(57)【要約】【課題】将来の不確実性に起因するリスクを評価しながら同時に利益最大という生産活動の経済性を目指した合理的な意思決定を実現する。【解決手段】生産活動を行うための複数の意思決定案に関するデータ、将来の不確実性要因に対して想定される複数の状況に関するデータＤ１を入力する（Ｓ１１０）。複数の意思決定案と複数の状況とを組み合わせて意思決定木Ｄ３を生成する（Ｓ１２０）。意思決定木から、複数の意思決定案の各々について、複数の状況の各々における最適生産活動モデルを構築して最適生産活動価値指標を算出し、この最適生産活動価値指標から複数の状況により生じる価値変動の大きさを表す価値変動リスク指標を算出し、最適生産活動価値指標と価値変動リスク指標に基づいて生産活動を行う将来の所定の期間に亘る意思決定を行う（Ｓ１３０）。意思決定の結果を出力する（Ｓ１４０）。【選択図】　図１
2004062450.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入出力部、記憶部、演算処理部を有するコンピュータを利用して、不確実な事業環境下で最大利益を生じる生産活動を行うための意思決定を支援する生産活動意思決定支援方法において、
前記入出力部により、前記生産活動を行うための複数の意思決定案に関するデータ、将来の不確実性要因に対して想定される複数の状況に関するデータを入力し、前記記憶部に格納するデータ入力ステップと、
前記演算処理部により、前記複数の意思決定案と前記複数の状況とを組み合わせて意思決定木を生成する意思決定木生成ステップと、
前記演算処理部により、前記意思決定木から、前記複数の意思決定案の各々について、前記複数の状況の各々における最適生産活動モデルを構築して最適生産活動価値指標を算出し、この最適生産活動価値指標から前記複数の状況により生じる価値変動の大きさを表す価値変動リスク指標を算出し、最適生産活動価値指標と価値変動リスク指標に基づいて前記生産活動を行う将来の所定の期間に亘る意思決定を行う意思決定ステップと、
前記入出力部により、前記意思決定の結果を出力する出力ステップと、
を有することを特徴とする生産活動意思決定支援方法。
【請求項２】
前記意思決定ステップは、
将来のＴ（Ｔは１以上の自然数）期間に亘って意思決定を行う際に、ｔ＝Ｔから開始してｔの値を１ずつ減算しながら、（ｔ−１）期までの意思決定案と状況の各組み合わせに対してｔ期目に各意思決定案を採用した場合の評価をそれぞれ行い、前記複数の意思決定案の中からｔ期目の最適な意思決定案を決定する最適案決定ステップを、ｔ＝１となるまで順次繰り返す、
ことを特徴とする請求項１に記載の生産活動意思決定支援方法。
【請求項３】
前記最適案決定ステップは、
ｔ期目に前記複数の意思決定案の各々を採用した場合について、前記複数の状況の各々における最適生産活動モデルを構築して最適生産活動価値指標を算出し、この最適生産活動価値指標と以前の最適案決定ステップで決定された意思決定案のリスク調整済期待価値に基づき、前記複数の状況により生じる価値変動リスク指標を算出して、ｔ期目に各意思決定案を採用した場合のｔ〜Ｔ期間のリスク調整済期待価値を算出する期待価値算出ステップと、
前記複数の意思決定案における前記ｔ〜Ｔ期間のリスク調整済期待価値を比較して、最大のリスク調整済期待価値を生じる意思決定案をｔ期目の最適な意思決定案として選択する最適案選択ステップと、
前記最大のリスク調整済期待価値をｔ〜Ｔ期間の最適生産活動によるリスク調整済期待価値として前記記憶部に格納する期待価値格納ステップとを含む、
ことを特徴とする請求項２に記載の生産活動意思決定支援方法。
【請求項４】
前記複数の意思決定案は、電力供給事業における設備投資に関する設備投資案である、
ことを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の生産活動意思決定支援方法。
【請求項５】
前記不確実性要因は、電力需要と資源コストを含む、
ことを特徴とする請求項４に記載の生産活動意思決定支援方法。
【請求項６】
前記設備投資案は、新規設備の追加、既存設備の改修、既存設備の新規設備による取替え、休止設備の廃却、の中から選択された案を含む、ことを特徴とする請求項４または請求項５に記載の生産活動意思決定支援方法。
【請求項７】
前記出力ステップは、前記意思決定の結果として、不確実性要因の想定値と前記所定の期間における最適な設備投資案の選択傾向との関係をグラフ表示するデータを出力するステップを含む、
ことを特徴とする請求項４乃至請求項６のいずれかに記載の生産活動意思決定支援方法。
【請求項８】
前記出力ステップは、前記意思決定の結果として、前記複数の状況の各状況を想定して算出した最適生産活動価値を価値分布グラフとして表示するデータを出力するステップを含む、
ことを特徴とする請求項４乃至請求項７のいずれかに記載の生産活動意思決定支援方法。
【請求項９】
前記最適生産活動モデルは、電力の供給安定性、資源使用量制限を制約とし、各設備による発電端電力量を最適生産活動モデルの決定変数とし、生産活動における利益の最大化を目的としたモデルである、
ことを特徴とする請求項４乃至請求項８のいずれかに記載の生産活動意思決定支援方法。
【請求項１０】
前記最適生産活動モデルは、特別な構造を持った線形計画問題として定式化される、
ことを特徴とする請求項４乃至請求項９のいずれかに記載の生産活動意思決定支援方法。
【請求項１１】
前記出力ステップは、前記意思決定の結果として、前記最適生産活動モデルから導出される各設備の最適運転量をグラフ表示するデータを出力するステップを含む、
ことを特徴とする請求項９に記載の生産活動意思決定支援方法。
【請求項１２】
入出力部、記憶部、演算処理部を有するコンピュータを利用して、不確実な事業環境下で最大利益を生じる生産活動を行うための意思決定を支援するためのプログラムにおいて、
前記入出力部により、前記生産活動を行うための複数の意思決定案に関するデータ、将来の不確実性要因に対して想定される複数の状況に関するデータを入力し、前記記憶部に格納するデータ入力機能と、
前記演算処理部により、前記複数の意思決定案と前記複数の状況とを組み合わせて意思決定木を生成する意思決定木生成機能と、
前記演算処理部により、前記意思決定木から、前記複数の意思決定案の各々について、前記複数の状況の各々における最適生産活動モデルを構築して最適生産活動価値指標を算出し、この最適生産活動価値指標から前記複数の状況により生じる価値変動の大きさを表す価値変動リスク指標を算出し、最適生産活動価値指標と価値変動リスク指標に基づいて前記生産活動を行う将来の所定の期間に亘る意思決定を行う意思決定機能と、
前記入出力部により、前記意思決定の結果を出力する出力機能と、
を前記コンピュータに実現させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、電力供給事業における設備投資に関する意思決定等の、不確実な事業環境下で最大利益を生じる生産活動を行うための意思決定を支援する生産活動意思決定支援方法とそのためのプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
製造業や電力供給事業等の、生産活動を行う各種の事業においては、経済性の高い生産活動を行うために、将来に亘る設備投資計画を立てる必要があるが、そのような将来に亘る設備投資計画は、必然的に不確実な要因を含むことになる。例えば、電力供給事業における設備投資計画の場合には、不確実な要因として、化石燃料の枯渇問題や燃料価格の不安定さ、将来需要の動向、環境規制、等が考えられる。このような不確定性の状況下における設備投資計画は、経済性に加え、不確定要因の変動に対する柔軟性・ロバスト性（ｆｌｅｘｉｂｉｌｉｔｙ）をも有する必要が生じている。
【０００３】
一般に、投資計画問題は、金融工学または数理最適化の分野で扱われることが多い。このうち、金融工学分野の従来技術は、将来の不確実性によってもたらされるリスクの評価に焦点を当てており、生産活動の経済性についてほとんど考慮していない。また、数理最適化分野における従来技術には、生産活動の経済性とともに将来の不確実性を考慮したものもあるが、適用可能な投資計画問題は限定されている。
【０００４】
以下には、本発明の技術に関連する研究の公知例として、複数の文献を列挙する。
【０００５】
文献１：「Ｂ．Ｆ．　Ｈｏｂｂｓ，　”Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ　ｍｅｔｈｏｄｓ　ｆｏｒ　ｅｌｅｃｔｒｉｃ　ｕｔｉｌｉｔｙ　ｒｅｓｏｕｒｃｅ　ｐｌａｎｎｉｎｇ”，　Ｅｕｒｏｐｅａｎ　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｏｐｅｒａｔｉｏｎａｌ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　８３　（１９９５），　ｐｐ１−２０．」においては、不確実な要因についてある状況（実現値）を想定してモデル化しているが、不確実性に起因するリスクについては何も考慮していない。
【０００６】
文献２：「西川・手塚・喜多・中野，”シナリオ統合アルゴリズムを用いた不確実な需要下での最適電源計画”，電気学会論文集　Ｖｏｌ．１１２−Ｃ，　Ｎｏ．６　（１９９２），　ｐｐ３５６−３６３．」においては、不確実な需要に対していくつかの状況を想定して電源計画問題を構築している。しかし、電源計画モデルは設備として連続量を許容する等、現実的でない上に煩雑なため、並列計算機を必要としており、実用化には未だ隔たりがある。
【０００７】
文献３：「田辺・安田・横山，　”電源の固定費・可変費の不確実さを考慮した電源ロバストミックス決定手法”，電気学会論文集　Ｖｏｌ．１１２−Ｂ，　Ｎｏ．４　（１９９２），　ｐｐ３３１−３３８．」においては、不確実な電源固定費や電源可変費等に対していくつかの状況を想定して電源計画問題を構築している。しかし、目標年度における最適な電源構成を導出するため、意思決定を行うのは１回だけである。
【０００８】
文献４：特開２００１−１２５９６２「企業診断及び経営意思決定支援システム」においては、企業の将来的な経営状態を現在価値に反映させて、経営意思決定支援を行うシステムを提案している。この技術は、確定されたシミュレーション条件を入力した上で、キャッシュフロー計算ルールモジュールを参照してキャッシュフローを算出するものであり、不確実性については考慮していない。
【０００９】
文献５：特開平１１−１３４３８７「返済計画支援システム」においては、借入金の返済が経営を圧迫しない返済計画、設備投資計画を立案できる返済計画支援システム、設備投資計画支援システム、を提案している。この技術は、予め登録された設備投資内容や借入内容に関するデータ等に基づいて、利益計画のシミュレーションを実行し、借入後の各事業年度の返済源資額を算出するものであり、不確実性については考慮していない。
【００１０】
文献６：特開２００１−１１２１７１「配電系統設備計画支援装置」においては、将来予想される電力需要を算出し、供給可能容量を超過した設備に対して対策工事案を導出する技術を提案している。この技術は、過去および現在の電力需要データに基づいて将来の電力需要を予測し、供給可能容量を超過した設備に対する対策工事費用を算出するものであり、不確実性については考慮していない。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
上記のように、従来技術においては、将来の不確実性に起因するリスクを評価しながら同時に利益最大という生産活動の経済性を目指した意思決定に有用な手法は存在していない。
【００１２】
特に、電力供給事業における設備投資の意思決定を行う場合には、将来の不確実性に起因するリスクを考慮しつつ、生産活動における経済性、電力の供給安定性を満たすように電源計画を立てることが必要である。ここで、将来の不確実性に起因するリスクを小さくする、最大利益達成を目指す、電力需要を満たすように供給する、という目的は、時には相反するものとなるので、最適な電源計画を導出するためには、それらの目的を合理的に調節する必要がある。しかし、従来の電力供給事業における設備投資手法においては、それらの目的を合理的に調節可能な手法は存在していない。
【００１３】
本発明は、上記のような従来技術の問題点を解消するために提案されたものであり、その目的は、将来の不確実性に起因するリスクを評価しながら同時に利益最大という生産活動の経済性を目指した合理的な意思決定を実現することにより、最適な生産活動計画を導出可能な、有用な生産活動意思決定支援方法とそのためのプログラムを提供することである。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
本発明は、将来の不確実性要因に対して想定される複数の状況と複数の意思決定案とを組み合わせ、各意思決定案について、各状況における最適生産活動価値指標と複数の状況により生じる価値変動リスク指標を求めることにより、将来の不確実性に起因するリスクを評価しながら同時に利益最大という生産活動の経済性を目指した合理的な意思決定を実現できるようにしたものである。このように、最適生産活動価値指標と価値変動リスク指標を用いることにより、金融工学と数理最適化手法を有機的に結合させた方法を提供することができる。
【００１５】
なお、本発明において重要な用語の定義は次の通りである。
「生産活動」は、何らかの目的物の生産を行う各種の活動を示す用語であるが、本発明では特に、製造業や電力供給事業等の各種の業者が経済性を目指して行う生産活動を意味している。
「生産活動を行うための意思決定」は、生産活動に関する何らかの計画を導出するための意思決定を示しており、投資計画を導出するための意思決定だけでなく、その他の各種の生産活動戦略に係る計画を導出するための意思決定全般を包含する概念である。
「資源」は、製造事業における原料や電力供給事業における発電に供する資源であり、特に、燃料等の、経費に占める割合が高く、かつ、価格変動が大きいといった経済的な不確実性の高い資源を意味している。
【００１６】
請求項１の発明は、入出力部、記憶部、演算処理部を有するコンピュータを利用して、不確実な事業環境下で最大利益を生じる生産活動を行うための意思決定を支援する生産活動意思決定支援方法において、データ入力ステップ、意思決定木生成ステップ、意思決定ステップ、出力ステップ、を有することを特徴としている。
【００１７】
ここで、データ入力ステップは、入出力部により、生産活動を行うための複数の意思決定案に関するデータ、将来の不確実性要因に対して想定される複数の状況に関するデータを入力し、記憶部に格納するステップである。また、意思決定木生成ステップは、演算処理部により、複数の意思決定案と複数の状況とを組み合わせて意思決定木を生成するステップである。
【００１８】
また、意思決定ステップは、演算処理部により生産活動を行う将来の所定の期間に亘る意思決定を行うステップである。この意思決定ステップにおいては、意思決定木から、複数の意思決定案の各々について、複数の状況の各々における最適生産活動モデルを構築して最適生産活動価値指標を算出し、この最適生産活動価値指標から複数の状況により生じる価値変動の大きさを表す価値変動リスク指標を算出し、最適生産活動価値指標と価値変動リスク指標に基づいて所定の期間に亘る意思決定を行う。さらに、出力ステップは、入出力部により、意思決定の結果を出力するステップである。
【００１９】
請求項１２の発明は、請求項１の発明をプログラムの観点から把握したものであり、入出力部、記憶部、演算処理部を有するコンピュータを利用して、不確実な事業環境下で最大利益を生じる生産活動を行うための意思決定を支援するためのプログラムにおいて、請求項１の発明における各ステップに対応する各機能として、データ入力機能、意思決定木生成機能、意思決定機能、出力機能、をコンピュータに実現させることを特徴としている。
【００２０】
以上のような発明によれば、将来の不確実性要因に対して複数の状況を想定して複数の意思決定案と組み合わせ、各意思決定案について、各状況における最適生産活動価値指標と複数の状況により生じる価値変動リスク指標を求めることにより、これらの指標に基づいて、複数の意思決定案の中から最適な意思決定案を決定することができる。
【００２１】
すなわち、将来の不確実性要因に対する状況を想定し、意思決定案と組み合わせることにより、今期に得られる生産活動価値だけでなく、来期以降に得られる生産活動価値も考慮した的確な意思決定を行うことができる。また、各意思決定案について複数の状況により生じる価値変動リスク指標を求めることにより、将来の不確実性要因の変動に対してロバスト（柔軟）な意思決定を行うことができる。その一方で、意思決定案と状況の各組み合わせについて求めた最適生産活動価値指標を用いることにより、最大生産活動価値の達成を目指した意思決定を行うことができる。さらに、最適生産活動価値指標を求める際には、最適生産活動価値を達成するための各設備の最適運転量についても求めることができる。
【００２２】
このように、最適生産活動価値指標と価値変動リスク指標を用いることにより、金融工学と数理最適化手法を有機的に結合させることができるため、将来の不確実性に起因するリスクを評価しながら同時に利益最大という生産活動の経済性を目指した合理的な意思決定を行うことができる。したがって、将来の不確実性に起因するリスクを最小限に抑えながら、最大利益の達成が可能な最適な生産活動計画を導出することができる。
【００２３】
請求項２の発明は、請求項１の生産活動意思決定支援方法において、意思決定ステップが、将来のＴ（Ｔは１以上の自然数）期間に亘って意思決定を行う際に、ｔ＝Ｔから開始してｔの値を１ずつ減算しながら、最適案決定ステップをｔ＝１となるまで繰り返すことを特徴としている。ここで、最適案決定ステップは、（ｔ−１）期までの意思決定案と状況の各組み合わせに対してｔ期目に各意思決定案を採用した場合の評価をそれぞれ行い、複数の意思決定案の中からｔ期目の最適な意思決定案を決定するステップである。
【００２４】
この発明によれば、将来のＴ期間に亘って意思決定を行う際に、Ｔ期間の各期において、その前期までの意思決定案と状況の各組み合わせに対して各意思決定案を採用した場合の評価をそれぞれ行うことにより、各期ごとに最適な意思決定を行うことができる。したがって、Ｔ期間に亘る生産活動に対して最適な生産活動計画を導出することができる。
【００２５】
請求項３の発明は、請求項２の生産活動意思決定支援方法において、最適案決定ステップが、期待価値算出ステップ、最適案選択ステップ、期待価値格納ステップ、を含むことを特徴としている。ここで、期待価値算出ステップは、ｔ期目に複数の意思決定案の各々を採用した場合について、複数の状況の各々における最適生産活動モデルを構築して最適生産活動価値指標を算出し、この最適生産活動価値指標と以前の最適案決定ステップで決定された意思決定案のリスク調整済期待価値に基づき、複数の状況により生じる価値変動リスク指標を算出して、ｔ期目に各意思決定案を採用した場合のｔ〜Ｔ期間のリスク調整済期待価値を算出するステップである。
【００２６】
また、最適案選択ステップは、複数の意思決定案におけるｔ〜Ｔ期間のリスク調整済期待価値を比較して、最大のリスク調整済期待価値を生じる意思決定案をｔ期目の最適な意思決定案として選択するステップである。さらに、期待価値格納ステップは、最大のリスク調整済期待価値をｔ〜Ｔ期間の最適生産活動によるリスク調整済期待価値として記憶部に格納するステップである。
【００２７】
この発明によれば、ｔ期目の意思決定を行うに当たっては、経費データや生産活動の実績データ等の過去データや、将来の不確実性要因に対して想定される状況に関するデータ等の想定データに基づいて、その前期までの意思決定案と状況の各組み合わせに対して各意思決定案を採用した場合の、各状況における最適生産活動を数理モデル化し、最適生産活動価値指標を求めることができる。そして、各状況における「最適生産活動価値指標」と算出済みの「リスク調整済期待価値」と、複数の状況により生じる「価値変動リスク指標」とに基づいて、ｔ期目の最適な意思決定を行うことができる。したがって、Ｔ期間に亘る意思決定について、Ｔ期間に亘る生産活動の価値最大、不確実性要因による価値変動リスク最小、という二つの目的の比重を適切に調節することができるため、Ｔ期間に亘る生産活動に対して最適な生産活動計画を導出することができる。
【００２８】
請求項４の発明は、請求項１乃至請求項３のいずれかの生産活動意思決定支援方法において、複数の意思決定案が、電力供給事業における設備投資に関する設備投資案であることを特徴としている。
請求項５の発明は、請求項４の生産活動意思決定支援方法において、不確実性要因が、電力需要と資源コストを含むことを特徴としている。
【００２９】
以上のような発明によれば、電力供給事業における将来的な設備投資に関し、最適な意思決定を行うことができる。本発明は、各種の生産活動を行うための意思決定に好適であるが、特に、電力供給事業における設備投資に関する意思決定においては、電力需要や資源コスト、売電価格、電力調達コスト等、重要な不確実性要因の種類やその状況の数を絞り込みやすいため、本発明を適用することにより、効率よく最適な意思決定を行うことができる。
【００３０】
請求項６の発明は、請求項４または請求項５の生産活動意思決定支援方法において、設備投資案が、新規設備の追加、既存設備の改修、既存設備の新規設備による取替え、休止設備の廃却、の中から選択された案を含むことを特徴としている。
【００３１】
この発明によれば、新規設備の追加、既存設備の改修、既存設備の新規設備による取替え、休止設備の廃却、等を設定することにより、新規設備の最適導入時期、導入形態や既存設備の最適廃棄時期、廃棄形態等を容易に導出することができる。また、新規設備の追加の有無を意思決定案として設定することにより、導入を検討している複数の新規設備に対して、将来の期間における導入効果を比較することもできる。
【００３２】
請求項７の発明は、請求項４乃至請求項６のいずれかの生産活動意思決定支援方法において、出力ステップが、意思決定の結果として、不確実性要因の想定値と前記所定の期間における最適な設備投資案の選択傾向との関係をグラフ表示するデータを出力するステップを含むことを特徴としている。
【００３３】
この発明によれば、所定の期間における設備投資の種類や回数、投資時期等の設備投資傾向を、意思決定結果として出力されたグラフから容易に把握することができる。また、不確実性要因状況の変化が設備投資傾向に与える影響を、グラフから容易に把握することができる。
【００３４】
請求項８の発明は、請求項４乃至請求項７のいずれかの生産活動意思決定支援方法において、出力ステップは、意思決定の結果として、複数の状況の各状況を想定して算出した最適生産活動価値を価値分布グラフとして表示するデータを出力するステップを含むことを特徴としている。
【００３５】
この発明によれば、不確実性要因の様々な想定状況における最適生産活動価値が分布データとして得られるため、最大生産活動価値や最小生産活動価値だけでなく、平均や分散もグラフから容易に把握することができる。また、求めた最適生産活動価値を価値分布グラフとして表現することにより、電源が足りなくなったら追加するという従来の電源計画手法による生産活動価値と、本発明によって求めた最適生産活動価値との比較も、客観的に容易に行うことができる。
【００３６】
請求項９の発明は、請求項４乃至請求項８のいずれかの生産活動意思決定支援方法において、最適生産活動モデルが、電力の供給安定性、資源使用量制限を制約とし、各設備による発電端電力量を最適生産活動モデルの決定変数とし、生産活動における利益の最大化を目的としたモデルであることを特徴としている。
【００３７】
この発明によれば、電力の供給安定性と燃料使用量制限を最適生産活動モデルの制約とすることにより、生産活動における利益最大を達成することができる。また、各設備による発電端電力量を最適生産活動モデルの決定変数として、各設備の上下限運転量を最適生産活動モデルの制約とすることにより、最適生産活動モデルから最適生産活動価値を求める際に、各設備をどれだけ運転させたらよいかを示す最適運転量（最適発電端電力量）を得ることができるため、設備投資に関する最適な意思決定だけでなく、設備運用に関する最適な意思決定にも貢献できる。
【００３８】
請求項１０の発明は、請求項４乃至請求項９のいずれかの生産活動意思決定支援方法において、最適生産活動モデルが、特別な構造を持った線形計画問題として定式化されることを特徴としている。
この発明によれば、最適生産活動モデルの問題構造を利用することで、貪欲解法を適用できるため、少ない計算量での生産活動価値の算出が可能になるため、実際規模の設備投資計画を立てる際に膨大な計算を行う必要がなく、実用性が高い。
【００３９】
請求項１１の発明は、請求項９の生産活動意思決定支援方法において、出力ステップが、意思決定の結果として、最適生産活動モデルから導出される各設備の最適運転量をグラフ表示するデータを出力するステップを含むことを特徴としている。
この発明によれば、不確実性要因状況の変化が設備ごとの最適運転量に与える影響を、グラフから容易に把握することができる。
【００４０】
【発明の実施の形態】
以下には、本発明の実施形態を図面に沿って具体的に説明する。ただし、ここで記載する実施形態は、本発明を何ら限定するものではなく、本発明の一態様を例示するものにすぎない。
【００４１】
本発明は、典型的には、コンピュータをソフトウェアで制御することにより実現される。この場合のソフトウェアは、コンピュータのハードウェアを物理的に活用することで本発明の作用効果を実現するものであり、また、従来技術を適用可能な部分には好適な従来技術が適用される。さらに、本発明を実現するハードウェアやソフトウェアの具体的な種類や構成、ソフトウェアで処理する範囲などは自由に変更可能であり、例えば、本発明を実現するプログラムは本発明の一態様である。
【００４２】
［１．生産活動意思決定支援処理の概要］
図１は、本発明を適用した生産活動意思決定支援処理の概要を示すフローチャートである。この図１に示すように、生産活動意思決定支援に当たってはまず、コンピュータが基本的に備えている入出力部と記憶部を用いて、意思決定者であるユーザによって設定された意思決定案等のデータを入出力部により入力し、記憶部に格納する（Ｓ１１０）。
【００４３】
ここで、入力、格納されるデータは、生産活動における将来の意思決定を行うための複数の意思決定案に関するデータ、将来の不確実性要因に対して想定される複数の状況に関するデータ等の想定データ（意思決定案・状況データＤ１）に加えて、経費データや生産活動の実績データ等の過去データ（経費・実績データＤ２）を含む。これらのデータの入力に当たっては、既存のデータを自動的に読み込むことも可能であるが、その場合でも、意思決定に使用する個々のデータとしてどのデータを使用するかについての設定は、意思決定者であるユーザによって行われる。
【００４４】
次に、コンピュータが基本的に備えている演算処理部により、格納された意思決定案・状況データＤ１を用いて、複数の意思決定案と不確実性要因に対して想定される複数の状況とを組み合わせて意思決定木Ｄ３を生成し、記憶部に格納する（Ｓ１２０）。そして、格納された意思決定木Ｄ３と経費・実績データＤ２を用いて、演算処理部により、生産活動を行う将来のＴ期間（Ｔは１以上の自然数）に亘る最適な意思決定を行う（Ｓ１３０）。この意思決定の詳細は次の通りである。
【００４５】
まず、Ｔ期間の各期を示す変数ｔの値をＴとする（Ｓ１３１）。そして、ｔ期目の最適な意思決定を行うために、意思決定木Ｄ３から、（ｔ−１）期までの意思決定案と状況の各組み合わせに対してｔ期目に各意思決定案を採用した場合について、格納された経費・実績データＤ２を用いて各状況における最適生産活動モデルを構築して最適生産活動価値指標を算出する（Ｓ１３２）。図２は、このような最適生産活動価値指標算出の原理を説明する概念図である。
【００４６】
複数の状況の全てについてそれぞれ算出した最適生産活動価値指標と、格納された最適投資案のリスク調整済期待価値データＤ４に基づいて、ｔ期目に各意思決定案を採用した場合の全ての状況により生じる価値変動の大きさを表す価値変動リスク指標を算出する（Ｓ１３３）。最適生産活動価値指標から得られるｔ〜Ｔ期間の期待価値を、価値変動リスク指標に基づいて調整し、ｔ期目に各意思決定案を採用した場合におけるｔ〜Ｔ期間リスク調整済期待価値を算出する（Ｓ１３４）。図３は、このような価値変動リスク指標算出およびｔ〜Ｔ期間リスク調整済期待価値算出の原理を説明する概念図である。
【００４７】
複数の意思決定案の全てについてそれぞれ算出したｔ〜Ｔ期間のリスク調整済期待価値に基づき、ｔ期目に採用するのに最適な意思決定案を選択すると共に、その最適な意思決定案のｔ〜Ｔ期間のリスク調整済期待価値に関するデータを、リスク調整済期待価値データＤ４として記憶部に格納する（Ｓ１３５）。
【００４８】
以上のようなｔ期目の最適な意思決定を行うための一連のステップ（Ｓ１３２〜Ｓ１３５）を、ｔの値を１ずつ減算しながら、ｔ＝１となるまで繰り返す（Ｓ１３６のＮＯ、Ｓ１３７）。そして、ｔ＝１となった場合、すなわち、１期目に採用するのに最適な意思決定案を選択し、そのｔ〜Ｔ期間のリスク調整済期待価値データＤ４を記憶部に格納した場合（Ｓ１３６のＹＥＳ）には、Ｔ期間に亘る意思決定（Ｓ１３０）を終了し、次のステップＳ１４０に進む。
【００４９】
ステップＳ１４０においては、入出力部により、Ｔ期間に亘る最適な意思決定（Ｓ１３０）の結果を出力し、グラフ等の形式で画面表示する。
【００５０】
［２．生産活動意思決定支援処理の基本的な作用効果］
以上のような生産活動意思決定支援処理によれば、将来の不確実性要因に対して複数の状況を想定して複数の意思決定案と組み合わせ、各意思決定案について、各状況における最適生産活動価値指標と複数の状況により生じる価値変動リスク指標を求めることにより、これらの指標に基づいて、複数の意思決定案の中から最適な意思決定案を決定することができる。
【００５１】
すなわち、将来の不確実性要因に対する状況を想定し、意思決定案と組み合わせることにより、今期に得られる生産活動価値だけでなく、来期以降に得られる生産活動価値も考慮した的確な意思決定を行うことができる。また、各意思決定案について複数の状況により生じる価値変動リスク指標を求めることにより、将来の不確実性要因の変動に対してロバスト（柔軟）な意思決定を行うことができる。
【００５２】
その一方で、意思決定案と状況の各組み合わせについて求めた最適生産活動価値指標を用いることにより、最大生産活動価値の達成を目指した意思決定を行うことができる。特に、最適生産活動価値指標の算出に最適生産活動モデルの問題構造を利用することで、少ない計算量での生産活動価値算出が可能となるため、実際規模の設備投資計画を立てる際に膨大な計算を行う必要がなく、実用性が高い。さらに、最適生産活動価値指標を求める際には、最適生産活動価値を達成するための各設備の最適運転量についても求めることができる。
【００５３】
このように、最適生産活動価値指標と価値変動リスク指標を用いることにより、金融工学と数理最適化手法を有機的に結合させることができるため、将来の不確実性に起因するリスクを評価しながら同時に利益最大という生産活動の経済性を目指した合理的な意思決定を行うことができる。したがって、将来の不確実性に起因するリスクを最小限に抑えながら、最大利益の達成が可能な最適な生産活動計画を導出することができる。
【００５４】
また、将来のＴ期間に亘って意思決定を行う際に、Ｔ期間の各期において最適な意思決定を行うことができる。すなわち、ｔ期目の意思決定を行うに当たっては、経費データや生産活動の実績データ等の過去データや、将来の不確実性要因に対して想定される状況に関するデータ等の想定データに基づいて、その前期までの意思決定案と状況の各組み合わせに対して各意思決定案を採用した場合の、各状況における最適生産活動を数理モデル化し、最適生産活動価値指標を求めることができる。そして、各状況における「最適生産活動価値指標」と算出済みの「リスク調整済期待価値」と、複数の状況により生じる「価値変動リスク指標」とに基づいて、ｔ期目の最適な意思決定を行うことができる。
【００５５】
このように、Ｔ期間の各期ごとに最適な意思決定を行うことができるため、Ｔ期間に亘る意思決定について、Ｔ期間に亘る生産活動の価値最大、不確実性要因による価値変動リスク最小、という二つの目的の比重を適切に調節することができる。したがって、Ｔ期間に亘る不確実な事業環境下において利益最大を目的とする生産活動を行うためには、将来的に、どの時期に、どのような内容の投資を、どの程度実行すればよいか、についての最適な意思決定を行い、最適な投資計画を導出することができる。
【００５６】
［３．電源計画意思決定支援処理］
図４は、本発明を、電力供給事業における電源設備投資に関する意思決定に適用し、最適な電源設備投資計画（以下には、電源計画と略称する）を導出する場合の電源計画意思決定支援処理を示すフローチャートである。また、図５は、図４の処理中で行う「ｔ期目最適投資案決定処理」のアルゴリズムを示すフローチャートであり、図６は、図５の処理中で行う「ｔ〜Ｔ期間リスク調整済期待価値算出処理」のアルゴリズムを示すフローチャートである。
【００５７】
なお、電源設備投資において、意思決定案は、具体的には、設備の追加や取替等の設備投資案（以下には、投資案と略称する）であり、主な不確実性要因は、燃料価格等の資源コストや電力需要等である。そのため、図４に示す電源計画意思決定支援処理においては、まず、コンピュータの入出力部により、意思決定案・状況データＤ１として、設備の追加や取替等の複数の投資案に関する投資案データや、燃料価格、電力需要等の不確実性要因に対して想定される複数の事業状況に関するデータ等の想定データ（投資案・事業状況データＤ１ａ）を入力するとともに、経費・実績データＤ２を入力し、記憶部に格納する（Ｓ４１０）。
【００５８】
これらのデータの入力に当たっては、前述した通り、既存のデータを自動的に読み込むことも可能であるが、その場合でも、意思決定に使用する個々のデータとしてどのデータを使用するかについての設定は、意思決定者であるユーザによって行われる。投資案・事業状況データＤ１ａについては、設備の追加や取替等、設備投資の異なる手法を明確に表現する個々の投資案を設定するとともに、主な不確実性要因である燃料価格と電力需要の傾向を明確に表現する個々の事業状況とその生起確率を設定する。
【００５９】
例えば、複数の投資案としては、「新規設備の追加」、「既存設備の改修」、「既存設備の廃棄」、「設備投資しない」、等の投資案が考えられる。また、燃料価格、電力需要等の不確実性要因に対して想定される複数の事業状況としては、「燃料価格上昇、電力需要増加」、「燃料価格低下、電力需要増加」、「燃料価格上昇、電力需要減少」、「燃料価格低下、電力需要減少」、等の事業状況が考えられる。下記の表１は、このような投資案・事業状況データの一例を示しており、個々の事業状況には個別の生起確率が設定されている。
【００６０】
【表１】
2004062450.tif 000003
【００６１】
なお、事業状況としてはさらに、表１に示すような増減という大まかな分類だけでなく、「１割増加」、「１割減少」、「２割増加」、「２割減少」、…、「ｎ割増加」、「ｎ割減少」、等の、より詳細に分類した事業状況を設定したり、さらに、燃料価格や電力需要以外の不確実性要因に対する事業状況を加味したりすることも考えられる。逆に、電力需要のみに対する「電力需要増加」、「電力需要減少」、という事業状況のみを設定する等、より少ない数の事業状況を設定することも可能である。同様に、複数の投資案についても、より詳細に分類した投資案を設定したり、逆に、より少ない数の投資案のみを設定したりすることが可能である。
【００６２】
また、経費・実積データＤ２の設定に当たっては、過去の有価証券報告書に記載されているレベルのデータを読み込んで使用することができる。すなわち、経費データについては、有価証券報告書の財務諸表データから取得可能であり、また、生産活動である電源設備による電力供給の実績データについては、有価証券報告書の事業状況データや設備状況データ等から、過去の運転実績データや、既存の設備状況データ等が取得可能である。なお、これらのデータは、有価証券報告書に記載されているデータに限らず、業者が保存している各種の過去データから同様に取得可能である。
【００６３】
このように読み込んだデータは、入出力部により意思決定者であるユーザに対して画面表示され、ユーザによって、どのデータを使用するかが選択され、選択されたデータが、実際に使用するデータとして記憶部に格納される。したがって、意思決定者であるユーザは、画面表示されたデータのうち、どのデータを使用するかを選択するだけで、経費・実積データＤ２を容易に設定することができる。
【００６４】
そして、演算処理部により、格納された投資案・事業状況データＤ１ａや経費・実積データＤ２を用いて、後続の処理に必要な各種の外部パラメータＤ１１を設定し、記憶部に格納する（Ｓ４２０）。この外部パラメータの設定においては、経費・実績データＤ２を用いてユニットごとの経費や燃料使用量を算出し、初年度実績の各パラメータとして設定する。また、投資案・事業状況データＤ１ａ等を用いて、不確実性要因の変動幅等のパラメータを設定する。設定された各種のパラメータは、入出力部により意思決定者であるユーザに画面提示され、ユーザの確認を取得した時点で、記憶部に格納される。
【００６５】
次に、演算処理部により、格納された投資案・事業状況データＤ１ａを用いて、設備の追加や取替等の複数の投資案と、燃料価格等の資源コストや電力需要等の不確実性要因に対して想定される複数の事業状況とを組み合わせて意思決定木Ｄ３を生成し、記憶部に格納する（Ｓ４３０）。そして、格納された意思決定木Ｄ３と外部パラメータＤ１１を用いて、演算処理部により、将来のＴ期間に亘る意思決定として、Ｔ期間に亘る最適な電源計画の導出を行う（Ｓ４４０）。この「Ｔ期間に亘る最適電源計画の導出」の詳細は次の通りである。
【００６６】
まず、Ｔ期間の各期を示す変数ｔの値をＴとする（Ｓ４４１）。そして、（ｔ−１）期までの投資案、事業状況の組み合わせの全てについて、各組み合わせごとに、ｔ期目の最適な投資案をそれぞれ決定する（Ｓ４４２〜Ｓ４４４）。すなわち、ｔ期目の最適な意思決定を行うために、意思決定木Ｄ３を用いて、１期〜（ｔ−１）期までの各期ごとに、評価しようとする幾つかの投資案から一つの投資案をそれぞれ選択し、将来予想される幾つかの事業状況から一つの事業状況をそれぞれ選択して、各期ごとにそれぞれ選択した投資案と状況の組み合わせを（ｔ−１）期までの前提条件として設定する（Ｓ４４２）。この（ｔ−１）期までの前提条件に対して、図５に示す「ｔ期目最適投資案決定処理」を行い、意思決定木Ｄ３と外部パラメータＤ１１を用いて、ｔ期目の最適な投資案を決定する（Ｓ４４３）。
【００６７】
（ｔ−１）期までの投資案、事業状況の全ての組み合わせにおいて、ｔ期目の最適な投資案を決定していない組み合わせが残っている間（Ｓ４４４のＮＯ）は、（ｔ−１）期までの投資案、事業状況の組み合わせによる前提条件の設定（Ｓ４４２）と、ｔ期目の最適な投資案の決定（Ｓ４４３）を繰り返す。そして、（ｔ−１）期までの投資案、事業状況の全ての組み合わせに対してｔ期目の最適な投資案を決定した（Ｓ４４４のＹＥＳ）場合には、次のステップＳ４４５に進む。
【００６８】
なお、「（ｔ−１）期までの投資案、事業状況の組み合わせの全て」とは、（ｔ−１）期までの各期の投資案の選択結果として考えられる（ｔ−１）期までの全ての投資計画と、（ｔ−１）期までの各期の事業状況の変動結果として考えられる（ｔ−１）期までの全ての想定シナリオとの組み合わせの全てを意味している。例えば、投資案をＡ、事業状況をＢ、投資案の数をｎ、事業状況の数をｍとした場合に、（ｔ−１）期までの投資案、事業状況の組み合わせの総数は、ｎ（ｔ−１）×ｍ（ｔ−１）個となる。
【００６９】
この点について説明すると、まず、１期〜（ｔ−１）期までの全ての投資計画の各々は、各期ごとに選択された投資案からなる列Ａ１，…，Ａ（ｔ−１）として表現可能であり、各期ごとに選択可能な投資案の数はｎであるため、１期〜（ｔ−１）期までに選択されうる全ての投資計画の数は、ｎ（ｔ−１）個となる。また、１期〜（ｔ−１）期までの全ての想定シナリオの各々は、各期ごとに想定された事業状況からなる列Ｂ１，…，Ｂ（ｔ−１）として表現可能であり、各期ごとに想定可能な事業状況の数はｍであるため、１期〜（ｔ−１）期までに想定されうる全ての想定シナリオの数は、ｍ（ｔ−１）個となる。したがって、（ｔ−１）期までの投資案、事業状況の組み合わせの総数、すなわち、投資計画、想定シナリオの組み合わせの総数は、ｎ（ｔ−１）×ｍ（ｔ−１）個となる。
【００７０】
例えば、表１の例においては、各期ごとに選択可能な投資案の数は４であり、各期ごとに想定可能な事業状況の数は４であるため、１期〜（ｔ−１）期までに選択されうる全ての投資計画の数は、４（ｔ−１）個となり、また、１期〜（ｔ−１）期までに想定されうる全ての想定シナリオの数は、４（ｔ−１）個となる。したがって、表１の例において、（ｔ−１）期までの投資案、事業状況の組み合わせの総数、すなわち、投資計画、想定シナリオの組み合わせの総数は、４（ｔ−１）×４（ｔ−１）個となる。
【００７１】
以上のようなｔ期目の最適な意思決定を行うための一連のステップ（Ｓ４４２〜Ｓ４４４）を、ｔの値を１ずつ減算しながら、ｔ＝１となるまで繰り返す（Ｓ４４５のＮＯ、Ｓ４４６）。そして、ｔ＝１となった場合、すなわち、現在の事業状況（初期値）に対して１期目に採用するのに最適な投資案を決定した場合（Ｓ４４５のＹＥＳ）には、Ｔ期間に亘る意思決定（Ｓ４４０）を終了し、次のステップＳ４５０に進む。
【００７２】
ステップＳ４５０においては、演算処理部により、導出されたＴ期間に亘る最適電源計画の評価を行い、その評価結果を、入出力部により出力し、グラフ等の形式で画面表示する。ここで、「Ｔ期間最適電源計画の評価結果」としては、「将来の想定シナリオに応じた最適導入時期」、「様々な想定シナリオの元での最適生産活動による利益分布」、「最適生産活動モデルから導出される各設備の最適運転量」、等をグラフとして画面表示する。また、「電源が足りなくなったら追加する」という従来の電源計画による生産活動価値と、最適電源計画による生産活動価値を現在価値に換算して比較するグラフを画面表示してもよい。
【００７３】
［３−１．ｔ期目最適投資案決定処理］
ｔ期目の最適な投資案の決定においては、ｔ期目の投資案として、投資案データとして設定されている複数の投資案、例えば、前述した表１に示すような、「新規設備の追加」、「既存設備の改修」、「既存設備の廃棄」、「設備投資しない」、等の投資案の中から、最適な投資案を決定する。
【００７４】
ｔ期目にどの投資案を採用すべきかについては、その時点での事業状況に合わせて意思決定する必要があるが、図５に示すようなｔ期目最適投資案決定処理を行い、その処理中で、図６に示すようなｔ〜Ｔ期間リスク調整済期待価値算出処理を行うことにより、最適生産活動・リスク管理を考慮した、ｔ期目の最適な投資意思決定を行うことができる。
【００７５】
図５に示すｔ期目最適投資案決定処理においては、まず、記憶部に格納された意思決定木Ｄ３を用いて、ｔ期目に採用する投資案の一つの候補を選択する（Ｓ５０１）。次に、選択した投資案をｔ期目に採用した場合について、図６に示す「ｔ〜Ｔ期間リスク調整済期待価値算出処理」を行い、意思決定木Ｄ３や外部パラメータＤ１１を用いて、ｔ〜Ｔ期間のリスク調整済期待価値を算出する（Ｓ５０２）。
【００７６】
ｔ期目に採用する投資案の全ての候補において、選択されていない投資案が残っている間（Ｓ５０３のＮＯ）は、投資案の候補の選択（Ｓ５０１）と、ｔ〜Ｔ期間のリスク調整済期待価値の算出（Ｓ５０２）を繰り返す。そして、投資案の全ての候補について、ｔ〜Ｔ期間のリスク調整済期待価値を算出した場合（Ｓ５０３のＹＥＳ）には、次のステップＳ５０４に進む。
【００７７】
例えば、前述した表１の例においては、複数の投資案として、「新規設備の追加」、「既存設備の改修」、「既存設備の廃棄」、「設備投資しない」、という４つの投資案の全てについて、ｔ〜Ｔ期間のリスク調整済期待価値を算出した場合（Ｓ５０３のＹＥＳ）に、次のステップＳ５０４に進むことになる。
【００７８】
ステップＳ５０４においては、全ての投資案について算出したｔ〜Ｔ期間のリスク調整済期待価値を比較して、全ての投資案の中から、ｔ〜Ｔ期間に最大のリスク調整済期待価値を生じる投資案を、ｔ期目の最適な投資案として選択する。そして、選択したｔ期目最適投資案により得られる最大のリスク調整済期待価値を、「ｔ〜Ｔ期間の最適生産活動によるリスク調整済期待価値」Ｄ４として記憶部に格納して（Ｓ５０５）、ｔ期目最適投資案決定処理Ｓ４４３を終了し、図４のステップＳ４４４に戻る。
【００７９】
［３−２．ｔ〜Ｔ期間リスク調整済期待価値算出処理］
ｔ〜Ｔ期間のリスク調整済期待価値の算出においては、燃料価格、電力需要等の不確実性要因に対して想定され、事業状況データとして設定されている複数の事業状況の全てについて期待価値を算出し（Ｓ６０１〜Ｓ６０５）、事業状況による価値変動リスクを加味して、ｔ期目に各投資案を採用した場合（図５のＳ５０１）のｔ〜Ｔ期間のリスク調整済期待価値を算出する。
【００８０】
図６に示すｔ〜Ｔ期間リスク調整済期待価値算出処理においては、まず、記憶部に格納された意思決定木Ｄ３を用いて、ｔ期目に想定される事業状況の一つの候補を選択する（Ｓ６０１）。
【００８１】
次に、記憶部に格納された意思決定木Ｄ３と外部パラメータＤ１１を用いて、ｔ期目に選択した投資案を採用した場合（図５のＳ５０１）の、選択した事業状況におけるｔ期目の最適生産活動モデルを構築して、ｔ期の最適生産活動価値指標である「ｔ期の最大生産活動価値」と、「各設備の最適発電端電力量」を算出する（Ｓ６０２）。すなわち、最適生産活動モデルは、線形計画問題として定式化され、最適値は「ｔ期の最大生産活動価値」、最適解は「各設備の最適発電端電力量」となるが、この最適生産活動モデルの詳細については後述する。
【００８２】
選択した事業状況について算出した「ｔ期の最大生産活動価値」と、記憶部に格納されている計算済の「（ｔ＋１）〜Ｔ期間の最適生産活動によるリスク調整済期待価値」Ｄ４とを足し合わせて、選択した投資案を採用した場合（図５のＳ５０１）の、選択した事業状況におけるｔ〜Ｔ期間の価値を算出する（Ｓ６０３）。
【００８３】
ｔ期目に選択した投資案を採用した場合（図５のＳ５０１）に、想定される事業状況の全ての候補において、選択されていない事業状況が残っている間（Ｓ６０４のＮＯ）は、事業状況の候補の選択からｔ〜Ｔ期間の価値の算出までの一連のステップ（Ｓ６０１〜Ｓ６０３）を繰り返す。そして、事業状況の全ての候補について、ｔ〜Ｔ期間の価値を算出した場合（Ｓ６０４のＹＥＳ）には、次のステップＳ６０５に進む。
【００８４】
例えば、前述した表１の例においては、複数の事業状況として、「燃料価格上昇、電力需要増加」、「燃料価格低下、電力需要増加」、「燃料価格上昇、電力需要減少」、「燃料価格低下、電力需要減少」、という４つの事業状況の全てについて、ｔ〜Ｔ期間の価値を算出した場合（Ｓ６０４のＹＥＳ）に、次のステップＳ６０５に進むことになる。
【００８５】
ステップＳ６０５においては、想定される全ての事業状況によって生じるｔ〜Ｔ期間の価値から、ｔ〜Ｔ期間の期待価値を算出する。すなわち、事業状況の数をｓ、各事業状況ｉの生起確率をｐｉ（ｉ＝１，２，Λ，ｓ）、各事業状況ｉにより生じるｔ〜Ｔ期間の価値をｒｉ（ｉ＝１，２，Λ，ｓ）、とした場合に、ｔ〜Ｔ期間の期待価値Ｅ［ｒ］は、次の式によって算出される。
【数１】
2004062450.tif 000004
【００８６】
続いて、想定される全ての事業状況によって生じるｔ〜Ｔ期間価値の価値変動リスク指標を算出する（Ｓ６０６）。すなわち、ｔ〜Ｔ期間価値の価値変動リスク指標Ｖ［ｒ］は、事業状況の数ｓ、事業状況ｉの生起確率ｐｉとｔ〜Ｔ期間の価値ｒｉ（ｉ＝１，２，Λ，ｓ）、および、ｔ〜Ｔ期間の期待価値Ｅ［ｒ］から、次の式によって算出される。
【数２】
2004062450.tif 000005
なお、価値変動リスク指標の算出方法としては、この他にも、例えば、９５％で起こりうるＶａＲといった最大損失を価値変動リスク指標とみなす方法等を採用することが考えられる。
【００８７】
価値変動リスク指標の大きさに従って、現在価値への割引率を設定することにより、ｔ〜Ｔ期間の期待価値Ｅ［ｒ］を調整し、ｔ〜Ｔ期間のリスク調整済期待価値を算出する（Ｓ６０７）。例えば、価値変動リスク指標が大きい場合、つまり価値変動が大きい場合には、将来の不確実性が高いとみなし、ｔ〜Ｔ期間の期待価値を大きく割り引いて調整する。具体的には、株式市場におけるリスクプレミアムを参考にして、割引率を決定することもできる。
【００８８】
このような一連のｔ〜Ｔ期間リスク調整済期待価値算出処理により、ｔ期目に選択した投資案を採用した場合（図５のＳ５０１）における、想定される全ての事業状況によるｔ〜Ｔ期間のリスク調整済期待価値を求めることができる。
【００８９】
［３−３．最適生産活動モデル］
以下には、図６に示すｔ〜Ｔ期間リスク調整済期待価値算出処理において使用する最適生産活動モデルの「変数」、「目的関数」、「制約式」について説明する。なお、ここでは、設備投資案として、「新規設備の追加」と「設備投資しない」の２つを考える。第ｊ期に新規設備ｉを追加する、しないの別を、ｘｉｊ＝１、または、ｘｉｊ＝０、で表現する。他の設備投資案についても、変数ｘｉｊを増やすことにより、同様に定式化することができる。なお、ここでは、説明を簡単にするため、制約式として、各設備の上下限運転量と電力供給量の安定性、を考える。
【００９０】
「変数」は、第ｊ期に購入した設備ｉを使った場合の、投資案ｘ、事業状態ｓのもとでの第ｔ期の発電端電力量である。ただし、ｊ≦ｔである。以下には、この第ｔ期の発電端電力量をｙｉｊと表現する。
「目的関数」は、投資案ｘを採用し、事業状態ｓを想定して、第ｔ期目に生産活動を行ったときの利益を最大化することであり、この利益は次の式で表現される。
【数３】
2004062450.tif 000006
【００９１】
「制約式」としては、各設備の上下限運転量と電力供給量の安定性等を制約とするために、次の３つの制約式を使用する。
【００９２】
「制約式１」：第ｊ期に購入した設備ｉによる電力供給量は次の式によって表現される上下限運転量制約を満たす。
【数４】
2004062450.tif 000007
【００９３】
「制約式２」：電力総供給量（送電端電力量の総和）は電力年間需要量に等しい。これは、電力供給量の安定性制約の一つであり、次の式によって表現される。
【数５】
2004062450.tif 000008
【００９４】
「制約式３」：瞬間需要×予備率を満たす、総設備容量を持つ。これもまた、電力供給量の安定性制約の一つであり、次の式によって表現される。
【数６】
2004062450.tif 000009
【００９５】
したがって、投資案ｘを採用し、事業状態ｓを想定した場合における第ｔ期目の利益最大化問題、すなわち、最適生産活動モデルは、以下の線形計画問題として定式化される。
【数７】
2004062450.tif 000010
【００９６】
なお、最適生産活動モデルを表現する上記の各式中で使用される各要素の定義は、次の表２に示す通りである。
【表２】
2004062450.tif 000011
【００９７】
［３−４．Ｔ期間最適電源計画の評価結果の具体例］
図７〜図９は、図４に示す電源計画意思決定支援処理において、「Ｔ期間最適電源計画の評価結果」として得られた各種のグラフを示している。以下には、これらのグラフについて順次説明する。
【００９８】
まず、図７は、平成１０年までを第１期とし、３年間隔で第２期以降を設定して、平成２５年までの全６期に亘るＴ期間を設定し、複数の投資案として表１の投資案、すなわち、「新規設備の追加」、「既存設備の改修」、「既存設備の廃棄」、「設備投資しない」、という４つの投資案を想定して図４に示す電源計画意思決定支援処理を行った場合の電力需要量と最適投資時期との関係を示すグラフである。
【００９９】
この図７においては、想定状況によって決まる不確実性要因値である電力需要量を横軸とし、その状況下における最適投資時期を縦軸として、プロットの種類で投資案の別を示している。さらに、実際には、プロットの種類だけでなく、色についても投資案に応じて異なる色を使用することにより、投資案の別をより明確に表現することができる。このようなグラフを画面表示することにより、意思決定者であるユーザは、年間電力需要量等の将来の想定シナリオに応じた最適導入時期を容易に確認することができる。
【０１００】
また、図８は、複数の事業状況として、表１の事業状況、すなわち、「燃料価格上昇、電力需要増加」、「燃料価格低下、電力需要増加」、「燃料価格上昇、電力需要減少」、「燃料価格低下、電力需要減少」、という４つの事業状況を各期ごとにそれぞれ想定して図４に示す電源計画意思決定支援処理を行った場合の、様々な想定シナリオの元での最適生産活動による利益分布を示すグラフである。
【０１０１】
特に、この図８においては、「電源が足りなくなったら追加する」という従来の電源計画による生産活動価値と、図４に示す本実施形態の電源計画意思決定支援処理によって導出された最適電源計画による生産活動価値とを現在価値に換算して比較している。この図８においては、プロットの種類で本実施形態によって導出された最適電源計画による利益分布と、従来の電源計画による利益分布との別を示しているが、実際には、プロットの種類だけでなく、プロットとそれを接続してなる曲線の色についても、最適電源計画と従来の電源計画とで異なる色を使用することにより、各計画の利益分布をより明確に表現することができる。
【０１０２】
この図８において、本実施形態によって導出された最適電源計画による利益分布を示す曲線の全体形状とピークは、従来の電源計画による利益分布を示す曲線の全体形状とピークよりも、右側にずれており、本実施形態に係る最適電源計画を採用した場合に、従来の計画に比べてはるかに大きなキャッシュフローが得られることが分かる。
【０１０３】
また、図９は、燃料として、石油、ＬＮＧ、石炭を使用する設備を含む電源計画を導出した場合において、電力需要量と燃料別運転量との関係を示すグラフである。本実施形態の電源計画意思決定支援処理においては、最適生産活動モデルから、将来の想定シナリオに応じた各設備の最適運転量を導出することができるので、このようなグラフを画面表示することにより、意思決定者であるユーザは、年間電力需要量等の将来の想定シナリオに応じた各設備の最適運転量を容易に確認することができる。
【０１０４】
［４．電源計画意思決定支援処理の作用効果］
以上のような電源計画意思決定支援処理によれば、前述した生産活動意思決定支援処理の基本的な作用効果に加えて、さらに、次のような作用効果が得られる。
【０１０５】
まず、本実施形態の電源計画意思決定支援処理によれば、電力供給事業における将来的な設備投資に関し、最適な意思決定を行うことができる。本発明は、各種の生産活動を行うための意思決定に好適であるが、特に、電力供給事業における設備投資に関する意思決定においては、表１に示したように、燃料価格等の資源コストや電力需要等、重要な不確実性要因の種類やその状況の数を絞り込みやすいため、本発明を適用することにより、効率よく最適な意思決定を行うことができ、最適な電源計画を導出することができる。
【０１０６】
また、表１に示したように、投資案として、新規設備の追加、既存設備の改修、既存設備の廃棄、等を設定することにより、新規設備の最適導入時期、導入形態や既存設備の最適廃棄時期、廃棄形態等を容易に導出することができる。さらに、新規設備の追加の有無を意思決定案として設定することにより、導入を検討している複数の新規設備に対して、将来の期間における導入効果を比較することもできる。
【０１０７】
さらに、図５、図６に示すｔ期目最適投資案決定処理における最適生産活動価値指標の算出に最適生産活動モデルの問題構造を利用することで、少ない計算量での生産活動価値算出が可能となるため、実際規模の設備投資計画を立てる際に膨大な計算を行う必要がなく、実用性が高い。また、電力の供給安定性と燃料使用量制限を最適生産活動モデルの制約とすることにより、生産活動における利益最大を達成することができる。また、各設備による発電端電力量を最適生産活動モデルの決定変数にすることにより、最適生産活動モデルから最適生産活動価値を求める際に、各設備をどれだけ運転させたらよいかを示す最適運転量（最適発電端電力量）を得ることができるため、設備投資に関する最適な意思決定だけでなく、設備運用に関する最適な意思決定にも貢献できる。
【０１０８】
また、経費・実積データＤ２の設定に当たっては、必要なデータを手作業で逐一入力することも可能であるが、過去の有価証券報告書に記載されているデータ等の、業者が保存している各種の過去データを読み込んでそのままデータ初期値として使用できる。このように、既存のデータを読み込んでそのまま使用した場合には、電源計画意思決定用に特別な入力データを用意する手間が不要となり、その分だけ、電源計画を導出するための作業効率を向上することができる。
【０１０９】
一方、Ｔ期間最適電源計画の評価結果として、図７に示すように、電力需要量等の不確実性要因の想定値とＴ期間における最適な設備投資案の選択傾向との関係をグラフ表示することにより、意思決定者であるユーザは、Ｔ期間における設備投資の種類や回数、投資時期等の設備投資傾向を、意思決定結果として出力されたグラフから容易に把握することができる。また、電力需要量等の不確実性要因状況の変化が設備投資傾向に与える影響を、グラフから容易に把握することができる。
【０１１０】
また、Ｔ期間最適電源計画の評価結果として、図８に示すように、多様な想定シナリオの元で算出した最適生産活動価値の価値分布をグラフ表示することにより、多様な想定シナリオにおける最適生産活動価値が分布データとして得られるため、意思決定者であるユーザは、最大生産活動価値や最小生産活動価値だけでなく、平均や分散もグラフから容易に把握することができる。また、電源が足りなくなったら追加するという従来の電源計画手法による生産活動価値の利益分布と、本発明によって求めた最適生産活動価値の利益分布とを比較的にグラフ表示することにより、本発明の電源計画手法と従来の電源計画手法との効果の比較についても、客観的に容易に行うことができる。
【０１１１】
そしてまた、Ｔ期間最適電源計画の評価結果として、図９に示すように、最適生産活動モデルから導出される各設備の最適運転量をグラフ表示することにより、意思決定者であるユーザは、不確実性要因状況の変化が設備ごとの最適運転量に与える影響を、グラフから容易に把握することができる。
【０１１２】
［５．他の実施形態］
なお、本発明は、前述した実施形態に限定されるものではなく、本発明の範囲内で他にも多種多様な形態が実施可能である。
【０１１３】
まず、図１、図４〜図６に示した処理手順は、一例にすぎず、具体的な処理手順は自由に変更可能である。また、表１に示した投資案・事業状況データもまた、電源計画を導出する際に使用するデータの一例にすぎず、具体的に使用するデータは自由に変更可能である。さらに、本発明は、前述した通り、電源計画の導出に好適であるが、それに限らず、製造業等の、生産活動を行う各種の事業において、投資計画等の将来に亘る各種の意思決定を行う場合に幅広く適用可能であり、いずれの場合でも、同様に優れた効果が得られるものである。
【０１１４】
【発明の効果】
以上詳述したように、本発明によれば、将来の不確実性要因に対して想定される複数の状況と複数の意思決定案とを組み合わせ、各意思決定案について、各状況における最適生産活動価値指標と複数の状況により生じる価値変動リスク指標を求めることにより、将来の不確実性に起因するリスクを評価しながら同時に利益最大という生産活動の経済性を目指した合理的な意思決定を実現できる。したがって、最適な生産活動計画を導出可能な、有用な生産活動意思決定支援方法とそのためのプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を適用した生産活動意思決定支援処理の概要を示すフローチャート。
【図２】図１に示す生産活動意思決定支援処理における最適生産活動価値指標算出の原理を説明する概念図。
【図３】図１に示す生産活動意思決定支援処理における価値変動リスク指標算出およびｔ〜Ｔ期間リスク調整済期待価値算出の原理を説明する概念図。
【図４】本発明を、電力供給事業における電源設備投資に関する意思決定に適用した場合の電源計画意思決定支援処理を示すフローチャート。
【図５】図４の処理中で行う「ｔ期目最適投資案決定処理」のアルゴリズムを示すフローチャート。
【図６】図５の処理中で行う「ｔ〜Ｔ期間リスク調整済期待価値算出処理」のアルゴリズムを示すフローチャート。
【図７】図４に示す電源計画意思決定支援処理において、「Ｔ期間最適電源計画の評価結果」として得られたグラフの一例を示す図。
【図８】図４に示す電源計画意思決定支援処理において、「Ｔ期間最適電源計画の評価結果」として得られた別のグラフの一例を示す図。
【図９】図４に示す電源計画意思決定支援処理において、「Ｔ期間最適電源計画の評価結果」として得られた別のグラフの一例を示す図。
【符号の説明】
Ｄ１．．．意思決定案・状況データ
Ｄ１ａ．．．投資案・事業状況データ
Ｄ１１．．．外部パラメータ
Ｄ２．．．経費・実績データ
Ｄ３．．．意思決定木
Ｄ４．．．リスク調整済期待価値データ
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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