JP3889716B2 - 評価装置および評価プログラム - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えば、製品設計前に設計案を評価する方法およびプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般的な設計案の評価方法として、評価特性ごとに重み付けした評価点数を総和する、重み付け評価方法がある。この方法には、設計案や解決策の総合評価を簡便に実施できるという利点があるため、設計現場で広く用いられている。
【０００３】
上記重み付け評価法では、重み係数の設定が不適切であれば、総合評価の結果も不適切なものになるため、重み係数の適切な設定方法が必要であった。さらに、重み付け評価法では、ある状態を想定して解決策を評価するが、最終的に解決策が予期された効果を発揮するか否かは、解決策の実現難易度や設計担当者の知識レベルなどに依存する部分がある。なお、ある状態とは、理想状態や平均的な状態を意味する。
【０００４】
また、一般的なリスク分析をするための手法も存在する（例えば、非特許文献１参照）。しかし、ここには、あくまでも一般的なモンテカルロ・シミュレーションについて記載されているにすぎない。
【０００５】
【非特許文献１】
リスク分析・シミュレーション入門、J.R.Evans, D.L.Olson, 1999,共立出版
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
このように、設計案を評価するための従来の重み付け評価法は、解決策の実現難易度や設計担当者の知識レベルなどに依存する開発設計時の不確実性を考慮していないので、設計前評価で高い評価を得ても、実際に完成した製品では設計案で期待された効果を発揮できない場合もあった。
【０００７】
また、このような開発設計時の不確実性を考慮して設計案の評価を行う手法自体、従来は存在していなかった。
【０００８】
そこで、本発明は、上記問題点に鑑み、解決策の実現難易度や設計担当者の知識レベルなどに依存する開発設計時の不確実性を考慮して、開発リスクを加味した、より現実的な設計案の評価が行える評価方法および装置を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明は、評価対象の設計案を構成する各解決策に対する評価値を入力し、前記各解決策の実現難易度と、前記各解決策の属する分野に対応する当該解決策の提案者の知識レベルのうちの少なくとも１つと、前記各解決策に対応する前記評価値とを用いて、前記各解決策に対する評価点を確率分布で設定し、前記確率分布に従い発生させた前記各解決策の複数の評価点を基に、前記設計案の評価点の確率分布を算出することにより、評価対象の設計案を構成する各解決策の実現難易度や設計担当者の知識レベルなどに依存する設計時の不確実性（特に、リスク）を考慮して評価点の確率分布を設定し、この確率分布に従い発生させた各解決策の複数の評価点を基に設計案の評価点の確率分布を算出することにより、開発リスクを考慮した、より現実的な設計案の評価が行え、適切な意思決定を支援することができる。
【００１０】
好ましくは、前記各解決策に対し、予め定められた複数の評価特性のそれぞれについての評価値を入力し、前記各解決策に対し、前記複数の評価特性のそれぞれについて前記評価点を設定し、前記確率分布に従い発生させた前記各解決策の前記複数の評価特性のそれぞれについての複数の評価点を基に、前記設計案の評価点の確率分布を算出する。その際、好ましくは、前記複数の評価特性のそれぞれに対する重み係数と、前記確率分布に従う前記各解決策の前記複数の評価特性のそれぞれについての評価点とを基に、前記設計案の評価点の確率分布を算出する。
【００１１】
好ましくは、モンテカルロ法を用いて、前記確率分布に従って発生させた前記複数の評価特性のそれぞれについての前記評価点を基に、前記設計案の評価点の確率分布を算出する。
【００１２】
好ましくは、前記複数の評価特性のそれぞれに対する確率分布で表現された重み係数を用いて前記設計案の評価点の確率分布を算出する。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
【００１４】
ここでは、１つまたは複数の解決策を組み合わせて構成される設計案を各解決策の設計担当者の専門知識のレベルや各解決策の難易度などを基に評価する設計案評価装置について説明する。
【００１５】
なお、解決策は自然言語で表現されているものとする。設計案は複数の解決策を組み合わせで構成されることもあれば、１つの解決策で１つの設計案が構成されることもある。
【００１６】
各解決策に対しては、複数の評価特性項目についての評価点が入力される。評価特性としては、例えば、品質面から評価する品質特性と、環境面から評価する環境特性などがある。品質特性とは、例えば、当該解決策により、製品の性能、能力などが、基準となる機種（基準機種）と比較して、どの程度改善されるか（悪化するか）をみる評価特性であり、環境特性は、当該解決策により、環境への負荷がどの程度改善されるか（悪化するか）をみる評価特性である。
【００１７】
品質特性としては、例えば、掃除機であれば吸込み仕事率のような指標が該当する。環境特性としては、例えば、掃除機であればリサイクル可能率のような指標が該当する。
【００１８】
各評価特性項目についての評価点とは、例えば、品質特性の場合、ある品質が現状のものに対しどのくらい改善されるかを基準に、「−２」から「２」までの数値のいずれかで表される。数値が高くなれば、改善度合いが大きいことを表す。
【００１９】
これら各評価特性に対し、ユーザにより入力される評価点は、各評価特性に対し予め定められた基準値に基づき定量的に定めておくこと望ましい。
【００２０】
図１は、本実施形態に係る設計案評価装置のハードウエア的な構成例を示したもので、バス１に通信Ｉ／Ｆ装置２、可搬記録媒体ドライブ装置３、表示装置４、入力装置５、出力装置６、演算装置７および外部記憶装置８並びにメモリ９が接続されて構成されている。
【００２１】
本実施形態に係る様々な手段に関するプログラムが、外部記憶装置８に予め記憶され、必要に応じて、例えば解決策入力手段１１、確率分布設定手段１２、設計案評価手段１３に関するプログラムがメモリ９に読み込まれて動作する。後述する各解決策の設計を担当した設計者の各分野における知識レベルなどの各設計者に関する情報（設計者情報）や評価特性項目とその重要度に関する評価特性情報などを格納するデータベースは外部記憶装置８に保管されている。また、設計案評価結果なども外部記憶装置８に格納される。
【００２２】
演算装置７は、メモリ９内のプログラムを実行することで、入出力制御や各種演算処理などを行う。入力装置５としてはマウス、キーボード、出力装置６としてはプリンタ、表示装置４としてはディスプレイなどが使用される。可搬記憶媒体ドライブ装置３はフロッピーディスクドライブ、光ディスクドライブなどにより構成される。
【００２３】
外部記憶装置８には、評価特性情報を格納したデータベース（評価特性情報データベース）が保管されている。各評価特性項目の重み係数は、例えば品質機能展開（ＱＦＤ）やその他の方法によって予め算出したもので、それが評価特性情報データベースに格納されている。
【００２４】
また、外部記憶装置８には、設計者情報を格納したデータベース（設計者情報データベース）が保管されている。
【００２５】
図２を参照して、図１の設計案評価装置の処理動作について説明する。この動作は外部記憶装置８からメモリ９に転送されたプログラムに従って演算装置７を含むコンピュータにより実行され、処理結果が表示装置４に表示されるものである。
【００２６】
設計者は何らかの手段によって設計案、解決策を考案する。
【００２７】
評価特性情報データベースに格納されている評価特性項目とその重み係数が演算装置７により読み出されて、表示装置４の解決策の入力画面に表示される（ステップＳ１）。図３は、入力画面の表示例を示したものである。
【００２８】
その後、図３に示したような入力画面上に、図１の設計案評価装置のユーザ（例えば、設計リーダなど）が、１つの設計案（評価対象の設計案）を構成する各解決策の識別情報あるいは内容（解決策）、実現難易度、当該解決策に対応する分野（専門分野）、各解決策の設計者の名前（あるいは当該設計者に対応する識別情報）を入力するとともに、各解決策に評価点を入力する。評価点は、各評価特性項目について入力する（ステップＳ２、ステップＳ３）。これらを入力した結果を図４に示す。ここでは、評価点は「−２」から「２」までのいずれかの数値で入力されるものとする。「−２」は、当該解決策を実施することによって、その評価特性が大変悪化することを示し、逆に、「＋２」は、大変改善することを示している。
【００２９】
上記ステップＳ１〜ステップＳ３までの処理は、解決策入力手段１１に対応する解決策入力プログラムにより実行される。
【００３０】
次に、図４に示した入力情報と、設計者データベースに格納されている設計者情報を基に、各解決策の評価点の確率分布を設定する（ステップＳ４）。なお、ステップＳ４の処理は、確率分布設定手段１２に対応する確率分布設定プログラムにより実行される。
【００３１】
ここで、図５に示すフローチャートを参照して、図２のステップＳ４の処理手順について説明する。ここでは、１つの設計案を構成する１つまたは複数の解決策のなかから１つずつ解決策を選択しながら、選択された各解決策の各評価特性項目についての評価点に対し、その確率分布を求める。
【００３２】
図６は、設計者情報データベースに格納されている設計者情報データの一例を示したもので、各設計者（例えば、「加藤」「林」「田中」…）について、各分野についての知識レベルが「１」〜「３」で表されている。数値が高いほど知識レベルは高く、「３」は最も知識レベルが高いことを表している。
【００３３】
解決策のうちの１つを選択して（ステップＳ１１）、当該解決策の設計者について、図６に示したような情報が格納されている設計者情報データベースを検索し、当該解決策の分野に対応する当該設計者の知識レベルを得る（ステップＳ１２）。
【００３４】
次に、図７に示したような確率分布の幅を求めるためのマトリクスを参照して、当該解決策の難易度と、上記ステップＳ１２で得られた当該設計者の知識レベルとに対応する確率分布の幅を得る（ステップＳ１３）。
【００３５】
図７に示したマトリクスでは、確率分布の幅（分布幅）として、狭い（狭）、中くらい（中）、広い（広）の３種類を用意し、基本的には、当該解決策の分野における知識レベルが低いにもかかわらず、難易度の高い解決策を提案した場合には、分布幅を広くなるように設定されている。当該解決策の分野における知識レベルが低いにもかかわらず、難易度の高い解決策を提案した場合、その評価点の信頼性が低い（当該解決策を実施する際のリスクが大きくなる可能性がある）からである。一方、当該解決策の分野における知識レベルが高くなるほど、当該解決案の難易度が高くとも、分布幅が狭くなるように設定されている。知識レベルが高くなれば、その評価点の信頼性が高い（当該解決策を実施する際のリスクが小さい）からである。
【００３６】
図７に示したマトリクス状のデータは、外部記憶装置８に予め記憶されており、必要に応じてメモリ９に読み出される。
【００３７】
さて、ステップＳ１３で確率分布の幅が得られたら、次に、分布幅（「狭」「中」「広」）毎に予め定められた確率分布のパターンに従って、各評価特性項目についての評価点に対し確率分布を設定する（ステップＳ１４）。
【００３８】
図８は、評価点が「＋２」の場合に、３種類（狭い、中くらい、広い）の分布幅毎に予め定められた確率分布のパターンの具体例を示したものである。なお、ここでは、ユーザにより入力された評価点そのものは、最良の状態における評価点とみなし、それより悪い状態におけるリスクの存在の程度を推定したので、分布幅の広がりは、評価点が低くなる方向へ広がるように確率分布の幅とパターンを設定している。すなわち、入力された評価点に対する発生確率が最も高く、評価点ｅが低くなるにつれ、その発生確率ｙが一定の割合で低くなるような三角分布を設定している。
【００３９】
例えば、狭い分布幅の場合、評価点ｅは、「＋２」で固定した値をとる（厳密に言えば分布幅は無い）。
【００４０】
また、広い分布幅の場合、評価点は、最悪「０」に近くなる可能性のあるような分布パターンとなっている。例えば、評価点の発生する範囲（分布幅）は「０」〜「＋２」とすると、評価点ｅ（ｅ＝０〜２）の発生する確率ｙの分布は、y(e=+2)とy(e=0)＝０とを結ぶ三角分布として設定される。
【００４１】
また、中くらいの分布幅の場合、分布パターンは、上記狭い分布幅のときの分布パターンと、中くらいの分布幅のときの分布パターンとの中間の分布幅をもつ分布パターンとなっている。例えば、評価点の発生する範囲は「＋１」〜「＋２」とすると、評価点ｅ（ｅ＝１〜２）の発生する確率ｙの分布は、y(e=+2)とy(e=1)＝０とを結ぶ三角分布として設定される。
【００４２】
なお、この実施形態では、三角分布を用いているが、必ずしも、このような形状の分布を用いる必要はなく、三角形状以外の分布パターンを用いてもよい。
【００４３】
図９は、評価点が「＋１」の場合の、３種類（狭い、中くらい、広い）の分布幅毎に予め定められた確率分布のパターンの具体例を、上記図８と同様にして示したものである。
【００４４】
上記のようにして、全ての解決策について、上記ステップＳ１２〜ステップＳ１４までの処理を繰り返し、各解決策ついての全ての評価点について、図８，図９に示すような確率分布を設定する（ステップＳ１５）。
【００４５】
次に、図２の説明に戻り、ステップＳ４において、図５に示したフローチャートに従って、各解決策ついての各評価特性項目に対する評価点の全てについて確率分布が設定されると、ステップＳ５へ進み、モンテカルロ・シミュレーションを行うことにより、評価対象の設計案についての総合評価点の確率分布を求める。ここで求めた総合評価点の確率分布の算出結果は、表示装置４により表示されるとともに、外部記憶装置８にも記憶される（ステップＳ６）。なお、ステップＳ５〜ステップＳ６の処理は、設計案評価手段１３に対応する設計案評価プログラムにより実行される。
【００４６】
ここで、図１０に示すフローチャートを参照して、図２のステップＳ５の処理手順の一例について説明する。まず、試行回数を表す変数ｍを「１」に設定し（ステップＳ２１）、ステップＳ２２へ進む。
【００４７】
ここでは、評価対象の設計案に含まれる解決策を変数ｎ（１〜Ｎ）で表し、評価特性（項目）を変数ｉ（１〜Ｉ）で表す。
【００４８】
ステップＳ２２では、解決策ｎの各評価特性ｉに対する評価点ｅｉｎを、それぞれの確率分布に従って発生し、この発生させた各評価点ｅｉｎから、当該設計案の総合評価点Ｅｍを、次式（１）から求める。なお、評価特性ｉに対する重み係数ｗｉは、重要度の値に対応する値である。
【００４９】
【数１】

【００５０】
ここで、図１１を参照して、上記ステップＳ２２，ステップＳ２３の処理について具体的に説明する。
【００５１】
図１１（ａ）は、評価対象の設計案に含まれる解決策Ａ、Ｂについて、図４に示した入力画面上で入力された、評価特性（品質特性Ａ〜Ｄ）のそれぞれに対応する評価点の入力値を示している。各評価特性に対応する重要度２０％、３０％、１５％、３５％は、重み係数「０．２」、「０．３」、「０．１５」、「０．３５」として用いる。
【００５２】
なお、ここで、解決策Ａの分野に対応する当該解決策Ａを提案した設計者の知識レベルは「１」、当該解決策Ａの難易度は「低」であるので、評価点の確率分布は、中くらいの分布幅をもつ分布パターンとなる。また、解決策Ｂの分野に対応する当該解決策Ｂを提案した設計者の知識レベルは「１」、当該解決策Ｂの難易度は「高」であるので、評価点の確率分布は、広い分布幅をもつ分布パターンとなる。
【００５３】
従って、図１１（ａ）の解決策Ａの品質特性Ａに対応し評価点「１」が入力されたので、ステップＳ２２では、図２のステップＳ４で設定された評価点の確率分布のパターンである、図9の中くらいの分布（e=0~1）に従って評価点eをランダムに１つずつ発生する（１回の試行につき１つ発生する）。この場合、評価点ｅｉｎは、「０」〜「１」の範囲の値である。
【００５４】
また、図１１（ａ）の解決策Ａの品質特性Ｂに対応し評価点「２」が入力されたので、ステップＳ２２では、図２のステップＳ４で設定された評価点の確率分布のパターンである、図8の中くらいの分布（e=1~2）に従って評価点eをランダムに１つずつ発生する（１回の試行につき１つ発生する）。この場合、評価点ｅｉｎは、「１」〜「２」の範囲の値である。
【００５５】
また、図１１（ａ）の解決策Ｂの品質特性Ｂに対応する評価点も上記同様にして、図２のステップＳ４で設定された評価点の確率分布のパターンに従った範囲内の値をランダムに１つずつ発生する（１回の試行につき１つ発生する）。
【００５６】
１回目の試行（試行回数ｍ＝１の試行）において、図１１（ｂ）に示すような、各解決策の各評価特性に対する評価点ｅｉｎが発生したとする。このとき、総合評価点Ｅ１は、各評価特性の重み係数を用いて、上記（１）式から
Ｅ１＝（０．５×０．２）＋（１×０．３）＋（１×０．１５）＝０．５５
となる。
【００５７】
ｍを１つインクリメントし（ステップＳ２４）、２回目の試行（ｍ＝２）において上記同様にして発生した、各解決策の各評価特性に対する評価点ｅｉｎを図１１（ｃ）に示す。このときの総合評価点Ｅ２は、Ｅ２＝０．２５となる。
【００５８】
上記ステップＳ２２〜ステップＳ２３の処理を予め定めた所定回数（ｍ＝Ｍ回）繰り返す（ステップＳ２５）。 なお、図１０では、各解決策についての各評価特性に対する評価点を発生させる度に（ステップＳ２２）、総合評価点を算出し（ステップＳ２３）、これを１セットとして、Ｍ回繰り返すようになっているが、この場合に限らない。例えば、ステップＳ２２の処理をまずＭ回繰り返して、各解決策についての各評価特性に対する評価点をＭ組発生させた後に、各組における総合評価点を上記式（１）から求めるようにしても、その効果は全く同様である。
【００５９】
次に、ステップＳ２１〜ステップＳ２５の処理により求められたＭ個の総合評価点Ｅｍ（ｍ＝１〜Ｍ）の各値（「−２」〜「＋２」）の発生する確率を求める。すなわち、Ｅｍのとり得る値は、「−２」〜「＋２」のいずれかであるので、ある総合評価点の値の全試行回数Ｍのうちの出現頻度を算出し、それを、横軸に総合評価点Ｅｍの値、縦軸に出現頻度を表したグラフ上にプロットすることにより、総合評価点の各値の出現頻度の分布（総合評価点の確率分布）を求める（ステップＳ２６）。
【００６０】
ステップＳ２６で求められた、総合評価点の確率分布の表示装置４による表示例を図１２に示す。総合評価点「０」は、例えば、基準機種の状態に対応し、これよりも値の大きくなるほど（すなわち、総合評価点が「２」に近くなるほど）当該設計案を実行した場合に、当該基準機種よりも改善されことを表す。また、総合評価点が「−２」に近くなるほど、当該基準機種よりも状況が悪くなることを表す。従って、総合評価点が「０」以上あるいは「０」より大きい確率（総合評価点が「０」から「２」までの間の確率分布を表す曲線で囲まれた部分の面積で、図１２の斜線部分の面積に対応する）が高いほど、当該設計案を実行した場合に当該基準機種より改善する可能性が高いことになる（リスクが小さい）。
【００６１】
図１０のステップＳ２６では、図１２の斜線部分の面積も求めるようにする。そして、図１２の斜線部分の面積に対応する、基準機種より改善される確率（当該設計案に対する信頼度ともいえる）が、総合評価点の確率分布とともに表示される。
【００６２】
以上説明したように、上記実施形態によれば、評価対象の設計案を構成する各解決策の実現難易度や設計担当者の知識レベルなどに依存する設計時の不確実性を考慮して解決策に対する評価点の確率分布を設定し、この確率分布に従い発生させた各解決策の複数の評価点を基に設計案の評価点の確率分布を算出することにより、開発リスクを考慮した、より現実的な設計案の評価が行え、適切な意思決定を支援することができる。
【００６３】
なお、上記実施形態では、評価点の確率分布を設定する際、各解決策の実現難易度と、各解決策の属する分野に対応する当該解決策の提案者の知識レベルの両方を用いていたが、いずれか一方のみを用いてもよい。例えば、各解決策の実現難易度のみを用いて、難易度が高ければ、分布幅を広く設定し、難易度が低ければ分布幅を狭く設定する。また、各解決策の属する分野に対応する当該解決策の提案者の知識レベルのみを用いて、知識レベルが高ければ、分布幅を狭く設定し、知識レベルが低ければ分布幅を狭く設定する。
【００６４】
また、上記実施形態では、評価特性として、品質特性の場合について説明したが、品質特性と環境特性を使って、品質面と環境面との両側面についての設計案を評価することできる。ここで、品質特性とは製品の品質側面の定量指標であり、例えば掃除機であれば吸込み仕事率のような指標が該当する。一方、環境特性とは製品の環境側面の定量指標であり、掃除機であればリサイクル可能率のような指標が該当する。
【００６５】
例えば、図１３に示すような解決策の入力画面上に、前述同様にして、各解決策について、品質特性と環境特性に対する評価点を入力する（図２のステップＳ１〜ステップＳ３）。すると、品質特性（品質特性Ａ〜Ｄ）と環境特性（環境特性Ａ〜Ｄ）の２つに分けて、前述同様にして、各評価点に対する確率分布を設定するとともに（図５参照）、モンテカルロ・シミュレーションを行う（図１０参照）。その結果、図１４に示すような品質特性についての当該設計案の総合評価点の確率分布と、図１５に示すような環境特性についての当該設計案の総合評価点の確率分布とが出力される。
【００６６】
次に、評価対象の設計案についての評価結果の他の表示例について説明する。
【００６７】
図１２に示した設計案の評価結果では、総合評価点のとり得る値「−２」〜「２」について、各値に対する確率の分布をグラフ表示しているが、この場合に限らず、総合評価点の平均値（図１６の平均値）あるいは中央値をｙ軸とし、最も高い発生確率の値の１／２の値を確率値とする２つの総合評価点の値の隔たり（図１６の半値幅）あるいは分散をｘ軸とするグラフに表示することもできる。
【００６８】
平均値が大きければ大きいほど、基準機種と比較して、当該設計案を実行した場合の平均的な改善度合いが大きことを表している。また、半値幅あるいは分散値が大きければ大きいほど、当該設計案の不確実性が高いこと、すなわち、当該設計案を実行した場合の開発リスクが大きいことを表している。
【００６９】
例えば、図１７では、設計案Ａは、平均値の値が高いので平均的な改善の度合いは大きいが、半値幅の値も大きいため、不確実性（開発リスク）も大きいことがわかる。一方、設計案Ｂは、平均値の値が低いので平均的な改善の度合いは小さいが、半値幅の値も小さいため、開発リスクも小さいことがわかる。ユーザは、平均的な改善効果と開発リスクを総合して、最終的な設計案を決定することができる。
【００７０】
設計案評価手段１３は、図１７に示したような算出結果を表示装置４に表示する。
【００７１】
また、総合評価点を求めるときに用いる各評価特性の重み係数が確率分布で表現されていてもよい。式（１）の重み係数ｗｉ自体が各評価特性に対する確率分布で表現されていると、その結果得られる設計案の評価点の確率分布は、図１２に示した確率分布よりも幅の広い確率分布が得られる。例えば、重み係数ｗｉが、市場の変化のような市場リスクを考慮した確率分布で表現されている場合、設計リスクに加えて市場の変化のような市場リスクも考慮して設計案を評価することができる。
【００７２】
さらに、本発明の実施の形態に記載した本発明の手法は、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、磁気ディスク（フレキシブルディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤなど）、半導体メモリなどの記録媒体に格納して頒布することもできる。
【００７３】
なお、本発明は、上記実施形態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種々に変形することが可能である。さらに、上記実施形態には種々の段階の発明は含まれており、開示される複数の構成要件における適宜な組み合わせにより、種々の発明が抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件から幾つかの構成要件が削除されても、発明が解決しようとする課題の欄で述べた課題（の少なくとも１つ）が解決でき、発明の効果の欄で述べられている効果（のなくとも１つ）が得られる場合には、この構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。
【００７４】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、解決策の実現難易度や設計担当者の知識レベルなどに依存する設計時の不確実性を考慮して、より現実的な設計案の評価が行え、その結果、開発リスクを加味した適切な意思決定を支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の実施形態に係る設計案評価装置の構成例を示した図。
【図２】 図１の設計案評価装置の処理動作を説明するためのフローチャート。
【図３】 入力画面の一例を示した図。
【図４】 評価対象の設計案を構成する各解決案に関するデータ（実現難易度、分野、設計者、評価点など）が入力された入力画面の一例を示した図。
【図５】 各解決策の評価点の確率分布を設定するための処理動作を説明するためのフローチャート。
【図６】 設計者情報データベースに格納されている設計者情報データの一例を示した図。
【図７】 確率分布の幅を求めるためのマトリクスの一例を示した図。
【図８】 評価点が「＋２」の場合に、３種類（狭い、中くらい、広い）の分布幅毎に予め定められた確率分布のパターンの具体例を示した図。
【図９】 評価点が「＋１」の場合に、３種類（狭い、中くらい、広い）の分布幅毎に予め定められた確率分布のパターンの具体例を示した図。
【図１０】 評価対象の設計案についての総合評価点の確率分布を求めるための処理動作を説明するためのフローチャート。
【図１１】 評価対象の設計案についての総合評価点の確率分布を求めるための処理動作を説明するための図。
【図１２】 総合評価点の確率分布の表示例を示した図。
【図１３】 評価特性として、品質と環境の２種類の評価特性（品質特性、環境特性）に関する設計案の評価を求めるための入力画面の他の例を示した図。
【図１４】 品質特性に関する設計案の評価結果の表示例を示した図。
【図１５】 環境特性に関する設計案の評価結果の表示例を示した図。
【図１６】 設計案の総合評価点の確率分布における平均値と半値幅を説明するための図。
【図１７】 設計案の評価結果を平均値と半値幅を用いて表示する場合の表示例を示した図。
【符号の説明】
１…バス、２…通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）装置、３…可搬記憶媒体ドライブ装置、４…表示装置、５…入力装置、６…出力装置、７…演算装置、８…外部記憶装置、９…メモリ、１１…解決策入力手段、１２…確率分布設定手段、１３…設計案評価手段。

Claims (8)

1. 評価対象の設計案を構成する各解決策に対する評価値を入力する入力手段と、
   前記各解決策の実現難易度と、前記各解決策の属する分野に対応する当該解決策の提案者の知識レベルのうちの少なくとも１つと、前記各解決策に対応する前記評価値とを用いて、前記各解決策に対する評価点を確率分布で設定する設定手段と、
   前記確率分布に従い発生させた前記各解決策の複数の評価点を基に、前記設計案の評価点の確率分布を算出する算出手段と、
   を具備したことを特徴とする評価装置。
2. 前記入力手段は、前記各解決策に対し、予め定められた複数の評価特性のそれぞれについての評価値を入力し、
   前記設定手段は、前記各解決策に対し、前記複数の評価特性のそれぞれについて前記評価点を設定し、
   前記算出手段は、前記確率分布に従い発生させた前記各解決策の前記複数の評価特性のそれぞれについての複数の評価点を基に、前記設計案の評価点の確率分布を算出することを特徴とする請求項１記載の評価装置。
3. 前記評価特性は、前記設計案の品質について評価するための品質特性と前記設計案の環境への負荷について評価するための環境特性のうち少なくとも一方であることを特徴とする請求項２記載の評価装置。
4. 前記算出手段は、前記複数の評価特性のそれぞれに対する重み係数と、前記確率分布に従う前記各解決策の前記複数の評価特性のそれぞれについての評価点とを基に、前記設計案の評価点の確率分布を算出することを特徴とする請求項２記載の評価装置。
5. 前記算出手段は、モンテカルロ法を用いて、前記確率分布に従って発生させた前記複数の評価特性のそれぞれについての前記評価点を基に、前記設計案の評価点の確率分布を算出することを特徴とする請求項２記載の評価装置。
6. 前記算出手段は、前記複数の評価特性のそれぞれに対する確率分布で表現された重み係数を用いて前記設計案の評価点の確率分布を算出することを特徴とする請求項４記載の評価装置。
7. 評価対象の設計案を構成する各解決策に対する評価値を入力する入力ステップと、
   前記各解決策の実現難易度と、前記各解決策の属する分野に対応する当該解決策の提案者の知識レベルのうちの少なくとも１つと、前記各解決策に対応する前記評価値とを用いて、前記各解決策に対する評価点を確率分布で設定する設定ステップと、
   前記確率分布に従い発生させた前記各解決策の複数の評価点を基に、前記設計案の評価点の確率分布を算出する算出ステップと、
   をコンピュータに実行させる評価プログラム。
8. 前記入力ステップは、前記各解決策に対し、予め定められた複数の評価特性のそれぞれについての評価値を入力し、
   前記設定ステップは、前記各解決策に対し、前記複数の評価特性のそれぞれについて前記評価点を設定し、
   前記算出ステップは、前記確率分布に従い発生させた前記各解決策の前記複数の評価特性のそれぞれについての複数の評価点を基に、前記設計案の評価点の確率分布を算出することを特徴とする請求項７記載の評価プログラム。

Images