(57)【要約】【課題】交互作用を十分に考慮したパラメータ決定支援方法、パラメータ決定支援プログラム及びパラメータ決定支援システムを提供すること。【解決手段】実施形態に係るパラメータ決定支援方法は、目標の特性を満たす製品の製造において用いられる複数のパラメータから交互作用因子になる少なくとも第１パラメータと第２パラメータとを抽出する工程と、第１パラメータを動特性における信号因子に割り付け、第２パラメータ及び他のパラメータを制御因子に割り付けた実験計画を作成する工程と、前記実験計画による実験結果について前記信号因子と前記特性との関係を表す特性カーブを設定する工程と、前記特性カーブに従った第１パラメータ、第２パラメータ及び他のパラメータのうち、目標の特性を満たし、かつ、製品の製造ばらつきを最小にする第１パラメータの値、第２パラメータの値及び他のパラメータの値を最適値に決定する工程と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
目標の特性を満たす製品の製造において用いられる複数のパラメータから交互作用因子になる少なくとも第１パラメータと第２パラメータとを抽出する工程と、
前記第１パラメータを動特性における信号因子に割り付け、前記第２パラメータ及び他のパラメータを制御因子に割り付けた実験計画を作成する工程と、
前記実験計画による実験結果について前記信号因子と前記特性との関係を表す特性カーブを設定する工程と、
前記特性カーブに従い、前記第１パラメータ、前記第２パラメータ及び前記他のパラメータのうち、前記目標の特性を満たし、かつ、前記製品の製造ばらつきを最小にする前記第１パラメータの値、前記第２パラメータの値及び前記他のパラメータの値を最適値に決定する工程と、
を備え、
前記最適値を決定する工程では、
前記制御因子に対する評価特性の理想条件が既知であるか否かを判断し、
前記理想条件が既知である場合には、前記理想条件での前記信号因子と前記特性との関係を示す標準特性カーブを前記特性カーブとして設定し、
前記理想条件が既知でない場合には、前記制御因子に特定の条件を設定し、前記特定の条件での前記信号因子と前記特性との関係を示す仮特性カーブを初期値として前記特性カーブに設定し、前記最適値が得られるまで前記特性カーブを変更するパラメータ決定支援方法。
【請求項２】
目標の特性を満たす製品の製造において用いられる複数のパラメータから交互作用因子になる少なくとも第１パラメータと第２パラメータとを抽出する工程と、
前記第１パラメータを動特性における信号因子に割り付け、前記第２パラメータ及び他のパラメータを制御因子に割り付けた実験計画を作成する工程と、
前記実験計画による実験結果について前記信号因子と前記特性との関係を表す特性カーブを設定する工程と、
前記特性カーブに従い、前記第１パラメータ、前記第２パラメータ及び前記他のパラメータのうち、前記目標の特性を満たし、かつ、前記製品の製造ばらつきを最小にする前記第１パラメータの値、前記第２パラメータの値及び前記他のパラメータの値を最適値に決定する工程と、
を備えたパラメータ決定支援方法。
【請求項３】
前記最適値を決定する工程では、
前記制御因子に特定の条件を設定し、前記特定の条件での前記信号因子と前記特性との関係を示す仮特性カーブを前記特性カーブに設定し、前記最適値が得られるまで前記特性カーブを変更する請求項２記載のパラメータ決定支援方法。
【請求項４】
前記最適値を決定する工程では、
前記信号因子に対する評価特性の理想条件が既知である場合、前記理想条件での前記信号因子と前記特性との関係を示す標準特性カーブを前記特性カーブとして設定する請求項２または３に記載のパラメータ決定支援方法。
【請求項５】
前記最適値を決定する工程では、
前記信号因子に対する評価特性の理想条件が既知であるか否かを判断し、
前記理想条件が既知である場合には、前記理想条件での前記信号因子と前記特性との関係を示す標準特性カーブを前記特性カーブとして設定し、
前記理想条件が既知でない場合には、前記制御因子に特定の条件を設定し、前記特定の条件での前記信号因子と前記特性との関係を示す仮特性カーブを初期値として前記特性カーブに設定し、前記最適値が得られるまで前記特性カーブを変更する請求項２記載のパラメータ決定支援方法。
【請求項６】
前記複数のパラメータから交互作用因子になるｎ（ｎは２以上の整数）個のパラメータを抽出した場合、
前記実験計画を作成する工程では、前記ｎ個のパラメータのうち（ｎ−１）個のパラメータを前記信号因子に割り付け、残りの１個のパラメータを前記制御因子に割り付ける請求項１〜５のいずれか１つに記載のパラメータ決定支援方法。
【請求項７】
前記複数のパラメータのなかに誤差因子が含まれる場合、前記実験計画に前記誤差因子となるパラメータを割り付ける請求項１〜６のいずれか１つに記載のパラメータ決定支援方法。
【請求項８】
前記最適値を決定する工程では、
標準ＳＮ比解析によって前記最適値となる前記第１パラメータの値、前記第２パラメータの値及び前記他のパラメータの値を求める請求項１〜７のいずれか１つに記載のパラメータ決定支援方法。
【請求項９】
製品を製造するにあたり、目標の特性を満たし、かつ、前記製品の製造ばらつきを最小にする複数のパラメータを決定するパラメータ決定支援プログラムであって、
コンピュータを、
前記複数のパラメータから交互作用因子になる少なくとも第１パラメータと第２パラメータとを抽出する抽出手段、
前記第１パラメータを動特性における信号因子に割り付け、前記第２パラメータ及び他のパラメータを制御因子に割り付けた実験計画を作成する作成手段、
前記実験計画による実験結果について前記信号因子と前記特性との関係を表す特性カーブを設定する設定手段、
前記特性カーブに従い、前記第１パラメータ、前記第２パラメータ及び前記他のパラメータのうち、前記目標の特性を満たし、かつ、前記製品の製造ばらつきを最小にする前記第１パラメータの値、前記第２パラメータの値及び前記他のパラメータの値を最適値に決定する決定手段、
として機能させるパラメータ決定支援プログラム。
【請求項１０】
目標の特性を満たす製品の製造において用いられる複数のパラメータを入力する入力部と、
前記入力部から入力された前記複数のパラメータから交互作用因子になる少なくとも第１パラメータと第２パラメータとを抽出する抽出部と、
前記抽出部で抽出した前記第１パラメータを動特性における信号因子に割り付け、前記抽出部で抽出した前記第２パラメータ及び他のパラメータを制御因子に割り付けた実験計画を作成する作成部と、
前記作成部で作成した前記実験計画による実験結果について前記信号因子と前記特性との関係を表す特性カーブを設定する設定部と、
前記設定部で設定した前記特性カーブに従い、前記第１パラメータ、前記第２パラメータ及び前記他のパラメータのうち、前記目標の特性を満たし、かつ、前記製品の製造ばらつきを最小にする前記第１パラメータの値、前記第２パラメータの値及び前記他のパラメータの値を最適値に決定する決定部と、
前記決定部で決定した前記最適値を出力する出力部と、
を備えたパラメータ決定支援システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、パラメータ決定支援方法、パラメータ決定支援プログラム及びパラメータ決定支援システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
製品の設計を行う場合には、製品の製造条件である複数のパラメータの値を決定する。ここで、目標の特性を満たし、かつ、製造ばらつきを抑制するパラメータの決定方法として、実験計画法、応答曲面法、タグチメソッド等の最適化手法が考えられている。
このような最適化手法を用いたパラメータの決定においては、交互作用を十分に考慮してパラメータを決定することが重要である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−３４４２００号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の実施形態は、交互作用を十分に考慮したパラメータ決定支援方法、パラメータ決定支援プログラム及びパラメータ決定支援システムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態に係るパラメータ決定支援方法は、目標の特性を満たす製品の製造において用いられる複数のパラメータから交互作用因子になる少なくとも第１パラメータと第２パラメータとを抽出する工程と、前記第１パラメータを動特性における信号因子に割り付け、前記第２パラメータ及びその他のパラメータを制御因子に割り付けた実験計画を作成する工程と、前記実験計画による実験結果について前記信号因子と前記特性との関係を表す特性カーブを設定する工程と、前記特性カーブに従った前記第１パラメータ、前記第２パラメータ及び前記他のパラメータのうち、前記目標の特性を満たし、かつ、前記製品の製造ばらつきを最小にする前記第１パラメータの値、前記第２パラメータの値及び前記他のパラメータの値を最適値に決定する工程と、を備える。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】第１の実施形態に係るパラメータ決定支援方法の流れを例示するフローチャートである。
【図２】第１の実施形態に係るパラメータ決定支援方法の具体例を示すフローチャートである。
【図３】複数のパラメータの組合せによる交互作用について例示する図である。
【図４】交互作用の抽出を例示する図である。
【図５】（ａ）〜（ｂ）は、信号因子と特性との関係を例示する図である。
【図６】（ａ）〜（ｂ）は、参考例と本実施形態との比較を例示する図である。
【図７】第３の実施形態に係るパラメータ決定支援システムの構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、本発明の実施形態を図に基づき説明する。
【０００８】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係るパラメータ決定支援方法の流れを例示するフローチャートである。
パラメータ決定支援方法は、製品の製造を行うにあたり用いられる複数のパラメータの値を決定する支援を行う方法である。
図１に表したように、第１の実施形態に係るパラメータ決定支援方法は、抽出工程（ステップＳ１０１）、作成工程（ステップＳ１０２）、設定工程（ステップＳ１０３）及び決定工程（ステップＳ１０４）を備える。
【０００９】
抽出工程（ステップＳ１０１）では、目標の特性を満たす製品の製造において用いられる複数のパラメータから交互作用因子になる少なくとも第１パラメータと第２パラメータとを抽出する。
ここで、交互作用因子とは、品質工学において、一つの因子の水準の効果が、他の因子の水準によって変わる関係を有する因子のことをいう。
【００１０】
作成工程（ステップＳ１０２）では、抽出工程（ステップＳ１０１）で抽出された第１パラメータを動特性における信号因子に割り付け、第２パラメータ及び残りのパラメータを制御因子に割り付けた実験計画を作成する。
ここで、動特性とは、品質工学におけるタグチメソッドでの信号因子によって特性（応答）が変化する特性のことをいう。
また、制御因子とは、実験計画法における直交表の内側に割り当てられる設計パラメータである。
【００１１】
設定工程（ステップＳ１０３）では、作成工程（ステップＳ１０２）で作成した実験計画による実験結果について、信号因子と特性との関係を表す特性カーブを設定する。
【００１２】
決定工程（ステップＳ１０４）では、設定工程（ステップＳ１０３）で設定した特性カーブに従い、第１パラメータ及び第２パラメータのうち、目標の特性を満たし、かつ、製品の製造ばらつきを最小にする第１パラメータの値、第２パラメータの値及び他のパラメータの値を最適値に決定する。
【００１３】
このような本実施形態では、交互作用因子を評価から外すことなく動特性における信号因子に割り付けて実験計画を作成する。これにより、複数のパラメータのうち交互作用の影響が大きく最適解を求めるのが困難な場合でも、交互作用因子を含めたパラメータについて最適解が出力される。
【００１４】
図２は、第１の実施形態に係るパラメータ決定支援方法の具体例を示すフローチャートである。
先ず、パラメータを抽出（ステップＳ２０１）してパラメータのリストを作成する。次に、パラメータのリスト及び実験データを解析することにより、複数のパラメータのうち交互作用を有するもの（交互作用因子）があるか否かを判断する（ステップＳ２０２）。交互作用とは、一つの因子の水準の効果が、他の因子の水準によって変わる程度を表す量をいう。
【００１５】
図３は、複数のパラメータの組合せによる交互作用について例示する図である。
図３では、一例として、複数のパラメータ（Ａ、Ｂ、Ｃ及びＤ）のそれぞれの組合せ（ＡＢ、ＡＣ、ＡＤ、ＢＡ、ＢＣ、ＢＤ、ＣＡ、ＣＢ、ＣＤ、ＤＡ、ＤＢ及びＤＣ）について、組合せに係る各パラメータを変化させた際の効果をプロット及び線で表している。各パラメータの組合せにおいて示される２つの線の非平行の度合いが大きいほど、交互作用が強い。
【００１６】
図２のステップＳ２０２では、交互作用因子があるか否かの判断を行う。交互作用因子がない場合には、複数のパラメータを制御因子に割り付けた実験計画を作成する（ステップＳ２０３）。すなわち、直交表（Ｌ１８等）の制御因子に複数のパラメータを割り付けた実験計画を作成する。実験計画を作成した後は、その実験計画に基づく最適化実験を行う（ステップＳ２０４）。
【００１７】
そして、実験結果から、目標の特性を満たし、かつ、製品の製造ばらつきが最小になるパラメータの値を決定し、最適解を求める（ステップＳ２１１〜Ｓ２１３）。最適解は、例えば、直交表による各パラメータの実験結果から得られた感度及びＳＮ比によって求められる。最適解を求める一例としては、品質工学のタグチメソッドによる標準ＳＮ比解析（ステップＳ２１１）が挙げられる。
【００１８】
一方、ステップＳ２０２において交互作用因子があると判断した場合は、交互作用因子の抽出を行う（ステップＳ２０５）。
【００１９】
図４は、交互作用の抽出を例示する図である。
図４では、図３に表した複数のパラメータのそれぞれの組合せについての効果のプロットから交互作用を評価した例を表している。交互作用の評価は、例えば、標準型の直交表（Ｌ１６等）を用いて行われる。図４には、標準型の直交表（Ｌ１６）による要因効果図の例が示されている。ここで、図４の横軸は制御因子（パラメータ）、縦軸は例えばＳＮ比を現している。この要因効果図から、２水準のＳＮ比の差が予め定めた値を超える制御因子を求め、その制御因子の直交表の列に対応した成分から交互作用のあるパラメータの組合せを求める。図４に表した例では、パラメータＡ及びＣの間に強い交互作用がある。交互作用の抽出では、２組以上の交互作用因子が抽出される場合もある。
【００２０】
次に、抽出した交互作用因子のうちいずれかを動特性の信号因子に割り付ける（ステップＳ２０７）。また、抽出した交互作用因子のうち信号因子に割り付けずに残ったもの、及び交互作用因子として抽出されなかった他のパラメータを制御因子に割り付ける（ステップＳ２０８）。
【００２１】
例えば、交互作用因子として第１パラメータと第２パラメータとが抽出された場合、第１パラメータを信号因子に割り付け、第２パラメータを制御因子に割り付ける。
また、交互作用因子として、ｎ（ｎは２以上の整数）個のパラメータを抽出した場合、ｎ個のパラメータのうち（ｎ−１）個のパラメータを信号因子に割り付け、残りの１個のパラメータを制御因子に割り付ける。すなわち、１つのパラメータに対して複数の交互作用因子となるパラメータがある場合には、複数の交互作用因子となるパラメータを信号因子に割り付ける。
【００２２】
この信号因子の割り付け及び制御因子の割り付けによって実験計画が作成される。例えば、直交表（Ｌ１８等）において制御因子は内側に割り付けられ、信号因子は外側に割り付けられる。なお、誤差因子がある場合には、直交表の外側に付加してもよい。
【００２３】
そして、作成した実験計画に基づき実験を行う。
【００２４】
次に、信号因子に対する評価特性に理想条件（「理想条件」は「理想状態」を含む。以下同様。）があるか否かを判断する（ステップＳ２０８）。すなわち、先に行った実験の結果に基づき、信号因子であるパラメータ（例えば、第１パラメータ）に対する評価特性に理想条件があるか否かを判断する。
【００２５】
例えば、過去に行った実験の結果などから信号因子に対する評価特性の理想条件か、単に理想条件が分かっている場合や、直交表による実験結果から得られた感度及びＳＮ比から信号因子に対する評価特性の理想条件が求められる場合、その信号因子に対する評価特性の理想条件か、単に理想条件を標準条件とする。信号因子に対する評価特性の理想条件を標準条件とした場合、信号因子と特性との関係を示す特性カーブには標準特性カーブが設定される。
【００２６】
一方、ステップＳ２０８の判断で理想条件がないと判断された場合、特定の条件を標準条件とする（ステップＳ２１０）。例えば、過去に行った実験結果などから信号因子に対する評価特性の理想条件か、単に理想条件が得られていない場合または不明な場合や、直交表による実験結果から得られた感度及びＳＮ比から理想条件が求められない場合、制御因子の現行の最良条件を標準条件とする。また、交互作用を評価した際の実験結果から得られた最良条件を標準条件にしてもよい。制御因子に特定の条件を設定した場合、その条件での信号因子と特性との関係を示す特性カーブには仮特性カーブが設定される。
【００２７】
次に、特性カーブを用いてパラメータの最適値を解析する（ステップＳ２１１）。最適値の解析としては、例えば、タグチメソッドにおける標準ＳＮ比解析を適用する。これにより、パラメータの最適値を求める。
ここで、ステップＳ２０９において、特性カーブとして標準特性カーブが設定された場合には、標準ＳＮ比解析において目標の特性を満たす制御因子及び信号因子（交互作用のあるパラメータ）の値を決定する。そして、目標を達成しているか否かを判断し（ステップＳ２１２）、達成していれば最適解を決定する（ステップＳ２１３）。
【００２８】
一方、ステップＳ２１０において、特性カーブとして仮特性カーブが設定された場合には、標準ＳＮ比解析において仮特性カーブに従って目標の特性を満たす制御因子及び信号因子（交互作用のあるパラメータ）の値があるか否かを判断する（ステップＳ２１２）。ここで目標の特性を満たすパラメータの値がないと判断した場合には、最良条件を新たな条件として設定し（ステップＳ２１４）、これを標準条件とする（ステップＳ２１０）。そして、新たな条件が設定された標準条件により仮特性カーブを変更し、標準ＳＮ比解析を行う（ステップＳ２１１）。この仮特性カーブの変更を、目標の特性を満たし、製品の製造ばらつきが最小になるパラメータの値が抽出されるまで繰り返す。そして、抽出されたパラメータの値を最適解として決定する（ステップＳ２１３）。
【００２９】
図５（ａ）〜（ｂ）は、信号因子と特性との関係を例示する図である。
図５（ａ）に表したように、特性カーブとして標準特性カーブＣＶ０が設定されている場合には、標準特性カーブＣＶ０に沿って特性の目標値Ｙｔを満たす信号因子Ｘの値（水準）を決定する。
【００３０】
また、特性カーブとして標準特性カーブＣＶ０が設定されていない場合には、図５（ｂ）に表したように、特性カーブとして仮特性カーブ（例えば、ＣＶｐ１〜ＣＶｐ５）が順に設定される。すなわち、先ず、仮特性カーブＣＶｐ１を設定し、特性の目標値Ｙｔ及びばらつきを満たす信号因子Ｘの値があるか否かを判断する。目標値Ｙｔ及びばらつきを満たす信号因子Ｘの値がない場合には、結果の中から最良の条件を次の仮特性カーブＣＶｐ２に設定し、同様に特性の目標値Ｙｔ及びばらつきを満たす信号因子Ｘの値があるか否かを判断する。このような仮特性カーブの変更を、目標値Ｙｔおよびばらつきを満たす信号因子Ｘの値が抽出されるまで繰り返す。
【００３１】
ここで、交互作用を有する複数のパラメータが信号因子Ｘに割り付けられている場合には、同じ制御因子の値についてそれぞれの信号因子Ｘとの関係を表す複数の特性カーブまたは特性曲面（複数次元の関係を含む。）が設定される。
【００３２】
図５（ｂ）に表した例では、仮特性カーブＣＶｐ３、ＣＶｐ４及びＣＶｐ５が目標値Ｙｔを満たす信号因子Ｘの値を備える。この仮特性カーブＣＶｐ３、ＣＶｐ４及びＣＶｐ５のなかで、製品の製造ばらつきが最も小さくなる特性カーブ（例えば、ＣＶｐ５）により、目標値Ｙｔを満たす信号因子Ｘ及び他のパラメータの値を抽出する。
【００３３】
このような方法によって、交互作用因子となるパラメータがあっても、このパラメータを考慮したパラメータの最適解が決定される。
【００３４】
図６（ａ）〜（ｂ）は、参考例と本実施形態との比較を例示する図である。
図６（ａ）には、交互作用を考慮しない場合のＬ１８直交表を用いた実験の結果（要因効果図）が表されている。図６（ｂ）には、本実施形態を適用してＬ１８直交表を用いた実験の結果（要因効果図）が表されている。
【００３５】
図６（ａ）に表した参考例に係る実験結果のように、因子間に交互作用がある場合には、要因効果図には山谷の特性が顕著に表れている。交互作用の影響が大きい場合、交互作用の影響を回避しきれず、パラメータの最適解を求めることは困難である。
このため、交互作用の影響のある因子を実験から外して評価を行うことから、交互作用のある因子の最適化を行うことはできない。
【００３６】
一方、図６（ｂ）に表した本実施形態を適用して交互作用因子のパラメータを設定した場合には、図６（ａ）の要因効果図と比較して山谷の特性が改善されていることが分かる。このように、本実施形態を適用することによって、交互作用の影響を回避して、パラメータの最適解を得ることができる。
【００３７】
（第２の実施形態）
第２の実施形態に係るパラメータ決定支援プログラムは、上記説明した第１の実施形態に係るパラメータ決定支援方法をコンピュータに実行させるものである。
本実施形態に係るパラメータ決定支援プログラムは、製品を製造するにあたり、目標の特性を満たし、かつ、製品の製造ばらつきを最小にする複数のパラメータを決定する。
すなわち、本実施形態に係るパラメータ決定支援プログラムは、コンピュータを、抽出手段、作成手段、設定手段及び決定手段として機能させる。
【００３８】
抽出手段は、上記説明したパラメータ決定支援方法のうち、抽出工程（図１のステップＳ１０１）を実行する。
作成手段は、上記説明したパラメータ決定支援方法のうち、作成工程（図１のステップＳ１０２）を実行する。
設定手段は、上記説明したパラメータ決定支援方法のうち、設定工程（図１のステップＳ１０３）を実行する。
決定手段は、上記説明したパラメータ決定支援方法のうち、決定工程（図１のステップＳ１０４）を実行する。
【００３９】
パラメータ決定支援プログラムは、コンピュータの記憶媒体、可搬性のメモリ（不揮発性メモリ等）、ディスク型の記録媒体等に記録されたり、ネットワークを介して配信される。
【００４０】
このようなパラメータ決定支援プログラムでは、交互作用の影響を回避して、パラメータの最適解を得ることができる。
【００４１】
（第３の実施形態）
図７は、第３の実施形態に係るパラメータ決定支援システムの構成例を示すブロック図である。
第３の実施形態に係るパラメータ決定支援システム１１０は、入力装置１０、解析・最適化装置２０及び出力装置３０を備える。パラメータ決定支援システム１１０は、記録装置４０を備えていてもよい。
【００４２】
入力装置１０は、目標の特性を満たす製品の製造において用いられる複数のパラメータを入力する入力部１１を含む。入力部１１は、例えばキーボードである。
【００４３】
解析・最適化装置２０は、抽出部２１、作成部２２、設定部２３及び決定部２４を含む。
【００４４】
抽出部２１は、入力部１１から入力された複数のパラメータから交互作用因子になるパラメータ（少なくとも第１パラメータ及び第２パラメータ）を抽出する。
【００４５】
作成部２２は、抽出部２１で抽出した第１パラメータを動特性における信号因子に割り付け、抽出部２１で抽出した第２パラメータ及び他のパラメータを制御因子に割り付けた実験計画を作成する。
【００４６】
設定部２３は、作成部２２で作成した実験計画による実験結果について信号因子と特性との関係を表す特性カーブを設定する。
【００４７】
決定部２４は、特性カーブに従った第１パラメータ、第２パラメータ及び他のパラメータのうち、目標の特性を満たし、かつ、製品の製造ばらつきを最小にする第１パラメータの値、第２パラメータの値及び他のパラメータの値を最適値に決定する。
【００４８】
パラメータ決定支援システムは、コンピュータとして実現されてもよい。また、パラメータ決定支援システムは、入力装置１０、解析・最適化装置２０及び出力装置３０のうち、入力装置１０及び出力装置３０と、解析・最適化装置２０と、が、インターネット等のネットワークを介して接続されていてもよい。
【００４９】
このようなパラメータ決定支援システムでは、交互作用の影響を回避して、パラメータの最適解を得ることができる。
【００５０】
以上説明したように、実施形態に係るパラメータ決定支援方法、パラメータ決定支援プログラム及びパラメータ決定支援システムによれば、交互作用を十分に考慮してパラメータを最適化することができる。
【００５１】
なお、上記に本実施形態を説明したが、本発明はこれらの例に限定されるものではない。例えば、前述の各実施形態に対して、当業者が適宜、構成要素の追加、削除、設計変更を行ったものや、各実施形態の特徴を適宜組み合わせたものも、本発明の要旨を備えている限り、本発明の範囲に含有される。
【００５２】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００５３】
１０…入力装置、１１…入力部、２０…解析・最適化装置、２１…抽出部、２２…作成部、２３…設定部、２４…決定部、３０…出力装置、３１…出力部、１１０…パラメータ決定支援システム
【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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