(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
エネルギー量に影響を与え得る１つ以上の説明変数である予測データを入力する予測データ入力手段と、
各階層に１以上のノードが配され、第１階層に配されたノードと、下位の第２階層に配されたノードとの間に経路を有する階層構造によって隠れ変数が表され、当該階層構造の最下層におけるノードに確率モデルを表すコンポーネントが配された構造である階層隠れ構造と、前記コンポーネントを決定する場合に、当該階層隠れ構造を構成するノード間における前記経路を決定する基である門関数モデルと、前記予測データとに基づいて、前記エネルギー量の予測に用いる前記コンポーネントを決定するコンポーネント決定手段と、
前記コンポーネント決定手段が決定した前記コンポーネントと、前記予測データとに基づいて、前記エネルギー量を予測するエネルギー量予測手段と
を備えるエネルギー量推定装置。
【請求項２】
前記隠れ変数の確率分布を表す変分確率が基準を満たさない前記経路を、前記階層隠れ構造において最適化処理を実行する処理対象から除外することにより、前記階層隠れ構造を最適化する最適化手段
を備える請求項１に記載のエネルギー量推定装置。
【請求項３】
前記経路において、前記階層隠れ構造から除外されていない分岐ノードを表す有効な分岐ノードを、当該階層隠れ構造におけるノードから選別する選別手段と、
前記有効な分岐ノードにおける前記隠れ変数の前記変分確率に基づいて、前記門関数モデルを最適化する並列処理手段と
を含む最適化手段を
さらに備え、
前記並列処理手段は、前記有効な分岐ノードに関する各分岐パラメータの最適化を並列に処理する
請求項２に記載のエネルギー量推定装置。
【請求項４】
前記隠れ変数が２分木構造を用いて表される前記階層隠れ構造を設定する設定手段と、
各ノードにおける前記隠れ変数の確率分布を表す変分確率に基づいて、ベルヌーイ分布を基とする前記門関数モデルを最適化する最適化手段と
をさらに備える請求項１乃至請求項３のいずれかに記載のエネルギー量推定装置。
【請求項５】
周辺化対数尤度を最大化するように前記隠れ変数の確率分布を表す変分確率を計算する変分確率計算手段
をさらに備える請求項１乃至請求項３のいずれかに記載のエネルギー量推定装置。
【請求項６】
エネルギー量を表す目的変数、及び、当該エネルギー量に影響を与え得る情報を表す１つ以上の説明変数が関連付けされた学習情報において、予測対象を表す前記説明変数を含む予測情報と類似または一致する特定の学習情報に基づき算出される、前記説明変数と前記エネルギー量との間の関係に基づき、前記予測情報に関する前記エネルギー量を予測する予測手段と、
前記学習情報が分類された複数の第１学習情報を代表する第２学習情報を、前記複数の第１学習情報からランダムに抜き出す、前記複数の第１学習情報の平均を算出する、前記複数の第１学習情報の中心を求める、または、前記複数の第１学習情報に関する確率モデルを表すコンポーネントに含まれるパラメータを集約することによって算出し、算出した前記第２学習情報を複数のクラスタに分類する分類手段と、
前記複数のクラスタの内、前記予測情報が属する特定のクラスタを選ぶクラスタ推定手段と
を備え
前記予測手段は、前記特定のクラスタに属する前記第２学習情報が表す前記第１学習情報を用いて、前記エネルギー量を予測する
エネルギー量推定装置。
【請求項７】
前記クラスタ推定手段は、前記第２学習情報を表す第２説明変数と、前記複数のクラスタを識別するクラスタ識別子とが関連付けされた第３学習情報に基づき、前記第２説明変数と、前記クラスタ識別子との間において成り立つ第２関係を抽出し、前記予測情報を表す前記第２説明変数に、前記第２関係を適用することにより、前記特定のクラスタを推定する
請求項６に記載のエネルギー量推定装置。
【請求項８】
各階層に１以上のノードが配され、第１階層に配されたノードと、下位の第２階層に配されたノードとの間に経路を有する階層構造によって隠れ変数が表され、当該階層構造の最下層におけるノードに確率モデルを表す前記コンポーネントが配された構造である階層隠れ構造と、前記コンポーネントを決定する場合に、当該階層隠れ構造を構成するノード間における前記経路を決定する基である門関数モデルと、前記予測情報とに基づいて、前記エネルギー量の予測に用いる前記コンポーネントを決定するコンポーネント決定手段と
前記第１学習情報と、前記コンポーネントとに基づき、前記第２学習情報を算出する情報生成手段と
をさらに備え、
前記分類手段は、前記情報生成手段が算出する前記第２学習情報に基づき、前記複数のクラスタに分類する
請求項６または請求項７に記載のエネルギー量推定装置。
【請求項９】
前記情報生成手段は、前記第１学習情報に関する前記コンポーネントに含まれるパラメータについて集計することにより、前記第２学習情報を算出する
請求項８に記載のエネルギー量推定装置。
【請求項１０】
情報処理装置を用いて、エネルギー量に影響を与え得る１つ以上の説明変数である予測データを入力し、各階層に１以上のノードが配され、第１階層に配されたノードと、下位の第２階層に配されたノードとの間に経路を有する階層構造によって隠れ変数が表され、当該階層構造の最下層におけるノードに確率モデルを表すコンポーネントが配された構造である階層隠れ構造と、前記コンポーネントを決定する場合に、当該階層隠れ構造を構成するノード間における前記経路を決定する基である門関数モデルと、前記予測データとに基づいて、前記エネルギー量の予測に用いる前記コンポーネントを決定し、決定した前記コンポーネントと、前記予測データとに基づいて、前記エネルギー量を予測するエネルギー量推定方法。
【請求項１１】
エネルギー量に影響を与え得る１つ以上の説明変数である予測データを入力する予測データ入力機能と、
各階層に１以上のノードが配され、第１階層に配されたノードと、下位の第２階層に配されたノードとの間に経路を有する階層構造によって隠れ変数が表され、当該階層構造の最下層におけるノードに確率モデルを表すコンポーネントが配された構造である階層隠れ構造と、前記コンポーネントを決定する場合に、当該階層隠れ構造を構成するノード間における前記経路を決定する基である門関数モデルと、前記予測データとに基づいて、前記エネルギー量の予測に用いる前記コンポーネントを決定するコンポーネント決定機能と、
決定された前記コンポーネントと、前記予測データとに基づいて、前記エネルギー量を予測するエネルギー量予測機能と
をコンピュータに実現させるエネルギー量推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、エネルギー量推定装置、エネルギー量推定方法、及び、記録媒体等に関する。
【背景技術】
【０００２】
たとえば、ある建物において消費されるエネルギー量は、天候や曜日等の様々な要因に応じて変化する。天候等の観測値と、該観測値が観測された場合において消費されたエネルギー量とが関連付された統計データを分析することにより、天候等の要因と消費されたエネルギー量との相関を分析することが行われる。また、分析した結果に基づいて、ある建物において、どの程度のエネルギー量が将来消費される見込みかを推定（予測）することが行われる。【０００３】
特許文献１は、エネルギー量のうち、特に電力需要等を表す電力量を予測する技術を開示する。【０００４】
特許文献１は、気温等の入力データに基づいて、電力需要を予測する装置の一例を開示する。該装置は、さまざまな状況に応じた複数の予測手順、及び、当該予測手順を適用する所定の条件を、あらかじめ含む。該装置は、入力データが所定の条件を満たすか否かを判定し、判定結果に応じて、複数の予測手順の中から１つの予測手順を選ぶ。その後、該装置は、入力データに、選んだ予測手順を適用することにより、該データに関する予測を実行する。【０００５】
また、非特許文献１には、予測する技術の一例として、隠れ変数モデルの代表例である混合モデルに対して、完全周辺尤度関数を近似して、その下界（下限）を最大化することで、観測確率の種類を決定する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１３−２５５３９０号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Ｒｙｏｈｅｉ  Ｆｕｊｉｍａｋｉ，  Ｓａｔｏｓｈｉ  Ｍｏｒｉｎａｇａ：  Ｆａｃｔｏｒｉｚｅｄ  Ａｓｙｍｐｔｏｔｉｃ  Ｂａｙｅｓｉａｎ  Ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｆｏｒ  Ｍｉｘｔｕｒｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ．  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ｆｉｆｔｅｅｎｔｈ  ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ  ａｎｄ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ  （ＡＩＳＴＡＴＳ），  Ｍａｒｃｈ  ２０１２．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
特許文献１が開示する装置において、所定の条件は、人手を用いて設定する条件であるので、必ずしも、予測精度が向上する条件であるとは限らない。さらに、該装置においては、入力データが変わるたびに、所定の条件を設定する必要がある。高い予測精度を達成する所定の条件を設定するためには、予測手順に関する知見だけでなく、入力データに関する知見も必要である。このため、十分な知見を有する専門家しか、特許文献１が開示する装置を構築することができない。【０００９】
上述した課題を解決するために、本発明は、エネルギー量を予測可能な、エネルギー量推定装置、エネルギー量推定方法、及び、記録媒体等を提供することを一つの目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の一態様において、エネルギー量推定装置は、
エネルギー量に影響を与え得る１つ以上の説明変数である予測データを入力する予測データ入力手段と、
各階層に１以上のノードが配され、第１階層に配されたノードと、下位の第２階層に配されたノードとの間に経路を有する階層構造によって隠れ変数が表され、当該階層構造の最下層におけるノードに確率モデルを表すコンポーネントが配された構造である階層隠れ構造と、前記コンポーネントを決定する場合に、当該階層隠れ構造を構成するノード間における前記経路を決定する基である門関数モデルと、前記予測データとに基づいて、前記エネルギー量の予測に用いる前記コンポーネントを決定するコンポーネント決定手段と、
前記コンポーネント決定手段が決定した前記コンポーネントと、前記予測データとに基づいて、前記エネルギー量を予測するエネルギー量予測手段と
を備える。【００１１】
また、本発明の他の見地として、本発明に係るエネルギー量推定方法は、
情報処理装置を用いて、エネルギー量に影響を与え得る１つ以上の説明変数である予測データを入力し、各階層に１以上のノードが配され、第１階層に配されたノードと、下位の第２階層に配されたノードとの間に経路を有する階層構造によって隠れ変数が表され、当該階層構造の最下層におけるノードに確率モデルを表すコンポーネントが配された構造である階層隠れ構造と、前記コンポーネントを決定する場合に、当該階層隠れ構造を構成するノード間における前記経路を決定する基である門関数モデルと、前記予測データとに基づいて、前記エネルギー量の予測に用いる前記コンポーネントを決定し、決定した前記コンポーネントと、前記予測データとに基づいて、前記エネルギー量を予測する。【００１２】
さらに、同目的は、係るエネルギー量プログラム、及び、そのプログラムを記録するコンピュータ読み取り可能な記録媒体によっても実現される。
【発明の効果】
【００１３】
上記態様によれば、より高精度にエネルギー量を予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の少なくとも１つの実施形態に係るエネルギー量予測システムの構成例を示すブロック図である。
【図２Ａ】本発明の少なくとも１つの実施形態に係る学習データベースが記憶する情報の例を示す図である。
【図２Ｂ】本発明の少なくとも１つの実施形態に係る学習データベースが記憶する情報の例を示す図である。
【図２Ｃ】本発明の少なくとも１つの実施形態に係る学習データベースが記憶する情報の例を示す図である。
【図２Ｄ】本発明の少なくとも１つの実施形態に係る学習データベースが記憶する情報の例を示す図である。
【図２Ｅ】本発明の少なくとも１つの実施形態に係る学習データベースが記憶する情報の例を示す図である。
【図２Ｆ】本発明の少なくとも１つの実施形態に係る学習データベースが記憶する情報の例を示す図である。
【図３】本発明の少なくとも１つの実施形態に係る階層的な隠れ変数モデルの推定装置の構成例を示すブロック図である。
【図４】本発明の少なくとも１つの実施形態に係る階層的な隠れ変数の変分確率の計算処理部の構成例を示すブロック図である。
【図５】本発明の少なくとも１つの実施形態に係る門関数モデルの最適化処理部の構成例を示すブロック図である。
【図６】本発明の少なくとも１つの実施形態に係る階層的な隠れ変数モデルの推定装置の動作例を示すフローチャートである。
【図７】本発明の少なくとも１つの実施形態に係る階層的な隠れ変数の変分確率の計算処理部の動作例を示すフローチャートである。
【図８】本発明の少なくとも１つの実施形態に係る門関数モデルの最適化処理部の動作例を示すフローチャートである。
【図９】本発明の少なくとも１つの実施形態に係るエネルギー量推定装置の構成例を示すブロック図である。
【図１０】本発明の少なくとも１つの実施形態に係るエネルギー量推定装置の動作例を示すフローチャートである。
【図１１】本発明の少なくとも１つの実施形態に係る階層的な隠れ変数モデルの推定装置の構成例を示すブロック図である。
【図１２】少なくとも１つの実施形態に係る階層隠れ構造の最適化処理部の構成例を示すブロック図である。
【図１３】本発明の少なくとも１つの実施形態に係る階層的な隠れ変数モデルの推定装置の動作例を示すフローチャートである。
【図１４】本発明の少なくとも１つの実施形態に係る階層隠れ構造の最適化処理部の動作例を示すフローチャートである。
【図１５】本発明の少なくとも１つの実施形態に係る門関数モデルの最適化処理部の構成例を示すブロック図である。
【図１６】本発明の少なくとも１つの実施形態に係る門関数モデルの最適化処理部の動作例を示すフローチャートである。
【図１７】本発明の少なくとも１つの実施形態に係る階層的な隠れ変数モデルの推定装置の基本構成を示すブロック図である。
【図１８】本発明の少なくとも１つの実施形態に係るエネルギー量推定装置の基本構成を示すブロック図である。
【図１９】本発明の少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
【図２０】本発明の第４の実施形態に係るエネルギー量推定装置が有する構成を示すブロック図である。
【図２１】第４の実施形態に係るエネルギー量推定装置における処理の流れを示すフローチャートである。
【図２２】本発明の第５の実施形態に係るエネルギー量推定装置が有する構成を示すブロック図である。
【図２３】第５の実施形態に係るエネルギー量推定装置における処理の流れを示すフローチャートである。
【図２４】本発明の第６の実施形態に係るエネルギー量推定装置が有する構成を示すブロック図である。
【図２５】第６の実施形態に係るエネルギー量推定装置における処理の流れを示すフローチャートである。
【図２６】本発明の少なくとも１つのコンポーネント決定部が作成する門関数モデルと、コンポーネントとの一例を表す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
はじめに、発明の理解を容易にするため、本発明が解決しようとする課題を詳細に説明する。
【００１６】
非特許文献１に記載された方法をエネルギー量の予測に応用したとしても、階層的な隠れ変数を含むモデルのモデル選択問題は解決できないという課題がある。
【００１７】
その理由は、非特許文献１に記載された方法が、階層的な隠れ変数を考慮していないので、自明には計算手順を構築できないからである。また、非特許文献１に記載された方法は、階層的な隠れ変数がある場合には適用できないという強い仮定に基づいているので、単純に、この方法をエネルギー量の予測に適用した場合には理論的な正当性を失ってしまうからである。
【００１８】
本願発明者は、係る課題を見出すとともに、係る課題を解決する手段を導出するに至った。以降、このような課題を解決可能な本発明の実施形態について、後述するように、図面を参照して詳細に説明する。
【００１９】
予測対象であるエネルギー量は、たとえば、電力エネルギー量、熱エネルギー量、水エネルギー量、生体エネルギー量、力エネルギー量、食物エネルギー量等のエネルギー量である。また、予測対象であるエネルギー量は、エネルギー量に関する需要予測だけでなく、エネルギー量に関する生産（供給）予測等も含む。
【００２０】
予測対象であるエネルギー量は、たとえば、建物、地域、国、船舶、鉄道車両等、有限な領域（範囲）に関するエネルギー量である。また、この場合、エネルギー量は、該有限な領域において消費されるエネルギー量であっても、有限な領域において生成されるエネルギー量であってもよい。
【００２１】
以降の各実施形態においては、説明の便宜上、有限な領域は、建物（以降、上述した有限な領域を「建物等」と表す）であるとする。しかし、有限な領域は、上述したように、建物に限定されない。
【００２２】
学習データベースは、建物等、及び、エネルギー量に関する複数のデータを含む。
【００２３】
本明細書において、説明の便宜上、階層的な隠れ変数モデルとは、隠れ変数が階層構造を有するモデルであるとする。この場合、その階層構造の最下層におけるノードには、確率モデルであるコンポーネントが配される。また、各分岐ノードには、入力に応じて分岐を振り分ける門関数モデルが設けられている。
【００２４】
ここで、モデルとは、エネルギー量に影響を与える様々な要因に基づき、該エネルギー量を予測する手順、方法等を表す。
【００２５】
本明細書において、階層的な隠れ変数モデルは、隠れ変数が階層構造（たとえば、木構造）を持つ確率モデルを表す。階層的な隠れ変数モデルの最下層におけるノードには、確率モデルであるコンポーネントが割り当てられる。また、最下層におけるノード以外のノード（中間ノード、以降、木構造を例として説明するので「分岐ノード」と表す）には、入力された情報に応じて、ノードを選ぶ（決定する）基準となる門関数（門関数モデル）が設けられる。
【００２６】
以降の説明においては、２階層を有する階層的な隠れ変数モデルを例として参照しながら、エネルギー量推定装置が行う処理等について説明する。また、説明の便宜上、階層構造は、木構造であるとする。しかし、以降の実施形態を例に説明する本発明において、階層構造は、必ずしも、木構造でなくともよい。
【００２７】
階層構造が木構造である場合に、木構造がループ（閉路）を有さない構造であるので、根ノード（ルートノード）から、あるノードに至る道筋は、一つに決定される。以下、階層隠れ構造において、根ノードから、あるノードに至る道筋（リンク）を、「経路」と記す。また、経路隠れ変数は、経路ごとに隠れ変数を辿ることで決定される。たとえば、最下層における経路隠れ変数は、根ノードから最下層におけるノードまでの経路ごとに決定される経路隠れ変数を表す。
【００２８】
また、以降の説明では、データ列ｘｎ（ｎ＝１，・・・，Ｎ）が入力されると仮定し、各ｘｎがＭ次元の多変量データ列（ｘｎ＝ｘ１ｎ，・・・，ｘＭｎ）であるとする。また、データ列ｘｎのことを観測変数と記すこともある。観測変数ｘｎに対する第１層における分岐隠れ変数ｚｉｎ、最下層における分岐隠れ変数ｚｊ｜ｉｎ、最下層における経路隠れ変数ｚｉｊｎを定義する。
【００２９】
ｚｉｎ＝１は、根ノードに入力されたｘｎが第１層における第ｉノードへ分岐することを表し、ｚｉｎ＝０は、第１層における第ｉノードへは分岐しないことを表す。ｚｊ｜ｉｎ＝１は、第１層における第ｉノードに入力されたｘｎが第２層における第ｊノードへ分岐することを表し、ｚｊ｜ｉｎ＝０は、第１層における第ｉノードに入力されたｘｎが第２層における第ｊノードへは分岐しないことを表す。ｚｉｊｎ＝１は、ｘｎが第１層における第ｉノード、第２層における第ｊノードを通ることで辿られるコンポーネントに対応することを表す。ｚｉｊｎ＝０は、ｘｎが第１層における第ｉノード、第２層における第ｊノードを通ることで辿られるコンポーネントに対応しないことを表す。
【００３０】
尚、Σｉｚｉｎ＝１、Σｊｚｊ｜ｉｎ＝１、ｚｉｊｎ＝ｚｉｎ×ｚｊ｜ｉｎを満たすので、これらより、ｚｉｎ＝Σｊｚｉｊｎが成り立つ。ｘと、最下層における経路隠れ変数ｚｉｊｎの代表値ｚとの組みは、「完全変数」と呼ばれる。一方、対比として、ｘは、「不完全変数」と呼ばれる。
【００３１】
完全変数に関する深さが２である階層的な隠れ変数モデルの同時分布は、式１で表される。
0006451735.tif 000002
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（式１）
【００３２】
すなわち、完全変数に関する深さが２である階層的な隠れ変数モデルの同時分布は、式１に含まれるＰ（ｘ，ｙ）＝Ｐ（ｘ，ｚ１ｓｔ，ｚ２ｎｄ）で定義される。ここでは、ｚｉｎの代表値をｚ１ｓｔｎと表し、ｚｊ｜ｉｎの代表値をｚ２ｎｄｎと表す。尚、第１層における分岐隠れ変数ｚｉｎに対する変分分布をｑ（ｚｉｎ）と表し、最下層における経路隠れ変数ｚｉｊｎに対する変分分布をｑ（ｚｉｊｎ）と表す。
【００３３】
式１において、Ｋ１は、第１層におけるノード数を表し、Ｋ２は、第１層におけるノードそれぞれから分岐するノード数を表す。最下層におけるコンポーネントの個数は、Ｋ１×Ｋ２で表される。また、θ＝（β，β１,・・・,βＫ１,φ１,・・・,φＫ１×Ｋ２）は、モデルのパラメータを表す。ただし、βは、根ノードの分岐パラメータを表す。βｋは、第１層における第ｋノードの分岐パラメータを表す。φｋは、ｋ番目のコンポーネントに対する観測パラメータを表す。
【００３４】
尚、以降の説明では、具体的な例を用いて説明する場合、深さが２である階層的な隠れ変数モデルを例として説明する。ただし、少なくとも１つの実施形態に係る階層的な隠れ変数モデルは、深さが２である階層的な隠れ変数モデルに限定されず、深さが１や３以上である階層的な隠れ変数モデルであってもよい。この場合も、深さが２である階層的な隠れ変数モデルの場合と同様に、式１や、後述する式２乃至式４を導出すればよく、同様の構成により推定装置が実現される。
【００３５】
また、以降の説明では、ターゲット変数をＸとする場合の分布について説明する。ただし、観測分布が回帰や判別のように、条件付モデルＰ（Ｙ｜Ｘ）（Ｙはターゲットとなる確率変数）である場合についても適用可能である。
【００３６】
また、実施形態について説明する前に、実施形態に係る推定装置と、非特許文献１に記載された混合隠れ変数モデルに対する推定方法との本質的な違いを説明する。
【００３７】
非特許文献１に記載された方法において、コンポーネントのインジケータである隠れ変数の確率分布には、一般的な混合モデルが想定され、最適化の基準が、非特許文献１の式１０に示すように導出される。しかし、フィッシャー情報行列が非特許文献１の式６の形式で与えられていることからわかるように、非特許文献１に記載された方法では、コンポーネントのインジケータである隠れ変数の確率分布が混合モデルの混合比にのみ依存すると仮定されている。そのため、入力に応じたコンポーネントの切り替えが実現できず、この最適化基準は、適切でない。
【００３８】
この問題を解決するためには、以降の各実施形態で示すように、階層的な隠れ変数を設定し、適切な最適化基準を用いて計算する必要がある。以降の各実施形態では、適切な最適化基準として、入力に応じて各分岐ノードでの分岐を振り分ける多段の特異モデルを想定する。
【００３９】
以下、実施形態について図面を参照しながら説明する。
【００４０】
《第１の実施形態》
図１は、本発明の第１の実施形態に係るエネルギー量予測システムが有する構成の一例を表すブロック図である。
【００４１】
第１の実施形態に係るエネルギー量予測システム１０は、階層的な隠れ変数モデルの推定装置１００と、学習データベース３００と、モデルデータベース５００と、エネルギー量推定装置７００とを有する。エネルギー量予測システム１０は、学習データベース３００に基づいてエネルギー量の予測に用いるモデルを生成し、当該モデルを用いてエネルギー量の予測を行う。
【００４２】
階層的な隠れ変数モデルの推定装置１００は、学習データベース３００におけるデータに基づいて、エネルギー量を推定（予測）するモデルを作成し、作成したモデルをモデルデータベース５００に格納する。
【００４３】
図２Ａ乃至図２Ｆは、本発明の少なくとも１つの実施形態に係る学習データベース３００に格納された情報の例を示す図である。
【００４４】
学習データベース３００は、平日であるか休日であるかを表すカレンダー、曜日等に関するデータを記憶する。
【００４５】
学習データベース３００は、エネルギー量と、該エネルギー量に影響を与える可能性のある要因とが関連されているエネルギー量情報を記憶する。エネルギー量テーブルは、図２Ａに例示するように、日時に、建物識別子（ＩＤ）、エネルギー量、人数等を関連付けて格納する。
【００４６】
また、学習データベース３００は、気象に関するデータが格納された気象テーブルを記憶する。気象テーブルは、図２Ｂに示すように、日付に関連付けて、気温、その日の最高気温、その日の最低気温、降水量、天気、不快指数等を格納する。
【００４７】
また、学習データベース３００は、建物等に関するデータが格納された建物テーブルを記憶する。建物テーブルは、図２Ｃに示すように、建物ＩＤに関連付けて、築年数、住所、広さ等を格納する。
【００４８】
また、学習データベース３００は、営業日に関するデータが格納された建物カレンダーテーブルを記憶する。建物カレンダーテーブルは、図２Ｄに示すように、日付と、建物ＩＤと、営業日か否かを表す情報等とを関連付けて格納する。
【００４９】
また、学習データベース３００は、蓄熱システムに関するデータが格納された蓄熱システムテーブルを記憶する。蓄熱システムテーブルは、図２Ｅに示すように、蓄熱機ＩＤに関連付けて、建物ＩＤ等を格納する。
【００５０】
また、学習データベース３００は、蓄熱システムに関する稼働状況が格納された蓄熱システムカレンダーテーブルを記憶する。蓄熱システムカレンダーテーブルは、図２Ｆに示すように、蓄熱機ＩＤに関連付けて、日付、稼働状況等を格納する。
【００５１】
モデルデータベース５００は、階層的な隠れ変数モデルの推定装置１００が推定するエネルギー量を算出する際に用いるモデルを記憶する。モデルデータベース５００は、ハードディスクドライブやソリッドステートドライブ等、一時的でない有形の媒体によって構成される。
【００５２】
エネルギー量推定装置７００は、建物等に関するエネルギー量に関する情報を受信し、受信した情報と、モデルデータベース５００が記憶する上記のモデルとに基づいて、エネルギー量を予測する。
【００５３】
図３は、本発明の少なくとも１つの実施形態に係る階層的な隠れ変数モデルの推定装置の構成例を示すブロック図である。本実施形態の階層的な隠れ変数モデルの推定装置１００は、データ入力装置１０１と、階層隠れ構造の設定部１０２と、初期化処理部１０３と、階層的な隠れ変数の変分確率の計算処理部１０４と、コンポーネントの最適化処理部１０５とを有する。さらに、階層的な隠れ変数モデルの推定装置１００は、門関数モデルの最適化処理部１０６と、最適性の判定処理部１０７と、最適モデルの選択処理部１０８と、モデルの推定結果の出力装置１０９とを有する。
【００５４】
階層的な隠れ変数モデルの推定装置１００は、学習データベース３００が記憶するデータに基づいて生成された入力データ１１１が入力されると、その入力データ１１１に対して階層隠れ構造、及び、観測確率の種類を最適化する。次に、階層的な隠れ変数モデルの推定装置１００は、最適化した結果をモデルの推定結果１１２として出力し、モデルの推定結果１１２をモデルデータベース５００に記録する。本実施形態において入力データ１１１は、学習データの一例である。
【００５５】
図４は、本発明の少なくとも１つの実施形態に係る階層的な隠れ変数の変分確率の計算処理部１０４の構成例を示すブロック図である。階層的な隠れ変数の変分確率の計算処理部１０４は、最下層における経路隠れ変数の変分確率の計算処理部１０４−１と、階層設定部１０４−２と、上層における経路隠れ変数の変分確率の計算処理部１０４−３と、階層計算終了の判定処理部１０４−４とを含む。
【００５６】
階層的な隠れ変数の変分確率の計算処理部１０４は、入力データ１１１と、後述するコンポーネントの最適化処理部１０５で推定された推定モデル１０４−５とが入力されると、階層隠れ変数の変分確率１０４−６を出力する。尚、階層的な隠れ変数の変分確率の計算処理部１０４の詳細な説明は後述される。本実施形態におけるコンポーネントは、各説明変数に係る重み（パラメータ）を示す値である。エネルギー量推定装置７００は、当該コンポーネントが示す重みを乗算した説明変数の総和を算出することで目的変数を得ることができる。
【００５７】
図５は、本発明の少なくとも１つの実施形態に係る門関数モデルの最適化処理部１０６の構成例を示すブロック図である。門関数モデルの最適化処理部１０６は、分岐ノードの情報取得部１０６−１と、分岐ノードの選択処理部１０６−２と、分岐パラメータの最適化処理部１０６−３と、全分岐ノードの最適化終了の判定処理部１０６−４とを含む。
【００５８】
門関数モデルの最適化処理部１０６は、入力データ１１１と、後述する階層的な隠れ変数の変分確率の計算処理部１０４で算出された階層隠れ変数の変分確率１０４−６と、コンポーネントの最適化処理部１０５で推定された推定モデル１０４−５とを受け取る。門関数モデルの最適化処理部１０６は、該３つの入力を受け取るのに応じて、門関数モデル１０６−６を出力する。尚、門関数モデルの最適化処理部１０６の詳細な説明は後述される。本実施形態における門関数モデルは、入力データ１１１に含まれる情報が所定の条件を満たすか否かを判定する関数である。また、門関数モデルは、階層隠れ構造の内部ノードに対応して設けられる。尚、内部ノードは、最下層に配置されたノード以外のノードを表す。エネルギー量推定装置７００は、階層隠れ構造のノードをたどる際、門関数モデルの判定結果に従って次にたどるノードを決定する。
【００５９】
データ入力装置１０１は、入力データ１１１を入力する装置である。データ入力装置１０１は、学習データベース３００内のエネルギー量情報に記録されたデータに基づいて、所定の期間（たとえば、１時間や６時間等）において、消費されるエネルギー量を示す目的変数を生成する。目的変数としては、たとえば、所定の期間における、注目する建物等全体にて消費されるエネルギー量、建物等における各フロアにて消費されるエネルギー量、ある装置が所定の期間に消費するエネルギー量等であってもよい。また、予測すべき対象となるエネルギー量は、計測可能なエネルギー量であればよく、生成するエネルギー量であってもよい。
【００６０】
また、データ入力装置１０１は、学習データベース３００内の気象テーブル、エネルギー量テーブル、建物テーブル、建物カレンダーテーブル、蓄熱システムテーブル、蓄熱システムカレンダーテーブル等に記録されたデータに基づいて、説明変数を生成する。すなわち、データ入力装置１０１は、目的変数ごとに、当該目的変数に影響を与え得る情報である１つ以上の説明変数を生成する。そして、データ入力装置１０１は、目的変数と説明変数との複数の組み合わせを、入力データ１１１として入力する。データ入力装置１０１は、入力データ１１１を入力する際、観測確率の種類やコンポーネント数の候補等、モデル推定に必要なパラメータも入力する。本実施形態において、データ入力装置１０１は、学習情報入力部の一例である。
【００６１】
階層隠れ構造の設定部１０２は、入力された観測確率の種類やコンポーネント数の候補から、最適化の候補になる階層的な隠れ変数モデルの構造を選択し、選択した構造を最適化すべき対象に設定する。本実施形態で用いられる隠れ構造は、たとえば、木構造である。以下では、設定されたコンポーネント数をＣと表すとし、説明に用いられる数式は、深さが２である階層的な隠れ変数モデルを対象とする。尚、階層隠れ構造の設定部１０２は、選択された階層的な隠れ変数モデルの構造をメモリに記憶してもよい。
【００６２】
たとえば、２分木モデル（各分岐ノードから２つに分岐するモデル）で木構造の深さを２とする場合、階層隠れ構造の設定部１０２は、第１層におけるノードが２つ、第２層におけるノード（本実施形態では、最下層におけるノード）が４つの階層隠れ構造を選択する。
【００６３】
初期化処理部１０３は、階層的な隠れ変数モデルを推定する初期化処理を実施する。初期化処理部１０３は、初期化処理を様々な方法によって実行可能である。初期化処理部１０３は、たとえば、観測確率の種類をコンポーネントごとにランダムに設定し、設定された種類に従って、各観測確率のパラメータをランダムに設定してもよい。また、初期化処理部１０３は、階層隠れ変数の最下層における経路変分確率をランダムに設定してもよい。
【００６４】
階層的な隠れ変数の変分確率の計算処理部１０４は、階層ごとに経路隠れ変数の変分確率を計算する。ここでは、パラメータθは、初期化処理部１０３、コンポーネントの最適化処理部１０５、及び、門関数モデルの最適化処理部１０６等で計算されている。そのため、階層的な隠れ変数の変分確率の計算処理部１０４は、その値に基づいて変分確率を計算する。
【００６５】
階層的な隠れ変数の変分確率の計算処理部１０４は、周辺化対数尤度関数を完全変数に対する推定量（たとえば、最尤推定量や最大事後確率推定量）に関してラプラス近似し、その下界を最大化することによって変分確率を算出する。以下、このように算出された変分確率を最適化基準Ａと呼ぶ。
【００６６】
最適化基準Ａを算出する手順を、深さが２である階層的な隠れ変数モデルを例に説明する。周辺化対数尤度は、式２で表される。
0006451735.tif 000003
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（式２）
【００６７】
ただし、ｌｏｇは、対数関数を表す。対数関数の底は、たとえば、ネイピア数である。以降に示す式においても、同様である。
【００６８】
まず、式２で表される周辺化対数尤度の下界を考える。式２において、最下層における経路隠れ変数の変分確率ｑ（ｚN）を最大化することで等号が成立する。ここで、分子の完全変数の周辺化尤度を完全変数に対する最尤推定量を用いてラプラス近似すると、式３に示す周辺化対数尤度関数の近似式が得られる。
0006451735.tif 000004
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（式３）
【００６９】
式３において、上付きのバーは、完全変数に対する最尤推定量を表し、Ｄ＊は、下付きパラメータ＊の次元を表す。
【００７０】
次に、最尤推定量が対数尤度関数を最大化する性質と、対数関数が凹関数であることを利用すると、式３の下界は、式４のように算出される。
0006451735.tif 000005
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（式４）
【００７１】
第１層における分岐隠れ変数の変分分布ｑ’、及び、最下層における経路隠れ変数の変分分布ｑ’’は、それぞれの変分分布について式４を最大化することで得られる。尚、ここでは、ｑ’’＝ｑ｛ｔ−１｝、θ＝θ｛ｔ−１｝に固定し、ｑ’を式Ａに示す値に固定する。
0006451735.tif 000006
・・・・・・・・・・・・・・・・・・（式Ａ）
【００７２】
ただし、上付き｛ｔ｝は、階層的な隠れ変数の変分確率の計算処理部１０４、コンポーネントの最適化処理部１０５、門関数モデルの最適化処理部１０６、及び、最適性の判定処理部１０７の繰り返し計算におけるｔ回目の繰り返しを表す。
【００７３】
次に、図４を参照して、階層的な隠れ変数の変分確率の計算処理部１０４の動作を説明する。
【００７４】
最下層における経路隠れ変数の変分確率の計算処理部１０４−１は、入力データ１１１と、推定モデル１０４−５とを入力し、最下層における隠れ変数の変分確率ｑ（ｚＮ）を算出する。階層設定部１０４−２は、変分確率を計算すべき対象が最下層であることを設定する。具体的には、最下層における経路隠れ変数の変分確率の計算処理部１０４−１は、入力データ１１１の目的変数と説明変数との組み合わせに関して、各推定モデル１０４−５の変分確率を計算する。変分確率の計算は、推定モデル１０４−５に入力データ１１１の説明変数を代入して得られる値と、入力データ１１１の目的変数の値とを比較することにより行う。
【００７５】
上層における経路隠れ変数の変分確率の計算処理部１０４−３は、一つ上位の層における経路隠れ変数の変分確率を算出する。具体的には、上層における経路隠れ変数の変分確率の計算処理部１０４−３は、同じ分岐ノードを親として持つ層における隠れ変数の変分確率の和を算出し、その値を一つ上位の層における経路隠れ変数の変分確率とする。
【００７６】
階層計算終了の判定処理部１０４−４は、変分確率を計算すべき層が上層にまだ存在するか否かを判定する。上位の層が存在すると判定された場合、階層設定部１０４−２は、変分確率を計算すべき対象に一つ上位の層を設定する。以降、上層における経路隠れ変数の変分確率の計算処理部１０４−３、及び、階層計算終了の判定処理部１０４−４は、上述する処理を繰り返す。一方、上位の層が存在しないと判定された場合、階層計算終了の判定処理部１０４−４は、すべての階層における経路隠れ変数の変分確率が算出されたと判定する。
【００７７】
コンポーネントの最適化処理部１０５は、式４に対して各コンポーネントのモデル（パラメータθ、及び、その種類Ｓ）を最適化し、最適化した推定モデル１０４−５を出力する。深さが２である階層的な隠れ変数モデルの場合、コンポーネントの最適化処理部１０５は、ｑ、及び、ｑ’’を階層的な隠れ変数の変分確率の計算処理部１０４で算出された最下層における経路隠れ変数の変分確率ｑ（ｔ）に固定し、ｑ’を式Ａに示す上層における経路隠れ変数の変分確率に固定する。そして、コンポーネントの最適化処理部１０５は、式４に示すＧの値を最大化するモデルを算出する。
以降の説明において、Ｓ１,・・・,ＳＫ１×Ｋ２は、φｋに対応する観測確率の種類を表すとする。たとえば、多変量データの生成確率の場合、Ｓ１〜ＳＫ１×Ｋ２になり得る候補は、正規分布、対数正規分布、または、指数分布等である。また、たとえば、多項曲線が出力される場合、Ｓ１〜ＳＫ１×Ｋ２になり得る候補は、０次曲線、１次曲線、２次曲線、または、３次曲線等である。
【００７８】
式４により定義されたＧは、コンポーネントごとに最適化関数を分解することが可能である。そのため、コンポーネントの種類の組み合わせ（たとえば、Ｓ１〜ＳＫ１×Ｋ２のどの種類を指定するか）を考慮することなく、Ｓ１〜ＳＫ１×Ｋ２、及び、パラメータφ１〜φＫ１×Ｋ２を別々に最適化できる。このように最適化できることが、この処理において重要である。これにより、組み合わせ爆発を回避してコンポーネントの種類を最適化できる。
【００７９】
次に、図５を参照して、門関数モデルの最適化処理部１０６の動作を説明する。分岐ノードの情報取得部１０６−１は、コンポーネントの最適化処理部１０５で推定された推定モデル１０４−５を用いて分岐ノードのリストを抽出する。分岐ノードの選択処理部１０６−２は、抽出された分岐ノードのリストの中から分岐ノードを１つ選択する。以下、選択されたノードのことを選択ノードと記すこともある。
【００８０】
分岐パラメータの最適化処理部１０６−３は、入力データ１１１と、階層隠れ変数の変分確率１０４−６から得られる選択ノードに関する隠れ変数の変分確率とを用いて、選択ノードの分岐パラメータを最適化する。尚、選択ノードの分岐パラメータが、上述する門関数モデルに対応する。
【００８１】
全分岐ノードの最適化終了の判定処理部１０６−４は、分岐ノードの情報取得部１０６−１によって抽出されたすべての分岐ノードが最適化されたか否かを判定する。すべての分岐ノードが最適化されている場合、門関数モデルの最適化処理部１０６は、ここでの処理を終了する。一方、最適化されていない分岐ノードがある場合、分岐ノードの選択処理部１０６−２による処理が行われ、以降、分岐パラメータの最適化処理部１０６−３、及び、全分岐ノードの最適化終了の判定処理部１０６−４が同様に行われる。
【００８２】
ここで、門関数モデルの具体例を、２分木の階層モデルに対するベルヌーイ分布を基とする例を参照しながら説明する。以下、ベルヌーイ分布を基とする門関数をベルヌーイ型門関数と表すこともある。ここでは、ｘの第ｄ次元をｘｄと表す。この値がある閾値ｗを超えないときに２分木の左下へ分岐する確率をｇ−と表す。閾値ｗを超えるときに２分木の左下へ分岐する確率をｇ＋と表す。分岐パラメータの最適化処理部１０６−３は、上記の最適化パラメータｄ、ｗ、ｇ−、及び、ｇ＋をベルヌーイ分布に基づいて最適化する。これは、非特許文献１に記載されたロジット関数に基づく最適化と異なり、各パラメータが解析解を持つので、より高速な最適化が可能である。
【００８３】
最適性の判定処理部１０７は、式４を用いて計算される最適化基準Ａが収束したか否かを判定する。収束していない場合、階層的な隠れ変数の変分確率の計算処理部１０４、コンポーネントの最適化処理部１０５、門関数モデルの最適化処理部１０６、及び、最適性の判定処理部１０７による処理が繰り返される。最適性の判定処理部１０７は、たとえば、最適化基準Ａの増分が所定の閾値未満であるときに、最適化基準Ａが収束したと判定してもよい。
【００８４】
以降、階層的な隠れ変数の変分確率の計算処理部１０４、コンポーネントの最適化処理部１０５、門関数モデルの最適化処理部１０６、及び、最適性の判定処理部１０７による処理をまとめて、第１処理と記すこともある。第１処理が繰り返され、変分分布とモデルが更新されることで、適切なモデルを選択できる。尚、これらの処理を繰り返すことにより、最適化基準Ａが単調に増加することが保証される。
【００８５】
最適モデルの選択処理部１０８は、最適なモデルを選択する。具体的には、階層隠れ構造の設定部１０２で設定された隠れ状態数に対して、第１処理で算出される最適化基準Ａが、設定されている最適化基準Ａよりも大きい場合、最適モデルの選択処理部１０８は、そのモデルを最適なモデルとして選択する。
【００８６】
モデルの推定結果の出力装置１０９は、入力された観測確率の種類やコンポーネント数の候補から設定される階層的な隠れ変数モデルの構造の候補についてモデルの最適化が完了した場合、最適な隠れ状態数、観測確率の種類、パラメータ、変分分布等をモデルの推定結果１１２として出力する。一方、最適化の済んでいない候補が存在する場合、階層隠れ構造の設定部１０２へ処理が移され、上述する処理が同様に行われる。
【００８７】
後述の各部は、プログラム（階層的な隠れ変数モデルの推定プログラム）に従って動作するコンピュータの中央演算処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ＿Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ＿Ｕｎｉｔ、ＣＰＵ）によって実現される。すなわち、
・階層隠れ構造の設定部１０２、
・初期化処理部１０３、
・階層的な隠れ変数の変分確率の計算処理部１０４（より詳しくは、最下層における経路隠れ変数の変分確率の計算処理部１０４−１と、階層設定部１０４−２と、上層における経路隠れ変数の変分確率の計算処理部１０４−３と、階層計算終了の判定処理部１０４−４）、
・コンポーネントの最適化処理部１０５、
・門関数モデルの最適化処理部１０６（より詳しくは、分岐ノードの情報取得部１０６−１と、分岐ノードの選択処理部１０６−２と、分岐パラメータの最適化処理部１０６−３と、全分岐ノードの最適化終了の判定処理部１０６−４）、
・最適性の判定処理部１０７、
・最適モデルの選択処理部１０８。
【００８８】
たとえば、プログラムは、階層的な隠れ変数モデルの推定装置１００内の記憶部（図示せず）に記憶され、ＣＰＵは、そのプログラムを読み込み、プログラムに従って、後述の各部として動作してもよい。すなわち、
・階層隠れ構造の設定部１０２、
・初期化処理部１０３、
・階層的な隠れ変数の変分確率の計算処理部１０４（より詳しくは、最下層における経路隠れ変数の変分確率の計算処理部１０４−１と、階層設定部１０４−２と、上層における経路隠れ変数の変分確率の計算処理部１０４−３と、階層計算終了の判定処理部１０４−４）、
・コンポーネントの最適化処理部１０５、
・門関数モデルの最適化処理部１０６（より詳しくは、分岐ノードの情報取得部１０６−１と、分岐ノードの選択処理部１０６−２と、分岐パラメータの最適化処理部１０６−３と、全分岐ノードの最適化終了の判定処理部１０６−４）、
・最適性の判定処理部１０７、
・最適モデルの選択処理部１０８。
【００８９】
また、後述の各部は、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。すなわち、
・階層隠れ構造の設定部１０２、
・初期化処理部１０３、
・階層的な隠れ変数の変分確率の計算処理部１０４、
・コンポーネントの最適化処理部１０５、
・門関数モデルの最適化処理部１０６、
・最適性の判定処理部１０７、
・最適モデルの選択処理部１０８。
【００９０】
次に、本実施形態の階層的な隠れ変数モデルの推定装置の動作を説明する。図６は、本発明の少なくとも１つの実施形態に係る階層的な隠れ変数モデルの推定装置の動作例を示すフローチャートである。
【００９１】
まず、データ入力装置１０１は、入力データ１１１を入力する（ステップＳ１００）。次に、階層隠れ構造の設定部１０２は、入力された階層隠れ構造の候補値のうち、まだ最適化が行なわれていない階層隠れ構造を選択し、選択した構造を最適化すべき対象に設定する（ステップＳ１０１）。次に、初期化処理部１０３は、設定された階層隠れ構造に対して、推定に用いられるパラメータや隠れ変数の変分確率の初期化処理を行う（ステップＳ１０２）。
【００９２】
次に、階層的な隠れ変数の変分確率の計算処理部１０４は、各経路隠れ変数の変分確率を計算する（ステップＳ１０３）。次に、コンポーネントの最適化処理部１０５は、各コンポーネントについて、観測確率の種類とパラメータを推定することにより、コンポーネントを最適化する（ステップＳ１０４）。
【００９３】
次に、門関数モデルの最適化処理部１０６は、各分岐ノードにおける分岐パラメータを最適化する（ステップＳ１０５）。次に、最適性の判定処理部１０７は、最適化基準Ａが収束したか否かを判定する（ステップＳ１０６）。すなわち、最適性の判定処理部１０７は、モデルの最適性を判定する。
【００９４】
ステップＳ１０６において、最適化基準Ａが収束したと判定されなかった場合（すなわち、最適ではないと判定された場合）（ステップＳ１０６ａにてＮｏ）、ステップＳ１０３からステップＳ１０６までの処理が繰り返される。
【００９５】
一方、ステップＳ１０６において、最適化基準Ａが収束したと判定された場合（すなわち、最適であると判定された場合）（ステップＳ１０６ａにてＹｅｓ）、最適モデルの選択処理部１０８は、設定されている最適なモデル（たとえば、コンポーネント数、観測確率の種類、パラメータ）による最適化基準Ａと、最適なモデルとして設定されているモデルによる最適化基準Ａの値とを比較し、値の大きいモデルを最適なモデルとして選択する（ステップＳ１０７）。
【００９６】
次に、最適モデルの選択処理部１０８は、推定されていない階層隠れ構造の候補が残っているか否かを判定する（ステップＳ１０８）。候補が残っている場合（ステップＳ１０８にてＹｅｓ）、ステップＳ１０１からステップＳ１０８までの処理が繰り返される。一方、候補が残っていない場合（ステップＳ１０８にてＮｏ）、モデルの推定結果の出力装置１０９は、モデルの推定結果を出力し、処理を完了する（ステップＳ１０９）。モデルの推定結果の出力装置１０９は、コンポーネントの最適化処理部１０５が最適化したコンポーネントと、門関数モデルの最適化処理部１０６が最適化した門関数モデルとを、モデルデータベース５００に格納する。
【００９７】
次に、本実施形態の階層的な隠れ変数の変分確率の計算処理部１０４の動作を説明する。図７は、本発明の少なくとも１つの実施形態に係る階層的な隠れ変数の変分確率の計算処理部１０４の動作例を示すフローチャートである。
【００９８】
まず、最下層における経路隠れ変数の変分確率の計算処理部１０４−１は、最下層における経路隠れ変数の変分確率を算出する（ステップＳ１１１）。次に、階層設定部１０４−２は、どの層まで経路隠れ変数を算出したのかを設定する（ステップＳ１１２）。次に、上層における経路隠れ変数の変分確率の計算処理部１０４−３は、階層設定部１０４−２によって設定された層における経路隠れ変数の変分確率を用いて、１つ上位の層における経路隠れ変数の変分確率を算出する（ステップＳ１１３）。
【００９９】
次に、階層計算終了の判定処理部１０４−４は、経路隠れ変数が算出されていない層が残っているか否かを判定する（ステップＳ１１４）。経路隠れ変数が算出されていない層が残っている場合（ステップＳ１１４にてＮｏ）、ステップＳ１１２からステップＳ１１３までの処理が繰り返される。一方、経路隠れ変数が算出されていない層が残っていない場合（ステップＳ１１４にてＹｅｓ）、階層的な隠れ変数の変分確率の計算処理部１０４は、処理を完了する。
【０１００】
次に、本実施形態の門関数モデルの最適化処理部１０６の動作を説明する。図８は、本発明の少なくとも１つの実施形態に係る門関数モデルの最適化処理部１０６の動作例を示すフローチャートである。
【０１０１】
まず、分岐ノードの情報取得部１０６−１は、すべての分岐ノードを把握する（ステップＳ１２１）。次に、分岐ノードの選択処理部１０６−２は、最適化の対象とする分岐ノードを１つ選択する（ステップＳ１２２）。次に、分岐パラメータの最適化処理部１０６−３は、選択された分岐ノードにおける分岐パラメータを最適化する（ステップＳ１２３）。
【０１０２】
次に、全分岐ノードの最適化終了の判定処理部１０６−４は、最適化されていない分岐ノードが残っているか否かを判定する（ステップＳ１２４）。最適化されていない分岐ノードが残っている場合（ステップＳ１２４にてＮｏ）、ステップＳ１２２からステップＳ１２３までの処理が繰り返される。一方、最適化されていない分岐ノードが残っていない場合（ステップＳ１２４にてＹｅｓ）、門関数モデルの最適化処理部１０６は、処理を完了する。
【０１０３】
以上のように、本実施形態によれば、階層隠れ構造の設定部１０２が、階層隠れ構造を設定する。尚、階層隠れ構造は、隠れ変数が階層構造（木構造）で表され、その階層構造の最下層におけるノードに確率モデルを表すコンポーネントが配された構造である。階層構造は、各階層に１以上のノードが配され、第１階層に配されたノードと、下位の第２階層に配されたノードとの間に経路を有する構造を表す。
【０１０４】
そして、階層的な隠れ変数の変分確率の計算処理部１０４が、経路隠れ変数の変分確率（すなわち、最適化基準Ａ）を計算する。階層的な隠れ変数の変分確率の計算処理部１０４は、階層構造の階層ごとに隠れ変数の変分確率を最下層におけるノードから順に計算してもよい。また、階層的な隠れ変数の変分確率の計算処理部１０４は、周辺化対数尤度を最大化するように変分確率を計算してもよい。
【０１０５】
そして、コンポーネントの最適化処理部１０５は、算出された変分確率に対してコンポーネントを最適化する。次に、門関数モデルの最適化処理部１０６は、階層隠れ構造のノードにおける隠れ変数の変分確率に基づいて門関数モデルを最適化する。たとえば、隠れ変数が有する構造が木構造である場合に、門関数モデルは、階層隠れ構造のノードにおいて多変量データに応じた分岐方向を決定するモデルである。
【０１０６】
上述したような構成によって多変量データに対する階層的な隠れ変数モデルを推定するので、本実施形態によれば、理論的正当性を失うことなく適切な計算量で階層的な隠れ変数を含む階層的な隠れ変数モデルを推定できる。また、階層的な隠れ変数モデルの推定装置１００を用いることにより、本実施形態によれば、コンポーネントに分けるのに適した基準を人手で設定する必要がなくなる。
【０１０７】
また、階層隠れ構造の設定部１０２が、隠れ変数が２分木構造で表される階層隠れ構造を設定し、門関数モデルの最適化処理部１０６が、ノードにおける隠れ変数の変分確率に基づいて、ベルヌーイ分布を基とする門関数モデルを最適化してもよい。この場合、各パラメータが解析解を持つので、より高速な最適化が可能になる。
【０１０８】
これらの処理によって、階層的な隠れ変数モデルの推定装置１００は、入力データ７１１を、入力データ７１１における説明変数の値に基づき、気温の高低に応じたエネルギー量モデル、時間帯に応じたモデル、営業日に応じたモデル等のコンポーネントに分離する。
【０１０９】
本実施形態のエネルギー量推定装置７００について説明する。図９は、本発明の少なくとも１つの実施形態に係るエネルギー量推定装置７００の構成例を示すブロック図である。
【０１１０】
エネルギー量推定装置７００は、データ入力装置７０１と、モデル取得部７０２と、コンポーネント決定部７０３と、エネルギー量予測部７０４と、予測結果出力装置７０５とを備える。
【０１１１】
データ入力装置７０１は、エネルギー量に影響を与え得る情報である１つ以上の説明変数を、入力データ７１１として入力する。入力データ７１１を構成する説明変数の種類は、入力データ１１１における説明変数の種類と同じである。本実施形態において、データ入力装置７０１は、予測データ入力部の一例である。
【０１１２】
モデル取得部７０２は、エネルギー量の予測に用いるモデルとして、モデルデータベース５００から門関数モデル、及び、コンポーネントを取得する。当該門関数モデルは、門関数モデルの最適化処理部１０６によって最適化された門関数モデルである。また、当該コンポーネントは、コンポーネントの最適化処理部１０５によって最適化されたコンポーネントである。
【０１１３】
コンポーネント決定部７０３は、データ入力装置７０１が入力した入力データ７１１と、モデル取得部７０２が取得した門関数モデルとに基づいて、階層隠れ構造をたどることにより、最下層におけるノードに関連付けされたコンポーネントを決定する。そして、コンポーネント決定部７０３は、該コンポーネントを、エネルギー量を予測するコンポーネントとして決定する。
【０１１４】
エネルギー量予測部７０４は、コンポーネント決定部７０３が決定したコンポーネントに、データ入力装置７０１が入力した入力データ７１１を入力することにより、入力データ７１１に関するエネルギー量を予測する。予測結果出力装置７０５は、エネルギー量予測部７０４が予測した予測結果７１２を出力する。
【０１１５】
次に、本実施形態のエネルギー量推定装置７００の動作を説明する。図１０は、本発明の少なくとも１つの実施形態に係るエネルギー量推定装置７００の動作例を示すフローチャートである。
【０１１６】
まず、データ入力装置７０１は、入力データ７１１を入力する（ステップＳ１３１）。尚、データ入力装置７０１は、１つの入力データ７１１でなく複数セットの入力データ７１１を入力してもよい（本発明の各実施形態において、入力データは、データセット（情報群）を表す）。たとえば、データ入力装置７０１は、ある建物等に関するある日付の時間帯ごとの入力データ７１１を入力してもよい。データ入力装置７０１が複数セットの入力データ７１１を入力する場合、エネルギー量予測部７０４は、入力データ７１１毎にエネルギー量を予測する。次に、モデル取得部７０２は、モデルデータベース５００から門関数モデル、及び、コンポーネントを取得する（ステップＳ１３２）。
【０１１７】
次に、エネルギー量推定装置７００は、入力データ７１１を１つずつ選択し、選択した入力データ７１１について、以下に示すステップＳ１３４からステップＳ１３６までの処理を実行する（ステップＳ１３３）。
【０１１８】
まず、コンポーネント決定部７０３は、モデル取得部７０２が取得した門関数モデルに基づいて、階層隠れ構造の根ノードから最下層におけるノードまでたどることにより、エネルギー量の予測に用いるコンポーネントを決定する（ステップＳ１３４）。具体的には、コンポーネント決定部７０３は、以降の手順でコンポーネントを決定する。
【０１１９】
コンポーネント決定部７０３は、階層隠れ構造のノードごとに当該ノードに関連付けられた門関数モデルを読み出す。次に、コンポーネント決定部７０３は、入力データ７１１が、読み出した門関数モデルを満たすか否かを判定する。次に、コンポーネント決定部７０３は、判定結果に基づいて次にたどる子ノードを決定する。コンポーネント決定部７０３は、当該処理により階層隠れ構造のノードをたどって最下層におけるノードに到達すると、当該ノードに関連付けられたコンポーネントを、エネルギー量の予測に用いるコンポーネントとして決定する。
【０１２０】
ステップＳ１３４でコンポーネント決定部７０３がエネルギー量の予測に用いるコンポーネントを決定すると、エネルギー量予測部７０４は、ステップＳ１３３で選択した入力データ７１１を当該コンポーネントに代入することで、エネルギー量を予測する（ステップＳ１３５）。そして、予測結果出力装置７０５は、エネルギー量予測部７０４によるエネルギー量の予測結果７１２を出力する（ステップＳ１３６）。
【０１２１】
そして、エネルギー量推定装置７００は、ステップＳ１３４からステップＳ１３６までの処理をすべての入力データ７１１について実行して、処理を完了する。
【０１２２】
以上のように、本実施形態によれば、エネルギー量推定装置７００は、門関数モデルにより適切なコンポーネントを用いることで、精度よくエネルギー量の予測を行うことができる。特に、当該門関数モデル、及び、コンポーネントは、階層的な隠れ変数モデルの推定装置１００により理論的正当性を失うことなく推定されたものであるので、エネルギー量推定装置７００は、適切な基準で分類されたコンポーネントに基づきエネルギー量の予測を行うことができる。
【０１２３】
《第２の実施形態》
次に、エネルギー量予測システムの第２の実施形態について説明する。本実施形態に係るエネルギー量予測システムは、たとえば、エネルギー量予測システム１０と比較して、階層的な隠れ変数モデルの推定装置１００が階層的な隠れ変数モデルの推定装置２００に置き換わっていることが相違する。
【０１２４】
図１１は、本発明の少なくとも１つの実施形態に係る階層的な隠れ変数モデルの推定装置の構成例を示すブロック図である。尚、第１の実施形態と同様の構成については、図３と同一の符号を付し、説明を省略する。本実施形態の階層的な隠れ変数モデルの推定装置２００は、階層的な隠れ変数モデルの推定装置１００と比較して、たとえば、階層隠れ構造の最適化処理部２０１が接続され、最適モデルの選択処理部１０８が接続されていないことが相違する。
【０１２５】
また、第１の実施形態では、階層的な隠れ変数モデルの推定装置１００が、階層隠れ構造の候補に対してコンポーネントや門関数モデルを最適化し、最適化基準Ａを最大化する階層隠れ構造を選択する。一方、本実施形態の階層的な隠れ変数モデルの推定装置２００には、階層的な隠れ変数の変分確率の計算処理部１０４による処理の後、階層隠れ構造の最適化処理部２０１により、隠れ変数が小さくなった経路がモデルから除去される処理が追加されている。
【０１２６】
図１２は、本発明の少なくとも１つの実施形態に係る階層隠れ構造の最適化処理部２０１の構成例を示すブロック図である。階層隠れ構造の最適化処理部２０１は、経路隠れ変数の和演算処理部２０１−１と、経路除去の判定処理部２０１−２と、経路除去の実行処理部２０１−３とを含む。
【０１２７】
経路隠れ変数の和演算処理部２０１−１は、階層隠れ変数の変分確率１０４−６を入力し、各コンポーネントにおける最下層における経路隠れ変数の変分確率の和（以下、サンプル和と記す）を算出する。
【０１２８】
経路除去の判定処理部２０１−２は、サンプル和が所定の閾値ε以下であるか否かを判定する。ここで、εは、入力データ１１１と共に入力される閾値である。具体的には、経路除去の判定処理部２０１−２が判定する条件は、たとえば、式５で表すことができる。
0006451735.tif 000007
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（式５）
【０１２９】
すなわち、経路除去の判定処理部２０１−２は、各コンポーネントにおける最下層における経路隠れ変数の変分確率ｑ（ｚｉｊｎ）が式５で表される基準を満たすか否かを判定する。言い換えると、経路除去の判定処理部２０１−２は、サンプル和が十分小さいか否かを判定しているとも言える。
【０１３０】
経路除去の実行処理部２０１−３は、サンプル和が十分小さいと判定された経路の変分確率を０とする。そして、経路除去の実行処理部２０１−３は、残りの経路（すなわち、０としなかった経路）に対して正規化した最下層における経路隠れ変数の変分確率を用いて、各階層における階層隠れ変数の変分確率１０４−６を再計算し、出力する。
【０１３１】
この処理の正当性を説明する。式６は、繰り返し最適化におけるｑ（ｚｉｊｎ）の更新式の一例を表す。
0006451735.tif 000008
・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（式６）
【０１３２】
式６において、指数部に負の項が含まれ、その前の処理で算出されたｑ（ｚｉｊｎ）がその項の分母に存在する。したがって、この分母の値が小さければ小さいほど最適化されたｑ（ｚｉｊｎ）の値も小さくなるので、小さい経路の経路隠れ変数の変分確率が繰り返し計算されることによって、ｑ（ｚｉｊｎ）は、徐々に小さくなっていくことが示される。
【０１３３】
尚、階層隠れ構造の最適化処理部２０１（より詳しくは、経路隠れ変数の和演算処理部２０１−１と、経路除去の判定処理部２０１−２と、経路除去の実行処理部２０１−３）は、プログラム（階層的な隠れ変数モデルの推定プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。
【０１３４】
次に、本実施形態の階層的な隠れ変数モデルの推定装置２００の動作を説明する。図１３は、本発明の少なくとも１つの実施形態に係る階層的な隠れ変数モデルの推定装置２００の動作例を示すフローチャートである。
【０１３５】
まず、データ入力装置１０１は、入力データ１１１を入力する（ステップＳ２００）。次に、階層隠れ構造の設定部１０２は、階層隠れ構造として隠れ状態数の初期状態を設定する（ステップＳ２０１）。
【０１３６】
すなわち、第１の実施形態では、コンポーネント数に対して複数個の候補をすべて実行することで最適解を探索する。一方、本実施形態では、コンポーネント数も最適化できるので、一度の処理で階層隠れ構造の最適化が可能になっている。よって、ステップＳ２０１では、第１の実施形態におけるステップＳ１０２で示すように、複数の候補から最適化が実行されていないものを選ぶのではなく、隠れ状態数の初期値を一度設定するだけでよい。
【０１３７】
次に、初期化処理部１０３は、設定された階層隠れ構造に対して、推定に用いられるパラメータや隠れ変数の変分確率等の初期化処理を行う（ステップＳ２０２）。
【０１３８】
次に、階層的な隠れ変数の変分確率の計算処理部１０４は、各経路隠れ変数の変分確率を計算する（ステップＳ２０３）。次に、階層隠れ構造の最適化処理部２０１は、コンポーネント数を推定することで、階層隠れ構造を最適化する（ステップＳ２０４）。すなわち、コンポーネントが各最下層におけるノードに配されているので、階層隠れ構造が最適化されると、コンポーネント数は最適化される。
【０１３９】
次に、コンポーネントの最適化処理部１０５は、各コンポーネントについて、観測確率の種類とパラメータを推定することにより、コンポーネントを最適化する（ステップＳ２０５）。次に、門関数モデルの最適化処理部１０６は、各分岐ノードにおける分岐パラメータを最適化する（ステップＳ２０６）。次に、最適性の判定処理部１０７は、最適化基準Ａが収束したか否かを判定する（ステップＳ２０７）。すなわち、最適性の判定処理部１０７は、モデルの最適性を判定する。
【０１４０】
ステップＳ２０７において、最適化基準Ａが収束したと判定されなかった場合（すなわち、最適ではないと判定された場合）（ステップＳ２０７ａにてＮｏ）、ステップＳ２０３からステップＳ２０７までの処理が繰り返される。
【０１４１】
一方、ステップＳ２０７において、最適化基準Ａが収束したと判定された場合（すなわち、最適であると判定された場合）（ステップＳ２０７ａにてＹｅｓ）、モデルの推定結果の出力装置１０９は、モデルの推定結果１１２を出力し、処理を完了する（ステップＳ２０８）。
【０１４２】
次に、本実施形態の階層隠れ構造の最適化処理部２０１の動作を説明する。図１４は、本発明の少なくとも１つの実施形態に係る階層隠れ構造の最適化処理部２０１の動作例を示すフローチャートである。
【０１４３】
まず、経路隠れ変数の和演算処理部２０１−１は、経路隠れ変数のサンプル和を算出する（ステップＳ２１１）。次に、経路除去の判定処理部２０１−２は、算出したサンプル和が十分小さいか否かを判定する（ステップＳ２１２）。次に、経路除去の実行処理部２０１−３は、サンプル和が十分小さいと判定された最下層における経路隠れ変数の変分確率を０として再計算した階層隠れ変数の変分確率を出力し、処理を完了する（ステップＳ２１３）。
【０１４４】
以上のように、本実施形態では、階層隠れ構造の最適化処理部２０１が、算出された変分確率が所定の閾値以下である経路をモデルから除外することにより階層隠れ構造を最適化する。
【０１４５】
このような構成にすることで、第１の実施形態の効果に加え、階層的な隠れ変数モデルの推定装置１００のように複数の階層隠れ構造の候補に対して最適化をする必要がなく、一回の実行処理でコンポーネント数も最適化できる。そのため、コンポーネント数、観測確率の種類とパラメータ、変分分布を同時に推定し、計算コストを抑えることが可能になる。
【０１４６】
《第３の実施形態》
次に、エネルギー量予測システムの第３の実施形態について説明する。本実施形態に係るエネルギー量予測システムは、たとえば、階層的な隠れ変数モデルの推定装置の構成が第２の実施形態と異なる。本実施形態の階層的な隠れ変数モデルの推定装置は、階層的な隠れ変数モデルの推定装置２００と比較して、たとえば、門関数モデルの最適化処理部１０６が門関数モデルの最適化処理部１１３に置き換わったということが相違する。
【０１４７】
図１５は、本発明の少なくとも１つの実施形態に係る門関数モデルの最適化処理部１１３の構成例を示すブロック図である。門関数モデルの最適化処理部１１３は、有効な分岐ノードの選別部１１３−１と、分岐パラメータの最適化の並列処理部１１３−２とを含む。
【０１４８】
有効な分岐ノードの選別部１１３−１は、階層隠れ構造から有効な分岐ノードを選別する。具体的には、有効な分岐ノードの選別部１１３−１は、コンポーネントの最適化処理部１０５で推定された推定モデル１０４−５を用い、モデルから除去された経路を考慮することで、有効な分岐ノードを選別する。すなわち、有効な分岐ノードは、階層隠れ構造から除去されていない経路上の分岐ノードを表す。
【０１４９】
分岐パラメータの最適化の並列処理部１１３−２は、有効な分岐ノードに関する分岐パラメータの最適化処理を並列に行い、処理の結果を門関数モデル１０６−６として出力する。具体的には、分岐パラメータの最適化の並列処理部１１３−２は、入力データ１１１と、階層的な隠れ変数の変分確率の計算処理部１０４によって算出された階層隠れ変数の変分確率１０４−６とを用いて、すべての有効な分岐ノードに関する分岐パラメータを並行で最適化する。
【０１５０】
分岐パラメータの最適化の並列処理部１１３−２は、たとえば、図１５に例示するように、第１の実施形態の分岐パラメータの最適化処理部１０６−３を並列に並べて構成してもよい。このような構成により、一度にすべての門関数モデルの分岐パラメータを最適化できる。
【０１５１】
すなわち、階層的な隠れ変数モデルの推定装置１００，２００は、門関数モデルの最適化処理を１つずつ実行していたが、本実施形態の階層的な隠れ変数モデルの推定装置は、門関数モデルの最適化処理を並行して行うことができるので、より高速なモデル推定が可能になる。
【０１５２】
尚、門関数モデルの最適化処理部１１３（より詳しくは、有効な分岐ノードの選別部１１３−１と、分岐パラメータの最適化の並列処理部１１３−２）は、プログラム（階層的な隠れ変数モデルの推定プログラム）に従って動作するコンピュータのＣＰＵによって実現される。
【０１５３】
また、同時並列に実行するのか、いわゆる、疑似並列に実行するのかは、上述した処理を実装するコンピュータによって異なり、本発明の各実施形態においては、実質的に並列であればよい。
【０１５４】
次に、本実施形態の門関数モデルの最適化処理部１１３の動作を説明する。図１６は、本発明の少なくとも１つの実施形態に係る門関数モデルの最適化処理部１１３の動作例を示すフローチャートである。まず、有効な分岐ノードの選別部１１３−１は、すべての有効な分岐ノードを選択する（ステップＳ３０１）。次に、分岐パラメータの最適化の並列処理部１１３−２は、すべての有効な分岐ノードを並列に最適化し、処理を完了する（ステップＳ３０２）。
【０１５５】
以上のように、本実施形態によれば、有効な分岐ノードの選別部１１３−１は、階層隠れ構造のノードから有効な分岐ノードを選別する。分岐パラメータの最適化の並列処理部１１３−２は、有効な分岐ノードにおける隠れ変数の変分確率に基づいて門関数モデルを最適化する。その際、分岐パラメータの最適化の並列処理部１１３−２は、有効な分岐ノードに関する各分岐パラメータの最適化を並列に処理する。よって、門関数モデルの最適化処理を並行して行うことができるので、上述する実施形態の効果に加え、より高速なモデル推定が可能になる。
【０１５６】
《基本構成》
次に、階層的な隠れ変数モデルの推定装置の基本構成について説明する。図１７は、本発明の少なくとも１つの実施形態に係る階層的な隠れ変数モデルの推定装置の基本構成を示すブロック図である。
【０１５７】
階層的な隠れ変数モデルの推定装置は、建物等に関するエネルギー量を予測する階層的な隠れ変数モデルを推定する。階層的な隠れ変数モデルの推定装置は、基本構成として、学習情報入力部８０と、変分確率計算部８１と、階層隠れ構造の設定部８２と、コンポーネントの最適化処理部８３と、門関数モデルの最適化部８４とを備える。
【０１５８】
学習情報入力部８０は、既知のエネルギー量である目的変数と、当該エネルギー量に影響を与え得る情報である１つ以上の説明変数との複数の組み合わせである学習データを入力する。学習情報入力部８０の例として、データ入力装置１０１が挙げられる。
【０１５９】
階層隠れ構造の設定部８２は、たとえば、隠れ変数が木構造で表され、当該木構造の最下層におけるノードに確率モデルを表すコンポーネントが配された構造である階層隠れ構造を設定する。階層隠れ構造の設定部８２の例として、階層隠れ構造の設定部１０２が挙げられる。
【０１６０】
変分確率計算部８１は、学習情報入力部８０が入力した学習データとコンポーネントとに基づいて、階層隠れ構造において根ノードから対象ノードまでを結んだ経路に含まれる隠れ変数である経路隠れ変数の変分確率（たとえば、最適化基準Ａ）を計算する。変分確率計算部８１の例として、階層的な隠れ変数の変分確率の計算処理部１０４が挙げられる。
【０１６１】
コンポーネントの最適化処理部８３は、学習情報入力部８０が入力した学習データに基づいて、算出された変分確率に対してコンポーネントを最適化する。コンポーネントの最適化処理部８３の例として、コンポーネントの最適化処理部１０５が挙げられる。
【０１６２】
門関数モデルの最適化部８４は、階層隠れ構造のノードにおいて説明変数に応じた分岐方向を決定するモデルである門関数モデルを、当該ノードにおける隠れ変数の変分確率に基づいて最適化する。門関数モデルの最適化部８４の例としては、門関数モデルの最適化処理部１０６が挙げられる。
【０１６３】
そのような構成により、階層的な隠れ変数モデルの推定装置は、階層的な隠れ変数を含む階層的な隠れ変数モデルを、理論的正当性を失うことなく適切な計算量で推定できる。
【０１６４】
また、階層的な隠れ変数モデルの推定装置は、算出された変分確率が所定の閾値以下である経路をモデルから除外することにより階層隠れ構造を最適化する階層隠れ構造の最適化部（たとえば、階層隠れ構造の最適化処理部２０１）を備えていてもよい。すなわち、階層的な隠れ変数モデルの推定装置は、算出された変分確率が基準を満たさない経路をモデルから除外することにより階層隠れ構造を最適化する階層隠れ構造の最適化部を備えていてもよい。そのような構成により、複数の階層隠れ構造の候補に対して最適化をする必要がなく、一回の実行処理でコンポーネント数も最適化できる。
【０１６５】
また、門関数モデルの最適化部８４は、階層隠れ構造から除外されていない経路の分岐ノードである有効な分岐ノードをその階層隠れ構造のノードから選別する有効な分岐ノードの選別部（たとえば、有効な分岐ノードの選別部１１３−１）を含んでもよい。門関数モデルの最適化部８４は、有効な分岐ノードにおける隠れ変数の変分確率に基づいて門関数モデルを最適化する分岐パラメータの最適化の並列処理部（たとえば、分岐パラメータの最適化の並列処理部１１３−２）を含んでもよい。そして、分岐パラメータの最適化の並列処理部は、有効な分岐ノードに関する各分岐パラメータの最適化を並行に処理してもよい。そのような構成により、より高速なモデル推定が可能になる。
【０１６６】
また、階層隠れ構造の設定部８２は、隠れ変数が２分木構造で表される階層隠れ構造を設定してもよい。そして、門関数モデルの最適化部８４は、ノードにおける隠れ変数の変分確率に基づいて、ベルヌーイ分布を基とする門関数モデルを最適化してもよい。この場合、各パラメータが解析解を持つので、より高速な最適化が可能になる。
【０１６７】
具体的には、変分確率計算部８１は、周辺化対数尤度を最大化するように隠れ変数の変分確率を計算してもよい。
【０１６８】
次に、エネルギー量推定装置９３の基本構成について説明する。図１８は、本発明の少なくとも１つの実施形態に係るエネルギー量推定装置９３の基本構成を示すブロック図である。
【０１６９】
エネルギー量推定装置９３は、予測データ入力部９０と、コンポーネント決定部９１と、エネルギー量予測部９２とを備える。
【０１７０】
予測データ入力部９０は、建物等において消費されるエネルギー量に影響を与え得る情報である１つ以上の説明変数である予測データを入力する。予測データ入力部９０の例として、データ入力装置７０１が挙げられる。
【０１７１】
コンポーネント決定部９１は、隠れ変数が階層構造で表され、当該階層構造の最下層におけるノードに確率モデルを表すコンポーネントが配された構造である階層隠れ構造と、当該階層隠れ構造のノードにおいて分岐方向を決定する門関数モデルと、予測データとに基づいて、エネルギー量の予測に用いるコンポーネントを決定する。コンポーネント決定部９１の例として、コンポーネント決定部７０３が挙げられる。
【０１７２】
エネルギー量予測部９２は、コンポーネント決定部９１が決定したコンポーネントと予測データとに基づいて、エネルギー量を予測する。エネルギー量予測部９２の例として、エネルギー量予測部７０４が挙げられる。
【０１７３】
そのような構成により、エネルギー量推定装置は、門関数モデルにより適切なコンポーネントを用いることで、精度よくエネルギー量の予測を行うことができる。
【０１７４】
図１９は、本発明の少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
【０１７５】
コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１００１と、主記憶装置１００２と、補助記憶装置１００３と、インタフェース１００４とを備える。
【０１７６】
少なくとも１つの実施形態に係る階層的な隠れ変数モデルの推定装置やエネルギー量推定装置は、それぞれコンピュータ１０００に実装される。尚、階層的な隠れ変数モデルの推定装置が実装されたコンピュータ１０００と、エネルギー量推定装置が実装されたコンピュータ１０００とは、異なるものであってよい。そして、少なくとも１つの実施形態に係る各処理部の動作は、プログラム（階層的な隠れ変数モデルの推定プログラムやエネルギー量予測プログラム）の形式で補助記憶装置１００３に記憶されている。ＣＰＵ１００１は、プログラムを補助記憶装置１００３から読み出して主記憶装置１００２に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。
【０１７７】
尚、少なくとも１つの実施形態において、補助記憶装置１００３は、一時的でない有形の媒体の一例である。一時的でない有形の媒体の他の例としては、インタフェース１００４を介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ＿＿Ｄｉｓｃ＿Ｒｅａｄ＿Ｏｎｌｙ＿Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ＿Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ＿Ｄｉｓｃ）−ＲＯＭ、半導体メモリ等が挙げられる。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ１０００に配信される場合、配信を受けたコンピュータ１０００が当該プログラムを主記憶装置１００２に展開し、上記処理を実行してもよい。
【０１７８】
また、当該プログラムは、前述した機能の一部を実現してもよい。さらに、当該プログラムは、前述した機能を補助記憶装置１００３に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで実現するファイル（プログラム）、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【０１７９】
《第４の実施形態》
次に、本発明の第４の実施形態について説明する。
【０１８０】
図２０と図２１とを参照しながら、第４の実施形態に係るエネルギー量推定装置２００２が有する構成と、エネルギー量推定装置２００２が行う処理とについて説明する。図２０は、本発明の第４の実施形態に係るエネルギー量推定装置２００２が有する構成を示すブロック図である。図２１は、第４の実施形態に係るエネルギー量推定装置２００２における処理の流れを示すフローチャートである。
【０１８１】
第４の実施形態に係るエネルギー量推定装置２００２は、予測部２００１を有する。
【０１８２】
学習情報は、たとえば、図２Ａ乃至図２Ｆに例示する学習データベース３００等に格納されているエネルギー量と、エネルギー量に影響を与え得る情報を表す１つ以上の説明変数とが関連付けされた情報である。この学習情報は、たとえば、上述した学習データベース３００等に基づき作成することができる。エネルギー量を予測すべき対象である建物等（以降、「新設建物等」と表す）を表す予測情報における説明変数は、学習情報における説明変数と同じである。したがって、学習情報、及び、予測情報については、類似指標、距離等の指標を用いて、相互に類似（または一致）する程度表す類似度を算出することができる。類似指標、距離等については、既に様々な指標が知られているので、本実施形態においては説明を省略する。
【０１８３】
決定木やサポートベクターマシン等の学習アルゴリズムは、学習情報に基づき、説明変数と目的変数との間の関係を求める手順である。予測アルゴリズムは、学習アルゴリズムにより算出される関係に基づいて、新設建物等に関するエネルギー量を予測する手順である。
【０１８４】
まず、予測部２００１は、学習情報のうち、予測情報に類似（または一致）する特定の学習情報に基づいて算出される説明変数と目的変数との間の関係を、予測情報に適用することにより、新設建物等に関するエネルギー量を予測する（ステップＳ２００１）。
【０１８５】
たとえば、予測部２００１は、類似指標や距離等に基づいて、予測情報に類似（または一致）する特定の学習情報を求めてもよいし、外部の装置から特定の学習情報を受信してもよい。
【０１８６】
以降の説明においては、説明の便宜上、予測部２００１が特定の学習情報を求めるとする。
【０１８７】
また、説明変数と目的変数との間の関係を算出する手順は、決定木やサポートベクターマシン等の学習アルゴリズムであってもよいし、上述した階層的な隠れ変数モデルの推定装置に基づく手順であってもよい。
【０１８８】
例を用いながら、本実施形態に係るエネルギー量推定装置２００２に関する処理について説明する。
【０１８９】
学習情報における目的変数は、たとえば、エネルギー量である。また、学習情報における説明変数は、たとえば、図２Ａに示すようなエネルギー量情報のうち、目的変数以外の変数である。たとえば、学習情報は、既設の建物等（以降、「既設建物等」と表す）を表す説明変数と、該既設建物等において使用されるエネルギー量とを関連付ける情報である。
【０１９０】
予測部２００１は、学習情報のうち、予測情報に類似（または一致）する特定の学習情報を求める。尚、予測情報に類似（または一致）する特定の学習情報を求める場合には、必ずしも、学習情報に含まれる説明変数を用いる必要はなく、別の説明変数を用いてもよい。
【０１９１】
たとえば、新設建物等が３００人を収容する場合に、予測部２００１は、３００人に類似（または一致）する人数を収容する既設建物等を、特定の学習情報として求める。あるいは、予測部２００１は、新設建物等が東京にある場合に、図２Ｃに示す建物情報等に基づいて、所在地が東京にある既設建物等を、特定の学習情報として求めてもよい。
【０１９２】
また、予測部２００１は、クラスタリングアルゴリズムを学習情報に適用することによりクラスタに分類し、新設建物等が属するクラスタを求めることにより、特定の学習情報を求めてもよい。この場合、予測部２００１は、たとえば、新設建物等が属するクラスタに含まれる学習情報を、特定の学習情報として算出する。
【０１９３】
予測部２００１は、学習アルゴリズムに従い、予測情報に類似（または一致）する特定の学習情報に基づき、説明変数と、エネルギー量との間の関係を求める。該関係は、線形な関数であってもよいし、非線形な関数であってもよい。たとえば、予測部２００１は、学習アルゴリズムに従い、既設建物等が収容する人数と、エネルギー量とが比例関係にあるという関係を求める。
【０１９４】
上述した説明において、特定の学習情報に基づき説明変数と目的変数との間の関係を求めるとしたが、求められた関係の中から特定の関係を選ぶことによって、特定の学習情報を選ぶ態様であってもよい。
【０１９５】
次に、予測部２００１は、新設建物等を表す予測情報に、求められた説明変数と目的変数との間の関係を適用することにより、エネルギー量を算出する。たとえば、新設建物等が３００人を収容し、かつ、人数とエネルギー量とが比例関係にある場合に、予測部２００１は、予測情報に、該比例関係を適用することにより、エネルギー量を算出する。
【０１９６】
上述したように、エネルギー量推定装置２００２は、既設建物等に関する学習情報に基づき、新設建物等に関するエネルギー量を予測することができる。
【０１９７】
次に、第４の実施形態に係るエネルギー量推定装置２００２によって享受できる効果について説明する。
【０１９８】
第４の実施形態に係るエネルギー量推定装置２００２によれば、より多くの新設建物等に関するエネルギー量を、高い精度において予測することができる。
【０１９９】
この理由は、学習アルゴリズムが後述の性質を有するからである。すなわち、学習アルゴリズムは、学習情報に類似（または一致）する予測情報に、学習情報とエネルギー量との間の関係を適用することにより、高い予測精度を達成することができる。しかし、学習アルゴリズムは、学習情報に類似（または一致）しない予測情報に該関係を適用する場合には、低い予測精度しか達成することができない。
【０２００】
本実施形態に係るエネルギー量推定装置２００２は、予測情報に類似（または一致）する特定の学習情報に関する関係に基づき、新設建物等に関するエネルギー量を予測する。したがって、エネルギー量推定装置２００２においては、予測情報と、特定の学習情報とは相互に類似（または一致）する。この結果、本実施形態に係るエネルギー量推定装置２００２によれば、高い予測精度を達成することができる。
【０２０１】
《第５の実施形態》
次に、上述した実施形態を基本とする本発明の第５の実施形態について説明する。
【０２０２】
以降の説明においては、本実施形態に係る特徴的な部分を中心に説明すると共に、上述した第４の実施形態と同様な構成については、同一の参照番号を付すことにより、重複する説明を省略する。
【０２０３】
図２２と図２３とを参照しながら、第５の実施形態に係るエネルギー量推定装置２１０４が有する構成と、エネルギー量推定装置２１０４が行う処理とについて説明する。図２２は、本発明の第５の実施形態に係るエネルギー量推定装置２１０４が有する構成を示すブロック図である。図２３は、第５の実施形態に係るエネルギー量推定装置２１０４における処理の流れを示すフローチャートである。
【０２０４】
第５の実施形態に係るエネルギー量推定装置２１０４は、予測部２１０１と、分類部２１０２と、クラスタ推定部２１０３とを有する。
【０２０５】
学習アルゴリズムに従えば、学習情報において、説明変数と、エネルギー量との間の関係を求められる。たとえば、学習アルゴリズムは、説明変数に基づいて分類し、該分類に基づいてエネルギー量を予測する手順である場合に、説明変数に基づき、学習情報に含まれるデータを、分類に対応する複数のグループに分ける。このような学習アルゴリズムとしては、本発明の各実施形態に示した推定方法の他、回帰木等のアルゴリズム等がある。
【０２０６】
以降においては、説明の便宜上、各グループを第１学習情報と表す。すなわち、この場合に、学習アルゴリズムは、学習情報を、複数の第１学習情報に分類する。
【０２０７】
学習情報が、たとえば、図２Ａに示すように、複数の既設建物等に関する情報である場合に、学習アルゴリズムは、学習情報を、既設建物等に関する複数の第１学習情報に分類する。
【０２０８】
まず、分類部２１０２は、所定の手法を用いて第１学習情報に含まれる情報を集計することにより、各第１学習情報を代表する第２情報を求める。たとえば、所定の手法は、第１学習情報から情報をランダムに抜き出す、２つの情報間の距離、類似度等を用いて第１学習情報の平均を算出する、第１学習情報の中心を求める等の方法である。分類部２１０２は、第２情報をまとめることにより、第２学習情報を求める。第２学習情報を求める方法は、上述した例に限定されない。
【０２０９】
第２学習情報における説明変数は、第１学習情報に基づき算出される値であってもよい。または、第２学習情報における説明変数は、第２学習情報を求めた後に、該第２学習情報に含まれる各第２情報に新たに付加される第２説明変数であってもよい。以降の説明においては、第２学習情報における説明変数を第２説明変数と表す。
【０２１０】
尚、上述した例において、分類部２１０２は、第２学習情報を求めたが、第２学習情報が求められている場合に、第２学習情報を参照してもよい。
【０２１１】
次に、分類部２１０２は、第２学習情報に含まれる第２情報を、クラスタリングアルゴリズムに基づき、複数のクラスタに分類する（ステップＳ２１０１）。
【０２１２】
たとえば、クラスタリングアルゴリズムは、ｋ−ｍｅａｎｓアルゴリズム等の非階層的クラスタリングアルゴリズムや、ウォード法等の階層的クラスタリングアルゴリズムである。クラスタリングアルゴリズムは、一般的な方法であるので、本実施形態においては説明を省略する。
【０２１３】
次に、クラスタ推定部２１０３は、分類部２１０２が算出したクラスタに基づいて、複数のクラスタの内、予測対象である新設建物等が属する特定のクラスタを推定する（ステップＳ２１０２）。
【０２１４】
尚、新設建物等を表す情報は、第２説明変数を用いて表されているとする。
【０２１５】
たとえば、クラスタ推定部２１０３は、第２学習情報における第２情報を表す第２説明変数と、複数のクラスタのうち第２情報が属する特定のクラスタの識別子（「クラスタ識別子」と表す）とを関連付けることにより第３学習情報を作成する。すなわち、第３学習情報は、説明変数が第２説明変数であり、目的変数が特定のクラスタ識別子である情報である。
【０２１６】
次に、クラスタ推定部２１０３は、第３学習情報に学習アルゴリズムを適用することにより、第２説明変数と、クラスタ識別子との間の関係を算出する。次に、クラスタ推定部２１０３は、新設建物等を表す情報に、算出した関係を適用することにより、新設建物等が属する特定のクラスタを予測する。
【０２１７】
尚、クラスタ推定部２１０３は、学習情報と、予測情報とをともにクラスタリングすることにより、特定のクラスタを予測する態様であってもよい。
【０２１８】
次に、予測部２１０１は、特定のクラスタに属する第２情報が表す第１学習情報に基づき、新設建物等に関するエネルギー量を予測する。すなわち、予測部２１０１は、特定のクラスタに属する第２情報が表す第１学習情報から算出された、説明変数とエネルギー量との関係を、予測情報に適用することにより、新設建物等に関するエネルギー量を予測する（ステップＳ２１０３）。
【０２１９】
次に、第５の実施形態に係るエネルギー量推定装置２１０４によって享受できる効果について説明する。
【０２２０】
第５の実施形態に係るエネルギー量推定装置２１０４によれば、第４の実施形態に係るエネルギー量推定装置が有する効果に加え、さらに高い精度において予測することができる。
【０２２１】
この理由は、たとえば、理由１、及び、理由２である。すなわち、
（理由１）第５の実施形態に係るエネルギー量推定装置２１０４が有する構成は、第４の実施形態に係るエネルギー量推定装置が有する構成を含む。
【０２２２】
（理由２）クラスタリングアルゴリズムは、ある集合を複数のクラスタに分類する手法である。したがって、クラスタリングアルゴリズムは、類似度のみに基づき新設建物等に類似する学習情報を算出する手法とは異なり、全体をより正確に分類することができる。すなわち、クラスタ推定部２１０３は、さらに、予測情報に類似したクラスタを予測することができる。したがって、予測部２１０１が、さらに、予測情報に類似する学習情報に基づき、新設建物等に関するエネルギー量を予測するので、さらに、高い精度にてエネルギー量を予測することができる。
【０２２３】
《第６の実施形態》
次に、上述した実施形態を基本とする本発明の第６の実施形態について説明する。
【０２２４】
以降の説明においては、本実施形態に係る特徴的な部分を中心に説明すると共に、上述した第５の実施形態と同様な構成については、同一の参照番号を付すことにより、重複する説明を省略する。
【０２２５】
図２４と図２５とを参照しながら、第６の実施形態に係るエネルギー量推定装置２２０５が有する構成と、エネルギー量推定装置２２０５が行う処理とについて説明する。図２４は、本発明の第６の実施形態に係るエネルギー量推定装置２２０５が有する構成を示すブロック図である。図２５は、第６の実施形態に係るエネルギー量推定装置２２０５における処理の流れを示すフローチャートである。
【０２２６】
第６の実施形態に係るエネルギー量推定装置２２０５は、予測部２１０１と、分類部２２０１と、クラスタ推定部２２０２と、コンポーネント決定部２２０３と、情報生成部２２０４とを有する。
【０２２７】
コンポーネント決定部２２０３は、上述した第１の実施形態乃至第３の実施形態に係るコンポーネント決定部２２０３のいずれかである。
【０２２８】
すなわち、コンポーネント決定部２２０３は、既設建物等ごとに、学習情報２３０１に基づき、図２６に示すような門関数モデルと、コンポーネントとを算出する。図２６は、本発明の少なくとも１つの実施形態に係るコンポーネント決定部２２０３が作成する門関数モデルと、コンポーネントとの一例を表す図である。
【０２２９】
たとえば、隠れ変数モデルが木構造である場合に、隠れ変数モデルは、図２６に例示するような木構造を有する。木構造における各節点（ノード２３０２、及び、ノード２３０３）には、特定の説明変数（この場合、確率変数）に関する条件が割り振られる。たとえば、ノード２３０２は、説明変数Ａの値が３以上であるか否かに関する条件を表す（条件情報２３０８）。同様に、ノード２３０３は、説明変数Ｂの値が５であるか否かに関する条件（条件情報２３１０）を表す。
【０２３０】
説明変数に関しては、該説明変数の値に応じて、次に、どの枝を選択するのか、または、どのコンポーネントを選択するのかに関して確率が与えられている（確率情報２３０７、及び、確率情報２３０９）。
【０２３１】
たとえば、ノード２３０２においては、説明変数Ａの値が３以上である場合（すなわち、条件情報２３０８にてＹＥＳ）に、確率情報２３０７に基づき、枝Ａ１を選択する確率が０．０５であり、枝Ａ２を選択する０．９５であるとする。また、説明変数Ａの値が３未満である場合に（すなわち、条件情報２３０８にてＮＯ）、確率情報２３０７に基づき、枝Ａ１を選択する確率が０．８であり、枝Ａ２を選択する確率が０．２であるとする。
【０２３２】
同様に、たとえば、ノード２３０３においては、説明変数Ｂの値が５である場合に（すなわち、条件情報２３１０にてＹＥＳ）、確率情報２３０９に基づき、枝Ｂ１を選択する確率が０．２５であり、枝Ｂ２を選択する確率が０．７５であるとする。また、説明変数Ｂの値が５でない場合に（すなわち、条件情報２３１０にてＮＯ）、確率情報２３０９に基づき、枝Ｂ１を選択する確率が０．７であり、枝Ｂ２を選択する確率が０．３であるとする。
【０２３３】
ここで、説明の便宜上、説明変数Ａの値は４であり、説明変数Ｂの値は７であるとする。
【０２３４】
この場合、説明変数Ａの値が３以上であるので、枝Ａ１を選択する確率は０．０５であり、枝Ａ２を選択する確率は０．９５である。説明変数Ｂの値が５でないので、枝Ｂ１を選択する確率は０．７であり、枝Ｂ２を選択する確率は０．３である。すなわち、モデルがコンポーネント２３０６である確率は、枝Ａ１、及び、枝Ｂ１を経由するので、０．０５×０．７＝０．０３５である。モデルがコンポーネント２３０５である確率は、枝Ａ１、及び、枝Ｂ２を経由するので、０．０５×０．３＝０．０１５である。モデルがコンポーネント２３０４である確率は、枝Ａ２を経由するので、０．９５である。すなわち、モデルがコンポーネント２３０４である確率が最大であるので、予測部２１０１は、新設建物等に関するエネルギー量を、コンポーネント２３０４に従い予測する。
【０２３５】
尚、上述した例においては、隠れ変数モデルが木構造を有する場合について説明したが、隠れ変数モデルが階層構造を有する場合であっても、門関数モデルを用いて、コンポーネントに関する確率を算出し、該確率が最大となるコンポーネントを選ぶ。
【０２３６】
あらかじめ、コンポーネント決定部２２０３は、学習情報に基づき、第１の実施形態乃至第３の実施形態に記載の手順に従い、門関数モデルと、コンポーネントとを決定する。
【０２３７】
まず、情報生成部２２０４は、学習情報と、コンポーネント決定部２２０３が決定したコンポーネントとに基づき、第２学習情報を算出する（ステップＳ２２０１）。情報生成部２２０４は、該コンポーネントに含まれるパラメータに基づき、第２学習情報を算出する。
【０２３８】
たとえば、情報生成部２２０４は、コンポーネント決定部２２０３が決定したコンポーネントに関するパラメータを読み取る。たとえば、コンポーネントが線形回帰である場合、情報生成部２２０４は、変数に関する重みをパラメータとして読み取る。また、コンポーネントがガウス分布である場合、情報生成部２２０４は、ガウス分布を特徴付ける平均値と、分散とをパラメータとして読み取る。コンポーネントは、上述したモデルに限定されない。
【０２３９】
次に、情報生成部２２０４は、読み取ったパラメータを、既設建物等ごとに集約する。
【０２４０】
説明の便宜上、コンポーネントは、コンポーネント１乃至コンポーネント４であるとする。すなわち、
（コンポーネント１）０時から６時までの期間における建物Ａのエネルギー量を予測可能なコンポーネント、
（コンポーネント２）６時から１２時までの期間における建物Ａのエネルギー量を予測可能なコンポーネント、
（コンポーネント３）１２時から１８時までの期間における建物Ａのエネルギー量を予測可能なコンポーネント、
（コンポーネント４）１８時から２４時までの期間における建物Ａのエネルギー量を予測可能なコンポーネント。
【０２４１】
この場合、情報生成部２２０４は、コンポーネント１からパラメータ１を読み取る。同様に、情報生成部２２０４は、コンポーネント２乃至コンポーネント４から、それぞれ、パラメータ２乃至パラメータ４を読み取る。
【０２４２】
次に、情報生成部２２０４は、パラメータ１乃至パラメータ４を集約する。たとえば、集約する方法は、パラメータ１乃至パラメータ４において、同じ種類のパラメータ同士の平均値を算出する方法である。また、コンポーネントが線形回帰である場合、集約する方法は、ある変数に関する係数同士の平均値を算出する方法である。尚、集約する方法は、平均値を算出する方法に限定されず、たとえば、中央値を算出する方法であってもよい。すなわち、集約する方法は、上述した例に限定されない
次に、情報生成部２２０４は、既設建物等ごとにパラメータを集約する。次に、情報生成部２２０４は、集約したパラメータを説明変数として第２学習情報を算出する。
【０２４３】
次に、分類部２２０１は、情報生成部２２０４が算出した第２学習情報をクラスタリングすることにより、作成した第２学習情報に関するクラスタ番号を算出する（ステップＳ２１０１）。
【０２４４】
次に、クラスタ推定部２２０２は、新設建物等が属するクラスタ番号を推定する（ステップＳ２１０２）。
【０２４５】
この場合、まず、クラスタ推定部２２０２は、クラスタ番号を算出した対象に関して、第２説明変数と、クラスタ番号とを関連付けすることにより、第３学習情報を算出する。次に、クラスタ推定部２２０２は、第３学習情報に、学習アルゴリズムを適用することにより、第３学習情報において、第２説明変数と、クラスタ番号との間の関係を算出する。次に、クラスタ推定部２２０２は、算出した関係に基づき、予測情報に関するクラスタ番号を予測する。
【０２４６】
以降、説明の便宜上、このクラスタ番号を第１クラスタと表す。
【０２４７】
次に、予測部２１０１は、第２学習情報において、第１クラスタに属する学習情報を読み取る。次に、予測部２１０１は、読み取った学習情報に関する門関数モデル、及び、コンポーネントに基づいて、新設建物等に関して目的変数の値（この例では、エネルギー量）を予測する（ステップＳ２１０３）。
【０２４８】
次に、第６の実施形態に係るエネルギー量推定装置２２０５によって享受できる効果について説明する。
【０２４９】
第６の実施形態に係るエネルギー量推定装置２２０５によれば、第４の実施形態に係るエネルギー量推定装置によって享受できる効果に加え、さらに高い精度において予測することができる。
【０２５０】
この理由は、たとえば、後述の理由１、及び、理由２なる２つの理由である。すなわち、
（理由１）第６の実施形態に係るエネルギー量推定装置２２０５が有する構成は、第５の実施形態に係るエネルギー量推定装置が有する構成を含む。
【０２５１】
（理由２）情報生成部２２０４は、コンポーネントにおけるパラメータを解析することにより、説明変数と、目的変数との関係を解析することができる。すなわち、情報生成部２２０４は、第１学習情報に関するコンポーネントにおけるパラメータを解析することにより、第１学習情報において、目的変数（この場合、エネルギー量）を説明する主因となる説明変数（パラメータ）を抽出することができる。
【０２５２】
その後、分類部２２０１は、学習情報を、エネルギー量を説明する主因となるパラメータを用いて、学習情報を分類する。したがって、作成されるクラスタは、エネルギー量を説明する主因（説明変数）に基づくクラスタである。したがって、上述した処理は、新設建物等に関するエネルギー量を予測する目的と合致しているので、より、エネルギー量を説明する主因に基づいたクラスタリングをすることができる。
【０２５３】
その後、予測部２１０１は、新設建物等と同じクラスタに属する既設建物等を選ぶことにより、新設建物等に関するエネルギー量を説明する主因が、選んだ既設建物等と同様であると推定する。その後、予測部２１０１は、予測情報に、選んだ既設建物等に関する門関数モデル、及び、コンポーネントを適用する。このため、予測部２１０１は、新設建物等に関するエネルギー量を、エネルギー量に係る主因が類似（または一致）する門関数モデル、及び、コンポーネントを用いて予測する。したがって、本実施形態に係るエネルギー量推定装置２２０５によれば、予測精度はより高くなる。
【０２５４】
尚、上述した各実施形態に係るエネルギー量推定装置は、たとえば、電力需要を予測し、予測した電力需要に基づいて、電力の調達、発電、購買、または、節電のいずれか１つ以上の計画を立てる電力管理システムに用いることができる。
【０２５５】
また、太陽光発電等の電力生産量を予測し、予測した電力生産量を、該電力管理システムのインプットに加えてもよい。
【０２５６】
さらに、たとえば、建物や地域における熱需要量を予測することにより、コストを少なく熱を生産する生産計画を立案することに用いることができる。
【０２５７】
以上、上述した実施形態を模範的な例として本発明を説明した。しかし、本発明は、上述した実施形態には限定されない。すなわち、本発明は、本発明のスコープ内において、当業者が理解し得る様々な態様を適用することができる。
【０２５８】
この出願は、２０１４年３月２８日に出願された米国出願６１９７１５９２を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【符号の説明】
【０２５９】
１０    エネルギー量予測システム
１００    階層的な隠れ変数モデルの推定装置
５００    モデルデータベース
３００    学習データベース
７００    エネルギー量推定装置
１１１    入力データ
１０１    データ入力装置
１０２    階層隠れ構造の設定部
１０３    初期化処理部
１０４    階層的な隠れ変数の変分確率の計算処理部
１０５    コンポーネントの最適化処理部
１０６    門関数モデルの最適化処理部
１０７    最適性の判定処理部
１０８    最適モデルの選択処理部
１０９    モデルの推定結果の出力装置
１１２    モデルの推定結果
１０４−１    最下層における経路隠れ変数の変分確率の計算処理部
１０４−２    階層設定部
１０４−３    上層における経路隠れ変数の変分確率の計算処理部
１０４−４    階層計算終了の判定処理部
１０４−５    推定モデル
１０４−６    階層隠れ変数の変分確率
１０６−１    分岐ノードの情報取得部
１０６−２    分岐ノードの選択処理部
１０６−３    分岐パラメータの最適化処理部
１０６−４    全分岐ノードの最適化終了の判定処理部
１０６−６    門関数モデル
７０１    データ入力装置
７０２    モデル取得部
７０３    コンポーネント決定部
７０４    エネルギー量予測部
７０５    予測結果出力装置
７１１    入力データ
７１２    予測結果
２００    階層的な隠れ変数モデルの推定装置
２０１    階層隠れ構造の最適化処理部
２０１−１    経路隠れ変数の和演算処理部
２０１−２    経路除去の判定処理部
２０１−３    経路除去の実行処理部
１１３    門関数モデルの最適化処理部
１１３−１    有効な分岐ノードの選別部
１１３−２    分岐パラメータの最適化の並列処理部
１０６−１    分岐ノードの情報取得部
１０６−２    分岐ノードの選択処理部
１０６−３    分岐パラメータの最適化処理部
１０６−４    全分岐ノードの最適化終了の判定処理部
１０６−６    門関数モデル
８０    学習情報入力部
８１    変分確率計算部
８２    階層隠れ構造の設定部
８３    コンポーネントの最適化処理部
８４    門関数モデルの最適化部
９０    予測データ入力部
９１    コンポーネント決定部
９２    エネルギー量予測部
９３    エネルギー量推定装置
１０００    コンピュータ
１００１    ＣＰＵ
１００２    主記憶装置
１００３    補助記憶装置
１００４    インタフェース
２００１    予測部
２００２    エネルギー量推定装置
２１０１    予測部
２１０２    分類部
２１０３    クラスタ推定部
２１０４    エネルギー量推定装置
２２０１    分類部
２２０２    クラスタ推定部
２２０３    コンポーネント決定部
２２０４    情報生成部
２２０５    エネルギー量推定装置
２３０１    学習情報
２３０２    ノード
２３０３    ノード
２３０４    コンポーネント
２３０５    コンポーネント
２３０６    コンポーネント
２３０７    確率情報
２３０８    条件情報
２３０９    確率情報
２３１０    条件情報
【図１】
0006451735.tif 000009
【図２Ａ】
0006451735.tif 000010
【図２Ｂ】
0006451735.tif 000011
【図２Ｃ】
0006451735.tif 000012
【図２Ｄ】
0006451735.tif 000013
【図２Ｅ】
0006451735.tif 000014
【図２Ｆ】
0006451735.tif 000015
【図３】
0006451735.tif 000016
【図４】
0006451735.tif 000017
【図５】
0006451735.tif 000018
【図６】
0006451735.tif 000019
【図７】
0006451735.tif 000020
【図８】
0006451735.tif 000021
【図９】
0006451735.tif 000022
【図１０】
0006451735.tif 000023
【図１１】
0006451735.tif 000024
【図１２】
0006451735.tif 000025
【図１３】
0006451735.tif 000026
【図１４】
0006451735.tif 000027
【図１５】
0006451735.tif 000028
【図１６】
0006451735.tif 000029
【図１７】
0006451735.tif 000030
【図１８】
0006451735.tif 000031
【図１９】
0006451735.tif 000032
【図２０】
0006451735.tif 000033
【図２１】
0006451735.tif 000034
【図２２】
0006451735.tif 000035
【図２３】
0006451735.tif 000036
【図２４】
0006451735.tif 000037
【図２５】
0006451735.tif 000038
【図２６】
0006451735.tif 000039