(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
表示部を有し、ユーザが基板に付着したパーティクルに関する第１の情報を入力するユーザインターフェイス装置と、複数のパーティクル発生要因の各々についての可能性を検討するサーバ装置とを少なくとも備えるパーティクル発生要因判定システムにおける課金方法であって、
前記サーバ装置が、前記入力された第１の情報を受け取り、該受け取った第１の情報に基づいて、前記複数のパーティクル発生要因の各々についての可能性を点数として算出する点数算出ステップと、
前記ユーザインターフェイス装置が、前記算出された各点数とともに該点数に対応する前記各パーティクル発生要因に関する第２の情報の一部を前記表示部に表示する情報表示ステップと、
前記サーバ装置が、ユーザによってなされる前記表示された第２の情報の一部の選択に応じて前記第２の情報を前記ユーザインターフェイス装置に提供するとともに、前記第２の情報の提供に課金する課金ステップとを有し、
前記課金ステップでは、少なくとも前記提供される第２の情報に対応する前記パーティクル発生要因の点数に基づいて課金額が決定され、
前記提供される第２の情報は、前記第２の情報の全体又は前記第２の情報におけるより詳細な情報であることを特徴とする課金方法。
【請求項２】
前記課金ステップでは、さらに、前記第２の情報の収益への寄与実績、前記第２の情報を以前に利用した他のユーザによる評価値、今までの前記第２の情報の提供回数、前記第２の情報が最後に提供されてからの経過時間の少なくとも１つに基づいて、前記課金額が決定されることを特徴とする請求項１記載の課金方法。
【請求項３】
前記課金ステップでは、前記第２の情報の提供形態に応じて前記課金額が決定されることを特徴とする請求項１又は２記載の課金方法。
【請求項４】
前記課金ステップでは、前記第２の情報のカテゴリに応じて前記課金額が決定されることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の課金方法。
【請求項５】
前記第１の情報はパーティクルに関する画像データからなり、
前記点数算出ステップでは、前記サーバ装置が、前記画像データの画像解析結果に基づいて前記点数を算出することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項に記載の課金方法。
【請求項６】
前記サーバ装置が、前記複数のパーティクル発生要因の各々に関連する第１のキーワードを取得し、該取得された第１のキーワードに基づいて前記第２の情報を選択して取得することを特徴とする請求項１乃至５のいずれか１項に記載の課金方法。
【請求項７】
前記第１の情報はパーティクルに関するドキュメントデータからなり、
前記ユーザインターフェイス装置が前記ドキュメントデータからテキストマイニングによって第２のキーワードを抽出し、
前記サーバ装置が、前記抽出された第２のキーワードに基づいて前記第２の情報を選択して取得することを特徴とする請求項６記載の課金方法。
【請求項８】
前記パーティクル発生要因判定システムはさらにデータベース装置を備え、
前記第２の情報はドキュメントデータからなり、前記データベース装置に格納され、
前記データベース装置は、前記第２の情報の選択に先立ち、前記各第２の情報からテキストマイニングによって第３のキーワードを抽出することを特徴とする請求項６又は７記載の課金方法。
【請求項９】
表示部を有し、ユーザが基板に付着したパーティクルに関する第１の情報を入力するユーザインターフェイス装置と、複数のパーティクル発生要因の各々についての可能性を検討するサーバ装置とを少なくとも備えるパーティクル発生要因判定システムにおいて、
前記サーバ装置が、前記入力された第１の情報を受け取り、該受け取った第１の情報に基づいて、前記複数のパーティクル発生要因の各々についての可能性を点数として算出し、
前記ユーザインターフェイス装置が、前記算出された各点数とともに該点数に対応する前記各パーティクル発生要因に関する第２の情報の一部を前記表示部に表示し、
前記サーバ装置が、ユーザによってなされる前記表示された第２の情報の一部の選択に応じて前記第２の情報を前記ユーザインターフェイス装置に提供するとともに、前記第２の情報の提供に課金し、
前記第２の情報の提供に対する課金額は、少なくとも前記提供される第２の情報に対応する前記パーティクル発生要因の点数に基づいて決定され、
前記提供される第２の情報は、前記第２の情報の全体又は前記第２の情報におけるより詳細な情報であることを特徴とするパーティクル発生要因判定システム。
【請求項１０】
表示部を有し、ユーザが基板に付着したパーティクルに関する第１の情報を入力するユーザインターフェイス装置と、複数のパーティクル発生要因の各々についての可能性を検討するサーバ装置とを少なくとも備えるパーティクル発生要因判定システムにおける課金方法をコンピュータに実行させるプログラムを格納するコンピュータで読み取り可能な記憶媒体であって、前記課金方法は、
前記サーバ装置が、前記入力された第１の情報を受け取り、該受け取った第１の情報に基づいて、前記複数のパーティクル発生要因の各々についての可能性を点数として算出する点数算出ステップと、
前記ユーザインターフェイス装置が、前記算出された各点数とともに該点数に対応する前記各パーティクル発生要因に関する第２の情報の一部を前記表示部に表示する情報表示ステップと、
前記サーバ装置が、ユーザによってなされる前記表示された第２の情報の一部の選択に応じて前記第２の情報を前記ユーザインターフェイス装置に提供するとともに、前記第２の情報の提供に課金する課金ステップとを有し、
前記課金ステップでは、少なくとも前記提供される第２の情報に対応する前記パーティクル発生要因の点数に基づいて課金額が決定され、
前記提供される第２の情報は、前記第２の情報の全体又は前記第２の情報におけるより詳細な情報であることを特徴とする記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パーティクル発生要因判定システム、課金方法、及び記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
通常、半導体ウエハ（以下、単に「ウエハ」という。）から半導体デバイスを製造する基板処理システムでは、ウエハにプラズマ処理を施す際やウエハを搬送する際にパーティクルが付着することがあり、付着したパーティクルは半導体デバイスの欠陥を招く。
【０００３】
パーティクルは、ウエハと基板処理システムの構成部品との機械的な接触や、処理ガスと他の物質との化学的な反応等の様々な要因で発生するが、基板処理システムでは、多数のウエハにプラズマ処理を施して大量の半導体デバイスを量産するため、パーティクルの発生要因が解消されないと半導体デバイスの歩留まりが極度に低下する。したがって、基板処理システムにおいて、パーティクルの発生要因を判別し、該発生要因を根絶することが非常に重要である。
【０００４】
そこで、本発明者は、パーティクルの発生要因に関する詳細な知識を殆ど有していない、基板処理システムのユーザであってもパーティクルの発生要因を正確に判別することができるパーティクル発生要因判定システムを開発した（例えば、特許文献１参照。）。
【０００５】
このパーティクル発生要因判定システムは、パーティクルが付着したウエハの画像データを画像解析することにより、各パーティクル発生要因が本当の発生要因である可能性を数値（確度）としてユーザに提供し、ユーザによるパーティクル発生要因の判定に貢献する。
【０００６】
そして、上述したパーティクル発生要因判定システムのような情報提供システムでは、情報の提供に対して課金し、ユーザから当該情報提供システムの利用料金を徴収する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特願２００８−０５６４３１号の明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、通常、情報提供システムでは、ユーザに提供された情報の数（種類）やユーザによる当該情報提供システムの利用回数に応じて当該情報提供システムの利用料金が算出されるのが一般的であり、提供された情報の質や、問題の解決に対する寄与度に応じて利用料金が算出されることがない。すなわち、ユーザは役に立たない情報の提供に対しても利用料金を支払う必要があるため、ユーザにとって情報提供システムの利用に関する費用対効果が分かりにくく、その結果、情報提供システムの利用に関するユーザにインセンティブを与えられず、情報提供システムの利用価値を下げている。
【０００９】
本発明の目的は、ユーザのパーティクル発生要因判定システムの利用に関するインセンティブを与えることができるパーティクル発生要因判定システム、課金方法、及び記憶媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するために、請求項１記載の課金方法は、表示部を有し、ユーザが基板に付着したパーティクルに関する第１の情報を入力するユーザインターフェイス装置と、複数のパーティクル発生要因の各々についての可能性を検討するサーバ装置とを少なくとも備えるパーティクル発生要因判定システムにおける課金方法であって、前記サーバ装置が、前記入力された第１の情報を受け取り、該受け取った第１の情報に基づいて、前記複数のパーティクル発生要因の各々についての可能性を点数として算出する点数算出ステップと、前記ユーザインターフェイス装置が、前記算出された各点数とともに該点数に対応する前記各パーティクル発生要因に関する第２の情報の一部を前記表示部に表示する情報表示ステップと、前記サーバ装置が、ユーザによってなされる前記表示された第２の情報の一部の選択に応じて前記第２の情報を前記ユーザインターフェイス装置に提供するとともに、前記第２の情報の提供に課金する課金ステップとを有し、前記課金ステップでは、少なくとも前記提供される第２の情報に対応する前記パーティクル発生要因の点数に基づいて課金額が決定され、前記提供される第２の情報は、前記第２の情報の全体又は前記第２の情報におけるより詳細な情報であることを特徴とする。
【００１１】
請求項２記載の課金方法は、請求項１記載の課金方法において、前記課金ステップでは、さらに、前記第２の情報の収益への寄与実績、前記第２の情報を以前に利用した他のユーザによる評価値、今までの前記第２の情報の提供回数、前記第２の情報が最後に提供されてからの経過時間の少なくとも１つに基づいて、前記課金額が決定されることを特徴とする。
【００１２】
請求項３記載の課金方法は、請求項１又は２記載の課金方法において、前記課金ステップでは、前記第２の情報の提供形態に応じて前記課金額が決定されることを特徴とする。
【００１３】
請求項４記載の課金方法は、請求項１乃至３のいずれか１項に記載の課金方法において、前記課金ステップでは、前記第２の情報のカテゴリに応じて前記課金額が決定されることを特徴とする。
【００１４】
請求項５記載の課金方法は、請求項１乃至４のいずれか１項に記載の課金方法において、前記第１の情報はパーティクルに関する画像データからなり、前記点数算出ステップでは、前記サーバ装置が、前記画像データの画像解析結果に基づいて前記点数を算出することを特徴とする。
【００１５】
請求項６記載の課金方法は、請求項１乃至５のいずれか１項に記載の課金方法において、前記サーバ装置が、前記複数のパーティクル発生要因の各々に関連する第１のキーワードを取得し、該取得された第１のキーワードに基づいて前記第２の情報を選択して取得することを特徴とする。
【００１６】
請求項７記載の課金方法は、請求項６記載の課金方法において、前記第１の情報はパーティクルに関するドキュメントデータからなり、前記ユーザインターフェイス装置が前記ドキュメントデータからテキストマイニングによって第２のキーワードを抽出し、前記サーバ装置が、前記抽出された第２のキーワードに基づいて前記第２の情報を選択して取得することを特徴とする。
【００１７】
請求項８記載の課金方法は、請求項６又は７記載の課金方法において、前記パーティクル発生要因判定システムはさらにデータベース装置を備え、前記第２の情報はドキュメントデータからなり、前記データベース装置に格納され、前記データベース装置は、前記第２の情報の選択に先立ち、前記各第２の情報からテキストマイニングによって第３のキーワードを抽出することを特徴とする。
【００１８】
上記目的を達成するために、請求項９記載のパーティクル発生要因判定システムは、表示部を有し、ユーザが基板に付着したパーティクルに関する第１の情報を入力するユーザインターフェイス装置と、複数のパーティクル発生要因の各々についての可能性を検討するサーバ装置とを少なくとも備えるパーティクル発生要因判定システムにおいて、前記サーバ装置が、前記入力された第１の情報を受け取り、該受け取った第１の情報に基づいて、前記複数のパーティクル発生要因の各々についての可能性を点数として算出し、前記ユーザインターフェイス装置が、前記算出された各点数とともに該点数に対応する前記各パーティクル発生要因に関する第２の情報の一部を前記表示部に表示し、前記サーバ装置が、ユーザによってなされる前記表示された第２の情報の一部の選択に応じて前記第２の情報を前記ユーザインターフェイス装置に提供するとともに、前記第２の情報の提供に課金し、前記第２の情報の提供に対する課金額は、少なくとも前記提供される第２の情報に対応する前記パーティクル発生要因の点数に基づいて決定され、前記提供される第２の情報は、前記第２の情報の全体又は前記第２の情報におけるより詳細な情報であることを特徴とする。
【００１９】
上記目的を達成するために、請求項１０記載の記憶媒体は、表示部を有し、ユーザが基板に付着したパーティクルに関する第１の情報を入力するユーザインターフェイス装置と、複数のパーティクル発生要因の各々についての可能性を検討するサーバ装置とを少なくとも備えるパーティクル発生要因判定システムにおける課金方法をコンピュータに実行させるプログラムを格納するコンピュータで読み取り可能な記憶媒体であって、前記課金方法は、前記サーバ装置が、前記入力された第１の情報を受け取り、該受け取った第１の情報に基づいて、前記複数のパーティクル発生要因の各々についての可能性を点数として算出する点数算出ステップと、前記ユーザインターフェイス装置が、前記算出された各点数とともに該点数に対応する前記各パーティクル発生要因に関する第２の情報の一部を前記表示部に表示する情報表示ステップと、前記サーバ装置が、ユーザによってなされる前記表示された第２の情報の一部の選択に応じて前記第２の情報を前記ユーザインターフェイス装置に提供するとともに、前記第２の情報の提供に課金する課金ステップとを有し、前記課金ステップでは、少なくとも前記提供される第２の情報に対応する前記パーティクル発生要因の点数に基づいて課金額が決定され、前記提供される第２の情報は、前記第２の情報の全体又は前記第２の情報におけるより詳細な情報であることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２０】
請求項１記載の課金方法、請求項９記載のパーティクル発生要因判定システム、及び請求項１０記載の記憶媒体によれば、基板に付着したパーティクルに関する第１の情報に基づいて複数のパーティクル発生要因の各々についての可能性が点数として算出され、各パーティクル発生要因に関する第２の情報の提供に対する課金額は、少なくとも提供される第２の情報に対応するパーティクル発生要因の点数に基づいて決定されるので、課金額の高い第２の情報に対応するパーティクル発生要因が本当の発生要因である可能性が高い。したがって、ユーザにとってパーティクル発生要因判定システムの利用に関する費用対効果が分かりやすくなり、その結果、パーティクル発生要因判定システムの利用に関するユーザのインセンティブを与えることができる。
【００２１】
請求項２記載の課金方法によれば、さらに、第２の情報の収益への寄与実績、第２の情報を以前に利用した他のユーザによる評価値、今までの第２の情報の提供回数、第２の情報が最後に提供されてからの経過時間の少なくとも１つに基づいて、課金額が決定されるので、課金額に第２の情報の価値を反映させることができ、課金額をリーズナブルな額にすることができる。その結果、パーティクル発生要因判定システムの利用に関するユーザのインセンティブをより与えることができる。
【００２２】
請求項３記載の課金方法によれば、第２の情報の提供形態に応じて課金額が決定されるので、課金額を第２の情報の使い勝手に見合った額にすることができる。
【００２３】
請求項４記載の課金方法によれば、第２の情報のカテゴリに応じて課金額が決定されるので、課金額を第２の情報からユーザが得られる経済的メリットに見合った額にすることができる。
【００２４】
請求項５記載の課金方法によれば、パーティクルに関する画像データの画像解析結果に基づいてパーティクル発生要因の点数が算出されるので、基板を撮影する等して画像データを準備するだけで第２の情報を得ることができ、ユーザの手間を省くことができる。
【００２５】
請求項６記載の課金方法によれば、複数のパーティクル発生要因の各々に関連する第１のキーワードが取得され、該取得された第１のキーワードに基づいて第２の情報が選択されて取得されるので、各パーティクル発生要因と各第２の情報とを直接的にリンクさせておく必要がない。したがって、第２の情報の準備や更新を容易に行うことができる。
【００２６】
請求項７記載の課金方法によれば、パーティクルに関するドキュメントデータからテキストマイニングによって第２のキーワードが抽出される。テキストマイニングではドキュメントデータが単語に分割され、分割された単語の出現頻度や相関関係によって主要なキーワードが抽出されるので、パーティクルに関するドキュメントデータの内容が整理されていなくても主要なキーワードを抽出することができる。
【００２７】
請求項８記載の課金方法によれば、ドキュメントデータからなる第２の情報の選択に先立ち、各第２の情報からテキストマイニングによって第３のキーワードを抽出するので、第２の情報の選択の際には、各第２の情報に関連する第３のキーワードが存在する。その結果、第１のキーワード又は第２のキーワードと、抽出された第３のキーワードとを比較するだけで所望の第２の情報を容易且つ迅速に得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】本発明の実施の形態に係る課金方法を実行するパーティクル発生要因判定システムの構成を概略的に示す図面である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。
【００３０】
図１は、本実施の形態に係る課金方法を実行するパーティクル発生要因判定システムの構成を概略的に示す図面である。
【００３１】
図１において、パーティクル発生要因判定システム１０は、ユーザがデータの入出力を行う端末としてのユーザインターフェイス装置１１と、該ユーザインターフェイス装置１１や後述するデータベース装置１２とデータを遣り取りするサーバ装置１３と、データベース装置１２とを備える。
【００３２】
パーティクル発生要因判定システム１０は、ユーザが入力した画像データ、例えば、パーティクルが付着したウエハの撮影画像データやパーティクルのＳＥＭ（Scanning Electron Microscope）画像データの画像分析やユーザが入力したパーティクルの付着状況に関するドキュメントデータの文言分析を通じて、パーティクル発生要因を判定するとともにそのパーティクル発生要因が本当の発生要因である可能性を数値で示す点数（以下、「確度」という。）を算出する。また、パーティクル発生要因判定システム１０は、ユーザに各パーティクル発生要因に関する情報、例えば、発生メカニズムや当該パーティクル発生要因の解消方法を提供し、該情報の提供に対して課金する。
【００３３】
パーティクル発生要因としては、例えば、テーパパッドとの接触、フォーカスリングとのこすれ、フォーカスリングの肩やられ（Attacked Shoulder）、ガス穴転写、周縁偏り、ＣＯＰ（Crystal Originated Particle）、析出ゴミ、水−フルオロカーボン系ガスの反応、及びメトロロジーユニットにおける発塵が主要な要因であると本発明者等によって実験や調査によって確認されており、本実施の形態に係るパーティクル発生要因判定システム１０は、上述した各パーティクル発生要因について確度を算出する。
【００３４】
ユーザインターフェイス装置１１は、例えば、パーソナルコンピュータからなり、ユーザによるウエハの撮影画像データやパーティクルのＳＥＭ画像データ（第１の情報）の入力を受け付ける。また、ユーザインターフェイス装置１１はディスプレイ１４（表示部）を有し、ユーザはブラウザによってディスプレイ１４に表示された画像１５を通じ、入力しようとするウエハの撮影画像データやＳＥＭ画像データを確認、加工し、また、判定されたパーティクル発生要因の一覧をそれらの確度とともに確認することができる。ユーザインターフェイス装置１１におけるブラウザとしては、市販のブラウザ、例えば、Internet Explorer（登録商標）を用いてもよく、または、ユーザインターフェイス装置１１に専用のブラウザを用いてもよい。
【００３５】
図２は、図１におけるユーザインターフェイス装置のディスプレイに表示される、入力しようとする画像データの確認用画像であり、図２（Ａ）はウエハの撮影画像データの確認用画像であり、図２（Ｂ）はＳＥＭ画像データの確認用画像である。
【００３６】
図２（Ａ）の確認用画像１６は、ウエハの撮影画像データを表示するフレーム１７を有し、ユーザはフレーム１７に表示された撮影画像データに対して所望の径の円を設定する等して取り込む画像データの範囲を決定する。該範囲の決定後、範囲内の画像データはパーティクルの分布状況を示す画像データ（以下、「パーティクルマップ」という。）としてサーバ装置１３へ送信される。
【００３７】
図２（Ｂ）の確認用画像１８は、パーティクルのＳＥＭ画像データを表示するフレーム１９と、パーティクルのサイズを設定するチェックボックス形式の選択肢２０と、パーティクルの概略形状を設定するチェックボックス形式の選択肢２１とを有する。ユーザはフレーム１９に表示されたＳＥＭ画像を確認しながら、選択肢２０，２１によってパーティクルのサイズ及び形状を設定する。設定されたサイズや形状はＳＥＭ画像データとともにサーバ装置１３へ送信される。
【００３８】
また、ユーザインターフェイス装置１１は、パーティクルの付着状況に関するドキュメントデータ、例えば、テキストデータ（第１の情報）の入力も受け付ける。
【００３９】
図３は、図１におけるユーザインターフェイス装置のディスプレイに表示されるテキストデータの入力用画像である。
【００４０】
図３の入力用画像２２はテキスト入力ボックス２３を有し、ユーザはパーティクルの付着状況に関するテキストデータとして、或る資料のテキストデータをコピーしてテキスト入力ボックス２３へペーストして入力し、または、パーティクルの付着状況を説明する文を直接、テキスト入力ボックス２３へ入力する。
【００４１】
ユーザインターフェイス装置１１は、テキストマイニング機能を有する。テキストマイニングではテキストデータが単語等に分割され、分割された単語の出現頻度や相関関係によって主要なキーワードが抽出される。したがって、ユーザインターフェイス装置１１は、テキスト入力ボックス２３へ入力されたテキストデータから主要なキーワード（第２のキーワード）を抽出し、該抽出されたキーワード（以下、「テキストキーワード」という。）をサーバ装置１３へ送信する。
【００４２】
ユーザインターフェイス装置１１は、パーティクルの付着状況を説明するデータとしてテキスト入力ボックス２３へ入力されるテキストデータだけでなく、市販の文書作成ソフトウェアで作成されたドキュメントデータも受け付けることができる。
【００４３】
また、ユーザインターフェイス装置１１は画像データやドキュメントデータの他に、グラフデータを受け付けることもでき、受け付けたグラフデータにおけるピークの数やデータ値の振幅値をキーワードとして抽出し、該抽出されたキーワードをサーバ装置１３へ送信する。
【００４４】
さらに、ユーザは、ユーザインターフェイス装置１１において、パーティクル発生要因の一覧を確認した後、所望のパーティクル発生要因についてその発生メカニズムや解消方法に関する情報を入手することができる。この情報の入手方法については後に詳述する。
【００４５】
サーバ装置１３は、ユーザインターフェイス装置１１から送信されたパーティクルマップやテキストキーワードを受信する。また、サーバ装置１３のメモリは画像解析プログラム２４を格納する。画像解析プログラム２４は各パーティクル発生要因の確度を算出するＤＬＬ（Dynamic Link Library）からなる。なお、画像解析プログラム２４を構成するＤＬＬはサーバ装置１３のメモリに格納されているものに限られず、他のサーバ装置から提供されるＤＬＬが画像解析プログラム２４の一部を構成してもよい。また、画像解析プログラム２４を構成するＤＬＬの種類も固定されておらず、例えば、基板処理システムの仕様等に応じて画像解析プログラム２４を構成するＤＬＬの種類も変更される。
【００４６】
画像解析プログラム２４は、サーバ装置１３のＲＡＭやＣＰＵを用い、パーティクルマップ、ＳＥＭ画像、並びにパーティクルの形状及びサイズに基づいて各パーティクル発生要因の確度を算出する（点数算出ステップ）。
【００４７】
図４は、図１におけるサーバ装置が実行するパーティクル発生要因確度算出処理を示すフローチャートである。本処理は、画像解析プログラム２４に応じてサーバ装置１３のＣＰＵが実行する。
【００４８】
図４において、まず、ユーザインターフェイス装置１１からパーティクルマップを取得し（ステップＳ４０１）、パーティクルマップの入手先である基板処理システムの名称を取得し（ステップＳ４０２）、さらに、パーティクルの形状及びサイズを取得する（ステップＳ４０３）。
【００４９】
次いで、画像解析プログラム２４におけるテーパパッドとの接触に関する確度算出のＤＬＬを使用してパーティクルマップや各パーティクルの形状及びサイズのデータから、テーパパッドとの接触に関する確度を算出する（ステップＳ４０４）。以下、同様に、フォーカスリングとのこすれに関する確度を算出し（ステップＳ４０５）、フォーカスリングの肩やられに関する確度を算出し（ステップＳ４０６）、ガス穴転写に関する確度を算出し（ステップＳ４０７）、周縁偏りに関する確度を算出し（ステップＳ４０８）、ＣＯＰに関する確度を算出し（ステップＳ４０９）、析出ゴミに関する確度を算出し（ステップＳ４１０）、水−ＣＦ系ガスの反応に関する確度を算出し（ステップＳ４１１）、及びメトロロジーユニットにおける発塵に関する確度を算出する（ステップＳ４１２）。
【００５０】
次いで、算出された各パーティクル発生要因に関する確度を一旦、サーバ装置１３のメモリに格納後、本処理を終了する。
【００５１】
以下、上述した各パーティクル発生要因の確度算出処理のうち、例として、「テーパパッドとの接触に関する確度の算出処理」及び「フォーカスリングとのこすれに関する確度の算出処理」について詳述する。
【００５２】
図５は、テーパパッドとの接触に関する確度算出処理を示すフローチャートである。ウエハ搬送用の搬送フォークに設けられた凸状のテーパパッド及びウエハの接触によって発生するパーティクルはウエハにおけるテーパパッドと接触する部位に主として付着する。したがって、図５の処理では、ウエハにおけるテーパパッドと接触する部位のパーティクルの分布密度に基づいて確度が算出される。
【００５３】
図５において、まず、基板処理システムの種類によって搬送フォークの形状や該搬送フォーク上のテーパパッドの配置位置、数が異なるため、図４のステップＳ４０２で取得した基板処理システムの名称等に基づいてテーパパッドのタイプ（配置位置、数）を特定する（ステップＳ５１）。
【００５４】
次いで、特定されたテーパパッドの配置位置や数からウエハにおけるテーパパッドとの接触部位を特定し、パーティクルマップにおいて該特定された接触部位に対応する領域をテーパパッド対応領域２５として設定し、該テーパパッド対応領域２５にパーティクルが存在するか否かを判別する（ステップＳ５２）。
【００５５】
テーパパッド対応領域２５は、図６（Ａ）において斜線部で示すように、各テーパパッドとの接触部位からパーティクルマップの中心を回転中心とする場合の回転角度で±５°、パーティクルマップの周縁から内側へ３０ｍｍに亘る領域である。なお、図６（Ａ）は搬送フォークが８つのテーパパッドを有する場合に該当する。
【００５６】
ステップＳ５２の判別の結果、テーパパッド対応領域２５にパーティクルが存在する場合、パーティクルマップからテーパパッド対応領域内割合、テーパパッド周辺領域内割合、及びテーパパッド対応領域内集中度を算出する。テーパパッド周辺領域２６は、各テーパパッド対応領域２５を囲う領域であり、各テーパパッドとの接触部位からパーティクルマップの中心を回転中心とする場合の回転角度で±１０°、パーティクルマップの周縁から内側へ５０ｍｍに亘る領域であって、該領域からテーパパッド対応領域２５を除外した領域である（図６（Ｂ））。
【００５７】
テーパパッド対応領域内割合、テーパパッド周辺領域内割合、及びテーパパッド対応領域内集中度はそれぞれ下記式で示される。
・テーパパッド対応領域内割合  ＝  テーパパッド対応領域２５内におけるパーティクル分布密度／パーティクルマップにおける半径２００ｍｍ〜３００ｍｍの間（外側）におけるパーティクル分布密度
・テーパパッド周辺領域内割合  ＝  テーパパッド周辺領域２６内におけるパーティクル分布密度／パーティクルマップにおける半径２００ｍｍ〜３００ｍｍの間（外側）におけるパーティクル分布密度
・テーパパッド対応領域内集中度  ＝  テーパパッド対応領域２５内のパーティクル数／（テーパパッド対応領域２５内のパーティクル数＋テーパパッド周辺領域２６内のパーティクル数）×１００
さらに、確度を下記式から算出し（ステップＳ５３）、ステップＳ５５に進む。
確度  ＝  テーパパッド対応領域内割合＋テーパパッド周辺領域内割合×テーパパッド対応領域内集中度
続くステップＳ５５では、算出された確度が０より大きいか否かを判別し、算出された確度が０である場合、本処理を終了し、算出された確度が０より大きい場合、該確度にパーティクルの形状及びサイズから算出された確度を加算し（ステップＳ５６）、本処理を終了する。
【００５８】
ステップＳ５６では、メモリに格納された、テーパパッドとの接触によって発生するパーティクルの代表的な形状及びサイズのデータと、図４のステップＳ４０３で取得した各パーティクルの形状及びサイズのデータとを比較する。形状及びサイズの一致度がある閾値以上であれば、テーパパッドとの接触がパーティクル発生要因である可能性が高いとし、確度として５を算出する。
【００５９】
ステップＳ５２の判別の結果、テーパパッド対応領域２５にパーティクルが存在しない場合、確度を０に設定し（ステップＳ５４）、本処理を終了する。
【００６０】
図７は、フォーカスリングとのこすれに関する確度算出処理を示すフローチャートである。フォーカスリング及びウエハのこすれによって発生するパーティクルは、ウエハの周縁部に主として付着する。また、こすれとはウエハがフォーカスリングと局所的に接触する現象であるため、パーティクルはウエハの周縁部において局所的且つ比較的内側に分布する。したがって、図７の処理では、ウエハの周縁部におけるパーティクルの分布密度に基づいて確度が算出される。
【００６１】
基板処理システムの種類によってフォーカスリングの種類が異なり、基板処理システムの種類によってはフォーカスリング及びウエハのこすれが発生しないことがある。そこで、図７において、まず、図４のステップＳ４０２で取得した基板処理システム等の名称に基づいてフォーカスリングとのこすれがパーティクル発生要因に該当するか否かを判別する（ステップＳ７０１）。
【００６２】
ステップＳ７０１の判別の結果、フォーカスリングとのこすれがパーティクル発生要因に該当する場合、テーパパッドとの接触に関する確度が５０以下であるか否かを判別する（ステップＳ７０２）。
【００６３】
ステップＳ７０２の判別の結果、テーパパッドとの接触に関する確度が５０以下である場合、確度を下記式から算出し（ステップＳ７０３）、ステップＳ７０５に進む。
確度  ＝  安定度×１００
ここで、安定度は下記式から算出される。
安定度  ＝  ベクトル平均／スカラー平均
但し、ベクトル平均は、パーティクルマップの中心を原点とした場合のパーティクルマップにおける半径２５０ｍｍ以上の領域に存在する全てのパーティクルの位置ベクトルのｘ成分及びｙ成分をそれぞれの平均した平均ｘ成分及び平均ｙ成分に対応するポイントの座標の原点からの距離であり、スカラー平均は、パーティクルマップにおける半径２５０ｍｍ以上の領域に存在する全てのパーティクルのパーティクルマップの中心からの距離の平均値である。
【００６４】
ステップＳ７０２の判別の結果、テーパパッドとの接触に関する確度が５０より大きい場合、確度を下記式から算出し（ステップＳ７０４）、ステップＳ７０５に進む。
確度  ＝  テーパパッド対応領域を除外した場合の安定度×１００
テーパパッド対応領域を除外した場合の安定度は、パーティクルマップにおける半径２５０ｍｍ以上の領域であって、テーパパッド対応領域が除外された領域に存在する全てのパーティクルに関する安定度である。この安定度も上記式から算出される。
【００６５】
次いで、ウエハの周縁部におけるピークの数が１か否かを判別する（ステップＳ７０５）。ここでは、パーティクルマップにおける半径２００ｍｍ以上の領域を週方向に１０等分した場合（図８（Ａ））における各領域（１，２，３．．．）に存在するパーティクルの数をグラフ（図８（Ｂ））にプロットしたとき、該グラフにおいて、或る領域のパーティクルの数と、隣接する他の領域のパーティクルの数との差が全領域におけるパーティクルの数の標準偏差より大きい場合、当該或る領域を上記ピークとする（図８（Ｂ）では領域９がピークに該当する。）。
【００６６】
ステップＳ７０５の判別の結果、ピークの数が１である場合、確度に２０を加算して（ステップＳ７０６）ステップＳ７０７に進み、ピークの数が１でない場合はそのままステップＳ７０７に進む。
【００６７】
次いで、エッジ領域の角度が４５°以下であるか否かを判別し（ステップＳ７０７）、エッジ領域の角度が４５°以下である場合、ステップＳ７１１に進み、エッジ領域の角度が４５°より大きい場合、ステップＳ７０８に進む。
【００６８】
ここで、エッジ領域は、図８（Ｂ）におけるピーク（領域９）を挟む２つの谷（領域７，領域４）に挟まれた領域のうち、該領域に存在する全パーティクルの９０％以上が分布する領域（図８（Ｃ）における濃色部分が該当する。）である。
【００６９】
続く、ステップＳ７０８では、エッジ領域の角度が９０°以下であるか否かを判別し、エッジ領域の角度が９０°以下である場合、さらに、パーティクルマップの中心からパーティクルマップにおける半径２００ｍｍ以上の領域に存在する全パーティクルまでの距離の平均（以下、「パーティクル平均距離」という。）が２７０ｍｍより小さいか否かを判別し（ステップＳ７０９）、パーティクル平均距離が２７０ｍｍよりも小さい場合、ステップＳ７１１に進む。
【００７０】
ステップＳ７０８の判別の結果、エッジ領域の角度が９０°より大きい場合、及びステップＳ７０９の判別の結果、パーティクル平均距離が２７０ｍｍ以上である場合、確度を３で除算し（ステップＳ７１０）、ステップＳ７１１に進む。
【００７１】
続くステップＳ７１１では、算出された確度が０より大きいか否かを判別し、算出された確度が０である場合、本処理を終了し、算出された確度が０より大きい場合、図５のステップＳ５６と同様に、確度に、パーティクルの形状及びサイズから算出されたパーティクル発生要因に関する確度を加算し（ステップＳ７１３）、本処理を終了する。
【００７２】
また、ステップＳ７０１の判別の結果、フォーカスリングとのこすれがパーティクル発生要因に該当しない場合、確度を０に設定し（ステップＳ７１２）、本処理を終了する。
【００７３】
なお、「テーパパッドとの接触に関する確度の算出処理」及び「フォーカスリングとのこすれに関する確度の算出処理」以外の確度の算出処理は、特願２００８−０５６４３１号の明細書に詳細に記載されている。
【００７４】
また、サーバ装置１３はメモリに各パーティクル発生要因に関連するキーワードを格納し、算出された確度が高いパーティクル発生要因に関連するキーワード（第１のキーワード）をメモリから取得し、該取得されたキーワード（以下、「画像キーワード」という。）をデータベース装置１２へ送信する。なお、メモリがキーワードを格納することなく、キーワードが各パーティクル発生要因の確度を算出するＤＬＬによって実行されるプログラムに記述され、サーバ装置１３が記述されたキーワードを取得するようにしてもよい。
【００７５】
サーバ装置１３が取得するキーワードとしては、「テーパパッドとの接触に関する確度の算出処理」に関しては、例えば、「テーパパッド」や「搬送フォーク」が該当し、「フォーカスリングとのこすれに関する確度の算出処理」に関しては、例えば、「フォーカスリング」、「周縁部」や「局所的」が該当する。
【００７６】
また、サーバ装置１３が送信するキーワードは、画像キーワードに限られず、ユーザインターフェイス装置１１がサーバ装置１３へ送信したテキストキーワードも含まれる。
【００７７】
さらに、サーバ装置１３は、算出された確度が高いパーティクル発生要因の略称（例えば、「テーパパッドとの接触」の場合には「テーパパッド」のみ、また、「ガス穴転写」の場合には「ガス穴」のみ）及びその確度をユーザインターフェイス装置１１へ送信する。そして、サーバ装置１３は、後述するように、データベース装置１２から発生要因関連情報２７を受信し、該受信した発生要因関連情報２７における標題、パーティクル源、カテゴリ等をユーザインターフェイス装置１１へ送信し、ユーザインターフェイス装置１１へ発生要因関連情報２７を提供する際、その提供に対する課金額を算出する。
【００７８】
データベース装置１２は、各パーティクル発生要因に関する多数の情報（第２の情報）（以下、「発生要因関連情報」という。）をドキュメントデータとして格納している。発生要因関連情報２７としては、基板処理システムの開発者の知見が記載されたドキュメントデータや、パーティクル発生に関する文献等のドキュメントデータが該当する。また、データベース装置１２はテキストマイニング機能を有し、図４の処理に先立って各発生要因関連情報２７からそれぞれに対応する主要なキーワード（第３のキーワード）を抽出し、格納する。各発生要因関連情報２７は、テキストマイニングによって抽出されるキーワードの他、標題、パーティクル源、カテゴリをキーワードとして有する。標題は発生要因関連情報２７の内容を簡潔に示し、パーティクル源は発生要因関連情報２７が取り扱うパーティクルの発生源を示し、カテゴリは発生要因関連情報２７の内容の種別、例えば、単なる発生メカニズムかパーティクル発生要因の解消方法かを示す。これらのキーワードは、ハイエンドユーザやシステム管理者が発生要因関連情報２７に関連付けて設定する。以下、各発生要因関連情報２７が有するキーワードを「関連情報キーワード」と称する。
【００７９】
発生要因関連情報２７は、関連情報キーワードの他、発生要因関連情報２７の価値を表す指標を有する。該指標は当該発生要因関連情報２７を用いたときに得られる経済的メリットを金額で表したものであり、以下、「ＲＯＫ（Return on Knowledge）」と称する。ＲＯＫは、ハイエンドユーザやシステム管理者が設定する初期値と、当該発生要因関連情報２７を用いたユーザが実際に得られた経済的メリットを考慮して設定するフィードバック値（第２の情報を以前に利用した他のユーザによる評価値）とからなる。
【００８０】
データベース装置１２は、サーバ装置１３から画像キーワードやテキストキーワードを受信すると、画像キーワードやテキストキーワードと関連情報キーワードとを比較し、画像キーワードやテキストキーワードと一致度の高い関連情報キーワードに対応する発生要因関連情報２７を選択してサーバ装置１３へ送信する。このとき、データベース装置１２は発生要因関連情報２７に付随して該発生要因関連情報２７に対応する標題、パーティクル源、カテゴリを送信し、さらに、ＲＯＫも送信する。
【００８１】
発生要因関連情報２７はデータベース装置１２そのものに格納されている必要はなく、データベース装置１２と接続された外部のデータベース装置に格納されていてもよい。但し、この場合には、外部のデータベース装置に格納されている発生要因関連情報２７からもテキストマイニングにより、図４の処理に先立って主要なキーワードを抽出し、データベース装置１２が該抽出されたキーワードを格納する必要がある。
【００８２】
データベース装置１２はテキストマイニング機能を有するので、過去に蓄積されたが内容が整理されていない文献等のドキュメントデータも発生要因関連情報２７として活用することができる。
【００８３】
サーバ装置１３は、データベース装置１２から発生要因関連情報２７、該発生要因関連情報２７に対応する標題、パーティクル源、カテゴリ、及びＲＯＫを受信すると、まず、受信した発生要因関連情報２７に対応するパーティクル発生要因の略称、該パーティクル発生要因の確度、受信した発生要因関連情報２７の標題、パーティクル源、カテゴリ等をユーザインターフェイス装置１１へ送信する。
【００８４】
ユーザインターフェイス装置１１は、サーバ装置１３から発生要因関連情報２７等を受信すると、これらを解析結果としてディスプレイ１４に表示する（情報表示ステップ）。
【００８５】
図９は、図１におけるユーザインターフェイス装置のディスプレイに表示される解析結果表示画像である。
【００８６】
図９の解析結果表示画像２８は、パーティクルマップを表示するフレーム２９と、受信したパーティクル発生要因の略称及び確度を一覧表示する確度リスト３０と、受信した発生要因関連情報２７の標題、パーティクル源、カテゴリ（第２の情報の一部）を一覧表示する関連情報リスト３１とを有する。ここで、関連情報リスト３１に標題が表示される発生要因関連情報２７は、確度が高いパーティクル発生要因の画像キーワードに基づいて選択されているので、ユーザには確度が高いパーティクル発生要因に関連する発生要因関連情報２７が提供されることになる。また、関連情報リスト３１は各標題に対応するダウンロードボタン３２を有する。
【００８７】
ユーザが関連情報リスト３１のダウンロードボタン３２をマウス等で選択すると、該ダウンロードボタン３２に対応する標題の発生要因関連情報２７が、ドキュメントデータ、例えば、ｐｄｆ形式のデータとしてサーバ装置１３からユーザインターフェイス装置１１に送信されて提供される。
【００８８】
ユーザインターフェイス装置１１は、提供された発生要因関連情報２７をプリンタ（不図示）等によって出力する際、出力したユーザが特定できるように、例えば、ユーザインターフェイス装置１１のＩＰアドレスやユーザの個人特定情報、例えば、メールアドレス等を背景として発生要因関連情報２７とともに出力される用紙に印刷する（図１０）。これにより、出力された発生要因関連情報２７の無断転用を防止することができる。
【００８９】
パーティクル発生要因判定システム１０では、ユーザが所望する発生要因関連情報２７のユーザインターフェイス装置１１への提供に対して課金が行われる（課金ステップ）。課金額は以下の式（１）に基づいて算出される。
課金額  ＝  ＲＯＫ（初期値、フィードバック値の両方を含む）×ＲＯＫ係数×提供される発生要因関連情報２７に関連するパーティクル発生要因の確度×当該発生要因関連情報２７の今までの選択頻度  …  （１）
「ＲＯＫ係数」は、課金額を適切な額に調整するためにハイエンドユーザやシステム管理者が設定する係数であり、「発生要因関連情報２７の今までの選択頻度」は、今までパーティクル発生要因の判定が行われた回数に対する、当該発生要因関連情報２７が画像キーワードやテキストキーワードに基づいて今まで選択された回数の割合である。
【００９０】
例えば、ＲＯＫの初期値が１０００万円、ＲＯＫのフィードバック値が１０００万円、ＲＯＫ係数が０．１、確度が０．９０、選択頻度が０．５（１０００回の判定において当該発生要因関連情報２７が５００回選択された）である場合、課金額は９０万円となる。
【００９１】
上述した課金額の算出方法は一例であり、この他、発生要因関連情報２７が半導体デバイスの製造ラインの収益に寄与した実績や基板処理システムの開発に寄与した実績（第２の情報の収益への寄与実績）、今までの発生要因関連情報２７の提供回数、発生要因関連情報２７が最後に提供されてからの経過時間のうちの少なくとも１つを課金額の算出要素として用いてもよい。但し、確度は課金額の算出要素として必ず用いる必要がある。
【００９２】
ユーザインターフェイス装置１１は発生要因関連情報２７の提供の際、ユーザのレベル、例えば、情報入手許可レベルに応じて発生要因関連情報２７の提供形態を変更する。例えば、通常のユーザであれば、発生要因関連情報２７のドキュメントデータに記載された全ての内容を用紙に印刷して提供するが、情報入手許可レベルが低いユーザであれば、ドキュメントデータに記載された内容の概要のみを用紙に印刷して提供し、また、パーティクル発生要因判定システム１０を試しているユーザであれば、ドキュメントデータに記載された内容を用紙に印刷せず、ユーザインターフェイス装置１１のディスプレイ１４に表示するのみである。また、パーティクル発生要因判定システム１０は、発生要因関連情報２７の提供形態によっても課金額を変更する。例えば、上記式（１）で算出された課金額に提供形態に応じた係数、例えば、ドキュメントデータに記載された全ての内容を提供する場合には１．０を係数とし、ドキュメントデータに記載された内容の概要のみを提供する場合には０．３を係数とし、ドキュメントデータに記載された内容の標題（タイトル）をディスプレイ１４に表示するのみの場合には０．０を係数とする。
【００９３】
また、発生要因関連情報２７のドキュメントデータに記載された全ての内容がユーザに提供される場合であっても、発生要因関連情報２７のカテゴリに応じてユーザが得られる経済的メリットが異なる。例えば、発生メカニズムが提供される場合、ユーザは容易にパーティクル発生の解消に至ることができないので、ユーザが得られる経済的メリットは小さいが、パーティクル発生要因の解消方法が提供される場合、ユーザは容易にパーティクル発生の解消に至ることができるので、ユーザが得られる経済的メリットは大きい。そこで、パーティクル発生要因判定システム１０は発生要因関連情報２７のカテゴリに応じても課金額を変更する。例えば、上記式（１）で算出された課金額にカテゴリに応じた係数、例えば、発生要因関連情報２７が発生メカニズムである場合には０．３を係数とし、発生要因関連情報２７がパーティクル発生要因の解消方法である場合には１．０を係数とする。
【００９４】
本実施の形態に係る課金方法を実行するパーティクル発生要因判定システム１０によれば、パーティクルマップに基づいて複数のパーティクル発生要因の各々について確度が算出され、発生要因関連情報２７の提供に対する課金額は、少なくとも提供される発生要因関連情報２７に対応するパーティクル発生要因の確度に基づいて決定されるので、課金額の高い発生要因関連情報２７に対応するパーティクル発生要因が本当の発生要因である可能性が高い。したがって、ユーザにとってパーティクル発生要因判定システム１０の利用に関する費用対効果が分かりやすくなり、その結果、パーティクル発生要因判定システム１０の利用に関するユーザのインセンティブを与えることができる。
【００９５】
上述したパーティクル発生要因判定システム１０では、半導体デバイスの製造ラインの収益に寄与した実績や基板処理システムの開発に寄与した実績、当該発生要因関連情報２７を用いたユーザが実際に得られた経済的メリットを考慮して設定するフィードバック値、今までの発生要因関連情報２７の提供回数、発生要因関連情報２７が最後に提供されてからの経過時間の少なくとも１つに基づいて、課金額が決定されるので、課金額に発生要因関連情報２７の価値を反映させることができ、課金額をリーズナブルな額にすることができる。
【００９６】
また、上述したパーティクル発生要因判定システム１０では、発生要因関連情報２７の提供形態に応じて課金額が決定されるので、課金額を発生要因関連情報２７の使い勝手に見合った額にすることができる。
【００９７】
さらに、上述したパーティクル発生要因判定システム１０では、発生要因関連情報２７のカテゴリに応じて課金額が決定されるので、課金額をユーザが得られる経済的メリットに見合った額にすることができる。
【００９８】
上述したパーティクル発生要因判定システム１０では、パーティクルマップの画像解析結果に基づいてパーティクル発生要因の確度が算出され、確度の高いパーティクル発生要因に関連する発生要因関連情報２７が提供されるので、ユーザはウエハを撮影する等してウエハの画像データを準備するだけで発生要因関連情報２７を得ることができ、ユーザの手間を省くことができる。
【００９９】
上述したパーティクル発生要因判定システム１０では、画像キーワードが取得され、該取得された画像キーワードに基づいて発生要因関連情報２７が選択されて取得されるので、各パーティクル発生要因と各発生要因関連情報２７とを直接的にリンクさせておく必要がない。したがって、発生要因関連情報２７の準備や更新を容易に行うことができる。
【０１００】
上述したパーティクル発生要因判定システム１０では、テキスト入力ボックス２３へ入力されたテキストデータからテキストマイニングによってテキストキーワードが抽出されるので、テキスト入力ボックス２３へ入力されたテキストデータの内容が整理されていなくてもテキストキーワードを抽出することができる。
【０１０１】
また、上述したパーティクル発生要因判定システム１０では、図４の処理、少なくとも発生要因関連情報２７の選択に先立ち、各発生要因関連情報２７からテキストマイニングによって関連情報キーワードを抽出するので、発生要因関連情報２７の選択の際には、関連情報キーワードが存在する。その結果、画像キーワード又はテキストキーワードと、抽出された関連情報キーワードとを比較するだけで所望の発生要因関連情報２７を容易且つ迅速に得ることができる。
【０１０２】
上述したパーティクル発生要因判定システム１０では、ユーザが直接課金額を知ることがないが、発生要因関連情報２７の提供の前、具体的には、ユーザがダウンロードボタン３２を選択した際、そのダウンロードボタン３２に対応する標題の発生要因関連情報２７の提供に対する課金額を算出してユーザに提示してもよい。これにより、ユーザは事前に入手しようとする発生要因関連情報２７の価値を知ることができ、発生要因関連情報２７を入手するか否かについて適切に判断することができる。
【０１０３】
また、パーティクル発生要因判定システム１０において、各発生要因関連情報２７についての課金実績を記録してもよい。これにより、発生要因関連情報２７をパーティクル発生要因判定システム１０へ提供した基板処理システムの開発者等の収益への貢献度が明確になり、該開発者のパーティクル発生要因判定システム１０への情報提供に対するインセンティブを向上することができる。
【０１０４】
本発明の目的は、上述した実施の形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムを記録した記憶媒体を、サーバ装置１３等に供給し、サーバ装置１３のＣＰＵが記憶媒体に格納されたプログラムを読み出して実行することによっても達成される。
【０１０５】
この場合、記憶媒体から読み出されたプログラム自体が上述した実施の形態の機能を実現することになり、プログラム及びそのプログラムを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
【０１０６】
また、プログラムを供給するための記憶媒体としては、例えば、ＲＡＭ、ＮＶ−ＲＡＭ、フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＤＶＤ＋ＲＷ）等の光ディスク、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、他のＲＯＭ等の上記プログラムを記憶できるものであればよい。或いは、上記プログラムは、インターネット、商用ネットワーク、若しくはローカルエリアネットワーク等に接続される不図示の他のコンピュータやデータベース等からダウンロードすることによりサーバ装置１３に供給されてもよい。
【０１０７】
また、サーバ装置１３のＣＰＵが読み出したプログラムを実行することにより、上記実施の形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムの指示に基づき、ＣＰＵ上で稼動しているＯＳ（オペレーティングシステム）等が実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって上述した実施の形態の機能が実現される場合も含まれる。
【０１０８】
更に、記憶媒体から読み出されたプログラムが、サーバ装置１３に挿入された機能拡張ボードやサーバ装置１３に接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵ等が実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって上述した実施の形態の機能が実現される場合も含まれる。
【０１０９】
上記プログラムの形態は、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給されるスクリプトデータ等の形態から成ってもよい。
【符号の説明】
【０１１０】
１０  パーティクル発生要因判定システム
１１  ユーザインターフェイス装置
１２  データベース装置
１３  サーバ装置
１６，１８  確認用画像
２２  入力用画像
２７  発生要因関連情報
２８  解析結果表示画像
３１  関連情報リスト  
【図１】
0005448598.tif 000002
【図２】
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【図３】
0005448598.tif 000004
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
0005448598.tif 000008
【図８】
0005448598.tif 000009
【図９】
0005448598.tif 000010
【図１０】
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