JP4303635B2 - 含有化学物質調査データ評価システム - Google Patents

Description

本発明は、部品サプライヤが提出した部品や材料の含有化学物質についての報告書の内容が妥当なものであるか否かを事前検証して、その内容の信用度を評価する含有化学物質調査データ評価システムに関する。

近年、環境に配慮した製品をユーザが意識的に優先して購入するグリーン調達が確立し始めている。そのために、製品を製造するメーカでは、自社が販売する製品に含まれる化学物質が法律や顧客の化学物質に対する規制内容を順守したものであるようにするために、製品を構成する部品や材料について、当該規制物質が含有されているか、また、含有されている場合の含有量について、部品や材料を納入するサプライヤ（部品の提供業者）に対して報告書を求めることが多くなっている。

その一例としては、部品の種類毎にそれに含まれる可能性の高い化学物質を集めたデータベースを構築し、サプライヤに報告すべき化学物質を入力させるときに部品の種類を入力させ、当該データベースから含まれる可能性の高い化学物質を拾い出して入力された化学物質内容と比較し、報告に該当する化学物質がない場合、報告者にメッセージを流して再確認を求める方法が提案されている。これは、入力するとき、入力者に注意を与えるものである（例えば、特許文献１参照）。

他の例としては、集めた部品の化学物質を集計するシステムが提案されている（例えば、特許文献２参照）。

さらに、他の例としては、化学物質がどの規制に抵触するか否かを表示する機能が提案されている。

これらの提案は、当該製品を構成する部品の含有化学物質を把握集計することにより、当該製品の含有化学物質の内容を把握し、規制となる物質の有無や量を検出して評価を行なうものである。
特開２００３−２０３１０５号公報 特開２００１−１１７２７０号公報 特開２００３−１９６２８８号公報

ところが、これら従来の技術は、サプライヤが含有する化学物質を正確に報告するということを前提にしている。サプライヤが当該部品の段取り替えや製造プロセスの変更などをする場合など、含有化学物質の内容が変化することが考えられるが、そのとき、規制対象になる化学物質を報告し忘れることもあろうし、また、材料に規制物質が含まれていることを知らずに使用した結果、製造された部品に含まれている物質が報告されないという事態も想定される。このようなな場合には、メーカがかかる部品を用いて製造する最終製品に規制対象物質が含まれる可能性もある。

サプライヤからの報告にない化学物質が含まれた部品が納入されてしまうという事態を完全に防止するには、製品のメーカが購入する全部品について、含有する化学物質の内容を測定検査して確認をとるとか、認定工場方式、即ち、納入部品の材料の報告についてのサプライヤとの厳格な契約をしたり、工場の監査を行なって納入した部品には、そのサプライヤの報告の内容が正確であり、製品には、報告にない物質が入っていないという運用上の確認がとれる体制を確立するなどの対応策が考えられる。

しかし、これらの施策は、製品コストの増大を招いたり、部品の調達先の範囲を狭めたりする。製品のメーカは部品の含有化学物質の報告と現に納入された部品の含有化学物質が一致していること、即ち、報告が正確であることを期待したいが、上記のような事態が発生して規制対象の化学物質が存在してしまうおそれもあり、その可能性をリスクとして予測し、その発生確率や影響度とこれを防止するために要するコストとの見合いで施策を行なう必要性がある。

最終製品を組み立てるメーカは、実際に量産する段階では、購入する部品や材料に含まれる化学物質情報を何らかの手段によって正確に把握して使用の可否を判断したものを使わなければならない。

しかし、その前段階の製品設計検討時や試作段階で全ての購入候補の部品や材料の含有化学物質の検査や他の確認手段を講じるのは、工数と期間とコストの点で困難である。そこで、設計検討時や試作段階の使用候補部品に関するサプライヤからの報告の内容の正確性をある程度推定して絞り込む判定を行なう機能が必要になる。これにより、実際に含有物質を測定検査する対象部品の数を減少させる、または、検査や調査や確認をとった結果、報告書の不備が見つかり改めて部品の選定からやり直す手戻りの可能性を減少させることができる。

本発明は、かかる点に鑑みてなされたものであって、その目的は、サプライヤからの報告の正確性，信用性を、ある程度推定して絞り込んで、判定することができるようにした含有化学物質調査データ評価システムを提供することにある。

上記目的を達成するために、本発明は、購入部品とともに部品サプライヤから提供される購入部品の含有物質報告書をもとに購入部品の類似部品を検索し、購入部品の含有物質報告書の内容と類似部品の含有物質報告書の内容との類似性を比較して、購入部品の含有物質報告書の信用度の評価を行なうものである。

また、既に購入した部品毎に、部品間の類似性を表わす情報が付加された部品情報を保存する第１のデータベースを備え、部品サプライヤから新たに提供された購入部品に対して部品間の類似性を表わす情報を設定し、設定された部品間の類似性を表わす情報をもとに、第１のデータベースから新たに提供された購入部品の類似部品を検索するものである。

また、既に購入した部品の含有物質報告書の内容を保存する第２のデータベースを備え、検索された類似部品の含有物質報告書の内容を第２のデータベースから取得するものである。

また、含有物質報告書の内容を検証済みの部品に対しては、含有物質報告書の内容に検証済みの情報を付加して保存し、部品サプライヤから新たに提供される含有物質報告書が、既に保存されている検証済みの情報が付加された含有物質報告書と高い類似度で類似している場合、新たに提供される含有物質報告書に対する信用度の評価を高めるものである。

また、含有物質報告書に記載の法規制される化学物質への対応済みの部品に対しては、含有物質報告書の内容に対応済みの情報を付加して保存し、部品サプライヤから新たに提供される含有物質報告書が、既に保存されている対応済みの情報が付加された含有物質報告書と高い類似度で類似している場合、新たに提供される含有物質報告書に対する信用度の評価を高めるものである。

また、他の部品サプライヤの部品の含有物質報告書と類似度が高く、かつ信用度が高い含有物質報告書で内容が報告される部品を購入候補として選定・推奨するものである。

また、含有物質報告書の内容に対応済み情報が付加された部品は、含有物質報告書の内容に対応済み情報が付加されていない部品とに比べて他の部品サプライヤの部品との類似度が少し低くとも、購入候補として選定・推奨するものである。

また、部品毎の含有物質報告書の信用度をもとに部品サプライヤ毎の含有物質報告書の信用度を求め、部品サプライヤからの部品の購入の際の該部品の評価に利用するものである。

本発明によると、サプライヤからの部品の含有化学物質に関する報告書の内容の信用度が評価できるから、裏付け検査を行なう前に、即ち、工数とコストをかける前に使用する候補部品を信用度の高い部品に絞り込んで選定することができる。

また、本発明によると、報告書の信用度の高い部品であることが判明するので、裏付け検査の結果、規制化学物質が含まれていることが分かって、部品の選定や設計をやり直すなどといった手間が発生する確率を低下させることができる。

また、本発明によると、類似部品を提供する部品サプライヤを多く選ぶことにより、部品の選定範囲が広くなり、部品供給元の数が多い部品になるため、競争により購入価格を下げるという効果が得られる。

また、本発明によると、複数の部品の報告書の評価を利用することにより、サプライヤ毎の報告書の信用度評価のレベルが判断でき、信用度が高く評価された、即ち、信用できる部品サプライヤと取引することが可能になる。それにより、部品の選定コスト，調達コストを低減することが可能になるとともに、予期しない化学物質が部品に紛れ込む確率を下げることができる。

以下、本発明の実施形態を図面を用いて説明する。

図１は本発明による含有化学物質調査データ評価システムの一実施形態を示す構成図であって、１は含有化学物質調査データ評価システム、２は類似部品データベース、３は部品含有化学物質データベース、４は信用度判定・評価部、５は類似部品調査・検索手段、６は報告書評価結果、７は総合評価部、８は報告書信用度データベース、９は含有化学物質分析結果データベース、１０はロット不良結果データベース、１１は報告書総合評価結果、１２は成分分析部、１３は製造現場、１４は顧客クレーム、１５は部品のサプライヤ、１６は部品含有化学物質報告書である。

なお、以下では、部品や材料や薬品や油脂類や製造工程で使う薬液など単体で外部から購入するものであって、最終製品に含まれると考えられるもの全てを総称して部品ということにする。

同図において、最終製品の製造元である製品メーカが部品サプライヤ１５から部品を購入すると、この部品サプライヤ１５からこの購入部品の部品含有化学物質報告書１６が、ディスクなどの記録媒体やメールなどで、あるいは書面でこの製品メーカに提出される。この製品メーカでは、含有化学物質調査データ評価システム１において、信用度判定・評価部４が、類似部品データベース２や部品含有化学物質データベース３の情報を用いることにより、この提供された部品含有化学物質報告書１６の評価処理を行ない、この評価結果が、報告書評価結果６として、図示しない画面に表示され、また、報告書信用度データベース８に格納される。

また、総合評価部７により、報告書信用度データベース８や含有化学物質分析結果データベース９，ロッド不良結果データベース１０の情報を用いて、部品サプライヤ１６の評価を加味した部品含有化学物質報告書１６の評価処理が行なわれ、その評価結果が、この部品含有化学物質報告書１６に対する報告書総合評価結果１１として、図示しない画面に表示される。

含有化学物質調査データ評価システム１は、例えば、パーソナルコンピュータなどのコンピュータシステムであって、ＣＰＵやメモリ，外部入出力装置，ハードディスクなどの記憶装置，表示装置などからなり、部品サプライヤ１５から提供される部品含有化学物質報告書１６は記憶装置に保存される。上記各データベース２，３，８，９，１０は記憶装置に設定され、図示しないデータベースシステムによって管理されている。また、信用度判定・評価部４は、ＣＰＵにより、部品別の部品含有化学物質報告書１６の評価処理を行ない、その報告書評価結果６を表示装置に表示させる。総合評価部７も、ＣＰＵにより、部品サプライヤ毎に部品含有化学物質報告書１６の総合評価処理を行ない、そのサプライヤ別報告書評価１１を表示装置に表示させる。

ここで、部品含有化学物質データベース３には、これまで購入した部品に関する部品含有化学物質報告書１６の内容が格納されており、この場合も、部品サプライヤ１５から製品メーカに購入部品とともに部品含有化学物質報告書１６が提供されると、この部品含有化学物質報告書１６の情報がこの部品含有化学物質データベース３に追加格納（登録）されることになる。

図２は部品含有化学物質データベース３のデータベース構造の一具体例の一部を示す図である。

同図において、部品含有化学物質データベース３は、項目「会社名」３ａ，「会社コード」３ｂ，「部品名」３ｃ，「部品番号」３ｄ，「化学物質名称」３ｅ，「ＣＡＳ」３ｆ，「量」３ｇ，「検査済」３ｈ，「対応済」３ｉからなるものであって、項目「会社名」３ａは製品に使われる部品のメーカ（ここでは、部品サプライヤ）の名称を表わし、項目「会社コード」３ｂは検索を容易にするために部品サプライヤ１５毎にユニークに割り振られた識別番号を表わす。これら項目「会社名」３ａ，「会社コード」３ｂは一対一に対応している。項目「部品名」３ｃは部品のメーカが公表している部品の名称であり、項目「部品番号」３ｃは部品メーカ、即ち、部品サプライヤ１５が公表している部品名に対応するその部品固有の識別番号である。製品メーカが購入する部品は、この部品名，部品番号によって特定される。項目「化学物質名称」３ｅは部品メーカの部品に含まれる化学物質の名称を表わし、「ＣＡＳ」３ｆは化学物質を特定するための世界共通の識別番号を表わし、項目「量」３ｇは部品での化学物質の含有量を表わす。即ち、項目「会社名」３ａ，「会社コード」３ｂ，「部品名」３ｃ，「部品番号」３ｄの特定の部品メーカの特定の部品に対応する「化学物質名称」３ｅ，「ＣＡＳ」３ｆ，「量」３ｇの情報を表わしている。

また、部品含有化学物質データベース３は、補足的な情報として、項目「検査済」３ｈ，「対応済」３ｉを有している。項目「検査済」３ｈは、製品メーカが自社内で当該部品の化学物質の成分分析や他の確認手段により、部品サプライヤ１５から提供された部品の含有物とこれに該当する部品含有化学物質報告書１６の内容との一致を確認したものであるか否かを示すものであって、確認（検証）済みであれば、項目「検査済」３ｈに確認済み情報が付加され（これを○印で示す）、確認が済んでいない場合には、確認済み情報が付加されない（これを×印で示す）。○印である場合には、契約や認定工場方式によって運用上その報告の内容が正確であることを保証されたものであることを示すことになる。

項目「対応済」３ｉは、特定の法律や規制で制限される化学物質がその制限内に収まっているか否か、即ち、法律や規制を順守したものであるか否かを表わすものであって、対応済であれば、項目「対応済」３ｉに対応済み情報が付加され（これを○印で示す）、済んでいない場合には、対応済み情報が付加されない（これを×印で示す）。この項目「対応済」３ｉが○印である場合には、契約や認定工場方式によって運用上その報告の内容が正確であることを保証されたものであることを示すことになる。

項目「検査済」３ｈ，「対応済」３ｉがともに○印である場合には、その部品含有化学物質報告書１６の内容が信用できるレベルが高いものとして扱われる。

部品含有化学物質報告書１６は、この部品含有化学物質データベース３と同じ形式のものであって、項目「会社名」，「会社コード」，「部品名」，「部品番号」，「化学物質名称」，「ＣＡＳ」，「量」からなるものである。図２は部品サプライヤ１５から購入部品とともに送られてきた部品含有化学物質報告書１６での部品含有化学物質データベース３に格納（登録）された情報内容を示しており、従って、このとき製品メーカに納品した部品サプライヤ１５は、「会社コード」３ｂが１２３００のＡ社であり、このとき製品メーカに提供した部品は「製造番号」３ｄがＡ−６７の抵抗ということになる。そして、この抵抗は、ヒ素，鉛，一酸化鉛，アンチモン，コバルト，フェノール及びカーボーンを項目「量」３ｇに示す量ずつ含んだものとなる。部品サプライヤ１５から送られてきた部品含有化学物質報告書１６が部品含有化学物質データベース３に登録されたばかりのときには、上記の検査も対応もなされていないので、項目「検査済み」３ｈも、また、項目「対応済み」３ｉも、×印が付されている。

図３は図１における類似部品データベース２のデータベース構造の一具体例の一部を示す図である。

同図において、類似部品データベース２には、類似部品に関する情報が格納（登録）されている。通常の製品メーカでは、通常マルチ購買と呼ばれる部品の購入方法がとられる。これは、同一仕様の部品を複数の部品サプライヤから購入するものであって、製品メーカの立場を強くして購入費用の節約になったり、特定の部品サプライヤが何らかの理由で部品の提供をすることができなくなったりした場合の保証として通常行なわれているものである。このようにマルチ購買が行なわれると、製品メーカでは、異なる部品メーカから同種の類似部品を取得することができる。類似部品データベース２では、このような方法で部品が購入されることを利用して、部品メーカが異なっても、また、形式が異なっても、類似部品は類似部品として検索できるようにした情報が登録されているものである。また、電子商取引である特定の部品の仕様をもとに、インタネットで入札するようなシステムも存在する。このようなシステムでは、ある特定の部品の仕様をある分類やある仕様の様式で第三者に伝達する必要があり、このような情報を取得して類似部品データベース２に登録することもできる。

類似部品データベース２は、図３に示すように、項目「大分類」２ａ，「中分類」２ｂ，「小分類」２ｃ，「会社名」２ｄ，「会社コード」２ｅ，「部品名」２ｆ及び「部品番号」２ｇで構成されている。そのうち項目「会社名」２ｄ，「会社コード」２ｅ，「部品名」２ｆ，「部品番号」２ｇは部品含有化学物質データベース３（図２）での項目「会社名」３ａ，「会社コード」３ｂ，「部品名」３ｃ，「部品番号」３ｄと同じである。従って、かかる項目をキーとして部品含有化学物質データベース３から部品の「化学物質名称」，「ＣＡＳ」，「量」を参照することができる。

項目「大分類」２ａ，「中分類」２ｂ，「小分類」２ｃは類似部品を検索するためのキーとなるものである。ここで、項目「大分類」２ａは電機部品や鉄材，樹脂といった部品の大きな分類であり、項目「中分類」２ｂには、これを細かくした分類、例えば、「大分類」の電機部品を例に取ると、抵抗，コンデンサ，コイルなどといったこの「大分類」の電気部品に従属して細かく分類した「中分類」が設定される。そして、さらに、項目「小分類」２ｃには、この「中分類」をさらに細かくした分類、例えば、「中分類」の抵抗を例にとると、その性能や大きさ，構造などからチップ抵抗などのより細かい分類である「小分類」が設定されている。

ここでは、「大分類，中分類，小分類」の３つの分類が一致する部品同士を類似部品として扱う。従って、類似部品データベース２の図３に示す内容は、図示されるＡ〜Ｇ各社の抵抗は全て類似部品ということになる。

製品メーカ側では、部品サプライヤ１５からの購入部品とともに部品含有化学物質報告書１６が提供されると、この部品含有化学物質報告書１６の会社名，会社コード，部品名及び部品番号の情報内容が類似部品データベース２に登録されるとともに、製品メーカの担当者などがこの購入部品の「大分類，中分類，小分類」の分類付けを行ない、その分類結果を項目「大分類」２ａ，「中分類」２ｂ，「小分類」２ｃに登録する。

なお、ここでは、分類の一例を示しているが、これに限らず、仕様的な、例えば、抵抗値や大きさ，実装形式，抵抗を生じる物理的な原理などで分類するようにしてもよい。

次に、図１における信用度評価判定４について説明する。

ここでは、製品メーカが部品名が抵抗で部品番号がＡ−６７の部品をＡ社（部品サプライヤ１５）から購入し、これとともに、この部品の部品含有化学物質報告書１６が送られてきたものとし、この部品含有化学物質報告書１６の情報内容は、項目「検査済み」３ｈ，「対応済」３ｉがないことを除いて、図２に示す内容と同じとする。この部品含有化学物質報告書１６の情報内容は部品含有化学物質データベース３に登録されるが、検査済みでも、また、対応済みでもないから、部品含有化学物質データベース３でのこの購入部品に対する項目「検査済」３ｈ，「対応済」３ｉでは、×印が付されている。

信用度判定・評価部４では、まず、部品サプライヤ１５から提供された部品含有化学物質報告書１６が読み込まれると、この部品含有化学物質報告書１６などをもとにして、製品メーカの担当者が購入部品の大分類，中分類，小分類の分類付けを行ない、この購入部品に対する類似部品の検索を指示する。この指示により、類似部品調査・検索手段５が、分類付けされたこれら大分類，中分類，小分類をキーとして、類似部品データベース２で類似部品の検索を行なう（ステップ４ａ）。この検索の結果、類似部品のリストが得られる（ステップ４ｂ）。なお、上記の検索指示とともに、このＡ社の購入部品（部品番号Ａ−６７の抵抗）に関する情報（大分類，中分類，小分類や会社名，会社コード，部品名，部品番号）も類似部品データベース２に登録される。ここで、図３に示すように、Ｂ〜Ｆ各社の抵抗が大分類，中分類，小分類ともＡ社の抵抗と等しく、Ａ社の抵抗と類似部品とすると、類似部品データベース２からこれらＡ〜Ｆ各社の会社名，会社モード，部品名，部品番号が読み出されて類似部品リストが作成される。

そして、この類似部品リストの各部品について、会社名，会社コード，部品名，部品番号をキーとして部品含有化学物質データ３の検索が行なわれ、この検索結果をもとに一致度の作成処理が行なわれる（ステップ４ｃ）。この処理では、Ａ〜Ｆ各社の類似部品リストで指定される部品名，部品番号の部品（即ち、類似部品）毎に部品含有化学物質データ３の項目「化学物質名称」３ｅが読み出され、図４に示すような一致度表２０が作成される。

この一致度表２０は、類似部品とされたＡ〜Ｆ各社の「抵抗」間での含有化学物質の一致の度合いを表わすものであって、Ａ〜Ｆ各社の「抵抗」の少なくともいずれかに含まれる化学物質は物質Ａ〜Ｇの７種類としている。Ａ〜Ｆ各社の抵抗毎に、それが含有する化学物質については○印を付し、含有しない化学物質に×印を付す。例えば、Ａ社の抵抗には、物質Ａ〜Ｃ，Ｅ，Ｆが含まれ、物質Ｄ，Ｇが含まれておらず、Ｂ社の抵抗には、物質Ａ，Ｃ〜Ｅが含まれ、物質Ｂ，Ｆ，Ｇが含まれていないことになる。

なお、ここでは、少しでも含有する化学物質に対しては、○印を付すものとしたが、各化学物質毎に規定量を設定し、この規定量を超す化学物質に対して○印を付すようにしてもよい。この場合には、勿論各化学物質毎に部品含有化学物質データベース３の項目「量」３ｇの内容も読み出す。

次に、この一致度表２０をもとに、類似度行列の処理が行なわれる（ステップ４ｄ）。これは、Ａ〜Ｆ各社の抵抗毎に、他社の抵抗と化学物質の含有状態がどの程度類似しているかを示すものであって、比較する２社の抵抗間でいずれも○印の物質の個数といずれも×印の物質の個数の合計が、これら２社の抵抗の類似度を表わする。

図５はかかる処理によって得られた類似度行列２１を示すものであって、例えば、Ａ，Ｂ社の抵抗間では、図４に示す一致度表２０から、いずれも物質Ａ，Ｃ，Ｅを含んでおり（○印）、また、いずれも物質Ｇを含んでいないから（×印）、類似度が「４」となる。また、Ｃ，Ｄ社の抵抗間では、図４に示す一致度表２０から、いずれも物質Ａ，Ｄを含んでおり（○印）、また、いずれも物質Ｇを含んでいないから（×印）、類似度が「３」となる。このように、含有する化学物質が７種類の場合、類似度の最大値は７であり、最小値は０であるが、この例では、Ａ，Ｅ社の抵抗間及びＢ，Ｄ社の抵抗間で類似度が最大の６、Ｆ社とＡ，Ｂ，Ｅ社との抵抗間で類似度が最小の１となっている。

次に、この類似度行列２１をもとに、部品含有化学物質報告書１６の評価の一例として、図６に示すような樹形図２２が作成される（ステップ４ｅ）。図５に示す類似度行列２１の場合、Ａ，Ｅ社の抵抗は類似度が６と最も類似しており、同様に、Ｂ，Ｄ社の抵抗も類似度が６と最も類似しているので、Ａ社とＥ社、Ｂ社とＤ社を夫々直接関連付ける。次に、Ｃ社の抵抗がこれらＡ，Ｂ，Ｄ，Ｅ社の抵抗に類似しているから、Ｃ社をこれらＡ，Ｂ，Ｄ，Ｅ社に関連付け、最後にＦ社をこれらＡ〜Ｅ各社に関連付ける。この樹形図２２でもって類似度による評価がなされ（ステップ４ｆ）、その評価結果が、部品含有化学物質報告書の評価６として、画面表示されるとともに、報告書信用度データベース８に登録される。

以上の手法はクラスタ分析と言われるものであり、この手法では、どの要素（指標）を比較に用いるか，類似の評価方法，計算方法が種々提案されており、何百という派生的な解析手法が存在する。本発明では、このような数学的な解析手法に特徴があるわけではなく、上記の手法で類似度を求めるものである。勿論上記とは別な解析方法で同様の類似度の比較ができるものであれば、その方法を用いてもよい。

また、図５に示すような類似度行列２１をもとに、類似する部品同士を１つの群（クラスタ群）にまとめ、図７に示すように、幾つかの類似の群に分かれた分析結果が得られ、これをもとに評価を行なうこともできる。図７では、クラスタＡ群とクラスタＢ群とに部品をまとめた場合を示している。サンプル数が少ないが、図５に示す類似度行列２１の場合、図６に示す樹形図２２を参照して説明すると、Ａ社とＥ社を同じクラスタＡ群にまとめ、Ｂ社とＤ社も同じクラスタＢ群にまとめる。Ｃ社，Ｆ社は夫々別のクラスタ群を形成することになる。図５に示す類似度行列２１で言えば、類似度が最も大きいサンプルが同じクラスタ群にまとまり、クラスタＡ群とクラスタＢ群とが生ずることになる。この場合、これらクラスタＡ群とクラスタＢ群は、最大の類似度６をもとに形成されるものであるから、これらクラスタ群Ａ，Ｂは類似度強の群になる。これよりも低い類似度（例えば、類似度５）を用いると、得られるクラスタ群はＡ社，Ｂ社，Ｄ社，Ｅ社を含む大きなものとなるが、類似度弱の群になる。

同じクラスタ群の中で最も離れたサンプル間の距離を最遠距離といい、クラスタ群の強度を示している。最遠距離が少ない方がクラスタ群内でのサンプルの類似度が高い。異なるクラスタＡ群とクラスタＢ群との間で一番近いサンプル間の距離を最近距離といい、クラスタ群同士の分離の強度を示している。このように、２以上の複数のクラスタ群に分かれた場合には、仕様が同一であっても、性能の達成手段が異なるか、製造方法が異なる２つ以上の種類があるものと考えられる。ここでは、このような２つのクラスタ群に分かれた場合には、評価対象の部品に対してより近いクラスタ群を選んで評価を行なうことにより、評価を実行できる。ここでの距離は、
距離＝７（項目）−（類似度）
であり、不一致度を表わすことにもなる。

図８は今回の類似度の結果を模式的に示すものであって、白丸は部品含有化学物質報告書１６をもって購入された評価対象の部品を表わし、黒丸はこの評価対象部品の類似部品を表わしている。

ここで、類似度に応じて類似度強の群と類似度弱の群とが区分されており、白丸（評価対象部品）が類似度強の群の中に含まれる評価点５の場合には、部品含有化学物質報告書１６は「信用可」する。白丸が類似度弱の群の中に含まれる評価点４の場合には、「一般同様」とする。白丸が類似度弱の群から外れる場合には、外れる距離に応じて評価点３「多少難」，評価点２「難」，評価点１「強い難」と評価する基準を設ける。

図６や図７に示す分析の場合も、所定の基準に従って、同様の評価点を設けるようにすることができる。

図６に示す樹形図２２で表現すると、Ａ社，Ｅ社，Ｂ社，Ｄ社の部品含有化学物質報告書１６は類似度弱の群の中に含まれる評価点４「一般同様」とすることができ、Ｃ社の部品含有化学物質報告書１６は評価点３「多少難」、Ｆ社の部品含有化学物質報告書１６は評価点「強い難」と評価する。

このように、類似部品の類似度によって評価することにより、成分が類似した部品の集まりでその数が多いところ（密なところ）が高めに評価される。つまり一般的に成分が類似した集まりの群の部品に対しては、その部品含有化学物質報告書１６の信用度が高めに評価される。換言すると、部品含有化学物質報告書１６が高めの評価を受けた部品はサプライヤの数が多いことになる。この結果、一部規制対象物質が含まれていたとしても、他の代替え部品を選定し易く、部品選定のやり直しや設計のやり直しの手間を省くことができる。

Ｆ社の部品（抵抗）の場合には、図４において、その部品含有化学物質報告書１６によって登録された化学物質は２種であって、他社と共通する物質は、Ａ社の物品と一致する物質Ｆの１種しかない。従って、上記の評価によると、評価点１「強い難」と評価されることになる。このように、部品含有化学物質報告書１６によって報告される化学物質の種類が少ない場合には、物品の類似度が低下するため、低い評価になる。これは、一般的な感覚からしても、整合性がある。

また、例えば、Ｂ社に関し、部品含有化学物質データベース３（図２）の項目「検査済」３ｈに○印が付されており、即ち、製品メーカが自社内で成分分析などを行なった結果、Ｂ社のこの部品に関する部品含有化学物質報告書１６の内容の確証がとれているものとすると、図５での類似度行列２１や図６での樹形図２２に示すように、このＢ社の部品と一番類似しているＤ社の部品の部品含有化学物質報告書１６の内容はかなり信用性が高いと判断できる。このように、部品含有化学物質データベース３で検証済みのデータがある、即ち、項目「検査済」３ｈに○印が付された部品に対して高い類似度の部品に関する部品含有化学物質報告書１６の評価が評価点４「一般同様」である場合には、その評価のランクを高めて評価点５「信用可」とする。従って、上記の場合、Ｄ社の類似部品に対する部品含有化学物質報告書１６は、評価点５「信用可」と判断することができる。図５に示す類似度行列２１からみて、Ｄ社の部品に次いでＢ社と類似度が高いＥ社、さらには、Ａ，Ｃ社の部品に対しても、その部品含有化学物質報告書１６の評価も高めるようにする。このことは、類似部品の一部メーカのサンプルを標本的に成分分析して、部品含有化学物質データベース３において、項目「検査済」３ｈに○印を付すことができるようにした情報を「大分類，中分類，小分類」の種類毎に用意しておくことにより、部品含有化学物質報告書１６の信用性の評価を高めることができる。このように、既に報告された部品含有化学物質報告書１６の内容に対し、部品含有化学物質データベース３の項目「検査済」３ｈに○印が付されている場合、この部品の類似部品に対する部品含有化学物質報告書１６は、その信頼性の評価も高めることになる。

また、図９に示すように、図５に示すような類似度行列２１で高い類似度の部品からなる類似度強の群を選定する場合、即ち、精密な成分分析や他の確認手段を行なう部品を選定し、その確認をとって購入部品とする場合、この類似度強の群の中から１つの部品を選んでその確認をすることにより、この同じ類似度強の群内の他社の部品の部品含有化学物質報告書１６も信用性が高まり、部品選定を行なう場合の部品サプライヤの選択範囲が広がる効果がある。これは、部品の機能を達成する原理が一般的に確立され、製法も確立されているものと推量できる。また、この部品のロット単位の成分の安定性もあると推量される。また、何らかの原因で当該部品メーカの部品が入手できなくなった場合、代替えの部品が容易に見つかる機会が広くなることでもあり、コストリスクを下げる効果がある。このような部品を使用することは製品メーカにとってメリットがある。このように、検査対象とする部品の選定にも利用できる。

以上のように、評価の高い部品を選定すれば、自然に類似度が高い群の部品を選定することになり、上記の効果が得られ、このように、他社の部品と類似度が高く、部品含有化学物質報告書１６の内容の信用度の高いサプライヤの部品を購入候補として選定して推奨する機能を実現することができる。

また、このような類似度強の群から少し離れたサプライヤの部品でも、部品含有化学物質データベース３（図２）での該当する項目「対応済」３ｉに○印が付されている場合には、例えば、図４での対象部品が防錆鋼板であって、物質Ｅが六価クロムであり、Ｃ社の部品だけがこの六価クロムを含まない防錆鋼板であって、それ以外の部品メーカの部品が全て六価クロムを含んでいる防錆鋼板とすると、Ｃ社の部品含有化学物質報告書１６の類似度の評価は下がるが、六価クロムを含まないで環境に対応するという点では、Ｃ社の部品を採用する確率は高くなる。

このように、部品含有化学物質データベース３の項目「対応済」３ｉに○印が付されている場合には、項目「対応済」３ｉに×印が付されている部品の群と少し距離がある理由が推測できる。また、これと同時に、部品含有化学物質データベース３の項目「検査済」３ｈに○印が付されており、六価クロムを含まない部品の場合、適正な部品と判断できる。このように、評価する部品の化学物質の種類に規制対象物質があり、これが含まれていないという確証がある場合には、図２の部品含有化学物質データベース３の項目「対応済」３ｉに○印が付される。この場合、このような部品に対しては、図４に示す一致度表２０での一致する化学物質の個数と一致しなくとも、図５に示すような類似度行列２１において、他の各社に対する類似度夫々を、例えば、意図的に１ずつ増やすことにする。これにより、法規制対象などの物質が含まれていない対応済みの部品を推奨する確率を高めることができる。このように、法規制への対応がなされた部品は、これがなされていない他社の部品と比べて類似度が少し低いものであっても、購入候補として選定して推奨するようにすることができる。

また、例えば、図４に示すような一致度表２０で対象となる物質の種類が多く、各社の部品の類似度が平均して低い場合には、物質の種類が分散していて、上記の信用度判定・評価部４が使用できず、図７，図８に示すような分析をした場合には、類似部品のクラスタ群あるいは類似度強，類似度弱がない状態である。このような場合には、評価点０の「判定不能」とする。また、購入部品に対して部品含有化学物質報告書１６がなく、部品含有化学物質データベース３にこの部品に対するデータが存在しない場合も、評価点０「判定不能」とする。このような場合には、類似部品には、類似した化学物質が含まれる、という前提が崩れた部品の種類であると判断できる。従って、評価点０「判定不能」の評価は正当性がある。

部品サプライヤ１５の会社名，会社コードと部品名，部品番号とに以上のような評価点が付加されて部品含有化学物質報告書１６に対する報告書評価結果６が形成されるものであり、これが、画面表示されるとともに、報告書信用度データベース８に登録されることになる。

また、この実施形態とは主旨が異なるが、サプライヤからの部品含有化学物質報告書１６（図１）から購入部品に規制対象物質が含まれていることが明確である場合には、不利な情報も公開していると言う意味で、この部品含有化学物質報告書１６の信用度は高いとする。この物質が規制の量的な判定基準をオーバーしている場合には、購入対象部品として選定できないが、下まっている場合には、選定できる可能性がある。判定基準、即ち、スレッシュホールドに近い値の場合には、注意深い管理が必要である。このような要素も、評価のランク付けに影響を与える様にすることもできる。また、そのままでは規制対象物質を含んでいるので、購入対象部品として選定はできないが、部品サプライヤに対して対象となった物質を取り除く要求をし、これに対応してもらうことも可能である。部品サプライヤが、この要求に対して、改めて部品の含有化学物質の内容を更新するものであれば、このようにサプライヤ側で物質の対応が済んだ部品の部品含有化学物質報告書１６に対しては、部品含有化学物質データベース２（図２）において、項目「対応済」３ｉに○印が付される。また、さらに、製品メーカ側でこの部品含有化学物質報告書１６の内容の確認が取れると、項目「検査済」３ｈにも○印が付されることになる。これにより、この部品含有化学物質報告書１６の評価は、非常に高いものとなる。

ここで、以上の評価は部品含有化学物質報告書１６の内容に対するものであったが、その拡張として、部品サプライヤの実績や部品の価格などを含めて評価する総合評価部７（図１）も行なうようにすることもできる。以下、この総合評価部７について説明する。

製品メーカが同じ部品サプライヤから複数種類の部品を購入するなど、取引関係が密な場合には、部品サプライヤから複数の部品の部品含有化学物質報告書１６が提出される。製品メーカでは、これら複数の部品含有化学物質報告書１６に対して、夫々上記の評価を行ない、それら評価を総合することにより、部品サプライヤからの部品含有化学物質報告書１６の信用度の平均を把握することができる。

図１０は図１における信用度判定・評価部４で得られた報告書評価結果６（図１）の一覧２３の一具体例を示すものであって、なお、ここで示す評価点２３ａは、先に説明した部品含有化学物質報告書１６の信用度を示す評価点である。

先に説明したように、信用判定評価部４で部品サプライヤ１５からの部品含有化学物質報告書１６の評価がなされて評価点２３ａが決まると、部品サプライヤ１５の会社名や会社コード、このときの購入部品の部品名、部品番号にこの評価点２３ａが付加されて報告書評価結果６が作成され、画面表示されるとともに、報告書信用度データベース８に登録されるので、この報告書信用度データベース８には、各部品サプライヤから購入した部品の部品含有化学物質報告書１６に対する報告書評価結果６が登録されている。図１０は報告書信用度データベース８に登録されている各部品含有化学物質報告書１６の報告書評価結果６の一部の一覧２３を示すものであり、ここでは、Ａ社の各部品のみを示している。報告書信用度データベース８に登録されている報告書評価結果６は、先に説明し、また、図１０に示すように、部品を提供した部品サプライヤの会社名，会社コードと、部品の部品名，部品番号と、評価点２３ａとから構成されている。

また、報告書評価結果６に基づいて、部品サプライヤ毎に評価点２３ａの平均値を求め、図１１に示すように、会社名と会社コードとこの評価の平均値（サプライヤ評価点）２４ａとからなるサプライヤ別報告書評価２４を作成する。この例では、Ｃ社の部品含有化学物質報告書１６に対するサプライヤ評価点２４ａが最も高いものとなっている。サプライヤ評価点２４ａの求め方としては、各社について、部品別報告書評価２３（図１０）での全部品の評価点２３ａの合計を部品数で除するものであるが、例えば、特性が類似した部品については、例えば、抵抗についてみた場合、抵抗値が非常に近い複数の抵抗については、そのうちの１つを代表としてサプライヤ評価点２４ａの計算に用いるようにして、計算に用いる部品数を低減するようにしてもよい。このサプライヤ別報告書評価２４も、図１０に示す報告書評価結果６とともに、報告書信用度データベース８に登録され、総合評価部７のために用いられる。

この報告書評価結果６での評価点２３ａ（図１０）をもとにした部品の信用度とサプライヤ別報告書評価２４での部品サプライヤの評価点２４ａとを参照しながら、購入する部品の選定を行なうことにより、よりリスクの低い部品を選定できることになる。

また、部品サプライヤが提出した部品含有化学物質報告書１６の内容を確認するために、成分分析部１２（図１）により、部品の含有化学物質の分析・検査を行ない、部品別の検査結果を含有化学物質分析結果データベース９に格納する。

図１２はその部品別検査結果のデータ２５の一具体例の一覧の一部を模式的に示すものであって、ここでは、Ａ社の各部品の検査結果を示している。

同図において、かかる部品別検査結果のデータ２５は、部品を提供した部品サプライヤ１５の会社名，会社コードと、部品の部品名，部品番号と、検査結果２５ａとからなっている。ここで、分析結果による物質の量と部品含有化学物質報告書１６で報告されているこの物質の量との差が許容範囲内にあり、満足できる場合には、検査結果２５ａを「○」とし、多少差があるが、各種規制などの規制値内には収まっていて問題が発生しない場合には、検査結果２５ａを「△」とし、差があり過ぎて許容できない場合には、検査結果２５ａを「×」とするなど、分析結果と部品含有化学物質報告書１６の報告内容との比較結果を管理したものである。

なお、検査結果２５ａが「○」の部品に対しては、部品含有化学物質データベース３（図２）での項目「検査済」３ｈに○印を付加する（図１の総合評価部７でのステップ７ａ）。

この部品別検査結果のデータ２５を用いて、部品サプライヤ１５毎の検査結果を求める。図１３はかかるサプライヤ別検査結果のデータ２６の一具体例を示すものであって、ここで、Ａ〜Ｇ各社の総合的な検査結果を示している。

このサプライヤ別検査結果のデータ２６は、部品サプライヤ１５の会社名，会社コードと、部品別検査結果のデータ２５（図１２）の検査結果２５ａに基づく評価点２６ａとからなるが、この評価点２６ａは、例えば、部品別検査結果のデータ２５での「○」の検査結果２５ａを評価点＋５に、「△」の検査結果２５ａを評価点＋４に、「×」の検査結果２５ａを評価点−５に夫々換算し、各社毎に全部品に渡る評価点を平均化したものである。

これら部品別検査結果のデータ２５とサプライヤ別検査結果のデータ２６は、図１０に示す報告書評価結果６や図１１に示すサプライヤ別報告書評価２４が報告書の評価だけであるのに対し、実際に部品を分析した結果をもとにしたものであるため、部品サプライヤ１５の化学物質の管理や把握の能力を正確に反映している。これも、また、部品サプライヤ１５の選定に有用である。

このサプライヤ別検査結果のデータ２６も、図１２に示す部品別検査結果のデータ２５とともに、含有化学物質分析結果データベース９に格納・保存され、総合評価部７（図１）のために用いられる。

さらに、納入実績のある部品サプライヤ１５の部品には、製品の生産現場１３（図１）からその購入時の品質検査や製造時の不良，製品出荷後の不良などのデータやフィールドクレーム１４を収集することが可能である。これに化学物質の内容も含めることができるし、性能や信頼性と合わせた評価でもよい。このようなデータをもとに、図１４に示すような部品別ロット単位の不良検出結果のデータ２７を得ることができる。ここでは、Ａ社から購入した部品のロット単位の不良などが発生した件数（不合格数）２７ｂと問題が発生しなかった件数（合格数）２７ａとを示している。ロットの単位の内容は、ここでは、問題にしないし、また、ロットではなく、部品の実際の個数で表わすようにしてもよい。購入実績のない部品は、合格数２７ａの欄，不合格数２７ｂの欄を「−」で表わし、空欄であることを示している。

この部品別ロット単位の不良検出結果のデータ２７の内容を部品サプライヤ１５毎にまとめ、図１５に示すようなサプライヤ別ロット単位の不良検出結果データ２８を求める。このサプライヤ別ロット単位の不良検出結果データ２８は、部品サプライヤ１５の会社名，会社コードと評価点２８ａとからなっている。この評価点２８ａは最高点を５とし、部品別ロット単位の不良検出結果のデータ２７（図１４）の合格数，不合格数をもとに、
評価点２８＝５×合格数／（合格数＋不合格数）
によって求められる。

サプライヤ別ロット単位の不良検出結果データ２８の評価点２８ａは、実際の実績に基づいた評価を表わすものであり、部品サプライヤでの部品の製造現場における部品の品質管理，化学物質の管理，把握の能力を正確に反映している。ここでも、購入実績のない部品サプライヤ１５に対しては、評価点２８の欄が「−」で表わされ、空欄であることを示す。これも、また、部品サプライヤ１５の選定に有用である。

部品別ロット単位の不良検出結果のデータ２７（図１４）とサプライヤ別ロット単位の不良検出結果データ２８（図１５）とは、ロット不良結果データベース１０（図１）に蓄積保存され、この総合評価部７（図１）の参考に用いられる。

また、図１６に示すように、図１５に示すサプライヤ別ロット単位の不良検出結果データ２８の評価点２８ａに対し、製品メーカの不良検出に対する検査基準とコスト２９を定めるようにすることも可能である。ここでは、例えば、評価点２８ａが２．５未満の部品サプライヤに対しては、「検査レベル」を全数検査とし、購入した部品を全数を検査するものとして、このときの「検査コスト」を１００とする。評価点２８ａが２．５以上，３．５以下のときには、「検査レベル」をロット検査とし、購入部品をロット毎に検査するものとして、このときの「検査コスト」を５０とする。評価点が３．５を越え、４．５以下のときには、「検査レベル」を抜き取り検査とし、このときの「検査コスト」を２０とする。評価点が４．５を越えるときには、「検査レベル」を無検査として、購入部品の検査を不要とし、このときの「検査コスト」を０とする。このように、製品メーカの検査規準を定め、この検査のための費用を算出したデータをまとめることができる。

なお、部品サプライヤと製造メーカとの日常業務の実績を部品選定の参考として利用できる。勿論旧来から行なわれている納期の厳守率や部品の不良率，部品サプライヤの財務体質などもサプライヤ別ロット単位の不良検出結果データ２８に付加し、評価点２８ａに影響させるようにすることも可能である。

図１における総合評価部７は、以上の報告書信用度データベース８，含有化学物質分析結果データベース９及びロット不良結果データベース１０に保存されているデータを用いて、部品サプライヤ毎の部品含有化学物質報告書の総合的な評価を行なう。この総合評価のためには、上記のように、各部品サプライヤについて、成分分析部１２による部品の分析結果に基づくデータが含有化学物質分析結果データベース９に保存されており、また、部品サプライ毎の部品に関する生産現場１３からのデータやフィールドクレーム１４がロット不良結果データベース１０に保存されている。

納品された部品は、検査済みでないとき（ステップ７ａ），対策済みでないとき（ステップ７ｂ）、上記のように、検査や対策が行なわれ、その結果が含有化学物質分析結果データベース９やロット不良結果データベース１０に保存されている。そして、部品サプライヤの評価を加味した部品含有化学物質報告書の評価、即ち、報告書総合評価結果１１が必要なとき、総合評価部７により、評価式による総合評価処理が行なわれる（ステップ７ｃ）。この処理を図１７により説明する。

同図において、上記のように、報告書信用度データベース８には、図１０に示す各部品の報告書評価結果６と図１１に示すサプライヤ別報告書評価２４とが保存されており、含有化学物質分析結果データベース９には、図１２に示す部品別検査結果データ２５と図１３に示すサプライヤ別検査結果データ２６とが保存されており、ロット不良結果データベース１０には、図１４に示す部品別ロット単位の不良検出結果データ２７と図１５に示すサプライヤ別ロット単位の不良検出結果データ２８とが保存されている。かかるデータベース８〜１０に保存される適宜のデータを用い、次の数１の演算により、評価指数が求められる。

ここで、
検査コスト：図１６をもとにした図１５での評価点に対する検査コスト
購入コスト：部品サプライヤが要求する部品のコスト
報告書評価点：図１０に示す購入部品に対する報告書の評価点２４ａ
報告書評価：図１１に示すサプライヤに対する報告書の評価点２４ａ
検査結果評価：図１３に示すサプライヤに対する検査結果の評価点２６ａ
不良検出結果：図１５に示すサプライヤに対する不良検出の評価点２８ａ
である。

この演算処理によって得られた結果が、図示する報告書総合評価結果１１である。この報告書総合評価結果１１は、図１０に示す部品別報告書評価２３と同様の部品に関する項目「会社名」，「会社コード」，「部品名」，「部品番号」，「報告書評価点（評価点）」と、上記の「報告書評価」，「検査結果評価」，「不良検出結果」，「検査コスト」と、さらに、上記数１によって得られる評価指数に基づく「総合評価」とからなっている。

ここで、報告書総合評価結果１１では、このときの部品サプライヤ１５（図１）としてのＡ社からの購入部品（部品番号「Ａ−６７」の抵抗）と図３に示すこれとの類似部品であるＢ〜Ｇ各社の抵抗とについて示している。Ａ社の抵抗（部品番号Ａ−６７）の場合、報告書評価点＝５（図１０）、報告書評価＝４．２（図１１）、検査結果評価＝２．５（図１３）、不良検出結果評価＝３．５（図１５）、検査コスト＝５０（図１５及び図１６）であり、この抵抗の購入コストを１１０とすると、上記の評価指数は１０．５となる。同様にして、図示する評価点に対して、Ｂ〜Ｇ各社の抵抗について評価指数を求めると、
Ｂ社＝７．６ Ｃ社＝６．０ Ｄ社＝６．６ Ｅ社＝２４．８
Ｆ社＝４８ Ｇ社＝７２
となる。但し、不良検出結果の欄で「−」を示す部品に対しては、そこでの評価点を０とした。

以上のようにして求めた評価指数が小さい順に順位を求め、この順位を総合評価とするものである。上記の評価指数によると、１位がＣ社，２位がＤ社，３位がＢ社，……，６位がＧ社，７位がＦ社となり、Ａ社の部品（抵抗）とその類似部品との各社の評価を加味した部品含有化学物質報告書の報告書総合評価結果１１が得られることになる。

この報告書総合評価結果１１において、総合評価が１位の部品は、最も推奨できる部品ということになり、また、その部品含有化学物質報告書が総合的に見て最も信用度が高いものとなる。この場合、Ｃ社の部品が総合評価１位となったのは、その部品含有化学物質報告書の類似度は低く、価格も高いが、「報告書評価」や「検査結果評価」，「不良検出結果」の評価が高く、その結果として、全体のコストが抑えられると考えられるためである。数３に示す単純な評価式でも、感覚的に有効な選択をすることができる。

この評価式は、部品の特性やメーカの戦略などによって変化するものである。部品が規制対象物質が含まれてしまう危険の高い性質のものであれば、「報告書評価」よりの「検査結果評価」，「不良検出結果」の重みを増す必要がある。このような場合には、評価式の関係する項目に重みをつける定数を付加すればよい。また、評価式の形を変更してもよい。逆に、規制対象物質が含まれる危険性の少ない部品であれば、「購入コスト」の差が生かされるような評価式、即ち、各評価結果の重みを下げるために、評価式の各項目に重みを下げる定数を用いればよい。このように、評価式は個々の事情に合わせて適宜の形に設定することができる。

そして、評価結果や含有物質の内容確認したときの正確性、納入後の実績などを蓄積して部品サプライヤ毎の信用度を求め、それを個々の部品の選定時の評価に加える機能を実現することができる。信用度の高い部品サプライヤと長期に渡って取引することは、製品メーカにとっても好ましいことである。これにより、部品含有化学物質報告書に記載のない規制物質が購入部品に含まれるという危険性を下げる効果も得られることになる。

なお、上記の総合評価の処理（ステップ７ｃ）には、これに用いるデータとして、上記のデータベース８，９，１０のデータにさらに他のデータを追加するようにしてもよい。追加可能なデータには、特に制約はないが、各メーカの経営戦略に従って、または、評価に使用可能な正確なデータを選定するようにしてもよい。

本発明による含有化学物質調査データ評価システムの一実施形態を示す構成図である。 図１における部品含有化学物質データベースの一具体例の一部を模式的に示す図である。 図１における類似部品データベースの一具体例の一部を模式的に示す図である。 図１におけるステップ４ｃの処理で得られる一致度表の一具体例を模式的に示す図である。 図１におけるステップ４ｃの処理で得られる類似度行列の一具体例を模式的に示す図である。 図１におけるステップ４ｃの処理で図５に示す類似度行列から得られた樹形図を示す図である。 図５に示す類似度行列のデータに基づく報告書の類似度を説明するための模式図である。 図５に示す類似度行列のデータに基づく報告書の信用度の評価を説明するための模式図である。 図５に示す類似度行列のデータに基づく部品の選定方式を説明するための模式図である。 図１における報告書評価の一具体例を模式的に示す図である。 図１０に示す報告書評価に基づくサプライヤ別報告書評価の一具体例を模式的に示す図である。 図１での含有化学物質分析結果データベースで保存される部品別検査結果データの一具体例を模式的に示す図である。 図１での含有化学物質分析結果データベースで保存される図１２に示す部品別検査結果データに基づくサプライヤ別検査結果データの一具体例を模式的に示す図である。 図１でのロット不良結果データベースで保存される部品別ロット単位の不良検出結果データの一具体例を模式的に示す図である。 図１でのロット不良結果データベースで保存される図１４に示す部品別ロット単位の不良検出結果データに基づくサプライヤ別ロット単位の不良検出結果データの一具体例を模式的に示す図である。 図１５に示すサプライヤ別ロット単位の不良検出結果データ出の評価点に対する検査基準とコストを示す図である。 図１におけるステップ７ｃの処理とこれによる報告書総合評価の一具体例を模式的に示す図である。

符号の説明

１ 含有化学物質調査データ評価システム
２ 類似部品データベース
３ 部品含有化学物質データベース
４ 信用度判定・評価部
５ 類似部品調査・検索手段
６ 報告書評価結果
７ 総合評価部
７ｃ 評価式による総合評価
８ 報告書信用度データベース
９ 含有化学物質分析結果データベース
１０ ロット不良結果データベース
１１ 報告書総合評価結果
１２ 成分分析部
１３ 生産現場
１４ フィールドクレーム
１５ 部品サプライヤ
１６ 部品含有化学物質報告書
２０ 一致度表
２１ 類似度行列
２２ 樹形図
２３ 報告評価結果の一覧
サプライヤ別報告書評価
２５ 部品別検査結果データ
２６ サプライヤ別検査結果データ
２７ 部品別ロット単位の不良検出結果データ
２８ サプライヤ別ロット単位の不良検出結果データ
２９ 不良検出に対する検査基準とコスト

Claims (1)

1. 部品サプライヤが公表した、または、部品サプライヤから購入した部品の情報を、少なくとも分類情報、会社識別情報、部品織別情報を有するデータレコードに登録する第１のデータベースと、
   前記部品サプライヤが報告した前記部品に含有する化学物質情報を、少なくとも会社識別情報、部品識別情報、化学物質識別情報、化学物質含有量、報告内容の検証有無情報、法規制遵守の確認有無情報を有するデータレコードに登録する第２のデータベースと、
   部品サプライヤから提供された新たな部品含有化学物質報告書を入力して、評価対象部品を前記第１のデータベースヘ登録し、及び、前記部品含有化学物質報告書の情報を前記第２のデータベースへ登録し、前記評価対象部品の分類情報と同じ分類情報を有する類似部品の情報を前記第１のデータベースから検索する第１の手段と、
   前記第１の手段によって検索された複数の類似部品を相互に比致して、同一化学物質を含有している場合、及び、同一化学物質を含有していない場合に夫々１カウント加算した類似度を、全ての類似部品の組み合わせに対して計算して類似度行列を求める第２の手段と、
   所定の閾値以上の類似度を持つ類似部品の組み合わせを、階層構造のクラスタ群に纏め、類似度が高いクラスタ群には高い評価点を設定し、類似度が低いクラスタ群には順次低い評価点を設定し、最も低い類似度のクラスタ群にも含まれない場合には、（対象化学物質項目数−類似度）によって定義される距離が、前記最も低い類似度のクラスタ群から離れる方向に大きくなる程度に応じて、前記評価点を順次小さく設定して、前記評価対象部品に該当する評価点を決定する第３の手段と、
   前記第２のデータベースに登録された部品に含有する化学物質情報を検査手段によって検証した結果に基づいて、報告された化学物質情報を確認済みの情報を前記第２のデータベースの前記報告内容の検証有無情報へ入力する、または、前記第２のデータベースに登録された部品に含有する化学物質情報の特定の法規制を遵守したものであることを確認済みの情報を前記第２のデータベースの前記法規制遵守の確認有無情報へ入力する第４の手段と、
   前記第２のデータベースから読み出された複数の類似部品の組み合わせに対する類似度を計算する場合に、前記報告内容の検証有無情報、または、前記法規制遵守の確認有無情報が有る場合には、計算された類似度を所定量だけ高める第５の手段と、
   前記評価点を決定する第３の手段によって決定された評価点によって、前記評価対象部品の部品含有化学物質報告書の信用性の評価指標を出力する第６の手段と
   を備えたことを特徴とする含有化学物質調査データ評価システム。

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