組織を構成する複数の利用者それぞれに装着される端末と、上記端末と通信を行う基地局と、上記基地局とネットワークを介して接続されるサーバと、を備える情報処理システムであって、上記端末は、環境情報を取得する第1のセンサと、上記環境情報を上記基地局に送信する送信装置と、を備え、上記サーバは、上記ネットワークに接続されるネットワークインタフェースと、上記ネットワークインタフェースに接続されるプロセッサと、上記プロセッサに接続される記録装置と、を備え、上記記録装置は、上記複数の利用者それぞれと上記複数の利用者それぞれが属する上記組織の集団との対応づけを格納する個人情報テーブルを記録し、上記プロセッサは、上記ネットワークインタフェースを介して上記環境情報を受信して上記記録装置に記録し、上記環境情報に基づいて上記利用者ごとの所定期間内の環境情報を集計して上記記録装置に記録し、上記個人情報テーブルを参照して、上記利用者ごとの所定期間内の環境情報から上記集団ごとの上記所定期間内の環境情報を算出し、上記情報処理システムに接続される表示装置に出力する情報処理システム。請求項1に記載の情報処理システムにおいて、上記環境情報は、温度情報、照度情報、湿度情報の少なくとも何れか1つである情報処理システム。請求項1に記載の情報処理システムにおいて、上記個人情報テーブルは、上記集団と上記集団の責任者との対応づけを格納し、上記プロセッサは、上記個人情報テーブルに基づいて上記集団ごとの所定期間内の環境情報を上記集団の責任者と対応づけて、上記表示装置に出力する情報処理システム。請求項1に記載の情報処理システムにおいて、上記端末は、加速度情報を取得する第2のセンサと、他の利用者との対面情報を取得する第3のセンサをさらに有し、上記送信装置は、上記加速度情報及び上記対面情報を上記基地局に送信し、上記プロセッサは、上記加速度情報に基づいて上記加速度が所定の閾値を超えるか否かにより上記利用者が積極状態であるか否かを判定し、上記対面情報に基づいて上記利用者が他の利用者と対面状態であるか否かを判定し、上記積極状態と上記対面状態を組み合わせた4状態ごとに上記所定期間内の環境情報を算出して上記記録装置に記録する情報処理システム。請求項4に記載の情報処理システムにおいて、上記プロセッサは、上記積極状態及び上記対面状態に基づいて上記利用者ごとの作業効率を示す作業効率データを算出して上記記録装置に記録し、上記利用者ごとの上記作業効率データと上記環境情報に基づいて適正な環境情報を算出して上記表示装置に出力する情報処理システム。請求項5に記載の情報処理システムにおいて、上記プロセッサは、上記作業効率データとして、非対面状態の時間に対する非積極状態かつ非対面状態の時間の割合から上記利用者ごとの集中時間率を算出し、対面状態の時間に対する積極状態かつ対面状態の時間の割合から上記利用者ごとの対面積極率を算出する情報処理システム。請求項5に記載の情報処理システムにおいて、上記プロセッサは、上記複数の利用者の環境情報のうち、上記作業効率が所定範囲内に該当する環境情報を上記適正な環境情報とする情報処理システム。請求項5に記載の情報処理システムにおいて、上記プロセッサは、上記集団ごとの所定期間内の環境情報と上記適正な環境情報とを対応づけて、上記表示装置に出力する情報処理システム。組織を構成する複数の利用者それぞれに装着される端末と通信を行う基地局にネットワークを介して接続されるサーバであって、上記ネットワークに接続されるネットワークインタフェースと、上記ネットワークインタフェースに接続されるプロセッサと、上記プロセッサに接続される記録装置と、を備え、上記記録装置は、上記複数の利用者それぞれと上記複数の利用者それぞれが属する上記組織の集団との対応づけを格納する個人情報テーブルを記録し、上記プロセッサは、上記ネットワークインタフェースを介して上記端末が取得する環境情報を受信して上記記録装置に格納し、上記環境情報に基づいて上記利用者ごとの所定期間内の環境情報を集計して上記記録装置に格納し、上記個人情報テーブルを参照して、上記利用者ごとの所定期間内の環境情報から上記集団ごとの上記所定期間内の環境情報を算出し、上記ネットワークに接続される表示装置に出力するサーバ。請求項9に記載のサーバにおいて、上記環境情報は、温度情報、照度情報、湿度情報の少なくとも何れか1つであるサーバ。請求項9に記載のサーバにおいて、上記個人情報テーブルは、上記集団と上記集団の責任者との対応づけを格納し、上記プロセッサは、上記個人情報テーブルに基づいて上記集団ごとの所定期間内の環境情報を上記集団の責任者と対応づけて、上記表示装置に出力するサーバ。請求項9に記載のサーバにおいて、上記プロセッサは、上記ネットワークインタフェースを介して、上記端末が取得する加速度情報及び他の利用者との対面情報を受信し、上記加速度情報に基づいて上記加速度が所定の閾値を超えるか否かにより上記利用者が積極状態であるか否かを判定し、上記対面情報に基づいて上記利用者が他の利用者と対面状態であるか否かを判定し、上記積極状態と上記対面状態を組み合わせた4状態ごとに上記所定期間内の環境情報を算出して上記記録装置に記録するサーバ。請求項9に記載のサーバにおいて、上記プロセッサは、上記積極状態及び上記対面状態に基づいて上記利用者ごとの作業効率を示す作業効率データを算出して上記記録装置に記録し、上記利用者ごとの上記作業効率データと上記環境情報に基づいて適正な環境情報を算出して上記表示装置に出力するサーバ。請求項13に記載のサーバにおいて、上記プロセッサは、上記作業効率データとして、非対面状態の時間に対する非積極状態かつ非対面状態の時間の割合から上記利用者ごとの集中時間率を算出し、対面状態の時間に対する積極状態かつ対面状態の時間の割合から上記利用者ごとの対面積極率を算出するサーバ。請求項13に記載のサーバにおいて、上記プロセッサは、上記複数の利用者の環境情報のうち、上記作業効率が所定範囲内に該当する環境情報を上記適正な環境情報とするサーバ。請求項13に記載のサーバにおいて、記プロセッサは、上記集団ごとの所定期間内の環境情報と上記適正な環境情報とを対応づけて、上記表示装置に出力するサーバ。組織を構成する複数の利用者それぞれに装着される端末と、上記端末と通信を行う基地局と、上記基地局とネットワークを介して接続されるサーバと、を備える情報処理システムを用いた情報処理方法であって、上記端末は、環境情報を取得して上記基地局へ送信し、上記サーバは、上記複数の利用者それぞれと上記複数の利用者それぞれが属する上記組織の集団とを予め対応づけ、上記サーバは、上記環境情報に基づいて上記利用者ごとの所定期間内の環境情報を集計し、上記サーバは、上記複数の利用者それぞれと上記集団との対応づけを用いて、上記利用者ごとの所定期間内の環境情報から上記集団ごとの上記所定期間内の環境情報を算出し、上記集団ごとの所定期間内の環境情報を表示する情報処理方法。請求項17に記載の情報処理方法において、上記サーバは、上記集団と上記集団の責任者とを予め対応づけ、上記集団と上記集団の責任者との対応づけを用いて、上記集団ごとの所定期間内の環境情報を上記集団の責任者と対応づけて表示する情報処理方法。請求項17に記載の情報処理方法において、上記端末は、加速度情報及び他の利用者との対面情報を取得し、上記サーバは、上記加速度情報に基づいて上記加速度が所定の閾値を超えるか否かにより上記利用者が積極状態であるか否かを判定し、上記対面情報に基づいて上記利用者が他の利用者と対面状態であるか否かを判定し、上記積極状態及び上記対面状態に基づいて上記利用者ごとの作業効率を示す作業効率データを算出し、上記利用者ごとの上記作業効率データと上記環境情報に基づいて適正な環境情報を算出し、上記適正な環境情報を上記集団ごとの所定期間内の環境情報に対応づけて表示する情報処理方法。特許文献1はエネルギー管理に関するものであるが、そのエネルギーモニタリングシステムを用いることで、出力各系統が建屋の階や部屋と対応づいていれば、どの部屋の消費量が多いか、どの階の消費量が多いかなどを把握でき、部屋や建物ごとのエネルギー消費や環境情報を把握できる。また、エネルギー計測にあたっては、温度計、湿度計などを用いている。これに対して、発明者らは組織に属する対象者を直接的にセンシングすることで環境情報を収集し、組織のエネルギー管理を行う研究を進めている。この中で、組織の対象者の活動空間を管理する組織の制約が、エネルギー管理に大きな影響を与えることに気がついた。すなわち、一般的には場所を単位としてエネルギー計測や分析を行ってエネルギー管理を行う。特許文献1で用いられている温度計や湿度計などの据置型センサも、場所ベースで配置されることが多いため、組織管理者がエネルギー消費や環境情報を把握し、エネルギー消費を抑えるようにエアコンなどの機器の設定変更を行うように従業員に指示すれば、組織の制約は表面化しない。これに対して、組織に属する対象者を直接的にセンシングすることで環境情報を収集してエネルギー管理を行う場合には、当該組織のどの場所で各対象者が活動しているかに依存し、往々にして場所を単位としてエネルギー管理を行うことが適切でないことが生じる。具体的には、同じ空間内に、複数の組織が存在した場合である。例えば部屋1に、グループAとグループBが存在するような場合である。各グループのリーダーは、リーダーa、リーダーbとする。誰かがグループA、Bの全従業員に命令することができればよいが、各従業員に指示できるのは、各グループのリーダーであることが一般的である。このとき、リーダーaが環境に気を使って、従業員に指示し、エアコン設定を弱めにして利用しようとしたとする。一方のリーダーbは環境を気にしていないとする。エネルギー使用料を両グループで分け合って支払う場合、グループBの人は、自分のグループが多少エネルギーを多く使っても構わないだろうと考え、エアコンの設定を強めることも生じる。この結果、グループAは、自分のグループだけ頑張っても仕方がないと受け止めてしまう。これはひとつの例であるが、場所が同じという理由で同じ空間内に複数の組織が存在する場合に場所単位でエネルギー管理を行うと、組織の制約によって、効率的にエネルギー管理ができなくなってしまう。そのため、同じ空間内に複数の組織がいる場合には、組織管理者はグループ毎に状況を把握し、指示命令を行うことが重要である。また別の例として、ひとつの組織が複数の場所に分かれていたり、普段と異なる場所で業務を行っている場合である。例えば普段は部屋2で業務を行っているグループCが、他のグループDの部屋3で業務を行うことも当然生じうる。グループCの従業員は、自分たちに責任のある部屋でなければ、エネルギー低減をするモチベーションは生じない。エアコン設定を高め、エネルギーを無駄に使うことが生じうる。部屋毎のエネルギーモニタリングを行っている組織管理者は、普段その空間を使っているグループDの人にエネルギー低減を指示するが、それでは効率的にエネルギー管理ができない。また、特許文献2では、携帯電話機に対して各種センサを設けて、エネルギー管理を行う。しかしながら、一人の人が一つの空間にいる場を対象としており、複数の人が複数の空間にいる状況については何ら考慮されていない。以上をまとめると、学校や企業など、複数の人が複数の部屋階建屋などの空間にいる場においては、一つの場所に複数の組織がいる場合と、一つの組織が通常の作業場所を含めて複数の場所にいる場合に、適切に問題特定と行動指示を行うことが必要になる。本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、下記の通りである。組織を構成する複数の利用者それぞれに装着される端末と、端末と通信を行う基地局と、基地局とネットワークを介して接続されるサーバと、を備える情報処理システムである。端末は、環境情報を取得する第1のセンサと、環境情報を基地局に送信する送信装置とを備える。サーバは、ネットワークに接続されるネットワークインタフェースと、ネットワークインタフェースに接続されるプロセッサと、プロセッサに接続される記録装置とを備える。記録装置は、複数の利用者それぞれと複数の利用者それぞれが属する組織の集団との対応づけを格納する個人情報テーブルを記録する。プロセッサは、ネットワークインタフェースを介して環境情報を受信して記録装置に記録し、環境情報に基づいて利用者ごとの所定期間内の環境情報を集計して記録装置に記録し、個人情報テーブルを参照して、利用者ごとの所定期間内の環境情報から集団ごとの所定期間内の環境情報を算出し、情報処理システムに接続される表示装置に出力する。また、組織を構成する複数の利用者それぞれに装着される端末と通信を行う基地局にネットワークを介して接続されるサーバである。サーバは、ネットワークに接続されるネットワークインタフェースと、ネットワークインタフェースに接続されるプロセッサと、プロセッサに接続される記録装置とを備える。記録装置は、複数の利用者それぞれと複数の利用者それぞれが属する組織の集団との対応づけを格納する個人情報テーブルを記録する。プロセッサは、ネットワークインタフェースを介して端末が取得する環境情報を受信して記録装置に格納し、環境情報に基づいて利用者ごとの所定期間内の環境情報を集計して記録装置に格納し、個人情報テーブルを参照して、利用者ごとの所定期間内の環境情報から集団ごとの所定期間内の環境情報を算出し、ネットワークに接続される表示装置に出力する。組織を構成する複数の利用者それぞれに装着される端末と、端末と通信を行う基地局と、基地局とネットワークを介して接続されるサーバと、を備える情報処理システムを用いた情報処理方法である。端末は、環境情報を取得して基地局へ送信する。サーバは複数の利用者それぞれと複数の利用者それぞれが属する組織の集団とを予め対応づけ、サーバは環境情報に基づいて利用者ごとの所定期間内の環境情報を集計し、サーバは複数の利用者それぞれと集団との対応づけを用いて、利用者ごとの所定期間内の環境情報から集団ごとの所定期間内の環境情報を算出する。さらに、集団ごとの所定期間内の環境情報を表示する。本発明によれば、複数の組織が複数の場所に跨って活動する場合でも、どの集団の環境条件に問題や無駄があるかが明確になり、効果的にエネルギー管理を行うことが可能となる。以下、本発明の実施の形態を図面を参照しながら詳細に説明する。なお、同一符号を付した構成要素は、同一または類似の構成を示すものである。図1に、本発明の第1の実施例のシステム構成を示す。あるひとつの企業において、建物がBLD1とBLD2の2つの建物がある場合で説明する。それぞれのビルは4階建てで、例えばBLD1は階FLR11からFLR14で構成され、BLD2は、FLR21からFLR24で構成される。階の中の構成を、FLR11を例に述べる。本フロアは、RM1からRM3までの3つの部屋に分かれる。それぞれの部屋には、エアコンディショナAIR1からAIR3、照明LT1からLT3が設置されている。作業者W1からW5は、各種センサが搭載されたセンサノードSN0を保持する。複数のセンサノードを保持しても良い。センサノードSN0は、プロセッサCPU0、アンテナANT0を備えた無線回路RF0、音加速度温度湿度照度赤外線色人感センサRFIDなどのセンサSNS0、センシングプログラムを格納するメモリMEM0、ボタンなどの入力装置IN0、LCDLEDブザーなどの出力装置OUT0で構成される。センサノードは、プロセッサCPUがセンシングプログラムを実行することにより、所定のサンプリング周期例えば0.05秒等で、各種センサからセンシングデータを取得する。そして、取得したセンシングデータにセンサノードを特定する識別子とタイムスタンプ等を付与して基地局デバイスへ送信する。センサノードは様々な形状で実現可能である。特に腕輪など体に直接装着させる形状にした場合、赤外線を体の内部に向かって照射し、その反射をセンシングすることによって、脈拍数がわかることが知られている。これは、血液が赤外線を吸収するため、反射から血流量の変化が推測できる性質を利用している。また、名札型センサノードのように、衣服よりも外に装着する形状にした場合、赤外線を外部に向かって照射する機能と、外部からの赤外線を受信する機能を持たせることによって、その名札を付けている人同士の対面を検出することができることが知られている。つまり、作業者W1と別な作業者W2が二人とも名札型のセンサノードSN0を装着して対面した場合、赤外線通信により、互いの識別子を送受信する。なお、センサノードの制御の詳細は、非特許文献1や非特許文献2と同様にすることができる。センサノードSN0でセンシングした情報は無線通信によって直接、もしくは、中継機を介して、基地局デバイスBS1に送られる。もしくは、データ収集用の充電器としての機能を有するクレードルCRDL1によって有線通信で収集し、基地局BS1に転送してもよい。基地局BS1が受け取った情報は、有線ネットワークLAN1を介して、管理サーバSV1のセンサデータベースSD1に格納される。基地局デバイスBS1は、プロセッサCPU1、無線回路RF1、音加速度温度湿度照度赤外線色人感センサRFIDなどのセンサSNS1、データ送受信プログラムおよびセンサノード管理プログラムを格納するメモリMEM1、ボタンやLCDLEDブザーディスプレイなどの入出力装置IO0、インターネットなど外部ネットワークとの入出力IF1で構成される。基地局デバイスBS1は、プロセッサCPU1が、データ送受信プログラムを実行することにより、センサノードからセンシングデータを無線又は有線にて受信し、有線ネットワークLAN1を介して管理サーバSV1へ、自身の識別子を付してデータ送信を行う。位置特定デバイスPOS1からPOS3は、作業者が当該空間にいることを検出する目的で設置するハードウェアである。例えば自身の識別子を含む赤外線を一定間隔で発信する装置であり、その正面で名札型のセンサノードSN0を装着した作業者W1が作業をすると、センサノードSN0により赤外線を検出できる。その情報を、無線通信により送信することで、受信した識別子と位置特定デバイスの設置場所の情報との対応づけにより、管理サーバSV1は各作業者の作業場所を知ることが可能になる。赤外線以外にも、無線の送受信や測位技術によって所在の範囲を限定したり、もしくはRFIDリーダを用いて場所を特定することも可能である。また、LAN1には、データ閲覧者が利用する表示装置DISP1が有線もしくは無線LANにて接続される。管理サーバSV1は、ネットワークインタフェースIF2と、プロセッサCPU2と、メモリMEM2と、センサデータベースSD1と、記録装置DB1を備える。ネットワークインタフェースIF2は、有線ネットワークLAN1に接続するためのインタフェースである。センサデータベースSD1は、各種センサが取得したセンシングデータを格納するものである。記録装置DB1は、後述する各種プログラム、各種データテーブルを記録するものである。センサデータベースSD1、記録装置DB1は、例えば、ハードディスクドライブやCD-ROMドライブ、フラッシュメモリなどである。なお、センサデータベースSD1と記録装置DB1を1の記録装置で構成することも可能である。プロセッサCPU2は、記録装置DB1に格納されている各種プログラムをメモリMEM2に読み出して実行することにより各種機能を実現する。具体的には、プロセッサCPU2は、行動解析プログラムAR1を実行することにより、センシングデータを集計し、単位時間例えば、1分間毎の集計値から、各作業者の行動情報や環境情報を解析する。ここで行動情報とは、各作業者が活性状態であるか否か、他の作業者と対面しているか否かを示すものである。また、環境情報とは、温度、照度、湿度などである。その解析結果である行動解析データを、図5に示す行動解析データテーブルAEDATAに格納する。また、プロセッサCPU2は、状態集計プログラムSSUMを実行することにより、行動解析データに基づいて各作業者が作業をしていた時の温度などの環境情報を、行動の種類ごとに区別して集計する。その集計結果である行動解析集計データを、図8に示す行動解析集計データテーブルSAEDATAに格納する。さらに、プロセッサCPU2は、組織集計プログラムSTSUMを実行することにより、行動解析データに基づいて、グループやチーム毎に作業をしていた時の温度などの環境情報を、行動の種別ごとに区別して集計する。その集計結果である組織行動解析集計データを、図9に示す組織行動解析集計データテーブルTSUMに格納する。また、プロセッサCPU2は、場所集計プログラムSLSUMを実行することにより、行動解析データに基づいて、場所毎に作業をしていた時の温度などの環境情報を行動の種別ごとに区別して集計する。その集計結果である場所集計データを、図10に示す場所集計データテーブルLSUMに格納する。また、プロセッサCPU2は、行動分析プログラムSPSUMを実行することにより、各作業者の作業効率を示す作業効率データを算出し、図11に示す作業効率データテーブルPSUMに格納する。さらに、プロセッサCPU2は、適正環境分析プログラムSEANを実行することにより、各作業者の作業効率データと環境情報に基づいて適正な環境情報例えば適正温度PVALUEを算出する。さらに、プロセッサCPU2は、行動環境情報相関分析プログラムSPANを実行することにより、各作業者の行動指標と環境情報との相関分析を行う。図2は、センサノードが送信するセンシングデータを管理サーバが受信することにより、管理サーバSV1のセンサデータベースSD1に格納されるセンシングデータの例を示す図である。センサデータベースSD1では、センシングデータ、作業者が利用するセンサノードの識別情報、作業者の識別情報などが対応づけて管理される。テーブルTIR1は、温度データ、照度データ、および赤外線の検出データを対応づけて格納するテーブルである。列RMACIDには、デバイスのネットワークアドレスを格納する。列RUPTMには、データをテーブルSD1に格納した時刻を記録する。列RGWADには、無線でデータを受信した基地局デバイスたとえばBS1の識別子を格納する。列RAPHDには、センサノードの種別を格納する。たとえば腕輪型センサノードでは1、名札型センサノードでは2などを格納する。列RDATYには、無線パケットに格納したデータの種類を格納する。たとえば温度データ、照度データ、および赤外線の検出データをセットで格納したデータには1、加速度データには2、音声データには3などを格納する。列RSENUには、センサノードでフレームの送信順に0000からFFFFまで付与し、FFFFの次は0000にリセットする周期的カウンタである。分割フレームが結合した場合は、最初のフレームのシーケンス番号を格納する。列RSAIDには、同一センシング周期にサンプリングしたデータを含む分割フレームには、同一のサンプリング識別子を付与する。列ROBPEには、センサノードの現在のセンシング間隔例えば、10秒/回を格納する。列REには、センサノードの現在の無線送信間隔を格納する。間隔を表す数値でも良いし、センシング間隔の何倍かという値でも良い。RSARAには、センサノードにおけるセンサデータの取得周期例えば50Hzを格納する。列RSANUには、センサノードの現在のサンプリング回数を格納する。列RUSIDには、本ノードを利用する利用者の識別IDを格納する。列RFRNUには、センサノードが送信するデータのフレームが複数に分割された場合、合計n分割フレームなら、n、n-1、n-2、...3、2、1と降順にふる。1の場合は最終分割フレームを表し、0は256番目を表すとする。列RFRSIには、分割で送信される一連のフレームの合計個数を格納する。列RTISTには、本データをセンサで取得した時のセンサノードの時刻を格納する。列RTEMPには、センサノードで取得した温度データを格納する。列RLUXには、センサノードで取得した照度データを格納する。列RBALEには、センサノードのバッテリ残量を示す値、たとえば電源電圧を格納する。列RLQIには、センサノードと基地局間の無線通信品質を示す値、たとえばLQILINKQUALITYINDICATORを格納する。列RIRDSには、本データに格納する赤外線データの検出数を格納する。列RIRには、センサノードで取得した赤外線データを格納する。赤外線データとして、他の作業者の識別IDや位置特定デバイスの識別IDが格納される。列RHDには、センサノードの人感センサで取得したデータを格納する。列RCOLには、センサノードのカラーセンサで取得した情報を格納する。列RHUMには、センサノードの湿度センサで取得した情報を格納する。テーブルTACC1は、テーブルTIRの赤外線などのデータの替わりに、加速度センサのデータを格納する。列RMACIDから列RTISTまでの間は、テーブルTIR1と同様の内容を格納する。列RACDSには、本データに格納する加速度データの検出数を格納する。列RACCには、センサノードで取得した加速度データを格納する。テーブルTVO1は、テーブルTIRの赤外線などのデータの替わりに、音声のデータを格納する。列RMACIDから列RTISTまでの間は、テーブルTIR1と同様の内容を格納する。列RVODSには、本データに格納する音声データの検出数を格納する。列RVODAには、センサノードで取得した音声データを格納する。図3は、図1の記録装置DB1に格納される個人情報テーブルTEAMINFOについて示したものである。個人情報テーブルTEAMINFOには、各作業者の識別IDに対応づけられて、各作業者の所属や職位、在席場所など、作業者情報を格納する。この作業者情報は、表示装置DISP1からデータ閲覧者等により予め入力されて、格納されるものである。図3のデータの例は、図4の組織図ORGCHARTのように構成される組織のデータを格納したものである。図4の通り、本組織にはW1からW18の18人の作業者が存在し、AからDの4つのグループで構成される。各グループのリーダは、W1、W8、W13、W16である。グループは、1つもしくは2つ以上のチームで構成される。図4の例では、グループAは2チーム、Bは2チームで構成されるとする。チームリーダは、W2やW5、W9、W11、W14、W17である。図3に示す個人情報テーブルには、例えば以下のデータを格納する。列USERIDには、センサノードを利用する作業者の識別IDを格納する。列UNAMEには、作業者の氏名を格納する。列GROUPIDには、作業者の所属するグループを識別するIDを格納する。列GLEADERには、グループのリーダを表すフラグを格納する。例えばグループのリーダには1、それ以外には0を格納する。列TEAMIDには、作業者の属するチームを識別するIDを格納する。列TLEADERには、チームのリーダを表すフラグを格納する。例えばリーダには1、それ以外には0を格納する。列POSIDには、職位を表す情報を格納する。例えばマネージャには1、主任には2、新人には3を格納する。列ROOMIDには、各従業員の所在値として形式的に登録されている部屋の識別情報を格納する。列FLOORIDには、列ROOMIDに指定された部屋がある階を識別する情報を格納する。列BLDIDには、列FLOORIDで指定された階がある建物やエリアを識別する情報を格納する。図5に、管理サーバSV1の記録装置DB1に格納される、行動解析データテーブルAEDATAの構成例を示す。管理サーバSV1は、センシングデータに対して行動解析プログラムAR1を所定のタイミングで実行し、各作業者の行動を解釈し、行動解析データテーブルAEDATAに格納する。図5に示す行動解析データテーブルAEDATAの構成について説明する。列RUSIDには、作業者を識別するIDが格納される。図2に示す各テーブルのRUSIDの値を参照することで得られる。列RSMINには、その行に格納されるデータをセンサノードが測定した時刻を格納する。ここでは、各行がある1分のデータを格納するものとする。列ATEMPには、当該時刻における、温度情報を記録する。これは、センサデータベースSD1のテーブルTIR1における温度データRTEMPの値を参照し、該当する1分間の平均値や最頻値を計算することで得られる。列ALUXには、当該時刻における、照度情報を記録する。これは温度同様、センサデータベースSD1のテーブルTIR1における照度データRLUXの値を参照し、該当する1分間の平均値や最頻値を計算することで得られる。列AHUMには、当該時刻における、湿度情報を記録する。これも温度同様、センサデータベースSD1のテーブルTIR1における湿度データRHUMの値を参照し、該当する1分間の平均値や最頻値を計算することで得られる。加速度情報を格納したテーブルTACC1における加速度データの検出数RACDS、加速度データRACCの値から、下記の方法で作業者の活性度合いを計算して、列ACTVに格納する。ここで、各作業者が活性状態であるか否かについて判定する手法について説明する。業務中に積極的な行動をすることで、内部/外部からの情報を集めることや白熱した議論をすることでアイデアを練ることを促進させることができる。その場合に想定される行動として、言葉だけでなく身振りジェスチャを含めた対面や相手がいる場所まで出向いて対面などが挙げられる。本発明者らは、このようなユーザの行動と動作リズムの関係について実験を行ったところ、ビデオ観察などの結果から、活性的な作業をしている時間帯は、それ以外の時間帯に比べて加速度の周波数が高いことがわかった。たとえば会話を行っている時には、2Hzから3Hzの周波数成分が高くなる。そこでここでは、加速度の周波数がある閾値を上回っている時間帯を、活性的な状態とする。典型的には、加速度の周波数が2Hz以上などである。もちろんこの値は人や業務の種類によって異なるため、状況に応じて設定変更可能である。図6を用いて活性度合いを算出するフローについて説明する。最初の加速度周波数計算BMAAは、時系列に並んだ加速度データTACC1から周波数を求める処理である。周波数は、一秒間の波の振動数と定義され、つまり振動の激しさを表している指標である。フーリエ変換によって周波数を計算してもよいが、本実施例では、計算を簡略化するために、周波数に相当するものとして、ゼロクロス値を用いる。これにより、サーバの処理負荷が低減され、センサノードの数の増加によるサーバの計算量の増加に対しても有効である。ゼロクロス値とは、一定の期間内における時系列データの値がゼロとなった回数、より正確には、時系列データが正の値から負の値へ、又は負の値から正の値へと変化した回数を計数したものである。例えば、加速度の値が正から負に変化してから、次にその値が再び正から負に変化するまでの期間を1周期とみなすと、計数されたゼロクロスの回数から、1秒間当たりの振動数を算出することができる。このようにして算出された一秒間当たりの振動数を、加速度の近似的な周波数として使用することができる。さらに、本実施例のセンサノードSN0は、三軸方向の加速度センサを備えているため、同じ期間の三軸方向のゼロクロス値を合計することによって一つのゼロクロス値が算出される。これによって、特に左右及び前後方向の細かい振り子運動を検出し、振動の激しさを表す指標として用いることができる。ゼロクロス値を計数する一定の期間として、連続したデータの間隔つまり元のセンシング間隔よりも大きな値が設定される。たとえば1秒毎のゼロクロス値や1分毎のゼロクロス値を求めることとなる。加速度周波数計算BMAAの結果、各時間におけるゼロクロス値、およびそこから算出された秒単位の振動数が、加速度リストBMA1としてメモリ上に、もしくはファイルとして生成される。次にこのリストBMA1を対象に、活性判定BMCBを実施する。上述したように、ここでは活性か否かを、加速度がある閾値を上回っているか否かで判定する。リストBMA1を順に走査し、振動数が閾値を上回っている行には活性状態として判定値に1、下回った行には非活性状態として0を挿入する。この結果、各時間帯において活性か否か秒単位で求められた活性リストBMC2が生成される。ここで、ある瞬間的にみると閾値以下であっても、前後の時間は閾値以上で活性的な状態、逆にある瞬間では閾値以上であったが、前後の時間は閾値以下で実は活性的なこともありうる。このような瞬間的なノイズを除去する機構が必要となる。そこで、次にこのリストBMC2を対象に、ノイズ除去BMCCを実施する。ノイズ除去の役割は、上記で求めた活性度の時系列変化、たとえば0001000111111001111といった系列に対し、前後関係を加味して瞬間的な変化を取り除いた、たとえば0000000111111111111という系列を生成することである。このようなノイズ除去処理を行うことにより、その前後の時間帯を考慮して活性度を算出することができ、より実際の状況を反映した活性度を把握することが可能となる。ノイズを除去する処理はローパスフィルタにより高周波の成分を除去することによっても可能であるが、ここではより単純な方法として、多数決的な方法を説明する。本方法では、時系列順に最初から最後までひとつずつ判定の対象とする。現在i番目の時間帯が判定の対象であるとする。ここで、i-n番目の時間帯から、in番目の時間帯までの合計2n1個の時間帯に関し、活性状態の個数と、非活性状態の個数を数える。ここでもし活性している個数のほうが多く、かつ、i番目の時間帯が活性でないという状態になっている場合、i番目の状態を活性状態に変更する。逆に活性的でない個数の方が多ければ、i番目の状態を非活性状態に変更する。たとえば0001000111111001111という系列に、n=2でこの方法を適用すると、0000000111111111111という系列が生成される。nが小さければ前後短時間のみ反映したノイズが除去され、nが大きければより長時間を反映したノイズが除去される。nをどの程度にするかは人や業務の種類によるが、最初に小さいnで細かいノイズを除去したあと、再度大きいnで少し長めのノイズを除去することなども可能である。このように多数決的な方法を実行することにより、サーバの計算量を減らし、処理負荷を低減することができる。この結果、各時間帯において活性か否か秒単位で求められた活性リストBMC3が生成される。この活性リストBMC3は秒単位のデータであるが、後の処理を簡単にする目的で、より長い時間単位での活性度を計算するための期間集計処理BMCDを行うことができる。ここでは秒単位の活性度から、分単位の活性度を計算する例を示す。ひとつの方法は、1分の中で活性状態であった秒数を集計して、それがしきい値以上であれば、その1分は活性状態と見なす方法である。例えば50を超えたら活性状態と見なす。このようにして算出された作業者の活性度合いを、列ACTVに格納する。活性状態である場合、すなわち積極的な行動である場合には1、非積極的な行動である場合には0を格納する。次に、列COMMには、該当時刻で人と対面していたかどうかを表す情報を格納する。例えば対面時は1、非対面時は0を格納する。この情報は、センサデータベースSD1のテーブルTIR1の列RIRを参照し、他の作業者の識別IDを検出していたか否かを調べることで得られる。該当する1分間の間で、対面状態であった秒数を集計して、それがしきい値以上であれば、その1分は対面状態と見なす。例えば50を超えたら対面状態とみなす。最後の列LOCには、当該時刻における作業者の場所を格納する。本情報は、センサデータSD1のテーブルTIR1の列RIRと図7に示す位置特定デバイスリストを参照し、列RIRに格納される識別IDが位置特定デバイスの識別IDと一致した場合、その位置特定デバイスの識別IDを格納する。図5に示す例では、識別ID1の作業者が、0分から1分の間に、温度26.3°C、照度400.1LUX、湿度40.2、積極かつ非対面の状態で、POS1に対応する場所にいたことを示している。図7の位置特定デバイスリストには、位置特定デバイスの識別子と、位置特定デバイスが設置されている場所の情報、各場所の責任者を示す作業者の識別IDとを対応づけて格納する。これらの情報は、表示装置DISP1からデータ閲覧者等により予め入力されて、格納されるものである。列POSIDには、位置特定デバイスの識別IDが格納される。列ROOMIDには、該当する位置特定デバイスが設置された部屋の識別IDが格納される。列FLOORIDには、該当する位置特定デバイスが設置された階の識別IDが格納される。列BLDIDには、該当する位置特定デバイスが設置された建屋の識別IDが格納される。列LMNGIDには、各場所の責任者を表す作業者の識別子を格納する。管理サーバSV1は、状態集計プログラムSSUMを実行することにより、行動解析データに基づいて各作業者が作業をしていた時の温度などの環境情報を、行動の種類ごとに区別して集計する。その集計結果である行動解析集計データを、図8に示す行動解析集計データテーブルSAEDATAに格納する。図8では、行動の種類として、行動解析データテーブルAEDATAの列ACTVに格納される積極か否か、同じく列COMMに格納される対面しているか否かの2種類の情報を用いる。この2種類を組み合わせて、積極かつ対面、積極かつ非対面、非積極かつ対面、非積極かつ非対面の4状態の行動に分類する。具体的には、図5の行動解析データテーブルAEDATAの中から、同じ作業者識別子RUSIDを持つデータを対象に、上記4状態毎に温度などの平均値を求める。その結果、図8のように、各作業者に対して、4状態における環境情報の平均値が求められる。ここでは、環境情報として平均温度、平均照度、平均湿度を格納する。また、集計期間中の各状態の出現量を合計し、列TOTALに格納する。ここでは、各状態の出現時間を分単位で格納する。また、集計期間の最初の日を列STARTに格納し、最後の日を列ENDに格納する。なお、同じ作業者に関して、異なる期間毎の平均値を求めて格納できる。例えば、月単位で温度平均値を格納することもできる。例えば、図8では、識別ID1の作業者が、2010年1月1日から2010年1月7日までの間で、非積極かつ非対面の状態が180分存在し、そのときの平均温度26.3°C、平均照度400.1LUX、平均湿度40.2であることを示している。また、管理サーバSV1は、組織集計プログラムSTSUMを実行することにより、行動解析データに基づいて、グループやチーム毎に作業をしていた時の温度などの環境情報を、行動の種別ごとに区別して集計する。その集計結果である組織行動解析集計データを、図9に示す組織行動解析集計データテーブルTSUMに格納する。図8の行動解析データテーブルAEDATAで集計した場合と同じ要領で温度などの環境情報を集計する。図8の行動解析データテーブルでは、作業者ごとに集計したのに対し、図9に示す組織行動解析集計データテーブルTSUMでは、同じグループやチームに属する人をまとめて集計する。まず、図5の行動解析データテーブルAEDATAの各データに対し、作業者識別子RUSIDと同じIDを、図3の個人情報テーブルTEAMINFOの列USERIDから探して、その人のグループの識別子GROUPIDを求める。次に、同じGROUPIDとなった行動解析データテーブルAEDATAのデータを対象に、温度、照度、湿度を集計する。ここでは集計の一例として、平均値と、作業者間の環境情報のばらつきとして標準偏差を求める。温度の平均値ATEMP、標準偏差DTEMP、照度の平均値ALUX、標準偏差DLUX、湿度の平均値AHUM、標準偏差DHUMを格納する。また、図8と同様に、図5の行動解析データテーブルAEDATAの列ACTVおよび列COMMの情報を参照し、行動の種類ごとに識別して集計する。図9では、列ACTVおよび列COMMにALLと書かれた行を記載したが、これは、全状態を総合して集計したデータを格納する行である。なお、集計期間については省略したが、図8と同様に、集計期間の最初の日例えば2010/1/1と最後の日例えば2010/1/7を格納するようにしてもよい。管理サーバSV1は、場所集計プログラムSLSUMを実行することにより、行動解析データに基づいて、場所毎に作業をしていた時の温度などの環境情報を行動の種別ごとに区別して集計する。その集計結果である場所集計データを、図10に示す場所集計データテーブルLSUMに格納する。図9と同様に複数の人のデータを集計したものであるが、図9の組織行動解析集計データテーブルでは、グループやチーム毎に集計したのに対し、図10に示す場所集計データテーブルLSUMでは、場所単位で集計している。まず、図5の行動解析データテーブルAEDATAの各データに対し、場所情報LOCと同じIDを、図7の位置特定デバイスリストLOCINFOの列POSIDから探して、その建屋の識別子BLDIDを求める。次に、同じBLDIDとなる位置特定デバイスの識別子POSIDを特定し、当該POSIDを有する行動解析データテーブルAEDATAのデータを対象に、温度、照度、湿度を集計する。ここで、集計の一例として、平均値と、作業者間の環境情報のばらつきとして標準偏差を求める。そして、場所ごとに、温度の平均値ATEMP、標準偏差DTEMP、照度の平均値ALUX、標準偏差DLUX、湿度の平均AHUM、標準偏差DHUMを格納する。また、図9と同様に、図5の行動解析データテーブルAEDATAの列ACTVおよび列COMMの情報を参照し、行動の種類ごとに識別して集計する。なお、図10では、建屋ごとに集計する例を示したが、同様の手法で階FLRごとに集計することもできる。また、集計期間については省略したが、図8と同様に、集計期間の最初の日例えば2010/1/1と最後の日2010/1/7を格納するようにしてもよい。管理サーバSV1は、行動分析プログラムSPSUMを実行することにより、各作業者の作業効率を示す作業効率データを算出し、図11に示す作業効率データテーブルPSUMに格納する。ここでは、各作業者の行動情報から、各作業者の作業効率を表す情報を計算する。図8では、ACTVとCOMMの組み合わせにより、4状態を定義した。そのうち、非対面かつ非積極状態は、個人で集中して作業をしている状態とみなすことができる。一方、非対面かつ積極状態は、集中作業ではない状態、例えば移動や書類整理などの状態とみなすことができる。ここで、集中して書類作成や開発を行う業務では、前者の集中時間を増やし、後者の非集中時間を減らすことがひとつの目標となる。そこで、図8に示す行動解析集計データテーブルSAEDATAの各状態の出現量TOTALを参照して集中時間率を計算し、図11の列CONRATIOに格納する。集中時間率は、非対面かつ非積極状態の合計時間/非対面状態の合計時間により算出される。列TOTALSOLOには、非対面かつ非積極状態と非対面かつ積極状態の合計時間が格納される。列NUMCONには、非対面かつ非積極状態の時間が格納される。図11では、作業者W1は、非対面状態240分のうち、非積極状態は180分であり、集中時間率は0.75である例を示している。同様の関係が、対面かつ非積極状態と、対面かつ積極状態の間にも存在する。対面かつ積極状態は、対面相手に対して発話をしたり、相手の発話にうなずいたり反応を示している状態と見なせる。逆に、対面かつ非積極状態は、対面していても特に発話をせずに、相手の話を聞いているだけか、特に関心がなく聞いていない状態と見なせる。対面時には、前者の積極的な時間を増やし、非積極状態を減らすことが目標となる。そこで、図8に示す行動解析集計データテーブルSAEDATAの各状態の出現量TOTALを参照して対面積極率を計算し、図11の列ACTVRATIOに格納する。対面積極率は、対面かつ積極状態の合計時間/対面状態の合計時間により算出される。列TOTALCOMMには、対面かつ積極状態と対面かつ非積極状態の合計時間が格納される。列NUMACTVには対面かつ積極状態の時間が格納される。図11では、作業者W1は、対面状態110分のうち、積極状態は45分であり、対面積極率は0.41である例を示している。また、管理サーバSV1は、適正環境分析プログラムSEANを実行することにより、作業効率データと環境情報に基づいて適正な環境情報PVALUEを算出する。集中時間率と温度データに基づいて適正温度を算出する場合を説明する。まず、図11に示す作業効率データテーブルPSUMに格納される各作業者の集中時間率と、図8に示す行動解析集計データテーブルSAEDATAに格納される各作業者に関する温度データとを参照する。そして、所定範囲内の温度例えば集中時間率が上位25の作業者に関する温度を、適正温度PVALUEとして算出する。なお、最も集中時間率が高い作業者に関する温度を適正温度としてもよい。管理サーバSV1は、上述した各プログラムを定期的に実行し、算出した各情報を対応づけて表示装置DISP1に出力する。表示装置DISP1は、受信した各情報を加工し、グラフ形式等により表示する。又は、表示装置DISP1を介してユーザから要求があった時に、その要求に基づいて所定のプログラムを実行し、算出した各情報を表示装置DISP1に出力することで、表示装置DISP1に表示される。図12に、表示装置DISP1に表示されるデータの例を示す。図11のWIN1からWIN4は、DISP1の画面に表示されるウィンドウを表す。ウィンドウWIN1では、横軸に温度情報、縦軸にグループをとり、グループ毎の作業者の温度の分布を表示する。管理サーバSV1は、図3に示す個人情報テーブルと図8に示す行動解析集計データテーブルに基づいて、グループ毎に作業者の温度を対応づけ、表示装置DISP1は、それを箱髭図の形で表示している。ここでは、各グループに対応する箱内には各グループの50の作業者が存在することを示し、箱内の中心線が各グループの温度の中央値を示す。この図を見ると、部署Aが最も温度が高く、部署Dが最も低いことがわかる。部署Bと部署Cは、中心温度は同等であるが、部署Cのほうがばらつきが大きいことがわかる。なお、図9に示す組織行動解析集計データに基づいてグループ毎の平均温度、温度標準偏差を数値で表示することも可能である。このように、組織を構成する集団に対応づけて温度の分布を表示する。ここで集団とは組織において一般的に存在する部、課、チーム、グループなどである。これにより、どの集団の環境条件に問題や無駄があるかを容易に理解することができ、対策箇所が明確になり、効率的なエネルギー管理を行うことが可能となる。さらに、個人情報テーブルに基づいて管理サーバSV1は部署ごとの温度分布と責任者とを対応づけ、表示装置DISP1は、各部署の責任者を担当として併せて表示することもできる。これにより、その部署の責任の所在が誰にあるかを容易に理解することができ、より効率的なエネルギー管理を行うことが可能となる。例えば、図12では、部署Aの担当である作業者W1に連絡して、温度を下げるように促せばよいことがわかる。ここで、組織における適正温度について検討する。例えば集中作業をしている人の適正温度と、休憩や会議などで対話をしている人の適正温度は異なる。集中作業の多い人たちと活発な作業が多い人たちを比べた時に、仮に集中作業の多い人たちのほうが高い温度設定で作業をしていたとする。このとき、省エネルギーの観点のみ考慮して集中作業の人たちの温度設定を下げてエネルギー消費を下げるという結論が、組織にとって必ずしもよいとは限らない。すなわち、省エネルギーの観点と組織の生産性の観点からエネルギー管理を行うことが組織にとって重要となる。また、作業者の作業内容は随時変わる。加えてひとつの空間には、さまざまな作業を行っている人が混在しうる。この作業の変化と作業の多様性を考慮して、適正温度の判定と制御が必要になる。本実施例では、作業効率データを活用することにより、行動毎の適正温度を示すことができる。ウィンドウWIN2は、横軸に各作業者の温度情報を、縦軸に各作業者の集中時間率をとり、温度情報と集中時間率の分布を散布図で表示したものである。表示装置DISP1は、行動解析集計データテーブルSAEDATAから、各作業者の温度情報を取得する。また、作業効率データテーブルPSUMから、各作業者の集中時間率を取得する。ウィンドウWIN2のひとつのマークが、一作業者に対応する。このように、各作業者の温度情報と集中時間率の分布を散布図で表示することにより、環境情報のひとつである温度と、組織の生産性指標の一つである集中時間率の関係を一望することができる。また、管理サーバSV1が集中時間率に基づいて算出した適正温度を、表示装置DISP1は表示することもできる。図12では、作業者の中で集中時間率が上位25の人に関する温度の範囲を、適正温度とみなしている。図12では、適正温度は19°Cから27°C程度であり、RANGE2のような矩形で表示している。このように、適正温度を表示することで、どれくらいの温度を維持すれば、集中時間率が高まるかが分かる。そして、適正温度をグループ毎に実際の温度分布と対応づけ、それをウィンドウWIN1に併せて表示したものがウィンドウWIN3である。集中時間率に基づいて計算した適正温度を、RANGE1のような矩形で、実際の温度分布と併せて表示している。これにより、作業者の作業内容を考慮して、適正温度を把握することが可能となる。そして、適正範囲から外れているグループAやDを優先的に対策すべきことが直感的にわかる。また、省エネルギーのことだけを考慮すると、温度を下げすぎてしまう可能性があるが、適正温度を表示することで、エネルギー管理と生産性維持の両方を考慮することが可能になる。ウィンドウWIN4には、上記WIN1からWIN3の情報を用いて得られた分析結果が表示される。適正範囲から外れている組織や担当者への指摘、温度のばらつきが大きい組織への指摘MSG1~4など、適正温度に基づく集団あるいは管理者への情報を生成することができる。これらの情報MSG1~4は、管理サーバSV1で生成することもできるし、表示装置DISP1で生成することもできる。なお、図12では、グループ単位の環境情報の集計結果を表示しているが、場所単位の環境情報の集計結果を表示することもできる。表示装置DISP1は、図7に示す位置特定デバイスリストと図10に示す場所集計データテーブルLSUMを参照して、場所単位の環境情報の集計結果を表示する。その例を図13に示す。ウィンドウWIN1では、各建屋の集計情報を表示している。適正温度の表示方法については、図12で説明した場合と同様である。また、1つの建屋を指定してさらに分析することができる。例として、表示装置DISP1の入力装置を介してウィンドウWIN1のBLD4が選択されたときの表示を、ウィンドウWIN2に示す。このウィンドウには、建屋BLD4の階ごとに集計した結果が表示される。これらの情報から、BLD1やBLD4、FL41やFL44が適正範囲から外れていることがわかる。また、ウィンドウWIN3にも、適正範囲から外れている階の指摘、温度のばらつきが大きい階の指摘などの情報が表示される。さらに細かい場所単位での集計情報の表示例を、図14に示す。ここでは新しいウィンドウWIN4が表示されている。これは、図13のウィンドウWIN2の階FL44を選んだ際に表示されるもので、階44の各部屋RM10からRM13の環境情報の集計結果を表示する。また、ウィンドウWIN3にも、適正範囲から外れている部屋の指摘、温度のばらつきが大きい部屋の指摘などの情報が表示される。図12から図14では、組織の作業者の集中時間率を高めるという観点で、管理サーバSV1で計算した適正温度を表示している。しかし組織によっては、集中時間ではないものをより重要視する場合もありうる。そこで、組織の対面積極率を高めるという観点で、管理サーバSV1で計算した適正温度を表示する例を説明する。管理サーバSV1は、図11に示す作業効率データテーブルPSUMに格納される各作業者の対面積極率と、図8に示す行動解析集計データテーブルSAEDATAに格納される各作業者に関する温度データとを参照する。そして、所定範囲内の温度例えば対面積極率が上位25の作業者に関する温度を、適正温度PVALUEとして算出する。なお、最も対面積極率が高い作業者に関する温度を適正温度としてもよい。図12で説明した場合と同様に、表示装置DISP1は、グループ毎の作業者の温度を箱髭図の形で表示する。そして、対面積極率に基づいて管理サーバSV1により算出された適正温度も併せて表示する。その表示例を図15のウィンドウWIN1に示す。図15のウィンドウWIN2では、各作業者の温度情報を横軸にし、対面時の積極率を縦軸にして、温度情報と対面積極率の分布を散布図で表示している。この場合、集中時間率の分布とは異なる分布となりうる。図15の場合、18°C程度のときに対面積極率が極大になる例を表示している。また、適正温度は、対面積極率が高い25の人が属する範囲で16°Cから23°CとなるRANGE2。図12の場合と同様に、WIN1の適正温度表示RANGE1、ウィンドウWIN3の分析結果も、この適正温度に併せて表示される。このように、対面積極率に基づく適正温度を実際の温度分布と併せて表示することにより、生産性維持を考慮しつつエネルギー管理を行うことができる。図16では、一日の中での温度の時間変化をWIN1のように表示している。この図では、横軸に時刻を取り、縦軸は各時刻における平均温度を表す。図15に示すウィンドウWIN2で求めた適正温度範囲が、RANGE3のように表示される。また、管理サーバSV1は、図5に示す行動解析データから、全作業者の各時刻における平均温度を算出し、表示装置DISP1はLINE1のような太線で表す。さらに、全作業者の温度のばらつきを表すために、管理サーバSV1は、全作業者の各時刻における温度の標準偏差を図5に示す行動解析データから求め、表示装置DISP1は、それをRANGE4に示すような範囲付きのオブジェクトで表示する。これらを表示することによって、どの時刻に適正温度を外れるのか、また、全体的に外れているのか、ばらつきが多いのか、といったことが直感的にわかるようになる。さらに、図16のウィンドウWIN2に示すように、ウィンドウWIN1に基づく分析結果が表示される。図16の例では、最高温度と個人温度のばらつきが最も大きい時刻を示している。室温は、外気温度と、エアコンディショナーの設定で決まるところもあるが、実際には、同じオフィス、同じ時間帯、同じ人数であっても、行動によって温度が変わりうる。図17には、温度と、さまざまな行動との関係を分析するための表示を示す。図17のウィンドウWIN1のようなインタフェースで、ユーザは表示装置DISP1の入力装置を介して、分析の対象時刻範囲、対象場所を指定する。特定の人数が部屋にいるときのみ分析したい場合は、その人数を指定する。また、温度との関係を調べたい行動指標例えば、部屋内の対面人数、部屋内の対面時間などを、リストALISTから選択する。選択された情報を受信した管理サーバSV1は、行動環境情報相関分析プログラムSPANを実行することにより、その行動指標を作業者ごとに計算する。例えば、部屋内の対面時間という行動指標を計算する場合、行動解析データテーブルと位置特定デバイスリストを参照し、ユーザ指定時刻内にユーザ指定場所で取得された行動解析データを抽出し、抽出された行動解析データのうち他の作業者と対面している時間を集計すればよい。その計算結果を受信した表示装置DISP1は、その行動指標を横軸にした散布図をウィンドウWIN2に表示する。また、管理サーバSV1は、選択された行動指標と温度との相関分析を行い、表示装置DISP1は、その結果も併せて表示する。相関係数が高ければ、その行動指標と温度に関係があることがわかる。また、管理サーバSV1は、リストALISTに示すような様々な行動指標と、温度との相関分析を行い、どの指標が最も温度と相関するかを求める。表示装置DISP1は、分析結果としてWIN3に表示する。このように行動指標と温度との関係を調べることで、きめ細かい分析改善が可能になる。図12から図17まで、温度情報の表示や分析の例を説明したが、温度以外の、湿度や照度を使っても同様の表示、分析が可能になる。これらを順に表示したり、すべてを同時に表示することによって、より全体の状況を把握して分析することが可能になる。本発明の第2の実施例の構成について、図18と図19を用いて説明する。第2の実施例は、各建物内の消費エネルギーをモニタリングするためのエネルギーマネジメントシステムを設け、建物内のエネルギー使用量と行動指標との関係を分析可能にすることを特徴とする。図18は、本実施例のシステム構成を示した図である。実施例1と同構成については、同符号を付し、ここでの説明は割愛する。本実施例では、管理サーバSV1が、行動エネルギー相関分析プログラムSPEANを備えていることを特徴とする。BLD1やBLD2の建物には、消費エネルギーをモニタリングするためのエネルギーマネジメントシステムEMS1を備える。各部屋や建物の温度、湿度、照度などのセンサSNS2、電気や水の消費量の計測メータMTR0、センサデータや計測データを格納するメモリMEM3で構成される。これを用いることで、建屋の電気、水、ガスなどのエネルギーの使用量と、行動の間の関係分析が可能になる。図19は、作業者が携帯するセンサで取得した情報に加えて、ビルのエネルギーの使用量や固定センサの情報を管理するシステムEMS1の情報を利用して表示、分析する例である。管理システムEMS1では、エアコンや実験機器などの冷却水の使用量を、メータMTR0で部屋ごとに管理している。この場合、ユーザは管理サーバSV1を通じて、各部屋内での行動が、冷却水の使用量とどう関係するかを調べることが可能になる。図19のウィンドウWIN1のようなインタフェースで、ユーザは表示装置DISP1の入力装置を介して、分析の対象時刻範囲、対象場所を指定する。特定の人数が部屋にいるときのみ分析したい場合は、その人数を指定する。また、冷却水の消費量との関係を調べたい行動指標例えば、部屋内の対面人数、部屋内の対面時間などを、リストALISTから選択する。選択された情報を受信した管理サーバSV1は、行動エネルギー相関分析プログラムSPEANを実行することにより、その行動指標を作業者ごとに計算する。例えば、部屋内の運動時間という行動指標を計算する場合、行動解析データテーブルと位置特定デバイスリストを参照し、ユーザ指定時刻内にユーザ指定場所で取得された行動解析データを抽出し、抽出された行動解析データのうち活発な時間を集計すればよい。その計算結果を受信した表示装置DISP1は、その行動指標を横軸にした散布図をウィンドウWIN2に表示する。また、管理サーバSV1は、選択された行動指標と、エネルギーマネジメントシステムEMS1から取得した冷却水消費量との相関分析を行い、表示装置DISP1はその結果も併せて表示する。相関係数が高ければ、その行動指標と冷却水消費量に関係があることがわかる。また、管理サーバSV1において、主成分解析や重回帰分析などの統計手法を用いることによって、行動指標群の中から、冷却水消費量に関係するものを複数選択する。表示装置DISP1は、それをウィンドウWIN3のように、順に表示することができる。このように、冷却水消費量と行動指標との関係を調べることで、エネルギー消費と行動指標との関係をより詳細に分析し、改善を図ることが可能となる。なお、冷却水消費量以外にも、電気使用量や、ガス使用量、コンピュータネットワークのトラフィック量など、部屋毎に管理可能なものであれば同様に処理することができる。またLAN1には、各作業者のプロファイルや業務情報の管理システムHMS1があってもよい。各作業者の売り上げや業務処理量などの業務パフォーマンスPFM0、各作業者の能力や経験、評価を格納した個人情報PRF0、組織の構成や所属を格納した組織情報ORG0を格納する。これらの情報を用いて、建屋の電気、水、ガスなどのエネルギーの使用量と、業務の経験や生産性といった作業者属性の間の関係分析も可能になる。以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、種々変形実施可能であり、上述した各実施形態を適宜組み合わせることが可能であることは当業者に理解されよう。本発明は、複数の人が集まった様々な環境に適用可能である。対象者は同一の企業に属する必要はなく、複数の企業が集まったビルや、複数のデパートが集まったショッピングモール、複数の建物が集結したコミュニティや街でも構わない。また、物理的に同一空間に存在する必要もない。例えば別な地域や別な国にある支店間で比較することができる。