複数の演算エリアを1グループとするグループ情報を記憶するグループ記憶部と、1つの演算エリアの気象情報に基づき、当該演算エリアに設けられた設備機器を制御するための制御値を演算する演算部と、前記1つの演算エリアが属するグループの演算エリア各々に設けられた設備機器に対して、前記制御値を用いて制御する制御部と、を備えるサービス実行装置。前記演算エリアが属するグループは、互いに物理的に近傍に存在する演算エリア群が属するグループである請求項1に記載のサービス実行装置。更に、前記グループごとに、前記グループに属する演算エリアの気象情報から算出される気象の変化量に基づき、気象の変化の有無を判定する判定部を備え、前記演算部は、前記判定部が、気象の変化があると判断したグループに属する前記演算エリアに対する前記制御値を演算する請求項1記載のサービス実行装置。更に、前記演算エリア各々の気象情報に基づき算出される気象の変化量に基づき、気象の変化の有無を判定する判定部と、前記判定部の判定結果から、前記演算エリア間の気象変化のタイミングの同期確率を記憶する同期率記憶部と、前記同期率記憶部の同期確率に基づき、前記演算エリアが属するグループをグルーピングするグルーピング部とを備える請求項1記載のサービス実行装置。更に、前記演算エリア各々の気象情報に基づき算出される気象の変化量に基づき、気象の変化の有無を判定する判定部と、前記判定部の判定結果から、前記演算エリア間の気象変化のタイミングの同期回数を記憶する同期回数記憶部と、前記同期回数記憶部の同期回数に基づき、前記演算エリアが属するグループをグルーピングするグルーピング部とを備える請求項1記載のサービス実行装置。更に、前記演算エリアのグループを、k-means法を用いてグルーピングするグルーピング部を備える請求項1記載のサービス実行装置。更に、前記グループあたりの演算エリアの数が、閾値以下である場合、前記グループの分割を行うグループ分割部と、前記グループあたりの演算エリアの数が、閾値以上である場合、複数のグループの結合を行うグループ統合部とを備える請求項1に記載のサービス実行装置。1つの演算エリアの気象情報に基づき、当該演算エリアに設けられた設備機器を制御するための制御値を演算する演算機能と、前記1つの演算エリアが属するグループの演算エリア各々に設けられた設備機器に対して、前記制御値を用いて制御する制御機能と、を備えるサービス実行プログラム。1つの演算エリアの気象情報に基づき、当該演算エリアに設けられた設備機器を制御するための制御値を決定する演算ステップと、前記1つの演算エリアが属するグループの演算エリア各々に設けられた設備機器に対して、前記制御値を用いて制御する制御ステップと、を備えるサービス実行方法。本発明の一側面は、上記従来技術の問題点を解決するためになされたものであって、気象状況に大きな差がない演算エリア同士をグルーピングすることで、省エネサービスの演算処理負荷を減らすことを可能とするサービス実行装置を提供することを目的とする。本発明の一観点にかかるサービス実行装置は、複数の演算エリアを1グループとするグループ情報を記憶するグループ記憶部と、1つの演算エリアの気象情報に基づき、当該演算エリアに設けられた設備機器を制御するための制御値を演算する演算部と、前記1つの演算エリアが属するグループの演算エリア各々に設けられた設備機器に対して、前記制御値を用いて制御する制御部とを備える。以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。尚、各図において同一箇所については同一の符号を付すとともに、重複した説明は省略する。<第1の実施形態>図1は、本発明の第1の実施形態に係わるサービス実行装置100を含むシステムの構成図である。図1に示すように、第1の実施形態に係るシステムは、サービス実行装置100と、複数のビル60とがネットワーク80を介して接続されている。また、気象情報提供装置70が、サービス装置100とネットワーク80を介して接続されている。図2は、図1の複数のビル60群のうち、一部のビル60A及び60Bの詳細構成を示したブロック図である。ビル60A及び60Bは、各々複数の演算エリアを有し、各演算エリアは、各演算エリアの空調を制御する空調設備を備える。本実施形態では、演算エリア1図2では、演算エリア601と示すを、ビル60Aの1階とし、演算エリア2図2では、演算エリア602と示すをビル60Bの2階とし、フロアごとに演算エリアを設定している。また、演算エリア3図2では、演算エリア603と示すを、ビル60Bの1階とし、演算エリア4図2では、演算エリア604と示すを、ビル60Bの2階としている。また、空調設備を各演算エリア内に1つずつ設ける構成としている図2では、演算エリア601~604各々に設置された空調設備を各々空調設備901~904と示した。尚、演算エリアは、必ずしも、各フロアに演算エリアを設定する必要はない。例えば、部屋毎に演算エリアを設定してもよい。また、空調設備は、必ずしも、各演算エリア内に設ける必要はなく、演算エリア外部に設け、外部から演算エリアを制御する構成としてもよい。また、本実施形態では、各演算エリアに1つの空調設備を設ける構成としたが、1つの演算エリアに複数種類の設備を設けてもよい。次に、図1を用いて、サービス実行装置100について、説明する。サービス実行装置100は、気象情報取得部101、演算部102、制御部103、演算エリア記憶部104、グループ記憶部105、気象情報記憶部106、設備情報記憶部107から構成される。以下、サービス実行装置100の各要素について説明する。気象情報取得部101は、気象情報提供装置70から、演算エリア周辺の気象情報を取得し、気象情報記憶部106に記憶する。気象情報提供装置70とは、例えば、ウェブブラウザ向けに気象情報を提供している気象庁やウェザーニュースのサーバのことである。演算部102は、グループ記憶部に記憶されているグループ情報に基づいて、制御値の演算を行う。演算の際は、気象情報記憶部106に記憶されている気象情報を利用する。制御部103は、演算部102が算出した制御値に基づき、ビル60の設備に対する制御を行う。例えば、BACnetIPやBACnetWSなどの通信プロトコルを使って、ビル60の設備と通信を行う。演算エリア記憶部104は、サービスの対象となる全ての演算エリアの情報を記憶する。演算エリア記憶部104は、演算エリアごとに演算エリアID、サービス名、設備ID、物理座標、場所、気象情報ID、を記憶する。演算エリアIDは、演算エリアを一意に識別するIDである。サービス名は、演算エリアに対して提供するサービスの名前である。設備IDは、演算エリアの環境に影響を与える設備のIDである。物理座標は、演算エリアの物理座標である。場所は、演算エリアの場所である。気象情報IDは、演算エリアの周辺の気象情報のIDである。演算エリア記憶部104の例を図3に示す。図3では、演算エリアの物理座標を経度と緯度で表現している。これに高度を加えて3次元で表現してもよい。また、それぞれの演算エリアに関連する気象情報として温度と湿度を想定している。日射量や風速などを加えて管理してもよい。グループ記憶部105は、演算エリアをグルーピングした結果であるグループ情報を記憶する。グループ記憶部105は、グループごとにグループID、代表演算エリアID、演算エリアID群、を記憶する。グループIDは、グループを一意に識別するIDである。代表演算エリアIDは、グループの代表となる演算エリアの演算エリアIDである。演算エリアID群は、グループに含まれる演算エリア群の演算エリアIDである。グループ記憶部105の例を図4に示す。図4は、グループ1には、演算エリア123が含まれており、代表演算エリアは演算エリア1であることを示している。尚、図4では、グループ1のみ示したが、複数のグループを記憶する場合もある。例えば、演算エリア456を割り当てたグループ2や演算エリア78を割りあてたグループ3などがある場合、それらを記憶していてもよい。グループは、例えば、演算エリアの物理座標に基づいて決定する。物理座標間の距離が、閾値L以下であれば、同一グループとする。閾値Lの決定方法は、例えば風速と省エネサービスの演算間隔から決定する方法がある。風速は雲の動きに影響を与える、すなわち、気温や日射量などに影響を与えるためである。仮に風速を5ms、また、省エネサービスの演算間隔を10分とする場合、10分間における雲の移動距離は約3000mとなるため、閾値Lの値を3000mとすることができる。気象情報記憶部106は、演算エリア周辺の気象情報を記憶する。気象情報IDと時刻の組み合わせで情報を記憶する。気象情報記憶部106の例を図5に示す。図5では、6つの気象情報ごとに、2011年6月20日12時の値と、2011年6月20日12時10分の値を記憶している。設備情報記憶部107は、設備機器に対する制御を実施する際に必要となる情報を記憶する。設備情報ごとに設備ID、IPアドレス、通信プロトコル、備考情報、を記憶する。IPアドレスは、設備と通信する際に指定すべきIPアドレスである。通信プロトコルは、設備と通信する際に利用するべき通信プロトコルを指定する情報である。備考は、指定された通信プロトコルで通信する際に把握しておくべき情報を指定する。設備情報記憶部107の例を図6に示す。図6の情報から、設備ビル60A空調1を通信によって制御する場合には、宛先アドレスは1921681100で、通信プロトコルはBACnetIPで、BACnetIPのレベルで設備を識別するためにはAnalogOutput1というIDを利用すればよいことがわかる。また、設備ビル60B空調1を通信によって制御する場合には、宛先アドレスは1921681200で、通信プロトコルはBACnetWSで、WebサービスのEPRはhttp1921681200BACnetWSであることがわかる。以上が、サービス実行装置100の各要素の説明である。図7は、サービス実行装置100の動作を示すフローチャートである。演算部102は、一定周期で、グループ記憶部105に記憶されている全グループの情報を参照し、グループ情報ごとに以下の処理を行う。まず、グループの代表演算エリアIDを参照し、演算エリア記憶部104から、代表演算エリアの演算エリア情報を取得するS101図3、4参照。次に、代表演算エリアに関連付けられている気象情報ID群を把握し、気象情報の取得を気象情報取得部101に依頼するS102。次に、気象情報取得部101は、渡された気象情報ID群に基づいて気象情報を取得し、気象情報記憶部106に記憶する図5参照。また、取得が完了したことを演算部102に通知するS103。次に、演算部102は、気象情報記憶部106に格納された気象情報に基づいて、演算を行い、制御値を決定するS104。次に、演算部102は、グループIDと、決定した制御値とを、制御部103に渡すS105。次に、制御部103は、グループ記憶部105を参照し、グループに含まれる演算エリアのID群を把握する。そして、演算エリア記憶部104を参照し、各演算エリアに関連する設備IDを把握するS106図3、4参照。次に、制御部103は、設備IDに基づき、設備情報記憶部107から、制御を実行するための情報を把握するS107図6参照。次に、制御部103は、設備IDで指定される設備に対して、通信を行い、演算部102から渡された制御値を設定するS108。以上が、第1の実施形態の省エネサービス実行装置100である。本装置によれば、従来は演算エリアごとに実施していた演算処理を、グループごとに実施し、その結果に基づいて、グループに属する複数の演算エリアの制御を実施する。したがって、従来に比べて省エネサービスの実行に要する処理負荷を減らせるため、1台の省エネサービス実行装置100によってサービスを提供できるビルの数を増やすことができる。尚、本実施例では、グループの決定の際、演算エリア間の物理座標間の距離が、閾値L以下であれば、同一グループであると決定し、当該閾値Lの決定の際、風速と省エネサービスの演算間隔から決定する方法を説明した。しかしながら、閾値Lの決定方法は、この方法に限られない。理想的には、グループに属する演算エリア各々すべてが、気象状態が同じとなるように、閾値Lを決定し、演算エリアのグルーピングを行うことが好ましい。より現実的には、グループ内の演算エリア同士の気象条件が似た条件となるようにグループを作成できるような閾値Lを決めることが好ましい。また、演算エリアのグループ決定は、例えば、ビル単位でグルーピングする方法もとることができる。なお、サービス実行装置100は、例えば、汎用のコンピュータ装置を基本ハードウェアとして用いることでも実現することが可能である。すなわち、気象情報取得部101、演算部102、制御部103、演算エリア記憶部104、グループ記憶部105、気象情報記憶部106及び設備情報記憶部107は、上記のコンピュータ装置に搭載されたプロセッサにプログラムを実行させることにより実現することができる。このとき、サービス実行装置100は、上記のプログラムをコンピュータ装置にあらかじめインストールすることで実現してもよいし、CD-ROMなどの記憶媒体に記憶して、あるいはネットワークを介して上記のプログラムを配布して、このプログラムをコンピュータ装置に適宜インストールすることで実現してもよい。また、演算エリア記憶部104、グループ記憶部105、気象情報記憶部106及び設備情報記憶部107は、上記のコンピュータ装置に内蔵あるいは外付けされたメモリ、ハードディスクもしくはCD-R、CD-RW、DVD-RAM、DVD-Rなどの記憶媒体などを適宜利用して実現することができる。<第2の実施形態>第1の実施形態では、演算エリアをグルーピングし、グループごとに省エネサービスの演算を実施する処理について説明した。本実施形態では、気象変化の判定を行うことで、さらに省エネサービスの実行に要する処理負荷を減らす処理について説明する。省エネサービスは、基本的に、気象情報を入力とし、制御値を出力とする。例えば快適空調制御サービスであれば、温度や湿度、日射量を入力とし、演算を行い、空調の設定温度を出力とする。したがって、気象情報が変化した場合のみ、演算を行うようにすることで、処理負荷を減らすことができる。ただし、この場合、気象情報の変化を判定する処理が必要となる。図8は、本発明の第2の実施形態の係わるサービス実行装置200を含むシステムの構成図である。第2の実施形態のサービス実行装置200は、第1の実施形態のサービス実行装置100に加えて更に、気象変化判定部208、気象変化量記憶部209、演算実施グループ記憶部210、気象変化判定条件記憶部211とを備える。気象変化判定部208は、各グループの代表演算エリアごとに、気象が変化したかどうかを判定する。気象が変化した場合は、そのグループの演算エリアに対して、省エネサービスによる制御を実施する必要があることを意味する。気象変化量記憶部209は、代表演算エリアごとに、気象の変化量を記憶する。気象の変化量とは、最近気象が変化した時点における気象の値を基準値とし、基準値と現在値の差によって表す。過去の気象の変化量は、気象変化の判定に利用する。図9に、気象変化量記憶部209の例を示す。図9は、代表演算エリア1において、前回気象が変化した時点から、温度が02度上昇しており、湿度が24増加していることを表している。また、代表演算エリア3において、前回気象が変化した時点から、温度が03度減少しており、湿度が54減少していることを表している。温度や湿度の他に、日射量の変化量なども記憶してもよい。演算実施グループ記憶部210は、気象が変化したため演算を実施するべきであるグループのIDのみを記憶する。気象変化判定条件記憶部211は、省エネサービスごとに、気象が変化したと判定するための条件を記憶する。判定条件は、気象の変化量を変数とする式によって表現する。図10に、気象変化判定条件記憶部211の例を示す。図10は、快適空調サービスを提供する場合は、温度変化量の絶対値が05より大きく、かつ、湿度変化量の絶対値が50より大きい場合に、気象が変化したと判断することを意味する。図11は、気象変化判定部208の動作を示すフローチャートである。気象変化判定部208は、一定周期で、グループ記憶部105に記憶されているグループの情報を参照し、グループ情報ごとに以下の処理を行う。気象変化判定部208は、グループの代表演算エリアIDを参照し、演算エリア記憶部104から代表演算エリアの演算エリア情報を取得するS201図3、図4参照。次に、気象変化判定部208は、代表演算エリアに関連付けられている気象情報ID群を気象情報取得部101に渡し、気象情報の取得を依頼するS202。次に、気象情報取得部101は、渡された気象情報IDに基づいて気象情報を取得し、気象情報記憶部106に記憶するS203。また、気象変化判定部208に、取得完了を通知する。次に、気象変化判定部208は、気象情報記憶部106に格納された最新の気象情報を参照する図5参照。また、気象変化量記憶部209を参照し、代表演算エリアの過去の気象変化量を参照し、現在の気象変化量を算出するS204図9参照。次に、気象変化判定部208は、気象変化判定条件記憶部211を参照し、気象変化の判定式を把握するS205図10参照。次に、気象変化判定部208は、現在の気象変化量に基づき、気象変化の判定式が成立するかどうかを判断するS206。判定式が成立する場合にはS206YES、気象が変化したとみなせる。したがって、判定式が成立する場合には、演算を実施する必要があるため、演算実施グループ記憶部210に、グループIDを記憶するS207。また、気象変化量記憶部209の値を0でリセットする。一方、判定式が成立しない場合はS206NO、気象が変化したとみなさない。したがって、判定式が成立しない場合には、気象変化量記憶部209の値を、現在の気象変化量で更新するS208。尚、判定式が成立しない場合には、演算実施グループ記憶部210に、グループIDを記憶しない。気象変化判定部208の処理が完了した時点で、演算実施グループ記憶部210に、演算を実施するべきグループIDが1つ以上記憶されていれば、演算部102及び制御部103の処理に移る。図12は、サービス実行装置200の演算部102と制御部103の動作を示すフローチャートである。演算部102と制御部103は、演算実施グループ記憶部210を参照し、グループIDごとに以下の処理図12を行う。まず、演算部102は、グループIDから代表演算エリアを把握するS301図4参照。次に、演算部102は、気象情報記憶部106に格納された気象情報に基づいて、演算を行い、制御値を決定するS302。気象情報は、気象変化判定部208の動作時に取得したものを再利用する。次に、演算部102は、グループIDと、決定した制御値とを、制御部103に渡すS303。次に、制御部103は、グループ記憶部105を参照し、グループに含まれる演算エリアのID群を把握する。そして、演算エリア記憶部104を参照し、各演算エリアに関連する設備IDを把握するS304図3及び図4参照。次に、制御部103は、設備IDに基づき、設備情報記憶部107から、制御を実行するための情報を把握するS305図6参照。次に、制御部103は、設備IDで指定される設備に対して、通信を行い、演算部102から渡された制御値を設定するS306。全ての演算実施グループに対する演算および制御の実施が完了したら、演算実施グループ記憶部210の情報を削除する。以上が、本実施形態のサービス実行装置200の動作である。本実施形態によれば、グループ単位で気象情報の変化の判定を行うことで、気象が変化していないグループに対する演算を省略できる。したがって、第1の実施形態よりも省エネサービスの実行に要する処理負荷をより下げることができる。<第3の実施形態>第2の実施形態では、グループ単位で気象変化の判定を行うことで、気象が変化していないグループに対する演算を省略できることを示した。グループ単位の代表演算エリアに対して気象変化の判定を行うため、代表演算エリアと、当該代表演算エリアと同一グループのその他の演算エリアとの間で、気象変化のタイミングが完全に一致していることが理想である。しかし、第2の実施形態では、単に物理座標のみを考慮して演算エリアをグルーピングしているため、実際には代表演算エリアと他の演算エリアとの間で、気象変化のタイミングが一致しない場合が生じる。つまり、本当は気象が変化しているのに、代表エリアの気象が変化していないため、演算および制御が実施されない演算エリアが生じる。このことは、演算エリアにおける快適性と省エネ効率に悪影響を与える。第3の実施形態では、この課題を解決するべく、気象変化のタイミングが高確率で一致する演算エリアをグルーピングするサービス実行装置300を提案する。図13に第3の実施形態のシステム構成を示す。第3の実施形態のサービス実行装置300は、第2の実施形態のサービス実行装置200の構成に加えて、更に、グルーピング部312と、演算エリアID一時記憶部313と、気象変化同期率記憶部314と、を備える。グルーピング部312は、後述する気象変化同期率記憶部314の情報に基づき、気象変化のタイミングが高確率で一致する演算エリアをグルーピングする。演算エリアID一時記憶部313は、気象変化の判定の結果、気象が変化したと判定された演算エリアのIDを一時的に記憶する。気象変化同期率記憶部314は、演算エリア間における、気象変化のタイミングの同期確率を記憶する。演算エリアごとに演算エリアID、気象変化のタイミングが一致した回数、気象変化のタイミングが一致した確率、を記憶する。気象変化のタイミングが一致した回数は、他の演算エリアごとに保持する。気象変化のタイミングが一致した確率も、他の演算エリアごとに保持する。図14に、気象変化同期率記憶部314の例を示す。図14は、演算エリア1と演算エリア2の気象変化の同期回数が10回、演算エリア1と演算エリア3の気象変化の同期回数が20回、演算エリア2と演算エリア3の気象変化の同期回数が30回、であることを示している。また、過去の気象変化の判定回数が40回のときの状態を表しているため、演算エリア1と演算エリア2の気象変化同期確率が104025、演算エリア1と演算エリア3の気象変化同期確率が204050、演算エリア2と演算エリア3の気象変化同期確率が304075、であることを示している。次に、本実施形態のサービス実行装置300の動作を説明する。図15は、第3の実施形態のサービス実行装置の動作を示すフローチャートである。気象変化判定部208は、一定周期で、演算エリア記憶部104に記憶されている全演算エリアの情報を参照し、全演算エリアに関連付けられている気象情報の取得を、気象情報取得部101に依頼するS401図3参照。また、気象変化判定回数を1増やす。次に、気象情報取得部101は、渡された気象情報IDに基づいて気象情報を取得し、気象情報記憶部106に記憶するS402図5参照。また、取得完了を気象変化判定部208に通知する。次に、気象変化判定部208は、演算エリアごとに、気象変化の判定処理を行う。まず、気象情報記憶部106に格納された最新の気象情報と、気象変化量記憶部209に記憶されている過去の気象変化量から、現在の気象変化量を計算するS403図5参照。次に、気象変化判定部208は、気象変化判定条件記憶部211を参照し、気象変化の判定式を把握するS404図10参照。次に、気象変化判定部208は、現在の気象変化量に基づき、気象変化の判定式が成立するかどうかを判断するS405図5、図10参照。判定式が成立する場合S405YESは、気象が変化したということとみなされる。この場合、演算エリアIDを演算エリアID一時記憶部313に記憶するS406。一方、判定式が成立しない場合は何もしないで、S407に進む。次に、演算エリアごとの気象変化判定処理が完了したら、グルーピング部312は、演算エリアID一時記憶部313を参照し、気象変化が生じた演算エリアID群を把握する。そして、それらの演算エリアに対して、気象変化同期率記憶部314の気象変化一致回数を1増やすS407図14参照。例えば、演算エリアID一時記憶部313に演算エリア1と演算エリア2が記憶されていた場合、演算エリア1と演算エリア2の同期回数を1増やす。次に、グルーピング部312は、各エリア間の、気象変化同期率記憶部314の気象変化の同期確率を計算し、更新するS408図14参照。同期確率は、同期回数/気象変化判定回数で計算できる。次に、グルーピング部312は、気象変化の同期確率が閾値を超える演算エリア群をグルーピングするS409。グループにIDを割り当て、代表演算エリアを選ぶ。代表演算エリアは、例えばランダムで選択してもよい。また、グルーピング部312は、他エリアとの同期率が低く、グルーピングできなかった演算エリア群を、グルーピングするS410。例えば、各グループに含まれる演算エリア群の座標の平均値を計算し、重心との距離が最短になるグループに、演算エリアを属させるという方法がある。その後、グルーピングが完了した後は、第2の実施形態と同様に、気象変化判定部208、演算部102、制御部103は動作する。つまり、図11、図12のフローチャートにそった処理を行う。尚、S409で行うグルーピングの動作を行うたびに、S410の動作、つまり図11と図12の動作を行う必要はない。つまり、S401~S409までで行うグルーピングの処理と、S410で行う処理とは、独立したタイミングで実行してよい。尚、本実施例では、グルーピング部312は、演算エリアのグルーピングの際、グルーピングの基準を、気象変化のタイミングが高確率で一致する演算エリアとした。しかしながら、グルーピングの基準は、これに限られない。例えば、グルーピングの基準を、気象変化のタイミングが一致した回数が所定の値より大きい演算エリア同士を、グルーピングしてもよい。例えば、気象変化同期率記憶部314に、一定期間中の演算エリア間の気象変化の同期回数を記憶しておき、当該同期回数が一定値より大きい演算エリア同士をグルーピングしてもよい。以上が、本実施形態のサービス実行装置300の動作である。本実施形態によれば、気象変化の発生タイミングの一致率の高い演算エリア群をグルーピングすることで、本当は気象が変化しているのに演算制御が実施されない演算エリアの数を減らせる。したがって、第2の実施形態に比べて、各演算エリアにおける快適性と省エネ効率を高めることができる。第4の実施形態グルーピングの基準として、第1の実施形態では物理座標を、第3の実施形態では気象変化タイミングの一致率を説明した。これらの基準に基づいてグルーピングすると、演算エリア数が極端に多いグループが生じる場合がある。この場合、演算エリア数が多いグループに対する演算を省略するかどうかが、サービス実行装置の処理負荷に大きな影響を与える。つまり、演算周期ごとに、処理負荷が大きい場合と小さい場合が発生する。この場合、処理負荷が時間軸に対して平滑化されないため、サーバリソースの有効活用が困難になる。第4の実施形態では、上記の問題を解決するため、各グループの演算エリア数をできるだけ均等にするサービス実行装置400について述べる。そのために、kmeans法というデータ本実施例では、演算エリアに相当のグルーピング手法を利用し、グルーピングを行った上で、更に、データ数が多いグループを分割したり、データ数が少ないグループ同士を統合したりする。各グループの演算エリア数を均等にすることで、処理負荷を平滑化し、サーバリソースを有効活用する。図16に、第4の実施形態におけるグルーピングの動作のイメージを示す。また、図17に第4の実施形態のシステム構成を示す。第4の実施形態のサービス実行装置400は、第2の実施形態の構成に加えて、kmeans法実施部4121と、グルーピング開始部4122と、閾値決定部4123と、グループ分割部4124と、グループ統合部4125と、演算エリア移動部4126と、閾値記憶部4127と、暫定グループ記憶部4128と、を備える。以下、各要素について説明する。kmeans法実施部4121は、kmeans法により演算エリアをグルーピングする。kmeans法は、データの座標に基づいて、データ群をk個のグループに分割する。kは、あらかじめ設定しておくkmeans法のパラメータである。kmeans法はデータの座標を利用するため、近傍に存在する演算エリア同士を同一グループに分類できる。ただし、kmeans法は、各グループが保持するデータ数を考慮しないため、各グループの演算エリア数を均等にすることはできない。グルーピング開始部4122は、演算エリアのグルーピングを開始する。kmeans法を利用する初期値Kを保持する。閾値決定部4123は、グループの分割や統合を行う際の閾値を決定する。グループ分割部4124は、演算エリア数が多いグループを分割する。グループ統合部4125は、演算エリア数が少ないグループ同士を統合する。演算エリア移動部4126は、演算エリアが多いグループから少ないグループへ、演算エリアを移動する。ここで、演算エリアの移動とは、演算エリアが属するグループを変更することを示し、演算エリアを物理的に移動させることを意味するものではない。閾値記憶部4127は、閾値決定部4123が決定した、閾値を記憶する。暫定グループ記憶部4128は、グループ分割後やグループ統合後のグループの状態を、一時的に記憶する。したがって、保持する情報の形式は、図4と同様である。図18に、本実施形態のグルーピング部412の動作を説明する。グルーピング開始部4122は、kmeans法実施部4121に、全演算エリアのグルーピングを依頼するS501。kmeans法のパラメータは、あらかじめ設定されているパラメータKとする。次に、kmeans法実施部4121は、kmeans法により、各演算エリアの座標に基づいて、演算エリアをK個のグループに分類するS502。そして、グルーピング結果をグルーピング開始部4122に返す。次に、グルーピング開始部4122は、各グループの代表演算エリアを決定するS503。次に、グルーピング開始部4122は、各グループの情報を、グループ記憶部105に記憶するS504。次に、閾値決定部4123は、各グループの情報を参照し、各グループが保持する演算エリア数の平均値を計算する。この平均値を閾値Tとして、閾値記憶部4127に記憶するS505。次に、グループ分割部4124は、各グループの演算エリア数を参照し、演算エリア数が閾値Tを超えており、かつ、グループ分割処理を未実施であるグループが存在しないかチェックするS506、S507。該当するグループが見つからなければS507NO、グループ統合部4125に処理を渡すS512。該当するグループが1つ以上見つかった場合S507YESは、その中で演算エリア数が最大であるグループを分割対象グループAとし、グループ分割処理を開始するS508の処理に進む。次に、グループ分割部4124は、分割対象グループAに含まれる演算エリア群の情報をkmeans法実施部4121に渡し、2つのグループに分類するよう依頼する。すなわち、kmeans法のパラメータを2とする。kmeans法実施部4121は、分割対象グループAを2分類する。結果としてグループA1、グループA2を生成し、グループ分割部4124に返すS508。次に、グループ分割部4124は、グループA1、グループA2と、グループA以外のグループの情報を、暫定グループ記憶部4128に記憶するS509。グループ分割により、グループ間の演算エリア数のばらつきが小さくなったかどうかを確認するS510。分割前の全グループの情報はグループ記憶部105に、分割後の全グループの情報は暫定グループ記憶部4128に存在する。ばらつきが大きくなった場合はS510NO、何もせずにS506に戻る。ばらつきが小さくなった場合S510YESは、グループ記憶部105の内容を、暫定グループ記憶部4128の内容で上書きしS511、S506に戻る。その後、S506~S511の処理を繰り返し、実行する。以降は、S507で、NOとなった場合の処理を説明する。グループ統合部4125は、各グループの演算エリア数を参照し、演算エリア数が閾値T未満で、グループ統合処理を未実施のグループを統合対象グループBとして、グループ統合処理を行う。統合対象グループが複数見つかった場合は、演算エリア数が最小であるグループを統合対象グループBとするS512、S513。見つからなかったらS512NO、グルーピング部412の処理は終了である。グループ統合部4125は、グループBと、最も距離が近いグループCを見つけるS514。グループ間の距離は、グループの重心間の距離と定義する。グループの重心とは、グループが保持する全演算エリアの座標の平均値と定義する。グループCの演算エリア数が閾値よりも大きいかチェックするS515。グループCの演算エリア数が閾値よりも小さい場合S515NOは、グループBとグループCを統合する。そして、全グループの情報を、暫定グループ記憶部4128に記憶するS516。グループCの演算エリア数が閾値よりも大きい場合はS515YES、グループCからグループBへ、演算エリアの移動を行うS517。移動対象の演算エリアは、グループBの重心に最も近い演算エリアとする。グループ統合、もしくは演算エリアの移動により、グループ間の演算エリア数のばらつきが小さくなったかどうかを確認するS518。統合処理前の全グループの情報はグループ記憶部105に、統合処理後の全グループの情報は暫定グループ記憶部4128に記憶してある。ばらつきが大きくなった場合はS518NO、何もせずに、S512に戻る。ばらつきが小さくなった場合S518YESは、グループ記憶部105の内容を、暫定グループ記憶部4128の内容で上書きしS519、S512に戻る。以上、S512~S519の処理を、S512でNOとなるまで、処理を繰り返す。S512となったら、処理を完了する。以上の処理を行った結果、演算エリアのグルーピングを完了する。尚、本実施例では、演算エリアのグルーピングの処理を説明した。グルーピングが完了した後の、サービス実行装置400の処理、つまり、気象変化判定部208、演算部102、制御部103の処理は、第1の実施形態又は第2の実施形態の処理と同様である。より具体的には、例えば、第2の実施形態で説明した図11及び図12のフローチャートに従った処理を行い、各演算エリアに対する省エネサービスに関わる動作を実行する。このように、第4の実施形態のサービス実行装置400は、各グループの演算エリア数をできるだけ均等にするために、グループの分割や統合を行う。これにより、処理負荷を平滑化し、サーバリソースを有効活用することが可能となる。演算エリアにおける快適性と省エネ効率を保つことができる。尚、本実施形態では、k-means法実施部により、k-means法により、演算エリアのグルーピングを行った上で、各グループの演算エリアについて、グループ分割部4124やグループ統合部4125等が、グループ統合やグループ分割等の処理を行った。しかし、必ずしも、最初のグルーピングは、k-means法を用いたグルーピングを行わなくてもよい。例えば、実施形態1で説明したように、物理的距離の閾値Lを定めて、当該閾値L内にある演算エリア同士を同一グループとするグルーピングを行った上で、グループ統合やグループ分割といった処理を行ってもよい。また、実施形態2で説明したように、演算エリアの同期率が高い演算エリア同士を同一グループとするグルーピングを行った上で、グループ統合やグループ分割といった処理を行ってもよい。以上説明した少なくとも1つの実施形態の効果は、物理座標や気象情報を考慮して演算エリアをグルーピングし、代表となる演算エリアのみに対して制御値の演算処理を行うことで、演算エリアごとに演算を実施する場合と比べて、演算処理の負荷を減らせることである。本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。