各人が複数種の利用者カテゴリーのいずれかに分類される複数の利用者に共用される共用装置を管理する管理装置であって、各々が異なる時間範囲に対応し、各々が所定の時間幅を有する複数の時間区分が定義され、前記時間区分毎に、対応する時間範囲において、前記共用装置を利用できる利用可能エリアを退出した利用者が前記利用可能エリアに戻る確率が再入確率として前記時間区分毎に定義される再入時間モデルが複数含まれ、各再入時間モデルが対象としている利用者カテゴリーが定義される再入時間モデル情報と、利用者毎に利用者の識別子と利用者が分類される利用者カテゴリーとが対応付けられた利用者情報とを記憶する情報記憶部と、前記利用可能エリアから退出した利用者の識別子を退出利用者の識別子として検知するとともに、前記情報記憶部により記憶された利用者情報を参照し、検知した識別子に対応する利用者カテゴリーを退出利用者の利用者カテゴリーとして判別する退出検知部と、退出利用者毎に、前記退出検知部が判別した利用者カテゴリーに対応する再入時間モデルを前記情報記憶部により記憶された再入時間モデル情報から抽出し、抽出した再入時間モデルで定義されている各時間区分の再入確率に基づいていずれかの時間区分を選択し、選択した時間区分に対応する時間範囲と、前記退出検知部が退出利用者の識別子を検知した検知時刻とに基づき、退出利用者が前記利用可能エリアに戻ってくると予測される時刻を予測再入時刻として算出する予測再入時刻算出部と、前記予測再入時刻算出部により予測再入時刻が算出された退出利用者に対して、予測再入時刻までの時間が重複している重複時間帯を導出し、予測再入時刻までの時間が重複時間帯において重複している退出利用者の人数が閾値以上である場合に、前記共用装置の動作モードを省電力モードにする動作モード制御部とを備えることを特徴とする管理装置。前記予測再入時刻算出部は、前記各時間区分の内、再入確率が閾値以上の時間区分を選択することを特徴とする請求項1記載の管理装置。前記予測再入時刻算出部は、再入確率が閾値以上の時間区分が複数有る場合に、前記各時間区分の内、再入確率が最大の時間区分を選択することを特徴とする請求項2記載の管理装置。前記情報記憶部は、各時間区分の時間範囲の始期と終期とが相対時間の時間値により定義されている再入時間モデルが含まれる再入時間モデル情報を記憶しており、前記予測再入時刻算出部は、退出利用者毎に、抽出した再入時間モデルで定義されている複数の時間区分の内、対応する時間範囲の始期の時間値が、検知時刻からの経過時間の時間値を超えている時間区分を選択し、選択した時間区分の再入確率を用いて再入時間モデルを更新し、更新した再入時間モデルに基づき、前記再入時間モデルが更新された退出利用者の予測再入時刻を新たに算出することを特徴とする請求項1~3いずれか記載の管理装置。前記予測再入時刻算出部は、複数の時間区分を選択した場合に、選択した複数の時間区分の再入確率の合計値に対する各時間区分の再入確率の比率を、選択した時間区分毎に算出し、算出した各時間区分の比率を各時間区分の新たな再入確率とする再入時間モデルに更新することを特徴とする請求項4記載の管理装置。前記管理装置は、更に、利用者が前記利用可能エリアを退出する退出イベントの開始時刻と終了時刻とを前記利用者毎に記憶するスケジュール記憶部と、利用者が前記退出イベントの開始時刻から遅延して前記利用可能エリアを退出する遅延時間の閾値を前記利用者毎に記憶する遅延時間記憶部と、前記退出検知部により退出利用者の識別子が検知された検知時刻が、前記スケジュール記憶部により記憶された前記退出利用者の退出イベントの開始時刻に前記遅延時間記憶部により記憶された遅延時間の閾値を加算して得られる時刻よりも後であるか否かを判定する検知時刻判定部とを備え、前記予測再入時刻算出部は、前記検知時刻判定部により、前記検知時刻が、前記退出イベントの開始時刻に前記遅延時間の閾値を加算して得られる時刻よりも後でないと判定された場合に、前記検知時刻判定部により判定の対象とされた退出イベントの終了時刻を前記退出利用者の予測再入時刻とし、前記検知時刻判定部により、前記検知時刻が、前記退出イベントの開始時刻に前記遅延時間の閾値を加算して得られる時刻よりも後であると判定された場合に、前記情報記憶部により記憶された再入時間モデル情報から前記退出利用者の再入時間モデルを抽出し、抽出した再入時間モデルに基づき前記退出利用者の予測再入時刻を算出することを特徴とする請求項1~5いずれか記載の管理装置。前記管理装置は、更に、各利用者が前記利用可能エリアから退出した時刻と、前記利用可能エリアに戻ってきた時刻との履歴から前記各利用者が前記利用可能エリアを退出してから戻ってくるまでの再入時間の履歴を作成する再入時間履歴作成部と、各々が異なる時間範囲に対応し、各々が所定の時間幅を有する複数の時間区分が定義され、前記再入時間履歴作成部により作成された履歴に含まれる再入時間が、各時間区分が対応する時間範囲に該当する確率が前記時間区分毎に定義される個別再入時間モデルを前記利用者毎に作成する個別再入時間モデル作成部と、前記個別再入時間モデル作成部により作成された前記利用者毎の個別再入時間モデルが互いに類似するか否かを判定し、互いに類似すると判定した個別再入時間モデルを同じグループにグルーピングし、同じグループにグルーピングした個別再入時間モデルに基づき、前記再入時間モデルをグループ毎に作成し、作成した再入時間モデルを当該再入時間モデルが作成されたグループに含まれる各利用者の利用者カテゴリーに対応付けて再入時間モデル情報を作成する再入時間モデル情報作成部とを備え、前記情報記憶部は、前記再入時間モデル情報作成部により作成された再入時間モデル情報を記憶することを特徴とする請求項1~6いずれか記載の管理装置。前記情報記憶部は、所定の時間帯毎に対応した複数の再入時間モデル情報を記憶し、前記予測再入時刻算出部は、前記複数の再入時間モデル情報の内、前記退出検知部により退出利用者の識別子が検知された検知時刻に対応する時間帯の再入時間モデル情報から再入時間モデルを抽出することを特徴とする請求項1~7いずれか記載の管理装置。前記個別再入時間モデル作成部は、前記所定の時間帯毎に個別再入時間モデルを作成し、前記再入時間モデル情報作成部は、前記個別再入時間モデル作成部により作成された前記所定の時間帯毎の個別再入時間モデルに基づき、前記所定の時間帯毎の再入時間モデルを作成し、作成した再入時間モデルに基づき、前記所定の時間帯毎の再入時間モデル情報を作成し、前記情報記憶部は、前記再入時間モデル情報作成部により作成された前記所定の時間帯毎の再入時間モデル情報を記憶することを特徴とする請求項7記載の管理装置。前記再入時間モデル情報作成部は、クラスター分析により、前記個別再入時間モデルが互いに類似するか否かを判定することを特徴とする請求項7又は9記載の管理装置。各人が複数種の利用者カテゴリーのいずれかに分類される複数の利用者に共用される共用装置をコンピュータが管理する管理方法であって、各々が異なる時間範囲に対応し、各々が所定の時間幅を有する複数の時間区分が定義され、前記時間区分毎に、対応する時間範囲において、前記共用装置を利用できる利用可能エリアを退出した利用者が前記利用可能エリアに戻る確率が再入確率として前記時間区分毎に定義される再入時間モデルが複数含まれ、各再入時間モデルが対象としている利用者カテゴリーが定義される再入時間モデル情報と、利用者毎に利用者の識別子と利用者が分類される利用者カテゴリーとが対応付けられた利用者情報とをコンピュータが所定の記憶領域に記憶する情報記憶ステップと、コンピュータが、前記利用可能エリアから退出した利用者の識別子を退出利用者の識別子として検知するとともに、前記利用者情報を参照し、検知した識別子に対応する利用者カテゴリーを退出利用者の利用者カテゴリーとして判別する退出検知ステップと、コンピュータが、退出利用者毎に、前記退出検知ステップが判別した利用者カテゴリーに対応する再入時間モデルを前記再入時間モデル情報から抽出し、抽出した再入時間モデルで定義されている各時間区分の再入確率に基づいていずれかの時間区分を選択し、選択した時間区分に対応する時間範囲と、前記退出検知ステップが退出利用者の識別子を検知した検知時刻とに基づき、退出利用者が前記利用可能エリアに戻ってくると予測される時刻を予測再入時刻として算出する予測再入時刻算出ステップと、コンピュータが、前記予測再入時刻算出ステップにより予測再入時刻が算出された退出利用者に対して、予測再入時刻までの時間が重複している重複時間帯を導出し、予測再入時刻までの時間が重複時間帯において重複している退出利用者の人数が閾値以上である場合に、前記共用装置の動作モードを省電力モードにする動作モード制御ステップとを備えることを特徴とする管理方法。各人が複数種の利用者カテゴリーのいずれかに分類される複数の利用者に共用される共用装置を管理するコンピュータに、各々が異なる時間範囲に対応し、各々が所定の時間幅を有する複数の時間区分が定義され、前記時間区分毎に、対応する時間範囲において、前記共用装置を利用できる利用可能エリアを退出した利用者が前記利用可能エリアに戻る確率が再入確率として前記時間区分毎に定義される再入時間モデルが複数含まれ、各再入時間モデルが対象としている利用者カテゴリーが定義される再入時間モデル情報と、利用者毎に利用者の識別子と利用者が分類される利用者カテゴリーとが対応付けられた利用者情報とを所定の記憶領域に記憶する情報記憶ステップと、前記利用可能エリアから退出した利用者の識別子を退出利用者の識別子として検知するとともに、前記利用者情報を参照し、検知した識別子に対応する利用者カテゴリーを退出利用者の利用者カテゴリーとして判別する退出検知ステップと、退出利用者毎に、前記退出検知ステップが判別した利用者カテゴリーに対応する再入時間モデルを前記再入時間モデル情報から抽出し、抽出した再入時間モデルで定義されている各時間区分の再入確率に基づいていずれかの時間区分を選択し、選択した時間区分に対応する時間範囲と、前記退出検知ステップが退出利用者の識別子を検知した検知時刻とに基づき、退出利用者が前記利用可能エリアに戻ってくると予測される時刻を予測再入時刻として算出する予測再入時刻算出ステップと、前記予測再入時刻算出ステップにより予測再入時刻が算出された退出利用者に対して、予測再入時刻までの時間が重複している重複時間帯を導出し、予測再入時刻までの時間が重複時間帯において重複している退出利用者の人数が閾値以上である場合に、前記共用装置の動作モードを省電力モードにする動作モード制御ステップとを実行させることを特徴とするプログラム。しかし、従来のシステムは、機器個別の省エネルギー制御はできても、組織や利用者の行動パターンに合わせた省エネルギーポリシーと整合性をとることができない。また、従来のシステムは、機器の利用状態に応じて一定の省エネルギー制御ルールを設定するため、利用者によっては利便性や快適性を損なう可能性がある。すなわち、従来のシステムは、組織全体での省エネルギーポリシーを満足させつつ、個別の機器の制御レベルを調整することができない。そのため、従来のシステムは、組織全体では省エネルギーの目標を実現できているのに、必要以上に個別の機器の省エネルギーレベルを強くしてしまい、利用者の利便性や快適性を悪化させる事態を引き起こす可能性がある。また、従来のシステムは、利用者が異動で新しい組織に移った場合や、新たに採用された場合に、最適な省電力ポリシーを適用することができない。さらに、従来のシステムは、利用者が時間帯ごとに、異なる動作を行っている事に対応することができない。これらの課題を解決する為には、利用者を所属する組織や役職、役割等で分類し、その分類ごとに省電力制御ポリシーを作成し、利用者に適用する必要がある。この発明は前記のような課題を解決することを主な目的とするもので、例えば、利用者の利便性や快適性の悪化を低減することが可能である、IT機器の省電力制御を行う管理装置を実現することを主な目的とする。この発明に係る管理装置は、各人が複数種の利用者カテゴリーのいずれかに分類される複数の利用者に共用される共用装置を管理し、各々が異なる時間範囲に対応し、各々が所定の時間幅を有する複数の時間区分が定義され、前記時間区分毎に、対応する時間範囲において、前記共用装置を利用できる利用可能エリアを退出した利用者が前記利用可能エリアに戻る確率が再入確率として前記時間区分毎に定義される再入時間モデルが複数含まれ、各再入時間モデルが対象としている利用者カテゴリーが定義される再入時間モデル情報と、利用者毎に利用者の識別子と利用者が分類される利用者カテゴリーとが対応付けられた利用者情報とを記憶する情報記憶部と、前記利用可能エリアから退出した利用者の識別子を退出利用者の識別子として検知するとともに、前記情報記憶部により記憶された利用者情報を参照し、検知した識別子に対応する利用者カテゴリーを退出利用者の利用者カテゴリーとして判別する退出検知部と、退出利用者毎に、前記退出検知部が判別した利用者カテゴリーに対応する再入時間モデルを前記情報記憶部により記憶された再入時間モデル情報から抽出し、抽出した再入時間モデルで定義されている各時間区分の再入確率に基づいていずれかの時間区分を選択し、選択した時間区分に対応する時間範囲と、前記退出検知部が退出利用者の識別子を検知した検知時刻とに基づき、退出利用者が前記利用可能エリアに戻ってくると予測される時刻を予測再入時刻として算出する予測再入時刻算出部と、前記予測再入時刻算出部により予測再入時刻が算出された退出利用者に対して、予測再入時刻までの時間が重複している重複時間帯を導出し、予測再入時刻までの時間が重複時間帯において重複している退出利用者の人数が閾値以上である場合に、前記共用装置の動作モードを省電力モードにする動作モード制御部とを備えることを特徴とする。この発明に係る管理装置は、利用者を組織、組織での役職、組織内での役割等の組合せによるカテゴリーで分類し、カテゴリー毎にIT機器の省電力制御を行う。利用者はカテゴリー毎に類似の行動パターンを示す傾向が有る為、この発明に係る管理装置は、例えば、利用者の利便性や快適性の悪化を低減することが可能である。実施の形態1.管理装置の概要図1は、管理装置の構成の例を示す図である。ここで、管理装置100は、複数の利用者に共用される共用装置141を管理し、省電力制御を行う省電力制御装置である。管理装置100と共用装置141とは、例えばLANLocalAreaNetworkなどのネットワーク150で接続されている。勤怠情報管理部131は、利用者の勤怠情報を管理する。人事情報記憶部132は、利用者の人事情報を記憶する。人事情報には、利用者の従業員番号などの識別子と、所属、役職、組織上での役割などの情報が含まれる。ここで、利用者の組織上での役割とは、例えば環境委員や安全委員などである。また、所属は、一時的なプロジェクトでの所属であっても良い。行動監視部111は、例えば利用者が身につけているRFIDRadioFrequencyIdentificationチップなどを用いて利用者の行動を監視する。そして、行動監視部111は、利用者が共用装置141を利用できるエリア以降、利用者が共用装置141を利用できるエリアを利用可能エリアと称するへの入室と退室とを監視する。行動監視部111は、退出検知部に対応する。ここで利用可能エリアは、共用装置141が設置された例えば企業のオフィスなどの部屋である。行動監視部111は、例えばオフィスなどの部屋の扉などを利用者が通過する際に、利用者の従業員番号などの識別子を検知する。すなわち、行動監視部111は、利用可能エリアから退出した利用者以降、退出した利用者を退出利用者と称するの識別子を検知する。また、行動監視部111は、退出利用者の識別子が検知された検知時刻が会議などのイベントに関連するか否かを判定する。行動監視部111は、検知時刻判定部にも対応する。ここで、行動監視部111は、例えばオフィスが有る建物の玄関や、企業の敷地の門を利用者が通過した際に、利用者の識別子を検知しても良い。入退室時間記憶部133は、行動監視部111により監視された利用者が利用可能エリアへ入室した時刻と退室した時刻との履歴を記憶する。入退室時間記憶部133が履歴を記憶する期間は、調査期間として定められた特定の期間であっても良いし、常時でも良い。スケジュール記憶部134は、利用者の会議や出張等のスケジュールを記憶する。ここで、会議や出張等など、利用者が利用可能エリアを退出して参加するイベントを以降退出イベントと称する。スケジュール記憶部134は、退出イベントの開始時刻と終了時刻とを利用者毎に記憶する。また、スケジュール記憶部134は、予定されている退出イベントの開始時刻、終了時刻と、過去に利用者が参加した退出イベントの開始時刻、終了時刻とを記憶している。行動パターン生成部101は、再入時間履歴作成部102、個別再入時間モデル作成部103、再入時間モデル情報作成部104、イベント遅延時間生成部106、利用者情報作成部107とから構成される。再入時間履歴作成部102は、入退室時間記憶部133が記憶する各利用者が利用可能エリアから退出した時刻と、利用可能エリアに戻ってきた時刻との履歴から各利用者が利用可能エリアを退出してから戻ってくるまでの時間の履歴を作成する。ここで、利用者が利用可能エリアを退出してから戻ってくるまでの時間を以降再入時間と称する。再入時間履歴作成部102は、退室時間生成部とも言える。個別再入時間モデル作成部103は、再入時間履歴作成部102が作成した再入時間の履歴から、利用者毎に個別再入時間モデルを作成する。ここで個別再入時間モデルとは、利用者毎の再入時間の確率分布を示すモデルである。詳細は後述する。利用者情報作成部107は、人事情報記憶部132が記憶する人事情報から利用者情報を作成する。利用者情報は、利用者毎に利用者の従業員番号などの識別子と、利用者が分類される利用者カテゴリーとが対応付けられている詳細は後述。ここで、利用者カテゴリーとは利用者の所属、役職、組織上での役割などの情報の組み合わせである。そして、利用者各人は、複数種の利用者カテゴリーのいずれかに分類される。利用者情報作成部107は、利用者が分類されるパターンを生成するパターン生成部とも言える。再入時間モデル情報作成部104は、個別再入時間モデル作成部103が作成した個別再入時間モデルから各利用者の利用者カテゴリーに対応付けた再入時間モデル情報詳細は後述を作成する。再入時間モデル情報作成部104は、確率分布を示すモデルである個別再入時間モデルを集約して再入時間モデル情報を作成する確率情報集約部とも言える。イベント遅延時間生成部106は、利用者が会議などの退出イベントの開始時刻から遅延して利用可能エリアを退出する遅延時間以降、利用者が退出イベントの開始時刻から遅延して利用可能エリアを退出する遅延時間をイベント遅延時間と称するの履歴からイベント遅延時間テーブル詳細は後述を作成する。イベント遅延時間テーブル詳細は後述には、利用者毎のイベント遅延時間の閾値が示される。行動パターン情報DBDataBase105は、再入時間モデル情報作成部104が作成した再入時間モデル情報詳細は後述と、イベント遅延時間生成部106が作成したイベント遅延時間テーブル詳細は後述と、利用者情報作成部107が作成した利用者情報詳細は後述とを記憶する。行動パターン情報DB105は、情報記憶部と、遅延時間記憶部とに対応する。予測再入時刻算出部112は、退出利用者が利用可能エリアに戻ってくると予測される時刻以降、退出利用者が利用可能エリアに戻ってくると予測される時刻を予測再入時刻と称するを算出する。予測再入時刻算出部112は、利用者の動作を予測判定する動作判定部とも言える。共用装置制御部121は、共用装置141の動作モードを制御して省電力モードにする。共用装置制御部121は、動作モード制御部に対応する。なお、図示は省略するが、管理装置100は、時計を備えており、本実施の形態で説明する~時刻や~時間を計測することが可能であり、本実施の形態で説明する~部は、この時計の計測データを取得することが可能である。個別再入時間モデル作成処理の説明図2、図3、図4、図5を用いて個別再入時間モデルの作成処理の説明をする。図2は、再入時間モデル情報とイベント遅延時間テーブル作成の処理を示すフローチャートである。図3は、人事情報の例を示す図である。図4は、利用者情報の例を示す図である。図5は、個別再入時間モデルの例を示す図である。まず、利用者情報作成部107は、人事情報記憶部132が記憶する人事情報300図3から共用装置141の利用者の識別子、所属、役職、組織上での役割などの属性情報の一覧を取得する図2のS301。そして、利用者情報作成部107は、取得した一覧から所属、役職、組織上での役割の組み合わせ情報である利用者カテゴリーを作成する図2のS302。例えば、図3に示すCさんの利用者カテゴリーは総務部課長となり、Eさんの利用者カテゴリーは総務部一般社員安全委員となる。そして、利用者情報作成部107は、各利用者カテゴリーに属する利用者の一覧である利用者情報301図4を作成する図2のS303。そして、行動パターン情報DB105は、利用者情報作成部107の作成した利用者情報301を記憶する。次に、再入時間履歴作成部102は、入退室時間記憶部133が記憶する各利用者が利用可能エリアから退出した時刻と、利用可能エリアに戻ってきた時刻との履歴を取得する図2のS304。上述したように、利用者が利用可能エリアから退出した時刻を退出時刻と称し、利用者が利用可能エリアに戻ってきた時刻を再入時刻と称する。そして、再入時間履歴作成部102は、取得した履歴の退出時刻と、再入時刻との差分から再入時間を算出する。そして、再入時間履歴作成部102は、再入時間と再入時間が算出された退出時刻とを関連付けたリストである再入時間の履歴図示は省略を利用者毎に作成する図2のS305。次に、個別再入時間モデル作成部103は、再入時間履歴作成部102が利用者毎に作成したリストの再入時間がそれぞれ関連付けられている退出時刻に基づき、再入時間を所定の時間帯毎に分類する。そして、以下で説明の処理により、個別再入時間モデル作成部103は、利用者毎の個別再入時間モデル302図5を作成する図2のS306。ここで、所定の時間帯とは、例えば、午前の就業時間9~12時、昼食時間12~13時、午後の就業時間13~17時、休憩時間17時~17時半、残業時間17時半以降などである。この時間帯の分類は、フレックスタイム等が導入されている場合には、更に詳細化されるものである。個別再入時間モデル作成部103は、所定の時間帯毎に分類された再入時間から、所定の時間帯毎の再入時間の確率分布である個別再入時間モデル302を作成する。個別再入時間モデル302は、各々が異なる時間範囲に対応し、各々が所定の時間幅を有する複数の時間区分が定義される。例えば、図5のように、時間区分は、0~5分未満5~10分未満以下省略のように、異なる時間範囲で、所定の時間幅例えば5分間を有する。そして、個別再入時間モデル作成部103は、再入時間履歴作成部102により作成された履歴に含まれる再入時間が、各時間区分が対応する時間範囲に該当する確率を算出する。例えば、個別再入時間モデル作成部103は9~12時の時間帯において、履歴に含まれる再入時間が0~5分未満の数を、9~12時の時間帯において、履歴に含まれる再入時間の全数で除算することで、0~5分未満の時間区分における再入時間の確率を算出する。つまり、各所定の時間帯毎の確率の合計は、1.0になる。そして、個別再入時間モデル作成部103は算出した確率を時間区分毎に定義し、図5に示すような個別再入時間モデル302を作成する。例えば、図5に示す個別再入時間モデル302は、図3に示すAさんの個別再入時間モデルであるとする。Aさんは、例えば、午前の就業時間9~12時においては、0~5分未満の確率が0.9なので、利用可能エリアを退出してもすぐに戻ってくる傾向があると言える。再入時間モデル情報作成処理の説明次に、図2、図6、図7を用いて再入時間モデル情報の作成処理の説明をする。図6は、個別再入時間モデルを抽出した一覧の例を示す図である。図7は、再入時間モデル情報の例を示す図である。再入時間モデル情報作成部104は、所定の時間帯毎に、類似する個別再入時間モデル302を集約し、再入時間モデル情報を作成する図2のS307。具体例を用いて説明する。例えば図5のような利用者毎の個別再入時間モデル302から、9~12時における個別再入時間モデルを利用者毎に抽出し、一覧にしたものが図6の例である。ここで、再入時間モデル情報作成部104は個別再入時間モデル作成部103により作成された利用者毎の個別再入時間モデルが互いに類似するか否かを判定し、互いに類似すると判定した個別再入時間モデルを同じグループにグルーピングする。再入時間モデル情報作成部104は、例えば、クラスター分析により、個別再入時間モデルが互いに類似するか否かを判定する。例えば、再入時間モデル情報作成部104が、図6に示すAさんとBさんとCさんとの個別再入時間モデルの類似判定を行う例を説明する。例えば、再入時間モデル情報作成部104は、AさんとBさんとの距離を求める。距離を求める方法は、AさんとBさんとで同じ時間区分における確率の差の2乗を各時間区分について求め、各時間区分について求めた確率の差の2乗の総和の平方根を計算する。まず、図6に示すAさんとBさんとの距離は、以下で計算される。√0.9-0.120.1-0.92=約1.13一方、図6に示すBさんとCさんとの距離は、以下で計算される。√0.1-0.120.9-0.92=0すなわち、BさんとCさんとの距離は0と近い為、BさんとCさんとの個別再入時間モデルは類似していると再入時間モデル情報作成部104は判定する。そして、再入時間モデル情報作成部104はBさんとCさんとを同じグループにグルーピングする。そして、例えば、類似判断の閾値として、予め1.0という値が設定されていたとすると、AさんとBさんとの距離は、約1.13で閾値よりも大きい為、AさんとBさんとの個別再入時間モデルは類似しないと再入時間モデル情報作成部104は判定する。ここで、例えば、再入時間モデル情報作成部104が、図6に示すAさんとDさんとの個別再入時間モデルの類似判定を行う例を説明する。AさんとDさんとの距離は、以下で計算される。√0.9-0.820.1-0.22=約0.14そして、約0.14は例えば1.0という類似判断の閾値よりも小さい為、AさんとDさんとの個別再入時間モデルは類似していると再入時間モデル情報作成部104は判定する。そして、再入時間モデル情報作成部104はAさんとDさんとを同じグループにグルーピングする。そして、再入時間モデル情報作成部104は、同じグループにグルーピングした個別再入時間モデルに基づき、再入時間モデルをグループ毎に作成し、作成した再入時間モデルを当該再入時間モデルが作成されたグループに含まれる各利用者の利用者カテゴリーに対応付けて再入時間モデルを作成する。すなわち、再入時間モデル情報作成部104は、同じグループ例えばグループAとするにグルーピングした図6に示すAさんとDさんとの個別再入時間モデルの数値の例えば平均値を算出し、算出された平均値をグループAの再入時間モデルとする。図6に示す9~12時における個別再入時間モデル302から、9~12時における再入時間モデル303aを作成したものが図7である。ここで図7に示すグループAの再入時間モデル303aは、総務部部長と総務部一般社員環境委員との利用者カテゴリーに対応付けされている。また、図7に示すグループBの再入時間モデル303bは、図6のBさんとCさんとが同じグループにグルーピングされて算出されたもので、総務部課長の利用者カテゴリーに対応付けされている。利用者カテゴリーが同じ利用者同士は、類似した行動パターンを有することが多い為、再入時間モデル情報作成部104は、上記のようなグルーピングにより、結果的に利用者カテゴリー毎にグルーピングされた再入時間モデル303を作成することになる。すなわち、再入時間モデル303は、対応する利用者カテゴリーの行動パターンを示しているとも言える。すなわち、再入時間モデル情報作成部104は、利用者カテゴリー毎に対応する複数の再入時間モデル303から再入時間モデル情報304を作成する。また、所定の時間帯例えば午前中や午後など毎に利用者の行動パターンは変わるので、個別再入時間モデル作成部103は、所定の時間帯毎に個別再入時間モデル302を作成する。そして、再入時間モデル情報作成部104は、個別再入時間モデル作成部103により作成された所定の時間帯毎の個別再入時間モデル302に基づき、所定の時間帯毎の再入時間モデル303を作成する。そして、再入時間モデル情報作成部104は、作成した再入時間モデル303に基づき、所定の時間帯毎の再入時間モデル情報304を作成する。そして、行動パターン情報DB105は、再入時間モデル情報作成部104により作成された所定の時間帯毎の再入時間モデル情報304を記憶する図2のS308。すなわち、行動パターン情報DB105は、再入時間モデル303が複数含まれる再入時間モデル情報304を記憶する。ここで、再入時間モデル303は、個別再入時間モデル302で説明の通り、時間区分の各々が異なる時間範囲に対応し、各々が所定の時間幅を有する複数の時間区分が定義されている。そして、再入時間モデル303は、複数の時間区分に対応する時間範囲において、退出利用者が利用可能エリアに戻る確率以降、複数の時間区分に対応する時間範囲において、退出利用者が利用可能エリアに戻る確率を再入確率と称するが時間区分毎に定義されている。例えば、図7に示すグループAの再入時間モデル303aは、0~5分未満の時間範囲において、0.85の再入確率が定義されている。また、再入時間モデル情報304は、各再入時間モデル303が対象としている利用者カテゴリーが定義される。例えば、図7に示す再入時間モデル情報304は、グループBの再入時間モデル303bが対象としている利用者カテゴリー総務部課長が定義されている。イベント遅延時間テーブル作成処理の説明図2、図8を用いてイベント遅延時間テーブルの作成処理の説明をする。図8は、イベント遅延時間テーブルの例を示す図である。イベント遅延時間生成部106は、スケジュール記憶部134が記憶する利用者毎の退出イベントの開始時刻の内、過去に利用者が出席した退出イベントの開始時刻を取得する図2のS309。そして、イベント遅延時間生成部106は、入退室時間記憶部133が記憶する利用者の退出時刻と、退出イベントの開始時刻を比較し図2のS310、退出イベントの開始時刻と利用者の退出時刻との差分からイベント遅延時間を算出する図2のS311。そして、イベント遅延時間生成部106は、利用者毎に、所定の時間帯毎のイベント遅延時間テーブルを作成する。そして、行動パターン情報DB105は、イベント遅延時間生成部106が作成したイベント遅延時間テーブルを記憶する。例えば、図8は、図3のJさんのイベント遅延時間テーブル305の例である。このイベント遅延時間テーブル305が示すイベント遅延時間は、過去の履歴から算出されるイベント遅延時間の例えば平均値であって良い。このイベント遅延時間テーブル305は、会議や出張等の退出イベントが実施された場合に、利用者が退出イベントの開始時刻から何分後に退出離席するかの傾向を示すデータベースである。利用者が、イベント開始時刻より前に退出離席する場合は、マイナスの値で表現し、イベント開始時刻より後に退出離席する場合は、プラスの値で表現しても良い。省電力モード制御処理の説明、図9のS101~S102次に、行動監視部111と予測再入時刻算出部112による共用装置141の省電力モード制御の処理を説明する。図9は、省電力モード制御処理の全体の流れを示すフローチャートである。図10は、退出イベントの参加予測処理を示すフローチャートである。まず、行動監視部111は、利用者が利用可能エリアから退出した場合に、利用者の識別子を検知し、新たな退出利用者が存在すると判定する図9のS101。次に、行動監視部111は、検知した退出利用者が会議などの退出イベントに参加するか否かを予測する図9のS102。具体的な方法は、図10のフローチャートを用いて説明する。図10のフローチャートは、図9のS102のステップを詳細に示したものである。まず、行動監視部111は、スケジュール記憶部134に退出した利用者が参加予定の会議などの退出イベントがスケジュールとして記憶されているか否かを判定する図10のS501。利用者が参加予定の退出イベントが無い場合図10のS501のNOは、行動監視部111は、退出利用者が退出イベントには参加しないと判定する図9のS102のNO。そして、次の処理は図9のS104となる。そして、退出イベントが有る場合図10のS501のYES、行動監視部111は、スケジュール記憶部134から退出イベントの開始時刻を抽出する図10のS502。そして、行動監視部111は、退出時刻が行動パターン情報DB105の記憶するイベント遅延時間テーブル305に分類されている時間帯のいずれに該当するかを特定する図10のS503。ここで、例えば、行動監視部111が退出利用者Jさんの識別子を10時に検知したとすると、イベント遅延時間テーブル305図8に分類されている時間帯の9~12時に該当すると行動監視部111は特定する。次に、行動監視部111は、行動パターン情報DB105により記憶されたイベント遅延時間の閾値を抽出する図10のS504。具体的には、行動監視部111は、イベント遅延時間テーブル305図8の時間帯9~12時における最大値である10分を閾値に設定する。ここで、行動監視部111は、イベント遅延時間テーブル305に定義されたイベント内容会議、講習、出張に関わらず、イベント遅延時間の最大値を閾値に設定することが可能である。また、行動監視部111は、スケジュール記憶部134から抽出した退出イベントの内容を例えば出張を識別することも可能である。そして、行動監視部111は、退出イベントを出張と識別した上で、イベント遅延時間テーブル305図8の時間帯9~12時における出張のイベント遅延時間10分を閾値に設定することも可能である。そして、行動監視部111は、退出利用者の識別子を検知した検知時刻が、退出イベントの開始時間にイベント遅延時間の閾値を加算して得られた時刻よりも後で有るか否かを判定する図10のS505。検知時刻が、退出イベントの開始時刻にイベント遅延時間の閾値を加算して得られる時刻よりも後でないと判定した場合図10のS505のNOに、行動監視部111は、退出利用者が退出イベントに参加すると予測する図9のS102のYES。そして、次の処理は図9のS103となる。一方、検知時刻が、退出イベントの開始時刻にイベント遅延時間の閾値を加算して得られる時刻よりも後であると判定した場合図10のS505のYESに、行動監視部111は、退出利用者が退出イベントに参加しないと予測する図9のS102のNO。そして、次の処理は図9のS104となる。省電力モード制御処理の説明、図9のS103行動監視部111が、退出利用者が退出イベントに参加すると予測した場合、予測再入時刻算出部112は、行動監視部111により判定の対象とされた退出イベントの終了時刻を退出利用者の予測再入時刻とする。ここで、予測再入時刻算出部112が、退出イベントの終了時刻を退出利用者の予測再入時刻とする場合は、利用者の行動が推定出来る情報に基づき、管理装置100は、共用装置141の制御内容制御パターンを補正しているとも言える。省電力モード制御処理の説明、図9のS104一方、行動監視部111が、退出利用者が退出イベントに参加しないと予測した場合に、予測再入時刻算出部112は、行動パターン情報DB105が記憶する再入時間モデル情報304から該当する再入時間モデル303を抽出する図9のS104。具体的には、まず、行動監視部111は行動パターン情報DB105により記憶された利用者情報図4を参照し、検知した識別子に対応する利用者カテゴリーを退出利用者の利用者カテゴリーとして判別する。次に、予測再入時刻算出部112は、行動監視部111の検知時刻に対応する時間帯の再入時間モデル303であり、行動監視部111が判別した利用者カテゴリーに対応する再入時間モデル303を行動パターン情報DB105により記憶された再入時間モデル情報304から抽出する。例えば、行動監視部111が10:00に、退出利用者の識別子として75002を検知した場合、行動監視部111は利用者情報図4を参照し、利用者カテゴリーは総務部部長であると判別する。そして、予測再入時刻算出部112は、9時~12時における再入時間モデル情報304図7から利用者カテゴリー総務部部長に対応したグループAの再入時間モデル303aを抽出する。図9のS101において、新たな退出利用者が検知される毎に図9のS101のYES、図9のS103もしくは図9のS104の処理が行われ、S104の処理が行われる場合、予測再入時刻算出部112は、退出利用者毎に再入時間モデル303aを抽出する。そして、図9のS101において、新たな退出利用者が検知されない場合図9のS101のNO、もしくは、S104又はS103の処理が行われた後は、次に説明する図9のS105の処理が行われる。省電力モード制御処理の説明、図9のS105~S107ここで、図11、図12、図13、図14を用いて、図9のS105~S107の処理を説明する。図11は、再入時間モデルの第1の例を示す図である。図12は、再入時間モデルの第2の例を示す図である。図13は、再入時間モデルの第3の例を示す図である。図14は、再入時間モデルの第4の例を示す図である。まず、行動監視部111が10:00に、退出利用者の識別子として75002を検知され、退出イベントには参加しないと判定されたと想定する。その場合、前述の通り図7の再入時間モデル303aが抽出される。説明を分かりやすくする為、Aさんに対応して抽出された再入時間モデル303aを改めて、図11に示す。実際の動作においては、利用者名が識別される必要は無いが、説明を分かりやすくする為に、ここでは利用者名も明記しておく。そして、図9のS105において、予測再入時刻算出部112は、検知時刻からの経過時間に基づき、判定を行っている。ここでは、経過時間が0分であり、時間が経過していないとして図9のS105のNO、S107の処理を説明する。なお、予測再入時刻算出部112は、経過時間を例えば1分刻みで判定すると想定する。図9のS107において、共用装置制御部121は、予測再入時刻算出部112により予測再入時刻が算出された退出利用者に対して、予測再入時刻までの時間が重複している重複時間帯を導出し、予測再入時刻までの時間が重複時間帯において重複している退出利用者の人数が閾値以上であるか否かを判定する詳細は後述する。そして、退出利用者の人数が閾値以上である場合図9のS107のYES、共用装置制御部121は、共用装置141の動作モードを省電力モード省エネルギーモードにする図9のS108。ここでは、例えば説明を簡単にする為に、利用者の総数を5名とし、内2名が利用可能エリアから退出したら、共用装置制御部121は、共用装置141の動作モードを省電力モードにすると想定する。すなわち、閾値は2名である。そして、前述の再入確率の閾値は0.4と想定する。ここでは、図11に示す状態は、Aさん1名が退出しただけなので、閾値の2名に及ばず、共用装置制御部121は図9のS107において、NOと判定されるが、予測再入時刻算出部112による予測再入時刻の算出についても説明する。図9のS107において、予測再入時刻算出部112は、退出利用者毎に、抽出した再入時間モデルで定義されている各時間区分の再入確率に基づいていずれかの時間区分を選択し、選択した時間区分に対応する時間範囲と、行動監視部111が退出利用者の識別子を検知した検知時刻とに基づき、予測再入時刻を算出する。すなわち、予測再入時刻算出部112は、図11のAさんの再入時間モデルに定義されている再入確率の閾値0.4以上である再入確率0.85に基づき、0~5分の時間範囲に対応する時間区分を選択する。そして、予測再入時刻算出部112は検知時刻10:00と0~5分の時間範囲に基づき、予測再入時刻を10:00~10:05の内いずれかの時刻と算出する。ここで、例えば、予測再入時刻算出部112は、10:00~10:05の内、一番早い時刻である10:00を予測再入時刻として算出しても良い。ここで、退出利用者は1名だけなので、予測再入時刻算出部112は、重複時間帯を導出することが出来ない。よって、いずれにしても共用装置制御部121は図9のS107において、NOと判定する。ここで、例えば管理装置100の記憶装置図示は省略に再入確率の閾値が0.4と予め記憶されており、予測再入時刻算出部112は、各時間区分の内、再入確率が閾値以上前述の0.85の時間区分を選択することが可能である。また、再入確率が閾値以上の時間区分が複数有る場合は、例えば予測再入時刻算出部112は、各時間区分の内、再入確率が最大の時間区分を選択する。具体例を用いて更に説明を進める。同じ10:00に、GさんとJさんが新たな退出利用者として、検知され、退出イベントに参加しないと判定されたと想定する。そして、説明を分かりやすくする為に、AさんとGさんとJさんに対応する再入時間モデル303を図12に一緒に示す。ここでも、経過時間は0分として、S107の処理を説明する。図9のS107において、予測再入時刻算出部112は、Aさんの予測再入時刻を10:00と算出し、Gさんの予測再入時刻を10:00と算出し、Jさんの予測再入時刻を10:30と算出する。ここで、Jさんは、予測再入時刻までの時間が10:00~10:30で有るが、AさんとGさんとの予測再入時刻までの時間が重複しないので、共用装置制御部121は、重複している退出利用者の人数が閾値以上では無いと判定する。更に、検知時刻の10:00から4分経過し、新たな退出利用者は無く、Aさんが利用可能エリアに戻ったと想定する図13。利用可能エリアに戻った退出利用者については、予測再入時刻算出部112は、判定の対象から除外する。すなわち、図12で図示のAさんの再入時間モデル303aは、図13において削除されている。そして、検知時刻の10:00から4分経過している為、予測再入時刻算出部112は、図9のS105においてYESと判定し、S106の処理を行う。ここで、再入時間モデル303は、各時間区分の時間範囲の始期と終期とが相対時間の時間値により定義されている。例えば、図13のD101で示される時間区分の時間範囲の始期は0分で、終期は5分である。そして、図13のD102で示される時間区分の時間範囲の始期は5分で、終期は10分である。これらの時間値は、検知時刻からの相対時間である。そして、図9のS106において、予測再入時刻算出部112は、退出利用者毎に、抽出した再入時間モデル303で定義されている複数の時間区分の内、対応する時間範囲の始期の時間値が、検知時刻からの経過時間の時間値を超えている時間区分が有るか否かを判定している。例えば、検知時刻が10:00であり、経過時間の時間値が4分であるとすると、図13のD101の時間区分は、始期が0分で、経過時間の時間値を超えていない。一方、図13のD102の時間区分は、始期が5分で、経過時間の時間値4分を超えている。図13のD103~D106も同様に経過時間の時間値を超えている。そして、予測再入時刻算出部112は、始期が経過時間の時間値を超える時間区分図13のD102~D106を選択し、選択した時間区分の再入確率を用いて再入時間モデル303を更新し、更新した再入時間モデル303に基づき、再入時間モデル303が更新された退出利用者の予測再入時刻を新たに算出する。具体的には、予測再入時刻算出部112は、複数の時間区分を選択した場合に、選択した複数の時間区分の再入確率の合計値に対する各時間区分の再入確率の比率を、選択した時間区分毎に算出し、算出した各時間区分の比率を各時間区分の新たな再入確率とする再入時間モデル303に更新する。例えば、予測再入時刻算出部112は、図13のGさんのD102~D104の時間区分を選択する。そして、予測再入時刻算出部112は、選択した複数の時間区分の再入確率の合計値を算出する0.100.100.30=0.50。そして、予測再入時刻算出部112は、合計値0.50に対する各時間区分の再入確率の比率を、選択した時間区分毎に算出する例えばD102においては、0.10/0.50=0.20。そして、予測再入時刻算出部112は、算出した各時間区分の比率を各時間区分の新たな再入確率とする例えばD102においては、0.20。予測再入時刻算出部112は、上記の方法によって、再入時間モデル303を図14のように更新する。そして、予測再入時刻算出部112は、図9のS107において、Gさんの予測再入時刻を10:15と算出する。具体的には、予測再入時刻算出部112は、図14に示す再入時間モデル303gの再入確率の内、閾値0.4以上の再入確率である0.60が定義された時間区分D104の行を選択する。そして予測再入時刻算出部112は、選択した時間区分に対応する時間範囲15~30分未満から予測再入時刻を10:15と算出する。同様に予測再入時刻算出部112は、Jさんの予測再入時刻を10:30と算出する。ここで、予測再入時刻算出部112が予測再入時刻を算出した時刻は、10:00から4分経過した10:04なので、10:04~10:15までの時間がGさんとJさんとで重複する重複時間帯となる。そして、共用装置制御部121は、重複時間帯において、重複している退出利用者の人数が閾値2名以上で有ると判定する。ここで、例えば、再入時間モデルの全ての時間区分の再入確率が同値である場合は、再入時間が予測出来ないということになるので、共用装置制御部121は、対象の利用者を重複している退出利用者の人数としてカウントする。なお、本実施の形態の説明においては、説明を簡単にする為に、所定の時間帯毎の再入時間モデル情報についてのみ説明したが、例えば曜日毎に利用者の行動パターンが異なるならば、行動パターン情報DB105は、曜日毎に異なる再入時間モデル情報を記憶しても良い。そして、管理装置100は曜日毎に異なる再入時間モデル情報を用いて、曜日毎に異なる共用装置141の省電力制御を行うことが出来る。あるいは所定の期間毎月毎や、上期もしくは下期毎などに再入時間モデル情報が作成されても良い。また、本発明の管理装置100が制御する共用装置141の種類に制限は無く、複数種類の異なる機器例えば、プリンタ、パーソナルコンピュータ、空調機器等を制御することも可能である。実施の形態1の効果実施の形態1の管理装置100は、利用者カテゴリーに対応する再入時間モデル303に基づき、共用装置141の省電力制御を行う。利用者はカテゴリー毎に類似の行動パターンを示す傾向が有る為、実施の形態1の管理装置100による共用装置141の制御パターンと利用者の行動とのずれが生じにくくなる。その為、実施の形態1の管理装置100による共用装置141の省電力制御によって、利用者の利便性や快適性の悪化を低減することが可能である。そして、実施の形態1の管理装置100は、新たに異動となった利用者に対しても、異動となった利用者のカテゴリーが確定されれば、異動となった利用者の行動パターンを分析すること無く、異動となった利用者が利用する共用装置141の制御が可能である。また、実施の形態1の管理装置100は、就業時間、就業時間外、昼食時間、休憩時間等の時間帯ごとに定められたそれぞれ異なる再入時間モデル303を用いることにより、それぞれの時間帯に最適な共用装置141の制御が可能である。また、共用装置141毎に省電力制御を管理する場合と比べて、実施の形態1の管理装置100は、利用者カテゴリー毎に省電力制御を管理する為、組織毎の省電力制御の管理や対策の実施が容易となる。また、実施の形態1の管理装置100は、利用者の会議などの退出イベントの情報により、補正を行うことで、利用者毎に省電力制御の補正を行うことが可能である。また、例えば、社員の座席が固定されていないフリーアドレスのオフィスにおいて、管理装置100が作成した再入時間モデル303に基づき、同じ再入時間モデル303に対応する利用者カテゴリーの社員を近くに配置するなどして、企業は在席管理と連携した省電力制御がなされたオフィスを構成することも可能である。最後に、実施の形態1に示した管理装置100のハードウェア構成例について説明する。図15は、本実施の形態に示した管理装置100のハードウェア資源の一例を示す図である。なお、図15の構成は、あくまでも管理装置100のハードウェア構成の一例を示すものであり、管理装置100のハードウェア構成は図15に記載の構成に限らず、他の構成であってもよい。図15において、管理装置100は、プログラムを実行するCPU911CentralProcessingUnit、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサともいうを備えている。CPU911は、バス912を介して、例えば、ROMReadOnlyMemory913、RAMRandomAccessMemory914、通信ボード915、表示装置901、キーボード902、マウス903、磁気ディスク装置920と接続され、これらのハードウェアデバイスを制御する。更に、CPU911は、FDD904FlexibleDiskDrive、コンパクトディスク装置905CDDと接続していてもよい。また、磁気ディスク装置920の代わりに、SSDSolidStateDrive、光ディスク装置、メモリカード登録商標読み書き装置などの記憶装置でもよい。RAM914は、揮発性メモリの一例である。ROM913、FDD904、CDD905、磁気ディスク装置920の記憶媒体は、不揮発性メモリの一例である。これらは、記憶装置の一例である。本実施の形態で説明した人事情報記憶部132、入退室時間記憶部133、スケジュール記憶部134、行動パターン情報DB105、管理装置100の記憶装置図示は省略は、RAM914、磁気ディスク装置920等により実現される。通信ボード915、キーボード902、マウス903、FDD904などは、入力装置の一例である。また、通信ボード915、表示装置901などは、出力装置の一例である。通信ボード915は、図1に示すネットワーク150に接続されている。例えば、ネットワーク150は、LAN、インターネットの他、WANワイドエリアネットワーク、SANストレージエリアネットワークなどでも構わない。磁気ディスク装置920には、オペレーティングシステム921OS、ウィンドウシステム922、プログラム群923、ファイル群924が記憶されている。プログラム群923のプログラムは、CPU911がオペレーティングシステム921、ウィンドウシステム922を利用しながら実行する。また、RAM914には、CPU911に実行させるオペレーティングシステム921のプログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部が一時的に格納される。また、RAM914には、CPU911による処理に必要な各種データが格納される。また、ROM913には、BIOSBasicInputOutputSystemプログラムが格納され、磁気ディスク装置920にはブートプログラムが格納されている。管理装置100の起動時には、ROM913のBIOSプログラム及び磁気ディスク装置920のブートプログラムが実行され、BIOSプログラム及びブートプログラムによりオペレーティングシステム921が起動される。上記プログラム群923には、本実施の形態の説明において~部~記憶部及び行動パターン情報DB105以外、以下同様として説明している機能を実行するプログラムが記憶されている。プログラムは、CPU911により読み出され実行される。ファイル群924には、本実施の形態の説明において、~の判断、~の計算、~の比較、~の照合、~の参照、~の検索、~の抽出、~の検査、~の生成、~の設定、~の登録、~の選択、~の入力、~の受信、~の作成、~の判定、~の定義、~の算出、~の更新等として説明している処理の結果を示す情報やデータや信号値や変数値やパラメータが、ファイルやデータベースの各項目として記憶されている。ファイルやデータベースは、ディスクやメモリなどの記録媒体に記憶される。ディスクやメモリなどの記憶媒体に記憶された情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、読み書き回路を介してCPU911によりメインメモリやキャッシュメモリに読み出される。そして、読み出された情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、抽出検索参照比較演算計算処理編集出力印刷表示制御判定識別検知判別選択算出導出更新作成などのCPUの動作に用いられる。抽出検索参照比較演算計算処理編集出力印刷表示制御判定識別検知判別選択算出導出更新作成などのCPUの動作の間、情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、メインメモリ、レジスタ、キャッシュメモリ、バッファメモリ等に一時的に記憶される。また、本実施の形態で説明しているフローチャートの矢印の部分は主としてデータや信号の入出力を示す。データや信号値は、RAM914のメモリ、FDD904のフレキシブルディスク、CDD905のコンパクトディスク、磁気ディスク装置920の磁気ディスク、その他光ディスク、ミニディスク、DVD等の記録媒体に記録される。また、データや信号は、バス912や信号線やケーブルその他の伝送媒体によりオンライン伝送される。また、本実施の形態の説明において~部として説明しているものは、~回路、~装置、~機器であってもよく、また、~ステップ、~手順、~処理であってもよい。すなわち、本実施の形態で説明したフローチャートに示すステップ、手順、処理により、本発明に係るサービス実行管理方法ソフトウェア実行方法を実現することができる。また、~部として説明しているものは、ROM913に記憶されたファームウェアで実現されていても構わない。或いは、ソフトウェアのみ、或いは、素子デバイス基板配線などのハードウェアのみ、或いは、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせ、さらには、ファームウェアとの組み合わせで実施されても構わない。ファームウェアとソフトウェアは、プログラムとして、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、DVD等の記録媒体に記憶される。プログラムはCPU911により読み出され、CPU911により実行される。すなわち、プログラムは、本実施の形態の~部としてコンピュータを機能させるものである。あるいは、本実施の形態の~部の手順や方法をコンピュータに実行させるものである。このように、本実施の形態に示す管理装置100は、処理装置たるCPU、記憶装置たるメモリ、磁気ディスク等、入力装置たるキーボード、マウス、通信ボード等、出力装置たる表示装置、通信ボード等を備えるコンピュータである。そして、上記したように~部として示された機能をこれら処理装置、記憶装置、入力装置、出力装置を用いて実現するものである。