(57)【要約】      （修正有）【課題】部品に含有される化学物質を効率良く推定する。【解決手段】調査対象部品と化学物質の指定を受け付けるデータ取得部３２１と、調査対象化学物質と同一用途を持つ化学物質を抽出する同一用途化学物質抽出部３２２と、調査対象部品と同一の部品属性を持つ部品を部品情報から抽出し当該抽出した部品が含有する化学物質情報を化学物質情報から抽出する同一属性部品抽出部３２３と、同一用途化学物質抽出部３２２で抽出した化学物質を含有する部品を抽出し当該部品の部品属性を調査対象化学物質の含有傾向がある部品属性として特定する含有傾向判定部３２４と、調査対象部品のうち含有傾向判定部３２４で特定した部品属性を持つ部品を調査対象化学物質の含有可能性が高い部品として特定する含有部品推定部３２５と、含有部品推定部３２５で特定した部品の情報を入出力部１００に表示する表示制御部３２６とから化学物質含有推定システム１０を構成する。【選択図】図１
2012203419.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
部品に関して、調査対象の化学物質の含有推定を行うコンピュータシステムであって、
データの取得と表示を行う入出力部と、
各部品の属性情報のリストである部品情報と、各部品が含有する化学物質のリストである化学物質情報と、各化学物質の使用目的のリストである用途情報と、部品の属性情報のうち処理対象となる部品属性の項目を特定する評価対象項目情報と、を記憶する記憶部と、
調査対象とする部品と化学物質のユーザ指定を入出力部で受け付ける第１処理と、
前記用途情報において、前記調査対象化学物質と同一用途を持つ化学物質を抽出する第２処理と、
前記評価対象項目情報が示す部品属性に関して、調査対象部品と同一の部品属性を持つ部品を前記部品情報から抽出し、当該抽出した部品が含有する化学物質情報を前記化学物質情報から抽出する第３処理と、
前記第３処理で抽出した化学物質情報から、前記第２処理で抽出した化学物質を含有する部品を抽出し、当該部品の部品属性を、調査対象化学物質の含有傾向がある部品属性として特定する第４処理と、
調査対象部品のうち、前記第４処理で特定した部品属性を持つ部品を、調査対象化学物質の含有可能性が高い部品として特定する第５処理と、
前記第５処理で特定した部品の情報を、入出力部に表示する第６処理とを実行する演算部と、
を有することを特徴とする化学物質含有推定システム。
【請求項２】
請求項１に記載の化学物質含有推定システムであって、
前記演算部は、
前記第３処理において、前記評価対象項目情報が示す部品属性として、部品種類、部品の製造会社、部品を構成する部位、部品に使用される材料のうち少なくとも一つを使用して、調査対象部品と同一の部品属性を持つ部品を前記部品情報から抽出し、当該抽出した部品が含有する化学物質情報を前記化学物質情報から抽出することを特徴とする化学物質含有推定システム。
【請求項３】
請求項１に記載の化学物質含有推定システムであって、
前記演算部は更に、
前記第４処理において調査対象化学物質を含有する傾向のある部品属性を特定する際に、部品属性別の部品数、および当該部品属性を持つ部品のうち調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含有する部品数をカウントして、部品属性別に前記部品数の間の比率を算出する第７処理を実行し、
前記第６処理において、前記部品属性別の比率の情報を入出力部に表示することを特徴とする化学物質含有推定システム。
【請求項４】
請求項１に記載の化学物質含有推定システムであって、
前記記憶部は、
評価対象項目情報として、調査対象化学物質を含有する傾向のある部品属性を抽出する際に使用する第一の評価対象項目情報と、調査対象化学物質を含有する可能性の高い部品を推定する際に使用する第二の評価対象項目情報の２つを有し、
前記演算部は更に、
前記第３処理において、前記第一の評価対象項目情報が示す部品属性に関して、調査対象部品と同一の部品属性を持つ部品とこの部品が含有する化学物質情報の抽出を実行しし、
前記第４処理において、前記第３処理で抽出した含有化学物質情報から、前記第２処理で抽出した化学物質を含有する部品を抽出し、当該部品における部品属性を調査対象化学物質を含有する傾向のある部品属性として特定し、
調査対象部品における前記第一、第二の評価対象項目の値を前記部品情報から抽出して部品分類の情報とし、当該部品分類を持つ部品ごとに調査対象化学物質と同一用途を持つ化学物質の含有有無を判定する第８処理を実行し、
前記第５処理において、調査対象化学物質を含有する傾向のある部品のうち、調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含有する部品が存在しない部品分類を抽出し、当該部品分類を持つ部品を調査対象化学物質を含有する可能性が高い部品として特定し、
前記第６処理において、前記第５処理で推定した部品の情報を表示装置に表示することを特徴とする化学物質含有推定システム。
【請求項５】
請求項４に記載の化学物質含有推定システムであって、
前記演算部は更に、
前記第４処理において調査対象化学物質を含有する傾向のある部品属性を特定する際に、部品属性別の部品数、および当該部品属性を持つ部品のうち調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含有する部品数をカウントして、部品属性別にこれらの部品数の比率Ｐ１を算出し、調査対象化学物質を含有する可能性の高い部品を特定する際に、部品分類別の部品数、および当該部品分類を持つ部品のうち調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含有する部品数をカウントして、部品分類別にこれらの部品数の比率Ｐ２を算出し、前記Ｐ１および前記Ｐ２の値を用いて部品分類別に調査対象化学物質を含有するリスクを算出する第９処理を実行し、
前記第６処理において、前記算出したリスクの情報を入出力部に表示することを特徴とする化学物質含有推定システム。
【請求項６】
演算部および入出力部と、各部品の属性情報のリストである部品情報と、各部品が含有する化学物質のリストである化学物質情報と、各化学物質の使用目的のリストである用途情報と、部品の属性情報のうち処理対象となる部品属性の項目を特定する評価対象項目情報と、を記憶する記憶部とを備えて、部品に関して、調査対象の化学物質の含有推定を行うコンピュータシステムが、
調査対象とする部品と化学物質のユーザ指定を入出力部で受け付ける第１処理と、
前記用途情報において、前記調査対象化学物質と同一用途を持つ化学物質を抽出する第２処理と、  
前記評価対象項目情報が示す部品属性に関して、調査対象部品と同一の部品属性を持つ部品を前記部品情報から抽出し、当該抽出した部品が含有する化学物質情報を前記化学物質情報から抽出する第３処理と、
前記第３処理で抽出した化学物質情報から、前記第２処理で抽出した化学物質を含有する部品を抽出し、当該部品の部品属性を、調査対象化学物質の含有傾向がある部品属性として特定する第４処理と、
調査対象部品のうち、前記第４処理で特定した部品属性を持つ部品を、調査対象化学物質の含有可能性が高い部品として特定する第５処理と、
前記第５処理で特定した部品の情報を、入出力部に表示する第６処理と、
を実行することを特徴とする化学物質含有推定方法。
【請求項７】
演算部および入出力部と、各部品の属性情報のリストである部品情報と、各部品が含有する化学物質のリストである化学物質情報と、各化学物質の使用目的のリストである用途情報と、部品の属性情報のうち処理対象となる部品属性の項目を特定する評価対象項目情報と、を記憶する記憶部とを備えて、部品に関して、調査対象の化学物質の含有推定を行うコンピュータシステムに、
調査対象とする部品と化学物質のユーザ指定を入出力部で受け付ける第１処理と、
前記用途情報において、前記調査対象化学物質と同一用途を持つ化学物質を抽出する第２処理と、  
前記評価対象項目情報が示す部品属性に関して、調査対象部品と同一の部品属性を持つ部品を前記部品情報から抽出し、当該抽出した部品が含有する化学物質情報を前記化学物質情報から抽出する第３処理と、
前記第３処理で抽出した化学物質情報から、前記第２処理で抽出した化学物質を含有する部品を抽出し、当該部品の部品属性を、調査対象化学物質の含有傾向がある部品属性として特定する第４処理と、
調査対象部品のうち、前記第４処理で特定した部品属性を持つ部品を、調査対象化学物質の含有可能性が高い部品として特定する第５処理と、
前記第５処理で特定した部品の情報を、入出力部に表示する第６処理と、
を実行させることを特徴とする化学物質含有推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、化学物質含有推定システム、化学物質含有推定方法、および化学物質含有推定プログラムに関するものであり、具体的には特定化学物質に関する規制に、新たな規制対象化学物質の追加がなされた状況に対応して、部品に含有される化学物質を効率良く推定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、各国の環境規制が強化されており、例えば、欧州で成立したREACH（Registration Evaluation Authorization and Restriction of CHemicals）規則等がある。REACHは、製品が含有する特定化学物質の届出や情報伝達を義務付けする規制である。これらの規制を遵守するためには、サプライチェーン（以下SCとする）全体に亘って、各企業が販売する部品に含まれる化学物質の情報を滞りなく交換する必要がある。
【０００３】
しかし、企業間で交換する化学物質情報に誤りや欠落などの不備がある場合がある。この場合、不備を確認するための工数が必要となる。また、化学物質情報の収集遅延が生じることもある。従って、REACH規制等に対応していく上で、顧客への情報伝達義務に関して対応が遅れる問題がある。
【０００４】
これに対し、部品における規制対象化学物質の含有可能性を評価する方法として、従来から以下のような方法がある。例えば、部品を構成する素材毎に、規制対象化学物質の含有可能性ランクを定義し、購入する部品選定時にこれらの化学物質の含有可能性を表示する技術が提案されている（特許文献１参照）。この技術によると、メッキやはんだ、樹脂などの部品を構成する各素材に対して、規制で指定されている鉛、カドミウムなどの化学物質の含有可能性ランクを色付けし、マトリックス表示することができる。これより、規制対象物質を含有する可能性が高い素材に絞って調査をすることができるため、効率良く上記の規制に対応することができる。
【０００５】
また、ある部品の規制対象化学物質の情報が不十分な場合でも、当該部品が持つ複数の属性情報（部品名、型番、メーカなど）と化学物質情報の調査済み部品における属性情報とを比較して点数付けを行い、点数の高い部品の化学物質情報を利用して未調査部品の化学物質情報を推定する技術も提案されている（特許文献２参照）。この技術によると、上記のような情報収集の遅延が発生している部品に対しても、含有する化学物質情報を評価することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００６−５９０９１号公報
【特許文献２】特開２００９−２３８１１８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
REACHなどの規制では、法律改定等によって規制対象となる化学物質が順次追加される。このため、各企業はこれらの規制対象化学物質が追加されるごとに、自社が購入／販売している部品／製品を調査し、規制に対応していく必要がある。
【０００８】
しかし、上記特許文献１などに示される従来技術では、素材毎の規制対象化学物質の含有可能性を人手で調査し、含有可能性ランクを定義する必要がある。そのため、担当者に専門的な知識を要求する。また、素材と規制対象化学物質との組み合わせが多数存在する場合に、上記の含有可能性ランクの定義に膨大な工数がかかるという問題もある。
【０００９】
また、上記特許文献２などに示される従来技術では、化学物質情報が未調査の部品に対しても、既存の化学物質情報を利用した規制対象物質の推定が可能であるが、推定対象とする化学物質が過去に指定されたものに限定されてしまう。そのため、新たに規制対象化学物質が追加された場合には対応できないという問題がある。
【００１０】
そこで本発明の目的は、特定化学物質に関する規制に、新たな規制対象化学物質の追加がなされた状況に対応して、部品に含有される化学物質を効率良く推定す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】
【００１１】
上記課題を解決する本発明の化学物質含有推定システムは、部品に関して、調査対象の化学物質の含有推定を行うコンピュータシステムであって、データの取得と表示を行う入出力部と、各部品の属性情報のリストである部品情報と、各部品が含有する化学物質のリストである化学物質情報と、各化学物質の使用目的のリストである用途情報と、部品の属性情報のうち処理対象となる部品属性の項目を特定する評価対象項目情報と、を記憶する記憶部と、調査対象とする部品と化学物質のユーザ指定を入出力部で受け付ける第１処理と、前記用途情報において、前記調査対象化学物質と同一用途を持つ化学物質を抽出する第２処理と、前記評価対象項目情報が示す部品属性に関して、調査対象部品と同一の部品属性を持つ部品を前記部品情報から抽出し、当該抽出した部品が含有する化学物質情報を前記化学物質情報から抽出する第３処理と、前記第３処理で抽出した化学物質情報から、前記第２処理で抽出した化学物質を含有する部品を抽出し、当該部品の部品属性を、調査対象化学物質の含有傾向がある部品属性として特定する第４処理と、調査対象部品のうち、前記第４処理で特定した部品属性を持つ部品を、調査対象化学物質の含有可能性が高い部品として特定する第５処理と、前記第５処理で特定した部品の情報を、入出力部に表示する第６処理とを実行する演算部と、を有することを特徴とする。
【００１２】
また本発明の化学物質含有推定方法は、演算部および入出力部と、各部品の属性情報のリストである部品情報と、各部品が含有する化学物質のリストである化学物質情報と、各化学物質の使用目的のリストである用途情報と、部品の属性情報のうち処理対象となる部品属性の項目を特定する評価対象項目情報と、を記憶する記憶部とを備えて、部品に関して、調査対象の化学物質の含有推定を行うコンピュータシステムが、調査対象とする部品と化学物質のユーザ指定を入出力部で受け付ける第１処理と、前記用途情報において、前記調査対象化学物質と同一用途を持つ化学物質を抽出する第２処理と、前記評価対象項目情報が示す部品属性に関して、調査対象部品と同一の部品属性を持つ部品を前記部品情報から抽出し、当該抽出した部品が含有する化学物質情報を前記化学物質情報から抽出する第３処理と、前記第３処理で抽出した化学物質情報から、前記第２処理で抽出した化学物質を含有する部品を抽出し、当該部品の部品属性を、調査対象化学物質の含有傾向がある部品属性として特定する第４処理と、調査対象部品のうち、前記第４処理で特定した部品属性を持つ部品を、調査対象化学物質の含有可能性が高い部品として特定する第５処理と、前記第５処理で特定した部品の情報を、入出力部に表示する第６処理と、を実行することを特徴とする。
【００１３】
また本発明の化学物質含有推定プログラムは、演算部および入出力部と、各部品の属性情報のリストである部品情報と、各部品が含有する化学物質のリストである化学物質情報と、各化学物質の使用目的のリストである用途情報と、部品の属性情報のうち処理対象となる部品属性の項目を特定する評価対象項目情報と、を記憶する記憶部とを備えて、部品に関して、調査対象の化学物質の含有推定を行うコンピュータシステムに、調査対象とする部品と化学物質のユーザ指定を入出力部で受け付ける第１処理と、前記用途情報において、前記調査対象化学物質と同一用途を持つ化学物質を抽出する第２処理と、前記評価対象項目情報が示す部品属性に関して、調査対象部品と同一の部品属性を持つ部品を前記部品情報から抽出し、当該抽出した部品が含有する化学物質情報を前記化学物質情報から抽出する第３処理と、前記第３処理で抽出した化学物質情報から、前記第２処理で抽出した化学物質を含有する部品を抽出し、当該部品の部品属性を、調査対象化学物質の含有傾向がある部品属性として特定する第４処理と、調査対象部品のうち、前記第４処理で特定した部品属性を持つ部品を、調査対象化学物質の含有可能性が高い部品として特定する第５処理と、前記第５処理で特定した部品の情報を、入出力部に表示する第６処理と、を実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、特定化学物質に関する規制に、新たな規制対象化学物質の追加がなされた状況に対応して、部品に含有される化学物質を効率良く推定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本実施形態の化学物質含有推定システムの構成例を示す図である。
【図２】本実施形態における部品情報の一例を示す図である。
【図３】本実施形態における材料情報の一例を示す図である。
【図４】本実施形態における化学物質情報の一例を示す図である。
【図５】本実施形態における用途情報の一例を示す図である。
【図６】本実施形態における評価対象項目情報の一例を示す図である。
【図７】本実施形態における化学物質含有傾向情報の一例を示す図である。
【図８】本実施形態の化学物質含有部品推定結果情報の一例を示す図である。
【図９】本実施形態の化学物質含有推定方法における処理フロー例１を示す図である。
【図１０】本実施形態における画面例１を示す図である。
【図１１】本実施形態の調査対象部品と同一属性を持つ部品情報の一例を示す図である。
【図１２】本実施形態の化学物質含有推定方法における処理フロー例２を示す図である。
【図１３】本実施形態における化学物質含有部品推定結果の一例を示す図である。
【図１４】本実施形態における画面例２を示す図である。
【図１５】本実施形態における評価対象項目情報の別の例を示す図である。
【図１６】第２実施形態の化学物質含有推定システムの構成例を示す図である。
【図１７】第２実施形態の化学物質含有推定方法における処理フロー例１を示す図である。
【図１８】第２実施形態の化学物質含有推定方法における処理フロー例２を示す図である。
【図１９】第２実施形態における処理結果の一例を示す図である。
【図２０】第２実施形態における化学物質含有傾向情報の一例を示す図である。
【図２１】第２実施形態における画面例を示す図である。
【図２２】第３実施形態の化学物質含有推定システムの構成例を示す図である。
【図２３】第３実施形態の化学物質含有推定方法における処理フロー例を示す図である。
【図２４】第３実施形態における評価対象項目情報の一例を示す図である。
【図２５】第３実施形態における処理結果の例１を示す図である。
【図２６】第３実施形態における処理結果の例２を示す図である。
【図２７】第３実施形態における処理結果の例３を示す図である。
【図２８】第３実施形態における画面例を示す図である。
【図２９】第４実施形態の化学物質含有推定システムの構成例を示す図である。
【図３０】第４実施形態の化学物質含有推定方法における処理フロー例１を示す図である。
【図３１】第４実施形態の化学物質含有推定方法における処理フロー例２を示す図である。
【図３２】第４実施形態における処理結果の例１を示す図である。
【図３３】第４実施形態における処理結果の例２を示す図である。
【図３４】第４実施形態における処理結果の例３を示す図である。
【図３５】第４実施形態の化学物質含有部品推定結果情報の一例を示す図である。
【図３６】第４実施形態における画面例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
−−−第１実施形態−−−
以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図１は本実施形態の化学物質含有推定システム１０の構成例を示す図である。図１に示す化学物質含有推定システム１０は、特定化学物質に関する規制に、新たな規制対象化学物質の追加がなされた状況に対応して、部品に含有される化学物質を効率良く推定するコンピュータシステムである。
【００１７】
この化学物質含有推定システム１０は、本実施形態の化学物質含有推定方法を実際にサービスとして提供するソリューションベンダーやユーザなどが所持するサーバやコンピュータ端末等を想定できる。この化学物質含有推定システム１０は、入出力部１００、記憶部２００、および演算部３００を備えている。
【００１８】
入出力部１００は、演算部３００の処理で必要なデータを取得し、処理結果を表示するためのものであり、例えばキーボードやマウスなどの入力装置、外部と通信する通信装置、ディスク型記憶媒体の記録再生装置、ＣＲＴや液晶モニタなどの出力装置等から構成される。また、記憶部２００は、演算部３００の処理で使用する入力情報２１０と処理結果を格納する出力情報２２０とを格納するものであり、ハードディスクドライブやメモリ等の記憶装置で構成される。
【００１９】
前記入力情報２１０は、部品情報２１１、材料情報２１２、化学物質情報２１３、用途情報２１４、評価対象項目情報２１５から構成されている。それぞれの情報について以下に説明する。
【００２０】
部品情報２１１は、部品の種類や特性などを管理するための情報であり、例えば図２に示すように、部品ＩＤ、部品種類ＩＤ、部品種類名、製造会社ＩＤ、製造会社名の情報から成る。図２の部品情報２１１において、例えば部品ＩＤが「Ａ１１」の部品は、部品種類「ケーブル」に分類されており、製造会社「Ａ社」によって製造されたものであることを示している。
【００２１】
材料情報２１２は、前記部品情報２１１で示した部品を構成する材料を管理するための情報であり、例えば図３に示すように、部品ＩＤ、部位ＩＤ、材料ＩＤ、材料名の情報から成る。図３の材料情報２１２において、例えば部品ＩＤが「Ａ１１」の部品は、３つの部位「Ａ１１−１」、「Ａ１１−２」、「Ａ１１−３」で構成されており、それぞれの部位に使用されている材料は「ＰＶＣ」、「ＰＶＣ」、「銅」であることを示している。
【００２２】
化学物質情報２１３は、前記材料情報２１２で示した部品の各構成部位が含有する化学物質を管理するための情報であり、例えば図４に示すように、部品ＩＤ、部位ＩＤ、化学物質ＩＤの情報から成る。図４の化学物質情報２１３において、例えば部品「Ａ１１」の構成部位「Ａ１１−１」には、化学物質「ＣＡＳ１１」が含まれていることを示している。
【００２３】
用途情報２１４は、化学物質を使用する目的を表す情報であり、例えば図５に示すように、用途ＩＤ、用途名、化学物質ＩＤの情報から成る。図５の用途情報２１４において、例えば化学物質「ＣＡＳ１０」は「可塑剤」の用途を持つことを示している。
【００２４】
評価対象項目情報２１５は、本システム１０の処理に使用する部品属性を特定する情報であり、例えば図６に示すように、評価対象テーブル名、評価対象項目番号、表示テーブル名、表示項目番号の情報から成る。図６の評価対象項目情報２１５において、評価対象テーブル名、評価対象項目番号は後述する化学物質含有傾向の特定時にに使用する項目であり、表示テーブル名、表示項目番号は後述する化学物質含有部品推定結果を画面表示する際に使用する項目であることを示している。
【００２５】
また、出力情報２２０は、化学物質含有傾向情報２２１、化学物質含有部品推定結果情報２２２から成っている。それぞれの情報について以下に説明する。
【００２６】
化学物質含有傾向情報２２１は、部品情報や材料情報の項目別に、後述する調査対象化学物質を含有する傾向の有無を示す情報である。この化学物質含有傾向情報２２１は、例えば図７に示すように、含有傾向ＩＤ、評価対象テーブル名、評価対象項目番号、評価対象項目値、表示テーブル名、表示項目番号、表示項目値、調査対象化学物質、用途ＩＤの情報から成る。図７の化学物質含有傾向情報２２１において、例えば含有傾向ＩＤが「１００」のデータは、部品情報２１１の項目番号「２」の値（図２に示す部品情報２１１の左から２番目の項目である「部品種類ＩＤ」を指す）が「Ｐ−１０」である部品に、用途ＩＤが「Ｕ０１」である調査対象化学物質「ＣＡＳ１０」を含有する傾向があることを示しており、後述する画面表示の際に部品情報２１１の項目番号「３」の値（図２に示す部品情報２１１の左から３番目の項目である「部品種類名」を指す）である「ケーブル」を表示することを示している。
【００２７】
また、化学物質含有部品推定結果情報２２２は、図７に示す化学物質含有傾向情報２２１に基づいて、後述する、調査対象化学物質を含有する可能性がある部品の特定結果を格納した情報である。この化学物質含有部品推定結果情報２２２は、例えば図８に示すように、部品ＩＤ、含有傾向ＩＤの情報から成る。
【００２８】
一方、演算部３００は、前記入出力部１００や前記記憶部２００の入力情報２１０より演算に必要なデータを取得し、例えば記憶部２００の出力情報２２０へ処理結果を出力するものである。この演算部３００は、実際に演算処理を行うＣＰＵなどの演算処理部３２０と、演算処理部３２０における演算処理のワークエリアとなるメモリ部３１０で構成される。メモリ部３１０は、データ取得部３２１が入出力部１００や記憶部２００の入力情報２１０から取得したデータ、または演算処理部３２０で処理した結果を一時的に保持するためのものである。
【００２９】
演算処理部３２０は、データ取得部３２１（第１処理に対応した機能）、同一用途化学物質抽出部３２２（第２処理に対応した機能）、同一属性部品抽出部３２３（第３処理に対応した機能）、含有傾向判定部３２４（第４処理に対応した機能）、含有部品推定部３２５（第５処理に対応した機能）、および表示制御部３２６（第６処理に対応した機能）を含む。こうした各機能部は、演算部３００がメモリ部３１０等に読み出して実行するプログラムによって実現される。
【００３０】
前記データ取得部３２１は、入出力部１００や記憶部２００の入力情報２１０から演算に必要なデータを取得する機能部である。前記同一用途化学物質抽出部３２２は、データ取得部３２１が入出力部１００から取得した調査対象化学物質の情報と用途情報２１４から、調査対象化学物質と同一用途を持つ化学物質を特定する機能部である。前記同一属性部品抽出部３２３は、部品情報２１１、材料情報２１２から、評価対象項目情報２１５に示す評価対象項目（以下、部品属性とする）の値が、データ取得部３２１で取得した調査対象部品と同一である部品とこの部品に含有する化学物質情報を特定する機能部である。前記含有傾向判定部３２４は、同一属性部品抽出部３２３で抽出した化学物質情報から、同一用途化学物質抽出部３２２で抽出した化学物質を含有する部品を抽出し、当該部品における部品属性を調査対象化学物質を含有する傾向のある部品属性として特定する機能部である。前記含有部品推定部３２５は、調査対象部品から、含有傾向判定部３２４で抽出した部品属性を持つ部品を、調査対象化学物質を含有する可能性が高い部品として特定する機能部である。前記表示制御部３２６は、含有傾向判定部３２４で抽出した部品属性、および含有部品推定部３２５で推定した部品の情報を入出力部１００に表示する機能部である。
【００３１】
次に、図９に示すフローチャートに従い、図１の化学物質含有推定システム１０における各機能の動作を説明する。図９は本実施形態の化学物質含有推定方法における処理フロー例１を示す図である。
【００３２】
まず、前記データ取得部３２１は、ユーザが端末などの入出力部１００から入力した調査対象となる部品および化学物質の情報を受け付け、当該部品および化学物質の各情報をメモリ部３１０に格納する（Ｓ１００）。一方、この時のユーザは、例えば図１０に示すような入力画面１０００から調査対象とする部品のＩＤや化学物質のＩＤを直接入力している。或いは、ユーザは、画面上の部品リスト読み込みボタン１００１や化学物質リスト読み込みボタン１００２を押下することで、化学物質含有推定システム１０が利用可能である所定の記憶装置や記憶媒体からの、部品リストや化学物質リストのアップロード処理を行って上記情報の入力を行う。また、調査対象とする部品を全部品とする場合、ユーザは、画面上の「全部品を対象」のチェックボックス１００３にチェックを入れる。こうして調査対象の部品および化学物質の情報を入力した後、ユーザは実行ボタン１００４をクリックすることで、化学物質含有推定システム１０での処理を開始させることができる。  本実施例では図１０に示すように、調査対象部品「Ａ１０」、「Ｂ１０」、「Ｃ１０」、「Ｄ１０」、「Ｅ１０」、「Ｆ１０」、調査対象化学物質「ＣＡＳ１０」が入力されたとして、以下説明する。
【００３３】
次に、前記データ取得部３２１は、記憶部２００における評価対象項目情報２１５の情報を取得し、メモリ部３１０に格納する（Ｓ１１０）。ここでは、図６に示すように評価対象テーブル名「部品情報」の項目番号「２」と表示テーブル名「部品情報」の項目番号「３」を取得したとして、以下説明する。部品情報２１１の項目番号「２」、「３」とは、それぞれ図２の部品情報２１１の左から２、３番目の項目である部品種類ＩＤ、部品種類名を示している。
【００３４】
そして、前記同一用途化学物質抽出部３２２は、メモリ部３１０に格納されている調査対象化学物質の情報をキーとして、記憶部２００の用途情報２１４を検索し、該当する化学物質ＩＤを取得してメモリ部３１０に格納する（Ｓ１２０）。ここで、メモリ部３１０に格納した調査対象化学物質「ＣＡＳ１０」で図５に示す用途情報２１４を検索すると、用途ＩＤ「Ｕ０１」、用途名「可塑剤」の情報が該当するから、前記同一用途化学物質抽出部３２２は、当該用途情報を持つ他の化学物質ＩＤ「ＣＡＳ１１」、「ＣＡＳ１２」を取得する。以下、これら２つの化学物質ＩＤを取得したとして説明する。
【００３５】
その後、前記同一属性部品抽出部３２３は、メモリ部３１０に格納されている調査対象部品の部品属性をキーとして、記憶部２００の部品情報２１１を検索し、該当する部品ＩＤの部品情報２１１、材料情報２１２、化学物質情報２１３を取得する。また前記同一属性部品抽出部３２３は、取得した部品ＩＤの部品情報２１１、材料情報２１２、化学物質情報２１３をメモリ部３１０に格納する（Ｓ１３０）。図２に示す部品情報２１１において、メモリ部３１０に格納した調査対象部品「Ａ１０」の部品属性は部品種類ＩＤ「Ｐ−１０」であるため、前記同一属性部品抽出部３２３は、当該部品属性を持つ他の部品ＩＤ「Ａ１１」、「Ａ１２」、「Ａ１３」、「Ｂ１１」、「Ｂ１２」、「Ｃ１１」、「Ｃ１２」を取得することになる。さらに、ステップＳ１００で取得した他の５つの調査対象部品に対して上記と同様の処理を実行すると、前記同一属性部品抽出部３２３は、図１１に示す部品情報、図３に示す材料情報、図４に示す化学物質情報を取得する。以下、これらの情報を取得したとして説明する。
【００３６】
次に、含有傾向判定部３２４は、メモリ部３１０に格納されている調査対象部品と同一部品属性を持つ部品のうち、調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含む部品を抽出し、当該部品の持つ部品属性の情報を化学物質含有傾向情報２２１に格納する（Ｓ１４０）。本ステップの詳細処理フローについて、図１２に示すフローチャートを用いて説明する。
【００３７】
この場合、前記含有傾向判定部３２４は、ステップＳ１３０で取得した部品情報を１レコード読み込み、当該部品ＩＤを持つ材料情報、化学物質情報を読み込む（Ｓ２００）。ここで、図１１に示す部品ＩＤ「Ａ１１」の部品と当該部品ＩＤを持つ材料情報、化学物質情報を読み込んだとして、以下説明する。
【００３８】
次に含有傾向判定部３２４は、ステップＳ１２０で取得した調査対象化学物質と同一用途を持つ化学物質をキーとして、当該化学物質情報を検索する（Ｓ２１０）。例えば図４に示す化学物質情報２１３において、部品ＩＤ「Ａ１１」を持つ化学物質情報に対して、ステップＳ１２０で取得した化学物質ＩＤ「ＣＡＳ１１」で検索すると、部位「Ａ１１−１」に当該化学物質を含有することがわかる。
【００３９】
そして含有傾向判定部３２４は、ステップＳ２１０で当該化学物質を含有するかを判定し（Ｓ２２０）、含有する場合（Ｓ２２０：Ｙ）は当該部品の持つ部品属性を抽出する（Ｓ２３０）。ここで、部品「Ａ１１」はステップＳ１２０で取得した化学物質「ＣＡＳ１１」を含有するため、ステップＳ２３０に進み、当該部品の部品属性である部品種類ＩＤ「Ｐ−１０」を取得する。また、ステップＳ２１０で当該化学物質を含有しない場合（Ｓ２２０：Ｎ）、含有傾向判定部３２４は、当該部品を構成する全部位について、ステップＳ２１０〜Ｓ２２０の処理を実行したかを判定し（Ｓ２４０）、全部位について当該処理を実行している場合（Ｓ２４０：Ｙ）にはステップＳ２５０に進み、当該処理を実行していない部位が存在する場合（Ｓ２４０：Ｎ）はステップＳ２１０に戻る。
【００４０】
その後、含有傾向判定部３２４は、ステップＳ１３０で取得した全部品に対してＳ２００〜Ｓ２４０の処理を実行したかを判定し（Ｓ２５０）、全部品について当該処理を実行している場合（Ｓ２５０：Ｙ）にはステップＳ２６０に進み、当該処理を実行していない部品が存在する場合（Ｓ２５０：Ｎ）はステップＳ２００に戻って次の部品情報を読み込み、当該処理を実行する。
【００４１】
最後に、含有傾向判定部３２４は、ステップＳ２３０で抽出した部品属性に基づいて、化学物質含有傾向情報２２１を作成する（Ｓ２６０）。ここで、図１１に示す全部品に対してステップＳ２００〜Ｓ２５０の処理が実行されると、部品属性として部品種類ＩＤ「Ｐ−１０」、「Ｐ−２０」が特定され、例えば図７に示す化学物質含有傾向情報２２１が作成される。図７において、評価対象テーブル名「部品情報」、評価対象項目番号「２」（部品種類ＩＤ）の値「Ｐ−１０」、「Ｐ−２０」と共に、表示項目値である「ケーブル」、「コンデンサ」、およびステップＳ１２０で取得した調査対象化学物質「ＣＡＳ１０」、用途ＩＤ「Ｕ０１」の情報を格納している。以下、当該化学物質含有傾向情報２２１が作成されたとして説明する。
【００４２】
ここで図９のフローチャートの説明に戻る。ここで含有部品推定部３２５は、ステップＳ１００で取得した調査対象部品の部品ＩＤ、および化学物質含有傾向情報２２１に格納されている評価対象テーブル名、評価対象項目番号の評価対象項目値をキーとして、記憶部２００の部品情報２１１を検索し、該当する部品を化学物質含有部品推定結果情報２２２に格納する。また、表示制御部３２６は、化学物質含有傾向情報２２１、および化学部質含有部品推定結果情報２２２の情報を入出力部１００に出力する（Ｓ１９０）。
【００４３】
含有部品推定部３２５が、例えば前記ステップＳ１００で取得した上記６つの部品ＩＤと、図７の化学物質含有傾向情報２２１に示す評価対象テーブル名「部品情報」、評価対象項目番号「２」（部品種類ＩＤ）の評価対象項目値「Ｐ−１０」をキーとして図２に示す部品情報２１１を検索すると、「Ａ１０」、「Ｂ１０」、「Ｃ１０」の３つの部品が該当し、検索に使用した図７の化学物質含有傾向情報２２１における含有傾向ＩＤ「１００」を付与して、図１３に示す化学物質含有部品推定結果情報２２２を作成する。
【００４４】
また含有部品推定部３２５は、図７において、含有傾向ＩＤが「１０１」の検索キーに対して上記と同様の処理を実行すると、「Ｄ１０」、「Ｅ１０」の２つの部品が該当し、図８に示す化学物質含有部品推定結果情報２２１を作成する。そして表示制御部３２６は、図７に示す化学物質含有傾向情報２２１、図８に示す化学物質含有部品推定結果情報２２２から、例えば図１４に示すような画面１１００を表示する。図１４の評価対象項目欄には、ステップＳ１１０で取得した評価対象項目情報２１５における表示テーブル名「部品情報」、表示項目「部品種類名」を表示し、化学物質含有傾向欄、化学物質含有部品推定結果欄にそれぞれ図７、図８で示す情報を表示させている。ここで、化学物質含有部品推定結果欄には、化学物質含有部品推定結果情報２２２の含有傾向ＩＤが同じ値を持つ化学物質含有傾向情報２２１の評価対象項目値、表示項目値を画面に表示させている。
【００４５】
本実施形態では、新たな規制対象化学物質が指定された場合でも、当該化学物質と同一用途を持つ化学物質を含有する部品の情報から、規制対象化学物質を含有する傾向のある部品属性を特定し、当該化学物質を含有する可能性の高い部品を推定することができる。そのためユーザとしては、規制対象化学物質の含有可能性の高い物質から優先的に部品の化学物質情報を調査、対応することが可能となり、これらの規制への対応工数を低減することができる。
【００４６】
なお本実施形態では、ステップＳ１１０で取得する評価対象項目情報２１５が、図６に示す１項目である場合について示したが、例えば図１５に示すように部品情報以外の項目を使用しても良い。或いは、さらに複数の項目を組み合わせて評価対象項目を生成しても良い。これにより、特定の部品や材料など様々な要因で規制対象化学物質を含有する場合でも、精度良く当該化学物質を含有する部品を推定することができる。
【００４７】
−−−第２実施形態−−−
本発明の他の実施形態として、調査対象化学物質を含有する傾向のある部品に対して、当該化学物質を含有するリスクを算出する方法を以下に述べる。図１６は第２実施形態の化学物質含有推定システムの構成例を示す図である。図１６に示すシステム構成において、入出力部１００、および記憶部２００は図１で示したシステム構成と同じものとなっている。また、演算部３００については、演算処理部３２０に第１リスク算定部３２７（第７処理に対応した機能）が追加されている。本ブロックの機能に関しては後述する。
【００４８】
次に、図１７に示すフローチャートに従い、図１６の化学物質含有推定システム１０における各機能の動作を説明する。まず、データ取得部３２１は、ユーザが端末などの入出力部１００から入力した調査対象の部品および化学物質の情報を受け付け、当該部品および化学物質の各情報をメモリ部３１０に格納する（Ｓ１００）。本実施形態でも上記第１実施形態と同様に、図１０に示す調査対象部品「Ａ１０」、「Ｂ１０」、「Ｃ１０」、「Ｄ１０」、「Ｅ１０」、「Ｆ１０」、調査対象化学物質「ＣＡＳ１０」が入力されたとして、以下説明する。
【００４９】
次に、データ取得部３２１は、記憶部２００の評価対象項目情報２１５の情報を取得し、メモリ部３１０に格納する（Ｓ１１０）。本実施形態でも第１実施形態と同様に、図６に示すように評価対象テーブル名「部品情報」の項目番号「２」と表示テーブル名「部品情報」の項目番号「３」を取得したとして、以下説明する。
【００５０】
そして、同一用途化学物質抽出部３２２は、メモリ部３１０に格納されている調査対象化学物質の情報をキーとして、記憶部２００の用途情報２１４を検索し、該当する化学物質ＩＤを取得してメモリ部３１０に格納する（Ｓ１２０）。ここで、メモリ部３１０に格納した調査対象化学物質「ＣＡＳ１０」で図５に示す用途情報２１４を検索すると、用途ＩＤ「Ｕ０１」、用途名「可塑剤」の情報が該当し、当該用途情報を持つ他の化学物質ＩＤ「ＣＡＳ１１」、「ＣＡＳ１２」を取得することができる。以下、これら２つの化学物質ＩＤを取得したとして説明する。
【００５１】
その後、同一属性部品抽出部３２３は、メモリ部３１０に格納されている調査対象部品の部品属性をキーとして、記憶部２００の部品情報２１１を検索し、該当する部品ＩＤの部品情報２１１、材料情報２１２、化学物質情報２１３を取得してメモリ部３１０に格納する（Ｓ１３０）。この場合、図２に示す部品情報２１１において、メモリ部３１０に格納した調査対象部品「Ａ１０」の部品属性は部品種類ＩＤ「Ｐ−１０」であるため、当該部品属性を持つ他の部品ＩＤ「Ａ１１」、「Ａ１２」、「Ａ１３」、「Ｂ１１」、「Ｂ１２」、「Ｃ１１」、「Ｃ１２」が取得される。さらに、ステップＳ１００で取得した他の５つの調査対象部品に対して上記と同様の処理を実行すると、図１１に示す部品情報、図３に示す材料情報、図４に示す化学物質情報を取得することができる。以下、これらの情報を取得したとして説明する。
【００５２】
次に、含有傾向判定部３２４は、メモリ部３１０に格納されている調査対象部品と同一部品属性を持つ部品のうち、調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含む部品を抽出して、当該部品の持つ部品属性を抽出する。また、第１リスク算定部３２７は、前記抽出された部品属性別に当該化学物質を含有する部品数をカウントして調査対象化学物質を含有するリスクを算定し、化学物質含有傾向情報２２１に格納する（Ｓ１５０）。本ステップの詳細処理フローについて、図１８に示すフローチャートを用いて説明する。
【００５３】
まず第１リスク算定部３２７は、ステップＳ１３０で取得した部品情報を１レコード読み込み、当該部品ＩＤを持つ材料情報、化学物質情報を読み込む（Ｓ２００）。ここで、図１１に示す部品ＩＤ「Ａ１１」の部品と当該部品ＩＤを持つ材料情報、化学物質情報を読み込んだとして、以下説明する。
【００５４】
次に、第１リスク算定部３２７は、部品属性別に部品数をカウントし、メモリ部３１０に格納する（Ｓ２０５）。ここで、図１１より部品「Ａ１１」は部品属性として部品種類ＩＤ「Ｐ−１０」を持っており、当該部品属性に対して部品数を１件追加する。
【００５５】
また、含有傾向判定部３２４は、ステップＳ１２０で取得した調査対象化学物質と同一用途を持つ化学物質をキーとして当該化学物質情報を検索する（Ｓ２１０）。例えば図４に示す化学物質情報において、部品ＩＤ「Ａ１１」を持つ化学物質情報に対して、ステップＳ１２０で取得した化学物質ＩＤ「ＣＡＳ１１」で検索すると、部位「Ａ１１−１」に当該化学物質を含有することがわかる。
【００５６】
その後、含有傾向判定部３２４は、ステップＳ２１０で当該化学物質を含有するかを判定し（Ｓ２２０）、含有する場合は当該部品の持つ部品属性を抽出する（Ｓ２３０）。一方、第１リスク算定部３２７は、前記抽出した部品属性別に部品数をカウントし、メモリ部３１０に格納する（Ｓ２３５）。
【００５７】
ここで、部品「Ａ１１」はステップＳ１２０で取得した化学物質「ＣＡＳ１１」を含有するため（Ｓ２２０：Ｙ）、第１リスク算定部３２７は、処理をステップＳ２３０に進め、当該部品の部品属性である部品種類ＩＤ「Ｐ−１０」を取得する。さらに、第１リスク算定部３２７は当該部品属性に対して部品数を１件追加する。また、ステップＳ２１０で当該化学物質を含有しない場合は（Ｓ２２０：Ｎ）、第１リスク算定部３２７は、当該部品を構成する全部位について、ステップＳ２１０〜Ｓ２２０の処理を実行したかを判定し（Ｓ２４０）、全部位について当該処理を実行している場合（Ｓ２４０：Ｙ）、処理をステップＳ２５０に進める。他方、該当処理を実行していない部位が存在する場合（Ｓ２４０：Ｎ）、第１リスク算定部３２７は、処理をステップＳ２１０に戻す。
【００５８】
次に、含有傾向判定部３２４は、ステップＳ１３０で取得した全部品に対してＳ２００〜Ｓ２４０の処理を実行したかを判定し（Ｓ２５０）、全部品について当該処理を実行している場合（Ｓ２５０：Ｙ）、処理をステップＳ２５５に進める。一方、該当処理を実行していない部品が存在する場合（Ｓ２５０：Ｎ）、含有傾向判定部３２４は、処理をステップＳ２００に戻し、次の部品情報を読み込んで当該処理を実行する。
【００５９】
ここで、ステップＳ２００〜Ｓ２５０の処理を図１１に示す全部品に対して実行すると、図１９に示すように、部品属性（部品種類ＩＤ）別の部品数（ステップＳ２０５でカウントした値）と調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含有する部品数（ステップＳ２３５でカウントした値）がメモリ部３１０に格納されることとなる。
【００６０】
また、第１リスク算定部３２７は、メモリ部３１０に格納されている、前記ステップＳ２０５とＳ２３５でカウントした部品数の比率を算出する（Ｓ２５５）。ここで図１９より、部品種類ＩＤ「Ｐ−１０」、「Ｐ−２０」、「Ｐ−３０」に対して、それぞれ当該比率が約５７％（＝４／７）、２５％（＝１／４）、０％（＝０／２）と算出される。
【００６１】
最後に、含有傾向判定部３２４は、前記ステップＳ２５５で算出した比率に基づいて、化学物質含有傾向情報２２１を作成する（Ｓ２６０）。ここで、例えば上記で算出した部品属性別の比率から、図２０に示す化学物質含有傾向情報２２１を作成する。図２０において、例えば評価対象テーブルたる「部品情報」テーブルにおいて、評価対象項目番号「２」（部品種類ＩＤ）の値が「Ｐ−１０」である部品は、調査対象化学物質「ＣＡＳ１０」と同一用途（用途ＩＤが「Ｕ０１」）の化学物質を含む部品が全体の５７％存在するため、「ＣＡＳ１０」を含有するリスクが（例：閾値５０％より）高いことを示している。一方、部品種類ＩＤの値が「Ｐ−３０」である部品は、「ＣＡＳ１０」と同一用途の化学物質を含む部品が存在しないため、「ＣＡＳ１０」を含有するリスクが低いことを示している。以下、図２０に示す化学物質含有傾向情報２２１が作成されたとして説明する。
【００６２】
ここで図１６のフローチャートの説明に戻る。含有部品推定部３２５は、ステップＳ１００で取得した調査対象部品の部品ＩＤ、化学物質含有傾向情報２２１に格納されている評価対象テーブル名、評価対象項目番号、評価対象項目値をキーとして当該情報を持つ部品を記憶部２００の部品情報２１１にて検索し、該当する部品を化学物質含有部品推定結果情報２２２に格納する。また、表示制御部３２６は、化学物質含有傾向情報２２１、および化学部質含有部品推定結果情報２２２の情報を入出力部１００に出力する（Ｓ１９０）。
【００６３】
ここで、ステップＳ１００で取得した上記６つの部品ＩＤと、図２０の化学物質含有傾向情報２２１に示す評価対象テーブル名「部品情報」、評価対象項目番号「２」（部品種類ＩＤ）の評価対象項目値「Ｐ−１０」をキーとして図２に示す部品情報２１１を検索すると、「Ａ１０」、「Ｂ１０」、「Ｃ１０」の３つの部品が該当する。前記検索で該当部品を特定した含有部品推定部３２５は、これら部品の情報に、前記検索に使用した図２０の化学物質含有傾向情報２２１における含有傾向ＩＤ「１００」を付与して、図１３に示す化学物質含有部品推定結果情報２２２を作成する。また、図２０において、含有傾向ＩＤが「１０１」の検索キーに対して上記と同様の処理を実行すると、「Ｄ１０」、「Ｅ１０」の２つの部品が該当することになる。すると含有部品推定部３２５は、図８に示す化学物質含有部品推定結果情報２２１を作成する。
【００６４】
なお、図２０に示す化学物質含有傾向情報２２１において、含有傾向ＩＤが「１０２」については含有リスクが「０％」であり、これは調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含有する部品が存在しないことを示しているため、上記の検索を行わない。そして表示制御部３２６は、図２０に示す化学物質含有傾向情報２２１、図８に示す化学物質含有部品推定結果情報２２２から、例えば図２１に示すような画面を表示する。図２１の評価対象項目欄には、ステップＳ１１０で取得した評価対象項目情報２１５における表示テーブル名「部品情報」、表示項目「部品種類名」を表示し、化学物質含有傾向欄、化学物質含有部品推定結果欄にそれぞれ図２０、図８で示す情報を表示させている。ここで、化学物質含有傾向欄には、部品属性別にステップＳ１５０で算出した調査対象化学物質を含有するリスクの情報を表示させている。
【００６５】
本実施形態では、新たな規制対象化学物質が指定された場合でも、当該部品と同一用途を持つ化学物質を含有する部品から、規制対象化学物質を含有する傾向のある部品属性を特定すると共に、当該化学物質を含有するリスクを推定できる。そして、リスクの高い順に部品の情報を表示することができるため、ユーザとしては、規制対象化学物質を含有する可能性の高い部品から順に化学物質情報を調査、対応することが可能となり、調査対象部品が多い場合に効率良く規制へ対応することができる。
【００６６】
また、本実施形態では、ステップＳ１１０で取得する評価対象項目情報２１５が、図６に示す１項目である場合について示したが、例えば図１５に示すように部品情報以外の項目を使用しても良く、さらに複数の項目を組み合わせて部品属性を生成しても良い。これにより、特定の部品や材料など様々な要因で規制対象化学物質を含有する場合でも、同様にリスクを算定し、精度良く当該化学物質を含有する部品を推定することができる。
【００６７】
−−−第３実施形態−−−
本発明の他の実施形態として、部品種類や材料種類などの部品属性別の化学物質含有傾向に基づき、製造会社などの他の部品属性別に調査対象化学物質を含有する可能性を推定する技術について説明する。図２２に示すシステム構成において、記憶部２００の入力情報２１０における評価対象項目情報２１５は図６に示す情報の代わりに図２４に示す情報を用いる。図２４に示す評価対象項目情報２１５は、図６に示すものと比べて含有傾向判定フラグの情報が追加されている。含有傾向判定フラグの使用方法については後述する。また、演算部３００については、演算処理部３２０に部品分類部３２８（第８処理に対応した機能）が追加されている。本ブロックの機能に関しては後述する。その他の入出力部１００、記憶部２００、演算部３００については、図２に示したシステム構成と同じもので良い。
【００６８】
次に、図２３に示すフローチャートに従い、図２２の化学物質含有推定システム１０における各機能の動作を説明する。まず、データ取得部３２１は、ユーザが端末などの入出力部１００から入力した調査対象の部品および化学物質の各情報を受け付け、当該部品および化学物質の各情報をメモリ部３１０に格納する（Ｓ１００）。本実施例でも第１実施形態と同様に、図１０に示す調査対象部品「Ａ１０」、「Ｂ１０」、「Ｃ１０」、「Ｄ１０」、「Ｅ１０」、「Ｆ１０」、調査対象化学物質「ＣＡＳ１０」が入力されたとして、以下説明する。
【００６９】
次に、データ取得部３２１は、記憶部２００における評価対象項目情報２１５の情報を取得し、メモリ部３１０に格納する（Ｓ１１０）。本実施例では、図２４に示す評価対象項目情報２１５の情報を取得したとして、以下説明する。
【００７０】
続いて同一用途化学物質抽出部３２２は、メモリ部３１０に格納されている調査対象化学物質の情報をキーとして、記憶部２００の用途情報２１４を検索し、該当する化学物質ＩＤを取得してメモリ部３１０に格納する（Ｓ１２０）。ここで、メモリ部３１０に格納した調査対象化学物質「ＣＡＳ１０」で図５に示す用途情報２１４を検索すると、用途ＩＤ「Ｕ０１」、用途名「可塑剤」の情報が該当し、当該用途情報を持つ他の化学物質ＩＤ「ＣＡＳ１１」、「ＣＡＳ１２」を取得することができる。以下、これら２つの化学物質ＩＤを取得したとして説明する。
【００７１】
また、同一属性部品抽出部３２３は、メモリ部３１０に格納されている調査対象部品の部品属性のうち、含有傾向判定フラグが「１」である項目をキーとして記憶部２００で検索を行い、該当する部品ＩＤの部品情報２１１、材料情報２１２、化学物質情報２１３を取得してメモリ部３１０に格納する（Ｓ１３０）。図２４に示す評価対象項目情報２１５より、含有傾向判定フラグが「１」である評価対象項目は部品情報の評価項目番号「２」（部品種類ＩＤ）のみであり、本ステップでは当該項目を部品属性として使用する。図２に示す部品情報２１１において、メモリ部３１０に格納した調査対象部品「Ａ１０」の部品属性は部品種類ＩＤ「Ｐ−１０」であるため、当該部品属性を持つ他の部品ＩＤ「Ａ１１」、「Ａ１２」、「Ａ１３」、「Ｂ１１」、「Ｂ１２」、「Ｃ１１」、「Ｃ１２」を取得する。さらに、ステップＳ１００で取得した他の５つの調査対象部品に対して上記と同様の処理を実行すると、図１１に示す部品情報、図３に示す材料情報、図４に示す化学物質情報を取得することができる。以下、これらの情報を取得したとして説明する。
【００７２】
次に、含有傾向判定部３２４は、メモリ部３１０に格納されている調査対象部品と同一部品属性を持つ部品のうち、調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含む部品を抽出し、当該部品の持つ部品属性を抽出して化学物質含有傾向情報２２１に格納する（Ｓ１４０）。本ステップの詳細処理フローは第１実施形態での図１２のフローと同様であり、説明は割愛する。ここでは第１実施形態と同様、図７に示す化学物質含有傾向情報２２１が作成されたとして説明する。
【００７３】
また、部品分類部３２８は、ステップＳ１１０で取得した全ての評価対象項目情報２１５ごとにステップＳ１３０で抽出した部品を分類し、当該部品分類別に調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含有する部品の有無を検索する（Ｓ１６０）。ここで、図２４に示す評価対象項目情報２１５より、部品情報の評価対象項目番号「２」（部品種類ＩＤ）、「４」（製造会社ＩＤ）が評価対象項目として抽出され、これらの項目をキーとしてステップ１３０で抽出した部品情報（図１１）を分類すると、図２５に示す６つの部品分類が生成される。例えば図１１に示す部品「Ａ１１」は、部品種類ＩＤが「Ｐ−１０」、製造会社ＩＤが「１００−Ａ」であることから、図２５より部品分類Ｎｏ．「１」に分類されることが分かる。そして、ステップＳ１２０で取得した化学物質「ＣＡＳ１１」、「ＣＡＳ１２」で、図４に示す化学物質情報２１３を検索すると、部品「Ａ１１」の部位ＩＤ「Ａ１１−１」、「Ａ１１−２」において、それぞれ化学物質「ＣＡＳ１１」、「ＣＡＳ１２」が該当する。これより、図２６に示すように部品分類Ｎｏ．「１」の同一用途化学物質の含有有無にフラグ「１」が付与される。以下、図１１に示す他の部品についても同様の処理を実行すると、図２６に示す部品分類別の同一用途化学物質の含有有無情報が生成される。
【００７４】
次に含有部品推定部３２５は、ステップＳ１００で取得した調査対象部品の部品ＩＤで部品情報２１１を検索し、ステップＳ１１０で取得した評価対象項目の値を取得する。また、含有部品推定部３２５は、当該値で上記部品分類別の同一用途化学物質の含有有無情報（図２６）を検索し、同一用途化学物質の含有有無フラグを取得して、化学物質含有部品推定結果情報２２２に格納し、表示制御部３２６は、化学物質含有傾向情報２２１、および化学部質含有部品推定結果情報２２２の情報を入出力部１００に出力する（Ｓ１９０）。例えばステップＳ１００で取得した部品「Ａ１１」で図２に示す部品情報２１１を検索すると、評価対象項目である部品種類ＩＤ「Ｐ−１０」、製造会社ＩＤ「１００−Ａ」を取得し、当該値で図２６に示す部品分類別の同一用途化学物質の含有有無情報を検索すると、同一用途化学物質の含有有無フラグ「１」を取得する。ここで、当該フラグが「１」である部品には、ステップＳ１２０で取得した用途の化学物質として、調査対象化学物質とは別の化学物質が使用されていることを示しており、調査対象化学物質を含有する可能性は低いことを示している。一方、当該フラグが「０」であれば、ステップＳ１２０で取得した用途の化学物質が使用されていないことを示しており、調査対象化学物質を含有する可能性は高いことを示している。
【００７５】
含有部品推定部３２５は、これらの情報に、化学物質含有傾向情報２２１における含有傾向ＩＤ「１００」を付与して、図２７の１レコード目に示す化学物質含有部品推定結果情報２２２を作成する。そして表示制御部３２６は、図７に示す化学物質含有傾向情報２２１、図２７に示す化学物質含有部品推定結果情報２２２から、例えば図２８に示すような画面を表示する。図２８の評価対象項目欄には、ステップＳ１１０で取得した評価対象項目情報２１５（図２４）における表示テーブル名「部品種類名」、「製造会社名」を表示し、含有傾向判定フラグが「１」である「部品種類名」の含有傾向欄には「○」を表示する。また、化学物質含有傾向欄、化学物質含有部品推定結果欄にそれぞれ図７、図２７で示す情報を表示させている。ここで、化学物質含有部品推定結果欄には、ステップＳ１６０で推定した調査対象化学物質の含有可能性を表示させている。
【００７６】
本実施形態では、同一種類の部品や材料でも、製造会社などによって添加する化学物質が異なる場合において、精度の高い部品の絞り込みが可能となるため、調査対象部品が多い場合に効率良く規制へ対応することができる。
【００７７】
また、本実施形態ではステップＳ１１０で取得する評価対象項目情報２１５のうち、含有傾向判定フラグが「１」または「０」の項目が、図２４に示すようにそれぞれ１項目である場合について示した。しかし、部品情報以外の項目を使用しても良く、さらに複数の項目を組み合わせて部品属性を生成しても良い。これにより、特定の部品や材料など様々な要因で規制対象化学物質を含有する場合でも、精度良く当該化学物質を含有する部品を推定することができる。
【００７８】
−−−第４実施形態−−−
本発明の他の実施例として、部品種類や材料種類などの部品属性別の化学物質含有傾向に基づき、製造会社などの他の部品属性別に調査対象化学物質を含有する可能性を推定し、当該化学物質を含有するリスクを算出する場合について説明する。この場合、図２９に示すシステム構成の演算部３００において、演算処理部３２０に第２リスク算定部３２９が追加されている。本ブロックの機能に関しては後述する。
【００７９】
次に、図３０に示すフローチャートに従い、図２９の化学物質含有推定システム１０における各機能の動作を説明する。この場合、データ取得部３２１は、ユーザが端末などの入出力部１００から入力した調査対象の部品および化学物質の各情報を受け付け、当該部品および化学物質の各情報をメモリ部３１０に格納する（Ｓ１００）。本実施形態でも第１実施形態と同様に、図１０に示す調査対象部品「Ａ１０」、「Ｂ１０」、「Ｃ１０」、「Ｄ１０」、「Ｅ１０」、「Ｆ１０」、調査対象化学物質「ＣＡＳ１０」が入力されたとして、以下説明する。
【００８０】
次に、データ取得部３２１は、記憶部２００における評価対象項目情報２１５の情報を取得し、メモリ部３１０に格納する（Ｓ１１０）。本実施例では、図２４に示す評価対象項目情報２１５の情報を取得したとして、以下説明する。
【００８１】
そして、同一用途化学物質抽出部３２２は、メモリ部３１０に格納されている調査対象化学物質の情報をキーとして用途情報２１４を検索し、該当する化学物質ＩＤを取得してメモリ部３１０に格納する（Ｓ１２０）。ここで、メモリ部３１０に格納した調査対象化学物質「ＣＡＳ１０」で図５に示す用途情報２１４を検索すると、用途ＩＤ「Ｕ０１」、用途名「可塑剤」の情報が該当し、当該用途情報を持つ他の化学物質ＩＤ「ＣＡＳ１１」、「ＣＡＳ１２」を取得することができる。以下、これら２つの化学物質ＩＤを取得したとして説明する。
【００８２】
その後、同一属性部品抽出部３２３は、メモリ部３１０に格納されている調査対象部品の部品属性のうち、含有傾向判定フラグが「１」である項目をキーとして記憶部２００での検索を実行する。これにより同一属性部品抽出部３２３は、該当する部品ＩＤの部品情報２１１、材料情報２１２、化学物質情報２１３を取得してメモリ部３１０に格納する（Ｓ１３０）。図２４に示す評価対象項目情報２１５より、含有傾向判定フラグが「１」である評価対象項目は、部品情報の評価項目番号「２」（部品種類ＩＤ）のみであり、本ステップでは当該項目を部品属性として使用する。図２に示す部品情報２１１において、メモリ部３１０に格納した調査対象部品「Ａ１０」の部品属性は、部品種類ＩＤ「Ｐ−１０」であるため、当該部品属性を持つ他の部品ＩＤ「Ａ１１」、「Ａ１２」、「Ａ１３」、「Ｂ１１」、「Ｂ１２」、「Ｃ１１」、「Ｃ１２」を取得することになる。さらに、ステップＳ１００で取得した他の５つの調査対象部品に対して上記と同様の処理を実行すると、図１１に示す部品情報、図３に示す材料情報、図４に示す化学物質情報を取得することができる。以下、これらの情報を取得したとして説明する。
【００８３】
次に、含有傾向判定部３２４は、メモリ部３１０に格納されている調査対象部品と同一部品属性を持つ部品のうち、調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含む部品を抽出して、当該部品の持つ部品属性を抽出する。また、第２リスク算定部３２９は、部品属性別に、当該化学物質を含有する部品数をカウントして調査対象化学物質を含有するリスクを算定し、化学物質含有傾向情報２２１に格納する（Ｓ１５０）。本ステップの詳細処理フローは、第２実施形態で示した図１８のフローチャートと同様であり、説明は割愛する。ここでは、図２０に示す化学物質含有傾向情報２２１が作成されたとして、以下説明する。
【００８４】
また、部品分類部３２８は、ステップＳ１１０で取得した全ての評価対象項目情報２１５ごとにステップＳ１３０で抽出した部品を分類する（Ｓ１７０）ここで、図２４に示す評価対象項目情報２１５より、部品情報の評価対象項目番号「２」（部品種類ＩＤ）、「４」（製造会社ＩＤ）が評価対象項目として抽出される。これらの項目をキーとしてステップ１３０で抽出した部品情報（図１１）を分類すると、図２５に示す６つの部品分類が生成される。例えば図１１に示す部品「Ａ１１」は、部品種類ＩＤが「Ｐ−１０」、製造会社ＩＤが「１００−Ａ」であることから、図２５より部品分類Ｎｏ．「１」に分類されることが分かる。
【００８５】
その後、第２リスク算定部３２９は、当該部品分類別に調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含有する部品をカウントし、調査対象化学物質を含有するリスクを算定する（Ｓ１８０）。本ステップの詳細処理フローについて、図３１に示すフローチャートを用いて説明する。この場合、第２リスク算定部３２９は、ステップＳ１３０で取得した部品情報を１レコード読み込み、当該部品ＩＤを持つ材料情報、化学物質情報を読み込む（Ｓ２００）。ここで、図１１に示す部品ＩＤ「Ａ１１」の部品と当該部品ＩＤを持つ材料情報、化学物質情報を読み込んだとして、以下説明する。
【００８６】
次に第２リスク算定部３２９は、部品分類別に部品数をカウントし、メモリ部３１０に格納する（Ｓ２０７）。ここで、図１１より部品「Ａ１１」は部品分類として部品種類ＩＤ「Ｐ−１０」、製造会社ＩＤ「１００−Ａ」を持っており、当該部品分類に対して部品数を１件追加する。
【００８７】
そして、部品分類部３２８は、ステップＳ１２０で取得した調査対象化学物質と同一用途を持つ化学物質をキーとして当該化学物質情報を検索する（Ｓ２１０）。例えば図４に示す化学物質情報において、部品ＩＤ「Ａ１１」を持つ化学物質情報に対して、ステップＳ１２０で取得した化学物質ＩＤ「ＣＡＳ１１」で検索すると、部位「Ａ１１−１」に当該化学物質を含有することがわかる。
【００８８】
その後、部品分類部３２８は、ステップＳ２１０で当該化学物質を含有するかを判定し（Ｓ２２０）、含有する場合（Ｓ２２０：Ｙ）は当該部品の持つ部品分類を抽出する（Ｓ２３２）。また第２リスク算定部３２９は、当該部品分類別に部品数をカウントし、メモリ部３１０に格納する（Ｓ２３５）。ここで、部品「Ａ１１」はステップＳ１２０で取得した化学物質「ＣＡＳ１１」を含有するため、部品分類部３２８は処理をステップＳ２３２に進め、当該部品の部品分類である部品種類ＩＤ「Ｐ−１０」、製造会社ＩＤ「１００−Ａ」を取得することとなる。さらに、第２リスク算定部３２９は当該部品分類に対して部品数を１件追加する。
【００８９】
また、ステップＳ２２０で当該化学物質を含有しない場合（Ｓ２２０：Ｎ）、部品分類部３２８は、当該部品を構成する全部位について、ステップＳ２１０〜Ｓ２２０の処理を実行したかを判定する（Ｓ２４０）。この時、全部位について当該処理を実行していた場合（Ｓ２４０：Ｙ）、部品分類部３２８は、処理をステップＳ２５０に進める。他方、当該処理を実行していない部位が存在する場合（Ｓ２４０：Ｎ）、部品分類部３２８は処理をステップＳ２１０に戻す。
【００９０】
次に、部品分類部３２８は、ステップＳ１３０で取得した全部品に対してＳ２００〜Ｓ２４０の処理を実行したかを判定し（Ｓ２５０）、全部品について当該処理を実行している場合（Ｓ２５０：Ｙ）、処理をステップＳ２５７に進める。他方、当該処理を実行していない部品が存在する場合（Ｓ２５０：Ｎ）、部品分類部３２８は処理をステップＳ２００に戻して次の部品情報を読み込み、当該処理を実行する。ここで、ステップＳ２００〜Ｓ２５０の処理を図１１に示す全部品に対して実行すると、図３２に示すように、部品分類（部品種類ＩＤ、製造会社ＩＤ）別の部品数（ステップＳ２０７でカウントした値）と調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含有する部品数（ステップＳ２３５でカウントした値）がメモリ部３１０に格納されることとなる。
【００９１】
また第２リスク算定部３２９は、メモリ部３１０に格納されている、ステップＳ２０７とＳ２３５でカウントした部品数の比率を算出する（Ｓ２５７）。ここで図３２より、例えば部品種類ＩＤ「Ｐ−１０」、製造会社ＩＤ「１００−Ａ」では、当該比率が約６７％（＝２／３）と算出される。第２リスク算定部３２９は、こうして比率算出を行い、図３３に示す部品分類別の同一用途化学物質の含有比率を作成する。
【００９２】
その後、第２リスク算定部３２９は、化学物質含有傾向情報２２１における調査対象化学物質の含有リスク（以下、Ｐ１とする）と、ステップＳ２５７で算出した比率（以下、Ｐ２とする）に基づき、部品分類別の当該化学物質の含有リスクを算出する（Ｓ２７０）。Ｐ１は値が大きいほど調査対象化学物質を含有する傾向を示す。また、Ｐ２は調査対象化学物質と別の化学物質を使用している比率であり、値が小さいほど調査対象化学物質を含有する傾向を示す。そこで本実施形態では、例えば当該化学物質の含有リスクを、Ｐ１×（１００−Ｐ２）／１００（％）、なる数式で算出することとする。例えば、図２０の化学物質含有傾向情報２２１より、部品情報の評価対象項目番号「２」（部品種類ＩＤ）の値が「Ｐ−１０」の部品はＰ１＝５７％であり、図３３より、部品分類Ｎｏ．が「１」の部品（部品種類ＩＤ「Ｐ−１０」、製造会社ＩＤ「１００−Ａ」）はＰ２＝６７％であることから、当該化学物質の含有リスクは約１４％と算出される。同様に他の部品分類Ｎｏ．について含有リスクを算出すると、図３４に示す値となる。
【００９３】
ここで図２９に示すフローチャートの説明に戻る。含有部品推定部３２５は、ステップＳ１００で取得した調査対象部品の部品ＩＤで部品情報２１１を検索し、ステップＳ１１０で取得した評価対象項目の値を取得する。また含有部品推定部３２５は、前記取得した値で上記部品分類別の調査対象化学物質の含有リスクを検索して、化学物質含有部品推定結果情報２２２に格納する。他方、表示制御部３２６は、化学物質含有傾向情報２２１、および化学部質含有部品推定結果情報２２２の情報を入出力部１００に出力する（Ｓ１９０）。
【００９４】
例えばステップＳ１００で取得した部品「Ａ１１」で図２に示す部品情報２１１を検索すると、評価対象項目である部品種類ＩＤ「Ｐ−１０」、製造会社ＩＤ「１００−Ａ」の値を取得できる。また、当該値で図３４に示す部品分類別の調査対象化学物質の含有リスクを検索すると、含有リスク「１４％」を取得できる。これらの情報に、化学物質含有傾向情報２２１における含有傾向ＩＤ「１００」を付与して、図３５の１レコード目に示す化学物質含有部品推定結果情報２２２を作成することとなる。そして表示制御部３２６は、図２０に示す化学物質含有傾向情報２２１、図３５に示す化学物質含有部品推定結果情報２２２から、例えば図３６に示すような画面を表示する。図３６の化学物質含有部品推定結果欄には、ステップＳ１８０で算出した部品分類毎の調査対象化学物質の含有リスクを表示させている。
【００９５】
本実施形態では、同一種類の部品や材料でも、製造会社などによって添加する化学物質が異なる場合において、精度の高い部品の絞り込みを可能にすると共に、当該化学物質を含有するリスクを推定し、リスクの高い順に部品を並べて表示することができる。そのためユーザとしては、規制対象化学物質を含有する可能性の高い部品から順に化学物質情報を調査、対応することが可能となり、調査対象部品が多い場合に効率良く規制へ対応することができる。
【００９６】
また、本実施例ではステップＳ１１０で取得する評価対象項目情報２１５のうち、含有傾向判定フラグが「１」または「０」の項目が、図２４に示すようにそれぞれ１項目である場合について示したが、部品情報以外の項目を使用しても良い。さらに複数の項目を組み合わせて部品属性を生成しても良い。これにより、特定の部品や材料など様々な要因で規制対象化学物質を含有する場合でも、精度良く当該化学物質を含有する部品を推定することができる。
【００９７】
以上、本発明を実施するための最良の形態などについて具体的に説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。
【００９８】
こうした本実施形態によれば、部品に含有する特定化学物質の制限や情報伝達等を義務付けるREACH規制等において、規制対象化学物質が新たに追加された場合でも、既存の化学物質情報を利用して、規制対象化学物質を含有する可能性の高い部品を効率良く推定することができる。そのため、規制対象化学物質の含有可能性の高い物質から優先的に、部品の化学物質情報に関する調査、対応を行うことが可能となる。よって、上記のような規制等への対応工数を低減することができる。
【００９９】
したがって、特定化学物質に関する規制に、新たな規制対象化学物質の追加がなされた状況に対応して、部品に含有される化学物質を効率良く推定することが可能となる。
【０１００】
本明細書の記載により、少なくとも次のことが明らかにされる。すなわち、前記化学物質含有推定システムにおいて、前記演算部は、前記第３処理において、前記評価対象項目情報が示す部品属性として、部品種類、部品の製造会社、部品を構成する部位、部品に使用される材料のうち少なくとも一つを使用して、調査対象部品と同一の部品属性を持つ部品を前記部品情報から抽出し、当該抽出した部品が含有する化学物質情報を前記化学物質情報から抽出するとしてもよい。
【０１０１】
また、前記化学物質含有推定システムにおいて、前記演算部は更に、前記第４処理において調査対象化学物質を含有する傾向のある部品属性を特定する際に、部品属性別の部品数、および当該部品属性を持つ部品のうち調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含有する部品数をカウントして、部品属性別に前記部品数の間の比率を算出する第７処理を実行し、前記第６処理において、前記部品属性別の比率の情報を入出力部に表示するとしてもよい。
【０１０２】
また、前記化学物質含有推定システムにおいて、前記記憶部は、評価対象項目情報として、調査対象化学物質を含有する傾向のある部品属性を抽出する際に使用する第一の評価対象項目情報と、調査対象化学物質を含有する可能性の高い部品を推定する際に使用する第二の評価対象項目情報の２つを有し、前記演算部は更に、前記第３処理において、前記第一の評価対象項目情報が示す部品属性に関して、調査対象部品と同一の部品属性を持つ部品とこの部品が含有する化学物質情報の抽出を実行しし、前記第４処理において、前記第３処理で抽出した含有化学物質情報から、前記第２処理で抽出した化学物質を含有する部品を抽出し、当該部品における部品属性を調査対象化学物質を含有する傾向のある部品属性として特定し、調査対象部品における前記第一、第二の評価対象項目の値を前記部品情報から抽出して部品分類の情報とし、当該部品分類を持つ部品ごとに調査対象化学物質と同一用途を持つ化学物質の含有有無を判定する第８処理を実行し、前記第５処理において、調査対象化学物質を含有する傾向のある部品のうち、調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含有する部品が存在しない部品分類を抽出し、当該部品分類を持つ部品を調査対象化学物質を含有する可能性が高い部品として特定し、前記第６処理において、前記第５処理で推定した部品の情報を表示装置に表示するとしてもよい。
【０１０３】
また、前記化学物質含有推定システムにおいて、前記演算部は更に、前記第４処理において調査対象化学物質を含有する傾向のある部品属性を特定する際に、部品属性別の部品数、および当該部品属性を持つ部品のうち調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含有する部品数をカウントして、部品属性別にこれらの部品数の比率Ｐ１を算出し、調査対象化学物質を含有する可能性の高い部品を特定する際に、部品分類別の部品数、および当該部品分類を持つ部品のうち調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含有する部品数をカウントして、部品分類別にこれらの部品数の比率Ｐ２を算出し、前記Ｐ１および前記Ｐ２の値を用いて部品分類別に調査対象化学物質を含有するリスクを算出する第９処理を実行し、前記第６処理において、前記算出したリスクの情報を入出力部に表示するとしてもよい。
【符号の説明】
【０１０４】
１０    化学物質含有推定システム
１００  入出力部
２００  記憶部
２１０  入力情報
２１１  部品情報
２１２  材料情報
２１３  化学物質情報
２１４  用途情報
２１５  評価対象項目情報
２２０  出力情報
２２１  化学物質含有傾向情報
２２２  化学物質含有部品推定結果情報
３００  演算部
３１０  メモリ部
３２０  演算処理部
３２１  データ取得部（第１処理に対応した機能）
３２２  同一用途化学物質抽出部（第２処理に対応した機能）
３２３  同一属性部品抽出部（第３処理に対応した機能）
３２４  含有傾向判定部（第４処理に対応した機能）
３２５  含有部品推定部（第５処理に対応した機能）
３２６  表示制御部（第６処理に対応した機能）
３２７  第１リスク算定部（第７処理に対応した機能）
３２８  部品分類部（第８処理に対応した機能）
３２９  第２リスク算定部（第９処理に対応した機能）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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