(57)【要約】  目的変数の変動要因の推移を明らかにできる技術を提供する。要因分析装置は、要因分析データから事象の結果を表す目的変数の時系列データと、事象の要因を表す説明変数の時系列データとを取得する取得部と、前記目的変数の時系列データに基づき、複数の目的変数基準値を設定する基準値設定部と、前記設定された複数の目的変数基準値、及び、前記取得された説明変数の時系列データを学習させ、前記目的変数基準値ごとに、前記目的変数基準値と前記説明変数との関係式を生成し、前記生成された関係式のうち、前記説明変数の係数、及び、前記係数に対応する前記説明変数を抽出する影響度算出部と、前記抽出された係数を影響度として出力し、さらに、前記抽出された説明変数に関連する説明変数名を出力する出力部と、を備える。
2016079972.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
要因分析データから事象の結果を表す目的変数の時系列データと、事象の要因を表す説明変数の時系列データとを取得する取得手段と、
前記目的変数の時系列データに基づき、複数の目的変数基準値を設定する基準値設定手段と、
前記設定された複数の目的変数基準値、及び、前記取得された説明変数の時系列データを学習させ、前記目的変数基準値ごとに、前記目的変数基準値と前記説明変数との関係式を生成し、前記生成された関係式のうち、前記説明変数の係数、及び、前記係数に対応する前記説明変数を抽出する影響度算出手段と、
前記抽出された係数を影響度として出力し、さらに、前記抽出された説明変数に関連する説明変数名を出力する出力手段と、
を備える要因分析装置。
【請求項２】
前記取得手段は、
前記取得した目的変数の時系列データ、及び、説明変数の時系列データを、記憶装置に保存する、又は、前記影響度算出手段に送る、
請求項１に記載の要因分析装置。
【請求項３】
前記要因分析データは、計測器による測定データ、任意のシステムで生成されたログデータである、
請求項１又は２に記載の要因分析装置。
【請求項４】
前記学習に用いる手法は、Ｌ１正則化ロジスティック回帰、決定木、非線形回帰、あるいは、重回帰分析のいずれかである、
請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の要因分析装置。
【請求項５】
前記影響度算出手段は、
所定の間隔で前記目的変数基準値を間引いて前記影響度を算出し、前記間引いた目的変数基準値の影響度の算出前に、前記先に算出された目的変数基準値の影響度から、影響度の低い説明変数を削減して算出する、あるいは影響度の高い説明変数のみで算出する、
請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の要因分析装置。
【請求項６】
前記出力手段は
前記抽出された影響度と説明変数との組合せのうち、前記影響度の値の順に出力する、前記説明変数名の順に出力する、前記説明変数の並び順に出力する、前記説明変数が備える時系列データの時刻順に出力する、又は、前記目的変数の基準値の一部又は全部に影響を与える説明変数名を出力する、
請求項１〜請求項５のいずれか１項に記載の要因分析装置。
【請求項７】
前記要因分析装置に接続される記憶装置を備え、
前記記憶装置は、
前記取得手段が取得した、目的変数の時系列データ、又は、説明変数の時系列データを保存する、又は前記影響度算出手段が抽出した、前記影響度および前記影響度に対応する前記説明変数を保存する、
請求項１〜請求項６のいずれか１項に記載の要因分析装置。
【請求項８】
請求項１から請求項７のいずれか１つに記載の要因分析装置と、
計測器により測定される測定対象装置と、
前記計測器が測定した測定データを収集し、時系列データとして前記要因分析装置へ送る管理装置と、
を備える要因分析システム。
【請求項９】
要因分析データから事象の結果を表す目的変数の時系列データと、事象の要因を表す説明変数の時系列データとを取得し、
前記目的変数の時系列データに基づき、複数の目的変数基準値を設定し、
前記設定された複数の目的変数基準値、及び、前記取得された説明変数の時系列データを学習させ、前記目的変数基準値ごとに、前記目的変数基準値と前記説明変数との関係式を生成し、
前記生成された関係式のうち、前記説明変数の係数、及び、前記係数に対応する前記説明変数を抽出し、
前記抽出された係数を影響度として出力し、さらに、前記抽出された説明変数に関連する説明変数名を出力する、
要因分析方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
要因分析データから事象の結果を表す目的変数の時系列データと、事象の要因を表す説明変数の時系列データとを取得し、
前記目的変数の時系列データに基づき、複数の目的変数基準値を設定し、
前記設定された複数の目的変数基準値、及び、前記取得された説明変数の時系列データを学習させ、前記目的変数基準値ごとに、前記目的変数基準値と前記説明変数との関係式を生成し、
前記生成された関係式のうち、前記説明変数の係数、及び、前記係数に対応する前記説明変数を抽出し、
前記抽出された係数を影響度として出力し、さらに、前記抽出された説明変数に関連する説明変数名を出力する、ことを実行させる、
プログラムを記録する記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、要因特定装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
事象の結果を表す目的変数と、事象の要因を表す説明変数との関係を明らかにし、目的変数の値に強い影響を持つ説明変数を特定するための技術として、回帰分析を用いた統計的手法が製造工程の品質管理に広く利用されている。回帰分析に代表される多くの分析手法は、センサなどの計測器から計測データを取得し、取得した計測データを多次元的に解析する方法である。【０００３】
特許文献１には、説明変数に含まれる名義尺度データに基づいて、名義尺度データをセグメント化し、各セグメントに対して多変量解析手法を用いて影響要因を特定する手法が記載されている。【０００４】
特許文献２には、複数の説明変数を分割し、分割したグループごとに線形重回帰分析を実行することで説明変数を絞り込み、この絞り込み操作を繰り返すことで製造ラインの品質変動の原因を分析することが記載されている。【０００５】
また、非特許文献１には、目的変数が離散値の場合、Ｌ１正則化ロジスティック回帰を用いることで説明変数の影響度を高い精度で推定することが記載されている。【０００６】
非特許文献２には、複数の決定木を用いて分類器を構成するランダム森分類器が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００９−２５８８９０号公報
【特許文献２】特開２００２−１１０４９３号公報
【特許文献３】特開２００８−１１７３８１号公報
【特許文献４】特開２０００−３１５１１１号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】Ａｎｄｒｅｗ  Ｙ．Ｎｇ著，“Ｆｅａｔｕｒｅ  ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ，  Ｌ１  ｖｓ．  Ｌ２  ｒｅｇｕｌａｒｉｚａｔｉｏｎ，  ａｎｄ  ｒｏｔａｔｉｏｎａｌ  ｉｎｖａｒｉａｎｃｅ”ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ２１ｓｔ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｆ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ，ｐｐ．７８−８５，２００４，ＩＳＢＮ：１−５８１１３−８３８−５
【非特許文献２】Ｂｒｅｉｍａｎ．Ｌ著，“Ｒａｎｄｏｍ  Ｆｏｒｅｓｔｓ“，Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ，Ｖｏｌ．４５，Ｎｏ．１，ｐｐ．５−３２，２００１，ＩＳＳＮ：０８８５−６１２５
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
図１５は、学習により、事象の結果を表す目的変数と、事象の要因を表す説明変数との関係を表す分類モデルを求める一例を説明する図である。図１５に示すように、学習装置は、説明変数（Ｘ１，Ｘ２，…，Ｘｎ）（ｎは自然数）、及び、目的変数（境界条件：Ｙ≧４，基準値Ｙ＝｛１，２，３，４，５｝）を入力として学習する。これにより、目的変数（Ｙ）と説明変数（Ｘ１〜Ｘｎのいずれか）との関係を表す分類モデルが生成される。図１５中、目的変数（Ｙ）に、製品品質等の境界条件が用いられる。境界条件であるＹ≧４は、所定の品質の基準値１〜５のうち、許容できる品質基準値が４以上であることを意味する。説明変数（Ｘ１，Ｘ２，…，Ｘｎ）には、例えば、加熱温度、又は、加熱時間等の製品の製造に関係する値が割当てられる。分析者は、分類モデルを表すＹ＝α１・Ｘ１＋α２・Ｘ２＋…＋αｎ・Ｘｎに対して、その目的変数（この場合は、Ｙ≧４）を説明できるように、説明変数（Ｘ）の係数α（α１〜αｎのいずれか（ｎは自然数））を上記特許文献１又は２、非特許文献１又は２の分析手法より求める。【００１０】
しかし、目的関数の変動要因（例えば、品質の変動要因）が複数存在し、段階的にその変動要因が依存関係を持って変化する場合、上記分析では、分析者は、境界条件を満たす最終段階の変動要因しか知ることができない。すなわち、最終段階の変動要因につながる段階的な変動要因、あるいは、初期の変動要因を知ることはできない。【００１１】
本発明の目的は、目的変数の変動要因の推移を明らかにできる技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の一態様である要因分析装置は、要因分析データから事象の結果を表す目的変数の時系列データと、事象の要因を表す説明変数の時系列データとを取得する取得部と、前記目的変数の時系列データに基づき、複数の目的変数基準値を設定する基準値設定部とを備える。さらに、要因分析装置は、前記設定された複数の目的変数基準値、及び、前記取得された説明変数の時系列データを学習させ、前記目的変数基準値ごとに、前記目的変数基準値と前記説明変数との関係式を生成し、前記生成された関係式のうち、前記説明変数の係数、及び、前記係数に対応する前記説明変数を抽出する影響度算出部とを備える。さらに、要因分析装置は、前記抽出された係数を影響度として出力し、さらに、前記抽出された説明変数に関連する説明変数名を出力する出力部と、を備える。【００１３】
本発明の一態様である要因分析システムは、上記の要因分析装置と、計測器により測定される測定対象装置と、前記計測器が測定した測定データを収集し、時系列データとして前記要因分析装置へ送る管理装置と、を備える。【００１４】
本発明の一態様である要因分析方法は、要因分析データから事象の結果を表す目的変数の時系列データと、事象の要因を表す説明変数の時系列データとを取得し、前記目的変数の時系列データに基づき、複数の目的変数基準値を設定する。さらに要因分析方法は、前記設定された複数の目的変数基準値、及び、前記取得された説明変数の時系列データを学習させ、前記目的変数基準値ごとに、前記目的変数基準値と前記説明変数との関係式を生成する。さらに要因分析方法は、前記生成された関係式のうち、前記説明変数の係数、及び、前記係数に対応する前記説明変数を抽出し、
前記抽出された係数を影響度として出力し、さらに、前記抽出された説明変数に関連する説明変数名を出力する。【００１５】
本発明の一態様である記録媒体は、以下のプログラムを記録する。プログラムは、コンピュータに以下の手順を実行させる。プログラムは、要因分析データから事象の結果を表す目的変数の時系列データと、事象の要因を表す説明変数の時系列データとを取得し、前記目的変数の時系列データに基づき、複数の目的変数基準値を設定する。さらに、プログラムは、前記設定された複数の目的変数基準値、及び、前記取得された説明変数の時系列データを学習させ、前記目的変数基準値ごとに、前記目的変数基準値と前記説明変数との関係式を生成する。さらに、プログラムは、前記生成された関係式のうち、前記説明変数の係数、及び、前記係数に対応する前記説明変数を抽出し、前記抽出された係数を影響度として出力し、さらに、前記抽出された説明変数に関連する説明変数名を出力する。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、目的変数の変動要因の推移を明らかにできる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】説明変数と目的変数（複数の基準値）の組から、説明変数による複数のクラス分類を作る一例を説明する図である。
【図２】第１の実施形態による要因分析装置の構成を示すブロック図である。
【図３】第１の実施形態による要因分析装置の動作を示すフローチャートである。
【図４】第１の実施形態による要因分析装置の計算量を削減するための計算方法を説明するためのフローチャートである。
【図５】第２の実施形態による要因分析システムの構成を示すブロック図である。
【図６】要因分析システムにおける化学プラントの構成を示す概要図である。
【図７】化学プラントのセンサ群から受付けた測定データを示すデータシートである。
【図８】第２の実施形態による要因分析装置の構成を示すブロック図である。
【図９】第２の実施形態による要因分析システムの動作を示すフローチャートである。
【図１０】第２の実施形態による要因分析装置の動作を示すフローチャートである。
【図１１】要因分析装置による影響度及び説明変数名を示す第１のデータシートである。
【図１２】要因分析装置による影響度及び説明変数名を示す第２のデータシートである。
【図１３】要因分析装置による影響度及び説明変数名を示す第３のデータシートである。
【図１４】第１の実施形態による要因分析装置、第２の実施形態による要因分析装置、並びに、管理装置をコンピュータ装置で実現したハードウエア構成を示すブロック図である。
【図１５】説明変数と目的変数の組から説明変数による分類モデルを作る例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
はじめに、本明細書における各実施形態の要因分析装置で用いる要因分析手法について、図面を用いて説明する。図１は、説明変数と目的変数（複数の基準値）の組から、説明変数によるクラス分類を作る例を説明する図である。各実施形態の要因分析装置は、説明変数（Ｘ１，Ｘ２，…，Ｘｎ）（ｎは自然数）が目的変数Ｙに与える影響を段階的に捕捉するために、目的変数として、境界条件ではなく各基準値を用いる。すなわち、説明変数と目的変数の複数の基準値の組の学習により、目的変数の基準値ごとに、説明変数との関係式（クラス分類）が生成される。このとき、図１に示すように、目的変数の基準値ごとに関係式における説明変数の係数αが変動する。このため、目的変数の基準値に影響を与える説明変数が異なることになる。これにより、関係式における係数αの変動過程から目的変数の基準値に影響を与える要因（説明変数）とその度合いを表す影響度（係数α）を段階的に知ることができる。なお、図１に示す関係式（クラス分類）詳細については、後述する。
【００１９】
次に、第１の実施形態による要因分析装置について、図面を参照して説明する。図２は、第１の実施形態による要因分析装置の構成を示すブロック図である。
【００２０】
要因分析装置１０１は、取得部１０２と、基準値設定部１０３と、影響度算出部１０４と、出力部１０５を備える。
【００２１】
取得部１０２は、要因分析データを受付け、要因分析データのうち事象の結果を示す目的変数の時系列データを目的変数時系列データとして記憶部（図示せず）に保存する。また、事象の要因を示す説明変数の時系列データを説明変数時系列データとして記憶部に保存する。なお、取得部１０２は、目的変数時系列データ、又は、説明変数時系列データを記憶部に保存せず、影響度算出部１０４に送ってもよい。
【００２２】
説明変数には、例えば、装置の調整値、温度、圧力、ガス流量、電圧などのシステムの運転状態を表すデータを用いることができる。目的変数には、例えば、製品の品質又は収率などの評価指標を表すデータを用いることができる。時系列データとは、所定の時間間隔で時間順に並べたデータを指す。
【００２３】
なお、要因分析データは、計測器による測定データでもよく、任意のシステムで生成されたログデータであってもよい。また、要因分析データは、キーボードのような入力装置（図示せず）を介して入力された入力データであってもよい。
【００２４】
取得部１０２は、通信やメディアを介して外部から要因分析データを受付けしてもよい。また、要因分析装置１０１内に、要因分析データを生成、又は、保管する機能を備える機能があってもよい。
【００２５】
基準値設定部１０３は、目的変数時系列データに基づいて目的変数の基準値（目的変数基準値）を設定する。
【００２６】
設定する目的変数基準値の範囲は、事象の要因を知りたい任意の目的変数基準値の範囲でよい。その範囲は、目的変数時系列データが取りうる最小値から最大値の範囲であればよく、又は、その一部であってもよい。一部とする場合、例えば「１／５〜４／５の範囲」等、何らかの基準、又は、何％以内などの統計量を用いる。目的変数基準値の範囲は、要因分析装置１０１の内部又は外部で決定される。
【００２７】
設定される目的変数基準値は、任意の離散値が所定の間隔によって連続性を保っていればよい。なお、要因分析の過程をより細かく知りたい場合、離散値の粒度を小さく取る。また、要因分析の過程をより大まかに知りたい場合、離散値の粒度を大きく取る。粒度の決め方は、要因分析装置１０１の外部で決定し、決定した結果を基準値設定部１０３で設定してもよい。また、要因分析装置１０１の内部で決定する場合は、基準値を特定の個数又は何パーセント刻み等の基準で決定してもよく、統計量によって決定してもよい。また目的変数基準値は整数でもよく、実数でもよい。
【００２８】
基準値設定部１０３は、設定された目的変数基準値を影響度算出部１０４へ送る。なお、基準値設定部１０３は、目的変数基準値を影響度算出部１０４ではなく、一時的に記憶部に保存してもよい。その場合、影響度算出部１０４は、必要に応じて、目的変数基準値を記憶部から取得する。
【００２９】
次に、影響度算出部１０４は、目的変数基準値、及び、説明変数時系列データを用いて学習し、目的変数基準値ごとに係数αと説明変数による関係式（クラス分類）を作成する。学習法は、クラス分類に利用可能な学習法であればよい。例えば、Ｌ１正則化ロジスティック回帰、決定木、非線形回帰、又はそれらの類似手法を用いることができる。
【００３０】
作成されたクラス分類を図１に示す例を用いて説明する。図１に示すクラス分類は、目的変数基準値Ｙ＝｛１，２，３，４，５｝のそれぞれ基準値を説明変数（Ｘ１，Ｘ２，…，Ｘｎ）（ｎは自然数）で説明する関係式である。
Ｙ＝｛１｝＝α１１・Ｘ１＋α２１・Ｘ２＋…＋αｎ１・Ｘｎ
（α１１、α２１、・・・、αｎ１のうちα１１が最大の値）
Ｙ＝｛２｝＝α１２・Ｘ１＋α２２・Ｘ２＋…＋αｎ２・Ｘｎ
（α１２、α２２、・・・、αｎ２のうちα２２が最大の値）
Ｙ＝｛３｝＝α１３・Ｘ１＋α２３・Ｘ２＋…＋αｎ３・Ｘｎ
（α１３、α２３、・・・、αｎ３のうちα１３が最大の値）
Ｙ＝｛４｝＝α１４・Ｘ１＋α２４・Ｘ２＋…＋αｎ４・Ｘｎ
（α１４、α２４、・・・、αｎ４のうちαｎ４が最大の値）
Ｙ＝｛５｝＝α１５・Ｘ１＋α２５・Ｘ２＋…＋αｎ５・Ｘｎ
（α１５、α２５、・・・、αｎ５のうちα２５が最大の値）
影響度算出部１０４は、生成された関係式（クラス分類）から、説明変数の係数（例えば、目的変数基準値Ｙ＝｛１｝の場合のα１１、α２１、・・・、αｎ１）と、係数に対応する説明変数（例えば、Ｘ１）を目的変数基準値（Ｘ１〜Ｘｎのいずれか）ごとに抽出する。
【００３１】
影響度算出部１０４は、クラス分類の関係式の中で最大値となる係数αを抽出し、対応する説明変数を抽出することで、目的変数基準値への影響が大きい説明変数とその度合いを表す影響度を示す係数αを選出することができる。図１の例では、
目的変数基準値Ｙ＝｛１｝の場合、係数α１１の説明変数Ｘ１が選出される。
目的変数基準値Ｙ＝｛２｝の場合、係数α２２の説明変数Ｘ２が選出される。
目的変数基準値Ｙ＝｛３｝の場合、係数α１３の説明変数Ｘ１が選出される。
目的変数基準値Ｙ＝｛４｝の場合、係数αｎ４の説明変数Ｘｎが選出される。
目的変数基準値Ｙ＝｛５｝の場合、係数α２５の説明変数Ｘ２が選出される。
【００３２】
影響度算出部１０４は、目的変数基準値ごとに、選出した影響度（例えば、α１１）及び影響度に関連する説明変数（例えば、Ｘ１）を、影響度推移データとして記憶部に保存する。あるいは、次段の出力部１０５に送る。
【００３３】
出力部１０５は、取得した影響度推移データを表示装置（図示せず）に出力する機能を有する。なお要因分析装置１０１は、表示装置を含んでもよい。また、出力部１０５は、通信部（図示せず）やメディア記録部（図示せず）を介して要因分析装置１０１の外部に出力する機能を備えてもよい。
【００３４】
出力部１０５の出力内容は、影響度順に説明変数名を出力してもよいし、一連の過程の部分または全部に影響している説明変数名を出力してもよい。影響度順とは、例えば、影響度の値の大きな順である。また、その順序は影響度順に限らず、説明変数名順、説明変数の並び順、又は、説明変数が含んでいる時系列データの先頭時刻の順であってもよい。説明変数名とは、説明変数ごとに付された識別名称であり、例えば、モータ回転数と表される。
【００３５】
図３は、第１の実施形態による要因分析装置の動作を示すフローチャートである。
【００３６】
取得部１０２は、受付けた要因分析データのうち、事象の結果を表す時系列データを、目的変数時系列データとして取得し、事象の要因を表す時系列データを説明変数時系列データとして取得する（Ｓ２０１）。取得部１０２は、目的変数時系列データ、及び、説明変数時系列データを記憶部に保存してもよく、影響度算出部１０４に送ってもよい。
【００３７】
基準値設定部１０３は、取得した目的変数時系列データに基づいて各目的変数基準値を設定する（Ｓ２０２）。基準値設定部１０３は、設定された目的変数基準値を影響度算出部１０４へ送る。なお、基準値設定部１０３は、目的変数基準値を影響度算出部１０４ではなく、一時的に記憶部に保存してもよい。その場合、影響度算出部１０４は、必要に応じて、目的変数基準値を記憶部から取得する。
【００３８】
影響度算出部１０４は、設定された各目的変数基準値と説明変数時系列データの組を用いて学習し、係数αと説明変数による関係式（クラス分類）を生成する（Ｓ２０３）。続いて、影響度算出部１０４は、生成された関係式（クラス分類）から、説明変数の係数α（例えば、α１１、α２１、・・・、αｎ１）と、係数に対応する説明変数（Ｘ１，Ｘ２，…，Ｘｎ）を目的変数基準値ごとに抽出する（Ｓ２０４）。影響度算出部１０４は、説明変数の係数αを影響度とし、影響度に関連する説明変数を影響度推移データとして、記憶部に保存する。あるいは、次段の出力部１０５に送る。
【００３９】
出力部１０５は、影響度推移データを取得し、目的変数基準値ごとに、影響度と説明変数名を出力する（Ｓ２０５）。
【００４０】
（第１の実施形態の変形例）
上記の第１の実施形態において、要因分析装置１０１の記憶部に説明変数時系列データと、目的変数時系列データと、影響度推移データを保存する例を示したが、これに限られない。例えば、記憶部に保存する説明変数時系列データと、目的変数時系列データと、影響度推移データを、要因分析装置１０１に接続された記憶装置に保存する構成を採用してもよい。
要因分析装置１０１の影響度算出部１０４の演算は、そのデータ量によって多くの計算時間が必要となる。図４は、第１の実施形態による要因分析装置の計算量を削減するための計算方法を説明するフローチャートである。図４に示すように、目的変数と説明変数を取得するＳ２０１から目的変数基準値でクラス分類を生成するＳ２０３までのステップ、及び、影響度と説明変数名を出力するＳ２０５のステップは、図３のフローチャートと同様のため、説明は省略する。
【００４１】
目的変数基準値ごとのクラス分類（関係式）を生成後、影響度算出部１０４は、目的変数基準値の粒度を粗く設定して影響度を計算する。すなわち、影響度算出部１０４は、間引かれた目的変数基準値を用いて影響度を算出する（Ｓ３０１）。例えば、影響度算出部１０４は、目的変数基準値として設定された目的変数基準値４、３、２から目的変数基準値３が間引かれた目的変数基準値４，２を用いて影響度を算出する。次に、影響度算出部１０４は、目的変数基準値４と２の関係式から、影響度の低い説明変数を抽出し、間引いた目的変数基準値３の影響度を算出する際に、影響度の低い説明変数を予め削減して影響度を算出する（Ｓ３０２）。これにより、影響度算出部１０４の計算量を削減することができる。なお、影響度算出部１０４は、目的変数基準値４と２の関係式から、影響度の高い説明変数を抽出し、影響度の高い説明変数だけを用いて間引いた目的変数基準値３の影響度を算出してもよい。
【００４２】
以上のように、第１の実施形態による要因分析装置によれば、影響度算出部１０４が、設定された各目的変数基準値と説明変数時系列データの組を用いて学習し、目的変数基準値ごとに、係数αと説明変数による関係式（クラス分類）を生成する。続いて、影響度算出部１０４が、生成された関係式（クラス分類）のうち、説明変数の係数、及び、係数に対応する説明変数を関連づけて抽出する。これにより、目的変数基準値ごとに、係数の変動過程を知ることができ、目的変数に影響を与える説明変数を知ることができる。このため、目的変数の変動要因の推移を明らかにできる。
【００４３】
（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態による要因分析システムについて、図面を用いて説明する。第２の実施形態による要因分析システムは、第１の実施形態による要因分析装置を化学プラントにおける製品品質の要因分析に適用する例である。
【００４４】
図５は、第２の実施形態による要因分析システムの構成を示すブロック図である。図５によれば、要因分析システム４００は、化学プラント３００と、管理装置４５０と、要因分析装置４０１とを備える。化学プラント３００は、管理装置４５０を介して要因分析装置４０１と接続されている。また、要因分析装置４０１は、記憶装置（図示せず）が接続されている。
【００４５】
第２の実施形態の化学プラント３００は、原料Ａ及び原料Ｂを投入し、適度に撹拌することで均一な材料製品を製造するための製造装置である。図６は、化学プラント３００の構造を示すブロック図である。
【００４６】
化学プラント３００において、原料Ａ投入槽３０１は、原料Ａ用パイプ３０２を介して原料Ａ投入槽３０１内の原料Ａを撹拌槽３０５に送る機能を有する。また、原料Ｂ投入槽３０３は、原料Ｂ用パイプ３０４を介して原料Ｂ投入槽３０３内の原料Ｂを撹拌槽３０５に送る機能を有する。
【００４７】
撹拌槽３０５は、槽内にモータ３０７、モータ３０７で駆動される撹拌プロペラ３０６が設置され、槽内に投入された原料群を撹拌する機能を有する。モータ３０７は、電気コード３０８を介して電源３０９から電力が供給される。撹拌槽３０５は、製品用パイプ３１０を介して撹拌後の材料製品を製品槽３１１に送る。
【００４８】
化学プラント３００の各構成には、各種センサが取り付けられている。具体的には、原料Ａ投入槽３０１は、原料Ａの品種、及び、原料Ａの投入量を測定するセンサを有する。原料Ｂ投入槽３０３は、原料Ｂの品種、及び、原料Ｂの投入量を測定するセンサを有する。原料Ａ用パイプ３０２は、原料Ａ用パイプ流量を測定するセンサを有する。原料Ｂ用パイプ３０４は、原料Ｂ用パイプ流量を測定するセンサを有する。製品用パイプ３１０は、製品用パイプ流量を測定するセンサを有する。モータ３０７は、モータ回転数を測定するセンサを有する。撹拌槽３０５は、撹拌槽温度、及び、撹拌槽水位を測定するセンサを有する。製品槽３１１は、製品槽水位と製品品質を測定するセンサを有する。
【００４９】
管理装置４５０は、制御部４５１を備える。制御部４５１は、化学プラント３００のセンサ群３２０で測定された測定データを記憶部（図示せず）に保存し、所定の時系列データとして要因分析装置４０１に送る機能を有する。図７は、管理装置４５０が化学プラント３００のセンサ群３２０から受付けた測定データの一例を示すデータシートである。管理装置４５０は、通信部（図示せず）を介して測定データを要因分析装置４０１に送信する。あるいは、管理装置４５０は、着脱可能な不揮発性メモリ（例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）メモリ）に測定データを保存し、ＵＳＢメモリを介して、後述する要因分析装置４０１に提供してもよい。
【００５０】
図８は、第２の実施形態による要因分析装置の構成を示すブロック図である。要因分析装置４０１は、記憶装置５０１と接続されている。第２の実施形態による要因分析装置４０１の構成は、表示部４０５を除いて、第１の実施形態による要因分析装置１０１の各構成と同様である。すなわち、第２の実施形態による要因分析装置４０１の取得部４０２、基準値設定部４０３、影響度算出部４０４は、それぞれ、第１の実施形態による要因分析装置１０１の取得部１０２と、基準値設定部１０３と、影響度算出部１０４と同様の機能を有する。なお、第２の実施形態による要因分析装置４０１の表示部４０５は、第１の実施形態による要因分析装置１０１の出力部１０５の機能のうち、データの表示に特化した構成である。また第２の実施形態の記憶装置５０１は、第１の実施形態の記憶装置２０１と同様の機能を有する。このため要因分析装置４０１の構成についての詳細な説明は省略する。
【００５１】
図９は、第２の実施形態における要因分析システムの動作を示すフローチャートである。
【００５２】
はじめに、化学プラント３００の設定されたセンサ群３２０が、所定の時間間隔で化学プラント３００を測定し（Ｓ４０１）、測定した測定データを管理装置４５０に送る。次に、管理装置４５０は、測定データを収集し（Ｓ４０２）、要因分析データとして要因分析装置４０１に送る。
【００５３】
図９の破線は、要因分析装置４０１の動作を示すフローチャートである。要因分析装置４０１の動作は、ステップＳ５０５を除いて、第１の実施形態による要因分析装置１０１の動作と同様である。すなわち、要因分析装置４０１の動作を示すステップＳ５０１〜ステップＳ５０４までは、第１の実施形態による要因分析装置１０１の動作を示すステップＳ２０１〜ステップＳ２０４と同様である。また要因分析装置４０１のステップＳ５０５については、説明変数名が測定センサ名となり、また、出力が表示となっている点が相違する。
【００５４】
まず、要因分析装置４０１の取得部４０２は、管理装置４５０から化学プラント３００の要因分析データを受付ける。さらに取得部４０２は、要因分析データのうち、製品品質の時系列データ（以下、品質データと示す）を目的変数時系列データ５０３として取得し、製品品質以外の時系列データ（以下、要因データと示す）を説明変数時系列データ５０２として取得する（Ｓ５０１）。取得部４０２は、品質データ（目的変数時系列データ５０３）、及び、要因データ（説明変数時系列データ５０２）を記憶装置５０１に保存する、あるいは、影響度算出部４０４へ送る。
【００５５】
基準値設定部４０３は、取得部４０２から品質データを取得し、品質データに基づいて、製品品質の目的変数基準値を設定する（Ｓ５０２）。ここでは、品質データの範囲は、１〜５で、目的変数基準値１が最もよい品質、目的変数基準値５が最も悪い品質とする。製品品質として目的変数基準値の４、５を不良品とし、ステップＳ５０３での目的変数基準値の設定範囲を目的変数基準値２〜４とする。また、目的変数基準値の粒度は１とする。基準値設定部４０３は、設定した各目的変数基準値を影響度算出部４０４に送る。
【００５６】
影響度算出部４０４は、要因データ、及び、品質データの目的変数基準値を、Ｌ１正則化ロジスティック回帰を用いて学習し、目的変数基準値ごとに、係数αと説明変数による関係式（クラス分類）を生成する（Ｓ５０３）。続いて、影響度算出部４０４は、生成された関係式（クラス分類）から、説明変数の係数、及び、係数に対応する説明変数を関連づけて抽出する（Ｓ５０４）。影響度算出部４０４は、説明変数の係数αを影響度とし、影響度に関連する説明変数を影響度推移データ５０４として、表示部４０５に送る。
【００５７】
表示部４０５は、影響度推移データ５０４から、上記過程を経て分析した影響度、及び、説明変数名に対応した測定センサ名を目的変数基準値と共に表示する（Ｓ５０５）。
【００５８】
なお、上記の第２の実施形態による要因分析装置４０１の動作は、これに限定されるものでなく、別の動作でも影響度を求めることができる。図１０は、第２の実施形態による要因分析装置の別の動作を示すフローチャートである。図９に示す要因分析装置４０１の動作は、設定した目的変数基準値ごとにクラス分類をすべて生成し、生成したクラス分類から影響度を算出する動作である。これに対し、図１０に示す要因分析装置４０１の動作は、まず設定した目的変数基準値の１つに対しクラス分類を作成し（Ｓ６０３）、続いて、生成した１つの関係式（クラス分類）の影響度を算出する（Ｓ６０４）。次に、別の目的変数基準値を用いてクラス分類を生成（Ｓ６０３）し、続いて、生成した１つの関係式（クラス分類）の影響度を算出する（Ｓ６０４）。
【００５９】
図１０に示す要因分析装置では、このループを設定した目的変数基準値に対して繰り返す。例えば、初回は目的変数基準値を４として処理ループを開始し、処理ループを回るたびに毎回粒度１ずつ目的変数基準値を減じて設定しなおす。次に、影響度算出部４０４は、基準値設定部４０３で設定された目的変数基準値の影響度を算出し、その基準値と影響度を影響度推移データ５０４として記憶する。基準値設定部４０３で定められた基準値の設定範囲を満たす製品品質基準値の２まで、Ｓ６０３〜Ｓ６０４の工程を繰り返す。設定範囲内の基準値２、３、４に対して影響度の算出が終了したら、品質データの目的変数基準値と、品質データに影響を与える説明変数名に対応した測定センサ名を影響順に表示部４０５において表示する（Ｓ６０５）。
【００６０】
図１１、１２、１３は、要因分析装置によって得られた影響度と説明変数名を示す第１、第２及び第３のデータシートである。図１１、図１２、図１３に示す第１、第２及び第３のデータシートの各項目において、順位とは、影響度の大きさの順位を表し、影響度はＬ１正則化ロジスティック回帰によって得られる各説明変数の係数を正規化したものを意味する（最大値を１、最小値を０としている）
図１１に示す第１のデータシートは、目的変数基準値が２における影響度、及び、説明変数名を示している。図１１中、最も影響度が大きいのがモータ回転数で、影響度は０．４１となっている。２位に原料Ａ品種が挙げられる。
【００６１】
図１２に示す第２のデータシートは、目的変数基準値が３における影響度、及び、説明変数名を示している。図１２中、最も影響度が大きいのがモータ回転数で、影響度は０．３３、次に影響度が大きいのが撹拌槽水位で、影響度は０．２５となっている。
【００６２】
図１３に示す第３のデータシートは、目的変数基準値が４における影響度、及び、説明変数名を示している。図１３中、最も影響度が大きいのが製品パイプ流量で、影響度は０．３３、次に影響度が大きいのがモータ回転数で、影響度は０．２２となっている。２位、３位は、それぞれモータ回転数、撹拌槽水位となっている。
【００６３】
図１１〜図１３の要因分析の結果から、このケースでは、原料Ａの粘度が影響し、撹拌プロペラの動作にムラができる。これによりモータ回転数が変化し、撹拌槽内部での粘度が上昇してさらに撹拌槽水位が上昇し、粘度上昇に伴って製品パイプ流量が減少する、という予測を立てることが可能となる。これにより、最終的な不良品算出の前に何が要因なのかを段階的に知ることができる。
【００６４】
以上のように、第２の実施形態による要因分析装置によれば、影響度算出部４０４が、製造品質を表す測定データ（目的変数基準値）と、製造品質以外の測定データ（説明変数時系列データ）の組を用いて学習し、目的変数基準値ごとに、係数αと説明変数による関係式（クラス分類）を生成する。続いて、影響度算出部１０４が、生成された関係式（クラス分類）のうち、説明変数の係数、及び、係数に対応する説明変数を関連づけて抽出する。これにより、目的変数基準値ごとに、係数の変動過程を知ることができ、目的変数に影響を与える説明変数を知ることができる。このため、目的変数の変動要因の推移を明らかにできる。
【００６５】
また、製品品質の境界条件を決めることなく、製品品質に影響を与える要因と影響度を絞り込むことができる。
【００６６】
第２の実施形態による要因分析システムは、化学プラントのセンサによる測定データを用いる例を用いて説明しているが、これに限られるものではない。ある事象の結果を表す目的変数の時系列データ、及び、ある事象の要因を表す説明変数の時系列データとして得られるのであれば、製造以外の装置にも適用できる。また、流通、金融、又は交通システム等にも適用することができる。
（ハードウエア構成）
図１４は、第１、第２の実施形態による要因分析装置、又は、第２の実施形態の管理装置をコンピュータ装置で実現したハードウエア構成を示す図である。
【００６７】
図１４に示すように、第１、第２の実施形態による要因分析装置における各機能部、第２の実施形態における管理装置の制御部４５１を、以下のハードウエア構成により実現できる。ハードウエア構成は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）９０１、ネットワーク接続用の通信Ｉ／Ｆ（通信インターフェース）９０２、メモリ９０３、及び、プログラムを格納するハードディスク等の記憶装置９０４を含む。また、ＣＰＵ９０１は、システムバス９０７を介して入力装置９０５及び、出力装置９０６に接続されている。
【００６８】
ＣＰＵ９０１は、オペレーティングシステムを動作させて第１の実施形態による要因分析装置１０１、又は、第２の実施形態による要因分析装置４０１における各機能部、第２の実施形態における管理装置４５０を制御する。またＣＰＵ９０１は、例えば、ドライブ装置に装着された記録媒体からメモリ９０３にプログラムやデータを読み出す。
【００６９】
また、ＣＰＵ９０１は、例えば、各実施形態における取得部などから入力される情報信号を処理する機能を有し、プログラムに基づいて各種機能の処理を実行する。
【００７０】
記憶装置９０４は、例えば、光ディスク、フレキシブルディスク、磁気光ディスク、外付けハードディスク、又は半導体メモリ等である。記憶装置９０４の一部の記憶媒体は、不揮発性記憶装置であり、そこにプログラムを記憶する。また、プログラムは、通信網に接続されている。図示しない外部コンピュータからダウンロードされてもよい。
【００７１】
入力装置９０５は、例えば、マウス、キーボード、又は、タッチパネルなどで実現され、入力操作に用いられる。
【００７２】
出力装置９０６は、例えば、ディスプレイで実現され、ＣＰＵ９０１により処理された情報等を出力して確認するために用いられる。
【００７３】
以上のように、本発明の各実施形態は、図１４に示されるハードウエア構成によって実現される。但し、要因分析装置１０１、又は、要因分析装置４０１、管理装置４５０が備える各部の実現手段は、特に限定されない。すなわち、要因分析装置１０１、４０１は、物理的に結合した一つの装置により実現されてもよいし、物理的に分離した二つ以上の装置を有線又は無線で接続し、これら複数の装置により実現してもよい。
【００７４】
以上、実施形態（及び実施例）を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態（及び実施例）に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【００７５】
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のように記載されうるが、以下には限られない。
【００７６】
（付記１）
要因分析データから事象の結果を表す目的変数の時系列データと、事象の要因を表す説明変数の時系列データとを取得する取得部と、
前記目的変数の時系列データに基づき、複数の目的変数基準値を設定する基準値設定部と、
前記設定された複数の目的変数基準値、及び、前記取得された説明変数の時系列データを学習させ、前記目的変数基準値ごとに、前記目的変数基準値と前記説明変数との関係式を生成し、前記生成された関係式のうち、前記説明変数の係数、及び、前記係数に対応する前記説明変数を抽出する影響度算出部と、
前記抽出された係数を影響度として出力し、さらに、前記抽出された説明変数に関連する説明変数名を出力する出力部と、
を備える要因分析装置。
【００７７】
（付記２）
前記取得部は、
前記取得した目的変数の時系列データ、及び、説明変数の時系列データを、記憶装置に保存する、又は、前記影響度算出部に送る、
付記１に記載の要因分析装置。
【００７８】
（付記３）
前記要因分析データは、計測器による測定データ、任意のシステムで生成されたログデータである、
付記１又は２に記載の要因分析装置。
【００７９】
（付記４）
前記学習に用いる手法は、Ｌ１正則化ロジスティック回帰、決定木、非線形回帰、あるいは、重回帰分析のいずれかである、
付記１から付記３のいずれか１つに記載の要因分析装置。
【００８０】
（付記５）
前記影響度算出部は、
所定の間隔で前記目的変数基準値を間引いて前記影響度を算出し、前記間引いた目的変数基準値の影響度の算出前に、前記先に算出された目的変数基準値の影響度から、影響度の低い説明変数を削減して算出する、あるいは影響度の高い説明変数のみで算出する、
付記１から付記４のいずれか１つに記載の要因分析装置。
【００８１】
（付記６）
前記出力部は
前記抽出された影響度と説明変数との組合せのうち、前記影響度の値の順に出力する、前記説明変数名の順に出力する、前記説明変数の並び順に出力する、前記説明変数が備える時系列データの時刻順に出力する、又は、前記目的変数の基準値の一部又は全部に影響を与える説明変数名を出力する、
付記１〜付記５のいずれか１つに記載の要因分析装置。
【００８２】
（付記７）
前記要因分析装置に接続される記憶装置を備え、
前記記憶装置は、
前記取得部が取得した、目的変数の時系列データ、又は、説明変数の時系列データを保存する、
付記１〜付記６のいずれか１つに記載の要因分析装置。
【００８３】
（付記８）
前記要因分析装置に接続される記憶装置を備え、
前記記憶装置は、
前記影響度算出部が抽出した、前記影響度および前記影響度に対応する前記説明変数を保存する、
付記１〜付記７のいずれか１つに記載の要因分析装置。
【００８４】
（付記９）
付記１から付記８のいずれか１つに記載の要因分析装置と、
計測器により測定される測定対象装置と、
前記計測器が測定した測定データを収集し、時系列データとして前記要因分析装置へ送る管理装置と、
を備える要因分析システム。
【００８５】
（付記１０）
要因分析データから事象の結果を表す目的変数の時系列データと、事象の要因を表す説明変数の時系列データとを取得し、
前記目的変数の時系列データに基づき、複数の目的変数基準値を設定し、
前記設定された複数の目的変数基準値、及び、前記取得された説明変数の時系列データを学習させ、前記目的変数基準値ごとに、前記目的変数基準値と前記説明変数との関係式を生成し、
前記生成された関係式のうち、前記説明変数の係数、及び、前記係数に対応する前記説明変数を抽出し、
前記抽出された係数を影響度として出力し、さらに、前記抽出された説明変数に関連する説明変数名を出力する、
要因分析方法。
【００８６】
（付記１１）
コンピュータに、
要因分析データから事象の結果を表す目的変数の時系列データと、事象の要因を表す説明変数の時系列データとを取得し、
前記目的変数の時系列データに基づき、複数の目的変数基準値を設定し、
前記設定された複数の目的変数基準値、及び、前記取得された説明変数の時系列データを学習させ、前記目的変数基準値ごとに、前記目的変数基準値と前記説明変数との関係式を生成し、
前記生成された関係式のうち、前記説明変数の係数、及び、前記係数に対応する前記説明変数を抽出し、
前記抽出された係数を影響度として出力し、さらに、前記抽出された説明変数に関連する説明変数名を出力する、ことを実行させる、要因分析プログラム。
【００８７】
この出願は、２０１４年１１月１９日に出願された日本出願特願２０１４−２３４６１９号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【符号の説明】
【００８８】
１０１  要因分析装置
１０２  取得部
１０３  基準値設定部
１０４  影響度算出部
１０５  出力部
３００  化学プラント
３０１  原料Ａ投入槽
３０２  原料Ａ用パイプ
３０３  原料Ｂ投入槽
３０４  原料Ｂ用パイプ
３０５  撹拌槽
３０６  撹拌プロペラ
３０７  モータ
３０８  電気コード
３０９  電源
３１０  製品用パイプ
３１１  製品槽
３２０  センサ群
４００  要因分析システム
４０１  要因分析装置
４０２  取得部
４０３  基準値設定部
４０４  影響度算出部
４０５  表示部
５０１  記憶装置
５０２  説明変数時系列データ
５０３  目的変数時系列データ
５０４  影響度推移データ
９０１  ＣＰＵ
９０２  通信Ｉ／Ｆ（通信インターフェース）
９０３  メモリ
９０４  記憶装置
９０５  入力装置
９０６  出力装置
９０７  システムバス
【図１】
2016079972.tif 000003
【図２】
2016079972.tif 000004
【図３】
2016079972.tif 000005
【図４】
2016079972.tif 000006
【図５】
2016079972.tif 000007
【図６】
2016079972.tif 000008
【図７】
2016079972.tif 000009
【図８】
2016079972.tif 000010
【図９】
2016079972.tif 000011
【図１０】
2016079972.tif 000012
【図１１】
2016079972.tif 000013
【図１２】
2016079972.tif 000014
【図１３】
2016079972.tif 000015
【図１４】
2016079972.tif 000016
【図１５】
2016079972.tif 000017
【手続補正書】
【提出日】平成29年4月20日(2017.4.20)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項１０】
コンピュータに、
要因分析データから事象の結果を表す目的変数の時系列データと、
事象の要因を表す説明変数の時系列データとを取得し、
前記目的変数の時系列データに基づき、複数の目的変数基準値を設定し、
前記設定された複数の目的変数基準値、及び、前記取得された説明変数の時系列データを学習させ、前記目的変数基準値ごとに、前記目的変数基準値と前記説明変数との関係式を生成し、
前記生成された関係式のうち、前記説明変数の係数、及び、前記係数に対応する前記説明変数を抽出し、
前記抽出された係数を影響度として出力し、さらに、前記抽出された説明変数に関連する説明変数名を出力する、ことを実行させる、
プログラム。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１５】
本発明の一態様であるプログラムは、コンピュータに以下の手順を実行させる。プログラムは、要因分析データから事象の結果を表す目的変数の時系列データと、事象の要因を表す説明変数の時系列データとを取得し、前記目的変数の時系列データに基づき、複数の目的変数基準値を設定する。さらに、プログラムは、前記設定された複数の目的変数基準値、及び、前記取得された説明変数の時系列データを学習させ、前記目的変数基準値ごとに、前記目的変数基準値と前記説明変数との関係式を生成する。さらに、プログラムは、前記生成された関係式のうち、前記説明変数の係数、及び、前記係数に対応する前記説明変数を抽出し、前記抽出された係数を影響度として出力し、さらに、前記抽出された説明変数に関連する説明変数名を出力する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１７】
【図１】説明変数と目的変数（複数の基準値）の組から、説明変数による複数のクラス分類を作る一例を説明する図である。
【図２】第１の実施形態による要因分析装置の構成を示すブロック図である。
【図３】第１の実施形態による要因分析装置の動作を示すフローチャートである。
【図４】第１の実施形態による要因分析装置の計算量を削減するための計算方法を説明するためのフローチャートである。
【図５】第２の実施形態による要因分析システムの構成を示すブロック図である。
【図６】要因分析システムにおける化学プラントの構成を示す概要図である。
【図７】化学プラントのセンサ群から受付けた測定データを示すデータシートである。
【図８】第２の実施形態による要因分析装置の構成を示すブロック図である。
【図９】第２の実施形態による要因分析システムの動作を示すフローチャートである。
【図１０】第２の実施形態による要因分析装置の動作を示すフローチャートである。
【図１１】要因分析装置による影響度及び説明変数名を示す第１のデータシートである。
【図１２】要因分析装置による影響度及び説明変数名を示す第２のデータシートである。
【図１３】要因分析装置による影響度及び説明変数名を示す第３のデータシートである。
【図１４】第１の実施形態による要因分析装置、第２の実施形態による要因分析装置、並びに、管理装置をコンピュータ装置で実現したハードウエア構成を示すブロック図である。
【図１５】説明変数と目的変数の組から説明変数による分類モデルを作る例を説明する図である。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２４】
取得部１０２は、通信やメディアを介して外部から要因分析データを受付けしてもよい。また、要因分析装置１０１内に、要因分析データを生成、又は、保管する機能があってもよい。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３０】
作成されたクラス分類を図１に示す例を用いて説明する。図１に示すクラス分類は、目的変数基準値Ｙ＝｛１，２，３，４，５｝のそれぞれ基準値を説明変数（Ｘ１，Ｘ２，…，Ｘｎ）（ｎは自然数）で説明する関係式である。
Ｙ＝｛１｝＝α１１・Ｘ１＋α２１・Ｘ２＋…＋αｎ１・Ｘｎ
（α１１、α２１、・・・、αｎ１のうちα１１が最大の値）
Ｙ＝｛２｝＝α１２・Ｘ１＋α２２・Ｘ２＋…＋αｎ２・Ｘｎ
（α１２、α２２、・・・、αｎ２のうちα２２が最大の値）
Ｙ＝｛３｝＝α１３・Ｘ１＋α２３・Ｘ２＋…＋αｎ３・Ｘｎ
（α１３、α２３、・・・、αｎ３のうちα１３が最大の値）
Ｙ＝｛４｝＝α１４・Ｘ１＋α２４・Ｘ２＋…＋αｎ４・Ｘｎ
（α１４、α２４、・・・、αｎ４のうちαｎ４が最大の値）
Ｙ＝｛５｝＝α１５・Ｘ１＋α２５・Ｘ２＋…＋αｎ５・Ｘｎ
（α１５、α２５、・・・、αｎ５のうちα２５が最大の値）
影響度算出部１０４は、生成された関係式（クラス分類）から、説明変数の係数（例えば、目的変数基準値Ｙ＝｛１｝の場合のα１１、α２１、・・・、αｎ１）と、係数に対応する説明変数（例えば、Ｘ１）を説明変数（Ｘ１〜Ｘｎのいずれか）ごとに抽出する
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４５】
第２の実施形態の化学プラント３００は、原料Ａ及び原料Ｂを投入し、適度に撹拌することで均一な材料製品を製造するための製造装置である。図６は、化学プラント３００の構造を示す概要図である。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５０】
図８は、第２の実施形態による要因分析装置の構成を示すブロック図である。要因分析装置４０１は、記憶装置５０１と接続されている。第２の実施形態による要因分析装置４０１の構成は、表示部４０５を除いて、第１の実施形態による要因分析装置１０１の各構成と同様である。すなわち、第２の実施形態による要因分析装置４０１の取得部４０２、基準値設定部４０３、影響度算出部４０４は、それぞれ、第１の実施形態による要因分析装置１０１の取得部１０２と、基準値設定部１０３と、影響度算出部１０４と同様の機能を有する。なお、第２の実施形態による要因分析装置４０１の表示部４０５は、第１の実施形態による要因分析装置１０１の出力部１０５の機能のうち、データの表示に特化した構成である。また第２の実施形態の記憶装置５０１は、第１の実施形態の記憶装置（図示せず）と同様の機能を有する。このため要因分析装置４０１の構成についての詳細な説明は省略する。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５５】
基準値設定部４０３は、取得部４０２から品質データを取得し、品質データに基づいて、製品品質の目的変数基準値を設定する（Ｓ５０２）。ここでは、品質データの範囲は、１〜５で、目的変数基準値１が最もよい品質、目的変数基準値５が最も悪い品質とする。製品品質として目的変数基準値の４、５を不良品とし、ステップＳ５０２での目的変数基準値の設定範囲を目的変数基準値２〜４とする。また、目的変数基準値の粒度は１とする。基準値設定部４０３は、設定した各目的変数基準値を影響度算出部４０４に送る。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６０】
図１１、１２、１３は、要因分析装置によって得られた影響度とセンサ名（説明変数名）を示す第１、第２及び第３のデータシートである。図１１、図１２、図１３に示す第１、第２及び第３のデータシートの各項目において、順位とは、影響度の大きさの順位を表し、影響度はＬ１正則化ロジスティック回帰によって得られる各説明変数の係数を正規化したものを意味する（最大値を１、最小値を０としている）
図１１に示す第１のデータシートは、目的変数基準値が２における影響度、及び、センサ名（説明変数名）を示している。図１１中、最も影響度が大きいのがモータ回転数で、影響度は０．４１となっている。２位に原料Ａ品種が挙げられる。
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６１】
図１２に示す第２のデータシートは、目的変数基準値が３における影響度、及び、センサ名（説明変数名）を示している。図１２中、最も影響度が大きいのがモータ回転数で、影響度は０．３３、次に影響度が大きいのが撹拌槽水位で、影響度は０．２５となっている。
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６２】
図１３に示す第３のデータシートは、目的変数基準値が４における影響度、及び、センサ名（説明変数名）を示している。図１３中、最も影響度が大きいのが製品パイプ流量で、影響度は０．３３、次に影響度が大きいのがモータ回転数で、影響度は０．２２となっている。３位は、撹拌槽水位となっている。
【手続補正１３】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１１】
2016079972.tif 000018
【国際調査報告】
2016079972.tif 000019
2016079972.tif 000020