JP2022190194A - 計算機システム及び情報の提示方法 - Google Patents

Abstract

【課題】サステナビリティを意図したプロジェクトが与える影響に関する検証を支援する。【解決手段】計算機システムは、プロジェクトの活動に関するデータを取得し、データの異常を分析する処理を実行し、当該分析の結果に基づいて、任意の評価対象に対してプロジェクトが与える影響に関する検証における検証者への注意喚起の高さを表すラベルを付与し、データを用いて影響の大きさを算出し、検証を行うための操作を受け付けた場合、影響の大きさの算出結果と、ラベルが付されたデータとを参照可能な表示情報を出力する。【選択図】図１

Description

本発明は、サステナビリティを意図したプロジェクトのインパクトに関する検証を支援するシステム及び方法に関する。

持続可能な社会を実現する機運の高まりに伴って、サステナブルファイナンスが注目されている。サステナビリティを意図したプロジェクトに投資を行う投資家は、プロジェクトを運用及び管理する事業者が提供する情報を参照する。

投資に関する情報を提示する技術としては、例えば、特許文献１に記載の技術が知られている。特許文献１には、「株式公開企業１５０２がネットワークを介して内容を公開する公開情報であって、監査証明の発行を希望する証明発行希望情報を受信し（ステップＳ１６０２）、受信された証明発行希望情報を、監査システム１０４へ送信し（ステップＳ１６０６）、監査システム１０４から監査結果に関する監査結果情報を受信し（ステップＳ１６０９）、ネットワークを介して情報を公開するための社外公開用サーバ１０５からの問い合わせ情報を受信した場合に、受信された監査結果情報、あるいは監査結果情報を未だ受信していない場合はその旨に関する情報を、社外公開用サーバ１０５へ送信する（ステップＳ１６１３）。」ことが記載されている。

特開２００８－１３５０７４号公報

サステナビリティを意図したプロジェクトでは、環境及び社会等の評価対象に対する当該プロジェクトの影響（インパクト）の大きさが事業評価の指標として出力される。投資家は、事業者が提供するインパクトに関する情報のほかに、外部のレビュー機関によるプロジェクトのインパクトに関する検証の結果を参照する。レビュー機関は、事業者から提出された、プロジェクトのインパクトに関連するレポート及びログ等の正確性及び正当性等を検証する。

一般的に、所定のマニュアルに沿って人手でレポート等の検証が行われているが、検証する項目が多く、かつ、検証する内容が複雑であるため、検証に要する労力が大きいという課題がある。

本発明は、プロジェクトのインパクトに関する検証を支援するシステム及び方法を提供することを目的とする。

本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、少なくとも一つの計算機を備える計算機システムであって、プロジェクトの活動に関するデータを取得し、前記データの異常を分析する第１処理を実行し、当該分析の結果に基づいて、任意の評価対象に対して前記プロジェクトが与える影響に関する検証における検証者への注意喚起の高さを表す第１ラベルを付与し、前記データを用いて、前記影響の大きさを算出し、前記検証を行うための操作を受け付けた場合、前記影響の大きさの算出結果と、前記第１ラベルが付された前記データとを参照可能な表示情報を出力する。

本発明によれば、表示情報の提示によって、プロジェクトの影響（インパクト）に関する検証を支援できる。上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。

実施例１のシステム構成の一例を示す図である。 システムの利用形態の一例を示す図である。 実施例１の記憶部によって管理される管理情報のデータ構造の一例を示す図である。 実施例１の基盤システムが実行するインパクト算出処理の一例を説明するフローチャートである。 実施例１の基盤システムが実行する第１ラベル付加処理の一例を説明するフローチャートである。 実施例１の基盤システムが実行する第１ラベル付加処理の一例を説明するフローチャートである。 実施例１の基盤システムが実行する第２ラベル付加処理の一例を説明するフローチャートである。 実施例１の基盤システムが実行する第２ラベル付加処理の一例を説明するフローチャートである。 実施例１の基盤システムが実行する第２ラベル付加処理の一例を説明するフローチャートである。 実施例１の基盤システムが実行する第２ラベル付加処理の一例を説明するフローチャートである。 実施例１の基盤システムが提示する画面の一例を示す図である。 実施例１の基盤システムが提示する画面の一例を示す図である。 実施例１の基盤システムが提示する画面の一例を示す図である。

以下、本発明の実施例を、図面を用いて説明する。ただし、本発明は以下に示す実施例の記載内容に限定して解釈されるものではない。本発明の思想ないし趣旨から逸脱しない範囲で、その具体的構成を変更し得ることは当業者であれば容易に理解される。

以下に説明する発明の構成において、同一又は類似する構成又は機能には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。

本明細書等における「第１」、「第２」、「第３」等の表記は、構成要素を識別するために付するものであり、必ずしも、数又は順序を限定するものではない。

図面等において示す各構成の位置、大きさ、形状、及び範囲等は、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、及び範囲等を表していない場合がある。したがって、本発明では、図面等に開示された位置、大きさ、形状、及び範囲等に限定されない。

図１は、実施例１のシステム構成の一例を示す図である。図２は、システムの利用形態の一例を示す図である。

システムは、基盤システム１００、事業者システム１０１、プロジェクト拠点１０２、電力会社１０３、気象データＤＢ１０４、及びレビュー機関１０５を含む。本システムは、図２に示すような、ステークホルダーによる利用を想定している。

基盤システム１００は、プロジェクトの活動に関するデータを取得し、プロジェクトが環境等の評価対象に与える影響（インパクト）の大きさを算出する。また、基盤システム１００は、各ステークホルダーに対して情報を提示する。

事業者はプロジェクトを計画し、プロジェクトを運用及び管理する。事業者は、自ら、プロジェクトの活動に関するデータを取得してもよい。事業者は、基盤システム１００を介して、インパクトに関するレポートを登録し、また、検証者からの問い合わせ等に対応する。投資家は、プロジェクトに対して投資を行う。投資家は、基盤システム１００を介して、インパクトに関するレポート及び検証結果等を参照する。検証者は、基盤システムを介して、インパクトに関する検証を行う。

事業者システム１０１は、事業者が管理するシステムである。事業者システム１０１は、図示しないプロセッサ、メモリ、ネットワークインタフェースを有する計算機から構成される。

プロジェクト拠点１０２は、プロジェクトの実体的な活動が行われる拠点である。本実施例では、再生エネルギーを利用した発電をプロジェクトの一例として説明する。

図１には、三つのプロジェクト拠点（Ａ）１０２、プロジェクト拠点（Ｂ）１０２、プロジェクト拠点（Ｃ）１０２を示している。

プロジェクト拠点（Ａ）１０２は、再生エネルギー発電装置（Ａ）１１０及び気象データ取得装置（Ａ）１１１を含む。再生エネルギー発電装置（Ａ）１１０は、発電量を取得するセキュアＩｏＴセンサ１２０を介して、又は、セキュア監視システム１３０を介して、発電量データを基盤システム１００に送信する。再生エネルギー発電装置（Ａ）１１０と基盤システム１００との間の実線の矢印は発電量データの流れを示す。気象データ取得装置（Ａ）１１１は、気温、日照時間等の気象データを取得するセキュアＩｏＴセンサ１２０を介して、又は、セキュア監視システム１３０を介して、気象データを基盤システム１００に送信する。気象データ取得装置（Ａ）１１１と基盤システム１００との間の実線の矢印は気象データの流れを示す。セキュアＩｏＴセンサ１２０は、セキュリティが高い通信を行うＩｏＴセンサである。セキュア監視システム１３０は、セキュリティが高い通信を行う監視センタである。

プロジェクト拠点（Ｂ）１０２は、再生エネルギー発電装置（Ｂ）１１０及び気象データ取得装置（Ｂ）１１１を含む。再生エネルギー発電装置（Ｂ）１１０は、発電量を取得するＩｏＴセンサ１２１を介して、又は、監視システム１３１を介して、発電量データを基盤システム１００に送信する。再生エネルギー発電装置（Ｂ）１１０と基盤システム１００との間の実線の矢印は発電量データの流れを示す。気象データ取得装置（Ｂ）１１１は、気象データを取得するＩｏＴセンサ１２１を介して、又は、監視システム１３１を介して、気象データを基盤システム１００に送信する。気象データ取得装置（Ｂ）１１１と基盤システム１００との間の実線の矢印は気象データの流れを示す。ＩｏＴセンサ１２１は、セキュリティが通常又は低い通信を行うＩｏＴセンサである。監視システム１３１は、セキュリティが通常又は低い通信を行う監視センタである。

プロジェクト拠点（Ｃ）１０２は、再生エネルギー発電装置（Ｃ）１１０を含む。再生エネルギー発電装置（Ｃ）１１０は、発電量データとともに、電力会社１０３に送電を行う。電力会社１０３は発電量データを事業者システム１０１に送信する。事業者システム１０１は、自動又は手動で、発電量データを基盤システム１００に送信する。再生エネルギー発電装置（Ｃ）１１０と電力会社１０３との間、電力会社１０３と事業者システム１０１の間、及び事業者システム１０１と基盤システム１００との間の実線の矢印は発電量データの流れを示す。また、事業者システム１０１は、自動又は手動で、予測発電量データ及びレポート等を基盤システム１００に送信する。事業者システム１０１と基盤システム１００との間の点線の矢印は、予測発電量データ及びレポートの流れを示す。

気象データＤＢ１０４は、外部組織が管理するデータベースの一例であり、基盤システム１００は、必要に応じて、気象データＤＢ１０４から気象データを取得する。気象データＤＢ１０４と基盤システム１００との間の実線の矢印は気象データの流れを示す。

レビュー機関１０５は、レポート、プロジェクトの活動に関するデータ、及びインパクト算出アルゴリズム（演算式）等の検証を行う。レビュー機関１０５と基盤システム１００との間の実線の矢印は検証における各機能部へのアクセスを示す。

基盤システム１００は、プロジェクトの活動に関連するデータを取得及び蓄積し、また、当該データを用いて、任意の評価対象に対するプロジェクトのインパクトの大きさを算出し、インパクトの算出結果及びその他の情報を出力する。基盤システムは、図示しないプロセッサ、メモリ、ネットワークインタフェースを有する計算機から構成される。

基盤システム１００は、記憶部１４０、インパクト算出部１４１、及びインパクト出力部１４２を有する。これらの機能部は、図示しないプロセッサが図示しないメモリに格納されるプログラムにしたがって処理を実行することによって実現される。なお、基盤システム１００が有する各機能部については、複数の機能部を一つの機能部にまとめてもよいし、一つの機能部を機能毎に複数の機能部に分けてもよい。

記憶部１４０は、各種情報を管理する。記憶部１４０によって管理される情報には、少なくとも、発電量データ、気象データ、インパクト算出アルゴリズム、インパクト算出結果、及び検証結果が含まれる。インパクト算出部１４１は、インパクト算出アルゴリズムを用いて、任意の評価対象に対するプロジェクトのインパクトの大きさを算出する。インパクト出力部１４２は、インパクトの算出結果等を出力する。

図３は、実施例１の記憶部１４０によって管理される管理情報のデータ構造の一例を示す図である。

管理情報３００は、インパクトの大きさを算出するために用いるデータを管理するための情報であり、データＩＤ３０１、取得日３０２、データ種別３０３、データ詳細３０４、取得方法３０５、記録方法３０６、第１ラベル３０７、第２ラベル３０８、及び検証結果３０９を含むエントリを格納する。一つのデータに対して一つのエントリが存在する。なお、エントリに含まれるフィールドは前述したものに限定されない。前述したフィールドのいずれかを含まなくてもよいし、また、他のフィールドを含んでもよい。

なお、図３では、図面の余白の関係で、管理情報３００を二段に分けて表示している。

データＩＤ３０１は、データの識別情報を格納するフィールドである。取得日３０２は、データが取得された日時を格納するフィールドである。データ種別３０３は、データに含まれる値の種別を格納するフィールドである。本実施例のデータ種別３０３には、データの送信元となる装置に関する情報が格納される。データ詳細３０４は、データに含まれる値を格納するフィールドである。例えば、発電量データの場合、データ詳細３０４には発電量及び計測期間等が格納される。

取得方法３０５は、取得方法、通信規格、及び送信経路等、データ送信に関する情報を格納するフィールドである。

記録方法３０６は、データの記録方法を格納するフィールドである。本実施例では、ブロックチェーンＤＢ及び一般ＤＢのいずれかにデータが格納されるものとする。ブロックチェーンＤＢに格納されたデータは修正ができないが、一般ＤＢに格納されたデータは修正できる。

第１ラベル３０７は、データ種別に属するデータそのものの信頼性の高さに基づいて付与される、検証における検証者への注意喚起の高さを表すラベルを格納するフィールドである。ここで、データの信頼性は、データの破損及び改ざん等のリスクの低さを表す。データの信頼性が低い場合、データの破損及び改善等のリスクが高いため、当該データについては注意深く検証する必要がある。第２ラベル３０８は、データの異常の有無に基づいて付与される、検証における検証者への注意喚起の高さを表すラベルを格納するフィールドである。異常があるデータについては注意深く検証する必要がある。

検証結果３０９は、レビュー機関１０５による検証の結果を格納するフィールドである。検証が行われていない場合、検証結果３０９には検証が行われていないことを示す「未」が格納される。

本実施例では、発電量データが管理情報３００にて管理される。気象データ等のその他のデータは、管理情報３００とは別に管理される。

図４は、実施例１の基盤システム１００が実行するインパクト算出処理の一例を説明するフローチャートである。

基盤システム１００は、周期的、又は、実行指示を受け付けた場合、インパクト算出処理を実行する。

基盤システム１００のインパクト算出部１４１は、記憶部１４０が管理する管理情報３００からデータを取得する（ステップＳ１０１）。取得するデータの種別、時間の範囲等はあらかじめ設定されているものとする。

次に、基盤システム１００のインパクト算出部１４１は、第１ラベル付加処理を実行する（ステップＳ１０２）。第１ラベル付加処理では、インパクト算出部１４１は、データ種別ごとにデータ送信方法及び記録方法を分析し、分析結果に基づいて各データ種別の第１ラベルを決定し、各データ種別に属するデータに決定した第１ラベルを付加する。第１ラベル付加処理の詳細は図５Ａ及び図５Ｂを用いて説明する。

次に、基盤システム１００のインパクト算出部１４１は、第２ラベル付加処理を実行する（ステップＳ１０３）。第２ラベル付加処理では、インパクト算出部１４１は、データの異常を分析し、分析結果に基づいてデータの異常の程度に応じた第２ラベルを決定し、データに決定した第２ラベルを付加する。第２ラベル付加処理の詳細は図６Ａ、図６Ｂ、図６Ｃ、及び図６Ｄを用いて説明する。

次に、基盤システム１００のインパクト算出部１４１は、取得したデータ及びインパクト算出アルゴリズムに基づいて、評価対象に対するプロジェクトのインパクトの大きさを算出する（ステップＳ１０４）。

本実施例では、評価対象ごとにインパクト算出アルゴリズムが存在するものとする。また、本実施例では、演算式がインパクト算出アルゴリズムとして設定されているものとする。なお、機械学習で生成したモデルをインパクト算出アルゴリズムとして設定してもよい。

インパクト算出部１４１は、各種インパクトの算出結果を記憶部１４０に出力する。また、インパクト算出部１４１は、必要に応じて、各評価対象のインパクト算出結果をインパクト出力部１４２に出力する。

図５Ａ及び図５Ｂは、実施例１の基盤システム１００が実行する第１ラベル付加処理の一例を説明するフローチャートである。

インパクト算出部１４１は、ステップＳ１０１で取得したデータのデータ種別を分析することによってデータ種別のリストを生成し、データ種別のループ処理を開始する（ステップＳ２０１）。具体的には、インパクト算出部１４１は、リストから一つのデータ種別を選択する。以下の説明では、インパクト算出部１４１が選択したデータ種別を選択データ種別とも記載する。

本実施例では、データ種別が同一のデータは、取得方法、通信規格、及び送信経路等、並びに、記録方法が同一であるものとする。

次に、インパクト算出部１４１は、選択データ種別に属するデータは自動入力であるか否かを判定する（ステップＳ２０２）。

具体的には、インパクト算出部１４１は、選択データ種別に属するデータの取得方法３０５を参照して、当該データが自動入力であるか否かを判定する。

選択データ種別に属するデータは自動入力であると判定された場合、インパクト算出部１４１は、当該データはＩｏＴセンサを経由して送信されているか否かを判定する（ステップＳ２０３）。

具体的には、インパクト算出部１４１は、選択データ種別に属するデータの取得方法３０５を参照して、当該データがＩｏＴセンサを経由して送信されているか否かを判定する。

選択データ種別に属するデータがＩｏＴセンサを経由して送信されていると判定された場合、インパクト算出部１４１は、当該データがセキュアな通信で送信されているか否かを判定する（ステップＳ２０４）。

具体的には、インパクト算出部１４１は、選択データ種別に属するデータの取得方法３０５を参照して、当該データがセキュアな通信で送信されているか否かを判定する。

選択データ種別に属するデータがセキュアな通信で送信されていると判定された場合、インパクト算出部１４１は、当該データがブロックチェーンＤＢに記録されているか否かを判定する（ステップＳ２０５）。

具体的には、インパクト算出部１４１は、選択データ種別に属するデータの記録方法３０６を参照して、当該データがブロックチェーンＤＢに記録されているか否かを判定する。

選択データ種別に属するデータがブロックチェーンＤＢに記録されていると判定された場合、インパクト算出部１４１は、データの信頼性が最も高いことを示す「Ｌ１＿５」を、選択データ種別に属するデータの第１ラベル３０７に設定する（ステップＳ２０６）。その後、インパクト算出部１４１はステップＳ２１５に進む。

選択データ種別に属するデータがブロックチェーンＤＢに記録されていない、すなわち、一般ＤＢに記録されていると判定された場合、インパクト算出部１４１は、データの信頼性が二番目に高いことを示す「Ｌ１＿４」を、選択データ種別に属するデータの第１ラベル３０７に設定する（ステップＳ２０９）。その後、インパクト算出部１４１はステップＳ２１５に進む。

ステップＳ２０４において、選択データ種別に属するデータがセキュアな通信で送信されていないと判定された場合、インパクト算出部１４１は、当該データがブロックチェーンＤＢに記録されているか否かを判定する（ステップＳ２０８）。ステップＳ２０８の処理はステップＳ２０５の処理と同一である。

選択データ種別に属するデータがブロックチェーンＤＢに記録されていると判定された場合、インパクト算出部１４１は、「Ｌ１＿４」を、選択データ種別に属するデータの第１ラベル３０７に設定する（ステップＳ２０９）。その後、インパクト算出部１４１はステップＳ２１５に進む。

選択データ種別に属するデータがブロックチェーンＤＢに記録されていないと判定された場合、インパクト算出部１４１は、データの信頼性が三番目に高いことを示す「Ｌ１＿３」を、選択データ種別に属するデータの第１ラベル３０７に設定する（ステップＳ２１１）。その後、インパクト算出部１４１はステップＳ２１５に進む。

ステップＳ２０３において、選択データ種別に属するデータがＩｏＴセンサではなく監視システムを経由して送信されていると判定された場合、インパクト算出部１４１は、当該データがセキュアな監視システムを経由して送信されているか否かを判定する（ステップＳ２０７）。

具体的には、インパクト算出部１４１は、選択データ種別に属するデータの取得方法３０５を参照して、当該データがセキュアな監視システムを経由して送信されているか否かを判定する。

選択データ種別に属するデータがセキュアな監視システムを経由して送信されていると判定された場合、インパクト算出部１４１はステップＳ２０８に進む。ステップＳ２０８以降の処理は前述したとおりである。

選択データ種別に属するデータがセキュアな監視システムを経由して送信されていないと判定された場合、インパクト算出部１４１は、当該データがブロックチェーンＤＢに記録されているか否かを判定する（ステップＳ２１０）。ステップＳ２１０の処理はステップＳ２０５の処理と同一である。

選択データ種別に属するデータがブロックチェーンＤＢに記録されていると判定された場合、インパクト算出部１４１は、「Ｌ１＿３」を、選択データ種別に属するデータの第１ラベル３０７に設定する（ステップＳ２１１）。その後、インパクト算出部１４１はステップＳ２１５に進む。

選択データ種別に属するデータがブロックチェーンＤＢに記録されていないと判定された場合、インパクト算出部１４１は、データの信頼性が四番目に高いことを示す「Ｌ１＿２」を、選択データ種別に属するデータの第１ラベル３０７に設定する（ステップＳ２１３）。その後、インパクト算出部１４１はステップＳ２１５に進む。

ステップＳ２０２において、選択データ種別に属するデータが自動入力ではなく、手動入力と判定された場合、インパクト算出部１４１は、選択データ種別に関するエビデンス情報が存在するか否かを判定する（ステップＳ２１２）。

例えば、インパクト算出部１４１は、事業者システム１０１に問い合わせて、エビデンス情報の有無を確認する。

選択データ種別に関するエビデンス情報が存在すると判定された場合、インパクト算出部１４１は、「Ｌ１＿２」を、選択データ種別に属するデータの第１ラベル３０７に設定する（ステップＳ２１３）。その後、インパクト算出部１４１はステップＳ２１５に進む。

選択データ種別に関するエビデンス情報が存在しないと判定された場合、インパクト算出部１４１は、データの信頼性が最も低いことを示す「Ｌ１＿１」を、選択データ種別に属するデータの第１ラベル３０７に設定する（ステップＳ２１４）。その後、インパクト算出部１４１はステップＳ２１５に進む。

ステップＳ２１５では、インパクト算出部１４１は、リストのすべてのデータ種別について処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ２１５）。

リストのすべてのデータ種別について処理が完了していないと判定された場合、インパクト算出部１４１は、ステップＳ２０１に戻り、同様の処理を実行する。

リストのすべてのデータ種別について処理が完了したと判定された場合、インパクト算出部１４１は第１ラベル付加処理を終了する。

図６Ａ、図６Ｂ、図６Ｃ、及び図６Ｄは、実施例１の基盤システム１００が実行する第２ラベル付加処理の一例を説明するフローチャートである。

インパクト算出部１４１は、ステップＳ１０１で取得したデータに対して、図６Ａ、図６Ｂ、図６Ｃ、及び図６Ｄで説明する処理の少なくともいずれかを第２ラベル付加処理として実行する。なお、データ種別にあわせて実行する処理を選択してもよい。

以下では、ステップＳ１０１で取得されたデータが発電量データである場合の処理について説明する。

まず、図６Ａの処理について説明する。

インパクト算出部１４１は、プロジェクト拠点１０２から取得した気象データに基づいて予測発電量を算出する（ステップＳ３０１）。予測発電量を算出するためのアルゴリズムはあらかじめ設定されているものとする。

次に、インパクト算出部１４１は、プロジェクト拠点１０２から取得した発電量データに含まれる実測発電量と予測発電量との差を算出する（ステップＳ３０２）。

次に、インパクト算出部１４１は、算出された差が閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ３０３）。

算出された差が閾値以上であると判定された場合、インパクト算出部１４１は、発電量データに異常があることを示すラベル「Ｌ２＿１」を、当該発電量データの第２ラベル３０８に設定し（ステップＳ３０４）、処理を終了する。第２ラベル３０８には、判定内容に関する情報を含めてもよい。

算出された差が閾値より小さいと判定された場合、インパクト算出部１４１は、発電量データが正常であることを示すラベル「Ｌ２＿０」を、当該発電量データの第２ラベル３０８に設定し（ステップＳ３０５）、処理を終了する。

次に、図６Ｂの処理について説明する。

インパクト算出部１４１は、管理情報３００を参照し、取得した発電量データと同一のデータ種別、すなわち、同一の再生エネルギー発電装置１１０から取得された、過去の発電量データに含まれる実測発電量を取得する（ステップＳ３１１）。

インパクト算出部１４１は、取得した発電量データに含まれる実行発電量と、過去の実測発電量との差を算出する（ステップＳ３１２）。

インパクト算出部１４１は、算出された差が閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ３１３）。

算出された差が閾値以上であると判定された場合、インパクト算出部１４１は、発電量データに異常があることを示すラベル「Ｌ２＿１」を、当該発電量データの第２ラベル３０８に設定し（ステップＳ３１４）、処理を終了する。第２ラベル３０８には、判定内容に関する情報を含めてもよい。

算出された差が閾値より小さいと判定された場合、インパクト算出部１４１は、発電量データが正常であることを示すラベル「Ｌ２＿０」を、当該発電量データの第２ラベル３０８に設定し（ステップＳ３１５）、処理を終了する。

次に、図６Ｃの処理について説明する。

インパクト算出部１４１は、事業計画情報等から、取得した発電量データのデータ種別、すなわち、同一の再生エネルギー発電装置１１０の計画発電量を取得する（ステップＳ３２１）。

インパクト算出部１４１は、取得した発電量データに含まれる実行発電量と、計画発電量との差を算出する（ステップＳ３２２）。

インパクト算出部１４１は、算出された差が閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ３２３）。

算出された差が閾値以上であると判定された場合、インパクト算出部１４１は、発電量データに異常があることを示すラベル「Ｌ２＿１」を、当該発電量データの第２ラベル３０８に設定し（ステップＳ３２４）、処理を終了する。第２ラベル３０８には、判定内容に関する情報を含めてもよい。

算出された差が閾値より小さいと判定された場合、インパクト算出部１４１は、発電量データが正常であることを示すラベル「Ｌ２＿０」を、当該発電量データの第２ラベル３０８に設定し（ステップＳ３２５）、処理を終了する。

次に、図６Ｄの処理について説明する。

インパクト算出部１４１は、発電量データのエビデンス情報が存在するか否かを判定する（ステップＳ３２１）。ステップＳ３３１の処理はステップＳ２１２の処理と同一である。

発電量データのエビデンス情報が存在しないと判定された場合、インパクト算出部１４１は、発電量データに異常があることを示すラベル「Ｌ２＿１」を、当該発電量データの第２ラベル３０８に設定し（ステップＳ３３２）、処理を終了する。第２ラベル３０８には、判定内容に関する情報を含めてもよい。

発電量データのエビデンス情報が存在すると判定された場合、インパクト算出部１４１は、発電量データが正常であることを示すラベル「Ｌ２＿０」を、当該発電量データの第２ラベル３０８に設定し（ステップＳ３３３）、処理を終了する。

なお、図６Ａ、図６Ｂ、図６Ｃの処理では、複数の閾値を設定し、差の大きさ（異常の程度）に応じたラベルを付与するようにしてもよい。

図７、図８、及び図９は、実施例１の基盤システム１００が提示する画面の一例を示す図である。

図７の画面７００は、レビュー機関１０５が検証を行う場合に提示される画面である。画面７００には、経済的インパクト、環境的インパクト、及び社会的インパクトの三つの評価対象のインパクトの算出結果が表示される。各評価対象に表示される数値はインパクトの大きさを表す。また、インパクトの大きさを表示するアイコンの近辺には検証を行うためのボタンが表示される。当該ボタンを押下した場合、図８の画面８００が提示される。

画面８００は、インパクトの算出結果及び予測結果が表示され、また、インパクト算出に使用したデータがドリルダウン形式で表示される。

データ種別には、第１ラベルに応じたアイコンが表示される。本実施例では、所定のレベル以下のラベルが付与されたデータ種別に対して、注意を喚起するアイコンが表示される。

また、データには、第２ラベルに応じたアイコンが表示される。本実施例では、異常があることを示すラベルが付与されたデータに対して、注意を喚起するアイコンが表示される。なお、第２ラベル付加処理において実行した処理に対応する異常判定の内容をあわせて表示することもできる。

レビュー機関１０５の検証者は、画面８００の各ラベルに応じたアイコンを参照することによって、容易に検証すべき事項を把握し、当該事項の検証及び問い合わせを行うことができる。的確な検証及び問い合わせが行われることによって、検証者と事業者との間のやりとりが効率的になるため、事業者の負担も低減できるという効果が期待される。

なお、図８では、インパクトの大きさは、各拠点の再生エネルギーの発電量の合計値として算出されることを示している。すなわち、図８を参照することによって、検証者はインパクト算出アルゴリズムを確認できる。

図９の画面９００は、投資家がインパクトの大きさを確認する場合に提示される画面である。画面９００は、画面７００と同様の構成であるが、検証が行われたインパクトの大きさを表示するアイコンの周辺には、検証結果を参照するためのボタンが表示される。当該ボタンが操作された場合、検証内容等を含むポップが表示される。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。また、例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために構成を詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、各実施例の構成の一部について、他の構成に追加、削除、置換することが可能である。

また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、本発明は、実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードによっても実現できる。この場合、プログラムコードを記録した記憶媒体をコンピュータに提供し、そのコンピュータが備えるプロセッサが記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施例の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそれを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。このようなプログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどが用いられる。

また、本実施例に記載の機能を実現するプログラムコードは、例えば、アセンブラ、Ｃ／Ｃ＋＋、ｐｅｒｌ、Ｓｈｅｌｌ、ＰＨＰ、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｊａｖａ（登録商標）等の広範囲のプログラム又はスクリプト言語で実装できる。

さらに、実施例の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを、ネットワークを介して配信することによって、それをコンピュータのハードディスクやメモリ等の記憶手段又はＣＤ－ＲＷ、ＣＤ－Ｒ等の記憶媒体に格納し、コンピュータが備えるプロセッサが当該記憶手段や当該記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行するようにしてもよい。

上述の実施例において、制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。全ての構成が相互に接続されていてもよい。

１００ 基盤システム
１０１ 事業者システム
１０２ プロジェクト拠点
１０３ 電力会社
１０４ 気象データＤＢ
１０５ レビュー機関
１１０ 再生エネルギー発電装置
１１１ 気象データ取得装置
１２０ セキュアＩｏＴセンサ
１２１ ＩｏＴセンサ
１３０ セキュア監視システム
１３１ 監視システム
１４０ 記憶部
１４１ インパクト算出部
１４２ インパクト出力部
３００ 管理情報
７００、８００、９００ 画面

Claims (10)

1. 少なくとも一つの計算機を備える計算機システムであって、
   プロジェクトの活動に関するデータを取得し、
   前記データの異常を分析する第１処理を実行し、当該分析の結果に基づいて、任意の評価対象に対して前記プロジェクトが与える影響に関する検証における検証者への注意喚起の高さを表す第１ラベルを付与し、
   前記データを用いて、前記影響の大きさを算出し、
   前記検証を行うための操作を受け付けた場合、前記影響の大きさの算出結果と、前記第１ラベルが付された前記データとを参照可能な表示情報を出力することを特徴とする計算機システム。
2. 請求項１に記載の計算機システムであって、
   前記第１処理では、
   前記データに含まれる値と予測値との間の乖離の分析と、
   前記データに含まれる値と過去の前記データに含まれる値との間の乖離の分析と、
   前記データに含まれる値と計画された値との間の乖離の分析と、
   前記データを裏付けるエビデンスの有無の分析と、
   の少なくともいずれかを実行することを特徴とする計算機システム。
3. 請求項１に記載の計算機システムであって、
   前記データの種別ごとに、任意の種別に属するデータそのものの信頼性を評価する第２処理を実行し、当該評価の結果に基づいて、前記検証における検証者への注意喚起の高さを表す第２ラベルを付与し、
   前記操作を受け付けた場合、前記第２ラベルが付与された前記データの種別を参照可能な前記表示情報を出力することを特徴とする計算機システム。
4. 請求項３に記載の計算機システムであって、
   前記第２処理では、前記データの取得方式、前記データの送信経路、前記データの送信に使用する通信規格、前記データの記録方式、及び前記データを裏付けるエビデンスの有無の少なくともいずれかに基づいて、任意の種別に属するデータそのものの信頼性を評価することを特徴とする計算機システム。
5. 請求項１に記載の計算機システムであって、
   前記プロジェクトは、サステナビリティを意図したプロジェクトであることを特徴とする計算機システム。
6. 少なくとも一つの計算機を含む計算機システムが実行する情報の提示方法であって、
   前記少なくとも一つの計算機が、プロジェクトの活動に関するデータを取得する第１のステップと、
   前記少なくとも一つの計算機が、前記データの異常を分析する第１処理を実行し、当該分析の結果に基づいて、任意の評価対象に対して前記プロジェクトが与える影響に関する検証における検証者への注意喚起の高さを表す第１ラベルを付与する第２のステップと、
   前記少なくとも一つの計算機が、前記データを用いて、前記影響の大きさを算出する第３のステップと、
   前記少なくとも一つの計算機が、前記検証を行うための操作を受け付けた場合、前記影響の大きさの算出結果と、前記第１ラベルが付された前記データとを参照可能な表示情報を出力する第４のステップと、を含むことを特徴とする情報の提示方法。
7. 請求項６に記載の情報の提示方法であって、
   前記第２のステップは、
   前記少なくとも一つの計算機が、
   前記データに含まれる値と予測値との間の乖離の分析と、
   前記データに含まれる値と過去の前記データに含まれる値との間の乖離の分析と、
   前記データに含まれる値と計画された値との間の乖離の分析と、
   前記データを裏付けるエビデンスの有無の分析と、
   の少なくともいずれかを前記第１処理として実行するステップを含むことを特徴とする情報の提示方法。
8. 請求項６に記載の情報の提示方法であって、
   前記少なくとも一つの計算機が、前記データの種別ごとに、任意の種別に属するデータそのものの信頼性を評価する第２処理を実行し、当該評価の結果に基づいて、前記検証における検証者への注意喚起の高さを表す第２ラベルを付与する第５のステップを含み、
   前記第４のステップは、前記少なくとも一つの計算機が、前記第２ラベルが付与された前記データの種別を参照可能な前記表示情報を出力するステップを含むことを特徴とする情報の提示方法。
9. 請求項８に記載の情報の提示方法であって、
   前記第５のステップは、前記少なくとも一つの計算機が、前記データの取得方式、前記データの送信経路、前記データの送信に使用する通信規格、前記データの記録方式、及び前記データを裏付けるエビデンスの有無の少なくともいずれかに基づいて、前記第２処理を実行するステップを含むことを特徴とする情報の提示方法。
10. 請求項６に記載の情報の提示方法であって、
    前記プロジェクトは、サステナビリティを意図したプロジェクトであることを特徴とする情報の提示方法。

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