"エネルギー消費者の過去のエネルギー消費の傾向に基づき、コンピュータの演算処理を用いて省エネアドバイス内容を決定する省エネアドバイス表示システムであって、情報記憶手段であるエネルギー消費量記憶部、気温情報記憶部、消費種別推定テーブル記憶部、行為推定テーブル記憶部、及びアドバイスリスト記憶部と、演算処理手段である対象消費量評価部及びアドバイス内容決定部と、出力インターフェースである情報出力部とを備え、前記エネルギー消費量記憶部は、対象消費種別及び対象行為を含めて規定される省エネアドバイス内容の対象となる対象消費者の過去のエネルギー消費量を、所定の単位時間である第1単位時間毎に記録しており、前記気温情報記憶部は、所定の単位時間である第2単位時間毎の気温情報を記録しており前記消費種別推定テーブル記憶部は、評価対象日における前記対象消費者のエネルギー消費量である評価対象消費量の実績値に対する評価結果に応じて、前記対象消費種別の候補である複数の消費種別候補間の出現比率を一に決定するための消費種別推定テーブルを記録しており、前記行為推定テーブル記憶部は、前記評価結果に応じて前記対象行為の候補である複数の行為候補間の出現比率を一に決定するための行為推定テーブルを記録しており、前記アドバイスリスト記憶部は、特定された前記対象消費種別と前記対象行為に対応して、表示すべき前記省エネアドバイス内容を一に決定するための省エネアドバイスリストを記録しており、前記対象消費量評価部は、前記評価対象日より前の少なくとも1日の評価基準日における前記対象消費者のエネルギー消費量を前記エネルギー消費量記憶部から読み出し、当該エネルギー消費量に基づく評価基準消費量を得るとともに、前記評価対象消費量を前記エネルギー消費量記憶部から読み出して、1日を構成する所定の時間帯毎に前記評価基準消費量及び前記評価対象消費量を分解すると共に、同一の前記時間帯毎に前記評価対象消費量の前記評価基準消費量からの変化量を算定して、最大の変化量を示す前記時間帯である最大変化時間帯を抽出することで最大変化時間帯情報を作成し、前記気温情報記憶部より気温情報を読み出し、前記評価基準日からの前記評価対象日の気温変化の程度を判定することで気温変化情報を作成し、前記アドバイス内容決定部は、前記消費種別推定テーブル記憶部より前記消費種別推定テーブルを読み出し、前記最大変化時間帯情報、及び前記気温変化情報を含む前記評価結果に応じて前記複数の消費種別候補間の出現比率を決定すると共に、当該出現比率に従って前記複数の消費種別候補の中から一の前記対象消費種別を特定し、前記行為推定テーブル記憶部より前記行為推定テーブルを読み出し、前記最大変化時間帯情報、及び前記気温変化情報を含む前記評価結果に応じて前記複数の行為候補間の出現比率を一に決定すると共に、当該出現比率に従って前記複数の行為候補の中から一の前記対象行為を特定し、前記アドバイスリスト記憶部に記録された前記省エネアドバイスリストより、前記対象消費種別及び前記対象行為によって特定される前記省エネアドバイス内容を選択して前記情報出力部に出力することを特徴とする省エネアドバイス表示システム。前記対象消費量評価部は、前記評価対象消費量の1日分の総量である評価対象消費総量と、前記評価基準消費量の1日分の総量である評価基準消費総量との大小関係を判定し、前記アドバイス内容決定部は、当該大小関係に応じた前記省エネアドバイス内容の選択と、当該大小関係に応じた前記省エネアドバイス内容の出力の要否の決定と、の少なくとも一方を行うことを特徴とする請求項1に記載の省エネアドバイス表示システム。電力消費に関する前記省エネアドバイス内容を特定して前記情報出力部に出力する場合において、前記対象消費者のエネルギー消費量は前記対象消費者の電力消費量に対応し、前記対象消費量評価部は、更に、前記最大変化時間帯に含まれる前記第1単位時間毎の前記評価対象消費量の中から最大値を抽出し、当該最大値と所定の第1最低水準値との大小関係を判定することで最大値最低水準超越判定情報を作成し、前記最大変化時間帯に含まれる前記第1単位時間毎の前記評価対象消費量の中から最大値を抽出すると共に、前記最大変化時間帯に含まれる前記第1単位時間毎の前記評価基準消費量の中から最大値を抽出して、両者の大小関係を判定することで最大値変化大小判定情報を作成し、前記最大変化時間帯に含まれる前記第1単位時間毎の前記評価対象消費量の中から最小値を抽出すると共に、前記最大変化時間帯に含まれる前記第1単位時間毎の前記評価基準消費量の中から最小値を抽出して、両者の大小関係を判定することで最小値変化大小判定情報を作成し、前記最大変化時間帯に含まれる前記第1単位時間帯毎の前記評価対象消費量のうち、所定の第2最低水準値を上回る第1単位時間の数を計数すると共に、前記最大変化時間帯に含まれる前記第1単位時間毎の前記評価基準消費量のうち、前記第2最低水準値を上回る第1単位時間の数を計数して、両者の大小関係を判定することで最低水準超越時間数変化大小判定情報を作成し、前記アドバイス内容決定部は、前記最大変化時間帯情報、前記気温変化情報、前記最大値最低水準超越判定情報、及び前記最小値変化大小判定情報を含む前記評価結果に応じて、前記複数の消費種別候補間の出現比率を決定すると共に、当該出現比率に従って前記複数の消費種別候補の中から一の前記対象消費種別を特定し、前記最大変化時間帯情報、前記気温変化情報、前記最低水準超越時間数変化大小判定情報、前記最大値変化大小判定情報、及び前記最小値変化大小判定情報を含む前記評価結果に応じて、前記複数の行為候補間の出現比率を決定すると共に、当該出現比率に従って前記複数の行為候補の中から一の前記対象行為を特定することを特徴とする請求項1又は2に記載の省エネアドバイス表示システム。前記複数の消費種別候補が、エアコン、照明、待機電力、及びテレビの少なくとも1つを含んで構成されていることを特徴とする請求項3に記載の省エネアドバイス表示システム。前記複数の行為候補が、設定温度、総使用時間、稼働台数、及び継続使用時間の少なくとも1つの行為を含んで構成されていることを特徴とする請求項3又は4に記載の省エネアドバイス表示システム。ガス消費に関する前記省エネアドバイス内容を特定して前記情報出力部に出力する場合において、前記対象消費者のエネルギー消費量は前記対象消費者のガス消費量に対応し、前記対象消費量評価部は、更に、前記最大変化時間帯に含まれる前記第1単位時間毎の前記評価対象消費量の中から最大値を抽出し、当該最大値と所定の第3最低水準値との大小関係を判定することで最大値最低水準超越判定情報を作成し、前記最大変化時間帯に含まれる前記第1単位時間毎の前記評価対象消費量に基づき、前記最大変化時間帯内において継続して消費している前記第1単位時間の数を抽出し、所定の第4最低水準値との大小関係を判定することで使用継続時間大小判定情報を作成し、1日分の前記第1単位時間毎の前記評価対象消費量のうち、ある前記第1単位時間においては所定の第5最低水準値を下回り、直後の前記第1単位時間において前記第5最低水準値を上回る、連続した2つの第1単位時間の組み合わせの回数を計数すると共に、1日分の前記第1単位時間毎の前記評価基準消費量のうち、ある前記第1単位時間においては前記第5最低水準値を下回り、直後の前記第1単位時間において前記第5最低水準値を上回る、連続した2つの第1単位時間の組み合わせの回数を計数して、両者の大小関係を判定することで最低水準飛越回数変化大小判定情報を作成し、前記最大変化時間帯に含まれる前記第1単位時間毎の前記評価対象消費量のうち、最も高い値を示したタイミングと2番目に高い値を示したタイミングとの時間間隔を算定し、所定の第6最低水準値との大小関係を判定することで最大2値時間間隔大小判定情報を作成し、前記アドバイス内容決定部は、前記最大変化時間帯情報、前記気温変化情報、前記最大値最低水準超越判定情報、及び前記使用継続時間大小判定情報を含む前記評価結果に応じて、前記複数の消費種別候補間の出現比率を決定すると共に、当該出現比率に従って前記複数の消費種別候補の中から一の前記対象消費種別を特定し、前記最大変化時間帯情報、前記最大値最低水準超越判定情報、前記最低水準飛越回数変化大小判定情報、及び前記最大2値時間間隔大小判定情報を含む前記評価結果に応じて、前記複数の行為候補間の出現比率を決定すると共に、当該出現比率に従って前記複数の行為候補の中から一の前記対象行為を特定することを特徴とする請求項1又は2に記載の省エネアドバイス表示システム。前記複数の消費種別候補が、給湯、暖房、厨房、及び乾燥の少なくとも1つを含んで構成されていることを特徴とする請求項6に記載の省エネアドバイス表示システム。前記複数の行為候補が、湯はり量、湯はり回数、シャワーカラン湯量、洗面所台所の湯量、追い炊き回数、設定温度、総使用時間、稼働台数、及び継続使用時間の少なくとも1つの行為を含んで構成されていることを特徴とする請求項6又は7に記載の省エネアドバイス表示システム。前記対象消費者の過去の水消費の傾向に基づき、コンピュータの演算処理を用いて省水アドバイス内容を決定する機能を有しており、前記アドバイスリスト記憶部は、特定された前記対象行為に対応して、表示すべき前記省水アドバイス内容を一に決定するための省水アドバイスリストを記録しており、前記エネルギー消費量記憶部は、前記対象消費者の過去の水消費量を前記第1単位時間毎に記録しており、前記対象消費量評価部は、前記エネルギー消費量を前記水消費量に置換することで、前記対象消費者の水消費に関する前記最大変化時間帯を抽出して前記最大変化時間帯情報を作成し、前記最大変化時間帯に含まれる前記第1単位時間毎の前記評価対象消費量の中から最大値を抽出し、当該最大値と所定の第7最低水準値との大小関係を判定することで最大値最低水準超越判定情報を作成し、1日分の前記第1単位時間毎の前記評価対象消費量のうち、ある前記第1単位時間においては所定の第8最低水準値を下回り、直後の前記第1単位時間において前記第8最低水準値を上回る、連続した2つの第1単位時間の組み合わせの回数の合計値を計数すると共に、1日分の前記第1単位時間毎の前記評価基準消費量のうち、ある前記第1単位時間においては前記第8最低水準値を下回り、直後の前記第1単位時間において前記第8最低水準値を上回る、連続した2つの第1単位時間の組み合わせの回数の合計値を計数して、両者の大小関係を判定することで最低水準飛越回数変化大小判定情報を作成し、前記アドバイス内容決定部は、前記最大変化時間帯情報、前記最大値最低水準超越判定情報、及び前記最低水準飛越回数変化大小判定情報を含む前記評価結果に応じて、前記複数の行為候補間の出現比率を決定すると共に、当該出現比率に従って前記複数の行為候補の中から一の前記対象行為を特定することを特徴とする請求項1又は2に記載の省エネアドバイス表示システム。前記評価対象日は、前記アドバイス内容決定部が前記情報出力部に前記省エネアドバイス内容を出力する日の前日に相当することを特徴とする請求項1~9の何れか1項に記載の省エネアドバイス表示システム。前記評価基準日は、前記評価対象日より前の日であり、かつ当該評価対象日に近い順のa日aは自然数に相当し、前記第1単位時間毎の前記評価基準消費量が、当該評価基準日における前記対象消費者のエネルギー消費量を前記第1単位時間毎に平均化したものに相当することを特徴とする請求項10に記載の省エネアドバイス表示システム。前記評価基準日は、前記評価対象日が平日であれば、当該評価対象日より前の平日であり、かつ当該評価対象日に近い順のb日bは自然数に相当し、前記評価対象日が休日であれば、当該評価対象日より前の休日であり、かつ当該評価対象日に近い順のc日cは自然数に相当し、前記第1単位時間毎の前記評価基準消費量が、当該評価基準日における前記対象消費者のエネルギー消費量を前記第1単位時間毎に平均化したものに相当することを特徴とする請求項10に記載の省エネアドバイス表示システム。前記評価基準日は、前記評価対象日より前の当該評価対象日と同じ曜日の日であり、かつ当該評価対象日に近い順のd日dは自然数に相当し、前記第1単位時間毎の前記評価基準消費量が、当該評価基準日における前記対象消費者のエネルギー消費量を前記第1単位時間毎に平均化したものに相当することを特徴とする請求項10に記載の省エネアドバイス表示システム。サーバークライアントシステムによって構成されており、前記エネルギー消費量記憶部、前記気温情報記憶部、前記消費種別推定テーブル記憶部、前記行為推定テーブル記憶部、前記アドバイスリスト記憶部、前記対象消費量評価部、前記アドバイス内容決定部を備えたサーバーコンピュータと、前記エネルギー消費者のエネルギー消費箇所に設置された、前記エネルギー消費者のエネルギー消費量を計測するエネルギー消費量計測部と、前記エネルギー消費者のエネルギー消費箇所に設置されたクライアントコンピュータに備えられた前記情報出力部とを有し、前記前記エネルギー消費者のエネルギー消費量は、電気通信回線を介して前記サーバーコンピュータ内の前記エネルギー消費量記憶部に転送され、前記サーバーコンピュータ内の前記アドバイス内容決定部において選択された前記省エネアドバイス内容が、電気通信回線を介して前記クライアントコンピュータ内の前記情報出力部に転送されることを特徴とする請求項1~13の何れか1項に記載の省エネアドバイス表示システム。特許文献1に記載の技術によれば、家庭内の複数存在する人物が識別され、この識別結果に応じて、消費者が行動を起こす際に適切なアドバイスを提供することができる。しかしながら、この技術による場合、各消費者の人物や行動を識別するために、赤外線センサ、CMOS、CCD映像素子、圧力センサ、無線IDタグRFIDシステム等のセンサ群を各室内に設置する必要がある。また、エネルギー使用を計測するための計測器を家庭内でエネルギーを使用するいくつかの箇所に設置する必要がある。このようなシステムは極めて大がかりなものであり、導入に要する費用が高くつく、常に行動が監視されていて落ち着かない等、消費者が同システムを導入するに当たっての障壁は大きい。省エネルギーを推進するに当たっては、比較的簡易な構成のシステムで省エネルギー意識を容易に高めさせ、また、各消費者がその意識に基づいて省エネ行動を自発的に行うことができるようきっかけを与えることが重要である。この観点に立てば、システムの導入に際して障壁が大きいという点において、特許文献1の技術には課題がある。本発明は、上記の問題点に鑑み、システムの導入に際して追加的に多くの計器を必要とせず、消費者の負担を最小限にしながらシステムの導入が可能な、省エネアドバイス表示システムを提供することを目的とする。上記目的を達成すべくなされた本発明は、エネルギー消費者の過去のエネルギー消費の傾向に基づき、コンピュータの演算処理を用いて省エネアドバイス内容を決定する省エネアドバイス表示システムに関するものである。同システムは、情報記憶手段であるエネルギー消費量記憶部、気温情報記憶部、消費種別推定テーブル記憶部、行為推定テーブル記憶部、及びアドバイスリスト記憶部と、演算処理手段である対象消費量評価部及びアドバイス内容決定部と、出力インターフェースである情報出力部とを備えている。前記エネルギー消費量記憶部は、対象消費種別及び対象行為を含めて規定される省エネアドバイス内容の対象となる対象消費者の過去のエネルギー消費量を、所定の単位時間である第1単位時間毎に記録している。前記気温情報記憶部は、所定の単位時間である第2単位時間毎の気温情報を記録している。この情報は、例えば気象庁等のサーバーから適宜転送されるものとすることができる。前記消費種別推定テーブル記憶部は、評価対象日における前記対象消費者のエネルギー消費量である評価対象消費量の実績値に対する評価結果に応じて、前記対象消費種別の候補である複数の消費種別候補間の出現比率を一に決定するための消費種別推定テーブルを記録している。前記行為推定テーブル記憶部は、前記評価結果に応じて前記対象行為の候補である複数の行為候補間の出現比率を一に決定するための行為推定テーブルを記録している。前記アドバイスリスト記憶部は、特定された前記対象消費種別と前記対象行為に対応して、表示すべき前記省エネアドバイス内容を一に決定するための省エネアドバイスリストを記録している。前記対象消費量評価部は、以下の最大変化時間帯認定処理、気温変化判定処理を実行する。最大変化時間帯認定処理では、まず、前記評価対象日より前の少なくとも1日の評価基準日における前記対象消費者のエネルギー消費量を前記エネルギー消費量記憶部から読み出し、当該エネルギー消費量に基づく評価基準消費量を得るとともに、前記評価対象消費量を前記エネルギー消費量記憶部から読み出して、1日を構成する所定の時間帯毎に前記評価基準消費量及び前記評価対象消費量を分解する。そして、同一の前記時間帯毎に前記評価対象消費量の前記評価基準消費量からの変化量を算定して、最大の変化量を示す前記時間帯である最大変化時間帯を抽出することで最大変化時間帯情報を作成する。気温変化判定処理では、前記気温情報記憶部より気温情報を読み出し、前記評価基準日からの前記評価対象日の気温変化の程度を判定することで気温変化情報を作成する。前記アドバイス内容決定部は、前記対象消費種別及び前記対象行為を特定する。具体的には、前記消費種別推定テーブル記憶部より前記消費種別推定テーブルを読み出し、前記最大変化時間帯情報、及び前記気温変化情報を含む前記評価結果に応じて前記複数の消費種別候補間の出現比率を決定すると共に、当該出現比率に従って前記複数の消費種別候補の中から一の前記対象消費種別を特定し、前記行為推定テーブル記憶部より前記行為推定テーブルを読み出し、前記最大変化時間帯情報、及び前記気温変化情報を含む前記評価結果に応じて前記複数の行為候補間の出現比率を一に決定すると共に、当該出現比率に従って前記複数の行為候補の中から一の前記対象行為を特定する。そして、前記アドバイス内容決定部は、前記アドバイスリスト記憶部に記録された前記省エネアドバイスリストより、前記対象消費種別及び前記対象行為によって特定される前記省エネアドバイス内容を選択して前記情報出力部に出力する。上記構成の下では、表示される省エネアドバイスは、対象消費種別と対象行為によって特定される内容であり、その内容をシンプルなものにすることができる。そして、対象消費者のエネルギー消費量を測定するための測定手段エネルギー消費量計測部の他は、情報記憶手段と演算処理手段を含むコンピュータのみによって実現が可能であるため、従来構成のように複雑なシステムの導入が不要である。そして、表示される省エネアドバイス内容は、対象消費者のエネルギー消費の過去の実績に基づいて決定されるものであり、対象消費者に対して自己のエネルギー消費活動を見直すきっかけとして機能しやすい構成である。特に、本システムでは、同一の単位時間帯において、評価基準日から最も大きく変化した評価対象日の時間帯を、最大変化時間帯と比較して抽出し、この最大変化時間帯に関する情報が省エネアドバイス内容に影響を与える構成となっている。このため、対象消費者がこのような省エネアドバイス内容に従って省エネルギー活動を行うことにより、最も変動が大きかった時間帯のエネルギー消費量を削減する効果が得られる可能性が高い。評価基準日と比較して消費量の増分が最も大きかった時間帯は、それだけ省エネルギーを実現させやすいということが言える。本システムにおいては、上記構成に加えて、前記対象消費量評価部は、前記評価対象消費量の1日分の総量である評価対象消費総量と、前記評価基準消費量の1日分の総量である評価基準消費総量との大小関係を判定し、前記アドバイス内容決定部は、当該大小関係に応じた前記省エネアドバイス内容の選択と、当該大小関係に応じた前記省エネアドバイス内容の出力の要否の決定と、の少なくとも一方を行う構成としても構わない。このような構成とすることで、評価対象消費総量と評価基準消費総量との大小関係に応じて、省エネアドバイスの表示を異ならせることができる。なお、評価対象消費総量と評価基準消費総量とが所定の関係を満たすときに、ランダムに選択された一般的な省エネルギーに関する情報を省エネアドバイスとして適宜選択して出力する構成としても構わない。本システムを電力消費に関する省エネアドバイス表示システムとして機能させる場合には、更に上記特徴に加えて以下の特徴を備えるものとすることができる。まず、前記対象消費者のエネルギー消費量として、前記対象消費者の電力消費量に対応させる。そして、前記対象消費量評価部は、上述した最大変化時間帯認定処理、気温変化判定処理に加えて、最大値最低水準超越判定処理、最大値変化大小判定処理、最小値変化大小判定処理、最低水準超越時間数変化大小判定処理を実行する。最大値最低水準超越判定処理では、前記最大変化時間帯に含まれる前記第1単位時間毎の前記評価対象消費量の中から最大値を抽出し、当該最大値と所定の第1最低水準値との大小関係を判定することで最大値最低水準超越判定情報を作成する。最大値変化大小判定処理では、前記最大変化時間帯に含まれる前記第1単位時間毎の前記評価対象消費量の中から最大値を抽出すると共に、前記最大変化時間帯に含まれる前記第1単位時間毎の前記評価基準消費量の中から最大値を抽出して、両者の大小関係を判定することで最大値変化大小判定情報を作成する。最小値変化大小判定処理では、前記最大変化時間帯に含まれる前記第1単位時間毎の前記評価対象消費量の中から最小値を抽出すると共に、前記最大変化時間帯に含まれる前記第1単位時間毎の前記評価基準消費量の中から最小値を抽出して、両者の大小関係を判定することで最小値変化大小判定情報を作成する。最低水準超越時間数変化大小判定処理では、前記最大変化時間帯に含まれる前記第1単位時間帯毎の前記評価対象消費量のうち、所定の第2最低水準値を上回る第1単位時間の数を計数すると共に、前記最大変化時間帯に含まれる前記第1単位時間毎の前記評価基準消費量のうち、前記第2最低水準値を上回る第1単位時間の数を計数して、両者の大小関係を判定することで最低水準超越時間数変化大小判定情報を作成する。そして、前記アドバイス内容決定部は、前記最大変化時間帯情報、前記気温変化情報、前記最大値最低水準超越判定情報、及び前記最小値変化大小判定情報を含む前記評価結果に応じて、前記複数の消費種別候補間の出現比率を決定すると共に、当該出現比率に従って前記複数の消費種別候補の中から一の前記対象消費種別を特定し、前記最大変化時間帯情報、前記気温変化情報、前記最低水準超越時間数変化大小判定情報、前記最大値変化大小判定情報、及び前記最小値変化大小判定情報を含む前記評価結果に応じて、前記複数の行為候補間の出現比率を決定すると共に、当該出現比率に従って前記複数の行為候補の中から一の前記対象行為を特定する。このとき、前記複数の消費種別候補としては、エアコン、照明、待機電力、及びテレビの少なくとも1つを含むことができる。また、前記複数の行為候補としては、設定温度、総使用時間、稼働台数、及び継続使用時間の少なくとも1つの行為を含むことができる。本システムをガス消費に関する省エネアドバイス表示システムとして機能させる場合には、上記特徴に加えて以下の特徴を備えるものとすることができる。まず、前記対象消費者のエネルギー消費量として、前記対象消費者のガス消費量に対応させる。そして、前記対象消費量評価部は、上述した最大変化時間帯認定処理、気温変化判定処理に加えて、最大値最低水準超越判定処理、使用継続時間大小判定処理、最低水準飛越回数変化大小判定処理、最大2値時間間隔大小判定処理を実行する。最大値最低水準超越判定処理では、前記最大変化時間帯に含まれる前記第1単位時間毎の前記評価対象消費量の中から最大値を抽出し、当該最大値と所定の第3最低水準値との大小関係を判定することで最大値最低水準超越判定情報を作成する。使用継続時間大小判定処理では、前記最大変化時間帯に含まれる前記第1単位時間毎の前記評価対象消費量に基づき、前記最大変化時間帯内において継続して消費している前記第1単位時間の数を抽出し、所定の第4最低水準値との大小関係を判定することで使用継続時間大小判定情報を作成する。最低水準飛越回数変化大小判定処理では、1日分の前記第1単位時間毎の前記評価対象消費量のうち、ある前記第1単位時間においては所定の第5最低水準値を下回り、直後の前記第1単位時間において前記第5最低水準値を上回る、連続した2つの第1単位時間の組み合わせの回数を計数すると共に、1日分の前記第1単位時間毎の前記評価基準消費量のうち、ある前記第1単位時間においては前記第5最低水準値を下回り、直後の前記第1単位時間において前記第5最低水準値を上回る、連続した2つの第1単位時間の組み合わせの回数を計数して、両者の大小関係を判定することで最低水準飛越回数変化大小判定情報を作成する。最大2値時間間隔大小判定処理では、前記最大変化時間帯に含まれる前記第1単位時間毎の前記評価対象消費量のうち、最も高い値を示したタイミングと2番目に高い値を示したタイミングとの時間間隔を算定し、所定の第6最低水準値との大小関係を判定することで最大2値時間間隔大小判定情報を作成する。そして、前記アドバイス内容決定部は、前記最大変化時間帯情報、前記気温変化情報、前記最大値最低水準超越判定情報、及び前記使用継続時間大小判定情報を含む前記評価結果に応じて、前記複数の消費種別候補間の出現比率を決定すると共に、当該出現比率に従って前記複数の消費種別候補の中から一の前記対象消費種別を特定し、前記最大変化時間帯情報、前記最大値最低水準超越判定情報、前記最低水準飛越回数変化大小判定情報、及び前記最大2値時間間隔大小判定情報を含む前記評価結果に応じて、前記複数の行為候補間の出現比率を決定すると共に、当該出現比率に従って前記複数の行為候補の中から一の前記対象行為を特定する。このとき、前記複数の消費種別候補としては、給湯、暖房、厨房、及び乾燥の少なくとも1つを含むことができる。また、前記複数の行為候補としては、湯はり量、湯はり回数、シャワーカラン湯量、洗面所台所の湯量、追い炊き回数、設定温度、総使用時間、稼働台数、及び継続使用時間の少なくとも1つの行為を含むことができる。本発明によれば、追加的に多くの計器や装置を必要とせず、消費者の負担を最小限にしながら導入することが可能な省エネアドバイス表示システムが実現される。本発明に係る省エネアドバイス表示システムは、消費者のエネルギー消費量の日単位の変化を把握することで、当該消費者の消費傾向に沿った省エネアドバイスを表示するシステムであり、当該処理がコンピュータ演算によって行われる。すなわち、本システムは、コンピュータによって実装されることが想定されており、ハードウェアとして、演算処理を行うCPU等の演算処理手段,情報を格納するメモリやハードディスク等の記憶手段,情報の入出力を行うための入出力インターフェースを備えている。また、前記演算処理手段によって行われる演算処理内容がソフトウェアによって決定される。図1は、本システムの構成を示す概念的ブロック図である。本システム1は、エネルギー消費量計測部11,エネルギー消費量記憶部13,気温情報記憶部15,対象消費量評価部16,アドバイス内容決定部17,情報出力部19,消費種別推定テーブル記憶部21,行為推定テーブル記憶部23,アドバイスリスト記憶部25を備えて構成される。なお、図示していないが、本システム1は、全体の処理を制御する制御部を必要に応じて備えている。情報出力部19は、情報の出力処理を行う機能的手段であり、出力処理に必要なハードウェア入出力インターフェースを用いてソフトウェア処理により出力処理を行う。エネルギー消費量記憶部13,気温情報記憶部15,消費種別推定テーブル記憶部21,行為推定テーブル記憶部23,アドバイスリスト記憶部25は、情報を格納するための記憶手段であり、ハードディスクやメモリ等の記憶装置で構成される。対象消費量評価部16及びアドバイス内容決定部17は、夫々後述する演算処理を実行する機能的手段であり、CPUやメモリ等のハードウェアを用いてソフトウェア処理を行う。エネルギー消費量計測部11は、消費者の電力消費量やガス消費量を計測する手段であり、例えば電力メータやガスメータ等を想定する。具体的に例えば、電流メータとして、例えばCTCurrentTransformerセンサを備えたものを利用しても良い。そして、これらのメータによって、消費者の所定の単位時間第1単位時間毎の電力消費量及びガス消費量が測定され、エネルギー消費量記憶部13において格納される構成とする。測定方式、並びに測定データがエネルギー消費量記憶部13に転送される際の転送方式については、種々の方式が採用され得る。なお、以下では説明の具体化のため、第1単位時間を1時間とする場合を例示する。一例としては、電力メータ及びガスメータ共に、消費量の累積値を出力する構成であって、一定のタイミングでその時点の累積値をエネルギー消費量記憶部13に転送する構成が考えられる。ここで、前記一定のタイミングを1時間とした場合、ある時刻における電力メータの数値累積値とその時刻の1時間前に転送された電力メータの数値累積値の差分を採ることで、その1時間の間に消費した電力量が認識される。ガス消費量についても、同様の方式を採用することができる。以下では、ガス消費量と電力消費量を適宜エネルギー消費量と総称する。本実施形態では、本システム1をエネルギー消費者が実際にエネルギーの消費を行っている箇所においてスタンドアロンで利用される場合を想定する。一例として、エネルギー消費量記憶部13,気温情報記憶部15,対象消費量評価部16,アドバイス内容決定部17,情報出力部19,消費種別推定テーブル記憶部21,行為推定テーブル記憶部23,及びアドバイスリスト記憶部25を含むコンピュータが、省エネアドバイスの表示を行う対象となるエネルギー消費者以下、対象消費者という宅に設置され、当該コンピュータ内のエネルギー消費量記憶部13には、対象消費者宅に設置されているエネルギー消費量計測部11電力メータ,ガスメータからエネルギー消費量電力消費量,ガス消費量に関する情報が転送される構成を想定する。気温情報記憶部15は、所定の単位時間第2単位時間毎の気温情報が記録されている。図示していないが、例えば、気象庁などのサーバーより、当該気温情報または、当該気温情報を導出するためのデータがこの気温情報記録部15に転送されることで、当該気温情報が格納される構成として良い。このとき、本システム1が導入されている対象消費者のエネルギー消費箇所近辺の気温情報を取得するのが好適である。また、気温情報は、第2単位時間毎の平均気温であっても良い。具体的に例えば、1日毎の平均気温や、1時間毎の平均気温であっても良い。なお、気温情報は、後述する対象消費量評価部16における評価処理に用いられる。次に、対象消費量評価部16及びアドバイス内容決定部17について説明する。本実施形態における本システム1は、エネルギー消費量記憶部13に記録された対象消費者の過去のエネルギー消費量と気温情報記憶部15に記録された気温情報に基づいて、対象消費者のエネルギー消費傾向に沿って表示すべき省エネアドバイス内容を決定する構成である。対象消費量評価部16は、後述するように対象消費者のエネルギー消費量の評価を行う。そして、アドバイス内容決定部17は、対象消費量評価部16によってなされた対象消費者の評価結果を、消費種別推定テーブル記憶部21より読み出した消費種別推定テーブル、行為推定テーブル記憶部23より読み出した行為推定テーブルに夫々照合することで、省エネアドバイス内容を決定する。本実施形態では、省エネアドバイス内容が一日単位で更新され、省エネアドバイス内容が情報出力部19より日々出力されることを想定する。しかし、対象消費者の求めに応じて省エネアドバイス内容を表示させる構成としても構わない。この場合、本システム1がアドバイス表示命令受付部不図示を備え、対象消費者による省エネアドバイス表示指示命令がこのアドバイス表示命令受付部によって受け付けられた段階で、同受付部が対象消費量評価部16及びアドバイス内容決定部17にその旨の指示を行い、省エネアドバイス内容の決定処理が実行される構成とすることが可能である。ここで、本システム1上における時間帯の概念について説明する。本システム1では、一日を4つの時間帯に区切り、ある一日におけるエネルギー消費量を、時間帯毎に所定の基準日におけるエネルギー消費量と比較し、その比較結果に基づいて省エネアドバイス内容を決定する。より具体的には、一日を、朝、昼、夜、深夜の4つの時間帯に区切る。本実施形態では、0:00~6:00を深夜、6:00~9:00を朝、9:00~17:00を昼、17:00~24:000:00を夜とする。この区切り方はあくまで一例であり、他の区切り方を排除する趣旨ではない。例えば、各時間帯の境界となる時刻0:00、6:00、9:00及び17:00を、上記以外の時刻としてもよい。また例えば、一日を4つ以上の時間帯に区切っても良いし、4未満の時間帯に区切っても良い。なお、上記の朝、昼、夜、深夜で構成される各時間帯は、上述の第1単位時間及び第2単位時間とは異なる概念である。そして、本システム1は、第1単位時間毎に計測されたエネルギー消費量に基づいて、朝、昼、夜、深夜で構成される各時間帯毎のエネルギー消費量を分析し、省エネアドバイス内容を決定する。省エネルギー行動を自発的に行うようにエネルギー消費者に働きかけるためには、表示させる省エネアドバイス内容に、ある程度の具体性が要求される。一方で、あまりに詳細な省エネアドバイス内容を表示させようとすると、上記特許文献1のように、導入に際して多数の機器が必要となって導入コストが高騰し、エネルギー消費者がシステムを導入する際に高い障壁となってしまう。本願発明者は、鋭意研究の結果、エネルギーを消費する機器や用途などの分類である消費種別と当該消費種別に対するエネルギー消費者の行為という2点に着目してアドバイス内容を決定することで、アドバイス内容にある程度の具体性を含ませ、エネルギー消費者に対して省エネルギーの意識付けと自発的な省エネ行動の動機付けを担保しつつ、簡易な構成で実現が可能な省エネアドバイスシステムが実現できるとの結論に達した。そして、簡易的で導入が容易な上記の省エネアドバイスシステムが普及することで、消費者が省エネルギー行動を採るため、省エネルギーが効果的に推進されることが期待される。このような観点に立てば、表示させるアドバイス内容としては、当該アドバイス内容に従う場合に採るべき行動がほぼ一義的に定まり、且つ、そのような行動を採ったとしてもあまりに過大な負担を招かないような内容であることが好ましい。そこで、本実施形態では、表示させる省エネアドバイス内容としては、原則として同時に複数のアドバイスを表示させることはせず、同一のタイミングでは一のアドバイスのみを表示させる構成とする。また、その内容としては、省エネ行動を実践する対象となる消費種別と、当該消費種別に対して実践すべき行為の2点を含むものとする。このような観点の下、本システム1が備えるアドバイス内容決定部17は、省エネアドバイス内容に含めるべき消費種別と行為の2点を決定する構成である。以下では、省エネアドバイス内容に含まれる消費種別のことを対象消費種別、同内容に含まれる行為のことを対象行為という。対象消費者によって行われている、ある消費種別に対するある行動が、省エネとは反対方向に向かうエネルギー消費行動である場合には、その消費種別に対するその行動こそが、省エネ行動を提案する原因となっている。よって、そのような行動の原因となっている消費種別や行為、すなわち対象消費種別や対象行為を過去のエネルギー消費量から推定することで、対象消費者にとって効果の高い省エネをアドバイスすることが可能となる。アドバイス内容決定部17は、対象消費量評価部16における評価結果に基づいて対象消費者の対象消費種別及び対象行為を推定するための条件項目を検出し、当該条件項目を消費種別推定テーブル記憶部21から読み出した消費種別推定テーブルに照合して対象消費種別を推定するとともに、行為推定テーブル記憶部23から読み出した行為推定テーブルに照合して対象行為を推定する。対象消費量評価部16は、対象消費者の過去のエネルギー消費量の評価を行う。この評価処理に際して、対象消費量評価部16は、アドバイス内容を決定する処理を行う日よりも前の日である評価対象日のエネルギー消費量である評価対象消費量を、当該評価対象日よりも前の少なくとも1日である評価基準日のエネルギー消費量に基づいて導出される評価基準消費量と比較する。通常、一般的なエネルギー消費者が、何日も前の自己のエネルギー消費行動がどのようなものであったかを認識しているとはおよそ考えにくい。しかし、前日のエネルギー消費行動であれば、多少の漠然さを有しつつも思い出すことはできると想定される。例えば、前日にエアコンをつけっぱなしで外出していた場合、指摘されるまではそのことを忘れていたとしても、例えば、電力の消費に無駄がありませんでしたかといったメッセージが表示されれば、前日にエアコンをつけっぱなしで外出していた事実を思い出すことができる。なお、ここで採用した電力の消費に無駄がありませんでしたかというメッセージ内容自体は、本システム1の動作の説明のために用いているものであり、本システム1において実際に表示されるメッセージ内容とは異なるものである。つまり、過去の自己のエネルギー消費行動に基づいて省エネアドバイスを表示させることを鑑みた場合には、そのアドバイスを表示させる直近に得られたデータに基づいてアドバイス内容を決定するのが好ましいといえる。かかる観点から、アドバイス内容決定部17は、アドバイス内容を決定する処理を行う直近に得られた対象消費者のエネルギー消費量、より詳細には前日の対象消費者のエネルギー消費量を評価することで、当日のアドバイス内容を決定するのが好ましいといえる。なお、上記例の場合、アドバイス内容を決定する処理を行う日である当日の前日が、評価対象日に相当する。また、当該前日における対象消費者のエネルギー消費量が、評価対象消費量に相当する。通常、一般的なエネルギー消費者は、どの程度のエネルギー消費行動であればエネルギー消費に無駄が生じているかということを把握することは難しい。かといって、標準的なエネルギー消費量に関するデータを評価基準として、予め本システム1内に記録しておき、このデータと評価対象消費量とを比較してアドバイス内容を表示することにも問題がある。なぜなら、そのような標準的なエネルギー消費量としてどのようなデータを採用するかを一義的に決めることは、以下の理由により困難であると考えられるためである。例えば、標準的なエネルギー消費量として、前年同時期の多数のエネルギー消費者のエネルギー消費量の平均値を採用する方法が考えられる。しかし、異なるエネルギー消費者においては、それぞれ家族構成、住居の広さや構造、導入機器の多寡といった点において相違があるところ、これらを平均して導出した消費量が対象消費者のエネルギー消費量を評価する際の評価基準となり得るかといえば、必ずしもそうではない。エネルギー消費行動は、各エネルギー消費者が実際にエネルギー消費を行う環境以下、エネルギー消費環境というに大きな影響を受ける。表示させるアドバイス内容としては、このエネルギー消費環境を無視することはできない。かといって、各エネルギー消費者が置かれたエネルギー消費環境を考慮して、平均値に補正をかけることで評価基準を導出しようとしても、そのような補正処理は極めて複雑なものとなる。これを踏まえ、本システム1では、上述のように対象消費者の過去のエネルギー消費量の実績値を用いて、評価基準消費量を導出する。対象消費者の実績値に基づいて評価することで、対象消費者が置かれたエネルギー消費環境を考慮した評価が可能となる。対象消費者が、直近のエネルギー消費行動であれば多少の漠然さは有しつつ思い出すことができる点は既に上述した通りである。この観点に立てば、評価対象消費量を評価する際の基準となる評価基準消費量としても、直近の対象消費者のエネルギー消費量に基づくのが好ましいといえる。例えば、一昨日のエネルギー消費量が評価基準であることを対象消費者が認知している場合において、前日のエネルギー消費量が急に増加していたために、電力の消費に無駄がありませんでしたかといったメッセージが表示されれば、対象消費者は、確かに一昨日に比べれば電力消費に無駄があったかもしれないと自発的に考えるきっかけを与えることができるため、好ましい。なお、上記例の場合、アドバイス内容を決定する処理を行う日である当日の前日が評価対象日に相当し、当該当日の一昨日評価対象日の前日が評価基準日に相当する。また、当該一昨日における対象消費者のエネルギー消費量が、評価基準消費量に相当する。また、上記例のように、評価基準消費量として一昨日のエネルギー消費量を用いることには別の二つの意義もある。一点目は、概ね、昨日と一昨日では対象消費者のエネルギー消費環境に大きな差は生じないため、極力同じエネルギー消費環境の下でエネルギー消費の評価が行えるという点である。二点目は、この方法による場合、少なくとも直近2日間のエネルギー消費量に関するデータのみをエネルギー消費量記憶部13に記録しておけば良いため、エネルギー消費量記憶部13として大容量メモリが要求されないという点である。評価基準消費量として、前年同月同日の対象消費者のエネルギー消費量を採用する方法も考えられる。直近一年間において、家族構成やエネルギー消費機器に変化がなく、且つ、エネルギー消費量記憶部13に直近1年分のエネルギー消費量を記録できる容量が確保できていれば、このようなデータを用いて評価対象消費量の評価を行い、省エネアドバイス内容を決定することも可能である。しかし、昨日と一昨日の間の方が、昨日と昨年の同日の間と比較してエネルギー消費環境が変化している可能性が低いことは言うまでもない。また、昨日と一昨日の間で仮にエネルギー消費環境が変化していた場合においては、当該変化が生じたのは直近の事象であるため、エネルギー消費環境に変化が生じたという事実自体を対象消費者が認識している。このため、電力の消費に無駄がありませんでしたかといったアドバイス内容が表示されていたとしても、対象消費者は昨日新しいエアコンを1台増やしたから仕方がないと判断することができる。しかし、前年同日と比較していた場合には、ある日に新しいエアコンを購入するといったエネルギー消費環境の変化が生じてしまうと、その後一年にもわたって実際のエネルギー消費環境とは異なるエネルギー消費環境の下で得られた評価基準消費量に基づいてエネルギー消費量が評価されてしまう。この結果、毎日のように電力の消費に無駄がありませんでしたかといったアドバイス内容が表示されることになり兼ねない。このとき、対象消費者は、日々の表示アドバイス内容が、エネルギー消費環境が違っていることに起因するものであると認識し、次第に表示アドバイスを見て見ぬ振りをするようになるおそれもある。そのようになってしまっては、対象消費者に対する省エネルギーへの意識付けと自発的な省エネ行動の動機付けを行うという目的が実現できない。以上の点を背景として、アドバイス内容の決定処理を実行する日よりも前の評価対象日における一日の対象消費者のエネルギー消費量である評価対象消費量を、当該評価対象日よりも前の少なくとも1日の評価基準日における対象消費者のエネルギー消費量に基づいて導出される評価基準消費量に基づいて評価することで、対象消費者に対して表示する省エネアドバイス内容を決定する構成とした。より好ましくは、例えば、アドバイス内容の決定処理を実行する日の前日を評価対象日、当該評価対象日の前日アドバイス内容の決定処理を実行する日の2日前の1日を評価基準日とし、評価基準日における対象消費者のエネルギー消費量を評価基準消費量とする構成とする。ただし、評価基準日は、評価対象日に近ければ、評価対象日の数日前であっても特に問題はない。例えば、評価対象日より前の日であり、かつ当該評価対象日に近い順のa日aは自然数を、評価基準日としても良い。また例えば、評価対象日が平日であれば、当該評価対象日より前の平日であり、かつ当該評価対象日に近い順のb日bは自然数を、評価基準日とし、評価対象日が休日であれば、当該評価対象日より前の休日であり、かつ当該評価対象日に近い順のc日cは自然数を、評価基準日としても良い。また例えば、評価対象日より前の当該評価対象日と同じ曜日の日であり、かつ当該評価対象日に近い順のd日dは自然数を、評価基準日としても良い。上記の各場合、それぞれの評価基準日における第1単位時間毎の対象消費者のエネルギー消費量を、第1単位時間毎に平均化することで、第1単位時間毎の評価基準消費量を導出しても良い。このとき、評価対象日と評価基準日との時間差に基づいた加重平均例えば、評価対象日に近いほど重みを大きくした平均を行っても良い。次に、対象消費量評価部16における評価対象消費量の具体的な評価方法について説明する。なお、評価方法は、電力とガスで異なるため、それぞれ分けて説明する。ただし、以下では説明の具体化のため、電力及びガスのそれぞれの例において、アドバイス内容の決定処理を実行する当日の前日が評価対象日であり、当該当日の一昨日評価対象日の前日が評価基準日である場合について例示する。電力に関する評価図2は、電力に関する評価対象消費量に対する評価処理を行うに際して、対象消費量評価部16が行う処理内容を模式的に示したものである。対象消費量評価部16においては、季節認定処理A1、気温変化判定処理A2、一日総量増減判定処理A3、最大変化時間帯認定処理A4、最大値最低水準超越判定処理A5、最大値変化大小判定処理A6、最小値変化大小判定処理A7、最低水準超越時間数変化大小判定処理A8、の各処理が実行される。なお、電力に関する評価の説明を行っている箇所においては、エネルギー消費量という記載は全て電力消費量を指している。対象消費量評価部16は、評価処理の開始指示が制御部不図示より与えられると、本日の日付を確認することで、評価対象消費量を実際に計測した日、すなわち本日の一日前前日が属する季節を認定するA1。この認定によって得られた情報を季節情報と呼ぶ。なお、対象消費量評価部16による季節の認定方法は、この例に限られない。例えば、対象消費量評価部16が、気温情報記憶部15に記憶されている評価対象日及び評価基準日の一方または両方の気温情報を読み出すことで、評価対象日及び評価基準日の一方の気温または両方の平均気温を把握し、把握した気温の高低に応じて現在の季節を認定しても良い。本実施形態では、季節として、夏季5月~9月、冬季12月~2月、中間季3月~4月、10月~11月と定めるが、季節の定め方数,分類方法はこれに限られるものではない。評価対象日の確認方法としては、本システム1内に予め備えられた日付時計機能によって、評価処理を実行しようとしている日の情報を得る方法が利用できる。その他の方法の一例としては、制御部より送られる制御信号に付された日付情報に基づく方法が利用できる。対象消費量評価部16は、気温情報記憶部15より、評価対象日及び評価基準日の気温情報を読み出して、両者の差を確認することで、両日の気温の変化量の大小を符号付きで判定するA2。このとき、絶対値が所定の閾値TA2を上回っていれば変化量が大であるとし、所定の閾値以下であれば変化量が小であるとする。この判定によって得られた情報を気温変化情報と呼ぶ。なお、対象消費量評価部16は、評価対象日に含まれる第2単位時間毎の気温情報の平均と、評価基準日に含まれる第2単位時間毎の気温情報の平均との差を確認することで、気温変化情報を得ても良い。また、評価対象日及び評価基準日において、対応する第2単位時間毎の気温情報の差を確認することで、気温変化情報を得ても良い。後者の場合、それぞれの評価基準日における第2単位時間毎の気温情報を、第2単位時間毎に平均化することで、第2単位時間毎の気温情報を導出しても良い。このとき、評価対象日と評価基準日との時間差に基づいた加重平均例えば、評価対象日に近いほど重みを大きくした平均を行っても良い。またこのとき、所定の時間帯例えば、後述する最大変化時間帯に含まれる第2単位時間毎の気温情報を、選択的に比較しても良い。さらにこのとき、当該時間帯に複数の第2単位時間が含まれる場合、当該第2単位時間毎の気温情報を、評価対象日及び評価基準日でそれぞれ平均化した上で比較してもよいし、当該時間帯を代表する1つの第2単位時間の気温情報を比較してもよい。対象消費量評価部16は、エネルギー消費量記憶部13から、評価対象日及び評価基準日のそれぞれのエネルギー消費量、すなわち評価対象消費量と評価基準消費量を読み出す。そして、評価対象消費量の1日分の総量である評価対象消費総量と、評価基準消費量の1日分の総量である評価基準消費総量と、を計算し、その大小関係を判定するA3。この判定によって得られた情報を一日総量増減情報と呼ぶ。なお、前述のように、ここでいうエネルギー消費量とは電力消費量を意味している。また、対象消費量評価部16は、第1単位時間毎1時間毎の消費量で構成された評価対象消費量及び評価基準消費量のそれぞれを、時間帯毎に集計する例えば、合計値や平均値を算出する。そして、対象消費量評価部16は、時間帯毎に集計した評価対象消費量及び評価基準消費量の差分を計算することで、時間帯毎の増加値を導出する。そして、対象消費量評価部16は、最も大きい増加値を示した時間帯以下、最大変化時間帯というを抽出するA4。この処理によって得られた情報を最大変化時間帯情報と呼ぶ。更に、対象消費量評価部16は、この最大変化時間帯に含まれる第1単位時間毎の評価対象消費量のデータから最大値及び最小値を抽出する。ここで抽出された最大値、最小値を夫々最大変化時間帯内最大値、最大変化時間帯内最小値と呼ぶ。そして、この最大変化時間帯内最大値と予め定められた所定の最低水準値LA5との大小関係を比較するA5。この処理によって得られた情報を最大値最低水準超越判定情報と呼ぶ。なお、この最低水準値LA5は、一律で定められた値を採用するものとしても構わないし、対象消費者のエネルギー消費環境を考慮して定められた値を採用するものとしても構わない。ここでは、一例として1kWhとする。実質的に、この処理A5では、最大変化時間帯において、電力消費量が比較的大きくなる消費種別例えば、エアコンで電力を消費していたか否かの推定を行っている。すなわち、最低水準値LA5を1kWhとした場合においては、最大変化時間帯内最大値が1kWh以上であれば、この時間帯内にエアコンが稼働している可能性が高いと認定し、1kWhを下回っていれば、エアコンが稼働していない可能性が高いと認定する。対象消費量評価部16は、上記の最大変化時間帯に含まれる第1単位時間毎の評価基準消費量から最大値以下、基準最大値というを抽出し、当該基準最大値と今般の演算で導出された最大変化時間帯内最大値との大小関係を判定する。例えば、最大時間帯内最大値から基準最大値を減算して得られる差分値が、所定の閾値TA6を上回っているか否かを判定するA6。この処理によって得られた情報を最大値変化大小判定情報と呼ぶ。同様に、対象消費量評価部16は、上記の最大変化時間帯に含まれる第1単位時間毎の評価基準消費量から最小値以下、基準最小値というを抽出し、当該基準最小値と今般の演算で導出された最大変化時間帯内最小値との大小関係を判定する。例えば、最大時間帯内最小値から基準最小値を減算して得られる差分値が、所定の閾値TA7を上回っているか否かを判定するA7。この処理によって得られた情報を最小値変化大小判定情報と呼ぶ。更に、対象消費量評価部16は、最大変化時間帯に含まれる第1単位時間帯毎の評価対象消費量のデータより、所定の最低水準値LA8を上回る第1単位時間の数以下、最低水準超越時間数というを計数する。そして、対象消費量評価部16は、最大変化時間帯に含まれる第1単位時間帯毎の評価基準消費量のデータより、最低水準値LA8を上回る第1単位時間の数以下、基準時間数というを計数し、当該基準時間数と今般の演算で導出された最低水準超越時間数との大小関係を判定する。例えば、最低水準超越時間数から基準時間数を減算して得られる差分値が、所定の閾値TA8を上回っているか否かを判定するA8。この処理によって得られた情報を最低水準超越時間数変化大小判定情報と呼ぶ。なお、処理A6~A8の説明において、それぞれの演算によって得られるそれぞれの差分値と、それぞれの所定の閾値TA6~TA8との大小関係を比較する例について示したが、これらの処理によれば、前日のエネルギー消費量電力消費量との変化の大小を判定することができる。そのため、例えば所定の閾値を、差分値がこの値を上回らなければまたは、下回らなければ、前日に得られた値と比較して、顕著に増大していないまたは、顕著に減少していないと判断できるような範囲の値として設定しても良い。なお、この所定の閾値TA6~TA8は、A6~A8の各処理において夫々異なる値が採用されるものとして構わないし、0としても構わない。また、各処理A1~A8で得られた各情報、すなわち、季節情報、気温変化情報、一日総量増減情報、最大変化時間帯情報、最大値最低水準超越判定情報、最大値変化大小判定情報、最小値変化大小判定情報、最低水準超越時間数変化大小判定情報の各情報については、アドバイス内容決定部17に出力する。アドバイス内容決定部17は、対象消費量評価部16より与えられた前記各情報に基づいて、表示すべき省エネアドバイス内容を決定する。図3は、アドバイス内容決定部17における処理を模式的にフローチャートで示したものである。以下において、1~5は図3内のステップ番号を表わしている。まず、アドバイス内容決定部17は、評価対象日及び評価基準日における対象消費者の電力消費量を踏まえ、実際に省エネアドバイスを表示する必要があるか否かの判定を行う1。具体的には、一日総量増減情報において、評価対象消費総量が評価基準消費総量を上回っている場合例えば、評価対象消費総量から評価基準消費総量を減算して得られる差分値が、0以上である所定の閾値よりも大きい場合。以下同じ。にはアドバイス表示が必要であると判断してステップ2に進み、それ以外の場合にはアドバイス表示が不要であると判断してステップ5に進む。評価対象消費総量が評価基準消費総量を上回っているということは、本実施形態においては、昨日の電力消費量が一昨日の電力消費量を上回っているということを意味している。なお、繰り返しになるが、ここでいう昨日や一昨日という記載は、省エネアドバイス内容の決定処理を実行している日を当日としたときの昨日や一昨日を指している。したがって、評価対象消費総量が評価基準消費総量を上回っている場合、本システム1は、一昨日と比較して昨日の電力消費行動には省エネルギーの余地があり、省エネアドバイスの表示が必要であると判断する。一方、評価対象消費総量が評価基準消費総量を上回っていない場合、本システム1は、少なくとも一昨日を基準とした場合においては一昨日の電力消費量以下の電力消費に抑制できているため、省エネアドバイスを表示する必要がないと判断する。アドバイス表示が必要であると判定された場合1において要、アドバイス内容決定部17は、まず対象消費種別の推定処理を行い2、その後対象行為の推定処理を行う3。ステップ2においては、消費種別推定テーブル記憶部21より消費種別推定テーブルを読み出し、最大変化時間帯情報、季節情報、最大値最低水準超越判定情報、気温変化情報、最小値変化大小判定情報の各情報をこの消費種別推定テーブルに照合させる。消費種別推定テーブルには、複数の消費種別候補間の出現比率の組み合わせに関する情報が数値で与えられており、前記各情報の照合によって、一の出現比率が選択される。そして、この選択された出現比率の値に従って対象消費種別乱数対応条件を確定する。そして、乱数を発生させた後、対象消費種別乱数対応条件に基づいて、当該発生した乱数の値に対応した消費種別を対象消費種別として特定する。また、ステップ3においては、行為推定テーブル記憶部23より行為推定テーブルを読み出し、最大変化時間帯情報、季節情報、気温変化情報、最低水準超越時間数変化大小判定情報、最大値変化大小判定情報、最小値変化大小判定情報の各情報をこの行為推定テーブルに照合させる。行為推定テーブルには、複数の行為候補間の出現比率の組み合わせに関する情報が数値で与えられており、前記各情報の照合によって、一の出現比率が選択される。そして、この選択された出現比率の値に従って対象行為乱数対応条件を確定する。そして、乱数を発生させた後、対象行為乱数対応条件に基づいて、当該発生した乱数の値に対応した行為を対象行為として特定する。なお、このステップ3において、必要に応じてステップ2の対象消費種別の特定結果を参照しても良い。以下、具体的な例を参照して説明する。ここでは、一例として、最大変化時間帯情報が夜、季節情報が夏季、最大値最低水準超越判定情報が大、最大値変化大小判定情報が大、気温変化情報が大、最小値変化大小判定情報が大、最低水準超越時間数変化大小判定情報が大であるとして説明する。図4は、消費種別推定テーブルの一例である。同テーブル内において、EI1,EI2,EI3,α1,α2,α3,α4,α5は全て正の数が数値として登録されている。なお、ここではα3がEI2以下であるとする。本実施例では、最大変化時間帯情報が夜、季節情報が夏季、最大値最低水準超越判定情報が大、気温変化情報が大、最小値変化大小判定情報が大であるため、アドバイス内容決定部17は消費種別推定テーブルを読み出し、出現比率をエアコン:照明:待機電力=EI1α1α2:EI2α4:EI3と決定する。そして、この出現比率に基づき、乱数最大値ここでは100とするを比例配分して、各項目に割り当てられる数の範囲を決定する。この演算の結果、例えば、エアコン:照明:待機電力=40.6:29.2:30.2が得られたとすると、1~41であればエアコン、42~70であれば照明、71~100であれば待機電力とする対象消費種別乱数対応条件が確定する。アドバイス内容決定部17は100までの乱数を表示させ、表示した乱数に対応した項目に対応する消費種別を対象消費種別として特定する。図5は、行為推定テーブルの一例である。同テーブル内において、EA1,EA2,EA3,EA4,β1,β2,β3,β4は全て正の数が数値として登録されている。本実施例では、最大変化時間帯情報が夜、季節情報が夏季、気温変化情報が大、最低水準超越時間数変化大小判定情報が大、最大値変化大小判定情報が大、最小値変化大小判定情報が大であるため、アドバイス内容決定部17は、行為推定テーブルを読み出し、出現比率を設定温度:総使用時間:稼働台数:継続使用時間=EA1β1:EA2β2:EA3β3:EA4と決定する。そしてこの出現比率に従って、乱数最大値ここでは100とするを比例配分して、各項目に割り当てられる数の範囲を決定する。この演算の結果、例えば、設定温度:総使用時間:稼働台数:継続使用時間=27.6:27.6:27.6:16.2が得られたとすると、1~28であれば設定温度、29~56であれば総使用時間、57~84であれば稼働台数、85~100であれば継続使用時間とする対象行為乱数対応条件が確定する。アドバイス内容決定部17は100までの乱数を表示させ、表示した乱数に対応した項目に対応する行為を対象行為として特定する。対象消費種別及び対象行為が特定されると、アドバイス内容決定部17は、アドバイスリスト記憶部25より、特定された対象消費種別と対象行為の組み合わせに対応したアドバイス内容を読み出すことで、表示すべき省エネアドバイス内容を決定する4。そして、この省エネアドバイス内容を情報出力部19より出力する。アドバイスリスト記憶部25は、予め対象消費種別及び対象行為の各組み合わせに応じた省エネアドバイス内容がデータベースとして記録されている。一例として、対象消費種別がエアコン、対象行為が総使用時間と指定されると、エアコンの使用時間が長かったのかなというような、対象消費者の行動を諌める省エネアドバイス内容が決定される。更にこのとき、最大変化時間帯情報に基づいて、夜の電気使用量が増えたようですねという情報を出力しても良く、更に、季節情報に基づいて当該季節が夏であることを考慮し、エアコンが冷房として利用されたと推定した上で、総使用時間を短縮させるための情報として、冷房時間を1日1時間短縮すると、月間で約130円の節約、CO2約3.5kgの削減になりますという一般的な情報を併せて表示する構成としても良い。また、アドバイス表示不要と判定された場合1において不要、5において何もアドバイスを表示しない決定を行う他、一般的な省エネ関連情報をランダムに選択して表示させる決定を行っても良い。この場合においても、季節情報に基づいて当該季節に対応した省エネアドバイス情報を表示させることが好ましい。本実施形態の方法は、評価対象消費量の評価基準消費量に基づく評価内容、及び季節や気温に関する情報に対応して、消費種別推定テーブル及び行為推定テーブルから読み出された出現比率に基づいて、対象消費種別及び対象行為を特定するための確率を変化させるというものである。すなわち、アドバイス内容決定部17が行う処理としては、単に乱数を発生させる処理、当該発生した乱数値に対応するアドバイス項目を表より読み出して対象消費種別及び対象行為を決定する処理、並びに決定した対象消費種別及び対象行為に対応したアドバイス内容をリストより読み出す処理によって実現できる。すなわち、簡易なソフトウェア処理によって実現することが可能である。消費種別推定テーブルでは、評価対象消費量の時間帯毎のデータのうち、評価基準消費量の時間帯毎のデータと比較して最も変動が大きかった時間帯を、最大変化時間帯として着目している。これは、対象消費者が省エネ行動を実行するに際しては、最も変動が大きかった当該時間帯の電力消費量を削減するのが最も直接的な効果が得られると判断されるためである。そして、アドバイス内容決定部17は、例えば、季節情報、最大値最低水準超越判定情報により、特に電力消費としてのエアコンの稼働状況の推定を行っている。例えば、季節情報が夏季或いは冬季である場合において最大値最低水準超越判定情報が大であれば、電力消費量が比較的大きいエアコンが稼働していることが推定されるため、対象消費種別としてエアコンが選択される確率が高くなるように、エアコンの項に付された出現比率の値が高く設定されている。また例えば、最大値最低水準超越判定情報が小である電力消費量が小さいのに、最小値変化大小判定情報が大である評価基準消費量と比較して評価対象消費量が増加しているような場合には、エアコンほど電力消費量が大きくない照明やその他の電気機器に、電力が消費されていることが推定される。このため、照明の項や待機電力の項に付された出現比率の値が高くなるように設定されている。行為推定テーブルにおいても、同様の思想の下で出現比率の値が設定されている。例えば、最大値変化大小判定情報が大を示している場合には、例えばエアコンなどの機器を別々の部屋で複数台同時に使ったことにより、電力消費量の最大値が増加した可能性が高いと推定される。この場合、稼働台数が増えたの出現比率の値が高くなるように設定されている。なお、行為推定テーブルにおいて、設定温度の項は専らエアコンに関する行為に対応している。このため、対象消費種別においてエアコン以外が選択された場合には、行為推定テーブルにおける設定温度に付された出現比率の値を0とみなして、対象行為乱数対応条件を確定させるものとしても良い。また、ステップ3で必要になる最低水準超越時間数変化大小判定情報を求めるために用いる最低水準値LA8を、ステップ2で特定された対象消費種別に応じた値としても良い。例えば、ステップ2で特定される対象消費種別について、予期される電力消費量が大きいほど、最低水準値LA8が大きくなるようにしても良い。具体的には、ステップ2において、電力消費量が比較的大きくなることが予期されるエアコンが対象消費種別として特定される場合の方が、電力消費量が比較的小さくなることが予期される照明が対象消費種別として特定される場合よりも、最低水準値LA8が大きくなるようにしても良い。この場合、最低水準値LA8が、最大値最低水準超越判定情報を求めるために用いる最低水準値LA5と同じ値を取り得るものとしても良い。また、上記例では、評価対象消費総量が評価基準消費総量を上回っている場合に、アドバイスを表示するものとしたが、この場合に加えてまたは代えて、評価対象消費総量が評価基準消費総量を下回っている場合例えば、評価対象消費総量から評価基準消費総量を減算して得られる差分値が、0以下である所定の閾値よりも小さい場合にも、アドバイスを表示しても良い。この場合も、上記例と同様に構築した消費種別推定テーブル図4参照及び行為推定テーブル図5参照を同様の手法で参照する対象消費量評価部16における評価結果に基づいて、対象消費者の対象消費種別及び対象行為を推定することで、表示すべきアドバイスを選択可能である。さらに、評価対象消費総量が評価基準消費総量を下回っている場合に表示すべきアドバイスを、上記例とは異なるものにすると好ましい。具体的に例えば、対象消費者の行動を褒めるもの例えば、エアコンの使用時間を短くすることができたようですねであると、好ましい。また、上記例では、消費種別候補としてエアコン、照明及び待機電力を例示したが、これらの消費種別の少なくとも1つが含まれなくても良いし、テレビなどの他の消費種別が含まれても良い。例えば、消費種別候補にエアコン、照明、待機電力及びテレビの少なくとも1つが含まれる構成であってもよい。また、上記例では、行為候補として設定温度、総使用時間、稼働台数、継続使用時間を例示したが、これらの行為の少なくとも1つが含まれなくても良いし、他の行為が含まれても良い。例えば、行為候補に設定温度、総使用時間、稼働台数、継続使用時間の少なくとも1つが含まれる構成であっても良い。ガスに関する評価図6は、ガスに関する評価対象消費量に対する評価処理を行うに際して、対象消費量評価部16が行う処理内容を模式的に示したものである。対象消費量評価部16においては、季節認定処理B1、気温変化判定処理B2、一日総量増減判定処理B3、最大変化時間帯認定処理B4、最大値最低水準超越判定処理B5、使用継続時間大小判定処理B6、最低水準飛越回数変化大小判定処理B7、最大2値時間間隔大小判定処理B8、の各処理が実行される。なお、ガスに関する評価の説明を行っている箇所においては、エネルギー消費量という記載は全てガス消費量を指している。季節認定処理B1は、電力における季節認定処理A1と同じであるため説明を割愛する。気温変化判定処理B2は、電力における気温変化判定処理A2と同じであるため説明を割愛する。一日総量増減判定処理B3、最大変化時間帯認定処理B4、最大値最低水準超越判定処理B5は、エネルギー消費量としてガス消費量を採用する点を除けば、電力における一日総量増減判定処理A3、最大変化時間帯認定処理A4、最大値最低水準超越判定処理A5と同じであるため説明を割愛する。対象消費量評価部16は、最大変化時間帯に含まれる第1単位時間毎の評価対象消費量のデータより、当該時間帯において継続して使用されている時間数を抽出する。ここで抽出された継続時間数を最大変化時間帯内使用継続時間と呼ぶ。そして、この最大変化時間帯内使用継続時間と、予め定められた所定の最低水準値LB6との大小関係を比較するB6。この処理によって得られた情報を使用継続時間大小判定情報と呼ぶ。なお、この最低水準値LB6は、一律で定められた値を採用するものとしても構わないし、対象消費者のエネルギー消費環境を考慮して定められた値を採用するものとしても構わない。ここでは、一例として2時間とする。なお、実質的に、この処理B6では、最大変化時間帯において使用されたガスの消費種別の推定を行っている。すなわち、最大変化時間帯内使用継続時間が2時間以上であれば、暖房用途としてガスが利用されている可能性が高いと認定し、2時間を下回っていれば、厨房用途としてガスが利用されている可能性が高いと認定する。対象消費量評価部16は、評価対象日の1日分の、第1単位時間毎の評価対象消費量のデータのうち、ある第1単位時間においては予め定められた所定の最低水準値LB7を下回り、次の第1単位時間において最低水準値LB7を上回るような評価対象消費量が得られている、連続する2つの第1単位時間の組み合わせの回数、すなわち、最低水準値LB7を飛び越える回数以下、最低水準飛越回数というを計数する。そして、対象消費量評価部16は、評価基準日の1日分の、第1単位時間毎の評価基準消費量のデータのうち、ある第1単位時間においては最低水準値LB7を下回り、次の第1単位時間において最低水準値LB7を上回るような評価基準消費量が得られている、連続する2つの第1単位時間の組み合わせの回数以下、基準回数というを計数して、当該基準回数と今般の演算で導出された最低水準飛越回数との大小関係を判定する。例えば、最低水準飛越回数から基準回数を減算して得られる差分値が、所定の閾値TB7を上回っているか否かを判定するB7。この処理によって得られた情報を最低水準飛越回数変化大小判定情報と呼ぶ。なお、ここでは一例として、最低水準値LB7を0.2m3とする。また、所定の閾値TB7を、差分値がこの値を上回らなければまたは、下回らなければ、前日に得られた値と比較して顕著に増大していないまたは、顕著に減少していないと判断できるような範囲の値として設定しても良いし、0としても良い。ところで、本例のように評価基準日を1日本例では評価対象日の前日として設定する場合、過去本例では前日の評価処理時に求めた最低水準飛越回数のデータを所定の記憶部不図示に記憶しておくことで、基準回数を即座に得ることができる。そのため、最低水準飛越回数変化大小判定情報を容易に得ることができる。対象消費量評価部16は、最大変化時間帯に含まれる第1単位時間毎の評価対象消費量のデータのうち、最も高い値を示す時刻と2番目に高い値を示す時刻との時間間隔以下、最大2値時間間隔というを抽出する。そして、今般の演算で導出された最大2値時間間隔と、予め定められた所定の最低水準値LB8との大小を比較するB8。この処理によって得られた情報を最大2値時間間隔大小判定情報と呼ぶ。また、各処理B1~B8で得られた各情報、すなわち、季節情報、気温変化情報、一日総量増減情報、最大変化時間帯情報、最大値最低水準超越判定情報、使用継続時間大小判定情報、最低水準飛越回数変化大小判定情報、最大2値時間間隔大小判定情報の各情報についてはアドバイス内容決定部17に出力する。アドバイス内容決定部17は、対象消費量評価部16より与えられた各情報に基づいて、表示すべきアドバイス内容を決定する。アドバイスの決定フローは図3と同様である。すなわち、電力の場合と同様に、まず、アドバイス内容決定部17は、昨日における対象消費者のガス消費量を踏まえ、実際に省エネアドバイスを表示する必要があるか否かの判定を行う1。具体的には、一日総量増減情報において、評価対象消費総量が評価基準消費総量を上回っている場合にはアドバイス表示が必要であると判断してステップ2に進み、それ以外の場合にはアドバイス表示が不要であると判断してステップ5に進む。アドバイス表示が必要であると判定された場合1において要、アドバイス内容決定部17は、まず対象消費種別の推定処理を行い2、その後対象行為の推定処理を行う3。ステップ2において、アドバイス内容決定部17は、消費種別推定テーブル記憶部21より消費種別推定テーブルを読み出す。そして、最大変化時間帯情報、季節情報、気温変化情報、最大値最低水準超越判定情報、使用継続時間大小判定情報の各情報をこの消費種別推定テーブルに照合して対象消費種別推定のための出現比率を決定する。そして、アドバイス内容決定部17は、この出現比率に基づいて対象消費種別乱数対応条件を確定する。その後、アドバイス内容決定部17は、乱数を発生させ、対象消費種別乱数対応条件に基づいて当該発生した乱数の値に対応した消費種別を対象消費種別として特定する。また、ステップ3において、アドバイス内容決定部17は、行為推定テーブル記憶部23より行為推定テーブルを読み出す。そして、最大変化時間帯情報、最大値最低水準超越判定情報、最低水準飛越回数変化大小判定情報、最大2値時間間隔大小判定情報の各情報をこの行為推定テーブルに照合して、対象行為推定のための出現比率を決定する。そして、アドバイス内容決定部17は、この出現比率に基づいて対象行為乱数対応条件を確定する。その後、アドバイス内容決定部17は乱数を発生させ、対象行為乱数対応条件に基づいて当該発生した乱数の値に対応した行為を対象行為として特定する。なお、消費種別推定テーブル、行為推定テーブルは、電力とガスで夫々個別に記録されているものとし、電力に関する省エネアドバイス内容を決定する場合には、電力に関する消費種別推定テーブル及び行為推定テーブルが用いられ、ガスに関する省エネアドバイス内容を決定する場合にはガスに関する消費種別推定テーブル及び行為推定テーブルが用いられる。以下、具体的な例を参照して説明する。ここでは、一例として、最大変化時間帯情報が朝、季節情報が冬季、気温変化情報が小、最大値最低水準超越判定情報が大、使用継続時間大小判定情報が小、最低水準飛越回数変化大小判定情報が小、最大2値時間間隔大小判定情報が小であるとして説明する。図7は、消費種別推定テーブルの一例である。同テーブル内において、GI1,GI2,GI3,γ1,γ2,γ3,γ4,γ5は全て正の数が数値として登録されている。なお、ここではγ2がGI1以下であるとする。本実施例では、最大変化時間帯情報が朝、季節情報が冬季、気温変化情報が小、最大値最低水準超越判定情報が大、使用継続時間大小判定情報が小であるため、アドバイス内容決定部17は、消費種別推定テーブルを読み出し、出現比率を給湯:暖房:厨房=GI1γ1:GI2:GI3と決定する。そして、この出現比率に従って乱数最大値ここでは100とするを比例配分して、各項目に割り当てられる数の範囲を決定する。この演算の結果、例えば、給湯:暖房:厨房=55.0:25.0:20.0が得られたとすると、1~55であれば給湯、56~80であれば暖房、81~100であれば厨房とする対象消費種別乱数対応条件が確定する。アドバイス内容決定部17は100までの乱数を表示させ、表示した乱数に対応した項目に対応する消費種別を対象消費種別として特定する。図8は、行為推定テーブルの一例である。同テーブル内において、GA1,GA2,GA3,GA4,GA5,δ1,δ2,δ3,δ4,δ5,δ6,δ7は全て正の数が数値として登録されている。本実施例では、最大変化時間帯情報が朝、最大値最低水準超越判定情報が大、最低水準飛越回数変化大小判定情報が小、最大2値時間間隔大小判定情報が小であるため、アドバイス内容決定部17は、行為推定テーブルを読み出し、出現比率を湯はり量:湯はり回数:シャワーカラン湯量:洗面所台所の湯量:追い炊き回数=GA1δ1:GA2:GA3:GA4:GA5と決定する。そしてこの出現比率に従って、乱数最大値ここでは100とするを比例配分して、各項目に割り当てられる数の範囲を決定する。この演算の結果、例えば、湯はり量:湯はり回数:シャワーカラン湯量:洗面所台所の湯量:追い炊き回数=45.0:10.0:20.0:20.0:5.0が得られたとすると、1~45であれば湯はり量、46~55であれば湯はり回数、56~75であればシャワーカラン湯量、76~95であれば洗面所台所の湯量、96~100であれば追い炊き回数とする対象行為乱数対応条件が確定する。アドバイス内容決定部17は100までの乱数を表示させ、表示した乱数に対応した項目に対応する行為を対象行為として特定する。対象消費種別及び対象行為が特定されると、アドバイス内容決定部17は、アドバイスリスト記憶部25より、特定した対象消費種別と対象行為の組み合わせに対応したアドバイス内容を読み出すことで、表示すべきアドバイス内容を決定する4。そして、このアドバイス内容を情報出力部19より出力する。なお、このアドバイスリスト記憶部25においても、電力とガスで夫々別個のアドバイス内容が記録されているものとして良い。ガスにおいても、消費種別推定テーブルでは、評価対象消費量の時間帯毎のデータのうち、評価基準消費量の時間帯毎のデータと比較して最も変動が大きかった時間帯を、最大変化時間帯として着目している。これは、対象消費者が省エネ行動を実行するに際しては、最も変動が大きかった当該時間帯のガス消費量を削減するのが最も直接的な効果が得られると判断されるためである。そして、アドバイス内容決定部17は、例えば、最大値最低水準超越判定情報、使用継続時間大小判定情報により、給湯機器或いは暖房機器の稼働状況の推定を行っている。例えば、最大値最低水準超越判定情報が大であれば、ガス消費量が比較的大きい給湯機器にガスが消費されていることが推定されるため、対象消費種別としてこの項目が選択される確率が高くなるように、給湯の項に付された出現比率の値が予め高く設定されている。また、最大値最低水準超越判定情報が小である場合であっても、使用継続時間大小判定情報が大であれば、比較的長時間使用される可能性がある暖房機器にガスが消費されていることが推定されるため、対象消費種別としてこの項目が選択される確率が高くなるように、暖房の項に付された出現比率の値が予め高く設定されている。行為推定テーブルにおいても、例えば、最低水準飛越回数変化大小判定情報が大である場合には、この最低水準を飛び越した第1単位時間において、湯はりが行われた可能性が高いと考えられるため、湯はり回数の項の出現比率の値が高くなるように設定されている。更に、最大2値時間間隔大小判定情報が大である場合には、時間を空けて風呂を沸かした追い炊きを行ったと推定できるため、追い炊き回数の項の出現比率の値が高くなるように設定されている。なお、図7に示す消費種別推定テーブルは、対象消費者においてガス暖房が導入されていることを前提にしたものであるが、ガス暖房が導入されていないとすれば、この項の数値を例えば0にして対象消費種別乱数対応条件を決定するものとしても良い。同様に、図8に示す行為推定テーブルは、対象消費者のバスシステムに追い炊き機能が導入されていることを前提にしたものであるが、追い炊き機能が導入されていないとすれば、この項の数値を例えば0にして対象行為乱数対応条件を決定するものとしても良い。例えば、本システム1を対象消費者宅に導入する際に、対象消費者のエネルギー消費環境にそぐわない項目が省エネアドバイスとして表示されないよう、各テーブル内における不要項目の指定が可能な構成にすると良い。そして、追い炊き機能を新たに追加した場合には、追い炊きに関して、不要項目の指定を解除することで、追い炊きについての省エネアドバイスの表示が可能となる。また、図8中には特に示していないが、暖房に対応する行為候補として、電力に関する評価で説明した設定温度、総使用時間、稼働台数及び継続使用時間の少なくとも1つが、行為推定テーブルに含まれても良い。そして、消費種別推定テーブルで暖房が選択される場合、図8中に示す各項の出現比率の値を0とみなしても良い。反対に、消費種別推定テーブルで給湯が選択される場合、上記の暖房に対応する行為候補の出現比率を0とみなしても良い。また、上記例では、評価対象消費総量が評価基準消費総量を上回っている場合に、アドバイスを表示するものとしたが、この場合に加えてまたは代えて、評価対象消費総量が評価基準消費総量を下回っている場合例えば、評価対象消費総量から評価基準消費総量を減算して得られる差分値が、0以下である所定の閾値よりも小さい場合にも、アドバイスを表示しても良い。この場合も、上記例と同様に構築した消費種別推定テーブル図7参照及び行為推定テーブル図8参照を同様の手法で参照する対象消費量評価部16における評価結果に基づいて、対象消費者の対象消費種別及び対象行為を推定することで、表示すべきアドバイスを選択可能である。また、上記例では、消費種別候補として給湯、暖房及び厨房を例示したが、これらの消費種別の少なくとも1つが含まれなくても良いし、乾燥例えば、衣類や浴室等の乾燥などの他の消費種別が含まれても良い。例えば、消費種別候補に給湯、暖房、厨房及び乾燥の少なくとも1つの消費種別が含まれる構成であってもよい。また、上記例では、行為候補として湯はり量、湯はり回数、シャワーカラン湯量、洗面所台所の湯量、追い炊き回数を例示したが、これらの行為の少なくとも1つが含まれなくても良いし、上述した設定温度、総使用時間、稼働台数、継続使用時間等の他の行為が含まれても良い。例えば、行為候補に湯はり量、湯はり回数、シャワーカラン湯量、洗面所台所の湯量、追い炊き回数、設定温度、総使用時間、稼働台数、継続使用時間の少なくとも1つが含まれる構成であっても良い。[別実施形態]以下、別実施形態につき説明する。1本システムは水の消費量を減らすためのアドバイス表示システム省水アドバイス表示時ステムとしても利用可能である。図9は、水に関する評価対象消費量に対する評価処理を行うに際して、対象消費量評価部16が行う処理内容を模式的に示したものである。対象消費量評価部16においては、一日総量増減判定処理C1、最大変化時間帯認定処理C2、最大値最低水準超越判定C3、最低水準飛越回数変化大小判定C4の各処理が実行される。なお、消費量とは水の消費量を指す。一日総量増減判定処理C1、最大変化時間帯認定処理C2、最大値最低水準超越判定処理C3は、電力消費量に代えて水消費量を採用する点を除けば、電力における一日総量増減判定処理A3、最大変化時間帯認定処理A4、最大値最低水準超越判定処理A5と同じであるため説明を割愛する。また、最低水準飛越回数変化判定処理C4は、ガス消費量に代えて水消費量を採用する点を除けば、ガスにおける最低水準飛越回数変化大小判定処理B7と同じであるため、説明を割愛する。なお、判定に用いる最低水準値LC4は、例えば0.2m3としても良い。また、本例のように評価基準日を1日本例では評価対象日の前日として設定する場合、過去本例では前日の評価処理時に求めた最低水準飛越回数のデータを所定の記憶部不図示に記憶しておくことで、最低水準飛越回数変化大小判定情報を容易に得ることができる。対象消費量評価部16は、各処理C1~C4で得られた各情報、すなわち、一日総量増減情報、最大変化時間帯情報、最大値最低水準超越判定情報、最低水準飛越回数変化大小判定情報の各情報を、アドバイス内容決定部17に出力する。アドバイス内容決定部17は、対象消費量評価部16より与えられた各情報に基づいて、表示すべきアドバイス内容を決定する。アドバイスの決定フローは図3とほぼ同様である。すなわち、電力の場合と同様に、アドバイス内容決定部17は、まず昨日における対象消費者の水消費量を踏まえ、実際に省水アドバイスを表示する必要があるか否かの判定を行う1。具体的には、一日総量増減情報において、評価対象消費総量が評価基準消費総量を上回っている場合にはアドバイス表示が必要であると判断してステップ2に進み、それ以外の場合にはアドバイス表示が不要であると判断してステップ5に進む。アドバイス表示が必要であると判定された場合1において要、アドバイス内容決定部17は、原因推定処理を行う2,3。なお、水の場合、対象となる消費種別や行為の種類数が少ないため、対象消費種別と対象行為で分けることなく、これらを一括して推定する。ここでは、対象消費種別を含めた形で対象行為として規定し、行為推定テーブルが行為推定テーブル記憶部23に記録されているものとして説明する。つまり、本ステップにおいては、アドバイス内容決定部17は、行為推定テーブル記憶部23より行為推定テーブルを読み出す。そして、最大変化時間帯情報、最大値最低水準超越判定情報、最低水準飛越回数変化大小判定情報の各情報をこの行為推定テーブルに照合して対象行為推定のための出現比率を決定する。そして、アドバイス内容決定部17は、この出現比率に基づいて対象行為乱数対応条件を確定する。その後、アドバイス内容決定部17は乱数を発生させ、確定した対象行為乱数対応条件に基づいて当該発生した乱数の値に対応した行為を対象行為として特定する。以下、具体的な例を参照して説明する。ここでは、一例として、最大変化時間帯情報が深夜、最大値最低水準超越判定情報が小、最低水準飛越回数変化大小判定情報が小であるとして説明する。図10は、行為推定テーブルの一例である。同テーブル内において、WA1,WA2,WA3,WA4,WA5,ε1,ε2,ε3,ε4,ε5,ε6は全て正の数が数値として登録されている。本実施例では、最大変化時間帯情報が深夜、最大値最低水準超越判定情報が小、最低水準飛越回数変化大小判定情報が小であるため、アドバイス内容決定部17は、行為推定テーブルより、湯はり量:湯はり回数:シャワーカラン水量:洗面所台所の水量:洗濯水量=WA1:WA2:WA3:WA4:WA5となるように、乱数最大値ここでは100とするを比例配分して、各項目に割り当てられる数の範囲を決定する。アドバイス内容決定部17は100までの乱数を表示させ、表示した乱数に対応した項目に対応する行為を対象行為として確定する。また、上記例では、評価対象消費総量が評価基準消費総量を上回っている場合に、アドバイスを表示するものとしたが、この場合に加えてまたは代えて、評価対象消費総量が評価基準消費総量を下回っている場合例えば、評価対象消費総量から評価基準消費総量を減算して得られる差分値が、0以下である所定の閾値よりも小さい場合にも、アドバイスを表示しても良い。この場合も、上記例と同様に構築した行為推定テーブル図10参照を同様の手法で参照する対象消費量評価部16における評価結果に基づいて、対象消費者の対象消費種別及び対象行為を推定することで、表示すべきアドバイスを選択可能である。また、上記例では、行為候補として湯はり量、湯はり回数、シャワーカラン水量、洗面所台所の水量、洗濯水量を例示したが、これらの行為の少なくとも1つが含まれなくても良いし、他の行為が含まれても良い。例えば、行為候補に湯はり量、湯はり回数、シャワーカラン水量、洗面所台所の水量、洗濯水量の少なくとも1つが含まれる構成であっても良い。2上記実施形態では、本システム1を対象消費者のエネルギー消費箇所でスタンドアロンで導入する構成を想定したが、サーバークライアントシステムによって実現させることも可能である。この場合、図1において、エネルギー消費量計測部11及び情報出力部19を対象消費者側に設置し、その他の要素をエネルギー会社等のサーバー内に設置する。そして、エネルギー消費量計測部11からは、エネルギー消費量が各消費者を識別する符号と共に電気通信回線を介して転送される。アドバイス内容決定部17は、決定したアドバイス内容を、電気通信回線を介して対象消費者側に設置された情報出力部19に転送する。3上記実施形態において、季節認定処理A1,B1を行わず、季節情報を生成しない構成としても良い。例えば、一年を通して気温等の変動が少ない地域であれば、季節情報によらない消費種別推定テーブル及び行為推定テーブルを採用しても良い。また例えば、季節が変わる毎に、次の季節に対応した消費種別推定テーブル及び行為推定テーブルに更新されるように、本システム1を構成しても良い。この場合、季節に応じた消費種別推定テーブル及び行為推定テーブルが、所定の時期にサーバーから本システム1に配信されるように構成しても良い。また例えば、対象消費量評価部16が、気温情報記憶部15に記憶されている評価対象日及び評価基準日の気温情報に基づいて、季節認定処理A1,B1を含む気温変化判定処理A2、B2を行っても良い。具体的に例えば、評価対象日及び評価基準日の一方の気温または両方の平均気温が比較的高温例えば、夏季と認定可能な水準値以上であり変化量が大の場合、または、評価対象日及び評価基準日の一方の気温または両方の平均気温が比較的低温例えば、冬季と認定可能な水準値以下であり変化量が-大の場合に、対象消費量評価部16が変化程度大の気温変化情報を生成し、上記以外の場合に、変化程度小の気温変化情報を生成しても良い。4上記実施形態では、表示させるアドバイスが一つに決定される構成であるが、複数のアドバイスを並列若しくは時間毎に切り替えて表示させる構成としても良い。このとき、乱数発生処理を複数回実行することでアドバイス内容を複数選択させる構成とすることが可能である。"