需要家宅に設置された太陽光発電装置の発電電力を定期的に取得し、当該発電電力に基づいて、当該需要家宅における天候を推定する手段と、前記需要家宅における使用電力量を定期的に取得する手段と、前記推定した天候、前記取得した使用電力量、及び、当該使用電力量を取得した時点の季節に基づいて、前記需要家宅における使用電力量の時間的変化を、季節及び天候ごとに分類した実績データを作成し、記憶する手段と、を備えることを特徴とするライフサイクル利用システム。請求項1に記載のライフサイクル利用システムであって、需要家宅に設置された太陽光発電装置の発電電力を定期的に取得し、当該発電電力及び前記推定した天候に基づいて、当該需要家宅における季節を推定する手段をさらに備え、前記推定した季節を、前記使用電力量を取得した時点の季節として用いることを特徴とするライフサイクル利用システム。請求項1又は2に記載のライフサイクル利用システムであって、季節、天候及び世帯構成ごとに、需要家宅における使用電力量の時間的変化の標準的なモデルを示す標準データを予め記憶する手段と、前記記憶した標準データのうち、所定の需要家宅の前記実績データと近似するものを決定する標準データ決定手段と、前記決定した標準データに対応する世帯構成を、前記所定の需要家宅の世帯構成として推定する世帯構成推定手段と、をさらに備えることを特徴とするライフサイクル利用システム。請求項3に記載のライフサイクル利用システムであって、所定の地域内又は所定のフィーダ配下に位置する需要家宅を特定する手段と、前記特定した需要家宅ごとに前記標準データ決定手段及び前記世帯構成推定手段による処理を行って、各需要家宅の世帯構成を推定する手段と、前記需要家宅ごとに推定した世帯構成を出力する手段と、をさらに備えることを特徴とするライフサイクル利用システム。請求項3に記載のライフサイクル利用システムであって、前記記憶した実績データのうち、所定の需要家宅の、最新の実績データを取得する手段と、前記記憶した標準データのうち、前記取得した実績データの季節及び天候、前記所定の需要家宅の世帯構成に対応する標準モデルを示す標準データを取得する手段と、前記取得した実績データと、標準データとを照合して、両データが整合しているか否かを判定する手段と、前記実績データと、前記標準データとが整合していないと判定したときに、警報を発信する手段と、をさらに備えることを特徴とするライフサイクル利用システム。請求項1に記載のライフサイクル利用システムであって、天候が移り変わる方向に基づいて、天候を予測すべき第1の需要家宅から所定距離だけ離れた、1以上の第2の需要家宅を選択する手段と、前記所定距離を、天候が移り変わる速度で除算して、所定時間を算出する手段と、推定した、前記第2の需要家宅における現在の天候に基づいて、前記第1の需要家宅における前記所定時間後の天候を予測する手段と、をさらに備えることを特徴とするライフサイクル利用システム。コンピュータによりライフサイクルを利用する方法であって、前記コンピュータは、需要家宅に設置された太陽光発電装置の発電電力を定期的に取得し、当該発電電力に基づいて、当該需要家宅における天候を推定するステップと、前記需要家宅における使用電力量を定期的に取得するステップと、前記推定した天候、前記取得した使用電力量、及び、当該使用電力量を取得した時点の季節に基づいて、前記需要家宅における使用電力量の時間的変化を、季節及び天候ごとに分類した実績データを作成し、記憶するステップと、を実行することを特徴とするライフサイクル利用方法。請求項7に記載のライフサイクル利用方法であって、前記コンピュータは、需要家宅に設置された太陽光発電装置の発電電力を定期的に取得し、当該発電電力及び前記推定した天候に基づいて、当該需要家宅における季節を推定するステップをさらに実行し、前記推定した季節を、前記使用電力量を取得した時点の季節として用いることを特徴とするライフサイクル利用方法。請求項7又は8に記載のライフサイクル利用方法であって、前記コンピュータは、季節、天候及び世帯構成ごとに、需要家宅における使用電力量の時間的変化の標準的なモデルを示す標準データを予め記憶するステップと、前記記憶した標準データのうち、所定の需要家宅の前記実績データと近似するものを決定する標準データ決定ステップと、前記決定した標準データに対応する世帯構成を、前記所定の需要家宅の世帯構成として推定する世帯構成推定ステップと、をさらに実行することを特徴とするライフサイクル利用方法。請求項9に記載のライフサイクル利用方法であって、前記コンピュータは、所定の地域内又は所定のフィーダ配下に位置する需要家宅を特定するステップと、前記特定した需要家宅ごとに前記標準データ決定ステップ及び前記世帯構成推定ステップによる処理を行って、各需要家宅の世帯構成を推定するステップと、前記需要家宅ごとに推定した世帯構成を出力するステップと、をさらに実行することを特徴とするライフサイクル利用方法。請求項9に記載のライフサイクル利用方法であって、前記コンピュータは、前記記憶した実績データのうち、所定の需要家宅の、最新の実績データを取得するステップと、前記記憶した標準データのうち、前記取得した実績データの季節及び天候、前記所定の需要家宅の世帯構成に対応する標準モデルを示す標準データを取得するステップと、前記取得した実績データと、標準データとを照合して、両データが整合しているか否かを判定するステップと、前記実績データと、前記標準データとが整合していないと判定したときに、警報を発信するステップと、をさらに実行することを特徴とするライフサイクル利用方法。請求項7に記載のライフサイクル利用方法であって、前記コンピュータは、天候が移り変わる方向に基づいて、天候を予測すべき第1の需要家宅から所定距離だけ離れた、1以上の第2の需要家宅を選択するステップと、前記所定距離を、天候が移り変わる速度で除算して、所定時間を算出するステップと、推定した、前記第2の需要家宅における現在の天候に基づいて、前記第1の需要家宅における前記所定時間後の天候を予測するステップと、をさらに実行することを特徴とするライフサイクル利用方法。しかしながら、特許文献1の方法及びシステムは、天候や気温等の外部環境の変化を考慮していないため、精度の高い判定は期待できないと思われる。例えば、独居老人の見守りサービス等を行うためには、天候や気温等に応じて異なるライフサイクルを把握する必要がある。本発明は、上記課題を鑑みてなされたものであり、その主たる目的は、太陽光発電のデータを用いて、人のライフサイクルを精度よく把握することにある。上記課題を解決するために、本発明は、ライフサイクル利用システムであって、需要家宅に設置された太陽光発電装置の発電電力を定期的に取得し、当該発電電力に基づいて、当該需要家宅における天候を推定する手段と、前記需要家宅における使用電力量を定期的に取得する手段と、前記推定した天候、前記取得した使用電力量、及び、当該使用電力量を取得した時点の季節に基づいて、前記需要家宅における使用電力量の時間的変化を、季節及び天候ごとに分類した実績データを作成し、記憶する手段と、を備えることを特徴とする。この構成によれば、需要家宅の太陽光発電装置の発電電力を用いて、その需要家宅における天候を推定し、使用電力量を取得した時点の季節及び推定した天候ごとに、その需要家宅における使用電力量の時間的変化の実績データを記憶手段に蓄積する。これによれば、太陽光発電のデータを用いて、季節や天候によって異なる、需要家宅のライフサイクルを精度よく把握することができる。また、本発明の上記ライフサイクル利用システムにおいて、需要家宅に設置された太陽光発電装置の発電電力を定期的に取得し、当該発電電力及び前記推定した天候に基づいて、当該需要家宅における季節を推定する手段をさらに備え、前記推定した季節を、前記使用電力量を取得した時点の季節として用いることとしてもよい。この構成によれば、太陽光発電装置の発電電力及び天候を用いるので、季節を精度よく推定することができ、需要家宅のライフサイクルをさらに精度よく把握することができる。また、本発明の上記ライフサイクル利用システムにおいて、季節、天候及び世帯構成ごとに、需要家宅における使用電力量の時間的変化の標準的なモデルを示す標準データを予め記憶する手段と、前記記憶した標準データのうち、所定の需要家宅の前記実績データと近似するものを決定する標準データ決定手段と、前記決定した標準データに対応する世帯構成を、前記所定の需要家宅の世帯構成として推定する世帯構成推定手段と、をさらに備えることとしてもよい。この構成によれば、需要家宅における使用電力量の時間的変化は、その時点の季節及び天候だけでなく、その需要家宅の世帯構成によっても異なるので、季節、天候及び世帯構成ごとの標準モデルを事前に設定する。そして、ある需要家宅の実績データを各標準モデルと照合することにより、近似している標準モデルを決定し、その標準モデルの世帯構成により当該需要家宅の世帯構成を推定する。これによれば、需要家宅の世帯構成を精度よく推定することができる。また、本発明の上記ライフサイクル利用システムにおいて、所定の地域内又は所定のフィーダ配下に位置する需要家宅を特定する手段と、前記特定した需要家宅ごとに前記標準データ決定手段及び前記世帯構成推定手段による処理を行って、各需要家宅の世帯構成を推定する手段と、前記需要家宅ごとに推定した世帯構成を出力する手段と、をさらに備えることとしてもよい。この構成によれば、所定の範囲内における世帯構成の分布が出力されるので、いろいろなサービスに活用することができる。例えば、地域内にある需要家宅の世帯構成を出力することにより、当該地域のコンビニやホームセンタ等の店舗において、陳列する商品を検討するためのマーケティング情報として活用することができる。また、変電所のフィーダごとに、その配下にある需要家宅の世帯構成を出力することにより、例えば、電力会社が停電を復旧する際に、独居老人や幼児がいる世帯の多いフィーダを優先する等の策定に資することができる。また、本発明の上記ライフサイクル利用システムにおいて、前記記憶した実績データのうち、所定の需要家宅の、最新の実績データを取得する手段と、前記記憶した標準データのうち、前記取得した実績データの季節及び天候、前記所定の需要家宅の世帯構成に対応する標準モデルを示す標準データを取得する手段と、前記取得した実績データと、標準データとを照合して、両データが整合しているか否かを判定する手段と、前記実績データと、前記標準データとが整合していないと判定したときに、警報を発信する手段と、をさらに備えることとしてもよい。この構成によれば、ある需要家宅の実績データと、その実績データと同じ季節及び天候であり、かつ、その需要家宅と同じ世帯構成である標準データとを照合することにより、その需要家宅における実際の使用電力量の時間的変化が標準モデルと整合するか否かを判定する。そして、整合していないと判断したときに、その需要家宅で異常が発生した可能性があるとして、警報を発信する。これによれば、需要家宅におけるライフサイクルが異常か否かを判断し、必要に応じて警報を発することができる。そして、例えば、独居老人の見守りサービス等に活用することができる。また、本発明の上記ライフサイクル利用システムにおいて、天候が移り変わる方向に基づいて、天候を予測すべき第1の需要家宅から所定距離だけ離れた、1以上の第2の需要家宅を選択する手段と、前記所定距離を、天候が移り変わる速度で除算して、所定時間を算出する手段と、推定した、前記第2の需要家宅における現在の天候に基づいて、前記第1の需要家宅における前記所定時間後の天候を予測する手段と、をさらに備えることとしてもよい。この構成によれば、天候が移り変わる様子に応じて、予測すべき第1の需要家宅の天候を先取りしている第2の需要家宅を選択し、その第2の需要家宅における現在の天候を推定する。次に、第1の需要家宅と、第2の需要家宅との間の距離から、2つの需要家宅が同じ天候になる時刻の差時間を計算する。そして、その時間後の第1の需要家宅における天候を、推定した第2の需要家宅における現在の天候により予測する。これによれば、所定の需要家宅における、所定時間後の天候を予測することができるので、ピンポイントの天気予報を行うビジネスに活用することができる。なお、本発明は、ライフサイクル利用方法を含む。その他、本願が開示する課題及びその解決方法は、発明を実施するための形態の欄、及び図面により明らかにされる。本発明によれば、太陽光発電のデータを用いて、人のライフサイクルを精度よく把握することができる。以下、図面を参照しながら、本発明を実施するための形態を説明する。本発明の実施の形態に係るライフサイクル利用システムは、太陽光発電装置の発電電力、需要家宅の負荷による使用電力量等のデータを収集し、収集したデータに基づいて、ピンポイントの季節や天候、気温等を推定し、使用電力量の時間的変化を組み合わせて、季節、天候ごとに各需要家宅におけるライフサイクルのパターンを蓄積するものである。また、推定した天候、気温等及び気象レーダの情報に基づいて、所定地点における今後の天候を予測する。これによれば、需要家宅のライフサイクルを精度よく把握することができる。≪システムの構成と概要≫図1は、ライフサイクル利用システム1の構成を示す図である。ライフサイクル利用システム1は、管理装置2、顧客宅4、カーナビ装置5及び気象レーダ6を備え、各装置がインターネット等のネットワーク7を介して通信可能に構成される。管理装置2は、定期的に他の各装置から情報を収集し、現在の天候や季節を推定し、将来の天候を予測するとともに、各顧客宅4における使用電力量の変化や世帯構成を把握し、各種サービスに利用する装置であり、例えば、PCPersonalComputerやサーバにより実現される。顧客宅4は、電力会社と電力使用契約をしている需要家の住宅であり、定期的に例えば、30分~1時間ごとに現在の時刻や位置とともに使用電力量を管理装置2に送信するとともに、太陽光発電装置3が設置されているときには、発電電力の出力値等を管理装置2に送信する機能を有し、実際には電力量計等により実現される。カーナビ装置5は、自動車に搭載されたカーナビゲーションの装置であり、現在の時刻や位置とともに外気温やワイパー動作の有無を管理装置2に送信する。気象レーダ6は、気象状況を観測するためのレーダであり、雨や雪の位置及び密度、風速や風向等を観測し、管理装置2に送信する。図2は、管理装置2のハードウェア構成を示す図である。管理装置2は、通信部21、表示部22、入力部23、処理部24及び記憶部25を備え、各部がバス26を介してデータを送受信可能なように構成される。通信部21は、ネットワーク7を介して他の装置とIPInternetProtocol通信等を行う部分であり、例えば、NICNetworkInterfaceCard等によって実現される。表示部22は、処理部24からの指示によりデータを表示する部分であり、例えば、液晶ディスプレイLCD:LiquidCrystalDisplay等によって実現される。入力部23は、オペレータがデータ例えば、標準ライフサイクルモデルのデータや指示を入力する部分であり、例えば、キーボードやマウス、タッチパネル等によって実現される。処理部24は、所定のメモリを介して各部間のデータの受け渡しを行うととともに、管理装置2全体の制御を行うものであり、CPUCentralProcessingUnitが所定のメモリに格納されたプログラムを実行することによって実現される。記憶部25は、処理部24からデータを記憶したり、記憶したデータを読み出したりするものであり、例えば、HDDHardDiskDriveやSSDSolidStateDrive等の不揮発性記憶装置によって実現される。≪データの構成≫図3~5は、管理装置2の記憶部25に記憶されるデータの構成を示す図である。図3aは、太陽光発電管理DB25Aの構成を示す。太陽光発電管理DB25Aは、太陽光発電装置3が設置された各顧客宅4から定期的に例えば、30分~1時間ごとに受信した、電力量等に関するデータを蓄積したものであり、時刻25A1、位置情報25A2、電力量計番号25A3、電圧25A4、電力出力値25A5、出力微分値25A6及び使用電力量25A7を含むレコードからなる。時刻25A1は、電力出力値25A5や使用電力量25A7等を計測した時刻である。位置情報25A2は、太陽光発電装置3又は顧客宅4の位置を示す情報であり、GPSGlobalPositioningSystemによる計測値でもよいし、予め設定されたデフォルト値であってもよい。電力量計番号25A3は、顧客宅4に設置された電力量計に固有の番号であり、所定の地域内においてユニークな番号が各電力量計に付与される。電圧25A4は、太陽光発電装置3による電圧の出力値である。電力出力値25A5は、太陽光発電装置3による発電電力の出力値である。出力微分値25A6は、電力出力値25A5の時間微分値であり、単位時間あたりの変化量を示す。使用電力量25A7は、顧客宅4に設置された家電製品等の負荷が消費した電力量である。なお、太陽光発電装置3が設置されていない顧客宅4については、その近隣の、太陽光発電装置3のある顧客宅4のデータを用いて、電圧25A4、電力出力値25A5及び出力微分値25A6を設定する。これにより、太陽光発電装置3のある顧客宅4と同様に、ライフサイクルの把握と活用が可能になる。図3bは、カーナビ情報DB25Bの構成を示す。カーナビ情報DB25Bは、推定又は予測すべき天候や気温の精度を上げるためにカーナビ装置5から受信する情報を蓄積したものであり、時刻25B1、位置情報25B2、外気温25B3及びワイパー動作の有無25B4を含むレコードからなる。時刻25B1は、カーナビ装置5が外気温25B3等を取得した時刻である。位置情報25B2は、外気温25B3等を取得した時のカーナビ装置5の位置を示し、車載のGPS装置等から取得される。外気温25B3は、カーナビ装置5が搭載された自動車の外の温度であり、車載の温度計から取得される。ワイパー動作の有無25B4は、自動車のワイパーが動作しているか否かを示し、これにより雨が降っているか否かが分かる。なお、ワイパーが動作する速度を設定してもよい。その速度の大小により、降雨量の程度強雨か、弱雨かが分かる。図3cは、現在天候状況DB25Cの構成を示す。現在天候状況DB25Cは、最新時刻の各地点における天候等の状況を収集したものであり、観測地点25C1、季節区分25C2、天候25C3、気温25C4、太陽光発電量25C5及び使用電力量25C6を含む、各地点のレコードからなる。観測地点25C1は、基本的に太陽光発電装置3の設置された顧客宅4ごとに固有の符号であり、太陽光発電装置3又は顧客宅4の位置位置情報25A2、電力量計番号25A3と関連付けられ、メモリ内の地図データ上にプロット可能なデータである。季節区分25C2は、観測地点25C1の季節区分であり、電力出力値25A5の時間的変化により推定される季節を示す番号が設定される。例えば、1、2、3、4がそれぞれ春、夏、秋、冬を示す。天候25C3は、観測地点25C1の天候であり、電力出力値25A5、出力微分値25A6やワイパー動作の有無25B4等により推定される天候を示す番号が設定される。例えば、1、2、3、4がそれぞれ晴れ、曇り、雨、雪を示す。気温25C4は、観測地点25C1の気温であり、電圧25A4及び電力出力値25A5により推定される気温が設定され、さらに、観測地点25C1に近い位置情報25B2の外気温25B3が設定されることもある。太陽光発電量25C5は、観測地点25C1における太陽光発電装置3の発電量であり、観測地点25C1に対応する位置情報25A2の電力出力値25A5が設定される。使用電力量25C6は、観測地点25C1における顧客宅4の使用電力量であり、観測地点25C1に対応する位置情報25A2の使用電力量25A7が設定される。図4aは、顧客管理DB25Dの構成を示す。顧客管理DB25Dは、電力量計と、顧客とを対応付けるデータであり、電力量計番号25D1及び顧客名25D2を含むレコードからなる。電力量計番号25D1は、電力量計に固有の番号である。顧客名25D2は、電力量計番号25D1の電力量計の設置された顧客宅4の名称であり、例えば、電力会社と電力使用契約を交わしている契約者の氏名である。図4bは、標準ライフサイクルモデルDB25Eの構成を示す。標準ライフサイクルモデルDB25Eは、季節、天候及び世帯構成ごとに、顧客宅4の1日における使用電力量及び気温の時間的変化を標準モデルとして蓄積したものであり、標準モデル番号25E1、季節区分25E2、天候25E3、世帯構成25E4、時刻25E5、使用電力量25E6及び気温25E7を含むレコードからなる。標準モデル番号25E1は、標準モデルのデータに固有の番号である。季節区分25E2は、当該標準モデルの季節区分を示す。天候25E3は、当該標準モデルの天候を示す。世帯構成25E4は、当該標準モデルの世帯構成を示し、単身世帯か家族世帯の区別、家族世帯であれば人数や構成等が設定される。時刻25E5は、1日の各時刻が設定される。使用電力量25E6は、時刻25E5ごとに標準的な使用電力量が設定される。気温25E7は、時刻25E5ごとに標準的な気温が設定される。図4cは、ライフサイクル記録DB25Fの構成を示す。ライフサイクル記録DB25Fは、電力量計ごとに、1日における使用電力量及び気温の時間的変化を実績として蓄積したものであり、電力量計番号25F1、時刻25F2、使用電力量25F3、気温25F4、季節区分25F5及び標準モデル番号25F6を含むレコードからなる。電力量計番号25F1は、顧客宅4に設置された電力量計に固有の番号であり、電力量計番号25A3に対応する。時刻25F2は、1日のおける各時刻であり、時刻25A1に対応する。使用電力量25F3は、時刻25F2における顧客宅4の使用電力量であり、使用電力量25A7に対応する。気温25F4は、時刻25F2における顧客宅4の気温であり、気温25C4に対応する。季節区分25F5は、電力出力値25A5の時間的変化により推定され、設定される。標準モデル番号25F6は、標準ライフサイクルモデルDB25Eのうち、使用電力量25F3及び気温25F4の時間的変化が最も近似している標準モデルの番号25E1が設定される。なお、ライフサイクル記録DB25Fのレコードの項目として天候を追加してもよいし、標準モデル番号25F6により関連付けられた標準ライフサイクルモデルDB25Eの天候25E3を、当該レコードに対応付けてもよい。そのとき、ライフサイクル記録DB25Fは、各顧客宅4における使用電力量25F3及び気温25F4の時間的変化を、季節及び天候ごとに分類した実績データを蓄積したものになる。図5は、接続フィーダ管理DB25Gの構成を示す。接続フィーダ管理DB25Gは、電力量計と、フィーダとの対応付けを示すものであり、電力量計番号25G1及びフィーダID25G2を含むレコードからなる。電力量計番号25G1は、顧客宅4に設置された電力量計に固有の番号である。フィーダID25G2は、変電所から各配電線に送電するフィーダに固有のIDであり、電力量計番号25G1の電力量計が接続されている配電線のフィーダのIDが設定される。≪システムの処理≫図6は、管理装置2の天候予測処理を示すフローチャートである。本処理は、管理装置2において、主として処理部24が、通信部21により他の装置からデータを受信し、記憶部25のデータを参照、更新しながら、所定地点の天候を予測するものである。まず、管理装置2は、太陽光発電管理DB25Aにより現在の天候を推定し、現在天候状況DB25Cに集約するS601。詳細には、最近取得した太陽光発電管理DB25Aのレコードのうち、電力出力値25A5及び出力微分値25A6から天候を推定し、観測地点25C1における天候25C3として設定する。図7は、天候の推定方法を示す図である。図7aに示すように、天候が晴れの場合に、太陽光発電装置3の発電電力量は、徐々に上がり、ピークに達した後、徐々に下がる。曇りの場合には、雲の流れに応じて日射量が増減するので、発電電力量は乱高下する。雨の場合には、日射量がほとんどないので、発電電力量は小さく推移する。そこで、発電電力量は季節によらず天候によって同じようなパターンで変化すると考えられるので、図7bに示すように、まず、出力微分値25A6をチェックし、さらに補完的な目安として電力出力値25A5をチェックする。すなわち、出力微分値25A6が徐々に変化し、電力出力値25A5が大きい第1の閾値以上である場合には、天候は晴れと推定する。次に、出力微分値25A6が大きく変化し、電力出力値25A5が中くらいである第1の閾値と第2の閾値との間である場合には、天候は曇りと推定する。そして、出力微分値25A6が小さく変化し、電力出力値25A5が小さい第2の閾値以下である場合には、天候は雨と推定する。これによれば、最大出力だけではなく、出力の変化を含めて推定するので、天候の精度が高い。次に、管理装置2は、太陽光発電管理DB25Aにより現在の外気温及び季節区分を推定し、現在天候状況DB25Cに設定するS602。詳細には、最近取得した太陽光発電管理DB25Aのレコードのうち、電圧25A4及び電力出力値25A5から外気温を推定し、気温25C4として設定し、電力出力値25A5から季節を推定し、季節区分25C2として設定する。図8は、外気温及び季節区分の推定方法を示す図である。図8aに示すように、太陽光発電装置3の温度特性として、所定値以下の同じ電流に対して、温度が高い場合には電圧が低くなり、温度が低い場合には電圧が高くなる。この特性を用いて、太陽光発電装置3の電圧及び電流から気温を推定する。電圧には、電圧25A4を使用する。電流には、電力出力値25A5を電圧25A4で除算した値を使用する。次に、図8bに示すように、日射量の平均値は時期ごとに変動するので、日射量により太陽光発電装置3が発電する電力も変動する。この特性を用いて、電力出力値25A5から季節を推定する。なお、時期ごとの日射量の平均値を示すデータは、天候ごとに分類されており、S601で推定した天候に応じてデータを選択し、選択したデータを用いて季節を推定するものとする。そして、管理装置2は、カーナビ装置5からの情報を現在天候状況DB25Cに集約するS603。詳細には、観測地点25C1として、最近取得したカーナビ情報DB25Bのレコードのうち、位置情報25B2を用いることが考えられる。この場合、外気温25B3に基づいて気温25C4が設定され、ワイパー動作の有無25B4に基づいて天候25C3が設定される。また、外気温25B3を用いて、設定済みの気温25C4を補正し、ワイパー動作の有無25B4を用いて、設定済みの天候25C3を補正してもよい。例えば、位置情報25B2が観測地点25C1から所定距離以内であり、非常に近い場合には、実測した情報の方が推定した情報より確かなので、カーナビ情報DB25Bに基づいて気温25C4及び天候25C3を書き換える。続いて、管理装置2は、上記の天候推定結果及び位置情報から、現在の天候状況を整理するS604。詳細には、現在天候状況DB25Cの設定を漏れなく行うとともに、図9に示すように、位置情報25A2に従って、観測地点25C1をメモリ内の地図データ上にプロットする。次に、管理装置2は、気象レーダ6の情報に基づいて所定地点の天候を予測するための観測地点を選択するS605。例えば、気象レーダ6の情報の1つである、雲の流れから推定すると、所定地点に雨雲が近付いていることを認識したときに、所定地点と、雨雲との間にある観測地点を選択する。図10は、観測地点の選択方法の例を示す図である。図10aに示すように、観測地点をプロットした地図データにおいて、まず、予報地点所定地点を中心とする予報円を描く。予報円の半径は、気象レーダ6の情報の1つである、雨雲の移動速度により、10分、30分、60分及び120分の時間に雨雲が移動する距離である。そして、図10bに示すように、予報円と交わった観測地点のうち、雨雲と、予報地点との間にあるものを候補地点として選択する。なお、予報円を所定の半径距離で描いた後、その半径を雨雲の移動速度で除算して、時間を算出してもよい。そして、管理装置2は、所定地点の天候を予測するS606。詳細には、上記の候補地点における現在の天候を、各予報円に示される時間後における所定地点の天候天気予報とする。例えば、図10bに示すように、候補地点c及びdが予報地点xから60分後の予報円上にあるときには、候補地点c及びdの現在の天候を平均したものを、60分後における予報地点xの天気予報とする。図11においては、候補地点e、f、gの現在の天候を平均したものを、120分後における予報地点xの天気予報とする。なお、気象レーダ6の情報の1つである、雲の流れから推定した際に、予報地点から雨雲が遠ざかっていることを認識したときには、予報円と交わった観測地点のうち、予報地点を挟んで、雨雲と反対側にある観測地点を選択する。以上によれば、気象レーダ6の情報や偏西風の影響等を考慮して、各地点における天候の移り変わり速度と方向を認識する。そして、その天候の移り変わりに基づいて、現在の天候が予報地点xにおける所定時間後の天候になると推定される観測地点を、候補地点として選択する。上記の天候予測処理を、天気予報ビジネスに活用することが考えられる。例えば、管理装置2は、顧客宅4からの依頼により定期的に天候予測処理を行う。すなわち、顧客名及び予報時間間隔を含む天気予報依頼メッセージを受信し、顧客管理DB25Dにより顧客名25D2から電力量計番号25D1を特定し、その地点の天候を予測し、依頼元顧客の携帯電話等に通知する。図12は、管理装置2のライフサイクル活用処理を示すフローチャートである。本処理は、管理装置2において、主として処理部24が、記憶部25のデータを参照、更新しながら、通信部21や表示部22にデータを出力することにより、顧客宅4のライフサイクルを活用するものである。まず、管理装置2は、季節、天候、時間帯、気温と、太陽光発電量、使用電力量とを蓄積し、関連付けを行い、顧客宅4のライフサイクルを分析するS1201。詳細には、最初に、太陽光発電管理DB25Aの各レコードを、電力量計番号ごとに収集し、ライフサイクル記録DB25Fとして記憶部25に設定する。次に、ライフサイクル記録DB25Fのレコードを、図13に示すような標準ライフサイクルモデルDB25Eの各レコードと照合して、使用電力量及び気温の時間的変化のパターンが最も近似している標準モデルを特定し、その標準モデル番号25E1を標準モデル番号25F6として設定する。これにより、当該電力量計番号25F1の顧客宅4における世帯構成を推定する。また、顧客管理DB25Dにより、当該電力量計番号25F125D1から顧客名25D2契約者名を特定する。図13によると、家族世帯においては、少なくとも1人は在宅であることが多いので、使用電力量が所定値以上で終日推移する。一方、単身世帯においては、夜から朝まで以外の時間帯に人が不在であるため、待機電力だけになるので、使用電力量の変化が平坦になる。これによれば、使用電力量の変化パターンに基づいて単身世帯か、家族世帯かを推定でき、さらに使用電力量の大きさに基づいて家族世帯の人数を推定できる。また、同じ世帯構成であっても、季節や天気、気温によって、使用電力量が変わってくる。例えば、春や秋は、天気がよければ快適であり、外出することが多いので、顧客宅4における使用電力量が減少する。一方、夏は、天気がよいと暑いので、外出せずに自宅で過ごすことが多いので、顧客宅4における使用電力量が増加する。以上の結果に基づいて、2つの処理を行う。第1に、管理装置2は、まず、特定の顧客宅4の使用電力量を推定するS1202。例えば、顧客宅4における現在の天候及び季節、顧客宅4の実際の世帯構成により、標準ライフサイクルモデルDB25Eから適合する標準モデルを特定し、その標準モデルを用いて使用電力量を推定する。次に、推定した使用電力量と、現在の天候等と同じ状況における、使用電力量の実績値とを照合し、必要に応じて警報を発信するS1203。例えば、顧客管理DB25Dにより、当該顧客名25D2から電力量計番号25D1を特定し、ライフサイクル記録DB25Fのうち、当該電力量計番号25F125D1の、現在のレコード又は現在の季節や天候と同じ過去のレコード最新の実績データを抽出し、その使用電力量25F3を実績値とする。そして、使用電力量の時間的変化の、推定値と、実績値とを照合する例えば、時間的変化を示す2つの曲線に囲まれた平面図形の面積を求める。その照合した結果、両者の時間的変化が整合していなければ例えば、上記平面図形の面積が所定値以上であれば、何か異常が発生していると認識し、警報を発する。具体例としては、特定の顧客宅4における独居老人の見守りサービス等に用いることが考えられる。第2に、管理装置2は、マーケティング情報を発信するS1204。S1201で推定した世帯構成から所定地域における世帯構成の分布データを作成し、出力することにより、例えば、各地域に出店している店舗コンビニやホームセンタ等において、陳列する商品の選択等に用いる。世帯構成の分布データを含むマーケティング情報は、店舗を経営する会社、市場調査会社、プラットフォームビジネスを展開する会社等のサーバに送信される。図14は、管理装置2のフィーダ関連処理を示すフローチャートである。本処理は、管理装置2において、主として処理部24が、記憶部25のデータを参照、更新しながら、変電所のフィーダに関連する処理を行うものである。まず、管理装置2は、電力量計番号と、太陽光発電装置3が接続されているフィーダIDとをリンクさせて、接続フィーダ管理DB25Gとして記憶部25に設定するS1401。図15に示すように、電力量計は、変電所のフィーダから延設された配電線に接続される。当該電力量計と、当該フィーダとの対応関係が、接続フィーダ管理DB25Gに格納される。次に、管理装置2は、先に予測した天候天気予報に基づいて、フィーダごとの太陽光発電量を予測するS1402。例えば、図7aを参照すると、季節及び天候に応じた太陽光発電装置3の発電電力量が分かるので、接続フィーダ管理DB25Gによりフィーダに接続されている太陽光発電装置3の台数を把握し、発電電力量に台数を乗じて、当該フィーダに関する全発電量を算出する。これは、電力量計のある顧客宅4に太陽光発電装置3が設置されていることが前提になっているが、未設置のこともあるので、設置又は未設置を区別するために、接続フィーダ管理DB25Gにおいて、電力量計番号25G1ごとに太陽光発電装置3の有無フラグを設けるようにしてもよい。そして、管理装置2は、フィーダごとに予測した発電量に応じて、配電線の電圧調整や電力の需給調整を行うS1403。なお、先に推定した世帯構成からフィーダごとの世帯構成の分布データを作成し、出力することにより、停電復旧の優先順位を決定する際に参考にすることも考えられる。例えば、独居老人や、日中子供だけで過ごしていると推定される顧客宅4に対しては、優先的に給電を再開するように、当該フィーダを復旧対象として優先的に選択する。なお、上記実施の形態では、図2に示す管理装置2内の各部を機能させるために、処理部24で実行されるプログラムをコンピュータにより読み取り可能な記録媒体に記録し、その記録したプログラムをコンピュータに読み込ませ、実行させることにより、本発明の実施の形態に係るライフサイクル利用システム1が実現されるものとする。この場合、プログラムをインターネット等のネットワーク経由でコンピュータに提供してもよいし、プログラムが書き込まれた半導体チップ等をコンピュータに組み込んでもよい。以上説明した本発明の実施の形態によれば、太陽光発電のデータを用いて、人のライフサイクルを精度よく把握することができる。詳細には、図12のS1201に示すように、天候や気温等の外部環境変化に応じて高精度に、各世帯の使用電力量をライフサイクルとして把握することができる。そして、標準モデルとの照合を行うことにより、世帯構成を精度よく推定することができる。次に、図6のS601~S606に示すように、太陽光発電のデータを用いて天候を予測できるので、百葉箱等の新たな専用設備を設けなくても、天気予報ビジネスが可能になる。そして、世帯構成の分布が分かるので、図12のS1202~S1204に示すように、太陽光発電データを活用した新たなビジネスを展開することができる。例えば、HEMSHomeEnergyManagementSystem、独居老人の見守りサービス、マーケティング情報の発信等が考えられる。さらに、図14のS1401~S1403に示すように、太陽光発電装置6の普及が拡大した場合に、配電線の電圧や電力の需給を調整する際に、フィーダごとの太陽光発電量のデータを活用することができる。また、世帯構成の分布データに基づいて、停電後の復旧順位を策定することができる。≪その他の実施の形態≫以上、本発明を実施するための形態について説明したが、上記実施の形態は本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明はその趣旨を逸脱することなく変更、改良され得るとともに、本発明にはその等価物も含まれる。例えば、上記実施の形態では、管理装置2が太陽光発電管理DB25Aの電力出力値25A5から季節を推定するように説明したが、その時点の日付から季節を推定するようにしてもよい。そのとき、1年を4つの期間に分けて、3~5月を春、6~8月を夏、9~11月を秋、12~2月を冬としてもよいし、他の期間分けを行ってもよい。