(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
発電装置から供給される電力を蓄える蓄電池の電力残量を取得する電力残量取得部と、
所定の予測期間における前記発電装置の発電量に関する予測情報を取得する予測取得部と、
人の行動と、該行動を行ったことにより消費する電力量を示す行動消費電力量と、を関連づけた行動リストを記憶する記憶部と、
前記行動リストから前記予測情報と前記電力残量とに基づいて、前記予測期間の推奨行動を抽出する抽出部と、
前記抽出部が抽出した前記予測期間の推奨行動を含む推奨情報を生成する生成部と、
前記生成部が生成した推奨情報を出力する出力部と、
を備える、
ことを特徴とする行動推奨装置。
【請求項２】
前記抽出部は、前記予測期間の推奨行動として前記行動消費電力量が前記発電量の予測値よりも小さい行動を抽出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の行動推奨装置。
【請求項３】
前記抽出部は、前記行動リストから前記予測情報と前記電力残量とに基づいて、前記予測期間の前の期間である予測前期間の推奨行動をさらに抽出し、
前記生成部は、前記予測期間の推奨行動と前記予測前期間の推奨行動との組み合わせを含む推奨情報を生成する、
ことを特徴とする請求項１に記載の行動推奨装置。
【請求項４】
前記電力残量の値が所定の値より大きい場合に、前記抽出部は、前記予測前期間の推奨行動として電力を消費する行動を抽出する、
ことを特徴とする請求項３に記載の行動推奨装置。
【請求項５】
前記予測前期間の推奨行動は、前記電力残量と前記所定の値との差分の電力を消費する行動である、
ことを特徴とする請求項４に記載の行動推奨装置。
【請求項６】
前記電力残量の値が所定の値より小さい場合に、前記抽出部は、前記予測前期間の推奨行動として前記行動消費電力量が他の行動よりも小さい行動を抽出する、
ことを特徴とする請求項３に記載の行動推奨装置。
【請求項７】
ユーザが消費する電力に関する要求を取得する要求取得部をさらに備え、
前記抽出部は、前記予測情報と前記電力残量と前記要求とに基づいて、前記行動リストから前記推奨行動を抽出する、
ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の行動推奨装置。
【請求項８】
電力使用の実績を示すデータを取得する実績取得部と、
前記電力使用の実績が前記要求を満たしたか否かを判定する判定部と、をさらに備え、
前記生成部は、前記判定部が前記要求を満たさなかったと判定した場合、前記要求を満たさなかったことを示す注意情報を生成し、
前記出力部は、前記注意情報を出力する、
ことを特徴とする請求項７に記載の行動推奨装置。
【請求項９】
ユーザが前記行動リストに記憶された行動を実行する頻度を含む行動習性を示すユーザ情報を記憶するユーザ情報記憶部をさらに備え、
前記抽出部は、前記予測情報と前記電力残量と前記ユーザ情報とに基づいて、前記行動リストから前記推奨行動を抽出する、
ことを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の行動推奨装置。
【請求項１０】
ユーザが前記行動リストに記憶された行動を実行したことを示す実行情報を取得する実行情報取得部をさらに備え、
前記抽出部は、前記予測情報と前記電力残量と前記実行情報とに基づいて、前記行動リストから前記推奨行動を抽出する、
ことを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の行動推奨装置。
【請求項１１】
電力を発電する発電装置と、
前記発電装置が発電した電力を蓄える蓄電池と、
行動推奨装置と、を有し、
前記行動推奨装置は、
前記蓄電池の電力残量を取得する電力残量取得部と、
所定の予測期間における前記発電装置の発電量に関する予測情報を取得する予測情報取得部と、
人の行動と、該行動を行ったことにより消費する消費電力量を示す行動消費電力量と、を関連づけた行動リストを記憶する記憶部と、
前記行動リストから前記予測情報と前記電力残量とに基づいて、前記予測期間の推奨行動を抽出する抽出部と、
前記抽出部が抽出した前記予測期間の推奨行動を含む推奨情報を生成する生成部と、
前記生成部が生成した推奨情報を出力する出力部と、
を備える、
ことを特徴とする行動推奨システム。
【請求項１２】
行動を推奨する方法であって、
コンピュータが、
発電装置から供給される電力を蓄える蓄電池の電力残量を取得し、
所定の予測期間における前記発電装置の発電量に関する予測情報を取得し、
人の行動と、該行動を行ったことにより消費する消費電力量を示す行動消費電力量と、を関連づけた行動リストを取得し、
前記行動リストから前記予測情報と前記電力残量とに基づいて、前記予測期間の推奨行動を抽出し、
抽出した前記予測期間の推奨行動を含む推奨情報を生成し、
生成した前記推奨情報を出力する、
ことを特徴とする行動推奨方法。
【請求項１３】
コンピュータを、
蓄電池の電力残量を取得する電力残量取得手段、
所定の予測期間における発電装置の発電量に関する予測情報を取得する予測情報取得手段、
人の行動と、該行動を行ったことにより消費する電力量を示す行動消費電力量と、を関連づけた行動リストを記憶する記憶手段、
前記行動リストから前記予測情報と前記電力残量とに基づいて、前記予測期間の推奨行動を抽出する抽出手段、
前記抽出手段が抽出した前記推奨行動を含む推奨情報を生成する生成手段、
前記生成手段が生成した前記推奨情報を出力する出力手段、
として機能させる、
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、ユーザに行動を推奨する行動推奨装置、行動推奨システム、行動推奨方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
状況に応じて適切と推定される行動をユーザに推奨するための技術が知られている。例えば特許文献１が開示する技術では、ユーザが予め自己の実践すべき行動計画を入力し、実行結果を日記に書きこむ。そして、日記を見た他のユーザから行動についてのコメントを受け取って表示する。【０００３】
また、特許文献２は、設定されているスケジュールがユーザの健康に与える影響を推定し、推定結果に応じたアドバイスを提供するシステムを開示している。【０００４】
特許文献３は、社会ネットワーク上のコミュニケーションが消費者の消費行動に与える影響を勘案した社会ネットワーク構造モデルを算出する電子計算機を開示する。ユーザは、算出されたモデルに基づいて適切な行動を選択できる。【０００５】
特許文献４は、ユーザの行動履歴からユーザの次の行動（移動先等）を予測する行動予測システムを開示している。特許文献４は、予測した行動に基づいて、ユーザに店舗や商品を推薦することに言及している。【０００６】
特許文献５が開示するシステムでは、例えばダイエット等の共通の目的を持つグループのデータベースから、グループ全体の状態や、登録情報がユーザと類似している他のメンバーの現状の情報を抽出する。そして、抽出した情報をユーザに提供することで、目的に応じた行動を促進する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００８−２１７６２１号公報
【特許文献２】特開平１０−３０５０１６号公報
【特許文献３】特開２００９−１１６８４４号公報
【特許文献４】特開２０１０−１４６２７６号公報
【特許文献５】特開２０１０−２０４８８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
太陽光パネルなどの家庭用発電機による電力を蓄電池に蓄電し、これを用いて生活しているユーザや、医療機器を使用するために停電時でも電力を必要等の事情を有するユーザは、電力の効率的な利用に対して高い関心を示す場合がある。このようなユーザに対しては、現在及び将来の電力状況に基づいた行動を推奨しなければ、有効に動機付けできない。ところが特許文献１〜５に開示の技術により提供される情報は、電力状況に応じたものではないため、このような傾向を持つユーザに有効に行動を推奨できないという問題があった。【０００９】
本発明は上述の事情に鑑みてなされたもので、電力の効率的な使用に関心の高いユーザに対して、効果的に行動を推奨できる行動推奨装置、行動推奨システム、行動推奨方法およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の第１の観点に係る行動推奨装置は、
発電装置から供給される電力を蓄える蓄電池の電力残量を取得する電力残量取得部と、
所定の予測期間における前記発電装置の発電量に関する予測情報を取得する予測取得部と、
人の行動と、該行動を行ったことにより消費する電力量を示す行動消費電力量と、を関連づけた行動リストを記憶する記憶部と、
前記行動リストから前記予測情報と前記電力残量とに基づいて、前記予測期間の推奨行動を抽出する抽出部と、
前記抽出部が抽出した前記予測期間の推奨行動を含む推奨情報を生成する生成部と、
前記生成部が生成した推奨情報を出力する出力部と、
を備える、
ことを特徴とする。
【００１１】
本発明の第２の観点に係る行動推奨システムは、
電力を発電する発電装置と、
前記発電装置が発電した電力を蓄える蓄電池と、
行動推奨装置と、を有し、
前記行動推奨装置は、
前記蓄電池の電力残量を取得する電力残量取得部と、
所定の予測期間における前記発電装置の発電量に関する予測情報を取得する予測情報取得部と、
人の行動と、該行動を行ったことにより消費する消費電力量を示す行動消費電力量と、を関連づけた行動リストを記憶する記憶部と、
前記行動リストから前記予測情報と前記電力残量とに基づいて、前記予測期間の推奨行動を抽出する抽出部と、
前記抽出部が抽出した前記予測期間の推奨行動を含む推奨情報を生成する生成部と、
前記生成部が生成した推奨情報を出力する出力部と、
を備える、
ことを特徴とする。
【００１２】
本発明の第３の観点に係る行動推奨方法は、
行動を推奨する方法であって、
コンピュータが、
発電装置から供給される電力を蓄える蓄電池の電力残量を取得し、
所定の予測期間における前記発電装置の発電量に関する予測情報を取得し、
人の行動と、該行動を行ったことにより消費する消費電力量を示す行動消費電力量と、を関連づけた行動リストを取得し、
前記行動リストから前記予測情報と前記電力残量とに基づいて、前記予測期間の推奨行動を抽出し、
抽出した前記予測期間の推奨行動を含む推奨情報を生成し、
生成した前記推奨情報を出力する、
ことを特徴とする。
【００１３】
本発明の第４の観点に係るプログラムは、
コンピュータを、
蓄電池の電力残量を取得する電力残量取得手段、
所定の予測期間における発電装置の発電量に関する予測情報を取得する予測情報取得手段、
人の行動と、該行動を行ったことにより消費する電力量を示す行動消費電力量と、を関連づけた行動リストを記憶する記憶手段、
前記行動リストから前記予測情報と前記電力残量とに基づいて、前記予測期間の推奨行動を抽出する抽出手段、
前記抽出手段が抽出した前記推奨行動を含む推奨情報を生成する生成手段、
前記生成手段が生成した前記推奨情報を出力する出力手段、
として機能させる、
ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、電力の効率的な使用に関心の高いユーザに対して、効果的に行動を推奨できる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施の形態１に係る行動推奨システムの構成例を示す図である。
【図２】実施の形態１に係る行動推奨装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図３】実施の形態１における予測情報、電力残量の値および行動リストの例を示す図である。
【図４】実施の形態１における行動推奨処理を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施の形態２に係る行動推奨装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図６】実施の形態２における予測情報、電力残量の値および行動リストの例を示す図である。
【図７】実施の形態２における行動推奨処理を示すフローチャートである。
【図８】本発明の実施の形態３に係る行動推奨装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図９】実施の形態３における予測情報、電力残量の値、行動リストおよびユーザ情報の例を示す図である。
【図１０】実施の形態３における行動推奨処理を示すフローチャートである。
【図１１】実施の形態に係る行動推奨装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明を実施するための形態について図面を参照して詳細に説明する。なお図中、同一または相当部分には同じ符号を付す。
【００１７】
（実施の形態１）
本発明の実施の形態１に係る行動推奨システム１００は、図１に示すように、行動推奨装置１、蓄電池２および発電装置３から構成される。発電装置３は、小型風力発電機、小型ガソリン発電機等の自家発電装置である。本実施形態では、発電装置３はユーザの家の屋根に取り付けられた太陽光パネルとする。発電装置３は、発電した電力を蓄電池２に供給する。
【００１８】
蓄電池２は、リチウムイオンバッテリー、鉛蓄電池、燃料電池等から構成され、発電装置３から供給される電力を蓄える。
また、蓄電池２は、電力残量を計測する残量計を備えている。本実施形態では、蓄電池２は、図１のようにユーザの家庭内に設置されるものの他、電気自動車に搭載される蓄電池を含むとする。
【００１９】
行動推奨装置１は、図２に示すように、予測情報取得部１１、電力残量取得部１２、行動リスト記憶部１３、推奨情報生成部１４および表示部１５を備える。行動推奨装置１はＬＡＮ（Local aria network)機器・モデム等を備え、インターネットを介して外部とのデータ通信が可能である。行動推奨装置１は、更に蓄電池２と接続しており、蓄電池２の残量計から電力残量を示す情報を取得する。
【００２０】
予測情報取得部１１は、現在を起点とした将来の所定期間（予測期間、例えば明日の０時から２４時まで）に蓄電池２に供給される電力を予測するための情報を外部から取得する。
本実施形態では予測情報取得部１１は、予測情報として、インターネットから図３（ａ）に示すような天気予報（予測期間中の発電装置３の地域）の情報を取得する。図３（ａ）の予測情報は、ユーザの家が所在する地域（発電装置３が所在する地域）の予測期間の天気が晴れであると予測されることを示している。なお、予測情報としての天気予報は、明日の天気予報に限らず、時間単位の天気予報でもよいし、１週間単位の天気予報でもよい。
【００２１】
予測情報取得部１１は、予め図３（ｂ）のように、あり得る予測情報の内容と、発電量の多寡と、を対応づけて記憶する対応リストを保持している。そして、対応リストを用いて、取得した予測情報から予測期間における発電装置３の発電量の多寡を示す情報を得る。そして、取得した予測発電量を、推奨情報生成部１４に伝達する。
【００２２】
電力残量取得部１２は、蓄電池２の残量計から電力残量の値を取得し、推奨情報生成部１４に伝達する。
電力残量取得部１２が蓄電池２の残量計から取得する電力残量は、例えば図３（ｃ）のように、電力残量の値（２．００ｋＷｈ）と、満充電の状態（１０．００ｋＷｈ）と対比した残り容量（８．００ｋＷｈ）の情報を含む。
【００２３】
行動リスト記憶部１３は、ユーザが予測期間及び予測期間に先立つ期間（予測前期間）に取りうる行動のリストである行動リストを記憶する。なお、行動のリストは、ユーザが行動推奨装置１に入力してもよいし、外部から取得してもよい。
【００２４】
行動リストは、予測期間及び予測前期間においてユーザが取りうる行動毎に、電力の消費の有無を定義したリストである。本実施形態では、行動リストは図３（ｃ）のように行動の識別子「ＩＤ」と、行動の内容を示すテキスト情報「行動」と、その行動が電力を消費するか否かを示す「消費有無」と、を対応づけて記憶する。「消費有無」の列の「○」は電力を消費することを、「×」は電力を消費しないことを、それぞれ示す。たとえば、「ＩＤ」が１の電気自動車で通勤するという行動は、電力を消費する。
【００２５】
推奨情報生成部１４は、行動リスト記憶部１３が記憶する行動リストから、予測情報取得部１１が取得した予測発電量と電力残量取得部１２が取得した蓄電池２の電力残量の値とに基づく所定の評価基準に適合する、予測期間の行動と、予測前期間の行動との組み合わせを抽出する。所定の評価基準とは、たとえば、予測期間終了後の蓄電量を最大にすることである。所定の評価基準及び組み合わせの抽出方法については後述する。
推奨情報生成部１４は、予測前期間及び予測期間に取る行動として、抽出した組み合わせの行動を実行することを推奨する推奨情報を生成し、表示部１５に送る。推奨情報は、所定の推奨テンプレートに抽出した組み合わせをはめ込んで生成される文書であってもよいし、抽出した組み合わせを強調表示したスケジュール表であってもよい。あるいは、音声情報で有ってもよい。
【００２６】
表示部１５は、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence)ディスプレイ等の表示装置から構成され、推奨情報生成部１４から受け取った推奨情報を表示する。なお推奨情報が音声であるばあいには、表示部１５は、音声出力するスピーカ等によって構成される。また、推奨情報生成部１４は、生成した推奨情報をユーザが所持する携帯端末などのユーザが閲覧可能な他の端末に送信して表示させてもよい。
【００２７】
次に、行動推奨装置１が実行する処理について説明する。行動推奨装置１は、電源を投入されると（あるいはユーザが行動を推奨する情報を表示する操作を実行すると）、図４に示す処理（行動推奨処理１）を開始する。
行動推奨処理１では、行動推奨装置１の予測情報取得部１１が、図３（ａ）のようなインターネットを介して予測情報（ユーザの家が所在する地域の予測期間の天気予報）を取得する（ステップＳ１１）。
【００２８】
そして、電力残量取得部１２が、蓄電池２の残量計から図３（ｃ）のような電力残量の値を取得する（ステップＳ１２）。
【００２９】
さらに、予測情報取得部１１が、取得した天気予報に基づいて、予測期間の発電量が多いか否かを予測する（ステップＳ１３）。
【００３０】
具体的には、図３（ｂ）に示す対応リストから、取得した天気予報の内容に合致する発電装置３の発電量に係る情報を取得する。たとえば、予測情報が「晴れ」であった場合には、対応リストの「予測情報」が「晴れ」の行を抽出し、抽出した行の項目「発電量」の「多い」を取得して、発電量の予測情報とする。即ち、発電量は多いと予測される。同様に、明日の天気予報が「雨」や「曇り」であった場合、発電量は少ないと予測される。
【００３１】
発電量が少ないと予測した場合（ステップＳ１３；ＮＯ）、処理はステップＳ１９に移行する。
一方、発電量が多いと予測した場合（ステップＳ１３；ＹＥＳ）、推奨情報生成部１４は、発電した電力を蓄電池２に蓄積できるか判別する。具体的には、電力残量取得部１２が取得した電力残量の値が所定の閾値より大きいか否かを判定する（ステップＳ１４）。閾値は、工場出荷時に設定された値であってもよいし、ユーザが指定する値でもよい。
たとえば、閾値が５．００ｋＷｈであり、図３（ｂ）のように２．００ｋＷｈの電力残量があるとすると、電力残量の値が所定の値以下であると判別される。閾値はこれに限らず「０」でもよい。
【００３２】
電力残量の値が所定の値以下である場合（ステップＳ１４；ＮＯ）、処理はステップＳ１９に移行する。
一方、電力残量の値が所定の値より大きい場合（ステップＳ１４；ＹＥＳ）、電力の効率的な利用の為には予測期間において発電される電力を蓄積するための容量を確保する必要がある。そこで、推奨情報生成部１４は、行動リスト記憶部１３が記憶する行動リストから、予測前期間の推奨行動として電力を消費する行動を抽出する（ステップＳ１５）。図３（ｄ）の行動リストでは、「消費有無」の項目が○である「ＩＤ」１、３、４、５、７、１０の行動が抽出される。推奨情報生成部１４は、予測前期間の行動として１以上の行動を抽出する。このとき、所定の評価基準（ここでは、電力を消費する行動）に適合する行動が、行動リストになかった場合は、推奨情報生成部１４は、エラーを表示する推奨情報を生成し、表示部１５に表示させてもよい。
【００３３】
また、推奨情報生成部１４は、行動リスト記憶部１３が記憶する行動リストから、予測期間の推奨行動として蓄電する行動を抽出する（ステップＳ１６）。蓄電する行動とは、消費電力が発電量よりも小さい行動を意味する。本実施の形態では、図３（ｄ）の行動リストにおける「消費有無」が「×」の行動を、蓄電する行動とする。
さらに、蓄電池２が使用可能であることが条件に含まれる。例えば、蓄電池２が電気自動車に搭載されている場合、電気自動車を使用すると発電装置３が発電した電力を蓄電池２に蓄電することができないので、行動期間中に電気自動車が蓄電池２に接続されることが条件に含まれる。この場合、図３（ｄ）の行動リストから、「消費有無」の項目が×であって電気自動車を使わない行動（「ＩＤ」２、６、８、９の行動）が抽出される。推奨情報生成部１４は、予測期間の行動として１以上の行動を抽出する。このとき、所定の評価基準（ここでは、蓄電する行動）に適合する行動が、行動リストになかった場合は、推奨情報生成部１４は、エラーを表示する推奨情報を生成し、表示部１５に表示させてもよい。
【００３４】
なお、蓄電池２が全て電気自動車に搭載されている場合は、電気自動車を使用しない行動であることのみを「蓄電する行動」の条件としてもよい。この場合、図３（ｃ）の行動リストでは、電気自動車を使う行動である「ＩＤ」１および５以外の行動が抽出される。
【００３５】
次に推奨情報生成部１４は、抽出した予測期間の行動（蓄電する行動）と予測前期間（電力を消費する行動）の行動との組み合わせを表示する推奨情報を生成する（ステップＳ１７）。推奨情報生成部１４は、推奨情報を表示部１５に表示させる（ステップＳ１８）。
推奨情報が表示部１５に表示されると、予測情報取得部１１は、予測期間が経過したか否かを判定する（ステップＳ１９）。予測期間が経過していない場合（ステップＳ１９；ＮＯ）、ステップＳ１９を繰り返す。
一方、予測期間が経過すると（ステップＳ１９；ＹＥＳ）、次の予測期間についてステップＳ１１に戻り、ステップＳ１１〜ステップＳ１９を繰り返す。
【００３６】
以上説明したように、本実施の形態１の行動推奨システム１００によれば、予測前期間に蓄電池２の空き容量を確保し、予測期間中には蓄電を実行するという、電気利用効率が高い行動に組み合わせをユーザに推奨できる。このような行動をユーザが実行すれば、予測期間終了後に蓄電池には十分な量の電力を蓄えることができ、発電装置３の発電量が少ない期間にこれを利用することが出来る。その結果、電力の利用効率が向上する。
このように、本実施の形態１の行動推奨システム１００は、行動電力の効率的利用に関心が高いユーザに対して、有効に行動を推奨できる。ユーザは、現在の蓄電量や将来の発電量を自ら確認せずとも、推奨された行動を実行するだけで電力効率を向上することができる。即ち、電力効率が高い行動を実行するにあたって、負担がかからない。
【００３７】
具体的には、発電装置３が太陽パネルであって翌日が晴れる場合は、発電量が多いことが予測されるため、今日の行動として電池残量を消費する行動をユーザに推奨し、明日の行動として電池残量を消費する行動をユーザに推奨することで、晴れの日（翌日）の発電量が有効に蓄電池２に蓄電されることが期待できる。
【００３８】
（実施の形態２）
次に、本発明の実施の形態２について説明する。
図５に示すように、実施の形態２の行動推奨装置１ａは、実施の形態１の行動推奨装置１の構成に加えて、要求取得部１６および判定部１７を備える。
【００３９】
要求取得部１６は、ユーザの電力使用に関する要求を取得する。ユーザの電力使用に関する要求とは、電力使用に関する要求には、ユーザが蓄電池２に蓄えた電力と電力会社から購入する電力を併用している場合に、要求された期間（以下、要求期間という）の電力会社から購入する電力量の上限値、所定量の電力を電力会社に売電すること、消費電力のうち発電装置３が発電した電力が占める割合を一定量にすること、等の要求が含まれうる。ここでは、要求期間に電力会社から購入する電力量が所定値以下であることを要求として取得した例について主に説明する。
要求取得部１６は、取得した要求を判定部１７に送る。
【００４０】
推奨情報生成部１４は、行動リスト記憶部１３が記憶する行動リストから、予測情報取得部１１が取得した予測情報と電力残量取得部１２が取得した蓄電池２の電力残量の値とに基づく所定の評価基準に適合する予測期間の行動と予測前期間の行動との組み合わせを抽出する。ここで所定の評価基準に適合するとは、発電装置３の発電電力が有効に使用又は蓄積され、かつ要求が満たされる事をいう。
推奨情報生成部１４は、抽出した予測期間の行動と予測前期間の行動との組み合わせを表示する推奨情報を生成し、表示部１５に送る。
【００４１】
判定部１７は、家庭配電盤に備えられた電力計や蓄電池２の蓄電計と接続され、ユーザの電力使用状況として、要求期間内に使用した電力量や蓄電量、電力会社への売電量等の情報を受け取る。あるいは、電力会社とインターネットを通じて接続され、ユーザの電力利用についての情報を受け取る。
判定部１７は、要求期間が経過すると、要求期間のユーザの電力使用の実績を示すデータを取得し、これに基づいて要求取得部１６が取得した要求を満たしたか否かを判定する。要求を満たさなかったと判定した場合、判定部１７は、要求を満たさなかったことを示す情報を推奨情報生成部１４に送る。
【００４２】
要求を満たさなかったことを示す情報を受け取った推奨情報生成部１４は、ユーザに要求を満たさなかったことについて注意を喚起する注意情報を生成し、表示部１５に表示させる。注意情報は、たとえば、「本日の買電力量は、制限を超えました。」というメッセージなどである。
【００４３】
本実施の形態では、予測情報取得部１１は図６（ａ）に示すように要求期間中の発電量を予測するための情報（日照時間）を含む予測情報を取得する。図６（ａ）の例では、ユーザの家が所在する地域の要求期間（明日）の日照時間は５．０時間と予測される。予測情報取得部１１は、予測情報から要求期間内の発電量の予測値を求める。予測値は、例えば日照時間に予め定められた数値を乗算する、等によって求めることが出来る。
【００４４】
電力残量取得部１２は、図６（ｂ）に示すような、電力残量を示す情報を蓄電池２の残量計から取得する。図６（ｂ）の例では、電力残量の値は５．００ｋＷｈであり、満充電の状態で１０．００ｋＷｈの蓄電池２に、５．００ｋＷｈの電力が残っていることを示している。
【００４５】
行動リスト記憶部１３は、図６（ｃ）に示すような行動リストを記録する。図６（ｃ）の例では、行動リストは、行動を識別する「ＩＤ」と、行動の内容を示す「行動」と、行動を行ったことにより消費する電力量を示す「行動消費電力量」と、行動の所要時間を示す「所要時間」の項目で構成される。たとえば、ＩＤ：１の電気自動車で通勤するという行動は、出勤して帰宅するまで１０時間かかり、０．８ｋＷｈの電力を消費する。「行動消費電力量」は、実際にユーザが該行動を行った際に計測してもよいし、一般的な値としてもよい。
【００４６】
次に、行動推奨装置１ａが実行する処理について説明する。
行動推奨装置１ａは、ユーザの電力使用に関する要求を取得するか、ユーザが行動を推奨する情報を表示する操作を実行すると、図７に示す処理（行動推奨処理２）を開始する。
行動推奨処理２では、まず要求取得部１６が、ユーザの電力使用に関する要求を取得する（ステップＳ３１）。
【００４７】
そして、予測情報取得部１１が、予測情報を取得する。具体的には、インターネットを介してユーザの家が所在する地域の要求期間の天気予報を取得する（ステップＳ３２）。
【００４８】
次に、予測情報取得部１１が、取得した予測情報（天気予報）に基づいて、要求期間の発電量を計算する（ステップＳ３３）。具体的には、日照時間に、予め記憶された日照時間あたりの標準発電量（例えば１．５６ｋＷｈ）を乗算する。たとえば、発電装置３が太陽光パネルであって、予測情報が図６（ａ）のように、明日の日照時間（５．０時間）であった場合、推奨情報生成部１４は、発電装置３が日照時間（５．０時間）で発電する電気量（５．０×１．５６＝７．８０ｋＷｈ）を予測する。
【００４９】
次に、電力残量取得部１２が、蓄電池２の残量計から電力残量を取得する（ステップＳ３４）。
そして、推奨情報生成部１４は、電力残量の値が閾値Ｘよりも大きいか否かを判定する（ステップＳ３５）。ここでは、閾値Ｘ＝蓄電池２の最大蓄電量の値−予測期間の発電量の値とする。電力残量の値が閾値Ｘよりも大きい場合（ステップＳ３５；ＹＥＳ）、推奨情報生成部１４は、行動リスト記憶部１３が記憶する行動リストから、閾値Ｘより超過している分の電力を消費する行動で、要求前期間に実行可能な行動を要求前期間の行動として抽出する（ステップＳ３６）。
【００５０】
要求前期間（現時点から要求期間の開始まで）に実行可能な行動とは、所用時間が要求前期間より短い行動である。たとえば、図６（ｂ）のように蓄電池２の電力残量が５．００ｋＷｈであった場合、電力残量５．００ｋＷｈ＞Ｘ（蓄電池２の最大蓄電量１０ｋＷｈ−予測期間の発電量７．８０ｋＷｈ＝２．２０ｋＷｈ）であるので、推奨情報生成部１４は、図６（ｃ）に示す行動リストから、要求前期間の長さ（例えば１日）で実行可能で、行動消費電力量の合計が、超過している分の電力残量５．００ｋＷｈ−２．２０ｋＷｈ＝２．８０ｋＷｈになるような蓄電池２の電力残量を消費する行動を抽出する。
【００５１】
次に、推奨情報生成部１４が、行動リスト記憶部１３が記憶する行動リストから、蓄電し、かつ、要求を満たす行動で、要求期間に実行可能な行動を予測期間の行動として抽出する（ステップＳ３７）。たとえば、要求取得部１６が取得した要求が、電力会社からの「明日の購入する電力量を１０．００ｋＷｈに抑えてほしい」という要求であった場合、推奨情報生成部１４は、図６（ｃ）に示す行動リストから、１日で実行可能で、行動消費電力量の合計が、１０．００ｋＷｈ以下になるような買電力量を使用する行動を抽出する。買電力量は、例えば、下記式（１）でもとめることができる。
買電力量＝行動消費電力量−要求期間開始時の予想蓄電量＋要求期間の予測発電量…（１）
なお、予想蓄電量は、現在の蓄電量−要求前期間の推奨行動による消費電力量とすることが出来る。即ち、ステップＳ３７行動リストに登録された行動のうち、消費電力量が式(1)で求めた買電力量が要求量よりも小さくなる行動を抽出する。なお、蓄電池２が電気自動車に搭載されている場合は、抽出条件として電気自動車を使用しないことが含まれる。
【００５２】
なお、要求が所定量の電力を売電することである場合等は、可能な売電量（要求期間終了後の残蓄電量）が要求よりも大きくなるような行動を抽出すればよい。
【００５３】
一方、電力残量の値が閾値Ｘよりも小さい場合（ステップＳ３５；ＮＯ）、推奨情報生成部１４は、行動リスト記憶部１３が記憶する行動リストから、電力を消費しない行動で、要求前期間に実行可能な行動を要求前期間の行動として抽出する（ステップＳ３８）。
【００５４】
また、推奨情報生成部１４は、行動リスト記憶部１３が記憶する行動リストから、蓄電し、かつ、要求を満たす行動で、予測期間に実行可能な行動を予測期間の行動として抽出する（ステップＳ３９）。
【００５５】
次に推奨情報生成部１４は、抽出した要求前期間の行動と要求期間の行動との組み合わせを表示する推奨情報を生成する（ステップＳ４０）。
そして、推奨情報生成部１４は、推奨情報を表示部１５に表示させる（ステップＳ４１）。
表示が終わると、予測情報取得部１１は、予測期間が経過したか否かを判定する（ステップＳ４２）。
予測期間が経過すると（ステップＳ４２；ＹＥＳ）、ステップＳ３１に戻り、ステップＳ３１〜ステップＳ４２を繰り返す。予測期間が経過していない場合（ステップＳ４２；ＮＯ）、判定部１７は、要求期間が経過したか否かを判定する（ステップＳ４３）。
【００５６】
要求期間が経過していない場合（ステップＳ４３；ＮＯ）、処理はステップＳ４２に戻り、ステップＳ４２およびステップＳ４３を繰り返す。要求期間が経過した場合（ステップＳ４３；ＹＥＳ）、判定部１７は、ユーザの電力使用の実績を示すデータを取得し（ステップＳ４４）、これに基づいて要求を満たしたか否かを判定する（ステップＳ４５）。
【００５７】
たとえば、前述のように、要求取得部１６が取得した要求が、電力会社からの「明日の購入する電力量を１０．００ｋＷｈに抑えてほしい」という要求であった場合、判定部１７は、電力会社から購入した一日の電力量を示すデータ取得し、１０．００ｋＷｈを超えたか否かで、要求を満たしたか否かを判定する。
【００５８】
要求を満たしたと判定した場合（ステップＳ４５；ＹＥＳ）、処理を終了する。要求を満たさなかったと判定した場合（ステップＳ４５；ＮＯ）、判定部１７は、要求を満たさなかったことを示す情報を推奨情報生成部１４に送る。
【００５９】
要求を満たさなかったことを示す情報を受け取った推奨情報生成部１４は、ユーザに要求を満たさなかったことについて注意を喚起する注意情報を生成する（ステップＳ４６）。推奨情報生成部１４は、注意情報を表示部１５に表示させ（ステップＳ４７）、処理を終了する。注意情報は、たとえば、「本日の買電力量は、１０．００ｋＷｈを超えました。」というメッセージである。
【００６０】
また、要求取得部１６は、ユーザの家が所在する地域の計画停電の予定情報を要求として取得してもよい。この場合、推奨情報生成部１４は、計画停電の予定情報を「計画停電の期間、購入する電力量を０．００ｋｗにする」という要求であると解釈するとよい。
【００６１】
あるいは、推奨情報生成部１４は、計画停電の予定情報を「計画停電が開始するまでに、計画停電期間の最低限の消費電力量を蓄電池２に蓄電する」という要求であると解釈してもよい。最低限の消費電力量とは、たとえば、冷蔵庫や推奨設定温度のエアコンや夜間の室内灯など生活するにあたり必要な消費電力量である。
【００６２】
また、行動推奨装置１ａは判定部１７を備えず、推奨情報生成部１４が、抽出した予測前期間の行動と予測期間の行動との組み合わせを表示する推奨情報を表示部１５に表示させるだけでもよい。また、要求情報は、電力会社からの要求に限らず、国・地方等の政府組織や、ユーザ自身の要求であってよい。
【００６３】
以上説明したように、本実施の形態２の行動推奨システムによれば、追加条件として、電力会社等が発する電力使用に関する要求を満たす行動をユーザに推奨ことができる。そのため、ユーザが要求を満たすような行動を実行するにあたって、推奨された行動を実行するだけでよいので負担がかからない。
【００６４】
たとえば、要求が計画停電の予定情報である場合には、予測前期間の行動として蓄電する行動を推奨し、計画停電の期間に発電装置３が発電する電力量と蓄電池２の電力残量とだけで、実行可能な行動をユーザに推奨することで、計画停電の期間にユーザの生活が滞ることを回避することが期待できる。この効果は、病院等で電力が必要となるイベント（大規模な手術等）を実行する時期を選ぶことにより、電力供給が途絶えることが許容されない状況で電力を有効利用する等、家庭以外にも、応用可能である。
【００６５】
さらに、要求を満たさなかった場合に、注意を喚起する注意情報をユーザに推奨することで、ユーザが推奨された行動を実行する確率の向上が期待できる。
【００６６】
（実施の形態３）
次に、本発明の実施の形態３に係る行動推奨装置１ｂについて説明する。行動推奨装置１ｂは、実施の形態１の行動推奨装置１の構成に加えて、ユーザ情報記憶部１８および入力部１９を備える。
【００６７】
ユーザ情報記憶部１８は、ユーザの行動習性を示すユーザ情報を記憶する。なお、ユーザ情報は、ユーザが行動推奨装置１ｂに入力してもよいし、外部から取得してもよい。ユーザ情報の詳細は後述する。
【００６８】
入力部１９は、所定期間内にユーザが行動を実行したことを示す実行情報の入力を受け付ける。入力部１９は、実行情報を行動リスト記憶部１３が記憶する行動リストに記憶させる。なお、実行情報は、外部から取得してもよい。たとえば、家庭内の電化製品に消費電力量計を付け、電化製品の使用を検出することで、ユーザが行動を実行したことを示す実行情報を取得してもよい。あるいは、電化製品の電源をＯＮにしたか否かで電化製品の使用を検出してもよい。
【００６９】
図９は、実施の形態３における予測情報、電力残量の値、行動リストおよびユーザ情報の例を示す図である。予測情報取得部１１は、実施形態２の同名の部位と同様に、予測情報を外部から取得する。図９（ａ）の例では、予測情報はユーザの家が所在する地域の明日（月曜日）の日照時間（５．０時間）を示す情報を受け取る。
【００７０】
電力残量取得部１２は、実施形態１及び２の同名の部位と同様に、蓄電池２の残量計から取得する電力残量を受け取る。図９（ｂ）の例では、電力残量は電力残量の値は２．００ｋＷｈであり、満充電の状態で１０．００ｋＷｈの蓄電池２に、２．００ｋＷｈの電力が残っていることを示す。
【００７１】
行動推奨装置１ｂの行動リスト記憶部１３が記憶する行動リストは、図９（ｃ）に示すように、行動履歴を含む。図９（ｃ）の例では、行動リストは、行動を識別する「ＩＤ」と、行動の内容を示す「行動」と、行動を行ったことにより消費する電力量を示す「行動消費電力量」と、行動の所要時間を示す「所要時間」と、該行動をユーザが実行したか否かを示す「実行」との項目で構成される。入力部１９に実行情報が入力されると、行動リストの該行動の「実行」の項目に○が記憶される。たとえば、「ＩＤ」が３の洗濯をするという電力を消費する行動は、所定期間中にすでに実行されている。所定期間については後述する。
【００７２】
ユーザ情報記憶部１８が記憶するユーザ情報は、図９（ｄ）に示すように、ユーザが行動リストに登録された行動をどのような時期にどのような頻度で実行するかを記録する。すなわち、行動リストに登録された情報をどのように実行するか、その傾向（行動習性）を記録している。ここでは、ユーザの行動パターンが平日と週末とで異なるとの仮定の元、平日に行われる行動と週末に行われる行動を区別する。なお、この区分は平日・週末に限らず、ユーザの傾向によって自由に設定可能である。
図９（ｄ）の例では、ユーザ情報は、行動を識別する「ＩＤ」と、平日に行われる行動であるか週末に行われる行動であるかを示す「平日／週末」と、行動の内容を示す「行動」と、該行動が行われる頻度を示す「頻度」の項目で構成される。「ＩＤ」と「行動」は行動リストと同一である。「平日／週末」の項目は、平日ならば平日のみ行われることを示し、週末ならば週末のみ行われることを示し、平日・週末ならば、両方とも行われることを示す。たとえば、「ＩＤ」が１の電気自動車で通勤するという行動は、平日に毎日行われる。
【００７３】
「頻度」の項目は、行動リストの「実行」の項目と関連付けられている。ユーザが実行する頻度に応じて設定された所定期間内に実行された行動は、実行する優先度が低いと判断できるので、フラグを立てて、後の選択の優先度を下げる。具体的には、入力部１９に実行情報が入力されて、「実行」の項目に○が記憶されてからユーザ情報における該行動の「頻度」が示す期間が経過すると、「実行」の項目の○は消去される。たとえば、「ＩＤ」が３の洗濯をするという行動は、「頻度」が毎日であるので、「実行」の項目に○が記憶されて２４時間後に○は消去され、実行していない状態になる。
なお、行動リストの「実行」の項目がリセットされる周期（所定期間）は、ユーザ情報に関連付けず、平均的な周期としてもよい。
【００７４】
次に、行動推奨装置１ａが実行する処理について説明する。
行動推奨装置１ｂは、ユーザの電力使用に関する要求を取得するか、ユーザが行動を推奨する情報を表示する操作を実行すると、図１０に示す処理（行動推奨処理３）を開始する。
行動推奨処理３では、まず行動推奨装置１ｂの予測情報取得部１１が予測情報を取得する。具体的には、インターネットを介してユーザの家が所在する地域の予測期間の天気予報を取得する（ステップＳ５１）。
【００７５】
次に、予測情報取得部１１が、図７に示す行動推奨処理２のステップＳ３２と同様に予測期間の発電量を計算する（ステップＳ５２）。
【００７６】
次に、電力残量取得部１２が、蓄電池２の残量計から電力残量の値を取得する（ステップＳ５３）。
そして、推奨情報生成部１４が、電力残量の値が閾値Ｘよりも大きいか否かを判定する（ステップＳ５４）。ここでは、閾値Ｘ＝蓄電池２の最大蓄電量の値−予測期間の発電量の値とする。
電力残量の値が閾値Ｘよりも大きい場合（ステップＳ５４；ＹＥＳ）、予測期間に発電される電力を蓄電するための容量を確保する必要がある。そこで、推奨情報生成部１４は、行動リスト記憶部１３が記憶する行動リストから、閾値Ｘより超過している分の電力を消費する行動を予測前期間の推奨行動の候補として抽出する（ステップＳ５５）。
【００７７】
さらに、推奨情報生成部１４は、行動リストの「実行」の項目を参照し、ステップＳ５５で抽出した行動から、ユーザが近く実行すると予想できる行動を行動習性に基づいて抽出する。
具体的には、行動リストにおいて「実行」の欄が「○」でない（まだ実行していない）行動を抽出する（ステップＳ５６）。
【００７８】
次に、推奨情報生成部１４は、行動習性に基づいて抽出された行動をさらに選別する。具体的には予測前期間が平日であるか週末であるかを判定する（ステップＳ５７）。平日である場合（ステップＳ５７；ＹＥＳ）、推奨情報生成部１４は、ユーザ情報の「平日／週末」の項目を参照し、ステップＳ５６で抽出した行動から、平日の行動で予測前期間に実行可能な行動を予測前期間の行動として抽出する（ステップＳ５８）。
【００７９】
週末である場合（ステップＳ５７；ＮＯ）、推奨情報生成部１４が、ユーザ情報の「平日／週末」の項目を参照し、ステップＳ５６で抽出した行動から、週末の行動で予測前期間に実行可能な行動を予測前期間の行動として抽出する（ステップＳ５９）。
【００８０】
次に、推奨情報生成部１４が、行動リスト記憶部１３が記憶する行動リストから、蓄電する行動を予測期間の推奨行動の候補として抽出する（ステップＳ６０）。具体的な方法は、図３のステップＳ１６において蓄電する行動を抽出する方法と同様である。
【００８１】
さらに、推奨情報生成部１４は、抽出された行動の中から、優先度の高い行動を選別する。具体的には、行動リストの「実行」の項目を参照し、ステップＳ６０で抽出した行動からまだ実行していない行動を抽出する（ステップＳ６１）。ここで、ステップ５９で抽出した予測前期間の行動は、実行されるものとして、一旦行動リストの「実行」の項目を「○」とする。
【００８２】
次に推奨情報生成部１４が、行動習性に基づいて抽出された行動をさらに選別する。具体的には予測期間が平日であるか週末であるかを判定する（ステップＳ６２）。平日である場合（ステップＳ６２；ＹＥＳ）、推奨情報生成部１４は、ユーザ情報の「平日／週末」の項目を参照し、ステップＳ６１で抽出した行動から、平日の行動で予測期間に実行可能な行動を予測期間の行動として抽出する（ステップＳ６３）。
【００８３】
週末である場合（ステップＳ６２；ＮＯ）、推奨情報生成部１４は、ユーザ情報の「平日／週末」の項目を参照し、ステップＳ６１で抽出した行動から、週末の行動で予測期間に実行可能な行動を予測期間の行動として抽出する（ステップＳ６４）。
【００８４】
一方、電力残量の値が閾値Ｘよりも小さい場合（ステップＳ５４；ＮＯ）、予測期間に発電される電力を蓄電するための容量を確保する必要はないと判断できる。そこで、推奨情報生成部１４は、行動リスト記憶部１３が記憶する行動リストから、電力を消費しない行動を予測期間の推奨行動の候補として抽出する（ステップＳ６５）。
【００８５】
たとえば、図９（ｂ）のように蓄電池２の電力残量が２．００ｋＷｈであった場合、電力残量２．００ｋＷｈ＜Ｘ（蓄電池２の最大蓄電量１０ｋＷｈ−予測期間の発電量７．８０ｋＷｈ＝２．２０ｋＷｈ）であるので、推奨情報生成部１４は、図９（ｃ）に示す行動リストから、電力残量を消費しない行動、すなわち行動消費電力量が０ｋＷｈの「ＩＤ」が２、６、８、９の行動を抽出する。
【００８６】
次に、推奨情報生成部１４は、行動リストの「実行」の項目を参照し、ステップＳ６５で抽出した行動からまだ実行していない行動を抽出する（ステップＳ６６）。たとえば、推奨情報生成部１４は、図９（ｃ）に示す行動リストの「ＩＤ」が２、６、８、９の行動のうち、「実行」の項目に○がない「ＩＤ」が２、６、８の行動を抽出する。
【００８７】
次に、推奨情報生成部１４が、行動習性に基づいて抽出された行動をさらに選別する。具体的には予測前期間が平日であるか週末であるかを判定する（ステップＳ６７）。平日である場合（ステップＳ６７；ＹＥＳ）、推奨情報生成部１４は、ユーザ情報の「平日／週末」の項目を参照し、ステップＳ６６で抽出した行動から、平日の行動で予測前期間に実行可能な行動を予測前期間の行動として抽出する（ステップＳ６８）。
【００８８】
週末である場合（ステップＳ６７；ＮＯ）、推奨情報生成部１４が、ユーザ情報の「平日／週末」の項目を参照し、ステップＳ６６で抽出した行動から、週末の行動で予測前期間に実行可能な行動を予測前期間の行動として抽出する（ステップＳ６９）。たとえば、図９（ａ）の例では、予測期間（明日）が月曜日であるので、予測前期間（今日）は日曜日である。よって、推奨情報生成部１４は、週末であると判定し、「ＩＤ」が２、６、８の行動のうち、週末に実行される「ＩＤ」が８の風呂掃除を抽出し、予測前期間の行動とする。
【００８９】
次に、推奨情報生成部１４が、行動リスト記憶部１３が記憶する行動リストから、蓄電する行動を予測期間の推奨行動の候補として抽出する（ステップＳ７０）。具体的な方法は、図３のステップＳ１６において蓄電する行動を抽出する方法と同様である。
図９（ｃ）の例では、推奨情報生成部１４は、行動消費電力量が０ｋＷｈの「ＩＤ」が２、６、８、９の行動を抽出する。なお、電気自動車に蓄電池２が搭載されており、電力会社から電力を購入する場合は、推奨情報生成部１４は、電気自動車を使用しない「ＩＤ」が２、３、４、６、７、８、９、１０の行動を抽出する。
【００９０】
さらに、推奨情報生成部１４は、抽出された行動の中から、優先度の高い行動を選別する。具体的には、行動リストの「実行」の項目を参照し、ステップＳ７０で抽出した行動からまだ実行していない行動を抽出する（ステップＳ７１）。ここで、ステップ６９で抽出した予測前期間の行動は、実行されるものとして判断し、一旦行動リストの「実行」の項目を「○」とする。なお、推奨情報生成部１４は、予測前期間の行動として抽出した風呂掃除が実行されるものとして判断するが、頻度が毎日であるので、明日には実行されていない状態であると判断する。さらに、現在実行されている「ＩＤ」が３、５、９の行動のうち「ＩＤ」が３の行動も、頻度が毎日であるので、明日には実行されていない状態であると判断する。
【００９１】
ステップＳ７０で推奨情報生成部１４が「ＩＤ」が２、６、８、９の行動を抽出したとすると、推奨情報生成部１４は、実行されていない状態の「ＩＤ」が２、６、８の行動を抽出する。
【００９２】
推奨情報生成部１４は、行動習性に基づいて抽出された行動をさらに選別する。具体的には予測期間が平日であるか週末であるかを判定する（ステップＳ７２）。
平日である場合（ステップＳ７２；ＹＥＳ）、推奨情報生成部１４は、ユーザ情報の「平日／週末」の項目を参照し、ステップＳ７１で抽出した行動から、平日の行動で予測期間に実行可能な行動を予測前期間の行動として抽出する（ステップＳ７３）。
たとえば、図９（ａ）の例では、予測期間（明日）が月曜日であるので、推奨情報生成部１４は、平日であると判定し、「ＩＤ」が２、６、８の行動のうち、平日に実行される「ＩＤ」が２の電車で通勤すると、８の風呂掃除とを抽出し、予測期間の行動とする。
【００９３】
週末である場合（ステップＳ７２；ＮＯ）、推奨情報生成部１４は、ユーザ情報の「平日／週末」の項目を参照し、ステップＳ７１で抽出した行動から、週末の行動で予測期間に実行可能な行動を予測期間の行動として抽出する（ステップＳ７４）。
【００９４】
次に推奨情報生成部１４は、抽出した予測期間の行動と予測前期間の行動との組み合わせを示す推奨情報を生成する（ステップＳ７５）。推奨情報生成部１４は、推奨情報を表示部１５に表示させる（ステップＳ７６）。予測情報取得部１１は、予測期間が経過したか否かを判定する（ステップＳ７７）。予測期間が経過していない場合（ステップＳ７７；ＮＯ）、ステップＳ７７を繰り返す。予測期間が経過すると（ステップＳ７７；ＹＥＳ）、ステップＳ５１に戻り、ステップＳ５１〜ステップＳ７７を繰り返す。
【００９５】
以上説明したように、本実施の形態３の行動推奨システムによれば、ユーザの行動習慣を加味して行動を抽出してユーザに推奨するので、ユーザが推奨された行動をより実行しやすい。同様に、まだ行動が実行されていない行動を抽出してユーザに推奨するので、ユーザが推奨された行動を実行しやすい。
【００９６】
なお、上記の実施形態では、予測期間の蓄電量を最大にすることを評価基準とした。しかし、これに限らず、たとえば、予測期間の終わりに蓄電池２の電力残量を最大にすることを評価基準にしてもよいし、電力会社から買う買電力量を最小にすることを評価基準にしてもよい。あるいは、蓄電池２の電力残量が最大である場合は余った電力を電力会社に売ることができるとすると、売電量を最大にすることや、買電力量−売電力量を最小にすることを評価基準としてもよいし、これらを可能な限り組み合わせてもよい。
【００９７】
なお、上記実施形態において、発電装置３が太陽光パネルであるとし、予測情報取得部１１が晴、雨、曇などの日照に係る天気予報を予測情報として取得する例について説明した。本発明はこれに限られず、発電装置３の性質に応じたさまざまな変形が可能である。例えば、発電装置３が家庭用風力発電機である場合、予測情報取得部１１は、風向、風速などを示す天気予報を予測情報として取得する。そして、予測情報の明日の風速が所定の値（たとえば風速５ｍ）以上であった場合、推奨情報生成部１４は、明日の発電量は多いと予測する。あるいは、風速が一定以上となる時間から発電量を計算してもよい。
さらに、発電装置３を外部電源として、外部電源を確保出来る場合は発電量が多いと判定し、確保出来ない場合は発電量が小さいと判定することも可能である。
【００９８】
また、上記の実施形態では、今日を予測前期間とし、明日を予測期間として説明した。しかし、これに限らず、たとえば、１週間後に蓄電池２の所定の電力量を蓄電するといった評価基準であった場合、たとえば、推奨情報生成部１４は、予測情報取得部１１が取得した１週間の天気予報から、各日の発電量を予測し、電力残量取得部１２が取得した蓄電池２の電力残量の値に基づいて、各日にどの行動を行えば１週間後に要求が示す所定の電力量が蓄電されるかを算出し、１週間分の行動のスケジューリングを行って、ユーザに推奨してもよい。
【００９９】
また、予測前期間と予測期間に可能な行動として、行動リストの行動のうち、期間内の時間に終了できる行動を一つ推奨する構成を例にとって説明した。これに限らず、スケジュール帳にユーザが所定期間において所望する行動を登録し、そのうちから最も電力効率が高い組み合わせを抽出する構成も可能である。さらに、ユーザが行動に優先度を設定し、抽出された行動のうち優先度が高いものだけを表示してもよい。さらに、抽出された行動から優先度が最も高いものを抽出し、期間の時間が余る場合、次に優先度が高く、消費電力が条件をクリアする行動を合わせて表示してもよい。
【０１００】
また、上記の実施形態では、予測前期間および予測期間の行動の抽出を同時に行い、予測前期間の行動と予測期間の行動を組み合わせて表示する推奨情報を生成する。しかし、予測前期間および予測期間の行動の抽出は、同時に行わなくてもよい。たとえば、予測前期間の行動の抽出は予測前期間に行い、予測期間の行動の抽出は予測期間に行ってもよい。この場合、推奨情報生成部１４は、それぞれの期間にそれぞれの期間の行動を表示する推奨情報を生成し、表示部１５に表示させる。これによれば、ユーザがその日に行うべき行動を当日に閲覧することができるので、どんな行動をすべきかユーザが失念する可能性が低く、より行動が促進されることが期待できる。
【０１０１】
また、実施の形態１、実施の形態２および実施の形態３を説明したが、これらは別々に実施する必要はなく、組み合わせてもよい。
【０１０２】
図１２は、本発明の実施の形態に係る行動推奨装置のハードウェア構成の一例を示す図である。行動推奨装置は、図１２に示すように、制御部４１、主記憶部４２、外部記憶部４３、操作部４４、表示部４５および送受信部４６を備える。主記憶部４２、外部記憶部４３、操作部４４、表示部４５および送受信部４６はいずれも内部バス４０を介して制御部４１に接続されている。
【０１０３】
制御部４１はＣＰＵ（Central Processing Unit）等から構成され、外部記憶部４３に記憶されている制御プログラム４９に従って、各処理を実行する。制御部４１は、予測情報取得部１１、電力残量取得部１２、推奨情報生成部１４、要求取得部１６、判定部１７および入力部１９の各処理を実行する。
【０１０４】
主記憶部４２はＲＡＭ（Random-Access Memory）等から構成され、外部記憶部４３に記憶されている制御プログラム４９をロードし、制御部４１の作業領域として用いられる。
【０１０５】
外部記憶部４３は、フラッシュメモリ、ハードディスク、ＤＶＤ−ＲＡＭ（Digital Versatile Disc Random-Access Memory）、ＤＶＤ−ＲＷ（Digital Versatile Disc ReWritable）等の不揮発性メモリから構成され、行動推奨装置の処理を制御部４１に行わせるためのプログラムをあらかじめ記憶し、また、制御部４１の指示に従って、このプログラムが記憶するデータを制御部４１に供給し、制御部４１から供給されたデータを記憶する。行動リスト記憶部１３およびユーザ情報記憶部１８は、外部記憶部４３に構成される。
【０１０６】
操作部４４はキーボードおよびマウスなどのポインティングデバイス等と、キーボードおよびポインティングデバイス等を内部バス４０に接続するインタフェース装置から構成されている。ユーザが行動推奨装置に情報を入力する場合は、操作部４４を介して、指示が制御部４１に供給される。操作部４４は、入力部１９として機能する。
【０１０７】
表示部４５は、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）またはＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などから構成され、制御部４１から供給された情報を表示する。表示部４５は、表示部１５として機能する。
【０１０８】
送受信部４６は、通信ネットワークに接続する網終端装置または無線通信装置、およびそれらと接続するシリアルインタフェースまたはＬＡＮ（Local Area Network）インタフェースから構成されている。送受信部４６は、予測情報取得部１１、電力残量取得部１２および要求取得部１６として機能する。
【０１０９】
図２、図５および図８に示す予測情報取得部１１、電力残量取得部１２、推奨情報生成部１４、要求取得部１６、判定部１７および入力部１９の処理は、制御プログラム４９が、制御部４１、主記憶部４２、外部記憶部４３、操作部４４、表示部４５および送受信部４６などを資源として用いて処理することによって実行する。
【０１１０】
その他、前記のハードウェア構成やフローチャートは一例であり、任意に変更および修正が可能である。
【０１１１】
制御部４１、主記憶部４２、外部記憶部４３、操作部４４、内部バス４０などから構成される行動推奨処理を行う中心となる部分は、専用のシステムによらず、通常のコンピュータシステムを用いて実現可能である。たとえば、前記の動作を実行するためのコンピュータプログラムを、コンピュータが読み取り可能な記録媒体（フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ等）に格納して配布し、当該コンピュータプログラムをコンピュータにインストールすることにより、前記の処理を実行する行動推奨システムを構成してもよい。また、インターネット等の通信ネットワーク上の行動推奨装置が有する記憶装置に当該コンピュータプログラムを格納しておき、通常のコンピュータシステムがダウンロード等することで行動推奨システムを構成してもよい。
【０１１２】
また、行動推奨システムの機能を、ＯＳ（オペレーティングシステム）とアプリケーションプログラムの分担、またはＯＳとアプリケーションプログラムとの協働により実現する場合などには、アプリケーションプログラム部分のみを記録媒体や記憶装置に格納してもよい。
【０１１３】
また、搬送波にコンピュータプログラムを重畳し、通信ネットワークを介して配信することも可能である。たとえば、通信ネットワーク上の掲示板(BBS, Bulletin Board System)に前記コンピュータプログラムを掲示し、通信ネットワークを介して前記コンピュータプログラムを配信してもよい。そして、このコンピュータプログラムを起動し、ＯＳの制御下で、他のアプリケーションプログラムと同様に実行することにより、前記の処理を実行できるように構成してもよい。
【０１１４】
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の請求項のようにも記載され得るが、以下には限られない。
【０１１５】
（付記１）
発電装置から供給される電力を蓄える蓄電池の電力残量を取得する残量取得手段と、
所定の予測期間において前記発電装置から前記蓄電池に供給される電力量に関する予測情報を取得する予測取得手段と、
ユーザの行動と、当該行動による電力消費に関する情報と、を対応づけて記録する行動リストを記憶する記憶手段と、
前記行動リストから、前期電力消費に関する情報が前記予測情報と前記電力残量の値とに基づく所定の評価基準に適合する行動の組み合わせを、前記予測期間と当該予測期間の前の期間の推奨行動として抽出する抽出手段と、
前記抽出手段が抽出した行動の組み合わせを含む推奨情報を生成する生成手段と、
前記生成手段が生成した推奨情報を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする行動推奨装置。
【０１１６】
（付記２）
前記発電装置は、天候によって発電量が異なり、
前記予測取得手段が取得する情報は、前記発電装置が所在する地域における前記予測期間の天気予報を含む、
ことを特徴とする付記１に記載の行動推奨装置。
【０１１７】
（付記３）
前記ユーザが使用する電力量に関する要求を取得する要求取得手段をさらに備え、
前記抽出手段は、前記電力消費に関する情報が前記予測情報と前記電力残量の値とに基づく所定の評価基準に適合し、かつ前記要求を満たす行動を前記推奨行動として抽出する、
ことを特徴とする付記１に記載の行動推奨装置。
【０１１８】
（付記４）
前記ユーザの電力使用の実績を示すデータを取得する実績取得手段と、
前記ユーザの電力使用の実績が前記要求を満たしたか否かを判定する判定手段をさらに備え、
前記生成手段は、前記判定手段が前記要求を満たさなかったと判定した場合、前記要求を満たさなかったことを示す注意情報を生成し、
前記出力手段は、前記注意情報を更に出力する、
ことを特徴とする付記３に記載の行動推奨装置。
【０１１９】
（付記５）
前記ユーザが前記行動リストに記憶された行動を実行する頻度を含む行動習性を示すユーザ情報を記憶するユーザ情報記憶手段をさらに備え、
前記抽出手段は、前記推奨行動を抽出する所定の評価基準として、前記行動についての前記ユーザ情報が所定の条件を満たすか否かをさらに参酌する、  ことを特徴とする付記１ないし４のいずれか１つに記載の行動推奨装置。
【０１２０】
（付記６）
前記ユーザが前記行動リストに記憶された行動を実行したことを示す実行情報を取得する実行情報取得手段をさらに備え、
前記抽出手段は、前記推奨行動を抽出する所定の評価基準として、前記行動についての前記実行情報が所定の条件を満たすか否かをさらに参酌する、
ことを特徴とする付記１ないし５のいずれか１つに記載の行動推奨装置。
【０１２１】
（付記７）
発電した電力を蓄電池に供給する発電装置と、
前記発電装置から供給される電力を蓄える蓄電池と、
前記蓄電池の電力残量を取得する残量取得手段、
所定の予測期間において前記発電装置から前記蓄電池に供給される電力量に関する予測情報を取得する予測取得手段、
ユーザの行動と、当該行動による電力消費に関する情報と、を対応づけて記録する行動リストを記憶する記憶手段、
前記行動リストから、前期電力消費に関する情報が前記予測情報と前記電力残量の値とに基づく所定の評価基準に適合する行動の組み合わせを、前記予測期間と当該予測期間の前の期間の推奨行動として抽出する抽出手段、
前記抽出手段が抽出した行動の組み合わせを含む推奨情報を生成する生成手段、
前記生成手段が生成した推奨情報を出力する出力手段、
を含む行動推奨装置と、
を備えることを特徴とする行動推奨システム。
【０１２２】
（付記８）
ユーザに行動を推奨する行動推奨方法であって、
発電装置から供給される電力を蓄える蓄電池の電力残量を取得するステップと、
所定の予測期間において前記発電装置から前記蓄電池に供給される電力量に関する予測情報を取得するステップと、
ユーザの行動と、当該行動による電力消費に関する情報と、を対応づけて記録する行動リストを取得するステップと、
前記行動リストから、前期電力消費に関する情報が前記予測情報と前記電力残量の値とに基づく所定の評価基準に適合する行動の組み合わせを、前記予測期間と当該予測期間の前の期間の推奨行動として抽出するステップと、
前記抽出した行動の組み合わせを含む推奨情報を生成するステップと、
前記生成した推奨情報を出力するステップと、
を備えることを特徴とする行動推奨方法。
【０１２３】
（付記９）
コンピュータを、
発電装置から供給される電力を蓄える蓄電池の電力残量を取得する残量取得手段、
所定の予測期間において前記発電装置から前記蓄電池に供給される電力量に関する予測情報を取得する予測取得手段、
ユーザの行動と、当該行動による電力消費に関する情報と、を対応づけて記録する行動リストを記憶する記憶手段、
前記行動リストから、前期電力消費に関する情報が前記予測情報と前記電力残量の値とに基づく所定の評価基準に適合する行動の組み合わせを、前記予測期間と当該予測期間の前の期間の推奨行動として抽出する抽出手段、
前記抽出手段が抽出した行動の組み合わせを含む推奨情報を生成する生成手段、
前記生成手段が生成した推奨情報を出力する出力手段、
として機能させることを特徴とするプログラム。
【０１２４】
本発明は、２０１１年６月２７日に出願された日本国特許出願２０１１−１４２２０９号に基づく。本明細書中に日本国特許出願２０１１−１４２２０９号の明細書、特許請求の範囲、図面全体を参照として取り込むものとする。
【産業上の利用可能性】
【０１２５】
本発明は、電力状況に応じて行動を推奨できる装置を実現する各分野に応用することができる。
【符号の説明】
【０１２６】
１、１ａ、１ｂ  行動推奨装置
２  蓄電池
３  発電装置
１１  予測情報取得部
１２  電力残量取得部
１３  行動リスト記憶部
１４  推奨情報生成部
１５  表示部
１６  要求取得部
１７  判定部
１８  ユーザ情報記憶部
１９  入力部
４１  制御部
４２  主記憶部
４３  外部記憶部
４４  操作部
４３  表示部
４６  送受信部
４９  制御プログラム
１００  行動推奨システム
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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