"対象主体のエネルギー消費量を、コンピュータの演算処理によって予測するエネルギー消費量予測システムであって、所定のデータが記憶されているデータ源に接続する通信手段である通信部と、情報が入力される入力手段であるエネルギー消費量入力部と、情報を記憶する記憶手段であるエネルギー消費量記憶部と、情報を演算する演算手段であるイベント検出部及びエネルギー消費量予測部と、情報を出力する出力手段である予測結果出力部と、を備え、前記エネルギー消費量入力部に、前記対象主体が単位時間に消費したエネルギー消費量である対象主体エネルギー消費量が入力され、前記通信部は、前記データ源に接続することで前記データを取得し、前記イベント検出部は、前記通信部が取得するデータの中から前記対象主体に関するデータを特定し解析することで、前記対象主体に関するイベントを検出して当該イベントを示すイベント情報を生成し、前記エネルギー消費量記憶部は、前記イベント検出部が生成するイベント情報と、前記対象主体エネルギー消費量に基づいた情報と、を記憶し、前記エネルギー消費量予測部は、前記イベント検出部が生成する将来のある単位時間に生じるイベントのイベント情報と、前記エネルギー消費量記憶部から読み出す前記対象主体エネルギー消費量に基づいた情報と、を用いて、当該ある単位時間に前記対象主体が消費すると予測されるエネルギー消費量である予測エネルギー消費量を求め、前記予測結果出力部は、前記対象主体のエネルギー消費量の予測結果として、前記エネルギー消費量予測部の演算により求められる前記予測エネルギー消費量を出力することを特徴とするエネルギー消費量予測システム。前記エネルギー消費量記憶部は、前記エネルギー消費量入力部に入力される前記対象主体エネルギー消費量と、前記イベント検出部が検出する当該対象主体エネルギー消費量が消費されたときに生じていたイベントのイベント情報と、を関連付けて記憶するものであり、前記エネルギー消費量予測部は、前記イベント検出部が検出する将来のある単位時間に生じるイベントのイベント情報を取得するとともに、当該イベント情報に近似するイベント情報が関連付けられた前記対象主体エネルギー消費量を前記エネルギー消費量記憶部から読み出し、当該対象主体エネルギー消費量を用いて、当該ある単位時間の前記予測エネルギー消費量を求めることを特徴とする請求項1に記載のエネルギー消費量予測システム。情報を演算する演算手段である定常エネルギー消費量算出部を、さらに備え、前記イベント検出部が、前記エネルギー消費量入力部に入力される前記対象主体エネルギー消費量が消費されていたときに生じていたイベントを、検出しない場合、前記定常エネルギー消費量算出部は、当該対象主体エネルギー消費量と、前記エネルギー消費量記憶部が既に記憶する定常エネルギー消費量とを用いて、新たに定常エネルギー消費量を算出し、前記エネルギー消費量記憶部は、前記定常エネルギー消費量算出部が新たに算出した前記定常エネルギー消費量を記憶し、前記イベント検出部が、将来のある単位時間に生じるイベントを、検出しない場合、前記エネルギー消費量予測部は、前記定常エネルギー消費量を前記エネルギー消費量記憶部から読み出し、当該定常エネルギー消費量を用いて、当該ある単位時間の前記予測エネルギー消費量を求めることを特徴とする請求項1または2に記載のエネルギー消費量予測システム。前記定常エネルギー消費量算出部は、前記エネルギー消費量入力部に入力される前記対象主体エネルギー消費量と、前記エネルギー消費量記憶部が既に記憶する前記定常エネルギー消費量と、の差分が所定の範囲内である場合、当該対象主体エネルギー消費量と、当該定常エネルギー消費量とを用いて、新たに定常エネルギー消費量を算出し、前記エネルギー消費量記憶部が、前記定常エネルギー消費量算出部が新たに算出した前記定常エネルギー消費量を記憶することを特徴とする請求項3に記載のエネルギー消費量予測システム。前記イベント検出部が、前記通信部が取得するデータについて、前記対象主体を識別する情報が含まれるか否かによって、前記対象主体に関するデータか否かを解析することを特徴とする請求項1~4の何れか1項に記載のエネルギー消費量予測システム。前記イベント検出部が、イベントの内容と、イベントの開催場所と、イベントの開催日時と、イベントが前記対象主体内で行われるか否かと、の少なくとも1つを示す前記イベント情報を生成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量予測システム。しかしながら、気温などの計測可能な物理量換言すると、自然状況を利用するのみでは、精度良くエネルギー消費量を予測することができないため、問題となる。特に、対象主体の社会状況例えば、祭などの催し物の開催や旅行などに応じたエネルギー消費量の変動は、計測可能な物理量に基づいたとしても、予測が不可能である。本発明は、上記の問題点に鑑み、対象主体のエネルギー消費量を精度良く予測するシステムを提供することを目的とする。上記目的を達成するため、本発明は、対象主体のエネルギー消費量を、コンピュータの演算処理によって予測するエネルギー消費量予測システムであって、所定のデータが記憶されているデータ源に接続する通信手段である通信部と、情報が入力される入力手段であるエネルギー消費量入力部と、情報を記憶する記憶手段であるエネルギー消費量記憶部と、情報を演算する演算手段であるイベント検出部及びエネルギー消費量予測部と、情報を出力する出力手段である予測結果出力部と、を備え、前記エネルギー消費量入力部に、前記対象主体が単位時間に消費したエネルギー消費量である対象主体エネルギー消費量が入力され、前記通信部は、前記データ源に接続することで前記データを取得し、前記イベント検出部は、前記通信部が取得するデータの中から前記対象主体に関するデータを特定し解析することで、前記対象主体に関するイベントを検出して当該イベントを示すイベント情報を生成し、前記エネルギー消費量記憶部は、前記イベント検出部が生成するイベント情報と、前記対象主体エネルギー消費量に基づいた情報と、を記憶し、前記エネルギー消費量予測部は、前記イベント検出部が生成する将来のある単位時間に生じるイベントのイベント情報と、前記エネルギー消費量記憶部から読み出す前記対象主体エネルギー消費量に基づいた情報とを用いて、当該ある単位時間に前記対象主体が消費すると予測されるエネルギー消費量である予測エネルギー消費量を求め、前記予測結果出力部は、前記対象主体のエネルギー消費量の予測結果として、前記エネルギー消費量予測部の演算により求められる前記予測エネルギー消費量を出力することを特徴とするエネルギー消費量予測システムを提供する。さらに、上記特徴のエネルギー消費量予測システムは、前記エネルギー消費量記憶部は、前記エネルギー消費量入力部に入力される前記対象主体エネルギー消費量と、前記イベント検出部が検出する当該対象主体エネルギー消費量が消費されたときに生じていたイベントのイベント情報と、を関連付けて記憶するものであり、前記エネルギー消費量予測部は、前記イベント検出部が検出する将来のある単位時間に生じるイベントのイベント情報を取得するとともに、当該イベント情報に近似するイベント情報が関連付けられた前記対象主体エネルギー消費量を前記エネルギー消費量記憶部から読み出し、当該対象主体エネルギー消費量を用いて、当該ある単位時間の前記予測エネルギー消費量を求めると、好ましい。さらに、上記特徴のエネルギー消費量予測システムは、情報を演算する演算手段である定常エネルギー消費量算出部を、さらに備え、前記イベント検出部が、前記エネルギー消費量入力部に入力される前記対象主体エネルギー消費量が消費されていたときに生じていたイベントを、検出しない場合、前記定常エネルギー消費量算出部は、当該対象主体エネルギー消費量と、前記エネルギー消費量記憶部が既に記憶する定常エネルギー消費量とを用いて、新たに定常エネルギー消費量を算出し、前記エネルギー消費量記憶部は、前記定常エネルギー消費量算出部が新たに算出した前記定常エネルギー消費量を記憶し、前記イベント検出部が、将来のある単位時間に生じるイベントを、検出しない場合、前記エネルギー消費量予測部は、前記定常エネルギー消費量を前記エネルギー消費量記憶部から読み出し、当該定常エネルギー消費量を用いて、当該ある単位時間の前記予測エネルギー消費量を求めると、好ましい。さらに、上記特徴のエネルギー消費量予測システムは、前記定常エネルギー消費量算出部は、前記エネルギー消費量入力部に入力される前記対象主体エネルギー消費量と、前記エネルギー消費量記憶部が既に記憶する前記定常エネルギー消費量と、の差分が所定の範囲内である場合、当該対象主体エネルギー消費量と、当該定常エネルギー消費量とを用いて、新たに定常エネルギー消費量を算出し、前記エネルギー消費量記憶部が、前記定常エネルギー消費量算出部が新たに算出した前記定常エネルギー消費量を記憶すると、好ましい。さらに、上記特徴のエネルギー消費量予測システムは、前記イベント検出部が、前記通信部が取得するデータについて、前記対象主体を識別する情報が含まれるか否かによって、前記対象主体に関するデータか否かを解析すると、好ましい。さらに、上記特徴のエネルギー消費量予測システムは、前記イベント検出部が、イベントの内容と、イベントの開催場所と、イベントの開催日時と、イベントが前記対象主体内で行われるか否かと、の少なくとも1つを示す前記イベント情報を生成すると、好ましい。上記特徴のエネルギー消費量予測システムによれば、対象主体に関するイベントに応じて、対象主体エネルギー消費量の予測が行われる。そのため、当該エネルギー消費量予測システムは、対象主体の社会状況に応じた変動を反映させた対象主体エネルギー消費量を、予測することが可能になる。したがって、当該エネルギー消費量予測システムは、対象主体のエネルギー消費量を、精度良く予測することが可能である。以下、本発明の実施形態に係るエネルギー消費量予測システムについて、図面を参照して説明する。本発明の実施形態に係るエネルギー消費量予測システムは、対象主体のエネルギー消費量を予測して出力するシステムであり、この予測に関する処理がコンピュータの演算処理によって行われる。すなわち、本発明の実施形態に係るエネルギー消費量予測システムは、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、情報を演算するCPU等の演算手段、情報を記憶するメモリやハードディスク等の記憶手段、情報の入力を行う入力インターフェースである入力手段、情報の出力を行う出力インターフェースである出力手段、通信用の配線やインターネットなどの通信回線に接続してハードディスク等の記憶装置やサーバ等のデータ源からデータを取得する接続インターフェースである通信手段を備えている。また、演算手段によって行われる演算処理内容は、ソフトウェアによって決定される。<エネルギー消費量予測システムの構成例>最初に、エネルギー消費量予測システムの構成例について、図面を参照して説明する。図1は、本発明の実施形態に係るエネルギー消費量予測システムの構成例を示すブロック図である。エネルギー消費量予測システム1は、所定のデータ源Dに接続してデータを取得する通信部11と、対象主体の所定の単位時間例えば、1分や1時間などのエネルギー消費量である対象主体エネルギー消費量が入力されるエネルギー消費量入力部12と、通信部11が取得したデータの中から対象主体に関するデータを特定し解析することで対象主体に関するイベントを検出してイベント情報を生成するイベント検出部13と、イベント検出部13が生成するイベント情報とエネルギー消費量入力部12に入力される対象主体エネルギー消費量とを関連付けて記憶したり定常エネルギー消費量を記憶したりするエネルギー消費量記憶部14と、エネルギー消費量入力部12に入力される対象主体エネルギー消費量とエネルギー消費量記憶部14が既に記憶する定常エネルギー消費量とを用いて必要に応じて新たに定常エネルギー消費量を算出する定常エネルギー消費量算出部15と、イベント検出部13が生成するイベント情報に応じてエネルギー消費量記憶部14から選択的に読み出す対象主体エネルギー消費量または定常エネルギー消費量に基づいて対象主体がある単位時間に消費すると予測される予測エネルギー消費量を求めるエネルギー消費量予測部16と、エネルギー消費量予測部16が求めた予測エネルギー消費量を対象主体のエネルギー消費量の予測結果として出力する予測結果出力部17と、を備える。通信部11は、通信回線に接続してデータを取得する機能的手段であり、通信回線への接続に必要なハードウェア接続インターフェースを有するとともに、ソフトウェアの処理によりデータの取得を行う。エネルギー消費量入力部12及び予測結果出力部17は、情報の入力または出力を行う機能的手段であり、情報の入力または出力に必要なハードウェア入力または出力インターフェースを有するとともに、ソフトウェアの処理により情報の入力または出力を行う。また、イベント検出部13及びエネルギー消費量予測部16は、それぞれ情報を演算する機能的手段である。また、エネルギー消費量記憶部14は、所定の情報を記憶する機能的手段である。図1には示していないが、このエネルギー消費量予測システム1は、全体の処理を制御する制御部や、通信部11が取得したデータを記憶するデータ記憶部、イベント検出部13が生成するイベント情報を記憶するイベント情報記憶部などを、必要に応じて備える。また、図1は、エネルギー消費量予測システム1の各部を、その機能に応じて概念的に分けて示したものである。そのため、図1に示す複数のブロックが、実際には1つのハードウェアで構成されることもあり得るし、図1に示す1つのブロックが、実際には複数のハードウェアで構成されることもあり得る。具体的に例えば、イベント検出部13及びエネルギー消費量予測部16が、1つの演算手段で実現されても良い。通信部11は、通信回線を介して接続されるサーバやハードディスク等の記憶装置からなるデータ源Dから、必要なデータを取得する。例えば通信部11は、ウェブサイト例えば、ブログやミニブログ具体的に例えば、twitter登録商標のデータを、サーバ等から取得する。また、例えば通信部11は、対象主体の構成員例えば、集合住宅の各世帯などや管理者例えば、施設の運営者など等が作成した日記や予定などのデータを、当該データを記憶する記憶装置から取得する。具体的に例えば、日記や予定などが入力及び記憶可能な装置例えば、この機能を付加したHEMSHomeEnergyManagementSystemなどのエネルギー制御装置に、対象主体の構成員や管理者等が入力して記憶させたデータを、通信部11が取得する。なお、通信部11が取得するデータは、不特定のあらゆるデータであっても良いし、対象主体の構成員や管理者等が特定するデータ例えば、所定のウェブサイトのデータであっても良い。エネルギー消費量入力部12には、対象主体エネルギー消費量が、所定のタイミング例えば、上記の単位時間毎に入力される。当該対象主体エネルギー消費量は、例えば、各世帯に配置されるエネルギー消費量の測定装置電力計や電流計、ガスメータなど。以下同じ。や、対象主体に備えられる測定装置によって測定される。なお、エネルギー消費量入力部12の前段または後段に、これらの測定装置が測定するエネルギー消費量を合算等することで対象主体エネルギー消費量を求める演算手段を、必要に応じて備えても良い。イベント検出部13は、通信部11が取得したデータから、対象主体に関するデータを特定する。例えば、イベント検出部13は、対象主体を識別する情報を、当該データから検出することで、対象主体に関するデータを特定する。具体的に例えば、イベント検出部13は、ウェブサイトのデータから、対象主体の構成員や管理者等のIPInternetProtcolアドレスやアカウントIDを検出することで、対象主体の構成員や管理者等が書き込んだデータを検出し、当該データを対象主体に関するデータとして特定する。また例えば、イベント検出部13は、ウェブサイトのデータから、事前に決めておいたタグtwitter登録商標であればハッシュタグを検出することで、対象主体に関するデータを特定する。また例えば、イベント検出部13は、ウェブサイトのデータから、対象主体の名称例えば、集合住宅名や施設名などを検出することで、対象主体に関するデータを特定する。イベント検出部13は、対象主体に関するデータを特定する際に、上記以外のどのような方法を用いても良い。また、対象主体の構成員や管理者等が入力したデータ例えば、上述の日記や予定のデータのように、対象主体に関するデータを通信部11が選択的に取得する場合は、イベント検出部13が上記のような特定を行わなくても良い。また、事前に登録するなどした誰もが注目するイベント例えば、オリンピックの中継などについて、イベント検出部13が別途検出を行い、対象主体に関するデータとして特定しても良い。イベント検出部13は、対象主体に関するデータについて、例えば周知のテキストマイニング技術例えば、テキストデータを単語や文節で区切ることで、必要な文言を検出する技術を適用することで、対象主体に関するイベントを検出する。そして、イベント検出部13は、検出したイベントを示すイベント情報を生成する。換言すると、イベント検出部13は、イベント情報の生成に必要になる文言を、対象主体に関するデータから検出することで、イベント情報を生成する即ち、イベント情報の生成の可否が、イベントの検出の有無を意味し得る。イベント検出部13が検出する文言は、例えば、事前に対象主体の構成員や管理者等によって決められたものであっても良いし、出現頻度の高いものであっても良い。なお、イベント検出部13が、イベントを検出しないことを示すイベント情報を生成しても良い。このイベント情報の構成例について、図面を参照して説明する。図2は、イベント情報の構成例を示す図である。図2に示すように、イベント情報には、イベントの内容例えば、来客、祭、旅行、テレビ中継、運動会、施設の稼働などを示すイベント内容成分と、イベントが開催される場所例えば、世帯内、公園、学校、集合住宅の集会所などを示すイベント開催場所成分と、イベントが開催される日時例えば、開始時刻、終了時刻、時間帯、日付、曜日などを示すイベント開催日時成分と、イベントが対象主体内で行われるか否か具体例については後述を示す対象主体内外成分と、が含まれる。図2に示すイベント情報の構成例は一例に過ぎず、他の構成としても良い。例えば、対象主体が世帯や集合住宅、居住区画等である場合、イベント情報が、イベント内容成分と、イベント開催場所成分と、イベント開催日時成分と、対象主体内外成分例えば、住人の全部または多数が、在宅するか外出するかを示す成分と、を含むものであっても良い。また例えば、対象主体が施設等である場合、イベント情報が、イベント内容成分と、イベント開催日時成分と、対象主体内外成分例えば、イベントを施設内で開催するか、施設外で開催するかを示す成分と、を含むものであっても良い。また、イベント検出部13が、イベント開催場所成分が示す場所が対象主体内であるか対象主体外であるかを判断することで、対象主体内外成分を生成しても良い。また、上述のイベント情報から、少なくとも1つの成分を削除しても良いし、図示していない少なくとも1つの成分を追加しても良い。例えば、気象状態例えば、晴曇雨などの天気の分類や、気温、湿度などを示す気象状態成分を、イベント情報に追加しても良い。この場合、イベント検出部13が、気象状態成分を取得し得る構成例えば、通信部11を介して取得する構成や、別の入力手段を備える構成であると、好ましい。また、この気象状態成分には、現在や過去の気象状態を示すものだけでなく、将来の気象状態の予測を示すもの即ち、気象予報も含まれる。また例えば、対象主体に在宅する人数を示す在宅人数成分を、イベント情報に追加しても良い。この場合、イベント検出部13が、イベント内容成分が示すイベントの内容やイベント開催場所成分が示すイベントの開催場所等と、対象主体の住人のデータ具体的に例えば、小学生の児童がいる世帯の数などであり、必要に応じて記憶手段に記憶されるとを用いることで、在宅人数成分を生成しても良い。具体的に例えば、イベント検出部13が、運動会を示すイベント内容成分や小学校を示すイベント開催場所成分と、対象主体内のX戸の世帯に小学生の児童がいることを示す住人のデータと、を得る場合、X戸の世帯が外出することを示す在宅人数成分を生成しても良い。イベント検出部13は、イベント情報に含まれる各成分の少なくとも1つを生成できない場合であっても、イベント情報を生成し得る。この場合、生成できない成分については、0やnullなどの値としても良い。ただし、イベント検出部13が、所定の成分例えば、イベント内容成分及びイベント開催日時成分を生成するための文言を、通信部11が取得するデータから検出することができない場合、イベント情報の生成ができないイベントを検出しないと判断しても良い。イベント検出部13は、エネルギー消費量入力部12に入力される対象主体エネルギー消費量について、どの日時に消費されたものであるかを把握し得る。例えば、イベント検出部13が、対象主体エネルギー消費量がエネルギー消費量入力部12に入力される時間や、対象主体エネルギー消費量に付加される日時を示す情報により、対象主体エネルギー消費量がどの日時に消費されたものであるのかを把握しても良い。これにより、イベント検出部13は、エネルギー消費量入力部12に入力される対象主体エネルギー消費量について、当該対象主体エネルギー消費量が消費されたときに生じていたイベントを、検出する。また、イベント検出部13は、エネルギー消費量予測部16が対象主体のエネルギー消費量を予測しようとする単位時間例えば、エネルギー消費量予測システム1の用途等に応じて事前に設定されている将来の単位時間。以下、他の単位時間と区別すべく、予測単位時間とする。についても同様にイベントを検出して、イベント情報を生成し得る詳細は後述。エネルギー消費量記憶部14は、エネルギー消費量入力部12に入力される対象主体エネルギー消費量と、当該エネルギー消費量についてイベント検出部13が生成するイベント情報と、を関連付けて記憶する。さらに、エネルギー消費量記憶部14は、定常エネルギー消費量算出部15が求める定常エネルギー消費量を、記憶する。定常エネルギー消費量算出部15は、エネルギー消費量入力部12に入力される対象主体エネルギー消費量について、イベント検出部13がイベントを検出しない場合に、当該対象主体エネルギー消費量と、エネルギー消費量記憶部14に既に記憶されている定常エネルギー消費量とを用いて、新たな定常エネルギー消費量を算出する。そして、エネルギー消費量記憶部14が、この新たな定常エネルギー消費量を記憶する。定常エネルギー消費量算出部15が、新たな定常エネルギー消費量を算出する際、例えば、対象主体エネルギー消費量及び定常エネルギー消費量の平均化を行っても良い。この場合、定常エネルギー消費量算出部15が、対象主体エネルギー消費量及び定常エネルギー消費量の平均化の重みを、それぞれ一律の値としても良いし、変動する値としても良い。例えば前者の場合、それぞれの重みを同じ値として単純な平均化を行っても良いし、それぞれの重みを異なる値例えば、対象主体エネルギー消費量の重みが相対的に小さくなる値として加重平均を行っても良い。また例えば後者の場合、エネルギー消費量記憶部14に既に記憶されている定常エネルギー消費量の算出回数即ち、既に平均化した対象主体エネルギー消費量の数が大きいほど、対象主体エネルギー消費量の重みが小さくなるようにしても良い。また、定常エネルギー消費量算出部15は、エネルギー消費量入力部12に入力される対象主体エネルギー消費量が、エネルギー消費量記憶部14に既に記憶されている定常エネルギー消費量と大差無いものであるこれらの差分値が所定の範囲内である。具体的に例えば、差分値の絶対値が所定の値以下である。場合、上記と同様に新たな定常エネルギー消費量を算出する。定常エネルギー消費量算出部15は、どのような状況にも対応する単一のまたは少数の定常エネルギー消費量以下、汎用定常エネルギー消費量とするを算出しても良いし、日時月や曜日等によって異なるそれぞれの状況に対応するそれぞれの定常エネルギー消費量以下、専用定常エネルギー消費量とするを算出しても良い。エネルギー消費量予測部16は、予測単位時間について、イベント検出部13の検出結果を取得する。このとき、エネルギー消費量予測部16は、イベント検出部13が予測単位時間のイベントを検出しないことを確認すると、エネルギー消費量記憶部14から定常エネルギー消費量を読み出し、当該定常エネルギー消費量を用いて予測エネルギー消費量を算出する。例えば、エネルギー消費量予測部16が、汎用定常エネルギー消費量を用いて予測エネルギー消費量を求める場合、予測単位時間の状況例えば、気象予報から得られる予想気温などに応じて、当該汎用定常エネルギー消費量を調整したものを、予測エネルギー消費量としても良い。また例えば、エネルギー消費量予測部16が、専用定常エネルギー消費量を用いて予測エネルギー消費量を算出する場合、予測単位時間の状況に近似した状況例えば、同じ月及び同じ曜日に対応する専用定常エネルギー消費量を、エネルギー消費量記憶部14から選択的に読み出して、予測エネルギー消費量としても良い。なお、後者の場合であっても、予測単位時間の状況と専用定常エネルギー消費量が対応する状況とに差がある場合、前者の場合と同様に、エネルギー消費量予測部16が、当該差に応じた調整を専用定常エネルギー消費量に対して行うことで、予測エネルギー消費量を求めても良い。一方、イベント検出部13が予測単位時間のイベントを検出してイベント情報を生成する場合、エネルギー消費量予測部16は、予測単位時間のイベント情報と近似するイベント情報が関連付けられた対象主体エネルギー消費量を、エネルギー消費量記憶部14から選択的に読み出し、当該対象主体エネルギー消費量を用いて、予測エネルギー消費量を求める。例えば、エネルギー消費量予測部16が、予測単位時間のイベント情報に最も近似するイベント情報が関連付けられた対象主体エネルギー消費量を、エネルギー消費量記憶部14から選択的に読み出しても良い。この場合、予測単位時間のイベント情報と、読み出す対象主体エネルギー消費量に関連付けられたイベント情報とに差がある場合、エネルギー消費量予測部16が、当該差に応じた調整を当該対象主体エネルギー消費量に対して行い、予測エネルギー消費量を求めても良い。また例えば、エネルギー消費量予測部16が、予測単位時間のイベント情報に近似するイベント情報が関連付けられた複数の対象主体エネルギー消費量を、エネルギー消費量記憶部14から選択的に読み出しても良い。この場合、エネルギー消費量予測部16が、当該複数の対象主体エネルギー消費量を平均化等することで、予測エネルギー消費量を求めても良い。なお、この場合でも、予測単位時間のイベント情報と、読み出す対象主体エネルギー消費量に関連付けられたイベント情報とに差がある場合、エネルギー消費量予測部16が、当該差に応じた調整を当該対象主体エネルギー消費量に対して行い、予測エネルギー消費量を算出しても良い。イベント情報は、例えば、イベント内容成分が一致するほど、イベント開催場所成分が一致するほど、イベント開催日時成分が一致するまたは近いほど、対象主体内外成分が一致するほど、気象状態成分が一致するまたは近いほど、在宅人数成分が一致するまたは近いほど、近似すると言うことができる。なお、イベント情報の近似に対する各成分の寄与度重みは、同じであっても良いし、異なっていても良い。例えば、イベント内容成分、イベント開催場所成分及び対象主体内外成分の寄与度を、イベント開催日時成分の寄与度よりも相対的に大きくすることで、エネルギー消費量予測部16が、イベント内容成分、イベント開催場所成分及び対象主体内外成分の全てが異なるイベント情報を、近似しないものと判断しても良い。予測結果出力部17は、上記のようにエネルギー消費量予測部16が求めたコミュニティ内エネルギー消費量を、予測単位時間におけるコミュニティ全体のエネルギー消費量の予測結果として、出力する。<エネルギー消費量予測システムの動作例>次に、図1に示したエネルギー消費量予測システム1の動作例について、図面を参照して説明する。なお、図1に示したエネルギー消費量予測システム1は、対象主体のエネルギー消費量の予測動作と、その準備動作である対象主体エネルギー消費量の記憶動作と、を行う。なお、それぞれの動作は、独立して実行可能であるが、何らかのタイミングに同期して実行されても良い。[対象主体エネルギー消費量の記憶動作]図3は、図1のエネルギー消費量予測システムによる対象主体エネルギー消費量の記憶動作例を示すフローチャートであり、以下の文中の各ステップ11~18は、図3内の各ステップを表す。なお、図3は、ある1つの単位時間の対象主体エネルギー消費量がエネルギー消費量予測システム1に入力される際の、エネルギー消費量予測システム1の記憶動作例を示すものであり、当該動作は繰り返し行われ得る。図3に示すように、対象主体エネルギー消費量の記憶動作が開始されると、エネルギー消費量入力部12に対象主体エネルギー消費量が入力されるステップ11。すると、定常エネルギー消費量算出部15は、エネルギー消費量記憶部14から定常エネルギー消費量を読み出しステップ12、当該定常エネルギー消費量と、ステップ11でエネルギー消費量入力部12に入力された対象主体エネルギー消費量と、の差分を算出するステップ13。例えば、ステップ12において、定常エネルギー消費量算出部15が、エネルギー消費量記憶部14から読み出した汎用定常エネルギー消費量に対して、上記の単位時間における気象状態例えば、気温等であり、上述の気象状態成分と同様に定常エネルギー消費量算出部15がこの情報を取得し得る等に応じた調整を行い、上記の単位時間における状況に合わせるべく最適化すると、好ましい。一方例えば、定常エネルギー消費量算出部15が、エネルギー消費量記憶部14から、上記の単位時間と同様の状況例えば、同じ月及び同じ曜日の専用定常エネルギー消費量を選択的に読み出すと、好ましい。定常エネルギー消費量算出部15は、算出した上記差分が所定の範囲内であることを確認するとステップ14、YES、差分を算出した対象主体エネルギー消費量と定常エネルギー消費量とを用いて、新たな定常エネルギー消費量を算出するステップ15。なお、ステップ15において、定常エネルギー消費量算出部15が、対象主体エネルギー消費量と汎用定常エネルギー消費量とを用いて新たな定常エネルギー消費量を算出する場合、得られた定常エネルギー消費量に対して、上記の調整とは逆の調整を行っても良い。そして、エネルギー消費量記憶部14が、定常エネルギー消費量算出部15が算出した新たな定常エネルギー消費量を記憶することでステップ16、対象主体エネルギー消費量の記憶動作を終了する。これに対して、定常エネルギー消費量算出部15が、算出した上記差分が所定の範囲内ではないことを確認するとステップ14、NO、イベント検出部13が、上記の単位時間に生じていた対象主体に関するイベントの検出を行うステップ17。イベント検出部13が、上記の単位時間における対象主体に関するイベントを検出しない場合、上記と同様に、定常エネルギー消費量算出部15が新たな定常エネルギー消費量を算出しステップ15、エネルギー消費量記憶部14が新たな定常エネルギー消費量を記憶することでステップ16、対象主体エネルギー消費量の記憶動作を終了する。一方、イベント検出部13は、上記の単位時間における対象主体に関するイベントを検出すると、当該イベントのイベント情報を生成する。そして、エネルギー消費量記憶部14が、エネルギー消費量入力部12に入力された対象主体エネルギー消費量に、イベント検出部13が生成したイベント情報を関連付けて記憶することでステップ18、対象主体エネルギー消費量の記憶動作を終了する。[対象主体のエネルギー消費量の予測動作]図4は、図1のエネルギー消費量予測システムによる対象主体のエネルギー消費量の予測動作例を示すフローチャートであり、以下の文中の各ステップ21~29は、図4内の各ステップを表す。なお、図4は、エネルギー消費量予測システム1が、1つの予測単位時間における対象主体のエネルギー消費量を求めて出力する場合の動作を示すものであり、所定のタイミングや外部例えば、対象主体のエネルギー媒体の処理を制御するシステムなどからの要請に応じて、繰り返し行われ得る。図4に示すように、対象主体のエネルギー消費量の予測動作が開始されると、イベント検出部13が、予測単位時間における対象主体に関するイベントの検出を行うステップ21。イベント検出部13が、予測単位時間における対象主体に関するイベントを検出しない場合ステップ22、NO、エネルギー消費量予測部16が、エネルギー消費量記憶部14から定常エネルギー消費量を読み出すステップ23。エネルギー消費量予測部16は、エネルギー消費量記憶部14から読み出した定常エネルギー消費量を用いて、予測エネルギー消費量を求めるステップ24。例えば、ステップ23でエネルギー消費量予測部16がエネルギー消費量記憶部14から汎用定常エネルギー消費量を読み出す場合、ステップ24において、エネルギー消費量予測部16が、当該汎用定常エネルギー消費量に対して、予測単位時間における気象状態例えば、気温等であり、上述の気象状態成分と同様に定常エネルギー消費量算出部15がこの情報を取得し得る等に応じた調整を行い、予測単位時間における状況に合わせるべく最適化すると、好ましい。一方例えば、ステップ23でエネルギー消費量予測部16がエネルギー消費量記憶部14から専用定常エネルギー消費量を読み出す場合、ステップ24において、エネルギー消費量予測部16が、予測単位時間と同様の状況例えば、同じ月及び同じ曜日の専用定常エネルギー消費量を選択的に読み出すと、好ましい。そして、予測結果出力部17が、ステップ24でエネルギー消費量予測部16が求めた予測エネルギー消費量を、予測単位時間における対象主体のエネルギー消費量の予測結果として出力することでステップ25、対象主体のエネルギー消費量の予測動作を終了する。これに対して、イベント検出部13が、予測単位時間における対象主体に関するイベントを検出する場合ステップ22、YES、当該イベントのイベント情報を生成するステップ26。そして、エネルギー消費量予測部16が、エネルギー消費量記憶部14に記憶されている対象主体エネルギー消費量に関連付けられたイベント情報の中に、ステップ26で得られたイベント情報と特に近似するものがあるか否かを確認するステップ27。イベント情報が特に近似するとは、例えば、イベント情報を構成する少なくとも1つの所定の成分が、一致するまたは近い場合である。エネルギー消費量予測部16は、エネルギー消費量記憶部14に記憶されている対象主体エネルギー消費量に関連付けられたイベント情報の中に、ステップ26で得られたイベント情報と特に近似するものがあることを確認する場合ステップ27、YES、当該対象主体エネルギー消費量を、エネルギー消費量記憶部14から読み出すステップ28。エネルギー消費量予測部16は、エネルギー消費量記憶部14から読み出した対象主体エネルギー消費量を用いて、予測エネルギー消費量を求めるステップ24。例えばこの場合、エネルギー消費量予測部16が、エネルギー消費量記憶部14から読み出した対象主体エネルギー消費量を、そのまま予測エネルギー消費量としても良い。そして、予測結果出力部17が、ステップ24でエネルギー消費量予測部16が求めた予測エネルギー消費量を、予測単位時間における対象主体のエネルギー消費量の予測結果として出力することでステップ25、対象主体のエネルギー消費量の予測動作を終了する。一方、エネルギー消費量予測部16は、エネルギー消費量記憶部14に記憶されている対象主体エネルギー消費量に関連付けられたイベント情報の中に、ステップ26で得られたイベント情報と特に近似するものがないことを確認する場合ステップ27、NO、特に近似してはいないが近似しているイベント情報が関連付けられた対象主体エネルギー消費量を調整することで予測エネルギー消費量を求めることができるか否かを確認するステップ29。例えば、ステップ29において、エネルギー消費量予測部16が、比較するイベント情報のイベント内容成分、イベント開催場所成分、イベント施設内外成分及び在宅人数成分の少なくとも一つが一致するまたは近いものであり、イベント開催日時成分が一致せずかつ近いものではないことを確認する場合、エネルギー消費量予測部16は、対象主体エネルギー消費量を調整することで予測エネルギー消費量を求めることができると判断するステップ29、YES。エネルギー消費量予測部16は、ステップ29で調整可能と判断した対象主体エネルギー消費量をエネルギー消費量記憶部14から読み出し、当該対象主体エネルギー消費量を用いて、予測エネルギー消費量を求めるステップ24。例えば上記のように、エネルギー消費量予測部16が、ステップ29で比較するイベント情報のイベント開催日時成分が一致せずかつ近いものではないことを確認する場合、エネルギー消費量記憶部14から読み出した対象主体エネルギー消費量に対して、上記のイベント開催日時成分の差異に応じた調整を行うことで、予測エネルギー消費量を求めても良い。そして、予測結果出力部17が、ステップ24でエネルギー消費量予測部16が求めた予測エネルギー消費量を、予測単位時間における対象主体のエネルギー消費量の予測結果として出力することでステップ25、対象主体のエネルギー消費量の予測動作を終了する。また例えば、ステップ29において、エネルギー消費量予測部16が、イベント内容成分、イベント開催場所成分、イベント施設内外成分及び在宅人数成分の全てが一致しない及び近いものではないことを確認する場合、エネルギー消費量予測部16は、対象主体エネルギー消費量を調整して予測エネルギー消費量を求めることができないと判断するステップ29、NO。この場合、上記と同様に、エネルギー消費量予測部16が定常エネルギー消費量を用いて予測エネルギー消費量を求めるとともにステップ23,24、予測結果出力部17が当該予測エネルギー消費量を予測単位時間における対象主体のエネルギー消費量の予測結果として出力することでステップ25、対象主体のエネルギー消費量の予測動作を終了する。以上のように、エネルギー消費量予測部16は、対象主体に関するイベントに応じて、対象主体エネルギー消費量の予測を行う。そのため、エネルギー消費量予測部16は、対象主体の社会状況に応じた変動例えば、世帯への来客、集合住宅内での催し物、施設の稼働等に伴う対象主体エネルギー消費量の増大や、世帯や集合住宅の住人の外出、集合住宅外での催し物、施設の休止等に伴う対象主体エネルギー消費量の減少を反映させた対象主体エネルギー消費量を、予測することが可能になる。したがって、エネルギー消費量予測システム1は、対象主体のエネルギー消費量を、精度良く予測することが可能である。また、エネルギー消費量記憶部14が、定常エネルギー消費量算出部15が算出した定常エネルギー消費量を記憶するとともに、エネルギー消費量予測部16が、イベント検出部13が予測単位時間のイベントを検出しない場合に、エネルギー消費量記憶部14から読み出す定常エネルギー消費量を用いて予測エネルギー消費量を求める。そのため、エネルギー消費量予測部16は、イベントが無いときの対象主体のエネルギー消費量を、精度良く予測することが可能である。さらに、定常エネルギー消費量算出部15は、エネルギー消費量入力部12に入力される対象主体エネルギー消費量が、エネルギー消費量記憶部14に既に記憶されている定常エネルギー消費量と大差無いものである場合に、新たに定常エネルギー消費量を算出するエネルギー消費量記憶部14に記憶する定常エネルギー消費量を更新する。そのため、エネルギー消費量記憶部14に、定常エネルギー消費量算出部15が精度良く算出した定常エネルギー消費量を、記憶させることが可能である。<変形例>なお、エネルギー消費量記憶部14が、対象主体に関するイベントに応じた対象主体エネルギー消費量の変動分を記憶するとともに、エネルギー消費量予測部16が、当該変動分を用いて予測エネルギー消費量を求めても良い。具体的に例えば、エネルギー消費量予測部16が、エネルギー消費量記憶部14から当該変動分と定常エネルギー消費量とを読み出し合算することで、予測エネルギー消費量を求めても良い。また、主として電力やガスなどのエネルギー媒体の消費量を予測するエネルギー消費量予測システム1について説明したが、本発明のエネルギー消費量予測システムは、水などの消費量の予測にも利用可能である。"