(57)【要約】  【課題】  複数の予測データを加工して高精度の予測データとすることで、予測精度を高めるようにした予測方法、予測装置、予測プログラムおよび記録媒体を提供する。  【解決手段】  未来の予測に係る予測データを算出する予測装置であって、ｎ種類の異なった予測手法により予測を行ってｎ種類の予測データを算出する予測手段５０と、ｎ種類の予測データの平均値を予測データとして算出する予測値加工手段６０と、を有する予測装置とした。  また、予測手順・予測値加工手順という予測方法、この予測方法による予測プログラム、およびこの予測プログラムが記録された記録媒体とした。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
未来の予測に係る予測データを算出する予測方法であって、
ｎ種類の異なった予測手法により予測を行ってｎ種類の予測データを算出する予測手順と、
ｎ種類の予測データの平均を予測データとして算出する予測データ加工手順と、
を有することを特徴とする予測方法。
【請求項２】
未来の予測に係る予測データを算出する予測方法であって、
ｎ種類の異なった予測手法により予測を行ってｎ種類の予測データを算出する予測手順と、
予測誤差に基づいて指標を算出する指標算出手順と、
指標に基づいてｎ種類の予測データを加重平均して予測データを算出する予測データ加工手順と、
を有することを特徴とする予測方法。
【請求項３】
請求項２に記載された予測方法において、
指標算出手順は、ｎ種類の予測それぞれについて算出したｎ種類の誤差指標および誤差指標総和を算出する手順であり、
予測データ加工手順は、ｎ種類の予測データ、ｎ種類の誤差指標、および、誤差指標総和を用いて、
予測データ＝Σ｛予測データｉ×（誤差指標総和−誤差指標ｉ）／誤差指標総和｝
となるように予測データを加工する手順であることを特徴とする予測方法。
【請求項４】
請求項２に記載された予測方法において、
指標算出手順は、制約式により制約される加重比率および指標を含む目的関数が最小または最大となるように加重比率を算出する手順であり、
予測データ加工手順は、この加重比率によりｎ種類の予測データの加重平均による予測データに加工する手順であることを特徴とする予測方法。
【請求項５】
未来の予測に係る予測データを算出する予測装置であって、
ｎ種類の異なった予測手法により予測を行ってｎ種類の予測データを算出する予測手段と、
ｎ種類の予測データの平均を予測データとして算出する予測データ加工手段と、
を有することを特徴とする予測装置。
【請求項６】
未来の予測に係る予測データを算出する予測装置であって、
ｎ種類の異なった予測手法により予測を行ってｎ種類の予測データを算出する予測手段と、
予測誤差に基づいて指標を算出する指標算出手段と、
指標に基づいてｎ種類の予測データを加重平均して予測データを算出する予測データ加工手段と、
を有することを特徴とする予測装置。
【請求項７】
請求項６に記載された予測装置において、
指標算出手段は、ｎ種類の予測それぞれについて算出したｎ種類の誤差指標および誤差指標総和を算出する手段であり、
予測データ加工手段は、ｎ種類の予測データ、ｎ種類の誤差指標、および、誤差指標総和を用いて、
予測データ＝Σ｛予測データｉ×（誤差指標総和−誤差指標ｉ）／誤差指標総和｝
となるように予測データを加工する手段であることを特徴とする予測装置。
【請求項８】
請求項６に記載された予測装置において、
指標算出手段は、制約式により制約される加重比率および指標を含む目的関数が最小または最大となるように加重比率を算出する手段であり、
予測データ加工手段は、この加重比率によりｎ種類の予測データの加重平均による予測データに加工する手段であることを特徴とする予測装置。
【請求項９】
未来の予測に係る予測データを算出する予測プログラムであって、
ｎ種類の異なった予測手法により予測を行ってｎ種類の予測データを算出する予測手段と、
ｎ種類の予測データの平均を予測データとして算出する予測データ加工手段と、
としてコンピュータに機能させるプログラムであることを特徴とする予測プログラム。
【請求項１０】
未来の予測に係る予測データを算出する予測プログラムであって、
ｎ種類の異なった予測手法により予測を行ってｎ種類の予測データを算出する予測手段と、
予測誤差に基づいて指標を算出する指標算出手段と、
指標に基づいてｎ種類の予測データを加重平均して予測データを算出する予測データ加工手段と、
としてコンピュータに機能させるプログラムであることを特徴とする予測プログラム。
【請求項１１】
請求項１０に記載された予測プログラムにおいて、
指標算出手段は、ｎ種類の予測それぞれについて算出したｎ種類の誤差指標および誤差指標総和を算出する手段であり、
予測データ加工手段は、ｎ種類の予測データ、ｎ種類の誤差指標、および、誤差指標総和を用いて、
予測データ＝Σ｛予測データｉ×（誤差指標総和−誤差指標ｉ）／誤差指標総和｝
となるように予測データを加工する手段であることを特徴とする予測プログラム。
【請求項１２】
請求項１０に記載された予測プログラムにおいて、
指標算出手段は、制約式により制約される加重比率および指標を含む目的関数が最小または最大となるように加重比率を算出する手段であり、
予測データ加工手段は、この加重比率によりｎ種類の予測データの加重平均による予測データに加工する手段であることを特徴とする予測プログラム。
【請求項１３】
未来の予測に係る予測データを算出する予測プログラムがコンピュータに読み取り可能に記録された記録媒体であって、
ｎ種類の異なった予測手法により予測を行ってｎ種類の予測データを算出する予測手段と、
ｎ種類の予測データの平均を予測データとして算出する予測データ加工手段と、
としてコンピュータに機能させるプログラムを記録したことを特徴とする記録媒体。
【請求項１４】
未来の予測に係る予測データを算出する予測プログラムがコンピュータに読み取り可能に記録された記録媒体であって、
ｎ種類の異なった予測手法により予測を行ってｎ種類の予測データを算出する予測手段と、
予測誤差に基づいて指標を算出する指標算出手段と、
指標に基づいてｎ種類の予測データを加重平均して予測データを算出する予測データ加工手段と、
としてコンピュータに機能させるプログラムを記録したことを特徴とする記録媒体。
【請求項１５】
請求項１４に記載された記録媒体において、
指標算出手段は、ｎ種類の予測それぞれについて算出したｎ種類の誤差指標および誤差指標総和を算出する手段であり、
予測データ加工手段は、ｎ種類の予測データ、ｎ種類の誤差指標、および、誤差指標総和を用いて、
予測データ＝Σ｛予測データｉ×（誤差指標総和−誤差指標ｉ）／誤差指標総和｝
となるように予測データを加工する手段であることを特徴とする記録媒体。
【請求項１６】
請求項１４に記載された記録媒体において、
指標算出手段は、制約式により制約される加重比率および指標を含む目的関数が最小または最大となるように加重比率を算出する手段であり、
予測データ加工手段は、この加重比率によりｎ種類の予測データの加重平均による予測データに加工する手段であることを特徴とする記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、計算機を利用した各種予測（エネルギー需要予測、販売量予測、価格予測、経済指標予測）を行うための予測方法、予測装置、予測プログラムおよび記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から様々な分野において、予測が行われている。例えば、電力会社では翌日の電力需要を予測して、その結果に基づき発電機の稼働を計画している。商店や自動販売機では販売量を予測し、商品を補充している。金融分野では、商品価格、株価、為替を予測し、様々なトレードを行っている。
このように、多くの分野において様々な予測が行われている。その予測方法としては、人間の勘に頼る方法、計算機で予測する方法などがあるが、予測対象や分野に決まった方法はなく、様々な手法が研究され、様々な方法が実用化されているのが現状である。
【０００３】
予測システム構築の問題点は、予想対象や分野により決まった手法というものがなく、そのため予想手法を確立するために長時間のデータ分析やシミュレーション検証が必要なことである。そのため、予測システムの構築に時間がかかり、結果的にコストが高くなってしまったり、また、コスト削減のため十分なデータ分析やシミュレーション検証を行わないと、高い予測精度を持つシステムを構築することができなかった。
【０００４】
このような問題点の解決法として、複数の予測手法をシステムに組み込む方法がある。つまり、候補となる予測手法を複数組み込むことで、１つの最良な予測手法に絞り込むための検討・検証時間を削減し、コストを削減するものである。もし、予測精度の高い予測手法を適切に選ぶことができるならば、結果的に高い予測結果を得ることができる。
このような従来技術として特許文献１には、複数の予測手法から１つ選択する発明（データ予測方法、データ予測装置および記録媒体）について開示されている。
【０００５】
また、予測手法ではないが、複数の予測値を組み合わせて最終的な予測値を得るものがあり、例えば、金融分野において株の投資配分（ポートフォリオ理論）手法がある。個別の株式投資のリスクとリターンさえ想定できれば、任意のリターンにおける最小リスクを与える最適な投資配分を決定する手法である。
【０００６】
例えば、傘屋とアイスクリーム屋の株式に投資する場合を考える。夏に晴れて暑い日が続けば、アイスクリーム屋は儲かるが傘屋は儲からない。逆に雨続きで寒い日が続けば傘屋は儲かるがアイスクリーム屋は儲からない。アイスクリーム屋と傘屋との両方の株式に投資すれば天候リスクに左右されずに安定したリターンを得ることが可能である。
【０００７】
このポートフォリオ理論について図を用いて説明する。図８はポートフォリオ理論を説明する説明図である。図８で示すように、株式Ａ〜Ｃのリスクとリターンとが想定できたとする。ここでリスクとは株価の値動きの分散（ばらつき）であり、リターンとは値上がり率である（将来の状態は分からないので、通常は過去数年間の株価の分散と平均値上がり率を用いることが多い）。
【０００８】
株式Ａと株式Ｂとをｘａ：ｘｂの比率で所有するときのリスクとリターンとは必ず弧ＡＢ上の一点になり、株式Ａと株式Ｂを個別に所有しているときよりもリスクは小さくなる。株式Ａ、株式Ｂ、株式Ｃをｘａ：ｘｂ：ｘｃの比率で所有しているときのリスクとリターンとは、弧ＡＢ、弧ＢＣ、弧ＣＤ、弧ＤＡが囲む平面上の一点になる。リスク（分散）が小さくリターンが大きい最適解はＤ点となる。
【０００９】
一般に、株式の投資配分は以下の制約条件（任意のリターン以上）のもとで目的関数（リスク）を最小にするという問題であり、２次計画法を用いて最適解（投資配分）が求められる。
【００１０】
（数１）
目的関数：ｆ（ｘ）＝１／２ρ２
制約式：ｒ１ｘ１＋ｒ２ｘ２＋・・・＋ｒｎｘｎ≧Ｅ
【００１１】
ここに、ｘ：投資比率、ｒ：個別の収益率、Ｅ：任意の収益率、ρ：ポートフォリオの分散である。
なお、このようなポートフォリオ理論の詳しい説明に関しては、例えば以下の書籍などにも記載されている。
「金融工学と最適化、批々木著、朝倉書店」
【００１２】
【特許文献１】特開２００１−１４２９５号公報（段落番号００２０〜００３５）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
上記した特許文献１の発明（データ予測方法、データ予測装置および記録媒体）では、複数の予測手法から１つの予測手法を選択する方法であるが、予測結果はあらかじめ用意した予測手法のいずれかに限定される。つまり、ｎ個の予測モデルを用意した場合には、ｎ個の予測モデルから最良の１つを選択することができるが、選択候補がｎ個に限定されるため、高精度の予測結果を得たいときには、ｎの数を多くする必要がある。多くの予測手法を用意する場合には、それだけシステム化のコストが増加するという問題が生じる。
【００１４】
また、従来技術として掲げたポートフォリオ理論では、株式投資に対する手法であり、直接適用しようとしても、リターン（平均値）が高く、ばらつき（標準偏差）が小さい比率を求めるものなので、予測問題にそのまま適用することができない。つまり適用のしかたも現状なく、制約式や目的関数もそのままでは適用できない。
【００１５】
この発明は上記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、複数の予測データを加工して高精度の予測データとすることで、予測精度を高めるようにした予測方法、予測装置、予測プログラムおよび記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本発明は、上記した課題を解決するものであり、エネルギー需要予測、販売量需要予測、価格予測、経済指標予測などの予測において、複数の予測手法により予測データを算出し、各予測データを加工してより精度の高い予測データを作成する。予測手法では統計手法や金融工学を利用する。予測データを加工する機能を有するため、実装する予測手法の数が比較的少なくても、多数の予測手法を実装するのと同等の性能を持つことができる。このことは、以下の利点を持つ。
【００１７】
（１）予測手法開発・改良の手間を省くことが可能であり、コストを削減することができる。
（２）複数の予測手法を実装しても、人間の経験や勘に頼らず、自動的に高精度な予測結果を得ることができる。
（３）少ない予測手法を実装するだけでも多数の予測手法を実装するだけの性能が得られる。つまり、高精度な予測結果を得ることができる
（４）上述の（３）の特徴により、多数の予測手法を実装する必要がなく、システム構築のコストをさらに削減することができる。
【００１８】
本発明の請求項１に係る予測方法は、
未来の予測に係る予測データを算出する予測方法であって、
ｎ種類の異なった予測手法により予測を行ってｎ種類の予測データを算出する予測手順と、
ｎ種類の予測データの平均を予測データとして算出する予測データ加工手順と、
を有することを特徴とする。
【００１９】
また、本発明の請求項２に係る予測方法は、
未来の予測に係る予測データを算出する予測方法であって、
ｎ種類の異なった予測手法により予測を行ってｎ種類の予測データを算出する予測手順と、
予測誤差に基づいて指標を算出する指標算出手順と、
指標に基づいてｎ種類の予測データを加重平均して予測データを算出する予測データ加工手順と、
を有することを特徴とする。
【００２０】
また、本発明の請求項３に係る予測方法は、
請求項２に記載された予測方法において、
指標算出手順は、ｎ種類の予測それぞれについて算出したｎ種類の誤差指標および誤差指標総和を算出する手順であり、
予測データ加工手順は、ｎ種類の予測データ、ｎ種類の誤差指標、および、誤差指標総和を用いて、
予測データ＝Σ｛予測データｉ×（誤差指標総和−誤差指標ｉ）／誤差指標総和｝
となるように予測データを加工する手順であることを特徴とする。
【００２１】
また、本発明の請求項４に係る予測方法は、
請求項２に記載された予測方法において、
指標算出手順は、制約式により制約される加重比率および指標を含む目的関数が最小または最大となるように加重比率を算出する手順であり、
予測データ加工手順は、この加重比率によりｎ種類の予測データの加重平均による予測データに加工する手順であることを特徴とする。
【００２２】
本発明の請求項５に係る予測装置は、
未来の予測に係る予測データを算出する予測装置であって、
ｎ種類の異なった予測手法により予測を行ってｎ種類の予測データを算出する予測手段と、
ｎ種類の予測データの平均を予測データとして算出する予測データ加工手段と、
を有することを特徴とする。
【００２３】
また、本発明の請求項６に係る予測装置は、
未来の予測に係る予測データを算出する予測装置であって、
ｎ種類の異なった予測手法により予測を行ってｎ種類の予測データを算出する予測手段と、
予測誤差に基づいて指標を算出する指標算出手段と、
指標に基づいてｎ種類の予測データを加重平均して予測データを算出する予測データ加工手段と、
を有することを特徴とする。
【００２４】
また、本発明の請求項７に係る予測装置は、
請求項６に記載された予測装置において、
指標算出手段は、ｎ種類の予測それぞれについて算出したｎ種類の誤差指標および誤差指標総和を算出する手段であり、
予測データ加工手段は、ｎ種類の予測データ、ｎ種類の誤差指標、および、誤差指標総和を用いて、
予測データ＝Σ｛予測データｉ×（誤差指標総和−誤差指標ｉ）／誤差指標総和｝
となるように予測データを加工する手段であることを特徴とする。
【００２５】
また、本発明の請求項８に係る予測装置は、
請求項６に記載された予測装置において、
指標算出手段は、制約式により制約される加重比率および指標を含む目的関数が最小または最大となるように加重比率を算出する手段であり、
予測データ加工手段は、この加重比率によりｎ種類の予測データの加重平均による予測データに加工する手段であることを特徴とする。
【００２６】
本発明の請求項９に係る予測プログラムは、
未来の予測に係る予測データを算出する予測プログラムであって、
ｎ種類の異なった予測手法により予測を行ってｎ種類の予測データを算出する予測手段と、
ｎ種類の予測データの平均を予測データとして算出する予測データ加工手段と、
としてコンピュータに機能させるプログラムであることを特徴とする。
【００２７】
また、本発明の請求項１０に係る予測プログラムは、
未来の予測に係る予測データを算出する予測プログラムであって、
ｎ種類の異なった予測手法により予測を行ってｎ種類の予測データを算出する予測手段と、
予測誤差に基づいて指標を算出する指標算出手段と、
指標に基づいてｎ種類の予測データを加重平均して予測データを算出する予測データ加工手段と、
としてコンピュータに機能させるプログラムであることを特徴とする。
【００２８】
また、本発明の請求項１１に係る予測プログラムは、
請求項１０に記載された予測プログラムにおいて、
指標算出手段は、ｎ種類の予測それぞれについて算出したｎ種類の誤差指標および誤差指標総和を算出する手段であり、
予測データ加工手段は、ｎ種類の予測データ、ｎ種類の誤差指標、および、誤差指標総和を用いて、
予測データ＝Σ｛予測データｉ×（誤差指標総和−誤差指標ｉ）／誤差指標総和｝
となるように予測データを加工する手段であることを特徴とする。
【００２９】
また、本発明の請求項１２に係る予測プログラムは、
請求項１０に記載された予測プログラムにおいて、
指標算出手段は、制約式により制約される加重比率および指標を含む目的関数が最小または最大となるように加重比率を算出する手段であり、
予測データ加工手段は、この加重比率によりｎ種類の予測データの加重平均による予測データに加工する手段であることを特徴とする。
【００３０】
本発明の請求項１３に係る記録媒体は、
未来の予測に係る予測データを算出する予測プログラムがコンピュータに読み取り可能に記録された記録媒体であって、
ｎ種類の異なった予測手法により予測を行ってｎ種類の予測データを算出する予測手段と、
ｎ種類の予測データの平均を予測データとして算出する予測データ加工手段と、
としてコンピュータに機能させるプログラムを記録したことを特徴とする。
【００３１】
また、本発明の請求項１４に係る記録媒体は、
未来の予測に係る予測データを算出する予測プログラムがコンピュータに読み取り可能に記録された記録媒体であって、
ｎ種類の異なった予測手法により予測を行ってｎ種類の予測データを算出する予測手段と、
予測誤差に基づいて指標を算出する指標算出手段と、
指標に基づいてｎ種類の予測データを加重平均して予測データを算出する予測データ加工手段と、
としてコンピュータに機能させるプログラムを記録したことを特徴とする。
【００３２】
また、本発明の請求項１５に係る記録媒体は、
請求項１４に記載された記録媒体において、
指標算出手段は、ｎ種類の予測それぞれについて算出したｎ種類の誤差指標および誤差指標総和を算出する手段であり、
予測データ加工手段は、ｎ種類の予測データ、ｎ種類の誤差指標、および、誤差指標総和を用いて、
予測データ＝Σ｛予測データｉ×（誤差指標総和−誤差指標ｉ）／誤差指標総和｝
となるように予測データを加工する手段であることを特徴とする。
【００３３】
また、本発明の請求項１６に係る記録媒体は、
請求項１４に記載された記録媒体において、
指標算出手段は、制約式により制約される加重比率および指標を含む目的関数が最小または最大となるように加重比率を算出する手段であり、
予測データ加工手段は、この加重比率によりｎ種類の予測データの加重平均による予測データに加工する手段であることを特徴とする。
【発明の効果】
【００３４】
以上のような本発明によれば、複数の予測データを加工して高精度の予測データとすることで、予測精度を高めるようにした予測方法、予測装置、予測プログラムおよび記録媒体を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３５】
以下、第１発明の最良の形態の予測方法、予測装置、予測プログラムおよび記録媒体について図を参照しつつ説明する。
まず、予測方法について図を参照しつつ説明する。図１は本形態の予測方法を説明するフローチャートである。
【００３６】
ステップＳ１０は、ｎ種類の異なった予測手法により予測を行ってｎ種類の予測データを算出する手順（予測手順）である。ここで、ｎ種類の異なった予測手法の詳細については本発明の要旨ではないので詳細な説明は省略するが、代表的な予測手法としては、重回帰式、ニューラルネットワーク、ファジィ推論、自己回帰モデルなどがある。また、特に金融分野の予測に係る予測方法では、予測と若干ニュアンスが異なるが、金融分野で用いられる移動平均値、ＲＳＩ（Relative Strength Index：相対力指数）、ＲＣＩ（Rank Correlation Index：順位相関指数）、ローソク足、ボリンジャーバンド(Bollingger Band)など各種統計手法やチャート表示手法なども予測手法に含まれる。さらに、目的関数が最大もしくは最小となるように、加工した予測データを算出するような予測手法も含めるようにしても良い。要するに、予測手順では、予測データを算出する予測手法の他に、予測を手助けするための様々な手法を予測手法として含む。
【００３７】
ステップＳ１１は、ｎ種類の予測データの平均値を予測データとして算出する手順（予測データ加工手順）である。ｎ種類の予測データ１，予測データ２，・・・，予測データｎを全て加算した和をｎで除した平均を予測データとするものであり、次式で示すようになる。
【００３８】
（数２）
予測データ＝（Σ予測データｉ）／ｎ
【００３９】
このようにして算出した予測データでは簡単で高速な処理で高精度の予測データを算出できるなどの利点がある。
【００４０】
続いて、予測装置について図を参照しつつ説明する。図２は、本形態の予測装置である。予測装置は、データ入力手段１０と、データ保存手段２０と、中央処理部３０と、データ出力手段４０と、を備えている。中央処理部３０は予測手段５０と、予測データ加工手段６０と、を備えている。
【００４１】
データ入力手段１０は、キーボード、または、ＬＡＮ・インターネットなどの通信装置で構成され、予測に必要な実績データ、カレンダデータ、パラメータを入力するための手段である。
データ保存手段２０は、ハードディスク、光磁気ディスク、フレキシブルディスク、メモリで構成され、入力された実績データ、カレンダデータ、パラメータを保存する手段である。また予測途中で算出された各種計算結果を保存する。
【００４２】
中央処理部３０は、上述したような予測手順、予測データ加工手順を含む予測プログラムを搭載しており、データ保存手段２０から実績データ、カレンダデータ、パラメータを読み出し、予測手段５０と、予測データ加工手段６０として機能して演算処理し、予測データをデータ保存手段２０に書き込む手段である。
データ出力手段４０は、ディスプレイ、伝送装置、プリンタにより構成されており、最終的な予測データに基づく予測結果や、各予測手法の予測結果の表示や伝送、また予測途中で算出された各種計算結果を表示したり、または、伝送する手段である。例えば、金融分野に係る予測装置では、ローソク足、移動平均、ＲＣＩ、ＲＳＩなどのチャートを表示したりする。
【００４３】
予測手段５０は、ｎ種類の予測手段１〜ｎによりそれぞれ予測を行ってｎ種類の予測データを算出する手段である。ここで、各予測手段１〜ｎの代表的な予測手法としては、重回帰式、ニューラルネットワーク、ファジィ推論、自己回帰モデルなどがある。また、金融分野で用いられる予測装置では、金融分野で用いられる移動平均値、ＲＳＩ、ＲＣＩ、ローソク足、ボリンジャーバンドなど各種統計手法やチャート表示手法なども予測手法に含めている。さらに、目的関数が最大もしくは最小となるように、加工した予測データを算出するような予測手法も含めるようにしても良い。
【００４４】
予測データ加工手段６０とは、ｎ種類の予測データの平均値を予測データとして算出する手段である。ｎ種類の予測データ１，予測データ２，・・・，予測データｎを全て加算した和をｎで除した平均を予測データとする手段であり、上記数２のようになる。
このようにして予測データを算出するアルゴリズムは処理が速く、かつ予測精度が高くなるなどの利点がある。
【００４５】
このような予測装置の動作について説明する。予測装置では、予めデータ入力手段１０を通じて予測に必要な実績データ・カレンダデータ・パラメータをデータ保存手段２０に登録しておく。そして予測装置が予測する場合、まず、中央処理部３０が実績データ・カレンダデータ・パラメータを読み出して図示しない記憶部に一時的に記憶させる読み出し手段として機能する。続いて、中央処理部３０が上記のようにｎ種類の予測データを算出する予測手段として機能する。続いて、中央処理部３０は、ｎ種類の予測データの平均を予測データとして算出する予測データ加工手段として機能する。続いて、中央処理部３０は、算出した予測データをデータ保存手段２０に書き込む書き込み手段として機能する。最終的に中央処理部３０は、データ保存手段２０から予測データをデータ出力手段４０を介して出力させる出力手段として機能する。
【００４６】
本形態の予測装置はこのようにして予測することとなる。なお、本発明は上記に示す装置構成に限定されるものではなく、例えば、データ入力手段１０と、データ保存手段２０と、中央処理部３０と、データ出力手段４０と、を含む一台のコンピュータとしても良い。中央処理部３０が予測手段５０と、予測データ加工手段６０として機能すれば、コンピュータにより予測を行わせることができる。
【００４７】
また、予測プログラムは、予測装置の中央処理部３０を、予測手段５０と、予測データ加工手段６０として機能させるプログラムであり、中央処理部３０に接続される記憶部（図示せず）に記憶されている。このような予測プログラムが記録された記録媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ，ＭＯ，ＦＤ，ＨＤというような磁気，光，光磁気により記録再生される媒体）を用いて予測装置に予測プログラムをインストールしてもよく、また、インターネット等のネットワーク・ＬＡＮ（図示せず）を介して予測装置の記憶部（図示せず）に予測プログラムをインストールするようにしても良い。
【００４８】
続いて、第２発明の他の最良の形態の予測方法、予測装置、予測プログラムおよび記録媒体について図を参照しつつ説明する。
まず、予測方法について図を参照しつつ説明する。図３は本形態の予測方法を説明するフローチャートである。
【００４９】
ステップＳ２０は、ｎ種類の異なった予測手順により予測を行ってｎ種類の予測データを算出する手順（予測手順）である。ここで、各予測手順で用いられる予測手法については重回帰式、ニューラルネットワーク、ファジィ推論、自己回帰モデルなどがある。また、金融分野で用いられる移動平均値、ＲＳＩ、ＲＣＩ、ローソク足、ボリンジャーバンドなど各種統計手法やチャート表示手法なども予測手法に含まれる。
【００５０】
ステップＳ２１は、予測誤差に基づいて指標を算出する手順（指標算出手順）である。予測誤差は、カレンダデータ、実績データ、および、パラメータを用いて予測手段１〜ｎによりある日の予測データ１〜ｎを算出し、その日における予測データと実際の実績値との誤差について予測１〜ｎについてそれぞれ誤差を算出し、このような予測１〜ｎについてのそれぞれの誤差を長年にわたり蓄積したものが予測誤差１〜ｎである。予測誤差は予測データ１〜ｎのそれぞれについて求められる。そして過去ｎ時間、過去ｎ日、過去ｎか月などの予測誤差１〜ｎにより、各予測データ１〜ｎの指標１〜ｎを算出する。例えば、予測１の予測データ１についての指標１は過去の予測誤差１を用いて算出し、同様に予測ｎの予測データｎについての指標ｎは過去の予測誤差ｎを用いて算出する。
【００５１】
通常は予測誤差１〜ｎの平均値、標準偏差、分散、最大値・最小値、絶対値平均値、相対係数が指標１〜ｎとなるが、これら統計指標に限定されるものではない。例えば、金融分野でよく用いられるＲＳＩやＲＣＩの指標において株価ピークを表す値や株価ボトムを表す値を統計的に算出した予測データと実績値との予測誤差による指標なども含む。これら指標や手法は、予測対象や予測手法に大きく依存するが、本発明ではある１つの指標や手法に限定されるものではなく、各種採用が可能である。
【００５２】
ステップＳ２２は、指標１〜ｎに基づいてｎ種類の予測データを加重平均して一つの予測データを算出する手順（予測データ加工手順）である。この際、指標１〜ｎを利用する。例えば、ある予測ｉについての過去ｋ日の予測誤差の平均値を誤差指標ｉとし、これら誤差指標ｉを予測１〜ｎについてそれぞれ算出して加えたものを誤差指標総和とし、これらｎ種類の予測データ、ｎ種類の誤差指標および誤差指標総和を用いて、次式のように予測データを算出する。
【００５３】
（数３）
予測データ＝Σ｛予測データｉ×（誤差指標総和−誤差指標ｉ）／誤差指標総和｝
【００５４】
このようにして算出した予測データでは誤差が小さい予測データの比重が高くなり、予測精度が増すという利点がある。
さらに、目的関数が最大もしくは最小となるように、加工した予測データの誤差の平均を小さくして、その誤差の分散が小さい予測データとしても良い。
【００５５】
続いて、予測装置について図を参照しつつ説明する。図４は、本形態の予測装置の構成図である。予測装置は、データ入力手段１０と、データ保存手段２０と、中央処理部３０と、データ出力手段４０と、を備えている。中央処理部３０は、予測手段５０と、予測データ加工手段６０と、指標算出手段７０と、を備えている。
【００５６】
データ入力手段１０は、キーボード、または、ＬＡＮ・インターネットなどの通信装置で構成され、予測に必要な実績データ・カレンダーデータ・パラメータを入力するための手段である。
データ保存手段２０は、ハードディスク、光磁気ディスク、フレキシブルディスク、メモリで構成され、入力された実績データ・カレンダーデータ・パラメータを保存する手段である。またシステム内にて計算された各種結果を保存する。
【００５７】
中央処理部３０は、上述したような予測手順、指標算出手順、予測データ加工手順を含む予測プログラムを搭載しており、データ保存手段２０から実績データ、カレンダデータ、パラメータを読み出す手段として機能し、予測手段５０と、指標算出手段７０と、予測データ加工手段６０として機能して予測データを得て、予測データをデータ保存手段２０に書き込む手段として機能する。
【００５８】
データ出力手段４０は、ディスプレイ、伝送装置、プリンタにより構成されており、最終的な予測データに基づく予測結果や、各予測手法の予測結果の表示や伝送、また予測途中で算出された各種計算結果を表示し伝送する手段である。例えば、金融分野に係る予測装置では、ローソク足、移動平均、ＲＣＩ、ＲＳＩなどのチャートを表示したりする。
【００５９】
予測手段５０は、ｎ種類の異なった予測手法によりそれぞれ予測を行ってｎ種類の予測データを算出する手段である。ここで、代表的な予測手法としては、重回帰式、ニューラルネットワーク、ファジィ推論、自己回帰モデルなどがある。また、金融分野の予測装置ではさらに移動平均値、ＲＳＩ、ＲＣＩ、ローソク足、ボリンジャーバンドなど各種統計手法やチャート表示手法なども予測手法に含まれる。
【００６０】
指標算出手段７０は、予測誤差に基づいて指標を算出する手段である。
過去ｎ時間、過去ｎ日、過去ｎか月などの予測誤差１〜ｎにより、各予測データ１〜ｎの指標１〜ｎを算出する。例えば、予測１に係る予測データ１についての指標１は過去の予測誤差１を用いて算出し、同様に予測ｎに係る予測データｎについての指標ｎは過去の予測誤差ｎを用いて算出する。
通常は予測誤差１〜ｎの平均値、標準偏差、分散、最大値・最小値、絶対値平均値、相対係数が指標１〜ｎとなるが、これら統計指標に限定されるものではない。例えば、金融分野でよく用いられるＲＳＩやＲＣＩの指標において株価ピークを表す値や株価ボトムを表す値を統計的に算出した予測データと実績値との予測誤差による指標なども含む。これら指標や手法は、予測対象や予測手法に大きく依存するが、本発明ではある１つの指標や手法に限定されるものではなく、各種採用が可能である。
【００６１】
予測データ加工手段６０は、指標１〜ｎに基づいてｎ種類の予測データを加重平均して一つの予測データを算出する手段である。この際、指標１〜ｎを利用する。例えば、ある予測ｉについての過去ｋ日の予測誤差の平均値を誤差指標ｉとし、これら誤差指標ｉを予測１〜ｎについてそれぞれ算出して加えたものを誤差指標総和とし、これらｎ種類の予測データ、ｎ種類の誤差指標および誤差指標総和を用いて、例えば前記した数３のように予測データを算出する。このような予測データでは予測誤差が小さいような予測データｉの比重が高くなり、予測精度が増すという利点がある。
さらに、目的関数が最大もしくは最小となるように、加工した予測データの誤差の平均を小さくして、その誤差の分散が小さい予測データとしても良い。
【００６２】
このような予測装置の動作について説明する。予測装置では、予めデータ入力手段１０を通じて予測に必要な実績データ・カレンダデータ・パラメータをデータ保存手段２０に登録しておく。そして予測装置が予測する場合、まず、中央処理部３０がこれら実績データ・カレンダデータ・パラメータを読み出して図示しない記憶部に一時的に記憶させる読み出し手段として機能する。中央処理部３０が上記のようにｎ種類の予測データを算出する予測手段として機能し、予測誤差に基づいて指標を算出する指標算出手段として機能し、指標に基づいてｎ種類の予測データを加重平均して予測データを算出する予測データ加工手段として機能する。中央処理部３０は、予測データをデータ保存手段２０に書き込む書き込み手段として機能する。最終的に中央処理部３０は、データ保存手段２０から予測データをデータ出力手段４０を介して出力させる。
【００６３】
予測装置はこのようにして予測することとなる。なお、本発明は上記に示す装置構成に限定されるものではなく、例えば、データ入力手段１０と、データ保存手段２０と、中央処理部３０と、データ出力手段４０と、を含む一台のコンピュータとし、中央処理部３０は、予測手段５０と、指標算出手段７０と、予測データ加工手段６０として機能させれば、コンピュータにより予測を行わせることができる。
【００６４】
また、予測プログラムは、予測装置の中央処理部３０を、予測手段５０と、指標算出手段７０と、予測データ加工手段６０として機能させるプログラムであり、中央処理部３０に接続される記憶部（図示せず）に記憶されている。このような予測プログラムが記録された記録媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ，ＭＯ，ＦＤ，ＨＤというような磁気，光，光磁気により記録再生される媒体）を用いて予測装置に予測プログラムをインストールしてもよく、また、インターネット等のネットワーク・ＬＡＮ（図示せず）を介して予測装置の記憶部（図示せず）に予測プログラムをインストールするようにしても良い。
【実施例１】
【００６５】
続いて第１本発明の実施例１について図を参照しつつ説明する。図５，図６は予測手段の具体例を説明する説明図、図７は実績値と予測データとを比較する電力−日特性図である。
この実施例１では、予測手段１，２の予測データ１，２の平均を予測データとする発明であって、図２で示す予測装置を用いるものであり、予測手段５０、予測データ加工手段６０の作用を具体的に説明する。予測例としては、最大電力需要予測を挙げて説明する。
【００６６】
最大電力需要予測とは、気象や過去の電力実績値より、翌日の最大電力を予測する問題である。本実施例では、説明を簡単にするため２つの異なる予測手段１，２を持つような手段を想定した。具体的な予測手法について一例を示す。図５に示す予測手段１の予測モデルは、至近数日の最高・最低気温から対象日の最大電力予測データを出力するニューラルネットワーク１であり、図６に示す予測手段２の予測モデルは、対象日の毎時電力予測データを出力するニューラルネットワーク２である。本実施例における評価対象は、最大電力とし、予測モデル２では、２４点の最大の１点のみを最大電力値として評価した。
【００６７】
これら予測手段１，２により予測データ１，２が算出される。予測データと実績データとでは、図７で示すように若干の予測誤差が生じている。このような予測データと実績データとから予測誤差が算出される。予測誤差は、気象についての気象実績データ、月日・曜日についてのカレンダデータ、過去の電力についての電力実績データを用いて予測手段１，２を用いてある日の予測データ１，２を算出し、その日における予測データと実際の実績値との誤差をその日の誤差１，２とし、このような誤差１，２を長年にわたり蓄積したものが予測誤差１，２である。このような予測誤差１，２を用いて統計指標１，２を算出する。予測手段１，２による１年間の予測誤差１，２についての統計指標１，２を次表に示す。
【００６８】
【表１】
2005122438.tif 000003
【００６９】
２つの予測手段１，２では標準偏差と絶対値平均誤差とは同程度であるが、平均誤差が若干異なっている。予測手段１，２では異なる予測データ１，２を出力するが、大幅に相違していないことがわかる。
【００７０】
このような、予測手段５０によりｉ日の最大電力予測が行われる。予測手段１によるｉ日の予測最大電力を予測データ１（ｉ）、予測手段２による、ｉ日の予測最大電力値２（ｉ）で表す。
予測データ加工手段６０では、次式にて予測データの平均値を算出する。
【００７１】
（数４）
予測データ＝ａｖｇ（予測データ１（ｉ），予測データ２（ｉ））
【００７２】
表２に本実施例１の予測装置の予測による予測誤差の統計指標を示す。平均を取らない表１の統計指標と比較すると、表１の統計指標よりも値が減少しており、本発明の有効性が示されている。
【００７３】
【表２】
2005122438.tif 000004
【実施例２】
【００７４】
続いて第２本発明の実施例２について図を参照しつつ説明する。
この実施例１では、図４で示す予測装置を用いるものであり、第２発明の予測装置の、予測手段５０，予測データ加工手段６０、指標算出手段７０，の作用を具体的に説明する。予測例としては、上記した最大電力需要予測を挙げて説明する。本実施例２でも、説明を簡単にするため予測手段３０は２個の予測手段１，２とし、予測手段１の予測モデルは、図５で説明した至近数日の最高・最低気温から対象日の最大電力を予測するニューラルネットワーク１であるとし、予測手段２の予測モデルは、図６で説明した対象日の毎時電力を予測するニューラルネットワーク２であるとして、重複する説明を省略する。
【００７５】
予測手段５０によりｉ日の最大電力予測が行われる。予測手段１によるｉ日の予測最大電力を予測データ１（ｉ）、予測手段２による、ｉ日の予測最大電力を予測データ２（ｉ）で表すこととなる。
【００７６】
続いて、指標算出手段７０により予測データ１，２についての誤差指標１，２を算出する。
ここで誤差指標１，２は予測誤差を用いて算出したものである。本実施例２では、過去２日分という至近の絶対値平均誤差による誤差指標を用いる。至近の絶対値平均誤差を用いる理由としては、長期間にわたる上記の統計指標を用いることは、処理が長期化する、または、至近の状況を反映できなくなる等の理由により実際的ではないため、である。
【００７７】
まず、それぞれの予測手段１，２による前日（ｉ−１日とする）の予測誤差１，２を予測誤差１（ｉ−１）、予測誤差２（ｉ−１）で表す。同様に、２日前（ｉ−２日とする）の予測誤差を予測誤差１（ｉ−２）、予測誤差２（ｉ−２）で表すと、各誤差指標１，２、および、誤差指標総和は下式で計算できる。
【００７８】
（数５）
誤差指標１＝｛｜予測誤差１（ｉ−１）｜＋｜予測誤差１（ｉ−２）｜｝／２
誤差指標２＝｛｜予測誤差１（ｉ−２）｜＋｜予測誤差２（ｉ−２）｜｝／２
誤差指標総和＝誤差指標１＋誤差指標２
【００７９】
続いて、予測データ加工手段６０では上記した誤差指標１，２に基づき、最大電力需要についての予測データを加重平均により算出する。本実施例では予測データを加重平均するための一般式は次式のようになる。
【００８０】
（数６）
予測データ＝Σ｛予測データｋ×（誤差指標総和−誤差指標ｋ）／誤差指標の総和｝
【００８１】
ここで、
予測データｋ：予測手段ｋによる予測データ
誤差指標ｋ：予測手段ｋによる過去の予測誤差（分散・絶対値平均誤差・標準偏差・最大・最小誤差・平均誤差）を用いて算出した統計指標
誤差指標の総和：Σ誤差指標ｋ
【００８２】
ここで、誤差指標１＝１％、誤差指標２＝３％、誤差指標の総和＝４％とすると、これらの誤差指標を用いて最終的な予測データは、以下のように加工される。この例では、予測データ１と予測データ２を３対１の割合で重みをつけて加重平均した値が最終的な予測データとなる。
【００８３】
（数７）
予測データ＝Σ｛予測データｋ×（誤差指標総和−誤差指標ｋ）／誤差指標の総和｝
＝｛予測データ１×（４−１）＋予測データ２×（４−３）／４
＝｛３×予測データ１＋１×予測データ２｝／４
【００８４】
予測データと実績値との予測誤差を用いて算出した統計指標を次表に示す。表３の統計指標と、加重平均を取らない表１の統計指標と比較すると、表１の統計指標よりも値が減少しており、本発明の有効性が示されている。
【００８５】
【表３】
2005122438.tif 000005
【００８６】
以上、実施例１，２の予測装置について説明した。本実施例の予測装置では、過去２日間の絶対値平均誤差を例として説明したが、統計指標は、絶対値平均誤差でなくてもよく、予測結果の良否が判定できる指標であればよく、例えば最大誤差や平均誤差でもよい。
また、対象とする過去の日数も２日でなくてもよく、１日でも７日でもよい。また、本実施例では、予測手段が２つの例で説明したが、予測手段が多数ある場合には、誤差が少ない上位ｎ個の加重平均や、一定の誤差指標以下のものだけの加重平均値にしてもよい。
【実施例３】
【００８７】
続いて、第２発明に係る実施例３について説明する。本実施例は、いわゆる金融工学のポートフォリオ理論の考え方を改良した手法により、予測データを加工する発明である。金融工学におけるポートフォリオ理論では、リターン（平均）が高くばらつき（標準偏差）が小さい比率を算出するものである。しかし、予測問題にそのまま適用すると標準偏差は小さいが、誤差が大きいものを選択してしまうので、金融工学のポートフォリオ理論を直接適用することはできない。本実施例３では改良を加えている。
【００８８】
以下に、本実施例を具体的に説明する。
予測手段５０、指標算出手段７０は前述の実施例２と同様の手段とし、予測手段５０の２つの予測手段１，２より２種類の予測データ１，２を算出し、指標算出手段７０により予測データ１，２についての誤差指標１，２を算出する。ここで誤差指標は、絶対値平均誤差に限定されるものではなく、標準偏差、分散、平均誤差、最大誤差、最小誤差なども含まれる。
【００８９】
予測データ加工手段６０では、予測データ１，２のポートフォリオを構築し、予測データを加工する。つまり、予測手段が２個ある場合に２個の予測データが得られるが、その２個の予測データをある一定比率の割合で加重平均して予測データを算出する。もちろん、予測手段がｎ個ある場合には、ｎ個の予測データを用いて加重平均を行って最終的な予測データを算出する。
【００９０】
加重平均は、ある制約式のもとで目的関数を求めることにより算出することができる。制約式や目的関数は、任意に設定することが可能であるが、本実施例では、一例として以下の制約式と目的関数で説明する。
【００９１】
（数８）
［制約式］
ａ＋ｂ＝１０
ａ，ｂは０〜１０の整数、ａ，ｂは加重比率
［目的関数］
1過去の１週間の絶対値平均誤差の最小化
【００９２】
上記制約式は、必ず満たさなければならない条件である。つまり、予測データの加重比率は、０：１０，１：９，・・・，１０：０の１１種類の中の何れかであることを意味する。目的関数は過去１週間の絶対値平均誤差の最小化である。つまり、ｉ−７日〜ｉ−１日までの絶対値平均誤差１，２を求め、誤差指標＝ａ×絶対値平均誤差１＋ｂ×絶対値平均誤差２を算出する。仮に、誤差指標が最小であった加重比率が６：４であったとすると、ｉ日の予測データは次式で算出される。
【００９３】
（数９）
予測データ＝（６×予測データ１＋４×予測データ２）／１０
【００９４】
最適な加重比率の算出方法は、制約式や目的関数により変化するが、２次計画法、ＧＡ（遺伝的アルゴリズム）、列挙法などのごとく一般的な手法で容易に算出可能である。本実施例では、列挙法（１１種類の予測データの誤差を全て算出し、その最小値を示す加重比率（ａ，ｂの値）を最適な加重比率とした）を用いて算出した。
【００９５】
例えば、上述の制約式で、ａ，ｂを整数である条件をはずすと、加重比率は無限の組合せになるため列挙法を用いることができなくなるが、２次計画法で簡単にａ，ｂの比率を算出することができる。（２次計画法自体は、一般的な市販ツールを利用することができる）。
【００９６】
なお本発明は、本実施例で説明した上記制約式や目的関数に限定されるものでなく、任意の制約式や目的関数を設定することができる（本発明の要旨は、予測手段のポートフォリオを構築する部分にある）。以下では、さらに目的関数の例を３種類追加し、計４種類の目的関数の場合の誤差指標を表４に示す。
【００９７】
（数１０）
［制約式］
ａ＋ｂ＝１０
ａ，ｂは０〜１の整数、ａ，ｂは加重比率
［目的関数］
1過去１週間の絶対値平均誤差の最小化
2過去１週間の平均誤差の最小化
3過去１週間の標準偏差の最小化
4過去１週間の平均誤差＋標準偏差の最小化
【００９８】
【表４】
2005122438.tif 000006
【００９９】
表４に統計指標を示す。４種類の定式化方法を実施したが、加重平均を取らない表１の統計指標と比較すると、表１の統計指標よりも値が減少しており、本発明の有効性が示されている。
【０１００】
本実施例３では、わずか２種類の予測手段であるにもかかわらず、１１個の予測データを生成することができる。つまり、１１個の予測手段を実装したものと同様の効果があるといえる。もちろん、実装する予測手段が増加すれば、指数関数的に多くの予測データを生成することが可能であり、本発明の効果が大きくなるのはいうまでもない。
【０１０１】
以上本発明の最良形態・実施例について説明した。
本発明を用いることにより、予測システムの構築時間を短縮しコスト削減を実現することができる。また高い予測データを得ることが可能である。
従来は、１つの予測対象に１つの予測手法を実装するのが普通であった。少しでも精度の高い予測手法を実装するため、非常に長いデータ分析や複数の予測手法から１つの予測手法を絞り込むための検証、もしくは新しい予測手法を開発するための長い開発時間が必要であり、これらがシステム開発時のコスト増加の原因になっている。これを解決する従来手法として、１つの予測手法に限定せず複数の予測手法を実装する方法がある。この方法は、データ分析期間や、手法選定期間を短縮することが可能であり、開発期間短縮によりコスト削減が可能である。しかしながら、この方法でも複数の予測データからいずれの予測データを採用すればよいか選択する基準がない。
【０１０２】
本発明では、複数の予測データを選択・加工することにより１つの予測データを得ることができるため、開発期間の短縮によるコストダウン、予測精度の高精度化が同時に実現可能である。特に本発明では、ｎ個の予測手法を実装したとしても、ｎ個の予測手法の組合せや平均処理により予測データを加工することができるため、ｎ個をはるかに上回る予測手法から１つの予測データを選択するシステムと同様の効果がある。つまり実装する予測手法が少なくても高精度な予測が可能であるし、実装する予測手法を削減することで、システムのコストダウンが可能である。
なお、本形態では最大需要電力の予測について説明したが、これ以外にもエネルギー需要予測、販売量予測、価格予測、経済指標予測など各種の予測に適用できる。
【０１０３】
また、特許文献１の発明は、複数の予測手段から、最適な１つの予測データを選択する方法であるので、予測データはあらかじめ用意した予測手段の予測データに限定される。つまりｎ個の予測手段が用意される場合には、ｎ個の予測データから１つの予測データを選択することになる。よって、高精度な予測を期待する場合には、数多くの予測手法を実装することになるので、システム構築のコストが上昇する欠点がある。
【０１０４】
一方、本発明では、複数の予測データを加工して、さらに誤差が小さい予測データを得ることができる。よって、ｎ個の予測手段が用意される場合には、その組合せにより、ｎ個をはるかに上回る予測手段を用意するのと同様の効果が得られる。上述の請求項３の実施例の場合では、実装している予測手段は２つだけであるが、その組合せにより１１個の予測データが構築されている。特許文献１の発明で１１個の予測手段を持つシステムを構築する場合と比較して、コストを２／１１にすることが可能である。もちろん、本発明において、実装する予測手法を３個、４個と増加させると、指数関数的にその組合せは増加し、本発明の効果がさらに大きくなるのはいうまでもない。
【図面の簡単な説明】
【０１０５】
【図１】第１発明を実施するための最良の形態の予測方法を説明するフローチャートである。
【図２】第１発明を実施するための最良の形態の予測装置の構成図である。
【図３】第２発明を実施するための最良の形態の予測方法を説明するフローチャートである。
【図４】第２発明を実施するための最良の形態の予測装置の構成図である。
【図５】予測手段の具体例を説明する説明図である。
【図６】予測手段の具体例を説明する説明図である。
【図７】実績値と予測データとを比較する電力−日特性図である。
【図８】ポートフォリオ理論を説明する説明図である。
【符号の説明】
【０１０６】
１０：データ入力手段
２０：データ保存手段
３０：中央処理部
４０：データ出力手段
５０：予測手段
６０：予測データ加工手段
７０：指標算出手段
【図１】
2005122438.tif 000007
【図２】
2005122438.tif 000008
【図３】
2005122438.tif 000009
【図４】
2005122438.tif 000010
【図５】
2005122438.tif 000011
【図６】
2005122438.tif 000012
【図７】
2005122438.tif 000013
【図８】
2005122438.tif 000014