(57)【要約】【課題】計算機シミュレーションを実行する場合に入力変数の値として適切な入力値を選定することを課題とする。【解決手段】管理サーバは、ＰＣクラスタから計算機シミュレーション結果として得られるデータ群（例えば、入力変数の値として入力される入力値や入力値に対応する出力変数の値として出力される出力値など）を取り込んで解析し、この解析結果に基づいて、計算機シミュレーションを再実行するために用いる入力値を選定し、選定した入力値を指定した上でＰＣクラスタに計算機シミュレーションの再実行指示を送出する。【選択図】        図１
2008192076.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の計算機資源を用いて計算機シミュレーションを実行するとともに、計算機シミュレーションを再実行するために用いる入力値の選定処理をコンピュータに実行させる入力値選定プログラムであって、
前記計算機シミュレーションの結果として得られるデータ群について解析を行う解析手順と、
前記解析手順による解析結果に基づいて、計算機シミュレーションを再実行するために用いる入力値を選定する入力値選定手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする入力値選定プログラム。
【請求項２】
前記入力値選定手順によって入力値が選定される度に、前回の計算機シミュレーションにおいて用いられた入力値を当該入力値選定手順により選定された入力値に変更して、計算機シミュレーションを再実行する手順をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１に記載の入力値選定プログラム。
【請求項３】
前記解析手順は、計算機シミュレーションの結果として得られるデータ群をいくつかのグループに分類するクラスタ分析を行うとともに、クラスタ分析の結果を所定の条件で分類する決定木分析を行って、クラスタ分析の結果および決定木分析の結果をそれぞれ出力し、
前記入力値選定手順は、前記解析手順により出力されたクラスタ分析および決定木分析の各分析結果を用いて、クラスタ分析および決定木分析の各分析結果が異なるものと推定される入力値を選定することを特徴とする請求項１または２に記載の入力値選定プログラム。
【請求項４】
前記解析手順は、計算機シミュレーションの結果として得られるデータ群から近似関数を複数生成し、
前記入力値選定手順は、前記解析手順により生成された各近似関数を用いて、所定の入力値について近似関数ごとに近似値を算出して、当該算出された各近似値のバラつきが最も大きいと推定される入力値を選定することを特徴とする請求項１または２に記載の入力値選定プログラム。
【請求項５】
所定の計算機資源を用いて計算機シミュレーションを実行するとともに、計算機シミュレーションを再実行するために用いる入力値を選定する入力値選定方法であって、
前記計算機シミュレーションの結果として得られるデータ群について解析を行う解析工程と、
前記解析工程による解析結果に基づいて、計算機シミュレーションを再実行するために用いる入力値を選定する入力値選定工程と、
を含んだことを特徴とする入力値選定方法。
【請求項６】
所定の計算機資源を用いて計算機シミュレーションを実行するとともに、計算機シミュレーションを再実行するために用いる入力値を選定する入力値選定装置であって、
前記計算機シミュレーションの結果として得られるデータ群について解析を行う解析手段と、
前記解析手段による解析結果に基づいて、計算機シミュレーションを再実行するために用いる入力値を選定する入力値選定手段と、
を備えたことを特徴とする入力値選定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、所定の計算機資源を用いて計算機シミュレーションを実行するとともに、計算機シミュレーションを再実行するために用いる入力値の選定処理をコンピュータに実行させる入力値選定プログラム、当該プログラムに対応した入力値選定方法および入力値選定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、計算機シミュレーションにより得られたデータの傾向を解析して、その解析内容を提示する技術が存在する（例えば、特許文献１参照）。なお、近年、様々な技術分野における大規模複雑化した計算機シミュレーションに応える高性能な計算機資源として、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）クラスタやグリットコンピューティング（Ｇｒｉｄ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ）からなるシステムが普及してきている。
【０００３】
【特許文献１】特開平５−２９００１６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記した従来の技術は、計算機シミュレーションを実行する場合に入力変数の値として入力される入力値の選定が適切に行われていない場合があるという問題点があった。すなわち、上記した従来の技術は、計算機シミュレーションにより得られたデータの傾向を解析する場合に、入力変数の値としてどのような入力値を選定するかまでは考慮していないので、計算機シミュレーションにより得られたデータの傾向を精度よく解釈するために重要な入力値が選定されているとは限らず、計算機シミュレーションを実行する場合に入力変数の値として入力される入力値の選定が適切に行われていない場合があるという問題点があった。
【０００５】
そこで、この発明は、上述した従来技術の課題を解決するためになされたものであり、計算機シミュレーションを実行する場合に入力変数の値として適切な入力値を選定することが可能な入力値選定プログラム、入力値選定方法および入力値選定装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、請求項１に係る発明は、所定の計算機資源を用いて計算機シミュレーションを実行するとともに、計算機シミュレーションを再実行するために用いる入力値の選定処理をコンピュータに実行させる入力値選定プログラムであって、前記計算機シミュレーションの結果として得られるデータ群について解析を行う解析手順と、前記解析手順による解析結果に基づいて、計算機シミュレーションを再実行するために用いる入力値を選定する入力値選定手順と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【０００７】
また、請求項２に係る発明は、上記の発明において、前記入力値選定手順によって入力値が選定される度に、前回の計算機シミュレーションにおいて用いられた入力値を当該入力値選定手順により選定された入力値に変更して、計算機シミュレーションを再実行する手順をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする。
【０００８】
また、請求項３に係る発明は、上記の発明において、前記解析手順は、計算機シミュレーションの結果として得られるデータ群をいくつかのグループに分類するクラスタ分析を行うとともに、クラスタ分析の結果を所定の条件で分類する決定木分析を行って、クラスタ分析の結果および決定木分析の結果をそれぞれ出力し、前記入力値選定手順は、前記解析手順により出力されたクラスタ分析および決定木分析の各分析結果を用いて、クラスタ分析および決定木分析の各分析結果が異なるものと推定される入力値を選定することを特徴とする。
【０００９】
また、請求項４に係る発明は、上記の発明において、前記解析手順は、計算機シミュレーションの結果として得られるデータ群から近似関数を複数生成し、前記入力値選定手順は、前記解析手順により生成された各近似関数を用いて、所定の入力値について近似関数ごとに近似値を算出して、当該算出された各近似値のバラつきが最も大きいと推定される入力値を選定することを特徴とする。
【００１０】
また、請求項５に係る発明は、所定の計算機資源を用いて計算機シミュレーションを実行するとともに、計算機シミュレーションを再実行するために用いる入力値を選定する入力値選定方法であって、前記計算機シミュレーションの結果として得られるデータ群について解析を行う解析工程と、前記解析工程による解析結果に基づいて、計算機シミュレーションを再実行するために用いる入力値を選定する入力値選定工程と、を含んだことを特徴とする。
【００１１】
また、請求項６に係る発明は、所定の計算機資源を用いて計算機シミュレーションを実行するとともに、計算機シミュレーションを再実行するために用いる入力値を選定する入力値選定装置であって、前記計算機シミュレーションの結果として得られるデータ群について解析を行う解析手段と、前記解析手段による解析結果に基づいて、計算機シミュレーションを再実行するために用いる入力値を選定する入力値選定手段と、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、計算機シミュレーションの結果として得られるデータ群について解析することにより得られた解析結果に基づいて、計算機シミュレーションを再実行するために用いる入力値を選定するので、計算機シミュレーションの結果として得られるデータ群の解析結果（例えば、クラスタ分析および決定木分析を用いた解析結果や近似関数を用いた解析結果）という裏づけを得ることができ、計算機シミュレーションを実行するための入力変数の値として適切な入力値を選定することが可能である。
【００１３】
また、本発明によれば、入力値が選定される度に、前回の計算機シミュレーションにおいて用いられた入力値を変更して計算機シミュレーションを再実行するので、計算機シミュレーションを実行するための入力変数の値として選定された適切な入力値を用いて、計算機シミュレーションを繰り返し実行することができ、計算機シミュレーションの結果であるデータ群の統計的な傾向を解釈するために、より適切なシミュレーション結果を得ることが可能である。
【００１４】
また、本発明によれば、計算機シミュレーションの結果として得られるデータ群について行うクラスタ分析および決定木分析の各分析結果を用いて、クラスタ分析および決定木分析の各分析結果が異なるものと推定される入力値を選定したり、計算機シミュレーションの結果として得られるデータ群から生成された近似関数ごとに、所定の入力値について近似値を算出して、算出された各近似値のバラつきが最も大きいと推定される入力値を選定したりするので、計算機シミュレーションを実行するための入力変数の値として適切な入力値（計算機シミュレーションの結果であるデータ群の統計的な傾向を解釈するために適切な入力値）を簡易に選定することが可能である。
【００１５】
また、本発明によれば、クラスタ分析により分類されたデータに関する決定木分析の結果を提示したり、計算機シミュレーションの結果から生成した近似関数を用いて、所定の入力値ついて近似関数ごとに算出された各近似値のばらつきを各近似関数とともに表示したりするので、計算機シミュレーションの結果である統計的なデータの傾向について、利用者に分かりやすく、かつ適切に提示することが可能である。
【００１６】
また、本発明によれば、例えば、クラスタ分析により分類されたデータを散布図として形や色を分けて表示することができ、計算機シミュレーションの結果である統計的なデータの傾向について、利用者に分かりやすく、かつ適切に提示することが可能である。
【００１７】
また、本発明によれば、例えば、計算機シミュレーションに用いられる入力変数や出力変数の種類が多い場合であっても、平行座標表示、主成分分析、独立成分分析、多次元尺度分析およびサモンマップ分析を用いることにより、計算機シミュレーションの結果である入力値と出力値との間の統計的なデータの傾向について、利用者に分かりやすく、かつ適切に提示することが可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下に添付図面を参照して、本発明に係る入力値選定プログラム、入力値選定方法および入力値選定装置の実施例を詳細に説明する。なお、以下では、本発明に係る入力値選定プログラムを適用した管理サーバを例に挙げて実施例１として説明した後に、本発明に含まれる他の実施例を説明する。
【実施例１】
【００１９】
以下の実施例１では、実施例１に係る管理サーバの概要および特徴、構成および処理を順に説明し、最後に実施例１による効果を説明する。
【００２０】
［管理サーバの概要および特徴（実施例１）］
まず最初に、図１および図２を用いて、実施例１に係る管理サーバの概要および特徴を説明する。図１は、実施例１に係る管理サーバの概要および特徴を説明するための図であり、図２は、実施例１に係る管理サーバの処理概要を説明するための図である。
【００２１】
実施例１に係る管理サーバは、図１に示すように、ＰＣクラスタなどの所定の計算機資源を用いて計算機シミュレーションを実行するとともに、計算機シミュレーションを再実行するために用いる入力値を選定することを概要とするが、計算機シミュレーションの結果として得られるデータ群の解析結果（クラスタ分析および決定木分析を用いた解析結果）という裏づけを得ることができ、計算機シミュレーションを実行するための入力変数の値として適切な入力値を選定することが可能である点に主たる特徴がある。
【００２２】
すなわち、図１に示すように、実施例１に係る管理サーバは、大量の入力値について並列に処理を実行して大量のシミュレーション結果（入力値、出力値等）を出力するＰＣクラスタと、計算機シミュレーション結果に関する解析結果を要求するためにユーザが使用するユーザ端末と、ネットワークを介して通信可能な状態で接続される。
【００２３】
そして、実施例１に係る管理サーバは、ＰＣクラスタから計算機シミュレーション結果として得られるデータ群（例えば、入力変数の値として入力される入力値や入力値に対応する出力変数の値として出力される出力値など）を取り込んで解析し、この解析結果に基づいて、計算機シミュレーションを再実行するために用いる入力値を選定し、選定した入力値を指定した上でＰＣクラスタに計算機シミュレーションの再実行指示を送出する。実施例１に係る管理サーバは、管理サーバの管理者などによりあらかじめ設定された設定処理回数まで、上述した一連の処理を繰り返し実行する。
【００２４】
図２を用いて、実施例１に係る管理サーバの主たる特徴について具体的に説明する。図２は、計算機シミュレーション結果の解析後からの管理サーバの処理を示している。なお、実施例１では、入力変数値として「縦」および「横」の数値を入力して、出力変数値として「重量」の数値を出力する計算機シミュレーションを行う場合について説明する。
【００２５】
同図に示すように、実施例１に係る管理サーバは、ＰＣクラスタから計算機シミュレーション結果であるデータ群を取り込んで結果データを生成し、この結果データを解析することにより誤答データを得る。この誤答データは、サンプル番号に対応付けて、入力値のデータ（計算機シミュレーションの入力を特徴付ける入力変数値として入力された「縦」および「横」の数値）と、誤答計算結果のデータ（例えば、「１」または「０」からなるフラグ）とから構成される。
【００２６】
誤答データを得た後、実施例１に係る管理サーバは、誤答となることが予想される入力値（「縦」および「横」）を推定して最適化データを生成する（図２の（１）参照）。具体的に説明すると、誤答データから生成した近似関数を用いて、例えば、最も誤答となる可能性が高い「縦」および「横」の数値を算出し、「縦」および「横」の入力値として選定する。そして、新たなサンプル番号および選定した入力値からなる最適化データを生成する。
【００２７】
最適化データを生成した後、実施例１に係る管理サーバは、前回の計算機シミュレーション結果から生成された誤答データ（例えば、サンプル番号「１」およびサンプル番号「２」に対応するデータ）内の入力値および最適化データ内の入力値について、計算機シミュレーションの再実行指示をＰＣクラスタに送出する。そして、ＰＣクラスタにおいて再実行された計算機シミュレーション結果を取り込んで、取り込んだ計算機シミュレーション結果から結果データを生成する（図２の（２）参照）。この結果データは、サンプル番号に対応付けて、入力値のデータと、出力値のデータ（計算機シミュレーションの出力を特徴付ける出力変数値として出力された「重量」の数値）とから構成される。
【００２８】
結果データを生成した後、実施例１に係る管理サーバは、結果データについてクラスタ分析を行って（図２の（３）参照）、クラスタ分析結果を得る。なお、クラスタ分析により生成されるクラスタデータは、サンプル番号に対応付けて、入力値のデータおよび出力値のデータと、クラスタ分析結果のデータ（クラスタ番号）とから構成される。
【００２９】
クラスタ分析を行ってクラスタデータを得た後、実施例１に係る管理サーバは、クラスタデータについて決定木分析を行って（図２の（４）参照）、決定木分析結果を得る。なお、決定木分析により生成される決定木データは、テキストデータとして得られるが、テーブルデータとして構成するならば、サンプル番号に対応付けて、入力値のデータおよび出力値のデータと、決定木分析結果のデータ（クラスタ番号）とから構成することができる。
【００３０】
決定木分析後、実施例１に係る管理サーバは、クラスタ分析結果および決定木分析結果から誤答データを生成する（図２の（５）参照）。具体的に説明すると、クラスタ分析結果であるクラスタ番号と決定木分析結果であるクラスタ番号が同一であるものをフラグ「１」、異なるものをフラグ「０」とした誤答結果を算出した後、サンプル番号に対応付けて、入力値のデータと、誤答計算結果のデータとからなる誤答データを生成する。
【００３１】
誤答データの生成後、実施例１に係る管理サーバは、上述してきた誤答データ生成までの処理が、あらかじめ管理者などにより設定された設定処理回数に到達しているか否か判断する。その結果、設定処理回数に到達している場合には、結果データ、クラスタデータおよび決定木データを出力して処理を終了する。一方、設定処理回数に到達していない場合には、誤答データ生成までの処理を繰り返す。
【００３２】
そして、例えば、計算機シミュレーション結果の解析結果に関する提示要求をユーザ端末から受け付けると、実施例１に係る管理サーバは、ユーザ端末のディスプレイなどに決定木データを表示させて提示する。
【００３３】
このようなことから、実施例１に係る管理サーバは、上述した主たる特徴のごとく、計算機シミュレーションの結果として得られるデータ群の解析結果（クラスタ分析および決定木分析を用いた解析結果）という裏づけを得ることができ、計算機シミュレーションを実行するための入力変数の値として適切な入力値を選定することが可能である。
【００３４】
［管理サーバの構成（実施例１）］
次に、図３を用いて、実施例１に係る管理サーバの構成を説明する。図３は、実施例１に係る管理サーバの構成を示すブロック図である。なお、同図には、実施例１に係る管理サーバの処理機能を説明する上で必要となる処理部のみを記載し、その他の処理部については記載を省略している。
【００３５】
同図に示すように、実施例１に係る管理サーバ３０は、大量の入力値について並列に処理を実行して大量のシミュレーション結果（入力値、出力値等）を出力するＰＣクラスタ１０と、計算機シミュレーション結果に関する解析結果を要求するためにユーザが使用するユーザ端末２０と、ネットワークを介して通信可能な状態で接続される。そして、管理サーバ３０は、通信制御Ｉ／Ｆ部３１と、記憶部３２と、制御部３３とから構成される。
【００３６】
このうち、通信制御Ｉ／Ｆ部３１は、例えば、ネットワークを介してＰＣクラスタ１０との間でやり取りする計算機シミュレーション結果の情報に関する通信を制御する。
【００３７】
記憶部３２は、制御部３３による各種処理に必要なデータおよびプログラムを記憶する記憶部であり、特に本発明に密接に関連するものとしては、解析データ記憶部３２Ａを備える。解析データ記憶部３２Ａは、制御部３３による解析処理データなどを記憶する記憶部であり、例えば、誤答データなど（図２参照）を記憶して構成される。
【００３８】
制御部３３は、所定の制御プログラム、各種の処理手順などを設定したプログラムおよび所要データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する処理部であり、特に本発明に密接に関連するものとしては、シミュレーション実行制御部３３Ａと、クラスタ分析部３３Ｂと、決定木分析部３３Ｃと、誤答データ生成部１６Ｄと、最適化データ生成部３３Ｅと、解析結果提示部３３Ｆとを備える。
【００３９】
このうち、シミュレーション実行制御部３３Ａは、ＰＣクラスタ１０から計算機シミュレーションの結果であるデータ群を取り込んで、取り込んだ計算機シミュレーション結果から結果データを生成してクラスタ分析部３３Ｂに送出する。また、後述する最適化データ生成部３３Ｅから最適化データを受け付けた場合には、前回の計算機シミュレーション結果から生成された誤答データを解析データ記憶部３２Ａから読み出し、読み出した誤答データ内の入力値および最適化データ内の入力値について、ＰＣクラスタ１０に計算機シミュレーションの再実行指令を送出する。
【００４０】
クラスタ分析部３３Ｂは、シミュレーション実行制御部３３Ａから受け付けた結果データについてクラスタ分析を行ってクラスタデータを得る。そして、クラスタデータを決定木分析部３３Ｃに送出する。
【００４１】
決定木分析部３３Ｃは、クラスタ分析部３３Ｂから受け付けたクラスタデータについて決定木分析を行って決定木データを得る。ここで、決定木分析とは、クラスタデータを入力変数値および出力変数値のどこで分岐させるのが適当であるか内部的に解析して、クラスタデータを分岐させた木構造で説明するためのテキストデータである決定木データ（図４参照）を得るためのデータ分析処理である。そして、決定木分析部３３Ｃは、クラスタ分析結果および決定木分析結果を最適化データ生成部３３Ｅに送出する。
【００４２】
誤答データ生成部３３Ｄは、決定木分析部３３Ｃから受け付けたクラスタデータのクラスタ分析結果、および決定木データの決定木分析結果から誤答データを生成する。具体的に説明すると、クラスタ分析結果（クラスタ番号）と、クラスタ分析結果の決定木分析結果（クラスタ番号）が同一であるものを「１」、異なるものを「０」とした誤答結果を算出した後、サンプル番号に対応付けて、入力値のデータと、誤答計算結果のデータとからなる誤答データを生成する。
【００４３】
そして、誤答データ生成部３３Ｄは、誤答データ生成までの処理が、あらかじめ管理者などにより設定された設定処理回数に到達しているか否か判断する。その結果、設定処理回数に到達している場合には、結果データ、クラスタデータおよび決定木データを解析結果提示部３３Ｆに出力して処理を終了する。一方、設定処理回数に到達していない場合には、誤答データ生成部３３Ｄは、誤答データ生成までの処理を繰り返すために、生成した誤答データを解析データ記憶部３２Ａに格納するとともに、最適化データ生成部３３Ｅに送出する。
【００４４】
最適化データ生成部３３Ｅは、誤答データ生成部３３Ｄから誤答データを受け付けると、誤答となることが予想される入力値（「縦」および「横」）を推定して最適化データを生成する。具体的に説明すると、誤答データから生成した近似関数を用いて、例えば、最も誤答となる可能性が高い「縦」および「横」の数値を算出し、「縦」および「横」の入力値として選定する。そして、新たなサンプル番号および選定した入力値からなる最適化データを生成して、生成した最適化データをシミュレーション実行制御部３３Ａに送出する。
【００４５】
なお、最適化データ生成部３３Ｅは、第１回目の処理時は誤答データが存在しないので、従来から存在する方法（例えば、ランダムサンプリングや実験計画法など）を用いて、計算機シミュレーションを実行するための入力値を生成してシミュレーション実行制御部３３Ａに送出する。
【００４６】
解析結果提示部３３Ｆは、例えば、計算機シミュレーション結果の解析結果に関する提示要求をユーザ端末２０から受け付けると、ユーザ端末２０のディスプレイなどに決定木データを表示させて提示する（図５参照）。
【００４７】
なお、管理サーバ３０は、例えば、既知のパーソナルコンピュータ、ワークステーションなどの情報処理装置に、上記した各機能を搭載することによって実現することができる。
【００４８】
［管理サーバの処理（実施例１）］
続いて、図６を用いて、実施例１に係る管理サーバの処理を説明する。図６は、実施例１に係る管理サーバの処理の流れを示すフローチャートである。なお、以下では、計算機シミュレーション結果の解析後からの管理サーバの処理を説明する。
【００４９】
同図に示すように、最適化データ生成部３３Ｅは、誤答データ生成部３３Ｄから誤答データを受け付けると、誤答となることが予想される入力値（「縦」および「横」）を推定する（ステップＳ６０１）。具体的に説明すると、誤答データから生成した近似関数を用いて、例えば、最も誤答となる可能性が高い「縦」および「横」の数値を算出し、「縦」および「横」の入力値として選定する。
【００５０】
そして、最適化データ生成部３３Ｅは、新たなサンプル番号および選定した入力値からなる最適化データを生成して（ステップＳ６０２）、生成した最適化データをシミュレーション実行制御部３３Ａに送出する。
【００５１】
最適化データ生成部３３Ｅから最適化データを受け付けると、シミュレーション実行制御部３３Ａは、前回の計算機シミュレーションに用いられた誤答データを解析データ記憶部３２Ａから読み出し、読み出した誤答データ内の入力値および最適化データ内の入力値について、ＰＣクラスタ１０に計算機シミュレーションの再実行指令を送出する（ステップＳ６０３）。そして、シミュレーション実行制御部３３Ａは、ＰＣクラスタ１０から計算機シミュレーションの結果であるデータ群を取り込んで、取り込んだ計算機シミュレーション結果から結果データを生成してクラスタ分析部３３Ｂに送出する。
【００５２】
クラスタ分析部３３Ｂは、シミュレーション実行制御部３３Ａから受け付けた結果データについてクラスタ分析を行って（ステップＳ６０４）、クラスタデータを得る。そして、クラスタデータを決定木分析部３３Ｃに送出する。
【００５３】
決定木分析部３３Ｃは、クラスタ分析部３３Ｂから受け付けたクラスタデータについて決定木分析を行って（ステップＳ６０５）、決定木データを得る。そして、決定木分析部３３Ｃは、クラスタ分析結果および決定木分析結果を最適化データ生成部３３Ｅに送出する。
【００５４】
誤答データ生成部３３Ｄは、決定木分析部３３Ｃから受け付けたクラスタデータのクラスタ分析結果、および決定木データの決定木分析結果から誤答データを生成する（ステップＳ６０６）。具体的に説明すると、クラスタ分析結果（クラスタ番号）と、クラスタ分析結果の決定木分析結果（クラスタ番号）が同一であるものを「１」、異なるものを「０」とした誤答結果を算出した後、サンプル番号に対応付けて、入力値のデータと、誤答計算結果のデータとからなる誤答データを生成する。
【００５５】
そして、誤答データ生成部３３Ｄは、誤答データ生成までの処理が、あらかじめ管理者などにより設定された設定処理回数に到達しているか否か判断する（ステップＳ６０７）。その結果、設定処理回数に到達している場合には（ステップＳ６０７肯定）、結果データ、クラスタデータおよび決定木データを解析結果提示部３３Ｆに出力して処理を終了する。一方、設定処理回数に到達していない場合には（ステップＳ６０７否定）、誤答データ生成部３３Ｄは、誤答データ生成までの処理を繰り返すために、生成した誤答データを解析データ記憶部３２Ａに格納するとともに、最適化データ生成部３３Ｅに送出する。
【００５６】
［実施例１による効果］
上述してきたように、実施例１によれば、計算機シミュレーションの結果として得られるデータ群について解析することにより得られた解析結果に基づいて、計算機シミュレーションを再実行するために用いる入力値を選定するので、計算機シミュレーションの結果として得られるデータ群の解析結果（クラスタ分析および決定木分析を用いた解析結果）という裏づけを得ることができ、計算機シミュレーションを実行するための入力変数の値として適切な入力値を選定することが可能である。
【００５７】
また、実施例１によれば、入力値が選定される度に（誤答データに基づいて入力値が推定される度に）、前回の計算機シミュレーションにおいて用いられた入力値を変更して計算機シミュレーションを再実行するので、計算機シミュレーションを実行するための入力変数の値として選定された適切な入力値を用いて、計算機シミュレーションを繰り返し実行することができ、計算機シミュレーションの結果であるデータ群の統計的な傾向を解釈するために、より適切なシミュレーション結果を得ることが可能である。
【００５８】
また、実施例１によれば、計算機シミュレーションの結果として得られるデータ群について行うクラスタ分析および決定木分析の各分析結果を用いて、クラスタ分析および決定木分析の各分析結果が異なるものと推定される入力値を選定するので、計算機シミュレーションを実行するための入力変数の値として適切な入力値（計算機シミュレーションの結果であるデータ群の統計的な傾向を解釈するために適切な入力値）を簡易に選定することが可能である。
【００５９】
また、実施例１によれば、クラスタ分析により分類されたデータに関する決定木分析の結果を提示するので、計算機シミュレーションの結果である統計的なデータの傾向について、利用者に分かりやすく、かつ適切に提示することが可能である。
【実施例２】
【００６０】
上記の実施例１では、計算機シミュレーションの結果として得られるデータ群のクラスタ分析結果および決定木分析結果から、計算機シミュレーションを実行するための入力値を推定する場合を説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、データ群から生成された複数の近似関数を用いることにより入力値を推定するようにしてもよい。そこで、以下の実施例２では、実施例２に係る管理サーバの処理概要、構成および処理を順に説明し、最後に実施例２による効果を説明する。
【００６１】
［管理サーバの概要（実施例２）］
まず、図７を用いて、実施例２に係る管理サーバの処理概要を説明する。図７は、実施例２に係る管理サーバの処理概要を説明するための図である。
【００６２】
同図に示すように、実施例２に係る管理サーバは、ＰＣクラスタから計算機シミュレーション結果であるデータ群を取り込んで結果データを生成して、結果データから複数の近似関数を生成する。
【００６３】
ここで、実施例２に係る管理サーバは、近似関数生成までの処理が、あらかじめ管理者などにより設定された設定処理回数に到達しているか否か判断する。その結果、設定処理回数に到達している場合には、結果データ、および結果データから生成した複数の近似関数を送出して処理を終了する。一方、設定処理回数に到達していない場合には、近似関数生成までの処理を繰り返す。
【００６４】
近似関数を生成した後、実施例２に係る管理サーバは、結果データ内の各入力値について近似関数ごとに近似値を算出し、近似値データを生成する（図７の（１）参照）。この近似値データは、サンプル番号に対応付けて、入力値のデータ、近似関数ごとの近似値のデータおよび近似値のバラつきデータから構成される。
【００６５】
近似値データを生成した後、実施例２に係る管理サーバは、近似値データの中から入力値および近似値のバラつきデータを抽出する（図７の（２）参照）。
【００６６】
そして、実施例２に係る管理サーバは、抽出されたデータに基づいて、近似値のバラつきが最も大きいと推定される入力値（「縦」および「横」）を算出して、最適化データを生成する（図７の（３）参照）。具体的に説明すると、入力値データおよび近似値のバラつきデータから生成した近似関数を用いて、近似値のバラつきが最も大きくなる可能性が高い「縦」および「横」の数値を算出し、「縦」および「横」の入力値として選定する。そして、新たなサンプル番号および選定した入力値からなる最適化データを生成する。
【００６７】
最適化データを生成した後、実施例２に係る管理サーバは、前回の計算機シミュレーション結果から生成された結果データ内の入力値および最適化データ内の入力値について、計算機シミュレーションの再実行指示をＰＣクラスタに送出する。そして、ＰＣクラスタにおいて再実行された計算機シミュレーション結果を取り込んで、取り込んだ計算機シミュレーション結果から結果データを生成して（図７の（４）参照）、上述の近似関数生成処理に戻る。この結果データは、サンプル番号に対応付けて、入力値のデータと、出力値のデータ（計算機シミュレーションの出力を特徴付ける出力変数値として出力された「重量」の数値）とから構成される。
【００６８】
［管理サーバ装置の構成（実施例２）］
次に、図８を用いて、実施例２に係る管理サーバの構成を説明する。図８は、実施例２に係る管理サーバの構成を示すブロック図である。実施例２に係る管理サーバは、実施例１に係る管理サーバと基本的には同様の構成であるが、以下に説明する点が異なる。
【００６９】
すなわち、制御部３３のシミュレーション実行制御部３３Ａは、最適化データ生成部３３Ｅから最適化データを受け付けると、前回の計算機シミュレーション結果から生成された結果データを解析データ記憶部３２Ａから読み出して、読み出した結果データ内の入力値および最適化データ内の入力値について、計算機シミュレーションの再実行指示をＰＣクラスタ１０に送出する。
【００７０】
また、シミュレーション実行制御部３３Ａは、ＰＣクラスタ１０から計算機シミュレーションの結果であるデータ群を取り込んで、取り込んだ計算機シミュレーション結果から結果データを生成し、生成した結果データを解析データ記憶部３２Ａに格納するとともに近似関数生成部３３Ｊに送出する。この結果データは、サンプル番号に対応付けて、入力値のデータと、出力値のデータ（計算機シミュレーションの出力を特徴付ける出力変数値として出力された「重量」の数値）とから構成される。
【００７１】
近似関数生成部３３Ｊは、シミュレーション実行制御部３３Ａから結果データを受け付けると、結果データから複数の近似関数を生成する。ここで、近似関数生成部３３Ｊは、近似関数生成までの処理が、あらかじめ管理者などにより設定された設定処理回数に到達しているか否か判断する。その結果、設定処理回数に到達している場合には、結果データ、および結果データから生成した複数の近似関数を解析結果提示部３３Ｆに送出して処理を終了する。一方、設定処理回数に到達していない場合には、近似関数生成までの処理を繰り返すため、結果データ内の入力値のデータおよび生成した各近似関数を近似値データ生成部３３Ｋに送出する。
【００７２】
近似値データ生成部３３Ｋは、近似関数生成部３３Ｊから結果データ内の入力値および各近似関数を受け付けると、各入力値について近似関数ごとに近似値を算出し、近似値データを生成する。この近似値データは、サンプル番号に対応付けて、入力値のデータ、近似関数ごとの近似値のデータおよび近似値のバラつきデータから構成される。そして、近似値データ生成部３３Ｋは、近似値データから入力値データおよび近似値のバラつきデータを抽出して、最適化データ生成部３３Ｅに送出する。
【００７３】
最適化データ生成部３３Ｅは、近似値データ生成部３３Ｋから入力値データおよび近似値のバラつきデータを受け付けると、近似値のバラつきが最も大きいと推定される入力値（「縦」および「横」）を算出して、最適化データを生成する（図７の（３）参照）。具体的に説明すると、入力値データおよび近似値のバラつきデータから生成した近似関数を用いて、近似値のバラつきが最も大きくなる可能性が高い「縦」および「横」の数値を算出し、「縦」および「横」の入力値として選定する。そして、新たなサンプル番号および選定した入力値からなる最適化データを生成し、生成した最適化データをシミュレーション実行制御部３３Ａに送出する。
【００７４】
解析結果提示部３３Ｆは、例えば、計算機シミュレーション結果の解析結果に関する提示要求をユーザ端末２０から受け付けると、例えば、ユーザが指定する所定の入力値について近似関数ごとに算出された各近似値を各近似関数とともにユーザ端末２０のディスプレイなどに表示させて提示する（図９参照）。
【００７５】
［管理サーバの処理（実施例２）］
続いて、図１０を用いて、実施例２に係る管理サーバの処理を説明する。図１０は、実施例２に係る管理サーバの処理の流れを示すフローチャートである。
【００７６】
同図に示すように、近似関数生成部３３Ｊは、シミュレーション実行制御部３３Ａから結果データを受け付けると、結果データから複数の近似関数を生成する（ステップＳ１００１）。
【００７７】
次に、近似関数生成部３３Ｊは、近似関数生成までの処理が、あらかじめ管理者などにより設定された設定処理回数に到達しているか否か判断する（ステップＳ１００２）。その結果、設定処理回数に到達している場合には（ステップＳ１００２肯定）、結果データ、および結果データから生成した複数の近似関数を解析結果提示部３３Ｆに送出して処理を終了する。
【００７８】
一方、設定処理回数に到達していない場合には（ステップＳ１００２否定）、近似関数生成部３３Ｊは、近似関数生成までの処理を繰り返すため、結果データ内の入力値のデータおよび生成した各近似関数を近似値データ生成部３３Ｋに送出する。
【００７９】
近似値データ生成部３３Ｋは、近似関数生成部３３Ｊから結果データ内の入力値および各近似関数を受け付けると、各入力値について近似関数ごとに近似値を算出し、近似値データを生成する（ステップＳ１００３）。この近似値データは、サンプル番号に対応付けて、入力値のデータ、近似関数ごとの近似値のデータおよび近似値のバラつきデータから構成される。
【００８０】
そして、近似値データ生成部３３Ｋは、近似値データから入力値データおよび近似値のバラつきデータを抽出して、最適化データ生成部３３Ｅに送出する（ステップＳ１００４）。
【００８１】
最適化データ生成部３３Ｅは、近似値データ生成部３３Ｋから入力値データおよび近似値のバラつきデータを受け付けると、近似値のバラつきが最も大きいと推定される入力値（「縦」および「横」）を算出して、最適化データを生成する（ステップＳ１００５）。
【００８２】
具体的に説明すると、最適化データ生成部３３Ｅは、入力値データおよび近似値のバラつきデータから生成した近似関数を用いて、近似値のバラつきが最も大きくなる可能性が高い「縦」および「横」の数値を算出し、「縦」および「横」の入力値として選定する。そして、新たなサンプル番号および選定した入力値からなる最適化データを生成し、生成した最適化データをシミュレーション実行制御部３３Ａに送出する。
【００８３】
シミュレーション実行制御部３３Ａは、最適化データ生成部３３Ｅから最適化データを受け付けると、前回の計算機シミュレーション結果から生成された結果データを解析データ記憶部３２Ａから読み出して、読み出した結果データ内の入力値および最適化データ内の入力値について、計算機シミュレーションの再実行指示をＰＣクラスタ１０に送出する（ステップＳ１００６）。
【００８４】
また、シミュレーション実行制御部３３Ａは、ＰＣクラスタ１０から計算機シミュレーションの結果であるデータ群を取り込んで、取り込んだ計算機シミュレーション結果から結果データを生成し（ステップＳ１００７）、生成した結果データを解析データ記憶部３２Ａに格納するとともに近似関数生成部３３Ｊに送出する。そして、上述の近似関数生成処理に戻る。
【００８５】
［実施例２による効果］
上述してきたように、実施例２によれば、計算機シミュレーションの結果として得られるデータ群から生成された近似関数ごとに、所定の入力値について近似値を算出して、算出された各近似値のバラつきが最も大きいと推定される入力値を選定するので、計算機シミュレーションを実行するための入力変数の値として適切な入力値（計算機シミュレーションの結果であるデータ群の統計的な傾向を解釈するために適切な入力値）を簡易に選定することが可能である。
【００８６】
また、実施例２によれば、所定の入力値ついて近似関数ごとに算出された各近似値のばらつきを各近似関数とともに表示するので、計算機シミュレーションの結果である統計的なデータの傾向について、利用者に分かりやすく、かつ適切に提示することが可能である。
【実施例３】
【００８７】
さて、本発明の実施例１および実施例２について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。
【００８８】
（１）クラスタ分析結果の表示
上記の実施例において、例えば、ユーザ端末２０からの計算機シミュレーションの解析結果に関する提示要求に応じて、計算機シミュレーションの解析結果を提示する場合に、計算機シミュレーションのクラスタ分析結果を形や色を分けた散布図で表示して提示するようにしてもよい（図１１参照）。
【００８９】
また、計算機シミュレーションの解析結果を提示する場合に、散布図で表示して提示する場合に限られるものではなく、計算機シミュレーションのクラスタ分析結果を平行座標表示で表示して提示するようにしてもよい（図１２参照）。
【００９０】
また、計算機シミュレーションの解析結果を提示する場合に、計算機シミュレーションのクラスタ分析結果について主成分分析を行って、主成分分析結果を表示して提示するようにしてもよい（図１３参照）。
【００９１】
また、計算機シミュレーションの解析結果を提示する場合に、計算機シミュレーションのクラスタ分析結果について独立成分分析を行って、独立成分分析結果を提示するようにしてもよい（図１４参照）。
【００９２】
また、計算機シミュレーションの解析結果を提示する場合に、計算機シミュレーションのクラスタ分析結果について多次元尺度分析を行って、多次元尺度分析結果を提示するようにしてもよい（図１５参照）。
【００９３】
また、計算機シミュレーションの解析結果を提示する場合に、計算機シミュレーションのクラスタ分析結果についてサモンマップ分析を行って、サモンマップ分析結果を提示するようにしてもよい（図１６参照）。
【００９４】
このようなことから、計算機シミュレーションの結果である統計的なデータの傾向について、利用者に分かりやすく、かつ適切に提示することが可能である。
【００９５】
また、計算機シミュレーションに用いられる入力変数や出力変数の種類が多い場合であっても、平行座標表示、主成分分析、独立成分分析、多次元尺度分析およびサモンマップ分析を用いることにより、計算機シミュレーションの結果である入力値と出力値との間の統計的なデータの傾向について、利用者に分かりやすく、かつ適切に提示することが可能である。
【００９６】
（２）装置構成等
また、図３および図８に示した管理サーバ３０の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、管理サーバ３０の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、例えば、図３に示す誤答データ生成部３３Ｄと最適化データ生成部３３Ｅとを統合し、図８に示す近似関数生成部３３Ｊと近似値データ生成部３３Ｋと最適化データ生成部３３Ｅとを統合するなど、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。さらに、管理サーバ３０にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
【００９７】
（３）入力値選定プログラム
ところで、上記の実施例１または実施例２で説明した各種の処理（図６または図１０参照）は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１７および図１８を用いて、上記の実施例１または実施例２と同様の機能を有する入力値選定プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図１７および図１８は、入力値選定プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【００９８】
まず、図１７を用いて、上記の実施例１で説明した処理（図６参照）に対応する入力値選定プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。同図に示すように、管理サーバとしてコンピュータ４０は、通信制御Ｉ／Ｆ部４１、ＨＤＤ４２、ＲＡＭ４３、ＲＯＭ４４およびＣＰＵ４５をバス５０で接続して構成される。なお、通信制御Ｉ／Ｆ部４１は、図３に示した管理サーバ３０の通信制御Ｉ／Ｆ部３１に対応する。
【００９９】
そして、ＲＯＭ４４には、上記の実施例１に示した管理サーバ３０と同様の機能を発揮する入力値選定プログラム、つまり、図１７に示すように、シミュレーション実行制御プログラム４４ａ、クラスタ分析プログラム４４ｂ、決定木分析プログラム４４ｃ、誤答データ生成プログラム４４ｄ、最適化データ生成プログラム４４ｅおよび解析結果提示プログラム４４ｆがあらかじめ記憶されている。なお、これらのプログラム４４ａ、４４ｂ、４４ｃ、４４ｄ、４４ｅおよび４４ｆについては、図３に示した管理サーバ３０の各構成要素と同様、適宜統合または分散してもよい。なお、ＲＯＭ４４は、不揮発性の「ＲＡＭ」でもよい。
【０１００】
そして、ＣＰＵ４５が、これらのプログラム４４ａ、４４ｂ、４４ｃ、４４ｄ、４４ｅおよび４４ｆをＲＯＭ４４から読み出して実行することで、図１７に示すように、各プログラム４４ａ、４４ｂ、４４ｃ、４４ｄ、４４ｅおよび４４ｆは、シミュレーション実行制御プロセス４５ａ、クラスタ分析プロセス４５ｂ、決定木分析プロセス４５ｃ、誤答データ生成プロセス４５ｄ、最適化データ生成プロセス４５ｅおよび解析結果提示プロセス４５ｆとして機能するようになる。なお、各プロセス４５ａ、４５ｂ、４５ｃ、４５ｄ、４５ｅおよび４５ｆは、図３に示した管理サーバ装置３０のシミュレーション実行制御部３３Ａ、クラスタ分析部３３Ｂ、決定木分析部３３Ｃ、誤答データ生成部３３Ｄ、最適化データ生成部３３Ｅおよび解析結果提示部３３Ｆにそれぞれ対応する。
【０１０１】
また、ＨＤＤ４２には、図１７に示すように、解析データテーブル４２ａが設けられる。なお、解析データテーブル４２ａは、図３に示した解析データ記憶部３２Ａに対応する。そして、ＣＰＵ４５は、解析データテーブル４２ａから、解析データ４３ａを読み出してＲＡＭ４３に格納し、ＲＡＭ４３に格納された解析データ４３ａに基づいて処理を実行する。
【０１０２】
なお、上記した各プログラム４４ａ、４４ｂ、４４ｃ、４４ｄ、４４ｅおよび４４ｆについては、必ずしも最初からＲＯＭ４４に記憶させておく必要はなく、例えば、コンピュータ４０に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」、または、コンピュータ４０の内外に備えられるＨＤＤなどの「固定用の物理媒体」、さらには、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ４０に接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」などに各プログラムを記憶させておき、コンピュータ４０がこれらから各プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【０１０３】
次に、図１８を用いて、上記の実施例２で説明した処理（図１０参照）に対応する入力値選定プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。同図に示すように、管理サーバとしてコンピュータ６０は、通信制御Ｉ／Ｆ部６１、ＨＤＤ６２、ＲＡＭ６３、ＲＯＭ６４およびＣＰＵ６５をバス７０で接続して構成される。なお、通信制御Ｉ／Ｆ部６１は、図８に示した管理サーバ３０の通信制御Ｉ／Ｆ部３１に対応する。
【０１０４】
そして、ＲＯＭ６４には、上記の実施例２に示した管理サーバ３０と同様の機能を発揮する入力値選定プログラム、つまり、図１８に示すように、シミュレーション実行制御プログラム６４ａ、近似関数生成プログラム６４ｂ、近似値データ生成プログラム６４ｃ、最適化データ生成プログラム６４ｄおよび解析結果提示プログラム６４ｅがあらかじめ記憶されている。なお、これらのプログラム６４ａ、６４ｂ、６４ｃ、６４ｄおよび６４ｅについては、図８に示した管理サーバ３０の各構成要素と同様、適宜統合または分散してもよい。なお、ＲＯＭ４４は、不揮発性の「ＲＡＭ」でもよい。
【０１０５】
そして、ＣＰＵ６５が、これらのプログラム６４ａ、６４ｂ、６４ｃ、６４ｄおよび６４ｅをＲＯＭ６４から読み出して実行することで、図１８に示すように、各プログラム６４ａ、６４ｂ、６４ｃ、６４ｄおよび６４ｅは、シミュレーション実行制御プロセス６５ａ、近似関数生成プロセス６５ｂ、近似値データ生成プロセス６５ｃ、最適化データ生成プロセス６５ｄおよび解析結果提示プロセス６５ｅとして機能するようになる。なお、各プロセス６５ａ、６５ｂ、６５ｃ、６５ｄおよび６５ｅは、図８に示した管理サーバ装置３０のシミュレーション実行制御部３３Ａ、近似関数生成部３３Ｊ、近似値データ生成部３３Ｋ、最適化データ生成部３３Ｅおよび解析結果提示部３３Ｆにそれぞれ対応する。
【０１０６】
また、ＨＤＤ６２には、図１８に示すように、解析データテーブル６２ａが設けられる。なお、解析データテーブル６２ａは、図８に示した解析データ記憶部３２Ａに対応する。そして、ＣＰＵ６５は、解析データテーブル６２ａから、解析データ６３ａを読み出してＲＡＭ６３に格納し、ＲＡＭ６３に格納された解析データ６３ａに基づいて処理を実行する。
【０１０７】
なお、上記した各プログラム６４ａ、６４ｂ、６４ｃ、６４ｄおよび６４ｅについては、必ずしも最初からＲＯＭ６４に記憶させておく必要はなく、例えば、コンピュータ６０に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」、または、コンピュータ６０の内外に備えられるＨＤＤなどの「固定用の物理媒体」、さらには、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ６０に接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」などに各プログラムを記憶させておき、コンピュータ６０がこれらから各プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【０１０８】
（付記１）所定の計算機資源を用いて計算機シミュレーションを実行するとともに、計算機シミュレーションを再実行するために用いる入力値の選定処理をコンピュータに実行させる入力値選定プログラムであって、
前記計算機シミュレーションの結果として得られるデータ群について解析を行う解析手順と、
前記解析手順による解析結果に基づいて、計算機シミュレーションを再実行するために用いる入力値を選定する入力値選定手順と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする入力値選定プログラム。
【０１０９】
（付記２）前記入力値選定手順によって入力値が選定される度に、前回の計算機シミュレーションにおいて用いられた入力値を当該入力値選定手順により選定された入力値に変更して、計算機シミュレーションを再実行する手順をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする付記１に記載の入力値選定プログラム。
【０１１０】
（付記３）前記解析手順は、計算機シミュレーションの結果として得られるデータ群をいくつかのグループに分類するクラスタ分析を行うとともに、クラスタ分析の結果を所定の条件で分類する決定木分析を行って、クラスタ分析の結果および決定木分析の結果をそれぞれ出力し、
前記入力値選定手順は、前記解析手順により出力されたクラスタ分析および決定木分析の各分析結果を用いて、クラスタ分析および決定木分析の各分析結果が異なるものと推定される入力値を選定することを特徴とする付記１または２に記載の入力値選定プログラム。
【０１１１】
（付記４）前記解析手順は、計算機シミュレーションの結果として得られるデータ群から近似関数を複数生成し、
前記入力値選定手順は、前記解析手順により生成された各近似関数を用いて、所定の入力値について近似関数ごとに近似値を算出して、当該算出された各近似値のバラつきが最も大きいと推定される入力値を選定することを特徴とする付記１または２に記載の入力値選定プログラム。
【０１１２】
（付記５）前記解析手順による解析結果を提示する提示手順をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする付記１に記載の入力値選定プログラム。
【０１１３】
（付記６）前記提示手順は、前記解析手順による前記決定木分析の結果を提示する提示手順をさらにコンピュータに実行させることを特徴とする付記５に記載の入力値選定プログラム。
【０１１４】
（付記７）前記提示手順は、前記解析手順により生成された各近似関数とともに、所定の入力値について近似関数ごとに算出された各近似値を提示することを特徴とする付記５に記載の入力値選定プログラム。
【０１１５】
（付記８）前記提示手順は、前記解析手順によるクラスタ分析の結果を散布図により提示することを特徴とする付記５に記載の入力値選定プログラム。
【０１１６】
（付記９）前記提示手順は、前記解析手順によるクラスタ分析の結果を平行座標表示により提示することを特徴とする付記５に記載の入力値選定プログラム。
【０１１７】
（付記１０）前記解析手順は、クラスタ分析の結果について主成分分析をコンピュータに実行させ、
前記提示手順は、前記解析手順によるクラスタ分析結果に関する主成分分析結果を提示することを特徴とする付記５に記載の入力値選定プログラム。
【０１１８】
（付記１１）前記解析手順は、クラスタ分析の結果について独立成分分析をコンピュータに実行させ、
前記提示手順は、前記解析手順によるクラスタ分析結果に関する独立成分分析の結果を提示することを特徴とする付記５に記載の入力値選定プログラム。
【０１１９】
（付記１２）前記解析手順は、クラスタ分析の結果について多次元尺度分析をコンピュータに実行させ、
前記提示手順は、前記解析手順によるクラスタ分析結果に関する多次元尺度分析結果を提示することを特徴とする付記５に記載の入力値選定プログラム。
【０１２０】
（付記１３）前記解析手順は、クラスタ分析の結果についてサモンマップ分析をコンピュータに実行させ、
前記提示手順は、前記解析手順によるクラスタ分析結果に関するサモンマップ分析結果を提示することを特徴とする付記５に記載の入力値選定プログラム。
【０１２１】
（付記１４）所定の計算機資源を用いて計算機シミュレーションを実行するとともに、計算機シミュレーションを再実行するために用いる入力値を選定する入力値選定方法であって、
前記計算機シミュレーションの結果として得られるデータ群について解析を行う解析工程と、
前記解析工程による解析結果に基づいて、計算機シミュレーションを再実行するために用いる入力値を選定する入力値選定工程と、
を含んだことを特徴とする入力値選定方法。
【０１２２】
（付記１５）所定の計算機資源を用いて計算機シミュレーションを実行するとともに、計算機シミュレーションを再実行するために用いる入力値を選定する入力値選定装置であって、
前記計算機シミュレーションの結果として得られるデータ群について解析を行う解析手段と、
前記解析手順による解析結果に基づいて、計算機シミュレーションを再実行するために用いる入力値を選定する入力値選定手段と、
を備えたことを特徴とする入力値選定装置。
【産業上の利用可能性】
【０１２３】
以上のように、本発明に係る入力値選定プログラム、入力値選定方法および入力値選定装置は、所定の計算機資源を用いて計算機シミュレーションを実行するとともに、計算機シミュレーションを再実行するために用いる入力値の選定処理をコンピュータに実行させる場合等に有用であり、特に、計算機シミュレーションを実行する場合に入力変数の値として適切な入力値を選定することに適する。
【図面の簡単な説明】
【０１２４】
【図１】実施例１に係る管理サーバの概要および特徴を説明するための図である。
【図２】実施例１に係る管理サーバの処理概要を説明するための図である。
【図３】実施例１に係る管理サーバの構成を示すブロック図である。
【図４】決定木データの構成例を示す図である。
【図５】決定木分析結果の表示例を示す図である。
【図６】実施例１に係る管理サーバの処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】実施例２に係る管理サーバの処理概要を説明するための図である。
【図８】実施例２に係る管理サーバの構成を示すブロック図である。
【図９】近似関数の表示例を示す図である。
【図１０】実施例２に係る管理サーバの処理の流れを示すフローチャートである。
【図１１】散布図表示例を示す図である。
【図１２】平行座標表示例を示す図である。
【図１３】主成分分析結果の表示例を示す図である。
【図１４】独立成分分析結果の表示例を示す図である。
【図１５】多次元尺度分析結果の表示例を示す図である。
【図１６】サモンマップ分析結果の表示例を示す図である。
【図１７】入力値選定プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【図１８】入力値選定プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
【符号の説明】
【０１２５】
１０  ＰＣクラスタ
２０  ユーザ端末
３０  管理サーバ
３１  通信制御Ｉ／Ｆ部
３２  記憶部
３２Ａ  解析データ記憶部
３３  制御部
３３Ａ  シミュレーション実行制御部
３３Ｂ  クラスタ分析部
３３Ｃ  決定木分析部
３３Ｄ  誤答データ生成部
３３Ｅ  最適化データ生成部
３３Ｆ  解析結果提示部
３３Ｊ  近似関数生成部
３３Ｋ  近似値データ生成部
４０、６０  コンピュータ
４１、６１  通信制御Ｉ／Ｆ部
４２、６２  ＨＤＤ（Hard Disk Drive）
４３、６３  ＲＡＭ（Random Access Memory）
４４、６４  ＲＯＭ（Read Only Memory）
４５、６５  ＣＰＵ（Central Processing Unit）
５０、７０  バス
【図１】
2008192076.tif 000003
【図２】
2008192076.tif 000004
【図３】
2008192076.tif 000005
【図４】
2008192076.tif 000006
【図５】
2008192076.tif 000007
【図６】
2008192076.tif 000008
【図７】
2008192076.tif 000009
【図８】
2008192076.tif 000010
【図９】
2008192076.tif 000011
【図１０】
2008192076.tif 000012
【図１１】
2008192076.tif 000013
【図１２】
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【図１３】
2008192076.tif 000015
【図１４】
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【図１５】
2008192076.tif 000017
【図１６】
2008192076.tif 000018
【図１７】
2008192076.tif 000019
【図１８】
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