JP6870613B2 - 情報提供装置、情報提供方法、及び、プログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報提供装置、情報提供方法、及び、プログラムに関する。

特許文献１には、給電線引込口付近に設置した測定センサで検出した測定データから特徴量を取り出し、当該特徴量に基づき、電気機器群の稼働状態を推定する技術が開示されている。

特許第３４０３３６８号

特許文献1に記載されている推定技術は、測定データから取り出された特徴量に基づいて電気器群の状態を推定している。しかし、特徴量と電気器群の稼働状態とを対応付ける教師データが適切に設定されていないと電気機器群の状態に関する推定精度が悪くなってしまい、上記設定が適切に行われているか確認することができないという問題があった。

本発明によれば、
監視対象電気機器群の消費電流及び消費電力のいずれかを含む時系列測定データと、前記監視対象電気機器群が取り得る複数の稼働状態各々に前記稼働状態各々の特徴量を対応付けた教師データと、に基づき推定された前記監視対象電気機器群の前記稼働状態を示す推定結果の信頼度を決定する信頼度決定手段と、
前記信頼度に関する情報を出力する出力手段と、
を有し、
前記時系列測定データから抽出された特徴量ｘに基づき、前記監視対象電気機器群は第１乃至第ｎの前記稼働状態の中の第ｍの前記稼働状態（１≦ｍ≦ｎ）であると推定された場合、
前記信頼度決定手段は、前記特徴量ｘが相対的に前記第１乃至第ｎの稼働状態の中の前記第ｍの稼働状態を表す確率と、前記第ｍの稼働状態の時に前記特徴量ｘが現れる確率とに基づき、前記信頼度を決定する情報提供装置が提供される。

また、本発明によれば、
コンピュータが、
監視対象電気機器群の消費電流及び消費電力のいずれかを含む時系列測定データと、前記監視対象電気機器群が取り得る複数の稼働状態各々に前記稼働状態各々の特徴量を対応付けた教師データと、に基づき推定された前記監視対象電気機器群の前記稼働状態を示す推定結果の信頼度を決定する信頼度決定工程と、
前記信頼度に関する情報を出力する出力工程と、
を実行し、
前記時系列測定データから抽出された特徴量ｘに基づき、前記監視対象電気機器群は第１乃至第ｎの前記稼働状態の中の第ｍの前記稼働状態（１≦ｍ≦ｎ）であると推定された場合、
前記信頼度決定工程では、前記特徴量ｘが相対的に前記第１乃至第ｎの稼働状態の中の前記第ｍの稼働状態を表す確率と、前記第ｍの稼働状態の時に前記特徴量ｘが現れる確率とに基づき、前記信頼度を決定する情報提供方法が提供される。

また、本発明によれば、
コンピュータを、
監視対象電気機器群の消費電流及び消費電力のいずれかを含む時系列測定データと、前記監視対象電気機器群が取り得る複数の稼働状態各々に前記稼働状態各々の特徴量を対応付けた教師データと、に基づき推定された前記監視対象電気機器群の前記稼働状態を示す推定結果の信頼度を決定する信頼度決定手段、
前記信頼度に関する情報を出力する出力手段、
として機能させ、
前記時系列測定データから抽出された特徴量ｘに基づき、前記監視対象電気機器群は第１乃至第ｎの前記稼働状態の中の第ｍの前記稼働状態（１≦ｍ≦ｎ）であると推定された場合、
前記信頼度決定手段は、前記特徴量ｘが相対的に前記第１乃至第ｎの稼働状態の中の前記第ｍの稼働状態を表す確率と、前記第ｍの稼働状態の時に前記特徴量ｘが現れる確率とに基づき、前記信頼度を決定するプログラムが提供される。

また、本発明によれば、
監視対象電気機器群の消費電流及び消費電力のいずれかを含む時系列測定データと、前記監視対象電気機器群が取り得る複数の稼働状態各々に前記稼働状態各々の特徴量を対応付けた教師データと、に基づき推定された前記監視対象電気機器群の前記稼働状態を示す推定結果の信頼度を出力する出力手段を有する情報提供装置が提供される。

また、本発明によれば、
コンピュータが、
監視対象電気機器群の消費電流及び消費電力のいずれかを含む時系列測定データと、前記監視対象電気機器群が取り得る複数の稼働状態各々に前記稼働状態各々の特徴量を対応付けた教師データと、に基づき推定された前記監視対象電気機器群の前記稼働状態を示す推定結果の信頼度を出力する出力工程を実行する情報提供方法が提供される。

また、本発明によれば、
コンピュータを、
監視対象電気機器群の消費電流及び消費電力のいずれかを含む時系列測定データと、前記監視対象電気機器群が取り得る複数の稼働状態各々に前記稼働状態各々の特徴量を対応付けた教師データと、に基づき推定された前記監視対象電気機器群の前記稼働状態を示す推定結果の信頼度を出力する出力手段として機能させるプログラムが提供される。

本発明によれば、電気機器群の稼働状態を推定するシステムにおける所定の教師データの設定が正しく行われているかを、容易に確認することができるようになる。

上述した目的、およびその他の目的、特徴および利点は、以下に述べる好適な実施の形態、およびそれに付随する以下の図面によってさらに明らかになる。

本実施形態の装置のハードウエア構成の一例を概念的に示す図である。 本実施形態の情報提供装置の機能ブロック図の一例である。 予め登録された監視対象電気機器各々の特徴量の一例を模式的に示す図である。 監視対象電気機器群の稼働状態と、特徴量とを対応付けた教師データの一例を模式的に示す図である。 稼働状態推定処理の結果データの一例を模式的に示す図である。 信頼度生成処理の一例を説明するための図である。 信頼度生成処理の一例を説明するための図である。 信頼度生成処理の一例を説明するための図である。 推定結果の信頼度を示す信頼度データの一例を模式的に示す図である。 出力部による出力例の一例を示す図である。 本実施形態の情報提供装置の処理の流れの一例を示すフローチャートである。 出力部による出力例の一例を示す図である。 出力部による出力例の一例を示す図である。 出力部による出力例の一例を示す図である。 出力部による出力例の一例を示す図である。

まず、本実施形態の装置（推定装置）のハードウエア構成の一例について説明する。本実施形態の装置が備える各部は、任意のコンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）、メモリ、メモリにロードされるプログラム、そのプログラムを格納するハードディスク等の記憶ユニット（あらかじめ装置を出荷する段階から格納されているプログラムのほか、ＣＤ（Compact Disc）等の記憶媒体やインターネット上のサーバ等からダウンロードされたプログラムをも格納できる）、ネットワーク接続用インタフェイスを中心にハードウエアとソフトウエアの任意の組合せによって実現される。そして、その実現方法、装置にはいろいろな変形例があることは、当業者には理解されるところである。

図１は、本実施形態の装置（推定装置）のハードウエア構成の一例を概念的に示す図である。図示するように、本実施形態の装置は、例えば、バス１０Ａで相互に接続されるＣＰＵ１Ａ、ＲＡＭ（Random Access Memory）２Ａ、ＲＯＭ（Read Only Memory）３Ａ、通信部８Ａ、補助記憶装置９Ａ等を有する。なお、本実施形態の装置は、さらに、表示制御部４Ａ、ディスプレイ５Ａ、操作受付部６Ａ、操作部７Ａ等を有してもよい。また、図示しないが、本実施形態の装置は、その他、マイク、スピーカ等の他の要素を備えてもよい。また、図示する要素の一部を有さなくてもよい。

ＣＰＵ１Ａは各要素とともに装置のコンピュータ全体を制御する。ＲＯＭ３Ａは、コンピュータを動作させるためのプログラムや各種アプリケーションプログラム、それらのプログラムが動作する際に使用する各種設定データなどを記憶する領域を含む。ＲＡＭ２Ａは、プログラムが動作するための作業領域など一時的にデータを記憶する領域を含む。補助記憶装置９Ａは、例えばＨＤＤ（Hard Disc Drive）であり、大容量のデータを記憶可能である。

ディスプレイ５Ａは、例えば、表示装置（ＬＥＤ（Light Emitting Diode）表示器、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等）である。ディスプレイ５Ａは、タッチパッドと一体になったタッチパネルディスプレイであってもよい。表示制御部４Ａは、ＶＲＡＭ（Video RAM）に記憶されたデータを読み出し、読み出したデータに対して所定の処理を施した後、ディスプレイ５Ａに送って各種画面表示を行う。操作受付部６Ａは、操作部７Ａを介して各種操作を受付ける。操作部７Ａは、操作キー、操作ボタン、スイッチ、ジョグダイヤル、タッチパネルディスプレイ、キーボードなどを含む。通信部８Ａは、有線及び／または無線で、インターネット、ＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークに接続し、他の電子機器と通信する。また、通信部８Ａは、有線及び／または無線で他の電子機器と直接つながり、通信を行うことができる。

以下、本実施の形態について説明する。なお、以下の実施形態の説明において利用する機能ブロック図は、ハードウエア単位の構成ではなく、機能単位のブロックを示している。これらの図においては、各装置は１つの機器により実現されるよう記載されているが、その実現手段はこれに限定されない。すなわち、物理的に分かれた構成であっても、論理的に分かれた構成であっても構わない。なお、同一の構成要素には同一の符号を付し、適宜説明を省略する。

＜第１の実施形態＞
まず、本実施形態の概要について説明する。本実施形態の情報提供装置は、監視対象電気機器群の消費電流及び消費電力のいずれかを含む時系列測定データと、監視対象電気機器群が取り得る複数の稼働状態各々に稼働状態各々の特徴量を対応付けた教師データと、に基づき推定された監視対象電気機器群の稼働状態（推定結果）の信頼度を決定する。

そして、情報提供装置は、決定した信頼度に関する情報を出力する。例えば、信頼度が所定レベルより低くなっていることを通知したり、信頼度が所定レベルより低い時間帯を通知したり、信頼度が所定レベルより低い時間帯の推定結果を通知したり、信頼度と推定結果をグラフ上に時間軸に沿って表示したり、当該グラフにおいて信頼度が所定レベルより低い時間帯を強調表示したりできる。

このような本実施形態の情報提供装置によれば、ユーザは、信頼度が所定レベルより低い推定結果が出力されていることを容易に把握することができる。また、ユーザは、信頼度が所定レベルより低い推定結果が出力された時間帯や、信頼度が所定レベルより低い推定結果そのもの等を容易に把握することができる。

所定レベルより低い信頼度の推定結果が出力されていることを把握したユーザは、推定のための設定、例えば教師データの準備が十分でないことを把握することができる。そして、推定結果の信頼度を上げるための適切な処理、例えば教師データの追加等を行うことができる。また、ユーザは、所定レベルより低い信頼度の推定結果が出力された時間帯やその推定結果そのもの等に基づき、不十分な設定箇所を特定することが可能となる。例えば、電気機器使用者に対するインタビュー等により、所定レベルより低い信頼度の推定結果が出力された時間帯に使用していた電気機器を特定することで、不足している教師データを容易に特定することができる。

次に、本実施形態の情報提供装置の構成について説明する。図２に本実施形態の情報提供装置１０の機能ブロック図の一例を示す。図示するように、本実施形態の情報提供装置１０は、信頼度決定部１１と、出力部１２とを有する。

信頼度決定部１１は、監視対象電気機器群の消費電流及び消費電力のいずれかを含む時系列測定データと、監視対象電気機器群が取り得る複数の稼働状態各々に稼働状態各々の特徴量を対応付けた教師データと、に基づき推定された推定結果（監視対象電気機器群の稼働状態）の信頼度を決定する。

まず、推定結果の詳細、及び、推定結果の生成方法について説明する。推定結果は、推定手段（図１において不図示）により生成される。推定手段は、監視対象電気機器群の消費電流及び消費電力のいずれかを含む時系列測定データと、監視対象電気機器群が取り得る複数の稼働状態各々に稼働状態各々の特徴量を対応付けた教師データとに基づき、監視対象電気機器群の稼働状態を推定する。推定手段による推定処理は、あらゆる従来技術（例えば、特許文献１に開示された手段）を適用して実現できるが、以下一例を説明する。

まず、推定手段は、監視対象電気機器群の消費電流及び消費電力のいずれかを含む時系列測定データを取得すると、所定時間幅の時系列測定データを順に処理対象とし、各処理対象から所定の特徴量を抽出する。

時系列測定データは、分電盤、コンセント、テーブルタップ等、任意の位置に設置された測定センサにより測定される瞬間波形データ（交流周波数に応じた波形データ）である。

測定センサの設置位置よりも下流側で配線に接続され、電力供給を受ける複数の電気機器が、１つの監視対象電気機器群となる。センサ設置位置の電流（Ａ）及び電力（Ｗ）を測定することで、センサ設置位置よりも下流側で電力供給を受ける監視対象電気機器群の消費電流（Ａ）及び消費電力（Ｗ）を測定することができる。

時系列測定データから抽出される特徴量は様々であり、例えば、消費電流の周波数強度・位相（高調波成分）、位相、消費電流の変化、平均値、ピーク値、実効値、波高率、波形率、電流変化の収束時間、通電時間、ピークの位置、電源電圧のピーク位置と消費電流のピーク位置との間の時間差、力率などであってもよい。なお、ここでの例示に限定されない。

推定手段は、時系列測定データから１種類の特徴量を抽出してもよいし、複数種類の特徴量を抽出してもよい。

所定の特徴量を抽出後、推定手段は、抽出した特徴量に基づき、監視対象電気機器群の稼働状態を推定する。

推定手段には、図３に示すように、監視対象電気機器群に含まれる監視対象電気機器各々の特徴量（教師データ）が登録されている。特徴量は、各監視対象電気機器が稼働時に、時系列測定データに現れる特徴を数値化したものである。各監視対象電気機器の消費電力毎の特徴量が登録されてもよい。

推定手段は、図３に示すような監視対象電気機器各々の特徴量に基づき、監視対象電気機器群が取り得る複数の稼働状態各々の特徴量を得る。監視対象電気機器群が取り得る稼働状態は、例えば、「固定電話のみが稼働中」、「固定電話とモニタとＰＣ（Personal Computer）が稼働中」等である。なお、各監視対象電気機器の消費電力毎の特徴量が登録されている場合、監視対象電気機器群が取り得る稼働状態は、例えば、「固定電話が○○Ｗで稼働中」、「固定電話が××Ｗで稼働中」、「固定電話が××Ｗで稼働中、モニタが△△Ｗで稼働中、かつ、ＰＣが□□Ｗで稼働中」等である。図３に示すような監視対象電気機器各々の特徴量を足し合わせることで、上述のような監視対象電気機器群が取り得る稼働状態各々の特徴量を得ることができる。

このようにして、図４に示すように、監視対象電気機器群が取り得る複数の稼働状態各々に稼働状態各々の特徴量を対応付けた教師データが得られる。

推定手段は、このような教師データを用いた機械学習により推定モデルを生成し、生成した推定モデルに時系列測定データから抽出した特徴量を入力することで、推定結果（監視対象電気機器群の稼働状態）を得ることができる。推定モデルは、例えば、重回帰分析、ニューラルネットワーク、隠れマルコフモデル等を用いたものとできる。

上述のような推定処理の結果、図５に示すような、日時情報と、推定結果とを対応付けた結果データが得られる。図５に示すように、結果データは、単位時間毎の推定結果（図の場合、３０秒毎の推定結果）が時系列に並んだデータとなる。結果データにおいては、単位時間毎の推定結果各々に、時系列測定データから抽出された特徴量がさらに対応付けられている。すなわち、各推定結果は、対応付けられている特徴量に基づき推定された結果である。図５に示す結果データによれば、２０１５年７月１日の０時００分００秒から０時００分３０秒の間は、固定電話のみが○○Ｗで稼働中と推定されたことが分かる。

推定手段は、情報提供装置１０内に備えられてもよいし、情報提供装置１０と論理的に分かれた他の装置内に備えられてもよい。後者の場合、推定手段により生成された結果データが、任意の手段で、情報提供装置１０に入力される。

図２に戻り、信頼度決定部１１は、推定手段が生成した結果データ（図５参照）を取得する。そして、信頼度決定部１１は、推定結果の信頼度を生成する。上述の通り、結果データは、単位時間毎の推定結果が時系列に並んだデータとなる。信頼度決定部１１は、単位時間毎に、推定結果の信頼度を生成する。信頼度を生成する手段は様々であるが、以下、一例を説明する。

「第１の信頼度生成例」
時系列測定データから抽出された特徴量ｘに基づき、「監視対象電気機器群は第１乃至第ｎの稼働状態の中の第ｍの前記稼働状態（１≦ｍ≦ｎ）である」と推定された場合、信頼度決定部１１は、特徴量ｘが相対的に第１乃至第ｎの稼働状態の中の第ｍの稼働状態を表す確率を信頼度として決定する。以下、詳細に説明する。

信頼度決定部１１は、第ｎの稼働状態における特徴量ｘの確率密度分布関数：Ｐ_ｎ（ｘ）を保持している。Ｐ_ｎ（ｘ）は正規分布又は多変量正規分布である。多変量正規分布の場合、ｘはベクトルを示すものとする。

そして、信頼度決定部１１は、特徴量ｘに基づき第ｍの稼働状態が推定された場合の信頼度であるＴ_ｍ（ｘ）を、以下の式（１）に基づき算出する。

「第２の信頼度生成例」
第１の信頼度生成例の場合、特徴量ｘが「相対的に」第１乃至第ｎの稼働状態の中の第ｍの稼働状態を表す確率を信頼度としている。このような場合、信頼度自体が信頼できない値となる状況が発生し得る。以下、詳細に説明する。

まず、説明を簡単にするため、監視対象電気機器群が第１及び第２の稼働状態の２つを取るとする。そして、第１及び第２の稼働状態各々における特徴量ｘの確率密度分布関数が図６で示されるとする。Ｐ_１（Ａ）は、第1の稼働状態における特徴量ｘの確率分布関数であり、Ｐ_２（Ａ）は、第２の稼働状態における特徴量ｘの確率分布関数である。

かかる場合、図示する特徴量Ａに基づき第２の稼働状態が推定された場合、信頼度は１００％となってしまう。なお、Ｐ_１（Ａ）＝０であり、Ｐ_２（Ａ）＞０である。しかしながら、図からも明らかなように、第２の稼働状態において特徴量Ａが現れる確率（Ｐ_２（Ａ）の値）は決して高くない。それにも関わらず、当該推定結果の信頼度を１００％とするのは好ましくない場合がある。

第２の信頼度生成例は、このような不都合を軽減するため、第１の信頼度生成例に所定の工夫を加えた構成となっている。

具体的には、信頼度決定部１１は、時系列測定データから抽出された特徴量ｘに基づき、「監視対象電気機器群は第１乃至第ｎの前記稼働状態の中の第ｍの稼働状態（１≦ｍ≦ｎ）である」と推定された場合、特徴量ｘが相対的に第１乃至第ｎの稼働状態の中の第ｍの稼働状態を表す確率と、第ｍの稼働状態の時に特徴量ｘが現れる確率とに基づき、信頼度を決定する。以下、詳細に説明する。

信頼度決定部１１は、第ｎの稼働状態における特徴量ｘの確率密度分布関数：Ｐ_ｎ（ｘ）を保持している。Ｐ_ｎ（ｘ）は正規分布又は多変量正規分布である。多変量正規分布の場合、ｘはベクトルを示すものとする。

そして、信頼度決定部１１は、特徴量ｘに基づき第ｍの稼働状態が推定された場合の信頼度であるＴ_ｍ（ｘ）を、以下の式（２）乃至（４）に基づき算出する。

式（４）は、生成確率：Ｐ_ｍ（ｘ）を補正する補正式である。Ｐ_ｍ２（ｘ）は、第ｍの稼働状態において特徴量ｘがＱ回中少なくとも１回現れる確率（以下、「補正後の生成確率」）を示す。

図６に示す第１及び第２の稼働状態の確率密度分布関数を式（４）で補正すると、図７及び図８に示すようになる。

図６及び図７からも明らかなように、式（４）で補正することで、ピーク位置の確率（値）及びピーク位置の周辺の確率（値）を大きくすることができる。図６に示されている補正前の第２の稼働状態の確率密度分布関数の場合、ピーク位置の確率は５０％に満たないが、図７に示されている補正後の第２の稼働状態の確率密度分布関数の場合、ピーク位置の確率（補正後の生成確率）は１００％となっている。

このように、式（４）によれば、ピーク位置の確率（値）及びピーク位置の周辺の確率（値）を大きくできる一方で、裾野の方では、確率（値）を小さい状態のまま維持できる。

このようなＰ_ｍ２（ｘ）とＰ_ｍ１（ｘ）との積を信頼度Ｔ_ｍ（ｘ）とする当該例の場合、ピーク位置やその周辺の特徴量が抽出されている場合、Ｔ_ｍ（ｘ）を大きな値とすることができる。一方で、裾野の方の特徴量が抽出されている場合は、Ｔ_ｍ（ｘ）を小さな値とすることができる。すなわち、事実をよく反映した信頼度を生成できる。

なお、Ｐ_ｍ１（ｘ）とＰ_ｍ２（ｘ）の積をＴ_ｍ（ｘ）とする式（２）に代えて、Ｐ_ｍ１（ｘ）とＰ_ｍ２（ｘ）の平均値など、他の値をＴ_ｍ（ｘ）としてもよい。

信頼度決定部１１は、例えば上述のような手段で、推定結果の信頼度を生成することができる。結果、例えば図９に示すような信頼度データが得られる。信頼度データでは、日時と、推定結果と、信頼度とが対応付けられている。なお、図９では、信頼度をパーセントで表示しているが、これに限定されない。例えば、１乃至５の５段階評価としてもよいし、その他としてもよい。

図２に戻り、出力部１２は、信頼度決定部１１が決定した信頼度に関する情報を出力する。出力手段は特段制限されず、ディスプレイ、プリンター、メーラー、スピーカ等、あらゆる出力装置を介して実現できる。

出力部１２は、例えば、信頼度が所定レベルより低い時間帯を出力してもよい。図９に示す信頼度データが得られた場合、出力部１２は、当該信頼度データにおける信頼度の欄の値と、所定レベルを示す値（例：３０％）とを比較し、信頼度が所定レベルより低い時間帯を特定してもよい。そして、出力部１２は、特定した時間帯を、信頼度が所定レベルより低い推定結果が得られた時間帯として出力してもよい。

信頼度が所定レベルより低い推定結果が得られた時間帯においては、教師データが設定（登録）されていない電気機器が接続され、使用された可能性がある。当該時間帯に絞って電力使用者へのインタビューなど、適切な調査を行うことで、効率的に、信頼度が所定レベルより低い推定結果が得られた原因を特定することができる。そして、特定した原因に基づき、推定システムのメンテナンス（教師データの追加等）の必要性等を決定することができる。例えば、新たな電気機器の教師データの追加や、不適切な電気機器の使用に対する電力使用者への警告などを行うことが考えられる。

その他、出力部１２は、推定結果と、信頼度と、日時とを対応付けて出力してもよい。出力部１２は、これらのデータを時系列順に表示してもよい。そして、出力部１２は、信頼度が所定レベルより低い時間帯を強調表示してもよい。このようにしても、上記と同様な効果が得られる。

また、出力部１２は、例えば図１０に示すように、一方の軸（図の場合、横軸）に時間軸をとり、他方の軸（図の場合、縦軸）に電力量又は電流量をとり、推定結果に基づき、積み上げグラフで、稼働中と推定された監視対象電気機器、及び、各監視対象電気機器の消費電力量又は消費電流量を単位時間毎に表示してもよい。そして、出力部１２は、当該グラフに重ねて、単位時間各々の推定結果の信頼度を表示してもよい。図１０の場合、折れ線グラフで、信頼度（１００％を１に変換した値）が示されている。

このようにしても、上記と同様な効果が得られる。また、推定結果（監視対象電気機器群の稼働状態）、及び、推定結果の信頼度の時間変化を容易に把握することができる。

次に、図１１のフローチャートを用いて、本実施形態の情報提供装置１０の処理の流れの一例を示す。

信頼度決定工程Ｓ１０では、信頼度決定部１１が、監視対象電気機器群の消費電流及び消費電力のいずれかを含む時系列測定データと、監視対象電気機器群が取り得る複数の稼働状態各々に稼働状態各々の特徴量を対応付けた教師データと、に基づき推定された推定結果（監視対象電気機器群の稼働状態）の信頼度を決定する。

出力工程Ｓ２０では、出力部１２が、信頼度に関する情報を出力する。

以上説明した本実施形態によれば、情報提供装置１０が提供する信頼度に関する情報を閲覧することで、ユーザは、信頼度が所定レベルより低い推定結果が出力されていることを容易に把握することができる。また、ユーザは、信頼度が所定レベルより低い推定結果が出力された時間帯や、信頼度が所定レベルより低い推定結果そのもの等を容易に把握することができる。

所定レベルより低い信頼度の推定結果が出力されていることを把握したユーザは、推定のための設定、例えば教師データの準備が十分でないことを把握することができる。そして、推定結果の信頼度を上げるための適切な処理、例えば教師データの追加等を行うことができる。また、ユーザは、所定レベルより低い信頼度の推定結果が出力された時間帯やその推定結果そのもの等に基づき、不十分な設定箇所を特定することが可能となる。例えば、電気機器使用者に対するインタビュー等により、所定レベルより低い信頼度の推定結果が出力された時間帯に使用していた電気機器を特定することで、不測定している教師データを容易に特定することができる。

また、信頼度が所定レベルより低い推定結果が出力された時間帯を把握したユーザは、推定結果の信頼度が低い原因を解明する作業を、当該時間帯に絞って行うことができる。例えば、ユーザは、信頼度が所定レベルより低い時間帯の推定結果を精査したり、信頼度が所定レベルより低い時間帯の電気機器の使用状況を電力使用者にインタビューしたりできる。結果、効率的に、原因解明及びそれに対する対策を行うことができる。

＜第２の実施形態＞
本実施形態の情報提供装置１０は、複数の監視対象電気機器群各々の推定結果を集計し、複数の監視対象電気機器群全体の稼働状態をまとめて出力するとともに、各監視対象電気機器群の推定結果の信頼度を分けて出力することができる。このような本実施形態によれば、ユーザは、複数の監視対象電気機器群全体の稼働状態（推定結果）を確認することができる。一方で、監視対象電気機器群ごとに推定結果の信頼度を把握できるので、信頼度が所定レベルより低い推定結果が生成されている監視対象電気機器群を容易に特定することができる。結果、メンテナンスの必要性等を検討する対象（監視対象電気機器群）を容易に絞り込むことができる。

次に、本実施形態の情報提供装置の構成について説明する。本実施形態の情報提供装置１０の機能ブロック図は、第１の実施形態同様、図２で示される。図示するように、本実施形態の情報提供装置１０は、信頼度決定部１１と、出力部１２とを有する。

第１の実施形態で説明した推定手段は、監視対象電気機器群ごとに稼働状態を推定し、監視対象電気機器群ごとに日時情報と推定結果とを対応付けた結果データ（図５参照）を生成する。

例えば、オフィス内のＡさんの席の近くにあるコンセントから電力供給を受ける監視対象電気機器を第１の監視対象電気機器群とし、Ｂさんの席の近くにあるコンセントから電力供給を受ける監視対象電気機器を第２の監視対象電気機器群としてもよい。その他、第１の部屋に設けられたコンセントから電力供給を受ける監視対象電気機器を第１の監視対象電気機器群とし、第２の部屋に設けられたコンセントから電力供給を受ける監視対象電気機器を第２の監視対象電気機器群としてもよい。これはあくまで一例であり、消費電流及び消費電力を測定する測定センサの設置位置を調整することで、監視対象電気機器群の分け方を所望の状態にできる。なお、コンセントで電気機器群を分ける構成代えて、例えば、分電盤の分岐で電気機器群に分ける構成を採用することもできる。

信頼度決定部１１は、監視対象電気機器群各々の結果データ（図５参照）を取得する。そして、結果データ各々を処理対象とし、第１の実施形態と同様な手法で信頼度を決定し、各監視対象電気機器群に対応した信頼度データ（図９参照）を得る。

出力部１２は、複数の監視対象電気機器群各々の信頼度データ（図９参照）に基づき、所定の情報を出力する。例えば、出力部１２は、複数の監視対象電気機器群各々の稼働状態の推定結果を集計し、複数の監視対象電気機器群全体の稼働状態として出力してもよい。

出力部１２は、複数の監視対象電気機器群の稼働状態をまとめて出力する一方で、複数の監視対象電気機器群各々の推定結果の信頼度を分けて（別々に）出力してもよい。以下、図面を用いて、出力部１２による出力例を説明する。

図１２に、出力部１２による出力例を示す。図では、一方の軸（図の場合、横軸）に時間軸をとり、他方の軸（図の場合、縦軸）に電力量又は電流量をとり、積み上げグラフで、稼働中と推定された監視対象電気機器、及び、各監視対象電気機器の消費電力量又は消費電流量を単位時間毎に表示している。

当該図に示されるデータにおいては、複数の監視対象電気機器群各々の稼働状態の推定結果に対し、同種の電気機器（ＰＣ、固定電話、モニタ等）毎に消費電力及び／又は消費電流を足し合わせる集計がなされている。そして、各種電気機器のトータル消費電力及び／又はトータル消費電流が示されている。

一方で、出力部１２は、複数の監視対象電気機器群各々の推定結果の信頼度を分けて（別々に）出力している。

なお、グラフでは、１日分のデータを表示しているが、これに限定されない。そして、グラフの下の表では、グラフ表示されているデータ（図の場合、１日分のデータ）の統計値を、監視対象電気機器群毎に表示している。

表の場合、第１の監視対象電気機器群はグループＧ１に対応し、第２の監視対象電気機器群はグループＧ２に対応し、第３の監視対象電気機器群はグループＧ３に対応する。第１の監視対象電気機器群は、１Ｆ東フロアーに位置し、ＸＸＸ部門に所属するＡさん席の近くで（例：Ａさんの近くの所定のコンセントから）電力供給を受ける複数の監視対象電気機器であることが分かる。

当該表における電力量は、各監視対象電気機器群の消費電力量の平均である。当該表における信頼度は、各監視対象電気機器群の信頼度の平均（例：相乗平均）である。

図示しているように、情報提供装置１０は、「信頼度表示」及び「信頼度非表示」各々に対応した入力手段（例：ＧＵＩ部品）を設け、これらを選択的に選択できるよう構成してもよい。図示する例の場合、選択されている入力手段の枠が実線となり、選択されてない入力手段の枠が破線となっている。

そして、図示するように「信頼度表示」が選択されている場合は、グラフ中に信頼度のデータを表示してもよい。また、図示しないが、「信頼度非表示」が選択されている場合は、グラフ中の信頼度のデータを非表示にしてもよい。なお、図示する「信頼度表示」に対応した入力手段は、複数の監視対象電気機器群各々の信頼度を分けて出力する選択を受け付けるためのものである。このため、図示するように、複数の監視対象電気機器群（Ｇ１乃至Ｇ３）各々の信頼度が分けてグラフ表示されている。

また、出力部１２は、複数の監視対象電気機器群各々の推定結果の信頼度を集計し、まとめてグラフ表示してもよい。例えば、図１３に示すように、出力部１２は、複数の監視対象電気機器群各々の推定結果の信頼度の平均をグラフ表示してもよい。この場合、情報提供装置１０は、図示するように、「信頼度平均表示」、「信頼度個別表示」及び「信頼度非表示」各々に対応した入力手段（例：ＧＵＩ部品）を設け、これらを選択的に選択できるよう構成してもよい。図示する例の場合、選択されている入力手段の枠が実線となり、選択されてない入力手段の枠が破線となっている。

そして、図示するように「信頼度平均表示」が選択されている場合は、グラフ中に複数の監視対象電気機器群各々の推定結果の信頼度の平均を表示してもよい。また、図示しない場、「信頼度非表示」が選択されている場合は、グラフ中の信頼度のデータを非表示にしてもよい。

なお、図には、複数の監視対象電気機器群各々に対応し、各々を選択する入力を受付ける入力手段（例：ＧＵＩ部品）が表示されている。「信頼度平均表示」及び「信頼度非表示」が選択されている場合、当該入力手段は無効となる。図では、当該入力手段を破線で表示することで、無効になっていることを示している。

そして、図１４に示すように、「信頼度個別表示」が選択されている場合は、複数の監視対象電気機器群の中のいずれかを選択する入力を受付ける入力手段（例：ＧＵＩ部品）が有効になる。図では、当該入力手段を実線で表示することで、無効になっていることを示している。また、図では、グループＧ１に対応する監視対象電気機器群が選択されている。「信頼度個別表示」が選択されている場合、グラフ中に、選択されている監視対象電気機器群の信頼度のデータが表示される。

その他、出力部１２は、図１５に示すように、複数の監視対象電気機器群各々の推定結果の信頼度のみを出力してもよい。

なお、推定結果の信頼度を非表示とできてもよい。第１の実施形態で説明したように、ユーザは、推定結果の信頼度に基づき、設定が十分であるか否か等を確認する。このため、例えばメンテナンスモードのときのみ信頼度を表示するようにしてもよい。例えば、図１２乃至１４に示す画面において、メンテナンスモードをＯＮ／ＯＦＦするためのＧＵＩ（Graphical User Interface）部品が表示されており、当該ＧＵＩ部品を介してメンテナンスモードの切り替えができてもよい。

以上説明した本実施形態によれば、第１の実施形態と同様な作用効果を実現できる。

また、本実施形態の情報提供装置１０は、複数の監視対象電気機器群全体の稼働状態をまとめて出力するとともに、各監視対象電気機器群の推定結果の信頼度を分けて出力することができる。このような本実施形態によれば、ユーザは、複数の監視対象電気機器群全体の稼働状態（推定結果）を確認することができる。一方で、監視対象電気機器群ごとに推定結果の信頼度が出力されるので、信頼度が所定レベルより低い推定結果が生成されている監視対象電気機器群を容易に特定することができる。結果、メンテナンスの必要性等を検討する対象（監視対象電気機器群）を容易に絞り込むことができる。

以下、参考形態の例を付記する。
１． 監視対象電気機器群の消費電流及び消費電力のいずれかを含む時系列測定データと、前記監視対象電気機器群が取り得る複数の稼働状態各々に前記稼働状態各々の特徴量を対応付けた教師データと、に基づき推定された前記監視対象電気機器群の前記稼働状態を示す推定結果の信頼度を決定する信頼度決定手段と、
前記信頼度に関する情報を出力する出力手段と、
を有する情報提供装置。
２． １に記載の情報提供装置において、
前記推定結果には、日時情報が対応付けられており、
前記出力手段は、前記信頼度が所定レベルより低い時間帯を出力する情報提供装置。
３． ２に記載の情報提供装置において、
前記出力手段は、前記信頼度が所定レベルより低い時間帯の前記推定結果をさらに出力する情報提供装置。
４． １又は２に記載の情報提供装置において、
前記推定結果には、日時情報が対応付けられており、
前記出力手段は、前記推定結果と、前記信頼度と、日時とを対応付けて出力する情報提供装置。
５． ４に記載の情報提供装置において、
前記出力手段は、前記信頼度が所定レベルより低い時間帯を強調表示する情報提供装置。
６． ４又は５に記載の情報提供装置において、
前記出力手段は、一方の軸に時間軸をとり、他方の軸に電力量又は電流量をとり、前記推定結果に基づき、積み上げグラフで、稼働中と推定された監視対象電気機器、及び、各監視対象電気機器の消費電力量又は消費電流量を単位時間毎に表示するとともに、当該グラフに重ねて、前記単位時間各々の前記推定結果の前記信頼度を表示する情報提供装置。
７． １から６のいずれかに記載の情報提供装置において、
前記出力手段は、複数の前記監視対象電気機器群各々の前記稼働状態の前記推定結果を集計し、複数の前記監視対象電気機器群全体の前記稼働状態として出力するとともに、複数の前記監視対象電気機器群各々の前記推定結果の前記信頼度を分けて出力する情報提供装置。
８． １から７のいずれかに記載の情報提供装置において、
複数の前記監視対象電気機器群各々の前記推定結果の前記信頼度を分けて出力、及び、前記信頼度の平均を出力、を選択するユーザ入力を受付ける入力受付手段をさらに有し、
前記出力手段は、前記ユーザ入力で選択された出力方法で出力する情報提供装置。
９． １から８のいずれかに記載の情報提供装置において、
複数の前記監視対象電気機器群の中のいずれかを選択するユーザ入力を受付ける入力受付手段をさらに有し、
前記出力手段は、前記ユーザ入力で選択された前記監視対象電気機器群の前記推定結果の前記信頼度を出力する情報提供装置。
１０． １から９のいずれかに記載の情報提供装置において、
前記時系列測定データから抽出された特徴量ｘに基づき、前記監視対象電気機器群は第１乃至第ｎの前記稼働状態の中の第ｍの前記稼働状態（１≦ｍ≦ｎ）であると推定された場合、
前記信頼度決定手段は、前記特徴量ｘが相対的に前記第１乃至第ｎの稼働状態の中の前記第ｍの稼働状態を表す確率を前記信頼度として決定する情報提供装置。
１１． １０に記載の情報提供装置において、
前記第ｎの稼働状態における前記特徴量ｘの確率密度分布関数をＰ_ｎ（ｘ）とすると（なお、Ｐ_ｎ（ｘ）は、正規分布又は多変量正規分布。多変量正規分布の場合、ｘはベクトル。）、
前記信頼度決定手段は、前記特徴量ｘに基づき前記第ｍの稼働状態が推定された場合の前記信頼度であるＴ_ｍ（ｘ）を、上記式（１）に基づき算出する情報提供装置。
１２． １から９のいずれかに記載の情報提供装置において、
前記時系列測定データから抽出された特徴量ｘに基づき、前記監視対象電気機器群は第１乃至第ｎの前記稼働状態の中の第ｍの前記稼働状態（１≦ｍ≦ｎ）であると推定された場合、
前記信頼度決定手段は、前記特徴量ｘが相対的に前記第１乃至第ｎの稼働状態の中の前記第ｍの稼働状態を表す確率と、前記第ｍの稼働状態の時に前記特徴量ｘが現れる確率とに基づき、前記信頼度を決定する情報提供装置。
１３． １２に記載の情報提供装置において、
前記第ｎの稼働状態における前記特徴量ｘの確率密度分布関数をＰ_ｎ（ｘ）とすると（なお、Ｐ_ｎ（ｘ）は、正規分布又は多変量正規分布。多変量正規分布の場合、ｘはベクトル。）、
前記信頼度決定手段は、前記特徴量ｘに基づき前記第ｍの稼働状態が推定された場合の前記信頼度であるＴ_ｍ（ｘ）を、上記式（２）乃至（４）に基づき算出する情報提供装置。
１４． 監視対象電気機器群の消費電流及び消費電力のいずれかを含む時系列測定データと、前記監視対象電気機器群が取り得る複数の稼働状態各々に前記稼働状態各々の特徴量を対応付けた教師データと、に基づき推定された前記監視対象電気機器群の前記稼働状態を示す推定結果の信頼度を出力する出力手段を有する情報提供装置。
１５． １４に記載の情報提供装置において、
複数の前記監視対象電気機器群の中のいずれかの選択を受け付ける入力受付手段をさらに有し、
前記出力手段は、選択された前記監視対象電気機器群の前記信頼度を出力する情報提供装置。
１６． １４に記載の情報提供装置において、
複数の前記監視対象電気機器群各々の前記信頼度を分けて出力する選択を受け付ける入力受付手段をさらに有し、
前記出力手段は、複数の前記監視対象電気機器群各々の前記信頼度を分けて出力する情報提供装置。
１７． １４に記載の情報提供装置において、
複数の前記監視対象電気機器群各々の前記信頼度の平均を出力する選択を受け付ける入力受付手段をさらに有し、
前記出力手段は、複数の前記監視対象電気機器群各々の前記信頼度の平均を出力する情報提供装置。
１８． コンピュータが、
監視対象電気機器群の消費電流及び消費電力のいずれかを含む時系列測定データと、前記監視対象電気機器群が取り得る複数の稼働状態各々に前記稼働状態各々の特徴量を対応付けた教師データと、に基づき推定された前記監視対象電気機器群の前記稼働状態を示す推定結果の信頼度を決定する信頼度決定工程と、
前記信頼度に関する情報を出力する出力工程と、
を実行する情報提供方法。
１８−２． １８に記載の情報提供方法において、
前記推定結果には、日時情報が対応付けられており、
前記出力工程では、前記信頼度が所定レベルより低い時間帯を出力する情報提供方法。
１８−３． １８−２に記載の情報提供方法において、
前記出力工程では、前記信頼度が所定レベルより低い時間帯の前記推定結果をさらに出力する情報提供方法。
１８−４． １８又は１８−２に記載の情報提供方法において、
前記推定結果には、日時情報が対応付けられており、
前記出力工程では、前記推定結果と、前記信頼度と、日時とを対応付けて出力する情報提供方法。
１８−５． １８−４に記載の情報提供方法において、
前記出力工程では、前記信頼度が所定レベルより低い時間帯を強調表示する情報提供方法。
１８−６． １８−４又は１８−５に記載の情報提供方法において、
前記出力工程では、一方の軸に時間軸をとり、他方の軸に電力量又は電流量をとり、前記推定結果に基づき、積み上げグラフで、稼働中と推定された監視対象電気機器、及び、各監視対象電気機器の消費電力量又は消費電流量を単位時間毎に表示するとともに、当該グラフに重ねて、前記単位時間各々の前記推定結果の前記信頼度を表示する情報提供方法。
１８−７． １８から１８−６のいずれかに記載の情報提供方法において、
前記出力工程では、複数の前記監視対象電気機器群各々の前記稼働状態の前記推定結果を集計し、複数の前記監視対象電気機器群全体の前記稼働状態として出力するとともに、複数の前記監視対象電気機器群各々の前記推定結果の前記信頼度を分けて出力する情報提供方法。
１８−８． １８から１８−７のいずれかに記載の情報提供方法において、
前記コンピュータが、複数の前記監視対象電気機器群各々の前記推定結果の前記信頼度を分けて出力、及び、前記信頼度の平均を出力、を選択するユーザ入力を受付ける入力受付工程をさらに実行し、
前記出力工程では、前記ユーザ入力で選択された出力方法で出力する情報提供方法。
１８−９． １８から１８−８のいずれかに記載の情報提供方法において、
前記コンピュータが、複数の前記監視対象電気機器群の中のいずれかを選択するユーザ入力を受付ける入力受付工程をさらに実行し、
前記出力工程では、前記ユーザ入力で選択された前記監視対象電気機器群の前記推定結果の前記信頼度を出力する情報提供方法。
１８−１０． １８から１８−９のいずれかに記載の情報提供方法において、
前記時系列測定データから抽出された特徴量ｘに基づき、前記監視対象電気機器群は第１乃至第ｎの前記稼働状態の中の第ｍの前記稼働状態（１≦ｍ≦ｎ）であると推定された場合、
前記信頼度決定工程では、前記特徴量ｘが相対的に前記第１乃至第ｎの稼働状態の中の前記第ｍの稼働状態を表す確率を前記信頼度として決定する情報提供方法。
１８−１１． １８−１０に記載の情報提供方法において、
前記第ｎの稼働状態における前記特徴量ｘの確率密度分布関数をＰ_ｎ（ｘ）とすると（なお、Ｐ_ｎ（ｘ）は、正規分布又は多変量正規分布。多変量正規分布の場合、ｘはベクトル。）、
前記信頼度決定工程では、前記特徴量ｘに基づき前記第ｍの稼働状態が推定された場合の前記信頼度であるＴ_ｍ（ｘ）を、上記式（１）に基づき算出する情報提供方法。
１８−１２． １８から１８−９のいずれかに記載の情報提供方法において、
前記時系列測定データから抽出された特徴量ｘに基づき、前記監視対象電気機器群は第１乃至第ｎの前記稼働状態の中の第ｍの前記稼働状態（１≦ｍ≦ｎ）であると推定された場合、
前記信頼度決定工程では、前記特徴量ｘが相対的に前記第１乃至第ｎの稼働状態の中の前記第ｍの稼働状態を表す確率と、前記第ｍの稼働状態の時に前記特徴量ｘが現れる確率とに基づき、前記信頼度を決定する情報提供方法。
１８−１３． １８−１２に記載の情報提供方法において、
前記第ｎの稼働状態における前記特徴量ｘの確率密度分布関数をＰ_ｎ（ｘ）とすると（なお、Ｐ_ｎ（ｘ）は、正規分布又は多変量正規分布。多変量正規分布の場合、ｘはベクトル。）、
前記信頼度決定工程では、前記特徴量ｘに基づき前記第ｍの稼働状態が推定された場合の前記信頼度であるＴ_ｍ（ｘ）を、上記式（２）乃至（４）に基づき算出する情報提供方法。
１９． コンピュータを、
監視対象電気機器群の消費電流及び消費電力のいずれかを含む時系列測定データと、前記監視対象電気機器群が取り得る複数の稼働状態各々に前記稼働状態各々の特徴量を対応付けた教師データと、に基づき推定された前記監視対象電気機器群の前記稼働状態を示す推定結果の信頼度を決定する信頼度決定手段、
前記信頼度に関する情報を出力する出力手段、
として機能させるためのプログラム。
１９−２． １９に記載のプログラムにおいて、
前記推定結果には、日時情報が対応付けられており、
前記出力手段は、前記信頼度が所定レベルより低い時間帯を出力するプログラム。
１９−３． １９−２に記載のプログラムにおいて、
前記出力手段は、前記信頼度が所定レベルより低い時間帯の前記推定結果をさらに出力するプログラム。
１９−４． １９又は１９−２に記載のプログラムにおいて、
前記推定結果には、日時情報が対応付けられており、
前記出力手段は、前記推定結果と、前記信頼度と、日時とを対応付けて出力するプログラム。
１９−５． １９−４に記載のプログラムにおいて、
前記出力手段は、前記信頼度が所定レベルより低い時間帯を強調表示するプログラム。
１９−６． １９−４又は１９−５に記載のプログラムにおいて、
前記出力手段は、一方の軸に時間軸をとり、他方の軸に電力量又は電流量をとり、前記推定結果に基づき、積み上げグラフで、稼働中と推定された監視対象電気機器、及び、各監視対象電気機器の消費電力量又は消費電流量を単位時間毎に表示するとともに、当該グラフに重ねて、前記単位時間各々の前記推定結果の前記信頼度を表示するプログラム。
１９−７． １９から１９−６のいずれかに記載のプログラムにおいて、
前記出力手段は、複数の前記監視対象電気機器群各々の前記稼働状態の前記推定結果を集計し、複数の前記監視対象電気機器群全体の前記稼働状態として出力するとともに、複数の前記監視対象電気機器群各々の前記推定結果の前記信頼度を分けて出力するプログラム。
１９−８． １９から１９−７のいずれかに記載のプログラムにおいて、
前記コンピュータを、複数の前記監視対象電気機器群各々の前記推定結果の前記信頼度を分けて出力、及び、前記信頼度の平均を出力、を選択するユーザ入力を受付ける入力受付手段としてさらに機能させ、
前記出力手段は、前記ユーザ入力で選択された出力方法で出力するプログラム。
１９−９． １９から１９−８のいずれかに記載のプログラムにおいて、
前記コンピュータを、複数の前記監視対象電気機器群の中のいずれかを選択するユーザ入力を受付ける入力受付手段としてさらに機能させ、
前記出力手段は、前記ユーザ入力で選択された前記監視対象電気機器群の前記推定結果の前記信頼度を出力するプログラム。
１９−１０． １９から１９−９のいずれかに記載のプログラムにおいて、
前記時系列測定データから抽出された特徴量ｘに基づき、前記監視対象電気機器群は第１乃至第ｎの前記稼働状態の中の第ｍの前記稼働状態（１≦ｍ≦ｎ）であると推定された場合、
前記信頼度決定手段は、前記特徴量ｘが相対的に前記第１乃至第ｎの稼働状態の中の前記第ｍの稼働状態を表す確率を前記信頼度として決定するプログラム。
１９−１１． １９−１０に記載のプログラムにおいて、
前記第ｎの稼働状態における前記特徴量ｘの確率密度分布関数をＰ_ｎ（ｘ）とすると（なお、Ｐ_ｎ（ｘ）は、正規分布又は多変量正規分布。多変量正規分布の場合、ｘはベクトル。）、
前記信頼度決定手段は、前記特徴量ｘに基づき前記第ｍの稼働状態が推定された場合の前記信頼度であるＴ_ｍ（ｘ）を、上記式（１）に基づき算出するプログラム。
１９−１２． １９から１９−９のいずれかに記載のプログラムにおいて、
前記時系列測定データから抽出された特徴量ｘに基づき、前記監視対象電気機器群は第１乃至第ｎの前記稼働状態の中の第ｍの前記稼働状態（１≦ｍ≦ｎ）であると推定された場合、
前記信頼度決定手段は、前記特徴量ｘが相対的に前記第１乃至第ｎの稼働状態の中の前記第ｍの稼働状態を表す確率と、前記第ｍの稼働状態の時に前記特徴量ｘが現れる確率とに基づき、前記信頼度を決定するプログラム。
１９−１３． １９−１２に記載のプログラムにおいて、
前記第ｎの稼働状態における前記特徴量ｘの確率密度分布関数をＰ_ｎ（ｘ）とすると（なお、Ｐ_ｎ（ｘ）は、正規分布又は多変量正規分布。多変量正規分布の場合、ｘはベクトル。）、
前記信頼度決定手段は、前記特徴量ｘに基づき前記第ｍの稼働状態が推定された場合の前記信頼度であるＴ_ｍ（ｘ）を、上記式（２）乃至（４）に基づき算出するプログラム。
２０． コンピュータが、
監視対象電気機器群の消費電流及び消費電力のいずれかを含む時系列測定データと、前記監視対象電気機器群が取り得る複数の稼働状態各々に前記稼働状態各々の特徴量を対応付けた教師データと、に基づき推定された前記監視対象電気機器群の前記稼働状態を示す推定結果の信頼度を出力する出力工程を実行する情報提供方法。
２０−２． ２０に記載の情報提供方法において、
前記コンピュータが、複数の前記監視対象電気機器群の中のいずれかの選択を受け付ける入力受付工程をさらに実行し、
前記出力工程では、選択された前記監視対象電気機器群の前記信頼度を出力する情報提供方法。
２０−３． ２０に記載の情報提供方法において、
前記コンピュータが、複数の前記監視対象電気機器群各々の前記信頼度を分けて出力する選択を受け付ける入力受付工程をさらに実行し、
前記出力工程では、複数の前記監視対象電気機器群各々の前記信頼度を分けて出力する情報提供方法。
２０−４． ２０に記載の情報提供方法において、
前記コンピュータが、複数の前記監視対象電気機器群各々の前記信頼度の平均を出力する選択を受け付ける入力受付工程をさらに実行し、
前記出力工程では、複数の前記監視対象電気機器群各々の前記信頼度の平均を出力する情報提供方法。
２１． コンピュータを、
監視対象電気機器群の消費電流及び消費電力のいずれかを含む時系列測定データと、前記監視対象電気機器群が取り得る複数の稼働状態各々に前記稼働状態各々の特徴量を対応付けた教師データと、に基づき推定された前記監視対象電気機器群の前記稼働状態を示す推定結果の信頼度を出力する出力手段として機能させるプログラム。
２１−２． ２１に記載のプログラムにおいて、
前記コンピュータを、複数の前記監視対象電気機器群の中のいずれかの選択を受け付ける入力受付手段としてさらに機能させ、
前記出力手段は、選択された前記監視対象電気機器群の前記信頼度を出力するプログラム。
２１−３． ２１に記載のプログラムにおいて、
前記コンピュータを、複数の前記監視対象電気機器群各々の前記信頼度を分けて出力する選択を受け付ける入力受付手段としてさらに機能させ、
前記出力手段は、複数の前記監視対象電気機器群各々の前記信頼度を分けて出力するプログラム。
２１−４． ２１に記載のプログラムにおいて、
前記コンピュータを、複数の前記監視対象電気機器群各々の前記信頼度の平均を出力する選択を受け付ける入力受付手段としてさらに機能させ、
前記出力手段は、複数の前記監視対象電気機器群各々の前記信頼度の平均を出力するプログラム。

この出願は、２０１５年９月３日に出願された日本出願特願２０１５−１７３６７３号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。

Claims (12)

1. 監視対象電気機器群の消費電流及び消費電力のいずれかを含む時系列測定データと、前記監視対象電気機器群が取り得る複数の稼働状態各々に前記稼働状態各々の特徴量を対応付けた教師データと、に基づき推定された前記監視対象電気機器群の前記稼働状態を示す推定結果の信頼度を決定する信頼度決定手段と、
   前記信頼度に関する情報を出力する出力手段と、
   を有し、
   前記時系列測定データから抽出された特徴量ｘに基づき、前記監視対象電気機器群は第１乃至第ｎの前記稼働状態の中の第ｍの前記稼働状態（１≦ｍ≦ｎ）であると推定された場合、
   前記信頼度決定手段は、前記特徴量ｘが相対的に前記第１乃至第ｎの稼働状態の中の前記第ｍの稼働状態を表す確率と、前記第ｍの稼働状態の時に前記特徴量ｘが現れる確率とに基づき、前記信頼度を決定する情報提供装置。
2. 請求項１に記載の情報提供装置において、
   前記第ｎの稼働状態における前記特徴量ｘの確率密度分布関数をＰ_ｎ（ｘ）とすると（なお、Ｐ_ｎ（ｘ）は、正規分布又は多変量正規分布。多変量正規分布の場合、ｘはベクトル。）、
   前記信頼度決定手段は、前記特徴量ｘに基づき前記第ｍの稼働状態が推定された場合の前記信頼度であるＴ_ｍ（ｘ）を、以下の式（２）乃至（４）に基づき算出する情報提供装置。
   

   

   

   
3. 請求項１又は２に記載の情報提供装置において、
   前記推定結果には、日時情報が対応付けられており、
   前記出力手段は、前記信頼度が所定レベルより低い時間帯を出力する情報提供装置。
4. 請求項３に記載の情報提供装置において、
   前記出力手段は、前記信頼度が所定レベルより低い時間帯の前記推定結果をさらに出力する情報提供装置。
5. 請求項１から３のいずれか１項に記載の情報提供装置において、
   前記推定結果には、日時情報が対応付けられており、
   前記出力手段は、前記推定結果と、前記信頼度と、日時とを対応付けて出力する情報提供装置。
6. 請求項５に記載の情報提供装置において、
   前記出力手段は、前記信頼度が所定レベルより低い時間帯を強調表示する情報提供装置。
7. 請求項５又は６に記載の情報提供装置において、
   前記出力手段は、一方の軸に時間軸をとり、他方の軸に電力量又は電流量をとり、前記推定結果に基づき、積み上げグラフで、稼働中と推定された監視対象電気機器、及び、各監視対象電気機器の消費電力量又は消費電流量を単位時間毎に表示するとともに、当該グラフに重ねて、前記単位時間各々の前記推定結果の前記信頼度を表示する情報提供装置。
8. 請求項１から７のいずれか１項に記載の情報提供装置において、
   前記出力手段は、複数の前記監視対象電気機器群各々の前記稼働状態の前記推定結果を集計し、複数の前記監視対象電気機器群全体の前記稼働状態として出力するとともに、複数の前記監視対象電気機器群各々の前記推定結果の前記信頼度を分けて出力する情報提供装置。
9. 請求項１から８のいずれか１項に記載の情報提供装置において、
   複数の前記監視対象電気機器群各々の前記推定結果の前記信頼度を分けて出力、及び、前記信頼度の平均を出力、を選択するユーザ入力を受付ける入力受付手段をさらに有し、
   前記出力手段は、前記ユーザ入力で選択された出力方法で出力する情報提供装置。
10. 請求項１から９のいずれか１項に記載の情報提供装置において、
    複数の前記監視対象電気機器群の中のいずれかを選択するユーザ入力を受付ける入力受付手段をさらに有し、
    前記出力手段は、前記ユーザ入力で選択された前記監視対象電気機器群の前記推定結果の前記信頼度を出力する情報提供装置。
11. コンピュータが、
    監視対象電気機器群の消費電流及び消費電力のいずれかを含む時系列測定データと、前記監視対象電気機器群が取り得る複数の稼働状態各々に前記稼働状態各々の特徴量を対応付けた教師データと、に基づき推定された前記監視対象電気機器群の前記稼働状態を示す推定結果の信頼度を決定する信頼度決定工程と、
    前記信頼度に関する情報を出力する出力工程と、
    を実行し、
    前記時系列測定データから抽出された特徴量ｘに基づき、前記監視対象電気機器群は第１乃至第ｎの前記稼働状態の中の第ｍの前記稼働状態（１≦ｍ≦ｎ）であると推定された場合、
    前記信頼度決定工程では、前記特徴量ｘが相対的に前記第１乃至第ｎの稼働状態の中の前記第ｍの稼働状態を表す確率と、前記第ｍの稼働状態の時に前記特徴量ｘが現れる確率とに基づき、前記信頼度を決定する情報提供方法。
12. コンピュータを、
    監視対象電気機器群の消費電流及び消費電力のいずれかを含む時系列測定データと、前記監視対象電気機器群が取り得る複数の稼働状態各々に前記稼働状態各々の特徴量を対応付けた教師データと、に基づき推定された前記監視対象電気機器群の前記稼働状態を示す推定結果の信頼度を決定する信頼度決定手段、
    前記信頼度に関する情報を出力する出力手段、
    として機能させ、
    前記時系列測定データから抽出された特徴量ｘに基づき、前記監視対象電気機器群は第１乃至第ｎの前記稼働状態の中の第ｍの前記稼働状態（１≦ｍ≦ｎ）であると推定された場合、
    前記信頼度決定手段は、前記特徴量ｘが相対的に前記第１乃至第ｎの稼働状態の中の前記第ｍの稼働状態を表す確率と、前記第ｍの稼働状態の時に前記特徴量ｘが現れる確率とに基づき、前記信頼度を決定するプログラム。

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