(57)【要約】      （修正有）【課題】複数の立体パーツを組み合わせることにより形成される組み合わせ立体回路において、多様化する顧客の要望に応じた最適な組み合わせ立体回路を好適に適合させることが可能な組み合わせ立体回路、組み合わせ立体回路設計システム及びプログラムを提供する。【解決手段】非導電性のバルク体６１と、バルク体の内部に形成させた電子部品６２又はこれを接続するための配線６３と少なくとも有する複数の立体パーツ６を互いに組み合わせることで立体的形状を構成する。各立体パーツ６は、バルク体６１を互いに接続することにより所期の立体的形状を構成すると共に、そのバルク体６１の内部に形成させた電子部品６２又は配線６３が互いに電気接続されて組み合わされることにより所期の機能を発現する回路を構成するように組み合わされる。電子部品６２又は配線６３は、互いに機械的に嵌合されることにより、電気接続可能とされている。【選択図】図２
2020155722.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
非導電性のバルク体と、上記バルク体の内部に形成させた電子部品又はこれを接続するための配線と少なくとも有する複数の立体パーツを互いに組み合わせることで立体的形状を構成し、
上記各立体パーツは、上記バルク体を互いに接続することにより所期の立体的形状を構成すると共に、そのバルク体の内部に形成させた上記電子部品又は上記配線が互いに電気接続されて組み合わされることにより所期の機能を発現する回路を構成するように組み合わされてなり、
上記電子部品又は上記配線は、互いに機械的に嵌合されることにより、電気接続可能とされていること
を特徴とする組み合わせ立体回路。
【請求項２】
非導電性のバルク体と、上記バルク体の内部に形成させた電子部品又はこれを接続するための配線と少なくとも有する複数の立体パーツを互いに組み合わせることで立体的形状を構成し、
上記各立体パーツは、上記バルク体を互いに接続することにより所期の立体的形状を構成すると共に、そのバルク体の内部に形成させた上記電子部品又は上記配線が互いに電気接続されて組み合わされることにより所期の機能を発現する回路を構成するように組み合わされてなり、
上記バルク体は、互いに機械的に嵌合されることにより接続可能とされていること
を特徴とする組み合わせ立体回路。
【請求項３】
上記バルク体を互いに機械的に嵌合されることにより基板を構成してなること
を特徴とする請求項１又は２記載の組み合わせ立体回路。
【請求項４】
請求項１〜３のうち何れか１項記載の組み合わせ立体回路を設計するための組み合わせ立体回路設計システムにおいて、
上記立体パーツに関するパーツ情報がそれぞれ記録されている記録手段と、
上記所期の立体的形状に関する所期形状情報と、上記所期の機能に関する所期機能情報とを取得する情報取得手段と、
上記情報取得手段により取得された上記所期形状情報と、上記所期機能情報とに基づき、上記記録手段に記録されているパーツ情報を参照して、上記立体パーツを組み合わせた組み合わせ立体回路の設計提案を行う設計提案手段とを備えること
を特徴とする組み合わせ立体回路設計システム。
【請求項５】
上記記録手段は、予め取得された過去の所期形状情報及び過去の所期機能情報と、上記立体パーツを組み合わせた組み合わせ立体回路との関係の度合いを示す３段階以上の連関度が記録され、
上記設計提案手段は、上記記録手段に記録されている３段階以上の連関度を参照し、上記情報取得手段により取得された上記所期形状情報に応じた過去の所期形状情報及び上記情報取得手段により取得された上記所期機能情報に応じた過去の所期機能情報と、組み合わせ立体回路との３段階以上の連関度に基づき、上記立体パーツを組み合わせた組み合わせ立体回路の設計提案を行うこと
を特徴とする請求項４記載の組み合わせ立体回路設計システム。
【請求項６】
上記記録手段に記録される上記３段階以上の連関度は、人工知能におけるニューラルネットワークのノードを構成してなること
を特徴とする請求項５記載の組み合わせ立体回路設計システム。
【請求項７】
上記情報取得手段は、顧客から公衆通信網を介して上記所期形状情報と、上記所期機能情報とを取得すること
を特徴とする請求項６記載の組み合わせ立体回路設計システム。
【請求項８】
上記記録手段は、予め取得された過去の所期形状情報、過去の所期機能情報及び課題、要求コスト、納期の何れか１以上に関する過去の所期参照情報と、上記立体パーツを組み合わせた組み合わせ立体回路との関係の度合いを示す３段階以上の連関度が記録され、
上記情報取得手段は、更に課題、要求コスト、納期の何れか１以上に関する所期参照情報を取得し、
上記設計提案手段は、上記記録手段に記録されている３段階以上の連関度を参照し、上記情報取得手段により取得された上記所期形状情報に応じた過去の所期形状情報、上記情報取得手段により取得された上記所期機能情報に応じた過去の所期機能情報、及び上記情報取得手段により取得された上記所期参照情報に応じた過去の所期参照情報と、組み合わせ立体回路との３段階以上の連関度に基づき、上記立体パーツを組み合わせた組み合わせ立体回路の設計提案を行うこと
を特徴とする請求項５〜７の何れか１項記載の組み合わせ立体回路設計システム。
【請求項９】
請求項１〜３のうち何れか１項記載の組み合わせ立体回路を設計するための組み合わせ立体回路設計プログラムにおいて、
予め取得された上記所期の立体的形状に関する過去の所期形状情報及び上記所期の機能に関する過去の所期機能情報と、上記立体パーツを組み合わせた組み合わせ立体回路との関係の度合いを示す３段階以上の連関度を予め取得する連関度取得ステップと、
上記所期の立体的形状に関する所期形状情報と、上記所期の機能に関する所期機能情報とを新たに取得する所期情報取得ステップと、
上記連関度取得ステップにおいて取得した上記３段階以上の連関度を参照し、上記所期情報取得ステップにおいて取得した上記所期形状情報に応じた過去の所期形状情報及び上記所期情報取得ステップにおいて取得した上記所期機能情報に応じた過去の所期機能情報と、組み合わせ立体回路との３段階以上の連関度に基づき、上記立体パーツを組み合わせた組み合わせ立体回路の設計提案を行う設計提案ステップとをコンピュータに実行させること
を特徴とする組み合わせ立体回路設計プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の立体パーツを組み合わせることにより形成される組み合わせ立体回路、この組み合わせ立体回路を設計するための組み合わせ立体回路設計システム及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年における顧客ニーズの多様化、ＩｏＴ技術の飛躍的な進化に伴い、様々な複雑形状に対して電気回路を実装したいという要望も高まっている。しかし、従来のプリント配線基板を通じて具現化される電気回路は、二次元形状の板状体で構成される。このため、複雑形状に対して回路基板を実装できるようなリーゾナブルな形状改変が実現できなかった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１６−１２９２１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１には、電子部品を固定するために立体形状に形成され、電気的に接続するための機構を施した、絶縁体素材からなる複数のパーツを、一つの立体形状物に組み立てて電気的に接続した立体基板が開示されている。しかしながら、この特許文献１の開示技術では、多様化する顧客の要望に応じた回路機能や形状に対して組み合わせ立体回路を好適に適合させる仕組みについては特段開示されていない。
【０００５】
そこで本発明は、上述した問題点に鑑みて案出されたものであり、その目的とするところは、複数の立体パーツを組み合わせることにより形成される組み合わせ立体回路において、多様化する顧客の要望に応じた最適な組み合わせ立体回路を好適に適合させることが可能な組み合わせ立体回路、組み合わせ立体回路設計システム及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第１発明に係る組み合わせ立体回路は、非導電性のバルク体と、上記バルク体の内部に形成させた電子部品又はこれを接続するための配線と少なくとも有する複数の立体パーツを互いに組み合わせることで立体的形状を構成し、上記各立体パーツは、上記バルク体を互いに接続することにより所期の立体的形状を構成すると共に、そのバルク体の内部に形成させた上記電子部品又は上記配線が互いに電気接続されて組み合わされることにより所期の機能を発現する回路を構成するように組み合わされてなり、上記電子部品又は上記配線は、互いに機械的に嵌合されることにより、電気接続可能とされていることを特徴とする。
【０００７】
第４発明に係る組み合わせ立体回路設計システムは、第１発明に係る組み合わせ立体回路を設計するための組み合わせ立体回路設計システムにおいて、上記立体パーツに関するパーツ情報がそれぞれ記録されている記録手段と、上記所期の立体的形状に関する所期形状情報と、上記所期の機能に関する所期機能情報とを取得する情報取得手段と、上記情報取得手段により取得された上記所期形状情報と、上記所期機能情報とに基づき、上記記録手段に記録されているパーツ情報を参照して、上記立体パーツを組み合わせた組み合わせ立体回路の設計提案を行う設計提案手段とを備えることを特徴とする。
【０００８】
第９発明に係る組み合わせ立体回路設計プログラムは、第１発明に係る組み合わせ立体回路を設計するための組み合わせ立体回路設計プログラムにおいて、予め取得された上記所期の立体的形状に関する過去の所期形状情報及び上記所期の機能に関する過去の所期機能情報と、上記立体パーツを組み合わせた組み合わせ立体回路との関係の度合いを示す３段階以上の連関度を予め取得する連関度取得ステップと、上記所期の立体的形状に関する所期形状情報と、上記所期の機能に関する所期機能情報とを新たに取得する所期情報取得ステップと、上記連関度取得ステップにおいて取得した上記３段階以上の連関度を参照し、上記所期情報取得ステップにおいて取得した上記所期形状情報に応じた過去の所期形状情報及び上記所期情報取得ステップにおいて取得した上記所期機能情報に応じた過去の所期機能情報と、組み合わせ立体回路との３段階以上の連関度に基づき、上記立体パーツを組み合わせた組み合わせ立体回路の設計提案を行う設計提案ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
上述した構成からなる本発明によれば、顧客の要望に応じた複雑形状の内部に、同じく顧客の要望に応じた所期の回路機能を実装したい場合においても、顧客の要望に応じてこの形状面、機能面から最適な立体パーツを選択し、その組み合わせ方をその要望に応じて適合することで実現することができる。本発明においては、様々なバルク体の形状のバリエーション、またこれらバルク体に実装させる電子部品、配線のバリエーションを数多く準備しておくことで、顧客の要望に応じた様々な形状に、様々な回路機能を実装することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明を適用した組み合わせ立体回路設計システムの全体構成を示す図である。
【図２】本発明を適用した組み合わせ立体回路のコンセプトについて説明するための図である。
【図３】立体パーツの組み合わせ方法について説明するための図である。
【図４】立体パーツの組み合わせ方法の他の例について説明するための図である。
【図５】バルク体を互いに機械的に嵌合されることにより接続可能とした例を示す図である。
【図６】組み合わせ立体回路につき、顧客の要望に応じた設計提案を行う方法について説明するための図である。
【図７】形状と機能をそれぞれマトリックス状に配列して整理し、いかなる形状に対していかなる回路機能を盛り込むかに応じて整理する例を示す図である。
【図８】人工知能を利用した組み合わせ立体回路設計を行う例について説明するための図である。
【図９】人工知能を利用した組み合わせ立体回路設計を行う例について説明するための他の図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明を適用した組み合わせ立体回路設計システムついて、図面を参照しながら詳細に説明をする。
【００１２】
図１は、本発明を適用した組み合わせ立体回路設計システム１の全体構成を示している。組み合わせ立体回路設計システム１は、公衆通信網１０を介して接続された設計提案装置２と、この設計提案装置２に接続されたサーバー３と、顧客が持つ通信端末４とを備えている。
【００１３】
公衆通信網１０は、設計提案装置２と通信端末４とを電話回線を介して接続されるインターネット網を始め、ＴＡ／モデムと接続されるＩＳＤＮ（Integrated Services Digital Network）／Ｂ（broadband）−ＩＳＤＮ等のように、情報の双方向送受信を可能としたネットワーク等である。また、この公衆通信網１０は、携帯端末やスマートフォン、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）からアクセス可能な通信網であればいかなるものであってもよい。更にこの公衆通信網１０は、ケーブルテレビや各種テレビ回線も含む概念である。
【００１４】
設計提案装置２は、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）等を始めとした電子機器で構成されているが、ＰＣ以外に、携帯電話、スマートフォン、タブレット型端末、ウェアラブル端末等、他のあらゆる電子機器で具現化されるものであってもよい。この設計提案装置２による探索解として、組み合わせ立体回路の設計提案を得ることができる。設計提案装置２には、探索解を求めるための人工知能の学習済みモデルが格納される場合もある。
【００１５】
サーバー３は、組み合わせ立体回路を構成する立体パーツに関するパーツ情報がそれぞれ記録されている。このサーバー３には、更に設計提案装置２による探索解を求めるための人工知能の学習済みモデルが格納される場合もある。
【００１６】
通信端末４は、例えばパーソナルコンピュータ（ＰＣ）、携帯端末、スマートフォン、タブレット型端末、ウェアラブル端末等の無線通信可能な端末装置で構成されている。通信端末４は、公衆通信網１０を介して設計提案装置２と通信可能とされている。このような通信端末４は、顧客が保有し、組み合わせ立体回路設計システム１に対して設計提案を望む組み合わせ立体回路に関する形状や回路機能に関する要望を公衆通信網１０を介して設計提案装置２へ送信する。
【００１７】
次に、この組み合わせ立体回路設計システム１を通じて設計提案が行われる組み合わせ立体回路について説明をする。
【００１８】
図２（ａ）は、この組み合わせ立体回路２０のコンセプトを示している。組み合わせ立体回路２０は、複数の立体パーツ６を互いに組み合わせることで立体的形状を構成している。立体パーツ６は、図２（ｂ）に示すように、非導電性のバルク体６１と、バルク体６１の内部に形成させた電子部品６２又はこれを接続するための配線６３と少なくとも有する。
【００１９】
バルク体６１は、非導電性素材により構成されており、例えばアクリル製の樹脂等で構成されている。バルク体６１は、立方体、直方体以外に、４面体、８面体、１２面体等、あらゆる多面体で構成されているものであってもよい。また、バルク体６１は、円柱状、角柱状、円錐状、角錐状、円錐台状、角錐台状に構成されていてもよい。またバルク体６１は、これらのような規則的な立体形状で構成される場合に限定されるものではなく、不規則な立体形状で構成されるものであってもよい。またバルク体６１は、変形しない固体状で構成されていてもよいし、変形自在な可撓性を持つものであってもよい。バルク体６１に対して可撓性を持たせる場合には、チューブ状に構成してもよい。
【００２０】
電子部品６２は、抵抗、コンデンサ、アンプ、スイッチ、ダイオード等、個々の電子部品が単品で一のバルク体６１内に実装されていてもよいし、例えばＩＣ、整流回路、発振回路、微積分回路のような電子部品の集合体が一のバルク体の内部に実装されていてもよい。また半導体チップが設けられた基板そのものが一のバルク体６１内に実装されていてもよい。
【００２１】
配線６３は、直進、分岐等、様々な導線のパターンが考えられるが、これらも同様にバルク体６１内において実装される。
【００２２】
なお、一のバルク体６１に対して２以上の電子部品６２が実装されていてもよいし、２以上の配線６３が実装されていてもよい。また一のバルク体６１に対して電子部品６２や配線６３が混合した状態で実装されていてもよい。
【００２３】
このような立体パーツ６は、図３に示すように互いに組み合わせることができる。かかる場合には、バルク体６１を互いに接続することにより所期の立体的形状を構成すると共に、そのバルク体６１の内部に形成させた電子部品６２又は配線６３が互いに電気接続されることとなる。このとき、例えば図３に示すように、電子部品６２や配線６３は、互いに機械的に嵌合されることにより、電気接続可能とされていてもよい。図４（ａ）の例では、一のバルク体６１ａにおける配線６３ａと、他のバルク体６１ｂにおける配線６３ｂとを機械的に嵌合可能に構成した例である。一のバルク体６１ａにおける配線６３ａに形成された凸部Ｄ１と、他のバルク体６１ｂにおける配線６３ｂ内に形成された凹部Ｄ２とを互いに嵌合させることで機械的な嵌合が実現できる構成としている。図４（ｂ）の例では、一のバルク体６１ｂにおける配線６３ｂは互いに閉方向に向けて付勢された、いわば洗濯ばさみのような挟持体Ｄ３で構成され、他のバルク体６１ａにおける配線６３ａは、当該バルク体６１ａから突出された棒状体Ｄ４で構成されている。配線６３ａにおける挟持体Ｄ３に配線６３ｂにおける棒状体Ｄ４を挿入することにより、閉方向に付勢された挟持体Ｄ３を通じてこの棒状体を強固に挟持することで機械的な嵌合を実現することができる。
【００２４】
図５の例では、バルク体６１を互いに機械的に嵌合されることにより接続可能とした例を示している。バルク体６１ａには、下面から下方に向けて突出された凸部７３が設けられている。またバルク体６１ｂには、その上面から下方に向けて凹設された凹部７４が設けられている。このバルク体６１ａとバルク体６１ｂとを組み合わせる際には、バルク体６１ａにおける凸部７３と、バルク体６１ｂにおける凹部７４とを互いに嵌合させることにより、機械的な接合が実現できる。この図５の例では電子部品６２や配線６３において特に機械的な嵌合を実現するための形状や構成を施す必要は無く、また電子部品６２や配線６３を、バルク体６１から突出させる必要もなくなる。つまり、バルク体６１側に、機械的な嵌合を実現するためのあらゆる構成を備えることにより、電子部品６２や配線６３は互いに回路の端子が電気的に接続されるように構成されている。バルク体６１間を機械的に接続することで、これらに実装されている電子部品６２や配線６３同士が自然に電気的に接続される状態となる。
【００２５】
ちなみに、このバルク体６１間を機械的に接続するための構成は、上述した凸部７３、凹部７４以外のあらゆる機械的な接続手段を用いるようにしてもよい。
【００２６】
このような構成からなる組み合わせ立体回路２０は、バルク体６１を組み合わせることにより、顧客の要望に沿った所期の立体的形状で構成することが可能となり、そのバルク体６１内に実装された電子部品６２や配線６３を組み合わせることで、顧客の要望に沿った所期の機能を発現する回路を構成することが可能となる。つまり、立体的形状の面をバルク体６１の組み合わせ方を通じて実現し、また回路の機能面をそのバルク体６１内に実装された電子部品６２や配線６３を組み合わせ方を通じて実現していく。これらバルク体６１や電子部品６２、配線６３は、何れも立体パーツ６として具現化される。このため、これら顧客の要望に沿った所期の機能、所期の形状に応える組み合わせ立体回路２０を構成する上では、これらバルク体６１や電子部品６２、配線６３が盛り込まれた立体パーツ６の組み合わせを通じて実現されることになる。
【００２７】
このため、顧客の要望に応じた複雑形状の内部に、同じく顧客の要望に応じた所期の回路機能を実装したい場合においても、顧客の要望に応じてこの形状面、機能面から最適な立体パーツ６を選択し、その組み合わせ方をその要望に応じて適合することで実現することができる。本発明においては、様々なバルク体６１の形状のバリエーション、またこれらバルク体６１に実装させる電子部品６２、配線６３のバリエーションを数多く準備しておくことで、顧客の要望に応じた様々な形状に、様々な回路機能を実装することが可能となる。
【００２８】
また、本発明によれば、バルク体６１を通じてプリント基板に相当する基板を作り上げることが可能となる。プリント基板上に回路を実装する場合には、プリント基板を別途準備する必要があり、またプリント基板を作成する上では、その基盤の形状を形作るための型枠が別途必要になる。本発明では、バルク体６１そのものが基板になるため、プリント基板を別途準備する必要が無くなり、またこれを製造するための型枠も不要となる。その結果、製造コストを低減させることが可能となる。特にこのバルク体６１を通じてプリント基板に相当する基板を作り上げる際には、ロボットアーム等を利用してバルク体６１を積んでいくことで容易に製造することができるメリットもある。
【００２９】
バルク体６１を組み合わせることで基板を構築する上では、バルク体６１を積み木細工のように連結するだけで、例えば球体のようなものも含めて様々な形状の基板を作り上げることができる。バルク体６１の連結することにより、様々なバリエーションからなる基板の形状をバルク体６１のみから得ることができる。またユーザの要望に応じて、基板の形状を個々に異ならせることも可能となり、いわばオーダーメイド型の基板製造を実現することもできる。
【００３０】
しかも、この基板の製造は、マウンター（実装機）を利用し、バルク体６１を一つずつ把持し、組み立てを行うことができる。マウンターを自在に制御することで、バルク体６１の組み合わせを個々に制御することが可能となり、その結果、ユーザの要望に合わせた基板の形状をそれぞれ作り出すことができる。工場においてマウンターを一つ用意するのみで、様々なバリエーションの基板を多種にわたり作り出すことが可能となる。
【００３１】
本発明を適用した組み合わせ立体回路設計システム１では、上述の組み合わせ立体回路２０につき、顧客の要望に応じた設計提案を行う。
【００３２】
先ず図１に示すように、サーバー３内には、立体パーツ６に関するパーツ情報を記憶しておく。ここでいうパーツ情報は、個々の立体パーツ６がどのような３次元形状を持つものであり、また個々の立体パーツ６がどのような電子部品６２、配線６３が実装されているのかを示す
【００３３】
次に顧客から、実際に設計提案を希望している組み合わせ立体回路２０についての要望が反映された所期形状情報と、所期機能情報を取得する。ここでいう所期形状情報とは、顧客が実際に設計提案してほしい組み合わせ立体回路２０の立体的形状に関する情報である。また所期機能情報とは、顧客が実際に設計提案してほしい組み合わせ立体回路２０の所期の回路機能に関する情報である。
【００３４】
顧客は、図６に示すように、自らの通信端末４を通じてこれら所期形状情報、所期機能情報を公衆通信網１０を介して設計提案装置２へ送信する。設計提案装置２は、この公衆通信網１０を介して受信した所期形状情報、所期機能情報から設計提案のために必要な情報を抽出するとともに、サーバー３に記録されている立体パーツ６のパーツ情報を参照し、設計提案を行う。
【００３５】
例えば、所期形状情報が、リング形状とされており、所期機能情報が、増幅回路であるものとする。かかる場合にはこのような所期の立体的形状、所期の機能を発現する回路の両方を満たす立体パーツ６をパーツ情報を手掛かりとしながらサーバー３からサーチし、またこれを組み合わせることで組み合わせ立体回路２０を提案していくことになる。
【００３６】
実際には、所期形状情報がリング形状であり、所期機能情報が増幅回路であれば、これに応じた立体パーツ６のリストと、その組み立て方法をパターンとして予め準備して記録しておくようにしてもよい。そして、顧客からの所期形状情報がリング形状であり、所期機能情報が増幅回路であれば、その準備しておいた立体パーツ６のリストと、その組み立て方法を読み出して、これを顧客に提案するようにしてもよい。かかる場合には、例えば図７に示すように、形状と機能をそれぞれマトリックス状に配列して整理し、いかなる形状に対していかなる回路機能を盛り込むかに応じて、必要な立体パーツ６の型番と、組み立て方法とを予め整理して記録しておくようにしてもよい。そして、実際に顧客から送られてきた所期形状情報、所期機能情報に合致する図６のマトリックスにおける形状と機能に基づいて、必要な立体パーツ６の型番と、組み立て方法を提案するようにしてもよい。
【００３７】
なお、パーツ情報の整理の仕方は、図７に示す方法に限定されるものではなく、形状と機能に適した組み合わせ立体回路２０に必要な立体パーツ６とその組み立て方法が整理されているのであればいかなる方法に基づくものであってもよい。
【００３８】
また、本発明を適用した組み合わせ立体回路設計システム１では、上述した設計提案について、以下に説明する方法に基づいて実行するようにしてもよい。
【００３９】
例えば図８に示すような、中間ノード９１（複数層にわたって形成されていてもよい。）を有するニューラルネットワークを活用する場合には、入力データとして、過去の所期形状情報と、過去の所期機能情報が並んでいる。このような入力データとしての、過去の所期形状情報と、過去の所期機能情報が組み合わさったものが、中間ノード９１である。各中間ノード９１は、更に出力に連結している。この出力においては、出力解としての、提案すべき組み合わせ立体回路２０が表示されている。
【００４０】
過去の所期形状情報と、過去の所期機能情報との各組み合わせ（中間ノード）は、この出力解としての、組み合わせ立体回路２０に対して３段階以上の連関度を通じて互いに連関しあっている。過去の所期形状情報と、過去の所期機能情報がこの連関度を介して左側に配列し、各組み合わせ立体回路２０が連関度を介して右側に配列している。連関度は、左側に配列された過去の所期形状情報と、過去の所期機能情報に対して、何れの組み合わせ立体回路２０と関連性が高いかの度合いを示すものである。換言すれば、この連関度は、各所期形状情報と、各所期機能情報が、いかなる組み合わせ立体回路２０に紐付けられる可能性が高いかを示す指標であり、各所期形状情報と、各所期機能情報から最も確からしい危険度を選択する上での的確性を示すものである。図８の例では、連関度としてｗ１３〜ｗ２２が示されている。このｗ１３〜ｗ２２は以下の表１に示すように１０段階で示されており、１０点に近いほど、中間ノード９１としての各組み合わせが出力としての組み合わせ立体回路２０と互いに関連度合いが高いことを示しており、逆に１点に近いほど中間ノードとしての各組み合わせが出力としての組み合わせ立体回路２０と互いに関連度合いが低いことを示している。
【００４１】
【表１】
2020155722.tif 000003
【００４２】
設計提案装置２は、このような図８に示す３段階以上の連関度ｗ１３〜ｗ２２を予め取得しておく。つまり設計提案装置２は、実際に提案する組み合わせ立体回路２０の探索を行う上で、過去の所期形状情報と、過去の所期機能情報、並びにその場合の組み合わせ立体回路の提案頻度、選択度合等がどの程度であったかのデータを蓄積しておき、これらを分析、解析することで図８に示す連関度を作り上げておく。
【００４３】
過去の所期形状情報Ｐ１１が「リング形状」で、過去の所期機能情報Ｐ１６が「積分回路」であるものとする。過去、このような所期形状情報Ｐ１１、所期機能情報Ｐ１６の場合に、いかなる組み合わせ立体回路が選択されたかを過去のデータから抽出する。これらのデータは、過去の組み合わせ立体回路２０の設計提案時において、設計提案装置２やサーバー３内において保存されている場合には、これを読み出すようにしてもよい。そして、この組み合わせ立体回路２０の提案頻度が高いほど、連関度をより高く設定する。
【００４４】
この分析、解析は人工知能により行うようにしてもよい。過去の所期形状情報Ｐ１１が「リング形状」で、過去の所期機能情報Ｐ１６が「積分回路」である場合、これらがリンクする中間ノード９１ａの例では、組み合わせ立体回路２０ａ、２０ｂの出力にリンクしているが、以前のこのような事例においては、組み合わせ立体回路２０ａが圧倒的に選択されて提案されているため、組み合わせ立体回路２０ａにつながるｗ１３の連関度を７点に、組み合わせ立体回路２０ｂにつながるｗ１４の連関度を２点に設定している。
【００４５】
また、この図８に示す連関度は、人工知能におけるニューラルネットワークのノードで構成されるものであってもよい。即ち、このニューラルネットワークのノードが出力に対する重み付け係数が、上述した連関度に対応することとなる。またニューラルネットワークに限らず、人工知能を構成するあらゆる意思決定因子で構成されるものであってもよい。
【００４６】
図８に示す連関度の例で、ノード９１ｂは、過去の所期形状情報Ｐ１１に対して、過去の所期機能情報Ｐ１４「センシング回路」の組み合わせのノードであり、組み合わせ立体回路２０ｃの連関度がｗ１５、組み合わせ立体回路２０ｅの連関度がｗ１６となっている。ノード９１ｃは、過去の所期形状情報Ｐ１２に対して、過去の所期機能情報「ＣＭＯＳ回路」の組み合わせのノードであり、組み合わせ立体回路２０ｂの連関度がｗ１７、組み合わせ立体回路２０ｃの連関度がｗ１８となっている。
【００４７】
このような連関度が、人工知能でいうところの学習済みデータとなる。このような学習済みデータを作った後に、実際にこれから新たに回路設計を行う際において、上述した学習済みデータを利用して組み合わせ立体回路２０の設計提案をすることとなる。かかる場合には、所期形状情報を新たに取得するとともに、所期機能情報を取得する。そして、この取得した所期形状情報、所期機能情報に応じた組み合わせ立体回路２０を提案する。かかる場合には、予め取得した図８（表１）に示す連関度を参照する。例えば、新たに取得した所期形状情報がＰ１２である場合であって、所期機能情報がＰ１７「発光回路」である場合には、これらに応じた過去の所期形状情報及び過去の所期機能情報からノード９１ｄが関連付けられており、このノード９１ｄは、組み合わせ立体回路２０ｃがｗ１９、組み合わせ立体回路２０ｄが連関度ｗ２０で関連付けられている。かかる場合には、連関度のもっと高い組み合わせ立体回路２０ｃを最適解として選択する。但し、最も連関度の高いものを最適解として選択することは必須ではなく、連関度は低いものの連関性そのものは認められる組み合わせ立体回路２０ｄを最適解として選択するようにしてもよい。また、これ以外に矢印が繋がっていない出力解を選択してもよいことは勿論であり、連関度に基づくものであれば、その他いかなる優先順位で選択されるものであってもよい。
【００４８】
また、入力から伸びている連関度ｗ１〜ｗ１２の例を以下の表２に示す。
【００４９】
【表２】
2020155722.tif 000004
【００５０】
この入力から伸びている連関度ｗ１〜ｗ１２に基づいて中間ノード９１が選択されていてもよい。つまり連関度ｗ１〜ｗ１２が大きいほど、中間ノード９１の選択における重みづけを重くしてもよい。しかし、この連関度ｗ１〜ｗ１２は何れも同じ値としてもよく、中間ノード９１の選択における重みづけは何れも全て同一とされていてもよい。
【００５１】
図９は、上述した過去の所期形状情報と、過去の所期機能情報に加えて、更に課題、要求コスト、納期の何れか１以上に関する所期参照情報との組み合わせと、当該組み合わせに対する組み合わせ立体回路との３段階以上の連関度が設定されている例を示している。
【００５２】
所期参照情報とは、課題（例えば、小型化、省電力化、ユーザの使い勝手の良さ等）、要求コスト（例えば、１個あたり〇〇円以下等）、納期（１個当たりの製造期間が〇〇日以内等）等をデータ化したものである。
【００５３】
図９に示す連関度は、過去の所期形状情報と、過去の所期機能情報と、過去の所期参照情報との組み合わせの集合が上述と同様に中間ノードのノード９１ａ〜９１ｅとして表現されることとなる。初期参照情報の例としては、要求コストを挙げている。
【００５４】
例えば、図９において、ノード９１ｃは、過去の所期形状情報Ｐ１２が連関度ｗ３で、過去の所期機能情報「ＣＭＯＳ回路」が連関度ｗ７で、過去の所期参照情報としての「要求コスト××円以下」が連関度ｗ１１で連関している。同様にノード９１ｅは、過去の所期形状情報Ｐ１３が連関度ｗ５で、過去の所期機能情報「ＣＭＯＳ回路」が連関度ｗ８で、過去の所期参照情報としての「要求コスト〇〇円以下」が連関度ｗ１０で連関している。
【００５５】
このような連関度が設定されている場合も同様に、新たに取得した所期形状情報と、所期機能情報と、所期参照情報に基づいて、提案すべき組み合わせ立体回路２０を探索する。
【００５６】
この組み合わせ立体回路２０を探索する上で予め取得した図９に示す連関度を参照する。例えば、取得した所期形状情報Ｐ１２で、所期機能情報Ｐ１５「ＣＭＯＳ回路」で、取得した所期参照情報が「要求コスト  ××円以下」である場合、これらに応じた過去の所期形状情報、過去の所期機能情報、過去の所期参照情報の組み合わせはノード９１ｃが関連付けられており、このノード９１ｃは、組み合わせ立体回路２０ｂが連関度ｗ１７で、また組み合わせ立体回路２０ｄが連関度ｗ１８で関連付けられている。このような連関度の結果、ｗ１７、ｗ１８に基づいて、提案すべき組み合わせ立体回路２０を探索していくことになる。
【００５７】
他の所期参照情報（納期、課題）も同様の手順により、提案すべき組み合わせ立体回路２０を探索することができる。なお、上述した連関度では、過去の所期形状情報と過去の所期機能情報に加え、過去の所期参照情報（要求コスト）の何れかの組み合わせに対して形成される場合を例にとり説明をしたが、これに限定されるものではない。過去の所期形状情報と過去の所期機能情報に加え、過去の所期参照情報（納期）と、過去の所期参照情報（課題）、過去の所期参照情報（要求コスト）の何れか１以上の組み合わせに対して、上記連関度が関連付けられるものであってもよい。
【００５８】
上述した連関度においては、１０段階評価で連関度を表現しているが、これに限定されるものではなく、３段階以上の連関度で表現されていればよく、逆に３段階以上であれば１００段階でも１０００段階でも構わない。一方、この連関度は、２段階、つまり互いに連関しているか否か、１又は０の何れかで表現されるものは含まれない。
【００５９】
なお、出力解としては、組み合わせ立体回路２０ａを構成する立体パーツ６のリストを出すようにしてもよいし、これに加えて、その組み合わせの仕方を出力するようにしてもよい。
【００６０】
上述した構成からなる本発明によれば、提案すべき組み合わせ立体回路２０の探索を、特段の熟練を要することなく、少ない労力で容易に行うことが可能となる。また本発明によれば、この提案すべき組み合わせ立体回路２０の探索を、人間が行うよりも高精度に行うことが可能となる。更に、上述した連関度を人工知能（ニューラルネットワーク等）で構成することにより、これを学習させることでその判別精度を更に向上させることが可能となる。
【００６１】
また、本発明によれば、３段階以上に設定されている連関度を介して提案すべき組み合わせ立体回路２０の探索を行う点に特徴がある。連関度は、上述した５段階以外に、例えば０〜１００％までの数値で記述することができるが、これに限定されるものではなく３段階以上の数値で記述できるものであればいかなる段階で構成されていてもよい。
【００６２】
このような３段階以上の数値で表される連関度に基づいて最適な組み合わせ立体回路２０を探索することで、当該連関度の高い順に探索して表示することも可能となる。このように連関度の高い順にユーザに表示できれば、最適な組み合わせ立体回路２０から優先的に表示することも可能となる。
【００６３】
これに加えて、本発明によれば、連関度が１％のような極めて低い出力の判別結果も見逃すことなく判断することができる。連関度が極めて低い判別結果であっても僅かな兆候として繋がっているものであり、何十回、何百回に一度は、その判別結果として役に立つ場合もあることをユーザに対して注意喚起することができる。
【００６４】
更に本発明によれば、このような３段階以上の連関度に基づいて探索を行うことにより、閾値の設定の仕方で、探索方針を決めることができるメリットがある。閾値を低くすれば、上述した連関度が１％のものであっても漏れなく拾うことができる反面、より適切な判別結果を好適に検出できる可能性が低く、ノイズを沢山拾ってしまう場合もある。一方、閾値を高くすれば、最適な危険度を高確率で検出できる可能性が高い反面、通常は連関度は低くてスルーされるものの何十回、何百回に一度は出てくる好適な解を見落としてしまう場合もある。いずれに重きを置くかは、ユーザ側、システム側の考え方に基づいて決めることが可能となるが、このような重点を置くポイントを選ぶ自由度を高くすることが可能となる。
【００６５】
更に本発明では、上述した連関度を更新させるようにしてもよい。この更新は、例えばインターネットを始めとした公衆通信網を介して提供された情報を反映させるようにしてもよい。また組み合わせ立体回路２０の設計提案を数多くこなすことで、その設計提案の都度取得した所期形状情報や所期機能情報並びにこれに基づいて新たに提案した組み合わせ立体回路２０のデータセットに基づいて、入力パラメータと、出力解との関係性について新たな知見が発見された場合には、当該知見に応じて連関度を上昇させ、或いは下降させる。
【００６６】
つまり、この更新は、人工知能でいうところの学習に相当する。新たなデータを取得し、これを学習済みデータに反映させることを行っているため、学習行為といえるものである。
【００６７】
また学習済モデルを最初に作り上げる過程、及び上述した更新は、教師あり学習のみならず、教師なし学習、ディープラーニング、強化学習等を用いるようにしてもよい。教師なし学習の場合には、入力データと出力データのデータセットを読み込ませて学習させる代わりに、入力データに相当する情報（過去の所期形状情報、過去の所期機能情報、過去の所期参照情報等）を読み込ませて学習させ、そこから出力データに関連する連関度を自己形成させるようにしてもよい。
【００６８】
この連関度の更新は、公衆通信網から取得可能な情報に基づく場合以外に、専門家による研究データや論文、学会発表や、新聞記事、書籍等の内容に基づいてシステム側又はユーザ側が人為的に、又は自動的に更新するようにしてもよい。これらの更新処理においては人工知能を活用するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００６９】
１  立体回路設計システム
２  設計提案装置
３  サーバー
４  通信端末
６  立体パーツ
１０  公衆通信網
２０  組み合わせ立体回路
６１  バルク体
６２  電子部品
６３  配線
７３  凸部
７４  凹部
９１  中間ノード
Ｄ１  凸部
Ｄ２  凹部
Ｄ３  挟持体
Ｄ４  棒状体
【図１】
2020155722.tif 000005
【図２】
2020155722.tif 000006
【図３】
2020155722.tif 000007
【図４】
2020155722.tif 000008
【図５】
2020155722.tif 000009
【図６】
2020155722.tif 000010
【図７】
2020155722.tif 000011
【図８】
2020155722.tif 000012
【図９】
2020155722.tif 000013