(57)【要約】【課題】所定の出力属性の要因を、簡潔な形で抽出するとともに、複数の要因に対して明確な指標に基づいて重要度による順位付けを行うことができるデータ分析装置を提供する。【解決手段】データ分析装置は、基本データ群を出力属性の値に依って良品と不良品とに分類するデータ分類部４と、分類後の基本データ群の中から分析データ群を抽出する分析データ群抽出部６と、分析データ群の各入力属性に対して「入力属性が入力属性条件を満たせば分析データ群中の不良品に属するデータであり、満たさなければ分析データ群中の良品に属するデータである」という第１の相関ルールを満たす入力属性条件を決定する頻度累積差演算部１０・入力属性条件決定部１１と、決定された複数の入力属性条件に対して、不良数および不良品分離度のうちの少なくとも一方を指標として、不良品に対応する出力属性条件の要因としての重要度による順位付けを行う順位決定部１３とを備える。【選択図】図１
2006040181.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の入力属性と出力属性とで構成されるデータの集合である基本データ群に対して、前記入力属性と前記出力属性との因果関係を分析し、前記因果関係を示す情報を抽出するデータ分析装置であって、
前記基本データ群を、前記出力属性の値に依って、第１データ群と第２データ群とに分類し、分類フラグを付与する分類手段と、
前記分類手段による分類後の前記基本データ群の中から、分析の対象とする分析データ群を抽出する分析データ群抽出手段と、
前記分析データ群の各々の前記入力属性に関わる入力属性条件の各々について、「該入力属性条件とその排他的条件とによる前記分析データ群の切り分けによって前記第１データ群と前記第２データ群とがそれぞれまとまり、前記入力属性が当該入力属性条件を満たせば、前記分析データ群中の前記第２データ群に属するデータであり、前記入力属性が当該入力属性条件を満たさなければ、前記分析データ群中の前記第１データ群に属するデータである」という第１の相関ルールの確からしさを表す、入力属性条件評価指標を演算する第１の評価手段と、
前記分析データ群の各々の前記入力属性について、それぞれ、最大の前記入力属性条件評価指標を持つ入力属性条件を、前記第１の相関ルールを満たす入力属性条件として決定する入力属性条件決定手段と、
前記入力属性条件決定手段で決定された複数の前記入力属性条件の少なくとも一部に対して、前記基本データ群中で該入力属性条件を満たし、かつ、前記第２データ群に該当するデータの個数を表す第２データ群該当数、および、前記基本データ群中で該入力属性条件を満たすデータの中における、前記第２データ群に該当するデータ個数の割合を表す第２データ群分離度の少なくとも一方を指標として、前記第２データ群に対応する出力属性条件の要因としての重要度による順位付けを行う順位決定手段とを含むことを特徴とするデータ分析装置。
【請求項２】
前記入力属性条件決定手段で決定された前記入力属性条件の各々について、「前記入力属性が当該入力属性条件を満たせば、前記分析データ群中の前記第２データ群に含まれるデータである」という第２の相関ルールの確からしさを表す分割ルール評価値を演算する第２の評価手段と、
前記入力属性条件決定手段で決定された前記入力属性条件の中で、最大の前記分割ルール評価値を持つ入力属性条件に基づいて、前記分析データ群を、該入力属性条件を満たす要因データ群と、該入力属性条件を満たさない他データ群とに分割する分割手段と、
前記入力属性条件決定手段で決定された前記入力属性条件の中から、前記第２データ群に対応する出力属性条件の要因としての重要度の高い入力属性条件を選定する要因決定手段と、をさらに含み、
前記分析データ群抽出手段は、前記分割手段で分割されたデータ群のうちの少なくとも一方を新たな分析データ群として抽出し、
該分析データ群抽出手段による処理、前記第１の評価手段による処理、前記入力属性条件決定手段による処理、前記第２の評価手段による処理、および、前記分割手段による処理からなる一連の処理が繰り返し実行されるようになっており、
前記入力属性条件決定手段は、前記の繰り返しの処理によって、前記入力属性の各々に対して、それぞれ複数の入力属性条件を決定するようになっており、
前記要因決定手段は、前記入力属性の各々に対して、それぞれ、前記入力属性条件決定手段によって決定された複数の入力属性条件の中から、前記第２データ群に対応する出力属性条件の要因としての重要度の高い入力属性条件を選定し、
前記順位決定手段は、前記入力属性条件決定手段で決定された前記入力属性条件の一部である、前記要因決定手段で選定された複数の前記入力属性条件に対して、前記順位付けを行うものであることを特徴とする請求項１に記載のデータ分析装置。
【請求項３】
前記入力属性条件決定手段によって決定される複数の入力属性条件は、「入力属性が閾値以下である」という第１のパターンと、「入力属性が閾値を超える」という第２のパターンとを含み、
前記要因決定手段は、
同一の入力属性における複数の入力属性条件のうち、前記第１のパターンの中で前記重要度の高い入力属性条件と、前記第２のパターンの中で前記重要度の高い入力属性条件とを選定するものであることを特徴とする請求項２に記載のデータ分析装置。
【請求項４】
前記要因決定手段は、該選定の対象とする複数の入力属性条件の中で、前記第２データ群分離度が最大となる入力属性条件を、前記重要度の高い入力属性条件として選定するものであることを特徴とする請求項２または３に記載のデータ分析装置。
【請求項５】
前記要因決定手段は、該選定の対象とする複数の入力属性条件の中で、前記第２データ群該当数の大きい順に点数が高くなるように与えられた第１の配点と、前記第２データ群分離度の大きい順に点数が高くなるように与えられた第２の配点との合計点が最大となる入力属性条件を、前記重要度の高い入力属性条件として選定するものであることを特徴とする請求項２または３に記載のデータ分析装置。
【請求項６】
前記順位決定手段は、
前記入力属性条件決定手段によって決定された複数の前記入力属性条件の少なくとも一部に対して、前記第２データ群該当数の大きい順に、前記順位付けを行うことを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載のデータ分析装置。
【請求項７】
前記順位決定手段は、
前記入力属性条件決定手段によって決定された複数の前記入力属性条件の少なくとも一部に対して、前記第２データ群分離度の大きい順に、前記順位付けを行うことを特徴とする、請求項１〜５のいずれかに記載のデータ分析装置。
【請求項８】
前記順位決定手段は、
前記入力属性条件決定手段によって決定された複数の前記入力属性条件の少なくとも一部に対して、前記第２データ群該当数の大きい順に点数が高くなるように与えられた第１の配点と、前記第２データ群分離度の大きい順に点数が高くなるように与えられた第２の配点との合計点が大きい順に、前記順位付けを行うことを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載のデータ分析装置。
【請求項９】
前記分析データ群抽出手段は、前記分割手段で分割されたデータ群のうち前記他データ群のみを、新たな分析データ群として抽出するものであることを特徴とする請求項２に記載のデータ分析装置。
【請求項１０】
終了条件を満たしているか否かを判定する終了条件判定手段をさらに含み、
前記終了条件判定手段において終了条件を満たしていると判定されると、前記一連の処理の実行を終了するようになっており、
前記終了条件判定手段は、前記分析データ群抽出手段で抽出した前記分析データ群における前記第２データ群のデータ数が０であるかを終了条件として判定を行うものであることを特徴とする請求項９に記載のデータ分析装置。
【請求項１１】
前記分析データ群中の前記入力属性が全て数値属性であって、
前記第１の評価手段は、
各前記入力属性の全ての数値について、
前記分析データ群の前記第１データ群中において、前記入力属性がその数値以下であるデータ個数の割合を第１の頻度として演算すると共に、
前記分析データ群の前記第２データ群中において、前記入力属性がその数値以下であるデータ個数の割合を第２の頻度として演算する頻度演算手段と、
各前記入力属性の全ての数値について、
前記第１の頻度と前記第２の頻度との差分を前記入力属性条件評価指標として演算する差分演算手段とを含むことを特徴とする請求項１または２に記載のデータ分析装置。
【請求項１２】
前記第２の評価手段は、
前記入力属性条件決定手段で決定された前記入力属性条件の各々について、
前記分析データ群の前記第１データ群中で該入力属性条件を満たすデータ個数の割合に対する、前記分析データ群の前記第２データ群中で該入力属性条件を満たすデータ個数の割合の比率を、前記分割ルール評価値として演算するものであることを特徴とする請求項２に記載のデータ分析装置。
【請求項１３】
分類条件を設定する分類条件設定手段をさらに含み、
前記分類手段は、前記出力属性の値と前記分類条件とに基づいて前記基本データ群を分類するようになっていることを特徴とする請求項１または２に記載のデータ分析装置。
【請求項１４】
請求項１に記載のデータ分析装置を用いて、複数の入力属性と出力属性とで構成されるデータの集合である基本データ群に対して、前記入力属性と前記出力属性との因果関係を分析し、前記因果関係を示す情報を抽出するデータ分析方法であって、
前記分類手段により、前記基本データ群を、前記出力属性の値に依って、第１データ群と第２データ群とに分類し、分類フラグを付与する分類ステップと、
前記分析データ群抽出手段により、前記分類手段による分類後の前記基本データ群の中から、分析の対象とする分析データ群を抽出する分析データ群抽出ステップと、
前記第１の評価手段により、前記分析データ群の各々の前記入力属性に関わる入力属性条件の各々について、「該入力属性条件とその排他的条件とによる前記分析データ群の切り分けによって前記第１データ群と前記第２データ群とがそれぞれまとまり、前記入力属性が当該入力属性条件を満たせば、前記分析データ群中の前記第２データ群に属するデータであり、前記入力属性が当該入力属性条件を満たさなければ、前記分析データ群中の前記第１データ群に属するデータである」という第１の相関ルールの確からしさを表す、入力属性条件評価指標を演算する第１の評価ステップと、
前記入力属性条件決定手段により、前記分析データ群の各々の前記入力属性について、それぞれ、最大の前記入力属性条件評価指標を持つ入力属性条件を、前記第１の相関ルールを満たす入力属性条件として決定する入力属性条件決定ステップと、
前記順位決定手段により、前記入力属性条件決定手段で決定された複数の前記入力属性条件の少なくとも一部に対して、前記基本データ群中で該入力属性条件を満たし、かつ、前記第２データ群に該当するデータの個数を表す第２データ群該当数、および、前記基本データ群中で該入力属性条件を満たすデータの中における、前記第２データ群に該当するデータ個数の割合を表す第２データ群分離度の少なくとも一方を指標として、前記第２データ群に対応する出力属性条件の要因としての重要度による順位付けを行う順位決定ステップとを含むことを特徴とするデータ分析方法。
【請求項１５】
前記入力属性は、製品の製造工程における製造プロセス条件および／またはインライン検査結果であり、
前記出力属性は、製品の品質判定結果であり、
前記第２データ群は、品質判定結果が不良のデータ群であることを特徴とする請求項１４に記載のデータ分析方法。
【請求項１６】
複数の入力属性と出力属性とで構成されるデータの集合である基本データ群に対して、前記入力属性と前記出力属性との因果関係を分析し、前記因果関係を示す情報を抽出するデータ分析プログラムであって、
コンピュータを、
前記基本データ群を、前記出力属性の値に依って、第１データ群と第２データ群とに分類し、分類フラグを付与する分類手段、
前記分類手段による分類後の前記基本データ群の中から、分析の対象とする分析データ群を抽出する分析データ群抽出手段、
前記分析データ群の各々の前記入力属性に関わる入力属性条件の各々について、「該入力属性条件とその排他的条件とによる前記分析データ群の切り分けによって前記第１データ群と前記第２データ群とがそれぞれまとまり、前記入力属性が当該入力属性条件を満たせば、前記分析データ群中の前記第２データ群に属するデータであり、前記入力属性が当該入力属性条件を満たさなければ、前記分析データ群中の前記第１データ群に属するデータである」という第１の相関ルールの確からしさを表す、入力属性条件評価指標を演算する第１の評価手段、
前記分析データ群の各々の前記入力属性について、それぞれ、最大の前記入力属性条件評価指標を持つ入力属性条件を、前記第１の相関ルールを満たす入力属性条件として決定する入力属性条件決定手段、
前記入力属性条件決定手段で決定された複数の前記入力属性条件の少なくとも一部に対して、前記基本データ群中で該入力属性条件を満たし、かつ、前記第２データ群に該当するデータの個数を表す第２データ群該当数、および、前記基本データ群中で該入力属性条件を満たすデータの中における、前記第２データ群に該当するデータ個数の割合を表す第２データ群分離度の少なくとも一方を指標として、前記第２データ群に対応する出力属性条件の要因としての重要度による順位付けを行う順位決定手段として機能させるためのデータ分析プログラム。
【請求項１７】
請求項１６に記載のデータ分析プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、分析対象である出力属性（目的属性）、例えば製造工程で製造される製品の特性等と、出力属性に影響を与える属性である入力属性（説明属性）、例えば製造プロセス条件等との因果関係を分析するデータ分析装置およびデータ分析方法並びにデータ分析プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
出力属性と入力属性との因果関係を分析する有効な手法としては、決定木手法が知られている。この手法では、入力属性の値で順次切り分けた葉の部分で、出力属性の値がうまくまとまるような木構造を作成する。
【０００３】
図１４は、表１のデータ群を分析対象として作成した決定木の一例であり、木構造における分岐条件の評価指標として、非特許文献１のｐ４４〜ｐ４７に記載のＧｉｎｉインデックス及び改善度を用いている。
【０００４】
【表１】
2006040181.tif 000003
【０００５】
表１のデータ群は、特許文献１の表１を参考にして準備したサンプルであり、ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４の４つの入力属性の値と、これら入力属性に対する出力属性ｙの値とを組とするデータを１２個集めた集合である。図１４の決定木では、出力属性ｙの値ＸＺとＹとが入力属性ｘ２，ｘ１，ｘ３の各値によって、うまく切り分けられている。
【０００６】
次に、非特許文献１のｐ４４〜ｐ４７に記載のＧｉｎｉインデックス及び改善度を用いて、図１４の決定木を作成する（ｙ＝Ｙとｙ＝ＸＺとを切り分ける）手順について説明する。
【０００７】
Ｇｉｎｉインデックスは、出力属性ｙの値のまとまりの程度を表す指標で、下式（１）で表される。
【０００８】
ｉ（ｔ）＝１−Σ｛ｐ（ｊ｜ｔ）｝２                            （１）
ここで、ｐ（ｊ｜ｔ）は、ノードｔにおいて、出力属性ｙがｙ＝ｊとなる確率を示しており、Ｇｉｎｉインデックスｉ（ｔ）が小さいことは、ノードｔにおいて出力属性ｙの値がうまくまとまっていることを意味している。
【０００９】
また、改善度は、「あるノードｔ１を、分岐条件によって２つの子ノードｔ２とｔ３とに分岐させることにより、どの程度、出力属性のまとまりが良くなったか」を示す指標であり、下式（２）で表される。
【００１０】
△ｉ（ｔ１）＝ｉ（ｔ１）−｛ｐｔ２・ｉ（ｔ２）＋ｐｔ３・ｉ（ｔ３）｝
（２）
ここで、ｉ（ｔ１）、ｉ（ｔ２）、ｉ（ｔ３）は、それぞれ、ノードｔ１、子ノードｔ２、子ノードｔ３におけるＧｉｎｉインデックスを示している。また、ｐｔ２、ｐｔ３は、ノードｔ１を、子ノードｔ２と子ノードｔ３とに分岐させるときの、分岐割合を示している。
【００１１】
表１のデータ群において、ルートノードｔ１におけるＧｉｎｉインデックスｉ（ｔ１）は、（１）式から０．４４４となる。このルートノードｔ１を、種々の分岐条件によって２つの子ノードに分岐させた場合の改善度を図１５〜図１８に示す。ここで、改善度の計算（（２）式の計算）を行う分岐条件のパターン数は、入力属性ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４が取り得る全ての分岐条件のパターンで、合計１２条件（各入力属性について３条件）である。各入力属性において最大の改善度をもつ条件が、その入力属性において、ｙ＝Ｙとｙ＝ＸＺとを切り分ける最適な分岐条件となる。図１５〜図１８より、入力属性ｘ１については、「ｘ１＝Ａ，Ｂと、ｘ１＝Ｃ，Ｄとの分岐」が、入力属性ｘ２については、「ｘ２＝ａ，ｂと、ｘ２＝ｃ，ｄとの分岐」が、入力属性ｘ３については、「ｘ３＝１，２と、ｘ３＝３，４との分岐」が、入力属性ｘ４については、「ｘ４＝１０と、ｘ４＝２０，３０，４０との分岐」が、それぞれ適切であることが分かる。
【００１２】
そして、各入力属性における上記の最適な分岐条件の中で、さらに、最大の改善度を持つ条件、すなわち「ｘ２＝ａ，ｂと、ｘ２＝ｃ，ｄとの分岐」が、ルートノードｔ１からの最終的な分岐条件として選択される。以後、上記と同様の操作を繰り返し、最終的に図１４の決定木が作成される。なお、図１４の決定木を作成する過程で、改善度が最大となったのは、ノードｔ５を、「ｘ３＝１，２と、ｘ３＝３，４」とに分岐させた場合で、改善度＝０．５であった。
【特許文献１】特開平８−３１４７２５号公報（公開日：平成８年(1996)１１月２９日）
【非特許文献１】大滝厚、堀江宥治、Dan Steinberg著「応用２進木解析法−ＣＡＲＴによる−」、日科技連、１９９８年７月６日発行、Ｐ４４−Ｐ４７
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
従来の、Ｇｉｎｉインデックス法（Ｇｉｎｉインデックスおよび改善度）による決定木（図１４）を、デバイス等の製品の製造工程における製品特性不良の要因分析に応用する場合を題材にして、従来技術の課題を説明する。
【００１４】
いま、表１の入力属性ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４が製品製造工程における各種のプロセスデータやインライン検査データ、出力属性ｙが製造された製品の特性データであり、出力属性ｙ＝Ｙが製品特性不良に相当するものとする。そして、プロセス技術者が、製品特性不良ｙ＝Ｙに対し、従来の決定木（図１４）を用いて、製品特性不良の要因（「どの入力属性がどの値の範囲にあるから製品特性が悪いのか？」）を調査するものとする。
【００１５】
上記の題材の場合、従来の決定木（図１４）では、以下のような問題がある。
すなわち、ｙ＝Ｙなる製品特性不良の条件は、
・「ｘ２＝ｃ，ｄ」
または、
・「ｘ２＝ａ，ｂ」かつ「ｘ１＝Ｃ，Ｄ」かつ「ｘ３＝３，４」
という階層構造の形式で、複数の箇所（この例では２箇所）に現われる。このため、具体的に、「各々の入力属性がどの値の範囲にあるから製品特性が悪いのか？」という製品特性不良の要因をプロセス技術者が判断しにくい。例えば、入力属性ｘ２について、「ｘ２＝ｃ，ｄ」と「ｘ２＝ａ，ｂ」のうち、どちらが、ｙ＝Ｙなる製品特性不良の条件であるのかが分からない。この例では、ｙ＝Ｙが決定木中の２箇所にしか現れていないため、何とか、プロセス技術者が製品特性不良の要因を判断することも可能である。しかしながら、実際のデバイス（特に半導体デバイス）のような製品の製造現場では、１工程につき１０〜１００属性程度のプロセスデータやインライン検査データがあり、しかも、その値は多値で非常に広い範囲で分布している。このような場合には、ｙ＝Ｙなる製品特性不良が、決定木の至る所に現われ、また、同一の入力属性における異なる条件での分岐が何回も起こってしまい、もはや、プロセス技術者が、適正に不良の要因を特定する事ができなくなる。
【００１６】
さらに、従来の決定木（図１４）では、Ｇｉｎｉインデックスや改善度によって、各ノードにおける切り分けの確度や、切り分け後のまとまりの良さのみを評価しているため、さまざまな階層に現われるｙ＝Ｙなる製品特性不良の複数の要因に対して、優先順位を付けることが難しい。具体的には、ｙ＝Ｙなる製品特性不良の要因となる、４つの条件「ｘ２＝ｃ，ｄ」、「ｘ２＝ａ，ｂ」、「ｘ１＝Ｃ，Ｄ」、「ｘ３＝３，４」に対して、これらのうち、どの条件から順番に対策を施せばよいのかを判断できない。もし改善度を重視するなら、改善度が最大（０．５）となる「ｘ３＝３，４」が高い順位となるが、これは、「ｘ２＝ａ，ｂ」かつ「ｘ１＝Ｃ，Ｄ」なる母集団に対するものであり、あまり意味を持たない。
【００１７】
すなわち、従来の決定木では、「各々の入力属性がどの値の範囲にあるから製品特性が悪いのか？」という製品特性不良の要因をプロセス技術者が判断しにくいという第１の問題、および、「さまざまな階層に現われる各々の条件（不良要因）に対して、どのような優先順位で対策を施せば良いか？」が分かりにくいという第２の問題があった。
【００１８】
本発明は、上記従来の問題点を鑑みてなされたものであり、その第１の目的は、所定の出力属性の要因（製品特性不良の要因）となる入力属性条件を、ユーザが判断しやすい簡潔な形で抽出することができる、データ分析装置およびデータ分析方法並びにデータ分析プログラム、記録媒体を提供する事にある。また第２の目的は、所定の出力属性の要因（製品特性不良の要因）として抽出した複数の入力属性条件に対し、明確な指標に基づいて所定の出力属性の要因（製品特性不良の要因）としての重要度による順位付けを行うことができ、それによりどの入力属性条件から順番に対策を施せばよいのかを明確にすることができるデータ分析装置およびデータ分析方法並びにデータ分析プログラム、記録媒体を提供する事にある。
【課題を解決するための手段】
【００１９】
本発明のデータ分析装置は、上記の課題を解決するために、複数の入力属性と出力属性とで構成されるデータの集合である基本データ群に対して、前記入力属性と前記出力属性との因果関係を分析し、前記因果関係を示す情報を抽出するデータ分析装置であって、前記基本データ群を、前記出力属性の値に依って、第１データ群と第２データ群とに分類し、分類フラグを付与する分類手段と、前記分類手段による分類後の前記基本データ群の中から、分析の対象とする分析データ群を抽出する分析データ群抽出手段と、前記分析データ群の各々の前記入力属性に関わる入力属性条件の各々について、「該入力属性条件とその排他的条件とによる前記分析データ群の切り分けによって前記第１データ群と前記第２データ群とがそれぞれまとまり、前記入力属性が当該入力属性条件を満たせば、前記分析データ群中の前記第２データ群に属するデータであり、前記入力属性が当該入力属性条件を満たさなければ、前記分析データ群中の前記第１データ群に属するデータである」という第１の相関ルールの確からしさを表す、入力属性条件評価指標を演算する第１の評価手段と、前記分析データ群の各々の前記入力属性について、それぞれ、最大の前記入力属性条件評価指標を持つ入力属性条件を、前記第１の相関ルールを満たす入力属性条件として決定する入力属性条件決定手段と、前記入力属性条件決定手段で決定された複数の前記入力属性条件の少なくとも一部に対して、前記基本データ群中で該入力属性条件を満たし、かつ、前記第２データ群に該当するデータの個数を表す第２データ群該当数、および、前記基本データ群中で該入力属性条件を満たすデータの中における、前記第２データ群に該当するデータ個数の割合を表す第２データ群分離度の少なくとも一方を指標として、前記第２データ群に対応する出力属性条件の要因としての重要度による順位付けを行う順位決定手段とを含むことを特徴としている。
【００２０】
本発明のデータ分析方法は、上記の課題を解決するために、本発明のデータ分析装置を用いて、複数の入力属性と出力属性とで構成されるデータの集合である基本データ群に対して、前記入力属性と前記出力属性との因果関係を分析し、前記因果関係を示す情報を抽出するデータ分析方法であって、前記分類手段により、前記基本データ群を、前記出力属性の値に依って、第１データ群と第２データ群とに分類し、分類フラグを付与する分類ステップと、前記分析データ群抽出手段により、前記分類手段による分類後の前記基本データ群の中から、分析の対象とする分析データ群を抽出する分析データ群抽出ステップと、前記第１の評価手段により、前記分析データ群の各々の前記入力属性に関わる入力属性条件の各々について、「該入力属性条件とその排他的条件とによる前記分析データ群の切り分けによって前記第１データ群と前記第２データ群とがそれぞれまとまり、前記入力属性が当該入力属性条件を満たせば、前記分析データ群中の前記第２データ群に属するデータであり、前記入力属性が当該入力属性条件を満たさなければ、前記分析データ群中の前記第１データ群に属するデータである」という第１の相関ルールの確からしさを表す、入力属性条件評価指標を演算する第１の評価ステップと、前記入力属性条件決定手段により、前記分析データ群の各々の前記入力属性について、それぞれ、最大の前記入力属性条件評価指標を持つ入力属性条件を、前記第１の相関ルールを満たす入力属性条件として決定する入力属性条件決定ステップと、前記順位決定手段により、前記入力属性条件決定手段で決定された複数の前記入力属性条件の少なくとも一部に対して、前記基本データ群中で該入力属性条件を満たし、かつ、前記第２データ群に該当するデータの個数を表す第２データ群該当数、および、前記基本データ群中で該入力属性条件を満たすデータの中における、前記第２データ群に該当するデータ個数の割合を表す第２データ群分離度の少なくとも一方を指標として、前記第２データ群に対応する出力属性条件の要因としての重要度による順位付けを行う順位決定ステップとを含むことを特徴としている。
【００２１】
本発明のデータ分析プログラムは、上記の課題を解決するために、複数の入力属性と出力属性とで構成されるデータの集合である基本データ群に対して、前記入力属性と前記出力属性との因果関係を分析し、前記因果関係を示す情報を抽出するデータ分析プログラムであって、コンピュータを、前記基本データ群を、前記出力属性の値に依って、第１データ群と第２データ群とに分類し、分類フラグを付与する分類手段、前記分類手段による分類後の前記基本データ群の中から、分析の対象とする分析データ群を抽出する分析データ群抽出手段、前記分析データ群の各々の前記入力属性に関わる入力属性条件の各々について、「該入力属性条件とその排他的条件とによる前記分析データ群の切り分けによって前記第１データ群と前記第２データ群とがそれぞれまとまり、前記入力属性が当該入力属性条件を満たせば、前記分析データ群中の前記第２データ群に属するデータであり、前記入力属性が当該入力属性条件を満たさなければ、前記分析データ群中の前記第１データ群に属するデータである」という第１の相関ルールの確からしさを表す、入力属性条件評価指標を演算する第１の評価手段、前記分析データ群の各々の前記入力属性について、それぞれ、最大の前記入力属性条件評価指標を持つ入力属性条件を、前記第１の相関ルールを満たす入力属性条件として決定する入力属性条件決定手段、前記入力属性条件決定手段で決定された複数の前記入力属性条件の少なくとも一部に対して、前記基本データ群中で該入力属性条件を満たし、かつ、前記第２データ群に該当するデータの個数を表す第２データ群該当数、および、前記基本データ群中で該入力属性条件を満たすデータの中における、前記第２データ群に該当するデータ個数の割合を表す第２データ群分離度の少なくとも一方を指標として、前記第２データ群に対応する出力属性条件の要因としての重要度による順位付けを行う順位決定手段として機能させるためのものであることを特徴としている。
【００２２】
本発明の記録媒体は、本発明のデータ分析プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であることを特徴としている。
【００２３】
本発明の装置、方法、プログラム、および記録媒体によれば、前記入力属性条件決定手段が、決定木における分岐条件に限らず、全ての入力属性について、第２データ群に対応する出力属性条件の要因となる入力属性条件を抽出（決定）しているから、分岐条件に競合因子が存在しても、その要因を逃すことなく、確実に捉えることができる。
【００２４】
そして、前記順位決定手段が、前記入力属性条件決定手段で決定された複数の前記入力属性条件の少なくとも一部に対して、上記第２データ群に対応する出力属性条件の要因としての重要度の明確な指標である第２データ群該当数および第２データ群分離度の少なくとも一方に基づいて、上記第２データ群に対応する出力属性条件の要因としての重要度による順位付けを行っている。その結果、上記第２データ群に対応する出力属性条件が発生する要因となる入力属性条件を、上記の重要度による順位と併せて、一眺して即座に認識できる。したがって、所定の出力属性の要因となる入力属性条件を簡潔な形で複数抽出することができ、本発明の第１の目的を達成できる。
【００２５】
さらに、従来の決定木（図１４）では、「さまざまな階層に現われる各々の不良要因に対して、どのような優先順位で対策を施せば良いか」が分かりにくかった。これに対し、本発明の装置、方法、プログラム、および記録媒体では、前記入力属性条件決定手段で決定された複数の前記入力属性条件の少なくとも一部に対して、上記第２データ群に対応する出力属性条件の要因としての重要度の明確な指標である第２データ群該当数および第２データ群分離度の少なくとも一方に基づいて、上記第２データ群に対応する出力属性条件の要因としての重要度による順位付けを行っている。それゆえ、前記第２データ群に対応する出力属性条件の発生を解消するために対策を施すべき複数の要因（入力属性条件）に対して、対策を施すべき優先順位（どの要因から順番に対策を施していけば、効果的に前記第２データ群に対応する出力属性条件の発生を解消できるか）を明確に決定することができる。したがって、本発明の第２の目的を達成できる。
【００２６】
本発明のデータ分析装置は、前記構成のデータ分析装置において、前記入力属性条件決定手段で決定された前記入力属性条件の各々について、「前記入力属性が当該入力属性条件を満たせば、前記分析データ群中の前記第２データ群に含まれるデータである」という第２の相関ルールの確からしさを表す分割ルール評価値を演算する第２の評価手段と、前記入力属性条件決定手段で決定された前記入力属性条件の中で、最大の前記分割ルール評価値を持つ入力属性条件に基づいて、前記分析データ群を、該入力属性条件を満たす要因データ群と、該入力属性条件を満たさない他データ群とに分割する分割手段と、前記入力属性条件決定手段で決定された前記入力属性条件の中から、前記第２データ群に対応する出力属性条件の要因としての重要度の高い入力属性条件を選定する要因決定手段と、をさらに含み、前記分析データ群抽出手段は、前記分割手段で分割されたデータ群のうちの少なくとも一方を新たな分析データ群として抽出し、該分析データ群抽出手段による処理、前記第１の評価手段による処理、前記入力属性条件決定手段による処理、前記第２の評価手段による処理、および、前記分割手段による処理からなる一連の処理が繰り返し実行されるようになっており、前記入力属性条件決定手段は、前記の繰り返しの処理によって、前記入力属性の各々に対して、それぞれ複数の入力属性条件を決定するようになっており、前記要因決定手段は、前記入力属性の各々に対して、それぞれ、前記入力属性条件決定手段によって決定された複数の入力属性条件の中から、前記第２データ群に対応する出力属性条件の要因としての重要度の高い入力属性条件を選定し、前記順位決定手段は、前記入力属性条件決定手段で決定された前記入力属性条件の一部である、前記要因決定手段で選定された複数の前記入力属性条件に対して、前記順位付けを行うものであることが好ましい。
【００２７】
上記構成によれば、「最大の前記分割ルール評価値を持つ入力属性条件に基づいて、分析データ群を分割し、この分割されたデータ群に対して入力属性条件を決定する」といった一連の処理が繰り返し実行されるようになっているので、前記最大の分割ルール評価値を持つ入力属性条件を節点とする木構造を作成できる。それゆえ、単独の相関ルールでは表現し難い複数の要因の絡み合った分析対象であっても、十分に高い精度で、第２データ群に対応する出力属性条件の要因を究明できる。
【００２８】
また、上記構成によれば、入力属性条件決定手段が、上記の繰り返しの処理によって、前記入力属性の各々について、入力属性条件の決定を繰り返し実行して複数の入力属性条件を決定している。そして、決定された複数の入力属性条件の中から前記第２データ群に対応する出力属性条件の要因としての重要度の高い入力属性条件を前記要因決定手段によって選定するようになっている。これにより、詳細な要因分析結果を得るために上記の繰り返し処理を行っても、データ分析の結果が複雑化する事なく、非常に簡潔な形でありながら、高い確度で、第２データ群に対応する出力属性条件の要因を決定する事ができる。
【００２９】
さらに、上記構成によれば、前記の木構造を作成すると共に、前記順位決定手段によって、前記要因決定手段で選定された複数の入力属性条件（該木構造のさまざまな階層で決定された入力属性条件）に対して、前記第２データ群に対応する出力属性条件の要因としての重要度による順位付けを行うことができる。これにより、「さまざまな階層に現われる各々の不良要因（入力属性条件）に対して、どのような優先順位で対策を施せば良いか？」を容易に把握することができる。
【００３０】
なお、入力属性条件の「重要度」とは、その入力属性条件の発生を回避した場合に、前記第２データ群に対応する出力属性条件の発生がどれだけ効果的に解消されるかという程度を表す。より詳細には、入力属性条件の重要度は、基本データ群中で入力属性条件を満たし、かつ前記第２データ群に該当するデータの多さを、絶対値（個数）あるいは相対値（基本データ群中で入力属性条件を満たすデータの総数に対する割合）で表したものである。
【００３１】
本発明のデータ分析装置は、前記構成のデータ分析装置において、前記入力属性条件決定手段によって決定される複数の入力属性条件は、「入力属性が閾値以下である」という第１のパターンと、「入力属性が閾値を超える」という第２のパターンとを含み、前記要因決定手段は、同一の入力属性における複数の入力属性条件のうち、前記第１のパターンの中で前記重要度の高い入力属性条件と、前記第２のパターンの中で前記重要度の高い入力属性条件とを選定するものであってもよい。
【００３２】
上記構成によれば、前記入力属性条件決定手段によって決定される複数の入力属性条件が、「入力属性が閾値以下である」という第１のパターンと、「入力属性が閾値を超える」という第２のパターンとを含む場合においても、その双方のパターンについて、非常に簡潔な形でありながら、高い確度で、第２データ群に対応する出力属性条件の要因を決定する事ができる。
【００３３】
本発明のデータ分析装置は、前記構成のデータ分析装置において、前記要因決定手段は、該選定の対象とする複数の入力属性条件の中で、前記第２データ群分離度が最大となる入力属性条件を、前記重要度の高い入力属性条件として選定するものであることが好ましい。
【００３４】
上記構成によれば、第２データ群分離度が最大となる入力属性条件を、前記重要度の高い入力属性条件として選定している。入力属性条件の第２データ群分離度は、第２データ群に対応する出力属性条件を該入力属性条件により切り出すことができる確度を表すので、上記構成では、第２データ群に対応する出力属性条件を入力属性条件により切り出すことができる確度が最も高い入力属性条件を選定することができる。したがって、他の入力属性（外乱）の影響をあまり受けない高い確度の、第２データ群に対応する出力属性条件の要因となる入力属性条件を抽出することができる。
【００３５】
なお、前記入力属性条件決定手段によって決定される複数の入力属性条件が、「入力属性が閾値以下である」という第１のパターンと、「入力属性が閾値を超える」という第２のパターンとを含む場合、前記要因決定手段は、前記入力属性条件決定手段によって決定された同一の入力属性における複数の入力属性条件のうち、第１のパターンおよび第２のパターンの各々を選定の対象として、第１のパターンおよび第２のパターンの各々の中で前記第２データ群分離度が最大となる入力属性条件を、前記重要度の高い条件として選定するようになっていてもよく、前記入力属性条件決定手段によって決定された同一の入力属性における複数の入力属性条件のうち、第１のパターンおよび第２のパターンを含む全ての入力属性条件を選定の対象として、これら入力属性条件の中で前記第２データ群分離度が最大となる入力属性条件を、前記重要度の高い条件として選定するようになっていてもよい。
【００３６】
本発明のデータ分析装置は、前記構成のデータ分析装置において、前記要因決定手段は、該選定の対象とする複数の入力属性条件の中で、前記第２データ群該当数の大きい順に点数が高くなるように与えられた第１の配点と、前記第２データ群分離度の大きい順に点数が高くなるように与えられた第２の配点との合計点が最大となる入力属性条件を、前記重要度の高い入力属性条件として選定するものであってもよい。
【００３７】
上記構成によれば、第１の配点と第２の配点との合計点が最大となる入力属性条件を、前記重要度の高い入力属性条件として選定している。したがって、第２データ群該当数と第２データ群分離度との双方を考慮して、第２データ群に対応する出力属性条件を、比較的高い確度で多く切り出せる入力属性条件を抽出することができる。
【００３８】
本発明のデータ分析装置は、前記構成のデータ分析装置において、前記順位決定手段は、前記入力属性条件決定手段によって決定された複数の前記入力属性条件の少なくとも一部に対して、前記第２データ群該当数の大きい順に、前記順位付けを行う構成であってもよい。
【００３９】
上記構成によれば、前記第２データ群該当数の大きい順に前記順位付けを行うので、第２データ群に対応する出力属性条件を発生させる要因となる複数の入力属性条件に対して、第２データ群に対応する出力属性条件を発生させる数が多い順に、順位付けを行うことができる。
【００４０】
したがって、例えば、第１データ群が良品のデータ群、第２データ群が不良品のデータ群である場合には、入力属性条件の順位を、その入力属性条件を回避することによって解消される不良品の数が多いほどより高い順位となるようにすることができる。その結果、良品の減少にかかわらずできる限り多くの不良品の発生を解消することを所望する場合に、どのような優先順位で対策を施せば良いかを明確に把握することができる。
【００４１】
本発明のデータ分析装置は、前記構成のデータ分析装置において、前記順位決定手段は、前記入力属性条件決定手段によって決定された複数の前記入力属性条件の少なくとも一部に対して、前記第２データ群分離度の大きい順に、前記順位付けを行う構成であってもよい。
【００４２】
上記構成によれば、前記第２データ群分離度の大きい順に前記順位付けを行うので、第２データ群に対応する出力属性条件を発生させる要因となる複数の入力属性条件のうち、第２データ群に対応する出力属性条件を発生させる確率が高く、かつ、第１データ群に対応する出力属性条件を発生させる確率が低い入力属性条件に対して、より高い順位を付けることができる。
【００４３】
したがって、例えば、第１データ群が良品のデータ群、第２データ群が不良品のデータ群である場合には、入力属性条件の順位を、その入力属性条件を回避することによって解消される不良品の数の、その入力属性条件を回避することによって失われる良品の数に対する割合が大きいほど、より高い順位となるようにすることができる。その結果、解消される不良品の数にかかわらず、良品の減少を最小化して高い確度で不良品の発生を解消することを所望する場合に、どのような優先順位で対策を施せば良いかを明確に把握することができる。
【００４４】
本発明のデータ分析装置は、前記構成のデータ分析装置において、前記順位決定手段は、前記入力属性条件決定手段によって決定された複数の前記入力属性条件の少なくとも一部に対して、前記第２データ群該当数の大きい順に点数が高くなるように与えられた第１の配点と、前記第２データ群分離度の大きい順に点数が高くなるように与えられた第２の配点との合計点が大きい順に、前記順位付けを行う構成であってもよい。
【００４５】
上記構成によれば、前記第１の配点と第２の配点との合計点が大きい順に前記順位付けを行うので、第２データ群に対応する出力属性条件を発生させる要因となる複数の入力属性条件のうち、第２データ群に対応する出力属性条件を発生させる数の多さと、第２データ群に対応する出力属性条件を発生させる確率の高さとを加味した順に、順位付けを行うことができる。
【００４６】
したがって、例えば、第１データ群が良品のデータ群、第２データ群が不良品のデータ群である場合には、入力属性条件の順位を、その入力属性条件を回避することによって解消される不良品の数の多さと、その入力属性条件を回避することによって失われる良品の数の少なさとを加味した順にすることができる。その結果、良品の減少を抑えながら、できる限り多くの不良品の発生を解消することを所望する場合に、どのような優先順位で対策を施せば良いかを明確に把握することができる。
【００４７】
本発明のデータ分析装置は、前記構成のデータ分析装置において、前記分析データ群抽出手段は、前記分割手段で分割されたデータ群のうち前記他データ群のみを、新たな分析データ群として抽出するものであることが好ましい。
【００４８】
上記構成によれば、分割手段で分割されたデータ群のうち他データ群のみを、新たな分析データ群として上記一連の処理を繰り返し実行しているから、第２データ群に対応する出力属性条件の要因分析に対して、簡潔で、かつ、十分な要因分析結果が得られる。
【００４９】
また、上記構成によれば、分割手段で分割されたデータ群のうち他データ群のみを、新たな分析データ群として上記一連の処理を繰り返し実行しているから、それ以前の一連の処理の繰り返しの過程で抽出された要因（入力属性条件）の影響を除外でき、第２データ群に対応する出力属性条件の新たな要因を高い確度で抽出することができる。
【００５０】
本発明のデータ分析装置は、前記構成のデータ分析装置において、終了条件を満たしているか否かを判定する終了条件判定手段をさらに含み、前記終了条件判定手段において終了条件を満たしていると判定されると、前記一連の処理の実行を終了するようになっており、前記終了条件判定手段は、前記分析データ群抽出手段で抽出した前記分析データ群における前記第２データ群のデータ数が０であるかを終了条件として判定を行うものであることが好ましい。
【００５１】
上記構成によれば、分析データ群における前記第２データ群のデータ個数が０になった時点で前記一連の処理の実行を終了するので、前記第２データ群に対応する出力属性条件の要因を決定する上で不要な処理である、前記第２データ群を含まない分析データ群に対して一連の処理を行うことを、避けることができる。それゆえ、データ分析処理を速やかに終了することができ、データ分析処理にかかる時間を短縮することができる。
【００５２】
本発明のデータ分析装置は、前記構成のデータ分析装置において、前記分析データ群中の前記入力属性が全て数値属性であって、前記第１の評価手段は、各前記入力属性の全ての数値について、前記分析データ群の前記第１データ群中において、前記入力属性がその数値以下であるデータ個数の割合を第１の頻度として演算すると共に、前記分析データ群の前記第２データ群中において、前記入力属性がその数値以下であるデータ個数の割合を第２の頻度として演算する頻度演算手段と、各前記入力属性の全ての数値について、前記第１の頻度と前記第２の頻度との差分を前記入力属性条件評価指標として演算する差分演算手段とを含むことが好ましい。
【００５３】
上記構成によれば、各入力属性の全ての数値の各々について第１の頻度と第２の頻度との差分値を演算するのみの非常に簡単な演算処理で、Ｇｉｎｉインデックス法の改善度に相当する入力属性条件評価指標を得ることができる。すなわち、上記構成では、Ｇｉｎｉインデックス法のように、入力属性が取り得る全ての分岐条件のパターン毎にＧｉｎｉインデックスや改善度を計算するような膨大な演算処理を行う必要がなく、入力属性が取り得る値の数だけのデータに対して差分値を求める演算処理を行うだけでよい。したがって、分析データ群が実際のデバイス（特に半導体デバイス）のような製品の製造工程のデータである場合のように、一つの入力属性が取り得る値の数が数万〜数十万というオーダであっても、ほとんど計算負荷がかからず、短時間で処理を行うことができる。すなわち、計算負荷がかからず、短時間で、第１データ群と第２データ群とを切り分ける入力属性条件（各入力属性における最適分岐条件）を決定することができる。したがって、データ分析の効率化を図ることができる。
【００５４】
本発明のデータ分析装置は、前記構成のデータ分析装置において、前記第２の評価手段は、前記入力属性条件決定手段で決定された前記入力属性条件の各々について、前記分析データ群の前記第１データ群中で該入力属性条件を満たすデータ個数の割合に対する、前記分析データ群の前記第２データ群中で該入力属性条件を満たすデータ個数の割合の比率を、前記分割ルール評価値として演算するものであることが好ましい。
【００５５】
上記構成によれば、入力属性条件決定手段で決定された入力属性条件の各々について、その入力属性条件により第１データ群と分離して第２データ群を効果的に検出できる度合い、すなわち、「入力属性が当該入力属性条件を満たせば、分析データ群中の第２データ群に含まれるデータである」という第２の相関ルールの確からしさ、を表す分割ルール評価値を容易に演算することができる。
【００５６】
本発明のデータ分析装置は、前記構成のデータ分析装置において、分類条件を設定する分類条件設定手段をさらに含み、前記分類手段は、前記出力属性の値と前記分類条件とに基づいて前記基本データ群を分類するようになっている構成であることが好ましい。
【００５７】
上記構成によれば、ユーザが第２データ群に対応する出力属性条件を適宜に設定することが可能となるので、多様な出力属性条件に対応して、その要因（入力属性条件）を決定することができる。
【００５８】
本発明のデータ分析方法は、前記のデータ分析方法において、前記入力属性は、製品の製造工程における製造プロセス条件および／またはインライン検査結果であり、前記出力属性は、製品の品質判定結果であり、前記第２データ群は、品質判定結果が不良のデータ群であることが好ましい。
【００５９】
上記方法によれば、不良品（品質判定結果が不良の製品）が発生する要因となる、製造工程における製造プロセス条件や、製造途中での特性（インライン検査結果）の条件を、第２データ群に対応する出力属性条件の要因となる入力属性条件として特定することができる。さらに、複数の入力属性条件に対して「どのような優先順位で対策を施せば不良品の発生を回避できるのか？」を容易に把握することができる。
【発明の効果】
【００６０】
本発明の装置、方法、プログラム、記録媒体によれば、第２データ群に対応する出力属性条件の要因（特に不良要因）を複数決定すると共に、それらの要因に対して、第２データ群該当数、および、第２データ群分離度という明確な指標に基づいて、その重要度による順位付けを行っている。それゆえ、非常に簡潔な形でありながら、高い確度で第２データ群に対応する出力属性条件の要因（特に不良の要因）を決定できるとともに、要因の重要度の順位（特に対策を施すべき要因の優先順位）を明確にすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００６１】
〔第１の実施形態〕
本発明の一実施形態を以下に説明する。
【００６２】
まず、本実施形態のデータ分析装置を図１に基づいて説明する。図１に示すように、データ分析装置は、基本データ群格納部１、文字−数値データ変換部２、分類条件設定部（分類条件設定手段）３、データ分類部（分類手段）４、分類後基本データ群格納部５、分析データ群抽出部（分析データ群抽出手段）６、データ行分離部７、データ列抽出部８、頻度演算部（頻度演算手段）９、頻度累積差演算部（差分演算手段）１０、入力属性条件決定部（入力属性条件決定手段）１１、不良品データ演算部１２、頻度累積比率演算部（第２の評価手段）１４、データ分割部（分割手段）１５、終了条件判定部（終了条件判定手段）１６、要因決定部（要因決定手段）１７、順位決定部（順位決定手段）１３、複合要因不良数計算部１８、数値−文字データ変換部１９、分析結果データ格納部２０、および出力部２１を備えている。なお、上記のデータ行分離部７、データ列抽出部８、頻度演算部（頻度演算手段）９、および、頻度累積差演算部（差分演算手段）１０が、特許請求の範囲における第１の評価手段を構成している。
【００６３】
次に、前述の表１のデータ群ＤＡを基本データ群とする場合を例として、本実施形態のデータ分析装置およびデータ分析方法を説明する。表１の基本データ群ＤＡは、ハードディスク等の基本データ群格納部１に格納されている。
【００６４】
表１の基本データ群ＤＡは、１〜１２のｉｄ（識別子）を持つ１２個のデータから構成されている。表１において、ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４は入力属性である。入力属性ｘ１は４つの文字Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄのいずれかをとる文字属性である。入力属性ｘ２は４つの文字ａ，ｂ，ｃ，ｄのいずれかをとる文字属性である。入力属性ｘ３は４つの離散値１，２，３，４のいずれかをとる離散属性である。入力属性ｘ４は４つの離散値１０，２０，３０，４０のいずれかをとる離散属性である。なお、入力属性は、文字属性、離散の数値属性、連続の数値属性の何れでもよい。
【００６５】
また、表１において、ｙは出力属性である。出力属性は、文字属性、離散の数値属性、連続の数値属性の何れでもよいが、ここでは、２つの文字ＸＺ，Ｙのいずれかをとる文字属性である。
【００６６】
本実施形態のデータ分析装置およびデータ分析方法は、入力属性と出力属性との因果関係を分析し、該因果関係を示す情報を抽出する。ここでは、ｙ＝Ｙなる場合を問題事象として、出力属性ｙがＹとなる要因を分析する。
【００６７】
なお、基本データ群ＤＡの例としては、例えば、入力属性が、製品の製造工程における製造プロセス条件および／またはインライン検査結果（製造ライン途中での検査結果）、出力属性が製品の品質判定結果、ｙ＝Ｙなる問題事象が品質判定結果の不良であるデータが挙げられる。この場合、本実施形態のデータ分析装置およびデータ分析方法により入力属性と出力属性との因果関係を分析し、ｙ＝Ｙなる問題事象の要因を導き出すことで、製造工程における不良の要因を抽出でき、不良品の発生を解消する対策を容易に図ることが可能となる。また、不良の要因として抽出した複数の要因に対して優先順位付けを行うことで、効率的な対策を実行することができる。したがって、歩留まりの向上等のような製造プロセスの改善を容易に図ることが可能となる。
【００６８】
基本データ群ＤＡのより具体的な例としては、例えば、入力属性ｘ１、ｘ２、ｘ３、ｘ４が、プラズマＣＶＤプロセスの、ガス流量、ガス圧力、投入電力、成膜時間などのプロセスデータで、出力属性ｙが、形成される薄膜の膜厚であるようなデータが挙げられる。また、これら入力属性および出力属性の値は、連続の数値属性、離散の数値属性、文字属性の何れであってもよい。文字属性の場合には、例えば、出力属性が膜厚の例で、‘大’、‘中’、‘小’といった具合に表現される。
【００６９】
以下、図２に示すデータ分析方法のフローチャートを用いながら、図１のデータ分析装置の動作について説明する。
【００７０】
［ステップ０］
まず、文字−数値データ変換部２が、ハードディスク等の記憶手段である基本データ群格納部１に格納された表１の基本データ群ＤＡの中の数値型でないデータに対して数値変換処理を行う（以下、各表のデータはハードディスクやＲＡＭなど適宜選択される記憶手段に記憶され、またこれらから読み出され、ＣＰＵなどの演算手段によって演算の対象となる。）。ここでは、基本データ群ＤＡにおける文字属性を、下記の変換ルールに従って数値属性（数値データ）に変換する（Ｓ０）。なお、基本データ群ＤＡの入力属性および出力属性が元々数値属性である場合には、この処理は省略される。
（ｘ１）Ａ→１、Ｂ→２、Ｃ→３、Ｄ→４
（ｘ２）ａ→１、ｂ→２、ｃ→３、ｄ→４
（ｘ３）変換せず
（ｘ４）変換せず
（ｙ）ＸＺ→１、Ｙ→２
上記処理により、各データは、数値データに変換される。そして、文字−数値データ変換部２は、変換されたデータ群ＤＡ０をデータ分類部４に送る。
【００７１】
ここで、上記変換ルールは、可能な限り、変換後の入力属性の数値が大きいほど出力属性の数値が大きくなるように、あるいはその逆順となるように設定される事が好ましいが、一義性さえあればよく上記の例に限らない。上記変換ルールにて数値データに変換されたデータ群ＤＡ０は、表２に示す通りである。
【００７２】
【表２】
2006040181.tif 000004
【００７３】
この変換により得られたデータ群ＤＡ０は、数値属性からなる、複数の入力属性（説明属性）と出力属性（目的属性）とで構成されるデータの集合となる。以下、データ群ＤＡ０も基本データ群と呼ぶ事にする。
【００７４】
［ステップ１］
分類条件設定部３は、予め定められた設定情報に従って、あるいは使用者が図示しないキーボードやマウス等の入力部から問題事象の属性値ｙ＝Ｙを入力したことに応答して、基本データ群ＤＡのｙ＝Ｙなる問題事象に対応する基本データ群ＤＡ０の出力属性ｙの条件（ｙ＝２）であるかどうかの条件となる分類条件を設定し、データ分類部４に出力する（Ｓ１）。この例においては、基本データ群ＤＡのｙ＝Ｙなる問題事象に対応する基本データ群ＤＡ０の出力属性ｙの条件は、ｙ＝２である。
【００７５】
［ステップ２］
次に、データ分類部４が、基本データ群ＤＡ０の出力属性ｙの値と、分類条件設定部３から出力された分類条件（下記比較論理（１）（２））とに基づいて、基本データ群ＤＡ０を、第１データ群ＤＡ１と第２データ群ＤＡ２とに分類し、表３に示すように、データ群ＤＡ１・ＤＡ２の各々に対応する分類フラグ（「ＤＡ１」、「ＤＡ２」）を基本データ群ＤＡ０の各データごとに付与する（Ｓ２）。以下、表３のデータ群を、分類後基本データ群ＤＡ００と呼ぶ。分類後基本データ群ＤＡ００は、ハードディスク等の分類後基本データ群格納部５に保存される。この例では、分類条件は、基本データ群ＤＡ０の出力属性ｙの値と、基本データ群ＤＡのｙ＝Ｙなる問題事象に対応する基本データ群ＤＡ０の出力属性ｙの値（＝２）との比較に基づく比較論理である。
【００７６】
（１）ｙ≠２（ｙ＝１）→ＤＡ１
（２）ｙ＝２→ＤＡ２
【００７７】
【表３】
2006040181.tif 000005
【００７８】
ここで、第２データ群ＤＡ２は問題事象（例えば、デバイス特性不良など）を表すデータ群である。すなわち、第２データ群ＤＡ２は出力属性ｙが問題事象を表す属性値（ｙ＝２）であるデータ群であり、第１データ群ＤＡ１は出力属性ｙが問題事象を表していない属性値（ｙ＝１）であるデータ群である。
【００７９】
なお、データ分類部４による基本データ群ＤＡ０の分類は、上記論理に限らず、基本データ群ＤＡ０の出力属性ｙの値と閾値ｙthとの比較に基づく、下記の分類条件に示すような論理で行ってもよい。
【００８０】
（１’）ｙ＞ｙth→ＤＡ１
（２’）ｙ≦ｙth→ＤＡ２
また、複数の閾値との比較結果などとして表される複数の条件の論理和または論理積に基づく論理、例えば下記の分類条件に示すような論理で基本データ群ＤＡ０を分類してもよい。
【００８１】
（１''）ｙth１＜ｙ≦ｙth２→ＤＡ１（ｙth１，ｙth２：閾値）
（２''）ｙ≦ｙth１  ＯＲ  ｙ＞ｙth２→ＤＡ２
さらに、出力属性が複数存在する（ｙ１、ｙ２）場合には、各々の出力属性と、これらの各々に対する個々の閾値との比較結果などとして表される、各々の出力属性に対する条件の、論理和または論理積に基づく論理、例えば下記の分類条件に示すような論理で分類してもよい。
【００８２】
（１'''）ｙ１≦ｙth１  ＯＲ  ｙ２＞ｙth２→ＤＡ１
（２'''）ｙ１＞ｙth１  ＡＮＤ  ｙ２≦ｙth２→ＤＡ２
［ステップ３］
分析データ群抽出部６が、分類後基本データ群ＤＡ００の中から分析対象とする分析データ群ＤＡ００’を抽出し、データ行分離部７に送る。
【００８３】
この１回目の処理では、分類後基本データ群ＤＡ００と同一のデータが分析データ群ＤＡ００’として抽出されるが、後述する繰り返し処理の過程では、データ分割部１５が出力する他データ群が抽出される。
【００８４】
［ステップ４］
データ行分離部７が、分析データ群ＤＡ００’（１回目の処理においては、分類後基本データ群ＤＡ００：表３）における、第１データ群ＤＡ１および第２データ群ＤＡ２の各々の分類フラグに基づいて、分析データ群ＤＡ００’を２分化し、各々のデータ群を抽出する。データ行分離部７から出力される第１データ群ＤＡ１を表４に、第２データ群ＤＡ２を表５に示す。
【００８５】
【表４】
2006040181.tif 000006
【００８６】
【表５】
2006040181.tif 000007
【００８７】
なお、以下では、適宜、第１データ群ＤＡ１を良品（ＯＫ品）データ群、第２データ群ＤＡ２を不良品（ＮＧ品）データ群と呼ぶ事にする。
【００８８】
［ステップ５］
次に、データ列抽出部８が、良品の第１データ群ＤＡ１（表４）から、入力属性ｘｊ（１≦ｊ≦４）の各々のデータ列を抽出する（Ｓ５）。このデータ列を１−ｘｊデータ群と呼ぶ事にする。
【００８９】
同様に、データ列抽出部８は、不良品の第２データ群ＤＡ２（表５）からも、入力属性ｘｊ（１≦ｊ≦４）の各々のデータ列を抽出する（Ｓ５）。このデータ列を２−ｘｊデータ群と呼ぶ事にする。
【００９０】
１−ｘｊデータ群を表６〜表９に、２−ｘｊデータ群を表１０〜表１３に示す。
【００９１】
【表６】
2006040181.tif 000008
【００９２】
【表７】
2006040181.tif 000009
【００９３】
【表８】
2006040181.tif 000010
【００９４】
【表９】
2006040181.tif 000011
【００９５】
【表１０】
2006040181.tif 000012
【００９６】
【表１１】
2006040181.tif 000013
【００９７】
【表１２】
2006040181.tif 000014
【００９８】
【表１３】
2006040181.tif 000015
【００９９】
［ステップ６］
頻度演算部９は、ステップ５で良品の第１データ群ＤＡ１から抽出された１−ｘｊデータ群の各々、およびステップ５で不良品の第２データ群ＤＡ２から抽出された２−ｘｊデータ群の各々を、入力属性ｘｊの値で昇順に並べ替える（並べ替え処理１）。そして、入力属性ｘｊの個々の数値について、第１データ群におけるその数値以下のデータ個数の割合を表す１−ｘｊ頻度累積％と、第２データ群におけるその数値以下のデータ個数の割合を表す２−ｘｊ頻度累積％とを計算する（Ｓ６）。
【０１００】
ここでは、表６〜表９を入力属性ｘｊの値で昇順に並べ替えた表１４〜表１７を用い、各行（ｉｄ）のデータについて表中でそのデータの位置以上の位置にあるデータ個数の、第１データ群の全データ数（＝８）に対する割合を１−ｘｊ頻度累積％として計算している。例えば、表１４では、８つのｘ１の値が１から４まで順に上から下に向かって並び、ｘ１の同じ値が複数ある場合はｉｄの順番で上から下に向かって並んでいるが、上から４番目のｘ１＝１（ｉｄ＝１２）に着目すると、この行を含んでそれより上の行にはデータが４つ（ここでは全部ｘ１＝１）あるので、１−ｘ１頻度累積％は４／８＝５０％となる。同様に、表１０〜表１３を入力属性ｘｊの値で昇順に並べ替えた表１８〜表２１を用い、各行（ｉｄ）のデータについて表中でそのデータの位置以上の位置にあるデータ個数の、第２データ群の全データ数（＝４）に対する割合を２−ｘｊ頻度累積％として計算している。
【０１０１】
ここで計算した１−ｘｊ頻度累積％および２−ｘｊ頻度累積％の値を表１４〜表２１に示す。
【０１０２】
【表１４】
2006040181.tif 000016
【０１０３】
【表１５】
2006040181.tif 000017
【０１０４】
【表１６】
2006040181.tif 000018
【０１０５】
【表１７】
2006040181.tif 000019
【０１０６】
【表１８】
2006040181.tif 000020
【０１０７】
【表１９】
2006040181.tif 000021
【０１０８】
【表２０】
2006040181.tif 000022
【０１０９】
【表２１】
2006040181.tif 000023
【０１１０】
さらに、頻度演算部９は、１−ｘｊ頻度累積％が計算された良品データ群である１−ｘｊデータ群のテーブルと、２−ｘｊ頻度累積％が計算された不良品データ群である２−ｘｊデータ群のテーブルとを結合する（結合処理）。具体的には、入力属性ｘ１について、表１４と表１８とを結合して表２２（ａ）のｘ１頻度累積テーブルを、入力属性ｘ２について、表１５と表１９とを結合して表２３のｘ２頻度累積テーブルを、入力属性ｘ３について、表１６と表２０とを結合して表２４のｘ３頻度累積テーブルを、入力属性ｘ４について、表１７と表２１とを結合して表２５のｘ４頻度累積テーブルを、それぞれ作成する（Ｓ６）。
【０１１１】
【表２２（ａ）】
2006040181.tif 000024
【０１１２】
【表２２（ｂ）】
2006040181.tif 000025
【０１１３】
【表２２（ｃ）】
2006040181.tif 000026
【０１１４】
【表２３】
2006040181.tif 000027
【０１１５】
【表２４】
2006040181.tif 000028
【０１１６】
【表２５】
2006040181.tif 000029
【０１１７】
さらに、頻度演算部９は、表２２（ａ）、表２３、表２４、表２５の各々の頻度累積テーブルを、入力属性ｘｊの値で昇順に並べ替える（並べ替え処理２）。そして、並べ替え処理２を行った後、１−ｘｊ頻度累積％および２−ｘｊ頻度累積％の空欄に、上から順に、その直上の値を代入する（代入処理）。その後、入力属性ｘｊにおいて同じ値が続いている行に対し、それらの行のうちの最終行のデータのみを採用する（重複処理）。これにより表２６〜表２９を作成する。例えば表２２（ａ）から表２６を作成する場合、表２２（ａ）で、並べ替え処理２を行うと、１−ｘ１頻度累積％の列の各値と２−ｘ１頻度累積％の列の各値とが、それぞれの順序を保ったまま、各値の間に空欄をはさんで並べられる（表２２（ｂ））。次の代入処理では、これら空欄の処理を行なう（表２２（ｃ）の色付け部分）。例えば、２−ｘ１頻度累積％の列にはｘ１＝２に対応する値が存在しないので、代入処理により、２−ｘ１頻度累積％のｘ１＝２に対応する欄に、その直上のｘ１＝１に対応する２−ｘ１頻度累積％の値２５％を代入する。次に、この表２２（ｃ）には、ｘ１の値として１が５つ、２が２つ、３が２つ、４が３つあるので、重複処理により、各々のｘ１の値に対して、その最終行のデータを採用する。例えば、ｘ１＝１に対応する１−ｘ１頻度累積％の値として最終行のｘ１＝１に対応する値５０％を採用し、ｘ１＝２に対応する１−ｘ１頻度累積％の値として最終行のｘ１＝２に対応する値７５％を採用する。また、ｘ１＝４に対応する２−ｘ１頻度累積％の値として最終行のｘ１＝４に対応する値１００％を採用する。
【０１１８】
【表２６】
2006040181.tif 000030
【０１１９】
【表２７】
2006040181.tif 000031
【０１２０】
【表２８】
2006040181.tif 000032
【０１２１】
【表２９】
2006040181.tif 000033
【０１２２】
こうして、表２６〜表２９に示すように、入力属性ｘｊの各値に対して、良品データ群である第１データ群において入力属性がその数値以下であるデータ個数の割合を表す１−ｘｊ頻度累積％（Ａ；第１の頻度）と、不良品データ群である第２データ群において入力属性がその数値以下であるデータ個数の割合を表す２−ｘｊ頻度累積％（Ｂ；第２の頻度）との双方が算出される（Ｓ６）。
【０１２３】
なお、上記ステップ４〜６では、表２６〜表２９のｘｊ頻度累積テーブルを作成するのに、データ行分離処理（表４、表５）→データ列抽出処理（表６〜表１３）→並べ替え処理１→１−ｘｊ頻度累積％および２−ｘｊ頻度累積％の計算処理（表１４〜表２１）→結合処理（表２２（ａ）、表２３、表２４、表２５）→並べ替え処理２（表２２（ｂ））→代入処理（表２２（ｃ））→重複処理（表２６〜表２９）を施していたが、これらの個別の処理を行わずに、一括して直接的に、表２６〜表２９のｘｊ頻度累積テーブルを作成するように、計算しても構わない。また、上記の個別処理のうちの、幾つかの処理のみを一括に処理してもよい。
【０１２４】
［ステップ７］
次に、頻度累積差演算部１０が、入力属性ｘｊの各値に対して、不良品の２−ｘｊ頻度累積％（Ｂ）から良品の１−ｘｊ頻度累積％（Ａ）を減算した第１のｘｊ頻度累積差（＝Ｂ−Ａ）、および、良品の１−ｘｊ頻度累積％（Ａ）から不良品の２−ｘｊ頻度累積％（Ｂ）を減算した第２のｘｊ頻度累積差（＝Ａ−Ｂ）という、ＡとＢとの差分を演算する（Ｓ７）。第１のｘｊ頻度累積差（＝Ｂ−Ａ）、および、第２のｘｊ頻度累積差（＝Ａ−Ｂ）を総称して、ｘｊ頻度累積差と呼ぶ。このｘｊ頻度累積差は、特許請求の範囲における入力属性条件評価指標に対応する。
【０１２５】
ｘｊ頻度累積差（第１のｘｊ頻度累積差（＝Ｂ−Ａ）、第２のｘｊ頻度累積差（＝Ａ−Ｂ））の計算結果を表３０〜表３３に示す。また、入力属性ｘｊの値と、良品の１−ｘｊ頻度累積％（Ａ）、不良品の２−ｘｊ頻度累積％（Ｂ）、第１のｘｊ頻度累積差（＝Ｂ−Ａ）、第２のｘｊ頻度累積差（＝Ａ−Ｂ）との関係を図３〜図６に示す。
【０１２６】
【表３０】
2006040181.tif 000034
【０１２７】
【表３１】
2006040181.tif 000035
【０１２８】
【表３２】
2006040181.tif 000036
【０１２９】
【表３３】
2006040181.tif 000037
【０１３０】
入力属性ｘｊの各数値におけるｘｊ頻度累積差（第１のｘｊ頻度累積差（＝Ｂ−Ａ）、第２のｘｊ頻度累積差（＝Ａ−Ｂ））は、入力属性ｘｊがその数値以下となる範囲と、入力属性ｘｊがその数値を超える範囲とに分析データ群ＤＡ００’を２分化することによって、良品の第１データ群ＤＡ１と不良品の第２データ群ＤＡ２とがうまく切り分けられるかどうかを表す指標である。
【０１３１】
すなわち、入力属性ｘｊの各数値における第１のｘｊ頻度累積差（＝Ｂ−Ａ）は、「入力属性ｘｊがその数値以下であれば不良品の第２データ群ＤＡ２に属するデータであり、入力属性ｘｊがその数値を超えていれば良品の第１データ群ＤＡ１に属するデータである」という相関ルールの確からしさを表す。
【０１３２】
また、入力属性ｘｊの各数値における第２のｘｊ頻度累積差（＝Ａ−Ｂ）は、「入力属性ｘｊがその数値を超えていれば不良品の第２データ群ＤＡ２に属するデータであり、入力属性ｘｊがその数値以下であれば良品の第１データ群ＤＡ１に属するデータである」という相関ルールの確からしさを表す。
【０１３３】
上記２つの相関ルールの各々は、各入力属性条件（入力属性ｘｊがその数値以下、または、入力属性ｘｊがその数値を超える）に対して、「入力属性が当該入力属性条件を満たせば、分析データ群ＤＡ００’中の第２データ群ＤＡ２に属するデータであり、入力属性が当該入力属性条件を満たさなければ、分析データ群ＤＡ００’中の第１データ群ＤＡ１に属するデータである」という第１の相関ルールに対応する。
【０１３４】
上記のステップ４〜７の処理が、特許請求の範囲における第１の評価ステップに対応する。また上記ステップ４〜７の処理に用いた、データ行分離部７、データ列抽出部８、頻度演算部（頻度演算手段）９、および、頻度累積差演算部（差分演算手段）１０が、特許請求の範囲における第１の評価手段を構成している。
【０１３５】
［ステップ８］
入力属性条件決定部１１が、各入力属性ｘｊについて、それぞれ、ｘｊの個々の値に対応するｘｊ頻度累積差（第１のｘｊ頻度累積差、および、第２のｘｊ頻度累積差：入力属性条件評価指標）の中で、その値が最大となる条件（入力属性ｘｊの値、および、ｘｊ頻度累積差のタイプ（第１のｘｊ頻度累積差、または、第２のｘｊ頻度累積差））を抽出する（Ｓ８）。表３０〜表３３には、この抽出した条件に色付けをして示している。
【０１３６】
上記抽出された入力属性ｘｊの値を入力属性閾値ｘｊ−ｔｈと呼ぶことにする。入力属性閾値ｘｊ−ｔｈは、図３〜図６を参照して分かるように、ｘｊ≦ｘｊ−ｔｈの範囲と、ｘｊ＞ｘｊ−ｔｈの範囲との２分化によって、良品の第１データ群ＤＡ１と、不良品の第２データ群ＤＡ２との切分けが最も容易となる入力属性ｘｊの値を示している。
【０１３７】
なお、ｘｊ頻度累積差のタイプとして第１のｘｊ頻度累積差（＝Ｂ−Ａ）が抽出された場合は、「ｘｊ≦ｘｊ−ｔｈ」なる入力属性条件が不良品の第２データ群ＤＡ２に対応し、第２のｘｊ頻度累積差（＝Ａ−Ｂ）が抽出された場合は、「ｘｊ＞ｘｊ−ｔｈ」なる入力属性条件が不良品の第２データ群ＤＡ２に対応する。すなわち、入力属性条件決定部１１は、各入力属性ｘｊについて、それぞれ、最大の入力属性条件評価指標を持つ入力属性条件（「ｘｊ≦ｘｊ−ｔｈ」、または、「ｘｊ＞ｘｊ−ｔｈ」）を、第１の相関ルールを満たす入力属性条件として決定している。
【０１３８】
入力属性条件決定部１１が、各入力属性ｘｊについて、不良品の第２データ群ＤＡ２に対応する条件として決定した入力属性条件を表３４に示す。一例として、入力属性ｘ２については「ｘ２＞２」なる入力属性条件が決定されているが、この条件は、良品の第１データ群ＤＡ１と分離して、不良品の第２データ群ＤＡ２を高い確度で検出できる条件を示している。また、決定された入力属性条件「ｘ２＞２」に対する排他的条件である「ｘ２≦２」は、不良品の第２データ群ＤＡ２と分離して、良品の第１データ群ＤＡ１を高い確度で検出できる条件を示している。これらのことは、図４を参照すると、より理解しやすい。
【０１３９】
【表３４】
2006040181.tif 000038
【０１４０】
上記のように、入力属性条件決定部１１は、第１の頻度（良品の１−ｘｊ頻度累積％）と第２の頻度（不良品の２−ｘｊ頻度累積％）との差分（ｘｊ頻度累積差）を、良品の第１データ群と不良品の第２データ群とを切り分ける際の入力属性条件評価指標として用いているから、非常に簡単な処理で、上記第１の相関ルールを満たす入力属性条件を決定する事ができる。
【０１４１】
なお、上記では、複数の入力属性についてステップ５〜ステップ８の処理を一括して行っているが、ｊの値を１から４まで順次増加させてステップ５〜ステップ８の処理を繰り返してもよい。
また、ここでは、入力属性条件評価指標としてｘｊ頻度累積差を用いているが、データの偏りの度合いを評価する指標、例えば、非特許文献１に記載のＧｉｎｉインデックス法の改善度、情報利得（ゲイン）等を用いて、入力属性条件を決定してもよい。但し、計算負荷軽減や演算速度向上の観点から、入力属性条件評価指標としてｘｊ頻度累積差を用いる事が好ましい。すなわち、本実施形態の入力属性条件決定部１１は、良品の１−ｘｊ頻度累積％と不良品の２−ｘｊ頻度累積％との差分である、ｘｊ頻度累積差％を計算するのみの非常に簡単な処理で、入力属性条件評価指標（Ｇｉｎｉインデックス法の改善度に相当）を得ている。したがって、Ｇｉｎｉインデックス法のように、入力属性が取り得る全ての分岐条件のパターン毎に、Ｇｉｎｉインデックス（（１）式）や改善度（（２）式）を計算するような膨大な演算処理を行わずに、入力属性が取り得る値の数だけの行数のデータ（表３０〜表３３）に対して、頻度累積差を求める演算処理を行っているのみである。したがって、実際のデバイス（特に半導体デバイス）のような製品の製造工程のデータのように、一つの入力属性が取り得る値の数が数万〜数十万というオーダであっても、表３０〜表３３のデータ行数が増えるのみであるので、ほとんど計算負荷がかからず、短時間で処理を行うことができる。
【０１４２】
また、入力属性ｘｊの各値に対する良品の１−ｘｊ頻度累積％、および、不良品の２−ｘｊ頻度累積％は、それぞれ、対応するデータ群中において入力属性がその数値以下であるデータ数を、そのデータ群中のデータ総数で規格化したものであるから、これらの差分であるｘｊ頻度累積差％を入力属性条件評価指標として用いることにより、分析データ群中における良品（第１データ群）の割合と不良品（第２データ群）の割合とが極端に異なる場合であっても、入力属性条件評価指標の確度を落とすことがなく、良品と不良品とを切り分ける入力属性条件（各入力属性における最適分岐条件）を、高い確度で決定することができる。
【０１４３】
［ステップ９］
不良品データ演算部１２が、入力属性条件決定部１１で決定した入力属性条件（表３４）の各々に対し、分類後基本データ群ＤＡ００（分析データ群ＤＡ００’ではない）の中で、該入力属性条件を満たすデータの個数（表３５の「ＤＡ１＋ＤＡ２」列）と、該入力属性条件を満たし、かつ、不良品の第２データ群ＤＡ２に該当するデータ（不良品データ）の個数（表３５の「ＤＡ２」列）とを集計する。この「ＤＡ２」列の個数は、表中の各入力属性条件に起因する不良数（不良品データの個数）を表しており、特許請求の範囲における第２データ群該当数に対応する。
【０１４４】
次に、表３５の「ＤＡ２」列の値を、「ＤＡ１＋ＤＡ２」列の値で除算した、不良品分離度を演算する。各入力属性条件の不良品分離度は、該入力属性条件を満たすデータの中に不良品である第２データ群ＤＡ２が含まれるデータ個数の割合、すなわち分類後基本データ群ＤＡ００中で該入力属性条件を満たすデータの中における、不良品の第２データ群ＤＡ２に該当するデータ個数の割合を表す。各入力属性条件の不良品分離度は、該入力属性条件による不良品切り出しの確度（分類後基本データ群ＤＡ００の中で該入力属性条件に属するデータを母集団としたときの不良率（不良品データの割合））を表しており、特許請求の範囲における第２データ群分離度に対応する。
【０１４５】
【表３５】
2006040181.tif 000039
【０１４６】
表３５は、上記不良品データ演算部１２による演算結果と併せて、その「Ｔｏｔａｌ」行に、分類後基本データ群ＤＡ００の中の、データ総数（＝１２：「ＤＡ１＋ＤＡ２」列）、不良品の第２データ群ＤＡ２の個数（＝４：「ＤＡ２」列）、および、不良品含有率（＝４/１２＝０．３３３：「不良品分離度」列）を示したテーブルである。不良品含有率は、分類後基本データ群ＤＡ００の中に含まれる第２データ群ＤＡ２のデータ個数の割合であって、分類後基本データ群ＤＡ００の全データを母集団としたときの不良率を表している。
【０１４７】
表３５の各列の意味については、これらをベン図で表現した図７（ａ）〜図７（ｄ）を参照すると理解しやすい。図７（ａ）〜図７（ｄ）は、それぞれ、表３５の各入力属性条件を満たすデータの集合と不良品の第２データ群ＤＡ２の集合との関係を示すベン図である。
【０１４８】
以上のようにして、問題事象（不良品の第２データ群ＤＡ２）の要因として、入力属性条件決定部１１が決定した各々の入力属性条件「ｘ１＞２」、「ｘ２＞２」、「ｘ３＞２」、「ｘ４≦１０」に対して、それぞれ、不良数（第２データ群該当数）と不良品分離度（第２データ群分離度）とが計算された。
【０１４９】
上記のステップ１〜ステップ９にて、各入力属性に対して、問題事象（不良品の第２データ群ＤＡ２）の要因となる、入力属性条件が決定された。しかし、その過程（ステップ６〜７）で演算した個々の入力属性に対する入力属性条件評価指標（ｘｊ頻度累積差）には、他の入力属性の影響が外乱として含まれており、場合によっては、入力属性条件評価指標（ｘｊ頻度累積差）の確度を落としてしまっている恐れがある。また、ある入力属性ｘｊにおいて、問題事象の要因が、「ｘｊ≦ｘｊ−ｔｈ１」、および、「ｘｊ＞ｘｊ−ｔｈ２」という２タイプとなる場合には、それらのうちの一方の条件しか決定されない。これらの点を解消するには、さらに、下記ステップによる処理を行うことが好ましい。
【０１５０】
［ステップ１０］
頻度累積比率演算部１４が、入力属性条件決定部１１（ステップ８）で抽出した各入力属性閾値ｘｊ−ｔｈ（表３０〜表３３参照）について、良品の１−ｘｊ頻度累積％（Ａ）に対する、不良品の２−ｘｊ頻度累積％（Ｂ）の比率（＝Ｂ／Ａ：以下、頻度累積下比率と呼ぶ）、または、１００から良品の１−ｘｊ頻度累積％（Ａ）を引いた値（＝１００−Ａ）に対する、１００から不良品の２−ｘｊ頻度累積％（Ｂ）を引いた値（＝１００−Ｂ）の比率（＝（１００−Ｂ）／（１００−Ａ）：以下、頻度累積上比率と呼ぶ）を、分割ルール評価値として計算する。
【０１５１】
なお、入力属性条件決定部１１で決定された入力属性条件が、「ｘｊ≦ｘｊ−ｔｈ」なるタイプの場合には（入力属性条件決定部１１で第１のｘｊ頻度累積差が抽出された場合には）、分割ルール評価値として頻度累積下比率（＝Ｂ／Ａ）を計算する。ここで、頻度累積下比率（＝Ｂ／Ａ）は、「ｘｊ≦ｘｊ−ｔｈ」という入力属性条件により、良品の第１データ群ＤＡ１と分離して不良品の第２データ群ＤＡ２を検出できる割合を表している。
【０１５２】
また、入力属性条件決定部１１で決定された入力属性条件が、「ｘｊ＞ｘｊ−ｔｈ」なるタイプの場合には（入力属性条件決定部１１で第２のｘｊ頻度累積差が抽出された場合には）、分割ルール評価値として頻度累積上比率（＝（１００−Ｂ）／（１００−Ａ））を計算する。ここで、頻度累積上比率（＝（１００−Ｂ）／（１００−Ａ））は、「ｘｊ＞ｘｊ−ｔｈ」という入力属性条件により、良品の第１データ群ＤＡ１と分離して不良品の第２データ群ＤＡ２を検出できる割合を表している。
【０１５３】
言い換えると、各入力属性条件に対する分割ルール評価値（頻度累積下比率または頻度累積上比率）は、「入力属性ｘｊが当該入力属性条件を満たせば、第２データ群ＤＡ２に含まれるデータである」という第２の相関ルールの確からしさを表している。
【０１５４】
各入力属性条件に対する、分割ルール評価値（頻度累積下比率または頻度累積上比率）を表３６に示す。
【０１５５】
【表３６】
2006040181.tif 000040
【０１５６】
［ステップ１１］
データ分割部１５が、上記ステップ１０の分割ルール評価値（頻度累積下比率または頻度累積上比率：表３６）の中で、その値が最大となる入力属性条件を抽出する。
【０１５７】
表３６を参照して、入力属性条件「ｘ２＞２」は、全ての入力属性条件の中で最大の分割ルール評価値をもち、分割ルール評価値＝頻度累積上比率＝∞となっている。これは、入力属性条件「ｘ２＞２」にて、良品の第１データ群ＤＡ１と完全に分離して、不良品の第２データ群ＤＡ２を検出できる事を示している。
【０１５８】
ここで、別の見方をすると、「ｘ２＞２」なる入力属性条件は、他の入力属性（ｘ１、ｘ３、ｘ４）が如何なる値であっても、不良品の第２データ群ＤＡ２に対応するから、他の入力属性（ｘ１、ｘ３、ｘ４）の入力属性条件を決定する上では（ステップ８）、または、入力属性条件評価指標（ｘｊ頻度累積差）を演算する上では（ステップ７）、外乱因子となっている可能性がある。このような場合、他の入力属性（ｘ１、ｘ３、ｘ４）の入力属性条件は、「ｘ２＞２」に該当するデータを、分析データ群ＤＡ００’から除外して求める方が望ましい。また、入力属性ｘ２については、「ｘ２＞２」と併せて、「ｘ２≦ｋ」（ｋは、未知数）なる入力属性条件も不良の要因となっている可能性があり、この「ｘ２≦ｋ」を抽出（決定）しようとすれば、「ｘ２＞２」に該当するデータを分析データ群ＤＡ００’から除外して、入力属性条件を決定する必要がある。
【０１５９】
そこで、データ分割部１５は、上記抽出した「ｘ２＞２」なる入力属性条件に基づいて、分析データ群ＤＡ００’を、「ｘ２＞２」を満たす要因データ群と、「ｘ２＞２」を満たさない（「ｘ２≦２」を満たす）他データ群とに分割する。要因データ群を表３７に、他データ群を表３８に示す。
【０１６０】
【表３７】
2006040181.tif 000041
【０１６１】
【表３８】
2006040181.tif 000042
【０１６２】
なお、ここでは、分割ルール評価値として、頻度累積下比率または頻度累積上比率を演算しているが、他の評価指標、例えば、非特許文献１に記載のＧｉｎｉインデックス法の改善度、情報利得（ゲイン）等を用いてもよい。
【０１６３】
但し、上記分割処理は、入力属性条件を決定する上での外乱を除外することを目的としているため、「入力属性が当該入力属性条件を満たせば第２データ群ＤＡ２に属するデータであり、入力属性が当該入力属性条件を満たさなければ第１データ群ＤＡ１に属するデータである」という第１の相関ルールではなく、「入力属性が当該入力属性条件を満たせば、第２データ群ＤＡ２に含まれるデータである」という第２の相関ルールに基づくことが要求される。この観点から、分割ルール評価値としては、頻度累積下比率または頻度累積上比率を用いることが好ましい。
【０１６４】
［ステップ１２］
分析データ群抽出部６が、ステップ１１で分割されたデータ群のうち、他データ群を次の分析データ群ＤＡ００’として抽出する。そして、終了条件判定部１６で終了条件を満たしていると判定されるまで、上記のステップ３〜ステップ１１の一連の処理が繰り返される。本実施形態の終了条件判定部１６は、繰返し処理中の上記ステップ４において不良品の第２データ群ＤＡ２のデータ個数が０となった場合を終了条件と判定するようになっている。このように不良品の第２データ群ＤＡ２のデータ個数が０となるまで繰り返し処理を実行することにより、詳細な要因分析結果が得られる。
【０１６５】
なお、終了条件は、第２データ群ＤＡ２のデータ個数に基づく他の終了条件、例えば、（１）繰返し処理中の上記ステップ４において第２データ群ＤＡ２のデータ個数が所定数以下となった場合としたり、（２）繰返し処理中の上記ステップ４において第１データ群ＤＡ１のデータ個数に対する第２データ群ＤＡ２のデータ個数の割合が所定割合以下となった場合としてもよい。また、（３）繰返し処理中の上記ステップ１１で抽出された入力属性条件の分割ルール評価値が所定の値を下回った場合等としてもよい。これらのような終了条件を用いた場合、より簡潔で十分な要因分析結果を得ることができる。さらに、簡潔な要因分析結果を得ることを優先する場合には、終了条件を単に繰返し処理を所定回数行った場合としたり、終了条件判定部１６を省いて、可能な限り繰り返し処理を行うようにしたりしてもよい。
【０１６６】
２回目のステップ９における、不良品データ演算部１２の演算結果を表３９（１回目の表３５に対応）に示す。なお、この２回目の処理では、「ｘ２＞２」に該当するデータを除外した、上記他データ群を分析データ群としているため、入力属性ｘ２について、「ｘ２≦１」なる入力属性条件が抽出（決定）できている。
また、２回目のステップ１０で演算された、分割ルール評価値（頻度累積下比率または頻度累積上比率）を表４０（１回目の表３６に対応）に示す。この例の場合、分割ルール評価値は、「ｘ１＞２」と「ｘ４≦１０」において、最大の４となっているが、データ分割部１５は、分割ルール評価値が最大となる入力属性条件として、これらのうちの一方を選択する。この選択基準には一定のルールがあればよいが、例えば、入力属性ｘｊの番号ｊが若いものを優先し、「ｘ１＞２」を選択する。そして、分析データ群ＤＡ００’を、「ｘ１＞２」を満たす要因データ群と、「ｘ１＞２」を満たさない（「ｘ１≦２」を満たす）他データ群とに分割する（２回目のステップ１１）。
【０１６７】
【表３９】
2006040181.tif 000043
【０１６８】
【表４０】
2006040181.tif 000044
【０１６９】
次に、データ分割部１５が分割したデータ群のうち、他データ群（２回目の分析データ群の中で、「ｘ１≦２」を満たすデータ群）が、３回目の分析データ群として分析データ群抽出部６によって抽出される（表４１）。しかし、表４１の３回目の分析データ群には、不良品のデータ（第２データ群ＤＡ２；ｙ＝２）が含まれていなかったため、３回目のステップ４で繰り返し処理が終了した。
【０１７０】
【表４１】
2006040181.tif 000045
【０１７１】
上記のような繰り返しの処理によって、繰り返し処理を行なわない場合に比べて、より詳細な要因分析結果が得られる。
【０１７２】
また、繰り返し処理を行わない場合に、外乱の影響（他の入力属性の影響）により入力属性条件評価指標（ｘｊ頻度累積差）の確度が低かったとしても、順次、他データ群を分析データ群とする繰り返し処理を行うことにより、この問題を解消できる。
【０１７３】
さらに、ある入力属性において、不良品の第２データ群に対応する出力属性条件の要因が、「入力属性が閾値以下である」、および、「入力属性が閾値を超える」という２タイプの場合においても、順次、他データ群を分析データ群とする繰り返しの処理を行うことによって、それらの双方の要因を抽出することができる。例えば、今回の例の入力属性ｘ２については、１回目の処理で「ｘ２＞２」（表３５）が、２回目の処理で「ｘ２≦１」（表３９）が、それぞれ抽出できている。
【０１７４】
したがって、上記構成によれば、データ分割部１５で分割されたデータ群のうち他データ群のみを、新たな分析データ群として上記一連の処理を繰り返し実行しているから、それ以前の一連の処理の繰り返しの過程で抽出された要因（入力属性条件）の影響を除外でき、第２データ群に対応する出力属性条件の新たな要因を高い確度で抽出することができる。
【０１７５】
［ステップ１３］
ステップ８の繰り返し処理毎に、各入力属性に対して決定された入力属性条件と、これら入力属性条件に対する不良数と不良品分離度と、をまとめた入力属性条件一覧テーブル（表３５と表３９をまとめた結果）を表４２に示す。表４２の入力属性条件一覧テーブルには、入力属性条件決定部１１（ステップ８）の繰り返し処理による、同一の入力属性における複数の入力属性条件が全て示されている。
【０１７６】
【表４２】
2006040181.tif 000046
【０１７７】
要因決定部１７は、入力属性条件一覧テーブル（表４２）中の同一の入力属性における複数の入力属性条件のうちで、問題事象の要因（第２データ群ＤＡ２に対応する出力属性条件の要因）としての重要度、すなわち問題事象を解消するための対策を施す上で優先すべき度合い（以下、「優先度」と称する）の高い条件のみを選択する。
【０１７８】
本実施形態では、要因決定部１７は、入力属性条件一覧テーブル（表４２）中の同一の入力属性における複数の入力属性条件、すなわちステップ８のｎ回（ｎは２以上の整数）の繰り返し処理によって決定されたｎ個の入力属性条件のうちで、不良品分離度（第２データ群分離度）が最大となる入力属性条件を優先度の高い入力属性条件として選択する。ただし、ｎ個の入力属性条件に複数種類のパターンの入力属性条件が含まれる場合には、要因決定部１７は、各パターンで不良品分離度（第２データ群分離度）が最大となる入力属性条件をそれぞれ優先度の高い入力属性条件として選択する。
【０１７９】
具体的には、同一の入力属性に対して、「入力属性が閾値以下である」という第１のパターンの中で、不良品分離度（第２データ群分離度）が最大となる入力属性条件を１つと、「入力属性が閾値を超える」という第２のパターンの中で、不良品分離度（第２データ群分離度）が最大となる入力属性条件を１つとを、選択する。
【０１８０】
表４２の例の場合には、最終的に、表４３（ａ）に示す５条件が、問題事象（不良品の第２データ群ＤＡ２）の要因として選択された。表４３（ａ）は、要因決定部１７が問題事象の要因として決定した（選択した）入力属性条件の一覧であり、このテーブルを決定要因一覧テーブルと呼ぶ。決定要因一覧テーブルは、分析結果データ格納部２０に保存される。
【０１８１】
【表４３（ａ）】
2006040181.tif 000047
【０１８２】
上記のように、要因決定部１７が、不良品分離度（第２データ群分離度）という明確な指標に基づいて、ステップ８の繰り返し処理毎に決定された同一の入力属性における複数の入力属性条件のうちで優先度の高い条件のみを選択しているから、詳細な要因分析結果を得るために上記の繰り返し処理を行っても複雑化する事なく、非常に簡潔な形でありながら、高い確度で、第２データ群に対応する出力属性条件の要因を決定する事ができる。
【０１８３】
なお、上記優先度の高い条件を選択する上で、不良品分離度（第２データ群分離度）を指標としているのは、以下の理由による。すなわち、ある入力属性条件の不良品分離度は、前述したように、該入力属性条件による不良品切り出しの確度を表しているため、この値が大きい入力属性条件は、他の入力属性（外乱）の影響をあまり受けずに高い確度で決定された条件と考えられるからである。
【０１８４】
上記２回の繰り返し処理の過程を、決定木の形式（従来の決定木（図１４）と同様の形式）で表現すると図８のようになる。図８を参照して、本実施形態では、決定木の分岐毎に、分岐条件だけでなく全ての入力属性について問題事象（不良品の第２データ群ＤＡ２）の要因となる入力属性条件を求めている（ステップ８の入力属性条件決定部１１による処理）。そして、分岐の回数分（繰り返し処理の回数分）の全て入力属性条件の中で、さらに不良品分離度の高い入力属性条件を絞り込み、最終の不良要因として決定している（ステップ１３の要因決定部１７による処理）。
【０１８５】
このように、決定木における分岐条件に限らず、全ての入力属性について、問題事象（不良品の第２データ群ＤＡ２）の要因となる入力属性条件を抽出しているから、分岐条件に競合因子が存在しても、その要因を逃すことなく、確実に捉えることができる。また、最終的な要因決定（要因決定部１７による処理）において、不良品分離度という明確な指標に基づいて要因の決定を行っているため、如何に複雑な決定木となろうとも、明確に問題事象の要因を把握することができる。
【０１８６】
なお、要因決定部１７では、さらに以下の処理を行なうようにしてもよい。すなわち、表４３（ａ）の決定要因一覧テーブルにおける各入力属性条件の中で、分類後基本データ群ＤＡ００の不良品含有率（＝０．３３３：「Ｔｏｔａｌ」行の「不良品分離度」列）よりも大きい値の不良品分離度をもつ入力属性条件を、不良品の第２データ群ＤＡ２の要因を示す情報として決定してもよい。表４３（ａ）の例では、「ｘ２≦１」（不良品分離度＝０．２）以外の４条件が、分類後基本データ群ＤＡ００の不良品含有率よりも高い不良品分離度を有しており、これらの４条件が選ばれる（表４３（ｂ））。なお、こうして選ばれた入力属性条件は、分類後基本データ群ＤＡ００の中からランダムに選んだサンプルよりも高い割合で、不良品の第２データ群ＤＡ２を含む条件である。以下、表４３（ｂ）のテーブルも、決定要因一覧テーブルと呼ぶ。
【０１８７】
【表４３（ｂ）】
2006040181.tif 000048
【０１８８】
今回の例（表１を基本データ群ＤＡとするデータ分析）では、データ数や入力属性数が少なく、入力属性の相互間の影響も小さかったため、要因決定部１７で決定した入力属性条件（表４３（ａ）および表４３（ｂ））が、結果的には、１回目のステップ８における入力属性条件決定部１１の処理結果（表３５）と大差がなかった。しかし、データ数や入力属性数が多い場合には、繰り返し処理毎の入力属性条件が、表４４の入力属性条件一覧テーブルに示すように複雑になる事が多い。表４４は、ステップ８の４回の繰り返し処理により、入力属性ｘｋ１に対して、４つの異なる入力属性条件が決定された例（入力属性条件一覧テーブルのダミーサンプル）である。
【０１８９】
【表４４】
2006040181.tif 000049
【０１９０】
この例の場合には、「入力属性が閾値以下である」という第１のパターンに対して、不良品分離度（第２データ群分離度）が最大となる「ｘｋ１≦２．３３」なる条件が、また、「入力属性が閾値を超える」という第２のパターンの中で、不良品分離度（第２データ群分離度）が最大となる「ｘｋ１＞２．４４」なる条件が、それぞれ、要因決定部１７によって選択される（表４５）。
【０１９１】
【表４５】
2006040181.tif 000050
【０１９２】
なお、簡易的に要因を決定しようとすれば、第１のパターンと第２のパターンとを区別せず、単に、同一の入力属性の中で、不良品分離度が最大となる入力属性条件を選択してもよい（表４４の例では、「ｘｋ１＞２．４４」が選択される）。
【０１９３】
［ステップ１４］
順位決定部１３が、要因決定部１７が問題事象の要因として決定した（選択した）各入力属性条件（決定要因一覧テーブル（表４３（ａ）または表４３（ｂ））の各入力属性条件）に対して、問題事象の要因（不良品の第２データ群ＤＡ２に対応する出力属性条件が発生する要因）としての重要度（優先度）による順位付けを行う。すなわち問題事象を解消するための対策を施す上で優先すべき順序（優先順位）を付ける（優先順位付けを行う）。以下では、表４３（ｂ）の決定要因一覧テーブルの各入力属性条件に対して優先順位付けを行う場合を例として、順位決定部１３の動作を説明する。
【０１９４】
順位決定部１３は、まず、表４３（ｂ）の決定要因一覧テーブルの各入力属性条件に対して、不良数（第２データ群該当数）の大きい順に点数が高くなるように第１の配点を与え、また、不良品分離度（第２データ群分離度）の大きい順に点数が高くなるように第２の配点を与える。そして、第１の配点と第２の配点との合計点を計算する。表４６は、表４３（ｂ）の決定要因一覧テーブルに、上記第１の配点、第２の配点、および、合計点を併記したテーブル（このテーブルも決定要因一覧テーブルと呼ぶ）である。
【０１９５】
なお、ここでは、第１の配点を、表４６の各入力属性条件を不良数で昇順に並べたときの順番の番号（すなわち、不良数の少ない順に順位付けしたときの順位）とし、第２の配点を、表４６の各入力属性条件を不良品分離度で昇順に並べたときの順番の番号（すなわち、不良品分離度の小さい順に順位付けしたときの順位）としている。
【０１９６】
なお、第１の配点および第２の配点は、この例に限定されるものではない。例えば、第１の配点を不良数そのもの、第２の配点を不良品分離度に所定の係数を乗算した値としてもよい。
【０１９７】
【表４６】
2006040181.tif 000051
【０１９８】
次に、分析の目的に応じて、ユーザが、上記３種の点数（第１の配点、第２の配点、合計点）のうち、どの点数を採用するかをデータ分析装置に指定し、これに応答して、順位決定部１３が、その点数の高い順に入力属性条件の優先順位付けを行なう。
【０１９９】
決定要因一覧テーブル（表４６）を、順位決定部１３が決定した優先順位の高い順に並べ替え、要因内訳パレート図として表示した結果を図９〜図１１に示す。図９〜図１１において、各入力属性条件に起因する不良数（第２データ群ＤＡ２の個数：第２データ群該当数）は棒グラフで、また、不良品分離度（第２データ群分離度）は折れ線グラフで示されている。
【０２００】
図９は、横軸（入力属性条件）を、第１の配点が高い条件（不良数が大きい条件）から順に並べている。図１０は、横軸（入力属性条件）を、第２の配点が高い条件（不良品分離度が大きい条件）から順に並べている。図１１は、横軸（入力属性条件）を、第１の配点と第２の配点との合計点が高い条件（不良数と不良品分離度との双方を考慮した配点の高い条件）から順に並べている。なお、各図の横軸において、同一の点数をもつ入力属性条件については、入力属性Ｘｊの番号ｊが若い条件を優先して左側に配置している。
【０２０１】
ユーザは、図９〜図１１の結果を参照する事により、入力属性ｘ１〜ｘ４の各々がどの値の範囲にあるから製品特性が悪いのか？という製品特性不良の要因を一眺して即座に判断できる。また、対策を施すべき順序（優先順位）を、第１の配点、第２の配点、または、第１の配点と第２の配点との合計点から決定できる。
【０２０２】
以下、図９〜図１１を参照して、上記３種の点数（第１の配点、第２の配点、合計点）に基づく、順位決定部１３による優先順位付けの意味合いを説明する。
【０２０３】
（１）第１の配点に基づく優先順位付け
現在発生している不良を、なるべく多く減じることを分析の目的とする場合、ユーザは、第１の配点の採用をデータ分析装置に指定する。そして、順位決定部１３が、不良数（第２データ群該当数）の大きい入力属性条件（第１の配点が高い入力属性条件）から順に、優先順位付けを行なう（図９参照）。ユーザは、この優先順位の高い入力属性条件から順に対策を施すことにより、現在発生している不良の多くを解消することができる。
【０２０４】
例えば、図９（表４６）において優先順位が第１位である、「ｘ１＞２」または「ｘ３＞２」に対する対策を施すことにより、４個の不良のうちの３個を解消する事ができる（不良全体の７５％が解消される）。
【０２０５】
但し、この場合、第１の配点が高い（不良数の大きい）入力属性条件において、第２の配点も高い（不良品分離度も大きい）とは限らず、場合によっては、対策によって、不良の解消と同時に良品も落としてしまう恐れがある。例えば、「ｘ３＞２」に対する対策は、不良品分離度が０．４３であるため、上記３個の不良の解消と同時に４個の良品も落としてしまうことになる。すなわち、第１の配点に基づく優先順位を採用する場合、ユーザは、その優先順位と併せて不良品分離度を参照し、これによって、対策すべき入力属性条件を最終決定することになる。
【０２０６】
（２）第２の配点に基づく優先順位付け
良品と分離して、高い確度で不良を減じることを分析の目的とする場合、ユーザは、第２の配点の採用をデータ分析装置に指定する。そして、順位決定部１３が、不良品分離度（第２データ群分離度）の大きい入力属性条件（第２の配点が高い入力属性条件）から順に、優先順位付けを行なう（図１０参照）。ユーザは、この優先順位の高い入力属性条件から順に対策を施すことにより、極力良品を落とさずに、高い確度で不良を解消することができる。
【０２０７】
例えば、図１０（表４６）において優先順位が第１位である、「ｘ２＞２」（不良品分離度＝１）に対する対策を施すことにより、良品を全く落とさずに、不良を解消する事ができる。
【０２０８】
但し、この場合、第２の配点が高い（不良品分離度の大きい）入力属性条件において、第１の配点も高い（不良数も大きい）とは限らず、場合によっては、対策を施しても、不良全体のうちの一部しか解消されない恐れがある。すなわち、第２の配点に基づく優先順位を採用する場合、ユーザは、その優先順位と併せて不良数を参照し、これによって、対策すべき入力属性条件を最終決定することになる。
【０２０９】
（３）第１の配点と第２の配点との合計点に基づく優先順位付け
上記第１の配点に基づく優先順位付けと、第２の配点に基づく優先順位付けとの、夫々の長所を活かすとともに短所を補い、総合的に見て、高い確度で多くの不良を減じることを目的とする場合、ユーザは、第１の配点と第２の配点との合計点の採用をデータ分析装置に指定する。そして、順位決定部１３が、合計点（不良数と不良品分離度との双方を考慮した配点）の高い順に、優先順位付けを行なう（図１１参照）。ユーザは、この優先順位の高い入力属性条件から順に対策を施すことにより、高い確度で、しかも多くの不良を解消することができる。
【０２１０】
例えば、図１１（表４６）において優先順位が第１位である、「ｘ１＞２」に対する対策を施すことにより、良品をほとんど落とさずに、多くの不良を解消する事ができる。すなわち、良品については８個中の２個しか落とさずに、４個の不良のうちの３個の不良を解消できる。
【０２１１】
［ステップ１５］
複合要因不良数計算部１８が、決定要因一覧テーブル（表４６）の各入力属性条件のうち、２つの条件の複合要因による不良数を計算する（表４７）。表４７において、タイトル行とタイトル列には、それぞれ、各入力属性条件が示されており、その交差部には、２つの入力属性条件の複合要因による不良数（第２データ群ＤＡ２の個数）が示されている。
【０２１２】
【表４７】
2006040181.tif 000052
【０２１３】
例えば、「ｘ１＞２」行、「ｘ２＞２」列は、「ｘ１＞２」かつ「ｘ２＞２」を満たし、かつ、不良品の第２データ群ＤＡ２に該当するデータの個数（＝１）を表している。以下、表４７のテーブルを複合要因テーブルと呼ぶ。
【０２１４】
［ステップ１６］
数値−文字データ変換部１９では、必要に応じて、決定要因一覧テーブル（表４６）や複合要因テーブル（表４７）における入力属性閾値ｘｊ−ｔｈの数値を文字データに変換する。文字データへの変換ルールは、ステップ０の変換の逆変換となるルールであり、下記の通りである。
（ｘ１）１→Ａ、２→Ｂ、３→Ｃ、４→Ｄ
（ｘ２）１→ａ、２→ｂ、３→ｃ、４→ｄ
（ｘ３）変換せず
（ｘ４）変換せず
表４６の決定要因一覧テーブルにおける入力属性閾値ｘｊ−ｔｈを文字データに変換した決定要因一覧テーブルを表４８に示す。
【０２１５】
【表４８】
2006040181.tif 000053
【０２１６】
［ステップ１７］
以上でデータ分析を終了し、入力属性条件一覧テーブル（表４２）、決定要因一覧テーブル（表４６、表４８）、複合要因テーブル（表４７）やデータ分析過程での各種情報が、最終的に、分析結果データとしてハードディスク等の分析結果データ格納部２０に格納される。これらの分析結果データは、適宜、分析結果データ格納部２０から表示装置や印刷装置等の出力部２１に送られ、テーブル（例えば表４８）、決定木（例えば図８）や、グラフ（例えば図９〜図１１）として、表示装置にて表示したり、印刷装置にて印刷したりすることができる。
【０２１７】
ユーザは、上記グラフ（図９〜図１１）を参照する事により、入力属性ｘ１〜ｘ４の各々がどの値の範囲にあるから製品特性が悪いのか？という製品特性不良の要因を一眺して即座に判断できる。
【０２１８】
また、対策を施すべき順序を、上記の第１の配点、第２の配点、または、第１の配点と第２の配点との合計点に基づく順位決定部１３の順位付け結果（図９〜図１１における入力属性条件の並び順）を参照して決定できる。例えば、第１の配点と第２の配点との合計点に基づく順位決定部１３の順位付け結果（図１１および表４６）を参照すれば、合計点が最高の５点である、「ｘ１＞２」（「ｘ１＝Ｃ  ｏｒ  Ｄ」）、または、「ｘ２＞２」（「ｘ２＝ｃ  ｏｒ  ｄ」）を、第１に対策すべき条件として判断できる。なお、この２条件うちの何れを選択するかは、対策の実現可能性を踏まえて判断すればよく、例えば、「ｘ１＞２」（「ｘ１＝Ｃ  ｏｒ  Ｄ」）を第１の要因として選択する。そして図１１（または表４６）から、この対策により、良品を２個しか落とさずに（不良品分離度＝０．６）、４個の不良のうちの３個の不良を解消できる（不良全体の７５％が解消される）ことを見込む事ができる。
【０２１９】
また、第２に対策すべき内容については、複合要因テーブル（表４７）を用いて、第１の要因（「ｘ１＞２」、すなわち、「ｘ１＝Ｃ  ｏｒ  Ｄ」）と他の要因との複合度を調べることで判断できる。図１２は、図１１の各要因（入力属性条件）の棒グラフ（不良数）において、第１の要因（「ｘ１＞２」、すなわち、「ｘ１＝Ｃ  ｏｒ  Ｄ」）との複合要因による不良数に、ハッチングを付けて示したものである。図１２から、「ｘ２＞２」、すなわち「ｘ２＝ｃ  ｏｒ  ｄ」なる条件は、第１の要因（「ｘ１＞２」、すなわち「ｘ１＝Ｃ  ｏｒ  Ｄ」）と重複しない不良を有し、かつ、不良品分離度（第２データ群分離度）が高いため、第１の要因に対する独立要因の可能性が高く、第２に対策すべき項目であることが読み取れる。
【０２２０】
なお、図１２では、さらに、第１の要因（「ｘ１＞２」、すなわち、「ｘ１＝Ｃ  ｏｒ  Ｄ」）との複合要因（または従属因子）を抽出することも可能で、この例では、ハッチング部の割合が大きい（棒の全てにハッチングが付いている）「ｘ３＞２」が抽出される。
【０２２１】
上記したように、本実施形態では、入力属性条件決定部１１が、全ての入力属性について、問題事象（不良品の第２データ群ＤＡ２）の要因となる入力属性条件を決定している（ステップ８）。そして、要因決定部１７が、不良品分離度（第２データ群分離度）という明確な指標に基づいて、ステップ８の繰り返し処理毎に決定された、同一の入力属性における複数の入力属性条件に対し、これらのうちで優先度の高い条件を選択している。このため、詳細な要因分析結果を得るために上記の繰り返し処理を行っても複雑化する事なく、非常に簡潔な形でありながら、高い確度で、不良の要因（第２データ群に対応する出力属性条件の要因）を決定する事ができる。
【０２２２】
さらに、順位決定部１３が、要因決定部１７が問題事象の要因として決定した各入力属性条件（決定要因一覧テーブル（表４３（ａ）または表４３（ｂ））の各入力属性条件）に対して、第１の配点、第２の配点、および、第１の配点と第２の配点の合計点といった明確な指標に基づいて、優先順位付けを行っているので、対策を施すべき要因の優先順位を明確に決定する事ができる。
【０２２３】
このため、不良の要因が、階層構造の形式で複数抽出され（ｙ＝Ｙなる製品特性不良が、決定木の至る所に現われ、また、同一の入力属性の異なる条件での分岐が何回も起こり）、「各々の入力属性がどの値の範囲にあるから製品特性が悪いのか？を判断しにくい」という、従来の決定木（図１４）の問題が解消される。例えば、従来の決定木において抽出されたｙ＝Ｙなる製品特性不良の条件が、
・「ｘ２＝ｃ  ｏｒ  ｄ」
または、
・「ｘ２＝ａ  ｏｒ  ｂ」かつ「ｘ１＝Ｃ  ｏｒ  Ｄ」かつ「ｘ３≧２．５」
であったのに対し、本実施形態で決定した製品特性不良の条件（入力属性条件）は、図９〜図１１および表４６（表４８）に示したように、
・    「ｘ１＞２」（Ｃ  ｏｒ  Ｄ）
・    「ｘ２＞２」（ｃ  ｏｒ  ｄ）
・    「ｘ３＞２」
・    「ｘ４≦１０」
である。すなわち、入力属性ｘ１〜ｘ４の各々がどの値の範囲にあるから製品特性が悪いのか？という製品特性不良の要因を一眺して即座に判断でき、本発明の第１の目的を達成できる。
【０２２４】
さらに、従来の決定木（図１４）では、「さまざまな階層に現われる各々の不良要因に対して、どのような優先順位で対策を施せば良いか」が分かりにくかったが、本実施形態では、順位決定部１３が、第１の配点、第２の配点、および、第１の配点と第２の配点の合計点といった明確な指標に基づいて、優先順位付けを行っているので、対策を施すべき要因の優先順位を明確に決定する事ができる。例えば、第１の配点と第２の配点との合計点に基づく順位決定部１３の順位付け結果（図１１）によって、「ｘ１＞２」（「ｘ１＝Ｃ  ｏｒ  Ｄ」）、または、「ｘ２＞２」（「ｘ２＝ｃ  ｏｒ  ｄ」）を、第１に対策すべき条件として決定できる。すなわち、本発明の第２の目的を達成できる。
【０２２５】
なお、上述した実施形態では、複数の分岐（繰り返し）による決定木（図８）を生成していたが、一回の分岐だけでよければ、一回目のステップ９の終了後、ステップ１０〜１２をスキップして、ステップ１３の処理を行なうようにすればよい。この場合、ステップ１３における要因決定部１７の出力（決定要因一覧テーブル）は、ステップ９の不良品データ演算部１２の出力（表３５）と同じになる。
【０２２６】
また、上記では、ステップ１２において、分析データ群抽出部６が、分割されたデータ群のうち、他データ群のみを次の分析データ群として抽出したが、要因データ群も分析データ群として抽出し、ステップ３〜ステップ１１の一連の処理を繰り返すようにしてもよい。要因データ群と他データ群との少なくとも一方を新たな分析データ群として抽出すればよい。
【０２２７】
また、上記では、第２データ群ＤＡ２を不良品のデータ群とし、不良の要因を抽出するデータ分析例を示したが、第２データ群ＤＡ２を良品のデータ群とし、良品を得るための条件を抽出するデータ分析としてもよい。
【０２２８】
以上で説明したデータ分析方法は、コンピュータが図２のＳ０〜Ｓ１７（ステップ０〜１７）に対応するプロセスを含むデータ分析プログラムを実行することによって実現できる。したがって、図１のデータ分析装置は、データ分析プログラムが、コンピュータを、文字−数値データ変換部２、分類条件設定部３、データ分類部４、分析データ群抽出部６、データ行分離部７、データ列抽出部８、頻度演算部９、頻度累積差演算部１０、入力属性条件決定部１１、不良品データ演算部１２、頻度累積比率演算部１４、データ分割部１５、終了条件判定部１６、要因決定部１７、順位決定部１３、複合要因不良数計算部１８、数値−文字データ変換部１９として機能させることにより実現することが可能である。
【０２２９】
上記データ分析プログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に格納してユーザに提供することができる。これにより、データ分析プログラムをコンピュータに容易に提供することができる。この記録媒体は、コンピュータ本体に内蔵された内蔵メディアであってもよいし、コンピュータ本体に対して分離可能に構成されたリムーバブル・メディアであってもよい。上記内蔵メディアとしては、ＲＯＭ；フラッシュメモリ等の書き換え可能な不揮発性メモリ；ハードディスク等が挙げられる。また、上記リムーバブル・メディアとしては、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等の光記録媒体；ＭＯ等の光磁気記録媒体；フロッピー（登録商標）ディスク、カセットテープ、リムーバブル・ハードディスク等の磁気記録媒体；メモリカード等のような書き換え可能な不揮発性メモリを内蔵したメディア；ＲＯＭカセット等のようなＲＯＭを内蔵したメディア等が挙げられる。
【０２３０】
上記プログラムは、ＣＰＵのアクセスにより実行される構成であってもよいし、記録媒体に格納されているプログラムを読み出し、読み出したプログラムを内蔵メディアのプログラム記憶領域に転送した後、内蔵メディア上のプログラムがＣＰＵのアクセスにより実行される構成であってもよい。また、上記プログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に格納された状態で販売されるものに限定されるものではなく、インターネット等の通信ネットワークを介してユーザのコンピュータに転送する形式で販売されるものであってもよい。
【０２３１】
〔変形例１〕
第１の実施形態のステップ１３において、要因決定部１７は、不良品分離度を指標として、同一の入力属性における複数の入力属性条件（表４２）のうちで、問題事象の要因（不良品の第２データ群ＤＡ２に対応する出力属性条件が発生する要因）としての重要度（優先度）の高い条件を選択していた。上記したように、この指標としては不良品分離度（第２データ群分離度）が好適であるが、以下のような指標を用いても、第１の実施形態と類似の効果を得る事ができる。
【０２３２】
すなわち、要因決定部１７は、同一の入力属性における複数の入力属性条件の中で、不良数（第２データ群該当数）の大きい順に点数が高くなるように与えられた第１の配点と、不良品分離度（第２データ群分離度）の大きい順に点数が高くなるように与えられた第２の配点との合計点を指標とし、この合計点が最大となる入力属性条件を、優先度（問題事象の要因としての重要度）の高い条件として選択するようにしてもよい。但し、本変形例により選択された、ある入力属性の入力属性条件は、第１の実施形態に比べて、外乱の影響（他の入力属性の影響）を強く受けている恐れがある。したがって、外乱の影響によって、問題事象の要因を正確に抽出できない恐れがある。
【０２３３】
なお、要因決定部１７は、同一の入力属性における複数の入力属性条件の中で、不良数（第２データ群該当数）が最大となる入力属性条件を、優先度（問題事象の要因としての重要度）の高い条件として選択するようにしてもよい。但し、このようにして選択された入力属性条件は、変形例１よりも外乱の影響（他の入力属性の影響）をさらに強く受けている恐れがある。したがって、外乱の影響によって、問題事象の要因を正確に抽出できない可能性がより高くなる。
【０２３４】
〔変形例２〕
第１の実施形態のステップ７では、分析データ群の入力属性に関わる入力属性条件の各々について、「入力属性が当該入力属性条件を満たせば第２データ群に属するデータであり、入力属性が当該入力属性条件を満たさなければ第１データ群に属するデータである」という第１の相関ルールの確からしさを表す、入力属性条件評価指標として、ｘｊ頻度累積差を演算していた。
【０２３５】
上記したように、計算負荷軽減や演算速度向上の観点からは、ｘｊ頻度累積差を用いる事が好ましいが、計算負荷や演算速度を問題視しなければ、非特許文献１に記載のＧｉｎｉインデックス法の改善度を、入力属性条件評価指標として用いてもよい。
【０２３６】
この場合には、入力属性条件評価指標を演算する第１の評価手段として、第１の実施形態のデータ分析装置におけるデータ行分離部７、データ列抽出部８、頻度演算部９、頻度累積差演算部１０に替えて、図１３に示すように、Ｇｉｎｉ改善度計算部１０１、および、極性判定部１０２を設ければよい。また、文字−数値データ変換部２と数値−文字データ変換部１９は不要である。
【０２３７】
Ｇｉｎｉ改善度計算部１０１は、分析データ群の入力属性が取り得る全ての分岐条件の各々に対して、（２）式（図１５〜図１８）と同様の改善度の計算を行なう。
【０２３８】
また、極性判定部１０２は、ノードを２つの子ノードに分けた場合に、何れのノードが第２データ群に対応するかを判定し、第２データ群に対応する条件のみを、このときの改善度（入力属性条件評価指標）と併せて、入力属性条件決定部１１に送る。図１５における「ｘ１＝Ａ，Ｂと、ｘ１＝Ｃ，Ｄとの分岐」を例にとると、第１データ群に対応する「ｘ１＝Ａ，Ｂ」は入力属性条件決定部１１に送らず、第２データ群に対応する「ｘ１＝Ｃ，Ｄ」のみを、このときの改善度（入力属性条件評価指標）と併せて、入力属性条件決定部１１に送る。なお、極性判定部１０２が判定する、第２データ群に対応する条件は、ｙ＝Ｙなる確率が大きい方のノードの条件とすればよい。
【０２３９】
本変形例によるデータ分析方法は、第１の実施形態におけるステップ０、ステップ１６の処理を省略している点、および、ステップ４〜ステップ７の処理を、Ｇｉｎｉ改善度計算部１０１および極性判定部１０２による処理に変更している点以外は、第１の実施形態と同様である。なお、本変形例のステップ８では、入力属性条件決定部１１が、各入力属性ｘｊについて、それぞれ、最大の改善度（入力属性条件評価指標）を持つ入力属性条件を、第１の相関ルールを満たす入力属性条件として決定する。また、本変形例のステップ１０では、頻度累積比率演算部１４が、入力属性条件決定部１１で決定された各入力属性条件における入力属性閾値ｘｊ−ｔｈに対して、１−ｘｊ頻度累積％と２−ｘｊ頻度累積％とを演算し、その演算結果を用いて、頻度累積下比率または頻度累積上比率（分割ルール評価値）を演算する。
本変形例では、計算負荷や演算速度において第１の実施形態に劣るが、基本データ群中の文字データを数値データに変換する処理（ステップ０）を行なわなくて済むという長所がある。
【０２４０】
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【産業上の利用可能性】
【０２４１】
本発明は、分析対象である出力属性（目的属性）、例えば製造工程で製造される製品の特性と、該出力属性に影響を与える属性である入力属性（説明属性）、例えば製造プロセス条件等との因果関係の分析に適用することができ、例えば製造工程の改良に利用できる。
【図面の簡単な説明】
【０２４２】
【図１】本発明の一実施形態に係るデータ分析装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係るデータ分析方法を示すフローチャートである。
【図３】本発明の一実施形態に係るデータ分析装置における頻度累積差演算部１０（ステップ７）の出力の一例をグラフで表したもので、入力属性ｘ１の値と、良品の１−ｘ１頻度累積％（Ａ）、不良品の２−ｘ１頻度累積％（Ｂ）、第１のｘ１頻度累積差（Ｂ−Ａ）、第２のｘ１頻度累積差（Ａ−Ｂ）との関係を示す。
【図４】本発明の一実施形態に係るデータ分析装置における頻度累積差演算部１０（ステップ７）の出力の一例をグラフで表したもので、入力属性ｘ２の値と、良品の１−ｘ２頻度累積％（Ａ）、不良品の２−ｘ２頻度累積％（Ｂ）、第１のｘ２頻度累積差（Ｂ−Ａ）、第２のｘ２頻度累積差（Ａ−Ｂ）との関係を示す。
【図５】本発明の一実施形態に係るデータ分析装置における頻度累積差演算部１０（ステップ７）の出力の一例をグラフで表したもので、入力属性ｘ３の値と、良品の１−ｘ３頻度累積％（Ａ）、不良品の２−ｘ３頻度累積％（Ｂ）、第１のｘ３頻度累積差（Ｂ−Ａ）、第２のｘ３頻度累積差（Ａ−Ｂ）との関係を示す。
【図６】本発明の一実施形態に係るデータ分析装置における頻度累積差演算部１０（ステップ７）の出力の一例をグラフで表したもので、入力属性ｘ４の値と、良品の１−ｘ４頻度累積％（Ａ）、不良品の２−ｘ４頻度累積％（Ｂ）、第１のｘ４頻度累積差（Ｂ−Ａ）、第２のｘ４頻度累積差（Ａ−Ｂ）との関係を示す。
【図７】（ａ）〜（ｄ）は、本発明の一実施形態に係るデータ分析装置における不良品データ演算部１２（ステップ９）で出力されるデータの一例（表３５）を、ベン図で表現した図である。
【図８】本発明の一実施形態に係るデータ分析方法における、入力属性条件決定（ステップ８）、および要因決定（ステップ１３）の過程を、決定木の形式で表現した図である。
【図９】本発明の一実施形態に係るデータ分析装置における順位決定部１３（ステップ１４）が、決定要因一覧テーブル（表４６）を第１の配点の高い順に並べ替え、要因内訳パレート図として表示した結果で、各入力属性条件に対する不良数（第２データ群該当数）を棒グラフで、不良品分離度（第２データ群分離度）を折れ線グラフで表現した図である。
【図１０】本発明の一実施形態に係るデータ分析装置における順位決定部１３（ステップ１４）が、決定要因一覧テーブル（表４６）を第２の配点の高い順に並べ替え、要因内訳パレート図として表示した結果で、各入力属性条件に対する不良数（第２データ群該当数）を棒グラフで、不良品分離度（第２データ群分離度）を折れ線グラフで表現した図である。
【図１１】本発明の一実施形態に係るデータ分析装置における順位決定部１３（ステップ１４）が、決定要因一覧テーブル（表４６）を、第１の配点と第２の配点との合計点が高い順に並べ替え、要因内訳パレート図として表示した結果で、各入力属性条件に対する不良数（第２データ群該当数）を棒グラフで、不良品分離度（第２データ群分離度）を折れ線グラフで表現した図である。
【図１２】本発明の一実施形態に係るデータ分析装置における複合要因不良数計算部１８（ステップ１５）で出力されるデータの一例（表４７）を用い、各入力属性条件に対する不良数（第２データ群該当数）を棒グラフで、不良品分離度（第２データ群分離度）を折れ線グラフで表現した図で、第１の要因（「ｘ１＞２」、すなわち「ｘ１＝Ｃ  ｏｒ  Ｄ」）との複合要因による不良数に、ハッチングを付けて示している。
【図１３】本発明の変形例２に係るデータ分析装置の構成を示すブロック図である。
【図１４】従来の決定木を表す図である。
【図１５】非特許文献１に記載の従来技術であるＧｉｎｉインデックス法を説明するグラフで、表１のデータ群を題材として、入力属性ｘ１の分岐条件と、Ｇｉｎｉインデックス法の改善度との関係を示すグラフである。
【図１６】非特許文献１に記載の従来技術であるＧｉｎｉインデックス法を説明するグラフで、表１のデータ群を題材として、入力属性ｘ２の分岐条件と、Ｇｉｎｉインデックス法の改善度との関係を示すグラフである。
【図１７】非特許文献１に記載の従来技術であるＧｉｎｉインデックス法を説明するグラフで、表１のデータ群を題材として、入力属性ｘ３の分岐条件と、Ｇｉｎｉインデックス法の改善度との関係を示すグラフである。
【図１８】非特許文献１に記載の従来技術であるＧｉｎｉインデックス法を説明するグラフで、表１のデータ群を題材として、入力属性ｘ４の分岐条件と、Ｇｉｎｉインデックス法の改善度との関係を示すグラフである。
【符号の説明】
【０２４３】
１  基本データ群格納部
２  文字−数値データ変換部
３  分類条件設定部（分類条件設定手段）
４  データ分類部（分類手段）
５  分類後基本データ群格納部
６  分析データ群抽出部（分析データ群抽出手段）
７  データ行分離部（第１の評価手段）
８  データ列抽出部（第１の評価手段）
９  頻度演算部（第１の評価手段、頻度演算手段）
１０  頻度累積差演算部（第１の評価手段、差分演算手段）
１１  入力属性条件決定部（入力属性条件決定手段）
１２  不良品データ演算部
１３  順位決定部（順位決定手段）
１４  頻度累積比率演算部（第２の評価手段）
１５  データ分割部（分割手段）
１６  終了条件判定部（終了条件判定手段）
１７  要因決定部（要因決定手段）
１８  複合要因不良数計算部
１９  数値−文字データ変換部
２０  分析結果データ格納部
２１  出力部
１０１  Ｇｉｎｉ改善度計算部
１０２  極性判定部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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