(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の従業者が勤務する事業所において、前記従業者の少なくとも一部の出勤を停止させた場合の節電効果を検証する節電効果検証システムであって、
コンピュータのデータ処理により前記節電効果の検証を行う演算処理手段と、記憶手段を備え、
前記記憶手段が、
前記事業所全体の日単位の所定の第１時間帯における電力消費量の実績値である事業所電力消費量を記憶する事業所電力消費量ＤＢと、
前記事業所の所在地の日単位の天候及び外気温の所定の統計値を記録する事業所気象ＤＢと、
前記従業者の前記事業所内で勤務していた人数を日単位に記憶する勤務人数ＤＢと、
前記従業者の内の少なくとも出勤停止対象の候補となる候補従業者全員の自宅の日単位の所定の第２時間帯における電力消費量の実績値である自宅電力消費量を、従業者別に記憶する自宅電力消費量ＤＢと、
前記候補従業者全員の夫々の自宅における日単位の前記第２時間帯における在宅人数を、従業者別に記憶する在宅人数ＤＢと、
前記候補従業者全員の夫々の自宅所在地の日単位の天候及び外気温の所定の統計値を、従業者別に記憶する自宅気象ＤＢを備え、
前記演算処理手段が、
候補従業者の内の検証対象日に出勤を停止させる対象従業者全員の従業者識別情報、及び、前記検証対象日における前記対象従業者全員の各自宅における在宅または非在宅を識別する在宅識別情報の入力を受け付ける第１入力部と、
前記検証対象日における、前記事業所の所在地の天候及び外気温の所定の統計値の第１気象予測データ、及び、前記対象従業者の内、前記検証対象日に自宅に在宅する在宅対象従業者全員の各自宅の所在地の天候及び外気温の所定の統計値の第２気象予測データの入力を受け付ける第２入力部と、
前記第１気象予測データに基づき、前記事業所気象ＤＢと前記勤務人数ＤＢを検索して、前記検証対象日と天候が同じで、外気温の所定の統計値が所定の誤差範囲内で同じで、且つ、少なくとも勤務人数が異なる２日以上の同一気象勤務日を抽出する同一気象勤務日抽出部と、
前記事業所電力消費量ＤＢから、前記２日以上の同一気象勤務日の前記事業所電力消費量を夫々読み出し、読み出した勤務人数の異なる２以上の前記事業所電力消費量を用いて、前記対象従業者全員の勤務を停止した場合の前記事業所電力消費量の削減量を算出する事業所削減量算出部と、
前記在宅対象従業者の夫々について、前記第２気象予測データに基づき、前記自宅気象ＤＢと前記在宅人数ＤＢを検索して、前記検証対象日と天候が同じで、外気温の所定の統計値が所定の誤差範囲内で同じで、且つ、少なくとも在宅人数が異なる２日以上の同一気象在宅日を抽出する同一気象在宅日抽出部と、
前記在宅対象従業者の夫々について、前記自宅電力消費量ＤＢから、前記２日以上の同一気象在宅日の前記自宅電力消費量を夫々読み出し、前記在宅人数の異なる２以上の前記自宅電力消費量を用いて、前記在宅対象従業者が在宅する場合と在宅しない場合の前記自宅電力消費量の変化量を自宅電力消費増加量として算出する自宅増加量算出部と、
前記事業所電力消費の削減量から前記在宅対象従業者全員の前記自宅電力消費増加量の合計を差し引いた実質事業所電力消費削減量を算出する実質削減量算出部と、を備えてなることを特徴とする節電効果検証システム。
【請求項２】
前記事業所削減量算出部が、読み出した勤務人数の異なる２以上の前記事業所電力消費量を用いて、前記勤務人数が１変化した場合における前記事業所電力消費量の単位変化量を算出し、前記単位変化量に前記対象従業者全員の人数を乗じて、前記検証対象日の前記事業所電力消費量の削減量を算出することを特徴とする請求項１に記載の節電効果検証システム。
【請求項３】
前記事業所削減量算出部が、読み出した勤務人数の異なる２以上の前記事業所電力消費量を用いて、前記従業者が全員勤務した場合の前記事業所電力消費量と前記検証対象日の勤務人数における前記事業所電力消費量を夫々算出し、算出した当該２つの前記事業所電力消費量の差分を算出して前記事業所電力消費量の削減量を算出することを特徴とする請求項１に記載の節電効果検証システム。
【請求項４】
前記自宅増加量算出部が、前記在宅人数の異なる２以上の前記自宅電力消費量を用いて、前記在宅人数が１変化した場合における前記自宅電力消費量の単位変化量を算出し、前記自宅電力消費量の単位変化量を前記自宅電力消費増加量とすることを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載の節電効果検証システム。
【請求項５】
前記第１入力部が、前記検証対象日における前記対象従業者全員の各自宅における前記対象従業者を含む在宅人数の入力を更に受け付け、
前記自宅増加量算出部が、前記在宅人数の異なる２以上の前記自宅電力消費量を用いて、前記検証対象日の在宅人数の全員が在宅する場合の前記自宅電力消費量から前記検証対象日の在宅人数から１引いた人数が在宅する場合の前記自宅電力消費量を差し引いて、前記自宅電力消費増加量を算出することを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載の節電効果検証システム。
【請求項６】
前記第１入力部が、前記対象従業者が１人の場合の前記従業者識別情報と前記在宅識別情報の入力を受け付け、
前記第２入力部が、前記対象従業者別に、前記第１入力部が受け付けた１人の前記対象従業者が自宅に在宅する場合に、その前記対象従業者の前記第２気象予測データの入力を受け付け、
前記事業所削減量算出部が、１人の前記対象従業者の勤務を停止した場合の前記事業所電力消費量の単位削減量を算出し、
前記自宅増加量算出部が、前記第１入力部が受け付けた１人の前記対象従業者が自宅に在宅する場合に、その前記対象従業者の前記自宅電力消費増加量を、前記対象従業者別に夫々算出し、前記第１入力部が受け付けた１人の前記対象従業者が自宅に在宅しない場合は、その前記対象従業者の前記自宅電力消費増加量を０とし、
前記実質削減量算出部が、前記第１入力部が受け付けた前記対象従業者別に、前記事業所電力消費の単位削減量から１人の前記対象従業者の前記自宅電力消費増加量を差し引いた個別実質事業所電力消費削減量を算出することを特徴とする請求項１〜５の何れか１項に記載の節電効果検証システム。
【請求項７】
複数の前記検証対象日の夫々につき、
前記第１入力部が、前記対象従業者が１人の場合の前記従業者識別情報と前記在宅識別情報入力を受け付け、
前記第２入力部が、前記対象従業者別に、前記第１入力部が受け付けた１人の前記対象従業者が自宅に在宅する場合に、その前記対象従業者の前記第２気象予測データの入力を受け付け、
前記事業所削減量算出部が、１人の前記対象従業者の勤務を停止した場合の前記事業所電力消費量の単位削減量を算出し、
前記自宅増加量算出部が、前記第１入力部が受け付けた１人の前記対象従業者が自宅に在宅する場合に、その前記対象従業者の前記自宅電力消費増加量を、前記対象従業者別に夫々算出し、前記第１入力部が受け付けた１人の前記対象従業者が自宅に在宅しない場合は、その前記対象従業者の前記自宅電力消費増加量を０とし、
前記実質削減量算出部が、前記第１入力部が受け付けた前記対象従業者別に、前記事業所電力消費の単位削減量から１人の前記対象従業者の前記自宅電力消費増加量を差し引いた個別実質事業所電力消費削減量を算出し、
前記実質削減量算出部が、複数の前記検証対象日の夫々につき算出した前記個別実質事業所電力消費削減量の合計を、前記対象従業者別に算出することを特徴とする請求項６に記載の節電効果検証システム。
【請求項８】
前記検証対象日が、前記従業者の少なくとも一部の出勤を既に停止させた過去の１日である場合において、
前記第２入力部が、前記第１気象予測データの入力の受け付けに代えて、前記検証対象日における、前記事業所の所在地の天候及び外気温の所定の統計値の実績データである第１気象実績データを前記事業所気象ＤＢから読み出し、前記第２気象予測データの入力の受け付けに代えて、前記検証対象日に自宅に在宅していた在宅対象従業者全員の各自宅の所在地の天候及び外気温の所定の統計値の実績データである第２気象実績データを前記自宅気象ＤＢから読み出し、
前記同一気象勤務日抽出部が、前記第１気象予測データに代えて、前記第１気象実績データに基づき、２日以上の前記同一気象勤務日を抽出し、
前記同一気象在宅日抽出部が、前記在宅対象従業者の夫々について、前記第２気象予測データに代えて、前記第２気象実績データに基づき、２日以上の前記同一気象在宅日を抽出し、
２日以上の前記同一気象勤務日と２日以上の前記同一気象在宅日が、夫々前記検証対象日を含むことを特徴とする請求項１〜５の何れか１項に記載の節電効果検証システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンピュータのデータ処理により、複数の従業者が勤務する事業所において、従業者の少なくとも一部の出勤を停止させた場合の節電効果を検証する節電効果検証システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
２０１１年３月１１日に発生した東日本大震災以降、原子力発電所の操業停止等により、日本全国において電力供給不足が深刻化し、企業及び一般家庭において、節電の努力が求められている。
【０００３】
一方、最近のＩＴ技術の進歩により、ＨＥＭＳ（Home Energy Management System）及びＢＥＭＳ（Building and Energy Management System）と呼ばれるエネルギ管理システムが普及し、一般家庭においては、ＨＥＭＳを用いて、企業等の事業所においてはＢＥＭＳを用いて、電力消費量を日単位或いは時間単位で細かく把握して、電力消費量を効率的に削減することが容易になってきている。当該エネルギ管理システムに関しては、種々多様な提案が数多くなされている（一例として、下記の特許文献１〜３等参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−２７１８２５号公報
【特許文献２】特開２００９−１８１２１４号公報
【特許文献３】特開２００６−２８５３４３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
企業における節電対策の一つとして、就業時間を短縮したり、一部の従業者に対して長期休暇の取得或いは在宅勤務等により一時的に出勤を停止したりして、従業者が仕事に従事することに伴う電力消費を抑制する試みがなされている。
【０００６】
上述のような節電対策による電力消費の抑制効果が具体的にどの程度かを把握するには、上記のＢＥＭＳ等のエネルギ管理システムを用いて、日頃の電力消費量を把握する必要がある。しかしながら、斯かるエネルギ管理システムを用いて事業所における電力消費量の削減量が把握できたとしても、従業者の出勤を一時的に停止することに伴い、当該従業者が本来の出勤日に在宅することで従業者の自宅における電力消費量が増加する場合、仮に、事業所側において電力消費量が削減できたとしても、従業者の自宅での電力消費量の増加量の合計が、事業所側の削減量に対して無視できない量である場合は、節電対策の効果が、実質的には予期したレベルに至らない可能性や、逆効果となる可能性がある。つまり、事業所における電力消費量の削減量の把握だけでは、従業者の自宅を含む地域全体に対する節電対策の効果を確認できないという問題がある。
【０００７】
本発明は、上記事業所における節電対策の問題に鑑みてなされたものであり、その目的は、従業者の少なくとも一部の出勤を停止させた場合の節電効果を実質的に検証する節電効果検証システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するため、本発明は、複数の従業者が勤務する事業所において、前記従業者の少なくとも一部の出勤を停止させた場合の節電効果を検証する節電効果検証システムであって、コンピュータのデータ処理により前記節電効果の検証を行う演算処理手段と、記憶手段を備えてなる節電効果検証システムを提供する。
【０００９】
ここで、当該節電効果検証システムは、前記記憶手段が、
前記事業所全体の日単位の所定の第１時間帯における電力消費量の実績値である事業所電力消費量を記憶する事業所電力消費量ＤＢと、
前記事業所の所在地の日単位の天候及び外気温の所定の統計値を記録する事業所気象ＤＢと、
前記従業者の前記事業所内で勤務していた人数を日単位に記憶する勤務人数ＤＢと、
前記従業者の内の少なくとも出勤停止対象の候補となる候補従業者全員の自宅の日単位の所定の第２時間帯における電力消費量の実績値である自宅電力消費量を、従業者別に記憶する自宅電力消費量ＤＢと、
前記候補従業者全員の夫々の自宅における日単位の前記第２時間帯における在宅人数を、従業者別に記憶する在宅人数ＤＢと、
前記候補従業者全員の夫々の自宅所在地の日単位の天候及び外気温の所定の統計値を、従業者別に記憶する自宅気象ＤＢを備えることを特徴とする。
【００１０】
また、当該節電効果検証システムは、前記演算処理手段が、
候補従業者の内の検証対象日に出勤を停止させる対象従業者全員の従業者識別情報、及び、前記検証対象日における前記対象従業者全員の各自宅における在宅または非在宅を識別する在宅識別情報の入力を受け付ける第１入力部と、
前記検証対象日における、前記事業所の所在地の天候及び外気温の所定の統計値の第１気象予測データ、及び、前記対象従業者の内、前記検証対象日に自宅に在宅する在宅対象従業者全員の各自宅の所在地の天候及び外気温の所定の統計値の第２気象予測データの入力を受け付ける第２入力部と、
前記第１気象予測データに基づき、前記事業所気象ＤＢと前記勤務人数ＤＢを検索して、前記検証対象日と天候が同じで、外気温の所定の統計値が所定の誤差範囲内で同じで、且つ、少なくとも勤務人数が異なる２日以上の同一気象勤務日を抽出する同一気象勤務日抽出部と、
前記事業所電力消費量ＤＢから、前記２日以上の同一気象勤務日の前記事業所電力消費量を夫々読み出し、読み出した勤務人数の異なる２以上の前記事業所電力消費量を用いて、前記対象従業者全員の勤務を停止した場合の前記事業所電力消費量の削減量を算出する事業所削減量算出部と、
前記在宅対象従業者の夫々について、前記第２気象予測データに基づき、前記自宅気象ＤＢと前記在宅人数ＤＢを検索して、前記検証対象日と天候が同じで、外気温の所定の統計値が所定の誤差範囲内で同じで、且つ、少なくとも在宅人数が異なる２日以上の同一気象在宅日を抽出する同一気象在宅日抽出部と、
前記在宅対象従業者の夫々について、前記自宅電力消費量ＤＢから、前記２日以上の同一気象在宅日の前記自宅電力消費量を夫々読み出し、前記在宅人数の異なる２以上の前記自宅電力消費量を用いて、前記在宅対象従業者が在宅する場合と在宅しない場合の前記自宅電力消費量の変化量を自宅電力消費増加量として算出する自宅増加量算出部と、
前記事業所電力消費の削減量から前記在宅対象従業者全員の前記自宅電力消費増加量の合計を差し引いた実質事業所電力消費削減量を算出する実質削減量算出部と、を備えることを特徴とする。
【００１１】
更に、上記特徴の節電効果検証システムは、前記事業所削減量算出部が、読み出した勤務人数の異なる２以上の前記事業所電力消費量を用いて、前記勤務人数が１変化した場合における前記事業所電力消費量の単位変化量を算出し、前記単位変化量に前記対象従業者全員の人数を乗じて、前記検証対象日の前記事業所電力消費量の削減量を算出することが好ましい。
【００１２】
更に、上記特徴の節電効果検証システムは、前記事業所削減量算出部が、読み出した勤務人数の異なる２以上の前記事業所電力消費量を用いて、前記従業者が全員勤務した場合の前記事業所電力消費量と前記検証対象日の勤務人数における前記事業所電力消費量を夫々算出し、算出した当該２つの前記事業所電力消費量の差分を算出して前記事業所電力消費量の削減量を算出することが好ましい。
【００１３】
また、上記特徴の節電効果検証システムは、前記自宅増加量算出部が、前記在宅人数の異なる２以上の前記自宅電力消費量を用いて、前記在宅人数が１変化した場合における前記自宅電力消費量の単位変化量を算出し、前記自宅電力消費量の単位変化量を前記自宅電力消費増加量とすることが好ましい。
【００１４】
また、上記特徴の節電効果検証システムは、前記第１入力部が、前記検証対象日における前記対象従業者全員の各自宅における前記対象従業者を含む在宅人数の入力を更に受け付け、前記自宅増加量算出部が、前記在宅人数の異なる２以上の前記自宅電力消費量を用いて、前記検証対象日の在宅人数の全員が在宅する場合の前記自宅電力消費量から前記検証対象日の在宅人数から１引いた人数が在宅する場合の前記自宅電力消費量を差し引いて、前記自宅電力消費増加量を算出することが好ましい。
【００１５】
上記特徴の節電効果検証システムによれば、検証実施時の当日以降の前記検証対象日に対し、前記演算処理手段が、前記対象従業者全員の勤務を停止した場合の前記事業所電力消費量の削減量の算出に必要なデータを取得でき、当該必要なデータに基づき当該削減量を算出でき、更に、前記在宅対象従業者の夫々について、前記自宅電力消費増加量の算出に必要なデータを取得でき、当該必要なデータに基づき前記自宅電力消費増加量を算出でき、結果として、前記事業所電力消費の削減量から前記在宅対象従業者全員の前記自宅電力消費増加量の合計を差し引くことで、実質事業所電力消費削減量を算出することができる。従って、少なくとも一部の従業者の出勤を停止した場合の実質的な節電効果を事前に検証することが可能となる。
【００１６】
更に、上記特徴の節電効果検証システムは、前記第１入力部が、前記対象従業者が１人の場合の前記従業者識別情報と前記在宅識別情報の入力を受け付け、前記第２入力部が、前記対象従業者別に、前記第１入力部が受け付けた１人の前記対象従業者が自宅に在宅する場合に、その前記対象従業者の前記第２気象予測データの入力を受け付け、前記事業所削減量算出部が、１人の前記対象従業者の勤務を停止した場合の前記事業所電力消費量の単位削減量を算出し、前記自宅増加量算出部が、前記第１入力部が受け付けた１人の前記対象従業者が自宅に在宅する場合に、その前記対象従業者の前記自宅電力消費増加量を、前記対象従業者別に夫々算出し、前記第１入力部が受け付けた１人の前記対象従業者が自宅に在宅しない場合は、その前記対象従業者の前記自宅電力消費増加量を０とし、前記実質削減量算出部が、前記第１入力部が受け付けた前記対象従業者別に、前記事業所電力消費の単位削減量から１人の前記対象従業者の前記自宅電力消費増加量を差し引いた個別実質事業所電力消費削減量を算出することが好ましい。
【００１７】
これにより、少なくとも一部の従業者の出勤を停止した場合の実質的な節電効果を、出勤を停止する従業者の１人ずつ個別に検証することができ、どの従業者の出勤を停止すると実質的な節電効果が大きくなるかを事前に確認することが可能となる。
【００１８】
更に、上記特徴の節電効果検証システムは、
複数の前記検証対象日の夫々につき、
前記第１入力部が、前記対象従業者が１人の場合の前記従業者識別情報と前記在宅識別情報入力を受け付け、前記第２入力部が、前記対象従業者別に、前記第１入力部が受け付けた１人の前記対象従業者が自宅に在宅する場合に、その前記対象従業者の前記第２気象予測データの入力を受け付け、前記事業所削減量算出部が、１人の前記対象従業者の勤務を停止した場合の前記事業所電力消費量の単位削減量を算出し、前記自宅増加量算出部が、前記第１入力部が受け付けた１人の前記対象従業者が自宅に在宅する場合に、その前記対象従業者の前記自宅電力消費増加量を、前記対象従業者別に夫々算出し、前記第１入力部が受け付けた１人の前記対象従業者が自宅に在宅しない場合は、その前記対象従業者の前記自宅電力消費増加量を０とし、前記実質削減量算出部が、前記第１入力部が受け付けた前記対象従業者別に、前記事業所電力消費の単位削減量から１人の前記対象従業者の前記自宅電力消費増加量を差し引いた個別実質事業所電力消費削減量を算出し、
前記実質削減量算出部が、複数の前記検証対象日の夫々につき算出した前記個別実質事業所電力消費削減量の合計を、前記対象従業者別に算出することが好ましい。
【００１９】
これにより、複数の前記検証対象日に亘って少なくとも一部の従業者の出勤を停止した場合の実質的な節電効果を、出勤を停止する従業者の１人ずつ個別に検証することができ、どの従業者の出勤を複数の前記検証対象日に亘って停止すると実質的な節電効果が大きくなるかを事前に確認することが可能となる。つまり、複数の前記検証対象日に亘って同じ従業者の出勤を停止する場合は、日によって従業者毎の個別実質事業所電力消費削減量が異なることから、前記検証対象日毎の検証とは別に、複数の前記検証対象日に亘って前記個別実質事業所電力消費削減量の合計を算出することで、より状況に適応した実質的な節電効果の事前確認が可能となる。
【００２０】
更に、上記特徴の節電効果検証システムは、前記検証対象日が、前記従業者の少なくとも一部の出勤を既に停止させた過去の１日である場合において、前記第２入力部が、前記第１気象予測データの入力の受け付けに代えて、前記検証対象日における、前記事業所の所在地の天候及び外気温の所定の統計値の実績データである第１気象実績データを前記事業所気象ＤＢから読み出し、前記第２気象予測データの入力の受け付けに代えて、前記検証対象日に自宅に在宅していた在宅対象従業者全員の各自宅の所在地の天候及び外気温の所定の統計値の実績データである第２気象実績データを前記自宅気象ＤＢから読み出し、前記同一気象勤務日抽出部が、前記第１気象予測データに代えて、前記第１気象実績データに基づき、２日以上の前記同一気象勤務日を抽出し、前記同一気象在宅日抽出部が、前記在宅対象従業者の夫々について、前記第２気象予測データに代えて、前記第２気象実績データに基づき、２日以上の前記同一気象在宅日を抽出し、２日以上の前記同一気象勤務日と２日以上の前記同一気象在宅日が、夫々前記検証対象日を含むことが好ましい。
【００２１】
これにより、既に実施した節電対策としての出勤停止に対し、前記演算処理手段が、前記対象従業者全員の勤務を停止したことによる前記事業所電力消費量の削減量の算出に必要なデータを取得でき、当該必要なデータに基づき当該削減量を算出でき、更に、前記在宅対象従業者の夫々について、前記自宅電力消費増加量の算出に必要なデータを取得でき、当該必要なデータに基づき前記自宅電力消費増加量を算出でき、結果として、前記事業所電力消費の削減量から前記在宅対象従業者全員の前記自宅電力消費増加量の合計を差し引くことで、実質事業所電力消費削減量を算出することができる。従って、少なくとも一部の従業者の出勤を停止した場合の実質的な節電効果を事後においても検証することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明に係る節電効果検証システムのブロック構成の一例を示す図
【図２】本発明に係る節電効果検証システムによる節電効果検証処理手順の第１実施例を示すフローチャート
【図３】本発明に係る節電効果検証システムによる節電効果検証処理手順の第２実施例を示すフローチャート
【図４】本発明に係る節電効果検証システムによる節電効果検証処理手順の第３実施例を示すフローチャート
【図５】本発明に係る節電効果検証システムによる節電効果検証処理手順の第４実施例を示すフローチャート
【発明を実施するための形態】
【００２３】
本発明に係る節電効果検証システム（以下、適宜「本発明システム」という）の実施形態につき、図面に基づいて説明する。
【００２４】
本発明システムは、複数の従業者が勤務する事業所において、従業者の少なくとも一部に対して、事業者側からの指示により長期休暇を取得させる、或いは、在宅勤務をさせる等の節電対策により、少なくとも一部の従業者の出勤を停止させた場合の節電効果を、当該出勤を停止した従業者が自宅に留まることで自宅における電力消費量が増加することを考慮した実質的な節電効果として、検証する節電効果検証システムであり、コンピュータのハードウェアとそのハードウェア上で実行されるアプリケーションソフトウェアで構成されている。また、本発明システムが節電効果を検証する対象となる事業所として、１または複数のビルディング、一つのビルディング内の特定の区域（１または複数のフロアまたは部屋）等を想定する。図１に本発明システム１の概略構成を示す。
【００２５】
本発明システム１は、より具体的には、コンピュータのデータ処理により上記節電効果の検証を行う演算処理装置１０と、記憶装置２０を備えて構成される。演算処理装置１０は、１または複数のコンピュータ１１のハードウェアとそのハードウェア上で実行されるアプリケーションソフトウェアで構成され、機能的には、後述する第１入力部１２と、第２入力部１３と、同一気象勤務日抽出部１４と、事業所削減量算出部１５と、同一気象在宅日抽出部１６と、自宅増加量算出部１７と、実質削減量算出部１８の７つの情報処理部を備える。各情報処理部１２〜１８は、夫々の処理内容に対応したコンピュータプログラムを実行することで、夫々の情報処理を実行する。具体的な情報処理の内容については後述する。
【００２６】
尚、本実施形態では、演算処理装置１０を構成するコンピュータ１１は、Ｗｅｂ（ウェブ）サーバとして機能し、従業者が使用する各ユーザ端末（図示せず）から、ＵＲＬ（ｕｎｉｆｏｒｍ  ｒｅｓｏｕｒｃｅ  ｌｏｃａｔｏｒ）を指定してのＬＡＮやＷＡＮ等のコンピュータネットワーク（図示せず）を経由したアクセスに対して当該ＵＲＬに対応した画面データをＨＴＭＬまたはＸＭＬ形式等で送信し、各ユーザ端末では予めインストールされている汎用のＷｅｂブラウザソフトウェアにより受信した画面データを画面表示させ、表示された画面データを介して演算処理装置１０との間でのデータ送受信を可能としている。Ｗｅｂ方式でデータ送受信を行うので、ユーザ端末には、汎用のＷｅｂブラウザソフトウェア以外に、専用のソフトウェアは必要でない。これは、一例として、各従業者から将来の節電効果の検証対象日において従業者本人が自宅に在宅しているか否かの情報、及び、在宅の場合の本人を含む在宅人数（予定数）等を入力する場合に使用する。
【００２７】
記憶装置２０内には、事業所電力消費量ＤＢ２１、事業所気象ＤＢ２２、勤務人数ＤＢ２３、自宅電力消費量ＤＢ２４、在宅人数ＤＢ２５、及び、自宅気象ＤＢ２６の６つのデータベースが構築されている。本実施形態では、コンピュータ１１の一部が、これらのデータベースに対して、データの登録、検索、変更、削除等のデータベース操作を実行するように構成されている。
【００２８】
事業所電力消費量ＤＢ２１には、事業所全体の日単位の所定の第１時間帯における電力消費量の実績値である事業所電力消費量Ｐ１が記憶される。具体的には、日単位の第１時間帯における事業所電力消費量Ｐ１（実績値）と、その計測日を関連付けて一つのレコードとして記録する。本実施形態では、所定の第１時間帯として、事業所において従業者の勤務時間帯（例えば、午前８時〜午後１０時）を使用する。事業所電力消費量Ｐ１として、勤務時間帯の電力消費量を使用する理由は、勤務時間帯以外の時間帯における事業所内の電力消費量は、従業者の出勤人数に関係なく一定と見做されるからであり、また、仮に、勤務時間帯以外の時間帯の電力消費量に変動がある場合は、従業者の出勤人数とは関係の無い事項に起因すると考えられるからである。
【００２９】
本実施形態では、事業所全体のエネルギ管理を行うＢＥＭＳが別途設けられており、当該ＢＥＭＳが、事業所全体の単位時間電力消費量を所定の単位時間（例えば、１時間）毎に計測し、その計測値（実績値）を所定のデータベース内に保存していることを想定している。そして、事業所電力消費量ＤＢ２１には、当該ＢＥＭＳで保存される事業所全体の第１時間帯内における単位時間電力消費量の合計値が、事業所電力消費量Ｐ１として日単位で記録される。尚、当該ＢＥＭＳのデータベース内に、事業所電力消費量Ｐ１を、単位時間電力消費量とともに記録する場合には、当該ＢＥＭＳのデータベースを、事業所電力消費量ＤＢ２１として流用しても良い。尚、当該ＢＥＭＳが、単位時間電力消費量を所定の単位時間（例えば、１時間）毎に計測しない場合、例えば、１日（２４時間）単位でしか計測しない場合は、上記所定の第１時間帯は、或る特定時刻から翌日の同じ特定時刻までの２４時間となる。
【００３０】
事業所気象ＤＢ２２には、事業所の所在地の日単位の天候及び外気温の所定の統計値（何れも実績値）が記録される。具体的には、日単位の天候及び外気温の所定の統計値（実績値）と、その計測日を関連付けて一つのレコードとして記録する。本実施形態では、天候として、勤務時間帯における主たる天候（晴れ、曇り、雨、雪等）が記録され、外気温の所定の統計値として、日平均気温が記憶される。尚、外気温の所定の統計値として、日最低気温と日最高気温、或いは、特定時刻（例えば、午前１０時と午後３時等）の気温を使用しても良い。尚、事業所の所在地の日単位の天候及び外気温の所定の統計値の実績値は、一例として、コンピュータ１１が、毎日一定時刻に外部の気象データベースにアクセスして取得し、事業所気象ＤＢ２２に登録する。
【００３１】
勤務人数ＤＢ２３には、事業所内で勤務していた従業者の人数が日単位に記録される。具体的には、勤務従業者数と、当該勤務日を関連付けて一つのレコードとして記録する。本実施形態では、事業所全体の従業者の勤怠管理を行う勤怠管理システムが別途設けられており、コンピュータ１１が、当該勤怠管理システムで管理されている従業者毎の出勤記録にアクセスして、各勤務日の勤務人数を勤務人数ＤＢ２３に登録する。尚、勤怠管理システムが別途設けられておらず、勤務人数ＤＢ２３が勤怠管理用のデータベースの一部であっても構わない。
【００３２】
自宅電力消費量ＤＢ２４には、従業者の内の少なくとも出勤停止対象の候補となる候補従業者全員の自宅の日単位の所定の第２時間帯における電力消費量の実績値である自宅電力消費量Ｐ２が、従業者別及び日別に記録される。具体的には、従業者識別情報である従業者コードと、日単位の自宅電力消費量Ｐ２（実績値）と、その計測日が、夫々関連付けられ、一つのレコードとして記録される。尚、出勤停止対象の候補が従業者全員である場合は、自宅電力消費量ＤＢ２４には、従業者全員の自宅電力消費量Ｐ２が従業者別及び日別に記録される。本実施形態では、所定の第２時間帯として、各候補従業者の出勤のために自宅から外出している出勤時間帯（例えば、午前８時〜午後１０時）を使用する。第２時間帯は、候補従業者全員で同じ時間帯としても良いが、夫々の通勤時間等を考慮して、候補従業者毎に個別に設定しても良い。自宅電力消費量Ｐ２として、出勤時間帯の電力消費量を使用する理由は、出勤時間帯以外の時間帯における自宅内の電力消費量は、各候補従業者が出勤して外出状態であるか、休暇或いは在宅勤務で在宅状態であるかの違いによって変化しないと考えられるからであり、また、仮に、出勤時間帯以外の時間帯の電力消費量に変動がある場合は、候補従業者の勤務時間帯における在宅・外出とは関係の無い事項に起因すると考えられるからである。
【００３３】
また、本実施形態では、少なくとも候補従業者全員の自宅には、各自宅の少なくとも電力消費量の管理を行うＨＥＭＳが別途設けられており、各ＨＥＭＳとコンピュータ１１がインターネット等のデータ通信網を介して接続している場合を想定している。各自宅のＨＥＭＳは、各自宅の単位時間電力消費量を所定の単位時間（例えば、１時間）毎に計測し、その計測値（実績値）を所定のデータベース内に保存するとともに、毎日一定時刻にコンピュータ１１にアクセスして、各ＨＥＭＳで保存される単位時間電力消費量の第２時間帯内における合計値を、各候補従業者の日単位の自宅電力消費量Ｐ２として、自宅電力消費量ＤＢ２４に登録する。逆に、コンピュータ１１が、毎日一定時刻に各ＨＥＭＳにアクセスして、単位時間電力消費量の第２時間帯内における合計値を取得して、各候補従業者の日単位の自宅電力消費量Ｐ２として、自宅電力消費量ＤＢ２４に登録する構成であっても良い。尚、当該ＨＥＭＳの少なくとも一部が、単位時間電力消費量を所定の単位時間（例えば、１時間）毎に計測しない場合、例えば、１日（２４時間）単位でしか計測しない場合は、その一部のＨＥＭＳに対応する候補従業者については、上記所定の第２時間帯は、或る特定時刻から翌日の同じ特定時刻までの２４時間となる。
【００３４】
在宅人数ＤＢ２５には、上記候補従業者全員の夫々の自宅における日単位の上記第２時間帯における在宅人数が、従業者別及び日別に記録される。具体的には、従業者コードと、日単位の在宅人数と、その在宅人数の算定対象日が、夫々関連付けられ、一つのレコードとして記録される。在宅人数は、一例として、第２時間帯（例えば、上述の出勤時間帯）における在宅者の各在宅時間の合計を第２時間帯の時間幅（例えば、１４時間）で除して、小数点以下を四捨五入して算出するものとする。尚、在宅人数の規定の仕方は、候補従業者間で同じである必要はない。また、在宅人数は、各従業者が、ユーザ端末からインターネット等のデータ通信網を介してコンピュータ１１にアクセスして、直接在宅人数ＤＢ２５に各日の在宅人数を登録する構成、或いは、上記ＨＥＭＳが、在宅人数を自動的に検出する機構を有する場合には、当該ＨＥＭＳが、毎日一定時刻に、コンピュータ１１にアクセスして、計測した日単位の自宅電力消費量Ｐ２を自宅電力消費量ＤＢ２４に登録するとともに、検出した在宅人数を在宅人数ＤＢ２５に登録する構成、或いは、コンピュータ１１が、毎日一定時刻に各ＨＥＭＳにアクセスして、計測された日単位の自宅電力消費量Ｐ２を取得して、自宅電力消費量ＤＢ２４に登録するとともに、検出された在宅人数を取得して、在宅人数ＤＢ２５に登録する構成、或いは、各従業者が自宅のＨＥＭＳに各日の在宅人数を登録し、コンピュータ１１が、毎日一定時刻に各ＨＥＭＳにアクセスして、計測された日単位の自宅電力消費量Ｐ２を取得して、自宅電力消費量ＤＢ２４に登録するとともに、従業者によってＨＥＭＳに登録された在宅人数を取得して、在宅人数ＤＢ２５に登録する構成の何れの構成であっても良い。尚、自宅電力消費量ＤＢ２４と在宅人数ＤＢ２５は、自宅情報ＤＢとして一つに纏めて構成されていても良い。
【００３５】
自宅気象ＤＢ２６には、上記候補従業者全員の夫々の自宅所在地の日単位の天候及び外気温の所定の統計値（何れも実績値）が、従業者別及び日別に記録される。具体的には、従業者コードと、日単位の天候及び外気温の所定の統計値（実績値）と、その計測日が、夫々関連付けられ、一つのレコードとして記録される。本実施形態では、天候として、出勤時間帯（例えば、午前８時〜午後１０時）における主たる天候（晴れ、曇り、雨、雪等）が記録され、外気温の所定の統計値として、日平均気温が記憶される。尚、外気温の所定の統計値として、日最低気温と日最高気温、或いは、特定時刻（例えば、午前１０時と午後３時等）の気温を使用しても良く、必ずしも、事業所の所在地の日単位の外気温の所定の統計値と一致している必要はなく、候補従業者間で同じである必要もない。尚、自宅所在地の日単位の天候及び外気温の所定の統計値の実績値は、コンピュータ１１が、毎日一定時刻に外部の気象データベースにアクセスして取得し、自宅気象ＤＢ２６に登録する。事業所気象ＤＢ２２と自宅気象ＤＢ２６は気象ＤＢとして一つに纏めて構成されていても良い。
【００３６】
次に、演算処理装置１０の７つの情報処理部１２〜１８による節電効果の検証処理の処理内容について説明する。先ず、事業所で勤務する従業者の総数をＭ人とした場合に、Ｍ人の従業者全員が出勤停止対象の候補となる候補従業者である場合を想定し、節電効果の検証を実施する日（Ｎ日）以降の任意の１日（例えば、Ｎ＋１日）を検証対象日とし、当該検証対象日に、候補従業者の内の複数の対象従業者に対して、休暇或いは在宅勤務等により出勤を停止させる場合（以下、第１実施例と称す。）を想定する。ここで、Ｍは、３以上の自然数で、例えば、１０〜１０００程度を想定する。対象従業者の人数Ｋは、２以上Ｍ以下の自然数（２≦Ｋ≦Ｍ）である。以下、第１実施例の処理内容について、図２に示すフローチャートに沿って説明する。
【００３７】
［第１実施例］
先ず、オペレータがコンピュータ１１の入力操作端末から行う検証処理の開始指示或いは予め設定されていた検証処理の開始時刻の到来により、検証処理が開始される（ステップ＃１）。本実施例では、検証処理は、予め設定されていた検証対象日（Ｎ＋１日）について行われる。検証処理が開始すると、第１入力部１２が、対象従業者全員の従業者コード、及び、検証対象日における対象従業者全員の各自宅における在宅または非在宅を識別する在宅識別情報と対象従業者の各自宅における在宅人数が入力された基礎データを、記憶装置２０の当該基礎データを記憶していた領域から読み出し、コンピュータ１１の記憶領域内に一時的に記憶する（ステップ＃２）。尚、本実施例では、上記基礎データは、検証対象日（Ｎ＋１日）に関する情報を含むものとするが、検証対象日（Ｎ＋１日）は検証処理時に指定されても良い。上記基礎データの作成は、一例として、対象従業者全員の従業者コードについては、オペレータが入力操作により直接対象従業者を選択するか、或いは、所定の選択基準を入力して、当該選択基準に基づき自動的に選択する等により作成され、在宅識別情報と在宅人数については、一例として、当該対象従業者に対して、検証対象日を指定して、検証対象日における在宅識別情報と在宅人数の入力の指示を行い、当該対象従業者のユーザ端末から在宅識別情報と在宅人数の入力を受け付けて作成される。
【００３８】
引き続き、第２入力部１３が、外部の気象データベースにアクセスして、検証対象日の事業所の所在地の天候及び外気温の所定の統計値の各予測値からなる第１気象予測データ、及び、上記基礎データで指定された対象従業者の内の、在宅識別情報により検証対象日に在宅予定の在宅対象従業者の各自宅の所在地の天候及び外気温の所定の統計値の各予測値からなる第２気象予測データを夫々取得し、コンピュータ１１の記憶領域内に一時的に記憶する（ステップ＃３）。尚、上記第１気象予測データにおける事業所の所在地の天候及び外気温の所定の統計値の具体的な内容は、事業所気象ＤＢ２２に記録されている事業所の所在地の日単位の天候及び外気温の所定の統計値の具体的な内容と同じとする。更に、上記第２気象予測データにおける在宅対象従業者の各自宅の所在地の天候及び外気温の所定の統計値の具体的な内容は、自宅気象ＤＢ２６に記録されている候補従業者の夫々の自宅所在地の日単位の天候及び外気温の所定の統計値の具体的な内容と同じとする。
【００３９】
上記ステップ＃３において、在宅対象従業者だけを対象として、第２気象予測データを取得したが、検証対象日に在宅するか否かを判定せず、全ての対象従業者または候補従業者を対象として、第２気象予測データを取得し、後の工程で、在宅対象従業者の第２気象予測データだけを使用するようにしても構わない。尚、全ての候補従業者を対象する場合は、ステップ＃３において、ステップ＃２で取得した基礎データが不要となるため、ステップ＃２とステップ＃３の実行順序は逆であっても良く、また、並行して実行しても良い。
【００４０】
引き続き、同一気象勤務日抽出部１４が、第１気象予測データに基づき、事業所気象ＤＢ２２と勤務人数ＤＢ２３を検索して、検証対象日と天候が同じで、外気温の所定の統計値が所定の誤差範囲（例えば、±１℃〜±２℃）内で同じで、且つ、少なくとも勤務人数が異なる２日以上の同一気象勤務日Ｄ１（ｉ）（ｉ＝１〜ｎ，ｎ≧２）を抽出する（ステップ＃４）。ｉは、抽出されたｎ日分の同一気象勤務日Ｄ１（ｉ）を区別するための序数（自然数）である。尚、抽出可能な同一気象勤務日Ｄ１（ｉ）の数ｎが多い場合は、抽出に使用する誤差範囲を狭めても良い。逆に、抽出可能な同一気象勤務日Ｄ１（ｉ）の数ｎが１以下の場合（ｎ≦１）、抽出に使用する誤差範囲を広げる。
【００４１】
引き続き、事業所削減量算出部１５が、基礎データに含まれる従業者コードの数から対象従業者数Ｋを把握し、従業者の総数Ｍから対象従業者数Ｋを差し引いて、検証対象日の勤務人数（Ｍ−Ｋ）を算出する（ステップ＃５）。引き続き、事業所削減量算出部１５が、事業所電力消費量ＤＢ２１から、ステップ＃４で抽出された勤務人数の異なる２日以上の同一気象勤務日Ｄ１（ｉ）の事業所電力消費量Ｐ１〈ｉ〉を夫々読み出し、読み出した勤務人数の異なる２以上の事業所電力消費量Ｐ１〈ｉ〉を用いて、対象従業者全員の勤務を停止した場合の事業所電力消費量Ｐ１の削減量ΔＰ１を算出する（ステップ＃６）。尚、削減量ΔＰ１が負の値となる場合は、削減量ΔＰ１は０とする。また、同一気象勤務日Ｄ１（ｉ）が３以上抽出された場合に、少なくともその内の２日において勤務人数が異なっていればよく、一部の同一気象勤務日Ｄ１（ｉ）間で勤務人数が重複していても良い。
【００４２】
ここで、事業所電力消費量Ｐ１の削減量ΔＰ１の算出手法の具体例について説明する。先ず、ステップ＃４で抽出された同一気象勤務日Ｄ１（ｉ）が２日だけの場合は、２つの同一気象勤務日Ｄ１（１），Ｄ１（２）の事業所電力消費量Ｐ１〈１〉，Ｐ１〈２〉の差（｜Ｐ１〈１〉−Ｐ１〈２〉｜）を、２つの同一気象勤務日の勤務人数Ｃ１（１），Ｃ１（２）の差（｜Ｃ１（１）−Ｃ１（２）｜）で除して、勤務人数１人当たりの事業所電力消費量Ｐ１の単位変化量ΔＰＵ１（＝｜Ｐ１〈１〉−Ｐ１〈２〉｜／｜Ｃ１（１）−Ｃ１（２）｜）を算出し、当該単位変化量ΔＰＵ１に対象従業者数Ｋを乗じて事業所電力消費量の削減量ΔＰ１（＝ΔＰＵ１×Ｋ）を算出する（算出手法Ａ１）。
【００４３】
更に、ステップ＃４で抽出された同一気象勤務日Ｄ１（ｉ）が３日以上（ｎ≧３）の場合は、事業所電力消費量Ｐ１を、勤務人数ｘを変数とする１次関数（Ｐ１（ｘ）＝ａｘ＋ｂ）で表し、事業所電力消費量Ｐ１〈ｉ〉（ｉ＝１〜ｎ，ｎ≧３）を用いて最小二乗誤差法により、係数ａ及び定数ｂを求める。係数ａは、勤務人数１人当たりの事業所電力消費量の単位変化量ΔＰＵ１であるので、当該係数ａに対象従業者数Ｋを乗じて事業所電力消費量の削減量ΔＰ１（＝ａ×Ｋ）を算出する（算出手法Ｂ１）。
【００４４】
上記算出手法Ｂ１の変形例として、１次関数Ｐ１（ｘ）にｘ＝Ｍと、ｘ＝Ｍ−Ｋを夫々代入して、その差（Ｐ１（Ｍ）−Ｐ１（Ｍ−Ｋ））を事業所電力消費量の削減量ΔＰ１として算出しても良い（算出手法Ｃ１）。
【００４５】
更に、ステップ＃４で抽出された同一気象勤務日Ｄ１（ｉ）が３日以上（ｎ≧３）の場合において、勤務人数が従業者の総数Ｍと同じ同一気象勤務日Ｄ１（ｊ）が１日以上抽出され、勤務人数が検証対象日の勤務人数（Ｍ−Ｋ）と同じ同一気象勤務日Ｄ１（ｋ）が１日以上抽出されている場合に、同一気象勤務日Ｄ１（ｊ）における事業所電力消費量Ｐ１〈ｊ〉の平均値ＰＡ１〈ｊ〉と、同一気象勤務日Ｄ１（ｋ）における事業所電力消費量Ｐ１〈ｋ〉の平均値ＰＡ１〈ｋ〉を算出し、事業所電力消費量の削減量ΔＰ１を、両平均値の差（ＰＡ１〈ｊ〉−ＰＡ１〈ｋ〉）として算出する（算出手法Ｄ１）。
【００４６】
上記算出手法Ｄ１の変形例として、ステップ＃４で抽出された同一気象勤務日Ｄ１（ｉ）の中に、同一気象勤務日Ｄ１（ｊ）と同一気象勤務日Ｄ１（ｋ）の何れか一方が含まれていない場合、同一気象勤務日Ｄ１（ｊ）が含まれていない場合は、１次関数Ｐ１（ｘ）にｘ＝Ｍを代入してＰ１（Ｍ）を算出して、平均値ＰＡ１〈ｊ〉の代わりに使用し、（Ｐ１（Ｍ）−ＰＡ１〈ｋ〉）を削減量ΔＰ１とし、同一気象勤務日Ｄ１（ｋ））が含まれていない場合は、１次関数Ｐ１（ｘ）にｘ＝Ｍ−Ｋを代入してＰ１（Ｍ−Ｋ）を算出して、平均値ＰＡ１〈ｋ〉の代わりに使用し、（ＰＡ１〈ｊ〉−Ｐ１（Ｍ−Ｋ））を削減量ΔＰ１とする（算出手法Ｅ１）。
【００４７】
ところで、事業所電力消費量Ｐ１を、勤務人数ｘを変数とする２次関数（Ｐ１（ｘ）＝ａｘ２＋ｂｘ＋ｃ）で表し、事業所電力消費量Ｐ１〈ｉ〉（ｉ＝１〜ｎ，ｎ≧３）を用いて最小二乗誤差法により、係数ａ，ｂ及び定数ｃを求め、上記算出手法Ｃ１及びＥ１において使用した１次関数（Ｐ１（ｘ）＝ａｘ＋ｂ）に代えて、当該２次関数（Ｐ１（ｘ）＝ａｘ２＋ｂｘ＋ｃ）を使用しても良い。また、算出手法Ａ１及びＢ１を使用する場合は、上記ステップ＃５において、対象従業者数Ｋを把握するだけで十分であり、検証対象日の勤務人数（Ｍ−Ｋ）の算出は必要ない。
【００４８】
ステップ＃６に引き続き、同一気象在宅日抽出部１６が、在宅対象従業者の夫々について、第２気象予測データに基づき、自宅気象ＤＢ２６と在宅人数ＤＢ２５を検索して、検証対象日と天候が同じで、外気温の所定の統計値が所定の誤差範囲（例えば、±１℃〜±２℃）内で同じで、且つ、少なくとも在宅人数が異なる２日以上の同一気象在宅日Ｄ２（ｑ，ｒ）（ｑ＝１〜ｍ（ｒ），ｍ（ｒ）≧２）を抽出する（ステップ＃７）。ｑは、抽出されたｍ（ｒ）日分の同一気象勤務日在宅日Ｄ２（ｑ，ｒ）を区別するための序数（自然数）であり、ｒは、在宅対象従業者を区別するための序数であり、１以上の自然数である。尚、同一気象在宅日Ｄ２（ｑ，ｒ）の抽出に際して、在宅対象従業者の自宅の通常の居住人数より大きい在宅人数の同一気象在宅日は、来客等により在宅人数が一時的に増加したと見做し、抽出対象から除外するのが好ましい。
【００４９】
引き続き、自宅増加量算出部１７が、在宅対象従業者の夫々について、自宅電力消費量ＤＢ２４から、ステップ＃７で抽出した２日以上の同一気象在宅日Ｄ２（ｑ，ｒ）の自宅電力消費量Ｐ２〈ｑ，ｒ〉を夫々読み出し、読み出した在宅人数の異なる２以上の自宅電力消費量Ｐ２〈ｑ，ｒ〉を用いて、在宅対象従業者が在宅する場合の自宅電力消費量Ｐ２Ａ〈ｒ〉から在宅対象従業者が在宅しない場合の自宅電力消費量Ｐ２Ｂ〈ｒ〉を差し引いた自宅電力消費増加量ΔＰ２〈ｒ〉（＝Ｐ２Ａ〈ｒ〉−Ｐ２Ｂ〈ｒ〉）を算出する（ステップ＃８）。尚、自宅電力消費増加量ΔＰ２〈ｒ〉が負の値となる場合は、自宅電力消費増加量ΔＰ２〈ｒ〉は０とする。
【００５０】
自宅電力消費増加量ΔＰ２〈ｒ〉の算出対象として、在宅対象従業者に限定しているのは、つまり、自宅にいない非在宅対象従業者を除外しているのは、当該非在宅対象従業者については、出勤を停止したことに起因する自宅の電力消費量の増加を考慮する必要がないからである。
【００５１】
ここで、自宅電力消費増加量ΔＰ２〈ｒ〉の算出手法の具体例について説明する。先ず、自宅の通常の居住人数が１の場合、つまり、在宅対象従業者が単身者の場合は、在宅人数ＤＢ２５に記録されている在宅人数は、０または１が殆どであると推測されるので、在宅人数が０の同一気象在宅日Ｄ２（ｑ０，ｒ）の自宅電力消費量Ｐ２〈ｑ０，ｒ〉の平均値Ｐ２Ａ〈ｑ０，ｒ〉と、在宅人数が１の同一気象在宅日Ｄ２（ｑ１，ｒ）の自宅電力消費量Ｐ２〈ｑ１，ｒ〉の平均値Ｐ２Ａ〈ｑ１，ｒ〉を夫々算出し、平均値Ｐ２Ａ〈ｑ１，ｒ〉から平均値Ｐ２Ａ〈ｑ０，ｒ〉を差し引いた値（Ｐ２Ａ〈ｑ１，ｒ〉−Ｐ２Ａ〈ｑ０，ｒ〉）を、自宅電力消費増加量ΔＰ２〈ｒ〉とする（算出手法Ａ２）。算出手法Ａ２では、Ｐ２Ａ〈ｑ１，ｒ〉がＰ２Ａ〈ｒ〉に相当し、Ｐ２Ａ〈ｑ０，ｒ〉がＰ２Ｂ〈ｒ〉に相当する。
【００５２】
次に、自宅の通常の居住人数に関係なく、ステップ＃７で抽出された同一気象在宅日Ｄ２（ｑ，ｒ）が２日だけ（ｍ（ｒ）＝２）の場合は、２つの同一気象在宅日Ｄ２（１，ｒ），Ｄ２（２，ｒ）の自宅電力消費量Ｐ２〈１，ｒ〉，Ｐ２〈２，ｒ〉の差（｜Ｐ２〈１，ｒ〉−Ｐ２〈２，ｒ〉｜）を、２つの同一気象在宅日の在宅人数Ｃ２（１，ｒ），Ｃ２（２，ｒ）の差（｜Ｃ２（１，ｒ）−Ｃ２（２，ｒ）｜）で除して、在宅人数１人当たりの自宅電力消費量Ｐ２の単位変化量ΔＰＵ２（＝｜Ｐ２〈１，ｒ〉−Ｐ２〈２，ｒ〉｜／｜Ｃ２（１，ｒ）−Ｃ２（２，ｒ）｜）を算出し、自宅電力消費増加量ΔＰ２〈ｒ〉とする（算出手法Ｂ２）。尚、自宅の通常の居住人数が１で、ステップ＃７で抽出された同一気象在宅日Ｄ２（ｑ，ｒ）が２日の場合は、算出手法Ａ２と算出手法Ｂ２は結果として同じになる。
【００５３】
更に、ステップ＃７で抽出された同一気象在宅日Ｄ２（ｑ，ｒ）が３日以上（ｍ（ｒ）≧３）の場合で、自宅の通常の居住人数が２以上の場合は、自宅電力消費量Ｐ２を、在宅人数ｙを変数とする１次関数（Ｐ２（ｙ）＝ａ（ｒ）ｙ＋ｂ（ｒ））で表し、自宅電力消費量Ｐ２〈ｑ，ｒ〉（ｑ＝１〜ｍ（ｒ），ｍ（ｒ）≧３）を用いて最小二乗誤差法により、在宅対象従業者毎の係数ａ（ｒ）及び定数ｂ（ｒ）を求める。係数ａ（ｒ）は、在宅人数１人当たりの自宅電力消費量の単位変化量であるので、自宅電力消費増加量ΔＰ２〈ｒ〉に相当する（算出手法Ｃ２）。
【００５４】
更に、ステップ＃７で抽出された同一気象在宅日Ｄ２（ｑ，ｒ）が３日以上（ｍ（ｒ）≧３）の場合で、自宅の通常の居住人数が２以上の場合において、在宅人数が検証対象日の在宅人数と同じ同一気象在宅日Ｄ２（ｓ，ｒ）が１日以上抽出され、在宅人数が検証対象日の在宅人数より１だけ少ない同一気象在宅日Ｄ２（ｔ，ｒ）が１日以上抽出されている場合に、同一気象在宅日Ｄ２（ｓ，ｒ）における自宅電力消費量Ｐ２〈ｓ，ｒ〉の平均値ＰＡ２〈ｓ，ｒ〉と、同一気象在宅日Ｄ２（ｓ，ｒ）における自宅電力消費量Ｐ２〈ｔ，ｒ〉の平均値ＰＡ２〈ｔ，ｒ〉を夫々算出し、自宅電力消費増加量ΔＰ２〈ｒ〉を、両平均値の差（ＰＡ２〈ｓ，ｒ〉−ＰＡ２〈ｔ，ｒ〉）として算出する（算出手法Ｄ２）。算出手法Ｄ２では、ＰＡ２〈ｓ，ｒ〉がＰ２Ａ〈ｒ〉に相当し、ＰＡ２〈ｔ，ｒ〉がＰ２Ｂ〈ｒ〉に相当する。
【００５５】
更に、ステップ＃７で抽出された同一気象在宅日Ｄ２（ｑ，ｒ）が３日以上（ｍ（ｒ）≧３）の場合で、自宅の通常の居住人数が２以上の場合は、算出手法Ｃ２とは異なり、自宅電力消費量Ｐ２を、在宅人数ｙを変数とする２次関数（Ｐ２（ｙ）＝ａ（ｒ）ｙ２＋ｂ（ｒ）ｙ＋ｃ（ｒ））で表し、自宅電力消費量Ｐ２〈ｑ，ｒ〉（ｑ＝１〜ｍ（ｒ），ｍ（ｒ）≧３）を用いて最小二乗誤差法により、係数ａ（ｒ），ｂ（ｒ）及び定数ｃ（ｒ）を求め、在宅人数ｙに検証対象日の在宅人数Ｌ（ｒ）を代入してＰ２（Ｌ（ｒ））を算出し、在宅人数ｙに検証対象日の在宅人数Ｌ（ｒ）より１少ないＬ（ｒ）−１を代入してＰ２（Ｌ（ｒ）−１）を算出し、両者の差（Ｐ２（Ｌ（ｒ））−Ｐ２（Ｌ（ｒ）−１））を、自宅電力消費増加量ΔＰ２〈ｒ〉とする（算出手法Ｅ２）。算出手法Ｅ２では、Ｐ２（Ｌ（ｒ））がＰ２Ａ〈ｒ〉に相当し、Ｐ２（Ｌ（ｒ）−１）がＰ２Ｂ〈ｒ〉に相当する。
【００５６】
ここで、自宅電力消費増加量ΔＰ２〈ｒ〉の算出手法として、算出手法Ａ２，Ｂ２またはＣ２を使用する場合は、検証対象日の在宅人数を使用しないため、ステップ＃２において、第１入力部１２が入力を受け付ける基礎データに、検証対象日における対象従業者の各自宅における在宅人数が含まれている必要はない。
【００５７】
ステップ＃８に引き続き、実質削減量算出部１８が、ステップ＃６で算出された事業所電力消費の削減量ΔＰ１から、ステップ＃８で算出された在宅対象従業者全員の自宅電力消費増加量ΔＰ２〈ｒ〉の合計（Σ（ΔＰ２〈ｒ〉））を差し引いた実質事業所電力消費削減量ΔＰＥ１（＝ΔＰ１−Σ（ΔＰ２〈ｒ〉）を算出する（ステップ＃９）。
【００５８】
上記において、ステップ＃４からステップ＃８までの処理は、その記載順に実行する場合を説明したが、ステップ＃４からステップ＃６の削減量ΔＰ１を算出するまでの処理と、ステップ＃７からステップ＃８の各在宅対象従業者の自宅電力消費増加量ΔＰ２〈ｒ〉を算出するまでの処理は、実行順序を逆にしても良く、また、並行して実行しても構わない。
【００５９】
上記ステップ＃１からステップ＃９までの節電効果の検証処理を実行して得られた実質事業所電力消費削減量ΔＰＥ１が、正の値（ΔＰＥ１＞０）であれば、当該複数の対象従業者の出勤を停止させた場合に実質的な節電効果が有ると判定でき、逆に、負の値（ΔＰＥ１＜０）であれば、事業所側では節電効果が有るものの、出勤を停止させた対象従業者の各自宅での電力消費量の増加量の合計が、事業者側の削減量を上回って、実質的な節電効果が無く、逆効果になると判定できる。
【００６０】
第１実施例として説明した節電効果の検証処理を、対象従業者を変更して、複数回繰り返すことにより、実質的な節電効果の高い対象従業者を選択して、当該対象従業者に対して出勤を停止させる対策を講じることで、実質的な節電効果を確実に奏することができる。
【００６１】
［第２実施例］
次に、上記第１実施例として説明した節電効果の検証処理の別実施例（第２実施例）について、図３に示すフローチャートに沿って説明する。
【００６２】
上記第１実施例の検証処理では、出勤を停止させる対象従業者が複数の場合を想定したため、従業者個々人における出勤停止による節電効果を個別に把握することはできない。第２実施例では、対象従業者が１人の場合における実質事業所電力消費削減量ΔＰＥ１（個別実質事業所電力消費削減量に相当）を、対象従業者別に算出することで、従業者個々人における出勤停止による節電効果を個別に把握する。第２実施例の検証処理においても、演算処理装置１０の７つの情報処理部１２〜１８が行う処理内容は、第１実施例の場合と本質的に異なることはないが、対象従業者が１人であることに伴う処理内容の変更がある。以下、第２実施例の検証処理につき、第１実施例の各処理（ステップ＃１〜ステップ＃９）と相違する点を重点的に説明し、第１実施例と重複する説明は省略する。
【００６３】
先ず、ステップ＃１１において、第１実施例のステップ＃１と同様に、検証処理が開始されると、候補従業者の内の１人の対象従業者Ｘｈ（添え字ｈは、対象従業者を区別する序数（自然数）である。ｈ＝１〜Ｍ）が指定される（ステップ＃１２）。ここで、ｈ＝１に設定される。
【００６４】
引き続き、第１入力部１２が、第１実施例のステップ＃２と同様に、但し、１人の対象従業者Ｘｈの基礎データを読み出し、コンピュータ１１の記憶領域内に一時的に記憶する（ステップ＃１３）。引き続き、第２入力部１３が、検証対象日の第１気象予測データと、当該１人の対象従業者Ｘｈが在宅対象従業者である場合に、その１人の対象従業者Ｘｈの第２気象予測データを、外部の気象データベースにアクセスして夫々取得し、コンピュータ１１の記憶領域内に一時的に記憶する（ステップ＃１４）。
【００６５】
引き続き、同一気象勤務日抽出部１４が、第１実施例のステップ＃４と同様に、少なくとも勤務人数が異なる２日以上の同一気象勤務日Ｄ１（ｉ）（ｉ＝１〜ｎ，ｎ≧２）を抽出し（ステップ＃１５）、第１実施例のステップ＃６と同様の要領で、対象従業者数Ｋを１として、１人の対象従業者の勤務を停止した場合の事業所電力消費量Ｐ１の削減量ΔＰ１（第１実施例における単位変化量ΔＰＵ１に相当）を算出する（ステップ＃１６）。削減量ΔＰ１の算出手法は、第１実施例で説明した算出手法Ａ１〜Ｅ１をＫ＝１として利用することができる。
【００６６】
ステップ＃１６に引き続き、同一気象在宅日抽出部１６が、当該１人の対象従業者Ｘｈが在宅対象従業者である場合に、第１実施例のステップ＃７と同様に、２日以上の同一気象在宅日Ｄ２（ｑ，ｈ）（ｑ＝１〜ｍ（ｈ），ｍ（ｈ）≧２）を抽出する（ステップ＃１７）。
【００６７】
引き続き、自宅増加量算出部１７が、当該１人の対象従業者Ｘｈが在宅対象従業者である場合に、第１実施例のステップ＃８と同様に、自宅電力消費量ＤＢ２４から、ステップ＃１７で抽出した２日以上の同一気象在宅日Ｄ２（ｑ，ｈ）の自宅電力消費量Ｐ２〈ｑ，ｈ〉を夫々読み出し、読み出した在宅人数の異なる２以上の自宅電力消費量Ｐ２〈ｑ，ｈ〉を用いて、自宅電力消費増加量ΔＰ２〈ｈ〉を算出する（ステップ＃１８）。自宅電力消費増加量ΔＰ２〈ｈ〉の算出方法は、第１実施例で説明した算出手法Ａ２〜Ｅ２を利用する。尚、自宅電力消費増加量ΔＰ２〈ｈ〉が負の値となる場合は、自宅電力消費増加量ΔＰ２〈ｈ〉は０とする。更に、当該１人の対象従業者Ｘｈが非在宅対象従業者である場合は、自宅電力消費増加量ΔＰ２〈ｈ〉を０とする。
【００６８】
ステップ＃１８に引き続き、実質削減量算出部１８が、ステップ＃１６で算出された事業所電力消費の削減量ΔＰ１から、ステップ＃１８で算出された１人の対象従業者Ｘｈの自宅電力消費増加量ΔＰ２〈ｈ〉を差し引いて、当該１人の対象従業者Ｘｈにおける実質事業所電力消費削減量ΔＰＥ１〈ｈ〉（＝ΔＰ１−ΔＰ２〈ｈ〉）を算出する（ステップ＃１９）。
【００６９】
対象従業者Ｘｈが、最後の１人（ｈ＝Ｍ）となるまで、ｈの値を１ずつ加算して、ステップ＃１６〜ステップ＃１９の処理を繰り返す。候補従業者全員に対して、個々の実質事業所電力消費削減量ΔＰＥ１〈ｈ〉（ｈ＝１〜Ｍ）が算出される。
【００７０】
実質事業所電力消費削減量ΔＰＥ１〈ｈ〉が、正の値（ΔＰＥ１〈ｈ〉＞０）であれば、当該対象従業者Ｘｈの出勤を停止させた場合に実質的な節電効果が有ると判定でき、逆に、負の値（ΔＰＥ１〈ｈ〉＜０）であれば、事業所側では節電効果が有るものの、当該対象従業者Ｘｈの自宅での電力消費量の増加量が、事業者側の削減量を上回って、実質的な節電効果が無く、逆効果になると判定できる。仮に、事業所電力消費の削減量ΔＰ１が極めて小さい場合には、実質事業所電力消費削減量ΔＰＥ１〈ｈ〉が負の値になることも否定できない。
【００７１】
実質事業所電力消費削減量ΔＰＥ１〈ｈ〉が、正の値となる対象従業者Ｘｈを、実質事業所電力消費削減量ΔＰＥ１〈ｈ〉が大きい者から順に複数選択して、実際に出勤を停止させることで、実質的に大きな節電効果を得ることができる。
【００７２】
［第３実施例］
次に、上記第２実施例として説明した節電効果の検証処理の別実施例（第３実施例）について、図４に示すフローチャートに沿って説明する。
【００７３】
上記第２実施例の検証処理では、所定の１日の検証対象日（例えば、Ｎ＋１日）について、対象従業者が１人の場合における実質事業所電力消費削減量ΔＰＥ１〈ｈ〉を、対象従業者別に算出することで、従業者個々人における出勤停止による節電効果を個別に把握する場合を想定したが、検証対象日が異なれば、実質事業所電力消費削減量ΔＰＥ１〈ｈ〉が大きい対象従業者Ｘｈの順位も異なる。そこで、第３実施例では、複数の検証対象日Ｙｇ（例えば、Ｙｇ＝Ｎ＋ｇ日、ｇ＝１〜Ｚ、Ｚは検証対象日Ｙｇの日数）を通して、検証対象日毎の実質事業所電力消費削減量ΔＰＥ１ｇ〈ｈ〉を算出して、それらの合計を求めることで、複数の検証対象日Ｙｇを通した実質事業所電力消費削減量ΔＰＥ１Ｔ〈ｈ〉を対象従業者Ｘｈ間で比較することが可能となる。
【００７４】
以下、第３実施例の検証処理につき、第２実施例の各処理（ステップ＃１１〜ステップ＃１９）を参照しつつ、第２実施例の処理に追加する処理を重点的に説明し、第１及び第２実施例と重複する説明は省略する。
【００７５】
先ず、ステップ＃２１において、第２実施例のステップ＃１１と同様に、検証処理が開始されると、候補従業者の内の１人の対象従業者Ｘｈと複数の検証対象日Ｙｇの内の１日目が指定される（ステップ＃２２）。ここで、ｈ＝１、ｇ＝１に設定される。
【００７６】
以下、第２実施例のステップ＃１３〜ステップ＃１９の処理が、複数の検証対象日Ｙｇの内の各検証対象日について順番に繰り返し実行され、候補従業者全員に対して、検証対象日毎の個々の実質事業所電力消費削減量ΔＰＥ１ｇ〈ｈ〉（ｈ＝１〜Ｍ，ｇ＝１〜Ｚ）が算出される（ステップ＃２３）。具体的には、個々のステップ＃２３が終了する毎に、検証対象日Ｙｇが最終日（ｇ＝Ｚ）か否かを確認し、最終日でなければ、ｇの値を１ずつ加算して、ステップ＃２３の処理（第２実施例のステップ＃１３〜ステップ＃１９の処理）を繰り返す。
【００７７】
複数の検証対象日Ｙｇの全てに対してステップ＃２３が実行されると、候補従業者毎の実質事業所電力消費削減量ΔＰＥ１ｇ〈ｈ〉（ｈ＝１〜Ｍ）を、夫々、複数の検証対象日Ｙｇを通して合計して、実質事業所電力消費削減量ΔＰＥ１Ｔ〈ｈ〉（＝Σ（ΔＰＥ１ｇ〈ｈ〉）を算出する（ステップ＃２４）。
【００７８】
実質事業所電力消費削減量ΔＰＥ１Ｔ〈ｈ〉が、正の値（ΔＰＥ１Ｔ〈ｈ〉＞０）であれば、当該対象従業者Ｘｈの出勤を複数の検証対象日Ｙｇを通して停止させた場合に実質的な節電効果が有ると判定でき、逆に、負の値（ΔＰＥ１Ｔ〈ｈ〉＜０）であれば、事業所側では節電効果が有るものの、当該対象従業者Ｘｈの自宅での電力消費量の増加量が、事業者側の削減量を上回って、実質的な節電効果が無く、逆効果になると判定できる。尚、実質事業所電力消費削減量ΔＰＥ１Ｔ〈ｈ〉が、正の値であっても、検証対象日毎には、実質事業所電力消費削減量ΔＰＥ１ｇ〈ｈ〉が小さい値である日や正の値とならない日も有り得るが、複数の検証対象日Ｙｇを通して全体として評価することで、対象従業者Ｘｈの出勤を複数の検証対象日Ｙｇを通して停止させた場合の実質的な節電効果を把握することができる。
【００７９】
実質事業所電力消費削減量ΔＰＥ１Ｔ〈ｈ〉が、正の値となる対象従業者Ｘｈを、実質事業所電力消費削減量ΔＰＥ１Ｔ〈ｈ〉が大きい者から順に複数選択して、実際に複数の検証対象日を通して出勤を停止させることで、実質的に大きな節電効果を得ることができる。
【００８０】
［第４実施例］
次に、上記第１実施例として説明した節電効果の検証処理の別実施例（第４実施例）について、図５に示すフローチャートに沿って説明する。
【００８１】
上記第１実施例の検証処理では、節電効果の検証を実施する日（Ｎ日）以降の任意の１日（例えば、Ｎ＋１日）を検証対象日として、つまり、実際に出勤停止による節電対策を行う前に、節電効果の検証を行う場合を想定した。本発明システム１は、上記第１乃至第３実施例で説明したように、将来の節電対策に対する節電効果の検証に対して有効であることが分かるが、既に実施した節電対策に対する節電効果の検証にも利用できる。第４実施例では、既に実施した節電対策に対する節電効果の検証処理を行う。
【００８２】
第４実施例の検証処理においても、演算処理装置１０の７つの情報処理部１２〜１８が行う処理内容は、第１実施例の場合と本質的に異なることはないが、検証対象日が既に到来していることに伴う処理内容の変更がある。以下、第４実施例の検証処理につき、第１実施例の各処理（ステップ＃１〜ステップ＃９）と相違する点を重点的に説明し、第１実施例と重複する説明は省略する。
【００８３】
先ず、ステップ＃３１において、第１実施例のステップ＃１と同様に、検証処理が開始されると、第１入力部１２が、第１実施例のステップ＃２と同様の要領で、対象従業者全員の従業者コード、及び、検証対象日における対象従業者全員の各自宅における在宅または非在宅を識別する在宅識別情報と対象従業者の各自宅における在宅人数が入力された基礎データを、記憶装置２０の当該基礎データを記憶していた領域、及び、在宅人数ＤＢ２５から読み出し、コンピュータ１１の記憶領域内に一時的に記憶する（ステップ＃３２）。第４実施例では、過去の在宅識別情報と対象従業者の各自宅における在宅人数は、在宅人数ＤＢ２５に記録されていることを想定する。
【００８４】
引き続き、第２入力部１３が、検証対象日の事業所の所在地の天候及び外気温の所定の統計値の各実績値からなる第１気象実績データを、事業所気象ＤＢ２２から読み出し、上記基礎データで指定された対象従業者の内の、在宅識別情報により検証対象日に在宅していた在宅対象従業者の各自宅の所在地の天候及び外気温の所定の統計値の各実績値からなる第２気象実績データを自宅気象ＤＢ２６から夫々読み出し、コンピュータ１１の記憶領域内に一時的に記憶する（ステップ＃３３）。
【００８５】
引き続き、同一気象勤務日抽出部１４が、第１実施例における第１気象予測データに代えて、ステップ＃３３で取得した第１気象実績データに基づき、第１実施例のステップ＃４と同様の要領で、２日以上の同一気象勤務日Ｄ１（ｉ）（ｉ＝１〜ｎ，ｎ≧２）を抽出する（ステップ＃３４）。但し、２日以上の同一気象勤務日Ｄ１（ｉ）には、検証対象日が含まれる。
【００８６】
引き続き、事業所削減量算出部１５が、第１実施例のステップ＃５及び＃６と同様に、対象従業者数Ｋを把握し、検証対象日の勤務人数（Ｍ−Ｋ）を算出し（ステップ＃３５）、対象従業者全員の勤務を停止した結果の事業所電力消費量Ｐ１の削減量ΔＰ１を算出する（ステップ＃３６）。削減量ΔＰ１の算出手法は、第１実施例と同じ算出手法Ａ１〜Ｅ１を利用する。
【００８７】
ステップ＃３６に引き続き、同一気象在宅日抽出部１６が、在宅対象従業者の夫々について、第１実施例における第２気象予測データに代えて、ステップ＃３３で取得した第２気象実績データに基づき、第１実施例のステップ＃７と同様の要領で、２日以上の同一気象在宅日Ｄ２（ｑ，ｒ）（ｑ＝１〜ｍ（ｒ），ｍ（ｒ）≧２）を抽出する（ステップ＃３７）。但し、２日以上の同一気象在宅日Ｄ２（ｑ，ｒ）には、検証対象日が含まれる。
【００８８】
引き続き、自宅増加量算出部１７が、在宅対象従業者の夫々について、第１実施例のステップ＃８と同様に、自宅電力消費増加量ΔＰ２〈ｒ〉を算出する（ステップ＃３８）。自宅電力消費増加量ΔＰ２〈ｒ〉の算出手法は、第１実施例と同じ算出手法Ａ２〜Ｅ２を利用する。
【００８９】
ステップ＃３８に引き続き、実質削減量算出部１８が、第１実施例のステップ＃９と同様に、ステップ＃３６で算出された事業所電力消費の削減量ΔＰ１から、ステップ＃３８で算出された在宅対象従業者全員の自宅電力消費増加量ΔＰ２〈ｒ〉の合計（Σ（ΔＰ２〈ｒ〉））を差し引いた実質事業所電力消費削減量ΔＰＥ１（＝ΔＰ１−Σ（ΔＰ２〈ｒ〉）を算出する（ステップ＃３９）。
【００９０】
上記において、ステップ＃３４からステップ＃３８までの処理は、その記載順に実行する場合を説明したが、ステップ＃３４からステップ＃３６の削減量ΔＰ１を算出するまでの処理と、ステップ＃３７からステップ＃３８の各在宅対象従業者の自宅電力消費増加量ΔＰ２〈ｒ〉を算出するまでの処理は、実行順序を逆にしても良く、また、並行して実行しても構わない。
【００９１】
上記ステップ＃３１からステップ＃３９までの節電効果の検証処理を実行して得られた実質事業所電力消費削減量ΔＰＥ１が、正の値（ΔＰＥ１＞０）であれば、当該複数の対象従業者の出勤を停止させた結果、実質的な節電効果が有ったと判定でき、逆に、負の値（ΔＰＥ１＜０）であれば、事業所側では節電効果が有ったものの、出勤を停止させた対象従業者の各自宅での電力消費量の増加量の合計が、事業者側の削減量を上回って、実質的な節電効果が無く、逆効果であったと判定できる。
【００９２】
以下に、別の実施形態につき説明する。
〈１〉上記実施形態では、事業所削減量算出部１５による事業所電力消費量Ｐ１の削減量ΔＰ１の算出手法は、必ずしも、上述の算出手法Ａ１〜Ｅ１の何れかに限定されるものではない。
【００９３】
〈２〉上記実施形態では、自宅増加量算出部１７による自宅電力消費増加量ΔＰ２〈ｒ〉の算出手法は、必ずしも、上述の算出手法Ａ２〜Ｅ２の何れかに限定されるものではない。
【００９４】
〈３〉上記実施形態では、在宅人数ＤＢ２５に記録される従業者別及び日別の在宅人数の算出方法は、第２時間帯における在宅者の各在宅時間の合計を第２時間帯の時間幅で除して、小数点以下を四捨五入して算出する算出方法（算出方法Ａ３）に限定されるものではない。例えば、算出方法Ａ３において、四捨五入を小数点以下第２位で行い、小数点以下第１位を残すようにしても良い。但し、この場合は、在宅人数は整数とは限らないため、上記第１実施例のステップ＃７において、同一気象在宅日抽出部１６が、少なくとも在宅人数が異なる２日以上の同一気象在宅日Ｄ２（ｑ，ｒ）を抽出する際には、在宅人数の差として、１以上を確保することが好ましい。更に、自宅電力消費増加量ΔＰ２〈ｒ〉の算出手法として、上述の算出手法Ｄ２またはＥ２を使用する場合において、第１入力部１２が入力を受け付ける基礎データに含まれる検証対象日における対象従業者の各自宅における在宅人数も整数に限定されない。更に、上述の算出手法Ｄ２を使用する場合において、在宅人数が検証対象日の在宅人数と同じ同一気象在宅日Ｄ２（ｓ，ｒ）が１日以上抽出され、在宅人数が検証対象日の在宅人数より１だけ少ない同一気象在宅日Ｄ２（ｔ，ｒ）が１日以上抽出されているか否かの判定において、或る程度の誤差（例えば、±０．２５）を許容するのが好ましい。
【００９５】
更に、算出方法Ａ３以外の在宅人数の算出方法として、例えば、各従業者の第２時間帯（例えば、上述の出勤時間帯）における在宅人数の平均値を使用するようにしても良い（算出方法Ｂ３）。具体的には、出勤時間帯（例えば１４時間）を例えば４時間４０分ずつに３分割して、各分割された時間帯毎の在宅人数（０以上の整数）の平均値を在宅人数として使用する。この場合も、在宅人数は整数とは限らないため、上述のような対応が好ましい。尚、算出方法Ｂ３の在宅人数の平均値の計算において、算出方法Ａ３と同様に、小数点以下を四捨五入して整数化するようにしても良い。
【産業上の利用可能性】
【００９６】
本発明に係る節電効果検証システムは、コンピュータのデータ処理により、複数の従業者が勤務する事業所において、少なくとも一部の従業者の出勤を停止させた場合の節電効果を検証するのに利用可能である。
【符号の説明】
【００９７】
１：    節電効果検証システム
１０：  演算処理装置
１１：  コンピュータ
１２：  第１入力部
１３：  第２入力部
１４：  同一気象勤務日抽出部
１５：  事業所削減量算出部
１６：  同一気象在宅日抽出部
１７：  自宅増加量算出部
１８：  実質削減量算出部
２０：  記憶装置
２１：  事業所電力消費量ＤＢ
２２：  事業所気象ＤＢ
２３：  勤務人数ＤＢ
２４：  自宅電力消費量ＤＢ
２５：  在宅人数ＤＢ
２６：  自宅気象ＤＢ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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