"画像センサによって取得された画像データに基づいて、予測対象エリアの人間情報と環境情報とのうちの少なくとも一方を含む解析データを生成する画像解析手段と、前記解析データと、前記解析データに対応する過去データを用いて生成されたエネルギー需要予測モデルとに基づいて、エネルギー需要予測を実行し、予測データを生成する予測手段とを具備するエネルギー需要予測装置。前記過去データは、機器センサによって取得された過去のデータを含み、前記予測手段は、前記解析データと、前記機器センサによって新たに取得されたデータと、前記エネルギー予測モデルとに基づいて、前記エネルギー需要予測を実行する請求項1記載のエネルギー需要予測装置。人間の識別結果を含む前記人間情報と、前記人間又は前記人間の属性に対して設定されている制御値を含む制御設定データとに基づいて、前記人間情報の示す前記人間に適合する制御データを生成する機器制御手段と、前記制御データを、対応する機器に出力する出力制御手段とをさらに具備する請求項1又は請求項2記載のエネルギー需要予測装置。前記環境情報は、光情報、機器配置情報、天候情報のうちの少なくとも一つを含み、前記環境情報に基づいて、前記予測対象エリアの環境の特徴を表す環境モデルを生成する環境モデル生成手段をさらに具備する請求項1乃至請求項3のいずれか1項記載のエネルギー需要予測装置。前記人間情報は、人間の人数情報、分布情報、活動量情報、着衣量情報、属性情報、行動情報のうちの少なくとも一つを含み、前記人間情報に基づいて、前記予測対象エリアに滞在する人間の特徴を表す人間モデルを生成する人間モデル生成手段をさらに具備する請求項1乃至請求項4のいずれか1項記載のエネルギー需要予測装置。複数のエネルギー需要予測モデルと、前記複数のエネルギー需要予測モデルのそれぞれの特徴を示す複数のモデル特徴データとを、関連付けて記憶する記憶手段と、前記解析データに基づいて、当該解析データに適合するモデル特徴データと関連付けされているエネルギー需要予測モデルを選択する選択手段とをさらに具備し、前記予測手段は、前記解析データと、選択されたエネルギー需要予測モデルとに基づいて、前記エネルギー需要予測を実行する請求項1乃至請求項5のいずれか1項記載のエネルギー需要予測装置。前記解析データに基づいて、前記エネルギー需要予測モデルの係数を補正する係数補正手段をさらに具備する請求項1乃至請求項6のいずれか1項記載のエネルギー需要予測装置。前記解析データに基づいて、前記エネルギー需要予測モデルを所定期間経過するごとに逐次更新する更新手段をさらに具備する請求項1乃至請求項7のいずれか1項記載のエネルギー需要予測装置。前記解析データに基づいて、前記エネルギー需要予測に用いられる値を推定するデータ補充手段をさらに具備する請求項1乃至請求項8のいずれか1項記載のエネルギー需要予測装置。前記解析データに基づいて、特異日か否か判断し、判断結果を示す特異日判断データを生成する特異日判断手段をさらに具備する請求項1乃至請求項9のいずれか1項記載のエネルギー需要予測装置。コンピュータに、画像センサによって取得された画像データに基づいて、予測対象エリアの人間情報と環境情報とのうちの少なくとも一方を含む解析データを生成し、解析データを記憶装置に記憶する画像解析機能と、前記記憶装置に記憶されている前記解析データと、前記解析データに対応する過去データを用いて生成されたエネルギー需要予測モデルとに基づいて、エネルギー需要予測を実行し、予測データを生成し、前記予測データを前記記憶装置に記憶する予測機能とを実現させるプログラム。本発明の実施形態は、エネルギー需要予測を高精度化するエネルギー需要予測装置及びプログラムを提供することを目的とする。第1の実施形態によれば、エネルギー需要予測装置は、画像解析手段と予測手段とを具備する。画像解析手段は、各種センサによって取得された画像データに基づいて、予測対象エリアの人間情報と環境情報とのうちの少なくとも一方を含む解析データを生成する。予測手段は、解析データと、この解析データに対応する過去データを用いて生成されたエネルギー需要予測モデルとに基づいて、エネルギー需要予測を実行し、予測データを生成する。以下、図面を参照しながら本発明の各実施の形態について説明する。なお、以下の説明において、略または実質的に同一の機能および構成要素については、同一符号を付し、必要に応じて説明を行う。第1の実施形態本実施形態においては、画像センサによって取得された画像データを解析し、エネルギー需要予測エリアにおいて動的に変化する人間情報と環境情報とのうちの少なくとも一方を含む画像解析データを生成し、画像解析データ温度、湿度、天候、スケジュール、電力使用量を用いてもよいに基づいてエネルギー需要予測を実行するエネルギー需要予測装置について説明する。本実施形態に係るエネルギー需要予測装置は、画像データを解析することにより、エネルギー需要予測エリアのデータ例えば、環境情報、電力量、人間の行動情報などを正確に計測し、高精度のエネルギー需要予測を実現する。図1は、本実施形態に係るエネルギー需要予測装置の構成の一例を示すブロック図である。エネルギー需要予測装置1は、入力制御部2、プロセッサ3、記憶装置4、出力制御部5を具備する。プロセッサ3は、記憶装置4に記憶されているプログラム6を実行することにより、画像解析部7、予測部8、機器制御部24として機能する。なお、画像解析部7、予測部8、機器制御部24はハードウェアによりエネルギー需要予測装置1に実装されるとしてもよい。エネルギー需要予測装置1は、画像センサ9、赤外センサ10、レーザセンサ11、計測用の機器121~12n、ビルディングオートメーションシステムBAS:ビル監視システム13、環境マネジメントシステムEMS14から、エネルギー需要予測エリアに関する各種データを受信可能に接続されている。さらに、エネルギー需要予測装置1は、出力装置15、制御対象の機器251~25mと接続されている。画像センサ9は、例えば、カメラ、撮影装置、可視カメラなどである。赤外センサ10は、例えば、赤外カメラなどである。レーザセンサ11は、レーザ光を計測する。レーザセンサ11は、例えば、レーザカメラである。機器121~12nは、例えば、温度計、湿度計、照度計、電力計などのような物理的なセンサ、その他の機器である。機器121~12nは、温度、湿度、照度、電力情報、天候情報、スケジュール情報などを取得する。ビルディングオートメーションシステム13は、建築物内の空調、熱源、照明、受変電、防災、セキュリティなどを制御、監視、管理する。環境マネジメントシステム14は、エネルギー需要予測エリアの環境を管理する。機器251~25mは、例えば空調機器、照明機器、ブラインド駆動機器、カーテン駆動機器、などのようなエネルギー需要予測エリアに設置されている制御対象の機器である。入力制御部2は、それぞれ画像センサ9、赤外センサ10、レーザセンサ11によって取得された画像データ16、赤外画像データ赤外計測データ17、レーザ画像データレーザ計測データ18を記憶装置4に記憶させる。また、入力制御部2は、機器121~12nによって取得された機器データ191~19nを記憶装置4に記憶させる。さらに、入力制御部2は、ビルディングオートメーションシステム13のBASデータ20、環境マネジメントシステム14のEMSデータ21を入力し、記憶装置4に記憶させる。画像解析部7は、記憶装置4に記憶されている画像データ16、赤外画像データ17、レーザ画像データ18に対する解析処理を実行し、人間情報22aと環境情報22bとを含む解析データ22を生成し、解析データ22を記憶装置4に記憶する。画像解析部7は、人間情報生成部7a、環境情報生成部7bとしての機能を実行する。人間情報生成部7aは、画像データ16、赤外画像データ17、レーザ画像データ18から特徴量を抽出し、抽出された特徴量と設定されている判断基準とに基づく認識処理などを実行し、人間情報22aを生成する。人間情報22aは、エネルギー需要予測エリアにおける人間の有無、人間の人数、人間の分布密度、人間の活動量、人間の着衣量、人間の属性氏名、性別、体格、身長、年齢など、人間の姿勢立位、座位など、人間の行動状態事務作業中、移動中、会話中など、エネルギー需要予測エリアに滞在している人間個人の特定情報などを含む。環境情報生成部7bは、画像データ16、赤外画像データ17、レーザ画像データ18から特徴量を抽出し、抽出された特徴量と設定されている判断基準とに基づく認識処理などを実行し、環境情報22bを生成する。環境情報22bは、照度、日射量、ブラインド開閉量、太陽光の入射状態などの光情報、オフィス機器の有無、位置、個数、オフィスの出入口、窓の位置及び数、通路の位置などのレイアウト情報、熱源及び電力消費機器の位置及び数、天候情報などを含む。予測部8は、記憶装置4に記憶されている解析データ22、機器データ191~19n、BASデータ20、EMSデータ21と、エネルギー需要予測モデル予測式とに基づいて、エネルギー需要予測を実行し、予測データ23を生成する。そして、予測部8は、予測データ23を記憶装置4に記憶する。このように、エネルギー需要予測に、動的に変化する解析データ22を用いることで、柔軟で高精度な予測を行うことができる。エネルギー需要予測モデルは、過去の解析データ22、過去の機器データ191~19n、過去のBASデータ20、過去のEMSデータ21を含む過去データと、この過去データに対応する過去のエネルギー消費量とに基づいて、生成される。エネルギー需要予測モデルを用いることにより、将来のエネルギー電力需要予測を行うことが可能である。機器制御部24は、記憶装置4に記憶されている予測データ23、解析データ22の人間情報22a及び環境情報22b、機器データ191~19n、そして制御設定データ26に基づいて、エネルギー需要予測エリアに関連する制御対象の機器251~25mに対する制御処理を実行し、機器251~25mに対する制御命令と制御値とのうちの少なくとも一方などを含む制御データ27を生成する。そして、機器制御部24は、制御データ27を記憶装置4に記憶する。ここで、制御設定データ26は、人間の個人に対するユーザ情報、個人の属性データ、個人の快適状態情報を含む。また、制御設定データ26は、人間の行動状態暑がっている動作、寒がっている動作、デスク作業中、立ち話中、歩行中に対して、対応する制御値を含む。例えば、機器制御部24は、予測データ23に基づいて、エネルギー需要が所定値以下に収まるような制御データ27を生成する。これにより、省エネ、創エネ、蓄エネを実現することができる。また、機器制御部24は、記憶装置4に記憶されている解析データ22の人間情報22aと、ユーザ情報、属性データ、人間個人の快適状態情報及び人間の動作に対応する制御値を含む制御設定データ26に基づいて、機器251~25mに対する制御データ27を生成してもよい。また、機器制御部24は、人間情報22aによって個人を識別し、制御設定データ26においてこの個人に対して設定されている快適状態を実施するための制御データ27を生成する。例えば、機器制御部24は、人間情報22aに含まれている人間の行動状態暑がっている動作、寒がっている動作、デスク作業中、立ち話中、歩行中に基づいて、制御設定データ26においてこの行動状態に対して設定されている制御を実施するための制御データ27を生成してもよい。出力制御部5は、記憶装置4に記憶されている予測データ23及びその他の各種データを出力装置15に出力する。さらに、出力制御部5は、記憶装置4に記憶されている制御データ27を機器251~25mに出力する。出力装置15は、例えば、表示装置、音出力装置、通信装置などであり、予測データ23及びその他の各種データを表示、音出力、送信する。機器251~25mは、制御データ27に基づいて動作する。機器251~25mは、例えば、空調機器、照明機器、ブラインド駆動機器などである。図2は、本実施形態に係るエネルギー需要予測装置1を備えたエネルギー需要予測システムの一例を示すブロック図である。画像センサ91,92は、エネルギー需要予測エリア281,282のそれぞれに対して設置される。画像センサ91,92は、例えばオフィスの天井又は屋外に設置され、オフィスを撮影する。画像センサ91,92は、可視カメラ、赤外カメラなどでもよい。画像センサ91,92によって取得された画像データ16は、予め用意されているメモリ領域に記憶される。画像処理サーバ29の画像解析部7は、撮影された画像データ16を解析し、人間情報22a及び環境情報22bを生成する。画像処理サーバ29は、人間情報22a及び環境情報22bをビルディングオートメーションシステム13に送信する。なお、画像解析部7の機能は、画像センサ91,92に含まれるとしてもよい。この場合、画像処理サーバ29は削除可能である。ビルディングオートメーションシステム13は、ビル管理に加えて、人間情報22a及び環境情報22bを用いて、予測部8による予測データ23の生成と、機器制御部24による機器制御を行う。例えば、予測部8は、人間情報22a、環境情報22b、他の機器121~12nからの機器データ191~19n、ビルディングオートメーションシステム13によって用いられる機器使用状況、電力使用量などのBASデータ20に基づいて、エネルギー需要予測を実行する。なお、人間の行動の良否判定などのビル管理、予測部8によるエネルギー需要予測は、ビルディングオートメーションシステム13ではなく、他のコンピュータによって実行されるとしてもよい。機器制御部24は、人間情報22aに基づいて、エネルギー需要予測エリア281,282に滞在している個人を特定する。また、機器制御部24は、人間情報22aに基づいて、個人の状態暑がっている、寒がっているなど、行動デスク作業中、立ち話中、歩行中などを特定する。さらに、機器制御部24は、制御設定データ26において設定されている個人の属性、好み情報に基づいて、各個人の属性、状態、行動、好みに適合した機器制御を行う。機器制御の結果得られる制御データ27は、例えば、空調機器、照明機器、ブラインド駆動機器などのような制御対象の機器251~25mに送信される。上記のようなエネルギー需要予測装置1において、エネルギー需要予測モデルは、電力使用量、天候、気温、スケジュール平日、休日、特異日などの情報に加えて、さらに、人間情報22a、環境情報22bに基づいて、エネルギー需要予測可能に生成されている。エネルギー需要予測モデルは、過去データに基づく統計的予測、過去データに対する回帰式の導出、理論に基づく物理式の利用などを使用して構築される。例えば、エネルギー需要予測モデルによる予測は、精度よく、リアルタイムで行われる。過去データを参照して構築されたエネルギー需要予測モデルは、エネルギー需要予測エリア281,282の現状データに基づいて将来のエネルギー需要予測を行う。なお、本実施形態では、画像解析に、画像センサ9、赤外線センサ10、レーザセンサ11により取得されたデータが使用されるが、必ずしもこれら全てのデータが使用される必要はない。つまり、画像センサ9、赤外線センサ10、レーザセンサ11のうちのいずれか一つ以上のセンサを設置すればよい。また、画像センサ9、赤外線センサ10、レーザセンサ11のうちのいずれか一以上の種類について2台以上のセンサが設置されるとしてもよい。また、サーモセンサなどの他のセンサによって取得されたデータが画像解析に使用されるとしてもよい。取得されたデータのうち1又は複数のデータが選択されて画像解析に使用されるとしてもよい。以上説明した本実施形態においては、機器センサ121~12nによって取得された機器データ191~19nに加えて、画像データ16に基づいて生成された人間情報22a、環境情報22bに基づいてエネルギー需要の予測が行われる。これにより、予測精度を向上させることができる。また、画像センサ9と画像解析部7を用いることにより、他の様々な種別のセンサを設置することなく、エネルギー需要予測に用いられる有効な情報を増やすことができ、動的に変化する情報を効果的に予測に用いることができ、コストを低下させることができる。本実施形態においては、機器データ191~19n、人間情報22a、環境情報22bと、制御設定データ26とに基づいて、認識された個人の属性に適合し、個人の好みを反映した機器制御を行うことができる。本実施形態においては、過去データ及び現状データとして、正確でかつ豊富な数の解析データ22、機器データ191~19n、BASデータ20、EMSデータ21を用いることができる。本実施形態においては、機器センサ121~12nなどの物理センサを用いて計測される温度及び湿度などの情報、エネルギー需要予測エリアにおける機器251~25mの電力使用量などの電力情報、さらに画像センサ9に基づいて取得される人間情報22a、環境情報22bを用いて、高精度のエネルギー需要予測モデルを構築可能である。本実施形態においては、年、月、日、時間、秒間隔で、又はリアルタイムで、エネルギー需要予測を行うことができ、最適なエネルギーバランスを保つエネルギー需要制御を行うことができる。本実施形態においては、エネルギー需要予測を、ビル、フロア、エリア、ゾーンなどのような各種のエネルギー需要予測エリア281,282単位で行うことができる。本実施形態において、電力情報は、ビルディングオートメーションシステム13又は電力計によって計測又は取得することができる。さらに、本実施形態においては、人間情報22aと環境情報22bとのうちの少なくとも一方に基づいて、エネルギー需要予測エリア281,282ごとに各機器の電力使用状態を推定することができる。機器制御部24は、デマンドレスポンス例えば、電力会社からのエネルギー消費量の低下依頼に対して、画像センサ9からの画像データ16に基づいて、使用されていないが電源がオンの機器を選択し、選択された機器の電源をオフすることができる。したがって、本実施形態においては、機器制御部24によってデマンドレスポンスに対して柔軟に対応可能である。第2の実施形態本実施形態においては、上記第1の実施形態に係る環境情報22bについてより具体的に説明する。上述したように、環境情報22bは、照度、日射量、ブラインド開閉量、太陽光の入射量などの光情報、オフィス機器の有無位置個数、出入り口及び窓の位置数、通路の位置などのレイアウト情報、熱源及び電力を消費するものの位置数、天候情報などを含む。環境情報22bは、オフィス内に設置されている画像センサ9の画像データ16を解析することで取得される。例えば、照度であれば、ある物体がある条件のときに画像データ16上でどのような輝度分布になるのかを事前に把握しておくことにより求められる。照度変化によって生じる画像データ16上の輝度変化、画像センサパラメータに基づいて、照度に応じた輝度がデータベース化される。照度の算出に関する学習又は更新は、このデータベース化された照度と輝度を用いて行われる。ブラインドについて、環境情報生成部7bは、まず画像データ16に対する物体認識又は手入力によってブラインドの位置を認識する。そして、環境情報生成部7bは、画像データ16におけるブラインドの変化を検出し、ブラインドの開閉量及び開閉角度を認識する。画像データ16から求められるブラインドの状態と開閉量及び開閉角度とは、データベース化される。ブラインドの開閉量及び開閉角度の認識に関する学習又は更新は、データベース化された画像データ16のブラインド状態と開閉量及び開閉角度を用いて行われる。オフィス機器の有無や位置、固執、オフィスレイアウト情報は、画像データ16に対してオフィス機器等の物体の認識処理を行うことによって求められる。環境情報生成部7bは、物体形状の計測、物体配置の関係性、または学習技術などを用いることで、オフィスの代表的な機器机、椅子、ディスプレイ、PC、プリンタ、パーティション、ホワイトボードなどを認識する。画像データ16における物体の向き及び大きさは画像センサ9と物体の位置関係に応じて変化するが、環境情報生成部7bは、各種の学習技術などを用いて、この違いを吸収して正しく物体を認識する。これにより、オフィスのレイアウト変更等に、ユーザが手動で情報を入力する必要がなくなり、環境情報生成部7bは、瞬時に新しいレイアウトを自動で把握することが可能となる。画像センサ9は、屋外に設置可能である。環境情報生成部7bは、屋外の画像データ16を解析することによって、天候、解析対象ビルの空間情報、周辺建物のレイアウト情報を生成可能である。また、環境情報生成部7bは、太陽又は星の位置関係から、計測場所の経度及び緯度、計測対象ビルの向きなどの情報を生成可能である。環境情報22bに含まれている各種の情報は、各種の専用のセンサから取得可能であってもよい。しかしながら、画像センサ9によって得られた画像データ16を解析して各種の情報を取得することにより、個々の専用のセンサを備える必要がないため、コストを低減することができる。環境情報22bのうち、レイアウト情報、天候情報などは、人間の手入力によって取得可能であるが、画像センサ9を用いることにより、リアルタイムでこれらの情報を取得することができ、ユーザの手入力の手間を省くことができる。環境情報生成部7bは、環境情報22bとして、ある1点の計測値、指定された範囲の計測値、室内全体の値、フロア全体の値、ビル全体の値を算出、推定することが可能である。図3は、本実施形態に係る環境モデル生成部及び環境解析部の一例を示すブロック図である。なお、この図3では、主に、上記の図1に未記載の構成要素が図示されている。プロセッサ3は、図3では省略されているプログラム6を実行することにより、環境モデル生成部30、環境解析部31としての機能を実現する。環境モデル生成部30は、記憶装置4に記憶されている環境情報22bに基づいて、モデル自動生成技術例えば、モデル自動生成ツールにより、エネルギー需要予測エリアの環境モデル32を生成する。例えば、環境モデル32は、環境の特徴特性を表す。そして、環境モデル生成部30は、環境モデル32を記憶装置4に記憶する。環境解析部31は、環境モデル32に基づいて、3次元空間の復元、温度及び湿度の推定、熱及び風の推定、空調シミュレーションなどを実行し、環境解析データ33を生成する。そして、環境解析部31は、環境解析データ33を記憶装置4に記憶する。出力制御部5は、図3では省略されている出力装置15に環境解析データ33を出力する。本実施形態においては、環境情報22bに基づいて環境モデル32が構築され、環境モデル32に基づいて、環境に関する3次元空間の復元、温度及び湿度の推定、熱及び風の推定、空調シミュレーションなどを行うことができる。環境情報22bは、通常のセンサによって取得される各種の情報例えば、室内室外の温湿度、風速、CO2濃度、天候など、ビルディングオートメーションシステム13からの情報と組み合わせて用いられるとしてもよい。さらに、環境情報22bは、人間情報22aを利用することによって、計測精度を向上させることができる。本実施形態に係る環境解析部31においては、環境情報22bに基づいて、一部のフロアの状況から、他のフロアの状況を予測することができるとしてもよい。第3の実施形態本実施形態においては、上記第1の実施形態に係る人間情報22aについてより具体的に説明する。上述したように、人間情報22aは、エネルギー需要予測エリアにおける人間の有無又は人数、人間の分布、活動量、着衣量、属性氏名、性別、体格、身長、年齢など、姿勢立位、座位など、行動事務作業、移動、会話などなどの情報を含む。人間情報22aは、オフィス内に設置されている画像センサ9の画像データ16を解析することによって取得される。人間情報生成部7aは、画像データ16の時間空間方向の輝度変化を解析することによって、人間の動きを抽出する。人間情報生成部7aは、人間とその他の物体の識別、行動及び挙動の識別を行う。人間情報生成部7aによる識別対象は、データベース化されており、人間情報生成部7aによる識別に対しては学習技術が適用される。人間情報生成部7aは、人間情報22aとして、ある1点の計測値、指定した範囲の計測値、室内全体の値、フロア全体の値、ビル全体の値を算出、推定することが可能である。図4は、本実施形態に係る人間モデル生成部及び人間解析部の一例を示すブロック図である。なお、この図4では、主に、上記の図1に未記載の構成要素が図示されている。プロセッサ3は、図4では省略されているプログラム6を実行することにより、人間モデル生成部34、人間解析部35としての機能を実現する。人間モデル生成部34は、記憶装置4に記憶されている人間情報22aに基づいて、モデル自動生成技術により、エネルギー需要予測エリアにおける人間モデル36を生成する。例えば、人間モデル36は、人間の特徴特性を表す。そして、人間モデル生成部34は、人間モデル36を記憶装置4に記憶する。人間解析部35は、人間モデル36に基づいて、人間の行動予測、人間の動きに応じた空調照明シミュレーションなどを実行し、人間解析データ37を生成する。そして、人間解析部35は、人間解析データ37を記憶装置4に記憶する。出力制御部5は、出力装置15に人間解析データ37を出力する。本実施の形態においては、人間情報22aに基づいてエネルギー需要予測対象エリアにおける人間モデル36が構築され、人間モデル36に基づいて、行動予測、人の動きに対応した空調照明シミュレーションなどを行うことができる。人間情報22aは、ビル中央監視システム、入退室管理システム、セキュリティシステムからの情報と組み合わせて用いられるとしてもよい。さらに、人間情報22aは、環境情報22aを利用して、計測精度を向上させることができる。本実施形態に係る人間解析部35においては、人間情報22aに関して、一部のフロアの状況から、他のフロアの状況を予測することができるとしてもよい。第4の実施形態本実施形態においては、上記第1から第3までの実施形態の変形例について説明する。図5は、本実施形態に係るエネルギー需要予測装置の構成の一例を示すブロック図である。この図5では、主に、上記図1に記載されていない部分のみが図示されている。プロセッサ3は、図5では省略されているプログラム6を実行することにより、モデル選択部38、係数補正部39、更新部40、データ補充部41、特異日判断部42として機能する。以下に、これらについて説明する。[モデル選択部38]記憶装置4は、複数のエネルギー需要予測モデル431~43kと、この複数のエネルギー需要予測モデル431~43kのそれぞれの特徴を示すモデル特徴データ441~44kとを記憶する。複数のエネルギー需要予測モデル431~43kと、対応するモデル特徴データ441~44kとは、互いに関連付けられている。モデル特徴データ441~44kは、複数のエネルギー需要予測モデル431~43kの中から適切なモデルを選択するための基準として用いられる。モデル選択部38は、現在最新の人間情報22a、環境情報22b、機器データ191~19nなどのデータに基づいて、モデル特徴データ441~44kの中から、この現在のデータの示す内容と適合するモデル特徴データを選択する。そして、モデル選択部38は、選択されたモデル特徴データに対応するエネルギー需要予測モデルを選択する。予測部8は、モデル選択部38によって選択されたエネルギー需要予測モデルに基づいて、エネルギー需要予測を行う。本実施形態においては、過去のデータの傾向に応じて複数のエネルギー需要予測モデルが用意される。本実施形態においては、複数のエネルギー需要予測モデル431~43kの中から、現在のエネルギー需要予測エリアにおいて最適なエネルギー需要予測モデルを選択することができる。例えば、あるエネルギー需要予測モデルの構築において参照された過去データと、現在の天候又は季節が同じであっても、モデル構築時と現在とで在室人数が異なる場合には、モデル選択部38は、過去の天候又は季節ではなく人数条件を優先し、人数条件の合ったエネルギー予測モデルを選択する。これにより、予測精度を向上させることができる。[係数補正部39]係数補正部39は、取得された人間情報22a、環境情報22b、機器データ191~19nなどのデータに基づいて、エネルギー需要予測モデル431~43kの係数を自動補正する。これにより、予測精度の向上させることができる。具体的には、係数補正部39は、ビルフロアの人数の増減、天候又は雲の状況、太陽の入射光などのような現在の情報、時系列の変化を含む情報に基づいて、エネルギー需要予測モデル431~43kの係数補正を行う。例えば、係数補正部39は、フロアの人数が急激に増えた場合には、人数に対する係数を調整し、現状に合うエネルギー需要予測モデルを構築し、実際のエネルギー需要と予測値との間のズレを最小化する。[更新部40]更新部40は、現在における人間情報22a、環境情報22b、機器データ191~19nなどのデータに基づいて、所定期間経過するごとにエネルギー需要予測モデル431~43kの更新逐次更新を行う。例えば、更新部40は、前日に取得されたデータ、1時間前に取得されたデータ、1分前に取得されたデータを用いて、逐次、エネルギー需要予測モデル431~43kを更新する。エネルギー需要予測モデル431~43kの更新には、各種のモデル自動生成技術を用いることができる。本実施形態においては、画像センサによって取得される人間情報22a、環境情報22bに限らず、電力情報や天候情報などの機器データ191~19nを用いて、エネルギー需要予測モデル431~43kが逐次更新されるため、予測精度を向上させることができる。[データ補充部41]データ補充部41は、取得された人間情報22a、環境情報22b、機器データ191~19nなどのデータに基づいて、エネルギー需要予測に有効な補充データ45を算出する。そして、データ補充部41は、補充データ45を記憶装置4に記憶する。例えば、モデル選択部38、係数補正部39、更新部40などのような各種の構成要素は、データ補充部41によって算出された補充データ45を用いて処理を実行する。例えば、各機器251~25mの電力使用量が直接的に取得されない場合、データ補充部41は、取得できる電力情報と、人間情報22a、環境情報22bなどに基づいて、各機器251~25mの電力使用量を推定する。例えば、データ補充部41は、作業をしている人物の前に置かれたパーソナルコンピュータは電源オンと判断し、その在籍時間から電力使用量を推定する。プリンタ及びコピー機についても、パーソナルコンピュータの場合と同様に電力使用量が推定される。例えば、データ補充部41は、フロア全体の電力使用量と各部屋の在室状況から各部屋の電力使用量を推定する。例えば、データ補充部41は、各部屋のレイアウトと人数の分布に基づいて、オフィス機器の使用状況を推定又は予測し、エネルギー需要予測に反映させることができる。例えば、データ補充部41は、センサが設置されているエリアのデータに基づいて、センサが設置されていないエリアに対する計測項目を推定又は算出する。例えば、画像センサが設置されていないエリアの人数は、周辺の画像センサから取得された人間情報に基づいて人の流れを推定することにより、算出することができる。これにより、予測精度を向上させることができ、全ての値についてセンサを用いて計測する場合よりも、コストを削減することができる。[特異日判断部42]特異日判断部42は、取得された人間情報22a、環境情報22b、機器データ191~19nなどのデータに基づいて、例えばしきい値との比較などの処理を実行し、特異日であるか否か判断、又は特異日の予測を行う。そして、特異日判断部42は、判断結果を示す特異日判断データ46を記憶装置4に記憶する。例えば、モデル選択部38、係数補正部39、更新部40、データ補充部41などのような各種の構成要素は、特異日判断データ46を用いて処理を実行する。会社の創立記念日などのような通常とは異なる日特異日は、エネルギー需要の傾向が通常日と異なる。そのため、エネルギー需要を予測する上で注意が必要である。例えば、平日と特異日とで異なるエネルギー需要予測モデルを用意する場合があり、特異日を把握することは重要である。特異日の設定として、手動でスケジュール入力することは可能であるが、想定してない日に特異日と同様のエネルギー需要傾向を示す場合がある。そのため、特異日判断部42は、画像センサ9によって取得された画像データ16に基づいて、特異日の判断又は予測を行う。これにより、予期しないエネルギー需要変動に事前に対応することができる。特異日判断部42は、主として画像データ16から得られる人間情報22aに含まれている人数の増減、人の流れ、移動人数、各フロアの人数分布、これらの時系列変化などを用いて、特異日の判断又は予測を行う。これにより、ビル全体、フロア全体、部屋全体におけるエネルギー需要傾向の予測を行うことが可能であり、ビル全体としてのエネルギー需要予測の精度を向上させることができる。また、例えば、特異日の場合において、エネルギー需要予測モデルを切り替えることもできる。本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。"