各勤務者が使用する機器の電力使用量をそれぞれ収集する収集部と、前記収集部によって収集された電力使用量を用いて、前記各勤務者の勤務状況を算出する算出部と、前記算出部によって算出された各勤務者の勤務状況に応じて、勤務者のなかから在宅勤務者を決定する決定部と、前記決定部によって在宅勤務者に決定された勤務者に対して、在宅勤務を行う旨の指示を通知する通知部と、を有することを特徴とする在宅決定装置。前記算出部は、前記収集部によって収集された電力使用量を用いて、前記各勤務者が使用する機器が稼動しているか否かを日ごとに判別し、当該各勤務者が使用する機器の稼動日数から出勤日数を算出し、前記決定部は、前記算出部によって算出された各勤務者の出勤日数に応じて、勤務者のなかから在宅勤務者を決定することを特徴とする請求項1に記載の在宅決定装置。前記算出部は、前記収集部によって収集された電力使用量を用いて、前記各勤務者が使用する機器の所定期間における電力使用量を算出し、前記決定部は、前記算出部によって算出された各勤務者が使用する機器の所定期間における電力使用量に応じて、勤務者のなかから在宅勤務者を決定することを特徴とする請求項1に記載の在宅決定装置。前記決定部は、前記算出部によって算出された各勤務者の勤務状況に応じて、勤務者のなかから在宅勤務者の候補を決定し、決定した在宅勤務者の候補のうち、自宅に自然エネルギ設備が有る勤務者を在宅勤務者に決定することを特徴とする請求項1~3のいずれか一つに記載の在宅決定装置。各勤務者が使用する機器の電力使用量をそれぞれ収集する収集ステップと、前記収集ステップによって収集された電力使用量を用いて、前記各勤務者の勤務状況を算出する算出ステップと、前記算出ステップによって算出された各勤務者の勤務状況に応じて、勤務者のなかから在宅勤務者を決定する決定ステップと、前記決定ステップによって在宅勤務者に決定された勤務者に対して、在宅勤務を行う旨の指示を通知する通知ステップと、を含んだことを特徴とする在宅決定方法。各勤務者が使用する機器の電力使用量をそれぞれ収集する収集手順と、前記収集手順によって収集された電力使用量を用いて、前記各勤務者の勤務状況を算出する算出手順と、前記算出手順によって算出された各勤務者の勤務状況に応じて、勤務者のなかから在宅勤務者を決定する決定手順と、前記決定手順によって在宅勤務者に決定された勤務者に対して、在宅勤務を行う旨の指示を通知する通知手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする在宅決定プログラム。しかしながら、勤務者が携わっている業務や勤務者が希望する勤務条件などを考慮して、在宅勤務者を決定した場合には、電力使用量を効率的に削減することができないという課題があった。そこで、本開示の技術は、上述した従来技術の問題に鑑みて、電力使用量を効率的に削減することを目的とする。上述した課題を解決し、目的を達成するため、開示の装置は、各勤務者が使用する機器の電力使用量をそれぞれ収集する収集部と、前記収集部によって収集された電力使用量を用いて、前記各勤務者の勤務状況を算出する算出部と、前記算出部によって算出された各勤務者の勤務状況に応じて、勤務者のなかから在宅勤務者を決定する決定部と、前記決定部によって在宅勤務者に決定された勤務者に対して、在宅勤務を行う旨の指示を通知する通知部と、を有する。開示の装置は、電力使用量を効率的に削減することができる。以下に添付図面を参照して、この発明に係る在宅決定装置、在宅決定方法および在宅決定プログラムの実施例を詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。以下の実施例では、実施例1に係る在宅決定装置の構成および処理の流れを順に説明し、最後に実施例1による効果を説明する。[在宅決定装置の構成]最初に、図1を用いて、在宅決定装置10の構成を説明する。図1は、実施例1に係る在宅決定装置の構成を示すブロック図である。図1に示すように、この在宅決定装置10は、入力部11、出力部12、制御部13、記憶部14を有し、図示しないネットワークを介して勤務者のPCPersonalComputer端末と接続される。以下にこれらの各部の処理を説明する。入力部11は、在宅勤務者の割当を開始する旨の指示などを入力するものであり、キーボードやマウス、マイクなどを備えて構成される。また、出力部12は、在宅勤務者の候補者などを表示するものであり、モニタ若しくはディスプレイ、タッチパネルやスピーカを備えて構成される。記憶部14は、制御部13による各種処理に必要なデータおよびプログラムを格納するが、特に本発明に密接に関連するものとしては、電源接続機器情報記憶部14a、所定期間記憶部14b、個人電力使用量記憶部14c、在宅勤務者判断基準記憶部14d、電力削減目標値記憶部14e、勤務状況記憶部14f、および、人事情報記憶部14gを有する。なお、ここで記憶部14とは、RAMRandomAccessMemory、ROMReadOnlyMemory、フラッシュメモリflashmemoryなどの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置である。電源接続機器情報記憶部14aは、各利用者が使用している電源に接続された機器と、機器に接続された電力センサに関する情報を記憶する。具体的には、電源接続機器情報記憶部14aは、図2に例示するように、利用者を識別する情報である利用者識別と、利用者の名前である利用者と、利用者が使用している電源に接続された機器のIDを示す電源接続機器IDと、機器に接続された電力センサのIDを示す電力センサIDとを対応付けて記憶する。ここで、電力センサとは、スマートコンセントなどの電力使用量を計測できる装置である。例えば、図2の例では、電源接続機器情報記憶部14aは、利用者識別が1001で名前がA氏である勤務者が使用している機器のIDが11であり、その機器に接続された電力センサのIDが11a、11b、11cおよび11dであることを記憶している。所定期間記憶部14bは、所定期間における会社の営業日と休日とを記憶する。具体的には、図3に例示するように、所定期間記憶部14bは、日付および曜日に対応付けて、営業日であるか休日であるかを記憶している。例えば、図3の例では、所定期間記憶部14bは、4月1日から4月7日までの1週間において、4月1日の月曜日から4月5日の金曜日までが営業日であり、4月6日の土曜日と4月7日の日曜日が休日であることが記憶されている。個人電力使用量記憶部14cは、所定期間における各勤務者の電気使用量と勤務日数とを記憶する。具体的には、図4に例示するように、個人電力使用量記憶部14cは、利用者識別と、利用者と、電源接続機器IDと、電力センサIDと、一日単位での電気使用量である電気使用量と、一週間単位での電気使用量である個人電気使用量総計と、一週間における勤務日数を示す勤務日数と、一日当たりの平均の電力使用量である電気使用量一日当りと、勤務日数から判断された在宅の可否を示す在宅勤務可否判断日数と、最終的な在宅可否の判断を示す在宅勤務可否判断とを対応付けて記憶する。なお、在宅勤務可否判断使用量および在宅勤務可否判断には、後述する在宅勤務判断部13cが判断した在宅勤務の可否判断の判断結果が記憶されることとなる。在宅勤務者判断基準記憶部14dは、在宅勤務者を判断するための基準に関する情報を記憶する。例えば、在宅勤務者判断基準記憶部14dは、図5に例示するように、在宅勤務者を判断するための基準として、最大勤務日数×80を記憶する。これは、勤務者のなかで、最も多く勤務した日数に0.8を乗算した日数よりも多く出勤した勤務者を在宅者の候補にすることを意味している。電力削減目標値記憶部14eは、電力を削減する目標値を記憶する。例えば、電力削減目標値記憶部14eは、図6に例示するように、電力削減目標値として、600ワットを記憶する。勤務状況記憶部14fは、各勤務者の勤務状況に関する情報を記憶する。例えば、勤務状況記憶部14fは、図7に例示するように、各勤務者について、4月1日から4月7日までの間、通常勤務であったか、出張であったか、休日であったか、休日に出勤したかを記憶する。人事情報記憶部14gは、勤務者の所属する部署や、勤務者の自宅における自然エネルギ設備の有無、勤務内容を記憶する。具体的には、人事情報記憶部14gは、図8に例示するように、利用者識別と、利用者と、利用者が所属する部署を示す所属と、利用者の自宅における自然エネルギ設備の有無を示す自然エネルギ設備と、利用者の勤務内容と在宅の可否を示す勤務内容とを対応付けて記憶する。制御部13は、各種の処理手順などを規定したプログラムおよび所要データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行するが、特に本実施例に関連するものとしては、電力使用量収集部13a、電力使用量算出部13b、在宅勤務判断部13c、および、在宅勤務通知部13dを有する。なお、制御部13には、CPUCentralProcessingUnitやMPUMicroProcessingUnitなどを適用する。電力使用量収集部13aは、各勤務者が使用する機器の電力使用量をそれぞれ収集する。具体的には、電力使用量収集部13aは、電源接続機器情報記憶部14aを参照して、スマートコンセントなどで計測された各勤務者が使用する機器の電力使用量を収集し、個人電力使用量記憶部14cに記憶させる。電力使用量算出部13bは、電力使用量収集部13aによって収集された電力使用量を用いて、各勤務者の勤務状況を算出する。具体的には、電力使用量算出部13bは、電力使用量収集部13aによって収集された電力使用量を用いて、各勤務者が使用する機器が稼動しているか否かを日ごとに判別し、各勤務者が使用する機器の稼動日数から出勤日数を算出し、個人電力使用量記憶部14cに記憶させる。例えば、電力使用量算出部13bは、電力使用量収集部13aによって収集された電力使用量が0または待機電力使用量よりも大きい場合には、勤務者が出勤しているものと判別し、電力使用量収集部13aによって収集された電力使用量が0または待機電力使用量である場合には、勤務者が出勤していないものと判別する。また、電力使用量算出部13bは、電力使用量収集部13aによって収集された電力使用量を用いて、一週間の電力使用量の総計、一日当りの電力使用量を算出し、個人電力使用量記憶部14cに記憶させる。在宅勤務判断部13cは、電力使用量算出部13bによって算出された各勤務者の勤務状況に応じて、勤務者のなかから在宅勤務者を決定する。具体的には、在宅勤務判断部13cは、電力使用量算出部13bによって算出された各勤務者の出勤日数に応じて、勤務者のなかから在宅勤務者の候補を決定する。そして、在宅勤務判断部13cは、決定された在宅勤務者の候補のうち、自宅に自然エネルギ設備が有る勤務者を在宅勤務者に決定する。また、在宅勤務判断部13cは、決定された在宅勤務者の候補のうち、勤務内容に応じて、在宅勤務者に決定する。ここで、在宅勤務者の候補を決定し、在宅勤務者を決定する処理の一例を説明する。例えば、在宅勤務判断部13cは、在宅勤務者判断基準記憶部14dに記憶された在宅勤務者判断基準テーブルを取得し、基準値を算出する。例えば、在宅勤務判断部13cは、基準値として、最大勤務日数×80を算出する。図4および図5の例を用いて説明すると、在宅決定装置10は、最大勤務日数であるC氏の6に80を乗算して、6×80=4.8となり、基準値が4.8となる。続いて、在宅勤務判断部13cは、利用者の勤務日数の一つを個人電力使用量記憶部14cから取得し、基準値よりも勤務日数が多いか判定する。この結果、在宅勤務判断部13cは、基準値よりも勤務日数が多くない場合には、個人電力使用量記憶部14cにおける在宅勤務可否判断の項目に在宅不可を追加する。例えば、図9に示すように、在宅勤務判断部13cは、A氏の勤務日数が4であり、基準値が4.8よりも低いため、個人電力使用量記憶部14cにおける在宅勤務可否判断日数の項目、在宅勤務可否判断の項目ともに在宅不可を追加する。また、在宅勤務判断部13cは、基準値よりも勤務日数が多い場合には、個人電力使用量記憶部14cにおける在宅勤務可否判断日数の項目に在宅可能を追加した後、一日当りの電力使用量が電力削減目標値記憶部14eに記憶された電力削減目標値よりも高いか判定する。この結果、在宅勤務判断部13cは、一日当りの電力使用量が電力削減目標値よりも高くない場合には、個人電力使用量記憶部14cにおける在宅勤務可否判断の項目に在宅不可を追加する。図9および図6の例を用いて説明すると、在宅決定装置10は、C氏の勤務日数が6であり、基準値が4.8よりも高いが、一日当りの電力使用量511.7が電力削減目標値600よりも低いため、個人電力使用量記憶部14cにおける在宅勤務可否判断日数の項目に在宅可能が追加されるが、在宅勤務可否判断の項目に在宅不可を追加する。また、在宅勤務判断部13cは、一日当りの電力使用量が電力削減目標値よりも高い場合には、在宅勤務可否判断の項目に在宅可能を追加する。図9および図6の例を用いて説明すると、在宅勤務判断部13cは、B氏の勤務日数が5であり、基準値が4.8よりも高く、一日当りの電力使用量705.0が電力削減目標値600よりも高いため、個人電力使用量記憶部14cにおける在宅勤務可否判断日数の項目と、在宅勤務可否判断の項目に在宅可能を追加する。そして、在宅勤務判断部13cは、全ての利用者について、在宅勤務可否判断の項目を追加したか判定し、全ての利用者について、在宅勤務可否判断の項目を追加していない場合には、全ての利用者について、在宅勤務可否判断の項目を追加するまで処理を繰り返す。その後、在宅勤務判断部13cは、全ての利用者について、在宅勤務可否判断の項目を追加した結果、在宅勤務可否判断の項目が在宅可能である者を、在宅勤務者の候補とする。そして、在宅勤務判断部13cは、人事情報記憶部14gに記憶されたテーブルを参照し、在宅勤務可否判断の項目が在宅可能である者のうち、自宅に自然エネルギ設備が有りであって、勤務内容が在宅可である者を最終的に在宅勤務者とする。なお、自然エネルギ設備の有無や勤務内容に限られず、自宅から職場までの通勤時間や、勤務者の家庭環境を考慮して、最終的な在宅勤務者を決定するようにしてもよい。在宅勤務通知部13dは、在宅勤務判断部13cによって在宅勤務者に決定された勤務者に対して、在宅勤務を行う旨の指示を通知する。例えば、在宅勤務通知部13dは、在宅勤務判断部13cによって在宅勤務者に決定された勤務者に対して、明日から在宅勤務を行ってくださいなどのメッセージを送る。[在宅決定装置による処理]次に、図10を用いて、実施例1に係る在宅決定装置10による処理を説明する。図10は、実施例1に係る在宅決定装置の処理手順を説明するためのフローチャートである。図11は、実施例1に係る在宅決定装置の在宅勤務者候補選択処理の処理手順を説明するためのフローチャートである。図12は、実施例1に係る在宅決定装置の在宅勤務可否判断処理の処理手順を説明するためのフローチャートである。図10に示すように、在宅決定装置10は、在宅勤務者の割当を開始する旨の指示を受け付けるとステップS101、電源接続機器情報記憶部14aを参照して、勤務者の個人ごとの電力使用量を収集するステップS102。そして、在宅決定装置10は、収集した個人ごとの電力使用量を個人電力使用量記憶部14cに格納するステップS103。続いて、在宅決定装置10は、在宅勤務者の候補者を選択する在宅勤務者候補選択処理後述する図11参照を行うステップS104。そして、在宅決定装置10は、在宅勤務者の候補者の在宅勤務の可否を判断する在宅勤務可否判断処理後述する図12参照を行うステップS105。続いて、在宅決定装置10は、在宅勤務者に決定された勤務者に対して、在宅勤務を行う旨の指示を通知しステップS106、処理を終了する。次に、図11を用いて、在宅決定装置10の在宅勤務者候補選択処理の処理手順について説明する。図11に示すように、在宅決定装置10は、個人の電力使用量から勤務日数、一週間の電力使用量の総計、一日当りの電力使用量を算出するステップS201。そして、在宅決定装置10は、在宅勤務者判断基準記憶部14dに記憶された在宅勤務者判断基準テーブルを取得し、基準値を算出するステップS202。例えば、在宅決定装置10は、基準値として、最大勤務日数×80を算出する。図4および図5の例を用いて説明すると、在宅決定装置10は、最大勤務日数であるC氏の6に80を乗算して、6×80=4.8となり、基準値が4.8となる。続いて、在宅決定装置10は、利用者の勤務日数の一つを個人電力使用量記憶部14cから取得しステップS203、基準値よりも勤務日数が多いか判定するステップS204。この結果、在宅決定装置10は、基準値よりも勤務日数が多くない場合にはステップS204否定、個人電力使用量記憶部14cにおける在宅勤務可否判断の項目に在宅不可を追加するステップS206。図4の例を用いて説明すると、在宅決定装置10は、A氏の勤務日数が4であり、基準値が4.8よりも低いため、個人電力使用量記憶部14cにおける在宅勤務可否判断日数の項目、在宅勤務可否判断の項目ともに在宅不可を追加する図9参照。また、在宅決定装置10は、基準値よりも勤務日数が多い場合にはステップS204肯定、個人電力使用量記憶部14cにおける在宅勤務可否判断日数の項目に在宅可能を追加した後、一日当りの電力使用量が電力削減目標値記憶部14eに記憶された電力削減目標値よりも高いか判定するステップS205。この結果、在宅決定装置10は、一日当りの電力使用量が電力削減目標値よりも高くない場合にはステップS205否定、個人電力使用量記憶部14cにおける在宅勤務可否判断の項目に在宅不可を追加するステップS206。図4および図6の例を用いて説明すると、在宅決定装置10は、C氏の勤務日数が6であり、基準値が4.8よりも高いが、一日当りの電力使用量511.7が電力削減目標値600よりも低いため、個人電力使用量記憶部14cにおける在宅勤務可否判断日数の項目に在宅可能が追加されるが、在宅勤務可否判断の項目に在宅不可を追加する図9参照。また、在宅決定装置10は、一日当りの電力使用量が電力削減目標値よりも高い場合にはステップS205肯定、在宅勤務可否判断の項目に在宅可能を追加するステップS207。図4および図6の例を用いて説明すると、在宅決定装置10は、B氏の勤務日数が5であり、基準値が4.8よりも高く、一日当りの電力使用量705.0が電力削減目標値600よりも高いため、個人電力使用量記憶部14cにおける在宅勤務可否判断日数の項目と、在宅勤務可否判断の項目に在宅可能を追加する図9参照。そして、在宅決定装置10は、全ての利用者について、在宅勤務可否判断の項目を追加したか判定しステップS208、全ての利用者について、在宅勤務可否判断の項目を追加していない場合にはステップS208否定、ステップS202に戻って、上記の処理を繰り返す。また、在宅決定装置10は、全ての利用者について、在宅勤務可否判断の項目を追加した場合にはステップS208肯定、処理を終了する。次に、図12を用いて、在宅決定装置10の在宅勤務可否判断処理の処理手順について説明する。図12に示すように、在宅決定装置10は、在宅勤務候補者の人事情報を人事情報記憶部14gから取得するステップS301。そして、在宅決定装置10は、在宅勤務候補者の人事情報を参照して、自然エネルギ設備が有るか否かを判定しステップS302、在宅勤務候補者の人事情報に自然エネルギ設備が無い場合にはステップS302否定、在宅勤務可否判断の項目に在宅不可を追加上書きしてステップS305、処理を終了する。また、在宅決定装置10は、在宅勤務候補者の人事情報に自然エネルギ設備が有る場合にはステップS302肯定、人事情報を参照して、勤務内容が在宅可であるか判定するステップS303。この結果、在宅決定装置10は、勤務内容が在宅可でないと判定した場合にはステップS303否定、在宅勤務可否判断の項目に在宅不可を追加してステップS305、処理を終了する。また、在宅決定装置10は、勤務内容が在宅可であると判定した場合にはステップS303肯定、在宅勤務可否判断の項目に在宅可能を追加しステップS304、最終的な在宅勤務者に決定する。例えば、図8の例を用いて説明すると、在宅決定装置10は、宅勤務候補者がB氏である場合には、自然エネルギ設備が有りであって、勤務内容が事務処理のみ在宅可であるので、最終的な在宅勤務者に決定する。実施例1の効果上述してきたように、在宅決定装置10は、各勤務者が使用する機器の電力使用量をそれぞれ収集し、収集された電力使用量を用いて、各勤務者の勤務状況を算出し、算出された各勤務者の勤務状況に応じて、勤務者のなかから在宅勤務者を決定する。そして、在宅決定装置10は、在宅勤務者に決定された勤務者に対して、在宅勤務を行う旨の指示を通知する。このため、勤務状況に応じて在宅勤務者を決定する結果、業務量の減少を抑えつつ、電力使用量を効率的に削減することが可能である。また、実施例1によれば、在宅決定装置10は、収集された電力使用量を用いて、各勤務者が使用する機器が稼動しているか否かを日ごとに判別し、当該各勤務者が使用する機器の稼動日数から出勤日数を算出する。そして、在宅決定装置10は、算出された各勤務者の出勤日数に応じて、勤務者のなかから在宅勤務者を決定する。このため、出勤日数に応じて在宅勤務者を決定する結果、例えば、出勤日数が多い者ほど在宅勤務にすることで、電力使用量を効率的に削減することが可能である。また、実施例1によれば、在宅決定装置10は、算出された各勤務者の勤務状況に応じて、勤務者のなかから在宅勤務者の候補を決定し、決定した在宅勤務者の候補のうち、自宅に自然エネルギ設備が有る勤務者を在宅勤務者に決定する。このため、自然エネルギ設備保持者を在宅勤務にすることで、企業と個人宅の総合的な電力削減およびCO2削減が可能である。ところで、上記の実施例1では、勤務日数を算出し、各勤務者の出勤日数に応じて、勤務者のなかから在宅勤務者を決定する場合を説明したが、これに限定されるものではなく、所定期間における電力使用量に応じて、勤務者のなかから在宅勤務者を決定するようにしてもよい。そこで、以下の実施例2では、所定期間における電力使用量に応じて、勤務者のなかから在宅勤務者を決定する場合として、図13~図17を用いて、実施例2における在宅決定装置による処理について説明する。なお、実施例2に係る在宅決定装置の構成は、図1に示した実施例1に係る在宅決定装置と同様である。まず、図13~図16を用いて、実施例2に係る在宅決定装置が有するテーブルについて説明する。図13は、個人電力使用量記憶部により記憶されるテーブルの例を示す図である。図14は、在宅勤務者判断基準記憶部により記憶されるテーブルの例を示す図である。図15は、電力削減目標値記憶部により記憶されるテーブルの例を示す図である。図16は、個人電力使用量記憶部により記憶されるテーブルに在宅の可否判断が記憶された場合の例を示す図である。図13に例示するように、実施例2に係る在宅決定装置の個人電力使用量記憶部は、利用者識別と、利用者と、電源接続機器IDと、電力センサIDと、一週間単位での電気使用量である個人電気使用量総計とを対応付けて記憶する。また、図14に例示するように、実施例2に係る在宅決定装置の在宅勤務者判断基準記憶部は、在宅勤務者を判断するための基準として、最大個人電力使用量×80を記憶する。これは、勤務者のなかで、一週間の間に最も多く使用した電力に0.8を乗算した電力よりも多く使用した勤務者を在宅者の候補にすることを意味している。また、図15に例示するように、実施例2に係る在宅決定装置の電力削減目標値記憶部は、電力削減目標値として、3100ワットを記憶する。これは、在宅勤務者を決定することにより、全体の使用電力を3100ワット削減しようとする目標値である。また、図16に示すように、実施例2に係る在宅決定装置の個人電力使用量記憶部は、在宅勤務者の候補を選択する在宅勤務者候補選択処理後述する図17参照において、電力使用量から判断された在宅の可否を示す在宅勤務可否判断使用量と、最終的な在宅可否の判断を示す在宅勤務可否判断とに、在宅可能または在宅不可が追加される。例えば、個人電力使用量の基準値が2820である場合には、A氏の個人電力使用量総計が2280が基準値2820よりも低いため、個人電力使用量記憶部における在宅勤務可否判断使用量の項目、在宅勤務可否判断の項目ともに在宅不可となる。一方、B氏、C氏の個人電力使用量総計が基準値2820よりも高いため、B氏とC氏は、個人電力使用量記憶部における在宅勤務可否判断使用量の項目が在宅可能となる。しかし、最も個人電力使用量総計が高いB氏の個人電力使用量総計3525だけで、電力削減目標値を超えているため、B氏は、在宅勤務可否判断の項目が在宅可能となり、C氏は、在宅不可となる。次に、図17を用いて実施例2に係る在宅決定装置の在宅勤務者候補選択処理について説明する。図17に示すように、実施例2に係る在宅決定装置は、個人電力使用量総計の最大値を取得しステップS401、実施例2に係る在宅決定装置は、在宅勤務者判断基準記憶部に記憶されたテーブルを取得して基準値を算出するステップS402。図13の例を用いて説明すると、実施例2に係る在宅決定装置は、個人電力使用量総計の最大値3525を取得し、3525×80=2820ワットを基準値として算出する。そして、実施例2に係る在宅決定装置は、利用者の個人電力使用量総計の一つを個人電力使用量記憶部から取得しステップS403、基準値よりも個人電力使用量総計が多いか判定するステップS404。この結果、実施例2に係る在宅決定装置は、基準値よりも個人電力使用量総計が多くない場合にはステップS404否定、在宅勤務可否判断の項目に在宅不可を追加するステップS405。図13の例を用いて説明すると、実施例2に係る在宅決定装置は、A氏の個人電力使用量総計が2280であり、基準値が2820よりも低いため、個人電力使用量記憶部における在宅勤務可否判断使用量の項目、在宅勤務可否判断の項目ともに在宅不可を追加する図16参照。また、実施例2に係る在宅決定装置は、基準値よりも個人電力使用量総計が多い場合にはステップS404肯定、個人電力使用量記憶部における在宅勤務可否判断使用量の項目に在宅可能を追加した後、全ての利用者について、在宅勤務可否判断の項目を追加したか判定するステップS406。この結果、実施例2に係る在宅決定装置は、全ての利用者について、在宅勤務可否判断の項目を追加していない場合にはステップS406否定、ステップS402に戻って、上記の処理を繰り返す。また、実施例2に係る在宅決定装置は、全ての利用者について、在宅勤務可否判断の項目を追加した場合にはステップS406肯定、在宅勤務可否判断の項目が在宅不可でない利用者の電力使用量のうち、電力使用量が最も高いものを取得しステップS407、取得された電力使用量を加算するステップS408。そして、実施例2に係る在宅決定装置は、加算された電力使用量の合計が電力削減目標値よりも高いか判定しステップS409、加算された電力使用量の合計が電力削減目標値よりも高くない場合にはステップS409否定、ステップS407に戻って、利用者の電力使用量を取得して加算し、電力削減目標値よりも高いか判定する処理を繰り返す。また、実施例2に係る在宅決定装置は、加算された電力使用量の合計が電力削減目標値よりも高い場合にはステップS409肯定、電力使用量が取得された利用者の在宅勤務可否判断の項目に在宅可能を追加し、それ以外の利用者の在宅勤務可否判断の項目に在宅不可を追加するステップS410。図13の例を用いて説明すると、実施例2に係る在宅決定装置は、電力使用量が最も高いB氏の個人電気使用量総計3525を取得し、B氏の個人電気使用量総計3525が電力削減目標値3100よりも大きいので、B氏の在宅勤務可否判断の項目に在宅可能を追加し、それ以外の利用者の在宅勤務可否判断の項目に在宅不可を追加する図16参照。このように、上記の実施例2では、収集された電力使用量を用いて、各勤務者が使用する機器の所定期間における電力使用量を算出し、算出された各勤務者が使用する機器の所定期間における電力使用量に応じて、勤務者のなかから在宅勤務者を決定する。このため、所定期間における電力使用量に応じて在宅勤務者を決定する結果、例えば、一週間の電力使用量が多い者ほど在宅勤務にすることで、電力使用量を効率的に削減することが可能である。なお、上記の実施例1、2では、出勤日数が多いほど、また、所定期間の電力使用量が多い者ほど在宅勤務にする場合を説明したが、これに限定されるものではなく、出勤日数が少ないほど、また、所定期間の電力使用量が少ない者ほど在宅勤務にしてもよい。すなわち、出勤日数が少ない者、または、所定期間の電力使用量が少ない者は、業務量が少ないと考えられ、在宅勤務になったとしても、企業における業務量に影響が少ないため、業務量への影響を抑えつつ、電力使用量を効率的に削減することが可能である。また、出勤日数および電力使用量の両方を考慮し、勤務者のなかから在宅勤務者を決定してもよい。例えば、一日の電力使用量が多いが出勤日数が少ない者と、一日の電力使用量が少ないが出勤日数が多い者とがいた場合には、一日の電力使用量が多いが出勤日数が少ない者を優先的に在宅勤務にしてもよい。つまり、震災などの影響で一日の電力使用量が制限されている場合には、一日の電力使用量が多いが出勤日数が少ない者を在宅勤務にした方が、一日の電力使用量を効果的に削減することができる。また、在宅勤務者を決定した後に、人事部の端末などへ在宅勤務者を決定した旨を通知し、承認を得た後に、在宅勤務者に在宅勤務を行う旨の通知を行うようにしてもよい。なお、本実施例において説明した各処理のうち、自動的におこなわれるものとして説明した処理の全部または一部を手動的におこなうこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散統合して構成することができる。さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、CPUおよび当該CPUにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。例えば、上記実施例で説明した在宅決定方法は、あらかじめ用意されたプログラムをコンピュータで実行することで実現することもできる。そこで、以下では、上記実施例で説明した在宅決定方法を実現する在宅決定プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図18は、在宅決定プログラムを実行するコンピュータを示す図である。図18に示すように、コンピュータ300は、例えば、メモリ301と、CPUCentralProcessingUnit302と、ハードディスクドライブ303と、光ディスクドライブ304と、ネットワークインタフェース305と、マウス400と、キーボード500と、ディスプレイ600とを有する。これらの各部は、バス308によって接続される。メモリ301は、ROMReadOnlyMemoryおよびRAMRandomAccessMemoryを含む。ROMは、例えば、BIOSBasicInputOutputSystem等のブートプログラムを記憶する。ここで、図18に示すように、ハードディスクドライブ303は、例えば、在宅決定プログラム303aを記憶する。在宅決定プログラム303aは、例えば、コンピュータ300によって実行される指令が記述されたプログラムモジュールとして、例えばハードディスクドライブ303に記録される。また、上記実施例で説明した電源接続機器情報記憶部14aなどに記憶されるデータのように、在宅決定プログラム303aによる情報処理に用いられるデータは、例えば、ハードディスクドライブ303に記憶される。そして、CPU302が、ハードディスクドライブ303に記憶されたプログラムモジュールやプログラムデータを必要に応じてRAMに読み出して、処理手順を実行する。なお、在宅決定プログラム303aに係るプログラムモジュールやプログラムデータは、ハードディスクドライブ303に記憶される場合に限られず、例えば、着脱可能な記録媒体に記憶されて、光ディスクドライブ304等を介してCPU302によって読み出されてもよい。あるいは、在宅決定プログラムに係るプログラムモジュールやプログラムデータは、LANLocalAreaNetworkやWANWideAreaNetwork等のネットワークを介して接続された他のコンピュータに記憶され、ネットワークインタフェース305を介してCPU302によって読み出されてもよい。