(57)【要約】【課題】  分析結果の直感的な評価を可能とす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、出力属性の値に基づいて基本データ群を第１データ群と第２データ群とに分類するデータ分類部４と、第１データ群と第２データ群とがそれぞれまとまるように基本データ群を２分化するための入力属性条件を決定する入力属性条件決定部１００と、決定された複数の入力属性条件の一覧を示す入力属性条件一覧グラフを出力する入力属性条件一覧グラフ作成部２０と、入力属性条件一覧グラフの表示画面上での操作に応答して、入力属性条件に基づく基本データ群の２分化によって得られる２つのデータ群の少なくとも一方と、出力属性の値に基づく分類によって得られる第１データ群および第２データ群の少なくとも一方と、の対応関係を視覚的に表すレビューグラフを出力するレビューグラフ作成部２１とを備える。【選択図】  図１
2006048183.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、前記因果関係の分析結果を出力するデータ分析装置であって、
前記出力属性の値に基づいて、前記基本データ群を第１データ群と第２データ群とに分類する分類手段と、
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るように、前記基本データ群を２分化するための入力属性の条件である入力属性条件を、前記複数の入力属性の各々に対してそれぞれ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中から特定の入力属性条件を取得し、前記特定の入力属性条件に基づく前記基本データ群の２分化によって得られる２つのデータ群の少なくとも一方と、前記出力属性の値に基づく前記基本データ群の２分化によって得られる前記第１データ群および前記第２データ群の少なくとも一方と、の対応関係を視覚的に表すレビューグラフを出力するレビューグラフ作成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】
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、前記因果関係の分析結果を出力するデータ分析装置であって、
前記出力属性の値に基づいて、前記基本データ群を第１データ群と第２データ群とに分類する分類手段と、
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るように、前記基本データ群を２分化するための入力属性の条件である入力属性条件を、前記複数の入力属性の各々に対してそれぞれ決定する入力属性条件決定手段と、
前記複数の入力属性と出力属性とで構成される前記データの各々は、それぞれ複数のグループのいずれかに属しており、前記複数のグループの各々の単位で、該グループに属する前記入力属性および出力属性の値を平均化したデータ群を表す第２の基本データ群を作成する第２の基本データ群作成手段と、
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中から特定の入力属性条件を取得し、前記特定の入力属性条件に基づく前記第２の基本データ群の２分化によって得られる２つのデータ群の少なくとも一方と、前記分類手段で前記基本データ群を分類した条件に基づく前記第２の基本データ群の２分化によって得られる２つのデータ群の少なくとも一方と、の対応関係を視覚的に表すレビューグラフを出力するレビューグラフ作成手段とを含むことを特徴とするデータ分析装置。
【請求項３】
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一覧を出力する入力属性条件一覧作成手段をさらに含み、
前記レビューグラフ作成手段は、ユーザが、前記入力属性条件一覧作成手段で出力された一覧に含まれる複数の前記入力属性条件の中から特定の入力属性条件を選択する選択操作、および、レビューグラフ描画指示を行うことに応答して、前記選択された入力属性条件を前記特定の入力属性条件として取得し、前記レビューグラフの出力を行うものであ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４】
前記入力属性条件決定手段によって決定される前記入力属性条件は、「該入力属性条件を満たすデータ群に前記第２データ群がまとまり、該入力属性条件を満たさないデータ群に前記第１データ群がまとまる」ように決定される条件であり、
前記レビューグラフ作成手段は、少なくとも、前記入力属性条件を満たすデータ群と、前記第２データ群に対応する出力属性条件を満たすデータ群との対応関係を視覚的に表すレビューグラフを出力するものであることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載のデータ分析装置。
【請求項５】
前記入力属性条件の一覧には、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各々に関する、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データ群該当数と、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前記第２データ群が含まれるデータ個数の割合を表す第２データ群分離度とが、前記入力属性条件に併せて示されていることを特徴とする請求項４に記載のデータ分析装置。
【請求項６】
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をさらに含み、
前記入力属性条件一覧作成手段は、前記順位決定手段による順位付けの結果を前記入力属性条件の一覧に示すことを特徴とする請求項４または５に記載のデータ分析装置。
【請求項７】
前記基本データ群または前記第２の基本データ群における、複数の入力属性と、出力属性とで構成される前記データの各々には、それぞれ判別キーが付与されており、
前記レビューグラフ作成手段は、
前記レビューグラフの作成の対象とする対象データ群を、前記基本データ群または前記第２の基本データ群とし、
該対象データ群に対して、前記取得した特定の入力属性条件に対応する入力属性の、前記判別キー毎の変化を示す第１のグラフと、前記出力属性の前記判別キー毎の変化を示す第２のグラフとを共に示すグラフを、前記レビューグラフとして出力するものであり、
前記第１のグラフでは、該入力属性条件を満たし、かつ、前記第２データ群に対応する出力属性条件を満たすデータにマーキング処理が施されていることを特徴とする請求項４〜６のいずれか１項に記載のデータ分析装置。
【請求項８】
前記基本データ群は、異なる時点に対応する複数のデータを含み、
前記レビューグラフ作成手段は、
前記レビューグラフの作成の対象とする対象データ群を、前記基本データ群または前記第２の基本データ群とし、
該対象データ群に対して、前記取得した特定の入力属性条件に対応する入力属性の時間変化を示す第１のトレンドグラフと、前記出力属性の時間変化を示す第２のトレンドグラフとを共に示す第１のレビューグラフを前記レビューグラフとして出力するものであり、
前記第１のトレンドグラフでは、該入力属性条件を満たし、かつ、前記第２データ群に対応する出力属性条件を満たすデータにマーキング処理が施されていることを特徴とする請求項４〜６のいずれか１項に記載のデータ分析装置。
【請求項９】
前記基本データ群は、面内の異なる位置に対応する複数のデータを含み、
前記レビューグラフ作成手段は、
前記レビューグラフの作成の対象とする対象データ群を、前記基本データ群または前記第２の基本データ群とし、
該対象データ群に対して、前記取得した特定の入力属性条件に対応する入力属性の面内分布を表す第１のマップと、前記出力属性の面内分布を表す第２のマップとを共に示す第２のレビューグラフを前記レビューグラフとして出力するものであり、
前記第１のマップでは、該入力属性条件を満たし、かつ、前記第２データ群に対応する出力属性条件を満たすデータにマーキング処理が施されていることを特徴とする請求項４〜６のいずれか１項に記載のデータ分析装置。
【請求項１０】
前記レビューグラフ作成手段は、
前記レビューグラフの作成の対象とする対象データ群を、前記基本データ群または前記第２の基本データ群とし、
該対象データ群に対して、前記取得した特定の入力属性条件に対応する入力属性と、前記出力属性との関係を示す散布図である第３のレビューグラフを前記レビューグラフとして出力するものであり、前記散布図では、該入力属性条件を満たし、かつ、前記第２データ群に対応する出力属性条件を満たすデータにマーキング処理が施されていることを特徴とする請求項４〜６のいずれか１項に記載のデータ分析装置。
【請求項１１】
前記レビューグラフ作成手段は、ユーザが、散布図の軸に対応する入力属性条件とは異なる他の入力属性条件による系列分けを指示したことに応答して、前記他の入力属性条件を満たすデータと、前記他の入力属性条件を満たさないデータとを異なる形態で散布図に示すことを特徴とする請求項１０に記載のデータ分析装置。
【請求項１２】
前記レビューグラフ作成手段は、
前記レビューグラフの作成の対象とする対象データ群を、前記基本データ群または前記第２の基本データ群とし、
該対象データ群を、前記取得した特定の入力属性条件を満たすデータ群と、該入力属性条件を満たさないデータ群とに分離し、
前記データ群の各々における、前記出力属性の度数分布を示す第４のレビューグラフを前記レビューグラフとして出力するものであることを特徴とする請求項４〜６のいずれか１項に記載のデータ分析装置。
【請求項１３】
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、前記因果関係の分析結果を出力するデータ分析装置であって、
前記出力属性の値に基づいて、前記基本データ群を、第１データ群と第２データ群とに分類する分類手段と、
前記第１データ群と前記第２データ群とが、それぞれまとまるように、前記基本データ群を２分化するための入力属性の条件である入力属性条件を、前記複数の入力属性の各々に対して、それぞれ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中から特定の２つ以上の入力属性条件を取得し、前記特定の２つ以上の入力属性条件が交絡した条件に基づいて前記基本データ群から抽出されるデータ群と、前記出力属性の値に基づく前記基本データ群の２分化によって得られる前記第１データ群および前記第２データ群の少なくとも一方と、の対応関係を表す複合要因グラフを出力する複合要因グラフ作成手段とを含むことを特徴とするデータ分析装置。
【請求項１４】
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一覧を出力する入力属性条件一覧作成手段をさらに含み、
前記複合要因グラフ作成手段は、ユーザが、前記入力属性条件一覧作成手段で出力された一覧に含まれる複数の前記入力属性条件の中から特定の入力属性条件を選択する選択操作、および、複合要因グラフ描画指示を行うことに応答して、前記選択された入力属性条件を含む入力属性条件を、前記特定の２つ以上の入力属性条件として取得し、前記複合要因グラフの出力を行うものであることを特徴とする請求項１３に記載のデータ分析装置。
【請求項１５】
前記入力属性条件決定手段によって決定される前記入力属性条件は、「該入力属性条件を満たすデータ群に前記第２データ群がまとまり、該入力属性条件を満たさないデータ群に前記第１データ群がまとまる」ように決定される条件であり、
前記入力属性条件の一覧には、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各々に関する、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データ群該当数と、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前記第２データ群が含まれるデータ個数の割合を表す第２データ群分離度とが、前記入力属性条件に併せて示されていることを特徴とする請求項１４に記載のデータ分析装置。
【請求項１６】
前記入力属性条件決定手段によって決定される前記入力属性条件は、「該入力属性条件を満たすデータ群に前記第２データ群がまとまり、該入力属性条件を満たさないデータ群に前記第１データ群がまとまる」ように決定される条件であり、
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をさらに含み、
前記入力属性条件一覧作成手段は、前記順位決定手段による順位付けの結果を前記入力属性条件の一覧に示すことを特徴とする請求項１４または１５に記載のデータ分析装置。
【請求項１７】
前記入力属性条件決定手段によって決定される前記入力属性条件は、「該入力属性条件を満たすデータ群に前記第２データ群がまとまり、該入力属性条件を満たさないデータ群に前記第１データ群がまとまる」ように決定される条件であり、
前記複合要因グラフ作成手段は、
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中から特定の２つの入力属性条件を取得し、
前記基本データ群中で、前記の２つの入力属性条件をともに満たし、かつ、前記第２データ群に該当するデータの個数を演算した結果、および、
前記基本データ群中で、前記２つの入力属性条件のうちの一方の条件のみを満たし、かつ、前記第２データ群に該当するデータの個数を演算した結果が、それぞれ示されている第１の複合要因グラフを前記複合要因グラフとして出力するものであることを特徴とする請求項１３〜１６のいずれか１項に記載のデータ分析装置。
【請求項１８】
前記入力属性条件決定手段によって決定される前記入力属性条件は、「該入力属性条件を満たすデータ群に前記第２データ群がまとまり、該入力属性条件を満たさないデータ群に前記第１データ群がまとまる」ように決定される条件であり、
前記複合要因グラフ作成手段は、
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中から特定の２つ以上の入力属性条件を、順位を付けて取得し、
前記順位を付けて取得した入力属性条件の順位の順番に、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データ群該当数を順次積算した結果を示す第２の複合要因グラフを前記複合要因グラフとして出力するものであることを特徴とする請求項１３〜１６のいずれか１項に記載のデータ分析装置。
【請求項１９】
前記入力属性条件決定手段によって決定される前記入力属性条件は、「該入力属性条件を満たすデータ群に前記第２データ群がまとまり、該入力属性条件を満たさないデータ群に前記第１データ群がまとまる」ように決定される条件であり、
前記複合要因グラフ作成手段は、
前記基本データ群の中から、前記取得した２つ以上の入力属性条件を全て満たすデータ群と、前記取得した２つ以上の入力属性条件の各々に対する排他的条件を全て満たすデータ群とをそれぞれ抽出し、
前記データ群の各々における、前記出力属性の度数分布を示す第３の複合要因グラフを前記複合要因グラフとして出力するものであることを特徴とする請求項１３〜１６のいずれか１項に記載のデータ分析装置。
【請求項２０】
前記入力属性条件決定手段は、
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、
前記第１データ群と前記第２データ群とが、それぞれまとまるように、前記分析データ群を２分化するための入力属性の条件である入力属性条件を、前記複数の入力属性の各々に対して、それぞれ決定する第１の入力属性条件決定手段と、
前記第１の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、前記第２データ群を切出す確度が最も高い前記入力属性条件を、分岐条件として決定する分岐条件決定手段と、
前記分岐条件決定手段で決定された前記分岐条件に基づいて、前記分析データ群を２つのデータ群に分割する分割手段と、
前記第１の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第２の入力属性条件決定手段とを含み、
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２つのデータ群のうち、前記第２データ群の比率が小さい方のデータ群のみ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の入力属性条件決定手段による処理、前記分岐条件決定手段による処理、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、
前記第２の入力属性条件決定手段は、前記入力属性の各々に対して、それぞれ、前記第１の入力属性条件決定手段の繰り返しの処理によって決定された該入力属性における複数の入力属性条件の中から前記重要度の高い入力属性条件を選定し、該選定された入力属性条件を、前記入力属性条件決定手段の出力として決定するものであることを特徴とする請求項１、２、または１３に記載のデータ分析装置。
【請求項２１】
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、
前記出力属性の値に基づいて、前記基本データ群を、第１データ群と第２データ群とに分類する分類手段と、
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、
前記第１データ群と前記第２データ群とが、それぞれまとまるように、前記分析データ群を２分化するための入力属性の条件である入力属性条件を、前記複数の入力属性の各々に対して、それぞれ決定する第１の入力属性条件決定手段と、
前記第１の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、前記第２データ群を切出す確度が最も高い前記入力属性条件を、分岐条件として決定する分岐条件決定手段と、
前記分岐条件決定手段で決定された前記分岐条件に基づいて、前記分析データ群を２分化する分割手段とを含み、
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、前記第２データ群の比率が小さい方のデータ群のみ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の入力属性条件決定手段による処理、前記分岐条件決定手段による処理、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いることを特徴とするデータ分析装置。
【請求項２２】
コンピュータを、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、前記因果関係の分析結果を出力するデータ分析装置として機能させるためのデータ分析プログラムであって、
コンピュータを、
前記出力属性の値に基づいて、前記基本データ群を第１データ群と第２データ群とに分類する分類手段、
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るように、前記基本データ群を２分化するための入力属性の条件である入力属性条件を、前記複数の入力属性の各々に対してそれぞれ決定する入力属性条件決定手段、および
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中から特定の入力属性条件を取得し、前記特定の入力属性条件に基づく前記基本データ群の２分化によって得られる２つのデータ群の少なくとも一方と、前記出力属性の値に基づく前記基本データ群の２分化によって得られる前記第１データ群および前記第２データ群の少なくとも一方と、の対応関係を視覚的に表すレビューグラフを出力するレビューグラフ作成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２３】
コンピュータを、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、前記因果関係の分析結果を出力するデータ分析装置として機能させるためのデータ分析プログラムであって、
コンピュータを、
前記出力属性の値に基づいて、前記基本データ群を第１データ群と第２データ群とに分類する分類手段、
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るように、前記基本データ群を２分化するための入力属性の条件である入力属性条件を、前記複数の入力属性の各々に対してそれぞれ決定する入力属性条件決定手段、
前記複数の入力属性と出力属性とで構成される前記データの各々は、それぞれ複数のグループのいずれかに属しており、前記複数のグループの各々の単位で、該グループに属する前記入力属性および出力属性の値を平均化したデータ群を表す第２の基本データ群を作成する第２の基本データ群作成手段、および
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中から特定の入力属性条件を取得し、前記特定の入力属性条件に基づく前記第２の基本データ群の２分化によって得られる２つのデータ群の少なくとも一方と、前記分類手段で前記基本データ群を分類した条件に基づく前記第２の基本データ群の２分化によって得られる２つのデータ群の少なくとも一方と、の対応関係を視覚的に表すレビューグラフを出力するレビューグラフ作成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２４】
コンピュータを、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、前記因果関係の分析結果を出力するデータ分析装置として機能させるためのデータ分析プログラムであって、
コンピュータを、
前記出力属性の値に基づいて、前記基本データ群を、第１データ群と第２データ群とに分類する分類手段、
前記第１データ群と前記第２データ群とが、それぞれまとまるように、前記基本データ群を２分化するための入力属性の条件である入力属性条件を、前記複数の入力属性の各々に対して、それぞれ決定する入力属性条件決定手段、および
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中から特定の２つ以上の入力属性条件を取得し、前記特定の２つ以上の入力属性条件が交絡した条件に基づいて前記基本データ群から抽出されるデータ群と、前記出力属性の値に基づく前記基本データ群の２分化によって得られる前記第１データ群および前記第２データ群の少なくとも一方と、の対応関係を表す複合要因グラフを出力する複合要因グラフ作成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２５】
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ためのデータ分析プログラムであって、
コンピュータを、
前記出力属性の値に基づいて、前記基本データ群を、第１データ群と第２データ群とに分類する分類手段、
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、
前記第１データ群と前記第２データ群とが、それぞれまとまるように、前記分析データ群を２分化するための入力属性の条件である入力属性条件を、前記複数の入力属性の各々に対して、それぞれ決定する第１の入力属性条件決定手段、
前記第１の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、前記第２データ群を切出す確度が最も高い前記入力属性条件を、分岐条件として決定する分岐条件決定手段、および
前記分岐条件決定手段で決定された前記分岐条件に基づいて、前記分析データ群を２分化する分割手段として機能させるものであり、
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、前記第２データ群の比率が小さい方のデータ群のみ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の入力属性条件決定手段による処理、前記分岐条件決定手段による処理、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いることを特徴とするデータ分析プログラム。
【請求項２６】
請求項２２ないし２５のいずれか１項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し、この因果関係を示す情報を出力するデータ分析装置および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、回帰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２０は、特許文献１の図２０に記載されている回帰木の一例で、トランジスタのスレッシュホールド電圧ＶＴ＿Ｎ２の特徴量を出力属性（目的変数）とし、このトランジスタを製造する各工程での使用装置を入力属性（説明変数）とした分析結果である。
【０００４】
また、図２１および図２２は、上記回帰木（図２０）の第１分岐条件（Ｆｉｅｌｄ＿Ｏｘ＝ＰＭ１，ＰＭ３と、Ｆｉｅｌｄ＿Ｏｘ＝ＰＭ２の分岐）に基づくレビュー結果で、それぞれ、スレッシュホールド電圧ＶＴ＿Ｎ２の値の分布を、箱ヒゲグラフ、および、ヒストグラムで表現したグラフである。
【０００５】
図２１および図２２を参照して、Ｆｉｅｌｄ＿Ｏｘ工程の使用装置が、ＰＭ１，ＰＭ３の場合と、ＰＭ２の場合とで、スレッシュホールド電圧ＶＴ＿Ｎ２の値の分布に有意差があることを確認できる。
【特許文献１】特開２００３−１４２３６１号公報（公開日：平成１５年(2003)５月１６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】
【０００６】
従来の回帰木分析（図２０〜図２２）には、以下の２つの問題点があった。
【０００７】
（１）不良の要因を特定しにくいという問題
図２０の回帰木は、出力属性（目的変数）の値がまとまるような、入力属性（説明変数）の条件を示しているのみであって、分岐された２つのノードのうちの、どちらのノードが良くて、どちらのノードが悪いのか、といった情報を一切示していない。このため、不良要因の分析で、特に階層構造が深くなった場合には、どの条件を不良要因として特定すれば良いのかを判断しにくい。また、さまざまな階層に現われる複数の条件に対して、それらの間で優先順位を付けることが難しい。
【０００８】
例えば、図２０において、スレッシュホールド電圧ＶＴ＿Ｎ２の特徴量の値（図中の各ノードＮｏの横に記載されている）の大きいものが問題であるとした場合、第１分岐において特徴量の値が小さいノードＮｏ．１「Ｆｉｅｌｄ＿Ｏｘ＝ＰＭ１，ＰＭ３（特徴量：９．４９８０３８Ｅ−０２）」の３階層下で、特徴量の値が大きいノードＮｏ．１０「第１洗浄工程＿装置＝＃７６（特徴量：０．１７３８２）」は、問題として捉えるべきか否かが分からない。
【０００９】
また、このノードＮｏ１０「第１洗浄工程＿装置＝＃７６（特徴量：０．１７３８２）」が問題であったとして、第１分岐のノードＮｏ１２「Ｆｉｅｌｄ＿Ｏｘ＝ＰＭ２（特徴量：０．１７３１６７）」と比べて、どちらの方が大きな問題なのか、分からない。
【００１０】
すなわち、従来の回帰木では、不良の要因を特定しにくいという第１の問題点があった。
【００１１】
（２）分析結果の評価が困難であるという問題
回帰木分析の結果を評価する際、図２１の箱ヒゲグラフや、図２２のヒストグラムには、その着目点（すなわち、明確な評価指標）が示されていないので、直感的な判断を行いにくく、また、ユーザによって結果の評価がばらついてしまうという問題がある。例えば、図２２の箱ヒゲグラフを参照した場合、ＰＭ２の処理品は、ＰＭ１，ＰＭ３の処理品に比べてＶＴ＿Ｎ２の値の分布が大きくなっているが、これを有意差と見るか、有意差でないと見るかは、ユーザによって異なり一意なものでない。この例の場合には、比較的顕著な差が見えているので、ほぼ一意的な判断も可能であろうが、現実には、複数の要因の交絡等により、必ずしも顕著な差が現れるわけではない。すなわち、従来技術では、分析結果を評価する際の着目点が不明確であるため、一意的な評価が困難であるという、第２の問題点があった。
【００１２】
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、その目的は、明確な指標に基づく、分析結果の直感的な評価を可能とするデータ分析装置を提供することにある。また、本発明の他の目的は、所定の出力属性の要因（製品特性不良の要因等）を、優先順位を付けて明確に特定する、データ分析装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
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、前記因果関係の分析結果を出力するデータ分析装置であって、前記出力属性の値に基づいて、前記基本データ群を第１データ群と第２データ群とに分類する分類手段と、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るように、前記基本データ群を２分化するための入力属性の条件である入力属性条件を、前記複数の入力属性の各々に対してそれぞれ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中から特定の入力属性条件を取得し、前記特定の入力属性条件に基づく前記基本データ群の２分化によって得られる２つのデータ群の少なくとも一方と、前記出力属性の値に基づく前記基本データ群の２分化によって得られる前記第１データ群および前記第２データ群の少なくとも一方と、の対応関係を視覚的に表すレビューグラフを出力するレビューグラフ作成手段とを含むことを特徴としている。
【００１４】
上記構成によれば、特定の入力属性条件に基づく前記基本データ群の２分化によって得られる２つのデータ群の少なくとも一方と、前記出力属性の値に基づく前記基本データ群の２分化によって得られる前記第１データ群および前記第２データ群の少なくとも一方と、の対応関係を視覚的に表すレビューグラフを出力するようになっている。これにより、特定の入力属性条件が、第１データ群および第２データ群の少なくとも一方の要因となっているかを示す分析結果をユーザに提示できる。したがって、ユーザは、分析結果を直感的に理解することができる。また、「ユーザによって結果の評価がばらつく」という従来の回帰木の問題も解消できる。
【００１５】
これらの効果は、（１）分類手段が、出力属性の値に基づいて基本データ群を第１データ群と第２データ群とに分類していること、および（２）入力属性条件決定手段が、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るように、前記基本データ群を２分化するための入力属性の条件である入力属性条件を、前記複数の入力属性の各々に対してそれぞれ決定していることによる。すなわち、（１）出力属性による基本データ群の２分化と、（２）入力属性による基本データ群の２分化とによって、分析結果を評価する際の着目点を明確にしていることによる。
【００１６】
以上のように、上記構成によれば、「明確な指標に基づく、分析結果の直感的な評価を可能とするデータ分析装置を提供する」という本発明の目的を達成できる。
【００１７】
また、上記構成によれば、全ての入力属性について問題事象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。
【００１８】
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、前記因果関係の分析結果を出力するデータ分析装置であって、前記出力属性の値に基づいて、前記基本データ群を第１データ群と第２データ群とに分類する分類手段と、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るように、前記基本データ群を２分化するための入力属性の条件である入力属性条件を、前記複数の入力属性の各々に対してそれぞれ決定する入力属性条件決定手段と、前記複数の入力属性と出力属性とで構成される前記データの各々は、それぞれ複数のグループのいずれかに属しており、前記複数のグループの各々の単位で、該グループに属する前記入力属性および出力属性の値を平均化したデータ群を表す第２の基本データ群を作成する第２の基本データ群作成手段と、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中から特定の入力属性条件を取得し、前記特定の入力属性条件に基づく前記第２の基本データ群の２分化によって得られる２つのデータ群の少なくとも一方と、前記分類手段で前記基本データ群を分類した条件に基づく前記第２の基本データ群の２分化によって得られる２つのデータ群の少なくとも一方と、の対応関係を視覚的に表すレビューグラフを出力するレビューグラフ作成手段とを含むことを特徴としている。
【００１９】
本発明のデータ分析装置は、好ましくは、上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複数の前記入力属性条件の一覧を出力する入力属性条件一覧作成手段をさらに含み、前記レビューグラフ作成手段は、ユーザが、前記入力属性条件一覧作成手段で出力された一覧に含まれる複数の前記入力属性条件の中から特定の入力属性条件を選択する選択操作、および、レビューグラフ描画指示を行うことに応答して、前記選択された入力属性条件を前記特定の入力属性条件として取得し、前記レビューグラフの出力を行うものである構成である。
【００２０】
上記構成によれば、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一覧を出力する入力属性条件一覧作成手段をさらに含み、前記レビューグラフ作成手段は、ユーザが、前記入力属性条件一覧作成手段で出力された一覧に含まれる複数の前記入力属性条件の中から特定の入力属性条件を選択する選択操作に応答して、前記選択された入力属性条件を前記特定の入力属性条件として取得し、前記レビューグラフの出力を行う。これにより、ユーザが、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うち、任意の入力属性条件に基づいたレビューグラフを得ることができる。
【００２１】
さらに、上記構成によれば、前記レビューグラフの出力は、ユーザがレビューグラフ描画指示を行うことに応答して行われる。これにより、ユーザの希望に応じてレビューグラフを適時に出力することができ、また、複数種類のレビューグラフを出力することができる。
【００２２】
なお、上記の特定の入力属性条件は、上記構成のようにユーザの選択操作によって取得する代わりに、データ分析装置内の選択手段から取得してもよい。この選択手段としては、「入力属性条件に該当するデータ群に含まれる第２データ群の割合」やＧｉｎｉインデックス法の改善度などを指標として、これらの指標値の高い入力属性条件を選択する選択手段や、単に、入力属性条件一覧作成手段で出力された一覧に含まれる全ての入力属性条件を選択する選択手段などを用いることができる。
【００２３】
また、上記入力属性条件決定手段における入力属性条件決定の基準（指標）としては、Ｇｉｎｉインデックス法の改善度や頻度差分値、および、これらの組み合わせ等を用いることができる。上記頻度差分値は、各入力属性の全ての数値について、第１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の割合を第１の頻度として演算すると共に、第２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の割合を第２の頻度として演算する頻度演算ステップと、各入力属性の全ての数値について、第１の頻度と第２の頻度との差分値を演算する差分演算ステップとによって演算できる。
【００２４】
本発明のデータ分析装置は、好ましくは、上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前記入力属性条件は、「該入力属性条件を満たすデータ群に前記第２データ群がまとまり、該入力属性条件を満たさないデータ群に前記第１データ群がまとまる」ように決定される条件であり、前記レビューグラフ作成手段は、少なくとも、前記入力属性条件を満たすデータ群と、前記第２データ群に対応する出力属性条件を満たすデータ群との対応関係を視覚的に表すレビューグラフを出力するものである構成である。
【００２５】
上記構成によれば、少なくとも、特定の入力属性条件を満たすデータ群と、前記第２データ群との対応関係を視覚的に表すレビューグラフを出力するようになっている。これにより、特定の入力属性条件が第２データ群に対応する出力属性の要因となっているかを示す分析結果をユーザに提示できる。したがって、ユーザは、分析結果を直感的に理解することができる。
【００２６】
本発明のデータ分析装置は、好ましくは、上記構成のデータ分析装置において、前記入力属性条件の一覧には、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各々に関する、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データ群該当数と、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前記第２データ群が含まれるデータ個数の割合を表す第２データ群分離度とが、前記入力属性条件に併せて示されている構成である。
【００２７】
上記構成によれば、前記入力属性条件の一覧には、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データ群該当数と、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前記第２データ群が含まれるデータ個数の割合を表す第２データ群分離度とが、前記入力属性条件に併せて示されている。このため、ユーザは、入力属性条件の一覧と併せて示された、第２データ群該当数および第２データ群分離度を参照することで、各入力属性条件が第２データ群に対応する出力属性の発生にどれほど寄与しているのかを知ることができる。それゆえ、ユーザが、第２データ群に対応する出力属性の要因を発見できる可能性の高いレビューグラフを作成することが可能となる。
【００２８】
また、上記構成によれば、第２データ群該当数および第２データ群分離度の両方が前記入力属性条件の一覧に示されている。これにより、ユーザは、用途によって、（１）第２データ群該当数、（２）第２データ群分離度、（３）第２データ群該当数および第２データ群分離度、のいずれかを指標として選択し、その指標に基づいてレビューグラフを作成することができる。したがって、ユーザが、用途に応じたレビューグラフを容易に作成することができる。
【００２９】
本発明のデータ分析装置は、好ましくは、上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複数の前記入力属性条件に対して、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をさらに含み、前記入力属性条件一覧作成手段は、前記順位決定手段による順位付けの結果を前記入力属性条件の一覧に示す構成である。
【００３０】
上記構成によれば、入力属性条件一覧作成手段が、順位決定手段によって決定された、第２データ群該当数および／または第２データ群分離度に基づく優先順位付けの結果を併せて示す入力属性条件の一覧を作成する。この入力属性条件の一覧を参照することによって、ユーザは、第２データ群に対応する出力属性の要因となる複数の入力属性条件を一望して把握できるとともに、その重要度の順位を知ることができる。
【００３１】
したがって、上記構成によれば、「所定の出力属性の要因（製品特性不良の要因等）を、優先順位を付けて明確に特定する、データ分析装置を提供する」という、本発明の他の目的を達成できる。
【００３２】
また、上記構成によれば、ユーザは、入力属性条件の一覧における入力属性条件の並び順（優先順位）を参照しながら（すなわち、分析結果をレビューする暫定的な順番をナビゲーションされながら）選択操作を行うことによって、レビューグラフを作成することができる。
【００３３】
本発明のデータ分析装置は、上記構成のデータ分析装置において、前記基本データ群または前記第２の基本データ群における、複数の入力属性と、出力属性とで構成される前記データの各々には、それぞれ判別キーが付与されており、前記レビューグラフ作成手段は、前記レビューグラフの作成の対象とする対象データ群を、前記基本データ群または前記第２の基本データ群とし、該対象データ群に対して、前記取得した特定の入力属性条件に対応する入力属性の、前記判別キー毎の変化を示す第１のグラフと、前記出力属性の前記判別キー毎の変化を示す第２のグラフとを共に示すグラフを、前記レビューグラフとして出力するものであり、前記第１のグラフでは、該入力属性条件を満たし、かつ、前記第２データ群に対応する出力属性条件を満たすデータにマーキング処理が施されている構成であってもよい。
【００３４】
上記構成において、判別キーは、基本データ群のデータの１つずつに異なる判別キーを付与してもよく、基本データ群のデータのグループごとに異なる判別キーを付与してもよい。
【００３５】
本発明のデータ分析装置は、上記構成のデータ分析装置において、前記基本データ群は、異なる時点に対応する複数のデータを含み、前記レビューグラフの作成の対象とする対象データ群を、前記基本データ群または前記第２の基本データ群とし、該対象データ群に対して、前記取得した特定の入力属性条件に対応する入力属性の時間変化を示す第１のトレンドグラフと、前記出力属性の時間変化を示す第２のトレンドグラフとを共に示す第１のレビューグラフを前記レビューグラフとして出力するものであり、前記第１のトレンドグラフでは、該入力属性条件を満たし、かつ、前記第２データ群に対応する出力属性条件を満たすデータにマーキング処理が施されている構成であってもよい。
【００３６】
上記構成によれば、「該入力属性条件を満たすデータ群に前記第２データ群がまとまり、該入力属性条件を満たさないデータ群に前記第１データ群がまとまる」条件の中から取得された特定の入力属性条件に対応する入力属性の時間変化を示す第１のトレンドグラフを含む第１のレビューグラフを出力するようになっている。さらに、上記構成によれば、第１のトレンドグラフにおいては、該入力属性条件を満たし、かつ、前記第２データ群に対応する出力属性条件を満たすデータにマーキング処理が施されている。これらにより、ユーザは、第１のトレンドグラフから、特定の入力属性条件が第２データ群に対応する出力属性の要因となっている期間を容易に知ることができる。さらに、上記構成によれば、第１のレビューグラフには、第１のトレンドグラフと共に、出力属性の時間変化を示す第２のトレンドグラフが示されているので、ユーザは、これらの時間変化を比較することで、特定の入力属性条件の時間変化について、出力属性の時間変化との同期性（関連性）を即座に理解することができる。
【００３７】
なお、「マーキング処理」とは、レビューグラフにおける特定のデータを示す部分に対して、他のデータを示す部分と区別できるような標識を付ける処理、例えば、特定のデータを示す部分に他のデータを示す部分と異なる色を付ける処理、特定のデータを示す部分の形状を他のデータを示す部分と異なる形状に変える処理、特定のデータを示す部分のみに印（例えば、囲み線）を付ける処理等を指す。
【００３８】
本発明のデータ分析装置は、上記構成のデータ分析装置において、前記基本データ群は、面内の異なる位置に対応する複数のデータを含み、前記レビューグラフ作成手段は、前記レビューグラフの作成の対象とする対象データ群を、前記基本データ群または前記第２の基本データ群とし、該対象データ群に対して、前記取得した特定の入力属性条件に対応する入力属性の面内分布を表す第１のマップと、前記出力属性の面内分布を表す第２のマップとを共に示す第２のレビューグラフを前記レビューグラフとして出力するものであり、前記第１のマップでは、該入力属性条件を満たし、かつ、前記第２データ群に対応する出力属性条件を満たすデータにマーキング処理が施されている構成であってもよい。
【００３９】
上記構成によれば、「該入力属性条件を満たすデータ群に前記第２データ群がまとまり、該入力属性条件を満たさないデータ群に前記第１データ群がまとまる」条件の中から取得された特定の入力属性条件に対応する入力属性の面内分布を示す第１のマップを含む第２のレビューグラフを出力するようになっている。さらに、上記構成によれば、第１のマップにおいては、該入力属性条件を満たし、かつ、前記第２データ群に対応する出力属性条件を満たすデータにマーキング処理が施されている。これらにより、ユーザは、第１のマップから、特定の入力属性条件が第２データ群に対応する出力属性の要因となっている可能性のある面内位置を容易に知ることができる。さらに、上記構成によれば、第２のレビューグラフには、第１のマップと共に、出力属性の面内分布を示す第２のマップが示されているので、ユーザは、これらの面内分布を比較することで、特定の入力属性条件の面内分布について、出力属性の面内分布との同期性（関連性）を即座に理解することができる。
【００４０】
本発明のデータ分析装置は、上記構成のデータ分析装置において、前記レビューグラフ作成手段は、前記レビューグラフの作成の対象とする対象データ群を、前記基本データ群または前記第２の基本データ群とし、該対象データ群に対して、前記取得した特定の入力属性条件に対応する入力属性と、前記出力属性との関係を示す散布図である第３のレビューグラフを前記レビューグラフとして出力するものであり、前記散布図では、該入力属性条件を満たし、かつ、前記第２データ群に対応する出力属性条件を満たすデータにマーキング処理が施されている構成であってもよい。
【００４１】
上記構成によれば、前記取得された特定の入力属性条件に対応する入力属性と、前記出力属性との関係を示す散布図である第３のレビューグラフを出力することができる。この散布図を参照することにより、ユーザは、「該入力属性条件を満たすデータ群に前記第２データ群がまとまり、該入力属性条件を満たさないデータ群に前記第１データ群がまとまる」条件の中から取得された特定の入力属性条件について、多値的に見た出力属性との相関を、即座に理解することができる。
【００４２】
本発明のデータ分析装置は、上記構成のデータ分析装置において、前記レビューグラフ作成手段は、ユーザが、散布図の軸に対応する入力属性条件とは異なる他の入力属性条件による系列分けを指示したことに応答して、前記他の入力属性条件を満たすデータと、前記他の入力属性条件を満たさないデータとを異なる形態で散布図に示す構成であってもよい。
【００４３】
上記構成によれば、ユーザは、散布図を参照することにより、入力属性条件決定手段により決定された入力属性条件の中から取得された特定の入力属性条件と出力属性との相関を、他の入力属性条件と出力属性との相関とは独立して理解することができる。
【００４４】
本発明のデータ分析装置は、上記構成のデータ分析装置において、前記レビューグラフ作成手段は、前記レビューグラフの作成の対象とする対象データ群を、前記基本データ群または前記第２の基本データ群とし、該対象データ群を、前記取得した特定の入力属性条件を満たすデータ群と、該入力属性条件を満たさないデータ群とに分離し、前記データ群の各々における、前記出力属性の度数分布を示す第４のレビューグラフを前記レビューグラフとして出力するものである構成であってもよい。
【００４５】
上記構成によれば、前記基本データ群を、前記取得された特定の入力属性条件を満たすデータ群と、該入力属性条件を満たさないデータ群とに分離し、前記データ群の各々における、前記出力属性の度数分布を示す第４のレビューグラフを前記レビューグラフとして出力することができる。この度数分布を示す第４のレビューグラフを参照することにより、ユーザは、入力属性条件決定手段により決定された入力属性条件の中から取得された特定の入力属性条件とその排他的条件とによる、第１データ群と第２データ群との切分けの程度を、直感的に理解することができる。
【００４６】
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、前記因果関係の分析結果を出力するデータ分析装置であって、前記出力属性の値に基づいて、前記基本データ群を、第１データ群と第２データ群とに分類する分類手段と、前記第１データ群と前記第２データ群とが、それぞれまとまるように、前記基本データ群を２分化するための入力属性の条件である入力属性条件を、前記複数の入力属性の各々に対して、それぞれ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中から特定の２つ以上の入力属性条件を取得し、前記特定の２つ以上の入力属性条件が交絡した条件に基づいて前記基本データ群から抽出されるデータ群と、前記出力属性の値に基づく前記基本データ群の２分化によって得られる前記第１データ群および前記第２データ群の少なくとも一方と、の対応関係を表す複合要因グラフを出力する複合要因グラフ作成手段とを含むことを特徴としている。
【００４７】
上記構成によれば、特定の２つ以上の入力属性条件が交絡した条件に基づいて前記基本データ群から抽出されるデータ群と、前記出力属性の値に基づく前記基本データ群の２分化によって得られる前記第１データ群および前記第２データ群の少なくとも一方と、の対応関係を視覚的に表す複合要因グラフを出力するようになっている。これにより、特定の２つ以上の入力属性条件が交絡した条件が、第１データ群および第２データ群の少なくとも一方の要因となっているかを示す分析結果をユーザに提示できる。したがって、ユーザは、分析結果を直感的に理解することができる。また、「ユーザによって結果の評価がばらつく」という従来の回帰木の問題も解消できる。
【００４８】
これらの効果は、（１）分類手段が、出力属性の値に基づいて基本データ群を第１データ群と第２データ群とに分類していること、および（２）入力属性条件決定手段が、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るように、前記基本データ群を２分化するための入力属性の条件である入力属性条件を、前記複数の入力属性の各々に対してそれぞれ決定していることによる。すなわち、（１）出力属性による基本データ群の２分化と、（２）入力属性による基本データ群の２分化とによって、分析結果を評価する際の着目点を明確にしていることによる。
【００４９】
以上のように、上記構成によれば、「明確な指標に基づく、分析結果の直感的な評価を可能とするデータ分析装置を提供する」という本発明の目的を達成できる。
【００５０】
また、上記構成によれば、全ての入力属性について問題事象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。
【００５１】
なお、レビューグラフ作成手段を含むデータ分析装置に係る発明と、複合要因グラフ作成手段を含むデータ分析装置に係る発明とは、分類手段および入力属性条件決定手段という同一の技術的特徴、並びに「明確な指標に基づく、分析結果の直感的な評価を可能とするデータ分析装置を提供する」という、発明の先行技術に対する貢献を明示する特別な技術的特徴（レビューグラフ作成手段および複合要因グラフ作成手段）を有していることにより、単一の一般的発明概念を形成するように連関している。
【００５２】
ここで、「２つ以上の前記入力属性条件が交絡した条件」とは、２つ以上の前記入力属性条件を組み合わせた条件、例えば、２つ以上の入力属性条件の論理積（２つ以上の入力属性条件の全てを満たす条件）、２つ以上の入力属性条件の否定論理積（２つの入力属性条件の各々に対する排他的条件を全て満たす条件）、２つの入力属性条件の排他的論理和（２つの入力属性条件のうちの一方の条件のみを満たす条件）等を指す。
【００５３】
本発明のデータ分析装置は、好ましくは、上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複数の前記入力属性条件の一覧を出力する入力属性条件一覧作成手段をさらに含み、前記複合要因グラフ作成手段は、ユーザが、前記入力属性条件一覧作成手段で出力された一覧に含まれる複数の前記入力属性条件の中から特定の入力属性条件を選択する選択操作、および、複合要因グラフ描画指示を行うことに応答して、前記選択された入力属性条件を含む入力属性条件を、前記特定の２つ以上の入力属性条件として取得し、前記複合要因グラフの出力を行うものである構成である。
【００５４】
上記構成によれば、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一覧を出力する入力属性条件一覧作成手段をさらに含み、前記複合要因グラフ作成手段は、ユーザが、前記入力属性条件一覧作成手段で出力された一覧に含まれる複数の前記入力属性条件の中から特定の入力属性条件を選択する選択操作に応答して、前記選択された入力属性条件を含む入力属性条件を、前記特定の２つ以上の入力属性条件として取得し、前記複合要因グラフの出力を行う。これにより、ユーザが、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うち、任意の入力属性条件の組合わせに基づいた複合要因グラフを得ることができる。
【００５５】
さらに、上記構成によれば、前記複合要因グラフの出力は、ユーザが複合要因グラフ描画指示を行うことに応答して行われる。これにより、ユーザの希望に応じて複合要因グラフを適時に出力することができ、また、複数種類の複合要因グラフを出力することができる。
【００５６】
なお、上記の特定の２つ以上の入力属性条件は、上記構成のようにユーザの選択操作によって取得する代わりに、データ分析装置内の選択手段から取得してもよい。この選択手段としては、「入力属性条件に該当するデータ群に含まれる第２データ群の割合」やＧｉｎｉインデックス法の改善度などを指標として、これらの指標値の高い入力属性条件を選択する選択手段や、単に、入力属性条件一覧作成手段で出力された一覧に含まれる入力属性条件の中から所定数の入力属性条件の組合せの全てを選択する選択手段などを用いることができる。また、上記入力属性条件決定手段における入力属性条件決定の基準（指標）としては、Ｇｉｎｉインデックス法の改善度や、、前述した頻度差分値、および、これらの組み合わせ等を用いることができる。
【００５７】
本発明のデータ分析装置は、好ましくは、上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前記入力属性条件は、「該入力属性条件を満たすデータ群に前記第２データ群がまとまり、該入力属性条件を満たさないデータ群に前記第１データ群がまとまる」ように決定される条件であり、前記入力属性条件の一覧には、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各々に関する、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データ群該当数と、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前記第２データ群が含まれるデータ個数の割合を表す第２データ群分離度とが、前記入力属性条件に併せて示されている構成である。
【００５８】
上記構成によれば、前記入力属性条件の一覧には、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データ群該当数と、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前記第２データ群が含まれるデータ個数の割合を表す第２データ群分離度とが、前記入力属性条件に併せて示されている。このため、ユーザは、入力属性条件の一覧と併せて示された、第２データ群該当数および第２データ群分離度を参照することで、各入力属性条件が第２データ群に対応する出力属性の発生にどれほど寄与しているのかを知ることができる。それゆえ、ユーザが、第２データ群に対応する出力属性の要因を発見できる可能性の高い複合要因グラフを作成することが可能となる。
【００５９】
また、上記構成によれば、第２データ群該当数および第２データ群分離度の両方が前記入力属性条件の一覧に示されている。これにより、ユーザは、用途によって、（１）第２データ群該当数、（２）第２データ群分離度、（３）第２データ群該当数および第２データ群分離度、のいずれかを指標として選択し、その指標に基づいて複合要因グラフを作成することができる。したがって、ユーザが、用途に応じた複合要因グラフを容易に作成することができる。
【００６０】
本発明のデータ分析装置は、好ましくは、上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前記入力属性条件は、「該入力属性条件を満たすデータ群に前記第２データ群がまとまり、該入力属性条件を満たさないデータ群に前記第１データ群がまとまる」ように決定される条件であり、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をさらに含み、前記入力属性条件一覧作成手段は、前記順位決定手段による順位付けの結果を前記入力属性条件の一覧に示す構成である。
【００６１】
上記構成によれば、入力属性条件一覧作成手段が、順位決定手段によって決定された、第２データ群該当数および／または第２データ群分離度に基づく優先順位付けの結果を併せて示す入力属性条件の一覧を作成する。この入力属性条件の一覧を参照することによって、ユーザは、第２データ群に対応する出力属性の要因となる複数の入力属性条件を一望して把握できるとともに、その重要度の順位を知ることができる。
【００６２】
したがって、上記構成によれば、「所定の出力属性の要因（製品特性不良の要因等）を、優先順位を付けて明確に特定する、データ分析装置を提供する」という、本発明の他の目的を達成できる。
【００６３】
また、上記構成によれば、ユーザは、入力属性条件の一覧における入力属性条件の並び順（優先順位）を参照しながら（すなわち、複合要因分析を行う暫定的な順番をナビゲーションされながら）選択操作を行うことによって、複合要因グラフを作成することができる。
本発明のデータ分析装置は、上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前記入力属性条件は、「該入力属性条件を満たすデータ群に前記第２データ群がまとまり、該入力属性条件を満たさないデータ群に前記第１データ群がまとまる」ように決定される条件であり、前記複合要因グラフ作成手段は、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中から特定の２つの入力属性条件を取得し、前記基本データ群中で、前記の２つの入力属性条件をともに満たし、かつ、前記第２データ群に該当するデータの個数を演算した結果、および、前記基本データ群中で、前記２つの入力属性条件のうちの一方の条件のみを満たし、かつ、前記第２データ群に該当するデータの個数を演算した結果が、それぞれ示されている第１の複合要因グラフを前記複合要因グラフとして出力するものである構成であってもよい。
【００６４】
上記構成によれば、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中から取得された、特定の２つの入力属性条件に対して、前記基本データ群中で、前記の２つの入力属性条件をともに満たし、かつ、前記第２データ群に該当するデータの個数を演算した結果、および、前記基本データ群中で、前記２つの入力属性条件のうちの一方の条件のみを満たし、かつ、前記第２データ群に該当するデータの個数を演算した結果が、それぞれ示されている第１の複合要因グラフを前記複合要因グラフとして出力することができる。これにより、第１の複合要因グラフを参照することにより、ユーザは、特定の２つの入力属性条件のうちの他方の入力属性条件が、特定の２つの入力属性条件のうちの一方の入力属性条件との複合要因（または主従の関係にある要因）を成すものであるのか、前記一方の入力属性条件とは独立した要因であるのかを知ることができる。したがって、入力属性条件決定手段により決定された入力属性条件の中から互いに複合要因となる複数の要因（または主従の関係にある複数の要因）、および、互いに独立した複数の要因を探すことができる。
【００６５】
本発明のデータ分析装置は、上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前記入力属性条件は、「該入力属性条件を満たすデータ群に前記第２データ群がまとまり、該入力属性条件を満たさないデータ群に前記第１データ群がまとまる」ように決定される条件であり、前記複合要因グラフ作成手段は、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中から特定の２つ以上の入力属性条件を、順位を付けて取得し、前記順位を付けて取得した入力属性条件の順位の順番に、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データ群該当数を順次積算した結果を示す第２の複合要因グラフを前記複合要因グラフとして出力するものである構成であってもよい。
【００６６】
上記構成によれば、前記順位を付けて取得した入力属性条件の順位の順番に、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データ群該当数を順次積算した結果を示す第２の複合要因グラフを前記複合要因グラフとして出力することができる。この第２の複合要因グラフを参照することにより、ユーザは、取得された２つ以上の入力属性条件の妥当性、すなわち、第２データ群に対応する出力属性の要因となる入力属性条件をほぼ漏れなく選定できているかを確認することができる。
【００６７】
本発明のデータ分析装置は、上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前記入力属性条件は、「該入力属性条件を満たすデータ群に前記第２データ群がまとまり、該入力属性条件を満たさないデータ群に前記第１データ群がまとまる」ように決定される条件であり、前記複合要因グラフ作成手段は、前記基本データ群の中から、前記取得した２つ以上の入力属性条件を全て満たすデータ群と、前記取得した２つ以上の入力属性条件の各々に対する排他的条件を全て満たすデータ群とをそれぞれ抽出し、前記データ群の各々における、前記出力属性の度数分布を示す第３の複合要因グラフを前記複合要因グラフとして出力するものである構成であってもよい。
【００６８】
上記構成によれば、前記取得された複数の入力属性条件を全て満たすデータ群と、前記取得された複数の入力属性条件の各々に対する排他的条件を全て満たすデータ群との各々における、前記出力属性の度数分布を示す第３の複合要因グラフを出力することができる。これにより、第３の複合要因グラフを参照することにより、ユーザは、着目した複数の入力属性条件の相互間の影響を、確認することができる。
【００６９】
本発明のデータ分析装置において、前記入力属性条件決定手段は、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、前記第１データ群と前記第２データ群とが、それぞれまとまるように、前記分析データ群を２分化するための入力属性の条件である入力属性条件を、前記複数の入力属性の各々に対して、それぞれ決定する第１の入力属性条件決定手段と、前記第１の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、前記第２データ群を切出す確度が最も高い前記入力属性条件を、分岐条件として決定する分岐条件決定手段と、前記分岐条件決定手段で決定された前記分岐条件に基づいて、前記分析データ群を２つのデータ群に分割する分割手段と、前記第１の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第２の入力属性条件決定手段とを含み、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２つのデータ群のうち、前記第２データ群の比率が小さい方のデータ群のみ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の入力属性条件決定手段による処理、前記分岐条件決定手段による処理、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、前記第２の入力属性条件決定手段は、前記入力属性の各々に対して、それぞれ、前記第１の入力属性条件決定手段の繰り返しの処理によって決定された該入力属性における複数の入力属性条件の中から前記重要度の高い入力属性条件を選定し、該選定された入力属性条件を、前記入力属性条件決定手段の出力として決定するものであることが好ましい。
【００７０】
上記構成によれば、第２の入力属性条件決定手段によって、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基づいて重要度の高い入力属性条件を選定しているので、如何に複雑な回帰木となろうとも、第２データ群に対応する出力属性条件の要因を明確に把握することができる。
【００７１】
また、上記構成によれば、第２の入力属性条件決定手段が、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重要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ことができる。
【００７２】
さらに、上記構成によれば、前記分割手段によって分割される（分岐される）２つのデータ群（ノード）のうち、第２データ群の比率が小さい方のデータ群のみについて、該分析データ群抽出手段による処理、前記第１の入力属性条件決定手段による処理、前記分岐条件決定手段による処理、および、前記分割手段による処理からなる一連の処理を繰り返す。このように、第２データ群に対応する出力属性の要因が未発見のデータ群のみに対して、順次、第２データ群に対応する出力属性の要因となる入力属性条件の決定を行うから、それ以前の繰り返し処理で第２データ群の主要因として決定された入力属性条件の影響を除外して、第２データ群の新たな要因を高い確度で、かつ、効率的に抽出できる。
【００７３】
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、前記出力属性の値に基づいて、前記基本データ群を、第１データ群と第２データ群とに分類する分類手段と、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、前記第１データ群と前記第２データ群とが、それぞれまとまるように、前記分析データ群を２分化するための入力属性の条件である入力属性条件を、前記複数の入力属性の各々に対して、それぞれ決定する第１の入力属性条件決定手段と、前記第１の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、前記第２データ群を切出す確度が最も高い前記入力属性条件を、分岐条件として決定する分岐条件決定手段と、前記分岐条件決定手段で決定された前記分岐条件に基づいて、前記分析データ群を２分化する分割手段とを含み、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、前記第２データ群の比率が小さい方のデータ群のみ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の入力属性条件決定手段による処理、前記分岐条件決定手段による処理、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いることを特徴としている。
【００７４】
上記構成によれば、前記分割手段によって分割される（分岐される）２つのデータ群（ノード）のうち、第２データ群の比率が小さい方のデータ群のみについて、該分析データ群抽出手段による処理、前記第１の入力属性条件決定手段による処理、前記分岐条件決定手段による処理、および、前記分割手段による処理からなる一連の処理を繰り返す。このように、第２データ群に対応する出力属性の要因が未発見のデータ群のみに対して、順次、第２データ群に対応する出力属性の要因となる入力属性条件の決定を行うから、それ以前の繰り返し処理で第２データ群の主要因として決定された入力属性条件の影響を除外して、第２データ群の新たな要因を高い確度で、かつ、効率的に抽出できる。
【００７５】
また、上記構成によれば、全ての入力属性について問題事象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。
【００７６】
なお、「第２データ群を切出す確度」とは、「該入力属性条件を満たすデータ群に前記第２データ群がまとまる」確度を指す。この「第２データ群を切出す確度」としては、Ｇｉｎｉインデックス法の改善度や、「入力属性条件に該当するデータ群に含まれる第２データ群の割合」、前述した第１の頻度と第２の頻度との比率、前述した頻度差分値、これらの組み合わせ等を用いることができる。
【発明の効果】
【００７７】
本発明のデータ分析装置およびデータ分析プログラムは、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から選ばれる特定の入力属性条件に基づく基本データ群の２分化によって得られる２つのデータ群と、出力属性の値に基づく基本データ群の２分化によって得られる２つのデータ群（第１データ群および第２データ群）と、の対応関係を視覚的に表すレビューグラフを出力するから、分析結果の直感的な評価が可能となる。
【００７８】
また、本発明のデータ分析装置およびデータ分析プログラムは、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から選ばれる特定の入力属性条件に基づく第２の基本データ群の２分化によって得られる２つのデータ群と、前記分類手段で前記基本データ群を分類した条件に基づく第２の基本データ群の２分化によって得られる２つのデータ群と、の対応関係を視覚的に表すレビューグラフを出力するから、分析結果の直感的な評価が可能となる。
【００７９】
また、本発明のデータ分析装置およびデータ分析プログラムは、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から選ばれる特定の２つ以上の前記入力属性条件が交絡した条件に基づいて前記基本データ群から抽出されるデータ群と、出力属性の値に基づく基本データ群の２分化によって得られる２つのデータ群（第１データ群および第２データ群）と、の対応関係を表す複合要因グラフを出力するから、分析結果の直感的な評価が可能となる。
【００８０】
また、本発明のデータ分析装置において、出力属性の値に基づいて、基本データ群を、第１データ群と第２データ群とに分類する分類手段と、第１データ群と第２データ群とが、それぞれまとまるように、基本データ群を２分化するための入力属性条件を決定する入力属性条件決定手段と、入力属性条件決定手段で決定された複数の入力属性条件の一覧を出力する入力属性条件一覧作成手段とを備えており、この入力属性条件の一覧において、第２データ群該当数、および／または、第２データ群分離度に基づいて、複数の入力属性条件に対する優先順位付けがなされている場合には、所定の出力属性の要因を、優先順位を付けて明確に特定することができるという効果も得られる。
【００８１】
また、本発明のデータ分析装置およびデータ分析プログラムは、第２データ群に対応する出力属性の要因が未発見のデータ群のみに対して、順次、第２データ群に対応する出力属性の要因となる入力属性条件の決定を行うから、それ以前の繰り返し処理で第２データ群の主要因として決定された入力属性条件の影響を除外して、第２データ群の新たな要因を高い確度で、かつ、効率的に抽出できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００８２】
本発明の一実施形態を以下に説明する。
【００８３】
まず、本実施形態のデータ分析装置の構成を図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、分類条件設定部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、第１の入力属性条件決定部（第１の入力属性条件決定手段）１２、分析結果データ格納部１３、分岐条件決定部（分岐条件決定手段）１４、データ分割部（分割手段）１５、終了条件判定部１６、不良品データ演算部１７、第２の入力属性条件決定部（第２の入力属性条件決定手段）１９、入力属性条件一覧グラフ作成部（入力属性条件一覧作成手段）２０、レビューグラフ作成部（第２の基本データ群作成手段、レビューグラフ作成手段）２１、複合要因グラフ作成部（複合要因グラフ作成手段）２２、および順位決定部（順位決定手段）２３を備えている。なお、上記の分析データ群抽出部（分析データ群抽出手段）６、第１の入力属性条件決定部（第１の入力属性条件決定手段）１２、分析結果データ格納部１３、分岐条件決定部（分岐条件決定手段）１４、データ分割部（分割手段）１５、終了条件判定部１６、不良品データ演算部１７、および、第２の入力属性条件決定部（第２の入力属性条件決定手段）１９が、特許請求の範囲における入力属性条件決定手段としての入力属性条件決定部１００を構成している。
【００８４】
また、データ分析装置には、データ分析装置の分類条件設定部３に分類条件の設定情報を入力するための、キーボードやポインティングデバイス等の入力デバイス３０と、データ分析装置の入力属性条件一覧グラフ作成部２０にユーザ指示を送るための、キーボードやポインティングデバイス、スイッチ等の入力デバイス３１と、レビューグラフ等を表示する表示装置３２とが接続されている。なお、入力デバイス３０と入力デバイス３１とは、１つの入力デバイス、例えばキーボードで実現してもよい。また、表示装置３２に代えて、表示装置以外の出力デバイス、例えば印刷装置を用いてレビューグラフ等を出力するようにしてもよい。
【００８５】
次に、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の動作を説明する。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。
【００８６】
【表１】
2006048183.tif 000003
【００８７】
表１の基本データ群ＤＡは、製造工程で製造される液晶パネルやＩＣチップなどの、複数の素子（機能素子）を基板上に配置した製品に関し、素子の１個毎に、各素子の特性データ、検査データ、および、プロセスデータなどを並べたデータ群のサンプルである。
【００８８】
表１において、「素子番号」は、各素子の１個毎に付与された素子特有の番号、「基板番号」は各素子が属する基板の番号、「素子座標番号」は、各素子の基板内における座標位置の番号を、それぞれ表している。基本データ群ＤＡに含まれる複数のデータは各々、表１に示すように、８つの入力属性１〜８と、出力属性と、素子番号と、基板番号と、素子座標番号とを含んでいる。各基板は、同じ製造工程において製造され、その番号は、製造時期の順に付与されている。
【００８９】
また、「出力属性」は、素子の特性データなど、分析の対象とする属性を表し、「入力属性１〜８」は、製造プロセス条件やインライン検査データ（製造途中での検査結果）など、「出力属性」に影響を与える属性を表している。
【００９０】
図２は、「出力属性」の値の基板毎の推移を示すトレンドグラフで、同一基板内の各素子の「出力属性」の値の平均値を、基板毎に示している。図３は、「出力属性」の値の面内分布を示すマップで、同一の「素子座標番号」にある各素子の「出力属性」の値の平均値の大きい素子座標位置を赤色（図面上では網掛けのハッチングで示す）で、他の座標位置が緑色（図面上では斜線のハッチングで示す）で示している。
【００９１】
いま、「出力属性」の値が２．５よりも大きい素子（「出力属性」＞２．５）を不良品として、この不良の要因を「入力属性１〜８」の中から抽出し、その結果を評価する場合を例として、図１のデータ分析装置の動作を説明する。
【００９２】
なお、図２のトレンドグラフにおいて、破線Ａより上のプロットに対応する基板が不良品（「出力属性」＞２．５の素子）を多く含む基板を示している。また、図３のマップにおいて、Ｐ１およびＰ２の位置が、不良品（「出力属性」＞２．５の素子）を多く含む座標位置を示し、Ｐ３、Ｐ４、およびＰ５の位置が、不良品（「出力属性」＞２．５の素子）の数の少ない座標位置を示している。
【００９３】
以下、図４に示すフローチャートを参照しながら、図１のデータ分析装置の動作を説明する。なお、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。
【００９４】
［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、ユーザがキーボードやマウス等の入力デバイス３０から入力した設定情報に従って、不良品の条件である「出力属性＞２．５」を設定し、データ分類部４に出力する（Ｓ１）。
【００９５】
［ステップ２］
次に、データ分類部４が、分類条件設定部３から出力された分類条件に基づく下記論理（１）（２）によって、基本データ群ＤＡを、出力属性の値に基づいて、第１データ群ＤＡ１と第２データ群ＤＡ２とに分類し、表２に示すように、各々のデータ群に対応する分類フラグを付与する（Ｓ２）。
【００９６】
【表２】
2006048183.tif 000004
【００９７】
以下、表２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。
【００９８】
（１）「出力属性≦２．５」→ＤＡ１
（２）「出力属性＞２．５」→ＤＡ２
ここで、第２データ群ＤＡ２は不良品のデータ群（「出力属性＞２．５」）であり、第１データ群ＤＡ１は不良品でないデータ群（「出力属性≦２．５」）である。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。
【００９９】
なお、データ分類部４による分類は、上記論理に限らず、不良品の判定結果など、特定の文字データに該当するか否かに基づく、下記の分類条件に示すような論理で行ってもよい。
【０１００】
（１’）「出力属性≠“不良品”」→ＤＡ１
（２’）「出力属性＝“不良品”」→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いて、下記の分類条件に示すような論理で分類してもよい。
【０１０１】
（１“）ｙth１＜出力属性≦ｙth２→ＤＡ１（ｙth１，ｙth２：閾値）
（２“）出力属性≦ｙth１  ＯＲ  出力属性＞ｙth２→ＤＡ２
さらに、出力属性が複数存在し（出力属性１、出力属性２）、各々の出力属性に対する個々の閾値との比較結果などとして表される条件の、論理和または論理積に基づく、下記の分類条件に示すような論理で分類してもよい。
【０１０２】
（１‘‘‘）出力属性１≦ｙth１  ＯＲ  出力属性２＞ｙth２→ＤＡ１
（２‘‘‘）出力属性１＞ｙth１  ＡＮＤ  出力属性２≦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、第１の入力属性条件決定部１２に送る。
【０１０３】
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。
【０１０４】
［ステップ４］
第１の入力属性条件決定部１２が、入力属性１〜入力属性８の各々に対してそれぞれ入力属性条件を決定する。上記入力属性条件は、良品の第１データ群ＤＡ１と不良品の第２データ群ＤＡ２とがそれぞれまとまるように、すなわち、２分化によって得られる２つのデータ群のうち、一方に第１データ群ＤＡ１がまとまり、他方に第２データ群ＤＡ２がまとまるように、分析データ群ＤＡ００’を２分化するための入力属性の条件である。ここで、「データ群Ａにデータ群Ｂがまとまる」とは、「データ群Ｂに属するデータであれば、データ群Ａに属するデータである」という相関ルールの確からしさが高いことを指すものとする。
【０１０５】
なお、第１の入力属性条件決定部１２によって決定される入力属性条件は表３に示す通りで、この入力属性条件は、「当該入力属性条件を満たすデータ群に不良品の第２データ群ＤＡ２（「出力属性」＞２．５）がまとまり、当該入力属性条件を満たさないデータ群に良品の第１データ群ＤＡ１（「出力属性」≦２．５）がまとまる」条件である。第１の入力属性条件決定部１２によって決定された入力属性条件（表３）は、分析結果データ格納部１３に格納される。
【０１０６】
【表３】
2006048183.tif 000005
【０１０７】
第１の入力属性条件決定部１２による、入力属性条件の決定方法としては、データ群を２分化するための如何なる手法を用いてもよいが、例えば、非特許文献１に記載のＧｉｎｉインデックス法が用いられる。
【０１０８】
以下に、Ｇｉｎｉインデックス法による入力属性条件の決定方法について簡単に説明する。このＧｉｎｉインデックス法では、「改善度」という指標を用いて、入力属性条件を決定する。
【０１０９】
Ｇｉｎｉインデックス法の「改善度△ｉ（ｔ１）」は、「ノードｔ１を、ある入力属性条件に基づいて、２つの子ノードｔ２とｔ３とに分岐させる場合に、この分岐により、どの程度出力属性のまとまりが良くなるか」を示す指標であり、下式（１）のように表される。
【０１１０】
△ｉ（ｔ１）＝ｉ（ｔ１）−｛ｐｔ２・ｉ（ｔ２）＋ｐｔ３・ｉ（ｔ３）｝
（１）
ここで、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。また、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。
【０１１１】
上記のＧｉｎｉインデックスｉ（ｔｘ）（ｘ＝１,２,３）は、出力属性の値のまとまりの程度を表す指標で、下式（２）で表される。
【０１１２】
ｉ（ｔｘ）＝１−Σ｛ｐ（ｊ｜ｔｘ）｝２                        （２）
ここで、ｐ（ｊ｜ｔｘ）は、ノードｔｘにおいて、出力属性が「ｊ」となる確率を示しており、Ｇｉｎｉインデックスｉ（ｔｘ）が小さいことは、ノードｔｘにおいて出力属性の値がうまくまとまっていることを意味している。したがって、「改善度△ｉ（ｔ１）」が大きくなる入力属性条件（すなわち、ｉ（ｔ２）またはｉ（ｔ３）が小さくなる入力属性条件）は、出力属性のまとまりがよくなるように、ノードｔ１を２分化できる条件と言える。
【０１１３】
第１の入力属性条件決定部１２は、例えば、上記のＧｉｎｉインデックス法の改善度を指標として、良品の第１データ群ＤＡ１と、不良品の第２データ群ＤＡ２とがそれぞれまとまるように、分析データ群ＤＡ００’を２分化するための入力属性条件を決定する。
【０１１４】
具体的には、各入力属性が取り得る全ての入力属性条件のパターンについて（入力属性条件を満たすデータ群と、入力属性条件を満たさないデータ群との分岐パターンの全てについて）、上記の改善度を演算し、各入力属性において最大の改善度をもつ条件を抽出する。そして、抽出された条件によって分かれる２つの子ノードのうち、第２データ群に対応する条件を、入力属性条件として決定する。
【０１１５】
なお、第１の入力属性条件決定部１２における入力属性条件の決定は、Ｇｉｎｉインデックス法の改善度以外の指標、例えば、後述する「第１の頻度と第２の頻度との差分値」などに基づいて行ってもよい。上記の「第１の頻度と第２の頻度との差分値」による、第１の入力属性条件決定部１２における入力属性条件の決定方法は、例えば、各入力属性の全ての数値について、第１データ群ＤＡ１中において、入力属性がその数値以下であるデータの割合を第１の頻度として演算すると共に、第２データ群ＤＡ２中において、入力属性がその数値以下であるデータの割合を第２の頻度として演算する頻度演算ステップと、各入力属性の全ての数値について、第１の頻度と第２の頻度との差分値を演算する差分演算ステップと、１つの入力属性がとる各数値の中で、上記差分値が最大となる数値を、該入力属性における閾値とし、各入力属性に対してそれぞれ１つの閾値を決定する閾値決定ステップと、上記閾値決定ステップで決定された閾値に基づいて、上記入力属性条件を決定する入力属性条件決定ステップとを含む方法であってもよい。
【０１１６】
［ステップ５］
分岐条件決定部１４が、第１の入力属性条件決定部１２で決定された入力属性条件（表３）の中で、第２データ群ＤＡ２を切出す確度が最も高い入力属性条件を、分岐条件として決定する。第２データ群ＤＡ２を切出す確度の指標としては、上記Ｇｉｎｉインデックス法の改善度や、「入力属性条件に該当するデータ群に含まれる第２データ群の割合」、前述した頻度演算ステップによって得られる第１の頻度と第２の頻度との比率、前述した頻度演算ステップおよび差分演算ステップによって得られる第１の頻度と第２の頻度との差分値、これらの組み合わせなどを用いればよい。
【０１１７】
この例では、第２データ群ＤＡ２を切出す確度の指標としてＧｉｎｉインデックス法の改善度を用いる。このようにして、表３中の、「入力属性６≦２．００」が分岐条件として決定される。
【０１１８】
［ステップ６］
データ分割部１５が、分岐条件決定部１４で決定された分岐条件「入力属性６≦２．００」に基づいて、分析データ群ＤＡ００’を、「入力属性６≦２．００」を満たす要因データ群と、「入力属性６≦２．００」を満たさない（「入力属性６＞２．００」を満たす）他データ群とに分割する。なお、他データ群は、特許請求の範囲における、「第２データ群の比率が小さい方のデータ群」に対応する。
【０１１９】
［ステップ７］
分析データ群抽出部６が、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６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、分析データ群ＤＡ００’に含まれる不良品の第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して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。
【０１２０】
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）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、（２）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、（３）上記ステップ５で決定された分岐条件における、第２データ群ＤＡ２の切出し確度の指標が所定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。
【０１２１】
本実施形態（表１の基本データ群ＤＡの分析）においては、分析データ群抽出部６によって抽出された４回目の分析データ群に、不良品の第２データ群ＤＡ２が含まれていなかったため、３回の繰り返しで処理が終了した。上記の繰り返し処理毎に、第１の入力属性条件決定部１２（ステップ４）によって、各入力属性に対して決定された入力属性条件を表４に示す。
【０１２２】
【表４】
2006048183.tif 000006
【０１２３】
［ステップ８］
不良品データ演算部１７が、第１の入力属性条件決定部１２で決定された入力属性条件（表４）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５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に該当するデータの個数（表５の「ＤＡ２」列）とを集計する。
【０１２４】
【表５】
2006048183.tif 000007
【０１２５】
この「ＤＡ２」列の個数は、各入力属性条件に起因する不良数を表しており、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。
【０１２６】
次に、表５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（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に該当するデータの個数の割合）で、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）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。この不良品分離度は、分類後基本データ群ＤＡ００における、「入力属性条件を満たせば、不良品が発生する」という相関ルールの確信度に相当する。
【０１２７】
表５は、上記不良品データ演算部１７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（＝４９５：「ＤＡ１＋ＤＡ２」列）、不良品の第２データ群ＤＡ２の個数（＝２５３：「ＤＡ２」列）、および、不良品含有率（＝２５３/４９５＝０．５１１：「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（不良品の割合）を表している。表５のテーブルを、以下では、第１の入力属性条件一覧テーブルと呼ぶ。
【０１２８】
表５の各列の意味は、これらを代表的な入力属性条件（入力属性６、入力属性７について１回目に抽出された入力属性条件）についてベン図で表現した図５を参照すると、理解しやすい。図５（ａ）は、入力属性６について１回目に抽出された入力属性条件による不良品切り出しを行ったときの不良品分離度および不良数を示す図であり、図５（ｂ）は、入力属性７について１回目に抽出された入力属性条件による不良品切り出しを行ったときの不良品分離度および不良数を示す図である。
【０１２９】
［ステップ９］
第２の入力属性条件決定部１９が、第１の入力属性条件一覧テーブル（表５）の中の、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）の高い入力属性条件のみを選択する。
【０１３０】
本実施形態では、第２の入力属性条件決定部１９は、入力属性条件一覧テーブル（表５）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７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、第２の入力属性条件決定部１９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。
【０１３１】
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、それぞれ選択し、不良品の第２データ群ＤＡ２（「出力属性」＞２．５）の要因を示す情報として決定する。
【０１３２】
表５の例の場合には、第２の入力属性条件決定部１９によって、最終的に、表６に示す１０個の入力属性条件が選択された。
【０１３３】
【表６】
2006048183.tif 000008
【０１３４】
ここで、上記の優先度の高い入力属性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。
【０１３５】
第２の入力属性条件決定部１９では、さらに以下の処理を行うようにしてもよい。すなわち、表６の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（＝０．５１１：「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選択する。表６の例では、最終的に、表７に示す９条件が決定された。
【０１３６】
【表７】
2006048183.tif 000009
【０１３７】
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を含む条件であり、不良品の第２データ群ＤＡ２の要因を示している。
【０１３８】
上記のようにして、第２の入力属性条件決定部１９で決定された入力属性条件（表６または表７）が、入力属性条件決定部１００の出力する最終の入力属性条件となる。以下では、表６または表７のテーブルを、第２の入力属性条件一覧テーブルと呼ぶ。
【０１３９】
入力属性条件決定部１００の処理（すなわち、ステップ３〜ステップ９の処理）の過程を、回帰木の形式で表現すると図６のようになる。図６を参照して、本実施形態では、回帰木によって分割される（分岐される）２つのデータ群（ノード）のうち、「不良品の第２データ群ＤＡ２の比率が小さい方のデータ群」である他データ群側についてのみ、順次回帰木を成長させている。このように、不良（第２データ群ＤＡ２）の主要因が未発見のデータ群（他データ群）に対して、順次、分析（入力属性条件の決定）を行っているから、それ以前の繰り返し処理で、不良の主要因となった入力属性条件の影響を除外して、新たな要因を高い確度で、かつ、効率的に抽出できる。しかも、回帰木が複雑化せず、直感的に不良の要因を把握しやすい。
【０１４０】
また、本実施形態では、回帰木の分岐毎に、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（第１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（第２の入力属性条件決定部１９による処理）。このように、回帰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。
【０１４１】
また、最終的な要因決定（第２の入力属性条件決定部１９による、最終入力属性条件の決定処理）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、如何に複雑な回帰木となろうとも、明確に不良の要因を把握することができる。
【０１４２】
上記のように、第２の入力属性条件決定部１９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、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。
【０１４３】
［ステップ１０］
入力属性条件一覧グラフ作成部２０が、第２の入力属性条件一覧テーブル（表７）に基づいて、入力属性条件一覧グラフ（図７）を作成する。入力属性条件一覧グラフ（図７）には、第２の入力属性条件決定部１９（入力属性条件決定部１００）で決定された入力属性条件の各々に対する不良数（第２データ群該当数）が棒グラフで、また、不良品分離度（第２データ群分離度）が折れ線グラフで、それぞれ示されている。なお、グラフの左端（“Ｔｏｔａｌ”）には、分類後基本データ群ＤＡ００の中の、不良数（＝２５３）と不良品含有率（＝０．５１１）が示されている。図７および他の図面において、“・・・Ｅ・・・”の形式で示す数値は、１０進の指数表記による数値であり、Ｅの前の数字が仮数部であり、Ｅの後の数字が指数部である。
【０１４４】
入力属性条件一覧グラフ（図７）の横軸には、第２の入力属性条件決定部１９で決定された各入力属性条件（表７の各入力属性条件）が示されている。この入力属性条件の並び順は、（１）不良品分離度（第２データ群分離度）の大きい順、（２）不良数（第２データ群ＤＡ２の個数：第２データ群該当数）の大きい順、および、（３）不良品分離度と不良数の双方を考慮した配点の高い順に並替えが可能である。ここで、「不良品分離度と不良数の双方を考慮した配点」とは、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１の配点と、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２の配点との合計点である。
【０１４５】
図８〜図１０は、それぞれ、（１）不良品分離度の大きい順、（２）不良数の大きい順、および、（３）不良品分離度と不良数の双方を考慮した配点の高い順に、横軸（入力属性条件）を並べ替えた、入力属性条件一覧グラフを示している。以下に、上記（１）〜（３）の並び順の意味合いを説明する。
【０１４６】
（１）不良品分離度（第２データ群分離度）の大きい順
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には、不良品分離度を重視する。ユーザは、不良品分離度の大き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。但し、不良品分離度の大きい入力属性条件において、不良数も大きいとは限らず（決定的な不良要因であるが、その発生頻度が低い場合など）、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。
【０１４７】
（２）不良数（第２データ群該当数）の大きい順
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には、不良数を重視する。ユーザは、不良数の大き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。但し、不良数の大きい入力属性条件において、不良品分離度も大きいとは限らず（発生頻度は高いが、必ずしも決定的な不良要因でない場合など）、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。
【０１４８】
（３）不良品分離度と不良数の双方を考慮した配点の高い順
不良品分離度と不良数の双方を考慮し、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には、「不良品分離度と不良数の双方を考慮した配点」を重視する。ユーザは、この配点の高い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。但し、この対策により「良品を落とさずに、不良を解消する」効果は（１）に比べて劣り、「不良の多くを解消する」効果は（２）に比べて劣っている。
【０１４９】
ユーザは、分析の目的に応じて、図７中の「項目並べ替え」ボタンを操作して、上記（１）〜（３）の何れかの並び順を選択し、入力属性条件の並び順を変更する。そして、この並び順に、後述する（ステップ１１の）レビューグラフを作成し、技術的な考察を加えて、分析結果をレビューする。すなわち、入力属性条件一覧グラフ（図７〜図１０）は、分析結果レビューの暫定的な順番をユーザに知らせる、ナビゲーションの働きをするものである。
【０１５０】
入力属性条件一覧グラフ作成部２０が、入力属性条件をユーザの選択した並び順（（１）〜（３）のいずれか）にしたがって並べる処理は、以下のように、順位決定部２３を用いて行なわれる。
【０１５１】
まず、分析の目的に応じて、ユーザが、上記３種の並び順（１）〜（３）のうち、どの並び順を採用するかをデータ分析装置に指示する。これに応答して、順位決定部２３が、指示された並び順に対応した入力属性条件の優先順位付けを行う。すなわち、順位決定部２３が、第２の入力属性条件決定部１９が問題事象の要因として決定した各入力属性条件（第２の入力属性条件一覧テーブル（表７）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、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）。次いで、入力属性条件一覧グラフ作成部２０が、順位決定部２３による順位付けの結果にしたがって入力属性条件を並べた入力属性条件一覧グラフを作成する。
【０１５２】
なお、ここでは、入力属性条件一覧グラフにおける入力属性条件の並び順が、３種の並び順（１）〜（３）から選択可能となっていたが、これら３種のうちの２種の並び順から選択可能となってもよく、選択不能となっていてもよい。ただし、３種の並び順（１）〜（３）から選択可能であることが、分析の目的に応じた入力属性条件の選択をユーザが容易に行うことができる点で好ましい。
【０１５３】
また、ここでは、入力属性条件一覧グラフ作成部２０が、順位決定部２３による順位付けの結果を入力属性条件一覧グラフにおける入力属性条件の並び順としてユーザに示すようになっていたが、入力属性条件一覧グラフ作成部２０は、順位決定部２３による順位付けの結果を他の形態でユーザに示すものであってもよい。例えば、入力属性条件一覧グラフ作成部２０は、単に入力属性条件の一覧を示す入力属性条件一覧グラフを作成すると共に、順位決定部２３により決定された各入力属性条件の優先順位を入力属性条件一覧グラフ内に示すものであってもよい。
【０１５４】
［ステップ１１］
入力属性条件一覧グラフに示された複数の入力属性条件の並び順（優先順位）を参考にして、ユーザが、入力属性条件一覧グラフに示された複数の入力属性条件の中から特定の入力属性条件を選択する選択操作、および、レビューグラフ描画指示を行う。
ユーザによる選択操作は、入力属性条件一覧グラフ（図７〜図１０）の表示画面上での入力デバイス３１による操作、例えば、入力属性条件一覧グラフの表示画面上における特定の入力属性条件を示す文字の領域を入力デバイス３１としてのポインティングデバイス（マウス等）で指示（ポインティング）する操作によって行われる。また、この場合、ユーザによるレビューグラフ描画指示は、入力属性条件一覧グラフの表示画面上での入力デバイス３１による操作、例えば、入力属性条件一覧グラフの表示画面上に表示されたレビューグラフ作成用のボタンを入力デバイス３１としてのポインティングデバイス（マウス等）で指示（ポインティング）する操作によって行われる。なお、ユーザによる選択操作やレビューグラフ描画指示は、入力属性条件一覧グラフの表示画面上での操作以外の操作、例えば入力デバイス３１としてのキーボードによる特定の文字を入力する操作によって行うことも可能であるが、入力属性条件一覧グラフの表示画面上での入力デバイス３１による操作によって行えるようになっている方が、ユーザによる操作が容易である点で好ましい。なお、後述する特定の２つ以上の入力属性条件を選択する操作も、上述した操作により行うことができる。
【０１５５】
そして、この選択操作およびレビューグラフ描画指示に応答して、レビューグラフ作成部２１が、上記選択された入力属性条件を特定の入力属性条件として取得し、この取得した特定の入力属性条件を満たすデータ群と、第２データ群との対応関係を視覚的に表すレビューグラフを作成する。
【０１５６】
基本データ群を構成する前記データの各々がそれぞれ複数のグループのいずれかに属している場合には、レビューグラフ作成部２１は、上記選択操作およびレビューグラフ描画指示に応答して、前記複数のグループの各々の単位で、該グループに属する前記入力属性および出力属性の値を平均化したデータ群を表す第２の基本データ群を作成し、上記選択された入力属性条件を特定の入力属性条件として取得し、第２の基本データ群のうちで前記取得した特定の入力属性条件を満たすデータ群と、第２の基本データ群のうちで第２データ群に対応する出力属性条件を満たすデータ群との対応関係を視覚的に表すレビューグラフを作成する構成であってもよい。
【０１５７】
なお、レビューグラフ作成部２１が取得する上記特定の入力属性条件は、１つに限らず複数であってもよい。取得する入力属性条件が複数の場合には、レビューグラフ作成部２１は、取得した入力属性条件の数に相当するだけのレビューグラフを作成し、これら一覧のグラフや、ページ方式で格納されたグラフ群などとして、レビューグラフを出力する。
【０１５８】
また、レビューグラフ作成部２１が、上記レビューグラフを作成するために特定の入力属性条件を取得する方法は、上記ユーザによる選択操作に限らず、コンピュータによる自動選択であってもよい。例えば、コンピュータが、不良品分離度の大きい順の上位の所定数の入力属性条件を自動選択したり、入力属性条件一覧グラフに示された全ての入力属性条件を自動選択するようになっていても良い。
【０１５９】
また、レビューグラフ作成部２１へのレビューグラフ描画指示は、上記ユーザによる描画指示に限らず、予め設定された内容に基づく、コンピュータからの指示であってもよい。
【０１６０】
レビューグラフ作成部２１が作成するレビューグラフは、例えば、図１１に示すように、（１）トレンドグラフ（第１のレビューグラフ）、（２）マップ（第２のレビューグラフ）、（３）散布図（第３のレビューグラフ）、および、（４）度数分布図（第４のレビューグラフ）の４種である。
以下、不良品分離度（第２データ群分離度）の大きい順に並べた、入力属性条件一覧グラフ（図８）に基づく、分析結果のレビュー方法と併せて、上記（１）〜（４）のレビューグラフについて説明する。
【０１６１】
なお、（１）〜（４）のレビューグラフは、例えば、ユーザが、入力属性条件一覧グラフ（図８）の表示画面上におけるレビューグラフ作成用のボタン（「トレンド／マップ／散布図」ボタンおよび「度数分布図」ボタン）のいずれか１つを入力デバイス３１としてのポインティングデバイスで操作することに応答して、レビューグラフ作成部２１によって作成される。
【０１６２】
（１）トレンドグラフ（第１のレビューグラフ）
レビューグラフ作成部２１は、例えば、ユーザが、入力属性条件一覧グラフに示された入力属性条件の中から特定の入力属性条件を選択し、トレンドグラフ描画指示を行ったことに応答して、前記レビューグラフとして第１のレビューグラフを作成する。この第１のレビューグラフは、ユーザによって選択された特定の入力属性条件に対応する入力属性の時間変化を示す第１のトレンドグラフと、前記出力属性の時間変化を示す第２のトレンドグラフとを共に示している。また、第１のトレンドグラフにおいては、該入力属性条件を満たし、かつ、前記第２データ群に対応する出力属性条件を満たすデータにマーキング処理が施されている。
【０１６３】
レビューグラフ作成部２１は、例えば、ユーザが、入力属性条件一覧グラフ（図８）に示された入力属性条件のうちで優先順位が上位６位以内の入力属性条件（入力属性６≦２．００、入力属性２≦２．０１、入力属性７＞１．１５、入力属性８＞１０．７、入力属性３＞２．００、入力属性４＞２．０３）を選択し、トレンドグラフ描画指示を行ったことに応答して、図１２に示すトレンドグラフを作成し、トレンドグラフを表示装置３２へ出力して表示装置３２の画面上にトレンドグラフを描画する。トレンドグラフ描画指示は、例えば、ユーザが、入力属性条件一覧グラフ（図８）の表示画面上における「トレンド／マップ／散布図」ボタンを入力デバイス３１としてのポインティングデバイスで操作した後、さらに「トレンド」を入力デバイス３１で選択することによって行われる。
【０１６４】
図１２のトレンドグラフでは、選択された６個の入力属性条件に対応する各入力属性（入力属性６、入力属性２、入力属性７、入力属性８、入力属性３、入力属性４）の時間変化を示す第１のトレンドグラフと、出力属性の時間変化を示す第２のトレンドグラフとが並べて表示されている。なお、図１２のトレンドグラフでは、第２のトレンドグラフを第１のトレンドグラフと並べて表示しているが、第２のトレンドグラフを、第１のトレンドグラフと違う色で第１のトレンドグラフと重ねて表示してもよい。これらのグラフでは、同一基板内の各素子の「入力属性」、または、「出力属性」の値の平均値が、基板毎に示されている。横軸は基板番号を示しているが、本例においては、この並び順は、素子（基板）の製造順番と対応している。
【０１６５】
ここで、各入力属性のトレンドグラフ（第１のトレンドグラフ）のそれぞれにおいて、当該入力属性の入力属性条件を満たし、かつ、不良品の第２データ群ＤＡ２に対応する出力属性条件を満たすデータには、赤色（図面上では白抜き）のマーキング処理が施されている。また、出力属性のトレンドグラフ（第２のトレンドグラフ）では、不良品の第２データ群ＤＡ２に対応する出力属性条件を満たすデータに赤色（図面上では白抜き）のマーキング処理が施されている。すなわち、図１２のトレンドグラフでは、不良品の第２データ群ＤＡ２と、その要因として抽出された入力属性条件を満たすデータ群との対応関係が、視覚的に強調して表されている。
【０１６６】
したがって、図１２のトレンドグラフを参照することにより、ユーザは、第２の入力属性決定部１９（入力属性条件決定部１００）が決定した不良要因（入力属性条件）に対して、その基板毎推移（時間的変化）における出力属性との同期性を即座に理解することができる。具体的には、図１２の期間ＡとＢには、入力属性６と入力属性２とが低い条件（「入力属性６≦２．００」という入力属性条件、および「入力属性２≦２．０１」という入力属性条件）に起因する不良（「出力属性」＞２．５）が、期間Ｃには入力属性７が高い条件（「入力属性７＞１．１５」という入力属性条件）に起因する不良が、また、期間Ｄには入力属性４が高い条件（「入力属性４＞２．０３」という入力属性条件）に起因する不良が、それぞれ主体になっていることが分かる。また、全期間を通したミクロ的な出力属性の変化（丸で囲んだ部分）が、入力属性３が高い条件（「入力属性３＞２．００」という入力属性条件）の影響であることが分かる。一方、入力属性８については、出力属性との明確な相関が見られないが、この点については、後述のマップ（図１３）の説明で明らかになる。
【０１６７】
なお、上記トレンドグラフの横軸には、基板番号やロット番号などを用い、その番号の若いものから順番に並べることもできる。また、上記トレンドグラフの横軸に、素子を製造または検査する、ある特定の工程での処理日時を用い、この処理日時の古いものから順番に並べることも可能である。すなわち、各データに対応する判別キー（基板番号やロット番号、処理日時など）を基準とした並びとすることができる。本発明では、上記のような判別キーを基準とした並びを横軸としたグラフをトレンドグラフと呼んでいる。
【０１６８】
なお、上記では、表１の基本データ群を分析対象とし、その各データが素子番号単位（すなわち、各素子が、特定の基板番号と、特定の素子座標番号の双方に属する）のものであったため、同一基板内の各素子の「入力属性」または「出力属性」の値の平均値を用いてトレンドグラフを作成していたが、各データが基板単位のものであれば、上記平均値を用いる必要はない。
【０１６９】
（２）マップ（第２のレビューグラフ）
レビューグラフ作成部２１は、例えば、ユーザが、入力属性条件一覧グラフに示された入力属性条件の中から特定の入力属性条件を選択し、マップ描画指示を行ったことに応答して、前記レビューグラフとして第２のレビューグラフを作成する。この第２のレビューグラフは、前記選択された特定の入力属性条件に対応する入力属性の面内分布を表す第１のマップと、前記出力属性の面内分布を表す第２のマップとを共に示している。また、第１のマップにおいては、該入力属性条件を満たし、かつ、前記第２データ群に対応する出力属性条件を満たすデータにマーキング処理が施されている。
【０１７０】
なお、上記のマップ（第２のレビューグラフ）は、基板面内の位置（素子座標番号）を判別キーとし、この判別キー毎の入力属性および出力属性の変化を表すグラフである。
【０１７１】
レビューグラフ作成部２１は、例えば、ユーザが、入力属性条件一覧グラフ（図８）に示された入力属性条件のうちで優先順位が上位６位以内の６つの入力属性条件の中から代表的な２つの入力属性条件（入力属性６≦２．００、入力属性８＞１０．７）を選択し、マップ描画指示を行ったことに応答して、図１３に示すマップを作成し、マップを表示装置３２へ出力して表示装置３２の画面上で描画する。マップ描画指示は、例えば、ユーザが、入力属性条件一覧グラフ（図８）の表示画面上における「トレンド／マップ／散布図」ボタンを入力デバイス３１としてのポインティングデバイスで操作した後、さらに「マップ」を入力デバイス３１で選択することによって行われる。
【０１７２】
図１３のマップでは、選択された２個の入力属性条件に対応する各入力属性（入力属性６、入力属性８）の面内分布（基板上の位置による変化）を表す第１のマップと、出力属性の面内分布を表す第２のマップとが並べて表示されており、これらのマップでは、同一の「素子座標番号」にある各素子の「入力属性」、または、「出力属性」の値の平均値が、素子座標位置毎に色付けをして示されている。具体的には、出力属性のマップ（第２のマップ）において、出力属性の平均値が不良品の条件（「出力属性」＞２．５）に対応する座標位置が赤色（図面上では網掛けのハッチングで示す）で示され、他の座標位置が緑色（図面上では斜線のハッチングで示す）で示されている。この例では、座標位置Ｐ１およびＰ２における出力属性の平均値が２．７１、座標位置Ｐ３における出力属性の平均値が２．４６、座標位置Ｐ４およびＰ５における出力属性の平均値が２．２２であるので、座標位置Ｐ１およびＰ２が赤色（図面上では網掛けのハッチングで示す）で示されている。各入力属性のマップ（第１のマップ）において、その座標位置に対応する各素子の入力属性の平均値が入力属性条件（入力属性６≦２．００、入力属性８＞１０．７）を満たす座標位置は、赤色（図面上では網掛けのハッチングで示す）で示されている一方、その座標位置に対応する各素子の入力属性の平均値が入力属性条件を満たさない座標位置は、緑色（図面上では斜線のハッチングで示す）で示されている。この例では、座標位置Ｐ１〜Ｐ５における入力属性６の平均値が全て１．９６（≦２．００）であるので、入力属性６に関する第１のマップでは、座標位置Ｐ１〜Ｐ５が赤色（図面上では網掛けのハッチングで示す）で示されている。また、この例では、座標位置Ｐ１およびＰ２における入力属性８の平均値がともに１１．５、座標位置Ｐ３における入力属性８の平均値が１０．５、座標位置Ｐ４における入力属性８の平均値が９．５２、座標位置Ｐ５における入力属性８の平均値が９．５１であるので、入力属性６に関する第１のマップでは、座標位置Ｐ１およびＰ２が赤色（図面上では網掛けのハッチングで示す）で示されている。
【０１７３】
ここで、各入力属性の面内分布を表す２つの第１のマップのそれぞれにおいて、当該入力属性の入力属性条件を満たし、かつ、不良品の第２データ群ＤＡ２に対応する出力属性条件を満たすデータには、赤枠（図面上では黒枠）のマーキング処理が施されている。すなわち、図１３のマップでは、不良品の第２データ群ＤＡ２と、その要因として抽出された入力属性条件を満たすデータ群との対応関係が、視覚的に強調して表されている。
したがって、図１３のマップを参照することにより、ユーザは、第２の入力属性決定部１９（入力属性条件決定部１００）が決定した不良要因（入力属性条件）に対して、その面内傾向における出力属性との同期性を即座に理解することができる。具体的には、図１３における素子座標番号１，２の不良（「出力属性」＞２．５）が、主に、入力属性８の高めに起因していることが分かる。一方、入力属性６については、出力属性との明確な相関が見られない。この結果を、トレンドグラフ（図１２）と併せて考察すると、入力属性６が基板の一枚毎の単位で出力属性に影響を及ぼす因子であるのに対し、入力属性８は、基板内の面内分布として出力属性に影響を及ぼす因子であることが分かる。
【０１７４】
なお、上記では、表１の基本データ群を分析対象とし、その各データが素子番号単位（すなわち、各素子が、特定の基板番号と、特定の素子座標番号の双方に属する）のものであったため、同一の「素子座標番号」にある各素子の「入力属性」または「出力属性」の値の平均値を用いてマップを作成していたが、各データが素子座標番号単位のものであれば、上記平均値を用いる必要はない。
【０１７５】
（３）散布図（第３のレビューグラフ）
レビューグラフ作成部２１は、例えば、ユーザが、入力属性条件一覧グラフに示された入力属性条件の中から特定の入力属性条件を選択し、散布図描画指示を行ったことに応答して、前記レビューグラフとして第３のレビューグラフを作成する。この第３のレビューグラフは、前記選択された特定の入力属性条件に対応する入力属性と、前記出力属性との関係を示す散布図である。また、この散布図においては、該入力属性条件を満たし、かつ、前記第２データ群に対応する出力属性条件を満たすデータにマーキング処理が施されている。
【０１７６】
レビューグラフ作成部２１は、例えば、入力属性条件一覧グラフ（図８）に示された入力属性条件のうちで優先順位が１位の入力属性条件（入力属性６≦２．００）をユーザが選択し、散布図描画指示を行ったことに応答して、選択された入力属性条件に対応する入力属性（入力属性６）と、出力属性との関係を示す散布図を作成し、散布図を表示装置３２へ出力して、表示装置３２の画面上に散布図を描画する。散布図描画指示は、例えば、ユーザが、入力属性条件一覧グラフ（図８）の表示画面上における「トレンド／マップ／散布図」ボタンを入力デバイス３１としてのポインティングデバイスで操作した後、さらに「散布図」を入力デバイス３１で選択することによって行われる。
【０１７７】
上記散布図において、各データは、「○」で示される。ここで、上記散布図において、その横軸とした入力属性に対応する入力属性条件を満たし、かつ、不良品の第２データ群ＤＡ２に対応する出力属性条件を満たすデータには、赤色（図面上ではグレー）のマーキング処理が施されている（すなわち、入力属性条件を満たし、かつ、不良品の第２データ群ＤＡ２に対応する出力属性条件を満たすデータは、赤のドット（図面上ではグレーのドット）で示される）。すなわち、図１４の散布図では、不良品の第２データ群ＤＡ２と、その要因として抽出された入力属性条件を満たすデータ群との対応関係が、視覚的に強調して表されている。
【０１７８】
したがって、図１４の散布図を参照することにより、ユーザは、第２の入力属性条件決定部１９（入力属性条件決定部１００）が決定した不良要因（入力属性条件）に対して、多値的に見た出力属性との相関を、即座に理解することができる。具体的には、入力属性６の低い条件（入力属性６≦２．００）が、多値的に見ても、不良（「出力属性」＞２．５）に影響していることを、直感的に理解できる。
【０１７９】
なお、レビューグラフ作成部２１は、ユーザが、散布図の軸に対応する入力属性条件とは異なる他の入力属性条件による系列分けを指示したことに応答して、該他の入力属性条件を満たすデータと、該他の入力属性条件を満たさないデータとを異なる形態で散布図に示すことも可能である。この場合、ユーザは、上記散布図の描画指示の段階で、散布図の軸として特定の入力属性条件を選択する選択操作、および、散布図描画指示を行うと共に、その入力属性条件とは異なる他の入力属性条件による系列分けを指示すればよい。図１５は、図１４の散布図の描画指示の段階で、入力属性７＞１．１５による系列分けを指示した結果である。図１５では、他の入力属性条件「入力属性７＞１．１５」を満たすデータが「×」で示される一方、他の入力属性条件「入力属性７＞１．１５」を満たさないデータが「○」で示される。この結果を参照することにより、入力属性７＞１．１５（図中の×印）が、入力属性６とは独立的に不良の要因となっていることが分かるとともに、この影響を除いたデータ（入力属性７≦１．１５）において、入力属性６と出力属性の関係が、より顕著に確認できる。
【０１８０】
（４）度数分布図（第４のレビューグラフ）
レビューグラフ作成部２１は、例えば、ユーザが、入力属性条件一覧グラフに示された入力属性条件の中から特定の入力属性条件を選択し、度数分布図描画指示を行ったことに応答して、前記基本データ群を、前記選択された特定の入力属性条件を満たすデータ群と、該入力属性条件を満たさないデータ群とに分離し、前記データ群の各々における、前記出力属性の度数分布を示す第４のレビューグラフを前記レビューグラフとして作成する。
【０１８１】
レビューグラフ作成部２１は、例えば、入力属性条件一覧グラフ（図８）に示された入力属性条件のうちで優先順位が１位の入力属性条件（入力属性６≦２．００）をユーザが選択し、度数分布図描画指示を行ったことに応答して、図１６に示す度数分布図を作成し、度数分布図を表示装置３２へ出力して表示装置３２の画面上に度数分布図を描画する。度数分布図描画指示は、例えば、ユーザが、入力属性条件一覧グラフ（図８）の表示画面上における「度数分布」ボタンを入力デバイス３１としてのポインティングデバイスで選択することによって行われる。なお、度数分布図は、図１６では折れ線グラフであるが、横軸の区間毎の頻度を区間幅の棒で表す棒グラフ、すなわち、いわゆるヒストグラムであってもよい。
【０１８２】
図１６の度数分布図は、基本データ群ＤＡ００を、選択された入力属性条件（入力属性６≦２．００）を満たすデータ群と、該入力属性条件を満たさない（入力属性６＞２．００を満たす）データ群とに分離したときの、各々のデータ群における出力属性の度数分布を示している。また、図中には、基本データ群を、良品の第１データ群ＤＡ１と不良品の第２データ群ＤＡ２とに分類した際の出力属性の閾値（２．５）が示されている。すなわち、図１６の度数分布図は、不良品の第２データ群ＤＡ２と、その要因として抽出された入力属性条件を満たすデータ群との対応関係、および、良品の第１データ群ＤＡ１と入力属性条件を満たさないデータ群との対応関係、を表している。
【０１８３】
図１６の度数分布図を参照することにより、ユーザは、第２の入力属性決定部１９（入力属性条件決定部１００）が決定した不良要因（入力属性条件）と、その排他的条件とによる、良品と不良品の切分けの程度を、直感的に理解することができる。
【０１８４】
［ステップ１２］
上記のレビューグラフ（図１２〜図１６）は、主に、入力属性条件一覧グラフ（図７〜図１０）の個々の入力属性条件と、出力属性との関係をレビューするものであった。しかし、複数の入力属性条件が互いに交絡したり、主従の関係にあるような場合には、複数の入力属性条件が交絡した条件に基づく分析結果の評価が必要になる。そこで、複合要因グラフ作成部２２によって複合要因グラフを作成し、この複合要因グラフを用いて、複数の入力属性条件が交絡した条件に基づく分析結果の評価を行う。
【０１８５】
複合要因グラフ作成部２２は、ユーザが、入力属性条件一覧グラフ（図７〜図１０）の画面上で、特定の入力属性条件を選択する選択操作、および、グラフ描画指示を行うことに応答して、上記選択された入力属性条件を含む複数の入力属性条件を、特定の２つ以上の入力属性条件として取得し、この取得した特定の２つ以上の入力属性条件が交絡した条件に基づく複合要因グラフを作成する。
【０１８６】
なお、複合要因グラフ作成部２２が、上記複合要因グラフを作成するために特定の入力属性条件を取得する方法は、上記ユーザによる選択操作に限らず、コンピュータによる自動選択であってもよい。例えば、コンピュータが、不良品分離度の大きい順の上位の所定数の入力属性条件を自動選択したり、入力属性条件一覧グラフに示された入力属性条件の中から所定数の入力属性条件の組合せの全てを、自動選択するようになっていても良い。
【０１８７】
また、複合要因グラフ作成部２２へのグラフ描画指示は、上記ユーザによる描画指示に限らず、予め設定された内容に基づく、コンピュータからの指示であってもよい。
【０１８８】
複合要因グラフ作成部２２が作成する複合要因グラフは、例えば、図１１に示すように、（５）複合要因パレート図（第１の複合要因グラフ）、（６）要因積上げグラフ（第２の複合要因グラフ）、および、（７）ベストケース／ワーストケース度数分布図（第３の複合要因グラフ）の３種である。以下、不良品分離度（第２データ群分離度）の大きい順に並べた、入力属性条件一覧グラフ（図８）に基づく、交絡条件の評価方法と併せて、上記(５)〜（７）の複合要因グラフについて説明する。なお、（５）〜（７）の複合要因グラフは、例えば、ユーザが、入力属性条件一覧グラフ（図８）の画面上の「複合要因分析」ボタンや「要因積上げグラフ」ボタンを操作することに応答して、複合要因グラフ作成部２２によって作成される。
【０１８９】
（５）複合要因パレート図（第１の複合要因グラフ）
複合要因グラフ作成部２２は、例えば、ユーザが、入力属性条件一覧グラフに示された入力属性条件の中から特定の入力属性条件を選択し、複合要因パレート図描画指示を行ったことに応答して、特定の２つの入力属性条件を取得し、前記複合要因グラフとして第１の複合要因グラフを作成する。この第１の複合要因グラフは、基本データ群中で、上記２つの入力属性条件をともに満たし、かつ、前記第２データ群に該当するデータの個数を演算した結果、および、基本データ群中で、前記２つの入力属性条件のうちの一方の条件のみを満たし、かつ、前記第２データ群に該当するデータの個数を演算した結果が、それぞれ示されている複合要因パレート図である。
【０１９０】
複合要因グラフ作成部２２は、例えば、ユーザが、入力属性条件一覧グラフ（図８）に示された入力属性条件のうちで優先順位が１位の入力属性条件（入力属性６≦２．００）をキー条件として選択し、複合要因パレート図の描画指示を行ったことに応答して、図１７に示す複合要因グラフを作成し、該複合要因グラフを表示装置３２へ出力して、表示装置３２の画面上に複合要因グラフを描画する。複合要因パレート図の描画指示は、例えば、ユーザが、入力属性条件一覧グラフ（図８）の表示画面上における「複合要因分析」ボタンを入力デバイス３１としてのポインティングデバイスで操作した後、さらに「複合要因パレート図」を入力デバイス３１で選択することによって行われる。
【０１９１】
図１７の複合要因パレート図は、図８の各入力属性条件に対して、キー条件（入力属性６≦２．００）と重複する不良（図中のピンク色（図面中では斜線で示す）の棒）と、キー条件（入力属性６≦２．００）と重複しない不良（図中のグレー色（図面中では斜線なしで示す）の棒）とに分けて、不良数（棒グラフ）を示したものである。なお、キー条件の不良数は、赤色（図面中では網掛けで示す）の棒で示している。ここで、キー条件と重複する不良数は、キー条件を含む２つの入力属性条件をともに満たし、かつ、第２データ群に該当するデータの個数を表し、キー条件と重複しない不良数は、２つの入力属性条件のうちの一方の条件（キー条件でない条件）のみを満たし、かつ、第２データ群に該当するデータの個数を表している。図１７の複合要因パレート図には、不良品分離度が折れ線グラフで示されている。なお、不良品分離度の折れ線グラフは省略してもよい。
【０１９２】
なお、図１７の複合要因パレート図を作成する場合に、複合要因グラフ作成部２２が取得する上記特定の２つの入力属性条件とは、その一つを上記キー条件（入力属性６≦２．００）とし、もう一つをキー条件以外の各入力属性条件のそれぞれとした、複数組のものとなる。
【０１９３】
図１７の複合要因パレート図を参照することにより、ユーザは、第２の入力属性決定部１９（入力属性条件決定部１００）が決定した不良要因（入力属性条件）の中で、キー条件（入力属性６≦２．００）との複合要因（または主従の関係にある要因）、および、キー条件（入力属性６≦２．００）とは独立の要因を探すことができる。具体的には、図１７の入力属性２≦２．０１に起因する不良は、キー条件（入力属性６≦２．００）の不良の大半を含んでおり、キー条件（入力属性６≦２．００）に対して主従の関係にある要因であることが分かる。この結果は、図１２のトレンドグラフにおいて、入力属性２と入力属性６とが連動して変化していることと対応する。
【０１９４】
一方、図１７の入力属性７＞１．１５に起因する不良は、キー条件（入力属性６≦２．００）と重複しない不良の割合が比較的大きく、キー条件（入力属性６≦２．００）とは独立の要因となっていることが分かる。この結果は、図１２のトレンドグラフにおいて、入力属性６（入力属性２）の低い（入力属性６≦２．００（入力属性２≦２．０１））ことに起因する不良が、期間ＡとＢに発生しているのに対して、入力属性７の高い（入力属性７＞１．１５）ことに起因する不良が、上記の期間Ａ、Ｂとは異なる期間Ｃに発生していることと対応する。
【０１９５】
なお、このように、複合要因パレート図（図１７）は、上記トレンドグラフの結果とも対応するものであるから、まず複合要因パレート図を作成し、これを参照してレビューすべき入力属性条件の候補を挙げ、その後に、図１２のトレンドグラフを作成するようにしても構わない。
【０１９６】
（６）要因積上げグラフ（第２の複合要因グラフ）
入力属性条件一覧グラフ（図８）の並び順や、複合要因パレート図（図１７）を参照してユーザが選定した複数の入力属性条件について、これら入力属性条件の妥当性を確認するために、すなわち、不良要因を漏れなく選定できているかを確認するために、複合要因グラフ作成部２２が要因積上げグラフ（第２の複合要因グラフ）を作成する。
【０１９７】
複合要因グラフ作成部２２は、例えば、ユーザが、入力属性条件一覧グラフに示された入力属性条件の中から、複数の入力属性条件を順位を付けて選択し、要因積上げグラフ描画指示を行ったことに応答して、上記選択された入力属性条件を順位を付けて取得し、前記複合要因グラフとして第２の複合要因グラフを作成する。この第２の複合要因グラフは、前記順位を付けて取得した入力属性条件の順位の順番に、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順次積算した要因積上げグラフである。
【０１９８】
なお、複合要因グラフ作成部２２が、上記要因積上げグラフを作成するために特定の入力属性条件を取得する方法は、上記ユーザによる選択操作に限らず、コンピュータによる自動選択であってもよい。例えば、コンピュータが、不良品分離度の大きい順の上位の所定数の入力属性条件を、その順位の順番に、自動選択するようになっていても良い。
【０１９９】
複合要因グラフ作成部２２は、例えば、ユーザが、複数の入力属性条件を、順位を付けて選択する選択操作、例えば、入力属性条件一覧グラフ（図８）に示された入力属性条件のうちで優先順位が上位６位以内の６つの入力属性条件（入力属性６≦２．００、入力属性２≦２．０１、入力属性７＞１．１５、入力属性８＞１０．７、入力属性３＞２．００、入力属性４＞２．０３）を、その順番で選択し、グラフ描画指示を行うことに応答して、図１８に示す要因積上げグラフを作成し、該要因積上げグラフを表示装置３２へ出力して、表示装置３２の画面上に要因積上げグラフを描画する。要因積上げグラフの描画指示は、例えば、ユーザが、入力属性条件一覧グラフ（図８）の表示画面上における「要因積上げグラフ」ボタンを入力デバイス３１としてのポインティングデバイスで操作することによって行われる。図１８の要因積上げグラフには、不良品分離度が折れ線グラフで示されている。なお、不良品分離度の折れ線グラフは省略してもよい。
【０２００】
図１８の要因積上げグラフにおいて、ある入力属性条件におけるピンク色（図面上では斜線で示す）の棒は、該入力属性条件の不良数のうち、それよりも左側の入力属性条件に起因する不良の、何れとも重複しない不良数で、これを入力属性条件毎に階段状に積上げて、複数の入力属性条件による総不良数を表現している。また、オレンジ色（図面上では斜線なしで示す）の棒は、それよりも左側の入力属性条件に起因する不良の何れかと重複する不良数を表している。
【０２０１】
図１８の要因積上げグラフを参照することにより、ユーザは、選定した複数の入力属性条件の妥当性、すなわち、不良要因を漏れなく選定できているかを確認することができる。具体的には、ユーザが選定した上位３位の入力属性条件（入力属性６≦２．００、入力属性２≦２．０１、入力属性７＞１．１５）が、総不良数の約８割を占めており、また、上位５位の入力属性条件（入力属性６≦２．００、入力属性２≦２．０１、入力属性７＞１．１５、入力属性８＞１０．７、入力属性３＞２．００）が、総不良数のほぼ全てを占めていることが分かる。
【０２０２】
（７）ベストケース／ワーストケース度数分布図（第３の複合要因グラフ）
複合要因グラフ作成部２２は、例えば、ユーザが、入力属性条件一覧グラフに示された入力属性条件の中から、複数の入力属性条件を選択し、ベストケース／ワーストケース度数分布図描画指示を行ったことに応答して、上記選択された入力属性条件を取得し、前記複合要因グラフとして第３の複合要因グラフを作成する。この第３の複合要因グラフは、基本データ群の中から、上記取得した２つ以上の入力属性条件を全て満たすデータ群と、上記取得した２つ以上の入力属性条件の各々に対する排他的条件を全て満たすデータ群とをそれぞれ抽出し、前記データ群の各々における、出力属性の度数分布を示すベストケース／ワーストケース度数分布図である。
【０２０３】
なお、複合要因グラフ作成部２２が、上記ベストケース／ワーストケース度数分布図を作成するために特定の入力属性条件を取得する方法は、上記ユーザによる選択操作に限らず、コンピュータによる自動選択であってもよい。例えば、コンピュータが、不良品分離度の大きい順の上位の所定数の入力属性条件を、自動選択するようになっていても良い。
【０２０４】
複合要因グラフ作成部２２は、例えば、ユーザが、複数の入力属性条件を選択する選択操作、例えば、入力属性条件一覧グラフ（図８）に示された入力属性条件のうちで優先順位が上位の代表的な２つの入力属性条件（入力属性６≦２．００、入力属性７＞１．１５）を選択し、ベストケース／ワーストケース度数分布図の描画指示を行ったことに応答して、図１９に示すベストケース／ワーストケース度数分布図を作成し、該ベストケース／ワーストケース度数分布図を表示装置３２へ出力して、表示装置３２の画面上にベストケース／ワーストケース度数分布図を描画する。ベストケース／ワーストケース度数分布図の描画指示は、例えば、ユーザが、入力属性条件一覧グラフ（図８）の表示画面上における「複合要因分析」ボタンを入力デバイス３１としてのポインティングデバイスで操作した後、さらに「ベストケース／ワーストケース度数分布図」を入力デバイス３１で選択することによって行われる。なお、ベストケース／ワーストケース度数分布図は、図１９では折れ線グラフであるが、横軸の区間毎の頻度を区間幅の棒で表す棒グラフ、すなわち、いわゆるヒストグラムであってもよい。
【０２０５】
図１９のベストケース／ワーストケース度数分布図では、上記選択された複数の入力属性条件を全て満たすデータ群（入力属性６≦２．００、かつ、入力属性７＞１．１５：ワーストケースデータ群と呼ぶ）と、上記選択された複数の入力属性条件の各々に対する排他的条件を全て満たすデータ群（入力属性６＞２．００、かつ、入力属性７≦１．１５：ベストケース）とを基本データ群から抽出したときの、各々のデータ群における出力属性の度数分布図がそれぞれ描かれている。図１９では、ベストケースの頻度を「ベストケース頻度」、ワーストケースの頻度を「ワーストケース頻度」と記している。また、図中には、基本データ群を、良品の第１データ群ＤＡ１と不良品の第２データ群ＤＡ２とに分類した際の出力属性の閾値（２．５）が示されている。すなわち、図１９の度数分布図は、不良品の第２データ群ＤＡ２の要因として抽出された複数の入力属性条件の相互間の影響を強調して、示している。
【０２０６】
図１９のベストケース／ワーストケース度数分布図を参照することにより、ユーザは、着目した複数の入力属性条件の相互間の影響を、確認することができる。具体的には、入力属性６≦２．００かつ入力属性７＞１．１５なる条件は、入力属性６≦２．００が単独で作用している場合（図１６）に比べて、出力属性の高い値の側に、よくまとまっていることを確認できる。
【０２０７】
上記のステップ１１とステップ１２が、ユーザの判断に基づき、適宜に繰り返され、さらに、ユーザによる技術的考察が加えられて、不良要因が最終的に特定される。
【０２０８】
本実施形態によれば、データ分類部（分類手段）４が、基本データ群ＤＡ００を、不良品の第２データ群ＤＡ２と、良品の第１データ群ＤＡ１とに分類し、入力属性条件決定部１００が、不良品の第２データ群ＤＡ２と、良品の第１データ群ＤＡ１とを切り分ける回帰木を作成する。そして、このとき、「不良品の第２データ群ＤＡ２の比率が小さい方のデータ群」である他データ群側についてのみ、順次、回帰木を成長させている。このため、従来の回帰木に比べて構造が単純明快で、また、効率的に、高い確度で不良の要因を特定できる。
【０２０９】
また、入力属性条件決定部１００が、回帰木の分岐毎に、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、分岐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（入力属性条件）として決定している。このため、不良の要因を漏れなく、かつ、明確に特定できる。
【０２１０】
また、入力属性条件一覧グラフ作成部（入力属性条件一覧作成手段）２０が、入力属性条件決定部１００が演算した、不良品分離度（第２データ群分離度）および／または不良数（第２データ群該当数）に基づく優先順位の順番に、入力属性条件を並べた入力属性条件一覧グラフを作成する。この入力属性条件一覧グラフを参照することによって、ユーザは、複数の不良要因を一望して把握できるとともに、その優先順位を知ることができる。
【０２１１】
上記のように、本実施形態によれば、「所定の出力属性の要因（製品特性不良の要因等）を、優先順位を付けて明確に特定する、データ分析装置を提供する」という、本発明の他の目的を達成できる。
【０２１２】
また、本実施形態では、上記入力属性条件一覧グラフの画面上の操作でレビューグラフを作成する、レビューグラフ作成部（レビューグラフ作成手段）２１を備えている。このため、ユーザは、入力属性条件一覧グラフにおける入力属性条件の並び順（優先順位）を参照しながら（すなわち、分析結果をレビューする暫定的な順番をナビゲーションされながら）、その画面上の操作で、レビューグラフを作成することができる。
【０２１３】
しかも、このレビューグラフでは、不良品の第２データ群ＤＡ２と、その要因となる入力属性条件を満たすデータ群との対応関係が、視覚的に強調して表されているから、分析結果を直感的に理解することができる。また、「ユーザによって結果の評価がばらつく」という従来の回帰木の問題も解消できる。
【０２１４】
なお、これらの効果は、（１）データ分類部（分類手段）４が、出力属性の値に基づいて、基本データ群ＤＡ００を、不良品の第２データ群ＤＡ２と、良品の第１データ群ＤＡ１との２グループに分類している事、および、（２）入力属性条件決定部１００が、「入力属性条件を満たすデータ群に不良品の第２データ群ＤＡ２がまとまり、入力属性条件を満たさないデータ群に良品の第１データ群ＤＡ１がまとまる」ように、入力属性条件を決定していること、すなわち、（１）出力属性による基本データ群の２分化と、（２）入力属性による基本データ群との２分化によって、分析結果を評価する際の着目点を明確にしている事による。
【０２１５】
上記のように、本実施形態によれば、「明確な指標に基づく、分析結果の直感的な評価を可能とするデータ分析装置を提供する」という本発明の目的を達成できる。
【０２１６】
さらに、本実施形態では、入力属性条件一覧グラフの画面上の操作で、レビューグラフ作成部（レビューグラフ作成手段）２１による多角的なレビューグラフの作成と、複合要因グラフ作成部（複合要因グラフ作成手段）２２による多角的な複合要因グラフの作成とを適宜に繰り返すことができるから、双方のグラフを比較しながら、分析結果を容易に評価することができる。
【０２１７】
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。
【０２１８】
例えば、上記の実施形態では、ステップ３〜ステップ６の繰り返し操作を行う場合を例として、本実施形態の説明を行ったが、特に必要でなければ、繰り返し操作を行わなくてもよい。なお、この場合には、第２の入力属性条件決定部１９の出力は、第１の入力属性条件決定部１２の出力と同じになるから、分岐条件決定部（分岐条件決定手段）１４、データ分割部（分割手段）１５、終了条件判定部１６、および、第２の入力属性条件決定部（第２の入力属性条件決定手段）１９を、入力属性条件決定部１００から省略しても構わない。
【０２１９】
また、上記の実施形態では、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。
【０２２０】
また、上記構成のデータ分析装置は、４種類のレビューグラフを出力可能なレビューグラフ作成部２１と、３種類の複合要因グラフを出力可能な複合要因グラフ作成部２２とを備えていたが、これらの一方を省略してもよい。また、レビューグラフ作成部２１や複合要因グラフ作成部２２が出力可能なグラフの種類の数は、特に限定されるものではなく、１種類のみであってもよい。ただし、複数種類のグラフを出力可能である方が、用途にあったグラフを出力でき、また、複数のグラフの組み合わせにより詳細なデータ分析結果の評価が可能となる点で、好ましい。また、レビューグラフ作成部２１や複合要因グラフ作成部２２が出力可能なグラフは、図示した形態に限定されるものではない。
【０２２１】
また、上記実施形態では、入力属性条件一覧グラフ作成部２０が、入力属性条件一覧グラフを作成するようになっていた。しかしながら、入力属性条件一覧グラフ作成部２０に代えて、入力属性条件決定部１００で決定された複数の前記入力属性条件の一覧（リスト）をグラフ以外の形態、例えば一覧表の形態で出力する入力属性条件一覧作成手段を用いてもよい。
【０２２２】
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Ｓ１〜Ｓ１２（ステップ１〜１２）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、基本データ群格納部１、分類条件設定部３、データ分類部４、分類後基本データ群格納部５、分析データ群抽出部６、第１の入力属性条件決定部１２、分析結果データ格納部１３、分岐条件決定部１４、データ分割部１５、終了条件判定部１６、不良品データ演算部１７、第２の入力属性条件決定部１９、入力属性条件一覧グラフ作成部２０、レビューグラフ作成部２１、複合要因グラフ作成部２２、および順位決定部２３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。
【０２２３】
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。
【０２２４】
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。
【図面の簡単な説明】
【０２２５】
【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装置の動作説明に用いるグラフで、出力属性の値の基板毎の推移を表すトレンドグラフである。
【図３】本発明の一実施形態に係るデータ分析装置の動作説明に用いるグラフで、出力属性の面内分布を表すマップである。
【図４】本発明の一実施形態に係るデータ分析装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【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不良品データ演算部１７による演算結果の一例（表５）を、ベン図で表現した図である。
【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、入力属性条件決定部１００の動作（ステップ３〜ステップ９）を、回帰木の形式で表現した図である。
【図７】本発明の一実施形態に係るデータ分析装置における入力属性条件一覧グラフ作成部２０が出力する、入力属性条件一覧グラフである。
【図８】図７のグラフを、不良品分離度の大きい順に並べ替えた、入力属性条件一覧グラフである。
【図９】図７のグラフを、不良数の大きい順に並べ替えた、入力属性条件一覧グラフである。
【図１０】図７のグラフを、不良品分離度と不良数の双方を考慮した配点の高い順に並べ替えた、入力属性条件一覧グラフである。
【図１１】入力属性条件一覧グラフ（図７〜図１０）の画面上の操作に応答して、レビューグラフ作成部２１が作成するレビューグラフ、および、複合要因グラフ作成部２２が作成する複合要因グラフを説明する図である。
【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レビューグラフ作成部２１が作成する、トレンドグラフの一例である。
【図１３】本発明の一実施形態に係るデータ分析装置におけるレビューグラフ作成部２１が作成する、マップの一例である。
【図１４】本発明の一実施形態に係るデータ分析装置におけるレビューグラフ作成部２１が作成する、散布図の一例である。
【図１５】本発明の一実施形態に係るデータ分析装置におけるレビューグラフ作成部２１が作成する、散布図の一例で、図１４の散布図に対して、入力属性７＞１．１５なる条件で系列分けを行ったグラフである。
【図１６】本発明の一実施形態に係るデータ分析装置におけるレビューグラフ作成部２１が作成する、度数分布図の一例である。
【図１７】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グラフ作成部２２が作成する、複合要因パレート図の一例である。
【図１８】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グラフ作成部２２が作成する、要因積上げグラフの一例である。
【図１９】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グラフ作成部２２が作成する、ベストケース／ワーストケース度数分布図の一例である。
【図２０】従来の回帰木を表す図である。
【図２１】従来の回帰木分析のレビュー結果で、箱ヒゲグラフを表す。
【図２２】（ａ）および（ｂ）は、従来の回帰木分析のレビュー結果で、ヒストグラムを表す。
【符号の説明】
【０２２６】
１  基本データ群格納部
３  分類条件設定部
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）
１２  第１の入力属性条件決定部（第１の入力属性条件決定手段）
１３  分析結果データ格納部
１４  分岐条件決定部（分岐条件決定手段）
１５  データ分割部（分割手段）
１６  終了条件判定部
１７  不良品データ演算部
１９  第２の入力属性条件決定部（第２の入力属性条件決定手段）
２０  入力属性条件一覧グラフ作成部（入力属性条件一覧作成手段）
２１  レビューグラフ作成部（レビューグラフ作成手段、第２の基本データ群作成手段）
２２  複合要因グラフ作成部（複合要因グラフ作成手段）
１００  入力属性条件決定部（入力属性条件決定手段）
【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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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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