(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第一の時間帯の実績値および第二の時間帯の実績値を含む複数の第一のデータのうち、前記第一の時間帯および前記第二の時間帯の実績値が類似するデータ同士を同一のグループに分類する分類部と、
前記グループの前記第一の時間帯における前記実績値と、第二のデータに含まれる前記第一の時間帯の実績値との類似する度合いを算出する第一の算出部と、
前記第一の算出部により算出された度合いに基づいて、複数のグループを選択する選択部と、
前記選択部により選択されたグループごとに、該グループに含まれる第二の時間帯における前記第一のデータの部分を合成する合成部と
を有することを特徴とする予測装置。
【請求項２】
前記第一の算出部により算出された度合いに基づいて、前記合成部により合成された前記第一のデータの部分ごとに、該合成された第一のデータの部分が示す事象が発生しうる度合いを算出する第二の算出部
をさらに有することを特徴とする請求項１に記載の予測装置。
【請求項３】
前記合成部は、前記選択部により選択されたグループごとに、前記第一の算出部により算出された類似する度合いに基づいて、類似する度合いが高い方から順に１つまたは複数個の第一のデータを選択し、選択した第一のデータの前記第二の時間帯の部分を合成する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の予測装置。
【請求項４】
前記合成部による合成結果を出力する出力部
をさらに有することを特徴とする請求項１、２、３のいずれか一つに記載の予測装置。
【請求項５】
前記合成部による合成結果、および、前記第二の算出部により算出された前記度合いを出力する出力部
をさらに有することを特徴とする請求項２に記載の予測装置。
【請求項６】
コンピュータに、
第一の時間帯の実績値および第二の時間帯の実績値を含む複数の第一のデータのうち、前記第一の時間帯および前記第二の時間帯の実績値が類似するデータ同士を同一のグループに分類し、
前記グループの前記第一の時間帯における前記実績値と、第二のデータに含まれる前記第一の時間帯の実績値との類似する度合いを算出し、
算出された前記度合いに基づいて、複数のグループを選択し、
選択されたグループごとに、該グループに含まれる第二の時間帯における前記第一のデータの部分を合成する
各処理を実行させるための予測プログラム。
【請求項７】
コンピュータが実行する予測方法であって、
第一の時間帯の実績値および第二の時間帯の実績値を含む複数の第一のデータのうち、前記第一の時間帯および前記第二の時間帯の実績値が類似するデータ同士を同一のグループに分類し、
前記グループの前記第一の時間帯における前記実績値と、第二のデータに含まれる前記第一の時間帯の実績値との類似する度合いを算出し、
算出された前記度合いに基づいて、複数のグループを選択し、
選択されたグループごとに、該グループに含まれる第二の時間帯における前記第一のデータの部分を合成する
各処理を実行させることを特徴とする予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、予測装置、予測プログラムおよび予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
消費電力の予測において、予測の対象の日のある時点からの消費電力の動向、例えば、何時ごろに消費電力がピークを迎え、消費電力のピークのときの消費電力がどのくらいになるかなどを予測する技術がある。なお、以下の説明では、予測の対象の日を、予測対象日と表記する。
【０００３】
上記の技術の一例として、ｋ−近傍法を用いて、過去の消費電力の実績値から消費電力の予測を行う技術がある。この消費電力の予測を行う技術では、予測対象日のある時点から予測を開始する時点までの第一の時間帯における実績値のパターンに対して、予測対象日よりも過去の日の実績値のパターンの中から、第一の時間帯における実績値が類似するパターンを選択する。そして、上記の技術では、選択したパターンから予測を開始する時点以降の消費電力を導き出す。例えば、上記の技術では、第一の時間帯における実績値が類似するパターンを複数選択し、選択した複数のパターンについて、予測を開始する時点以降の実績値の平均値を算出して、予測を開始する時点以降の消費電力を導き出す。このようにして、従来の技術では、予測対象日の予測を開始する時点以降の消費電力を予測する。
【０００４】
また、過去の時系列データについて、複数の日ごとの時系列データについて、第一の時点から第二の時点までの時間帯で類似する時系列データをクラスタリングし、クラスタリングの結果を用いて、予測対象日の第二の時点以降のデータを予測する技術がある。この技術では、予測対象日の上記の時間帯の時系列データが最も類似するクラスター（cluster）を一つ選択し、選択したクラスターに含まれる過去の時系列データのうち、類似度が高い所定数の時系列データを合成したものを予測時系列データとして出力する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】国際公開第９７／２５６７６号
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】「Ｒで学ぶデータサイエンス  ５．パターン認識」、２００９年、共立出版、第８章  ｋ−近傍法、８６−９９ページ
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記の技術では、予測結果の精度が低くなる場合があるという問題がある。
【０００８】
例を挙げて説明する。図１８、図１９は、従来の消費電力の予測を行う技術の一例を説明するための図である。図１８の例は、予測対象日である２０１１年１０月１日の６時から９時までの時間帯の消費電力の実績値のパターン９０を示す。また、図１８の例において、パターン９０以外の複数のパターンは、予測対象日より前の２０１１年９月１日から９月３０日までの３０日間分の６時から２０時までの時間帯の消費電力の実績値のパターンである。
【０００９】
図１８の例では、パターン９０以外の３０個の複数のパターンを４つのグループに分類することができる。例えば、図１８の例に示すように、１１時ごろに消費電力のピークを迎え、ばらつきが小さい６個のパターンをグループＡに分類することができる。また、１４時ごろに消費電力のピークを迎え、ばらつきが大きい１０個のパターンをグループＢに分類できる。また、１２時から１３時ごろと１７時ごろに消費電力のピークを迎え、ばらつきが大きい８個のパターンをグループＣに分類することができる。また、１２時から１３時ごろにピークを迎え、消費電力が他のグループに分類されたパターンより低く、ばらつきが、グループＡに分類されたパターンより大きく、グループＢ、Ｃに分類されたパターンより小さい６個のパターンをグループＤに分類できる。
【００１０】
図１８の例において、予測対象日である２０１１年１０月１日の６時から９時までの時間帯の実績値のパターンを用いて、２０１１年１０月１日の１０時から２０時までの時間帯の消費電力を、従来の消費電力の予測を行う技術を用いて予測する場合を説明する。図１８の例において、従来の消費電力の予測を行う技術では、まず、６時から９時までの時間帯について、予測対象日の実績値のパターン９０と、過去の実績値の消費電力の複数のパターンのそれぞれとを比較し、類似度を算出する。そして、従来の消費電力の予測を行う技術では、類似度が大きいほうから所定個、例えば、６個の過去の実績値の消費電力のパターンを選択する。ここで、図１９の例に示すように、６つのパターンが選択された場合について説明する。図１９の例では、グループＢに分類された９月５日、９月１４日、９月２２日の３個のパターン、グループＣに分類された９月６日、９月１１日、９月２９日の３個のパターンが選択された場合を示す。図１９の例において、従来の消費電力の予測を行う技術では、選択した６つのパターンについて、消費電力の予測を行う１０時から２０時までの実績値の平均値を算出し、算出した結果を予測時系列として出力する。
【００１１】
しかしながら、従来の消費電力の予測を行う技術では、図１９の例に示すように、予測時系列が、過去のパターンのいずれにも類似していない場合が発生する。それゆえ、従来の消費電力の予測を行う技術では、予測結果が、実際の結果と大きく異なる場合がある。したがって、従来の消費電力の予測を行う技術では、予測結果の精度が低くなる場合があるという問題がある。
【００１２】
また、図１８の例に示すように、予測対象日のパターン９０は、グループＡ〜Ｄごとのパターンの平均値のうち、グループＡのパターンの平均値に最も類似する。しかしながら、図１９の例に示すように、グループＢ、Ｃではばらつきが大きいため、これらのグループＢ、Ｃのパターンの中から、パターン９０との類似度が高い６個のパターンが選択されてしまう場合がある。そのため、従来の消費電力の予測を行う技術では、本来、選択されるはずのグループＡのパターンが選択されない場合がある。したがって、従来の消費電力の予測を行う技術では、予測結果の精度が低くなる場合があるという問題がある。
【００１３】
なお、かかる問題は、消費電力を予測する場合にのみ発生するものではなく、同様の方法で、過去の実績値を基にデータを予測する場合にも、同様に発生する。例えば、製品を生産する工場などにおける生産システムにおいて、過去の製品の時系列の需要量（時系列データ）から、製品の需要量を予測し、予測結果に応じて、製品の生産量を制御する場合などにも上記の問題は、同様に発生する。
【００１４】
開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、予測結果の精度の低下を抑制することができる予測装置、予測プログラムおよび予測方法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】
【００１５】
本願の開示する予測装置は、分類部と、第一の算出部と、選択部と、合成部とを有する。分類部は、第一の時間帯の実績値および第二の時間帯の実績値を含む複数の第一のデータのうち、第一の時間帯および第二の時間帯の実績値が類似するデータ同士を同一のグループに分類する。第一の算出部は、グループの第一の時間帯における実績値に対応する値と、第二のデータに含まれる第一の時間帯の実績値との類似する度合いを算出する。第二の算出部は、第一の算出部により算出された度合いに基づいて、複数のグループを選択する。合成部は、選択部により選択されたグループごとに、グループに含まれる第二の時間帯における第一のデータの部分を合成する。
【発明の効果】
【００１６】
本願の開示する予測装置の一つの態様によれば、予測結果の精度の低下を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】図１は、実施例に係る予測装置の機能構成の一例を示す図である。
【図２】図２は、パターンの一例を示す図である。
【図３】図３は、２０１１年９月１日から９月３０日までの時系列データの一例を示す図である。
【図４】図４は、２０１１年９月１日から９月３０日までの各日の６時から２０時までの時系列データの一例を示す図である。
【図５】図５は、予測対象データの一例を示す図である。
【図６】図６は、分類部による非類似度の算出方法の一例を示す図である。
【図７】図７は、分類部による非類似度の算出方法の他の例を示す図である。
【図８】図８は、クラスタリングの結果の一例を示す図である。
【図９】図９は、第一の算出部により実行される処理の一例を説明するための図である。
【図１０】図１０は、選択部により実行される処理の一例を説明するための図である。
【図１１】図１１は、合成部により実行される処理の一例を説明するための図である。
【図１２Ａ】図１２Ａは、合成部により実行される処理の一例を説明するための図である。
【図１２Ｂ】図１２Ｂは、合成部により実行される処理の一例を説明するための図である。
【図１２Ｃ】図１２Ｃは、合成部により実行される処理の一例を説明するための図である。
【図１３】図１３は、第二の算出部が実行する処理の一例を説明するための図である。
【図１４】図１４は、第二の算出部が実行する処理の一例を説明するための図である。
【図１５】図１５は、実施例に係る予測装置が実行する処理の一例を説明するための図である。
【図１６】図１６は、実施例に係る予測処理の手順を示すフローチャートである。
【図１７】図１７は、予測プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【図１８】図１８は、従来の消費電力の予測を行う技術の一例を説明するための図である。
【図１９】図１９は、従来の消費電力の予測を行う技術の一例を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下に、本願の開示する予測装置、予測プログラムおよび予測方法の各実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施例は開示の技術を限定するものではない。
【実施例】
【００１９】
実施例に係る予測装置について説明する。図１は、実施例に係る予測装置の機能構成の一例を示す図である。
【００２０】
本実施例では、予測装置１０が、２０１１年の１０月１日の１０時から２０時までの各時刻の消費電力の予測値を算出することで、消費電力の予測を行う場合について説明する。予測装置１０は、２０１１年９月１日から９月３０日までの各日の０時から２３時までの消費電力の実績値を含む時系列データ、および、予測対象日の２０１１年１０月１日の０時から９時までの消費電力の実績値を含む時系列データを用いて、予測を行う。ここで、以下の説明では、消費電力の実績値を含む時系列データを、パターンと表記する場合がある。
【００２１】
予測装置１０は、９月１日から９月３０日までの各日の６時から９時までの第一の時間帯の消費電力の実績値、および、１０時から２０時までの第二の時間帯の消費電力の実績値を含む複数のパターンを次のように分類する。すなわち、予測装置１０は、第一の時間帯および第二の時間帯の実績値が類似するパターン同士を同一のグループに分類する。そして、予測装置１０は、各グループのパターンの第一の時間帯における実績値の平均値と、予測対象日のパターンに含まれる第一の時間帯の実績値との非類似度を算出する。ここで、非類似度は、値が大きいほど、類似する度合いが低いことを示し、値が小さいほど、類似する度合いが高いことを示す。すなわち、非類似度は、類似する度合いを示すといえる。また、以下の説明では、第一の時間帯を、比較対象時間帯と表記し、第二の時間帯を予測対象時間帯と表記する場合がある。続いて、予測装置１０は、算出された非類似度が小さい方から所定個、例えば、３個のグループを選択する。その後、予測装置１０は、選択されたグループごとに、グループに含まれるパターンの第二の時間帯における部分を合成する。このように、予測装置１０は、予測対象日のパターンに含まれる第一の時間帯の実績値と類似する所定個のグループごとに、グループに含まれるパターンの第二の時間帯における部分を合成する。したがって、予測装置１０によれば、合成された部分が、９月１日から９月３０日までのいずれかのパターンの第二の時間帯における部分に類似する。それゆえ、予測装置１０によれば、合成結果を予測結果とすれば、予測結果が実際の結果と大きく異なるような事象が発生することが抑制される。
【００２２】
また、予測装置１０は、第一の時間帯および第二の時間帯の実績値が類似するパターン同士を同一のグループに分類する。そして、予測装置１０は、各グループのパターンの第一の時間帯における実績値の平均値と、予測対象日のパターンに含まれる第一の時間帯の実績値との非類似度を算出する。すなわち、予測装置１０によれば、予測対象日のパターンに対して非類似度を算出する際に比較対象となるデータとして、グループ内における実績値の平均値を用いる。それゆえ、予測装置１０によれば、予測対象日のパターンに類似していないグループについて、そのグループのパターンを選択することが抑制される。
【００２３】
したがって、以上の事から、予測装置１０によれば、予測結果の精度の低下を抑制することができる。
【００２４】
［予測装置の機能構成］
図１に示すように、予測装置１０は、入力部１１と、出力部１２と、記憶部１３と、制御部１４とを有する。
【００２５】
入力部１１は、各種情報を制御部１４に入力する。例えば、入力部１１は、ユーザから、後述の予測処理を実行するための指示を受け付けて、受け付けた指示を制御部１４に入力する。入力部１１のデバイスの一例としては、マウスやキーボードなどのユーザの操作を受け付けるデバイスなどが挙げられる。
【００２６】
出力部１２は、各種の情報を出力する。例えば、出力部１２は、後述の出力制御部１４ｆの制御により、２０１１年の１０月１日の１０時から２０時までの各時刻の消費電力の予測値を含む予測パターン、および、後述の実現度を表示する。出力部１２のデバイスの一例としては、液晶ディスプレイなどが挙げられる。
【００２７】
記憶部１３は、各種情報を記憶する。例えば、記憶部１３は、パターン１３ａ、予測情報１３ｂを記憶する。
【００２８】
パターン１３ａは、消費電力の実績値を含む時系列データである。図２は、パターンの一例を示す図である。図２の例では、パターン１３ａは、２０１１年９月１日から９月３０日までの各日の０時から２３時までの消費電力の実績値を含む時系列データ、および、予測対象日の２０１１年１０月１日の０時から９時までの消費電力の実績値を含む時系列データを含む。パターン１３ａは、外部の装置などの各種装置から取得されて、記憶部１３に記憶される。
【００２９】
予測情報１３ｂは、後述の合成部１４ｄにより合成された予測対象時間帯のパターンと、後述の第二の算出部１４ｅにより算出された実現度とを含む。
【００３０】
記憶部１３は、例えば、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置である。なお、記憶部１３は、上記の種類の記憶装置に限定されるものではなく、ＲＡＭ（Random  Access  Memory)、ＲＯＭ（Read  Only  Memory)であってもよい。
【００３１】
制御部１４は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。図１に示すように、制御部１４は、分類部１４ａと、第一の算出部１４ｂと、選択部１４ｃと、合成部１４ｄと、第二の算出部１４ｅと、出力制御部１４ｆとを有する。
【００３２】
分類部１４ａは、各種情報を分類する。例えば、分類部１４ａは、比較対象時間帯の消費電力の実績値および予測対象時間帯の消費電力の実績値を含む９月１日から９月３０日までの複数の時系列データのうち、比較対象時間帯および予測対象時間帯が類似する時系列データ同士を１つのグループに分類する。
【００３３】
具体例を挙げて説明すると、分類部１４ａは、まず、記憶部１３から、パターン１３ａを取得する。これにより、分類部１４ａは、２０１１年９月１日の０時から１０月１日の９時までの各時刻における消費電力の実績値を取得することができる。
【００３４】
次に、分類部１４ａは、パターン１３ａから、２０１１年９月１日から９月３０日までの各日の６時から２０時までの時系列データを抽出することにより、学習データを生成する。
【００３５】
図３は、２０１１年９月１日から９月３０日までの時系列データの一例を示す。図３の例では、時系列データ２０は、２０１１年９月１日から９月３０日までの各日の０時から２３時までの消費電力の実績値を示す。例えば、時系列データ２０は、２０１１年９月１日の０時の消費電力の実績値が、３００ｋＷであることを示す。その他、各日の各時刻における消費電力の実績値についても同様である。
【００３６】
図４は、２０１１年９月１日から９月３０日までの各日の６時から２０時までの時系列データの一例を示す。例えば、分類部１４ａは、図３の例に示す時系列データ２０から、図４の例が示す２０１１年９月１日から９月３０日までの各日の６時から２０時までの時系列データを学習データ２１として抽出する。また、図４の例では、学習データ２１は、６時から９時までの第一の時間帯における消費電力の実績値２１ａと、１０時から２０時までの第二の時間帯における消費電力の実績値２１ｂとを含む。
【００３７】
また、分類部１４ａは、パターン１３ａから、予測対象日である２０１１年１０月１日の６時から９時までの時系列データを抽出することにより、予測対象データを生成する。図５は、予測対象データの一例を示す図である。図５の例では、予測対象データ２２は、６時から９時までの第一の時間帯における消費電力の実績値を示す。
【００３８】
そして、分類部１４ａは、２０１１年９月１日から９月３０日までの３０日について、２つの日の組み合わせ、例えば、９月１日と９月２日、９月１日と９月３日など、全ての組み合わせを算出する。なお、この組み合わせの総数は、４３５である。
【００３９】
続いて、分類部１４ａは、全ての組み合わせについて、次のような処理を行う。すなわち、分類部１４ａは、学習データ２１を用いて、６時から２０時までの各時刻について、実績値の差の絶対値を算出する。そして、分類部１４ａは、６時から２０時までの各時刻について算出した１５個の絶対値の総和を算出する。続いて、分類部１４ａは、算出した総和を１５で割った値を、該当する組み合わせが示す２つの日の６時から２０時までの時系列データの非類似度として算出する。すなわち、分類部１４ａは、学習データ２１を用いて、組み合わせが示す２つの日の比較対象時間帯および予測対象時間帯の時系列データの類似を示す度合いを算出する。このようにして、分類部１４ａは、全ての組み合わせについて、非類似度を算出する。
【００４０】
図６は、分類部による非類似度の算出方法の一例を示す図である。図６の例では、ｄ１（ＤＡＹ１，ＤＡＹ２）は、ＤＡＹ１が示す日と、ＤＡＹ２が示す日との組み合わせにおける６時から２０時までの非類似度を算出するための関数を示す。図６の例では、例えば、分類部１４ａが、この関数を用いて、２０１１年９月１日と２０１１年９月２日との組み合わせにおける非類似度２４３．３３を算出する場合が示されている。また、図６の例では、例えば、分類部１４ａが、２０１１年９月１日と２０１１年９月３日との組み合わせにおける非類似度２８８．３３を算出する場合が示されている。図６の例では、例えば、分類部１４ａが、２０１１年９月２９日と２０１１年９月３０日との組み合わせにおける非類似度２４９．６７を算出する場合が示されている。
【００４１】
なお、分類部１４ａは、組み合わせが示す２つの日の６時から２０時までの時系列データ間において、消費電力がピークとなる時刻の消費電力の実績値の差が大きくなるほど、値が大きくなるように非類似度を算出することもできる。そこで、このような非類似度の算出方法について説明する。図７は、分類部による非類似度の算出方法の他の例を示す図である。ここでは、２０１１年９月１日と９月２日との組み合わせ、および、２０１１年９月１日と９月３日との組み合わせを例に挙げて説明する。図７の例では、（ａ）の列は、９月１日の各時刻の消費電力の実績値を示す。また、図７の例では、（ｂ）の列は、９月２日の各時刻の消費電力の実績値を示す。また、図７の例では、（ｃ）の列は、９月３日の各時刻の消費電力の実績値を示す。
【００４２】
また、図７の例では、｜（ａ）−（ｂ）｜の列は、９月１日の各時刻の消費電力の実績値と、９月２日の各時刻の消費電力の実績値との差の絶対値を示す。また、図７の例では、｜（ａ）−（ｃ）｜の列は、９月１日の各時刻の消費電力の実績値と、９月３日の各時刻の消費電力の実績値との差の絶対値を示す。
【００４３】
また、図７の例では、Ｐ（ａ）は、９月１日の６時から２０時までの消費電力の実績値のうち、ピークとなる実績値１１００に、所定値、例えば、０．８を乗じた値８８０（１１００×０．８）以上となる実績値を示す。図７の例では、Ｐ（ａ）は、１０時〜１３時のそれぞれの時刻の実績値１０２０、１１００、１０５０、９００を指す。
【００４４】
また、図７の例では、Ｐ（ｂ）は、９月２日の６時から２０時までの消費電力の実績値のうち、ピークとなる実績値１２００に、所定値、例えば、０．８を乗じた値９６０（１２００×０．８）以上となる実績値を示す。図７の例では、Ｐ（ｂ）は、１２時〜１５時のそれぞれの時刻の実績値１０５０、１１５０、１２００、１１５０を指す。
【００４５】
また、図７の例では、Ｐ（ｃ）は、９月３日の６時から２０時までの消費電力の実績値のうち、ピークとなる実績値１０００に、所定値、例えば、０．８を乗じた値１０００（１０００×０．８）以上となる実績値を示す。図７の例では、Ｐ（ｃ）は、１１時〜１３時、１５時〜１８時のそれぞれの時刻の実績値８３０、９００、９００、９００、９８０、１０００、９００を指す。
【００４６】
また、図７の例では、Ｐ（ａ）の｜（ａ）−（ｂ）｜の列は、Ｐ（ａ）が示す実績値に対応する時刻における９月１日の消費電力の実績値と、９月２日の消費電力の実績値との差の絶対値を示す。また、図７の例では、Ｐ（ｂ）の｜（ａ）−（ｂ）｜の列は、Ｐ（ｂ）が示す実績値に対応する時刻における９月１日の消費電力の実績値と、９月２日の消費電力の実績値との差の絶対値を示す。また、図７の例では、Ｐ（ａ）の｜（ａ）−（ｃ）｜の列は、Ｐ（ａ）が示す実績値に対応する時刻における９月１日の消費電力の実績値と、９月３日の消費電力の実績値との差の絶対値を示す。また、図７の例では、Ｐ（ｃ）の｜（ａ）−（ｃ）｜の列は、Ｐ（ｃ）が示す実績値に対応する時刻における９月１日の消費電力の実績値と、９月３日の消費電力の実績値との差の絶対値を示す。
【００４７】
図７の例に示すように、分類部１４ａは、９月１日と９月２日の組み合わせについて、上記と同様にして、総和を１５で割った値２４３．３３を算出する。そして、分類部１４ａは、９月１日の６時から２０時までの消費電力の実績値のうち、ピークとなる実績値１１００に、所定値、例えば、０．８を乗じた値８８０以上となる実績値を特定する。図７の例では、分類部１４ａは、１０時〜１３時のそれぞれの時刻の実績値１０２０、１１００、１０５０、９００を特定する。
【００４８】
また、分類部１４ａは、９月２日の６時から２０時までの消費電力の実績値のうち、ピークとなる実績値１２００に、所定値、例えば、０．８を乗じた値９６０以上となる実績値を特定する。図７の例では、分類部１４ａは、１２時〜１５時のそれぞれの時刻の実績値１０５０、１１５０、１２００、１１５０を特定する。
【００４９】
そして、分類部１４ａは、９月１日の６時から２０時までの時刻のうち、特定した実績値に対応する時刻１０時、１１時、１２時、１３時のそれぞれの時刻について、９月１日の消費電力の実績値と、９月２日の消費電力の実績値との差の絶対値を算出する。図７の例では、分類部１４ａは、絶対値２７０、２００、０、２５０を算出する。そして、分類部１４ａは、算出した絶対値の平均値１８０．００（（２７０＋２００＋０＋２５０）／４）を算出する。
【００５０】
続いて、分類部１４ａは、９月２日の６時から２０時までの時刻のうち、特定した実績値に対応する時刻１２時、１３時、１４時、１５時のそれぞれの時刻について、９月２日の消費電力の実績値と、９月２日の消費電力の実績値との差の絶対値を算出する。図７の例では、分類部１４ａは、絶対値０、２５０、５００、６５０を算出する。そして、分類部１４ａは、算出した絶対値の平均値３５０．００（（０＋２５０＋５００＋６５０）／４）を算出する。
【００５１】
その後、分類部１４ａは、算出した２４３．３３と、１８０．００と、３５０．００との和７７３．３３を、９月１日と９月２日との組み合わせにおける非類似度ｄ１（２０１１／０９／０１，２０１１／０９／０２）として算出する。分類部１４ａは、同様に、９月１日と９月３日との組み合わせにおける非類似度ｄ１（２０１１／０９／０１，２０１１／０９／０３）も算出する。また、分類部１４ａは、全ての組み合わせについて、同様にして、類似度を算出することができる。このようにして、分類部１４ａは、２つの時系列データ間での消費電力の実績値のピークの時間帯の相違を加味した非類似度を算出する。
【００５２】
そして、分類部１４ａは、全ての組み合わせについて算出した非類似度を用いて、公知の群平均法により、日毎の６時から２０時までの時系列データを、所定数、例えば、４つのクラスターＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄに分類するためのクラスタリングを行う。すなわち、分類部１４ａは、時系列データを所定数、例えば、４つのグループに分類する。このようにして、分類部１４ａは、類似する時系列データ同士を１つのクラスターにまとめる。なお、上述したように、２つの時系列データ間での消費電力の実績値のピークの時間帯を加味した非類似度を用いてクラスタリングした場合には、分類部１４ａは、ピークの時間帯の相違を加味したクラスタリングを行うことができる。
【００５３】
図８は、クラスタリングの結果の一例を示す図である。図８の例では、クラスターＡに、２０１１年９月１日、２０１１年９月２６日、２０１１年９月２４日、２０１１年９月２７日、２０１１年９月２１日、２０１１年９月８日の各時系列データが分類された場合を示す。また、図８の例は、クラスターＢ、Ｃ、Ｄについても、同様に、各日時が示す時系列データが分類されたことを示す。
【００５４】
第一の算出部１４ｂは、各種情報を算出する。例えば、第一の算出部１４ｂは、各クラスタリングに分類された時系列データ（パターン）の比較対象時間帯における実績値の平均値と、予測対象日の時系列データの比較対象時間帯における実績値との非類似度を算出する。
【００５５】
具体例を挙げて説明する。図９は、第一の算出部により実行される処理の一例を説明するための図である。図９の例に示すクラスターＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄのそれぞれには、図８の例に示す各時系列データが分類されている。また、図９の例では、ｄ０（ＤＡＹ１，ＤＡＹ２）は、比較対象時間帯の各時刻について、ＤＡＹ１が示す時系列データの実績値と、ＤＡＹ２が示す時系列データの実績値との差の絶対値の総和の平均値を非類似度として算出するための関数である。例えば、図９の例では、第一の算出部１４ｂは、この関数を用いて、非類似度を算出する。
【００５６】
例えば、第一の算出部１４ｂは、６時から９時までの各時刻について、クラスタリングに分類されたパターンと、予測対象日のパターンとの実績値の差の絶対値を算出する。そして、第一の算出部１４ｂは、６時から９時までの各時刻について算出した４個の絶対値の総和を算出する。続いて、第一の算出部１４ｂは、算出した総和を４で割った平均値を、該当する組み合わせの６時から９時までのパターンの非類似度として算出する。すなわち、第一の算出部１４ｂは、このようにして、分類部１４ａは、全てのクラスタリングに分類された全てのパターンのそれぞれと、予測対象日のパターンとの全ての組み合わせについて、非類似度を算出する。
【００５７】
例えば、図９の例では、第一の算出部１４ｂが、２０１１年９月１日と２０１１年１０月１日との組み合わせにおける非類似度６５．００を算出する場合が示されている。
【００５８】
そして、第一の算出部１４ｂは、クラスター毎に、算出した非類似度の平均値を算出する。例えば、図９の例では、ｄ２（ＣＬＵＳＴＥＲ１，ＤＡＹ１）は、ＣＬＵＳＴＥＲ１が示すクラスターに分類されたパターンと、ＤＡＹ１が示す予測対象日のパターンとについて算出された比較対象時間帯の非類似度の平均値を算出するための関数である。例えば、図９の例では、第一の算出部１４ｂは、この関数を用いて、非類似度の平均値を算出する。
【００５９】
図９の例では、第一の算出部１４ｂが、クラスターＡについて、非類似度の平均値６５．００を算出する場合が示されている。また、図９の例では、第一の算出部１４ｂが、クラスターＢについて、非類似度の平均値８１．００を算出する場合が示されている。また、図９の例では、第一の算出部１４ｂが、クラスターＣについて、非類似度の平均値９０．６２を算出する場合が示されている。また、図９の例では、第一の算出部１４ｂが、クラスターＤについて、非類似度の平均値１３８．７５を算出する場合が示されている。
【００６０】
選択部１４ｃは、第一の算出部１４ｂにより算出された非類似度に基づいて、クラスターを選択する。
【００６１】
例えば、選択部１４ｃは、まず、第一の算出部１４ｂにより算出された非類似度のうち、最も値が小さい非類似度を特定する。例えば、図９の例に示すように、クラスターＡ〜Ｄについて第一の算出部１４ｂにより４つの非類似度６５．００、８１．００、９０．６２、１３８．７５が算出された場合には、選択部１４ｃは、最も値が小さい非類似度６５．００を特定する。そして、選択部１４ｃは、最も値が小さい非類似度に、所定値、例えば、１．５を乗じた値以下の非類似度を新たに特定し、特定した非類似度に対応するクラスターを選択する。なお、選択部１４ｃは、最も値が小さい非類似度に、所定値を加算した値以下の非類似度を新たに特定し、特定した非類似度に対応するクラスターを選択することもできる。
【００６２】
図１０は、選択部により実行される処理の一例を説明するための図である。図１０の例では、選択部１４ｃが、最も値が小さい非類似度６５．００を特定した場合が示されている。また、図１０の例では、選択部１４ｃが、非類似度６５．００に、所定値、例えば、１．５を乗じた値９７．５以下の非類似度８１．００、９０．６２を新たに特定した場合が示されている。そして、選択部１４ｃは、特定した非類似度６５．００、８１．００、９０．６２のそれぞれに対応するクラスターＡ、Ｂ、Ｃを選択する。
【００６３】
合成部１４ｄは、選択部１４ｃにより選択されたクラスターごとに、クラスターに分類されたパターンの予測対象時間帯の部分を合成する。
【００６４】
具体例を挙げて説明する。図１１および図１２Ａ、１２Ｂ、１２Ｃは、合成部により実行される処理の一例を説明するための図である。合成部１４ｄは、まず、予め定められたパターン数（時系列データの数）Ｎを、選択部１４ｃにより選択されたクラスターの数で割った値Ｗを算出する。例えば、パターン数Ｎが６であり、図１０の例に示すように、選択部１４ｃにより３つのクラスターＡ、Ｂ、Ｃが選択された場合には、合成部１４ｄは、値Ｗ＝２（６／３）を算出する。
【００６５】
そして、合成部１４ｄは、各クラスターについて、予測対象日の比較対象時間帯のパターンとの類似度が高い（非類似度が低い）上位Ｗ個のパターンを選択する。例えば、値Ｗ＝２である場合には、図１１の例に示すように、クラスターＡ、Ｂ、Ｃのそれぞれについて、予測対象日の比較対象時間帯のパターンとの類似度が高い上位２個のパターンを選択する。なお、図１１の例では、クラスターＡに分類されたパターンのうち、予測対象日の比較対象時間帯のパターンとの類似度が高い上位２個のパターンが、２０１１年９月２６日のパターン、２０１１年９月２４日のパターンであることを示す。また、図１１の例では、クラスターＢに分類されたパターンのうち、予測対象日の比較対象時間帯のパターンとの類似度が高い上位２個のパターンが、２０１１年９月５日のパターン、２０１１年９月２２日のパターンであることを示す。また、図１１の例では、クラスターＣに分類されたパターンのうち、予測対象日の比較対象時間帯のパターンとの類似度が高い上位２個のパターンが、２０１１年９月６日のパターン、２０１１年９月２９日のパターンであることを示す。
【００６６】
なお、合成部１４ｄは、選択されたクラスターのそれぞれに分類されたパターンについて、予測対象日の比較対象時間帯のパターンとの非類似度が、α＋β以下となるパターンを各クラスターから選択することもできる。ここで、αは、予測対象日の比較対象時間帯のパターンとの非類似度が最も小さいパターンの非類似度である。また、βは、所定値である。
【００６７】
続いて、合成部１４ｄは、クラスターごとに、選択された類似度が高い上位Ｗ個のパターンを合成する。例えば、合成部１４ｄは、図１１の例に示すように、クラスターＡ、Ｂ、Ｃについて、それぞれ２個のパターンを選択した場合には、次のような処理を行う。すなわち、合成部１４ｄは、クラスターＡ、Ｂ、Ｃのそれぞれについて、２個のパターンの予測対象時間帯の実測値の平均値を算出する。そして、合成部１４ｄは、予測対象時間帯における２個のパターンと実測値の平均値とを合成する。このようにして、合成部１４ｄは、予測対象時間帯におけるパターンを生成して、予測時系列データ（予測パターン）を生成する。
【００６８】
図１２Ａの例に示すように、合成部１４ｄは、パターンＡについて、１０時から２０時までの予測対象時間帯の９月２４日のパターンと９月２６日のパターンとの平均値を算出して、１０月１日の予測対象時間帯の各時刻の消費電力の予測値（ｐｒｅｄＡ）を算出する。そして、合成部１４ｄは、算出した予測値と、９月２４日のパターンと９月２６日のパターンとを合成する。
【００６９】
また、図１２Ｂの例に示すように、合成部１４ｄは、パターンＣについて、予測対象時間帯の９月６日のパターンと９月２９日のパターンとの平均値を算出して、１０月１日の予測対象時間帯の各時刻の消費電力の予測値（ｐｒｅｄＣ）を算出する。そして、合成部１４ｄは、算出した予測値と、９月６日のパターンと９月２９日のパターンとを合成する。
【００７０】
また、図１２Ｃの例に示すように、合成部１４ｄは、パターンＢについて、予測対象時間帯の９月５日のパターンと９月２２日のパターンとの平均値を算出して、１０月１日の予測対象時間帯の各時刻の消費電力の予測値（ｐｒｅｄＢ）を算出する。そして、合成部１４ｄは、算出した予測値と、９月５日のパターンと９月２２日のパターンとを合成する。
【００７１】
第二の算出部１４ｅは、合成部１４ｄにより算出された予測値ごとに、かかる予測値が発生しうる度合いである実現度を算出する。
【００７２】
例えば、第二の算出部１４ｅは、予測値に対応するクラスターごとに、クラスターに分類されたパターンの数を算出する。図１３は、第二の算出部が実行する処理の一例を説明するための図である。例えば、図８に示すように分類部１４ａにより各クラスターにパターンが分類され、図１１に示すように選択部１４ｃにより３つのクラスターが選択された場合には、第二の算出部１４ｅは、次のような処理を行う。すなわち、図１３の例に示すように、第二の算出部１４ｅは、クラスターＡに分類されたパターンの数を６、クラスターＢに分類されたパターンの数を１０、クラスターＣに分類されたパターンの数を８として算出する。
【００７３】
そして、第二の算出部１４ｅは、全クラスターのパターンの数を算出する。例えば、図１３の例では、第二の算出部１４ｅは、全クラスターのパターンの数２４（６＋１０＋８）を算出する。
【００７４】
続いて、第二の算出部１４ｅは、クラスターごとに、選択部１４ｃにより特定された最も小さい非類似度を、クラスターに対応する非類似度で割った値Ｔを算出する。また、第二の算出部１４ｅは、クラスターごとに、クラスターのパターンの数を、全クラスターのパターンの数で割った値Ｇを算出する。そして、第二の算出部１４ｅは、クラスターごとに、値Ｔと値Ｇとの乗算値を、実現度として算出する。
【００７５】
例えば、図１３の例では、第二の算出部１４ｅは、クラスターＡに対応する予測値が発生しうる度合いである実現度０．２５を算出する。また、図１３の例では、第二の算出部１４ｅは、クラスターＢに対応する予測値が発生しうる度合いである実現度０．３３４を算出する。また、図１３の例では、第二の算出部１４ｅは、クラスターＣに対応する予測値が発生しうる度合いである実現度０．２３９を算出する。
【００７６】
そして、第二の算出部１４ｅは、クラスターごとに、クラスターに対応する実現度と、合成部１４ｄによる合成結果とを含めた予測情報１３ｂを生成し、生成した予測情報１３ｂを記憶部１３に格納する。
【００７７】
図１４は、第二の算出部が実行する処理の一例を説明するための図である。図１４の例では、第二の算出部１４ｅにより算出された予測情報１３ｂの一例が示されている。図１４の例では、合成結果に実現度が付されている。
【００７８】
出力制御部１４ｆは、記憶部１３に記憶された予測情報１３ｂを取得し、取得した予測情報を表示するように、出力部１２の表示を制御する。例えば、出力制御部１４ｆは、図１４の例に示す予測情報１３ｂを表示するように制御する。
【００７９】
図１５は、実施例に係る予測装置が実行する処理の一例を説明するための図である。図１５の例の左側の図は、パターン１３ａが示すパターンであり、右側の図は、予測装置１０の処理の結果得られた予測情報１３ｂが表示された場合を示す。実施例に係る予測装置１０は、比較対象時間帯および予測対象時間帯の実績値が類似するパターン同士を同一のグループに分類する。そして、予測装置１０は、各グループのパターンの比較対象時間帯における実績値の平均値と、予測対象日のパターンに含まれる比較対象時間帯の実績値との非類似度を算出する。続いて、予測装置１０は、算出された非類似度が小さい方から所定個、例えば、３個のグループを選択する。その後、予測装置１０は、選択されたグループごとに、グループに含まれるパターンの予測対象時間帯における部分を合成する。すなわち、図１５の例に示すように、予測装置１０は、予測対象日のパターンに含まれる比較対象時間帯の実績値と類似する所定個のグループごとに、グループに含まれるパターンの予測対象時間帯における部分を合成する。したがって、予測装置１０によれば、合成された部分が、９月１日から９月３０日までのいずれかのパターンの予測対象時間帯における部分に類似する。それゆえ、予測装置１０によれば、合成結果を予測結果に用いることで、予測結果が実際の結果と大きく異なるような事象が発生することが抑制される。
【００８０】
また、予測装置１０は、比較対象時間帯および予測対象時間帯の実績値が類似するパターン同士を同一のグループに分類する。そして、予測装置１０は、各グループのパターンの比較対象時間帯における実績値の平均値と、予測対象日のパターンに含まれる比較対象時間帯の実績値との非類似度を算出する。すなわち、予測装置１０によれば、予測対象日のパターンに対して非類似度を算出する際に比較対象となるデータとして、グループ内における実績値の平均値を用いる。それゆえ、予測装置１０によれば、予測対象日のパターンに類似していないグループについて、そのグループのパターンを選択することが抑制される。
【００８１】
したがって、以上の事から、予測装置１０によれば、予測結果の精度の低下を抑制することができる。
【００８２】
制御部１４は、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）などの集積回路またはＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）などの電子回路である。
【００８３】
［処理の流れ］
次に、本実施例に係る予測装置１０の処理の流れについて説明する。図１６は、実施例に係る予測処理の手順を示すフローチャートである。予測処理は、例えば、入力部１１から、予測処理を実行するための指示を制御部１４が受け付けたタイミングで、実行される。
【００８４】
図１６に示すように、分類部１４ａは、記憶部１３から、パターン１３ａを取得する（Ｓ１０１）。続いて、分類部１４ａは、学習データを生成するとともに予測対象データを生成する（Ｓ１０２）。そして、分類部１４ａは、全ての組み合わせについて、非類似度を算出する（Ｓ１０３）。
【００８５】
そして、分類部１４ａは、全ての組み合わせについて算出した非類似度を用いて、公知の群平均法により、日毎の６時から２０時までの時系列データを、所定数のクラスター（グループ）に分類するためのクラスタリングを行う（Ｓ１０４）。第一の算出部１４ｂは、各クラスタリングに分類された時系列データ（パターン）の比較対象時間帯における実績値の平均値と、予測対象日の時系列データの比較対象時間帯における実績値との非類似度を算出する（Ｓ１０５）。
【００８６】
続いて、選択部１４ｃは、第一の算出部１４ｂにより算出された非類似度に基づいて、非類似度が小さいクラスターを選択する（Ｓ１０６）。続いて、合成部１４ｄは、各クラスターについて、予測対象日の比較対象時間帯のパターンとの類似度が高い上位Ｗ個のパターンを選択する（Ｓ１０７）。そして、合成部１４ｄは、予測対象時間帯における２個のパターンと実測値の平均値とを合成する（Ｓ１０８）。
【００８７】
第二の算出部１４ｅは、合成部１４ｄにより算出された予測値ごとに、かかる予測値が発生しうる度合いである実現度を算出する（Ｓ１０９）。そして、第二の算出部１４ｅは、クラスターごとに、クラスターに対応する実現度と、合成部１４ｄによる合成結果とを含めた予測情報１３ｂを生成し、生成した予測情報１３ｂを記憶部１３に格納する（Ｓ１１０）。
【００８８】
そして、出力制御部１４ｆは、記憶部１３に記憶された予測情報１３ｂを取得し、取得した予測情報を表示するように、出力部１２の表示を制御し（Ｓ１１１）、処理を終了する。
【００８９】
上述してきたように、実施例に係る予測装置１０は、比較対象時間帯および予測対象時間帯の実績値が類似するパターン同士を同一のグループに分類する。そして、予測装置１０は、各グループのパターンの比較対象時間帯における実績値の平均値と、予測対象日のパターンに含まれる比較対象時間帯の実績値との非類似度を算出する。続いて、予測装置１０は、算出された非類似度が小さい方から所定個、例えば、３個のグループを選択する。その後、予測装置１０は、選択されたグループごとに、グループに含まれるパターンの予測対象時間帯における部分を合成する。すなわち、図１５の例に示すように、予測装置１０は、予測対象日のパターンに含まれる比較対象時間帯の実績値と類似する所定個のグループごとに、グループに含まれるパターンの予測対象時間帯における部分を合成する。したがって、予測装置１０によれば、合成された部分が、９月１日から９月３０日までのいずれかのパターンの予測対象時間帯における部分に類似する。それゆえ、予測装置１０によれば、合成結果を予測結果に用いることで、予測結果が実際の結果と大きく異なるような事象が発生することが抑制される。
【００９０】
また、予測装置１０は、比較対象時間帯および予測対象時間帯の実績値が類似するパターン同士を同一のグループに分類する。そして、予測装置１０は、各グループのパターンの比較対象時間帯における実績値の平均値と、予測対象日のパターンに含まれる比較対象時間帯の実績値との非類似度を算出する。すなわち、予測装置１０によれば、予測対象日のパターンに対して非類似度を算出する際に比較対象となるデータとして、グループ内における実績値の平均値を用いる。それゆえ、予測装置１０によれば、予測対象日のパターンに類似していないグループについて、そのグループのパターンを選択することが抑制される。
【００９１】
したがって、以上の事から、予測装置１０によれば、予測結果の精度の低下を抑制することができる。
【００９２】
さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。
【００９３】
例えば、上記の実施例では、非類似度を算出する際に、同時刻の実績値を比較した場合について説明したが、開示の装置は、これに限定されない。例えば、開示の装置は、非類似度を算出する際に、公知の技術であるＤＴＷ（Dynamic  Time  Warping）距離（Y.Sakurai,  et  al.:FTW:  fast  similarity  search  under  the  time  warping  distance.  PODS  2005,  pp326-337）の技術を用いることができる。これにより、所定の時間幅内で値が最も近い実績値同士を比較することができるようになる。
【００９４】
また、実施例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともできる。また、本実施例において説明した各処理のうち、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。
【００９５】
また、各種の負荷や使用状況などに応じて、各実施例において説明した各処理の各ステップでの処理を任意に細かくわけたり、あるいはまとめたりすることができる。また、ステップを省略することもできる。
【００９６】
また、各種の負荷や使用状況などに応じて、各実施例において説明した各処理の各ステップでの処理の順番を変更できる。
【００９７】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的状態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【００９８】
［予測プログラム］
また、上記の実施例で説明した予測装置１０の各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することもできる。そこで、以下では、図１７を用いて、上記の実施例で説明した予測装置１０と同様の機能を有する予測プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図１７は、予測プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【００９９】
図１７に示すように、コンピュータ３００は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）３１０、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）３２０、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）３３０、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）３４０を有する。こらの各部３１０〜３４０は、バス３５０を介して接続されている。
【０１００】
ＲＯＭ３２０には、ＯＳなどの基本プログラムが記憶されている。また、ＨＤＤ３３０には、上記の実施例で示す分類部１４ａと、第一の算出部１４ｂと、選択部１４ｃと、合成部１４ｄと、第二の算出部１４ｅと、出力制御部１４ｆと同様の機能を発揮する予測プログラム３３０ａが予め記憶される。なお、予測プログラム３３０ａについては、適宜分離しても良い。また、ＨＤＤ３３０には、パターン、予測情報が設けられる。これらのパターン、予測情報は、上述したパターン１３ａ、予測情報１３ｂに対応する。
【０１０１】
そして、ＣＰＵ３１０が、予測プログラム３３０ａをＨＤＤ３３０から読み出して実行する。
【０１０２】
そして、ＣＰＵ３１０は、パターン、予測情報を読み出してＲＡＭ３４０に格納する。さらに、ＣＰＵ３１０は、ＲＡＭ３４０に格納されたパターン、予測情報を用いて、予測プログラム３３０ａを実行する。なお、ＲＡＭ３４０に格納される各データは、常に全てのデータがＲＡＭ３４０に格納されなくともよい。処理に用いられるデータがＲＡＭ３４０に格納されれば良い。
【０１０３】
なお、上記した予測プログラム３３０ａについては、必ずしも最初からＨＤＤ３３０に記憶させておく必要はない。
【０１０４】
例えば、コンピュータ３００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」にプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。  
【０１０５】
さらには、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ３００に接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」などにプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【符号の説明】
【０１０６】
１０      予測装置
１２      出力部
１３      記憶部
１３ａ    パターン
１３ｂ    予測情報
１４      制御部
１４ａ    分類部
１４ｂ    第一の算出部
１４ｃ    選択部
１４ｄ    合成部
１４ｅ    第二の算出部
１４ｆ    出力制御部
【図１】
0005729282.tif 000002
【図２】
0005729282.tif 000003
【図３】
0005729282.tif 000004
【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１２Ａ】
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【図１２Ｂ】
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【図１２Ｃ】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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