JP2021002273A - コンピュータプログラム、情報処理装置、及び情報処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】成形品の形状及び材料粒子の種類に応じた適切な成形品の物性及び見積りを提案するためのコンピュータプログラム等を提供する。【解決手段】コンピュータプログラムは、熱可塑性樹脂発泡成形品の材料である熱可塑性樹脂発泡粒子の種類、前記熱可塑性樹脂発泡粒子を用いた熱可塑性樹脂発泡成形品の強度に関する情報、及び前記熱可塑性樹脂発泡成形品の形状を取得し、取得した前記種類、前記強度に関する情報、及び前記形状に基づき、製造される前記熱可塑性樹脂発泡成形品の物性に関する情報及び前記熱可塑性樹脂発泡成形品の製造に係る見積り額を出力する処理をコンピュータに実行させる。【選択図】図１

Description

本技術は、コンピュータプログラム、情報処理装置、及び情報処理方法に関する。

ポリプロピレン系樹脂発泡粒子、ポリスチレン系樹脂発泡粒子、ポリエチレン系樹脂発泡粒子等の熱可塑性樹脂発泡粒子（以降、単に発泡粒子または材料粒子とよぶ場合がある）を成形して得られる熱可塑性発泡樹脂成形品（以降、単に発泡成形品または成形品とよぶ場合がある）は、柔軟性、断熱性に優れる為、緩衝材、断熱材などの様々な用途に幅広く用いられる。例えば、機械的強度、耐熱性等に優れた性質から、自動車のバンパー芯材、側突パッド等に好適に用いられている。

熱可塑性発泡樹脂成形品の製造方法としては、熱可塑性樹脂発泡粒子を発泡ガスにて予備発泡させた発泡粒子を、金型内に充填し、水蒸気等の熱媒を導入して加熱融着させる型内発泡成形が知られている。型内発泡成形方法による発泡樹脂成形品の製造においては、一般的に、製造業者は、発注者から発泡樹脂成形品の希望の形状を受け付け、希望形状を満たす金型を作成し、作成した金型を用いて発泡樹脂成形品を製造する。製造業者は、発注者からの希望形状を満たす発泡成形品を成形することが可能な金型の作成に努める。特許文献１には、ポリプロピレン系樹脂粒子を用いた発泡成形品の融着率および表面美麗性の向上と共に、寸法保持も同時に向上させることが可能な型内発泡成形方法による発泡成形品の製造方法が開示されている。

特開２０１３−１４１８１７号公報

しかしながら、発注者が希望する形状には、金型にて発泡成形品を製造する場合の製造工程の難易度、製造工程を経て実際に得られる発泡成形品の強度等の物性等が考慮されていない場合が多いという問題がある。

本開示の目的は、成形品の形状及び材料粒子の種類に応じた適切な成形品の物性及び見積りを提案するためのコンピュータプログラム、情報処理装置、及び情報処理方法を提供することである。

本開示の一態様に係るコンピュータプログラムは、熱可塑性樹脂発泡成形品の材料である熱可塑性樹脂発泡粒子の種類、前記熱可塑性樹脂発泡粒子を用いた熱可塑性樹脂発泡成形品の強度に関する情報、及び前記熱可塑性樹脂発泡成形品の形状を取得し、取得した前記種類、前記強度に関する情報、及び前記形状に基づき、製造される前記熱可塑性樹脂発泡成形品の物性に関する情報及び前記熱可塑性樹脂発泡成形品の製造に係る見積り額を出力する処理をコンピュータに実行させる。

本開示の一態様に係る情報処理装置は、熱可塑性樹脂発泡成形品の材料である熱可塑性樹脂発泡粒子の種類、前記熱可塑性樹脂発泡粒子を用いた熱可塑性樹脂発泡成形品の強度に関する情報、及び前記熱可塑性樹脂発泡成形品の形状を取得する取得部と、取得した前記種類、前記強度に関する情報、及び前記形状に基づき、製造される前記熱可塑性樹脂発泡成形品の物性に関する情報及び前記熱可塑性樹脂発泡成形品の製造に係る見積り額を出力する出力部とを備える。

本開示の一態様に係る情報処理方法は、熱可塑性樹脂発泡成形品の材料である熱可塑性樹脂発泡粒子の種類、前記熱可塑性樹脂発泡粒子を用いた熱可塑性樹脂発泡成形品の強度に関する情報、及び前記熱可塑性樹脂発泡成形品の形状を取得し、取得した前記種類、前記強度に関する情報、及び前記形状に基づき、製造される前記熱可塑性樹脂発泡成形品の物性に関する情報及び前記熱可塑性樹脂発泡成形品の製造に係る見積り額を出力する。

上記構成によれば、成形品の形状及び材料粒子の種類に応じた適切な成形品の物性及び見積りを提案することができる。

本開示に係るコンピュータプログラム等にあっては、成形品の形状及び材料粒子の種類に応じた適切な成形品の物性及び見積りを提案することができる。

実施形態１における見積り提案システムの構成の概要を示す説明する概要図である。 見積り提案システムに含まれる第１端末装置の内部構成を示すブロック図である。 見積り提案システムに含まれる第２端末装置の内部構成を示すブロック図である。 見積り提案システムに含まれる情報処理装置の内部構成を示すブロック図である。 見積り条件ＤＢに記憶される情報の内容例を示す図である。 成形品ＤＢに記憶される情報の内容例を示す図である。 学習済みモデルの生成処理に関する説明図である。 情報処理装置の制御部に含まれる機能部を例示する機能ブロック図である。 見積り提案システムで実行される処理手順の一例を示すフローチャートである。 見積り提案システムで実行される処理手順の一例を示すフローチャートである。 第１端末装置の表示部に表示される画面例を示す図である。 第１端末装置の表示部に表示される画面例を示す図である。 第１端末装置の表示部に表示される画面例を示す図である。 第１端末装置の表示部に表示される画面例を示す図である。 第１端末装置の表示部に表示される画面例を示す図である。 第１端末装置の表示部に表示される画面例を示す図である。 実施形態２における見積り提案システムで実行される処理手順の一例を示すフローチャートである。 実施形態２における見積り提案システムで実行される処理手順の一例を示すフローチャートである。

以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて詳述する。
（実施形態の概要）

実施形態に係るコンピュータプログラムは、熱可塑性樹脂発泡成形品の材料である熱可塑性樹脂発泡粒子の種類、前記熱可塑性樹脂発泡粒子を用いた熱可塑性樹脂発泡成形品の強度に関する情報、及び前記熱可塑性樹脂発泡成形品の形状を取得し、取得した前記種類、前記強度に関する情報、及び前記形状に基づき、製造される前記熱可塑性樹脂発泡成形品の物性に関する情報及び前記熱可塑性樹脂発泡成形品の製造に係る見積り額を出力する処理をコンピュータに実行させる。

ここで、熱可塑性樹脂発泡粒子（以降、単に発泡粒子または材料粒子とよぶ場合がある）とは、例えばポリプロピレン系樹脂発泡粒子、ポリスチレン系樹脂発泡粒子、ポリエチレン系樹脂発泡粒子であり、ＰＰ（polypropylene ：ポリプロピレン）、ＰＥ（polyethylene：ポリエチレン）、ＰＳ（polystyrene：ポリスチレン）、ＰＳ−ＰＯ（Polystyrene−Polyolefin）共重合体等を含んでよい。
熱可塑性発泡樹脂成形品（以降、単に発泡成形品または成形品とよぶ場合がある）とは、熱可塑性樹脂発泡粒子を成形して得られる成形品である。
上記構成によれば、成形品の形状及び材料粒子の種類に応じた適切な成形品の物性及び見積りを提案することができる。

上述のコンピュータプログラムにおいて、前記熱可塑性樹脂発泡成形品の物性に関する情報は、前記熱可塑性樹脂発泡成形品の密度、静的圧縮強度、引張強度、引裂強度、曲げ強度、圧縮永久歪み、動的緩衝係数、熱伝導率、燃焼速度、及び収率の少なくともいずれか１つを含む構成であってよい。

上記構成によれば、成形品の物性に所定の内容が含まれるため、見積り情報の利用価値を高めることができる。

上述のコンピュータプログラムにおいて、前記形状を用いた前記熱可塑性樹脂発泡成形品の製造に関する難易度を特定し、特定した前記難易度に基づき追加費用を出力する構成であってよい。

上記構成によれば、追加費用の内容が含まれるため、見積り情報の利用価値を高めることができる。

上述のコンピュータプログラムにおいて、複数の形状を取得し、取得した各形状との相関関係に基づき前記難易度を特定する構成であってよい。

上記構成によれば、難易度の特定をコンピュータに実行させることが可能になる。

上述のコンピュータプログラムにおいて製造関係者から受け付けた複数の形状を用いた熱可塑性樹脂発泡成形品の製造に関する情報を取得し、取得した各形状を用いた熱可塑性樹脂発泡成形品の製造に関する情報に基づき前記難易度を特定する構成であってよい。

上記構成によれば、製造関係者から得られる情報に基づく難易度の特定をコンピュータに実行させることが可能になる。

上述のコンピュータプログラムにおいて、前記難易度が所定値以上である場合に、前記強度に関する情報又は前記形状の変更情報を出力する構成であってよい。

上記構成によれば、難易度に応じて変更情報が出力されるため、見積り情報の利用価値を高めることができる。

上述のコンピュータプログラムにおいて複数の熱可塑性樹脂発泡成形品の強度に関する情報又は熱可塑性樹脂発泡成形品の形状を取得し、取得した各熱可塑性樹脂発泡成形品の強度に関する情報又は各熱可塑性樹脂発泡成形品の形状に基づき前記変更情報を出力する構成であってよい。

上記構成によれば、変更情報の出力をコンピュータに実行させることが可能になる。

上述のコンピュータプログラムにおいて製造関係者から受け付けた複数の熱可塑性樹脂発泡成形品の強度に関する情報又は熱可塑性樹脂発泡成形品の形状を取得し、取得した各熱可塑性樹脂発泡成形品の強度に関する情報又は各熱可塑性樹脂発泡成形品の形状に基づき前記変更情報を出力する構成であってよい。

上記構成によれば、製造関係者から得られる情報に基づく変更情報の出力をコンピュータに実行させることが可能になる。

実施形態に係る情報処理装置は、熱可塑性樹脂発泡成形品の材料である熱可塑性樹脂発泡粒子の種類、前記熱可塑性樹脂発泡粒子を用いた熱可塑性樹脂発泡成形品の強度に関する情報、及び前記熱可塑性樹脂発泡成形品の形状を取得する取得部と、取得した前記種類、前記強度に関する情報、及び前記形状に基づき、製造される前記熱可塑性樹脂発泡成形品の物性に関する情報及び前記熱可塑性樹脂発泡成形品の製造に係る見積り額を出力する出力部とを備える。

上記構成によれば、成形品の形状及び材料粒子の種類に応じた適切な成形品の物性及び見積りを提案することができる。

実施形態に係る情報処理方法は、熱可塑性樹脂発泡成形品の材料である熱可塑性樹脂発泡粒子の種類、前記熱可塑性樹脂発泡粒子を用いた熱可塑性樹脂発泡成形品の強度に関する情報、及び前記熱可塑性樹脂発泡成形品の形状を取得し、取得した前記種類、前記強度に関する情報、及び前記形状に基づき、製造される前記熱可塑性樹脂発泡成形品の物性に関する情報及び前記熱可塑性樹脂発泡成形品の製造に係る見積り額を出力する。

上記構成によれば、成形品の形状及び材料粒子の種類に応じた適切な成形品の物性及び見積りを提案することができる。

以下、本発明をその実施の形態を示す図面を参照して具体的に説明する。

（実施形態１）
図１は、実施形態１における見積り提案システム１００の構成の概要を示す説明する概要図である。見積り提案システム１００は、発注者からの見積り内容を送信する製造業者の営業担当者の第１端末装置１、製造過程における情報を送信する製造関係者の第２端末装置２、及び成形品に関する情報を収集する情報処理装置３により実現される。各装置は、夫々ネットワークＮを介して情報を送受信することが可能である。ネットワークＮは、所謂インターネットである公衆通信網キャリア事業者が提供するキャリアネットワーク、無線通信ネットワーク等を含む。

第１端末装置１及び第２端末装置２は、様々の情報処理、情報の送受信が可能な汎用の情報処理装置であり、例えばスマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ等である。

情報処理装置３は様々の情報処理、情報の送受信が可能な情報処理装置であり、例えばサーバコンピュータ、パーソナルコンピュータ等である。情報処理装置３は、例えば成形品を製造管理する製造業者等により管理される。情報処理装置３は複数台設けられてもよいし、１台の情報処理装置内に設けられた複数の仮想マシンによって実現されてもよいし、クラウドサーバを用いて実現されてもよい。

図２は、見積り提案システム１００に含まれる第１端末装置１の内部構成を示すブロック図である。第１端末装置１は上述したように、スマートフォン等の通信機能を有するコンピュータを用いる。第１端末装置１は、制御部１０、記憶部１１、通信部１２、表示部１３、及び操作部１４を備える。

制御部１０は、一又は複数のＣＰＵ（Central Processing Unit ）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等を用いたプロセッサであり、内蔵するＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリを用いて各構成部を制御して処理を実行する。制御部１０は、プロセッサ、メモリ、記憶部１１、及び通信部１２を集積した１つのハードウェア（ＳｏＣ：System On a Chip）として構成されていてもよい。制御部１０は、記憶部１１に記憶されているプログラム１Ｐに基づく情報処理を実行する。

記憶部１１は、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリを用いる。記憶部１１は、プログラム１Ｐを記憶しているほか、制御部１０が参照する他のプログラム及びデータを記憶する。例えば、プログラム１Ｐは、見積り情報の作成のためのアプリケーションプログラムである。プログラム１Ｐは、制御部１０が通信部１２を介してネットワークＮ経由で外部装置からダウンロードして記憶部１１に記憶したものであってもよい。

通信部１２は、ネットワークＮへの通信接続を実現する通信モジュールである。通信部１２は、ネットワークカード、無線通信デバイス又はキャリア通信用モジュールを用いる。

表示部１３は、液晶パネル、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等のディスプレイ装置を用いる。操作部１４は、担当者の操作を受け付けるインタフェースであり、物理ボタン、ディスプレイ内蔵のタッチパネルデバイス等を用いる。操作部２４は、スピーカ及びマイクロフォン等を用い、マイクロフォンにて入力音声から操作内容を認識し、スピーカで出力する音声との対話形式で操作を受け付けてもよい。

図３は、見積り提案システム１００に含まれる第２端末装置２の内部構成を示すブロック図である。第２端末装置２は上述したように、パーソナルコンピュータ等の通信機能を有するコンピュータを用いる。第２端末装置２は、制御部２０、記憶部２１、通信部２２、表示部２３、及び操作部２４を備える。

制御部２０は、一又は複数のＣＰＵ、ＧＰＵ等を用いたプロセッサであり、内蔵するＲＯＭ及びＲＡＭ等のメモリを用いて各構成部を制御して処理を実行する。制御部２０は、記憶部２１に記憶されているプログラム２Ｐに基づく情報処理を実行する。

記憶部２１は、ハードディスク等の大容量記憶装置を用いる。記憶部２１は、プログラム２Ｐを記憶しているほか、制御部２０が参照する他のプログラム及びデータを記憶する。プログラム２Ｐは、制御部２０が通信部２２を介してネットワークＮ経由で外部装置からダウンロードして記憶部２１に記憶したものであってもよい。プログラム２Ｐは、制御部２０が図示しない読み取り部を介して可搬型記憶媒体２ａから読み取って記憶部２１に記憶したものであってもよい。プログラム２Ｐは、制御部２０が半導体メモリ２ｂから読み出したものであってもよい。

通信部２２は、ネットワークＮへの通信接続を実現する通信モジュールである。通信部２２は、ネットワークカード、無線通信デバイス又はキャリア通信用モジュールを用いる。

表示部２３は、液晶パネル、有機ＥＬディスプレイ等のディスプレイ装置を用いる。操作部２４は、担当者の操作を受け付けるインタフェースであり、キーボード及びポインティングデバイス等を用いる。操作部２４は、スピーカ及びマイクロフォン等を用い、マイクロフォンにて入力音声から操作内容を認識し、スピーカで出力する音声との対話形式で操作を受け付けてもよい。

図４は、見積り提案システム１００に含まれる情報処理装置３の内部構成を示すブロック図である。情報処理装置３は上述したように、サーバコンピュータを用いる。情報処理装置３は、制御部３０、記憶部３１、及び通信部３２を備える。

制御部３０は、一又は複数のＣＰＵ、ＧＰＵ等を用いたプロセッサであり、内蔵するＲＯＭ及びＲＡＭ等のメモリを用いて各構成部を制御して処理を実行する。制御部３０は、記憶部３１に記憶されている学習済みモデル３Ｍを含むプログラム３Ｐに基づく情報処理を実行する。

通信部３２は、通信に関する処理を行うための通信モジュールである。制御部３０は通信部３２により、ネットワークＮを介した通信が可能である。

記憶部３１は、ハードディスク等の大容量記憶装置を用いる。記憶部３１は、プログラム３Ｐ、学習済みモデル３Ｍを記憶するほか、制御部３０が参照する他のプログラム及びデータを記憶する。プログラム３Ｐ及び学習済みモデル３Ｍは、制御部３０が通信部３２を介してネットワークＮ経由で外部装置からダウンロードして記憶部３１に記憶したものであってもよい。プログラム３Ｐ及び学習済みモデル３Ｍは、制御部３０が図示しない読み取り部を介して可搬型記憶媒体３ａから読み取って記憶部３１に記憶したものであってもよい。プログラム３Ｐ及び学習済みモデル３Ｍは、制御部３０が半導体メモリ３ｂから読み出したものであってもよい。記憶部３１は、見積り条件ＤＢ（Data Base ：データベース）３１１、及び成形品ＤＢ３１２を記憶する。見積り条件ＤＢ３１１、及び成形品ＤＢ３１２は情報処理装置３に接続された外部の大容量記憶装置に記憶されていてもよい。

図５は、見積り条件ＤＢ３１１に記憶される情報の内容例を示す図である。情報処理装置３は、営業担当者の第１端末装置１にて発注者から受付けた見積り条件を示す情報を取得し、見積り条件ＤＢ３１１に記憶する。見積り条件ＤＢ３１１は、見積り条件を識別する見積り条件ＩＤに対応付けて、見積り条件に関する情報を記憶している。見積り条件に関する情報は、例えば材料粒子の物性、成形品の形状、重量公差、及び寸法公差等を含んでよい。材料粒子の物性は、材料粒子の種類、特殊性能、色、成形品密度、及び成形品体積等の情報を含んでよい。材料粒子の種類は、例えばＰＰ通常、ＰＰ高強度、ＰＥ、ＰＳ、ＰＳ−ＰＯ等を含む。特殊性能は、特殊な性能に関する情報を含み、例えば特殊性能なし、帯電防止、導電、銅害防止、難燃、及びカラー等を含む。成形品の形状は、発注者から得られるＣＡＤデータ等を含んでよい。重量公差及び寸法公差は、成形品の重量及び寸法に対する公差であり、例えば０から１００％の数値で記憶される。なお図５は一例であって、見積り条件ＤＢ３１１の記憶内容は限定されるものではない。

ここで、成形品密度とは、成形品の強度に関する情報を含む成形品物性に関する情報であり、材料粒子の種類、歪み割合、特殊性能、及び他の成形品物性等に基づき導出される。成形品物性は、例えば静的圧縮強度である。成形品物性は、引張強度、引裂強度、曲げ強度、圧縮永久歪み、動的緩衝係数、熱伝導率、難燃性能及び燃焼速度等が含まれてもよい。なお、成形品の強度に関する情報は、成形品密度に限られない。例えば材料粒子の発泡倍率等であってもよい。

図６は、成形品ＤＢ３１２に記憶される情報の内容例を示す図である。情報処理装置３は、製造関係者の第２端末装置２、外部装置等から成形品の製造に関する大量の情報を取得し成形品ＤＢ３１２に蓄積する。成形品ＤＢ３１２は、成形品を識別する成形品ＩＤに対応付けて、成形品の材料及び製造条件等の情報、製造過程に関する情報、成形品に関する情報、及び製造費用に関する情報等を記憶している。成形品の材料及び製造条件等の情報は、材料粒子の物性、成形品の形状、重量公差、及び寸法公差等を含んでよい。材料粒子の物性は、材料粒子の種類、特殊性能、色、成形品密度、及び成形品体積等の情報を含んでよい。製造過程に関する情報は、成形条件（例えば成形時圧力、時間等）、生産サイクル等の情報を含んでよい。成形品に関する情報は、成形品の物性に関する情報（静的圧縮強度、引張強度、引裂強度、曲げ強度、圧縮永久歪み、動的緩衝係数、熱伝導率、難燃性能、燃焼速度等）を含んでよい。成形品の物性に関する情報はさらに、成形品の収率、難易度、及び難易性構造部位等を含んでよい。難易度は、成形品の製造の難しさの指標であり、例えば１から５の５段階で示され、数値が大きい程製造難度が高いことを示す。難易性構造部位は、成形品の難易度を変化させる構造部位を示す情報である。費用に関する情報は、成形品の製造に係る費用に関する情報であり、例えば金型費用、成形費用、追加費用等を含んでよい。追加費用は、例えば成形品の難易度等に応じて、追加で必要となる費用である。なお図６は一例であって、成形品ＤＢ３１２の記憶内容は限定されるものではない。

図７は、学習済みモデル３Ｍの生成処理に関する説明図である。制御部３０は、図６に示したデータベース中の過去に大量に収集した教師データに基づき、学習済みモデル３Ｍを生成する。図７に基づき、学習済みモデル３Ｍの生成処理について説明する。

制御部３０は、学習済みモデル３Ｍとして、見積り条件に関する情報に応じた成形品の見積りに関する情報を学習する機械学習を行うことで、見積り条件に関する情報に関する情報を入力とし、成形品の見積りに関する情報を出力とする深層学習を含む機械学習の学習済みモデルを生成する。学習済みモデルは、例えばニューラルネットワークであり、ＣＮＮ（Convolution Neural Network）である。学習済みモデル３Ｍは、見積り条件に関する情報の入力を受け付ける入力層と、成形品の見積りに関する情報を出力する出力層と、見積り条件に関する情報の特徴量を抽出する中間層とを備える。

入力層は、見積り条件に関する情報の入力を受け付ける複数のニューロンを有し、入力された見積り条件に関する情報を中間層に受け渡す。中間層は、形状画像及び物性値の特徴量を抽出する複数のニューロンを有し、各種パラメータを用いて抽出された特徴量を出力層に受け渡す。例えば学習済みモデル３ＭがＣＮＮである場合、中間層は、入力層から入力された各画素の画素値を畳み込むコンボリューション層と、コンボリューション層で畳み込んだ画素値をマッピングするプーリング層とが交互に連結された構成を有し、対象物の画像領域の画素情報を圧縮しながら最終的に画像特徴量を抽出する。出力層は、成形品の見積りに関する情報を示す推定結果を出力する一又は複数のニューロンを有し、中間層から出力された特徴量に基づいて、成形品の見積りに関する情報を示す推定結果を出力する。

入力情報の見積り条件には、例えば成形品の形状の画像情報、成形品の材料粒子の物性に関する情報が含まれる。物性に関する情報は、例えば材料粒子の種類、特殊性能、色、成形品密度、及び成形品体積等を含んでよい。なおこの場合においては、材料粒子の物性に関する物性値はベクトル化して入力層に入力され、成形品の形状の画像情報は図示しない畳み込み層、コンボリューション層を介して入力層に入力される。入力情報にはさらに重量公差及び寸法公差が含まれてよい。

出力情報の成形品の見積りは、例えば当該見積り条件から得られる成形品の見積り額、見込み物性、難易度、及び難易性構造部位を含んでよい。なお、出力情報の内容毎に、複数の学習済みモデルが構築されてもよい。

学習済みモデル３Ｍの内容例が図７に示した例に限られないことは勿論である。見積り条件または見積りの内容に応じて適宜入力情報に応じた出力情報を出力するように学習されるとよい。

本実施の形態では学習済みモデル３ＭがＣＮＮであるものとして説明したが、学習済みモデル３ＭはＣＮＮに限定されず、ＣＮＮ以外のニューラルネットワークを用いてもよい。またニューラルネットワークを用いない強化学習モデル、サポートベクタマシン、回帰木等、他の学習アルゴリズムで構築された学習済みモデルであってよい。

制御部３０は、複数の見積り条件に関する情報と、各見積り条件における成形品の見積りに関する情報とが対応付けられた教師データを用いて、中間層における各種パラメータの学習を行う。例えば図７に示すように、教師データは、成形品の形状及び材料粒子の物性に関する情報に対し、成形品の見積り額、見込み物性、難易度、難易性構造部位に関する情報がラベル付けされたデータセットとして構築される。

制御部３０は、教師データである見積り条件に関する情報を入力層に入力し、中間層での演算処理を経て、出力層から成形品の見積りに関する情報を示す推定結果を取得する。制御部３０は、出力層から出力された推定結果を、教師データにおいて見積り条件に関する情報に対しラベル付けされた成形品の見積りに関する情報を示す情報、すなわち正解値と比較し、出力層からの出力値が正解値に近づくように、中間層での演算処理に用いる各種パラメータを最適化する。当該パラメータは、例えばニューロン間の重み、バイアス等である。各種パラメータの最適化の方法は特に限定されないが、例えば制御部３０は誤差逆伝播法を用いて各種パラメータの最適化を行う。制御部３０は、教師データに含まれる各見積り条件について上記の処理を行い、学習済みモデル３Ｍを生成する。

図８は、情報処理装置３の制御部３０に含まれる機能部を例示する機能ブロック図である。制御部３０は、記憶部３１に記憶してあるプログラム３Ｐを実行することにより、第１取得部３０１、前処理部３０２、第２取得部３０３、特定部３０４、見積り出力部３０５、代替見積り出力部３０６、第３取得部３０７、及び学習済みモデル３Ｍの各機能を実現する。

第１取得部３０１は、通信部３２を介して、第１端末装置１から受信した見積り条件を取得する。具体的には、第１端末装置１にて受け付けた見積り条件である、材料粒子の物性（材料粒子の種類、特殊性能、色、成形品密度、成形品体積等）、成形品の形状データ（ＣＡＤデータ）、重量公差、及び寸法公差を取得する。

前処理部３０２は、成形品の形状データを画像データに変換する前処理を行う。学習済みモデル３Ｍには、見積り条件である成形品の形状の画像情報及び材料粒子の物性値が入力情報として与えられる。制御部３０は、記憶部３１に記憶してあるプログラム３Ｐを実行、又は学習済みモデル３Ｍを構成する実体ファイルを読み出すことにより、学習済みモデル３Ｍとして機能する。学習済みモデル３Ｍは、見積り条件に応じて、見積りの推定結果を示す情報を、特定部３０４へ出力する。

第２取得部３０３は、通信部３２を介して、第２端末装置２から受信した製造情報を取得する。製造情報には、過去に製造された複数の形状を有する成形品の製造の難易度に関して、製造関係者等から収集される情報が含まれる。

特定部３０４は、学習済みモデル３Ｍから出力された推定結果、又は、推定結果及び第２取得部３０３にて受付けた製造情報を基に推定結果の補正を行い、成形品の難易度を特定し、該難易度を含む見積り情報を導出する。また特定部３０４は、成形品ＤＢ３１２の情報を読み出し、導出した見積りの難易度、難易性構造部位等に応じて必要となる追加費用を導出する。さらに特定部３０４は、難易度に基づき、代替見積り案（変更情報）を出力するか否かを判断する。

見積り出力部３０５は、通信部３２を介して、特定部３０４にて得られる見積り情報を第１端末装置１へ送信する。

代替見積り出力部３０６は、特定された難易度が所定値以上であった場合に、代替見積り案の情報を導出して第１端末装置１へ送信する。具体的には、代替見積り出力部３０６は、第３取得部で取得する成形品情報又は成形品ＤＢ３１２から読み出した情報と、第１取得部３０１で取得する見積り条件に基づき、新たな成形品の強度に関する情報、又は新たな成形品の形状を含む代替見積りを示す情報を出力する。例えば代替見積り出力部３０６は、見積り条件に含まれる成形品形状に関して、特定部３０４にて一の難易性構造部位を含むことにより難易度が４が導出された場合に、難易性構造部位に代替する構造部位で難易度を下げることが可能な構造部位を含む成形品形状を特定し、代替見積りとして導出する。

第３取得部３０７は、通信部３２を介して、製造関係者の第２端末装置２から受信した成形品情報を取得する。成形品情報には、成形品の形状又は強度に関する情報が含まれる。例えば、製造関係者は過去に製造に関係した、特定構造部位を含む成形品形状、又は特定構造部位の強度に関する情報と難易度とを対応付けて成形品情報として入力する。また、成形品ＤＢ３１２には過去に製造された大量の成形品の形状及び成形品の強度と難易度とが対応付けて記憶されている。代替見積り出力部３０６は、受付けた成形品情報又は成形品ＤＢ３１２の情報と、見積り条件に含まれる成形品の希望形状及び特定部にて特定される難易度とに基づいて、新たに導出される成形品の強度、又は成形品の形状を含む代替見積りを示す情報を出力する。代替見積りには、例えば低い難易度で製造が可能である見積り条件とは異なる強度の成形品情報、形状を一部変更した新たな成形品の形状の情報等が含まれる。

図９及び図１０は、見積り提案システム１００で実行される処理手順の一例を示すフローチャートである。第１端末装置１が、発注者から見積り条件を受け付けると、見積り提案システム１００では以下の処理が実行される。

第１端末装置１の制御部１０は、見積り条件を取得する（ステップＳ１０１）。制御部１０は、プログラム１Ｐに従ってアプリケーションを実行し、見積り条件の作成、見積り条件の入力を受け付けるための画面の画面情報を表示部１３に表示させ、担当者から見積り条件の入力を受け付ける。見積り条件には、成形品の材料粒子の種類、特殊性能、色、成形品密度、成形品体積、成形品形状、重量公差、及び寸法公差等が含まれる（図１５参照）。制御部１０は、取得した見積り条件を情報処理装置３に送信する（ステップＳ１０２）。

情報処理装置３の制御部３０は、見積り条件を取得する（ステップＳ２０１）。制御部３０は、取得した見積り条件を学習済みモデル３Ｍに与え（ステップＳ２０２）、学習済みモデル３Ｍから出力される出力情報を特定する（ステップＳ２０３）。

第２端末装置２の制御部２０は、製造関係者の操作を操作部２４により受け付け、製造情報を取得する（ステップＳ３０１）。制御部２０は、取得した製造情報を情報処理装置３に送信する（ステップＳ３０２）。情報処理装置３の制御部３０は、製造情報を取得する（ステップＳ２０４）。制御部３０は、製造情報に含まれる複数の成形品形状と、見積り条件の成形品形状との相関値に基づき、相関のある成形品形状を含む製造情報を特定する。制御部３０は、特定した製造情報に含まれる成形品形状に対応付けられる難易度を特定する。制御部３０は、見積り情報（学習済みモデル３Ｍからの出力情報）の難易度と、特定した製造情報の難易度とに基づき、学習済みモデル３Ｍからの出力情報の補正を行う。例えば制御部３０は、見積り情報と製造情報との難易度の平均値に基づき、補正後の難易度を導出する。この場合において、見積り情報と製造情報との相関値に基づき、平均値の算出に傾斜を加える補正係数を設定してもよい。

制御部３０は、特定された学習済みモデル３Ｍからの出力情報、及び製造情報を用いて補正を行った情報に基づき、難易度を特定し（ステップＳ２０５）、見積り情報を導出する（ステップＳ２０６）。見積り情報には、成形品の製造に係る見積り額、成形品の見込み物性、難易度、及び難易性構造部位の情報が含まれる。見積り額には、金型費用及び成形費用等が含まれる。成形品の見込み物性は、見積り条件から得られると予測される成形品に対する見込みの物性情報であり、例えば密度、静的圧縮強度、引張強度、引裂強度、曲げ強度、圧縮永久歪み、動的緩衝係数、熱伝導率、燃焼速度、及び収率等の見込み値を含む。

制御部３０は、成形品ＤＢ３１２を読み出し難易度に応じた追加費用を導出する（ステップＳ２０７）。制御部３０は、成形品ＤＢ３１２を参照し、見積り情報と蓄積される成形品データとに基づき追加費用を導出する。難易度は、様々な要因により変更され、製造難度に応じて追加費用が発生する。難易度は、例えば成形品形状、難易性構造部位、収率、生産サイクル等に応じて変化する。制御部３０は、難易度を決定付ける要因に基づき、追加費用を導出する。例えば制御部３０は、成形品ＤＢ３１２から見積り情報の難易性構造部位と相関値の高い難易性構造部位を含む成形品データを抽出し、当該成形品データに対応付けられる難易度及び追加費用を特定する。制御部３０は、特定した成形品データの難易度、難易度に基づく追加費用、及び見積り情報の難易度から見積り情報に要する追加費用を導出する。なお、追加費用の算出方法は一例である。追加費用は、成形品データに含まれる材料粒子物性、生産サイクル、成形品物性等の各種の情報、及び成形品データと見積り情報の相関値等の各種の情報を含んで導出されるとよい。制御部３０は、導出した追加費用を含む見積り情報を第１端末装置１へ送信する（ステップＳ１０３）。第１端末装置１の制御部１０は、見積り情報を受信し（ステップＳ１０３）、受信した見積り情報を表示部１３に表示させる（ステップＳ１０４）。

情報処理装置３の制御部３０は、特定した難易度が所定値以上であるか否かを判断する（ステップＳ２０９）。難易度が所定値を超えないと判断された場合（Ｓ２０９：ＮＯ）、制御部３０は処理を終了する。

一方、例えば見積り情報の難易度が４．５であった場合、難易度が所定値（例えば４）以上であると判断する。制御部３０は、難易度が所定値を超えると判断された場合（Ｓ２０９：ＹＥＳ）、成形品情報を取得し代替見積り情報を導出する。第２端末装置２の制御部２０は、製造関係者の操作を操作部２４により受け付け、成形品情報を取得する（ステップＳ３０３）。制御部２０は、取得した成形品情報を情報処理装置３に送信する（ステップＳ３０４）。

情報処理装置３の制御部３０は、成形品情報を取得する（ステップＳ２１０）。制御部３０は、成形品情報に含まれる複数の成形品形状又は成形品の強度に関する情報と、見積り情報の成形品形状又は成形品の強度に関する情報との相関値に基づき、相関のある成形品形状又は成形品の強度に関する情報を含む成形品情報を抽出する。制御部３０は、特定した成形品情報に対応付けられる難易度を特定する。制御部３０は、見積り情報の難易度及び特定した成形品情報の難易度を基に、難易度を変更することが可能な成形品形状又は成形品の強度に関する情報を含む成形品情報を特定する。例えば、見積り情報の難易度が４．５であった場合、制御部３０は、取得した複数の成形品情報を読み出し、難易度が４．５未満である成形品情報を抽出する。制御部３０は、抽出した成形品情報の成形品形状と見積りの成形品形状との相関値を算出する。制御部３０は、高い相関値を示す成形品情報を特定し、特定した成形品情報に含まれる成形品形状又は成形品の強度に関する情報を変更情報として特定する。制御部３０は、特定した成形品形状又は成形品の強度に関する情報を含む代替見積り情報を導出する（ステップＳ２１１）。制御部３０は、導出した代替見積り情報を第１端末装置へ送信する（ステップＳ２１２）。

第１端末装置１の制御部１０は、代替見積もり情報を受信し（ステップＳ１０５）、受信した代替見積り情報を表示部１３に表示させ（ステップＳ１０６）、一連の処理を終了する。

図１１から図１６は、第１端末装置１の表示部１３に表示される画面例を示す図である。図１１から図１４は、見積り条件を決定する際に行われる見積り条件作成のための画面の一例を示している。第１端末装置１の表示部１３には、プログラム２Ｐに基づき、見積り条件を作成するための情報を受け付ける情報を含む画面が表示される。

担当者は、初めに発注者から見積り内容を取得し、成形品の強度に関する情報である成形品密度を決定する。図１１に示す様に、見積り条件作成画面には、材料粒子の種類、特殊性能、色、及び物性情報の入力を受け付ける内容が含まれる。粒子情報は、「ＰＰ」「ＰＥ」等の選択可能な項目を含む入力ボタンとして示される。特殊性能は、「なし」「帯電防止」「導電」「銅害防止」「カラー」「難燃」等の選択可能な項目を含む入力ボタンとして示される。色は、「白」「黒」「ピンク」「青」「緑」「ベージュ」等の選択可能な項目を含む入力ボタンとして示される。色の選択項目の内容は、特殊性能の入力内容に応じて選択可能な表示項目が異なる構成であってよく、例えば特殊性能に「帯電防止」が入力された場合には「ピンク」のみが選択可能であってよい。物性情報は、複数の物性情報の入力を受け付ける内容を含み、物性内容及び物性値を含む。図１１の例では、第１物性情報から第３物性情報で示される３種類の物性情報が入力可能である。なお、入力される物性情報の種類数は３種類に限定されない。物性内容は、「静的圧縮強度」「引張強度」「引裂強度」「燃焼速度」「曲げ強度」「圧縮永久歪み」「動的緩衝係数」「熱伝導率」等の選択可能な項目を含む入力ボタンとして示される。物性値は、各物性内容に対する数値の入力を受け付ける内容が含まれ、例えば物性内容の入力に応じて物性値に適した単位が自動で表示されてよい。さらに、各物性の数値について、以上または以下が選択できても良い。

担当者により表示部１３に表示されている画面内でいずれかの入力ボタンの選択入力及び数値の入力が行なわれると、制御部１０は操作部１４を介して入力操作を認識してこれを受け付け、受け付けた入力情報を情報処理装置３に送信する。

図１２は、図１１の画面で、第１物性情報から第３物性情報に夫々物性内容及び数値が入力され表示される、推奨密度の算出結果の情報を含む画面の一例を示している。成形品密度に関しては、粒子種類、特殊性能、及び物性情報等に基づく推奨密度が予め決められている。情報処理装置３の制御部３０は、入力情報を取得し、入力情報に基づく推奨成形品密度の値を記憶しているデータベースから導出する。第１端末装置１の制御部１０は、導出された推奨成形品密度を含む表示画面情報を表示部１３に表示させる。図１２の例では、物性情報である所定数値の静的圧縮強度、引張強度、及び燃焼速度を満たす、推奨成形品密度を示す数値が夫々表示される。入力された物性内容及び物性値から導出される推奨密度が無い場合には「該当なし」等の情報が表示される。推奨密度の算出結果を基に、担当者は見積り条件に必要な成形品密度の値を決定する。

図１３は、図１１及び図１２の入力を受けて表示される見積り条件の作成を受け付ける情報を含む画面の他の例を示している。図１３は、図１１同様に材料粒子の種類、特殊性能、色の入力を受け付ける内容が含まれる。これらの情報は図１１の画面の入力内容を受けて自動で入力されてよい。さらに図１３では、図１２を基に決定された成形品密度の入力を受け付ける内容が含まれる。さらにまた物性内容の選択の入力を受け付ける内容が含まれる。なお、成形品密度が予め決定している場合には、図１３の画面から見積り条件の作成を受け付けるとよい。

担当者により表示部１３に表示される画面内でいずれかの入力ボタンの選択入力及び数値の入力が行われると、制御部１０は操作部１４を介して入力操作を認識してこれを受け付け、受け付けた入力情報を情報処理装置３に送信する。

図１４は、図１３の画面で、第１物性情報から第３物性情報に夫々物性内容が入力され表示される、各物性値の算出結果の情報を含む画面の一例を示している。図１３の画面で物性内容の選択項目の入力を受けると、各物性内容に応じた物性値の算出結果が表示される。物性値は、粒子種類、特殊性能、及び成形品密度に基づき決定される。情報処理装置３の制御部３０は、入力情報を取得し、入力情報に基づき各物性内容に応じた物性値を導出する。第１端末装置１の制御部１０は、導出された物性値を含む表示画面情報を表示部１３に表示させる。担当者は、導出された物性値を含む見積り条件の内容を参照し、見積り条件を決定する。

図１５は、見積り条件を入力するための見積り条件入力画面の一例を示している。図１５に示す様に、見積り条件入力画面には、図１１から図１４の画面例を基に決定された材料粒子の種類、特殊性能、色、及び成形品密度の入力を受け付ける内容が含まれる。さらに見積り条件入力画面には、成形品体積、成形品形状（ＣＡＤデータ等）、重量公差、及び寸法公差の入力を受け付ける内容が含まれる。

担当者により表示部１３に表示されている画面内でいずれかの入力ボタンの選択入力、データファイルの入力、及び数値の入力等が行われると、制御部１０は操作部１４を介して入力操作を認識して見積り条件を受け付け（Ｓ１０１）、受け付けた入力情報を情報処理装置３に送信する（Ｓ１０２）。

図１６は、見積りの導出結果を含む見積り結果画面の一例を示している。制御部１０は、見積り条件に応じた見積りの導出結果を含む情報を情報処理装置３から受信し、図１６に示す見積り結果画面を表示部１３に表示させる。見積り結果画面には、見積り番号、見積り価格、成形品の見込み物性、難易度、及び難易性構造部位等を示す情報が含まれる。成形品の見込み物性は、例えば見積り条件によって得られる成形品の物性情報に関する見込み情報であり、例えば、静的圧縮強度、引張強度、引裂強度、曲げ強度、圧縮永久歪み、動的緩衝係数、熱伝導率、燃焼速度、収率等の情報及びその物性値が含まれる。図１６の例では、難易性構造部位は、成形品の形状を示すＣＡＤデータ上に難易度を決定する部位を示す矩形枠で図示して示されている。なお、見積り結果に含まれる難易度が所定値以上である場合には、代替見積り案を表示させるための選択ボタンが含まれてよい。制御部１０は、選択ボタンの選択を受け付け、代替見積り案の情報を含む画面を表示部１３に表示させる。

このようにして、見積り提案システム１００では、発注者から得られる材料粒子物性及び成形品形状に応じて、蓄積された成形品データに基づいて適切な成形品の物性及び見積りを提案することができる。また、難易度に応じて材料粒子物性及び成形品形状に応じた代替見積り案が導出されるため、発注者は、一部強度を変更することで見積り額を下げることが可能な代替案や、当初形状データでは満たされない要求強度を得られる新たな代替形状データ等の情報を容易に得ることができる。

（実施形態２）
実施形態２では、見積り提案システム１００では製造関係者からの情報を取得することなく見積り情報及び代替見積り情報が導出される。実施形態２における見積り提案システム１００の構成は、見積り提案システム１００が実行する処理の詳細が異なる点以外、ハードウェア構成は実施形態１における構成と同様であるので、共通する構成については、同一の符号を付してその詳細な説明を省略する。

図１７及び図１８は、実施形態２における見積り提案システム１００で実行される処理手順の一例を示すフローチャートである。実施形態１の図９及び図１０と共通する処理については同一のステップ番号を付しその詳細な説明を省略する。第１端末装置１が、発注者から見積り条件を受け付けると、見積り提案システム１００では以下の処理が実行される。

第１端末装置１の制御部１０は、見積り条件を取得し（ステップＳ１０１）。取得した見積り条件を情報処理装置３に送信する（ステップＳ１０２）。

情報処理装置３の制御部３０は、見積り条件を取得する（ステップＳ２０１）。制御部３０は、取得した見積り条件を学習済みモデル３Ｍに与え（ステップＳ２０２）、学習済みモデル３Ｍから出力される出力情報を特定する（ステップＳ２０３）。

制御部３０は、成形品ＤＢ３１２を読み出し（ステップＳ２２１）、複数の成形品形状を取得する。制御部３０は、取得した各成形品形状と見積り条件の成形品形状との相関値を導出する（ステップＳ２２２）。制御部３０は、導出した相関値に基づき、相関関係の高い成形品形状を抽出する。制御部３０は、抽出した成形品形状に対応付けられる難易度を基に、見積り情報に含まれる難易度を特定し（ステップＳ２０５）、見積り情報を導出する（ステップＳ２０６）。制御部３０は、成形品ＤＢ３１２を読み出し難易度に応じた追加費用を導出する（ステップＳ２０７）。制御部３０は、導出した見積り情報を第１端末装置１へ送信する（ステップＳ２０８）。第１端末装置１の制御部１０は、見積り情報を受信し（ステップＳ１０３）、受信した見積り情報を表示部１３に表示させる（ステップＳ１０４）。

情報処理装置３の制御部３０は、特定した難易度が所定値（例えば難易度４）以上であるか否かを判断する（ステップＳ２０９）。難易度が所定値を超えないと判断された場合（Ｓ２０９：ＮＯ）、制御部３０は処理を終了する。

一方、難易度が所定値を超えると判断された場合（Ｓ２０９：ＹＥＳ）、制御部３０は、代替見積り情報を導出する。制御部３０は、成形品ＤＢ３１２を読み出し（ステップＳ２２４）、複数の成形品形状又は成形品の強度に関する情報及び対応付けられる難易度を取得する。制御部３０は、取得した各成形品形状又は各成形品の強度に関する情報及び難易度と、見積りの成形品形状又は成形品の強度に関する情報及び難易度との相関値を導出する（ステップＳ２２５）。制御部３０は、導出した相関値に基づき、難易度が異なる代替可能な成形品形状又は成形品の強度に関する情報を特定する。制御部３０は、特定した成形品形状又は成形品の強度に関する情報を含む代替見積り情報を導出する（ステップＳ２１１）。制御部３０は、導出した代替見積り情報を第１端末装置へ送信する（ステップＳ２１２）。

第１端末装置１の制御部１０は、代替見積もり情報を受信し（ステップＳ１０５）、受信した代替見積り情報を表示部１３に表示し（ステップＳ１０６）、一連の処理を終了する。

本実施形態によると、成形品ＤＢ３１２に蓄積されたビッグデータに基づき、見積り情報及び代替見積り情報の特定をコンピュータが実行するため、より容易に成形品の形状及び材料粒子の種類に応じた適切な成形品の物性及び見積りを提案することができる。

なお、上述のように開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。各実施例にて記載されている技術的特徴は互いに組み合わせることができ、本発明の範囲は、特許請求の範囲内での全ての変更及び特許請求の範囲と均等の範囲が含まれることが意図される。

１ 第１端末装置
２ 第２端末装置
３ 情報処理装置３
１０，２０，３０ 制御部
１１，２１，３１ 記憶部
１３，２３ 表示部
１Ｐ，２Ｐ，３Ｐ プログラム
３Ｍ 学習済みモデル
３１１見積り条件ＤＢ
３１２ 成形品ＤＢ

Claims (10)

1. 熱可塑性樹脂発泡成形品の材料である熱可塑性樹脂発泡粒子の種類、前記熱可塑性樹脂発泡粒子を用いた熱可塑性樹脂発泡成形品の強度に関する情報、及び前記熱可塑性樹脂発泡成形品の形状を取得し、
   取得した前記種類、前記強度に関する情報、及び前記形状に基づき、製造される前記熱可塑性樹脂発泡成形品の物性に関する情報及び前記熱可塑性樹脂発泡成形品の製造に係る見積り額を出力する
   処理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。
2. 前記熱可塑性樹脂発泡成形品の物性に関する情報は、前記熱可塑性樹脂発泡成形品の密度、静的圧縮強度、引張強度、引裂強度、曲げ強度、圧縮永久歪み、動的緩衝係数、熱伝導率、燃焼速度、及び収率の少なくともいずれか１つを含む
   請求項１に記載のコンピュータプログラム。
3. 前記形状を用いた前記熱可塑性樹脂発泡成形品の製造に関する難易度を特定し、
   特定した前記難易度に基づき追加費用を出力する
   請求項１又は請求項２に記載のコンピュータプログラム。
4. 複数の形状を取得し、
   取得した各形状との相関関係に基づき前記難易度を特定する
   請求項３に記載のコンピュータプログラム。
5. 製造関係者から受け付けた複数の形状を用いた熱可塑性樹脂発泡成形品の製造に関する情報を取得し、
   取得した各形状を用いた熱可塑性樹脂発泡成形品の製造に関する情報に基づき前記難易度を特定する
   請求項３又は請求項４に記載のコンピュータプログラム。
6. 前記難易度が所定値以上である場合に、前記強度に関する情報又は前記形状の変更情報を出力する
   請求項３から請求項５のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
7. 複数の熱可塑性樹脂発泡成形品の強度に関する情報又は熱可塑性樹脂発泡成形品の形状を取得し、
   取得した各熱可塑性樹脂発泡成形品の強度に関する情報又は各熱可塑性樹脂発泡成形品の形状に基づき前記変更情報を出力する
   請求項６に記載のコンピュータプログラム。
8. 製造関係者から受け付けた複数の熱可塑性樹脂発泡成形品の強度に関する情報又は熱可塑性樹脂発泡成形品の形状を取得し、
   取得した各熱可塑性樹脂発泡成形品の強度に関する情報又は各熱可塑性樹脂発泡成形品の形状に基づき前記変更情報を出力する
   請求項６又は請求項７に記載のコンピュータプログラム。
9. 熱可塑性樹脂発泡成形品の材料である熱可塑性樹脂発泡粒子の種類、前記熱可塑性樹脂発泡粒子を用いた熱可塑性樹脂発泡成形品の強度に関する情報、及び前記熱可塑性樹脂発泡成形品の形状を取得する取得部と、
   取得した前記種類、前記強度に関する情報、及び前記形状に基づき、製造される前記熱可塑性樹脂発泡成形品の物性に関する情報及び前記熱可塑性樹脂発泡成形品の製造に係る見積り額を出力する出力部と
   を備える情報処理装置。
10. 熱可塑性樹脂発泡成形品の材料である熱可塑性樹脂発泡粒子の種類、前記熱可塑性樹脂発泡粒子を用いた熱可塑性樹脂発泡成形品の強度に関する情報、及び前記熱可塑性樹脂発泡成形品の形状を取得し、
    取得した前記種類、前記強度に関する情報、及び前記形状に基づき、製造される前記熱可塑性樹脂発泡成形品の物性に関する情報及び前記熱可塑性樹脂発泡成形品の製造に係る見積り額を出力する
    情報処理方法。

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