"第一の時間帯の実績値および第二の時間帯の実績値を含む複数の第一のデータのうち、前記第一の時間帯および前記第二の時間帯の実績値が類似するデータ同士を同一のグループに分類する分類部と、前記グループの前記第一の時間帯における前記実績値と、第二のデータに含まれる前記第一の時間帯の実績値との類似する度合いを算出する第一の算出部と、前記第一の算出部により算出された度合いに基づいて、複数のグループを選択する選択部と、前記選択部により選択されたグループごとに、該グループに含まれる第二の時間帯における前記第一のデータの部分を合成する合成部とを有することを特徴とする予測装置。前記第一の算出部により算出された度合いに基づいて、前記合成部により合成された前記第一のデータの部分ごとに、該合成された第一のデータの部分が示す事象が発生しうる度合いを算出する第二の算出部をさらに有することを特徴とする請求項1に記載の予測装置。前記合成部は、前記選択部により選択されたグループごとに、前記第一の算出部により算出された類似する度合いに基づいて、類似する度合いが高い方から順に1つまたは複数個の第一のデータを選択し、選択した第一のデータの前記第二の時間帯の部分を合成することを特徴とする請求項1または2に記載の予測装置。前記合成部による合成結果を出力する出力部をさらに有することを特徴とする請求項1、2、3のいずれか一つに記載の予測装置。前記合成部による合成結果、および、前記第二の算出部により算出された前記度合いを出力する出力部をさらに有することを特徴とする請求項2に記載の予測装置。コンピュータに、第一の時間帯の実績値および第二の時間帯の実績値を含む複数の第一のデータのうち、前記第一の時間帯および前記第二の時間帯の実績値が類似するデータ同士を同一のグループに分類し、前記グループの前記第一の時間帯における前記実績値と、第二のデータに含まれる前記第一の時間帯の実績値との類似する度合いを算出し、算出された前記度合いに基づいて、複数のグループを選択し、選択されたグループごとに、該グループに含まれる第二の時間帯における前記第一のデータの部分を合成する各処理を実行させるための予測プログラム。コンピュータが実行する予測方法であって、第一の時間帯の実績値および第二の時間帯の実績値を含む複数の第一のデータのうち、前記第一の時間帯および前記第二の時間帯の実績値が類似するデータ同士を同一のグループに分類し、前記グループの前記第一の時間帯における前記実績値と、第二のデータに含まれる前記第一の時間帯の実績値との類似する度合いを算出し、算出された前記度合いに基づいて、複数のグループを選択し、選択されたグループごとに、該グループに含まれる第二の時間帯における前記第一のデータの部分を合成する各処理を実行させることを特徴とする予測方法。しかしながら、上記の技術では、予測結果の精度が低くなる場合があるという問題がある。例を挙げて説明する。図18、図19は、従来の消費電力の予測を行う技術の一例を説明するための図である。図18の例は、予測対象日である2011年10月1日の6時から9時までの時間帯の消費電力の実績値のパターン90を示す。また、図18の例において、パターン90以外の複数のパターンは、予測対象日より前の2011年9月1日から9月30日までの30日間分の6時から20時までの時間帯の消費電力の実績値のパターンである。図18の例では、パターン90以外の30個の複数のパターンを4つのグループに分類することができる。例えば、図18の例に示すように、11時ごろに消費電力のピークを迎え、ばらつきが小さい6個のパターンをグループAに分類することができる。また、14時ごろに消費電力のピークを迎え、ばらつきが大きい10個のパターンをグループBに分類できる。また、12時から13時ごろと17時ごろに消費電力のピークを迎え、ばらつきが大きい8個のパターンをグループCに分類することができる。また、12時から13時ごろにピークを迎え、消費電力が他のグループに分類されたパターンより低く、ばらつきが、グループAに分類されたパターンより大きく、グループB、Cに分類されたパターンより小さい6個のパターンをグループDに分類できる。図18の例において、予測対象日である2011年10月1日の6時から9時までの時間帯の実績値のパターンを用いて、2011年10月1日の10時から20時までの時間帯の消費電力を、従来の消費電力の予測を行う技術を用いて予測する場合を説明する。図18の例において、従来の消費電力の予測を行う技術では、まず、6時から9時までの時間帯について、予測対象日の実績値のパターン90と、過去の実績値の消費電力の複数のパターンのそれぞれとを比較し、類似度を算出する。そして、従来の消費電力の予測を行う技術では、類似度が大きいほうから所定個、例えば、6個の過去の実績値の消費電力のパターンを選択する。ここで、図19の例に示すように、6つのパターンが選択された場合について説明する。図19の例では、グループBに分類された9月5日、9月14日、9月22日の3個のパターン、グループCに分類された9月6日、9月11日、9月29日の3個のパターンが選択された場合を示す。図19の例において、従来の消費電力の予測を行う技術では、選択した6つのパターンについて、消費電力の予測を行う10時から20時までの実績値の平均値を算出し、算出した結果を予測時系列として出力する。しかしながら、従来の消費電力の予測を行う技術では、図19の例に示すように、予測時系列が、過去のパターンのいずれにも類似していない場合が発生する。それゆえ、従来の消費電力の予測を行う技術では、予測結果が、実際の結果と大きく異なる場合がある。したがって、従来の消費電力の予測を行う技術では、予測結果の精度が低くなる場合があるという問題がある。また、図18の例に示すように、予測対象日のパターン90は、グループA~Dごとのパターンの平均値のうち、グループAのパターンの平均値に最も類似する。しかしながら、図19の例に示すように、グループB、Cではばらつきが大きいため、これらのグループB、Cのパターンの中から、パターン90との類似度が高い6個のパターンが選択されてしまう場合がある。そのため、従来の消費電力の予測を行う技術では、本来、選択されるはずのグループAのパターンが選択されない場合がある。したがって、従来の消費電力の予測を行う技術では、予測結果の精度が低くなる場合があるという問題がある。なお、かかる問題は、消費電力を予測する場合にのみ発生するものではなく、同様の方法で、過去の実績値を基にデータを予測する場合にも、同様に発生する。例えば、製品を生産する工場などにおける生産システムにおいて、過去の製品の時系列の需要量時系列データから、製品の需要量を予測し、予測結果に応じて、製品の生産量を制御する場合などにも上記の問題は、同様に発生する。開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、予測結果の精度の低下を抑制することができる予測装置、予測プログラムおよび予測方法を提供することを目的とする。本願の開示する予測装置は、分類部と、第一の算出部と、選択部と、合成部とを有する。分類部は、第一の時間帯の実績値および第二の時間帯の実績値を含む複数の第一のデータのうち、第一の時間帯および第二の時間帯の実績値が類似するデータ同士を同一のグループに分類する。第一の算出部は、グループの第一の時間帯における実績値に対応する値と、第二のデータに含まれる第一の時間帯の実績値との類似する度合いを算出する。第二の算出部は、第一の算出部により算出された度合いに基づいて、複数のグループを選択する。合成部は、選択部により選択されたグループごとに、グループに含まれる第二の時間帯における第一のデータの部分を合成する。本願の開示する予測装置の一つの態様によれば、予測結果の精度の低下を抑制することができる。以下に、本願の開示する予測装置、予測プログラムおよび予測方法の各実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施例は開示の技術を限定するものではない。実施例に係る予測装置について説明する。図1は、実施例に係る予測装置の機能構成の一例を示す図である。本実施例では、予測装置10が、2011年の10月1日の10時から20時までの各時刻の消費電力の予測値を算出することで、消費電力の予測を行う場合について説明する。予測装置10は、2011年9月1日から9月30日までの各日の0時から23時までの消費電力の実績値を含む時系列データ、および、予測対象日の2011年10月1日の0時から9時までの消費電力の実績値を含む時系列データを用いて、予測を行う。ここで、以下の説明では、消費電力の実績値を含む時系列データを、パターンと表記する場合がある。予測装置10は、9月1日から9月30日までの各日の6時から9時までの第一の時間帯の消費電力の実績値、および、10時から20時までの第二の時間帯の消費電力の実績値を含む複数のパターンを次のように分類する。すなわち、予測装置10は、第一の時間帯および第二の時間帯の実績値が類似するパターン同士を同一のグループに分類する。そして、予測装置10は、各グループのパターンの第一の時間帯における実績値の平均値と、予測対象日のパターンに含まれる第一の時間帯の実績値との非類似度を算出する。ここで、非類似度は、値が大きいほど、類似する度合いが低いことを示し、値が小さいほど、類似する度合いが高いことを示す。すなわち、非類似度は、類似する度合いを示すといえる。また、以下の説明では、第一の時間帯を、比較対象時間帯と表記し、第二の時間帯を予測対象時間帯と表記する場合がある。続いて、予測装置10は、算出された非類似度が小さい方から所定個、例えば、3個のグループを選択する。その後、予測装置10は、選択されたグループごとに、グループに含まれるパターンの第二の時間帯における部分を合成する。このように、予測装置10は、予測対象日のパターンに含まれる第一の時間帯の実績値と類似する所定個のグループごとに、グループに含まれるパターンの第二の時間帯における部分を合成する。したがって、予測装置10によれば、合成された部分が、9月1日から9月30日までのいずれかのパターンの第二の時間帯における部分に類似する。それゆえ、予測装置10によれば、合成結果を予測結果とすれば、予測結果が実際の結果と大きく異なるような事象が発生することが抑制される。また、予測装置10は、第一の時間帯および第二の時間帯の実績値が類似するパターン同士を同一のグループに分類する。そして、予測装置10は、各グループのパターンの第一の時間帯における実績値の平均値と、予測対象日のパターンに含まれる第一の時間帯の実績値との非類似度を算出する。すなわち、予測装置10によれば、予測対象日のパターンに対して非類似度を算出する際に比較対象となるデータとして、グループ内における実績値の平均値を用いる。それゆえ、予測装置10によれば、予測対象日のパターンに類似していないグループについて、そのグループのパターンを選択することが抑制される。したがって、以上の事から、予測装置10によれば、予測結果の精度の低下を抑制することができる。[予測装置の機能構成]図1に示すように、予測装置10は、入力部11と、出力部12と、記憶部13と、制御部14とを有する。入力部11は、各種情報を制御部14に入力する。例えば、入力部11は、ユーザから、後述の予測処理を実行するための指示を受け付けて、受け付けた指示を制御部14に入力する。入力部11のデバイスの一例としては、マウスやキーボードなどのユーザの操作を受け付けるデバイスなどが挙げられる。出力部12は、各種の情報を出力する。例えば、出力部12は、後述の出力制御部14fの制御により、2011年の10月1日の10時から20時までの各時刻の消費電力の予測値を含む予測パターン、および、後述の実現度を表示する。出力部12のデバイスの一例としては、液晶ディスプレイなどが挙げられる。記憶部13は、各種情報を記憶する。例えば、記憶部13は、パターン13a、予測情報13bを記憶する。パターン13aは、消費電力の実績値を含む時系列データである。図2は、パターンの一例を示す図である。図2の例では、パターン13aは、2011年9月1日から9月30日までの各日の0時から23時までの消費電力の実績値を含む時系列データ、および、予測対象日の2011年10月1日の0時から9時までの消費電力の実績値を含む時系列データを含む。パターン13aは、外部の装置などの各種装置から取得されて、記憶部13に記憶される。予測情報13bは、後述の合成部14dにより合成された予測対象時間帯のパターンと、後述の第二の算出部14eにより算出された実現度とを含む。記憶部13は、例えば、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置である。なお、記憶部13は、上記の種類の記憶装置に限定されるものではなく、RAMRandomAccessMemory、ROMReadOnlyMemoryであってもよい。制御部14は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。図1に示すように、制御部14は、分類部14aと、第一の算出部14bと、選択部14cと、合成部14dと、第二の算出部14eと、出力制御部14fとを有する。分類部14aは、各種情報を分類する。例えば、分類部14aは、比較対象時間帯の消費電力の実績値および予測対象時間帯の消費電力の実績値を含む9月1日から9月30日までの複数の時系列データのうち、比較対象時間帯および予測対象時間帯が類似する時系列データ同士を1つのグループに分類する。具体例を挙げて説明すると、分類部14aは、まず、記憶部13から、パターン13aを取得する。これにより、分類部14aは、2011年9月1日の0時から10月1日の9時までの各時刻における消費電力の実績値を取得することができる。次に、分類部14aは、パターン13aから、2011年9月1日から9月30日までの各日の6時から20時までの時系列データを抽出することにより、学習データを生成する。図3は、2011年9月1日から9月30日までの時系列データの一例を示す。図3の例では、時系列データ20は、2011年9月1日から9月30日までの各日の0時から23時までの消費電力の実績値を示す。例えば、時系列データ20は、2011年9月1日の0時の消費電力の実績値が、300kWであることを示す。その他、各日の各時刻における消費電力の実績値についても同様である。図4は、2011年9月1日から9月30日までの各日の6時から20時までの時系列データの一例を示す。例えば、分類部14aは、図3の例に示す時系列データ20から、図4の例が示す2011年9月1日から9月30日までの各日の6時から20時までの時系列データを学習データ21として抽出する。また、図4の例では、学習データ21は、6時から9時までの第一の時間帯における消費電力の実績値21aと、10時から20時までの第二の時間帯における消費電力の実績値21bとを含む。また、分類部14aは、パターン13aから、予測対象日である2011年10月1日の6時から9時までの時系列データを抽出することにより、予測対象データを生成する。図5は、予測対象データの一例を示す図である。図5の例では、予測対象データ22は、6時から9時までの第一の時間帯における消費電力の実績値を示す。そして、分類部14aは、2011年9月1日から9月30日までの30日について、2つの日の組み合わせ、例えば、9月1日と9月2日、9月1日と9月3日など、全ての組み合わせを算出する。なお、この組み合わせの総数は、435である。続いて、分類部14aは、全ての組み合わせについて、次のような処理を行う。すなわち、分類部14aは、学習データ21を用いて、6時から20時までの各時刻について、実績値の差の絶対値を算出する。そして、分類部14aは、6時から20時までの各時刻について算出した15個の絶対値の総和を算出する。続いて、分類部14aは、算出した総和を15で割った値を、該当する組み合わせが示す2つの日の6時から20時までの時系列データの非類似度として算出する。すなわち、分類部14aは、学習データ21を用いて、組み合わせが示す2つの日の比較対象時間帯および予測対象時間帯の時系列データの類似を示す度合いを算出する。このようにして、分類部14aは、全ての組み合わせについて、非類似度を算出する。図6は、分類部による非類似度の算出方法の一例を示す図である。図6の例では、d1DAY1,DAY2は、DAY1が示す日と、DAY2が示す日との組み合わせにおける6時から20時までの非類似度を算出するための関数を示す。図6の例では、例えば、分類部14aが、この関数を用いて、2011年9月1日と2011年9月2日との組み合わせにおける非類似度243.33を算出する場合が示されている。また、図6の例では、例えば、分類部14aが、2011年9月1日と2011年9月3日との組み合わせにおける非類似度288.33を算出する場合が示されている。図6の例では、例えば、分類部14aが、2011年9月29日と2011年9月30日との組み合わせにおける非類似度249.67を算出する場合が示されている。なお、分類部14aは、組み合わせが示す2つの日の6時から20時までの時系列データ間において、消費電力がピークとなる時刻の消費電力の実績値の差が大きくなるほど、値が大きくなるように非類似度を算出することもできる。そこで、このような非類似度の算出方法について説明する。図7は、分類部による非類似度の算出方法の他の例を示す図である。ここでは、2011年9月1日と9月2日との組み合わせ、および、2011年9月1日と9月3日との組み合わせを例に挙げて説明する。図7の例では、aの列は、9月1日の各時刻の消費電力の実績値を示す。また、図7の例では、bの列は、9月2日の各時刻の消費電力の実績値を示す。また、図7の例では、cの列は、9月3日の各時刻の消費電力の実績値を示す。また、図7の例では、|a-b|の列は、9月1日の各時刻の消費電力の実績値と、9月2日の各時刻の消費電力の実績値との差の絶対値を示す。また、図7の例では、|a-c|の列は、9月1日の各時刻の消費電力の実績値と、9月3日の各時刻の消費電力の実績値との差の絶対値を示す。また、図7の例では、Paは、9月1日の6時から20時までの消費電力の実績値のうち、ピークとなる実績値1100に、所定値、例えば、0.8を乗じた値8801100×0.8以上となる実績値を示す。図7の例では、Paは、10時~13時のそれぞれの時刻の実績値1020、1100、1050、900を指す。また、図7の例では、Pbは、9月2日の6時から20時までの消費電力の実績値のうち、ピークとなる実績値1200に、所定値、例えば、0.8を乗じた値9601200×0.8以上となる実績値を示す。図7の例では、Pbは、12時~15時のそれぞれの時刻の実績値1050、1150、1200、1150を指す。また、図7の例では、Pcは、9月3日の6時から20時までの消費電力の実績値のうち、ピークとなる実績値1000に、所定値、例えば、0.8を乗じた値10001000×0.8以上となる実績値を示す。図7の例では、Pcは、11時~13時、15時~18時のそれぞれの時刻の実績値830、900、900、900、980、1000、900を指す。また、図7の例では、Paの|a-b|の列は、Paが示す実績値に対応する時刻における9月1日の消費電力の実績値と、9月2日の消費電力の実績値との差の絶対値を示す。また、図7の例では、Pbの|a-b|の列は、Pbが示す実績値に対応する時刻における9月1日の消費電力の実績値と、9月2日の消費電力の実績値との差の絶対値を示す。また、図7の例では、Paの|a-c|の列は、Paが示す実績値に対応する時刻における9月1日の消費電力の実績値と、9月3日の消費電力の実績値との差の絶対値を示す。また、図7の例では、Pcの|a-c|の列は、Pcが示す実績値に対応する時刻における9月1日の消費電力の実績値と、9月3日の消費電力の実績値との差の絶対値を示す。図7の例に示すように、分類部14aは、9月1日と9月2日の組み合わせについて、上記と同様にして、総和を15で割った値243.33を算出する。そして、分類部14aは、9月1日の6時から20時までの消費電力の実績値のうち、ピークとなる実績値1100に、所定値、例えば、0.8を乗じた値880以上となる実績値を特定する。図7の例では、分類部14aは、10時~13時のそれぞれの時刻の実績値1020、1100、1050、900を特定する。また、分類部14aは、9月2日の6時から20時までの消費電力の実績値のうち、ピークとなる実績値1200に、所定値、例えば、0.8を乗じた値960以上となる実績値を特定する。図7の例では、分類部14aは、12時~15時のそれぞれの時刻の実績値1050、1150、1200、1150を特定する。そして、分類部14aは、9月1日の6時から20時までの時刻のうち、特定した実績値に対応する時刻10時、11時、12時、13時のそれぞれの時刻について、9月1日の消費電力の実績値と、9月2日の消費電力の実績値との差の絶対値を算出する。図7の例では、分類部14aは、絶対値270、200、0、250を算出する。そして、分類部14aは、算出した絶対値の平均値180.002702000250/4を算出する。続いて、分類部14aは、9月2日の6時から20時までの時刻のうち、特定した実績値に対応する時刻12時、13時、14時、15時のそれぞれの時刻について、9月2日の消費電力の実績値と、9月2日の消費電力の実績値との差の絶対値を算出する。図7の例では、分類部14aは、絶対値0、250、500、650を算出する。そして、分類部14aは、算出した絶対値の平均値350.000250500650/4を算出する。その後、分類部14aは、算出した243.33と、180.00と、350.00との和773.33を、9月1日と9月2日との組み合わせにおける非類似度d12011/09/01,2011/09/02として算出する。分類部14aは、同様に、9月1日と9月3日との組み合わせにおける非類似度d12011/09/01,2011/09/03も算出する。また、分類部14aは、全ての組み合わせについて、同様にして、類似度を算出することができる。このようにして、分類部14aは、2つの時系列データ間での消費電力の実績値のピークの時間帯の相違を加味した非類似度を算出する。そして、分類部14aは、全ての組み合わせについて算出した非類似度を用いて、公知の群平均法により、日毎の6時から20時までの時系列データを、所定数、例えば、4つのクラスターA、B、C、Dに分類するためのクラスタリングを行う。すなわち、分類部14aは、時系列データを所定数、例えば、4つのグループに分類する。このようにして、分類部14aは、類似する時系列データ同士を1つのクラスターにまとめる。なお、上述したように、2つの時系列データ間での消費電力の実績値のピークの時間帯を加味した非類似度を用いてクラスタリングした場合には、分類部14aは、ピークの時間帯の相違を加味したクラスタリングを行うことができる。図8は、クラスタリングの結果の一例を示す図である。図8の例では、クラスターAに、2011年9月1日、2011年9月26日、2011年9月24日、2011年9月27日、2011年9月21日、2011年9月8日の各時系列データが分類された場合を示す。また、図8の例は、クラスターB、C、Dについても、同様に、各日時が示す時系列データが分類されたことを示す。第一の算出部14bは、各種情報を算出する。例えば、第一の算出部14bは、各クラスタリングに分類された時系列データパターンの比較対象時間帯における実績値の平均値と、予測対象日の時系列データの比較対象時間帯における実績値との非類似度を算出する。具体例を挙げて説明する。図9は、第一の算出部により実行される処理の一例を説明するための図である。図9の例に示すクラスターA、B、C、Dのそれぞれには、図8の例に示す各時系列データが分類されている。また、図9の例では、d0DAY1,DAY2は、比較対象時間帯の各時刻について、DAY1が示す時系列データの実績値と、DAY2が示す時系列データの実績値との差の絶対値の総和の平均値を非類似度として算出するための関数である。例えば、図9の例では、第一の算出部14bは、この関数を用いて、非類似度を算出する。例えば、第一の算出部14bは、6時から9時までの各時刻について、クラスタリングに分類されたパターンと、予測対象日のパターンとの実績値の差の絶対値を算出する。そして、第一の算出部14bは、6時から9時までの各時刻について算出した4個の絶対値の総和を算出する。続いて、第一の算出部14bは、算出した総和を4で割った平均値を、該当する組み合わせの6時から9時までのパターンの非類似度として算出する。すなわち、第一の算出部14bは、このようにして、分類部14aは、全てのクラスタリングに分類された全てのパターンのそれぞれと、予測対象日のパターンとの全ての組み合わせについて、非類似度を算出する。例えば、図9の例では、第一の算出部14bが、2011年9月1日と2011年10月1日との組み合わせにおける非類似度65.00を算出する場合が示されている。そして、第一の算出部14bは、クラスター毎に、算出した非類似度の平均値を算出する。例えば、図9の例では、d2CLUSTER1,DAY1は、CLUSTER1が示すクラスターに分類されたパターンと、DAY1が示す予測対象日のパターンとについて算出された比較対象時間帯の非類似度の平均値を算出するための関数である。例えば、図9の例では、第一の算出部14bは、この関数を用いて、非類似度の平均値を算出する。図9の例では、第一の算出部14bが、クラスターAについて、非類似度の平均値65.00を算出する場合が示されている。また、図9の例では、第一の算出部14bが、クラスターBについて、非類似度の平均値81.00を算出する場合が示されている。また、図9の例では、第一の算出部14bが、クラスターCについて、非類似度の平均値90.62を算出する場合が示されている。また、図9の例では、第一の算出部14bが、クラスターDについて、非類似度の平均値138.75を算出する場合が示されている。選択部14cは、第一の算出部14bにより算出された非類似度に基づいて、クラスターを選択する。例えば、選択部14cは、まず、第一の算出部14bにより算出された非類似度のうち、最も値が小さい非類似度を特定する。例えば、図9の例に示すように、クラスターA~Dについて第一の算出部14bにより4つの非類似度65.00、81.00、90.62、138.75が算出された場合には、選択部14cは、最も値が小さい非類似度65.00を特定する。そして、選択部14cは、最も値が小さい非類似度に、所定値、例えば、1.5を乗じた値以下の非類似度を新たに特定し、特定した非類似度に対応するクラスターを選択する。なお、選択部14cは、最も値が小さい非類似度に、所定値を加算した値以下の非類似度を新たに特定し、特定した非類似度に対応するクラスターを選択することもできる。図10は、選択部により実行される処理の一例を説明するための図である。図10の例では、選択部14cが、最も値が小さい非類似度65.00を特定した場合が示されている。また、図10の例では、選択部14cが、非類似度65.00に、所定値、例えば、1.5を乗じた値97.5以下の非類似度81.00、90.62を新たに特定した場合が示されている。そして、選択部14cは、特定した非類似度65.00、81.00、90.62のそれぞれに対応するクラスターA、B、Cを選択する。合成部14dは、選択部14cにより選択されたクラスターごとに、クラスターに分類されたパターンの予測対象時間帯の部分を合成する。具体例を挙げて説明する。図11および図12A、12B、12Cは、合成部により実行される処理の一例を説明するための図である。合成部14dは、まず、予め定められたパターン数時系列データの数Nを、選択部14cにより選択されたクラスターの数で割った値Wを算出する。例えば、パターン数Nが6であり、図10の例に示すように、選択部14cにより3つのクラスターA、B、Cが選択された場合には、合成部14dは、値W=26/3を算出する。そして、合成部14dは、各クラスターについて、予測対象日の比較対象時間帯のパターンとの類似度が高い非類似度が低い上位W個のパターンを選択する。例えば、値W=2である場合には、図11の例に示すように、クラスターA、B、Cのそれぞれについて、予測対象日の比較対象時間帯のパターンとの類似度が高い上位2個のパターンを選択する。なお、図11の例では、クラスターAに分類されたパターンのうち、予測対象日の比較対象時間帯のパターンとの類似度が高い上位2個のパターンが、2011年9月26日のパターン、2011年9月24日のパターンであることを示す。また、図11の例では、クラスターBに分類されたパターンのうち、予測対象日の比較対象時間帯のパターンとの類似度が高い上位2個のパターンが、2011年9月5日のパターン、2011年9月22日のパターンであることを示す。また、図11の例では、クラスターCに分類されたパターンのうち、予測対象日の比較対象時間帯のパターンとの類似度が高い上位2個のパターンが、2011年9月6日のパターン、2011年9月29日のパターンであることを示す。なお、合成部14dは、選択されたクラスターのそれぞれに分類されたパターンについて、予測対象日の比較対象時間帯のパターンとの非類似度が、αβ以下となるパターンを各クラスターから選択することもできる。ここで、αは、予測対象日の比較対象時間帯のパターンとの非類似度が最も小さいパターンの非類似度である。また、βは、所定値である。続いて、合成部14dは、クラスターごとに、選択された類似度が高い上位W個のパターンを合成する。例えば、合成部14dは、図11の例に示すように、クラスターA、B、Cについて、それぞれ2個のパターンを選択した場合には、次のような処理を行う。すなわち、合成部14dは、クラスターA、B、Cのそれぞれについて、2個のパターンの予測対象時間帯の実測値の平均値を算出する。そして、合成部14dは、予測対象時間帯における2個のパターンと実測値の平均値とを合成する。このようにして、合成部14dは、予測対象時間帯におけるパターンを生成して、予測時系列データ予測パターンを生成する。図12Aの例に示すように、合成部14dは、パターンAについて、10時から20時までの予測対象時間帯の9月24日のパターンと9月26日のパターンとの平均値を算出して、10月1日の予測対象時間帯の各時刻の消費電力の予測値predAを算出する。そして、合成部14dは、算出した予測値と、9月24日のパターンと9月26日のパターンとを合成する。また、図12Bの例に示すように、合成部14dは、パターンCについて、予測対象時間帯の9月6日のパターンと9月29日のパターンとの平均値を算出して、10月1日の予測対象時間帯の各時刻の消費電力の予測値predCを算出する。そして、合成部14dは、算出した予測値と、9月6日のパターンと9月29日のパターンとを合成する。また、図12Cの例に示すように、合成部14dは、パターンBについて、予測対象時間帯の9月5日のパターンと9月22日のパターンとの平均値を算出して、10月1日の予測対象時間帯の各時刻の消費電力の予測値predBを算出する。そして、合成部14dは、算出した予測値と、9月5日のパターンと9月22日のパターンとを合成する。第二の算出部14eは、合成部14dにより算出された予測値ごとに、かかる予測値が発生しうる度合いである実現度を算出する。例えば、第二の算出部14eは、予測値に対応するクラスターごとに、クラスターに分類されたパターンの数を算出する。図13は、第二の算出部が実行する処理の一例を説明するための図である。例えば、図8に示すように分類部14aにより各クラスターにパターンが分類され、図11に示すように選択部14cにより3つのクラスターが選択された場合には、第二の算出部14eは、次のような処理を行う。すなわち、図13の例に示すように、第二の算出部14eは、クラスターAに分類されたパターンの数を6、クラスターBに分類されたパターンの数を10、クラスターCに分類されたパターンの数を8として算出する。そして、第二の算出部14eは、全クラスターのパターンの数を算出する。例えば、図13の例では、第二の算出部14eは、全クラスターのパターンの数246108を算出する。続いて、第二の算出部14eは、クラスターごとに、選択部14cにより特定された最も小さい非類似度を、クラスターに対応する非類似度で割った値Tを算出する。また、第二の算出部14eは、クラスターごとに、クラスターのパターンの数を、全クラスターのパターンの数で割った値Gを算出する。そして、第二の算出部14eは、クラスターごとに、値Tと値Gとの乗算値を、実現度として算出する。例えば、図13の例では、第二の算出部14eは、クラスターAに対応する予測値が発生しうる度合いである実現度0.25を算出する。また、図13の例では、第二の算出部14eは、クラスターBに対応する予測値が発生しうる度合いである実現度0.334を算出する。また、図13の例では、第二の算出部14eは、クラスターCに対応する予測値が発生しうる度合いである実現度0.239を算出する。そして、第二の算出部14eは、クラスターごとに、クラスターに対応する実現度と、合成部14dによる合成結果とを含めた予測情報13bを生成し、生成した予測情報13bを記憶部13に格納する。図14は、第二の算出部が実行する処理の一例を説明するための図である。図14の例では、第二の算出部14eにより算出された予測情報13bの一例が示されている。図14の例では、合成結果に実現度が付されている。出力制御部14fは、記憶部13に記憶された予測情報13bを取得し、取得した予測情報を表示するように、出力部12の表示を制御する。例えば、出力制御部14fは、図14の例に示す予測情報13bを表示するように制御する。図15は、実施例に係る予測装置が実行する処理の一例を説明するための図である。図15の例の左側の図は、パターン13aが示すパターンであり、右側の図は、予測装置10の処理の結果得られた予測情報13bが表示された場合を示す。実施例に係る予測装置10は、比較対象時間帯および予測対象時間帯の実績値が類似するパターン同士を同一のグループに分類する。そして、予測装置10は、各グループのパターンの比較対象時間帯における実績値の平均値と、予測対象日のパターンに含まれる比較対象時間帯の実績値との非類似度を算出する。続いて、予測装置10は、算出された非類似度が小さい方から所定個、例えば、3個のグループを選択する。その後、予測装置10は、選択されたグループごとに、グループに含まれるパターンの予測対象時間帯における部分を合成する。すなわち、図15の例に示すように、予測装置10は、予測対象日のパターンに含まれる比較対象時間帯の実績値と類似する所定個のグループごとに、グループに含まれるパターンの予測対象時間帯における部分を合成する。したがって、予測装置10によれば、合成された部分が、9月1日から9月30日までのいずれかのパターンの予測対象時間帯における部分に類似する。それゆえ、予測装置10によれば、合成結果を予測結果に用いることで、予測結果が実際の結果と大きく異なるような事象が発生することが抑制される。また、予測装置10は、比較対象時間帯および予測対象時間帯の実績値が類似するパターン同士を同一のグループに分類する。そして、予測装置10は、各グループのパターンの比較対象時間帯における実績値の平均値と、予測対象日のパターンに含まれる比較対象時間帯の実績値との非類似度を算出する。すなわち、予測装置10によれば、予測対象日のパターンに対して非類似度を算出する際に比較対象となるデータとして、グループ内における実績値の平均値を用いる。それゆえ、予測装置10によれば、予測対象日のパターンに類似していないグループについて、そのグループのパターンを選択することが抑制される。したがって、以上の事から、予測装置10によれば、予測結果の精度の低下を抑制することができる。制御部14は、ASICApplicationSpecificIntegratedCircuitやFPGAFieldProgrammableGateArrayなどの集積回路またはCPUCentralProcessingUnitやMPUMicroProcessingUnitなどの電子回路である。[処理の流れ]次に、本実施例に係る予測装置10の処理の流れについて説明する。図16は、実施例に係る予測処理の手順を示すフローチャートである。予測処理は、例えば、入力部11から、予測処理を実行するための指示を制御部14が受け付けたタイミングで、実行される。図16に示すように、分類部14aは、記憶部13から、パターン13aを取得するS101。続いて、分類部14aは、学習データを生成するとともに予測対象データを生成するS102。そして、分類部14aは、全ての組み合わせについて、非類似度を算出するS103。そして、分類部14aは、全ての組み合わせについて算出した非類似度を用いて、公知の群平均法により、日毎の6時から20時までの時系列データを、所定数のクラスターグループに分類するためのクラスタリングを行うS104。第一の算出部14bは、各クラスタリングに分類された時系列データパターンの比較対象時間帯における実績値の平均値と、予測対象日の時系列データの比較対象時間帯における実績値との非類似度を算出するS105。続いて、選択部14cは、第一の算出部14bにより算出された非類似度に基づいて、非類似度が小さいクラスターを選択するS106。続いて、合成部14dは、各クラスターについて、予測対象日の比較対象時間帯のパターンとの類似度が高い上位W個のパターンを選択するS107。そして、合成部14dは、予測対象時間帯における2個のパターンと実測値の平均値とを合成するS108。第二の算出部14eは、合成部14dにより算出された予測値ごとに、かかる予測値が発生しうる度合いである実現度を算出するS109。そして、第二の算出部14eは、クラスターごとに、クラスターに対応する実現度と、合成部14dによる合成結果とを含めた予測情報13bを生成し、生成した予測情報13bを記憶部13に格納するS110。そして、出力制御部14fは、記憶部13に記憶された予測情報13bを取得し、取得した予測情報を表示するように、出力部12の表示を制御しS111、処理を終了する。上述してきたように、実施例に係る予測装置10は、比較対象時間帯および予測対象時間帯の実績値が類似するパターン同士を同一のグループに分類する。そして、予測装置10は、各グループのパターンの比較対象時間帯における実績値の平均値と、予測対象日のパターンに含まれる比較対象時間帯の実績値との非類似度を算出する。続いて、予測装置10は、算出された非類似度が小さい方から所定個、例えば、3個のグループを選択する。その後、予測装置10は、選択されたグループごとに、グループに含まれるパターンの予測対象時間帯における部分を合成する。すなわち、図15の例に示すように、予測装置10は、予測対象日のパターンに含まれる比較対象時間帯の実績値と類似する所定個のグループごとに、グループに含まれるパターンの予測対象時間帯における部分を合成する。したがって、予測装置10によれば、合成された部分が、9月1日から9月30日までのいずれかのパターンの予測対象時間帯における部分に類似する。それゆえ、予測装置10によれば、合成結果を予測結果に用いることで、予測結果が実際の結果と大きく異なるような事象が発生することが抑制される。また、予測装置10は、比較対象時間帯および予測対象時間帯の実績値が類似するパターン同士を同一のグループに分類する。そして、予測装置10は、各グループのパターンの比較対象時間帯における実績値の平均値と、予測対象日のパターンに含まれる比較対象時間帯の実績値との非類似度を算出する。すなわち、予測装置10によれば、予測対象日のパターンに対して非類似度を算出する際に比較対象となるデータとして、グループ内における実績値の平均値を用いる。それゆえ、予測装置10によれば、予測対象日のパターンに類似していないグループについて、そのグループのパターンを選択することが抑制される。したがって、以上の事から、予測装置10によれば、予測結果の精度の低下を抑制することができる。さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。例えば、上記の実施例では、非類似度を算出する際に、同時刻の実績値を比較した場合について説明したが、開示の装置は、これに限定されない。例えば、開示の装置は、非類似度を算出する際に、公知の技術であるDTWDynamicTimeWarping距離YSakuraietalFTWfastsimilaritysearchunderthetimewarpingdistancePODS2005pp326337の技術を用いることができる。これにより、所定の時間幅内で値が最も近い実績値同士を比較することができるようになる。また、実施例において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともできる。また、本実施例において説明した各処理のうち、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。また、各種の負荷や使用状況などに応じて、各実施例において説明した各処理の各ステップでの処理を任意に細かくわけたり、あるいはまとめたりすることができる。また、ステップを省略することもできる。また、各種の負荷や使用状況などに応じて、各実施例において説明した各処理の各ステップでの処理の順番を変更できる。また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散統合の具体的状態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散統合して構成することができる。[予測プログラム]また、上記の実施例で説明した予測装置10の各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することもできる。そこで、以下では、図17を用いて、上記の実施例で説明した予測装置10と同様の機能を有する予測プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図17は、予測プログラムを実行するコンピュータを示す図である。図17に示すように、コンピュータ300は、CPUCentralProcessingUnit310、ROMReadOnlyMemory320、HDDHardDiskDrive330、RAMRandomAccessMemory340を有する。こらの各部310~340は、バス350を介して接続されている。ROM320には、OSなどの基本プログラムが記憶されている。また、HDD330には、上記の実施例で示す分類部14aと、第一の算出部14bと、選択部14cと、合成部14dと、第二の算出部14eと、出力制御部14fと同様の機能を発揮する予測プログラム330aが予め記憶される。なお、予測プログラム330aについては、適宜分離しても良い。また、HDD330には、パターン、予測情報が設けられる。これらのパターン、予測情報は、上述したパターン13a、予測情報13bに対応する。そして、CPU310が、予測プログラム330aをHDD330から読み出して実行する。そして、CPU310は、パターン、予測情報を読み出してRAM340に格納する。さらに、CPU310は、RAM340に格納されたパターン、予測情報を用いて、予測プログラム330aを実行する。なお、RAM340に格納される各データは、常に全てのデータがRAM340に格納されなくともよい。処理に用いられるデータがRAM340に格納されれば良い。なお、上記した予測プログラム330aについては、必ずしも最初からHDD330に記憶させておく必要はない。例えば、コンピュータ300に挿入されるフレキシブルディスクFD、CD-ROM、DVDディスク、光磁気ディスク、ICカードなどの可搬用の物理媒体にプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ300がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。さらには、公衆回線、インターネット、LAN、WANなどを介してコンピュータ300に接続される他のコンピュータまたはサーバなどにプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ300がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。"