(57)【要約】【課題】適切な実験計画を効率的に決定する。【解決手段】本発明の実験支援装置は、製品の設計値及び性能値を含む実績データ、最適化目標、及び、制約を受け付ける入力処理部と、受け付けた実績データの特徴量を算出する特徴量算出部と、算出した特徴量に応じて実験計画又は最適化手法を選択する実験計画・最適化手法選択部と、選択した実験計画又は最適化手法を実行する実験計画・最適化実行部と、実験計画又は最適化手法の実行結果に基づき実験計画又は最適化手法の効果を算出する実験計画・最適化効果算出部と、実験計画又は最適化手法に関連付けて算出した効果を出力する出力処理部と、を備えることを特徴とする。【選択図】図１０
2019185591.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
製品の設計値及び性能値を含む実績データ、最適化目標、及び、制約を受け付ける入力処理部と、
前記受け付けた実績データの特徴量を算出する特徴量算出部と、
前記算出した特徴量に応じて実験計画又は最適化手法を選択する実験計画・最適化手法選択部と、
前記選択した実験計画又は前記最適化手法を実行する実験計画・最適化実行部と、
前記実験計画又は前記最適化手法の実行結果に基づき前記実験計画又は前記最適化手法の効果を算出する実験計画・最適化効果算出部と、
前記実験計画又は前記最適化手法に関連付けて前記算出した効果を出力する出力処理部と、
を備えることを特徴とする実験支援装置。
【請求項２】
前記実験計画・最適化効果算出部は、
前記効果が所定の基準に達しない実験計画又は最適化手法を削除し、
前記効果が増加する可能性のある実験計画又は最適化手法を追加すること、
を特徴とする請求項１に記載の実験支援装置。
【請求項３】
前記実験計画・最適化手法選択部は、
前記実績データと前記実験計画又は前記最適化手法との関係を予め定義した情報にしたがって、前記実験計画又は前記最適化手法を選択すること、
を特徴とする請求項２に記載の実験支援装置。
【請求項４】
前記実験計画・最適化手法選択部は、
最適計画法、密度による計画法、ベイズ最適化、勾配法、線形計画法、遺伝的アルゴリズム、直交表及び多元配置表のうちから前記実験計画又は前記最適化手法を選択すること、
を特徴とする請求項３に記載の実験支援装置。
【請求項５】
実験支援装置の入力処理部は、
製品の設計値及び性能値を含む実績データ、最適化目標、及び、制約を受け付け、
前記実験支援装置の特徴量算出部は、
前記受け付けた実績データの特徴量を算出し、
前記実験支援装置の実験計画・最適化手法選択部は、
前記算出した特徴量に応じて実験計画又は最適化手法を選択し、
前記実験支援装置の実験計画・最適化実行部は、
前記選択した実験計画又は前記最適化手法を実行し、
前記実験支援装置の実験計画・最適化効果算出部は、
前記実験計画又は前記最適化手法の実行結果に基づき前記実験計画又は前記最適化手法の効果を算出し、
前記実験支援装置の出力処理部は、
前記実験計画又は前記最適化手法に関連付けて前記算出した効果を出力すること、
を特徴とする実験支援装置の実験支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、実験支援装置及び実験支援方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
製品の設計条件は、その設計条件によって製品が所望の性能やコストを満たすように決定される。そのためには、様々な設計条件に応じた試作品による実験、あるいは設計条件に対応する解析条件でのシミュレーションが多数繰り返される。実験とシミュレーションの中にはコスト及び時間を要するものもあり、無駄な試行錯誤を最低限に抑えることが重要である。そこで、設計条件と性能やコストの関係や所望の性能・コストを満たすような設計条件を最小の実験またはシミュレーション回数で明らかにするような実験・シミュレーション条件の計画を行う必要がある。これを実験計画と呼ぶ。設計の初期段階では、まず設計条件と性能やコストの関係を把握するための実験計画を行う。十分関係が把握できれば、性能目標・コスト目標に近づくための実験計画を行うか、把握できている傾向に基づいて最も目標に近い設計案を得ることができる。これら、性能目標やコスト目標に最も近い設計条件を得ること、あるいは目標に最も近い設計条件得るための実験計画を行うことを最適化と呼ぶ。これら実験計画及び最適化をあわせて実験計画・最適化と呼称する。また、以後、実験およびシミュレーションをまとめて実験と呼称する。
【０００３】
近年多くの実験計画・最適化の手法が活用されている。遺伝的アルゴリズムに代表される大域的最適化を行うヒューリスティックな手法、設計条件と性能との関係を示す応答曲面上で最適な設計条件を決定するベイズ最適化に代表される統計的手法、直交表等を使用した古典的手法等がその例である。これらの手法のそれぞれは、それによって得られる実験計画（最適解）の特徴及び数が異なる。また一般的に、製品の設計は、まず設計条件と性能との関連性の把握、次に得られた関連性に基づく実験による試行錯誤、さらに所望の性能を出力する設計条件の最適化という段階を順に辿る。前記した各手法は、どの段階においても好ましく適用され得るわけではない。各段階において、手法を取捨選択することが必要である。
【０００４】
特許文献１の実験計画支援方法は、ユーザが実験数、設計項目（因子）の水準数等を入力するのを受け付け、それに適した実験計画を出力する。特許文献２の割り付け方法は、設計項目の水準数及び設計項目間の交互作用をユーザが入力するのを受け付け、それに適した直交表のタイプを出力する。特許文献３のテスト計画作成方法は、テストケースに優先順位を設定したうえでテストケースの工数を予測し、優先順位にしたがって、工数に必要な人的リソースを割り当てる。さらに、当該テスト計画作成方法は、テストケースが所定の期限までに終了しない場合、人的リソースの割り付けを見直す。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】米国特許第６４４８９８３号明細書
【特許文献２】特開２００１−２６５８３０号公報
【特許文献３】特開２０１１−２５７９４７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
製品の設計者は、取り組んでいる問題に適した実験計画・最適化の手法を、その問題の段階に応じて、多くの候補のなかから的確に選択しなければならない。特に経験の少ない設計者にとって、このような選択は難しい。また、ノウハウが豊富な熟練設計者であっても、逆にそのノウハウが災いし客観的に適切な実験計画・最適化の手法に辿りつかない場合もある。特許文献１の実験計画支援方法及び特許文献２の割り付け方法が出力（提案）する実験計画は、直交表又は多元配置表を使用することを前提としている。これらは、実験初期において設計条件と性能との傾向を知る場合には有効である。しかしながら、既にある程度の実験の実績がある場合、別の手法（例えば統計的手法）が必要となることが多い。特許文献３のテスト計画作成方法は、ソフトウエア開発のテストケースに焦点を絞っており一般的な機械等の設計において実験計画・最適化の手法を決定するには、別途工夫が必要である。
そこで、本発明は、適切な実験計画を効率的に決定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の実験支援装置は、製品の設計値及び性能値を含む実績データ、最適化目標、及び、制約を受け付ける入力処理部と、受け付けた実績データの特徴量を算出する特徴量算出部と、算出した特徴量に応じて実験計画又は最適化手法を選択する実験計画・最適化手法選択部と、選択した実験計画又は最適化手法を実行する実験計画・最適化実行部と、実験計画又は最適化手法の実行結果に基づき実験計画又は最適化手法の効果を算出する実験計画・最適化効果算出部と、実験計画又は最適化手法に関連付けて算出した効果を出力する出力処理部と、を備えることを特徴とする。
その他の手段については、発明を実施するための形態のなかで説明する。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、適切な実験計画を効率的に決定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実験支援装置の構成を説明する図である。
【図２】製品を説明する図である。
【図３】設計値管理情報を説明する図である。
【図４】特徴量情報を説明する図である。
【図５】全体処理手順のフローチャートである。
【図６】実験計画・最適化決定処理手順のフローチャートである。
【図７】削除試行処理手順のフローチャートである。
【図８】追加試行処理手順のフローチャートである。
【図９】入力画面の一例を示す図である。
【図１０】出力画面の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以降、本発明を実施するための形態（“本実施形態”という）を、図等を参照しながら詳細に説明する。本実施形態は、ある程度蓄積された実験の実績データを有する設計者（本実施形態の実験支援装置のユーザ）が、次の段階の実験計画を作成する例である。
【００１１】
（実験支援装置の構成）
図１に沿って、実験支援装置１の構成を説明する。実験支援装置１は、一般的なコンピュータであり、中央制御装置１１、キーボード、タッチパネル等の入力装置１２、ディスプレイ等の出力装置１３、主記憶装置１４及び補助記憶装置１５を備える。これらは、バスで相互に接続されている。補助記憶装置１５は、設計値管理情報３１、特徴量情報３２及び実験計画・最適化手法群３３（いずれも詳細後記）を格納している。
【００１２】
主記憶装置１４における、入力処理部２１、特徴量算出部２２、実験計画・最適化手法選択部２３、実験計画・最適化実行部２４、実験計画・最適化効果算出部２５及び出力処理部２６は、プログラムである。以降において、“○○部は”と動作主体を記した場合、それは、中央制御部１１が補助記憶装置１５から“○○部”を読み出して主記憶装置１４にロードしたうえで、後記する処理を実行することを意味する。
【００１３】
（製品）
図２に沿って、製品を説明する。本実施形態における製品は、例えば、回転機械４１である。回転機械４１は、回転軸４２、軸受４３及び軸受４４を有する。電動機（図示せず）は、回転軸４２に対して回転力を与える。いま、ユーザは、回転軸４２の振動、電動機の消費電力、軸受４３及び軸受４３における回転軸４２の温度等を最低限に抑えるような設計条件を決定しようとしている。
【００１４】
（実験、シミュレーション等）
実験とは、製品の試作品を運転環境に置き、設計値（直ちに後記）で試作品を運転し、試作品の性能値（直ちに後記）を様々な種類のセンサ等で取得することである。シミュレーションとは、コンピュータ上でモデルに対して設計値を入力し、モデルに性能値を出力させることである。モデルとは、複数の変数を含む数式の集合である。実験計画・最適化手法とは、所望の性能を出力するような設計条件を、モデル上あるいは応答曲面（詳細後記）上で探索する最適化手法、及び、所望の性能を出力する設計条件を得るための実験を計画する実験計画手法のことである。実験計画・最適化手法を実現する異なる複数のソフトウエアアプリケーションが、図１における実験計画・最適化手法群３３である。本実施形態の特徴は、適切な実験計画・最適化手法を選択することにある。
【００１５】
（設計値）
回転軸４２の種類及び用途によって、様々な設計値が想定され得る。ここでは、以下の項目が設計値であるとする。
・回転軸４２の軸方向の長さ“ａ”
・軸受４３の位置、すなわち、回転軸４２の左端からの距離“ｂ”
・軸受４４の位置、すなわち、回転軸４２の左端からの距離“ｃ”
・回転軸４２の回転速度
・回転軸４２の任意の箇所で軸の中心に向かって掛けられる力。この力は、想定される負荷の値（タービン羽の重力等）であってもよいし、実験用の加振力であってもよい。
【００１６】
（性能値）
回転軸４２の種類及び用途によって、様々な性能値が想定され得る。ここでは、以下の項目が性能値であるとする。
・回転軸４２の一次モード振動周波数
・回転軸４２の二次モード振動周波数
・回転軸４２に回転力を与える電動機の消費電力
・軸受４３の温度（軸受４３における回転軸４２の温度に等しい。）
・軸受４４の温度（軸受４４における回転軸４２の温度に等しい。）
【００１７】
前記よりわかるように、本実施形態の設計値は５次元のベクトルであり、性能値もまた５次元のベクトルである。両者の次数が一致しているのは偶然である。設計値が因果関係の“原因”であり、性能値が因果関係の“結果”であると解釈することも可能である。つまり、設計値Ｘをある関数Ｆの入力（説明変数）と解釈し、性能値Ｙを当該関数Ｆの出力（目的変数）と解釈することも可能である。Ｆ、Ｘ及びＹの関係を以下に数式で表す。
【００１８】
Ｙ＝Ｆ（Ｘ）
Ｘ＝（ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４，ｘ５）
Ｙ＝（ｙ１，ｙ２，ｙ３，ｙ４，ｙ５）
【００１９】
ここで、ｘ１、ｘ２、・・・、ｘ５は、前記した５種類の設計値である。ｙ１、ｙ２、・・・、ｙ５は、前記した５種類の性能値である。関数Ｆが未知であっても、設計値Ｘ及び性能値Ｙの組合せ（実験の実績データ）が充分多く存在していれば、実績データを学習データとして、関数Ｆを推定することが可能である。
【００２０】
（応答曲面）
実験やシミュレーションによって得られた設計値Ｘ及び性能値Ｙの離散的なデータを連続的な曲面で近似するとき、この曲面を応答曲面と呼ぶ。この応答曲面を作成するのに用いたデータＸおよびＹを学習データと呼ぶ。応答曲面の例として、関数Ｆを以下のように１次関数Ｇで近似する例を挙げる。
Ｙ＝Ｆ（Ｘ）＝Ｇ（Ｘ）＋誤差＝ａ０＋ａ１ｘ１＋ａ２ｘ２＋・・・＋ａ５ｘ５＋誤差
ここで、ａ１、ａ２、ａ３、・・・は学習によって推定されるパラメータであり、以下の関数Ｆとの２乗誤差が最小になるように決定される。
(Ｆ（Ｘ）―Ｇ（Ｘ）)２
このａ１、ａ２、ａ３、・・・の決定方法は最小２乗法と呼ばれる。
【００２１】
（応答曲面のパラメータ）
学習データの他に必要な応答曲面の位置及び形状を決定するための値を“ハイパーパラメータ”と呼ぶ。ハイパーパラメータは、学習によって決められないパラメータであり、学習によって推定されるパラメータａ１、ａ２、ａ３、・・・とは区別される。
ハイパーパラメータの例として、最小２乗法を発展させたＲｉｄｇｅ回帰を挙げる。Ｒｉｄｇｅ回帰では、ａ１、ａ２、ａ３、・・・が過度に大きくならないように、以下の値が最小になるようにａ１、ａ２、ａ３、・・・を決定する。
(Ｆ（Ｘ）―Ｇ（Ｘ）)２＋λ（ａ０２＋ａ１２＋・・・＋ａ５２）
ここで、新しく導入されたλはハイパーパラメータであり、λの大きさを変えることでａ１、ａ２、ａ３・・・の大きさをコントロールすることができ、過学習を防ぐことができる。λは学習によって決めることができないため、ハイパーパラメータである。学習されたパラメータ及びハイパーパラメータを含めて応答曲面のパラメータと呼ぶ。
【００２２】
本実施形態の実験計画・最適化手法には、以下２つの類型が存在する。
【００２３】
〈類型１：設計値の最適解を求める実験計画・最適化手法〉
類型１の実験計画・最適化手法は、最適化目標として選択された１又は複数の性能値ｙｉが所望の値を取るように、設計値Ｘを最適化する。したがって、ユーザは、最適化された設計値Ｘを使用して、試作品による実験を行い、実際に試作品が所望の性能値を出力することを確認することになる。類型１の具体例は、以下の通りである。
【００２４】
・導関数を使用する“勾配法”
・シンプレックス法等の“線形計画法”
・成績のよい２つの実験点を掛けあわせる“遺伝的アルゴリズム”
【００２５】
〈類型２：設計値の最適解の候補を複数求める実験計画・最適化手法〉
類型２の実験計画・最適化手法は、最適解を１つに決定しないまでも、最適解となりそうな設計値Ｘの候補を複数決定する。したがって、ユーザは、複数の設計値Ｘの候補を試行錯誤的に使用して試作品による実験を行い、試作品が所望の性能値を出力するような設計値Ｘを自ら決定することになる。ユーザに試行錯誤を課する点で、類型２は、類型１に比してやや迂遠である。しかしながら、実験回数を削減できるということが、類型２の存在意義である。類型２の具体例は、以下の通りである。
【００２６】
・与えられた水準数、因子数（設計値の種類の数）、因子間の交互作用等に基づいて、直交表を作成する“直交表”
・与えられた水準数、因子数等に基づいて、設計値の総当たりの組合せを作成する“多元配置表”
・Ｄ−最適計画法、Ｉ−最適計画法等の、既存実験点を活用する “最適計画法” 
・既存実験点の密度が低い部分に、新たなサンプルとして実験点を追加する“密度による計画法” 
・クリギング、ブートストラップサンプリング及び機械学習を使用して応答曲面の予測値及び分散を算出し、ＥＩ（Expected Improvement：期待改善量）等の獲得関数を使用する“ベイズ最適化”
【００２７】
例えば、設計値の種類が前記のように５つ存在し、そのそれぞれについて３つの水準が存在する場合、理論的には、３５＝２４３回の実験が必要になる。しかしながら直交表を作成する実験計画・最適化手法は、この２４３回を、例えば２７回に削減する。
【００２８】
（実験計画・最適化手法の効果）
実験支援装置１は、実験計画・最適化手法を実行した結果に対する効果を算出する。効果として使用される具体的な指標の例は、以下に定義する、性能改善度Ａ（式（１））、予測精度改善度Ｉ（式（２））、スクリーニング達成度Ｄ（式（３））、信頼度Ｃ（式（４））及び必要実験回数の５つである。
【００２９】
性能改善度Ａは、式（１）によって定義される。ここで、“ｘｃ”は、実験計画・最適化手法で提案される設計値である。白抜き太字のＥは、確率変数の期待値である。“〜”は、確率変数が確率分布に従うことを示す。性能改善度Ａは、追加する実験点におけるｙの期待改善量（ＥＩ値）である。
【００３０】
【数１】
2019185591.tif 000003
【００３１】
予測精度改善度Ｉは、式（２）によって定義される。ここで、“Ｌ１”は、Ｌ１ノルムである。“μ”及び“σ”は、それぞれ線形回帰、クリギング等によって得られる性能値ｙの予想値の平均及び分散である。“μ’”及び“σ’”は、応答曲面を学習する際の学習データに（ｘｃ，μ（ｘｃ））を追加した場合のｙの予測値の平均及び分散である。予測精度改善度Ｉが減少することは、探索領域（ｘの定義域）全体で性能値ｙの予測精度が改善されていることを示す。
【００３２】
【数２】
2019185591.tif 000004
【００３３】
スクリーニング達成度Ｄは、式（３）によって定義される。ここで、“Ｌ∞”は、Ｌ∞ノルムである。スクリーニング達成度Ｄが減少することは、線形回帰等を行った場合の応答曲面のパラメータがよく予測できていることを示す。
【００３４】
【数３】
2019185591.tif 000005
【００３５】
信頼度Ｃは、式（４）によって定義される。ここで、“ｐ（ｘ）”は、実験点密度である。“α”は、定数である。
【００３６】
【数４】
2019185591.tif 000006
【００３７】
必要実験回数とは、例えば直交表を用いて実験をする場合の、直交表の行数である。
【００３８】
（設計値管理情報）
図３に沿って、設計値管理情報３１を説明する。設計値管理情報３１においては、実験ＩＤ欄１０１に記憶された実験ＩＤに関連付けて、性能値欄１０２には性能値が、設計値欄１０３には設計値が、取得時点欄１０４には取得時点が、実績／計画欄１０５には実績／計画フラグが、実験計画・最適化手法欄１０６には実験計画・最適化手法が、効果欄１０７には効果が、提案欄１０８には提案フラグが記憶されている。
【００３９】
実験ＩＤ欄１０１の実験ＩＤは、実績データ、又は、実験計画・最適化手法による実験計画案若しくは最適化案を一意に特定する識別子である。
性能値欄１０２の性能値は、前記した性能値である。ここでは、前記した５種類の性能値が小欄１０２ａ〜１０２ｅに記憶されている。
設計値欄１０３の設計値は、前記した設計値である。ここでは、前記した５種類の設計値が小欄１０３ａ〜１０３ｅに記憶されている。
取得時点欄１０４の取得時点は、実験によって性能値が実際に取得された時点の年月日である。
【００４０】
実績／計画欄１０５の実績／計画フラグは、“実績”又は“計画”のうちのいずれかである。“実績”は、その設計値を使用した実験が行われ、実験結果としての性能値が既に取得されていることを示す。“計画”は、その設計値を使用した実験が未だ行われていないことを示す。
実験計画・最適化手法欄１０６の実験計画・最適化手法は、実験計画・最適化手法の名称である。
効果欄１０７の効果は、前記した実験計画・最適化手法の効果を示す指標値（Ａ、Ｉ、Ｄ、Ｃ、又は、必要実験回数）に対して所定の閾値を適用した結果であり、ここでは、“大”又は“小”のいずれかである。前記した５種類の効果のうちには、その指標値が大きくなるほど、ここでの効果が“大”となるものもあり、その指標値が小さくなるほど、ここでの効果が“大”となるものもある。
【００４１】
提案欄１０８の提案フラグは、“採用”、“棄却”又は“追加”のうちのいずれかである。“棄却”は、その実験計画・最適化手法がユーザに対して出力（提案）されるべきものとして一旦決定されたが、見直しの結果、最終的に出力されなかったことを示す。“採用”は、その実験計画・最適化手法がユーザに対して出力されるべきものとして一旦決定され、予定通り最終的に出力されたことを示す。“追加”は、その実験計画・最適化手法がユーザに対して出力されるべきではないものとして一旦決定されたが、見直しの結果、最終的に出力されたことを示す。
図３の設計値管理情報３１において、“＃”は異なる設計値を省略的に表している。“♭”は、異なる性能値を省略的に表している。
【００４２】
図３において、二重線１０９より上のレコードは、実績データに関するレコードである。したがって、実験ＩＤ欄１０１〜実績／計画欄１０５にデータが記憶されている一方、実験計画・最適化手法欄１０６〜提案欄１０８は空欄である。
【００４３】
二重線１０９より下のレコードは、実験支援装置１がユーザに対して提案する内容に関するレコードである。したがって、取得時点欄１０４は空欄である。性能値欄１０２は、データを記憶していてもよいし、空欄であってもよい。実験計画・最適化手法が類型１に属するもの（例えば勾配法）である場合、性能値欄１０２ａ〜１０２ｅに５つの“♭”が記憶されている。なお、そのうちの１又は複数は、最適化目標として所望の値になっている。実験計画・最適化手法が類型２に属するもの（例えば直交表Ｌ４）である場合、性能値欄１０２は空欄でもよい。なぜならば、類型２は、所望の性能値を出力させることが期待される設計値の候補を提案するに過ぎないからである。
【００４４】
（特徴量情報）
図４に沿って、特徴量情報３２を説明する。特徴量情報３２においては、実績データ特徴量欄１１１に記憶された実績データ特徴量に関連付けて、実験計画・最適化手法欄１１２には実験計画・最適化手法が記憶されている。実験支援装置１は、実績データの特徴量に応じて実験計画・最適化手法を選択するとき、図４の特徴量情報３２を使用してもよいし、図６で後記する実験計画・最適化手法決定処理手順を使用してもよい。特徴量情報３２によれば、実験支援装置１は、実績データの特徴量が与えられれば、特徴量に相応しい１又は複数の実験計画・最適化手法を決定することができる。
【００４５】
実績データ特徴量欄１１１は、小欄１１１ａ〜１１１ｇを有する。これらの小欄には、実績データの複数の特徴量が記憶されている。特徴量とは、ユーザが既に取得している（図３の二重線１０９より上のレコードの）設計値及び性能値に基づき、実験支援装置１が任意の方法で演算できる値である。“・・・”は、異なる特徴量を省略的に表している。
【００４６】
実験点分布（欄１１１ｅ）は、例えば、自己符号化器等によって次元圧縮された変数などの分布に関する情報である。応答曲面に関する情報（欄１１１ｆ）は、例えば、線形回帰、カーネル回帰、グリギング、又は、アンサンブル学習、深層学習等の機械学習によって得られる、応答曲面に関する情報である。応答曲面から得られる情報（欄１１１ｇ）は、例えば、グリギング又はブートストラップサンプリングを使用して推定できる予測値等の、応答曲面から得られる情報である。応答曲面に関する情報及び応答曲面から得られる情報は、応答曲面の学習時に推定されたパラメータを含む。
【００４７】
（全体処理手順）
図５に沿って、全体処理手順を説明する。その説明のなかで、適宜図９、図１０等を参照する。
ステップＳ２０１において、実験支援装置１の入力処理部２１は、入力画面５１（図９）を表示する。具体的には、入力処理部２１は、入力画面５１を出力装置１３に表示する。
【００４８】
ステップＳ２０２において、入力処理部２１は、実績データ等を受け付ける。具体的には、第１に、入力処理部２１は、ユーザが入力画面５１の実績データ欄５２のファイル選択ボタン５２ａ及び５２ｂを操作して、それぞれ、設計値の実績データ及び性能値の実績データを選択するのを受け付ける。ここでは、図３の設計値管理情報３１の二重線１０９より上のレコードの設計値及び性能値が、任意の外部サーバ（図１では図示せず）等に事前に格納されていることが前提となっている。その後、入力処理部２１は、外部サーバ等から設計値及び性能値を取得し、取得した設計値及び性能値を使用して、設計値管理情報３１を作成し、補助記憶装置１５に記憶する。
【００４９】
第２に、入力処理部２１は、ユーザが最適化目標欄５３のドロップダウンメニュー５３ａを操作して最適化目標とする性能値を選択するのを受け付ける。選択すべき性能値の候補は、図３の一次モード振動周波数、二次モード振動周波数、・・・、軸受４４の温度である。さらに、入力処理部２１は、ユーザがドロップダウンメニュー５３ｂを操作して、“最大化”、“最小化”又は“特定の値”を選択するのを受け付ける。ユーザが“特定の値”を選択した場合、ユーザは、その値（又は値が取る範囲）を入力するものとする。さらに、入力処理部２１は、ユーザが必要に応じて、最適化目標を追加するボタン５３ｄ又は最適化目標を削除するボタン５３ｃを押下するのを受け付ける。
【００５０】
第３に、入力処理部２１は、ユーザが制約欄５４に設計値の制約を入力するのを受け付ける。ユーザは、設計値ごとに、下限テキストボックス５４ａに設計値の下限を入力し、上限テキストボックス５４ｂに設計値の上限を入力する。ユーザは、必要に応じて、下限及び上限を入力するべき設計値を追加するボタン５４ｄ又は削除するボタン５４ｃを押下する。ユーザは、不等式テキストボックス５４ｅに、複数の設計値間の制約条件を定義する数式を入力する。ユーザは、必要に応じて、制約条件を追加するボタン５４ｇ又は削除するボタン５４ｆを押下する。
【００５１】
第４に、入力処理部２１は、ユーザが実験可能回数テキストボックス５５に、実験可能回数を入力するのを受け付ける。ここでの実験可能回数は、例えば、出力画面６１（図１０）において表示される直交表６３ｂの最大行数である。
第５に、入力処理部２１は、ユーザが実行ボタン５６を押下するのを受け付ける。
【００５２】
ステップＳ２０３において、実験支援装置１の特徴量算出部２２は、特徴量を算出する。具体的には、特徴量算出部２２は、ステップＳ２０２において受け付けたデータに基づいて任意の方法で任意の特徴量を算出する。図４で前記したように、特徴量の例は、応答曲面に関する情報及び応答曲面から得られる情報を含む。そこで、特徴量算出部２２は、実績データを学習データとして関数Ｆを学習する。例えば、特徴量算出部２２は、多変数空間において重回帰分析を行い、関数Ｆを近似する曲面（応答曲面）を学習する。
【００５３】
ステップＳ２０４において、実験支援装置１の実験計画・最適化手法選択部２３は、実験計画・最適化手法を選択する。具体的には、第１に、実験計画・最適化手法選択部２３は、特徴量情報３２（図４）を使用して、又は、図６の実験計画・最適化手法決定処理手順（詳細後記）にしたがって、１又は複数の実験計画・最適化手法を選択する。なお、請求項の“実験計画又は最適化手法を選択する”ことは、ここで実験計画・最適化手法を選択することに相当する。このうち、“実験計画を選択する”ことには、例えば直交表のように、設計値の組合せを複数示す実験計画・最適化手法を選択することに相当する。“最適化手法を選択する”ことには、例えば勾配法のように、最適解であることが理論的に保証された設計値の組合せを示す実験計画・最適化手法を選択することに相当する。
【００５４】
第２に、実験計画・最適化手法選択部２３は、設計値管理情報３１（図３）の新たなレコードを作成する。そして、実験計画・最適化手法選択部２３は、新たなレコードの実験／計画欄１０５、実験計画・最適化手法欄１０６及び提案欄１０８に、それぞれ“計画”、ステップＳ２０４の“第１”において選択した実験計画・最適化手法、及び、“採用”を記憶する。
【００５５】
ステップＳ２０５において、実験支援装置１の実験計画・最適化実行部２４は、実験計画・最適化手法を実行する。具体的には、実験計画・最適化実行部２４は、ステップＳ２０４の“第１”において選択された実験計画・最適化手法を、実験計画・最適化手法群３３に記憶されているプログラムで実行する。
【００５６】
実験計画・最適化実行部２４は、設計値管理情報３１のうち対応するレコードの設計値欄１０３に、ステップＳ２０５の実験計画・最適化の実行結果である実験案・設計値案を記憶する。
【００５７】
実験計画・最適化実行部２４は、ステップＳ２０５の処理をステップＳ２０４の“第１”において選択されたすべての実験計画・最適化手法について繰り返す。
【００５８】
ステップＳ２０６において、実験支援装置１の実験計画・最適化効果算出部２５は、効果を算出する。具体的には、第１に、実験計画・最適化効果算出部２５は、それぞれの実験計画・最適化手法が出力した結果に基づいて、前記した性能改善度Ａ、予測精度改善度Ｉ、スクリーニング達成度Ｄ、信頼度Ｃ及び必要実験回数のうちの少なくとも１つを算出する。
第２に、実験計画・最適化効果算出部２５は、ステップＳ２０６の“第１”において取得した値に対して所定の閾値を適用し、効果として“大”又は“小”を取得する。
第３に、実験計画・最適化効果算出部２５は、ステップＳ２０４の“第２”において作成したレコードの効果欄１０７に、“大”又は“小”を記憶する。
【００５９】
ステップＳ２０７において、実験計画・最適化効果算出部２５は、実験計画・最適化手法の削除を試みる。ステップＳ２０７の詳細は、図７の削除試行処理手順として後記する。結果的に、実験計画・最適化効果算出部２５は、ステップＳ２０４の“第１”で選択された実験計画・最適化手法のうち、効果が“小”であるものに対して、提案フラグ“棄却”を立てる。例えば、既存実験点との距離が短いもの等に対して、提案フラグ“棄却”が立つことになる。もちろん、提案フラグ“棄却”を立てるべき実験計画・最適化手法が存在しない場合もある。
【００６０】
ステップＳ２０８において、実験計画・最適化効果算出部２５は、実験計画・最適化手法の追加を試みる。ステップＳ２０８の詳細は、図８の追加試行処理手順として後記する。結果的に、実験計画・最適化効果算出部２５は、ステップＳ２０４の“第１”で選択された実験計画・最適化手法のすべてに提案フラグ“棄却”が立てられるのを防ぐ。
【００６１】
ステップＳ２０９において、実験計画・最適化効果算出部２５は、追加された実験計画・最適化手法があったか否かを判断する。具体的には、実験計画・最適化効果算出部２５は、ステップＳ２０８において追加された実験計画・最適化手法があった場合（ステップＳ２０９“Ｙｅｓ”）、ステップＳ２０５に戻る。実験計画・最適化効果算出部２５は、それ以外の場合（ステップＳ２０９“Ｎｏ”）、ステップＳ２１０に進む。
【００６２】
ステップＳ２１０において、実験支援装置１の出力処理部２６は、出力画面６１（図１０）を表示する。具体的には、第１に、出力処理部２６は、出力画面６１を出力装置１３に表示する。
第２に、出力処理部２６は、出力画面６１の実験計画・最適化手法欄６２ｂに、ユーザに提案する実験計画・最適化手法を表示する。設計値管理情報３１（図３）のレコード（二重線１０９より下）のうち、提案フラグが“採用”又は“追加”であるレコードの実験計画・最適化手法が、実験計画手法欄６２ｂに表示されることになる。
【００６３】
第３に、出力処理部２６は、効果欄６２ｃに、ステップＳ２０６の“第１”において算出した値のうちの４つ（性能改善度Ａ、予測精度改善度Ｉ、スクリーニング達成度Ｄ、信頼度Ｃ）を表示する。これらの４つの値は、相互に比較しやすいように正規化されることが好ましい。
なお、出力処理部２６は、図１０に示した他にも、主成分分析、ｔ−ＳＮＥ等によって次元圧縮されたグラフ（例えば、設計値の散布図）を表示してもよい。
【００６４】
第４に、出力処理部２６は、実験条件欄６２ａに、設計値を表示する。ここで表示される設計値は、多くの場合、最適化目標である所望の性能値を出力させることが理論的に保証されている設計値である（符号６３ａ）。しかしながら、実験計画・最適化手法が類型２に属する直交表等である場合、ここで表示される設計値は、所望の性能値を出力させることが期待される複数の候補である（符号６３ｂ）。符号６３ｂを見ると、設計値１として２つの水準（“１０”及び“３０”）並びに設計値２として２つの水準（“０”及び“０.１”）が、各列に２回ずつ表示されている（直交している）。因みに、符号６３ｂの行数“４”は、必要実験回数として、“直交表（Ｌ４）”の効果の判定に使用されている。その後、全体処理手順を終了する。
【００６５】
（実験計画・最適化手法決定処理手順）
図６に沿って、実験計画・最適化手法決定処理手順を説明する。実験計画・最適化手法決定処理手順は、ステップＳ２０４（図５）の詳細である。
ステップＳ３０１において、実験支援装置１の実験計画・最適化手法選択部２３は、特徴量を取得する。具体的には、実験計画・最適化手法選択部２３は、ステップＳ２０３において算出された特徴量を取得する。
【００６６】
ステップＳ３０２において、実験計画・最適化手法選択部２３は、実験点数が閾値以上であるか否かを判断する。実験点数とは、実績データの数、すなわち、図３の設計値管理情報３１における二重線１０９より上のレコードの数である。実験計画・最適化手法選択部２３は、実験点数が所定の閾値以上である場合（ステップＳ３０２“Ｙｅｓ”）、ステップＳ３０４に進み、それ以外の場合（ステップＳ３０２“Ｎｏ”）、ステップＳ３０３に進む。
【００６７】
ステップＳ３０３において、実験計画・最適化手法選択部２３は、直交表、最適計画法及び多元配置表を候補に追加する。具体的には、実験計画・最適化手法選択部２３は、適当な設計値（引数）を与えたうえで、直交表、最適計画法及び多元配置表を実験計画・最適化手法の候補に追加する。その後、実験計画・最適化手法決定処理手順を終了する。
【００６８】
ステップＳ３０４において、実験計画・最適化手法選択部２３は、実験点密度が低い領域が閾値以上あるか否かを判断する。実験点密度とは、設計値の所定の領域における、実績データとなっている設計値の数である。実験計画・最適化手法選択部２３は、実験点密度が低い領域が所定の閾値以上ある場合（ステップＳ３０４“Ｙｅｓ”）、ステップＳ３０５に進み、それ以外の場合（ステップＳ３０４“Ｎｏ”）、ステップＳ３０６に進む。
【００６９】
ステップＳ３０５において、実験計画・最適化手法選択部２３は、直交表、最適計画法及び多元配置表を候補に追加する。具体的には、実験計画・最適化手法選択部２３は、実験点密度が低い領域に対して、直交表、最適計画法及び多元配置表を実験計画・最適化手法の候補に追加する。その後、実験計画・最適化手法選択部２３は、ステップＳ３０６に進む。
【００７０】
ステップＳ３０６において、実験計画・最適化手法選択部２３は、応答曲面のパラメータが正常であるか否かを判断する。具体的には、実験計画・最適化手法選択部２３は、特徴量として算出された応答曲面のパラメータが所定の正常範囲にある場合（ステップＳ３０６“Ｙｅｓ”）、ステップＳ３０８に進み、それ以外の場合（ステップＳ３０６“Ｎｏ”）、ステップＳ３０７に進む。
【００７１】
ステップＳ３０７において、実験計画・最適化手法選択部２３は、最適計画法及び密度による計画法を実験計画・最適化手法の候補に追加する。その後、実験計画・最適化手法決定処理手順を終了する。
なお、“密度による計画法”は、特徴量として算出された対数実験点密度（ｌｏｇｐ）が最も小さい点に設計値のサンプルを追加する手法である。対数実験点密度は、式（５）によって定義される。式（５）の右辺の“２”は、ユークリッドノルムを示し、“ｔ”は、ユーザが任意にその値を設定する正の定数である。
【００７２】
【数５】
2019185591.tif 000007
【００７３】
ステップＳ３０８において、実験計画・最適化手法選択部２３は、密度による計画法及びベイズ最適化を実験計画・最適化手法の候補に追加する。
【００７４】
ステップＳ３０９において、実験計画・最適化手法選択部２３は、応答曲面の分散が閾値以下であるか否かを判断する。具体的には、実験計画・最適化手法選択部２３は、応答曲面の性能値ｙの分散が所定の閾値以下である場合（ステップＳ３０９“Ｙｅｓ”）、ステップＳ３１０に進み、それ以外の場合（ステップＳ３０９“Ｎｏ”）、実験計画・最適化手法決定処理手順を終了する。
【００７５】
ステップＳ３１０において、実験計画・最適化手法選択部２３は、最適化目標が１つであるか否かを判断する。具体的には、実験計画・最適化手法選択部２３は、最適化目標の設計値が１種類である場合（ステップＳ３１０“Ｙｅｓ”）、ステップＳ３１１に進み、それ以外の場合（ステップＳ３１０“Ｎｏ”）、ステップＳ３１２に進む。
【００７６】
ステップＳ３１１において、実験計画・最適化手法選択部２３は、勾配法を実験計画・最適化手法の候補に追加する。その後、実験計画・最適化手法決定処理手順を終了する。
【００７７】
ステップＳ３１２において、実験計画・最適化手法選択部２３は、線形計画法及び遺伝的アルゴリズムを実験計画・最適化手法の候補に追加する。線形計画法の例として、シンプレックス法が存在する。その後、実験計画・最適化手法決定処理手順を終了する。
【００７８】
実験計画・最適化手法決定処理手順において、実験計画・最適化手法を選択する基準は、実績データの特徴量である。しかしながら、より適切な実験計画・最適化手法を選択するためには、選択された実験計画・最適化手法の効果を検証する必要がある。実験支援装置１は、後記する削除試行処理手順において、効果が所定の基準に達しない実験計画・最適化手法を削除し、後記する追加試行処理手順において、効果が増加する可能性のある実験計画・最適化手法を追加する。
【００７９】
（削除試行処理手順）
図７に沿って、削除試行処理手順を説明する。削除試行処理手順は、ステップＳ２０７（図５）の詳細である。
ステップＳ４０１において、実験支援装置１の実験計画・最適化効果算出部２５は、処理対象となる実験計画・最適化手法を取得する。具体的には、実験計画・最適化効果算出部２５は、ステップＳ２０４の“第１”において選択された実験計画・最適化手法のうち未処理の１つを取得する。
【００８０】
ステップＳ４０２において、実験計画・最適化効果算出部２５は、追加された実験計画・最適化手法であるか否かを判断する。具体的には、第１に、実験計画・最適化効果算出部２５は、処理対象となっている実験計画・最適化手法が、後記するステップＳ５０２（図８）によって追加されたものであるか否かを調べる。
第２に、実験計画・最適化効果算出部２５は、実験計画・最適化手法が追加されたものでない場合（ステップＳ４０２“Ｎｏ”）、ステップＳ４０３に進み、それ以外の場合（ステップＳ４０２“Ｙｅｓ”）、削除試行処理手順を終了する。
【００８１】
ステップＳ４０３において、実験計画・最適化効果算出部２５は、既存実験点との距離が閾値以下であるか否かを判断する。具体的には、実験計画・最適化効果算出部２５は、処理対象となっている実験計画・最適化手法において設定した設計値の代表値（例えば、平均値）と実績データの設計値との距離を算出する。そして、実験計画・最適化効果算出部２５は、距離が所定の閾値以下である場合（ステップＳ４０３“Ｙｅｓ”）、ステップＳ４０５に進み、それ以外の場合（ステップＳ４０３“Ｎｏ”）、ステップＳ４０４に進む。
【００８２】
ステップＳ４０４において、実験計画・最適化効果算出部２５は、効果が閾値以下であるか否かを判断する。具体的には、実験計画・最適化効果算出部２５は、処理対象となっている実験計画・最適化手法の効果が所定の閾値以下である場合（ステップＳ４０４“Ｙｅｓ”）、ステップＳ４０５に進み、それ以外の場合（ステップＳ４０４“Ｎｏ”）、削除試行処理手順を終了する。
【００８３】
ステップＳ４０５において、実験計画・最適化効果算出部２５は、実験計画・最適化手法を削除する。具体的には、実験計画・最適化効果算出部２５は、処理対象の実験計画・最適化手法に提案フラグ“棄却”を立てる。その後、削除試行処理手順を終了する。なお、実験計画・最適化効果算出部２５は、削除試行処理手順を、未処理の実験計画・最適化手法ごとに繰り返す。
【００８４】
（追加試行処理手順）
図８に沿って、追加試行処理手順を説明する。追加試行処理手順は、ステップＳ２０８（図５）の詳細である。
ステップＳ５０１において、実験支援装置１の実験計画・最適化効果算出部２５は、実験計画・最適化手法の候補が空であるか否かを判断する。“空である”とは、ステップＳ２０４の“第１”において実験計画・最適化手法が全く選択されなかった、又は、選択されたすべての実験計画・最適化手法に提案フラグ“棄却”が立てられたことを意味する。実験計画・最適化効果算出部２５は、空である場合（ステップＳ５０１“Ｙｅｓ”）、ステップＳ５０２に進み、それ以外の場合（ステップＳ５０１“Ｎｏ”）、ステップＳ５０３に進む。
【００８５】
ステップＳ５０２において、実験計画・最適化効果算出部２５は、密度による計画法及びベイズ最適化を実験計画・最適化手法の候補に追加する。ここで、ベイズ最適化を実験計画・最適化手法の候補に追加するのは、応答曲面のパラメータが正常範囲内にある場合である。ここで、実験計画・最適化効果算出部２５は、設計値管理情報３１（図３）の末尾に、提案フラグが“追加”であるレコードを記憶することになる。
【００８６】
ステップＳ５０３において、実験計画・最適化効果算出部２５は、処理対象となる実験計画・最適化手法を取得する。具体的には、実験計画・最適化効果算出部２５は、ステップＳ２０４の“第１”において選択された、又は、ステップＳ５０２において追加された実験計画・最適化手法のうち未処理の１つを取得する。
【００８７】
ステップＳ５０４において、実験計画・最適化効果算出部２５は、設計値等を調整する必要があるか否かを判断する。具体的には、第１に、実験計画・最適化効果算出部２５は、ステップＳ２０５において使用された実験計画・最適化手法と、ステップＳ２０６において算出された効果との関係を、大小比較又は線形回帰やクリギングをはじめとする回帰により分析する。
第２に、実験計画・最適化効果算出部２５は、分析の結果に基づき、設計値及び／又はパラメータを変更することによって効果が改善される可能性があるか否かを判断する。
第３に、実験計画・最適化効果算出部２５は、可能性がある場合（ステップＳ５０４“Ｙｅｓ”）、ステップＳ５０５に進み、それ以外の場合（ステップＳ５０４“Ｎｏ”）、追加試行処理手順を終了する。
【００８８】
ステップＳ５０５において、実験計画・最適化効果算出部２５は、設計値等を調整する。具体的には、実験計画・最適化効果算出部２５は、ステップＳ５０２において記憶された設計値管理情報３１のレコードの設計値欄１０３を、ステップＳ５０４の“第２”における変更後の設計値で更新する。さらに、実験計画・最適化効果算出部２５は、関数Ｆ（応答曲面）のパラメータをステップＳ５０４の“第２”における変更後のパラメータで更新する。
実験計画・最適化効果算出部２５は、ステップＳ５０３〜Ｓ５０５の処理を未処理の実験計画・最適化手法ごとに繰り返す。その後、追加試行処理手順を終了する。
【００８９】
（本実施形態の効果）
本実施形態の実験支援装置の効果は以下の通りである。
（１）実験支援装置は、実験の実績データに基づき、適切な実験計画・最適化手法を効率的に出力できる。
（２）実験支援装置は、出力するべき実験計画・最適化手法を、その効果に応じて、削除又は追加することができる。
（３）実験支援装置は、実績データと実験計画・最適化手法との関係を予め決定しておくことができる。
（４）実験支援装置は、条件が整えば、最適化された設計値を出力することもでき、そうでなくても、直交表のように設計者の負担を軽減する実験計画を出力することができる。
【００９０】
なお、本発明は前記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、前記した実施例は、本発明を分かり易く説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明したすべての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【００９１】
また、前記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウエアで実現してもよい。また、前記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウエアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、又は、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆どすべての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【符号の説明】
【００９２】
１      実験支援装置
１１    中央制御装置
１２    入力装置
１３    出力装置
１４    主記憶装置
１５    補助記憶装置
２１    入力処理部
２２    特徴量算出部
２３    実験計画・最適化手法選択部
２４    実験計画・最適化実行部
２５    実験計画・最適化効果算出部
２６    出力処理部
３１    設計値管理情報
３２    特徴量情報
３３    実験計画・最適化手法群
【図１】
2019185591.tif 000008
【図２】
2019185591.tif 000009
【図３】
2019185591.tif 000010
【図４】
2019185591.tif 000011
【図５】
2019185591.tif 000012
【図６】
2019185591.tif 000013
【図７】
2019185591.tif 000014
【図８】
2019185591.tif 000015
【図９】
2019185591.tif 000016
【図１０】
2019185591.tif 000017