外部装置からの監視データに基き当該外部装置への制御を行なう制御情報装置であって、前記外部装置との間で前記監視データを受信する受信部と、前記外部装置からの監視データと、当該監視データに基き前記外部装置毎の補正情報が付加された補正後データと、を格納する記憶部と、前記監視データと、当該監視データを送信してきた外部装置の情報と、から当該監視データへの補正情報を算出し、当該算出結果を前記監視データに付加して補正後データとして前記記憶部へ格納する監視データ管理部と、前記監視データ管理部により格納された補正後データに基き、制御する前記外部装置を抽出するシミュレーション部と、前記シミュレーション部により抽出された前記外部装置に制御情報を送信する送信部と、を備えることを特徴とする制御情報装置。請求項1に記載の制御情報装置において、前記シミュレーション部は、前記補正後データに基き、前記外部装置が当該制御情報装置からの制御情報に応答するか否かを推測し、当該推測により、応答する可能性が所定の閾値よりも高い前記外部装置を制御する前記外部装置として抽出することを特徴とする制御情報装置。請求項2に記載の制御情報装置において、前記補正情報は、前記外部装置毎に定められた、前記監視データの不正確性、不確実性、不定期を補正する情報であることを特徴とする制御情報装置。請求項3に記載の制御情報装置において、前記監視データ管理部は、他の前記外部装置からの監視データと比較することで、前記補正情報を算出することを特徴とする制御情報装置。請求項3に記載の制御情報装置において、前記監視データ管理部は、前記監視データの過去の監視データの時系列にそって外挿もしくは内挿した値を補正情報として算出することを特徴とする制御情報装置。請求項1乃至5のいずれか一項に記載の制御情報装置と、前記外部装置とを備えた制御情報システムであって、前記外部装置は、車載の自動車システム又は、宅内のデマンドレスポンスへの応答システムであることを特徴とする制御情報システム。外部装置からの監視データに基き当該外部装置への制御を行なう制御方法であって、前記外部装置との間で前記監視データを受信するステップと、前記監視データと、当該監視データを送信してきた外部装置の情報と、から当該監視データへの補正情報を算出するステップと、前記算出結果を前記監視データに付加して補正後データとして前記記憶部へ格納するステップと、前記格納された補正後データに基き、制御する前記外部装置を抽出するステップと、前記抽出された前記外部装置に制御情報を送信するステップと、を備えることを特徴とする制御情報方法。都市の持続的発展の獲得のために、前述の社会問題への対応と、都市生活者のQOLQualityofLifeの維持向上をはかるために、社会を構成する事業者と生活者の行動を、システム安定性を確保しかつ多様な尺度に立脚したうえで全体最適化することが課題である。このような、多様な尺度、すなわち、複数の主体を考慮した場合、それら複数の主体から収集するデータは不確かなものとなる。それは、複数の主体が連携するシステムでは、人間系が含まれる、もしくは個々の主体の設計指針等が異なる場合が発生するため、データや制御応答の不確かさが多くなる。このため、データ情報を適切に処理しなければ所望の制御計画をシステムに対して実施することができない。上記背景技術で挙げた特許文献1では、一事業主体による画一的な制御であるため、このような不確かさをもつデータへの対応に関しての言及はない。なお本発明で扱う不確かさとは、データの不正確性、不確実性、不定期性に由来するものであり、本発明ではこれらを次の意味で使用する。不正確とは、データが真値でないもしくは他のデータと同等に取り扱うことができない可能性があるという意味で使用する。不確実とは、制御情報システムにとって期待や予想する通りに取得できない可能性があるという意味で使用する。不定期とは、制御情報システムが他の情報システムからデータを期待する時間に取得できない可能性があるという意味で使用する。上記課題を解決するために、本願は、外部装置からの監視データを受信し、この監視データを送信してきた外部装置の情報に基づきこの監視データへの補正情報を算出し、算出結果を監視データに付加して補正後データとし、それに基き、制御する前記外部装置を抽出し、抽出された前記外部装置に制御情報を送信する。本発明による制御情報システムにより、複数の主体によりセンシングされる多様なデータを統合的に管理することが可能となり、多様な主体の自律運用自律行動による相互干渉の排除するためにシミュレーションを行ったうえで、全体最適化を実現することができる。以下、実施例を図面を用いて説明する。図1は、本実施例の制御情報システムの概略図である。制御情報装置401は、監視データ保持部102と、監視データ管理部103と、シミュレーション部104と、制御部105とから構成される。この制御情報装置はネットワークを介して他の情報システム106a~106nと接続することで制御情報システムを構成する。ここで、他の情報システムは、単数であっても複数であってもよい。なお、本実施例では、これら他の情報システムの操作主体事業主、ユーザなどはそれぞれ別であることを想定する。図1の制御情報システムの動作を、都市における交通需要誘導を例に説明する。この実施例では、例えば自治体の道路交通管理部門が、ロードプライシングのような道路利用料金設定を毎日することで都市への自動車流入量をコントロールする場合を想定する。この場合、他の情報システム106a~106nは、都市に流入する個人利用の自動車の情報システム後述のカーテレマティクスシステムと連携する個車の情報システムや個人利用の自動車を管理する自動車メーカなどが運営するカーテレマティクスシステムや、タクシーや営業車等の法人利用の自動車の情報システムやそれらを統括する法人利用自動車の管理センターの情報システム、バス事業者の情報システム、鉄道事業者の情報システムなどが相当する。道路交通管理部門の制御情報装置401は、上述の他の情報システムから道路交通管理に必要な情報監視データを、ネットワークを介して入手し、監視データ保持部102にて該情報を保持する。本実施例では、都市への自動車流入量のコントロールを想定しているため、ここで入手する情報は、現在および将来の都市の交通流を推定するために使用する情報である。例えば、個人利用の自動車の情報システムから入手する情報としては、該自動車のその時点での位置情報や今後の該自動車の動向を推定するための過去の位置情報の履歴などが相当する。また後述の監視データ管理部が使用するための該自動車の属性情報利用者に関する情報や該自動車に関する情報なども必要に応じて入手する。ただし、個人利用の自動車の情報システムから入手する情報はこれに限るものではない。また、これらの過去の位置情報の履歴や属性情報などは、時々刻々と変化する該自動車の現在の位置情報と同時に入手する必要はなく、非同期であってもよい。該自動車の情報システムから入手する情報は、制御情報装置401が該自動車の情報システムにアクセスできる場合は直接入手するが、自動車メーカなどが運営するカーテレマティスシステムを経由して入手する場合もある。後者の場合は、図1における制御情報装置401と他の情報システム106a~106nの間にカーテレマティスシステムが存在する、すなわち3階層になる。ただし、本実施例では特に階層の数には依存しない。また、例えば、バス事業者や鉄道事業者のような公共交通機関の情報システムから入手する情報として、現在および将来の都市の交通流を推定するために使用する情報に資するものとしては、公共交通機関の入退情報、運行計画および実績情報、運行するにあたって公共交通機関が自ら作成する交通需要予測の情報などがある。監視データ管理部103は、監視データ保持部102にて保持する情報を、後述のシミュレーション部104で利用するために、監視データ保持部に逐次ためられた監視データを、図2に示すようなテーブルにまとめる。ここでは、前記の主体をデータ管理上の主キーとして扱い202a~202e、該主体の監視データに相当する情報と、該主体の属性情報や監視データの過去の情報とそれら情報から類推される該監視データの不確かさを補う情報補正量とをあわせて主体に関連する情報201として管理する。ここで、図2Aは個人利用の自動車の情報を示し、図2Bは公共交通機関の情報を示しており、これらテーブルは監視データ保持部に格納される。前記の他の情報を扱いに際して、監視データ管理部が扱う該監視データの不確かさを補う情報は、他の複数の同等とみなす主体の属性情報と比較することで、該特定主体のデータに一定量の補正をする補正量である。本実施例で扱う不確かさとは、データの不正確性、不確実性、不定期性に由来するものであり、本実施例ではこれらを次の意味で使用する。不正確とは、データが真値でないもしくは他のデータと同等に取り扱うことができない可能性があるという意味で使用する。不確実とは、制御情報装置401にとって期待や予想する通りに取得できない可能性があるという意味で使用する。不定期とは、制御情報装置401が他の情報システムからデータを期待する時間に取得できない可能性があるという意味で使用する。監視データ管理部103は、不正確なデータに対して、補正量をあわせて管理することでデータの不正確性を低減する。具体的には、第一の例としては、ある特定のメーカ製のセンサのデータで、このセンサが真の値から一定量の偏差を含んで出力することがわかる場合は、監視データ管理部103はこの偏差量を前記の補正量として監視データ保持部に格納する。もしこの偏差量が確率的に変動することがわかる場合は偏差量の期待値と分散を前記の補正量として保持する。第二の例として、ある特定の事業者がセンサを設置するときに、センサを設置する環境が他の主体が同様のセンサを設置する環境と異なることがわかる場合は、監視データ管理部103は環境の違いに由来する偏差量を補正量として保持する。第三の例としては、複数の主体のデータを比較したときに、ある主体のデータが常に一定の偏差量をもつことがわかる場合は、監視データ管理部103はこの主体の違いに由来する偏差量を補正量として保持する。第四の例としては、ある主体のデータが該主体の属性情報に依存して偏差量を持つことがわかる場合は、監視データ管理部103はこの主体の属性情報に由来する偏差量を補正量として保持する。監視データ管理部103は、不確実なデータに対しても同様に、補正量をあわせて管理することでデータの不確実性を低減する。具体的には、第一の例としては、ある主体の情報システムから取得するデータに関して未取得のときに、当該データの過去の時系列データから時系列解析技術をもとに未取得時点のデータの期待値と分散を算出し、監視データ管理部103はこれら値をもって補正量として監視データ保持部に格納する。第二の例としては、ある主体の情報システムから取得するデータに関して未取得のときに、監視データ管理部103は該主体と同等の属性情報をもつ第二の他の主体を同定し、該第二の他のデータを参照することで補正量として保持する。第三の例として、ある主体の情報システムから取得するデータに関して未取得のときに、監視データ管理部103は後述のシミュレーション部104において当該時点と同等のシミュレーション条件を持つときのデータでシミュレーションを行うことにより得られる値をもって補正量として保持する。監視データ管理部103は、不定期なデータに対しても同様に、補正量をあわせて管理することでデータの不定期性を低減する。具体的には、監視データ管理部103は補正量として、監視データの過去の情報の時系列にそって外挿もしくは内挿した値、また必要に応じて外挿もしくは内挿した値に信頼区間の情報を監視データ保持部に格納する。ここで外挿とは、ある既知の数値データを基にして、そのデータの範囲の外側で予想される数値を求めることであり、内挿とは、ある既知の数値データ列を基にして、そのデータ列の各区間の範囲内を埋める数値を求めることであり、線形補間、多項式補間などの多くの数学的手法が知られている。上記では、不正確さと不確実さと不定期さについて説明したが、これらは一つの実施形態において、並存してもよいし、どれか一つのみとしても良い。シミュレーション部104は、制御情報装置401が取り扱う対象の状態を推定するものであり、物理モデルに基づくシミュレーションや社会モデルに基づくシミュレーションが相当する。物理モデルに基づくシミュレーションとしては例えば、上水道システムでは配水管網の圧力と流量を解析する管網解析シミュレーションが存在する。管網解析シミュレーションでは、配水管路の物理的な属性情報口径、延長、埋設地点の標高などと水の物理的特性流量収支条件、圧力平衡条件のもと、上水の消費者の情報需要量、上水供給者の情報配水量、配水圧力を計算時点での動的な入力条件として、配水管網の全域での圧力と流量を算出する。配電網での潮流解析シミュレーション、ガス管網でのガス管網解析シミュレーションや、道路交通網での交通流シミュレーションなども同様である。社会モデルに基づくシミュレーションは多種多様であるが、例えば、人間の購買や社会的つながりなどの社会的振る舞いをモデル化購買モデルや社会ネットワークモデルしてシミュレーションを行う製品普及シミュレーションなどがある。本実施例の制御情報装置401のシミュレーション部104はこれら各種シミュレーションを特定するものではなく、一般のシミュレーションを扱う。本実施例の自治体の道路交通管理部門が、ロードプライシングのような道路利用料金設定を毎日することで都市への自動車流入量をコントロールする場合のシミュレーションとしては、道路交通流シミュレーションが相当する。図3を用いて、本実施例の場合のシミュレーション部104の動作を説明する。本実施例の道路利用料金設定を毎日することで都市への自動車流入量をコントロールする場合のシミュレーションでは、まず道路利用料金を仮設定するステップ301。次に設定した道路利用料金に対して、利用者がどのように反応するかを利用者効用評価で評価するステップ302。利用者効用評価では、監視データ保持部102に蓄積される主体に関連する情報201を交通需要に関する情報306として抽出し、シミュレーション部へ入力する。利用者効用評価では、入手した交通需要情報を事前に定義した効用関数に照らして、利用者が移動するに際してステップ301で設定した道路利用料金のときに道路を利用するか否かを評価する。そして、交通需要予測ステップ303では、監視データ保持部102に蓄積される主体に関連する情報のうち主体の不確かさの情報補正量にもとづき、利用者が制御情報システムから告知される道路利用料金の情報を受諾するか否かを確率的に決定するとみなして交通需要予測とする。ここで、受諾するか否かは、その受諾する可能性が所定の閾値を超えるか否かで判定することでもよい。その際、どの主体他の情報システム106が受諾するものとして計算したかを制御情報装置のメモリなどに格納しておく。その後、ステップ304にて交通流シミュレーションを実施し、制御情報装置401の主体が所望の交通流となっているか否かを評価しステップ305、所望のとおりであれば終了し、そうでなければ再びステップ301に戻り道路利用料金を設定しなおす。この設定から評価に至るステップのループは試行錯誤的に行ってもよいが、最適化手法を用いて実施することを想定している。制御部105は、シミュレーション部104で実施したシミュレーション結果をもとに、適切なタイミングで、適切な主体制御情報装置のメモリに格納した、受諾すると仮定して計算した対象に対して情報制御情報を発信する。本実施例の自治体の道路交通管理部門が、ロードプライシングのような道路利用料金設定を毎日することで都市への自動車流入量をコントロールする場合においては、個人利用の自動車の情報システムへ直接、もしくは個人利用の自動車を管理する自動車メーカなどが運営するカーテレマティクスシステムを介して個人利用の自動車の情報システムへ、道路利用料金に関する情報を発信する。図4を用いて制御情報装置401の機能ブロックを説明する。制御情報装置401は、ネットワーク402を介して外部と接続し、他の情報システムから監視データや主体に関連する情報を受信手段403でもって受信する。受信したデータおよび情報は、監視データ保持手段404の主体に関する情報データベース409に収納される。主体に関する情報は、監視データ管理手段405、103により監視データの不確かさを補う情報を付加され、同じく主体に関する情報データベース409に収納される。シミュレーション手段406、104は、適時に主体に関する情報データベース409から主体に関する監視データや情報を取り出し、シミュレーションを実施する。制御手段407、105は、シミュレーション手段406で実施したシミュレーション結果をもとに、適切な時間、適切な主体に対して情報を、送信手段408を介して発信し、ネットワーク402を通じて他の情報システムへ届ける。第二の実施例として制御情報システムを、電力供給システムにおけるデマンドレスポンス需要応答に適用させた例を説明する。デマンドレスポンスとは、電力網における需要デマンド、特にピーク需要に応答して顧客が電力消費を低減したり、他の需要家に余剰電力を供給したりすること、またはそのような仕組みを指し、電力消費低減もしくは余剰電力供給を顧客に促す対価として金銭価値に相当するインセンティブを提供することが多い。この実施例では、例えば電力供給事業者がデマンドレスポンスを実施するにあたり、デマンドレスポンスへの顧客の協力に対する対価であるインセンティブを動的に設定することで、電力の需要と供給のバランスを保つ場合を想定する。この場合、他の情報システム図1の106a~106nは、電力供給事業者のデマンドレスポンス協力顧客需要家、および電力系統に連系し余剰電力を供給可能な事業者需要家等の主体の情報システムデマンドレスポンス用の需要家端情報システムが相当する。デマンドレスポンスにおける電力供給事業者の制御情報装置401は、上述の他の情報システムからデマンドレスポンスに必要な情報を、ネットワークを介して入手し、監視データ保持部102にて該情報を保持する。本実施例では、デマンドレスポンスとして電力の需要と供給のバランスのコントロールを想定しているため、ここで入手する情報は、現在および将来の電力網における需給状態を推定するために使用する情報である。例えば、デマンドレスポンス協力顧客の情報システムから入手する情報としては、電力の使用量実績や過去のデマンドレスポンスへの協力の実績などの情報が相当する。また監視データ管理部が使用するためのデマンドレスポンス協力顧客の属性情報利用者に関する情報や該顧客の使用する機器に関する情報なども必要に応じて入手する。ただし、デマンドレスポンス協力顧客の情報システムから入手する情報はこれに限るものではない。デマンドレスポンス協力顧客の情報システムから入手する情報は、制御情報装置401がデマンドレスポンス協力顧客の情報システムにアクセスできる場合は直接入手するが、第三者の例えば電機メーカなどが運営する機器リモート管理センタなどを経由して入手する場合もある。後者の場合は、図1における制御情報装置401と他の情報システム106a~106nとの接続は三層もしくはそれ以上の多段層の構造となるが、本実施例は特に階層の数には依存しない。また、デマンドレスポンス協力顧客が自家発電装置を所有するような比較的規模の大きな事業者であれば、該デマンドレスポンス協力顧客の情報システムから入手する情報として、自家発電の発電計画および実績に関する情報なども必要に応じて入手する。制御情報装置401の監視データ保持部102および監視データ管理部103の動作は実施例1と同様であるため、ここでは割愛する。図5を用いて、本実施例の電力供給事業者がデマンドレスポンスを実施する場合のシミュレーション部104の動作を説明する。本実施例のインセンティブの設定を毎日することで需要と供給の量をコントロールする場合のシミュレーションでは、まずインセンティブの値を仮設定するステップ501。次に設定したインセンティブの値に対して、デマンドレスポンスの協力顧客がどのように反応するかを利用者効用評価で評価するステップ502。利用者効用評価では、監視データ保持部102および監視データ管理部103に蓄積される監視データおよび主体に関連する情報から電力需要に関する情報506として抽出して入手する。利用者効用評価では、入手した電力需要情報を事前に定義した効用関数に照らして、利用者が移動するに際してステップ501で設定したインセンティブの値のときにデマンドレスポンスに協力するか否かを評価する。そして、電力需要予測ステップ503では、監視データ管理部103に蓄積される主体に関連する情報のうち主体の不確かさの情報にもとづき、デマンドレスポンスの協力顧客が制御情報システムから告知されるインセンティブの情報を受諾するか否かを確率的に決定するとみなして電力需要予測とする。その後、ステップ504にて電力需給収支シミュレーションを実施し、制御情報装置401の主体が所望の需給バランスとなっているか否かを評価しステップ505、所望のとおりであれば終了し、そうでなければ再びステップ501に戻りインセンティブの値を設定しなおす。この設定から評価に至るステップのループは試行錯誤的に行ってもよいが、最適化手法を用いて実施することを想定している。制御部105は、シミュレーション部104で実施したシミュレーション結果をもとに、適切な時間、適切な主体に対して情報を発信する。本実施例の電力供給事業者がデマンドレスポンスを実施する場合においては、デマンドレスポンス協力顧客の情報システムへ直接、もしくは電機メーカなどが運営する機器リモート管理センタなどを経由してデマンドレスポンス協力顧客の情報システムへ、インセンティブに関する情報を発信する。