JP7567922B2 - 予測装置、予測方法、及び、プログラム - Google Patents

Description

本発明は、時系列データに基づく予測に関する。

過去の数値データに基づいて予測値を出力する予測システムが知られている。例えば、特許文献１は、過去の出荷量データや天気データを用いて、商品の将来の出荷量を予測するシステムを記載している。この予測システムでは、予測結果データをグラフ形式で表示するとともに、予測に使用した出荷量データや天気データなどを表形式で表示している。

特開２０１９－２１５８３１号公報

特許文献１のシステムでは、予測に使用したデータが表形式で表示されるが、予測システムに入力されたが実際に予測に使用されなったデータは表示されない。また、予測に使用したデータは表示されるものの、それらが実際にどのように使用されて予測値が算出されたかはわからない。

本発明の１つの目的は、予測のために入力されたデータのうち、どのデータがどのように利用されて予測結果が得られたかを利用者が容易に理解できるように予測結果を提示する予測装置を提供することにある。

本発明の一つの観点では、予測装置は、
入力データを取得する取得手段と、
予測モデルを用いて、前記入力データに含まれる要素に基づいて予測を行い、予測結果を生成する予測手段と、
前記入力データ及び前記予測結果に基づいて、前記予測結果を示す第１の表示画面を生成する表示制御手段と、を備え、
前記第１の表示画面は、単位期間毎に生成された予測結果を所定期間にわたって示すグラフと、前記単位期間毎に取得した入力データの各要素の値とを含み、予測に使用された要素と予測に使用されなかった要素とが識別可能な態様で前記入力データの各要素の値を表示する。

本発明の他の観点では、コンピュータにより実行される予測方法は、
入力データを取得し、
予測モデルを用いて、前記入力データに含まれる要素に基づいて予測を行い、予測結果を生成し、
前記入力データ及び前記予測結果に基づいて、前記予測結果を示す第１の表示画面を生成し、
前記第１の表示画面は、単位期間毎に生成された予測結果を所定期間にわたって示すグラフと、前記単位期間毎に取得した入力データの各要素の値とを含み、予測に使用された要素と予測に使用されなかった要素とが識別可能な態様で前記入力データの各要素の値を表示する。

本発明のさらに他の観点では、プログラムは、
入力データを取得し、
予測モデルを用いて、前記入力データに含まれる要素に基づいて予測を行い、予測結果を生成し、
前記入力データ及び前記予測結果に基づいて、前記予測結果を示す第１の表示画面を生成し、
前記第１の表示画面は、単位期間毎に生成された予測結果を所定期間にわたって示すグラフと、前記単位期間毎に取得した入力データの各要素の値とを含み、予測に使用された要素と予測に使用されなかった要素とが識別可能な態様で前記入力データの各要素の値を表示する処理をコンピュータに実行させる。

第１実施形態に係る予測装置を示す。 第１実施形態に係る予測装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 第１実施形態に係る予測装置の機能構成を示すブロック図である。 第１実施形態に係る予測処理のフローチャートである。 予測式決定処理のフローチャートである。 予測結果表示画面のメイン画面の一例を示す。 グラフ画面の一例を示す。 予測プロセス画面の一例を示す。 内訳画面の一例を示す。 判断プロセス画面の一例を示す。 寄与度画面の一例を示す。 判断プロセス図解画面の一例を示す。 予測式一覧画面の一例を示す。 予測システムの構成の一例を示す。 第２実施形態に係る予測装置の機能構成を示すブロック図である。 第２実施形態の予測処理のフローチャートである。

以下、図面を参照して、本発明の好適な実施形態について説明する。
＜第１実施形態＞
［予測装置］
図１は、第１実施形態に係る予測装置を示す。予測装置１００は、時系列の入力データに基づき需給を予測し、予測結果を表示部などに表示する。例えば、予測装置１００は、予測の対象日の気象情報、暦、商品価格などを入力データとし、需給の予測として店舗における特定の商品の販売数や来客数などを予測する。なお、以下の実施形態では、予測装置１００は、予測対象日の天気、気温、湿度などに基づいて、店舗への来客数を予測するものとする。

［ハードウェア構成］
図２は、予測装置１００のハードウェア構成を示すブロック図である。図示のように、予測装置１００は、通信部１１と、プロセッサ１２と、メモリ１３と、記録媒体１４と、データベース（ＤＢ）１５と、表示部１６と、入力部１７とを備える。

通信部１１は、外部装置との間でデータの入出力を行う。具体的に、予測に用いる入力データが外部からの通信により入力される場合、通信部１１は入力データを受信する。また、通信部１１は、予測装置１００による予測結果を外部装置へ出力する際にも使用される。

プロセッサ１２は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などのコンピュータであり、予め用意されたプログラムを実行することにより、予測装置１００の全体を制御する。なお、プロセッサ１１２は、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）またはＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）であってもよい。具体的に、プロセッサ１２は、後述する予測処理を実行する。

メモリ１３は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などにより構成される。メモリ１３は、プロセッサ１２による各種の処理の実行中に作業メモリとしても使用される。

記録媒体１４は、ディスク状記録媒体、半導体メモリなどの不揮発性で非一時的な記録媒体であり、予測装置１００に対して着脱可能に構成される。記録媒体１４は、プロセッサ１２が実行する各種のプログラムを記録している。予測装置１００が予測処理を実行する際には、記録媒体１４に記録されているプログラムがメモリ１３にロードされ、プロセッサ１２により実行される。

ＤＢ１５は、通信部１１を通じて入力された入力データや、入力部１７を用いて入力された入力データを記憶する。また、ＤＢ１５は、予測装置１００が生成した日ごとの予測結果を記憶する。

表示部１６は、例えば液晶表示装置などであり、予測装置１００が生成した予測結果を表示する。入力部１７は、利用者が予測の基になる入力データを入力するために使用される。入力部１７は、取得手段及び指定手段の一例である。

［機能構成］
図３は、予測装置１００の機能構成を示すブロック図である。予測装置１００は、機能面では、データ取得部２１と、予測式決定部２２と、予測部２３と、表示制御部２４とを備える。なお、データ取得部２１は上記の通信部１１又は入力部１７により実現され、予測式決定部２２、予測部２３及び表示制御部２４は上記のプロセッサ１２により実現される。

データ取得部２１は、予測の基になる入力データを取得する。入力データは、需給に影響するデータであり、本実施形態では、店舗への来客数に影響を与える気象情報、暦の情報などである。データ取得部２１は、取得した入力データを、予測式決定部２２、予測部２３及び表示制御部２４へ出力する。データ取得部２１は、取得手段の一例である。

予測式決定部２２は、入力データに基づいて、予測に使用する予測式を決定する。本実施形態では、入力データの各要素の値により規定される条件（以下、単に「入力データの条件」とも呼ぶ。）毎に複数の予測式が用意されており、予測式決定部２２は、入力データの条件に基づいて、適切な予測式を決定する。例えば、予測装置１００には、入力データの要素として「天気」と「最高気温」が入力されるものとする。また、要素「天気」の値は「晴」、「曇」、「雨」、「雪」のいずれかであり、要素「最高気温」の値は最高気温の温度であるとする。この場合、天気と最高気温の値により規定される条件、即ち、天気と最高気温の値の組み合わせに対応する複数の予測式が予め用意されている。そして、予測式決定部２２は、予測対象日の天気及び最高気温の組み合わせに対応する予測式を最適な予測式と決定する。なお、予測式の決定方法の具体例については後述する。

予測部２３は、予測式決定部２２が決定した予測式を用いて、入力データから来客数の予測を行う。そして、予測部２３は、算出した来客数を予測結果として表示制御部２４へ出力する。予測部２３は、予測手段の一例である。

表示制御部２４は、予測結果を表示部１６に表示する処理を行う。具体的に、表示制御部２４は、データ取得部２１から入力データを取得するとともに、予測部２３から予測結果を取得する。そして、表示制御部２４は、入力データと予測結果とを含む予測結果表示画面を生成し、表示部１６に表示する。予測結果表示画面は、予測の根拠となる入力データと、それに基づいて得られた予測結果とを併せて表示する画面であるため、利用者は予測結果を、そのような予測結果となった根拠とともに見ることができる。予測結果表示画面の具体例については後述する。表示制御部２４は、表示制御手段の一例である。

［予測処理］
次に、予測処理について説明する。図４は、予測処理のフローチャートである。この処理は、図２に示すプロセッサ１２が、予め用意されたプログラムを実行し、図３に示す各要素として動作することにより実現される。

まず、データ取得部２１は、通信部１１又は入力部１７を通じて、入力データ及び対象日を取得する（ステップＳ１１）。「対象日」とは、予測の対象となる日であり、利用者により指定される。次に、予測式決定部２２は、入力データと対象日に基づいて予測式を決定する予測式決定処理を行う（ステップＳ１２）。

図５は、予測式決定処理のフローチャートである。この例では、入力データに含まれる天気及び最高気温に応じて、３つの予測式０１～０３が用意されているものとする。まず、予測式決定部２２は、対象日に対応する入力データに含まれる天気が「晴」である否かを判定する（ステップＳ２１）。天気が晴でない場合（ステップＳ２１：Ｎｏ）、予測式決定部２２は、予測式０３を使用することを決定し（ステップＳ２２）、処理は図４のメインルーチンへ戻る。

一方、天気が晴である場合（ステップＳ２１：Ｙｅｓ）、予測式決定部２２は、入力データに含まれる最高気温が１５℃以上であるか否かを判定する（ステップＳ２３）。最高気温が１５℃以上でない場合（ステップＳ２３：Ｎｏ）、予測式決定部２２は、予測式０１を使用することを決定し（ステップＳ２４）、処理は図４のメインルーチンへ戻る。一方、最高気温が１５℃以上である場合（ステップＳ２３：Ｙｅｓ）、予測式決定部２２は、予測式０３を使用することを決定し（ステップＳ２５）、処理は図４のメインルーチンへ戻る。こうして、予測式決定処理においては、入力データに含まれる各要素の値により規定される条件に基づいて、予め用意された複数の予測式から最適な予測式を決定する。

図４に戻り、予測部２３は、予測式決定部２２が決定した予測式を用いて、入力データから来客数を予測し、予測値（予測来客数）を表示制御部２４へ出力する（ステップＳ１３）。そして、表示制御部２４は、予測部２３から入力された予測値に基づいて、予測結果表示画面を生成し、表示部１６に表示する（ステップＳ１４）。そして、予測処理は終了する。なお、利用者により対象日が変更された場合には、新たな対象日について予測処理が再度実行される。

［予測結果表示画面］
次に、予測結果表示画面の具体例について説明する。なお、予測結果表示画面は、階層構造で生成された複数の画面から構成される。図６は、予測結果表示画面のメイン画面３０の例を示す。メイン画面３０は、第１の表示画面の一例であり、期間指定領域３１、３２と、予測結果領域３３と、カーソル３４と、グラフボタン３５と、予測プロセスボタン３６と、判断プロセスボタン３７とを含む。

期間指定領域３１、３２は、予測結果の表示対象となる期間を指定するための領域である。期間指定領域３１は、当日を起点として一定期間を指定するための領域であり、利用者はプルダウンメニューにより一定期間を選択することができる。図６の例では、プルダウンメニューで「１０日間」が指定され、１２／１から１０日間の予測結果が表示されている。期間指定領域３２は、開始日と終了日を個別に指定するための領域であり、利用者はプルダウンメニューにより開始日と終了日を指定することができる。

予測結果領域３３は、期間指定領域３１又は３２で指定された期間の来客数の予測結果を表示する領域である。図示のように、予測結果領域３３は、指定された期間中の日ごとに、その日の来客数の予測値を示す予測値欄３３ａと、その日について入力された入力データを示す入力データ欄３３ｂとを含む。予測値欄３３ａは、指定された期間中の来客数の予測値を示す折れ線グラフと、日ごとの予測値の数値とを含む。予測値の数値に加えて、折れ線グラフを示すことにより、利用者は指定された期間中の予測値の推移や傾向を容易に把握することができる。

入力データ欄３３ｂは、日ごとの入力データの各要素の値を示す。図６の例では、入力データは、天気、最高気温、最低気温、湿度などの要素を含む。また、入力データ欄３３ｂにおいて、実際の予測において使用された値の欄はグレーで表示される。例えば、「１２／３」については、その日の入力データのうち、要素「天気」の値「雨」と、要素「湿度」の値「８２％」の欄がグレー表示されている。これにより、利用者は、１２／３の予測値は、入力データのうち天気（雨）と、湿度（８２％）を使用して算出されたと知ることができる。なお、上記の例では、実際の予測において使用された値の欄の背景色がグレーで表示されているが、これは一例であり、予測に使用された値と使用されなかった値を別の方法で識別可能に表示してもよい。例えば、文字の色を変える、表示欄の背景色を変える、文字を強調表示するなどして、予測に使用された値と使用されなかった値を識別可能に表示してもよい。

カーソル３４は、予測結果領域３３に表示されている期間のうち、注目する日を選択するためのものであり、利用者の操作により移動可能である。図６の例では、利用者は、入力部１７を操作してカーソル３４を１２／２に合わせた状態となっている。カーソル３４で指定した日（以下、「指定日」とも呼ぶ。）については、後述のように、さらに詳しい情報を見ることができる。

グラフボタン３５は、予測値のグラフを表示させるためのボタンである。利用者がグラフボタン３５を押すと、図６に示すメイン画面３０の代わりに、図７に例示するグラフ画面４０が表示される。グラフ画面４０は、グラフ４１と、指定日情報４２と、指定日ライン４３と、戻るボタン４４とを含む。グラフ４１は、来客数の予測値をグラフで示したものである。グラフ４１は基本的に図６の予測値欄３３ａと同じグラフであるが、予測値欄３３ａのグラフが簡易的なグラフであるのに対し、グラフ画面４０のグラフ４１は、縦軸に来客数の予測値が示されているなど、グラフ自体の詳細情報を見やすく表示したものとなっている。なお、図７の例では、グラフ４１が示す期間は、図６に示す期間指定領域３１又は３２で指定した期間と連動している。但し、図７のグラフ画面４０にも図６の期間指定領域３１、３２と同様の領域を設け、グラフ画面４０上で表示する期間を個別に設定できるようにしてもよい。グラフ画面４０を設けることにより、利用者は日々の予測値の推移をより詳細に把握することができる。

指定日情報４２は、図６のメイン画面３０においてカーソル３４で指定した指定日の入力データであり、図７の例では１２／２の天気、最高気温、最低気温、湿度などが表示されている。また、指定日ライン４３は、グラフ４１における指定日の位置を示している。指定日ライン４３が示す指定日は、図６におけるカーソル３４と連動していてもよく、グラフ画面４０において利用者の操作により変更可能としてもよい。

戻るボタン４４は、グラフ画面４０からメイン画面３０へ戻るためのボタンである。なお、上記の例では、利用者がメイン画面でグラフボタン３５を押すと、メイン画面３０の代わりにグラフ画面４０が表示されることとしているが、その代わりに、グラフ画面４０をメイン画面３０上に別ウィンドウで表示するようにしてもよい。その場合には、戻るボタン４４の代わりに、ウィンドウを閉じるための閉じるボタンなどを設ければよい。

図６に戻り、メイン画面３０において利用者が予測プロセスボタン３６を押すと、予測プロセス画面が表示される。図８は、予測プロセス画面５０の一例である。なお、予測プロセス画面５０は、メイン画面３０の代わりに表示されてもよく、メイン画面３０とは別ウィンドウで表示されてもよい。

予測プロセス画面５０は、第２の表示画面の一例であり、予測装置１００が予測値を予測した際のプロセスの説明を表示する。予測プロセス画面５０は、図６のカーソル３４により指定した指定日の予測プロセスを表示する。ここで表示させる予測プロセスは、その日の来客数の予測に使用された予測式に基づくものである。図８の例では前述の予測式０１を使用して予測値が算出されており、予測式０１が例えば以下の式であると仮定する。
予測式０１： Ｐ＝ａ_１ｘ＋ｂ_１ｙ＋ｃ
但し、「ａ_１」は天気が晴である場合の係数、「ｘ」は天気の値、「ｂ_１」は最高気温が１５℃未満である場合の係数、「ｙ」は最高気温の値、「ｃ」は定数とする。

この場合、図８における「入力データに基づく数値」は、天気及び最高気温に基づいて算出された数値であり、予測式０１の「ａ_１ｘ＋ｂ_１ｙ」の項に相当する値である。一方、「ベースの客数基準値」は、予測式０１の定数「ｃ」に相当する値である。この予測プロセス画面５０を見ることにより、利用者は、標準的な来客数が１,５００人程度であり、これに入力データである天気や気温などに基づく変動分を加算して予測値が算出されていることが理解できる。

さらに、利用者が予測プロセス画面５０の「内訳を見る」のボタン５１を押すと、内訳画面が表示される。図９は、内訳画面６０の一例を示す。なお、内訳画面６０は、予測プロセス画面５０の代わりに表示されてもよく、予測プロセス画面５０とは別ウィンドウで表示されてもよい。

内訳画面６０は、第３の表示画面の一例であり、予測プロセス画面５０に示す「入力データに基づく数値」の内訳を説明する画面である。図９の例では、入力データのうち、天気（晴）と最高気温（１２℃）が予測に使用されたことが示されている。また、天気（晴）についての計算上の係数、即ち、天気（晴）が予測値に反映された程度が「１５．３」と示され、最高気温（１２℃）についての計算上の係数、即ち、最高気温（１２℃）が予測値に反映された程度が「１０」と示されている。なお、天気（晴）についての係数「１５．３」は予測式０１の係数「ａ_１」に対応し、最高気温（１２℃）についての係数「１０」は予測式０１の係数「ｂ_１」に対応している。また、内訳画面６０における「予測値の内訳」は、各入力データが予測値に反映された値を示す。例えば、天気（晴）に基づいて、予測値のうちの「１５３」人が算出され、最高気温（１２℃）に基づいて予測値のうちの「１２０」人が算出されたことが示されている。このように、内訳画面６０を表示することにより、利用者は入力データのうちのどのデータがどの程度予測に反映されているのかを知ることができる。

なお、図１１の例では、個々の入力データの寄与度を絶対値が大きい順に上から並べて表示しているが、寄与度を入力データのカテゴリ毎にまとめて表示してもよい。例えば、図１１の各入力データの例では、上からカテゴリ「天気（晴、曇、雨）」の寄与度を順に表示し、次にカテゴリ「気温（最高気温、最低気温）」の寄与度を順に表示してもよい。この場合に、さらに各カテゴリ内における順序を、寄与度の絶対値が大きい順に上から並べてもよい。その場合、図１１の例では、カテゴリ「天気」内では上から「晴」、「雨」、「曇」と表示され、カテゴリ「気温」内では上から「最高気温」、「最低気温」の順に表示されることになる。

図６に戻り、利用者が判断プロセスボタン３７を押すと、判断プロセス画面が表示される。図１０は、判断プロセス画面の一例である。なお、判断プロセス画面７０は、メイン画面３０の代わりに表示されてもよく、メイン画面３０とは別ウィンドウで表示されてもよい。判断プロセス画面７０は、予測結果を生成する際に行われた判断のプロセスを説明する画面である。具体的に、判断プロセス画面７０は、入力データのうちのどのデータを使用してどの予測式を決定し、予測を行ったかを示す。

判断プロセス画面７０は、第４の表示画面の一例であり、判断プロセスの説明文７１と、各入力データの寄与度を見るためのボタン７２と、判断プロセスを図解で見るためのボタン７３と、予測式一覧を見るためのボタン７４を含む。

説明文７１は、予測に使用した予測式の記述を含む。図１０の例では、予測式０１が使用されたことが記述されている。また、説明文７１は、その予測式を使用した理由の記述を含む。図１０の例では、入力データの天気が晴であり、最高気温が１５℃未満であるとの条件に基づき、予測式０１が選択されたことが記述されている。利用者は、説明文７１を読むことにより、どのような判断プロセスで予測式が決定され、使用されたかを容易に理解することができる。

判断プロセス画面７０において利用者がボタン７２を押すと、寄与度画面が表示される。図１１は、寄与度画面８０の一例である。なお、寄与度画面８０は、判断プロセス画面７０の代わりに表示されてもよく、判断プロセス画面７０とは別ウィンドウで表示されてもよい。

寄与度画面８０は、第６の表示画面の一例であり、入力データの各要素の値ごとに、予測におけるその入力データの寄与度を棒グラフで示している。図１１の例では、入力データの要素として、天気（晴）、最高気温、天気（雨）、最低気温、天気（曇）のそれぞれの寄与度が示されている。白色の棒グラフ８１は、プラスの寄与度、即ち、来客数の予測値を増加させる方向の寄与度を示す。一方、グレー色のグラフ８２は、マイナスの寄与度、即ち、来客数の予測値を減少させる方向の寄与度を示す。例えば、天気（晴）の入力データは、来客数の予測値を増加させるように作用し、天気（雨）の入力データは、来客数の予測データを減少させるように作用する。なお、寄与度画面８０では、各入力データの寄与度は、絶対値が大きい順に上から表示される。寄与度画面８０を見ることにより、利用者は、どの入力データが予測値に対してどのように作用しているか、即ち、個々の入力データが予測値を増加させているのか、減少させているのか、などを知ることができる。

図１０に示す判断プロセス画面７０において、利用者が判断プロセスを図解で見るためのボタン７３を押すと、判断プロセス図解画面が表示される。図１２は、判断プロセス図解画面９０の一例を示す。判断プロセス図解画面９０は、第５の表示画面の一例であり、入力データに基づいて予測式を決定する方法を示す。図１２の例では、入力データに含まれる各要素の値の条件に基づいて、決定木により予測式を決定する判断プロセスが示されている。この判断プロセスは、図１０における説明文７１の内容と一致している。即ち、説明文７１は、この判断プロセスに基づいて予測式を決定した過程を説明した文章となっている。なお、図１２の例に示す判断プロセスの内容は、図５に示した予測式決定処理と同様である。判断プロセス図解画面９０を見ることにより、利用者は、入力データに基づいて、どのようなプロセスで予測式が決定されたのかを知ることができる。

図１０において、利用者が予測式一覧のボタン７４を押すと、予測式一覧画面が表示される。図１３は、予測式一覧画面９５の一例を示す。なお、予測式一覧画面９５は、判断プロセス画面７０の代わりに表示されてもよく、判断プロセス画面７０とは別ウィンドウで表示されてもよい。予測式一覧画面９５は、第７の表示画面の一例であり、判断プロセスで使用される複数の予測式の内容を示す。これにより、利用者は、各予測式を用いてどのように予測値が計算されるかを知ることができる。

［変形例］
上記の第１実施形態については、以下の変形例を適用することができる。なお、以下の変形例は、必要に応じて組み合わせて適用することができる。
（変形例１）
上記の第１実施形態では、予測装置１００は１つの端末装置としているが、その代わりに、予測装置１００をサーバ装置として構成し、端末装置との組み合わせにより予測システムを構成してもよい。図１４は、予測システムの構成の一例を示す。予測システムは、予測装置１００と端末装置１０とを備える。予測装置１００は、サーバ装置として構成され、ネットワークを介して端末装置１０と通信する。端末装置１０は、利用者が使用するＰＣ、タブレットなどである。

利用者は、端末装置１０を操作して入力データＤ１を入力し、予測装置１００へ送信する。予測装置１００は、入力データＤ１を利用して予測を行い、予測結果に基づいて予測結果表示画面Ｄ２を生成して端末装置１０へ送信する。予測結果表示画面は、図６～１３に示した各表示画面である。端末装置１０は、受信した予測結果表示画面Ｄ２を表示する。これにより、利用者は、端末装置１０において、図６～１３に例示した表示画面を見ることができる。

（変形例２）
上記の実施形態では、予測装置１００は予測式を用いて来客数の予測を行っているが、予測装置１００による予測の方法はこれには限られない。例えば、複数の予測モデルを用意し、入力データの条件に応じて最適な予測モデルを選択して予測を行うようにしてもよい。各予測モデルは、機械学習やニューラルネットワークなどを用いて予測を行うモデルであってもよい。また、上記の実施形態では店舗における来客数を予測しているが、本実施形態の手法は他の各種の需給予測、例えば、電力需給、メーカーや工場からの製品の出荷数など、各種の時系列データの需給予測に適用することができる。

＜第２実施形態＞
次に、本発明の第２実施形態について説明する。図１５は、第２実施形態に係る予測装置２００の機能構成を示すブロック図である。予測装置２００は、取得手段２０１と、予測手段２０２と、表示制御手段２０３とを備える。取得手段２０１は、入力データを取得する。予測手段２０２は、予測モデルを用いて、入力データに含まれる要素に基づいて予測を行い、予測結果を生成する。表示制御手段２０３は、入力データ及び予測結果に基づいて、予測結果を示す第１の表示画面を生成する。ここで、第１の表示画面は、単位期間毎に生成された予測結果を所定期間にわたって示すグラフと、単位期間毎に取得した入力データの各要素の値とを含む。また、第１の表示画面は、予測に使用された要素と予測に使用されなかった要素とが識別可能な態様で入力データの各要素の値を表示する。

図１６は、第２実施形態の予測装置２００による予測処理のフローチャートである。まず、取得手段２０１は、入力データを取得する（ステップＳ５１）。次に、予測手段２０２は、予測モデルを用いて、入力データに含まれる要素に基づいて予測を行い、予測結果を生成する（ステップＳ５２）。そして、表示制御手段２０３は、入力データ及び予測結果に基づいて、予測結果を示す第１の表示画面を生成する（ステップＳ５３）。ここで、第１の表示画面は、単位期間毎に生成された予測結果を所定期間にわたって示すグラフと、単位期間毎に取得した入力データの各要素の値とを含む。また、第１の表示画面は、予測に使用された要素と予測に使用されなかった要素とが識別可能な態様で入力データの各要素の値を表示する。

第２実施形態によれば、予測結果の表示画面において、予測に使用された要素と使用されなかった要素が識別可能に表示されるので、利用者は、入力データのどの要素を使用して予測が行われたのかを容易に知ることができる。

上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。

（付記１）
入力データを取得する取得手段と、
予測モデルを用いて、前記入力データに含まれる要素に基づいて予測を行い、予測結果を生成する予測手段と、
前記入力データ及び前記予測結果に基づいて、前記予測結果を示す第１の表示画面を生成する表示制御手段と、を備え、
前記第１の表示画面は、単位期間毎に生成された予測結果を所定期間にわたって示すグラフと、前記単位期間毎に取得した入力データの各要素の値とを含み、予測に使用された要素と予測に使用されなかった要素とが識別可能な態様で前記入力データの各要素の値を表示する予測装置。

（付記２）
前記表示制御手段は、第１の表示画面において前記予測に使用された要素を強調して表示する付記１に記載の予測装置。

（付記３）
前記所定期間のうちの１つの単位期間の指定を受け取る指定手段を備え、
前記表示制御手段は、指定された単位期間についての予測結果を生成した予測プロセスに関する情報を表示する第２の表示画面を生成する付記１又は２に記載の予測装置。

（付記４）
前記表示制御手段は、予測に使用した前記入力データの要素の値と、当該要素に対する係数値とを表示する第４の表示画面を生成する付記３に記載の予測装置。

（付記５）
前記予測モデルは、前記入力データの各要素の値が満たす条件に基づいて選択される複数の予測式を含み、
前記表示制御手段は、前記複数の予測式から前記指定された単位期間についての予測結果の生成に使用した予測式を選択するために使用した条件の説明文を含む第４の表示画面を生成する付記３又は４に記載の予測装置。

（付記６）
前記表示制御手段は、前記複数の予測式から前記指定された単位期間についての予測結果の生成に使用した予測式を選択するために使用した条件を図解で示す第５の表示画面を生成する付記５に記載の予測装置。

（付記７）
前記表示制御手段は、前記指定された単位期間についての予測結果の生成に使用した予測式に含まれる前記入力データの各要素の前記予測結果に対する寄与度を示す第６の表示画面を生成する付記３乃至６のいずれか一項に記載の予測装置。

（付記８）
前記表示制御手段は、前記複数の予測式の一覧を示す第７の表示画面を生成する付記５乃至７のいずれか一項に記載の予測装置。

（付記９）
前記表示制御手段は、前記表示画面を表示部に表示する付記１乃至８のいずれか一項に記載の予測装置。

（付記１０）
前記表示画面を端末装置に送信する送信手段を備える付記１乃至８のいずれか一項に記載の予測装置。

（付記１１）
入力データを取得し、
予測モデルを用いて、前記入力データに含まれる要素に基づいて予測を行い、予測結果を生成し、
前記入力データ及び前記予測結果に基づいて、前記予測結果を示す第１の表示画面を生成し、
前記第１の表示画面は、単位期間毎に生成された予測結果を所定期間にわたって示すグラフと、前記単位期間毎に取得した入力データの各要素の値とを含み、予測に使用された要素と予測に使用されなかった要素とが識別可能な態様で前記入力データの各要素の値を表示する予測方法。

（付記１２）
入力データを取得し、
予測モデルを用いて、前記入力データに含まれる要素に基づいて予測を行い、予測結果を生成し、
前記入力データ及び前記予測結果に基づいて、前記予測結果を示す第１の表示画面を生成し、
前記第１の表示画面は、単位期間毎に生成された予測結果を所定期間にわたって示すグラフと、前記単位期間毎に取得した入力データの各要素の値とを含み、予測に使用された要素と予測に使用されなかった要素とが識別可能な態様で前記入力データの各要素の値を表示する処理をコンピュータに実行させるプログラムを記録した記録媒体。

以上、実施形態及び実施例を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施形態及び実施例に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

１０ 端末装置
１２ プロセッサ
１６ 表示部
２１ データ取得部
２２ 予測式決定部
２３ 予測部
２４ 表示制御部
１００ 予測装置

Claims (10)

1. 入力データを取得する取得手段と、
   予測モデルを用いて、前記入力データに含まれる要素に基づいて予測を行い、予測結果を生成する予測手段と、
   前記入力データ及び前記予測結果に基づいて、前記予測結果を示す第１の表示画面を生成する表示制御手段と、を備え、
   前記第１の表示画面は、単位期間毎に生成された予測結果を所定期間にわたって示すグラフと、前記単位期間毎に取得した入力データの各要素の値とを含み、予測に使用された要素と予測に使用されなかった要素とが識別可能な態様で前記入力データの各要素の値を表示する予測装置。
2. 前記表示制御手段は、第１の表示画面において前記予測に使用された要素を強調して表示する請求項１に記載の予測装置。
3. 前記所定期間のうちの１つの単位期間の指定を受け取る指定手段を備え、
   前記表示制御手段は、指定された単位期間についての予測結果を生成した予測プロセスに関する情報を表示する第２の表示画面を生成する請求項１又は２に記載の予測装置。
4. 前記表示制御手段は、予測に使用した前記入力データの要素の値と、当該要素に対する係数値とを表示する第４の表示画面を生成する請求項３に記載の予測装置。
5. 前記予測モデルは、前記入力データの各要素の値が満たす条件に基づいて選択される複数の予測式を含み、
   前記表示制御手段は、前記複数の予測式から前記指定された単位期間についての予測結果の生成に使用した予測式を選択するために使用した条件の説明文を含む第４の表示画面を生成する請求項３又は４に記載の予測装置。
6. 前記表示制御手段は、前記複数の予測式から前記指定された単位期間についての予測結果の生成に使用した予測式を選択するために使用した条件を図解で示す第５の表示画面を生成する請求項５に記載の予測装置。
7. 前記表示制御手段は、前記指定された単位期間についての予測結果の生成に使用した予測式に含まれる前記入力データの各要素の前記予測結果に対する寄与度を示す第６の表示画面を生成する請求項３乃至６のいずれか一項に記載の予測装置。
8. 前記表示制御手段は、前記複数の予測式の一覧を示す第７の表示画面を生成する請求項５乃至６のいずれか一項に記載の予測装置。
9. コンピュータにより実行される予測方法であって、
   入力データを取得し、
   予測モデルを用いて、前記入力データに含まれる要素に基づいて予測を行い、予測結果を生成し、
   前記入力データ及び前記予測結果に基づいて、前記予測結果を示す第１の表示画面を生成し、
   前記第１の表示画面は、単位期間毎に生成された予測結果を所定期間にわたって示すグラフと、前記単位期間毎に取得した入力データの各要素の値とを含み、予測に使用された要素と予測に使用されなかった要素とが識別可能な態様で前記入力データの各要素の値を表示する予測方法。
10. 入力データを取得し、
    予測モデルを用いて、前記入力データに含まれる要素に基づいて予測を行い、予測結果を生成し、
    前記入力データ及び前記予測結果に基づいて、前記予測結果を示す第１の表示画面を生成し、
    前記第１の表示画面は、単位期間毎に生成された予測結果を所定期間にわたって示すグラフと、前記単位期間毎に取得した入力データの各要素の値とを含み、予測に使用された要素と予測に使用されなかった要素とが識別可能な態様で前記入力データの各要素の値を表示する処理をコンピュータに実行させるプログラム。

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