"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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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°C未満から40°C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°C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。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。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。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。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。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。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T1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。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。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。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。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。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。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。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:24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。また、時刻tm2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tm1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、tm1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。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tm1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。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Wt:時刻tにおける消費電力量A:気象情報パラメータA:時刻tにおける気象情報パラメータRAt: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:時刻tにおける設備情報パラメータRBt: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:時刻tにおける機器情報パラメータRCt: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:時刻tにおける個人情報パラメータRDt: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:時刻tにおける予測情報パラメータRXt:時刻tにおける予測情報パラメータの信頼度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WT-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:WT-1信頼度初期値:RXT-1=RXT-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。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。S3S2においてN個のパラメータが一致した時刻をtTm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。S4M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。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。RAT-1=RAT-1RBT-1=RBT-1RCT-1=RCT-1S7S5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WT-1=WTm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。RDT-1=RDT-1―d_offsetS8S5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WT-1≠WTm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。RDT-1=RDT-1u_offsetS9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=t1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。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:ThS12M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。S13S12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。S14S12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。S15S13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。S17S15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。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。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。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。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。"