(57)【要約】【課題】入力を受けた出力データの目標値から目標値に近似する入力データの最適解を、予測モデルを用いて算出する際、信頼性のある最適解を効率よく算出する。【解決手段】データ処理装置は、最適解を求めるために設定する試行入力値から予測モデルを用いて出力値を予測するとき、試行入力値として入力する第１入力データと第２入力データの入力値の範囲を定めた複数の単位セグメントにより構成される計算可能領域を、予測モデルを形成するときに用いた既存データセットの第１入力データと第２入力データの値のセットに基づいて設定する。計算可能領域を構成する単位セグメントは、既存データセットの第１入力データと第２入力データの値を含むデータセットセグメントと、２つのデータセットセグメントに挟まれた第１中間セグメントと、第１中間セグメントと、データセグメントあるいは第１中間セグメントに挟まれた第２中間セグメントのいずれかに属する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の入力データの入力値から予め定めた出力データに関する出力値を予測する予測モデルを用いて、入力を受けた前記出力データの目標値から前記目標値に近似する前記入力データの最適解を算出する、コンピュータからなるデータ処理装置であって、
前記入力データは、少なくとも第１入力データ及び第２入力データを含み、
前記予測モデルは、前記複数の入力データの値と、該値に応じて定まった１つの出力データの値とから構成される既存データセットを複数組用いて、前記入力データの入力値から前記出力データに関する出力値を予測することを可能にしたモデルであり、
前記入力データの前記第１入力データ及び前記第２入力データそれぞれの値の取り得る範囲が複数の単位セグメントで構成された計算可能領域を、前記既存データセットに基づいて設定する計算可能領域設定部と、
前記計算可能領域の範囲内で設定された前記第１入力データの試行入力値と前記第２入力データの試行入力値の組を含む複数の入力データの試行入力値を複数組用いて、前記入力データの入力値から前記予測モデルにより前記出力データの複数の試行出力値を予測する出力データ予測部と、
前記出力データ予測部で用いた前記複数の入力データの前記試行入力値と、前記出力データ予測部で予測された前記出力データの前記試行出力値と、に基づいて、前記出力データの出力値を、入力を受けた前記出力データの目標値に最も近づける前記複数の入力データの最適解を前記計算可能領域の範囲内算出する最適解算出部と、を備え、
前記計算可能領域設定部が設定する前記計算可能領域の前記単位セグメントは、
前記複数組の既存データセットそれぞれの前記第１入力データの値及び前記第２入力データの値が存在する複数のデータセットセグメントと、
前記複数のデータセットセグメントのうちの対をなしたセグメントであって、前記第１入力データ及び前記第２入力データのうちの一方の入力データＡの入力値の範囲が、前記入力データＡの範囲を定める境界を除く少なくとも一部で互いに重さなり、他方の入力データＢの範囲が互いに重さならない重複データセットセグメント対に対して、該重複データセットセグメント対それぞれの前記入力データＢの値の範囲の間に位置し、かつ、前記重複データセットセグメント対の少なくともいずれか１つの前記入力データＡの値の範囲に位置する第１中間セグメントと、
前記第１中間セグメントの１つと、前記第１中間セグメント及び前記データセットセグメントの一方の１つと、で対をなすセグメントであって、前記第１入力データ及び前記第２入力データのうちの一方の入力データＣの値の範囲が、前記入力データＣの範囲を定める境界を除く少なくとも一部で互いに重さなり、他方の入力データＤの値の範囲が互いに重さならない準重複データセットセグメント対に対して、該準重複データセットセグメント対それぞれの前記入力データＤの値の範囲の間に位置し、かつ、前記準重複データセットセグメント対の少なくともいずれか１つの前記入力データＣの範囲に位置する第２中間セグメントと、のいずれかに属する、ことを特徴とするデータ処理装置。
【請求項２】
前記計算可能領域は、前記既存データセットにおける前記第１入力データの値の最大値及び最小値と、前記既存データセットにおける前記第２入力データの値の最大値及び最小値との組み合わせによって定まる値の４つの組みが位置する４つの単位セグメントのうち、少なくとも１つの単位セグメントを含まない、請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項３】
前記単位セグメントは、前記既存データセットの前記第１入力データの値の範囲と、前記既存データセットの前記第２入力データの値の範囲のそれぞれを、一定の幅で分割したセグメントである、請求項１又は２に記載のデータ処理装置。
【請求項４】
前記重複データセットセグメント対の前記入力データＡの入力値の範囲は、互いに一致し、
前記第１中間セグメントの前記入力データＡの入力値の範囲は、前記重複データセットセグメント対両方の前記入力データＡの入力値の範囲に一致し、
前記準重複データセットセグメント対の前記入力データＣの入力値の範囲は、互いに一致し、
前記第２中間セグメントの前記入力データＣの入力値の範囲は、前記準重複データセットセグメント対両方の前記入力データＣの入力値の範囲に一致する、請求項１〜３のいずれか１項に記載のデータ処理装置。
【請求項５】
前記計算可能領域設定部は、
前記重複データセットセグメント対に基づいて前記第１中間セグメント及び前記第２中間セグメントを求める際、前記第１入力データを前記入力データＡ及び前記入力データＢのうちの一方として前記第１中間セグメント及び前記第２中間セグメントを求めたのち、前記第１入力データを前記入力データＡ及び前記入力データＢのうちの他方として前記第１中間セグメント及び前記第２中間セグメントを求める処理を繰り返し、前記処理によって得られた前記第１中間セグメント及び前記第２中間セグメントの総数が、前記処理の繰り返しによって増加しなくなるまで、前記処理を繰り返すように構成された繰り返し設定部を有する、請求項１〜４のいずれか１項に記載のデータ処理装置。
【請求項６】
前記処理の繰り返し回数が予め定めた回数を超える場合、前記計算可能領域設定部は、前記繰り返し回数が前記予め定めた回数以下になるように、前記単位セグメントの幅を調整する処理を繰り返すように構成される、請求項５に記載のデータ処理装置。
【請求項７】
前記計算可能領域設定部は、前記計算可能領域が互いに分離した領域の数が予め定めた数を超える場合、前記計算可能領域が互いに分離した領域の数が前記予め定めた数以下になるように、前記単位セグメントの幅を調整することを繰り返すように構成される、請求項５または６に記載のデータ処理装置。
【請求項８】
前記計算可能領域設定部は、設定した前記計算可能領域内の前記単位セグメンの前記第１入力データ及び前記第２入力データの範囲のいずれか一方が重なる隣接する単位セグメントの数が予め定めた数より少ない単位セグメントを、設定した前記単位セグメントから除去するように構成される、請求項１〜７のいずれか１項に記載のデータ処理装置。
【請求項９】
前記入力データは、ゴム材料の配合量を含み、
前記出力データは、ゴム材の前記ゴム材料の物性値を含む、請求項１〜８のいずれか１項に記載のデータ処理装置。
【請求項１０】
前記入力データは、タイヤの回転軸を含む平面で切断したタイヤ断面におけるタイヤ断面形状を定める形状パラメータ、及び前記タイヤの構成部材の配置位置を定める位置情報、及び前記構成部材の大きさあるいは構造を定める寸法の少なくともいずれか２つを含み、
前記出力データは、タイヤ特性である、請求項１〜８のいずれか１項に記載のデータ処理装置。
【請求項１１】
前記データ処理装置は、前記予測モデルにより算出された前記出力データの値と、前記出力データの値に対応する前記入力データの値との因果関係を可視化するグラフを作成するように構成され、
前記データ処理装置は、作成した前記グラフを画面表示するディスプレイと接続される、請求項１〜１０のいずれか１項に記載のデータ処理装置。
【請求項１２】
コンピュータが、複数の入力データの入力値から予め定めた出力データに関する出力値を予測する予測モデルを用いて、入力を受けた前記出力データの目標値から前記目標値に近似する前記入力データの最適解を算出するデータ処理方法であって、
少なくとも第１入力データ及び第２入力データを含む複数の入力データの値と、該値に応じて定まった１つの出力データの値とから構成される既存データセットを複数組用いて、前記入力データの入力値から前記出力データに関する出力値を予測することを可能にした予測モデルを形成するステップと、
前記第１入力データ及び前記第２入力データそれぞれの入力値の取り得る範囲が複数の単位セグメントで構成された計算可能領域を、前記既存データセットに基づいて設定するステップと、
前記計算可能領域の範囲内で設定された前記第１入力データの試行入力値と前記第２入力データの試行入力値を含む複数の入力データの試行入力値を複数組用いて、前記予測モデルにより前記出力データの複数の試行出力値を予測するステップと、
前記複数の入力データの前記試行入力値と、予測された前記出力データの前記試行出力値と、に基づいて、前記出力データの出力値を、入力を受けた前記出力データの目標値に最も近づける前記複数の入力データの最適解を前記計算可能領域の範囲内で算出するステップと、を備え、
前記計算可能領域を設定するステップは、
前記複数組の既存データセットそれぞれの前記第１入力データの値及び前記第２入力データの値が存在する複数のデータセットセグメントを、前記計算可能領域内の単位セグメントとして設定するステップと、
前記複数のデータセットセグメントのうちの対をなしたセグメントであって、前記第１入力データ及び前記第２入力データのうちの一方の入力データＡの値の範囲が、前記入力データＡの範囲を定める境界を除く少なくとも一部で互いに重さなり、他方の入力データＢの範囲が互いに重さならない重複データセットセグメント対に対して、該重複データセットセグメント対それぞれの前記入力データＢの値の範囲の間に位置し、かつ、前記重複データセットセグメント対の少なくともいずれか１つの前記入力データＡの値の範囲に位置する第１中間セグメントを、前記計算可能領域内の単位セグメントとして設定するステップと、
前記第１中間セグメントの１つと、前記第１中間セグメント及び前記データセットセグメントのいずれか一方の１つと、で対をなすセグメントであって、前記第１入力データ及び前記第２入力データのうちの一方の入力データＣの値の範囲が、前記入力データＣの範囲を定める境界を除く少なくとも一部で互いに重さなり、他方の入力データＤの値の範囲が互いに重さならない準重複データセットセグメント対に対して、該準重複データセットセグメント対それぞれの前記入力データＤの値の範囲の間に位置し、かつ、前記準重複データセットセグメント対の少なくともいずれか１つの前記入力データＣの範囲に位置する第２中間セグメントを、前記計算可能領域内の単位セグメントとして設定するステップと、を備える、ことを特徴とするデータ処理方法。
【請求項１３】
前記計算可能領域は、前記既存データセットにおける前記第１入力データの値の最大値及び最小値と、前記既存データセットにおける前記第２入力データの値の最大値及び最小値との組み合わせによって定まる値の４つの組みのうち、少なくとも１つの組みを含まない、請求項１２に記載のデータ処理方法。
【請求項１４】
前記単位セグメントは、前記既存データセットの前記第１入力データの値の範囲と、前記既存データセットの前記第２入力データの値の範囲のそれぞれを、一定の幅で分割したセグメントである、請求項１２又は１３に記載のデータ処理方法。
【請求項１５】
前記重複データセットセグメント対の前記入力データＡの値の範囲は、互いに一致し、
前記第１中間セグメントの前記入力データＡの値の範囲は、前記重複データセットセグメント対両方の前記入力データＡの値の範囲に一致し、
前記準重複データセットセグメント対の前記入力データＣの値の範囲は、互いに一致し、
前記第２中間セグメントの前記入力データＣの値の範囲は、前記準重複データセットセグメント対両方の前記入力データＣの値の範囲に一致する、請求項１２〜１４のいずれか１項に記載のデータ処理方法。
【請求項１６】
前記計算可能領域を設定するステップは、
前記重複データセットセグメント対に基づいて前記第１中間セグメント及び前記第２中間セグメントを設定する際、前記第１入力データを前記入力データＡ及び前記入力データＢのうちの一方として前記第１中間セグメント及び前記第２中間セグメントを設定したのち、前記第１入力データを前記入力データＡ及び前記入力データＢのうちの他方として前記第１中間セグメント及び前記第２中間セグメントを設定する処理を繰り返し、前記処理によって設定された前記第１中間セグメント及び前記第２中間セグメントの総数が、前記処理の繰り返しによって増加しなくなるまで、前記処理を繰り返すステップを含む、請求項１２〜１５のいずれか１項に記載のデータ処理方法。
【請求項１７】
前記計算可能領域を設定するステップは、
前記処理の繰り返し回数が予め定めた回数を超える場合、前記繰り返し回数が前記予め定めた回数以下になるように、前記単位セグメントの幅を調整するステップを含む、請求項１６に記載のデータ処理方法。
【請求項１８】
前記計算可能領域を設定するステップは、設定した前記単位セグメンの前記第１入力データ及び前記第２入力データの範囲のいずれか一方が重なる隣接する単位セグメントの数が予め定めた数より少ない単位セグメントを、設定した前記単位セグメントから除去するステップを含む、請求項１２〜１７のいずれか１項に記載のデータ処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力を受けた出力データの目標値から目標値に近似する入力データの最適解を算出するデータ処理装置及びデータ処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、コンピュータに機械学習をさせて、入力されたデータから種々の特徴量の予測を行う技術が活発に提案されている。複数のゴム材料、充填材、及びオイル等を原材料として配合して作製される加硫ゴム組成物についても、その物性データを予測することを、上記技術に適用することが考えられる。
従来より、複数のゴム材料、充填材、及びオイル等を試行錯誤により配合して加硫ゴム組成物を試作して物性データを計測することが行われている。このため、加硫ゴム組成物の配合情報と物性データとを紐付けたデータが多数蓄積されている。この蓄積データを活用して、コンピュータに機械学習させて、物性データを予測することができる。
一方、物性データに関して入力した目標値に対して、この目標値を実現することができる加硫ゴム組成物の最適な配合情報を算出することも望まれる。
【０００３】
例えば、複数のポリマー及び複数の配合剤を含む材料を加硫して製造されるゴム状弾性体について、入力した物性値を目標値とし、この目標値と、予め定めた近似応答関数とに基づいて、材料の分子に関する情報、前記材料の配合割合、前記ゴム状弾性体の加硫条件の少なくとも一つを求める、ゴム状弾性体の性能の予測方法が知られている（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１８−１４７４６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
この予測方法では、入力した物性値を目標値とし、この目標値を実現する材料の分子に関する情報、材料の配合割合、ゴム状弾性体の加硫条件の少なくとも一つを最適解として求めることが可能であるが、上記近似応答関数は、材料の分子に関する情報、材料の配合割合、及びゴム状弾性体の加硫条件を含んだ入力データの値と、この材料の分子に関する情報、材料の配合割合、及びゴム状弾性体の加硫条件に基づいて製造されたゴム状弾性体の物性値である出力データの値と、をセットとした既存データセットを複数組用いて予め形成された予測モデルであるので、入力データが密な領域、入力データが存在しないあるいは疎な領域もある。このため、入力データの取り得る範囲、例えば最大値と最小値を定めて、目標値に対して近似応答関数を用いて最適解を求める入力データの範囲を制限しても、最適解は、入力データが密な領域であるため予測精度が高い領域に位置する場合もあるが、入力データが存在しないあるいは疎な領域であるため予測精度が低い領域に位置する場合もある。この場合、最適解に基づいてゴム状弾性体を実際に製造しても、ゴム状弾性体の物性値は目標値に近似せず、最適解の信頼性が低い場合がある。
【０００６】
そこで、本発明は、入力を受けた出力データの目標値から目標値に近似する入力データの最適解を算出する際、出力データの目標値を実現することができる信頼性のある最適解を効率よく算出するデータ処理装置及びデータ処理方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様は、複数の入力データの入力値から予め定めた出力データに関する出力値を予測する予測モデルを用いて、入力を受けた前記出力データの目標値から前記目標値に近似する前記入力データの最適解を算出する、コンピュータからなるデータ処理装置である。
前記入力データは、少なくとも第１入力データ及び第２入力データを含み、
前記予測モデルは、前記複数の入力データの値と、該値に応じて定まった１つの出力データの値とから構成される既存データセットを複数組用いて、前記入力データの入力値から前記出力データに関する出力値を予測することを可能にしたモデルである。
前記データ処理装置は、
前記入力データの前記第１入力データ及び前記第２入力データそれぞれの値の取り得る範囲が複数の単位セグメントで構成された計算可能領域を、前記既存データセットに基づいて設定する計算可能領域設定部と、
前記計算可能領域の範囲内で設定された前記第１入力データの試行入力値と前記第２入力データの試行入力値の組を含む複数の入力データの試行入力値を複数組用いて、前記入力データの入力値から前記予測モデルにより前記出力データの複数の試行出力値を予測する出力データ予測部と、
前記出力データ予測部で用いた前記複数の入力データの前記試行入力値と、前記出力データ予測部で予測された前記出力データの前記試行出力値と、に基づいて、前記出力データの出力値を、入力を受けた前記出力データの目標値に最も近づける前記複数の入力データの最適解を前記計算可能領域の範囲内算出する最適解算出部と、を備える。
前記計算可能領域設定部が設定する前記計算可能領域の前記単位セグメントは、
前記複数組の既存データセットそれぞれの前記第１入力データの値及び前記第２入力データの値が存在する複数のデータセットセグメントと、
前記複数のデータセットセグメントのうちの対をなしたセグメントであって、前記第１入力データ及び前記第２入力データのうちの一方の入力データＡの入力値の範囲が、前記入力データＡの範囲を定める境界を除く少なくとも一部で互いに重さなり、他方の入力データＢの範囲が互いに重さならない重複データセットセグメント対に対して、該重複データセットセグメント対それぞれの前記入力データＢの値の範囲の間に位置し、かつ、前記重複データセットセグメント対の少なくともいずれか１つの前記入力データＡの値の範囲に位置する第１中間セグメントと、
前記第１中間セグメントの１つと、前記第１中間セグメント及び前記データセットセグメントの一方の１つと、で対をなすセグメントであって、前記第１入力データ及び前記第２入力データのうちの一方の入力データＣの値の範囲が、前記入力データＣの範囲を定める境界を除く少なくとも一部で互いに重さなり、他方の入力データＤの値の範囲が互いに重さならない準重複データセットセグメント対に対して、該準重複データセットセグメント対それぞれの前記入力データＤの値の範囲の間に位置し、かつ、前記準重複データセットセグメント対の少なくともいずれか１つの前記入力データＣの範囲に位置する第２中間セグメントと、のいずれかに属する。
【０００８】
前記データ処理装置において、前記計算可能領域は、前記既存データセットにおける前記第１入力データの値の最大値及び最小値と、前記既存データセットにおける前記第２入力データの値の最大値及び最小値との組み合わせによって定まる値の４つの組みが位置する４つの単位セグメントのうち、少なくとも１つの単位セグメントを含まない、ことが好ましい。
【０００９】
前記データ処理装置において、前記単位セグメントは、前記既存データセットの前記第１入力データの値の範囲と、前記既存データセットの前記第２入力データの値の範囲のそれぞれを、一定の幅で分割したセグメントである、ことが好ましい。
【００１０】
前記データ処理装置において、
前記重複データセットセグメント対の前記入力データＡの入力値の範囲は、互いに一致し、
前記第１中間セグメントの前記入力データＡの入力値の範囲は、前記重複データセットセグメント対両方の前記入力データＡの入力値の範囲に一致し、
前記準重複データセットセグメント対の前記入力データＣの入力値の範囲は、互いに一致し、
前記第２中間セグメントの前記入力データＣの入力値の範囲は、前記準重複データセットセグメント対両方の前記入力データＣの入力値の範囲に一致する、ことが好ましい。
【００１１】
前記計算可能領域設定部は、前記重複データセットセグメント対に基づいて前記第１中間セグメント及び前記第２中間セグメントを求める際、前記第１入力データを前記入力データＡ及び前記入力データＢのうちの一方として前記第１中間セグメント及び前記第２中間セグメントを求めたのち、前記第１入力データを前記入力データＡ及び前記入力データＢのうちの他方として前記第１中間セグメント及び前記第２中間セグメントを求める処理を繰り返し、前記処理によって得られた前記第１中間セグメント及び前記第２中間セグメントの総数が、前記処理の繰り返しによって増加しなくなるまで、前記処理を繰り返すように構成された繰り返し設定部を有する、ことが好ましい。
【００１２】
前記処理の繰り返し回数が予め定めた回数を超える場合、前記計算可能領域設定部は、前記繰り返し回数が前記予め定めた回数以下になるように、前記単位セグメントの幅を調整する処理を繰り返すように構成される、ことが好ましい。
【００１３】
前記計算可能領域設定部は、前記計算可能領域が互いに分離した領域の数が予め定めた数を超える場合、前記計算可能領域が互いに分離した領域の数が前記予め定めた数以下になるように、前記単位セグメントの幅を調整することを繰り返すように構成される、ことが好ましい。
【００１４】
前記計算可能領域設定部は、設定した前記計算可能領域内の前記単位セグメンの前記第１入力データ及び前記第２入力データの範囲のいずれか一方が重なる隣接する単位セグメントの数が予め定めた数より少ない単位セグメントを、設定した前記単位セグメントから除去するように構成される、ことが好ましい。
【００１５】
前記入力データは、ゴム材料の配合量を含み、
前記出力データは、ゴム材の前記ゴム材料の物性値を含む、ことが好ましい。
【００１６】
前記入力データは、タイヤの回転軸を含む平面で切断したタイヤ断面におけるタイヤ断面形状を定める形状パラメータ、及び前記タイヤの構成部材の配置位置を定める位置情報、及び前記構成部材の大きさあるいは構造を定める寸法の少なくともいずれか２つを含み、
前記出力データは、タイヤ特性である、ことが好ましい。
【００１７】
前記データ処理装置は、前記予測モデルにより算出された前記出力データの値と、前記出力データの値に対応する前記入力データの値との因果関係を可視化するグラフを作成するように構成され、
前記データ処理装置は、作成した前記グラフを画面表示するディスプレイと接続される、ことが好ましい。
【００１８】
本発明の他の一態様は、コンピュータが、複数の入力データの入力値から予め定めた出力データに関する出力値を予測する予測モデルを用いて、入力を受けた前記出力データの目標値から前記目標値に近似する前記入力データの最適解を算出するデータ処理方法である。当該データ処理方法は、
少なくとも第１入力データ及び第２入力データを含む複数の入力データの値と、該値に応じて定まった１つの出力データ力値とから構成される既存データセットを複数組用いて、前記入力データの入力値から前記出力データに関する出力値を予測することを可能にした予測モデルを形成するステップと、
前記第１入力データ及び前記第２入力データそれぞれの入力値の取り得る範囲が複数の単位セグメントで構成された計算可能領域を、前記既存データセットに基づいて設定するステップと、
前記計算可能領域の範囲内で設定された前記第１入力データの試行入力値と前記第２入力データの試行入力値を含む複数の入力データの試行入力値を複数組用いて、前記予測モデルにより前記出力データの複数の試行出力値を予測するステップと、
前記複数の入力データの前記試行入力値と、予測された前記出力データの前記試行出力値と、に基づいて、前記出力データの出力値を、入力を受けた前記出力データの目標値に最も近づける前記複数の入力データの最適解を前記計算可能領域の範囲内で算出するステップと、を備える。
前記計算可能領域を設定するステップは、
前記複数組の既存データセットそれぞれの前記第１入力データの値及び前記第２入力データの値が存在する複数のデータセットセグメントを、前記計算可能領域内の単位セグメントとして設定するステップと、
前記複数のデータセットセグメントのうちの対をなしたセグメントであって、前記第１入力データ及び前記第２入力データのうちの一方の入力データＡの値の範囲が、前記入力データＡの範囲を定める境界を除く少なくとも一部で互いに重さなり、他方の入力データＢの範囲が互いに重さならない重複データセットセグメント対に対して、該重複データセットセグメント対それぞれの前記入力データＢの値の範囲の間に位置し、かつ、前記重複データセットセグメント対の少なくともいずれか１つの前記入力データＡの値の範囲に位置する第１中間セグメントを、前記計算可能領域内の単位セグメントとして設定するステップと、
前記第１中間セグメントの１つと、前記第１中間セグメント及び前記データセットセグメントのいずれか一方の１つと、で対をなすセグメントであって、前記第１入力データ及び前記第２入力データのうちの一方の入力データＣの値の範囲が、前記入力データＣの範囲を定める境界を除く少なくとも一部で互いに重さなり、他方の入力データＤの値の範囲が互いに重さならない準重複データセットセグメント対に対して、該準重複データセットセグメント対それぞれの前記入力データＤの値の範囲の間に位置し、かつ、前記準重複データセットセグメント対の少なくともいずれか１つの前記入力データＣの範囲に位置する第２中間セグメントを、前記計算可能領域内の単位セグメントとして設定するステップと、を備える。
【００１９】
前記データ処理方法において、前記計算可能領域は、前記既存データセットにおける前記第１入力データの値の最大値及び最小値と、前記既存データセットにおける前記第２入力データの値の最大値及び最小値との組み合わせによって定まる値の４つの組みのうち、少なくとも１つの組みを含まない、ことが好ましい。
【００２０】
前記データ処理方法において、前記単位セグメントは、前記既存データセットの前記第１入力データの値の範囲と、前記既存データセットの前記第２入力データの値の範囲のそれぞれを、一定の幅で分割したセグメントである、ことが好ましい。
【００２１】
前記データ処理方法において、
前記重複データセットセグメント対の前記入力データＡの値の範囲は、互いに一致し、
前記第１中間セグメントの前記入力データＡの値の範囲は、前記重複データセットセグメント対両方の前記入力データＡの値の範囲に一致し、
前記準重複データセットセグメント対の前記入力データＣの値の範囲は、互いに一致し、
前記第２中間セグメントの前記入力データＣの値の範囲は、前記準重複データセットセグメント対両方の前記入力データＣの値の範囲に一致する、ことが好ましい。
【００２２】
前記計算可能領域を設定するステップは、
前記重複データセットセグメント対に基づいて前記第１中間セグメント及び前記第２中間セグメントを設定する際、前記第１入力データを前記入力データＡ及び前記入力データＢのうちの一方として前記第１中間セグメント及び前記第２中間セグメントを設定したのち、前記第１入力データを前記入力データＡ及び前記入力データＢのうちの他方として前記第１中間セグメント及び前記第２中間セグメントを設定する処理を繰り返し、前記処理によって設定された前記第１中間セグメント及び前記第２中間セグメントの総数が、前記処理の繰り返しによって増加しなくなるまで、前記処理を繰り返すステップを含む、ことが好ましい。
【００２３】
前記計算可能領域を設定するステップは、
前記処理の繰り返し回数が予め定めた回数を超える場合、前記繰り返し回数が前記予め定めた回数以下になるように、前記単位セグメントの幅を調整するステップを含む、ことが好ましい。
【００２４】
前記計算可能領域を設定するステップは、設定した前記単位セグメンの前記第１入力データ及び前記第２入力データの範囲のいずれか一方が重なる隣接する単位セグメントの数が予め定めた数より少ない単位セグメントを、設定した前記単位セグメントから除去するステップを含む、ことが好ましい。
【発明の効果】
【００２５】
上述のデータ処理装置及びデータ処理方法によれば、入力を受けた出力データの目標値から目標値に近似する入力データの最適解を算出する際、出力データの目標値を実現することができる信頼性のある最適解を効率よく算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】（ａ），（ｂ）は、一実施形態のデータ処理装置が行うデータ処理方法の一例を説明する図である。
【図２】一実施形態のデータ処理装置の構成を示す図である。
【図３】（ａ）〜（ｃ）は、一実施形態のデータ処理装置が行う計算可能領域の設定の一例を説明する図である。
【図４】（ａ），（ｂ）は、一実施形態のデータ処理装置が設定するデータセットセグメント、第１中間セグメント、及び第２中間セグメントを説明する図である。
【図５】（ａ）〜（ｃ）は、既存データセットの分布の一例と、計算可能領域の範囲の一例を示す図である。
【図６】一実施形態のデータ処理装置の計算可能領域設定部の構成の好ましい形態の一例を示す図である。
【図７】（ａ），（ｂ）は、一実施形態のデータ処理装置の繰り返し設定部の行う処理を説明する図である。
【図８】（ａ）〜（ｅ）は、一実施形態のデータ処理装置の繰り返し設定部の行う処理を説明する図である。
【図９】図８（ａ）に示す分布をもった既存データセットに対して設定される計算可能領域の一例を示す図である。
【図１０】（ａ）〜（ｄ）は、一実施形態のデータ処理装置が単位セグメントの幅を変更したときに形成される計算可能領域の例を説明する図である。
【図１１】（ａ）〜（ｄ）は、一実施形態のデータ処理装置が設定した単位セグメントから一部の単位セグメントを除去する例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下、本実施形態のデータ処理装置及びデータ処理方法を説明する。
図１（ａ），（ｂ）は、実施形態のデータ処理装置が行うデータ処理方法の一例を説明する図である。
【００２８】
図１（ａ）に示すように、予測モデルは、複数の入力データの値（第１入力データの入力値ａ１〜ａＮ、第２入力データの入力値ｂ１〜ｂＮ：Ｎは自然数）と、この値に応じて定まった１つの出力データの値（出力値ｃ１〜ｃＮ）とから構成される既存データセットを複数組用いて、入力データの入力値から出力データに関する出力値を予測することを可能にしたモデルである。予測モデルは、ニューラルネットワークを利用する場合、深層学習により予測可能に形成されたディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ）のモデル、木構造を利用したランダムフォレスト法によるモデル、ＬＡＳＳＯ回帰を利用したモデル、あるいは、多項式、クリギング、ＲＢＦネットワーク(Radial Basis Function Network:ＲＢＦＮ)等を利用した非線形関数を含む。
【００２９】
このような予測モデルを用いて、入力を受けた出力データの目標値からこの目標値に近似する入力データの最適解を算出する際、予測モデルを用いて求めた試行入力値及び試行出力値からなるセットを複数組用意して、最適解の探索を行う。最適解の探索は、上記セットから精度の高い近似応答関数を用いて、目標値を実現する入力データの入力値を最適解とすること、勾配法を用いて、目標値を実現する入力データの入力値を最適解とすること、及びGenetic Algorithm(遺伝的アルゴリズム)、Differential Evolution、Particle Swarm Optimization、Ant Colony Optimizationのような個体群を用いた進化的アルゴリズムを用いて、目標値を実現する入力データの入力値を最適解とすること、を含む。
【００３０】
しかし、予測モデルを用いて最適解を探索する場合、試行入力値及び試行出力値からなるセットに関して、試行入力データが存在しないあるいは疎な領域を探索する場合もある。この場合、試行入力データが存在しないあるいは疎な領域は予測精度が低い領域であるため、最適解を用いて実際に物を製造しても目標値を実現しない場合もある。
【００３１】
このため、本実施形態では、試行入力値（試行入力値α１〜αＭ、試行入力値β１〜βＭ：Ｍは自然数）及びこの試行入力値を用いて予測モデルで予測された試行出力値（試行出力値γ１〜γＭ）からなる試行入出力値セットを作成する。このとき、図１（ａ）に示すように、入力値の計算可能領域を既存データセットに基づいて設定することにより、入力データの取り得る値の範囲を制限する。
入力データは、第１入力データ及び第２入力データを少なくとも含む複数の入力データを含む。このとき、本実施形態では、計算可能領域は、複数の入力データのうち少なくとも第１入力データ及び第２入力データをそれぞれの値の取り得る範囲が複数の単位セグメントで構成された領域として設定される。
【００３２】
計算可能領域を構成する単位セグメントは、データセットセグメントと、第１中間セグメントと、第２中間セグメントを含むように構成される。
データセットセグメントは、複数組の既存データセットそれぞれの第１入力データの値及び第２入力データの値が存在する単位セグメントである。
第１中間セグメントは、複数のデータセットセグメントのうちの対をなしたセグメントであって、第１入力データ及び第２入力データのうちの一方の入力データＡの入力値の範囲が、入力データＡの範囲を定める境界を除く少なくとも一部で互いに重さなり、他方の入力データＢの範囲が互いに重さならない重複データセットセグメント対に対して、この重複データセットセグメント対それぞれの入力データＢの値の範囲の間に位置し、かつ、重複データセットセグメント対の少なくともいずれか１つの入力データＡの値の範囲に位置する単位セグメントである。第１中間セグメントの詳細は、後述する。
第２中間セグメントは、上記第１中間セグメントの１つと、第１中間セグメント及びデータセットセグメントの一方の１つとで対をなすセグメントであって、第１入力データ及び第２入力データのうちの一方の入力データＣの値の範囲が、入力データＣの範囲を定める境界を除く少なくとも一部で互いに重さなり、他方の入力データＤの値の範囲が互いに重さならない準重複データセットセグメント対に対して、この準重複データセットセグメント対それぞれの入力データＤの値の範囲の間に位置し、かつ、上記準重複データセットセグメント対の少なくともいずれか１つの入力データＣの範囲に位置する単位セグメントである。第２中間セグメントの詳細は、後述する。
【００３３】
本実施形態では、入力データの入力値の取り得る範囲が制限された計算可能領域の範囲内で最適解を求める。この計算可能領域は、データセットセグメントの他に、第１中間セグメント、及び第２中間セグメントを含むので、最適解は、データセットセグメントの他に、第１中間セグメント、及び第２中間セグメントの範囲内で算出される。このため、信頼性の高い最適解を、広い範囲の計算可能領域内の入力データの入力値の範囲から求めることができる。したがって、出力データの目標値を実現することができる信頼性の高い最適解を効率よく算出することができる。
なお、計算可能領域を定める単位セグメントは、複数の入力データが、第１入力データと第２入力データを含む場合、第１入力データと第２入力データで定まる２次元の単位セグメントであってもよいが、複数の入力データが、第１入力データと第２入力データの他に第３入力データで構成される場合、単位セグメントは、第１入力データ、第２入力データで定まる２次元の単位セグメント、あるいは、第１入力データ、第２入力データ、及び第３入力セグメントで定まる３次元の単位セグメントであってもよい。複数の入力データが、Ｎ個（Ｎは自然数）の入力データで構成される場合、Ｎ次元の単位セグメントであってもよく、また、Ｎ個の入力データに対して（Ｎ−ｋ）次元の単位セグメント（ｋは１以上（Ｎ−２）以下の自然数）で構成されてもよい。
【００３４】
図２は、一実施形態のデータ処理装置１０の構成を示す図である。データ処理装置１０は、ＣＰＵ１２、ＲＡＭ１４、ＲＯＭ１６、及び入出力部１８を有するコンピュータで構成される。データ処理装置１０は、入出力部１８を通して、マウスあるいはキーボードを含む入力操作装置２０及びディスプレイ２２と接続される。
ＲＯＭ１６には、各種プログラムが格納され、ＣＰＵ１２が各種プログラムを読み出して駆動させることにより、ソフトウェアモジュール２４が機能するように構成されている。
ソフトウェアモジュール２４は、計算可能領域設定部２６、出力データ予測部２８、最適解算出部３０、及び予測モデル形成部３２を含む。
入力操作装置２０は、各種指示を入力するために用いられる。
ディスプレイ２２は、入力操作装置２０で入力するための入力設定画面を表示し、また、各種処理の結果を表示する。例えば、後述する計算可能領域が、既存データセットセグメントの分布とともに表示され、計算可能領域内の最適解の位置が表示される。また、ディスプレイ２２は、予測モデルで計算された出力データの出力値に対応する入力データの入力値との因果関係を可視化するグラフを表示してもよい。
【００３５】
予測モデル形成部３２は、複数の入力データの値と、この値に応じて定まった１つの出力データの値とから構成される既存データセットを複数組用いて、出力データに関する出力値を予測することを可能にした予測モデルを備える。予測モデルは、複数の入力データの入力値（例えばゴム材料Ａの配合量とゴム材料Ｂの配合量）から予め定めた出力データに関する出力値（例えば、ゴム材料Ａ及びゴム材料Ｂを含で構成された加硫ゴムの物性値）を予測するモデルである。予測モデルは、例えば、深層学習により予測可能に形成されたディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ）のモデルである場合、ソフトウェアモジュール２４の形成初期時点において、既存データセットにより機械学習をしたモデルをＲＯＭ１６から直接呼び出してもよい。あるいは、ソフトウェアモジュール２４の形成初期時点において、機械学習がなされていないモデルをＲＯＭ１６から呼び出し、既存データセットにより機械学習させたモデルであってもよい。予測モデル形成部３２は、予測モデルが非線形関数である場合、ＲＯＭ１６から既存データセットを再現する非線形関数の関数式を直接呼び出してもよい。あるいは、ソフトウェアモジュール２４の形成初期時点において、関数式は存在しないが、既存データセットを用いて既存データセットを再現するような関数式を作成してもよい。
ＲＡＭ１４には、既存データセットが保持されている。
【００３６】
なお、予測モデルにおいて入力する入力データは、既存データセットのデータ構成と同じであり、入力データには第１入力データ及び第２入力データが少なくとも含まれる。
計算可能領域設定部２６は、第１入力データ（例えば、ゴム材料Ａの配合量）及び第２入力データ（例えば、ゴム材料Ｂの配合量）それぞれの値の取り得る範囲が複数の単位セグメントで構成された計算可能領域を、既存データセットに基づいて設定する。複数の単位セグメントの幅は、互いに同じ幅を持ったセグメントである。単位セグメントの幅は、例えば、入力操作装置２０から入力される。
【００３７】
図３（ａ）〜（ｃ）は、計算可能領域の設定の一例を説明する図である。図３（ａ）〜（ｃ）に示すグラフは、横軸に第１入力データＸ１の値を、縦軸に第２入力データＸ２の値を軸とする直交座標に、既存データセットの第１入力データＸ１の値と第２入力データＸ２の値をプロットした散布図である。グラフ中、“○”が１つの既存データセットのプロットである。図３（ａ）は、既存データのプロットを示す。図３（ｂ）は、図３（ａ）に示すプロット図において、一定の幅で区切ってできた格子を示している。この格子により作られる１つ１つの矩形形状のセグメントが、単位セグメントとなる。図３（ｃ）は、後述するデータセットセグメント、第１中間セグメント、及び第２中間セグメントからなる計算可能領域を太枠で示している。
【００３８】
出力データ予測部２８は、計算可能領域の範囲内で設定された第１入力データの試行入力値と第２入力データの試行入力値の組を含む複数の入力データの試行入力値を複数組用いて、入力データの入力値から予測モデルにより出力データの複数の試行出力値を予測する。
【００３９】
最適解算出部３０は、出力データ予測部２８で用いた複数の入力データの試行入力値と、出力データ予測部２８で予測された出力データの試行出力値と、に基づいて、出力データの出力値を、入力を受けた出力データの目標値に最も近づける複数の入力データの最適解を計算可能領域の範囲内で算出する。最適解の算出方法では、Genetic Algorithm等の個体群を用いた進化的アルゴリズムを用いて目標値に最も近い値を抽出してもよいし、関数式において、計算可能領域の範囲内で目標値に最も近い値を算出してもよい。
試行入力値は、計算可能領域内の単位セグメントを代表して、単位セグメント内にある入力値が用いられる限りにおいて、いずれの入力値を用いてもよい。例えば、単位セグメントの中心値を用いる。あるいは、隣接する単位セグメントと共有する格子点の値を用いることもできる。
複数の入力データの試行入力値は、計算可能領域内の全単位セグメントそれぞれを代表して設定された値ではなくてもよく、最適解を算出できる程度に、一部の単位セグメントを代表して設定された値であればよい。
【００４０】
このように最適解算出部３０は、計算可能領域設定部２６で設定された計算可能領域を用いた試行入力値から予測される試行出力値と、この試行入力値を用いて最適解を、計算可能領域の範囲内で算出する。このような計算可能領域を構成する単位セグメントは、データセットセグメントと、第１中間セグメントと、第２中間セグメントのうちのいずれか１つに属する。
最適解算出部３０が、Genetic Algorithm(遺伝的アルゴリズム)を用いて最適解を算出する場合、複数の組の入力データの入力値に対して交差や突然変異を発生させて試行入力値を更新するが、更新した試行入力値が、計算可能領域の範囲外となる場合がある。この場合、更新した試行入力値に最も近い計算可能領域内の最も近い単位セグメント上の値、例えば、単位セグメントの格子点上の値に置き換えられることが好ましい。初期に設定する入力データの試行入力値は、ランダムに作成してもよく、ラテンハイパーキューブで作成してもよく、既存データセットの全部あるいは一部を使用してもよく、計算可能領域内の任意の単位セグメント内の代表点（中心点）の値を用いてもよい。
【００４１】
図４（ａ），（ｂ）は、データセットセグメント、第１中間セグメント、及び第２中間セグメントを説明する図である。
図４（ａ）に示す例は、第１入力データＸ１の値を横軸に、第２入力データＸ２の値を縦軸にした座標系内で、“●”でプロットされた既存データセットに対して、Ｃ１１〜Ｃ４４の１６の単位セグメントが設けられている。ここで、単位セグメントＣ１１，Ｃ１４，Ｃ４２，Ｃ４３内には、既存データセットがプロットされている。
データセットセグメントは、複数組の既存データセットそれぞれの第１入力データの値及び第２入力データの値が存在する単位セグメントである。すなわち、図４（ａ）に示すＣ１１〜Ｃ４４の単位セグメントのうち、単位セグメントＣ１１，Ｃ１４，Ｃ４２，Ｃ４３がデータセグメントである。図４（ｂ）では、太い枠で囲まれた単位セグメントが、データセットセグメントに該当する。
【００４２】
第１中間セグメントは、複数のデータセットセグメントのうちの対をなしたセグメントであって、第１入力データ及び第２入力データのうちの一方の入力データＡの入力値の範囲が、この入力データＡの範囲を定める境界を除く少なくとも一部で互いに重さなり、他方の入力データＢの範囲が互いに重さならない重複データセットセグメント対に対して、この重複データセットセグメント対それぞれの入力データＢの値の範囲の間に位置し、かつ、重複データセットセグメント対の少なくともいずれか１つの入力データＡの値の範囲に位置する単位セグメントである。
【００４３】
図４（ａ）に示す例では、単位セグメントＣ１１及び単位セグメントＣ１４は、入力データＸ１の入力値の範囲が、この入力データＸ１の範囲を定める境界を除く少なくとも一部で、互いに重さなり、入力データＸ２の範囲が互いに重さならない重複データセットセグメント対である。単位セグメントＣ１２，Ｃ１３は、重複データセットセグメント対である単位セグメントＣ１１と単位セグメントＣ１４のそれぞれの第２入力データＸ２の値の範囲の間に位置し、かつ重複データセットセグメント対である単位セグメントＣ１１と単位セグメントＣ１４の少なくともいずれか１つの第１入力データＸ１の値の範囲に位置する（図４（ａ）に示す例では、重複データセットセグメント対である単位セグメントＣ１１と単位セグメントＣ１４の両方の第１入力データＸ１の値の範囲に位置する）。
したがって、単位セグメントＣ１２，Ｃ１３は、図４（ｂ）に示す薄い灰色領域で示す第１中間セグメントに該当する。図４（ａ），（ｂ）に示す例では、上述した入力データＡが第１入力データであり、上述した入力データＢが第２入力データである例を示したが、上述した入力データＡが第２入力データであり、上述した入力データＢが第１入力データであってもよい。
【００４４】
第２中間セグメントは、上記第１中間セグメントの１つと、この第１中間セグメント及びデータセットセグメントの一方の１つ、とで対をなすセグメントであって、第１入力データ及び第２入力データのうちの一方の入力データＣの値の範囲が、入力データＣの範囲を定める境界を除く少なくとも一部で互いに重さなり、他方の入力データＤの値の範囲が互いに重さならない準重複データセットセグメント対に対して、この準重複データセットセグメント対それぞれの入力データＤの値の範囲の間に位置し、かつ、準重複データセットセグメント対の少なくともいずれか１つの入力データＣの範囲に位置する単位セグメントである。
【００４５】
図４（ａ）に示す例では、単位セグメントＣ１２は第１中間セグメントであり、単位セグメントＣ４２は、データセットセグメントである。単位セグメントＣ１２と単位セグメントＣ４２における第２入力データＸ２の値の範囲が、第２入力データＸ２の範囲を定める境界を除く少なくとも一部で互いに重さなり、他方の第１入力データＸ１の値の範囲が互いに重さならない対をなした単位セグメントであるので、単位セグメントＣ１２と単位セグメントＣ４２は、準重複データセットセグメント対である。単位セグメントＣ２２，Ｃ３２は、この準重複データセットセグメント対である単位セグメントＣ１２と単位セグメントＣ４２それぞれの第１入力データＸ１の値の範囲の間に位置し、かつ、準重複データセットセグメント対である単位セグメントＣ１２と単位セグメントＣ４２の少なくともいずれか１つの第２入力データＸ２の範囲に位置する単位セグメントである（図４（ａ）に示す例では、準重複データセットセグメント対である単位セグメントＣ１２と単位セグメントＣ４２の両方の第２入力データＸ２の値の範囲に位置する）。したがって、単位セグメントＣ２２，Ｃ３２は、図４（ｂ）に示す濃い灰色領域で示す第２中間セグメントに該当する。図４（ａ），（ｂ）に示す例では、上述した入力データＣが第２入力データであり、上述した入力データＤが第１入力データである例を示したが、上述した入力データＣが第１入力データであり、上述した入力データＤが第２入力データであってもよい。また、単位セグメントＣ１３と単位セグメントＣ４３も、準重複データセットセグメント対であり、単位セグメントＣ２３，Ｃ３３も第２中間セグメントである。
【００４６】
したがって、図４（ｂ）に示す例では、計算可能領域は、単位セグメントＣ１１，Ｃ１２，Ｃ１３，Ｃ１４，Ｃ２２，Ｃ２３，Ｃ３２，Ｃ３３，Ｃ４２，Ｃ４３から構成されることになる。すなわち、計算可能領域の単位セグメントは、データセットセグメント、第１中間セグメント、及び第２中間セグメントのいずれかに属する。
【００４７】
図５（ａ）〜（ｃ）は、図４（ａ），（ｂ）に示す例とは異なる既存データセットの分布の一例と、計算可能領域の範囲の一例とを示す図である。図５（ａ）に示す既存データセットのプロット図に対して、計算可能領域は、図５（ｃ）に示すように、分離した２つの計算可能領域にわかれてもよく、３つ以上の計算可能領域に分かれてもよい。図５（ｂ）では、太枠で囲まれた単位セグメントがデータセットセグメントである。図５（ｃ）では、太枠で囲まれた白い単位セグメントが、データセットセグメントであり、太枠で囲まれた灰色の単位セグメントが、第１中間セグメントあるいは第２中間セグメントである。
【００４８】
このように計算可能領域は、単位セグメントによって構成されるので、既存データセットにおける第１入力データの値の最大値及び最小値と、既存データセットにおける第２入力データの値の最大値及び最小値との組み合わせによって定まる値の４つの組みが位置する４つの単位セグメントのうち、少なくとも１つの単位セグメントを含まない場合もある。既存データセットの第１入力データの最大値と最小値から定まる第１入力データの値の取り得る範囲と、既存データセットの第２入力データの最大値と最小値から定まる第２入力データの値の取り得る範囲とを別々に定めた場合、既存データセットにおける第１入力データの値と第２入力データの値それぞれの最大値及び最小値との組み合わせによって定まる値の４つの組みが計算可能な範囲として含まれる。しかし、既存データセットにおいて、第１入力データが最大値あるいは最小値となるとき、常に第２入力データの値は最大値あるいは最小値とはならない。このため、本実施形態において設定される計算可能領域では、上記４つの単位セグメントのうち、少なくとも１つの単位セグメントを含まないこともある。したがって、このような既存データセットを用いた場合、計算可能領域を、データセットセグメント、第１中間セグメント、及び第２中間セグメントに制限するので、予測モデルを用いて試行入力値から試行出力値を算出するに際して信頼性の高い予測結果を出力することができ、さらに、信頼性の高い最適解を求めることができる。
【００４９】
単位セグメントは、上述したように、既存データセットの第１入力データの値の範囲と、既存データセットの第２入力データの値の範囲のそれぞれを、一定の幅で分割したセグメントであるので、単位セグメントの幅を一定に保つことができ、かつ、単位セグメントを図４（ａ），（ｂ），図５（ａ）〜（ｃ）に示すように、格子状に配列することができるので、単位セグメントの幅を定めれば、既存データセットから計算可能領域を一意的に定めることができる。
【００５０】
格子状の単位セグメントを定めることにより、上述した重複データセットセグメント対の入力データＡの入力値の範囲は、互いに一致し、第１中間セグメントの入力データＡの入力値の範囲は、重複データセットセグメント対両方の入力データＡの入力値の範囲に一致する。また、準重複データセットセグメント対の入力データＣの入力値の範囲は、互いに一致し、第２中間セグメントの入力データＣの入力値の範囲は、準重複データセットセグメント対両方の入力データＣの入力値の範囲に一致する。このため、重複データセットセグメント対、準重複データセットセグメント対、第１中間セグメント、及び第２中間セグメントを一意的に定めることができる。
【００５１】
計算可能領域設定部２６は、重複データセットセグメント対に基づいて第１中間セグメント及び第２中間セグメントを求める際、第１入力データＸ１を入力データＡ及び入力データＢの一方として第１中間セグメント及び第２中間セグメントを求めたのち、第１入力データＸ１を入力データＡ及び入力データＢの他方として第１中間セグメント及び第２中間セグメントを求める処理を繰り返し、処理によって得られた第１中間セグメント及び第２中間セグメントの総数が、処理の繰り返しによって増加しなくなるまで、上記処理を繰り返すように構成された繰り返し設定部２６Ａ（図６参照）を有することが好ましい。この場合、計算可能領域設定部２６は、繰り返し設定部２６Ａの他に、単位セグメントを作成し、計算可能領域を最終的に定める領域設定本体部２６Ｂ（図６参照）を有する。図６は、計算可能領域設定部２６の構成の好ましい形態の一例を示す図である。
【００５２】
図７（ａ），（ｂ）及び図８（ａ）〜（ｅ）は、繰り返し設定部２６Ａの行う処理を説明する図である。図７（ａ）には、第１入力データの値と第２入力データの値をそれぞれ縦軸、横軸にした座標系における既存データセットの一例を示している。図７（ａ）に既存データセットの例は、繰り返し設定部２６Ａの行う処理を理解し易いように、極端な例を用いている。図７（ｂ）に示すように、領域設定本体部２６Ｂは、既存データセットのプロットに対して、予め定めた幅の単位セグメントを作成する。この後、領域設定部２６Ｂは、既存データセットのプロットが含まれるデータセットセグメントを抽出する。図７（ｂ）では、抽出したデータセットセグメントが、太い線で囲まれて示されている。
【００５３】
次に、繰り返し設定部２６Ａは、第１中間セグメントさらには第２中間セグメントを求めるための処理を行う。具体的には、繰り返し設定部２６Ａは、図８（ａ）に示すように、第１入力データＸ１の軸側から第２入力データＸ２の方向をみて、第２入力データＸ２の方向において、重複データセットセグメント対間に挟まれた第１中間セグメントがあるか、あるいは準重複セットデータセグメント対間に挟まれた第２中間セグメントがあるか否かを探索する。図８（ａ）に示す例では、この探索により、繰り返し設定部２６Ａは、重複データセットセグメント対５０ａ間に挟まれた第１中間セグメント５０ｂを抽出する。図８（ａ）に示すように、第１入力データＸ１の軸側から第２入力ダータＸ２の方向を見た場合、重複データセットセグメント対は、重複データセットセグメント対５０ａ以外にはない。このため、繰り返し設定部２６Ａは、上記重複データセットセグメント対５０ａそれぞれの第２入力データの範囲の間に位置する５つの単位セグメントを第１中間セグメント５０ｂとして５つ設定する。
【００５４】
次に、繰り返し設定部２６Ａは、図８（ｂ）に示すように、第２入力データＸ２の軸側から第１入力データＸ１の方向をみて、第１入力データＸ１の方向において、重複データセットセグメント対間に挟まれた第１中間セグメントがあるか、あるいは準重複セットデータセグメント対間に挟まれた第２中間セグメントがあるか否かを探索する。図８（ｂ）に示す例では、データセットセグメント５２ａと、図８（ａ）に示す第１中間セグメント５０ｂの１つとの間に位置する第２中間セグメント５２ｂを抽出する。第２入力データＸ２の軸側から第１入力ダータＸ１の方向を見た場合、重複データセットセグメント対あるいは準重複データセットセグメント対は、データセットセグメント５２ａと第１中間セグメント５０ｂの１つとを対とする準重複データセットセグメント対以外にはない。したがって、繰り返し設定部２６Ａは、上記準重複データセットセグメント対それぞれの第１入力データの範囲の間に位置する５つの単位セグメントを第２中間セグメント５２ｂとして５つ設定する。
【００５５】
次に、繰り返し設定部２６Ａは、図８（ｃ）に示すように、第１入力データＸ１の軸側から第２入力データＸ２の方向をみて、第２入力データＸ２の方向において、重複データセットセグメント対あるいは準重複データセットセグメント対間に挟まれた第１中間セグメントあるいは第２中間セグメントがあるか否かを探索する。図８（ｃ）に示す例では、データセットセグメント５４ａと、図８（ｂ）に示す第１中間セグメント５２ｂの１つとの間に位置する第２中間セグメント５４ｂを抽出する。第１入力データＸ１の軸側から第２入力ダータＸ２の方向を見た場合、重複データセットセグメント対あるいは準重複データセットセグメント対は、データセットセグメント５４ａと第２中間セグメント５２ｂの１つとを対とする準重複データセットセグメント対以外にはない。したがって、繰り返し設定部２６Ａは、上記準重複データセットセグメント対それぞれの第２入力データの範囲の間に位置する５つの単位セグメントを第２中間セグメント５４ｂとして５つ設定する。
【００５６】
次に、繰り返し設定部２６Ａは、図８（ｄ）に示すように、第２入力データＸ２の軸側から第１入力データＸ１の方向をみて、第１入力データＸ１の方向において、重複データセットセグメント対あるいは準重複データセットセグメント対間に挟まれた第１中間セグメントあるいは第２中間セグメントがあるか否かを探索する。図８（ｄ）に示す例では、データセットセグメント５６ａと、図８（ｃ）に示す第１中間セグメント５４ｂの１つとの間に位置する第２中間セグメント５６ｂと、データセットセグメント５８ａと、図８（ｃ）に示す第１中間セグメント５４ｂの１つとの間に位置する第２中間セグメント５８ｂとを抽出する。第２入力データＸ２の軸側から第１入力ダータＸ１の方向を見た場合、重複データセットセグメント対あるいは準重複データセットセグメント対は、データセットセグメント５０ａと第２中間セグメント５４ｂの１つとを対とする準重複データセットセグメント対、及びデータセットセグメント５８ａと第２中間セグメント５４ｂの１つとを対とする準重複データセットセグメント対以外にはない。したがって、繰り返し設定部２６Ａは、上記準重複データセットセグメント対それぞれの第２入力データの範囲の間に位置する１０個の単位セグメントを第２中間セグメント５６ｂ，５８ｂとして１０個設定する。
【００５７】
このようにして、繰り返し設定部２６Ａは、重複データセットセグメント対あるいは準重複データセグメント対を第１入力データＸ１の軸方向にみて、第１中間セグメント及び第２中間セグメントを求め、その後、重複データセットセグメント対あるいは準重複データセグメント対を第２入力データＸ２の軸方向にみて、第１中間セグメント及び第２中間セグメントを求める処理を行う。繰り返し設定部２６Ａは、このような処理を、データセットセグメント、第１中間セグメント、及び第２中間セグメントの総数が増えなくなるまで繰り返し行う。こうして得られる計算可能領域の例が図８（ｅ）に示されている。
このような繰り返し設定部２６Ａによる処理の繰り返しにより、単位セグメントの幅を定めれば、一意的に計算可能領域を定めることができる。
【００５８】
この場合、繰り返し設定部２６Ａによる処理の繰り返し回数が予め定めた回数を超える場合、領域設定本体部２６Ｂは、繰り返し回数が予め定めた回数以下になるように、単位セグメントの幅を調整する処理を繰り返すように構成される、ことが好ましい。繰り返し回数が増えても第１中間セグメントあるいは第２中間セグメントの数が増え続けることは、図８（ｅ）に示すように、計算可能領域の幅が狭い、細長い領域となっている場合が多く、このような場合は単位セグメントを細かく設定したことに起因する。このような計算可能領域では、既存データセットに基づいて設定された計算可能領域が極めて狭く設定されている。このため、繰り返し回数が予め定めた回数以下になるように、単位セグメントの幅を調整する。例えば、単位セグメントの幅を大きくする。
図９は、図８（ａ）に示す分布をもった既存データセットに対して、単位セグメントの幅を調整することによって、上記処理の繰り返し回数を少なくした（繰り返し回数を２回以下とした）場合の計算可能領域の一例を示す図である。
【００５９】
設定される計算可能領域は、図５（ｃ）に示すように複数の計算可能領域に分離して設定される場合もある。領域設定本体部２６Ｂは、計算可能領域が互いに分離した領域の数が予め定めた数を超える場合、計算可能領域が互いに分離した領域の数が予め定めた数以下になるように、単位セグメントの幅を調整することを繰り返すように構成されることが好ましい。計算可能領域が互いに分離した領域の数が予め定めた数を超える場合は、単位セグメントの幅を、既存データセットの分布に対して細かく設定しすぎたことに起因する。このため、計算可能領域が互いに分離した領域の数が予め定めた数以下になるように、単位セグメントの幅を調整する。
【００６０】
図１０（ａ）〜（ｄ）は、単位セグメントの幅を変更したときに形成される計算可能領域の例を説明する図である。図１０（ａ）は、既存データセットにおける第１入力データの値と第２入力データの値をプロットした分布を示す。図１０（ｂ）〜（ｄ）は、単位セグメントの幅を変化した時の計算可能領域を示している。図１０（ｂ），（ｃ）は、単位セグメントが小さいために、２つの分離した計算可能領域が設定されたことを示し、図１０（ｄ）は、単位セグメントが大きいために、計算可能領域が１つに設定されたことを示している。このように、領域設定本体部２６Ｂは、計算可能領域が互いに分離した領域の数が予め定めた数以下になるように、単位セグメントの幅を調整することが好ましい。予め定めた数は、１に限定されず、最適解が信頼性を有する範囲で設定すればよく、２以上の数であってもよい。
【００６１】
計算可能領域設定部２６は、設定した計算可能領域内の単位セグメンの第１入力データ及び第２入力データの範囲のいずれか一方が重なる隣接する単位セグメントの数が予め定めた数より少ない単位セグメントを、設定した単位セグメントから除去するように構成されることも好ましい。
【００６２】
図１１（ａ）〜（ｄ）は、設定した単位セグメントから一部の単位セグメントを除去する例を説明する図である。
【００６３】
図１１（ａ）は、既存データセットにおける第１入力データの値と第２入力データの値をプロットした分布の一例を示す。図１１（ｂ）は、この既存データセットに基づいて計算可能領域設定部２６が設定した計算可能領域の例を示している。図１１（ｂ）に示す計算可能領域のうち、灰色で示された単位セグメント６０は、計算可能領域内の単位セグメントと隣接する単位セグメント数は１つである。このような単位セグメント６０の領域は、細長い領域であり、最適解の算出のために試行入力値を設定する領域として用いられ、又、この領域を最適解とする可能性があるので、信頼性の高い最適解を算出する上で好ましくない。このため、領域設定本体部２６Ｂは、単位セグメント６０を、設定された計算可能領域から除去する。
【００６４】
図１１（ｃ）は、既存データセットにおける第１入力データの値と第２入力データの値をプロットした分布の一例を示す。図１１（ｄ）は、この既存データセットに基づいて計算可能領域設定部２６が設定した計算可能領域の例を示している。図１１（ｄ）に示す計算可能領域のうち、灰色で示された４つの単位セグメント６２は、計算可能領域内の単位セグメントと隣接する単位セグメント数は１つである。このため、この４つの単位セグメント６２は、最適解の算出のために試行入力値を設定する領域として用いられ、又、この領域を最適解とする可能性があるので、信頼性の高い最適解を算出する上で好ましくない。このため、領域設定本体部２６Ｂは、単位セグメント６２を、設定された計算可能領域から除去する。
【００６５】
データ処理装置１０は、予測モデルにより算出された出力データの値と、出力データの値に対応する入力データの値との因果関係を可視化するグラフを作成するように、構成され、ディスプレイ２２は、作成したグラフを画面表示するように構成されることが好ましい。因果関係を可視化するグラフとして、散布図、自己組織化マップを挙げることができる。このように、因果関係を可視化したグラフを表示することにより、入力値と出力値の関係を体系的に知ることができる。
【００６６】
このように、本実施形態では、計算可能領域を、単位セグメントで構成された領域とし、この領域を既存データセットに基づいて設定し、この計算可能領域の範囲内の試行入力データを設定して最適解を計算可能領域の範囲内で算出するので、信頼性のある最適解を得ることができる。
【００６７】
したがって、データ処理装置１０は以下のデータ処理方法を実施する。
すなわち、データ処理方法は、コンピュータが、複数の入力データの入力値から予め定めた出力データに関する出力値を予測する予測モデルを用いて、入力を受けた出力データの目標値から目標値に近似する入力データの最適解を算出する方法である。
この方法では、
（１）少なくとも第１入力データ及び第２入力データを含む複数の入力データの値と、この値に応じて定まった１つの出力データの値とから構成される既存データセットを複数組用いて、入力データの入力値から出力データに関する出力値を予測することを可能にした予測モデルを形成する。予測モデルの形成は、予測モデル形成部３２で行われる。
（２）次に、第１入力データ及び第２入力データそれぞれの入力値の取り得る範囲が複数の単位セグメントで構成された計算可能領域を、既存データセットに基づいて設定する。計算可能領域の設定は、計算可能領域設定部２６で行われる。
（３）次に、計算可能領域の範囲内で設定された第１入力データの試行入力値と第２入力データの試行入力値を含む複数の入力データの試行入力値を複数組用いて、予測モデルにより出力データの複数の試行出力値を予測する。試行出力値の予測は、出力データ予測部２８で行われる。
（４）最後に、複数の入力データの試行入力値と、予測された出力データの試行出力値と、に基づいて、出力データの出力値を、入力を受けた出力データの目標値に最も近づける複数の入力データの最適解を計算可能領域の範囲内で算出する。最適解の算出は、最適解算出部３０で行われる。
ここで、計算可能領域を設定するステップは、
上述したデータセットセグメントを計算可能領域内の単位セグメントとして設定するステップと、
上述した第１中間セグメントを計算可能領域内の単位セグメントとして設定するステップと、
上述した第２中間セグメントを計算可能領域内の単位セグメントとして設定するステップと、を備える。
【００６８】
一実施形態によれば、計算可能領域は、既存データセットにおける第１入力データの値の最大値及び最小値と、既存データセットにおける第２入力データの値の最大値及び最小値との組み合わせによって定まる値の４つの組みのうち、少なくとも１つの組みを含まない。
【００６９】
一実施形態によれば、単位セグメントは、既存データセットの第１入力データの値の範囲と、既存データセットの第２入力データの値の範囲のそれぞれを、一定の幅で分割したセグメントである、ことが好ましい。
【００７０】
一実施形態によれば、重複データセットセグメント対の入力データＡの値の範囲は、互いに一致し、
第１中間セグメントの入力データＡの値の範囲は、重複データセットセグメント対両方の入力データＡの値の範囲に一致し、
準重複データセットセグメント対の入力データＣの値の範囲は、互いに一致し、
第２中間セグメントの入力データＣの値の範囲は、準重複データセットセグメント対両方の入力データＣの値の範囲に一致する、ことが好ましい。
【００７１】
一実施形態によれば、計算可能領域を設定するステップは、重複データセットセグメント対に基づいて第１中間セグメント及び第２中間セグメントを設定する際、第１入力データを入力データＡ及び入力データＢのうちの一方として第１中間セグメント及び第２中間セグメントを設定したのち、第１入力データを入力データＡ及び入力データＢのうちの他方として第１中間セグメント及び前記第２中間セグメントを設定する処理を繰り返し、この処理によって設定された第１中間セグメント及び第２中間セグメントの総数が、処理の繰り返しによって増加しなくなるまで、処理を繰り返すステップを含む、ことが好ましい。
【００７２】
また、一実施形態によれば、計算可能領域を設定するステップは、上述した処理の繰り返し回数が予め定めた回数を超える場合、この繰り返し回数が予め定めた回数以下になるように、単位セグメントの幅を調整するステップを含む、ことが好ましい。
【００７３】
また、一実施形態によれば、計算可能領域を設定するステップは、設定した単位セグメンの第１入力データ及び第２入力データの範囲のいずれか一方が重なる隣接する単位セグメントの数が予め定めた数より少ない単位セグメントを、設定した単位セグメントから除去するステップを含む、ことも好ましい。
【００７４】
このような入力データ及び出力データは、特に制限されないが、ゴム材料の配合量を含み、出力データは、ゴム材料から作られたゴム材の物性値を含むことが好ましい。
【００７５】
また、入力データは、タイヤの回転軸を含む平面で切断したタイヤ断面におけるタイヤ断面形状を定める形状パラメータ、及びタイヤの構成部材（例えば、ベルトやカーカスプライ）の配置位置を定める位置情報、及び構成部材の大きさあるいは構造を定める寸法の少なくともいずれか２つを含み、出力データは、タイヤ特性である、ことが好ましい。タイヤ断面形状を定める形状パラメータとして、例えば、特開２００２−１５０１０号公報や特開２０１３−１８９１６０号公報に開示される、タイヤ基底断面形状に重み付け加算することにより任意の試行タイヤ断面形状を作成するための重み付け係数等を用いることができる。
【００７６】
以上、本発明のデータ処理装置及びデータ処理方法について詳細に説明したが、本発明は上記実施形態に限定されず、本発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々の改良や変更してもよいのはもちろんである。
【符号の説明】
【００７７】
１０  データ処理装置
１２  ＣＰＵ
１４  ＲＡＭ
１６  ＲＯＭ
１８  入出力部
２０  入力操作装置
２２  ディスプレイ
２４  ソフトウェアモジュール
２６  計算可能領域設定部
２６Ａ  繰り返し設定部
２６Ｂ  領域設定本体部
２８  出力データ予測部
３０  最適解算出部
３２  予測モデル形成部
５０ａ  重複データセットセグメント対
５０ｂ  第１中間セグメント
５２ａ，５４ａ  データセットセグメント
５２ｂ，５４ｂ，５６ｂ，５８ｂ  第２中間セグメント
６０，６２  単位セグメント
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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