(57)【要約】【課題】将来のガス使用量をより正確に予測することができる予測システム等を提供する。【解決手段】配送サーバー１０１は、供給設備についてのガスメータの指針データを受け付ける受付部３１と、指針データを記憶する記憶装置３０７と、記憶装置３０７から読み出した指針データに基づいて過去に使用されたガス使用量の前日比を算出する前日比算出部３３と、ガス使用量の前日比を基準にして必要なガス使用量の予測を行う予測部３４とを含む。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ガス使用量を予測するための予測システムであって、
供給設備についてのガスメータの指針データを受け付ける受付部と、
前記指針データを記憶する記憶部と、
前記記憶部から読み出した前記指針データに基づいて過去に使用されたガス使用量の前日比を算出する前日比算出部と、
前記ガス使用量の前日比を基準にして必要なガス使用量の予測を行う予測部と
を含むことを特徴とする予測システム。
【請求項２】
コンピューターがガス使用量を予測するための予測方法であって、
供給設備についてのガスメータの指針データを受け付けるステップと、
前記指針データに基づいて過去に使用されたガス使用量の前日比を算出するステップと、
前記ガス使用量の前日比を基準にして必要なガス使用量の予測を行うステップと
を含むことを特徴とする予測方法。
【請求項３】
請求項２に記載の予測方法をコンピューターに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、液化石油（ＬＰ）ガス使用量の予測を行うためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えばガスの使用量を事前に予測しておき、ガスを配送する効率化を行うためのシステムが知られている。例えば特許文献１には、各ユーザー（需要家）の当月１日平均使用量に基づいて、ガス切れ防止のための安全確保日数を算出し、その安全確保日数をガス切れ予定日から減じて配送予定日を設定するシステムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平８−３２９１５９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで一般に、例えば需要家に対して、必要なガス使用量を供給するための様々な試みがなされている。上述した公知のシステムも、需要家に対して必要なガス使用量を供給するための試みの１つと考えることができるが、このシステムでは、必ずしも需要家に対して必要なガス使用量を供給することはできない。上述したシステムでは、例えば当月１日平均使用量を基に安全確保日数が算出されるので、天候等の条件で日ごとに変化するガス使用量を基準にしてより正確なガス使用量を予測することができないからである。
【０００５】
本発明の目的は、このような状況に鑑みなされたもので、将来のガス使用量をより正確に予測することができる予測システムおよび予測方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明は、ガス使用量を予測するための予測システムであって、供給設備についてのガスメータの指針データを受け付ける受付部と、前記指針データを記憶する記憶部と、前記記憶部から読み出した前記指針データに基づいて過去に使用されたガス使用量の前日比を算出する前日比算出部と、前記ガス使用量の前日比を基準にして必要なガス使用量の予測を行う予測部とを含むものである。
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明は、コンピューターがガス使用量を予測するための予測方法であって、供給設備についてのガスメータの指針データを受け付けるステップと、前記指針データに基づいて過去に使用されたガス使用量の前日比を算出するステップと、前記ガス使用量の前日比を基準にして必要なガス使用量の予測を行うステップとを含むものである。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、将来のガス使用量をより正確に予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の一実施形態に係るネットワーク構成例を示す図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る配送サーバーの構成例を示すブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る配送サーバーの記憶装置に格納された需要家情報の構成例を示す図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る配送サーバーの全体動作例を示すフローチャートである。
【図５】本発明の一実施形態において、指針データの一例を示す図である。
【図６】本発明の一実施形態に係る配送サーバーの記憶装置に格納された複数の指針データの構成例を示す図である。
【図７】本発明の一実施形態において、ガス使用量の前日比の計算例を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本実施形態におけるシステムの概要構成を説明する。このシステムは、ガスメータのメータ指針を含む指針データに基づいて算出されたガス使用量の前日比を基に必要となるガス使用量を予測するものである。
【００１１】
図１は本発明の一実施形態に係るネットワーク構成を示す図である。図１において、配送サーバー（予測システム）１０１は、ネットワーク１０２を介して、複数のクライアントコンピューター１０３ａ、１０３ｂ、・・・、１０３ｎと通信可能に構成されている。さらに、この配送サーバー１０１は、ネットワーク１０４を介して、複数のモバイル端末１０５ａ、１０５ｂ、・・・、１０５ｎと通信可能に構成されている。なお、複数のクライアントコンピューター１０３ａ〜１０３ｎの各々に共通の説明では各クライアントコンピューターが単にクライアントコンピューター１０３として参照され、複数のモバイル端末１０５ａ〜１０５ｎの各々に共通の説明では各モバイル端末が単にモバイル端末１０５として参照される。
【００１２】
クライアントコンピューター１０３は、例えば各配送拠点の配送を一元で管理する配送センターに設置され、配送センターのユーザーによって使用される端末である。ユーザーは、クライアントコンピューター１０３を介して配送サーバー１０１に接続し、配送状況の確認、配送データの作成指示など、配送業務を専用で行う。なお、クライアントコンピューター１０３の設置場所は、例えば配送拠点などとしてもよい。
【００１３】
モバイル端末１０５は、ガス容器を備える供給設備に取り付けられたガスメータの指針を行う作業員（例えば、検針員、配送員、保安員なども含む。）によって使用される端末であり、ＣＰＵ、メモリ、入力装置および表示装置などを備える。上記作業員は、モバイル端末１０５を介してガスメータのメータ指針を含む指針データを収集して、配送サーバー１０１へ送信する。
【００１４】
ガスメータ１０６ａ、１０６ｂ、・・・、１０６ｎは、ネットワーク１０７を介してネットワーク１０７に接続されている。複数のガスメータ１０６ａ〜１０６ｎの各々に共通の説明では各ガスメータが単にガスメータ１０６として参照される。
【００１５】
ガスメータ１０６は、供給設備に取り付けられており、定期的に（所定の日時に）、供給設備のガス使用量を検出して配送サーバー１０１に出力するように構成されている。
【００１６】
［ガス使用量の予測の概略］
次に、本実施形態のシステムによって実現されるガス使用量の予測の概略について、図１を参照して説明する。
【００１７】
需要家によって使用されるガス使用量は、気候条件（気温、湿度、天気など）が類似するエリア同士であれば、異なるエリア（異なる都市間）であっても使用し得るガス使用量がほぼ同様になると予想されることから、前日のガス使用量の実績から、各需要家毎に予想されるガス使用量を調整するようにすることが好ましい。そのため、本実施形態の配送サーバー１０１は、ガスメータ１０６からの指針データを利用して各需要家毎に後述するガス使用量の前日比を算出するように構成されている。
【００１８】
このようなガス使用量の前日比を算出することで、配送サーバー１０１は、あるエリアにおける需要家のガス使用量の前日比に基づいて、そのエリアの気候条件と類似する他のエリアにおける需要家のガス使用量の予測値を調整することができ、ガス使用量の予測をより正確に行うことができる。配送サーバー１０１は、例えば、気候条件が類似するエリアを設定しておき、予測対象のエリアに応じて、この予測対象のエリアに対応付けられたエリアにおける需要家のガス使用量の前日比を、予測対象のエリアの需要家の前日比として使用して予測対象のエリアの需要家のガス使用量を予測してもよい。この予測処理については後述する。
【００１９】
このように、前日のガス使用量の実績からガス使用量の予測値が調整されることになるが、正しく予測されるためには、配送サーバー１０１は、毎回同じ時刻に得られる指針データを取得するようにするのが好ましい。また、指針データの取得先は、大規模設備とすることが好ましい。需要家の総数が多くなると、予測値の信頼性が上がるからである。さらに、この実施形態では、需要家としては、例えば、業務用の契約者ではなく、通常の個人契約者とすることが好ましい。一般に、個人契約者の場合は、ガス消費機器（給湯機器、暖房機器など）を利用することが多く、気候条件（特に気温）の影響を受けてガスを使用することが多くなるが、業務用の契約者の場合は、気候条件にかかわらずガスを使用することが多く、気候条件の影響を受けないことが多いからである。
【００２０】
[配送サーバーの構成]
図２は配送サーバー１０１の構成例を示すブロック図である。なお、図２では、単一のコンピュータシステムが採用される場合について説明するが、配送サーバー１０１が複数のコンピュータシステムによる多機能の分散システムの一部として構成されることもあり得る。
【００２１】
図２に示すように、配送サーバー１０１は、ＣＰＵ３０１、システムバス３０２、ＲＡＭ３０３、入力装置３０４、出力装置３０５、通信制御装置３０６および記憶装置（記憶部）３０７を有する。
【００２２】
ＣＰＵ３０１は、各構成要素とシステムバス３０２で接続されて制御信号やデータの転送処理を行うとともに、配送サーバー１０１全体の動作を実現するための各種のソフトウェアプログラムの実行、演算処理等を行う。
【００２３】
ＲＡＭ３０３には、データやソフトウェアプログラムを一時的に記憶するためのワークエリアが設けられている。
【００２４】
記憶装置３０７は、ＲＯＭやＨＤＤなどの不揮発性記憶媒体で構成され、ソフトウェアプログラムを格納するプログラム格納領域と、随時取得するデータや処理結果としてのデータなどを格納するデータ格納領域とを備える。例えば記憶装置３０７のプログラム格納領域からソフトウェアプログラムがＲＡＭ３０３のワークエリアに読み出されてＣＰＵ３０１によって当該ソフトウェアプログラムが実行されることにより、この実施形態のＣＰＵ３０１は後述する各部３１〜３４の機能を実現する。
【００２５】
ＣＰＵ３０１は、図２に示すように、受付部３１、ガス使用量算出部３２、前日比算出部３３および予測部３４を備える。
【００２６】
受付部３１は、複数の供給設備（ガス容器）についての各ガスメータ１０６の指針データをそれぞれ受け付ける。指針データには、ガス容器のガス残量を示すメータ指針等を含むが、詳細は後述する。
【００２７】
ガス使用量算出部３２は、各指針データの比較に基づいて、各供給設備において使用されたガス使用量を算出する。この実施形態では、指針データは、ガス容器のガス残量を示すメータ指針を含むので、ガス使用量算出部３２は、例えば{（今回の検針日のメータ指針値）−（前回の検針日のメータ指針値）}からガス使用量を求める。
【００２８】
前日比算出部３３は、指針データに基づいて過去に消費されたガス使用量の前日比を算出する。この処理については、後に詳細に説明する。
【００２９】
予測部３４は、ガス使用量の前日比に基づいて将来のガス使用量を予測する。この予測の処理については、後に詳細に説明する。
【００３０】
図３は配送サーバー１０１の記憶装置３０７に格納された顧客情報の構成例を示す図である。記憶装置３０７には、図３に示すように、需要家である顧客を識別するための「顧客ＩＤ」、およびガスメータを識別するための「メータ番号」、ガス容器の容量を示す「ガス容器容量」、および供給設備が設けられるエリアを識別するための「エリアコード」等が格納される。
【００３１】
[配送サーバーの動作]
次に、ガスメータ１０６から、配送サーバー１０１に対して指針データが送信された場合に、その指針データに基づいて算出された前日比を利用して供給設備のガス使用量を予測する方法について図４〜７を参照して説明する。図４は配送サーバー１０１の全体動作例を示すフローチャートである。図５は指針データの一例を示す図である。図６は配信サーバー１０１の記憶装置３０７に格納された複数の指針データの構成例を示す図である。図７はガス使用量の前日比の計算例を説明するための図である。
【００３２】
図４において先ず、ガスメータ１０６が配送サーバー１０１に対して指針データを送信した場合、配送サーバー１０１のＣＰＵ３０１（受付部３１）は、その指針データを受け付ける（Ｓ１０１）。ここで、ガスメータ１０５から送信される指針データの一例を図５に示す。
【００３３】
図５に示すように、指針データは、顧客ＩＤ、エリアコード、検針日時、メータ番号、メータ指針等を含む。この実施形態では、ガスメータ１０６は、定期的に、メータ指針を読み取って上述の指針データを送信する機能を有しているために、配送サーバー１０５は、ガスメータ１０６から定期的に指針データを受信するようになっている。
【００３４】
配送サーバー１０１は、指針データを受け付けると、その指針データを記憶装置３０７に記憶する。この記憶例を図６に示す。
【００３５】
図６に示すように、記憶装置３０７には、ＣＰＵ３０１によって受け付けられた複数の指針データが記憶されている。
【００３６】
図４のＳ１０２において、配送サーバー１０１のＣＰＵ３０１（ガス使用量算出部３２）は、記憶装置３０７から読み出した指針データのそれぞれの比較に基づいて、供給設備において使用された今回分のガス使用量を算出する。この実施形態では、例えば、ガス使用量（ｍ3）は、例えば、{（Ｎ＋１）日に検出されたメータ指針−（Ｎ）日に検出されたメータ指針）}の式から求められる。Ｎ＝１，２，・・・。
【００３７】
図４のＳ１０３において、配送サーバー１０１のＣＰＵ３０１（前日比算出部３３）は、Ｓ１０２で算出されたガス使用量の前日比を算出する。換言すれば、ＣＰＵ３０１は、記憶装置３０７から読み出した指針データに基づいて過去に消費されたガス使用量の前日比を算出する。
【００３８】
図７（ａ）の例では、Ｎ―１日、Ｎ日およびＮ＋１日の各メータ指針値から、先ず、ＣＰＵ３０１がＮ−１日からＮ日までに使用されたガス使用量を求めるとともに（図７（ａ）において（２）で示してある。）、Ｎ日からＮ＋１日までに使用されたガス使用量を求める（図７（ａ）において（１）で示してある。）そして、ＣＰＵ３０１は、Ｎ＋１日の前日比として、（上述の（１）のガス使用量）／（上述の（２）のガス使用量）の式から、値を得る。
【００３９】
具体的には、図７（ｂ）に例示するように、ＣＰＵ３０１は、７月７日のガス使用量として、（７月７日のメータ指針値）−（７月６日のメータ指針値）から、「２００２」（ｍ3）の値を算出し、７月８日のガス使用量として、（７月８日のメータ指針値）−（７月７日のメータ指針値）から、「１９３２」（ｍ3）の値を算出する。なお、図７（ｂ）において、７／６は７月６日、７／７は７月７日、７／８は７月８日を表している。そして、ＣＰＵ３０１は、７月８日の時点におけるガス使用量の前日比として、「１９３２」／「２００２」＝「０．９６５」を得る。
【００４０】
図４のＳ１０４において、配送サーバー１０１のＣＰＵ３０１（予測部３４）は、Ｓ１０５で算出された前日比を基に供給設備において必要な将来のガス使用量を予測する。図７（ａ）の例によれば、Ｓ１０３の処理で、Ｎ＋１日の前日比（例えば、「０．９６５」）が算出されることになるので、ＣＰＵ３０１は、前日比（＝「０．９６５」）を、Ｎ日のガス使用量（例えば、「１９３２」ｍ3）に乗算して、その乗算した値を、翌日であるＮ＋２日に必要となるガス使用量として予測する。これは、（Ｎ＋２日のガス使用量の予測値）＝（Ｎ＋１のガス使用量）×（Ｎ＋１日のガス使用量の前日比）の式で表される。
【００４１】
なお、ガス使用量を予測する方法は、上記で例示したものに限られない。例えば、Ｎ＋１日の前日比とＮ日の前日比との差が所定の値より大きい場合に限り、ＣＰＵ３１がＳ１０４の予測処理を行うようにしてもよい。あるいは、Ｎ＋１日の前日比とＮ日の前日比との差が、例えば前日、前々日と連続して所定の値より大きい場合（つまり、今回の前日比が所定回数以上連続して所定の値より大きい場合）に限り、ＣＰＵ３１がＳ１０４の予測処理を行うようにしてもよい。所定回数は１回でもよい。
【００４２】
以上説明したように、本実施形態の配送サーバー１０１は、指針データに基づいてガス使用量の前日比を算出し、この前日比に基づいて翌日のガス使用量を予測する。ここで、ガス使用量の前日比は、天候や気温などの条件によって変動することになるので、これらの条件を考慮したガス使用量が予測される。この点で、この配送サーバー１０１は、需要家に対して適切なガス容器を配送することができるという側面も備える。
【００４３】
なお、ガス使用量の予測は、上述した例に限られず、様々な観点から行うことが可能である。例えば、複数の需要家の各ガス容器が一箇所に集中して配置されるとき（集中方式）には、ＣＰＵ３０１では、同一箇所に接続される複数の需要家を予めグループ化しておき、同一グループ内の需要家の各ガス使用量の合計値から当該グループで使用されたガス使用量の前日比を求め、この前日比を基に、当該グループで必要となるガス使用量を予測するようにしてもよい。
【００４４】
また、ＣＰＵ３０１は、同一エリア内の需要家の各ガス使用量の合計値から当該エリア内で使用されたガス使用量の前日比を求め、この前日比を基に、当該エリアで必要となるガス使用量を予測するようにしてもよい。配送サーバー１０１は、例えば、気候条件が類似するエリアを設定しておき、予測対象のエリア（例えば、千葉県の沿岸部）の需要家のガス使用量を予測する場合に、このエリアに対応付けられた他のエリア（例えば、神奈川県湘南地域）の需要家のガス使用量の前日比を、予測対象のエリアの需要家の前日比として使用して予測対象のエリアの需要家のガス使用量を予測（図４のＳ１０４）してもよい。
【符号の説明】
【００４５】
３１  受付部
３２  ガス使用量算出部
３３  前日比算出部
３４  予測部
１０１  配送サーバー
１０６  ガスメータ
２０７  記憶装置
３０１  ＣＰＵ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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