(57)【要約】【課題】予測対象に関連し且つ経時的に変化する複数種類の情報を蓄積し、この蓄積された複数種類のデータを利用して当該対象が未来の予測期間に生じる対象情報を予測対象情報として出力する予測システムにおいて、その予測の正確性を向上させることを目的とする。【解決手段】この複数種類の情報について、予測に用いてよいか否かの目安となる信頼度を付与し、前記信頼度が所定値以下となった種類のデータを用いることなく未来の事象を予測する。【選択図】図９
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
予測対象に関連し且つ経時的に変化する複数種類の関連情報を蓄積し、この蓄積されたデータを利用して、当該対象が未来の予測期間に生じる対象情報を予測対象情報として出力する予測システムにおいて、
前記関連情報について、前記予測対象情報の算出に用いてよいか否かの目安となる信頼度を付与することを特徴とする予測方法。
【請求項２】
前記関連情報は、予測対象に関連し且つ経時的に変化する実情報又は、当該実情報を種類毎に所定の区分けに当て嵌めたパラメータ情報であることを特徴とする請求項１に記載の予測方法。
【請求項３】
前記予測対象の対象情報は、少なくとも前記予測期間経過後は既知の対象情報として前記データに蓄積されることを特徴とする請求項１又は２に記載の予測方法。
【請求項４】
前記信頼度に基づいて、複数種類の関連情報を選択的に用いて予測対象情報を算出することを特徴とする請求項１〜４の何れかに記載の予測方法。
【請求項５】
予測対象情報の算出に用いられる選択された複数種類の関連情報と一致する関連情報に対応する過去の既知対象情報を新たな予測対象情報とする請求項４に記載の予測方法。
【請求項６】
前記予測対象情報の算出に用いられる選択された複数種類の関連情報は、最も低い前記信頼度に対応する種類の関連情報を除いたものであることを特徴とする請求項５に記載の予測方法。
【請求項７】
前記信頼度に所定の基準値を設定し、当該基準値以下の信頼度に対応する種類の関連情報を除外した残りの種類の関連情報を予測対象情報の算出に用いる請求項５に記載の予測方法。
【請求項８】
前記基準値以下の信頼度が複数あるときは、最も低い信頼度に対応する種類の関連情報を除外する請求項７に記載の予測方法。
【請求項９】
前記信頼度の値にかかわらず、予測対象情報の算出から除外する関連情報の種類を蓄積されている関連情報の種類の少なくとも半分以下としたことを特徴とする請求項５に記載の予測方法。
【請求項１０】
前記所定の基準値は初期値と同じであることを特徴とする請求項７〜９に記載の予測方法。
【請求項１１】
前記信頼度は、前記複数種類の関連情報を１セットとする予測単位情報とし、時間的に前後する予測単位情報の複数種類の関連情報の一致関係及び／又は既知の対象情報の一致関係から時間的に遅く得られた予測単位情報の複数種類の関連情報の各々について算出することを特徴とする請求項１〜１０の何れかに記載の予測方法。
【請求項１２】
前記時間的に遅く得られた予測単位情報は、最新の予測単位情報であることを特徴とする請求項１１に記載の予測方法。
【請求項１３】
前記時間的に遅く得られた予測単位情報は、予測対象情報の算出に用いられる予測単位情報であることを特徴とする請求項１１又は請求項１２に記載の予測方法。
【請求項１４】
時間的に前後する２つの既知の対象情報が一致する２つの予測単位情報の複数種類の関連情報のうち、一致しない種類の関連情報がある場合、この種類に対応する信頼度を所定値減らすことを特徴とする請求項１〜１３の何れかに記載の予測方法。
【請求項１５】
時間的に前後する予測単位情報の複数種類の関連情報のうち、一致しない種類の関連情報が前記複数種類の半数以下で且つ１又は２種類である場合であって、既知の対象情報が一致しない場合、前記不一致の種類に対応する信頼度を所定値増やすことを特徴とする請求項１〜１３の何れかに記載の予測方法。
【請求項１６】
前記信頼度の初期値を最高値の５０％とすることを特徴とする請求項１〜１５の何れかに記載の予測方法。
【請求項１７】
前記予測対象情報はエネルギー消費機器の消費エネルギーであることを特徴とする請求項１〜１６の何れかに記載の予測方法。
【請求項１８】
前記エネルギー消費機器は家庭の家電機器であることを特徴とする請求項１７に記載の予測方法。
【請求項１９】
予測対象に関連し且つ経時的に変化する複数種類の関連情報を蓄積し、この蓄積されたデータを利用して当該対象が未来の予測期間に生じる対象情報を予測して予測対象情報として出力する予測システムにおいて、
前記データを蓄積する格納部と、前記格納部の関連情報について、前記予測対象情報の算出に用いてよいか否かの目安となる信頼度指数を生成する信頼度生成部を設けたことを特徴とする予測システム。
【請求項２０】
前記信頼度に基づいて、前記格納部に蓄積された複数種類の関連情報を選択的に用いて予測対象情報を得る予測部を設けた請求項１９に記載の予測システム。
【請求項２１】
予測対象に関連し且つ経時的に変化する実情報又は、当該実情報を種類毎に所定の区分けに当て嵌めたパラメータ情報を、前記関連情報として生成、出力する予測情報取得生成部を設けたことを特徴とする請求項１９又は２０に記載の予測システム。
【請求項２２】
前記格納部は、前記予測期間に生じる対象情報を当該期間経過後に、既知の対象情報として蓄積することを特徴とする請求項１〜３の何れかに記載の予測システム。
【請求項２３】
前記信頼度生成部は、前記複数種類の関連情報を１セットとする予測単位情報として、時間的に前後する予測単位情報の複数種類の関連情報の一致関係及び／又は既知の対象情報の一致関係から時間的に遅く得られた予測単位情報の複数種類の関連情報の信頼度指数を算出することを特徴とする請求項２２に記載の予測システム。
【請求項２４】
前記予測部は、前記複数種類の各関連情報に対応する信頼度のうち、少なくとも最小の値に対応する関連情報を除いた関連情報と一致する関連情報を備えた過去の予測単位情報に対応する既知の対象情報を前記データ格納部から抽出し、予測対象情報とすることを特徴とする請求項２２又は２３に記載の予測システム。
【請求項２５】
前記予測部は、前記信頼度に対する所定の基準値を設定し、当該基準値以下の信頼度に対応する種類の関連情報を除外した残りの種類の関連情報を予測対象情報の算出に用いることを特徴とする請求項1９〜２３の何れかに記載の予測システム。
【請求項２６】
前記予測対象情報は、ネットワーク接続されたエネルギー消費機器で消費されるエネルギーであることを特徴とする請求項１９〜２５の何れかに記載の予測するシステム。
【請求項２７】
前記エネルギー消費機器は家庭の家電機器であることを特徴とする請求項２６に記載の予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、予測対象に関連する複数の情報を用いて、予測対象の未来の状態を予測する、予測方法及び予測システムに関し、特に、エネルギー制御システムにおいて、消費されるエネルギーの予測を行う、消費エネルギーの予測方法及び、消費エネルギーの予測システムに用いて好適なものに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、天気や交通量など未来の事象を予測することは、日々の生活や産業活動において重要であるため、正しく予測することが求められているが、生活様式、環境の変化に伴って、予測したい事象の種類も多くなっている。
例えば、二酸化炭素排出量の増加に伴う温暖化や、石油、石炭、天然ガス等の化石燃料の枯渇に対応するため、太陽光発電や、風力発電といった再生可能エネルギー発電装置の導入や、省エネルギー型製品の開発、更には省エネルギーシステムを備えた次世代住宅の開発が成されているが、それに伴って前記発電量の予測や、家庭における消費電力の予測などが重要となりつつある。
【０００３】
前記省エネルギーシステムは、家庭からの二酸化炭素排出量、及び、消費エネルギー低減のため、ネットワークで接続された家庭内の家電機器、太陽光発電装置、及び、蓄電池等の動作制御を行うエネルギー制御システムであり、家庭内の太陽光発電装置による発電エネルギー、及び、家電機器等が消費する消費エネルギーを予測し、前記予測に基づき、機器の動作スケジュールを決定し、消費エネルギー低減のため、効率的に機器制御を行うものである。
前記機器制御は、居住者に対して省エネルギー、及び、快適性を両立した機器制御を実現するものであるが、前記予測が外れた場合、居住者に不快感を与える可能性がある。このため、予測の正確さが非常に重要な技術であり、特に、消費エネルギーは、天候、居住者、及び、機器状態（稼動数）等との情報の間に相関があることから、その予測の正確性が求められている。
【０００４】
予測に関しては上述したように従来から種々行われているが、前記消費エネルギーの予測に関連するものとしては、例えば特許文献１のように、生活パターンや、使用機器に基づき、機器の稼働状況を予測する様々なデータベースを構築し、前記データベースを利用してエネルギー消費に関する予測量を算出する技術や、特許文献２のように、過去の蓄積データを用いてデータ行列を作成し、このデータ行列を特異値分解して予測データを得る技術などが知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００８−２５０５４２号公報
【特許文献２】特開２００５−１２８８０８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１のシステムにおいては、実際の消費エネルギーと、予測した消費エネルギーとの差が大きくなり、予測が外れるという問題が生じる。例えば、予測で利用する情報に突発的な変化が発生した場合（例えば、仕事が忙しくなって帰宅が何時も遅くなる、天候の異変による冷夏など）、予測で利用する情報と消費エネルギーとの相関が低い関係になるので、予測の正確さを低下させてしまう。むしろ、予測で利用する情報を大きく設定変更しない限り、正確な予測ができなくなる。
また、特許文献２の予測装置においては、予測値が大きく変化した場合、予測をスキップすることで、間違った予測を回避することができるが、過去のデータのサンプル数を変えて予測を行っても、正確な予測を実施できるとは限らない。特に、予測値を大きく変えたデータを含んでいる場合はなお更である。しかも、予測のやり直しにおける計算負荷が増大するという問題がある。
予測に関する問題点について、消費エネルギーの予測を例に挙げて説明したが、このような問題は、その他の予測にもかかわる一般的な問題である。
【０００７】
本発明は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、その目的は、予測対象に関連する複数種類の関連情報について予測に好適な情報を選定し、予測の正確さを低下させる情報を排除することで、予測の正確さを向上させることにある。
また、本発明の目的は、予測値に対してではなく、予測で利用する関連情報に対する信頼度を評価し予測で用いるか否かを選択することにより、予測のスキップや、予測のやり直しの必要がなく、計算負荷の低い、予測方法、及び、予測システムを得ることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明は予測対象に関連し且つ経時的に変化する複数種類の関連情報を蓄積し、この蓄積されたデータを利用して、当該対象が未来の予測期間に生じる対象情報を予測して予測対象情報として出力する予測システムにおいて、前記関連情報について、前記予測対象情報の算出に用いてよいか否かの目安となる信頼度を付与することを特徴とする予測方法である。
【０００９】
第１の局面による予測方法では、予測に用いる関連情報についてその信頼度を知ることが出来るので、予測に用いるか否かを適宜選択することが出来る。
【００１０】
また、第１の局面による予測方法において、前記信頼度の低い種類のデータを用いることなく予測対象情報を予測するようにすると、予測対象情報の正確さを向上させることが出来る。
【００１１】
更に、第１の局面による予測方法において、予測期間経過毎に、予測の正確性に応じて前記関連情報の信頼度を更新するようにすると、前記信頼度は予測時の状況を反映するので、予測の正確さをより向上させることが出来る。
【００１２】
第１の局面による予測方法をエネルギー消費機器例えば家電機器に用いると、家庭の快適性を維持しなから省エネルギーを図ることが可能となる。
【００１３】
また、本発明は、予測対象に関連し且つ経時的に変化する複数種類の関連情報を蓄積し、この蓄積されたデータを利用して当該対象が未来の予測期間に生じる対象情報を予測して予測対象情報として出力する予測システムにおいて、前記データを蓄積する格納部と、前記格納部の関連情報について、前記予測対象情報の算出に用いてよいか否かの目安となる信頼度を生成する信頼度生成部を設けたことを特徴とする予測システムである。
【００１４】
第２の局面による予測システムによれば、関連情報について予測に用いてよいか否かの目安となる信頼度を生成することが出来、この信頼度に基づく予測を行うことが出来る。
【００１５】
また、第２の局面による予測システムにおいて、前記信頼度の低い種類のデータを用いることなく予測対象情報を予測するようにすれば、正確な予測対象情報を得ることが出来る。
更に、第２の局面による予測システムにおいて、予測期間経過毎に、予測の正確性に応じて前記関連情報の信頼度を更新するようにすると、より正確な予測対象情報を得ることが出来る。
【発明の効果】
【００１６】
以上のように、本発明の予測方法によれば、予測で利用する関連情報の中から予測に効適な関連情報を選定し、予測の正確さを低下させる情報を排除することが出来る。従って、予測の正確さを向上させることが出来る。
【００１７】
また、本発明の予測システムによれば、上記予測方法を実施することができる。また、予測データの算出に関する演算量は少ないため、従来と同等のプロセッサでシステムを実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】は本発明の一実施形態のエネルギー制御システムの概略の構成を示すブロック図である。
【図２】は、図１の気象情報取得生成部における予測情報パラメータと外部温度との関係の一例を示す図である。
【図３】は、図１の設備情報取得生成部における予測情報パラメータと屋内の開閉可能なドア数との関係の一例を示す図である。
【図４】は、図１の機器情報取得生成部における予測情報パラメータと消費エネルギー稼動数との関係の一例を示す図である。
【図５】は、図１の個人情報取得生成部における予測情報パラメータと屋内の人数との関係の一例を示す図である。
【図６】は、図１のデータ格納部の説明図である。
【図７】は、予測情報パラメータと消費エネルギーの関係を示す散布図である。
【図８】は、時間区分毎における消費エネルギーと予測情報パラメータの関係を示した図である。
【図９】は、時間区分毎における信頼度の関係を示した図である。
【図１０】は、時間区分毎における各予測情報パラメータと消費電力との関係を示す図である。
【図１１】は、信頼度の算出方法を示すフローチャートである。
【図１２】は、予測消費エネルギー算出方法を示すフローチャートである。
【図１３】は、信頼度を用いない本発明の予測手方法における予測情報パラメータと予測消費エネルギーの関係を示す散布図である。
【図１４】は、信頼度を用いた本発明の予測方法における予測情報パラメータと予測消費エネルギーの散布図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、図面を参照して本発明の予測方法及びその方法を実施する予測システムの１実施形態を説明する。図１はその方法を実施するエネルギー制御システムのブロック図である。
（エネルギー制御システム）
図１において、エネルギー制御部１は、予測情報取得生成部１００、発電エネルギー予測部１１０、消費エネルギー予測部１２０、データ格納部１３０、機器制御部１４０、信頼度生成部１５０から構成されている。なお、信頼度生成部１５０については、後で詳しく説明する。
上記予測情報取得生成部１００には、ネットワーク２００、センシング機器３００、及び、カメラ機器４００から出力される実情報が入力され、また、データ格納部１３０には、発電エネルギー測定部６００から出力される発電エネルギー情報、消費エネルギー測定部８００から出力される消費エネルギー情報が入力されている。機器制御部１４０は、ネットワーク接続されたエネルギー消費機器７００に対して、機器に付随する機能のＯＮ／ＯＦＦ制御や、機能の度合いを示すパラメータ（例えば、温度情報、強弱情報）を出力して、当該機器７００の動作を制御する。
【００２０】
センシング機器３００は、屋内もしくは、屋外に設置され、様々な現象、事象を検知する機器で、例えば、温度センサ、照度センサ、人感センサなどであるが、これらの機器に限定されるものではない。
カメラ機器４００は、屋内もしくは、屋外に設置された静止画、映像を撮像する機器である。例えば、監視カメラ、ＷＥＢカメラなどであるが、これらの機器に限定されるものではない。また、前記カメラ機器４００に、認識、認証機能を搭載し、センシング機器３００と同様の役割を有しても良い。
【００２１】
再生可能エネルギー生成部５００は、屋外に設置された、自然環境の中で繰り返し発生する現象を利用して発電する機器である。例えば、太陽光、風力、および、太陽熱発電などであるが、これらの機器に限定されるものではない。
発電エネルギー測定部６００は再生可能エネルギー生成部５００から出力される再生可能エネルギーを測定する機器である。本実施形態においては、予め定められた時間区分内に発生する累積エネルギーを測定する機器とするが、この機器に限定されるものではない。
【００２２】
エネルギー消費機器７００は、エネルギー制御部１とのネットワーク接続機能を有する家電機器である。例えば、エアコン、テレビ、冷蔵庫、照明機器などであるが、これらの機器に限定されるものではない。
消費エネルギー測定部８００はエネルギー消費機器７００で消費されるエネルギーを測定する機器である。本実施形態では、予め定められた時間区分内で消費する累積エネルギーを測定する機器とするが、この機器に限定されるものではない。
エネルギー制御部１は、単位時間間隔毎（３０分、１時間、１日など）に情報処理するものとする。例えば、単位時間間隔が３０分の場合、エネルギー制御部１からの出力は、現在時刻から３０分後の機器制御情報を出力するものとする。
【００２３】
（予測情報取得生成部１００）
予測情報取得生成部１００は、外部から予測に関する情報を取得し、発電エネルギー予測部１１０、消費エネルギー予測部１２０で利用可能な予測情報パラメータ（本発明の関連情報の一例であって、詳しくは後述する）に変換し出力する。
図１に示す予測情報取得生成部１００は、Ｍ種類の情報取得生成部から構成される。本実施形態においては、気象情報取得生成部１０１、設備情報取得生成部１０２、機器情報取得生成部１０３、個人情報取得生成部１０４から構成される。以下の説明では、予測情報取得生成部１００は前記４種類の情報取得生成部から構成されるものとするが、４種類に限定されるものではない。また、前記情報取得生成部以外の情報に関する情報取得生成部を用いても良い。
【００２４】
気象情報取得生成部１０１は、外部のネットワーク２００、および、センシング機器３００から気象情報を入力し、気象情報パラメータを生成する。気象情報は、例えば、屋外の温度、湿度、照度に関する情報である。
設備情報取得生成部１０２は、センシング機器３００から設備情報を入力し、設備情報パラメータを出力する。例えば、ドアの開閉状況、屋内の照度、湿度、照度に関する情報である
機器情報取得生成部１０３は、機器制御部１４０から入力される機器情報を入力し、機器情報パラメータを生成する。機器情報は、各エネルギー消費機器に付随する機能のＯＮ／ＯＦＦ情報や、機能の度合いを示す情報に関する。
個人情報取得生成部１０４は、センシング機器３００、カメラ機器４００から個人情報を入力し、個人情報パラメータを生成する。個人情報は、屋内に存在する人の情報（人数、性別、年齢層）に関する情報である。
【００２５】
（予測情報取得生成部１００のパラメータ生成方法）
予測情報取得生成部１００における、予測情報パラメータの生成について説明する。予測情報取得生成部１００では、外部から取得する情報を同等に扱うため、発電エネルギー予測部１１０，消費エネルギー予測部１２０で利用可能なパラメータに変換する処理を行う。予測情報取得生成部１００では、あらかじめ定められたテーブル表に基づき入力された情報をＬ段階のパラメータに変換する。各情報取得生成部１０１〜１０４では複数のテーブル表を保持しており、扱う情報に対応するテーブル表を選択し、パラメータの変換を行う。
例えば、パラメータを１０段階（Ｌ＝１０）とした場合、気象情報取得生成部１０１において、外部温度に関する情報を扱う際は、図２で示すテーブル表に基づき変換処理を行う。即ち、テーブル表は、外部温度を０℃未満から４０℃以上までを、０から９までの１０段階に区分けしている。例えば、外部温度が２３℃の場合はパラメータ５が付与される。また、設備情報取得生成部１０２において屋内の開ドア数に関する情報を扱う場合、図３に示すように、ドア数が０から１８以上までを２個区切りで区分けしている。機器情報取得生成部１０３において消費エネルギー機器の稼働数に関する情報を扱う場合、図４に示すように、稼動数０から１８以上までを２個区切りで区分けしている。個人情報取得生成部１０４において屋内の人数に関する情報を扱う場合、図５に示すように、人数０から９以上を１区切り区分けしている。これらパラメータは、値が高いほど、消費エネルギーが多くなるように設定されている。
図２、図３、図４、および、図５では各情報をパラメータ毎に同じ区間幅で区分しているが、これに限定されるものではなく、パラメータ毎に異なる区間幅で区分化しても良い。また、各情報の値が多くない場合など、自然に発生する実情報をそのまま用いても良い。
【００２６】
（データ格納部１３０）
データ格納部１３０は、予測情報取得生成部１００で生成される予測情報パラメータ、発電エネルギー測定部６００で測定される発電エネルギー、消費エネルギー測定部８００で測定される消費エネルギーを格納する。データ格納部１３０では図６に示すように、予測情報パラメータに対応する発電エネルギー、及び、消費エネルギーが蓄積されており、入力されたデータの予測情報パラメータに対応する、時刻、発電エネルギー、及び、消費エネルギーを更新する。
既に、予測情報パラメータに対応する発電エネルギー、及び、消費エネルギーが蓄積されている場合は、上書き、もしくは、それらの平均をとることで、発電エネルギー、消費エネルギーを更新する。また、データ格納部１３０で蓄積されているデータを総称して、以下では過去データと呼ぶ。
【００２７】
（発電エネルギー予測部１１０）
発電エネルギー予測部１１０は、現在時刻における各予測情報パラメータ、データ格納部１３０における過去データを利用して、予測対象期間における発電エネルギーを予測する。なお、予測対象期間とは、現在時刻から、あらかじめ定められた単位時間間隔後までの期間とし、例えば、現在時刻が１６：００、単位時間間隔が３０分の場合は１６：００から１６：３０までの区間を示す。なお、予測対象期間における発電エネルギーは未来の事象であるため未知である。
【００２８】
（機器制御部１４０）
機器制御部１４０は、発電エネルギー予測部１１０で予測される予測発電エネルギー、及び、消費エネルギー予測部１２０で予測される予測消費エネルギーを入力し、予測対象期間におけるエネルギー消費機器７００の動作スケジュールを作成する。なお、動作スケジュールは、居住者に対して、省エネルギー、快適性の両立を実現しており、前記動作スケジュールに基づいた動作を指示する情報を、エネルギー消費機器７００に出力する。例えば、エネルギー消費機器の一部をエアコンとした場合、エアコン電源のＯＮ／ＯＦＦ情報、動作モード（冷房、暖房、送風等）、温度情報、風向情報などである。
【００２９】
（消費エネルギー予測部１２０）
本実施形態における消費エネルギー予測方法について説明する。消費エネルギー予測部１２０は、現在時刻における各予測情報パラメータ（必要に応じて、後述する信頼度生成部１５０から出力される各予測情報パラメータに対応する信頼度を追加する）、及び、データ格納部１３０における過去データを利用して、予測対象期間における消費エネルギーを予測する。なお、予測対象期間における消費エネルギーは未来の事象であるため未知である。
【００３０】
（過去データを用いた予測方法）
ここでは、過去データを用いた予測方法について説明する。なお、ここで説明する方法は、図１から信頼度生成部１５０を除いた構成に相当し、本発明における過去データ、および予測情報パラメータに相当する情報を用いて予測を実施する際に、利用される基本的な予測技術である。
予測で利用する予測情報パラメータと消費エネルギーにはある程度の相関があることが判っている。図７に予測情報パラメータと消費エネルギーの関係を示す。横軸は予測情報パラメータであり、縦軸は消費エネルギーである。また、図７上の直線は近似線であり、近似線に近いほど、相関が高いことを示す。なお、図７における縦の太い線は、各予測情報パラメータに対する消費エネルギー機器による消費エネルギーの分布を表わしており、点は太い線の分布から外れた場合の値を表わしている。
例えば、消費エネルギーは屋内の消費エネルギー機器の稼働台数に応じて変動する。消費エネルギー機器の稼働台数が非常に多い（図７の場合、予測情報パラメータが大きい）場合、消費エネルギーは上昇傾向にあり、一方、消費エネルギー機器の稼働台数が非常に少ない（図７の場合、予測情報パラメータが小さい）場合、消費エネルギーは下降傾向にある。消費エネルギー機器の稼働台数に限らず、居住者の人数、天候といった、その他の情報のパラメータに関しても、ある程度の相関がある。本発明においては、複数の予測情報パラメータを用いることで、相関をさらに高めている。
【００３１】
図８を用いて、本発明予測方法の概要を説明する。図８は時間区分毎における消費エネルギーＷと、予測情報パラメータの関係を示した一例である。図８に示すように、現在時刻をＴ、時間区分を１とすると、現在時刻Ｔから時刻Ｔ＋１までを予測対象期間として、予測を実施する。
現在時刻Ｔにおける予測情報パラメータはそれぞれ、気象情報パラメータＡ：８、設備情報パラメータＢ：３、機器情報パラメータＣ：２、個人情報パラメータＤ：２である。この１セットのパラメータＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄを予測情報単位とする。まず、過去データ（現在時刻Ｔより以前のデータ）内から、前記パラメータと一致する予測情報パラメータを検索する。検索の結果、時刻Ｔ−５と予測情報パラメータが一致するため、時刻Ｔ−５における消費エネルギー（本発明における対象情報の一例である）を現在時刻Ｔの消費エネルギーＷ２を予測値（予測対象情報）とする。なお、図６に示すデータ格納部１３０に記憶されたデータ例では、各パラメータ（Ａ：８、Ｂ：３、Ｃ：２、Ｄ：２）に対応する前記消費エネルギーの予測値は５８６となる。
【００３２】
予測情報パラメータと消費エネルギー値の相関を利用した場合、実際の消費エネルギーと予測消費エネルギーは、ほぼ一致すると考えられる。つまり、異なる時刻において、予測情報パラメータが一致する場合は、消費エネルギーも一致する関係にある。例えば、時刻Ｔ−１における消費エネルギーを未知とした場合、予測消費エネルギーはＷ１、予測情報パラメータ（Ａ：８、Ｂ：３、Ｃ：１、Ｄ：２）が同じ過去のデータ（図８において→で示す）において実際の消費エネルギーもＷ１となっているため、予測が正確に行われていることがわかる。
このように、予測情報パラメータが同じ過去のデータの実際の消費エネルギーを予測消費エネルギーとすることにより、時刻Ｔ、Ｔ−１における予測精度を高くすることが出来る。しかも、一致する予測情報パラメータを見付けるだけであるので、複雑な演算を行う必要が無く、計算負荷が低くて済む。また、生活パターンを予め入力する必要も無いという利点もある。
【００３３】
しかし、このようなパラメータを用いた予測によれば、例えば、時刻Ｔ−２における消費エネルギーを未知とした場合、予測情報パラメータ（Ａ：７、Ｂ：５、Ｃ：１、Ｄ：２）が同じ過去のデータ（図８において→で示す）の消費エネルギーはＷ４であるから予測消費エネルギーをＷ４とするが、実際の消費エネルギーはＷ３であり、Ｗ４−Ｗ３のエネルギー消費量の誤差が発生することになる。
つまり、上記方法においては、予測情報パラメータが一致するにもかかわらず、前記のように予測が正確に実施されないケースが発生することがある。予測情報パラメータが一致しているにもかかわらず、消費エネルギーが異なるということは、予測対象期間内において予測情報パラメータに突発的な変動（例えば、突然の気象変動、機器の故障等）が生じ、予測の正確さを低下させた可能性が高い。これは、図７においては、近似線から離れている値に相当する。
従って、このような場合に備えて、各予測情報パラメータの信頼性を評価し、予測において各予測情報パラメータを利用するかの判定を行うことができれば、予測の正確さを低下させる予測情報パラメータを排除することができ、予測の正確さを向上させることが可能である。そこで、このような各予測情報パラメータを評価する手段を設けた場合について説明する。
【００３４】
以下の説明において、各予測情報パラメータを定量的に評価する指標を信頼度として定義する。なお、信頼度の値は大きいほど、信頼性が高いことを意味する。また、信頼度は、各予測情報パラメータそれぞれに対して付与されるものとし、各時刻において随時算出されるものとする。なお、既に説明した予測方法には、信頼度の概念は適用されていないが、仮に、信頼度を定義した場合、各予測情報パラメータに対する信頼度は無限大（最大値１００％）であったとして定義できる。つまり、全ての予測情報パラメータは信頼できると判定されるため、予測で利用する情報の制限は行われず、すべての予測情報パラメータが予測で利用されている。
【００３５】
（信頼度を用いた消費エネルギー予測方法）
図１において、エネルギー制御部１に設けた信頼度生成部１５０で生成される信頼度を用いた予測方法について説明する。なお、信頼度の具体的な算出方法については後述する。
信頼度を用いた予測方法によれば、各予測情報パラメータに対応する信頼度が予め定められた値との比較を行うことにより、予測情報パラメータを予測で利用するかを判定する。信頼度が予め定められた値より大きければ、信頼性が高いと判断され、対応する予測情報パラメータは予測で利用する。一方、信頼度があらかじめ定められた値より小さければ、信頼性が低いと判断され、対応する予測情報パラメータは予測から排除する。予測情報取得生成部１００がＭ個から構成される、つまり、予測情報パラメータがＭ種類ある場合は、予測情報パラメータはＭ−Ｘ個からＭ個の範囲に制限されて、予測を実施する。本実施形態では、予測情報パラメータ制限数Ｘ＝１とするが、Ｘの値は小さい値の方が好ましい。予測情報パラメータ数を制限しすぎると、予測の正確さが低下するためである。
【００３６】
信頼度を用いた予測情報の制限方法の具体例ついて図９を用いて説明する。図９は時刻３０区分における信頼度の変化を示したものである。なお、あらかじめ定められた信頼度の値（閾値）は５０とする。
さて、図９において、時刻１から時刻３においてはすべての信頼度が閾値５０を超えているため、予測情報の制限は実施されない。全ての予測情報を予測に用いる。
時刻４から時刻８においては、予測情報Ｄの信頼度が閾値５０を下回っているため、予測情報Ｄは予測から除外され、予測情報Ａ、Ｂ、Ｃのみを用いて予測を行う。
時刻９から時刻１４においては、予測情報Ｃ、Ｄの信頼度が閾値５０を下回っている。この場合、予測情報Ｃ、Ｄのうち信頼度が小さい予測情報が除外されるため、時刻９から１２においては予測情報Ｃが除外され、予測情報Ａ、Ｂ、Ｄのみを用いて予測を行う。時刻１３から時刻１４においては予測情報Ｄが除外され、予測情報Ａ、Ｂ、Ｃのみを用いて予測を行う。
時刻１５から時刻１８においては、予測情報Ｄの信頼度が閾値５０を下回っているため、予測情報Ｄは除外され、予測情報Ａ、Ｂ、Ｃのみを用いて予測を行う。
時刻１９から時刻２２においてはすべての信頼度が閾値を超えているため、予測情報の除外は実施されない。
時刻２３から時刻２６においては、予測情報Ｂの信頼度が閾値５０を下回っているため、予測情報Ｂは除外され、予測情報Ａ、Ｃ、Ｄのみを用いて予測を行う。
このように、各時刻において信頼度の大小関係に基づき、予測で利用する予測情報の制限を行う。
【００３７】
（信頼度生成部１５０）
信頼度生成部１５０は、データ格納部１３０に格納された予測情報パラメータ（関連情報）、及び、消費エネルギーを用いて、予測対象期間における各予測情報パラメータに対応する信頼度を算出する。
（信頼度生成部１５０における信頼度の算出）
前述したように、異なる時刻において、予測情報パラメータが一致する場合、消費エネルギーは一致する傾向にある。逆に、消費エネルギーが一致する場合は、予測情報パラメータは必ずしも一致するとは限らない。図１０にその例を示す。なお、図１０における各予測情報パラメータはＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄとして定義する。
【００３８】
時刻Ｔ−１における消費エネルギーは点線で示すようにＷ１である。また、時刻ｔｍにおいても消費エネルギーはＷ１である。ｔｍにおける予測情報パラメータ（Ａ：８，Ｂ：３，Ｃ：１，Ｄ：１）は時刻Ｔ−１の予測情報パラメータ（Ａ：８，Ｂ：３，Ｃ：１，Ｄ：２）４種類のうち、３種類が一致し、１種類（情報Ｄ）が一致していない。前記の関係は以下のように考えることができる。
異なる時刻において、予測情報パラメータが一致する場合、消費エネルギーが一致する関係のもとで、１種類の予測情報パラメータ（情報Ｄ）のみが異なるにもかかわらず、消費エネルギーが一致している。すなわち、情報Ｄは消費エネルギーの変化に対応していないため、消費エネルギーとの相関が低い。情報Ｄは予測に対して悪影響を及ぼす可能性があり、予測で利用する情報としては適していないため、情報Ｄの信頼度を下降する処理を行う。即ち、現在の信頼度から例えば閾値５を減算する。一方、その他予測情報パラメータ（Ａ，Ｂ，Ｃ）に対しては、信頼度の更新は行わない（そのままとする）。
【００３９】
また、時刻ｔｍ＋２においても、消費エネルギーがＷ１であり、時刻Ｔ−１の消費エネルギーと一致する。このとき、予測情報パラメータ(Ａ：７，Ｂ：２，Ｃ：４，Ｄ：２)は、時刻Ｔ−１の予測情報パラメータと全く数値が異なる。従って、どの予測情報パラメータに対しても、信頼性を評価することができないので、信頼度の更新は行わない（そのままとする）。
また、時刻ｔｍ＋１の消費エネルギーはＷ２であり、時刻Ｔ−１の消費エネルギーＷ１とは異なる関係にあるが、ｔｍ＋１における予測情報パラメータ（Ａ：８，Ｂ：３，Ｃ：３，Ｄ：２）は時刻Ｔ−１の予測情報パラメータ（Ａ：８，Ｂ：３，Ｃ：１，Ｄ：２）と４種類のうち、３種類が一致し、１種類（情報Ｃ）が一致していない。前記の関係は以下のように考えることができる。
【００４０】
情報Ｃを考慮しない場合、情報Ａ，Ｂ，Ｄの予測情報パラメータが一致するため、時刻Ｔ−１と時刻ｔｍ＋１の消費エネルギーは一致する。追加で情報Ｃを考慮することにより、消費エネルギーの差Ｗ２−Ｗ１が発生しているため、情報Ｃのパラメータの差が消費エネルギーの差Ｗ２−Ｗ１に寄与していると考えることができる。すなわち、情報Ｃは消費エネルギーの変化に対応しているため、消費エネルギーとの相関が高い。情報Ｃは予測に対して好影響を及ぼす可能性があり、予測で利用する情報としては適しているため、情報Ｄの信頼度を増加する処理(例えば閾値５を加算する)を行う。一方、その他予測情報パラメータ（Ａ，Ｂ，Ｃ）に対しては、信頼度をそのままとする。
【００４１】
（信頼度生成部１５０における信頼度の算出方法のフローチャート）
本実施形態における信頼度の算出方法について、図１１のフローチャートを用いて、説明する。信頼度の算出方法に関して、下記のとおり、定義を行う。
ｔ：時刻（変数）
Ｔ：現在時刻
Ｗ（ｔ）：時刻ｔにおける消費電力量
Ａ：気象情報パラメータ
Ａ(t) ：時刻ｔにおける気象情報パラメータ
ＲＡ（ｔ）：時刻ｔにおける気象情報パラメータの信頼度
Ｂ：設備情報パラメータ
Ｂ(t) ：時刻ｔにおける設備情報パラメータ
ＲＢ（ｔ）：時刻ｔにおける設備情報パラメータの信頼度
Ｃ：機器情報パラメータ
Ｃ(t) ：時刻ｔにおける機器情報パラメータ
ＲＣ（ｔ）：時刻ｔにおける機器情報パラメータの信頼度
Ｄ：個人情報パラメータ
Ｄ(t) ：時刻ｔにおける個人情報パラメータ
ＲＤ（ｔ）：時刻ｔにおける個人情報パラメータの信頼度
Ｘ：予測情報パラメータ（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ含む）
Ｘ(t) ：時刻ｔにおける予測情報パラメータ
ＲＸ（ｔ）：時刻ｔにおける予測情報パラメータの信頼度
【００４２】
（Ｓ１）各パラメータの初期化を実施する。予測情報パラメータ、及び、消費エネルギーが既知である最新の時刻Ｔー１を基準時刻、基準時刻Ｔ−１における消費エネルギーＷ（Ｔ−１）を基準エネルギーとして設定する。また時刻ｔ＝０とする。ここでは、予測情報パラメータ、及び、消費エネルギーが既知である最新の時刻Ｔ−１における各予測情報パラメータの信頼度を算出する。また、時刻Ｔ−１における各予測情報パラメータの信頼度は、時刻Ｔ−２において算出された信頼度を初期値として設定する。Ｓ１における初期化の概要は下記のとおりである。
時刻：ｔ＝０
基準時刻：Ｔ−１
基準消費エネルギー：Ｗ（Ｔ−１）
信頼度初期値：ＲＸ（Ｔ−１）＝ＲＸ（Ｔ−２）
なお、本実施形態においては、時刻ｔ＝０から時刻ｔ＝Ｔ−１まで予測情報パラメータ、および、消費エネルギーの比較を繰り返し、信頼度を算出する。また、信頼度初期値は信頼度の最高値が既知である場合に、最高値５０％の値としても良い。
【００４３】
（Ｓ２）過去データにおいて、時刻ｔにおける予測情報パラメータと、時刻Ｔ−１の予測情報パラメータと比較を行い、Ｎ個一致するかを判定する。なお、ＮはＭ−１が望ましく、Ｍは予測情報取得生成部におけるパラメータ数であり、本実施形態では、４つ（Ｍ＝４）の予測情報パラメータを使用しているため、Ｎ＝４−１＝３となる。一致する場合はＳ３、一致しない場合はＳ６に遷移する。
例えば、時刻ｔにおける予測情報パラメータをＡ：８、Ｂ：３、Ｃ：１、Ｄ：２、時刻Ｔ−１における予測情報パラメータＡ：８、Ｂ：３、Ｃ：１、Ｄ：３とした場合、３個のパラメータが一致するためＳ３に遷移する。
（Ｓ３）Ｓ２においてＮ個のパラメータが一致した時刻をt=Ｔｍとして設定する。以下の処理では、時刻Ｔ−１と、時刻Ｔｍにおける各種パラメータの比較を実施する。
【００４４】
（Ｓ４）Ｍ個の予測情報パラメータのうち、時刻Ｔｍ、及び、時刻Ｔ−１においてどのパラメータが一致しているかの判定を実施する。一致しているパラメータはＳ６、一致していないパラメータはＳ５に遷移する。
例えば、時刻Ｔｍにおける予測情報パラメータをＡ：８、Ｂ：３、Ｃ：１、Ｄ：２、時刻Ｔ−１における予測情報パラメータＡ：８、Ｂ：３、Ｃ：１、Ｄ：３とした場合、一致している予測情報パラメータＡ、Ｂ、ＣはＳ６、一致していない予測情報パラメータＤはＳ５に遷移する。
（Ｓ５）時刻Ｔｍ、及び、時刻Ｔ−１における消費エネルギーの一致判定を実施する。
消費エネルギーが一致する場合はＳ７に、一致しない場合はＳ８に遷移する。
【００４５】
（Ｓ６）信頼度の更新は不要と判定されたため、対応する予測情報パラメータの信頼度の更新を実施しない。
例えば、時刻Ｔｍにおける予測情報パラメータをＡ：８、Ｂ：３、Ｃ：１、Ｄ：２、時刻Ｔ−１における予測情報パラメータＡ：８、Ｂ：３、Ｃ：１、Ｄ：３とした場合、Ｓ４から遷移した予測情報パラメータは、Ａ、Ｂ、Ｃとなる。そのため次式に示すように信頼度の更新を実施しない。
ＲＡ（Ｔ−１）＝ＲＡ（Ｔ−１）
ＲＢ（Ｔ−１）＝ＲＢ（Ｔ−１）
ＲＣ（Ｔ−１）＝ＲＣ（Ｔ−１）
【００４６】
（Ｓ７）Ｓ５において消費エネルギーが一致すると判定されたため、対応する予測情報パラメータの信頼度を下降させる。
例えば、消費エネルギーＷ（Ｔ−１）＝Ｗ（Ｔｍ）であり、時刻Ｔｍにおける予測情報パラメータをＡ：８、Ｂ：３、Ｃ：１、Ｄ：２、時刻Ｔ−１における予測情報パラメータＡ：８、Ｂ：３、Ｃ：１、Ｄ：３とした場合、Ｓ５から遷移する予測情報パラメータは、Ｄとなる。そのため次式に示すように信頼度の更新を実施する。なお、ｄ＿ｏｆｆｓｅｔは信頼度の下降幅である。
ＲＤ（Ｔ−１）＝ＲＤ（Ｔ−１）―ｄ＿ｏｆｆｓｅｔ
【００４７】
（Ｓ８）Ｓ５において消費エネルギーが一致しないと判定されたため、対応する予測情報パラメータの信頼度を上昇させる。
例えば、消費エネルギーＷ（Ｔ−１）≠Ｗ（Ｔｍ）であり、時刻Ｔｍにおける予測情報パラメータをＡ：８、Ｂ：３、Ｃ：１、Ｄ：２、時刻Ｔ−１における予測情報パラメータＡ：８、Ｂ：３、Ｃ：１、Ｄ：３とした場合、Ｓ５から遷移する予測情報パラメータは、Ｄとなる。そのため次式に示すように信頼度の更新を実施する。なお、ｕ＿ｏｆｆｓｅｔは信頼度の上昇幅である。
ＲＤ（Ｔ−１）＝ＲＤ（Ｔ−１）＋ｕ＿ｏｆｆｓｅｔ
（Ｓ９）時刻ｔ＝０から時刻ｔ＝Ｔ−１まで、信頼度の更新を繰り返し、時刻がＴ−１となれば、信頼度を出力する。時刻がＴ−１でなければＳ１０へ遷移する。
（Ｓ１０）時刻をｔ＝ｔ＋１とし、信頼度の更新を繰り返す。なお、信頼度の上昇幅、下降幅は同じでも良いし、異なっても良い。状況に応じてその値を設定する。
【００４８】
（消費エネルギー予測部１２０における予測消費エネルギー算出のフローチャート）
本実施形態における予測消費エネルギーの算出方法について、図１２のフローチャートを用いて、説明する。
（Ｓ１１）各パラメータの初期化を実施する。予測情報パラメータ制限数Ｘ＝１、および、あらかじめ定められた値（以下、信頼度閾値：Ｔｈ）を設定する。予測情報パラメータの制限数を大きくすると、予測で利用する予測情報パラメータの数が減少し、予測の正確さが低下するため、予測情報パラメータ制限数は小さな値のほうが好ましい。
予測情報パラメータ制限数：Ｘ＝１
信頼度の閾値：Ｔｈ
【００４９】
（Ｓ１２）Ｍ個の予測情報パラメータに対応する信頼度と、信頼度閾値を比較する。Ｍ個の予測情報パラメータが信頼度閾値Ｔｈより大きい、すなわち、すべての予測情報パラメータが信頼できると判定されれば、予測情報パラメータの信頼度を制限する必要があるため、Ｓ１４に遷移する。一方、Ｍ個のパラメータのうち少なくともＸ個以上の予測情報パラメータが信頼度閾値Ｔｈより小さい、すなわち、一部の予測情報パラメータが信頼できないと判定されれば、予測情報パラメータを制限する必要があるためＳ１３に遷移する。
（Ｓ１３）Ｓ１２において予測情報パラメータを制限する必要があると判定されたため、予測情報パラメータの制限を実施する。具体的には、Ｍ個の信頼度のうち最小の値を持つ予測情報パラメータのみを制限する。すなわち、信頼度が最小の値を持つ予測情報パラメータ以外の、Ｍ−Ｘ個の予測情報パラメータのみを利用する。
（Ｓ１４）Ｓ１２において予測情報パラメータを制限する必要がないと判定されたため、予測情報パラメータの制限を実施しない。すなわち、Ｍ個の予測情報パラメータすべてを予測に利用する。
【００５０】
（Ｓ１５）Ｓ１３においてＭ−Ｘ個に制限された過去データ内において、Ｍ−Ｘ個の予測情報パラメータと一致する時刻の消費エネルギーを抽出する。
（Ｓ１６）過去データ内において、Ｍ個の予測情報パラメータと一致する時刻の、消費エネルギーを抽出する。
（Ｓ１７）Ｓ１５もしくはＳ１６において抽出された消費エネルギーを予測消費エネルギーとして出力する。
【００５１】
本発明により、予測の正確さが向上する理由を図１３、図１４を用いて説明する。２１６０サンプル分の予測情報パラメータと消費エネルギーを格納した過去データを利用して、未来の事象１２０サンプル分の消費エネルギーの予測を実施した。図１３、図１４はある予測情報パラメータと、消費エネルギーとの相関関係を示した散布図である。図１３は過去データを用いた記述の予測方法に（信頼度を用いない方法）における散布図で、図１４は信頼度を用いた予測方法における散布図である。なお、図１３、図１４の横軸は予測情報パラメータ、縦軸は予測消費エネルギー、散布図上の直線は近似線である。
【００５２】
一般的に、散布図におけるサンプルがすべて近似線上に配置された場合、予測情報パラメータと消費エネルギーとの間には、強い相関が発生しているため、消費エネルギーの予測が外れることはない。実際、図１３、図１４に示すように、すべてのサンプルは近似線上に配置されておらず、ばらつきが発生し、ある程度の相関関係しか保持していないため、予測が外れる。なお、近似線上のサンプルは予測が当たっていることを示す。図１３と図１４を比較すると、図１４のほうが近似線上に近い分布特性を有しており、予測における誤差も小さくなるため、本発明における信頼度を用いた予測手段は、予測の正確さが向上する。
【００５３】
本実施の形態における信頼度は、消費エネルギーと予測情報パラメータの一致関係から算出している。散布図で言い換えると、あるサンプルとその他とのサンプルの位置関係に応じて信頼度を増減させている。具体的には、あるサンプルとその他のサンプルとを比較して、離れた位置に配置しているサンプルに対しては、信頼度を低く設定し、一方、近い位置に配置しているサンプルに対しては、信頼度が高く設定する処理に相当する。本方法では、信頼度の低い予測情報パラメータは予測で利用されない、つまり、散布図上において近似線から離れた位置にあるサンプルは予測で利用しないことになるため、図１４のほうが、近似線上に近い分布となり、相関関係が向上し、予測の正確さが向上する。
【００５４】
（本発明の利用について）
前記実施の形態は、消費エネルギーの予測についてであるが、本発明はそれに限られるものではなく、一般的に天気予報、交通量など各種予測に幅広く用いることが出来る。なお、利用の一例を更に示せば次の通りである。
ａ）例えば、実施の形態において説明した発電エネルギー予測部１１０についても、その予測方法を用いることが出来る。この場合、予測対象はエネルギー発電量（太陽光パネル等）であり、予測情報パラメータとしては、日射量、天候情報、気温、湿度、空気中のチリ含有量等を用いる。
ｂ)また、各種デバイス例えばモバイル機器（携帯電話、電子書籍端末等)における電池の寿命予測を予測対象とし、予測情報パラメータとして電池残量、通話時間、バックライト点灯時間等を用いる。この場合、日々の携帯電話などの使用状況に関するデータを予測情報パラメータとして利用し、電池消耗時刻を予測する。このシステムを搭載し、表示させることで利用者の利便性を向上させることが出来る。
ｃ）更に、健康管理について、本発明予測技術を利用する。この場合、予測対象は個人の健康状態を示す指数（例：特定の病気になる確率、肥満度等）であり、予測情報パラメータとしては、食生活、睡眠時間、運動時間等を用いる。
【符号の説明】
【００５５】
１００・・・予測情報取得生成部
１０１・・・気象情報取得生成部
１０２・・・設備情報取得生成部
１０３・・・機器情報取得生成部
１０４・・・個人情報取得生成部
１１０・・・発電エネルギー予測部
１２０・・・消費エネルギー予測部
１３０・・・データ格納部
１４０・・・機器制御部
１５０・・・信頼度生成部
２００・・・ネットワーク
３００・・・センシング機器
４００・・・カメラ機器
５００・・・再生可能エネルギー生成部
６００・・・発電エネルギー測定部
７００・・・エネルギー消費機器
８００・・・消費エネルギー測定部
【図１】
2013012080.tif 000003
【図２】
2013012080.tif 000004
【図３】
2013012080.tif 000005
【図４】
2013012080.tif 000006
【図５】
2013012080.tif 000007
【図６】
2013012080.tif 000008
【図８】
2013012080.tif 000009
【図１０】
2013012080.tif 000010
【図１１】
2013012080.tif 000011
【図１２】
2013012080.tif 000012
【図７】
2013012080.tif 000013
【図９】
2013012080.tif 000014
【図１３】
2013012080.tif 000015
【図１４】
2013012080.tif 000016