電力を入力するための複数の入力端子と、電力を出力するための複数の出力端子と、電力の使用傾向を学習して制御アルゴリズムを生成する使用傾向学習部と、前記使用傾向学習部により生成された制御アルゴリズムを記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶された制御アルゴリズムに基づいて前記入力端子と前記出力端子の接続形態を制御する制御部と、を備えることを特徴とする配電装置。前記入力端子の入力電力量と前記出力端子の出力電力量を計測する電力計測部を備え、前記使用傾向学習部は、前記入力電力量と前記出力電力量の履歴に基づいて前記制御アルゴリズムを生成することを特徴とする請求項1記載の配電装置。前記記憶部は、前記制御アルゴリズムの優先度を記憶しており、前記制御部は、前記優先度に基づいて前記入力端子と前記出力端子の接続形態を制御することを特徴とする請求項1記載の配電装置。前記使用傾向学習部により生成された制御アルゴリズムを外部からの入力に基づいて修正するアルゴリズム修正部を備えることを特徴とする請求項1記載の配電装置。前記入力端子は、異なる発電方式を含む電力系統に接続されていることを特徴とする請求項1記載の配電装置。複数の電力系統に接続される配電装置が複数の機器に配電する配電システムであって、前記配電装置は、電力を入力するための複数の入力端子と、電力を出力するための複数の出力端子と、電力の使用傾向を学習して制御アルゴリズムを生成する使用傾向学習部と、前記使用傾向学習部により生成された制御アルゴリズムを記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶された制御アルゴリズムに基づいて前記入力端子と前記出力端子の接続形態を制御する制御部と、を備えることを特徴とする配電システム。電力の使用傾向を学習して制御アルゴリズムを生成する使用傾向学習ステップと、前記使用傾向学習ステップで生成された制御アルゴリズムを記憶する記憶ステップと、前記記憶ステップで記憶された制御アルゴリズムに基づいて、電力を入力するための入力端子と電力を出力するための出力端子の接続形態を制御する制御ステップと、をコンピュータに実行させるための配電プログラム。しかしながら、今後は、太陽電池や蓄電池など、電力の入力系が複数存在する状況が予想される。また、電力の出力系もよりインテリジェントに制御する必要が生じている。例えば、出力系に接続される各機器がブレーカーや別の機器と通信して情報を交換できるようになることも予想される。この場合、ブレーカー部分でより細かな制御をすることで、入出力系の両方で効率的に電力を使用できるようになると考えられる。また、出力系に接続される機器の種類や個数は建物により異なるので、ブレーカーで一律に制御するのではなく、その建物に適合した配電を実現することが望まれる。本発明は前記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、入出力系の特徴に適合した配電を実現することのできる配電装置、配電システム、及び配電プログラムを提供することである。本発明は、配電装置であって、電力を入力するための複数の入力端子と、電力を出力するための複数の出力端子と、電力の使用傾向を学習して制御アルゴリズムを生成する使用傾向学習部と、前記使用傾向学習部により生成された制御アルゴリズムを記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶された制御アルゴリズムに基づいて前記入力端子と前記出力端子の接続形態を制御する制御部とを備える。また、前記入力端子の入力電力量と前記出力端子の出力電力量を計測する電力計測部を備え、前記使用傾向学習部は、前記入力電力量と前記出力電力量の履歴に基づいて前記制御アルゴリズムを生成してもよい。また、前記記憶部は、前記制御アルゴリズムの優先度を記憶しており、前記制御部は、前記優先度に基づいて前記入力端子と前記出力端子の接続形態を制御してもよい。また、前記使用傾向学習部により生成された制御アルゴリズムを外部からの入力に基づいて修正するアルゴリズム修正部を備えてもよい。また、前記入力端子は、異なる発電方式を含む電力系統に接続されていてもよい。本発明は、複数の電力系統に接続される配電装置が複数の機器に配電する配電システムであって、前記配電装置は、電力を入力するための複数の入力端子と、電力を出力するための複数の出力端子と、電力の使用傾向を学習して制御アルゴリズムを生成する使用傾向学習部と、前記使用傾向学習部により生成された制御アルゴリズムを記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶された制御アルゴリズムに基づいて前記入力端子と前記出力端子の接続形態を制御する制御部とを備える。本発明は、配電プログラムであって、電力の使用傾向を学習して制御アルゴリズムを生成する使用傾向学習ステップと、前記使用傾向学習ステップで生成された制御アルゴリズムを記憶する記憶ステップと、前記記憶ステップで記憶された制御アルゴリズムに基づいて、電力を入力するための入力端子と電力を出力するための出力端子の接続形態を制御する制御ステップとをコンピュータに実行させる。本発明によれば、電力の使用傾向を学習して入力端子と出力端子の接続形態を制御するようにしているので、入出力系の特徴に適合した配電を実現することのできる配電装置、配電システム、及び配電プログラムを提供することが可能となる。以下、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。第1実施形態図1は、第1実施形態における配電システムの構成図である。ここでは、複数の電力系統入力系11~13に接続される配電装置20が複数の機器A1~A3に配電する場合を例示している。入力系としては、太陽光発電11のような発電系、蓄電池12のような蓄電系、電力会社13のような送電系など、様々な発電方式を採用することができる。機器A1~A3は、電力を消費する家電等の機器である。配電装置20は、電力を分配するブレーカー等であって、入力端子I1~I3と、出力端子O1~O3と、使用傾向学習部21と、記憶部22と、制御部23とを備えている。入力端子I1~I3は、電力を入力するための端子である。出力端子O1~O3は、電力を出力するための端子である。使用傾向学習部21は、電力の使用傾向を学習して制御アルゴリズムを生成する。標準の状態では予めルールが設定されており、そのルールと自身が学習した結果を合わせて制御アルゴリズムを生成するようになっている。記憶部22は、使用傾向学習部21により生成された制御アルゴリズムを記憶する。制御部23は、記憶部22に記憶された制御アルゴリズムに基づいて入力端子I1~I3と出力端子O1~O3の接続形態を制御する。具体的には、ある出力に割り当てる入力を単位時間毎に切り替えて最適な配電を実現する。図2は、記憶部22の記憶内容の一例を示す図である。この表の各行はそれぞれ制御アルゴリズムに相当する。例えば、接続2の制御アルゴリズムは、入力端子I2と出力端子O1とを対応付けている。また、標準の制御アルゴリズムは、標準の状態を意味し、入力端子I1と出力端子O3とを対応付けている。このような標準の制御アルゴリズムの生成方法は特に限定されるものではない。例えば、電力会社13からの電力を入力する入力端子I3を出力端子O3の標準の入力端子とすることも可能である。このように、記憶部22は、入力端子I1~I3と出力端子O1~O3とを結びつける制御アルゴリズムを記憶している。図3は、第1実施形態における配電装置20の動作を示すフローチャートである。まず、制御部23は、制御対象となる出力端子を決定するステップS1。そして、記憶部22を参照し、この出力端子に対応する制御アルゴリズムがあるかどうかを確認するステップS2。ここで、制御アルゴリズムがない場合は、標準的な入力端子を設定するステップS2→S3。一方、制御アルゴリズムがある場合は、その制御アルゴリズムにおいて指定される入力端子を設定するステップS2→S4。これにより、制御対象の出力端子に対して適切な入力端子を設定することができる。最後に、このように設定した入力端子から制御対象の出力端子に電力を供給するステップS5。以上のように、第1実施形態における配電システムでは、電力の使用傾向を学習して制御アルゴリズムを生成し、その制御アルゴリズムに基づいて入力端子I1~I3と出力端子O1~O3の接続形態を制御するようにしている。これにより、入出力系の特徴に適合した配電を実現することができる。すなわち、出力系毎の電力の使用傾向に従って任意のタイミングで入力端子I1~I3を切り替えられるので、配電を適切な状態に制御することができ、建物内の電力使用効率を改善することが可能となる。なお、ここでは、入力端子I1~I3は入力としてしか使用していないが、これに限定されるものではない。すなわち、蓄電池のように入力にも出力にもなるものについては、その端子の入力出力を必要に応じて制御部23が切り替えることも可能である。第2実施形態図4は、第2実施形態における配電システムの構成図である。この配電システムは、図4に示すように、入力端子I1~I3に入力される入力電力量と、出力端子O1~O3から出力される出力電力量を計測する電力計測部24を備えている。また、使用傾向学習部21は、電力計測部24により計測された入力電力量と出力電力量の履歴に基づいて制御アルゴリズムを生成する。具体的には、双方の値の変化を確認して最適な組み合わせを導き出すことで、電力使用や料金などの観点から最適となる入力端子と出力端子の組み合わせを生成し、これを制御アルゴリズムに反映する。その他の構成は第1実施形態と同様である。なお、図4では、電力計測部24は使用傾向学習部21だけに接続されているが、正確には、使用傾向学習部21だけでなく入力端子I1~I3と出力端子O1~O3にも接続されている。図5は、電力計測部24により計測された電力量の推移を示す図である。aは入力系の発電量供給可能電力量の推移を示し、bは出力系の電力使用量の推移を示している。図中の1~Nは時系列番号である。例えば、時系列番号4の時点では、入力端子I1の発電量が5、入力端子I2の発電量が2、出力端子O1の電力使用量が4、出力端子O2の電力使用量が1、出力端子O3の電力使用量が2である。この場合、出力端子O1の需要を満たすためには入力端子I1の発電量が必要であり、また、出力端子O3の需要を満たすためには入力端子I2の発電量が必要である。残った出力端子O2の需要は入力端子I1からしか取れない。そこで、使用傾向学習部21は、図6に示すように、入力端子I1と出力端子O1、入力端子I2と出力端子O3、入力端子I1と出力端子O2をそれぞれ対応付ける。このように日々の時系列のデータを取得して保存していき、ある期間年月日などの統計的な傾向が分かってくれば、それに合わせて制御アルゴリズムを適宜変更することが可能である。例えば、1年間で考えれば、春夏秋冬の季節の移り変わりに伴って、入力となる太陽光発電の発電量は異なり、また、出力となるエアコンや暖房機器の使用頻度も異なってくる。このような月毎の統計を蓄積して統計を取っていくことで、日を追うごとにその建物に最適な内容となるように制御アルゴリズムを改善することができる。あるいは、1ヶ月間で考えれば、土曜日と日曜日は休日になるため、民家などでは電力使用量が上がり、逆に企業などでは電力使用量が下がる。1ヶ月は大体4週間で周期的にこのような電力使用の増減が繰り返されるので、これを学習して制御アルゴリズムに反映する。さらに、1日間で考えると、民家などの電力使用量は、昼間は多いが夜は少ない傾向が考えられる。1日の電力使用量は季節によっても異なる。エアコンを例にすると、夏場は昼間に使うことが多いが、冬場は夜に集中する傾向がある。このように1日間を考える場合でも、前記の1年間や1ヶ月間の時系列データの傾向分析結果を考慮することで、より最適な制御アルゴリズムを生成することができる。以上のように、第2実施形態における配電システムでは、入力電力量と出力電力量の履歴に基づいて制御アルゴリズムを生成するようにしているので、各建物に最適な制御アルゴリズムを動的に生成することができる。また、日を追う毎に最適化度合いが向上するので、機器を交換しなくても常にその建物に最適な制御アルゴリズムを適用することが可能である。なお、ここでは、1年間や1ヶ月間、1日間の統計的傾向を考えたが、これに限定されるものではない。すなわち、使用傾向学習部21がそれぞれの端子の発電量や使用電力量を学習する間隔は任意に設定することができる。また、学習結果から制御アルゴリズムを生成する場合、新しい時系列データを取得すると同時に新しい制御アルゴリズムを生成してもよいし、ある程度の時系列データが溜まってからそれを解析して制御アルゴリズムを生成してもよい。最終的に、時系列データの履歴を使用して制御アルゴリズムを生成するなら、その間隔は問わない。第3実施形態ところで、1つの出力端子に対して複数の制御アルゴリズムが存在する場合がある。そこで、本実施形態では、記憶部22は、制御アルゴリズムの優先度を記憶している。また、制御部23は、記憶部22に記憶されている優先度に基づいて入力端子I1~I3と出力端子O1~O3の接続形態を制御する。図7は、第3実施形態における記憶部22の記憶内容の一例を示す図である。この図に示すように、出力端子O1には、同時に接続2と6の2つの制御アルゴリズムがあり、どちらかを選択しなければならない。接続2の制御アルゴリズムの優先度は2であり、接続6の制御アルゴリズムの優先度は1である。そこで、制御部23は、優先度の高い接続6の制御アルゴリズムを選択するようになっている。図8は、第3実施形態における配電装置20の動作を示すフローチャートである。この図に示すように、制御部23は、制御アルゴリズムを取得し、複数の入力端子と特定の出力端子とを接続する結果となった場合は、それら制御アルゴリズムの優先度を取得するステップS11→S12→S14→S15。そして、既に別の制御アルゴリズムを取得済みである場合はステップS16、その取得済みの制御アルゴリズムと今回の制御アルゴリズムとを比較し、より優先度の高い制御アルゴリズムを選択するステップS17→S18又はS19。ここで、制御アルゴリズムが更新されるタイミングは任意であり、また、その持続期間も制御アルゴリズム毎に決められているものとする。例えば、1つの制御アルゴリズムは朝6時~12時の間だけ適用されるようになっており、それ以降は別の制御アルゴリズムを適用する。または、時系列の変動を含めて1つの制御アルゴリズムを生成してもよい。以上のように、第3実施形態における配電システムでは、制御アルゴリズムの優先度に基づいて入力端子I1~I3と出力端子O1~O3の接続形態を制御するようにしている。これにより、複数の制御アルゴリズムがあった場合でも、より最適な制御アルゴリズムを選択することができ、全体の電力ポリシーを設定して電力使用効率を改善することが可能となる。なお、図7では、優先度を分かりやすくするために入力と出力だけの単純な構成を例示しているが、実際には期限などのパラメータを含むもっと複雑な構成であっても構わない。また、優先度は1を最優先としたが、1が最低優先度で、値が大きいほど高優先度としても構わない。さらに、同じ優先度のものがあった場合にどちらの制御アルゴリズムを選択するかという点は特に限定されるものではない。第4実施形態図9は、第4実施形態における配電システムの構成図である。この配電システムは、図9に示すように、使用傾向学習部21により生成された制御アルゴリズムをアルゴリズム外部入力部31からの入力に基づいて修正するアルゴリズム修正部25を備えている。すなわち、アルゴリズム外部入力部31を用いてユーザーが設定を行うことで、その設定内容を制御アルゴリズムに反映させることができる。例えば、ユーザーが太陽光発電の電力は売電するのではなく、全てエアコン出力端子O3で使用したいと考えてその設定を行った場合、その設定内容がアルゴリズム修正部25を経て使用傾向学習部21に伝達される。そこで、使用傾向学習部21は、伝達された設定内容に基づいて制御アルゴリズムを生成する。その他の構成は、第1~第3実施形態のいずれかと同様である。図10は、第4実施形態における記憶部22の記憶内容の一例を示す図である。ここでは、出力端子O3に対して入力端子I3が設定されていた状況において、ユーザーが太陽光発電11を優先させる旨の接続4を要求したものと仮定する。この場合、使用傾向学習部21は、ユーザーの意向を反映して接続4の優先度を最高にし、従来の接続1の優先度を下げる。もちろん、太陽光発電11は夜中は発電されていないため、夜は電力会社13を優先させる旨の接続1を採用するようにしても構わない。以上のように、第4実施形態における配電システムでは、使用傾向学習部21により生成された制御アルゴリズムを外部からの入力に基づいて修正するようにしている。すなわち、自動的に生成された制御アルゴリズムでは不十分な部分をユーザーが修正することで、ユーザーの意志を制御アルゴリズムに反映させることができる。これにより、単に効率だけの制御アルゴリズムではなく、ユーザーの満足も得られる制御アルゴリズムを生成することが可能となる。なお、ここでは主に配電装置20の構成について説明したが、このような配電装置20が備える特徴的な処理部をステップとする配電方法として実現したり、それらのステップをコンピュータに実行させる配電プログラムとして実現したりすることもできる。このようなプログラムは、CD-ROM等の記録媒体やインターネット等の伝送媒体を介して配信することができるのはいうまでもない。