理区域名称
３３ 省エネ目標配分
３４ 省エネ削減目標値
４０ 実績等テーブル
５０ メッセージ候補一覧
６０ 該当実績データソート結果
７０ 行動メッセージ抽出ソート結果
８０ 未使用行動メッセージ
９０ 管理区域毎の設備登録テーブル
１００ ターゲット−行動内容対応付テーブル
１１１ テーブル（時期）
１１２ テーブル（時間帯）
１１３ テーブル（操業区分）
１１４ テーブル（外気温）
１１５ テーブル（外気湿度）
１１６ テーブル（日射量）
１１７ テーブル（天候）
１１８ テーブル（室温）
１１９ テーブル（室内湿度）
１２０ テーブル（エンタルピ値差）
１２１ テーブル（達成度）

Claims (11)

1. 少なくとも過去に任意の行動メッセージ内容を含む省エネ推奨行動メッセージが提示されたときの各種環境要因に係る実績データが、該行動メッセージ内容と該メッセージによる省エネ効果を示す達成度と共に記憶される実績データ記憶手段と、
   予め、前記各種環境要因毎に各種条件に応じた点数が記憶されると共に前記達成度に係わる点数が記憶される点数記憶手段と、
   前記行動メッセージ内容の候補を生成するメッセージ候補生成手段と、
   前記各種環境要因に係る現在のデータと前記実績データと、前記点数記憶手段とに基づいて、前記各候補毎の省エネ効果推定値を算出するメッセージ効果推定手段と、
   前記各候補のなかから前記算出された省エネ効果推定値に基づいて決定された行動メッセージ内容を用いて、前記省エネ推奨行動メッセージを生成する省エネ推奨行動メッセージ生成手段と、
   を有することを特徴とする省エネ管理装置。
2. 前記省エネ推奨行動メッセージは各エリア毎に生成されるものであり、
   前記メッセージ候補生成手段は、予め登録されている各設備毎に１種類以上の行動内容に基づいて、処理対象エリアに設置される設備に応じた前記行動メッセージ内容の候補を生成することを特徴とする請求項１記載の省エネ管理装置。
3. 予め、各エリア毎に、そのエリア内に設けられる設備に関する情報が記憶されたエリア情報記憶手段と、
   予め、各設備毎に、その設備に関する１種類以上の行動内容が登録された設備−行動内容記憶手段とを更に有し、
   前記メッセージ候補生成手段は、各エリア毎に、前記エリア情報記憶手段と前記設備−行動内容記憶手段の登録データに基づいて、そのエリアに係わる前記行動メッセージ内容の候補を生成することを特徴とする請求項１または２記載の省エネ管理装置。
4. 前記点数記憶手段における前記各種条件は、前記各種環境要因に係る現在データと実績データとの類似度であり、類似度が高いほど前記点数が高く、前記達成度が高いほど前記点数が高いことを特徴とする請求項１〜３の何れかに記載の省エネ管理装置。
5. 前記メッセージ効果推定手段は、前記各候補毎に、その候補に係わる前記各種環境要因毎の前記点数の合計値に前記達成度の前記点数を加算して成る総和を、前記省エネ効果推定値とすることを特徴とする請求項１〜４の何れかに記載の省エネ管理装置。
6. 前記メッセージ効果推定手段は、前記各候補毎に、その候補に係わる前記各種環境要因毎の前記点数の合計値に所定の第１係数を乗じた値と、前記達成度の前記点数に所定の第２係数を乗じた値との総和を、前記省エネ効果推定値とすることを特徴とする請求項１〜４の何れかに記載の省エネ管理装置。
7. 前記省エネ推奨行動メッセージ生成手段は、前記行動メッセージ内容の各候補を、前記各候補毎の前記省エネ効果推定値が高い順にソートして表示して、任意の候補を選択させて、該選択された候補を用いて前記省エネ推奨行動メッセージを生成することを特徴とする請求項１〜４の何れかに記載の省エネ管理装置。
8. 前記省エネ推奨行動メッセージ生成手段は、更に、前記行動メッセージ内容の各候補のうち使用実績が無いために前記省エネ効果推定値が算出できない候補を、実績なしの候補として表示して、前記ソートされて表示された候補と該実績なし候補のなかから任意の候補を選択させて、該選択された候補を用いて前記省エネ推奨行動メッセージを生成することを特徴とする請求項１〜４の何れかに記載の省エネ管理装置。
9. 前記各種環境要因は、処理対象の前記エリアの室温、室内湿度、外気温度、外気湿度、季節または月、時刻、日射量、操業区分、天候のうちの何れか１つ以上であることを特徴とする請求項１〜８の何れかに記載の省エネ管理装置。
10. 所定の電力削減目標値が設定されることに伴って前記省エネ推奨行動メッセージが生成されるものであり、
    該省エネ推奨行動メッセージを生成・表示後に、前記電力削減目標値に対する実際の電力削減量に基づいて前記達成度を算出して、該達成度を前記実績データ記憶手段に記憶する達成度処理手段を更に有することを特徴とする請求項１〜９の何れかに記載の省エネ管理装置。
11. コンピュータを、
    少なくとも過去に任意の行動メッセージ内容を含む省エネ推奨行動メッセージが提示されたときの各種環境要因に係る実績データが、該行動メッセージ内容と該メッセージによる省エネ効果を示す達成度と共に記憶される実績データ記憶手段と、
    予め、前記各種環境要因毎に各種条件に応じた点数が記憶されると共に前記達成度に係わる点数が記憶される点数記憶手段と、
    前記行動メッセージ内容の候補を生成するメッセージ候補生成手段と、
    前記各種環境要因に係る現在のデータと前記実績データと、前記点数記憶手段とに基づいて、前記各候補毎の省エネ効果推定値を算出するメッセージ効果推定手段と、
    前記各候補のなかから前記算出された省エネ効果推定値に基づいて決定された行動メッセージ内容を用いて、前記省エネ推奨行動メッセージを生成する省エネ推奨行動メッセージ生成手段、
    として機能させるためのプログラム。