人間の在宅状況を示す在宅確率を算出する在宅確率算出システムにおいて、前記人間の所在地に設置され、当該所在地における電力使用量を検知する自動検針装置と、前記自動検針装置とネットワークを接続された電力会社装置であって、前記電力使用量を受信する手段と、前記電力使用量の極大値および極小値を特定する手段と、前記在宅確率についての算出要求であって要求する時間を含む算出要求を受信して、前記時間に関連する極大値および極小値を特定して、当該特定された内容に基づいて、前記在宅確率を算出する手段を有する電力会社装置とを備えたことを特徴とする在宅確率算出システム。請求項1に記載の在宅確率算出システムにおいて、前記在宅確率を算出する手段は、前記特定された極大値および極小値から、前記時間での電力使用量を予測し、当該予測された電力使用量の大きさを元に、前記極大値および極小値の関係で二次曲線的に在宅確率が高くよう在宅確率を算出することを特徴とする在宅確率算出システム。請求項1または2のいずれかに記載の在宅確率算出システムにおいて、前記ネットワークと接続された宅配業者装置を更に有し、前記電力会社装置は、前記宅配業者装置に、前記在宅確率を送信することを特徴とする在宅確率算出システム。請求項1乃至3のいずれかに記載の在宅確率算出システムにおいて、前記算出する手段は、前記在宅確率を算出した後の所定のタイミングで、前記在宅確率を再算出することを特徴とする在宅確率算出システム。請求項4に記載の在宅確率算出システムにおいて、前記算出する手段は、前記際算出の際、予め設定された前記人間の在宅に関する行動状況を時系列データを用いて、再算出を実行することを特徴とする在宅確率算出システム。しかし、特許文献1では、在宅でも電話に出ない、あるいは出られない場合や、固定電話そのものを所有していない場合については考慮がされておらず、家にいるのに在宅であると判定することができない。また、特許文献2では、微量であっても電気が使用されたという事実が確認できれば目的を達するため、不在時の予約機能による電気使用については考慮がされておらず、正しく不在であるという判定をすることができない。そこで本発明では、電力使用量の情報を用いて、在宅状況を示す情報を算出する。本発明では、この電力使用量の情報に対し、過去の使用量情報を基に各家庭の行動特性を加味した上で、指定した未来の時刻の在宅確率に加工する。そして、より好適には、サービス利用者へ提供、サービス利用者は在宅確率を判断基準に、ユーザ宅訪問予定を立てることができる。さらに、指定した未来の時刻より前に、その時点までのデータを加味して在宅確率を再計算しなおし、再度通知することで、さらなる確度の向上を図ることができる。本発明によれば、配達時の持ち帰り回数を低減でき、宅配事業者の手間や再配達コストを低減できる。また、ユーザは再配達の手続きを不要ないし低減することが可能になる。以下、図面を用いて本発明に関する一実施形態を説明する。図1は、本システムの利用イメージを示している。本実施形態の前提条件として、ユーザ宅には自動検針システムが導入されており、電力会社は電力使用量を30分ごとに取得して、ユーザの消費電力特性を保存したロードプロファイルを保持している。例えば、ユーザは従来、ネットショップなどで商品を購入する際に宅配業者や日時をWEB上で設定可能であるが、本システムでは、在宅確率情報を宅配業者へ提供するか否かを選択する。この在宅確率情報提供許可データは電力会社のサーバへ送信される。電力会社はユーザのロードプロファイルを元に在宅確率を計算処理する。宅配事業者は電力会社のシステムへユーザの在宅確率を問い合わせる。電力会社はユーザの許可がある場合、宅配事業者へユーザの在宅確率情報を提供する。宅配事業者はユーザの在宅確率が高い日時を選択して、配送を実施する。図2は、本実施形態における在宅確率通知システムの構成図を示している。ユーザ宅には、自動検針システム2が導入されており、ユーザの電力使用量を30分ごとに計測して、この結果をネットワーク8を介して送信し、電力会社の電力使用量DB12へ蓄積する。自動検針システム2は、通信インフラと電力メーターで構成されており、電力メーターのIDや設置場所の情報が、電力メーターDB21に保管されている。通知許可情報DBには、メーターIDと、ユーザがどの宅配事業者に通知許可しているかなどの情報を蓄積する。通知許可を出したユーザについては、在宅確率算出部15で、在宅確率テーブルを作成処理し、在宅確率を算定処理する。在宅確率通知処理は、宅配事業者からリクエストがあったら、指定のユーザの日時の在宅確率を宅配事業者へ返答する。宅配事業者に返答してよいかどうかは、通知設定部17が判定する。通知設定部の通知許可判定処理は、通知許可情報DBで、宅配事業者が、通知許可されているかどうかを確認する。宅配事業者認証情報DBは、事前に信頼できる宅配事業者を登録してあり、登録のある宅配事業者だけがサービス利用可能である。利用認証部16で、宅配事業者認証処理を行う。宅配の実行が完了したら、通知設定部17の通知除外処理で、通知許可を取り消す。なお、上記の各部は、いわゆるプログラムの一部ないし全部として実現される。つまり、各処理をこれらプログラムに従って、電力会社サーバ1が有するCPUが処理するものである。これらの処理の詳細は、フローチャート等を使って後述する。宅配事業者のシステムは、配達物情報DB51と配達物処理部と、利用認証部52と配達スタッフ認証情報DB54で構成されている。配達スタッフは、配達物処理部52の配達情報照会処理により、携帯端末を用いて、配達物のあて先などが閲覧確認できるつまり、通信網を介して当該サーバ52に格納された情報にアクセスする。利用認証部53の配達スタッフ認証処理は、配達スタッフ以外の第三者が閲覧できないように認証を行う。配達スタッフ認証情報DBには、配達スタッフのIDとパスワードが保管されている。なお、本サーバの各部の処理は、電力会社サーバ1と同様に、プログラムに従ったCPUで処理することで実現する。図3は、本実施形態の在宅確率計算処理におけるフローチャートである。ユーザが利用する端末装置は、ユーザからの入力に従って、宅配を受ける案件ごとに在宅確率情報通知サービスの利用をオンラインで登録し、電力会社の通知許可情報DBに通知許可情報として登録されるS1~3。一方で、電力会社サーバ1では、ユーザ宅の自動検針システム2から30分間隔で伝送される電力使用量21に格納された電力使用量データからロードプロファイルを作成し、保存する。このロードプロファイルは、図6-2に示したものの、グラフ在宅、不在を除いたものであり、時間毎に電力量を示す情報であるS3。次に、電力会社サーバ1は、在宅確率情報通知サービスの利用が登録されたユーザについて、電力会社のサーバでは過去のロードプロファイル365日分から、単位時間当たりの電力使用量の最大値と最小値を取得し、在宅確率計算のための変数として設定するS4。この変数とは、図6-1の計算式1のMAXMINがそれぞれ対応する。ここでの、最大値および最小値は、いわゆる極大値や極小値がより好適である。そして、電力会社サーバ1は、宅配事業者の配達サービス時間帯におけるユーザの在宅確率テーブルを作成しすなわち、在宅確率を計算、一定の時間刻みで在宅確率を計算格納するS5。この格納は、電力使用量DB11ないし電力メーターDBに、対応するIDに対応させて格納しておきてもよいし、別途在宅確率テーブル図示せずを儲け、IDないし住所等、ユーザを特定する情報と対応付けて格納しておく。なお、ここでは、登録すべきユーザについては、個人単位の他、家族や職場のようにグループであってもよい。また、在宅確率の計算に関しては、図4のフローAにその詳細を記載する。この内容については、図6等と一緒に後述する。宅配事業者サーバ5は、配達物の配達先となるユーザの住所と、配達希望日時を指定して、電力会社に在宅確率を問い合わせるS6。これは、通常、B宅配業者の担当者が、配達しようとする場合や配送計画を立てる際などに、問合せ要求を入力し、これに応じて、問合せのための情報を送信するものである。ここで、ユーザを特定する情報を含む問い合わせするための情報を送信することになる。このユーザを特定する情報は、図5に示す住所や電話番号としてもよいし、電力会社と宅配業者で同じIDを利用するようにしてもよい。この場合、配達の伝票に、このIDを記載するようにする。また、このIDとしては、メーターIDを流用してもよい。さらに問い合わせるための情報には、希望配送時間を1以上含め、これらの時間の在宅確率を返信するようにしてもよい。これを受け、電力会社サーバ1では、ユーザの当該日時における在宅確率を在宅確率テーブルから読み出し、宅配業者に返信するS5。なお、S5については、上述のように予め在宅確率を計算し、テーブルに格納しておいてもよいし、S6の問合せ毎に要求される希望配送時間の在宅確率を算出して、返信してもよい。後者の場合、電力会社サーバ1には、在宅確率を格納しておかなくともよい。さらに、在宅確率算出部15を、宅配業者サーバ5に設け、本サーバ5で算出するようにしてもよい。この場合、電力会社サーバ1は、ロードプロファイルを、サーバ5に送信するようにする。次に、宅配業者では、回答された在宅確率を基に当該日時に配送を実施するかを判定し、在宅確率が低いために配送に不適と判定した場合には、日時をずらして在宅確率の問い合わせを繰り返す。なお、電力会社側での一連の処理は自動的に行われるが、宅配事業者側の問い合わせや判定などの工程は、自動的か人手によるかを限定しない。すなわち、本実施形態では、情報処理装置が実行するとしたが、電話や情報処理装置を使用して、人が確認などしてもよい。以下、この確認を装置宅配事業者サーバ5で行う場合の処理、すなわちS7~S10の処理を説明する。なお、これは、在宅確率を、電力会社サーバ1で算出、格納している場合について、説明する。これらの処理は、配達物処理部52により実行される。宅配事業者サーバ5は、S6に応じて送信される在宅確率を受信するS6。次に、受信した在宅確率が予め定めた値より高いかを判断するS8。この予め定めた値は、一定値でもよいし、ユーザ毎に定めた値でもよい。この結果、NOの場合処理を終了するか、S6に戻る。YESの場合、S9に進む。S8がYESの場合、希望配送日時を配送予定の日時と配送日時として決定する。そして、これを配達物情報DB51に格納する。この場合、図5に図示したように、配達物IDを生成し、S6での住所を配達先住所に格納し、他の情報を対応する箇所に記録する。また、S6での住所をキーに配達先住所を検索して、対応する箇所に格納してもよい。なお、ここでは、配送日時を格納したが、この格納および算出から配送日時まで時間が空いている場合、より配送日時に近いものほど精度が向上する。そこで、以下のように再計算を行ってもよい。配送予定日時が現在時刻より○時間前すなわち、予め定めた時間前になったかを判断するS10。NOの場合、当該ステップを繰り返す○時間前まで待つ=戻る。YESの場合、再計算を電力会社サーバ1に要求するS11。これは、上述のIDを含む要求情報を送信する。そして、電力会社サーバ1は、配送予定日の曜日におけるユーザ固有の1日のロードカーブのパターンと問合せ時点までのパターンの適合率を判定し、在宅確率の見直し最新化を実施し、宅配業者サーバ5に回答を送信するS12。なお、予定時間前確率再問合せ処理からの問合せの際にも電力会社サーバ1において利用認証部16、通知設定部17による判定が入ってもよい。また、ここでの適合率の算出は、図4のフローBで実現される。その内容は、後述する。その後、宅配業者サーバ5では、最新の在宅確率をもとに配送可否の判定を行うS13、14。この結果、予め定めた適合率より大きいなど所定基準を満たす場合S14で在宅確率が高いを判定された場合、宅配事業者が配送を実施するよう情報を出力するS15。これは、配達スタッフが利用する端末B6、C7に出力してもよい。この出力に従って、ユーザに配達物を引渡したとき、あるいは宅配事業者が定める保管期限を超過したときに、これらのイベントを検知ないし入力を受付け、宅配事業者のサーバ5で配達完了設定処理を実施するS16、17。また、配達完了設定処理から電力会社サーバ1にアクセスして、通知不許可設定処理を行い、ユーザの在宅確率情報取得の権限を削除する。一方、保管期限内で、ユーザが不在であり、配達物が受領されなかったときには、宅配事業者は配達物を事務所に持ち帰ったことの情報を端末BやC6.7から受け付け、再度、電力会社サーバ1への在宅確率の問い合わせを実行する。図5は、在宅確率計算処理に用いるテーブルである。在宅確率計算式の考え方を図5のテーブルと図6を用いて説明する。また、ここで説明する処理は、図4に示すフローAおよびBに従うものである。図6-1は、ある時間帯のあるユーザのロードプロファイルの例を示している。横軸は時刻、縦軸は使用電力量である。30分間隔の検針を想定している。この図のように、在宅時は照明やエアコンなどの家電を使用することが想定されるため、使用電力量が大きくなり、外出する場合は一般的に使用電力量が小さくなる。しかし、使用電力量が小さいからといって、必ず外出しているとは限らない。春や秋など気候が落ち着いてくるとエアコンなどの使用頻度は低下する。従って、外出していない可能性を在宅確率と定義する。図6-2は、日別のユーザのロードプロファイル例である。一般的には人はサイクリックな行動を行うため、図のようなロードプロファイルを見ると、使用電力量が少なくフラットなところは、待機電力であり、外出しているか、寝ていることが想定される。しかし、人間ではなく、コンピュータが判断する場合は、何らかの閾値で在宅か、不在かを定義する必要がある。待機電力の値は、家庭によって異なり、家電の買い換えなどでも変化するため、ある程度の前後があることを注意する必要がある。図6-3は、在宅確率計算式の考え方を説明するための例示であり、30分間隔の検針を想定し、ある30分間の検針値を表している。ユーザの過去のロードプロファイルから、MAX値とMIN値は定義できる。この30分間の検針値がXだったとき、XがMAXに近いければ近いほど、在宅確率が高く、MINに近ければ近いほど在宅確率は低くなる。この在宅確率は、Xの値に比例するものではなく、二次曲線的に可能性が高くなると想定できる。つまり、電力使用量がMAXの半分だからといって、在宅確率は半分ではなく、もっと大きいものになるべきである。図6-4は、在宅確率計算式を示すものであり、以下、図4フローA、Bに従ってその処理内容を説明する。なお、この処理は、在宅確率算出部15により実行される。MAXは、あるユーザが最大使用する電力量であり、MINはユーザの待機電力を表現している。図5-1~図5-3で検討した内容を総合し、在宅確率は、XMINをMAX-MINで割ったものを二乗したものと定義する。ここでは、上述のように、極大値、極小値がより好適である。例えば、宅配事業者がユーザに宅配を届けたい曜日が月曜日だったとすると、前週の月曜日の在宅確率、その前の週の月曜日の在宅確率、そしてその前の前の週の同じ曜日といったように、過去1年分程度さかのぼって、在宅確率を足しあわせ、個数で割ったものを最終的な在宅確率と定義し、宅配事業者のリクエストに対して回答する。