(57)【要約】【課題】生産品又は生産工程に関する予測対象の変動要因の予測に際し、予測精度の高い予測装置、予測方法及び予測プログラムを提供する。【解決手段】予測対象の変動要因となり得る複数の項目に対し、各項目について、当該項目のデータを除いた各データに対する予測対象のＳＮ比に対する、当該項目のデータを含む各データに対する予測対象のＳＮ比を示を示す要因効果値を導出し、導出した要因効果値が大きいものから順に選択した複数の項目のデータに対する総合推定値のＳＮ比の強さを、項目数毎に算出し、算出した項目数毎の総合推定値のＳＮ比に基づいて項目数を決定し、導出した要因効果値が大きいものから順に、決定した項目数分の項目を選択し、選択した項目を変動要因の予測結果として出力する。【選択図】図６
2013004034.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生産品又は生産工程に関する予測対象を数値化したデータと、前記予測対象の変動要因となり得る複数項目の工程値のデータとを記録する記録手段を備え、該記録手段に記録されたデータに基づいて、予測対象の変動要因を予測する予測装置において、
変動要因となり得る各項目について、当該項目のデータを除いた他の項目のデータに対する予測対象の相関の強さに対する、当該項目のデータを含む各項目のデータに対する予測対象の相関の強さを示す要因効果値を導出する導出手段と、
該導出手段が導出した要因効果値が大きいものから順に選択した複数の項目のデータに対する予測対象との相関の強さを、項目数毎に算出する算出手段と、
該算出手段が算出した項目数毎の相関の強さに基づいて項目数を決定する決定手段と、
前記導出手段が導出した要因効果値が大きいものから順に、前記決定手段が決定した項目数分の項目を選択する選択手段と、
選択手段が選択した複数の項目を予測対象の変動要因の予測結果として出力する出力手段と
を備えることを特徴とする予測装置。
【請求項２】
前記算出手段は、
前記導出手段が導出した要因効果値の最小値以下（又は最大値以上）の値を閾値の初期値として設定する手段と、
設定した閾値以上の要因効果値が算出された項目を選択する第１手段と、
選択した項目のデータに対する予測対象の相関の強さを算出する第２手段と、
前記閾値を所定値分大きい値（又は小さい値）に再設定する第３手段と
を有し、
前記第１手段、第２手段及び第３手段により、選択した複数の項目のデータに対する予測対象の相関の強さを、項目数毎に算出するようにしてある
ことを特徴とする請求項１に記載の予測装置。
【請求項３】
更に、前記選択手段が選択した項目毎のデータに対する予測対象の相関の強さに基づく項目毎の重み、及び選択した項目毎のデータと予測対象との線形的な関係又は該線形的な関係に代替可能な非線形的な関係を示す項目毎の比例定数に基づく予測式を導出する予測式導出手段を備えることを特徴とする請求項１又は２に記載の予測装置。
【請求項４】
生産品又は生産工程に関する予測対象を数値化したデータと、前記予測対象の変動要因となり得る複数項目の工程値とのデータを記録する記録手段にアクセス可能な予測装置が、前記記録手段に記録されたデータに基づいて、予測対象の変動要因を予測する予測方法において、
前記予測装置は、
変動要因となり得る各項目について、当該項目のデータを除いた他の項目の各データに対する予測対象の相関の強さに対する、当該項目のデータを含む各項目のデータに対する予測対象の相関の強さを示す要因効果値を導出するステップと、
該導出手段が導出した要因効果値が大きいものから順に選択した複数の項目のデータに対する予測対象との相関の強さを、項目数毎に算出するステップと、
該算出手段が算出した項目数毎の相関の強さに基づいて項目数を決定するステップと、
前記導出手段が導出した要因効果値が大きいものから順に、前記決定手段が決定した項目数分の項目を選択するステップと、
選択手段が選択した複数の項目を予測対象の変動要因の予測結果として出力するステップと
を実行することを特徴とする予測方法。
【請求項５】
生産品又は生産工程に関する予測対象を数値化したデータと、前記予測対象の変動要因となり得る複数項目の工程値とのデータを記録する記録手段にアクセス可能なコンピュータに、前記記録手段に記録されたデータに基づいて、予測対象の変動要因を予測する処理を実行させる予測プログラムにおいて、
前記コンピュータに、
変動要因となり得る各項目について、当該項目のデータを除いた他の項目の各データに対する予測対象の相関の強さに対する、当該項目のデータを含む各項目のデータに対する予測対象の相関の強さを示す要因効果値を導出する手順と、
該導出手段が導出した要因効果値が大きいものから順に選択した複数の項目のデータに対する予測対象との相関の強さを、項目数毎に算出する手順と、
該算出手段が算出した項目数毎の相関の強さに基づいて項目数を決定する手順と、
前記導出手段が導出した要因効果値が大きいものから順に、前記決定手段が決定した項目数分の項目を選択する手順と、
選択手段が選択した複数の項目を予測対象の変動要因の予測結果として出力する手順と
を実行させることを特徴とする予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
生産品又は生産工程に関する予測対象と、該予測対象の変動要因となり得る複数項目の工程値とに基づいて、予測対象の変動要因を予測する予測装置、予測方法及び予測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
生産工程の安定化、生産品の品質向上等の工程管理又は品質管理において、管理対象となる生産工程又は生産品の品質の変動要因を把握することは重要な課題の一つである。
【０００３】
工程管理等における変動要因の把握の方法として、種々の分析方法が提案されている。このような分析方法としては、重回帰分析、Ｔ法等の多変量解析を例示することができる（例えば、非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】立林和夫編著、手島昌一、長谷川良子著、「入門ＭＴシステム」、日科技連出版社、2008年12月
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、例えば、重回帰分析を用いた分析では、項目数がデータ数より多い場合は分析そのものをすることができないという問題がある。Ｔ法では、この問題については解決されているが、解析に用いる項目をどのように選択するかという問題がある。項目の選択に際しては、例えば、非特許文献１に記載されているように両側Ｔ法という手法が提案されている。
【０００６】
本願発明者は、Ｔ法を用いた予測方法を基本としながらも、予測精度を更に向上させるという課題を見出し、その課題を解決すべく予測精度の向上を実現する予測装置、予測方法及び予測プログラムの提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る予測装置は、生産品又は生産工程に関する予測対象を数値化したデータと、前記予測対象の変動要因となり得る複数項目の工程値のデータとを記録する記録手段を備え、該記録手段に記録されたデータに基づいて、予測対象の変動要因を予測する予測装置において、変動要因となり得る各項目について、当該項目のデータを除いた他の項目のデータに対する予測対象の相関の強さに対する、当該項目のデータを含む各項目のデータに対する予測対象の相関の強さを示す要因効果値を導出する導出手段と、該導出手段が導出した要因効果値が大きいものから順に選択した複数の項目のデータに対する予測対象との相関の強さを、項目数毎に算出する算出手段と、該算出手段が算出した項目数毎の相関の強さに基づいて項目数を決定する決定手段と、前記導出手段が導出した要因効果値が大きいものから順に、前記決定手段が決定した項目数分の項目を選択する選択手段と、選択手段が選択した複数の項目を予測対象の変動要因の予測結果として出力する出力手段とを備えることを特徴とする。
【０００８】
本発明に係る予測装置は、前記算出手段は、前記導出手段が導出した要因効果値の最小値以下（又は最大値以上）の値を閾値の初期値として設定する手段と、設定した閾値以上の要因効果値が算出された項目を選択する第１手段と、選択した項目のデータに対する予測対象の相関の強さを算出する第２手段と、前記閾値を所定値分大きい値（又は小さい値）に再設定する第３手段とを有し、前記第１手段、第２手段及び第３手段により、選択した複数の項目のデータに対する予測対象の相関の強さを、項目数毎に算出するようにしてあることを特徴とする。
【０００９】
本発明に係る予測装置は、更に、前記選択手段が選択した項目毎のデータに対する予測対象の相関の強さに基づく項目毎の重み、及び選択した項目毎のデータと予測対象との線形的な関係又は該線形的な関係に代替可能な非線形的な関係を示す項目毎の比例定数に基づく予測式を導出する予測式導出手段を備えることを特徴とする。
【００１０】
本発明に係る予測方法は、生産品又は生産工程に関する予測対象を数値化したデータと、前記予測対象の変動要因となり得る複数項目の工程値とのデータを記録する記録手段にアクセス可能な予測装置が、前記記録手段に記録されたデータに基づいて、予測対象の変動要因を予測する予測方法において、前記予測装置は、変動要因となり得る各項目について、当該項目のデータを除いた他の項目の各データに対する予測対象の相関の強さに対する、当該項目のデータを含む各項目のデータに対する予測対象の相関の強さを示す要因効果値を導出するステップと、該導出手段が導出した要因効果値が大きいものから順に選択した複数の項目のデータに対する予測対象との相関の強さを、項目数毎に算出するステップと、該算出手段が算出した項目数毎の相関の強さに基づいて項目数を決定するステップと、前記導出手段が導出した要因効果値が大きいものから順に、前記決定手段が決定した項目数分の項目を選択するステップと、選択手段が選択した複数の項目を予測対象の変動要因の予測結果として出力するステップとを実行することを特徴とする。
【００１１】
本発明に係る予測プログラムは、生産品又は生産工程に関する予測対象を数値化したデータと、前記予測対象の変動要因となり得る複数項目の工程値とのデータを記録する記録手段にアクセス可能なコンピュータに、前記記録手段に記録されたデータに基づいて、予測対象の変動要因を予測する処理を実行させる予測プログラムにおいて、前記コンピュータに、変動要因となり得る各項目について、当該項目のデータを除いた他の項目の各データに対する予測対象の相関の強さに対する、当該項目のデータを含む各項目のデータに対する予測対象の相関の強さを示す要因効果値を導出する手順と、該導出手段が導出した要因効果値が大きいものから順に選択した複数の項目のデータに対する予測対象との相関の強さを、項目数毎に算出する手順と、該算出手段が算出した項目数毎の相関の強さに基づいて項目数を決定する手順と、前記導出手段が導出した要因効果値が大きいものから順に、前記決定手段が決定した項目数分の項目を選択する手順と、選択手段が選択した複数の項目を予測対象の変動要因の予測結果として出力する手順とを実行させることを特徴とする。
【００１２】
本発明では、項目数毎の相関の強さに基づいて項目数を決定し、決定した項目数に基づいて変動要因の候補として解析の対象たり得る項目を選択することにより、最適な項目選択を実現する。
【００１３】
本発明では、予測式の導出に際し、適宜非線形成分を加味することにより、様々な項目を用いた予測方法に展開することができる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明では、解析の候補として検討すべき項目の選択に際し、項目毎の相関に基づいて項目数を決定し、決定した項目数及び要因効果値に基づいて最適な項目選択を行うことができるので、予測精度を向上させることが可能である等、優れた効果を奏する。
【００１５】
本発明では、予測式の導出に際し、適宜非線形成分を加味することができるので、線形性を有していない項目のデータ変化についても予測可能であり、予測精度を向上させることが可能である等、優れた効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明に係る予測方法に用いる各項目及び予測対象のデータの一例を示す図表である。
【図２】本発明に係る予測方法に用いる各項目の比例定数β及びＳＮ比ηの一例を示す図表である。
【図３】本発明に係る予測方法に用いる予測対象の実値及び総合推定値の一例を示す図表である。
【図４】本発明に係る予測方法に用いる要因効果図の一例である。
【図５】本発明に係る予測方法に用いる各項目の要因効果に対する影響の一例を示すグラフである。
【図６】本発明に係る予測方法において、項目選択数と総合推定値のＳＮ比との関係の一例を示すグラフである。
【図７】本発明に係る予測方法において、項目選択数に対する総合推定値のＳＮ比との関係の一例を示すグラフである。
【図８】本発明に係る予測方法において、最適な項目選択数を決定するための処理の一例を概念的に示すグラフである。
【図９】本発明の予測装置の構成例を示すブロック図である。
【図１０】本発明の予測装置による予測処理の一例を示すフローチャートである。
【図１１】本発明の予測装置による予測処理の一例を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の予測方法を適用した実施例１に係る品質管理に係る項目を概念的に示す説明図である。
【図１３】本発明の予測方法を適用した実施例１に係る予測対象の変動を示す管理図である。
【図１４】本発明の予測方法を適用した実施例１に係る各項目の要因効果値等に対する影響を示すグラフである。
【図１５】本発明の予測方法を適用した実施例１に係る実測値と推定値との関係を示す散布図である。
【図１６】本発明の予測方法を適用した実施例１に係る予測対象の変動を示す管理図である。
【図１７】本発明の予測方法を適用した実施例２に係る項目の内容を示す図表である。
【図１８】本発明の予測方法を適用した実施例２に係る各項目の要因効果値に対する影響を示すグラフである。
【図１９】本発明の予測方法を適用した実施例２に係る実測値と推定値との関係を示すグラフである。
【図２０】本発明の予測方法を適用した実施例２に実測値と推定値との関係を示す散布図である。
【図２１】本発明の予測方法を適用した実施例２に係る実測値と推定値との関係を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて詳述する。
【００１８】
先ず、本発明に係る予測方法の基となる理論について説明する。本発明に係る予測方法は、ＭＴシステム、特にＴ法を用いた予測方法を産業上利用可能なものとするために、様々な技術的改良を行ったものである。即ち、生産品又は生産工程に関する予測対象を目的特性として捉え、予測対象の変動要因となり得る複数項目の工程値についてのデータを用いて、予測対象の変動要因を予測し、かつ予測対象の変動を予測することを目的としている。ここで、予測対象とは、例えば、生産される工業製品の品質、数量等の測定値、生産過程における工程値、その他管理値等の数値化可能なデータを示す。但し、必ずしも予測対象が、工業製品である必要はなく、工業製品以外の農産物等の生産品の収量、特性値等を予測対象としても良い等、様々な分野に適用することが可能である。
【００１９】
先ず、本発明に係る予測方法で適用するＴ法の概要について説明する。図１は、本発明に係る予測方法に用いる各項目及び予測対象のデータの一例を示す図表である。図１において、メンバーとは、予測対象及びその変動要因となり得る各項目を対応付けたレコードに対するインデックスであり、１，２，…，ｌとして示している。項目１、項目２、…、項目ｋとは、予測対象の変動要因となり得る工程値を示す複数の項目であり、Ｘ11、Ｘ12、…とは、各項目のデータを示している。予測対象とは、予測対象を示す項目であり、Ｍ1 、Ｍ2 、…は、予測対象を数値化したデータを示している。なお、予測に用いるデータは、実際のデータを用いても良いが、各項目のデータから、当該項目のデータの平均値を減算する等の演算を行って、規準化した上で用いることが好ましく、規準化することにより、各項目についての単位空間内での原点を通る直線として後述する予測式を表現することが可能となる。
【００２０】
そして、項目毎に比例定数βと、ＳＮ比η（２乗比）を下記の式１及び式２により算出する。ＳＮ比とは、下記式２に示すように分散の逆数を用いて示される値であり、各項目に対する予測対象の感度であり、各項目と予測対象との相関の強さを示す。
【００２１】
【数１】
2013004034.tif 000003
【００２２】
なお、上記の式１及び式２は、項目１について比例定数β及びＳＮ比η（２乗比）を求める式であるが、項目２から項目ｋまでの項目についても項目１と同様の計算を行う。図２は、本発明に係る予測方法に用いる各項目の比例定数β及びＳＮ比η（２乗比）の一例を示す図表である。図２では、上記の式１及び式２を各項目に適用することにより算出した項目毎の比例定数β及びＳＮ比η（２乗比）を表形式で示したものである。
【００２３】
そして、項目毎の比例定数βとＳＮ比η（２乗比）を用いて、各メンバーについて、項目毎の予測対象の出力の推定値を求める。第ｉ番目のメンバーについて、項目１による出力の推定値は、下記の式３にて示すことができる。また、同様に、項目２から項目ｉについての推定値を求める。
【００２４】
【数２】
2013004034.tif 000004
【００２５】
そして、各項目の推定値についての推定精度であるＳＮ比η1 、η2 、…、ηl （２乗比）を重み付け係数として用いた総合推定値を算出する。従って、第ｉ番目のメンバーに対する予測対象の総合推定値は、下記の式４にて示すことができる。
【００２６】
【数３】
2013004034.tif 000005
【００２７】
図３は、本発明に係る予測方法に用いる予測対象の実値及び総合推定値の一例を示す図表である。図３は、各メンバーの実際のデータ又は規準化したデータを示す予測対象の実値と、上記式４で求めた総合推定値を一覧形式で示した表である。そして、図３の表に示す予測対象の実値及び総合推定値を用い、下記の式５により、総合推定値のＳＮ比η（ｄｂ）を算出することができる。
【００２８】
【数４】
2013004034.tif 000006
【００２９】
このようにして、項目のデータと予測対象の総合推定値との関係を示す予測式として総合推定式を導出することができる。ただし、予測対象に関する全ての項目を用いた総合推定式が最も予測精度が高いわけではない。そこで、予測対象への影響に対する寄与を高くし、予測精度を高めるべく、全ての項目のうちから適切な項目の組み合わせを選択することが必要となる。
【００３０】
なお、予測式は項目と予測対象との関係が線形性を有することが前提となる。しかしながら、必ずしも項目と予測対象との関係が線形性を示すとは限らず、結果として予測対象の予測値と実測値とが乖離し、予測精度が低下する場合もある。そこで、本発明では必要に応じて線形的な関係を示す予測式に代替して非線形的な関係を示す予測式を用いるようにしても良い。即ち、予測対象と項目との関係を２次式で近似した予測式を非線形的な関係を示す予測式として、線形的な関係を示す予測式に代替するようにしても良い。
【００３１】
非線形な関係を示す予測式を用いる場合の具体的な手法について説明する。項目Ｘと予測対象ｙとの間に非線形関係がある場合、基準とする単位空間データとして、ｙの平均値とＸの平均値とを求めて、ｙ及びＸの夫々のデータから平均値を減じる規準化処理を行う。そして、ｙに対して変化するＸの値を用いて、２次式等の多項式で近似する。次に、この近似された値を用いてＸのデータを変換する。即ち、線形的な関係の場合は、データをそのまま又は単に規準化したＸのデータを式４に適用するが、非線形の場合はデータ変換したＸのデータを式４に適用すると捉えることができる。
【００３２】
図４は、本発明に係る予測方法に用いる要因効果図の一例である。図４は、項目の選択方法を示す２水準系の直交表を用いた要因効果図であり、横軸に選択の対象となる項目を示し、縦軸に総合推定値のＳＮ比をとって、各項目についてのＳＮ比を示している。また、図４に示す直交表では、各項目について、左側にその項目のデータを含む各データに対する総合推定値のＳＮ比、即ち予測対象の相関の強さを示し、右側にその項目のデータを除いた各データに対する総合推定値のＳＮ比を示している。更に詳述すると、図４に示す例では、３６項目を選択の対象としている。従って、項目を選択する組み合わせは、２36−１通り存在することになる。これらの各組み合わせについて一又は複数の項目に対する予測対象のＳＮ比を導出する。そして、対象となる当該項目を含む組み合わせのＳＮ比の平均値と、当該項目を含まない組み合わせのＳＮ比の平均値とを算出する。図４では、このようにして、算出された当該項目のデータを含むＳＮ比の平均値を左側に、当該項目のデータを含まないＳＮ比の平均値を右側に、項目毎に示したものである。
【００３３】
図５は、本発明に係る予測方法に用いる各項目の要因効果に対する影響の一例を示すグラフである。図５に示すグラフでは、横軸に選択の対象となる項目を示し、縦軸に要因効果値をとって、各項目についての要因効果値を示している。図５の縦軸に示す要因効果値とは、図４において、予測対象の相関の強さをｄｂ単位で示した総合推定値のＳＮ比について、右側のＳＮ比に対する左側のＳＮ比、即ち、右側のＳＮ比から左側のＳＮ比を減じた値を示している。従って、図５では、要因効果値が正である項目は、その項目を使用することにより、総合推定値のＳＮ比が上昇することを示している。例えば、両側Ｔ法と呼ばれる方法においては、このような要因効果値が正である項目のみを選択し、Ｔ法による解析を行っている。しかしながら、本願発明者は、このような要因効果値が正である項目のみを選択する方法が、必ずしも最適な選択方法ではないことを見出した。
【００３４】
図６は、本発明に係る予測方法において、項目選択数と総合推定値のＳＮ比との関係の一例を示すグラフである。図６は、横軸に項目の選択数をとり、縦軸に総合推定値のＳＮ比をとって、その関係を示している。なお、項目の選択は、要因効果値が大きい項目から順に項目選択数として示した数の項目を選択したものである。即ち、項目選択数が１０の場合は、要因効果値が最大の項目から１０番目に高い項目までを選択したことを示している。また、矢印付き点線で示した１９という項目選択数は、図５に示す要因効果値が正である項目のみを選択した場合のＳＮ比を示している。図６に示すように、項目選択数に対するＳＮ比は、単調増加又は単調減少となる訳ではなく、また、要因効果値が正である項目のみを選択した場合に必ずしもＳＮ比が最大値を示す訳でもない。図６にグラフとして示す例では、矢印付き実線で示した項目選択数を２６とした場合に、ＳＮ比が最大となっている。
【００３５】
図７は、本発明に係る予測方法において、項目選択数に対する総合推定値のＳＮ比との関係の一例を示すグラフである。図７Ａは、本発明に係る予測方法にて用いられるＳＮ比が最大となる２６項目を選択した場合、要因効果値が正である項目のみを選択した場合、及び全項目を選択した場合の総合推定値のＳＮ比を示している。また、図７Ｂは、本発明に係る予測方法にて用いられるＳＮ比が最大となる２６項目を選択した場合、要因効果値が正である項目のみを選択した場合、及び全項目を選択した場合の寄与率を示している。図７Ａ及び図７Ｂからも明らかなように、本発明に係る予測方法にて用いられるＳＮ比が最大となる項目数となるように項目を選択した場合、ＳＮ比及び寄与率共に、最も優れた値となっている。
【００３６】
図８は、本発明に係る予測方法において、最適な項目選択数を決定するための処理の一例を概念的に示すグラフである。図８は、図６にて示したグラフにおいて、最適な項目選択数を決定するための処理の一例を示すものであり、先ず、要因効果値の最小値以下の値を閾値の初期値として設定する。図８においては、初期値として示した横線が閾値の初期値となる。次に、要因効果値が閾値以上である項目を選択する。要因効果値の最小値を閾値の初期値として設定した場合、この段階では、全ての項目が選択されることになる。次に、選択した項目のデータに対する予測対象に係る総合推定値のＳＮ比を算出する。次に、設定した閾値を所定値分大きい値に再設定する。そして、要因効果値が再設定した閾値以上である項目を再度選択する。このような処理を閾値が要因効果値の最大値以上、即ち、図８においてｉとして示した横線に到達するまで繰り返すことにより、選択した複数の項目のデータに対する総合推定値のＳＮ比を、項目数毎に算出することができる。なお、閾値の初期値を要因効果の値の最大値以上に設定し、設定した閾値以上の項目を選択し、総合推定値のＳＮ比を算出後、閾値を所定値分小さい値に再設定するようにしてもよい。
【００３７】
次に本発明に係る予測方法を、各種コンピュータ等の装置を用いて実現する形態について説明する。図９は、本発明の予測装置の構成例を示すブロック図である。図９中１は、本発明の予測方法を適用した予測装置であり、予測装置１は、パーソナルコンピュータ等の各種コンピュータを用いて構成される。予測装置１は、制御部１０、記録部１１、入力部１２、出力部１３等の各種機構を備えている。
【００３８】
制御部１０は、装置全体を制御し、各種演算を実行するＣＰＵ等の機構である。
【００３９】
記録部１１は、各種情報を記録する様々な記録手段を示しており、情報を一時的に記録する各種ＲＡＭ等の揮発性メモリ、ＲＯＭ、ハードディスクドライブ等の不揮発性メモリ等の機構である。また、外付けのハードディスクドライブ、光学ディスクドライブ、通信網を介して接続されるファイルサーバ等の他の装置についても記録部１１として用いることが可能である。即ち、ここでいう記録部１１とは、制御部１０からアクセス可能な一又は複数の情報記録媒体の総称である。
【００４０】
なお、記録部１１には、本発明の予測方法を実現するための各種手順を含む本発明の予測プログラム２が記録されている。また、記録部１１の記録領域の一部は、予測対象及び複数の項目についてのデータを記録するデータベース（ＤＢ）１１０として用いられており、制御部１０は、必要に応じてデータベース１１０にアクセスすることが可能である。データベース１１０は、例えば図１に示した図表の形式でデータを記録している。
【００４１】
入力部１２は、キーボード、マウス等のユーザの操作入力を受け付ける機構である。
【００４２】
出力部１３は、モニタ等の表示機構、プリンタ等の印刷機構等の各種出力機構を示している。
【００４３】
そして、記録部１１に記録している本発明の予測プログラム２に含まれる各種手順を制御部１０の制御にて実行することにより、コンピュータは、本発明の予測装置１として動作する。
【００４４】
次に本発明の予測装置１を用いた予測処理について説明する。図１０は、本発明の予測装置１による予測処理の一例を示すフローチャートである。予測装置１は、予測プログラム２を実行する制御部１０の制御により、以下に例示する予測処理を実行する。
【００４５】
制御部１０は、入力部１２から予測対象及び複数の項目についてのデータの入力を受け付け、受け付けた予測対象及び含む項目についてデータを記録部１１のデータベース１１０に記録する（Ｓ１０１）。なお、データベース１１０に記録する各データは、入力部１２からの入力に限らず、他の装置から入力データを受け付けるようにしても良く、また、他の情報記録媒体から入力データを読み取るようにしても良い。
【００４６】
制御部１０は、前述の式１及び式２を用いて、項目毎に比例定数及びＳＮ比（２乗比）を算出する（Ｓ１０２）。
【００４７】
更に、制御部１０は、前述の式３を用いて項目毎の比例定数とＳＮ比（２乗比）とを用いて、各メンバーについて予測対象の出力の推定値を算出する（Ｓ１０３）。
【００４８】
更に、制御部１０は、前述の式４に基づいて、各項目の推定値についての推定精度であるＳＮ比（２乗比）を重み付け係数として用いた総合推定値を算出する（Ｓ１０４）。
【００４９】
更に、制御部１０は、前述の式５に基づいて、予測対象のデータ及び総合推定値から総合推定値のＳＮ比（ｄｂ）を算出する（Ｓ１０５）。
【００５０】
更に、制御部１０は、各項目について、当該項目のデータを除いた各データに対する総合推定値のＳＮ比に対する、当該項目のデータを含む各データに対する総合推定値のＳＮ比を、要因効果値として導出する（Ｓ１０６）。ステップＳ１０６では、図４を用いて示したように、各項目について、当該項目を除いた場合のＳＮ比から当該項目を含む場合のＳＮ比を減じた値を要因効果値として導出する。ここで、総合推定値のＳＮ比とは、予測対象の相関の強さであり、分散の逆数に比例する値の対数として示した値である。
【００５１】
更に、制御部１０は、要因効果値が大きいものから順に選択した複数の項目のデータに対する総合推定値のＳＮ比を、項目数毎に算出する（Ｓ１０７）。ステップＳ１０７にて算出される総合推定値のＳＮ比、即ち複数の項目のデータに対する予測対象の相関の強さを、項目数毎に算出する具体的な処理については後述する。
【００５２】
更に、制御部１０は、項目数毎の総合推定値のＳＮ比に基づいて項目数を決定する（Ｓ１０８）。ステップＳ１０８の決定処理は、図６に例示したグラフを用いて説明したように、総合推定値のＳＮ比、即ち予測対象の相関の強さが最大となる項目数を決定する処理である。
【００５３】
更に、制御部１０は、ステップＳ１０６にて導出した要因効果値が大きいものから順に、ステップＳ１０８にて決定した項目数分の項目を選択する（Ｓ１０９）。
【００５４】
更に、制御部１０は、ステップ１０９にて選択した項目のデータに基づいて、選択した項目毎のデータに対する総合推定値のＳＮ比に基づく項目毎の重み、及び選択した項目毎のデータと予測対象との関係を示す項目毎の比例定数に基づく予測式を導出する（Ｓ１１０）。ステップＳ１１０にて導出する予測式とは、前述の式４により示される総合推定式である。前述のように、予測式は、必ずしも項目と予測対象との線形的な関係を示す一次式を用いる必要はなく、項目と予測対象との非線形的な関係を示す二次式を用いた予測式として導出するようにしても良い。
【００５５】
そして、制御部１０は、ステップＳ１０９にて選択した複数の項目及びステップＳ１１０にて導出した予測式を、記録部１１に記録し、また出力部１３から出力する（Ｓ１１１）。ステップＳ１１１にて出力される複数の項目は、予測対象の変動要因の解析候補となる。また、出力される予測式を用いて予測精度の検証、解析結果の検討、工程改善時の効果の予測等の行為を行うことが可能となる。例えば、導出された予測式に工程改善後の予測工程値を代入し、予測式に基づく演算を行うことにより、工程改善時の効果の予測を行うことが可能である。なお、予測対象の算出結果について、予め計算に際し、規準化、対数化等の換算処理がなされている場合は、当該換算の逆変換を行うことが必要である。
【００５６】
図１１は、本発明の予測装置１による予測処理の一例を示すフローチャートである。予測装置１は、予測プログラム２を実行する制御部１０の制御により、図１０を用いて説明した予測処理におけるステップＳ１０７の処理について具体的な処理として、以下に例示する処理を実行する。なお、図１１のフローチャートを用いて示す処理は、図８のグラフを用いて説明した処理に対応する。
【００５７】
制御部１０は、ステップＳ１０６にて導出した要因効果値の最小値以下の値を閾値の初期値として設定する（Ｓ２０１）。ステップＳ２０１は、図８において、初期値を設定した状態である。なお、図８に示すように、要因効果値の最小値を閾値として設定することにより処理量を削減することができる。
【００５８】
更に、制御部１０は、設定した閾値以上の要因効果値が算出された項目を選択する（Ｓ２０２）。要因効果値の最小値を閾値の初期値として設定した場合、最初のステップＳ２０２の段階では、全ての項目が選択されることになる。
【００５９】
更に、制御部１０は、ステップＳ２０２にて選択した項目のデータに対する予想対象の相関の強さ、即ち、総合推定値のＳＮ比を算出し（Ｓ２０３）、算出した総合推定値のＳＮ比を、項目数に対応付けて記録部１１に記録する（Ｓ２０４）。
【００６０】
更に、制御部１０は、選択した項目に対する総合推定値のＳＮ比の算出を完了したか否かを判定する（Ｓ２０５）。ステップＳ２０５は、繰り返し処理の終了判定であり、項目数毎の総合推定値のＳＮ比の算出処理が、各項目数について完了したか否かを判定する処理である。例えば、設定されている閾値が要因効果値の最大値以上の値をとる場合、後述する閾値の再設定により、閾値以上となる要因効果値が存在しなくなる場合、算出した項目数毎の総合推定値の個数が選択の対象となる項目数に一致した場合等の完了条件を適宜設定することができる。
【００６１】
ステップＳ２０５において、選択した項目に対する総合推定値のＳＮ比の算出を完了したと判定した場合（Ｓ２０５：ＹＥＳ）、制御部１０は、処理を終了する。即ち、ステップＳ１０８の処理を終了し、ステップＳ１０９の処理を実行する。
【００６２】
ステップＳ２０５において、選択した項目に対する総合推定値のＳＮ比の算出を完了しておらず、更に少ない項目数に対する総合推定値のＳＮ比の算出を要すると判定した場合（Ｓ２０５：ＮＯ）、制御部１０は、設定している閾値を所定値分大きい値に再設定し（Ｓ２０６）、ステップＳ２０２へ進み、以降の処理を繰り返す。
【００６３】
なお、ここでは、閾値の初期値を要因効果値の最小値以下に設定し、所定値分ずつ大きくなるように閾値を再設定する形態を示したが、逆の処理を行うようにしても良い。即ち、閾値の初期値を要因効果値の最大値以上に設定し、設定した閾値以上の要因効果値が算出された項目を選択し、閾値が所定値分ずつ小さくなるように再設定するようにしても良い。このようにして本発明に係る予測装置による予測処理が実行される。
【００６４】
次に、本発明の予測方法を適用した具体的な実施例について説明する。
【００６５】
（実施例１）
実施例１として、本発明の予測方法をエンジンの製造工場における品質管理に適用した例を説明する。図１２は、本発明の予測方法を適用した実施例１に係る品質管理に係る項目を概念的に示す説明図である。図１２を用いて説明する実施例１に係るエンジンは、第１工場での製造工程及び第２工場での製造工程を経て製造される。第１工場では、１１項目の工程値を管理し、第２工場では４項目の工程値を管理している。また、製造品であるエンジンに対しては、様々な項目について、全数検査又は抜取検査が行われる。抜取検査の対象となる項目は５項目であり、そのうちの「ＦＩＲ（動的噴射時期）」が実施例１における予測対象となる。
【００６６】
図１３は、本発明の予測方法を適用した実施例１に係る予測対象の変動を示す管理図である。図１３は、予測対象であるＦＩＲの検査結果を示す管理図であり、工程改善前の状況を経時的に示している。図１３に示すように、検査結果として、太線で示した管理の上限値又は下限値を外れた値が検出されている。そこで、予測対象をＦＩＲとし、予測対象の変動要因となり得る項目を、第１工場の１１項目及び第２工場の４項目の合計１５項目とした。なお、解析に用いるサンプルは、８点であったため、変動要因となり得る項目がサンプル数より多く、重回帰分析を適用することができないことは明らかであった。
【００６７】
図１４は、本発明の予測方法を適用した実施例１に係る各項目の要因効果値等に対する影響を示すグラフである。図１４Ａは、横軸に各項目を示し、縦軸に当該項目と予測対象との単回帰係数をとって、その関係を示している。実施例１では、予測対象をＦＩＲにしているため、噴射時期が早くなる正の相関を示す場合と、噴射時期が遅くなる負の相関を示す場合とがある。例えば、第１工場における出口温度は正の相関から噴射時期が早くなるという影響が強く、第２工場におけるＴＤＣ位相角は負の相関から噴射時期が遅くなるという影響が強いことが読み取れる。
【００６８】
図１４Ｂは、横軸に各項目を示し、縦軸に要因効果値をとって、各項目についての要因効果の度合いをｄｂ単位で示している。なお、要因効果値が０となる位置のやや上方に示した点線が本発明の予測方法を適用した場合に総合推定値のＳＮ比が最大となる場合の閾値を示している。この場合、閾値以上の値をとる項目数は５であり、実施例１においては、これらの５項目について解析を行い、特に第２工場における改善に重点をおいた今回は、ＴＤＣ位相角についての改善をすべきであるという結論を得た。
【００６９】
図１５は、本発明の予測方法を適用した実施例１に係る実測値と推定値との関係を示す散布図である。図１５は、横軸にＦＩＲの実測値をとり、縦軸にＦＩＲの推定値をとって、その関係を示したものである。ＦＩＲの推定値とは、本発明の予測方法を適用して選択した項目に基づく総合推定値である。図１５に示すように実測値と推定値との間には特に大きな偏りもなく、また、寄与率も０．８１１と好ましい水準を示している。
【００７０】
図１６は、本発明の予測方法を適用した実施例１に係る予測対象の変動を示す管理図である。図１６は、図１４Ｂに示した要因効果値が閾値以上の値をとる項目を更に解析し、ＴＤＣ位相角についての改善を行った場合における改善前後のＦＩＲの検査結果を示している。図１６に示すように、ＴＤＣ位相角についての改善後、太線で示す管理の上限値又は下限値を外れる値が減少しており、効果的な改善であったことを読み取ることができる。
【００７１】
（実施例２）
実施例２として、本発明の予測方法をエンジンの始動時に黒煙が発生するという問題解決に適用した例を説明する。図１７は、本発明の予測方法を適用した実施例２に係る項目の内容を示す図表である。実施例２では、予測対象を始動時に発生する黒煙の発生量（図表中「始動時」と表記）とし、図１７中ローアイドル時間の黒煙発生量（図表中「ローアイドル」と表記）から稼働時間までの６項目を関連項目として、本発明の予測方法による解析を行った。
【００７２】
図１８は、本発明の予測方法を適用した実施例２に係る各項目の要因効果値に対する影響を示すグラフである。図１８に示すグラフでは、横軸に各項目を示し、縦軸に要因効果値をとって、各項目についての要因効果の程度をｄｂ単位で示している。なお、要因効果値が０となる位置のやや上方に示した実線が本発明の予測方法を適用した際に、総合推定値のＳＮ比が最大となる場合の閾値を示している。この場合、閾値以上の値をとる項目数は２項目である。
【００７３】
図１９は、本発明の予測方法を適用した実施例２に係る実測値と推定値との関係を示すグラフである。図１９は、横軸にエンジンのロットをとり、縦軸に予測の対象となる始動時の黒煙発生量をとって、その関係を示したものである。なお、黒丸にて示した点は実測値であり、白四角にて示した点は予測値である。また、横方向の太線は、始動時の黒煙発生量の管理基準であり、品質管理上、黒煙発生量を太線以下の値とすることが要求される。図１９における予測値は、図１８にて要因効果値が閾値以上であるとして選択された２項目を用いて予測式を導出し、導出した予測式を用いて算出したものである。図１９に示すように実測値と予測値との関係には相関があり、本発明の予測方法を用いて導出した予測式の信頼性が高いことが明らかである。
【００７４】
図２０は、本発明の予測方法を適用した実施例２に実測値と推定値との関係を示す散布図である。図２０は、横軸に始動時黒煙発生量の実測値をとり、縦軸に始動時黒煙発生量の推定値をとって、その関係を示したものである。図２０は、図１９に示す実測値及び予測値の関係を散布図として示したものであり、散布図からも相関が高いことを確認することができる。なお、寄与率は、０．７１である。また、図中黒四角で示した点は項目を選択する上での単位空間の規準となる点を示している。
【００７５】
図２１は、本発明の予測方法を適用した実施例２に係る実測値と推定値との関係を示すグラフである。図２１では、横軸にエンジンのロットをとり、縦軸に予測の対象となる始動時の黒煙発生量をとって、その関係を示したものである。なお、黒丸にて示した点は工程改善前の実測値であり、図１９に示した値と同様である。図２１において、白四角にて示した点は工程改善後の予測値を示している。実施例２に示す工程改善とは、改善の対象とした項目のうちでハイアイドル時の黒煙発生量についての改善を示している。図２１において、黒三角にて示した点は工程改善後の実測値を示している。図２１から明らかなように、改善対象として着目されたハイアイドル時の黒煙発生量についての工程改善により、始動時の黒煙発生量が管理基準以下となっており、しかも改善による予測値と実測値とが近似していることが明らかである。
【００７６】
前記実施の形態は、本願の無数に存在する形態の一部を例示したに過ぎず、各種ハードウェアの構成、処理の手順、数式、代替式、その他の条件の設定は、目的、用途等に応じて適宜設計することが可能である。例えば、前記実施の形態では、相関の強さを示す数値として分散の逆数を用いたＳＮ比を用いる形態を示したが、本発明はこれに限らず、エネルギー比型ＳＮ比等の定義の異なる指標を用いるようにしても良い。
【符号の説明】
【００７７】
１  予測装置
１０  制御部
１１  記録部
１２  入力部
１３  出力部
１１０  データベース
２  予測プログラム
【図１】
2013004034.tif 000007
【図２】
2013004034.tif 000008
【図３】
2013004034.tif 000009
【図４】
2013004034.tif 000010
【図５】
2013004034.tif 000011
【図６】
2013004034.tif 000012
【図７】
2013004034.tif 000013
【図８】
2013004034.tif 000014
【図９】
2013004034.tif 000015
【図１０】
2013004034.tif 000016
【図１１】
2013004034.tif 000017
【図１２】
2013004034.tif 000018
【図１３】
2013004034.tif 000019
【図１４】
2013004034.tif 000020
【図１５】
2013004034.tif 000021
【図１６】
2013004034.tif 000022
【図１７】
2013004034.tif 000023
【図１８】
2013004034.tif 000024
【図１９】
2013004034.tif 000025
【図２０】
2013004034.tif 000026
【図２１】
2013004034.tif 000027
【手続補正書】
【提出日】平成24年7月10日(2012.7.10)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
本発明に係る予測装置は、生産品又は生産工程に関する予測対象を数値化したデータと、前記予測対象の変動要因となり得る複数項目の工程値のデータとを記録する記録手段を備え、該記録手段に記録されたデータに基づいて、予測対象の変動要因を予測する予測装置において、変動要因となり得る各項目について、当該項目のデータを除いた他の項目のデータに対する予測対象の相関の強さに対する、当該項目のデータを含む各項目のデータに対する予測対象の相関の強さを示す要因効果値を導出する導出手段と、該導出手段が導出した要因効果値が大きいものから順に選択した複数の項目のデータに対する予測対象との相関の強さを、項目数毎に算出する算出手段と、該算出手段が算出した項目数毎の相関の強さに基づいて項目数を決定する決定手段と、前記導出手段が導出した要因効果値が大きいものから順に、前記決定手段が決定した項目数分の項目を選択する選択手段と、該選択手段が選択した複数の項目を予測対象の変動要因の予測結果として出力する出力手段とを備え、前記算出手段は、前記導出手段が導出した要因効果値の最小値以下（又は最大値以上）の値を閾値の初期値として設定する手段と、設定した閾値以上の要因効果値が算出された項目を選択する第１手段と、選択した項目のデータに対する予測対象の相関の強さを算出する第２手段と、前記閾値を所定値分大きい値（又は小さい値）に再設定する第３手段とを有し、前記第１手段、第２手段及び第３手段により、選択した複数の項目のデータに対する予測対象の相関の強さを、項目数毎に算出するようにしてあることを特徴とする。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】削除
【補正の内容】
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
本発明に係る予測方法は、生産品又は生産工程に関する予測対象を数値化したデータと、前記予測対象の変動要因となり得る複数項目の工程値のデータとを記録する記録手段にアクセス可能な予測装置が、前記記録手段に記録されたデータに基づいて、予測対象の変動要因を予測する予測方法において、前記予測装置は、変動要因となり得る各項目について、当該項目のデータを除いた他の項目のデータに対する予測対象の相関の強さに対する、当該項目のデータを含む各項目のデータに対する予測対象の相関の強さを示す要因効果値を導出する導出ステップと、該導出ステップにより導出した要因効果値が大きいものから順に選択した複数の項目のデータに対する予測対象との相関の強さを、項目数毎に算出する算出ステップと、該算出ステップにより算出した項目数毎の相関の強さに基づいて項目数を決定する決定ステップと、前記導出ステップにより導出した要因効果値が大きいものから順に、前記決定ステップにより決定した項目数分の項目を選択する選択ステップと、該選択ステップにより選択した複数の項目を予測対象の変動要因の予測結果として出力する出力ステップとを実行し、前記算出ステップは、前記導出ステップにより導出した要因効果値の最小値以下（又は最大値以上）の値を閾値の初期値として設定するステップと、設定した閾値以上の要因効果値が算出された項目を選択する第１ステップと、選択した項目のデータに対する予測対象の相関の強さを算出する第２ステップと、前記閾値を所定値分大きい値（又は小さい値）に再設定する第３ステップとを有し、前記第１ステップ、第２ステップ及び第３ステップにより、選択した複数の項目のデータに対する予測対象の相関の強さを、項目数毎に算出するようにしてあることを特徴とする。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
本発明に係る予測プログラムは、生産品又は生産工程に関する予測対象を数値化したデータと、前記予測対象の変動要因となり得る複数項目の工程値のデータとを記録する記録手段にアクセス可能なコンピュータに、前記記録手段に記録されたデータに基づいて、予測対象の変動要因を予測する処理を実行させる予測プログラムにおいて、前記コンピュータに、変動要因となり得る各項目について、当該項目のデータを除いた他の項目のデータに対する予測対象の相関の強さに対する、当該項目のデータを含む各項目のデータに対する予測対象の相関の強さを示す要因効果値を導出する導出手順と、該導出手順により導出した要因効果値が大きいものから順に選択した複数の項目のデータに対する予測対象との相関の強さを、項目数毎に算出する算出手順と、該算出手順により算出した項目数毎の相関の強さに基づいて項目数を決定する決定手順と、前記導出手順により導出した要因効果値が大きいものから順に、前記決定手順により決定した項目数分の項目を選択する選択手順と、該選択手順により選択した複数の項目を予測対象の変動要因の予測結果として出力する出力手順とを実行させ、前記算出手順は、前記導出手順により導出した要因効果値の最小値以下（又は最大値以上）の値を閾値の初期値として設定する手順と、設定した閾値以上の要因効果値が算出された項目を選択する第１手順と、選択した項目のデータに対する予測対象の相関の強さを算出する第２手順と、前記閾値を所定値分大きい値（又は小さい値）に再設定する第３手順とを有し、前記第１手順、第２手順及び第３手順により、選択した複数の項目のデータに対する予測対象の相関の強さを、項目数毎に算出するようにしてあることを特徴とする。
【手続補正５】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
生産品又は生産工程に関する予測対象を数値化したデータと、前記予測対象の変動要因となり得る複数項目の工程値のデータとを記録する記録手段を備え、該記録手段に記録されたデータに基づいて、予測対象の変動要因を予測する予測装置において、
変動要因となり得る各項目について、当該項目のデータを除いた他の項目のデータに対する予測対象の相関の強さに対する、当該項目のデータを含む各項目のデータに対する予測対象の相関の強さを示す要因効果値を導出する導出手段と、
該導出手段が導出した要因効果値が大きいものから順に選択した複数の項目のデータに対する予測対象との相関の強さを、項目数毎に算出する算出手段と、
該算出手段が算出した項目数毎の相関の強さに基づいて項目数を決定する決定手段と、
前記導出手段が導出した要因効果値が大きいものから順に、前記決定手段が決定した項目数分の項目を選択する選択手段と、
該選択手段が選択した複数の項目を予測対象の変動要因の予測結果として出力する出力手段と
を備え、
前記算出手段は、
前記導出手段が導出した要因効果値の最小値以下（又は最大値以上）の値を閾値の初期値として設定する手段と、
設定した閾値以上の要因効果値が算出された項目を選択する第１手段と、
選択した項目のデータに対する予測対象の相関の強さを算出する第２手段と、
前記閾値を所定値分大きい値（又は小さい値）に再設定する第３手段と
を有し、
前記第１手段、第２手段及び第３手段により、選択した複数の項目のデータに対する予測対象の相関の強さを、項目数毎に算出するようにしてあることを特徴とする予測装置。
【請求項２】
更に、前記選択手段が選択した項目毎のデータに対する予測対象の相関の強さに基づく項目毎の重み、及び選択した項目毎のデータと予測対象との線形的な関係又は該線形的な関係に代替可能な非線形的な関係を示す項目毎の比例定数に基づく予測式を導出する予測式導出手段を備えることを特徴とする請求項１に記載の予測装置。
【請求項３】
生産品又は生産工程に関する予測対象を数値化したデータと、前記予測対象の変動要因となり得る複数項目の工程値のデータとを記録する記録手段にアクセス可能な予測装置が、前記記録手段に記録されたデータに基づいて、予測対象の変動要因を予測する予測方法において、
前記予測装置は、
変動要因となり得る各項目について、当該項目のデータを除いた他の項目のデータに対する予測対象の相関の強さに対する、当該項目のデータを含む各項目のデータに対する予測対象の相関の強さを示す要因効果値を導出する導出ステップと、
該導出ステップにより導出した要因効果値が大きいものから順に選択した複数の項目のデータに対する予測対象との相関の強さを、項目数毎に算出する算出ステップと、
該算出ステップにより算出した項目数毎の相関の強さに基づいて項目数を決定する決定ステップと、
前記導出ステップにより導出した要因効果値が大きいものから順に、前記決定ステップにより決定した項目数分の項目を選択する選択ステップと、
該選択ステップにより選択した複数の項目を予測対象の変動要因の予測結果として出力する出力ステップと
を実行し、
前記算出ステップは、
前記導出ステップにより導出した要因効果値の最小値以下（又は最大値以上）の値を閾値の初期値として設定するステップと、
設定した閾値以上の要因効果値が算出された項目を選択する第１ステップと、
選択した項目のデータに対する予測対象の相関の強さを算出する第２ステップと、
前記閾値を所定値分大きい値（又は小さい値）に再設定する第３ステップと
を有し、
前記第１ステップ、第２ステップ及び第３ステップにより、選択した複数の項目のデータに対する予測対象の相関の強さを、項目数毎に算出するようにしてあることを特徴とする予測方法。
【請求項４】
生産品又は生産工程に関する予測対象を数値化したデータと、前記予測対象の変動要因となり得る複数項目の工程値のデータとを記録する記録手段にアクセス可能なコンピュータに、前記記録手段に記録されたデータに基づいて、予測対象の変動要因を予測する処理を実行させる予測プログラムにおいて、
前記コンピュータに、
変動要因となり得る各項目について、当該項目のデータを除いた他の項目のデータに対する予測対象の相関の強さに対する、当該項目のデータを含む各項目のデータに対する予測対象の相関の強さを示す要因効果値を導出する導出手順と、
該導出手順により導出した要因効果値が大きいものから順に選択した複数の項目のデータに対する予測対象との相関の強さを、項目数毎に算出する算出手順と、
該算出手順により算出した項目数毎の相関の強さに基づいて項目数を決定する決定手順と、
前記導出手順により導出した要因効果値が大きいものから順に、前記決定手順により決定した項目数分の項目を選択する選択手順と、
該選択手順により選択した複数の項目を予測対象の変動要因の予測結果として出力する出力手順と
を実行させ、
前記算出手順は、
前記導出手順により導出した要因効果値の最小値以下（又は最大値以上）の値を閾値の初期値として設定する手順と、
設定した閾値以上の要因効果値が算出された項目を選択する第１手順と、
選択した項目のデータに対する予測対象の相関の強さを算出する第２手順と、
前記閾値を所定値分大きい値（又は小さい値）に再設定する第３手順と
を有し、
前記第１手順、第２手順及び第３手順により、選択した複数の項目のデータに対する予測対象の相関の強さを、項目数毎に算出するようにしてあることを特徴とする予測プログラム。