(57)【要約】【課題】  製品の設計プロセスの各段階における設計負荷と効率を定量的に評価可能とする。【解決手段】  設計プロセスを、意思決定や代替案選択の組み合わせととらえ、設計プロセスにおける分枝構造と、分枝構造における各レベルの代替案選択の確率分布と、代替案セット決定後の設計変数の数と各設計変数の水準数を、基本構造データとして入力する（Ｓ８０１〜Ｓ８０３）。分枝構造を、「代替案選択の分枝」と「独立・並行して進める設計単位の分枝」に分類し（Ｓ８０４）、分類の結果と代替案選択の確率分布に基づき「シャノンの情報理論におけるエントロピー」の計算方法を応用することによって、分枝構造全体の複雑さを評価し、設計の複雑さ、全体の設計進捗度を定量的に評価する（Ｓ８１０）。設計作業の「設計期間短縮効果」、「コスト削減効果」、等の評価項目を時間、金銭等の尺度に換算して定量評価し、設計プロセスの最適化を支援することができる。【選択図】  図８
2005071322.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータを利用して、製品の設計プロセスの各段階における設計負荷と効率を定量的に評価するための支援を行う方法において、
前記設計プロセスにおける分枝構造と、当該分枝構造における各レベルの代替案選択の確率分布と、代替案セット決定後の設計変数の数と各設計変数の水準数を、基本構造データとして入力する基本構造データ入力ステップと、
前記分枝構造を、「代替案選択の分枝」と「独立・並行して進める設計単位の分枝」に分類する分枝構造分類ステップと、
前記分類の結果と前記代替案選択の確率分布に基づき「シャノンの情報理論におけるエントロピー」の計算方法を応用することによって、前記分枝構造全体の複雑さを評価し、設計の複雑さ、全体の設計進捗度を定量的に評価する定量評価ステップ、
を含むことを特徴とする設計負荷と効率の定量評価支援方法。
【請求項２】
前記定量評価ステップは、前記設計変数が連続量である場合に、当該設計変数を工学的に意味のある単位で離散化する離散化ステップを含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の設計負荷と効率の定量評価支援方法。
【請求項３】
前記定量評価ステップは、前記分枝構造の各レベルでいずれの代替案を選択した場合でも、その下流の設計の複雑さは、選択結果に限らず平均的に対称であると仮定する対称性仮定ステップを含む、
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の設計負荷と効率の定量評価支援方法。
【請求項４】
前記定量評価ステップは、前記分枝構造のある分枝以下の対象部分に対して設計の複雑さにおける対称性の仮定が成立しない場合に、当該分枝以下の対象部分の時間換算係数ｋを、
【数１】
2005071322.tif 000014
という時間換算係数導出式を用いて算出する時間換算係数計算ステップを含む、
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の設計負荷と効率の定量評価支援方法。
【請求項５】
前記定量評価ステップは、前記分枝構造のある分枝以下の対象部分に対して設計の複雑さにおける対称性の仮定が成立しない場合に、当該分枝以下の対象部分のコスト換算係数ｋcを、
【数２】
2005071322.tif 000015
というコスト換算係数導出式を用いて算出するコスト換算係数計算ステップを含む、
ことを特徴とする請求項１、請求項２、または請求項４に記載の設計負荷と効率の定量評価支援方法。
【請求項６】
前記定量評価ステップは、前記分枝構造のあるステージ以下の対象部分に対して設計の複雑さにおける平均化の仮定が成立しない場合に、当該ステージ以下の対象部分の時間換算係数ｋを、
【数３】
2005071322.tif 000016
という時間換算係数導出式を用いて算出する時間換算係数計算ステップを含む、
ことを特徴とする請求項１、請求項２、請求項４、または請求項５に記載の設計負荷と効率の定量評価支援方法。
【請求項７】
前記定量評価ステップは、前記分枝構造のあるステージ以下の対象部分に対して設計の複雑さにおける平均化の仮定が成立しない場合に、当該ステージ以下の対象部分のコスト換算係数ｋcを、
【数４】
2005071322.tif 000017
というコスト換算係数導出式を用いて算出するコスト換算係数計算ステップを含む、
ことを特徴とする請求項１、請求項２、請求項４、請求項５、または請求項６に記載の設計負荷と効率の定量評価支援方法。
【請求項８】
前記定量評価ステップは、前記設計変数間に従属関係がある場合に、当該従属関係に基づき条件付きエントロピーを計算する条件付きエントロピー計算ステップを含む、
ことを特徴とする請求項１乃至請求項７のいずれかに記載の設計負荷と効率の定量評価支援方法。
【請求項９】
前記定量評価ステップは、前記製品を構成する部品のエントロピーを、当該部品の寸法形状に関して予め作成された部品データに含まれる寸法と単位の情報を利用して計算する部品エントロピー計算ステップを含む、
ことを特徴とする請求項１乃至請求項８のいずれかに記載の設計負荷と効率の定量評価支援方法。
【請求項１０】
前記部品エントロピー計算ステップは、前記部品のエントロピーを、当該部品の前記部品データのデータサイズを利用して計算するステップを含む、
ことを特徴とする請求項９に記載の設計負荷と効率の定量評価支援方法。
【請求項１１】
前記部品エントロピー計算ステップは、前記部品の寸法の従属関係を、当該部品の前記部品データに含まれる情報から抽出し、当該従属関係に基づき条件付きエントロピーを計算するステップを含む、
ことを特徴とする請求項９または請求項１０に記載の設計負荷と効率の定量評価支援方法。
【請求項１２】
前記定量評価ステップは、前記「独立・並行して進める設計単位の分枝」を、当該分枝に係る各設計単位の構成に関して予め作成された設計単位構成データを利用した計算によって評価する設計単位評価ステップを含む、
ことを特徴とする請求項１乃至請求項１１のいずれかに記載の設計負荷と効率の定量評価支援方法。
【請求項１３】
前記定量評価ステップは、前記「代替案選択の分枝」を、当該分枝に関して予め記録されたモデル変更履歴を利用した計算によって評価する代替案選択評価ステップを含む、
ことを特徴とする請求項１乃至請求項１２のいずれかに記載の設計負荷と効率の定量評価支援方法。
【請求項１４】
前記定量評価ステップは、前記代替案選択の確率分布を変更する場合に、ロジット変換した確率分布から、変更後の確率分布の真値（ロジット変換しない値）を換算する確率分布変更評価ステップを含む、
ことを特徴とする請求項１乃至請求項１３のいずれかに記載の設計負荷と効率の定量評価支援方法。
【請求項１５】
コンピュータを利用して、製品の設計プロセスの各段階における設計負荷と効率を定量的に評価するための支援を行うためのプログラムにおいて、
前記設計プロセスにおける分枝構造と、当該分枝構造における各レベルの代替案選択の確率分布と、代替案セット決定後の設計変数の数と各設計変数の水準数を、基本構造データとして入力する基本構造データ入力機能と、
前記分枝構造を、「代替案選択の分枝」と「独立・並行して進める設計単位の分枝」に分類する分枝構造分類機能と、
前記分類の結果と前記代替案選択の確率分布に基づき「シャノンの情報理論におけるエントロピー」の計算方法を応用することによって、前記分枝構造全体の複雑さを評価し、設計の複雑さ、全体の設計進捗度を定量的に評価する定量評価機能、
をコンピュータに実現させることを特徴とする設計負荷と効率の定量評価支援プログラム。
【請求項１６】
コンピュータを利用して、製品の設計プロセスの各段階における設計負荷と効率を定量的に評価するための支援を行う方法において、
前記設計プロセスの分枝構造を、「代替案選択の分枝」と「独立・並行して進める設計単位の分枝」に分類し、分類の結果と各分枝における初期の確率分布に基づき「シャノンの情報理論におけるエントロピー」の計算方法を応用することによって、各分枝の初期エントロピー、設計プロセス全体の初期の総エントロピーおよび総設計時間が得られた場合に、
前記分枝における確率分布の変更情報を入力する確率分布変更入力ステップと、
前記確率分布の変更によるエントロピー変化量を算出するエントロピー変化量算出ステップと、
前記エントロピー変化量を時間換算する時間換算ステップ、
を含むことを特徴とする設計負荷と効率の定量評価支援方法。
【請求項１７】
前記分枝構造中の第１の分枝と第２の分枝に対して、前記確率分布変更入力ステップ、前記エントロピー変化量算出ステップ、時間換算ステップを独立にそれぞれ行って、第１の分枝に関する第１の時間換算値と第２の分枝に関する第２の時間換算値を取得する比較対象値取得ステップと、
前記第１と第２の時間換算値を比較評価する比較評価ステップ、
を含むことを特徴とする請求項１６に記載の設計負荷と効率の定量評価支援方法。
【請求項１８】
前記分枝構造中の第１の分枝に対して、前記確率分布変更入力ステップ、前記エントロピー変化量算出ステップ、時間換算ステップを行って第１の分枝に関する第１の時間換算値を取得する第１の比較対象値取得ステップと、
ロジット変換により前記第１の分枝におけるオメガ値変化量を計算し、得られたオメガ値変化量を用いて前記分枝構造中の第２の分枝における確率分布の変化量を算出し、その変化量についてエントロピー変化量を算出し、時間換算することにより、第２の分枝に関する第２の時間換算値を取得する第２の比較対象値取得ステップと、
前記第１と第２の時間換算値を比較評価する比較評価ステップ、
を含むことを特徴とする請求項１６に記載の設計負荷と効率の定量評価支援方法。
【請求項１９】
コンピュータを利用して、製品の設計プロセスの各段階における設計負荷と効率を定量的に評価するための支援を行うためのプログラムにおいて、
前記設計プロセスの分枝構造を、「代替案選択の分枝」と「独立・並行して進める設計単位の分枝」に分類し、分類の結果と各分枝における初期の確率分布に基づき「シャノンの情報理論におけるエントロピー」の計算方法を応用することによって、各分枝の初期エントロピー、設計プロセス全体の初期の総エントロピーおよび総設計時間が得られた場合に、
前記分枝における確率分布の変更情報を入力する確率分布変更入力機能と、
前記確率分布の変更によるエントロピー変化量を算出するエントロピー変化量算出機能と、
前記エントロピー変化量を時間換算する時間換算機能、
をコンピュータに実現させることを特徴とする設計負荷と効率の定量評価支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、計算機援用設計装置（ＣＡＤ）、製品データ管理（Product Data Management： ＰＤＭ）の装置および手法に関するものであり、特に、設計負荷と効率の定量評価を支援するための方法とプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、計算機援用設計装置（ＣＡＤ）や、計算機による解析を援用した設計・製造（ＣＡＥ）の技術進歩と利用環境の低廉化が進んだため、工業分野全体で、応用や普及が急速に進歩・普及している。
【０００３】
そのような好ましい進歩の反面、製品の総合的な性能検証は、依然として設計開発の最終段階に近付くまでは困難であり、そのことが設計やり直しの原因となることはしばしばあった。これに対して、従来から、設計開発のなるべく早期に実験や解析、計算などにより完成後の性能を予測・検証する必要性が認識されており、そのための努力もなされてきた（例えば、特許文献１、特許文献２参照）。
【０００４】
しかしながら、製品の設計・開発のどの段階でどのような実験・解析などを行えばよいのかを定量的に分析することは困難であった。
【０００５】
【特許文献１】特開２００３−１４１１９２号公報
【特許文献２】特開２００３−１８６９１７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、上記のような従来の問題点を解決するために提案されたものであり、その目的は、製品の設計プロセスの各段階における設計負荷と効率を定量的に評価可能な方法とプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、設計プロセスの分枝構造における代替案選択の確率分布に基づき「シャノンの情報理論におけるエントロピー」の考え方を応用して設計プロセスの複雑さを見積もることによって、設計プロセスの各段階における設計負荷と効率を定量的に評価できるようにしたものである。
【０００８】
請求項１の発明は、コンピュータを利用して、製品の設計プロセスの各段階における設計負荷と効率を定量的に評価するための支援を行う方法において、基本構造データ入力ステップ、分枝構造分類ステップ、定量評価ステップ、を含むことを特徴としている。ここで、基本構造データ入力ステップは、設計プロセスにおける分枝構造と、当該分枝構造における各レベルの代替案選択の確率分布と、代替案セット決定後の設計変数の数と各設計変数の水準数を、基本構造データとして入力するステップである。また、分枝構造分類ステップは、分枝構造を、「代替案選択の分枝」と「独立・並行して進める設計単位の分枝」に分類するステップである。さらに、定量評価ステップは、分類の結果と代替案選択の確率分布に基づき「シャノンの情報理論におけるエントロピー」の計算方法を応用することによって、分枝構造全体の複雑さを評価し、設計の複雑さ、全体の設計進捗度を定量的に評価するステップである。
【０００９】
請求項１５の発明は、請求項１の発明をプログラムの観点から把握したものであり、コンピュータを利用して、製品の設計プロセスの各段階における設計負荷と効率を定量的に評価するための支援を行うためのプログラムにおいて、請求項１における各ステップに対応する各機能として、基本構造データ入力機能、分枝構造分類機能、定量評価機能、をコンピュータに実現させることを特徴としている。
【００１０】
以上のような発明によれば、設計プロセスを、意思決定や代替案選択の組み合わせととらえ、設計プロセス全体の複雑さを「エントロピー」という尺度で計算することにより、解析などの設計作業によって与えられる情報に基づき、設計対象の持つ曖昧さが減少する程度を定量的に試算することができる。それにより、その設計作業の「設計期間短縮効果」、「コスト削減効果」、等の評価項目をそれぞれ時間、金銭等の直感的に理解しやすい尺度に換算して定量評価し、設計プロセスの最適化を支援することができる。
【００１１】
請求項２の発明は、請求項１の設計負荷と効率の定量評価支援方法において、定量評価ステップが離散化ステップを含むことを特徴としている。ここで、離散化ステップは、設計変数が連続量である場合に、当該設計変数を工学的に意味のある単位で離散化するステップである。
【００１２】
この発明によれば、自由寸法、成分、物理特性、制御特性カーブ、等の、そのままでは情報エントロピーの式で扱うことのできない連続量についても、工学的に意味のある単位で離散化することにより、離散量として容易に扱うことができ、エントロピー計算による定量的な評価が可能となる。
【００１３】
請求項３の発明は、請求項１または請求項２の設計負荷と効率の定量評価支援方法において、定量評価ステップが対称性仮定ステップを含むことを特徴としている。ここで、対称性仮定ステップは、分枝構造の各レベルでいずれの代替案を選択した場合でも、その下流の設計の複雑さは、選択結果に限らず平均的に対称であると仮定するステップである。
【００１４】
この発明によれば、製品設計の設計プロセスにおける代替案や設計変数の選択結果に応じて、各設計段階で減少した曖昧さが確率論的・統計的に計算できるようになり、各設計段階における重要度が相対的に表現できるため、設計のどの段階にリソースを注入して解析や実験などを行うべきなのかを検討する一つの指標を得ることができる。
【００１５】
請求項４の発明は、請求項１または請求項２の設計負荷と効率の定量評価支援方法において、定量評価ステップが、時間換算係数計算ステップを含むことを特徴としている。ここで、時間換算係数計算ステップは、分枝構造のある分枝以下の対象部分に対して設計の複雑さにおける対称性の仮定が成立しない場合に、当該分枝以下の対象部分の時間換算係数ｋを、
【数１】
2005071322.tif 000003
という時間換算係数導出式を用いて算出するステップである。
【００１６】
請求項５の発明は、請求項１、請求項２、または請求項４の設計負荷と効率の定量評価支援方法において、定量評価ステップが、コスト換算係数計算ステップを含むことを特徴としている。ここで、コスト換算係数計算ステップは、分枝構造のある分枝以下の対象部分に対して設計の複雑さにおける対称性の仮定が成立しない場合に、当該分枝以下の対象部分のコスト換算係数ｋcを、
【数２】
2005071322.tif 000004
というコスト換算係数導出式を用いて算出するステップである。
【００１７】
請求項６の発明は、請求項１、請求項２、請求項４、または請求項５の設計負荷と効率の定量評価支援方法において、定量評価ステップが、時間換算係数計算ステップを含むことを特徴としている。ここで、時間換算係数計算ステップは、分枝構造のあるステージ以下の対象部分に対して設計の複雑さにおける平均化の仮定が成立しない場合に、当該ステージ以下の対象部分の時間換算係数ｋを、
【数３】
2005071322.tif 000005
という時間換算係数導出式を用いて算出するステップである。
【００１８】
請求項７の発明は、請求項１、請求項２、請求項４、請求項５、または請求項６の設計負荷と効率の定量評価支援方法において、定量評価ステップが、コスト換算係数計算ステップを含むことを特徴としている。ここで、コスト換算係数計算ステップは、分枝構造のあるステージ以下の対象部分に対して設計の複雑さにおける平均化の仮定が成立しない場合に、当該ステージ以下の対象部分のコスト換算係数ｋcを、
【数４】
2005071322.tif 000006
というコスト換算係数導出式を用いて算出するステップである。
【００１９】
以上のような発明によれば、枝毎あるいはステージ毎のエントロピーの大きさに比例してそれぞれの時間換算係数やコスト換算係数が配分される。そして、その配分された時間換算係数やコスト換算係数を、分枝部以下あるいはステージ以下の総エントロピーに乗ずれば、個々の枝毎あるいはステージ毎に予想所要時間や予想所要コストを計算して確率分布に応じて総設計時間や総設計コストを計算することと等価になるため、設計負荷を概算する上で非常に簡便で有用である。
【００２０】
また、そのような計算上の利便のみならず、上記の各導出式で計算される時間換算係数やコスト換算係数は、とりもなおさず、その分枝部あるいはステージ以下の、その確率分布状態における平均的・代表的な時間換算係数であり、現状の「設計効率」を評価する指標という意味も具備するものであるため、設計効率の評価という観点からも非常に有用である。
【００２１】
請求項８の発明は、請求項１乃至請求項７のいずれかの設計負荷と効率の定量評価支援方法において、定量評価ステップが条件付きエントロピー計算ステップを含むことを特徴としている。ここで、条件付きエントロピー計算ステップは、設計変数間に従属関係がある場合に、当該従属関係に基づき条件付きエントロピーを計算するステップである。
【００２２】
この発明によれば、設計変数間の従属関係に基づいて条件付きエントロピー計算を行うことができるため、エントロピー計算と実際の設計の複雑さとの関係をより精度よく関連付けることができる。
【００２３】
請求項９の発明は、請求項１乃至請求項８のいずれかの設計負荷と効率の定量評価支援方法において、定量評価ステップが部品エントロピー計算ステップを含むことを特徴としている。ここで、部品エントロピー計算ステップは、製品を構成する部品のエントロピーを、当該部品の寸法形状に関して予め作成された部品データに含まれる寸法と単位の情報を利用して計算するステップである。
【００２４】
この発明によれば、ＣＡＤシステムにより得られたＣＡＤデータ内フィーチャなどの、既存の部品データを利用してエントロピー計算を行うことにより、各部品のエントロピーを容易に算出することができる。
【００２５】
請求項１０の発明は、請求項９の設計負荷と効率の定量評価支援方法において、部品エントロピー計算ステップが、部品のエントロピーを当該部品の部品データのデータサイズを利用して計算するステップ、を含むことを特徴としている。
【００２６】
この発明によれば、ＣＡＤシステムにより得られたＣＡＤデータ内フィーチャなどの、既存の部品データにおいて、特に、データサイズとエントロピーとの関係を応用することにより、各部品のエントロピーをさらに容易に算出することができる。
【００２７】
請求項１１の発明は、請求項９または請求項１０の設計負荷と効率の定量評価支援方法において、部品エントロピー計算ステップが、部品の寸法の従属関係を、当該部品の部品データに含まれる情報から抽出し、当該従属関係に基づき条件付きエントロピーを計算するステップ、を含むことを特徴としている。
【００２８】
この発明によれば、ＣＡＤシステムにより得られたＣＡＤデータ内フィーチャに付与されているパラメトリック拘束の情報などの、既存の部品データに含まれる情報から、従属関係にある寸法の組み合わせを抽出して、条件付きエントロピー計算を行うことができるため、エントロピー計算と実際の設計の複雑さとの関係をより精度よく容易に関連付けることができる。
【００２９】
請求項１２の発明は、請求項１乃至請求項１１のいずれかの設計負荷と効率の定量評価支援方法において、定量評価ステップが設計単位評価ステップを含むことを特徴としている。ここで、設計単位評価ステップは、「独立・並行して進める設計単位の分枝」を、当該分枝に係る各設計単位の構成に関して予め作成された設計単位構成データを利用した計算によって評価するステップである。
【００３０】
この発明によれば、ＣＡＤシステムにより得られたＣＡＤデータ内のアッセンブリ（部品構成）データなどの、既存の設計単位構成データを利用して、同時に変更される同一の設計単位については１セット分のみについてエントロピー計算を行うことができるため、エントロピー計算と実際の設計の複雑さとの関係をより精度よく関連付けることができる。
【００３１】
請求項１３の発明は、請求項１乃至請求項１２のいずれかの設計負荷と効率の定量評価支援方法において、定量評価ステップが代替案選択評価ステップを含むことを特徴としている。ここで、代替案選択評価ステップは、「代替案選択の分枝」を、当該分枝に関して予め記録されたモデル変更履歴を利用した計算によって評価するステップである。
【００３２】
この発明によれば、ＣＡＤシステムやＰＤＭシステムにより得られたモデル変更履歴などの、既存のモデル変更履歴を利用して、最終的に採用された代替案の組を決定するのに要した時間を、履歴を辿った総設計時間と比較することができるため、最も効率的に設計を行った場合の最小設計時間と、実際の設計時間との差異を分析できる。
【００３３】
請求項１４の発明は、請求項１乃至請求項１３のいずれかの設計負荷と効率の定量評価支援方法において、定量評価ステップが確率分布変更評価ステップを含むことを特徴としている。ここで、確率分布変更評価ステップは、代替案選択の確率分布を変更する場合に、ロジット変換した確率分布から、変更後の確率分布の真値（ロジット変換しない値）を換算するステップである。
【００３４】
この発明によれば、代替案選択の確率分布を変更する場合に、ロジット変換を行うことにより、変更後の確率分布を容易に算出することができるため、変更後の確率分布による設計期間の短縮時間などの改善効率を示す指標値を容易に算出することができる。
【００３５】
請求項１６の発明は、コンピュータを利用して、製品の設計プロセスの各段階における設計負荷と効率を定量的に評価するための支援を行う方法において、設計プロセスの分枝構造を、「代替案選択の分枝」と「独立・並行して進める設計単位の分枝」に分類し、分類の結果と各分枝における初期の確率分布に基づき「シャノンの情報理論におけるエントロピー」を計算することによって、各分枝の初期エントロピー、設計プロセス全体の初期の総エントロピーおよび総設計時間が得られた場合に、確率分布変更入力ステップ、エントロピー変化量算出ステップ、時間換算ステップ、を含むことを特徴としている。ここで、確率分布変更入力ステップは、分枝における確率分布の変更情報を入力するステップである。また、エントロピー変化量算出ステップは、確率分布の変更によるエントロピー変化量を算出するステップであり、時間換算ステップは、エントロピー変化量を時間換算するステップである。
【００３６】
請求項１９の発明は、請求項１６の発明をプログラムの観点から把握したものであり、コンピュータを利用して、製品の設計プロセスの各段階における設計負荷と効率を定量的に評価するための支援を行うためのプログラムにおいて、請求項１２の発明における各ステップに対応する各機能として、確率分布変更入力機能、エントロピー変化量算出機能、時間換算機能、をコンピュータに実現させることを特徴としている。
【００３７】
請求項１７の発明は、請求項１６の設計負荷と効率の定量評価支援方法において、比較対象値取得ステップ、比較評価ステップ、を含むことを特徴としている。ここで、比較対象値取得ステップは、分枝構造中の第１の分枝と第２の分枝に対して、確率分布変更入力ステップ、エントロピー変化量算出ステップ、時間換算ステップを独立にそれぞれ行って、第１の分枝に関する第１の時間換算値と第２の分枝に関する第２の時間換算値を取得するステップである。また、比較評価ステップは、第１と第２の時間換算値を比較評価するステップである。
【００３８】
請求項１８の発明は、請求項１６の設計負荷と効率の定量評価支援方法において、第１の比較対象値取得ステップ、第２の比較対象値取得ステップ、比較評価ステップ、を含むことを特徴としている。ここで、第１の比較対象値取得ステップは、分枝構造中の第１の分枝に対して、確率分布変更入力ステップ、エントロピー変化量算出ステップ、時間換算ステップを行って第１の分枝に関する第１の時間換算値を取得するステップである。また、第２の比較対象値取得ステップは、ロジット変換により第１の分枝におけるオメガ値変化量を計算し、得られたオメガ値変化量を用いて分枝構造中の第２の分枝における確率分布の変化量を算出し、その変化量についてエントロピー変化量を算出し、時間換算することにより、第２の分枝に関する第２の時間換算値を取得するステップである。また、比較評価ステップは、第１と第２の時間換算値を比較評価するステップである。
【００３９】
以上のような発明によれば、設計プロセスの分枝構造についてエントロピー計算により得られた各分枝の初期エントロピー、設計プロセス全体の初期の総エントロピーおよび総設計時間、などの情報を利用して、任意の分枝における確率分布の変更による時間短縮効果を時間換算値として取得することができる。したがって、このような処理により、平均的・確率的な推定ではあるが、設計プロセスの上流から下流にかけて複数行われる選択作業において、「正しい選択をする確率を現状の値からどの程度向上すれば、設計期間やコストをどの程度削減できるのか」を定量的に推定することができる。したがって、プロセス全体の最適化を有効に支援することができる。
【発明の効果】
【００４０】
上記のように、本発明によれば、設計プロセスの分枝構造における代替案選択の確率分布に基づき「シャノンの情報理論におけるエントロピー」の考え方を応用して設計プロセスの複雑さを見積もることによって、製品の設計プロセスの各段階における設計負荷と効率を定量的に評価可能な方法とプログラムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４１】
［１．定量評価支援処理の概略］
図１は、本発明を実施するための一つの形態（以下には、本形態と称す）として、設計負荷と効率の定量評価支援処理の概略を示すフローチャートである。
【００４２】
この図１に示すように、本形態においては、まず、基本構造データ入力ステップとして、設計者の入力操作によって与えられた情報に基づき、設計プロセスにおける分枝構造と、分枝構造における各レベルの代替案選択の確率分布と、代替案セット決定後の設計変数の数と各設計変数の水準数を、基本構造データとして入力する（Ｓ１０１）。
【００４３】
次に、分枝構造分類ステップとして、入力された分枝構造を、図２に示すような２種類の分枝、すなわち、「代替案選択の分枝：どちらかに決める分枝」、「モジュールの分枝：部品や設計要素などの、独立または並行して進める設計単位の分枝」に分類し、多階層の分枝モデルとして記述する（Ｓ１０２）。なお、この場合の分類は、設計者から与えられた情報に基づいて行ってもよく、また、設計プロセスにおける代替案選択結果等に基づいて自動的に行ってもよい。
【００４４】
続いて、定量評価ステップとして、代替案選択・モジュールの分類結果と代替案選択の確率分布に基づき「シャノン（Shannon）の情報理論におけるエントロピー」の計算方法を応用することによって、分枝構造全体の複雑さを評価し、設計の複雑さ、全体の設計進捗度を定量的に評価する（Ｓ１０３）。
【００４５】
このような本形態の定量評価支援処理によれば、設計プロセスを、意思決定や代替案選択の組み合わせととらえ、設計プロセス全体の複雑さを「エントロピー」という尺度で計算することにより、解析などの設計作業によって与えられる情報に基づき、設計対象の持つ曖昧さが減少する程度を定量的に試算することができる。そして、その設計作業の「設計期間短縮効果」、「コスト削減効果」、等の評価項目をそれぞれ時間、金銭等の直感的に理解しやすい尺度に換算して定量評価し、設計プロセスの最適化を支援することができる。
【００４６】
以下には、このような本形態の定量評価支援処理の「基本原理（設計プロセスの複雑さを定量的に評価するための原理）」、およびそのような定量評価を実現するために前記定量評価ステップ（Ｓ１０３）において採用する「基本ルール」について順次説明する。
【００４７】
［１−１．基本原理］
次に示す式（１）は、本発明で用いる「シャノン（Shannon）の情報理論のエントロピー」の公式である。
【数５】
2005071322.tif 000007
ここで、Ｈはエントロピー、ｐi（ｉは１からｎまでの自然数）は確率分布であり、通常の場合、
【数６】
2005071322.tif 000008
を満たす。これはある事象が、ｎ通りの可能性のある候補のうちどれかは必ず満たすということを意味する。
【００４８】
この情報エントロピーは、Shannonによって、シンボル生起・選択の不確かさの尺度として１９４８年に提唱されて以来、情報理論の基礎として広く知られている。以下には、この公式の意味の直感的な理解のために、簡単な例で説明する。
【００４９】
例えば、４つの選択肢があったとする。実問題に当てはめて理解を容易にするために、これを４つの設計代替案を選択する問題と考えてもよい。４つの選択肢について、どれを選んでよいかに関して全く情報がない場合、その確率分布は、
ｐ1＝ｐ2＝ｐ3＝ｐ4＝１／４
となり、このとき、Shannonの公式による情報のエントロピーは、前記式（１）に従って計算すると、最大値「２」をとる。単位は「bit」である。すなわち、その確率分布の曖昧さが最大となっている状態である。
【００５０】
このような状態から、どれか一つを選ぶのがよさそうである、という情報が得られたとする。設計代替案問題で考えると、この場合の情報とは、解析や実験、手計算などによる性能予測の情報などと考えればよい。この情報の質がよければよい程、ある選択を支持する裏付けが確固としたものとなり、確率分布としては、どれか一つに偏りが生じる。例えば、
｛ｐ1＝０．７，  ｐ2＝ｐ3＝ｐ4＝０．１｝
といった分布になったとする。この場合、Shannonの公式による情報のエントロピーは最大値「２」から必ず低い方向に変化する。この例では「１．３６」に低下する。
【００５１】
その他の幾つかの計算例についても、図３に示す。この図３においては、等比数列(geometric series)のデータ系列の意味が、
ｒ＝ｐn-1／ｐn（２≦ｎ≦４）
となるように確率分布を偏らせた場合のエントロピー減少の様子をプロットしている。ｒが大きい程偏りが大きく、エントロピーが減少していくことが分かる。
【００５２】
また、「％」のデータ系列は、どれか一つの選択確率をデータラベルの％の値とし、残り３つの選択確率については残りを等分した場合のエントロピーを示す。こちらも、どれか一つを選択する際の確率が大きい程、エントロピーが減少していくことが分かる。「４→２」のデータ点は、４種あった代替案を２種に絞り込んだ場合のエントロピーを参考のためにプロットしたものである。
【００５３】
このように、得られた情報を基に曖昧さを削減していく過程を、設計の進捗と対比させて考えることは、直感的に自然である。もちろん、実際の設計は、カードを選択するような問題ではなく、創造的作業であり、選択肢も、設計の進捗と共に発生してくる状況も多い。しかし、未知の状態から解析や計算、実験などで得られた知見を豊富に得る程に、設計の最終形が明確になってくる過程は、上述の情報工学的な性質と矛盾しないと思われ、特に、完了した設計をこの様な原理で評価することは、設計プロセスの各プロセスの分析などに有効であると期待される。
【００５４】
［１−２．基本ルール］
図１に示した定量評価ステップにおいては、上記の基本原理を実現するための特徴的な「基本ルール」として、「離散化」と「対称性の仮定」という２つの基本ルールを採用する。ここで、「離散化」は、設計変数が連続量である場合に、当該設計変数を工学的に意味のある単位で離散化する基本ルールである。また、「対称性の仮定」は、分枝構造の各レベルでいずれの代替案を選択した場合でも、その下流の設計の複雑さは、選択する代替案に限らず平均的に対称であると仮定する基本ルールである。以下には、これらの基本ルールの詳細について順次説明する。
【００５５】
［１−２−１．離散化］
設計問題では、「設計変数」として「離散量」と「連続量」が混在しているのが普通である。例えば、「離散量」としては、選択（材質、規格化された寸法、方式、構造、加工法など）などが考えられる。「連続量」としては、自由寸法、成分、物理特性（バネ定数、粘性係数、熱容量、電気特性など）、制御特性カーブ、などが考えられる。
【００５６】
このうち、「離散量」の選択は、Shannonの情報エントロピーの式で自然に扱うことができる。しかし、「連続量」については、そのまま扱うことはできないため、何らかの工夫が必要である。そこで、本形態においては、定量評価を行うための第１の基本ルールとして、連続量を離散量として扱う。
【００５７】
つまり、設計変数が連続量の場合には、工学的に意味のある分解能で除すことにより離散化してカウントする。その際の分解能は、製造誤差で決まる場合もあれば、設計上、意味のある最小単位で定まる場合もある。例えば、選定すべき鋼板の厚さは、安価に提供される規格品については離散的な寸法に定められ、連続的でない、といった場合が考えられる。本形態においては、このような規格品に限らず、「設計上、設計者が設定しうる値は離散的である」という仮定から、全ての設計変数を離散的に扱うものである。
【００５８】
したがって、本形態においては、以上のような「離散化」の基本ルールを採用することにより、自由寸法、成分、物理特性、制御特性カーブ、等の、そのままでは情報エントロピーの式で扱うことのできない連続量についても、工学的に意味のある単位で離散化することにより、離散量として容易に扱うことができ、エントロピー計算による定量的な評価が可能となる。
【００５９】
［１−２−２．対称性の仮定］
本実施形態において導入する「対称性の仮定」は、「設計プロセスにおける各レベルで代替案を選択する際に、選択結果に限らず（どの代替案を選択した場合でも）、その下流の設計の複雑さは平均的に対称である（大差ない）」、ということを仮定することに相当する。以下には、このような仮定を行う根拠と意味について説明する。
【００６０】
まず、実際の設計では、このような「対称性の仮定」は常に正しいとは限らない。例えば、ある製品の設計に先立って、設計代替案を選択する場合を考える。設計案Ａと設計案Ｂとでは、機構や構造の複雑さや設計の難易度が異なるというケースは頻出する。複雑さと別の要因、例えばコストや性能とがトレードオフ関係にあり、様々な事情を考慮してどちらかを選ぶといった決定を行うことも多い。そのような場合は、選んだ選択肢によって、その先の決定項目数は異なってくる。
【００６１】
しかし、本発明の目的は、前述したように、製品の設計プロセスの各段階における設計負荷と効率を定量的に評価可能とすることであり、具体的には、設計プロセスの上流と下流において、どれだけ決定の重要度が異なるかに着目して定量的な性質を大まかに表現できれば十分である。したがって、本形態においては、「対称性の仮定」と実際との食い違いを無視して扱うものとする。
【００６２】
また、選択結果による設計の複雑さの変化は、増大する場合も減少する場合もある。したがって、一般的な設計プロセスを表現するモデルは、平均的には対称であるとして扱うものとする。
【００６３】
したがって、本形態においては、以上のような「対称性の仮定」の基本ルールを採用することにより、次のような作用効果が得られる。まず、ある設計済みの製品について、その設計プロセスを調査し、「対称性の仮定」の基本ルールに従って、どれだけの選択肢や設計変数の値を決定してきたかが把握できた場合には、その製品設計の設計プロセスで減少してきた曖昧さが、確率論的・情報工学的に計算できるようになり、設計全体の情報量が概算できるようになる。その結果、ある構造をもつ設計プロセスの各設計段階における重要度が相対的に表現できるため、設計のどの段階にリソースを注入して解析や実験などを行うべきなのかを検討する一つの指標を得ることができる。
【００６４】
［２．定量評価支援処理の具体的ルール］
以下には、前述したような基本原理、基本ルールに基づいて行う定量評価支援処理の具体的ルールとして、「定量評価の方針」、「分枝構造分類の定義」、「定量評価における設計負荷計算」、「分枝モデル記述例」、「条件付きエントロピー計算例」、について、順次説明する。
【００６５】
［２−１．定量評価の方針］
本形態の定量評価支援処理においては、前述したような基本原理、基本ルールに基づき、具体的には、下記のような方針（ａ１）〜（ａ４）により設計プロセスの複雑さや設計進捗度を定量的に評価するものである。
（ａ１）設計パラメータは、連続量についても工学的に合理性のある適当な最小単位で分割して、全て離散的に扱う。
（ａ２）設計量を量る方法として、情報のエントロピーの計算式（１）を適用する。
（ａ３）設計プロセスにおいて、複数の代替案から少数を選ぶ「代替案」の分枝には確率分布を定義する。
（ａ４）独立して決定する設計変数の情報量については、基本的に和を取るが、従属関係のある設計変数同士は、「条件付きエントロピー」を適用して調整する。なお、この「条件付きエントロピー」の適用については、後で詳細に説明する。
【００６６】
［２−２．分枝構造分類の定義］
設計の分枝構造は、分枝構造分類ステップ（図１のＳ１０２）について前述した通り、図２に示すような２種類の分枝、すなわち、「代替案選択の分枝：どちらかに決める分枝」、「モジュールの分枝：部品や設計要素などの、独立または並行して進める設計単位の分枝」に分類することができる。
【００６７】
［２−３．定量評価における設計負荷計算］
定量評価ステップにおいて、代替案選択の分枝におけるエントロピー計算は、図４に示す式で表される。この式において、「l」は、最上位からの分枝のレベル番号を表すサフィックスである。すなわち、この式は、階層構造にある選択プロセスの全エントロピーを各レベルの分枝毎に計算する式であり、下流部分の分枝が、それぞれ１３段階、２６段階の離散値を取りうる２分枝であることを示している。
【００６８】
この図４に示す式においては、２分枝のそれぞれを選ぶ確率を、ｐ1，  ｐ2（＝１−ｐ1）としている。この確率分布を変動させたときのエントロピーは、図５に示すように変化する。
【００６９】
なお、設計負荷計算の基本的ルール・性質は以下の（ｂ１）〜（ｂ６）に示す通りである。
（ｂ１）設計代替案選択に寄与する行為（計算、解析、実験など）によりどれだけ「均一だった選択確率の確度を高められるか」、「その選択を誤った場合、どれだけの作業負荷が増加するか」が、設計進捗の量を評価する基準となると考えられる。
（ｂ２）異なるモジュールや部品の数は、確率に依らないので総和を取る（前述した分枝構造分類の定義の説明参照）。
（ｂ３）ある階層における選択が、下位の選択肢に影響を与えたり、同じ階層内でも、ある選択が他の選択に影響を与えるような、いわゆる従属関係がある場合は、条件付き確率などの導入で調整する。
（ｂ４）無作為に決定される寸法・形状のエントロピーは加算しない。
（ｂ５）完全に従属的に決定される寸法・形状のエントロピーなどは加算しない。
（ｂ６）従来無作為に、または経験的に行っていた決定を、実験もしくは解析などによってより合理的に決定したとすると、その分だけ計算上のエントロピーが増加することになるが、それはその製品の「複雑さ」「価値」の向上を反映すると解釈できる。
【００７０】
［２−４．分枝モデル記述例］
通常の設計では、上述のような代替案選択の分子、モジュールの分枝、の２種類からなる分枝構造が複雑に絡み合っていると考えられる。図６は、そのような分枝構造のモデル記述例を示す図であり、逐次的に決定される設計代替案の分枝を多階層のｎ分木として表現している。分枝の先には「Ａｌｔ１」、「Ａｌｔ２」などと略記される代替案が存在する。それぞれの代替案にはその時点で決定すべき設計パラメータが存在するが、これを「ＤＰｓ」と略記し、各「Ａｌｔ」に付属する形で図示している。
【００７１】
この図６に示す分枝モデルは、実設計上での解釈としては、上流から、上位の、即ち大きな選択肢決定を行って行き、徐々に細部の方式などを決定し、最後に詳細な設計変数の決定を行う設計プロセスを表現している。
【００７２】
［２−５．条件付きエントロピー計算例］
本形態においては、図６に示すような設計プロセスに対し、従属関係がある場合のエントロピー計算として、条件付きエントロピーもしくは相互エントロピーのルールを導入する。以下には、図７に示す設計変数群の例における条件付きエントロピーの計算例について説明する。
【００７３】
ここで、図７は、設計変数群とそれぞれの水準およびエントロピーの一例を示す図である。この図７に示す設計変数群のうち、二つの設計変数「ＤＰ６」、「ＤＰ７」の間には弱い従属関係があると仮定し、これを例に説明する。
【００７４】
「ＤＰ６」、「ＤＰ７」の取りうる段階の数が、それぞれ「１３」、「２６」であるとし、かつ、どの値を取るかが全く未定、すなわち、選択確率分布が均等であるとすると、情報のエントロピーの計算式（１）により単純に計算して、それぞれのエントロピーは「３．７」および「４．７」である。
【００７５】
すなわち、
設計変数「ＤＰ６」（レンジ１３段階）決定のエントロピー  ：Ｈ（Ｘ）＝３．７
設計変数「ＤＰ７」（レンジ２６段階）決定のエントロピー  ：Ｈ（Ｙ）＝４．７
となる。
【００７６】
しかし、設計手順として、設計変数「ＤＰ６」を何らかの設計制約により決定した後は、設計変数「ＤＰ７」の取りうる段階の数は「５」に制限されるという制約があるとする。この制約は、設計変数「ＤＰ６」の値に応じて設計変数「ＤＰ７」のレンジも狭まるような、設計変数「ＤＰ６」、「ＤＰ７」を連動させる制約である。この場合に、設計変数「ＤＰ７」のエントロピーは「２．３２」となり「４．７」から減少する。
【００７７】
すなわち、
条件付きエントロピー：  Ｈ（Ｙ｜Ｘ）＝２．３２
である。当然、設計変数「ＤＰ６」、「ＤＰ７」の合計のエントロピーも減少する。この理由は、それぞれの設計変数「ＤＰ６」、「ＤＰ７」を独立して決定しなければならない場合に比べて、取りうる組み合わせが制限されるので、曖昧さとしては減少するからである。逆に、設計変数「ＤＰ６」を決定する場合の情報量（相互エントロピー）Ｉ（Ｙ；Ｘ）は、次の式により計算できる。
【数７】
2005071322.tif 000009
【００７８】
以上のような関係を導入することにより、相関がある実際の設計プロセスのエントロピーも扱うことが可能となる。図６中に「Constraint」として示される太い破線矢印は、このことを示している。
【００７９】
なお、図６に示す記述法で注意しなければならないのは、たとえ設計初期に決定された設計変数であったとしても、その決定が、より下流の決定から独立している場合、すなわち、後で決めても構わないような変数である場合には、分枝モデルの配置としては、下流（図６では右方）に描くべきであるというルールを採用している点である。簡易な例で説明すれば、仮に製品の「外観色」を早期に決定したとしても、それが機能や構造に影響しないような場合には、決定時期に関わらず、右方に描くべきである。つまり、本形態において、分枝モデルは、「下流（右方）の決定は上流（左方）から独立である」、という法則に従って描かれる。その結果、場合によっては、代替案選択の分枝構造がほとんどで、最後の末梢の枝の先端に、モジュールとして全ての設計変数決定が付随している、という構造になる。
【００８０】
［３．具体的な定量評価支援処理］
図８は、上記のような基本原理、基本ルール、具体的ルールに従い、図１に示す定量評価支援処理をより具体的に示すフローチャートである。この図８に示すように、分枝構造、確率分布、設計変数の数と水準数を、基本構造データとして入力する基本構造データ入力ステップ（Ｓ８０１）については、図１のステップＳ１０１について説明した通りである。この基本構造データ入力の後、モジュールとして付随する設計変数決定がある場合（Ｓ８０２のＹＥＳ）には、そのモジュールの設計変数の数、水準数を追加入力する（Ｓ８０３）。
【００８１】
また、入力された分枝構造を代替案選択とモジュールに分類し、多階層の分枝モデルとして記述する分枝構造分類ステップ（Ｓ８０４）については、図１のステップＳ１０２について説明した通りである。続いて、図８においては、定量評価ステップ（Ｓ８１０）として、分類と確率分布に基づき、設計プロセスの各分枝のエントロピーを計算する（Ｓ８１１）。ここで、設計変数に連続変数がある場合（Ｓ８１２のＹＥＳ）には離散化処理を行い（Ｓ８１３）、設計変数に従属関係がある場合（Ｓ８１４のＹＥＳ）には条件付きエントロピー計算による調整を行う（Ｓ８１５）。
【００８２】
そして、各分枝のエントロピーの計算を終了した時点（Ｓ８１６のＹＥＳ）で、各分枝のエントロピーを積算して設計プロセス全体の総エントロピーを計算し、分枝モデル記述とエントロピーからなる「設計分枝全体モデル」を得る（Ｓ８１７）。この後、図中破線で示すように、必要に応じて「設計分枝全体モデル」を利用して、設計プロセスの複雑さ、全体の設計進捗度を分析する（Ｓ８１８）。例えば、短縮される設計期間の分析により、設計時間短縮効果の評価を行うことが可能となる。
【００８３】
［３−１．簡単なモデルの評価方法］
以下には、上記のようにして得られた比較的簡単な「設計分枝全体モデル」を利用して「設計期間短縮効果の評価」を行う場合の評価方法について説明する。
【００８４】
図９は、図８の分析ステップ（Ｓ８１７）において使用する設計期間短縮効果の評価式の導出過程を示す図である。図中Ｉとして示す式（４・Ａ）は、「対称性の仮定」を適用した場合の簡易式、図中IIとして示す式（４・Ｂ）は、「対称性の仮定」を適用しないより一般的な場合の式である。
【００８５】
ここで、Ｉの式（４・Ａ）を説明するため、図１０に示すような非常に簡単な２分木の場合に適用する。なお、図１０中において、２分木の２段目以降は、一組以外の枝を省略して描いている。図１０のＩ、IIは、最上位の分枝および最上位から２段下の分枝で選択肢を一つに絞り込んだ場合のエントロピー減少量を計算したものであり、それぞれ、初期の総エントロピーの「１／２」、および「１／８」になることが示されている。図９の式（４・Ａ）を見ると、簡易な２分木に適用した場合には、２-(Ht-Hl)が、ある枝で二者択一の選択を行った場合に減少するエントロピーの、初期の総エントロピー（Ｈt）に対する割合になっていることが理解できる。
【００８６】
すなわち、図９の式は、このようなエントロピーの分枝性を、二者択一の場合だけでなく、枝の数が２以上の場合や、完全に一つに絞り込まない場合も含め、選択肢の確率分布が均等な状態から偏在化した際の曖昧さの減少量を、連続的に一般化して表す式になっていることが分かる。これらの式の性質は、設計の進捗を量る指針の基礎式として、感覚的にも合理的に把握することができる。
【００８７】
［３−２．複雑なモデルの評価方法］
［３−２−１．設計分枝全体モデル］
図１１は、実際の設計に基づくより複雑な装置の「設計分枝全体モデル」の一例を示す図である。この設計分枝全体モデルにおいては、図中左から右に向かって大から小へと徐々に細かい分枝構造になっている。右端に一覧表のようにまとまっている部分が、モジュールとしての設計変数の集まりであり、それぞれの数値は、図７で示した値である。
【００８８】
図１１において、右端の末端部分に示す設計変数のエントロピーは、条件付きエントロピー計算例として前述したように、「離散化」等のルールに加え、二つの設計変数「ＤＰ６」、「ＤＰ７」の間には弱い従属関係があることから、相互エントロピーのルールを適用して計算したところ、合計「３０．３８」と試算された。
【００８９】
また、この末端部分は、設計単位となる「アッセンブル１」のモジュール１セット分の設計変数「ＤＰ１」〜「ＤＰ７」のエントロピーを示しているが、設計する装置全体では、別の設計単位である「アッセンブル２」について、同程度の複雑さのモジュールがもう１セット存在し、そちらも独立して設計しなければならないことから、「３０．３８」を２倍して計算した。
【００９０】
これらのモジュールより上流の部分は、分枝数が２または３の「代替案」の分枝であるので、図１１に示すように、各分枝での選択の「初期確率」を入力し、前述した式（１）に従って各分枝の初期エントロピーをそれぞれ算出し、積算していったところ、トータルの設計エントロピー（初期の総エントロピー）は、「６３．９０」となった。この場合、初期の各分枝のエントロピーは、当該分枝部分に記述され、また、初期の総エントロピーは、右下部分に記述されている。さらに、初期の総設計時間、最大総設計時間、最小総設計時間などが計算され、初期の総エントロピーの下部に記述されている。
【００９１】
なお、選択した枝の初期確率が、下流に行くほど高くなっているのは、下流に行くほど設計が進み、より定量的な数値が出そろってくるので、下流に行くほど正しい選択をしやすいことを反映してモデル化したためである。
【００９２】
［３−２−２．分析処理］
次に、図１１に示すような比較的複雑な「設計分枝全体モデル」を利用して「設計期間短縮効果・コスト削減効果の評価」を行い、プロセス全体の最適化を支援する場合の分析処理について説明する。
【００９３】
図１２は、確率分布の変更により短縮される設計期間や削減されるコストの分析を行う時間・コスト分析処理の概略を示すフローチャートであり、図８の分析ステップ（Ｓ８１７）のサブルーチンに相当する。この図１２に示すように、まず、設計分枝全体モデルに記述されている各分枝の初期確率と初期エントロピー、初期の総エントロピー、および初期の総設計時間を入力し（Ｓ１２０１）、エントロピー変化を各分枝での選択・決定作業に要する推定所要時間として時間換算するのに使用する時間換算係数ｋを計算する（Ｓ１２０２）。
【００９４】
この場合に、解析や実験、手計算などによる性能予測の情報などに基づき、ある分枝での確率分布を変更する場合には、その確率分布の変更情報を入力し（Ｓ１２０３）、変更後の確率分布から当該分枝での変更後のエントロピーを計算し、初期エントロピーに対するエントロピー変化量を算出する（Ｓ１２０４）。そして、算出したエントロピー変化を、時間換算係数ｋを用いて時間換算する（Ｓ１２０５）。さらに、図中破線で示すように、必要に応じてコスト換算してもよい（Ｓ１２０６）。
【００９５】
なお、このような一連の分析処理において、エントロピーの計算には、前述した式（１）を使用し、時間換算係数ｋの計算や時間換算には、図９に示した式（４・Ａ）を使用する。
【００９６】
また、図１３は、確率分布の変更により短縮される設計期間の比較によるプロセス最適化分析処理の概略を示すフローチャートであり、図１２の分析処理の変形例に相当する。この図１３に示すように、設計分枝全体モデルに記述されている各部の初期確率と初期エントロピー、初期の総エントロピー、および初期の総設計時間を入力し（Ｓ１３０１）、時間換算係数ｋを計算する（Ｓ１３０２）までの処理は、図１２のステップ（Ｓ１２０１、Ｓ１２０２）と同様である。
【００９７】
しかし、この図１３のプロセス最適化分析処理は、図１２の処理のように単に一つの分枝での確率分布の変更による時間分析を行うのではなく、２つの分枝Ａ，Ｂでの確率分布の変更により短縮される時間をそれぞれ換算し、それらの時間換算値を比較評価することで、プロセス全体の最適化を支援するものである。
【００９８】
すなわち、一方の分枝Ａでの確率分布の変更情報を入力し（Ｓ１３１１）、変更後の確率分布から当該分枝Ａでのエントロピー変化量を算出し（Ｓ１３１２）、時間換算係数ｋを用いて時間換算する（Ｓ１３１３）。同様に、他方の分枝Ｂでの確率分布の変更情報を入力し（Ｓ１３２１）、変更後の確率分布から当該分枝Ｂでのエントロピー変化量を算出し（Ｓ１３２２）、時間換算係数ｋを用いて時間換算する（Ｓ１３２３）。
【００９９】
次に、分枝Ａ，Ｂについて得られた時間換算値を比較評価することで、どの分枝がより時間短縮に有効であるかを分析する（Ｓ１３３１）。さらに、分枝Ａ，Ｂについて得られた時間を必要に応じてコスト換算し（Ｓ１３１４、Ｓ１３２４）、それぞれのコスト換算値を比較評価してもよい（Ｓ１３３２）。
【０１００】
このようなプロセス最適化分析処理においては、異なる分枝Ａ，Ｂについて得られた時間換算値やコスト換算値の比較評価を行うことにより、どちらの分枝における確率分布変更の方がより時間短縮に有効であるかを分析し、プロセス全体の最適化を支援することができる。
【０１０１】
以下には、具体的に、図１１の設計分枝全体モデルにおいて図１３のプロセス最適化分析処理を行った場合について説明する。まず、図１１において、初期の総エントロピーは「６３．９」、初期の総設計時間は「１００時間」である。この図１１における最上位の分枝、すなわち「選択１」の分枝において、初期確率は、「７０％対３０％」である。これは、図１１に示す設計においては、過去の経験では、平均的にみて正しい選択をする確率が７０％であり、３０％は誤った選択をしてやり直しているといった経験値から求まる場合もあれば、その経験値に加味して、その時点で得られている実験結果や計算結果なども考慮した、「その選択の自信度合い」「確信度」として推定・入力される場合もある。この確率分布の決定方法に関しては、設計者のノウハウや設計事例毎の設計知識を利用して様々な決定方法が任意に考えられるので、ここでは深く説明しない。
【０１０２】
これを、例えば、新たな解析手段や実験などを導入することにより、「選択１」で正しい選択をする確率が「９０％」にまで高められたとすると、図１４に示すように、この変更後の確率分布から変更後のエントロピー「６３．６」が計算され、初期エントロピー「６４．０１」に対するエントロピー変化「−０．４１」が算出される。すなわち、「選択１」でのこのような確率変更により、この部分でエントロピーは「０．４１」減少する。また、これにより短縮される設計期間は、「２４．８５７時間」と推定されている。
【０１０３】
また、図１１のより下流の分枝である「選択３」において、初期確率は「８０％対２０％」である。この「選択３」における確率分布が、「９０％対１０％」にまで高められたとしても、図１５に示すように、この部分でエントロピーは「０．２５」しか減少せず、これにより短縮される設計期間も、わずかに「４．１８時間」と推定されている。
【０１０４】
これらの「選択１」、「選択３」について得られた時間換算値「２６．７５６時間」、「５．３５時間」を比較評価すれば、上流の分枝「選択１」の設計改善による時間短縮効率は、下流の分枝「選択３」に比べて格段に高く、下流の分枝「選択３」の設計改善は相対的に効率が悪いことが分かる。
【０１０５】
このように、本形態においては、前述した式（１）や、図９に示した式（４・Ａ）を使用して、図１２、図１３に示すような分析処理を行うことにより、平均的・確率的な推定ではあるが、設計プロセスの上流から下流にかけて複数行われる選択作業において、「正しい選択をする確率を現状の値からどの程度向上すれば、設計期間やコストをどの程度削減できるのか」を定量的に推定することができる。したがって、プロセス全体の最適化を有効に支援することができる。
【０１０６】
また、図１１に示す「設計分枝全体モデル」においては、「最大総設計時間（Ｈ）」、「最小総設計時間（Ｈ）」が計算されている。このうち、「最大総設計時間（Ｈ）」は、この設計プロセスにおいて、全ての代替案選択部で、選択の確率が均等だった場合、すなわち、代替案選択の工学的根拠などが全くなく、全く無作為に選ぶような場合、言い換えれば、最も効率の悪い設計を行った場合に推定される総設計時間である。これに対して、「最小総設計時間（Ｈ）」は、逆に、全ての代替案選択部で、絶対に誤りのない選択のみを行い、やり直しなどが一切生じないような、理想的に最良・最短な設計を行った場合に推定される総設計時間である。
【０１０７】
図１１において、「最大総設計時間（Ｈ）」は、「２７３．４８６時間」、「最小総設計時間（Ｈ）」は「１１．３９５時間」と算出されている。このような、最大総設計時間、最小総設計時間に関する情報は、設計やり直しのリスク管理や設計を改善していく際の定量的な目標設定などに有効に利用できる。
【０１０８】
［３−３．減少エントロピー・所要時間の情報を含むモデルの評価方法］
前項においては、「複雑なモデルの評価方法」として、図１１に示した「設計分枝全体モデル」の評価方法に関し、各分枝での個々の経過時間が不明な場合にも、設計パラメータ群のエントロピーと分枝構造から、様々な場合の設計時間の変化を計算できる利点について説明した。これに対して、以下には、各分枝において「減少するエントロピー」および当該分枝での選択・決定作業に要する「所要時間」の情報が与えられている場合の評価方法について説明する。
【０１０９】
［３−３−１．減少エントロピー・所要時間の情報を含むモデル］
図１６は、各分枝において「減少するエントロピー」および当該分枝での選択・決定作業に要する「所要時間」の情報が記述されている「設計分枝全体モデル」の一例を示す図である。この図１６において、各分枝には、「初期確率」、「→変更後」、「所要時間」、「Ｈ（ＤＰｓ）」、などの項目がそれぞれ記述されている。
【０１１０】
ここで、「初期確率」は、当該分枝における選択を行う際に正しい選択を行う確率であり、既知の値である。「→変更後」は、「初期確率」を変化させた時にどうなるかを知りたい場合に入力する変更後の確率である。「所要時間」は、「初期確率」の値において選択・決定作業を行うのに要する時間であり、既知の値である。すなわち、１００時間という総設計時間が、各分枝に示すように、「５０時間」、「２０時間」、「１５時間」、「１０時間」、「５時間」、という配分になっていることが、例えば過去の平均的な実績値などから分かっているものとする。「Ｈ（ＤＰｓ）」は、当該分枝における選択で減少するエントロピーであり、既知の値である。
【０１１１】
また、この図１６においても、図１１と同様に、図７で示したものと同じ設計変数の決定が行われるとする。ただし、図１６の設計分枝全体モデルにおいては、設計変数「ＤＰ１」〜「ＤＰ７」を末端の分枝で行うのではなく、設計変数「ＤＰ１」、「ＤＰ２」の決定は「選択１」で、設計変数「ＤＰ３」の決定は「選択２」で、設計変数「ＤＰ４」の決定は「選択３」で、設計変数「ＤＰ５」の決定は「選択４」で、設計変数「ＤＰ６」、「ＤＰ７」の決定は最下流（図１６中では右端）のアッセンブルで、それぞれ行われるものとしている。
【０１１２】
また、図１６の設計分枝全体モデルにおいては、図１１の設計分枝全体モデルと同様に、上流ほど初期確率が低く、下流に行くほど初期確率が高いように値が設定されている。この理由も前述の様に、下流に行くほど設計が進みより定量的な数値が出そろってくるので下流に行くほど正しい選択をしやすいことを反映したものであり、実際の設計の経験則とも合致する。
【０１１３】
［３−３−２．ロジット変換を含む分析処理］
次に、図１６に示すような、各分枝において、「減少するエントロピー」、「所要時間」の情報が与えられている「設計分枝全体モデル」を利用して「設計期間短縮効果・コスト削減効果の評価」を行い、プロセス全体の最適化を支援する場合の分析処理について説明する。
【０１１４】
図１７は、確率分布の変更により短縮される設計期間の比較によるプロセス最適化分析処理の概略を示すフローチャートであり、図１３の分析処理の変形例に相当する。この図１７に示すように、設計分枝全体モデルに記述されている各部の初期確率と初期エントロピー、初期の総エントロピー、および初期の総設計時間を入力し（Ｓ１７０１）、時間換算係数ｋを計算する（Ｓ１７０２）までの処理は、図１３のステップ（Ｓ１３０１、Ｓ１３０２）と同様である。そして、２つの分枝Ａ，Ｂのうち、一方の分枝Ａでの確率分布の変更情報を入力し（Ｓ１７１１）、変更後の確率分布から当該分枝Ａでのエントロピー変化量を算出し（Ｓ１７１２）、時間換算係数ｋを用いて時間換算する（Ｓ１７１３）までの処理も、図１３のステップ（Ｓ１３１１〜Ｓ１３１３）と同様である。
【０１１５】
しかし、この図１７のプロセス最適化分析処理は、図１３の処理のように、他方の分枝Ｂについても、単純に確率分布の変更情報を入力する代わりに、ロジット変換により分枝Ａでのオメガ値変化量を計算し（Ｓ１７２１）、分枝Ａについて得られたオメガ値変化量を用いて分枝Ｂでの確率分布の変化量を求め（Ｓ１７２２）、その変化量についてエントロピー変化量を算出し（Ｓ１７２３）、時間換算する（Ｓ１７２４）ものである。
【０１１６】
なお、分枝Ａ，Ｂについて得られた時間換算値を比較評価することで、どの分枝がより時間短縮に有効であるかを分析する（Ｓ１７３１）点や、さらに、分枝Ａ，Ｂについて得られた時間を必要に応じてコスト換算し（Ｓ１７１４、Ｓ１７２５）、それぞれのコスト換算値を比較評価してもよい（Ｓ１７３２）点は、図１３のステップ（Ｓ１３３１、Ｓ１３１４、Ｓ１３２４、Ｓ１３３２）と同様である。
【０１１７】
このようなプロセス最適化分析処理においては、ロジット変換を利用することにより、分枝Ａと分枝Ｂの確率分布の変化量を同程度に向上した場合の時間換算値を算出し、合理的に比較評価を行うことができる。
【０１１８】
以下には、具体的に、図１６の設計分枝全体モデルにおいて図１７のプロセス最適化処理を行った場合について説明する。まず、図１６の、例えば「選択１」において、２つの代替案の確率分布は「７０％対３０％」、その場合のエントロピーは「０．８８１３」である。この「選択１」の確率分布を、設計方法の改善などで変更後、「８０％対２０％」に向上できたとすると、その場合のエントロピーは「約０．１５９（ｂｉｔ）」減少する。
【０１１９】
設計期間は、設計の複雑さや決定すべき事項の多さに比例し、それらは同時にエントロピーに比例するというのが、本発明の基本的考え方の一つであるので、その場合の「選択１」での設計期間短縮時間「Δｔ」は、
Δｔ＝５０−５０×２-0.159＝５．２３
として計算され、「約５．２３時間」減少すると見積もることができる。なお、繰り返しになるが、この見積もりは、あくまでも、「統計的・平均的な見積もり」であるので、例えば、図１６のような設計を多数回繰り返し行ったと仮定すると、「選択１」の設計時間が平均では「約５．２３時間」減少すると推定される、という意味である。
【０１２０】
ここで、図１６のより下流の分枝である「選択３」での初期確率を改善した場合を考える。この場合の改善の量として、上述の「選択１」で、確率分布「７０％対３０％」を「８０％対２０％」に向上した場合と同程度の割合で向上した場合の確率分布を求めるためには、前述したように、ロジット変換を利用する。
【０１２１】
すなわち、この場合に、「選択１」で、「７０％対３０％」を「８０％対２０％」に向上したことから、単純に「１０％」向上したとして、これを「選択３」での初期確率「８０％」に加えて「９０％」としても、確率分布の変化量を同程度の割合で向上したことにはならない。
【０１２２】
図１７のプロセス最適化処理では、確率分布の変化量を同程度の割合で向上するために、前述したように、「選択１」でのオメガ値変化量を求めるものである。ここで、ロジット変換により得られるオメガ値は、パーセンテージや割合などのデータの指標となる値であり、具体的には、次の式（２）により求められる。
ω＝−１０log（１／ｐ−１）  （単位はデシベル（ｄｂ））…（２）
【０１２３】
したがって、「７０％対３０％」を「８０％対２０％」に向上した場合のオメガ値は、
−１０log（１／０．８−１）−｛−１０log（１／０．７−１）｝
＝６．０２−３．６８
＝２．３４
である。すなわち、「２．３４ｄｂ」だけ初期確率が向上したと考えることができる。
一方、前記式（２）をｐについて解くと、
ｐ＝１／（１０-1/10*ω＋１）  …（３）
である。ここで、「選択３」での初期確率「８０％」のオメガ値は、前記式（２）より「６．０２ｄｂ」であるから、これを「２．３４ｄｂ」だけ向上させると「８．３６ｄｂ」になる。この「８．３６ｄｂ」に相当する初期確率「ｐ」を前記式（３）から求めると、「８７．３％」を得る。すなわち、ロジット変換によって、「７０％対３０％」を「８０％対２０％」に変化した場合と同程度に「８０％対２０％」の分枝の確率分布を変化させるには、「８７．３％対１２．７％」に変更すればよいということが導出される。
【０１２４】
この結果を受けて、「選択３」における選択確率が「８７．３％」に向上したとして、「選択１」と同様にエントロピー変化量を計算すると、「−０．１７２」となる。その際の設計期間短縮時間「Δｔ」を計算すると、
Δｔ＝１５−１５×２-0.172＝約１．６９（時間）
となる。
【０１２５】
このような、「選択１」、「選択３」について得られた時間換算値「約５．２３時間」、「約１．６９時間」を比較評価すれば、上流の分枝「選択１」の設計改善による時間短縮効率は、下流の分枝「選択３」に比べて格段に高く、下流の分枝「選択３」の設計改善は相対的に効率が悪いことが分かる。
【０１２６】
このように、本形態においては、特に、「減少するエントロピー」、「所要時間」の情報が与えられている「設計分枝全体モデル」について、図１７に示すような分析処理を行うことにより、図１２、図１３に示すような分析処理と同様に、平均的・確率的な推定ではあるが、設計プロセスの上流から下流にかけて複数行われる各選択作業において、「正しい選択をする確率を現状の値からどの程度向上すれば、設計期間やコストをどの程度削減できるのか」を定量的に推定することができる。したがって、プロセス全体の最適化を有効に支援することができる。
【０１２７】
［４．他の形態］
なお、本発明は、前記形態に限定されるものではなく、本発明の範囲内で他にも多種多様な形態が実施可能である。
【０１２８】
［４−１．対称性の仮定が不成立の場合の係数計算］
前記形態においては、定量評価ステップにおいて、「対称性の仮定」が成立する場合について説明した。しかしながら、前述した通り、実際の設計では、このような「対称性の仮定」が成立しない場合が生じる。以下には、「対称性の仮定」が不成立の場合における係数計算について説明する。
【０１２９】
まず、「対称性の仮定」が不成立の場合とは、具体的には、分枝部（これをノードと呼ぶ）に複数の代替案が存在し、個々の枝のエントロピー（すなわち規模）が異なる場合である。個々の枝には確率が割り当てられている。合理的に考えれば、ある特定の代替案に確度１００％で決定がなされた場合は、その代替案の時間換算係数ｋやコスト換算係数ｋcがその分枝部全体を代表するはずであることが容易に理解できる。しかし、一般の設計のほとんどがそうであるように、確率が分散している場合には、時間換算係数ｋやコスト換算係数ｋcも、その確率に応じた割合で適切に“配合”されることが必要になってくると考えられる。
【０１３０】
そのため、分枝構造のある分枝以下の対象部分に対して設計の複雑さにおける対称性の仮定が成立しない場合には、当該分枝以下の対象部分の時間換算係数ｋを、
【数８】
2005071322.tif 000010
という時間換算係数導出式（５）を用いて算出することが考えられる。
【０１３１】
この時間換算係数導出式（５）によれば、確率分布がどれか一つの代替案に集中した場合にはその代替案の時間換算係数ｋが全体を代表し、そうでない場合は、枝毎のエントロピーの大きさに比例してそれぞれの時間換算係数ｋが配分される。そして、その配分された時間換算係数ｋを、分枝部以下の総エントロピーに乗ずれば、個々の枝毎に予想所要時間を計算して確率分布に応じて総設計時間を計算することと等価になるため、設計負荷を概算する上で非常に簡便で有用である。
【０１３２】
また、そのような計算上の利便のみならず、上記の時間換算係数導出式（５）で計算される時間換算係数ｋは、とりもなおさず、その分枝部以下の、その確率分布状態における平均的・代表的な時間換算係数であり、現状の「設計効率」を評価する指標という意味も具備するものであるため、設計効率の評価という観点からも非常に有用である。
【０１３３】
これは、本発明において、設計プロセスをエントロピーという指標で評価することの工学的メリットの一つとも言える。また、ある分枝以下の対象部分に対して対称性の仮定が成立しない場合に、当該分枝以下の対象部分のコスト換算係数ｋcを、
【数９】
2005071322.tif 000011
というコスト換算係数導出式（６）を用いて算出することが考えられる。
【０１３４】
このコスト換算係数導出式（６）は、上記の時間換算係数導出式（５）における時間換算係数ｋをコスト換算係数ｋcに置き換えたものであり、計算内容は全く同様である。したがって、このコスト換算係数導出式（６）の効果もまた、時間換算係数導出式について前述した効果と全く同様である。
【０１３５】
すなわち、このコスト換算係数導出式（６）によれば、枝毎のエントロピーの大きさに比例してそれぞれのコスト換算係数が配分される。そして、その配分されたコスト換算係数を、分枝部以下の総エントロピーに乗ずれば、個々の枝毎に予想所要コストを計算して確率分布に応じて総設計コストを計算することと等価になるため、設計負荷を概算する上で非常に簡便で有用である。
【０１３６】
また、そのような計算上の利便のみならず、上記のコスト換算係数導出式（６）で計算されるコスト換算係数ｋcは、その分枝部以下の、その確率分布状態における平均的・代表的なコスト換算係数であり、現状の「設計効率」を評価する指標という意味も具備するものであるため、設計効率の評価という観点からも非常に有用である。
【０１３７】
［４−２．平均化の仮定が不成立の場合の係数計算］
実際の設計では、前述したような「対称性の仮定」が成立しない場合だけでなく、「平均化の仮定」が成立しない場合もある。以下には、「平均化の仮定」が不成立の場合における係数計算について説明する。
【０１３８】
まず、「平均化の仮定」が不成立の場合とは、具体的には、単純分枝モデルにおけるステージ毎のエントロピーが異なる場合である。前述した「対称性の仮定」が不成立の場合の考察において、時間換算係数ｋやコスト換算係数ｋcの“配合”は、エントロピーの大きさに比例して配分することが合理的であったことから、これを単純分枝モデルにおけるステージ毎のエントロピーが異なる場合にも拡張可能であることが類推される。
【０１３９】
すなわち、ノードにおいて枝毎のエントロピーに加法性が成り立つ場合に、前述した時間換算係数導出式（５）やコスト換算係数導出式（６）と同様の導出式が適用可能であるならば、単純分枝モデルにおいて、stage毎のエントロピーを下位から上位に向かって総和を取る、すなわち、加法性が成立する計算を行う場合にも、同様に適用可能であると考えられる。この考え方によれば、ステージ毎に枝の数が異なる場合にも、そのステージのエントロピーの大きさに応じて時間換算係数ｋやコスト換算係数ｋcが配分されることになり、実プロセスと照らしても合理的である。
【０１４０】
そのため、分枝構造のあるステージ以下の対象部分に対して設計の複雑さにおける平均化の仮定が成立しない場合には、当該ステージ以下の対象部分の時間換算係数ｋを、
【数１０】
2005071322.tif 000012
という時間換算係数導出式（７）を用いて算出することが考えられる。
【０１４１】
同様に、あるステージ以下の対象部分に対して平均化の仮定が成立しない場合に、当該ステージ以下の対象部分のコスト換算係数ｋcを、
【数１１】
2005071322.tif 000013
というコスト換算係数導出式（８）を用いて算出することが考えられる。
【０１４２】
これらの時間換算係数導出式（７）およびコスト換算係数導出式（８）は、「対称性の仮定」が不成立の場合の時間換算係数導出式（５）およびコスト換算係数導出式（６）において、各値の定義中の「分枝」、「代替案」を、「ステージ」に置き換えたものであり、計算内容は全く同様である。
【０１４３】
したがって、このような時間換算係数導出式（７）やコスト換算係数導出式（８）により、ステージ毎の時間換算係数ｋやコスト換算係数ｋcを合理的に配分する効果についても、「対称性の仮定」が不成立の場合の時間換算係数導出式（５）およびコスト換算係数導出式（６）の効果と同様である。
【０１４４】
すなわち、これらの時間換算係数導出式（７）やコスト換算係数導出式（８）によれば、ステージ毎のエントロピーの大きさに比例してそれぞれの時間換算係数やコスト換算係数が配分される。そして、その配分された時間換算係数やコスト換算係数を、ステージ以下の総エントロピーに乗ずれば、個々のステージ毎に予想所要時間や予想所要コストを計算して確率分布に応じて総設計時間や総設計コストを計算することと等価になるため、設計負荷を概算する上で非常に簡便で有用である。
【０１４５】
さらに、これらの導出式（７）、（８）で計算される時間換算係数ｋやコスト換算係数ｋcは、複数のステージに渡る平均的・代表的な時間換算係数やコスト換算係数であり、現状の「設計効率」を評価する指標という意味も具備するものであるため、設計効率の評価という観点からも非常に有用である。
【０１４６】
［４−３．既存の数値情報の利用］
実際の設計において、設計変数を離散化して計算することにより部品のエントロピーを求めることは、膨大な作業量となる。そのため、作業量を低減するために、２次元もしくは３次元ＣＡＤシステムにおけるＣＡＤデータ内フィーチャなどの、部品や設計要素の既存の数値情報を利用して部品のエントロピーを計算してもよい。
【０１４７】
例えば、最も単純な立方体で考えた場合、「縦」、「横」、「高さ」の３つの寸法情報を持っている。また、円筒の場合には、「直径」と「高さ」で表現される。より複雑な形状の場合でも、各部を規定する寸法の組み合わせを情報として持っている。そのような各部を規定する寸法の組み合わせにおいては、各寸法を変数と考えることができるため、この変数を離散化してもよい。
【０１４８】
ただし、離散化方法については工夫が必要である。すなわち、離散化する「分割単位」と「上限値」、「下限値」については、手作業の入力操作により指定することも一つの方法であるが、全ての寸法に対してそのような入力操作を行う場合には、多大な労力を要する。そこで、そのような労力を省くために、寸法の絶対値を、所定の分割単位で割ることにより、近似的に取りうる離散値の数を算出し、これを底を２とする対数関数に代入してエントロピーを算出することが考えられる。この方法によれば、精度は当然低下するが、設計対象のエントロピーを容易に計算できるようになるというメリットが得られる。
【０１４９】
［４−４．既存データのデータサイズの利用］
さらに容易な方法として、部品のＣＡＤデータなどの、既存データのデータサイズそのものからエントロピーを類推して簡易計算してもよい。この場合、データサイズとエントロピーは比例するとしてその比例係数のみを決めておいてもよいが、一般的に、データには、データ書式や変更履歴のデータなど、部品の複雑さとは直接関係のないデータも含まれている。そこで、例えば、データサイズをｘ、エントロピーをｙとして、ｙ＝ａｘ＋ｂと一次近似し、ｙ切片ｂをあらかじめ調べておいてより精度を上げることも考えられる。
【０１５０】
また、他の方法として、データサイズをｘ、エントロピーをｙとして、あらかじめ複数の部品サンプルデータで実際のｘとｙの関係を調べ、その関係をテーブルもしくは任意の近似式や回帰式などで表現しておき、これらを利用してエントロピーを計算してもよい。
【０１５１】
［４−５．既存データにおける寸法の従属関係の利用］
ＣＡＤデータ内フィーチャに付与されているパラメトリック拘束の情報などの、既存の部品データに含まれる情報から、従属関係にある寸法の組み合わせを抽出してエントロピー計算に反映させてもよい。例えば、最も簡単な例で説明すると、２Ｄ−ＣＡＤの長方形形状もしくは３Ｄ−ＣＡＤの長方形形状を持つある面において、ある辺と他辺が一定の比に固定されるという制約が設定されているとすると、その場合、設計変数としては見かけは２つであるが実質は１つであるという状態になる。このような場合のエントロピーは、一方の変数のみのエントロピーで計算されるべきである。より複雑な制約式に関しても、独立変数のみをエントロピー計算の対象とし、従属変数については対象としない。このような手法を採用することで、エントロピー計算と実際の設計の複雑さとの関係をより精度よく関連付けることができる。
【０１５２】
［４−６．既存の部品構成データの利用］
ＣＡＤデータ内の部品構成（アッセンブリ）データなどの、既存の設計単位構成を参照して分枝構造のモジュールを認識し、エントロピー計算を行ってもよい。すなわち、前述のモジュールの定義は、ＣＡＤデータにおけるアッセンブリの構成と密接に対応するため、アッセンブル情報を参照してエントロピー計算を行うことができる。
【０１５３】
具体的に、一例として、ＶＴＲのメカデッキ設計を例に説明する。メカデッキには、ガイドローラと呼ばれるテープを支持する回転部品が複数セット使われている。ガイドローラは、ローラやシャフト、上フランジ、下フランジから構成されているものとする。そして、使用する部品や部品構成は、全てのガイドローラで同一であるとし、設計変更があったとしても全てのガイドローラが同時に変更されるものとする。このような場合には、メカデッキ一式にガイドローラが何本使われていても、エントロピー計算ではガイドローラ１セット分のエントロピーを計算すればよい。また、あるアッセンブリに、サブアッセンブリが存在するような場合も、このルールを再帰的に適用することができる。このような手法を採用することで、エントロピー計算と実際の設計の複雑さとの関係をより精度よく関連付けることができる。
【０１５４】
［４−７．既存のモデル変更履歴の利用］
近年のＣＡＤシステムやＰＤＭシステムでは、モデル変更履歴を記録するものも多いため、そのようなモデル変更履歴の記録を参照して分枝構造の「代替案」の分枝に対する計算を行ってもよい。すなわち、記録されたモデル変更履歴を利用すると、設計が完了するまでにどの程度やり直しがあったのかが把握できる。
【０１５５】
このようなモデル変更履歴を利用した処理の一例を、図１８〜図２０に示す。図１８は、ＣＡＤ内に残っている設計部分全体を示す図である。この図１８だけでは、どのような設計プロセスで設計が進んだのかは分かりにくいが、実際には、図１９の曲線矢印に示す順に進んだとする。このような履歴情報はＣＡＤやＰＤＭによっては記録している場合があり、これを利用することができる。これを設計した順に丸付き番号で示したのが、図２０であり、最終的に採用されたのが、図２０中の太い矢印でつながれた代替案（Ａｌｔ）の組であるとする。
【０１５６】
この場合、この最終案のみを決定するのに要した時間が、最も効率の良い設計が行われた際に要する最小時間であると仮定する（これをＴminとする）。この最小時間Ｔminを、図１９、図２０に示すような履歴を辿った総設計時間（これをＴwとする）と比較することにより、理想的に最も効率的に設計が行われた場合と、実際に要した時間との差異が分析できる。
【０１５７】
具体的には、設計効率Ｅdを、
Ｅd＝Ｔmin／Ｔw    （０＜Ｅd≦１）
と定義すると、Ｅdが１に近い程効率がよいことを示す指標となる。
この指標により、現状の設計の効率を知ることができ、設計やり直しの原因分析や改善方法導出の手がかりを得ることができる。
【０１５８】
また、このような手法で得られた分枝構造についても、図１１や図１６に示した分枝構造と同様に図示・モデル化し、分枝部分の確率分布を変更するなどして設計改善方法を検討し、その設計期間短縮効果やコスト削減効果などを定量的に分析することができることは明らかである。
【０１５９】
［４−８．補足説明］
なお、本発明において、代替案選択の「確率分布」の決定方法は自由に選択可能であり、例えば、選んだ代替案と選ばなかった代替案の、それぞれの設計時間もしくはデータ量の比で決定することも可能であるが、あるいはまた、過去の経験値から、その選択をどの程度誤る可能性があるかで決定してもよい。
【０１６０】
また、分枝構造の各分枝が「代替案」なのか「モジュール」なのかの具体的な識別方法は自由に選択可能である。例えば、設計中もしくは設計後に設計者が手作業の入力操作で識別情報を与えてもよい。具体的には、図１６に示すような「選択ｍ」、「方式ｍ−ｎ」の指定がなされた場合には、「代替案」であるとし、それらの指定がない場合には、「モジュール」であるとするなどの方法が考えられる。あるいはまた、自動認識により、最終設計案に並列に残っている部品群はモジュールとして扱い、途中で破棄された部品群やアッセンブリは代替案として扱ってもよい。
【図面の簡単な説明】
【０１６１】
【図１】本発明を実施するための一つの形態として、設計負荷と効率の定量評価支援処理の概略を示すフローチャート。
【図２】図１の分枝構造分類ステップにおいて分類される２種類の分枝「代替案選択の分枝」、「モジュールの分枝」を示す図。
【図３】代替案選択の分枝における確率分布を変化させた場合のエントロピー減少の様子を示すプロット図。
【図４】代替案選択の分枝におけるエントロピー計算式を示す図。
【図５】代替案選択の分枝における確率分布を変動させた場合のエントロピーとの関係を示す図。
【図６】代替案選択の分子、モジュールの分枝、の２種類からなる分枝構造のモデル記述例を示す図。
【図７】設計変数群とそれぞれの水準およびエントロピーの一例を示す図。
【図８】図１に示す定量評価支援処理をより具体的に示すフローチャート。
【図９】図８に示す分析ステップにおいて使用する設計期間短縮効果の評価式の導出過程を示す図。
【図１０】図９に示す式を説明するための分枝構造とエントロピーを示す図。
【図１１】図８に示す定量評価支援処理において作成した設計分枝全体モデルの一例を示す図。
【図１２】図８に示す分析ステップの一例として、時間・コスト分析処理の概略を示すフローチャート。
【図１３】図１２に示す分析処理の変形例として、プロセス最適化分析処理の概略を示すフローチャート。
【図１４】図１１に示す設計分枝全体モデルの上流の分枝について、確率分布を変更した場合のエントロピーの減少を示す図。
【図１５】図１１に示す設計分枝全体モデルの下流の分枝について、確率分布を変更した場合のエントロピーの減少を示す図。
【図１６】図８に示す定量評価支援処理において作成した設計分枝全体モデルの別の一例を示す図。
【図１７】図１３に示す分析処理の変形例として、プロセス最適化分析処理の概略を示すフローチャート。
【図１８】モデル変更履歴を利用した処理に利用するモデル変更履歴の一例を示す図。
【図１９】図１８に示すモデル変更履歴における設計プロセスの順序を示す図。
【図２０】図１８に示すモデル変更履歴において最終的に採用された代替案の組を示す図。
【図２】
2005071322.tif 000018
【図３】
2005071322.tif 000019
【図４】
2005071322.tif 000020
【図５】
2005071322.tif 000021
【図７】
2005071322.tif 000022
【図９】
2005071322.tif 000023
【図１０】
2005071322.tif 000024
【図１１】
2005071322.tif 000025
【図１４】
2005071322.tif 000026
【図１５】
2005071322.tif 000027
【図１６】
2005071322.tif 000028
【図１８】
2005071322.tif 000029
【図１９】
2005071322.tif 000030
【図２０】
2005071322.tif 000031
【図１】
2005071322.tif 000032
【図６】
2005071322.tif 000033
【図８】
2005071322.tif 000034
【図１２】
2005071322.tif 000035
【図１３】
2005071322.tif 000036
【図１７】
2005071322.tif 000037