JP7449778B2 - 需要予測装置 - Google Patents

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Description

本発明の一側面は、水道の需要を予測する需要予測装置に関する。
従来から、水道の需要を予測する装置が知られている。例えば、下記特許文献1に記載のシステムは、上水場設備から需要者に対し、上水を供給する配水量を曜日に応じて予測するシステムが記載されている。
特開2012-99049号公報
しかしながら、上記特許文献1に記載の技術においては、需要者が在宅であるか不在であるかを考慮しておらず、また、普段の生活とは異なるスケジュールがあったとしても、配水量の予測値に対して当該スケジュールが反映されない。そのため、特許文献1に記載の技術は、ユーザの行動に応じた水道使用量を適切に予測することができない。
そこで、上述の課題を解決するために、各ユーザの行動に応じた水道使用量を適切に予測することのできる需要予測装置を提供することを目的とする。
本実施形態の需要予測装置は、水道の需要を予測する需要予測装置であって、少なくとも1つのプロセッサを備え、少なくとも1つのプロセッサが、ユーザの居住地情報と、ユーザの現在地情報とを基に、ユーザが在宅であるか不在であるかを示す在宅状況を判定し、在宅状況と現在時刻とを基に、所定期間内においてユーザが不在であると推定される時間の長さを示す不在推定時間を推定し、ユーザの不在推定時間と、ユーザのスケジュールとを基に、所定期間内におけるユーザの不在時間を算出し、ユーザの不在時間から所定期間内におけるユーザの在宅時間を算出し、ユーザの在宅時間と、世帯ごとの過去の所定期間内における水道使用量とを基に、在宅時間当たりの水道使用量の予測値を世帯ごとに算出して出力する。
本実施形態によれば、ユーザの居住地情報と、ユーザの現在地情報とを基にユーザの在宅状況が判定され、在宅状況と現在時刻とを基に不在推定時間が推定される。ユーザの不在推定時間と、ユーザのスケジュールとを基に、所定期間内におけるユーザの不在時間と在宅時間とが推定される。そして、ユーザの在宅時間と、世帯ごとの過去の所定期間内における水道使用量とを基に、在宅時間当たりの水道使用量の予測値が世帯ごとに算出される。このように、在宅時間当たりの水道使用量の予測値に、ユーザの位置情報及びユーザのスケジュールが反映されるので、各ユーザの行動に応じた水道使用量を適切に予測することができる。
本発明によると、各ユーザの行動に応じた水道使用量を適切に予測することができる。
本実施形態の需要予測装置100の機能構成を示すブロック図である。 ユーザ情報管理装置200に格納されるユーザの位置情報の構成の一例を示す図である。 ユーザ情報管理装置200に格納されるユーザのスケジュール情報の構成の一例を示す図である。 ユーザ情報管理装置200に格納される世帯ごとの水道使用量情報の構成の一例を示す図である。 需要予測装置100の予測値算出処理を示すフローチャートである。 本開示の一実施の形態に係る需要予測装置100のハードウェア構成の一例を示す図である。
添付図面を参照しながら本発明の実施形態を説明する。可能な場合には、同一の部分には同一の符号を付して、重複する説明を省略する。
図1は、本実施形態の需要予測装置100の機能構成を示すブロック図である。図1に示されるとおり、需要予測装置100は、位置情報取得部101、在宅状況判定部102、スケジュール取得部103、不在時間算出部104、水道使用量取得部105、予測値算出部106、及び水道料金算出部107を含んでいる。この需要予測装置100は、図示しないLAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)等の通信ネットワークを介して、ユーザ情報管理装置200、ユーザが所有する携帯情報端末、浄水場の端末装置等の外部装置等とデータ通信可能に接続されている。ユーザ情報管理装置200は、ユーザ情報格納部201を備えるデータベースサーバである。ユーザ情報格納部201は、ユーザの位置情報、ユーザのスケジュール情報、世帯ごとの水道使用量情報、等を格納する。ユーザとは、例えば、携帯情報端末等の回線契約者である。
位置情報取得部101は、ユーザの居住地情報と、ユーザの現在地情報とを取得する。位置情報取得部101は、例えば、ユーザが所有する携帯情報端末から入力されたデータを受信することにより、ユーザの居住地情報を取得する。位置情報取得部101は、例えば、ユーザが所有する携帯情報端末のGPS(Global Positioning System)によってリアルタイム又は所定の時間間隔で測位されたデータを受信することにより、ユーザの現在地情報を取得する。ユーザが複数の携帯情報端末を所有している場合、位置情報取得部101は、各携帯情報端末からそれぞれの現在地情報を取得してもよい。位置情報取得部101は、ユーザの居住地情報と、ユーザの現在地情報とを、ユーザの識別情報に関連付けてユーザ情報管理装置200に格納してもよい。
また、位置情報取得部101は、例えばユーザの勤務地又は学校等のように、ユーザが定期的に移動する場所の位置情報を取得してもよい。位置情報取得部101は、例えば、ユーザが所有する携帯情報端末から入力されたデータを受信することにより、ユーザが定期的に移動する場所の位置情報を取得する。位置情報取得部101は、ユーザが定期的に移動する場所の位置情報を、ユーザの識別情報に関連付けてユーザ情報管理装置200に格納してもよい。
在宅状況判定部102は、ユーザの居住地情報とユーザの現在地情報とを基に、ユーザが在宅であるか不在であるかを示す在宅状況を判定する。在宅状況判定部102は、例えば、ユーザ情報管理装置200からユーザの居住地情報と、ユーザの現在地情報とを読み出して、一致するかどうかを照合する。本明細書でいう位置に関する情報間の「一致」とは、必ずしも情報が一致している必要はなく、それらの情報が示す位置が互いに近い関係にある、それらの情報が同じエリアを示している、等を含む概念である。ユーザの居住地情報とユーザの現在地情報とが一致する場合、在宅状況判定部102は、ユーザが在宅であると判定する。ユーザの居住地情報とユーザの現在地情報とが一致しない場合、在宅状況判定部102は、ユーザが不在であると判定する。また、ユーザが複数の携帯情報端末を所有している場合、在宅状況判定部102は、ユーザの居住地情報と各携帯情報端末の現在地情報とを照合してもよい。その結果、ユーザの居住地情報と各携帯情報端末の現在地情報とが少なくとも1つ異なる場合、在宅状況判定部102は、ユーザが不在であると判定してもよい。
在宅状況判定部102は、在宅状況と現在時刻とを基に、所定期間内においてユーザが不在であると推定される時間の長さを示す不在推定時間を推定する。在宅状況判定部102は、例えば、在宅状況が不在となった時点の現在時刻から、在宅状況が在宅となった時点の現在時刻までを不在推定時間として推定する。例えば、あるユーザの在宅状況が平日の午前8時に不在となった後、同日の午後7時に再び在宅となった場合、在宅状況判定部102は、当該ユーザの不在推定時間が11時間であると推定する。在宅状況判定部102は、例えば、日ごと、週ごと、月ごと等にユーザの不在推定時間を推定してもよい。在宅状況判定部102は、例えば、在宅状況が不在となった開始時間を示す不在開始時間、及び不在開始時間の後に在宅状況が在宅となった時間を示す不在終了時間をユーザの位置情報及びユーザの識別情報に関連付けてユーザ情報管理装置200に格納してもよい。
また、位置情報取得部101によりユーザが定期的に移動する場所の位置情報が取得されている場合、在宅状況判定部102は、ユーザの現在地情報と、ユーザが定期的に移動する場所の位置情報とを照合して、在宅状況を判定してもよい。ユーザの現在地情報と、ユーザが定期的に移動する場所の位置情報とが一致する場合、在宅状況判定部102は、ユーザが不在であると判定する。
図2は、ユーザ情報管理装置200に格納されるユーザの位置情報の構成の一例を示す図である。ユーザの位置情報には、世帯を一意に識別する世帯識別子に対応付けて、世帯及び当該世帯における各ユーザを示す“世帯”の項目と、居住地の地理的位置を示す“居住地”の項目と、ユーザの現在地の地理的位置を示す“現在地”の項目と、在宅状況が不在となった開始時間を示す“不在開始時間”の項目と、が含まれる。ユーザの“居住地”の項目は、世帯ごとに登録されている。このようなユーザの居住地情報とユーザの現在地情報とを照合することにより、在宅状況判定部102は、各ユーザの在宅状況を判定する。
図1に戻って、スケジュール取得部103は、ユーザのスケジュールを取得する。スケジュール取得部103は、ユーザによりカレンダー情報の外部システム等に予め登録されたデータを受信することにより、ユーザのスケジュールを取得する。例えば、スケジュール取得部103は、API(Application Programming Interface)を介して、カレンダー情報の外部システム等から、予め登録されたユーザのスケジュールを取得する。スケジュール取得部103は、ユーザのスケジュールをユーザの識別情報に関連付けてユーザ情報管理装置200に格納してもよい。
図3は、ユーザ情報管理装置200に格納されるユーザのスケジュール情報の構成の一例を示す図である。ユーザのスケジュール情報には、世帯を一意に識別する世帯識別子に対応付けて、ユーザの氏名を示す“ユーザ名”の項目と、予定の名称を示す“予定名”の項目と、予定の日時を示す“日時”の項目と、ユーザが不在となる予定の時間を示す“不在予定時間”の項目と、が含まれる。不在予定時間は、予定の日時の開始時間及び終了時間の情報を含む。
図1に戻って、不在時間算出部104は、ユーザの不在推定時間と、ユーザのスケジュールとを基に、所定期間内におけるユーザの不在時間を算出する。不在時間算出部104は、例えば、ユーザ情報管理装置200からユーザのスケジュール情報を読み出して、ユーザの不在推定時間に、ユーザのスケジュールから読み取った不在予定時間を加算する。不在時間算出部104は、例えば、日ごと、週ごと、月ごと等にユーザの不在時間を算出してもよい。また、不在時間算出部104は、不在時間から所定期間内における在宅時間を算出する。例えば、不在時間算出部104は、所定の期間の総時間から不在時間を差し引くことにより、在宅時間を算出する。例えば、月間(30日間)のユーザの不在時間が310時間である場合、不在時間算出部104は、月の総時間(720時間)から不在時間(310時間)を差し引くことにより、在宅時間が410時間であると算出する。不在時間算出部104は、ユーザの在宅時間及び不在時間をユーザの識別情報に関連付けてユーザ情報管理装置200に格納してもよい。
水道使用量取得部105は、世帯ごとの過去の所定期間内における水道使用量のデータを取得する。水道使用量取得部105は、例えば浄水場の外部装置から世帯ごと(又は居住地ごと)に集計された月間の水道使用量のデータを受信することにより、過去の水道使用量のデータを取得する。過去の所定期間内における水道使用量のデータは、例えば前月、前年同月、又は年間平均値等のデータであってもよい。水道使用量取得部105は、世帯ごとの過去の水道使用量のデータを世帯の識別情報に関連付けてユーザ情報管理装置200に格納してもよい。
予測値算出部106は、ユーザの在宅時間と、世帯ごとの過去の所定期間内における水道使用量とを基に、在宅時間当たりの水道使用量の予測値を世帯ごとに算出して出力する。予測値算出部106は、例えば、世帯ごとの月間の水道使用量を、世帯ごとの月間の在宅時間で除算することにより、予測値を算出する。世帯ごとの月間の在宅時間は、同一世帯に属する各ユーザの月間の在宅時間の合計値である。予測値算出部106は、例えば、浄水場の端末装置等の外部装置に在宅時間当たりの水道使用量の予測値を送信する。予測値算出部106は、在宅時間当たりの水道使用量の予測値を世帯の識別情報に関連付けてユーザ情報管理装置200に格納してもよい。
また、予測値算出部106は、在宅時間当たりの水道使用量の予測値を所定のエリアごとに集計して出力してもよい。予測値算出部106は、ユーザの居住地情報を基に、例えば、市区町村等の行政区分、又は1km四方等のメッシュに分割したエリアごとに集計してもよい。
図4は、ユーザ情報管理装置200に格納される世帯ごとの水道使用量情報の構成の一例を示す図である。このように、水道使用量情報には、世帯識別子に対応付けて、世帯及び各ユーザを示す“世帯(月間水道使用量)”の項目と、各ユーザの“不在時間(月間)”の項目と、各ユーザの“在宅時間(月間)”の項目と、“在宅時間当たりの月間水道使用量”の項目等が格納される。“不在時間(月間)”及び“在宅時間(月間)”は、不在時間算出部104により算出された値である。“在宅時間当たりの月間水道使用量”は、予測値算出部106により算出された予測値であり、世帯ごとに登録されている。
再び図1に戻って、水道料金算出部107は、在宅時間当たりの水道使用量の予測値を基に、水道料金を算出して出力する。水道料金算出部107は、例えば、A世帯の水道料金=(従来の水道料金)×α×(A世帯での在宅時間当たりの水道使用量)÷(各世帯での在宅時間当たりの水道使用量の平均値)により算出する。ここで、A世帯とは、任意の世帯から抽出された1の世帯である。従来の水道料金とは、予め浄水場の担当者等により定められた、水道使用量に応じた料金である。αとは、予め浄水場の担当者等又はシステムの設計者等により予め定められた、水道料金を決定する際の重み付け係数である。水道料金算出部107は、上記の式により、世帯ごとに水道料金を算出する。水道料金算出部107は、浄水場の端末装置等の外部装置に水道料金のデータを送信する。
このように構成された需要予測装置100の処理について説明する。図5は、需要予測装置100の予測値算出処理を示すフローチャートである。
最初に、位置情報取得部101は、ユーザの居住地情報と、ユーザの現在地情報とを取得する(ステップS101)。次に、在宅状況判定部102は、ユーザの居住地情報とユーザの現在地情報とを基に、ユーザが在宅であるか不在であるかを示す在宅状況を判定する。在宅状況判定部102は、在宅状況と現在時刻とを基に、所定期間内においてユーザが不在であると推定される時間の長さを示す不在推定時間を推定する(ステップS102)。その後、スケジュール取得部103は、ユーザのスケジュールを取得する(ステップS103)。そして、不在時間算出部104は、ユーザの不在推定時間と、ユーザのスケジュールとを基に、所定期間内におけるユーザの不在時間を算出する。不在時間算出部104は、不在時間から所定期間内における在宅時間を算出する(ステップS104)。続いて、水道使用量取得部105は、世帯ごとの過去の所定期間内における水道使用量のデータを取得する(ステップS105)。予測値算出部106は、ユーザの在宅時間と、世帯ごとの過去の所定期間内における水道使用量とを基に、在宅時間当たりの水道使用量の予測値を世帯ごとに算出する(ステップS106)。さらに、水道料金算出部107は、在宅時間当たりの水道使用量を基に、水道料金を算出する(ステップS107)。
最後に、予測値算出部106は、水道使用量の予測値を出力する。水道料金算出部107は、水道料金を出力する(ステップS108)。予測値算出部106は、例えば、浄水場の端末装置等の外部装置に水道使用量の予測値を送信する。水道料金算出部107は、例えば、浄水場の端末装置等の外部装置に水道料金のデータを送信する。浄水場の担当者等は、水道使用量の予測値を貯水量の決定等に用いることにより、水道使用量の需要予測の最適化を図ることができる。
つぎに、本実施形態の需要予測装置100の作用効果について説明する。この需要予測装置100によれば、ユーザの居住地情報と、ユーザの現在地情報とを基にユーザの在宅状況が判定され、在宅状況と現在時刻とを基に不在推定時間が推定される。ユーザの不在推定時間と、ユーザのスケジュールとを基にユーザの不在時間と在宅時間とが推定される。そして、ユーザの在宅時間と、世帯ごとの過去の水道使用量とを基に、在宅時間当たりの水道使用量の予測値が世帯ごとに算出される。このように、在宅時間当たりの水道使用量の予測値に、ユーザの位置情報及びユーザのスケジュールが反映されるので、各ユーザの行動に応じた水道使用量を適切に予測することができる。
また、需要予測装置100は、ユーザが複数の携帯情報端末を所有している場合、各携帯情報端末からそれぞれの現在地情報を取得し、ユーザの居住地情報と各携帯情報端末の現在地情報とを照合して、ユーザの居住地情報と各携帯情報端末の現在地情報とが少なくとも1つ異なる場合、ユーザが不在であると判定している。このようにすれば、例えばユーザが複数の携帯情報端末の内のいずれかを持って外出した場合等の行動が在宅状況の判定に考慮され、在宅状況をより正確に判定することができる。
また、需要予測装置100は、同一世帯に属する各ユーザの月間の在宅時間の合計値と、世帯ごとの過去の所定期間内における水道使用量とを基に、在宅時間当たりの水道使用量の予測値を世帯ごとに算出して出力している。このようにすれば、同一世帯に属する各ユーザの在宅時間の合計値が水道使用量の予測値の算出に反映されるため、世帯ごとの水道使用量の需要をより正確に判定することができる。
また、需要予測装置100は、在宅時間当たりの水道使用量の予測値を基に、水道料金を算出して出力している。このようにすれば、水道使用量の需要から水道料金を予測することができる。
また、需要予測装置100は、在宅時間当たりの水道使用量の予測値を所定のエリアごとに集計して出力している。このようにすれば、所定のエリアごとに水道使用量の需要を予測することができ、柔軟な貯水量の決定に資する。
また、需要予測装置100は、ユーザの現在地情報と、ユーザが定期的に移動する場所の位置情報とを照合して、在宅状況を判定している。このようにすれば、在宅状況の判定にユーザが定期的にとる行動であるかどうかが考慮され、在宅状況をより正確に判定することができる。
なお、上記実施形態の説明に用いたブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック(構成部)は、ハードウェア及びソフトウェアの少なくとも一方の任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現方法は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的又は論理的に結合した1つの装置を用いて実現されてもよいし、物理的又は論理的に分離した2つ以上の装置を直接的又は間接的に(例えば、有線、無線などを用いて)接続し、これら複数の装置を用いて実現されてもよい。機能ブロックは、上記1つの装置又は上記複数の装置にソフトウェアを組み合わせて実現されてもよい。
機能には、判断、決定、判定、計算、算出、処理、導出、調査、探索、確認、受信、送信、出力、アクセス、解決、選択、選定、確立、比較、想定、期待、見做し、報知(broadcasting)、通知(notifying)、通信(communicating)、転送(forwarding)、構成(configuring)、再構成(reconfiguring)、割り当て(allocating、mapping)、割り振り(assigning)などがあるが、これらに限られない。たとえば、送信を機能させる機能ブロック(構成部)は、送信部(transmitting unit)や送信機(transmitter)と呼称される。いずれも、上述したとおり、実現方法は特に限定されない。
例えば、本開示の一実施の形態における需要予測装置100は、本開示の需要予測方法の処理を行うコンピュータとして機能してもよい。図6は、本開示の一実施の形態に係る需要予測装置100のハードウェア構成の一例を示す図である。上述の需要予測装置100は、物理的には、プロセッサ1001、メモリ1002、ストレージ1003、通信装置1004、入力装置1005、出力装置1006、バス1007などを含むコンピュータ装置として構成されてもよい。
なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。需要予測装置100のハードウェア構成は、図に示した各装置を1つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。
需要予測装置100における各機能は、プロセッサ1001、メモリ1002などのハードウェア上に所定のソフトウェア(プログラム)を読み込ませることによって、プロセッサ1001が演算を行い、通信装置1004による通信を制御したり、メモリ1002及びストレージ1003におけるデータの読み出し及び書き込みの少なくとも一方を制御したりすることによって実現される。
プロセッサ1001は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ1001は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置(CPU:Central Processing Unit)によって構成されてもよい。例えば、上述の位置情報取得部101、在宅状況判定部102、スケジュール取得部103、不在時間算出部104、水道使用量取得部105、予測値算出部106、及び水道料金算出部107などは、プロセッサ1001によって実現されてもよい。
また、プロセッサ1001は、プログラム(プログラムコード)、ソフトウェアモジュール、データなどを、ストレージ1003及び通信装置1004の少なくとも一方からメモリ1002に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、上述の実施の形態において説明した動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。例えば、位置情報取得部101、在宅状況判定部102、スケジュール取得部103、不在時間算出部104、水道使用量取得部105、予測値算出部106、及び水道料金算出部107は、メモリ1002に格納され、プロセッサ1001において動作する制御プログラムによって実現されてもよく、他の機能ブロックについても同様に実現されてもよい。上述の各種処理は、1つのプロセッサ1001によって実行される旨を説明してきたが、2以上のプロセッサ1001により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ1001は、1以上のチップによって実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されても良い。
メモリ1002は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ROM(Read Only Memory)、EPROM(Erasable Programmable ROM)、EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM)、RAM(Random Access Memory)などの少なくとも1つによって構成されてもよい。メモリ1002は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ(主記憶装置)などと呼ばれてもよい。メモリ1002は、本開示の一実施の形態に係る需要予測方法を実施するために実行可能なプログラム(プログラムコード)、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。
ストレージ1003は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、CD-ROM(Compact Disc ROM)などの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Blu-ray(登録商標)ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリ(例えば、カード、スティック、キードライブ)、フロッピー(登録商標)ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも1つによって構成されてもよい。ストレージ1003は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。上述の記憶媒体は、例えば、メモリ1002及びストレージ1003の少なくとも一方を含むデータベース、サーバその他の適切な媒体であってもよい。
通信装置1004は、有線ネットワーク及び無線ネットワークの少なくとも一方を介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア(送受信デバイス)であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。通信装置1004は、例えば周波数分割複信(FDD:Frequency Division Duplex)及び時分割複信(TDD:Time Division Duplex)の少なくとも一方を実現するために、高周波スイッチ、デュプレクサ、フィルタ、周波数シンセサイザなどを含んで構成されてもよい。例えば、上述のユーザの居住地情報と、ユーザの現在地情報とを取得するための位置情報取得部101などは、通信装置1004によって実現されてもよい。この取得部は、送信部と受信部とで、物理的に、または論理的に分離された実装がなされてもよい。
入力装置1005は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス(例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサなど)である。出力装置1006は、外部への出力を実施する出力デバイス(例えば、ディスプレイ、スピーカー、LEDランプなど)である。なお、入力装置1005及び出力装置1006は、一体となった構成(例えば、タッチパネル)であってもよい。
また、プロセッサ1001、メモリ1002などの各装置は、情報を通信するためのバス1007によって接続される。バス1007は、単一のバスを用いて構成されてもよいし、装置間ごとに異なるバスを用いて構成されてもよい。
また、需要予測装置100は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ(DSP:Digital Signal Processor)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、PLD(Programmable Logic Device)、FPGA(Field Programmable Gate Array)などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ1001は、これらのハードウェアの少なくとも1つを用いて実装されてもよい。
情報の通知は、本開示において説明した態様/実施形態に限られず、他の方法を用いて行われてもよい。例えば、情報の通知は、物理レイヤシグナリング(例えば、DCI(Downlink Control Information)、UCI(Uplink Control Information))、上位レイヤシグナリング(例えば、RRC(Radio Resource Control)シグナリング、MAC(Medium Access Control)シグナリング、報知情報(MIB(Master Information Block)、SIB(System Information Block)))、その他の信号又はこれらの組み合わせによって実施されてもよい。また、RRCシグナリングは、RRCメッセージと呼ばれてもよく、例えば、RRC接続セットアップ(RRC Connection Setup)メッセージ、RRC接続再構成(RRC Connection Reconfiguration)メッセージなどであってもよい。
本開示において説明した各態様/実施形態は、LTE(Long Term Evolution)、LTE-A(LTE-Advanced)、SUPER 3G、IMT-Advanced、4G(4th generation mobile communication system)、5G(5th generation mobile communication system)、FRA(Future Radio Access)、NR(new Radio)、W-CDMA(登録商標)、GSM(登録商標)、CDMA2000、UMB(Ultra Mobile Broadband)、IEEE 802.11(Wi-Fi(登録商標))、IEEE 802.16(WiMAX(登録商標))、IEEE 802.20、UWB(Ultra-WideBand)、Bluetooth(登録商標)、その他の適切なシステムを利用するシステム及びこれらに基づいて拡張された次世代システムの少なくとも一つに適用されてもよい。また、複数のシステムが組み合わされて(例えば、LTE及びLTE-Aの少なくとも一方と5Gとの組み合わせ等)適用されてもよい。
本開示において説明した各態様/実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本開示において説明した方法については、例示的な順序を用いて様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。
情報等は、上位レイヤ(又は下位レイヤ)から下位レイヤ(又は上位レイヤ)へ出力され得る。複数のネットワークノードを介して入出力されてもよい。
入出力された情報等は特定の場所(例えば、メモリ)に保存されてもよいし、管理テーブルを用いて管理してもよい。入出力される情報等は、上書き、更新、又は追記され得る。出力された情報等は削除されてもよい。入力された情報等は他の装置へ送信されてもよい。
判定は、1ビットで表される値(0か1か)によって行われてもよいし、真偽値(Boolean:true又はfalse)によって行われてもよいし、数値の比較(例えば、所定の値との比較)によって行われてもよい。
本開示において説明した各態様/実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知(例えば、「Xであること」の通知)は、明示的に行うものに限られず、暗黙的(例えば、当該所定の情報の通知を行わない)ことによって行われてもよい。
以上、本開示について詳細に説明したが、当業者にとっては、本開示が本開示中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本開示は、請求の範囲の記載により定まる本開示の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本開示の記載は、例示説明を目的とするものであり、本開示に対して何ら制限的な意味を有するものではない。
ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。
また、ソフトウェア、命令、情報などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、有線技術(同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線(DSL:Digital Subscriber Line)など)及び無線技術(赤外線、マイクロ波など)の少なくとも一方を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び無線技術の少なくとも一方は、伝送媒体の定義内に含まれる。
本開示において説明した情報、信号などは、様々な異なる技術のいずれかを使用して表されてもよい。例えば、上記の説明全体に渡って言及され得るデータ、命令、コマンド、情報、信号、ビット、シンボル、チップなどは、電圧、電流、電磁波、磁界若しくは磁性粒子、光場若しくは光子、又はこれらの任意の組み合わせによって表されてもよい。
なお、本開示において説明した用語及び本開示の理解に必要な用語については、同一の又は類似する意味を有する用語と置き換えてもよい。例えば、チャネル及びシンボルの少なくとも一方は信号(シグナリング)であってもよい。また、信号はメッセージであってもよい。また、コンポーネントキャリア(CC:Component Carrier)は、キャリア周波数、セル、周波数キャリアなどと呼ばれてもよい。
本開示において使用する「システム」及び「ネットワーク」という用語は、互換的に使用される。
また、本開示において説明した情報、パラメータなどは、絶対値を用いて表されてもよいし、所定の値からの相対値を用いて表されてもよいし、対応する別の情報を用いて表されてもよい。例えば、無線リソースはインデックスによって指示されるものであってもよい。
上述したパラメータに使用する名称はいかなる点においても限定的な名称ではない。さらに、これらのパラメータを使用する数式等は、本開示で明示的に開示したものと異なる場合もある。様々なチャネル(例えば、PUCCH、PDCCHなど)及び情報要素は、あらゆる好適な名称によって識別できるので、これらの様々なチャネル及び情報要素に割り当てている様々な名称は、いかなる点においても限定的な名称ではない。
本開示で使用する「判断(determining)」、「決定(determining)」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。「判断」、「決定」は、例えば、判定(judging)、計算(calculating)、算出(computing)、処理(processing)、導出(deriving)、調査(investigating)、探索(looking up、search、inquiry)(例えば、テーブル、データベース又は別のデータ構造での探索)、確認(ascertaining)した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、受信(receiving)(例えば、情報を受信すること)、送信(transmitting)(例えば、情報を送信すること)、入力(input)、出力(output)、アクセス(accessing)(例えば、メモリ中のデータにアクセスすること)した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、解決(resolving)、選択(selecting)、選定(choosing)、確立(establishing)、比較(comparing)などした事を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。つまり、「判断」「決定」は、何らかの動作を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。また、「判断(決定)」は、「想定する(assuming)」、「期待する(expecting)」、「みなす(considering)」などで読み替えられてもよい。
「接続された(connected)」、「結合された(coupled)」という用語、又はこれらのあらゆる変形は、2又はそれ以上の要素間の直接的又は間接的なあらゆる接続又は結合を意味し、互いに「接続」又は「結合」された2つの要素間に1又はそれ以上の中間要素が存在することを含むことができる。要素間の結合又は接続は、物理的なものであっても、論理的なものであっても、或いはこれらの組み合わせであってもよい。例えば、「接続」は「アクセス」で読み替えられてもよい。本開示で使用する場合、2つの要素は、1又はそれ以上の電線、ケーブル及びプリント電気接続の少なくとも一つを用いて、並びにいくつかの非限定的かつ非包括的な例として、無線周波数領域、マイクロ波領域及び光(可視及び不可視の両方)領域の波長を有する電磁エネルギーなどを用いて、互いに「接続」又は「結合」されると考えることができる。
本開示において使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。
本開示において、「含む(include)」、「含んでいる(including)」及びそれらの変形が使用されている場合、これらの用語は、用語「備える(comprising)」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本開示において使用されている用語「又は(or)」は、排他的論理和ではないことが意図される。
本開示において、例えば、英語でのa, an及びtheのように、翻訳により冠詞が追加された場合、本開示は、これらの冠詞の後に続く名詞が複数形であることを含んでもよい。
本開示において、「AとBが異なる」という用語は、「AとBが互いに異なる」ことを意味してもよい。なお、当該用語は、「AとBがそれぞれCと異なる」ことを意味してもよい。「離れる」、「結合される」などの用語も、「異なる」と同様に解釈されてもよい。
100…需要予測装置、1001…プロセッサ、101…位置情報取得部、102…在宅状況判定部、103…スケジュール取得部、104…不在時間算出部、105…水道使用量取得部、106…予測値算出部、107…水道料金算出部。

Claims (6)

  1. 水道の需要を予測する需要予測装置であって、
    少なくとも1つのプロセッサを備え、
    前記少なくとも1つのプロセッサが、
    ユーザの居住地情報と、前記ユーザの現在地情報とを基に、前記ユーザが在宅であるか不在であるかを示す在宅状況を判定し、
    前記在宅状況と現在時刻とを基に、所定期間内において前記ユーザが不在であると推定される時間の長さを示す不在推定時間を推定し、
    前記ユーザの不在推定時間と、前記ユーザのスケジュールとを基に、前記所定期間内における前記ユーザの不在時間を算出し、前記ユーザの不在時間から前記所定期間内における前記ユーザの在宅時間を算出し、
    前記ユーザの在宅時間と、世帯ごとの過去の前記所定期間内における水道使用量とを基に、在宅時間当たりの水道使用量の予測値を世帯ごとに算出して出力する、
    需要予測装置。
  2. 前記少なくとも1つのプロセッサは、
    前記ユーザが複数の携帯情報端末を所有している場合、各携帯情報端末からそれぞれの現在地情報を取得し、
    前記ユーザの居住地情報と前記各携帯情報端末の現在地情報とを照合して、前記ユーザの居住地情報と前記各携帯情報端末の現在地情報とが少なくとも1つ異なる場合、前記ユーザが不在であると判定する、
    請求項1に記載の需要予測装置。
  3. 前記少なくとも1つのプロセッサは、
    同一世帯に属する各ユーザの月間の在宅時間の合計値と、世帯ごとの過去の前記所定期間内における水道使用量とを基に、在宅時間当たりの水道使用量の予測値を世帯ごとに算出して出力する、
    請求項1又は2に記載の需要予測装置。
  4. 前記少なくとも1つのプロセッサは、
    前記在宅時間当たりの水道使用量の予測値を基に、水道料金を算出して出力する、
    請求項1~3のいずれか1項に記載の需要予測装置。
  5. 前記少なくとも1つのプロセッサは、
    前記在宅時間当たりの水道使用量の予測値を所定のエリアごとに集計して出力する、
    請求項1~4のいずれか1項に記載の需要予測装置。
  6. 前記少なくとも1つのプロセッサは、
    前記ユーザの現在地情報と、前記ユーザが定期的に移動する場所の位置情報とを照合して、在宅状況を判定する、
    請求項1~5のいずれか1項に記載の需要予測装置。
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