"対象空間に設けられる空調機器に接続されるコントローラと、人間の活動量をパラメータとして含む指標を安定化すべく前記コントローラを介して前記空調機器を制御する監視装置と、前記監視装置に接続されるサーバとを具備し、前記サーバは、前記対象空間を含む領域で利用される自動販売機の販売状況情報を取得する取得部と、前記取得した販売状況情報に基づいて前記対象空間における前記活動量を算出する算出部と、前記算出した活動量を前記監視装置に通知する通知部とを備える、空調機制御システム。前記サーバは、さらに、季節ごとに飲料の販売状況と前記活動量とを対応付けた管理テーブルを記憶する記憶部を備え、前記算出部は、前記管理テーブルを参照して、前記季節に応じた前記活動量を算出する、請求項1に記載の空調機制御システム。前記サーバは、さらに、前記販売状況情報と前記活動量との統計的履歴データを記憶する記憶部と、前記算出部で算出された活動量を前記統計的履歴データに基づいて補正する補正部とを備える、請求項1に記載の空調機制御システム。前記サーバは、さらに、前記販売状況情報に基づいて前記対象空間における人間の在または不在を判定する判定部を備える、請求項1に記載の空調機制御システム。対象空間に設けられる空調機器に接続されるコントローラと、人間の活動量をパラメータとして含む指標を安定化すべく前記コントローラを介して前記空調機器を制御する監視装置とを具備する空調機制御システムに適用されるサーバにおいて、前記対象空間を含む領域で利用される自動販売機の販売状況情報を取得する取得部と、前記取得した販売状況情報に基づいて前記対象空間における前記活動量を算出する算出部と、前記算出した活動量を前記監視装置に通知する通知部とを備える、サーバ。さらに、季節ごとに飲料の販売状況と前記活動量とを対応付けた管理テーブルを記憶する記憶部を備え、前記算出部は、前記管理テーブルを参照して、前記季節に応じた前記活動量を算出する、請求項5に記載のサーバ。さらに、前記販売状況情報と前記活動量との統計的履歴データを記憶する記憶部と、前記算出部で算出された活動量を前記統計的履歴データに基づいて補正する補正部とを備える、請求項5に記載のサーバ。さらに、前記販売状況情報に基づいて前記対象空間における人間の在または不在を判定する判定部を備える、請求項5に記載のサーバ。対象空間に設けられる空調機器を制御する空調機制御方法において、前記対象空間を含む領域で利用される自動販売機の販売状況情報を取得し、前記取得した販売状況情報に基づいて前記対象空間における人間の活動量を算出し、前記算出した活動量に基づいて当該活動量をパラメータとして含む指標を安定化すべく前記空調機器を制御する、空調機制御方法。前記算出することは、季節ごとに飲料の販売状況と前記活動量とを対応付けた管理テーブルを参照して前記季節に応じた前記活動量を算出する、請求項9に記載の空調機制御方法。さらに、前記算出された活動量を、前記販売状況情報と前記活動量との統計的履歴データに基づいて補正する、請求項9に記載の空調機制御方法。さらに、前記販売状況情報に基づいて前記対象空間における人間の在または不在を判定する、請求項9に記載の空調機制御方法。ところで、快適性指数PredictedMeanVotePMVと称する指標が知られている。PMVはPOFangerにより発表された快適性を示す指標であり、ISO7730国際標準化機構規格7730でも既定されている。PMV値を計算することにより温度環境に関する6要素空気温度、湿度、輻射温度、気流速度、活動量、着衣量の組み合わせから快適度を求めることができる。既存の空調機制御方法では、せいぜい温湿度センサなどから得た情報が利用されるにとどまり、多くの情報を利用できているとはいえない。PMVを安定に保つためには多種多様な情報に基づいて、設定温度値をきめ細かくコントロールすることが望ましいが、既存の技術ではこのようなニーズに応えることが難しい。目的は、よりきめ細やかな空調機制御を実現することの可能な空調機制御システム、サーバおよび空調機制御方法を提供することにある。実施形態によれば、空調機制御システムは、対象空間に設けられる空調機器に接続されるコントローラと、監視装置と、この監視装置に接続されるサーバとを具備する。監視装置は、人間の活動量をパラメータとして含む指標を安定化すべくコントローラを介して空調機器を制御する。サーバは、取得部と、算出部と、通知部とを備える。取得部は、対象空間を含む領域で利用される自動販売機の販売状況情報を取得する。算出部は、取得した販売状況情報に基づいて対象空間における活動量を算出する。通知部は、算出した活動量を監視装置に通知する。図1は、空調機制御システムの一つの実施形態を示すシステム図である。このシステムは、人間の活動する対象空間例えばオフィスビルの各フロア、あるいは各テナントに設置される空調機50と、空調機50に接続されるコントローラとしてのDDC40と、DDC40を介して空調機50を制御する監視装置20とを中核として形成される。空調機50は、温水バルブ3、冷水バルブ4、加湿バルブ5を備える。DDC40により各バルブが開閉されることで、ビル内の中央熱源図示せずからの暖気、冷気、および水蒸気の供給量が制御されるようになっている。このほか対象空間には温度センサ1および湿度センサ2が設けられる。各センサ1,2で取得されたセンサ情報はDDC40を介して監視装置20に通知され、空調制御のための情報として利用される。なお空調機40おとびDDCは、フロア上の天井裏などに設置されることが多い。天井裏には吸気口および排気口が開口し、温度、湿度を制御された空気が循環するようになっている。ところで、実施形態では、対象空間の近くに、要するに対象空間を含む領域の何処かに設置される自動販売機30を利用する。実施形態では飲料を販売する自動販売機を想定する。また実施形態のシステムは、自動販売機30および監視装置20に接続されるサーバ100を備える。サーバ100と監視装置20との接続インタフェースは例えばLocalAreaNetworkLANの上位層に形成されるBACnet登録商標である。自動販売機30と監視装置20との接続インタフェースにはビル内の専用線を用いても良いし、あるいは無線LANやBluetooth登録商標などの無線インタフェースを利用しても良い。図2は、図1に示されるサーバ1の一例を示す機能ブロック図である。サーバ100は、インタフェース部11、記憶部12および制御部13を備える。インタフェース部11は監視装置20および自動販売機30に接続され、各種データの授受に係わるインタフェース処理を担う。記憶部12は、管理テーブル12aおよび統計的履歴データ12bを記憶する。図3は、管理テーブル12aの一例を示す図である。管理テーブル12aは、自動販売機30により販売された飲料の販売状況と、対象空間に存在する人間の活動量とを、例えば季節ごとに対応付けたデータベースである。図4は、統計的履歴データ12bの一例を示す図である。統計的履歴データ12bは、飲料の販売状況情報と活動量との統計的な対応関係を記録したデータベースである。実施形態においては、季節ごと、および時間帯ごとの販売個数の実績が、活動量を示す指標左端カラムの10、20、...に対応付けて記録される。図2に戻り、制御部13はこの実施形態に係る処理機能として取得部13a、算出部13b、通知部13c、補正部13d、および、判定部13eを備える。いずれの処理ブロックも、例えばCentralProcessingUnitCPUの演算機能を利用したソフトウェアによる処理機能として実現できる。取得部13aは、自動販売機30の販売状況情報をリアルタイムで取得する。例えば販売された飲料の種別が、販売時点を示すタイムスタンプとともに記憶部12に記憶される。算出部13bは、取得した飲料の販売状況情報に基づいて、対象空間における人間の活動量を算出する。通知部13cは、算出した活動量を監視装置20に通知する。監視装置20は、通知された活動量を一つのパラメータとしてPMVを算出し、このPMVを、空調機50を制御するための指標として活用する。補正部13dは、算出部13bで算出された活動量を、統計的履歴データ12bに基づいて補正する。すなわち監視装置20には、補正された活動量が通知される。判定部13eは、取得した飲料の販売状況情報に基づいて、対象空間における人間の在または不在を判定する。特に、残業時間または深夜に飲料が販売されたことを販売状況情報から認識すると、人が在室している旨が監視装置20に通知される。これにより警備室への通知などの対応が可能になり、セキュリティ面で資するところが大きい。次に、上記構成における作用を説明する。図5は、制御部13における処理手順を示すフローチャートである。図5において、規定の制御周期が到来すると、制御部13はOperationSystemOSのシステム時刻などから日時を取得しステップS1その時点の季節を特定するステップS2。次に制御部13は、記憶部12から管理テーブル12aと統計的履歴データ12bとを読み込むとともにステップS3、自動販売機30の飲料ごとの販売数量を取得するステップS4。次に制御部13は、管理テーブル12aを参照して、季節に応じた活動量を算出するステップS5。例えば春に、冷たい飲料の販売数量が25個であれば、図3によれば活動量を示す値は40となる。夏に同じ数しか売れなければ活動量は低いと見積もることができ、その値は例えば30になる。同様に、暖かい飲料の販売数量も、活動量を算出するための指標として用いることが可能である。次に制御部13は、ステップS2で特定した季節と、ステップS4で取得した単位時間あたりの販売数量とを比較するステップS6。統計的履歴データ12bに示される設定値よりも販売数量が大きければYes、制御部13はステップS5で算出した活動量を統計的履歴データ12bに基づいて補正するステップS7。例えば販売個数が設定値よりも多ければ、そのフロアの在籍者数が多い活動量が高いものと判断することができる。次に制御部13は、ステップS5で算出した活動量、あるいはステップS7で補正した活動量を制御装置20に通知しステップS8、次の制御周期の到来を待ってステップS9、処理手順はステップS1に戻る。図6は、比較のため既存の空調機制御システムを示すシステム図である。既存の空調機制御システムは、自動販売機による飲料の販売数量を、人間の活動量を評価するために利用する手段を備えていない。よって空調制御は温湿度センサを用いた温湿度制御のみであり、室内における人々の活動状況を加味することができない。このため対象空間に人が居なくても、温度、湿度の変化に伴って無駄な冷房/暖房が行われることがあった。これに対し実施形態では、自動販売機30の稼働状況を、PMVを評価するためのパラメータとしての活動量として利用できるようにした。すなわち、ビル内の各フロアに設置される自動販売機30の稼働状況をサーバ100にて集計する。そして、冷たい飲料の販売数量、温かい飲料の販売状況に基づいて活動量を算出するようにしている。これをPMVを評価するパラメータとして加味することで、例えば、朝の出勤時に冷たい飲料の販売数量が多ければ、外気が暑いことが判定できる。そこで監視装置20は、この判定の結果と、温度センサ1、湿度センサ2のセンサデータとを比較し、必要に応じて室内の設定値を少し下げるための指示をDDC40に与える。また、会議や研修などの状況を判定することもできる。すなわち休憩時間にはそのフロアの販売数が多くなることから、サーバ100は、自動販売機30の販売状況に基づいてそのフロアには人が少ないことを判断することができる。これを受けて監視装置20は空調の設定を変更することができる。このように実施形態では、単に飲料などの販売設備としてではなく、自動販売機の稼働状況販売数、購入時間を空調機制御アルゴリズムの一環として採り入れるようにした。いわば自動販売機の販売状況情報から室内の活動量を演算することで、最適な空調機制御を実現するようにしている。これにより過剰な冷暖房を減らし、省エネ効果を期待することもできる。これらのことから、よりきめ細やかな空調機制御を実現することの可能な空調機制御システム、サーバおよび空調機制御方法を提供することが可能となる。本発明の実施形態を説明したが、この実施形態は例として提示するものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。"