JP2019086817A - 設計支援装置及び設計支援方法 - Google Patents

Abstract

【課題】所定の特性を有する製品の製造レシピの制約条件の入力を簡便にする。【解決手段】２以上の原料を用いて作られる製品または中間品を設計対象とし、原料が有する組成または組成比率に関する原料組成情報を少なくとも管理対象とし、設計対象が有する特性として要求される特性要求情報と、設計対象の組成または組成比率について、その目標値として許容される値の許容範囲を規定した組成パラメータとを少なくとも入力し、入力された特性要求情報を基に原料組成情報を処理して、特性要求情報で指定される条件を満たす設計対象の組成または組成比率、及び特定された設計対象の組成または組成比率に対し、組成パラメータで指定される条件の許容範囲内に属する原料の組み合わせを特定し、情報を表示するとともに、原料の組み合わせを特定する際に用いる条件とは異なる条件の組み合わせを特定し、特定された異なる条件の組み合わせを表示手段に表示させる。【選択図】図１５

Description

本発明は、化学品や食品等の製造において、製品の設計を支援するための設計支援装置及び設計支援方法に関する。

化学品や食品等の製造では、製造者やその顧客の求める１つ以上の特性を持った製品の製造のレシピを正確かつ迅速に設計することが求められる。ところが、製品の特性が複数の原料から構成される場合、組み合わせのパターンは膨大となるため、設計に多くの時間を要することとなる。

これに対し、昨今では第一原理計算や機械学習を活用したシミュレーションを活用して、設計支援が検討されるようになっている。しかしながら、緻密なシミュレーションをしようとすると今度は計算に多くの時間を要する場合がある。

この問題に対し、特許文献１（特開２０１６−２００９０３号公報）には、「構造体の近似モデルの作成方法は、構造体および構造体を構成する材料を規定する複数種の設計変数と、構造体および構造体を構成する材料を規定する複数の特性値を対象とする。非線形応答関係を用いて作成された、特性値を目的関数とする第１の近似モデルを得る。第１の近似モデルを用いて第１のパレート解を抽出する。第１のパレート解において上限値および下限値の少なくとも一方を抽出し、抽出した上限値および下限値のうち少なくとも１つの値を固定し、抽出されていない設計変数を変動させて設計変数の新たな値を設定する。新たな設計変数を利用して第２の近似モデルを作成し、多目的最適化計算を実施し、第２のパレート解を抽出する。」ことが開示されている（解決手段参照）。

特開２０１６−２００９０３号公報

しかしながら、特許文献１に記載の技術は、予めすべての目的や制約に関する条件を入力してから探索を実行するため、特性以外のコストや原料に対する制約を付けすぎると所望の特性を満たさない解も多数出力される可能性がある。すなわち、所定の解を探索する際に、制約条件が適切に設定されない場合には、解が得られないことが発生し得ることが考慮されていない。

本発明の目的は、上記を鑑みてなされたものであって、所定の特性を有する製品の製造レシピの制約条件の入力を簡便にする設計支援装置及び方法を提供することにある。

前記課題を解決するために、本発明の設計支援装置の一例を挙げるならば、２以上の原料を用いて作られる製品または中間品を設計対象とし、設計対象の設計を支援する設計支援装置であって、原料が有する組成または組成比率に関する原料組成情報を少なくとも管理対象として管理する管理手段と、設計対象が有する特性として要求される特性要求情報と、設計対象の組成または組成比率について、その目標値として許容される値の許容範囲を規定した組成パラメータを入力する入力手段と、入力手段により入力された特性要求情報を基に原料組成情報を処理して、特性要求情報で指定される条件を満たす設計対象の組成または組成比率を特定し、且つ、特定された設計対象の組成または組成比率に対し、組成パラメータで指定される条件の範囲内に属する原料の組み合わせを特定する処理手段と、処理手段の出力による情報を表示する表示手段と、を有し、処理手段は、原料の組み合わせを特定する際に用いる条件とは異なる条件の組み合わせを特定し、特定された異なる条件の組み合わせを表示手段に表示させることを特徴とする。

本発明によれば、所定の特性を有する製品の製造レシピの制約条件の入力を簡便にする設計支援装置及び方法を提供することができる。

本実施形態におけるシステム構成ならびに機能構成を示す構成図である。 本実施形態におけるハードウェア構成を示す図である。 本実施形態における実験レシピデータの図である。 本実施形態におけるコスト組成データの図である。 本実施形態における実験物性データの図である。 本実施形態におけるクエリデータの図である。 本実施形態における原料フィルタデータの図である。 本実施形態における組成食い違いパラメータの図である。 本実施形態における探索結果物性データの図である。 本実施形態における探索結果組成比率データの図である。 本実施形態における探索結果レシピデータの図である。 本実施形態における探索結果食い違いデータの図である。 本実施形態における実験データ登録の処理フローを示すフローチャートである。 本実施形態における予測モデル学習の処理フローを示すフローチャートである。 本実施形態における原料組み合わせ探索の処理フローを示すフローチャートである。 本実施形態におけるクエリ登録画面の図である。 本実施形態における物性表示画面の図である。 本実施形態における原料組み合わせ表示画面の図である。 本実施形態における原料種類と量に対応する組成データの表示画面の一例である。

以下、適宜図面を参照しながら本発明を実施するための代表的な形態を説明する。

特に必要なとき以外は同一または同様な部分の説明を原則として繰り返さない。所定の図に記載された符号について他の図で説明をする場合であっても同一または同様な部分の説明は省略する。

また、以下の実施の形態では便宜上その必要があるときは、複数のセクションまたは実施の形態に分割して説明するが、特に明示した場合を除き、それらはお互いに無関係なものではなく、一方は他方の一部または全部の変形例、詳細、補足説明などの関係にある。

また、以下の実施の形態において、要素の数など（個数、数値、量、範囲などを含む）に言及する場合、特に明示した場合および原理的に明らかに特定の数に限定される場合などを除き、その特定の数に限定されるものではなく、特定の数以上でも以下でも良いものとする。

また、以下の実施の形態において、その構成要素（要素ステップ等も含む）は、特に明示した場合および原理的に明らかに必須であると考えられる場合等を除き、必ずしも必須のものではないことは言うまでもない。

本実施形態では、化学品製造における、所望の特性、例えば、製品を製造するにあたって要求に合った特性（要求された仕様に合った特性）を有する製品、プラスチック製品等の設計を支援するための設計支援装置の概略を述べる。プラスチックに限らず、ゴム、食品、薬品または医薬品等の化学品であれば実施できる。これらをまとめて化学品または単に製品と呼ぶ。

また、製品は完成品に限らず、完成品の一部として使用、混合または化合される完成品の製造を支援する中間品についても設計を行うことができる。

なお、本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、要求に合った特性を有した製品が、最終製品としての完成品を意味する場合、例えば、原料のプラスチックから完成品を生成する過程で得られる、ペレット、コンパウンド等の中間品（中間製品）にも、適用することができる。

この場合、製品又は中間品が設計対象となる。このような中間品も含めて製品として説明した。また、実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

上記の化学品は、食品であれば食感、味、硬さ、質感、形状や焼き加減等、薬品または医薬品であれば、形状や効能等について所定の特性を得るために複数の原材料の量を組み合わせる必要があるため、非常に複雑な計算が必要となる。

そのため、従来の予めすべての目的や制約に関する条件を入力してから解を探索する方法では、所望とする特性を達成できるレシピや製造方法の中で、コストや原料に対する制約を鑑みて選定するという、設計者が実際に行うプロセスに対応できない課題がある。また、最初に制約条件を付けすぎると条件を満たす解が見つからないということもある。

実運用する場合には、しばしば原料自体が入手困難になったり、新しい種類のものが手に入ったりしたときに、これまで用いてきたモデルを一から作り直す必要があるという課題があるがこれらを考慮された設計支援装置及び方法は提供されていなかった。

本実施形態における設計支援装置の処理は、基礎データ登録フェーズと、予測モデル構築フェーズと、探索フェーズとに分けられ、順に処理される。以下に一連の処理の流れをフェーズごとに説明する。

基礎データ登録フェーズでは、基礎データとして、過去に原料を組み合わせて所定の製品（化学品）を生成する実験を行った際のデータであって、所定の特性を有する製品に対応する(1)製品（化学品）の原料組み合わせ、(2)原料のコスト（単位コスト）ならびに、原料の、分子量などの組成、(3)光沢や流動性など、製品（化学品）の物性に関する各種の基礎データをデータベースに登録する。

次に、予測モデル構築フェーズでは、基礎データ登録フェーズ（実験データ登録フェーズ）でデータベースに登録された基礎データに基づいて、原料の組成比率から物性を予測する予測モデル（シミュレータ）を構築する。

組成比率とは、その物質を構成する元素や化合物などの化学成分、ビタミン、カルシウム、タンパク質、糖分等の栄養成分、効能、効果等を含む。また、熱処理等によって化学反応が起こる場合はその反応前後の情報を含めてもよい。

探索フェーズでは、まず製品の設計者であるユーザが望む物性情報を表すクエリデータ、ならびに、どの程度要求に対して食い違いを許すかをあらわすパラメータを受け付ける。次に、製品（化学品）の物性を満足する製品の組成比率の探索を、前記予測モデルを用いて実行する。

さらに、製品の組成比率が所定の食い違いの範疇に納まり、かつ、製品または製造のコスト（単位コスト）が小さくなるレシピ(原料組合せ)を探索する。そして、探索結果データ(物性、組成比率、原料組み合わせ)をデータベースに登録する。上記単位コストに限らず製品製造の時間や原材料の入手性等を条件に探索することもできる。本明細書では代表して単位コストを使った探索方法について説明する。

食い違いの範疇に納まる製品とは、所定の特性と厳密に一致しないが、製品として所定の特性に類似する特性を有する製品をいう。つまり、所定の特性とは異なる特性を有するが製品としての特性を満たすものである。

すなわち、製品が所定の特性を満足する製品レシピの原料組み合わせの特定に使用する第一の条件を入力し、製造される製品が所定の特性に類似する特性を満足し、かつ、第一の条件とは異なる第二の条件を特定する。

この際、原料組み合わせを特定する際に用いる条件とは異なる条件の組み合わせを特定し、特定した内容をデータベースに登録する。その探索結果（データベースに登録されたデータ）をユーザに提示（ユーザの表示端末に表示）する。

以上の探索フェーズの処理は、実際にはユーザとのインタラクションに応じて途中で繰り返し実施される場合がある。

＜システム構成＞
次に、図１を用いて、本実施形態における設計支援装置１の構成を説明する。図１は、本実施形態におけるシステム構成ならびに機能構成を示す構成図である。
図１において、本実施形態における設計支援装置１では、データ管理や物性の予測、原料の組み合わせの探索を行う計算サーバ１１と、ユーザがデータの入出力を行う操作端末１２を少なくとも備える。計算サーバ１１は、データ登録部１１１、予測モデル構築部１１２、探索部１１３、データ管理部１１４を有する。

操作端末１２は、操作部１２１を有する。設計支援装置１の各構成要素は相互にＬＡＮ(Local Area Network)等のネットワーク１３で接続される。なお、本実施形態では、各構成要素がＬＡＮで接続されるとしたが、ＷＷＷ(World Wide Web)経由で接続されていてもかまわない。また、計算サーバ１１、操作端末１２の要素数は２以上であってもよい。

＜機能とハードウェア＞
次に図１と図２を参照して機能とハードウェアについて説明する。図２は、本実施形態におけるハードウェア構成を示す構成図である。

設計支援装置１の計算サーバ１１が備えるデータ登録部１１１、予測モデル構築部１１２、探索部１１３、データ管理部１１４は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１Ｈ１０１が、ＲＯＭ（Read Only Memory）１Ｈ１０２もしくは外部記憶装置１Ｈ１０４に格納されたプログラムをＲＡＭ（Read Access Memory）１Ｈ１０３に読み込み、通信Ｉ／Ｆ（Interface）１Ｈ１０５、マウスやキーボード等に代表される外部入力装置１Ｈ１０６、ディスプレイなどに代表される外部出力装置１Ｈ１０７を制御することで実現される。

データ管理部１１４は、原料が有する組成または組成比率に関する原料組成情報（図４のコスト組成データ１Ｄ２）を少なくとも管理対象として管理する管理手段として機能する。探索部１１３は、操作端末１２の操作部１２１（入力手段）により入力された特性要求情報（図６のクエリデータ１Ｄ４）を基に原料組成情報（図４のコスト組成データ１Ｄ２）を処理し、特性要求情報（図６のクエリデータ１Ｄ４）で指定される条件を満たす設計対象の組成又は組成比率を特定（図１５のステップ１Ｆ３０３）し、且つ特定された設計対象の組成または組成比率に対し、組成パラメータ（図８の組成食い違いパラメータ１Ｄ６）で指定される条件の許容範囲内に属する原料の組み合わせを特定（図１５のステップ１Ｆ３０４）する処理手段として機能する。

設計支援装置１の操作端末１２が備える操作部１２１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１Ｈ１０１が、ＲＯＭ（Read Only Memory）１Ｈ１０２もしくは外部記憶装置１Ｈ１０４に格納されたプログラムをＲＡＭ（Read Access Memory）１Ｈ１０３に読み込み、通信Ｉ／Ｆ（Interface）１Ｈ１０５、マウスやキーボード等に代表される外部入力装置１Ｈ１０６、ディスプレイなどに代表される外部出力装置１Ｈ１０７を制御することで実現される。

操作部１２１（外部入力装置１Ｈ１０６）は、設計対象（製品）が有する特性として要求される特性要求情報（図６のクエリデータ１Ｄ４）と、設計対象の組成又は組成比率について、当該目標値として許容される値の許容範囲を規定した組成パラメータ（図８の組成食い違いパラメータ１Ｄ６）とを少なくとも入力する入力手段として機能する。操作部１２１（外部出力装置１Ｈ１０７）は、処理手段（探索部１１３）の出力による情報を表示する表示手段として機能する。

＜データ構造＞
次に、図３を用いて、データ管理部１１４が管理する、予測モデルの構築に用いる実験レシピデータ１Ｄ１を説明する。図３は、本実施形態における実験レシピデータの構成図である。実験レシピデータ１Ｄ１は、過去に行った実験ごとの原料の組み合わせを表すデータであって、実験番号１Ｄ１０１と、原料「１」〜原料「２０」（１Ｄ１０２〜１Ｄ１２１）を備え、データ管理部１１４に格納される。

実験番号１Ｄ１０１は過去の実験を一意に特定する番号である。原料「１」〜原料「２０」（１Ｄ１０２〜１Ｄ１２）は、各実験で用いられた各原料の使用量を表す。なお、本実施形態では、原料は、原料「１」〜原料「２０」の２０種類としたが、これは実施形態に応じて増減してもよい。また、以下では、原料「１」〜原料「２０」のいずれかの原料を特定する場合以外、単に、原料と称することがある。

次に、図４を用いて、データ管理部１１４が管理する、コスト組成データ１Ｄ２を説明する。図４は、本実施形態におけるコスト組成データの構成図である。

コスト組成データ１Ｄ２は、各原料に対するコストと組成を表すデータであって、原料名１Ｄ２０１と、単位コスト１D２０２と、組成「１」〜組成「１０」（１Ｄ２０３〜１Ｄ２２２）を備え、データ管理部１１４に格納される。原料名１Ｄ２０１は原料を一意に特定する名称である。

単位コスト１Ｄ２０２は単位量(１kg等)あたりのコストである。他の単位量であってもよい。組成「１」〜組成「１０」（１Ｄ２０３〜１Ｄ２２２）は、分子量や原料の化学的な構造など、原料の組成を表す１以上の特徴量である。

なお、本実施形態では、原料の組成を、組成「１」〜組成「１０」の１０種類としたが、これは実施形態に応じて増減してもよい。

以下では、組成「１」〜組成「１０」のいずれかの組成を特定する場合以外、単に、組成と称することがある。また、原料名１Ｄ２０１と単位コスト１Ｄ２０２及び、組成「１」〜組成「１０」（１Ｄ２０３〜１Ｄ２２２）に属する情報は、原料に対するコスト（単位コスト）と原料が有する組成または組成比率に関するコスト組成情報を構成し、原料名１Ｄ２０１と、組成「１」〜組成「１０」（１Ｄ２０３〜１Ｄ２２２）に属する情報は、原料が有する組成または組成比率に関する原料組成情報を構成する。

このように単位コスト１Ｄ２０２の概念によって、所定の特性を有し製造コストが小さい原料の組み合わせが特定された製品のレシピを提供することができる。

次に、図５を用いて、データ管理部１１４が管理する、実験物性データ１Ｄ３を説明する。図５は、本実施形態における実験に対応する実験物性データの構成図である。実験物性データ１Ｄ３は、実験のレシピで計測された物性のデータであって、実験番号１Ｄ３０１と、光沢１Ｄ３０２、流動性１Ｄ３０３と、曲げ剛性１Ｄ３０４と、破壊伸び１Ｄ３０５と、軟化温度１Ｄ３０６を備え、データ管理部１１４に格納される。

実験物性データとは、過去に製造された製品、もしくは、実験的に製造した製品の物性を示す情報である。物性は、代表して光沢１Ｄ３０２や流動性１Ｄ３０３等について説明するが、上述の他の製品の特性を用いることができる。

物性は製造された製品を計測または分析した特性である。また、過去に実際に製造された製品の物性のみならず、設計支援装置によって設計された製品のレシピに対応する物性を使用することもできる。

実験番号１Ｄ３０１は、前記の実験番号１Ｄ１０１に対応し、過去の実験を一意に特定する番号である。光沢１Ｄ３０２、流動性１Ｄ３０３と、曲げ剛性１Ｄ３０４と、破壊伸び１Ｄ３０５と、軟化温度１Ｄ３０６は、それぞれ製品（化学品）の物性を表す指標である。なお、本実施形態では、５種類の物性の指標を用いるものとしたが、これは実施形態に応じて増減してよい。

このように、実験物性データ１Ｄ３を表示することにより、過去の実績を確認した上で、製品の特性や制約条件を参考にすることができるため、ユーザは特性や制約条件の入力を簡便にすることができる。

また、製品は完成品に限らず、完成品の一部として使用、混合または化合される完成品の製造を支援する中間品のデータを実験物性データ１Ｄ３に登録することができる。この場合もユーザは特性や制約条件の入力を簡便にすることができる。なお、実験物性データ１Ｄ３に限らず他のデータに中間品のデータを登録または設計を行うことができる。

次に、図６を用いて、データ管理部１１４が管理する、クエリデータ１Ｄ４を説明する。図６は、本実施形態におけるクエリデータの構成図である。クエリデータ１Ｄ４は、ユーザが新しい製品を設計する際に、どのような物性または特性を設計したいかという要求を設計支援装置１に示すためのデータ（設計対象の製品が有する特性として要求される特性要求情報）であって、クエリ番号１Ｄ４０１と、物性名１Ｄ４０２と、探索タイプ１Ｄ４０３と、パラメータ「１」、「２」（１Ｄ４０４、１Ｄ４０５）を備え、データ管理部１１４に格納される。

クエリ番号１Ｄ４０１は、クエリを一意に識別するための番号である。物性名１Ｄ４０２は、クエリに記載する要求の物性名、例えば、「光沢」、「流動性」、「曲げ剛性」、「破壊伸び」、「軟化温度」を表す。

探索タイプ１Ｄ４０３は、物性がどのようになれば望ましいのかを表すラベルであって、本実施形態では、最大化、最小化、以上（ある値以上）、ある値より大きい、以下（ある値以下）、ある値未満、範囲（ある値１とある値２の範囲）内、といったタイプを備える。

パラメータ「１」、「２」（１Ｄ４０４、１Ｄ４０５）は、探索タイプ１Ｄ４０３に応じたパラメータを持ち、最大化、最小化ではすべてＮｏｎｅが設定され、以上（ある値以上）、ある値より大きい、以下（ある値以下）、ある値未満、ではパラメータ「１」（１Ｄ４０４）に「ある値」に対応する値が設定される。

例えば、以下では「７．５」が設定され、以上では「９０」が設定され、パラメータ「２」（１Ｄ４０５）には、それぞれ「Ｎｏｎｅ」が設定され、範囲（ある値１とある値２の範囲）内ではパラメータ「１」（１Ｄ４０４）に「ある値１」として、例えば、「１７０」が設定され、パラメータ「２」（１Ｄ４０５）に「ある値２」として、例えば、「２２０」が設定することができる。

なお、本実施形態では、前記の７種類の探索タイプ１Ｄ４０３を選択するものとしたが、実施形態に応じて増減してよい。また、その増減に応じて、設定すべきパラメータが増減する場合には、パラメータ「３」、「４」などを追加してもよいし、パラメータ「１」、「２」（１Ｄ４０４、１Ｄ４０５）の中に半構造化データを保持してもよい。

また、探索タイプ１Ｄ４０３とパラメータ「１」、「２」（１Ｄ４０４、１Ｄ４０５）は、各物性に対応して、特性要求情報で指定（規定）される条件であって、「光沢」、「破壊伸び」、「最大化」は、目的関数で用いられ、「流動性」、「曲げ剛性」、「軟化温度」、「以下」、「範囲」、「以上」は、制約条件に用いられる。

次に、図７を用いて、図１に記載のデータ管理部１１４が管理する、原料フィルタデータ１Ｄ５を説明する。図７は、本実施形態における原料フィルタデータの構成図である。

原料フィルタデータ１Ｄ５は、探索フェーズで出力されるレシピ(原料組合せ)に用いる原料を限定するためのデータ（原料の使用の有無を示す原料フィルタ情報）であって、クエリ番号１Ｄ５０１、原料「１」〜原料「２０」（１Ｄ５０２〜１Ｄ５２１）を備え、データ管理部１１４に格納される。

クエリ番号１Ｄ５０１は、前記クエリデータ１Ｄ４のクエリ番号１Ｄ４０１に対応する番号であって、クエリを一意に識別するための番号である。原料「１」〜原料「２０」（１Ｄ５０２〜１Ｄ５２１）は、それぞれ対応する原料を使用するか、使用しない（不使用）かを表す値である。

使用する場合は、「使用」、使用しない場合は、「不使用」の値をとる。これらの値はユーザによって決定される。これにより、使用することが指定された原料による製品レシピの特定が可能となる。

また、「不使用」であることが指定された原料を用いない、つまり、原料フィルタにより不使用の原料とは異なる原料を用いた原料による製品レシピを特定することができる。不使用の原料がある場合には、制約条件の特定や入力が難しくなるが、本発明は所定の特性と類似する特性の製品のレシピを特定することができるため、製品として特性を満足するレシピを提供することができる。

上記した過去の実験データや製品の情報を用いて、ユーザが所望の製品に類似する特性を有する製品やパラメータを選択することもできる。

次に、図８を用いて、データ管理部１１４が管理する、組成食い違いパラメータ１Ｄ６を説明する。

図８は、本実施形態における組成食い違いパラメータの構成図である。組成食い違いパラメータ１Ｄ６は、探索フェーズの終盤、製品の組成比率に対してレシピ（原料組合せ）を探索する際に、どの程度組成比率に対して食い違いを許容するか（例えば、組成の目標値と探索結果との差の絶対値が食い違いの具体例であって、その値が実用上満足する範囲に収まっているか）、また、指定した条件では該当するレシピが見つからない場合、自動的に当該条件を緩和してもよいかどうかを表すデータ（組成食い違い情報）であって、クエリ番号１Ｄ６０１と、組成名１Ｄ６０２と、自動緩和１Ｄ６０３と、許容食い違い１Ｄ６０４を備え、データ管理部１１４に格納される。

自動緩和を行うことにより、レシピが見つからない場合に、条件を緩和した所望のレシピに近いレシピを見つけることが可能となる。許容食い違いとは、所定の特性とは異なる特性であるが製品として満足する特性の範囲を示すものである。許容食い違いは、例えば、前記の実用上満足する範囲の上限を表す値である。類似する特定の範囲とも呼ぶ。

クエリ番号１Ｄ６０１は、前記クエリデータ１Ｄ４のクエリ番号１Ｄ４０１に対応する番号であって、クエリを一意に識別するための番号である。組成名１Ｄ６０２は、食い違いの許容範囲を指定する組成名、例えば、「組成１」、「組成２」を示す。自動緩和１Ｄ６０３は、あるクエリにおけるある組成名（例えば、クエリ番号＝「１」、組成名＝組成「１」）を探索時に実行可能解が見つかるまで緩和してよいかどうかを表す値である。

緩和してよい場合は、「ＯＫ」、そうでない場合は「ＮＧ」の値をとる。許容食い違い１Ｄ６０４は、レシピ探索時に許容する組成比率の食い違いである。たとえば、許容食い違い１Ｄ６０４が３％で、自動緩和１Ｄ６０３が「ＮＧ」である場合、レシピ（実行可能解）が見出されるときの組成比率は目標値に対してプラスマイナス３％以内であることが保障される。

この自動緩和１Ｄ６０３によって、所定の特性の目標値に収まる厳密な解が存在しない場合であっても製品として満足する特性を有する製品のレシピを特定することができる。また、緩和してよい範囲に納まる特性は、目標値に類似する特性と呼ぶ。

なお、本実施形態では、何も指定しなかった組成名は、自動緩和１Ｄ６０３が「ＮＧ」、許容食い違い１Ｄ６０４は「３％」というデフォルト値に設定されるものとする。一方、「ＯＫ」を設定した場合は、その範囲以上に緩和される可能性がある。

なお、本実施形態では、食い違いの上振れ、下振れに対して区別していないが、必要に応じて区別するようにしてもよい。また、前記デフォルト値、食い違いや緩和の指定方法は、適宜用途に応じて変更してもかまわない。

また、自動緩和１Ｄ６０３と、許容食い違い１Ｄ６０４は、組成名１Ｄ６０２に対応して、組成食い違いパラメータ１Ｄ６で指定（規定）される条件であり、許容食い違い１Ｄ６０４は、製品の組成または組成比率について、その目標値との食い違い（目標値と許容限界値との差）の一例として差を用いて説明したが、製品として満足する特性を有する許容範囲を規定したパラメータ（情報）である。差に限られず、食い違いの概念の他の例として、差の二乗、ｌｏｇ、近似等（目標値として許容される値）が含まれ、パラメータによって適宜選択することができる。

次に、図９を用いて、データ管理部１１４が管理する、探索結果物性データ１Ｄ７を説明する。図９は、本実施形態における探索結果物性データの構成図である。

探索結果物性データ１Ｄ７は、探索フェーズの序盤で探索される物性値を表すデータであって、クエリ番号１Ｄ７０１と、候補番号１Ｄ７０２と、光沢１Ｄ７０３と、流動性１Ｄ７０４と、曲げ剛性１Ｄ７０５と、破壊伸び１Ｄ７０６と、軟化温度１Ｄ７０７を備え、データ管理部１１４に格納される。

クエリ番号１Ｄ７０１は、前記クエリデータ１Ｄ４のクエリ番号１Ｄ４０１に対応する番号であって、クエリを一意に識別するための番号である。候補番号１Ｄ７０２は、クエリに対して探索した結果得られる候補を同一クエリに対して一意に識別するための番号である。

次に、光沢１Ｄ７０３と、流動性１Ｄ７０４と、曲げ剛性１Ｄ７０５と、破壊伸び１Ｄ７０６と、軟化温度１Ｄ７０７は、それぞれの物性に関する予測結果（探索部１１３の探索結果）である。本実施形態では、予測結果は、例えば、クエリ番号１Ｄ７０１が「１」に対応する[86.4, 1.2]など、１対のデータであり、それぞれ平均値(期待値)と標準偏差を表す。なお、予測結果の表現方法は、より簡単に平均値や、推定される確率密度関数のパラメータにしてもよい。

次に、図１０を用いて、データ管理部１１４が管理する、探索結果組成比率データ１Ｄ８を説明する。図１０は、本実施形態における探索結果組成比率データの構成図である。

探索結果組成比率データ１Ｄ８は、探索フェーズの序盤で探索される物性値に対応する組成値を表すデータであって、クエリ番号１Ｄ８０１、候補番号１Ｄ８０２と、組成「１」〜組成「１０」（１Ｄ８０２〜１Ｄ８１２）を備え、データ管理部１１４に格納される。

クエリ番号１Ｄ８０１は、前記クエリデータ１Ｄ４のクエリ番号１Ｄ４０１に対応する番号であって、クエリを一意に識別するための番号である。候補番号１Ｄ８０２は、候補番号１Ｄ７０２に対応するクエリに対して探索した結果得られる候補を同一クエリに対して一意に識別するための番号である。

組成「１」〜組成「１０」（１Ｄ８０２〜１Ｄ８１２）は、それぞれ探索された組成比率（製品の組成比率）の値である。なお、通常ある単一に対して複数の候補が出力される。

次に、図１１を用いて、データ管理部１１４が管理する、探索結果レシピデータ１Ｄ９を説明する。

図１１は、本実施形態における探索結果レシピデータの構成図である。探索結果レシピデータ１Ｄ９は、探索フェーズの終盤に出力されるレシピ（原料組合せ）データであって、クエリ番号１Ｄ９０１と、探索番号１Ｄ９０２と、コスト１Ｄ９０３と、原料「１」〜原料「２０」（１Ｄ９０４〜１Ｄ９２３）を備え、データ管理部１１４に格納される。

クエリ番号１Ｄ９０１は、前記クエリデータ１Ｄ４のクエリ番号１Ｄ４０１に対応する番号であって、クエリを一意に識別するための番号である。探索番号１Ｄ９０２は、あるクエリのある候補に対して原料探索した結果、実行可能な解が得られた場合に、その結果を識別するために付与される番号であって、あるクエリ番号１Ｄ９０１に関して、探索結果を一意に識別する番号である。

コスト１Ｄ９０３は探索されたレシピの単位あたりのコスト（原料費）である。原料「１」〜原料「２０」（１Ｄ９０４〜１Ｄ９２３）は、それぞれ各原料の配合量を表し、全体で配合の組合せを表す。なお、本実施形態では製造費は同程度であるとして明に取り扱わないが、必要に応じてレシピに応じて可変な製造費などを考慮してもよい。

次に、図１２を用いて、データ管理部１１４が管理する、探索結果食い違いデータ１Ｄ１０を説明する。図１２は、本実施形態における探索結果食い違いデータの構成図である。

探索結果レシピデータ１Ｄ１０は、探索フェーズの終盤に出力されるレシピ（原料組合せ）に対して、どの程度目標とした組成比率（組成比率の目標値）から食い違いが出ているのかを表すデータであって、クエリ番号１Ｄ１００１と、探索番号１Ｄ１００２と、種類数１Ｄ１００３と、組成「１」〜組成「１０」（１Ｄ１００３〜１Ｄ１０１３）を備え、データ管理部１１４に格納される。

クエリ番号１Ｄ１００１は、前記クエリデータ１Ｄ４のクエリ番号１Ｄ４０１に対応する番号であって、クエリを一意に識別するための番号である。探索番号１Ｄ１００２は、前記探索結果レシピデータ１Ｄ９の探索番号１Ｄ９０２に対応する番号であって、あるクエリ番号１Ｄ０１に関して、探索結果を一意に識別する番号である。種類数１Ｄ１００３は、使用した原料数である。

組成「１」〜組成「１０」（１Ｄ１００３〜１Ｄ１０１３）は、それぞれ各組成が目標値に対してどの位食い違いが生じているかを表す緩和具合を示す情報である。上振れの場合は正、下振れの場合は負の値をとる。なお、「０」は、緩和具合が０であって、組成比率の値が目標値に等しいことを示す。

図１１に示す探索番号１Ｄ９０２に対応するコスト１Ｄ９０３と図１２に示す種類数１Ｄ１００３を表示することにより、ユーザは製品レシピの製品の製造コストと種類数の対応関係を知ることができるため、より効率的なレシピを選択することができる。また、これらは食い違いの範囲内の類似する特性の製品に対応する種類数１Ｄ１０３を併せて表示することもでき、製品として満足する特性を有するレシピを比較することが可能となりユーザの利便性が向上する。

＜処理フロー＞
次に、図１３を用いて、本実施形態における設計支援装置１の基礎データ登録フェーズの処理フローを説明する。図１３は、本実施形態における基礎データ登録フェーズ（実験データ登録）の処理フローを示すフローチャートである。この処理は、ＣＰＵ１Ｈ１０１が、データ登録プログラムとして機能するデータ登録部１１１を起動することによって開始される。

まず、データ登録部１１１が、操作端末１２の操作部１２１を介してユーザより入力される実験レシピデータ１Ｄ１を、データベースとしてのデータ管理部１１４に登録する（１Ｆ１０１）。

次に、データ登録部１１１が、操作端末１２の操作部１２１を介してユーザより入力されるコスト組成データ１Ｄ２を、データ管理部１１４に登録する（ステップ１Ｆ１０２）。

最後に、データ登録部１１１が、操作端末１２の操作部１２１を介してユーザより入力される実験物性データ１Ｄ３を、データ管理部１１４に登録し、本処理を終了する（ステップ１Ｆ１０３）。この際、データ管理部１１４は、登録された各種データ（情報）を管理対象として管理する管理手段として機能する。

次に、図１４を用いて、本実施形態における設計支援装置１の予測モデル構築フェーズの処理フローを説明する。図１４は、本実施形態における予測モデル学習の処理フローを示すフローチャートである。この処理は、ＣＰＵ１Ｈ１０１が、予測モデル構築プログラムとして機能する予測モデル構築部１１２を起動することによって開始される。

まず、予測モデル構築部１１２が、基礎データ登録フェーズでデータ管理部１１４に登録された実験レシピデータ１Ｄ１と、コスト組成データ１Ｄ２を用いて、各実験における組成比率（原料の組成比率）を算出する（ステップ１Ｆ２０１）。

次に、予測モデル構築部１１２が、前述の各実験における組成比率と、基礎データ登録フェーズでデータ管理部１１４に登録された実験物性データ１Ｄ３を用いて予測モデル（シミュレータ）を学習する（ステップ１Ｆ２０２）。

本実施形態では、予測モデルとしてＣＧＡＮ（Conditional Generative Adversarial Nets）を用いるものとする。すなわち、ある組成比率の条件下での物性の生成モデルをニューラルネットワークで構築する。後述の探索フェーズでは、ＣＧＡＮから例えば100点のサンプルを生成し、その平均や分散を使うことができる。

なお、本実施形態ではＣＧＡＮを用いるものとしたが、他の統計や機械学習のモデルを用いることができる。例えば、線形回帰モデル、サポートベクトル回帰、決定木、その他のニューラルネットワークなどを必要に応じて１つもしくは複数を組み合わせて用いることができる。なお、組成比率を探索する際は、予測モデルが軽量である(処理時間が早い)ことが有効となる場合がある。

そういった場合には、組成比率探索の終盤のみ、もしくは、最終的なばらつき（分散など）の評価を除いて、線形回帰モデルなどを使うなど、複数の予測モデルを適宜使い分けてもよい。

また、本実施形態では各種の実験データから予測モデルを学習によって構築する方法を取り扱っているが、第一原理的手法により予測結果を計算できる場合には、予測モデルとしてその計算式を採用してもよい。

ただし、本実施形態では実験データから予測モデルを学習によって構築するものとし、さらに、簡単のため１つの予測モデルのみを取り扱った場合を記載するものとする。また、本実施形態では、製造条件などを予測モデルに含んでいないが、必要に応じてそれを条件(condition)として入力してもよい。

次に、図１５を用いて、本実施形態における設計支援装置１の探索フェーズの処理フローを説明する。図１５は、本実施形態における原料組み合わせ探索の処理フローを示すフローチャートである。この処理は、ＣＰＵ１Ｈ１０１が、探索プログラムとして機能する探索部１１３を起動することによって開始される。

まず、探索部１１３が、操作端末１２の操作部１２１を介してユーザより入力されるクエリデータ１Ｄ４（物性情報を含む特性要求情報）と、原料フィルタデータ１Ｄ５を受付け、データ管理部１１４に登録する（ステップ１Ｆ３０１）。

次に、探索部１１３が、操作端末１２の操作部１２１を介してユーザより入力される組成食い違いパラメータ１Ｄ６を受付け、データ管理部１１４に登録する（ステップ１Ｆ３０２）。

次に、探索部１１３が、クエリデータ１Ｄ４で指定された物性を満足する組成比率（製品の組成比率）を探索する（ステップ１Ｆ３０３）。探索には多目的最適化手法の標準的な手法であるＮＳＧＡ−ＩＩ(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II)を用いる。

多目的最適化手法を採用することによって、特定の物性や、２つ以上の物性を重み付けした合成値に単目的最適化する場合に比べ多様性を維持した解候補を得ることができる。これは、最終的にレシピ（原料組合せ）の多様性を維持する上で有効である。

また、クエリデータ１Ｄ４において、探索タイプ１Ｄ４０３で以下、以上、範囲などで指定した条件に関しては、解候補作成時に指定条件に合致しない解候補は生成しないようにすることで対応する。

例えば、曲げ剛性が170〜220の範囲となるように制約が与えられている状況で、差分進化などで生成された解候補の曲げ剛性が230となるような場合、その解候補は採用せず、制約を満たす解候補が見つかるまで解候補生成を繰り返すようにする。なお、本実施形態では多目的最適化手法であるＮＳＧＡ−ＩＩを採用するものとしたが、他の最適化手法を用いても良い。

また、前記の予測モデルでは、各物性のサンプルが得られているので、予測値を示す平均値（期待値）だけでなく、ブレ具合・ばらつき（分散等）も評価可能であるが、本実施形態では平均値（期待値）だけを用いるものとするが、必要に応じて、たとえば予測にブレ具合・ばらつきが大きい場合にはペナルティをかけるといったことをすることも可能である。

次に、探索部１１３が、組成比率（製品の組成比率）が組成食い違いパラメータ１Ｄ６で指定された食い違い（組成食い違いパラメータ１Ｄ６で指定された許容範囲内）に収まり、かつ、原料フィルタデータ１Ｄ５で指定された原料（使用する原料）のみを用いて、コストが小さくなるレシピ（原料組合せ）を探索する（ステップ１Ｆ３０４）。探索には、線形計画法を用いる。

すなわち、製品の組成比率の範囲（例えば、１２．１−５＜組成「１」＜１２．１＋５）を制約条件とし、コストを最小化するような問題を設定し、最良な解を探索する。なお、「１２．１」は、組成「１」の組成比率を示し、「５」は、許容食い違い（％）を示す。

線形計画法は高速に計算可能なソルバーが商用、非商用でも多数存在しているため、このように定式化することでクエリを満足する低コストなレシピを高速に発見することができる。なお、不使用とした原料に関しては、決定変数に組み込まないようにしておく。また、使用する原料の種類は一般的に少ないほうが好まれる。そこで、２種、３種、４種といった形で使用する原料を絞った結果を作成する。

また、探索した結果、実行可能な解が見つからない場合は、製品の組成比率の範囲の制約を段階的に緩和していく。例えば、組成「１」の組成比率の目標値が10％で、許容食い違いが１%の場合、最初は組成「１」の組成比率が11％より小さい、組成「１」の組成比率が９％より大きい、という２つの制約が課されている状況であるが、自動緩和がＯＫであれば、組成「１」の組成比率が11.5％より小さい、組成「１」の組成比率が8.5％より大きい、といった具合に0.5%ずつ制約を緩和していく。なお、本実施形態は、コストが各原料の使用量に関して線形であることを仮定している。

もし、製造費などが、その仮定を崩すような場合、例えば、量が一定未満になるとコストが一定になるような場合、を考慮する必要がある場合などでは、線形計画法以外の探索手法を用いることもできる。

また、制約の緩和方法も、0.5%ずつ緩和するという方法は一例にすぎず、別の方法で緩和してもよい。つまり、所定の制約条件に対応するレシピである解が得られない場合に、段階的に条件を緩和するように設定してもよい。

次に、探索部１１３が、ステップ１Ｆ３０４で得られた探索結果である、探索結果物性データ１Ｄ７、探索結果組成比率データ１Ｄ８、探索結果レシピデータ１Ｄ９、探索結果食い違いデータ１Ｄ１０を、データ管理部１１４に登録する（ステップ１Ｆ３０５）。

ステップ１Ｆ３０５の処理において、２種、３種、４種といった形で使用する原料を絞った結果を作成する方法は、単純には、２種類の原料を選ぶすべての組合せ、３種類の原料を選ぶすべての組合せで問題を設定し、設定された問題を解く。ただし、原料の総数が多い場合などにより、レシピ探索の計算負荷が問題となる場合は、交換モンテカルロ法などを使って使用する原料の組合せも探索するようにしてもよい。

最後に、操作部１２１が、各種探索結果と、関連する過去実績(物性の近い実験レシピデータ１Ｄ１、コスト組成データ１Ｄ２、実験物性データ１Ｄ３)をユーザに提示し、処理を終了する（ステップ１Ｆ３０６）。つまり、これらの情報を操作部１２１の画面上に表示する。

上記したように、原料の組成比率に対する物性の予測モデルを構築しておき、第一段階目の探索では、製品の物性に関する目的関数ならびに制約条件を構成し、製品の組成比率を決定変数として探索する。

次に、第二段階目の探索では、原料のコスト（単位コスト）と製品の組成比率を使って目的関数ならびに制約条件を構成し、原料組合せを決定変数として探索することで原料（原料の組み合わせ）を得ることができる。

このような組成比率を介した二段階の探索により原料を探索することによって、ユーザの思考に合わせて柔軟に複雑な目的関数や制約条件を設定することができる。

ユーザが制約条件を厳密に入力せずとも解であるレシピを特定することができる。二段階の探索を行うことで、入力された製品の特性に一致するレシピを特定するだけでなく、コストや過去の実験情報を考慮した入力された製品の特性に類似するレシピを特定することができる。また、予測モデルの再利用が可能となる。

また、探査空間が非常に大きくなる場合、段階的に問題を分割することで探索空間を小さくする効果も得られる。一般的に多目的最適化で複雑な制約を取り扱うことが困難になったり、問題の事前知識を要する場合が多くなったりしても、本実施形態では、一部(具体的には物性)に限った多目的最適化を実施する。

その後、原料の種類数などに関しては問題自体を複数の線形計画問題に分割することで制約を与え探索するので、候補の多様性を維持しつつも、興味のある重要な制約を厳しく課した探索結果を効率的に得ることができる。

また、第一段階の探索結果や第二段階の探索結果を操作端末１２の操作部１２１の画面上に表示することができる。この際、探索部１１３は、クエリデータ１Ｄ４や原料フィルタデータ１Ｄ５、組成食い違いパラメータ１Ｄ６に規定された条件（情報）のうちいずれかを変更または追加する操作が、操作部１２１で実行された場合、変更または追加された条件を基に、再度、第一段階の探索や第二段階の探索を実行することができる。

＜ユーザインターフェース＞
図１６を用いて、操作端末１２の操作部１２１がユーザからクエリデータ１Ｄ４、原料フィルタデータ１Ｄ５を受け付けるためのクエリ登録画面１Ｇ１を説明する。図１６は、本実施形態におけるクエリ登録画面の構成図である。

クエリ登録画面１Ｇ１は、物性入力ペイン１Ｇ１０１と、原料フィルタ入力ペイン１Ｇ１０２と、ＯＫボタン１Ｇ１０３と、リセットボタン１Ｇ１０４を備える。この際、操作端末１２の外部出力装置１Ｈ１０７は、外部入力装置１Ｈ１０６からのデータを受け付けるためのクエリ登録画面１Ｇ１を表示する表示部（クエリ登録画面表示部）あるいは表示手段として機能する。これらの外部出力装置１Ｈ１０７、外部入力装置１Ｈ１０６は一体であっても別体であっても実施できる。

物性入力１Ｇ１０１には、クエリデータ１Ｄ４に対応する、光沢、流動性、曲げ剛性、破壊伸び、軟化温度の探索タイプとパラメータを登録する機能を備える。初期状態は何も設定されていない状態である。ユーザは、１つ以上の最大化、もしくは、最小化を含む要求の物性を設定する。

原料フィルタ入力ペイン１Ｇ１０２は、原料フィルタデータ１Ｄ５に対応する各原料の使用、不使用を登録する機能を備える。「○」が使用、「×」が不使用に対応しており、初期値はすべて「○」である。この記号部分を一度押下するたびに、「○」の場合は「×」、「×」の場合は「○」に変化する。

ユーザは、この物性入力１Ｇ１０１と入力ペイン１Ｇ１０２に入力しておいて、ＯＫボタン１Ｇ１０３を押下することで、計算サーバ１１のデータ管理部１１４に各種データを登録することができる。データの登録処理が完了した時点で、探索処理が行われることとなる。一方、新たな物性をはじめから入力したい場合は、リセットボタン１Ｇ１０４を押下することで、各種入力内容を初期状態はリセットされる。

図１７を用いて、操作端末１２の操作部１２１がユーザに物性の探索結果を提示するための物性表示画面１Ｇ２を説明する。図１７は、本実施形態における物性表示画面の構成図である。

物性表示画面１Ｇ２は、探索した物性を表示する物性表示ペイン１Ｇ２０１と、物性表示ペイン１Ｇ２０１で選択した候補の詳細な物性や組成比率を表示する詳細表示ペイン１Ｇ２０２と、原料組合せを表示する原料組合せ表示ボタン１Ｇ２０３と、戻るボタン１Ｇ２０４を備える。この際、操作端末１２の外部出力装置１Ｈ１０７は、探索部１１３の探索した物性を表示する表示部（物性表示部）として機能する。

物性表示ペイン１Ｇ２０１には、１つまたは複数の最大化もしくは最小化を設定した物性に関する多目的最適化を実行した結果得られる候補(パレート解)１Ｇ２０１ａの集合と、過去実験結果１Ｇ２０１ｂを表示する。ここで、過去実験結果とは、実験の各種データ（１Ｄ１、１Ｄ２、１Ｄ３）である。

図１７の例では、光沢と破壊伸びに関する候補(パレート解)やその付近の解と、特性が類似する過去実験結果が表示される。また、ユーザが点を選択した場合、その候補または過去実験結果に関する物性情報もしくはその概略がポップアップ１Ｇ２０１ｃに表示される。

なお、図１７では、特に２つの物性（「光沢」、「破壊伸び」）に関して最大化を指定した場合を示したため、グラフは２次元のプロット図となっている。

１つだけ最大化や最小化を指定した場合は、最良な候補付近の解を１次元のグラフとして表示する。

また、３つ以上最大化や最小化を指定した場合は、３次元表示したり、２次元グラフを指定した物性の組合せだけ並べて表示したりしてもよい。また、本実施形態では、最大化や最小化を指定した物性だけをグラフに表示するものとしたが、以下、以上、より大きい、より小さい、範囲などを指定した物性をグラフに表示してもよい。

詳細表示ペイン１Ｇ２０２は、前記のとおり、ユーザが物性表示ペイン１Ｇ２０１で選択した候補について、その詳細な物性（「光沢」、「流動性」、「曲げ剛性」、「破壊伸び」、「軟化温度」）と予測値（期待値）及び組成比率を探索結果物性データ１Ｄ７ならびに探索結果組成比率データ１Ｄ８に基づいてサブペイン（１Ｇ２０２ａ、１Ｇ２０２ｂ）に表示する。

その際、物性の予測結果のばらつき（分散を示すブレ具合）も表示することによって、単純な期待値としての候補のよさだけでなく、予測の確からしさを確認することができる。ばらつきの例として代表して分散として説明するが、他に平均、偏差、相関等を用いてもよい。

原料組合せ表示ボタン１Ｇ２０３を押下することで、ユーザが物性表示ペイン１Ｇ２０１で選択した候補に関するレシピ（原料組合せ）を表示する画面（原料組合せ表示画面１Ｇ３（後述））に遷移することができる。一方、戻るボタン１Ｇ２０４を押下することで、クエリ（要求物性）の設定に戻ることができる。

このようなユーザインターフェースを設けることによって、探索結果と過去実験結果を比較することができる。また、探索結果と過去実験結果に対応する物性とその予測値やばらつきを表示することができるため利便性が高くなる。

また、表示された探索結果や過去実験結果に対応する原料の組み合わせを表示することができるため、製品の特性のうち重視する特性を選択が容易となる。

図１８を用いて、操作端末１２の操作部１２１がユーザにレシピ（原料組合せ）を提示するための原料組合せ表示画面１Ｇ３を説明する。図１８は、本実施形態における原料組み合わせ表示画面の構成図である。

原料組合せ表示画面１Ｇ３は、探索部１１３の探索結果を表示する表示画面であって、コスト表示ペイン１Ｇ３０１、原料組合せ表示ペイン１Ｇ３０２、緩和具合表示ペイン１Ｇ３０３、レポート出力ボタン１Ｇ３０４、戻るボタン１Ｇ３０５を備える。この際、図２における操作端末１２の外部出力装置１Ｈ１０７は、図１に示す探索部１１３の探索結果を表示する表示部（探索結果表示部）として機能する。

緩和具合とは、自動緩和した範囲もしくは値、または、食い違いの範囲もしくは値である。この緩和具合を緩和具合表示ペイン１Ｇ３０３に、出力または自動で設定され、その範囲または値を表示する。

コスト表示ペイン１Ｇ３０１は、物性表示画面１Ｇ２で選択された候補について、使用原料数ごとのコスト（原料費）を探索結果レシピデータ１Ｄ９に基づき表示する。例えば、コスト表示ペイン１Ｇ３０１は、低コストとなる原料の組み合わせ（３種類利用〜６種類利用）に関する情報を表示する。この場合、６種類利用が、最小コストとなる。

原料組合せ表示ペイン１Ｇ３０２は、物性表示画面１Ｇ２で選択された候補について、使用原料数ごとの原料の組合せを探索結果レシピデータ１Ｄ９に基づき表示する。例えば、原料組合せ表示ペイン１Ｇ３０２は、「３種類利用」の場合、原料の配合量が「24」の原料「２」と、他の２種類の原料（図示せず）を組み合わせることを表示することになる。また、４種類利用の場合は、原料２と原料３と図示しない他の原料２種類を組み合わせるレシピである。

この際、図１に示す探索部１１３は、操作部１２１から、図７に示す原料の使用の有無を示す原料フィルタデータ１Ｄ５が入力された場合、原料のうち、原料フィルタデータ１Ｄ５で不使用が指定された原料を用いない組み合わせを特定する。

次に、特定された原料を用いない組み合わせを、組成食い違いパラメータ１Ｄ６で指定される条件の許容範囲内に属する原料の組み合わせの中から除外する。組成食い違いパラメータ１Ｄ６で指定される条件の許容範囲内に属する原料の組み合わせのうち、原料を用いない組み合わせが除外された原料の組み合わせを特定する。特定された原料の組み合わせを原料組合わせ表示ペイン１Ｇ３０２に表示させる。

緩和具合表示ペイン１Ｇ３０３は、物性表示画面１Ｇ２で選択された候補について、使用原料数ごとの組成比率の緩和具合を探索結果食い違いデータ１Ｄ１０に基づいて表示する。例えば、緩和具合表示ペイン１Ｇ３０３は、「３種類利用」の場合、「組成１」の組成比率の緩和具合が、「１．３％」であることを表示する。

レポート出力ボタン１Ｇ３０４を押下することで、ユーザが実験依頼を行うためのレポートを出力することができる。一方、別の候補を確認したい場合は、戻るボタン１Ｇ３０５を押下することで、物性表示画面１Ｇ２に戻ることができる。

なお、本実施形態では3種類〜6種類の原料を利用した場合に関する画面例を示したが、探索結果やユーザに要求に応じて増減することができる。ユーザの要求でなくとも入力された製品の特性やユーザが過去に入力した情報を基とした探索結果を表示することもできる。

このように、探索結果を利用した原料数ごとに表示することで、ユーザは単純に費用換算しづらい原料数を含めて比較することができるようになる。

なお、図１８の例では、使用原料数ごとの組成比率を表示していないが、必要に応じて併せて表示してもかまわない。

また、探索結果物性データ１Ｄ７、探索結果組成比率データ１Ｄ８、探索結果レシピデータ１Ｄ９、探索結果食い違いデータ１Ｄ１０の内容を探索部１１３の探索結果に合わせて、図１の操作部１２１の画面上に表示することもできる。すべての項目を表示する必要はなく、ユーザの設定に応じて表示項目を変更することができる。

図１７、図１８で説明した物性表示ペイン１Ｇ２０１、詳細表示ペイン１Ｇ２０２、コスト表示ペイン１Ｇ３０１、原料組合わせ表示ペイン１Ｇ３０２、緩和具合表示ペイン１Ｇ３０３等の各ユーザインターフェースはそれぞれ自由に組み合わせて表示することができる。また、必要に応じて表示ないペインがあってもよい。

以上に説明したように、本実施形態によれば、要求に合った特性を有する製品の組成または組成比率を特定した後に、異なる条件（例えば、コスト組成データ１Ｄ２で規定される組成と組成食い違いパラメータ１Ｄ６で規定される条件であって、クエリデータ１Ｄ４で規定される条件などを再度利用するなどして変更可能な条件を含む）を考慮（加味）して原料の組み合わせを探索するので、要求に合った特性を有する製品のレシピを特定することができる。

また、異なる制約条件を考慮した製品の設計支援が可能となる。さらに、考慮すべき原料の組成または組成比率に変更がない限り原料の種類が増減した場合でも、原料の組成または組成比率に対する予測モデルを再利用することができる。

要求に合った特性の一例として、製品として要求される物性であって、図６のクエリデータ１Ｄ４（特性要求情報）で規定される条件を満たすものをいう。

また、複数のユーザの過去の実験結果を登録しておくことで、クエリデータに記載した物性の観点で過去の実験結果をユーザ間で共有できるようになり、似たようなレシピで設計するといった状況を回避することができる。

また、レシピに対して、組成比率とその目標値との食い違いを示す緩和具合の評価を行っているので、ユーザは、緩和具合が少ないレシピを選択することができる。緩和具合が大きいところを選択して新しい配合の可能性を探したりすることができる。

これらは、本発明が所望の特性を満たす製品に対応する第一の制約条件を入力し、第一の制約条件に対応した原料の組み合わせを特定し、特定された原料の組み合わせに類似する特性に対応する第二の制約条件によって特定される原料の組み合わせを探索することによって、当初入力された制約条件とは異なる条件を複数探索する思想によって実現できる。

図１９を用いて、図４で説明したコスト組成データ１Ｄ２の変形例について説明する。図４と異なり図１９では、本実施形態における原料種類と量に対応する組成データの構成図である。

原料種類と量に対応する組成データ１Ｄ２ａは、原料の種類と量によって変化する組成を示すデータである。混合または化合される原料の種類１Ｄ２０１ａ、原料１の量１Ｄ２０２ａ、原料２の量１Ｄ２０３ａが示される。

原料を混合または化合する場合、組成によっては原料の量が増加量に対して線形増加せず非線形で増加する場合がある。この非線形で増加する関係を示す式が組成「１」の式１Ｄ２０４ａ等に示される。また、同様に組成「２」の式１Ｄ２０５ａから所定の組成「ｎ」の式１Ｄ２２２ａが示される。

ユーザがこの組成「１」の式１Ｄ２０４ａを選択することで、原料「１」と原料「２」をパラメータとするグラフを表示し、所定の原料の組み合わせに対する組成の量をユーザは知ることができる。

なお、この例のように組成が原料の種類と量に対して非線形である場合、第二段階目の探索は線形計画問題とはならないため、例えば遺伝的アルゴリズム等を用いることで達成される。

また、この例では、原料を２種類としたが、３種類以上の組み合わせを入力し、３次元のグラフ等で表示することもできる。表示方法はこれらに限定されることなく他の表現方法であってもよい。

このように複数種類の原料を混合または化合した場合の組成を示すことにより、所定の特性を有する原料の組み合わせをユーザは知ることができ、製品のレシピに必要な制約条件を入力することが容易となる。

本実施形態の一例を説明するならば、図１のデータ管理部１１４は、原料が有する組成または組成比率に関する原料組成情報（コスト組成データ１Ｄ２）を少なくとも管理対象として管理する管理手段として機能する。

図１の操作部１２１（外部入力装置１Ｈ１０６）は、設計対象が有する特性として要求される特性要求情報（図６のクエリデータ１Ｄ４）と、設計対象の組成又は組成比率について、当該目標値として許容される値の許容範囲を規定した組成パラメータ（図８の組成食い違いパラメータ１Ｄ６）とを少なくとも入力する入力手段として機能する。

図１の探索部１１３は、入力手段により入力された特性要求情報（図６のクエリデータ１Ｄ４）を基に原料組成情報（図４のコスト組成データ１Ｄ２）を処理し、特性要求情報（クエリデータ１Ｄ４）で指定される条件を満たす設計対象の組成又は組成比率を特定（図１５のステップ１Ｆ３０３）し、且つ特定された設計対象の組成または組成比率に対し、組成パラメータ（図８の組成食い違いパラメータ１Ｄ６）で指定される条件の許容範囲内に属する原料の組み合わせを特定（ステップ１Ｆ３０４）する処理手段として機能する。

図１の操作部１２１（外部出力装置１Ｈ１０７）は、処理手段（探索部１１３）の出力による情報を表示する表示手段として機能させることができる。処理手段（探索部１１３）は、原料の組み合わせを特定する際に用いる条件とは異なる条件の組み合わせ（原料の種類を）特定し、特定した異なる条件の組み合わせを表示手段（原料組合わせ表示画面１Ｇ３）に表示させる。これにより、所定の特性を有する製品の製造レシピの制約条件の入力を簡便にすることができる。

また、処理手段（探索部１１３）は、管理手段（データ管理部１１４）の管理対象として、原料に対するコストと原料が有する組成または組成比率に関するコスト組成情報（コスト組成データ１Ｄ２）が存在することを条件に、コスト組成情報を基に低コストとなる原料の組み合わせを特定し、特定された低コストとなる原料の組み合わせを表示手段（コスト表示ペイン１Ｇ３０１）に表示させる。低コストとなる原料の組み合わせが表示されるので、製品として、低コストとなる原料の組み合わせを判別することができる。

処理手段（探索部１１３）は、入力手段（操作部１２１）に、原料の使用の有無を示す原料フィルタ情報（図７の原料フィルタデータ１Ｄ５）が入力された場合、原料のうち、原料フィルタ情報で不使用が指定された原料を用いない組み合わせを特定し、特定された当該原料を用いない組み合わせを、組成パラメータで指定される条件の許容範囲内に属する原料の組み合わせの中から除外し、組成パラメータで指定される条件の許容範囲内に属する原料の組み合わせのうち、原料を用いない組み合わせが除外された原料の組み合わせを特定し、当該特定された原料の組み合わせを表示手段（図１８の原料組合せ表示ペイン１Ｇ３０２）に表示させる。所定の特性を有する製品に使用する原料の組み合わせが表示されるので、製品に使用する原料の組み合わせを確認することができる。

処理手段（探索部１１３）は、管理手段（データ管理部１１４）により管理される情報であって、設計対象とは異なる製品又は中間品の物性を示す指標に関する指標情報（図３の実験物性データ１Ｄ３）を基に、設計対象よりも過去に製造された製品又は中間品の物性を示す指標に関する指標情報（過去実験結果）を表示装置（図１７の物性表示ペイン１Ｇ２０１）に表示させる。過去の実績が表示されるので、この情報を、所定の特性を有する製品の製造レシピの制約条件を入力する際の参考にすることができる。

処理手段（探索部１１３）は、設計対象の組成又は組成比率を特定する過程で、設計対象の物性の予測値とそのばらつきを特定し、特定された設計対象の物性の予測値とそのばらつきを表示装置（図１７のサブペイン１Ｇ２０２ａ）に表示させる。設計対象の物性の予測値とそのばらつきを可視化することができ、可視化された情報を、所定の特性を有する製品の製造レシピの制約条件を入力する際の参考にすることができる。

処理手段（探索部１１３）は、特定された低コストとなる原料の組み合わせを基に、低コストとなる原料の組み合わせに属する原料の種類数をさらに特定し、特定された原料の種類数（図１２の探索結果食い違いデータ１Ｄ１０の種類数）を表示装置に表示させる。低コストとなる原料の組み合わせに属する原料の種類数を表示し、可視化する。

処理手段（探索部１１３）は、組成食い違いパラメータで指定される条件の許容範囲内に属する原料の組み合わせを特定できない場合、組成食い違いパラメータで指定される条件の許容範囲を段階的に緩和する。原料の組み合わせが特定できなくなるのを抑制し、処理を迅速化することができる。

処理手段（探索部１１３）は、特定された低コストとなる原料の組み合わせを基に、低コストとなる原料の組み合わせに対して設計対象の組成または組成比率の目標値との差を示す緩和具合（図１２の探索結果食い違いデータ１Ｄ１０の組成「１」〜組成「１０」）をさらに特定し、特定された緩和具合を表示装置（図１８の緩和具合表示ペイン１Ｇ３０３）に表示させる。緩和具合の情報が表示され、可視化されるので、この情報を所定の特性を有する製品の製造レシピの制約条件を入力する際の参考にすることができる。

処理手段（探索部１１３）は、組成食い違いパラメータで指定される条件が入力手段（外部入力装置１Ｈ１０６）により変更または追加された場合、変更または追加された条件を満たす原料の組み合わせを特定する。製造レシピの制約条件を入力ための条件が変更または追加された、変更または追加された条件を満たす原料の組み合わせを特定することができる。

１ 設計支援装置、１１ 計算サーバ、１２ 操作端末、１１１ データ登録部、１１２ 予測モデル構築部、１１３ 探索部、１１４ データ管理部、１２１ 操作部

Claims (15)

1. ２以上の原料を用いて作られる製品または中間品を設計対象とし、前記設計対象の設計を支援する設計支援装置であって、
   前記原料が有する組成または組成比率に関する原料組成情報を少なくとも管理対象として管理する管理手段と、
   前記設計対象が有する特性として要求される特性要求情報と、前記設計対象の組成または組成比率について、その目標値として許容される値の許容範囲を規定した組成パラメータとを少なくとも入力する入力手段と、
   前記入力手段により入力された前記特性要求情報を基に前記原料組成情報を処理して、前記特性要求情報で指定される条件を満たす前記設計対象の組成または組成比率を特定し、且つ
   前記特定された前記設計対象の組成または組成比率に対し、前記組成パラメータで指定される条件の許容範囲内に属する前記原料の組み合わせを特定する処理手段と、
   前記処理手段の出力による情報を表示する表示手段と、を有し、
   前記処理手段は、
   前記原料の組み合わせを特定する際に用いる条件とは異なる条件の組み合わせを特定し、前記特定された前記異なる条件の組み合わせを前記表示手段に表示させる
   ことを特徴とする設計支援装置。
2. 請求項１に記載の設計支援装置であって、
   前記処理手段は、
   前記管理手段の前記管理対象として、前記原料に対するコストと前記原料が有する組成または組成比率に関するコスト組成情報が存在することを条件に、前記コスト組成情報を基に低コストとなる原料の組み合わせを特定し、前記特定された前記低コストとなる原料の組み合わせを前記表示手段に表示させることを特徴とする設計支援装置。
3. 請求項１に記載の設計支援装置であって、
   前記処理手段は、
   前記入力手段に、前記原料の使用の有無を示す原料フィルタ情報が入力された場合、
   前記原料のうち、前記原料フィルタ情報で不使用が指定された原料を用いない組み合わせを特定し、当該特定された前記原料を用いない組み合わせを、前記組成パラメータで指定される条件の許容範囲内に属する前記原料の組み合わせの中から除外し、前記組成パラメータで指定される条件の許容範囲内に属する前記原料の組み合わせのうち、前記原料を用いない組み合わせが除外された前記原料の組み合わせを特定し、当該特定された前記原料の組み合わせを前記表示手段に表示させることを特徴とする設計支援装置。
4. 請求項１に記載の設計支援装置であって、
   前記処理手段は、
   前記管理手段により管理される情報であって、前記設計対象とは異なる製品または中間品の物性を示す指標に関する指標情報を基に、前記設計対象よりも過去に製造された製品または中間品の物性を示す指標に関する指標情報を前記表示手段に表示させることを特徴とする設計支援装置。
5. 請求項１に記載の設計支援装置であって、
   前記処理手段は、
   前記設計対象の組成または組成比率を特定する過程で、前記設計対象の物性の予測値とそのばらつきを特定し、前記特定された前記設計対象の物性の予測値とそのばらつきを前記表示手段に表示させることを特徴とする設計支援装置。
6. 請求項２に記載の設計支援装置であって、
   前記処理手段は、
   前記特定された前記低コストとなる原料の組み合わせを基に、前記低コストとなる原料の組み合わせに属する原料の種類数をさらに特定し、前記特定された前記原料の種類数を前記表示手段に表示させることを特徴とする設計支援装置。
7. 請求項１に記載の設計支援装置であって、
   前記処理手段は、
   前記組成パラメータで指定される条件の許容範囲内に属する前記原料の組み合わせを特定できない場合、前記組成パラメータで指定される条件の許容範囲を段階的に緩和することを特徴とする設計支援装置。
8. 請求項２に記載の設計支援装置であって、
   前記処理手段は、
   前記特定された前記低コストとなる原料の組み合わせを基に、前記低コストとなる原料の組み合わせに対して前記設計対象の組成又は組成比率の目標値との差を示す緩和具合をさらに特定し、前記特定された前記緩和具合を前記表示手段に表示させることを特徴とする設計支援装置。
9. 請求項１に記載の設計支援装置であって、
   前記処理手段は、
   前記組成パラメータで指定される条件が前記入力手段により変更または追加された場合、前記変更または前記追加された条件を満たす前記原料の組み合わせを特定することを特徴とする設計支援装置。
10. ２以上の原料を用いて作られる製品または中間品を設計対象とし、前記設計対象の設計を支援する設計支援方法であって、
    前記原料が有する組成または組成比率に関する原料組成情報を少なくとも管理対象として管理する管理ステップと、
    前記設計対象が有する特性として要求される特性要求情報と、前記設計対象の組成または組成比率について、その目標値として許容される値の許容範囲を規定した組成パラメータとを少なくとも入力する入力ステップと、
    前記入力ステップにより入力された前記特性要求情報を基に前記原料組成情報を処理して、前記特性要求情報で指定される条件を満たす前記設計対象の組成または組成比率を特定し、且つ前記特定された前記設計対象の組成または組成比率に対し、前記組成パラメータで指定される条件の許容範囲内に属する前記原料の組み合わせを特定する処理ステップと、
    前記処理ステップの出力による情報を表示する表示ステップと、を有し、
    前記処理ステップでは、
    前記原料の組み合わせを特定する際に用いる条件とは異なる条件の組み合わせを特定し、
    前記表示ステップでは、
    前記処理ステップで特定された前記異なる条件の組み合わせを表示することを特徴とする設計支援方法。
11. 請求項１０に記載の設計支援方法であって、
    前記処理ステップでは、
    前記管理ステップで管理される前記管理対象であって、前記原料に対するコストと前記原料が有する組成または組成比率に関するコスト組成情報を基に低コストとなる原料の組み合わせを特定し、
    前記表示ステップでは、
    前記処理ステップで特定された前記低コストとなる原料の組み合わせを表示することを特徴とする設計支援方法。
12. 請求項１０に記載の設計支援方法であって、
    前記処理ステップでは、
    前記入力ステップで、前記原料の使用の有無を示す原料フィルタ情報が入力された場合、前記原料のうち、前記原料フィルタ情報で不使用が指定された原料を用いない組み合わせを特定し、当該特定された前記原料を用いない組み合わせを、前記組成パラメータで指定される条件の許容範囲内に属する前記原料の組み合わせの中から除外し、前記組成パラメータで指定される条件の許容範囲内に属する前記原料の組み合わせのうち、前記原料を用いない組み合わせが除外された前記原料の組み合わせを特定し、
    前記表示ステップでは、
    前記処理ステップで特定された前記原料の組み合わせを表示することを特徴とする設計支援方法。
13. 請求項１０に記載の設計支援方法であって、
    前記処理ステップでは、
    前記管理ステップで管理される情報であって、前記設計対象とは異なる製品または中間品の物性を示す指標に関する指標情報を基に、前記設計対象よりも過去に製造された製品または中間品の物性を示す指標に関する指標情報を特定し、
    前記表示ステップでは、
    前記処理ステップで特定された指標情報であって、前記設計対象よりも過去に製造された製品または中間品の物性を示す指標に関する指標情報を表示することを特徴とする設計支援方法。
14. 請求項１０に記載の設計支援方法であって、
    前記処理ステップでは、
    前記設計対象の組成または組成比率を特定する過程で、前記設計対象の物性の予測値とそのばらつきを特定し、
    前記表示ステップでは、
    前記処理ステップで特定された前記設計対象の物性の予測値とそのばらつきを表示することを特徴とする設計支援方法。
15. 請求項１１に記載の設計支援方法であって、
    前記処理ステップでは、
    前記特定された前記低コストとなる原料の組み合わせを基に、前記低コストとなる原料の組み合わせに属する原料の種類数をさらに特定し、
    前記表示ステップでは、
    前記処理ステップで特定された前記原料の種類数を表示することを特徴とする設計支援方法。

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