JP6599057B1 - 設計支援装置、設計支援方法および機械学習装置 - Google Patents

Abstract

設計支援装置（１）は、基板および基板に形成される基板パターンの情報を含む基板データ（１１１）と、基板が組み込まれる電子機器の電磁環境両立性の評価結果を示すＥＭＣ評価データ（１１２）とを含んだ学習用データ（１１０）を分析して電磁環境両立性の変動要因を学習する分析部（１２）と、電子機器に組み込まれて電磁環境両立性の評価が行われる前の基板である新規基板に形成される基板パターンの情報を含む新規基板データ（１２１）が入力された場合に、分析部（１２）による変動要因の学習結果に基づいて、新規基板が組み込まれる電子機器の電磁環境両立性の変動要因を特定する評価部（１４）と、を備える。

Description

本発明は、電子機器に組み込む基板の設計を支援する設計支援装置、設計支援方法および機械学習装置に関する。

電子機器は、ＥＭＣ（Electromagnetic Compatibility：電磁環境両立性）に関連する規格（以下、ＥＭＣ規格と称する）を満足する必要がある。そのため、電子部品が実装されて電子機器に組み込まれる基板を設計する際には、ＥＭＣ規格を満足するように考慮する必要がある。ＥＭＣ規格を満足するためには、ＥＭＩ（Electro Magnetic Interference）およびＥＭＳ（Electromagnetic Susceptibility）のそれぞれが規定値を満足する必要がある。また、ＥＭＣの測定結果は、基板上の電子部品の配置、基板に形成されたパターンの引き回しや幅、隣り合ったパターン同士の距離などが変化した場合に影響を受ける。ＥＭＣの測定結果は複数の要因の影響を受けるため、測定結果が規格を満足する基板を効率的に設計するには、ＥＭＣに関する知識および基板設計の経験を要する。

特許文献１には、電子部品が実装された基板のＥＭＩ対策を効率的に行えるようにする発明が記載されている。特許文献１に記載の発明では、基板から放射される電磁波を、測定位置を変化させながら測定し、測定データを測定位置ごとに分析して１以上の特徴量を算出する。また、測定位置ごとに算出した特徴量をクラスター分析により分類し、分類結果を測定位置とともにユーザに提示する。

国際公開第２０１４／０６５０３２号

しかしながら、特許文献１に記載の発明では、設計者等のユーザがＥＭＩ対策が必要と判断した場合、対策を行った基板を実際に作製し、作製した基板から放射される電磁波を再度測定して特徴量の算出および分類を行う必要があり、基板の設計に手間がかかるという問題があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、基板を実際に作製する前にＥＭＣの対策を可能にすることで基板の設計効率を向上させることが可能な設計支援装置を得ることを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる設計支援装置は、基板および基板に形成される基板パターンの情報を含む基板データと、基板が組み込まれる電子機器の電磁環境両立性の評価結果を示す評価データとを含んだ学習用データを分析して電磁環境両立性の変動要因を学習する分析部を備える。また、設計支援装置は、電子機器に組み込まれて電磁環境両立性の評価が行われる前の基板である新規基板に形成される基板パターンの情報を含む新規基板データが入力された場合に、分析部による変動要因の学習結果に基づいて、新規基板が組み込まれる電子機器の電磁環境両立性の変動要因を特定する評価部と、過去に入力された１つ以上の学習用データを保持する記憶部と、を備える。分析部は、学習用データが新たに入力されると、新たに入力された学習用データに含まれる基板データが表す第１の基板パターンを、記憶部で保持されている学習用データのそれぞれに含まれる基板データが表す第２の基板パターンのそれぞれと比較し、比較の結果と、第１の基板パターンに対応する評価データおよび第２の基板パターンに対応する評価データとに基づいて、変動要因を学習する。

本発明にかかる設計支援装置は、基板を実際に作製する前にＥＭＣの対策を可能にして基板の設計効率を向上させることができる、という効果を奏する。

実施の形態１にかかる設計支援装置の構成例を示す図 ＥＭＣ評価データを説明するための図 本発明にかかる設計支援装置を実現するハードウェアの構成例を示す図 実施の形態１にかかる設計支援装置が行う学習動作の一例を示すフローチャート 実施の形態１にかかる設計支援装置の分析部の動作の一例を示すフローチャート 実施の形態１にかかる設計支援装置の分析部の動作を説明するための第１の図 実施の形態１にかかる設計支援装置の分析部の動作を説明するための第２の図 実施の形態１にかかる設計支援装置の分析部の動作を説明するための第３の図 実施の形態１にかかる設計支援装置の分析部が生成する第１の分析結果の一例を示す図 実施の形態１にかかる設計支援装置の分析部が生成する第１の分析結果の一覧の例を示す図 実施の形態１にかかる設計支援装置の分析部が生成する第２の分析結果の一例を示す図 実施の形態１にかかる設計支援装置の評価部の動作の一例を示すフローチャート 実施の形態１にかかる設計支援装置の評価部が出力する新規基板の評価結果の一例を示す図 実施の形態２にかかる設計支援装置の分析部の動作の一例を示すフローチャート 実施の形態２にかかる設計支援装置の分析部が生成する第１の分析結果の一例を示す図 実施の形態２にかかる設計支援装置の分析部が生成する第１の分析結果の一覧の例を示す図 実施の形態２にかかる設計支援装置の分析部が生成する第２の分析結果の一例を示す図 実施の形態３にかかる設計支援装置の構成例を示す図 実施の形態３にかかる設計支援装置の分析部が生成する第２の分析結果の一例を示す図 実施の形態４にかかる設計支援装置の構成例を示す図

以下に、本発明の実施の形態にかかる設計支援装置、設計支援方法および機械学習装置を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。

まず、各実施の形態の詳細について説明する前に、本発明にかかる設計支援装置の概要について説明する。本発明にかかる設計支援装置には、学習用データおよび新規基板データが入力される。学習用データには、電子機器に組み込まれる基板を表す基板データと、この基板が組み込まれた電子機器のＥＭＣの評価結果を示すＥＭＣ評価データとが含まれる。学習用データに含まれる基板データが表す基板は、設計済みの基板である。新規基板データは、新たに作製される基板を表す。学習用データに含まれる基板データの構成と新規基板データの構成は同一である。設計支援装置は、学習用データが入力された場合、入力された学習用データ（第１の学習用データとする）と、過去に入力され、保持しておいた学習用データ（第２の学習用データとする）とを使用して、ＥＭＣに影響を与える基板要素であるＥＭＣの変動要因を学習する。基板要素の詳細については別途説明する。また、設計支援装置は、新規基板データが入力された場合、ＥＭＣの変動要因の学習結果に基づいて、入力された新規基板データが表す基板に含まれる基板要素のうち、ＥＭＣの変動要因となる基板要素の情報を生成する。これにより、基板の設計者は、新規基板データが表す基板を実際に作製してＥＭＣの評価を行う前に、ＥＭＣの変動要因の情報を得ることができ、必要に応じて設計を変更するなどの対策を行うことができるようになる。

実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１にかかる設計支援装置の構成例を示す図である。実施の形態１にかかる設計支援装置１は、データ取得部１１、分析部１２、記憶部１３および評価部１４を備える。データ取得部１１、分析部１２および記憶部１３は、ＥＭＣの変動要因を学習する機械学習装置２０を構成する。

データ取得部１１は、設計支援装置１の外部からデータを取得する。データ取得部１１が取得するデータとしては、学習用データ１１０を構成する基板データ１１１およびＥＭＣ評価データ１１２と、新規基板データ１２１とが該当する。基板データ１１１とＥＭＣ評価データ１１２とは、対応付けられた状態でデータ取得部１１により取得される。

基板データ１１１は、基板を表すデータであり、基板の形状や層構成、基板に形成されるパターンである基板パターンの形状などの情報を含んで構成される。基板データ１１１は、例えば、基板の設計に用いられるＣＡＤ（Computer Aided Design）から得られるＣＡＤデータ、または、ＣＡＤデータを変換して得られるデータである。基板データ１１１は、ＣＡＤデータ、または、ＣＡＤデータを変換して得られるデータに加えて、基板に実装される部品のデータを含んでいてもよい。部品のデータは、基板に実装される各部品が基板の何処に配置されるかを示すデータである。ＥＭＣ評価データ１１２は、対応付けられている基板データ１１１で表される基板が組み込まれた電子機器のＥＭＣの評価結果、すなわち電磁環境両立性の評価結果を示す評価データである。本実施の形態では、ＥＭＣの測定結果が、図２に示した４段階の評価レベルのどれに該当するのかを示すデータを、ＥＭＣ評価データ１１２とする。よって、ＥＭＣ評価データ１１２は、０〜３のいずれかとなり、数値が大きいほどＥＭＣの評価結果が悪くなる。新規基板データ１２１は、新たに設計する基板を表すデータであり、基板データ１１１と同様のデータである。

基板データ１１１および新規基板データ１２１は、それぞれ、同じ種類の電子機器に組み込まれる基板を表す。すなわち、基板データ１１１および新規基板データ１２１のそれぞれは、同じ種類の電子機器に組み込まれ、同様の機能を実現するための基板を表す。新規基板データ１２１が表す基板としては、基板データ１１１が表す基板の一部を設計変更した基板、または、新たに設計された基板が該当する。設計変更した基板には、ＥＭＣの対策のための設計変更が加えられた基板も含まれる。また、新規基板データ１２１が表す基板は、電子機器に組み込まれてＥＭＣの評価が行われる前の基板である。

分析部１２は、データ取得部１１が学習用データ１１０を取得するとこれを受け取り、受け取った学習用データ１１０に含まれる基板データ１１１およびＥＭＣ評価データ１１２を記憶部１３に格納する。また、分析部１２は、データ取得部１１から受け取った基板データ１１１およびＥＭＣ評価データ１１２を用い、基板データ１１１およびＥＭＣ評価データ１１２を教師データとして機械学習を行い、ＥＭＣに影響を与えるパターンを学習する。すなわち、分析部１２は、データ取得部１１から学習用データ１１０を受け取ると、機械学習装置２０の学習部として動作する。データ取得部１１から基板データ１１１およびＥＭＣ評価データ１１２を受け取った場合、分析部１２は、データ取得部１１から受け取った基板データ１１１およびＥＭＣ評価データ１１２を、記憶部１３に格納されている、過去に受け取った基板データ１１１およびＥＭＣ評価データ１１２と比較する。分析部１２は、次に、比較結果に基づいて、ＥＭＣに影響を与えるパターンの情報を生成する。例えば、ある基板の基板データ１１１と、この基板を組み込んだ電子機器のＥＭＣ評価データ１１２とをデータ取得部１１が取得し、その後、この基板に形成されるパターンの一部を変更した基板（以下、変更後基板とする）の基板データ１１１と、変更後基板を組み込んだ電子機器のＥＭＣ評価データ１１２とをデータ取得部１１が取得した場合について考える。この場合、分析部１２は、まず、取得された２つの基板データ１１１を比較して、基板に形成されるパターンがどのように変更されたかを特定し、さらに、２つのＥＭＣ評価データ１１２を比較することで、基板の変更内容がＥＭＣに影響を与えるのか否かが分かる。このような動作を繰り返し行うことにより、分析部１２は、ＥＭＣに影響を与えるパターンの情報を生成する。分析部１２が行う学習動作については別途説明する。

記憶部１３は、データ取得部１１が外部から取得した各種データと、分析部１２による学習結果、すなわち、分析部１２が生成する、ＥＭＣに影響を与えるパターンの情報と、を保持する。

評価部１４は、データ取得部１１が新規基板データ１２１を取得するとこれを受け取り、受け取った新規基板データ１２１を評価する。具体的には、評価部１４は、新規基板データ１２１が表す基板が組み込まれる電子機器のＥＭＣの変動要因を特定する。このＥＭＣの変動要因を特定する処理では、記憶部１３が保持している、上述した「ＥＭＣに影響を与えるパターンの情報」が用いられる。すなわち、評価部１４は、新規基板データ１２１を受け取ると、分析部１２による学習結果に基づいて、新規基板データ１２１が表す基板が組み込まれる電子機器のＥＭＣの変動要因を特定する。評価部１４は、新規基板データ１２１の評価を行うと、評価結果を新規基板の評価結果１３１として出力する。新規基板の評価結果１３１の出力は、評価結果を示すデータを生成してファイルとして出力する形で行ってもよいし、図示を省略した表示装置に評価結果を表示させる形で行ってもよい。評価結果の表示形式は、ユーザが理解できる形式であればどのような形式であってもよい。例えば、評価結果が良好か不良かをテキストで表示する。

ここで、本発明にかかる設計支援装置１を実現するハードウェアについて説明する。図３は、設計支援装置１を実現するハードウェアの構成例を示す図である。設計支援装置１は、プロセッサ１０１、記憶装置１０２、入力装置１０３、表示装置１０４および通信インタフェース１０５により実現される。図３に示したハードウェアは、例えばパーソナルコンピュータである。図３に示したハードウェアがパーソナルコンピュータである場合、設計支援装置１は、設計支援装置１として動作するためのプログラムをパーソナルコンピュータの記憶装置すなわち図３に示した記憶装置１０２にインストールし、インストールされたプログラムをプロセッサ１０１が実行することにより実現される。すなわち、図１に示したデータ取得部１１、分析部１２および評価部１４は、記憶装置１０２にインストールされた、設計支援装置１として動作するためのプログラムをプロセッサ１０１が実行することにより実現される。

プロセッサ１０１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサ、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）ともいう）等である。記憶装置１０２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリー、等の、不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク等である。記憶装置１０２は、プロセッサ１０１が設計支援装置１として動作するためのプログラムを保持する。記憶装置１０２は、プロセッサ１０１が各種処理を実行する際のワーク用メモリとしても使用される。また、記憶装置１０２は、図１に示す記憶部１３を構成する。

入力装置１０３は、マウス、キーボード、タッチパネルなどである。また、入力装置１０３には、図１に示した学習用データ１１０および新規基板データ１２１をユーザが入力する際に用いられるハードウェア、例えば外部メモリの接続インタフェースが含まれる。表示装置１０４は、液晶モニタ、ディスプレイなどであり、図１に示した評価部１４が新規基板の評価結果１３１の内容を表示する場合に使用される。通信インタフェース１０５は、ネットワークインタフェースカードなどである。設計支援装置１は、学習用データ１１０および新規基板データ１２１の少なくとも一方を、通信インタフェース１０５が接続されたネットワークを介して他の装置から取得してもよい。

つづいて、設計支援装置１が学習用データ１１０を取得した場合の動作について説明する。図４は、実施の形態１にかかる設計支援装置１が行う学習動作の一例を示すフローチャートである。

設計支援装置１による学習動作では、まず、データ取得部１１が、基板データ１１１と、基板データ１１１に対応するＥＭＣ評価データ１１２とを取得する（ステップＳ１１，Ｓ１２）。

次に、分析部１２が、データ取得部１１で取得された基板データ１１１およびＥＭＣ評価データ１１２を受け取り、受け取った各データを分析する（ステップＳ１３）。ステップＳ１３において、分析部１２は、データ取得部１１から今回受け取った基板データ１１１およびＥＭＣ評価データ１１２と、データ取得部１１から過去に受け取り、記憶部１３に格納しておいた基板データ１１１およびＥＭＣ評価データ１１２とを比較することでデータの分析を行う。以下の説明では、データ取得部１１から今回受け取った基板データ１１１およびＥＭＣ評価データ１１２を第１の学習用データと称し、記憶部１３に格納されている、過去に受け取った基板データ１１１およびＥＭＣ評価データ１１２を第２の学習用データと称する場合がある。また、データ取得部１１から今回受け取った基板データ１１１を第１の基板データと称し、記憶部１３に格納されている、過去に受け取った基板データ１１１を第２の基板データと称する場合がある。同様に、データ取得部１１から今回受け取ったＥＭＣ評価データ１１２を第１のＥＭＣ評価データと称し、記憶部１３に格納されている、過去に受け取ったＥＭＣ評価データ１１２を第２のＥＭＣ評価データと称する場合がある。

ステップＳ１３で分析部１２が行う第１の学習用データと第２の学習用データとの比較処理では、第１の学習用データを、第２の学習用データのそれぞれと比較する。なお、第２の学習用データが存在しない場合、すなわち、分析部１２がデータ取得部１１から初めて第１の学習用データを受け取った場合、分析部１２は、比較処理は行わずに、受け取ったデータすなわち基板データ１１１およびＥＭＣ評価データ１１２を記憶部１３に格納する。分析部１２の動作の詳細については後述する。

分析部１２は、学習用データの分析が終了すると、分析結果を記憶部１３に格納する（ステップＳ１４）。このとき、分析部１２は、データ取得部１１から受け取った第１の学習用データも記憶部１３に格納する。すなわち、分析部１２は、ステップＳ１１およびＳ１２においてデータ取得部１１で取得された基板データ１１１およびＥＭＣ評価データ１１２を、第２の学習用データに追加する。

つづいて、分析部１２の動作の詳細について説明する。図５は、実施の形態１にかかる設計支援装置１の分析部１２の動作の一例を示すフローチャートである。図５は、図４に示したステップＳ１３で分析部１２が行う動作を示している。

分析部１２は、第１の学習用データを受け取ると、第１の学習用データに含まれる第１の基板データが表す基板に形成される基板パターンである第１の基板パターンと、第２の基板データの１つが表す基板に形成される基板パターンである第２の基板パターンとを比較し、基板パターンの差異点を抽出する（ステップＳ２１）。分析部１２は、第１の基板パターンと第２の基板パターンとを比較する際、それぞれの基板パターンの画像を第１の基板データおよび第２の基板データに基づいて生成し、画像同士を比較することで差異点を抽出する。例えば、第１の基板パターンの位置Ａに存在するパターンの幅と、第２の基板パターンの位置Ａに存在するパターンの幅が異なる場合、位置Ａに存在するパターンの幅を差異点として抽出する。また、第１の基板パターンの位置Ｂに存在するパターンとこれに隣接するパターンとの間隔が、第２の基板パターンの位置Ｂに存在するパターンとこれに隣接するパターンとの間隔と異なる場合、位置Ｂに存在するパターンとこれに隣接するパターンとの間隔を差異点として抽出する。分析部１２がステップＳ２１で抽出する差異点は複数の場合もある。

分析部１２は、例えば、図６に示したように、第１の基板パターンに存在するパターンＡ１とパターンＡ２の間隔と、第２の基板パターンの対応する位置に存在するパターンＡ１とパターンＡ２の間隔とを比較する。図６に示した例の場合、第１の基板パターンに含まれるパターンＡ１とパターンＡ２の間隔と、第２の基板パターンに含まれるパターンＡ１とパターンＡ２の間隔が異なるため、分析部１２は、パターンＡ１とパターンＡ２の間隔を差異点と判断し、これを抽出する。また、分析部１２は、例えば、図７に示したように、第１の基板パターンに存在するパターンＣ１と、第２の基板パターンの対応する位置に存在するパターンＣ１とを比較する。図７に示した例の場合、第１の基板パターンに含まれるパターンＣ１の幅と第２の基板パターンに含まれるパターンＣ１の幅が異なるため、分析部１２は、パターンＣ１の幅を差異点と判断する。また、分析部１２は、例えば、図８に示したように、第１の基板パターンに存在するパターンＣ１が第２の基板パターンの対応する位置に存在しない場合、パターンＣ１の有無を差異点と判断する。

基板データ１１１が部品のデータ（以下、部品データと称する）を含む場合、分析部１２は、ステップＳ２１において、第１の基板データに含まれる部品データと第２の基板データに含まれる部品データとを比較し、第１の基板データが表す基板に実装される部品と第２の基板データが表す基板に実装される部品との差異点を、上述した基板パターンの差異点と併せて抽出するようにしてもよい。以下の説明では、簡単化のため、分析部１２は、基板パターンの差異点を抽出し、第１の基板データが表す基板に実装される部品と第２の基板データが表す基板に実装される部品との差異点の抽出は行わないこととする。

なお、これ以降の説明では、分析部１２が抽出する基板パターンの差異点のそれぞれを基板要素と称する場合がある。例えば、上述した「パターンＡ１とパターンＡ２の間隔」、「パターンＣ１の幅」、「パターンＣ１の有無」などが基板要素に該当する。

分析部１２は、次に、第１の基板パターンに対応する第１のＥＭＣ評価データと、第２の基板パターンに対応する第２のＥＭＣ評価データとを確認し、ステップＳ２１で抽出した基板パターンの差異点がＥＭＣに影響を与えるか否かを判別する（ステップＳ２２）。分析部１２は、第１のＥＭＣ評価データが示すＥＭＣ評価レベルが、第２のＥＭＣ評価データが示すＥＭＣ評価レベルと同じ場合、ステップＳ２１で抽出した基板パターンの差異点がＥＭＣに影響を与えないと判断する。一方、第１のＥＭＣ評価データが示すＥＭＣ評価レベルが、第２のＥＭＣ評価データが示すＥＭＣ評価レベルと異なる場合、ステップＳ２１で抽出した基板パターンの差異点がＥＭＣに影響を与えると判断する。

分析部１２は、次に、ステップＳ２２での判別結果に基づいて第１の分析結果を生成する（ステップＳ２３）。図９は、実施の形態１にかかる分析部１２が生成する第１の分析結果の一例を示す図である。図９に示した第１の分析結果は、分析部１２が、ステップＳ２１において、パターンＡ１の幅、パターンＡ１とパターンＡ２の間隔、および、パターンＢ５の有無を差異点として抽出し、ステップＳ２２において、差異点がＥＭＣに影響を与えると判断した場合の第１の分析結果の例である。

分析部１２は、次に、全ての第２の基板データとの間で第１の分析結果を生成したか否かを確認する（ステップＳ２４）。分析部１２は、第１の分析結果を生成していない第２の基板データが存在する場合（ステップＳ２４：Ｎｏ）、第１の分析結果の生成が済んでいない第２の基板データの１つを選択し、選択した第２の基板データを使用して、上述したステップＳ２１〜Ｓ２３を再度実行する。

分析部１２は、全ての第２の基板データとの間で第１の分析結果を生成した場合（ステップＳ２４：Ｙｅｓ）、第１の分析結果に基づいて、ＥＭＣに影響を与える基板パターンの情報である第２の分析結果を生成する（ステップＳ２５）。ステップＳ２５で使用する第１の分析結果は、例えば図１０に示したものとなる。図１０は、実施の形態１にかかる分析部１２が生成する第１の分析結果の一覧の例を示す図である。図１０の番号＃１〜＃７およびこれに続く番号のそれぞれに対応する差異点およびＥＭＣへの影響の有無は、上述したステップＳ２３が実行されるごとに生成され、追加されていく。すなわち、番号＃１に対応する差異点およびＥＭＣへの影響の有無は、１回目に実行したステップＳ２３において生成され、番号＃２に対応する差異点およびＥＭＣへの影響の有無は、２回目に実行したステップＳ２３において生成される。番号＃３以下に対応する差異点およびＥＭＣへの影響の有無についても同様である。

ステップＳ２５において、分析部１２は、例えば、ＥＭＣへの影響の有無が「有り」となっている各差異点については予め定められた点数を加算し、ＥＭＣへの影響の有無が「無し」となっている各差異点については点数を加算しないようにして、差異点ごとに、ＥＭＣへの影響度を示す点数を算出し、これを第２の分析結果とする。第１の分析結果が図１０に示したものである場合、番号が＃１，＃２，＃３，＃５，＃７，…のそれぞれに対応する差異点がＥＭＣに影響を与えるものとなる。そのため、分析部１２は、まず、番号＃１の３つの差異点（パターンＡ１の幅，パターンＡ１とパターンＡ２の間隔，パターンＢ５の有無）のそれぞれについて、例えば、点数１を加算する。分析部１２は、次に、番号＃２の２つの差異点（パターンＡ２の幅，パターンＡ３の幅）のそれぞれについて、点数１を加算する。同様に、番号＃３，＃５，＃７，…の差異点のそれぞれについて、点数１を加算する。この結果、図１１に示したような第２の分析結果が生成される。図１１に示した第２の分析結果の例では、基板要素の中の「パターンＡ１とパターンＡ２の間隔」は、ＥＭＣへの影響度を示す点数が「＋５」であり、図示した基板要素の中ではＥＭＣへの影響度が最も大きい。また、基板要素の中の「パターンＣ５とパターンＣ６の間隔」は、ＥＭＣへの影響度を示す点数が「０」であり、ＥＭＣへの影響度が小さい。すなわち、「パターンＡ１とパターンＡ２の間隔」が変化するとＥＭＣの測定結果が大きく変化し、「パターンＣ５とパターンＣ６の間隔」が変化してもＥＭＣの測定結果には大きな変化が見られない。このように、第２の分析結果は、ＥＭＣに影響を与える基板要素の情報と、ＥＭＣに影響を与えない、または、ＥＭＣに与える影響が小さい基板要素の情報とを含む。第２の分析結果に含まれる基板要素のうち、影響度が０よりも大きいものは、ＥＭＣの変動要因となる。このように、分析部１２は、ＥＭＣへの影響の有無が「有り」となっている各差異点について予め定められた点数を加算することにより、ＥＭＣの変動要因となる基板要素を特定する。

第１の基板データが表す第１の基板パターンと第２の基板データの１つが表す第２の基板パターンとを比較したときに差異点として抽出される基板要素が１つの場合、第１の基板データに対応するＥＭＣ評価データ１１２と第２の基板データに対応するＥＭＣ評価データ１１２とを確認することで、抽出された基板要素がＥＭＣに影響を与えるか否かが分かる。しかし、第１の基板データが表す第１の基板パターンと第２の基板データの１つが表す第２の基板パターンとを比較したときに差異点として抽出される基板要素が複数の場合、第１の基板データに対応するＥＭＣ評価データ１１２と第２の基板データに対応するＥＭＣ評価データ１１２とを確認するだけでは、抽出された基板要素のそれぞれがＥＭＣに影響を与えるか否かを判別できない。なぜなら、複数の基板要素の１つだけがＥＭＣに影響を与える可能性もあるし、全ての基板要素がＥＭＣに影響を与える可能性もある。また、複数の基板要素の中に、ＥＭＣを良化させるものと、ＥＭＣを悪化させるものとが混在している可能性もある。そのため、分析部１２は、１つの第１の分析結果に差異点として含まれる基板要素ごとに、ＥＭＣへの影響の有無を確認し、影響がある場合は各基板要素について、点数を加算するようにして、ＥＭＣへの影響度を算出する。第１の基板パターンと比較する第２の基板パターンの数が増加すると、ＥＭＣへの影響度が大きい基板要素についての点数が大きくなり、ＥＭＣへの影響度が大きい基板要素が絞り込まれる。

つづいて、評価部１４の動作の詳細について説明する。図１２は、実施の形態１にかかる設計支援装置１の評価部１４の動作の一例を示すフローチャートである。図１２は、評価部１４が新規基板データ１２１で表される新規基板に形成されるパターンを評価する動作を示している。

新規基板データ１２１で表される新規基板に形成されるパターンを評価する動作では、まず、データ取得部１１が、新規基板データ１２１を取得する（ステップＳ３１）。

次に、評価部１４が、ＥＭＣに影響を与える基板要素の１つを選択し、選択した基板要素が新規基板に含まれるか否かを確認する（ステップＳ３２）。ＥＭＣに影響を与える基板要素は、図１１に示した第２の分析結果に含まれる差異点のうち、「影響度」がある一定の値以上のものとする。ステップＳ３２において、評価部１４は、新規基板に形成されるパターンに、選択した基板要素が含まれるか否かを確認する。

評価部１４は、選択した基板要素が新規基板に含まれる場合（ステップＳ３３：Ｙｅｓ）、選択した基板要素がＥＭＣに影響を与える基板要素として記憶する（ステップＳ３４）。その後、評価部１４は、ＥＭＣに影響を与える全ての基板要素について確認が終了したか否かを確認し（ステップＳ３５）、確認が終了していない場合（ステップＳ３５：Ｎｏ）、ステップＳ３２に戻り、ＥＭＣに影響を与える他の基板要素について、上述したステップＳ３２〜Ｓ３４の処理を実行する。

評価部１４は、ステップＳ３３での判定が「Ｎｏ」の場合、ステップＳ３４は実行せずに、ステップＳ３５を実行する。

評価部１４は、ＥＭＣに影響を与える全ての基板要素について確認が終了した場合（ステップＳ３５：Ｙｅｓ）、新規基板の評価結果を生成して出力する（ステップＳ３６）。ステップＳ３６において、評価部１４が出力する新規基板の評価結果の一例を図１３に示す。図１３に示したように、評価部１４は、例えば、ＥＭＣに影響を与える可能性がある箇所と影響度とを表にしたものを評価結果として出力する。ＥＭＣに影響を与える可能性がある箇所は、ＥＭＣの変動要因であり、図１１に示した第２の分析結果の基板要素の内容に対応する。新規基板の評価結果に含まれる影響度は、第２の分析結果に含まれる影響度の値を大まかに示す。例えば、第２の分析結果に含まれる影響度の値が第１閾値よりも大きい場合、新規基板の評価結果に含まれる影響度を「大」とし、第２の分析結果に含まれる影響度の値が第２閾値よりも大きく、かつ第１閾値以下の場合、新規基板の評価結果に含まれる影響度を「中」とする。ただし、第２閾値＜第１閾値とする。また、第２の分析結果に含まれる影響度の値が０よりも大きく、かつ第２閾値以下の場合、新規基板の評価結果に含まれる影響度を「小」とする。

新規基板の評価結果が図１３に示したものである場合、設計者は、新規基板データ１２１で表される新規基板を組み込んだ電子機器のＥＭＣ測定の結果が不適合であれば、ＥＭＣの対策として、新規基板の設計を変更して「パターンＡ１とパターンＡ２の間隔」を調整するのが有効であることが分かる。また、「パターンＢ１の幅」および「パターンＢ４の幅」の調整も有効であることが分かる。設計者は、影響度が大きい箇所から順番に調整していくことで、ＥＭＣの対策を効率的に進めることが可能となる。

このように、本実施の形態にかかる設計支援装置１は、基板データ１１１とこれに対応するＥＭＣ評価データ１１２とを学習用データ１１０として取得し、取得した学習用データ１１０と過去に取得済みの学習用データとに基づいて、ＥＭＣに影響を与える基板要素の情報を生成して記憶する。ＥＭＣに影響を与える基板要素の情報は上述した第２の分析結果に含まれる情報である。また、設計支援装置１は、新規基板データを取得した場合、ＥＭＣに影響を与える基板要素の情報に基づいて、新規基板データが表す新規基板に含まれる、ＥＭＣに影響を与える基板要素の情報を、新規基板の評価結果として出力する。これにより、新規基板の設計者は、ＥＭＣに影響がありそうな基板要素を容易に知ることができ、基板の設計を効率的に行うことが可能となる。

なお、設計支援装置１のデータ取得部１１が取得する基板データ１１１および新規基板データ１２１が表す各基板は、多層基板の場合もある。この場合、分析部１２は、データ取得部１１が新たに取得した基板データ１１１が表す基板に形成されるパターンと、過去に取得済みの基板データが表す基板に形成されるパターンとを比較する際、中間の層に形成されるパターンについても比較を行う。

実施の形態２．
実施の形態２にかかる設計支援装置について説明する。実施の形態２にかかる設計支援装置の構成は、実施の形態１にかかる設計支援装置１と同様である（図１参照）。

本実施の形態にかかる設定支援装置は、分析部１２および評価部１４の動作が実施の形態１にかかる設計支援装置１と異なる。そのため、分析部１２および評価部１４の動作について説明を行い、実施の形態１と同様の箇所については説明を省略する。

図１４は、実施の形態２にかかる設計支援装置１の分析部１２の動作の一例を示すフローチャートである。図１４に示したフローチャートは、図５に示したフローチャートのステップＳ２２、Ｓ２３およびＳ２５をステップＳ２２ａ、Ｓ２３ａおよびＳ２５ａに置き換えたものである。図１４に示したステップＳ２１およびＳ２４の各処理は、図５に示したステップＳ２１およびＳ２４の各処理と同様であるため、説明を省略する。

ステップＳ２１を実行後、実施の形態２にかかる分析部１２は、第１の基板パターンに対応する第１のＥＭＣ評価データと、第２の基板パターンに対応する第２のＥＭＣ評価データとを確認し、ステップＳ２１で比較した２つの基板パターンの違い、すなわち、第１の基板パターンと第２の基板パターンとの違いがＥＭＣに与える影響を特定する（ステップＳ２２ａ）。分析部１２は、第１のＥＭＣ評価データが示すＥＭＣ評価レベルが、第２のＥＭＣ評価データが示すＥＭＣ評価レベルと異なる場合、ステップＳ２１で抽出した基板パターンの差異点が、具体的にどのように異なるのかを確認し、ＥＭＣに与える影響の内容を特定する。例えば、第１の基板パターンに含まれるパターンＢ１の幅が、第２の基板パターンに含まれるパターンＢ１の幅よりも広く、かつ、第１の基板パターンに含まれるパターンＣ１とパターンＣ２の間隔が、第２の基板パターンに含まれるパターンＣ１とパターンＣ２の間隔よりも広く、かつ、第１のＥＭＣ評価データが示すＥＭＣ評価レベルが、第２のＥＭＣ評価データが示すＥＭＣ評価レベルよりも良好な場合、分析部１２は、パターンＢ１の幅が広くなり、かつ、パターンＣ１とパターンＣ２の間隔が広くなるとＥＭＣ評価レベルが良化すると判断する。第１の基板パターンと第２の基板パターンとの差異点が２つの場合について説明したが、差異点が１つまたは３つ以上の場合も同様である。また、分析部１２は、第１のＥＭＣ評価データが示すＥＭＣ評価レベルと、第２のＥＭＣ評価データが示すＥＭＣ評価レベルが同じ場合、ステップＳ２１で比較した２つの基板パターンの違いがＥＭＣに影響を与えないと判断する。

ステップＳ２２ａを実行後、実施の形態２にかかる分析部１２は、ステップＳ２２ａでの処理結果、すなわち、ステップＳ２１で比較した２つの基板パターンの違いがＥＭＣに与える影響の内容を示す第１の分析結果を生成する（ステップＳ２３ａ）。ステップＳ２３ａにおいて、分析部１２は、図１５に例示した内容の第１の分析結果を生成する。図１５は、実施の形態２にかかる分析部１２が生成する第１の分析結果の一例を示す図である。図１５に示した「差異点」は、基板パターンがどのように変化するのか示す。また「ＥＭＣの変化」は、「差異点」に示した変化が基板パターンに生じたときにＥＭＣがどのように変化するのかを示す。

実施の形態２にかかる分析部１２は、全ての第２の基板データとの間で第１の分析結果を生成した場合（ステップＳ２４：Ｙｅｓ）、図１４に示したステップＳ２１、Ｓ２２ａおよびＳ２３ａを繰り返し実行して生成した複数の第１の分析結果を用いた比較処理を行い、比較結果に基づいて第２の分析結果を生成する（ステップＳ２５ａ）。ステップＳ２５ａで使用する第１の分析結果は、例えば図１６に示したものとなる。図１６は、実施の形態２にかかる分析部１２が生成する第１の分析結果の一覧の例を示す図である。図１６の番号＃１〜＃７およびこれに続く番号のそれぞれに対応する「差異点」および「ＥＭＣの変化」は、上述したステップＳ２３ａが実行されるごとに生成され、追加されていく。すなわち、番号＃１に対応する差異点およびＥＭＣへの影響の有無は、１回目に実行したステップＳ２３ａにおいて生成され、番号＃２に対応する差異点およびＥＭＣへの影響の有無は、２回目に実行したステップＳ２３ａにおいて生成される。番号＃３以下に対応する差異点およびＥＭＣへの影響の有無についても同様である。

図１６に例示した第１の分析結果の一覧に含まれる第１の分析結果の各々は、１つ以上の差異点がどのように変化した場合にＥＭＣがどのように変化するのかを表している。例えば、番号＃１の第１の分析結果は、（ａ）パターンＡ１の幅が拡大し、かつ、（ｂ）パターンＡ１とパターンＡ２の間隔が拡大し、かつ、（ｃ）パターンＢ５が無くなった場合に、ＥＭＣが良化することを示している。しかし、これだけでは、上記（ａ）〜（ｃ）の中のどの変化がＥＭＣの良化に寄与するのかが分からない。これに対して、番号＃６の第１の分析結果は、パターンＡ１とパターンＡ２の間隔が拡大し、かつ、パターンＢ５が無くなった場合はＥＭＣが変化しないことを示している。すなわち、番号＃６の第１の分析結果は、上記（ｂ）および（ｃ）の変化が生じてもＥＭＣは変化しないことを示している。そのため、番号＃１の第１の分析結果と番号＃６の第１の分析結果とを比較することにより、上記（ａ）に示す変化が生じた場合、すなわち、パターンＡ１の幅が拡大した場合にＥＭＣが良化することが分かる。このように、各番号の第１の分析結果同士を比較していくことにより、１つの差異点がＥＭＣにどのような影響を与えるのかを特定できる。そのため、分析部１２は、上記のステップＳ２３ａを実行して生成した第１の分析結果同士を比較することにより、基板の差異点のそれぞれについて、差異点がＥＭＣにどのような影響を与えるのかを特定し、特定した結果を示す第２の分析結果を生成する。なお、１つの差異点がＥＭＣに与える影響には、ＥＭＣが変化しない場合、すなわち、差異点がＥＭＣに影響を与えない場合も含まれる。２つの第１の分析結果を比較して１つの差異点がＥＭＣにどのような影響を与えるのかを特定する場合について説明したが、分析部１２は、３つ以上の第１の分析結果を比較することで１つの差異点がＥＭＣにどのような影響を与えるのかを特定する場合もある。また、分析部１２は、１つの差異点がＥＭＣにどのような影響を与えるのかを特定した結果を、１つ以上の第１の分析結果と比較することにより、他の１つの差異点がＥＭＣにどのような影響を与えるのかを特定する場合もある。

図１７は、実施の形態２にかかる分析部１２が生成する第２の分析結果の一例を示す図である。図１７に示した第２の分析結果は、基板要素と、影響の有無と、影響の内容とを含む。分析部１２は、２つ以上の第１の分析結果を用いた比較処理を行い、１つの差異点がＥＭＣに与える影響、すなわち、１つの基板要素が変化した場合にＥＭＣがどのような影響を受けるのか、または、ＥＭＣが影響を受けないのかを特定するごとに、第２の分析結果を更新する。

実施の形態２にかかる評価部１４は、図１２に示したフローチャートに従い動作を行うが、ステップＳ３２では、図１７に示した内容の第２の分析結果を使用して処理を行う。すなわち、評価部１４は、ステップＳ３２において、図１７に示した「影響の有無」の項目が「有り」の基板要素の１つを選択し、選択した基板要素が新規基板に形成されるパターンに含まれるか否かを確認する。また、評価部１４は、ステップＳ３６において、図１３に示した新規基板の評価結果の代わりに、図１３に示した新規基板の評価結果の「影響度」を「影響の内容」に変更したものを出力する。実施の形態２にかかる評価部１４が出力する新規基板の評価結果に含まれる「影響の内容」は、図１７に示した第２の分析結果に含まれる「影響の内容」と同じものとする。

このように、本実施の形態にかかる設計支援装置１において、分析部１２は、学習用データに基づいて、１つの基板要素の変化がＥＭＣに与える影響の内容を示す情報を生成する。１つの基板要素の変化がＥＭＣに与える影響の内容を示す情報は上述した第２の分析結果である。また、評価部１４は、新規基板データを取得した場合、１つの基板要素の変化がＥＭＣに与える影響の内容を示す情報に基づいて、新規基板データが表す新規基板に含まれる基板要素のそれぞれがＥＭＣに与える影響の情報を、新規基板の評価結果として出力する。これにより、新規基板の設計者は、ＥＭＣの対策が必要な場合にどの基板要素をどのように変更すればよいかを知ることができ、基板の設計を効率的に行うことが可能となる。

実施の形態３．
図１８は、実施の形態３にかかる設計支援装置の構成例を示す図である。実施の形態３にかかる設計支援装置１ａは、実施の形態１および２で説明した設計支援装置１の分析部１２および評価部１４を分析部１２ａおよび評価部１４ａに置き換え、さらに、対策案生成部１５を追加した構成となる。分析部１２ａ、評価部１４ａおよび対策案生成部１５以外の各構成要素の動作は実施の形態１および２と同様であるため、説明を省略する。なお、データ取得部１１、分析部１２ａおよび記憶部１３は、実施の形態３にかかる機械学習装置２０ａを構成する。分析部１２ａは、機械学習装置２０ａの学習部として動作する。

分析部１２ａは、実施の形態１にかかる分析部１２が行う処理と、実施の形態２にかかる分析部１２が行う処理とを行い、実施の形態１で説明した第２の分析結果（図１１参照）と、実施の形態２で説明した第２の分析結果（図１７参照）とをマージした構成の第２の分析結果を生成する。具体的には、分析部１２ａは、図１１に示した実施の形態１にかかる第２の分析結果に含まれる「基板要素」および「影響度」と、図１７に示した実施の形態２にかかる第２の分析結果に含まれる「影響の有無」および「影響の内容」とを含む構成の第２の分析結果を生成する。図１９は、実施の形態３にかかる設計支援装置１ａの分析部１２ａが生成する第２の分析結果の一例を示す図である。なお、「影響の有無」は「影響度」から知ることができるため、分析部１２ａが生成する第２の分析結果は「影響の有無」を含まなくても構わない。

評価部１４ａは、実施の形態１にかかる評価部１４と同様に、図１２に示したフローチャートのステップＳ３１〜Ｓ３５の処理を行い、ステップＳ３５で「Ｙｅｓ」と判定した場合、新規基板に形成されるパターンに含まれる、ＥＭＣに影響を与える基板要素の情報を対策案生成部１５に出力する。なお、評価部１４ａは、ステップＳ３５で「Ｙｅｓ」と判定した場合にＥＭＣに影響を与える基板要素の情報を出力するのではなく、ステップＳ３３で「Ｙｅｓ」と判定した場合に実行するステップＳ３４において、ＥＭＣに影響を与える基板要素の情報を対策案生成部１５に出力するようにしてもよい。この場合、評価部１４ａは、ステップＳ３５で「Ｙｅｓ」と判定すると、ＥＭＣに影響を与える基板要素の情報の出力が完了したことを対策案生成部１５に通知する。

対策案生成部１５は、評価部１４ａから受け取った情報と、記憶部１３が保持している第２の分析結果とに基づいて、新規基板のＥＭＣを改善するための対策案１３２を生成して出力する。例えば、評価部１４ａは、評価部１４ａから受け取った情報が示す基板要素のうち、図１９に示した第２の分析結果に含まれる「影響度」の値が大きい上位Ｎ個（Ｎは１以上の整数）の基板要素を選択し、選択した基板要素に対応する「影響の内容」に基づいて対策案１３２を生成する。一例として、「影響度」の値が大きい上位１個の基板要素を選択する場合、対策案生成部１５は、「パターンＡ１とパターンＡ２の間隔」を選択し、この基板要素では間隔が狭くなるとＥＭＣが悪化することから、パターンＡ１とパターンＡ２の間隔を広げる変更内容を示す情報を生成し、対策案１３２として出力する。

対策案生成部１５は、上記の対策案１３２を生成する処理で選択する基板要素の数Ｎを、基板要素のＥＭＣへの影響度に基づいて決定してもよい。例えば、対策案生成部１５は、評価部１４ａから受け取った情報が示す基板要素の中に、第２の分析結果に含まれる「影響度」の値が予め定められた閾値よりも大きなものが存在する場合、上記Ｎの値を第１の数に決定する。また、対策案生成部１５は、評価部１４ａから受け取った情報が示す基板要素の中に、第２の分析結果に含まれる「影響度」の値が予め定められた閾値よりも大きなものが存在しない場合、上記Ｎの値を上記第１の数よりも大きい第２の数に決定する。影響度の値が閾値よりも大きいものが存在する場合、影響度が最も大きいものから順番に、いくつかの箇所について対策を行えばＥＭＣが改善すると考えられる。一方、影響度の値が閾値よりも大きいものが存在しない場合、ＥＭＣを改善するためにはより多くの箇所への対策が必要となる可能性がある。そのため、この例では、第１の数よりも第２の数を大きくしている。

なお、本実施の形態では、対策案生成部１５が対策案１３２を生成する構成としたが、対策案生成部１５を削除し、対策案生成部１５の代わりに評価部１４ａが対策案１３２を生成する構成としてもよい。

このように、本実施の形態にかかる設計支援装置１ａにおいて、分析部１２ａは、実施の形態２で説明した分析部１２と同様に、学習用データに基づいて、１つの基板要素の変化がＥＭＣに与える影響の内容を示す情報を生成する。また、評価部１４ａは、新規基板データを取得した場合、新規基板データが表す新規基板に含まれる、ＥＭＣに影響を与える基板要素を抽出し、対策案生成部１５は、抽出された基板要素と、１つの基板要素の変化がＥＭＣに与える影響の内容を示す情報とに基づいて、新規基板のＥＭＣを改善するための対策案を生成する。また、ＥＭＣに対する影響度が大きい基板要素を選択し、選択した基板要素についての対策案を生成する。これにより、新規基板の設計者は、ＥＭＣの対策が必要な場合に、影響度の大きい基板要素をどのように変更すればよいかを知ることができ、基板の設計を効率的に行うことが可能となる。

実施の形態４．
図２０は、実施の形態４にかかる設計支援装置の構成例を示す図である。実施の形態４にかかる設計支援装置１ｂは、実施の形態１および２で説明した設計支援装置１の分析部１２を分析部１２ａに置き換え、さらに、設計ルール生成部１６を追加した構成となる。分析部１２ａおよび設計ルール生成部１６以外の各構成要素の動作は実施の形態１および２と同様であるため、説明を省略する。また、本実施の形態にかかる設計支援装置１ｂの分析部１２ａは、実施の形態３にかかる設計支援装置１ａの分析部１２ａと同様であるため、説明を省略する。

設計ルール生成部１６は、例えば、予め定められた条件を満たした場合、記憶部１３で保持されている第２の分析結果に基づいて、基板パターンの設計ルール１３３を生成し、出力する。基板パターンの設計ルール１３３の出力は、設計ルールを示すデータを生成してファイルとして出力する形で行ってもよいし、図示を省略した表示装置に設計ルールを表示させる形で行ってもよい。上記の予め定められた条件としては、例えば、新規基板の設計者などであるユーザから、設計ルールの生成開始を指示する操作を受け付けた場合が該当する。また、設計支援装置１ｂが学習用データ１１０を受け取り、これに伴い分析部１２ａが処理を行い記憶部１３で保持している第２の分析結果が更新された場合、設計ルール生成部１６は、予め定められた条件を満たしたと判断してもよい。

設計ルール生成部１６は、例えば、第２の分析結果に含まれる「基板要素」のうち、「影響度」の値が予め定められた閾値以上の基板要素を選択し、選択した基板要素に対応する「影響の内容」に基づいて、基板パターンの設計ルール１３３を生成する。第２の分析結果が図１９に示したものであり、上記の閾値が「＋２」である場合、設計ルール生成部１６は、基板要素の中の「パターンＡ１の幅」と、「パターンＡ１とパターンＡ２の間隔」と、「パターンＡ２の幅」とを選択し、選択した各基板要素がＥＭＣに与える影響の内容に基づいて、「パターンＡ１の幅およびパターンＡ２の幅を狭くし、パターンＡ１とパターンＡ２の間隔を広くする」という内容を表す設計ルールを生成し、基板パターンの設計ルール１３３として出力する。

なお、本実施の形態では、実施の形態１および２で説明した設計支援装置１に対して設計ルール生成部１６を追加し、分析部１２を分析部１２ａに置き換えた構成について説明したがこれに限定されない。実施の形態３で説明した設計支援装置１ａに対して設計ルール生成部１６を追加した構成としてもよい。

このように、本実施の形態にかかる設計支援装置１ｂは、実施の形態３で説明した第２の分析結果に基づいて基板パターンの設計ルールを生成する設計ルール生成部１６を備える。これにより、基板の設計者は、基板を新たに設計する際に、基板パターンの設計ルール１３３を確認し、ＥＭＣへの影響を考慮しながら設計を進めることができるようになる。その結果、ＥＭＣの対策のために改造を行う回数が抑制され、基板設計を効率的に行うことが可能となる。

上記の各実施の形態では、分析部（分析部１２および１２ａ）が、ＥＭＣに影響を与えるパターンを学習する際に、基板に形成されるパターン同士を比較することとしたが、パターン同士の比較に加えて、基板に実装される部品同士の比較を行うようにしてもよい。部品同士を比較する場合、分析部は、部品データを使用し、比較する各基板の同じ場所に配置されている部品が異なる場合、部品の違いを差異点として抽出する。パターンの違いに加えて部品の違いについても差異点として抽出することにより、ＥＭＣの対策を行う際に、部品の変更も選択肢とすることができ、より柔軟な対策を採ることが可能となる。

上述した各実施の形態では、基板データ１１１およびＥＭＣ評価データ１１２を用いて機械学習を行い、ＥＭＣに影響を与えるパターンを学習する、すなわち、ＥＭＣに影響を与えるパターンの情報を更新することとした。しかし、学習に用いるデータはこれに限定されない。例えば、上述した基板データ１１１およびＥＭＣ評価データ１１２に加えて、回路図データを用いるようにしてもよい。

回路図データを用いる場合、各実施の形態で説明した分析部（分析部１２および１２ａ）は、２つの基板のそれぞれに形成される基板パターンを比較する際に、まず、各基板に対応する回路図データを確認し、基板のどの領域に、どの機能に関わるパターンが形成されているかを特定する。ここでの機能の例は、電源機能、通信機能、制御機能といった機能が該当する。すなわち、分析部は、電源回路のパターン、通信回路のパターン、制御回路のパターンなど、各機能を実現するパターンが基板のどの領域に形成されているのかを、回路図データを確認して特定する。その後、分析部は、各機能を実現するパターンが形成されている領域ごとに、パターンを比較して差異点を抽出する。例えば、基板の第１の領域に電源回路のパターンが形成され、基板の第２の領域に通信回路が形成され、基板の第３の領域に制御回路が形成されている場合、分析部は、２つの基板のそれぞれの第１の領域に形成されているパターン同士を比較して差異点を抽出する処理と、２つの基板のそれぞれの第２の領域に形成されているパターン同士を比較して差異点を抽出する処理と、２つの基板のそれぞれの第３の領域に形成されているパターン同士を比較して差異点を抽出する処理と、を実行し、差異点の抽出が完了すると、上述した第１の分析結果を生成する。

また、回路図データを用いる場合、各実施の形態で説明した分析部は、各機能を実現するパターンが形成されている領域ごとに、第１の分析結果の生成および第２の分析結果の生成を行ってもよい。例えば、１つの基板に電源回路のパターン、通信回路のパターンおよび制御回路のパターンが形成される場合、分析部は、電源回路についての第１の分析結果および第２の分析結果と、通信回路についての第１の分析結果および第２の分析結果と、制御回路についての第１の分析結果および第２の分析結果と、を生成する。

ＥＭＣに影響を与えるパターンを学習する際に、基板データ１１１およびＥＭＣ評価データ１１２に加えて回路図データを用いる構成とすることにより、回路図に含まれている機能毎の回路の分類が活用できるので、どの機能を実現するパターンに問題があるのかが明確となり、対策が必要な箇所を容易に知ることができる。また、異なる製品に組み込まれる基板同士であっても、同じ機能を実現するための回路のパターンが形成されていれば、そのパターン同士を比較して第１の分析結果および第２の分析結果を生成する学習動作を行うことができる。すなわち、分析部１２は、より多くの製品についての基板データ１１１、ＥＭＣ評価データ１１２および回路図データを使用して、ＥＭＣに影響を与えるパターンを学習することが可能となる。その結果、各実施の形態で説明した評価部が新規基板データ１２１を評価する際の評価精度の向上が図れる。

以上の実施の形態に示した構成は、本発明の内容の一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。

１ 設計支援装置、１１ データ取得部、１２，１２ａ 分析部、１３ 記憶部、１４，１４ａ 評価部、１５ 対策案生成部、１６ 設計ルール生成部、２０，２０ａ 機械学習装置、１１０ 学習用データ、１１１ 基板データ、１１２ ＥＭＣ評価データ、１２１ 新規基板データ、１３１ 新規基板の評価結果。

Claims (9)

1. 基板および前記基板に形成される基板パターンの情報を含む基板データと、前記基板が組み込まれる電子機器の電磁環境両立性の評価結果を示す評価データとを含んだ学習用データを分析して前記電磁環境両立性の変動要因を学習する分析部と、
   電子機器に組み込まれて前記電磁環境両立性の評価が行われる前の基板である新規基板に形成される基板パターンの情報を含む新規基板データが入力された場合に、前記分析部による前記変動要因の学習結果に基づいて、前記新規基板が組み込まれる電子機器の電磁環境両立性の変動要因を特定する評価部と、
   過去に入力された１つ以上の学習用データを保持する記憶部と、
   を備え、
   前記分析部は、
   学習用データが新たに入力されると、新たに入力された前記学習用データに含まれる基板データが表す第１の基板パターンを、前記記憶部で保持されている学習用データのそれぞれに含まれる基板データが表す第２の基板パターンのそれぞれと比較し、前記比較の結果と、前記第１の基板パターンに対応する評価データおよび前記第２の基板パターンに対応する評価データとに基づいて、前記変動要因を学習する、
   ことを特徴とする設計支援装置。
2. 前記分析部は、前記変動要因の学習において、前記第１の基板パターンと前記第２の基板パターンとを比較して前記第１の基板パターンと前記第２の基板パターンの差異点を抽出し、抽出した差異点のそれぞれが前記電磁環境両立性に影響を与えるか否かを判定し、前記電磁環境両立性に影響を与える差異点を前記変動要因とする、
   ことを特徴とする請求項１に記載の設計支援装置。
3. 前記分析部は、同じ内容の変動要因を抽出した数に基づいて、各変動要因が前記電磁環境両立性に与える影響度を変動要因ごとに算出する、
   ことを特徴とする請求項２に記載の設計支援装置。
4. 前記評価部は、前記分析部が学習した変動要因のそれぞれについて、前記新規基板に含まれるか否かを確認し、前記新規基板に含まれる変動要因のそれぞれを、前記分析部が算出した影響度と対応付けて評価結果を生成する、
   ことを特徴とする請求項３に記載の設計支援装置。
5. 前記分析部は、前記変動要因の学習において、前記変動要因が前記電磁環境両立性に与える影響の内容を特定する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の設計支援装置。
6. 前記分析部による前記変動要因の学習結果に基づいて、前記新規基板が組み込まれる電子機器の電磁環境両立性を改善するための対策案を生成する対策案生成部、
   を備えることを特徴とする請求項１から５のいずれか一つに記載の設計支援装置。
7. 前記分析部による前記変動要因の学習結果に基づいて、前記電子機器に組み込まれる基板に形成される基板パターンの設計ルールを生成する設計ルール生成部、
   を備えることを特徴とする請求項１から６のいずれか一つに記載の設計支援装置。
8. 基板の設計支援を行う設計支援装置が実行する設計支援方法であって、
   基板および前記基板に形成される基板パターンの情報を含む基板データと、前記基板が組み込まれる電子機器の電磁環境両立性の評価結果を示す評価データとを含んだ学習用データを取得する第１のステップと、
   前記学習用データを分析して前記電磁環境両立性の変動要因を学習する第２のステップと、
   電子機器に組み込まれて前記電磁環境両立性の評価が行われる前の基板である新規基板に形成される基板パターンの情報を含む新規基板データが入力された場合に、前記第２のステップにおける前記変動要因の学習結果に基づいて、前記新規基板が組み込まれる電子機器の電磁環境両立性の変動要因を特定する第３のステップと、
   前記第３のステップで特定した前記変動要因の情報を出力する第４のステップと、
   を含み、
   前記第２のステップでは、学習用データが新たに入力されると、新たに入力された前記学習用データに含まれる基板データが表す第１の基板パターンを、過去に入力された学習用データに含まれる基板データが表す第２の基板パターンと比較し、前記比較の結果と、前記第１の基板パターンに対応する評価データおよび前記第２の基板パターンに対応する評価データとに基づいて、前記変動要因を学習する、
   ことを特徴とする設計支援方法。
9. 基板の設計支援を行う設計支援装置において、基板が組み込まれる電子機器の電磁環境両立性の変動要因を学習する機械学習装置であって、
   前記電子機器に組み込まれる基板および前記基板に形成される基板パターンの情報を含む基板データと、前記基板データに対応する基板が組み込まれる電子機器の電磁環境両立性の評価結果を示す評価データとを含んだ学習用データを取得するデータ取得部と、
   前記データ取得部が取得した学習用データを保持する記憶部と、
   前記データ取得部が新たに学習用データを取得すると、新たに取得された学習用データに含まれる基板データが表す第１の基板パターンを、前記記憶部で保持されている学習用データに含まれる基板データが表す第２の基板パターンと比較し、前記比較の結果と、前記第１の基板パターンに対応する評価データおよび前記第２の基板パターンに対応する評価データとに基づいて、前記電磁環境両立性の変動要因を学習する学習部と、
   を備えることを特徴とする機械学習装置。

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