(57)【要約】【課題】ユーザの生活行動に対応し、その行動を起こす時間を推定し、行動に必要な情報を、情報が必要な時間にタイムリにユーザに配信する情報配信システムを提供する。【解決手段】本発明の情報配信システムは、ユーザ世帯におけるインフラ消費量情報の経時変化曲線の変化点の解析を行う変化曲線解析部と、変化点の各々に基づき、ユーザの生活行動パターンの特徴を示す特徴点を抽出する特徴点抽出部と、特徴点に対応した基準時間と、ユーザの属性情報とに基づいて、ユーザに対する情報の配信を行う配信時間を求める配信時間決定部とを備える。【選択図】図１
2019008653.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの世帯におけるインフラ消費量情報の経時変化曲線の変化点の解析を行う変化曲線解析部と、
前記変化点の各々に基づき、前記ユーザの生活行動パターンの特徴を示す特徴点を抽出する特徴点抽出部と、
前記特徴点に対応した基準時間と、前記ユーザの属性情報とに基づいて、前記ユーザに対する情報の配信を行う配信時間を求める配信時間決定部と
を備える情報配信システム。
【請求項２】
前記変化曲線解析部が、
前記属性情報に対応した時間帯において、前記経時変化曲線の解析を行う
ことを特徴とする請求項１に記載の情報配信システム。
【請求項３】
前記変化曲線解析部が、
前記ユーザの世帯において、情報配信先に登録されているユーザの各々の変化点の解析を、ユーザ毎の属性情報に対応して行う
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の情報配信システム。
【請求項４】
前記特徴点が、前記経時変化曲線における最大点、最小点、接線の傾きが最大となる接点である
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の情報配信システム。
【請求項５】
配信時間決定部が、
前記生活行動の種類に対応して、前記最大点、前記最小点、前記接線の傾きが最大となる接点のいずれかを、前記特徴点として選択して用いる
ことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の情報配信システム。
【請求項６】
前記配信時間決定部が、
前記基準時間に対して、前記ユーザの属性情報に基づいて設定される調整時間を、加算あるいは減算することで、前記配信時間を求める
ことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の情報配信システム。
【請求項７】
前記調整時間を変更する調整時間変更部をさらに有し、
前記調整時間変更部が、
前記情報の利用状況に応じて、前記調整時間を変更する
ことを特徴とする請求項６に記載の情報配信システム。
【請求項８】
過去の複数日の電力消費量曲線の各々を平均化し、前記経時変化曲線を生成する曲線生成部をさらに有する
ことを特徴とする請求項１から請求項７のいずれか一項に記載の情報配信システム。
【請求項９】
前記曲線生成部が、
前記経時的変化曲線を曜日毎及び季節毎に求める
ことを特徴とする請求項８に記載の情報配信システム。
【請求項１０】
変化曲線解析部が、ユーザの世帯におけるインフラ消費量情報の経時変化曲線の変化点の解析を行う変化曲線解析過程と、
特徴点抽出部が、前記変化点の各々に基づき、前記ユーザの生活行動パターンの特徴を示す特徴点を抽出する特徴点抽出過程と、
配信時間決定部が、前記特徴点に対応した基準時間と、前記ユーザの属性情報とに基づいて、前記ユーザに対する情報の配信を行う配信時間を求める配信時間決定過程と
を含む情報配信方法。
【請求項１１】
コンピュータを、
ユーザの世帯におけるインフラ消費量情報の経時変化曲線の変化点の解析を行う変化曲線解析手段、
前記変化点の各々に基づき、前記ユーザの生活行動パターンの特徴を示す特徴点を抽出する特徴点抽出手段、
前記特徴点に対応した基準時間と、前記ユーザの属性情報とに基づいて、前記ユーザに対する情報の配信を行う配信時間を求める配信時間決定手段
として動作させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザの生活行動を推定し、推定された生活行動に対応した情報配信を行う情報配信システム、情報配信方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ユーザに有用な情報あるいは店舗で使用可能なクーポンなどを、ユーザの生活行動に対応して、ユーザの各々に対して配信することが行われている。
例えば、このような配信の一例として、省エネルギーの実現を支援するために、電力消費量を低減するための有効な情報を、各ユーザの属性情報及び電力消費量に基づき、ユーザの各々の生活行動に対応して配信することが行われている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
また、エネルギー消費量の低減を実現するための施策として、需要家が行った省エネルギー消費量に対応して、電力消費量の低減量に対応して、ユーザの店舗で使用可能なクーポンを提供することが行われている（例えば、特許文献２参照）。
また、ユーザの生活行動を推定する手法として、電力データの経時的な増減変化により、ユーザの電力を消費する生活行動を、既知となっている電力消費行動に対応させて推定することが行われている（例えば、特許文献３参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第５９６３３５６号公報
【特許文献２】特開２０１４−２２９０００号公報
【特許文献３】特開２０１５−２１２８４８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述した特許文献１においては、ユーザの生活行動に対応し、省エネルギーを行うための情報の配信を行うが、生活行動の各々を行う時間に対応して、情報の配信を行わないため、情報を有効に利用できない場合がある。
また、上述した特許文献２においては、利用したい時間及び場所などでタイムリにクーポンを受け取ることができないため、クーポンを有効に利用できない場合がある。
【０００６】
また、上述した特許文献３においては、電力消費行動を推定することはできるが、行動している時間帯を推定できないため、この推定した行動に対応して情報やクーポンをタイムリな時間に配信することができない。
国民生活センターなどの公的機関の統計データにおける生活行動の時間を用いて、情報やクーポンを配信することも考えられるが、各ユーザが統計データと同様の時間に、同様の生活行動を行う訳ではないため、生活行動の時間を情報やクーポンをタイムリな時間に、ユーザそれぞれに配信することができない。
【０００７】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたもので、ユーザの生活行動に対応し、その行動を起こす時間を推定し、行動に必要な情報を、情報が必要な時間にタイムリにユーザに配信する情報配信システム、情報配信方法及びプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述した課題を解決するために、本発明の情報配信システムは、ユーザの世帯におけるインフラ消費量情報の経時変化曲線の変化点の解析を行う変化曲線解析部と、前記変化点の各々に基づき、前記ユーザの生活行動パターンの特徴を示す特徴点を抽出する特徴点抽出部と、前記特徴点に対応した基準時間と、前記ユーザの属性情報とに基づいて、前記ユーザに対する情報の配信を行う配信時間を求める配信時間決定部とを備える。
【０００９】
本発明の情報配信システムは、前記変化曲線解析部が、前記属性情報に対応した時間帯において、前記経時変化曲線の解析を行うことを特徴とする。
【００１０】
本発明の情報配信システムは、前記変化曲線解析部が、前記ユーザの世帯において、情報配信先に登録されているユーザの各々の変化点の解析を、ユーザ毎の属性情報に対応して行うことを特徴とする。
【００１１】
本発明の情報配信システムは、前記特徴点が、前記経時変化曲線における最大点、最小点、接線の傾きが最大となる接点であることを特徴とする。
【００１２】
本発明の情報配信システムは、配信時間決定部が、前記生活行動の種類に対応して、前記最大点、前記最小点、前記接線の傾きが最大となる接点のいずれかを、前記特徴点として選択して用いることを特徴とする。
【００１３】
本発明の情報配信システムは、前記配信時間決定部が、前記基準時間に対して、前記ユーザの属性情報に基づいて設定される調整時間を、加算あるいは減算することで、前記配信時間を求めることを特徴とする。
【００１４】
本発明の情報配信システムは、前記調整時間を変更する調整時間変更部をさらに有し、前記調整時間変更部が、前記情報の利用状況に応じて、前記調整時間を変更することを特徴とする。
【００１５】
本発明の情報配信システムは、過去の複数日の電力消費量曲線の各々を平均化し、前記経時変化曲線を生成する曲線生成部をさらに有することを特徴とする。
【００１６】
本発明の情報配信システムは、過去の複数日の電力消費量曲線の各々を平均化し、前記経時変化曲線を生成する曲線生成部をさらに有することを特徴とする。
【００１７】
本発明の情報配信システムは、前記曲線生成部が、前記経時的変化曲線を曜日毎及び季節毎に求めることを特徴とする。
【００１８】
本発明の情報配信方法は、変化曲線解析部が、ユーザの世帯におけるインフラ消費量情報の経時変化曲線の変化点の解析を行う変化曲線解析過程と、特徴点抽出部が、前記変化点の各々に基づき、前記ユーザの生活行動パターンの特徴を示す特徴点を抽出する特徴点抽出過程と、配信時間決定部が、前記特徴点に対応した基準時間と、前記ユーザの属性情報とに基づいて、前記ユーザに対する情報の配信を行う配信時間を求める配信時間決定過程とを含むことを特徴とする。
【００１９】
本発明のプログラムは、コンピュータを、ユーザの世帯におけるインフラ消費量情報の経時変化曲線の変化点の解析を行う変化曲線解析手段、前記変化点の各々に基づき、前記ユーザの生活行動パターンの特徴を示す特徴点を抽出する特徴点抽出手段、前記特徴点に対応した基準時間と、前記ユーザの属性情報とに基づいて、前記ユーザに対する情報の配信を行う配信時間を求める配信時間決定手段として動作させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２０】
以上説明したように、本発明によれば、ユーザの生活行動に対応し、その行動を起こす時間を推定し、行動に必要な情報を、情報が必要な時間にタイムリにユーザに配信する情報配信システム、情報配信方法及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の第１の実施形態による情報配信システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】インフラ消費量データベース１０７における電力消費量の電力波形のデータが書き込まれて記憶されている場所を示すインデックテーブルの構成例を示す図である。
【図３】インフラ消費量データベース１０７における経時的変化曲線の解析結果を示す解析結果テーブルの構成例を示す図である。
【図４】ユーザデータベース１０８における情報配信先として登録されているユーザの属性情報を示すユーザテーブルの構成例を示す図である。
【図５】ユーザ属性データベース１０９における、世帯の属性情報を示す世帯属性情報テーブルの構成例を示す図である。
【図６】ユーザ属性データベース１０９における、世帯の住所に対応する地域の属性情報を示す地域属性情報テーブルの構成例を示す図である。
【図７】第１の実施形態における経時的変化曲線から配信タイミングを求める処理を説明する図である。
【図８】本実施形態による情報配信システム１００が行なうユーザに情報（あるいはクーポン）を配信する時刻である配信タイミングを求める処理の動作例を示すフローチャートである。
【図９】情報配信システム１００の表示部の表示画面に表示される、情報の各々の配信する期間を設定する設定画面の一例を示す図である。
【図１０】ユーザデータベース１０８における情報配信設定情報テーブルの構成例を示す図である
【図１１】本発明の第２の実施形態による情報配信システムの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】
【００２２】
＜第１の実施形態＞
以下、本発明の第１の実施形態について、図面を参照して説明する。
図１は、本発明の第１の実施形態による情報配信システムの構成例を示すブロック図である。この情報配信システム１００は、データ入力部１０１、曲線生成部１０２、変化曲線解析部１０３、基準時間抽出部１０４、配信時間決定部１０５、情報配信部１０６、インフラ消費量データベース１０７、ユーザデータベース１０８及びユーザ属性データベース１０９の各々を備えている。第１の実施形態においては、インフラとしてエネルギーである電力消費量を例として説明するが、ガス、灯油及び水道などのインフラの消費量に対しても同様に適用できる。
【００２３】
データ入力部１０１は、ユーザの各々の世帯における１日毎の電力消費量の時間変化を示す電力波形のデータを、インフラ消費量データベース１０７に世帯属性識別情報に対応させて書き込んで記憶させる。
図２は、インフラ消費量データベース１０７における電力消費量の電力波形のデータが書き込まれて記憶されている場所を示すインデックテーブルの構成例を示す図である。インデックステーブルは、レコード毎に、世帯属性識別情報とともに、電力波形インデックス＃０００１から電力波形インデックス＃０００ｎの各々が書き込まれて記憶される（ｎは自然数）。世帯属性情報は、電力消費量の電力波形のデータを取得した世帯を識別する識別情報である。電力波形インデックス＃０００１から電力波形インデックス＃０００ｎの各々は、過去の電力消費量の電力波形のデータの書き込まれている、インフラ消費量データベース１０７のアドレスを示している。
【００２４】
ここで、例えば、電力波形インデックス＃０００１が最も古い日付の電力消費量に対応し、電力波形インデックス＃０００ｎが最も新しい日付のものとなっている。電力消費量の電力波形のデータとしては、後述する経時的変化曲線を求めるために用いる所定のｎ日分の履歴が記憶される。新たな電力消費量の電力波形のデータがインフラ消費量データベース１０７に入力された場合、データ入力部１０１は、電力波形インデックス＃０００１のインデックスを消去し、電力波形インデックス＃０００２から電力波形インデックス＃０００ｎの各々を繰り下げてシフトさせる。すなわち、電力波形インデックス＃０００２が電力波形インデックス＃０００１となり、電力波形インデックス＃０００ｎが電力波形インデックス＃０００ｎ−１となる。そして、データ入力部１０１は、電力波形インデックス＃０００ｎに対して、新たな電力波形のデータを書き込んだアドレスを書き込む。このように、電力波形のデータは、日付が進むにつれて更新される。
【００２５】
図１に戻り、曲線生成部１０２は、複数の電力消費量の電力波形のデータを、各測定時刻毎に平均し、各世帯の生活行動を推定するために用いる経時的変化曲線を求める。すなわち、曲線生成部１０２は、インフラ消費量データベース１０７のインデックステーブルを参照する。そして、曲線生成部１０２は、電力波形インデックス＃０００１から電力波形インデックス＃０００ｎの各々のアドレスに基づき、電力波形インデックス＃０００１から電力波形インデックス＃０００ｎのそれぞれに対応する電力波形のデータを読み出す。曲線生成部１０２は、電力波形インデックス＃０００１から電力波形インデックス＃０００ｎの各々の同一の測定時刻における電力消費量の平均値を求め、測定時刻毎の平均値から経時的変化曲線を算出する。ここで、経時的変化曲線は、平日（月曜日から金曜日までの休日でない日）単位、あるいは土曜日や日曜日などの休日単位それぞれで独立にカレンダー機能を持たせ、それぞれの単位毎に平均化することにより求める構成としても良い。これにより、平日及び休日における電力波形のパターンが異なる場合に対応させ、ユーザの生活行動を推定するための経時的変化曲線を求めることができる。
【００２６】
変化曲線解析部１０３は、曲線生成部１０２が生成した経時的変化曲線において、電力消費量が最小値及び最大値の各々となる測定時刻として、最小値時刻、最大値時刻それぞれを求める。また、変化曲線解析部１０３は、経時的変化曲線において、各測定時刻における接線の傾きを求め、上昇範囲での最大の正の傾きの接線を求めた測定時刻を、正傾き最大値時刻として求める。同様に、変化曲線解析部１０３は、経時的変化曲線において、各測定時刻における接線の傾きを求め、下降範囲での最大の負の傾きの接線を求めた測定時刻を、負傾き最大値時刻として求める。なお、傾きは、隣接するデータの値の差分を利用して求める一般的な計算手法を用いる。そして、変化曲線解析部１０３は、最小値時刻、最大値時刻、正傾き最大値時刻及び負傾き最大値時刻の各々（これらは特徴点と言うことができる）を、インフラ消費量データベース１０７に対して書き込んで記憶させる。
【００２７】
図３は、インフラ消費量データベース１０７における電力消費量の経時的変化曲線の解析結果を示す解析結果テーブルの構成例を示す図である。解析結果テーブルは、レコード毎に、世帯属性情報とともに、その世帯属性情報の示す世帯の経時的変化曲線における最小値時刻、最大値時刻、正傾き最大値時刻及び負傾き最大値時刻の各々の欄が設けられている。最小値時刻は、経時的変化曲線の曲線形状において、電力消費量が最小値を示す測定時刻を示している。最大値時刻は、経時的変化曲線の曲線形状において、電力消費量が最大値を示す測定時刻を示している。正傾き最大値時刻は、経時的変化曲線の曲線形状の上昇領域（電力消費量が増加傾向にある領域）における波形の接線の傾きが最大値となる測定時刻を示している。負傾き最大値時刻は、経時的変化曲線の曲線形状の下降領域（電力消費量が減少傾向にある領域）における波形の接線の傾きが最大値となる測定時刻を示している。
【００２８】
図１に戻り、基準時間抽出部１０４は、ユーザの各々の属性情報に対応し、後述するクーポン（あるいは情報）を、ユーザそれぞれに配信する配信時間を求めるための基準時間を抽出する。基準（行動開始）時間は、ユーザの生活行動に対応したその行動を起こす時刻である。ここで、基準時間抽出部１０４は、ユーザの各々の属性情報に基づき、所定のルールに従い、ユーザそれぞれの基準時間を、最小値時刻、最大値時刻、正傾き最大値時刻及び負傾き最大値時刻のなかから抽出する。上記ルールとは、情報の種類と、勤め人、専業主婦（または専業主夫）、大学生、高校生、中学生及び小学生のいずれであるかを示す（ユーザの職業及び学生の種別を示す）ユーザ所属などのユーザデータベース１０８における情報配信先として登録されているユーザの属性情報を示すユーザテーブルにある条件により、基準時間を最小値時刻、最大値時刻、正傾き最大値時刻及び負傾き最大値時刻のいずれにするかが設定された抽出条件である。
【００２９】
図４は、ユーザデータベース１０８における情報配信先として登録されているユーザの属性情報を示すユーザテーブルの構成例を示す図である。ユーザテーブルは、レコード毎に、ユーザ識別情報とともに、そのユーザ識別情報の示すユーザの世帯属性識別情報、地域属性識別情報、ユーザ性別、ユーザ年齢、ユーザ所属、利用駅名、勤務（通学）先住所、趣味情報、調整時間情報、基準時間情報、配信タイミング及び配信先情報の各々の欄が設けられている。ユーザ識別情報は、ユーザの各々を識別する識別情報である。世帯属性識別情報は、ユーザが属する世帯の各々を識別する識別情報である。地域属性識別情報は、ユーザが属する世帯の各々の住所に対応した地域を識別する識別情報である。
【００３０】
ユーザ性別は、ユーザの各々の性別（男／女）を示している。ユーザ年齢は、ユーザの各々の年齢を示している。ユーザ所属は、勤め人、専業主婦（または専業主夫）、大学生、高校生、中学生及び小学生のいずれであるか、すなわちユーザの職業及び学生の種別を示している。利用駅名は、通勤あるいは通学に用いる駅の名前を示している。また、利用駅名は、地元駅（世帯住所の近傍の駅）及び目的駅（勤務先あるいは通学先の近傍の駅）の各々が示されている。趣味情報は、ユーザの興味のある事項について示されている。例えば、映画鑑賞、旅行、好きな食べ物などである。調整時間情報は、後述する配信タイミングの時刻を求めるために用いる時間を示している。また、調整時間情報は、上記ルールにより設定される（後述）。基準時間情報は、ユーザ属する世帯における最小値時刻、最大値時刻、正傾き最大値時刻及び負傾き最大値時刻のいずれかである。配信先情報は、情報（あるいはクーポン）をユーザに配信する際の送付先を示している（例えば、メールアドレスなど）。
【００３１】
図５は、ユーザ属性データベース１０９における、世帯の属性情報を示す世帯属性情報テーブルの構成例を示す図である。世帯属性情報テーブルは、レコード毎に、世帯属性識別情報とともに、その世帯属性識別情報の示す世帯の属性情報として、共働きの有無、及び子供情報の各々の欄が設けられている。世帯属性識別情報は、ユーザが属する世帯の各々を識別する識別情報である。共働きは、夫婦が共働きか否かを示すフラグである。例えば、共働きである場合、共働きの有無の欄に「１」が設定され、共働きでない場合、共働きの有無の欄に「０」が設定される。子供情報は、子供の数、子供の各々の性別及び年齢が示されている。
【００３２】
図６は、ユーザ属性データベース１０９における、世帯の住所に対応する地域の属性情報を示す地域属性情報テーブルの構成例を示す図である。地域属性情報テーブルは、レコード毎に、地域属性識別情報とともに、その地域属性識別情報の示す世帯の属性情報として、世帯住所及び近辺の店舗情報の各々の欄が設けられている。地域属性識別情報は、ユーザが属する世帯のある地域各々を識別する識別情報である。世帯住所は、世帯の家がある住所を示している。近辺の店舗情報は、世帯住所の示す家の位置を基点とした所定の範囲にある店舗の店舗名、それぞれの店舗の販売する商品種類などの情報が示されている。
【００３３】
図１に戻り、配信時間決定部１０５は、ユーザに送信する情報（あるいはクーポン）の時刻である配信タイミングを、基準時間及び調整時間の各々に基づき求める。
図７は、第１の実施形態における経時的変化曲線から配信タイミングを求める処理を説明する図である。図７に示すグラフは、縦軸が電力消費量を示し、横軸が時刻を示している。点Ｐ１は、経時的変化曲線における電力消費量の最小値の位置を示している。この点Ｐ１に対応する時刻が最小値時刻ｔ０１である。点Ｐ２は、経時的変化曲線における電力消費量の最大値の位置を示している。この点Ｐ２に対応する時刻が最大値時刻ｔ０２である。この説明においては、経時的変化曲線の全時刻範囲における、最小値時刻、最大値時刻、正傾き最大値時刻及び負傾き最大値時刻の各々の検索を行った。
【００３４】
また、点Ｐ３は、接線Ｌ１が接する点であり、他の点における接線に比較して最も接線Ｌ１の正の傾きが大きい測定時刻を示している。この点Ｐ３に対応する時刻が正傾き最大値時刻ｔ０３である。一方、点Ｐ４は、接線Ｌ２が接する点であり、他の点における接線に比較して最も接線Ｌ２の負の傾きが大きい測定時刻を示している。この点Ｐ４に対応する時刻が負傾き最大値時刻ｔ０４である。
【００３５】
例えば、提供される情報が所定の店舗におけるクーポンであり、かつユーザが専業主婦である場合、クーポンを提供する時刻としては、買い物に出かける前後の時間帯が適当と考えられる。そして、専業主婦が買い物に出かける際、家電製品及び電灯などの電源をオフにするため、その世帯における電力消費量が大きく低減する。すなわち、基準時間抽出部１０４は、所定のルールに基づき、経時的変化曲線の曲線形状（波形）の下降が最も大きい時刻であるとして負傾き最大値時刻ｔ０４を、基準時間として設定する。ここで、配信時間決定部１０５は、求めた基準時間をユーザデータベース１０８におけるユーザテーブルに書き込んで記憶させる。
【００３６】
また、配信時間決定部１０５は、クーポンの配信タイミングを決定する際、調整時間を求める。この調整時間は、基準時間を調整して配信タイミングを算出するための時間であり、例えばユーザとしての専業主婦の世帯の地域属性に対応して求められる。図７においては、調整時間がΔＴ１である。例えば、配信時間決定部１０５は、ユーザの世帯住所を基点として、買い物をするであろう近辺の店舗（所定の範囲内にある店舗）を地図データから抽出し、世帯住所の示す位置と近辺の店舗の住所の位置との距離から、世帯住所から店舗に到着するまでの時間を求め、この時間を調整時間ΔＴ１とする。ここで、配信時間決定部１０５は、求めた調整時間をユーザデータベース１０８におけるユーザテーブルに書き込んで記憶させる。
【００３７】
そして、配信時間決定部１０５は、基準時間の負傾き最大値時刻ｔ０４に対して調整時間ΔＴ１を加算することで、配信タイミングの時刻を算出する。これにより、配信時間決定部１０５は、主婦（ユーザ）に対して、この主婦が店舗に到着する際にクーポンを提供するタイミングとしての配信タイミングを求めることができる。
また、世帯住所の近辺に同様な商品を扱う店舗が複数存在する場合、所定の店舗に来店させるようにクーポンを配信して誘引するため、基準時刻の負傾き最大値時刻ｔ０４から、主婦が商品を検討する時間としての調整時間ΔＴ１を減算し、配信タイミングの時刻を求めるルールも設定しておいても良い。すなわち、世帯住所の近辺に同様な商品を扱う店舗が複数存在するか否かにより、調整時間ΔＴ１の計算方法と、この調整時間ΔＴ１を基準時刻に対して加算するか、減算するかの計算方法が異なるルールを設定しても良い。
【００３８】
また、例えば、提供される情報が所定の居酒屋で使用可能なクーポンであり、かつユーザが勤め人である場合、クーポンを提供する時刻としては、ユーザが家に帰る途中の時間帯が適当と考えられる。勤め人が家に帰った際、家電製品及び電灯などの電源をオンにするため、その世帯における電力消費量が大きく増加する。すなわち、基準時間抽出部１０４は、所定のルールに基づき、経時的変化曲線の曲線形状（波形）の上昇が最も大きい時刻であるとして正傾き最大値時刻ｔ０３を、基準時間として設定する。
【００３９】
また、配信時間決定部１０５は、クーポンの配信タイミングを決定する際、調整時間を求める。この調整時間は、基準時間を調整して配信タイミングを算出するための時間であり、ユーザの勤め人の世帯の地域属性に対応して求められる。図７においては、調整時間がΔＴ２である。例えば、配信時間決定部１０５は、ユーザの世帯住所を基点として、ユーザの出発駅までの時間、出発駅から目的駅までの時間、目的駅から勤務先住所までの時間の各々を算出し、調整時間の算出を行う。
【００４０】
ここで、クーポンの種類に対応して、ユーザが家に到着する基準時間である正傾き最大値時刻ｔ０３から、ユーザの家から目的駅までの移動にかかる時間を調整時間Δ２として減算すれば、勤務先から目的駅に着くまでの間にクーポンを配信する配信タイミングを求めることができる。これにより、目的駅の近傍の店舗へ、ユーザを誘引することができる。また、基準時間からユーザの家から目的駅に付くまでの移動にかかる時間を調整時間ΔＴ２として減算すれば、出発駅に付く前の時間を、クーポンを配信する配信タイミングとして求めることができる。
【００４１】
図１に戻り、情報配信部１０６は、配信時間決定部１０５が求めた配信タイミングの時刻において、配信先情報に対して情報（あるいはクーポン）を配信する。上述したように、クーポンの種類に応じて、ユーザ毎に配信タイミングが求められる。
また、上述した実施例においては、経時的変化曲線の全時刻範囲における、最小値時刻、最大値時刻、正傾き最大値時刻及び負傾き最大値時刻の各々の検索を行った。
【００４２】
しかしながら、複数のユーザから構成される世帯において、複数のユーザが家から外出をし、複数のユーザが外部から家に帰ってくる場合、ユーザそれぞれが外出及び帰宅した際に電力消費量が変化する。そのため、いずれのユーザに対応して得られた最小値時刻、最大値時刻、正傾き最大値時刻及び負傾き最大値時刻が判定できない。このため、世帯構成におけるユーザ毎に、クーポンの種類とユーザ所属とに対応し、それぞれのユーザの最小値時刻、最大値時刻、正傾き最大値時刻及び負傾き最大値時刻を検索する時間範囲として検索時間範囲を設定しても良い。
【００４３】
例えば、図７においては、検索時間範囲Ｔ１と検索時間範囲Ｔ２とを示している。ユーザが勤め人の場合、家を出る時間が６時から７時の間と想定できれば、検索時間範囲Ｔ１は６時から７時までの時間範囲に設定される。また、ユーザが大学生の場合、家を出る時間が８時から９時の間と想定できれば、検索時間範囲Ｔ１は８時から９時までの時間範囲に設定される。そして、変化曲線解析部１０３は、ユーザが外出する時間であるため、この検索時間範囲Ｔ１において、ユーザの各々の負傾き最大値時刻を検出する解析を行えば良い。
【００４４】
図８は、本実施形態による情報配信システム１００が行なうユーザに情報（あるいはクーポン）を配信する時刻である配信タイミングを求める処理の動作例を示すフローチャートである。以下の説明は、世帯が片働きであり、ユーザが専業主婦であり、世帯の住所周辺に同様の商品を扱う店舗が複数存在する場合を例として行う。このとき、クーポンの配信先としては、専業主婦のメールアドレスが配信先情報として、ユーザデータベース１０８のユーザテーブルに設定されている。
【００４５】
ステップＳ１：
データ入力部１０１は、所定の測定時刻において、外部装置（例えば、ユーザの家に配設された通信機能を有するスマートメーター、ＨＥＭＳ（Home Energy Management System）などの電力メータ）から供給される電力消費量を、１日単位の電力波形のデータとして、世帯それぞれの世帯属性識別情報に対応させて、インフラ消費量データベース１０７に対して書き込んで記憶させる。このとき、データ入力部１０１は、インフラ消費量データベース１０７において、世帯の各々における最も古い電力波形のデータを削除した後、新たな電力波形のデータを書き込む。
【００４６】
ステップＳ２：
曲線生成部１０２は、インフラ消費量データベース１０７から、履歴として記憶されている日数分の電力波形のデータを、インデックステーブルを参照することにより、またユーザデータベース１０８のユーザテーブルを参照し、クーポンの種類と選択したユーザの属性情報とにより、世帯毎に読み出して平均化して、経時的変化曲線を生成する。これにより、曲線生成部１０２は、電力波形の各々のデータに重畳しているノイズを低減し、波形形状の解析が行いやすい曲線としての経時的変化曲線を生成することができる。
【００４７】
ステップＳ３：
変化曲線解析部１０３は、世帯の各々の経時的変化曲線を解析して、経時的変化曲線における最小値時刻、最大値時刻、正傾き最大値時刻及び負傾き最大値時刻それぞれを、世帯毎に求める。そして、変化曲線解析部１０３は、インフラ消費量データベース１０７の解析結果テーブルに対し、求めた最小値時刻、最大値時刻、正傾き最大値時刻及び負傾き最大値時刻の各々を、世帯それぞれに対応させて書き込んで記憶させる。
【００４８】
ステップＳ４：
基準時間抽出部１０４は、ユーザデータベース１０８のユーザテーブルを参照し、配信しようとしている情報の配信先と一致する配信先情報を有するユーザを、各世帯において選択する。
【００４９】
ステップＳ５：
基準時間抽出部１０４は、ユーザデータベース１０８のユーザテーブルを参照し、クーポンの種類と選択したユーザの属性情報とにより、最小値時刻、最大値時刻、正傾き最大値時刻及び負傾き最大値時刻のなかから、所定のルールに基づいて基準時間を抽出する。ここで、基準時間抽出部１０４は、配信するクーポンが所定の店舗の商品の割引に対応し、ユーザが専業主婦である場合、所定のルールに記載されている負傾き最大値時刻を抽出する。
【００５０】
ステップＳ６：
配信時間決定部１０５は、配信タイミングの時刻を求めるために用いる調整時間を、ユーザ種類と地域属性とに基づいて算出する。すなわち、配信時間決定部１０５は、ユーザデータベース１０８のユーザテーブルを参照し、専業主婦の世帯住所を抽出する。そして、配信時間決定部１０５は、抽出した世帯住所からクーポンに対応する店舗までの距離を求める。また、配信時間決定部１０５は、ユーザテーブルからユーザ性別が女性であることを検出すると、一般的な女性の歩行速度により距離を除算し、世帯住所から店舗まで移動時間を算出し、この算出した移動時間を調整時間とする。
配信時間決定部１０５は、基準時間に対して、求めた調整時間を加算し、クーポンを配信する配信タイミングの時刻とする。なお、主婦が店舗に出かける前に、店舗で購入する商品を検討する時間に相当する時間を配信タイミングの時刻から減算する調整を行っても良い。
【００５１】
ステップＳ７：
情報配信部１０６は、配信時間決定部１０５の求めた配信タイミングの時刻となった場合、ユーザデータベース１０８のユーザテーブルを参照し、配信先情報を抽出する。そして、情報配信部１０６は、例えば、ユーザである専業主婦の配信先情報であるメールアドレスに対し、所定のクーポンを配信する。
上述したステップＳ１からステップＳ７までの処理を、情報配信システム１００に情報の配信先である配信先情報を登録しているユーザの属する世帯の全てに対して行い、情報（クーポン）の種類及びユーザ属性に応じて、情報の配信タイミングを決定し、登録された配信先情報に対して情報の配信を行う。
【００５２】
また、情報を配信する期間あるいは曜日の設定について、以下に説明する。データ入力部１０１は、情報を配信する期間及び曜日を設定する機能を有している。
データ入力部１０１は、図示しない表示部に対して、情報（クーポン）を配信する期間を設定するためのカレンダーを含む設定画面を表示させる。この設定画面において入力された情報は、情報配信設定情報とされる。
図９は、情報配信システム１００の表示部の表示画面に表示される、情報の各々の配信する期間を設定する設定画面の一例を示す図である。この図９において、Ｘ（１≦Ｘ≦１２）月のカレンダーの画像であるカレンダー画像５０１がデータ入力部１０１により、表示部の表示画面に表示される。
【００５３】
ボタン５０２は、カレンダーの月を一ヶ月単位で前に戻すボタンである。情報配信システム１００を操作する担当者が、マウスでボタン５０２をクリックすることにより、データ入力部１０１は、カレンダーの月が一ヶ月前に戻されたカレンダー画像５０１を表示部の表示画面に表示する。
ボタン５０３は、カレンダーの月を一ヶ月単位で進めるボタンである。上記担当者がマウスでボタン５０３をクリックすることにより、データ入力部１０１は、カレンダーの月が一ヶ月後に進んだカレンダー画像５０１を表示部の表示画面に表示する。
【００５４】
また、表示部の表示画面に「開始日を設定して下さい」との表示がなれされている際、担当者がマウスでカレンダー画像５０１の日付をクリックすることにより、データ入力部１０１は、クリックされた日を、情報を配信する期間の開始日として設定する。そして、データ入力部１０１は、表示部の表示画面における開始日の欄５０４に、担当者の設定した日を表示する。
【００５５】
また、表示部に「終了日を設定して下さい」との表示がなれされている際、担当者がマウスで表示部の表示画面におけるカレンダー画像５０１の日付をクリックする。このクリックの操作により、データ入力部１０１は、クリックされた日を、情報を配信する期間の終了日として設定する。そして、データ入力部１０１は、表示部の表示画面における終了日の欄５０５に、担当者が設定した日を表示する。開始日と終了日とで設定される期間が、情報（クーポン）を配信する期間である情報配信期間となる。
【００５６】
また、担当者は、表示部における配信曜日の欄５０６に対し、情報を配信する曜日を示すデータを入力する。例えば、配信曜日として全曜日を示すデータが入力されると、評価周期における月曜日から日曜日までの一週間における全ての曜日のそれぞれに情報を発信することが設定される。また、表示部における配信曜日の欄５０６に対し、月曜日と水曜日とが入力されると、情報を配信する曜日として月曜日及び水曜日が設定される。
【００５７】
また、担当者は、表示部に表示された表示画面における配信時間の欄５０７に対し、ユーザに対して情報を配信する時間帯を入力する。例えば、配信時間として全日（０時〜２４時）を示すデータが入力されると、情報配信期間における各配信曜日の０時〜２４時までの２４時間の間、配信タイミングに合わせてユーザに情報が配信される。一方、配信時間として１０時から１３時までの３時間が入力されると、情報配信期間における各配信曜日の１０時から１３時までの３時間に、この時間帯に配信タイミングがあったユーザに対して情報が配信される。
【００５８】
また、担当者は、表示部に表示された表示画面における情報種類の欄５０８に対し、ユーザに配信する情報の種類を入力する。例えば、情報の種類としては、クーポン、イベント情報、料理のレシピ、旅行広告、商品広告などである。
また、担当者は、表示部に表示された表示画面における配信対象の欄５０９に対し、情報を配信するユーザの属性を示すユーザ属性情報を入力する。例えば、ユーザ属性情報としては、世帯属性情報、地域属性情報、ユーザ性別、ユーザ年齢、ユーザ所属、利用駅名、勤務（通学）先住所、趣味情報などを含むユーザの属性を示す情報である。
【００５９】
例えば、評価曜日が月曜日と水曜日であり、配信時間が１０時から１３時までの３時間である場合、曲線生成部１０２は、インフラ消費量データベース１０７のインフラ消費量テーブルに記憶されている、過去の全ての月曜日及び水曜日の各々における電力消費量の電力波形のデータを平均し、継時的変化曲線を求める。
そして、変化曲線解析部１０３、基準時間抽出部１０４および配信時間決定部１０５の各々は、すでに述べたように上記継時的変化曲線から配信タイミングを求める。
【００６０】
情報配信部１０６は、配信タイミングが配信時間内に含まれるか否かの判定を行い、配信タイミングが配信時間内に含まれる場合、情報配信期間内における配信曜日である月曜日と水曜日との配信タイミングに、そのユーザに対して情報を配信する。一方、情報配信部１０６は、配信タイミングが配信時間内に含まれない場合、そのユーザに対して情報を配信しない。また、情報がクーポンの場合、上記配信時間をクーポンが使用できる時間の範囲を示す使用可能時間として構成してもよい。
また、基準時間抽出部１０４は、配信先情報のみ使用するのではなく、欄５０９に入力される上記ユーザ属性情報に基づき、情報を配信するユーザを、ユーザデータベース１０８のユーザテーブルに基づいて使用してもよい。
【００６１】
そして、データ入力部１０１は、図９に示す設定画面において設定されたユーザに情報を配信する情報配信設定情報を、ユーザデータベース１０８における情報配信設定情報テーブルに対して書き込んで記憶させる。図１０は、ユーザデータベース１０８における情報配信設定情報テーブルの構成例を示す図である。この情報配信設定情報は、情報識別情報に対応したレコードに、この情報識別情報の示す情報に対する情報配信設定情報として、情報配信開始日、情報配信終了日、配信曜日、配信時間、情報種類及び配信対象の各々の欄が設けられている。
【００６２】
配信開始日は、対応する情報をユーザに配信する情報配信期間が開始される日である。配信終了日は、対応する情報をユーザに配信する情報配信期間が終了する日である配信曜日は、情報を配信する曜日を示している。配信時間は、ユーザに情報を配信する時間の範囲を示している。情報種類は、ユーザに配信する情報の種類を示している。情報種類は、ユーザに配信する情報の種類を示している。配信対象は、情報を配信するユーザの属性情報が示されている。
曲線生成部１０２、変化曲線解析部１０３、基準時間抽出部１０４、配信時間決定部１０５および情報配信部１０６の各々は、ユーザデータベース１０８における情報配信設定情報テーブルを、インフラ消費量データベース１０７、ユーザデータベース１０８およびユーザ属性データベース１０９の各々における各テーブルとともに参照することにより、情報を配信するユーザの選択、配信タイミングによる情報の配信の処理を行う。
【００６３】
上述したように、本実施形態によれば、電力消費量の波形のデータの変化の特徴を有する時刻として最小値時刻、最大値時刻、正傾き最大値時刻及び負傾き最大値時刻を求め、ユーザ属性からその世帯におけるユーザの生活行動の各々を起こす時刻を推定し、その推定した時刻を基準時間とし、ユーザの起こす行動（例えば、買い物や会社からの帰宅中）に必要な情報を、情報が必要な時間（たとえばクーポンを使用する時間、居酒屋の割引情報など）に、タイムリにユーザに配信することができる。ここで、例えば、最小値時刻は、世帯の家に残っているユーザが最低数である時刻を示す。最大値時刻は、世帯に属するユーザがすべて家にいる時刻（リラックスタイム）を示す。正傾き最大値時刻は、ユーザが家に戻った時刻（帰宅時刻）を示す。負傾き最大値時刻は、ユーザが家から外出する時刻（外出時刻）を示す。
【００６４】
＜第２の実施形態＞
以下、本発明の第２の実施形態について、図面を参照して説明する。
図１１は、本発明の第２の実施形態による情報配信システムの構成例を示すブロック図である。この情報配信システム１００Ａは、データ入力部１０１、曲線生成部１０２、変化曲線解析部１０３、基準時間抽出部１０４、配信時間決定部１０５、情報配信部１０６、インフラ消費量データベース１０７、ユーザデータベース１０８、ユーザ属性データベース１０９及び調整時間変更部１１０の各々を備えている。図１１においては、第１の実施形態と同様の構成に対して同一の符号を付す。
第２の実施形態においても、第１の実施形態と同様に、インフラとしてエネルギーである電力消費量を例として説明するが、ガス、灯油及び水道などのインフラの消費量に対しても同様に適用できる。
【００６５】
以下、第１の実施形態と異なる構成及び動作のみの説明を行う。第２の実施形態による情報配信システム１００Ａは、調整時間変更部１１０が設けられている点が、第１の実施形態による情報配信システム１００と異なる。
調整時間変更部１１０は、配信した情報をユーザが利用したか否か、たとえばユーザが配信したクーポンを利用したか否かのデータを、クーポンを発行した店舗から定期的に取得する。例えば、調整時間変更部１１０は、クーポンを発行した店舗のＰＯＳ（point of sales）システムにアクセスしてクーポンの利用状況（ユーザに発行されたクーポンの各々を使用したか否か）を取得する。あるいは、クーポンを発行した店舗の担当者が、所定の周期において、発行したクーポンのユーザ毎の利用状況を情報配信システム１００Ａに送信する。
【００６６】
そして、調整時間変更部１１０は、利用状況において、使用頻度（例えば、配信されたクーポン数により、ユーザが使用したクーポン数を除算して求めた利用率）が所定の閾値以上か否かの判定を行う。このとき、調整時間変更部１１０は、使用頻度が所定の閾値以上である場合、調整時間の変更を行わない。一方、調整時間変更部１１０は、使用頻度が所定の閾値未満である場合、調整時間の変更を行う。ここで、調整時間は、ユーザ属性が変更されるまで同一の数値を利用する場合を前提とする。すなわち、配信時間決定部１０５は、一旦、調整時間を求めた後、ユーザ属性が変更されない限り、再度、新たな調整時間を算出しない。また、調整時間は、画一的な計算方法により求めているため、歩行速度の違い、店舗による買い物の順番、あるいは子供を保育所に迎えに行くなど、ユーザの各々の調整時間が異なるため、情報（クーポン）の使用頻度に影響を与える。このため、ユーザ毎に、調整時間を個々に設定する必要がある。
【００６７】
調整時間変更部１１０は、上記使用頻度が所定の閾値未満の場合、あらかじめ設定された変更時間αを配信時間決定部１０５に対して出力する。
これにより、配信時間決定部１０５は、供給された変更時間αを、ユーザテーブルの変更時間の欄（不図示）に書き込んで記憶し、配信タイミングを算出する際、ユーザデータベース１０８のユーザテーブルから調整時間及び変更時間αの各々を読み出し、調整時間に対して変更時間αを加算し、この加算結果を基準時間に加算することで、配信タイミングの時刻を求める。
【００６８】
そして、調整時間変更部１１０は、変更時間αを設定してから所定の期間の後、そのユーザの使用頻度の変化の検証を行う。
ここで、調整時間変更部１１０は、ユーザの使用頻度が向上した場合、所定の閾値以上となったか否かの判定を行う。このとき、調整時間変更部１１０は、所定の閾値以上となった場合、使用頻度が所定の閾値未満となるまで、変更時間αを用いて配信タイミングの時刻を求める。一方、調整時間変更部１１０は、所定の閾値以上とならない場合、変更時間αより短い微調整時間Δαを変更時間αに加算し、変更時間α＋Δαを配信時間決定部１０５に出力する。
これにより、配信時間決定部１０５は、供給された変更時間α＋Δαをユーザテーブルの変更時間の上記欄に書き込んで記憶し、配信タイミングを算出する際、ユーザデータベース１０８のユーザテーブルから調整時間及び変更時間α＋Δα読み出し、調整時間に対して変更時間α＋Δαを加算し、この加算結果を基準時間に加算することで、配信タイミングの時刻を求める。
【００６９】
そして、調整時間変更部１１０は、変更時間α＋Δαを設定してから所定の期間の後、そのユーザの使用頻度の変化の検証を行う。このとき、調整時間変更部１１０は、ユーザの使用頻度が向上した場合、所定の閾値以上となったか否かの判定を行う。調整時間変更部１１０は、所定の閾値以上とならない場合、微調整時間２Δα（２倍のΔα）を変更時間αに加算し、変更時間α＋２Δαを配信時間決定部１０５に出力する。このように、調整時間変更部１１０は、使用頻度が所定の閾値以上となるまで、微調整時間Δαを順次加算していき、調整時間の変更を行う。
一方、調整時間変更部１１０は、変更時間α＋Δαを設定した後、ユーザの使用頻度が低下した場合、調整時間変更部１１０は、使用頻度が所定の閾値以上となるまで、微調整時間Δαを変更時間αから順次減算していき、調整時間の変更を行う。
【００７０】
また、調整時間変更部１１０は、変更時間αを調整時間に加算して、ユーザの使用頻度が向上しない（低下した）場合、変更時間の極性を変え、変更時間（−α）として配信時間決定部１０５に対して出力する。これにより、配信時間決定部１０５は、供給された変更時間（−α）を内部の記憶部に書き込んで記憶し、配信タイミングを算出する際、ユーザデータベース１０８のユーザテーブルから読み出した調整時間に記憶部に記憶した変更時間（−α）を加算し（すなわち変更時間αを減算し）、この加算結果を基準時間に加算することで、配信タイミングの時刻を求める。また、調整時間変更部１１０は、上述した変更時間αの場合と同酔いに、変更時間（−α）の微調整を微調整時間（−Δα）を加算することで行い、使用頻度を所定の閾値以上とする制御を行う。
【００７１】
上述したように、本実施形態によれば、第１の実施形態と同様に、電力消費量の波形のデータの変化の特徴を有する時刻として最小値時刻、最大値時刻、正傾き最大値時刻及び負傾き最大値時刻を求め、ユーザ属性からその世帯におけるユーザの生活行動の各々を起こす時刻を推定し、その推定した時刻を基準時間とし、ユーザの起こす行動に必要な情報を、情報が必要な時間に、タイムリにユーザに配信することができる。
加えて、本実施形態によれば、画一的に求めた調整時間を、ユーザの各々における情報の使用頻度を求め、使用頻度が所定の閾値となるように、調整時間を変更するため、ユーザの各々が情報を使用し易い配信タイミングを推定し、その配信タイミングの時刻に情報それぞれを配信するため、配信する情報をより有効にユーザに使用させることが可能となる。
【００７２】
＜第３の実施形態＞
第３の実施形態の情報配信システムの構成は、第１の実施形態及び第２の実施形態の各々と同様である。以下、第３の実施形態の情報配信システムにおいて、第１の実施形態及び第２の実施形態の各々と異なる動作を説明する。
曲線生成部１０２は、ガスのガス消費量のガス波形のデータから、ガス経時的変化曲線を求める。変化曲線解析部１０３は、ガス経時的変化曲線の波形形状からガスが使用されている時刻を抽出する。例えば、料理及びフロを沸かす際にガス消費量が大きく増加する。  また、曲線生成部１０２は、水の水消費量の水波形のデータから、水経時的変化曲線を求める。変化曲線解析部１０３は、水経時的変化曲線の波形形状から水が使用されている時刻を抽出する。例えば、料理、洗濯及びフロに水を貯める際に水消費量が大きく増加する。
【００７３】
基準時間抽出部１０４は、ガスの経時的変化曲線から求めた最小値時刻、最大値時刻、正傾き最大値時刻及び負傾き最大値時刻と、ガスが使用されている時刻及び水が使用されている時刻のいずれかあるいは双方と組み合わせて、基準時間を求める。
これにより、本実施形態によれば、電力消費量の波形のデータの変化の特徴を有する時刻として最小値時刻、最大値時刻、正傾き最大値時刻及び負傾き最大値時刻と、ガス及び水の各々が使用されている時刻を求め、ユーザ属性からその世帯におけるユーザの生活行動の各々を起こす時刻を推定するため、第１の実施形態及び第２の実施形態より、正確にユーザの行動を起こす時刻を推定することが可能となり、その推定した時刻を基準時間とし、ユーザの起こす行動に必要な情報を、情報が必要な時間に、タイムリにユーザに配信することができる。
【００７４】
なお、本発明における図１の情報配信システム１００と及び図１１の情報配信システム１００Ａの各々の機能を実現するためのそれぞれ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して、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て実行することにより、情報の配信する配信タイミングを求め、タイムリな情報配信を省インフラ消費量に対応した省インフラポイントを算出する処理を行ってもよい。なお、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、「コンピュータシステム」は、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）を備えたＷＷＷ（World Wide Web）システムも含むものとする。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（Read Only Memory）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc - Read Only Memory）等の可搬媒体、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のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、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が送信された場合の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（ＲＡＭ（Random Access Memory））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
【００７５】
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。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良い。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）であっても良い。
【００７６】
以上、この発明の実施形態を図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
【符号の説明】
【００７７】
１００，１００Ａ…情報配信システム
１０１…データ入力部
１０２…曲線生成部
１０３…変化曲線解析部
１０４…基準時間抽出部
１０５…配信時間決定部
１０６…情報配信部
１０７…インフラ消費量データベース
１０８…ユーザデータベース
１０９…ユーザ属性データベース
１１０…調整時間変更部
【図１】
2019008653.tif 000003
【図２】
2019008653.tif 000004
【図３】
2019008653.tif 000005
【図４】
2019008653.tif 000006
【図５】
2019008653.tif 000007
【図６】
2019008653.tif 000008
【図７】
2019008653.tif 000009
【図８】
2019008653.tif 000010
【図９】
2019008653.tif 000011
【図１０】
2019008653.tif 000012
【図１１】
2019008653.tif 000013