(57)【要約】【課題】  一般的な事象を考察、あるいは１または２以上の要素を選択、混合する場合、その強度分率（構成割合）が及ぼす影響は、いかなる系においても重要である。本発明は、要素の強度分率が全体の性質に及ぼす影響を効率良く予測したり、実験水準決定の効率化を目指すものである。【解決手段】  １または２以上の要素を選択、混合する系において、要素の特性を示す表と、要素の強度分率を示す表を基に、その系の性質を計算する。【選択図】なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
１または２以上の要素を選択、混合する系において、要素の特性を示す表と、要素の強度分率を示す表を基に、その系の性質を計算する性質予測装置。
【請求項２】
１または２以上の要素から成るＡ群と、１または２以上の要素から成るＢ群から、１または２以上のそれぞれの要素を選択、混合する系において、Ａ群の要素の特性を示す表、Ｂ群の要素の特性を示す表、およびそれぞれの要素の強度分率を示す表を基に、その系の性質を計算する性質予測装置。
【請求項３】
１または２以上の要素から成る１または２以上の群から、それぞれの要素を選択、混合する系において、それぞれの要素の特性を示す表、およびそれぞれの要素の強度分率を示す表を基に、その系の性質を計算する性質予測装置。
【請求項４】
前記要素の特性と前記要素の１または２以上の強度分率の組み合わせから、前記要素の性質を計算する表を包含する、請求項１〜３に記載の性質予測装置。
【請求項５】
前記性質をスコアによって評価する、請求項１〜４に記載の性質予測装置。
【請求項６】
前記評価において、表計算ソフトの並べ替え機能を用いて分類する、請求項１〜５に記載の性質予測装置。
【請求項７】
前記強度分率が、表計算ソフトの乱数発生機能により選択される、請求項１〜６に記載の性質予測装置。
【請求項８】
前記群から前記要素を選択する方法が、表計算ソフトのフィルタ機能を用いる、請求項１〜７に記載の性質予測装置。
【請求項９】
前記要素の特性と強度分率から計算する方法が、要素の特性の加重平均である、請求項１〜８に記載の性質予測装置。
【請求項１０】
前記要素が科学実験における構成要素である、請求項１〜９に記載の性質予測装置。
【請求項１１】
実験水準を決定することに用いられる、請求項１〜１０に記載の性質予測装置。
【請求項１２】
特許明細書の実施例および比較例を記載するに際して、それぞれの例の優劣を記載することに用いる、請求項１〜９に記載の性質予測装置。
【請求項１３】
前記群から前記要素を選択する方法が、表計算ソフトのフィルタ機能を用いる装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、人文科学あるいは自然科学の分野を問わず、世界で起こる全ての事象を考察したり、あるいは実験を効率良く行うための、考察および実験を支援する水準表作成支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
【特許文献１】特許第４０４３１１１号公報
【特許文献２】特許第３５２５６７２号公報
【特許文献３】特許第３７９５４５０号公報
【特許文献４】特許第３８０５９２５号公報
【０００３】  世界で起こる事象を考察したり、自然科学分野での実験において、各々の要素を混合、あるいは配合して、その性質、性能を予測、測定することは、広く行われている。これらの場合において、その要素の強度因子、すなわち各要素の相対比率が重要であることは、言うまでもない。【０００４】  各要素が系全体に及ぼす影響は、一定ではなく、ある場合には、その要素のうち最大値に依存し、またある場合には、最小値に依存することはよく見られる現象である。そのため、単なる相加平均あるいは、強度因子を導入した加重平均に因らないで、相乗平均、調和平均あるいはそれらに類似の方法などで、データ処理することも、よく行われている。統計学的には、中央値（メジアン）や最頻値（モード）が、平均値よりも重要であることもよくある。【０００５】  上記のように、データ処理においては種々の方法があるものの、何れの場合においても、その強度因子（実験科学的には配合量）は、重要であり、強度因子を何らかの方法で評価することが行われている。【０００６】  このように、強度因子が重要であることは共通であるにも関わらず、従来、これらを効率的に計算、評価する方法は無かった。【０００７】  一定の分野に絞れば、例えば、特許第４０４３１１１号公報は、勤務表の作成を支援するシステムを開示しており、特許第３５２５６７２号公報は看護業務における体温表作成支援装置を開示しており、特許第３７９５４５０号公報は、鉄道業務における運賃表作成支援システム及び支援方法を開示しており特許第３８０５９２５号公報は、工場などでのスケジュール表作成支援システム及びそのシステムでの処理をコンピュータに行わせるためのプログラムを格納した記憶媒体を開示している。これらは、何れも業務の効率化を図ったものであり、それぞれの個別の業務の改善には役立つものの、世の中の一般的な事象については言及されておらず、また、１または２以上の要素を選択、混合する系において、その系の性質を計算、予測したり、実験水準の決定の効率化を目指すものではない。このような目的および効果を有する従来技術に関しては、未だ例が無い。【０００８】
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】  本発明は、以上のように従来無かった、一般的な事象を考察、あるいは１または２以上の要素を選択、混合する系において、要素の特性を示す表と、要素の強度分率を示す表を基に、その系の性質を計算、予測し、また実験水準決定の効率化を目指すものである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】  本発明の構成について以下に詳述する。
（１）１または２以上の要素を選択、混合する系において、要素の特性を示す表１と、要素の強度分率を示す表２を基に、その系の性質を計算する性質予測装置。
【表１】
2010067245.tif 000002
【表２】
2010067245.tif 000003
【００１１】（２）１または２以上の要素から成るＡ群と、１または２以上の要素から成るＢ群から、１または２以上のそれぞれの要素を選択、混合する系において、Ａ群の要素の特性を示す表３、Ｂ群の要素の特性を示す表４、およびそれぞれの要素の強度分率を示す表５および表６を基に、その系の性質を計算する性質予測装置。
【表３】
2010067245.tif 000004
【表４】
2010067245.tif 000005
【表５】
2010067245.tif 000006
【表６】
2010067245.tif 000007
【００１２】（３）１または２以上の要素から成る１または２以上の群から、それぞれの要素を選択、混合する系において、それぞれの要素の特性を示す表、およびそれぞれの要素の強度分率を示す表を基に、その系の性質を計算する性質予測装置。【００１３】（４）前記要素の特性と前記要素の１または２以上の強度分率の組み合わせから、前記要素の性質を計算する表を包含する、（１）〜（３）に記載の性質予測装置。
（例）表１と表２に対応して、表７を利用する（加重平均の例）。
【表７】
2010067245.tif 000008
全体での性質は、ｆｅ１Ｘｅ１＋ｆｅ２Ｘｅ２＋ｆｅ３Ｘｅ３＋ｆｅ４Ｘｅ４  で表示される。【００１４】（５）前記性質をスコアによって評価する、請求項（１）〜（４）に記載の性質予測装置。
（上記（４）において、性質ｆｅ１Ｘｅ１＋ｆｅ２Ｘｅ２＋ｆｅ３Ｘｅ３＋ｆｅ４Ｘｅ４を定量評価する予測装置）【００１５】（６）前記評価において、表計算ソフトの並べ替え機能を用いて分類する、（１）〜（５）に記載の性質予測装置。
（例）表１に強度分率を変動させた表８を適用した場合の計算結果表９の全体としての性質を評価して、性質（１）、性質（２）、および性質（３）を並べ替える装置。
【表８】
2010067245.tif 000009
【表９】
2010067245.tif 000010
【００１６】（７）前記強度分率が、表計算ソフトの乱数発生機能により選択される、（１）〜（６）に記載の性質予測装置。
（例）表８における強度分率を乱数発生によって、但し各要素の強度分率の和が１になるようにする。【００１７】（８）前記群から前記要素を選択する方法が、表計算ソフトのフィルタ機能を用いる、（１）〜（７）に記載の性質予測装置。
（例）表１において、要素を選択する場合に、表１０のような表を作成して、表計算ソフトのフィルタ機能を用いて、特定の分類の要素だけを選択する。
【表１０】
2010067245.tif 000011
【００１８】（９）前記要素の特性と強度分率から計算する方法が、要素の特性の加重平均である、（１）〜（８）に記載の性質予測装置（ここで加重平均とは、重量分率のみでなく、その構成要素の比率を表し得る全ての強度因子を考慮した平均に適用できる）。
（１０）前記要素が科学実験における構成要素である、（１）〜（９）に記載の性質予測装置。
（１１）実験水準を決定することに用いられる、（１）〜（１０）に記載の性質予測装置。
（１２）特許明細書の実施例および比較例を記載するに際して、それぞれの例の優劣を記載することに用いる、（１）〜（９）に記載の性質予測装置。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】  本発明は、個々の要素とその強度因子（相対的割合）によって、全体が影響を受ける、あらゆる事象に用いることが出来る。動物学の分野においては、種々の個性を持つ動物の集団をあるグループ毎に編成した場合の、グループ毎の行動傾向の違いの分析などに用いることが出来るし、人間の行動の指標となることもあり得る。最も好適には、実験科学特に種々の機能材を配合して、そのトータルの性能が重要となる化学の分野に用いられる。また、嗜好品の分野では、例えば、牛乳、果物・野菜、シロップ、砂糖、塩、シナモン、コーラ、タバスコ、ナツメグ、ミネラルウォーター、ジン、ウォッカ、リキュール、ウイスキー、ブランデー等を用いて調合するカクテルにおいて、その材料の特性を定量化しておいて、その色合い、アルコール分、香りなどを、配合前から予測することも出来る。【００２０】  尤も、世の中の事象は全て、配合量、すなわち要素の加重平均がそのまま配合品の性質を決定することなく、ある種の少量の要素にその性質が大いに依存することも、よく起こることであるし、特に人間の神経細胞の感性に依存する香り、色彩などの分野では、単純な加重平均は意味を成さないことも多い。しかしながら、このような場合にも、加重平均を求める式の代わりに、それらを表す式を用いて、要素と強度因子からその性質を適正に評価すれば、混合品の性質がその強度因子から予測出来ることは、単純な加重平均の場合と同様である。【００２１】  化学の分野では、混合溶剤の溶解性パラメータ（ＳＰ値）を求める場合に、各溶剤のＳＰ値とその混合比率を計算するだけではなく、各溶剤分子の大きさが重要になるので、その分子容での補正が必要になるし、ポリマーのガラス転移温度（Ｔｇ値）の平均を求める場合には、Ｔｇの低い要素に大きく依存するので、単なる加重平均ではなく、これらを考慮した計算式が必要となる。また、多成分系のポリマーの平均分子量を求める場合にも、各々の分子の大きさも評価する重量平均分子量と、その数のみを評価する数平均分子量の算出方法がある。【００２２】  加重平均が万能ではないことは事実であるが、それでも、加重平均だけでも、ある程度の予測を短時間で行い得るのも事実である。
【発明の効果】
【００２３】  以上、本発明によれば、一般的な事象を考察、あるいは１または２以上の要素を選択、混合する系において、要素の特性を示す表と、要素の強度分率を示す表を基に、その系の性質を計算、予測することが可能となる。また本手法によれば、実験水準決定を効率的に行うことが可能となり、またそれらの予想性能を効率的に分類することも可能となる。