JPWO2017149780A1 - 情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラム - Google Patents

Abstract

一実施形態に係る情報処理装置は割当部および算出部を備える。割当部は、複数の利用単位を備える施設に対する１以上の予約を示す予約情報を記憶する予約データベースから読み出した予約情報と、施設における所定の資源の利用量を低減するための所定のルールとに基づいて、施設を予約した各ユーザに利用単位を割り当てる。算出部は、１以上のユーザによる施設の複数の利用単位の利用実績に対応する、施設の資源の利用実績を示す資源利用情報を記憶する資源利用データベースを参照して、割当部による割当結果に基づいて１以上の利用単位が利用された場合の資源の推定利用量を算出し、該推定利用量を出力する。

Description

本発明の一側面は、施設における資源の利用量を推定する情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムに関する。

従来から、施設における資源（例えば電力）の利用量を推定する仕組みが知られている。例えば、下記特許文献１には、複数の過去の需要予測結果と過去の実際の需要家の需要量とを比較して最適な予測モデルを選択する手段と、当該最適な予測モデルに基づいて将来の需要予測とその変動範囲とを求める手段とを備えるバックアップ電力購入量予約支援システムが記載されている。

特許第３９９４９１０号明細書

特許文献１に記載のシステムでは需要の変動要因としてホテルの客数を利用し得ることが記載されている。しかし、客数を考慮するだけでは、施設における資源の利用量を精度良く推定することが難しい。そこで、その推定をより精度良く行うことが望まれている。

本発明の一側面に係る情報処理装置は、複数の利用単位を備える施設に対する１以上の予約を示す予約情報を記憶する予約データベースから読み出した予約情報と、施設における所定の資源の利用量を低減するための所定のルールとに基づいて、施設を予約した各ユーザに利用単位を割り当てる割当部と、１以上のユーザによる施設の複数の利用単位の利用実績に対応する、施設の資源の利用実績を示す資源利用情報を記憶する資源利用データベースを参照して、割当部による割当結果に基づいて１以上の利用単位が利用された場合の資源の推定利用量を算出し、該推定利用量を出力する算出部とを備える。

本発明の一側面に係る情報処理方法は、少なくとも一つのプロセッサにより実行される情報処理方法であって、複数の利用単位を備える施設に対する１以上の予約を示す予約情報を記憶する予約データベースから読み出した予約情報と、施設における所定の資源の利用量を低減するための所定のルールとに基づいて、施設を予約した各ユーザに利用単位を割り当てる割当ステップと、１以上のユーザによる施設の複数の利用単位の利用実績に対応する、施設の資源の利用実績を示す資源利用情報を記憶する資源利用データベースを参照して、割当ステップにおける割当結果に基づいて１以上の利用単位が利用された場合の資源の推定利用量を算出し、該推定利用量を出力する算出ステップとを含む。

本発明の一側面に係る情報処理プログラムは、複数の利用単位を備える施設に対する１以上の予約を示す予約情報を記憶する予約データベースから読み出した予約情報と、施設における所定の資源の利用量を低減するための所定のルールとに基づいて、施設を予約した各ユーザに利用単位を割り当てる割当ステップと、１以上のユーザによる施設の複数の利用単位の利用実績に対応する、施設の資源の利用実績を示す資源利用情報を記憶する資源利用データベースを参照して、割当ステップにおける割当結果に基づいて１以上の利用単位が利用された場合の資源の推定利用量を算出し、該推定利用量を出力する算出ステップとをコンピュータに実行させる。

このような側面においては、施設の利用単位が利用される予定（予約に対する利用単位の割当て）を考慮して、その施設における資源の利用量が推定される。施設における資源の利用量は利用単位の利用状況に依存する傾向が強いので、上記の推定方法を用いることで、施設における資源の利用量を精度良く推定することができる。また、資源の利用量を抑えるように利用単位が割り当てられるので、資源の節約を図る場合の推定利用量を得ることができる。

本発明の一側面によれば、施設における資源の利用量を精度良く推定することができる。

実施形態に係る情報処理システムの全体構成を示す図である。 ユーザデータベースの例を示す図である。 予約データベースの例を示す図である。 区画データベースの例を示す図である。 割当データベースの例を示す図である。 資源利用データベースの例を示す図である。 実施形態に係る情報処理装置に用いられるコンピュータのハードウェア構成を示す図である。 実施形態に係る情報処理装置の機能構成を示す図である。 利用単位をユーザに割り当てる例を示す図である。 実施形態に係る情報処理装置の動作を示すフローチャートである。 図１０に示す推定利用量の算出の詳細を示すフローチャートである。 図１０に示す推定利用量の算出の詳細を示すフローチャートである。 実施形態に係る情報処理プログラムの構成を示す図である。

以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態を詳細に説明する。なお、図面の説明において同一または同等の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。

図１〜９を参照しながら、実施形態に係る情報処理システム１の機能および構成を説明する。情報処理システム１は、施設における資源の利用量を推定するコンピュータ・システムである。

「施設」とは、複数の人を収容することができる建物であり、複数の利用単位を備える。「利用単位」とは、施設を利用する人が専有できる空間であり、例えば、区画の一部、または部屋である。個々のコテージまたはバンガローは利用単位または部屋の一種である。また、施設は複数の区画を有し、この「区画」とは、施設に関する物理的属性に基づいて分けられた領域である。例えば、それぞれの階が一つの区画として定められてもよいし、一つの電気系統の下にある複数の部屋が一つの区画としてまとめられてもよい。一つの区画は１以上の利用単位と対応し、一つの利用単位は一つの区画のみと対応する。施設の種類は限定されないが、例えば宿泊施設およびリゾート施設が挙げられる。「資源」とは、施設で利用される有用物であり、より具体的には、施設のユーザが利用可能な有用物である。資源の例として電気、ガス、および水が挙げられるが、資源の例は何ら限定されない。本実施形態では資源の例として電気を示す。「ユーザ」とは、施設を利用しようとする人またはグループのことである。

情報処理システム１の全体構成を図１に示す。施設における資源の利用量を推定するために、情報処理システム１は情報処理装置１０を備える。情報処理システム１は情報処理装置１０の他にユーザ端末２０、予約受付装置３０、施設端末４１、電気設備４２、およびデータベース群５０を備える。これらの装置はインターネットやイントラネットなどの通信ネットワークＮを通じて互いにデータを送受信することができる。例えば、情報処理装置１０は通信ネットワークＮを介してデータベース群５０にアクセスすることができる。通信ネットワークＮの具体的な構成、すなわち装置間の具体的な接続の態様は何ら限定されない。

以下では情報処理システム１（情報処理装置１０）が一つの施設について資源の利用量を推定することを前提とするが、情報処理システム１（情報処理装置１０）は複数の施設のそれぞれについてその推定を実行してもよい。

情報処理装置１０の詳細を説明する前に他の装置について説明する。ユーザ端末２０は、ユーザが所有または利用するコンピュータまたは機器である。ユーザ端末２０の具体的な種類は限定されない。例えば、ユーザ端末２０は、高機能携帯電話機（スマートフォン）や携帯電話機、携帯情報端末（ＰＤＡ）などの携帯端末でもよいし、据置型または携帯型のパーソナルコンピュータでもよいし、メガネ型や腕時計型などのウェアラブル端末でもよい。あるいは、ユーザ端末２０はＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ）端末（例えば、インターネットに接続する任意の家電）であってもよい。あるいは、ユーザ端末２０は複数の端末の組合せであってもよい。例えば、１台のスマートフォンと１台のウェアラブル端末との組合せが論理的に一つのユーザ端末２０として機能し得る。

予約受付装置３０は、施設利用の予約をユーザから受け付けるコンピュータである。予約受付装置３０は、施設の予約を受け付けるためのウェブページ（施設予約サイト）を通信ネットワークＮ上に公開する。ユーザは自分のユーザ端末２０を操作してそのウェブページにアクセスし、施設を予約するために必要な情報（利用しようとする施設、利用予定日、人数、特別な要件（「オーシャンビューの部屋」など））を入力して予約を確定させる。予約受付装置３０はそれらの情報をユーザ端末２０から受信し、後述する予約データベース５１ｂに格納する。予約受付装置３０の運営者および設置場所は限定されない。例えば、予約受付装置３０は施設により運営されてもよいし、複数の施設の予約を受け付ける旅行サイトの運営者により運営されてもよい。

本実施形態では、施設は施設端末４１および電気設備４２を備える。

施設端末４１は、施設のスタッフが所有または利用するコンピュータである。施設端末４１の具体的な種類は限定されない。例えば、施設端末４１は、高機能携帯電話機（スマートフォン）や携帯電話機、携帯情報端末（ＰＤＡ）などの携帯端末でもよいし、据置型または携帯型のパーソナルコンピュータでもよい。施設端末４１は、データベース群５０内の特定のデータベースにアクセスしてデータを取得および表示する機能を有する。また、施設端末４１は情報処理装置１０からデータを受信してそのデータを表示することもできる。

電気設備４２は、電気で稼働する装置、機器、または設備（照明、給湯器、エレベータなど）であってもよい。あるいは、電気設備４２は、施設内の設備の消費電力を管理または制御する装置（例えばデマンド・コントローラおよびエネルギ・マネジメント・システム（ＥＭＳ））であってもよい。あるいは、電気設備４２はこれらの装置、機器、または設備の集合であってもよい。

データベース群５０は、１以上のデータベースの集合である。「データベース」とは、プロセッサまたは外部のコンピュータからの任意のデータ操作（例えば、抽出、追加、削除、上書きなど）に対応できるようにデータ集合を記憶する機能要素（記憶部）である。データベースの実装方法は限定されず、例えばデータベース管理システムでもよいし、テキストファイルでもよい。本実施形態では、データベース群５０はユーザ関連データベース５１、区画データベース５２、割当データベース５３、および資源利用データベース５４を含む。

ユーザ関連データベース５１は、ユーザ関連情報を記憶する装置である。「ユーザ関連情報」とは個々のユーザについての情報であり、より具体的には、個々のユーザの行動パターンを直接的または間接的に特定し得る項目を含む情報である。ユーザ関連情報の具体的な内容は限定されない。本実施形態では、ユーザ関連データベース５１は、ユーザデータベース５１ａおよび予約データベース５１ｂを含む。他の種類のデータベースがユーザ関連データベースの少なくとも一部として用いられてもよい。

ユーザデータベース５１ａは、ユーザの属性または日常的な行動を示すユーザ基本情報を記憶する装置である。ユーザ基本情報はユーザ関連情報の一種である。ユーザ基本情報の各レコードは、個々のユーザを一意に特定するための識別子であるユーザＩＤと、ユーザの様々な特徴を示すユーザ属性とを含む。ユーザを識別することができるのであれば何をユーザＩＤとして用いてもよい。例えば単なる連番または個人のアカウントをユーザＩＤとして用いてもよい。ユーザ属性は１以上の項目で表され、その個数および種類は何ら限定されない。

図２に示す例では、ユーザ属性は名前、住所、電話番号、メールアドレス、性別、年齢、睡眠時間、活動時間、起床時刻、就寝時刻、食事時間、入浴時間、脈拍の履歴、血圧の履歴、および家電の設定を含む。ただし、これらの項目は必須のものではないし、他の項目がユーザ属性として登録されてもよい。なお、本明細書における睡眠時間、活動時間、食事時間、および入浴時間とは、それぞれの行動の長さのみを示す値ではなく、何時から何時までその行動を行うかを示す値（すなわち時間帯を示す値）である。ユーザ基本情報のうち時間帯または時刻で示される値は、平均値、中央値、最頻値などの統計値であってもよいし、最新の値であってもよい。ユーザ属性のすべての項目に値が設定される必要はなく、一部の項目にのみ値が設定されてもよい。また、値が設定される項目がユーザごとに異なってもよい。

ユーザ属性をユーザデータベース５１ａに格納する手法は何ら限定されない。例えば、ユーザ端末２０が、ユーザにより入力された値を所定の装置を介してユーザデータベース５１ａに格納してもよい。あるいは、ユーザ端末２０（例えばウェアラブル端末）が、自動的に測定または取得したデータを所定の装置を介してユーザデータベース５１ａに格納してもよい。例えば、ユーザ端末２０がユーザの生体情報（例えば脈拍および血圧）を測定し、その情報をユーザ属性としてユーザデータベース５１ａに向けて送信してもよい。あるいは、ユーザ端末２０が自端末内の任意の設定情報から別の値を推定し、その推定値をユーザ属性としてユーザデータベース５１ａに向けて送信してもよい。例えば、ユーザ端末２０は自端末内で設定されているアラームの時刻を起床時刻とみなして、その時刻をユーザ属性として送信してもよい。あるいは、ユーザ端末２０は測定した脈拍または血圧の履歴に基づいて睡眠時間、活動時間、起床時刻、または就寝時刻を推定し、その推定値をユーザ属性として送信してもよい。あるいは、ユーザ端末２０はユーザによる通信ネットワークＮ（例えばインターネット）上へのコメント（例えば、電子メール、ＳＮＳへの投稿、ブログ、他の任意のウェブページへの投稿など）のアップロード時刻に基づいて睡眠時間、活動時間、起床時刻、または就寝時刻を推定し、その推定値をユーザ属性として送信してもよい。なお、ユーザ端末２０は、ユーザ属性の送信をユーザが許可している場合に限って上記の送信処理を実行してもよい。

予約データベース５１ｂは、ユーザが施設の利用を予約したことを示す予約情報を記憶する装置である。予約情報はユーザ関連情報の一種である。予約情報の各レコードは、ユーザが施設を利用しようとする期間（利用期間）と、ユーザＩＤと、予約の詳細とを含む。予約詳細は１以上の項目で表され、その個数および種類は何ら限定されない。

図３に示す例では、予約詳細は、施設を利用する人数、ユーザのグループ構成（例えば、家族、カップル、友人同士など）、施設を利用する目的（例えば、ビジネスや観光など）、利用プラン（例えば宿泊プラン）、チェックイン予定日時、チェックアウト予定日時、食事予定時間、入浴予定時間、外出予定時間、およびユーザが参加する予定のアクティビティ（例えばオプショナル・ツアーや宴会など）を含む。もちろん、これらの項目は必須のものではないし、他の項目が予約詳細に含まれてもよい。予約詳細のすべての項目に値が設定される必要はなく、一部の項目にのみ値が設定されてもよい。また、値が設定される項目がユーザごとに異なってもよい。食事予定時間、入浴予定時間、および外出予定時間の表現方法は、対応する行動の時間帯を特定できるのであれば何でもよい。

本実施形態では、予約受付装置３０が予約情報を予約データベース５１ｂに格納する。予約受付装置３０は施設予約サイトにアクセスしたユーザ端末２０から施設予約に必要な情報を受信し、その情報を予約情報として予約データベース５１ｂに格納する。予約受付装置３０は予約詳細の一部の項目を他の項目に応じて自動的に設定してもよい。例えば、予約受付装置３０は食事予定時間、外出予定時間、およびアクティビティを、ユーザ端末２０で選択された利用プランに基づいて自動的に設定してもよい。

区画データベース５２は、施設における区画と部屋との対応を示す区画情報を記憶する装置である。区画情報の各レコードは、区画を一意に特定するための識別子である区画ＩＤと、１以上の部屋番号（部屋番号の集合）と、区画属性とを少なくとも含む。一つの区画は１以上の部屋と対応し、一つの部屋は一つの区画のみと対応する。区画属性は区画の構造または設備に関する特徴を示す項目であり、例えば、「施設の２階の全体」や「電気系統Ｗに対応」などの値が区画属性として設定される。なお、区画情報は区画属性を含まなくてもよい。

図４は例えば、部屋「２０１」「２０２」「２０３」「２０４」が区画「Ｐ００１」に属し、部屋「５０１」「５０２」「６０１」「６０２」が区画「Ｐ００４」に属することを示す。上述したように、区画を決定する方法は限定されない。区画情報は施設の運営者または管理者により予め決められて区画データベース５２に格納される。

割当データベース５３は、施設の部屋に既に割り当てられたユーザを示す割当情報を記憶する装置である。個々の部屋は一つの区画にのみ属するから、割当情報は、施設の区画に既に割り当てられたユーザを示す情報であるともいえる。割当情報の各レコードは、部屋番号、区画ＩＤ、利用期間（ユーザが施設を利用しようとする期間）、ユーザＩＤ、およびユーザの行動パターンを含む。

図５は例えば、区画「Ｐ００１」に属する部屋番号「２０１」には、２０１５年８月２８日から２０１５年８月２９日の間、ユーザＣが割り当てられたことと、ユーザＣが家族と共に施設を利用し、活動時間が７時から２２時であることとを示す。また、２０１５年８月２８日から２０１５年８月２９日の間にユーザＣ，Ｄ，Ｅが区画「Ｐ００１」に割り当てられたことも示す。

資源利用データベース５４は、１以上のユーザによる施設の利用実績に対応する、施設の資源の利用実績を示す資源利用情報を記憶する装置である。資源利用情報は施設の１日毎の利用状況および資源利用量を示す。資源利用情報の各レコードは、過去の日にち、ユーザ数、利用部屋数、天気（最高気温および最低気温を含み得る）、資源利用量（本実施形態では電力利用量）、および調整フラグを含む。ユーザ数はある１日において施設を利用した人の総数である。利用部屋数はある１日において利用された部屋の数であり、部屋（利用単位）の利用実績を意味する。資源利用量は実際に利用された資源の量である。調整フラグは、施設における資源の利用量を低減するための所定のルール（以下では「割当ルール」ともいう）に基づいて各ユーザに利用単位を割り当てたか否か（後述の割当部１２による処理が行われたか否か）を示す。「調整あり」はその割当ルールに基づく割当てが行われたことを意味し、「調整なし」はその割当ルールを用いずに（資源の利用量を低減するという目的を持たずに）割当てが行われたことを意味する。図６に示す資源利用情報は、施設の複数の部屋の利用実績に対応する資源の利用実績を示すともいえるし、施設を実際に利用した人数に対応する資源の利用実績を示すともいえる。なお、資源利用情報の表現方法は図６の例に限定されず、例えば、資源利用量は１日よりも短い単位時間毎（例えば１時間毎）に記録されてもよい。あるいは、ある特定の時間帯（例えば、１日毎、１時間毎など）における資源利用量と各部屋の利用実績（例えば、各階または各部屋の利用人数）とを関連付けたかたちで資源利用情報を表現してもよい。資源利用情報は天気を示さなくてもよい。

資源利用情報を資源利用データベース５４に格納する手法は何ら限定されない。例えば、資源利用情報の一部またはすべてのデータ項目が施設端末４１からの入力に応じて登録されてもよい。あるいは、資源利用量が電気設備４２により自動的に登録されたり、ユーザ数が予約処理と連動して登録されたり、利用部屋数が割当処理と連動して登録されたりしてもよい。

データベース群５０内の各データベースおよび各レコードの構成は上記のものに限定されず、各データベースに対して任意の正規化または冗長化を行ってよい。例えば、ユーザ基本情報および予約情報とは別に、割当情報がユーザ属性および予約詳細を更に（冗長に）含んでもよい。本実施形態においてユーザの行動パターンを参照しないのであれば、行動パターンに関するデータ項目を省略することができる。

データベース群５０内の各データベースの運営者および管理者は限定されない。例えば、割当データベース５３または資源利用データベース５４は施設により運営および管理されてもよいし、施設とは異なる者により運営および管理されてもよい。

以上を前提として情報処理装置１０の詳細を説明する。情報処理装置１０は、施設における資源の利用量を推定するコンピュータである。情報処理装置１０は１台のコンピュータで構成されてもよいし、複数台のコンピュータで構成されてもよい。複数台のコンピュータを用いる場合には、これらのコンピュータがインターネットやイントラネットなどの通信ネットワークを介して接続されることで、論理的に一つの情報処理装置１０が構築される。

情報処理装置１０として機能するコンピュータ１００の一般的なハードウェア構成を図７に示す。コンピュータ１００は、オペレーティングシステムやアプリケーション・プログラムなどを実行するプロセッサ（例えばＣＰＵ）１０１と、ＲＯＭおよびＲＡＭで構成される主記憶部１０２と、ハードディスクやフラッシュメモリなどで構成される補助記憶部１０３と、ネットワークカードまたは無線通信モジュールで構成される通信制御部１０４と、キーボードやマウスなどの入力装置１０５と、モニタやプリンタなどの出力装置１０６とを備える。

情報処理装置１０内の各機能要素は、プロセッサ１０１または主記憶部１０２の上に所定のソフトウェアを読み込ませ、プロセッサ１０１の制御の下で通信制御部１０４や、入力装置１０５、出力装置１０６などを動作させ、主記憶部１０２または補助記憶部１０３におけるデータの読み出しおよび書き込みを行うことで実現される。処理に必要なデータおよびデータベースは主記憶部１０２または補助記憶部１０３内に格納される。

図８に示すように、情報処理装置１０は機能的構成要素として予約取得部１１、割当部１２、算出部１３、および指示部１４を備える。

予約取得部１１は、予約データベース５１ｂから予約情報を取得する機能要素である。予約取得部１１はその予約情報を割当部１２に出力する。予約取得部１１は、プロセッサ１０１が後述の情報処理プログラムＰ１の指示に従って、通信制御部１０４を動作させ主記憶部１０２または補助記憶部１０３におけるデータの読み出しおよび書き込みを行うことで実現される。

予約取得部１１は、任意の手法により指定された将来の日にち（以下ではこれを「対象日」という）に対応する利用期間を含む予約情報を予約データベース５１ｂから読み出す。予約情報が図３に示すことを前提として、対象日が「２０１５年８月２９日」であれば、予約取得部１１は少なくともユーザＸ、ユーザＡ、およびユーザＲに関する予約情報を読み出す。対象日が「２０１５年８月２８日」であれば、予約取得部１１はユーザＸに関する予約情報を読み出す。

割当部１２は、施設を予約したユーザに該施設の利用単位（部屋）を割り当てる機能要素である。ユーザへの利用単位の割当てとは、そのユーザが専有できる利用単位を指定することである。割当部１２は、プロセッサ１０１が後述の情報処理プログラムＰ１の指示に従って、通信制御部１０４を動作させ主記憶部１０２または補助記憶部１０３におけるデータの読み出しおよび書き込みを行うことで実現される。

割当部１２は、予約取得部１１から入力された予約情報で示される１以上のユーザのそれぞれに部屋を割り当て、その処理結果を割当情報として割当データベース５３に格納する。また、割当部１２はその割当情報を算出部１３に出力する。割当部１２は割当ルールに基づいて各ユーザに利用単位を割り当てる。割当ルールの具体的な内容、すなわち、ユーザに部屋（利用単位）を割り当てる手法は限定されず、以下に示すような様々な手法を採用し得る。

割当部１２は、ある一つの区画から順番にユーザを割り当てていってもよい。例えば、施設が５個の区画を有し各区画が６部屋を有するとする。この場合に割当部１２は、まず特定の１区画の６部屋にユーザを割り当て、その最初の区画が満杯になったら次の１区画の６部屋にユーザを割り当てる。したがって、割り当てるユーザの数が６以下であれば１区画のみが利用され、割り当てるユーザの数が７以上１２以下であれば２区画のみが利用されることになる。このように特定の区画から順番にユーザを割り当てていくことで、利用される区画の個数を抑えることができるので、施設全体における資源の利用量を低減することができる。

割当部１２は、行動パターンが類似するユーザ同士を同じ区画内にまとめるように、各ユーザに利用単位を割り当ててもよい。「行動パターン」とは、ユーザの行動の傾向または予定を直接的にまたは間接的に示す指標である。すなわち、行動パターンはユーザがいつ何を行うかを直接的にまたは間接的に示す。行動パターンは日常生活での行動を示してもよいし、非日常的な行動を示してもよい。日常生活での行動を示す行動パターンは例えば、起床時刻、食事時間、入浴時間、就寝時刻、睡眠時間などで示すことができる。非日常的な行動を示す行動パターンは例えば、施設を利用する期間内における予定（例えば、アクティビティに参加する時間、チェックイン時刻、食事時間、入浴時間、およびチェックアウト時刻）で示すことができる。したがって、ユーザ基本情報のユーザ属性および予約情報の予約詳細はいずれも行動パターンを示すデータ項目である。「行動パターンが類似するユーザ同士」とは、２以上のユーザの行動パターンが一致する度合いが所定の閾値以上であることを意味する。本明細書では、その度合いを「類似度」という。なお、その閾値の具体的な値は任意に定めてよい。

図９はユーザの行動パターンに基づく利用単位の割り当てを説明する図であり、７階建てのホテルＨを予約した１０人（または１０グループ）のユーザをホテルＨ内の部屋Ｒに割り当てる例を示す。この１０人のユーザは、一つの共通の期間内（例えば同じ日）にホテルＨに滞在するものとする。ホテルＨの各階には部屋Ｒが６個ずつあるものとし、各階が一つの区画として設定されたものとする。また、１０人のユーザが、行動パターンが類似する者同士でまとめられ、５人のユーザＵａから成る群と、３人のユーザＵｂから成る群と、２人のユーザＵｃから成る群とに分けられたとする。この場合、情報処理システム１は、５人のユーザＵａを一つの階（図９の例では３階）に割り当て、３人のユーザＵｂを別の階（図９の例では５階）に割り当て、２人のユーザＵｃをさらに別の階（図９の例では６階）に割り当てる。なお、各階において、どのユーザをどの部屋に割り当てるかは任意に決めてよい。

行動パターンが類似する複数のユーザを一つの階にまとめると、その階のユーザはある時間帯に同じような行動をすることが期待される。例えば、その階のユーザが大体似た時間に起床、食事、外出、入浴、および就寝することが期待できる。そのため、その階の共用部分（例えば廊下）にユーザが存在する時間帯が限定される。その共用部分の電気設備（例えば照明）を、自動でオンおよびオフできるものにすれば、該電気設備の稼働時間を削減することができる。これは結果的に施設全体における資源の利用量の低減につながる。また、図９の例において、階毎に一つの電気系統を設けた場合には、その電気系統が稼働しない（またはほとんど稼働しない）時間帯が生じ得るので、これも、施設における資源の利用量の低減につながる。このように、行動パターンが類似する複数のユーザを一つの区画にまとめることで、施設の省資源化を実現することが可能になる。

また、行動パターンが類似する複数のユーザを一つの階にまとめることで、誰も割り当てられない区画を可能な限り多く維持することが可能になる。図９の例では、１０人のユーザを三つの階にまとめることで、残りの四つの階を空けることができる。これにより、例えば、空いた階における廊下等の共用部分における照明や空調等の電気設備の稼働を抑えたり停止させたりする制御が可能になる。このような制御は、後述する指示信号により行うこともできる。また、空いた区画の電気設備は使用されず、これも施設全体における資源の利用量の低減につながる。

各ユーザの行動パターンを特定する手法は限定されない。例えば、割当部１２は各ユーザの属性の少なくとも一部をユーザデータベース５１ａから読み出し、読み出したユーザ属性をそのまま行動パターンとして用いてもよい。あるいは、割当部１２はユーザデータベース５１ａに記憶されたユーザ属性に基づいて各ユーザの行動パターンをより詳細に特定してもよい。例えば、割当部１２は各ユーザの起床時刻、就寝時刻、食事時間、入浴時間に基づいて、該ユーザの活動時間、睡眠時間、食事時間、および入浴時間という少なくとも４種類の行動時間帯を行動パターンとして特定してもよい。あるいは、割当部１２は各ユーザの生体情報から起床時刻および就寝時刻を推定し、これらの時刻に基づいて行動パターンを特定してもよい。

割当部１２は、予約情報で示される予約詳細の少なくとも一部をそのまま行動パターンとして特定してもよい。あるいは、割当部１２は予約詳細に基づいて各ユーザの行動パターンをより詳細に特定してもよい。例えば、割当部１２はユーザのチェックイン予定日時、チェックアウト予定日時、食事予定時間、外出予定時間、および入浴予定時間を取得することで、そのユーザの行動パターンをより詳細に特定してもよい。あるいは、割当部１２は、予約情報のアクティビティから、施設を利用する期間内におけるユーザの行動（例えば外出時間）を特定してもよい。あるいは、割当部１２は少なくともグループ構成に基づいてユーザの行動パターンを特定してもよい。例えば、ユーザのグループ構成が「家族」であれば、割当部１２はユーザが施設内で家族と共に行動すると推定し、その推定結果を行動パターンとして特定してもよい。

あるいは、割当部１２はユーザ基本情報および予約情報の双方を用いてユーザの行動パターンを特定してもよい。例えば、割当部１２はユーザ基本情報に基づいてユーザの起床時刻および就寝時刻を特定し、予約情報からユーザのチェックイン予定日時およびチェックアウト予定日時を取得する。そして、割当部１２は、これらの情報に基づいて、ユーザが施設を利用する期間と、その期間においてユーザが起きている時間帯および眠っている時間帯とを推定し、その推定結果をユーザの行動パターンとして特定する。

ユーザ同士の行動パターンを比較する具体的な手法（ユーザ間の行動パターンの類似度を判定する手法）も限定されない。例えば、割当部１２は、行動パターンの１以上の要素のうちの一つのみに基づいて２ユーザ間の行動パターンの類似度を判定してもよい。行動パターンの要素とは、行動パターンを構成する成分である。例えば施設利用期間（チェックインからチェックアウトまでの期間）、睡眠時間、ユーザが施設内にいる時間帯、ユーザが部屋にいる時間帯（在室時間）、およびグループ構成は行動パターンの要素の例である。例えば、割当部１２は２ユーザ間における一つの行動時間帯の始点および終点の近接度（近さの程度）を求め、これら二つの近接度のすべてが所定の閾値以上である場合には、割当部１２は２ユーザの行動パターンが類似すると判定してもよい。あるいは、複数のユーザ間でグループ構成が同じであれば、割当部１２は該複数のユーザの行動パターンが類似すると判定してもよい。

割当部１２は、行動パターンの複数の要素に基づいてユーザ間の行動パターンの類似度を判定してもよい。例えば、割当部１２は、行動パターンの複数の要素をそれぞれ軸とする座標空間上で各ユーザの行動パターンをベクトル化し、複数の行動パターンをクラスタリングする。そして、割当部１２は同じクラスタに属する複数のユーザの行動パターンが類似すると判定する。一例として、割当部１２は、施設利用期間、睡眠時間、ユーザが施設内にいる時間帯、在室時間、およびグループ構成から選択される２以上の要素を軸とする座標空間上で各ユーザの行動パターンをクラスタリングすることで、行動パターンが類似する複数のユーザを特定してもよい。複数の要素を考慮したクラスタリングにより行動パターンの類似度を求めることで、全体として行動パターンが類似すると推定される複数のユーザを特定することができる。

算出部１３は、割当部１２から入力された割当情報（割当結果）に基づいて、対象日に１以上の利用単位が利用された場合の資源の推定利用量を算出する機能要素である。算出部１３はこの処理の際に資源利用データベース５４を参照する。算出部１３は、プロセッサ１０１が後述の情報処理プログラムＰ１の指示に従って、通信制御部１０４を動作させ主記憶部１０２または補助記憶部１０３におけるデータの読み出しおよび書き込みを行うことで実現される。推定利用量の算出方法は限定されず、様々な手法を採用し得る。算出部１３は、例えば下記の任意の手法に基づく予測モデルまたは算出手法を含む情報処理プログラムＰ１がプロセッサ１０１上で実行されることで実現されてもよい。

算出部１３は、まず割当情報を用いることなく資源の第１の推定利用量を求め、続いてその推定結果および割当情報に基づいて資源の第２の推定利用量を求めてもよい。算出部１３はこの第２の推定利用量を最終結果（割当部による割当結果に基づいて１以上の利用単位が利用された場合の資源の推定利用量）として出力する。

算出部１３は予約取得部１１により取得された予約情報に基づいて、対象日に施設を利用する予定のユーザ数（利用する人の総数）を特定する。続いて、算出部１３はそのユーザ数に対応する資源利用情報を資源利用データベース５４から読み出し、その資源利用情報で示される資源利用量を対象日の第１の推定利用量として取得する。ここで、対象日のユーザ数に対応する資源利用情報とは、該ユーザ数またはそれに近似するユーザ数を含む資源利用情報のことである。対象日のユーザ数に対応する資源利用情報を読み出す際に、算出部１３は調整フラグをさらに考慮してもよいし考慮しなくてもよい。調整フラグを更に考慮する場合には、算出部１３は、対象日のユーザ数に対応しかつ調整フラグが「調整なし」である資源利用情報を読み出す。この抽出条件は、「対象日のユーザ数に対応し、かつ割当ルールを用いずに利用単位が割り当てられたこと」と言い換えることができる。

続いて、算出部１３は、読み出した資源利用情報で示される日にちに対応する割当情報（利用期間がその日にちを含むレコード）を割当データベース５３から読み出すことで、その日の割当実績（その日に１以上のユーザが実際にどのように１以上の区画に割り当てられていたか）を特定する。特定された割当実績は第１の推定利用量と対応する。

過去の複数の日にちについての資源利用量が得られた場合（例えば、図６で示される資源利用情報のレコードが複数得られた場合）における第１の推定利用量およびそれに対応する割当実績の取得方法は限定されない。例えば、算出部１３は複数のレコードで示される複数の資源利用量の統計値（例えば平均値、中央値、または最頻値）を第１の推定利用量として求めるとともに、複数の日にちにおける平均的な割当実績を求めてもよい。あるいは、算出部１３は複数の資源利用量の最大値を第１の推定利用量として求めるとともに、該最大値に対応する日の割当実績を特定してもよい。あるいは、算出部１３は最新の資源利用量（最近の日にちのレコードで示される資源利用量）を第１の推定利用量として求めるとともに、その日にちの割当実績を特定してもよい。

算出部１３は対象日に予定されるユーザ数に加えて他の要素も用いて第１の推定利用量を求めてもよい。例えば、算出部１３は対象日の天気予報（予想される天気、最高気温、最低気温、および平均気温の少なくとも一つ）を任意の情報処理システム（例えば気象庁から発表された情報を公開するシステム）から取得する。続いて、算出部１３は対象日に予定されるユーザ数と対象日の天気予報との双方に対応する資源利用情報を資源利用データベース５４から読み出す。そして、算出部１３は読み出した資源利用情報に基づいて第１の推定利用量を求める。

あるいは、算出部１３は対象日に予定されるユーザ数と、対象日に対応する季節または月との双方に対応する資源利用情報を資源利用データベース５４から読み出し、その資源利用情報に基づいて第１の推定利用量を求めてもよい。

あるいは、算出部１３は入力された予約情報の予約詳細に基づいて、対象日におけるユーザの施設の利用態様（例えばオプショナル・ツアーや宴会など）を推定する。続いて、算出部１３は対象日に予定されるユーザ数と、推定した施設の利用態様との双方に対応する資源利用情報を資源利用データベース５４から読み出す。過去の日にちと対象日との間で施設の利用態様を比較する処理は、予約データベース５１ｂまたは割当データベース５３に記憶された過去の予約情報または割当情報を参照することで可能である。そして、算出部１３は読み出した資源利用情報に基づいて第１の推定利用量を求める。

当然ながら、算出部１３は天気、季節、およびユーザの施設の利用態様から選択される任意の２以上の要素を更に用いて第１の推定利用量を求めてもよい。

このように、第１の推定利用量の求め方は様々であるが、いずれにしても、算出部１３は第１の推定利用量に対応する割当実績も求める。

続いて、算出部１３は特定した割当実績（第１の推定利用量に対応する割当実績）から特定される区画のリストと、割当部１２から入力された割当情報から特定される区画のリストとの差分を求める。以下ではこの差分を「割当ての差分」という。割当ての差分は、１以上のユーザが割り当てられた区画の個数の差でもよいし、差集合でもよい。例えば、施設が５個の区画Ｄ１〜Ｄ５を有し、割当実績で示される区画のリストが｛Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４｝であり、割当情報から特定される区画のリスト｛Ｄ２，Ｄ４｝であったとする。この場合、区画の個数の差は２であり、差集合は｛Ｄ１，Ｄ３｝である。

続いて、算出部１３は第１の推定利用量から割当ての差分に対応する節約量を減じた値を第２の推定利用量として求める。この算出のために算出部１３は、割当ての差分と節約量との対応を示す対応表を用いる。この対応表は、第１の推定利用量を補正して第２の推定利用量を得るための補正係数を示すともいえる。この対応表はデータベース群５０の一部であってもよいし、算出部１３（情報処理装置１０）により予め保持されてもよい。節約量は、情報処理装置１０の管理者により予め設定されてもよいし、算出部１３が資源利用データベース５４内の資源利用情報に基づいて算出してもよい。対応表および補正係数の表現方法は限定されず、以下のような様々な態様が考えられる。
「区画数の差が１である場合の節約量は３０ｋＷｈ」
「区画数の差が２である場合の節約量は６５ｋＷｈ」
「区画Ｄ１が用いられない場合の節約量は３０ｋＷｈ」
「区画Ｄ３が用いられない場合の節約量は４０ｋＷｈ」
「区画Ｄ１が用いられないことで利用量が３％減少」
「区画Ｄ３が用いられないことで利用量が４％減少」

施設が５個の区画Ｄ１〜Ｄ５を有し、割当実績で示される区画のリストが｛Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４｝であり、割当情報から特定される区画のリストが｛Ｄ２，Ｄ４｝であったとする。また、第１の推定利用量が８００ｋＷｈであったとする。もし、対応表が「区画数の差が２である場合の節約量は６５ｋＷｈ」を示し、割当ての差分が区画の個数の差「２」で示されるならば、算出部１３により得られる第２の推定利用量は７３５（＝８００−６５）ｋＷｈである。もし、対応表が「区画Ｄ１が用いられない場合の節約量は３０ｋＷｈ」および「区画Ｄ３が用いられない場合の節約量は４０ｋＷｈ」を示し、割当ての差分が差集合｛Ｄ１，Ｄ３｝で示されるならば、第２の推定利用量は７３０（＝８００−３０−４０）ｋＷｈである。もし、対応表が「区画Ｄ１が用いられないことで利用量が３％減少」および「区画Ｄ３が用いられないことで利用量が４％減少」を示し、割当ての差分が差集合｛Ｄ１，Ｄ３｝で示されるならば、第２の推定利用量は７４４（＝８００×（１−０．０３−０．０４））ｋＷｈである。

このように、第１の推定利用量を補正して第２の推定利用量を求める処理では、算出部１３は割当情報で示される利用単位の割当てに対応する資源利用量（資源利用情報）を資源利用データベース５４から読み出すことなく、その割当情報に対応する推定利用量を求める。

算出部１３は、第１の推定利用量が閾値を超える場合にのみ第２の推定利用量を求めてもよい。この閾値は、資源の利用契約において利用料金が高くなる利用量の基準値であり、より具体的には、利用料金の上昇による施設の不利の度合いが一定のレベル以上になる利用量の基準値である。例えば、その閾値は、契約料金（例えば基本料金または単価）が高くなる利用量、または超過分のペナルティ料金が発生する利用量であり得るが、閾値の設定方法は任意である。第１の推定利用量が閾値以下である場合には、算出部１３は第２の推定利用量を求めることなく第１の推定利用量を推定結果とする。

算出部１３は割当情報から直接的に推定利用量を求めてもよい。算出部１３は割当部１２から入力された割当情報から、利用される予定の区画数および区画リストのうちの一方を特定する。続いて、算出部１３は割当データベース５３および資源利用データベース５４を参照することで、特定した区画数または区画リストに対応しかつ調整フラグが「調整あり」である資源利用情報を資源利用データベース５４から読み出す。そして、算出部１３は読み出した資源利用情報で示される資源利用量を推定利用量として設定する。算出部１３は、特定した区画数または区画リストに完全に対応する資源利用情報を読み出してもよいし、区画数または区画リストについて少しの誤差を許容した上で資源利用情報を読み出してもよい。この処理での資源利用情報の抽出条件は、「利用単位の割当てが対象日のものと同一または類似し、かつ割当ルールを用いて利用単位が割り当てられたこと」と言い換えることができる。

過去の複数の日にちについての資源利用量が得られた場合（例えば、図６で示される資源利用情報のレコードが複数得られた場合）における推定利用量の設定方法は限定されない。例えば、算出部１３は複数のレコードで示される複数の資源利用量の統計値（例えば平均値、中央値、または最頻値）を推定利用量として求めてもよい。あるいは、算出部１３は複数の資源利用量のうちの最大値を推定利用量として求めてもよいし、最新の資源利用量（最近の日にちのレコードで示される資源利用量）を推定利用量として求めてもよい。

割当情報から直接的に推定利用量を求める場合に、算出部１３は特定した区画数または区画リストに加えて他の要素も用いて推定利用量を求めてもよい。２段階で推定利用量を求める場合と同様に、他の要素の例として天気、季節、ユーザの施設の利用態様、およびこれらの中から選択される任意の２以上の組合せが考えられる。他の要素を用いる場合の処理の詳細は、２段階で推定利用量を求める場合と同様である。

上述したように、割当ルールは様々であり、ユーザの行動パターンに基づく割当ルールも様々である。これに関連して、割当部１２が複数の割当ルールを用いて複数の割当パターン（複数の割当情報）を求め、算出部１３がそれぞれの割当パターン（それぞれの割当情報）について推定利用量を求めて最小の推定利用量を最終結果としてもよい。例えば、割当部１２は、ある一つの区画から順番にユーザを割り当てることで割当情報Ａａを生成するとともに、行動パターンが類似するユーザ同士を同じ区画にまとめることで割当情報Ａｂを生成する。算出部１３は割当情報Ａａを採用した場合の推定利用量Ｅａと割当情報Ａｂを採用した場合の推定利用量Ｅｂとを求め、それら二つの推定利用量のうち小さい方を最終結果とする。あるいは、割当部１２は、ユーザ基本情報から得られる行動パターンに基づいて割当情報Ａｃを生成すると共に、予約情報から得られる行動パターンに基づいて割当情報Ａｄを生成する。算出部１３は割当情報Ａｃを採用した場合の推定利用量Ｅｃと割当情報Ａｄを採用した場合の推定利用量Ｅｄとを求め、それら二つの推定利用量のうち小さい方を最終結果とする。複数の割当パターン（言い換えると複数の割当ルール）を用いるこの手法は、推定利用量を２段階で求める処理と、割当結果から直接的に推定利用量を求める処理との双方に適用することができる。

このように対象日における資源利用量の推定方法は何ら限定されないが、いずれにしても、算出部１３は求めた推定利用量を出力する。推定結果の出力先は限定されない。例えば、算出部１３は推定結果を他の装置に送信してもよい。算出部１３が推定結果を施設端末４１に送信すれば、施設のスタッフは対象日にどのくらいの資源が消費されそうであるかを事前に知ることができる。あるいは、算出部１３は推定結果を出力装置１０６（例えばモニタまたはプリンタ）から出力してもよいし、所定のデータベースに格納してもよい。複数の推定利用量の最小値を最終結果とする場合には、算出部１３はその最小値に対応する割当結果も出力してよく、これにより利用単位の最適な割当てを施設に示すことができる。

指示部１４は、割当データベース５３内の割当情報に基づいて、施設の設備を制御するための指示信号を該施設の装置に送信する機能要素である。本実施形態では施設の設備の例として電気設備４２を示すが、上述したように資源の種類は限定されないので、指示部が制御しようとする施設の設備も限定されない。例えば、指示部１４は、ガスや水などの他の資源を消費する設備を制御してもよい。指示部１４は、プロセッサ１０１が後述の情報処理プログラムＰ１の指示に従って、通信制御部１０４を動作させ主記憶部１０２または補助記憶部１０３におけるデータの読み出しおよび書き込みを行うことで実現される。

指示部１４は、割当情報で示される個々の区画ＩＤについて以下の処理を実行する。まず、指示部１４は一つの区画ＩＤおよび一つの日にちの組合せに対応する１以上のレコードを割当データベース５３から読み出す。続いて、指示部１４は読み出した１以上のレコードで示される各ユーザの行動パターンから、代表的な行動パターンを任意の手法で求める。例えば、指示部１４は各ユーザの行動パターンの統計値（例えば平均値、中央値、または最頻値）を代表的な行動パターンとして求める。そして、指示部１４は代表的な行動パターンに従って指示信号を生成し、その指示信号を施設の装置（例えば電気設備４２）に送信する。指示信号の内容は限定されない。

割当情報が図５に示すものであるとして、区画「Ｐ００１」および「２０１５年８月２９日」の組合せに対応する指示情報を生成する例を説明する。まず、指示部１４はユーザＣ〜Ｅの行動パターンから、代表的な行動パターンを例えば「グループ構成：家族、活動時間７：００〜２２：３０」であると決定する。そして、指示部１４は例えば、「７時にエレベータを２階で待機させる」ことを示す指示信号を生成し、その指示信号を対応する電気設備４２に送信する。これにより、起床したユーザが即時にエレベータに乗ることができる。あるいは、指示部１４は「２階の共用部分の空調を２２：３０に停止させる」ことを示す指示信号を生成および送信してもよい。

次に、図１０〜１２を参照しながら、情報処理装置１０の動作を説明するとともに本実施形態に係る情報処理方法について説明する。

図１０は推定処理の全体の流れを示す。まず、予約取得部１１が対象日の予約情報を予約データベース５１ｂから取得し（ステップＳ１１、取得ステップ）、割当部１２がその予約情報に基づいて各ユーザを利用単位に割り当てる（ステップＳ１２、割当ステップ）。割当部１２は割当ルールに基づいてその割当処理を実行する。続いて、算出部１３がその割当結果に基づいて対象日における資源の推定利用量を算出し（ステップＳ１３、算出ステップ）、その推定利用量を出力する（ステップＳ１４、算出ステップ）。この一連の処理により、情報処理装置１０のユーザは、対象日にどのくらいの資源が消費されそうであるかを事前に把握することができる。

なお、処理の対象となる施設が複数存在する場合には、情報処理装置１０は図１０に示す処理を各施設について実行する。

図１１を参照しながら、推定利用量の算出の一例を説明する。この処理では、算出部１３は予約取得部１１により取得された予約情報に対応する資源利用情報を取得する（ステップＳ１３０１）。そして、算出部１３はその資源利用情報に基づいて第１の推定利用量を算出する（ステップＳ１３０２）。上述した通り、算出部１３は第１の推定利用量を求める際に対象日の割当結果を参照しない。続いて、算出部１３は取得した資源利用情報で示される日にちに対応する割当実績と、上記ステップＳ１２で得られた割当結果との差分（割当ての差分）を求める（ステップＳ１３０３）。そして、算出部１３は第１の推定利用量から割当ての差分に対応する節約量を減ずることで第２の推定利用量を算出する（ステップＳ１３０４）。算出部１３はこの第２の推定利用量を推定結果として出力する。この処理では、算出部１３は対象日の割当結果に対応する資源利用量を資源利用データベース５４から取得することなくその日の推定利用量を算出する。

図１１の処理において、算出部１３は、ステップＳ１３０２で得られた第１の推定利用量が、資源の利用契約において利用料金が高くなる利用量の閾値を超える場合にのみ、ステップＳ１３０３，Ｓ１３０４の処理を実行してもよい。第１の推定利用量がその閾値以下であれば、算出部１３は第１の推定利用量を推定結果として出力する。

図１２を参照しながら、推定利用量の算出の別の例を説明する。この処理では、算出部１３は割当部１２により生成された割当情報（割当結果）に対応する資源利用情報を取得する（ステップＳ１３１１）。そして、算出部１３はその資源利用情報に基づいて推定利用量を算出する（ステップＳ１３１２）。この処理では、算出部１３は対象日の割当結果から直接的に推定利用量を算出する。

次に、図１３を参照しながら、コンピュータを情報処理装置１０として機能させるための情報処理プログラムＰ１を説明する。

情報処理プログラムＰ１は、メインモジュールＰ１０、予約取得モジュールＰ１１、割当モジュールＰ１２、算出モジュールＰ１３、および指示モジュールＰ１４を備える。

メインモジュールＰ１０は、資源の利用量の推定を統括的に実行する部分である。予約取得モジュールＰ１１、割当モジュールＰ１２、算出モジュールＰ１３、および指示モジュールＰ１４を実行することにより実現される機能はそれぞれ、上記の予約取得部１１、割当部１２、算出部１３、および指示部１４の機能と同様である。

情報処理プログラムＰ１は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリなどの有形の記録媒体に固定的に記録された上で提供されてもよい。あるいは、情報処理プログラムＰ１は、搬送波に重畳されたデータ信号として通信ネットワークを介して提供されてもよい。

以上説明したように、本発明の一側面に係る情報処理装置は、複数の利用単位を備える施設に対する１以上の予約を示す予約情報を記憶する予約データベースから読み出した予約情報と、施設における所定の資源の利用量を低減するための所定のルールとに基づいて、施設を予約した各ユーザに利用単位を割り当てる割当部と、１以上のユーザによる施設の複数の利用単位の利用実績に対応する、施設の資源の利用実績を示す資源利用情報を記憶する資源利用データベースを参照して、割当部による割当結果に基づいて１以上の利用単位が利用された場合の資源の推定利用量を算出し、該推定利用量を出力する算出部とを備える。

本発明の一側面に係る情報処理方法は、少なくとも一つのプロセッサにより実行される情報処理方法であって、複数の利用単位を備える施設に対する１以上の予約を示す予約情報を記憶する予約データベースから読み出した予約情報と、施設における所定の資源の利用量を低減するための所定のルールとに基づいて、施設を予約した各ユーザに利用単位を割り当てる割当ステップと、１以上のユーザによる施設の複数の利用単位の利用実績に対応する、施設の資源の利用実績を示す資源利用情報を記憶する資源利用データベースを参照して、割当ステップにおける割当結果に基づいて１以上の利用単位が利用された場合の資源の推定利用量を算出し、該推定利用量を出力する算出ステップとを含む。

本発明の一側面に係る情報処理プログラムは、複数の利用単位を備える施設に対する１以上の予約を示す予約情報を記憶する予約データベースから読み出した予約情報と、施設における所定の資源の利用量を低減するための所定のルールとに基づいて、施設を予約した各ユーザに利用単位を割り当てる割当ステップと、１以上のユーザによる施設の複数の利用単位の利用実績に対応する、施設の資源の利用実績を示す資源利用情報を記憶する資源利用データベースを参照して、割当ステップにおける割当結果に基づいて１以上の利用単位が利用された場合の資源の推定利用量を算出し、該推定利用量を出力する算出ステップとをコンピュータに実行させる。

このような側面においては、施設の利用単位が利用される予定（予約に対する利用単位の割当て）を考慮して、その施設における資源の利用量が推定される。施設における資源の利用量は利用単位の利用状況に依存する傾向が強いので、上記の推定方法を用いることで、施設における資源の利用量を精度良く推定することができる。また、資源の利用量を抑えるように利用単位が割り当てられるので、資源の節約を図る場合の推定利用量を得ることができる。

他の側面に係る情報処理装置では、算出部が、予約情報に対応する資源利用情報を資源利用データベースから読み出し、読み出した資源利用情報に基づいて資源の第１の推定利用量を算出し、該第１の推定利用量と割当部による割当結果とに基づいて資源の第２の推定利用量を算出し、該第２の推定利用量を出力してもよい。この処理により、割当結果に対応する資源利用情報が得られない場合にも、資源の節約を図る場合の推定利用量を精度良く求めることができる。

他の側面に係る情報処理装置では、算出部が、第１の推定利用量に対応する利用単位の割当実績と、割当部による割当結果との差分を求め、第１の推定利用量から該差分に対応する節約量を減ずることで第２の推定利用量を算出してもよい。この処理により、割当結果に対応する資源利用情報が得られない場合にも、資源の節約を図る場合の推定利用量を精度良く求めることができる。

他の側面に係る情報処理装置では、算出部が、第１の推定利用量が、施設における資源の利用契約において利用料金が高くなる閾値を超えるか否かを判定し、第１の推定利用量が閾値を超える場合にのみ第２の推定利用量を算出してもよい。利用料金が高くなりそうな場合に限って第２の推定利用量、すなわち資源の節約を図る場合の推定利用量を求めることで、情報処理装置内の演算負荷を抑えることができる。

他の側面に係る情報処理装置では、算出部が、割当部による割当結果に対応する資源利用情報を資源利用データベースから読み出し、読み出した資源利用情報に基づいて推定利用量を算出してもよい。割当結果に対応する資源の過去の利用実績を用いることで、資源の節約を図る場合の推定利用量を簡単に求めることができる。

他の側面に係る情報処理装置では、割当部が、予約データベースから読み出した予約情報と、複数種類のルールとに基づいて複数の割当結果を生成し、算出部が、複数の割当結果のそれぞれについて推定利用量を算出し、最小の推定利用量および対応する割当結果を出力してもよい。複数種類のルールを用いて推定利用量を求めることで、資源を最も節約できると期待できる推定利用量を求めることができる。

他の側面に係る情報処理装置では、ルールが、行動パターンが類似する複数のユーザを施設の一の区画内にある利用単位に割り当てるというものであり、割当部が、ユーザの行動パターンを示すユーザ関連情報を記憶するユーザ関連データベースを参照して、行動パターンが類似する複数のユーザを特定し、該複数のユーザのそれぞれを一の区画内にある利用単位に割り当ててもよい。行動パターンが似たユーザ同士を一つの区画にまとめることで、その区画内における資源の消費傾向が似通う確率が高くなり、かつ利用される区画の個数を抑えることができる。そのため、施設全体における資源の消費量を抑えることができる。

以上、本発明をその実施形態に基づいて詳細に説明した。しかし、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。本発明は、その要旨を逸脱しない範囲で様々な変形が可能である。

算出部は、（ｉ）予約数と割当ルールを用いずに各ユーザを利用単位に割り当てた場合の資源利用量との対応と、（ｉｉ）割当ルールを用いることで、予約数をいくつに減ずる場合と同じ節約効果が得られるかを示すデータとを予め保持し、これらのデータを用いて推定利用量を求めてもよい。

例えば、算出部が下記の２レコードＲａ，Ｒｂを保持しているとする。下記のレコードは｛予約数，資源利用量の実績値｝を意味する。
Ｒａ：｛３０，１０００ｋＷｈ｝
Ｒｂ：｛３５，１５００ｋＷｈ｝
また、算出部が「割当ルールを用いて３５個の予約を割り当てることで、割当ルールを用いずに３０個の予約を割り当てた場合と同じ節約効果が得られる」ことを示すデータを保持しているとする。この場合に算出部は、予約数３５を予約数３０に置き換えて、置換後の予約数に対応する資源利用量（１０００ｋＷｈ）を推定利用量として求める。この処理は、予約数に対応する資源利用量を補正することで推定利用量を求める処理であるともいえる。

あるいは、上記のレコードＲａ，Ｒｂが一つのレコードＲｘ（＝｛３５，１５００ｋＷｈ，１０００ｋＷｈ｝で表されてもよい。このレコードは｛予約数，割当ルールを用いない場合の資源利用量の実績値，割当ルールを用いた場合の資源利用量の実績値｝を意味する。このレコードＲｘを前提として、算出部は予約３５の場合の推定利用量を１０００ｋＷｈと設定してもよい。この処理も、予約数に対応する資源利用量を補正することで推定利用量を求める処理の例である。

指示部１４は省略されてもよく、これに関連して、施設の設備が情報処理システムの一部でなくてもよい。

少なくとも一つのプロセッサにより実行される情報処理方法の処理手順は図１０〜１２の例に限定されない。例えば、情報処理装置１０はそれらの図におけるステップ（処理）の一部を省略してもよいし、別の順序で各ステップを実行してもよい。また、それらの図に示されるステップの任意の２以上のステップが組み合わされてもよいし、ステップの一部が修正または削除されてもよい。あるいは、情報処理装置１０はそれらの図に示される各ステップに加えて他のステップを実行してもよい。図１０〜１２で示される各ステップは、情報処理装置１０内に存在する少なくとも一つのプロセッサのうちの一つまたは複数のプロセッサにより実行される。稼働するプロセッサは個々のステップ（処理）毎に変わり得る。

情報処理装置１０内で二つの数値の大小関係を比較する際には、「以上」および「よりも大きい」という二つの基準のどちらを用いてもよく、「以下」および「未満」の二つの基準のうちのどちらを用いてもよい。このような基準の選択は、二つの数値の大小関係を比較する処理についての技術的意義を変更するものではない。なお、あと少しで（第１の）閾値を超えそうな場合に何らかの処理をするという手法は、結局は、（第１の）閾値を超えそうであると判定するための（第２の）基準または（第２の）閾値を設定することを意味する。すなわち、ある基準（閾値）に対してバッファを設定し、そのバッファを考慮して二つの数値の大小関係を比較する処理も、ある値と閾値とを比較する処理の一つである。

上記実施形態では施設の個々の区画が１以上の部屋を有したが、施設および個々の区画が部屋を有しなくてもよい。施設は、所定の領域を複数有し、かつ各ユーザがそのうちの一つの領域を利用可能な建物であってもよい。宿泊施設およびリゾート施設以外の施設の例として、体育館、屋内フットサルコート、スカッシュコート、個室形式のトレーニングジム、カラオケボックス、個室形式のゴルフバー、個室形式のマンガ喫茶、および貸会議室が挙げられる。

１…情報処理システム、１０…情報処理装置、１１…予約取得部、１２…割当部、１３…算出部、１４…指示部、２０…ユーザ端末、３０…予約受付装置、４１…施設端末、４２…電気設備、５０…データベース群、５１…ユーザ関連データベース、５１ａ…ユーザデータベース、５１ｂ…予約データベース、５２…区画データベース、５３…割当データベース、５４…資源利用データベース、Ｐ１…情報処理プログラム、Ｐ１０…メインモジュール、Ｐ１１…予約取得モジュール、Ｐ１２…割当モジュール、Ｐ１３…算出モジュール、Ｐ１４…指示モジュール。

Claims (9)

1. 複数の利用単位を備える施設に対する１以上の予約を示す予約情報を記憶する予約データベースから読み出した前記予約情報と、前記施設における所定の資源の利用量を低減するための所定のルールとに基づいて、前記施設を予約した各ユーザに前記利用単位を割り当てる割当部と、
   １以上のユーザによる前記施設の前記複数の利用単位の利用実績に対応する、前記施設の前記資源の利用実績を示す資源利用情報を記憶する資源利用データベースを参照して、前記割当部による割当結果に基づいて１以上の前記利用単位が利用された場合の前記資源の推定利用量を算出し、該推定利用量を出力する算出部と
   を備える情報処理装置。
2. 前記算出部が、前記予約情報に対応する前記資源利用情報を前記資源利用データベースから読み出し、読み出した資源利用情報に基づいて前記資源の第１の推定利用量を算出し、該第１の推定利用量と前記割当部による割当結果とに基づいて前記資源の第２の推定利用量を算出し、該第２の推定利用量を出力する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記算出部が、前記第１の推定利用量に対応する前記利用単位の割当実績と、前記割当部による割当結果との差分を求め、前記第１の推定利用量から該差分に対応する節約量を減ずることで前記第２の推定利用量を算出する、
   請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記算出部が、前記第１の推定利用量が、前記施設における前記資源の利用契約において利用料金が高くなる閾値を超えるか否かを判定し、前記第１の推定利用量が前記閾値を超える場合にのみ前記第２の推定利用量を算出する、
   請求項２または３に記載の情報処理装置。
5. 前記算出部が、前記割当部による割当結果に対応する前記資源利用情報を前記資源利用データベースから読み出し、読み出した資源利用情報に基づいて前記推定利用量を算出する、
   請求項１に記載の情報処理装置。
6. 前記割当部が、前記予約データベースから読み出した前記予約情報と、複数種類の前記ルールとに基づいて複数の割当結果を生成し、
   前記算出部が、前記複数の割当結果のそれぞれについて前記推定利用量を算出し、最小の前記推定利用量および対応する前記割当結果を出力する、
   請求項１〜５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
7. 前記ルールが、行動パターンが類似する複数のユーザを前記施設の一の区画内にある前記利用単位に割り当てるというものであり、
   前記割当部が、ユーザの行動パターンを示すユーザ関連情報を記憶するユーザ関連データベースを参照して、前記行動パターンが類似する複数のユーザを特定し、該複数のユーザのそれぞれを前記一の区画内にある前記利用単位に割り当てる、
   請求項１〜６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
8. 少なくとも一つのプロセッサにより実行される情報処理方法であって、
   複数の利用単位を備える施設に対する１以上の予約を示す予約情報を記憶する予約データベースから読み出した前記予約情報と、前記施設における所定の資源の利用量を低減するための所定のルールとに基づいて、前記施設を予約した各ユーザに前記利用単位を割り当てる割当ステップと、
   １以上のユーザによる前記施設の前記複数の利用単位の利用実績に対応する、前記施設の前記資源の利用実績を示す資源利用情報を記憶する資源利用データベースを参照して、前記割当ステップにおける割当結果に基づいて１以上の前記利用単位が利用された場合の前記資源の推定利用量を算出し、該推定利用量を出力する算出ステップと
   を含む情報処理方法。
9. 複数の利用単位を備える施設に対する１以上の予約を示す予約情報を記憶する予約データベースから読み出した前記予約情報と、前記施設における所定の資源の利用量を低減するための所定のルールとに基づいて、前記施設を予約した各ユーザに前記利用単位を割り当てる割当ステップと、
   １以上のユーザによる前記施設の前記複数の利用単位の利用実績に対応する、前記施設の前記資源の利用実績を示す資源利用情報を記憶する資源利用データベースを参照して、前記割当ステップにおける割当結果に基づいて１以上の前記利用単位が利用された場合の前記資源の推定利用量を算出し、該推定利用量を出力する算出ステップと
   をコンピュータに実行させる情報処理プログラム。

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