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WO2025249071A1 - 事業収入予測システム、事業収入予測方法及びプログラム - Google Patents

事業収入予測システム、事業収入予測方法及びプログラム

Info

Publication number
WO2025249071A1
WO2025249071A1 PCT/JP2025/016320 JP2025016320W WO2025249071A1 WO 2025249071 A1 WO2025249071 A1 WO 2025249071A1 JP 2025016320 W JP2025016320 W JP 2025016320W WO 2025249071 A1 WO2025249071 A1 WO 2025249071A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
user
business
information
business income
contract
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
PCT/JP2025/016320
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
紗也華 冨増
健一 渡辺
利晟 具
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Original Assignee
Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd filed Critical Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Publication of WO2025249071A1 publication Critical patent/WO2025249071A1/ja
Pending legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply

Definitions

  • the present invention relates to a business revenue forecasting system, a business revenue forecasting method, and a program.
  • Patent Document 1 discloses a revenue analysis device for natural energy power generation facilities.
  • business revenue is important information for businesses when deciding whether or not to enter into a contract with a user, and it would be desirable for it to be forecast more accurately.
  • the present invention therefore provides a business income forecasting system, business income forecasting method, and program that can more accurately predict business income.
  • a business income forecasting system includes a user basic information acquisition unit that acquires the results of a questionnaire for entering basic user information linked to users who plan to enter into a contract with a PPA (Power Purchase Agreement) business operator or a retail electricity business operator, and a business income forecasting unit that predicts business income based on the basic user information.
  • PPA Power Purchase Agreement
  • a business income forecasting method obtains the results of a questionnaire for entering basic user information linked to users who plan to join a PPA (Power Purchase Agreement) business or who plan to enter into a contract with a retail electricity supplier, and predicts business income based on the basic user information.
  • PPA Power Purchase Agreement
  • a program according to one aspect of the present invention is a program for causing a computer to execute the above-described business revenue forecasting method.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the functional configuration of a business income prediction system according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of an input screen for the user basic information acquisition questionnaire according to the embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of an input screen for the user lifestyle information acquisition questionnaire according to the embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a business information input screen according to the embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a contract judgment report according to an embodiment.
  • FIG. 6 is a sequence diagram showing an operation example 1 of the entire system including the business income prediction system according to the embodiment.
  • FIG. 7 is a flowchart showing a first operation example of the business income prediction system according to the embodiment.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the functional configuration of a business income prediction system according to an embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of an input screen for the user basic information acquisition questionnaire according to the embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of
  • FIG. 8 is a flowchart showing a modification of the first operation example of the business income prediction system according to the embodiment.
  • FIG. 9 is a sequence diagram showing a second example of the operation of the overall system including the business income prediction system according to the embodiment.
  • FIG. 10 is a flowchart showing a second operation example of the business income prediction system according to the embodiment.
  • FIG. 11 is a sequence diagram showing an operation example 3 of the overall system including the business income prediction system according to the embodiment.
  • FIG. 12 is a flowchart showing a third operation example of the business income prediction system according to the embodiment.
  • each figure is a schematic diagram and is not necessarily an exact illustration. Therefore, for example, the scales of the figures do not necessarily match. Furthermore, in each figure, substantially identical components are assigned the same reference numerals, and duplicate explanations are omitted or simplified.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the functional configuration of a business revenue forecasting system 10 according to the present embodiment.
  • the business revenue forecasting system 10 is an information processing system for forecasting the business revenue of a business operating in the power business.
  • the power business is a business that produces (generates) or procures and sells electricity, which is an energy source.
  • the sales destination may be consumers or electric power companies. Examples of businesses operating in the power business include PPA (Power Purchase Agreement) businesses and retail electricity businesses.
  • PPA Power Purchase Agreement
  • renewable energy power generation equipment which is a power generation facility that generates electricity using renewable energy, such as solar power generation equipment or wind power generation equipment, at consumers' facilities, and earn revenue by selling the electricity generated by the renewable energy power generation equipment to consumers or electric power companies.
  • Electricity retailers earn revenue by selling electricity generated by their own power generation facilities or electricity procured from external sources to consumers.
  • the business operator running the electric power business is a PPA business operator and the renewable energy power generation device is a solar power generation facility.
  • the business revenue forecasting system 10 has, as its functional configuration, a user basic information acquisition unit 11, a user lifestyle information acquisition unit 12, a user information storage unit 13, a power generation information acquisition unit 14, a business revenue forecasting unit 15, a business information acquisition unit 16, and a contract judgment proposal unit 17.
  • the business revenue forecasting system 10 also has, as its hardware configuration, a non-volatile memory in which programs are stored, a volatile memory which is a temporary storage area for executing the programs, an input/output port, a communication interface, a processor for executing the programs, and the like.
  • the user basic information acquisition unit 11, the user lifestyle information acquisition unit 12, the user information storage unit 13, the power generation information acquisition unit 14, the business revenue forecasting unit 15, the business information acquisition unit 16, and the contract judgment proposal unit 17 are realized by a processor that executes programs stored in memory, and the like.
  • the business revenue forecasting system 10 may be implemented by a stationary PC (Personal Computer), a mobile terminal such as a smartphone or tablet, a dedicated computer, or by a server (e.g., a cloud server), or by a combination thereof.
  • FIG. 1 shows an exemplary functional configuration of the business revenue forecasting system 10, and the functional configuration of the business revenue forecasting system 10 is not limited to that shown in FIG. 1.
  • the user basic information acquisition unit 11 acquires the results of input to a questionnaire for entering user basic information linked to users who plan to join a PPA business (or users who plan to enter into a contract with a retail electricity supplier).
  • the user basic information acquisition unit 11 acquires, for example, input results entered via an input screen displayed on the user's user terminal 20 (see Figures 2, 6, etc.).
  • planning to join a PPA business means that the user is considering joining a PPA business.
  • a user who plans to join a PPA business is, for example, a user who plans to enter into a contract with a PPA business.
  • the user terminal 20 is an information terminal carried by a user, and includes a display unit such as a display that displays an input screen, and a reception unit such as buttons, a touch panel, or a microphone that receives user input for the displayed questionnaire.
  • the user terminal 20 may be, for example, a portable information terminal such as a smartphone or tablet, or a stationary information terminal such as a PC.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of an input screen for a user basic information acquisition questionnaire according to this embodiment.
  • the input screen shown in FIG. 2 is displayed, for example, on the display unit of the user terminal 20.
  • the questionnaire includes a questionnaire regarding user attribute information and a questionnaire regarding home information.
  • the questionnaire may be a questionnaire for obtaining at least one of user attribute information and home information.
  • User attribute information is information that indicates the user's attributes, and includes the user's age, gender, place of residence, etc.
  • the place of residence indicates the location of the home where a power generation facility that uses renewable energy, such as a solar power generation facility, is planned to be installed.
  • a power generation facility that uses renewable energy is a solar power generation facility, but this is not limited to this, and other power generation devices that use renewable energy, such as wind power generation facilities and hydroelectric power generation facilities, may also be used.
  • the location of the current home e.g., address
  • the location of the home where they are moving is entered as the residence.
  • the home where the solar power generation equipment is planned to be installed means the home where the user currently lives if the solar power generation equipment is planned to be installed at the home where the user currently lives, and means the home where the user plans to move (the home where the user plans to live) if the solar power generation equipment is planned to be installed at the home where the user is moving.
  • Home information is information about the home where the user lives, including the amount of electricity used, family composition, floor plan, etc.
  • the amount of electricity used indicates the actual amount of electricity consumed over a specified period in the home where the user currently lives.
  • Family composition indicates the user's family composition.
  • Family composition may include the number of family members (e.g., including those living together), their relationship to the family, their ages, whether they live together, and, if they are employed, their working hours.
  • Family composition may also include the composition of the family members living together in the home where the solar power generation equipment is to be installed.
  • the floor plan shows the layout of the home where the solar power generation equipment will be installed.
  • the items of user attribute information and home information shown in Figure 2 are merely examples, and are not limited to the items shown in Figure 2. Furthermore, the number of items included in user attribute information and home information is not limited to three, as long as it is one or more.
  • survey entries may be multiple choice, free form, or a combination of both.
  • the user basic information acquisition unit 11 collects survey data by acquiring the input results of the survey shown in Figure 2.
  • the user basic information acquisition unit 11 may acquire at least two pieces of information from the following as input results to the survey in which the user basic information is entered: one or more pieces of information indicating the user's attributes (e.g., one or more pieces of information from age, gender, and place of residence) and one or more pieces of information about the user's home (e.g., one or more pieces of information from energy usage, family composition, and floor plan).
  • the user basic information acquisition unit 11 may be configured to include, for example, a communication circuit (communication module).
  • the user basic information acquisition unit 11 may also include a button, touch panel, microphone, etc., and may be configured to acquire user information directly from the user.
  • the user basic information acquisition unit 11 may also acquire input results based on information acquired through at least one of the following: details filled out in a paper questionnaire, voice input, and telephone responses. In other words, the user basic information acquisition unit 11 is not limited to acquiring the input results of the questionnaire via the user terminal 20.
  • the user lifestyle information acquisition unit 12 acquires the results of a questionnaire for inputting user lifestyle information based on the user's perception of electricity usage, their usual lifestyle, etc.
  • the user's perception of electricity usage is, for example, subjective information about the user's electricity usage.
  • the usual lifestyle is information for identifying time periods when the most electricity is used in the home.
  • One of the important parameters in calculating a PPA operator's business income is the daytime electricity usage at the residence. In other words, if daytime electricity usage can be accurately estimated, business income can be predicted more accurately.
  • User lifestyle information is information specific to the user or their family, such as the lifestyle patterns of the user or their family. By using information specific to the user or their family in addition to the user's basic information, the accuracy of business income predictions can be effectively improved. Note that traditionally, business income predictions have been made using information that does not include information specific to the user or their family, such as average power consumption.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of an input screen for a user lifestyle information acquisition questionnaire according to this embodiment.
  • the input screen shown in FIG. 3 is displayed, for example, on the display unit of the user terminal 20.
  • the questionnaire includes a questionnaire regarding presence-at-home information.
  • the presence-at-home information includes the number of people at home during the day on weekdays, the number of people at home during the day on holidays, and whether the amount of electricity used is felt to be higher than in other homes.
  • the number of people at home during the day on weekdays and the number of people at home during the day on holidays are examples of items for inputting usual lifestyles. Whether the amount of electricity used is felt to be higher than in other homes is an example of an item for inputting the user's perception of electricity use.
  • the number of people at home during the day on weekdays includes the number of people who are at home during the day on weekdays. This number may include people other than family members, for example.
  • the questionnaire may also include a question about the number of people at home during weekday nights.
  • the number of people at home during the day on a holiday includes the number of people who are at home during the day on a holiday (and/or public holiday). This number may include people other than family members, for example.
  • the questionnaire may also include a question about the number of people at home during the night on a holiday.
  • the items in the user lifestyle information shown in Figure 3 are examples, and the information is not limited to the items shown in Figure 3. Furthermore, the number of items included in the user lifestyle information is not limited to three, as long as it is one or more.
  • survey entries may be multiple choice, free form, or a combination of both.
  • the user lifestyle information acquisition unit 12 collects survey data by acquiring the input results of the survey shown in Figure 3.
  • the user lifestyle information acquisition unit 12 may be configured to include, for example, a communications circuit (communications module).
  • the user lifestyle information acquisition unit 12 may also include buttons, a touch panel, a microphone, etc., and may be configured to acquire user lifestyle information directly from the user.
  • the business income prediction system 10 may acquire, in addition to the user's basic information, the results of a questionnaire about the user's lifestyle that has been created independently. However, acquiring the user's lifestyle information is not required.
  • the user lifestyle information acquisition unit 12 may also acquire input results based on information acquired through at least one of the following: details filled out in a paper questionnaire, voice input, and telephone responses. In other words, the user lifestyle information acquisition unit 12 is not limited to acquiring questionnaire input results via the user terminal 20.
  • the user information storage unit 13 is a storage device that stores various information related to business income predictions in the business income prediction system 10.
  • the user information storage unit 13 is configured to include, for example, semiconductor memory, but is not limited to this.
  • the user information storage unit 13 stores basic user information and user lifestyle information about users who are considering joining the PPA business.
  • the user information storage unit 13 may also store the business income forecast results predicted by the business income forecast unit 15, as well as the amount of power generation and contract decision results, which will be described later.
  • the user information storage unit 13 may also store history information that associates basic user information and user lifestyle information about users who have had their business income predicted in the past with the actual business income at that time.
  • the history information is used to train (or retrain) the prediction model used by the business income prediction unit 15.
  • the power generation information acquisition unit 14 acquires power generation information including the amount of power generated assuming that power generation equipment using renewable energy is installed in a home where such power generation equipment is planned to be installed.
  • the power generation information acquisition unit 14 acquires power generation information including the amount of power generated assuming that the solar power generation equipment is installed in the home where the solar power generation equipment is planned to be installed.
  • the power generation information acquisition unit 14 acquires the amount of power generated by estimating the amount of power generated in the home where the user lives or plans to live, based on the user basic information.
  • the power generation information acquisition unit 14 functions as a power generation amount estimation unit that estimates the amount of power generated.
  • the power generation information acquisition unit 14 may, for example, estimate the amount of power generation that would occur if a solar power generation system were installed at the user's home based on the residential address included in the user basic information and the actual power generation amount of a home nearby the residential address that has a solar power generation system installed.
  • the power generation information acquisition unit 14 may also estimate the amount of power generation for a user based on information such as the residential address, floor plan, and power generation capacity of the solar power generation system.
  • the power generation information acquisition unit 14 may correct the actual power generation amount of the neighboring home in accordance with the difference in power generation capacity.
  • the power generation information acquisition unit 14 may acquire data on the amount of solar radiation at a residence based on the residence included in the user basic information, and estimate the amount of power generation based on the acquired solar radiation data.
  • the power generation information acquisition unit 14 only needs to estimate at least one of the amount of power generated if a solar power generation system were installed in the user's home, and the amount of power generated based on the amount of solar radiation at the user's residence.
  • the method for estimating the amount of power generated by the power generation information acquisition unit 14 is not limited to the above, and any known method may be used. Furthermore, the power generation information acquisition unit 14 may acquire power generation information, including the amount of power generated, estimated by a device external to the business income prediction system 10 via communications, etc.
  • the business income prediction unit 15 predicts business income (here, the PPA business income of the PPA operator) based on at least the user basic information, and outputs the business income prediction result.
  • the prediction result includes information regarding the income the operator will receive when the user subscribes to the business or signs a contract.
  • the business income prediction unit 15 may predict business income using the user basic information itself, may predict business income using information related to the user basic information, or may predict business income using both the user basic information itself and information related to the user basic information.
  • Information related to the user basic information is, for example, information obtained from an external device based on the user basic information, and examples include, but are not limited to, weather information, sunlight information, etc.
  • the business income prediction unit 15 may also predict business income based on at least one of user lifestyle information and power generation amount.
  • the business income prediction unit 15 predicts business income using a pre-trained machine learning model.
  • the machine learning model is a trained model trained by machine learning using user information, or user information and power generation amount, as input data and business income as correct answer data.
  • user information, or user information and power generation amount is input, the model outputs business income corresponding to the user information, or user information and power generation amount.
  • the user information, or user information and power generation amount are also referred to as explanatory variables, and business income is also referred to as the objective variable.
  • the business income prediction unit 15 uses the results of the user's questionnaire to predict business income.
  • the results of the questionnaire it is possible to obtain information specific to the household that affects the power consumption of that user or their family, making it possible to estimate power consumption more accurately than, for example, using a uniform average value of electricity usage. This also improves the prediction accuracy of business income using power consumption.
  • machine learning models include, but are not limited to, random forests, support vector machines (SVMs), deep learning, and neural networks.
  • SVMs support vector machines
  • a machine learning model is an example of a regression model.
  • the business information acquisition unit 16 acquires business information related to business goals from the PPA business operator.
  • the business information acquisition unit 16 acquires the results of a questionnaire for entering business goals, etc.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a business information input screen according to this embodiment.
  • the input screen shown in FIG. 4 is displayed, for example, on the display unit of the PPA business terminal 40.
  • the PPA business terminal 40 is an information terminal owned by the PPA business, and includes a display unit such as a display that displays the input screen and output screen, and a reception unit such as buttons, a touch panel, or a microphone that receives input from the PPA business in response to the displayed questionnaire.
  • the PPA business terminal 40 may be, for example, a portable information terminal such as a smartphone or tablet, or a stationary information terminal such as a PC.
  • the business information includes basic information and current application status as criteria for determining whether to enter into a PPA business contract.
  • Basic information includes information about business goals, such as the expected monthly business revenue, the number of people who can be contracted each month in terms of man-hours, etc.
  • the amount you are aiming for as your monthly business income forecast is your monthly business income target.
  • the number of people who can be signed up each month is the target number of new users who can be signed up each month.
  • the current application status shows the current status against the business's goals, including, for example, how many applications are received each month.
  • survey entries may be multiple choice, free form, or a combination of both.
  • the business information acquisition unit 16 collects survey data by acquiring the input results of the survey shown in Figure 4.
  • the business information acquisition unit 16 may be configured to include, for example, a communications circuit (communications module).
  • the business information acquisition unit 16 may also include buttons, a touch panel, a microphone, etc., and may be configured to acquire business information directly from employees of the business, etc.
  • the business information acquisition unit 16 may also acquire input results based on information acquired through at least one of the following: details entered in a paper questionnaire, voice input, and telephone responses. In other words, the business information acquisition unit 16 is not limited to acquiring the input results of the questionnaire via the PPA business operator terminal 40.
  • the contract judgment and proposal unit 17 makes a judgment (contract judgment) regarding a contract (in this embodiment, a PPA contract) with a prospective user based on the business income forecast results, generates a contract judgment report based on the judgment results, and outputs the generated contract judgment report.
  • the contract judgment and proposal unit 17 may, for example, determine whether or not income above a predetermined value can be obtained from the business income forecast results, and if income above the predetermined value can be obtained, determine that the contract is recommended.
  • the contract judgment and proposal unit 17 may make a judgment regarding a contract with a user based on business information acquired by the business information acquisition unit 16 in addition to the business income forecast results.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of a contract judgment report according to this embodiment.
  • FIG. 5 shows an example of an output screen for outputting the contract judgment report, which is displayed, for example, on the display unit of the PPA operator terminal 40.
  • FIG. 5 also shows a contract judgment report for user A as an example of a user.
  • the horizontal axis represents business income
  • the vertical axis represents the number of households that can obtain that business income.
  • the contract decision report includes User A's business revenue forecast results and recommended contract terms.
  • the business income forecast result for user A is the forecast result of the business income that the PPA company will obtain if it enters into a PPA business contract with user A, and shows the forecast result by the business income forecasting unit 15.
  • the forecast result of the business income e.g., the business income amount
  • the PPA company can easily decide whether to enter into a contract with user A.
  • information regarding the PPA company contract judgment criteria shown in Figure 4 may be displayed as reference information.
  • a judgment result regarding a contract with a user such as "If you are aiming for XX yen, it is recommended that you enter into a contract," may be displayed.
  • information regarding a judgment obtained by comparing the PPA company contract judgment criteria with the forecast result by the business income forecasting unit 15 may be displayed.
  • the contract judgment proposal unit 17 may, for example, determine whether to recommend entering into a contract based on the amount of business income that is being targeted and the forecast result of the business income that will be obtained if a contract is made with user A.
  • "XX yen,” the target amount of business income, the average value, etc. are examples of reference values or thresholds for making decisions regarding contracts with users.
  • information regarding the judgment obtained by comparing the prediction results by the business income prediction unit 15 with the average value may be displayed. For example, information such as "Business income is predicted to be ⁇ yen. For a four-person household, you can expect to earn a higher income than the average.” may be displayed. Note that ⁇ yen is input as the prediction result by the business income prediction unit 15.
  • the recommended contract terms indicate contract terms recommended from the perspective of further increasing business income.
  • the business income prediction unit 15 can predict business income when the power generation capacity is changed by inputting information about a change (e.g., an increase) in the power generation capacity of a power generation facility that uses renewable energy (here, a solar power generation facility) into a machine learning model.
  • the business income prediction unit 15 may simulate business income for each power generation capacity of the solar power generation facility. Then, taking into account the roof capacity of the planned home, the power generation capacity at which business income is maximized or exceeds a predetermined value, and the business income at that time (or the amount of increase in business income due to changing the power generation capacity) may be displayed on the display unit.
  • information such as "Assuming the roof capacity of your home is ..., if you install solar panels with a maximum income condition of ⁇ kW, the business income is predicted to be ⁇ yen," along with one or more (e.g., two or more) business incomes for each power generation capacity may be displayed.
  • the business income forecasting system 10 can assist the PPA business operator in deciding whether or not to enter into a contract with User A.
  • the contract judgment report include recommended contract terms.
  • the contract judgment proposal unit 17 only needs to have at least the functionality related to contract judgment, and may also function as a contract judgment unit.
  • business income prediction system 10 is not limited to having all of the components described above.
  • the business income prediction system 10 only needs to have at least the user basic information acquisition unit 11 and the business income prediction unit 15.
  • Figure 6 is a sequence diagram showing an operation example 1 (business income prediction method) of the entire system including the business income prediction system 10 according to this embodiment.
  • the overall system includes a user terminal 20 and a PPA operator terminal 40.
  • the user terminal 20 acquires user information through input by the user (S11).
  • the user terminal 20 acquires, for example, user information entered on the input screen shown in FIG. 2.
  • the user information from the user terminal 20 is stored in the user information storage unit 13 (S12).
  • the user basic information acquisition unit 11 and/or the user lifestyle information acquisition unit 12 receive the user information sent from the user terminal 20 and store the received user information in the user information storage unit 13.
  • the business income prediction system 10 reads user information from the user information storage unit 13 (S13), predicts business income when a contract is concluded with the user based on the read user information, and outputs the prediction result to the PPA operator terminal 40 and the user information storage unit 13 (S14, S15).
  • the prediction result here includes information indicating the amount of business income.
  • the prediction result may include, for example, the graph shown in Figure 5.
  • Figure 7 is a flowchart showing example 1 of operation (business income prediction method) of the business income prediction system 10 according to this embodiment.
  • Figure 7 shows operation when only user basic information is used as user information.
  • the user basic information acquisition unit 11 acquires user basic information from the user terminal 20 (S101) and stores the acquired user basic information in the user information storage unit 13 (S102).
  • the business income prediction unit 15 acquires user information by reading user information (here, user basic information) from the user information storage unit 13 at the timing of predicting business income (S103).
  • user information here, user basic information
  • the business income prediction unit 15 predicts the business income if a contract is concluded with the user based on the user information acquired in step S103 (S104), and outputs the business income prediction result to the PPA operator terminal 40 (S105).
  • the business income prediction unit 15 also outputs the business income prediction result to the user information storage unit 13, thereby storing the business income prediction result in the user information storage unit 13 (S106).
  • the business income prediction results are obtained by inputting basic user information into a machine learning model.
  • the prediction results are then sent to the PPA operator terminal 40, for example, via a communication unit (not shown) provided in the business income prediction system 10.
  • the communication unit is configured to include, for example, a communication circuit (communication module).
  • Figure 8 is a flowchart showing a modified example (business income prediction method) of operation example 1 of the business income prediction system 10 according to this embodiment.
  • Figure 8 shows the operation when user lifestyle information is used as user information in addition to user basic information. The following explanation will focus on the differences from Figure 7, and content that is the same or similar to Figure 7 will be assigned the same reference numerals and will not be explained again.
  • the user lifestyle information acquisition unit 12 acquires user lifestyle information from the user terminal 20 (S111) and stores the acquired user lifestyle information in the user information storage unit 13 (S102). As a result, both user basic information and user lifestyle information are stored in the user information storage unit 13.
  • the business income prediction unit 15 acquires user information (here, user basic information and user lifestyle information) from the user information storage unit 13 at the timing of predicting business income (S103), and predicts business income in the event of a contract being concluded with the user based on the acquired user basic information and user lifestyle information (S104).
  • the business income prediction unit 15 predicts business income by inputting each of the user basic information and user lifestyle information into a machine learning model.
  • Figure 9 is a sequence diagram showing operation example 2 (business income prediction method) of the overall system including the business income prediction system 10 according to this embodiment.
  • Figure 9 shows the operation when the business income prediction unit 15 predicts business income using the amount of power generated in addition to operation example 1. The following explanation will focus on the differences from Figure 6, and the same or similar parts will be assigned the same reference numerals and will not be explained again.
  • the power generation information acquisition unit 14 acquires user information from the user information storage unit 13 (S21). Specifically, the power generation information acquisition unit 14 acquires basic user information from the user information storage unit 13.
  • the power generation information acquisition unit 14 estimates the amount of power generation at the residence where the user lives or plans to live based on the user's basic information (e.g., place of residence), thereby acquiring the amount of power generation, and outputs the acquired amount of power generation to the business income prediction unit 15 (S22).
  • the basic information e.g., place of residence
  • the business income prediction unit 15 predicts the business income that would be expected if a contract were concluded with the user based on the user information and the amount of power generation.
  • the user information here may include only basic user information, or may include both basic user information and lifestyle information.
  • Figure 10 is a flowchart showing operation example 2 (business income forecasting method) of the business income forecasting system 10 according to this embodiment. The following explanation will focus on the differences from Figure 8, and the same or similar content as Figure 8 will be assigned the same reference numerals and will not be explained again.
  • the power generation information acquisition unit 14 acquires the amount of power generation by estimating the amount of power generation at the residence where the user lives or plans to live based on the user's basic information (e.g., place of residence) (S121).
  • the estimated amount of power generation is output to the business income prediction unit 15.
  • the power generation information acquisition unit 14 may store the estimated amount of power generation in the user information storage unit 13.
  • the business income prediction unit 15 predicts business income when a contract is concluded with the user based on the user information and the amount of power generation.
  • the business income prediction unit 15 inputs the user information and the amount of power generation into a machine learning model, and obtains business income as the output of the machine learning model.
  • Figure 11 is a sequence diagram showing operation example 3 (business income forecasting method) of the overall system including the business income forecasting system 10 according to this embodiment.
  • Figure 11 shows the operation when the contract judgment proposal unit 17 makes a contract judgment and outputs a contract judgment report.
  • the following explanation will focus on the differences from Figure 9, and content that is the same or similar to Figure 9 will be assigned the same reference numerals and will not be explained again.
  • the contract judgment and proposal unit 17 acquires business information from the PPA business operator terminal 40 (S31).
  • the PPA business operator terminal 40 acquires, for example, business information entered on the input screen shown in FIG. 4.
  • the contract judgment and proposal unit 17 acquires the business information from the PPA business operator terminal 40 via communication, for example. Note that in this operation example, it is not essential that business information be acquired.
  • the business income prediction unit 15 outputs the business income prediction results to the contract decision proposal unit 17 (S32).
  • the prediction results here only need to be based on at least the user's basic information, and at least one of the user's lifestyle information and power generation amount does not need to be used in predicting the business income.
  • the contract judgment proposal unit 17 generates a contract judgment report based on the business information and the prediction results, and outputs the generated contract judgment report to the PPA operator terminal 40 (S33).
  • the contract judgment report may include, for example, the judgment results regarding the contract with the user, and at least one of a reference value and a threshold value for making a judgment regarding the contract with the user.
  • the contract judgment report may include, for example, the information shown in FIG. 5.
  • the contract judgment proposal unit 17 outputs the contract judgment result based on the judgment result regarding the contract with the user to the user information storage unit 13, thereby storing the contract judgment result in the user information storage unit 13 (S34).
  • the contract judgment result may be the same information as the contract judgment report.
  • Figure 12 is a flowchart showing operation example 3 (business income forecasting method) of the business income forecasting system 10 according to this embodiment. The following explanation will focus on the differences from Figure 10, and the same or similar content as Figure 10 will be assigned the same reference numerals and will not be explained again.
  • the business information acquisition unit 16 acquires business information from the PPA operator terminal 40 (S131). Note that the timing of acquiring the business information is not limited to after step S106, and it may be acquired, for example, before the processing of step S132 is executed.
  • the contract judgment and proposal unit 17 makes a contract judgment as to whether or not it is advisable to enter into a contract with the user based on the business information and the business income forecast results (S132).
  • the contract judgment and proposal unit 17 may make a judgment as to whether or not to enter into a contract by comparing a threshold based on the business information with the business income forecast results.
  • the contract judgment proposal unit 17 generates a contract judgment report including the results of the contract judgment and the business revenue forecast results, and outputs the generated contract judgment report to the PPA operator terminal 40 (S133).
  • the contract judgment proposal unit 17 transmits the contract judgment report to the PPA operator terminal 40 by communication via, for example, a communication unit (not shown) provided in the business revenue forecast system 10.
  • step S134 corresponds to the processing of step S34 shown in FIG. 11.
  • a business income prediction system comprising: a user basic information acquisition unit that acquires the results of a questionnaire for entering basic user information linked to users who plan to enter into a contract with a PPA (Power Purchase Agreement) business operator or a retail electricity business operator; and a business income prediction unit that predicts business income based on the basic user information.
  • PPA Power Purchase Agreement
  • (Technology 2) A business income prediction system according to Technology 1, wherein the prediction results of the business income prediction unit include information regarding the income that the PPA business operator or the retail electricity business operator will obtain when the user enters into a contract with the PPA business operator or the retail electricity business operator.
  • the business income prediction unit is a business income prediction system according to Technology 1 or 2, which predicts business income using at least one of the user basic information and information obtained from an external device based on the user basic information.
  • the business income prediction system of any of Technologies 1 to 3 further includes a user lifestyle information acquisition unit that acquires the results of a questionnaire for inputting user lifestyle information based on awareness of electricity usage or lifestyle, and the business income prediction unit further predicts the business income based on the user lifestyle information.
  • a business income prediction system according to any one of technologies 1 to 4, further comprising a power generation information acquisition unit that estimates the amount of power generation at the residence where the user lives or plans to live based on the user basic information, and the business income prediction unit further predicts the business income based on the amount of power generation.
  • the user is a user who plans to enter into a contract with the PPA business operator
  • the power generation information acquisition unit is a business income prediction system according to Technology 5 that estimates at least one of the amount of power generated when solar power generation equipment is installed at the user's residence and the amount of power generated based on the amount of solar radiation at the user's residence.
  • the business income prediction system of Technology 2 further includes a contract judgment unit that makes a judgment regarding a contract with the user based on the business income predicted by the business income prediction unit.
  • the business income forecasting system of any of Technologies 1 to 7 further includes a business information acquisition unit that acquires business information related to the business goals of the PPA business operator or the retail electricity business operator, and the contract decision unit further makes a decision regarding the contract with the user based on the business information.
  • the business income forecasting system can more appropriately support PPA businesses in making decisions regarding their business.
  • Such numerical values can be used as reference values or thresholds to be used in making decisions regarding the business. Using such reference values or thresholds can more appropriately support PPA operators in making decisions regarding their business.
  • the contract judgment unit is a business income forecasting system according to any one of Technologies 7 to 9, and outputs a judgment result regarding the contract with the user and at least one of a reference value and a threshold value for making a judgment regarding the contract with the user.
  • the user basic information acquisition unit acquires at least two pieces of information from among one or more pieces of information indicating the user's attributes and one or more pieces of information related to the user's home as input results to a questionnaire in which the user's basic information is entered.
  • these general or specific aspects may be realized as a system, method, integrated circuit, computer program, or non-transitory recording medium such as a computer-readable CD-ROM, or as any combination of a system, method, integrated circuit, computer program, or recording medium.
  • the program may be pre-stored on the recording medium, or may be supplied to the recording medium via a wide area communication network, including the Internet.
  • the consumer in the above-described embodiment may be an individual or a company.
  • the target where a business operator running an electric power business, such as a PPA operator, installs power generation equipment that generates electricity using renewable energy may be a residential facility such as a home, or a non-residential facility.
  • a residential facility may be a detached house or an apartment building.
  • non-residential facilities include business facilities (business facilities other than detached houses), such as, but not limited to, stores, office buildings, schools, welfare facilities, commercial complexes, hospitals, factories, etc.
  • the questionnaire described above in Figures 2 and 3 may be, for example, a questionnaire targeted at business facilities, etc.
  • the questionnaire may include content targeted at business facilities, etc.
  • the questionnaire may include content related to information other than lifestyle, such as working style at the business facility.
  • each component may be configured with dedicated hardware, or may be realized by executing a software program appropriate for that component.
  • Each component may also be realized by a program execution unit such as a CPU or processor reading and executing a software program recorded on a recording medium such as a hard disk or semiconductor memory.
  • the division of functional blocks in the block diagram is one example, and multiple functional blocks may be realized as a single functional block, one functional block may be divided into multiple blocks, or some functions may be moved to other functional blocks. Furthermore, the functions of multiple functional blocks with similar functions may be processed in parallel or time-shared by a single piece of hardware or software.
  • the business income prediction system 10 may be realized as a single device, or may be realized by multiple devices.
  • the components of the business income prediction system 10 may be allocated in any manner among the multiple devices.
  • the communication method between the multiple devices is not particularly limited, and may be wireless communication or wired communication. Furthermore, wireless communication and wired communication may be combined between the devices.
  • each of the components described in the above embodiments may be implemented as software, or typically as an LSI, which is an integrated circuit. These may be individually integrated into a single chip, or some or all of them may be integrated into a single chip.
  • LSI LSI
  • the method of integration is not limited to LSIs; they may also be implemented using dedicated circuits (general-purpose circuits that execute dedicated programs) or general-purpose processors.
  • FPGAs Field Programmable Gate Arrays
  • reconfigurable processors which allow the connections or settings of circuit cells within LSIs to be reconfigured.
  • a system LSI is an ultra-multifunctional LSI manufactured by integrating multiple processing functions onto a single chip. Specifically, it is a computer system comprising a microprocessor, ROM (Read Only Memory), RAM (Random Access Memory), etc. Computer programs are stored in the ROM. The system LSI achieves its functions when the microprocessor operates in accordance with the computer program.
  • Another aspect of the present invention may be a computer program that causes a computer to execute each of the characteristic steps included in the business revenue prediction method shown in any of Figures 6 to 12.
  • the program may be a program to be executed by a computer.
  • Another aspect of the present invention may be a computer-readable non-transitory recording medium on which such a program is recorded.
  • such a program may be recorded on a recording medium and distributed or circulated. For example, by installing the distributed program in a device having another processor and having that processor execute the program, it becomes possible to cause that device to perform each of the above processes.

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Abstract

事業収入予測システム（１０）は、ＰＰＡ（Ｐｏｗｅｒ　Ｐｕｒｃｈａｓｅ　Ａｇｒｅｅｍｅｎｔ）事業者又は小売電気事業者と契約予定のユーザに紐づくユーザ基本情報を入力するためのアンケートの入力結果を取得するユーザ基本情報取得部（１１）と、ユーザ基本情報に基づいて事業収入の予測を行う事業収入予測部（１５）とを備える。

Description

事業収入予測システム、事業収入予測方法及びプログラム
　本発明は、事業収入予測システム、事業収入予測方法及びプログラムに関する。
　ＰＰＡ（Ｐｏｗｅｒ　Ｐｕｒｃｈａｓｅ　Ａｇｒｅｅｍｅｎｔ）事業者等の電力事業を営む事業者は、新たなユーザと契約を行う際、ユーザとの契約に基づく事業収入の見積もりを事前に行い、契約可否の判断に用いている。例えば、特許文献１には、自然エネルギーの発電設備の収益分析装置が開示されている。
特開２０１４－１８６５０３号公報
　ところで、事業収入は事業者がユーザと契約を行うか否かを判断する上で重要な情報であり、より正確に予測されることが望まれる。
　そこで、本発明は、より正確に事業収入を予測することができる事業収入予測システム、事業収入予測方法及びプログラムを提供する。
　本発明の一態様に係る事業収入予測システムは、ＰＰＡ（Ｐｏｗｅｒ　Ｐｕｒｃｈａｓｅ　Ａｇｒｅｅｍｅｎｔ）事業者又は小売電気事業者と契約予定のユーザに紐づくユーザ基本情報を入力するためのアンケートの入力結果を取得するユーザ基本情報取得部と、前記ユーザ基本情報に基づいて事業収入の予測を行う事業収入予測部とを備える。
　本発明の一態様に係る事業収入予測方法は、ＰＰＡ（Ｐｏｗｅｒ　Ｐｕｒｃｈａｓｅ　Ａｇｒｅｅｍｅｎｔ）事業に加入予定のユーザ又は小売電気事業者との契約予定のユーザに紐づくユーザ基本情報を入力するためのアンケートの入力結果を取得し、前記ユーザ基本情報に基づいて事業収入の予測を行う。
　本発明の一態様に係るプログラムは、上記の事業収入予測方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
　本発明の一態様によれば、より正確に事業収入を予測することができる事業収入予測システム等を実現することができる。
図１は、実施の形態に係る事業収入予測システムの機能構成を示すブロック図である。 図２は、実施の形態に係るユーザ基本情報取得アンケートの入力画面の一例を示す図である。 図３は、実施の形態に係るユーザ生活様式情報取得アンケートの入力画面の一例を示す図である。 図４は、実施の形態に係る事業情報の入力画面の一例を示す図である。 図５は、実施の形態に係る契約判断レポートの一例を示す図である。 図６は、実施の形態に係る事業収入予測システムを含む全体システムの動作例１を示すシーケンス図である。 図７は、実施の形態に係る事業収入予測システムの動作例１を示すフローチャートである。 図８は、実施の形態に係る事業収入予測システムの動作例１の変形例を示すフローチャートである。 図９は、実施の形態に係る事業収入予測システムを含む全体システムの動作例２を示すシーケンス図である。 図１０は、実施の形態に係る事業収入予測システムの動作例２を示すフローチャートである。 図１１は、実施の形態に係る事業収入予測システムを含む全体システムの動作例３を示すシーケンス図である。 図１２は、実施の形態に係る事業収入予測システムの動作例３を示すフローチャートである。
　以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。
　なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的又は具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本発明を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。
　また、各図は、模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。したがって、例えば、各図において縮尺などは必ずしも一致しない。また、各図において、実質的に同一の構成については同一の符号を付しており、重複する説明は省略又は簡略化する。
　また、本明細書において、同じなどの要素間の関係性を示す用語、及び、星などの要素の形状を示す用語、並びに、数値、及び、数値範囲は、厳格な意味のみを表す表現ではなく、実質的に同等な範囲、例えば数％程度（あるいは、１０％程度）の差異をも含むことを意味する表現である。
　（実施の形態）
　以下、本実施の形態に係る事業収入予測システムについて、図１～図１２を参照しながら説明する。
　［１．事業収入予測システムの構成］
　まず、本実施の形態に係る事業収入予測システムの構成について、図１～図５を参照しながら説明する。図１は、本実施の形態に係る事業収入予測システム１０の機能構成を示すブロック図である。事業収入予測システム１０は、電力事業を営む事業者の事業収入を予測するための情報処理システムである。電力事業は、エネルギーである電気を生産（発電）又は調達し、販売する事業である。販売先は、需要家であってもよいし、電力会社であってもよい。電力事業を営む事業者としては、ＰＰＡ（Ｐｏｗｅｒ　Ｐｕｒｃｈａｓｅ　Ａｇｒｅｅｍｅｎｔ）事業者、小売電気事業者などが例示される。ＰＰＡ事業者は、太陽光発電設備又は風力発電設備などの再生可能エネルギーにより発電する発電設備である再生可能エネルギー発電装置を需要家に設置し管理を行い、再生可能エネルギー発電装置で発電された電力を需要家又は電力会社に販売して収入を得る事業者である。小売電気事業者は、自社が保有する発電設備によって発電された電力又は外部から調達した電力を需要家に販売して収入を得る事業者である。なお、以下では、主に、電力事業を営む事業者がＰＰＡ事業者であり、再生可能エネルギー発電装置が太陽光発電設備である例について説明する。
　図１に示すように、事業収入予測システム１０は、機能構成として、ユーザ基本情報取得部１１と、ユーザ生活様式情報取得部１２と、ユーザ情報保管部１３と、発電情報取得部１４と、事業収入予測部１５と、事業情報取得部１６と、契約判断提案部１７とを備える。また、事業収入予測システム１０は、ハード構成として、プログラムが格納された不揮発性メモリ、プログラムを実行するための一時的な記憶領域である揮発性メモリ、入出力ポート、通信インタフェース、プログラムを実行するプロセッサなどを備える。ユーザ基本情報取得部１１と、ユーザ生活様式情報取得部１２と、ユーザ情報保管部１３と、発電情報取得部１４と、事業収入予測部１５と、事業情報取得部１６と、契約判断提案部１７とは、メモリに格納されたプログラムを実行するプロセッサなどによって実現される。事業収入予測システム１０は、据え置き型のＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、スマートフォン又はタブレット等のような携帯端末、専用コンピュータ等により実現されてもよいし、サーバ（例えば、クラウドサーバ）により実現されてもよいし、それらの組み合わせにより実現されてもよい。なお、図１は、事業収入予測システム１０の例示的な機能構成を示しており、事業収入予測システム１０の機能構成は図１に限定されない。
　ユーザ基本情報取得部１１は、ＰＰＡ事業に加入予定のユーザ（又は小売電気事業者と契約予定のユーザ）に紐づくユーザ基本情報を入力するためのアンケートへの入力結果を取得する。ユーザ基本情報取得部１１は、例えば、ユーザのユーザ端末２０（図２、図６等を参照）に表示された入力画面を介して入力された入力結果を取得する。なお、ＰＰＡ事業に加入予定とは、ＰＰＡ事業への加入を検討していることを意味する。また、ＰＰＡ事業に加入予定のユーザとは、例えば、ＰＰＡ事業者と契約予定のユーザである。
　なお、ユーザ端末２０は、ユーザが所持する情報端末であり、入力画面を表示するディスプレイなどの表示部と、表示しているアンケートに対するユーザの入力を受け付けるボタン、タッチパネル、マイクロフォンなどの受付部とを備える。ユーザ端末２０は、例えば、スマートフォン、タブレットなどの携帯型の情報端末であってもよいし、ＰＣなどの据え置き型の情報端末であってもよい。
　図２は、本実施の形態に係るユーザ基本情報取得アンケートの入力画面の一例を示す図である。図２に示す入力画面は、例えば、ユーザ端末２０の表示部に表示される。
　図２に示すように、アンケートは、ユーザ属性情報に関するアンケートと、自宅情報に関するアンケートとを含む。なお、アンケートは、ユーザ属性情報及び自宅情報の少なくとも一方の情報を取得するためのアンケートであってもよい。
　ユーザ属性情報は、ユーザの属性を示す情報であり、ユーザの年齢、ユーザの性別、居住地などを含む。居住地は、太陽光発電設備などの再生可能エネルギーを利用した発電設備を設置予定の住宅の場所を示す。以下では、再生可能エネルギーを利用した発電設備が太陽光発電設備である例について説明するがこれに限定されず、風力発電設備、水力発電設備等の再生可能エネルギーを利用した他の発電装置であってもよい。
　ユーザが現在住んでいる住宅に太陽光発電設備を設置する場合、現在の住宅の場所（例えば、住所）が居住地に入力され、引っ越し先の住宅に太陽光発電設備を設置する場合、引っ越し先の住宅の場所が居住地に入力される。太陽光発電設備を設置予定の住宅は、現在住んでいる住宅に太陽光発電設備を設置する予定である場合は現在住んでいる住宅を意味し、引っ越し先の住宅に太陽光発電設備を設置する予定である場合は引っ越し先の住宅（これから住む予定の住宅）を意味する。
　自宅情報は、ユーザが住んでいる自宅に関する情報であり、使用電力量、家族構成、間取りなどを含む。
　使用電力量は、ユーザが現在住んでいる住宅において所定期間に消費した電力量の実績値を示す。
　家族構成は、ユーザの家族構成を示す。家族構成は、家族の人数（例えば、同居人を含む）、続柄、年齢、同居しているか否か、働いている場合は勤務時間などを含んでいてもよい。家族構成は、太陽光発電設備を設置予定の住宅で同居する家族の構成を含んでいてもよい。
　間取りは、太陽光発電設備を設置予定の住宅の間取りを示す。
　なお、図２に示すユーザ属性情報及び自宅情報の各項目は一例であり、図２に示す各項目に限定されない。また、ユーザ属性情報及び自宅情報に含まれる項目の数は３つに限定されず、１以上であればよい。
　なお、アンケートの入力は選択式であってもよいし、自由形式であってもよいし、それらの組み合わせであってもよい。
　ユーザ基本情報取得部１１は、図２に示すアンケートの入力結果を取得することで、アンケートデータを収集する。ユーザ基本情報取得部１１は、ユーザの属性を示す１以上の情報（例えば、年齢、性別、及び、居住地のうち１以上の情報）、及び、ユーザの住宅に関する１以上の情報（例えば、使用電力量、家族構成及び間取りのうち１以上の情報）のうち少なくとも２以上の情報を、ユーザ基本情報を入力するアンケートへの入力結果として取得してもよい。
　ユーザ基本情報取得部１１は、例えば、通信回路（通信モジュール）を含んで構成されてもよい。また、ユーザ基本情報取得部１１は、ボタン、タッチパネル、マイクロフォン等を含み、ユーザからユーザ情報を直接取得する構成であってもよい。
　なお、ユーザ基本情報取得部１１は、紙媒体のアンケートに記入された内容、音声入力及び電話応答の少なくとも１つにより取得された情報に基づく入力結果を取得してもよい。つまり、ユーザ基本情報取得部１１は、ユーザ端末２０を介してアンケートの入力結果を取得することに限定されない。
　図１を再び参照して、ユーザ生活様式情報取得部１２は、電気使用量に関するユーザの認識、普段の生活様式などに基づくユーザ生活様式情報を入力するためのアンケートへの入力結果を取得する。電気使用量に関するユーザの認識は、例えば、電気使用量に関するユーザの主観的な情報である。普段の生活様式は、住宅において電力を多く使用する時間帯を特定するための情報である。
　ＰＰＡ事業者の事業収入を計算する上で重要なパラメータの１つは、その住宅における昼間の電気使用量である。言い換えると、昼間の電気使用量を正確に推定することができれば、より正確に事業収入を予測することができる。ユーザ生活様式情報は、ユーザ又はその家族の生活パターンなど、ユーザ又はその家族に特有の情報である。ユーザ又はその家族に特有の情報がユーザ基本情報に加えて用いられることで、事業収入の予測精度を効果的に向上させることができる。なお、従来では、電力消費量の平均値などのユーザ又はその家族に特有の情報を含まない情報を用いて事業収入の予測が行われている。
　図３は、本実施の形態に係るユーザ生活様式情報取得アンケートの入力画面の一例を示す図である。図３に示す入力画面は、例えば、ユーザ端末２０の表示部に表示される。
　図３に示すように、アンケートは、在宅情報に関するアンケートを含む。在宅情報は、平日日中の在宅者数、休日日中の在宅者数、使用電力量は他の家と比べて多いと感じるかを含む。平日日中の在宅者数、及び、休日日中の在宅者数は、普段の生活様式を入力させるための項目の一例である。使用電力量は他の家と比べて多いと感じるかは、電気使用量に関するユーザの認識を入力させるための項目の一例である。
　平日日中の在宅者数は、平日の日中に住宅にいる人数を含む。当該人数には、例えば、家族以外の人が含まれていてもよい。なお、アンケートには平日夜間の在宅者数の項目があってもよい。
　休日日中の在宅者数は、休日（及び／又は祝日）の日中に住宅にいる人数を含む。当該人数には、例えば、家族以外の人が含まれていてもよい。なお、アンケートには休日夜間の在宅者数の項目があってもよい。
　使用電力量は他の家と比べて多いと感じるかは、他の家に比べて電気使用量が多いと思うか否か等のユーザの主観的な情報である。
　なお、図３に示すユーザ生活様式情報の各項目は一例であり、図３に示す各項目に限定されない。また、ユーザ生活様式情報に含まれる項目の数は３つに限定されず、１以上であればよい。
　なお、アンケートの入力は選択式であってもよいし、自由形式であってもよいし、それらの組み合わせであってもよい。
　ユーザ生活様式情報取得部１２は、図３に示すアンケートの入力結果を取得することで、アンケートデータを収集する。
　ユーザ生活様式情報取得部１２は、例えば、通信回路（通信モジュール）を含んで構成されてもよい。また、ユーザ生活様式情報取得部１２は、ボタン、タッチパネル、マイクロフォン等を含み、ユーザからユーザ生活様式情報を直接取得する構成であってもよい。
　このように、事業収入予測システム１０は、ユーザ基本情報に加えて、独自に作成したユーザの生活様式に関するアンケート結果を取得してもよい。なお、ユーザ生活様式情報を取得することは必須ではない。
　なお、ユーザ生活様式情報取得部１２は、紙媒体のアンケートに記入された内容、音声入力及び電話応答の少なくとも１つにより取得された情報に基づく入力結果を取得してもよい。つまり、ユーザ生活様式情報取得部１２は、ユーザ端末２０を介してアンケートの入力結果を取得することに限定されない。
　図１を再び参照して、ユーザ情報保管部１３は、事業収入予測システム１０における事業収入の予測に関する各種情報を記憶する記憶装置である。ユーザ情報保管部１３は、例えば、半導体メモリなどを含んで構成されるが、これに限定されない。
　ユーザ情報保管部１３は、ＰＰＡ事業への加入を検討しているユーザに関するユーザ基本情報及びユーザ生活様式情報を記憶する。また、ユーザ情報保管部１３は、事業収入予測部１５が予測した事業収入の予測結果を記憶してもよいし、後述する発電量、契約判断結果などを記憶してもよい。
　また、ユーザ情報保管部１３は、過去に事業収入の予測を行ったユーザに関するユーザ基本情報及びユーザ生活様式情報と、その場合の実際の事業収入とを対応付けた履歴情報を記憶していてもよい。履歴情報は、事業収入予測部１５が用いる予測モデルを学習（又は再学習）するために用いられる。
　発電情報取得部１４は、再生可能エネルギーを利用した発電設備を設置する予定の住宅に当該再生可能エネルギーを利用した発電設備を設置したと仮定した場合の発電量を含む発電情報を取得する。
　本実施の形態では、発電情報取得部１４は、太陽光発電設備を設置する予定の住宅に当該太陽光発電設備を設置したと仮定した場合の発電量を含む発電情報を取得する。発電情報取得部１４は、ユーザ基本情報に基づいて、ユーザが住んでいる、又は、ユーザが住む予定の住宅での発電量を推定することで、発電量を取得する。発電情報取得部１４は、発電量を推定する発電量推定部として機能する。
　発電情報取得部１４は、例えば、ユーザ基本情報に含まれる居住地に基づいて、当該居住地の近隣の住宅であって太陽光発電設備が設置されている住宅の発電量の実績値に基づいて、ユーザの住宅に太陽光発電設備を設置した場合の発電量を推定してもよい。発電情報取得部１４は、居住地、間取り、太陽光発電設備の発電容量等の情報を基に、ユーザに応じた発電量を推定してもよい。例えば、発電情報取得部１４は、居住地の近隣の住宅に設置されている太陽光発電設備の発電容量と、ユーザの住宅に設置予定の太陽光発電設備の発電容量とが異なっている場合、近隣の住宅の発電量の実績値に対して発電容量の違いに応じた補正を行ってもよい。
　また、発電情報取得部１４は、例えば、ユーザ基本情報に含まれる居住地に基づいて、当該居住地の日射量のデータを取得し、取得した日射量のデータに基づいて発電量を推定してもよい。
　発電情報取得部１４は、ユーザの住宅に太陽光発電設備を設置した場合の発電量、及び、居住地の日射量に基づく発電量の少なくとも一方を推定すればよい。
　なお、発電情報取得部１４による発電量の推定方法は上記に限定されず、公知のいかなる方法が用いられてもよい。また、発電情報取得部１４は、事業収入予測システム１０の外部の装置により推定された発電量を含む発電情報を、通信等を介して取得してもよい。
　事業収入予測部１５は、少なくともユーザ基本情報に基づいて、事業収入（ここでは、ＰＰＡ事業者のＰＰＡ事業収入）の予測を行い、事業収入の予測結果を出力する。予測結果は、ユーザが事業に加入した際、又は、契約した際に事業者が得られる収入に関する情報を含む。事業収入予測部１５は、ユーザ基本情報そのものを用いて事業収入の予測を行ってもよいし、ユーザ基本情報に関連する情報を用いて事業収入の予測を行ってもよいし、ユーザ基本情報そのもの及びユーザ基本情報に関連する情報の両方を用いて事業収入の予測を行ってもよい。ユーザ基本情報に関連する情報は、例えば、ユーザ基本情報に基づいて外部の装置から取得される情報であり、例えば、天気情報、日照量情報等が例示されるがこれに限定されない。また、事業収入予測部１５は、さらに、ユーザ生活様式情報及び発電量の少なくとも一方に基づいて、事業収入の予測を行ってもよい。
　事業収入予測部１５は、予め学習された機械学習モデルを用いて、事業収入を予測する。機械学習モデルは、ユーザ情報、又は、ユーザ情報及び発電量を入力データとし、事業収入を正解データとして機械学習により学習された学習済みモデルであり、ユーザ情報、又は、ユーザ情報及び発電量が入力されると、ユーザ情報、又は、ユーザ情報及び発電量に応じた事業収入を出力する。ユーザ情報、又は、ユーザ情報及び発電量は説明変数とも称され、事業収入は、目的変数とも称される。
　このように、事業収入予測部１５は、事業収入の予測にユーザによるアンケートの入力結果を用いる。アンケートの入力結果を用いることで、そのユーザ又はその家族での電力消費に影響するその家庭独自の情報を得ることができるので、例えば、画一的に電気使用量の平均値等を用いる場合に比べて、より正確な電力消費量を推定することができる。よって、電力消費量を用いて予測される事業収入の予測精度も向上する。
　機械学習モデルとしては、例えば、ランダムフォレスト、サポートベクターマシーン（ＳＶＭ）、ディープラーニング、ニューラルネットワークなどが例示されるが、これに限定されない。機械学習モデルは、回帰モデルの一例である。
　事業情報取得部１６は、ＰＰＡ事業者から事業目標に関する事業情報を取得する。事業情報取得部１６は、事業目標などを入力するためのアンケートの入力結果を取得する。
　図４は、本実施の形態に係る事業情報の入力画面の一例を示す図である。図４に示す入力画面は、例えば、ＰＰＡ事業者端末４０の表示部に表示される。ＰＰＡ事業者端末４０は、ＰＰＡ事業者が所有する情報端末であり、入力画面及び出力画面を表示するディスプレイなどの表示部と、表示しているアンケートに対するＰＰＡ事業者の入力を受け付けるボタン、タッチパネル、マイクロフォンなどの受付部とを備える。ＰＰＡ事業者端末４０は、例えば、スマートフォン、タブレットなどの携帯型の情報端末であってもよいし、ＰＣなどの据え置き型の情報端末であってもよい。
　図４に示すように、事業情報は、ＰＰＡ事業者契約判断基準のための情報として、基本情報と現在の申し込み状況とを含む。
　基本情報は、毎月の事業収入予測としていくらを目指しているか、工数の観点で、毎月契約可能な人数などの事業の目標に関する情報を含む。
　毎月の事業収入予測としていくらを目指しているかは、毎月の事業収入の目標値である。
　工数の観点で、毎月契約可能な人数は、毎月の新規契約可能なユーザの人数の目標値である。
　現在の申し込み状況は、事業の目標に対する現在の状況を示しており、例えば、毎月何名程度の申し込みがあるかを含む。
　なお、図４に示す基本情報及び現在の申し込み状況の各項目は一例であり、図４に示す各項目に限定されない。また、基本情報及び現在の申し込み状況に含まれる項目の数は特に限定されず、１以上であればよい。
　なお、アンケートの入力は選択式であってもよいし、自由形式であってもよいし、それらの組み合わせであってもよい。
　事業情報取得部１６は、図４に示すアンケートの入力結果を取得することで、アンケートデータを収集する。
　事業情報取得部１６は、例えば、通信回路（通信モジュール）を含んで構成されてもよい。また、事業情報取得部１６は、ボタン、タッチパネル、マイクロフォン等を含み、事業者の従業員などから事業情報を直接取得する構成であってもよい。
　なお、事業情報取得部１６は、紙媒体のアンケートに記入された内容、音声入力及び電話応答の少なくとも１つにより取得された情報に基づく入力結果を取得してもよい。つまり、事業情報取得部１６は、ＰＰＡ事業者端末４０を介してアンケートの入力結果を取得することに限定されない。
　図１を再び参照して、契約判断提案部１７は、事業収入の予測結果に基づいて、加入予定のユーザとの契約（本実施の形態では、ＰＰＡ契約）に関する判断（契約判断）を行い、判断結果に基づく契約判断レポートを生成し、生成した契約判断レポートを出力する。契約判断提案部１７は、例えば、事業収入の予測結果から所定値以上の収入が得られるか否かを判定し、所定値以上の収入が得られる場合、契約することがオススメであると判断してもよい。また、契約判断提案部１７は、事業収入の予測結果に加えて、事業情報取得部１６により取得された事業情報に基づいて、ユーザとの契約に関する判断を行ってもよい。
　図５は、本実施の形態に係る契約判断レポートの一例を示す図である。図５は契約判断レポートを出力する出力画面の一例を示し、例えば、ＰＰＡ事業者端末４０の表示部に表示される。また、図５では、ユーザの一例としてユーザＡに対する契約判断レポートを示す。図５に示すグラフは、横軸が事業収入を示し、縦軸がその事業収入を得られる世帯数を示す。
　図５に示すように、契約判断レポートは、ユーザＡの事業収入予測結果と、オススメの契約条件とを含む。
　ユーザＡの事業収入予測結果は、ＰＰＡ事業者がユーザＡとＰＰＡ事業の契約を行った場合に当該ＰＰＡ事業者が得られる事業収入の予測結果であり、事業収入予測部１５による予測結果を示す。図５の例では、ユーザＡと契約した場合の事業収入の予測結果（例えば、事業収入金額）がグラフ内において星印で示されている。このようにグラフで予測結果が示されることで、ＰＰＡ事業者は、ユーザＡと契約するか否かの判断を容易に行うことができる。また、参考情報として、図４に示すＰＰＡ事業者契約判断基準に関する情報が表示されてもよい。例えば、「〇〇円を目指す場合、契約するのがオススメ」などのユーザとの契約に関する判断結果が表示されてもよい。つまり、ＰＰＡ事業者契約判断基準と、事業収入予測部１５による予測結果とを比較することで得られる判断に関する情報が表示されてもよい。契約判断提案部１７は、例えば、事業収入として目指している金額と、ユーザＡと契約した場合に得られる事業収入の予測結果とに基づいて、契約することをオススメするか否かを判断してもよい。「〇〇円」、事業収入として目指している金額、平均値などは、ユーザとの契約に関する判断を行うための基準値又は閾値の一例である。
　また、事業収入予測部１５による予測結果と、平均値とを比較することで得られる判断に関する情報が表示されてもよい。例えば、「事業収入は△△円と予測しました。４人世帯の中では平均値よりも高い収入が見込めます。」などの情報が表示されてもよい。なお、△△円には、事業収入予測部１５による予測結果が入力される。
　オススメの契約条件は、事業収入をより増やす観点から推奨される契約条件を示す。事業収入予測部１５は、例えば、再生可能エネルギーを利用した発電設備（ここでは、太陽光発電設備）の発電容量を変更した（例えば、増やした）情報を機械学習モデルに入力することで、発電容量を変更した場合の事業収入を予測することができる。例えば、事業収入予測部１５は、太陽光発電設備の発電容量ごとに事業収入をシミュレーションしてもよい。そして、設置予定の住宅の屋根容量を考慮した上で、事業収入が最大又は所定値以上となる発電容量及びそのときの事業収入（又は、発電容量を変更することによる事業収入の増額分の金額）が表示部に表示されてもよい。例えば、「自宅の屋根容量を～～と仮定し、収入最大条件の□□ｋＷの太陽光パネルを導入すると△△円の事業収入となる予測です。」といった情報、及び、発電容量ごとの事業収入が１以上（例えば、２以上）表示されてもよい。
　事業収入予測システム１０は、このような契約判断レポートをＰＰＡ事業者に提示することで、ＰＰＡ事業者がユーザＡと契約するか否かの判断を行うことを支援することができる。なお、契約判断レポートにオススメの契約条件が含まれることは必須ではない。契約判断提案部１７は、少なくとも契約判断に関する機能を有していればよく、契約判断部として機能してもよい。
　なお、事業収入予測システム１０は、上記で説明した各構成要素の全てを備えていることに限定されない。事業収入予測システム１０は、少なくともユーザ基本情報取得部１１と、事業収入予測部１５とを備えていればよい。
　［２．事業収入予測システムの動作］
　続いて、上記のように構成される事業収入予測システム１０の動作について、図６～図１２を参照しながら説明する。図６は、本実施の形態に係る事業収入予測システム１０を含む全体システムの動作例１（事業収入予測方法）を示すシーケンス図である。
　全体システムは、事業収入予測システム１０に加えて、ユーザ端末２０と、ＰＰＡ事業者端末４０とを備える。
　図６に示すように、ユーザ端末２０は、ユーザによる入力によりユーザ情報を取得する（Ｓ１１）。ユーザ端末２０は、例えば、図２に示す入力画面に入力されたユーザ情報を取得する。
　次に、ユーザ端末２０からのユーザ情報がユーザ情報保管部１３に保管される（Ｓ１２）。例えば、ユーザ基本情報取得部１１及び／又はユーザ生活様式情報取得部１２は、ユーザ端末２０から送信されたユーザ情報を受信し、受信したユーザ情報をユーザ情報保管部１３に保管する。
　次に、事業収入予測システム１０は、ユーザ情報保管部１３からユーザ情報を読み出し（Ｓ１３）、読み出したユーザ情報に基づいてユーザと契約した場合の事業収入を予測し、予測結果をＰＰＡ事業者端末４０及びユーザ情報保管部１３に出力する（Ｓ１４、Ｓ１５）。ここでの予測結果は、事業収入の金額を示す情報を含む。予測結果は、例えば、図５に示すグラフを含んでいてもよい。予測結果がユーザ情報保管部１３に出力されることで、ユーザ情報保管部１３により、ユーザ情報等の予測に用いた情報と、予測結果とを対応づけて保管することができる。
　図７は、本実施の形態に係る事業収入予測システム１０の動作例１（事業収入予測方法）を示すフローチャートである。図７では、ユーザ情報として、ユーザ基本情報のみを用いる場合の動作を示す。
　図７に示すように、ユーザ基本情報取得部１１は、ユーザ端末２０からユーザ基本情報を取得し（Ｓ１０１）、取得したユーザ基本情報をユーザ情報保管部１３に保管する（Ｓ１０２）。
　次に、事業収入予測部１５は、事業収入の予測を行うタイミングで、ユーザ情報保管部１３からユーザ情報（ここでは、ユーザ基本情報）を読み出すことで、ユーザ情報を取得する（Ｓ１０３）。
　次に、事業収入予測部１５は、ステップＳ１０３で取得したユーザ情報に基づいて、ユーザと契約した場合の事業収入を予測し（Ｓ１０４）、事業収入の予測結果をＰＰＡ事業者端末４０に出力する（Ｓ１０５）。また、事業収入予測部１５は、事業収入の予測結果をユーザ情報保管部１３に出力することで、事業収入の予測結果をユーザ情報保管部１３に保管する（Ｓ１０６）。
　事業収入の予測結果は、機械学習モデルにユーザ基本情報を入力することで取得される。また、予測結果は、例えば、事業収入予測システム１０が備える通信部（図示しない）を介して、ＰＰＡ事業者端末４０に送信される。通信部は、例えば、通信回路（通信モジュール）を含んで構成される。
　図８は、本実施の形態に係る事業収入予測システム１０の動作例１の変形例（事業収入予測方法）を示すフローチャートである。図８では、ユーザ情報として、ユーザ基本情報に加えてユーザ生活様式情報を用いる場合の動作を示す。なお、以下では、図７との相違点を中心に説明し、図７と同一又は類似の内容は同一の符号を付し説明を省略する。
　図８に示すように、ユーザ生活様式情報取得部１２は、ユーザ端末２０からユーザ生活様式情報を取得し（Ｓ１１１）、取得したユーザ生活様式情報をユーザ情報保管部１３に保管する（Ｓ１０２）。これにより、ユーザ情報保管部１３には、ユーザ基本情報及びユーザ生活様式情報の両方が保管されることとなる。
　次に、事業収入予測部１５は、事業収入の予測を行うタイミングで、ユーザ情報保管部１３からユーザ情報（ここでは、ユーザ基本情報及びユーザ生活様式情報）を取得し（Ｓ１０３）、取得したユーザ基本情報及びユーザ生活様式情報に基づいて、ユーザと契約した場合の事業収入を予測する（Ｓ１０４）。ここでは、事業収入予測部１５は、ユーザ基本情報及びユーザ生活様式情報のそれぞれを機械学習モデルに入力することで事業収入を予測する。
　続いて、動作例２について、図９及び図１０を参照しながら説明する。
　図９は、本実施の形態に係る事業収入予測システム１０を含む全体システムの動作例２（事業収入予測方法）を示すシーケンス図である。図９では、事業収入予測部１５が、動作例１に加えて発電量を用いて事業収入を予測する場合の動作を示す。なお、以下では、図６との相違点を中心に説明し、同一又は類似の内容は同一の符号を付し説明を省略する。
　図９に示すように、発電情報取得部１４は、ユーザ情報保管部１３からユーザ情報を取得する（Ｓ２１）。具体的には、発電情報取得部１４は、ユーザ情報保管部１３からユーザ基本情報を取得する。
　次に、発電情報取得部１４は、ユーザ基本情報（例えば、居住地）に基づいて、ユーザが住んでいる、又は、ユーザが住む予定の住宅での発電量を推定することで、発電量を取得し、取得した発電量を事業収入予測部１５に出力する（Ｓ２２）。
　次に、事業収入予測部１５は、ユーザ情報及び発電量を取得すると、ユーザ情報と発電量とに基づいてユーザと契約した場合の事業収入を予測する。ここでのユーザ情報は、ユーザ基本情報のみを含んでいてもよいし、ユーザ基本情報及びユーザ生活様式情報の両方を含んでいてもよい。
　図１０は、本実施の形態に係る事業収入予測システム１０の動作例２（事業収入予測方法）を示すフローチャートである。なお、以下では、図８との相違点を中心に説明し、図８と同一又は類似の内容は同一の符号を付し説明を省略する。
　図１０に示すように、発電情報取得部１４は、ユーザ基本情報（例えば、居住地）に基づいて、ユーザが住んでいる、又は、ユーザが住む予定の住宅での発電量を推定することで、発電量を取得する（Ｓ１２１）。推定された発電量は、事業収入予測部１５に出力される。なお、発電情報取得部１４は、推定した発電量をユーザ情報保管部１３に保管してもよい。
　次に、事業収入予測部１５は、ユーザ情報と発電量とに基づいてユーザと契約した場合の事業収入を予測する。事業収入予測部１５は、ユーザ情報と発電量とを機械学習モデルに入力することで、当該機械学習モデルの出力として事業収入を取得する。
　続いて、動作例３について、図１１及び図１２を参照しながら説明する。図１１は、本実施の形態に係る事業収入予測システム１０を含む全体システムの動作例３（事業収入予測方法）を示すシーケンス図である。図１１では、契約判断提案部１７が契約判断を行い、契約判断レポートを出力する場合の動作を示す。なお、以下では、図９との相違点を中心に説明し、図９と同一又は類似の内容は同一の符号を付し説明を省略する。
　図１１に示すように、契約判断提案部１７は、ＰＰＡ事業者端末４０から事業情報を取得する（Ｓ３１）。ＰＰＡ事業者端末４０は、例えば、図４に示す入力画面に入力された事業情報を取得する。契約判断提案部１７は、例えば、通信を介してＰＰＡ事業者端末４０から事業情報を取得する。なお、本動作例において、事業情報が取得されることは必須ではない。
　次に、事業収入予測部１５は、事業収入の予測結果を契約判断提案部１７に出力する（Ｓ３２）。ここでの予測結果は、少なくともユーザ基本情報に基づいた予測結果であればよく、ユーザ生活様式情報及び発電量の少なくとも一方は事業収入の予測に用いられていなくてもよい。
　次に、契約判断提案部１７は、事業情報と予測結果とに基づいて、契約判断レポートを生成し、生成した契約判断レポートをＰＰＡ事業者端末４０に出力する（Ｓ３３）。契約判断レポートは、例えば、ユーザとの契約に関する判断結果と、ユーザとの契約に関する判断を行うための基準値及び閾値の少なくとも一方とが含まれてもよい。契約判断レポートは、例えば、図５に示す情報を含んでいてもよい。
　また、契約判断提案部１７は、ユーザとの契約に関する判断結果に基づく契約判断結果をユーザ情報保管部１３に出力することで、契約判断結果をユーザ情報保管部１３に保管する（Ｓ３４）。契約判断結果は、契約判断レポートと同じ情報であってもよい。
　図１２は、本実施の形態に係る事業収入予測システム１０の動作例３（事業収入予測方法）を示すフローチャートである。なお、以下では、図１０との相違点を中心に説明し、図１０と同一又は類似の内容は同一の符号を付し説明を省略する。
　図１２に示すように、事業情報取得部１６は、ＰＰＡ事業者端末４０から事業情報を取得する（Ｓ１３１）。なお、事業情報の取得タイミングはステップＳ１０６の後であることに限定されず、例えば、ステップＳ１３２の処理が実行されるまでに取得されればよい。
　次に、契約判断提案部１７は、事業情報と事業収入の予測結果とに基づいて、ユーザと契約した方がよいか否かの契約判断を行う（Ｓ１３２）。契約判断提案部１７は、事業情報に基づく閾値と、事業収入の予測結果とを比較することで契約可否の判断を行ってもよい。
　次に、契約判断提案部１７は、契約判断の結果と、事業収入の予測結果とを含む契約判断レポートを生成し、生成した契約判断レポートをＰＰＡ事業者端末４０に出力する（Ｓ１３３）。契約判断提案部１７は、例えば、事業収入予測システム１０が備える通信部（図示しない）を介して通信により契約判断レポートをＰＰＡ事業者端末４０に送信する。
　次に、契約判断提案部１７は、契約判断結果をユーザ情報保管部１３に保管する（Ｓ１３４）。ステップＳ１３４の処理は、図１１に示すステップＳ３４の処理に対応する。
　（効果など）
　本明細書の開示内容から導き出される発明、及び、当該発明によって得られる効果等を以下に説明する。
　（技術１）ＰＰＡ（Ｐｏｗｅｒ　Ｐｕｒｃｈａｓｅ　Ａｇｒｅｅｍｅｎｔ）事業者又は小売電気事業者と契約予定のユーザに紐づくユーザ基本情報を入力するためのアンケートの入力結果を取得するユーザ基本情報取得部と、前記ユーザ基本情報に基づいて事業収入の予測を行う事業収入予測部とを備える、事業収入予測システムである。
　これにより、ユーザに紐づくユーザ基本情報を用いて事業収入の予測を行うことができる。つまり、ユーザに特有の情報を用いて事業収入の予測を行うことができる。よって、事業収入予測システムによれば、例えば、電力消費量の平均値などのユーザに特有の情報を用いていない場合に比べて、より正確に事業収入を予測することができる。
　（技術２）前記事業収入予測部の予測結果は、前記ユーザが前記ＰＰＡ事業者又は前記小売電気事業者と契約した際に前記ＰＰＡ事業者又は前記小売電気事業者が得られる収入に関する情報を含む、技術１の事業収入予測システムである。
　これにより、ユーザが事業に加入した際、又は、契約した際に事業者が得られる収入をより正確に予測することができる。
　（技術３）前記事業収入予測部は、前記ユーザ基本情報、及び、前記ユーザ基本情報に基づいて外部の装置から取得される情報の少なくとも一方を用いて事業収入の予測を行う、技術１又２の事業収入予測システムである。
　これにより、ユーザ基本情報そのもの、又は、外部から取得される情報の少なくとも一方を用いて、事業収入の予測を行うことができる。
　（技術４）さらに、電気使用量に関する認識又は生活様式に基づくユーザ生活様式情報を入力するためのアンケートの入力結果を取得するユーザ生活様式情報取得部を備え、前記事業収入予測部は、さらに前記ユーザ生活様式情報に基づいて前記事業収入を予測する、技術１～３のいずれかの事業収入予測システムである。
　これにより、ユーザに特有の情報であるユーザ生活様式情報をさらに用いて事業収入の予測を行うことができる。よって、事業収入をさらに正確に予測することができる。
　（技術５）前記ユーザ基本情報に基づいて、前記ユーザが住んでいる、又は、前記ユーザが住む予定の住宅での発電量を推定する発電情報取得部を備え、前記事業収入予測部は、さらに前記発電量に基づいて前記事業収入を予測する、技術１～４のいずれかの事業収入予測システムである。
　これにより、推定された発電量をさらに用いて事業収入の予測を行うことができる。よって、事業収入をさらに正確に予測することができる。
　（技術６）前記ユーザは、前記ＰＰＡ事業者と契約予定のユーザであり、前記発電情報取得部は、前記ユーザの住宅に太陽光発電設備を設置した場合の発電量、及び、居住地の日射量に基づく発電量の少なくとも一方を推定する、技術５の事業収入予測システムである。
　これにより、太陽光発電設備を設置した場合の発電量、又は、日射量に基づく発電量を推定することができる。
　（技術７）さらに、前記事業収入予測部で予測した前記事業収入の前記予測結果に基づいて、前記ユーザとの契約に関する判断を行う契約判断部を備える、技術２の事業収入予測システムである。
　これにより、契約に関する判断を自動で行うことができる。ＰＰＡ事業者において事業を行うか否か（ユーザと契約するか否か）を判断する際に、事業収入予測システムの判断結果を参考にすることができる。よって、事業収入予測システムによれば、ＰＰＡ事業者において事業に関する判断を行うことを支援することができる。
　（技術８）さらに、前記ＰＰＡ事業者又は前記小売電気事業者の事業目標に関する事業情報を取得する事業情報取得部を備え、前記契約判断部は、さらに前記事業情報に基づいて、前記ユーザとの契約に関する判断を行う、技術１～７のいずれかの事業収入予測システムである。
　これにより、事業者に特有の情報を用いているので、当該事業者により適した判断を行うことができる。よって、事業収入予測システムによれば、ＰＰＡ事業者において事業に関する判断を行うことをより適切に支援することができる。
　（技術９）前記事業目標は、事業収入の目標値及び契約可能な人数の少なくとも一方を含む、技術８の事業収入予測システムである。
　これにより、事業収入の目標値及び契約可能な人数の少なくとも一方を含む数値を事業情報として取得することができる。このような数値は、事業に関する判断に用いる基準値又は閾値として使用することができる。このような基準値又は閾値が用いられることで、ＰＰＡ事業者において事業に関する判断を行うことをさらに適切に支援することができる。
　（技術１０）前記契約判断部は、前記ユーザとの契約に関する判断結果と、前記ユーザとの契約に関する判断を行うための基準値及び閾値の少なくとも一方を出力する、技術７～９のいずれかの事業収入予測システムである。
　これにより、判断に用いた基準値及び閾値の少なくとも一方が出力されるので、ＰＰＡ事業者において事業に関する判断を行うことをさらに適切に支援することができる。
　（技術１１）前記ユーザ基本情報取得部は、前記ユーザの属性を示す１以上の情報、及び、前記ユーザの住宅に関する１以上の情報のうち少なくとも２以上の情報を、前記ユーザ基本情報を入力するアンケートへの入力結果として取得する、技術１～１０のいずれかの事業収入予測システムである。
　これにより、ユーザに特有の情報を２つ以上用いて事業収入の予測を行うことができるので、さらに正確に事業収入を予測することができる。
　（技術１２）ＰＰＡ（Ｐｏｗｅｒ　Ｐｕｒｃｈａｓｅ　Ａｇｒｅｅｍｅｎｔ）事業に加入予定のユーザ又は小売電気事業者との契約予定のユーザに紐づくユーザ基本情報を入力するためのアンケートの入力結果を取得し、前記ユーザ基本情報に基づいて事業収入の予測を行う、事業収入予測方法である。
　これにより、上記の事業収入予測システムと同様の効果を奏する。
　（技術１３）技術１２の事業収入予測方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
　これにより、上記の事業収入予測システムと同様の効果を奏する。
　なお、これらの全般的又は具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータで読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭ等の非一時的記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム又は記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。プログラムは、記録媒体に予め記憶されていてもよいし、インターネット等を含む広域通信網を介して記録媒体に供給されてもよい。
　（その他の実施の形態）
　以上、一つまたは複数の態様に係る事業収入予測システム１０等について、実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、この実施の形態に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本発明に含まれてもよい。
　例えば、上記実施の形態に係る図６～図１２に示す各動作は、ＰＰＡ事業者などの電力事業を営む事業者がユーザと契約する前に実行される。
　また、例えば、上記実施の形態に係る需要家は、個人であってもよいし、企業であってもよい。つまり、ＰＰＡ事業者などの電力事業を営む事業者が再生可能エネルギーにより発電する発電設備を設置する対象は、自宅などの住宅施設であってもよいし、非住宅施設であってもよい。住宅施設は、戸建住宅であってもよいし、集合住宅であってもよい。また、非住宅施設としては、業務施設（戸建以外の業務施設）が例示され、例えば、店舗、オフィスビル、学校、福祉施設、複合商業施設、病院、工場等が例示されるが、これらに限定されない。なお、上記の図２及び図３で説明したアンケートは、例えば、業務施設等を対象としたアンケートであってもよい。アンケートは、業務施設等を対象とした内容を含んでいてもよい。例えば、アンケートは、ユーザの生活様式に替えて、業務施設での勤務形態などの生活様式以外の情報に関する内容を含んでいてもよい。
　また、上記実施の形態において、各構成要素は、専用のハードウェアで構成されるか、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵ又はプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスク又は半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。
　また、フローチャートにおける各ステップが実行される順序は、本発明を具体的に説明するために例示するためのものであり、上記以外の順序であってもよい。また、上記ステップの一部が他のステップと同時（並列）に実行されてもよいし、上記ステップの一部は実行されなくてもよい。
　また、ブロック図における機能ブロックの分割は一例であり、複数の機能ブロックを一つの機能ブロックとして実現したり、一つの機能ブロックを複数に分割したり、一部の機能を他の機能ブロックに移してもよい。また、類似する機能を有する複数の機能ブロックの機能を単一のハードウェア又はソフトウェアが並列または時分割に処理してもよい。
　また、上記実施の形態に係る事業収入予測システム１０は、単一の装置として実現されてもよいし、複数の装置により実現されてもよい。事業収入予測システム１０が複数の装置によって実現される場合、当該事業収入予測システム１０が有する各構成要素は、複数の装置にどのように振り分けられてもよい。事業収入予測システム１０が複数の装置で実現される場合、当該複数の装置間の通信方法は、特に限定されず、無線通信であってもよいし、有線通信であってもよい。また、装置間では、無線通信および有線通信が組み合わされてもよい。
　また、上記実施の形態で説明した各構成要素は、ソフトウェアとして実現されてもよいし、典型的には、集積回路であるＬＳＩとして実現されてもよい。これらは、個別に１チップ化されてもよいし、一部又は全てを含むように１チップ化されてもよい。ここでは、ＬＳＩとしたが、集積度の違いにより、ＩＣ、システムＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩと呼称されることもある。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路（専用のプログラムを実行する汎用回路）又は汎用プロセッサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）、又は、ＬＳＩ内部の回路セルの接続若しくは設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用してもよい。更には、半導体技術の進歩または派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて構成要素の集積化を行ってもよい。
　システムＬＳＩは、複数の処理部を１個のチップ上に集積して製造された超多機能ＬＳＩであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）などを含んで構成されるコンピュータシステムである。ＲＯＭには、コンピュータプログラムが記憶されている。マイクロプロセッサが、コンピュータプログラムに従って動作することにより、システムＬＳＩは、その機能を達成する。
　また、本発明の一態様は、図６～図１２のいずれかに示される事業収入予測方法に含まれる特徴的な各ステップをコンピュータに実行させるコンピュータプログラムであってもよい。
　また、例えば、プログラムは、コンピュータに実行させるためのプログラムであってもよい。また、本発明の一態様は、そのようなプログラムが記録された、コンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体であってもよい。例えば、そのようなプログラムを記録媒体に記録して頒布または流通させてもよい。例えば、頒布されたプログラムを、他のプロセッサを有する装置にインストールして、そのプログラムをそのプロセッサに実行させることで、その装置に、上記各処理を行わせることが可能となる。
　１０　　事業収入予測システム
　１１　　ユーザ基本情報取得部
　１２　　ユーザ生活様式情報取得部
　１４　　発電情報取得部
　１５　　事業収入予測部（出力部）
　１６　　事業情報取得部
　１７　　契約判断提案部（契約判断部、出力部）

Claims (13)

  1. 　ＰＰＡ（Ｐｏｗｅｒ　Ｐｕｒｃｈａｓｅ　Ａｇｒｅｅｍｅｎｔ）事業者又は小売電気事業者と契約予定のユーザに紐づくユーザ基本情報を入力するためのアンケートの入力結果を取得するユーザ基本情報取得部と、
    　前記ユーザ基本情報に基づいて事業収入の予測を行う事業収入予測部とを備える
    　事業収入予測システム。
  2. 　前記事業収入予測部の予測結果は、前記ユーザが前記ＰＰＡ事業者又は前記小売電気事業者と契約した際に前記ＰＰＡ事業者又は前記小売電気事業者が得られる収入に関する情報を含む
    　請求項１に記載の事業収入予測システム。
  3. 　前記事業収入予測部は、前記ユーザ基本情報、及び、前記ユーザ基本情報に基づいて外部の装置から取得される情報の少なくとも一方を用いて事業収入の予測を行う
    　請求項１又は２に記載の事業収入予測システム。
  4. 　さらに、電気使用量に関する認識又は生活様式に基づくユーザ生活様式情報を入力するためのアンケートの入力結果を取得するユーザ生活様式情報取得部を備え、
    　前記事業収入予測部は、さらに前記ユーザ生活様式情報に基づいて前記事業収入を予測する
    　請求項１又は２に記載の事業収入予測システム。
  5. 　前記ユーザ基本情報に基づいて、前記ユーザが住んでいる、又は、前記ユーザが住む予定の住宅での発電量を推定する発電情報取得部を備え、
    　前記事業収入予測部は、さらに前記発電量に基づいて前記事業収入を予測する
    　請求項１又は２に記載の事業収入予測システム。
  6. 　前記ユーザは、前記ＰＰＡ事業者と契約予定のユーザであり、
    　前記発電情報取得部は、前記ユーザの住宅に太陽光発電設備を設置した場合の発電量、及び、居住地の日射量に基づく発電量の少なくとも一方を推定する
    　請求項５に記載の事業収入予測システム。
  7. 　さらに、前記事業収入予測部で予測した前記事業収入の前記予測結果に基づいて、前記ユーザとの契約に関する判断を行う契約判断部を備える
    　請求項２に記載の事業収入予測システム。
  8. 　さらに、前記ＰＰＡ事業者又は前記小売電気事業者の事業目標に関する事業情報を取得する事業情報取得部を備え、
    　前記契約判断部は、さらに前記事業情報に基づいて、前記ユーザとの契約に関する判断を行う
    　請求項７に記載の事業収入予測システム。
  9. 　前記事業目標は、事業収入の目標値及び契約可能な人数の少なくとも一方を含む
    　請求項８に記載の事業収入予測システム。
  10. 　前記契約判断部は、前記ユーザとの契約に関する判断結果と、前記ユーザとの契約に関する判断を行うための基準値及び閾値の少なくとも一方を出力する
    　請求項７～９のいずれか１項に記載の事業収入予測システム。
  11. 　前記ユーザ基本情報取得部は、前記ユーザの属性を示す１以上の情報、及び、前記ユーザの住宅に関する１以上の情報のうち少なくとも２以上の情報を、前記ユーザ基本情報を入力するアンケートへの入力結果として取得する
    　請求項１又は２に記載の事業収入予測システム。
  12. 　ＰＰＡ（Ｐｏｗｅｒ　Ｐｕｒｃｈａｓｅ　Ａｇｒｅｅｍｅｎｔ）事業者又は小売電気事業者と契約予定のユーザに紐づくユーザ基本情報を入力するためのアンケートの入力結果を取得し、
    　前記ユーザ基本情報に基づいて事業収入の予測を行う
    　事業収入予測方法。
  13. 　請求項１２に記載の事業収入予測方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140046873A1 (en) * 2007-11-19 2014-02-13 Morgan Stanley Facilitating the ownership of solar-powered electricity-generating systems
JP2014186503A (ja) * 2013-03-22 2014-10-02 Toshiba Corp 発電設備に対する収益分析装置およびその方法、ならびにプログラム
US20170091842A1 (en) * 2015-09-24 2017-03-30 Sunpower Corporation Methods, systems, and computer readable media for selecting a proposed utility rate structure for a residential electric system
JP2018166391A (ja) * 2017-03-28 2018-10-25 積水化学工業株式会社 電力管理装置、端末装置、電力管理方法、電力管理プログラム、利用者要素情報の管理方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140046873A1 (en) * 2007-11-19 2014-02-13 Morgan Stanley Facilitating the ownership of solar-powered electricity-generating systems
JP2014186503A (ja) * 2013-03-22 2014-10-02 Toshiba Corp 発電設備に対する収益分析装置およびその方法、ならびにプログラム
US20170091842A1 (en) * 2015-09-24 2017-03-30 Sunpower Corporation Methods, systems, and computer readable media for selecting a proposed utility rate structure for a residential electric system
JP2018166391A (ja) * 2017-03-28 2018-10-25 積水化学工業株式会社 電力管理装置、端末装置、電力管理方法、電力管理プログラム、利用者要素情報の管理方法

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