(57)【要約】【課題】家庭の電気使用量の時系列データと該時系列データに含まれる複数の電気使用量の各々が取得された期間の気温情報に基づいて、家庭の属性情報を推定すること。【解決手段】学習装置は、家庭の電気使用量の時系列データと時系列データに含まれる複数の電気使用量の各々が取得された期間の気温情報と時系列データが得られた家庭の属性情報とを取得する取得部と、取得部が取得した時系列データと気温情報との関係に基づいて、冬の代表気温のときの電気使用量を示す第一電気情報と、夏の代表気温のときの電気使用量を示す第二電気情報と、電気使用量の極小値を示す第三電気情報とを演算する演算部と、第一電気情報と第二電気情報と第三電気情報とに基づいて、家庭の属性情報を教師データとして、機械学習する学習部と、学習部が機械学習した結果と家庭の属性情報とを関連付けて記憶する記憶部とを備える。【選択図】図４
2018206194.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
家庭の電気使用量の時系列データと前記時系列データに含まれる複数の電気使用量の各々が取得された期間の気温情報と前記時系列データが得られた家庭の属性情報とを取得する取得部と、
前記取得部が取得した前記時系列データと前記気温情報との関係に基づいて、冬の代表気温のときの電気使用量を示す第一電気情報と、夏の代表気温のときの電気使用量を示す第二電気情報と、電気使用量の極小値を示す第三電気情報とを演算する演算部と、
前記第一電気情報と前記第二電気情報と前記第三電気情報とに基づいて、前記家庭の前記属性情報を教師データとして、機械学習する学習部と、
前記学習部が機械学習した結果と前記家庭の前記属性情報とを関連付けて記憶する記憶部と
を備える、学習装置。
【請求項２】
前記取得部は、前記家庭を構成する生活者が居住する建物の属性情報を取得する、請求項１に記載の学習装置。
【請求項３】
前記学習部は、前記第一電気情報、前記第二電気情報、及び前記第三電気情報のいずれか又は組み合わせを説明変数として、機械学習を行う、請求項１又は請求項２に記載の学習装置。
【請求項４】
前記学習装置は、決定木学習を行う、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の学習装置。
【請求項５】
前記時系列データに含まれる複数の前記電気使用量の各々は、一週間以上、且つ一か月以下の期間毎に取得されたものである、請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の学習装置。
【請求項６】
前記気温情報は、前記時系列データに含まれる複数の前記電気使用量の各々を取得する期間の間の気温の平均値である、請求項４に記載の学習装置。
【請求項７】
属性情報が未知である家庭の電気使用量の時系列データと前記時系列データに含まれる複数の電気使用量の各々が取得された期間の気温情報とを取得する取得部と、
前記取得部が取得した前記時系列データと前記気温情報との関係に基づいて、冬の代表気温のときの電気使用量を示す第一電気情報と、夏の代表気温のときの電気使用量を示す第二電気情報と、極小値を示す第三電気情報とを演算する演算部と、
家庭の電気使用量を示す情報を複数含む時系列データと該時系列データに含まれる複数の電気使用量の各々が取得された期間の気温情報との関係から求められた冬の代表気温のときの電気使用量と、夏の代表気温のときの電気使用量と、電気使用量の極小値とに基づいて、該時系列データが得られた家庭の属性情報を教師データとして、機械学習した結果と該属性情報とを関連付けた情報を使用して、前記第一電気情報と前記第二電気情報と前記第三電気情報とに基づいて、前記取得部が取得した前記時系列データが得られた前記家庭の前記属性情報を推定する推定部と
を備える、属性推定装置。
【請求項８】
家庭の電気使用量の時系列データと前記時系列データに含まれる複数の電気使用量の各々が取得された期間の気温情報と前記時系列データが得られた家庭の属性情報とを取得するステップと、
前記取得するステップで取得した前記時系列データと前記気温情報との関係に基づいて、冬の代表気温のときの電気使用量を示す第一電気情報と、夏の代表気温のときの電気使用量を示す第二電気情報と、電気使用量の極小値を示す第三電気情報とを演算するステップと、
前記第一電気情報と前記第二電気情報と前記第三電気情報とに基づいて、前記家庭の前記属性情報を教師データとして、機械学習するステップと、
前記機械学習するステップで機械学習した結果と前記家庭の前記属性情報とを関連付けて記憶するステップと
を有する、学習装置が実行する学習方法。
【請求項９】
属性情報が未知である家庭の電気使用量の時系列データと前記時系列データに含まれる複数の電気使用量の各々が取得された期間の気温情報とを取得するステップと、
前記取得するステップで取得した前記時系列データと前記気温情報との関係に基づいて、冬の代表気温のときの電気使用量を示す第一電気情報と、夏の代表気温のときの電気使用量を示す第二電気情報と、極小値を示す第三電気情報とを演算するステップと、
家庭の電気使用量を示す情報を複数含む時系列データと該時系列データに含まれる複数の電気使用量の各々が取得された期間の気温情報との関係から求められた冬の代表気温のときの電気使用量と、夏の代表気温のときの電気使用量と、電気使用量の極小値とに基づいて、該時系列データが得られた家庭の属性情報を教師データとして機械学習した結果と該属性情報とを関連付けた情報を使用して、前記第一電気情報と前記第二電気情報と前記第三電気情報とに基づいて、前記取得するステップで取得した前記時系列データが得られた前記家庭の前記属性情報を推定するステップと
を有する、属性推定装置が実行する属性推定方法。
【請求項１０】
学習装置が備えるコンピュータに、
家庭の電気使用量の時系列データと前記時系列データに含まれる複数の電気使用量の各々が取得された期間の気温情報と前記時系列データが得られた家庭の属性情報とを取得するステップと、
前記取得するステップで取得した前記時系列データと前記気温情報との関係に基づいて、冬の代表気温のときの電気使用量を示す第一電気情報と、夏の代表気温のときの電気使用量を示す第二電気情報と、電気使用量の極小値を示す第三電気情報とを演算するステップと、
前記第一電気情報と前記第二電気情報と前記第三電気情報とに基づいて、前記家庭の前記属性情報を教師データとして、機械学習するステップと、
前記機械学習するステップで機械学習した結果と前記家庭の前記属性情報とを関連付けて記憶するステップと
を実行させる、プログラム。
【請求項１１】
属性推定装置が備えるコンピュータに、
属性情報が未知である家庭の電気使用量の時系列データと前記時系列データに含まれる複数の電気使用量の各々が取得された期間の気温情報とを取得するステップと、
前記取得するステップで取得した前記時系列データと前記気温情報との関係に基づいて、冬の代表気温のときの電気使用量を示す第一電気情報と、夏の代表気温のときの電気使用量を示す第二電気情報と、極小値を示す第三電気情報とを演算するステップと、
家庭の電気使用量を示す情報を複数含む時系列データと該時系列データに含まれる複数の電気使用量の各々が取得された期間の気温情報との関係から求められた冬の代表気温のときの電気使用量と、夏の代表気温のときの電気使用量と、電気使用量の極小値とに基づいて、該時系列データが得られた家庭の属性情報を教師データとして機械学習した結果と該属性情報とを関連付けた情報を使用して、前記第一電気情報と前記第二電気情報と前記第三電気情報とに基づいて、前記取得するステップで取得した前記時系列データが得られた前記家庭の前記属性情報を推定するステップと
を実行させる、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、学習装置、属性推定装置、学習方法、属性推定方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
中古住宅の流通を促進することを考える。中古住宅の流通を促進するには、中古住宅の品質、性能などを取得する必要がある。中古住宅の品質、性能などを取得する手法に関して、現地調査、赤外線による熱画像診断、室内外温度計測などが知られている。
また、中古住宅の品質、性能などは、中古住宅に住んでいる生活者の家族構成、生活動態、ライフスタイルなどの生活者の属性情報から、ある程度推定することが可能である。
【０００３】
生活者の属性情報を推定する技術に関して、ユーザによる消費電力量に基づいて、当該ユーザのユーザ属性をより高い信頼度で推定する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。この技術によれば、天候関連値を取得し、ユーザの活動電力量を算出し、天候に応じて特徴が生じ得る特徴時間帯における活動電力量を代表する特徴時間代表ベクトルを生成し、活動電力ベクトル要素と特徴時間代表ベクトル要素と天候関連値とを要素として含む特徴ベクトルを生成し、特徴ベクトルとユーザ属性値との組を教師データとして含む教師データセットを用いて機械学習を行い、推定モデルを構築し、推定対象ユーザに係る特徴ベクトルを推定モデルに入力し、推定対象ユーザのユーザ属性の推定値を取得する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−１６２２２９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
中古住宅の品質、性能などの属性情報を取得するために、現地調査、赤外線による熱画像診断、室内外温度計測などを行うには、以下の問題がある。
現地調査を行うには、建物が建っている現地へ出向く必要がある。また、赤外線による熱画像診断や、室内外温度計測を行うには、建物が建っている現地へ出向くとともに、建物の室内や室外に、計測装置を一定期間の間、設置することが必要である。いずれの場合にも、中古住宅の品質、性能などを、簡易に評価することができない。
また、生活者の属性情報から、建物の品質、性能などを推定するには、その都度仮説の立案と仮説の検証が必要である。仮説立案等は、分析者の経験やスキルに依存するところが大きい。
これらの問題は、中古住宅の流通を促進する場合に限らず、住宅のリフォームを促進するために、住宅の属性情報を取得する場合にもあてはまる。つまり、これらの問題は、中古住宅、住宅などの建物に当てはまる。
本発明は、上記の点に鑑みて為されたものであり、その目的は、家庭の電気使用量の時系列データと該時系列データに含まれる複数の電気使用量の各々が取得された期間の気温情報に基づいて、家庭の属性情報を推定することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様は、家庭の電気使用量の時系列データと前記時系列データに含まれる複数の電気使用量の各々が取得された期間の気温情報と前記時系列データが得られた家庭の属性情報とを取得する取得部と、前記取得部が取得した前記時系列データと前記気温情報との関係に基づいて、冬の代表気温のときの電気使用量を示す第一電気情報と、夏の代表気温のときの電気使用量を示す第二電気情報と、電気使用量の極小値を示す第三電気情報とを演算する演算部と、前記第一電気情報と前記第二電気情報と前記第三電気情報とに基づいて、前記家庭の前記属性情報を教師データとして、機械学習する学習部と、前記学習部が機械学習した結果と前記家庭の前記属性情報とを関連付けて記憶する記憶部とを備える、学習装置である。
本発明の一態様の学習装置において、前記取得部は、前記家庭を構成する生活者が居住する建物の属性情報を取得するものである。
本発明の一態様の学習装置において、前記学習部は、前記第一電気情報、前記第二電気情報、及び前記第三電気情報のいずれか又は組み合わせを説明変数として、機械学習を行うものである。
本発明の一態様の学習装置において、前記学習装置は、決定木学習を行うものである。
本発明の一態様の学習装置において、前記時系列データに含まれる複数の前記電気使用量の各々は、一週間以上、且つ一か月以下の期間毎に取得されたものである。
本発明の一態様の学習装置において、前記気温情報は、前記時系列データに含まれる複数の前記電気使用量の各々を取得する期間の間の気温の平均値である。
本発明の一態様の属性推定装置において、属性情報が未知である家庭の電気使用量の時系列データと前記時系列データに含まれる複数の電気使用量の各々が取得された期間の気温情報とを取得する取得部と、前記取得部が取得した前記時系列データと前記気温情報との関係に基づいて、冬の代表気温のときの電気使用量を示す第一電気情報と、夏の代表気温のときの電気使用量を示す第二電気情報と、極小値を示す第三電気情報とを演算する演算部と、家庭の電気使用量を示す情報を複数含む時系列データと該時系列データに含まれる複数の電気使用量の各々が取得された期間の気温情報との関係から求められた冬の代表気温のときの電気使用量と、夏の代表気温のときの電気使用量と、電気使用量の極小値とに基づいて、該時系列データが得られた家庭の属性情報を教師データとして、機械学習した結果と該属性情報とを関連付けた情報を使用して、前記第一電気情報と前記第二電気情報と前記第三電気情報とに基づいて、前記取得部が取得した前記時系列データが得られた前記家庭の前記属性情報を推定する推定部とを備える、属性推定装置である。
本発明の一態様の学習方法において、家庭の電気使用量の時系列データと前記時系列データに含まれる複数の電気使用量の各々が取得された期間の気温情報と前記時系列データが得られた家庭の属性情報とを取得するステップと、前記取得するステップで取得した前記時系列データと前記気温情報との関係に基づいて、冬の代表気温のときの電気使用量を示す第一電気情報と、夏の代表気温のときの電気使用量を示す第二電気情報と、電気使用量の極小値を示す第三電気情報とを演算するステップと、前記第一電気情報と前記第二電気情報と前記第三電気情報とに基づいて、前記家庭の前記属性情報を教師データとして、機械学習するステップと、前記機械学習するステップで機械学習した結果と前記家庭の前記属性情報とを関連付けて記憶するステップとを有する、学習装置が実行する学習方法である。
本発明の一態様の属性推定方法において、属性情報が未知である家庭の電気使用量の時系列データと前記時系列データに含まれる複数の電気使用量の各々が取得された期間の気温情報とを取得するステップと、前記取得するステップで取得した前記時系列データと前記気温情報との関係に基づいて、冬の代表気温のときの電気使用量を示す第一電気情報と、夏の代表気温のときの電気使用量を示す第二電気情報と、極小値を示す第三電気情報とを演算するステップと、家庭の電気使用量を示す情報を複数含む時系列データと該時系列データに含まれる複数の電気使用量の各々が取得された期間の気温情報との関係から求められた冬の代表気温のときの電気使用量と、夏の代表気温のときの電気使用量と、電気使用量の極小値とに基づいて、該時系列データが得られた家庭の属性情報を教師データとして機械学習した結果と該属性情報とを関連付けた情報を使用して、前記第一電気情報と前記第二電気情報と前記第三電気情報とに基づいて、前記取得するステップで取得した前記時系列データが得られた前記家庭の前記属性情報を推定するステップとを有する、属性推定装置が実行する属性推定方法である。
本発明の一態様は、学習装置が備えるコンピュータに、家庭の電気使用量の時系列データと前記時系列データに含まれる複数の電気使用量の各々が取得された期間の気温情報と前記時系列データが得られた家庭の属性情報とを取得するステップと、前記取得するステップで取得した前記時系列データと前記気温情報との関係に基づいて、冬の代表気温のときの電気使用量を示す第一電気情報と、夏の代表気温のときの電気使用量を示す第二電気情報と、電気使用量の極小値を示す第三電気情報とを演算するステップと、前記第一電気情報と前記第二電気情報と前記第三電気情報とに基づいて、前記家庭の前記属性情報を教師データとして、機械学習するステップと、前記機械学習するステップで機械学習した結果と前記家庭の前記属性情報とを関連付けて記憶するステップとを実行させる、プログラムである。
本発明の一態様は、属性推定装置が備えるコンピュータに、属性情報が未知である家庭の電気使用量の時系列データと前記時系列データに含まれる複数の電気使用量の各々が取得された期間の気温情報とを取得するステップと、前記取得するステップで取得した前記時系列データと前記気温情報との関係に基づいて、冬の代表気温のときの電気使用量を示す第一電気情報と、夏の代表気温のときの電気使用量を示す第二電気情報と、極小値を示す第三電気情報とを演算するステップと、家庭の電気使用量を示す情報を複数含む時系列データと該時系列データに含まれる複数の電気使用量の各々が取得された期間の気温情報との関係から求められた冬の代表気温のときの電気使用量と、夏の代表気温のときの電気使用量と、電気使用量の極小値とに基づいて、該時系列データが得られた家庭の属性情報を教師データとして機械学習した結果と該属性情報とを関連付けた情報を使用して、前記第一電気情報と前記第二電気情報と前記第三電気情報とに基づいて、前記取得するステップで取得した前記時系列データが得られた前記家庭の前記属性情報を推定するステップとを実行させる、プログラムである。
【発明の効果】
【０００７】
本発明の実施形態によれば、家庭の電気使用量の時系列データと該時系列データに含まれる複数の電気使用量の各々が取得された期間の気温情報に基づいて、家庭の属性情報を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】実施形態に係る学習システムを示す図である。
【図２】実施形態に係る学習装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図３】属性情報推定テーブルの一例を示す図である。
【図４】実施形態に係る学習装置の機能ブロック図である。
【図５】気温と電気使用量との関係の一例（その１）を示す図である。
【図６】実施形態に係る学習装置が実行する機械学習の一例（その１）を示す図である。
【図７】気温と電気使用量との関係の一例（その２）を示す図である。
【図８】実施形態に係る学習装置が実行する機械学習の一例（その２）を示す図である。
【図９】実施形態に係る学習装置が実行する機械学習の一例（その３）を示す図である。
【図１０】実施形態に係る学習装置が実行する機械学習の一例（その４）を示す図である。
【図１１】実施形態に係る学習装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１２】全顧客の比率とガス床暖房有の累積比率との関係の一例を示す図である。
【図１３】実施形態に係る属性推定装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図１４】実施形態に係る属性推定装置の機能ブロック図である。
【図１５】実施形態に係る属性推定装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１６】実施形態に係る属性推定システムの動作を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
次に、本発明を実施するための形態を、図面を参照しつつ説明する。以下で説明する実施形態は一例に過ぎず、本発明が適用される実施形態は、以下の実施形態に限られない。
なお、実施形態を説明するための全図において、同一の機能を有するものは同一符号を用い、繰り返しの説明は省略する。
【００１０】
（第１の実施形態）
（学習システム）
実施形態に係る学習システムは、複数の家庭の各々の電気使用量の時系列データと、その時系列データに含まれる複数の電気使用量の各々が取得された期間の気温情報と、その時系列データが得られた家庭や建物の属性情報とを取得する。学習システムは、取得した時系列データと取得した気温情報との関係から、冬の代表気温のときの電気使用量を示す情報（以下、「第一電気情報」という）と、夏の代表気温のときの電気使用量を示す情報（以下、「第二電気情報」という）と、電気使用量の極小値を示す情報（以下、「第三電気情報」という）とを演算する。冬の代表気温の一例は最低気温であり、夏の代表気温の一例は最高気温である。学習システムは、第一電気情報と、第二電気情報と、第三電気情報とに基づいて、属性情報を教師データとして機械学習することによって、属性情報の説明に使用する変数を求める。学習システムは、属性情報と、該属性情報の説明に使用する変数とを関連付けて、記憶する。
【００１１】
図１は、実施形態に係る学習システムを示す図である。学習システム１は、学習装置１００と、電気使用量データサーバ２００とを備える。図１には、属性推定装置３００も示されている。属性推定装置３００については、後述する。学習装置１００と、電気使用量データサーバ２００と、属性推定装置３００との間は、インターネットなどの通信網５０を介して接続される。
電気使用量データサーバ２００は、過去の電気使用量を示す情報を記憶する。具体的には、電気使用量データサーバ２００は、スマートメータ、ＨＥＭＳなどの電気使用量を外部に出力することが可能なシステムから電気使用量を示す情報を、所定の周期で取得する。電気使用量データサーバ２００は、取得した電気使用量を示す情報を、取得時間と、電気を外部に出力することが可能なシステムが設置された建物の所在地情報とを関連付けて記憶する。
学習装置１００は、複数の家庭の各々の電気使用量の時系列データを取得する。ここで、電気使用量を示す情報は、一週間以上、且つ一か月以下の期間毎に取得されたものであり、一年程度の期間の間、継続して取得されたものである。学習装置１００は、電気使用量を要求する情報（以下、「電気使用量要求情報」という）を作成し、作成した電気使用量要求情報を、電気使用量データサーバ２００へ送信する。ここで、電気使用量要求情報には、電気を外部に出力することが可能なシステムが設置された建物を識別する情報と、電気使用量の時系列データを取得する期間を示す情報と、電気使用量が取得される周期を示す情報とが含まれる。
電気使用量データサーバ２００は、学習装置１００が送信した電気使用量要求情報を受信し、受信した電気使用量要求情報に含まれる建物を識別する情報と、電気使用量の時系列データを取得する期間を示す情報と、電気使用量が取得される周期を示す情報とに基づいて、記憶している電気使用量を示す情報から、該当する電気使用量の時系列データを取得し、取得した時系列データを、学習装置１００へ送信する。
学習装置１００は、電気使用量データサーバ２００が送信したで系列データを、受信する。
【００１２】
また、学習装置１００は、取得した電気使用量の時系列データに含まれる複数の電気使用量の各々が取得された期間の気温情報を取得する。ここで、気温情報は、電気使用量の各々が取得された期間の間の気温の平均値である。具体的には、学習装置１００は、気象庁などの気象情報を提供するサイトへのアクセスなどにより、過去の気象データに含まれる気温情報を取得する。
また、学習装置１００は、取得した時系列データが得られた家庭や建物の属性情報を取得する。ここで、家庭や建物の属性情報の一例は、世帯情報などの家庭の属性情報や、住宅性能、住宅設備、ガス使用量、窓のタイプなどの建物の属性情報である。
さらに、学習装置１００は、取得した時系列データと取得した気温情報との関係を求める。学習装置１００は、時系列データと気温情報との関係から、第一電気情報と、第二電気情報と、第三電気情報とを演算する。
学習装置１００は、第一電気情報と第二電気情報と第三電気情報とに基づいて、属性情報を教師データとして、機械学習する。学習装置１００は、機械学習した結果と属性情報とを関連付けて記憶する。
【００１３】
（学習装置の構成）
図２は、実施形態に係る学習装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
学習装置１００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１０２と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１０４と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１０６と、通信Ｉ／Ｆ１０８と、記憶部１１０と、操作部１１２と、表示部１１４と、バス１５０とを備えている。
ＣＰＵ１０２は、学習装置１００の動作を制御するプログラム１１０２等を記憶部１１０から読み出し、ＲＡＭ１０６に展開して実行する。
通信Ｉ／Ｆ１０８は、ＮＦＣ（Ｎｅａｒ  ｆｉｅｌｄ  ｒａｄｉｏ  ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）モジュール、無線ＬＡＮモジュール等の通信モジュールによって構成される。また、通信Ｉ／Ｆ１０８がＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）によって構成されてもよい。通信Ｉ／Ｆ１０８は、ＮＦＣや、無線ＬＡＮによって外部の機器との間で通信を行う。通信Ｉ／Ｆ１０８は、スマートメータ（図示なし）や、後述する属性推定装置３００と接続される。
記憶部１１０は、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｃ  Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）、ＳＤ（Ｓｅｃｕｒｅ  Ｄｉｇｉｔａｌ）カード等の不揮発性メモリによって構成される。記憶部１１０には、ＣＰＵ１０２によって実行されるプログラム１１０２と電気使用量時系列データ１１０４と気温情報１１０６と属性情報１１０８と属性情報推定テーブル１１１０とが記憶される。
【００１４】
電気使用量時系列データ１１０４は、複数の家庭の各々の電気使用量の時系列データである。時系列データは、電気使用量を示す情報を複数含む。前述したように、複数の電気使用量は、一週間以上、且つ一か月以下の期間毎に取得されたものであり、一年程度の期間の間、継続して取得されたものである。
気温情報１１０６は、電気使用量時系列データ１１０４に含まれる複数の家庭の各々の電気使用量が取得された期間の気温情報である。気温情報は、電気使用量時系列データ１１０４に含まれる複数の家庭の各々の電気使用量を示す情報と関連付けて記憶される。
属性情報１１０８は、世帯情報などの家庭の属性情報と、住宅性能、住宅設備、ガス使用量、窓のタイプなどの建物の属性情報とを含む。家庭の属性情報や、建物の属性情報は、電気使用量時系列データ１１０４に含まれる複数の家庭の各々の電気使用量を示す情報と関連付けて記憶される。属性情報推定テーブル１１１０については、後述する。
【００１５】
操作部１１２は、ユーザの操作を受け付ける入力デバイスであり、タッチパネル等のポインティングデバイス、ボタン、ダイヤル、タッチセンサ、タッチパッド等を含む。
表示部１１４は、例えば液晶ディスプレイ等によって構成され、電気使用量の時系列データや、時系列データが得られた家庭の属性情報、建物の属性情報などを表示する。
【００１６】
（属性情報推定テーブル）
図３は、属性情報推定テーブルの一例を示す図である。属性情報推定テーブル１１１０は、属性情報と、該属性情報の説明に使用する変数とを関連付けたテーブル形式のデータである。属性情報の説明に使用する変数は、気温情報と電気使用量との関係から取得された第一電気情報と、第二電気情報と、第三電気情報とに基づいて、属性情報を教師データとして、決定木学習、ニューラルネットワーク、ディープラーニングなどの機械学習を行うことによって得られる。本実施形態では、機械学習の一例として、決定木学習を行う場合を例として説明を続ける。
図３に示される例では、属性情報「ガス床暖房保有」と、属性情報の説明に使用する変数「ＡＡＡＡＡ」、「ＢＢＢＢＢ」、および「ＣＣＣＣＣ」とが関連付けられている。これは、未知の電気使用量の時系列データと該時系列データに含まれる複数の電気使用量を示す情報の各々が取得された期間の気温情報とが与えられた場合に、以下に示すように、属性情報が推定されることを示している。時系列データと気温情報との関係を求め、求めた時系列データと気温情報との関係から、第一電気情報と第二電気情報と第三電気情報とを求める。そして、求めた第一電気情報と第二電気情報と第三電気情報とをルート（根）として、「ＡＡＡＡＡ」で二つのエッジ（枝）に分化することによって二つのノード（点）を形成する。さらに、二つのノードのうち、予め設定される一方のノードを、「ＢＢＢＢＢ」で二つのエッジに分化することによって二つのノードを形成する。さらに、二つのノードのうち、予め設定される一方のノードを、「ＣＣＣＣＣ」で二つのエッジに分化することによって二つのノードを形成する。そして、二つのノードのうち、予め設定される一方のノードに該当する場合には、その未知の時系列データが得られた家庭を構成する生活者が居住する建物は、ガス床暖房を保有していると推定される。
【００１７】
（学習装置の機能構成）
図４は、実施形態に係る学習装置の機能ブロック図である。
学習装置１００は、記憶部１１０からＲＡＭ１０６上に展開されたプログラム１１０２をＣＰＵ１０２が実行することによって、取得部１５２と、演算部１５４と、学習部１５６と、出力部１５８として機能する。
【００１８】
（学習装置の各機能構成）
図２及び図４を用いて、学習装置１００の各機能構成について詳細に説明する。なお、以下では、学習装置１００の各機能を説明するにあたって、図４に示されている学習装置１００の各機能ブロックを実現させるための主なハードウェアとの関係も説明する。
取得部１５２は、ＣＰＵ１０２からの命令、及び通信Ｉ／Ｆ１０８によって実現される。取得部１５２は、複数の家庭の各々の電気使用量の時系列データを取得する。取得部１５２は、取得した複数の家庭の各々の電気使用量の時系列データを、記憶部１１０の電気使用量時系列データ１１０４に記憶する。具体的には、取得部１５２は、電気使用量要求情報を作成し、作成した電気使用量要求情報を、通信Ｉ／Ｆ１０８から、電気使用量データサーバ２００へ送信する。そして、取得部１５２は、電気使用量データサーバ２００が送信した電気使用量を示す情報を、通信Ｉ／Ｆ１０８から取得する。
また、取得部１５２は、取得した時系列データが取得された期間の気温情報を取得する。取得部１５２は、取得した気温情報を、記憶部１１０の気温情報１１０６に記憶する。具体的には、取得部１５２は、通信Ｉ／Ｆ１０８から、通信網５０を経由して、気象庁などの気象情報を提供するサイトへのアクセスなどにより、過去の気象データに含まれる気温情報を取得する。取得部１５２は、地域の気温情報から、時系列データを取得した地域に該当し、且つ取得した期間の間の気温情報を取得する。
また、取得部１５２は、電気使用量の時系列データが得られた家庭の属性情報や、建物の属性情報を取得する。取得部１５２は、取得した家庭の属性情報や、建物の属性情報を、記憶部１１０の属性情報１１０８に記憶する。
【００１９】
演算部１５４は、ＣＰＵ１０２からの命令によって実現される。演算部１５４は、記憶部１１０の電気使用量時系列データ１１０４から、複数の家庭の各々について、電気使用量の時系列データを取得する。また、演算部１５４は、複数の家庭の各々について、電気使用量の時系列データが取得された期間の気温情報を取得する。そして、演算部１５４は、複数の家庭の各々について、電気使用量の時系列データと気温情報との関係を求める。
以下、一つの家庭について、電気使用量の時系列データと気温情報との関係を求める処理について、説明を続ける。演算部１５４は、電気使用量の時系列データに含まれる複数の電気使用量の各々が取得されたときの気温を、前回取得したときの気温から今回取得するまでの気温の平均値を求めることによって、求める。具体的には、演算部１５４は、電気使用量の時系列データに含まれる複数の電気使用量の各々が取得された日時を特定する。そして、演算部１５４は、特定した日時に基づいて、前回取得した日時から、今回取得した日時までに取得した気温の平均値を演算し、気温の平均値の演算結果を、今回の電気使用量を取得したときの気温とする。
図５は、気温と電気使用量との関係の一例（その１）を示す図である。図５に示される例では、電気使用量の一例として、月間使用量が示される。図５に示されるように、気温と電気使用量との関係は、下に凸となる関数で近似できる。
演算部１５４は、気温と電気使用量との関係に基づいて、第一電気情報と、第二電気情報と、第三電気情報とを演算する。図５において、第一電気情報は「Ａ」で示され、第二電気情報は「Ｃ」で示され、第三電気情報は「Ｂ」で示される。演算部１５４は、第三電気情報を演算する場合に、気温と電気情報との関係を、曲線で近似する。演算部１５４は、曲線で近似した結果に基づいて、極小値を求めることによって、第三電気情報を演算する。演算部１５４は、第一電気情報と、第二電気情報と、第三電気情報とを、学習部１５６に出力する。
このようにして、演算部１５４は、一つの家庭について、電気使用量の時系列データと気温との関係を求め、求めた電気使用量の時系列データと気温との関係から、第一電気情報と、第二電気情報と、第三電気情報とを演算する。演算部１５４は、前述した処理と同様の処理を行うことによって、複数の家庭の各々について、電気使用量の時系列データと気温情報との関係を求め、求めた電気使用量の時系列データと気温情報との関係に基づいて、第一電気情報と、第二電気情報と、第三電気情報とを演算する。
【００２０】
学習部１５６は、ＣＰＵ１０２からの命令によって実現される。学習部１５６は、演算部１５４が出力した第一電気情報と、第二電気情報と、第三電気情報とを取得する。さらに学習部１５６は、記憶部１１０に記憶されている属性情報１１０８から、第一電気情報と、第二電気情報と、第三電気情報とが得られた電気使用量の時系列データに関連付けられる属性情報を取得する。学習部１５６は、第一電気情報と第二電気情報と第三電気情報とに基づいて、取得した属性情報を教師データとして、機械学習する。
図６は、実施形態に係る学習装置が実行する機械学習の一例（その１）を示す図である。図６は、建物の属性情報「ガス床暖房を保有している」か否かを学習する例を示す。
ノードＮ１−０１では、ガス床暖房を保有している建物の構成比は約ｂｂ％である。学習部１５６は、「新設年が２０００年以降であるか否か」の条件を生成する。学習部１５６は、ノードＮ１−０１を、「新設年が２０００年以降であるか否か」の条件で、二つのエッジに分化することによってノードＮ１−０３とノードＮ１−０４とを形成する。新設年が２０００年より前である場合にはノードＮ１−０３に分化され、新設年が２０００年以降である場合にはノードＮ１−０４に分化される。ノードＮ１−０３は、ガス床暖房を保有している建物の構成比は約ｄｄ％である。ノードＮ１−０４は、ガス床暖房を保有している建物の構成比は約ｆｆ％である。ここでは、ノードＮ１−０４の方がガス床暖房を保有している建物の構成比が高いと仮定し、ノードＮ１−０４を分化する方向で説明を続ける。
【００２１】
学習部１５６は、「第一電気情報と第二電気情報との差がｘｘ以上であるか否か」の条件を生成する。学習部１５６は、ノードＮ１−０４を、「第一電気情報と第二電気情報との差がｘｘ以上であるか否か」の条件で、二つのエッジに分化することによってノードＮ１−１１とノードＮ１−１２とを形成する。第一電気情報と第二電気情報との差がｘｘ未満である場合にはノードＮ１−１１に分化され、第一電気情報と第二電気情報との差がｘｘ以上である場合にはノードＮ１−１２に分化される。ノードＮ１−１１では、ガス床暖房を保有している建物の構成比は約ｈｈ％とされる。ノードＮ１−１２では、ガス床暖房を保有している建物の構成比は約ｊｊ％とされる。ここでは、ノードＮ１−１１の方がガス床暖房を保有している建物の構成比が高いと仮定し、ノードＮ１−１１を分化する方向で説明を続ける。
学習部１５６は、「第一電気情報を第二電気情報で除算した値がｙｙ以上であるか否か」の条件を生成する。学習部１５６は、ノードＮ１−１１を、「第一電気情報を第二電気情報で除算した値がｙｙ以上であるか否か」の条件で、二つのエッジに分化することによってノードＮ１−１３とノードＮ１−１４とを形成する。第一電気情報を第二電気情報で除算した値がｙｙ未満である場合にはノードＮ１−１３に分化され、第一電気情報を第二電気情報で除算した値がｙｙ以上である場合にはノードＮ１−１４に分化される。ノードＮ１−１３では、ガス床暖房を保有している建物の構成比は約ｌｌ％とされる。ノードＮ１−１４では、ガス床暖房を保有している建物の構成比は約ｎｎ％とされる。ノードＮ１−１３の方がガス床暖房を保有している建物の構成比が高く、構成比が約ｌｌ％と高い値であると仮定し、ここで学習を終了する。以下、学習を終了し、属性情報を有するか否かを判定するときに使用するノードを「最終ノード」という。
図６に示される例では、目的変数は「ガス床暖房保有」であり、説明変数は「新設年が２０００年以降であるか否か」、「第一電気情報と第二電気情報との差がｘｘ以上であるか否か」、および「第一電気情報を第二電気情報で除算した値ｙｙ以上であるか否か」である。ここで、説明変数には、第一電気情報、第二電気情報、及び第三電気情報のいずれか又は組み合わせが含まれる。このように、第一電気情報、第二電気情報、及び第三電気情報のいずれか又は少なくとも二つの差分、比率等の組み合わせを説明変数とすることによって、電気使用量に大きな影響がある気温の影響を補正することができ、地域差や採録年によらず安定的な推定モデルの作成が可能となる。
【００２２】
学習部１５６は、目的変数と、機械学習することによって得られた説明変数とを関連付けて、出力部１５８へ出力する。
出力部１５８は、ＣＰＵ１０２からの命令によって実現される。出力部１５８は、学習部１５６が出力した目的変数と説明変数とを、記憶部１１０の属性情報推定テーブル１１１０へ記憶する。具体的には、出力部１５８は、図６に示される決定木学習が学習部１５６で行われた場合、学習部１５６が出力した目的変数「ガス床暖房保有」を属性情報推定テーブル１１１０の属性情報の欄に記憶し、説明変数「新設年が２０００年以降であるか否か」、「第一電気情報と第二電気情報との差がｘｘ以上であるか否か」、および「第一電気情報を第二電気情報で除算した値ｙｙ以上であるか否か」を属性情報推定テーブル１１１０の属性情報の説明に使用する変数の欄に記憶する。
ここで、説明変数として、第一電気情報、第二電気情報、及び第三電気情報のいずれか又は組み合わせが生成される例について説明する。
図７は、気温と電気使用量との関係の一例（その２）を示す図である。図７に示される例では、断熱性がよい建物の気温と電気使用量との関係と、断熱性がよくない建物の気温と電気使用量との関係とを示す。
断熱性のよい建物は、気温が低くなっても、電気の月間使用量の増加は小さいため、ＡとＢとを結んだ線分の傾きが小さい又はＡをＣで除算した値が小さいと想定される。一方、断熱性のよくない建物は、気温が低くなるにしたがって、電気の月間使用量が多くなるため、ＡとＢとを結んだ線分の傾きが大きい又はＡをＣで除算した値が大きいと想定される。しかし、暖房の熱源が電気以外の場合には、断熱性がよくない建物は、ＡとＢとを結んだ線分の傾きが小さい、ＣをＢで除算した値が大きい、またはＡよりＣが小さいと想定される。
このように、第一電気情報、第二電気情報、及び第三電気情報のいずれか又は組み合わせによって、家庭の属性情報や、建物の属性情報を説明することができる。
【００２３】
図８は、実施形態に係る学習装置が実行する機械学習の一例（その２）を示す図である。図８は、家庭の属性情報「世帯人数」を学習する例を示す。
ノードＮ２−０１では、世帯人数が一人である家庭の構成比は約ｏｏ％であり、世帯人数が二人である家庭の構成比は約ｐｐ％であり、世帯人数が三人から四人である家庭の構成比は約ｑｑ％であり、世帯人数が五人以上である家庭の構成比は約ｒｒ％である。
学習部１５６は、「ベース消費電力量がｚｚｋＷｈ未満であるか否か」の条件を生成する。学習部１５６は、ノードＮ２−０１を、「ベース消費電力量がｚｚｋＷｈ未満であるか否か」の条件で、二つのエッジに分化することによってノードＮ２−０２とノードＮ２−０３とを形成する。ベース消費電力量がｚｚｋＷｈ未満である場合にはノードＮ２−０２に分化され、ベース消費電力量がｚｚｋＷｈ以上である場合又は欠損値である場合にはノードＮ２−０３に分化される。ノードＮ２−０２は、世帯人数が一人である家庭の構成比は約ｓｓ％であり、世帯人数が二人である家庭の構成比は約ｔｔ％であり、世帯人数が三人から四人である家庭の構成比は約ｕｕ％であり、世帯人数が五人以上である家庭の構成比は約ｖｖ％である。ノードＮ２−０３は、世帯人数が一人である家庭の構成比は約ｗｗ％であり、世帯人数が二人である家庭の構成比は約ｘｘ％であり、世帯人数が三人から四人である家庭の構成比は約ｙｙ％であり、世帯人数が五人以上である家庭の構成比は約ｚｚ％である。
ここでは、予め設定された条件で、ノードＮ２−０３を分化する方向で説明を続ける。
【００２４】
学習部１５６は、「１９９２年より前であるか否か」の条件を生成する。学習部１５６は、「１９９２年より前であるか否か」の条件で、二つのエッジに分化することによってノードＮ２−０６とノードＮ２−０７とを形成する。１９９２年より前である場合にはノードＮ２−０６に分化され、１９９２年以降である場合にはノードＮ２−０７に分化される。ノードＮ２−０６は、世帯人数が一人である家庭の構成比は約ａｂ％であり、世帯人数が二人である家庭の構成比は約ａｃ％であり、世帯人数が三人から四人である家庭の構成比は約ａｄ％であり、世帯人数が五人以上である家庭の構成比は約ａｅ％である。ノードＮ２−０７は、世帯人数が一人である家庭の構成比は約ａｆ％であり、世帯人数が二人である家庭の構成比は約ａｇ％であり、世帯人数が三人から四人である家庭の構成比は約ａｈ％であり、世帯人数が五人以上である家庭の構成比は約ａｉ％である。学習部１５６は、ノードＮ２−０７を最終ノードとして、学習を終了する。
図８に示される例では、目的変数は「世帯人数」であり、説明変数は「ベース消費電力量がｚｚｋＷｈ未満であるか否か」、および「１９９２年より前であるか否か」である。この場合、説明変数は、第一電気情報、第二電気情報、及び第三電気情報のいずれかおよびその組み合わせは、含まれない。
【００２５】
図９は、実施形態に係る学習装置が実行する機械学習の一例（その３）を示す図である。図９は、家庭の属性情報「乳幼児の有無」を学習する例を示す。
ノードＮ３−０１では、乳幼児がいる家庭の構成比は約ａｘ％であり、乳幼児がいない家庭の構成比は約ａｗ％である。
学習部１５６は、「新設されたのが２０１１年よりも前であるか否か」の条件を生成する。学習部１５６は、ノードＮ３−０１を、「新設されたのが２０１１年よりも前であるか否か」の条件で、二つのエッジに分化することによってノードＮ３−０２とノードＮ３−０３とを形成する。新設されたのが２０１１年よりも前である場合又は欠損値である場合にはノードＮ３−０２に分化され、新設されたのが２０１１年以降である場合にはノードＮ３−０３に分化される。ノードＮ３−０２では、乳幼児がいる家庭の構成比は約ａｌ％であり、乳幼児がいない家庭の構成比は約ａｊ％である。ノードＮ３−０３では、乳幼児がいる家庭の構成比は約ａｎ％であり、乳幼児がいない家庭の構成比は約ａｍ％である。学習部１５６は、ノードＮ３−０２を最終ノードとして、学習を終了する。
図９に示される例では、目的変数は「乳幼児の有無」であり、説明変数は「新設されたのが２０１１年よりも前であるか否か」である。この場合、説明変数は、第一電気情報、第二電気情報、及び第三電気情報のいずれかおよびその組み合わせは、含まれない。
ここで、さらに、ノードＮ３−０３を分化する場合について説明を続ける。
【００２６】
学習部１５６は、「ＡをＢで除算した値がｘｙより小さいか否か」の条件を生成する。学習部１５６は、「ＡをＢで除算した値がｘｙより小さいか否か」の条件で、二つのエッジに分化することによってノードＮ３−０６とノードＮ３−０７とを形成する。ＡをＢで除算した値がｘｙより小さい場合にはノードＮ３−０６に分化され、ＡをＢで除算した値がｘｙ以上である場合にはノードＮ３−０７に分化される。ノードＮ３−０６では、乳幼児がいる家庭の構成比はａｐ％であり、乳幼児がいない家庭の構成比はａｏ％である。ノードＮ３−０７では、乳幼児がいる家庭の構成比は約ａｒ％であり、乳幼児がいない家庭の構成比は約ａｑ％である。
ここで、さらに、ノードＮ３−０７を分化する方向で説明を続ける。学習部１５６は、「ＡをＢで減算した値がｘｚより小さいか否か」の条件で、二つのエッジに分化することによってノードＮ３−１０とノードＮ３−１１とを形成する。ＡをＢで減算した値がｘｚより小さい場合にはノードＮ３−１０に分化され、ＡをＢで減算した値がｘｚ以上である場合にはノードＮ３−１１に分化される。ノードＮ３−１０では、乳幼児がいる家庭の構成比はａｔ％であり、乳幼児がいない家庭の構成比はａｓ％である。ノードＮ３−１１では、乳幼児がいる家庭の構成比は約ａｖ％であり、乳幼児がいない家庭の構成比は約ａｕ％である。
ノードＮ３−０７とノードＮ３−１０とを比較することによって、冬の使用量はベース消費電力量のｘｙ倍以上であるが、世帯人数や家電機器が少ないことなどから、Ａ−Ｂの使用量差としては大きくないとプロファイリングできる。
【００２７】
図１０は、実施形態に係る学習装置が実行する機械学習の一例（その４）を示す図である。図１０は、家庭の属性情報「高齢者の有無」を学習する例を示す。
ノードＮ４−０１では、高齢者がいる家庭の構成比は約ｂｃ％であり、高齢者がいない家庭の構成比は約ｂａ％である。
学習部１５６は、「新設されたのが１９７９年よりも前であるか否か」の条件を生成する。学習部１５６は、ノードＮ４−０１を、「新設されたのが１９７９年よりも前であるか否か」の条件で、二つのエッジに分化することによってノードＮ４−０２とノードＮ４−０３とを形成する。新設されたのが１９７９年よりも前である場合又は欠損値である場合にはノードＮ４−０２に分化され、新設されたのが１９７９年以降である場合にはノードＮ４−０３に分化される。ノードＮ４−０２では、高齢者がいる家庭の構成比は約ｂｅ％であり、高齢者がいない家庭の構成比は約ｂｄ％である。ノードＮ４−０３では、高齢者がいる家庭の構成比は約ｂｇ％であり、高齢者がいない家庭の構成比は約ｂｆ％である。
学習部１５６は、「ＢがｙｘｋＷｈ未満であるか否か」の条件を生成する。学習部１５６は、ノードＮ４−０３を、「ＢがｙｘｋＷｈ未満であるか否か」の条件で、二つのエッジに分化することによってノードＮ４−０４とノードＮ４−０５とを形成する。ＢがｙｘｋＷｈ未満である場合又は欠損値である場合にはノードＮ４−０４に分化され、ＢがｙｘｋＷｈ以上である場合にはノードＮ４−０５に分化される。ノードＮ４−０４では、高齢者がいる家庭の構成比は約ｂｉ％であり、高齢者がいない家庭の構成比は約ｂｈ％である。ノードＮ４−０５では、高齢者がいる家庭の構成比は約ｂｋ％であり、高齢者がいない家庭の構成比は約ｂｊ％である。学習部１５６は、ノードＮ４−０４を最終ノードとして、学習を終了する。
図１０に示される例では、目的変数は「高齢者の有無」であり、説明変数は「新設されたのが１９７９年よりも前であるか否か」、および「ＢがｙｘｋＷｈより小さいか否か」である。この場合、説明変数は、第一電気情報、第二電気情報、及び第三電気情報のいずれかおよびその組み合わせは、含まれない。
【００２８】
ここで、さらに、ノードＮ４−０５を分化する場合について説明を続ける。
学習部１５６は、「ＡをＢで減算した値がｙｚより小さいか否か」の条件を生成する。学習部１５６は、「ＡをＢで減算した値がｙｚより小さいか否か」の条件で、二つのエッジに分化することによってノードＮ４−０８とノードＮ４−０９とを形成する。ＡをＢで減算した値がｙｚより小さい場合にはノードＮ４−０８に分化され、ＡをＢで減算した値がｙｚ以上である場合にはノードＮ４−０９に分化される。ノードＮ４−０８では、高齢者がいる家庭の構成比はｂｍ％であり、高齢者がいない家庭の構成比はｂｌ％である。ノードＮ４−０９では、高齢者がいる家庭の構成比はｂｏ％であり、高齢者がいない家庭の構成比はｂｎ％である。
ノードＮ４−０９によれば、Ｂが大きいことに加え、Ａ−Ｂの使用量差も大きいことから、在宅率が高く、暖房を多用しているとプロファイリングできる。
【００２９】
（学習装置の動作）
図１１は、実施形態に係る学習装置の動作の一例を示すフローチャートである。
（ステップＳ１０１）  学習装置１００の取得部１５２は、複数の家庭の各々の電気使用量の時系列データを取得する。取得部１５２は、取得した複数の家庭の各々の電気使用量の時系列データを、記憶部１１０の電気使用量時系列データ１１０４に記憶する。
（ステップＳ１０２）  学習装置１００の取得部１５２は、電気使用量の時系列データが取得された期間の気温情報を取得する。取得部１５２は、取得した気温情報を、記憶部１１０の気温情報１１０６に記憶する。
（ステップＳ１０３）  学習装置１００の取得部１５２は、電気使用量の時系列データが得られた家庭の属性情報や建物の属性情報を取得する。取得部１５２は、取得した家庭の属性情報や建物の属性情報を、記憶部１１０の属性情報１１０８に記憶する。
（ステップＳ１０４）  学習装置１００の演算部１５４は、記憶部１１０の電気使用量時系列データ１１０４から、複数の家庭の各々について、電気使用量の時系列データを取得する。また、演算部１５４は、複数の家庭の各々について、電気使用量の時系列データが取得された期間の気温情報を演算する。そして、演算部１５４は、複数の家庭の各々について、電気使用量の時系列データと気温情報との関係を求める。演算部１５４は、電気使用量の時系列データと気温情報との関係に基づいて、第一電気情報と、第二電気情報と、第三電気情報とを演算する。演算部１５４は、第一電気情報と、第二電気情報と、第三電気情報とを、学習部１５６に出力する。
（ステップＳ１０５）  学習装置１００の学習部１５６は、演算部１５４が出力した第一電気情報と、第二電気情報と、第三電気情報とを取得する。さらに学習部１５６は、記憶部１１０に記憶されている属性情報１１０８から、第一電気情報と第二電気情報と第三電気情報とが得られた電気使用量の時系列データに関連付けられる属性情報を取得する。学習部１５６は、第一電気情報と第二電気情報と第三電気情報とに基づいて、取得した属性情報を教師データとして、機械学習する。
【００３０】
（ステップＳ１０６）  学習装置１００の学習部１５６は、属性情報と、学習することによって得られた属性情報の説明に使用する変数（説明変数）とを関連付ける。学習部１５６は、属性情報と、機械学習することによって得られた説明変数とを関連付けて、出力部１５８へ出力する。
（ステップＳ１０７）  学習装置１００の出力部１５８は、学習部１５６が出力した目的変数と説明変数とを、記憶部１１０の属性情報推定テーブル１１１０へ記憶する。
ここで、実施形態に係る学習装置１００の効果について説明する。
図１２は、全顧客の比率とガス床暖房有の累積比率との関係の一例を示す図である。図１２によれば、全顧客の比率が２０％である場合に、ランダム抽出である場合にはガス床暖房有の累積比率が２０％であるのに対し、モデル抽出である場合にはガス床暖房有の累積比率が７０％である。つまり、モデル抽出の場合には、ランダム抽出と比べて、捕捉確率が３．５倍上昇する。
【００３１】
前述した実施形態では、電気使用量データサーバ２００が過去の電気使用量を示す情報を記憶し、学習装置１００が、電気使用量データサーバ２００から、家庭の電気使用量の時系列データを取得する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、学習装置１００が、スマートメータ、ＨＥＭＳなどの電気使用量を外部に出力することが可能なシステムから電気使用量を示す情報を、所定の周期で取得し、取得した電気使用量を示す情報を、取得時間と、電気を外部に出力することが可能なシステムが設置された建物の所在地情報とを関連付けて記憶するようにしてもよい。このように構成することによって、学習装置１００は、電気使用量データサーバ２００から、家庭の電気使用量の時系列データを取得することなく、属性情報と、属性情報の説明に使用する変数とを関連付けて記憶できる。
前述した実施形態では、属性情報推定テーブル１１１０が記憶された記憶部１１０を、学習装置１００が備えている場合について説明したが、この例に限られない。例えば、属性情報推定テーブル１１１０がクラウド上に記憶されていてもよい。この場合、学習装置１００は、クラウド上の属性情報推定テーブル１１１０に、属性情報と、属性情報の説明に使用する変数とを関連付けて記憶する。
【００３２】
本実施形態に係る学習装置１００によれば、複数の家庭の各々の電気使用量の時系列データと、該時系列データが取得された期間の気温情報と、該時系列データが得られた家庭の属性情報や建物の属性情報とを取得する。学習装置１００は、複数の家庭の各々の電気使用量の時系列データと、該時系列データが取得された期間の気温情報とに基づいて、複数の家庭の各々について、時系列データと気温情報との関係を求める。学習装置１００は、時系列データと気温情報との関係から、第一電気情報と第二電気情報と第三電気情報とを演算し、該時系列データが得られた家庭の属性情報や建物の属性情報を教師データとし、該第一電気情報と第二電気情報と第三電気情報とに基づいて、機械学習する。学習装置１００は、属性情報と、学習することによって得られた属性情報の説明に使用する変数とを関連付けて記憶する。
このように構成することによって、属性情報が未知の電気使用量の時系列データと、該時系列データが取得された期間の気温情報とが与えられた場合に、該未知の電気使用量の時系列データが得られた家庭の属性情報や建物の属性情報を推定することができる。具体的には、家庭や建物がある属性情報を有するか否かを判定する場合に、属性情報が未知の家庭の電気使用量の時系列データと気温情報との関係を求め、求めた属性情報が未知の電気使用量の時系列データと気温情報との関係から、第一の電気情報と第二の電気情報と第三の電気情報とを演算する。そして、ある属性情報に関連付けて記憶されている属性情報の説明に使用する変数にしたがって分化し、最終のノードに該当するか否かを判定する。最終のノードに該当する場合にはその家庭や建物がそのある属性情報を有すると判定され、該当しない場合にはその家庭や建物がその属性情報を有さないと判定される。
家庭の属性情報や建物の属性情報を推定できることによって、家庭の属性情報や建物の推定情報の推定結果に応じたアプローチを行うことができる。具体的には、断熱性が悪い属性情報が得られた場合には、断熱性のよい建物へのリフォームを勧めることができる。
【００３３】
（第２の実施形態）
（属性推定装置）
実施形態に係る属性推定装置について説明する。実施形態に係る属性推定装置３００は、属性情報と、該属性情報の説明に使用する変数とを関連付けて記憶している。属性推定装置３００は、属性情報が未知である家庭の電気使用量の時系列データと、該時系列データが取得された期間の気温情報とを取得する。
属性推定装置３００は、取得した電気使用量の時系列データが得られた家庭の属性情報や建物の属性情報を推定する。具体的には、属性推定装置３００は、属性情報が未知の家庭の電気使用量の時系列データと気温情報との関係を求め、求めた属性情報が未知の電気使用量の時系列データと気温情報との関係から、第一の電気情報と第二の電気情報と第三の電気情報とを演算する。属性推定装置３００は、家庭や建物が有するか否かを判定したい属性情報を選択する。属性推定装置３００は、選択した属性情報に関連付けて記憶されている属性情報の説明に使用する変数にしたがって分化し、最終のノードに該当するか否かを判定する。属性推定装置３００は、最終のノードに該当する場合にはその家庭や建物がそのある属性情報を有すると判定し、該当しない場合にはその家庭や建物がそのある属性情報を有さないと判定する。属性推定装置３００は、その家庭や建物が有すると判定した属性情報を出力する。前述したように、属性推定装置３００は、図１に示される学習システム１において、通信網５０に接続されている。
【００３４】
（属性推定装置の構成）
図１３は、実施形態に係る属性推定装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
属性推定装置３００は、ＣＰＵ３０２と、ＲＯＭ３０４と、ＲＡＭ３０６と、通信Ｉ／Ｆ３０８と、記憶部３１０と、操作部３１２と、表示部３１４と、バス３５０とを備えている。
ＣＰＵ３０２は、属性推定装置３００の動作を制御するプログラム３１０２等を記憶部３１０から読み出し、ＲＡＭ３０６に展開して実行する。
通信Ｉ／Ｆ３０８は、ＮＦＣモジュール、無線ＬＡＮモジュール等の通信モジュールによって構成される。また、通信Ｉ／Ｆ３０８がＵＳＢによって構成されてもよい。通信Ｉ／Ｆ３０８は、ＮＦＣや、無線ＬＡＮによって外部の機器との間で通信を行う。
記憶部３１０は、フラッシュメモリ、ＨＤＤ、ＳＳＤ、ＳＤカード等の不揮発性メモリによって構成される。記憶部３１０には、ＣＰＵ３０２によって実行されるプログラム３１０２と属性情報推定テーブル３１１０とが記憶される。属性情報推定テーブル３１１０は、前述した属性情報推定テーブル１１１０を適用できる。
操作部３１２は、ユーザの操作を受け付ける入力デバイスであり、タッチパネル等のポインティングデバイス、ボタン、ダイヤル、タッチセンサ、タッチパッド等を含む。
表示部３１４は、例えば液晶ディスプレイ等によって構成され、属性情報が未知である家庭の電気使用量の時系列データが得られた家庭や建物の属性情報などを表示する。
【００３５】
（属性推定装置の機能構成）
図１４は、実施形態に係る属性推定装置の機能ブロック図である。
属性推定装置３００は、記憶部３１０からＲＡＭ３０６上に展開されたプログラム３１０２をＣＰＵ３０２が実行することによって、取得部３５２と演算部３５４と推定部３５６と出力部３５８として機能する。
【００３６】
（属性推定装置の各機能構成）
図１３および図１４を用いて、属性推定装置３００の各機能構成について詳細に説明する。なお、以下では、属性推定装置３００の各機能を説明するにあたって、図１４に示されている属性推定装置３００の各機能ブロックを実現させるための主なハードウェアとの関係も説明する。
取得部３５２は、ＣＰＵ３０２からの命令、及び通信Ｉ／Ｆ３０８によって実現される。取得部３５２は、属性情報が未知である家庭の電気使用量の時系列データと、該時系列データが取得された期間の気温情報とを取得し、取得した時系列データと該時系列データが取得された期間の気温情報とを演算部３５４へ出力する。
演算部３５４は、ＣＰＵ３０２からの命令によって実現される。演算部３５４は、取得部３５２が出力した属性情報が未知である電気使用量の時系列データと該時系列データが取得された期間の気温情報とを取得し、取得した属性情報が未知である時系列データと該時系列データが取得された期間の気温情報とに基づいて、属性情報が未知である時系列データと気温情報との関係を求める。演算部３５４は、求めた属性情報が未知の電気使用量の時系列データと気温情報との関係から、第一の電気情報と第二の電気情報と第三の電気情報とを演算する。演算部３５４は、演算することによって得られた第一の電気情報と第二の電気情報と第三の電気情報とを、推定部３５６に出力する。
【００３７】
推定部３５６は、ＣＰＵ３０２からの命令によって実現される。推定部３５６は、通信Ｉ／Ｆ３０８を介して、学習装置１００から、属性情報とその属性情報の説明に使用する変数とを関連付けた属性情報推定テーブル１１１０を取得する。推定部３５６は、取得した属性情報推定テーブル１１１０を、記憶部３１０の属性情報推定テーブル３１１０に記憶する。
推定部３５６は、演算部３５４が出力した第一の電気情報と第二の電気情報と第三の電気情報とを取得する。推定部３５６は、記憶部３１０の属性情報推定テーブル３１１０から、属性情報が未知である電気使用量の時系列データが取得された家庭や建物が有するか否かを判定する属性情報を選択する。推定部３５６は、選択した属性情報に関連付けて記憶されている属性情報の説明に使用する変数に、第一の電気情報と第二の電気情報と第三の電気情報とを適用し、適用することによって得られた変数で分化することによって分析する。
推定部３５６は、分化した結果、最終のノードに該当する場合には、属性情報を有すると判定し、該当しない場合には属性情報を有さないと判定する。推定部３５６は、分析によって有すると推定された属性情報を含む推定結果を、出力部３５８へ出力する。
出力部３５８は、ＣＰＵ３０２からの命令によって実現される。出力部３５８は、推定部３５６が出力した推定結果を取得し、取得した推定結果を、表示部３１４へ出力する。
【００３８】
（属性推定装置の動作）
図１５は、実施形態に係る属性推定装置の動作の一例を示すフローチャートである。図１５は、属性推定装置３００が、学習装置１００から、属性情報と属性情報の説明に使用する変数とを関連付けた属性情報推定テーブル１１１０を取得し、取得した属性情報推定テーブル１１１０を、属性情報推定テーブル３１１０に記憶した後の動作を示す。
（ステップＳ２０１）  属性推定装置３００の取得部３５２は、属性情報が未知である家庭の電気使用量の時系列データを取得する。取得部３５２は、取得した電気使用量の時系列データを、演算部３５４へ出力する。
（ステップＳ２０２）  属性推定装置３００の取得部３５２は、該電気使用量の時系列データが取得された期間の気温情報を取得する。取得部３５２は、取得した該電気使用量の時系列データが取得された期間の気温情報を、演算部３５４へ出力する。
（ステップＳ２０３）  属性推定装置３００の演算部３５４は、取得部３５２が出力した属性情報が未知である電気使用量の時系列データと、該電気使用量の時系列データが取得された期間の気温情報とを取得し、取得した属性情報が未知である電気使用量の時系列データと、該電気使用量の時系列データが取得された期間の気温情報とに基づいて、属性情報が未知である電気使用量の時系列データと気温情報との関係を求める。演算部３５４は、求めた属性情報が未知である電気使用量の時系列データと気温情報との関係から、第一の電気情報と第二の電気情報と第三の電気情報とを演算する。演算部３５４は、演算することによって得られた第一の電気情報と第二の電気情報と第三の電気情報とを、推定部３５６に出力する。
（ステップＳ２０４）  属性推定装置３００の推定部３５６は、演算部３５４が出力した第一の電気情報と第二の電気情報と第三の電気情報とを取得する。推定部３５６は、記憶部３１０の属性情報推定テーブル３１１０から、属性情報が未知である電気使用量の時系列データが取得された家庭や建物が有するか否かを判定する属性情報を選択する。推定部３５６は、選択した属性情報に関連付けて記憶されている属性情報の説明に使用する変数に、第一の電気情報と第二の電気情報と第三の電気情報とを適用し、適用することによって得られた変数で、分化することによって分析する。推定部３５６は、分析によって有すると推定された属性情報を含む推定結果を、出力部３５８へ出力する。
（ステップＳ２０５）  属性推定装置３００の出力部３５８は、推定部３５６が出力した推定結果を取得し、取得した推定結果を、表示部３１４へ出力する。
【００３９】
実施形態に係る属性推定装置３００によれば、学習装置１００から取得した属性情報推定テーブル１１１０を記憶部３１０の属性情報推定テーブル３１１０に記憶する。属性推定装置３００は、属性情報が未知である電気使用量の時系列データと該時系列データが取得された期間の気温情報とを取得し、該属性情報が未知である電気使用量の時系列データと気温情報との関係を求める。演算部３５４は、求めた属性情報が未知の電気使用量の時系列データと気温情報との関係から、第一の電気情報と第二の電気情報と第三の電気情報とを演算する。属性推定装置３００は、属性情報が未知である電気使用量の時系列データが取得された家庭や建物が有するか否かを判定する属性情報を選択する。推定部３５６は、選択した属性情報に関連付けて記憶されている属性情報の説明に使用する変数に、第一の電気情報と第二の電気情報と第三の電気情報とを適用し、適用することによって得られた変数で分化することによって、電気使用量の時系列データが得られた家庭や建物の属性情報を推定する。
家庭の属性情報や建物の属性情報を推定できることによって、家庭の属性情報や建物の推定情報の推定結果に応じたアプローチを行うことができる。具体的には、断熱性が悪い属性情報が得られた場合には、断熱性のよい建物へのリフォームを勧めることができる。
【００４０】
（第３の実施形態）
実施形態に係る属性推定システムについて説明する。実施形態に係る属性推定システムは、第１の実施形態に係る学習装置１００と第２の実施形態に係る属性推定装置３００とを備える。
前述したように実施形態に係る学習装置１００は、複数の家庭の各々の電気使用量の時系列データと、取得した電気使用量の時系列データに含まれる複数の電気使用量の各々が取得された期間の気温情報と、取得した時系列データが得られた家庭や建物の属性情報とを取得する。学習装置１００は、取得した時系列データと取得した気温情報との関係から、第一電気情報と、第二電気情報と、第三電気情報とを演算する。学習装置１００は、第一電気情報と、第二電気情報と、第三電気情報とに基づいて、属性情報を教師データとして、機械学習することによって、属性情報の説明に使用する変数を求める。学習装置１００は、属性情報と、該属性情報の説明に使用する変数とを関連付けて、記憶する。
【００４１】
また、前述したように実施形態に係る属性推定装置３００は、学習装置１００から、属性情報とその属性情報の説明に使用する変数とを関連付けた属性情報推定テーブル１１１０を取得し、取得した属性情報推定テーブル１１１０を、記憶部３１０の属性情報推定テーブル３１１０に記憶する。
属性推定装置３００は、属性情報が未知である家庭の電気使用量の時系列データと、該時系列データが取得された期間の気温情報とを取得する。属性推定装置３００は、属性情報が未知の家庭の電気使用量の時系列データと気温情報との関係を求め、求めた属性情報が未知の電気使用量の時系列データと気温情報との関係から、第一の電気情報と第二の電気情報と第三の電気情報とを演算する。属性推定装置３００は、有するか否かを判定したい属性情報を選択し、選択した属性情報に関連付けて記憶されている属性情報の説明に使用する変数に、演算することによって得られた第一電気情報と第二電気情報と第三電気情報とを適用し、適用することによって得られた変数にしたがって、分化し、最終のノードに該当するか否かを判定する。属性推定装置３００は、最終のノードに該当する場合にはその家庭や建物がそのある属性情報を有すると判定し、該当しない場合にはその家庭や建物がそのある属性情報を有さないと判定する。属性推定装置３００は、その家庭や建物が有すると判定した属性情報を、出力する。
【００４２】
（属性推定システムの動作）
図１６は、実施形態に係る属性推定システムの動作を示す図である。
（ステップＳ３０１）  学習装置１００の取得部１５２は、電気使用量データサーバ２００から、複数の家庭の各々の電気使用量の時系列データを取得する。また、取得部１５２は、気象庁などの気象情報を提供するサイトへのアクセスなどにより、時系列データが取得された期間の気温情報を取得する。また、取得部１５２は、電気使用量を示す情報が得られた家庭の属性情報を取得する。
（ステップＳ３０２）  学習装置１００の演算部１５４は、複数の家庭の各々について、時系列データと気温情報との関係を求める。演算部１５４は、電気使用量の時系列データと気温情報との関係に基づいて、第一電気情報と、第二電気情報と、第三電気情報とを演算する。演算部１５４は、第一電気情報と、第二電気情報と、第三電気情報とを、学習部１５６に出力する。
（ステップＳ３０３）  学習装置１００の学習部１５６は、演算部１５４が出力した第一電気情報と、第二電気情報と、第三電気情報とに基づいて、該第一電気情報と該第二電気情報と該第三電気情報とが得られた時系列データに関連付けられる属性情報を教師データとして、機械学習する。機械学習の結果、属性情報推定テーブル１１１０などの機械学習済みデータが得られる。
【００４３】
（ステップＳ３０４）  属性推定装置３００の取得部３５２は、属性情報が未知である家庭の電気使用量の時系列データと、該時系列データが取得された期間の気温情報とを取得する。
（ステップＳ３０５）  属性推定装置３００の演算部３５４は、取得部３５２が出力した属性情報が未知である電気使用量の時系列データと、該電気使用量の時系列データが取得された期間の気温情報とを取得し、取得した属性情報が未知である電気使用量の時系列データと、該電気使用量の時系列データが取得された期間の気温情報とに基づいて、属性情報が未知である電気使用量の時系列データと気温情報との関係を求める。演算部３５４は、電気使用量の時系列データと気温情報との関係から、第一の電気情報と第二の電気情報と第三の電気情報とを演算する。
（ステップＳ３０６）  属性推定装置３００の推定部３５６は、演算部３５４が出力した第一の電気情報と第二の電気情報と第三の電気情報とを取得し、記憶部３１０の属性情報推定テーブル３１１０から、属性情報が未知である時系列データが取得された家庭や建物が有するか否かを判定する属性情報を選択する。推定部３５６は、選択した属性情報に関連付けて記憶されている属性情報の説明に使用する変数に、第一の電気情報と第二の電気情報と第三の電気情報とを適用し、適用することによって得られた変数で、分化することによって分析する。推定部３５６は、分析によって有すると推定された属性情報を含む推定結果を、出力部３５８へ出力する。出力部３５８は、推定部３５６が出力する属性情報を取得すると、属性情報を表示部１１４へ表示する。図１１に示される例では、属性情報として、ガス床暖房保有、乳幼児の有無、高齢者の有無、エアコン使用年数が、表示される。
【００４４】
前述した実施形態では、属性推定装置３００が、学習装置１００から、属性情報推定テーブル１１１０を取得する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、属性推定装置３００が、学習装置１００へ、属性情報が未知である家庭の電気使用量の時系列データと該時系列データが取得された期間の気温情報と、判定したい属性情報とを送信し、第一電気情報と、第二電気情報と、第三電気情報と、判定したい属性情報に関連付けられる属性情報の説明に使用する変数とを問い合わせるようにしてもよい。そして、学習装置１００は、属性推定装置３００からの問い合わせに応じて、属性情報が未知である家庭の電気使用量の時系列データと該電気使用量の時系列データが取得された期間の気温情報との関係を求め、求めた関係から、第一電気情報と、第二電気情報と、第三電気情報とを演算し、さらに、判定する属性情報に関連付けられる属性情報の説明に使用する変数を、属性情報推定テーブル１１１０から取得し、第一電気情報と、第二電気情報と、第三電気情報と、判定する属性情報に関連付けられる属性情報の説明に使用する変数とを、属性推定装置３００へ送信するようにしてもよい。
属性推定装置３００は、学習装置１００が送信した第一電気情報と、第二電気情報と、第三電気情報と、判定する属性情報に関連付けられる属性情報の説明に使用する変数とを取得する。属性推定装置３００は、取得した属性情報の説明に使用する変数に、取得した第一電気情報と第二電気情報と第三電気情報とを適用し、適用することによって得られた変数にしたがって、分化し、最終のノードに該当するか否かを判定する。属性推定装置３００は、最終のノードに該当する場合にはその家庭や建物がそのある属性情報を有すると判定し、該当しない場合にはその家庭や建物がそのある属性情報を有さないと判定する。属性推定装置３００は、その家庭や建物が有すると判定した属性情報を、出力する。
前述した実施形態では、学習装置１００と属性推定装置３００とが異なる装置である場合について説明したが、この例に限られない。例えば、学習装置１００と属性推定装置３００とが一台の装置で実現されてもよい。
【００４５】
実施形態に係る属性推定システムによれば、複数の家庭の各々の電気使用量の時系列データと、該電気使用量の時系列データが取得された期間の気温情報と、該電気使用量の時系列データが得られた家庭の属性情報とを取得する。属性推定システムは、複数の家庭の各々の電気使用量の時系列データと、該電気使用量の時系列データが取得された期間の気温情報とに基づいて、複数の家庭の各々について、電気使用量の時系列データと気温情報との関係を求める。属性推定システムは、電気使用量の時系列データと気温情報との関係から、第一電気情報と第二電気情報と第三電気情報とを演算し、該時系列データが得られた家庭の属性情報を教師データとし、該第一電気情報と第二電気情報と第三電気情報とに基づいて、機械学習する。属性推定システムは、属性情報と、学習することによって得られた属性情報の説明に使用する変数とを関連付けて記憶する。
【００４６】
さらに、属性推定システムによれば、属性情報が未知である電気使用量の時系列データと該時系列データが取得された期間の気温情報とを取得し、取得した属性情報が未知である電気使用量の時系列データと該時系列データが取得された期間の気温情報との関係を求める。属性推定システムは、属性情報が未知の電気使用量の時系列データと気温情報との関係から、第一の電気情報と第二の電気情報と第三の電気情報とを演算する。属性推定装置３００は、属性情報が未知である電気使用量の時系列データが取得された家庭が有するか否かを判定する属性情報を選択する。推定部３５６は、選択した属性情報に関連付けて記憶されている属性情報の説明に使用する変数に、第一の電気情報と第二の電気情報と第三の電気情報とを適用し、適用することによって得られた変数で、分化することによって、電気使用量の時系列データが得られた家庭の属性情報を推定する。中古住宅の品質や、性能は、該中古住宅に居住している家庭の属性情報から、推定することが可能であるため、家庭の属性情報を取得することによって、中古住宅の品質や、性能を把握できる。また、中古住宅の品質や、性能に限らず、住宅などの建物の品質や、性能を評価する場合にも適用できる。
【００４７】
以上、実施形態及びその変形例を説明したが、これらの実施形態及びその変形例は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態及びその変形例は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更、組合せを行うことができる。これら実施形態及びその変形例は、発明の範囲や要旨に含まれると同時に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【００４８】
なお、上述した学習装置と属性推定装置とは、コンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、各機能ブロックの機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録する。この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、ＣＰＵが実行することで実現してもよい。ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）や周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体のことをいう。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」は、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置を含む。
【００４９】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、短時間の間、動的にプログラムを保持するものを含んでいてもよい。短時間の間、動的にプログラムを保持するものは、例えば、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線である。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」には、サーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。また、上記プログラムは、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。また、上記プログラムは、プログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。プログラマブルロジックデバイスは、例えば、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）である。
【００５０】
なお、上述の学習装置と属性推定装置とは内部にコンピュータを有している。そして、上述した学習装置と属性推定装置との各処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。
ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしてもよい。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。
さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【符号の説明】
【００５１】
１…学習システム、５０…通信網、１００…学習装置、１０２…ＣＰＵ、１０４…ＲＯＭ、１０６…ＲＡＭ、１０８…通信Ｉ／Ｆ、１１０…記憶部、１１２…操作部、１１４…表示部、１５０…バス、１５２…取得部、１５４…演算部、１５６…学習部、１５８…出力部、２００…電気使用量データサーバ、３００…属性推定装置、３０２…ＣＰＵ、３０４…ＲＯＭ、３０６…ＲＡＭ、３０８…通信Ｉ／Ｆ、３１０…記憶部、３１２…操作部、３１４…表示部、３５０…バス、３５２…取得部、３５４…演算部、３５６…推定部、３５８…出力部、１１０２…プログラム、１１０４…電気使用量時系列データ、１１０６…気温情報、１１０８…属性情報、１１１０…属性情報推定テーブル、３１０２…プログラム、３１０４…属性情報推定テーブル
【図１】
2018206194.tif 000003
【図２】
2018206194.tif 000004
【図３】
2018206194.tif 000005
【図４】
2018206194.tif 000006
【図５】
2018206194.tif 000007
【図６】
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【図７】
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【図８】
2018206194.tif 000010
【図９】
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【図１０】
2018206194.tif 000012
【図１１】
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【図１２】
2018206194.tif 000014
【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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