需要を予測する対象の活動数を取得する活動数取得部と、故障が発生する確率の時系列の変化を表す第1の曲線と故障が発生する確率の時系列の変化を表す第2の曲線に基づいて、需要を予測する対象の交換率を算出する交換率算出部と、前記活動数取得部によって取得される活動数と、前記交換率算出部によって算出される交換率とに基づいて、対象の需要を予測する需要予測部とを備えることを特徴とする需要予測装置。前記第1の曲線は第1のワイブル分布に基づく曲線であり、前記第2の曲線は第2のワイブル分布に基づく曲線であることを特徴とする請求項1に記載の需要予測装置。前記第1のワイブル分布は、少なくとも位置パラメータが前記第2のワイブル分布と異なることを特徴とする請求項1に記載の需要予測装置。前記第1の曲線および前記第2の曲線を決定するための複数のパラメータを記憶する記憶部をさらに備え、前記交換率算出部は、前記記憶部が記憶するパラメータの中から選択されたパラメータに基づいて前記第1の曲線および前記第2の曲線を決定することを特徴とする請求項1から3のいずれか1つに記載の需要予測装置。前記記憶部は、前記対象の仕様毎に前記パラメータを記憶することを特徴とする請求項4に記載の需要予測装置。前記記憶部は、需要を予測する地域毎に前記パラメータを記憶することを特徴とする請求項4に記載の需要予測装置。前記交換率算出部は、前記対象が市場で利用される割合の時期的な変化に基づいて、前記第1の曲線と前記第2曲線の高さを異ならせることを特徴とする請求項1から6のいずれか1つに記載の需要予測装置。需要予測装置によって実行される需要予測方法であって、需要を予測する対象の活動数を取得するステップと、故障が発生する確率の時系列の変化を表す第1の曲線と故障が発生する確率の時系列の変化を表す第2の曲線に基づいて、需要を予測する対象の交換率を算出するステップと、前記活動数と、前記交換率とに基づいて、需要を予測する対象の需要を算出するステップとを含むことを特徴とする需要予測方法。需要予測装置に、需要を予測する対象の活動数を取得するステップと、故障が発生する確率の時系列の変化を表す第1の曲線と故障が発生する確率の時系列の変化を表す第2の曲線に基づいて、需要を予測する対象の交換率を算出するステップと、前記活動数と、前記交換率とに基づいて、需要を予測する対象の需要を算出するステップとを実行させることを特徴とする需要予測プログラム。販売実績に基づいて部品または消耗品の需要を予測する上記の技術では、精度のよい予測結果を得ることができないことがあった。本発明は、精度よく需要を予測することができる需要予測装置、需要予測方法および需要予測プログラムを提供することを目的とする。本発明に係る需要予測装置は、1つの態様として、需要を予測する対象の活動数を取得する活動数取得部と、故障が発生する確率の時系列の変化を表す第1の曲線と故障が発生する確率の時系列の変化を表す第2の曲線に基づいて、需要を予測する対象の交換率を算出する交換率算出部と、前記活動数取得部によって取得される活動数と、前記交換率算出部によって算出される交換率とに基づいて、需要を予測する対象の需要を算出する需要予測部とを備える。ここで、本発明の望ましい態様として、前記第1の曲線は第1のワイブル分布に基づく曲線であり、前記第2の曲線は第2のワイブル分布に基づく曲線である。また、本発明の望ましい態様として、前記第1のワイブル分布は、少なくとも位置パラメータが前記第2のワイブル分布と異なる。また、本発明の望ましい態様として、本発明に係る需要予測装置は、前記第1の曲線および前記第2の曲線を決定するための複数のパラメータを記憶する記憶部をさらに備え、前記交換率算出部は、前記記憶部が記憶するパラメータの中から選択されたパラメータに基づいて前記第1の曲線および前記第2の曲線を決定する。また、本発明の望ましい態様として、前記記憶部は、需要を予測する対象の仕様毎に前記パラメータを記憶する。また、本発明の望ましい態様として、前記記憶部は、需要を予測する地域毎に前記パラメータを記憶する。また、本発明の望ましい態様として、前記交換率算出部は、需要を予測する対象が市場で利用される割合の時期的な変化に基づいて、前記第1の曲線と前記第2曲線の高さを異ならせる。また、本発明に係る需要予測方法は、1つの態様として、需要予測装置によって実行される需要予測方法であって、需要を予測する対象の活動数を取得するステップと、故障が発生する確率の時系列の変化を表す第1の曲線と故障が発生する確率の時系列の変化を表す第2の曲線に基づいて、需要を予測する対象の交換率を算出するステップと、前記活動数と、前記交換率とに基づいて、需要を予測する対象の需要を算出するステップとを含む。また、本発明に係る需要予測プログラムは、1つの態様として、需要予測装置に、需要を予測する対象の活動数を取得するステップと、故障が発生する確率の時系列の変化を表す第1の曲線と故障が発生する確率の時系列の変化を表す第2の曲線に基づいて、需要を予測する対象の交換率を算出するステップと、前記活動数と、前記交換率とに基づいて、需要を予測する対象の需要を算出するステップとを実行させる。本発明に係る需要予測装置、需要予測方法および需要予測プログラムは、精度よく需要を予測することができるという効果を奏する。以下に、本発明に係る需要予測装置、需要予測方法および需要予測プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。また、この実施例における構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。まず、本実施例に係る需要予測装置の構成について説明する。図1は、本実施例に係る需要予測装置の構成を示すブロック図である。以下では、アフターマーケットにおけるターボチャージャの需要を予測するために需要予測装置10を利用する例について説明する。アフターマーケットとは、自動車用品ショップおよび自動車修理工場等の正規ディーラ以外の業者による市場をいう。図1に示すように、需要予測装置10は、表示部11と、入力部12と、通信部13と、媒体読取部14と、制御部15と、記憶部16とを備える。表示部11は、液晶パネルや有機ELOrganicElectro-Luminescenceパネル等の表示装置を有し、制御部15から送信される制御信号に基づいて、文字や図形等の各種情報を表示する。入力部12は、キーボード等の入力装置を有し、利用者が入力装置に対して行った操作に対応する信号を制御部15へ出力する。通信部13は、所定の通信プロトコルに基づいて、他の装置との間での情報の送受信を制御する。媒体読取部14は、光ディスク、光磁気ディスク、メモリカード等の可搬の記憶媒体からプログラムやデータを読み取る。制御部15は、演算装置であるCPUCentralProcessingUnit151と、記憶装置であるメモリ152とを備え、これらのハードウェア資源を用いてプログラムを実行することによって各種の機能を実現する。具体的には、制御部15は、記憶部16に記憶されているプログラムを読み出してメモリ152に展開し、メモリ152に展開されたプログラムに含まれる命令をCPU151に実行させる。そして、制御部15は、CPU151による命令の実行結果に応じて、メモリ152および記憶部16に対してデータの読み書きを行ったり、通信部13等の動作を制御したりする。記憶部16は、磁気記憶装置や半導体記憶装置等の不揮発性を有する記憶装置からなり、各種のプログラムおよびデータを記憶する。記憶部16に記憶されるプログラムには、需要予測プログラム161が含まれる。また、記憶部16に記憶されるデータには、出荷数情報162と、残存率情報163と、交換率算出パラメータ164と、需要情報165とが含まれる。なお、図1において記憶部16が記憶していることとしたプログラムおよびデータの全体または一部は、媒体読取部14が読み取り可能な記憶媒体に記憶されていてもよい。また、図1において記憶部16が記憶していることとしたプログラムおよびデータの全体または一部は、通信部13による通信によって他の装置から取得されてもよい。需要予測プログラム161は、アフターマーケットにおける部品の需要を年毎に予測するための機能を提供する。需要予測プログラム161は、活動数取得部161aと、交換率算出部161bと、需要予測部161cとを含む。活動数取得部161aは、需要を予測する部品を含む製品の出荷開始以降の部品の活動数を年毎に取得する。活動数とは、活動中の状態にある部品の数、すなわち、その部品を含んで市場に出荷された製品の総数から、出荷後に故障および買い換え等の理由により使用されなくなった製品の数を引いた値である。活動数取得部161aは、出荷数情報162および残存率情報163に基づいて活動数を算出する。交換率算出部161bは、アフターマーケットにおける部品の交換率を年毎に算出する。ここでいう交換率とは、活動数に対するアフターマーケットで交換される部品数の割合である。図2に示すように、ターボチャージャの交換率の時系列の変化を示す曲線3は、一般に2つのピークを有する山のような形状となる。交換率算出部161bは、このように変化する交換率を算出するため、図3に示すように、曲線3を、第1期間におけるワイブル分布に基づく曲線1と第2期間におけるワイブル分布に基づく曲線2とを重ね合わせた曲線として処理する。第2期間は、第1期間よりも後で、かつ、第1期間と一部が重なるように設定される。具体的には、交換率算出部161bは、出荷開始から時間tが経過したときの交換率を以下の式1を用いて算出する。式1において、故障率は、需要を予測する部品の故障のしやすさを表す値である。故障率は、需要を予測する部品毎に指定される。市場比率は、需要を予測する部品が正規ディーラではなくアフターマーケットで購入される割合を示す値である。市場比率は、第1期間と第2期間とでそれぞれ設定される。mは、ワイブル分布の形状パラメータである。ηは、ワイブル分布の尺度パラメータである。γ1は、第1期間におけるワイブル分布の位置パラメータである。γ2は、第2期間におけるワイブル分布の位置パラメータである。このように、ワイブル分布のパラメータのうち、少なくとも位置パラメータは、第1期間と第2期間とで異なる値を設定される。第1期間と第2期間とで位置パラメータに異なる値を設定することにより、図3に示す曲線1および曲線2が異なる時期にピークに達するようになる。ワイブル分布の他のパラメータは、第1期間と第2期間とで共通の値を設定してもよいし、異なる値を設定してもよい。なお、本実施例では、故障が発生する確率を表すモデルとしてワイブル分布を採用しているが、故障が発生する確率を表すモデルとして他のモデルを採用してもよい。故障が発生する確率を表すモデルとしては、例えば、正規分布、ポワソン分布、二項分布、指数分布等を採用することができる。需要予測部161cは、活動数取得部161aによって取得される活動数と、交換率算出部161bによって算出される交換率とに基づいて、アフターマーケットにおける部品の需要数を予測算出する。出荷数情報162は、需要を予測する部品を含む製品の出荷数に関する情報を保持する。図4は、出荷数情報162の一例を示す図である。図4に示すように、出荷数情報162には、需要を予測する部品を含む製品の出荷数が年毎に格納される。出荷数情報162には、過去の年に対応する出荷数として実績値を格納し、現在以降の年に対応する出荷数として予測値を格納してもよい。残存率情報163は、需要を予測する部品を含む製品の残存率に関する情報を保持する。残存率とは、出荷された製品に占める活動中の状態にある製品の割合をいう。図5は、残存率情報163の一例を示す図である。図5に示すように、残存率情報163には、需要を予測する部品を含む製品の残存率が、製品の出荷開始からの経過年数毎に格納される。残存率は、例えば、以下の文献に記載されている技術を用いて算出することができる。佐野雅之、自動車の残存率の簡便推計、同志社大学技術企業国際競争力研究ワーキングペーパー08-06交換率算出パラメータ164は、上記の式1を用いて交換率を算出するためのパラメータを保持する。図6は、交換率算出パラメータ164の一例を示す図である。図6に示すように、交換率算出パラメータ164は、市場比率、位置パラメータ、形状パラメータ、および尺度パラメータが、第1期間と第2期間とでそれぞれ異なる値をもつことができように構成される。また、図6に示すように、交換率算出パラメータ164は、部品の仕様毎に異なる値をもつことができように構成される。図6に示す例では、交換率算出パラメータ164は、大、中、小のサイズ毎に異なる値をもつことができように構成されている。交換率算出パラメータ164は、サイズ以外の仕様毎にパラメータを保持することができるように構成されてもよい。サイズ以外の仕様には、例えば、重量、出力、素材、形状、製造年等が含まれる。交換率算出パラメータ164には、例えば、過去の実績値に適合するように合わせ込まれたパラメータ、または、過去の実績値からの回帰計算によって得られたパラメータが設定される。交換率算出部161bは、交換率を算出するために、需要を予測する部品の仕様に対応するパラメータを交換率算出パラメータ164から取得する。需要情報165は、需要の予測結果を保持する。図7は、需要情報165の一例を示す図である。図7に示すように、需要情報165には、算出された需要数が年毎に格納される。次に、図8および図9を参照しながら、需要予測装置10が実行する需要予測処理の処理手順について説明する。図8は、需要予測処理の処理手順を示すフローチャートである。図9は、需要予測処理の算出結果の一例を示す図である。図8に示す処理手順は、制御部15が需要予測プログラム161を実行することによって実現される。需要予測プログラム161を実行するに際して、需要を予測する部品に関する情報が入力部12、通信部13、媒体読取部14、または記憶部16から取得される。図8に示すように、制御部15は、需要の予測を開始する年を変数Ydに設定するステップS101。例えば、2010年から2020年の需要を予測する場合、制御部15は、2010を変数Ydに設定する。そして、制御部15は、需要を予測する部品を含む製品の出荷開始年を変数Ysに設定するステップS102。例えば、製品が2010年から2015年まで生産される場合、制御部15は、2010を変数Ysに設定する。そして、制御部15は、変数Ysの値を変数Ydの値と比較するステップS103。変数Ysの値が変数Ydの値より大きくない場合ステップS104、No、制御部15は、変数Ysが示す年から変数Ydが示す年までの経過年数を算出するステップS105。経過年数は、変数Ydの値から変数Ysの値を引くことによって算出される。続いて、制御部15は、変数Ysが示す年に出荷される製品に含まれる部品の変数Ydが示す年における活動数を算出するステップS106。具体的には、制御部15は、変数Ysが示す年に対応する出荷数を出荷数情報162から取得し、ステップS105で算出した経過年数に対応する残存率を残存率情報163から取得し、取得した出荷数に取得した残存率を乗じることによって活動数を算出する。また、制御部15は、変数Ysが示す年に出荷される製品に含まれる部品の変数Ydが示す年における交換率を算出するステップS107。具体的には、制御部15は、需要を予測する部品の仕様に対応するパラメータを交換率算出パラメータ164から取得し、取得したパラメータと、時間を表すパラメータとしての経過年数とを上記の式1に適用することによって交換率を算出する。そして、制御部15は、変数Ysが示す年に出荷される製品に含まれる部品の変数Ydが示す年における需要数を算出するステップS108。具体的には、制御部15は、ステップS106で算出した活動数に、ステップS107で算出した交換率を乗じることによって需要数を算出する。その後、制御部15は、変数Ysの値に1を加算しステップS109、ステップS103に戻る。制御部15は、変数Ysの値が変数Ydの値より大きくなるまで、ステップS103からステップS109の手順を繰り返す。ステップS103からステップS109の手順を繰り返すことによって、変数Ydが示す年における需要数が、製品が出荷された年毎に算出される。その結果、図9に示す例における横方向の1行分のデータが算出される。制御部15は、変数Ysの値が変数Ydの値より大きい場合ステップS104、Yes、変数Ydが示す年における需要数製品が出荷された年毎の需要数を合計するステップS110。合計された需要数は、変数Ydが示す年の需要の予測値として、需要情報165に格納される。続いて、制御部15は、変数Ydの値に1を加算するステップS111。そして、制御部15は、変数Ydの値を、需要の予測を終了する年と比較するステップS112。変数Ydの値が需要の予測を終了する年より大きくない場合ステップS113、No、制御部15は、変数Ydが示す年の需要の予測値を算出するためにステップS102に戻る。制御部15がステップS102からステップS111を繰り返し実行することにより、図9に示す例においてデータが埋まった行が増えていく。変数Ydの値が需要の予測を終了する年より大きい場合ステップS113、Yes、制御部15は、需要予測処理を終了させる。図10は、本実施例に係る需要予測方法を用いて予測した需要を実績値と比較した例を示す図である。図10に示す補用予測は、本実施例に係る需要予測方法を用いて予測したターボチャージャの販売数の予測値である。図10に示す補用実績は、アフターマーケットにおけるターボチャージャの販売数の実績値である。図10に示すように、本実施例に係る需要予測方法を用いることにより、需要を精度よく予測することができる。なお、上記の実施例で示した本発明の態様は、本発明の要旨を逸脱しない範囲で任意に変更することができる。例えば、上記の実施例で示したプログラムは、複数のモジュールに分割されていてもよいし、他のプログラムと統合されていてもよい。また、需要予測装置10の機能を適宜分散させてもよい。また、上記の実施例では、アフターマーケットにおけるターボチャージャの需要を予測する例について説明したが、本発明は、アフターマーケット以外の市場におけるターボチャージャ以外の製品、部品または消耗品の需要を予測するために利用することができる。また、上記の実施例では、需要を年毎に予測する例を示したが、需要を予測する期間の単位は年に限定されない。本発明は、例えば、四半期毎または月毎に需要を予測するために利用することができる。また、上記の実施例では、交換率を算出するためのパラメータを部品の仕様に基づいて選択する例を示したが、パラメータを選択するための条件は仕様に限定されない。例えば、図11に示すように、交換率を算出するためのパラメータを、部品の仕様、需要を予測する対象の地域、および部品を含む完成品製品のメーカの組み合わせと対応付けて保持できるように交換率算出パラメータ164を構成してもよい。この場合、需要予測装置10は、需要予測処理を実行するときに、図12に示すようなパラメータ選択画面5を表示部11に表示し、どのパラメータを採用するかを利用者に選択させてもよい。図12に示すパラメータ選択画面5は、部品の仕様を選択するための選択領域5aと、地域を選択するための選択領域5bと、完成品のメーカを選択するための選択領域5cと、選択を確定するためのボタン5dと、選択をキャンセルするためのボタン5eとを含んでいる。図12に示すパラメータ選択画面5では、全てを選択することにより、パラメータを決定する条件の組み合わせが複数選択される。条件の組み合わせが複数選択された場合、需要予測装置10は、例えば、選択されたそれぞれの条件の組み合わせに対応するパラメータの値の平均値を上記の式1に適用することによって交換率を算出する。また、予測精度をさらに向上させるために、本発明による需要予測結果を、実績と組み合わせることによって補正してもよい。需要予測結果を補正する方式としては、例えば、指数平滑法を用いることができる。指数平滑法用いる場合、需要予測結果は、以下の式2によって補正される。