処理能力の異なる複数のサーバを有する金融商品業務システムを分析するための分析装置であって、複数のサーバによって処理されるリクエストの件数の予測値である総予測件数と、複数のサーバを処理能力で複数のクラスに分類したときの各クラスに属するサーバの数と、を取得するパラメータ取得部と、前記パラメータ取得部によって取得された総予測件数および複数のサーバの総数に基づいて、各サーバによって処理されるリクエストの件数の予測値であるサーバ単位予測件数を演算するサーバ単位予測件数演算部と、処理能力のクラスごとに、サーバによって処理されたリクエストの件数とサーバの処理余力の度合いとの相関関係を保持する相関保持部と、処理能力のクラスごとに、前記相関保持部によって保持される相関関係を前記サーバ単位予測件数演算部によって演算されたサーバ単位予測件数に適用することによって、サーバの処理余力の度合いの予測値を演算する負荷予測部と、を備えることを特徴とする分析装置。前記負荷予測部は、サーバの処理余力の度合いの予測値を処理能力のクラスに亘って平均することを特徴とする請求項1に記載の分析装置。サーバによって処理されたリクエストの件数とサーバの処理余力の度合いとを対応付けて保持する履歴保持部をさらに備え、前記相関保持部によって保持される相関関係は、前記履歴保持部を参照して導出されることを特徴とする請求項1または2に記載の分析装置。前記サーバ単位予測件数演算部は、複数のサーバの間での所定の負荷分散アルゴリズムに基づいてサーバ単位予測件数を演算することを特徴とする請求項1から3のいずれかに記載の分析装置。前記金融商品業務システムは証券業務システムであることを特徴とする請求項1から4のいずれかに記載の分析装置。処理能力の異なる複数のサーバを有する金融商品業務システムを分析するための分析方法であって、複数のサーバによって処理されるリクエストの件数の予測値である総予測件数と、複数のサーバを処理能力で複数のクラスに分類したときの各クラスに属するサーバの数と、を取得するステップと、取得された総予測件数および複数のサーバの総数に基づいて、各サーバによって処理されるリクエストの件数の予測値であるサーバ単位予測件数を演算するステップと、処理能力のクラスごとに、サーバによって処理されたリクエストの件数とサーバの処理余力の度合いとの相関関係を相関保持部に保持するステップと、処理能力のクラスごとに、前記相関保持部によって保持される相関関係を演算されたサーバ単位予測件数に適用することによって、サーバの処理余力の度合いの予測値を演算するステップと、を含むことを特徴とする分析方法。処理能力の異なる複数のサーバを有する金融商品業務システムを分析する機能をコンピュータに実現させるコンピュータプログラムであって、複数のサーバによって処理されるリクエストの件数の予測値である総予測件数と、複数のサーバを処理能力で複数のクラスに分類したときの各クラスに属するサーバの数と、を取得する機能と、取得された総予測件数および複数のサーバの総数に基づいて、各サーバによって処理されるリクエストの件数の予測値であるサーバ単位予測件数を演算する機能と、処理能力のクラスごとに、サーバによって処理されたリクエストの件数とサーバの処理余力の度合いとの相関関係を相関保持部に保持する機能と、処理能力のクラスごとに、前記相関保持部によって保持される相関関係を演算されたサーバ単位予測件数に適用することによって、サーバの処理余力の度合いの予測値を演算する機能と、を前記コンピュータに実現させることを特徴とするコンピュータプログラム。オンラインサービスの多様化、高機能化に伴い、それを支える証券業務システムのサーバ構成もより複雑となってきている。すなわち証券業務システムでは、多種多様なサーバが有機的に結合され、その上でやはり多種多様なサービスが実現されるようになってきている。これは、証券業務システムだけでなく金融商品業務システム一般にも当てはまる。このような金融商品業務システムのサーバ構成の複雑化により適応した分析技術の登場が望まれている。本発明はこうした課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、金融商品業務システムのサーバ構成の複雑化に適応できる分析技術の提供にある。本発明のある態様は分析装置に関する。この分析装置は、処理能力の異なる複数のサーバを有する金融商品業務システムを分析するための分析装置であって、複数のサーバによって処理されるリクエストの件数の予測値である総予測件数と、複数のサーバを処理能力で複数のクラスに分類したときの各クラスに属するサーバの数と、を取得するパラメータ取得部と、パラメータ取得部によって取得された総予測件数および複数のサーバの総数に基づいて、各サーバによって処理されるリクエストの件数の予測値であるサーバ単位予測件数を演算するサーバ単位予測件数演算部と、処理能力のクラスごとに、サーバによって処理されたリクエストの件数とサーバの処理余力の度合いとの相関関係を保持する相関保持部と、処理能力のクラスごとに、相関保持部によって保持される相関関係をサーバ単位予測件数演算部によって演算されたサーバ単位予測件数に適用することによって、サーバの処理余力の度合いの予測値を演算する負荷予測部と、を備える。この態様によると、総予測件数と各クラスに属するサーバの数とを分析装置に入力することにより、クラスごとにサーバの処理余力の度合いの予測値を得ることができる。なお、以上の構成要素の任意の組み合わせや、本発明の構成要素や表現を装置、方法、システム、コンピュータプログラム、コンピュータプログラムを格納した記録媒体などの間で相互に置換したものもまた、本発明の態様として有効である。本発明によれば、金融商品業務システムのサーバ構成の複雑化に適応できる分析技術を提供できる。以下、各図面に示される同一または同等の構成要素、部材、処理には、同一の符号を付するものとし、適宜重複した説明は省略する。実施の形態に係る分析装置の分析対象である証券業務システムは、処理能力の異なる複数のサーバを有する。サーバの処理能力は、サーバがリクエストを処理するスピードに応じた値によって示されてもよく、例えば通常稼動時にリクエスト1件を処理するのに必要な時間によって示されてもよい。あるいはまた、サーバの処理能力は、サーバのハードウエア構成やサーバの公称の性能値から導かれてもよい。証券業務システムにおいてサーバの処理能力が異なる理由としては、例えばスケールアウト構成の場合は、サーバの購入時期の違いが挙げられる。前回の購入から今回の購入までの間に新型のサーバの提供が開始された場合などは、新旧サーバが混在することとなる。あるいはまた、証券業務システム200の管理者がコストやパフォーマンスを考慮してサーバ購入先のベンダを変更した場合も、少なくとも移行期においては異なるベンダによる異なる処理能力のサーバが混在することとなる。本実施の形態では、証券業務システムに含まれる複数のサーバを処理能力で複数のクラスに分類する。同一ベンダの同一機種のサーバをひとつのクラスに分類してもよい。同一ベンダの新旧機種のサーバをそれぞれ別のクラスに分類してもよい。異なるベンダのサーバをそれぞれ別のクラスに分類してもよい。大規模災害には、サーバや電源等周辺設備の物理的な破損などにより、各クラスに属するサーバの稼動台数は変動しうる。また、サーバに使用されているハードディスクドライブなどのコンポーネントには寿命があるので、平時においても突発的に稼働台数が変動することがある。また、そのような寿命や、ベンダからの保守期限切れを見越してサーバを入れ替える場合やシステムキャパシティ増強のためにサーバを追加する場合にも、稼働台数は変動しうる。すなわち、各クラスに属するサーバの稼働台数は固定的なものではなく、時間の経過と共に変動する傾向にある。なお、サーバの稼働台数は、リクエストを処理可能な稼動状態にあるサーバの数である。図1は、サーバ構成の移り変わりの一例を示す説明図である。大規模災害によって全体的に稼動台数が減少した後、大規模災害前とは異なる構成で復旧し、その後構成変更されたことが示されている。証券業務システムを安定的に稼動させるためには、各クラスに属するサーバの稼働台数の起こりうる変動を把握すると共に、そのような変動により証券業務システムのキャパシティがどのように変化するかを迅速に把握できると便利である。そして、稼働台数の変動により証券業務システムのキャパシティが足りなくなると予測される場合は、サーバを増強したり、サービスを閉塞させたりといった対策を取ることを検討してもよい。本実施の形態に係る分析装置は、各クラスに属するサーバの稼働台数と、証券業務システムに含まれる複数のサーバによって単位時間当たり、例えば1日の間に処理されるリクエストの件数の予測値である総予測件数と、の入力を受ける。分析装置は、クラスごとに、1つのサーバによって1日の間に処理されるリクエストの件数以下、処理件数と称すとサーバの処理余力の度合いすなわちサーバのCPU使用率との相関関係を保持しておく。分析装置は、入力された総予測件数から処理件数の予測値を演算し、演算された処理件数を相関関係に当てはめることによってサーバのCPU使用率を演算する。分析装置は、演算されたクラス別のCPU使用率および平均のCPU使用率を管理者に提示する。これにより、管理者は、入力した稼働台数総予測件数のもとでの証券業務システム全体のキャパシティを、迅速かつ的確に把握することができる。証券業務システム200図2は、本実施の形態に係る分析装置の分析対象となる証券業務システム200の構成を示す模式図である。証券業務システム200は、証券会社に設置され、顧客などのユーザからの証券の売買注文を受け付けたり、証券注文に役立つ様々な情報を提供するシステムである。証券業務システム200は、プレゼンテーションレイヤ210とビジネスロジックレイヤ220とデータベースレイヤ230とを含む。プレゼンテーションレイヤ210は、主にクライアント端末202、204、206から入力されるデータを受け付けてビジネスロジックレイヤ220に渡したり、またはビジネスロジックレイヤ220から提供されるデータをウェブページに加工してクライアント端末202、204、206に提供する役割を有する。ビジネスロジックレイヤ220は、証券の売買注文や情報の提供などの実際の処理を担当する役割を有する。プレゼンテーションレイヤ210は、複数のウェブサーバ212、214、216、218を含む。本実施の形態では、証券業務システム200に対するアクセスチャネル毎に、ウェブページの処理を実行するサーバのグループが準備されている。図2では、ウェブ経由の一般顧客、コールセンタ、支店からそれぞれのクライアント端末202、204、206を使用して証券業務システム200にアクセスする場合を想定している。したがって、プレゼンテーションレイヤ210は、一般顧客からのアクセスに対する処理を担当する一般用ウェブサーバ212と、コールセンタからのアクセスに対する処理を担当するコールセンタ用ウェブサーバ214と、支店からのアクセスに対する処理を担当する支店用ウェブサーバ216と、を備える。さらに、通常は休止している予備の予備ウェブサーバ218を準備しておいてもよい。各ウェブサーバ212、214、216、218は、複数のサーバで構成されてもよい。各ウェブサーバ212、214、216、218は、上記の機能の他、クライアント端末202、204、206からの要求に応じてプログラムを実行しその結果を送信する動的ページの生成機能やトランザクション管理機能などを実装している。ビジネスロジックレイヤ220には、アクセスチャネル毎ではなく、所定のアプリケーションを専用に実行するサーバのグループが準備されている。ビジネスロジックレイヤ220は、現在および過去の株価や出来高、会社情報などの証券売買の際に必要となる情報をクライアント端末202、204、206に提供するアプリケーションを実行する情報提供アプリケーションサーバ222、株や投資信託などの売買注文を受け付けるアプリケーションを実行する注文処理アプリケーションサーバ224、ユーザのログインやログアウト、顧客情報などを管理するアプリケーションを実行する事務処理アプリケーションサーバ226を備える。これ以外にも、例えば、外部の新聞社のサイトなどと連携して経済ニュースを提供する外部連携アプリケーションサーバや、顧客毎に取引残高の報告書などを提供する報告書アプリケーションサーバなどを備えていてもよい。各アプリケーションサーバ222、224、226は、複数のサーバで構成されてもよい。各アプリケーションサーバ222、224、226は、上記の業務処理の機能の他、一般のアプリケーションサーバが有している機能、例えば、データベースレイヤ230のデータベースへの接続機能、複数の処理を連結するトランザクション管理機能なども実装している。データベースレイヤ230には、ビジネスロジックレイヤ220から参照されたり更新されたりするデータベースdatabase、DBが準備されている。データベースレイヤ230は、ビジネスロジックレイヤ220の各サーバの主たるデータベースとなるメインDB232と、主に参照目的で設けられた情報系DB234と、を備える。各アプリケーションサーバ222、224、226では、複数のクライアント端末に対するサービス242、244、246、248、250、252が同時に実行される。例えば、情報提供アプリケーションサーバ222では、一般顧客に対して株価情報を提供するサービスA242と、コールセンタに対して株価情報を提供するサービスB244が同時に実行されてもよい。注文処理アプリケーションサーバ224では、コールセンタからの株式売買注文を処理するサービスC246と、店舗からの投資信託売買注文を処理するサービスD248が同時に実行されてもよい。一般顧客、コールセンタや支店の担当員は、それぞれのクライアント端末202、204、206からウェブブラウザなどのソフトウェアを使用し、インターネット等のネットワーク208を介して証券業務システム200にアクセスする。コールセンタや支店に備えられるクライアント端末204、206は、証券業務システム200と専用線209によって接続されていてもよい。クライアント端末202、204、206から証券業務システム200にアクセスすると、プレゼンテーションレイヤ210のアクセスチャネルに応じたウェブサーバ212、214、216によって作成されたウェブページが、クライアント端末202、204、206に送信される。クライアント端末202、204、206は、送信されたウェブページをディスプレイに表示する。ユーザがウェブページ上でログイン、情報の閲覧、売買注文などの操作を実行すると、その情報がウェブサーバ212、214、216を介してビジネスロジックレイヤ220のアプリケーションサーバ222、224、226に渡される。各アプリケーションサーバ222、224、226による処理の結果は、ウェブサーバ212、214、216によってウェブページに加工され、そのデータがクライアント端末202、204、206に送信される。こうしてユーザは、ウェブページに表示される種々の情報を参照したり、またはウェブページを通じて証券の売買注文をすることができる。上述したような証券業務システムでは、アクセス数の増大によりシステム内のサーバに負荷がかかりすぎると、正常なサービスを提供できなくなる虞がある。このような事態は顧客に迷惑をかけるため、証券業務システム内のサーバの使用の度合いを予測し、その予測に基づいて計画的にシステムの改修、増強等を行うことが望ましい。そこで本実施の形態に係る分析装置は、証券業務システム200のサーバ構成、特にビジネスロジックレイヤ220のサーバ構成に応じてキャパシティがどのように変わるかの予測を可能とする。図3は、本実施の形態に係る分析装置100およびそれに接続された部材の機能および構成を示すブロック図である。ここに示す各ブロックは、ハードウエア的には、コンピュータのCPUをはじめとする素子や機械装置で実現でき、ソフトウエア的にはコンピュータプログラム等によって実現されるが、ここでは、それらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックはハードウエア、ソフトウエアの組合せによっていろいろなかたちで実現できることは、本明細書に触れた当業者には理解されるところである。分析装置100は証券業務システム200の内部に設けられてもよく、外部に設けられてもよい。本実施の形態では、分析装置100は証券業務システム200の外部に設けられており、分析装置100と証券業務システム200とはネットワーク208を介して接続される。分析装置100は証券業務システム200から各サーバの稼働履歴やアプリケーションの使用頻度の情報をネットワーク208を介して取得する。分析装置100はマウスやキーボードなどの入力装置102およびディスプレイ104と接続される。証券業務システム200の管理者は、分析装置100を使用して証券業務システム200のパフォーマンスを分析したり、証券業務システム200への負荷を予測したりする。分析装置100は、パラメータ取得部110と、サーバ単位予測件数取得部112と、負荷予測部114と、相関関係取得部116と、提示部118と、相関保持部120と、履歴保持部122と、シナリオ保持部130と、を含む。パラメータ取得部110は、総予測件数と各クラスに属するサーバの稼動台数とを取得する。特にパラメータ取得部110は、ビジネスロジックレイヤ220によって1日の間に処理されるリクエストの件数の予測値を、総予測件数として取得する。またパラメータ取得部110は、ビジネスロジックレイヤ220に含まれるサーバについて、各クラスに属するサーバの稼働台数を取得する。これらの情報の取得の際、パラメータ取得部110は、管理者にパラメータの入力を要求するパラメータ入力要求画面300をディスプレイ104に表示させる。図4は、パラメータ入力要求画面300の代表画面図である。パラメータ入力要求画面300は、総予測件数に関するシナリオの選択をプルダウン形式で受け付けるトラフィックシナリオ選択領域302と、サーバ構成に関するシナリオの選択をプルダウン形式で受け付けるサーバ構成シナリオ選択領域304と、証券業務システム200における負荷分散アルゴリズムの選択をプルダウン形式で受け付ける負荷分散手法選択領域306と、トラフィックシナリオ選択領域302に示されるシナリオに対応する総予測件数を表示する総予測件数表示領域308と、サーバ構成シナリオ選択領域304に表示されるシナリオに対応するサーバ構成を表示するサーバ構成表示領域310と、を有する。図5は、シナリオ保持部130の一例を示すデータ構造図である。シナリオ保持部130はシナリオと値とを対応付けて保持する。シナリオ保持部130に登録されるシナリオは、総予測件数トラフィックに関するシナリオとサーバ構成に関するシナリオとを含む。値は、総予測件数に関するシナリオについては総予測件数の値であり、サーバ構成に関するシナリオについては各クラスに属するサーバの稼働台数である。管理者は予めシナリオ保持部130にシナリオに関する情報を登録しておく。管理者がトラフィックシナリオ選択領域302のプルダウンボタンを押し下げると、パラメータ取得部110はシナリオ保持部130に保持される総予測件数に関するシナリオの一覧を表示させる。管理者は表示された一覧の中から所望のシナリオを選択する。パラメータ取得部110は、選択されたシナリオに対応する総予測件数の値をシナリオ保持部130から抽出し、総予測件数表示領域308に表示させる。サーバ構成シナリオ選択領域304、サーバ構成表示領域310についても同様である。なお、トラフィックシナリオ選択領域302、サーバ構成シナリオ選択領域304のそれぞれにおいて任意入力を選択することも可能であり、この場合、総予測件数表示領域308は管理者による総予測件数の入力を受け付け、サーバ構成表示領域310は管理者によるサーバ構成の入力を受け付ける。管理者が負荷分散手法選択領域306のプルダウンボタンを押し下げると、パラメータ取得部110は選択可能な負荷分散アルゴリズムの一覧を表示させる。そのような一覧は、例えば順番にサーバが選択されるラウンドロビン方式と、処理件数が最小のサーバを選択する最小接続方式と、1番早く応答しているサーバを選択する最速方式と、を含む。一覧は、他の公知の負荷分散方式を含んでもよい。管理者は表示された一覧の中から所望のアルゴリズムを選択する。図3に戻り、パラメータ取得部110は、管理者によってパラメータ入力要求画面300のOKボタン312が押し下げられた場合にトラフィックシナリオ選択領域302で選択されているシナリオに対応する総予測件数をシナリオ保持部130を参照して取得する総予測件数取得部124と、サーバ構成シナリオ選択領域304で選択されているシナリオに対応するサーバ構成をシナリオ保持部130を参照して取得するサーバ構成取得部126と、負荷分散手法選択領域306で選択されている負荷分散アルゴリズムを取得する負荷分散アルゴリズム取得部128と、を含む。トラフィックシナリオ選択領域302またはサーバ構成シナリオ選択領域304が任意入力となっている場合は、対応する取得部124、126は対応する表示領域308、310に入力された値を取得する。サーバ単位予測件数取得部112は、パラメータ取得部110によって取得された総予測件数およびビジネスロジックレイヤ220のサーバの総数に基づいて、ビジネスロジックレイヤ220の各サーバの処理件数の予測値であるサーバ単位予測件数を演算する。この演算の際、サーバ単位予測件数取得部112は、負荷分散アルゴリズム取得部128によって取得された負荷分散アルゴリズムを使用する。サーバ単位予測件数取得部112は分配比率決定部132と予測件数導出部134とを含む。分配比率決定部132は、負荷分散アルゴリズム取得部128によって取得された負荷分散アルゴリズムに基づいて、総予測件数をビジネスロジックレイヤ220の各サーバに割り当てる比率を決定する。特に分配比率決定部132は、負荷分散アルゴリズムに対応する比率を決定する。例えば、取得された負荷分散アルゴリズムがラウンドロビンである場合、比率はサーバによらずに一定となる。すなわち、全てのサーバに同じ件数が割り当てられる。また、取得された負荷分散アルゴリズムが、サーバの処理能力が高いほど高確率で選択されるものである場合、比率は、より高い処理能力のクラスに属するサーバほど高くなる。予測件数導出部134は、分配比率決定部132によって決定された比率に基づいて、クラスごとにサーバ単位予測件数を演算する。例えば負荷分散アルゴリズムがラウンドロビンであり比率が一定の場合、予測件数導出部134は総予測件数をビジネスロジックレイヤ220のサーバの総数で除した値を全てのクラスについてのサーバ単位予測件数とする。すなわち、総予測件数が23100件であり、サーバの総数が231台である場合、予測件数導出部134はサーバ単位予測件数として100件/台を導出する。この値はクラスによらない値である。負荷予測部114は、処理能力のクラスごとに、相関保持部120によって保持される相関関係を、サーバ単位予測件数取得部112によって取得されたサーバ単位予測件数に適用することによって、サーバのCPU使用率の予測値を演算する。負荷予測部114は、相関関係抽出部136と、相関関係適用部138と、平均演算部140と、を含む。相関関係抽出部136は、未だCPU使用率演算の対象となっていないクラスのなかから演算対象とするクラス以下、演算対象クラスと称すを選択する。相関関係抽出部136は、選択された演算対象クラスに対応する相関関係を相関保持部120から抽出する。特に相関関係は、クラスごとに、処理件数と、CPU使用率の基準値例えば分間ごとに平均されたCPU使用率以下、分間CPU使用率と称すの1日のなかでの最大値以下、分間最大CPU使用率と称すと、を関係付ける関係式である。相関関係適用部138は、相関関係抽出部136によって抽出された関係式に、演算対象クラスのサーバ単位予測件数を代入する。相関関係適用部138は、そのように代入して得られる値を、演算対象クラスのサーバのCPU使用率の予測値として取得する。このように取得されるCPU使用率の予測値は、分間最大CPU使用率に対応する。分間最大CPU使用率は1日のなかでの最大値なので、管理者がこの予測値を参照してキャパシティを判断する場合、より安全サイドに立った判断が可能となる。また、一般に証券業務システム200では時間ごとのトラフィックのボラティリティが高い。加えて、僅かな間でもCPU使用率が過大となると、サーバの性能や運用に悪影響が出かねない。すなわち、証券業務システム200のキャパシティ予測の観点からは、比較的長い期間に亘って平均されたCPU使用率、例えば1日の平均CPU使用率に対応する予測値よりも、比較的短い期間におけるCPU使用率に対応する予測値を採用してボラティリティの高さに対応するほうが好ましい。そこで、本実施の形態では分間最大CPU使用率に対応する予測値を採用することにより、1日のうちでもCPU使用率が最大となるタイミングに合わせてキャパシティを確保することが可能となる。図6は、相関保持部120の一例を示すデータ構造図である。相関保持部120は、処理能力のクラスごとに処理件数と分間最大CPU使用率との相関関係を保持する。特に相関保持部120は、処理能力のクラスごとに、サーバの分間最大CPU使用率を、そのサーバの処理件数の一次式で近似した場合の切片と傾きとを保持する。例えば、演算対象クラスをクラスAとし、クラスAのサーバ単位予測件数を2500件とすると、相関関係適用部138は、-80.02×2500を演算し、値42を得る。相関関係適用部138は、この値42を、クラスAのサーバのCPU使用率の予測値として取得する。図3に戻り、平均演算部140は、相関関係適用部138によって演算されたサーバのCPU使用率の予測値を処理能力のクラスに亘って平均することにより、平均CPU使用率を演算する。例えば、クラスA、クラスB、クラスCの予測値がそれぞれ42、23、16であり、クラスA、クラスB、クラスCに属するサーバの数がそれぞれ20台、10台、5台である場合、平均演算部140は平均CPU使用率として42×2023×1016×5/20105≒33を得る。相関関係取得部116は、処理能力のクラスごとに、処理件数と分間最大CPU使用率との相関関係を取得し、相関保持部120に登録する。管理者は、別途決定した相関関係を入力装置102を介して相関関係取得部116に入力してもよい。あるいはまた、管理者は、証券業務システム200の稼動履歴から相関関係を導出することを支援する相関関係取得部116の以下の機能を使用して相関関係を導出してもよい。相関関係取得部116は、演算対象期間取得部142と、クラス指定受付部144と、履歴抽出部146と、相関関係演算部148と、相関関係登録部150と、を含む。相関関係取得部116は相関演算入力画面314をディスプレイ104に表示させる。図7は、相関演算入力画面314の代表画面図である。相関演算入力画面314は、ビジネスロジックレイヤ220に含まれるサーバの選択をプルダウン形式で受け付けるサーバ選択領域316と、演算対象期間が入力される演算対象期間入力領域318と、OKボタン320と、サーバ選択領域316で選択されたサーバが属するクラスが表示されるクラス表示領域322と、を有する。演算対象期間取得部142は、管理者によって相関演算入力画面314のOKボタン320が押し下げられた場合に演算対象期間入力領域318に入力されている演算対象期間を取得する。クラス指定受付部144は、OKボタン320が押し下げられた場合にサーバ選択領域316で選択されているサーバが属するクラスを演算対象のクラスとして取得する。図8は、履歴保持部122の一例を示すデータ構造図である。履歴保持部122は、過去の処理件数と分間最大CPU使用率とが対応付られた履歴データを保持する。履歴保持部122は、履歴データが取得された取得時刻と、ビジネスロジックレイヤ220に含まれるサーバを特定するサーバIDと、サーバIDによって特定されるサーバが属するクラスを特定するクラスIDと、サーバIDによって特定されるサーバの処理件数と、サーバIDによって特定されるサーバの分間最大CPU使用率と、を対応付けて保持する。図3に戻り、履歴抽出部146は、演算対象のクラスに属するサーバについての演算対象期間内の履歴データを履歴保持部122から抽出する。相関関係演算部148は、所定の統計的アルゴリズムに基づき、履歴抽出部146によって抽出された履歴データから相関関係を導出する。例えば相関関係演算部148は、履歴データに含まれる所定のサーバの分間最大CPU使用率をそのサーバの処理件数の一次式で近似し、最小二乗法により切片と傾きとを決定する。相関関係演算部148は、相関関係の演算結果を示す相関演算結果画面324をディスプレイ104に表示させる。図9は、相関演算結果画面324の代表画面図である。相関演算結果画面324は、横軸を処理件数、縦軸を分間最大CPU使用率として履歴データの分布を示す。相関演算結果画面324は、最小二乗法を適用することにより得られた切片と傾きとを有する一次式に対応する実線326、328を示す。なお、図9では、乙社製2011年版サーバ1と丙社製2010年版サーバ1とが同等の性能を有していることが示される。図8にも示されるように、本実施の形態では、それらのサーバは同じクラスCに属するよう設定される。このように、本実施の形態では、ひとつのクラスに同一ベンダの同一機種のサーバだけでなく、異なるベンダの異なる機種のサーバが属してもよい。図3に戻り、相関関係演算部148は、決定された切片と傾きとを処理能力のクラスごとに平均し、平均切片と平均傾きとを導出する。一般に、リクエストをラウンドロビンで処理していても、GCGarbageCollection処理の発生などにより、サーバごとにCPU使用率がブレることが多い。そこで、切片や傾きをクラスごとに平均することにより、そのようなブレによる影響を抑えることができる。相関関係登録部150は、処理能力のクラスごとに、相関関係演算部148によって決定された平均切片と平均傾きとを相関保持部120に登録する。提示部118は、負荷予測部114による予測結果を管理者に提示する。提示部118は、シナリオ別結果生成部152と、レスポンスタイム結果生成部154と、を含む。シナリオ別結果生成部152は、サーバ構成に関するシナリオごと、および、総予測件数に関するシナリオごと、の予測結果を負荷予測部114から取得し、シナリオ別の予測結果を表示するシナリオ別結果表示画面330をディスプレイ104に表示させる。図10は、シナリオ別結果表示画面330の代表画面図である。シナリオ別結果表示画面330は、サーバ構成に関するシナリオおよび総予測件数に関するシナリオに対応して得られる各クラスのCPU使用率の予測値を表形式で示す。またシナリオ別結果表示画面330は、証券業務システム200に備わっている片面稼動面切り離し機能やフェイルオーバ機能や全台稼動機能などのいくつかの機能について、得られた予測値の範囲で利用可能か否かをも示す。管理者はシナリオ別結果表示画面330を参照することによって、想定される各種サーバ構成や総予測件数のもとでの証券業務システム200のキャパシティを迅速かつ的確に把握することができる。図11は、面切り離し機能を説明するための模式図である。面切り離し機能は、プレゼンテーションレイヤ210およびビジネスロジックレイヤ220のサーバをA面とB面とに分離しておき、ネットワーク障害時やアプリケーションの緊急リリース時にそれらのうちの一方のみでリクエストを処理する機能である。また、ビジネスロジックレイヤ220特有の機構が障害となった場合、例えば片面のイニシャルコンテキストサーバ260が全て動作不能となった場合や片面の専用サーバ262が正副共に動作不能となった場合にも面切り離し機能が使用される。図2に戻り、レスポンスタイム結果生成部154は、負荷予測部114によって演算されたCPU使用率の予測値に対応するレスポンスタイムを示すレスポンスタイム表示画面332をディスプレイ104に表示させる。レスポンスタイムは、証券業務システム200に実装されているアプリケーションがリクエストを受け付けてから応答を返すまでにかかる時間である。図12は、レスポンスタイム表示画面332の代表画面図である。レスポンスタイム表示画面332は、横軸をクラスAに属するサーバのCPU使用率、縦軸を一般ユーザトップページ表示アプリケーションのレスポンスタイムおよび規定タイム超過件数、としてデータの分布を示す。これらのデータ点は履歴保持部122や証券業務システム200から取得されてもよい。規定タイム超過件数は、一般ユーザトップページ表示アプリケーションがリクエストを受けてから規定タイム内に応答できず、エラーとなったリクエストの件数である。レスポンスタイム表示画面332は、負荷予測部114によって演算された、クラスAに属するサーバのCPU使用率の予測値73を破線334で示し、その予測値に対応するレスポンスタイム3200msおよび規定タイム超過件数400件を数値で表示する。管理者は、レスポンスタイム表示画面332を参照することによって、得られたCPU使用率の予測値の意味するところを迅速かつ的確に把握することができる。上述の実施の形態において、保持部の例は、ハードディスクやメモリである。また、本明細書の記載に基づき、各部を、図示しないCPUや、インストールされたアプリケーションプログラムのモジュールや、システムプログラムのモジュールや、ハードディスクから読み出したデータの内容を一時的に記憶するメモリなどにより実現できることは本明細書に触れた当業者には理解されるところである。以上の構成による分析装置100の動作を説明する。図13は、分析装置100における一連の処理を示すフローチャートである。パラメータ取得部110は、総予測件数およびサーバ構成を管理者から取得するS402。サーバ単位予測件数取得部112は、サーバ単位予測件数を演算するS404。負荷予測部114は、CPU使用率の予測値が演算されていないクラスがあるか否かを判定するS406。演算されていないクラスが存在する場合S406のY、負荷予測部114はそのようなクラスのなかから演算対象クラスを選択するS408。負荷予測部114は、演算対象クラスに対応する相関関係を相関保持部120から抽出するS410。負荷予測部114は、抽出された相関関係を、演算対象クラスのサーバ単位予測件数に適用することにより、演算対象クラスのサーバのCPU使用率の予測値を得るS412。そして処理はステップS406に戻る。全てのクラスについてCPU使用率の予測値が演算された場合S406のN、提示部118は予測結果を管理者に提示するS414。本実施の形態に係る分析装置100によると、証券業務システム200のサーバ構成と総予測件数とが入力として与えられた場合に、処理能力のクラスごとに予測されるCPU使用率を迅速かつ正確に把握することができる。その結果、様々な処理能力のサーバが混在する証券業務システム200について、サーバ構成の変化による証券業務システム200のキャパシティの変化を迅速かつ正確に把握することができる。分析装置100を使用することにより、管理者は、例えば大規模災害時に想定される縮小されたサーバ構成で、混雑日にキャパシティがどのようになるかを把握することができる。そしてもしキャパシティが足りなくなるのであれば、予め予備のサーバを追加したり、混雑日にサービスを閉塞させる等の対策を施すことができる。また、証券業務システム200にサーバを追加する際、一般にはコスト低減のために多くのベンダのなかからコストパフォーマンスのよいベンダを選んで、そこからサーバを購入することが多い。したがって、証券業務システム200のサーバはマルチベンダ構成となることが多いが、分析装置100はそのようなマルチベンダ構成の証券業務システム200を分析するのにより適している。以上、実施の形態に係る分析装置100の構成と動作について説明した。この実施の形態は例示であり、その各構成要素や各処理の組み合わせにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。実施の形態では、分析装置100は証券業務システム200を分析する場合について説明したが、これに限られず、例えば分析装置は銀行の業務システムなどの他の金融商品業務システムを分析してもよい。なお、証券業務システム200はその性質上スケールアウト構成となることが多い。例えば、証券会社立ち上げ時には少数のサーバを利用し、利用者数の増加と共にサーバを増やしていく場合がそうである。したがって、分析装置100を使用して証券業務システム200のキャパシティを分析することのメリットは比較的大きい。実施の形態では、提示部118はシナリオ別結果表示画面330やレスポンスタイム表示画面332をディスプレイ104に表示させる場合について説明したが、これに限られない。図14は、提示部118によってディスプレイ104に表示されてもよい予測結果画面350の代表画面図である。予測結果画面350は処理能力のクラスごとにCPU使用率の予測結果を表示する。また予測結果画面350はCPU使用率の予測値の平均を表示する。実施の形態では、相関関係取得部116は、管理者が証券業務システム200の稼動履歴から相関関係を導出することを支援する場合について説明したが、これに限られず、相関関係取得部が自動的に稼動履歴を分析してそのような相関関係を導出してもよい。実施の形態では、相関関係取得部116がサーバごとに処理件数と分間最大CPU使用率とを関係付ける切片および傾きを導出し、そのように導出された切片および傾きをクラスごとに平均する場合について説明したが、これに限られない。例えば、分析装置100は、クラスごとに平均された分間CPU使用率の履歴を保持する別の履歴保持部図3では不図示を備えてもよい。図15は、別の履歴保持部160の一例を示すデータ構造図である。別の履歴保持部160は、時刻と、クラスごとに、分間CPU使用率をクラスに属するサーバに亘って平均して得られる平均値と、を対応付けて保持する。例えば、時刻2011/11/289:00に対応するクラスAの値30は、時刻2011/11/289:00における分間CPU使用率を、クラスAに属するサーバ全てに亘って平均した値である。相関関係取得部は、別の履歴保持部160を参照して、過去の日の各クラスの分間最大CPU使用率を取得してもよい。相関関係取得部は、クラスごとに平均された処理件数と、クラスごとの分間最大CPU使用率と、を関係付ける切片および傾きを導出し、それを相関保持部120に登録してもよい。一般に、リクエストをラウンドロビンで処理していても、GC処理の発生などにより、サーバごとにCPU使用率がブレることが多い。そこで、分間CPU使用率をクラスごとに平均することにより、そのようなブレによる影響を抑えることができる。