(57)【要約】【課題】  環境負荷に関わる要素が多岐にわたる製品についてそれら要素に関する情報が全て確定していない段階においても環境負荷の算出及び評価をすることができる環境負荷評価装置、環境負荷評価方法、及びプログラム記録媒体を提供すること。【解決手段】  製品又はサービスに関して求めた既知の環境負荷量を用いて、環境負荷量と対応する特性値項目との組に基づいて、環境負荷量の算出に用いる環境負荷予測式の構成要素である特性値項目群の一部分と、環境負量に直接関わらない項目とを利用する環境負荷予測式を１つ以上作成する制御部１００と、作成された環境負荷予測式を記憶する記憶部３００を備え、制御部１００は記憶部３００から環境負荷予測式を選択して、環境負荷量の算出に必要な情報が揃わない製品又はサービスの環境負荷量を算出する。【選択図】  図１
2006252011.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
製品又はサービスに関して求めた既知の環境負荷量を用いて、前記環境負荷量と対応する特性値項目との組に基づいて、環境負荷量の算出に用いる環境負荷予測式の構成要素である特性値項目群の一部分と、前記環境負量に直接関わらない項目とを利用する環境負荷予測式を１つ以上作成する作成手段と、
前記作成された環境負荷予測式を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段から環境負荷予測式を選択して、前記環境負荷量の算出に必要な情報が揃わない製品又はサービスの環境負荷量を算出する算出手段と、を備えたことを特徴とする環境負荷評価装置。
【請求項２】
前記作成手段は、
環境負荷に関わる値である環境負荷量を、前記環境負荷評価の対象となる製品又はサービスを構成する特性値項目を変数とし、前記特性値項目に対する環境負荷量の原単位量を係数とする１次の多項式により表現した環境負荷予測式を用いることを特徴とする請求項１記載の環境負荷評価装置。
【請求項３】
前記作成手段は、
前記環境負荷評価の対象となる製品又はサービスの構成要素の名称及びその有無若しくは機能区分、
又は前記製品及びその構成要素の重量若しくは寸法を含む形質的表現、
又は前記製品の性能、機能の有無、信頼性、素材を含む機能的表現、
又は前記製品の取り扱いにおける、調達、製造、販売、使用、廃棄に関わる表現、
又はその他の製品若しくはサービスの存在に関わる要素全てを含む定量的な表現の何れか１つ、を前記特性値項目として用いることを特徴とする請求項１記載の環境負荷評価装置。
【請求項４】
前記作成手段は、
製品又はサービスについて、環境負荷予測式の選択及び適用の時点で取得可能性が０ではない特性値項目群全てを初期説明変数候補として変数間相関を予測に用いる環境負荷予測式説明変数候補を選択し、
選択されなかった初期説明変数候補に対する変換式を算出し、
前記既知の環境負量と対応する特性値群の組を学習用サンプルとして、対応する環境負荷量を予測するための環境負荷予測式説明変数候補の一部を変数とした１次の多項式群とその系列及び順序を構成して、環境負荷予測式を構築することを特徴とする請求項１記載の環境負荷評価装置。
【請求項５】
前記作成手段は、
前記既知の環境負荷量と対応する特性値群の組に対して予め定めた予測誤差限度内にあるとともに前記予測誤差と同様にして定めた予測寄与率以上の変数のみで構成される１次の多項式群を用いることを特徴とする請求項４記載の環境負荷評価装置。
【請求項６】
前記作成手段は、
前記初期説明変数候補について、前記既知の環境負量と対応する特性値群の組をもとに、変数相互間の相関を算出し、前記変数間相関性の高いものについて、これらをクラスタリングし、各クラスタにおいて、環境負荷量に対して最も相関の強い１つを残して他を排斥することにより、前記環境負荷予測式説明変数候補の選択を行うことを特徴とする請求項４記載の環境負荷評価装置。
【請求項７】
前記初期説明変数候補に対する変換式は、
前記各クラスタにおいて、選択された変数に対する、選択されなかった変数の回帰式であることを特徴とする請求項６記載の環境負荷評価装置。
【請求項８】
前記クラスタリングは、同一変数が複数のクラスタに属することを許すことも含むことを特徴とする請求項６記載の環境負荷評価装置。
【請求項９】
前記環境負荷量の予測は、環境負荷量が既知の製品又はサービスの事例数に応じて、直線相関を前提とした重回帰分析と、反復近似又は確率論的最適化を含む機械学習を選択して実行することを特徴とする請求項５記載の環境負荷評価装置。
【請求項１０】
前記予測のための多項式群とその系列及び順序の構成は、
同項記載の環境負荷予測式説明変数候補のうち、最も予測に有効な変数である環境負荷量に対して最も相関の強い変数１つのみを説明変数とする初期環境負荷予測式を構築するか又は、前記環境負荷予測式説明変数候補の全てを説明変数として初期環境負荷予測式を構築し、
前記環境負荷予測式に対して、環境負荷量に対する相関をもって、既に前記環境負荷予測式に取り入れられた変数の除去、及び未だ前記環境負荷予測式に取り入れられていない変数の追加を予測精度の変動が一定限度以内である間繰り返し、
予測精度最良の環境負荷予測式と、予測誤差限度内における最良の環境負荷予測式に至るまでの環境負荷予測式の系列を得ることであることも含むことを特徴とする請求項５記載の環境負荷評価装置。
【請求項１１】
前記変数の追加は、
前記環境負荷量に対する相関の強さが近い変数が複数ある場合、その時点で環境負荷予測式構築の系列を分岐し双方で環境負荷予測式の精錬を行うことで、グラフ構造を持つ予測系列を許すことも含むことを特徴とする請求項１０記載の環境負荷評価装置。
【請求項１２】
前記変数の追加と除去は、その適用順序の判断を環境負荷量に対する相関の他に、予測時点での取得可能性、又は、予測に関わる主体に対する価値及び影響をもって補正することも含むことを特徴とする請求項１０記載の環境負荷評価装置。
【請求項１３】
前記予測のための多項式群の構成とその系列及び順序は、
前記環境負荷予測式説明変数候補全ての組合せについて環境負荷予測式を構築し、前記予測誤差限度内の環境負荷予測式を選択し、予測精度の順序を得ることであることも含むことを特徴とする請求項５記載の環境負荷評価装置。
【請求項１４】
前記環境負荷予測式のための多項式群の構成とその系列及び順序は、
前記環境負荷予測式説明変数候補が含む変数の数に応じたものであることを特徴とする請求項１０又は１３記載の環境負荷評価装置。
【請求項１５】
前記環境負荷予測式の構築は、
評価対象となる製品又はサービスについて、層別可能な変数の存在が、環境負荷予測式構築前に予め認識されている場合で、且つ、前記変数が前記環境負荷予測式説明変数候補に含まれる場合、且つ、前記変数の取得可能性が高いと認められる場合において、
前記層別が製品又はサービス全域に及ぶ場合は、前記環境負荷予測式の構築全ての手順を、特定の変数群のみに及ぶ場合は、該当する変数について、前記変数選択及び前記変換式の算出を、各層で分割して行うことも含むことを特徴とする請求項７記載の環境負荷評価装置。
【請求項１６】
前記環境負荷予測式の選択及び適用は、
前記予測のための多項式群に対して、前記最良の環境負荷予測式の系列、又は前記予測精度の順序を、最良の環境負荷予測式を起点に、予測時点で取得した変数のみで適用可能な環境負荷予測式を探索し、適用可能な式がある場合は適用し、無い場合は最も近い式に対して不足変数を適当な値で代用することで適用することであることを特徴とする請求項１０または１３記載の環境負荷評価装置。
【請求項１７】
前記代用は、
既存の製品又はサービスにおいて、値が既知なものの集合に対する記述統計的代表値であり、又、該当する変数が前記層別の影響下にある場合、該当層に対する記述統計的代表値であることを特徴とする請求項１６記載の環境負荷評価装置。
【請求項１８】
製品又はサービスに関して求めた既知の環境負荷量を用いて、前記環境負荷量と対応する特性値項目との組に基づいて、環境負荷量の算出に用いる環境負荷予測式の構成要素である特性値項目群の一部分と、前記環境負量に直接関わらない項目とを利用する環境負荷予測式を１つ以上作成する作成ステップと、
前記作成された環境負荷予測式を記憶する記憶ステップと、
前記記憶ステップで記憶した環境負荷予測式から環境負荷予測式を選択して、前記環境負荷量の算出に必要な情報が揃わない製品又はサービスの環境負荷量を算出する算出ステップと、を備えたことを特徴とする環境負荷評価方法。
【請求項１９】
コンピュータに、
製品又はサービスに関して求めた既知の環境負荷量を用いて、前記環境負荷量と対応する特性値項目との組に基づいて、環境負荷量の算出に用いる環境負荷予測式の構成要素である特性値項目群の一部分と、前記環境負量に直接関わらない項目とを利用する環境負荷予測式を１つ以上作成する作成ステップと、
前記作成された環境負荷予測式を記憶する記憶ステップと、
前記記憶ステップで記憶した環境負荷予測式から環境負荷予測式を選択して、前記環境負荷量の算出に必要な情報が揃わない製品又はサービスの環境負荷量を算出する算出ステップとを実行させるためのプログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、工業製品一般の環境負荷評価方法及びその装置に関し、特に、評価対象自身の与える環境負荷に対して多数の関係要素を含む製品について、原料消費や廃棄物の排出量などの物質の量として表現可能な環境負荷から、地球温暖化等の総合的な指標までを簡易に試算可能な、環境負荷評価装置、境負荷評価方法及びプログラム記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、製品の製造に必要な原材料及び燃料の採取から製造、使用及び廃棄に至るすべての過程を通して、製品が環境に与える負荷の大きさを定量的に整理、評価する手法は、ライフサイクルアセスメント（以下、「ＬＣＡ」という）と称され広く知られている。
【０００３】
例えば、製造に必要な原材料を減らす等により部分的に環境負荷を軽減しても、製品の使用段階でエネルギー消費量が増えてしまった場合は環境問題の解決にはつながらない。環境保全を進めるためには、製品のライフサイクル全体を通して環境に与える負荷の大きさを評価するとともに負荷の削減を進めていくことが不可欠であり、ＬＣＡは環境対策を進めていくための重要な手法として考えられている。
【０００４】
ＬＣＡにおいては、評価対象の製品が関わる自然環境への物質収支の全てが評価の対象になり、一般的にＬＣＡは、製品のライフサイクル全体における、環境に影響する物質収支の総和であるので、評価に必要な情報は多岐に渡りその情報量は膨大となる。従って、ＬＣＡにおいては、如何に効率よく正確な情報を収集するかが最も重要な課題になる。
【０００５】
ＬＣＡは、評価に必要な情報量が膨大なため、その情報が一通り揃うライフサイクルを終えた製品の事後評価として行われることが多い。また、評価に必要な情報は、その大部分を前身となる製品で代用することも多い。これは、既に確定した情報からでなければＬＣＡの実施は非常に困難であるという事情があるためである。しかしながら、評価対象の製品がある程度市場に出回って必要な情報が確定するのを待っていては、ＬＣＡの評価により環境負荷を削減する対策は何ら施すことができない。更に、製品の与える環境負荷は、企画及び設計時に大半が決まってしまうため、ＬＣＡの評価が実施可能な時点で実行可能な環境対策はほとんどない。
【０００６】
この問題の解決方法として、必要なデータを高い精度で予測する手法と、評価モデルそのものを必要な情報の少ないものに置き換える手法とが考えられる。このうち前者の手法については、ＬＣＡに必要な情報が多岐に渡るにも関わらず、予測の多くは製品の種類、構成要素、プロセス等の個々の要素に強く依存することが多いため、一般的な手法としては展開しにくい。特に、構成部品が多種多数な製品には適用が困難である。
【０００７】
一方、後者の手法を採用する従来の技術として、評価をライフサイクル全体ではなく、環境負荷量が対象の「重量」に強く依存する部品製造及び廃棄ステージに限定し、実質的な評価対象物を下位の構成要素の少ない部品レベルに限定することにより、評価に必要なパラメータを事実上部品重量のみに絞り、近似的に環境負荷量を算出するものが知られている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００８】
また、製品輸送時の輸送容器のサイズに基づいて輸送手段の数量を算出することで、ＬＣＡの評価結果を得るようにしたものが知られている（例えば、特許文献２参照。）。
【０００９】
【特許文献１】特開２００２−２５９６２８公報
【特許文献２】特開２００２−１０９１５１公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、従来の技術では、簡便なＬＣＡ評価が可能ではあるが、評価可能な局面を限定してしまうという問題があった。更に、部品重量と環境負荷量のようなはっきりした関係は一般にはほとんど知られていないため、リサイクルの効果など、製品をライフサイクル全体で評価する必要がある場合にも適用できないという問題があった。
【００１１】
本発明は、このような問題を解決するためになされたもので、製品一般に対して環境負荷に対する簡潔な関係を自動的に見つけ出し、評価に必要な情報量の少ないモデル、又は取得が容易な情報で構成されるモデルを構築することにより、製品の設計及び規格段階においてもＬＣＡの実施をすることができる環境負荷評価装置、環境負荷評価方法及びプログラム記録媒体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】
【００１２】
本発明の環境負荷評価装置は、製品又はサービスに関して求めた既知の環境負荷量を用いて、前記環境負荷量と対応する特性値項目との組に基づいて、環境負荷量の算出に用いる環境負荷予測式の構成要素である特性値項目群の一部分と、前記環境負量に直接関わらない項目とを利用する環境負荷予測式を１つ以上作成する作成手段と、前記作成された環境負荷予測式を記憶する記憶手段と、前記記憶手段から環境負荷予測式を選択して、前記環境負荷量の算出に必要な情報が揃わない製品又はサービスの環境負荷量を算出する算出手段と、を備えたことを特徴としている。
【００１３】
この構成により、環境負荷に関わる要素が多岐に渡る製品についてそれら要素に関する情報が全て確定していない段階においても環境負荷の算出及び評価をすることができる。
【００１４】
また、本発明の環境負荷評価装置は、前記作成手段は、環境負荷に関わる値である環境負荷量を、前記環境負荷評価の対象となる製品又はサービスを構成する特性値項目を変数とし、前記特性値項目に対する環境負荷量の原単位量を係数とする１次の多項式により表現した環境負荷予測式を用いることを特徴としている。
【００１５】
この構成により、評価対象の表現を線形空間に限定することで、代替となる予測式を同等の空間に配置することが可能となり、解の複雑な形状を考慮から外しても、予測式の探索が発散したり局所に落ち込むことを防止することができる。
【００１６】
また、本発明の環境負荷評価装置は、前記作成手段は、前記環境負荷評価の対象となる製品又はサービスの構成要素の名称及びその有無若しくは機能区分、又は前記製品及びその構成要素の重量若しくは寸法を含む形質的表現、又は前記製品の性能、機能の有無、信頼性、素材を含む機能的表現、又は前記製品の取り扱いにおける、調達、製造、販売、使用、廃棄に関わる表現、又はその他の製品若しくはサービスの存在に関わる要素全てを含む定量的な表現の何れか１つ、を前記特性値項目として用いることを特徴としている。
【００１７】
この構成により、ライフサイクルアセスメントに代表される一般的な環境負荷評価では考慮されない情報も対象に含むことで、一般に想定が困難な環境負荷に対する関係の推測が可能になるとともに、一般的な環境負荷評価に含まれるが取得が困難な項目に対して他の項目による代用が可能になる。
【００１８】
また、本発明の環境負荷評価装置は、前記作成手段は、製品又はサービスについて、環境負荷予測式の選択及び適用の時点で取得可能性が０ではない特性値項目群全てを初期説明変数候補として変数間相関を予測に用いる環境負荷予測式説明変数候補を選択し、選択されなかった初期説明変数候補に対する変換式を算出し、前記既知の環境負量と対応する特性値群の組を学習用サンプルとして、対応する環境負荷量を予測するための環境負荷予測式説明変数候補の一部を変数とした１次の多項式群とその系列及び順序を構成して、環境負荷予測式を構築することを特徴としている。
【００１９】
この構成により、環境負荷予測に際して、適用可能な予測式が複数提示されるので、予測実行時に取得済みの情報に応じて適当な予測式を選択することができる。
【００２０】
また、本発明の環境負荷評価装置は、前記作成手段は、前記既知の環境負荷量と対応する特性値群の組に対して予め定めた予測誤差限度内にあるとともに前記予測誤差と同様にして定めた予測寄与率以上の変数のみで構成される１次の多項式群を用いることを特徴としている。
【００２１】
この構成により、予測結果として利用者の想定以上に精度の低い数値が提示され、評価対象の製品又はサービスに対して環境負荷に関する誤った認識を与えることを防止することができる。
【００２２】
また、本発明の環境負荷評価装置は、前記作成手段は、前記初期説明変数候補について、前記既知の環境負量と対応する特性値群の組をもとに、変数相互間の相関を算出し、前記変数間相関性の高いものについて、これらをクラスタリングし、各クラスタにおいて、環境負荷量に対して最も相関の強い１つを残して他を排斥することにより、前記環境負荷予測式説明変数候補の選択を行うことを特徴としている。
【００２３】
この構成により、予測式構築の対象となる変数を減らすことでその計算量を低減することができるとともに、回帰分析的な予測式構築において多重共線性を事前に排除することで予測精度の低い予測式を排除することができる。
【００２４】
また、本発明の環境負荷評価装置は、前記初期説明変数候補に対する変換式は、前記各クラスタにおいて、選択された変数に対する、選択されなかった変数の回帰式であることを特徴としている。
【００２５】
この構成により、予測可能な領域が縮小するのを回避することができる。
【００２６】
また、本発明の環境負荷評価装置は、前記クラスタリングは、同一変数が複数のクラスタに属することを許すことも含むことを特徴としている。
【００２７】
この構成により、同一予測式に対して、予測実行時に投入する変数の選択幅が広がるので、予測可能な領域を拡大することができる。
【００２８】
また、本発明の環境負荷評価装置は、前記環境負荷量の予測は、環境負荷量が既知の製品又はサービスの事例数に応じて、直線相関を前提とした重回帰分析と、反復近似又は確率論的最適化を含む機械学習を選択して実行することを特徴としている。
【００２９】
この構成により、学習サンプルとなる事例において、ノイズとなる不正確な事例が含まれている場合に、事例数が多いときに限り選択的に確率論的最適化を適用することで、ノイズの影響を少なくすることができる。
【００３０】
また、本発明の環境負荷評価装置は、前記予測のための多項式群とその系列及び順序の構成は、同項記載の環境負荷予測式説明変数候補のうち、最も予測に有効な変数である環境負荷量に対して最も相関の強い変数１つのみを説明変数とする初期環境負荷予測式を構築するか又は、前記環境負荷予測式説明変数候補の全てを説明変数として初期環境負荷予測式を構築し、前記環境負荷予測式に対して、環境負荷量に対する相関をもって、既に前記環境負荷予測式に取り入れられた変数の除去、及び未だ前記環境負荷予測式に取り入れられていない変数の追加を予測精度の変動が一定限度以内である間繰り返し、予測精度最良の環境負荷予測式と、予測誤差限度内における最良の環境負荷予測式に至るまでの環境負荷予測式の系列を得ることであることも含むことを特徴としている。
【００３１】
この構成により、予測式の系列構成において、予測精度の低い系列が構築に含まれることを回避し、予測式構築の計算量を低減することができる。
【００３２】
また、本発明の環境負荷評価装置は、前記変数の追加は、前記環境負荷量に対する相関の強さが近い変数が複数ある場合、その時点で環境負荷予測式構築の系列を分岐し双方で環境負荷予測式の精錬を行うことで、グラフ構造を持つ予測系列を許すことも含むことを特徴としている。
【００３３】
この構成により、予測式の選別が過度に進むことを回避することができる。
【００３４】
また、本発明の環境負荷評価装置は、前記変数の追加と除去は、その適用順序の判断を環境負荷量に対する相関の他に、予測時点での取得可能性、又は、予測に関わる主体に対する価値及び影響をもって補正することも含むことを特徴としている。
【００３５】
この構成により、予測の実行容易性又は予測に関わる主体の価値及び影響を予測式適用の判断に加えることができる。
【００３６】
また、本発明の環境負荷評価装置は、前記予測のための多項式群の構成とその系列及び順序は、前記環境負荷予測式説明変数候補全ての組合せについて環境負荷予測式を構築し、前記予測誤差限度内の環境負荷予測式を選択し、予測精度の順序を得ることであることも含むことを特徴としている。
【００３７】
この構成により、有用な予測式が構築対象から外れることを防止することができる。
【００３８】
また、本発明の環境負荷評価装置は、前記環境負荷予測式のための多項式群の構成とその系列及び順序は、前記環境負荷予測式説明変数候補が含む変数の数に応じたものであることを特徴としている。
【００３９】
この構成により、取得可能な情報に応じて、より実効的な予測式構築を行うことができる。
【００４０】
また、本発明の環境負荷評価装置は、前記環境負荷予測式の構築は、評価対象となる製品又はサービスについて、層別可能な変数の存在が、環境負荷予測式構築前に予め認識されている場合で、且つ、前記変数が前記環境負荷予測式説明変数候補に含まれる場合、且つ、前記変数の取得可能性が高いと認められる場合において、前記層別が製品又はサービス全域に及ぶ場合は、前記環境負荷予測式の構築全ての手順を、特定の変数群のみに及ぶ場合は、該当する変数について、前記変数選択及び前記変換式の算出を、各層で分割して行うことも含むことを特徴としている。
【００４１】
この構成により、層に隠蔽された相関関係を明確にし、予測式構築の精度を高めるとともに、変数選択の対象の幅を広げ、より簡易な予測式を構築することができる。
【００４２】
また、本発明の環境負荷評価装置は、前記環境負荷予測式の選択及び適用は、前記予測のための多項式群に対して、前記最良の環境負荷予測式の系列、又は前記予測精度の順序を、最良の環境負荷予測式を起点に、予測時点で取得した変数のみで適用可能な環境負荷予測式を探索し、適用可能な式がある場合は適用し、無い場合は最も近い式に対して不足変数を適当な値で代用することで適用することであることを特徴としている。
【００４３】
この構成により、予測実行において、取得した情報だけでは適用可能な予測式が見つからなかった場合でも予測の実行が可能になる。
【００４４】
また、本発明の環境負荷評価装置は、前記代用は、既存の製品又はサービスにおいて、値が既知なものの集合に対する記述統計的代表値であり、又、該当する変数が前記層別の影響下にある場合、該当層に対する記述統計的代表値であることを特徴としている。
【００４５】
この構成により、予測実行において、取得した情報だけでは適用可能な予測式が見つからなかった場合でもより精度の高い予測の実行が可能になる。
【００４６】
また、本発明の環境負荷評価方法は、製品又はサービスに関して求めた既知の環境負荷量を用いて、前記環境負荷量と対応する特性値項目との組に基づいて、環境負荷量の算出に用いる環境負荷予測式の構成要素である特性値項目群の一部分と、前記環境負量に直接関わらない項目とを利用する環境負荷予測式を１つ以上作成する作成ステップと、
前記作成された環境負荷予測式を記憶する記憶ステップと、前記記憶ステップで記憶した環境負荷予測式から環境負荷予測式を選択して、前記環境負荷量の算出に必要な情報が揃わない製品又はサービスの環境負荷量を算出する算出ステップと、を備えたことを特徴としている。
【００４７】
このため、環境負荷に関わる要素が多岐に渡る製品についてそれら要素に関する情報が全て確定していない段階においても環境負荷の算出及び評価をすることができる。
【００４８】
また、本発明のプログラム記録媒体は、コンピュータに、製品又はサービスに関して求めた既知の環境負荷量を用いて、前記環境負荷量と対応する特性値項目との組に基づいて、環境負荷量の算出に用いる環境負荷予測式の構成要素である特性値項目群の一部分と、前記環境負量に直接関わらない項目とを利用する環境負荷予測式を１つ以上作成する作成ステップと、前記作成された環境負荷予測式を記憶する記憶ステップと、前記記憶ステップで記憶した環境負荷予測式から環境負荷予測式を選択して、前記環境負荷量の算出に必要な情報が揃わない製品又はサービスの環境負荷量を算出する算出ステップとを実行させるためのプログラムを記録したことを特徴としている。
【００４９】
このため、環境負荷に関わる要素が多岐に渡る製品についてそれら要素に関する情報が全て確定していない段階においても環境負荷の算出及び評価をすることができる。
【発明の効果】
【００５０】
本発明によれば、環境負荷に関わる要素が多岐に渡る製品についてそれら要素に関する情報が全て確定していない段階においても環境負荷の算出及び評価をすることができる環境負荷評価装置、環境負荷評価方法及びプログラム記録媒体を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５１】
以下、本発明の実施の形態の環境負荷評価装置について図面を用いて説明する。まず、構成を説明する。
【００５２】
ここで、本発明は、環境負荷に対する簡潔な関係を自動的に見つけ出し、環境負荷算出に必要とされる情報の少ない、もしくは取得容易な情報による環境負荷算出モデルを構成し、それを用いることで、簡易的に製品等の環境負荷を算出及び予測するものである。
【００５３】
本実施の形態において、評価及び算出する対象となる環境負荷は、評価対象である製品又はサービス一般、及び、それらに付随する要素に関わる特性値を変数とする、一次の多項式として表現するものである。その代表例が、ライフサイクルアセスメント（ＬＣＡ）に内包される、環境負荷に直接関わる物質の、環境への収支を評価するライフサイクル・インベントリ（ＬＣＩ）分析や、ＬＣＩをもとに、総合的な環境影響を評価するライフサイクル・インパクト分析（ＬＣＩＡ）であり、本実施の形態も当該分析手法を想定して説明する。
【００５４】
ただし、本実施の形態は、特にこれに限定するものではない。例えば、環境影響に伴う被害もしくは貢献の大きさを金銭で表記できるのであれば、ライフサイクル・コスト（ＬＣＣ）やリスクアセスメントの枠組みで評価することも可能である。コストベースのＬＣＩＡの場合、統一指標に対する現実の通貨への換算係数さえ用意すれば、ＬＣＩＡの地域性や換算係数の妥当性を考慮する必要はあるものの、上記枠組みは一応実行可能である。
【００５５】
図１は一実施の形態の環境負荷評価装置の構成を示す断面図である。図に示すように、本実施の形態の環境負荷評価装置１０は、制御部１００と、制御部１００に接続された入力部２００と、記憶部３００と、出力部４００とから構成されている。
【００５６】
制御部１００は、例えばＣＰＵ（中央処理装置：Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等から構成され、環境負荷評価装置１０の各部の動作を制御するとともに、環境負荷算出に必要な演算処理を行う。
【００５７】
入力部２００は、例えばキーボードやマウスなどから構成され、環境負荷評価装置１０が行う環境負荷算出に必要となる情報を入力する。
【００５８】
記憶部３００は、例えばハードディスク装置などで構成され、環境負荷算出に必要となるデータ及び環境負荷予測式を記憶するものである。また記憶部３００は、環境負荷予測式を構築し、構築した環境負荷予測式を用いて環境負荷を算出するためのプログラムを記憶するものである。
【００５９】
出力部４００は、例えば液晶表示装置等の表示装置から構成され、算出された環境負荷のデータを表示出力するものである。
【００６０】
次に、本実施の形態の環境負荷評価装置１０の動作を図２〜図４を参照して説明する。
【００６１】
図２のフローチャートを参照して環境負荷予測式構築動作を説明する。なお、ステップＳ１〜Ｓ３は、ステップＳ４で環境負荷予測式を構築するのに先立って必要な情報を収集し定量化を行う処理であり、本発明に係る環境負荷評価装置１０の動作は、ステップＳ４以降となる。
【００６２】
まず、製品毎に、機能仕様、製品設計、工程設計、使用状況、及び販売状況等、取得可能な情報を収集する（ステップＳ１）。ここでは、例えば、対象とする製品のデータシート等から必要な情報を収集する。
【００６３】
次いで、収集した情報の各項目について定量化、即ち数値化を行う（ステップＳ２）。ここでは、例えば、順序情報を持つ選択的な情報であれば多値化を行う。具体的には、「顧客の製品に対する好感度」という項目に対して“良い”、“普通”、“悪い”という情報がある場合、この項目の変数として“良い”を１、“普通”を０、“悪い”を−１とする。また、順序情報を持たない選択的な情報であれば２値化を行う。具体的には、「再生機か否か？」という項目に対して、再生機であれば１、新造機であれば０とする。また、図５に示すように、「販売又は回収の拠点」に関する項目では、販売又は回収の拠点に応じて変数を決定する。なお、本実施の形態の環境負荷予測式では定量化された項目のみが対象となるため、ステップＳ１における情報の範囲及びステップＳ２における定量化の精度は環境負荷算出の適用範囲及び精度に直結する。
【００６４】
また、ステップＳ２においては、対象とする項目が、程度の大きさを表すものであれば、順序尺度への置き換えが有効であり、機能や事象の有無を表すものであれば、２値表現への置き換え等が有効である。また、情報が文字列による表記であるため実質的な内容が多値で且つ同一の意味を持つ内容が必ずしも同じ表記を持たない場合、文字列を構成する単語や文字の有無に基づいてクラスタリングを行い、クラスタへの所属をもって事象に置き換えたり、特定の単語の有無や出現回数でベクトルを張ったりすることも有効である。
【００６５】
更に、文字列長の長い表記である場合は、ＴＦ／ＩＤＦ法等の一般的な文書マッチングを行う手法、即ち類似度判定の手法も適用可能である。また、類似度をもってクラスタリングしたり、類似度の元になるベクトルをそのまま利用しても良い。
【００６６】
次いで、ステップＳ１において調査された製品について、ＬＣＡ評価の枠組みで製品のライフサイクル全体での二酸化炭素排出やエネルギー消費などに関するＬＣＩ分析、即ち環境負荷算出を行う（ステップＳ３）。
【００６７】
次いで、ステップＳ３のＬＣＩ分析結果とステップＳ２において定量化した項目群の数値を元に、環境負荷予測式の構築を行う（ステップＳ４）。図６（ａ）、（ｂ）、（ｃ）は、環境負荷予測式の一部を示す例である。
【００６８】
次いで、構築された環境負荷予測式、環境負荷予測式の生成順序、代替変数クラスタ群、対応する変換関数等をデータベース化して記憶部３００に記憶する（ステップＳ５）。記憶部３００に記憶される環境負荷予測式及び各データは、例えば図７、８、１０に示すようなものとなる。ここで、図８に示す式・係数一覧において、「変数ＩＤ」及び「代替変数ＩＤ」の列は、図７に示す変数一覧における「ＩＤ」の列に対応している。また、「式ＩＤ」の列は、図１０に示す環境負荷予測式の順列・評価における「ＩＤ」の列に対応する。また、図８のデータの一部を環境負荷予測式に展開すると図９（ａ）に示す式のように表される。また、図９（ａ）の“（２．１６３７Ｅ−０１）×変数[ａ１２３４５]”の項は、図９（ｂ）に示す代替項で置き換えることができる。
【００６９】
図２は図１のステップＳ４における環境負荷予測式構築の手順を詳細化したフローチャートである。
【００７０】
まず、予測時に使用可能な項目を選択する（ステップＳ１１）。環境負荷の予測は、ここで選択された項目をもって行われる。選択する項目は、例えば商品企画時の利用を想定する場合、商品の機能仕様、ターゲットユーザーの想定使用形態等に限定されるが、予測実行時に値を明確に限定できない項目であっても、ある程度推測可能な項目や考慮に加えたい項目は選択しておくことが望ましい。予測実行時には、最適値を模索するために適当な値を投入することも有り得るし、また、予測時に投入不能な値となっても本発明では代替の仕組みが有るためである。従って、予測時に定常的に投入不能で、且つ最適化を図る必要も無いと考えられる項目以外は選択から外さないのが好ましい。
【００７１】
次いで、初期変数選択及び対応する変換式の算出を行う（ステップＳ１２）。変数選択の最初のステップは、変数全てにおいて相互の相関係数を算出することである。ここで用いる係数は、一般に知られるピアソンの積率相関係数が多くの場合適しているが、曲線相関が想定される場合やサンプルに相当数の飛び値の混入が予想される場合は順位相関も併用することが好ましい。複数の相関係数を併用する場合は、基本的には高い方の値を用いる。
【００７２】
相関係数算出後、この値をもとにクラスタリングを行う。クラスタリングの結果、各クラスタから最も環境負荷と相関の強い変数を、図１のステップＳ１〜Ｓ３における調査情報と対応する環境負荷をもって選択し、選択されなかった項目は環境負荷予測式構築の説明変数からは除外される。その代わりに、選択された変数１つ以上に対する変換用の関数を算出する。予測実行時にはこの環境負荷予測式を使用し、除外された変数を代替変数として適宜もとの変数と置き換えて利用する。
【００７３】
ステップＳ１２におけるクラスタリングの方法は、クラスタ数不定の方法であれば種類を問わず、また単一の変数が複数のクラスタに属してもよいが、最近隣法等の極端に感度の低い方法は避けることが好ましい。また、最終的なクラスタの確定は、クラスタ数ではなく各クラスタ内部の最小距離をもって行うことが好ましい。なお、この最小距離は、相関係数にピアソンの積率相関を用いる場合、０．７以上が好ましい。これは、一般に強い相関が認められるのは、相関係数０．７以上とされているためである。この閾値でクラスタがほとんど形成されない場合、初期の変数選択において除外される変数はほとんどないと考えられる。計算量を少なくするために環境負荷予測式の構築対象の変数を減らす場合でも、閾値を０．４以下にすることは好ましくない。
【００７４】
変数選択において除外された変数については、同一クラスタで環境負荷予測用に選択された変数に対して変換関数を求める。変換関数の算出は、対応する相関係数がピアソンの積率相関である場合は単回帰、順序相関である場合は多項式回帰か指数式回帰、又はロジスティック曲線など成長曲線への当てはめ等が好ましく、計算量が許す場合は適当な範囲で全て適用して最も誤差の小さいものを選んでも良い。計算量の制約が厳しい場合、順序相関に対応する関係は３次程度の多項式回帰で全て対応しても良い。実際に４次以上の多項式回帰が適合する場合は稀であり、適合したとしても利用したサンプルにオーバーフィットしている可能性が高い。同様の理由により、計算量に対する制約に余裕があり、複数の式に当てはめを試みる場合、サンプルを変換関数算出用と検証用に２分割してオーバーフィットを検出するのが好ましい。検証用のサンプルに対して推定誤差が極端に大きい場合はオーバーフィットしていると考えられるので、その変換関数は破棄することが好ましい。
【００７５】
次いで、初期の環境負荷予測式に用いる変数を決定する（ステップＳ１３）。ここでは、基本的には、（Ａ）初期変数から全てを選択するか、又は（Ｂ）環境負荷に対して最も相関の強い変数１つだけを選択する。
【００７６】
次いで、環境負荷予測式の生成及び保存を行った後（ステップＳ１４）、全ての投入済み変数に対して、変数を除去するか否か除去判定する（ステップＳ１５）。この判別が“ＹＥＳ”のときは、変数を除去して（ステップＳ１６）、環境負荷予測式を生成するとともに記憶部３００に保存する（ステップＳ１７）。一方、この判別が“ＮＯ”のときは、ステップＳ１８に移る。
【００７７】
次いで、全ての未投入変数に対して、変数を投入するか否か投入判定を行い（ステップＳ１８）、この判別が“ＹＥＳ”のときは、変数を投入し（ステップＳ１９）、環境負荷予測式を生成するとともに記憶部３００に保存する（ステップＳ２０）。一方、判別が“ＮＯ”のときは、ステップＳ２１に移る。
【００７８】
ステップＳ２１では、変数の投入又は除去の有無を判別し、この判別が“有”のときはステップＳ１５に移り、判別が“無”のときは、最良環境負荷予測式を確定するとともに環境負荷予測式生成系列を記憶部３００に保存し（ステップＳ２２）、処理を終了する。
【００７９】
上記のステップＳ１３〜Ｓ２２は、基本的には、図１のステップＳ１〜Ｓ３における調査情報と対応する環境負荷を学習サンプルにとって、一般的な多変量解析手法としてよく知られたステップワイズ法による重回帰分析を適用するのと概ね一致するものである。ただし、ステップＳ１２で、初期変数から全てを選択する上記（Ａ）の方法を採用した場合は減増法をとり、環境負荷に対して最も相関の強い変数１つだけを選択する上記（Ｂ）の方法を採用した場合は増減法をとる。また、（Ａ）の場合は除去基準よりも投入基準を厳しく、（Ｂ）の場合は投入基準よりも除去基準を厳しくする。また、投入又は除去の過程で生成した式、及び生成順序は全て記憶部３００に保存する。更に、利用者の側で予め決めておいた予測誤差限度を超える式については保存対象から除外する。また、減増法を採る場合は予測誤差限度を越えた時点で式の生成を終了しても良い。
【００８０】
また、変数の投入又は除去の前に、変数毎に予め利用者の側で判断基準の補正係数を定めておいて、その補正計数を利用しても良い。極端に大きな補正をかけると予測精度が損なわれるが、判断時に同程度の寄与を持つ変数が複数存在する場合に、変数及びそれに対応する情報の価値や、取得容易性の高いものを優先的に投入又は保持することは利用者にとってより使いやすい環境負荷予測式構築につながる。
【００８１】
なお、ステップＳ１２で選択した予測に使用する変数が少ない場合、ステップワイズ法に代えて総当り法を適用しても良い。総当り法の方が予測可能範囲は広くなるが、予測に使用する変数の数が多いと、生成する環境負荷予測式の数は容易に爆発する。複写機などの組み立て系製品の場合、概念設計だけでも、定量化（図１のステップＳ２）の時点で予測に使用する変数として投入される数は総当り法を許容しない程度に大きくなることが多く、ステップＳ１１で変数をかなり絞りこまない限り利用局面は限定される。更に、環境負荷予測式の数は、予測実行時の適用式探索時の計算量にも直接影響することも考慮する必要がある。予測推定誤差による足切りを考慮しない場合、２０変数で約１８０００の環境負荷予測式、３０変数で２００万強の環境負荷予測式が生成される。一方、ステップワイズ法の場合、３０変数でも僅か２００程度である。
【００８２】
なお、総当り法の場合、生成順序に相当するものはないため、代わりに、環境負荷予測式を予測推定誤差の大きさでソートした順序を保存する。また、一般的な総当り法と異なり、予測誤差限度以内の式は全て保存する。
【００８３】
また、重回帰分析とは別の方法として、遺伝的アルゴリズムのようにランダムなホッピングを含む大域的な最適化手法や確率論的最適化手法でも代用できる。一般に、これらの手法は学習サンプル数が変数の数の数倍程度は必要と言われるため利用局面は限られるが、計算量と必要サンプル数さえ許せば重回帰分析より適合性の良いことも多い。また、変数の投入及び除去も最適化の対象に加えれば、重回帰分析における総当り法より構築における計算量は少ない。これは、探索の範囲から見ると、反復近似的な最適化ともいえるステップワイズ法と総当り法との中間的な位置にあるといえる。
【００８４】
以上で環境負荷予測式の構築ルーチンは終了である。なお、この時点で最良の環境負荷予測式、即ち、予測に使用可能な変数全てを投入した環境負荷予測式における予測精度が、予め定めた予測誤差限度以内に収まらない場合は環境負荷予測式群は空になる。従って、その場合は、予測に使用する項目又は予測誤差限度の再考を利用者に促すべく警告を発するようにするのが好ましい。
【００８５】
図３は、構築された環境負荷予測式を用いた予測実行手順を示すフローチャートである。
【００８６】
まず、予測に利用する項目を決定する（ステップＳ３１）。これは、予測実行時に確定している項目と、同実行時に最適化を図りたい項目の両面で検討する。なお、単に現状評価ができればよいのであれば後者を含める必要はないが、本発明の性質上、予測実行は製品開発の初期の企画又は概念設計段階で行われることが多いと考えられるので、実際に後者のみを対象とすることは稀であると考えられる。
【００８７】
次いで、項目の定量化及び変数への変換を行う（ステップＳ３２）。なお、この手順は、図１のステップＳ２の定量化に準拠して行われる。
【００８８】
次いで、変数を環境負荷予測式を構成するクラスタへ当てはめる（ステップＳ３３）。これは代替変数と非代替変数を統一的に取り扱うための処置である。また、後述するステップＳ４４において最終的に代替変数は変換式を通して非代替変数と置き換えられる。
【００８９】
次いで、与えられたクラスタに対応する変数のみで各環境負荷予測式の総寄与率を計算し、最大の寄与率を持つ環境負荷予測式を選ぶ（ステップＳ３４）。
【００９０】
次いで、最大の寄与率を持つ環境負荷予測式の未確定変数を既存代表値で置き換える（ステップＳ３５）。
【００９１】
次いで、代替変数での当てはめがある場合、最大の寄与率を持つ環境負荷予測式を変換式を用いて置き換える（ステップＳ３６）。
【００９２】
次いで、置き換えた環境負荷予測式に定量化した項目を代入して環境負荷を算出する（ステップＳ３７）。
【００９３】
なお、評価対象とする製品に対し大域的な層別けが可能で、且つ、その識別フラグがほとんどの場合で確定することが確認される場合、環境負荷予測式の簡易化と精度向上のため、環境負荷予測式構築ルーチン及び予想実行ルーチンは各層で分割して行う。
【００９４】
層別けの例としては評価対象とする製品が複写機の場合が挙げられる。複写機は低速層、中速層、又は高速層という複写速度による層別けで、製品の仕様、流通形態、運用形態などが明確に分かれる。また、この層別けは一般に商品企画の時点で確定しているものである。
【００９５】
なお、予測結果の提示の際には、算出結果と併せて、予測に使われなかった項目、実際に予測に使った項目、及び予測に使われたが既知の代表値で代用した項目の３つの区分は少なくとも提示すべきである。逆に、予測実行の際には、環境負荷予測式構築の際に、その構成要素に含まれる変数と代替変数に相当する項目は提示すべきである。
【００９６】
このように本実施の形態では、製品又はサービスに関して求めた既知の環境負荷量を用いて、環境負荷量と対応する特性値項目との組に基づいて、環境負荷量の算出に用いる環境負荷予測式の構成要素である特性値項目群の一部分と、環境負量に直接関わらない項目とを利用する環境負荷予測式を１つ以上作成する制御部１００と、作成された環境負荷予測式を記憶する記憶部３００と、記憶部３００から環境負荷予測式を選択して、環境負荷量の算出に必要な情報が揃わない製品又はサービスの環境負荷量を算出する制御部１００とを備えるようになっている。
【００９７】
このため、環境負荷に関わる要素が多岐に渡る製品についてそれら要素に関する情報が全て確定していない段階においても環境負荷の算出及び評価をすることができる。
【００９８】
また、本実施の形態では、制御部１００は、環境負荷に関わる値である環境負荷量を、環境負荷評価の対象となる製品又はサービスを構成する特性値項目を変数とし、特性値項目に対する環境負荷量の原単位量を係数とする１次の多項式により表現した環境負荷予測式を用いるようになっている。
【００９９】
このため、評価対象の表現を線形空間に限定することで、代替となる予測式を同等の空間に配置することが可能となり、解の複雑な形状を考慮から外しても、予測式の探索が発散したり局所に落ち込むことを防止することができる。
【０１００】
また、本実施の形態では、制御部１００は、環境負荷評価の対象となる製品又はサービスの構成要素の名称及びその有無若しくは機能区分、又は製品及びその構成要素の重量若しくは寸法を含む形質的表現、又は製品の性能、機能の有無、信頼性、素材を含む機能的表現、又は製品の取り扱いにおける、調達、製造、販売、使用、廃棄に関わる表現、又はその他の製品若しくはサービスの存在に関わる要素全てを含む定量的な表現の何れか１つ、を特性値項目として用いるようになっている。
【０１０１】
このため、ライフサイクルアセスメントに代表される一般的な環境負荷評価では考慮されない情報も対象に含むことで、一般に想定が困難な環境負荷に対する関係の推測が可能になるとともに、一般的な環境負荷評価に含まれるが取得が困難な項目に対して他の項目による代用が可能になる。
【０１０２】
また、本実施の形態では、制御部１００は、製品又はサービスについて、環境負荷予測式の選択及び適用の時点で取得可能性が０ではない特性値項目群全てを初期説明変数候補として変数間相関を予測に用いる環境負荷予測式説明変数候補を選択し、選択されなかった初期説明変数候補に対する変換式を算出し、既知の環境負量と対応する特性値群の組を学習用サンプルとして、対応する環境負荷量を予測するための環境負荷予測式説明変数候補の一部を変数とした１次の多項式群とその系列及び順序を構成して、環境負荷予測式を構築するようになっている。
【０１０３】
このため、環境負荷予測に際して、適用可能な予測式が複数提示されるので、予測実行時に取得済みの情報に応じて適当な予測式を選択することができる。
【０１０４】
また、本実施の形態では、制御部１００は、既知の環境負荷量と対応する特性値群の組に対して予め定めた予測誤差限度内にあるとともに予測誤差と同様にして定めた予測寄与率以上の変数のみで構成される１次の多項式群を用いるようになっている。
【０１０５】
このため、予測結果として利用者の想定以上に精度の低い数値が提示され、評価対象の製品又はサービスに対して環境負荷に関する誤った認識を与えることを防止することができる。
【０１０６】
また、本実施の形態では、制御部１００は、初期説明変数候補について、既知の環境負量と対応する特性値群の組をもとに、変数相互間の相関を算出し、変数間相関性の高いものについて、これらをクラスタリングし、各クラスタにおいて、環境負荷量に対して最も相関の強い１つを残して他を排斥することにより、環境負荷予測式説明変数候補の選択を行うようになっている。
【０１０７】
このため、予測式構築の対象となる変数を減らすことでその計算量を低減することができるとともに、回帰分析的な予測式構築において多重共線性を事前に排除することで予測精度の低い予測式を排除することができる。
【０１０８】
また、本実施の形態では、初期説明変数候補に対する変換式は、各クラスタにおいて、選択された変数に対する、選択されなかった変数の回帰式である。
【０１０９】
このため、予測可能な領域が縮小するのを回避することができる。
【０１１０】
また、本実施の形態では、クラスタリングは、同一変数が複数のクラスタに属することを許すことも含むようになっている。
【０１１１】
このため、同一予測式に対して、予測実行時に投入する変数の選択幅が広がるので、予測可能な領域を拡大することができる。
【０１１２】
また、本実施の形態では、環境負荷量の予測は、環境負荷量が既知の製品又はサービスの事例数に応じて、直線相関を前提とした重回帰分析と、反復近似又は確率論的最適化を含む機械学習を選択して実行するようになっている。
【０１１３】
このため、学習サンプルとなる事例において、ノイズとなる不正確な事例が含まれている場合に、事例数が多いときに限り選択的に確率論的最適化を適用することで、ノイズの影響を少なくすることができる。
【０１１４】
また、本実施の形態では、予測のための多項式群とその系列及び順序の構成は、同項記載の環境負荷予測式説明変数候補のうち、最も予測に有効な変数である環境負荷量に対して最も相関の強い変数１つのみを説明変数とする初期環境負荷予測式を構築するか又は、環境負荷予測式説明変数候補の全てを説明変数として初期環境負荷予測式を構築し、環境負荷予測式に対して、環境負荷量に対する相関をもって、既に環境負荷予測式に取り入れられた変数の除去、及び未だ環境負荷予測式に取り入れられていない変数の追加を予測精度の変動が一定限度以内である間繰り返し、予測精度最良の環境負荷予測式と、予測誤差限度内における最良の環境負荷予測式に至るまでの環境負荷予測式の系列を得ることであることも含むようになっている。
【０１１５】
このため、予測式の系列構成において、予測精度の低い系列が構築に含まれることを回避し、予測式構築の計算量を低減することができる。
【０１１６】
また、本実施の形態では、変数の追加は、環境負荷量に対する相関の強さが近い変数が複数ある場合、その時点で環境負荷予測式構築の系列を分岐し双方で環境負荷予測式の精錬を行うことで、グラフ構造を持つ予測系列を許すことも含むようになっている。
【０１１７】
このため、予測式の選別が過度に進むことを回避することができる。
【０１１８】
また、本実施の形態では、変数の追加と除去は、その適用順序の判断を環境負荷量に対する相関の他に、予測時点での取得可能性、又は、予測に関わる主体に対する価値及び影響をもって補正することも含むようになっている。
【０１１９】
このため、予測の実行容易性又は予測に関わる主体の価値及び影響を予測式適用の判断に加えることができる。
【０１２０】
また、本実施の形態では、予測のための多項式群の構成とその系列及び順序は、環境負荷予測式説明変数候補全ての組合せについて環境負荷予測式を構築し、予測誤差限度内の環境負荷予測式を選択し、予測精度の順序を得ることであることも含むようになっている。
【０１２１】
このため、有用な予測式が構築対象から外れることを防止することができる。
【０１２２】
また、本実施の形態では、環境負荷予測式のための多項式群の構成とその系列及び順序は、環境負荷予測式説明変数候補が含む変数の数に応じたものであるようになっている。
【０１２３】
このため、取得可能な情報に応じて、より実効的な予測式構築を行うことができる。
【０１２４】
また、本実施の形態では、環境負荷予測式の構築は、評価対象となる製品又はサービスについて、層別可能な変数の存在が、環境負荷予測式構築前に予め認識されている場合で、且つ、変数が環境負荷予測式説明変数候補に含まれる場合、且つ、変数の取得可能性が高いと認められる場合において、層別が製品又はサービス全域に及ぶ場合は、環境負荷予測式の構築全ての手順を、特定の変数群のみに及ぶ場合は、該当する変数について、変数選択及び変換式の算出を、各層で分割して行うことも含むようになっている。
【０１２５】
このため、層に隠蔽された相関関係を明確にし、予測式構築の精度を高めるとともに、変数選択の対象の幅を広げ、より簡易な予測式を構築することができる。
【０１２６】
また、本実施の形態では、環境負荷予測式の選択及び適用は、予測のための多項式群に対して、最良の環境負荷予測式の系列、又は予測精度の順序を、最良の環境負荷予測式を起点に、予測時点で取得した変数のみで適用可能な環境負荷予測式を探索し、適用可能な式がある場合は適用し、無い場合は最も近い式に対して不足変数を適当な値で代用することで適用することであるようになっている。
【０１２７】
このため、予測実行において、取得した情報だけでは適用可能な予測式が見つからなかった場合でも予測の実行が可能になる。
【０１２８】
また、本実施の形態では、代用は、既存の製品又はサービスにおいて、値が既知なものの集合に対する記述統計的代表値であり、又、該当する変数が層別の影響下にある場合、該当層に対する記述統計的代表値であるようになっている。
【０１２９】
このため、予測実行において、取得した情報だけでは適用可能な予測式が見つからなかった場合でもより精度の高い予測の実行が可能になる。
【０１３０】
また、本発明は環境負荷評価方法として適用することができる。本発明に係る環境負荷評価方法は、製品又はサービスに関して求めた既知の環境負荷量を用いて、環境負荷量と対応する特性値項目との組に基づいて、環境負荷量の算出に用いる環境負荷予測式の構成要素である特性値項目群の一部分と、環境負量に直接関わらない項目とを利用する環境負荷予測式を１つ以上作成する作成ステップと、作成された環境負荷予測式を記憶する記憶ステップと、記憶ステップで記憶した環境負荷予測式から環境負荷予測式を選択して、環境負荷量の算出に必要な情報が揃わない製品又はサービスの環境負荷量を算出する算出ステップとを備えている。
【０１３１】
このため、環境負荷に関わる要素が多岐に渡る製品についてそれら要素に関する情報が全て確定していない段階においても環境負荷の算出及び評価をすることができる。
【０１３２】
また、本発明は、プログラム記録媒体として適用することができる。本発明に係るプログラム記録媒体は、コンピュータに、製品又はサービスに関して求めた既知の環境負荷量を用いて、環境負荷量と対応する特性値項目との組に基づいて、環境負荷量の算出に用いる環境負荷予測式の構成要素である特性値項目群の一部分と、環境負量に直接関わらない項目とを利用する環境負荷予測式を１つ以上作成する作成ステップと、作成された環境負荷予測式を記憶する記憶ステップと、記憶ステップで記憶した環境負荷予測式から環境負荷予測式を選択して、環境負荷量の算出に必要な情報が揃わない製品又はサービスの環境負荷量を算出する算出ステップとを実行させるためのプログラムを記録している。
【０１３３】
このため、環境負荷に関わる要素が多岐に渡る製品についてそれら要素に関する情報が全て確定していない段階においても環境負荷の算出及び評価をすることができる。
【産業上の利用可能性】
【０１３４】
以上のように、本発明に係る環境負荷評価装置、環境負荷評価方法及びプログラム記録媒体は、環境負荷に関わる要素が多岐に渡る製品についてそれら要素に関する情報が全て確定していない段階においても環境負荷の算出及び評価をすることができるという効果を有し、ライフサイクルアセスメントの実施のために環境負荷を算出する環境負荷評価装置、環境負荷評価方法及びプログラム記録媒体として有用である。
【図面の簡単な説明】
【０１３５】
【図１】本発明の一実施の形態の環境負荷評価装置の構成を示すブロック図
【図２】一実施の形態の環境負荷評価装置の環境負荷予測式構築ステップを示すフローチャート
【図３】一実施の形態の環境負荷評価装置の環境負荷予測式構築の詳細を示すフィローチャート
【図４】一実施の形態の環境負荷評価装置の環境負荷算出動作を示すフローチャート
【図５】一実施の形態の環境負荷評価装置の定量化の例を示す図
【図６】一実施の形態の環境負荷評価装置の環境負荷予測式の例を示す図
【図７】一実施の形態の環境負荷評価装置の記憶部に記憶されるデータの例を示す図
【図８】一実施の形態の環境負荷評価装置の記憶部に記憶されるデータの例を示す図
【図９】一実施の形態の環境負荷評価装置の環境負荷予測式の例を示す図
【図１０】一実施の形態の環境負荷評価装置の記憶部に記憶されるデータの例を示す図
【符号の説明】
【０１３６】
１０  環境負荷評価装置
１００  制御部（作成手段、算出手段）
２００  入力部
３００  記憶部（記憶手段、プログラム記録媒体）
４００  出力部
【図１】
2006252011.tif 000003
【図２】
2006252011.tif 000004
【図３】
2006252011.tif 000005
【図４】
2006252011.tif 000006
【図５】
2006252011.tif 000007
【図６】
2006252011.tif 000008
【図７】
2006252011.tif 000009
【図８】
2006252011.tif 000010
【図９】
2006252011.tif 000011
【図１０】
2006252011.tif 000012