JP2009238118A - 化学物質規制対策支援システム - Google Patents

Abstract

【課題】 化学物質規制対策のための作業を大幅に軽減可能とする。
【解決手段】 種々の製品に含有される複数の部品の部品名、型番、メーカ、製造年、含有化学物質名及び含有化学物質の含有割合の少なくとも一つを含む部品属性情報を記憶した記憶部２００と、評価対象リストに含まれる入力部品の型番、種類、メーカ及び含有化学物質名の少なくとも一つを含む入力部品情報を受け付ける受付部１０１と、受け付けられた入力部品情報によって前記記憶部を参照することにより、前記入力部品を前記複数の部品のいずれかと完全一致の部品と、部分一致の部品及び完全不一致の部品に分類する分類部１０２と、前記部分一致の部品に対応する部品属性情報に対して、前記部品名、型番、メーカ及び製造年を含む複数の属性項目のうちの少なくとも２つの項目に与えられた配点に従って点数付けを行って前記入力部品を推定し、確からしい順に選択した複数の部品を示す部品リストを得る推定部１０３を有する。
【選択図】 図１

Description

本発明は、例えば欧州（ＥＵ）圏に出荷する多くの部品（成型品）の集合体であるような製品に関するＲＥＡＣＨ規制対策のための化学物質規制対策支援システムに関する。

欧州（ＥＵ）圏においては、ＲｏＨＳ指令やＲＥＡＣＨ法といった環境規制が敷かれている。ＲＥＡＣＨ法による規制を以後、ＲＥＡＣＨ規制と呼ぶ。このような環境規制に対応するため、我が国の種々のセットメーカは、部品の調達の際、供給業者に対して禁止物質の不使用証明や、組成データなどの添付あるいは別途提出を要請している。この場合、供給業者から送付される資料には、不十分なものが含まれたり、あるいは故意でなくとも供給物に使用禁止物質が含まれていたりすることがあり、大きな問題になっている。すなわち、セットメーカとしては、一回でも最終製品で使用禁止物質が検出されれば輸出禁止の措置が取られて大きな損害となる。

このような状況を鑑み、特許文献１（特開２００７−７９７０５号公報）では主にＲｏＨＳ指令対策を目的として、業者から提供された部品属性情報に不正な情報が含まれないかどうかを他の情報から評価し、それに基づき不正の可能性の高い部品を抽出する仕組みを提供している。特許文献１では、業者から送付された部品属性情報の真偽の程度を判定する。その大まかな仕組みは、部品とその組成のデータベースから対象部品の組成に最も近い部品を化学物質の含有率の分布の比較に基づき選択し、問題となる可能性のある化学物質の真の含有率を推定し、分析すべき部品のリストを優先順位付きで示すというものである。

すなわち、特許文献１では
業者からの部品属性情報→評価→不正の可能性の高い部品を抽出
の操作を行っている。ここで、部品属性情報とは使用禁止物質の含有の有無を示す情報や含有率の情報を指す。

また、特許文献１では上記評価にあたって、類似部品のデータベースとして、あらかじめ禁止物質群の含有率か含有有無の比率を求めて蓄積しておき、この蓄積情報を元に業者からの部品に含まれる使用禁止物質の有無の可能性をある基準によって抽出している。この際に、例に挙げたものは含有率分布が正規分布に近似できるとして、特定の数式を決めて類似部品の禁止物質含有率の値の分布から類似性を判定している。使用禁止物質に限らず、全ての含有物で同様の操作を行うので、組成のうち他のものの含有率から目的物質（禁止物質）の含有率を推定する方式であるとも言える。簡単に言えば、同じような組成のものは同じように使用禁止物質を含んでいるであろうと言う論理である。
特開２００７−７９７０５号公報

特開２００７−７９７０５では、主としてＲｏＨＳ指令の調達における不正抽出を目的としている。これに対して、ＲＥＡＣＨ規制対策には膨大な作業が発生し、それをいかに軽減するかが課題となる。

２００７年６／１に施行されたＥＵ環境法であるＲＥＡＣＨ法に対して、従来では手作業で対策の作業を行うしかなかった。すなわち、製品に含まれる個々の部品で使われている化学物質をリスト化し（Ｓ１）、意図した環境放出があるかどうか判断し（Ｓ２）、また出荷予想から年間総出荷量が１トンを超える物質をリスト化し（Ｓ３）、１トン以上になる物質に関して個々の化学物質の有害性を調査し（Ｓ４）、有害性の懸念の大きい物質に関しては法令を確認し（Ｓ５）、それぞれの物質の安全性のデータがあるかどうか確認し（Ｓ６）、１つ１つＥＵでの登録が行われているかどうか確認し（Ｓ７）、登録の無いものは調達先にデータを要求し（Ｓ８）、当該データが得られない場合には自ら安全性試験を実施するかどうかを判断する（Ｓ９）、といった一連の繁雑な作業を行わなければならない。

この中で意図した環境放出がない部品でも、およそ１５００種類ある高懸念性の有害物質を含有する場合には、同じような調査、登録を実施するか判断しなければならない。電気製品のように膨大な部品からなる製品に関して、ＲＥＡＣＨ規制に該当するかどうかを部品１個１個について確認してゆく作業は、膨大で多くの手間とコストがかかる。

そこで、本発明は特にＲＥＡＣＨ規制などの化学物質規制対策のための作業を大幅に軽減することを可能とする化学物質規制対策支援システムを提供することを目的とする。

本発明の一観点によれば、種々の製品に含有される複数の部品の部品名、型番、メーカ、製造年、含有化学物質名及び含有化学物質の含有割合の少なくとも一つを含む部品属性情報を記憶した記憶部と、入力要求に応答してユーザから入力される、評価対象リストに含まれる少なくとも一つの入力部品の型番、種類、メーカ及び含有化学物質名の少なくとも一つを含む入力部品情報を受け付ける受付部と、受け付けられた入力部品情報によって前記記憶部を参照することにより、前記入力部品を前記複数の部品のいずれかと完全一致の部品と、部分一致の部品及び完全不一致の部品に分類する分類部と、前記部分一致の部品に対応する部品属性情報に対して、前記部品名、型番、メーカ及び製造年を含む複数の属性項目のうちの少なくとも２つの項目に与えられた配点に従って点数付けを行って前記入力部品を推定し、確からしい順に選択した複数の部品を示す部品リストを得る推定部と、を有する化学物質規制対策支援システムが提供される。

本発明によれば、部品属性情報が既に記憶されている既登録の部品と部分一致の入力部品については、点数付けによって入力部品を推定して複数の部品が順位付けられた部品リストを生成することにより、完全不一致の部品に対するような煩雑な作業を行う必要がなくなり、省力化が図られる。さらに、こうして生成される部品リストを用いて記憶部の内容を更新することにより、以後の推定精度が向上する。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。
図１に示されるように、本発明の一実施形態に係る化学物質規制対策支援システムは、コンピュータにより実現される処理装置１００と記憶装置２００を有する。化学物質規制対策支援システムには、さらにインターネットのようなネットワーク３００を介して外部データベースである例えばＪＡＭＰ（アーティクルマネジメント推進協議会）データベース３０１及びＭＳＤＳ（化学物質安全性データシート）データベース３０２が接続されている。

処理装置１００は、評価対象リスト受付部１０１、入力部品分類部１０２、入力部品推定部１０３、問題部品抽出部１０４、順位付け部１０５及びリスト出力部１０６を有する。処理装置１００には記憶装置２００が接続されると共に、入力装置１１１及び出力装置１１２が接続される。入力装置１１１は、典型的にはキーボードやポインティングデバイスを含み、さらに必要に応じてバーコードリーダ（またはシンボルリーダ）などを含む。出力装置１１２は、ディスプレイやプリンタなどである。

記憶装置２００は、化学物質規制対策支援システムの内部データベースとして、既登録データベース２０１、部品属性データベース２０２、化学物質名／ＲＥＡＣＨデータベース２０３、含有物質データベース２０４、高懸念化学物質データベース２０５及びＲＥＡＣＨ対応安全性私試験データベース２０６を有する。

既登録データベース２０１には、化学物質規制対策支援システムに既に入力され登録された部品に関するデータ（以下、既登録データという）が記憶される。部品属性データベース２０４には、種々の製品に含有される複数の部品の部品名、型番、メーカ、製造年、含有化学物質名及び含有化学物質の含有割合といった属性を表す情報（部品属性情報という）が記憶されている。

化学物質名／ＲＥＡＣＨデータベース２０３は、外部から入手されたＲＥＡＣＨに関する情報を格納したＲＥＡＣＨデータベースを含み、さらに種々の化学物質名とＲＥＡＣＨに関する情報とが対応付けられて記憶されている。ＲＥＡＣＨデータベースは、例えば外部のＪＡＭＰ（アーティクルマネジメント推進協議会）データベース３０１を介して常に最新版に更新される仕組みを持つ。ＲＥＡＣＨデータベースは、既登録データ、未登録データ、ＭＳＤＳ（マテリアルセイフティデータ）の情報、及びＣＳＲ（化学物質安全）情報などを含む。

含有物質データベース２０４には、種々の部品に含有され得る化学物質に関するデータが記憶されている。高懸念物質データベース２０５には、例えばＲｏＨＳ規制対象６物質やＲＥＡＣＨ規制対象の高懸念物質（ＳＶＨＣ）に関するデータが記憶されている。

処理装置１００は、記憶装置２００内の上記した各種のデータベース２０１〜２０６を参照して、化学物質規制対策のための処理を行う。評価対象リスト受付部１０１は、ユーザから例えば入力装置１１１を介して入力される評価対象リスト、すなわちユーザが評価を希望する部品（入力部品という）のリストを受付けて、入力部品分類部１０２に渡す。

入力部品分類部１０２は、既登録データベース２０１及び部品属性データベース２０２を参照して、評価対象リスト中の入力部品の分類を行う。すなわち、入力部品分類部は入力部品を既登録データベース２０１にデータが既に登録された複数の部品のいずれかと完全一致の「部品Ａ」と、部分一致の「部品Ｂ」及び完全不一致の「部品Ｃ」に分類する。分類の具体的な手順については、後述する。

入力部品推定部１０３は、化学物質／ＲＥＡＣＨデータベース２０３を参照して、入力部品分類部１０２により「部品Ｂ」に分類された入力部品の推定を行い、推定結果を問題部品抽出部１０４へ渡す。問題部品抽出部１０４は、化学物質／ＲＥＡＣＨデータベース２０３、含有物質データベース２０４及び高懸念物質データベース２０５を参照して、入力部品推定部１０３からの「部品Ｂ」に分類された入力部品の推定結果に含まれる含有化学物質に基づき、当該入力部品のうち高懸念物質を含有するいわゆる問題部品を抽出し、問題部品のリスト化を行う。抽出されかつリスト化された問題部品は、順位付け部１０５により順序付けがなされた後、リスト出力部１０６へ入力される。

リスト出力部１０６は、順位付け部１０５により順位付けられた問題部品のリストと、先に入力部品分類部１０２によって「部品Ａ」、「部品Ｃ」に分類された入力部品に対応するリストを出力装置１１２に送り、出力（表示／記録）を行う。「部品Ａ」に分類された入力部品については、既登録データベース２０１及び部品属性データベース２０２を参照して回答リストが出力され、「部品Ｃ」に分類された入力部品については、そのままリストが出力される。「部品Ｃ」に分類された入力部品については、従来と同様に手作業による評価が行われることになる。

一方、順位付け部１０５により順位付けられた問題部品のリストは後処理部１０７にも入力され、ここでＲＥＡＣＨ対応安全性試験データベース２０６を参照して後処理が行われる。

次に、図２〜図４に示すフローチャートを参照して本実施形態に係る化学物質規制対策支援システムの処理手順について詳細に説明する。図２は、化学物質規制対策支援システム（以下、単にシステムという）とユーザが質問形式で対話的にやりとりしつつ処理を行うことでユーザに対して支援を行う手順を示している。

まず、システムからユーザに対して入力要求が出され（ステップＳ１１）、これに応答してユーザから評価対象リストがシステムに入力される（ステップＳ１２）。システムに入力された評価対象リストは、評価対象リスト受付部１０１で入力リストとして受け付けられる（ステップＳ１３）。下記の表１に、入力リストの例を示す。

この例の入力リストは、入力部品の品名、コード、種類、属性値（メモリの例では容量）型番及びメーカといった、種々の部品属性情報を含む。評価対象リスト受付部１０１からは、入力部品の部品属性情報を示す入力部品情報が出力され、入力部品分類部１０２に入力される。

入力部品分類部１０２では、前述したように入力部品が入力部品に対応する完全一致の既登録データがある「部品Ａ」と、部分一致の既登録データがある「部品Ｂ」と、完全不一致の「部品Ｃ」とに分類される（ステップＳ１４〜Ｓ１５）。すなわち、まずステップＳ１４において入力部品について完全一致の既登録データがあるか否かを調べる。完全一致の既登録データがなければ、次にステップＳ１５において部分一致の既登録データがあるか否かを調べ、なければ完全不一致ということになる。

ここで、完全一致とは、品名、コード、種類、属性、型番及びメーカという部品属性情報の全ての項目が部品属性データベース２０２に記憶されている、既登録データの部品属性情報と一致することをいう。部分一致とは、これらの部品属性情報のうちの一部の項目、例えば品名やコードが一致することをいう。完全不一致とは、部品属性情報の全ての項目が一致しないか、あるいは品名やコードなどの重要な項目が一致しないことをいう。具体的に、分類部１０２によって表１の入力リストから分類された「部品Ａ」のリスト、「部品Ｂ」のリスト及び「部品Ｃ」のリストの例を下記の表２、表２及び表４に示す。

ここで、ステップＳ１４において入力リストの部品について完全一致の既登録データがある場合、既登録データが回答リスト４０１として出力される（ステップＳ１９）。ステップＳ１４において入力リストの部品について完全一致の既登録データがなく、かつステップＳ１５において部分一致の既登録データがない場合、すなわち入力リストの部品について既登録データが全くない場合は、新規に評価をすべき部品のリストを示す新規検討要リスト４０２が出力される（ステップＳ１９）。

一方、ステップＳ１４において入力リストの部品について完全一致の既登録データがないが、ステップＳ１５において部分一致の既登録データがある場合、入力部品推定部１０３において当該リストの部品について含有化学物質の推定が行われる（ステップＳ１６）。ステップＳ１６の処理は、さらに図３に詳細に示される。

図３を参照すると、入力部品推定部１０３においては、まずステップＳ１５において得られる部分一致の既登録データのリスト４０３を受け、当該リスト４０３に含まれる部品の部品属性情報について、点数付けを行う（ステップＳ２１）。次に、点数付けされたリストを点数の高い順にソートし（ステップＳ２２）、ソートしたリストに、部品名等から推定された含有化学物質名を追加する（ステップＳ２３）。以下、入力部品推定の一連の処理について具体的に説明する。

今、既登録データが存在しない部品の部品属性情報の一部は、部品名：ＡＡＡ、メーカ：Ｔ、製造年：２００７年（例Ｘとする）であるとする。ステップＳ２１では、部品名に対し２点、メーカに対し１点、製造年に対し１点という配点を与え、これを元に既登録データベース２０１から部分一致の既登録データを検索する。この場合、ステップＳ２１では部分一致の既登録データのリストに対して、上記の配点に基づき下記のような点数付けを行う。

（ａ） （部品名：AAA）∧（メーカ：T）∧（製造年：2007年）＝4点
（ｂ） （部品名：AAA）∧（メーカ：T）∧（製造年：2005年）＝3点
（ｃ） （部品名：ABB）∧（メーカ：T）∧（製造年：2005年）＝1点
すなわち、例Ｘの部品属性情報は前述のように部品名：ＡＡＡ、メーカ：Ｔ、製造年：２００７年であり、（ａ）はこれら全ての項目が一致するので、前記配点に従って２＋１＋１＝４点となる。（ｂ）（ｃ）についても同様である。ステップＳ２２では、点数が高い部品属性情報ほど推定がより確からしいとし、より確からしい部品属性情報から順に出力し、次いでステップＳ２３において部品名から推定される推定化学物質名を追加する。

ここで、上記の点数付けはあくまでも一例であり、予め定められたルールに従って部品属性情報の各項目に配点（重み付け）を行うことによって設定される。部品を点数付けするために配点が与えられる部品属性項目は、上記の例に限定されるものではなく、項目及び項目数については任意に選ぶことができる。また、点数は上記の加算法に限定されるのもではなく、各点数の二乗の和を求める方法、各点数の積を求める方法などいずれの方法でも構わない。

出力された部品属性情報の確からしさの程度については、式（１）に記載の方法に従って算出を行う。
(部品属性情報の合計点数)/(全ての条件を満たす場合の点数)×100％ （１）
上記の例Ｘに当てはめて考えると、
（ａ）の部品属性情報及び含有化学物質の確からしさ：4点／4点×100＝100％
（ｂ）の部品属性情報及び含有化学物質の確からしさ：3点／4点×100＝75％
（ｃ）の部品属性情報及び含有化学物質の確からしさ：1点／4点×100＝25％
となる。

すなわち、例Ｘが（ｂ）に該当する可能性は７５％であるから、例えば（ｂ）の属性を持つ部品が鉛を１０００ｐｐｍ含有する場合、例Ｘは７５％の確率で鉛を１０００ｐｐｍ含有することがわかる。

入力部品推定部１０３におけるステップＳ２１での点数付けは、例えば部品属性データベース２０２に記憶された点数付けルールに従って行われる。

例えば、（メーカ：T）＝（メーカ：H）であると設定されていた場合、
（ｄ）（部品名：AAA）∧（メーカ：H）∧（製造年：2007年）＝4点
のように、点数付けルールが定められる。

（ｄ）の部品属性情報及び含有化学物質の確からしさは、４点／４点×１００＝１００％となり、（ｄ）が鉛を不含有であった場合、例Xは１００％の確率で鉛を不含有であると推定される。

以下に、点数付けルールの別の例を挙げる。メーカの点数は１であるが、それぞれのメーカによって与えられたデータの信頼性が異なり、その信頼性が下記のようであると点数付けルールが定められているとする。
・メーカの信頼度1.0：Ｔ，Ｈ
・メーカの信頼度0.5：Ａ，Ｂ，Ｃ
・メーカの信頼度0.2：Ｄ，Ｅ
このとき、
（ｅ）（部品名：AAA）∧（メーカ：H）∧（製造年：2007年）
＝(2＋0＋1)×1＝4点
（ｆ）（部品名：AAA）∧（メーカ：A）∧（製造年：2007年）
＝(2＋0＋1)×0.5＝2点
となり、部品名と製造年が合致した場合にも、メーカによって出力される情報の確からしさが異なる。なお、含有化学物質の推定方法は上記に限定されるものではなく、例えばベージアンネットを用いたり、ラフ集合理論を用いたりしても良い。

表５は、ステップＳ２３により推定された含有化学物質名が追加された後の部品リストの例を示している。表５の例では、物質１及び物質２の２つの含有化学物質名が追加されているが、この限りではない。

図２に説明を戻すと、入力部品推定部１０３においてステップＳ１６により上述のように入力部品の推定が行われると、次に推定された入力部品の中から問題部品が抽出されてリスト化され（ステップＳ１７）、さらに順位付け部１０５において順位付けが行われる（ステップＳ１８）。ここで、問題部品とは含有物質データベース２０４に記憶されている含有化学物質のうち特に高懸念物質データベース２０５に登録されている高懸念物質を含有する部品であり、さらに詳しくは高懸念物質を閾値以上含有している部品である。ステップＳ１６により推定された含有化学物質（例えば、表５中の物質１，２等）に高懸念物質が含まれていれば、あるいはそれがある閾値以上含有されていれば、その高懸念物質を含む部品が問題部品ということになる。表６は、こうして抽出されかつ順位付けされた問題部品リストの例を示している。

入力部品に含有される高懸念物質がＲＥＡＣＨ規制対象となる１トン以上に該当する場合、欧州化学品庁やＪＡＭＰといったデータベースに照会を行い、登録済みの部品であるか否かを判断してもよい。

次に、ステップＳ１８における問題部品リストの順位付けの具体例について説明する。問題部品リストの順位付けの方法としては、例えば以下の２つが考えられる。

(i)調査の優先度合いを決定する方法；
高懸念性物質に対して、予め有害性の高さなどから順位付けを行い、高い順位の物質ほど大きな数値を当てるようにする。具体的には、例えばＲＥＡＣＨ規制で高懸念物質として挙げられている１５００種類の化学物質から優先順位を予め付けておいてもよい。またＲＥＡＣＨ規制の高懸念物質の中で絞り込まれた物質について優先順位を付けてもよい。さらに、単位重量当たりの推定含有量を高懸念物質の順位の数値に掛けることで評価基準値を得る。順位付けには、ドイツのフラウンフォーファー研究所が提唱したＴＰＩ(toxic potential index)値のようなものを当ててもよい。ＴＰＩについては、N.F.Nissen, et al., “Environmental Assessment of Electronics: A New Model to bridge the gap between Full Life Cycle Evaluation and Product Design”, Proceedings of the IEEE ISEE 97, Piscataway, New Jersey, 1997, pp182-187で説明されている。ＴＰＩは、数値が大きいほど有害な物質であることを表す。式（２）は、ＴＰＩを用いて総有害物質量を求める計算式の例を示しており、問題部品リストの順位付けを式（２）の単独値に従って行ってもよい。この際に、含有率が０．１％（１０００ｐｐｍ）を超えるもののみ算出に使われる。
総有害物質量＝Σ（ＴＰＩ）×（部品重量ｇ×含有率） （２）
さらに、企業としての優先順位から、出荷量の規制以前の過去の平均値、あるいは今後の出荷期待値から個数をかけて、式（３）に従ってＥＵ圏への有害物質総輸送量を算出してもよい。
ＥＵ圏への自社からの有害物質総輸送量
＝（出荷期待値）（Σ（ＴＰＩ）×（部品重量ｇ×含有率）） （３）
これらの式（２）（３）から得られる数値を大きい順位に並べることで、調査の優先度合いによる問題部品リストの順位付けが完了する。この調査の優先度合いにより問題部品リストの順位付けを行う方法により得られる結果は、より有害度が高いと判定されうる場合を抽出するのに適している。

(ii)総輸出量期待値から物質量が規制値基準を超える場合を抽出する方法；
特定物質ごとの総和が年間１トンを超える出荷量になった場合にＲＥＡＣＨ規制の対象になるので、含有率と出荷量の積から判断される。算出の基準になる分母は、法令によって決定されるので、それに従う。本実施形態では、期待出荷量が予測できない場合には、含有される当該化学物質が１トンを超える場合の期待出荷量を算出し提示する。

このようにして問題部品抽出部１０４においてステップＳ１７により問題部品リストが得られ、さらに順位付け部１０５において順位付けが行われた後、リスト出力部１０６からリストとして出力される（ステップＳ１９）。出力されたリストは、出力装置１１２を介してユーザに提示される。

さらに、順位付け部１０５から出力される順位付けられたリストは、図１に示されるように例えば既登録データベース２０１、部品属性データベース２０２及び化学物質名／ＲＥＡＣＨデータベース２０３等にフィードバックされ、これらのデータベースの内容を更新する。このような学習機能によって、時間の経過と共に完全一致の部品が増え、また入力部品の推定精度が向上するという利点がある。

次に、後処理部１０７の処理について図４のフローチャートにより説明する。順位付け部１０５において得られる順位付けされた問題部品リスト４０４は、後処理部１０７に与えられ、必要安全性情報の部品毎のリスト作成（ステップＳ３１）、さらに供給業者への要請、自社で行う場合のコスト見積もり算出等（ステップＳ３２）が行われる。

次に、より具体的な実施例について説明する。

評価対象リストの部品（以下、入力部品という）に関する情報を入力する（ステップＳ１０１）。入力部品に関する情報を基に、既登録データベース２０１に当該入力部品のデータが存在するかの照会を行う（ステップＳ１０２）。既登録データベース２０１に当該入力部品のデータが存在するか否か判断するため、入力部品の部品属性情報のうち部品名、メーカ及び製造年の３つの属性を選択し、部品名を２点、メーカ及び製造年をそれぞれ１点として配点を与える（ステップＳ１０３）。

ここで、評価しようとする入力部品の部品名が半導体、メーカがＴ、製造年が２００７年であった場合、既登録データベース２０１に記憶されている既登録データに対応する部品（以下、出力部品という）の点数は、以下の通りとなる。
（部品名：半導体）∧（メーカ：Ｔ）∧（製造年：2007年）：４点
（部品名：半導体）∧（メーカ：Ｔ）∧（製造年：2005年）：３点
（部品名：半導体）∧（メーカ：Ｈ）∧（製造年：2005年）：２点
（部品名：接点部品）∧（メーカ：Ｔ）∧（製造年：2005年）：１点
ここで、点数の高いものほど、その推定がより確からしいとし、より確からしい部品から順に出力をする。その際に、出力部品の確からしさの程度については、全ての属性が合致する場合の点数である４点を分母として下記のようになる。

（部品名：半導体）∧（メーカ：Ｔ）∧（製造年：2007年）
＝4点/4点×100＝100％
（部品名：半導体）∧（メーカ：T）∧（製造年：2005年）
＝3点/4点×100＝75％
（部品名：半導体）∧（メーカ：Ｈ）∧（製造年：2005年）
＝2点/4点×100＝50％
（部品名：接点部品）∧（メーカ：T）∧（製造年：2005年）
＝1点/4点×100=25％
上記点数、確からしさについては、下記の表７に記載した通りである。

Ｔ社２００７年製造の半導体が鉛を不含有であり、Ｔ社２００５年製造の半導体と、Ｈ社２００５年製造の半導体が鉛を１００ｐｐｍ以上含有する場合、評価しようとする入力部品が鉛を１００ｐｐｍ以上含有する確率は、出力部品の確からしさの程度によって重み付けされる。この場合の重み付けの方法は、特に限定されるのもではなく、最も確からしさの高いデータのみから算出しても、相加平均、相乗平均を用いて算出しても、標準偏差を用いて算出したものであっても構わない。

重み付けによって算出された含有化学物質などの部品情報は、規制対象に該当し安全性試験が必要であるか、当該部品が既に外部データベースに登録済みであるか否かといった情報と共に出力される。

実施例１に加えて、部品属性データベース２０２に点数付けルールを記憶した場合の例について述べる。ここで、評価対象の入力部品の属性が実施例１と同様、部品名：半導体、メーカ：Ｔ社、製造年：2007年であるとする。その際、既登録データベース２０１に含まれる各種部品のデータは実施例１に従って点数付けされ、入力部品が推定部品であることの確からしさが算出される。この際、データベース２０２に例えばＴ社とＨ社の半導体は同等であるというルールを有している場合、Ｈ社２００５年製造の半導体はＴ社２００５年の半導体と同等となり、その点数は３点、確からしさは７５％となる。

このように部品属性データベース２０２に部品属性に関する点数付けルールを記憶しておいた場合、評価したい入力部品に対してデータベース２０２に含まれる属性情報に点数付けルールの情報を加味した上で算出を行い、出力部品の情報の精度を上げることが出来る。

部品名：半導体、メーカ：Ｔ社、製造年：２００７年であり、部品一個あたりの重量が１００ｇ、年間製造個数１００万個であるような入力部品について、ＲＥＡＣＨ規制対象となるかどうか判別したいとする。例えば、初期入力情報として部品名、メーカ、製造年、年間製造個数のみを入力し、既登録データベース２０１及び部品属性データベース２０２への照会を行ったとする。この場合、ＲＥＡＣＨ規制対象となり得るかどうか判別するために必要な部品一個当たりの重量が不足しているため、不足情報（部品一個当たりの重量）の追加入力をユーザに対して要求する。ユーザにより不足情報の入力が行われた後、既登録データベース２０１及び部品属性データベース２０２に照会を行い、ＲＥＡＣＨ規制対象となりうるか判別して結果を出力する。

実施例３において、年間製造個数が不明であった場合について述べる。初期入力情報として部品名、メーカ、製造年、部品一個当たりの重量を入力し、年間製造個数を未入力のまま既登録データベース２０１及び部品属性データベース２０２に照会を行う。その際に、ＲＥＡＣＨ規制対象となりうる最小出荷個数を算出し、出力する。

ここで、出荷個数が未入力であった場合に規制対象となり得る出荷個数を逆算する方法は何ら限定されるのもではない。初期入力情報を入力する際に、年間製造個数記入欄に「不明」という欄を設け、「不明」が選択された場合に、不足情報の追加入力要求を行わずに、ＲＥＡＣＨ規制対象となりうる最小出荷個数を自動的に算出するように設定しても構わない。また、初期入力時には空欄のまま入力を行い、年間製造個数が不足情報である事を判別、不足情報の追加入力要求を行い、その要求に対しても情報を未入力の場合にＲＥＡＣＨ規制対象となり得る最小出荷個数を算出するように設定することもできる。

実施例１に加えて、部品属性データベース２０２に下記のようなルールを持つ場合の例について述べる。例えば、「Ｔ社の半導体は、２００７年６月以降は鉛フリーである」というルールがあるとする。すなわち、
（部品名：半導体）∧（メーカ：T社）∧（製造年≧2008)
ならば、鉛含有濃度１００ｐｐｍ未満であり、
（部品名：半導体）∧（メーカ：Ｔ社）∧(製造年=2007)∧(製造月≧6)
ならば、鉛含有濃度１００ｐｐｍといったルールを部品属性データベース２０２に記憶しておく。

ここで、推定しようとする部品が部品名：半導体、メーカ：Ｔ社、製造年：２００８年であった場合、実施例１で算出するような点数や重み付けとは関係なく、このルールを当てはめることによって、鉛含有量は１００ｐｐｍ未満であることが情報として出力される。

本実施例に適用される入力部品の情報は特に限定されるものではない。例えば、評価しようとする入力部品の属性が部品名：半導体、メーカ：Ｔ社、製造年：２００７年である場合、上記のルールを適用するために必要な製造月の情報がないため、追加情報として製造月の入力をユーザに要求する。製造月が６月以降であれば、上記のルールに則り鉛含有濃度は１００ｐｐｍ未満であると算出する。製造月が６月以前、もしくは不明であった場合には、実施例１に示したように、点数や重み付けによって含有化学物質及びその量を推定、算出しても構わないし、２００７年以前であれば、製造月に関わらず実施例１に示したように点数や重み付けによって含有化学物質及びその量を推定、算出しても構わない。

入力部品や製品が実施例１に示した点数付け、重み付けによってＲＥＡＣＨの規制対象となる可能性があると判別された場合、後処理部１０７においてＲＥＡＣＨ対応安全性試験データベース２０６を参照して後処理が行われる。ＲＥＡＣＨ対応安全性試験データベース２０６には、表８に示されるようなＲＥＡＣＨ規制に対応する安全性試験のリストに関わるデータを格納してあり、物質毎のこれまでの試験結果、コスト、業者情報、納期などのほか、外部のデータベース情報も取り込む仕組みになっている。すなわち、既に最新のＭＳＤＳデータベース３０２などに安全性試験のデータが載ったり、研究機関の新しい発表があったりした場合には、同じ試験を重複して行わなくてよい。

後処理部１０７では、図４で説明したように順位付けされた問題部品リストの部品に対して、各部品に含有される物質毎の安全性試験の対応状況を示す表９に示すリストを作成する（ステップＳ３１）。この表９のリストに従って、表８のリストでは対応していない物質の安全性試験を行う場合のコストについて、各物質の出荷量に合わせた計算結果を表示できる。この際、部品の含有量と部品出荷量の期待値が入力されれば、必要な試験がどの範囲であり、また自社で行った場合のコストはどの位かを見積もることもできる（ステップＳ３２）。

ユーザは、評価対象リスト（入力リスト）（部品の品名、コード、種類、属性値、型番及びメーカ等の部品属性情報を含む）を入力装置１１１によって入力する。この場合、ユーザは入力装置１１１に含まれるキーボードを用いて部品属性情報を入力してもよいが、バーコードを利用して入力してもよい。

すなわち、部品に付いたバーコード、または部品のカタログに添付したバーコード、あるいは部品を紹介するｗｅｂ画面に表示されたバーコードを入力装置１１１に含まれるバーコードリーダ（またはシンボルリーダ）で読み取って入力するようにしてもよい。ここで、バーコードとは旧来からの一次元バーコードのみでなく、水平垂直両方向に情報を持たせた二次元コードも含むとする。

このようにすると、入力部品の部品属性情報の入力にバーコード読み取りを利用すると、キーボード入力に比較して入力操作が容易となるばかりでなく、カタログやｗｅｂ画面上のバーコードを読み取ることが可能であるため、部品が実際になくとも入力することができる。これを拡張して、化学物質の情報をカタログやｗｅｂから自動的に入力することもでき、これによって大幅な省力化が可能となる。

本発明の実施形態に係る化学物質規制対策支援システムにおいては、製品出荷個数から部品の中に含まれる個々の化学物質の総量、および年間の総量を計算する機能を有してもよい。すなわち、推定出荷量を入力すると年間総量を計算して提示し、１トン以上の場合にはＲＥＡＣＨデータベースに照会を行い、登録物質であるか確認して報告する機能を有する。また、予想製品出荷量を入力しなかった場合には、問題の物質が１トンを超える出荷個数を計算して提示する機能を有する。

また、本実施形態に係る化学物質規制対策支援システムは、評価対象の入力部品の情報が不足して化学物質の成分を入力できず、評価対象の部品名のみを入力する場合においても、入力部品を推定し、さらに部品名から推定される化学物質のリストを提供することができる。あるいは近い性能の部品から推定することができ、推定である旨を明示したうえでデータを提供し、さらにその先の必要な演算を実施することができる。

また、本実施形態に係る化学物質規制対策支援システムは、指定されたリストを個別に提示できる機能があり、このためのメニューをあらかじめ有していてもよい。

ＲＥＡＣＨでは多くの化学物質が未登録であり、これを登録するためにはコストがかかる。これに対して、本実施形態に係る化学物質規制対策支援システムは、１つの製品における未登録の化学物質に関して、未実施の検査項目を明示してかかるコストの見積もりの内訳と総額を提示できる。ユーザは、上記のコスト総額と出荷量と利益を勘案して製品販売計画を立案することが可能になる。

本実施形態に係る化学物質規制対策支援システムは、入力の負担を減少させる仕組みとして、入力部品に付けられたバーコード、または部品のカタログに添付したバーコード、あるいはｗｅｂ画面に表示されたバーコードを通じて支援に必要な入力作業を完了させることもできる。また、さらに上位の概念で、モジュールや製品のバーコード、あるいは型式を入力することで、プログラムがデータベースにアクセスして上記作業が自動的に終了する機能を有してもよい。

さらに、本実施形態に係る化学物質規制対策支援システムでは、余分な二重入力を避けるために、受け付けた入力部品や製品名に対して直ちに既登録データベース２０１にアクセスを行って同じ部品や製品に関する既登録データがあった場合には、登録済みである旨をユーザに提示し、以降の操作が不要であることを示す機能を有してもよい。

本実施形態に係る化学物質規制対策支援システムは、以上述べたように受け付けた入力部品あるいは製品に対して、あらかじめ用意したデータベースを用いて、入力部品や製品の名称やコードから部分一致で関連ある情報を引き出し、含有化学物質の有無を推定し、その情報を出力するものである。この際に、入力済みの部品、また対策処理済みの入力部品についてはその旨を出力し、未決の入力部品のみを対象として機能する。さらに処理済みの部品に関するデータが既登録データベース２０１や部品属性データベース２０２に蓄積されることで、以後の入力部品の推定精度が向上する利点を有する。

以上説明した本発明の実施形態に基づく化学物質規制対策支援システムは、ハードウェアでも実現可能であるが、パーソナルコンピュータのようなコンピュータを用いてソフトウェアにより実行することも可能である。従って、本発明によれば以下に挙げるようなプログラム、あるいは当該プログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供することができる。

種々の製品に含有される複数の部品の部品名、型番、メーカ、製造年、含有化学物質名及び含有化学物質の含有割合の少なくとも一つを含む部品属性情報を記憶部に記憶する処理と、
入力要求に応答してユーザから入力される、評価対象リストに含まれる少なくとも一つの入力部品の型番、種類、メーカ及び含有化学物質名の少なくとも一つを含む入力部品情報を受け付ける処理と、
受け付けられた入力部品情報によって前記記憶部を参照することにより、前記入力部品を前記複数の部品のいずれかと完全一致の部品と、部分一致の部品及び完全不一致の部品に分類することと、
前記部分一致の部品に対応する部品属性情報に対して、前記部品名、型番、メーカ及び製造年を含む複数の属性項目のうちの少なくとも２つの項目に与えられた配点に従って点数付けを行って前記入力部品を推定し、確からしい順に選択した複数の部品を示す部品リストを得る処理、を具備する化学物質規制対策支援のための処理をコンピュータに行わせるためのプログラム。

なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

本発明の一実施形態に係る化学物質規制対策支援システムを示すブロック図 同システムとユーザが質問形式で対話的にやりとりしつつ処理を行うことで支援を行う手順を示すフローチャート 図２中の含有化学物質推定ステップの具体的な処理例を示すフローチャート 後処理の例を示すフローチャート

符号の説明

１００・・・処理装置
１０１・・・評価対象リスト受付部
１０２・・・入力部品分類部
１０３・・・入力部品推定部
１０４・・・問題部品抽出部
１０５・・・順位付け部
１０６・・・リスト出力部
１０７・・・後処理部
１１１・・・入力装置
１１２・・・出力装置
２００・・・記憶装置
２０１・・・既登録データベース
２０２・・・部品属性データベース
２０３・・・化学物質／ＲＥＡＣＨデータベース
２０４・・・含有物質データベース
２０５・・・高懸念物質データベース
２０６・・・ＲＥＡＣＨ対応安全性試験データベース

Claims (6)

1. 種々の製品に含有される複数の部品の部品名、型番、メーカ、製造年、含有化学物質名及び含有化学物質の含有割合の少なくとも一つを含む部品属性情報を記憶した記憶部と、
   入力要求に応答してユーザから入力される、評価対象リストに含まれる少なくとも一つの入力部品の型番、種類、メーカ及び含有化学物質名の少なくとも一つを含む入力部品情報を受け付ける受付部と、
   受け付けられた入力部品情報によって前記記憶部を参照することにより、前記入力部品を前記複数の部品のいずれかと完全一致の部品と、部分一致の部品及び完全不一致の部品に分類する分類部と、
   前記部分一致の部品に対応する部品属性情報に対して、前記部品名、型番、メーカ及び製造年を含む複数の属性項目のうちの少なくとも２つの項目に与えられた配点に従って点数付けを行って前記入力部品を推定し、確からしい順に選択した複数の部品を示す部品リストを得る推定部と、
   を具備することを特徴とする化学物質規制対策支援システム。
2. 前記推定部は、前記推定された入力部品について推定された含有化学物質名を前記部品リストに付加することを特徴とする請求項１に記載の化学物質規制対策支援システム。
3. 前記複数の部品リストから、規制対象となる化学物質を閾値以上含有している問題部品を抽出して問題部品リストを生成する抽出部をさらに具備することを特徴とする請求項１に記載の化学物質規制対策支援システム。
4. 前記問題部品リストは前記問題部品の出荷量の情報を含み、前記システムは出荷量を推定する推定部をさらに具備することを特徴とする請求項１に記載の化学物質規制対策支援システム。
5. 前記記憶部は、前記点数付けのためのルールをさらに記憶していることを特徴とする請求項１に記載の化学物質規制対策支援システム。
6. 前記入力部品に付けられたバーコード、カタログに印刷されたバーコードまたはｗｅｂ画面に表示されたバーコードを読み取ることにより前記入力部品情報を得る入力部をさらに具備することを特徴とする請求項１に記載の化学物質規制対策支援システム。

Images