電池によって駆動される情報処理装置であって、前記情報処理装置に対する負荷の大きさを示す値を記録する記録部と、前記記録部に記録された前記値に基づいて、前記負荷に関する下限の閾値を判定する判定部と、当該情報処理装置に対する前記負荷が前記下限の閾値未満となった場合に、プログラムごとに該プログラムの起動による前記負荷の増加量を記憶した記憶部を参照して、いずれかのプログラムを起動させる制御部と、前記値の変化の傾きに対応付けて関数記憶部が記憶する関数を用いて前記電池の持続可能時間を算出する算出部とを有する情報処理装置。前記判定部は、前記負荷に関する上限の閾値を更に判定し、前記制御部は、当該情報処理装置に対する前記負荷が前記上限の閾値を超えた場合に、前記記憶部を参照して、起動中の前記プログラムのいずれかを停止させる請求項1記載の情報処理装置。当該情報処理装置の外気の温度を監視する監視部を有し、前記判定部は、前記温度の変化量が所定の範囲を超えた場合は、前記閾値を再判定する請求項1又は2記載の情報処理装置。電池によって駆動される情報処理装置が、前記情報処理装置に対する負荷の大きさを示す値を記録し、前記記録部に記録された前記値に基づいて、前記負荷に関する下限の閾値を判定し、前記情報処理装置に対する前記負荷が前記下限の閾値未満となった場合に、プログラムごとに該プログラムの起動による前記負荷の増加量を記憶した記憶部を参照して、いずれかの前記プログラムを起動させ、前記値の変化の傾きに対応付けて関数記憶部が記憶する関数を用いて前記電池の持続可能時間を算出する処理を実行するバッテリ残量予測方法。電池によって駆動される情報処理装置に、前記情報処理装置に対する負荷の大きさを示す値を記録し、前記記録部に記録された前記値に基づいて、前記負荷に関する下限の閾値を判定し、前記情報処理装置に対する前記負荷が前記下限の閾値未満となった場合に、プログラムごとに該プログラムの起動による前記負荷の増加量を記憶した記憶部を参照して、いずれかの前記プログラムを起動させ、前記値の変化の傾きに対応付けて関数記憶部が記憶する関数を用いて前記電池の持続可能時間を算出する処理を実行させるバッテリ残量予測プログラム。しかしながら、予測関数を求めるためのパラメータフィッティングにはCPUパワーと計算時間とを必要とする。したがって、特に、小型携帯機器の中で演算を行わせるには効率が悪く、現実的ではなかった。予測関数だけを別途外部のコンピュータで計算させることも可能であるが、リアルタイム性が重視される小型携帯機器において、外部で一旦予測関数を計算するような方式は現実的ではなかった。そこで、一つの側面では、バッテリの持続可能時間の予測のための計算量を削減することのできる情報処理装置、バッテリ残量予測方法、及びバッテリ残量予測プログラムの提供を目的とする。一つの案では、電池によって駆動される情報処理装置であって、前記情報処理装置に対する負荷の大きさを示す値を記録する記録部と、前記記録部に記録された前記値に基づいて、前記負荷に関する下限の閾値を判定する判定部と、当該情報処理装置に対する前記負荷が前記下限の閾値未満となった場合に、プログラムごとに該プログラムの起動による前記負荷の増加量を記憶した記憶部を参照して、いずれかのプログラムを起動させる制御部と、前記値の変化の傾きに対応付けて関数記憶部が記憶する関数を用いて前記電池の持続可能時間を算出する算出部とを有する。バッテリの持続可能時間の予測のための計算量を削減することができる。以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。まず、本実施の形態におけるバッテリの持続可能時間残り時間の予測方法の概要について説明する。図2及び図3は、第一の実施の形態のバッテリの持続可能時間の予測方法の概要を説明するための図である。図21に示されるように、本実施の形態では、バッテリより供給される電流によって駆動する情報処理装置の電力消費量の推移が観察され、電力消費量に関して、上限の閾値上界閾値及び下限の閾値下界閾値が設定される。続いて、図22に示されるように、電力消費量が、上界閾値及び下界閾値の範囲内に収まるように制御が行われる。図21及び2に示される処理が継続的に実行されている状況において、図3に示されるように、関数テーブル24に記憶されている関数の当てはめによって、バッテリ残量持続可能時間が予測される。当てはめられる関数は、当てはめを行う時点図3では、t0、t1、t2、及びt3等における、電力消費量の推移の傾きに基づいて選択される。換言すれば、関数テーブル24は、当該傾きに応じて、関数を記憶する。ここで、電力消費量の傾きは、図22における曲線の傾きである。上記したように、本実施の形態では、電力消費量が上界閾値及び下界閾値の範囲内に収まるように制御されている。したがって、電力消費量の範囲が制御されない場合に比べて当該傾きの範囲が限定される可能性を高めることができる。その結果、本実施の形態では、情報処理装置の動作状態に応じて、動的に予測関数を生成する必要性を低下させることができる。すなわち、関数テーブル24に予め記録されている関数を用いてバッテリの持続可能時間を予測することができる。また、電力消費量が上界閾値及び下界閾値の範囲内に収まるように制御されているため、関数テーブル24に記録される関数の種類に関しても、削減される可能性を高めることができる。その結果、バッテリの持続可能時間を予測するための計算量を削減することができる。続いて、本実施の形態の情報処理装置の具体的な構成の一例について説明する。図4は、第一の実施の形態における情報処理装置のハードウェア構成例を示す図である。図4の情報処理装置10は、それぞれバスBで相互に接続されているドライブ装置100、補助記憶装置102、メモリ装置103、CPU104、インタフェース装置105、表示装置106、入力装置107、温度センサ108、及びバッテリ109等を有する。情報処理装置10での処理を実現するプログラムは、記録媒体101によって提供される。プログラムを記録した記録媒体101がドライブ装置100にセットされると、プログラムが記録媒体101からドライブ装置100を介して補助記憶装置102にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体101より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置102は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。メモリ装置103は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置102からプログラムを読み出して格納する。CPU104は、メモリ装置103に格納されたプログラムに従って情報処理装置10に係る機能を実現する。インタフェース装置105は、ネットワークに接続するためのインタフェースとして用いられる。表示装置106はプログラムによるGUIGraphicalUserInterface等を表示する。入力装置107はキーボード及びマウス等であり、様々な操作指示を入力させるために用いられる。温度センサ108は、情報処理装置10の外気の温度を計測するセンサである。バッテリ109は、図4に示される各ハードウェアに電流を供給するバッテリ電池である。バッテリ109は、二次電池蓄電池又は充電式電池でもよいし、非充電式の電池でもよい。なお、記録媒体101の一例としては、CD-ROM、DVDディスク、又はUSBメモリ等の可搬型の記録媒体が挙げられる。また、補助記憶装置102の一例としては、HDDHardDiskDrive又はフラッシュメモリ等が挙げられる。記録媒体101及び補助記憶装置102のいずれについても、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に相当する。図5は、本発明の実施の形態における情報処理装置の機能構成例を説明するための図である。同図において、情報処理装置10は、負荷監視部11、閾値判定部12、推移制御部13、予測部14、及び温度監視部15等を有する。これら各部は、情報処理装置10にインストールされたプログラムがCPU104に実行させる処理によって実現される。但し、これら各部は、ハードウェア回路によって実現されてもよい。情報処理装置10は、また、推移記録テーブル21、閾値情報管理テーブル22、アプリ負荷相関テーブル23、及び関数テーブル24等を有する。これら各テーブルは、例えば、補助記憶装置102を用いて実現可能である。負荷監視部11は、情報処理装置10の負荷の大きさを示す値を監視する。第一の実施の形態では、斯かる値の一例として、CPU使用率が利用される。すなわち、第一の実施の形態では、CPU使用率の推移によって、電力消費量電力値の推移が推定される。電力値の計測は負荷の高い処理であるため、斯かる負荷の高い処理が周期的に実行されるのは好ましくない。一方、CPU使用率と電力消費量との間には相関関係があると考えられる。また、CPU使用率の取得は、電力消費量の計測に比べて負荷が小さい。そこで、第一の実施の形態では、電力消費量の推移の推定にCPU使用率の推移が用いられる。なお、例えば、メモリ使用量等、他の負荷の推移によって、電力消費量の推移が推定されてもよい。したがって、第一の実施の形態において、負荷監視部11は、CPU使用率を定期的に取得し、取得された値を推移記録テーブル21に記録する。その結果、推移記録テーブル21には、CPU使用率の推移又は履歴が記録される。閾値判定部12は、推移記録テーブル21を参照して、CPU使用率の上界閾値及び下界閾値を判定する。閾値判定部12は、上界閾値及び下界閾値等を、閾値情報管理テーブル22に記録する。推移制御部13は、CPU使用率が上界閾値及び下界閾値の範囲内に収まるように制御する。例えば、CPU使用率が下界閾値を下回った場合、推移制御部13は、アプリケーション等のプログラムをプロセスとして起動することにより、CPU使用率を増加させる。また、CPU使用率が上界閾値を上回った場合、推移制御部13は、アプリケーション等のプログラムのプロセスを停止することにより、CPU使用率を減少させる。起動対象又は停止対象とするアプリケーションは、アプリ負荷相関テーブル23に基づいて選択される。アプリ負荷相関テーブル23には、アプリケーションごとに当該アプリケーションの起動前と起動後とのCPU使用率の差分値が記録されている。すなわち、アプリ負荷相関テーブル23には、アプリケーションごとに当該アプリケーションを起動した場合のCPU使用率の増加量が記録されている。予測部14は、推移記録テーブル21に記録された情報に基づいて、関数テーブル24に記録されている関数を選択し、選択された関数を用いてバッテリ109の持続可能時間を予測する。温度監視部15は、情報処理装置10の外気の温度を監視し、所定値以上の温度変化が発生した場合に、上界閾値及び下界閾値の再設定を閾値判定部12に実行させる。すなわち、バッテリ109による電流の供給は、化学変化によって行われるため、急激な温度変化が発生した場合には、一時的に電流の出力が低下することが考えられる。本実施の形態では、バッテリ109のこのような温度特性を考慮し、温度変化に応じて、上界閾値及び下界閾値が修正される。以下、情報処理装置10が実行する処理手順について説明する。図6は、第一の実施の形態におけるCPU使用率の推移の記録処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。同図の処理手順は、情報処理装置10の起動に応じて開始されてもよいし、ユーザによる指示入力に応じて開始されてもよい。ステップS110において、負荷監視部11は、CPU104に関するCPU使用率を、例えば、情報処理装置10のOSOperatingSystemより取得する。続いて、負荷監視部11は、推移記録テーブル21に、新たなレコード以下、カレントレコードという。を追加し、取得されたCPU使用率をカレントレコードに記録するS120。図7は、推移記録テーブルの構成例を示す図である。同図において、推移記録テーブル21の各レコードは、番号、起動フラグ、CPU使用率、及び傾き等を記憶するための項目を有する。番号は、各レコードの識別子である。番号は、例えば、レコードの生成に応じて自動的に割り当てられる。本実施の形態では、記録された順番がそのまま番号の値とされる。起動フラグは、対象アプリケーションの起動の有無を示す情報である。1は起動されていることを示し、0は起動されていないことを示す。起動フラグの初期値レコードの生成時に自動的に設定される値は、0である。対象アプリケーションとは、当該アプリケーションプログラムが起動されているときにバッテリ109の持続可能時間の予測機能が有効となるアプリケーションプログラムをいう。例えば、動画再生アプリケーション等、特定のアプリケーションプログラムが起動されている状態において、当該アプリケーションプログラムの動作状態が継続した場合のバッテリ109の持続可能時間をユーザに通知することが考えられる。この場合、ユーザは、現在起動中のアプリケーションプログラムの使用可能時間を把握することができる。そこで、本実施の形態では、対象アプリケーションが起動されている場合に、バッテリ109の持続可能時間の予測機能が有効となる例が示される。但し、バッテリ109の持続可能時間の予測機能が有効となる状態は、特定のアプリケーションプログラムの起動中に限定されなくてもよい。CPU使用率は、ステップS120において記録されるCPU使用率である。傾きは、CPU使用率の傾きである。当該傾きは、CPU使用率が取得される周期における、CPU使用率の変化量である。続いて、負荷監視部11は、対象アプリケーションが起動されているか否かを確認するS130。対象アプリケーションの起動の有無は、例えば、情報処理装置10のOSに問い合わせることにより可能である。また、どのアプリケーションプログラムが対象アプリケーションであるかは、例えば、対象アプリケーションの識別情報例えば、実行ファイル名等が補助記憶装置102に予め記録されていればよい。対象アプリケーションが起動されていない場合S130でNo、負荷監視部11は、一定周期Uの経過後S190でYes、ステップS110以降を繰り返す。一定周期Uの値は、予め補助記憶装置102に記録されていてもよいし、情報処理装置10の起動後に、ユーザによって入力されてもよい。本実施の形態では、一定周期Uの値として、10[m/秒]が設定されていることとする。対象アプリケーションが起動されている場合S130でYes、負荷監視部11は、カレントレコードの起動フラグに1を記録するS140。続いて、負荷監視部11は、今回のCPU使用率をカレントレコードより取得し、変数Aに代入するS150。続いて、負荷監視部11は、カレントレコードの一つ前のレコードのCPU使用率を取得し、変数Bに代入するS160。続いて、負荷監視部11は、BからAを差し引いた値を一定周期Uによって除することにより、傾きを算出するS170。続いて、負荷監視部11は、算出された傾きを、カレントレコードの傾きに記録するS180。続いて、負荷監視部11は、一定周期Uの経過後S190でYes、ステップS110以降を繰り返す。図6に示される処理が周期的に実行されることにより、推移記録テーブル21には、CPU使用率の推移を示す情報が蓄積される。続いて、CPU使用率の推移の制御処理について説明する。すなわち、図2において説明したように、CPU使用率を下界閾値及び上界閾値の範囲内に収めるための処理である。なお、図2では、電力値が下界閾値及び上界閾値の範囲内に収められると説明したが、第一の実施の形態では、CPU使用率の推移によって電力消費量電力値の推移が推定されるため、CPU使用率を、下界閾値及び上界閾値の範囲内に収めるための処理が実行される。図8は、第一の実施の形態におけるCPU使用率の推移の制御処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。同図の処理手順は、例えば、図6の処理手順を実行するプロセスとは異なるプロセスによって実行される。すなわち、図8の処理は、図6の処理と並列的に実行される。例えば、ユーザによって、バッテリ109の持続可能時間の予測の開始指示が入力されるとS201でYes、閾値判定部12は、閾値情報管理テーブル22の内容を初期化するS202。図9は、閾値情報管理テーブルの構成例を示す図である。同図において、閾値情報管理テーブル22は、上界閾値、下界閾値、下界閾値割合、及び閾値差分等を記憶するための項目を有する。上界閾値及び下界閾値は、CPU使用率に関する上界閾値又は下界閾値である。下界閾値割合は、上界閾値に対する下界閾値の割合を示す係数である。すなわち、本実施の形態では、上界閾値を基準として、下界閾値が決定される。具体的には、下界閾値割合は、上界閾値に対して下界閾値割合を乗ずることにより算出される。但し、下界閾値を基準として上界閾値が算出されてもよい。差分は、上界閾値と下界閾値との差分である。なお、同図では、全ての項目に対して値が設定されている状態が示されているが、ステップS202の時点では、上界閾値、下界閾値、及び差分の値は空又は0ゼロに初期化される。また、下界閾値割合の値は、固定的に設定されていてもよいし、ステップS201等においてユーザによって入力された値が、ステップS202において設定されてもよい。続いて、閾値判定部12は、上界閾値及び下界閾値を設定するS203。すなわち、ステップS203において、閾値情報管理テーブル22における、上界閾値、下界閾値、及び差分に値が設定される。続いて、推移制御部13は、CPU使用率の現在値が、閾値情報管理テーブル22に記録されている下界閾値未満であるか否かを判定するS204。CPU使用率の現在値は、ステップS204においてOSより取得されてもよい。又は、推移記録テーブル21の最後のレコードに記録されているCPU使用率が現在値として用いられてもよい。CPU使用率の現在値が下界閾値以上である場合S204でNo、推移制御部13は、当該現在値が、閾値情報管理テーブル22に記録されている上界閾値を超えるか否かを判定するS205。すなわち、ステップS204及びS205では、CPU使用率の現在値が、下界閾値及び上界閾値の範囲内に収まっているか否かが判定される。CPU使用率の現在値が、上界閾値以下である場合S205でNo、推移制御部13は、ステップS204以降を繰り返す。すなわち、CPU使用率が、下界閾値及び上界閾値の範囲内に収まっているか否かが継続的に監視される。CPU使用率の現在値が下界閾値未満となったことが検知されるとS204でYes、推移制御部13は、アプリケーションの起動処理を実行するS206。すなわち、推移制御部13は、アプリケーションを起動することによりCPU使用率を増加させ、CPU使用率を下界閾値及び上界閾値の範囲内に復帰させる。すなわち、本実施の形態では、CPU使用率を下界閾値及び上界閾値の範囲内に収めるために、CPU使用率の増加すなわち、電力消費量の増加も許容される。なお、ステップS206では、図10に示されるアプリ負荷相関テーブル23に基づいて、起動対象のアプリケーションが選択される。図10は、第一の実施の形態のアプリ負荷相関テーブルの構成例を示す図である。同図において、アプリ負荷相関テーブル23には、アプリケーションプログラムごとに、アプリケーション名及び差分値が登録されている。アプリケーション名は、アプリケーションプログラムの実行ファイル名等、アプリケーションプログラムの起動に必要な識別情報である。差分値は、アプリケーションプログラムが起動された場合の、CPU使用率の増加量である。差分値は、予め計測され、アプリ負荷相関テーブル23に登録される。なお、アプリ負荷相関テーブル23にそのアプリケーション名等が登録されているアプリケーションプログラムは、必ずしも実用的な機能を有するプログラムでなくてもよい。例えば、単に負荷CPU使用率を高めるための処理が実装されたプログラムであってもよい。すなわち、本実施の形態において、アプリケーションプログラムにおけるアプリケーションという修飾語は、プログラムの機能を所定のものに限定するものではない。なお、アプリケーションプログラムの起動に応じて計測される、実際のCPU使用率の増加量によって、当該アプリケーションプログラムに対してアプリ負荷相関テーブル23に登録されている差分値が更新されてもよい。一方、CPU使用率の現在値が上界閾値を超えたことが検知されるとS205でYes、推移制御部13は、ステップS206において起動されたアプリケーションプログラムの中で、アプリ負荷相関テーブル23に登録されている差分値が最大であるアプリケーションプログラムのプロセスを停止させるS207。そうすることにより、CPU使用率を低下させ、上界閾値以下にする。なお、仮に、当該アプリケーションプログラムのプロセスの停止により、CPU使用率が下界閾値未満となった場合には、改めてステップS206が実行される。その結果、CPU使用率は、下界閾値及び上界閾値の範囲内に収められる。なお、ステップS207において、CPU使用率の現在値-差分値が、下界閾値以上であって、かつ、上界閾値以下となるような、差分値がアプリ負荷相関テーブル23に登録されているアプリケーションプログラムが、停止対象として選択されてもよい。図8において説明した処理によって、CPU使用率の推移は、例えば、図11に示されるように制御される。図11は、CPU使用率の推移の制御の一例を示す図である。同図において、Aでは、ステップS203の実行により、上界閾値35及び下界閾値8.75が設定されている。なお、同図のグラフは、推移記録テーブル21に記録されているCPU使用率の推移を示したものである。Bでは、時刻t1において、CPU使用率の現在値が下界閾値未満となったことが検出されているS204でYes。そこで、アプリケーションプログラムが起動されるS205。その結果、Cに示されるように、CPU使用率は、下界閾値及び上界閾値の範囲内に復帰する。続いて、図8のステップS203の詳細について説明する。図12は、第一の実施の形態の閾値設定処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。ステップS301において、閾値判定部12は、推移記録テーブル21を参照して、CPU使用率の最大値を特定する。例えば、推移記録テーブル21において、起動フラグに1が記録されている各レコードのCPU使用率の中の最大値が特定される。なお、最大値の探索範囲が限定されてもよい。例えば、過去3秒以内のレコードの各CPU使用率の最大値が特定されてもよい。これにより、過去に生じたピーク値、例えばアプリケーション起動時等に典型的に生じる一時的なCPU使用率のピーク値を最大値の候補から除くことができる。すなわち、情報処理装置10の負荷が安定した状態におけるCPU使用率の最大値を特定できる可能性を高めることができる。続いて、閾値判定部12は、ステップS301において特定された最大値を上界閾値として閾値情報管理テーブル22に設定又は登録するS302。続いて、閾値判定部12は、閾値情報管理テーブル22に設定されている下界閾値割合を上界閾値に乗ずることにより、下界閾値を算出するS303。続いて、閾値判定部12は、ステップS303において算出された下界閾値を閾値情報管理テーブル22に設定又は登録するS304。続いて、閾値判定部12は、上界閾値と下界閾値との差分値を算出するS305。すなわち、上界閾値から下界閾値を減じた値が算出される。続いて、閾値判定部12は、算出された差分値を閾値情報管理テーブル22に設定又は登録するS306。続いて、図8のステップS206の詳細について説明する。図13は、第一の実施の形態のアプリケーションプログラムの起動処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。ステップS401において、推移制御部13は、アプリ負荷相関テーブル23図10のレコードを差分値の降順でソートする。続いて、推移制御部13は、ソート順の上位から順に、アプリ負荷相関テーブル23のレコードを一つ取得し、処理対象とするS402。レコードが取得できた場合、すなわち、未処理のレコードが残っていた場合S403でYes、推移制御部13は、取得されたレコードにアプリケーション名が登録されているアプリケーションが、起動対象として相応しいか否かを判定するS404。具体的には、CPU使用率の現在値に当該レコードの差分値を加算した値が、下界閾値以上であり、かつ、上界閾値未満であるか否かが判定される。すなわち、当該アプリケーションが起動された場合に、CPU使用率は、下界閾値及び上界閾値の範囲内に収まるか否かが判定される。CPU使用率の現在値に当該レコードの差分値を加算した値が、下界閾値以上であり、かつ、上界閾値未満である場合S404でYes、推移制御部13は、当該レコードのアプリケーション名に係るアプリケーションプログラムを起動させるS405。その結果、CPU使用率は増加し、下界閾値未満であったCPU使用率は、下界閾値及び上界閾値の範囲内に復帰する。なお、加算に利用されたレコードが複数である場合、複数のアプリケーションプログラムが起動される。一方、CPU使用率の現在値に当該レコードの差分値を加算した値が、下界閾値未満、又は上界閾値以上である場合S404でNo、推移制御部13は、ソート順で次のレコードを処理対象としS402、ステップS403以降を繰り返す。アプリ負荷相関テーブル23のレコードが処理対象とされても、ステップS404の条件を満たすアプリケーションが見つからなかった場合S403でNo、推移制御部13は、例えば、CPU使用率を増加させるループ処理を起動させるS406。なお、図13の処理手順は、常に一つのアプリケーションプログラムが起動対象として選択される例を示すが、複数のアプリケーションプログラムが起動対象として選択されてもよい。この場合、各アプリケーションプログラムの差分値の合計とCPU使用率の現在値との合計が下界閾値及び上界閾値の範囲内となるような、二以上のアプリケーションプログラムの組み合わせが起動対象として選択されればよい。または、予め、二以上のアプリケーションプログラムの組み合わせごとに、当該組み合わせに係る複数のアプリケーションプログラムが同時に起動された場合の差分値が、アプリ負荷相関テーブル23に記録されていてもよい。続いて、バッテリ109の持続可能時間の予測処理について説明する。図14は、第一の実施の形態のバッテリの持続可能時間の予測処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。同図の処理手順は、例えば、図6又は図8の処理手順を実行するプロセスとは異なるプロセスによって実行される。すなわち、図12の処理は、図6及び図8の処理と並列的に実行される。なお、図12の処理は、図8の処理と同時に開始されてもよいし、図8の処理の開始から一定時間経過後に開始されてもよい。ステップS501において、予測部14は、一定時間待機する。これは、推移制御部13によって、CPU使用率が下界閾値及び上界閾値の範囲に収まるように制御されるのを待機するためである。続いて、予測部14は、推移記録テーブル21図7の最後すなわち、最新のレコードの傾きの値を取得するS502。続いて、予測部14は、取得された傾きに基づいて、予測に利用する関数を関数テーブル24より取得するS503。図15は、第一の実施の形態の関数テーブルの構成例を示す図である。同図において、関数テーブル24には、CPU使用率の傾きごとに、関数が登録されている。したがって、ステップS503において、予測部14は、取得された傾きに対応付けられている予測関数を取得する。なお、同図における関数の式は、例示に過ぎない。関数の式は、実験等に基づいて、適宜選択されればよい。但し、各関数には、持続可能時間を示す項が含まれている必要がある。続いて、予測部14は、取得された関数に基づいて、バッテリ109の持続可能時間の予測値を算出するS504。すなわち、予測部14は、取得された関数が含む各パラメータに、現在の情報処理装置10の状況に応じた値を当てはめた結果として得られる式を、持続可能時間を示す項に関して解くことにより、持続可能時間の予測値を算出する。続いて、予測部14は、算出された持続可能時間の予測値を出力するS505。例えば、予測値が表示装置106に表示される。予測値は、図形によって表現されてもよいし、持続可能時間を示す数値がそのまま表示されてもよい。続いて、情報処理装置10の外気の温度変化に応じた閾値の変更処理について説明する。図16は、温度変化に応じた閾値の変更処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。同図の処理手順は、例えば、図6、図8、又は図14の処理手順を実行するプロセスとは異なるプロセスによって実行される。すなわち、図16の処理は、図6、図8、及び図14の処理と並列的に実行される。なお、図16の処理は、例えば、図8の処理と同時に開始される。温度監視部15は、プロセスとして起動されると、温度センサ108より温度以下、温度Aという。を取得するS601。続いて、温度監視部15は、一定時間待機するS602。当該一定時間は、温度を監視する周期である。したがって、当該一定時間が短ければ短い程、温度の変化を即時的に検知することができる一方で、処理負荷が高くなる。したがって、当該一定時間は、温度変化の検知の遅延と処理負荷とを考慮して適当な値が設定されればよい。続いて、一定時間待機後、温度監視部15は、温度センサ108より温度以下、温度Bという。を取得するS603。続いて、温度監視部15は、大きな温度変化が起こったか否かを判定するS604。具体的には、温度Aと温度Bとの差の絶対値が、温度Aの絶対値にαを乗じた値以上であるか否かが判定される。ここで、αは、1未満の係数である。すなわち、ここでは、温度変化の大きさを、変化前の温度Aに対する割合によって把握する例が示されている。例えば、変化前の温度Aの20を大きな又は急激な温度変化として規定する場合、αの値は、0.2とされればよい。なお、大きな温度変化は、変化前の温度Aに対する割合ではなく、絶対値によって規定されてもよい。例えば、3度以上の変化を大きな温度変化とする場合、ステップS604では、温度Aと温度Bとの差の絶対値が、3以上であるか否かが判定されればよい。大きな温度変化が起こった場合S604でYes、温度変化監視部は、閾値判定部12に閾値の算出処理図12の処理を実行させるS605。その結果、閾値情報管理テーブル22における上界閾値、下界閾値、及び差分値が更新される。すなわち、現在の温度に好適な上界閾値、下界閾値、及び差分値に閾値情報管理テーブル22に設定される。一方、大きな温度変化が起こっていない場合S604でNo、閾値の算出処理は実行されない。続いて、温度監視部15は、現在の温度Bを温度AとしてS606、ステップS602以降を繰り返す。図16の処理の実行による閾値の変化の例について説明する。図17は、温度変化に応じた閾値の変化の例を示す図である。同図の説明に関して、温度変化とは、図16のステップS604に示される条件を満たす温度変化をいう。同図において、Aは、温度変化前のCPU使用率の推移を示す。Aにおいては、上界閾値は35、下界閾値は8.75に設定されている。Bにおいて、時刻t2以降の曲線は、時刻t2において大きく温度が下がった場合のCPU使用率の推移を示す。温度が下がることにより、バッテリ109の出力が一時的に低下し、それに伴って、CPU使用率も低下する。その状態において閾値の算出が行われ、上界閾値は20、下界閾値は5に変更されている。その結果、Aにおいて設定された閾値の範囲内にCPU使用率を収めるために、更なるアプリケーションの起動を抑制することができる。すなわち、当初の外気の温度において設定された閾値を維持することによる、不要な負荷の増加不要なバッテリの消費を回避することができる。次に、第二の実施の形態について説明する。第二の実施の形態では、第一の実施の形態と異なる点について説明する。したがって、第二の実施の形態において、特に言及しない点については、第一の実施の形態と同様でよい。第二の実施の形態では、CPU使用率ではなく、消費される電力値が、情報処理装置10の負荷の大きさを示す値の一例として用いられる。したがって、基本的に、第一の実施の形態において、CPU使用率が利用されていた箇所を、電力値によって置き換えることにより、第二の実施の形態を実現することができる。図5は、第二の実施の形態における情報処理装置のハードウェア構成例を示す図である。図5中、図4と同一部分には同一符号を付し、その説明は省略する。図5において、情報処理装置10aは、更に、電流値測定器110を有する。電流値測定器110は、バッテリ109によって供給される電流の電流値を測定する。当該電流値は、例えば、CPU104のレジスタに記録される。以下、情報処理装置10aが実行する処理手順について説明する。図19は、第二の実施の形態における電力消費量の推移の記録処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。図19中、図6と同一ステップには同一ステップ番号を付し、その説明は省略する。図19において、ステップS110はステップS110aに置換され、ステップS111が追加されている。ステップS110aにおいて、負荷監視部11は、バッテリ109より供給されている電流値を取得する。上記したように、当該電流値は、例えば、CPU104のレジスタに記録されている。したがって、この場合、当該電流値は、当該レジスタより取得される。続いて、負荷監視部11は、取得された電流値を、バッテリ109の電圧電源電圧に乗じることにより、消費電力の電力値を算出するS110。ステップS120以降は、当該電力値によって、CPU使用率が代替されることを除いて、図6と同様でよい。したがって、第二の実施の形態における推移記録テーブル21には、第一の実施の形態の推移記録テーブル21図7参照においてCPU使用率が記録されていた項目に、電力値が記録される。続いて、図20は、第二の実施の形態における電力値の推移の制御処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。図20中、図8と同一ステップには同一ステップ番号を付し、その説明は省略する。図20において、ステップS203、S204、S205は、それぞれ、ステップS203a、S204a、S205aに置換されている。ステップS203aにおいて、閾値判定部12は、電力値に関して上界閾値及び下界閾値を算出する。ステップS203aにおいて、閾値情報管理テーブル22における、上界閾値、下界閾値、及び差分に値が設定される。なお、第二の実施の形態の閾値情報管理テーブル22の上界閾値、下界閾値、及び差分には、電力値に関する値が設定される。続いて、推移制御部13は、電力値の現在値が、閾値情報管理テーブル22に記録されている下界閾値未満であるか否かを判定するS204a。電力値の現在値は、推移記録テーブル21の最後のレコードより取得されればよい。電力値の現在値が下界閾値以上である場合S204aでNo、推移制御部13は、当該現在値が、閾値情報管理テーブル22に記録されている上界閾値を超えるか否かを判定するS205a。すなわち、ステップS204a及びS205aでは、電力値の現在値が、下界閾値及び上界閾値の範囲内に収まっているか否かが判定される。その後、ステップS206では、電力値が下界閾値及び上界閾値の範囲内に復帰させるために、アプリケーションが起動される。すなわち、第二の実施の形態におけるアプリ負荷相関テーブル23には、第一の実施の形態のアプリ負荷相関テーブル23図10参照においてCPU使用率の差分値が記録されていた項目に、電力値の差分値が記録されている。続いて、ステップS203aの詳細について説明する。図21は、第二の実施の形態の閾値設定処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。図21中、図12と同一ステップには同一ステップ番号を付し、その説明は省略する。図21において、ステップS301は、ステップS301aに置換されている。ステップS301aにおいて、閾値判定部12は、推移記録テーブル21を参照して、電力値の最大値を特定する。電力値の最大値の特定方法は、図12のステップS301における、CPU使用率の最大値の特定方法と同様でよい。ステップS302以降は、CPU使用率の代わりに電力値が処理対象とされる点を除いて、図12において説明した通りである。上記以外の点に関しては、第一の実施の形態における説明より自明であるため、ここでの説明は省略する上述したように、CPU使用率の代わりに、電力値を用いてバッテリ109の持続可能時間が予測されてもよい。なお、上記各実施の形態において、負荷監視部11は、記録部の一例である。閾値判定部12は、判定部の一例である。アプリ負荷相関テーブル23は、記憶部の一例である。推移制御部13は、制御部の一例である。関数テーブル24は、関数記憶部の一例である。予測部14は、算出部の一例である。温度監視部15は、監視部の一例である。以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形変更が可能である。以上の説明に関し、更に以下の項を開示する。付記1電池によって駆動される情報処理装置であって、前記情報処理装置に対する負荷の大きさを示す値を記録する記録部と、前記記録部に記録された前記値に基づいて、前記負荷に関する下限の閾値を判定する判定部と、当該情報処理装置に対する前記負荷が前記下限の閾値未満となった場合に、プログラムごとに該プログラムの起動による前記負荷の増加量を記憶した記憶部を参照して、いずれかのプログラムを起動させる制御部と、前記値の変化の傾きに対応付けて関数記憶部が記憶する関数を用いて前記電池の持続可能時間を算出する算出部とを有する情報処理装置。付記2前記判定部は、前記負荷に関する上限の閾値を更に判定し、前記制御部は、当該情報処理装置に対する前記負荷が前記上限の閾値を超えた場合に、前記記憶部を参照して、起動中の前記プログラムのいずれかを停止させる付記1記載の情報処理装置。付記3当該情報処理装置の外気の温度を監視する監視部を有し、前記判定部は、前記温度の変化量が所定の範囲を超えた場合は、前記閾値を再判定する付記1又は2記載の情報処理装置。付記4前記記録部は、前記負荷の大きさを示す値を周期的に記録する付記1乃至3いずれか一項記載の情報処理装置。付記5電池によって駆動される情報処理装置が、前記情報処理装置に対する負荷の大きさを示す値を記録し、前記記録部に記録された前記値に基づいて、前記負荷に関する下限の閾値を判定し、前記情報処理装置に対する前記負荷が前記下限の閾値未満となった場合に、プログラムごとに該プログラムの起動による前記負荷の増加量を記憶した記憶部を参照して、いずれかの前記プログラムを起動させ、前記値の変化の傾きに対応付けて関数記憶部が記憶する関数を用いて前記電池の持続可能時間を算出する処理を実行するバッテリ残量予測方法。付記6前記判定する処理は、前記負荷に関する上限の閾値を更に判定し、前記情報処理装置に対する前記負荷が前記上限の閾値を超えた場合に、前記記憶部を参照して、起動中の前記プログラムのいずれかを停止させる処理を前記情報処理装置が実行する付記5記載のバッテリ残量予測方法。付記7前記情報処理装置の外気の温度を監視し、前記温度の変化量が所定の範囲を超えた場合に、前記閾値を再判定する処理を前記情報処理装置が実行する付記5又は6記載のバッテリ残量予測方法。付記8前記記録する処理は、前記負荷の大きさを示す値を周期的に記録する付記5乃至7いずれか一項記載のバッテリ残量予測方法。付記9電池によって駆動される情報処理装置に、前記情報処理装置に対する負荷の大きさを示す値を記録し、前記記録部に記録された前記値に基づいて、前記負荷に関する下限の閾値を判定し、前記情報処理装置に対する前記負荷が前記下限の閾値未満となった場合に、プログラムごとに該プログラムの起動による前記負荷の増加量を記憶した記憶部を参照して、いずれかの前記プログラムを起動させ、前記値の変化の傾きに対応付けて関数記憶部が記憶する関数を用いて前記電池の持続可能時間を算出する処理を実行させるバッテリ残量予測プログラム。付記10前記判定する処理は、前記負荷に関する上限の閾値を更に判定し、前記情報処理装置に対する前記負荷が前記上限の閾値を超えた場合に、前記記憶部を参照して、起動中の前記プログラムのいずれかを停止させる処理を前記情報処理装置に実行させる付記9記載のバッテリ残量予測プログラム。付記11前記情報処理装置の外気の温度を監視し、前記温度の変化量が所定の範囲を超えた場合に、前記閾値を再判定する処理を前記情報処理装置に実行させる付記9又は10記載のバッテリ残量予測プログラム。付記12前記記録する処理は、前記負荷の大きさを示す値を周期的に記録する付記9乃至11いずれか一項記載のバッテリ残量予測プログラム。