"データセンタ内に設置された1つ以上の空調機と1つ以上の情報処理装置との消費電力を計測する消費電力計測部と、あらかじめ定めた1つ以上の箇所の温湿度を計測する温湿度計測部とを少なくとも備えて、前記空調機の設定条件と前記情報処理装置のCPUCentralProcessingUnitの負荷配分との双方を連係させて制御する空調機連係制御システムであって、任意に指定した時点からあらかじめ定めた所定時間経過するまでの期間内における前記空調機と前記情報処理装置との消費電力を推定して、推定消費電力として出力する消費電力推定モデルと、任意に指定した時点から前記所定時間が経過した後における1つ以上の前記箇所の温湿度をそれぞれ推定して、それぞれの前記箇所の推定温湿度として出力する温湿度推定モデルと、前記消費電力計測部によって計測された消費電力の計測情報および前記温湿度計測部によって計測された温湿度の計測情報を、前記消費電力推定モデルおよび前記温湿度推定モデルの機械学習用の訓練データとして格納する学習データベース部と、前記学習データベース部に格納された前記消費電力の計測情報および前記温湿度の計測情報を機械学習用の前記訓練データとして用いて、前記消費電力推定モデルのパラメータおよび前記温湿度推定モデルのパラメータをあらかじめ調整する機械学習部と、任意に指定した時点の温湿度環境下において前記情報処理装置にて負荷を処理しようとする場合に、前記機械学習部にてパラメータを調整済みの前記温湿度推定モデルが出力する前記推定温湿度があらかじめ定めた規定範囲内に収まっているという条件下で、前記機械学習部にてパラメータを調整済みの前記消費電力推定モデルが出力する前記推定消費電力が最小となる、前記空調機の設定条件と前記情報処理装置のCPUの負荷配分との組合せを最適な組合せ状態として探索して、探索した該最適な組合せ状態になるように前記空調機の設定条件と前記情報処理装置のCPUの負荷配分とを制御する最適探索部と、を少なくとも備えていることを特徴とする空調機連係制御システム。請求項1に記載の空調機連係制御システムにおいて、前記消費電力推定モデルは、前記温湿度計測部によって計測された温湿度の計測情報と、前記空調機の設定情報と、各前記情報処理装置におけるCPU負荷情報とを入力として、任意に指定した時点からあらかじめ定めた前記所定時間経過するまでの期間内における前記空調機と前記情報処理装置との消費電力の値または該消費電力の確率分布を推定して、前記推定消費電力として出力し、また、前記温湿度推定モデルは、前記温湿度計測部によって計測された温湿度の計測情報と、前記空調機の設定情報と、各前記情報処理装置におけるCPU負荷情報とを入力として、任意に指定した時点からあらかじめ定めた前記所定時間経過後の1つ以上の前記箇所それぞれの温湿度の値または該温湿度の確率分布を推定して、前記推定温湿度として出力することを特徴とする空調機連係制御システム。請求項1または2に記載の空調機連係制御システムにおいて、前記温湿度計測部によって計測された前記温湿度の計測情報の他に、熱流体解析ソフトウェアを用いた熱流体シミュレーションの条件およびシミュレーション結果を前記学習データベース部に格納して、格納した該熱流体シミュレーションの条件およびシミュレーション結果を前記機械学習部における前記温湿度推定モデルの機械学習用の前記訓練データとして用いることを特徴とする空調機連係制御システム。請求項1ないし3のいずれかに記載の空調機連係制御システムにおいて、前記消費電力推定モデルおよび前記温湿度推定モデルを統合して、前記推定消費電力および前記推定温湿度を出力する多出力のニューラルネットワークとして構成することを特徴とする空調機連係制御システム。データセンタ内に設置された1つ以上の空調機と1つ以上の情報処理装置との消費電力を計測する消費電力計測部と、あらかじめ定めた1つ以上の箇所の温湿度を計測する温湿度計測部とを少なくとも備えて、前記空調機の設定条件と前記情報処理装置のCPUCentralProcessingUnitの負荷配分との双方を連係させて制御する空調機連係制御方法であって、任意に指定した時点からあらかじめ定めた所定時間経過するまでの期間内における前記空調機と前記情報処理装置との消費電力を推定して、推定消費電力として出力する消費電力推定モデルと、任意に指定した時点から前記所定時間が経過した後における1つ以上の前記箇所の温湿度をそれぞれ推定して、それぞれの前記箇所の推定温湿度として出力する温湿度推定モデルと、を有し、前記消費電力計測部によって計測された消費電力の計測情報および前記温湿度計測部によって計測された温湿度の計測情報を、前記消費電力推定モデルおよび前記温湿度推定モデルの機械学習用の訓練データとして記憶し、記憶した前記消費電力推定モデルおよび前記温湿度推定モデルの機械学習用の訓練データを用いて、前記消費電力推定モデルのパラメータおよび前記温湿度推定モデルのパラメータをあらかじめ調整し、任意に指定した時点の温湿度環境下において前記情報処理装置にて負荷を処理しようとする場合に、パラメータを調整済みの前記温湿度推定モデルが出力する前記推定温湿度があらかじめ定めた規定範囲内に収まっているという条件下で、パラメータを調整済みの前記消費電力推定モデルが出力する前記推定消費電力が最小となる、前記空調機の設定条件と前記情報処理装置のCPUの負荷配分との組合せを、最適な組合せ状態として探索して、探索した該最適な組合せ状態になるように前記空調機の設定条件と前記情報処理装置のCPUの負荷配分とを制御することを特徴とする空調機連係制御方法。請求項5に記載の空調機連係制御方法において、前記消費電力推定モデルは、前記温湿度計測部によって計測された温湿度の計測情報と、前記空調機の設定情報と、各前記情報処理装置におけるCPU負荷情報とを入力として、任意に指定した時点からあらかじめ定めた前記所定時間経過するまでの期間内における前記空調機と前記情報処理装置との消費電力の値または該消費電力の確率分布を推定して、前記推定消費電力として出力し、また、前記温湿度推定モデルは、前記温湿度計測部によって計測された温湿度の計測情報と、前記空調機の設定情報と、各前記情報処理装置におけるCPU負荷情報とを入力として、任意に指定した時点からあらかじめ定めた前記所定時間経過後の1つ以上の前記箇所それぞれの温湿度の値または該温湿度の確率分布を推定して、前記推定温湿度として出力することを特徴とする空調機連係制御方法。請求項5または6に記載の空調機連係制御方法において、前記温湿度計測部によって計測された前記温湿度の計測情報の他に、熱流体解析ソフトウェアを用いた熱流体シミュレーションの条件およびシミュレーション結果を記憶して、記憶した該熱流体シミュレーションの条件およびシミュレーション結果を前記温湿度推定モデルの機械学習用の前記訓練データとして用いることを特徴とする空調機連係制御方法。請求項5ないし7のいずれかに記載の空調機連係制御方法において、前記消費電力計測部によって計測された前記消費電力の計測情報の他に、消費電力算出用の近似式やテーブルを用いて導出した算出結果を記憶して、記憶した算出結果を前記消費電力推定モデルの機械学習用の前記訓練データとして用いることを特徴とする空調機連係制御方法。請求項5ないし8のいずれかに記載の空調機連係制御方法において、前記消費電力推定モデルおよび前記温湿度推定モデルを統合して、前記推定消費電力および前記推定温湿度を出力する多出力のニューラルネットワークとして構成することを特徴とする空調機連係制御方法。請求項5ないし9のいずれかに記載の空調機連係制御方法を、コンピュータによって実行可能なプログラムとして実施していることを特徴とする空調機連係制御プログラム。しかしながら、従来の技術においては、前記特許文献1のような技術を用いたとしても、データセンタに設置された空調機の設定条件の変更などにより、サーバなどの情報処理装置の温湿度環境がどのように変化するかということをきめ細かくリアルタイムに推定することは困難である。したがって、その結果として、データセンタにおいては、空調機が運転停止しても、復旧に要する標準的な時間内に、サーバなどの情報処理装置の温湿度環境が規定範囲としてあらかじめ定めた許容限界値を超えることがないことを保証するために、必要以上に低い温度で運用することが多くなるなど、効率的な空調運転が難しいといった課題が依然として残っている。また、一部のサーバに処理を集約して消費電力を低減しようとする仮想化技術については、サーバなどの情報処理装置の消費電力を削減することができるという一般的な方法を考慮しただけのものであって、前述したように、データセンタの室内を無駄なく効果的に冷却することが困難であるのみならず、情報処理装置が設置されているデータセンタの空調機の設定条件と当該情報処理装置の負荷とを連係させて効率的な冷却を行うことを考慮していないため、空調機と情報処理装置との双方に必要とする消費電力を最適な状態に制御することも困難である。本発明は、以上のような問題点に鑑みてなされたものであって、任意に指定した時点例えば現時点からあらかじめ定めた所定時間経過した時点における、1つ以上の箇所の温湿度、すなわち、情報処理装置が設置されているデータセンタ内のあらかじめ任意に定めた1つ以上の箇所の温湿度を高速に推定し、それぞれの温湿度があらかじめ定めた規定範囲内に収まっている環境下において情報処理装置を運用するという制約条件を満たす中で、情報処理装置と空調機とのトータルの消費電力を最小にするための最適な情報処理装置の負荷配分と空調機の設定条件との組合せをリアルタイムで抽出して制御することが可能な空調機連係制御システム、空調機連係制御方法および空調機連係制御プログラムを提供することを、その目的としている。本発明は、前述の課題を解決するために、以下のごとき各技術手段から構成されている。第1の技術手段は、データセンタ内に設置された1つ以上の空調機と1つ以上の情報処理装置との消費電力を計測する消費電力計測部と、あらかじめ定めた1つ以上の箇所の温湿度を計測する温湿度計測部とを少なくとも備えて、前記空調機の設定条件と前記情報処理装置のCPUCentralProcessingUnitの負荷配分との双方を連係させて制御する空調機連係制御システムであって、任意に指定した時点からあらかじめ定めた所定時間経過するまでの期間内における前記空調機と前記情報処理装置との消費電力を推定して、推定消費電力として出力する消費電力推定モデルと、任意に指定した時点から前記所定時間が経過した後における1つ以上の前記箇所の温湿度をそれぞれ推定して、それぞれの前記箇所の推定温湿度として出力する温湿度推定モデルと、前記消費電力計測部によって計測された消費電力の計測情報および前記温湿度計測部によって計測された温湿度の計測情報を、前記消費電力推定モデルおよび前記温湿度推定モデルの機械学習用の訓練データとして格納する学習データベース部と、前記学習データベース部に格納された前記消費電力の計測情報および前記温湿度の計測情報を機械学習用の前記訓練データとして用いて、前記消費電力推定モデルのパラメータおよび前記温湿度推定モデルのパラメータをあらかじめ調整する機械学習部と、任意に指定した時点の温湿度環境下において前記情報処理装置にて負荷を処理しようとする場合に、前記機械学習部にてパラメータを調整済みの前記温湿度推定モデルが出力する前記推定温湿度があらかじめ定めた規定範囲内に収まっているという条件下で、前記機械学習部にてパラメータを調整済みの前記消費電力推定モデルが出力する前記推定消費電力が最小となる、前記空調機の設定条件と前記情報処理装置のCPUの負荷配分との組合せを最適な組合せ状態として探索して、探索した該最適な組合せ状態になるように前記空調機の設定条件と前記情報処理装置のCPUの負荷配分とを制御する最適探索部と、を少なくとも備えていることを特徴とする。第2の技術手段は、前記第1の技術手段に記載の空調機連係制御システムにおいて、前記消費電力推定モデルは、前記温湿度計測部によって計測された温湿度の計測情報と、前記空調機の設定情報と、各前記情報処理装置におけるCPU負荷情報とを入力として、任意に指定した時点からあらかじめ定めた前記所定時間経過するまでの期間内における前記空調機と前記情報処理装置との消費電力の値または該消費電力の確率分布を推定して、前記推定消費電力として出力し、また、前記温湿度推定モデルは、前記温湿度計測部によって計測された温湿度の計測情報と、前記空調機の設定情報と、各前記情報処理装置におけるCPU負荷情報とを入力として、任意に指定した時点からあらかじめ定めた前記所定時間経過後の1つ以上の前記箇所それぞれの温湿度の値または該温湿度の確率分布を推定して、前記推定温湿度として出力することを特徴とする。第3の技術手段は、前記第1または第2の技術手段に記載の空調機連係制御システムにおいて、前記温湿度計測部によって計測された前記温湿度の計測情報の他に、熱流体解析ソフトウェアを用いた熱流体シミュレーションの条件およびシミュレーション結果を前記学習データベース部に格納して、格納した該熱流体シミュレーションの条件およびシミュレーション結果を前記機械学習部における前記温湿度推定モデルの機械学習用の前記訓練データとして用いることを特徴とする。第4の技術手段は、前記第1ないし第3の技術手段のいずれかに記載の空調機連係制御システムにおいて、前記消費電力推定モデルおよび前記温湿度推定モデルを統合して、前記推定消費電力および前記推定温湿度を出力する多出力のニューラルネットワークとして構成することを特徴とする。第5の技術手段は、データセンタ内に設置された1つ以上の空調機と1つ以上の情報処理装置との消費電力を計測する消費電力計測部と、あらかじめ定めた1つ以上の箇所の温湿度を計測する温湿度計測部とを少なくとも備えて、前記空調機の設定条件と前記情報処理装置のCPUCentralProcessingUnitの負荷配分との双方を連係させて制御する空調機連係制御方法であって、任意に指定した時点からあらかじめ定めた所定時間経過するまでの期間内における前記空調機と前記情報処理装置との消費電力を推定して、推定消費電力として出力する消費電力推定モデルと、任意に指定した時点から前記所定時間が経過した後における1つ以上の前記箇所の温湿度をそれぞれ推定して、それぞれの前記箇所の推定温湿度として出力する温湿度推定モデルと、を有し、前記消費電力計測部によって計測された消費電力の計測情報および前記温湿度計測部によって計測された温湿度の計測情報を、前記消費電力推定モデルおよび前記温湿度推定モデルの機械学習用の訓練データとして記憶し、記憶した前記消費電力推定モデルおよび前記温湿度推定モデルの機械学習用の訓練データを用いて、前記消費電力推定モデルのパラメータおよび前記温湿度推定モデルのパラメータをあらかじめ調整し、任意に指定した時点の温湿度環境下において前記情報処理装置にて負荷を処理しようとする場合に、パラメータを調整済みの前記温湿度推定モデルが出力する前記推定温湿度があらかじめ定めた規定範囲内に収まっているという条件下で、パラメータを調整済みの前記消費電力推定モデルが出力する前記推定消費電力が最小となる、前記空調機の設定条件と前記情報処理装置のCPUの負荷配分との組合せを、最適な組合せ状態として探索して、探索した該最適な組合せ状態になるように前記空調機の設定条件と前記情報処理装置のCPUの負荷配分とを制御することを特徴とする。第6の技術手段は、前記第5の技術手段に記載の空調機連係制御方法において、前記消費電力推定モデルは、前記温湿度計測部によって計測された温湿度の計測情報と、前記空調機の設定情報と、各前記情報処理装置におけるCPU負荷情報とを入力として、任意に指定した時点からあらかじめ定めた前記所定時間経過するまでの期間内における前記空調機と前記情報処理装置との消費電力の値または該消費電力の確率分布を推定して、前記推定消費電力として出力し、また、前記温湿度推定モデルは、前記温湿度計測部によって計測された温湿度の計測情報と、前記空調機の設定情報と、各前記情報処理装置におけるCPU負荷情報とを入力として、任意に指定した時点からあらかじめ定めた前記所定時間経過後の1つ以上の前記箇所それぞれの温湿度の値または該温湿度の確率分布を推定して、前記推定温湿度として出力することを特徴とする。第7の技術手段は、前記第5または第6の技術手段に記載の空調機連係制御方法において、前記温湿度計測部によって計測された前記温湿度の計測情報の他に、熱流体解析ソフトウェアを用いた熱流体シミュレーションの条件およびシミュレーション結果を記憶して、記憶した該熱流体シミュレーションの条件およびシミュレーション結果を前記温湿度推定モデルの機械学習用の前記訓練データとして用いることを特徴とする。第8の技術手段は、前記第5ないし第7の技術手段のいずれかに記載の空調機連係制御方法において、前記消費電力計測部によって計測された前記消費電力の計測情報の他に、消費電力算出用の近似式やテーブルを用いて導出した算出結果を記憶して、記憶した算出結果を前記消費電力推定モデルの機械学習用の前記訓練データとして用いることを特徴とする。第9の技術手段は、前記第5ないし第8の技術手段のいずれかに記載の空調機連係制御方法において、前記消費電力推定モデルおよび前記温湿度推定モデルを統合して、前記推定消費電力および前記推定温湿度を出力する多出力のニューラルネットワークとして構成することを特徴とする。第10の技術手段は、前記第5ないし第9の技術手段のいずれかに記載の空調機連係制御方法を、コンピュータによって実行可能なプログラムとして実施している空調機連係制御プログラムとすることを特徴とする。本発明の空調機連係制御システム、空調機連係制御方法および空調機連係制御プログラムによれば、以下のごとき効果を奏することができる。データセンタ内に設置された1つ以上の空調機の設定条件と1つ以上の情報処理装置のCPUCentralProcessingUnitの負荷配分とを制御する際に、1つ以上の空調機と1つ以上の情報処理装置とが設置されている該データセンタにおける温湿度環境をあらかじめ定めた規定範囲内に収めるという制約条件の下で、空調機と情報処理装置とのトータルの消費電力を最小にすることを目的とする組合せ最適化問題として扱うことにより、情報処理装置のCPU負荷配分と空調機の設定条件との運用状態を最適化することができる。また、近似式やテーブルを用いて導出した消費電力の算出結果や熱流体解析ソフトウェアを用いた熱流体シミュレーションデータのみならず、実際に計測した実測データを、機械学習用の訓練データとして用いて、消費電力推定モデルおよび温湿度推定モデルにおいてあらかじめ機械学習しておくことにより、比較的簡易に、情報処理装置のCPU負荷配分と空調機の設定条件とを最適化する処理を高速演算することができ、情報処理装置および空調機をリアルタイムに制御することができる。以下に、本発明に係る空調機連係制御システム、空調機連係制御方法および空調機連係制御プログラムの好適な実施形態について、その一例を、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、以下の説明においては、本発明による空調機連係制御システムおよび空調機連係制御方法について説明するが、かかる空調機連係制御方法をコンピュータにより実行可能な空調機連係制御プログラムとして実施するようにしても良いし、さらに、かかる空調機連係制御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するようにしても良いことは言うまでもない。本発明の特徴本発明の実施形態の説明に先立って、本発明の特徴についてその概要をまず説明する。本発明は、1つ以上の空調機と1つ以上のサーバ等の情報処理装置とが設定されているデータセンタにおいて、情報処理装置のCPUCentralProcessingUnit負荷制御とデータセンタ内の空調制御とを連係させて統合的に行うことにより、データセンタ内の温湿度環境が、任意に指定した時点例えば、現時点、情報処理装置のCPUへの負荷が変動する時点、停電等により温湿度に変動が発生する時点、あらかじめ定めた周期ごと、等からあらかじめ定めた所定時間が経過するまでの間、情報処理装置の正常な動作が可能な温湿度条件としてあらかじめ定めた規定範囲内に収まっているという制約条件下において、情報処理装置と空調機とのトータルの電力消費量を最小化するための最適条件を高速に求めることができる仕組みに関するものであり、空調機の設定条件と情報処理装置のCPU負荷配分とを連係させて制御することによって、前記規定範囲内に温湿度を維持しつつ、トータルの消費電力量が最小となるように、空調機と情報処理装置とを最適な運転条件下で運用させることを可能としていることを特徴としている。従来の技術においては、電力消費量を最小化する最適条件の探索を行おうとして、必要な温湿度変化の将来予測を実行するために、データセンタ内の熱流体を含む複雑な現象について、高速演算が可能な近似モデルを作成しようとしても、前述したように、実現することが極めて困難であるという課題があった。これに対して、本発明においては、消費電力、温湿度に関する各推定モデルを、実測データやシミュレーションデータ等の訓練データによる機械学習を用いてあらかじめ作成することによって、従来の技術における課題を解決していることを主要な特徴としている。より具体的には、本発明においては、次のような仕組みを採用している。つまり、1つ以上の情報処理装置と1つ以上の空調機とが設置されているデータセンタにおける消費電力や温湿度の実測データやシミュレーションデータ等を学習データベース部に機械学習用の訓練データとしてあらかじめ格納しておく。そして、学習データベース部に格納しておいた機械学習用の訓練データを、あらかじめ作成した消費電力推定モデルおよび温湿度推定モデルに対して入力することによって、該学習データベース部に格納された実測データやシミュレーションデータ等を用いて、機械学習部において機械学習させ、消費電力推定モデルおよび温湿度推定モデルのパラメータをあらかじめ調整しておく。しかる後、本格的な運用中の状態になった以降においては、或る温湿度環境において、情報処理装置に印加される負荷を処理しようとする場合に、パラメータを調整済みの消費電力推定モデルおよび温湿度推定モデルを用いて、任意に指定した時点例えば現時点からあらかじめ定めた所定時間が経過するまでの間、温湿度の環境があらかじめ定めた規定範囲内に収まっているという制約条件下において、情報処理装置と空調機とのトータルの電力消費量を最小化することが可能な最適条件を迅速に探索して、探索した最適条件に合致する状態に情報処理装置と空調機とを制御する。本発明の実施形態次に、本発明による空調機連係制御システムのシステム構成について、その一例を、図1を用いて説明する。図1は、本発明による空調機連係制御システムのシステム構成の一例を説明するためのシステム構成図であり、制御対象とする情報処理装置と空調機とのそれぞれが複数設置されている、データセンタの場合について例示している。しかし、本発明による空調機連係制御システムは、かかる場合に限るものではなく、例えば、情報処理装置が1個の場合であっても、あるいは、空調機が1個の場合であっても構わない。図1に示すシステム構成においては、空調機連係制御システム100が制御する制御対象は、複数のラック210,220,...それぞれに格納された複数の情報処理装置211,212,...、複数の情報処理装置221,222,...と各情報処理装置211,212,...、各情報処理装置221,222,...が必要とする温湿度環境に維持するための複数の空調機310,320,...との双方である。ここで、各情報処理装置211,212,...、各情報処理装置221,222,...、各空調機310,320,...それぞれに対しては、商用電源400から電力が供給される。また、空調機連係制御システム100は、消費電力計測部110、温湿度計測部120、学習データベース部130、機械学習部140、消費電力推定モデル150、温湿度推定モデル160、最適探索部170を少なくとも備えて構成される。空調機連係制御システム100においては、消費電力および温湿度を計測する手段としてメータやセンサをあらかじめ任意に定めた1つ以上の所定の箇所に配置しており、あらかじめ定めた所定のタイミングで、それぞれの消費電力や温湿度の実測データを、消費電力計測部110および温湿度計測部120にて収集している。ここで、温湿度を計測するメータやセンサを配置する所定の箇所とは、情報処理装置211,212,...、情報処理装置221,222,...が収納されたラック210,220,...および各情報処理装置211,212,...、各情報処理装置221,222,...内部の任意の箇所であり、データセンタ内の最適な運用状態を決定するために必要とする1ないし複数の任意の箇所としている。例えば、情報処理装置211,212,...、情報処理装置221,222,...が収納されたラック210,220,...の冷却用空気吸い込み口や空気吹き出し口、情報処理装置211,212,...、情報処理装置221,222,...のCPUCentralProcessingUnitやマザーボード等の発熱体が配置されている種々の箇所等にメータやセンサを設置する。また、消費電力を計測するメータやセンサを配置する所定の箇所としては、本実施形態においては、商用電源400からの給電線が接続される給電箇所に配置して、情報処理装置211,212,...、情報処理装置221,222,...と空調機310,320,...との双方へ供給している電力量を、各情報処理装置と各空調機それぞれが消費する消費電力が積算されたトータルの消費電力として取得する場合を示している。しかし、かかる配置形態に限るものではなく、必要に応じて、情報処理装置211,212,...、情報処理装置221,222,...や空調機310,320,...それぞれに対して分散給電する給電線に適宜分散して配置するようにしても構わない。空調機連係制御システム100においては、消費電力計測部110および温湿度計測部120それぞれにてあらかじめ定めたタイミングごとに収集した消費電力および温湿度に関する実測データやシミュレーションデータ等は、学習データベース部130に格納されて、消費電力推定モデル150および温湿度推定モデル160の機械学習用の訓練データとして利用される。機械学習部140は、学習データベース部130に訓練データとして格納された消費電力および温湿度に関する実測データやシミュレーションデータ等を用いて機械学習することによって、高速演算が可能な状態に、消費電力推定モデル150および温湿度推定モデル160のパラメータをあらかじめ調整する。消費電力推定モデル150は、機械学習部140によりパラメータがあらかじめ調整されており、任意に指定した時点例えば現時点の温湿度環境下で、各情報処理装置211,212,...、各情報処理装置221,222,...において或る負荷を処理しようとする際に、任意に指定した時点例えば現時点からあらかじめ定めた所定時間が経過したまでの期間内における情報処理装置211,212,...、情報処理装置221,222,...および空調機310,320,...のトータルの消費電力を推定して、推定消費電力として出力する。温湿度推定モデル160も、機械学習部140によりパラメータがあらかじめ調整されており、任意に指定した時点例えば現時点の温湿度環境下で、各情報処理装置211,212,...、各情報処理装置221,222,...において或る負荷を処理しようとする際に、任意に指定した時点例えば現時点からあらかじめ定めた前記所定時間が経過した時点において、温湿度を実測するためのメータやセンサが配置されているあらかじめ定めた1つ以上の箇所それぞれの温湿度を推定して、推定温湿度として出力する。最適探索部170においては、各情報処理装置211,212,...、各情報処理装置221,222,...のCPUの負荷配分と各空調機310,320,...の設定条件との最適な組合せを決定する。すなわち、機械学習部140によりパラメータを調整済みの温湿度推定モデル160が出力する推定温湿度が任意に指定した時点例えば現時点からあらかじめ定めた所定時間が経過した時点においてもあらかじめ定めた規定範囲内に収まっているという制約条件下において、機械学習部140によりパラメータを調整済みの消費電力推定モデル150が出力する推定消費電力が任意に指定した時点例えば現時点からあらかじめ定めた前記所定時間経過するまでの期間内において最小となるように、各情報処理装置211,212,...、各情報処理装置221,222,...のCPUの負荷配分と各空調機310,320,...の設定条件設定温度、吹き出し温度、風量、風向き等との組合せを最適な組合せとして探索する。そして、探索した最適な組合せとなるように、各情報処理装置211,212,...、各情報処理装置221,222,...、各空調機310,320,...それぞれを制御する。次に、消費電力推定モデル150、温湿度推定モデル160の機械学習モデルについて、図2を用いて説明する。図2は、図1に示す空調機連係制御システム100の消費電力推定モデル150、温湿度推定モデル160の一例を説明するための説明図である。ここで、図2に示す本実施形態においては、消費電力推定モデル150と温湿度推定モデル160との双方を1つの推定モデルに統合して、任意に指定した時点例えば現時点から所定時間経過するまでの期間内におけるトータルの推定消費電力と該所定時間経過後における各箇所の推定温湿度との双方を出力する多出力のニューラルネットワークとして構成している例を示しているが、推定消費電力と推定温湿度とをそれぞれ推定する推定モデルとして別モデルに分離して構成するようにしても勿論構わない。図2に示すように、消費電力推定モデル150、温湿度推定モデル160は、いずれも、温湿度計測部120によって計測された温湿度の実測データである温湿度の計測情報181と、各空調機310,320,...の設定条件設定温度、風量等を示す設定情報182と、各情報処理装置211,212,...、各情報処理装置221,222,...におけるCPUが処理すべき負荷に関する情報を示す負荷情報183とを入力情報としている。温湿度の計測情報181とは、センサやメータが設置されて最適の温湿度に調整すべき箇所としてあらかじめ任意に定めた1つ以上の箇所における温湿度の実測データを示す情報であり、情報処理装置211,212,...、情報処理装置221,222,...が発熱する温度情報のみならず、データセンタ内の任意の箇所で計測された温湿度の計測結果や、データセンタ内だけでなく、データセンタ外の外気の温湿度の計測情報をも含む。また、各空調機310,320,...の設定情報の設定情報182とは、各空調機310,320,...に設定する設定温度や吹き出し温度、風量や風向きなどの設定条件を示す情報である。また、CPUの負荷情報183は、現時点において各情報処理装置211,212,...、各情報処理装置221,222,...が処理している負荷に関する情報と、任意に指定した時点例えば現時点以降において処理しようとしている負荷に関する情報とを含んでおり、例えば現時点における各情報処理装置211,212,...、各情報処理装置221,222,...の処理負荷に関する情報については、各情報処理装置211,212,...、各情報処理装置221,222,...のCPUそれぞれから直接収集することができる。消費電力推定モデル150においては、前述のような入力情報に基づいて、任意に指定した時点例えば現時点からあらかじめ定めた所定時間が経過するまでの期間内における、情報処理装置211,212,...、情報処理装置221,222,...と空調機310,320,...との合計消費電力を推定して、推定消費電力191として出力する。また、温湿度推定モデル160においては、前述のような入力情報に基づいて、任意に指定した時点例えば現時点からあらかじめ定めた前記所定時間が経過した時点において、センサやメータが設置されている1つ以上の前記箇所の温湿度をそれぞれ推定して、それぞれの前記箇所の推定温湿度192として出力する。消費電力推定モデル150から出力される推定消費電力191は、すべての情報処理装置211,212,...、情報処理装置221,222,...とすべての空調機310,320,...との消費電力を積算した推定値またはその確率分布であり、任意に指定した時点例えば現時点からあらかじめ定めた所定時間が経過するまでの期間内における消費電力量を推定したものである。また、温湿度推定モデル160から出力される推定温湿度192は、センサやメータが設置されている箇所としてあらかじめ定められた箇所それぞれにおける温湿度の推定値またはその確率分布であり、任意に指定した時点例えば現時点からあらかじめ定めた所定時間経過後の、それぞれ定められた箇所における温湿度を推定したものである。ここで、消費電力推定モデル150、温湿度推定モデル160それぞれを構成するニューラルネットワークを、ベイズ学習モデルBayesianModelで構成するようにすれば、消費電力推定モデル150、温湿度推定モデル160のそれぞれから出力される推定消費電力191、推定温湿度192は、消費電力、温湿度それぞれの確率分布として出力されることになり、任意に指定した時点例えば現時点からあらかじめ定めた所定時間経過するまでの期間内における消費電力の確率分布、任意に指定した時点例えば現時点からあらかじめ定めた所定時間経過後のあらかじめ定められたそれぞれの箇所における温湿度の確率分布として出力することが可能である。図1に示す空調機連係制御システム100の学習データベース部130には、前述したように、消費電力推定モデル150、温湿度推定モデル160の各推定モデルの機械学習用の訓練データとして、その入力値と出力値とのセットが格納されている。そして、機械学習部140によって、学習データベース部130に格納されている機械学習用の訓練データの入力値に対する消費電力推定モデル150、温湿度推定モデル160の各推定モデルの出力値が、学習データベース部130に格納されている機械学習用の訓練データの出力値に近づくように、消費電力推定モデル150、温湿度推定モデル160の各推定モデル内のパラメータを調整する。ここで、図2に示す例のように、消費電力推定モデル150、温湿度推定モデル160の各推定モデルを、入力層、中間層、出力層の階層構造からなる三層パーセプトロンによって構成した場合には、誤差逆伝搬法BackwardPropagationofErrorsを用いることによって、各推定モデル内のパラメータを学習させることができる。次に、消費電力推定モデル150、温湿度推定モデル160の機械学習のための訓練データの作成方法について、図3を用いて説明する。図3は、図2に示す消費電力推定モデル150、温湿度推定モデル160の機械学習に用いる訓練データの作成方法の一例を説明するための説明図である。消費電力推定モデル150、温湿度推定モデル160の各推定モデルの訓練データは、図3に示すように、空調機連係制御システム100の運用前と運用中とのそれぞれの段階で作成することができる。運用前の段階においては、図3のステップST11に示すように、消費電力算出用の近似式やテーブルを用いて、入力情報入力値に対して導出した算出結果によって、消費電力推定モデル150の訓練データを作成し、また、図3のステップST12に示すように、熱流体解析ソフトウェアを用いて、入力情報入力値に対する温湿度のシミュレーション値シミュレーション条件、シミュレーション結果を取得することによって、温湿度推定モデル160の訓練データを作成する。かくのごとく、運用前の段階において、事前にシミュレーション等によって得られる訓練データを用いて、消費電力推定モデル150、温湿度推定モデル160の各推定モデルについて、凡その学習を、機械学習部140によってあらかじめ実施しておくことにより、運用初期段階においては、安定した制御を行うことができる。運用中の段階においては、図3のステップST21に示すように、対象とするデータセンタ内に設置されているセンサやメータ等にて計測された実測データを消費電力計測部110、温湿度計測部120にて収集することによって、消費電力推定モデル150、温湿度推定モデル160の各推定モデルの訓練データを作成する。かくのごとき実測データを用いることにより、その構造や環境特有の消費電力推定モデル150、温湿度推定モデル160の各推定モデルを、比較的簡易なモデルとして実現することができ、各推定モデルにおいて高速演算を行うことができる。ただし、運用中の段階においても、熱流体解析ソフトウェアを用いたシミュレーション結果を訓練データとして用いることが有効な場合もある。例えば、データセンタ内に設置された情報処理装置に求められる規定の範囲外の温湿度データについては、実測データとしてはほとんど得られない。そこで、かくのごとき規定範囲外の温湿度条件の訓練データを、図3のステップST22に示すように、熱流体解析ソフトウェアを用いたシミュレーションを実施して補完することにより、図1に示す空調機連係制御システム100が、規定範囲の温湿度を維持するように制御することができるか否かの判定を、より正確に推定することができるようになる。次に、図1に示す空調機連係制御システム100の最適探索部170の最適探索方法について、図4のフローチャートを用いて説明する。図4は、図1に示す空調機連係制御システム100の最適探索部170の最適探索方法の一例を説明するためのフローチャートであり、最適探索部170における空調機310,320,...の設定条件と情報処理装置211,212,...、情報処理装置221,222,...のCPU負荷配分との制御方法の一例を示している。図4のフローチャートに示す制御は、あらかじめ定めた所定の制御時刻に到達する都度、定期的に起動されるステップS1。所定の制御時刻に到達して図4のフローチャートが起動されると、現在の空調機310,320,...の各空調機の設定条件および今後処理すべき負荷を勘案して、情報処理装置211,212,...、情報処理装置221,222,...の各情報処理装置のCPU負荷配分の候補に対する空調機310,320,...の各空調機の設定条件を調整するために、まず、情報処理装置211,212,...、情報処理装置221,222,...の各情報処理装置のCPU負荷配分の候補として存在する複数の候補のうち、いずれかの候補を選択して入力するとともに、温湿度計測部120において計測された各箇所における温湿度と各空調機の設定条件とを入力して、学習済みの温湿度推定モデル160の出力すなわち推定温湿度が、任意に指定した時点例えば現時点からあらかじめ定めた所定時間経過後においても、あらかじめ定めた規定範囲に入っているか否かをチェックするステップS2。温湿度推定モデル160の出力すなわち推定温湿度が、該規定範囲に入っていない場合にはステップS2のNG、最適化手法を用いて、空調機310,320,...の各空調機の設定を調整変更した後ステップS3、ステップS2に復帰して、ステップS2の判定処理を繰り返す。なお、ステップS3において、空調機310,320,...の各空調機の次の設定条件を決定する場合、すなわち、最適化手法を用いて、各空調機の設定を調整変更する場合、タブーサーチタブー探索や遺伝的アルゴリズム等のメタヒューリスティック手法が、大規模な最適化問題においても実用的な近似解を比較的高速に算出することができるという点から適している。一方、温湿度推定モデル160の出力すなわち推定温湿度が、該規定範囲に入っている場合にはステップS2のOK、学習済みの消費電力推定モデル150の出力すなわち推定消費電力が、あらかじめ定めた前記所定時間の期間内において最小になっているか否かを評価するステップS4。選択した候補が選択候補の終了条件を満たしていない場合にはステップS5のno、最適化手法を用いて、空調機310,320,...の各空調機の設定を調整変更した後ステップS3、ステップS2に復帰して、ステップS2の判定処理とステップS3の評価とを繰り返す。なお、ステップS5における選択候補の終了条件としては、例えば、選択した候補の繰り返し回数や計算時間等を用いて規定するようにすれば良い。また、ステップS5において、選択した候補が選択候補の終了条件を満たした場合にはステップS5のyes、情報処理装置211,212,...、情報処理装置221,222,...の各情報処理装置のCPU負荷配分の全候補の終了条件を満たしたか否かをチェックするステップS6。なお、ステップS6における全候補の終了条件としては、例えば、選択した候補の繰り返し回数や計算時間等を用いて規定するようにすれば良い。全候補の終了条件をまだ満たしていない場合にはステップS6のno、最適化手法を用いて、情報処理装置211,212,...、情報処理装置221,222,...の各情報処理装置のCPU負荷配分を調整変更した後ステップS7、ステップS2に復帰して、ステップS2の判定処理とステップS3の評価とステップS5、ステップS6の判定処理を繰り返す。なお、ステップS7において、情報処理装置211,212,...、情報処理装置221,222,...の各情報処理装置のCPU負荷配分の候補を決める場合、すなわち、最適化手法を用いて、各情報処理装置のCPU負荷配分を調整変更する場合についても、前述した各空調機の次の設定条件を決定する場合と同様に、タブーサーチタブー探索や遺伝的アルゴリズム等のメタヒューリスティック手法が、大規模な最適化問題においても実用的な近似解を比較的高速に算出することができるという点から適している。全候補の終了条件を満たした場合にはステップS6のyes、あらかじめ定めた所定時間を経過した時点においても、温湿度があらかじめ定めた規定範囲内に収まっているという制約条件を満たす中で、任意に指定した時点例えば現時点からあらかじめ定めた前記所定時間が経過するまでの期間内における消費電力が最小となるという情報処理装置211,212,...、情報処理装置221,222,...の各情報処理装置のCPUの負荷配分と空調機310,320,...の各空調機の設定条件との組合せを最適解として抽出するステップS8。しかる後、抽出した最適解に基づく制御信号を作成して、空調機310,320,...と情報処理装置211,212,...、情報処理装置221,222,...とにそれぞれ送信して、空調機310,320,...の設定と情報処理装置211,212,...、情報処理装置221,222,...のCPU負荷配分とを制御するステップS9。なお、ベイズ学習モデルを用いて消費電力推定モデル150や温湿度推定モデル160を構成して、消費電力推定モデル150や温湿度推定モデル160からの推定消費電力191や推定温湿度192を消費電力の確率分布や温湿度の確率分布として出力している場合には、ステップS8において、最小の消費電力に関する設定条件を抽出する際や、ステップS2において、温湿度推定モデル160の出力が規定範囲に入っているか否かをチェックする際には、最小の消費電力から外れる確率や温湿度が規定範囲から外れる確率が、あらかじめ定めた閾値よりも小さくなるという条件を制約として用いるようにすれば良い。該閾値を、ユーザのポリシー等によって決定するようにすれば、消費電力推定モデル150や温湿度推定モデル160の誤差について柔軟に調整することができる。"