(57)【要約】【課題】ネットワークの空きリソースを低減する。【解決手段】ネットワーク空きリソース販売装置１０の予測パケット数演算部１１２は、過去に送受信されたパケット数の時系列データをＡＲＩＭＡモデルに適用して、未来の送受信パケット数を予測する。そして、一括販売パケット数演算部１１３は、ネットワーク設計上の処理可能なパケット数Ｘｍａｘと予測パケット数Ｘｔとを用いて、期間ｔ当たりに一括販売可能なパケット数Ｙｔ（ネットワークの空きリソース）を算出する。また、平均割引演算部１１４は、需要に応じた平均割引の割合αＡＶを算出し、期間割引演算部１１５は、期間ｔごとの割引の割合αｔを算出する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去の受信パケット数の時系列データが記憶される記憶部と、
前記過去の受信パケット数の時系列データをＡＲＩＭＡモデルに適用して、所定の期間当たりの未来の受信パケット数の時系列データを予測する予測パケット数演算部と、
ネットワーク設計上の処理可能なパケット数と前記未来の受信パケット数とを用いて、ネットワークの空きリソースに相当する一括販売可能なパケット数を算出する一括販売パケット数演算部と、
を備えることを特徴とするネットワーク空きリソース販売装置。
【請求項２】
前記ネットワーク空きリソース販売装置は、さらに、
過去に一括販売したパケット数とその一括販売時の価格割引の割合とを用いて、前記過去に一括販売したパケット数を重みとする加重平均を演算し、平均割引の割合を算出する平均割引演算部
を備えることを特徴とする請求項１に記載のネットワーク空きリソース販売装置。
【請求項３】
前記ネットワーク空きリソース販売装置は、さらに、
前記一括販売可能なパケット数の平均値と、１から前記平均割引の割合を減算した第１の差分とを乗算して乗算値を算出し、所定の期間ごとに、その所定の期間の前記一括販売可能なパケット数から前記乗算値を減算して第２の差分を算出し、前記第２の差分を当該所定の期間の前記一括販売可能なパケット数で除算し、当該所定の期間の割引の割合を算出する期間割引演算部
を備えることを特徴とする請求項２に記載のネットワーク空きリソース販売装置。
【請求項４】
ネットワーク空きリソース販売装置は、
過去の受信パケット数の時系列データが記憶される記憶部を備えており、
前記過去の受信パケット数の時系列データをＡＲＩＭＡモデルに適用して、所定の期間当たりの未来の受信パケット数の時系列データを予測する予測パケット数演算ステップと、
ネットワーク設計上の処理可能なパケット数と前記未来の受信パケット数とを用いて、ネットワークの空きリソースに相当する一括販売可能なパケット数を算出する一括販売パケット数演算ステップと、
を実行することを特徴とするネットワーク空きリソース販売方法。
【請求項５】
請求項４に記載のネットワーク空きリソース販売方法を、コンピュータである前記ネットワーク空きリソース販売装置に実行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、ネットワークの空きリソースを低減する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ネットワークのエンドユーザが送受信するパケット数は、時間ごとに変動している。そのため、エンドユーザの送受信パケット数が少ない時間帯に、そのネットワークの空きリソースを他のエンドユーザが利用できるようにすることによって、ネットワークの空きリソースを低減することができる。
【０００３】
ネットワークの空きリソースを利用できるようにするためには、予め未来のネットワークの空きリソースに相当するパケット数を予測し、その予測したパケット数の範囲内で他のエンドユーザの使用分を割り当てる（販売する）必要がある。
【０００４】
例えば、非特許文献１には、過去の時系列データから、未来の時系列データを予測する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】田中勝人、「現代時系列分析」、岩波書店、２００６年１１月５日
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、非特許文献１には、未来の時系列データを予測する種々の手法が開示されているものの、ネットワークの空きリソースを予測するためには、どの手法を用いればよいかについては明確になっていない。仮に、未来のネットワークの空きリソースが予測できた場合には、そのネットワークの空きリソースに相当するパケット数を他のエンドユーザに対して販売することができる。つまり、ネットワークの空きリソースを低減することができる。
【０００７】
そこで、本発明は、ネットワークの空きリソースを低減する技術を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明のネットワーク空きリソース販売装置は、過去の受信パケット数の時系列データが記憶される記憶部と、前記過去の受信パケット数の時系列データをＡＲＩＭＡモデルに適用して、所定の期間当たりの未来の受信パケット数の時系列データを予測する予測パケット数演算部と、ネットワーク設計上の処理可能なパケット数と前記未来の受信パケット数とを用いて、ネットワークの空きリソースに相当する一括販売可能なパケット数を算出する一括販売パケット数演算部と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
このような構成によれば、ネットワーク空きリソース販売装置は、未来のネットワーク空きリソースを予測することができるため、その空きリソースに相当するパケットを販売するための情報を提示することができる。したがって、ネットワーク空きリソース販売装置は、一括販売可能なパケットを利用してもらうことにより、ネットワークの空きリソースを低減することができる。
【００１０】
前記ネットワーク空きリソース販売装置は、さらに、過去に一括販売したパケット数とその一括販売時の価格割引の割合とを用いて、前記過去に一括販売したパケット数を重みとする加重平均を演算し、平均割引の割合を算出する平均割引演算部を備えることを特徴とする。
【００１１】
このような構成によれば、ネットワーク空きリソース販売装置は、過去の実績（需要）に基づいて、一括販売可能なパケットの平均割引の割合を算出することができる。したがって、ネットワーク空きリソース販売装置は、需要のトレンドに基づいた割引の割合を導出することができ、需要を喚起することによってネットワークの空きリソースを低減することができる。
【００１２】
本発明のネットワーク空きリソース販売装置は、さらに、前記一括販売可能なパケット数の平均値と、１から前記平均割引の割合を減算した第１の差分とを乗算して乗算値を算出し、所定の期間ごとに、その所定の期間の前記一括販売可能なパケット数から前記乗算値を減算して第２の差分を算出し、前記第２の差分を当該所定の期間の前記一括販売可能なパケット数で除算し、当該所定の期間の割引の割合を算出する期間割引演算部を備えることを特徴とする。
【００１３】
このような構成によれば、ネットワーク空きリソース販売装置は、過去の実績（需要）に基づいて、所定の期間ごとに、一括販売可能なパケットの割引の割合を算出することができる。したがって、ネットワーク空きリソース販売装置は、需要のトレンドに基づいて、期間に応じた空きリソースおよび割引の割合に関する情報を提示できるので、需要を喚起することによってネットワークの空きリソースを低減することができる。
【００１４】
なお、ネットワーク空きリソース販売方法に係る発明およびプログラムに係る発明については、前記したネットワーク空きリソース販売装置と同様の技術的特徴を備えており、ネットワーク空きリソース販売装置と同様の作用効果を有しているので、記載を省略する。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、ネットワークの空きリソースを低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】ネットワーク空きリソース販売装置を用いたビジネスモデルの一例を示す図である。
【図２】ネットワーク空きリソース販売装置の機能例を示す図である。
【図３】データベースの一例を示す図である。
【図４】平日（月曜日〜金曜日）のパケット受信数の時系列の一例を示す図である。
【図５】ネットワーク空きリソース販売装置の処理フロー例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
本発明を実施するための形態（以降、「本実施形態」と称す。）について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１８】
（ビジネスモデル）
はじめに、本願発明のネットワーク空きリソース販売装置を用いたビジネスモデルについて、図１を用いて説明する。
ネットワーク事業者２０は、ネットワークを用いて情報を目的地まで伝送するサービスを提供している。そして、ネットワーク事業者２０は、エンドユーザ２３の送受信パケット数が比較的少ない時間帯において、ネットワークの空きリソースに相当するパケット数を、通常価格よりも割安でサービス提供者２１へ一括販売し、ネットワークの空きリソースを低減する。その際、ネットワーク事業者２０の有するネットワーク空きリソース販売装置１０は、（１）ネットワークの空きリソース（一括販売可能なパケット数）を予測し、（２）一括販売可能なパケットを販売するときに、需要に応じた割引の割合を算出し、（３）一括販売されるパケット数の利用申込を購入者から受け付け、（４）購入者の利用したパケット数が申込パケット数を超えた場合に通信を遮断する、といった処理等を実行する。なお、これらの処理の詳細については、後記する。
【００１９】
サービス提供者２１は、エンドユーザ２３との間で、サービス契約を締結する。また、サービス提供者２１は、ネットワーク事業者２０に、一括販売されるパケット数の利用を申し込む。そして、サービス提供者２１は、サービス提供サーバ２２を用いて、ネットワーク事業者２０のネットワークを介して、エンドユーザ２３にサービスを提供する。その際、エンドユーザ２３のパケット利用料金は無料とする。このパケット料金の無料化によって、ますますネットワークの空きリソースが利用されることにつながる。ここで、サービスとは、例えば、映画やライブ中継等のコンテンツを配信することである。なお、サービス提供サーバ２２は、サービス提供者２１が管理している装置であっても、ネットワーク事業者２０が貸し出している装置であっても構わない。
【００２０】
次に、図１を用いて、ネットワーク空きリソース販売装置１０、サービス提供者２１、サービス提供サーバ２２、エンドユーザ２３の間で実行される処理（Ａ）〜（Ｆ）について説明する。
【００２１】
（Ａ）では、ネットワーク空きリソース販売装置１０は、サービス提供サーバ２２がエンドユーザ２３の使用する端末（不図示）との間で送受信するパケット数の時系列データを受け付ける。そのパケット数は、必ずしもサービス提供サーバ２２によってカウントされる必要はなく、図示しないネットワーク監視装置によってカウントされ、そのカウント数がネットワーク空きリソース販売装置１０に送信されても構わない。ネットワーク監視装置がパケット数をカウントする場合、サービス提供サーバ２２およびエンドユーザ２３の使用する端末のＩＰ（Internet Protocol）アドレスを送受信先に含むパケット数がカウントされればよい。
【００２２】
（Ｂ）では、ネットワーク空きリソース販売装置１０は、一括販売可能なパケット数を示す選択情報（メニュー等）をサービス提供者２１の使用する端末（不図示）に送信する。そして、その選択情報が当該端末に表示される。なお、この選択情報には、一括販売可能なパケット数以外に、そのパケット数を利用できる時間帯や価格割引の割合等も併記される。
【００２３】
（Ｃ）では、ネットワーク空きリソース販売装置１０は、サービス提供者２１の使用する端末から、送信した選択情報の中から、パケット数の利用申込を受け付ける。
【００２４】
（Ｄ）では、サービス提供者２１とエンドユーザ２３との間で、サービス契約が締結される。このサービス契約は、例えば、サービス提供サーバ２２から映画やライブ中継等のコンテンツを何時から配信するといった内容である。そして、サービス提供者２１により生成されたエンドユーザ２３を識別する識別情報が、サービス提供者２１からエンドユーザ２３に通知される。
【００２５】
（Ｅ）では、サービス提供サーバ２２は、サービス提供を開始するため、エンドユーザ２３の端末から、前記識別情報を用いたアクセスを受け付ける。
（Ｆ）では、サービス提供サーバ２２は、識別情報を受け付けて、認証結果が正当であると判定した場合、サービス提供を開始する。
【００２６】
（ネットワーク空きリソース販売装置）
次に、ネットワーク空きリソース販売装置の機能例について、図２を用いて説明する（適宜、図１参照）。なお、映画やライブ中継等のコンテンツを配信するサービスを想定した場合、エンドユーザ２３の使用する端末が受信する受信パケット数は、当該端末から送信される送信パケット数より非常に大きい。そのため、本実施形態では、送受信されるパケット数の代わりに、受信パケット数を代表させて説明する。
【００２７】
ネットワーク空きリソース販売装置１０は、処理部１１０、記憶部１２０および通信部１３０を備える。
処理部１１０は、実績パケット数受信部１１１、予測パケット数演算部１１２、一括販売パケット数演算部１１３、平均割引演算部１１４、期間割引演算部１１５、選択情報送信部１１６、申込パケット数受付部１１７、利用パケット数判定部１１８および通信遮断部１１９を備えている。
なお、処理部１１０は、図示しないＣＰＵ（Central Processing Unit）およびメインメモリを有し、記憶部１２０に記憶されているアプリケーションプログラム（不図示）をメインメモリに展開して、各部（１１１〜１１９）の機能を具現化している。
また、図２中に示す矢印は、情報の流れを示している。
【００２８】
実績パケット数受信部１１１は、エンドユーザ２３の使用する端末を識別する記号をｉとした場合、当該端末が期間ｔの間に受信した受信パケット数Ｘｉ・ｔを受信する機能を有する。なお、ｔは、例えば、０時〜１時直前といった所定の時間長の期間に付される記号である。したがって、ｔは、１日を１時間ごとに表せば、１〜２４の値をとり得る。
また、受信パケット数Ｘｉ・ｔは、サービス提供サーバ２２（図１参照）から取得してもよいし、図示しないネットワーク監視装置から取得してもよい。
【００２９】
また、実績パケット数受信部１１１は、受信した受信パケット数Ｘｉ・ｔを、記憶部１２０の実績パケット数データベース１２１に記憶する機能を有する。実績パケット数受信部１１１は、受信パケット数Ｘｉ・ｔを端末を識別する記号ｉすべてについて加算し、合計の受信パケット数Ｘｔを算出し、記憶部１２０の実績パケット数データベース１２１（図３参照）に記憶する機能を有する。
【００３０】
ここで、記憶部１２０に記憶されている実績パケット数データベース１２１について、図３を用いて説明する。
【００３１】
ハードディスク等の記憶装置である記憶部１２０は、一括販売されて利用されたパケット数以外の中長期的な契約に基づいて送受信された各端末のパケット数およびその合計数と、一括販売されて利用されたパケット数を示す一括販売のパケット数とを実績パケット数データベース１２１を記憶している。
図３に示す実績パケット数データベース１２１は、年月日および曜日／期間、第１端末〜第Ｎ端末の送信パケット数および受信パケット数ならびに全端末について合計した送信パケット数および受信パケット数を関連付けて記憶している状態を表している。なお、期間ｔは、図３では１時間単位の場合を表している。
【００３２】
図２に戻って、実績パケット数受信部１１１は、一括販売したパケットのうち利用されたパケットのカウント数（利用パケット数）を取得して、そのカウント数をリアルタイムで利用パケット数判定部１１８に送信する機能も有する。なお、カウント数は、サービス提供サーバ２２（図１参照）から取得してもよいし、図示しないネットワーク監視装置から取得してもよい。
【００３３】
予測パケット数演算部１１２は、２種類の機能（第１の機能、第２の機能）を有している。
第１の機能は、期間ｔの間に受信した合計の受信パケット数Ｘｔのうち、平日（月曜日〜金曜日）の５日間分の時系列データをＡＲＩＭＡ（Autoregressive Integrated Moving Average）モデルに適用して、平日１日分の未来の予測パケット数の時系列データを演算する機能である。
第２の機能は、期間ｔの間に受信した合計の受信パケット数Ｘｔのうち、２週間分の土曜日、日曜日について４日間分およびその中間日分（１週間目の日曜日と２週間目の土曜日の平均値の１日分）の時系列データをＡＲＩＭＡモデルに適用して、週末１日分の未来の予測パケット数の時系列データを演算する機能である。
【００３４】
ここで、本実施形態において、ＡＲＩＭＡモデルを用いた理由とＡＲＩＭＡモデルの概要とについて、図４を用いて説明する。
【００３５】
図４は、横軸に時刻および期間ｔを表し、縦軸に伝送帯域（対数表示のＧｂｐs）を表している。なお、縦軸の伝送帯域は、受信パケット数をビットレート換算して表したものである。つまり、縦軸の伝送帯域の数値から、受信パケット数を容易に算出できる。また、横軸は、平日（月曜日〜金曜日）の５日間分と未来の平日１日分とを表している。
【００３６】
図４では、過去の時系列データを示す実績曲線４０１を点線で表している。なお、点線は実線とほとんどが重なっている。また、過去の時系列データをＡＲＩＭＡモデルに適用した場合のＡＲＩＭＡモデル曲線４０２を実線で表している。実績曲線４０１とＡＲＩＭＡモデル曲線４０２とは、ほぼ一致している。すなわち、本実施形態においてＡＲＩＭＡモデルを用いた理由は、平日の時系列データをＡＲＩＭＡモデルで説明できるためである。なお、図面については省略するが、休日の時系列データについてもＡＲＩＭＡモデルで説明できる。
【００３７】
次に、ＡＲＩＭＡモデルの概要について説明する。
過去の時系列データが｛x(1),x(2),・・,x(t-p),・・,x(t-2),x(t-1)｝であるものとする。期間ｔのデータx(t)は、次の式（１）のように表される。
x(t)=a1*x(1)+a2・*x(2)+・・+ap*x(t-p)
+u(t)-b1*u(t-1)-b2*u(t-2)-・・-bq*u(t-q)  ・・式（１）
ここで、a1〜ap、b1〜bqは定数を表し、*は乗算を表し、u()はホワイトノイズを表している。
【００３８】
式（１）は、ＡＲＭＡ（Autoregressive Moving Average）（ｐ，ｑ）モデルと称されるものである。そして、ＡＲＩＭＡ（ｐ，１，ｑ）モデルは、時間の隣接するデータ間の１次の差分Δx(t)=x(t)-x(t-1)に対して、ＡＲＭＡ（ｐ，ｑ）モデルを適用したものである。なお、ｐ，ｑは、式（１）に用いられている変数である。
【００３９】
ＡＲＭＡモデルは、中長期的に、増減傾向の無い時系列データ（定常時系列データ）に適用すると良いことが知られている。それに対して、ＡＲＩＭＡ（ｐ，ｄ，ｑ）モデルは、非定常時系列データの場合にｄ次の差分Δｄx(t)を用いて、定常性を備えるようにした上で、ＡＲＭＡ（ｐ，ｑ）モデルを適用したものである。
【００４０】
図４では、実績曲線４０１の過去の時系列データをＡＲＩＭＡモデルに適用して、未来の予測データを予測した結果は、予測曲線４０３として破線で表している。
なお、図４中の符号６０１〜６０３については、後記する。
【００４１】
図２に戻って、一括販売パケット数演算部１１３は、期間ｔに一括販売可能なパケット数Ｙｔ（図４の符号６０３）を演算する機能を有する。具体的には、一括販売パケット数演算部１１３は、ネットワーク設計上の処理可能なパケット数Ｘｍａｘ（図４の符号６０１）から、予測パケット数演算部１１２によって算出された予測パケット数Ｘｔ（図４の符号６０２）を減算することによって、一括販売可能なパケット数Ｙｔ（図４の符号６０３）を算出する。すなわち、Ｙｔ＝Ｘｍａｘ−Ｘｔである。ただし、Ｙｔ＞０である。
【００４２】
平均割引演算部１１４は、需要に応じた平均割引の割合αＡＶを算出する機能を有する。ただし、０≦αＡＶ≦１である。
具体的には、１日の販売実績総額Ｓは、過去に一括販売したパケット数Ｚｔと割引の割合αｔ（ただし、０≦αｔ≦１）と割引無しのときのパケット単価Ｐとを用いて、次の式（２）のように表される。なお、本実施形態では、需要のトレンドを未来のパケット数に反映するため、過去に一括販売したパケット数は直近の１日分とするが、数日分を用いても構わない。
Ｓ＝Ｐ＊Σ｛Ｚｔ＊（１−αｔ）｝＝Ｐ＊（１−αＡＶ）＊ΣＺｔ    ・・式（２）
ただし、Σは、ｔに関して１日分を加算することを表す。また、＊は乗算を表す。
【００４３】
式（２）より、次式（３）が求められる。
αＡＶ＝ΣＺｔ＊αｔ／ΣＺｔ    ・・式（３）
【００４４】
そして、平均割引演算部１１４は、過去の一括販売したパケット数Ｚｔを重みとする加重平均を示す式（３）を演算して、需要に応じた平均割引の割合αＡＶを算出する。
【００４５】
期間割引演算部１１５は、一括販売するパケットのパケット単価について、１日分の平均割引の割合をαとし、平均割引演算部１１４で算出した平均割引の割合αＡＶをαに設定し、期間ｔにおけるパケット単価の割引の割合αｔを演算する機能を有する。
すなわち、Ｙｔ＊（１−αｔ）＝ＹＡＶ＊（１−αＡＶ）として、次式（４）が求められる。
αｔ＝｛Ｙｔ−ＹＡＶ＊（１−αＡＶ）｝／Ｙｔ    ・・式（４）
ここで、ＹＡＶは、Ｙｔの平均値を表す。また、αｔ≧０である。
【００４６】
なお、一括販売パケット数演算部１１３、平均割引演算部１１４および期間割引演算部１１５は、週末１日分の一括販売可能なパケット数Ｙｔと割引の割合αｔとについても算出する。
【００４７】
選択情報送信部１１６は、サービス提供者２２の使用する端末に、一括販売可能なパケット数Ｙｔと割引の割合αｔとに関する選択情報（平日分および週末分）を送信する機能を有する。
【００４８】
申込パケット数受付部１１７は、サービス提供者２１の使用する端末から、パケット数と期間ｔとの利用申込を受け付ける機能を有する。
【００４９】
利用パケット数判定部１１８は、実績パケット数受信部１１１からパケットのカウント数（利用パケット数）を受信し、当該受信したカウント数と申込パケット数受付部１１７が受け付けた申込パケット数（閾値）との大小関係を比較する機能を有する。そして、利用パケット数判定部１１８は、カウント数が閾値を超えたと判定した場合、通信遮断部１１９に遮断指示情報を送信する。
【００５０】
通信遮断部１１９は、利用パケット数判定部１１８から遮断指示情報を受信した場合、サービス提供サーバ２２とエンドユーザ２３の使用する端末との間の通信を遮断（例えば、セッションを切断）する機能を有する。
【００５１】
通信部１３０は、通信インタフェースであり、サービス提供者２１の使用する端末（不図示）やサービス提供サーバ２２との間で、情報を送受信する機能を有する。
【００５２】
次に、ネットワーク空きリソース販売装置の処理フロー例について、図５を用いて説明する（適宜、図１，２参照）。
ステップＳ５０１では、実績パケット数受信部１１１は、過去に送受信されたパケット数の時系列データを取得する。
【００５３】
ステップＳ５０２では、予測パケット数演算部１１２は、平日の過去のパケット数の時系列データをＡＲＩＭＡモデルに適用して、平日の予測パケット数Ｘｔを算出する。
【００５４】
ステップＳ５０３では、予測パケット数演算部１１２は、週末の過去のパケット数の時系列データをＡＲＩＭＡモデルに適用して、週末の予測パケット数Ｘｔを算出する。
【００５５】
ステップＳ５０４では、一括販売パケット数演算部１１３は、ネットワーク設計上の処理可能なパケット数Ｘｍａｘと予測パケット数Ｘｔとを用いて、期間ｔに一括販売可能なパケット数Ｙｔを算出する。
【００５６】
ステップＳ５０５では、平均割引演算部１１４は、需要に応じた平均割引の割合αＡＶを算出する。
【００５７】
ステップＳ５０６では、期間割引演算部１１５は、期間ｔごとの割引の割合αｔを算出する。
【００５８】
ステップＳ５０７では、申込パケット数受付部１１７は、サービス提供者２１の使用する端末から、パケット数と期間ｔとの利用申込を受け付ける。
【００５９】
ステップＳ５０８では、実績パケット数受信部１１１は、一括販売したパケットのうち利用されたパケットのカウント数を取得する。
【００６０】
ステップＳ５０９では、利用パケット数判定部１１８は、カウント数と閾値とを比較する。具体的には、利用パケット数判定部１１８は、実績パケット数受信部１１１から受信したカウント数が、申込パケット数受付部１１７が受け付けた申込パケット数（閾値）より小さいか否かを判定する。
カウント数が閾値より小さいと判定した場合（ステップＳ５０９でＹｅｓ）、処理はステップＳ５０８へ戻り、カウント数が閾値以上であると判定した場合（ステップＳ５０９でＮｏ）、処理はステップＳ５１０へ進む。
【００６１】
ステップＳ５１０では、通信遮断部１１９は、サービス提供サーバ２２とエンドユーザ２３の使用する端末との間の通信を遮断する。そして、処理は終了する。
【００６２】
なお、本実施形態では、主に受信パケット数を対象として説明したが、送信パケット数の場合や送信パケット数および受信パケット数を合計した送受信パケット数の場合にも、同様の技術を用いることができる。
【００６３】
以上、本実施形態のネットワーク空きリソース販売装置１０の予測パケット数演算部１１２は、過去に送受信されたパケット数の時系列データをＡＲＩＭＡモデルに適用して、未来の送受信パケット数を予測する。そして、一括販売パケット数演算部１１３は、ネットワーク設計上の処理可能なパケット数Ｘｍａｘと予測パケット数Ｘｔとを用いて、期間ｔに一括販売可能なパケット数Ｙｔ（ネットワークの空きリソース）を算出する。また、平均割引演算部１１４は、需要に応じた平均割引の割合αＡＶを算出し、期間割引演算部１１５は、期間ｔごとの割引の割合αｔを算出する。そして、ネットワーク空きリソース販売装置１０は、ネットワークの空きリソースに相当するパケット数を通常価格よりも割引いて一括販売するパケット数を算出することができる。このことにより、ネットワーク空きリソース販売装置１０は、需要のトレンドを反映して需要を喚起することによって、ネットワークの空きリソースを低減することができる。
【００６４】
なお、本実施形態では、割引の割合を用いて説明したが、この割引の割合に１００を乗算して表した割引率（％）を用いても構わない。
【００６５】
また、本実施形態において、ネットワーク空きリソース販売装置１０（図２参照）の処理部１１０の各部１１１〜１１９の処理は、ネットワーク空きリソース販売装置１０をコンピュータで実現したときに搭載されるプログラムによって実現されてもよい。
【符号の説明】
【００６６】
１０  ネットワーク空きリソース販売装置
２０  ネットワーク事業者
２１  サービス提供者
２２  サービス提供サーバ
２３  エンドユーザ
１１０  処理部
１１１  実績パケット数受信部
１１２  予測パケット数演算部
１１３  一括販売パケット数演算部
１１４  平均割引演算部
１１５  期間割引演算部
１１６  選択情報送信部
１１７  申込パケット数受付部
１１８  利用パケット数判定部
１１９  通信遮断部
１２０  記憶部
１２１  実績パケット数データベース
１３０  通信部
４０１  実績曲線
４０２  ＡＲＩＭＡモデル曲線
４０３  予測曲線
６０１  ネットワーク設計上の処理可能なパケット数Ｘｍａｘ
６０２  予測パケット数Ｘｔ
６０３  一括販売可能なパケット数Ｙｔ
【図１】
2015144343.tif 000003
【図２】
2015144343.tif 000004
【図３】
2015144343.tif 000005
【図４】
2015144343.tif 000006
【図５】
2015144343.tif 000007