"エネルギー消費実績に基づいて、エネルギー消費の傾向をコンピュータの演算処理を用いて分析するエネルギー消費タイプ決定システムであって、入力インターフェースである演算開始命令受付部と、出力インターフェースである情報出力部と、情報記憶手段であるエネルギー消費実績記憶部と、演算処理手段である時間帯別エネルギー消費割合算定部及びエネルギー消費タイプ決定部と備え、前記エネルギー消費実績記憶部は、エネルギー消費者毎にエネルギー消費実績に関する情報を記録しており、前記演算開始命令受付部は、分析対象となる前記エネルギー消費者である対象消費者に関する情報を含む処理開始命令情報の入力を受け付けると、前記処理開始命令情報に付された前記対象消費者に関する情報を前記時間帯別エネルギー消費割合算定部に出力し、前記時間帯別エネルギー消費割合算定部は、前記エネルギー消費実績記憶部に格納されている前記エネルギー消費実績の中から前記対象消費者の前記エネルギー消費実績を読み出すと共に、1日を構成する所定の時間帯毎に分解して前記対象消費者の前記時間帯毎のエネルギー消費の割合である対象エネルギー消費割合を算定し、前記エネルギー消費タイプ決定部は、判定基準となる前記時間帯毎のエネルギー消費の割合で与えられた基準エネルギー消費割合と、前記対象エネルギー消費割合との対比を行い、当該対比結果に基づいて、前記各時間帯相互間におけるエネルギー消費の多寡の傾向に基づいて分類された複数の規定のエネルギー消費タイプの中から最も近い一のエネルギー消費タイプを対象消費者該当タイプとして選択し、前記情報出力部が、前記対象消費者のエネルギー消費の傾向として、前記エネルギー消費タイプ決定部によって選択された前記対象消費者該当タイプに関する情報を出力することを特徴とするエネルギー消費タイプ決定システム。前記エネルギー消費タイプ決定部は、情報記憶手段であるタイプ別モデルケース記憶部と、演算処理手段であるタイプ別モデル乖離度算定部及びタイプ決定部と備え、前記タイプ別モデルケース記憶部は、予め分類された前記規定のエネルギー消費タイプ別に、モデルケースの前記各時間帯毎のエネルギー消費の割合であるモデルエネルギー消費割合に関する情報を記録しており、前記タイプ別モデル乖離度算定部は、前記基準エネルギー消費割合としての前記モデルエネルギー消費割合と、前記対象エネルギー消費割合との差分演算を前記各時間帯別に行い、当該演算結果に基づいて、前記対象エネルギー消費割合が示すエネルギー消費の傾向が、前記モデルエネルギー消費割合が示すエネルギー消費の傾向からどの程度離れているかを表わす評価指標である乖離度を、前記規定のエネルギー消費タイプ別に算定し、前記タイプ決定部は、前記乖離度が最も小さい値を示している前記規定のエネルギー消費タイプをもって、前記対象消費者該当タイプに決定することを特徴とする請求項1に記載のエネルギー消費タイプ決定システム。前記タイプ別モデル乖離度算定部は、前記規定のエネルギー消費タイプをaとしたときの、前記時間帯tにおける前記モデルエネルギー消費割合をEma,tとし、前記時間帯tにおける前記対象エネルギー消費割合をEitとすると、前記乖離度Diaを以下のI式によって算定することを特徴とする請求項2に記載のエネルギー消費タイプ決定システム。Dia=√[Σt{Eit-Ema,t}2]I前記タイプ別モデルケース記憶部には、全ての前記規定のエネルギー消費タイプa別に、全ての前記時間帯t毎の前記モデルエネルギー消費割合Ema,tの値が記録されていることを特徴とする請求項3に記載のエネルギー消費タイプ決定システム。前記エネルギー消費タイプ決定部は、情報記憶手段である平均ケース記憶部及び判定用データ記憶部と、演算処理手段である対平均比較部及びタイプ決定部と備え、前記平均ケース記憶部は、複数の前記エネルギー消費者のエネルギー消費の傾向に基づいて導出された平均的なエネルギー消費の傾向を示す平均モデルの前記各時間帯毎のエネルギー消費の割合である平均エネルギー消費割合に関する情報を記録しており、前記対平均比較部は、前記基準エネルギー消費割合としての前記平均エネルギー消費割合と、前記対象エネルギー消費割合との差分演算を前記各時間帯別に行うことで、前記各時間帯別の差分値を算定し、前記判定用データ記憶部は、前記差分値の前記各時間帯毎の正負並びに大小関係に基づいて、前記規定のエネルギー消費タイプの中から前記対象消費者該当タイプを一意に決定するための条件テーブルを記録しており、前記タイプ決定部は、前記対平均比較部より与えられた前記各時間帯別の前記差分値を前記判定用データ記憶部に記録された前記条件テーブルに照らし合わせることで、前記対象消費者該当タイプを決定することを特徴とする請求項1に記載のエネルギー消費タイプ決定システム。前記時間帯別エネルギー消費割合算定部は、前記対象消費者の前記エネルギー消費実績を、前記時間帯毎に分解して前記対象消費者の前記各時間帯毎のエネルギー消費の割合を算定すると共に、当該割合を前記各時間帯を構成する時間長で除した値をもって、前記対象エネルギー消費割合とし、前記エネルギー消費タイプ決定部が、前記時間帯毎のエネルギー消費の割合を前記各時間帯を構成する時間長で除した値をもって与えられる前記基準エネルギー消費割合と、前記対象エネルギー消費割合との対比を行って前記対象消費者該当タイプを選択することを特徴とする請求項1~5の何れか1項に記載のエネルギー消費タイプ決定システム。1日を構成する前記時間帯が、深夜時間、朝時間、昼時間、夜時間の4つで構成され、前記規定のエネルギー消費タイプが、平均的な前記エネルギー消費者の消費傾向である平均消費傾向と比較して前記朝時間にエネルギーの消費が多い第1型、前記平均消費傾向と比較して前記昼時間にエネルギーの消費が多い第2型、前記平均消費傾向と比較して前記夜時間にエネルギーの消費が多い第3型、前記平均消費傾向と比較して前記深夜時間にエネルギーの消費が多い第4型、前記平均消費傾向と比較して前記朝時間と前記夜時間にエネルギーの消費が多い第5型、前記時間帯に依存せずにほぼ万遍なくエネルギーの消費を行う第6型の6つの消費タイプで構成されていることを特徴とする請求項1~6の何れか1項に記載のエネルギー消費タイプ決定システム。前記時間帯別エネルギー消費割合算定部は、前記処理開始命令情報に演算対象期間に関する情報が含まれている場合には、前記エネルギー消費実績記憶部に格納されている前記エネルギー消費実績の中から前記対象消費者の前記演算対象期間内の前記エネルギー消費実績を読み出して前記対象エネルギー消費割合を算定することを特徴とする請求項1~7の何れか1項に記載のエネルギー消費タイプ決定システム。前記エネルギー消費実績記憶部が、前記エネルギー消費実績に関する情報として、少なくとも1つのエネルギー媒体の媒体別消費量を記録しており、前記時間帯別エネルギー消費割合算定部は、前記時間帯毎の前記エネルギー媒体の媒体別消費量に、当該エネルギー媒体に対応する所定の係数を夫々乗じて合算した値によって与えられた前記時間帯毎の前記エネルギー消費実績に基づいて、前記対象エネルギー消費割合を算定することを特徴とする請求項1~8の何れか1項に記載のエネルギー消費タイプ決定システム。前記エネルギー媒体が、電力及びガスであることを特徴とする請求項9に記載のエネルギー消費タイプ決定システム。省エネルギー支援システムが導入されていない一般消費者は、電力やガスの消費量は、専らエネルギー会社から一ヶ月毎に通知される消費総量の情報によって直接的に、若しくは当該消費総量に応じた使用料金の情報によって間接的に知ることとなる。しかし、例えば当月が先月より電力消費量が増大したといっても、夏期において当月の気温が先月より高ければ電力消費量が増大することは自然なことであり、必ずしもエネルギー消費に無駄があったと認定することはできない。また、エネルギー会社から通知される前記情報には、場合によって同年前月の消費量が参考情報として付記されていることがある。しかし、例えば直近一年以内にエネルギー消費機器が増加していた場合、単純に同年前月よりも消費量が増加していたからといって、エネルギー消費に無駄があったと認定することはできない。また、仮にエネルギー消費機器が増加していなかったとしても、あくまで総量を比較したに過ぎず、具体的にどのような省エネルギー行動を取ればよいかという指針とはなり得ない。他方で、特許文献1のように詳細なアドバイスが表示されると、そのことを窮屈に感じる消費者も少なからず存在する。通常、エネルギー消費が行われるのは家庭内であり、それは落ち着きや安らぎを得る重要な場所である。しかしながら、そのような場所において、シャワーはこまめに止めましょう。1日3分間の出しっぱなしを止めると、1年間でガスをXXm3節約できます。などといった表示がなされると、消費者にとっては煩わしさや窮屈さを感じ、省エネルギー行動自体に嫌悪感を感じさせる場合もある。消費者の省エネルギー行動を支援するはずのシステムが、省エネルギー行動に嫌悪感を感じさせていては本末転倒である。ましてや、特許文献1のように、X年X月の下記のアドバイスを実行していますかといった実行確認が表示されるようなシステムでは、嫌悪感を更に助長させ兼ねない。つまり、省エネルギー行動の指針として提示するはずの情報があまりに詳細であると、場合によっては、かえって消費者に対して省エネルギー行動から遠ざけてしまうことにつながることがあり得るといえる。しかし、単に一ヶ月のエネルギー消費総量を提示しただけでは、省エネルギー行動の支援にはつながらない。本発明は、上記の問題点に鑑み、エネルギー消費者に対して省エネルギーの意識付けを行いながら、どのような省エネルギー行動を採るべきかを消費者自身に考えさせる契機を与えることのできる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、エネルギー消費実績に基づいて、エネルギー消費の傾向をコンピュータの演算処理を用いて分析するエネルギー消費タイプ決定システムに関するものである。同システム内には、入力インターフェースである演算開始命令受付部と、出力インターフェースである情報出力部と、情報記憶手段であるエネルギー消費実績記憶部と、演算処理手段である時間帯別エネルギー消費割合算定部及びエネルギー消費タイプ決定部と備えている。前記エネルギー消費実績記憶部は、エネルギー消費者毎にエネルギー消費実績に関する情報を記録している。前記演算開始命令受付部は、分析対象となる前記エネルギー消費者である対象消費者に関する情報を含む処理開始命令情報の入力を受け付けると、前記処理開始命令情報に付された前記対象消費者に関する情報を前記時間帯別エネルギー消費割合算定部に出力する。前記時間帯別エネルギー消費割合算定部は、前記エネルギー消費実績記憶部に格納されている前記エネルギー消費実績の中から前記対象消費者の前記エネルギー消費実績を読み出すと共に、1日を構成する所定の時間帯毎に分解して前記対象消費者の前記時間帯毎のエネルギー消費の割合である対象エネルギー消費割合を算定する。前記エネルギー消費タイプ決定部は、判定基準となる前記時間帯毎のエネルギー消費の割合で与えられた基準エネルギー消費割合と、前記対象エネルギー消費割合との対比を行い、当該対比結果に基づいて、予め分類された規定のエネルギー消費タイプの中から最も近い一のエネルギー消費タイプを対象消費者該当タイプとして選択する。そして、前記情報出力部が、前記対象消費者のエネルギー消費の傾向として、前記エネルギー消費タイプ決定部によって選択された前記対象消費者該当タイプに関する情報を出力する。上記の構成によれば、対象消費者のエネルギー消費実績を所定の時間帯毎に分解して各時間帯別の割合対象エネルギー消費割合が算定される。そして、判定基準として用意された、同じ時間帯別のエネルギー消費の割合基準エネルギー消費割合との対比を行うことで、時間帯毎のエネルギー消費の割合についての対比が行われる。そして、前記各時間帯相互間におけるエネルギー消費の多寡の傾向に基づいて複数の規定のエネルギー消費タイプに分類しておき、この中から、前記対比結果に基づいて最も近似する一のエネルギー消費タイプが対象消費者のタイプとして決定される。対象消費者は、この結果を認識することで、どの時間帯にエネルギー消費が比較的多いかといった情報を知ることができるため、その結果に基づいて省エネルギー行動を自分自身で考える契機とすることができる。前記時間帯としては、例えば、一日を朝時間、昼時間、夜時間、深夜時間の4つの時間帯に区切る方式が考えられる。そして、このように区切った時間帯において、朝の時間帯にエネルギー消費が比較的多いという結果が得られた対象消費者は、そのことを知った上で、もし省エネルギー行動をするとすれば、朝の時間帯から見直していこうという契機となる。前記エネルギー消費タイプ決定部としては、より詳細には、以下の構成が考えられる。一つの構成としては、前記エネルギー消費タイプ決定部が、情報記憶手段であるタイプ別モデルケース記憶部と、演算処理手段であるタイプ別モデル乖離度算定部及びタイプ決定部と備える構成とすることができる。この構成において、前記タイプ別モデルケース記憶部は、予め分類された前記規定のエネルギー消費タイプ別に、モデルケースの前記各時間帯毎のエネルギー消費の割合であるモデルエネルギー消費割合に関する情報を記録しており、前記タイプ別モデル乖離度算定部は、前記基準エネルギー消費割合としての前記モデルエネルギー消費割合と、前記対象エネルギー消費割合との差分演算を前記各時間帯別に行い、当該演算結果に基づいて、前記対象エネルギー消費割合が示すエネルギー消費の傾向が、前記モデルエネルギー消費割合が示すエネルギー消費の傾向からどの程度離れているかを表わす評価指標である乖離度を、前記規定のエネルギー消費タイプ別に算定し、前記タイプ決定部は、前記乖離度が最も小さい値を示している前記規定のエネルギー消費タイプをもって、前記対象消費者該当タイプに決定する。上記構成において、前記タイプ別モデル乖離度算定部を、前記規定のエネルギー消費タイプをaとしたときの、前記時間帯tにおける前記モデルエネルギー消費割合をEma,tとし、前記時間帯tにおける前記対象エネルギー消費割合をEitとすると、前記乖離度Diaを、Dia=√[Σt{Eit-Ema,t}2]の算定式によって算定する構成とすることができる。この場合において、前記タイプ別モデルケース記憶部には、全ての前記規定のエネルギー消費タイプa別に、全ての前記時間帯t毎の前記モデルエネルギー消費割合Ema,tの値が記録されているものとして構わない。前記エネルギー消費タイプ決定部の別の構成としては、情報記憶手段である平均ケース記憶部及び判定用データ記憶部と、演算処理手段である対平均比較部及びタイプ決定部と備える構成とすることができる。この構成において、前記平均ケース記憶部は、複数の前記エネルギー消費者のエネルギー消費の傾向に基づいて導出された平均的なエネルギー消費の傾向を示す平均モデルの前記各時間帯毎のエネルギー消費の割合である平均エネルギー消費割合に関する情報を記録しており、前記対平均比較部は、前記基準エネルギー消費割合としての前記平均エネルギー消費割合と、前記対象エネルギー消費割合との差分演算を前記各時間帯別に行うことで、前記各時間帯別の差分値を算定し、前記判定用データ記憶部は、前記差分値の前記各時間帯毎の正負並びに大小関係に基づいて、前記規定のエネルギー消費タイプの中から前記対象消費者該当タイプを一意に決定するための条件テーブルを記録しており、前記タイプ決定部は、前記対平均比較部より与えられた前記各時間帯別の前記差分値を前記判定用データ記憶部に記録された前記条件テーブルに照らし合わせることで、前記対象消費者該当タイプを決定する。なお、前記時間帯別エネルギー消費割合算定部は、前記対象消費者の前記エネルギー消費実績を、前記時間帯毎に分解して前記対象消費者の前記各時間帯毎のエネルギー消費の割合を算定すると共に、当該割合を前記各時間帯を構成する時間長で除した値をもって、前記対象エネルギー消費割合とし、前記エネルギー消費タイプ決定部が、前記時間帯毎のエネルギー消費の割合を前記各時間帯を構成する時間長で除した値をもって与えられる前記基準エネルギー消費割合と、前記対象エネルギー消費割合との対比を行って前記対象消費者該当タイプを選択するものとすることができる。また、1日を構成する前記時間帯が、深夜時間、朝時間、昼時間、夜時間の4つで構成されるとした場合において、前記規定のエネルギー消費タイプが、平均的な前記エネルギー消費者の消費傾向である平均消費傾向と比較して前記朝時間にエネルギーの消費が多い第1型、前記平均消費傾向と比較して前記昼時間にエネルギーの消費が多い第2型、前記平均消費傾向と比較して前記夜時間にエネルギーの消費が多い第3型、前記平均消費傾向と比較して前記深夜時間にエネルギーの消費が多い第4型、前記平均消費傾向と比較して前記朝時間と前記夜時間にエネルギーの消費が多い第5型、前記時間帯に依存せずにほぼ万遍なくエネルギーの消費を行う第6型の6つの消費タイプで構成されるものとすることができる。上記の場合において、第1型を朝型、第2型を昼型、第3型を夜型、第4型を深夜型、第5型を朝夜型、第6型を24時間型といった名称で呼ぶことができる。また、前記時間帯別エネルギー消費割合算定部は、前記処理開始命令情報に演算対象期間に関する情報が含まれている場合には、前記エネルギー消費実績記憶部に格納されている前記エネルギー消費実績の中から前記対象消費者の前記演算対象期間内の前記エネルギー消費実績を読み出して前記対象エネルギー消費割合を算定するものとしても構わない。また、前記エネルギー消費実績記憶部が、前記エネルギー消費実績に関する情報として、少なくとも1つのエネルギー媒体の媒体別消費量を記録している場合においては、前記時間帯別エネルギー消費割合算定部は、前記時間帯毎の前記エネルギー媒体の媒体別消費量に、当該エネルギー媒体に対応する所定の係数を夫々乗じて合算した値によって与えられた前記時間帯毎の前記エネルギー消費実績に基づいて、前記対象エネルギー消費割合を算定するものとしても構わない。また、前記エネルギー媒体が、電力及びガスであるものとしても構わない。本発明の構成によれば、対象消費者のエネルギー消費の傾向に最も近いエネルギー消費タイプを対象消費者に認識させることができるため、どの時間帯にエネルギー消費が比較的多いかといった情報を対象消費者に知らせることができる。よって、この結果に基づいて省エネルギー行動を自分自身で考える契機とさせることができる。本発明に係るエネルギー消費タイプ決定システムは、エネルギー消費者のエネルギー消費実績に基づいてエネルギー消費の傾向を分析し、予め分類された複数の規定のエネルギー消費タイプの中から最も近い一のエネルギー消費タイプを決定して出力するシステムであり、これらの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、入力情報受付部11,情報出力部13,演算開始命令受付部14,エネルギー消費実績記憶部15,時間帯別エネルギー消費割合算定部17,エネルギー消費タイプ決定部19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。入力情報受付部11,情報出力部13,演算開始命令受付部14は、情報の入出力処理を行う機能的手段であり、入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入力/出力処理を行う。本実施形態では、入力情報受付部11には、電気通信回線を介してエネルギー消費実績に関する情報が定期的に例えば1日に1回転送されるものとし、この転送された情報がエネルギー消費実績記憶部15に格納される。エネルギー消費実績記憶部15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。時間帯別エネルギー消費割合算定部17,エネルギー消費タイプ決定部19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が行われる。本実施形態では、1時間毎に計測される、各消費者により消費された少なくとも1つのエネルギー媒体の媒体別消費量が、電気通信回線を介して入力情報受付部11に送られるものとして説明する。無論、これらの媒体別消費量を計測するスパンは1時間に限定されるものではない。しかし、後述する時間帯別の媒体別消費量が取得できる範囲内でのスパンで計測された情報であることが要求される。なお、以下では、エネルギー媒体の媒体別消費量入力情報受付部11に複数のエネルギー媒体の媒体別消費量が入力される場合は、これらを合算したものを、エネルギー消費実績と呼ぶ。入力情報受付部11に転送されたエネルギー消費実績に関する情報は、エネルギー消費実績記憶部15内において、各エネルギー消費者別に格納される。演算開始命令受付部14は、エネルギー消費の傾向を分析する対象となるエネルギー消費者以下、対象消費者というを特定した上で、当該対象消費者のエネルギー消費タイプ判定処理の実行指示を与えるための処理開始命令情報の入力を受け付ける。本システムが搭載されたコンピュータ上で処理開始命令情報の入力が行われるものとしても構わないし、遠隔地から電気通信回線を介して当該処理開始命令情報の入力が行われるものとしても構わない。演算開始命令受付部14は、処理開始命令情報が入力されると、当該処理開始命令情報に付された対象消費者に関する情報を時間帯別エネルギー消費割合算定部17に出力する。時間帯別エネルギー消費割合算定部17は、対象消費者のエネルギー消費実績をエネルギー消費実績記憶部15から読み出し、時間帯別のエネルギー消費割合を算定する。時間帯別のエネルギー消費割合とは、各時間帯相互間でのエネルギー消費の比率を指す。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。以下、説明の具体化のために、本システム1において、一日を4つの時間帯に区切り、これら4つの時間帯別のエネルギー消費実績に基づいて、対象消費者のエネルギー消費タイプを判定する場合を例示する。具体的には、一日を、朝、昼、夜、深夜の4つの時間帯に区切り、0:00~6:00を深夜、6:00~9:00を朝、9:00~17:00を昼、17:00~24:000:00を夜とする場合を例示する。なお、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。時間帯別エネルギー消費割合算定部17は、エネルギー消費実績記憶部15に格納されている対象消費者のエネルギー消費実績を前記4つの時間帯別に分解し、夫々の比率を算定する。ここでは、全体を100としたときに、深夜、朝、昼、夜の各時間帯において夫々何のエネルギー消費実績が得られているかを算定することで、エネルギー消費割合を求める。つまり、時間帯をtとして、t=1を深夜、t=2を朝、t=3を昼、t=4を夜とすれば、時間帯別エネルギー消費割合算定部17によって、対象消費者iの時間帯t毎の消費割合Eitが算定されるt=1,2,3,4。なお、エネルギー消費割合の定義に基づけば、当然にΣtEit=100である。ここでいうEitが、対象エネルギー消費割合に対応する。本実施形態では、少なくとも1つのエネルギー媒体の媒体別消費量が、エネルギー消費実績に関する情報として入力情報受付部11に送られる構成である。ここで、複数のエネルギー媒体の媒体別消費量が入力情報受付部11に送られる場合、エネルギー消費実績を算出するためには、これらのエネルギー媒体の媒体別消費量を合算する必要があるため、単位の換算を行う。例えば、時間帯毎のエネルギー媒体の媒体別消費量に、当該エネルギー媒体に対応する所定の係数を夫々乗じて合算することで、エネルギー消費実績を算出してもよい。具体的に例えば、エネルギー媒体の種類をnとして、エネルギー媒体の媒体別消費量をWn、当該エネルギー媒体の単位量当たりのエネルギーをKnとしたときに、対象消費者iのエネルギー消費実績Wiを、以下の数1に基づいて計算された値として良い。なお、1つのエネルギー媒体の媒体別消費量のみが入力情報受付部11に送られる場合は、以下の数1に基づいてエネルギー消費実績を算出しても良いし、当該エネルギー媒体の媒体別消費量をそのままエネルギー消費実績としても良い。数1Wi=Σn{Wn×Kn}上記数1による演算を時間帯別に行うことで、時間帯別のエネルギー消費実績が求められる。そして、このエネルギー消費実績に基づいて時間帯別の消費割合を算定することで、エネルギー消費割合が算定される。以下、説明の具体化のために、本システム1において、電力とガスの媒体別消費量が入力情報受付部11に送られる場合を例示する。この場合、n=1を電力、n=2をガスとして、消費電力量をW1kWh,消費ガス量をW2m3、単位電力量当たりのエネルギーをK1MJ/kWh、単位ガス量当たりのエネルギーをK2MJ/m3とするときに、以下の数2に基づいて計算された値によって対象消費者iのエネルギー消費実績Wiとして良い。数2Wi=W1×K1W2×K2K1は、例えば3.6消費者が消費した電力量をそのままエネルギー二次エネルギーに換算する値としても良いし、9.76消費者が消費した電力量を発電所が生成するために必要とするエネルギー一次エネルギーに換算する値であり、法令例えば、エネルギーの使用の合理化に関する法律によって定められた値としても良い。また、後者の場合、時間帯例えば、昼間及び夜間によって異なる値としても良い。また、K2は、例えば45標準状態のガスから得られる発熱量としても良い。また、この値は、消費するガスの種類や、ガスを供給する会社等に応じて変動し得るものとしても良い。上記数2による演算を時間帯別に行うことで、電力とガスが合算された形で時間帯別のエネルギー消費実績が求められる。そして、この合算後のエネルギー消費実績に基づいて時間帯別の消費割合を算定することで、電力とガスを合算した形でのエネルギー消費割合が算定される。エネルギー消費タイプ決定部19は、時間帯別エネルギー消費割合算定部17によって算定された、対象消費者の時間帯毎のエネルギー消費の割合対象エネルギー消費割合に基づいて、対象消費者のエネルギー消費タイプを決定する。以下、この決定方法の詳細について説明する。図2は、エネルギー消費タイプ決定部19の構成を示す概念的ブロック図である。本実施形態のエネルギー消費タイプ決定部19は、タイプ別モデル乖離度算定部21,タイプ別モデルケース記憶部23,及びタイプ決定部25を備える。タイプ別モデル乖離度算定部21及びタイプ決定部25は、演算処理を実行する機能的手段であり、タイプ別モデルケース記憶部23は、所定の情報を格納する記憶手段である。タイプ別モデルケース記憶部23には、エネルギー消費タイプとして予め用意された複数の規定のエネルギー消費タイプのモデルケースにおける時間帯別エネルギー消費割合以下、モデルエネルギー消費割合というに関する情報が記録されている。本実施形態では、対象消費者のエネルギー消費の傾向を、規定の6つのエネルギー消費タイプの中から一のタイプに決定する構成とする。このため、タイプ別モデルケース記憶部23には、前記6つのタイプ別に、モデルエネルギー消費割合に関する情報が記録される。本実施形態では、規定の6タイプとして、朝型、昼型、夜型、深夜型、朝夜型、24時間型を想定する。エネルギー消費の傾向をこのように6つのタイプに分類することは、エネルギー消費の傾向を反映しつつ、且つ各タイプに一定割合以上の該当消費者が存在するような分類手法として、本発明者が複数のエネルギー消費者の過去のエネルギー消費実績を精緻に分析して編み出した独自の分類方法である。朝型、昼型、夜型、深夜型は、夫々、平均的なエネルギー消費者の消費傾向と比較して、1日のうちの朝の時間帯、昼の時間帯、夜の時間帯、深夜の時間帯にエネルギー消費量が多いタイプである。また、朝夜型は、平均的なエネルギー消費者の消費傾向と比較して、1日のうちに朝及び夜の時間帯にエネルギー消費量が多いタイプである。24時間型は、1日の間、時間帯に依存せずにほぼ万遍なくエネルギー消費を行っているタイプである。以下では、本システム1によって、対象消費者のエネルギー消費の傾向を、この6つのタイプの中から一のタイプに決定されるものとして説明する。タイプ別モデルケース記憶部23には、各タイプ別に、時間帯毎本実施形態では、深夜、朝、昼、夜の4つの時間帯毎のモデルエネルギー消費割合の値がモデルケースとして記録されている。つまり、タイプをaとしてa=1を朝型、a=2を昼型、a=3を夜型、a=4を深夜型、a=5を朝夜型、a=6を24時間型と規定し、時間帯をtとして、t=1を深夜、t=2を朝、t=3を昼、t=4を夜とすれば、タイプ別モデルケース記憶部23には、タイプa別に、各時間帯tにおけるモデルエネルギー消費割合Ema,tが記録されているa=1,......,6、t=1,......,4。なお、エネルギー消費割合の定義に基づけば、同一のタイプaにおいて、当然にΣtEia,t=Eia,1Eia,2Eia,3Eia,4=100である。図3は、タイプ別モデルケース記憶部23に記録される情報をマトリクス状に表示した図である。Aは記号を用いて一般的に表示した図であり、Bは各要素に一例となる数値を与えた具体例である。Bによれば、例えば朝型のモデルケースとしては、深夜:朝:昼:夜=10:20:30:40のエネルギー消費割合を示すものとしてタイプ別モデルケース記憶部23に記録される。なお、図4は、図3のBに示した数値例をグラフ化したものである。タイプ別モデルケース記憶部23に記録される情報は、あくまでタイプ別モデル乖離度算定部21において乖離度乖離度については後述するを算定するために用いられるものであるため、必ずしも本システム1がタイプ別の各モデルケースについて図4のようなグラフ化を行う機能を備える必要はない。図4は、図3Bに示した数値例を直感的に理解するために図示したものである。ただし、本システム1において、このように、モデルケースをグラフ化して情報出力部13から出力する機能を備えていれば、本システムの利用者に対して、分類された各タイプの消費傾向を直感的にイメージさせる効果が期待できる。タイプ別モデル乖離度算定部21は、時間帯別エネルギー消費割合算定部17より与えられた、対象消費者iの時間帯別エネルギー消費割合対象エネルギー消費割合Eitに対し、タイプ別モデルケース記憶部23に記録されていたタイプ別モデルケースの時間帯別エネルギー消費割合モデルエネルギー消費割合Ema,tからの乖離度Diaを、タイプa別に算定する。乖離度Diaとは、対象エネルギー消費割合Eitが、モデルエネルギー消費割合Ema,tが示すエネルギー消費の傾向からどの程度離れているかを表わす評価指標である。具体的には、例えば以下の数3に示す算定方法が用いられる。数3Dia=√[Σt{Eit-Ema,t}2]一例として、対象エネルギー消費割合Eitが、Ei1=15,Ei2=25,Ei3=15,Ei4=45、すなわち、深夜15:朝25:昼15:夜45で表わされる対象消費者iの乖離度Diaを算定する。なお、ここでは、タイプ別モデルケース記憶部23に記録されている情報として図3Bの数値を採用するものとする。朝型a=1の場合、Di1=√[{Ei1-Em1,1}2{Ei2-Em1,2}2{Ei3-Em1,3}2{Ei4-Em1,4}2]=√[15-10225-20215-30245-402]=17.3昼型a=2の場合、Di2=√[{Ei1-Em2,1}2{Ei2-Em2,2}2{Ei3-Em2,3}2{Ei4-Em2,4}2]=√[15-10225-10215-40245-402]=30.0以下、同様に夜型a=3、深夜型a=4、朝夜型a=5、24時間型a=6についても乖離度Diaを算定すると、夫々、Di3=22.4,Di4=22.4,Di5=10.0,Di6=22.4が得られる。タイプ決定部25は、タイプ別モデル乖離度算定部21によって得られたタイプa別の乖離度Diaの中から、最も乖離度が低いDiaを選択し、この乖離度を示すタイプを、対象消費者iのエネルギー消費タイプ対象消費者該当タイプというPiとして情報出力部13に出力する。上記の例でいえば、最も小さい乖離度を示しているのはDi5であるため、タイプ決定部25は対象消費者該当タイプPiとして、a=5,すなわち朝夜型と決定して出力する。対象消費者は、本システム1により自分のエネルギー消費の傾向に最も近いエネルギー消費タイプを知ることができる。そして、その結果に基づいて省エネルギー行動を自分自身で考える契機とすることができる。上記の例でいえば、対象消費者自身が朝夜型、すなわち朝と夜の時間帯に比較的エネルギー消費が多いことを知ることで、その時間帯に何か無駄なエネルギー消費をしていないかということを考える動機が与えられ、実際にその時間帯のエネルギー消費の削減につながる行動を取ることが期待される。また、本システム1では、指定された演算対象期間内における対象消費者のエネルギー消費の傾向の分析を行うものとして良い。前記処理開始命令情報に演算対象期間に関する情報が含まれている場合において、演算開始命令受付部14によって演算対象期間を2010年6月と指定された場合には、時間帯別エネルギー消費割合算定部17が、当該指定された演算対象期間内のエネルギー消費実績に基づいて対象エネルギー消費割合Eitを算定し、この値に基づいて対象消費者のエネルギー消費タイプ対象消費者該当タイプが決定されるものとして良い。更に、所定の期間例えば1ヶ月毎に、直近の同期間を演算対象期間として対象消費者のエネルギー消費タイプの分析を行うものとして良い。この場合、同一の対象消費者につき、毎月の対象消費者該当タイプが決定されることとなる。上記の例で示した対象消費者iは、ある年の6月の対象エネルギー消費割合Eitが深夜15:朝25:昼15:夜45であったとする。そして、この対象消費者iのEitは、同年7月では深夜15:朝15:昼20:夜50を示し、同年8月では深夜25:朝10:昼20:夜45を示し、同年9月では深夜15:朝10:昼35:夜40を示したとする。このとき、上記と同様の演算により、7月は6月と同様に朝夜型と認定され、8月は深夜型と認定され、9月は昼型と認定される。図5に月別の対象エネルギー消費割合の変化のイメージ図と、認定された対象消費者該当タイプを示す。同一の対象消費者であっても、時期毎にエネルギー消費の傾向に差異が生じることがあり得るため、このように月毎に対象消費者該当タイプを決定する構成とすることで、その対象消費者独自のエネルギー消費の傾向がより反映された分析が可能となる。図5は、図4と同様に、理解のためにイメージ図を表示させたものであるが、実際に情報出力部13が、図5のようなグラフを過去の月に遡って表示させたり、過去の月に決定されたエネルギー消費タイプの情報を併せて表示させる機能を有するものとしても良い。エネルギー消費者に省エネルギー行動を考えさせる上での一つの情報提供として機能し得る。[別実施形態]以下、別実施形態につき説明する。1上記実施形態では、タイプ別モデルケース記憶部23に記録されている、モデルケースとなるエネルギー消費割合モデルエネルギー消費割合に関する情報は、タイプ別に年間を通して同一のデータが採用されることを前提としていた。これに対し、演算対象期間に応じてモデルエネルギー消費割合を変化させても良い。一例としては、図3の表に示した各値が、季節毎夏期、冬期、中間期のデータとしてタイプ別モデルケース記憶部23に記録される構成が考えられる。そして、演算対象期間が夏期に該当する場合には、タイプ別モデル乖離度算定部21は夏期のモデルエネルギー消費割合の値に基づいて乖離度の算定を行うものとする。冬期、中間期においても、同様に該当する季節に応じたモデルエネルギー消費割合の値に基づいて乖離度の算定を行う。これにより、季節による一般的な消費傾向を反映させた状態で、対象消費者のエネルギー消費の傾向を分析することができるため、対象消費者の傾向がより顕著に現われた形でエネルギー消費タイプ対象消費者該当タイプを認定することができる。2時間帯別エネルギー消費割合算定部17は、あるスパンで自動的に算定を行って、当該算定結果を内部の記憶部に格納する構成としても良い。すなわち、演算開始命令受付部14からの命令情報が与えられていなくても、例えば1ヶ月毎にエネルギー消費者別に時間帯別エネルギー消費割合対象エネルギー消費割合を算定し、この情報を内部の記憶部に格納する。この構成の場合、演算開始命令受付部14から命令情報が与えられると、対象消費者に関する対象エネルギー消費割合を記憶部から読み出してエネルギー消費タイプ決定部19に出力するものとすることができる。3タイプ決定部25は、タイプ別モデル乖離度算定部21から与えられたタイプ別の乖離度Diaうち、最も乖離度が低いタイプが複数存在する場合には、該当するタイプの中から任意のタイプを選択するものとして良い。ただし、上記のような事象は、タイプ別モデルケースの時間帯別エネルギー消費割合モデルエネルギー消費割合Ema,tが図3Bのように全て10の倍数で与えたような場合であれば生じる余地があるが、この値を詳細な数値例えば、小数点以下2桁で与えた場合には、そのような事象はまず起こり得ない。4エネルギー消費タイプ決定部19によって行われる演算処理方法は、上記実施形態以外にも種々の方法が考えられる。図6は、別の演算方法によって対象消費者該当費タイプを決定する場合の構成を示す概念的ブロック図である。図6に示すエネルギー消費タイプ決定部19は、対平均比較部31,平均ケース記憶部33,タイプ決定部35,判定用データ記憶部37を備える。対平均比較部31及びタイプ決定部35は、演算処理を実行する機能的手段であり、平均ケース記憶部33及び判定用データ記憶部37は、所定の情報を格納する記憶手段である。平均ケース記憶部33には、全エネルギー消費者の平均モデルとしてのエネルギー消費割合平均エネルギー消費割合に対応EAtに関するデータが記録されている。例えば、EA1=15,EA2=12,EA3=23,EA4=50、すなわち深夜:朝:昼:夜=15:12:23:50を示すデータが記録されている。平均モデルとしてのエネルギー消費割合としては、例えば、全エネルギー消費者のエネルギー消費量の平均的な値例えば、平均値や中央値メディアンを1時間毎に取り出し、これに基づいて時間帯別のエネルギー消費割合を導出することで得られた値を採用することができる。対平均比較部31は、対象消費者iのエネルギー消費割合対象エネルギー消費割合Eitと平均エネルギー消費割合EAtを比較し、差分値Zit=Eit-EAtを時間帯別に算定してタイプ決定部35に出力する。対象消費者iのエネルギー消費割合Eitとして、図5の8月におけるエネルギー消費割合に関する情報を用いて説明すると、この例では、深夜:朝:昼:夜=25:10:20:45であるため、Zi1,2,3,4=10,-2,-3-5と求められる。判定用データ記憶部37は、Eit>EAtが成立している時間帯の組み合わせに応じて、エネルギー消費タイプを一意に決定するための条件テーブル判定用データが記録されている。図7にこの条件テーブルの一例を示す。タイプ決定部35は、対平均比較部31より与えられた各時間帯t別の差分値Zitを判定用データ記憶部に記録された前記条件テーブルに照らし合わせることで、対象消費者iのエネルギー消費タイプ対象消費者該当タイプを決定する。上記例の場合には、Zit>0を示す時間帯は深夜t=1のみであるため、対象消費者該当タイプは深夜型と決定される。なお、図7の判定用データはあくまで一例であり、他の条件によってエネルギー消費タイプを決定することも可能である。5上記実施形態では、時間帯別エネルギー消費割合算定部17は、単純にエネルギー消費実績を、深夜、朝、昼、夜の4つの時間帯に分けて、夫々の割合を算定した。しかし、上記のように、0:00~6:00を深夜、6:00~9:00を朝、9:00~17:00を昼、17:00~24:000:00を夜とした場合、深夜は6時間、朝は3時間、昼は8時間、夜は7時間で構成されることになる。すなわち、各時間帯を構成する時間の長さに差異が生じている。このため、この時間の長さの差異を解消させるべく、上記と同様の方法によって算定したエネルギー消費割合を、各時間帯を構成する時間の長さで割った値でもってエネルギー消費割合とし、この値に基づいてエネルギー消費タイプを決定するものとしても良い。以下、上記実施形態と同様に具体例を参照して説明する。なお、以下では、混乱を避けるために、各時間帯を構成する時間の長さで除することで得られた値を指す用語には、単位という接頭語を付して説明する。図8は、図3と同様に、タイプ別モデルケース記憶部23に記録される情報をマトリクス状に表示したイメージ図であり、単位エネルギー消費割合を用いてエネルギー消費タイプを決定する場合に対応させたものである。すなわち、タイプ別モデルケース記憶部23には、タイプa別に、各時間帯tにおける単位モデルエネルギー消費割合ema,tが記録されている。この単位モデルエネルギー消費割合ema,tは、時間帯tを構成する時間の長さτtを用いて、ema,t=Ema,t/τtによって算定される。なお、図8Bは、モデルエネルギー消費割合が図3Bの数値例によって表わされる場合に、単位エネルギー消費割合に換算して表記した数値例を示している。例えば、朝型a=1に着目すれば、図3Bでは、Em1,1=10,Em1,2=20,Em1,3=30,Em1,4=40であった。図Bでは、夫々の時間帯を構成する時間数で割ることで得られた、em1,1=Em1,1/τ1=Em1,1/6=1.67,em1,2=Em1,2/τ2=Em1,2/3=6.67,em1,3=Em1,3/τ3=Em1,3/8=3.75,em1,4=Em1,4/τ4=Em1,4/7=5.71がモデルケース記憶部23に夫々記録されている。昼型、夜型、深夜型、朝夜型、24時間型の各類型においても同様である。また、図9は、図8Bに示した数値例を直感的に理解するために図示したものである。単位モデルエネルギー消費割合ema,tの算定方法を鑑みれば、当然に各モデルケースの合計は100とはならない。図9のグラフによれば、各タイプの名称がエネルギー消費の傾向を直感的に表現していることについての理解が容易である。例えば、24時間型であれば、各時間帯において万遍なくエネルギー消費がなされ、朝夜型であれば、朝と夜の時間帯に比較的エネルギー消費が多くなされている。タイプ別モデル乖離度算定部21は、時間帯別エネルギー消費割合算定部17より与えられた、単位対象エネルギー消費割合eitに対し、タイプ別モデルケース記憶部23に記録されていた単位モデルエネルギー消費割合ema,tからの乖離度Diaを、タイプa別に算定する。この算定方法としては、Eitの代わりにeitを、Ema,tの代わりにema,tを夫々用いることで、上記数2と同様の方法で算定できる。また、エネルギー消費タイプ決定部19が図6の構成である場合においても、対平均比較部31が、単位対象エネルギー消費割合eitと単位平均エネルギー消費割合eAtを比較し、差分値Zit=eit-eAtを時間帯別に算定してタイプ決定部35に出力する構成とすれば良い。そして、判定用データ記憶部37には、eit>eAtが成立している時間帯の組み合わせに応じて、対象消費者iのエネルギー消費タイプ対象消費者該当タイプを一意に決定するための条件テーブル判定用データが記録されており、タイプ決定部35は、対平均比較部31より与えられた各時間帯t別の差分値Zitを判定用データ記憶部に記録された前記条件テーブルに照らし合わせることで、対象消費者iのエネルギー消費タイプ対象消費者該当タイプを決定する構成とすれば良い。6上記実施形態では、消費ガス量と消費電力量の双方が入力情報受付部11に与えられる場合を例示して説明したが、消費電力量のみ又は消費ガス量のみが入力情報受付部11に与えられ、この与えられた媒体別消費量に基づいて、エネルギー消費タイプ決定部19が消費タイプを判定する構成としても構わない。7上記実施形態では、本システムが、対象消費者のエネルギー消費タイプを規定の6タイプ朝型、昼型、夜型、深夜型、朝夜型、24時間型の中から一のタイプに決定する構成であるとして説明を行った。しかし、タイプ別モデルケース記憶部23,或いは判定用データ記憶部37に記録させる情報を改変することで、選択肢となるタイプの候補を変化させることが可能である。エネルギー消費タイプ決定部19が図2に示す構成の場合は、乖離度が最も低い一のタイプに決定される。また、同決定部19が図6に示す構成の場合は、予め定められた条件表に従って一のタイプに決定される。つまり、タイプの数や種類を変えた場合であっても、対象消費者のエネルギー消費タイプを必ず規定の複数のタイプの中から一のタイプに決定することが可能である。このため、規定のエネルギー消費タイプの分類法を上記実施形態と異ならせた場合であっても、本システムは適用できるため汎用性が高い。8図7に示す表において、差分値又は差分値の和を比較した場合の不等号を伴う条件式で型の判定を行う際、右辺と左辺が等しくなる場合については一方の型に決定されるように予め定められたものとしたが、例えば、このような場合に乱数等に基づいて任意に決定される構成としても良い。"