(57)【要約】  対象システムに関する複数の評価指標の間の関連性が不明な場合であっても、好適な評価指標を算出することが可能な指標算出装置等が開示される。指標算出装置１３１は、対象システム１６１に関する複数の評価指標についての所与の範囲と、それら評価指標とパラメタとの関係性を表すモデル情報とに対して所定のパラメタ算出処理を実行することによって、該複数の評価指標が該所与の範囲に含まれている場合における該パラメタの範囲を特定する範囲特定部１３２と、特定した該パラメタの範囲と、対象システム１６１についての対象評価指標に関する該モデル情報を表す対象モデル情報とに対して所定の指標算出処理を実行することによって、該対象評価指標に関する特徴を表す特徴値を算出する指標算出部１３３とを有する。
2019092854.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象システムに関する複数の評価指標についての所与の範囲と、それら評価指標とパラメタとの関係性を表すモデル情報とに対して所定のパラメタ算出処理を実行することによって、前記複数の評価指標が該所与の範囲に含まれている場合における前記パラメタの範囲を特定する範囲特定手段と、
特定した該パラメタの範囲と、前記対象システムについての対象評価指標に関する前記モデル情報を表す対象モデル情報とに対して所定の指標算出処理を実行することによって、前記対象評価指標に関する特徴を表す特徴値を算出する指標算出手段と
を備える指標算出装置。
【請求項２】
前記範囲特定手段は、前記複数の評価指標のうち、ある評価指標が前記所与の範囲である場合の前記パラメタの範囲を求め、求めた前記パラメタの範囲が共通している範囲を特定することによって、前記複数の評価指標が該所与の範囲である場合における前記パラメタの範囲を特定する
請求項１に記載の指標算出装置。
【請求項３】
前記モデル情報は、ガウシアン放射基底関数によって表されており、
前記対象システムは、火力発電システムであり、
前記パラメタは、前記火力発電システムが利用する燃料である石炭に関する品質を表すパラメタである
請求項１、または、請求項２に記載の指標算出装置。
【請求項４】
判定手段
をさらに備え、
前記範囲特定手段は、算出した前記特徴値と、前記対象モデル情報とに関して前記所定のパラメタ算出処理を実行することによって、前記対象評価指標が前記特徴値である場合における前記パラメタを特定し、
前記判定手段は、前記範囲特定手段が特定した前記パラメタによって、前記対象評価指標とは異なる第２対象評価指標が決定されるか否かを判定し、
前記指標算出手段は、前記第２対象評価指標が決定されなかった場合には、前記第２対象評価指標に関する前記特徴値を算出する
請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の指標算出装置。
【請求項５】
前記範囲特定手段が特定した前記パラメタによって前記第２対象評価指標が決定されると、前記判定手段が判定した場合には、前記複数の評価指標のうち、特定した前記パラメタによって値が決定されない評価指標を選択する選択手段を
さらに備え、
前記指標算出手段は、前記選択手段が選択した前記評価指標に関する前記特徴値を算出する
請求項４に記載の指標算出装置。
【請求項６】
前記範囲特定手段が特定した前記パラメタに対して前記第２対象評価指標が決定されると前記判定手段が判定した場合に、前記指標算出手段は、特定した前記パラメタに基づき前記第２対象評価指標の値を算出する
請求項４または請求項５に記載の指標算出装置。
【請求項７】
前記範囲特定手段が特定した前記パラメタに対して前記第２対象評価指標が決定されると前記判定手段が判定した場合に、前記指標算出手段は、前記第２対象評価指標が決定されることを表す情報を出力する
請求項４乃至請求項６のいずれかに記載の指標算出装置。
【請求項８】
前記パラメタと、前記評価指標とが関連付けされた指標情報に基づき、該パラメタと、該評価指標との関係性を表す前記モデル情報を作成するモデル情報作成手段
をさらに備える請求項１乃至請求項７のいずれかに記載の指標算出装置。
【請求項９】
前記モデル情報作成手段は、作成した前記モデル情報を構成している係数の大きさが所定の基準を満たしている前記パラメタを特定し、特定した前記パラメタを表す情報を出力する
請求項８に記載の指標算出装置。
【請求項１０】
前記モデル情報作成手段は、作成した前記モデル情報を構成している係数の大きさが大きな順に、前記係数に関する前記パラメタを表す情報を出力する
請求項８に記載の指標算出装置。
【請求項１１】
情報処理装置によって、対象システムに関する複数の評価指標についての所与の範囲と、それら評価指標とパラメタとの関係性を表すモデル情報とに対して所定のパラメタ算出処理を実行することによって、前記複数の評価指標が該所与の範囲に含まれている場合における前記パラメタの範囲を特定し、特定した該パラメタの範囲と、前記対象システムについての対象評価指標に関する前記モデル情報を表す対象モデル情報とに対して所定の指標算出処理を実行することによって、前記対象評価指標に関する特徴を表す特徴値を算出する指標算出方法。
【請求項１２】
対象システムに関する複数の評価指標についての所与の範囲と、それら評価指標とパラメタとの関係性を表すモデル情報とに対して所定のパラメタ算出処理を実行することによって、前記複数の評価指標が該所与の範囲に含まれている場合における前記パラメタの範囲を特定する範囲特定機能と、
特定した該パラメタの範囲と、前記対象システムについての対象評価指標に関する前記モデル情報を表す対象モデル情報とに対して所定の指標算出処理を実行することによって、前記対象評価指標に関する特徴を表す特徴値を算出する指標算出機能と
をコンピュータに実現させる指標算出プログラムが記録された記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象システムに関する評価指標を算出する指標算出装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１乃至特許文献３は、ＫＰＩ（重要業績指標）を算出する装置を開示している。【０００３】
特許文献１には、プラントに関する評価指標が最適な場合における、該プラントにおける運転状態を算出する装置が開示されている。該装置は、プラントにおける運転状態を表す運転データと、該プラントに関する評価指標とを取得する。該装置は、取得した該運転データと、取得した該評価指標との間の相関を表す回帰モデルを作成し、作成した該回帰モデルに基づき、評価指標が最適である場合における運転データを算出する。【０００４】
特許文献２には、車両用自動変速機の動作を制御可能な制御定数を求める支援装置が開示されている。該支援装置は、該変速機の性能に関する定量指標の範囲に対して、該範囲を満足している制御定数を求める。【０００５】
特許文献３には、複数の部品から構成される組立体の構造（または、形状）を決定する支援装置が開示されている。該支援装置は、該組立体の構造を表す目的変数と、該部品に関して取得された値を表す設計変数との間の相関に基づき、目的変数が許容範囲に含まれている場合における該設計変数の値を算出する。該支援装置は、該設計変数の最適値を繰り返し算出する処理を実行することにより、該設計変数の値を算出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１２−０７４００７号公報
【特許文献２】特開２００８−２６１４６８号公報
【特許文献３】特開２００３−１４１１９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
対象システムに関する複数の評価指標が相互に関連している（依存している）こともある。たとえば、対象システムに関する第１評価指標と、該対象システムに関する第２評価指標とが、トレードオフの関係にある場合がある。該第１評価指標に関して最適な状態となるよう対象システムを調整した結果、該対象システムに関する第２評価指標が低下してしまう状況が生じる可能性がある。この状況が生じる原因は、たとえば、該第１評価指標に影響を及ぼす要因と、該第２評価指標に影響を及ぼす要因とが共通しているものの、該第１評価指標に関して最適な該要因の状態と、該第２評価指標に関して最適な該要因の状態とが異なっていることである。したがって、複数の評価指標が所定の基準を満たすように、該対象システムを調整することは難しい。【０００８】
特許文献１乃至特許文献３に開示された装置を用いたとしても、対象システムに関する複数の評価指標の間の関連性（依存性）が不明な場合、好適な評価指標を算出することは難しい。この理由は、複数の評価指標が相互に関連（依存）しているにもかかわらず、これらの装置が１つの評価指標のみに注目しながら対象システムを調整するからである。【０００９】
そこで、本発明の目的の１つは、対象システムに関する複数の評価指標の間の関連性（依存性）が不明な場合であっても、好適な評価指標を算出することが可能な指標算出装置等を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の１つの態様として、指標算出装置は、
対象システムに関する複数の評価指標についての所与の範囲と、それら評価指標とパラメタとの関係性を表すモデル情報とに対して所定のパラメタ算出処理を実行することによって、前記複数の評価指標が該所与の範囲に含まれている場合における前記パラメタの範囲を特定する範囲特定手段と、
特定した該パラメタの範囲と、前記対象システムについての対象評価指標に関する前記モデル情報を表す対象モデル情報とに対して所定の指標算出処理を実行することによって、前記対象評価指標に関する特徴を表す特徴値を算出する指標算出手段と
を備える。【００１１】
また、本発明の他の態様として、指標算出方法は、
情報処理装置によって、対象システムに関する複数の評価指標についての所与の範囲と、それら評価指標とパラメタとの関係性を表すモデル情報とに対して所定のパラメタ算出処理を実行することによって、前記複数の評価指標が該所与の範囲に含まれている場合における前記パラメタの範囲を特定し、特定した該パラメタの範囲と、前記対象システムについての対象評価指標に関する前記モデル情報を表す対象モデル情報とに対して所定の指標算出処理を実行することによって、前記対象評価指標に関する特徴を表す特徴値を算出する。【００１２】
また、本発明の他の態様として、指標算出プログラムは、
対象システムに関する複数の評価指標についての所与の範囲と、それら評価指標とパラメタとの関係性を表すモデル情報とに対して所定のパラメタ算出処理を実行することによって、前記複数の評価指標が該所与の範囲に含まれている場合における前記パラメタの範囲を特定する範囲特定機能と、
特定した該パラメタの範囲と、前記対象システムについての対象評価指標に関する前記モデル情報を表す対象モデル情報とに対して所定の指標算出処理を実行することによって、前記対象評価指標に関する特徴を表す特徴値を算出する指標算出機能と
をコンピュータに実現させる。【００１３】
さらに、同目的は、係るプログラムを記録するコンピュータが読み取り可能な記録媒体によっても実現される。
【発明の効果】
【００１４】
本発明に係る指標算出装置等によれば、対象システムに関する複数の評価指標の間の関連性（依存性）が不明な場合であっても、好適な評価指標を算出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る指標算出装置が有する構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施形態に係る指標算出装置における処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】評価指標情報が格納されている評価指標情報記憶部を概念的に表す図である。
【図４】モデル情報が格納されているモデル情報記憶部を概念的に表す図である。
【図５】範囲情報の一例を概念的に表す図である。
【図６】本発明の第２の実施形態に係る指標算出装置が有する構成を示すブロック図である。
【図７】第２の実施形態に係る指標算出装置における処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】本発明の第３の実施形態に係る指標算出装置が有する構成を示すブロック図である。
【図９】第３の実施形態に係る指標算出装置における処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】本発明の第４の実施形態に係る指標算出装置が有する構成を示すブロック図である。
【図１１】第４の実施形態に係る指標算出装置における処理の流れを示すフローチャートである。
【図１２】本発明の各実施形態に係る指標算出装置を実現可能な計算処理装置のハードウェア構成例を概略的に示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
次に、本発明を実施する実施形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１７】
＜第１の実施形態＞
図１を参照しながら、本発明の第１の実施形態に係る指標算出装置１０１が有する構成について詳細に説明する。図１は、本発明の第１の実施形態に係る指標算出装置１０１が有する構成を示すブロック図である。
【００１８】
第１の実施形態に係る指標算出装置１０１は、範囲特定部１０２と、指標算出部１０３とを有する。
【００１９】
指標算出装置１０１は、評価指標情報記憶部１５２、及び、モデル情報記憶部１５１に接続、または、通信可能に接続されている。指標算出装置１０１は、評価指標情報記憶部１５２、及び、モデル情報記憶部１５１を有していてもよい。
【００２０】
評価指標情報記憶部１５２には、対象システム１６１に関する評価の指標を表す評価指標と、対象システム１６１に関して取得されたパラメタとが関連付けされた評価指標情報（図３を参照しながら後述する）が格納されている。評価指標は、たとえば、KPIであってもよい。該パラメタは、該評価指標に対して影響する要因が定量的（または、定性的）に表されている情報である。評価指標の値（以降、「評価指標値」と表す）は、たとえば、対象システム１６１に関する評価の程度を表す。パラメタは、たとえば、対象システム１６１を測定しているセンサ、対象システム１６１に対する入力の種別、または、対象システム１６１に対して影響を及ぼしている要因の種別等を表す。パラメタの値（以降、「パラメタ値」と表す）は、たとえば、対象システム１６１を測定しているセンサが出力した値、対象システム１６１に対する入力の品質を表す値、または、対象システム１６１に関する要因の程度（または、状態）を表す。
【００２１】
対象システム１６１が、火力発電機（または、火力発電システム）である場合において、パラメタ、要因、及び、評価指標について具体的に説明する。この場合に、評価指標は、火力発電機によって作成される発電量、または、発電効率等の対象システム１６１に関する評価の程度を表す。また、要因（パラメタ）は、たとえば、石油、石炭、天然ガス等の燃料等の品質の程度、または、天候、気温、湿度等の気象情報を表す。したがって、パラメタ値は、たとえば、該品質の程度が定量的（または、定性的）に表されている情報である。対象システム１６１が、火力発電システムであり、さらに、評価指標が発電効率である場合に、好適な評価指標の値とは、たとえば、発電効率の最大値を表す。
【００２２】
また、対象システム１６１は、顧客に対して提供されるサービスであってもよい。この場合に、評価指標は、たとえば、顧客の満足度、または、顧客からのクレーム数である。また、要因（パラメタ）は、たとえば、該サービスの使いやすさを表す情報である。したがって、パラメタ値は、使いやすさが定量的（または、定性的）に表されている情報である。
【００２３】
対象システム１６１、要因、パラメタ、及び、評価指標は上述した例に限定されない。
【００２４】
モデル情報記憶部１５１には、パラメタと、評価指標との関係性を表すモデル情報（図４を参照しながら後述する）が格納されている。該モデル情報に従い算出される評価指標値は、パラメタがある値である場合における評価の程度を表す。該評価指標値は、たとえば、指標算出部１０３によって算出される。該モデル情報は、たとえば、パラメタ値と、評価指標値との間の関係性を回帰分析することによって得られる回帰式、または、該回帰式を構成している係数を表す。該モデル情報は、たとえば、多項式、ガウシアン放射基底関数（以降、放射基底関数をＲＢＦ（ｒａｄｉａｌ  ｂａｓｉｓ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）と表す）、多重二乗（Ｍｕｌｔｉｑｕａｄｒｉｃ）ＲＢＦ、逆二乗（Ｉｎｖｅｒｓｅ  ｑｕａｄｒａｔｉｃ）ＲＢＦ、多重調和スプライン（Ｐｏｌｙｈａｒｍｏｎｉｃ  ｓｐｌｉｎｅ）ＲＢＦ等の微分可能な関数によって表すことができる。該モデル情報は、微分可能な関数でなくてもよい。モデル情報は、上述した例に限定されない。
【００２５】
本願発明者は、たとえば、火力発電機（または、火力発電システム）に関する発電効率と、該火力発電機にて発電するときの燃料（または、火力発電システムが利用する燃料）である石炭の質との間の関係性を、ガウシアンＲＢＦを用いて表すことによって、該発電効率を正確に予測できることを見出した。さらに、本願発明者は、該発電効率と、該火力発電機を制御可能なパラメタ（または、大気の温度、大気の圧力等の環境値）との間の関係性を、ガウシアンＲＢＦを用いて正確に表すことができることを見出した。関係性は、上述した例に限定されない。
【００２６】
図３を参照しながら評価指標情報記憶部１５２について説明する。図３は、評価指標情報が格納されている評価指標情報記憶部１５２を概念的に表す図である。
【００２７】
評価指標情報は、１つ以上のパラメタと、該パラメタがある値である場合における評価指標とが関連付けされている情報である。評価指標情報記憶部１５２には、複数の評価指標に関する評価指標情報が格納されていてもよい。評価指標情報においては、評価指標に関連付けされているパラメタは、評価指標ごとに異なっていてもよい。また、図３においては、説明の便宜上、各評価指標情報には、該評価指標情報を一意に識別する識別子（以降、「ＩＤ」と表す）が付されている。しかし、該識別子は、必ずしも、評価指標情報に付されていなくてもよい。
【００２８】
図３を参照すると、ＩＤが「第１」の評価指標情報である第１評価指標情報においては、パラメタＡ「１」、パラメタＢ「２」、パラメタＣ「３」、パラメタＤ「４」、及び、評価指標Ｘ「１３」が関連付けされている。これは、パラメタＡの値が「１」、パラメタＢの値が「２」、パラメタＣの値が「３」、及び、パラメタＤの値が「４」である場合に、評価指標Ｘの値が「１３」であることを表す。該第１評価指標情報において、評価指標Ｘは、パラメタＥと、パラメタＦとに関連付けされていない。これは、評価指標Ｘが、パラメタＥの値と、パラメタＦの値とには依存していない（すなわち、関係性を有していない）ことを表す。
【００２９】
また、ＩＤが「第２」の評価指標情報である第２評価指標情報においては、パラメタＢ「１」、パラメタＣ「３」、パラメタＤ「４」、パラメタＥ「６」、及び、評価指標Ｙ「１０」が関連付けされている。これは、パラメタＢの値が「１」、パラメタＣの値が「３」、パラメタＤの値が「４」、及び、パラメタＥの値が「６」である場合に、評価指標Ｙの値が「１０」であることを表す。
【００３０】
ここで、複数の評価指標が相互に依存している状況について、図３を参照しながら説明する。この説明においては、説明の便宜上、ある評価指標が特徴値（たとえば、最大値、最小値、極大値、極小値等）である場合におけるパラメタの値が、常に、１つに決定されると仮定する。また、該ある評価指標が大きな値であるほど、対象システム１６１の評価が高いとする。該ある評価指標が小さな値であるほど、対象システム１６１の評価は低いとする。説明の便宜上、以下の説明においては、該特徴値が、最大値であるとする。しかし、特徴値は、最大値に限定されない。
【００３１】
第１評価指標情報において、評価指標Ｘは、パラメタＡ乃至パラメタＤに関連付けされている。したがって、評価指標Ｘが最大である場合におけるパラメタＡの値、パラメタＢの値、パラメタＣの値、及び、パラメタＤの値は、上述した仮定によって、それぞれ、１つの値に決定される。また、第２評価指標情報において、評価指標Ｙは、パラメタＢ乃至パラメタＥに関連付けされている。したがって、評価指標Ｘと、評価指標Ｙとは、ともに、パラメタＢ、パラメタＣ、及び、パラメタＤに依存している。言い換えると、評価指標Ｘと、評価指標Ｙとは、相互に、関連性を有している。
【００３２】
上述した仮定によれば、評価指標Ｘが最大である場合に、パラメタＢの値、パラメタＣの値、及び、パラメタＤの値は１つの値に決定される。この結果、評価指標Ｘが最大である場合における評価指標Ｙの最大値は、評価指標Ｘに依存していないパラメタＥを変更することによって算出される。該処理は、たとえば、指標算出部１０３によって実行される。この場合に、評価指標Ｘと、評価指標Ｙとは、ともに、パラメタＢ乃至パラメタＤの影響を受けるので、相互に依存している。言い換えると、評価指標Ｘと、評価指標Ｙとは、関連性を有している。
【００３３】
ＩＤが「第３」の評価指標情報である第３評価指標情報において、評価指標Ｚは、パラメタＡ乃至パラメタＣに関連付けされている。したがって、評価指標Ｘと、評価指標Ｚとは、ともに、パラメタＡ、パラメタＢ、及び、パラメタＣの影響を受けるので、相互に依存している。上述した仮定によって、評価指標Ｘが最大である場合においてパラメタＡ乃至パラメタＣの値が１つの値に決定されるので、評価指標Ｗの値は、決定された該１つの値によって決定される。したがって、評価指標Ｘが最大である場合において、評価指標Ｗの値は、１つの値に決定される。
【００３４】
ＩＤが「第４」の評価指標情報である第４評価指標情報において、評価指標Ｚは、パラメタＥ、及び、パラメタＦに関連付けされている。したがって、評価指標Ｘと、評価指標Ｚとが、ともに影響を受けるパラメタは存在していない。言い換えると、評価指標Ｚは、評価指標Ｘから独立している。すなわち、評価指標Ｚと、評価指標Ｘとは関連性（依存性）を有していない。
【００３５】
図４を参照しながら、モデル情報記憶部１５１について説明する。図４は、モデル情報が格納されているモデル情報記憶部１５１を概念的に表す図である。
【００３６】
モデル情報記憶部１５１には、評価指標に関するモデル情報を格納することができる。モデル情報は、パラメタ（要因）と、評価指標との関係性を表す情報である。図４に例示されたモデル情報において、評価指標「Ｘ」と、モデル情報「Ｆ１（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ）」とが関連付けされている。これは、パラメタＡ乃至パラメタＤに対して、処理「Ｆ１」を実行することによって評価指標「Ｘ」を算出することができることを表す。F1が数式を用いて表されている場合に、処理F1は、該数式に従い評価指標を算出する処理を表す。
【００３７】
モデル情報は、所与の情報であってもよいし、評価指標情報（図３に例示）に基づき算出された情報であってもよい。たとえば、モデル情報は、各パラメタの値と、評価指標とが関連付けされた評価指標情報に、所定の作成処理（たとえば、回帰分析、最小２乗法等）を実行することにより作成される。所定の作成処理は、パラメタと、評価指標との関係性を求める処理であればよく、たとえば、データマイニング等の処理であってもよい。所定の作成処理は、上述した例に限定されない。
【００３８】
モデル情報は、以下の式１に示すような関数を用いて概念的に表すこともできる。説明の便宜上、対象システム１６１に関するパラメタがｍ（ただし、ｍは自然数）種類であるとする。また、ｍ種類のパラメタを、Ｘ１乃至Ｘｍと表すとする。この場合に、たとえば、第Ｉ（ただし、Ｉは自然数）評価指標と、各パラメタとの関係性を表すモデル情報は、たとえば、関数ＦＩを用いて、式１に示されているように、概念的に表すことができる。
【００３９】
（第Ｉ評価指標）＝ＦＩ（Ｘ１，Ｘ２，・・・，Ｘｍ）・・・（式１）。
【００４０】
説明の便宜上、関数ＦＩが、パラメタＸ１乃至Ｘｍの全てを含むとしたが、これらのパラメタのうちの一部のパラメタのみを含んでいてもよい。または、関数ＦＩがパラメタＸ１乃至Ｘｍの全てを含んでいる場合であっても、第Ｉ評価指標に関しては、該第Ｉ評価指標が影響を受けないパラメタに関する係数を０に設定することによって形式的に式１に例示するように表すことができる。以下に示す実施形態においても同様である。
【００４１】
次に、図２を参照しながら、本発明の第１の実施形態に係る指標算出装置１０１における処理について詳細に説明する。図２は、第１の実施形態に係る指標算出装置１０１における処理の流れを示すフローチャートである。
【００４２】
指標算出装置１０１において、範囲特定部１０２は、各評価指標に関して、たとえば、外部から、該評価指標値の範囲を表す所与の範囲情報を受け取る。該所与の範囲情報は、たとえば、図５に例示されているように、対象システム１６１に関する評価指標が許容可能な値の範囲を表す情報である。図５は、範囲情報の一例を概念的に表す図である。範囲情報は、１つ以上の評価指標に関する値の範囲を含む情報である。
【００４３】
図５に例示された範囲情報は、評価指標Xに関する範囲情報と、評価指標Yに関する範囲情報と、評価指標Wに関する範囲情報とを含んでいる。評価指標Xに関する範囲情報は、評価指標Xの値の範囲を表す情報であり、図５に例示された範囲情報においては、「４．３≦X≦６」である。この範囲情報は、評価指標Xの値が４．３以上であり、かつ、６以下であるという範囲を表す情報である。また、評価指標Yに関する範囲情報は、評価指標Yの値の範囲を表す情報であり、図５に例示された範囲情報においては、「２≦Y＜４」である。この範囲情報は、評価指標Yの値が２以上であり、かつ、４未満であるという範囲を表す情報である。評価指標Wに関する範囲情報は、評価指標Wの値の範囲を表す情報であり、図５に例示された範囲情報においては、「−２＜Ｗ≦３」である。この範囲情報は、評価指標Wの値が−２よりも大きく、かつ、３以下であるという範囲を表す情報である。範囲情報は、上述した例に限定されない。
【００４４】
また、複数の評価指標を第Ｉ評価指標（式１に例示）と表す場合に、第Ｉ評価指標に関する範囲情報は、たとえば、「ＬＩ≦第Ｉ評価指標≦ＨＩ」（ただし、ＬＩ、ＨＩは実数を表す）とも表すことができる。ただし、所与の範囲情報において、ＬＩは、第Ｉ評価指標（式１に例示）の最小値を表す。また、ＨＩは、第Ｉ評価指標（式１に例示）の最大値を表す。所与の範囲情報は、各評価指標に関する範囲情報を含む情報である。所与の範囲情報は、対象評価指標に関する範囲情報を含んでいてもよいし、該対象評価指標に関する範囲情報を含んでいなくてもよい。
【００４５】
範囲特定部１０２は、所与の範囲情報に含まれている１つの評価指標に関するモデル情報（図４に例示）を、モデル情報記憶部１５１から読み取る。範囲特定部１０２は、読み取った該モデル情報と、該１つの評価指標に関する範囲情報とに対して、所定のパラメタ算出処理を実行することによって、該１つの評価指標が、該範囲情報が表す範囲内に含まれている場合におけるパラメタ値の範囲を特定する（ステップＳ１０１）。
【００４６】
ステップＳ１０１において、範囲特定部１０２は、モデル情報記憶部１５１（図４に例示）から、所与の範囲情報に含まれている第Ｉ評価指標に関するモデル情報「ＦＩ（Ｘ１，Ｘ２，・・・，Ｘｍ）」を読み取る。範囲特定部１０２は、読み取ったモデル情報「ＦＩ（Ｘ１，Ｘ２，・・・，Ｘｍ）」と、該第Ｉ評価指標に関する範囲情報「ＬＩ≦第Ｉ評価指標≦ＨＩ」とに対して、所定のパラメタ算出処理を実行することによって、「ＬＩ≦第Ｉ評価指標≦ＨＩ」が成り立っている場合における、パラメタＸ１乃至パラメタＸｍの範囲を特定する。範囲特定部１０２は、必ずしも、パラメタＸ１乃至パラメタＸｍにおける全てのパラメタに関して範囲を特定する必要はなく、一部のパラメタに関して範囲を特定してもよい。範囲特定部１０２は、範囲情報に含まれている各評価指標に関して、ステップＳ１０１に示された処理を実行する。
【００４７】
所定のパラメタ算出処理は、評価指標がある値（たとえば、特徴値）である場合におけるパラメタ値を特定する処理であり、たとえば、二分法（Ｂｉｓｅｃｔｉｏｎ  ｍｅｔｈｏｄ）、ニュートン法（Ｎｅｗｔｏｎ  ｍｅｔｈｏｄ）等の処理である。該所定のパラメタ算出処理においては、たとえば、ある評価指標に関する範囲情報に含まれている各値に対して上述したような処理が実行され、特定されたパラメタ値を含む範囲が特定される。または、所定のパラメタ算出処理は、パラメタに乱数（または、擬似乱数）を設定し、設定した該乱数に対して評価指標に関するモデル情報を適用することによって、該評価指標値を算出し、算出した該評価指標値が、該所与の範囲情報が表す範囲内に含まれている場合における該パラメタ値を出力する処理であってもよい。所定のパラメタ算出処理は、上述した例に限定されない。
【００４８】
範囲特定部１０２は、各評価指標に関して求めたパラメタの範囲がお互いに共通している範囲（以降、「共通範囲」と表す）を算出する（ステップＳ１０２）。すなわち、範囲特定部１０２は、複数の評価指標が、いずれも、所与の範囲情報が表す範囲に含まれている場合におけるパラメタの範囲を特定する。言い換えると、範囲特定部１０２が特定した共通範囲に含まれているパラメタ値に、各評価指標に関するモデル情報を適用することによって算出される評価指標値は、いずれも、所与の範囲情報が表す範囲内の値である。
【００４９】
たとえば、評価指標Ｘに関して算出されたパラメタＢの範囲が３以上６以下であり、評価指標Ｙに関して算出されたパラメタＢの範囲が４以上８以下である場合に、範囲特定部１０２は、該共通範囲として、パラメタＢの範囲が４以上６以下を算出する。
【００５０】
範囲特定部１０２は、共通範囲がない場合に、共通範囲がないことを表す情報を出力してもよい。
【００５１】
次に、指標算出部１０３は、範囲特定部１０２が特定した共通範囲と、対象評価指標に関するモデル情報（以降、「対象モデル情報」と表す）とに対して所定の指標算出処
理を実行することによって、対象評価指標に関する特徴値を算出する（ステップＳ１０３）。該特徴値は、たとえば、最大値、最小値、極大値、または、極小値である。指標算出部１０３は、さらに、対象評価指標値の範囲を算出してもよいし、特徴値の代わりに該範囲を算出してもよい。指標算出部１０３が算出する値は、上述した例に限定されない。
【００５２】
所定の指標算出処理は、たとえば、パラメタ値が該共通範囲にある場合における、対象評価指標の最大値を算出する処理である。所定の指標算出処理は、たとえば、以下のステップＣ１乃至ステップＣ４に示す処理によって実現される。
【００５３】
（ステップＣ１）共通範囲において、対象評価指標に関する対象モデル情報の傾き（または、差分、微分等）を算出する、
（ステップＣ２）算出した値が０である場合におけるパラメタ値を求める、
（ステップＣ３）求めたパラメタ値に該対象モデル情報を適用することによって該対象評価指標の値を求める。すなわち、対象評価指標の値の極大値（または、極小値）を算出する、
（ステップＣ４）該共通範囲の境界に含まれているパラメタ値に該対象モデル情報を適用し、算出した値、及び、極大値（または、極小値）の中から、最大値を選択する。
【００５４】
所定の指標算出処理は、たとえば、以下のステップＤ１乃至ステップＤ３に示す処理によって実現される。
【００５５】
（ステップＤ１）範囲特定部１０２が特定した共通範囲に含まれているパラメタ値をランダムに選択する、
（ステップＤ２）選択した該パラメタ値に、該対象評価指標に関する対象モデル情報を適用することによって対象評価指標の値を求める、
（ステップＤ３）求めた対象評価指標のうち、最大値を選択する。
【００５６】
所定の指標算出処理は、上述した例に限定されない。また、特徴値が、たとえば、最小値、極大値、または、極小値であっても、所定の指標算出処理は、上述した処理と同様な処理によって実現することができる。
【００５７】
指標算出部１０３は、対象評価指標に関して求めた特徴値、及び、該対象評価指標の範囲のうち、少なくとも一方を出力してもよい。指標算出部１０３は、該対象評価指標に関して求めた特徴値を算出するパラメタ値を算出し、算出したパラメタ値を出力してもよい。
【００５８】
ステップＳ１０３に示された処理の結果として、指標算出部１０３は、所与の範囲情報内の各評価指標の範囲に関する条件が成り立っている場合において、対象評価指標に関する特徴値（最大、最小、極大、極小等）を算出する。
【００５９】
説明の便宜上、指標算出部１０３が、特徴値として、最大値（または、最小値）を算出する例を参照しながら、指標算出装置１０１における処理について説明したが、該特徴値は、数学的に定義される最大値（または、最小値）でなくてもよい。たとえば、特徴値は、最大値の近似値、または、最小値の近似値であってもよい。すなわち、特徴値は、評価指標に関する特徴を表す情報であればよく、上述した例に限定されない。
【００６０】
次に、本発明の第１の実施形態に係る指標算出装置１０１に関する効果について説明する。
【００６１】
第１の実施形態に係る指標算出装置１０１は、対象システム１６１に関する複数の評価指標の間の関連性（依存性）が不明な場合であっても、好適な評価指標を算出することができる。この理由は、指標算出装置１０１が、複数の評価指標が所与の範囲情報が表す範囲内である場合における対象システム１６１の状態を特定し、特定した状態のうち、対象評価指標が特徴値である場合に関する情報を作成するからである。
【００６２】
たとえば、対象システム１６１に関する評価指標を設計する設計者は、該指標算出装置１０１が作成する評価指標の特徴値を参照することによって、該対象システム１６１における状態、及び、複数の評価指標間の関連性を解析することなく、容易に評価指標を特定することができる。
【００６３】
＜第２の実施形態＞
次に、上述した第１の実施形態を基本とする本発明の第２の実施形態について説明する。
【００６４】
以降の説明においては、本実施形態に係る特徴的な部分を中心に説明すると共に、上述した第１の実施形態と同様な構成については、同一の参照番号を付すことにより、重複する説明を省略する。
【００６５】
図６を参照しながら、本発明の第２の実施形態に係る指標算出装置１１１が有する構成について詳細に説明する。図６は、本発明の第２の実施形態に係る指標算出装置１１１が有する構成を示すブロック図である。
【００６６】
第２の実施形態に係る指標算出装置１１１は、範囲特定部１０２と、指標算出部１０３と、モデル情報作成部１１４とを有する。
【００６７】
指標算出装置１１１は、評価指標情報記憶部１５２、及び、モデル情報記憶部１５１に接続、または、通信可能に接続されている。指標算出装置１１１は、評価指標情報記憶部１５２、及び、モデル情報記憶部１５１を有していてもよい。
【００６８】
範囲特定部１０２と、指標算出部１０３とは、図２を参照しながら上述した処理と同様な処理を実行する。モデル情報作成部１１４は、評価指標情報記憶部１５２に格納されている評価指標情報（図３に例示）に基づき、パラメタと、評価指標との関係性を表すモデル情報を、所定の作成処理に従い作成する。
【００６９】
次に、図７を参照しながら、本発明の第２の実施形態に係る指標算出装置１１１における処理について詳細に説明する。図７は、第２の実施形態に係る指標算出装置１１１における処理の流れを示すフローチャートである。
【００７０】
モデル情報作成部１１４は、評価指標情報記憶部１５２に格納されている評価指標情報（図３に例示）を読み取る（ステップＳ１１１）。モデル情報作成部１１４は、読み取った該評価指標情報（図３に例示）に含まれている各評価指標を所定の作成処理を実行することによって、該評価指標と、パラメタの値との関係性を表すモデル情報を作成する（ステップＳ１１２）。モデル情報作成部１１４は、評価指標に関して作成したモデル情報と、該評価指標とが関連付けされた情報を作成し、作成した情報をモデル情報記憶部１５１（図４に例示）に格納する（ステップＳ１１３）。
【００７１】
所定の作成処理をより具体的に説明する。モデル情報作成部１１４は、評価指標情報（図３に例示）から、ある評価指標に関する評価指標情報を選択する。モデル情報作成部１１４は、たとえば、評価指標Ｘに関するモデル情報を作成する場合に、評価指標情報（図３に例示）のうち、評価指標Ｘに関する評価指標情報（この場合に、第１評価指標情報、及び、第５評価指標情報）を選択する。モデル情報作成部１１４は、選択した評価指標情報に適合している回帰式を求めることによって、モデル情報を作成する。回帰式を求める方法は、たとえば、最小２乗法等がある。モデル情報作成部１１４は、評価指標Ｘとは異なる評価指標に関しても、評価指標Ｘに関して実行した処理と同様な処理を実行することによって、各評価指標に関するモデル情報を作成する。
【００７２】
モデル情報作成部１１４は、たとえば、評価指標情報が更新されるのに応じて、モデル情報を作成してもよい。または、モデル情報作成部１１４は、所与の範囲情報を受け取る処理に応じて、モデル情報を作成してもよい。この場合に、範囲特定部１０２は、モデル情報作成部１１４が作成したモデル情報を用いて、所与の範囲情報が表す範囲内に評価指標がある場合におけるパラメタの範囲を特定する。
【００７３】
モデル情報が基底関数を用いて表されている場合に、たとえば、対象システム１６１における要因ごとに１つの基底関数が割り当てられる。モデル情報は、たとえば、各基底関数の線形和を用いて表すことができる。この場合に、係数の大きさが大きい基底関数であるほど、評価指標に対する影響が大きい。また、係数の大きさが小さい基底関数であるほど、該評価指標に対する影響が小さい。
【００７４】
モデル情報が基底関数の線形和を用いて表されている場合に、モデル情報作成部１１４は、作成したモデル情報のうち、該線形和における係数の大きさが最も大きな基底関数を特定し、特定した基底関数に対応している要因（または、パラメタ）を表す情報を出力してもよい。言い換えると、モデル情報作成部１１４は、作成したモデル情報に基づき、評価指標に対する影響が最も大きい要因（または、パラメタ）を特定し、特定した要因を表す情報を出力してもよい。
【００７５】
あるいは、モデル情報作成部１１４は、ある評価指標に関して作成したモデル情報において、係数の大きさが所定の基準を満たしているパラメタを特定し、特定したパラメタを表す情報を出力してもよい。言い換えると、モデル情報作成部１１４は、ある評価指標と、パラメタとの関係性が所定の基準を満たしているパラメタを特定し、特定したパラメタを表す情報を出力してもよい。該所定の基準は、たとえば、該係数の大きさがある閾値以上であるという条件である。このような処理を実行することによって、モデル情報作成部１１４は、評価指標に対する影響が大きなパラメタを特定することができる。該評価指標は、対象評価指標であってもよい。
【００７６】
または、モデル情報作成部１１４は、該係数の大きさの順に、該基底関数に対応している要因（または、パラメタ）を表す情報を出力してもよい。言い換えると、モデル情報作成部１１４は、作成したモデル情報に基づき、評価指標に対する影響が大きな順に、要因（または、パラメタ）を表す情報を出力する。
【００７７】
次に、本発明の第２の実施形態に係る指標算出装置１１１に関する効果について説明する。
【００７８】
第２の実施形態に係る指標算出装置１１１は、対象システム１６１に関する複数の評価指標の間の関連性（依存性）が不明な場合であっても、好適な評価指標を算出することができる。この理由は、第１の実施形態にて説明した理由と同様である。
【００７９】
さらに、第２の実施形態に係る指標算出装置１１１は、対象評価指標に関する情報を、より正確に作成することができる。この理由は、評価指標情報記憶部１５２に格納されている評価指標情報に基づき、モデル情報が作成されるからである。モデル情報作成部１１４が作成するモデル情報は、該評価指標情報(図３に例示)に関する最新のモデル情報である。指標算出装置１１１は、該最新のモデル情報に基づき、対象評価指標に関する情報を作成する。したがって、指標算出装置１１１は、対象評価指標に関する情報を、より正確に作成することができる。
【００８０】
指標算出装置１１１がモデル情報における係数の大きさに関する情報を提供することによって、ユーザは、評価指標に対する影響が大きい要因（または、パラメタ）を知ることができる。さらに、指標算出装置１１１が評価指標に対する影響が大きな順に要因を表す情報を提供することによって、ユーザは、要因（または、パラメタ）が評価指標に対して与える影響の大きさを知ることができる。
【００８１】
＜第３の実施形態＞
次に、上述した第１の実施形態を基本とする本発明の第３の実施形態について説明する。
【００８２】
以降の説明においては、本実施形態に係る特徴的な部分を中心に説明すると共に、上述した第１の実施形態と同様な構成については、同一の参照番号を付すことにより、重複する説明を省略する。
【００８３】
図８を参照しながら、本発明の第３の実施形態に係る指標算出装置１２１が有する構成について詳細に説明する。図８は、本発明の第３の実施形態に係る指標算出装置１２１が有する構成を示すブロック図である。
【００８４】
第３の実施形態に係る指標算出装置１２１は、範囲特定部１２２と、指標算出部１２３と、判定部１２４と、選択部１２５とを有する。
【００８５】
指標算出装置１２１は、評価指標情報記憶部１５２、及び、モデル情報記憶部１５１に接続、または、通信可能に接続されている。指標算出装置１２１は、評価指標情報記憶部１５２、及び、モデル情報記憶部１５１を有していてもよい。指標算出装置１２１は、表示装置１６２に接続されている。
【００８６】
指標算出装置１２１は、所与の範囲情報に基づき、複数の対象評価指標に関する情報を作成する。たとえば、指標算出装置１２１は、複数の対象評価指標に関する特徴値（最大、最小、極小、極大等）、または、複数の対象評価指標のうちの一部の対象評価指標に関する特徴値を決定することによって、他の対象評価指標の値が決定されるか否かを表す情報を作成する。
【００８７】
以降においては、説明の便宜上、対象評価指標は２つであるとする。２つの対象評価指標を、「第１対象評価指標」、及び、「第２対象評価指標」と表すとする。また、第１対象評価指標は、図３に例示された評価指標情報における評価指標Ｘであるとし、図２を参照しながら上述したような処理に従い、評価指標Ｘ（すなわち、第１対象評価指標）に関する特徴値が算出されているとする。
【００８８】
次に、図９を参照しながら、本発明の第３の実施形態に係る指標算出装置１２１における処理について詳細に説明する。図９は、第３の実施形態に係る指標算出装置１２１における処理の流れを示すフローチャートである。
【００８９】
指標算出部１２３は、第１対象評価指標に関して、図２を参照しながら上述した処理と同様な処理を実行することにより、該第１対象評価指標（上述した例では、評価指標Ｘ）に関する特徴値（最大、最小、極大、極小等）を算出する（ステップＳ１２１）。
【００９０】
説明の便宜上、指標算出部１２３は、評価指標Ｘに関する特徴値、及び、評価指標Ｘが特徴値である場合におけるパラメタ値を算出したとする。図３に例示された評価指標情報において、指標算出部１２３は、評価指標Ｘが特徴値である場合におけるパラメタＡの値、パラメタＢの値、パラメタＣの値、及び、パラメタＤの値を算出する。また、算出された各パラメタ（この例では、パラメタＡ乃至パラメタＤ）の値は、それぞれ、１つの値であるとする。
【００９１】
判定部１２４は、指標算出部１２３が算出したパラメタ値によって、第２対象評価指標が決定されるか否かを判定する（ステップＳ１２２）。判定部１２４は、たとえば、評価指標情報記憶部１５２に格納されている評価指標情報（図３に例示）において、第１対象評価指標に関連付けされているパラメタを含むパラメタセットを特定する。パラメタセットに含まれているパラメタは、１つ以上であればよい。該第１対象評価指標が評価指標Ｘである場合に、判定部１２４は、評価指標情報（図３に例示）、または、モデル情報（図４に例示）に基づき、評価指標ＸがパラメタＡ乃至パラメタＤに関連付けされていることを特定する。言い換えると、判定部１２４は、評価指標Ｘに関するパラメタセットとして、パラメタＡ乃至パラメタＤを特定する。
【００９２】
判定部１２４は、第２対象評価指標に関しても同様に、評価指標情報（図３に例示）、または、モデル情報（図４に例示）において、第２対象評価指標に関連付けされているパラメタを特定する。たとえば、該第２対象評価指標が評価指標Ｙである場合に、判定部１２４は、評価指標情報に基づき、評価指標ＹがパラメタＢ乃至パラメタＥに関連付けされていることを特定する。この場合に、判定部１２４は、評価指標Ｙに関するパラメタセットとして、パラメタＢ乃至パラメタＥを特定する。
【００９３】
次に、判定部１２４は、たとえば、第１評価指標情報に関して特定したパラメタセット（以降、「第１パラメタセット」と表す）が、第２対象評価指標に関して特定したパラメタセット（以降、「第２パラメタセット」と表す）における各パラメタを含んでいるか否かを判定する。
【００９４】
第１パラメタセットが第２パラメタセットにおける各パラメタを含んでいる場合に、第１対象評価指標が特徴値であるときに決定されるパラメタの値によって、第２対象評価指標は決定される。この場合に、判定部１２４は、指標算出部１２３が作成したパラメタの値によって、第２対象評価指標が決定されると判定する（ステップＳ１２２にてＹＥＳ）。図３に示された例において、評価指標Ｘに関するパラメタセット（すなわち、パラメタＡ乃至パラメタＤ）は、評価指標Ｗに関するパラメタセット（すなわち、パラメタＡ乃至パラメタＣ）を含んでいる。したがって、評価指標Ｘが特徴値である場合におけるパラメタセットによって、評価指標Ｗの値は決定される。
【００９５】
また、第２パラメタセットにおけるパラメタのうち、第１パラメタセットには含まれていないパラメタがある場合には、第１対象評価指標が特徴値であっても、該第２対象評価指標は決定されない。たとえば、図３を参照すると、評価指標Ｙに関するパラメタセットは、評価指標Ｘに関するパラメタセットに含まれていないパラメタＥを含んでいる。同様に、評価指標Ｚに関するパラメタセットは、評価指標Ｘに関するパラメタセットに含まれていないパラメタＥ、及び、パラメタＦを含んでいる。したがって、これらの場合には、評価指標Ｘが特徴値である場合におけるパラメタセットによって、評価指標Ｙ、及び、評価指標Ｚは決定されない。この場合に、判定部１２４は、指標算出部１２３が作成したパラメタの値によって、第２対象評価指標が決定されないと判定する（ステップＳ１２２にてＮＯ）。
【００９６】
上述した仮定とは異なり、第１対象評価指標が特徴値であっても、該特徴値を算出するパラメタが複数の値をとり得る場合には、第１対象評価指標が特徴値であっても、第２対象評価指標は決定されない。該パラメタが複数の値をとり得る場合に、判定部１２４は、指標算出部１２３が作成したパラメタの値によって、第２対象評価指標が決定されないと判定する（ステップＳ１２２にてＮＯ）。
【００９７】
次に、第１対象評価指標の値を決定した場合であっても第２対象評価指標の値が決定されない場合に（ステップＳ１２２にてＮＯ）、指標算出部１２３は、第２対象評価指標に関する特徴値を算出する（ステップＳ１２３）。ステップＳ１２３において、指標算出部１２３は、範囲特定部１２２がステップＳ１０２にて特定した共通範囲のうち、該第１対象評価指標が特徴値である場合におけるパラメタ値にて、該第２対象評価指標に関する特徴値を算出する。説明の便宜上、該共通範囲のうち、該第１対象評価指標が特徴値である場合におけるパラメタ値を「第２共通範囲」と表す。指標算出部１２３は、第２対象評価指標に関するモデル情報と、該第２共通範囲とに関して、所定の指標算出処理を実行することによって、該第２評価指標情報に関する特徴値を算出する。指標算出部１２３は、該第２対象評価指標の範囲を算出してもよい。
【００９８】
所定の指標算出処理は、たとえば、第２対象評価指標に関する回帰式の傾きが０である場合における該第２対象評価指標の値と、第２共通範囲の境界上の各パラメタの値における該第２対象評価指標の値とを求め、求めた値のうち最大である値を特定する処理である。または、該所定の指標算出処理は、該第２共通範囲に含まれているパラメタの値に、該第２対象評価指標に関する回帰式に示された処理を適用することによって値を求め、求めた値の最大値を求める処理であってもよい。所定の指標算出処理は、上述した例に限定されない。
【００９９】
第２対象評価指標が決定される場合に（ステップＳ１２２にてＹＥＳ）、選択部１２５は、複数の評価指標のうち、該第１対象評価指標が特徴値であっても、その値が決定されない評価指標を選択してもよい。この場合に、範囲特定部１２２は、選択部１２５が選択した評価指標に関する特徴値を算出する。
【０１００】
または、第２対象評価指標が決定される場合に（ステップＳ１２２にてＹＥＳ）、判定部１２４は、該第２対象評価指標の値が決定されることを表す情報を表示装置１６２に表示してもよい。この場合に、さらに、選択部１２５は、該第２対象評価指標の値を算出し、算出した該第２対象評価指標を表す情報を表示装置１６２に表示してもよい。
【０１０１】
次に、本発明の第３の実施形態に係る指標算出装置１２１に関する効果について説明する。
【０１０２】
第３の実施形態に係る指標算出装置１２１は、対象システム１６１に関する複数の評価指標の間の関連性（依存性）が不明な場合であっても、好適な評価指標を算出することができる。この理由は、第１の実施形態にて説明した理由と同様である。
【０１０３】
さらに、第３の実施形態に係る指標算出装置１２１は、複数の対象評価指標に関する特徴値を、少ない処理にて作成することができる。この理由は、複数の対象評価指標に関する特徴値を一度の処理にて求める場合よりも、各対象評価指標に関する特徴値を逐次的に求める場合の方が、処理量が少ないからである。指標算出装置１２１は、最も重視する第１対象評価指標を決定した後に、次に重要な第２対象評価指標を決定するので、第１対象評価指標を保ったまま、次に重要な第２対象評価指標を、少ない処理量にて決定することができる。
【０１０４】
＜第４の実施形態＞
次に、本発明の第４の実施形態について説明する。
【０１０５】
以降の説明においては、本実施形態に係る特徴的な部分を中心に説明すると共に、上述した各実施形態と同様な構成については、同一の参照番号を付すことにより、重複する説明を省略する。
【０１０６】
図１０を参照しながら、本発明の第４の実施形態に係る指標算出装置１３１が有する構成について詳細に説明する。図１０は、本発明の第４の実施形態に係る指標算出装置１３１が有する構成を示すブロック図である。
【０１０７】
第４の実施形態に係る指標算出装置１３１は、範囲特定部１３２と、指標算出部１３３とを有する。
【０１０８】
指標算出装置１３１は、評価指標情報記憶部１５２、及び、モデル情報記憶部１５１に接続、または、通信可能に接続されている。指標算出装置１３１は、評価指標情報記憶部１５２、及び、モデル情報記憶部１５１を有していてもよい。
【０１０９】
次に、図１１を参照しながら、本発明の第４の実施形態に係る指標算出装置１３１における処理について詳細に説明する。図１１は、第４の実施形態に係る指標算出装置１３１における処理の流れを示すフローチャートである。
【０１１０】
範囲特定部１３２は、対象システム１６１に関する複数の評価指標についての所与の範囲情報を受け取る。範囲特定部１３２は、受け取った所与の範囲情報に含まれている評価指標に関するモデル情報（図４に例示）を、モデル情報記憶部１５１に基づき特定する。該モデル情報は、図４を参照しながら説明したモデル情報と同様なモデル情報である。該所与の範囲情報は、評価指標に関する範囲を表す情報である。モデル情報は、たとえば、図４に例示されているように、評価指標Ｗに関するモデル情報「Ｆ３（Ａ，Ｂ，Ｃ）」である。該所与の範囲は、たとえば、評価指標Ｘ、評価指標Ｙ、評価指標Ｚ、及び、評価指標Ｗに関する範囲を表す情報である。
【０１１１】
範囲特定部１３２は、受け取った該所与の範囲情報と、該複数の評価指標に関するモデル情報とに対して、所定のパラメタ算出処理を実行することによって、該複数の評価指標が所与の範囲情報が表す範囲内に含まれている場合における、パラメタの範囲を特定する（ステップＳ１３１）。所定のパラメタ算出処理は、上述した各実施形態において説明した手順と同様な手順である。
【０１１２】
指標算出部１３３は、特定したパラメタの範囲と、対象評価指標に関するモデル情報を表す対象モデル情報とに対して、所定の指標算出処理を実行することによって、該対象評価指標に関する特徴値を算出する（ステップＳ１３２）。特徴値は、たとえば、最大値、最小値、極大値、または、極小値等の値である。所定の指標算出処理は、各実施形態において上述した方法と同様な処理である。
【０１１３】
したがって、指標算出装置は、評価指標が所与の範囲情報が表す範囲内に含まれている場合において、対象評価指標に関する特徴値（たとえば、最大、最小、極小、極大）を算出する。
【０１１４】
範囲特定部１３２は、図１における範囲特定部１０２、図６における範囲特定部１０２、または、図８における範囲特定部１２２が有している機能と同様な機能を用いて実現することができる。指標算出部１３３は、図１における指標算出部１０３、図６における指標算出部１０３、または、図８における指標算出部１２３が有している機能と同様な機能を用いて実現することができる。したがって、指標算出装置１３１は、図１における指標算出装置１０１が有している機能、図６における指標算出装置１１１が有している機能、または、図８における指標算出装置１２１が有している機能と同様な機能を用いて実現することができる。
【０１１５】
次に、本発明の第４の実施形態に係る指標算出装置１３１に関する効果について説明する。
【０１１６】
第４の実施形態に係る指標算出装置１３１は、対象システム１６１に関する複数の評価指標の間の関連性（依存性）が不明な場合であっても、好適な評価指標を算出することができる。この理由は、指標算出装置１３１が、複数の評価指標が所与の範囲情報が表す範囲内である場合における対象システム１６１の状態を特定し、特定した状態において、対象評価指標に関する特徴値を算出するからである。
【０１１７】
（ハードウェア構成例）
上述した本発明の各実施形態に係る指標算出装置を、１つの計算処理装置（情報処理装置、コンピュータ）を用いて実現するハードウェア資源の構成例について説明する。但し、係る指標算出装置は、物理的または機能的に少なくとも２つの計算処理装置を用いて実現されてもよい。また、係る指標算出装置は、専用の装置として実現されてもよい。
【０１１８】
図１２は、本発明の各実施形態に係る指標算出装置を実現可能な計算処理装置のハードウェア構成例を概略的に示すブロック図である。計算処理装置２０は、中央処理演算装置（Ｃｅｎｔｒａｌ＿Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ＿Ｕｎｉｔ、以降「ＣＰＵ」と表す）２１、メモリ２２、ディスク２３、不揮発性記録媒体２４、及び、通信インターフェース（以降、「通信ＩＦ」と表す）２７を有する。計算処理装置２０は、入力装置２５、出力装置２６に接続可能であってもよい。計算処理装置２０は、通信ＩＦ２７を介して、他の計算処理装置、及び、通信装置と情報を送受信することができる。
【０１１９】
不揮発性記録媒体２４は、コンピュータが読み取り可能な、たとえば、コンパクトディスク（Ｃｏｍｐａｃｔ＿Ｄｉｓｃ）、デジタルバーサタイルディスク（Ｄｉｇｉｔａｌ＿Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ＿Ｄｉｓｃ）である。また、不揮発性記録媒体２４は、ユニバーサルシリアルバスメモリ（ＵＳＢメモリ）、ソリッドステートドライブ（Ｓｏｌｉｄ＿Ｓｔａｔｅ＿Ｄｒｉｖｅ）等であってもよい。不揮発性記録媒体２４は、電源を供給しなくても係るプログラムを保持し、持ち運びを可能にする。不揮発性記録媒体２４は、上述した媒体に限定されない。また、不揮発性記録媒体２４の代わりに、通信ＩＦ２７、及び、通信ネットワークを介して係るプログラムを持ち運びしてもよい。
【０１２０】
すなわち、ＣＰＵ２１は、ディスク２３に格納されているソフトウェア・プログラム（コンピュータ・プログラム：以下、単に「プログラム」と称する）を、実行する際にメモリ２２にコピーし、演算処理を実行する。ＣＰＵ２１は、プログラム実行に必要なデータをメモリ２２から読み取る。表示が必要な場合に、ＣＰＵ２１は、出力装置２６に出力結果を表示する。外部からプログラムを入力する場合に、ＣＰＵ２１は、入力装置２５からプログラムを読み取る。ＣＰＵ２１は、上述した図１、図６、図８、または、図１０に示す各部が表す機能（処理）に対応するところのメモリ２２にある指標算出プログラム（図２、図７、図９、または、図１１）を解釈し実行する。ＣＰＵ２１は、上述した本発明の各実施形態において説明した処理を順次実行する。
【０１２１】
すなわち、このような場合に、本発明の各実施形態は、係る指標算出プログラムによっても成し得ると捉えることができる。さらに、係る指標算出プログラムが記録されたコンピュータが読み取り可能な不揮発性の記録媒体によっても、本発明の各実施形態は成し得ると捉えることができる。
【０１２２】
以上、上述した実施形態を模範的な例として本発明を説明した。しかし、本発明は、上述した実施形態には限定されない。すなわち、本発明は、本発明のスコープ内において、当業者が理解し得る様々な態様を適用することができる。
【０１２３】
尚、上述した各実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうる。しかし、上述した各実施形態により例示的に説明した本発明は、以下には限られない。
【０１２４】
（付記１）
対象システムに関する複数の評価指標についての所与の範囲と、それら評価指標とパラメタとの関係性を表すモデル情報とに対して所定のパラメタ算出処理を実行することによって、前記複数の評価指標が該所与の範囲に含まれている場合における前記パラメタの範囲を特定する範囲特定手段と、
特定した該パラメタの範囲と、前記対象システムについての対象評価指標に関する前記モデル情報を表す対象モデル情報とに対して所定の指標算出処理を実行することによって、前記対象評価指標に関する特徴値を算出する指標算出手段と
を備える指標算出装置。
【０１２５】
（付記２）
前記範囲特定手段は、前記複数の評価指標のうち、ある評価指標が前記所与の範囲である場合の前記パラメタの範囲を求め、求めた前記パラメタの範囲が共通している範囲を特定することによって、前記複数の評価指標が該所与の範囲である場合における前記パラメタの範囲を特定する
付記１に記載の指標算出装置。
【０１２６】
（付記３）
前記モデル情報は、ガウシアン放射基底関数によって表されており、
前記対象システムは、火力発電システムであり、
前記パラメタは、前記火力発電システムが利用する燃料である石炭に関する品質を表すパラメタである
付記１、または、付記２に記載の指標算出装置。
【０１２７】
（付記４）
判定手段
をさらに備え、
前記範囲特定手段は、算出した前記特徴値と、前記対象モデル情報とに関して前記所定のパラメタ算出処理を実行することによって、前記対象評価指標が前記特徴値である場合における前記パラメタを特定し、
前記判定手段は、前記範囲特定手段が特定した前記パラメタによって、前記対象評価指標とは異なる第２対象評価指標が決定されるか否かを判定し、
前記指標算出手段は、前記第２対象評価指標が決定されなかった場合には、前記第２対象評価指標に関する前記特徴値を算出する
付記１乃至付記３のいずれかに記載の指標算出装置。
【０１２８】
（付記５）
前記範囲特定手段が特定した前記パラメタによって前記第２対象評価指標が決定されると、前記判定手段が判定した場合には、前記複数の評価指標のうち、特定した前記パラメタによって値が決定されない評価指標を選択する選択手段を
さらに備え、
前記指標算出手段は、前記選択手段が選択した前記評価指標に関する前記特徴値を算出する
付記４に記載の指標算出装置。
【０１２９】
（付記６）
前記範囲特定手段が特定した前記パラメタに対して前記第２対象評価指標が決定されると前記判定手段が判定した場合に、前記指標算出手段は、特定した前記パラメタに基づき前記第２対象評価指標の値を算出する
付記４または付記５に記載の指標算出装置。
【０１３０】
（付記７）
前記範囲特定手段が特定した前記パラメタに対して前記第２対象評価指標が決定されると前記判定手段が判定した場合に、前記指標算出手段は、前記第２対象評価指標が決定されることを表す情報を出力する
付記４乃至付記６のいずれかに記載の指標算出装置。
【０１３１】
（付記８）
前記パラメタと、前記評価指標とが関連付けされた指標情報に基づき、該パラメタと、該評価指標との関係性を表す前記モデル情報を作成するモデル情報作成手段
をさらに備える付記１乃至付記７のいずれかに記載の指標算出装置。
【０１３２】
（付記９）
前記モデル情報作成手段は、作成した前記モデル情報を構成している係数の大きさが所定の基準を満たしている前記パラメタを特定し、特定した前記パラメタを表す情報を出力する
付記８に記載の指標算出装置。
【０１３３】
（付記１０）
前記モデル情報作成手段は、作成した前記モデル情報を構成している係数の大きさが大きな順に、前記係数に関する前記パラメタを表す情報を出力する
付記８に記載の指標算出装置。
【０１３４】
（付記１１）
情報処理装置によって、対象システムに関する複数の評価指標についての所与の範囲と、それら評価指標とパラメタとの関係性を表すモデル情報とに対して所定のパラメタ算出処理を実行することによって、前記複数の評価指標が該所与の範囲に含まれている場合における前記パラメタの範囲を特定し、特定した該パラメタの範囲と、前記対象システムについての対象評価指標に関する前記モデル情報を表す対象モデル情報とに対して所定の指標算出処理を実行することによって、前記対象評価指標に関する特徴値を算出する指標算出方法。
【０１３５】
（付記１２）
対象システムに関する複数の評価指標についての所与の範囲と、それら評価指標とパラメタとの関係性を表すモデル情報とに対して所定のパラメタ算出処理を実行することによって、前記複数の評価指標が該所与の範囲に含まれている場合における前記パラメタの範囲を特定する範囲特定機能と、
特定した該パラメタの範囲と、前記対象システムについての対象評価指標に関する前記モデル情報を表す対象モデル情報とに対して所定の指標算出処理を実行することによって、前記対象評価指標に関する特徴値を算出する指標算出機能と
をコンピュータに実現させる指標算出プログラムが記録された記録媒体。
【符号の説明】
【０１３６】
１０１    指標算出装置
１０２    範囲特定部
１０３    指標算出部
１５１    モデル情報記憶部
１５２    評価指標情報記憶部
１６１    対象システム
１１１    指標算出装置
１１４    モデル情報作成部
１２１    指標算出装置
１２２    範囲特定部
１２３    指標算出部
１２４    判定部
１２５    選択部
１６２    表示装置
１３１    指標算出装置
１３２    範囲特定部
１３３    指標算出部
２０    計算処理装置
２１    ＣＰＵ
２２    メモリ
２３    ディスク
２４    不揮発性記録媒体
２５    入力装置
２６    出力装置
２７    通信ＩＦ
【図１】
2019092854.tif 000003
【図２】
2019092854.tif 000004
【図３】
2019092854.tif 000005
【図４】
2019092854.tif 000006
【図５】
2019092854.tif 000007
【図６】
2019092854.tif 000008
【図７】
2019092854.tif 000009
【図８】
2019092854.tif 000010
【図９】
2019092854.tif 000011
【図１０】
2019092854.tif 000012
【図１１】
2019092854.tif 000013
【図１２】
2019092854.tif 000014
【手続補正書】
【提出日】令和2年4月6日(2020.4.6)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象システムに関する複数の評価指標についての所与の範囲と、それら評価指標とパラメタとの関係性を表すモデル情報とに対して所定のパラメタ算出処理を実行することによって、前記複数の評価指標が該所与の範囲に含まれている場合における前記パラメタの範囲を特定する範囲特定手段と、
特定した該パラメタの範囲と、前記対象システムについての対象評価指標に関する前記モデル情報を表す対象モデル情報とに対して所定の指標算出処理を実行することによって、前記対象評価指標に関する特徴を表す特徴値を算出する指標算出手段と
を備える指標算出装置。
【請求項２】
前記範囲特定手段は、前記複数の評価指標のうち、ある評価指標が前記所与の範囲である場合の前記パラメタの範囲を求め、求めた前記パラメタの範囲が共通している範囲を特定することによって、前記複数の評価指標が該所与の範囲である場合における前記パラメタの範囲を特定する
請求項１に記載の指標算出装置。
【請求項３】
前記モデル情報は、ガウシアン放射基底関数によって表されており、
前記対象システムは、火力発電システムであり、
前記パラメタは、前記火力発電システムが利用する燃料である石炭に関する品質を表すパラメタである
請求項１、または、請求項２に記載の指標算出装置。
【請求項４】
判定手段
をさらに備え、
前記範囲特定手段は、算出した前記特徴値と、前記対象モデル情報とに関して前記所定のパラメタ算出処理を実行することによって、前記対象評価指標が前記特徴値である場合における前記パラメタを特定し、
前記判定手段は、前記範囲特定手段が特定した前記パラメタによって、前記対象評価指標とは異なる第２対象評価指標が決定されるか否かを判定し、
前記指標算出手段は、前記第２対象評価指標が決定されなかった場合には、前記第２対象評価指標に関する前記特徴値を算出する
請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の指標算出装置。
【請求項５】
前記範囲特定手段が特定した前記パラメタによって前記第２対象評価指標が決定されると、前記判定手段が判定した場合には、前記複数の評価指標のうち、特定した前記パラメタによって値が決定されない評価指標を選択する選択手段を
さらに備え、
前記指標算出手段は、前記選択手段が選択した前記評価指標に関する前記特徴値を算出する
請求項４に記載の指標算出装置。
【請求項６】
前記範囲特定手段が特定した前記パラメタに対して前記第２対象評価指標が決定されると前記判定手段が判定した場合に、前記指標算出手段は、特定した前記パラメタに基づき前記第２対象評価指標の値を算出する
請求項４または請求項５に記載の指標算出装置。
【請求項７】
前記範囲特定手段が特定した前記パラメタに対して前記第２対象評価指標が決定されると前記判定手段が判定した場合に、前記指標算出手段は、前記第２対象評価指標が決定されることを表す情報を出力する
請求項４乃至請求項６のいずれかに記載の指標算出装置。
【請求項８】
前記パラメタと、前記評価指標とが関連付けされた指標情報に基づき、該パラメタと、該評価指標との関係性を表す前記モデル情報を作成するモデル情報作成手段
をさらに備える請求項１乃至請求項７のいずれかに記載の指標算出装置。
【請求項９】
情報処理装置によって、対象システムに関する複数の評価指標についての所与の範囲と、それら評価指標とパラメタとの関係性を表すモデル情報とに対して所定のパラメタ算出処理を実行することによって、前記複数の評価指標が該所与の範囲に含まれている場合における前記パラメタの範囲を特定し、特定した該パラメタの範囲と、前記対象システムについての対象評価指標に関する前記モデル情報を表す対象モデル情報とに対して所定の指標算出処理を実行することによって、前記対象評価指標に関する特徴を表す特徴値を算出する指標算出方法。
【請求項１０】
対象システムに関する複数の評価指標についての所与の範囲と、それら評価指標とパラメタとの関係性を表すモデル情報とに対して所定のパラメタ算出処理を実行することによって、前記複数の評価指標が該所与の範囲に含まれている場合における前記パラメタの範囲を特定する範囲特定機能と、
特定した該パラメタの範囲と、前記対象システムについての対象評価指標に関する前記モデル情報を表す対象モデル情報とに対して所定の指標算出処理を実行することによって、前記対象評価指標に関する特徴を表す特徴値を算出する指標算出機能と
をコンピュータに実現させる指標算出プログラム。
【国際調査報告】
2019092854.tif 000015
2019092854.tif 000016