(57)【要約】【課題】予測対象とするデータを生成している機構の経時変化に適合した予測を可能とする。【解決手段】予測値を算出するデータ予測システムであって、予測対象の計測値を記憶する記憶装置と、前記計測値に基づき、前記予測対象の推定データを算出するコントローラと、を備え、それぞれで異なる計算モデルを用いてそれぞれ算出した将来期間における予測値を合成し、新たな予測値として出力する合成処理モジュールを有する。【選択図】図３
2018163515.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予測対象の将来動向を予測する予測システムであって、
前記予測対象の計測値を記憶する記憶装置と、
前記予測対象の所定期間の予測値を出力するコントローラと、
を備え、
前記コントローラは、
前記予測値を算出するために、前記計測値に計算モデルを適用することと、
前記計算モデルに基づいて得られた複数のデータを合成することと、
を備え、
前記計算モデルを適用することは、
前記計測値に第一の計算モデルを適用して、第一のデータを算出することと、
前記計測値に第二の計算モデルを適用して、第二のデータを算出することと、
を含み、
前記複数のデータを合成することは、
前記第一のデータと第二のデータとを合成して第三のデータを算出することと、
当該第三のデータを前記予測値として設定することとを含む、
予測システム。
【請求項２】
前記コントローラが複数のデータを合成することは、
所定の合成比に基づいて、前記第一のデータと第二のデータとを合成することと、
前記合成比を更新することと、
を含み、
前記合成比を更新することは、
前記計測値に前記第一の計算モデルと前記第二の計算モデルとを適用して、所定の過去期間について、前記第三のデータを算出することと、
当該第三のデータと前記所定の過去期間の計測値との偏差が最小となるように、前記合成比を決定すること、
を含む、
請求項１記載の予測システム。
【請求項３】
前記コントローラは、
前記第三のデータを、データの変動範囲を示すように構成する、
請求項１記載の予測システム。
【請求項４】
前記コントローラは、
前記記憶装置から、所定期間、かつ、所定時間単位で計測値を取得して時系列情報を生成することと、
前記時系列情報の周期的な特徴量に基いて、当該時系列情報を分類することと、
前記計測値の変動に影響する因子に基いて、前記分類した時系列情報を識別することと、
前記予測対象の計測値の時間推移を抽出することと、
前記時間推移に基いて、前記予測対象の値の変動範囲を算出することと、
前記変動範囲に基いて、前記計測値に計算モデルを適用することと、
を実行する、
請求項１記載の予測システム。
【請求項５】
前記コントローラは、
前記記憶装置から、所定期間、かつ、所定時間単位で計測値を取得して時系列情報を生成することと、
前記時系列情報と、前記予測対象の計測値に変動を及ぼす因子と、の間の関係性を同定することと、
前記同定された関係性に基いて、前記時系列情報を正規化することと、
前記正規化された時系列情報に基いて、前記計測値に計算モデルを適用することと、
を実行する、
請求項１記載の予測システム。
【請求項６】
前記コントローラは、
前記記憶装置から、所定期間、かつ、所定時間単位での計測値を取得して時系列情報を生成することと、
前記時系列情報と、前記予測対象の値に変動を及ぼす因子と、の間の関係性を同定することと、
前記同定された関係性に基いて、前記時系列情報を正規化することと、
前記正規化された時系情報の値の変動が定常になるように、前記関係性を更新することと、
更新された関係性に基いて、前記計測値に計算モデルを適用することと
を実行する、
請求項１記載の予測システム。
【請求項７】
前記コントローラは、
第一の過去期間において、予測誤差の時間推移の第一の態様を算出することと、
前記第一の過去期間以外の第二の過去期間において、予測誤差の時間推移の第二の態様を算出することと、
前記第一の態様と前記第二の態様との類似度を示す指標を算出することと、
前記指標に基づいて、予測期間において、予測誤差の時間推移の発生確率を算出することと、
前記の発生確率に基いて、前記予測誤差を推定することと、
当該推定した予測誤差に基いて、前記予測期間に於ける、前記第三のデータを算出することと、
を実行する、
請求項１記載のデータ予測システム。
【請求項８】
予測対象の将来動向を予測する予測方法であって、
前記予測対象の所定期間の予測値を出力するコントローラは、
前記予測対象の計測値を記憶装置に記録することと、
前記予測値を算出するために、前記計測値に計算モデルを適用することと、
前記計算モデルに基づいて得られた複数のデータを合成することと、
を実行し、
前記計算モデルを適用することは、
前記計測値に第一の計算モデルを適用して、第一のデータを算出することと、
前記計測値に第二の計算モデルを適用して、第二のデータを算出することと、
を含み、
前記複数のデータを合成することは、
前記第一のデータと第二のデータとを合成して第三のデータを算出することと、
当該第三のデータを前記予測値として設定することとを含む、
予測方法。
【請求項９】
予測対象の所定期間の予測値を出力することによって、前記予測対象の将来動向を予測するためのプログラムであって、
コンピュータに、
前記予測対象の計測値を記憶装置に記録することと、
前記予測値を算出するために、前記計測値に計算モデルを適用することと、
前記計算モデルに基づいて得られた複数のデータを合成することと、
を実現させ、
前記計算モデルを適用することは、
前記計測値に第一の計算モデルを適用して、第一のデータを算出することと、
前記計測値に第二の計算モデルを適用して、第二のデータを算出することと、
を含み、
前記複数のデータを合成することは、
前記第一のデータと第二のデータとを合成して第三のデータを算出することと、
当該第三のデータを前記予測値として設定することとを含む、
ようにしたプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、予測対象の将来の動向を予測するシステム、そして、予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
電力事業、そして、ガス事業等のエネルギー事業分野、通信事業分野、タクシー、そして、配送業等の運送事業分野では、消費者の需要に合わせて設備を稼働させること、さらに、資源を配分するために将来の需要量を予測することが行われている。
【０００３】
しかしながら、需要量の変動を引き起こすような事象が発生すると、ある時点で算出した予測値と実際に観測された値との間には乖離が生じてしまう。そこで、観測値を得た時点で、観測値に基いて予測値を更新することが、精度の高い予測を達成する上で重要である。
【０００４】
特開２０１３−５４６５号公報（特許文献１）は、曜日に応じて区分可能なパターン毎に記憶した実績データから予測対象期間と同一パターンの前回実績データを抽出し、抽出したデータを基に、気象状態を表す因子と負荷量とを変数に含む回帰式に含まれる係数を変更し、係数を変更した回帰式を用いて予測対象期間の予測値を算出し、実測値と予測値との差分を用いて予測値の補正を行い、補正の際に、先の時刻になるほど補正量を小さくすることを開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１３−５４６５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１で開示されている技術は、外気エンタルピ、湿球温度、及び、気温等の説明因子を用いて予め設定した計算モデルが、将来に亘って、予測モデルとして適正なものであることを前提としている。しかしながら、予測対象のデータを生成する機構そのものが経時的に変化し、従来からの計算モデルが実体に適合しなくなることは少なくない。
【０００７】
例えば、電気事業者が、契約者（需要家）の総需要を予測する場合、需要家の数や構成は時間と共に変化する。さらに、需要家の電力消費の傾向そのものも変化する。この種の予測対象については、特許文献１による予測は困難である。
【０００８】
そこで、本発明は、予測対象のデータ生成機構の経時変化にも対処できる予測システム、及び、予測方法等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】
【０００９】
前記目的を達成するために、本発明は、予測対象の将来動向を予測する予測システムであって、前記予測対象の計測値を記憶する記憶装置と、前記予測対象の所定期間の予測値を出力するコントローラと、備え、前記コントローラは、前記予測値を算出するために、前記計測値に計算モデルを適用することと、前記計算モデルに基づいて得られた複数のデータを合成することと、を備え、前記計算モデルを適用することは、前記計測値に第一の計算モデルを適用して、第一のデータを算出することと、前記計測値に第二の計算モデルを適用して、第二のデータを算出することと、を含み、前記複数のデータを合成することは、前記第一のデータと第二のデータとを合成して第三のデータを算出することと、当該第三のデータを前記予測値として設定することとを含む、というものである。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、予測対象のデータ生成機構の経時変化にも対処して、予測対象の将来値を精度よく予測できる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】データ管理システムの第一の実施の形態のハードウェアブロック図である。
【図２】データ管理システムの推定演算装置とデータ管理装置のハードウェアブロック図である。
【図３】推定演算装置とデータ管理装置の機能ブロック図である。
【図４】データ予測システムのフローチャートである。
【図５】第一の推定演算モジュールの機能ブロック図である。
【図６】第二の推定演算モジュールの機能ブロック図である。
【図７】推定データ合成モジュールの機能ブロック図である。
【図８】推定演算モジュールの他の実施形態の機能ブロック図である。
【図９】データ予測システムの効果を示すグラフである。
【図１０】データ予測システムをエネルギー事業分野に適用した形態のハードウェアブロック図である。
【図１１】データ予測システムを運送事業分野に適用した形態のハードウェアブロック図である。
【図１２】データ予測システムを通信事業分野に適用した形態のハードウェアブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面について、本発明の実施形態を詳述する。
（１）第一の実施形態
（１−１）予測システムとしてのデータ管理システム
図１に、データ管理システムの実施形態のブロック図を示す。データ管理システム１は、任意の日時に於ける、予測対象の予測値（予測データ、といってもよい。）を算出し、算出した予測値に基いて、物理的な設備の操作や制御の計画を生成し、これを実行する。
【００１３】
データ管理システム１は、推定演算装置２、データ管理装置３、計画作成・実行管理装置５、情報入出力端末４、データ観測装置６、及び、データ配信装置７を備える。通信経路８は、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）であり、データ管理システム１を構成する各種装置、及び、端末を、互いに通信可能に接続する。
【００１４】
データ管理装置３は、予測対象の予測値を算出するために利用される標本データを記憶する。標本データは、少なくとも、時間推移に伴い観測、或いは、計測された予測対象の過去の計測値と、予測対象の計測値の変動を説明し得る１種以上の因子データと、を含む。
【００１５】
予測対象とは、例えば、電力、ガス、水道等のエネルギー消費量データ、通信基地局等で計測される通信量データ、自動車等の移動体の位置情報の履歴データである。従って、標本データに含まれる予測対象の過去の計測値は、例えば、計量器単位、又は、複数計量器の合計としての電力、ガス、水道等のエネルギー消費量データや、ある通信基地局の通信量データや、タクシー等の移動体の時間毎の稼働台数データである。
【００１６】
因子データとは、例えば、気温、湿度、日射量、風速、気圧等の気象データ、年月日、曜日、任意に設定した日の種別を示すフラグ値等の暦日データ、台風やイベント等の突発事象の発生有無を示すデータ、エネルギーの消費者数、その業種、或いは、通信基地局に接続する通信端末数等のデータである。因子データは、予測対象の過去の観測データをも含む。
【００１７】
データ管理装置３は、これらのデータについて、情報入出力端末４を介して予め設定した過去日時から最新の観測日時までを記憶する。データ管理装置３は、他装置からのデータ取得要求に応じて、データの検索、及び、検索結果の他装置への送信を行う。
【００１８】
推定演算装置２は、データ管理装置３に記憶された標本データを用いて、予測対象の将来の特性、属性等の動向の推定を行う。この推定は、予測対象の計測値に基いて、予測対象の所定期間の予測値を算出することを、主として、含む。推定は、計測値に基いて、将来の所定期間における、予測対象の予測値を算出すること、そして、計測値に基いて、過去の所定期間における、予測対象の予測値を算出することを含む。推定演算装置２は、複数の計算モデルを適用する推定演算モジュール２５１（図２）を有し、さらに、複数の計算モジュールの夫々で算出された推定データを合成し、新たな推定データ（合成後の推定データ）を算出する推定データ合成モジュール２５２を有する。なお、所定期間とは、未来の期間と過去の期間を含む。
【００１９】
複数の推定データや、推定データ合成モジュール２５２による合成後の推定データには、予め設定した予測期間に於ける、予測対象の予測値、予測値の確率密度関数等の予測値の変動幅を示すデータ、及び／又は、予め設定した過去期間における予測対象の推定値、推定値の確率密度関数等の推定値の変動幅を示すデータを含む。
【００２０】
計画作成・実行管理装置５は、推定演算装置２が出力した合成後の推定データを基に、所定の目標を達成し得る様に、物理的な設備の運転計画の作成とその実行を管理する。物理的な設備の運転計画とは、エネルギー分野においては、例えば、予測した将来のエネルギー需要値、又は、予測した将来のエネルギー需要値に基いて作成したエネルギー需要計画値を充足させるような、発電機の運転計画のことである。具体的には、発電機の起動台数、及び、起動した発電機の出力配分の計画や、ガス導管や水道管に流すガスや水の流量や圧力の配分計画のことである。通信分野においては、例えば、通信基地局の収容容量を超えないように、各通信基地局に接続する通信端末数の制御計画のことである。運送分野においては、例えば、予測した利用者数を充足させることが出来るタクシーの配車計画のことである。
【００２１】
設備の運転計画は、計画作成・実行管理装置５を利用する主体者による、直接的な実行に限定されるものではなく、間接的に実現される形態でもよい。間接的な設備の運転とは、電力分野においては、例えば、直接的な相対取引契約や取引所を介した取引契約に基づいた他者による物理的な設備の運転である。この場合、取引契約の実行計画が設備の運転計画に相当する。
【００２２】
情報入出力端末４は、推定演算装置２、データ管理装置３、及び、計画作成・実行管理装置５へのデータ入力や、これら装置が記憶するデータ、又は、出力するデータの表示を行う。データ観測装置６は、予測対象過去の計測値と予測説明因子データを、所定の時間間隔で定期的に計測し、データ配信装置７、又は、データ管理装置３に送信する。データ配信装置７は、データ観測装置６から受信したデータを記憶し、データ管理装置３、推定演算装置２、又は、その両方に送信する。
【００２３】
（１−２）装置構成
図２は、データ管理システム１の推定演算装置２とデータ管理装置３のハードウェア構成を示すブロック図である。推定演算装置２とデータ管理装置３とが、データ管理システム１のデータ予測サブシステムを構成する。図３は、データ予測システム１２の機能ブロック図である。
【００２４】
データ管理装置３は、その動作を統括的に制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）３１、入力装置３２、出力装置３３、通信装置３４、及び、記憶装置３５と、から構成される。データ管理装置３は、例えば、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、又は、ハンドヘルドコンピュータ等の情報処理装置であってよい。
【００２５】
入力装置３２は、キーボード、又は、マウスであり、出力装置３３は、ディスプレイ、又は、プリンタである。通信装置３４は、無線ＬＡＮ、又は、有線ＬＡＮに接続するためのＮＩＣ（Network Interface Card）を備えたものである。記憶装置３５は、ＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）等の記憶媒体である。出力装置３３を介して、処理の結果、処理の結果までの内容が適宜出力されてもよい。記憶装置３５には、標本データ記憶モジュール３５１としてのデータベースが格納されている。標本データ記憶モジュール３５１には標本データ３５１Ａが保持される。
【００２６】
推定演算装置２は、その動作を統括的に制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）２１、入力装置２２、出力装置２３、通信装置２４、及び、記憶装置２５を備える。推定演算装置２は、例えば、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、又は、ハンドヘルドコンピュータ等の情報処理装置であってよい。
【００２７】
記憶装置２５は、推定演算モジュール２５１、推定データ合成モジュール２５２等の制御モジュールを実現するためのプログラムを格納する。推定演算モジュール２５１は、標本データ３５１Ａの入力に基いて、推定データを出力する。具体的には、推定演算モジュール２５１は、最新の計測値を含む標本データを用いて予測値を算出するためのモデルを同定し、同定したモデルを用いて、予め設定した期間における予測対象の推定データを算出し、そして、出力する。推定演算モジュール２５１は、夫々で異なるモデルを適用する、複数のモジュールからなる。推定データ合成モジュール２５２は、複数のモジュール夫々が出力する推定データを合成し、合成後の推定データを新たな推定データとして出力する。
【００２８】
記憶装置２５は、推定データ２５３Ａの記憶領域としてのデータベース２５３を格納する。推定データ２５３Ａは、推定演算モジュール２５１、及び、推定データ合成モジュール２５２夫々が算出したものであり、期待値等の予測結果の代表値、予測値の確率分布や信頼区間や予測区間等の区間を示すデータ、及び、推定演算に際して使用するモデル式や係数等を含む。
【００２９】
（１−３）データ予測システムの動作、及び、データフロー（図３,４）
この処理は、推定演算装置２が利用者からの入力操作を受け付けたこと、又は、情報入出力端末４を介して予め設定された実行時刻になったことを契機として開始される。推定演算装置２のＣＰＵ２１が記憶装置２５に格納されているプログラムを実行すること、そして、データ管理装置３のＣＰＵ３１が記憶装置３５に格納されているプログラムを実行することによって、データ予測システムの動作が進行する。
【００３０】
図３に示すように、データ管理装置３は、データ観測装置６、又は、データ配信装置７から標本データ３５１Ａを受信し、標本データ記憶領域３５１に記憶する。推定演算装置２は、データ管理装置３に記憶された標本データ３５１Ａを取得する（図４：Ｓ４０１）。
【００３１】
次いで、推定演算装置２は、第一の推定演算モジュール２５１Ａ、及び、第二の推定演算モジュール２５１Ｂにおいて、予め設定した期間に於ける、予測対象の推定データを夫々算出し、第一の推定データ３０１、及び、第二の推定データ３０２として、夫々出力する（図４：Ｓ４０２）。
【００３２】
次いで、推定演算装置２は、推定データ合成モジュール２５２において、第一の推定データ３０１、及び、第二の推定データ３０２を合成し、新たな推定データである第三の推定データ３０３を算出する（図４：Ｓ４０３）。そして、推定演算装置２は、第三の推定データ３０３を計画作成・実行管理装置５に出力する（図４：Ｓ４０４）。
【００３３】
（１−４）構成要素の詳細
（１−４−１）推定演算モジュール
次に、図５、及び、図６を参照して、推定演算モジュール２５１の第一の実施形態を説明する。
【００３４】
（Ａ）第一の推定演算モジュール
図５は、第一の推定演算モジュール３５１Ａの機能ブロック図である。図６は、第二の推定演算モジュール２５１Ｂの機能ブロック図である。第一の推定演算モジュール２５１Ａは、標本データ３５１Ａに含まれる予測対象の過去の計測値から周期的な特徴量を抽出し、これに基いて、予め設定した予測期間における予測対象の値の時間推移を示すデータを算出し、そして、算出したデータを、予測期間中の最大値や最小値等の推定値、又は、実測値である補正値を用いて補正して、推定データを算出する。
【００３５】
（Ａ−１）クラスタリングモジュール
クラスタリングモジュール２５１Ａ１は、標本データ３５１Ａに含まれる予測対象の過去の計測値から、例えば、過去１年等予め設定した過去期間のデータを取得し、さらに、例えば、２４時間単位等予め設定した粒度単位に取得したデータに分割し、そして、周期的な特徴量に基いて、分割したデータを分類する。分類されたデータ群夫々を、“クラスタ”、と表記する。
【００３６】
詳しく説明すると、クラスタリングモジュール２５１Ａ１は、フーリエ変換やウェーブレット変換等の周波数解析を用いて、分割したデータ夫々の周期的な特徴量を算出し、算出した特徴量に対してクラスタリング処理を行う。クラスタリング処理により得られたクラスタの夫々に識別子を付与し、そして、クラスタに分類されたデータに、クラスタの識別子を紐付ける。
【００３７】
なお、クラスタリング処理に公知の手法を適用してもよい。公知の手法としては、近傍の最適化の教師なしクラスタリングアルゴリズムであるｋ−ｍｅａｎｓ、ＥＭアルゴリズムやスペクトラルクラスタリング、識別面の最適化の教師なしのクラスタリングアルゴリズムである教師なしＳＶＭ（Support Vector Machine）やＶＱ（Vector Quantization）アルゴリズムやＳＯＭ（Self-Organizing Maps）がある。
【００３８】
分類するクラスタ数の決定に、各クラスタ内の分散等により算出されるデータ類似度、データ凝集度、又は、クラスタ間の距離により算出される分離度等の指標を利用してよい。
【００３９】
分割したデータ夫々の絶対量に大きなバラつきが存在する場合、周波数解析により算出された周期的な特徴量は、絶対量の大小が主たるものになるため、クラスタリング処理結果が絶対量の大小に依存し、結果として、得られるクラスタはデータの周期的な特徴を示せなくなる。そこで、分割したデータ夫々に、予め正規化処理を施してもよい。正規化処理は、例えば、平均が０、分散が１となるような正規化でもよい。正規化したデータから周期的な特徴を示す特徴量を算出することによって、クラスタリング処理により得られるクラスタが、データの周期的な特徴を示すものになる。
【００４０】
なお、予測対象の過去の計測値は、複数の計測器夫々において計測されたデータから構成される場合がある。例えば、電力の消費量データは、各需要家の建屋に設置された計量器夫々によって計測された時間単位の電力消費量である。この種のデータの分割は、例えば、計量器単位、かつ、２４時間単位等でよい。
【００４１】
（Ａ−２）プロファイリングモジュール
プロファイリングモジュール２５１Ａ２は、クラスタリングモジュール２５１Ａ１が出力したデータ夫々のクラスタ識別子と、標本データ３５１Ａに含まれる因子データを用いて、夫々のクラスタに共通して存在する主たる因子を特定する。
【００４２】
具体的には、プロファイリングモジュール２５１Ａ２は、データ夫々のクラスタ識別子を教師ラベルとした分類器学習アルゴリズムによって、各クラスタに共通して存在する因子の種類とその値の範囲を示すデータで構成される識別モデルを算出する。なお、分類器学習アルゴリズムには公知の手法を適用してもよい。公知の手法としては、ＩＤ３、ＣＡＲＴ、ランダムフォレスト等の決定木学習アルゴリズムや、単純ベイズ分類器、ベイジアンネットワーク、ＳＶＭ（Support Vector Machine）がある。
【００４３】
（Ａ−３）補正データ算出モジュール
補正データ算出モジュール２５１Ａ３は、プロファイリングモジュール２５１Ａ２が設定した識別モデルに因子の予報データを入力することによって得られ、予め設定した期間における予測対象の時間推移を示すデータを補正するためのデータを算出する。
【００４４】
具体的には、補正データ算出モジュール２５１Ａ３は、標本データ３５１Ａを用いて、予め設定した期間における予測対象の最大値、最小値、そして、積算値、或いは、期間内の一部期間における極大値、極小値、そして、積算値、或いは、期間内の任意の時刻での推定値、そして、実測値を算出するための計算モデルを同定し、補正データとして出力する。
【００４５】
なお、補正データ算出モジュール２５１Ａ３は、予測対象の最大値、最小値を夫々算出するモジュールから構成されてもよい。補正値を算出するための計算モデルには、公知の手法を適用してもよい。公知の手法とは、例えば、重回帰モデル等の多変量解析の手法、ＡＲモデル等の時系列解析の手法、或いは、ニューラルネットワーク等の機械学習の手法等である。
【００４６】
（Ａ−４）分布生成モジュール
分布生成モジュール２５１Ａ４は、プロファイリングモジュール２５１Ａ２が算出した識別モデル、補正データ算出モジュール２５１Ａ３が算出した補正データ、及び、因子予報データ３０１Ａを用いて、予め設定した期間における予測対象の予測値の分布を生成し、第一の推定データ３０１として出力する。
【００４７】
具体的には、分布生成モジュール２５１Ａ４は、プロファイリングモジュール２５１Ａ２が算出した識別モデルに対して因子予報データ３０１Ａを入力することによって、予め設定した期間における予測対象の時間推移を示すデータを取得する。一方、補正データ算出モジュール２５１Ａ３が算出した補正データの計算モデルにも因子予報データ３０１Ａを入力することによって、予め設定した期間における予測対象の時間推移を示すデータを補正するための補正データを算出する。そして、補正データとの偏差が最小となるように予め設定した期間における予測対象の時間推移を示すデータを補正することによって、時刻毎の予測値を算出する。
【００４８】
分布生成モジュール２５１Ａ４は、入力される因子予報データ３０１Ａを、予報値の変動範囲内で変化させ、そして、複数の時刻毎の予測値の算出を、予め設定した回数分繰り返すことによって、予測値の確率分布を算出する。そして、算出した確率分布を第一の推定データ３０１として出力する。ここまでの処理によって、第一の推定演算処理が終了する。
【００４９】
なお、分布生成モジュール２５１Ａ４は、入力される因子予報データ３０１Ａを変化させることで予測値の分布を算出し、一方、因子予報データ３０１Ａの値は固定のままで予測値の分布を算出する、或いは、これら併用してもよい。具体的には、プロファイリングモジュール２５１Ａ２が算出した識別モデルや、補正データ算出モジュール２５１Ａ３が算出した補正データの計算モデルには、夫々が使用した標本データに存在するノイズ等に起因してモデル化誤差が存在する場合がある。この場合、分布生成モジュール２５１Ａ４は、因子予報データ３０１Ａが同一の値であっても、モデル化誤差に従って異なる予測値を出力することが出来る。
【００５０】
予測値の確率分布を算出する処理に、公知の方法を用いてよい。公知の方法とは、例えば、正規分布やガンマ分布等の分布を仮定したパラメトリックな確率分布の推定方法や、カーネル密度推定等の分布を仮定しないノンパラメトリックな確率分布の推定方法、或いは、頻度分布を直接使用する方法である。
【００５１】
（Ｂ）第二の推定演算モジュール
図６は第二の推定演算モジュール２５１Ｂの機能ブロック図である。推定演算は、標本データ３５１Ａに含まれる、予測対象の過去の計測値自体の時系列における平均回帰性を利用して、時系列解析に基いて推定データを算出するものでよい。
【００５２】
（Ｂ−１）標本加工モジュール
標本加工モジュール２５１Ｂ１は、標本データ３５１Ａを取得し、時系列解析に適したデータに加工する。具体的には、取得した標本データ３５１Ａに対して、季節変動成分の除去や、対数化等の処理を施すことで、標本データ３５１Ａを定常な時系列データ（時系列情報）に変換する。以下、この変換処理を、定常化処理、と呼ぶ。
【００５３】
なお、定常化処理は、これに限らず、標本データ３５１Ａに含まれる因子データを用いるものでもよい。例えば、標本データ３５１が電力の需要データに関するものである場合、気温等の需要に影響を及ぼす主要な因子によって電力の需要データを正規化する。これによって、標本加工モジュール２５１Ｂ１は、電力の需要データから気温等の主要な因子の影響を排除した定常化処理を施すことが出来る。
【００５４】
また、標本加工モジュール２５１Ｂ１は、予測対象のデータと因子データとの間にモデルを仮定し、このモデルを用いた定常化処理を行ってもよい。例えば、標本データ３５１が電力の需要データに関するものである場合、気温等の需要に影響を及ぼす主要な因子との間を二次の関数でモデル化する。そして、定常化処理後の時系列データが最も定常な時系列となるように、二次の関数のモデルのパラメータを推定するとしてもよい。これにより、標本加工モジュール２５１Ｂ１は、定常化処理後の時系列データを、より定常的な時系列データにできる。
【００５５】
（Ｂ−２）モデル同定モジュール
モデル同定モジュール２５１Ｂ２は、標本加工モジュール２５１Ｂ１が算出した定常化処理済みの時系列データに対し、時系列解析手法を用いて、ＡＲモデルやＡＲＩＭＡモデル等の時系列モデルにおける次数の決定と係数を推定し、出力する。モデル同定モジュール２５１Ｂ２は、次数の決定に、いくつかの次数の下での赤池情報量基準（ＡＩＣ）を算出し、赤池情報量基準の値が最小となる次数を適用する次数とするような公知の手法を用いてもよい。次数の決定に、時系列データの自己相関、又は、偏自己相関の値が統計的に有意であるラグを次数として適用する方法を用いてもよい。係数の推定に、適用した次数の下で最小二乗法により推定する等、公知の手法を適用してもよい。
【００５６】
（Ｂ−３）分布生成モジュール
分布生成モジュール２５１Ｂ３は、モデル同定モジュール２５１Ｂ２が出力した時系列モデルを用いて、予め設定した期間における予測対象の予測値の分布を算出する。具体的には、モデル同定モジュール２５１Ｂ２が出力した時系列モデルを用いた予測値の算出処理を、予め設定した回数繰り返すことによって予測値の確率分布を算出する。そして、算出した予測値の確率分布を第二の推定データ３０２として出力する。ここまでの処理を以って、第二の推定演算処理が終了する。
【００５７】
なお、予測値の確率分布を算出する処理は、公知の方法を適用してよい。公知の方法とは、例えば、正規分布やガンマ分布等の分布を仮定したパラメトリックな確率分布の推定方法や、カーネル密度推定等の分布を仮定しないノンパラメトリックな確率分布の推定方法、或いは、頻度分布を直接使用する方法である。
【００５８】
（Ｃ）推定データ合成モジュール
図７は、推定データ合成モジュール２５２の機能ブロック図である。推定データ合成モジュール２５２は、第一の推定データ３０１、及び、第二の推定データ３０２を合成して、新たな推定データである第三の推定データを生成し、これを出力する。合成演算に際しては、合成比調節モジュール２５２Ａ１が算出した合成比率に基いて、第一の推定データ３０１、及び、第二の推定データ３０２を合成する。具体的には、合成比調節モジュール２５２Ａ１は、予め設定した複数の合成比の候補の夫々に基いて、第一の推定データ３０１、及び、第二の推定データ３０２を合成する。この合成は、合成比を重みとした重み付きの積算や、重み付き平均等の演算処理の態様でよい。そして、推定データ合成モジュール２５２は、合成した夫々のデータから期待値等の代表値を算出し、夫々の合成比の下での推定値を得る。
【００５９】
合成比調節モジュール２５２Ａ１は、予め設定した過去期間における、複数の推定値の夫々と、同一の期間における標本データ３５１Ａの予測対象の実測値との偏差を算出し、偏差が最小である合成比を抽出して出力する。
【００６０】
そして、推定データ合成モジュール２５２は、合成比調節モジュール２５２Ａ１が出力した合成比に基いて、第一の推定データ３０１と第二の推定データ３０２を改めて合成し、第三の推定データ３０３として出力する。第三の推定データが、予測対象の将来の予測値に対応する。ここまでの処理を以って、推定演算処理が終了し、そしてデータ予測システム１２の演算処理が終了する。
【００６１】
なお、合成比調節モジュール２５２Ａ１は、予め設定された複数の合成比の候補を用いるものとして説明したが、最適化計算によって適切な合成比を算出するものでもよい。具体的には、第一及び第二の推定データの合成比を最適化変数とし、合成後の推定データより得られる予め設定した過去期間の推定値と同一期間における標本データ３５１Ａの予測対象の観測値との残差平方和の最小化を目的関数として、分枝限定法や遺伝アルゴリズム等の最適化計算アルゴリズムにより合成比を算出するものでもよい。
【００６２】
また、合成比調節モジュール２５２Ａ１は、既に計測された標本データ３５１Ａを用いたフィードバック型の動作を行うものとして説明したが、フィードバック型の動作では、適切な合成比の算出は予測誤差が発生した後となり、常に遅れが生じる。そこでフィードフォワード型の動作を行うものであってもよい。すなわち、適用する合成比を日時や期間等の所定の時刻に対するスケジュールとして予め設定し、設定したスケジュールに基づいて、予測対象の期間に対応する合成比を切り替える動作であってよい。この動作によって、予測誤差の発生を予め抑制することが可能となる。
【００６３】
また、推定演算モジュール２５１での推定データの算出は、同一の推定演算モジュール２５１が以前の演算時に算出した推定データを更新する処理であってもよい。具体的に、例えば、第一の推定演算モジュール２５１Ａは、第一の演算処理実行日時において、第一の予測期間における推定データ算出し、推定データ３５１Ａに記憶したとする。そして、その後、第一の推定演算モジュール２５１Ａは、第二の演算処理実行日時において、第二の予測期間における推定データを算出したとする。ここで、第一の予測期間と第二の予測期間に時間軸上の重なりが存在する場合、第一の推定演算モジュール２５１Ａは、今回の第二の演算処理実行日時において算出した推定データの上記の重複期間における推定データに対して、前回の第一の演算処理実行日時において算出した推定データの上記の重複期間における推定データを、加算や積算などの合成を行う、としてもよい。この処理を行うことで、経時的に取得される新たな計測値に沿って、経時的に予測の確度を高めてく処理を実現することが出来る。
【００６４】
推定演算モジュール２５１は第一及び第二の二種類のモジュールを備えるものとして説明したが、これに限らず、三種類以上のモジュールを備えてもよい。モジュールの計算モデルには、公知の手法を適用してよい。公知の手法とは、例えば、重回帰モデル等の多変量解析による手法やＡＲモデルやＡＲＩＭＡモデル等の時系列解析による手法等の線形モデル、或いは、ニューラルネットワークや回帰木等の非線形モデルがある。複数の推定演算モジュールによって、予測精度の向上を期待できる。
【００６５】
図８に、推定演算モジュール２５１の他の実施形態の機能ブロック図を示す。推定演算モジュール２５１Ｃは、推定演算モジュールが過去に算出した、様々な対象期間における予測誤差の時間推移を示すデータの夫々と、直近過去期間の予測誤差の時間推移を示すデータとの間の類似度を算出し、類似度に基いて、予測期間における予測誤差の時間推移の予測を行う。
【００６６】
具体的には、推定演算モジュール２５１Ｃは、標本データ３５１Ａ、及び、推定データ２５３Ａから、予め定めた過去期間における所定の時間単位での標本データ３５１Ａ１、及び、推定データ２５３Ａ１を抽出し、時間単位での予測誤差データを算出する。加えて推定演算モジュール２５１Ｃは、予め定めた直近過去期間における標本データ３５１Ａ２及び、推定データ２５３Ａ２も抽出し、同様に予測誤差データを算出する。
【００６７】
そして、特徴量算出モジュール２５１Ｃ１は、過去期間における時間単位での予測誤差データ、及び、直近過去期間における予測誤差データから、時間推移の周期的な特徴量を算出する。なお、この特徴量の算出処理には公知の手法を用いてもよく、公知の手法とはフーリエ変換やウェーブレット変換等の周波数解析の手法である。
【００６８】
そして、類似確率推定モジュール２５１Ｃ２は、過去期間における時間単位での予測誤差データの特徴量と、直近過去期間における予測誤差データとの特徴量を用いて、直近過去期間における予測誤差データに対する、過去期間における時間単位での予測誤差データの夫々の類似度を計算し、類似確率として算出する。
【００６９】
分布生成モジュール２５１Ｃ３は、類似確率に基いて、過去期間における時間単位での予測誤差データを複数抽出する。さらに、予測期間における推定データに対して、抽出した予測誤差データを夫々加算することで、誤差を補正した新たな推定データを複数算出する。そして、算出した複数の新たな推定データに基いて、予測期間における推定値の分布を算出し、推定データ３０４として出力する。
【００７０】
図９を参照して、データ予測システム１２の効果を説明する。図９は、ある期間における第一の推定データ３０１（図９上段の左）と、第二の推定データ３０２（図９上段の右）と、そして、合成後の第三の推定データ３０３（図９下段）とを、可視化して図示している。即ち、上段に「日時」「量」「確率」の三軸で、推定データを可視化し、さらに、下段に、「日時」「量」の二軸上に、「確率」を濃淡で表現している。
【００７１】
図９の３０１Ａは、第一の推定演算モジュール２５１Ａの推定演算によって得られた第一の推定データ３０１を示す。推定演算は、５点の過去期間８０１を含む計２４点の期間を対象としている。既に実績値が存在する過去期間８０１においても分布が算出されていることは、第一の推定演算モジュール２５１Ａに適用された識別モデルに存在するモデル化残差に起因する。さらに、予測期間中の分布が２つの領域に分かれている。これは識別モデルに基いて算出された予測対象の時間推移を示すデータが２種類あることによる。そして、第一の推定演算モジュール２５１Ａが、第一の推定データから時刻毎に期待値を算出することによって、３０１Ｂ１に示すように、過去期間、及び、予測期間における推定値を算出している。
【００７２】
一方、同一の過去期間、及び、予測期間における、第二の推定データ３０２は、３０２Ａ、及び、３０２Ｂに示す通りであり、時刻毎の期待値として算出した値が３０２Ｂ１に示すように得られる。
【００７３】
推定演算モジュール２５１は、合成比調節モジュール２５２Ａ１において算出された合成比に基いて第一及び第二の推定データを合成して、第三の推定データを算出する。この合成比は、第一及び第二の推定データの合成データから得られる過去期間８０１における推定値と、同一期間の実測値との偏差が最小となるように算出される。第三の推定データ３０３は、３０３Ａと３０３Ｂに示すように、時刻毎の期待値を算出したものとして３０３Ｂ１に示されている。未計測である予測期間において、標本データ３５１Ａの予測対象データ３５１Ａ２を、推定データ（３０１Ａ１，３０２Ｂ１）と比較したとき、夫々誤差が生じている。これに対して、データ３５１Ａ２と第三の推定データ３０３Ｂ１とを比較すると、誤差が減少して予測精度が向上していることが判る。
【００７４】
（２）システム構成の適用例
（２−１）電力やガスや水道等のエネルギー事業分野への適用例
次に、図１０に基いて、電力やガスや水道等のエネルギー事業分野にデータ管理システム１を適用した実施形態を説明する。データ管理システム１Ａは、予め設定した期間におけるエネルギー需要量の予測値を算出する。データ管理システム１Ａは、算出したエネルギー需要量に基いて、例えば、発電機やガスや水の送出ポンプ等のエネルギー供給装置の運転計画を作成し、それを実施する。データ管理システム１Ａは、他のエネルギー事業者からの直接もしくは取引所からのエネルギー調達取引の計画の生成と、それを実行することもできる。
【００７５】
データ管理システム１Ａは、エネルギー事業者１０００Ａ、系統運用者７０００Ａ、取引市場運用者８０００Ａ、公共情報提供者９０００Ａ、及び、需要家２０００Ａ、ならびに、夫々が有する各種装置、そして、各種端末を備える。エネルギー事業者１０００Ａは、需給管理者１０００Ａ１、設備管理者１０００Ａ２、及び、取引管理者１０００Ａ３から成る事業者である。
【００７６】
需給管理者１０００Ａ１は、エネルギー調達量を管理する部署、又は、担当者である。エネルギー調達量を管理する部署、又は、担当者は、需要家毎、全需要家、又は、予め定めた需要家群毎に計測した過去からのエネルギー需要量の時系列のデータと、エネルギー需要量の変動を説明し得る因子データとを標本データとして、予め設定した期間におけるエネルギー需要量を予測する。因子データとは、例えば、気温、湿度、日射量、気圧等の気象情報であり、予測するエネルギー需要量の時間単位は、例えば、３０分である。エネルギー調達量を管理する部署、又は、担当者は、予測したエネルギー需要量を充足できるようにエネルギーの調達を管理する。
【００７７】
需給管理者１０００Ａ１は、エネルギー需要量の計測の時系列データと、エネルギー需要量の変動を説明し得る、例えば、気象等の因子データで構成される標本データを、データ管理装置３Ａに記憶する。需給管理者１０００Ａ１は、エネルギー需要の予測値を算出するための推定演算装置２Ａと、これら装置とのデータのやり取りを行うための情報入出力端末４Ａとを備える。
【００７８】
設備管理者１０００Ａ２は、自社が保有するエネルギー供給設備、又は、自社のエネルギー調達計画に組み入れることが可能な自社保有外のエネルギー供給設備の運転計画の立案と実行を行う部署、又は、担当者である。
【００７９】
設備管理者１０００Ａ２は、エネルギー供給設備の情報の管理と、エネルギー供給設備の運転計画の立案と、実行のための制御信号を送信するための設備管理装置５Ａ１とを備える。設備管理者１０００Ａ２は、設備管理装置５Ａ１から制御信号を受信し、実際にエネルギー供給設備の制御を実行するための制御装置５Ａ２を備える。
【００８０】
取引管理者１０００Ａ３は、他のエネルギー事業者との直接的な契約を通じて、又は、取引所を介してエネルギーを調達するための取引を計画し実行する部署、又は、担当者である。取引管理者１０００Ａ３は、エネルギーの調達取引計画や契約済みのエネルギーの調達契約の情報を管理し、他のエネルギー事業者や取引所と取引に関する電文をやり取りするための取引管理装置５Ａ３を備える。
【００８１】
系統運用者７０００Ａは、広範囲の地域にまたがるエネルギー供給系統設備を管理と、地域の需要家夫々の実際のエネルギー需要量を計測し計測値を保管する事業者である。系統運用者７０００Ａは、計測した需要家のエネルギー需要量のデータを配信するための系統情報管理装置７Ａ１を備える。
【００８２】
取引市場運用者８０００Ａは、複数のエネルギー事業者に対して、エネルギーの取引を行うために必要な情報や手続きを統括的に管理する事業者である。取引市場運用者８０００Ａは、エネルギー取引に関する情報を配信し、各エネルギー事業者から受け付けた注文の付け合せ処理を行うための市場運用管理装置７Ａ２を備える。
【００８３】
公共情報提供者９０００Ａは、気温や、湿度や、気圧や、風速や、降水量や降雪量等の気象に関する過去の履歴情報と将来の予報情報を提供する事業者であり、気象の過去履歴情報と予報情報を配信するための公共情報配信装置７Ａ３を備える。
【００８４】
需要家２０００Ａは、エネルギーの消費設備や供給設備を有する個人、又は、法人である。需要家２０００Ａは、エネルギー事業者１０００Ａ、又は、系統運用者７０００Ａに、所有する設備や施設や、業種や、在室人数や、所在地等のエネルギーの需要や供給の傾向に影響を与えうる情報を送信するための情報入出力端末６Ａ２を備える。需要家２０００Ａは、エネルギーの需要量や供給量を、所定の時間間隔で計測し、データ管理装置３Ａ、推定演算装置２Ａ、又は、系統情報管理装置７Ａ１に、送信するための計測装置６Ａ１を備える。
【００８５】
以上が、電力やガス、そして、水道等のエネルギー事業分野にデータ管理システム１を適用する実施形態の構成である。標本データ３５１Ａに含まれる予測対象の過去の計測値は、エネルギー消費量の計測値の時系列データである。時系列データは、例えば、需要家毎のもの、エネルギー計量器毎のもの、全需要家の合計値、或いは、全エネルギー計量器の合計値でよい。時系列データは、エネルギー事業者によって予め定められた需要家群単位の合計値もの、又は、エネルギー計量器群単位の合計値でもよい。なお、計測値は、エネルギー消費量のみならず、例えば、太陽光発電機等のエネルギー供給装置の計測値であってもよい。
【００８６】
標本データ３５１Ａに含まれる因子データは、暦日に従った時系列データ、気象の時系列データ、エネルギー需要量、又は、供給量に一時的な変動をもたらす事象の時系列データ、社会動向データ、属性データ等を含む。暦日とは月や曜日や、平日や休日等の日種別であり、気象は気温や湿度や気温や風速や降水量や降雪量等である。エネルギー需要量、又は、供給量に一時的な変動をもたらす事象とは、台風上陸の有無やスポーツイベント等のイベントの有無であり、社会動向とは産業動態情報等エネルギー需要量、又は、供給量に変動をもたらすものである。属性とは需要家のエネルギー供給契約の種別や、業種や、建物種別や、床面積等の需要家に関わる情報である。
【００８７】
（２−２）タクシー等の運送事業分野への適用例
次に、図１１を参照して、タクシー等の運送事業分野にデータ管理システム１を適用した場合の実施形態について説明する。
【００８８】
データ管理システム１Ｂは、営業所単位、複数営業所合計、又は特定の場所や地域での、所定の将来期間における運送需要量の時系列な予測値を算出する。データ管理システム１Ｂは、運送需要の算出量に基いて、運用可能な設備、例えば、タクシー等の設備の運用計画を生成し、それを実行する。データ管理システム１Ｂは、運送事業者１０００Ｂ、公共情報提供者９０００Ｂ、及び、移動体２０００Ｂ、さらに、夫々が有する各種装置と各種端末とから構成される。
【００８９】
運送事業者１０００Ｂは、運行状況管理者１０００Ｂ１、及び、運行指令者１０００Ｂ２から構成される事業者である。運行状況管理者１０００Ｂ１は、例えば、３０分毎に将来の運送需要量を予測する部署、又は、担当者である。将来の運送需要量は、過去からの運送需要量の時系列のデータと、一時的な事象等の因子データとに基いて予測される。運送需要量は、営業所単位、複数営業所の合計、又は、特定の場所や地域として計測する。一時的な事象とは運送需要量の変動を説明し得る例えばスポーツイベント等である。
【００９０】
運行状況管理者１０００Ｂ１は、データ管理装置３と、運送需要量の予測値を算出するための推定演算装置２Ｂと、これら装置とのデータのやり取りを行うための情報入出力端末４Ｂとを備える。データ管理装置３は、計測した過去からの運送需要量の時系列なデータと、運送需要量の変動を説明し得る因子データとを、標本データとして記憶する。
【００９１】
運行指令者１０００Ｂ２は、例えばタクシー等の運送に関わる設備の運用計画の立案と実行とを行う部署、又は、担当者である。運行指令者１０００Ｂ２は、設備情報の管理と、設備の運転計画の立案と、それらを実行するための指示を送信する、運行管理装置５Ｂ１、及び、指令実行装置５Ｂ２を備える。指令実行装置５Ｂ２は、運行管理装置５Ｂ１から指示を受信し実際に実行、又は、実行を支援する。
【００９２】
公共情報提供者９０００Ｂは、スポーツイベント等の有無に関する情報、気温、湿度、気圧、風速、降水量、そして、降雪量等の気象に関する過去の履歴情報、そして、将来の予報情報等を提供する事業者である。公共情報提供者９０００Ｂは、過去履歴情報と予報情報を配信するための公共情報配信装置７Ｂ１を備える。
【００９３】
移動体２０００Ｂは、運送を行う設備であり、情報入出力端末６Ｂ２と、運送需要量を所定の時間間隔で計測し、データ管理装置３Ｂ、又は、推定演算装置２Ｂに送信するための計測装置６Ｂ１と、を備える。情報入出力端末６Ｂ２は、運送事業者１０００Ｂに、設備の所在地等運送情況に影響を与え得る情報を送信する。
【００９４】
以上が、運送事業分野にデータ管理システム１を適用する実施形態の構成である。標本データ３５１Ａに含まれる予測対象の過去の計測値は、営業所単位、複数営業所の合計、そして、特定の場所や地域毎の時系列な運送需要量のデータでよい。標本データ３５１Ａに含まれる因子データは、暦日に従った時系列データ、気象の時系列データ、台風上陸の有無やスポーツイベント等の有無といった運送需要量に変動をもたらす因子の時系列データでよい。
【００９５】
（２−３）通信事業分野への適用例
次に、図１２を参照して、電気通信事業分野にデータ管理システム１を適用した場合の実施形態を説明する。
【００９６】
データ管理システム１Ｃは、基地局単位、又は、複数基地局合計での、所定の将来期間におけるデータ通信量の時系列での予測値を算出する。データ管理システム１Ｃは、算出したデータ通信量に基いて、運用可能な設備、例えば交換機等の設備の運転計画生成と実行を行うためのシステムである。データ管理システム１Ｃは、通信事業者１０００Ｃ、公共情報提供者９０００Ｃ及び基地局２０００Ｃならびに夫々が有する各種装置及び各種端末から構成される。通信事業者１０００Ｃは、通信状況管理者１０００Ｃ１、設備管理者１０００Ｃ２から構成される事業者である。
【００９７】
通信状況管理者１０００Ｃ１は、過去からのデータ通信量の時系列のデータと、一時的な事象等の因子データとに基いて、例えば３０分単位毎の将来のデータ通信量を予測する部署、又は、担当者である。過去からのデータ通信量は、基地局単位、複数基地局合計、又は、予め定めた基地局群毎に計測する。一時的な事象はデータ通信量の変動を説明し得る例えばスポーツイベント等である。
【００９８】
通信状況管理者１０００Ｃ１は、データ管理装置３Ｃと、データ通信量の予測値を算出するための推定演算装置２Ｃと、これら装置とのデータのやり取りを行うための情報入出力端末４Ｃとを備える。データ管理装置３Ｃは、計測した過去からのデータ通信量の時系列のデータと、データ通信量の変動を説明し得る因子データとを記憶する。
【００９９】
設備管理者１０００Ｃ２は、例えば交換機等のデータ通信に関わる設備の運転計画の立案と実行を行う部署、又は、担当者である。設備管理者１０００Ｃ２は、設備情報の管理と、設備の運転計画の立案と、実行のための制御信号を送信するための設備管理装置５Ｃ１と、設備管理装置５Ｃ１から制御信号を受信し実際に設備制御を実行するための制御装置５Ｃ２とを備える。
【０１００】
公共情報提供者９０００Ｃは、スポーツイベント等の有無の情報や、気温や、湿度や、気圧や、風速や、降水量や、降雪量等の気象に関する過去の履歴情報と将来の予報情報等を提供する事業者である。公共情報提供者９０００Ｃは、過去履歴情報と予報情報とを配信するための公共情報配信装置７Ｃを備える。
【０１０１】
基地局２０００Ｃは、データ通信の管制を行う設備であり、情報入出力端末６Ｃ２と、データ通信量を所定の時間間隔で計測し、データ管理装置３Ｃ、又は、推定演算装置２Ｃに送信するための計測装置６Ｃ１とを備える。情報入出力端末６Ｃ２は、通信事業者１０００Ｃに、設備の所在地等のデータ通信の傾向に影響を与えうる情報を送信する。
【０１０２】
以上が、電気通信事業分野にデータ管理システム１を適用した場合の実施形態における装置構成の一例である。なお、本実施の形態における各装置及び各装置が有する処理部の処理は、すでに開示した実施の形態における処理と同じである。
【０１０３】
ただし、本実施の形態において、標本データ３５１Ａに含まれる予測対象の過去の計測値は、基地局単位、複数基地局合計、又は、予め定めた基地局群毎に計測した時系列でのデータ通信量の過去計測値である。
【０１０４】
また、標本データ３５１Ａに含まれる因子データは、暦日の時系列でのデータ、気象の時系列でのデータ、台風上陸の有無やスポーツイベント等の有無といったデータ通信量に変動をもたらす因子の時系列でのデータ等である。
【０１０５】
以上説明した実施形態は、例であり、本発明は、実施形態に限定されない。
【符号の説明】
【０１０６】
１……データ管理システム、２……推定演算装置、３……データ管理装置、４……情報入出力端末、５……計画作成・実行管理装置、６……データ観測装置、７……データ配信装置、８……通信経路。
【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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【図１２】
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