JP2021181940A - 情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラム Download PDF

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Abstract

【課題】材料分析を効率的に行うことができる情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供する。【解決手段】サーバ１４は、ユーザ端末から送信された、材料に関する材料データを受信する。また、サーバ１４は、受信した材料データに対して１以上の分析手法による分析を行い、分析結果を表す分析結果データを取得する。そして、サーバ１４は、取得した分析結果データを、ユーザ端末へ送信する。【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。
材料内部の情報を取得するためには様々な分析手法が用いられる。例えば、ラマン分光法を用いた特定の材料の分析手法が知られている（例えば、非特許文献１を参照）。また、放射光による特定の材料の分析手法が知られている（例えば、非特許文献２を参照）。また、Ｘ線吸収分光法による分析手法（例えば、非特許文献３を参照）が知られている。
高谷ほか、「ラマン分光法を用いたアクリル系上塗り材の劣化指標」、Journal of the Society of Materials Science, Japan, Vol.68, No.10, pp.779-784, Oct.2019 奥田浩司、「放射光によるMg 基LPSO 合金の相変態過程の研究」、軽金属 第69 巻 第4 号 （2019），211-216 太田俊明、「X線吸収分光法─XAFSとその応用」、アイピーシー、２００２年
ある特定の材料の性質等を知るためには、その材料に対して複数の分析手法による分析を行う必要がある。材料に対して複数の分析手法による分析が行われ、それら複数の分析結果によってその材料の性質が判明する。
しかし、上記非特許文献１〜３に開示されているような複数の分析手法の各々を用いて材料の分析を試みる場合には、膨大な手間と時間がかかる。また、例えば、分析対象の材料が複数存在する場合又は１つの材料に対して複数のサンプルが存在する場合、それらの複数の材料の各々に対しても各分析手法を用いた分析を実施する必要があり、その手間と時間は膨大なものとなる。
このため、上記非特許文献１〜３に開示されているような分析手法を従来のように実施したのでは、材料分析を効率的に行うことができない、という課題がある。
本発明は、上記事実を考慮し、材料分析を効率的に行うことができる情報処理装置、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。
請求項１に記載の情報処理装置は、ユーザ端末から送信された、材料に関する材料データを受信する受信部と、前記受信部により受信された前記材料データに対して１以上の分析手法による分析を行い、分析結果を表す分析結果データを取得する分析部と、前記分析部によって取得された前記分析結果データを、前記ユーザ端末へ送信する送信部と、を含む情報処理装置である。
情報処理装置は、ユーザ端末から送信された、材料に関する材料データを受信する。なお、材料データとは、材料に対して何らかの計測を行った場合に得られるデータである。そして、情報処理装置は、受信された材料データに対して１以上の分析手法による分析を行い、分析結果を表す分析結果データを取得する。そして、情報処理装置は、取得された分析結果データを、ユーザ端末へ送信する。これにより、材料データに対して１以上の分析手法による分析が情報処理装置上で自動的に行われるため、材料分析を効率的に行うことができる。より詳細には、ユーザは自らが材料分析を行うことなく材料分析の結果を効率的に得ることができる。
請求項２に記載の情報処理装置は、データベースを更に備え、前記分析部は、前記材料データと前記分析結果データとを対応付けて前記データベースへ格納する。
請求項３に記載の情報処理装置の前記分析部は、前記材料データに対して分析を行う際に、前記材料データの値又は種類に応じて１以上の分析手法から対象の分析手法を選択し、選択した前記対象の分析手法を用いて前記材料データの分析を行う。
請求項４に記載の情報処理装置の前記データベースには、分析手法毎の前記材料データと前記分析結果データとが対応付けられて格納される。これにより、分析対象の材料の種類が複数存在する場合又は１つの材料に対して複数のサンプルが存在する場合であっても、データベースに各種のデータが格納されるため、材料分析を効率的に行うことができる。
請求項５に記載の情報処理装置は、複数のユーザ端末と、情報処理装置と、前記複数のユーザ端末毎に設けられたデータベースとを備える情報処理システムにおける情報処理装置であって、前記ユーザ端末から送信された、材料に関する材料データと前記ユーザ端末を識別するためのユーザＩＤとを受信し、受信した前記材料データに対して１以上の分析手法による分析を行い、分析結果を表す分析結果データを取得し、前記分析結果データを、受信した前記ユーザＩＤに対応する前記ユーザ端末へ送信し、受信した前記材料データと前記分析結果データとを対応付けて、受信した前記ユーザＩＤに対応する前記データベースへ格納する、情報処理装置である。請求項５に記載の情報処理装置によれば、ユーザ端末毎にデータベースが設けられているため、適切に情報管理をすることができる。
請求項６に記載の情報処理装置は、複数のユーザ端末と、前記複数のユーザ端末毎に設けられた情報処理装置とを備える情報処理システムにおける情報処理装置であって、前記複数のユーザ端末のうちの特定のユーザ端末から送信された、材料に関する材料データを受信し、受信した前記材料データに対して１以上の分析手法による分析を行い、分析結果を表す分析結果データを取得し、前記分析結果データを、前記特定のユーザ端末へ送信し、受信した前記材料データと前記分析結果データとを対応付けて、前記情報処理装置が備えるデータベースへ格納する、情報処理装置である。請求項６に記載の情報処理装置によれば、ユーザ端末毎にサーバが設けられているため、材料分析の処理を高速化させることができる。
請求項７に記載の情報処理方法は、ユーザ端末から送信された、材料に関する材料データを受信し、受信された前記材料データに対して１以上の分析手法による分析を行い、分析結果を表す分析結果データを取得し、取得された前記分析結果データを、前記ユーザ端末へ送信する、処理をコンピュータが実行する情報処理方法である。
請求項８に記載の情報処理プログラムは、ユーザ端末から送信された、材料に関する材料データを受信し、受信された前記材料データに対して１以上の分析手法による分析を行い、分析結果を表す分析結果データを取得し、取得された前記分析結果データを、前記ユーザ端末へ送信する、処理をコンピュータに実行させるための情報処理プログラムである。
以上説明したように本発明によれば、材料分析を効率的に行うことができる、という効果がある。
本実施形態に係る情報処理システムの概略ブロック図である。 本実施形態に係る材料データと分析結果データとを説明するための図である。 本実施形態の材料データのデータ形式の一例である。 本実施形態のサーバの動作の概要を説明するための図である。 本実施形態の分析手法記憶部に格納されるデータの一例である。 本実施形態のデータベースに格納されるデータの一例である。 分析結果データの一例を示す図である。 本実施形態に係るユーザ端末及びサーバのコンピュータの構成例を示す図である。 実施形態に係る情報処理装置で行われる処理の一例を示すフローチャートである。 実施形態の変形例を示す図である。 実施形態の変形例を示す図である。
＜実施形態＞
複数の分析手法を用いて材料の分析を行う場合には、膨大な手間と時間がかかる。また、例えば、分析対象の材料が複数存在する場合又は１つの材料に対して複数のサンプルが存在する場合、それらの複数の材料の各々に対しても各分析手法を用いた分析を実施する必要があり、その手間と時間は膨大なものとなる。
そこで、本実施形態では、ユーザが操作する端末であるユーザ端末を介して材料に関するデータ（以下、単に「材料データ」という。）をクラウド上のサーバへ送信する。そして、サーバは受信した材料データに基づいて材料分析を行い、その分析結果のデータ（以下、単に「分析結果データ」という。）をユーザ端末へ送信する。ユーザ端末を操作するユーザは、サーバから送信された分析結果データを得る。これにより、ユーザは、材料データに対する分析結果データを効率的に得ることができる。
なお、サーバは、材料データと分析結果データとの組み合わせを適切な形式でデータベースへ格納する。このためサーバのデータベースには整理されたデータが格納される。これにより、材料分析を効率的に行うことができる。
以下、図面を用いて実施形態の情報処理システムについて説明する。
図１は、実施形態に係る情報処理システム１０の機能構成の一例を示すブロック図である。情報処理システム１０は、図１に示されるように、複数のユーザ端末１２Ａ，１２Ｂ，・・・，１２Ｚと、情報処理装置の一例であるサーバ１４と、複数の記憶装置１６Ａ，１６Ｂ，・・・，１６Ｚとを備える。複数のユーザ端末１２Ａ，１２Ｂ，・・・，１２Ｚとサーバ１４とは、例えば、インターネット等のネットワーク１３を介して接続される。また、サーバ１４と複数の記憶装置１６Ａ，１６Ｂ，・・・，１６Ｚとは、例えば、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）又はインターネット等のネットワークを介して接続される。なお、以下では、１つのユーザ端末を指し示す場合には、単に、ユーザ端末１２と称する。また、１つの記憶装置を指し示す場合には、単に、記憶装置１６と称する。
（ユーザ端末）
複数のユーザ端末１２Ａ，１２Ｂ，・・・，１２Ｚの各々は、複数の異なるユーザによって操作される。ユーザは、自身が分析したい材料の材料データを、自身が操作するユーザ端末１２へ入力する。そして、ユーザは、その材料データを後述するサーバ１４へ送信するようにユーザ端末１２を操作する。ユーザ端末１２は、ユーザから入力された材料データを、ネットワーク１３を介してサーバ１４へ送信する。
なお、本実施形態の材料データは、材料に対して何らかの計測を行った場合に得られるデータである。例えば、材料に対してＸ線小角散乱（Small-Angle X-ray Scattering: SAXS）法を適用し、材料を構成する粒子の粒径分布等を得たい場合には、SAXS法による計測によって得られるデータが材料データである。
図２は、材料データと分析結果データとを説明するための図である。図２に示されるように、例えば、SAXS法による計測によって得られる材料データ３０は、散乱角度ｘと散乱強度ｙとのペアである。ユーザ端末から図２に示されるような材料データ３０が、後述するサーバ１４へ送信されると、サーバ１４は材料データ３０に基づきSAXS法による分析を行い、分析結果データ３２を得る。この分析結果データ３２は、図２に示されるように、材料に含まれる粒子の粒径とその粒径の粒子の存在比率とのペアである。そして、サーバ１４は、分析結果データ３２をユーザ端末１２へ送信し、ユーザは分析結果データ３２を確認する。
図３に、材料データ３０のデータ形式の一例を示す。図３に示されるように、材料データ３０は、SAXS法による計測によって得られるデータである。このため、材料データ３０は、散乱角度と散乱強度とその他のデータとが対応付けられている。
なお、図２及び図３は、SAXS法による計測によって得られる材料データ３０及びその分析結果データ３２の例である。分析手法の種類によって材料データ及び分析結果データは異なるものとなる。
例えば、材料に対してX線回折（X‐ray diffraction: XRD）法を適用する場合には、材料データは回折角度と回折X線強度との組み合わせであり、分析結果データはピーク位置に対応する回折角度及びその半値幅等である。また、材料から得られた画像データを用いる分析法を採用する場合には、材料データは２次元の画像データとなり、分析結果データはその画像データを分析することにより得られるデータである。
複数のユーザ端末１２Ａ，１２Ｂ，・・・，１２Ｚの各々は、このような材料データをサーバ１４へ送信する。
（記憶装置）
複数の記憶装置１６Ａ，１６Ｂ，・・・，１６Ｚの各々は、複数のユーザ端末毎に設けられている。具体的には、ユーザ端末１２Ａに対して記憶装置１６Ａが設けられており、ユーザ端末１２Ｂに対して記憶装置１６Ｂが設けられており、ユーザ端末Ｚに対して記憶装置１６Ｚが設けられている。
図１に示されるように、記憶装置１６Ａは、分析手法記憶部１６０Ａとデータベース１６２Ａとを備える。また、記憶装置１６Ｂは、分析手法記憶部１６０Ｂとデータベース１６２Ｂとを備える。また、記憶装置１６Ｚは、分析手法記憶部１６０Ｚとデータベース１６２Ｚとを備える。なお、以下では、１つの分析手法記憶部又はデータベースを指し示す場合には、Ａ，Ｂ・・・，Ｚを付与せずに、単に、分析手法記憶部１６０又はデータベース１６２と称する。
後述するサーバ１４は、材料データが送信されたユーザ端末１２に対応する記憶装置１６の分析手法記憶部１６０から１以上の分析手法を選択する。サーバ１４は、選択した分析手法によって材料データを分析して、分析結果データを得る。そして、サーバ１４は、材料データが送信されたユーザ端末１２に対応する記憶装置１６のデータベース１６２へ、材料データと分析結果データとを格納する。詳細については後述する。
（サーバ）
サーバ１４は、図１に示されるように、受信部１４０と、分析部１４２と、送信部１４４とを備えている。
受信部１４０は、ユーザ端末１２から送信された、ユーザ端末を識別するためのユーザＩＤと、材料データと、分析手法を識別するための分析手法ＩＤとを受信する。なお、サーバ１４から送信される材料データは複数であってもよい。
本実施形態のサーバ１４は、複数の分析手法を用いて材料データを分析し、それらの分析手法により得られた分析結果データをユーザ端末１２へ出力する。図４に、本実施形態のサーバ１４の機能を説明するための図を示す。
図４に示されるように、本実施形態のサーバ１４は、例えば、XRD法、SAXS法、任意の画像分析法、赤外分光（Infrared Spectroscopy: IR）法、及び質量分析（Mass spectrometry: MS）法等のうちの１以上の分析手法により、ユーザ端末１２から送信された材料データを分析し、分析結果データを得る。
図４の例では、材料のサンプルの識別情報を表すサンプルＩＤ「0001」「0002」「0003」「0004」「0005」の材料データが、ユーザ端末１２から送信されたことが示されている。
ここで、サンプルＩＤ「0001」の材料データは、XRD法、SAXS法、及び画像分析法により分析が予定されているデータであり、各分析法に応じた計測により得られたデータである。また、サンプルＩＤ「0002」の材料データは、XRD法及び画像分析法により分析が予定されているデータであり、それらの各分析法のための計測により得られたデータである。サンプルＩＤ「0003」の材料データは、XRD法及びSAXS法により分析が予定されているデータであり、それらの各分析法のための計測により得られたデータである。サンプルＩＤ「0004」及び「0005」の材料データは、IR法及びMS法により分析が予定されているデータであり、それらの各分析法のための計測により得られたデータである。
図４に示されるようなサンプルＩＤ「0001」「0002」「0003」「0004」「0005」の材料データが、ユーザ端末１２からサーバ１４へ送信されると、サーバ１４は各材料データに応じた分析を行い、各材料データに対する分析結果データを得る。そして、サーバ１４は、図４に示されるように、例えば、テーブル形式Ｄで分析結果データを、後述するデータベース１６２に格納する。
図４の例では、サンプルＩＤ「0001」の材料データに対して、材料データの識別情報であるサンプルＩＤ「0001」と、XRD法による分析結果データが含まれる「0001_XRD」、SAXS法による分析結果データが含まれる「0001_SAXS」、及び画像分析法による分析結果データが含まれる「0001_SAXS」とが対応付けられている。
また、図４に示されるように、その他のサンプルＩＤの材料データに対しても、各材料データに応じた分析結果データと、サンプルＩＤとが対応付けられる。なお、例えば、ユーザは、後日データベース１６２を検索することにより、所定のサンプルの材料データに対応する分析結果データを閲覧することができる。
このため、分析部１４２は、受信部１４０により受信された材料データに対して１以上の分析手法による分析を行う。具体的には、分析部１４２は、記憶装置１６の分析手法記憶部１６０に格納されている複数の分析手法から分析手法を選択する。この場合、分析部１４２は、ユーザ端末１２から送信されたユーザＩＤに応じて、材料データを送信したユーザ端末１２に対応する記憶装置１６を選択する。例えば、分析部１４２は、ユーザ端末１２Ａから材料データが送信された場合には、記憶装置１６Ａを選択する。そして、分析部１４２は、記憶装置１６Ａの分析手法記憶部１６０Ａに記憶された分析手法の中から、ユーザ端末１２Ａから送信された分析手法ＩＤに応じた分析手法を選択する。
分析手法記憶部１６０には、複数の分析手法に応じたプログラム等が格納されている。図５は、分析手法記憶部１６０に格納されるデータ形式の一例である。図５に示されるように、分析手法記憶部１６０には、例えば、分析手法の識別情報を表す分析手法ＩＤと、当該分析手法のプログラム等とが対応付けられて格納される。
そして、分析部１４２は、選択した対象の分析手法のプログラムを用いて材料データの分析を行う。これにより、例えば、分析部１４２による分析により図２に示されるような分析結果データ３２が得られる。
送信部１４４は、分析部１４２により得られた分析結果データをユーザ端末１２に送信する。具体的には、送信部１４４は、受信部１４０により受信したユーザＩＤに対応するユーザ端末１２へ分析結果データを送信する。例えば、送信部１４４は、ユーザＩＤがユーザ端末１２Ａを表す場合には、ユーザ端末１２Ａへ分析結果データを送信する。
また、分析部１４２は、図６に示されるように、分析手法毎の材料データと分析結果データとを対応付けてデータベース１６２へ格納する。なお、データベース１６２はユーザ毎に予め設置されている。このため、分析部１４２は、受信部１４０により受信した材料データと分析結果データとを対応付けて、受信部１４０により受信したユーザＩＤに対応するデータベース１６２へ格納する。例えば、ユーザＩＤがユーザ端末１２Ａを表す場合には、ユーザ端末１２Ａに対応する記憶装置１６Ａのデータベース１６２Ａへ各データを格納する。
データベース１６２には、図６に示されるように、材料データと分析結果データとが対応付けられて格納されている。図６のデータ「0001_SAXS」は、上記図４に示されるデータ「0001_SAXS」のデータ構造の一例である。
図６に示されるデータのうち、「key1」「key2」は、材料データ又は分析結果データを検索するための検索キーである。材料データと分析結果データとが対応付けてデータベース１６２にデータを格納することにより、ユーザは、ユーザ端末１２を操作することによりデータベース１６２から自らが欲するデータを検索し、閲覧することができる。
例えば、ユーザはユーザ端末１２を操作し、図６に示される「key1」を「raw」と設定し「key2」を「intensity」と設定してデータベース１６２を検索することにより、材料データのうちの「散乱強度」を閲覧することができる。
また、例えば、ユーザはユーザ端末１２を操作し、図６に示される「key1」を「analyzed」と設定し、「key2」を「r」と設定してデータベース１６２を検索することにより、分析結果データのうちの「粒径範囲」を閲覧することができる。
また、例えば、ユーザはユーザ端末１２を操作し、図６に示される「key1」を「pred」と設定し、「key2」を「r_average」と設定してデータベース１６２を検索することにより、分析結果データのうちの「平均粒径」を閲覧することができる。
このように、データベース１６２には、材料データ及び分析結果データが整理されて格納されているため、ユーザは自らが欲するデータを簡易かつ即時に閲覧することができる。
更に、データベース１６２には、ユーザ端末１２から送信された過去の材料データ及び過去の分析結果データも格納される。このため、ユーザは、過去のデータと今回分析したデータとを簡易かつ即時に閲覧することもできる。例えば、図７に示されるように、ａ日に分析されたある材料の分析結果データＡと、ｂ日に分析された他の材料の分析結果データＢと、ｃ日に分析された他の材料の分析結果データＣとを一つのグラフに表示させることもできる。
これにより、分析対象の材料の種類が複数存在する場合、又は１つの材料に対して複数のサンプルが存在する場合であっても、材料分析を効率的に行うことができる。
複数のユーザ端末１２Ａ，１２Ｂ，・・・，１２Ｚ、サーバ１４、及び複数の記憶装置１６Ａ，１６Ｂ，・・・，１６Ｚは、例えば、図８に示すようなコンピュータ５０よって実現することができる。複数のユーザ端末１２Ａ，１２Ｂ，・・・，１２Ｚ、サーバ１４、及び複数の記憶装置１６Ａ，１６Ｂ，・・・，１６Ｚを実現するコンピュータ５０は、ＣＰＵ５１、一時記憶領域としてのメモリ５２、及び不揮発性の記憶部５３を備える。また、コンピュータは、入出力装置等（図示省略）が接続される入出力interface（Ｉ／Ｆ）５４、及び記録媒体５９に対するデータの読み込み及び書き込みを制御するread/write（Ｒ／Ｗ）部５５を備える。また、コンピュータは、インターネット等のネットワークに接続されるネットワークＩ／Ｆ５６を備える。ＣＰＵ５１、メモリ５２、記憶部５３、入出力Ｉ／Ｆ５４、Ｒ／Ｗ部５５、及びネットワークＩ／Ｆ５６は、バス５７を介して互いに接続される。
記憶部５３は、Hard Disk Drive（ＨＤＤ）、solid state drive（ＳＳＤ）、フラッシュメモリ等によって実現できる。記憶媒体としての記憶部５３には、コンピュータを機能させるためのプログラムが記憶されている。ＣＰＵ５１は、プログラムを記憶部５３から読み出してメモリ５２に展開し、プログラムが有するプロセスを順次実行する。
次に、実施形態の情報処理システム１０の作用について説明する。
ユーザ端末１２からサーバ１４へユーザＩＤと材料データと分析手法ＩＤとが送信され、サーバ１４がそれらのデータを受け付けると、サーバ１４は、図９に示す情報処理ルーチンを実行する。
ステップＳ１００において、サーバ１４の受信部１４０は、ユーザ端末１２から送信されたユーザＩＤと材料データと分析手法ＩＤとを受信する。
ステップＳ１０２において、分析部１４２は、上記ステップＳ１００で受信された材料データに対しての分析手法を選択する。具体的には、分析部１４２は、ユーザ端末１２から送信された分析手法ＩＤに応じて分析手法を選択する。なお、分析部１４２は、上記ステップＳ１００で受信したユーザＩＤに対応する記憶装置１６を選択し、その記憶装置１６の分析手法記憶部１６０に格納されている分析手法の中から、分析手法ＩＤに応じた分析手法を選択する。
ステップＳ１０４において、分析部１４２は、上記ステップＳ１０２で選択した対象の分析手法を用いて材料データの分析を行い、分析結果データを得る。
ステップＳ１０５において、分析部１４２は、上記ステップＳ１００で受信した材料データと、上記ステップＳ１０４で得られた分析結果データとを対応付けてデータベース１６２へ格納する。具体的には、分析部１４２は、上記ステップＳ１００で受信した材料データと上記ステップＳ１０４で得られた分析結果データとを対応付けて、上記ステップＳ１００で受信したユーザＩＤに対応するデータベース１６２へ格納する。
ステップＳ１０６において、送信部１４４は、上記ステップＳ１０４で得られた分析結果データをユーザ端末１２に送信する。具体的には、送信部１４４は、上記ステップＳ１００で受信したユーザＩＤに対応するユーザ端末１２へ分析結果データを送信する。
ユーザ端末１２を操作するユーザは、サーバから送信された分析結果データを得る。
以上説明したように、実施形態に係る情報処理システム１０のサーバ１４は、ユーザ端末から送信された、材料に関する材料データを受信する。そして、サーバ１４は、受信した材料データに対して１以上の分析手法による分析を行い、分析結果を表す分析結果データを取得する。そして、サーバ１４は、分析結果データを、ユーザ端末へ送信する。これにより、材料分析を効率的に行うことができる。より詳細には、ユーザは自らが材料分析を行うことなく材料分析の結果を効率的に得ることができる。
また、実施形態に係る情報処理システム１０のサーバ１４は、分析手法毎の材料データと分析結果データとを対応付けてデータベースに格納する。これにより、ユーザは過去のデータも閲覧可能となり、分析対象の材料の種類が複数存在する場合又は１つの材料に対して複数のサンプルが存在する場合であっても、材料分析を効率的に行うことができる。
また、本実施形態に係る情報処理システム１０によれば複数のユーザ端末毎にデータベースが設けられており、サーバ１４は、材料データを送信したユーザ端末に対応するデータベースに、材料データと分析結果データとを格納する。これにより、適切に情報管理をすることができる。例えば、複数のユーザ端末１２Ａ，１２Ｂ，・・・，１２Ｚが異なる企業により利用される場合には、１つのデータベースに複数の企業のデータが格納されることがないため、適切に情報管理をすることができる。
また、本実施形態に係る情報処理システム１０では、材料分析を行うサーバ１４は１つであるため、システムを実装する際のコストを低減することができる。
なお、上記の実施形態における各装置で行われる処理は、プログラムを実行することにより行われるソフトウエア処理として説明したが、ハードウエアで行う処理としてもよい。或いは、ソフトウエア及びハードウエアの双方を組み合わせた処理としてもよい。また、ＲＯＭに記憶されるプログラムは、各種記憶媒体に記憶して流通させるようにしてもよい。
さらに、本発明は、上記に限定されるものでなく、上記以外にも、その主旨を逸脱しない範囲内において種々変形して実施可能であることは勿論である。
例えば、上記実施形態では、サーバは１つである場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。複数のユーザ端末毎にサーバが設けられていてもよい。例えば、図１０に示される情報処理システム２１０のように構成されてもよい。
図１０の情報処理システム２１０は、複数のユーザ端末１２Ａ，１２Ｂ，・・・，１２Ｚと、複数のユーザ端末１２Ａ，１２Ｂ，・・・，１２Ｚ毎に設けられたサーバ１４Ａ，１４Ｂ，・・・，１４Ｚと、を備える。なお、図１０に示されるように、複数のサーバ１４Ａ，１４Ｂ，・・・，１４Ｚの各々は、分析手法記憶部１６０Ａ，１６０Ｂ，・・・，１６０Ｚとデータベース１６２Ａ，１６２Ｂ，・・・，１６２Ｚとを備えている。複数のサーバ１４Ａ，１４Ｂ，・・・，１４Ｚの各々は、複数のユーザ端末１２Ａ，１２Ｂ，・・・，１２Ｚのうちの特定のユーザ端末から送信された、材料に関する材料データを受信し、受信した材料データに対して１以上の分析手法による分析を行い、分析結果を表す分析結果データを取得する。そして、複数のサーバ１４Ａ，１４Ｂ，・・・，１４Ｚの各々は、分析結果データを、特定のユーザ端末へ送信し、受信した材料データと分析結果データとを対応付けて、サーバが備えるデータベースへ格納する。
例えば、サーバ１４Ａは、特定のユーザ端末であるユーザ端末１２Ａから送信された材料データを受信し、当該材料データに対して１以上の分析手法による分析を行い、分析結果を表す分析結果データを取得する。そして、サーバ１４Ａは、分析結果データを、特定のユーザ端末であるユーザ端末１２Ａへ送信し、受信した材料データと分析結果データとを対応付けて、サーバ１４Ａが備えるデータベース１６２Ａへ格納する。
図１０の情報処理システム２１０によれば、ユーザ端末毎にサーバが設けられているため、材料分析の処理を高速化することができる。
また、上記実施形態では、複数のユーザ端末毎にデータベースが設けられている場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、図１１に示される情報処理システム３１０のように構成されてもよい。
図１１に示される情報処理システム３１０のサーバ３１４は、ユーザ端末から送信された、材料に関する材料データを受信する。サーバ３１４は、受信された材料データに対して１以上の分析手法による分析を行い、分析結果を表す分析結果データを取得する。そして、サーバ３１４は、取得された分析結果データを、ユーザ端末へ送信する。図１１の情報処理システム３１０では、ユーザ端末毎にはサーバが設けられていないため、システムを実装する際のコストを低減することができる。また、１つの企業内に属する複数のユーザの各々が、複数のユーザ端末１２Ａ，１２Ｂ，・・・，１２Ｚの各々を利用する場合には、各データを共有することができる。
また、上記実施形態では、分析部１４２は、ユーザ端末１２から送信された分析手法の識別情報を表す分析手法ＩＤに応じて分析手法を選択する場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、分析部１４２は、材料データの値又は種類（値の分布（０．１〜１等）又は画像か数値データか）に応じて分析手法を選択してもよい。例えば、分析部１４２は、材料データが画像データであれば、画像分析法を選択する。または、例えば、分析部１４２は、材料データの値の分布が０．１〜１である場合には、複数の分析手法の中から特定の分析手法を選択する。または、例えば、分析部１４２は、材料データのヘッダ部分のテキストデータ（例えば図３に示されるデータのうちの「散乱強度」「散乱角度」等）に応じて、複数の分析手法の中から特定の分析手法を選択する。なお、材料データに応じた分析手法の選択は、予め機械学習により得られた学習済みモデルによって行われてもよい。
また、上記実施形態では、サーバ１４が分析手法を選択し、選択した分析手法による分析を行う場合を例に説明したが、これに限定されるものではない。例えば、分析手法毎に異なる複数のサーバが予め用意されており、それらのサーバが分析を実行するようにしてもよい。
１０，２１０，３１０ 情報処理システム
１２Ａ，１２Ｂ，１２Ｚ ユーザ端末
１３ ネットワーク
１４，１４Ａ，１４Ｂ，１４Ｚ サーバ
１４０ 受信部
１４２ 分析部
１４４ 送信部
１６０Ａ，１６０Ｂ，１６０Ｚ 分析手法記憶部
１６２Ａ，１６２Ｂ，１６２Ｚ データベース
５０ コンピュータ
５２ メモリ
５３ 記憶部

Claims (8)

  1. ユーザ端末から送信された、材料に関する材料データを受信する受信部と、
    前記受信部により受信された前記材料データに対して１以上の分析手法による分析を行い、分析結果を表す分析結果データを取得する分析部と、
    前記分析部によって取得された前記分析結果データを、前記ユーザ端末へ送信する送信部と、
    を含む情報処理装置。
  2. データベースを更に備え、
    前記分析部は、前記材料データと前記分析結果データとを対応付けて前記データベースへ格納する、
    請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 前記分析部は、前記材料データに対して分析を行う際に、前記材料データの値又は種類に応じて１以上の分析手法から対象の分析手法を選択し、選択した前記対象の分析手法を用いて前記材料データの分析を行う、
    請求項１又は請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 前記データベースには、分析手法毎の前記材料データと前記分析結果データとが対応付けられて格納される、
    請求項２に記載の情報処理装置。
  5. 複数のユーザ端末と、情報処理装置と、前記複数のユーザ端末毎に設けられたデータベースとを備える情報処理システムにおける情報処理装置であって、
    前記ユーザ端末から送信された、材料に関する材料データと前記ユーザ端末を識別するためのユーザＩＤとを受信し、
    受信した前記材料データに対して１以上の分析手法による分析を行い、分析結果を表す分析結果データを取得し、
    前記分析結果データを、受信した前記ユーザＩＤに対応する前記ユーザ端末へ送信し、
    受信した前記材料データと前記分析結果データとを対応付けて、受信した前記ユーザＩＤに対応する前記データベースへ格納する、
    情報処理装置。
  6. 複数のユーザ端末と、前記複数のユーザ端末毎に設けられた情報処理装置とを備える情報処理システムにおける情報処理装置であって、
    前記複数のユーザ端末のうちの特定のユーザ端末から送信された、材料に関する材料データを受信し、
    受信した前記材料データに対して１以上の分析手法による分析を行い、分析結果を表す分析結果データを取得し、
    前記分析結果データを、前記特定のユーザ端末へ送信し、
    受信した前記材料データと前記分析結果データとを対応付けて、前記情報処理装置が備えるデータベースへ格納する、
    情報処理装置。
  7. ユーザ端末から送信された、材料に関する材料データを受信し、
    受信された前記材料データに対して１以上の分析手法による分析を行い、分析結果を表す分析結果データを取得し、
    取得された前記分析結果データを、前記ユーザ端末へ送信する、
    処理をコンピュータが実行する情報処理方法。
  8. ユーザ端末から送信された、材料に関する材料データを受信し、
    受信された前記材料データに対して１以上の分析手法による分析を行い、分析結果を表す分析結果データを取得し、
    取得された前記分析結果データを、前記ユーザ端末へ送信する、
    処理をコンピュータに実行させるための情報処理プログラム。
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005346362A (ja) * 2004-06-02 2005-12-15 Apexera Kk 自動車関連商品又はサービスの販売促進方法、システム、及びプログラム
JP2010102405A (ja) * 2008-10-21 2010-05-06 Shimadzu Corp クライアント・サーバ型分析システム
JP2019020411A (ja) * 2017-07-14 2019-02-07 株式会社堀場製作所 分析装置、システム、分析方法、及びプログラム
JP2019060741A (ja) * 2017-09-27 2019-04-18 株式会社日立ハイテクノロジーズ 特定検査向け支援システム、特定検査向け支援方法およびプログラム
JP2019204537A (ja) * 2013-07-25 2019-11-28 セラノス アイピー カンパニー エルエルシー 分散型臨床検査室のためのシステム及び方法

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070143042A1 (en) * 2005-12-16 2007-06-21 Stewart Gordon M Processes and systems for providing analytical device analysis advisory information
US10254229B2 (en) * 2007-04-18 2019-04-09 Ondavia, Inc. Portable water quality instrument
CN105973837A (zh) * 2016-05-13 2016-09-28 深圳市比特原子科技有限公司 一种有机物的检测方法及其系统

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005346362A (ja) * 2004-06-02 2005-12-15 Apexera Kk 自動車関連商品又はサービスの販売促進方法、システム、及びプログラム
JP2010102405A (ja) * 2008-10-21 2010-05-06 Shimadzu Corp クライアント・サーバ型分析システム
JP2019204537A (ja) * 2013-07-25 2019-11-28 セラノス アイピー カンパニー エルエルシー 分散型臨床検査室のためのシステム及び方法
JP2019020411A (ja) * 2017-07-14 2019-02-07 株式会社堀場製作所 分析装置、システム、分析方法、及びプログラム
JP2019060741A (ja) * 2017-09-27 2019-04-18 株式会社日立ハイテクノロジーズ 特定検査向け支援システム、特定検査向け支援方法およびプログラム

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