建築物の使用電力量を予測する使用電力量予測システムであって、前記建築物の位置する地域における気象要素に関する観測データ以下気象要素データという。を記憶する気象要素データ記憶手段と、前記建築物における所定時間毎の使用電力量についての測定データ以下使用電力量データという。を記憶する使用電力量データ記憶手段と、前記気象要素データ記憶手段の記憶する気象要素データ及び前記使用電力量データ記憶手段の記憶する使用電力量データに基づき、指定時刻における気象要素と当該指定時刻に応じた所定時間帯における使用電力量との相関を表す回帰曲線を求める曲線あてはめ手段と、前記建築物の位置する地域における将来の気象要素に関する予測データ以下気象要素予測データという。を取得する気象要素予測データ取得手段とを備え、指定時刻に関する回帰曲線に将来の当該指定時刻についての気象要素予測データを代入して算出した値を、当該指定時刻に応じた将来の所定時間帯における前記建築物の使用電力量についての予測データ以下使用電力量予測データという。とすることを特徴とする使用電力量予測システム。前記気象要素データ記憶手段は、複数種類の気象要素について気象要素データを記憶し、前記曲線あてはめ手段は、前記複数種類の気象要素の内のいずれか1種類の気象要素と使用電力量との相関を表す回帰曲線を求め、且つ、1の指定時刻に関し前記複数種類の気象要素の内の少なくとも2種類の気象要素に対してそれぞれ回帰曲線を求め、1の指定時刻に関する複数の回帰曲線の内から最も相関の強い回帰曲線を選択する回帰曲線選択手段を備え、前記回帰曲線選択手段の選択した回帰曲線と当該回帰曲線に対応する気象要素についての気象要素予測データとを用いて使用電力量予測データを算出することを特徴とする請求項1記載の使用電力量予測システム。前記気象要素データ記憶手段は、前記建築物の蓄熱又は放熱に作用する気象要素についての観測データ以下建築物熱収支データという。を記憶し、前記建築物熱収支データに基づいて使用電力量予測データを補正する使用電力量予測データ補正手段を備えたことを特徴とする請求項1又は2記載の使用電力量予測システム。建築物の使用電力量を予測する使用電力量予測システムを制御するための制御方法であって、気象要素データを記憶する気象要素データ記憶ステップと、使用電力量データを記憶する使用電力量データ記憶ステップと、前記気象要素データ記憶ステップで記憶した気象要素データ及び前記使用電力量データ記憶ステップで記憶した使用電力量データに基づき、指定時刻における気象要素と当該指定時刻に応じた所定時間帯における使用電力量との相関を表す回帰曲線を求める曲線あてはめステップと、気象要素予測データを取得する気象要素予測データ取得ステップとを備え、指定時刻に関する回帰曲線に将来の当該指定時刻についての気象要素予測データを代入して算出した値を、使用電力量予測データとすることを特徴とする制御方法。ところが、特許文献1に記載の発明では、デマンド値抑制の観点において予測した使用電力量と実際の使用電力量との誤差が大きく、適切なデマンド値抑制の対策を講じることができないおそれがある。そこで、本発明は、精度の高い使用電力量の予測が可能な使用電力量予測システムを提供することを課題とする。第1の発明前記課題を解決するために、第1の発明は、建築物の使用電力量を予測する使用電力量予測システムであって、前記建築物の位置する地域における気象要素に関する観測データ以下気象要素データという。を記憶する気象要素データ記憶手段と、前記建築物における所定時間毎の使用電力量についての測定データ以下使用電力量データという。を記憶する使用電力量データ記憶手段と、前記気象要素データ記憶手段の記憶する気象要素データ及び前記使用電力量データ記憶手段の記憶する使用電力量データに基づき、指定時刻における気象要素と当該指定時刻に応じた所定時間帯における使用電力量との相関を表す回帰曲線を求める曲線あてはめ手段と、前記建築物の位置する地域における将来の気象要素に関する予測データ以下気象要素予測データという。を取得する気象要素予測データ取得手段とを備え、指定時刻に関する回帰曲線に将来の当該指定時刻についての気象要素予測データを代入して算出した値を、当該指定時刻に応じた将来の所定時間帯における前記建築物の使用電力量についての予測データ以下使用電力量予測データという。とすることを特徴とする。気象要素とは、例えば、気温、湿度、気圧、日射量、日照時間、降水量、風速、雲量、体感温度、快適性指標などが挙げられる。気象要素データ記憶手段は、1種類の気象要素について気象要素データを記憶するようにしてもよいし、複数種類の気象要素について気象要素データを記憶するようにしてもよい。曲線あてはめ手段は、例えば、指定時刻N時30分における気象要素と、N時30分からN1時00分までの時間帯における使用電力量との相関を求めるように形成されてもよい。また、例えば、指定時刻N時00分における気象要素と、N-1時30分からN時30分までの時間帯における使用電力量との相関を求めるように形成されてもよい。曲線あてはめ手段は、数日間以上3ヶ月間以下好ましくは1ヶ月間の指定時刻の気象要素データ及び所定時間帯の使用電力量データに基づいて回帰曲線を求めることが望ましい。第2の発明前記課題を解決するために、第2の発明は、前記第1の発明の特徴に加え、前記気象要素データ記憶手段は、複数種類の気象要素について気象要素データを記憶し、前記曲線あてはめ手段は、前記複数種類の気象要素の内のいずれか1種類の気象要素と使用電力量との相関を表す回帰曲線を求め、且つ、1の指定時刻に関し前記複数種類の気象要素の内の少なくとも2種類の気象要素に対してそれぞれ回帰曲線を求め、1の指定時刻に関する複数の回帰曲線の内から最も相関の強い回帰曲線を選択する回帰曲線選択手段を備え、前記回帰曲線選択手段の選択した回帰曲線と当該回帰曲線に対応する気象要素についての気象要素予測データとを用いて使用電力量予測データを算出することを特徴とする。複数種類の気象要素は、例えば、気温、湿度、体感温度など異なるカテゴリーの気象要素であってもよい。また、例えば、気温及び湿度から算出する所謂ミスナール体感温度、気温及び風速から算出する所謂リンケ体感温度など同じカテゴリーの気象要素であってもよい。例えば、曲線あてはめ手段は、例えば、指定時刻N時00分におけるミスナール体感温度とN時00分~N時30分の時間帯における使用電力量との相関を表す回帰曲線A、指定時刻N時00分におけるリンケ体感温度とN時00分~N時30分までの時間帯における使用電力量との相関を表す回帰曲線B、指定時刻N時00分における不快指数とN時00分~N時30分までの時間帯における使用電力量との相関を表す回帰曲線Cを求める。そして、回帰曲線選択手段は、例えば、回帰曲線A、B及びCの内から最も相関の強い回帰曲線を選択する。第3の発明前記課題を解決するために、第3の発明は、前記第1又は第2の発明の特徴に加え、前記気象要素データ記憶手段は、前記建築物の蓄熱又は放熱に作用する気象要素についての観測データ以下建築物熱収支データという。を記憶し、前記建築物熱収支データに基づいて使用電力量予測データを補正する使用電力量予測データ補正手段を備えたことを特徴とする。建築物熱収支データは、例えば、建築物10の蓄熱に関与する日射量や日照時間、建築物10の放熱に関与する風速や降水量などが挙げられる。第4の発明前記課題を解決するために、第4の発明は、建築物の使用電力量を予測する使用電力量予測システムを制御するための制御方法であって、気象要素データを記憶する気象要素データ記憶ステップと、使用電力量データを記憶する使用電力量データ記憶ステップと、前記気象要素データ記憶ステップで記憶した気象要素データ及び前記使用電力量データ記憶ステップで記憶した使用電力量データに基づき、指定時刻における気象要素と当該指定時刻に応じた所定時間帯における使用電力量との相関を表す回帰曲線を求める曲線あてはめステップと、気象要素予測データを取得する気象要素予測データ取得ステップとを備え、指定時刻に関する回帰曲線に将来の当該指定時刻についての気象要素予測データを代入して算出した値を、使用電力量予測データとすることを特徴とする。本発明は、上述のように構成されているので、以下に記す効果を奏する。すなわち、第1の発明によると、指定時刻における気象要素と当該指定時刻に応じた所定時間帯における使用電力量との相関を表す回帰曲線を取得し、この回帰曲線を用いて使用電力量予測データを算出する。これにより、従来よりも精度の高い使用電力量予測データを算出することができる。また、第2の発明によると、上記第1の発明の効果に加え、以下に記す効果を奏する。すなわち、複数種類の気象要素に対してそれぞれ回帰曲線を求め、最も相関の強い回帰曲線と当該回帰曲線に対応する気象要素についての気象要素予測データとを用いて使用電力量予測データを算出する。これにより、より精度の高い使用電力量予測データを算出することができる。また、第3の発明によると、上記第1又は第2の発明の効果に加え、以下に記す効果を奏する。すなわち、建築物の蓄熱又は放熱に作用する気象要素についての観測データ建築物熱収支データに基づいて使用電力量予測データを補正する。これにより、使用電力量予測データの精度を高めることができる。また、第4の発明によると、上記第1の発明と同様の効果を奏する。本発明の実施の形態を、図面を参照しつつ説明する。図1は、使用電力量予測システムの全体の構成を示している。使用電力量予測システムのサーバー30は、通信ネットワーク20を介して複数の建築物10と接続されている。この通信ネットワーク20を介してサーバー30から建築物10のクライアント13例えば、パーソナルコンピューターや携帯情報端末などへ情報が送信される。また、各建築物10の電力設備11には、使用電力量をリアルタイムで計測する電力量計測装置12が設置される。電力量計測装置12の計測した計測データは、通信ネットワーク20を介して一定の周期でサーバー30へ送信される。サーバー30は、CPUを中心に構成され、ROM、RAM、HDD、バス、I/O等を備えている。サーバーは、HDDに記憶されたプログラムを実行することにより、後述の各種手段として機能する図2参照。なお、サーバー30は、単独のハードウェアで構成されてもよいし、通信ネットワークに接続した複数のハードウェアで構成されてもよい。サーバー30は、建築物10の位置する地域における気象要素に関する観測データ以下気象要素データという。を記憶する気象要素データ記憶手段31として機能する。本実施の形態では、気象要素データ記憶手段31は、各建築物10の位置する1kmメッシュにおけるX時00分X=1~24の気象要素データをRAMに記憶する。また、気象要素データとして気温、湿度、日射量、風速及び体感温度の観測データを記憶する。また、直近の過去1月分の気象要素データを記憶しており、1時間毎に最新のデータに更新している。つまり、それぞれの時刻について直近の過去1月分の気象要素データを記憶している。なお、気象要素データの入手方法は特に問わない。例えば、気象要素データは、気象庁の公表する観測データを取得して、気象要素データとして記憶してもよい。また、気象要素を観測する気象観測装置を各建築物10に設置し、この気象観測装置の観測データを気象要素データとして記憶してもよい。また、サーバー30は、建築物10における所定時間毎の使用電力量についての測定データ以下使用電力量データという。を記憶する使用電力量データ記憶手段32としても機能する。具体的には、使用電力量データ記憶手段32は、各建築物10の電力量計測装置12による測定データに基づき、X時00分からX1時00分までの間に使用された使用電力量をそれぞれRAMに記憶する。また、直近の過去1月分の使用電力量データを記憶しており、1時間毎に最新のデータに更新している。つまり、それぞれの時刻について直近の過去1月分の使用電力量データを記憶している。また、サーバー30は、指定時刻における気象要素と当該指定時刻に応じた所定時間帯以下指定時間帯という。における使用電力量との相関を表す回帰曲線を求める曲線あてはめ手段33としても機能する。本実施の形態では、気象要素データ記憶手段31の記憶する過去1月分の指定時刻の気象要素データと、使用電力量データ記憶手段32の記憶する過去1月分の指定時間帯の使用電力量データとに基づいて回帰曲線を求める。具体的には、指定時刻の気温についての気象要素データと指定時間帯の使用電力量データとの相関を表す回帰曲線以下第1回帰曲線という。、指定時刻の湿度についての気象要素データと指定時間帯の使用電力量データとの相関を表す回帰曲線以下第2回帰曲線という。、及び、指定時刻の体感温度についての気象要素データと指定時間帯の使用電力量データとの相関を表す回帰曲線以下第3回帰曲線という。をそれぞれ回帰分析によって導き出す。また、指定時刻はX時00分X=1~24の24つに設定している。したがって、指定時刻毎に第1回帰曲線、第2回帰曲線及び第3回帰曲線を求める。具体的には、過去1月分の1時00分の気温についての気象要素データと、過去1月分の1時00分から2時00分までの間の時間帯の使用電力量データとに基づいて、1時00分の第1回帰曲線を回帰分析によって導き出す図3参照。2時00分~24時00分の各指定時刻についても、対応するデータに基づいて第1回帰曲線を求める。また、過去1月分の1時00分の湿度についての気象要素データと、過去1月分の1時00分から2時00分までの間の時間帯の使用電力量データとに基づいて、1時00分の第2回帰曲線を回帰分析によって導き出す。2時00分~24時00分の各指定時刻についても、対応するデータに基づいて第2回帰曲線を求める。さらに、過去1月分の1時00分の体感温度についての気象要素データと、過去1月分の1時00分から2時00分までの間の時間帯の使用電力量データとに基づいて、1時00分の第3回帰曲線を回帰分析によって導き出す。2時00分~24時00分の各指定時刻についても、対応するデータに基づいて第3回帰曲線を求める。以上のようにして各指定時刻の第1ないし第3回帰曲線を導き出す。曲線あてはめ手段33は、この処理を1日1回所定時刻に行い、前日に求めた回帰曲線から最新の回帰曲線へ更新する。また、サーバー30は、1の指定時刻に関する複数の回帰曲線の内から最も相関の強い回帰曲線を選択する回帰曲線選択手段34としても機能する。本実施の形態では、曲線あてはめ手段33により各指定時刻の第1ないし第3回帰曲線を導き出されると、それぞれの回帰曲線について相関係数を算出する。そして、算出した相関係数に基づき、指定時刻毎に第1ないし第3回帰曲線の内から最も相関の強い回帰曲線を選択する。また、サーバー30は、建築物10の位置する地域における将来の気象要素に関する予測データ以下気象要素予測データという。を取得する気象要素予測データ取得手段35としても機能する。本実施の形態では、サーバー30には、1kmメッシュにおける将来の気象要素を予測する気象要素予測手段40を備えている。具体的には、気象要素予測手段40は、予測を行う時点から24時間後までの間の各指定時刻について、日本全国の1kmメッシュの気象要素を予測する、つまり気象要素予測データを算出して記憶する。また、この処理を3時間毎に行い、最新の気象要素予測データに更新する。そして、気象要素予測データ取得手段35は、この気象要素予測手段40から建築物10の地域の気象要素予測データを取得する。なお、本実施の形態では独自の気象要素予測手段40から気象要素予測データを取得するように形成したが、気象庁などの公表する気象予報から気象要素予測データを取得するように形成してもよい。ここで、指定時刻に関する回帰曲線に将来の当該指定時刻についての気象要素予測データを代入して算出した値を、当該指定時刻に応じた将来の所定時間帯における建築物10の使用電力量についての予測データ以下使用電力量予測データという。とする。サーバー30は、指定時刻に関する回帰曲線に将来の当該指定時刻についての気象要素予測データを代入して使用電力量予測データを算出する使用電力量予測データ算出手段36としても機能する。本実施の形態では、使用電力量予測データ算出手段36は、予測を行う時点から25時間後までの間の各指定時間帯について、建築物10の使用電力量を予測する、つまり使用電力量予測データを算出する。また、この処理を3時間毎に行い、最新の使用電力量予測データに更新する。具体的には、使用電力量予測データ算出手段36は、指定時刻X時00分に対応する回帰曲線に将来の指定時刻X時00分の気象要素予測データを代入することにより、将来のX時00分からX1時00分までの間の指定時間帯の使用電力量予測データを算出する。例えば、回帰曲線選択手段34が第1回帰曲線を選択した場合には、この第1回帰曲線に気温についての気象要素予測データを代入し、または回帰曲線選択手段34が第2回帰曲線を選択した場合には、この第2回帰曲線に湿度についての気象要素予測データを代入し、または回帰曲線選択手段34が第3回帰曲線を選択した場合には、この第3回帰曲線に体感温度についての気象要素予測データを代入することにより、使用電力量予測データを算出する。ここで、指定時刻に関する回帰曲線に過去の当該指定時刻についての気象要素データを代入して算出した値を、当該指定時刻に応じた過去の所定時間帯における建築物10の使用電力量についての推定データ以下使用電力量推定データという。とする。つまり、前述の使用電力量予測データは、将来の気象要素を予測した気象要素予測データを回帰曲線に代入して算出するのに対し、使用電力量推定データは、実際に気象要素を観測した気象要素データを回帰曲線に代入して算出する。そして、サーバー30は、指定時刻に関する回帰曲線に過去の当該指定時刻についての気象要素データを代入して使用電力量推定データを算出する使用電力量推定データ算出手段37としても機能する。本実施の形態では、使用電力量推測データ算出手段37は、気象要素データ記憶手段31のデータが更新された場合に、新たに記憶された気象要素データの指定時刻に応じた所定時間帯における建築物10の使用電力量を推定する、つまり使用電力量推定データを算出する。また、気象要素データ記憶手段31は1時間毎に最新のデータに更新していることから、使用電力量推定データ算出手段37は1時間毎に使用電力量推定データを算出することになる。具体的には、使用電力量推定データ算出手段37は、指定時刻X時00分について回帰曲線選択手段により選択された回帰曲線に過去の指定時間X時00分の気象要素データを代入して、過去のX時00分からX1時00分までの間の指定時間帯における使用電力量推定データを算出する。また、サーバー30は、使用電力量推定データを記憶する使用電力量推定データ記憶手段38としても機能する。具体的には、使用電力量推定データ記憶手段38は、直近の過去1月分の使用電力量データを記憶している。そして、使用電力量推定データ算出手段37は1時間毎に使用電力量推定データを算出していることから、使用電力量推定データ記憶手段38はそれぞれの指定時刻について直近の過去1月分の使用電力量データを記憶することとなる。また、サーバー30は、後述の建築物熱収支データに基づいて使用電力量予測データを補正する使用電力量予測データ補正手段39としても機能する。ここで、建築物熱収支データは、建築物10の蓄熱又は放熱に作用する気象要素についての観測データを意味する。例えば、日光などは建築物10の蓄熱に作用し、風、雨、雪などは建築物10の放熱に作用する。そして、本実施の形態では、日射量及び風速についての観測データが建築物熱収支データであり、これらは気象要素予測データでもある。前述のように、日射量及び風速についての観測データは、気象要素データ記憶手段31によって記憶されている。次に、使用電力量予測データ補正手段39による使用電力量予測データの補正について説明する。まず、過去1ヶ月分のそれぞれの時間帯について、使用電力量推定データ記憶手段38の記憶する使用電力量推定データと、使用電力量データ記憶手段32の記憶する使用電力量データとの誤差を求める。そして、この誤差と日射量及び風速についての建築物熱収支データとの相関を表す回帰曲線以下第4回帰曲線という。を求める。この第4回帰曲線に日射量及び風速についての気象要素予測データを代入して算出した値を補正値とする。この補正値を使用電力量予測データに加算することにより、使用電力量予測データを最適な値に補正する。また、サーバー30は、クライアント13の表示装置に表示させる画面についての画面データを作成する画面データ作成手段図示せずとしても機能する。画面データ作成手段は、気象要素データ記憶手段31により記憶される気象要素データ、使用電力量データ記憶手段32により記憶される使用電力量データ、気象要素予測データ取得手段35により取得された気象要素予測データ、使用電力量予測データ算出手段36により算出された使用電力量予測データ、使用電力量推定データ記憶手段38により記憶される使用電力量推定データを表やグラフ等で示した画面の画面データを作成することができる。例えば、使用電力量推定データを折れ線グラフで示すとともに、使用電力量データを棒グラフで示した画面としてもよい。この画面を参照することにより、使用電力量推定データと使用電力量データとの比較や省エネ活動の検証が容易になる。以上のように、本実施の形態によれば、指定時刻における気象要素と当該指定時刻に応じた所定時間帯における使用電力量との相関を表す回帰曲線を取得し、この回帰曲線を用いて使用電力量予測データを算出する。具体的には、指定時間X時00分における気象要素とX時00分からX1時00分までの間の時間帯における使用電力量との相関を表す回帰曲線を取得する。そして、この回帰曲線にX時00分の気象要素予測データを代入して、X時00分についての使用電力量予測データを算出する。これにより、従来よりも精度の高い使用電力量予測データを算出することができる。また、複数種類の気象要素に対してそれぞれ回帰曲線を求め、最も相関の強い回帰曲線と当該回帰曲線に対応する気象要素についての気象要素予測データとを用いて使用電力量予測データを算出する。具体的には、気温に関する第1回帰曲線、湿度に関する第2回帰曲線、及び体感温度に関する第3回帰曲線を求める。そして、第1ないし第3回帰曲線のうちで最も相関の強い回帰曲線に対し、対応する気象要素についての気象要素予測データを代入することにより、使用電力量予測データを算出する。これにより、より精度の高い使用電力量予測データを算出することができる。また、建築物の蓄熱又は放熱に作用する気象要素についての観測データ建築物熱収支データに基づいて使用電力量予測データを補正する。具体的には、使用電力量推定データと使用電力量データとの誤差を求め、この誤差と日射量及び風速についての建築物熱収支データとの相関を表す第4回帰曲線を求める。この第4回帰曲線に日射量及び風速についての気象要素予測データを代入して、使用電力量予測データを補正する補正値を算出する。これにより、使用電力量予測データの精度を高めることができる。