JP5026129B2 - 製品情報評価プログラム、評価基準情報作成プログラム、製品情報評価装置及び評価基準情報作成装置 - Google Patents

Description

本発明は、各種製品の製品属性情報を用いて、評価対象の製品属性情報を評価するための情報を作成するプログラム及び装置に関する。

現在、欧州連合のRoHS指令(Restriction of the use of Hazardous Substances：特定化学物質使用禁止指令)やELV指令(End of Life Vehicles Directive：使用済み自動車に関する指令)といった、特定の化学物質の使用を制限する法規制が各国で成立・施行されつつある。このような近年の環境規制強化トレンドは、REACH（Registration, Evaluation, Authorisation and restriction of CHemicals）規則に見られる化学物質規制の体系化や、化学物質以外の規制項目(製品の環境影響情報の開示義務、CO₂排出規制など)の追加へと広がっていく可能性を示唆している。

そこで、これらの環境法規制に対応するために、近年各組立メーカ等は、部材サプライヤ(部材ベンダーと部材製造元を含む)に化学物質情報を含む部材情報の提供を依頼している。組立メーカ等は、部材サプライヤより部材情報とサンプル部材を納品し、サンプル部材を分析して部材情報の正確性や抜け漏れ、部材の規制対応状況を確認し、部材の認定可否を決定している。こうして、組立メーカは環境法規制への対応を確実にしている。

組立メーカは、以上のような部材情報品質及び部材の規制対応状況の確認を早期に行うため、部材サプライヤに不含有保証書のように情報内容を保証する付随ドキュメントの提出を依頼している。

また、以下の非特許文献１では、部材の構成素材中の化学物質としてRoHS指令で指定されている化学物質が含まれているか否かの情報を、各種構成素材ごとにマップ化し、部材情報のチェックを支援する方法が提案されている。

その他、関連ある技術として、以下の特許文献１では、各部材毎に、そのコストや、その部材信頼性等をデータベース化し、このデータベースを用いて、部材選定の支援する方法が提案されている。

なお、以下では、以上で説明した部材の他、部品、製品を含めたものを「製品」として扱う。

特開平11-238069号公報 富士通分析ラボ株式会社、技術調査報告書 RoHS規制に係わる含有禁止物質の素材ごとの含有可能性、2005年2月

しかしながら、いずれの従来技術も、製品サプライヤからの製品情報の信頼性を評価するためには、結局、全製品を分析等する必要があり、多大な労力を払わなければならないという問題点がある。

本発明は、このような従来の問題点に着目し、製品情報の信頼性評価の労力を軽減することができる、評価対象の製品属性情報を評価するための情報を作成するプログラム及び装置、さらに評価対象の製品属性情報の信頼性を評価するプログラム及び装置情報を提供することを目的とする。

前記問題点を解決するために、製品に含まれる化学物質の含有量に関する情報である製品属性情報の信頼性を評価する製品情報評価プログラムであって、コンピュータは、演算装置と、記憶装置と、を有し、前記記憶装置は、前記製品属性情報と、評価基準情報とを記憶し、前記製品属性情報の各々は、製品を示す情報と、該製品の製品属性情報が登録された時期を示す登録時期情報と、該製品の構成素材を示す構成素材情報と、該構成素材に含まれる化学物質及び該化学物質の含有率を示す化学物質情報と、を有し、前記評価基準情報は、前記製品を示す情報と、該製品の構成素材を示す構成素材情報と、該構成素材に含まれる化学物質を示す情報と、予め定められた連続する複数の所定期間ごとに登録された製品属性情報の数に対する、該所定期間ごとに登録された前記化学物質ごとの製品属性情報の数の割合である第一の割合と、前記構成素材ごと及び前記所定期間ごとに、前記化学物質ごとの、前又は後の前記所定期間の前記第一の割合に対する該所定時間の前記第一の割合の増減であるトレンドと、を有し、前記コンピュータに、前記コンピュータの入力手段から、評価対象の製品の前記製品属性情報が入力される対象情報受付ステップと、前記記憶装置から、前記評価対象の製品の前記評価基準情報を抽出する対応基準情報抽出ステップと、前記入力された製品属性情報の前記構成素材情報に示される構成素材ごとに、該製品属性情報の前記化学物質情報と、前記対応基準情報抽出ステップで抽出した前記評価基準情報の前記第一の割合及び前記トレンドとが、所定ルールに該当するか否かにより、該製品属性情報の化学物質の含有率に矛盾があるか否か判定し、該判定の結果、矛盾がある場合には、該評価対象の製品の製品属性情報に不整合があるとして、該評価対象の製品の製品属性情報の信頼性が低いと判定する統計的評価ステップと、前記コンピュータの出力手段に、前記統計的評価ステップでの判定結果を出力させる評価出力ステップと、を実行させることを特徴とする。

また、製品に含まれる化学物質の含有量に関する情報である製品属性情報の信頼性を評価するための評価基準情報を作成する評価基準情報作成プログラムであって、データベースに格納された前記製品属性情報の各々は、製品を示す情報と、該製品の製品属性情報が登録された時期を示す登録時期情報と、該製品の構成素材を示す構成素材情報と、該構成素材に含まれる化学物質及び該化学物質の含有率を示す化学物質情報と、を有し、演算装置と、記憶装置と、を有し、前記データベースに接続するコンピュータに、前記データベースから前記製品属性情報を取得して、前記記憶装置に格納する製品属性情報取得ステップと、前記格納した製品属性情報の前記構成素材情報と前記登録時期情報とに基づいて、前記構成素材ごとに、予め定められた連続する複数の所定期間ごとに登録された製品属性情報の数である第一の条件充足数を取得する第一の条件充足数算出ステップと、前記格納した製品属性情報の前記構成素材情報と前記化学物質情報と前記登録時期情報とに基づいて、前記構成素材ごと及び前記化学物質ごとに、前記所定期間ごとに登録された製品属性情報の数である第二の条件充足数を取得する第二の条件充足数算出ステップと、前記構成素材ごと及び前記所定期間ごとに、前記第一の条件充足数に対する前記化学物質ごとの前記第二の条件充足数の割合である第一の割合を算出する出現頻度算出ステップと、前記構成素材ごと及び前記所定期間ごとに、前記化学物質ごとの、前又は後の前記所定期間の前記第一の割合に対する該所定時間の前記第一の割合の増減であるトレンドを取得するトレンド取得ステップと、前記製品を示す情報と、該製品の前記構成素材情報と、該構成素材に含まれる化学物質を示す情報と、該化学物質の前記所定期間ごとの前記第一の割合及び前記トレンドと、を含む評価基準情報を作成し、前記記憶装置に格納する評価基準情報格納ステップと、を実行させることを特徴とする。

また、前記問題点を解決するための装置は、前記プログラムが記憶されているコンピュータである。

本発明によれば、評価対象の製品属性情報と、この製品属性情報に対応する評価基準情報を比較することで、この製品属性情報の信頼性を評価することができるので、信頼性の低い製品属性情報が示す製品種に関してのみ、分析等すればよくなり、評価の労力を軽減することができる。

以下、本発明に係る製品情報評価システムの各実施形態について、図面を用いて説明する。

まず、図１〜図２１を用いて、製品情報評価システムの第一の実施形態について説明する。

本実施形態の製品情報評価システムは、図１に示すように、製品情報評価装置１００と、この製品情報評価装置１００にネットワークNを介して接続されているストレージ装置２００と、を備えている。

製品情報評価装置１００は、各種プログラムを実行する演算装置１１０と、この演算装置１１０が実行するプログラムが格納されていると共に各種データが格納される記憶装置１６０と、キーボードやマウス等の入力装置１０１と、ディスプレイやプリンタ等の出力装置１０３と、以上の各装置間に介在するインタフェース１０２，１０４，１０５と、を備えている。なお、入力装置１０１や出力装置１０３は、外部に対してデータの入出力を行う通信インタフェースであってもよい。

記憶装置１６０には、各種プログラム等が記憶されているプログラム記憶部１６１と、各種データが記憶されるデータ記憶部１７０と、を有している。プログラム記憶部１６１には、製品情報評価プログラム１６２が格納されている。この製品情報評価プログラム１６２には、評価対象の製品属性情報を評価する際に用いる評価基準情報を作成する評価基準情報作成プログラム１６４と、この評価基準情報を作成するための前処理を行う情報作成支援プログラム１６３と、実際に評価対象の製品属性情報を評価する評価プログラム１６５とが含まれている。また、データ記憶部１７０には、各種テーブルが予め設けられている。各種テーブルには、演算装置１１０による製品情報評価プログラム１６２の実行過程で情報が格納される。データ記憶部１７０に設けられているテーブルとしては、製品属性情報テーブル１７１と、評価基準情報・中間テーブル１８０と、評価基準情報テーブル１８５と、評価結果テーブル１９０とがある。なお、これらの各テーブル１７１，１８０，１８５，１９０の詳細に関しては、後述する。

ストレージ装置２００には、マスタ製品属性情報テーブル２７１が設けられている。この製品属性情報テーブル２７１は、図７に示すように、複数の製品種毎の製品管理情報が記憶されている製品管理情報フィールドAと、複数の製品種毎の製品構成情報が記憶されている製品構成情報フィールドBとを有している。

製品管理情報フィールドAは、さらに、製品種を示す製品種番号が記憶されている製品種番号フィールドaと、その製品種の製品分類が記憶されている製品分類フィールドｂと、その製品種の製造地が記憶されている製造地フィールドｃと、その製品種の製造元が記憶されている製造元フィールドｄと、その製品種に関する情報の登録年月が格納されている登録年月フィールドｆと、を有している。

また、製品構成情報フィールドBは、その製品種の構成素材が記憶されている構成素材フィールドｇと、構成素材の部位名が記憶されている部位フィールドｈと、構成素材を形成する化学物質が記憶されている化学物質フィールドiと、化学物質の含有率が記憶されている含有率フィールドjと、化学物質の使用目的が格納されている使用目的フィールドkと、を有している。構成素材は、「均質材料(Homogeneous Material)」として扱ってもよい。均質材料は、例えば、RoHS指令において「機械的に別々に分離できない材料」と定義されている。このRoHS指令に従って、組立製品メーカ等は、製品の子階層、化学物質の親階層に「均質材料」の登録を要求することが標準的である。部位は、製品中で化学物質の含有箇所を示す情報である。

図１２に示すように、一つの製品種、言い換えると、一つの製品種番号に対して、構成素材は、複数存在することがある。また、一つの構成素材は、複数の化学物質で形成されていることもある。このため、一つの製品種番号に対して、構成素材フィールドｇには、複数の構成素材が格納され、これに対応して、部位フィールドｈにも、複数の部位が格納されることがある。また、一つの構成素材に対して、化学物質フィールドiには、複数の化学物質が格納され、これに対応して、含有率フィールドｊ及び使用目的フィールドｋにも、それぞれ、複数の情報が格納されることがある。

マスタ製品属性情報テーブル２７１に格納されている製品属性情報のうち、製品構成情報は、基本的に、製品を供給するサプライヤ等から提供される情報であり、製品管理情報は、基本的に、当該システムの利用者であり、サプライヤから供給された製品の組立を行う組立メーカ等が作成する情報である。このため、ここでは、一つのテーブルで製品管理情報と製品構成情報とを管理しているが、それぞれの情報を別テーブルで管理するようにしてもよい。このように、別テーブルで管理する場合には、両テーブル間の情報相互を製品種番号等で紐付けする必要ある。

再び、図１に従って説明する。

製品情報評価装置１００の演算装置１１０は、機能的に、後述の評価基準情報を作成するための前処理を行う情報作成支援部１２０と、評価基準情報を作成する評価基準情報作成部１３０と、評価対象の製品属性情報を評価する属性情報評価部１４０と、を有している。情報作成支援部１２０、評価基準情報作成部１３０、属性情報評価部１４０は、それぞれ、情報作成支援プログラム１６３、評価基準情報作成プログラム１６４、評価プログラム１６５を演算装置１１０が実行することで機能する。

情報作成支援部１２０は、ストレージ装置２００からネットワークＮを介して複数の製品毎の製品属性情報を取得する製品属性情報取得部１２１と、各製品種毎の製品属性情報に含まれている化学物質に関する情報の異常の有無を判断する異常判断部１２２と、を有している。

なお、情報作成支援部１２０の各機能要素１２１，１２２のうち、いずれかが評価基準情報作成部１３０にあってもよい。また、この情報作成支援部１２０は、在った方が好ましいが、必ずしも必要なものではない。すなわち、この情報作成支援部１２０で、評価基準情報を作成するための前処理を行わなくても、評価基準情報作成部１３０で評価基準情報を作成することができる。

評価基準情報作成部１３０は、後述の第一の抽出条件を満たす製品属性情報を製品属性情報テーブル１７１から抽出し、その数を求めると共に、後述の第二の抽出条件を満たす製品属性情報を製品属性情報テーブル１７１から抽出し、その数を求める属性情報抽出部１３１と、第一の抽出条件で抽出された製品属性情報の数と第二の抽出条件で抽出された製品属性情報との数との割合から化学物質の出現頻度を求める出現頻度算出部１３２と、各年度毎の化学物質の出現頻度からこの化学物質の出現トレンドを求める出現トレンド算出部１３３と、化学物質の出現頻度及び出現トレンドを含む評価基準情報を作成して、これを評価基準情報テーブル１８５に格納する評価基準情報格納部１３４と、を有している。

属性情報評価部１４０は、評価対象の製品属性情報を受け付ける対象情報受付部１４１と、評価対象の製品属性情報に含まれている化学物質に関する情報の有無を判断して、評価対象の製品属性情報を評価する絶対的評価部１４２と、評価基準情報テーブル１８５から評価対象に関係する評価基準情報を抽出する対応評価基準情報抽出部１４３と、評価対象の製品属性情報と評価基準情報とを比較して、評価対象の製品属性情報を評価する統計的評価部１４４と、評価対象の製品の分析優先順位を定める分析優先順位設定部１４５と、評価結果等の各種情報を出力装置１０３に出力させる出力部１４６と、を有している。

次に、本実施形態の製品情報評価装置１００の動作について説明する。

まず、製品情報評価装置１００の情報作成支援部１２０が、図２のフローチャートに示すように、ストレージ装置２００に格納されているマスタ製品属性情報テーブル２７１のデータを取得して、評価基準情報を作成するための前処理を実行する（Ｓ１００）。次に、評価基準情報作成部１３０が、前処理で得られた情報及び製品属性情報を用いて、評価基準情報を作成する（Ｓ２００）。そして、属性情報評価部１４０が、評価対象の属性情報を受け付けて、この属性情報を評価する（Ｓ３００）。

次に、評価基準情報の作成前処理（Ｓ１００）の詳細について、図３に示すフローチャートに従って説明する。

情報作成支援部１２０の製品属性情報取得部１２０は、ストレージ装置２００が所有しているマスタ製品属性情報テーブル２７１中の全情報をコピーし、記憶装置１６０の製品属性情報テーブル１７１に格納する（Ｓ１１０）。この属性情報テーブル１７１のデータ構成は、基本的に、図７に示すマスタ製品属性情報テーブル２７１のデータ構成と同一であるが、図８に示すように、マスタ製品属性情報テーブル２７１の全フィールドａ〜ｋの他に、各化学物質の情報に関する異常の有無を格納する化学物質異常フィールドＣが存在する。

この製品属性情報取得部１２０の起動形態は、システム管理者から情報作成支援部１２０の起動指示を受け付けたときに起動する形態や、タスクスケジューラ機能により予め設定された起動日時に自動的に起動する形態等がある。

以上のように、属性情報テーブル１７１に属性情報が格納されると、異常判断部１２２が起動し、この属性情報テーブル１７１に格納された属性情報中に含まれている化学物質の情報に関する異常の有無を判断する（Ｓ１２０）。この異常判断処理（Ｓ１２０）は、基本的に、後述の評価基準情報を作成する上で、化学物質に関する異常な情報が含まれている属性情報を用いることで、この評価基準情報の精度が低下することを防ぐことを目的としている。このため、この異常判断部１２２の起動は、属性情報テーブル１７１に属性情報が一旦格納された後であって、評価基準情報の作成処理（Ｓ２００）の前であれば、いつでもよい。但し、この異常判断処理（Ｓ１２０）の結果は、評価基準情報の作成処理（Ｓ２００）のみならず、評価対象の製品属性情報の評価処理（Ｓ３００）でも使用するため、評価基準情報の精度が多少悪くてもよい場合には、評価基準情報の作成処理（Ｓ２００）の後に行うようにしてもよい。

ここで、異常判断部１２２の異常判断処理（Ｓ１２０）の詳細について、図４に示すフローチャートに従って説明する。

異常判断部１２２は、属性情報テーブル１７１から、一つの製品種番号に関する製品属性情報を取得し（Ｓ１２１）、この製品属性情報に含まれている化学物質に関する情報で、予め定められた異常な情報があるか否かを判断する（Ｓ１２２）。異常の情報があるか否かは、化学物質に関する情報が予め定めた異常パターンであるか否かで判断する。

この異常パターンとしては、例えば、以下の三つのパターンがある。

第一の異常パターンは、ある化学物質の含有率が、その化学物質の規制値の９９％以上で１００％未満である場合、言い換えると、規制値未満であるものの、規制値との差が１％以内である場合である。例えば、RoHS指令では、鉛に関する規制値が1000ppmである。これに対して、製品属性情報中に、化学物質として、鉛が含まれ、その含有率が990ppmである場合には、このパターンに該当する。このようなパターンは、属性情報で示されている化学物質の含有率が単に環境規制値を満たしていることのみを示し、その化学物質の本来の含有率を示していない可能性が極めて高いと考えられる。このように、化学物質の含有率を正確に示していない場合、後述の評価基準情報を作成する上で、この含有率を用いると、評価基準情報の精度が低下してしまう。このため、評価基準情報を作成する上で、このようなパターンを含む属性情報を用いないようにするため、ここでは異常であるとして扱う。また、属性情報で示されている化学物質の含有率が、その化学物質の含有率を正確に示していない場合には、他の属性情報に含まれている化学物質の含有率の意味合いが異なり、情報の統一性がとれないばかりか、実際に含有率を検討する場合にも不都合である。

但し、単純に、製品属性情報で示されている化学物質の含有率が、その化学物質の規制値の９９％以上で１００％未満である場合を異常であるとすると、その化学物質の含有率を正確に示している場合も、異常であるとしてしまう虞があるため、ここでは、その化学物質の使用目的が明確にされている場合には、異常ではないとして扱うことにする。

具体的には、例えば、ステップ１２１で、図８に示す製品属性情報テーブル１７１から製品種番号「IC−04」の属性情報を抽出した場合、図１３に示すように、構成素材が熱硬化性樹脂で、その中に含まれている鉛の含有率は32ppmで、鉛の規制値1000ppmを大きく下回っているので、この含有率の情報に関しては異常がないと判断する。また、構成素材が銅で、その中に含まれている鉛の含有率は990ppmである場合には、この鉛の規制値の９９％以上で１００％未満であることから、この鉛に関する使用目的フィールドｋに使用目的が記載されているか否かを確認する。ここでは、使用目的として「切削性向上」が記載されているので、この含有率の情報に関しては異常がないと判断する。また、構成素材が銅で、その中に含まれている六価クロムの含有率が990ppmである場合も、この六価クロムに対する規制値1000ppmの９９％以上で１００％未満であることかから、この六価クロムに関する使用目的フィールドｋに使用目的が記載されているか否かを確認する。ここでは、使用目的が記載されていないので、この含有率の情報に関しては異常であると判断する。

本実施形態では、この第一の異常パターンの有無を判断するため、異常判断部１２２は、各化学物質に対する規制値と、第一の異常パターンを判断するための基準値に対する閾値とを予め保持している。すなわち、この異常判断部１２２を実行するための製品情報評価プログラム１６１には、これらの値が予め記載されている、又は、この製品情報評価プログラム１６１は、その初期設定段階で、これらの値の入力を受け付けるようにプログラムされている。

第二の異常パターンは、含有率が過大又は過小である場合である。この第二の異常パターンの有無を調べるためには、該当化学物質の含有率に関する正規分布を予め調べておく必要がある。そこで、例えば、製品属性テーブル１７１から、特定の構成素材中に含まれている化学物質の含有率と、この化学物質を含む特定の構成素材の数を調べ、これらの値から、平均値及び分散値を求めて、特定の構成素材中に含まれている化学物質の含有率に関する正規分布を取得する。そして、判断対象とした化学物質の含有率が、図１４に示すように、正規分布中の９９％の区間内にあるか否かを調べ、９９％の区間外である場合に刃、属性情報に含まれている含有率は過大又は過小であるとして、異常であると判断する。

本実施形態では、この第二の異常パターンの有無を判断するため、異常判断部１２２は、各化学物質の含有率の正規分布を求める手段を有している。

第三の異常パターンは、環境規制対象になっている化学物質の含有の有無が不適当である場合である。ＪＧＰＳＳＩ（日本グリーン調達調査共通化協議会）では、以下の29物質群を特定化学物質群として指定している。

カドミウム及びその化合物、ポリ臭化ジフェニルエーテル（PBDE）類、ポリ臭化ビフェニール（PBB）類、鉛及びその化合物、水銀及びその化合物、六価クロム化合物、アスベスト類、アゾ染料・顔料、オゾン層破壊物質（ClassＩ）、トリブチルスズ（TBT）類・トリフェニルスズ（TPT）類、ビス（トリブチルスズ）＝オキシド（TBTO）、ポリ塩化ナフタレン（塩素数が３以上）、ポリ塩化ビフェニル（PCB）類、短鎖型塩化パラフィン、放射性物質、アンチモン及びその化合物、オゾン層破壊物質（ClassII）、セレン及びその化合物、ニッケル及びその化合物、パラジウム及びその化合物、ビスマス及びその化合物、ヒ素及びその化合物、フタル酸エステル類、ベリリムム及びその化合物、ポリ塩化ビニル（PVC）、マグネシウム、金及びその化合物、銀及びその化合物、臭素系難燃剤、銅及びその化合物
これらの物質群のうち、１番目から６番目までの６物質群は、RoHS指令で規制物質として扱われている。

この第三の異常パターンは、あるサプライヤから提供された複数の製品種番号の全属性情報中に、特定化学物質の２９物質群のうちでRoHS指令での規制物質の６物質群を除く２３物質群の６５％（１５物質群）以上の化学物質を含んでいるものの、RoHS指令での規制物質の６物質群の化学物質が含んでいない場合である。このような場合、このサプライヤからの製品属性情報には、故意に、RoHS指令での規制物質の６物質群が除かれてい可能性が高い。このため、このサプライヤから提供された全ての製品種番号の属性情報に含まれている化学物質は異常であると判断する。なお、１５物質群としては、先に示した２９物質群のうち、例えば、アンチモン及びその化合物、オゾン層破壊物質（ClassII）、セレン及びその化合物、ニッケル及びその化合物、パラジウム及びその化合物、ビスマス及びその化合物、ヒ素及びその化合物、フタル酸エステル類、ベリリムム及びその化合物、ポリ塩化ビニル（PVC）、マグネシウム、金及びその化合物、銀及びその化合物、臭素系難燃剤、銅及びその化合物、である。

本実施形態では、この第三の異常パターンの有無を判断するため、各サプライヤ毎に、ステップ１２１で、あるサプライヤからの複数の製品種番号の全属性情報を取得し、ステップ１２２で、この全属性情報中に含まれている全化学物質種は、特定化学物質の２９物質群のうちでRoHS指令での規制物質の６物質群を除く２３物質群の６５％（１５物質群）以上を含んでいるか否かを判断し、１５物質群以上を含んでいると判断した場合には、さらに、RoHS指令での規制物質の６物質群の全てを含んでいないかを判断する。この結果、あるサプライヤからの全属性情報中に含まれている全化学物質種は、特定化学物質群の１９物質群以上を含み、且つRoHS指令での規制物質の６物質群の全てを含んでいないと判断した場合に、このサプライヤから提供された全ての製品種番号の属性情報に含まれている化学物質に関する情報は異常であると判断する。

異常判断部１２２がこの第三の異常パターンの有無を判断するため、この異常断部１２３を実行するための製品情報評価プログラム１６１には、特定化学物質としての２９物質群と、RoHS指令での規制物質の６物質群とが予め記載されている、又は、この製品情報評価プログラム１６１は、その初期設定段階で、これらの値の入力を受け付けるようにプログラムされている。

なお、サプライヤに対して、各製品種番号毎に、特定化学物質の含有の有無を示す情報を要求し、図１５に示すように、これを特定化学物質テーブルとして管理し、この特定化学物質テーブルに含まれている情報を属性情報として扱うことができれば、特定化学物質としての２９物質群等を製品情報評価プログラム１６１中に記載しておく必要はない。

以上のステップ１２２で、化学物質に関する情報で異常な情報があると判断した場合、図８に示す製品属性情報テーブル１７１中の化学物質異常フィールドＣであって、該当性品種の該当化学物質のフィールドに「NG」を格納する（Ｓ１２３）。そして、製品属性情報テーブル１７１から全ての属性情報を取得したか否かを判断し（Ｓ１２４）、全ての属性情報を取得していなければステップ１２１に戻り、全ての属性情報を取得していれば、この異常判断処理（Ｓ１２０）を終了する。

なお、ここでは、化学物質に関する情報で異常な情報があると判断した場合、その化学物質の情報が異常である旨を記憶するようにしているが、その化学物質の情報を含む製品属性情報を製品属性情報テーブル１７１から削除するようにしてもよい。

この異常判断処理（Ｓ１２０）の終了で、評価基準情報の作成前処理（Ｓ１００）が終了し、図２のフローチャートに示す評価基準情報の作成処理（Ｓ２００）に移る。

この評価基準情報の作成処理（Ｓ２００）の詳細について、図５に示すフローチャートに従って説明する。なお、この処理（Ｓ２００）で作成する評価基準情報とは、後で詳細に説明するが、特定の構成素材中に含まれている化学物質の出現頻度と、この特定の構成素材中に含まれている化学物質の出現トレンドとを含む情報である。

評価基準情報作成部１３０の属性情報抽出部１３１は、製品属性情報テーブル１７１中に存在する各製品分類のうちのいずれかの製品分類、及びこの製品分類の製品種中に含まれているいずれかの構成素材を特定する（Ｓ２０１）。続いて、属性情報抽出部１３１は、製品属性情報テーブル１７１中に存在する複数の製品種毎の属性情報の中から、各登録年次毎に、特定した製品分類及び特定した構成素材を含む属性情報を抽出し、その数を求める（Ｓ２０２）。すなわち、ここでは、各登録年次、特定した製品分類、特定した構成素材が、第一の抽出条件となる。そして、この第一の抽出条件としての、各登録年次、特定した製品分類、特定した構成素材、さらに属性情報の数を相互に関連付けて、製品評価基準情報・中間テーブル１８０に格納する（Ｓ２０３）。

製品評価基準情報・中間テーブル１８０は、図９に示すように、製品分類が格納される製品分類フィールドｂと、構成素材が格納される構成素材フィールドｇと、化学物質が格納される化学物質フィールドｉと、登録年次が格納される年次フィールドｆａと、属性情報の数が格納される情報数フィールドｍと、を有している。前述のステップ２０３では、ステップ２０１で特定した製造分類が製造分類フィールドｂに格納され、ステップ２０１で特定した構成素材が構成素材フィールドｇに格納され、登録年次が年次フィールドｆａに格納され、この登録年次の情報数が情報数フィールドｍに格納される。また、ステップ２０３では、化学物質を特定していないため、化学物質フィールドｉには、「ALL」が格納される。

次に、属性情報抽出部１３１は、先に特定した構成素材に含まれているいずれかの化学物質を特定する（Ｓ２０４）。続いて、属性情報抽出部１３１は、製品属性情報テーブル１７１中に存在する複数の製品種毎の属性情報の中から、各登録年次毎に、ステップ２０１で特定した製品分類及び特定した構成素材、さらに、ステップ２０４で特定した化学物質を含む属性情報を抽出し、その数を求める（Ｓ２０５）。すなわち、ここでは、第一の抽出条件に、さらに特定した化学物質を含めたものが、第二の抽出条件となる。なお、ステップ２０２及びステップ２０５で、製品属性情報テーブル１７１中に存在する複数の製品種毎の属性情報の中から、各登録年次毎に、特定した製品分類及び特定した構成素材を含む属性情報を抽出するにあたり、抽出対象となった属性情報に関して、化学物質異常が示されている場合には、この属性情報を抽出しない。これは、化学物質異常が、化学物質の含有率に関して根本的な異常であることを示しているため、基本的に、化学物質異常を示す属性情報を評価基準情報の作成のサンプルにすべきではないからである。続いて、この第二の抽出条件としての、各登録年次、特定した製品分類、特定した構成素材、特定した化学物質、さらに属性情報の数を相互に関連付けて、図９に示すように、製品評価基準情報・中間テーブル１８０に格納する（Ｓ２０６）。

次に、出現頻度算出部１３２は、製品評価基準情報・中間テーブル１８０を参照し、以下の式に示すように、第二の抽出条件で抽出した情報数を第一の抽出条件で抽出した情報数で割って、各年次毎に、特定した構成素材中に含まれている特定した化学物質の出現頻度を求める（Ｓ２０７）。

出現頻度＝〔第二の抽出条件（年次＋分類＋素材＋化学物質）で抽出された数）〕
／〔第一の抽出条件（年次＋分類＋素材）で抽出された数〕
例えば、図９に示す例では、2003年次で熱硬化性樹脂中に含まれている鉛（Ｐｂ）を含む情報数（第二の抽出条件で抽出された情報数）が６で、2003年次で熱硬化性物質を含む情報数（第一の抽出条件で抽出された情報数）が１０であるから、2003年次での熱硬化性樹脂に含まれている鉛の出現頻度は６０（＝6/10×100）％となる。同様に、2004年次での熱硬化性樹脂に含まれている鉛の出現頻度は４０％、2005年次での熱硬化性樹脂に含まれている鉛の出現頻度は20％、2006年次での熱硬化性樹脂に含まれている鉛の出現頻度は２５％となる。なお、ここでは、全年次における特定された構成素材中に含まれている特定された化学物質の出現頻度も求める。各年次の出現頻度は、後述するステップ２０９で、図１０に示す評価基準情報テーブル１８５に格納される。

次に、出現トレンド算出部１３２は、各年次毎の化学物質の出現頻度から、この化学物質の出現トレンドを求める（Ｓ２０８）。具体的には、各年次毎の出現頻度の順位相関を求め、この順位相関から、化学物質の出現トレンド、つまり増加/減少を定める。順位相関を求める方法は、統計学において多数提案されているので、どの方法を用いてもかまわない。しかし、年次別でデータを取る場合、環境規制の歴史が浅いことから、あまり多くのサンプル数を得ることができない。このような場合、ノンパラメトリック手法として提案されている「スピアマンのρ」「ケンドールのτ」などを適用することができる。

例えば、図１０及び図１６に示す例で、鉛の2003年〜2006年の4年度分のサンプルで、を用いた場合、スピアマンのρを求めると、ρ = −0.8となる(標本数4のとき、|ρ| ＞ 0.8は約33%の確率で発生する)。スピアマンのρの両側水準数表は市販文献に掲載されている。該数表を利用して、ρが10％以下で発生するような値をとる場合、順位が有意である(すなわち増加(ρ＞0)または減少(ρ＜0))と判定する。

化学物質の出現トレンドが求められると、評価基準情報格納部１３４は、ステップ２０１及びステップ２０４で特定した製品分類、構成素材、化学物質に関して、ステップ２０７で求めた各年次毎の出現頻度、全年次の出現頻度、さらに、化学物質の出現トレンドを互いに関連付けて、評価基準情報テーブル１８５に格納する（Ｓ２０９）。

製品評価基準情報テーブル１８５は、図１０に示すように、製品分類が格納される製品分類フィールドｂと、構成素材が格納される構成素材フィールドｇと、化学物質が格納される化学物質フィールドｉと、登録年次が格納される年次フィールドｆａと、出現頻度が格納される出現頻度フィールドｎと、出現トレンドが格納される出現トレンドフィールドｐと、を有している。前述のステップ２０９では、ステップ２０１で特定した製造分類が製造分類フィールドｂに格納され、ステップ２０１で特定した構成素材が構成素材フィールドｇに格納され、登録年次が年次フィールドｆａに格納され、この登録年次の出現頻度が出現頻度フィールドｎに格納あれ、出現トレンドが年次「ALL」の出現トレンドフィールドｐに格納される。

各データが製品評価基準情報テーブル１８５に格納されると、属性情報抽出部１３１は、ステップ２０１で特定した製品分類及び構成素材を含む属性情報に含まれている化学物質を全て特定したか否かを判断する（Ｓ２１０）。全て特定していなければ、ステップ２０４に戻って、新たな化学物質を特定する。また、全て特定していれば、製品分類と構成素材との全組合せを特定したか否かを判断する（Ｓ２１１）。全て特定していなければ、ステップ２０１に戻って、新たな製品分類と構成素材との組合せを特定し、全てを特定していれば、評価基準情報の作成処理（Ｓ２００）は終了する。

この評価情報の作成処理（Ｓ２００）が終了により、製品評価基準情報テーブル１８５には、製品分類と構成素材の全組合せのそれぞれに関して、各組合せ中に含まれている全化学物質の、各年次毎の出現頻度、全年次の出現頻度、さらに、化学物質の出現トレンドが格納されることになる。

評価情報の作成処理（Ｓ２００）が終了すると、図２のフローチャートに示すように、属性情報評価部１４０により、評価対象の製品属性情報の評価処理（Ｓ３００）が実行される。

次に、図６に示すフローチャートに従って、属性情報評価部１４０による評価対象の製品属性情報の評価処理（Ｓ３００）の詳細について説明する。

属性情報評価部１４０は、基本的にシステム管理者からの指示で起動する。そして、属性情報評価部１４０の対象情報受付部１４１は、入力装置１０１から評価対象の製品属性情報リストを受け付ける（Ｓ３０１）。このリストは、製品属性情報テーブル１７１に格納されている複数の属性情報のうちの製品管理情報が記載されているものである。このため、この対象情報受付部１４１は、製品属性情報テーブル１７１から、このリストに記載されている製品管理情報に対応する属性情報を抽出する（Ｓ３０２）。以上で、評価対象の製品属性情報の受付が終了する。なお、ここでは、製品属性情報テーブル１７１に格納されている複数の属性情報のうちのいずれかを評価対象にしいるが、この製品属性情報テーブル１７１に格納されていない新たな製品種番号の属性情報を入力装置１０１から直接受け付けるようにしてもよい。

評価対象の製品属性情報の受付が終了すると、絶対的異常評価部１４２が、評価対象の属性情報で、化学物質異常とされているものがないか否かを判断する（Ｓ３０３）。この判断は、図８に示す製品属性情報テーブル１７１中の化学物質異常フィールドＣに「NG」が格納されているか否かで判断する。なお、ステップ３０１，３０２で、製品属性情報テーブル１７１に格納されていない新たな製品種番号の属性情報を入力装置１０１から直接受け付けた場合には、この絶対的異常評価部１４２が、先に説明した異常判断部１２２による異常判断処理（Ｓ１２０）と同様の処理を行う。化学物質異常とされる評価対象がある場合には、図１１に示す評価結果テーブル１９０中で評価対象の製造種番号に対応する化学物質異常フィールドｒ，ｓに、異常な化学物質を含む構成素材と、この異常が化学物質を格納する（Ｓ３０４）。例えば、図８に示す製品属性情報Ｔでは、製造種番号「IC-04」に関して、構成素材「銅」に含まれている化学物質「六価クロム」が異常化学物質であり、しかも、この化学物質がRoHS規制対象物質であるため、評価結果テーブル１９０中で評価対象の製造種番号「IC-04」に対応するRoHS規制対象物質の化学物質異常フィールドｒに、「銅→六価クロム」を格納する。

この絶対的異常評価部１４２での評価結果の格納が終了すると、さらに、ステップ３０３で化学物質異常とされるものがないとされた場合には、対応評価基準情報抽出部１４３が、評価対象の製品属性情報に対応する評価基準情報を抽出する（Ｓ３０５）。

例えば、評価対象の製品属性情報が、製品種番号項目「IC−XX」、製品分類項目「IC」、構成素材項目「銅、熱硬化性樹脂」を含むものである場合、評価基準情報テーブル１８５から、製品分類項目「IC」が指定されている全情報を評価基準情報テーブル１８５から抽出する。

次に、統計的評価部１４４は、ステップ３０５で抽出された評価基準情報を用いて、図１７に示すように、評価対象に対応した評価基準マップ１９５を作成する（Ｓ３０６）。この評価基準マップ１９５は、ステップ３０５で抽出した全構成素材をそれぞれ項目１９６とすると共に、各構成素材が含んでいる１以上の化学物質もそれぞれ項目１９７とし、両項目１９６，１９７で指定される箇所を出現頻度及び出現トレンドを格納するフィールド１９８としている。例えば、評価対象の製品属性情報が前述の製品種番号項目「IC−XX」に関するものである場合、ステップ３０５で抽出した全構成素材「銅」「熱硬化性樹脂」「接着剤」等をそれぞれ構成素材の項目１９６とし、ステップ３０５で抽出した各構成素材に関する全化学物質「Ｐｂ」「Ｓｂ」「Ｂｉ」等をそれぞれ化学物質の項目１９７とする。そして、構成素材の項目１９６と化学物質の項目１９７で指定されるフィールド１９８に、両項目で特定されるものの出現頻度及び出現トレンドを格納する。このフィールド１９８には、同図１７の例では、出現頻度に関しては、０〜２５％、２５〜５０％、５０〜７５％、７５〜１００％で、フィールド１９８内の背景を互いに代えて示している。また、出現トレンドに関しては、「増加」に関しては、斜め上方を向いた矢印、「増減無し」に関しては、水平方向を向いた矢印、「減少」に関しては、斜め下方を向いた矢印で示している。

統計的評価部１４４は、評価対象に対応した評価基準マップ１９５を作成すると、この評価基準マップ１９５と評価対象の情報とを比較評価する（Ｓ３０７）。

この比較評価では、まず、評価対象の情報中の構成素材と評価基準マップ１９５中の構成素材とを比較し、相違があるか否かを判断する。図１７の例では、評価基準マップ１９５中の構成素材として「接着剤」があるが、評価対象の製品構成情報中には「接着剤」が存在しない。このため、この評価対象の製品属性情報は、接着剤の情報抜け漏れがあると判断する。さらに、評価基準マップ１９５では、「接着剤」に含有されているものとして、Ｐｂ及びＳｂの出現頻度が比較的高いことを示しているため、この「接着材」にはＰｂ及びＳｂが含有されている可能性が高いと判断する。

続いて、評価対象の構成素材と化学物質で特定される化学物質の含有率と評価基準マップの対応フィールドとを比較する。この比較では、図１８に示す不整合ルールに対応するものがあれば、不整合と判断する。例えば、評価対象の構成素材「銅」の「Ｐｂ」の含有率が「0.010wt％（つまりＰｂ含有あり）」であるのに対して、評価基準マップの構成素材「銅」の「Ｐｂ」の出現頻度が「０〜２５％」でその出現トレンドが「減少」であり、図１８に示す不整合ルールのいずれにも対応しないため、評価対象の構成素材「銅」の「Ｐｂ」の含有率は「不整合」ではないと判断する。一方、評価対象の構成素材「熱硬化性樹脂」の「Ｓｂ」の含有率が「なし」であるのに対して、評価基準マップの構成素材「熱硬化性樹脂」の「Ｓｂ」の出現頻度が「７５〜１００％」でその出現トレンドが「増減無し」であり、図１８に示す不整合ルール３に対応するため、評価対象の構成素材「熱硬化性樹脂」の「Ｓｂ」の含有率は「不整合」であると判断する。また、評価対象の構成素材「熱硬化性樹脂」の「Ｂｉ」の含有率が「なし」であるのに対して、評価基準マップの構成素材「熱硬化性樹脂」の「Ｂｉ」の出現頻度が「５０〜７５％」でその出現トレンドが「増加」であり、図１８に示す不整合ルール２に対応するため、評価対象の構成素材「熱硬化性樹脂」の「Ｂｉ」の含有率も「不整合」であると判断する。

統計的評価部１４４は、比較評価が終了すると、評価結果を評価結果テーブル１９０に格納する。

ここで、評価結果テーブル１９０について、図１１を用いて説明する。

評価結果テーブル１９０は、複数の製品種毎の製品管理情報が格納される製品管理情報フィールドAと、複数の製品種毎の評価結果が格納される評価結果フィールドＤとを有している。製品管理情報フィールドＡは、マスタ製品属性情報テーブル２７１及び製品属性情報テーブル２７１の製品管理情報フィールドＡと同様に、製品種番号フィールドa、製品分類フィールドｂ、製造地フィールドｃ、製造元フィールドｄ、登録年月フィールドｆを有している。

評価結果フィールドＤは、構成素材に関して抜け漏れがあった場合にその構成素材が格納される抜け漏れフィールドｑと、RoHS規制対象物質に関して化学物質異常があった場合にその化学物質及びその化学物質を含む構成素材が格納されるRoHS規制対象物質の化学物質異常フィールドｒと、RoHS規制対象物質を除く特定化学物質に関して化学物質異常があった場合にその化学物質及びその化学物質を含む構成素材が格納される特定化学物質の化学物質異常フィールドｓと、RoHS規制対象物質に関して含有無しの不整合があった場合にその化学物質及びその化学物質を含む構成素材が格納されるRoHS規制対象物質の含有無し不整合フィールドｔと、特定化学物質に関して含有無しの不整合があった場合にその化学物質及びその化学物質を含む構成素材が格納される特定化学物質の含有無し不整合フィールドｕと、RoHS規制対象物質に関して含有有りの不整合があった場合にその化学物質及びその化学物質を含む構成素材が格納されるRoHS規制対象物質の含有有り不整合フィールドｖと、特定化学物質に関して含有有りの不整合があった場合にその化学物質及びその化学物質を含む構成素材が格納される特定化学物質の含有有り不整合フィールドｗと、備考フィールドｘを有する。

ステップ３０３での評価結果に関しては、前述したように、化学物質異常フィールドr，ｓに格納される。また、ステップ３０７での評価で、図１７を用いて説明した「抜け漏れ」に関しては、評価対象の製造種番号に対応する抜け漏れフィールｑに、抜け漏れた構成素材「接着剤」及びこの構成要素に含有している可能性が高い化学物質「Ｐｂ，Ｓｂ」が格納される。同様に、ステップ３０７での評価で「不整合」に関しては、評価対象の製造番号に対応する不整合フィールドｔ〜ｗのうちのいずれかの不整合フィールドに、不整合があった化学物質とこの化学物質を含む構成素材とが格納される。図１７の例では、構成素材「熱硬化性樹脂」に関して化学物質「Ｓｂ」が含有無しの不整合があったため、特定化学物質の含有無し不整合フィールドｕに、「熱硬化性樹脂→Ｓｂ」が格納される。なお、備考フィールドｘの用途に関しては後述する。

統計的評価部１４４は、ある評価対象に関する評価結果の格納が終了すると、全ての評価対象の製品属性情報を抽出したか否かを確認する（Ｓ３０９）。全ての評価対象の製品属性情報を抽出していなければ、ステップ３０２に戻って、新たな評価対象の製品属性情報を抽出する。また、全ての評価対象の製品属性情報を抽出していれば、評価結果テーブル１９０から信頼性が低いとされた製品種番号及びその評価結果を抽出する（Ｓ３１０）。そして、評価結果と製品管理情報中のいずれかの情報とに関連性があれば、その内容を評価結果テーブル１９０の備考フィールドｘに格納する。例えば、図１１の例で、製造地「X2国」の全製品種に関して、特定化学物質の含有無し不整合フィールドｕに「熱硬化性樹脂→Ｓｂ」が格納されている場合、製造地「X2国」の全製品種の備考フィールドｘに、「X2国共通」を格納する。さらに、分析順位設定部１４５が予め定められたルールに従って、信頼性が低いとされた製品種番号に関する分析優先順位を定める（Ｓ３１１）。

分析優先順位を定めるルールは、図１９に示すように、評価結果の態様と、不整合や抜け漏れ等の化学物質の種類に応じている。評価結果の態様による優先順位は、化学物質異常→抜け漏れ→評価対象に含有無しの不整合→評価対象に含有ありの不整合、の順である。また、化学物質の種類による優先順位は、RoHS規制対象物質→RoHS規制対象物質を除く特定化学物質→その他の化学物質、の順である。このため、化学物質異常があり、その化学物質がRoHS規制対象物質である場合には、分析優先順位が最も高くなる。なお、ある製品種番号の属性情報中に、その信頼性を下げる複数の要因がある場合には、各要因で定まる分析優先順位のうちで最上位の分析優先順位を採用する。また、ここでは、製品属性情報中にその信頼性を下げる要因があった場合、いずれの要因であっても分析することを前提としているが、製品属性情報中にその信頼性を下げる上位の要因があった場合は、この製品属性情報を提示したサプライヤ等に、再度、製品属性情報の提示を求めるようにしてもよい。

分析優先順位設定部１４５による分析優先順位設定が終了すると、出力部１４６は、図２０に示すように、この分析優先順位、及び評価結果テーブル１９０に格納された評価結果を出力装置１０３に出力する（Ｓ３１２）。

図２０に示す出力画面で、対象を指定して評価基準マップの出力を要求すると（Ｓ３１３）、出力部１４６は、図１７に示した評価基準マップ１９５を出力装置１０３に出力する（Ｓ３１４）。また、対象を指定して出現トレンドの出力を要求すると（Ｓ３１５）、図２１に示すように、出現トレンドを示すグラフと共に、出現トレンドの判断結果が出力される（Ｓ３１６）。

以上のように、本実施形態では、各製品種毎の属性情報の信頼性を評価し、信頼性の低い製品属性情報がどのような要因で信頼性が低いのかが出力されるため、この信頼性の低い製品属性情報の製品種に関して、その要因を分析等すればよいので、製品属性情報の信頼性評価の労力を大幅に軽減することができる。

なお、本実施形態の製品情報評価装置１００では、各製品種毎の属性情報の信頼性を評価しているが、この評価を行わず、この評価の材料となる評価基準情報又は評価基準マップや出現トレンド等を単に出力するに留めても、システム利用者は、評価対象の属性情報の評価を簡単且つ漏れなく行えるので、製品属性情報の信頼性評価の労力を大幅に軽減することができる。

次に、図２２〜図２９を用いて、製品情報評価システムの第二の実施形態について説明する。

構成素材に含まれている化学物質は、この構成素材と関連性を持つのみならず、属性情報に含まれているサプライヤや製造地等とも関連性がある場合がある。例えば、製造地Ａで製造された製品の構成素材中には、特定の化学物質が含まれている確率が極めて高く、製造地Ｂで製造された同分類の製品の構成素材中には、この特定の化学物質が含まれていることがない場合には、製造地とこの特定の化学物質との間に高い関連性があると言える。

このような場合、製造地を考慮せずに、この製品に関する評価基準情報を作成し、仮に、この評価基準情報では、この特定の化学物質が含まれていないことになっていれば、この製品の属性情報を評価したときに、製造地Ｂの製品の属性情報は信頼性が高いと評価されるものの、製造地Ａの製品の属性情報は、この特定の化学物質が製品に含まれていることが正しいにも関わらず、信頼性が低いと評価されてしまう。

このため、以上の観点から考えた場合、製品属性情報の各情報項目（製造地項目、サプライヤ項目、年次項目、…）毎の情報値（製造地項目の場合の製造地Ａ，Ｂ，…）の全てを考慮して、評価基準情報を作成することが好ましい。

一方、何れの製造地Ａ，Ｂ，Ｃ，…でも、同種の製品の構成素材中には、特定の化学物質がほぼ同じ含有率で含まれている場合には、製造地とこの特定の化学物質との関連性は極めて低いと言える。

このような場合でも、製造地を考慮して、この製品に関する評価基準情報を作成すると、単に、評価基準情報を作成するためのサンプル数が減り、この評価基準情報の統計的信頼性が低下してしまうだけで、製造地を考慮する意味が無い。

そこで、本実施形態では、化学物質と製品属性情報の各情報項目との関連性の程度を求め、この関連性の程度が予め定められた程度よりも高い場合に、関連性の高い情報項目の各情報値を考慮した評価基準情報を作成するようにしている。

以上のように、本実施形態では、化学物質と各情報項目との関連性の程度を評価基準情報の作成に反映させるため、図２２に示すように、製品情報評価装置１００ａの情報作成支援部１２０ａには、化学物質と各情報項目との関連性の程度を求める関連性算出部１２３が設けられている。また、データ記憶部１７０ａには、関連性算出部１２３が求めた関連性の程度が格納される関連性テーブル１７５が設けられている。このため、演算装置１１０が関連性算出部１２３の機能を実行させるための情報作成支援プログラム１６３a、このプログラム１６３aを含む製品情報評価プログラム１６２aも、第一の実施形態とは若干異なる。なお、本実施形態の製品評価装置１００ａのその他の構成に関しては、第一の実施形態と基本的に同様である。

本実施形態の製品情報評価装置１００ａの動作概要は、図２のフローチャートを用いて説明した第一の実施形態の動作と同じである。但し、本実施形態では、評価基準情報の作成前処理（Ｓ１００）では、図３のフローチャートに示すように、異常判断処理（Ｓ１２０）の後に、関連性算出部１２３による関連性の算出処理（Ｓ１３０）が加わる。

この関連性算出部１２３による関連性の算出処理（Ｓ１３０）について、図２３に示すフローチャートに従って説明する。

関連性算出部１２３は、製品属性情報の各情報項目のうちの予め定めた情報項目Ｎ1〜Ｎｎのうちから一つの情報項目Ｎｘを特定する（Ｓ１３１）。なお、ここでは、製品属性情報のうち、製品分類項目及び製造地項目を予め定めた項目とし、まずは、製造地項目を特定したとする。

次に、特定した情報項目Ｎｘを除く情報項目Ｎｘ1の情報値を特定する（Ｓ１３２）。さらに、特定した情報項目Ｎｘを除く他の情報項目Ｎｘ2の情報値、情報項目Ｎｘ3の情報値、…、情報項目Ｎｘ（ｎ-1）の情報値を順次特定する（Ｓ１３３，１３４）。すなわち、予め定めた情報項目Ｎ1〜Ｎｎのうち、特定した情報項目Ｎｘを除く全ての情報項目に関して、情報値を定める。ここでは、特定した情報項目である製造地項目を除く、製品分類項目の情報値を例えば、「ＩＣ」と定める。

次に、他の情報項目Ｎｘ2の情報値、情報項目Ｎｘ3の情報値、…、情報項目Ｎｘ（ｎ-1）の情報値が含まれている製品属性情報から構成素材の一つを特定する（Ｓ１３５）。続いて、特定した構成素材に含まれている化学物質の一つを特定する（Ｓ１３６）。ここでは、構成素材として、他の情報項目である製品分類項目の情報値「ＩＣ」が含まれている製品属性情報から構成素材「熱硬化性樹脂」を特定し、化学物質として、この構成素材「熱硬化性樹脂」に含まれている「Ｐｂ」を特定したとする。

続いて、以上のステップ１３２〜ステップ１３４で特定した情報値及び特定した構成素材を含む属性情報の数を、製品属性情報テーブル１７１を参照して、特定した情報項目Ｎｘの情報値毎に求める（Ｓ１３７）。さらに、以上のステップ１３２〜ステップ１３４で特定した情報値、特定した構成素材及び特定した化学物質を含む属性情報の数を、製品属性情報テーブル１７１を参照して、特定した情報項目Ｎｘの情報値毎に求める（Ｓ１３８）。そして、特定した情報項目Ｎｘの情報値毎に、特定した化学物質の出現頻度を求め（Ｓ１４０）、各情報値毎の化学物質の出現頻度から、特定した情報項目Ｎｘと特定した化学物質との関連性の程度を求める（Ｓ１４０）。なお、なお、ステップ１３７及びステップ１３８で、製品属性情報テーブル１７１を参照して、該当属性情報の数を求める際には、化学物質異常が示されている属性情報を数に入れない。

具体的に、図２５に示すように、ステップ１３７では、ステップ１３２で特定した製品分類項目の情報値「ＩＣ」、ステップ１３５で特定した構成素材「熱硬化性樹脂」を含む属性情報の数を、特定した情報項目である製造地項目の各情報値「中国」「日本」「X1国」…毎に求める。ステップ１３８では、特定した製品分類項目の情報値「ＩＣ」、特定した構成素材「熱硬化性樹脂」、特定した化学物質「熱硬化性樹脂」を含む属性情報の数を、特定した情報項目である製造地項目の各情報値「中国」「日本」「X1国」…毎に求める。ステップ１３９では、ステップ１３８で求めた各情報値「中国」「日本」「X1国」…毎の属性情報の数属性情報の数を、それぞれ、ステップ１３７で求めた対応する情報値「中国」「日本」「X1国」…の属性情報の数で割って、各情報値「中国」「日本」「X1国」…毎の化学物質の出現頻度を求める。ステップ１４０では、各情報値「中国」「日本」「X1国」…毎の化学物質の出現頻度から、製造地項目Ｎｘと化学物質との関連性の程度を求める。この関連性の程度をＦ検定で求める。このＦ検定では、各情報値「中国」「日本」「X1国」…で、化学物質の出現頻度が同じであるという帰無仮説を検定する。そして、そのときのＦ値を関連性の程度とする。この関連性の程度は、各情報値「中国」「日本」「X1国」…毎の化学物質の出現頻度のバラツキが大きい場合には大きな値となり、バラツキが小さい場合には小さな値となる。例えば、各情報値「中国」「日本」「X1国」…毎の化学物質の出現頻度が全てほぼ同じであれば、製造地項目Ｎｘの関連性の程度は極めて小さくなる。言い換えると、各情報値「中国」「日本」「X1国」…毎の化学物質の出現頻度が全てほぼ同じであれば、化学物質の出現頻度が製造地の変化にほとんど影響を受けないということになる。

化学物質の出現頻度を求めると、関連性算出部１２３は、図２６に示すように、ステップ１３２〜ステップ１３４での特定事項、関連性の程度を求めた情報項目Ｎｘ（関連性情報項目Ｎｘ）、ステップ１３５で特定した構成素材、ステップ１３６で特定した化学物質、関連性の程度を、関連性テーブル１７５に格納する（Ｓ１４１）。具体的には、図２７に示すように、特定事項として、製品分類項目の情報値「ＩＣ」、関連性の程度を求めた情報項目Ｎｘ（関連性情報項目Ｎｘ）として製造地項目、構成素材として「熱硬化性樹脂」、化学物質として「Ｐｂ」を関連性テーブル１７５に格納する。

次に、ステップ１３５で特定した構成素材に含まれている化学物質の全てを特定したか否かを判断し（Ｓ１４２）、全ての化学物質を特定していなければステップ１３６に戻り、新たな化学物質を特定して、ステップ１３７以降の処理を行う。また、全ての化学物質を特定していれば、全ての構成素材を特定したか否かを判断し（Ｓ１４３）、全ての構成素材を特定していない場合には、ステップ１３５に戻り、新たな構成素材を特定して、ステップ１３６以降の処理を行う。また、全ての構成素材を特定していれば、特定の情報項目Ｎｘを除く情報項目Ｎｘ1〜情報項目Ｎｘ（ｎ-1）の各情報値の全組合せを特定したか否かを判断し（Ｓ１４４）、情報項目Ｎｘ1〜情報項目Ｎｘ（ｎ-1）の各情報値の全組合せを特定していなければ、ステップ１３２に戻る。また、情報項目Ｎｘ1〜情報項目Ｎｘ（ｎ-1）の各情報値の全組合せを特定していれば、予め定めた全ての情報項目Ｎ1〜Ｎｎの関連性を求めたか否かを判断し、全ての情報項目Ｎ1〜Ｎｎの関連性を求めていなければ、ステップ１３１に戻り、新たな情報項目Ｎｘを特定して、ステップ１３２以降の処理を行う。また、全ての情報項目Ｎ1〜Ｎｎの関連性を求めていれば、この関連性の算出処理（Ｓ１３０）は終了する。

この関連性の算出処理（Ｓ１３０）が終了すると、図３のフローチャートに示すように、評価基準情報の作成前処理が終了する。そして、図２のフローチャートに示すように、評価基準情報の作成処理（Ｓ２００）が開始される。

ここで、本実施形態の評価基準情報作成部１３０ａによる評価基準情報の作成処理（Ｓ２００）の詳細について、図２４に示すフローチャートに従って説明する。なお、評価基準情報作成部１３０ａは、以下で説明するように、第一の実施形態の評価基準情報作成部１３０の動作と若干異なっている。このため、プログラム記憶部１６１ａに記憶されている評価基準情報作成プログラム１６４ａの内容も第一の実施形態と若干異なっている。

評価基準情報作成部１３０ａの属性情報抽出部１３１ａは、関連性テーブル１７５を参照して、予め定めた程度より関連性が高い情報項目を一つ特定する（Ｓ２０１ａ）。次に、この特定した情報項目中の一つの情報値、及び構成素材を特定する（Ｓ２０１ｂ）。この構成素材は、ステップ２０１ａで特定した情報項目の関連性の程度を求めた際に特定した各情報項目の情報値を含む属性情報に含まれている構成素材のうちから特定する。続いて、属性情報抽出部１３１ａは、特定した情報値及構成素材と、ステップ２０１ａで特定した情報項目の関連性の程度を求めた際に特定した各情報項目の情報値とを含む属性情報を、各登録年次毎に、製品属性情報テーブル１７１から抽出し、その数を求める（Ｓ２０２ａ）。ステップ２０１ａで特定した情報項目の関連性の程度を求めた際に特定した各情報項目の情報値は、関連性テーブル１７５を参照して取得する。すなわち、このステップ２０２aでは、各登録年次、特定した情報値、特定した構成素材、及び特定した情報項目の関連性の程度を求めた際に特定した各情報項目の情報値が、第一の抽出条件となる。

ここでは、ステップ２０１ａで、例えば、関連性の程度が高い情報項目として、製造地項目を特定したとすると、ステップ２０１ｂでは、この製造項目中の情報値、例えば、「X1国」と、この製造地項目の関連性の程度を定めた際に特定した製品分類項の情報値「ＩＣ」を含む属性情報に含まれている構成素材のうちから「熱硬化性樹脂」と、を特定する。ステップ２０２ａでは、先に特定した情報値「X1国」と、先に特定した構成素材「熱硬化性樹脂」と、製造値項目の関連性の程度を求めた際に特定した製造地項目の情報値「ＩＣ」と、を含む属性情報の数を製品属性情報テーブル１７１から抽出し、その数を求める。

そして、第一の抽出条件としての、各登録年次、特定した情報値、特定した構成素材、特定した情報項目の関連性の程度を求めた際に特定した各情報項目の情報値、さらに属性情報の数を相互に関連付けて、製品評価基準情報・中間テーブル１８０ａに格納する（Ｓ２０３ａ）。ここでは、各登録年次、特定した情報値「X1国」、特定した構成素材「熱硬化性樹脂」、製造地項目の情報値「ＩＣ」と、属性情報の数を相互に関連付けて、製品評価基準情報・中間テーブル１８０に格納する。

次に、属性情報抽出部１３１ａは、先に特定した構成素材に含まれているいずれかの化学物質を特定する（Ｓ２０４）。続いて、属性情報抽出部１３１ａは、各登録年次毎に、製品属性情報テーブル１７１中に存在する複数の製品種毎の属性情報の中から、第一の抽出条件に、さらに特定した化学物質を含めたものを第二の抽出条件として、属性情報を抽出し、その数を求める（Ｓ２０５ａ）。なお、ステップ２０２ａ及びステップ２０５ａで、製品属性情報テーブル１７１中に存在する複数の製品種毎の属性情報の中から属性情報を抽出するにあたり、抽出対象となった属性情報に関して、化学物質異常が示されている場合には、この属性情報を抽出しない。続いて、この第二の抽出条件としての、各登録年次、特定した情報値、特定した構成素材、特定した情報項目の関連性の程度を求めた際に特定した各情報項目の情報値、特定した化学物質、さらに属性情報の数を相互に関連付けて、製品評価基準情報・中間テーブル１８０ａに格納する（Ｓ２０６）。

次に、出現頻度算出部１３２は、評価基準情報・中間テーブル１８０ａを参照し、第一の実施形態でのステップ２０７と同様に、第二の抽出条件で抽出した情報数を第一の抽出条件で抽出した情報数で割って、各年次毎に、特定した構成素材中に含まれている特定した化学物質の出現頻度を求める（Ｓ２０７）。ここでも、第一の実施形態と同様に、全年次における特定した構成素材中に含まれている特定した化学物質の出現頻度も求める。

次に、出現トレンド算出部１３２は、第一の実施形態のステップ２０８と同様に、各年次毎の化学物質の出現頻度から、この化学物質の出現トレンドを求める（Ｓ２０８）。

化学物質の出現トレンドが求められると、評価基準情報格納部１３４は、各登録年次、特定した情報値、特定した構成素材、特定した情報項目の関連性の程度を求めた際に特定した各情報項目の情報値、特定した化学物質に関して、ステップ２０７で求めた各年次毎の出現頻度、全年次の出現頻度、さらに、化学物質の出現トレンドを互いに関連付けて、評価基準情報テーブル１８５ａに格納する（Ｓ２０９ａ）。

ここで、評価基準情報テーブル１８５ａについて、具体的に説明する。図２８に示すように、この評価基準情報テーブル１８５ａは、図１０を用いて説明した評価基準情報テーブル１８５に、さらに、製造地フィールドｂ２を加えたものとなる。ステップ２０９ａでは、ステップ２０１aで特定した製造地項目の関連性の程度を求めた際に特定した製造地項目の情報値「ＩＣ」と、ステップ２０１ｂで特定した情報値「X1国」及び構成素材「熱硬化性樹脂」と、ステップ２０４で特定した化学物質「Ｐｂ」、各登録年次、各年次毎の出現頻度、全年次の出現頻度、さらに、化学物質の出現トレンドが、この評価基準情報テーブル１８５ａに格納される。なお、この評価基準情報テーブル１８５ａを作成するために用いる製品評価基準情報・中間テーブル１８０ａは、第一の実施形態と同様に、評価基準情報テーブル１８５ａの出現頻度フィールドｎ及び出現トレンドフィールドｐが情報数フィールドｍに替わったものである。

各データが製品評価基準情報テーブル１８５ａに格納されると、属性情報抽出部１３１ａは、ステップ２０１ｂで特定した情報値及び構成素材を含む属性情報に含まれている化学物質を全て特定したか否かを判断する（Ｓ２１０）。全て特定していなければ、ステップ２０４に戻って、新たな化学物質を特定する。また、全て特定していれば、特定した情報項目中の情報値と、特定した構成素材と、特定した情報項目の関連性の程度を求めた際に特定した情報項目の情報値と、の全組合せを特定したか否かを判断する（Ｓ２１１ａ）。全て特定していなければ、ステップ２０１ｂに戻り、新たな組合せを特定し、全てを特定していれば、関連性テーブル１７５を参照して、関連性の程度の高い情報項目を全て特定したか否かを判断する（Ｓ２１２）。関連性の程度の高い情報項目を全て特定してなければ、ステップ２０１ａに戻って、関連性の程度が高い新たな情報項目を特定し、全て特定していれば、評価基準情報の作成処理（Ｓ２００）は終了する。ここでは、仮に、製品分類項目も関連性の程度が高い場合には、ステップ２１２を経て、ステップ２０１ａを戻ったときに、製品分類項目が特定される。

この評価情報の作成処理（Ｓ２００）が終了により、製品評価基準情報テーブル１８５ａには、製品分類項目の全情報値と、製造地項目の全情報値と、全構成素材との全組合せのそれぞれに関して、各組合せ中に含まれている全化学物質の、各年次毎の出現頻度、全年次の出現頻度、さらに、化学物質の出現トレンドが格納されることになる。

評価情報の作成処理（Ｓ２００）が終了すると、図２のフローチャートに示すように、属性情報評価部１４０により、評価対象の製品属性情報の評価処理（Ｓ３００）が実行される。

この評価処理（Ｓ３００）は、第一の実施形態の評価処理（Ｓ３００）と同様である。但し、図６に示すステップ３０５では、評価対象の製品属性情報に対応する評価基準情報を抽出する際、例えば、評価対象の製品属性情報が、製品種番号項目「IC−XX」、製品分類項目「IC」、製造地項目「X1国」、構成素材項目「銅、熱硬化性樹脂」を含むものである場合、評価基準情報テーブル１８５から、製品分類項目「IC」及び製造地項目「X1国」が指定されている全情報を評価基準情報テーブル１８５から抽出することになる。この結果、ステップ３０６で作成する評価基準マップは、図２９に示すように、製品分類項目「IC」及び製造地項目「X1国」に対応した評価基準マップ１９５aとなる。すなわち、第一の実施形態では、製造地項目「X1国」を考慮していない評価基準マップ１９５（図１７）に対して、本実施形態では、製品分類項目「IC」のみならず、製造地項目「X1国」も考慮した評価基準マップ１９５ａとなる。

このため、第二の実施形態では、第一の実施形態と同じ評価対象であっても、構成素材としての接着剤の抜け漏れはないものとして評価されると共に、不整合もないとして評価されることになる。

以上、本実施形態では、前述したように、化学物質と製品属性情報の各情報項目との関連性の程度を求め、この関連性の程度が予め定められた程度よりも高い場合に、関連性の高い情報項目の各情報値を考慮した評価基準情報を作成しているため、製品属性情報の信頼性の評価の質を高めることができる。

本発明に係る第一の実施形態における製品情報評価システムの構成図である。 本発明に係る第一の実施形態における製品情報評価装置の動作を示す全体フローチャートである。 図２における評価基準情報の作成前処理の詳細フローチャートである。 図３における異常判断処理の詳細フローチャートである。 図２における評価基準情報の作成処理の詳細フローチャートである。 図２における評価対象の製品属性情報の評価処理の詳細フローチャートである。 本発明に係る第一の実施形態におけるマスタ製品属性情報テーブルのデータ構成を示す説明図である。 本発明に係る第一の実施形態における製品属性情報テーブルのデータ構成を示す説明図である。 本発明に係る第一の実施形態における評価基準情報・中間テーブルのデータ構成を示す説明図である。 本発明に係る第一の実施形態における評価基準情報テーブルのデータ構成を示す説明図である。 本発明に係る第一の実施形態における評価結果テーブルのデータ構成を示す説明図である。 本発明に係る第一の実施形態における製品構成情報中に含まれている構成素材、化学物質、含有率の相互関係を示す説明図である。 本発明に係る第一の実施形態における第一の異常パターンによる化学物質異常の判断方法を説明するための説明図である。 本発明に係る第一の実施形態における第二の異常パターンによる化学物質異常の判断方法を説明するための説明図である。 本発明に係る第一の実施形態における特定化学物質テーブルのデータ構成を示す説明図である。 本発明に係る第一の実施形態における出現頻度のトレンドを示すグラフである。 本発明に係る第一の実施形態における評価基準マップを用いた、評価対象の製品構成情報の評価方法を説明するための説明図である。 本発明に係る第一の実施形態における不整合ルールを示す説明図である。 本発明に係る第一の実施形態における分析優先順位ルールを示す説明図である。 本発明に係る第一の実施形態における評価結果の出力例を示す説明図である。 本発明に係る第一の実施形態における出現トレンドの出力例を示す説明図である。 本発明に係る第二の実施形態における製品情報評価システムの構成図である。 本発明に係る第二の実施形態における関連性の算出処理の詳細フローチャートである。 本発明に係る第二の実施形態における評価基準情報の作成処理の詳細フローチャートである。 本発明に係る第二の実施形態における関連性の程度の求め方を説明するための説明図である。 本発明に係る第二の実施形態における一般的な関連性テーブルのデータ構成を示す説明図である。 本発明に係る第二の実施形態における関連性テーブルのデータ構成を示す説明図である。 本発明に係る第二の実施形態における評価基準情報テーブルのデータ構成を示す説明図である。 本発明に係る第二の実施形態における評価基準マップを用いた、評価対象の製品構成情報の評価方法を説明するための説明図である。

符号の説明

１００：製品情報評価装置、１０１：入力装置、１０３：出力装置、１１０：演算装置、１２０，１２０ａ：情報作成支援部、１２１：製品情報取得部、１２２：異常判断部、１２３：関連性算出部、１３０，１３０ａ：評価基準情報作成部、１３１，１３１ａ：属性情報抽出部、１３２：出現頻度算出部、１３３：出現トレンド算出部、１３４：評価基準情報格納部、１４０：属性情報評価部、１４１：対象情報受付部、１４２：絶対的評価部、１４３：対応評価基準情報抽出部、１４４：統計的評価部、１４５：分析優先順位設定部、１４６：出力部、１６０：記憶装置、１７０，１７０ａ：データ記憶部、１７１：製品属性情報テーブル、１７５：関連性テーブル、１８０，１８０ａ：評価基準情報・中間テーブル、１８５，１８５ａ：評価基準情報テーブル、１９０：評価結果テーブル、１９５，１９５ａ：評価基準マップ、１６１，１６１ａ：プログラム記憶部、１６２，１６２ａ：製品情報評価プログラム、１６３，１６３ａ：情報作成支援プログラム、１６４，１６４ａ：評価基準情報作成プログラム、１６５：評価プログラム、２００：ストレージ装置、２７１：マスタ製品属性情報テーブル

Claims (11)

1. 製品に含まれる化学物質の含有量に関する情報である製品属性情報の信頼性を評価する製品情報評価プログラムであって、
   コンピュータは、演算装置と、記憶装置と、を有し、
   前記記憶装置は、前記製品属性情報と、評価基準情報とを記憶し、
   前記製品属性情報の各々は、
   製品を示す情報と、該製品の製品属性情報が登録された時期を示す登録時期情報と、該製品の構成素材を示す構成素材情報と、該構成素材に含まれる化学物質及び該化学物質の含有率を示す化学物質情報と、を有し、
   前記評価基準情報は、
   前記製品を示す情報と、該製品の構成素材を示す構成素材情報と、該構成素材に含まれる化学物質を示す情報と、予め定められた連続する複数の所定期間ごとに登録された製品属性情報の数に対する、該所定期間ごとに登録された前記化学物質ごとの製品属性情報の数の割合である第一の割合と、前記構成素材ごと及び前記所定期間ごとに、前記化学物質ごとの、前又は後の前記所定期間の前記第一の割合に対する該所定時間の前記第一の割合の増減であるトレンドと、を有し、
   前記コンピュータに、
   前記コンピュータの入力手段から、評価対象の製品の前記製品属性情報が入力される対象情報受付ステップと、
   前記記憶装置から、前記評価対象の製品の前記評価基準情報を抽出する対応基準情報抽出ステップと、
   前記入力された製品属性情報の前記構成素材情報に示される構成素材ごとに、該製品属性情報の前記化学物質情報と、前記対応基準情報抽出ステップで抽出した前記評価基準情報の前記第一の割合及び前記トレンドとが、所定ルールに該当するか否かにより、該製品属性情報の化学物質の含有率に矛盾があるか否か判定し、該判定の結果、矛盾がある場合には、該評価対象の製品の製品属性情報に不整合があるとして、該評価対象の製品の製品属性情報の信頼性が低いと判定する統計的評価ステップと、
   前記コンピュータの出力手段に、前記統計的評価ステップでの判定結果を出力させる評価出力ステップと、
   を実行させることを特徴とする製品情報評価プログラム。
2. 製品に含まれる化学物質の含有量に関する情報である製品属性情報の信頼性を評価するための評価基準情報を作成する評価基準情報作成プログラムであって、
   データベースに格納された前記製品属性情報の各々は、
   製品を示す情報と、該製品の製品属性情報が登録された時期を示す登録時期情報と、該製品の構成素材を示す構成素材情報と、該構成素材に含まれる化学物質及び該化学物質の含有率を示す化学物質情報と、を有し、
   演算装置と、記憶装置と、を有し、前記データベースに接続するコンピュータに、
   前記データベースから前記製品属性情報を取得して、前記記憶装置に格納する製品属性情報取得ステップと、
   前記格納した製品属性情報の前記構成素材情報と前記登録時期情報とに基づいて、前記構成素材ごとに、予め定められた連続する複数の所定期間ごとに登録された製品属性情報の数である第一の条件充足数を取得する第一の条件充足数算出ステップと、
   前記格納した製品属性情報の前記構成素材情報と前記化学物質情報と前記登録時期情報とに基づいて、前記構成素材ごと及び前記化学物質ごとに、前記所定期間ごとに登録された製品属性情報の数である第二の条件充足数を取得する第二の条件充足数算出ステップと、
   前記構成素材ごと及び前記所定期間ごとに、前記第一の条件充足数に対する前記化学物質ごとの前記第二の条件充足数の割合である第一の割合を算出する出現頻度算出ステップと、
   前記構成素材ごと及び前記所定期間ごとに、前記化学物質ごとの、前又は後の前記所定期間の前記第一の割合に対する該所定時間の前記第一の割合の増減であるトレンドを取得するトレンド取得ステップと、
   前記製品を示す情報と、該製品の前記構成素材情報と、該構成素材に含まれる化学物質を示す情報と、該化学物質の前記所定期間ごとの前記第一の割合及び前記トレンドと、を含む評価基準情報を作成し、前記記憶装置に格納する評価基準情報格納ステップと、
   を実行させることを特徴とする評価基準情報作成プログラム。
3. 請求項２に記載の評価基準情報作成プログラムにおいて、
   前記製品属性情報は、前記製品ごとの、該製品に関する情報である製品管理情報をさらに有し、
   前記コンピュータに、
   前記格納した製品属性情報の前記製品管理情報及び前記化学物質情報に基づいて、該製品管理情報ごとに、該製品管理情報を含む製品属性情報の数に対する、前記化学物質ごとの該製品管理情報を含む製品属性情報の数の割合である第二の割合を算出する関連性算出ステップと、
   前記算出した、前記製品管理情報ごと及び前記化学物質ごとの第二の割合を、前記記憶装置に格納する関連性格納ステップと、をさらに実行させ、
   前記第一の条件充足数算出ステップでは、前記格納した製品属性情報のうち前記第二の割合が所定値以上の前記製品管理情報及び前記化学物質を含むものから、前記構成素材情報と前記登録時期情報とに基づいて、前記第一の条件充足数を取得し、
   前記第二の条件充足数算出ステップでは、前記格納した製品属性情報のうち前記第二の割合が所定値以上の前記製品管理情報及び前記化学物質を含むものから、前記構成素材情報と前記化学物質情報と前記登録時期情報とに基づいて、前記第二の条件充足数を取得する、
   ことを特徴とする評価基準情報作成プログラム。
4. 請求項２及び３のいずれか一項に記載の評価基準情報作成プログラムにおいて、
   前記格納した製品属性情報の前記化学物質情報に基づいて、該製品属性情報の各々の前記化学物質の含有率が予め定められた条件を満たしているか否かを判定する異常判定ステップと、
   前記条件を満たしていない製品属性情報と、該条件を満たしていない旨の情報とを、相互に関連付けて、前記記憶装置に格納する、又は、前記条件を満たしていない製品属性情報を前記記憶装置から削除する異常情報格納or削除ステップと、
   を前記コンピュータにさらに実行させ、
   前記第一の条件充足数算出ステップ及び前記第二の条件充足数算出ステップでは、前記異常情報格納or削除ステップで前記条件を満たしていない旨の情報が格納された場合、前記格納した製品属性情報のうち、該条件を満たしていない旨の情報と関連付けられている製品属性情報を除いたものから、前記第一の条件充足数及び前記第二の条件充足数を算出する、
   ことを特徴とする評価基準情報作成プログラム。
5. 請求項２から４のいずれか一項に記載の評価基準情報作成プログラムを含み、
   前記評価基準情報作成プログラムの実行で前記記憶装置に格納された前記評価基準情報を用いて、製品の製品属性情報の信頼性を評価するための製品情報評価プログラムにおいて、
   前記コンピュータの入力手段から、評価対象の製品の前記製品属性情報が入力される対象情報受付ステップと、
   前記記憶装置から、前記評価対象の製品の前記評価基準情報を抽出する対応基準情報抽出ステップと、
   前記抽出された前記評価基準情報を、前記コンピュータの出力手段に出力させる出力ステップと、
   を前記コンピュータに実行させることを特徴とする製品情報評価プログラム。
6. 請求項２から４のいずれか一項に記載の評価基準情報作成プログラムを含み、
   前記評価基準情報作成プログラムの実行で前記記憶装置に格納された前記評価基準情報を用いて、製品の製品属性情報の信頼性を評価するための製品情報評価プログラムにおいて、
   前記コンピュータの入力手段から、評価対象の製品の前記製品属性情報が入力される対象情報受付ステップと、
   前記記憶装置から、前記評価対象の製品の前記評価基準情報を抽出する対応基準情報抽出ステップと、
   前記入力された製品属性情報の前記構成素材情報に示される構成素材ごとに、該製品属性情報の前記化学物質情報と、前記対応基準情報抽出ステップで抽出した前記評価基準情報の前記第一の割合及び前記トレンドとが、所定ルールに該当するか否かにより、該製品属性情報の化学物質の含有率に矛盾があるか否か判定し、該判定の結果、矛盾がある場合には、該製品属性情報に不整合があるとして、該評価対象の製品の製品属性情報の信頼性が低いと判定する統計的評価ステップと、
   前記コンピュータの出力手段に、前記統計的評価ステップでの判定結果を出力させる評価出力ステップと、
   を前記コンピュータに実行させることを特徴とする製品情報評価プログラム。
7. 請求項１又は６項に記載の製品情報評価プログラムにおいて、
   前記コンピュータに、
   前記入力された製品属性情報の前記化学物質情報に基づいて、前記各化学物質の含有率が予め定められた条件を満たしているか否か判定する絶対的評価ステップ、をさらに実行させ、
   前記評価出力ステップでは、前記絶対的評価ステップでの判定結果を前記出力手段にさらに出力させる、
   ことを特徴とする製品情報評価プログラム。
8. 請求項１又は６に記載の製品情報評価プログラムにおいて、
   前記統計的評価ステップでは、さらに、前記入力された製品属性情報の前記構成素材情報に、前記対応基準情報抽出ステップで抽出した前記評価基準情報の前記構成素材情報と一致するものが含まれていない場合には、情報の抜け漏れがあるとして、該製品属性情報の信頼性が低いと判定する、
   ことを特徴とする製品情報評価プログラム。
9. 請求項１、６、７、８のいずれか一項に記載の製品情報評価プログラムにおいて、
   前記統計的評価ステップ及び/又は前記絶対的評価ステップで判定された前記製品属性情報の信頼性に応じて定まる優先順位指数を加算し、該優先順位指数の加算値により、前記各製品属性情報の信頼性の分析優先順位を取得する分析優先順位設定ステップと、
   前記コンピュータの前記出力手段に、前記分析優先順位設定ステップで取得した前記製品属性情報の分析優先順位を出力させる分析順位出力ステップと、
   を前記コンピュータに実行させることを特徴とする製品情報評価プログラム。
10. 製品に含まれる化学物質の含有量に関する情報である製品属性情報の信頼性を評価する製品情報評価装置において、
    前記製品属性情報の各々は、
    製品を示す情報と、該製品の製品属性情報が登録された時期を示す登録時期情報と、該製品の構成素材を示す構成素材情報と、該構成素材に含まれる化学物質及び該化学物質の含有率を示す化学物質情報と、を有し、
    前記製品情報評価装置は、
    前記製品を示す情報と、該製品の構成素材を示す構成素材情報と、該構成素材に含まれる化学物質を示す情報と、予め定められた連続する複数の所定期間ごとに登録された製品属性情報の数に対する、該所定期間ごとに登録された前記化学物質ごとの製品属性情報の数の割合である第一の割合と、前記構成素材ごと及び前記所定期間ごとに、前記化学物質ごとの、前又は後の前記所定期間の前記第一の割合に対する該所定時間の前記第一の割合の増減であるトレンドと、を有する評価基準情報、を記憶する記憶装置と、
    評価対象の製品の前記製品属性情報が入力される対象情報受付手段と
    前記記憶装置から、前記評価対象の製品の評価基準情報を抽出する対応基準情報抽出手段と、
    前記入力された製品属性情報の構成素材情報に示される構成素材ごとに、該製品属性情報の前記化学物質情報と、前記対応基準情報抽出手段で抽出した前記評価基準情報の前記第一の割合及び前記トレンドとが、所定ルールに該当するか否かにより、該入力された製品属性情報の化学物質の含有率に矛盾があるか否か判定し、該判定の結果、矛盾がある場合には、該評価対象の製品の製品属性情報に不整合があるとして、該評価対象の製品の製品属性情報の信頼性が低いと判定する評価手段と、
    前記評価手段での評価結果を出力する評価出力手段と、
    を備えていることを特徴とする製品情報評価装置。
11. 製品に含まれる化学物質の含有量に関する情報である製品属性情報の信頼性を評価するための評価基準情報を作成する評価基準情報作成装置において、
    データベースに格納された前記製品属性情報の各々は、
    製品を示す情報と、該製品の製品属性情報が登録された時期を示す登録時期情報と、該製品の構成素材を示す構成素材情報と、該構成素材に含まれる化学物質及び該化学物質の含有率を示す化学物質情報と、を有し、
    前記データベースと接続する前記評価基準情報作成装置は、
    前記データベースから前記製品属性情報を取得する製品属性情報取得手段と、
    前記製品属性情報の前記構成素材情報と前記登録時期情報とに基づいて、前記構成素材ごとに、予め定められた連続する複数の所定期間ごとに登録された製品属性情報の数である第一の条件充足数を取得する第一の条件充足数算出手段と、
    前記製品属性情報の前記構成素材情報と前記化学物質情報と前記登録時期情報とに基づいて、前記構成素材ごと及び前記化学物質ごとに、前記所定期間ごとに登録された製品属性情報の数である第二の条件充足数を取得する第二の条件充足数算出手段と、
    前記構成素材ごと及び前記所定期間ごとに、前記第一の条件充足数に対する前記化学物質ごとの前記第二の条件充足数の割合である第一の割合を算出する出現頻度算出手段と、
    前記構成素材ごと及び前記所定期間ごとに、前記化学物質ごとの、前又は後の前記所定期間の前記第一の割合に対する該所定時間の前記第一の割合の増減であるトレンドを取得するトレンド取得手段と、
    前記製品ごとの、該製品の前記構成素材情報と、該構成素材に含まれる化学物質を示す情報と、該化学物質の前記所定期間ごとの前記第一の割合及び前記トレンドと、を含む評価基準情報を作成し、該評価基準情報を記憶装置に格納する評価基準情報格納手段と、
    を備えていることを特徴とする評価基準情報作成装置。

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