JP2020119296A - エネルギ使用量推定装置、方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】過去のエネルギ使用量が全く分からない顧客のエネルギ使用量を推定する。【解決手段】第１の地域におけるエネルギ使用情報を取得する使用情報取得部と、前記取得された第１の地域におけるエネルギ使用情報と、前記第１の地域におけるエネルギ使用情報の分布と第２の地域におけるエネルギ使用情報の分布との対応と、に基づいて、前記第２の地域におけるエネルギ使用量を推定する使用量推定部と、を備える。【選択図】図２

Description

本発明は、エネルギ使用量を推定するための技術に関する。

従来、ガス、電気等のエネルギの使用量（以下、エネルギ使用量ともいう）は、顧客にとっても、エネルギを供給する事業者（例えば、ガス小売事業者、小売電気事業者等。以下、エネルギ供給事業者ともいう）にとっても、有益な情報である。例えば、顧客は、エネルギ使用量に基づいて、適切な料金プランを検討することができる。また、例えば、エネルギ供給事業者は、顧客のエネルギ使用量に基づいて、その顧客に対して適切な営業活動を行うことができる。

そのため、未知のエネルギ使用量を推定する種々の方法が検討されている。例えば、特許文献１では、少ない情報に基づいてエネルギ使用量を予測可能なエネルギ使用量の予測システムが開示されている。

特許６１５４９７４号公報

しかしながら、特許文献１では、エネルギ使用量を推定するためには、少なくとも過去の何か月分かのエネルギ使用量が必要とされる。つまり、過去のエネルギ使用量が全く分からない顧客に対しては、エネルギ使用量を推定することができない。例えば、引っ越し等により顧客が新たな居住地でエネルギ供給事業者と契約する場合、その顧客のエネルギ使用量を推定することはできない。

そこで、本発明は、過去のエネルギ使用量が全く分からない顧客のエネルギ使用量を推定することを目的とする。

本発明の一態様は、第１の地域におけるエネルギ使用情報を取得する使用情報取得部と、前記取得された第１の地域におけるエネルギ使用情報と、前記第１の地域におけるエネルギ使用情報の分布と第２の地域におけるエネルギ使用情報の分布との対応と、に基づいて、前記第２の地域におけるエネルギ使用量を推定する使用量推定部と、を備える。

本発明によれば、過去のエネルギ使用量が全く分からない顧客のエネルギ使用量を推定することができる。

本発明の一実施形態に係るエネルギ使用量推定装置を含む全体の構成図である。 本発明の一実施形態に係るエネルギ使用量推定装置の機能ブロック図である。 本発明の一実施形態に係る月次使用量マスタの一例である。 本発明の一実施形態に係る使用量データ格納部に格納されている使用量データベースの一例である。 本発明の一実施形態に係る分布データ格納部に格納されている分布データ（地域特性）の一例である。 本発明の一実施形態に係る分布データ格納部に格納されている分布データ（属性情報）の一例である。 本発明の一実施形態に係る料金プラン格納部に格納されている料金プランマスタの一例である。 本発明の実施形態１に係る料金プラン選定処理のフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る使用量データ格納部に格納されている使用量データベースの一例である。 本発明の一実施形態に係る分布データ格納部に格納されている分布データ（料金プラン）の一例である。 本発明の実施形態２に係る料金プラン選定処理のフローチャートである。 本発明の一実施形態に係るエネルギ使用量推定装置のハードウェア構成を示すブロック図である。

以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。

図１は、本発明の一実施形態に係るエネルギ使用量推定装置１０１を含む全体の構成図である。全体の構成図には、エネルギ使用量推定装置１０１、１または複数の顧客端末１０２、１または複数のエネルギ供給事業者システム１０４_１、１０４_２、・・・、１０４ｎが含まれうる。以下、それぞれについて説明する。

エネルギ使用量推定装置１０１は、エネルギ使用量を推定する装置である。エネルギ使用量推定装置１０１は、顧客端末１０２からの要求に応じて、顧客にとって適した料金プランを選定する構成とすることもできる。エネルギ使用量推定装置１０１は、１または複数のコンピュータからなる。エネルギ使用量推定装置１０１は、任意のネットワーク１０３を介して、顧客端末１０２とデータを送受信することができる。さらに、エネルギ使用量推定装置１０１は、任意のネットワーク１０３を介して、エネルギ供給事業者システム１０４_１、１０４_２、・・・、１０４ｎとデータを送受信することができる。後段で、図２を参照しながら、エネルギ使用量推定装置１０１について詳細に説明する。

顧客端末１０２は、適した料金プランの選定を望む顧客が利用する端末である。顧客端末１０２は、パーソナルコンピュータ、タブレット、スマートフォン等のコンピュータである。顧客端末１０２は、任意のネットワーク１０３を介して、エネルギ使用量推定装置１０１とデータを送受信する。具体的には、顧客端末１０２は、顧客を特定するための識別子のデータまたは顧客の過去（例えば、引っ越し前）のエネルギ使用量のデータを、エネルギ使用量推定装置１０１へ送信することができる。また、顧客端末１０２は、顧客の過去（例えば、引っ越し前）の料金プランのデータを、エネルギ使用量推定装置１０１へ送信することができる。また、顧客端末１０２は、顧客の居住地（または居住地が属する地域）のデータを、エネルギ使用量推定装置１０１へ送信することができる。また、顧客端末１０２は、顧客の属性情報（例えば、家族人数といったエネルギの使用量に影響を与えうる情報）のデータを、エネルギ使用量推定装置１０１へ送信することができる。また、顧客端末１０２は、適した料金プランのデータを、エネルギ使用量推定装置１０１から受信してディスプレイ等の表示手段に表示する。

エネルギ供給事業者システム１０４_１、１０４_２、・・・、１０４_ｎのそれぞれは、各エネルギ供給事業者が自身の顧客のエネルギの使用に関する情報（例えば、顧客のエネルギ使用量や顧客の属性情報）を管理するためのシステムである。以下、エネルギ供給事業者システム１０４_１、１０４_２、・・・、１０４ｎを総称して、エネルギ供給事業者システム１０４と呼ぶこともある。

なお、エネルギ使用量推定装置１０１は、エネルギ供給事業者システム１０４_１、１０４_２、・・・、１０４_ｎのいずれか内に設置されてもよいし、あるいは、エネルギ供給事業者システム１０４_１、１０４_２、・・・、１０４_ｎとは別に設置されてもよい。

図２は、本発明の一実施形態に係るエネルギ使用量推定装置１０１の機能ブロック図である。エネルギ使用量推定装置１０１は、使用情報取得部２０１、使用量推定部２０２、料金プラン選定部２０３、使用量データ格納部２０４、分布データ格納部２０５、料金プラン格納部２０６を含むことができる。また、エネルギ使用量推定装置１０１は、プログラムを実行することで、使用情報取得部２０１、使用量推定部２０２として機能する。エネルギ使用量推定装置１０１は、プログラムを実行することで、料金プラン選定部２０３として機能する構成とすることもできる。以下、それぞれについて説明する。

本発明では、過去のエネルギ使用量が全く分からない顧客の過去（例えば、引っ越し前）のエネルギ使用情報を取得して、エネルギ使用量を推定することができる。ここで、エネルギ使用情報とは、エネルギの使用量を特定するための情報であり、例えば、エネルギ使用量、料金プランである。以下、過去のエネルギ使用量に基づく選定＜実施形態１＞、過去の料金プランに基づく選定＜実施形態２＞について説明する。

＜実施形態１＞
使用情報取得部２０１は、顧客の過去のエネルギ使用量のデータを取得する。過去のエネルギ使用量は、任意の期間におけるエネルギ使用量であってよい。例えば、過去のエネルギ使用量は、１２か月分の月間値、特定の月の１か月分の月間値、年間値等である。以下、３つの取得例を説明する。

＜取得例１＞
使用情報取得部２０１は、顧客端末１０２から、顧客を特定するための識別子（例えば、顧客が引っ越し前に契約していたエネルギ供給事業者が付与した顧客番号等）のデータを受信する。また、使用情報取得部２０１は、エネルギ供給事業者システム１０４_１、１０４_２、・・・、１０４_ｎのいずれかから、顧客番号等によって特定される顧客の過去のエネルギ使用量のデータをＡＰＩ（Application Programming Interface）等で取得する。

＜取得例２＞
使用情報取得部２０１は、顧客端末１０２から、顧客の過去のエネルギ使用量のデータを取得する。例えば、使用情報取得部２０１は、顧客端末１０２によってアップロードされたファイルを受信することによって、あるいは、顧客端末１０２に入力されたデータを受信することによって、顧客の過去のエネルギ使用量のデータを取得することができる。

＜取得例３＞
使用情報取得部２０１は、顧客端末１０２から、顧客の過去の支払い料金のデータと過去の料金プランのデータを受信する。また、使用情報取得部２０１は、各エネルギ供給事業者の料金プランの内容（後述する、料金プラン格納部２０６に格納された料金プランマスタ７００）を参照して、顧客の過去の支払い料金と過去の料金プランとから、顧客の過去のエネルギ使用量を算出する。

＜各月のエネルギ使用量の構成比による推計＞
使用情報取得部２０１は、取得したエネルギ使用量に補完が必要である（例えば、取得したエネルギ使用量が１２か月分の月間値ではない）場合、図３の月次使用量マスタ３００等の地域（あるいは、地域と属性情報）ごとの各月のエネルギ使用量の構成比の情報を用いて、１２か月分の月間値を推計する構成とすることもできる。月次使用量マスタ３００は、エネルギ使用量推定装置１０１内の任意のメモリに格納されてよい。

使用量推定部２０２は、使用情報取得部２０１が取得した過去のエネルギ使用量（例えば、引っ越し前のエネルギ使用量）から、新たな生活において使用されるであろうと想定されるエネルギ使用量（例えば、引っ越し後のエネルギ使用量。以下、推定値ともいう）を推定する。以下、３つの推定例を説明する。

＜推定例１＞
使用量推定部２０２は、引っ越し前後の地域特性に変化が少ない場合や、顧客の生活環境やライフスタイルに変化がない場合、過去のエネルギ使用量をそのまま推定値として利用する。

＜推定例２＞および＜推定例３＞では、使用量推定部２０２は、地域特性や顧客の属性情報に応じて過去のエネルギ使用量を補正し、補正後のエネルギ使用量を推定値として利用する。＜推定例２＞＜推定例３＞について詳細に説明する前に、まず、使用量データ格納部２０４、分布データ格納部２０５について説明する。

使用量データ格納部２０４は、エネルギ供給事業者システム１０４から取得された顧客のエネルギ使用量や顧客の属性情報のデータを格納している。なお、使用量データ格納部２０４は、１つのエネルギ供給事業者のデータを格納していてもよいし、あるいは、複数のエネルギ供給事業者のデータを格納していてもよい。図４を参照しながら、使用量データ格納部２０４に格納されている使用量データベース４００について詳細に説明する。

図４は、本発明の一実施形態に係る使用量データ格納部２０４に格納されている使用量データベース４００の一例である。図４に示されるように、使用量データベース４００は、例えば、顧客ＩＤ、使用量、地域、属性といった項目のデータを含む。

「顧客ＩＤ」は、エネルギ供給事業者が顧客に付与した識別子（例えば、顧客番号）である。

「使用量」は、その顧客のエネルギ使用量である。例えば、「使用量」は、その顧客のエネルギ使用量の年間値である。

「地域」は、その顧客の居住地が属する地域である。地域は、都道府県、市町村等の任意の区分けであってよい。

「属性」は、その顧客の属性情報である。上述のとおり、属性情報は、エネルギの使用量に影響を与えうる情報である。例えば、属性情報は、家族人数（つまり、居住している者の数。また、子供の有無、高齢者の有無、ペットの有無等）、在宅状況（例えば、共働きで日中は不在等）、住居の設備（例えば、所定のガス機器等の有無）、住居形態（例えば、一戸建てまたは集合住宅）、年齢（例えば、各居住者の年齢）等である。

図２に戻る。分布データ格納部２０５は、使用量データベース４００に基づいて生成される、エネルギ使用量の分布を示すデータを格納している。図５および図６を参照しながら、分布データ格納部２０５に格納されている分布データ５００、６００について詳細に説明する。

図５は、本発明の一実施形態に係る分布データ格納部２０５に格納されている分布データ（地域特性）５００の一例である。分布データ（地域特性）５００は、地域（図５の例であれば、Ａ地域、Ｂ地域、Ｃ地域、Ｄ地域）ごとに生成される。分布データ（地域特性）５００は、エネルギ使用量ごとに、例えば、そのエネルギ使用量分のエネルギを使用した顧客数の全顧客数（つまり、その地域の全顧客数）に対する比率を示している。

図６は、本発明の一実施形態に係る分布データ格納部２０５に格納されている分布データ（属性情報）６００の一例である。分布データ（属性情報）６００は、エネルギ使用量ごとに、例えば、そのエネルギ使用量分のエネルギを使用した顧客でありかつ所定の属性情報を有する顧客の顧客数の全顧客数（つまり、その地域の所定の属性情報を有する全顧客数）に対する比率を示している。なお、所定の属性情報は、１または複数の任意の属性情報の任意の組み合わせであってよい。このように、分布データ（属性情報）６００は、地域（図６の例であれば、Ａ地域、Ｂ地域）ごとにかつ任意の属性情報ごとに生成される。

なお、分布データ（地域特性）５００および分布データ（属性情報）６００は、必要に応じて生成されてもよいし、あるいは、あらかじめ生成されていてもよい。つまり、使用量推定部２０２が、エネルギ使用量を推定する都度や適した料金プランを選定する都度（つまり、顧客端末１０２からの要求に応じて）分布データを生成するようにしてもよいし、あるいは、あらかじめ分布データ格納部２０５に格納されている分布データを参照するようにしてもよい。

＜推定例２＞＜推定例３＞の説明に戻る。

＜推定例２＞
使用量推定部２０２は、地域特性に応じて過去のエネルギ使用量を補正し、補正後のエネルギ使用量を推定値として利用する。具体的には、使用量推定部２０２は、分布データ（地域特性）５００を参照して、過去のエネルギ使用量（つまり、引っ越し前のエネルギ使用量）がその地域のエネルギ使用量の分布の上位（または下位）から何％分位点（パーセンタイルともいう）であるかを決定する（例えば、Ｘ％分位点であったとする）。また、使用量推定部２０２は、分布データ（地域特性）５００を参照して、新たな居住地（つまり、引っ越し後の居住地）が属する地域のエネルギ使用量の分布においてＸ％分位点であるエネルギ使用量を参照する。また、使用量推定部２０２は、参照したエネルギ使用量を推定値として利用する。

図５の例で、＜推定例２＞を説明する。例えば、適した料金プランの選定を望んでいる顧客の、引っ越し前の居住地がＡ地域であり、引っ越し前のエネルギ使用量が５０００であったとする。そして、Ａ地域の分布において、エネルギ使用量が５０００であると下位から７３％分位点であるとする。この顧客の引っ越し後の居住地がＢ地域であったとすると、Ｂ地域の分布において下位から７３％分位点であるエネルギ使用量：５１００が推定値として利用される。

このように、地域間でのエネルギ使用量の違い（例えば、気温や標準的な住宅設備が異なることにより生じうる違い）を考慮して、新たな居住地において使用されるであろうと想定されるエネルギ使用量を推定することができる。

＜推定例３＞
使用量推定部２０２は、地域特性および顧客の属性情報に応じて過去のエネルギ使用量を補正し、補正後のエネルギ使用量を推定値として利用する。具体的には、使用量推定部２０２は、分布データ（属性情報）６００を参照して、過去のエネルギ使用量（つまり、引っ越し前のエネルギ使用量）が、その地域で顧客と同一の属性情報を有する者のエネルギ使用量の分布の上位（または下位）から何％分位点（パーセンタイルともいう）であるかを決定する（例えば、Ｘ％分位点であったとする）。また、使用量推定部２０２は、分布データ（属性情報）６００を参照して、新たな居住地（つまり、引っ越し後の居住地）が属する地域で顧客と同一の属性情報を有する者のエネルギ使用量の分布においてＸ％分位点であるエネルギ使用量を参照する。また、使用量推定部２０２は、参照したエネルギ使用量を推定値として利用する。

図６の例で、＜推定例３＞を説明する。例えば、適した料金プランの選定を望んでいる顧客の、引っ越し前の居住地がＡ地域であり、引っ越し前のエネルギ使用量が５０００であり、かつ、引っ越し前の属性情報が家族人数：４人、在宅状況：在宅であったとする。そして、Ａ地域でそれらの属性情報を有する者のエネルギ使用量の分布において、エネルギ使用量が５０００であると下位から７３％分位点であるとする。この顧客の引っ越し後の居住地がＢ地域であり、かつ、引っ越し後の属性情報が家族人数：３人、在宅状況：不在に変更されたとすると、Ｂ地域で変更後の属性情報を有する者のエネルギ使用量の分布において下位から７３％分位点であるエネルギ使用量：３８００が推定値として利用される。

このように、地域間でのエネルギ使用量の違いだけでなく、引っ越し等に伴う生活環境やライフスタイルの変化も考慮して、新たな居住地において使用されるであろうと想定されるエネルギ使用量を推定することができる。

＜推定例２＞では地域特性に応じて、＜推定例３＞では地域特性および顧客の属性情報に応じて補正をしたが、使用量推定部２０２は、顧客の属性情報に応じて過去のエネルギ使用量を補正し、補正後のエネルギ使用量を推定値として利用する構成とすることもできる。

なお、使用情報取得部２０１が、顧客端末１０２から、顧客の引っ越し前の居住地（または居住地が属する地域）および引っ越し後の居住地（または居住地が属する地域）のデータを受信しておき、上記の＜推定例２＞に用いられる。さらに、使用情報取得部２０１が、顧客端末１０２から、顧客の引っ越し前の属性情報および引っ越し後の属性情報のデータも受信しておき、上記の＜推定例３＞に用いられる。

＜その他の推定＞
使用量推定部２０２は、地域特性（例えば、気温、平均住居面積、地域に付与されるフラグ等）や属性情報を説明変数とし、エネルギ使用量を被説明変数とした統計的なモデルを用いて、引っ越し後のエネルギ使用量を推定する構成とすることもできる。具体的には、使用量推定部２０２は、引っ越し前の地域特性や属性情報および引っ越し前のエネルギ使用量を統計的なモデルに当てはめたときの誤差項を求め、引っ越し前後で誤差項が一致するとして、引っ越し後の地域の統計的なモデルで誤差項を加味した値を推定値とすることができる。

料金プラン選定部２０３は、料金プラン格納部２０６に格納された各エネルギ供給事業者の料金プランの内容を参照して、使用量推定部２０２が推定した推定値に基づいて適した料金プランを選定する。料金プラン選定部２０３について詳細に説明する前に、まず、料金プラン格納部２０６について説明する。

料金プラン格納部２０６は、各エネルギ供給事業者の料金プランの内容のデータを格納している。図７を参照しながら、料金プラン格納部２０６に格納されている料金プランマスタ７００について詳細に説明する。

図７は、本発明の一実施形態に係る料金プラン格納部２０６に格納されている料金プランマスタ７００の一例である。図７に示されるように、料金プランマスタ７００は、例えば、料金プランＩＤ、エネルギ供給事業者、料金プラン名、各地域での提供可否、基本料金、従量料金といった項目のデータを含む。

「料金プランＩＤ」は、料金プランを特定するための識別子である。

「エネルギ供給事業者」は、その料金プランを提供しているエネルギ供給事業者である。

「料金プラン名」は、その料金プランの名称である。

「各地域での提供可否」は、その料金プランが各地域（図７の例であれば、Ａ地域、Ｂ地域）で提供されているか否かを示す。

「基本料金」は、その料金プランにおける基本料金である。

「従量料金」は、その料金プランにおける従量料金を算出するための単位料金である。

なお、図７では基本料金と従量料金（１つの係数の場合）とにより料金が決定されているが、これは一例に過ぎない。例えば、従量料金が使用量に応じて複数の係数を有する料金プランや、時間帯別に異なる料金が適用される料金プラン等、種々の料金プランが用いられうる。

図２の料金プラン選定部２０３の説明に戻る。上述のとおり、料金プラン選定部２０３は、料金プラン格納部２０６に格納された各エネルギ供給事業者の料金プランの内容を参照して、使用量推定部２０２が推定した推定値に基づいて適した料金プランを選定する。

具体的には、料金プラン選定部２０３は、顧客の居住地（例えば、引っ越し後の居住地）で提供されている料金プランごとに、使用量推定部２０２が推定したエネルギ使用量を使用した場合の支払い料金（例えば、毎月の支払い料金）を試算する。また、料金プラン選定部２０３は、試算した各料金プランの支払い料金を比較して、最も安い支払い料金となる料金プランを適した料金プランとして選定する。また、料金プラン選定部２０３は、適した料金プランのデータを、顧客端末１０２へ送信する。

なお、料金プラン選定部２０３は、複数の適した料金プラン（例えば、支払い料金が安い順に複数の料金プラン）を選定して、複数の適した料金プランのデータを顧客端末１０２へ送信する構成とすることもできる。

図８は、本発明の実施形態１に係る料金プラン選定処理のフローチャートである。

ステップ８０１（Ｓ８０１）において、使用情報取得部２０１は、顧客の過去のエネルギ使用量（つまり、引っ越し前のエネルギ使用量）のデータを取得する。

ステップ８０２（Ｓ８０２）において、使用情報取得部２０１は、顧客端末１０２から、顧客の引っ越し前後の居住地（または居住地が属する地域）のデータを受信する。使用情報取得部２０１は、引っ越し前後の属性情報のデータを受信することもできる。

ステップ８０３（Ｓ８０３）において、使用情報取得部２０１は、Ｓ８０１で取得したエネルギ使用量に補完が必要である（例えば、Ｓ８０１で取得したエネルギ使用量が１２か月分の月間値ではない）か否かを判断する。補完が必要な場合にはステップ８０４へ進み、補完が必要ではない場合にはステップ８０５へ進む。なお、Ｓ８０３は省略されうる。

ステップ８０４（Ｓ８０４）において、使用情報取得部２０１は、図３の月次使用量マスタ３００等の地域（あるいは、地域と属性情報）ごとの各月のエネルギ使用量の構成比の情報を用いて、１２か月分の月間値を推計する。エネルギ使用量の補完後、ステップ８０５へ進む。

なお、Ｓ８０１〜Ｓ８０３は、Ｓ８０１、Ｓ８０３、Ｓ８０２の順でもよいし、あるいは、Ｓ８０２、Ｓ８０１、Ｓ８０３の順でもよい。

ステップ８０５（Ｓ８０５）において、使用量推定部２０２は、Ｓ８０２で受信した居住地（または居住地が属する地域）や属性情報に基づいて、引っ越し前後に居住地が属する地域や属性情報に変化があるか否かを判断する。地域も属性情報も変化がない場合にはステップ８０６へ進み、地域のみに変化がある場合にはステップ８０７へ進み、地域も属性情報も変化がある場合にはステップ８０８へ進み、属性情報のみに変化がある場合にはステップ８０９へ進む。

ステップ８０６（Ｓ８０６）において、使用量推定部２０２は、Ｓ８０１で取得した過去のエネルギ使用量（あるいは、Ｓ８０４で補完されたエネルギ使用量）をそのまま推定値として利用する。

ステップ８０７（Ｓ８０７）において、使用量推定部２０２は、地域特性に応じてＳ８０１で取得した過去のエネルギ使用量（あるいは、Ｓ８０４で補完されたエネルギ使用量）を補正し、補正後のエネルギ使用量を推定値として利用する。

ステップ８０８（Ｓ８０８）において、使用量推定部２０２は、地域特性および顧客の属性情報に応じてＳ８０１で取得した過去のエネルギ使用量（あるいは、Ｓ８０４で補完されたエネルギ使用量）を補正し、補正後のエネルギ使用量を推定値として利用する。

ステップ８０９（Ｓ８０９）において、使用量推定部２０２は、顧客の属性情報に応じてＳ８０１で取得した過去のエネルギ使用量（あるいは、Ｓ８０４で補完されたエネルギ使用量）を補正し、補正後のエネルギ使用量を推定値として利用する。

ステップ８１０（Ｓ８１０）において、料金プラン選定部２０３は、Ｓ８０２で受信した引っ越し後の居住地で提供されている料金プランごとに、Ｓ８０６〜Ｓ８０９で推定したエネルギ使用量を使用した場合の支払い料金を試算する。そして、料金プラン選定部２０３は、試算した各料金プランの支払い料金を比較して、最も安い支払い料金となる料金プランを適した料金プランとして選定して、顧客端末１０２へ通知する。その後、顧客は、顧客端末１０２を介して、料金プランを選択のうえ申し込むことができる。

なお、Ｓ８０１〜Ｓ８０９の処理のみを実行する（つまり、料金プランを選定せず、エネルギ使用量の推定のみを実行する）ようにしてもよい。

＜実施形態２＞
次に、過去の料金プランに基づく選定＜実施形態２＞について説明する。なお、＜実施形態１＞と異なる点を主に説明する。

使用情報取得部２０１は、顧客の過去の料金プランのデータを取得する。具体的には、使用情報取得部２０１は、顧客端末１０２から、引っ越し前のエネルギ供給事業者を特定するための識別子のデータ、および、引っ越し前の料金プランを特定するための識別子のデータを受信する。

また、使用情報取得部２０１は、顧客の過去の料金プランに基づいて、顧客の過去のエネルギ使用量を確率分布として推計する。過去のエネルギ使用量の確率分布について詳細に説明する前に、まず、使用量データ格納部２０４に格納されている使用量データベース９００について説明する。

図９に示されるように、使用量データベース９００は、＜実施形態１＞の使用量データベース４００の各項目に加えて、エネルギ供給事業者、料金プラン名といった項目のデータを含む。「エネルギ供給事業者」および「料金プラン名」は、その顧客が契約しているエネルギ供給事業者、および、その顧客が契約している料金プランの名称である。

使用情報取得部２０１の説明に戻る。使用情報取得部２０１は、使用量データベース９００に基づいて、引っ越し前の地域におけるエネルギ使用量帯ごとの利用中の料金プランの分布（例えば、エネルギ使用量××××〜××××の範囲では、Ａプランを利用している者が○％、Ｂプランを利用している者が×％、Ｃプランを利用している者が△％等）を生成する。また、使用情報取得部２０１は、引っ越し前の地域におけるエネルギ使用量帯ごとの利用中の料金プランの分布に基づいて、顧客の過去のエネルギ使用量（つまり、引っ越し前のエネルギ使用量）を確率分布として推計する。図１０は、過去のエネルギ使用量を確率分布として推計した分布データ（料金プラン）１０００である。

図１０に示されるように、分布データ（料金プラン）１０００は、エネルギ使用量ごとに、その地域（図１０の例であれば、Ａ地域）においてその料金プラン（図１０の例であれば、Ｘ社のＡプラン）を契約している者がそのエネルギ使用量を使用している確率（比率）を示している。

あるいは、分布データ（料金プラン）１０００は、エネルギ使用量ごとに、その地域においてその料金プランを契約している者であり、かつ、所定の属性情報を有する者がそのエネルギ使用量を使用している確率（比率）を示していてもよい。なお、所定の属性情報は、１または複数の任意の属性情報の任意の組み合わせであってよい。

なお、分布データ（料金プラン）１０００は、必要に応じて生成されてもよいし、あるいは、あらかじめ生成されていてもよい。つまり、使用情報取得部２０１が、エネルギ使用量を推定する都度や適した料金プランを選定する都度（つまり、顧客端末１０２からの要求に応じて）分布データを生成するようにしてもよいし、あるいは、あらかじめ分布データ格納部２０５に格納されている分布データを参照するようにしてもよい。

使用量推定部２０２は、使用情報取得部２０１が確率分布として推計した過去のエネルギ使用量（つまり、引っ越し前のエネルギ使用量）から、新たな居住地において使用されるであろうと想定されるエネルギ使用量（つまり、引っ越し後のエネルギ使用量。以下、推定値ともいう）を確率分布として推定する。

具体的には、使用量推定部２０２は、図５の分布データ（地域特性）５００に基づいて、引っ越し前の地域におけるエネルギ使用量の分布と引っ越し後の地域におけるエネルギ使用量の分布との違いを算出する（例えば、引っ越し後の地域におけるエネルギ使用量は、引っ越し前の地域におけるエネルギ使用量のＸ倍である。引っ越し後の地域におけるエネルギ使用量は、引っ越し前の地域におけるエネルギ使用量のＸ％分位点である）。あるいは、使用量推定部２０２は、図６の分布データ（属性情報）６００に基づいて、引っ越し前の地域および属性情報におけるエネルギ使用量の分布と引っ越し後の地域および属性情報におけるエネルギ使用量の分布との違いを算出する（例えば、引っ越し後の地域および属性情報におけるエネルギ使用量は、引っ越し前の地域および属性情報におけるエネルギ使用量のＸ倍である。引っ越し後の地域および属性情報におけるエネルギ使用量は、引っ越し前の地域および属性情報におけるエネルギ使用量のＸ％分位点である）。また、使用量推定部２０２は、算出した違いに基づいて、引っ越し前のエネルギ使用量の確率分布から、引っ越し後のエネルギ使用量の確率分布を推定する。

図１０の例で、使用量推定部２０２の推定を説明する。例えば、適した料金プランの選定を望んでいる顧客の、引っ越し前の居住地がＡ地域であり、引っ越し前に契約していた料金プランがＸ社のＡプランであったとする。そして、図５の分布データ（地域特性）５００によると、例えば、Ｂ地域におけるエネルギ使用量は、Ａ地域におけるエネルギ使用量のＸ倍であったとする。この顧客の引っ越し後の居住地がＢ地域であったとすると、Ａ地域での確率分布のエネルギ使用量をＸ倍した確率分布が、Ｂ地域でのエネルギ使用量の確率分布となる。

なお、使用情報取得部２０１が、顧客端末１０２から、顧客の引っ越し前の居住地（または居住地が属する地域）および引っ越し後の居住地（または居住地が属する地域）のデータ、顧客の引っ越し前の属性情報および引っ越し後の属性情報のデータを受信しておき、上記の推定に用いられる。

料金プラン選定部２０３は、料金プラン格納部２０６に格納された各エネルギ供給事業者の料金プランの内容を参照して、使用量推定部２０２が確率分布として推定した推定値に基づいて適した料金プランを確率的に選定する。なお、料金プラン選定部２０３は、顧客端末１０２からの要求に応じて、選定対象となる料金プランあるいは料金プランを提供するエネルギ供給事業者を事前に絞り込むこともできる。以下、２つの選定例を説明する。

＜選定１＞
料金プラン選定部２０３は、引っ越し後の居住地で提供されている料金プランごとに、使用量推定部２０２が確率分布として推定したエネルギ使用量（例えば、最小のエネルギ使用量、すべてのエネルギ使用量等）を使用した場合の支払い料金（例えば、毎月の支払い料金）を試算する。また、料金プラン選定部２０３は、試算した各料金プランの支払い料金を比較して、最も安い支払い料金となる料金プランを適した料金プランとして選定する。また、料金プラン選定部２０３は、適した料金プランのデータを、その料金プランが適した料金プランである確率（例えば、顧客が引っ越し後のエネルギ使用量を使用するであろう確率に基づいて算出される確率）とともに、顧客端末１０２へ送信する。

＜選定２＞
料金プラン選定部２０３は、引っ越し後の地域において各エネルギ使用量の者が利用中の料金プランを集計して、その集計に基づいて適した料金プランを選定する。また、料金プラン選定部２０３は、適した料金プランのデータを、その料金プランが適した料金プランである確率（例えば、顧客が引っ越し後のエネルギ使用量を使用するであろう確率、引っ越し後の地域において各エネルギ使用量の者が利用中の料金プランの比率等に基づいて算出される確率）とともに、顧客端末１０２へ送信する。

なお、＜実施形態２＞による料金プラン選定の後に＜実施形態１＞を実行するようにしてもよい。

図１１は、本発明の実施形態２に係る料金プラン選定処理のフローチャートである。

ステップ１１０１（Ｓ１１０１）において、使用情報取得部２０１は、顧客端末１０２から、顧客の過去の料金プランのデータを取得する。

ステップ１１０２（Ｓ１１０２）において、使用情報取得部２０１は、顧客端末１０２から、顧客の引っ越し前後の居住地（または居住地が属する地域）のデータを受信する。使用情報取得部２０１は、引っ越し前後の属性情報のデータを受信することもできる。なお、Ｓ１１０１とＳ１１０２とは順序が逆でもよい。

ステップ１１０３（Ｓ１１０３）において、使用情報取得部２０１は、Ｓ１１０１およびＳ１１０２で取得した顧客の過去の料金プランおよび地域や属性情報に基づいて、顧客の過去のエネルギ使用量を確率分布として推計する。

ステップ１１０４（Ｓ１１０４）において、使用量推定部２０２は、Ｓ１１０３で確率分布として推計した過去のエネルギ使用量（つまり、引っ越し前のエネルギ使用量）から、新たな居住地において使用されるであろうと想定されるエネルギ使用量（つまり、引っ越し後のエネルギ使用量）を確率分布として推定する。

ステップ１１０５（Ｓ１１０５）において、料金プラン選定部２０３は、料金プラン格納部２０６に格納された各エネルギ供給事業者の料金プランの内容を参照して、使用量推定部２０２が確率分布として推定した推定値に基づいて適した料金プランを確率的に選定する。その後、顧客は、顧客端末１０２を介して、料金プランを選択のうえ申し込むことができる。

なお、Ｓ１１０１〜Ｓ１１０４の処理のみを実行する（つまり、料金プランを選定せず、エネルギ使用量の推定のみを実行する）ようにしてもよい。

＜その他の実施形態＞
エネルギ使用量推定装置１０１が選定した料金プラン以外の料金プランが顧客端末１０２によって申し込まれた場合には、実際に申し込まれた料金プランの情報が、その後の料金プランの選定に反映される（例えば、学習データとして利用する）ようにしてもよい。

図１２は、本発明の一実施形態に係るエネルギ使用量推定装置１０１のハードウェア構成を示すブロック図である。エネルギ使用量推定装置１０１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１、ＲＯＭ（Read Only Memory）２、ＲＡＭ（Random Access Memory）３を有する。ＣＰＵ１、ＲＯＭ２、ＲＡＭ３は、いわゆるコンピュータを形成する。

また、エネルギ使用量推定装置１０１は、補助記憶装置４、表示装置５、操作装置６、Ｉ／Ｆ（Interface）装置７、ドライブ装置８を有する。なお、エネルギ使用量推定装置１０１の各ハードウェアは、バス９を介して相互に接続されている。

ＣＰＵ１は、補助記憶装置４にインストールされている各種プログラムを実行する演算デバイスである。

ＲＯＭ２は、不揮発性メモリである。ＲＯＭ２は、補助記憶装置４にインストールされている各種プログラムをＣＰＵ１が実行するために必要な各種プログラム、データ等を格納する主記憶デバイスとして機能する。具体的には、ＲＯＭ２はＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）やＥＦＩ（Extensible Firmware Interface）等のブートプログラム等を格納する、主記憶デバイスとして機能する。

ＲＡＭ３は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等の揮発性メモリである。ＲＡＭ３は、補助記憶装置４にインストールされている各種プログラムがＣＰＵ１によって実行される際に展開される作業領域を提供する、主記憶デバイスとして機能する。

補助記憶装置４は、各種プログラムや、各種プログラムが実行される際に用いられる情報を格納する補助記憶デバイスである。

表示装置５は、エネルギ使用量推定装置１０１の内部状態等を表示する表示デバイスである。

操作装置６は、エネルギ使用量推定装置１０１の管理者がエネルギ使用量推定装置１０１に対して各種指示を入力する入力デバイスである。

Ｉ／Ｆ装置７は、ネットワーク１０３に接続し、顧客端末１０２と通信を行うための通信デバイスである。

ドライブ装置８は記録媒体１０をセットするためのデバイスである。ここでいう記録媒体１０には、ＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等のように情報を光学的、電気的あるいは磁気的に記録する媒体が含まれる。また、記録媒体１０には、ＥＰＲＯＭ (Erasable Programmable Read Only Memory)、フラッシュメモリ等のように情報を電気的に記録する半導体メモリ等が含まれていてもよい。

なお、補助記憶装置４にインストールされる各種プログラムは、例えば、配布された記録媒体１０がドライブ装置８にセットされ、該記録媒体１０に記録された各種プログラムがドライブ装置８により読み出されることでインストールされる。あるいは、補助記憶装置４にインストールされる各種プログラムは、Ｉ／Ｆ装置７を介して、ネットワーク１０３とは異なる他のネットワークよりダウンロードされることでインストールされてもよい。

以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は上述した特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。

１０１ エネルギ使用量推定装置
１０２ 顧客端末
１０３ ネットワーク
１０４ エネルギ供給事業者システム
２０１ 使用情報取得部
２０２ 使用量推定部
２０３ 料金プラン選定部
２０４ 使用量データ格納部
２０５ 分布データ格納部
２０６ 料金プラン格納部
３００ 月次使用量マスタ
４００ 使用量データベース
５００ 分布データ（地域特性）
６００ 分布データ（属性情報）
７００ 料金プランマスタ
９００ 使用量データベース
１０００ 分布データ（料金プラン）

Claims (8)

1. 第１の地域におけるエネルギ使用情報を取得する使用情報取得部と、
   前記取得された第１の地域におけるエネルギ使用情報と、前記第１の地域におけるエネルギ使用情報の分布と第２の地域におけるエネルギ使用情報の分布との対応と、に基づいて、前記第２の地域におけるエネルギ使用量を推定する使用量推定部と
   を備えたエネルギ使用量推定装置。
2. 前記エネルギ使用情報は、エネルギ使用量であり、
   前記使用量推定部は、前記第１の地域におけるエネルギ使用量の分布の分位点に対応する前記第２の地域におけるエネルギ使用量の分布の分位点におけるエネルギ使用量を、前記第２の地域におけるエネルギ使用量として推定する、請求項１に記載のエネルギ使用量推定装置。
3. 前記使用情報取得部は、顧客の第１の属性情報および第２の属性情報を取得し、
   前記使用量推定部は、前記第１の地域における前記第１の属性情報を有する者のエネルギ使用量の分布の分位点に対応する前記第２の地域における前記第２の属性情報を有する者のエネルギ使用量の分布の分位点におけるエネルギ使用量を、前記第２の地域におけるエネルギ使用量として推定する、請求項２に記載のエネルギ使用量推定装置。
4. 前記エネルギ使用情報は、料金プランであり、
   前記使用情報取得部は、前記第１の地域におけるエネルギ使用量ごとの料金プランの分布に基づいて、前記取得した料金プランにおけるエネルギ使用量を確率分布として推計し、
   前記使用量推定部は、前記第１の地域におけるエネルギ使用情報の分布と前記第２の地域におけるエネルギ使用情報の分布との違いに基づいて、前記第２の地域におけるエネルギ使用量を確率分布として推定する、請求項１に記載のエネルギ使用量推定装置。
5. 第１の属性情報を有するときのエネルギ使用情報を取得する使用情報取得部と、
   前記取得された第１の属性情報を有するときのエネルギ使用情報と、前記第１の属性情報を有する者のエネルギ使用情報の分布と第２の属性情報を有する者のエネルギ使用情報の分布との対応と、に基づいて、前記第２の属性情報を有するときのエネルギ使用量を推定する使用量推定部と
   を備えたエネルギ使用量推定装置。
6. 前記推定されたエネルギ使用量に基づいて料金プランを選定する料金プラン選定部をさらに備えた、請求項１から５のいずれか一項に記載のエネルギ使用量推定装置。
7. エネルギ使用量推定装置が実行する方法であって
   第１の地域におけるエネルギ使用情報を取得するステップと、
   前記取得された第１の地域におけるエネルギ使用情報と、前記第１の地域におけるエネルギ使用情報の分布と第２の地域におけるエネルギ使用情報の分布との対応と、に基づいて、前記第２の地域におけるエネルギ使用量を推定するステップと
   を含む方法。
8. 第１の地域におけるエネルギ使用情報を取得し、
   前記取得された第１の地域におけるエネルギ使用情報と、前記第１の地域におけるエネルギ使用情報の分布と第２の地域におけるエネルギ使用情報の分布との対応と、に基づいて、前記第２の地域におけるエネルギ使用量を推定する
   処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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