(57)【要約】【課題】  各企業を出入りする部品の化学物質含有率または含有量を制限する規制の遵守のため、規制対象物質の追加があった場合や当該物質の含有可能性が様々な要因で決まるような場合でも、効率良く部品に含有する化学物質を推定する。【解決手段】  評価対象部品の属性情報と、部品分類の判定基準とをデータ取得部が受け付け、既に調査済みの部品に関する属性情報、化学物質情報とを取得し、当該属性情報、及び当該化学物質情報を評価対象部品の属性情報を持つ部品群と持たない部品群に分類し、各部品群における特定化学物質の含有率の統計値算出、これら部品群における前記統計値の差と当該判定基準との比較、前記属性情報の抽出を行い、抽出した全属性情報と一致する前記調査済み部品の属性情報と化学物質情報を抽出し、これら部品の化学物質含有率に関する平均値などの統計値を算出する。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
企業内を出入りする部品に含有する特定化学物質の含有率、または含有量を推定するシステムであって、
ユーザより、評価対象部品ＩＤと、前記部品の特性を表わす属性情報と、および部品分類の判定基準とを受付ける手段と、
外部システムまたは記憶部より既に調査済みの部品に関する属性情報と、当該部品の化学物質情報とを取得する手段と、
前記調査済み部品の属性情報と化学物質情報とを、前記受け付けた評価対象部品の指定された１つの属性情報を持つ部品群と持たない部品群に分類する手段と、
前記の各部品群において、前記調査済み部品の化学物質情報より特定された特定化学物質の含有率の統計値を算出する手段と、
前記の各部品群における当該統計値の差と前記部品分類の判定基準との比較を行い、当該統計値の差が前記部品分類の判定基準より大きい場合に前記指定された属性情報を部品分類特定候補とし、並びに
前記受け付けた評価対象部品の属性情報全てに対し、前記各部品群の分類、前記統計値の算出、判定基準との比較、及び属性情報の部品分類特定候補リストへの追加を行う手段と、
前記部品分類特定候補リストの部品属性のうち、前記統計値の差が最大のものを部品分類特定情報とし、並びに
前記既調査済み部品の属性情報、化学物質情報を前記部品分類特定情報の属性情報で絞り込んで、前記評価対象部品の属性情報全てに対し、前記各部品群の分類、前記統計値の算出、判定基準との比較、属性情報の部品分類特定候補リストへの追加、及び部品分類特定情報の追加を行う手段と、
前記部品分類特定情報の全属性情報と一致する前記調査済み部品の属性情報と化学物質情報を抽出する手段と、
前記で抽出した調査済み部品における前記特定化学物質の含有率の統計値を算出する手段と、
前記算出結果を、評価対象部品の構成材料毎に対応させて、表示装置に表示する手段と、
を備えたことを特徴とする部品含有化学物質推定システム。
【請求項２】
ユーザより入出力部を介して、外部システムから、および／または記憶部から取得する部品の前記属性情報として、当該部品の種類、製造元、用途、構成材料の使用部位、材料種類のうち少なくとも一つを受け付けることを特徴とする請求項1に記載する部品含有化学物質推定システム。
【請求項３】
前記各部品群における前記特定化学物質の含有率の統計値として、平均値、最大値、最小値、中央値、分散、標準偏差のうち少なくとも一つを使用することを特徴とする請求項1に記載する部品含有化学物質推定システム。
【請求項４】
前記評価対象部品の前記部品分類特定情報に１つも属性情報がリストアップされていない場合には、評価対象部品の全ての属性情報を部品分類特定情報に追加する手段を更に備えていることを特徴とする請求項1に記載する部品含有化学物質推定システム。
【請求項５】
ユーザより受付けた前記評価対象部品の属性情報の前記構成材料のデータ項目が少なくとも１つ以上であり、各構成材料のデータ項目毎に評価対象ＩＤを付けて、評価対象ＩＤ毎に、前記調査済み部品における前記特定化学物質の含有率の統計値を算出することを特徴とする請求項1に記載する部品含有化学物質推定システム。
【請求項６】
前記特定化学物質の含有率に代えて、化学物質の含有量を前記既に調査済みの部品の化学物質情報に加えて取得し、前記評価対象部品の含有化学物質の含有量を推定することを特徴とする請求項1，３，５のいずれかの請求項に記載する部品含有化学物質推定システム。
【請求項７】
コンピュータによって、企業内を出入りする部品に含有する特定化学物質の含有率、または含有量を推定する方法であって、
ユーザより、評価対象部品ＩＤと、前記部品の特性を表わす属性情報と、および部品分類の判定基準とを受付ける工程と、
外部システムまたは記憶部より既に調査済みの部品に関する属性情報と、当該部品の化学物質情報とを取得する工程と、
前記調査済み部品の属性情報と化学物質情報とを、前記受け付けた評価対象部品の指定された１つの属性情報を持つ部品群と持たない部品群に分類する工程と、
前記の各部品群において、前記調査済み部品の化学物質情報より特定された特定化学物質の含有率の統計値を算出する工程と、
前記の各部品群における当該統計値の差と前記部品分類の判定基準との比較を行い、当該統計値の差が前記部品分類の判定基準より大きい場合に前記指定された属性情報を部品分類特定候補とし、並びに
前記受け付けた評価対象部品の属性情報全てに対し、前記各部品群の分類、前記統計値の算出、判定基準との比較、及び属性情報の部品分類特定候補リストへの追加を行う工程と、
前記部品分類特定候補リストの部品属性のうち、前記統計値の差が最大のものを部品分類特定情報とし、並びに
前記既調査済み部品の属性情報、化学物質情報を前記部品分類特定情報の属性情報で絞り込んで、前記評価対象部品の属性情報全てに対し、前記各部品群の分類、前記統計値の算出、判定基準との比較、属性情報の部品分類特定候補リストへの追加、及び部品分類特定情報の追加を行う工程と、
前記部品分類特定情報の全属性情報と一致する前記調査済み部品の属性情報と化学物質情報を抽出する工程と、
前記で抽出した調査済み部品における前記特定化学物質の含有率の統計値を算出する工程と、
前記算出結果を、評価対象部品の構成材料毎に対応させて、表示装置に表示する工程と、
を有することを特徴とする部品含有化学物質推定方法。
【請求項８】
ユーザより入出力部を介して、外部システムから、および／または記憶部から取得する部品の前記属性情報として、当該部品の種類、製造元、用途、構成材料の使用部位、材料種類のうち少なくとも一つを受け付けることを特徴とする請求項７に記載する部品含有化学物質推定方法。
【請求項９】
前記各部品群における前記特定化学物質の含有率の統計値として、平均値、最大値、最小値、中央値、分散、標準偏差のうち少なくとも一つを使用することを特徴とする請求項７に記載する部品含有化学物質推定方法。
【請求項１０】
前記評価対象部品の前記部品分類特定情報に１つも属性情報がリストアップされていない場合には、評価対象部品の全ての属性情報を部品分類特定情報に追加する工程を更に有することを特徴とする請求項７に記載する部品含有化学物質推定方法。
【請求項１１】
ユーザより受付けた前記評価対象部品の属性情報の前記構成材料のデータ項目が少なくとも１つ以上であり、各構成材料のデータ項目毎に評価対象ＩＤを付けて、評価対象ＩＤ毎に、前記調査済み部品における前記特定化学物質の含有率の統計値を算出することを特徴とする請求項７に記載する部品含有化学物質推定方法。
【請求項１２】
前記特定化学物質の含有率に代えて、化学物質の含有量を前記既に調査済みの部品の化学物質情報に加えて取得し、前記評価対象部品の含有化学物質の含有量を推定することを特徴とする請求項７，９，１１のいずれかの請求項に記載する部品含有化学物質推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、化学物質の情報を管理するシステムに関して、特に、部品に含有する特定化学物質の制限や、特定化学物質に関する情報伝達の義務付け等の規制を遵守するための部品に含有する化学物質を推定するシステム及び部品含有化学物質推定方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、各国の環境規制が強化されており、例えば、欧州で成立したRoHS（Restriction of the use of certain Hazardous Substances in electrical and electronic equipment）指令やREACH（Registration Evaluation Authorization and Restriction of CHemicals）規則等がある。RoHSは、電気電子製品への特定化学物質の含有を禁止する規制であり、REACHは製品に含有する特定化学物質の情報伝達を義務付けする規制である。これらの規制を遵守するためには、サプライチェーン（以下SCとする）全体に亘って、各企業が販売する部品に含有する化学物質の情報を滞りなく交換する必要がある。しかし、これらの規制に対応していく上で、企業間で交換する化学物質情報に誤りや欠落などの不備があり、この不備を確認するための工数が増大することや、化学物質情報の収集が遅延し、顧客への情報伝達義務への対応が遅れるなどの問題がある。
【０００３】
これに対し、部品への規制対象物質の含有可能性を評価する方法として、従来から以下の特許文献１、２に記載されている方法などがある。
【０００４】
前者の方法は、部品を構成する素材毎に規制対象物質の含有可能性ランクを定義し、購入する部品選定時にこれらの化学物質の含有可能性を表示するものである。この方法によると、めっきやはんだ、樹脂などの部品を構成する各素材に対して、RoHSで指定されている鉛、カドミウムなどの化学物質の含有可能性ランクを色付けし、マトリックス表示することができる。これより、規制対象物質を含有する可能性が高い素材に絞って調査することができるため、効率良く上記の規制に対応することができる。
【０００５】
また、後者の方法は、ある部品の規制対象物質の情報が不十分な場合でも、既存の化学物質のDBで収集した同一品種、または材料の化学物質情報の平均化処理により、当該部品における化学物質情報を評価するものである。この方法によると、電気部品に対しては同一品種の部品化学物質情報の平均化処理、機構部品に対しては同一材料、めっき、塗装の化学物質情報の平均値を積算することで、上記のような情報収集の遅延が発生している部品に対しても含有する化学物質情報を評価することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開2006-59091号公報
【特許文献２】特開2002-49649号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上記RoHSやREACHなどの規制では、法律の改定などにより規制対象となる化学物質が順次追加され得る。このため、各企業はこれらの規制対象物質が追加されるごとに自社が購入・販売している部品・製品を調査し、規制に対応していく必要がある。
【０００８】
しかし、上記特許文献１に記載の方法は、素材毎の規制対象物質の含有可能性を人手で調査して含有可能性ランクを定義する必要があるため、専門的な知識を有すると共に、素材と規制対象物質の組み合わせが多数存在する場合に、前記の定義に膨大な工数がかかるという問題がある。
【０００９】
また、上記特許文献２に記載の方法は、既存の化学物質情報を利用した規制対象物質の評価が可能であるが、化学物質情報の評価に用いる情報が同一品種や材料など限定的であるため、規制対象物質の含有可能性が部品の種類や製造元などの他の要因にある場合に評価できなくなる。
【００１０】
そこで本発明の目的は、含有化学物質の情報を管理するシステムに関して、特に、部品に含有する特定化学物質の制限や、特定化学物質に関する情報伝達の義務付け等の規制を遵守するために、規制対象物質の追加があった場合や当該物質の含有可能性が様々な要因で決まるような場合でも効率良く部品に含有する化学物質を推定する方法及びそのシステムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記の課題を解決するため、本発明では、企業内を出入りする部品に含有する特定化学物質の含有率、または含有量を推定するシステムとして、ユーザより、評価対象部品ＩＤと、前記部品の特性を表わす属性情報と、および部品分類の判定基準とを受付ける手段と、外部システムまたは記憶部より既に調査済みの部品に関する属性情報と、当該部品の化学物質情報とを取得する手段と、前記調査済み部品の属性情報と化学物質情報とを、前記受け付けた評価対象部品の選択された１つの属性情報を持つ部品群と持たない部品群に分類する手段と、前記の各部品群において、前記調査済み部品の化学物質情報より特定された特定化学物質の含有率の統計値を算出する手段と、前記の各部品群における当該統計値の差と前記部品分類の判定基準との比較を行い、当該統計値の差が前記部品分類の判定基準より大きい場合に前記選択された属性情報を部品分類特定候補とし、並びに前記受け付けた評価対象部品の属性情報全てに対し、前記各部品群の分類、前記統計値の算出、判定基準との比較、及び属性情報の部品分類特定候補リストへの追加を行う手段と、前記部品分類特定候補リストの部品属性のうち、前記統計値の差が最大のものを部品分類特定情報とし、並びに前記既調査済み部品の属性情報、化学物質情報を前記部品分類特定情報の属性情報で絞り込んで、前記評価対象部品の属性情報全てに対し、前記各部品群の分類、前記統計値の算出、判定基準との比較、属性情報の部品分類特定候補リストへの追加、及び部品分類特定情報の追加を行う手段と、前記部品分類特定情報の全属性情報と一致する前記調査済み部品の属性情報と化学物質情報を抽出する手段と、前記で抽出した調査済み部品における前記特定化学物質の含有率の統計値を算出する手段と、前記算出結果を、評価対象部品の構成材料毎に対応させて、表示装置に表示する手段とを備えた部品含有化学物質推定システムを提供する。
【００１２】
前記部品含有化学物質推定システムは、ユーザより入出力部を介して、外部システムから、および／または記憶部から取得する部品の前記属性情報として、当該部品の種類、製造元、用途、構成材料の使用部位、材料種類のうち少なくとも一つを受け付ける。
【００１３】
また、前記部品含有化学物質推定システムは、前記各部品群における前記特定化学物質の含有率の統計値として、平均値、最大値、最小値、中央値、分散、標準偏差のうち少なくとも一つを使用する。
【００１４】
前記部品含有化学物質推定システムは、更に前記評価対象部品の前記部品分類特定情報に１つも属性情報がリストアップされていない場合には、評価対象部品の全ての属性情報を部品分類特定情報に追加する手段を備える。
【００１５】
また、前記部品含有化学物質推定システムは、ユーザより受付けた前記評価対象部品の属性情報の前記構成材料のデータ項目が少なくとも１つ以上であり、各構成材料のデータ項目毎に評価対象ＩＤを付けて、評価対象ＩＤ毎に、前記調査済み部品における前記特定化学物質の含有率の統計値を算出する。
【００１６】
また、前記部品含有化学物質推定システムは、前記特定化学物質の含有率に代えて、化学物質の含有量を前記既に調査済みの部品の化学物質情報に加えて取得し、前記評価対象部品の含有化学物質の含有量を推定する。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、規制対象物質の追加があった場合や当該物質の含有可能性が様々な要因で決まるような場合でも、既存の化学物質情報を利用して規制対象物質の含有可能性に関連する部品の属性情報を特定し、効率良く部品に含有する化学物質を推定することができる。これより、上記のような場合でも、規制対象物質の含有可能性の高い物質から優先的に部品の化学物質情報を調査、対応することが可能となり、これらの規制への対応工数を低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の実施例における処理フローの一例を示す図である。
【図２】本発明に関わる全体システム構成を示すブロック図である。
【図３】部品属性情報の一例を示す図である。
【図４】部品化学物質情報の一例を示す図である。
【図５】部品分類特定情報の一例を示す図である。
【図６】部品化学物質推定結果情報の一例を示す図である。
【図７】本発明の実施例における入力画面の一例を示す図である。
【図８】本発明の実施例における出力画面の一例を示す図である。
【図９】本発明の実施例における評価対象とする部品の属性情報の一例を示す図である。
【図１０】本発明の実施例における既調査の部品属性情報を部品種類「ケーブル」で分類した情報の一例を示す図である。
【図１１】本発明の実施例における既調査の部品化学物質情報を部品種類「ケーブル」で分類した情報の一例を示す図である。
【図１２】本発明の実施例における部品種類「ケーブル」で分類した部品群別の化学物質含有率の平均値を示す図である。
【図１３】本発明の実施例における部品分類特定候補リストの一例を示す図である。
【図１４】本発明の実施例における既調査の部品属性情報を製造元「Ａ社」で分類した情報の一例を示す図である。
【図１５】本発明の実施例における既調査の部品化学物質情報を製造元「Ａ社」で分類した情報の一例を示す図である。
【図１６】本発明の実施例における製造元「Ａ社」で分類した部品群別の化学物質含有率の平均値を示す図である。
【図１７】本発明の実施例における１回目処理時の部品分類特定候補リストの一例を示す図である。
【図１８】本発明の実施例における１、２回目処理後の部品化学物質情報の一例を示す図である。
【図１９】本発明の実施例における２回目処理時の部品分類特定候補リストの一例を示す図である。
【図２０】本発明の実施例における３回目処理時の部品分類特定候補リストの一例を示す図である。
【図２１】本発明の実施例における４回目処理時の部品分類特定候補リストの一例を示す図である。
【図２２】本発明の実施例における４回目処理後の部品属性情報の一例を示す図である。
【図２３】本発明の実施例における４回目処理後の部品化学物質情報の一例を示す図である。
【図２４】本発明の実施例における５回目処理時の既調査の部品属性情報を製造元「Ａ社」で分類した情報の一例を示す図である。
【図２５】本発明の実施例における５回目処理時の既調査の部品化学物質情報を製造元「Ａ社」で分類した情報の一例を示す図である。
【図２６】本発明の実施例における５回目処理時の製造元「Ａ社」で分類した部品群別の化学物質含有率の平均値を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明を実現する方法を、図面を用いて説明する。
【００２０】
図１は本実施例における処理フローの一例を示しており、図２は本実施例のシステム構成を示す機能ブロック図である。
【００２１】
図２において、部品含有化学物質推定システム１０は、サービスを提供するソリューションベンダーやユーザなどが所持するサーバや端末などのPC及び当該PCに実装するシステムであり、入出力部１００、記憶部２００、演算部３００とを備えている。
【００２２】
入出力部１００は、演算部３００の処理で必要なデータを取得し、処理結果を表示するためのものであり、例えばキーボードやマウスなどの入力装置、外部と通信する通信装置、ディスク型記憶媒体の記録再生装置、CRTや液晶モニタなどの出力装置等を有して構成される。
【００２３】
記憶部２００は、演算部３００への入力情報である部品属性情報２１０、部品化学物質情報２１１が格納されており、ハードディスクドライブやメモリ等の記憶装置で構成される。
【００２４】
部品属性情報２１０は、各企業で既に設計または生産されている部品の特性などを管理するための情報であり、例えば図３に示すように、部品ID、部品種類、製造元、部品用途の情報から成る。図３の部品属性情報２１０において、例えば部品ID「A101」のデータは、部品種類が「ケーブル」として分類されており、製造元が「A社」であり、「通信用」の用途で使用される部品であることを示している。
【００２５】
部品化学物質情報２１１は、各企業がサプライヤから収集した部品に含有する化学物質の情報であり、例えば図４に示すように、部品ID,使用部位、材料、物質ID、含有率の情報から成る。図４の部品化学物質情報２１１において、例えば部品ID「A101」、使用部位「外皮」のデータは、当該部品、部位に使用している材料が「塩ビ」であり、当該材料中に物質ID「CAS01」の化学物質を「600ppm」の割合で含有していることを示している。
【００２６】
部品分類特定情報２２０は、図７（後述）に示すような入力画面から入力された評価対象部品の化学物質情報を推定する際に用いる部品属性情報の組み合わせを保持するための情報であり、例えば図５に示すように、評価対象ID、物質ID、部品属性名、属性値の情報から成る。図５の部品分類特定情報２２０において、例えば評価対象IDが「1」である部品に含有する化学物質を推定するため、物質ID「CAS01」に対しては、部品属性「使用部位」、「材料」、「部品種類」、「用途」の値がそれぞれ「外皮」、「塩ビ」、「ケーブル」、「通信用」である部品の化学物質情報を用いることを示している。
【００２７】
部品化学物質推定結果情報２２１は、図８（後述）に示すような出力画面に部品含有化学物質の推定結果を表示するための情報であり、例えば図６に示すように、部品ID,使用部位、材料、物質ID、含有率の情報から成る。図６の部品化学物質推定結果情報２２１において、例えば部品ID「A100」、使用部位「外皮」のデータは、当該部品、部位の材料「塩ビ」には、物質ID「CAS01」の化学物質を「576.7ppm」の割合で含有していることを示している。
【００２８】
演算部３００は、入出力部１００や記憶部２００より演算に必要なデータを取得し、 記憶部２００へ処理結果を出力する機能を備え、実際に演算処理を行う演算処理部３１１と、演算処理部３１１における演算処理のワークエリアとなるメモリ部３１０で構成される。
【００２９】
演算処理部３１１は、入出力部１００や記憶部２００から演算に必要なデータを取得するデータ取得部３１２と、データ取得部３１２が入出力部１００から取得した評価対象部品の属性情報、及び既に調査済みの部品に関する部品属性情報２１０、部品化学物質情報２１１から、これらの調査済み部品に関する情報を当該評価対象部品のある属性情報を持つもの、持たないものに分類する既調査部品分類部３１３と、前記で分類した各部品群における部品の化学物質含有率の統計値（平均値など）をそれぞれ算出する物質含有率統計値算出部３１４と、前記で算出した各部品群における化学物質含有率の統計値の差と入出力部１００で入力された部品分類判定基準（後述）とを比較し、当該属性情報を部品分類特定のための情報の候補として、メモリ部３１０に格納するか否かを判定する部品分類候補判定部３１５と、前記でメモリ部３１０に格納した属性情報の候補から部品分類特定のための情報を選定し、部品分類特定情報２２０に格納する部品分類特定部３１６と、前記の部品属性情報２１０と部品化学物質情報２１１から前記で選定した属性情報を持つもの（類似部品）を抽出する類似部品抽出部３１７と、前記で抽出した類似部品における化学物質情報の統計値を算出して、部品化学物質推定結果情報２２１に格納する部品化学物質含有率推定部３１８と、前記で格納した部品分類特定情報２２０、部品化学物質推定結果情報２２１を入出力部１００に表示する表示制御部３１９で構成される。
【００３０】
メモリ部３１０は、データ取得部３１２が入出力部１００や記憶部２００から取得したデータ、または演算処理部３１１で処理した結果を一時的に保持するためのものである。
【００３１】
次に、図１に示すフローチャートに従い、図２の部品含有化学物質推定システム１０における各機能の動作を説明する。
【００３２】
まず、データ取得部３１２は、ユーザが端末などの入出力部１００から入力した評価対象部品の属性情報と部品分類を判定する際の基準Δｘ（後述）とを受け付け、当該属性情報及びΔｘをメモリ部３１０に格納する（Ｓ１０）。ユーザは、例えば、図７に示すような入力画面から評価対象とする部品のIDや、部品属性情報として当該部品の種類、製造元、用途や構成材料の情報、及び後述する部品分類を判定する際の許容範囲である基準Δｘを入力して実行ボタンをクリックすることで、部品含有化学物質推定システム１０での処理を開始させることができる。本実施例では、図７に示すように、部品ID「A100」、部品属性情報として、部品種類「ケーブル」、製造元「Ａ社」、用途「通信用」、及び構成材料の使用部位「外皮」、「母材」とそれぞれの使用部位に対する材料「塩ビ」、「銅」、部品分類判定基準（Δｘ）として「100ppm」が入力された場合について、以下説明する。この時、図７の評価対象部品は２種類の構成材料から成ることを示しており、それぞれについて含有する化学物質を推定する必要があるため、図９に示すように評価対象とする部品属性情報を２種類作成して評価対象IDを付与し、メモリ部３１０に格納する。ここではまず、図９に示す評価対象ID「1」の部品属性情報に対して以下の処理を実施する。
【００３３】
次に、データ取得部３１２は、サプライヤなどの外部システムまたは記憶部２００から、既に調査済みの部品に関する部品属性情報２１０、及び部品化学物質情報２１１を取得し、メモリ部３１０に格納する（Ｓ２０）。本実施例では、図３、４にそれぞれ示す部品属性情報２１０、部品化学物質情報２１１の情報を取得したとして、以下説明する。
【００３４】
続いて、既調査部品分類部３１３は、前記でメモリ部３１０に格納した部品属性情報２１０、部品化学物質情報２１１を、前記でユーザが入力した評価対象部品におけるある属性情報を持つもの（Ａ群）と持たないもの（Ｂ群）に分類する（Ｓ３０）。すなわち、部品属性値が一致するものをＡ群、部品属性値が一致しないものをＢ群と分類する。例えば、図７でユーザが入力した部品属性情報のうち部品種類「ケーブル」で部品属性情報２１０、部品化学物質情報２１１を分類すると、それぞれ図１０、１１に示すように部品ID「A101」、「A102」、「A201」、「B101」、「B201」がＡ群、その他の部品IDがＢ群となる。
【００３５】
その後、物質含有率統計値算出部３１４は、前記で分類したＡ群、Ｂ群それぞれにおける部品の化学物質含有率の統計値を算出し、メモリ部３１０に格納する（Ｓ４０）。ここで、Ａ群、Ｂ群についての化学物質含有率の統計値をそれぞれRa、Rbとし、本実施例では前記の統計値を平均値とした場合について説明する。この時、図１１に示す部品化学物質情報について、部品群毎に化学物質含有率の平均値を算出すると図１２に示すようになり、物質ID「CAS01」について、Ra＝516(ppm)、Rb＝300(ppm)となる。
【００３６】
なお、本実施例では部品の化学物質含有率の統計値として、平均値を算出する例にて説明するが、その他に部品群の特定化学物質の含有率の統計値として、最大値、最小値、中央値、分散、標準偏差などが考えられる。
【００３７】
次に、部品分類候補判定部３１５は、Ra,Rbの差の絶対値とメモリ部３１０に格納した部品分類判定基準Δｘとを比較し（Ｓ５０）、Δｘの方が小さい場合、当該属性情報を部品分類特定候補リストに追加する（Ｓ６０）。例えば、図１２に示す物質ID「CAS01」については｜Ra-Rb｜＝216(ppm)>Δｘ＝100(ppm)となり、図１３に示すように部品分類特定候補リストに、前記のＡ群、Ｂ群の分類に用いた部品属性名「部品種類」、属性値「ケーブル」、｜Ra-Rb｜「216(ppm)」を格納する。これは、部品属性名「部品種類」、属性値「ケーブル」と物質ID「CAS01」の含有率との間には関連があることを示している。ここで、Ｓ１０で入力した全属性についてＳ３０〜６０の処理を実施していないため、他のある部品属性を指定し、Ｓ３０の処理に戻る（Ｓ７０）。
【００３８】
そして、既調査部品分類部３１３は、他の指定された当該部品属性に対して上記と同様前記部品属性情報２１０、部品化学物質情報２１１をＡ群、Ｂ群に分類する（Ｓ３０）。ここで、図９に示す部品属性名「製造元」、属性値「Ａ社」で部品属性情報２１０、部品化学物質情報２１１を分類すると、それぞれ図１４、１５に示すように部品ID「A101」、「A102」、「A201」がＡ群、その他の部品IDがＢ群となる。
【００３９】
その後、物質含有率統計値算出部３１４は、前記で分類したＡ群、Ｂ群それぞれにおける部品の化学物質含有率の統計値を算出し、メモリ部３１０に格納する（Ｓ４０）。この時、図１５に示す部品化学物質情報について、部品群毎に化学物質含有率の平均値を算出すると図１６に示すようになり、物質ID「CAS01」について、Ra＝483.3(ppm)、Rb＝388.3(ppm)となる。
【００４０】
次に、部品分類候補判定部３１５は、Ra,Rbの差の絶対値とメモリ部３１０に格納した部品分類判定基準Δｘとを比較し（Ｓ５０）、Δｘの方が小さい場合、当該属性情報を部品分類特定候補リストに追加する（Ｓ６０）。図１６に示す物質ID「CAS01」については｜Ra-Rb｜＝95(ppm)≦Δｘ＝100(ppm)となるため、部品分類特定候補リストに当該部品属性情報は追加せず、Ｓ３０においてＳ１０の全ての部品属性によって分類を実施したかの判定処理（Ｓ７０）を行う。全ての部品属性によって実施していない場合には、他の部品属性を指定し、Ｓ３０の処理に戻る（Ｓ７５）。
【００４１】
以下、Ｓ１０で入力された全属性に対し、Ｓ３０〜６０の処理を実行すると、図１７に示す部品分類特定候補リストが生成される。
【００４２】
そして、部品分類特定部３１６は、部品分類特定候補リストに部品属性情報が存在するかどうかを判定し（Ｓ８０）、存在する場合は当該リストの部品属性情報のうち｜Ra-Rb｜が最大のものを部品分類特定情報２２０に追加する（Ｓ９０）。例えば、図１７の部品分類特定候補リストに示す部品属性情報では、物質ID「CAS01」に対して、｜Ra-Rb｜が最大である部品属性名「使用部位」（または「材料」）、属性値「外皮」（または「塩ビ」）を抽出し、図５の１レコード目に示すように部品分類特定情報２２０へ追加する。ここで、部品分類特定情報の追加数(i)が、Ｓ１０で入力した部品属性情報の種類数(n)に満たない場合は、Ｓ２０で取得した部品属性情報２１０、部品化学物質情報２１１を部品分類特定情報２２０で絞り込み、Ｓ３０の処理に戻る（Ｓ１１０）。ここで、i＝1、n＝5であるためＳ１１０の処理に戻り、図３、４に示す部品属性情報２１０、部品化学物質情報２１１を部品属性名「使用部位」、属性値「外皮」で絞り込むと図３（変化無し）、図１８に示すようになる。
【００４３】
さらに、２〜４回目とＳ３０〜７０までの処理を繰り返すと、順に図１９〜２１に示す部品分類特定候補リストが作成され、当該候補リストに部品属性情報があるため（Ｓ８０）、図１９〜２１それぞれにおいて｜Ra-Rb｜が最大である部品属性名「材料」、「部品種類」、「用途」、属性値「塩ビ」、「ケーブル」、「通信用」を順に抽出し、図５の２〜４レコード目に示すようにそれぞれ部品分類特定情報２２０へ追加する（Ｓ９０）。ここで、部品分類特定情報の追加数(i＝2〜4)が、Ｓ１０で入力した属性情報の種類数(n＝5)に満たないため、Ｓ１１０の処理に進む（Ｓ１００）。そして、図３、１８に示す部品属性情報２１０、部品化学物質情報２１１を部品属性名「材料」、「部品種類」、「用途」、属性値「塩ビ」、「ケーブル」、「通信用」で順に絞り込むと図２２、２３に示すようになり、Ｓ３０の処理へ戻る（Ｓ１１０）。
【００４４】
その後、既調査部品分類部３１３は、残った部品属性名「製造元」、属性値「Ａ社」で図２２、２３に示す部品属性情報２１０、部品化学物質情報２１１をＡ群、Ｂ群に分類するとそれぞれ図２４、２５に示すようになる（Ｓ３０）。
【００４５】
次に、物質含有率統計値算出部３１４は、前記で分類したＡ群、Ｂ群それぞれにおける部品の化学物質含有率の統計値を算出し、メモリ部３１０に格納する（Ｓ４０）。この時、図２５に示す部品化学物質情報について、部品群毎に化学物質含有率の平均値を算出すると図２６に示すようになり、物質ID「CAS01」について、Ra＝550(ppm)、Rb＝630(ppm)となる。
【００４６】
そして、部品分類候補判定部３１５は、Ra,Rbの差の絶対値とメモリ部３１０に格納した部品分類判定基準Δｘとを比較し（Ｓ５０）、Δｘの方が小さい場合、当該属性情報を部品分類特定候補リストに追加する（Ｓ６０）。ここで、図２６に示す物質ID「CAS01」については｜Ra-Rb｜＝80(ppm)≦Δｘ＝100(ppm)となるため、Ｓ６０の処理は実施せずにＳ７０へ進む。この時、Ｓ１０の全属性でＳ３０〜６０の処理を実施しているため、Ｓ８０の処理に進み（Ｓ７０）、部品分類特定候補リストに部品属性情報が存在しないため、Ｓ１２０の処理に進む（Ｓ８０）。
【００４７】
そして、部品分類特定部３１６は、部品分類特定情報２２０に属性情報が存在するかどうかを判定し、無い場合はＳ１３０の処理へ進む（Ｓ１２０）。この時、これまでの処理で図５の１〜４レコード目までの属性情報が存在するため、Ｓ１３０の処理を飛ばし、Ｓ１４０の処理へ進む。
【００４８】
その後、類似部品抽出部３１７は、部品属性情報２１０、部品化学物質情報２１１から、部品分類特定情報２２０の全部品属性情報と一致する既調査部品の情報を抽出する（Ｓ１４０）。ここで、図５に示す部品分類特定情報２２０の属性情報で図３、４に示す部品属性情報２１０、部品化学物質情報２１１を絞り込むと、図２２、２３に示すようになる。
【００４９】
次に、部品化学物質含有率推定部３１８は、上記で抽出した既調査部品の化学物質含有率の統計値を算出する（Ｓ１５０）。ここで、前記統計値として平均値を算出する場合、図２３に示す部品化学物質情報２１１から、図５に示す評価対象IDが「1」である部品は、物質ID「CAS01」の化学物質が576.7（＝(600+500+630)/3）ppm含有すると推定される。
【００５０】
この時、全評価対象IDに対して上記Ｓ３０〜１５０の処理を実施していない場合はＳ３０の処理へ戻り（Ｓ１６０）、他の評価対象IDの部品属性に対して同様の処理を実施する。
【００５１】
以下、図９に示す評価対象ID「2」の部品属性に対してＳ３０〜８０の処理を実施すると、部品分類特定候補リストに部品属性情報が存在しなくなるため、Ｓ１２０の処理に進む。さらに、部品分類特定情報２２０も存在しないため、Ｓ１３０の処理へ進み（Ｓ１２０）、図５の５〜９レコード目に示すようにＳ１０で取得した評価対象ID「2」の全部品属性情報を部品分類特定情報２２０に追加する（Ｓ１３０）。そして、当該評価対象IDの部品属性に対して、Ｓ１４０〜１５０の処理を実施すると、例えば図５、６に示す部品分類特定情報２２０、部品化学物質推定結果情報２２１が作成される。
【００５２】
その後、全評価対象IDについて上記Ｓ３０〜１５０の処理を実施しているため、Ｓ１７０の処理へ進み（Ｓ１６０）、表示制御部３１９は、Ｓ１５０で各評価対象IDに対して算出した化学物質含有率の統計値を入出力部１００に出力する（Ｓ１７０）。ここで、例えば図６に示す部品化学物質推定結果情報２２１を、図８に示すように各評価対象IDの部品属性名、属性値に該当する欄に出力する。
【００５３】
本実施例では、部品の化学物質情報の収集が遅延している場合でも、既存の化学物質情報を利用して規制対象物質の含有可能性に関連する部品の属性情報を特定し、効率良く部品に含有する化学物質を推定することができるため、規制対象物質の含有可能性の高い物質から優先的に部品の化学物質情報を調査、対応することが可能となり、これらの規制への対応工数を低減することができる。
【００５４】
以上、本実施例では、評価対象部品に含有する特定化学物質の含有率を推定するシステム、および推定方法を開示した。しかし、本発明の部品含有化学物質推定システムは、前記特定化学物質の含有率に代えて、化学物質の含有量を前記既に調査済みの部品の化学物質情報に加えて取得し、前記評価対象部品の含有化学物質の含有量を推定する用途に適用することも考えられる。また、部品の重量、または部品の各使用部位の重量の情報を保持していれば、推定された特定化学物質の含有率より、特定化学物質の含有量を算出することも出来る。
【符号の説明】
【００５５】
10 …部品含有化学物質推定システム
100…入出力部
200…記憶部
210…部品属性情報
211…部品化学物質情報
220…部品分類特定情報
221…部品化学物質推定結果情報
300…演算部
310…メモリ部
311…演算処理部
312…データ取得部
313…既調査部品分類部
314…物質含有率統計値算出部
315…部品分類候補判定部
316…部品分類特定部
317…類似部品抽出部
318…部品化学物質含有率推定部
319…表示制御部
【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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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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