WO2012127756A1 - 化学物質含有推定システム、化学物質含有推定方法、および化学物質含有推定プログラム - Google Patents

化学物質含有推定システム、化学物質含有推定方法、および化学物質含有推定プログラム Download PDF

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WO2012127756A1
WO2012127756A1 PCT/JP2011/079494 JP2011079494W WO2012127756A1 WO 2012127756 A1 WO2012127756 A1 WO 2012127756A1 JP 2011079494 W JP2011079494 W JP 2011079494W WO 2012127756 A1 WO2012127756 A1 WO 2012127756A1
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chemical substance
information
attribute
component
parts
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PCT/JP2011/079494
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将貴 田中
孝明 熊澤
濱塚 康宏
Original Assignee
株式会社 日立製作所
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    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10Services
    • G06Q50/26Government or public services
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/04Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • GPHYSICS
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    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling

Definitions

  • the present invention relates to a chemical substance content estimation system, a chemical substance content estimation method, and a chemical substance content estimation program, and specifically, a situation in which a new regulated chemical substance is added to a regulation related to a specific chemical substance. In response to the above, it relates to a technique for efficiently estimating chemical substances contained in parts.
  • REACH Registration Evaluation Authorization and Restriction of CHemicals
  • SC supply chain
  • Patent Document 1 it is necessary to manually investigate the possibility of inclusion of regulated chemical substances for each material and define the possibility of inclusion. Therefore, it requires professional knowledge from the person in charge. In addition, when there are many combinations of raw materials and regulated chemical substances, there is a problem that enormous man-hours are required to define the inclusion possibility rank.
  • Patent Document 2 it is possible to estimate a regulated substance using existing chemical substance information even for parts whose chemical substance information has not been investigated yet. Chemical substances will be limited to those specified in the past. For this reason, there is a problem that it is not possible to cope with the case where a new regulated chemical substance is added.
  • an object of the present invention is to provide a technique for efficiently estimating chemical substances contained in parts in response to a situation in which a new regulated chemical substance is added to a regulation related to a specific chemical substance. .
  • the chemical substance content estimation system of the present invention that solves the above problems is a computer system that estimates the content of a chemical substance to be investigated with respect to parts, an input / output unit that acquires and displays data, and attributes of each part Component information that is a list of information, chemical substance information that is a list of chemical substances contained in each part, usage information that is a list of the intended use of each chemical substance, and part attribute information that is to be processed
  • the storage unit for storing the evaluation target item information for specifying the item of the attribute, the first process for accepting the user designation of the part to be investigated and the chemical substance in the input / output unit, and the use information in the survey target chemistry
  • a part having the same part attribute as the part to be investigated with respect to the second process for extracting a chemical substance having the same use as the substance and the part attribute indicated by the evaluation target item information is the part information.
  • the chemical substance content estimation method of the present invention includes a calculation unit and an input / output unit, part information that is a list of attribute information of each part, chemical substance information that is a list of chemical substances contained in each part, and each chemical It has a storage unit that stores usage information, which is a list of the purpose of use of substances, and evaluation target item information that identifies part attribute items to be processed among the part attribute information.
  • a computer system that estimates the content of chemical substances in the first process that accepts user designation of parts to be investigated and chemical substances at the input / output unit, and in the usage information, the chemical that has the same use as the chemical substance to be investigated
  • the second process for extracting the substance and the part attribute indicated by the evaluation target item information a part having the same part attribute as the part to be investigated is extracted from the part information, and the extracted part Extracting the chemical substance information contained in the chemical substance information from the third process, and extracting the part containing the chemical substance extracted in the second process from the chemical substance information extracted in the third process.
  • a fifth process that identifies a highly probable part and a sixth process that displays information on the part identified in the fifth process on the input / output unit are executed.
  • the chemical substance content estimation program of the present invention includes a calculation unit and an input / output unit, part information that is a list of attribute information of each part, chemical substance information that is a list of chemical substances contained in each part, and each chemical It has a storage unit that stores usage information, which is a list of the purpose of use of substances, and evaluation target item information that identifies part attribute items to be processed among the part attribute information.
  • the chemical that has the same use as the chemical substance to be investigated With regard to the second process of extracting the substance and the part attribute indicated by the evaluation target item information, a part having the same part attribute as the part to be investigated is extracted from the part information, and the extraction is performed.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration example of a chemical substance content estimation system 10 of the present embodiment.
  • a chemical substance content estimation system 10 shown in FIG. 1 efficiently estimates a chemical substance contained in a part in response to a situation where a new regulated chemical substance is added to a regulation related to a specific chemical substance. It is.
  • This chemical substance content estimation system 10 can be assumed to be a server or a computer terminal possessed by a solution vendor or user who actually provides the chemical substance content estimation method of this embodiment as a service.
  • the chemical substance content estimation system 10 includes an input / output unit 100, a storage unit 200, and a calculation unit 300.
  • the input / output unit 100 acquires data necessary for the processing of the arithmetic unit 300 and displays the processing result.
  • an input device such as a keyboard and a mouse, a communication device that communicates with the outside, and a disk-type storage medium Recording / reproducing apparatus, an output device such as a CRT or a liquid crystal monitor.
  • the storage unit 200 stores input information 210 used in processing of the arithmetic unit 300 and output information 220 for storing processing results, and is configured by a storage device such as a hard disk drive or a memory.
  • the input information 210 includes component information 211, material information 212, chemical substance information 213, usage information 214, and evaluation target item information 215. Each information will be described below.
  • the component information 211 is information for managing the type and characteristics of the component, and includes, for example, information on a component ID, a component type ID, a component type name, a manufacturing company ID, and a manufacturing company name as shown in FIG. .
  • the part information 211 of FIG. 2 for example, the part with the part ID “A11” is classified into the part type “cable” and is manufactured by the manufacturing company “Company A”.
  • the material information 212 is information for managing the material constituting the part indicated by the part information 211.
  • the material information 212 includes part ID, part ID, material ID, and material name information.
  • the part with the part ID “A11” is composed of three parts “A11-1”, “A11-2”, and “A11-3”, and is used for each part. It is shown that the materials are “PVC”, “PVC”, and “copper”.
  • the chemical substance information 213 is information for managing a chemical substance contained in each component part of the part indicated by the material information 212.
  • the part ID, the part ID, and the chemical substance ID Consists of information are shown in FIG. 4, for example, the component “A11-1” of the part “A11” includes the chemical substance “CAS11”.
  • the usage information 214 is information indicating the purpose of using the chemical substance, and includes, for example, information on a usage ID, a usage name, and a chemical substance ID as shown in FIG.
  • the chemical substance “CAS10” indicates that it has a usage of “plasticizer”.
  • the evaluation target item information 215 is information for specifying a component attribute used for the processing of the system 10. For example, as shown in FIG. 6, the evaluation target table name, the evaluation target item number, the display table name, and the display item number Consists of information.
  • the evaluation target table name and the evaluation target item number are items used when specifying the chemical substance containing tendency to be described later, and the display table name and the display item number are the chemical substance containing component to be described later. It is an item used when displaying the estimation result on the screen.
  • the output information 220 includes chemical substance containing tendency information 221 and chemical substance containing part estimation result information 222. Each information will be described below.
  • the chemical substance content tendency information 221 is information indicating the presence / absence of a tendency to contain a chemical substance to be investigated, which will be described later, for each item of component information and material information.
  • the chemical substance content tendency information 221 includes, for example, a content tendency ID, an evaluation target table name, an evaluation target item number, an evaluation target item value, a display table name, a display item number, a display item value, and a survey target, as shown in FIG. Consists of chemical substance and usage ID information.
  • data whose content tendency ID is “100” is the value of the item number “2” of the part information 211 (the second item from the left of the part information 211 shown in FIG. 2).
  • the chemical substance-containing part estimation result information 222 is information that stores a result of specifying a part that may contain the investigation target chemical substance, which will be described later, based on the chemical substance containing tendency information 221 shown in FIG. .
  • the chemical substance-containing component estimation result information 222 includes information on a component ID and a content tendency ID, for example, as shown in FIG.
  • the calculation unit 300 acquires data necessary for calculation from the input information 210 of the input / output unit 100 and the storage unit 200, and outputs a processing result to, for example, output information 220 of the storage unit 200.
  • the arithmetic unit 300 includes an arithmetic processing unit 320 such as a CPU that actually performs arithmetic processing, and a memory unit 310 serving as a work area for arithmetic processing in the arithmetic processing unit 320.
  • the memory unit 310 is for temporarily storing the data acquired by the data acquisition unit 321 from the input information 210 of the input / output unit 100 or the storage unit 200 or the result processed by the arithmetic processing unit 320.
  • the arithmetic processing unit 320 includes a data acquisition unit 321 (function corresponding to the first process), an identical use chemical substance extraction unit 322 (function corresponding to the second process), and an identical attribute component extraction unit 323 (corresponding to the third process). Function), an inclusion tendency determination unit 324 (function corresponding to the fourth process), a contained component estimation unit 325 (function corresponding to the fifth process), and a display control unit 326 (function corresponding to the sixth process). Each of these functional units is realized by a program that the arithmetic unit 300 reads into the memory unit 310 or the like and executes.
  • the data acquisition unit 321 is a functional unit that acquires data necessary for calculation from the input information 210 of the input / output unit 100 or the storage unit 200.
  • the same-use chemical substance extraction unit 322 is a functional unit that identifies a chemical substance having the same use as the investigation target chemical substance from the information on the investigation target chemical substance acquired by the data acquisition unit 321 from the input / output unit 100 and the use information 214. It is.
  • the same attribute component extraction unit 323 uses the component information 211 and the material information 212 to determine the value of the evaluation target item (hereinafter referred to as a component attribute) indicated in the evaluation target item information 215 by the data acquisition unit 321. It is a functional part that identifies the same part and the chemical substance information contained in this part.
  • the content tendency determination unit 324 extracts a part containing the chemical substance extracted by the same use chemical substance extraction unit 322 from the chemical substance information extracted by the same attribute part extraction unit 323, and investigates the part attribute of the part. It is a functional part that is specified as a component attribute that tends to contain chemical substances.
  • the contained component estimation unit 325 is a functional unit that identifies a component having a component attribute extracted by the inclusion tendency determination unit 324 from a survey target component as a component that is highly likely to contain a survey target chemical substance.
  • the display control unit 326 is a functional unit that displays the component attributes extracted by the content tendency determination unit 324 and the information of the components estimated by the content component estimation unit 325 on the input / output unit 100.
  • FIG. 9 is a diagram showing a processing flow example 1 in the chemical substance content estimation method of the present embodiment.
  • the data acquisition unit 321 receives information on parts and chemical substances to be investigated input from the input / output unit 100 such as a terminal by the user, and stores each piece of information on the parts and chemical substances in the memory unit 310 ( S100).
  • the user at this time directly inputs the ID of the component to be investigated and the ID of the chemical substance from the input screen 1000 as shown in FIG.
  • a parts list reading button 1001 or a chemical substance list reading button 1002 on the screen, a parts list or a storage medium from a predetermined storage device or storage medium that can be used by the chemical substance content estimation system 10 is displayed. Upload the above information by uploading the chemical substance list.
  • the user checks a check box 1003 for “all parts are targeted” on the screen.
  • the user can start processing in the chemical substance content estimation system 10 by clicking the execution button 1004.
  • the survey target parts “A10”, “B10”, “C10”, “D10”, “E10”, “F10”, and the survey target chemical substance “CAS10” are input. This will be described below.
  • the data acquisition unit 321 acquires information on the evaluation target item information 215 in the storage unit 200 and stores it in the memory unit 310 (S110).
  • the item number “2” of the evaluation target table name “component information” and the item number “3” of the display table name “component information” are acquired.
  • the item numbers “2” and “3” of the component information 211 indicate the component type ID and the component type name, which are the second and third items from the left of the component information 211 in FIG. 2, respectively.
  • the same-use chemical substance extraction unit 322 searches the usage information 214 in the storage unit 200 using the information on the chemical substance to be investigated stored in the memory unit 310 as a key, and acquires the corresponding chemical substance ID.
  • the data is stored in the memory unit 310 (S120).
  • the usage information 214 shown in FIG. 5 is searched for the investigation target chemical substance “CAS10” stored in the memory unit 310, information on the usage ID “U01” and the usage name “plasticizer” corresponds.
  • the chemical substance extraction unit 322 acquires other chemical substance IDs “CAS11” and “CAS12” having the application information.
  • description will be made assuming that these two chemical substance IDs are acquired.
  • the same attribute component extraction unit 323 searches the component information 211 in the storage unit 200 using the component attribute of the investigation target component stored in the memory unit 310 as a key, and acquires the component information 211 of the corresponding component ID, the material Information 212 and chemical substance information 213 are acquired.
  • the identical attribute component extraction unit 323 stores the acquired component ID component information 211, material information 212, and chemical substance information 213 in the memory unit 310 (S130).
  • the same attribute component extraction unit 323 displays the component attribute.
  • the other component IDs “A11”, “A12”, “A13”, “B11”, “B12”, “C11”, and “C12” are acquired. Further, when the same processing as described above is executed for the other five investigation target parts acquired in step S100, the same attribute part extraction unit 323 displays the part information shown in FIG. 11, the material information shown in FIG. The chemical substance information shown in 4 is acquired. Hereinafter, description will be made assuming that such information has been acquired.
  • the content tendency determination unit 324 extracts a part including a chemical substance having the same use as the investigation target chemical substance from the parts having the same part attribute as the investigation target part stored in the memory unit 310, and the part. Is stored in the chemical substance content tendency information 221 (S140). The detailed processing flow of this step will be described using the flowchart shown in FIG.
  • the content tendency determination unit 324 reads one record of the component information acquired in step S130, and reads material information and chemical substance information having the component ID (S200).
  • the following description will be given on the assumption that the part ID “A11” shown in FIG. 11 and the material information and chemical substance information having the part ID are read.
  • the content tendency determination unit 324 searches the chemical substance information using the chemical substance having the same use as the investigation target chemical substance acquired in step S120 as a key (S210). For example, in the chemical substance information 213 shown in FIG. 4, when the chemical substance information having the component ID “A11” is searched with the chemical substance ID “CAS11” acquired in step S120, the chemical substance information “2131” is stored in the part “A11-1”. It turns out that it contains.
  • the content tendency determination unit 324 determines whether or not the chemical substance is contained in step S210 (S220), and if contained (S220: Y), extracts the component attribute of the component (S230).
  • the component “A11” contains the chemical substance “CAS11” acquired in step S120
  • the process proceeds to step S230, and the component type ID “P-10” which is the component attribute of the component is acquired.
  • the inclusion tendency determination unit 324 determines whether the processes of steps S210 to S220 have been executed for all parts constituting the part (S240). If the process is executed for all parts (S240: Y), the process proceeds to step S250, and if there is a part not executed (S240: N), the process returns to step S210.
  • the content tendency determination unit 324 determines whether the processing of S200 to S240 has been executed for all the parts acquired in step S130 (S250), and when the processing is being executed for all parts (S250: Y ), The process proceeds to step S260, and if there is a part that has not executed the process (S250: N), the process returns to step S200, reads the next part information, and executes the process.
  • the content tendency determination unit 324 creates chemical substance content tendency information 221 based on the component attributes extracted in step S230 (S260).
  • the component type IDs “P-10” and “P-20” are specified as the component attributes.
  • Chemical substance content tendency information 221 is created.
  • the display item values “cable”, “ The information of the “capacitor”, the investigation target chemical substance “CAS10”, and the usage ID “U01” acquired in step S120 is stored.
  • description will be made assuming that the chemical substance content tendency information 221 has been created.
  • the contained part estimation unit 325 uses the part ID of the investigation target part acquired in step S100, the evaluation target table name stored in the chemical substance content tendency information 221 and the evaluation target item value of the evaluation target item number as keys.
  • the component information 211 in the storage unit 200 is searched, and the corresponding component is stored in the chemical substance-containing component estimation result information 222.
  • the display control unit 326 outputs information on the chemical substance content tendency information 221 and the chemical component-containing component estimation result information 222 to the input / output unit 100 (S190).
  • the contained component estimation unit 325 for example, the above six component IDs acquired in step S100, the evaluation target table name “component information” and the evaluation target item number “2” (components) shown in the chemical substance content tendency information 221 of FIG.
  • the component information 211 shown in FIG. 2 is retrieved using the evaluation item value “P-10” of “type ID” as a key, three components “A10”, “B10”, and “C10” are applicable and used for the retrieval.
  • the content tendency ID “100” in the chemical substance content tendency information 221 of FIG. 7 is assigned, and the chemical substance-containing part estimation result information 222 shown in FIG. 13 is created.
  • the display control unit 326 displays, for example, a screen 1100 as shown in FIG. 14 from the chemical substance containing tendency information 221 shown in FIG. 7 and the chemical substance containing part estimation result information 222 shown in FIG.
  • the display table name “part information” and the display item “part type name” in the evaluation target item information 215 acquired in step S110 are displayed.
  • Information shown in FIGS. 7 and 8 is displayed in the estimation result column.
  • the evaluation target item value and display item value of the chemical substance containing tendency information 221 having the same content tendency ID of the chemical substance containing part estimation result information 222 are displayed on the screen. ing.
  • component attributes that tend to contain regulated chemical substances are identified from information on parts containing chemical substances that have the same application as the chemical substance.
  • the evaluation target item information 215 acquired in step S110 is shown as one item shown in FIG. 6, but an item other than the component information may be used as shown in FIG. 15, for example. .
  • the evaluation target item may be generated by further combining a plurality of items.
  • FIG. 16 is a diagram illustrating a configuration example of a chemical substance content estimation system according to the second embodiment.
  • the input / output unit 100 and the storage unit 200 are the same as the system configuration shown in FIG.
  • a first risk calculation unit 327 (a function corresponding to the seventh process) is added to the calculation processing unit 320. The function of this block will be described later.
  • the data acquisition unit 321 receives information on a part to be investigated and a chemical substance input from the input / output unit 100 such as a terminal by the user, and stores each piece of information on the part and the chemical substance in the memory unit 310 (S100). .
  • the investigation target components “A10”, “B10”, “C10”, “D10”, “E10”, “F10”, and the investigation target chemical substance “CAS10” shown in FIG. ”Will be described below.
  • the data acquisition unit 321 acquires information on the evaluation target item information 215 in the storage unit 200 and stores it in the memory unit 310 (S110).
  • the item number “2” of the evaluation target table name “component information” and the item number “3” of the display table name “component information” are acquired. This will be described below.
  • the same-use chemical substance extraction unit 322 searches the use information 214 in the storage unit 200 by using the information of the chemical substance to be investigated stored in the memory unit 310 as a key, acquires the corresponding chemical substance ID, and stores it in the memory.
  • the data is stored in the unit 310 (S120).
  • the usage information 214 shown in FIG. 5 is searched for the investigation target chemical substance “CAS10” stored in the memory unit 310, the usage ID “U01” and the usage name “plasticizer” correspond to each other. It is possible to acquire other chemical substance IDs “CAS11” and “CAS12”. Hereinafter, description will be made assuming that these two chemical substance IDs are acquired.
  • the identical attribute component extraction unit 323 searches the component information 211 in the storage unit 200 using the component attribute of the investigation target component stored in the memory unit 310 as a key, and acquires the component information 211 and material information of the corresponding component ID. 212, the chemical substance information 213 is acquired and stored in the memory unit 310 (S130).
  • the component information 211 shown in FIG. 2 since the component attribute of the investigation target component “A10” stored in the memory unit 310 is the component type ID “P-10”, another component ID “ “A11”, “A12”, “A13”, “B11”, “B12”, “C11”, “C12” are acquired.
  • step S100 when the same processing as described above is executed for the other five investigation target parts acquired in step S100, the part information shown in FIG. 11, the material information shown in FIG. 3, and the chemical substance information shown in FIG. 4 are acquired. be able to. Hereinafter, description will be made assuming that such information has been acquired.
  • the content tendency determination unit 324 extracts a part containing a chemical substance having the same use as the investigation target chemical substance from the parts having the same part attribute as the investigation target part stored in the memory unit 310, and Extract component attributes of a component. Further, the first risk calculation unit 327 calculates the risk of containing the chemical substance to be investigated by counting the number of parts containing the chemical substance for each extracted part attribute, and stores the risk in the chemical substance containing tendency information 221. (S150). The detailed processing flow of this step will be described using the flowchart shown in FIG.
  • the first risk calculation unit 327 reads one record of the part information acquired in step S130, and reads material information and chemical substance information having the part ID (S200).
  • material information and chemical substance information having the part ID S200.
  • the following description will be given on the assumption that the part ID “A11” shown in FIG. 11 and the material information and chemical substance information having the part ID are read.
  • the first risk calculation unit 327 counts the number of components for each component attribute, and stores them in the memory unit 310 (S205).
  • the component “A11” has the component type ID “P-10” as the component attribute, and one component number is added to the component attribute.
  • the content tendency determination unit 324 searches the chemical substance information using a chemical substance having the same use as the investigation target chemical substance acquired in step S120 as a key (S210). For example, in the chemical substance information shown in FIG. 4, when the chemical substance information having the part ID “A11” is searched with the chemical substance ID “CAS11” acquired in step S120, the chemical substance is assigned to the part “A11-1”. It turns out that it contains.
  • the inclusion tendency determination unit 324 determines whether or not the chemical substance is contained in step S210 (S220), and if contained, extracts a component attribute of the component (S230).
  • the first risk calculation unit 327 counts the number of components for each extracted component attribute and stores the counted number in the memory unit 310 (S235).
  • the first risk calculation unit 327 advances the process to step S230 and is the part attribute of the part.
  • the component type ID “P-10” is acquired. Further, the first risk calculation unit 327 adds one part number to the part attribute. If the chemical substance is not contained in step S210 (S220: N), the first risk calculation unit 327 determines whether the processes in steps S210 to S220 have been executed for all parts constituting the part ( S240) If the process is being executed for all parts (S240: Y), the process proceeds to step S250. On the other hand, when the site
  • the content tendency determination unit 324 determines whether the processes of S200 to S240 have been executed for all the parts acquired in step S130 (S250), and if the process is being executed for all parts (S250: Y) The process proceeds to step S255. On the other hand, if there is a part that has not been subjected to the corresponding process (S250: N), the inclusion tendency determination unit 324 returns the process to step S200, reads the next part information, and executes the process.
  • steps S200 to S250 when the processing of steps S200 to S250 is executed for all the parts shown in FIG. 11, as shown in FIG. 19, the number of parts for each part attribute (part type ID) (the value counted in step S205) and the investigation are performed.
  • the number of parts containing the chemical substance of the same use as the target chemical substance (the value counted in step S235) is stored in the memory unit 310.
  • the first risk calculation unit 327 calculates the ratio of the number of parts counted in the steps S205 and S235 stored in the memory unit 310 (S255).
  • the content tendency determination unit 324 creates chemical substance content tendency information 221 based on the ratio calculated in step S255 (S260).
  • the chemical substance content tendency information 221 shown in FIG. 20 is created from the ratio for each component attribute calculated above.
  • the part whose evaluation target item number “2” (part type ID) is “P-10” is the same as the chemical substance “CAS10” to be investigated. Since there are 57% of parts including chemical substances for use (use ID “U01”), the risk of containing “CAS10” is high (eg, higher than 50% threshold).
  • a part with a part type ID value “P-30” indicates that there is no risk of containing “CAS10” because there is no part containing a chemical substance of the same application as “CAS10”.
  • the chemical substance content tendency information 221 shown in FIG. 20 has been created.
  • the contained part estimation unit 325 uses the part ID of the investigation target part acquired in step S100, the evaluation target table name stored in the chemical substance content tendency information 221, the evaluation target item number, and the evaluation target item value as keys.
  • the parts possessed are searched in the part information 211 of the storage unit 200, and the corresponding parts are stored in the chemical substance-containing part estimation result information 222.
  • the display control unit 326 outputs information on the chemical substance content tendency information 221 and the chemical component-containing component estimation result information 222 to the input / output unit 100 (S190).
  • the component information 211 shown in FIG. 2 is searched using the item value “P-10” as a key, three components “A10”, “B10”, and “C10” correspond.
  • the contained component estimation unit 325 that identifies the relevant component in the search assigns the content tendency ID “100” in the chemical substance content trend information 221 of FIG. 20 used for the search to the information of these components, and FIG.
  • the chemical substance-containing component estimation result information 222 shown is created.
  • FIG. 20 when the same process as described above is executed for the search key with the content tendency ID “101”, two parts “D10” and “E10” correspond. Then, the contained component estimation unit 325 creates chemical substance-containing component estimation result information 221 shown in FIG.
  • the content risk is “0%” for the content tendency ID “102”, which means that a part containing a chemical substance of the same use as the chemical substance to be investigated is included. Since it indicates that it does not exist, the above search is not performed.
  • the display control unit 326 displays, for example, a screen as shown in FIG. 21 from the chemical substance containing tendency information 221 shown in FIG. 20 and the chemical substance containing part estimation result information 222 shown in FIG.
  • the display table name “part information” and the display item “part type name” in the evaluation target item information 215 acquired in step S110 are displayed.
  • the information shown in FIGS. 20 and 8 is displayed in the estimation result column.
  • risk information containing the investigation target chemical substance calculated in step S150 is displayed for each part attribute.
  • a component attribute that tends to contain a regulated chemical substance is specified from a part that contains a chemical substance that has the same use as that part, and The risk of containing the chemical substance can be estimated. And since the information of parts can be displayed in order from the highest risk, it becomes possible for the user to investigate and respond to chemical substance information in order from parts that are likely to contain regulated chemical substances. It is possible to efficiently comply with regulations when there are many parts.
  • the evaluation target item information 215 acquired in step S110 is shown as one item shown in FIG. 6, but for example, items other than the component information may be used as shown in FIG.
  • a component attribute may be generated by combining a plurality of items.
  • the evaluation target item information 215 in the input information 210 of the storage unit 200 uses the information shown in FIG. 24 instead of the information shown in FIG.
  • the evaluation target item information 215 illustrated in FIG. 24 includes information on the content tendency determination flag as compared with that illustrated in FIG. A method of using the inclusion tendency determination flag will be described later.
  • a component classification unit 328 (function corresponding to the eighth process) is added to the calculation processing unit 320. The function of this block will be described later.
  • the other input / output unit 100, storage unit 200, and calculation unit 300 may be the same as the system configuration shown in FIG.
  • the data acquisition unit 321 receives information on parts to be investigated and chemical substances input from the input / output unit 100 such as a terminal by the user, and stores each piece of information on the parts and chemical substances in the memory unit 310 (S100). ).
  • the investigation target components “A10”, “B10”, “C10”, “D10”, “E10”, “F10”, and the investigation target chemical substance “CAS10” shown in FIG. Will be described below.
  • the data acquisition unit 321 acquires the information of the evaluation target item information 215 in the storage unit 200 and stores it in the memory unit 310 (S110).
  • the following description will be made assuming that the information of the evaluation target item information 215 shown in FIG. 24 is acquired.
  • the same-use chemical substance extraction unit 322 searches the use information 214 in the storage unit 200 by using the information of the chemical substance to be investigated stored in the memory unit 310 as a key, acquires the corresponding chemical substance ID, and stores it in the memory.
  • the data is stored in the unit 310 (S120).
  • the usage information 214 shown in FIG. 5 is searched for the investigation target chemical substance “CAS10” stored in the memory unit 310, the usage ID “U01” and the usage name “plasticizer” correspond to each other. It is possible to acquire other chemical substance IDs “CAS11” and “CAS12”. Hereinafter, description will be made assuming that these two chemical substance IDs are acquired.
  • the identical attribute component extraction unit 323 searches the storage unit 200 using an item whose inclusion tendency determination flag is “1” among the component attributes of the investigation target component stored in the memory unit 310 as a key.
  • the component information 211, the material information 212, and the chemical substance information 213 of the component ID to be acquired are acquired and stored in the memory unit 310 (S130).
  • the evaluation target item information 215 shown in FIG. 24 the evaluation target item whose inclusion tendency determination flag is “1” is only the evaluation item number “2” (part type ID) of the component information. Used as an attribute.
  • the content tendency determination unit 324 extracts a part including a chemical substance having the same use as the investigation target chemical substance from the parts having the same part attribute as the investigation target part stored in the memory unit 310, and the part. Are extracted and stored in the chemical substance content tendency information 221 (S140).
  • the detailed processing flow of this step is the same as the flow of FIG. 12 in the first embodiment, and the description is omitted.
  • the chemical substance content tendency information 221 shown in FIG. 7 has been created.
  • the part classification unit 328 classifies the parts extracted in step S130 for every evaluation target item information 215 acquired in step S110, and contains parts that contain chemical substances of the same use as the investigation target chemical substance for each part classification. The presence or absence is searched (S160).
  • evaluation object item numbers “2” (part type ID) and “4” (manufacturing company ID) of the component information are extracted as evaluation object items.
  • the component information (FIG. 11) extracted in step 130 is classified as a key, the six component classifications shown in FIG. 25 are generated.
  • the component “A11” shown in FIG. 11 has a component type ID “P-10” and a manufacturer ID “100-A”.
  • the contained component estimation unit 325 searches the component information 211 with the component ID of the survey target component acquired in step S100, and acquires the value of the evaluation target item acquired in step S110.
  • the contained component estimation unit 325 searches the presence / absence information (FIG. 26) of the same-use chemical substance for each component classification based on the value, acquires the presence / absence flag of the same-use chemical substance,
  • the information is stored in the estimation result information 222, and the display control unit 326 outputs information on the chemical substance content tendency information 221 and the chemical component-containing part estimation result information 222 to the input / output unit 100 (S190). For example, when the component information 211 shown in FIG.
  • step S100 the component “A11” acquired in step S100, the component type ID “P-10” and the manufacturing company ID “100-A”, which are evaluation target items, are acquired and the values 26, the presence / absence information “1” of the same-use chemical substance is acquired.
  • a chemical substance different from the investigation target chemical substance is used as the chemical substance for the use acquired in step S120 for the part whose flag is “1”. The possibility of containing the substance is low.
  • the flag is “0”, it indicates that the chemical substance for the use acquired in step S120 is not used, and indicates that the possibility of containing the investigation target chemical substance is high.
  • the contained part estimation unit 325 adds the contained tendency ID “100” in the chemical substance containing tendency information 221 to these pieces of information, and creates chemical substance containing part estimation result information 222 shown in the first record in FIG. Then, the display control unit 326 displays, for example, a screen as shown in FIG. 28 from the chemical substance containing tendency information 221 shown in FIG. 7 and the chemical substance containing part estimation result information 222 shown in FIG.
  • the display table names “part type name” and “manufacturing company name” in the evaluation target item information 215 (FIG. 24) acquired in step S110 are displayed, and the inclusion tendency determination flag is “1”. " ⁇ " is displayed in the content tendency column of "part type name”.
  • the information shown in FIG. 7 and FIG. 27 is displayed in the chemical substance containing tendency column and the chemical substance containing component estimation result column, respectively.
  • the possibility of inclusion of the investigation target chemical substance estimated in step S160 is displayed.
  • the case where the item whose inclusion tendency determination flag is “1” or “0” is one item as shown in FIG. 24 in the evaluation target item information 215 acquired in step S110 is shown.
  • items other than the component information may be used, and component attributes may be generated by combining a plurality of items. As a result, even when the regulated chemical substance is contained due to various factors such as specific parts and materials, it is possible to accurately estimate the part containing the chemical substance.
  • the data acquisition unit 321 receives information on parts to be investigated and chemical substances input by the user from the input / output unit 100 such as a terminal, and stores each piece of information on the parts and chemical substances in the memory unit 310 ( S100).
  • the investigation target parts “A10”, “B10”, “C10”, “D10”, “E10”, “F10”, and the investigation target chemical substance “CAS10” shown in FIG. Will be described below.
  • the data acquisition unit 321 acquires the information of the evaluation target item information 215 in the storage unit 200 and stores it in the memory unit 310 (S110).
  • the following description will be made assuming that the information of the evaluation target item information 215 shown in FIG. 24 is acquired.
  • the same-use chemical substance extraction unit 322 searches the use information 214 by using the information on the chemical substance to be investigated stored in the memory unit 310 as a key, acquires the corresponding chemical substance ID, and stores it in the memory unit 310. (S120).
  • the usage information 214 shown in FIG. 5 is searched for the investigation target chemical substance “CAS10” stored in the memory unit 310, the usage ID “U01” and the usage name “plasticizer” correspond to each other. It is possible to acquire other chemical substance IDs “CAS11” and “CAS12”. Hereinafter, description will be made assuming that these two chemical substance IDs are acquired.
  • the identical attribute component extraction unit 323 executes a search in the storage unit 200 using, as a key, an item whose inclusion tendency determination flag is “1” among the component attributes of the investigation target component stored in the memory unit 310. . Accordingly, the identical attribute component extraction unit 323 acquires the component information 211, the material information 212, and the chemical substance information 213 of the corresponding component ID and stores them in the memory unit 310 (S130). From the evaluation target item information 215 shown in FIG. 24, the evaluation target item whose inclusion tendency determination flag is “1” is only the evaluation item number “2” (component type ID) of the component information. Used as a part attribute. In the component information 211 shown in FIG.
  • the component attribute of the investigation target component “A10” stored in the memory unit 310 is the component type ID “P-10”, and thus another component ID “A11” having the component attribute. , “A12”, “A13”, “B11”, “B12”, “C11”, “C12”. Furthermore, when the same processing as described above is executed for the other five investigation target parts acquired in step S100, the part information shown in FIG. 11, the material information shown in FIG. 3, and the chemical substance information shown in FIG. 4 are acquired. be able to. Hereinafter, description will be made assuming that such information has been acquired.
  • the content tendency determination unit 324 extracts a part containing a chemical substance having the same use as the investigation target chemical substance from the parts having the same part attribute as the investigation target part stored in the memory unit 310, and Extract component attributes of a component.
  • the second risk calculation unit 329 calculates the risk of containing the chemical substance to be investigated by counting the number of parts containing the chemical substance for each part attribute, and stores the risk in the chemical substance containing tendency information 221 (S150). .
  • the detailed processing flow of this step is the same as the flowchart of FIG. 18 shown in the second embodiment, and the description thereof is omitted.
  • the following description will be made assuming that the chemical substance content tendency information 221 shown in FIG. 20 has been created.
  • the part classification unit 328 classifies the parts extracted in step S130 for every evaluation object item information 215 acquired in step S110 (S170).
  • the parts information is obtained from the evaluation object item information 215 shown in FIG.
  • Evaluation target item numbers “2” (part type ID) and “4” (manufacturing company ID) are extracted as evaluation target items. If the component information (FIG. 11) extracted in step 130 is classified using these items as keys, the six component classifications shown in FIG. 25 are generated.
  • the component “A11” shown in FIG. 11 has a component type ID “P-10” and a manufacturer ID “100-A”. It can be seen that it is classified as “1”.
  • the second risk calculation unit 329 counts parts containing chemical substances having the same use as the investigation target chemical substance for each part classification, and calculates a risk containing the investigation target chemical substance (S180).
  • the detailed processing flow of this step will be described with reference to the flowchart shown in FIG.
  • the second risk calculation unit 329 reads one record of the part information acquired in step S130, and reads material information and chemical substance information having the part ID (S200).
  • the following description will be given on the assumption that the part ID “A11” shown in FIG. 11 and the material information and chemical substance information having the part ID are read.
  • the second risk calculation unit 329 counts the number of parts for each part classification and stores them in the memory unit 310 (S207).
  • the part “A11” has the part type ID “P-10” and the manufacturer ID “100-A” as the part classification, and adds one part number to the part classification.
  • the parts classification unit 328 searches the chemical substance information using the chemical substance having the same use as the investigation target chemical substance acquired in step S120 as a key (S210). For example, in the chemical substance information shown in FIG. 4, when the chemical substance information having the part ID “A11” is searched with the chemical substance ID “CAS11” acquired in step S120, the chemical substance is assigned to the part “A11-1”. It turns out that it contains.
  • the part classification unit 328 determines whether or not the chemical substance is contained in step S210 (S220), and if contained (S220: Y), extracts the part classification possessed by the part (S232).
  • the second risk calculation unit 329 counts the number of components for each component classification and stores it in the memory unit 310 (S235).
  • the component “A11” contains the chemical substance “CAS11” acquired in step S120
  • the component classification unit 328 advances the processing to step S232, and the component type ID “P-10” that is the component classification of the component.
  • the manufacturing company ID “100-A” is acquired.
  • the second risk calculation unit 329 adds one component number to the component classification.
  • step S220 determines whether the processes of steps S210 to S220 have been executed for all parts constituting the part (S240). At this time, when the process has been executed for all the parts (S240: Y), the component classification unit 328 advances the process to step S250. On the other hand, when there is a part that has not executed the process (S240: N), the component classification unit 328 returns the process to step S210.
  • the component classification unit 328 determines whether the processing of S200 to S240 has been executed for all the components acquired in step S130 (S250), and when the processing is being executed for all components (S250: Y ), The process proceeds to step S257. On the other hand, if there is a part that has not been subjected to the process (S250: N), the part classification unit 328 returns the process to step S200, reads the next part information, and executes the process.
  • the number of parts by parts classification (part type ID, manufacturer ID) (counted in step S207). Value) and the number of parts (the value counted in step S235) containing chemical substances of the same application as the investigation target chemical substance are stored in the memory unit 310.
  • the second risk calculation unit 329 calculates the ratio of the number of parts counted in steps S207 and S235 stored in the memory unit 310 (S257).
  • the second risk calculation unit 329 performs the ratio calculation in this way, and creates the content ratio of the same-use chemical substances for each component classification shown in FIG.
  • the second risk calculation unit 329 calculates the component based on the content risk (hereinafter referred to as P1) of the investigation target chemical substance in the chemical substance content tendency information 221 and the ratio calculated in step S257 (hereinafter referred to as P2).
  • the content risk of the chemical substance by classification is calculated (S270).
  • P1 shows the tendency which contains a chemical substance to be investigated, so that a value is large.
  • P2 is the ratio which uses the chemical substance different from investigation object chemical substance, and shows the tendency to contain investigation object chemical substance, so that a value is small. Therefore, in this embodiment, for example, the content risk of the chemical substance is calculated by a mathematical formula: P1 ⁇ (100 ⁇ P2) / 100 (%).
  • Parts classification No. Since the component with the part number “1” (part type ID “P-10”, manufacturer ID “100-A”) is P2 67%, the content risk of the chemical substance is calculated to be about 14%.
  • other part classification No. When the content risk is calculated for, the values shown in FIG. 34 are obtained.
  • the contained component estimation unit 325 searches the component information 211 with the component ID of the survey target component acquired in step S100, and acquires the value of the evaluation target item acquired in step S110. In addition, the contained component estimation unit 325 searches for the inclusion risk of the investigation target chemical substance for each component classification using the acquired value, and stores it in the chemical substance-containing component estimation result information 222. On the other hand, the display control unit 326 outputs information on the chemical substance containing tendency information 221 and the chemical substance-containing component estimation result information 222 to the input / output unit 100 (S190).
  • the display control unit 326 displays, for example, a screen as shown in FIG. 36 from the chemical substance containing tendency information 221 shown in FIG. 20 and the chemical substance containing part estimation result information 222 shown in FIG. In the chemical substance-containing part estimation result column of FIG. 36, the content risk of the investigation target chemical substance for each part classification calculated in step S180 is displayed.
  • the chemical substances to be added are different depending on the manufacturer even for the same type of parts and materials, it is possible to narrow down the parts with high accuracy and estimate the risk of containing the chemical substances.
  • the parts can be displayed side by side in descending order. Therefore, as a user, it becomes possible to investigate and respond to chemical substance information in order from parts that are likely to contain regulated chemical substances, and can efficiently deal with regulations when there are many investigated parts.
  • the case where the inclusion tendency determination flag is “1” or “0” is one item as shown in FIG.
  • items other than the component information may be used.
  • a component attribute may be generated by combining a plurality of items.
  • the calculation unit is used as a part attribute indicated by the evaluation target item information for a part type, a part manufacturer, a part constituting the part, or a part.
  • a part having the same part attribute as the part to be investigated is extracted from the part information, and chemical substance information contained in the extracted part is extracted from the chemical substance information. Also good.
  • the calculation unit further specifies the number of parts for each part attribute and the part attribute when specifying the part attribute that tends to contain the chemical substance to be investigated in the fourth process.
  • the seventh process is executed to count the number of parts containing chemical substances having the same application as the investigation target chemical substance among the parts having The ratio information for each component attribute may be displayed on the input / output unit.
  • the storage unit includes, as evaluation target item information, first evaluation target item information used when extracting a component attribute that tends to contain a survey target chemical substance, and a survey It has two pieces of second evaluation object item information used when estimating a part that is likely to contain the target chemical substance, and the calculation unit further includes the first evaluation object in the third process.
  • the part having the same part attribute as the part to be investigated and the chemical substance information contained in the part are extracted, and in the fourth process, the contained chemistry extracted in the third process From the substance information, extract the part containing the chemical substance extracted in the second process, specify the part attribute in the part as the part attribute that tends to contain the investigation target chemical substance, and investigate
  • the value of the first and second evaluation target items in the product is extracted from the part information as part classification information, and the presence or absence of chemical substances having the same use as the investigation target chemical substance for each part having the part classification
  • a part classification in which there is no part containing a chemical substance of the same use as the investigation target chemical substance is present in the fifth process. Even if the part having the part classification is extracted and specified as a part that is highly likely to contain the chemical substance to be investigated, and the information on the part estimated in the fifth process is displayed on the display device in the sixth process Good.
  • the calculation unit further specifies the number of parts for each part attribute and the part attribute when specifying the part attribute that tends to contain the chemical substance to be investigated in the fourth process. Count the number of parts that contain chemical substances of the same application as the investigation target chemical substance, calculate the ratio P1 of these parts number by part attribute, and are likely to contain the investigation target chemical substance When identifying parts, count the number of parts by part classification and the number of parts that contain chemical substances of the same use as the surveyed chemical substance among the parts with that part classification, and count these parts by part classification. The ratio P2 is calculated, the ninth process of calculating the risk of containing the chemical substance to be investigated for each part classification using the values of P1 and P2 is performed. In the sixth process, Information risks serial calculated may be displayed on the output unit.

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Abstract

調査対象とする部品と化学物質のユーザ指定を入出力部で受け付けるデータ取得部321と、用途情報において前記調査対象化学物質と同一用途を持つ化学物質を抽出する同一用途化学物質抽出部322と、評価対象項目情報が示す部品属性に関して調査対象部品と同一の部品属性を持つ部品を部品情報から抽出し当該抽出した部品が含有する化学物質情報を化学物質情報から抽出する同一属性部品抽出部323と、同一属性部品抽出部323で抽出した化学物質情報から同一用途化学物質抽出部322で抽出した化学物質を含有する部品を抽出し当該部品の部品属性を調査対象化学物質の含有傾向がある部品属性として特定する含有傾向判定部324と、調査対象部品のうち含有傾向判定部324で特定した部品属性を持つ部品を調査対象化学物質の含有可能性が高い部品として特定する含有部品推定部325と、含有部品推定部325で特定した部品の情報を入出力部100に表示する表示制御部326とから化学物質含有推定システム10を構成する。

Description

化学物質含有推定システム、化学物質含有推定方法、および化学物質含有推定プログラム
 本発明は、化学物質含有推定システム、化学物質含有推定方法、および化学物質含有推定プログラムに関するものであり、具体的には特定化学物質に関する規制に、新たな規制対象化学物質の追加がなされた状況に対応して、部品に含有される化学物質を効率良く推定する技術に関する。
 近年、各国の環境規制が強化されており、例えば、欧州で成立したREACH(Registration Evaluation Authorization and Restriction of CHemicals)規則等がある。REACHは、製品が含有する特定化学物質の届出や情報伝達を義務付けする規制である。これらの規制を遵守するためには、サプライチェーン(以下SCとする)全体に亘って、各企業が販売する部品に含まれる化学物質の情報を滞りなく交換する必要がある。
 しかし、企業間で交換する化学物質情報に誤りや欠落などの不備がある場合がある。この場合、不備を確認するための工数が必要となる。また、化学物質情報の収集遅延が生じることもある。従って、REACH規制等に対応していく上で、顧客への情報伝達義務に関して対応が遅れる問題がある。
 これに対し、部品における規制対象化学物質の含有可能性を評価する方法として、従来から以下のような方法がある。例えば、部品を構成する素材毎に、規制対象化学物質の含有可能性ランクを定義し、購入する部品選定時にこれらの化学物質の含有可能性を表示する技術が提案されている(特許文献1参照)。この技術によると、メッキやはんだ、樹脂などの部品を構成する各素材に対して、規制で指定されている鉛、カドミウムなどの化学物質の含有可能性ランクを色付けし、マトリックス表示することができる。これより、規制対象物質を含有する可能性が高い素材に絞って調査をすることができるため、効率良く上記の規制に対応することができる。
 また、ある部品の規制対象化学物質の情報が不十分な場合でも、当該部品が持つ複数の属性情報(部品名、型番、メーカなど)と化学物質情報の調査済み部品における属性情報とを比較して点数付けを行い、点数の高い部品の化学物質情報を利用して未調査部品の化学物質情報を推定する技術も提案されている(特許文献2参照)。この技術によると、上記のような情報収集の遅延が発生している部品に対しても、含有する化学物質情報を評価することができる。
特開2006-59091号公報 特開2009-238118号公報
 REACHなどの規制では、法律改定等によって規制対象となる化学物質が順次追加される。このため、各企業はこれらの規制対象化学物質が追加されるごとに、自社が購入/販売している部品/製品を調査し、規制に対応していく必要がある。
 しかし、上記特許文献1などに示される従来技術では、素材毎の規制対象化学物質の含有可能性を人手で調査し、含有可能性ランクを定義する必要がある。そのため、担当者に専門的な知識を要求する。また、素材と規制対象化学物質との組み合わせが多数存在する場合に、上記の含有可能性ランクの定義に膨大な工数がかかるという問題もある。
 また、上記特許文献2などに示される従来技術では、化学物質情報が未調査の部品に対しても、既存の化学物質情報を利用した規制対象物質の推定が可能であるが、推定対象とする化学物質が過去に指定されたものに限定されてしまう。そのため、新たに規制対象化学物質が追加された場合には対応できないという問題がある。
 そこで本発明の目的は、特定化学物質に関する規制に、新たな規制対象化学物質の追加がなされた状況に対応して、部品に含有される化学物質を効率良く推定する技術を提供することにある。
 上記課題を解決する本発明の化学物質含有推定システムは、部品に関して、調査対象の化学物質の含有推定を行うコンピュータシステムであって、データの取得と表示を行う入出力部と、各部品の属性情報のリストである部品情報と、各部品が含有する化学物質のリストである化学物質情報と、各化学物質の使用目的のリストである用途情報と、部品の属性情報のうち処理対象となる部品属性の項目を特定する評価対象項目情報と、を記憶する記憶部と、調査対象とする部品と化学物質のユーザ指定を入出力部で受け付ける第1処理と、前記用途情報において、前記調査対象化学物質と同一用途を持つ化学物質を抽出する第2処理と、前記評価対象項目情報が示す部品属性に関して、調査対象部品と同一の部品属性を持つ部品を前記部品情報から抽出し、当該抽出した部品が含有する化学物質情報を前記化学物質情報から抽出する第3処理と、前記第3処理で抽出した化学物質情報から、前記第2処理で抽出した化学物質を含有する部品を抽出し、当該部品の部品属性を、調査対象化学物質の含有傾向がある部品属性として特定する第4処理と、調査対象部品のうち、前記第4処理で特定した部品属性を持つ部品を、調査対象化学物質の含有可能性が高い部品として特定する第5処理と、前記第5処理で特定した部品の情報を、入出力部に表示する第6処理とを実行する演算部と、を有する。
 また本発明の化学物質含有推定方法は、演算部および入出力部と、各部品の属性情報のリストである部品情報と、各部品が含有する化学物質のリストである化学物質情報と、各化学物質の使用目的のリストである用途情報と、部品の属性情報のうち処理対象となる部品属性の項目を特定する評価対象項目情報と、を記憶する記憶部とを備えて、部品に関して、調査対象の化学物質の含有推定を行うコンピュータシステムが、調査対象とする部品と化学物質のユーザ指定を入出力部で受け付ける第1処理と、前記用途情報において、前記調査対象化学物質と同一用途を持つ化学物質を抽出する第2処理と、前記評価対象項目情報が示す部品属性に関して、調査対象部品と同一の部品属性を持つ部品を前記部品情報から抽出し、当該抽出した部品が含有する化学物質情報を前記化学物質情報から抽出する第3処理と、前記第3処理で抽出した化学物質情報から、前記第2処理で抽出した化学物質を含有する部品を抽出し、当該部品の部品属性を、調査対象化学物質の含有傾向がある部品属性として特定する第4処理と、調査対象部品のうち、前記第4処理で特定した部品属性を持つ部品を、調査対象化学物質の含有可能性が高い部品として特定する第5処理と、前記第5処理で特定した部品の情報を、入出力部に表示する第6処理と、を実行する。
 また本発明の化学物質含有推定プログラムは、演算部および入出力部と、各部品の属性情報のリストである部品情報と、各部品が含有する化学物質のリストである化学物質情報と、各化学物質の使用目的のリストである用途情報と、部品の属性情報のうち処理対象となる部品属性の項目を特定する評価対象項目情報と、を記憶する記憶部とを備えて、部品に関して、調査対象の化学物質の含有推定を行うコンピュータシステムに、調査対象とする部品と化学物質のユーザ指定を入出力部で受け付ける第1処理と、前記用途情報において、前記調査対象化学物質と同一用途を持つ化学物質を抽出する第2処理と、前記評価対象項目情報が示す部品属性に関して、調査対象部品と同一の部品属性を持つ部品を前記部品情報から抽出し、当該抽出した部品が含有する化学物質情報を前記化学物質情報から抽出する第3処理と、前記第3処理で抽出した化学物質情報から、前記第2処理で抽出した化学物質を含有する部品を抽出し、当該部品の部品属性を、調査対象化学物質の含有傾向がある部品属性として特定する第4処理と、調査対象部品のうち、前記第4処理で特定した部品属性を持つ部品を、調査対象化学物質の含有可能性が高い部品として特定する第5処理と、前記第5処理で特定した部品の情報を、入出力部に表示する第6処理と、を実行させる。
 本発明によれば、特定化学物質に関する規制に、新たな規制対象化学物質の追加がなされた状況に対応して、部品に含有される化学物質を効率良く推定することが可能となる。
本実施形態の化学物質含有推定システムの構成例を示す図である。 本実施形態における部品情報の一例を示す図である。 本実施形態における材料情報の一例を示す図である。 本実施形態における化学物質情報の一例を示す図である。 本実施形態における用途情報の一例を示す図である。 本実施形態における評価対象項目情報の一例を示す図である。 本実施形態における化学物質含有傾向情報の一例を示す図である。 本実施形態の化学物質含有部品推定結果情報の一例を示す図である。 本実施形態の化学物質含有推定方法における処理フロー例1を示す図である。 本実施形態における画面例1を示す図である。 本実施形態の調査対象部品と同一属性を持つ部品情報の一例を示す図である。 本実施形態の化学物質含有推定方法における処理フロー例2を示す図である。 本実施形態における化学物質含有部品推定結果の一例を示す図である。 本実施形態における画面例2を示す図である。 本実施形態における評価対象項目情報の別の例を示す図である。 第2実施形態の化学物質含有推定システムの構成例を示す図である。 第2実施形態の化学物質含有推定方法における処理フロー例1を示す図である。 第2実施形態の化学物質含有推定方法における処理フロー例2を示す図である。 第2実施形態における処理結果の一例を示す図である。 第2実施形態における化学物質含有傾向情報の一例を示す図である。 第2実施形態における画面例を示す図である。 第3実施形態の化学物質含有推定システムの構成例を示す図である。 第3実施形態の化学物質含有推定方法における処理フロー例を示す図である。 第3実施形態における評価対象項目情報の一例を示す図である。 第3実施形態における処理結果の例1を示す図である。 第3実施形態における処理結果の例2を示す図である。 第3実施形態における処理結果の例3を示す図である。 第3実施形態における画面例を示す図である。 第4実施形態の化学物質含有推定システムの構成例を示す図である。 第4実施形態の化学物質含有推定方法における処理フロー例1を示す図である。 第4実施形態の化学物質含有推定方法における処理フロー例2を示す図である。 第4実施形態における処理結果の例1を示す図である。 第4実施形態における処理結果の例2を示す図である。 第4実施形態における処理結果の例3を示す図である。 第4実施形態の化学物質含有部品推定結果情報の一例を示す図である。 第4実施形態における画面例を示す図である。
---第1実施形態---
 以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図1は本実施形態の化学物質含有推定システム10の構成例を示す図である。図1に示す化学物質含有推定システム10は、特定化学物質に関する規制に、新たな規制対象化学物質の追加がなされた状況に対応して、部品に含有される化学物質を効率良く推定するコンピュータシステムである。
 この化学物質含有推定システム10は、本実施形態の化学物質含有推定方法を実際にサービスとして提供するソリューションベンダーやユーザなどが所持するサーバやコンピュータ端末等を想定できる。この化学物質含有推定システム10は、入出力部100、記憶部200、および演算部300を備えている。
 入出力部100は、演算部300の処理で必要なデータを取得し、処理結果を表示するためのものであり、例えばキーボードやマウスなどの入力装置、外部と通信する通信装置、ディスク型記憶媒体の記録再生装置、CRTや液晶モニタなどの出力装置等から構成される。また、記憶部200は、演算部300の処理で使用する入力情報210と処理結果を格納する出力情報220とを格納するものであり、ハードディスクドライブやメモリ等の記憶装置で構成される。
 前記入力情報210は、部品情報211、材料情報212、化学物質情報213、用途情報214、評価対象項目情報215から構成されている。それぞれの情報について以下に説明する。
 部品情報211は、部品の種類や特性などを管理するための情報であり、例えば図2に示すように、部品ID、部品種類ID、部品種類名、製造会社ID、製造会社名の情報から成る。図2の部品情報211において、例えば部品IDが「A11」の部品は、部品種類「ケーブル」に分類されており、製造会社「A社」によって製造されたものであることを示している。
 材料情報212は、前記部品情報211で示した部品を構成する材料を管理するための情報であり、例えば図3に示すように、部品ID、部位ID、材料ID、材料名の情報から成る。図3の材料情報212において、例えば部品IDが「A11」の部品は、3つの部位「A11-1」、「A11-2」、「A11-3」で構成されており、それぞれの部位に使用されている材料は「PVC」、「PVC」、「銅」であることを示している。
 化学物質情報213は、前記材料情報212で示した部品の各構成部位が含有する化学物質を管理するための情報であり、例えば図4に示すように、部品ID、部位ID、化学物質IDの情報から成る。図4の化学物質情報213において、例えば部品「A11」の構成部位「A11-1」には、化学物質「CAS11」が含まれていることを示している。
 用途情報214は、化学物質を使用する目的を表す情報であり、例えば図5に示すように、用途ID、用途名、化学物質IDの情報から成る。図5の用途情報214において、例えば化学物質「CAS10」は「可塑剤」の用途を持つことを示している。
 評価対象項目情報215は、本システム10の処理に使用する部品属性を特定する情報であり、例えば図6に示すように、評価対象テーブル名、評価対象項目番号、表示テーブル名、表示項目番号の情報から成る。図6の評価対象項目情報215において、評価対象テーブル名、評価対象項目番号は後述する化学物質含有傾向の特定時にに使用する項目であり、表示テーブル名、表示項目番号は後述する化学物質含有部品推定結果を画面表示する際に使用する項目であることを示している。
 また、出力情報220は、化学物質含有傾向情報221、化学物質含有部品推定結果情報222から成っている。それぞれの情報について以下に説明する。
 化学物質含有傾向情報221は、部品情報や材料情報の項目別に、後述する調査対象化学物質を含有する傾向の有無を示す情報である。この化学物質含有傾向情報221は、例えば図7に示すように、含有傾向ID、評価対象テーブル名、評価対象項目番号、評価対象項目値、表示テーブル名、表示項目番号、表示項目値、調査対象化学物質、用途IDの情報から成る。図7の化学物質含有傾向情報221において、例えば含有傾向IDが「100」のデータは、部品情報211の項目番号「2」の値(図2に示す部品情報211の左から2番目の項目である「部品種類ID」を指す)が「P-10」である部品に、用途IDが「U01」である調査対象化学物質「CAS10」を含有する傾向があることを示しており、後述する画面表示の際に部品情報211の項目番号「3」の値(図2に示す部品情報211の左から3番目の項目である「部品種類名」を指す)である「ケーブル」を表示することを示している。
 また、化学物質含有部品推定結果情報222は、図7に示す化学物質含有傾向情報221に基づいて、後述する、調査対象化学物質を含有する可能性がある部品の特定結果を格納した情報である。この化学物質含有部品推定結果情報222は、例えば図8に示すように、部品ID、含有傾向IDの情報から成る。
 一方、演算部300は、前記入出力部100や前記記憶部200の入力情報210より演算に必要なデータを取得し、例えば記憶部200の出力情報220へ処理結果を出力するものである。この演算部300は、実際に演算処理を行うCPUなどの演算処理部320と、演算処理部320における演算処理のワークエリアとなるメモリ部310で構成される。メモリ部310は、データ取得部321が入出力部100や記憶部200の入力情報210から取得したデータ、または演算処理部320で処理した結果を一時的に保持するためのものである。
 演算処理部320は、データ取得部321(第1処理に対応した機能)、同一用途化学物質抽出部322(第2処理に対応した機能)、同一属性部品抽出部323(第3処理に対応した機能)、含有傾向判定部324(第4処理に対応した機能)、含有部品推定部325(第5処理に対応した機能)、および表示制御部326(第6処理に対応した機能)を含む。こうした各機能部は、演算部300がメモリ部310等に読み出して実行するプログラムによって実現される。
 前記データ取得部321は、入出力部100や記憶部200の入力情報210から演算に必要なデータを取得する機能部である。前記同一用途化学物質抽出部322は、データ取得部321が入出力部100から取得した調査対象化学物質の情報と用途情報214から、調査対象化学物質と同一用途を持つ化学物質を特定する機能部である。前記同一属性部品抽出部323は、部品情報211、材料情報212から、評価対象項目情報215に示す評価対象項目(以下、部品属性とする)の値が、データ取得部321で取得した調査対象部品と同一である部品とこの部品に含有する化学物質情報を特定する機能部である。前記含有傾向判定部324は、同一属性部品抽出部323で抽出した化学物質情報から、同一用途化学物質抽出部322で抽出した化学物質を含有する部品を抽出し、当該部品における部品属性を調査対象化学物質を含有する傾向のある部品属性として特定する機能部である。前記含有部品推定部325は、調査対象部品から、含有傾向判定部324で抽出した部品属性を持つ部品を、調査対象化学物質を含有する可能性が高い部品として特定する機能部である。前記表示制御部326は、含有傾向判定部324で抽出した部品属性、および含有部品推定部325で推定した部品の情報を入出力部100に表示する機能部である。
 次に、図9に示すフローチャートに従い、図1の化学物質含有推定システム10における各機能の動作を説明する。図9は本実施形態の化学物質含有推定方法における処理フロー例1を示す図である。
 まず、前記データ取得部321は、ユーザが端末などの入出力部100から入力した調査対象となる部品および化学物質の情報を受け付け、当該部品および化学物質の各情報をメモリ部310に格納する(S100)。一方、この時のユーザは、例えば図10に示すような入力画面1000から調査対象とする部品のIDや化学物質のIDを直接入力している。或いは、ユーザは、画面上の部品リスト読み込みボタン1001や化学物質リスト読み込みボタン1002を押下することで、化学物質含有推定システム10が利用可能である所定の記憶装置や記憶媒体からの、部品リストや化学物質リストのアップロード処理を行って上記情報の入力を行う。また、調査対象とする部品を全部品とする場合、ユーザは、画面上の「全部品を対象」のチェックボックス1003にチェックを入れる。こうして調査対象の部品および化学物質の情報を入力した後、ユーザは実行ボタン1004をクリックすることで、化学物質含有推定システム10での処理を開始させることができる。 本実施例では図10に示すように、調査対象部品「A10」、「B10」、「C10」、「D10」、「E10」、「F10」、調査対象化学物質「CAS10」が入力されたとして、以下説明する。
 次に、前記データ取得部321は、記憶部200における評価対象項目情報215の情報を取得し、メモリ部310に格納する(S110)。ここでは、図6に示すように評価対象テーブル名「部品情報」の項目番号「2」と表示テーブル名「部品情報」の項目番号「3」を取得したとして、以下説明する。部品情報211の項目番号「2」、「3」とは、それぞれ図2の部品情報211の左から2、3番目の項目である部品種類ID、部品種類名を示している。
 そして、前記同一用途化学物質抽出部322は、メモリ部310に格納されている調査対象化学物質の情報をキーとして、記憶部200の用途情報214を検索し、該当する化学物質IDを取得してメモリ部310に格納する(S120)。ここで、メモリ部310に格納した調査対象化学物質「CAS10」で図5に示す用途情報214を検索すると、用途ID「U01」、用途名「可塑剤」の情報が該当するから、前記同一用途化学物質抽出部322は、当該用途情報を持つ他の化学物質ID「CAS11」、「CAS12」を取得する。以下、これら2つの化学物質IDを取得したとして説明する。
 その後、前記同一属性部品抽出部323は、メモリ部310に格納されている調査対象部品の部品属性をキーとして、記憶部200の部品情報211を検索し、該当する部品IDの部品情報211、材料情報212、化学物質情報213を取得する。また前記同一属性部品抽出部323は、取得した部品IDの部品情報211、材料情報212、化学物質情報213をメモリ部310に格納する(S130)。図2に示す部品情報211において、メモリ部310に格納した調査対象部品「A10」の部品属性は部品種類ID「P-10」であるため、前記同一属性部品抽出部323は、当該部品属性を持つ他の部品ID「A11」、「A12」、「A13」、「B11」、「B12」、「C11」、「C12」を取得することになる。さらに、ステップS100で取得した他の5つの調査対象部品に対して上記と同様の処理を実行すると、前記同一属性部品抽出部323は、図11に示す部品情報、図3に示す材料情報、図4に示す化学物質情報を取得する。以下、これらの情報を取得したとして説明する。
 次に、含有傾向判定部324は、メモリ部310に格納されている調査対象部品と同一部品属性を持つ部品のうち、調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含む部品を抽出し、当該部品の持つ部品属性の情報を化学物質含有傾向情報221に格納する(S140)。本ステップの詳細処理フローについて、図12に示すフローチャートを用いて説明する。
 この場合、前記含有傾向判定部324は、ステップS130で取得した部品情報を1レコード読み込み、当該部品IDを持つ材料情報、化学物質情報を読み込む(S200)。ここで、図11に示す部品ID「A11」の部品と当該部品IDを持つ材料情報、化学物質情報を読み込んだとして、以下説明する。
 次に含有傾向判定部324は、ステップS120で取得した調査対象化学物質と同一用途を持つ化学物質をキーとして、当該化学物質情報を検索する(S210)。例えば図4に示す化学物質情報213において、部品ID「A11」を持つ化学物質情報に対して、ステップS120で取得した化学物質ID「CAS11」で検索すると、部位「A11-1」に当該化学物質を含有することがわかる。
 そして含有傾向判定部324は、ステップS210で当該化学物質を含有するかを判定し(S220)、含有する場合(S220:Y)は当該部品の持つ部品属性を抽出する(S230)。ここで、部品「A11」はステップS120で取得した化学物質「CAS11」を含有するため、ステップS230に進み、当該部品の部品属性である部品種類ID「P-10」を取得する。また、ステップS210で当該化学物質を含有しない場合(S220:N)、含有傾向判定部324は、当該部品を構成する全部位について、ステップS210~S220の処理を実行したかを判定し(S240)、全部位について当該処理を実行している場合(S240:Y)にはステップS250に進み、当該処理を実行していない部位が存在する場合(S240:N)はステップS210に戻る。
 その後、含有傾向判定部324は、ステップS130で取得した全部品に対してS200~S240の処理を実行したかを判定し(S250)、全部品について当該処理を実行している場合(S250:Y)にはステップS260に進み、当該処理を実行していない部品が存在する場合(S250:N)はステップS200に戻って次の部品情報を読み込み、当該処理を実行する。
 最後に、含有傾向判定部324は、ステップS230で抽出した部品属性に基づいて、化学物質含有傾向情報221を作成する(S260)。ここで、図11に示す全部品に対してステップS200~S250の処理が実行されると、部品属性として部品種類ID「P-10」、「P-20」が特定され、例えば図7に示す化学物質含有傾向情報221が作成される。図7において、評価対象テーブル名「部品情報」、評価対象項目番号「2」(部品種類ID)の値「P-10」、「P-20」と共に、表示項目値である「ケーブル」、「コンデンサ」、およびステップS120で取得した調査対象化学物質「CAS10」、用途ID「U01」の情報を格納している。以下、当該化学物質含有傾向情報221が作成されたとして説明する。
 ここで図9のフローチャートの説明に戻る。ここで含有部品推定部325は、ステップS100で取得した調査対象部品の部品ID、および化学物質含有傾向情報221に格納されている評価対象テーブル名、評価対象項目番号の評価対象項目値をキーとして、記憶部200の部品情報211を検索し、該当する部品を化学物質含有部品推定結果情報222に格納する。また、表示制御部326は、化学物質含有傾向情報221、および化学部質含有部品推定結果情報222の情報を入出力部100に出力する(S190)。
 含有部品推定部325が、例えば前記ステップS100で取得した上記6つの部品IDと、図7の化学物質含有傾向情報221に示す評価対象テーブル名「部品情報」、評価対象項目番号「2」(部品種類ID)の評価対象項目値「P-10」をキーとして図2に示す部品情報211を検索すると、「A10」、「B10」、「C10」の3つの部品が該当し、検索に使用した図7の化学物質含有傾向情報221における含有傾向ID「100」を付与して、図13に示す化学物質含有部品推定結果情報222を作成する。
 また含有部品推定部325は、図7において、含有傾向IDが「101」の検索キーに対して上記と同様の処理を実行すると、「D10」、「E10」の2つの部品が該当し、図8に示す化学物質含有部品推定結果情報221を作成する。そして表示制御部326は、図7に示す化学物質含有傾向情報221、図8に示す化学物質含有部品推定結果情報222から、例えば図14に示すような画面1100を表示する。図14の評価対象項目欄には、ステップS110で取得した評価対象項目情報215における表示テーブル名「部品情報」、表示項目「部品種類名」を表示し、化学物質含有傾向欄、化学物質含有部品推定結果欄にそれぞれ図7、図8で示す情報を表示させている。ここで、化学物質含有部品推定結果欄には、化学物質含有部品推定結果情報222の含有傾向IDが同じ値を持つ化学物質含有傾向情報221の評価対象項目値、表示項目値を画面に表示させている。
 本実施形態では、新たな規制対象化学物質が指定された場合でも、当該化学物質と同一用途を持つ化学物質を含有する部品の情報から、規制対象化学物質を含有する傾向のある部品属性を特定し、当該化学物質を含有する可能性の高い部品を推定することができる。そのためユーザとしては、規制対象化学物質の含有可能性の高い物質から優先的に部品の化学物質情報を調査、対応することが可能となり、これらの規制への対応工数を低減することができる。
 なお本実施形態では、ステップS110で取得する評価対象項目情報215が、図6に示す1項目である場合について示したが、例えば図15に示すように部品情報以外の項目を使用しても良い。或いは、さらに複数の項目を組み合わせて評価対象項目を生成しても良い。これにより、特定の部品や材料など様々な要因で規制対象化学物質を含有する場合でも、精度良く当該化学物質を含有する部品を推定することができる。
---第2実施形態---
 本発明の他の実施形態として、調査対象化学物質を含有する傾向のある部品に対して、当該化学物質を含有するリスクを算出する方法を以下に述べる。図16は第2実施形態の化学物質含有推定システムの構成例を示す図である。図16に示すシステム構成において、入出力部100、および記憶部200は図1で示したシステム構成と同じものとなっている。また、演算部300については、演算処理部320に第1リスク算定部327(第7処理に対応した機能)が追加されている。本ブロックの機能に関しては後述する。
 次に、図17に示すフローチャートに従い、図16の化学物質含有推定システム10における各機能の動作を説明する。まず、データ取得部321は、ユーザが端末などの入出力部100から入力した調査対象の部品および化学物質の情報を受け付け、当該部品および化学物質の各情報をメモリ部310に格納する(S100)。本実施形態でも上記第1実施形態と同様に、図10に示す調査対象部品「A10」、「B10」、「C10」、「D10」、「E10」、「F10」、調査対象化学物質「CAS10」が入力されたとして、以下説明する。
 次に、データ取得部321は、記憶部200の評価対象項目情報215の情報を取得し、メモリ部310に格納する(S110)。本実施形態でも第1実施形態と同様に、図6に示すように評価対象テーブル名「部品情報」の項目番号「2」と表示テーブル名「部品情報」の項目番号「3」を取得したとして、以下説明する。
 そして、同一用途化学物質抽出部322は、メモリ部310に格納されている調査対象化学物質の情報をキーとして、記憶部200の用途情報214を検索し、該当する化学物質IDを取得してメモリ部310に格納する(S120)。ここで、メモリ部310に格納した調査対象化学物質「CAS10」で図5に示す用途情報214を検索すると、用途ID「U01」、用途名「可塑剤」の情報が該当し、当該用途情報を持つ他の化学物質ID「CAS11」、「CAS12」を取得することができる。以下、これら2つの化学物質IDを取得したとして説明する。
 その後、同一属性部品抽出部323は、メモリ部310に格納されている調査対象部品の部品属性をキーとして、記憶部200の部品情報211を検索し、該当する部品IDの部品情報211、材料情報212、化学物質情報213を取得してメモリ部310に格納する(S130)。この場合、図2に示す部品情報211において、メモリ部310に格納した調査対象部品「A10」の部品属性は部品種類ID「P-10」であるため、当該部品属性を持つ他の部品ID「A11」、「A12」、「A13」、「B11」、「B12」、「C11」、「C12」が取得される。さらに、ステップS100で取得した他の5つの調査対象部品に対して上記と同様の処理を実行すると、図11に示す部品情報、図3に示す材料情報、図4に示す化学物質情報を取得することができる。以下、これらの情報を取得したとして説明する。
 次に、含有傾向判定部324は、メモリ部310に格納されている調査対象部品と同一部品属性を持つ部品のうち、調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含む部品を抽出して、当該部品の持つ部品属性を抽出する。また、第1リスク算定部327は、前記抽出された部品属性別に当該化学物質を含有する部品数をカウントして調査対象化学物質を含有するリスクを算定し、化学物質含有傾向情報221に格納する(S150)。本ステップの詳細処理フローについて、図18に示すフローチャートを用いて説明する。
 まず第1リスク算定部327は、ステップS130で取得した部品情報を1レコード読み込み、当該部品IDを持つ材料情報、化学物質情報を読み込む(S200)。ここで、図11に示す部品ID「A11」の部品と当該部品IDを持つ材料情報、化学物質情報を読み込んだとして、以下説明する。
 次に、第1リスク算定部327は、部品属性別に部品数をカウントし、メモリ部310に格納する(S205)。ここで、図11より部品「A11」は部品属性として部品種類ID「P-10」を持っており、当該部品属性に対して部品数を1件追加する。
 また、含有傾向判定部324は、ステップS120で取得した調査対象化学物質と同一用途を持つ化学物質をキーとして当該化学物質情報を検索する(S210)。例えば図4に示す化学物質情報において、部品ID「A11」を持つ化学物質情報に対して、ステップS120で取得した化学物質ID「CAS11」で検索すると、部位「A11-1」に当該化学物質を含有することがわかる。
 その後、含有傾向判定部324は、ステップS210で当該化学物質を含有するかを判定し(S220)、含有する場合は当該部品の持つ部品属性を抽出する(S230)。一方、第1リスク算定部327は、前記抽出した部品属性別に部品数をカウントし、メモリ部310に格納する(S235)。
 ここで、部品「A11」はステップS120で取得した化学物質「CAS11」を含有するため(S220:Y)、第1リスク算定部327は、処理をステップS230に進め、当該部品の部品属性である部品種類ID「P-10」を取得する。さらに、第1リスク算定部327は当該部品属性に対して部品数を1件追加する。また、ステップS210で当該化学物質を含有しない場合は(S220:N)、第1リスク算定部327は、当該部品を構成する全部位について、ステップS210~S220の処理を実行したかを判定し(S240)、全部位について当該処理を実行している場合(S240:Y)、処理をステップS250に進める。他方、該当処理を実行していない部位が存在する場合(S240:N)、第1リスク算定部327は、処理をステップS210に戻す。
 次に、含有傾向判定部324は、ステップS130で取得した全部品に対してS200~S240の処理を実行したかを判定し(S250)、全部品について当該処理を実行している場合(S250:Y)、処理をステップS255に進める。一方、該当処理を実行していない部品が存在する場合(S250:N)、含有傾向判定部324は、処理をステップS200に戻し、次の部品情報を読み込んで当該処理を実行する。
 ここで、ステップS200~S250の処理を図11に示す全部品に対して実行すると、図19に示すように、部品属性(部品種類ID)別の部品数(ステップS205でカウントした値)と調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含有する部品数(ステップS235でカウントした値)がメモリ部310に格納されることとなる。
 また、第1リスク算定部327は、メモリ部310に格納されている、前記ステップS205とS235でカウントした部品数の比率を算出する(S255)。ここで図19より、部品種類ID「P-10」、「P-20」、「P-30」に対して、それぞれ当該比率が約57%(=4/7)、25%(=1/4)、0%(=0/2)と算出される。
 最後に、含有傾向判定部324は、前記ステップS255で算出した比率に基づいて、化学物質含有傾向情報221を作成する(S260)。ここで、例えば上記で算出した部品属性別の比率から、図20に示す化学物質含有傾向情報221を作成する。図20において、例えば評価対象テーブルたる「部品情報」テーブルにおいて、評価対象項目番号「2」(部品種類ID)の値が「P-10」である部品は、調査対象化学物質「CAS10」と同一用途(用途IDが「U01」)の化学物質を含む部品が全体の57%存在するため、「CAS10」を含有するリスクが(例:閾値50%より)高いことを示している。一方、部品種類IDの値が「P-30」である部品は、「CAS10」と同一用途の化学物質を含む部品が存在しないため、「CAS10」を含有するリスクが低いことを示している。以下、図20に示す化学物質含有傾向情報221が作成されたとして説明する。
 ここで図16のフローチャートの説明に戻る。含有部品推定部325は、ステップS100で取得した調査対象部品の部品ID、化学物質含有傾向情報221に格納されている評価対象テーブル名、評価対象項目番号、評価対象項目値をキーとして当該情報を持つ部品を記憶部200の部品情報211にて検索し、該当する部品を化学物質含有部品推定結果情報222に格納する。また、表示制御部326は、化学物質含有傾向情報221、および化学部質含有部品推定結果情報222の情報を入出力部100に出力する(S190)。
 ここで、ステップS100で取得した上記6つの部品IDと、図20の化学物質含有傾向情報221に示す評価対象テーブル名「部品情報」、評価対象項目番号「2」(部品種類ID)の評価対象項目値「P-10」をキーとして図2に示す部品情報211を検索すると、「A10」、「B10」、「C10」の3つの部品が該当する。前記検索で該当部品を特定した含有部品推定部325は、これら部品の情報に、前記検索に使用した図20の化学物質含有傾向情報221における含有傾向ID「100」を付与して、図13に示す化学物質含有部品推定結果情報222を作成する。また、図20において、含有傾向IDが「101」の検索キーに対して上記と同様の処理を実行すると、「D10」、「E10」の2つの部品が該当することになる。すると含有部品推定部325は、図8に示す化学物質含有部品推定結果情報221を作成する。
 なお、図20に示す化学物質含有傾向情報221において、含有傾向IDが「102」については含有リスクが「0%」であり、これは調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含有する部品が存在しないことを示しているため、上記の検索を行わない。そして表示制御部326は、図20に示す化学物質含有傾向情報221、図8に示す化学物質含有部品推定結果情報222から、例えば図21に示すような画面を表示する。図21の評価対象項目欄には、ステップS110で取得した評価対象項目情報215における表示テーブル名「部品情報」、表示項目「部品種類名」を表示し、化学物質含有傾向欄、化学物質含有部品推定結果欄にそれぞれ図20、図8で示す情報を表示させている。ここで、化学物質含有傾向欄には、部品属性別にステップS150で算出した調査対象化学物質を含有するリスクの情報を表示させている。
 本実施形態では、新たな規制対象化学物質が指定された場合でも、当該部品と同一用途を持つ化学物質を含有する部品から、規制対象化学物質を含有する傾向のある部品属性を特定すると共に、当該化学物質を含有するリスクを推定できる。そして、リスクの高い順に部品の情報を表示することができるため、ユーザとしては、規制対象化学物質を含有する可能性の高い部品から順に化学物質情報を調査、対応することが可能となり、調査対象部品が多い場合に効率良く規制へ対応することができる。
 また、本実施形態では、ステップS110で取得する評価対象項目情報215が、図6に示す1項目である場合について示したが、例えば図15に示すように部品情報以外の項目を使用しても良く、さらに複数の項目を組み合わせて部品属性を生成しても良い。これにより、特定の部品や材料など様々な要因で規制対象化学物質を含有する場合でも、同様にリスクを算定し、精度良く当該化学物質を含有する部品を推定することができる。
---第3実施形態---
 本発明の他の実施形態として、部品種類や材料種類などの部品属性別の化学物質含有傾向に基づき、製造会社などの他の部品属性別に調査対象化学物質を含有する可能性を推定する技術について説明する。図22に示すシステム構成において、記憶部200の入力情報210における評価対象項目情報215は図6に示す情報の代わりに図24に示す情報を用いる。図24に示す評価対象項目情報215は、図6に示すものと比べて含有傾向判定フラグの情報が追加されている。含有傾向判定フラグの使用方法については後述する。また、演算部300については、演算処理部320に部品分類部328(第8処理に対応した機能)が追加されている。本ブロックの機能に関しては後述する。その他の入出力部100、記憶部200、演算部300については、図2に示したシステム構成と同じもので良い。
 次に、図23に示すフローチャートに従い、図22の化学物質含有推定システム10における各機能の動作を説明する。まず、データ取得部321は、ユーザが端末などの入出力部100から入力した調査対象の部品および化学物質の各情報を受け付け、当該部品および化学物質の各情報をメモリ部310に格納する(S100)。本実施例でも第1実施形態と同様に、図10に示す調査対象部品「A10」、「B10」、「C10」、「D10」、「E10」、「F10」、調査対象化学物質「CAS10」が入力されたとして、以下説明する。
 次に、データ取得部321は、記憶部200における評価対象項目情報215の情報を取得し、メモリ部310に格納する(S110)。本実施例では、図24に示す評価対象項目情報215の情報を取得したとして、以下説明する。
 続いて同一用途化学物質抽出部322は、メモリ部310に格納されている調査対象化学物質の情報をキーとして、記憶部200の用途情報214を検索し、該当する化学物質IDを取得してメモリ部310に格納する(S120)。ここで、メモリ部310に格納した調査対象化学物質「CAS10」で図5に示す用途情報214を検索すると、用途ID「U01」、用途名「可塑剤」の情報が該当し、当該用途情報を持つ他の化学物質ID「CAS11」、「CAS12」を取得することができる。以下、これら2つの化学物質IDを取得したとして説明する。
 また、同一属性部品抽出部323は、メモリ部310に格納されている調査対象部品の部品属性のうち、含有傾向判定フラグが「1」である項目をキーとして記憶部200で検索を行い、該当する部品IDの部品情報211、材料情報212、化学物質情報213を取得してメモリ部310に格納する(S130)。図24に示す評価対象項目情報215より、含有傾向判定フラグが「1」である評価対象項目は部品情報の評価項目番号「2」(部品種類ID)のみであり、本ステップでは当該項目を部品属性として使用する。図2に示す部品情報211において、メモリ部310に格納した調査対象部品「A10」の部品属性は部品種類ID「P-10」であるため、当該部品属性を持つ他の部品ID「A11」、「A12」、「A13」、「B11」、「B12」、「C11」、「C12」を取得する。さらに、ステップS100で取得した他の5つの調査対象部品に対して上記と同様の処理を実行すると、図11に示す部品情報、図3に示す材料情報、図4に示す化学物質情報を取得することができる。以下、これらの情報を取得したとして説明する。
 次に、含有傾向判定部324は、メモリ部310に格納されている調査対象部品と同一部品属性を持つ部品のうち、調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含む部品を抽出し、当該部品の持つ部品属性を抽出して化学物質含有傾向情報221に格納する(S140)。本ステップの詳細処理フローは第1実施形態での図12のフローと同様であり、説明は割愛する。ここでは第1実施形態と同様、図7に示す化学物質含有傾向情報221が作成されたとして説明する。
 また、部品分類部328は、ステップS110で取得した全ての評価対象項目情報215ごとにステップS130で抽出した部品を分類し、当該部品分類別に調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含有する部品の有無を検索する(S160)。ここで、図24に示す評価対象項目情報215より、部品情報の評価対象項目番号「2」(部品種類ID)、「4」(製造会社ID)が評価対象項目として抽出され、これらの項目をキーとしてステップ130で抽出した部品情報(図11)を分類すると、図25に示す6つの部品分類が生成される。例えば図11に示す部品「A11」は、部品種類IDが「P-10」、製造会社IDが「100-A」であることから、図25より部品分類No.「1」に分類されることが分かる。そして、ステップS120で取得した化学物質「CAS11」、「CAS12」で、図4に示す化学物質情報213を検索すると、部品「A11」の部位ID「A11-1」、「A11-2」において、それぞれ化学物質「CAS11」、「CAS12」が該当する。これより、図26に示すように部品分類No.「1」の同一用途化学物質の含有有無にフラグ「1」が付与される。以下、図11に示す他の部品についても同様の処理を実行すると、図26に示す部品分類別の同一用途化学物質の含有有無情報が生成される。
 次に含有部品推定部325は、ステップS100で取得した調査対象部品の部品IDで部品情報211を検索し、ステップS110で取得した評価対象項目の値を取得する。また、含有部品推定部325は、当該値で上記部品分類別の同一用途化学物質の含有有無情報(図26)を検索し、同一用途化学物質の含有有無フラグを取得して、化学物質含有部品推定結果情報222に格納し、表示制御部326は、化学物質含有傾向情報221、および化学部質含有部品推定結果情報222の情報を入出力部100に出力する(S190)。例えばステップS100で取得した部品「A11」で図2に示す部品情報211を検索すると、評価対象項目である部品種類ID「P-10」、製造会社ID「100-A」を取得し、当該値で図26に示す部品分類別の同一用途化学物質の含有有無情報を検索すると、同一用途化学物質の含有有無フラグ「1」を取得する。ここで、当該フラグが「1」である部品には、ステップS120で取得した用途の化学物質として、調査対象化学物質とは別の化学物質が使用されていることを示しており、調査対象化学物質を含有する可能性は低いことを示している。一方、当該フラグが「0」であれば、ステップS120で取得した用途の化学物質が使用されていないことを示しており、調査対象化学物質を含有する可能性は高いことを示している。
 含有部品推定部325は、これらの情報に、化学物質含有傾向情報221における含有傾向ID「100」を付与して、図27の1レコード目に示す化学物質含有部品推定結果情報222を作成する。そして表示制御部326は、図7に示す化学物質含有傾向情報221、図27に示す化学物質含有部品推定結果情報222から、例えば図28に示すような画面を表示する。図28の評価対象項目欄には、ステップS110で取得した評価対象項目情報215(図24)における表示テーブル名「部品種類名」、「製造会社名」を表示し、含有傾向判定フラグが「1」である「部品種類名」の含有傾向欄には「○」を表示する。また、化学物質含有傾向欄、化学物質含有部品推定結果欄にそれぞれ図7、図27で示す情報を表示させている。ここで、化学物質含有部品推定結果欄には、ステップS160で推定した調査対象化学物質の含有可能性を表示させている。
 本実施形態では、同一種類の部品や材料でも、製造会社などによって添加する化学物質が異なる場合において、精度の高い部品の絞り込みが可能となるため、調査対象部品が多い場合に効率良く規制へ対応することができる。
 また、本実施形態ではステップS110で取得する評価対象項目情報215のうち、含有傾向判定フラグが「1」または「0」の項目が、図24に示すようにそれぞれ1項目である場合について示した。しかし、部品情報以外の項目を使用しても良く、さらに複数の項目を組み合わせて部品属性を生成しても良い。これにより、特定の部品や材料など様々な要因で規制対象化学物質を含有する場合でも、精度良く当該化学物質を含有する部品を推定することができる。
---第4実施形態---
 本発明の他の実施例として、部品種類や材料種類などの部品属性別の化学物質含有傾向に基づき、製造会社などの他の部品属性別に調査対象化学物質を含有する可能性を推定し、当該化学物質を含有するリスクを算出する場合について説明する。この場合、図29に示すシステム構成の演算部300において、演算処理部320に第2リスク算定部329が追加されている。本ブロックの機能に関しては後述する。
 次に、図30に示すフローチャートに従い、図29の化学物質含有推定システム10における各機能の動作を説明する。この場合、データ取得部321は、ユーザが端末などの入出力部100から入力した調査対象の部品および化学物質の各情報を受け付け、当該部品および化学物質の各情報をメモリ部310に格納する(S100)。本実施形態でも第1実施形態と同様に、図10に示す調査対象部品「A10」、「B10」、「C10」、「D10」、「E10」、「F10」、調査対象化学物質「CAS10」が入力されたとして、以下説明する。
 次に、データ取得部321は、記憶部200における評価対象項目情報215の情報を取得し、メモリ部310に格納する(S110)。本実施例では、図24に示す評価対象項目情報215の情報を取得したとして、以下説明する。
 そして、同一用途化学物質抽出部322は、メモリ部310に格納されている調査対象化学物質の情報をキーとして用途情報214を検索し、該当する化学物質IDを取得してメモリ部310に格納する(S120)。ここで、メモリ部310に格納した調査対象化学物質「CAS10」で図5に示す用途情報214を検索すると、用途ID「U01」、用途名「可塑剤」の情報が該当し、当該用途情報を持つ他の化学物質ID「CAS11」、「CAS12」を取得することができる。以下、これら2つの化学物質IDを取得したとして説明する。
 その後、同一属性部品抽出部323は、メモリ部310に格納されている調査対象部品の部品属性のうち、含有傾向判定フラグが「1」である項目をキーとして記憶部200での検索を実行する。これにより同一属性部品抽出部323は、該当する部品IDの部品情報211、材料情報212、化学物質情報213を取得してメモリ部310に格納する(S130)。図24に示す評価対象項目情報215より、含有傾向判定フラグが「1」である評価対象項目は、部品情報の評価項目番号「2」(部品種類ID)のみであり、本ステップでは当該項目を部品属性として使用する。図2に示す部品情報211において、メモリ部310に格納した調査対象部品「A10」の部品属性は、部品種類ID「P-10」であるため、当該部品属性を持つ他の部品ID「A11」、「A12」、「A13」、「B11」、「B12」、「C11」、「C12」を取得することになる。さらに、ステップS100で取得した他の5つの調査対象部品に対して上記と同様の処理を実行すると、図11に示す部品情報、図3に示す材料情報、図4に示す化学物質情報を取得することができる。以下、これらの情報を取得したとして説明する。
 次に、含有傾向判定部324は、メモリ部310に格納されている調査対象部品と同一部品属性を持つ部品のうち、調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含む部品を抽出して、当該部品の持つ部品属性を抽出する。また、第2リスク算定部329は、部品属性別に、当該化学物質を含有する部品数をカウントして調査対象化学物質を含有するリスクを算定し、化学物質含有傾向情報221に格納する(S150)。本ステップの詳細処理フローは、第2実施形態で示した図18のフローチャートと同様であり、説明は割愛する。ここでは、図20に示す化学物質含有傾向情報221が作成されたとして、以下説明する。
 また、部品分類部328は、ステップS110で取得した全ての評価対象項目情報215ごとにステップS130で抽出した部品を分類する(S170)ここで、図24に示す評価対象項目情報215より、部品情報の評価対象項目番号「2」(部品種類ID)、「4」(製造会社ID)が評価対象項目として抽出される。これらの項目をキーとしてステップ130で抽出した部品情報(図11)を分類すると、図25に示す6つの部品分類が生成される。例えば図11に示す部品「A11」は、部品種類IDが「P-10」、製造会社IDが「100-A」であることから、図25より部品分類No.「1」に分類されることが分かる。
 その後、第2リスク算定部329は、当該部品分類別に調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含有する部品をカウントし、調査対象化学物質を含有するリスクを算定する(S180)。本ステップの詳細処理フローについて、図31に示すフローチャートを用いて説明する。この場合、第2リスク算定部329は、ステップS130で取得した部品情報を1レコード読み込み、当該部品IDを持つ材料情報、化学物質情報を読み込む(S200)。ここで、図11に示す部品ID「A11」の部品と当該部品IDを持つ材料情報、化学物質情報を読み込んだとして、以下説明する。
 次に第2リスク算定部329は、部品分類別に部品数をカウントし、メモリ部310に格納する(S207)。ここで、図11より部品「A11」は部品分類として部品種類ID「P-10」、製造会社ID「100-A」を持っており、当該部品分類に対して部品数を1件追加する。
 そして、部品分類部328は、ステップS120で取得した調査対象化学物質と同一用途を持つ化学物質をキーとして当該化学物質情報を検索する(S210)。例えば図4に示す化学物質情報において、部品ID「A11」を持つ化学物質情報に対して、ステップS120で取得した化学物質ID「CAS11」で検索すると、部位「A11-1」に当該化学物質を含有することがわかる。
 その後、部品分類部328は、ステップS210で当該化学物質を含有するかを判定し(S220)、含有する場合(S220:Y)は当該部品の持つ部品分類を抽出する(S232)。また第2リスク算定部329は、当該部品分類別に部品数をカウントし、メモリ部310に格納する(S235)。ここで、部品「A11」はステップS120で取得した化学物質「CAS11」を含有するため、部品分類部328は処理をステップS232に進め、当該部品の部品分類である部品種類ID「P-10」、製造会社ID「100-A」を取得することとなる。さらに、第2リスク算定部329は当該部品分類に対して部品数を1件追加する。
 また、ステップS220で当該化学物質を含有しない場合(S220:N)、部品分類部328は、当該部品を構成する全部位について、ステップS210~S220の処理を実行したかを判定する(S240)。この時、全部位について当該処理を実行していた場合(S240:Y)、部品分類部328は、処理をステップS250に進める。他方、当該処理を実行していない部位が存在する場合(S240:N)、部品分類部328は処理をステップS210に戻す。
 次に、部品分類部328は、ステップS130で取得した全部品に対してS200~S240の処理を実行したかを判定し(S250)、全部品について当該処理を実行している場合(S250:Y)、処理をステップS257に進める。他方、当該処理を実行していない部品が存在する場合(S250:N)、部品分類部328は処理をステップS200に戻して次の部品情報を読み込み、当該処理を実行する。ここで、ステップS200~S250の処理を図11に示す全部品に対して実行すると、図32に示すように、部品分類(部品種類ID、製造会社ID)別の部品数(ステップS207でカウントした値)と調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含有する部品数(ステップS235でカウントした値)がメモリ部310に格納されることとなる。
 また第2リスク算定部329は、メモリ部310に格納されている、ステップS207とS235でカウントした部品数の比率を算出する(S257)。ここで図32より、例えば部品種類ID「P-10」、製造会社ID「100-A」では、当該比率が約67%(=2/3)と算出される。第2リスク算定部329は、こうして比率算出を行い、図33に示す部品分類別の同一用途化学物質の含有比率を作成する。
 その後、第2リスク算定部329は、化学物質含有傾向情報221における調査対象化学物質の含有リスク(以下、P1とする)と、ステップS257で算出した比率(以下、P2とする)に基づき、部品分類別の当該化学物質の含有リスクを算出する(S270)。P1は値が大きいほど調査対象化学物質を含有する傾向を示す。また、P2は調査対象化学物質と別の化学物質を使用している比率であり、値が小さいほど調査対象化学物質を含有する傾向を示す。そこで本実施形態では、例えば当該化学物質の含有リスクを、P1×(100-P2)/100(%)、なる数式で算出することとする。例えば、図20の化学物質含有傾向情報221より、部品情報の評価対象項目番号「2」(部品種類ID)の値が「P-10」の部品はP1=57%であり、図33より、部品分類No.が「1」の部品(部品種類ID「P-10」、製造会社ID「100-A」)はP2=67%であることから、当該化学物質の含有リスクは約14%と算出される。同様に他の部品分類No.について含有リスクを算出すると、図34に示す値となる。
 ここで図29に示すフローチャートの説明に戻る。含有部品推定部325は、ステップS100で取得した調査対象部品の部品IDで部品情報211を検索し、ステップS110で取得した評価対象項目の値を取得する。また含有部品推定部325は、前記取得した値で上記部品分類別の調査対象化学物質の含有リスクを検索して、化学物質含有部品推定結果情報222に格納する。他方、表示制御部326は、化学物質含有傾向情報221、および化学部質含有部品推定結果情報222の情報を入出力部100に出力する(S190)。
 例えばステップS100で取得した部品「A11」で図2に示す部品情報211を検索すると、評価対象項目である部品種類ID「P-10」、製造会社ID「100-A」の値を取得できる。また、当該値で図34に示す部品分類別の調査対象化学物質の含有リスクを検索すると、含有リスク「14%」を取得できる。これらの情報に、化学物質含有傾向情報221における含有傾向ID「100」を付与して、図35の1レコード目に示す化学物質含有部品推定結果情報222を作成することとなる。そして表示制御部326は、図20に示す化学物質含有傾向情報221、図35に示す化学物質含有部品推定結果情報222から、例えば図36に示すような画面を表示する。図36の化学物質含有部品推定結果欄には、ステップS180で算出した部品分類毎の調査対象化学物質の含有リスクを表示させている。
 本実施形態では、同一種類の部品や材料でも、製造会社などによって添加する化学物質が異なる場合において、精度の高い部品の絞り込みを可能にすると共に、当該化学物質を含有するリスクを推定し、リスクの高い順に部品を並べて表示することができる。そのためユーザとしては、規制対象化学物質を含有する可能性の高い部品から順に化学物質情報を調査、対応することが可能となり、調査対象部品が多い場合に効率良く規制へ対応することができる。
 また、本実施例ではステップS110で取得する評価対象項目情報215のうち、含有傾向判定フラグが「1」または「0」の項目が、図24に示すようにそれぞれ1項目である場合について示したが、部品情報以外の項目を使用しても良い。さらに複数の項目を組み合わせて部品属性を生成しても良い。これにより、特定の部品や材料など様々な要因で規制対象化学物質を含有する場合でも、精度良く当該化学物質を含有する部品を推定することができる。
 以上、本発明を実施するための最良の形態などについて具体的に説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。
 こうした本実施形態によれば、部品に含有する特定化学物質の制限や情報伝達等を義務付けるREACH規制等において、規制対象化学物質が新たに追加された場合でも、既存の化学物質情報を利用して、規制対象化学物質を含有する可能性の高い部品を効率良く推定することができる。そのため、規制対象化学物質の含有可能性の高い物質から優先的に、部品の化学物質情報に関する調査、対応を行うことが可能となる。よって、上記のような規制等への対応工数を低減することができる。
 したがって、特定化学物質に関する規制に、新たな規制対象化学物質の追加がなされた状況に対応して、部品に含有される化学物質を効率良く推定することが可能となる。
 本明細書の記載により、少なくとも次のことが明らかにされる。すなわち、前記化学物質含有推定システムにおいて、前記演算部は、前記第3処理において、前記評価対象項目情報が示す部品属性として、部品種類、部品の製造会社、部品を構成する部位、部品に使用される材料のうち少なくとも一つを使用して、調査対象部品と同一の部品属性を持つ部品を前記部品情報から抽出し、当該抽出した部品が含有する化学物質情報を前記化学物質情報から抽出するとしてもよい。
 また、前記化学物質含有推定システムにおいて、前記演算部は更に、前記第4処理において調査対象化学物質を含有する傾向のある部品属性を特定する際に、部品属性別の部品数、および当該部品属性を持つ部品のうち調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含有する部品数をカウントして、部品属性別に前記部品数の間の比率を算出する第7処理を実行し、前記第6処理において、前記部品属性別の比率の情報を入出力部に表示するとしてもよい。
 また、前記化学物質含有推定システムにおいて、前記記憶部は、評価対象項目情報として、調査対象化学物質を含有する傾向のある部品属性を抽出する際に使用する第一の評価対象項目情報と、調査対象化学物質を含有する可能性の高い部品を推定する際に使用する第二の評価対象項目情報の2つを有し、前記演算部は更に、前記第3処理において、前記第一の評価対象項目情報が示す部品属性に関して、調査対象部品と同一の部品属性を持つ部品とこの部品が含有する化学物質情報の抽出を実行しし、前記第4処理において、前記第3処理で抽出した含有化学物質情報から、前記第2処理で抽出した化学物質を含有する部品を抽出し、当該部品における部品属性を調査対象化学物質を含有する傾向のある部品属性として特定し、調査対象部品における前記第一、第二の評価対象項目の値を前記部品情報から抽出して部品分類の情報とし、当該部品分類を持つ部品ごとに調査対象化学物質と同一用途を持つ化学物質の含有有無を判定する第8処理を実行し、前記第5処理において、調査対象化学物質を含有する傾向のある部品のうち、調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含有する部品が存在しない部品分類を抽出し、当該部品分類を持つ部品を調査対象化学物質を含有する可能性が高い部品として特定し、前記第6処理において、前記第5処理で推定した部品の情報を表示装置に表示するとしてもよい。
 また、前記化学物質含有推定システムにおいて、前記演算部は更に、前記第4処理において調査対象化学物質を含有する傾向のある部品属性を特定する際に、部品属性別の部品数、および当該部品属性を持つ部品のうち調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含有する部品数をカウントして、部品属性別にこれらの部品数の比率P1を算出し、調査対象化学物質を含有する可能性の高い部品を特定する際に、部品分類別の部品数、および当該部品分類を持つ部品のうち調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含有する部品数をカウントして、部品分類別にこれらの部品数の比率P2を算出し、前記P1および前記P2の値を用いて部品分類別に調査対象化学物質を含有するリスクを算出する第9処理を実行し、前記第6処理において、前記算出したリスクの情報を入出力部に表示するとしてもよい。
10  化学物質含有推定システム
100 入出力部
200 記憶部
210 入力情報
211 部品情報
212 材料情報
213 化学物質情報
214 用途情報
215 評価対象項目情報
220 出力情報
221 化学物質含有傾向情報
222 化学物質含有部品推定結果情報
300 演算部
310 メモリ部
320 演算処理部
321 データ取得部(第1処理に対応した機能)
322 同一用途化学物質抽出部(第2処理に対応した機能)
323 同一属性部品抽出部(第3処理に対応した機能)
324 含有傾向判定部(第4処理に対応した機能)
325 含有部品推定部(第5処理に対応した機能)
326 表示制御部(第6処理に対応した機能)
327 第1リスク算定部(第7処理に対応した機能)
328 部品分類部(第8処理に対応した機能)
329 第2リスク算定部(第9処理に対応した機能)

Claims (7)

  1.  部品に関して、調査対象の化学物質の含有推定を行うコンピュータシステムであって、
     データの取得と表示を行う入出力部と、
     各部品の属性情報のリストである部品情報と、各部品が含有する化学物質のリストである化学物質情報と、各化学物質の使用目的のリストである用途情報と、部品の属性情報のうち処理対象となる部品属性の項目を特定する評価対象項目情報と、を記憶する記憶部と、
     調査対象とする部品と化学物質のユーザ指定を入出力部で受け付ける第1処理と、
     前記用途情報において、前記調査対象化学物質と同一用途を持つ化学物質を抽出する第2処理と、
     前記評価対象項目情報が示す部品属性に関して、調査対象部品と同一の部品属性を持つ部品を前記部品情報から抽出し、当該抽出した部品が含有する化学物質情報を前記化学物質情報から抽出する第3処理と、
     前記第3処理で抽出した化学物質情報から、前記第2処理で抽出した化学物質を含有する部品を抽出し、当該部品の部品属性を、調査対象化学物質の含有傾向がある部品属性として特定する第4処理と、
     調査対象部品のうち、前記第4処理で特定した部品属性を持つ部品を、調査対象化学物質の含有可能性が高い部品として特定する第5処理と、
     前記第5処理で特定した部品の情報を、入出力部に表示する第6処理とを実行する演算部と、
     を有する化学物質含有推定システム。
  2.  請求項1に記載の化学物質含有推定システムであって、
     前記演算部は、
     前記第3処理において、前記評価対象項目情報が示す部品属性として、部品種類、部品の製造会社、部品を構成する部位、部品に使用される材料のうち少なくとも一つを使用して、調査対象部品と同一の部品属性を持つ部品を前記部品情報から抽出し、当該抽出した部品が含有する化学物質情報を前記化学物質情報から抽出する化学物質含有推定システム。
  3.  請求項1に記載の化学物質含有推定システムであって、
     前記演算部は更に、
     前記第4処理において調査対象化学物質を含有する傾向のある部品属性を特定する際に、部品属性別の部品数、および当該部品属性を持つ部品のうち調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含有する部品数をカウントして、部品属性別に前記部品数の間の比率を算出する第7処理を実行し、
     前記第6処理において、前記部品属性別の比率の情報を入出力部に表示する化学物質含有推定システム。
  4.  請求項1に記載の化学物質含有推定システムであって、
     前記記憶部は、
     評価対象項目情報として、調査対象化学物質を含有する傾向のある部品属性を抽出する際に使用する第一の評価対象項目情報と、調査対象化学物質を含有する可能性の高い部品を推定する際に使用する第二の評価対象項目情報の2つを有し、
     前記演算部は更に、
     前記第3処理において、前記第一の評価対象項目情報が示す部品属性に関して、調査対象部品と同一の部品属性を持つ部品とこの部品が含有する化学物質情報の抽出を実行しし、
     前記第4処理において、前記第3処理で抽出した含有化学物質情報から、前記第2処理で抽出した化学物質を含有する部品を抽出し、当該部品における部品属性を調査対象化学物質を含有する傾向のある部品属性として特定し、
     調査対象部品における前記第一、第二の評価対象項目の値を前記部品情報から抽出して部品分類の情報とし、当該部品分類を持つ部品ごとに調査対象化学物質と同一用途を持つ化学物質の含有有無を判定する第8処理を実行し、
     前記第5処理において、調査対象化学物質を含有する傾向のある部品のうち、調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含有する部品が存在しない部品分類を抽出し、当該部品分類を持つ部品を調査対象化学物質を含有する可能性が高い部品として特定し、
     前記第6処理において、前記第5処理で推定した部品の情報を表示装置に表示する化学物質含有推定システム。
  5.  請求項4に記載の化学物質含有推定システムであって、
     前記演算部は更に、
     前記第4処理において調査対象化学物質を含有する傾向のある部品属性を特定する際に、部品属性別の部品数、および当該部品属性を持つ部品のうち調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含有する部品数をカウントして、部品属性別にこれらの部品数の比率P1を算出し、調査対象化学物質を含有する可能性の高い部品を特定する際に、部品分類別の部品数、および当該部品分類を持つ部品のうち調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含有する部品数をカウントして、部品分類別にこれらの部品数の比率P2を算出し、前記P1および前記P2の値を用いて部品分類別に調査対象化学物質を含有するリスクを算出する第9処理を実行し、
     前記第6処理において、前記算出したリスクの情報を入出力部に表示する化学物質含有推定システム。
  6.  演算部および入出力部と、各部品の属性情報のリストである部品情報と、各部品が含有する化学物質のリストである化学物質情報と、各化学物質の使用目的のリストである用途情報と、部品の属性情報のうち処理対象となる部品属性の項目を特定する評価対象項目情報と、を記憶する記憶部とを備えて、部品に関して、調査対象の化学物質の含有推定を行うコンピュータシステムが、
     調査対象とする部品と化学物質のユーザ指定を入出力部で受け付ける第1処理と、
     前記用途情報において、前記調査対象化学物質と同一用途を持つ化学物質を抽出する第2処理と、 
     前記評価対象項目情報が示す部品属性に関して、調査対象部品と同一の部品属性を持つ部品を前記部品情報から抽出し、当該抽出した部品が含有する化学物質情報を前記化学物質情報から抽出する第3処理と、
     前記第3処理で抽出した化学物質情報から、前記第2処理で抽出した化学物質を含有する部品を抽出し、当該部品の部品属性を、調査対象化学物質の含有傾向がある部品属性として特定する第4処理と、
     調査対象部品のうち、前記第4処理で特定した部品属性を持つ部品を、調査対象化学物質の含有可能性が高い部品として特定する第5処理と、
     前記第5処理で特定した部品の情報を、入出力部に表示する第6処理と、
     を実行する化学物質含有推定方法。
  7.  演算部および入出力部と、各部品の属性情報のリストである部品情報と、各部品が含有する化学物質のリストである化学物質情報と、各化学物質の使用目的のリストである用途情報と、部品の属性情報のうち処理対象となる部品属性の項目を特定する評価対象項目情報と、を記憶する記憶部とを備えて、部品に関して、調査対象の化学物質の含有推定を行うコンピュータシステムに、
     調査対象とする部品と化学物質のユーザ指定を入出力部で受け付ける第1処理と、
     前記用途情報において、前記調査対象化学物質と同一用途を持つ化学物質を抽出する第2処理と、 
     前記評価対象項目情報が示す部品属性に関して、調査対象部品と同一の部品属性を持つ部品を前記部品情報から抽出し、当該抽出した部品が含有する化学物質情報を前記化学物質情報から抽出する第3処理と、
     前記第3処理で抽出した化学物質情報から、前記第2処理で抽出した化学物質を含有する部品を抽出し、当該部品の部品属性を、調査対象化学物質の含有傾向がある部品属性として特定する第4処理と、
     調査対象部品のうち、前記第4処理で特定した部品属性を持つ部品を、調査対象化学物質の含有可能性が高い部品として特定する第5処理と、
     前記第5処理で特定した部品の情報を、入出力部に表示する第6処理と、
     を実行させる化学物質含有推定プログラム。
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