JP2018124623A - 利用料金予測プログラム、利用料金予測装置及び利用料金予測方法 - Google Patents

Abstract

【課題】利用料金の予測を精度良く行うことを可能とする利用料金予測プログラム、利用料金予測装置及び利用料金予測方法を提供する。【解決手段】第１の期間内において特定のサービスの利用が行われる予定時間である利用予定時間を受け付けたことに応じて、特定のサービスの利用が実際に行われた過去の利用実績時間と、特定のサービスの利用に伴って発生する単位時間あたりの利用料金とを記憶部から取得し、利用予定時間と、利用実績時間と、単位時間あたりの利用料金とに基づいて、特定のサービスの利用に伴って所定の時点までに発生する利用料金の累積を予測し、予測した利用料金の累積を出力する、処理をコンピュータに実行させる。【選択図】図６

Description

本発明は、利用料金予測プログラム、利用料金予測装置及び利用料金予測方法に関する。

近年、物理マシンの性能向上に伴って、複数の仮想マシンを１台の物理マシンに集約する仮想化技術の研究が進められている。この仮想化技術では、例えば、仮想化ソフトウエアが物理マシンの物理リソースを複数の仮想マシンに割り当てることにより、各仮想マシンによるサービスの提供を可能にする。

具体的に、例えば、ユーザに対してサービスの提供を行う事業者（以下、クラウド利用者とも呼ぶ）は、仮想マシンの貸し出しを行う事業者（以下、クラウド事業者とも呼ぶ）から必要な仮想マシンを借り受け、ユーザに対してサービスの提供を行うための業務システムを構築する。これにより、クラウド利用者は、必要な物理マシンの購入等を行うことなく、業務システムの構築を行うことが可能になる（例えば、特許文献１から３参照）。

特開２００２−３１２６９９号公報 特開平１１−１４３９３０号公報 特開平９−２２９３３６号公報

上記のように仮想マシンを借り受ける場合、クラウド利用者は、例えば、仮想マシンの利用料金の上限値を予め決定する。これにより、クラウド事業者は、クラウド利用者によって申請された仮想マシンの利用予定時間に対応する利用料金（利用料金の累積の予測値）が、上限値を上回るか否かに応じて、仮想マシンの貸し出しを行うか否かの判定を行うことが可能になる。

しかしながら、クラウド利用者によって申請される仮想マシンの利用予定時間は、クラウド利用者が仮想マシンを実際に利用する時間（以下、利用実績時間とも呼ぶ）と大きく異なる場合がある。そのため、クラウド事業者は、利用料金の予測を精度良く行うことができず、仮想マシンの貸し出しを行うか否かの判定を適切に行うことができない場合がある。

そこで、一つの側面では、利用料金の予測を精度良く行うことを可能とする利用料金予測プログラム、利用料金予測装置及び利用料金予測方法を提供することを目的とする。

実施の形態の一つの態様によれば、第１の期間内において特定のサービスの利用が行われる予定時間である利用予定時間を受け付けたことに応じて、前記特定のサービスの利用が実際に行われた過去の利用実績時間と、前記特定のサービスの利用に伴って発生する単位時間あたりの利用料金とを記憶部から取得し、前記利用予定時間と、前記利用実績時間と、前記単位時間あたりの利用料金とに基づいて、前記特定のサービスの利用に伴って所定の時点までに発生する利用料金の累積を予測し、予測した前記利用料金の累積を出力する、処理をコンピュータに実行させる。

一つの側面によれば、利用料金の予測を精度良く行うことを可能とする。

図１は、情報処理システム１０の全体構成を示す図である。 図２は、クラウド利用者による仮想マシン３の借り受けについて説明する図である。 図３は、クラウド利用者による仮想マシン３の借り受けについて説明する図である。 図４は、情報処理装置１のハードウエア構成を説明する図である。 図５は、情報処理装置１の機能ブロック図である。 図６は、第１の実施の形態における利用料金予測処理の概略を説明するフローチャートである。 図７は、第１の実施の形態における利用料金予測処理の概略を説明する図である。 図８は、第１の実施の形態における利用料金予測処理の概略を説明する図である。 図９は、第１の実施の形態における利用料金予測処理の詳細を説明するフローチャートである。 図１０は、第１の実施の形態における利用料金予測処理の詳細を説明するフローチャートである。 図１１は、第１の実施の形態における利用料金予測処理の詳細を説明するフローチャートである。 図１２は、第１の実施の形態における利用料金予測処理の詳細を説明するフローチャートである。 図１３は、第１の実施の形態における利用料金予測処理の詳細を説明するフローチャートである。 図１４は、第１の実施の形態における利用料金予測処理の詳細を説明するフローチャートである。 図１５は、第１の実施の形態における利用料金予測処理の詳細を説明するフローチャートである。 図１６は、第１の実施の形態における利用料金予測処理の詳細を説明するフローチャートである。 図１７は、第１の実施の形態における利用料金予測処理の詳細を説明するフローチャートである。 図１８は、第１の実施の形態における利用料金予測処理の詳細を説明するフローチャートである。 図１９は、第１の実施の形態における利用料金予測処理の詳細を説明するフローチャートである。 図２０は、第１の実施の形態における利用料金予測処理の詳細を説明するフローチャートである。 図２１は、第１の実施の形態における利用料金予測処理の詳細を説明するフローチャートである。 図２２は、利用実績情報１３１の具体例を説明する図である。 図２３は、利用予定情報１３３の具体例を説明する図である。 図２４は、利用料金情報１３２の具体例を説明する図である。 図２５は、重み付け情報１３４の具体例を説明する図である。 図２６は、第１の実施の形態における利用料金予測処理の詳細を説明する図である。 図２７は、利用予定情報１３３の具体例を説明する図である。

［情報処理システムの構成］
図１は、情報処理システム１０の全体構成を示す図である。図１に示す情報処理システム１０は、例えば、ユーザにサービスを提供するための業務システムである。図１に示す情報処理システム１０において、情報処理装置１と、物理マシン２とがデータセンターＤＣ内に設けられている。そして、ユーザ端末１１は、インターネットやイントラネット等のネットワークを介して、データセンターＤＣとアクセス可能になっている。

物理マシン２は、例えば、複数の物理マシンから構成される。各物理マシンは、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ Ｕｎｉｔ）と、メモリ（ＤＲＡＭ：Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）と、ハードディスク（ＨＤＤ：Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等の大容量メモリとを有する。そして、物理マシン２の物理リソースは、複数の仮想マシン３に割当てられる。

情報処理装置１は、仮想マシン３とアクセス可能であり、物理マシン２内に作成された仮想マシン３の管理を行うものである。情報処理装置１は、例えば、仮想マシン３によって作成されるものであってもよい。

仮想マシン３では、そのインフラをネットワーク経由でクラウド利用者に提供するもの（以下、クラウドサービスとも呼ぶ）である。

クラウドサービスは、コンピュータシステムを構築し稼働させるための基盤、すなわち、仮想マシン３やネットワーク等のインフラストラクチャを、ネットワーク経由で提供するサービスである。また、クラウド利用者は、例えば、ユーザ端末１１を介して、仮想マシン３に必要な仕様、例えば、ＣＰＵのクロック周波数、メモリの容量、ハードディスクの容量及びネットワークの通信帯域幅を選択し、それらについてクラウド利用契約を締結する。さらに、クラウド利用者は、例えば、ユーザ端末１１を介して、仮想マシン３の稼働状態を監視や、仮想マシン３に対する操作等を可能にする。

仮想化ソフトウエア４は、情報処理装置１からの指示に応じて、物理マシン２のＣＰＵ、メモリ、ハードディスク及びネットワークを割当てることにより、仮想マシン３を動作させる基盤ソフトウエアである。仮想化ソフトウエア４は、例えば、物理マシン２で動作する。

［クラウド利用者による仮想マシンの借り受け］
次に、クラウド利用者による仮想マシン３の借り受けについて説明を行う。図２及び図３は、クラウド利用者による仮想マシン３の借り受けについて説明する図である。

ユーザに対してサービスの提供を行うクラウド利用者は、例えば、サービスの提供を行うための業務システムの構築を行う場合、仮想マシンの貸し出しを行うクラウド事業者から必要な仮想マシン３を借り受ける。

ここで、クラウド利用者は、仮想マシン３の借り受けを行う場合、例えば、仮想マシン３の利用料金の上限値を予め決定する。これにより、クラウド事業者は、クラウド利用者によって申請された仮想マシン３の利用予定時間に対応する利用料金（利用料金の累積の予測値）が、上限値を上回るか否かに応じて、仮想マシン３の貸し出しを行うか否かの判定を行うことが可能になる。

具体的に、クラウド事業者は、図２に示すように、例えば、締め日（クラウド利用者が仮想マシン３を借り受ける期間の最終日）における仮想マシン３の利用料金の累積の予測値が、上限値を上回ると判定された場合、仮想マシン３の貸し出しを行わない旨（クラウド利用者による仮想マシン３の利用申請を却下する旨）の判定を行う。一方、クラウド事業者は、図３に示すように、例えば、締め日における仮想マシン３の利用料金の累積の予測値が、上限値を下回ると判定された場合、仮想マシン３の貸し出しを行う旨（クラウド利用者による仮想マシン３の利用申請を承認する旨）の判定を行う。

しかしながら、クラウド利用者によって申請される仮想マシン３の利用予定時間は、クラウド利用者による利用実績時間と大きく異なる場合がある。そのため、クラウド事業者は、利用料金の予測を精度良く行うことができず、仮想マシン３の貸し出しを行うか否かの判定を適切に行うことができない場合がある。

そこで、情報処理装置１は、特定の期間（以下、第１の期間とも呼ぶ）内において仮想マシン３の利用が行われる予定時間である利用予定時間を受け付けたことに応じて、仮想マシン３の利用が実際に行われた過去の利用実績時間と、仮想マシン３の利用に伴って発生する単位時間あたりの利用料金とを記憶部から取得する。そして、情報処理装置１は、利用予定時間と、利用実績時間と、単位時間あたりの利用料金とに基づいて、仮想マシン３の利用に伴って所定の時点までに発生する利用料金の累積を予測する。その後、情報処理装置１は、予測した利用料金の累積を出力する。

すなわち、本実施の形態における情報処理装置１は、例えば、クラウド利用者が仮想マシン３を借り受ける際に申請した利用予定時間だけでなく、クラウド利用者による仮想マシン３の過去の利用状況を示す情報である利用実績情報を考慮して、将来の時点における仮想マシン３の利用料金の累積を予測する。

これにより、情報処理装置１は、将来の時点における仮想マシン３の利用料金の累積の予測をより精度良く行うことが可能になる。そのため、情報処理装置１は、仮想マシン３の貸し出しを行うか否かの判定を精度良く行うことができる。

［情報処理装置のハードウエア構成］
次に、情報処理装置１のハードウエア構成について説明する。図４は、情報処理装置１のハードウエア構成を説明する図である。

情報処理装置１は、プロセッサであるＣＰＵ１０１と、メモリ１０２と、外部インターフェース（Ｉ／Ｏユニット）１０３と、記憶媒体（ストレージ）１０４とを有する。各部は、バス１０５を介して互いに接続される。

記憶媒体１０４は、記憶媒体１０４内のプログラム格納領域（図示しない）に、利用料金の予測を行う処理（以下、利用料金予測処理とも呼ぶ）を行うためのプログラム１１０を記憶する。

ＣＰＵ１０１は、図４に示すように、プログラム１１０の実行時に、プログラム１１０を記憶媒体１０４からメモリ１０２にロードし、プログラム１１０と協働して利用料金予測処理を行う。

記憶媒体１０４は、例えば、利用料金予測処理を行う際に用いられる情報を記憶する情報格納領域１３０（以下、記憶部１３０とも呼ぶ）を有する。また、外部インターフェース１０３は、物理マシン２と通信を行う。

［情報処理装置のソフトウエア構成］
次に、情報処理装置１のソフトウエア構成について説明する。図５は、情報処理装置１の機能ブロック図である。ＣＰＵ１０１は、図５に示すように、プログラム１１０と協働することにより、利用実績収集部１１１と、情報管理部１１２と、情報受付部１１３と、情報取得部１１４と、料金予測部１１５と、情報出力部１１６と、出力判定部１１７として動作する。

また、情報格納領域１３０には、図５に示すように、利用実績情報１３１と、利用料金情報１３２と、利用予定情報１３３と、重み付け情報１３４と、上限値情報１３５とが記憶される。

利用実績収集部１１１は、クラウド利用者が実際に仮想マシン３を利用した時間（利用実績時間）の収集を行う。具体的に、利用実績収集部１１１は、定期的なタイミング（例えば、１日１回）で仮想マシン３の利用実績時間を含む利用実績情報１３１を取得する。そして、情報管理部１１２は、利用実績収集部１１１が取得した利用実績情報１３１を情報格納領域１３０に記憶する。

情報受付部１１３は、クラウド利用者がユーザ端末１１を介して送信した利用予定情報１３３（仮想マシン３の利用申請）を受け付ける。利用予定情報１３３は、例えば、クラウド利用者が希望する仮想マシン３の利用予定時間や、クラウド利用者が借り受けを希望する仮想マシン３を示す情報を含む情報である。そして、情報管理部１１２は、情報受付部１１３が受け付けた利用予定情報１３３を情報格納領域１３０に記憶する。

情報取得部１１４は、情報格納領域１３０に記憶された利用実績情報１３１と利用料金情報１３２と利用予定情報１３３を取得する。利用料金情報１３２は、クラウド事業者が仮想マシン３を利用したクラウド利用者に対して請求する利用料金を示す情報である。具体的に、利用料金情報１３２は、例えば、仮想マシン３の単位時間あたりの利用料金を示す情報である。なお、利用料金情報１３２は、例えば、クラウド事業者によって予め情報格納領域１３０に記憶されるものであってよい。

料金予測部１１５は、利用予定情報１３３に含まれる利用予定時間と、利用実績情報１３１に含まれる利用実績時間と、利用料金情報１３２が示す単位時間あたりの利用料金とに基づいて、仮想マシンの利用に伴って所定の時点（例えば、第１の期間の終了時点）までに発生する利用料金の累積を予測する。

情報出力部１１６は、料金予測部１１５が予測した利用料金の累積の予測値をユーザ端末１１に出力する。

出力判定部１１７は、料金予測部１１５が出力した予測値が上限値を上回るか否かの判定を行う。具体的に、出力判定部１１７は、仮想マシン３の利用料金の上限値を示す情報である上限値情報１３５を参照し、予測値が上限値を上回るか否かの判定を行う。そして、予測値が上限値を上回ると判定された場合、例えば、情報受付部１１３が受け付けた仮想マシン３の利用申請を却下する旨の情報をユーザ端末１１に出力する。

なお、情報格納領域１３０に記憶された情報のうち、重み付け情報１３４の説明については後述する。

［第１の実施の形態の概略］
次に、第１の実施の形態の概略について説明する。図６は、第１の実施の形態における利用料金予測処理の概略を説明するフローチャートである。図７及び図８は、第１の実施の形態における利用料金予測処理の概略を説明する図である。図７及び図８を参照しながら、図６に示す利用料金予測処理を説明する。

情報処理装置１は、図６に示すように、第１の期間内における利用予定時間を受け付けるまで待機する（Ｓ１のＮＯ）。具体的に、情報処理装置１は、クラウド利用者がユーザ端末１１を介して送信した利用予定時間を受け付けるまで待機する。

そして、利用予定時間を受け付けた場合（Ｓ１のＹＥＳ）、情報処理装置１は、特定のサービスの利用が実際に行われた過去の利用実績時間を情報格納領域１３０から取得する（Ｓ２）。また、情報処理装置１は、この場合、特定のサービスの利用に伴って発生する単位時間あたりの利用料金を情報格納領域１３０から取得する（Ｓ３）。

その後、情報処理装置１は、Ｓ１の処理で受け付けた利用予定時間と、Ｓ２の処理で取得した利用実績時間と、Ｓ３の処理で取得した単位時間あたりの利用料金とに基づいて、特定のサービスの利用に伴って所定の時点までに発生する利用料金の累積を予測する（Ｓ４）。さらに、情報処理装置１は、Ｓ４の処理で予測した利用料金の累積を出力する（Ｓ５）。

すなわち、本実施の形態における情報処理装置１は、例えば、クラウド利用者が仮想マシン３を借り受ける際に申請した利用予定時間だけでなく、クラウド利用者による仮想マシン３の過去の利用状況を示す情報である利用実績情報を考慮して、将来の時点における仮想マシン３の利用料金の累積を予測する。

具体的に、情報処理装置１は、図７に示すように、例えば、利用予定時間のみから算出された締め日における利用料金の累積の予測値が上限値を上回る場合であっても、利用予定時間と利用実績時間とから算出された締め日における利用料金の累積の予測値が上限値を下回る場合、仮想マシン３の貸し出しを行う旨の判定を行う。一方、情報処理装置１は、図８に示すように、例えば、利用予定時間のみから算出された締め日における利用料金の予測値が上限値を下回る場合であっても、利用予定時間と利用実績時間とから算出された締め日における利用料金の予測値が上限値を上回る場合、仮想マシン３の貸し出しを行わない旨の判定を行う。

これにより、情報処理装置１は、将来の時点における仮想マシン３の利用料金の累積の予測をより精度良く行うことが可能になる。そのため、情報処理装置１は、仮想マシン３の貸し出しを行うか否かの判定を精度良く行うことができる。

［第１の実施の形態の詳細］
次に、第１の実施の形態の詳細について説明する。図９から図２１は、第１の実施の形態における利用料金予測処理の詳細を説明するフローチャートである。また、図２２から図２７は、第１の実施の形態における利用料金予測処理の詳細を説明する図である。図２２から図２７を参照しながら、図９から図２１に示す利用料金予測処理を説明する。

［利用実績収集処理］
初めに、利用実績情報１３１を収集する処理（以下、利用実績収集処理とも呼ぶ）について説明を行う。図９は、利用実績収集処理について説明する図である。

情報処理装置１の利用実績収集部１１１は、図９に示すように、利用実績収集タイミングまで待機する（Ｓ２０１のＮＯ）。利用実績収集タイミングは、例えば、定期的なタイミング（例えば、１日１回）である。

そして、利用実績収集タイミングになった場合（Ｓ２０１のＹＥＳ）、利用実績収集部１１１は、ユーザに対するサービスを提供する仮想マシン３から利用実績時間を含む利用実績情報１３１を取得する（Ｓ２０２）。その後、情報処理装置１の情報管理部１１２は、Ｓ２０２の処理で取得した利用実績情報１３１を情報格納領域１３０に記憶する（Ｓ２０３）。以下、情報格納領域１３０に記憶された利用実績情報１３１の具体例について説明を行う。

［利用実績情報の具体例］
図２２は、利用実績情報１３１の具体例を説明する図である。図２２に示す利用実績情報１３１は、利用実績情報１３１に含まれる各情報を識別する「項番」と、利用実績情報１３１の取得が行われた日付を示す「日付」とを項目として有する。また、図２２に示す利用実績情報１３１は、「日付」に設定された日付に取得された利用実績時間（「日付」に設定された日付までの利用実績時間の累計）が設定される「利用実績時間」を項目として有する。なお、図２２に示す利用実績情報１３１は、クラウド利用者毎に生成される情報である。

具体的に、図２２に示す利用実績情報１３１において、「項番」が「１」である情報には、「日付」として「２０１６／１１／２７」が設定され、「利用実績時間」として「２０（時間）」が設定されている。また、図２２に示す利用実績情報１３１において、「項番」が「８」である情報には、「日付」として「２０１６／１２／４」が設定され、「利用実績時間」として「１００（時間）」が設定されている。

すなわち、図２２に示す利用実績情報１３１は、２０１６年１１月２７日から２０１６年１２月１２日までの期間における利用実績時間の累計が１００（時間）であったことを示している。図２２に含まれる他の情報については説明を省略する。

［利用料金予測処理（１）］
次に、クラウド利用者による仮想マシン３の利用が既に行われている場合において、新たな仮想マシン３の利用申請を受け付けた際に行われる利用料金予測処理について説明を行う。図１０及び図１１は、新たな仮想マシン３の利用申請を受け付けた際に行われる利用料金予測処理について説明する図である。

情報処理装置１の情報受付部１１３は、図１０に示すように、クラウド利用者がユーザ端末１１を介して送信した利用予定情報１３３を受け付けるまで待機する（Ｓ１１のＮＯ）。

そして、情報受付部１１３が利用予定情報１３３を受け付けた場合（Ｓ１１のＹＥＳ）、情報処理装置１の情報取得部１１４等は、算出処理を行う（Ｓ１２）。以下、算出処理について説明を行う。

［算出処理（１）］
図１２及び図１３は、算出処理を説明する図である。具体的に、図１２及び図１３は、クラウド利用者から利用予定情報１３３を受け付けた場合等に行われる算出処理を説明する図である。

情報取得部１１４は、例えば、情報受付部１１３が利用予定情報１３３を受け付けた場合（Ｓ１１のＹＥＳ）、受け付けた利用予定情報１３３に含まれる利用予定時間を取得する（Ｓ１０１）。以下、利用予定情報１３３の具体例について説明を行う。

［利用予定情報の具体例］
図２３及び図２７は、利用予定情報１３３の具体例を説明する図である。図２３及び図２７に示す利用予定情報１３３は、利用予定情報１３３に含まれる各情報を識別する「項番」と、仮想マシン３の利用申請を行ったクラウド利用者を識別する「利用者ＩＤ」とを項目として有する。また、図２３及び図２７に示す利用予定情報１３３は、仮想マシン３の利用予定時間を示す「利用予定時間」と、仮想マシン３を利用する期間（日数）を示す「利用予定期間」とを項目として有する。

具体的に、図２３に示す利用予定情報１３３において、「項番」が「１」である情報には、「利用者ＩＤ」として「Ａ００１」が設定され、「利用予定時間」として「２００（時間）」が設定されている。また、図２３に示す利用予定情報１３３において、「項番」が「１」である情報には、「利用予定期間」として「４０（日）」が設定されている。

図１２に戻り、情報取得部１１４は、例えば、情報受付部１１３が利用予定情報１３３を受け付けた場合（Ｓ１１のＹＥＳ）、さらに、利用実績情報１３１に含まれる利用実績時間を情報格納領域１３０から取得する（Ｓ１０２）。また、情報取得部１１４は、この場合、利用料金情報１３２に含まれる単位時間あたりの利用料金を情報格納領域１３０から取得する（Ｓ１０３）。以下、利用料金情報１３２の具体例について説明を行う。

［利用料金情報の具体例］
図２４は、利用料金情報１３２の具体例を説明する図である。図２４に示す利用料金情報１３２は、利用料金情報１３２に含まれる各情報を識別する「項番」と、単位時間（例えば、１時間）あたりの仮想マシン３の利用料金が設定される「利用料金」とを項目として有する。

具体的に、図２４に示す利用料金情報１３２において、「項番」が「１」である情報には、「利用料金」として「１０（円／時間）」が設定されている。

図１２に戻り、情報取得部１１４は、例えば、情報受付部１１３が利用予定情報１３３を受け付けた場合（Ｓ１１のＹＥＳ）、さらに、重み付け情報１３４に含まれる重み付け値を情報格納領域１３０から取得する（Ｓ１０４）。以下、重み付け情報１３４の具体例について説明を行う。

［重み付け情報の具体例］
図２５は、重み付け情報１３４の具体例を説明する図である。重み付け情報１３４は、利用料金の累積の予測値の算出が行われる際に、利用予定時間及び利用実績時間のそれぞれに対して乗算される重み付け値を含む情報である。重み付け情報１３４は、例えば、クラウド事業者が予め情報格納領域１３０に記憶するものであってよい。

図２５に示す重み付け情報１３４は、重み付け情報１３４に含まれる各情報を識別する「項番」と、仮想マシン３の利用申請を行ったクラウド利用者を識別する「利用者ＩＤ」と、各クラウド利用者に対応する重み付け値が設定される「重み付け値」とを項目として有する。なお、「重み付け値」には、例えば、０以上１以下の値が設定される。また、以下、「重み付け値」には、利用予定時間に対して乗算される重み付け値が設定されるものとして説明を行う。

具体的に、図２５に示す重み付け情報１３４において、「項番」が「１」である情報には、「利用者ＩＤ」として「Ａ００１」が設定され、「重み付け値」として「０．５」が設定されている。図２５に含まれる他の情報については説明を省略する。

すなわち、クラウド事業者は、例えば、クラウド利用者毎に異なる重み付け情報１３４を決定する。具体的に、クラウド事業者は、例えば、過去に申請された仮想マシン３の利用予定時間と、実際に利用された仮想マシン３の利用実績時間との乖離が大きいクラウド利用者の重み付け値（利用予定時間に対して乗算される重み付け値）を、乖離が小さい他のクラウド利用者の重み付け値よりも小さくなるように決定する。これにより、情報処理装置１は、各クラウド利用者の過去の利用状況に応じた利用料金の累積の予測を行うことが可能になる。

図１２に戻り、情報処理装置１の料金予測部１１５は、Ｓ１０１の処理で取得した利用予定時間と、Ｓ１０３の処理で取得した単位時間あたりの利用料金とを乗算した値を第１の期間で除算することによって、第１の値を算出する（Ｓ１０５）。すなわち、料金予測部１１５は、申請された利用予定時間に従って仮想マシン３の利用が行われる場合に発生する単位期間（例えば、１日）あたりの利用料金である第１の値を算出する。

具体的に、図２３に示す利用予定情報１３３の「項番」が「１」である情報には、「利用予定時間」として「２００（時間）」が設定され、「利用予定期間」として「４０（日）」が設定されている。また、図２４に示す利用料金情報１３２の「項番」が「１」である情報には、「利用料金」として「１０（円／時間）」が設定されている。そのため、料金予測部１１５は、この場合、第１の値として、「２００（時間）」と「１０（円／時間）」を乗算した値を「４０（日）」で除算した「５０（円／日）」を算出する。

そして、料金予測部１１５は、Ｓ１０２の処理で取得した利用実績時間のうち、過去の期間である第２の期間において仮想マシン３の利用が行われた利用実績時間と、Ｓ１０３の処理で取得した単位時間あたりの利用料金とを乗算した値を第２の期間で除算することによって、第２の値を算出する（Ｓ１０６）。すなわち、料金予測部１１５は、仮想マシン３の過去の利用に伴って実際に発生した単位期間（例えば、１日）あたりの利用料金である第２の値を算出する。なお、第２の期間は、例えば、利用実績時間の取得が行われた期間のうち、直近の期間（例えば、Ｓ１１の処理が行われた時点を含む期間）であってよい。

具体的に、図２２に示す利用実績情報１３１の「項番」が「１６」である情報には、「日付」として「２０１６／１２／１２」が設定され、「利用実績時間」として「１８０（時間）」が設定されている。また、図２２に示す利用実績情報１３１の「項番」が「９」である情報には、「日付」として「２０１６／１２／５」が設定され、「利用実績時間」として「１１０（時間）」が設定されている。すなわち、図２２に示す利用実績情報１３１は、２０１６年１２月５日から１２月１２日までの７日間（直近の７日間）における仮想マシン３の利用実績時間が「７０（時間）」であることを示している。

また、図２４に示す利用料金情報１３２の「項番」が「１」である情報には、「利用料金」として「１０（円／時間）」が設定されている。そのため、料金予測部１１５は、この場合、例えば、第２の値として、「７０（時間）」と「１０（円／時間）」を乗算した値を「７（日）」で除算することによって「１００（円／日）」を算出する。

その後、料金予測部１１５は、図１３に示すように、Ｓ１０４の処理で取得した重み付け値とＳ１０５の処理で算出した第１の値とを乗算した値と、Ｓ１０４の処理で取得した重み付け値が示す値を１から減算した値とＳ１０６の処理で算出した第２の値とを乗算した値とを加算した値を算出する（Ｓ１１１）。

具体的に、図２５に示す重み付け情報１３４の「項番」が「１」である情報には、「重み付け値」として「０．５」が設定されている。そのため、料金予測部１１５は、「０．５」と、第１の値として算出した「５０（円／日）」とを乗算することにより「２５（円／日）」を算出する。また、料金予測部１１５は、「１」から「０．５」を減算した値である「０．５」と、第２の値として算出した「１００（円／日）」とを乗算することにより「５０（円／日）」を算出する。そして、料金予測部１１５は、それぞれ算出した「２５（円／日）」と「５０（円／日）」とを加算することによって「７５（円／日）」を算出する。

続いて、料金予測部１１５は、Ｓ１０２の処理で取得した利用実績時間のうち、第２の期間の終了時点までの利用実績時間と、Ｓ１０３の処理で取得した単位時間あたりの利用料金とを乗算することによって、第２の期間の終了時点における利用料金の累積を算出する（Ｓ１１２）。そして、料金予測部１１５は、Ｓ１１１の処理で算出した値を傾きとし、Ｘ座標が第２の期間の終了時点に対応し、Ｙ座標がＳ１１２の処理で算出した利用料金の累積に対応する特定の点を通る１次直線の生成を行う（Ｓ１１３）。具体的に、料金予測部１１５は、例えば、以下の式（１）を生成する。

γ＝α（ｔ−ｔ_０）＋γ_０ ・・・ （１）
式（１）において、ｔは、仮想マシン３の利用が行われる期間に含まれる単位期間（日付）を示す変数であり、γは、ｔが示す単位期間までの仮想マシン３の利用料金の累積を示す変数である。また、αは、Ｓ１１１の処理で算出された値を示す定数であり、ｔ_０は、第２の期間の終了時点（終了時点を含む単位期間）を示す定数であり、γ_０は、第２の期間の終了時点を含む単位期間までの利用料金の累積を示す定数である。

なお、図２２に示す利用実績情報１３１における「日付」には、２０１６年１１月２７日以降の日付が設定されている。そのため、以下、座標平面におけるＸ座標が２０１６年１１月２７日からの経過日数に対応するものとして説明を行う。また、以下、第２の期間が２０１６年１１月２７日から２０１６年１２月１２日までであるものとして説明を行う。

具体的に、図２２に示す利用実績情報１３１における最も新しい情報は、「日付」に「２０１６／１２／１２」が設定された情報（「項番」が「１６」である情報）である。そして、２０１６年１２月１２日は、２０１６年１１月２７日から１６（日）が経過した日付である。また、図２２に示す利用実績情報１３１における「項番」が「１６」には、「利用実績時間」として「１８０（時間）」が設定されている。さらに、図２４に示す利用料金情報１３２における「項番」が「１」である情報には、「利用料金」として「１０（円／時間）」が設定されている。

そのため、料金予測部１１５は、この場合、第２の期間の終了時点における利用料金の累積の予測値として、「１８０（時間）」と「１０（円／時間）」とを乗算した値である「１８００（円）」を算出する（Ｓ１１２）。

その後、料金予測部１１５は、式（１）において、Ｓ１１１の処理で算出した値である「７５」をαに代入し、「１８００」をｒ_０に代入し、「１６」をｔ_０に代入することにより、以下の式（２）を生成する。

γ＝７５ｔ＋６００ ・・・ （２）
これにより、料金予測部１１５は、仮想マシン３の利用時間の累積の予測を行う単位期間（日付）を式（２）のｔに代入することで、利用料金の累積の予測値を算出することが可能になる。

具体的に、図２３に示す利用予定情報１３３の「利用予定期間」には、「４０（日）」が設定されている。そのため、料金予測部１１５は、式（２）において、例えば、２０１６年１２月１２日を示す「１６」と「４０」とを加算した「５６」をｔに代入することで、クラウド利用者が利用申請を行った期間（第１の期間）の終了時点における利用料金の累積の予測値として、「４８００（円）」を算出する。

図１０に戻り、情報処理装置１の情報出力部１１６は、その後、Ｓ１２の処理で算出された利用料金の累積の予測値としてユーザ端末１１に出力する（Ｓ１３）。

その後、情報出力部１１６は、クラウド利用者からの仮想マシン３の利用申請を受け付けるまで待機する（Ｓ１４のＮＯ）。すなわち、情報出力部１１６は、ユーザ端末１１に出力された利用料金の累積の予測値を閲覧したクラウド利用者が、Ｓ１１の処理で受け付けた情報に含まれる内容による仮想マシン３の利用申請を行うまで待機する。

そして、仮想マシン３の利用申請を受け付けた場合（Ｓ１４のＹＥＳ）、情報処理装置１の出力判定部１１７は、Ｓ１２の処理で算出した利用料金の累積の予測値が上限値を上回っているか否かを判定する（Ｓ１５）。

その結果、Ｓ１２の処理で算出した利用料金の累積の予測値が上限値を上回っている場合（Ｓ１５のＹＥＳ）、情報出力部１１６は、Ｓ１４の処理で受け付けた利用申請を却下することを示す情報を出力する（Ｓ１６）。

具体的に、図２６に示すように、Ｓ１２の処理で算出した利用料金の累積の予測値が「４８００（円）」であったのに対し、情報格納領域１３０に記憶された上限値情報１３５が「４０００（円）」を示している場合、情報出力部１１６は、利用申請を却下することを示す情報を出力する。

すなわち、利用料金の累積の予測値が上限値を上回っている場合、情報出力部１１６は、クラウド利用者による仮想マシン３の利用料金の累積が、クラウド利用者が予め定めた上限値を上回る可能性があると判定する。そのため、情報出力部１１６は、この場合、Ｓ１４の処理で受け付けた利用申請を却下する旨の情報の出力を行う。

一方、Ｓ１２の処理で算出した利用料金の累積の予測値が上限値を上回っていない場合（Ｓ１５のＮＯ）、情報出力部１１６は、例えば、図１１に示すように、Ｓ１２の処理で算出された利用料金の累積の予測値を承認者端末（図示しない）に出力する（Ｓ２１）。

すなわち、情報出力部１１６は、例えば、Ｓ１４の処理で受け付けた利用申請を承認するか否かの最終的な判断を承認者が行う場合、Ｓ１２の処理で算出された利用料金の累積の予測値を承認者端末に出力し、承認者による最終的な承認が行われるまで待機する。

そして、Ｓ１４の処理で受け付けた利用申請を承認する旨を承認者端末から受け付けた場合（Ｓ２２のＹＥＳ）、情報出力部１１６は、Ｓ１４の処理で受け付けた利用申請を承認することを示す情報を出力する（Ｓ２４）。

また、情報出力部１１６は、この場合、Ｓ１１の処理で受け付けた利用予定情報１３３を情報格納領域１３０に記憶する（Ｓ２５）。具体的に、情報出力部１１６は、例えば、図２７の下線部分に示すように、Ｓ１１の処理で受け付けた利用予定情報１３３（「項番」が「１８」である情報）を情報格納領域１３０に記憶する。

さらに、情報出力部１１６は、この場合、例えば、仮想マシン３の管理を行う管理装置（図示しない）に対し、Ｓ１１の処理で受け付けた利用予定情報１３３の内容に対応する仮想マシン３の配備を行う旨の指示を行う（Ｓ２６）。

一方、Ｓ１４の処理で受け付けた利用申請を却下する旨を承認者端末から受け付けた場合（Ｓ２２のＮＯ）、情報出力部１１６は、Ｓ１４の処理で受け付けた利用申請を却下することを示す情報を出力する（Ｓ２３）。

［利用料金予測処理（２）］
次に、情報処理装置１が自発的に行う利用料金予測処理について説明を行う。図１４は、情報処理装置１が自発的に行う利用料金予測処理について説明する図である。

情報取得部１１４は、予測実施タイミングまで待機する（Ｓ３１のＮＯ）。予測実施タイミングは、例えば、毎日１２時等、予め決められたタイミングであってよい。

そして、予測実施タイミングになった場合（Ｓ３１のＹＥＳ）、情報取得部１１４等は、算出処理を行う（Ｓ３２）。以下、算出処理について説明を行う。

［算出処理（２）］
図１５及び図１６は、算出処理を説明する図である。具体的に、図１５及び図１６は、予測実施タイミングになった場合等に行われる算出処理を説明する図である。

情報取得部１１４は、図１５に示すように、例えば、予測実施タイミングになった場合（Ｓ３１のＹＥＳ）、利用予定情報１３３に含まれる利用予定時間と、利用実績情報１３１に含まれる利用実績時間とを情報格納領域１３０から取得する（Ｓ１２１、１２２）。また、情報取得部１１４は、この場合、利用料金情報１３２に含まれる単位時間あたりの利用料金と、重み付け情報１３４に含まれる重み付け値とを情報格納領域１３０から取得する（Ｓ１２３、１２４）。

そして、料金予測部１１５は、図１２で説明した場合と同様に、Ｓ１２１の処理で取得した利用予定時間と、Ｓ１２３の処理で取得した単位時間あたりの利用料金とを乗算した値を第１の期間で除算することによって、第１の値を算出する（Ｓ１２５）。また、料金予測部１１５は、Ｓ１２２の処理で取得した利用実績時間のうち、過去の期間である第２の期間において仮想マシン３の利用が行われた利用実績時間と、Ｓ１２３の処理で取得した単位時間あたりの利用料金とを乗算した値を第２の期間で除算することによって、第２の値を算出する（Ｓ１２６）。

その後、料金予測部１１５は、図１６に示すように、図１３で説明した場合と同様に、Ｓ１２４の処理で取得した重み付け値とＳ１２５の処理で算出した第１の値とを乗算した値と、Ｓ１２４の処理で取得した重み付け値を１から減算した値とＳ１２６の処理で算出した第２の値とを乗算した値とを加算した値を算出する（Ｓ１３１）。

続いて、料金予測部１１５は、図１３で説明した場合と同様に、Ｓ１２２の処理で取得した利用実績時間のうち、第２の期間の終了時点までの利用実績時間と、Ｓ１２３の処理で取得した単位時間あたりの利用料金とを乗算することによって、第２の期間の終了時点における利用料金の累積を算出する（Ｓ１３２）。そして、料金予測部１１５は、図１３で説明した場合と同様に、Ｓ１３１の処理で算出した値を傾きとし、Ｘ座標が第２の期間の終了時点に対応し、Ｙ座標がＳ１３２の処理で算出した利用料金の累積に対応する特定の点を通る１次直線の生成を行う（Ｓ１３３）。

図１４に戻り、情報出力部１１６は、Ｓ３２の処理で算出した利用料金の累積の予測値が上限値を上回っているか否かを判定する（Ｓ３３）。

その結果、Ｓ３２の処理で算出した利用料金の累積の予測値が上限値を上回っている場合（Ｓ３３のＹＥＳ）、情報出力部１１６は、締め日における利用料金の累計の予測値が上限値を超えることをクラウド利用者に通知する（Ｓ３４）。

すなわち、料金予測部１１５は、クラウド利用者から利用予定情報１３３を受け付けていない場合であっても、自発的に利用料金の累積の予測値の算出を行う。そして、情報出力部１１６は、クラウド利用者による仮想マシン３の現在の利用ペースが締め日において上限値を超えるペースである場合に、その旨をクラウド利用者に対して通知する。

これにより、情報出力部１１６は、クラウド利用者に対し、仮想マシン３の利用ペースの見直しを促すことが可能になる。

［利用料金予測処理（３）］
次に、クラウド利用者から利用料金予測処理の実行要求を受け付けた場合に行う利用料金予測処理について説明を行う。図１７は、クラウド利用者から利用料金予測処理の実行要求を受け付けた場合に行う利用料金予測処理について説明する図である。

情報取得部１１４は、クラウド利用者から利用料金予測処理の実行要求を受け付けるまで待機する（Ｓ４１のＮＯ）。具体的に、情報取得部１１４は、クラウド利用者がユーザ端末を介して利用料金予測処理の実行要求（仮想マシンの利用申請を伴わない要求）を送信するまで待機する。

そして、利用料金予測処理の実行要求を受け付けた場合（Ｓ４１のＹＥＳ）、情報取得部１１４等は、算出処理を行う（Ｓ４２）。具体的に、情報取得部１１４は、例えば、図１５及び図１６で説明した算出処理を行う。

その後、情報出力部１１６は、Ｓ４２の処理で算出した利用料金の累積の予測値が上限値を上回っているか否かを判定する（Ｓ４３）。

その結果、Ｓ４２の処理で算出した利用料金の累積の予測値が上限値を上回っている場合（Ｓ４３のＹＥＳ）、情報出力部１１６は、締め日における利用料金の累計の予測値が上限値を超えることをクラウド利用者に通知する（Ｓ４４）。

すなわち、料金予測部１１５は、クラウド利用者からの実行要求に対して行われた利用料金予測処理によって、クラウド利用者による仮想マシン３の現在の利用ペースが締め日において上限値を超えるペースであることが判明した場合に、その旨をクラウド利用者に対して通知する。

これにより、情報出力部１１６は、クラウド利用者に仮想マシン３の利用ペースの見直しを促す機会を増やすことが可能になる。

［利用料金予測処理（４）］
次に、クラウド利用者による仮想マシン３の利用が既に行われている場合において、仮想マシン３の利用予定時間の変更申請を受け付けた際に行われる利用料金予測処理について説明を行う。図１８及び図１９は、仮想マシン３の利用予定時間の変更申請を受け付けた際に行われる利用料金予測処理について説明する図である。

情報受付部１１３は、図１８に示すように、クラウド利用者がユーザ端末１１を介して送信した利用予定情報１３３を受け付けるまで待機する（Ｓ５１のＮＯ）。

そして、情報受付部１１３が利用予定情報１３３を受け付けた場合（Ｓ５１のＹＥＳ）、情報取得部１１４等は、算出処理を行う（Ｓ５２）。具体的に、情報取得部１１４は、例えば、図１２及び図１３で説明した算出処理を行う。

続いて、情報出力部１１６は、Ｓ５２の処理で算出された利用料金の累積の予測値をユーザ端末１１に出力する（Ｓ５３）。

その後、情報出力部１１６は、クラウド利用者からによる利用予定時間の変更申請を受け付けるまで待機する（Ｓ５４のＮＯ）。すなわち、情報出力部１１６は、ユーザ端末１１に出力された利用料金の累積の予測値を閲覧したクラウド利用者が、Ｓ５１の処理で受け付けた情報に含まれる内容による利用予定時間の変更申請を行うまで待機する。

そして、利用予定時間の変更申請を受け付けた場合（Ｓ５４のＹＥＳ）、情報出力部１１６は、Ｓ５２の処理で算出した利用料金の累積の予測値が上限値を上回っているか否かを判定する（Ｓ５５）。

その結果、Ｓ５２の処理で算出した利用料金の累積の予測値が上限値を上回っている場合（Ｓ５５のＹＥＳ）、情報出力部１１６は、Ｓ５４の処理で受け付けた変更申請を却下することを示す情報を出力する（Ｓ５６）。

すなわち、利用料金の累積の予測値が上限値を上回っている場合、情報出力部１１６は、クラウド利用者による変更後の仮想マシン３の利用料金が、クラウド利用者が予め定めた上限値を上回る可能性があると判定する。そのため、情報出力部１１６は、この場合、Ｓ５４の処理で受け付けた変更申請を却下する旨の情報の出力を行う。

一方、Ｓ５２の処理で算出した利用料金の累積の予測値が上限値を上回っていない場合（Ｓ５５のＮＯ）、情報出力部１１６は、例えば、図１９に示すように、Ｓ５２の処理で算出された値を利用料金の累積の予測値として承認者端末（図示しない）に出力する（Ｓ６１）。

すなわち、情報出力部１１６は、例えば、Ｓ５４の処理で受け付けた変更申請を承認するか否かの最終的な判断を承認者が行う場合、Ｓ５２の処理で算出された値を利用料金の累積の予測値を承認者端末に出力し、承認者による最終的な承認が行われるまで待機する。

そして、Ｓ５４の処理で受け付けた変更申請を承認する旨を承認者端末から受け付けた場合（Ｓ６２のＹＥＳ）、情報出力部１１６は、Ｓ５４の処理で受け付けた変更申請が承認されたことを示す情報を出力する（Ｓ６４）。また、情報出力部１１６は、この場合、Ｓ５１の処理で受け付けた利用予定情報１３３を情報格納領域１３０に記憶する（Ｓ６５）。さらに、情報出力部１１６は、この場合、Ｓ５１の処理で受け付けた利用予定情報１３３の内容に対応する仮想マシン３の配備を行う（Ｓ６６）。

一方、Ｓ５４の処理で受け付けた変更申請を却下する旨を承認者端末から受け付けた場合（Ｓ６２のＮＯ）、情報出力部１１６は、Ｓ５４の処理で受け付けた変更申請を却下することを示す情報を出力する（Ｓ６３）。

すなわち、情報処理装置１は、図１０等で説明したように、将来における仮想マシン３の利用料金の累積の予測値を算出し、クラウド利用者に対して提示する。そのため、クラウド利用者は、提示された予測値を参照し、承認された利用申請の内容が妥当なものであったか否かの検討を行うことが可能になる。

そして、情報処理装置１は、仮想マシン３の利用申請の承認後に利用予定情報１３３を再度受け付けた場合、仮想マシン３の利用申請を受け付けた場合と同様に、受け付けた利用予定情報１３３の内容に応じた利用料金の累積の予測値の出力を行う。

これにより、クラウド利用者は、承認済の仮想マシン３の利用申請の内容を変更するか否かの判定を行うことが可能になる。

［重み付け更新処理］
次に、重み付け情報１３４の更新を行う処理（以下、重み付け更新処理とも呼ぶ）について説明を行う。図２０及び図２１は、重み付け更新処理について説明する図である。

情報取得部１１４は、第１の期間が終了するまで待機する（Ｓ２１１のＮＯ）。具体的に、情報取得部１１４は、例えば、図２７に示す利用予定情報１３３の「利用期限」に設定された日付のいずれかになるまで待機する。

そして、第１の期間が終了した場合（Ｓ２１１のＹＥＳ）、情報取得部１１４は、情報格納領域１３０に記憶された利用実績情報１３１から、終了した第１の期間に対応する利用実績時間を取得する（Ｓ２１２）。また、情報取得部１１４は、この場合、利用料金情報１３２に含まれる単位時間あたりの利用料金を情報格納領域１３０から取得する（Ｓ２１３）。

続いて、情報管理部１１２は、Ｓ２１２の処理で取得した利用実績時間と、Ｓ２１３の処理で取得した単位時間あたりの利用料金とを乗算した値を第１の期間で除算することによって、第３の値を算出する（Ｓ２１４）。すなわち、情報管理部１１２は、第１の期間における仮想マシン３の利用に伴って実際に発生した単位期間（例えば、１日）あたりの利用料金である第３の値を算出する。

さらに、情報管理部１１２は、Ｓ１０５の処理で算出した第１の値と、Ｓ２１４の処理で算出した第３の値との差の絶対値を算出する（Ｓ２１５）。

その後、情報管理部１１２は、図２１に示すように、Ｓ２１５の処理で算出した絶対値を、Ｓ２１４の処理で算出した第３の値で除算した値を算出する（Ｓ２２１）。

そして、Ｓ２２１の処理で算出した値が１未満である場合（Ｓ２２２のＹＥＳ）、情報管理部１１２は、情報格納領域１３０に記憶された重み付け情報１３４をＳ２２１の処理で算出した値に更新する（Ｓ２２３）。一方、算出した第２の値が１以上である場合（Ｓ２２２のＮＯ）、情報管理部１１２は、情報格納領域１３０に記憶された重み付け情報１３４を１に更新する（Ｓ２２４）。

これにより、情報処理装置１は、情報格納領域１３０に記憶された重み付け情報１３４を随時更新することが可能になる。そのため、情報処理装置１は、各クラウド利用者の過去の利用状況に応じた利用料金の累積の予測を適切に行うことが可能になる。

以上の実施の形態をまとめると、以下の付記の通りである。

（付記１）
第１の期間内において特定のサービスの利用が行われる予定時間である利用予定時間を受け付けたことに応じて、前記特定のサービスの利用が実際に行われた過去の利用実績時間と、前記特定のサービスの利用に伴って発生する単位時間あたりの利用料金とを記憶部から取得し、
前記利用予定時間と、前記利用実績時間と、前記単位時間あたりの利用料金とに基づいて、前記特定のサービスの利用に伴って所定の時点までに発生する利用料金の累積を予測し、
予測した前記利用料金の累積を出力する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする利用料金予測プログラム。

（付記２）
付記１において、
前記予測する処理では、
前記利用予定時間と、前記利用実績時間と、前記単位時間あたりの利用料金とに基づいて、Ｘ軸が前記特定のサービスの利用が行われる期間に対応し、Ｙ軸が前記利用料金の累積に対応する座標平面における１次直線を生成し、
前記１次直線上の点であってＸ座標が前記所定の時点に対応する点のＹ座標が示す利用料金の累積を、前記特定のサービスの利用に伴って所定の時点までに発生する利用料金の累積として予測する、
ことを特徴とする利用料金予測プログラム。

（付記３）
付記２において、
前記生成する処理では、
前記利用予定時間と前記単位時間あたりの利用料金とを乗算した値を前記第１の期間で除算することによって、第１の値を算出し、
過去の期間である第２の期間において前記特定のサービスの利用が行われた前記利用実績時間と前記単位時間あたりの利用料金とを乗算した値を前記第２の期間で除算することによって、第２の値を算出し、
算出した前記第１の値と前記第２の値とに基づいて算出した値を傾きとし、Ｘ座標が前記第２の期間の終了時点に対応し、Ｙ座標が前記第２の期間の終了時点までの前記利用実績時間と前記単位時間あたりの利用料金とを乗算することによって算出した利用料金の累積に対応する特定の点を通る１次直線の生成を行う、
ことを特徴とする利用料金予測プログラム。

（付記４）
付記３において、
前記特定の点を通る前記１次直線を生成する処理では、０以上１以下の値である重み付け値と前記第１の値とを乗算した値と、１から前記重み付け値を減算した値と前記第２の値とを乗算した値とを加算した値を前記傾きとする、
ことを特徴とする利用料金予測プログラム。

（付記５）
付記３において、
前記第２の期間は、前記利用予定時間を受け付けた時点を含む期間である、
ことを特徴とする利用料金予測プログラム。

（付記６）
付記１において、さらに、
受け付けた前記利用予定時間を前記記憶部に記憶する、
ことを特徴とする利用料金予測プログラム。

（付記７）
付記４において、さらに、
前記第１の期間の経過後、前記第１の期間における前記利用実績時間と前記単位時間あたりの利用料金とを乗算した値を前記第１の期間で除算することによって、第３の値を算出し、
前記第１の値と前記第３の値との差の絶対値を前記第３の値で除算した値が１未満の値である場合、前記重み付け値を前記第１の値と前記第３の値との差の絶対値を前記第３の値で除算した値に更新し、前記第１の値と前記第３の値との差の絶対値を前記第３の値で除算した値が１以上の値である場合、前記重み付け値を１に更新する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする利用料金予測プログラム。

（付記８）
付記１において、
前記所定の時点は、前記第１の期間の終了時点である、
ことを特徴とする利用料金予測プログラム。

（付記９）
第１の期間内において特定のサービスの利用が行われる予定時間である利用予定時間と、前記特定のサービスの利用が実際に行われた過去の利用実績時間と、前記特定のサービスの利用に伴って発生する単位時間あたりの利用料金とを記憶部から取得し、
前記利用予定時間と、前記利用実績時間と、前記単位時間あたりの利用料金とに基づいて、前記特定のサービスの利用に伴って所定の時点までに発生する利用料金の累積を予測し、
予測した前記利用料金の累積を出力する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする利用料金予測プログラム。

（付記１０）
付記９において、
前記取得する処理、前記予測する処理及び前記出力する処理は、定期的なタイミングで行われる、
ことを特徴とする利用料金予測プログラム。

（付記１１）
付記９において、
前記取得する処理、前記予測する処理及び前記出力する処理は、前記特定のサービスを利用する利用者からの要求があったことに応じて行われる、
ことを特徴とする利用料金予測プログラム。

（付記１２）
第１の期間内において特定のサービスの利用が行われる予定時間である利用予定時間を受け付けたことに応じて、前記特定のサービスの利用が実際に行われた過去の利用実績時間と、前記特定のサービスの利用に伴って発生する単位時間あたりの利用料金とを記憶部から取得する情報取得部と、
前記利用予定時間と、前記利用実績時間と、前記単位時間あたりの利用料金とに基づいて、前記特定のサービスの利用に伴って所定の時点までに発生する利用料金の累積を予測する料金予測部と、
予測した前記利用料金の累積を出力する情報出力部と、を有する、
ことを特徴とする利用料金予測装置。

（付記１３）
第１の期間内において特定のサービスの利用が行われる予定時間である利用予定時間と、前記特定のサービスの利用が実際に行われた過去の利用実績時間と、前記特定のサービスの利用に伴って発生する単位時間あたりの利用料金とを記憶部から取得する情報取得部と、
前記利用予定時間と、前記利用実績時間と、前記単位時間あたりの利用料金とに基づいて、前記特定のサービスの利用に伴って所定の時点までに発生する利用料金の累積を予測する料金予測部と、
予測した前記利用料金の累積を出力する情報出力部と、を有する、
ことを特徴とする利用料金予測装置。

（付記１４）
第１の期間内において特定のサービスの利用が行われる予定時間である利用予定時間を受け付けたことに応じて、前記特定のサービスの利用が実際に行われた過去の利用実績時間と、前記特定のサービスの利用に伴って発生する単位時間あたりの利用料金とを記憶部から取得し、
前記利用予定時間と、前記利用実績時間と、前記単位時間あたりの利用料金とに基づいて、前記特定のサービスの利用に伴って所定の時点までに発生する利用料金の累積を予測し、
予測した前記利用料金の累積を出力する、
ことを特徴とする利用料金予測方法。

（付記１５）
第１の期間内において特定のサービスの利用が行われる予定時間である利用予定時間と、前記特定のサービスの利用が実際に行われた過去の利用実績時間と、前記特定のサービスの利用に伴って発生する単位時間あたりの利用料金とを記憶部から取得し、
前記利用予定時間と、前記利用実績時間と、前記単位時間あたりの利用料金とに基づいて、前記特定のサービスの利用に伴って所定の時点までに発生する利用料金の累積を予測し、
予測した前記利用料金の累積を出力する、
ことを特徴とする利用料金予測方法。

１：情報処理装置 ２：物理マシン
３：仮想マシン ４：仮想化ソフトウエア
１１：ユーザ端末

Claims (14)

1. 第１の期間内において特定のサービスの利用が行われる予定時間である利用予定時間を受け付けたことに応じて、前記特定のサービスの利用が実際に行われた過去の利用実績時間と、前記特定のサービスの利用に伴って発生する単位時間あたりの利用料金とを記憶部から取得し、
   前記利用予定時間と、前記利用実績時間と、前記単位時間あたりの利用料金とに基づいて、前記特定のサービスの利用に伴って所定の時点までに発生する利用料金の累積を予測し、
   予測した前記利用料金の累積を出力する、
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする利用料金予測プログラム。
2. 請求項１において、
   前記予測する処理では、
   前記利用予定時間と、前記利用実績時間と、前記単位時間あたりの利用料金とに基づいて、Ｘ軸が前記特定のサービスの利用が行われる期間に対応し、Ｙ軸が前記利用料金の累積に対応する座標平面における１次直線を生成し、
   前記１次直線上の点であってＸ座標が前記所定の時点に対応する点のＹ座標が示す利用料金の累積を、前記特定のサービスの利用に伴って所定の時点までに発生する利用料金の累積として予測する、
   ことを特徴とする利用料金予測プログラム。
3. 請求項２において、
   前記生成する処理では、
   前記利用予定時間と前記単位時間あたりの利用料金とを乗算した値を前記第１の期間で除算することによって、第１の値を算出し、
   過去の期間である第２の期間において前記特定のサービスの利用が行われた前記利用実績時間と前記単位時間あたりの利用料金とを乗算した値を前記第２の期間で除算することによって、第２の値を算出し、
   算出した前記第１の値と前記第２の値とに基づいて算出した値を傾きとし、Ｘ座標が前記第２の期間の終了時点に対応し、Ｙ座標が前記第２の期間の終了時点までの前記利用実績時間と前記単位時間あたりの利用料金とを乗算することによって算出した利用料金の累積に対応する特定の点を通る１次直線の生成を行う、
   ことを特徴とする利用料金予測プログラム。
4. 請求項３において、
   前記特定の点を通る前記１次直線を生成する処理では、０以上１以下の値である重み付け値と前記第１の値とを乗算した値と、１から前記重み付け値を減算した値と前記第２の値とを乗算した値とを加算した値を前記傾きとする、
   ことを特徴とする利用料金予測プログラム。
5. 請求項３において、
   前記第２の期間は、前記利用予定時間を受け付けた時点を含む期間である、
   ことを特徴とする利用料金予測プログラム。
6. 請求項４において、さらに、
   前記第１の期間の経過後、前記第１の期間における前記利用実績時間と前記単位時間あたりの利用料金とを乗算した値を前記第１の期間で除算することによって、第３の値を算出し、
   前記第１の値と前記第３の値との差の絶対値を前記第３の値で除算した値が１未満の値である場合、前記重み付け値を前記第１の値と前記第３の値との差の絶対値を前記第３の値で除算した値に更新し、前記第１の値と前記第３の値との差の絶対値を前記第３の値で除算した値が１以上の値である場合、前記重み付け値を１に更新する、
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする利用料金予測プログラム。
7. 請求項１において、
   前記所定の時点は、前記第１の期間の終了時点である、
   ことを特徴とする利用料金予測プログラム。
8. 第１の期間内において特定のサービスの利用が行われる予定時間である利用予定時間と、前記特定のサービスの利用が実際に行われた過去の利用実績時間と、前記特定のサービスの利用に伴って発生する単位時間あたりの利用料金とを記憶部から取得し、
   前記利用予定時間と、前記利用実績時間と、前記単位時間あたりの利用料金とに基づいて、前記特定のサービスの利用に伴って所定の時点までに発生する利用料金の累積を予測し、
   予測した前記利用料金の累積を出力する、
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする利用料金予測プログラム。
9. 請求項８において、
   前記取得する処理、前記予測する処理及び前記出力する処理は、定期的なタイミングで行われる、
   ことを特徴とする利用料金予測プログラム。
10. 請求項８において、
    前記取得する処理、前記予測する処理及び前記出力する処理は、前記特定のサービスを利用する利用者からの要求があったことに応じて行われる、
    ことを特徴とする利用料金予測プログラム。
11. 第１の期間内において特定のサービスの利用が行われる予定時間である利用予定時間を受け付けたことに応じて、前記特定のサービスの利用が実際に行われた過去の利用実績時間と、前記特定のサービスの利用に伴って発生する単位時間あたりの利用料金とを記憶部から取得する情報取得部と、
    前記利用予定時間と、前記利用実績時間と、前記単位時間あたりの利用料金とに基づいて、前記特定のサービスの利用に伴って所定の時点までに発生する利用料金の累積を予測する料金予測部と、
    予測した前記利用料金の累積を出力する情報出力部と、を有する、
    ことを特徴とする利用料金予測装置。
12. 第１の期間内において特定のサービスの利用が行われる予定時間である利用予定時間と、前記特定のサービスの利用が実際に行われた過去の利用実績時間と、前記特定のサービスの利用に伴って発生する単位時間あたりの利用料金とを記憶部から取得する情報取得部と、
    前記利用予定時間と、前記利用実績時間と、前記単位時間あたりの利用料金とに基づいて、前記特定のサービスの利用に伴って所定の時点までに発生する利用料金の累積を予測する料金予測部と、
    予測した前記利用料金の累積を出力する情報出力部と、を有する、
    ことを特徴とする利用料金予測装置。
13. 第１の期間内において特定のサービスの利用が行われる予定時間である利用予定時間を受け付けたことに応じて、前記特定のサービスの利用が実際に行われた過去の利用実績時間と、前記特定のサービスの利用に伴って発生する単位時間あたりの利用料金とを記憶部から取得し、
    前記利用予定時間と、前記利用実績時間と、前記単位時間あたりの利用料金とに基づいて、前記特定のサービスの利用に伴って所定の時点までに発生する利用料金の累積を予測し、
    予測した前記利用料金の累積を出力する、
    ことを特徴とする利用料金予測方法。
14. 第１の期間内において特定のサービスの利用が行われる予定時間である利用予定時間と、前記特定のサービスの利用が実際に行われた過去の利用実績時間と、前記特定のサービスの利用に伴って発生する単位時間あたりの利用料金とを記憶部から取得し、
    前記利用予定時間と、前記利用実績時間と、前記単位時間あたりの利用料金とに基づいて、前記特定のサービスの利用に伴って所定の時点までに発生する利用料金の累積を予測し、
    予測した前記利用料金の累積を出力する、
    ことを特徴とする利用料金予測方法。

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