(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の所定数の複数の試験パラメータを含む試験条件と、該試験条件に基づいて生成された目的物質の、第２の所定数の物質パラメータを含む物質情報と、の組を複数含む所定のフォーマットにより構成されるデータセットを取得する取得部と、
前記データセットについて、前記試験パラメータを説明変数とし、前記物質パラメータを目的変数として統計処理を行い、該統計処理の結果に基づいて、前記物質情報を最適化するための推奨試験条件と、該推奨試験条件に対応する前記目的物質の物質情報を推定する推定部と、
前記推奨試験条件と推定された前記目的物質の物質情報とを前記データセットに追加して、前記所定のフォーマットにより構成される更新データセットとして出力する出力部と、
を備え、
前記取得部は、前記更新データセットに基づく、前記所定のフォーマットにより構成される次データセットを取得し、
前記次データセットに含まれる前記推奨試験条件に対応する物質情報は、前記推奨試験条件を用いて生成して得られた目的物質から得られる物質情報である、
試験評価システム。
【請求項２】
請求項１に記載の試験評価システムであって、
前記試験パラメータまたは物質パラメータは、数値データ、カテゴリデータおよび分子構造データ、画像データの少なくともいずれかを含む、
試験評価システム。
【請求項３】
請求項２に記載の試験評価システムであって、
前記分子構造データは、記述子によって表現される、
試験評価システム。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか１項に記載の試験評価システムであって、
前記出力部は、前記推奨試験条件と推定された前記目的物質の物質情報との複数の組を前記データセットに追加する、
試験評価システム。
【請求項５】
請求項４に記載の試験評価システムであって、
前記出力部は、前記推定部による推定回数に応じて、前記データセットに追加する前記複数の組の数を決定する、
試験評価システム。
【請求項６】
請求項４または５に記載の試験評価システムであって、
前記出力部は、前記目的物質の生成におけるリードタイムに応じて、前記データセットに追加する前記複数の組の数を決定する、
試験評価システム。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか１項に記載の試験評価システムであって、
前記推定部は、複数の物質パラメータを目的変数として用いる、
試験評価システム。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれか１項に記載の試験評価システムであって、
前記取得部は、前記試験条件と前記試験条件に対応する前記物質情報との組について統計処理を行い、該統計処理の結果に基づいて欠損している試験パラメータおよび／または物質パラメータを補完する、
試験評価システム。
【請求項９】
請求項１〜８のいずれか１項に記載の試験評価システムであって、
前記取得部は、前記試験条件と前記試験条件に対応する前記物質情報との組について統計処理を行い、該統計処理の結果に基づいて外れ値とされた物質パラメータを含む組を除外する、
試験評価システム。
【請求項１０】
請求項１〜９のいずれか１項に記載の試験評価システムであって、
前記推定部は、前記試験評価システムの使用の目的に係る情報に基づいて推定処理における探索条件を調整する、
試験評価システム。
【請求項１１】
請求項１〜１０のいずれか１項に記載の試験評価システムであって、
前記出力部は、前記更新データセットとともに、前記目的物質の残りの生成回数の目安に係る情報を出力する、
試験評価システム。
【請求項１２】
請求項１〜１１のいずれか１項に記載の試験評価システムであって、
前記推定部による前記推奨試験条件の推定処理における前記試験パラメータの探索の推奨範囲を提示する推奨範囲提示部をさらに備える、
試験評価システム。
【請求項１３】
請求項１〜１２のいずれか１項に記載の試験評価システムであって、
前記出力部は、前記説明変数として使用されていない他の試験パラメータを説明変数として追加することを提示する、
試験評価システム。
【請求項１４】
請求項１〜１３に記載の試験評価システムであって、
過去の試験条件および物質情報の組、または過去に推定部により推定された推奨試験条件および該推奨試験条件に対応する前記目的物質の物質情報の組を含むデータセットを記憶する試験／推定データベースをさらに備え、
前記推定部は、前記試験／推定データベースに含まれる過去のデータセットをさらに用いて推定処理を行う、
試験評価システム。
【請求項１５】
コンピュータを、試験評価システムとして機能させるためのプログラムであって、
第１の所定数の複数の試験パラメータを含む試験条件と、該試験条件に基づいて生成された目的物質の、第２の所定数の物質パラメータを含む物質情報と、の組を複数含む所定のフォーマットにより構成されるデータセットを取得する取得部と、
前記データセットについて、前記試験パラメータを説明変数とし、前記物質パラメータを目的変数として統計処理を行い、該統計処理の結果に基づいて、前記物質情報を最適化するための推奨試験条件と、該推奨試験条件に対応する前記目的物質の物質情報を推定する推定部と、
前記推奨試験条件と推定された前記目的物質の物質情報とを前記データセットに追加して、前記所定のフォーマットにより構成される更新データセットとして出力する出力部と、
を備え、
前記取得部は、前記更新データセットに基づく、前記所定のフォーマットにより構成される次データセットを取得し、
前記次データセットに含まれる前記推奨試験条件に対応する物質情報は、前記推奨試験条件を用いて生成して得られた目的物質から得られる物質情報である、
プログラム。
【請求項１６】
コンピュータが、
第１の所定数の複数の試験パラメータを含む試験条件と、該試験条件に基づいて生成された目的物質の、第２の所定数の物質パラメータを含む物質情報と、の組を複数含む所定のフォーマットにより構成されるデータセットを取得することと、
前記データセットについて、前記試験パラメータを説明変数とし、前記物質パラメータを目的変数として統計処理を行い、該統計処理の結果に基づいて、前記物質情報を最適化するための推奨試験条件と、該推奨試験条件に対応する前記目的物質の物質情報を推定することと、
前記推奨試験条件と推定された前記目的物質の物質情報とを前記データセットに追加して、前記所定のフォーマットにより構成される更新データセットとして出力することと、
前記更新データセットに基づく、前記所定のフォーマットにより構成される次データセットを取得することと、
を含み、
前記次データセットに含まれる前記推奨試験条件に対応する物質情報は、前記推奨試験条件を用いて生成して得られた目的物質から得られる物質情報である、
試験評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、試験評価システム、プログラムおよび試験評価方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、機械学習等の手法により材料の特性を予測し、実験プロセスの最適化を図るマテリアルズインフォマティクスに関する開発が進められている。例えば、下記特許文献１および２には、ニューラルネットワークを用いた品質予測モデルを作成する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平５−１０１１８７号公報
【特許文献２】特開２０１９−１７９３１９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
マテリアルズインフォマティクスによる材料の開発効率化を実現するには、物質の特性と実験プロセスの最適化のための実験と推定とのサイクルを、効率よく回すことが求められる。【０００５】
そこで、本開示は上記問題点に鑑みてなされたものであり、その目的は、マテリアルズインフォマティクスの手法を用いた材料の開発をより効率的に行うことが可能な試験評価システム、プログラムおよび試験評価方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示によれば、第１の所定数の複数の試験パラメータを含む試験条件と、該試験条件に基づいて生成された目的物質の、第２の所定数の物質パラメータを含む物質情報と、の組を複数含む所定のフォーマットにより構成されるデータセットを取得する取得部と、前記データセットについて、前記試験パラメータを説明変数とし、前記物質パラメータを目的変数として統計処理を行い、該統計処理の結果に基づいて、前記物質情報を最適化するための推奨試験条件と、該推奨試験条件に対応する前記目的物質の物質情報を推定する推定部と、前記推奨試験条件と推定された前記目的物質の物質情報とを前記データセットに追加して、前記所定のフォーマットにより構成される更新データセットとして出力する出力部と、を備え、前記取得部は、前記更新データセットに基づく、前記所定のフォーマットにより構成される次データセットを取得し、前記次データセットに含まれる前記推奨試験条件に対応する物質情報は、前記推奨試験条件を用いて生成して得られた目的物質から得られる物質情報である、試験評価システムが提供される。【０００７】
また、本開示によれば、コンピュータを、試験評価システムとして機能させるためのプログラムであって、第１の所定数の複数の試験パラメータを含む試験条件と、該試験条件に基づいて生成された目的物質の、第２の所定数の物質パラメータを含む物質情報と、の組を複数含む所定のフォーマットにより構成されるデータセットを取得する取得部と、前記データセットについて、前記試験パラメータを説明変数とし、前記物質パラメータを目的変数として統計処理を行い、該統計処理の結果に基づいて、前記物質情報を最適化するための推奨試験条件と、該推奨試験条件に対応する前記目的物質の物質情報を推定する推定部と、前記推奨試験条件と推定された前記目的物質の物質情報とを前記データセットに追加して、前記所定のフォーマットにより構成される更新データセットとして出力する出力部と、を備え、前記取得部は、前記更新データセットに基づく、前記所定のフォーマットにより構成される次データセットを取得し、前記次データセットに含まれる前記推奨試験条件に対応する物質情報は、前記推奨試験条件を用いて生成して得られた目的物質から得られる物質情報である、プログラムが提供される。【０００８】
また、本開示によれば、第１の所定数の複数の試験パラメータを含む試験条件と、該試験条件に基づいて生成された目的物質の、第２の所定数の物質パラメータを含む物質情報と、の組を複数含む所定のフォーマットにより構成されるデータセットを取得することと、前記データセットについて、前記試験パラメータを説明変数とし、前記物質パラメータを目的変数として統計処理を行い、該統計処理の結果に基づいて、前記物質情報を最適化するための推奨試験条件と、該推奨試験条件に対応する前記目的物質の物質情報を推定することと、前記推奨試験条件と推定された前記目的物質の物質情報とを前記データセットに追加して、前記所定のフォーマットにより構成される更新データセットとして出力することと、前記更新データセットに基づく、前記所定のフォーマットにより構成される次データセットを取得することと、を含み、前記次データセットに含まれる前記推奨試験条件に対応する物質情報は、前記推奨試験条件を用いて生成して得られた目的物質から得られる物質情報である、試験評価方法が提供される。
【発明の効果】
【０００９】
本開示によれば、マテリアルズインフォマティクスの手法を用いた材料の開発をより効率的に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本開示の一実施形態に係る試験評価システム１の構成例を示す図である。
【図２】同実施形態に係るサーバ１０を実現するコンピュータのハードウェア構成例を示す図である。
【図３】同実施形態に係るサーバ１０のソフトウェア構成例を示す図である。
【図４】同実施形態に係るデータセットを入力または出力するためのフォーマットの一例を示す図である。
【図５】同実施形態に係る更新データセットの一例を示す図である。
【図６】同実施形態に係る試験評価システム１における一連の制御に係るフローチャート図である。
【図７】同実施形態に係る上書き後の更新データセットの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１２】
図１は、本開示の一実施形態に係る試験評価システム１の構成例を示す図である。図示するように、本実施形態に係る試験評価システム１は、評価試験サーバ１０（以下、サーバ１０と称する）と、ユーザ端末２０とを備える。サーバ１０と、ユーザ端末２０とは、ネットワークＮＷを介して通信可能に接続されている。なお、本構成は一例であり、ある構成が他の構成を兼ね備えていたり、他の構成が含まれていたりしてもよい。
【００１３】
本実施形態においてネットワークＮＷはインターネットを想定している。ネットワークＮＷは、例えば、公衆電話回線網、携帯電話回線網、無線通信網、イーサネット（登録商標）などにより構築される。
【００１４】
サーバ１０は、例えば、目的とする物質（目的物質）の特性の予測と、かかる目的物質の合成の最適化を推定するためのマテリアルズインフォマティクスに係る処理を行うためのコンピュータである。かかるサーバ１０は、例えば、目的物質に関する研究を行う組織により管理されてもよいし、かかる試験評価システム１を提供するサービサーにより管理されてもよい。
【００１５】
また、例えば、サーバ１０は、ワークステーションまたはパーソナルコンピュータのような汎用コンピュータとしてもよいし、或いはクラウドコンピューティングによって論理的に実現されてもよい。
【００１６】
ユーザ端末２０は、例えば、目的物質の研究開発を行う組織のユーザＵ１が使用する端末である。かかる端末は、ユーザＵ１により操作され得る。例えば、ユーザ端末２０は、スマートフォン、タブレットコンピュータまたはパーソナルコンピュータ等であり得る。
【００１７】
本実施形態に係る試験評価システム１の概要について説明する。ユーザＵ１は、例えば、合成装置３０や分析装置４０により目的物質の合成および分析を行う。かかる合成に用いられた試験条件と、分析の結果により得られた物質情報との組からなるデータセットを所定のフォーマットに入力する。ユーザＵ１は、かかるフォーマットによるデータセットをユーザ端末２０からサーバ１０に送信する。サーバ１０は、かかるデータセットを入力データとして、学習モデルに入力し、より最適な試験条件（推奨試験条件）と、かかる推奨試験条件により得られると推定される（対応する）物質情報との組を推定する。そして、サーバ１０は、得られた組をかかるフォーマットにおけるデータセットに追加し、更新データセットとしてユーザ端末２０に出力する。
【００１８】
ユーザＵ１は、更新データセットをユーザ端末２０において取得し、追加されたデータセットの推奨試験条件を試験条件として、合成および分析を行う。ユーザＵ１は、かかる分析の結果により得られた物質情報を、推奨試験条件に対応する物質情報として、かかるフォーマットにおける更新データセットに追加し、次データセットを得る。ユーザＵ１は、次データセットを、上述したようにサーバ１０に送信する。そして次の推定処理がサーバ１０で行われる。
【００１９】
このように、本実施形態に係る試験評価システム１によれば、サーバ１０に入力されるデータセットと、サーバ１０から出力される更新データセットが、同じフォーマットに基づいて生成されるものである。かかるフォーマットを用いることで、サーバ１０における学習モデルに対する入力形式を、いずれの推定処理においても共通化することができる。また、ユーザＵ１にとっても、更新データセットに追加されたデータについて、実際の試験等で得られた物質情報に上書きする際も、他のフォーマットを用意することなく、直接更新データセットに追記することができる。かかる構成により、ユーザＵ１は、試験条件等の入力や出力の形式に惑わされることなく、試験と推定のサイクルを容易にまわすことができ、材料開発のさらなる効率化が実現する。以下、本実施形態の詳細について説明する。
【００２０】
図２は、本実施形態に係るサーバ１０を実現するコンピュータのハードウェア構成例を示す図である。コンピュータは、少なくとも、制御部１１、メモリ１２、ストレージ１３、通信部１４および入出力部１５等を備える。これらはバス１６を通じて相互に電気的に接続される。
【００２１】
制御部１１は、サーバ１０全体の動作を制御し、各要素間におけるデータの送受信の制御、及びアプリケーションの実行及び認証処理に必要な情報処理等を行う演算装置である。例えば制御部１１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等のプロセッサであり、ストレージ１３に格納されメモリ１２に展開されたプログラム等を実行して各情報処理を実施する。
【００２２】
メモリ１２は、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）等の揮発性記憶装置で構成される主記憶と、フラッシュメモリまたはＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｃ  Ｄｒｉｖｅ）等の不揮発性記憶装置で構成される補助記憶と、を含む。メモリ１２は、制御部１１のワークエリア等として使用され、また、サーバ１０の起動時に実行されるＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ  Ｉｎｐｕｔ／Ｏｕｔｐｕｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）、及び各種設定情報等を格納する。
【００２３】
ストレージ１３は、アプリケーション・プログラム等の各種プログラムを格納する。各処理に用いられるデータを格納したデータベースがストレージ１３に構築されていてもよい。
【００２４】
通信部１４は、サーバ１０をネットワークに接続する。通信部１４は、例えば、有線ＬＡＮ（Local  Area  Network）、無線ＬＡＮ、Ｗｉ−Ｆｉ（Wireless  Fidelity、登録商標）、赤外線通信、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、近距離または非接触通信等の方式で、外部機器と直接またはネットワークアクセスポイントを介して通信する。
【００２５】
入出力部１５は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネル等の情報入力機器、及びディスプレイ等の出力機器である。
【００２６】
バス１６は、上記各要素に共通に接続され、例えば、アドレス信号、データ信号及び各種制御信号を伝達する。
【００２７】
本実施形態に係るユーザ端末２０を実現するコンピュータやスマートフォン等の端末のハードウェア構成は、図２に示すサーバ１０のハードウェア構成例と同様であるため、説明を省略する。
【００２８】
図３は、本実施形態に係るサーバ１０のソフトウェア構成例を示す図である。サーバ１０は、取得部１０１、変数設定部１０２、推奨範囲提示部１０３、推定部１０４、出力部１０５および試験／推定ＤＢ１０６を備える。取得部１０１、変数設定部１０２、推奨範囲提示部１０３、推定部１０４および出力部１０５は、制御部１１がストレージ１３に記憶されているプログラムをメモリ１２に読み出して実行することにより実現され得る。また、試験／推定ＤＢ１０６は、メモリ１２およびストレージ１３が提供する記憶領域の一部として実現され得る。なお、試験／推定ＤＢ１０６は、サーバ１０以外の一または複数のサーバが提供する外部の記憶領域の一部として実現されてもよい。
【００２９】
取得部１０１は、第１の所定数の複数の試験パラメータを含む試験条件と、該試験条件に基づいて生成された目的物質の、第２の所定数の物質パラメータを含む物質情報と、の組を複数含む所定のフォーマットにより構成されるデータセットを取得する機能を有する。
【００３０】
試験パラメータとは、例えば目的物質を合成して得る場合、合成条件に関するパラメータを意味する。具体的には、試験パラメータは、出発原料の成分、構造（マクロな構造または分子構造）、合成装置における各種条件（例えば加熱温度、加熱速度、加熱雰囲気、保持温度、冷却温度、冷却速度、チャンバー内圧力、合成雰囲気、合成時間等）であり得る。このような試験パラメータは、数値データ、カテゴリデータおよび分子構造データ、画像データの少なくともいずれかを含んでよい。カテゴリデータは、例えば、加熱の有無や所定の処理に関する離散的な段階の選択に関するデータであり得る。分子構造データは、例えば分子の個数、原子種、配置、結合状態等を記述する記述子により表現されるものであってもよい。記述子は、例えば、分子記述子や構造記述子を含む。また、記述子は、分子構造特有の物性も含みうる。また、記述子は、分子構造を示す画像や化学構造式とは異なるデータ形式であり得る。
【００３１】
物質パラメータは、合成して得られる目的物質の構造や物性等の特性を示すパラメータを意味する。このような物質パラメータは、数値データ、カテゴリデータおよび分子構造データの少なくともいずれかを含んでよい。カテゴリデータや分子構造データについては、上述と同様である。
【００３２】
第１の所定数および第２の所定数は、いずれも一以上の数であり得る。一般的に試験パラメータは複数により構成され得る。そのうち、どの試験パラメータを後述する推定処理における説明変数とするかは、ユーザＵ１の選択またはサーバ１０からの提示により定められる。物質パラメータは分析対象のパラメータであるから、一以上のパラメータであり得る。後述する推定処理における目的変数として扱われる物質パラメータは、一であってよいし複数であってもよい。複数の物質パラメータが推定処理の目的変数として扱われる場合、例えば、複数の物質パラメータのうち一の物質パラメータを優先的に最適化するよう推定処理が行われてもよいし、複数の物質パラメータにより定義される（例えば、重み付けの乗算等）他のパラメータを最適化するよう推定処理が行われてもよい。また、かかる推定処理は、複数の物質パラメータのうち２以上の物質パラメータを最適化するように行われても良い。例えば、３つの物質パラメータＡ、Ｂ、Ｃが設けられる場合、このうちＡとＢを最適化（例えば最大化または最小化）するように推定処理が行われてもよい。この場合、物質パラメータＣは最適化対象ではないが、物質パラメータＣについて物質値の推定は行われ得る。取得部１０１は、目的変数として扱われる物質パラメータの目標値に関する情報も取得する。
【００３３】
所定のフォーマットとは、後述する推定部１０４に入力するデータセットの入力形式を規定する書式である。図４は、本実施形態に係るデータセットを入力または出力するためのフォーマットの一例を示す図である。図４に示すように、フォーマットには、試験Ｎｏ．ごとに、試験条件項目１００１と物質情報項目１００２を含むデータセット１０００が入力されている。試験Ｎｏ．１０１〜１０６は、いずれもユーザＵ１により実施された合成プロセスにおける試験条件（試験パラメータに相当、条件１〜４）と、該合成プロセスにより得られた目的物質を分析して得られる物質の特性（物質パラメータに相当、特性１、２）が入力されている。条件１〜４には、目的物質を得るための合成条件（合成プロセスの数値条件、特定処理の実施の有無または出発原料の特徴等）が入力され、特性１、２には、分析結果として最適化したい特性（のいずれか）の数値等が入力される。本明細書では、試験Ｎｏ．１０１の行に記載される試験条件と、該試験条件に対応して得られる物質情報を「組」と称し、かかる複数の組からなる一連のデータ群（ここでは、試験Ｎｏ．１０１〜１０６のデータ群）を「データセット」と称する。
【００３４】
なお、取得部１０１は、例えば、図４に示すような試験条件と物質情報との組について統計処理を行い、かかる統計処理の結果に基づいて、試験条件に関する処理を行ってもよい。例えば、図４に示すような試験条件の一部（例えば一以上のパラメータ）に欠損している試験パラメータや物質パラメータが存在している場合、取得部１０１は、統計処理の結果から、該欠損しているパラメータを補完する処理を行ってもよい。これにより、より適切な入力データを用いた推定処理を行うことができる。なお、ここでいう欠損しているパラメータは、例えば、データセットにおいてパラメータが空欄であったり、０の値であったり、文字列であったり等、推定処理におけるデータとして不適なパラメータであることを含む。また、データセットに含まれる複数の組のうち、一の組における物質パラメータが他の組における物質パラメータと比較して明らかに外れ値であることが統計処理により判明すれば、取得部１０１は、かかる外れ値を示す物質パラメータを含む組を除外してもよい。これにより、推定処理における推定精度を向上させることができる。なお、かかる統計処理は、重回帰分析等の公知の統計処理であってよい。なお、ここでいう外れ値は、例えば、物質パラメータの分布により推定される正規分布における９５％限界曲線を超えるデータ等であり得る。このような外れ値の定義は、物質パラメータの分布の程度や、合成試験における精度等の事情に応じて、適宜調整され得る。
【００３５】
取得部１０１は、かかるフォーマットにより整理されるデータセットを取得し、試験／推定ＤＢ（データベース）１０６に出力する。
【００３６】
変数設定部１０２は、試験パラメータと物質パラメータのうち、説明変数または目的変数とするパラメータを設定する機能を有する。かかる変数の設定は、例えば、ユーザ端末２０に対するユーザＵ１の入力操作により行われてもよい。また、かかる変数は、先に本データセットについて推定処理が行われた際に用いられた説明変数および目的変数と同様の変数であってもよい。また、変数設定部１０２は、試験パラメータの探索範囲を設定してもよい。かかる探索範囲の設定は、ユーザの入力により設定されてもよいし、後述する推奨範囲提示部１０３により提示される推奨範囲に基づくものであってもよい。
【００３７】
図４に示す例では、条件１〜４が説明変数として、目的変数が特性１および特性２とし、特性１を最適化するとして設定されたとする。この場合、特性２は、条件１〜４に基づいて推定される物質パラメータではあるが、特性１の物質パラメータを目標に近づける結果として従属的に得られる物質パラメータである。なお、目的変数を２以上の物質パラメータにより設定する場合、変数設定部１０２は、例えば、複数の物質パラメータを独立した目的変数の各々として設定してもよいし、これらの物質パラメータを掛け合わせる等して得られる他のパラメータを、目的変数として設定してもよい。
【００３８】
推奨範囲提示部１０３は、推定部１０４による推奨試験条件の推定処理における試験パラメータの探索の推奨範囲を提示する機能を有する。推奨範囲とは、探索範囲（最小値〜最大値）の適切な範囲を意味する。探索範囲が広すぎると、推定処理の対象となる探索空間が大きくなり、推定精度が低下する可能性がある。推定範囲をユーザＵ１に提示することにより、推定処理の精度低下を防ぎ、試験と推定のサイクルを効率化してまわすことができる。
【００３９】
推奨範囲提示部１０３は、ユーザ端末２０に推奨範囲に係る情報を出力する。ユーザＵ１は、かかる推奨範囲に基づいて、説明変数である試験パラメータの探索範囲を設定することが可能である。
【００４０】
推定部１０４は、データセットについて、試験パラメータを説明変数とし、物質パラメータの少なくともいずれかを目的変数として統計処理を行い、該統計処理の結果に基づいて、物質情報を最適化するための推奨試験条件と、該推奨試験条件に対応する前記目的物質の物質情報を推定する機能を有する。かかるデータセットは、取得部１０１により取得されて試験／推定ＤＢ１０６に記憶されたデータセットであり得る。
【００４１】
説明変数である試験パラメータは、データセットに入力された試験パラメータの一部または全部であり得る。また、目的変数である物質パラメータは、データセットに入力された物質パラメータの一部または全部であり得る。推定部１０４は、試験条件と物質情報の複数の組から構成されるデータセットについて解析を行う。かかる解析は、最適化の対象である目的変数として設定された物質パラメータが目標値に近づくように行われるものであり得る。かかる解析は、例えば、今回および／または過去に得られたデータセットに対して、ニューラルネットワークやベイズ推定など、公知の機械学習や統計処理の手法を用いて得られるモデルに基づいて行われるものであってもよい。
【００４２】
なお、推定部１０４は、例えば、試験評価システム１の使用の目的に係る情報に基づいて、推定処理における探索条件を調整してもよい。目的は、例えば、「新規構造の探索」「合成プロセスの組み合わせの探索」といった新規の目的物質を発見する目的や、「解析テーマや顧客のニーズ」「合成条件を限られた範囲とした際の最適化」といった、目的物質の物性の品質を高める目的であり得る。このような目的に応じて、推定処理における探索条件が調整される。例えば前者の場合、推定部１０４は、探索条件として、探索空間を大きくし、推定処理に係る精度を低めに設定し得る。また後者の場合、推定部１０４は、探索条件として、探索空間を限定し、推定処理に係る精度を高めに設定し得る。このように、探索の目的に応じて探索条件を調整することで、かかる目的物質に、より効率的にアプローチすることができる。例えば、ユーザの入力等により、上述した様々な目的に応じたオプションが選択され、選択されたオプションに対応する探索条件に従って、推定部１０４が推定処理を実行する。
【００４３】
また、推定部１０４は、試験／推定ＤＢ１０６に含まれる過去のデータセットをさらに用いて推定処理を行ってもよい。例えば、取得部１０１が取得したデータセットと類似する試験条件／物質情報や過去の推定結果を含むデータセットが試験／推定ＤＢ１０６に記憶されている場合、推定部１０４はかかるデータセットを推定処理に入力するデータセットに追加してもよい。類似するデータを追加することにより、推定処理の精度を向上させることができる。
【００４４】
推定部１０４は、推定結果として一以上の、推奨試験条件と推定された目的物質の物質情報との組を出力する。かかる推定結果が複数得られた場合、これらの推定結果は、種々の条件に基づいて、順位付けされてもよい。
【００４５】
出力部１０５は、推奨試験条件と、推定された目的物質の物質情報との組をデータセットに追加して、所定のフォーマットにより構成される更新データセットとして出力する機能を有する。すなわち、出力部１０５は、推定部１０４の推定処理による推定結果として得られる推奨試験条件と対応する物質情報（推定情報）とを組として、データセットに追加して出力するものである。
【００４６】
出力部１０５は、かかる推定試験条件と物質情報との組を複数出力し、データセットに追加してもよい。すなわち、出力部１０５が出力する推奨試験条件と物質情報との組を複数提示することで、最適化の対象である目的変数とした物質パラメータを目標値へと近づけさせる確度を向上させることができる。
【００４７】
図５は、本実施形態に係る更新データセットの一例を示す図である。図５に示すように、出力部１０５により出力される更新データセット１０１０には、図４に示したデータセットに加え、試験Ｎｏ．２０１〜２０３により紐付けられる追加データセット１０１１が追加されている。かかる追加データセット１０１１は、推奨試験条件１０１２と、推奨試験条件に対応する物質情報の予測値１０１３とを含む。これらの追加データセット１０１１は、図４に示したフォーマットにおいて、データセットの下部に追加される。このように、取得部１０１が取得したフォーマットと共通のフォーマットで更新データセットが出力される。
【００４８】
なお、出力部１０５は、複数の組をデータセットに追加する場合、出力する組の数を適宜調整してもよい。例えば、出力部１０５は、推定部による推定回数に応じて、データセットに追加する複数の組の数を決定してもよい。試験評価システム１を用いて試験と推定処理のサイクルを繰り返すにつれて、目標とする物性を発揮する目的物質に近づいていく。そのため、例えば、サイクルの進行に応じて、データセットに追加する組の数を減らしていってもよい。これにより、実際の試験回数を無駄に増やすことなく、開発を効率化することができる。また、出力部１０５は、目的物質の生成におけるリードタイムに応じて、データセットに追加する複数の組の数を決定してもよい。例えば、目的物質の合成にかかる時間が比較的短時間であれば、出力部１０５は、多くのデータセットを追加してもよい。一方で、目的物質の合成にかかる時間が比較的長ければ、出力部１０５は、厳選したデータセットのみを追加してもよい。これにより、より効率的に材料開発を進めることができる。なお、目的物質の生成におけるリードタイムは、例えば、目的物質の合成開始から解析結果の取得までの時間であってもよい。合成方法は、自動またはマニュアルによる合成を含む。リードタイムに関する情報は、例えば、取得部１０１により取得される。出力部１０５は、リードタイムに関する情報から該リードタイムに応じた組の数を出力し得る。
【００４９】
また、出力部１０５は、更新データセットとともに、目的物質の残りの生成回数の目安に係る情報を出力してもよい。例えば、推定部１０４の推定処理により得られる目的物質の物質パラメータの目標値への漸近の程度に応じて、出力部１０５は、残りの生成回数の目安に係る情報を出力してもよい。なお、かかる「生成回数」は、例えば実際の試験の回数である場合、または試験と推定処理のサイクルの回数である場合がある。いずれにせよ、出力部１０５が目標値への漸近の程度等に基づいて残りの生成回数の目安を示すことで、試験や推定処理にかかるコストやスケジュールの目安をユーザＵ１が把握することができる。
【００５０】
また、出力部１０５は、説明変数として使用されていない試験パラメータがある場合に、該試験パラメータを説明変数として追加することを提示する機能を備えていてもよい。例えば、複数の試験パラメータのうち説明変数として用いられていないが、試験／推定ＤＢ１０６に記憶されている過去の試験条件等から、該試験パラメータを説明変数として用いることにより最適化の対象である目的変数である物質パラメータが目標値に向かう方向に調整できるとする。この場合、出力部１０５は、該試験パラメータを説明変数とした推奨試験条件を出力してもよい。これにより、ユーザＵ１が重要であると認識していなかった試験パラメータを試験条件として取り扱うことができる。なお、かかる試験パラメータは、図４に示すフォーマットに示されるデータセットに含まれているが説明変数として用いられていないパラメータであってもよいし、元のデータセットに含まれていないが、目的物質の生成において選択可能である試験パラメータとして、該データセットに挿入されるものであってもよい。
【００５１】
なお、出力部１０５は、上述した更新データセットの他に、目的変数に対する説明変数の各々との相関係数等に関する統計情報を出力してもよい。
【００５２】
出力部１０５により出力されるデータセットを含むフォーマットは、例えば、ＣＳＶファイルや表計算ソフトに対応するファイルなどの電子データで取り扱い可能なフォーマットであってもよいし、紙等の印刷媒体により出力されるものであってもよい。電子データである場合、かかる推奨試験情報に対応する物質情報に関する項目については、実際の試験により得られた物質情報により上書きすることが可能である。
【００５３】
試験／推定ＤＢ１０６は、試験条件および物質情報の組からなるデータセットを記憶するデータベースである。かかるデータセットは、取得部１０１によりユーザ端末２０から取得したものであってもよいし、過去の試験条件および物質情報の組からなるデータセットであってもよいし、過去に推定部１０４により推定されて得られる推奨試験条件および該推奨試験条件に対応する物質情報の組からなるデータセットであってもよい。また、かかるデータセットは、これらのデータセットが混在したものであってもよい。混在されたデータセットである場合、例えば、該データセットを構成する組の各々には、実際の試験結果に基づく組か、推定処理により得られた組かを識別するフラグが付与されてもよい。
【００５４】
また、試験／推定ＤＢ１０６には、ユーザＵ１により蓄積されたデータセットだけではなく、ユーザＵ１以外のユーザにより蓄積されたデータセットが記憶されていてもよい。この場合、例えば、ユーザＵ１の操作により行われる推定処理において、他のユーザによるデータセットが用いられてもよい。
【００５５】
図６は、同実施形態に係る試験評価システム１における一連の制御に係るフローチャート図である。以下、目的物質の生成に係る試験と試験評価システム１を用いた推定処理のサイクルの一例について説明する。
【００５６】
まず、ユーザＵ１は、ユーザ端末２０に表示される所定のフォーマットに対して、先に試験を行って得られた試験条件と物質情報の組からなるデータセットを入力する（ステップＳ１０１）。かかるデータセットは、ユーザＵ１がユーザ端末２０を介して自ら入力されるものであってもよいし、試験／推定ＤＢ１０６等に記憶されるデータセットを挿入したものであってもよい。
【００５７】
次に、ユーザＵ１は、入力したデータセットをユーザ端末２０からサーバ１０に送信し、取得部１０１がかかるデータセットを取得する（ステップＳ１０３）。サーバ１０の変数設定部１０２は、ユーザＵ１のユーザ端末２０に対する入力に基づいて、説明変数と目的変数について設定を行う（ステップＳ１０５）。
【００５８】
次に、サーバ１０の推定部１０４は、取得したデータセットについて推定処理を実行する（ステップＳ１０７）。そしてサーバ１０の出力部１０５は、推定処理により得られた推奨試験条件および対応する物質情報（の予測値）のデータセットを追加し、更新データセットを出力する（ステップＳ１０９）。
【００５９】
ユーザＵ１はユーザ端末２０を介して更新データセットを取得する（ステップＳ１１１）。ここで、更新データセットは図５に示した更新データセット１０１０とする。ユーザＵ１は、追加された推奨試験条件を基に、目的物質の合成試験を行う（ステップＳ１１３）。そして得られた合成物質の分析を行い、物質情報を取得する（ステップＳ１１５）。
【００６０】
ここで、ユーザＵ１が試験後に再度推定処理を行うとする（ステップＳ１１７／ＹＥＳ）。この場合、ユーザＵ１は、更新データセットについて試験により得られた物質情報を上書きし、次のデータセットとして更新する（ステップＳ１１９）。
【００６１】
図７は、本実施形態に係る上書き後の更新データセットの一例を示す図である。図７に示すデータセット１０２０は、図５に示す更新データセット１０１０と組の構成は同じである。すなわち、図５に示す追加データセット１０１１が、追加データセット１０２１に対応する。ただし、試験Ｎｏ，２０１〜２０３の物質情報項目１００２に関して、更新データセット１０１０において入力されていた物質パラメータの予測値１０１３（ＹＡ７０〜９０、ＹＢ７０〜９０）に代えて、データセット１０２０においては、合成物質の分析結果である物質パラメータ１０２３（ＹＡ７〜ＹＡ９、ＹＢ７〜ＹＢ９）が入力されている。なお、試験条件１０２２を実際の合成に係る試験において特段変更していない場合は、試験条件１０２２は、推奨試験条件１０１２と同一である。このように、データセット１０２０においては、試験Ｎｏ．２０１〜２０３の物質情報が実際の分析の結果による情報に上書きされる。なお、かかる上書き処理は、ユーザＵ１のユーザ端末２０の入力操作により行われてもよいし、ユーザ端末２０と分析装置４０とが連携している場合には、分析装置４０から出力された物質パラメータがデータセット１０２０の物質情報項目１００２（すなわち物質パラメータ１０２３）に自動的に反映されてもよい。
【００６２】
かかる次のデータセットが再度取得部１０１に取得され（ステップＳ１０３）、次の推定処理が実行される。このように、出力部１０５により出力された更新データセットのフォーマットと、取得部１０１が取得するデータセット（新たな試験結果を反映させたデータセットを含む）のフォーマットとが同一の構成である。そのため、ユーザＵ１にとって新たな物質情報の更新が容易であり、また、サーバ１０に対してそのままデータセットを読み取らせることができる。ユーザＵ１の目的が達成されるまで、試験と推定処理のサイクルが、上述のステップに従って繰り返され得る。
【００６３】
以上説明したように、本実施形態に係る試験評価システム１によれば、目的物質の合成に係る試験条件から目的物質の特性等の物質情報を推定するにあたり、推定処理に用いるデータセットのフォーマットは、データセットの取得時と出力時において、同じ構成を有している。かかるシステムにおいては、試験と推定処理とのサイクルを繰り返すにあたり、ユーザは試験により得られた物質情報を該データセットに容易に入力することができる。また、サーバ１０へのデータセットの入力およびサーバ１０からの更新データセットの出力の態様も共通化されるため、かかるサイクルの繰り返しにおいて省力化することができる。よって、マテリアルズインフォマティクスの手法を用いた材料の開発をより効率的に行うことが可能となる。
【００６４】
また、本実施形態に係る試験評価システム１によれば、データセットに欠損データや外れ値データが存在する場合であっても、事前に統計処理をかけることで、その後の推定処理における精度を向上させることができる。また、試験評価システム１を使用する目的に応じて推定処理における探索条件を変更することで、ユーザＵ１が所望する目的物質に効率的にたどり着くことが可能となる。
【００６５】
また、本実施形態に係る試験評価システム１によれば、出力部１０５が複数の推奨試験条件を提示することができる。これにより、試験と推定処理のサイクル数を低減しつつ、ユーザＵ１がより早く目的物質に到達することを可能とする。また、出力部１０５は、説明変数として使用されていない他の試験パラメータを説明変数として追加することを提示することができる。これにより、ユーザＵ１が気づいていない重要な合成条件等をユーザＵ１が把握することができる。
【００６６】
また、本実施形態に係る試験評価システム１によれば、過去の試験から得られたデータセットや過去に行われた推定処理により得られたデータセットを用いて、推定処理が行われてもよい。これにより、ユーザＵ１の有するデータ以外のデータを有効に活用することができ、より効率的に目的物質に到達することが可能となる。
【００６７】
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
【００６８】
なお上記実施形態において、図１に示す例では、ユーザＵ１の行う「試験」として、合成装置３０および分析装置４０を用いて目的物質を実際に合成し、分析することとしたが、本技術はかかる例に限定されない。例えば、かかる「試験」は、第一原理計算、分子動力学法等の種々の材料シミュレーションであってもよい。材料シミュレーションにおける入力データと出力データが、それぞれ試験条件と物質情報とに対応し得る。
【００６９】
また、本技術において、合成装置３０と分析装置４０とは、サーバ１０と連動して動作するものであってもよい。例えば、他の実施形態では、試験評価システム１は、サーバ１０により出力された推定試験条件を含むデータセットのフォーマットを合成装置３０が読取り、かかる推定試験条件に基づいて得られた物質情報を分析装置４０が該フォーマットに追記し、更新されたデータセットを分析装置４０（または合成装置３０）がユーザ端末２０等を介してサーバ１０に送信する、という構成であってもよい。
【００７０】
本明細書において説明した装置は、単独の装置として実現されてもよく、一部または全部がネットワークで接続された複数の装置（例えばクラウドサーバ）等により実現されてもよい。例えば、サーバ１０の制御部１１およびストレージ１３は、互いにネットワークで接続された異なるサーバにより実現されてもよい。
【００７１】
本明細書において説明した装置による一連の処理は、ソフトウェア、ハードウェア、及びソフトウェアとハードウェアとの組合せのいずれを用いて実現されてもよい。本実施形態に係るサーバ１０の各機能を実現するためのコンピュータプログラムを作製し、ＰＣ等に実装することが可能である。また、このようなコンピュータプログラムが格納された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することができる。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリ等である。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信されてもよい。
【００７２】
また、本明細書においてフローチャート図を用いて説明した処理は、必ずしも図示された順序で実行されなくてもよい。いくつかの処理ステップは、並列的に実行されてもよい。また、追加的な処理ステップが採用されてもよく、一部の処理ステップが省略されてもよい。
【００７３】
また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。
【００７４】
なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（項目１）
第１の所定数の複数の試験パラメータを含む試験条件と、該試験条件に基づいて生成された目的物質の、第２の所定数の物質パラメータを含む物質情報と、の組を複数含む所定のフォーマットにより構成されるデータセットを取得する取得部と、
前記データセットについて、前記試験パラメータを説明変数とし、前記物質パラメータを目的変数として統計処理を行い、該統計処理の結果に基づいて、前記物質情報を最適化するための推奨試験条件と、該推奨試験条件に対応する前記目的物質の物質情報を推定する推定部と、
前記推奨試験条件と推定された前記目的物質の物質情報とを前記データセットに追加して、前記所定のフォーマットにより構成される更新データセットとして出力する出力部と、
を備え、
前記取得部は、前記更新データセットに基づく、前記所定のフォーマットにより構成される次データセットを取得し、
前記次データセットに含まれる前記推奨試験条件に対応する物質情報は、前記推奨試験条件を用いて生成して得られた目的物質から得られる物質情報である、
試験評価システム。
（項目２）
項目１に記載の試験評価システムであって、
前記試験パラメータまたは物質パラメータは、数値データ、カテゴリデータおよび分子構造データ、画像データの少なくともいずれかを含む、
試験評価システム。
（項目３）
項目２に記載の試験評価システムであって、
前記分子構造データは、記述子によって表現される、
試験評価システム。
（項目４）
項目１〜３のいずれか１項に記載の試験評価システムであって、
前記出力部は、前記推奨試験条件と推定された前記目的物質の物質情報との複数の組を前記データセットに追加する、
試験評価システム。
（項目５）
項目４に記載の試験評価システムであって、
前記出力部は、前記推定部による推定回数に応じて、前記データセットに追加する前記複数の組の数を決定する、
試験評価システム。
（項目６）
項目４または５に記載の試験評価システムであって、
前記出力部は、前記目的物質の生成におけるリードタイムに応じて、前記データセットに追加する前記複数の組の数を決定する、
試験評価システム。
（項目７）
項目１〜６のいずれか１項に記載の試験評価システムであって、
前記推定部は、複数の物質パラメータを目的変数として用いる、
試験評価システム。
（項目８）
項目１〜７のいずれか１項に記載の試験評価システムであって、
前記取得部は、前記試験条件と前記試験条件に対応する前記物質情報との組について統計処理を行い、該統計処理の結果に基づいて欠損している試験パラメータおよび／または物質パラメータを補完する、
試験評価システム。
（項目９）
項目１〜８のいずれか１項に記載の試験評価システムであって、
前記取得部は、前記試験条件と前記試験条件に対応する前記物質情報との組について統計処理を行い、該統計処理の結果に基づいて外れ値とされた物質パラメータを含む組を除外する、
試験評価システム。
（項目１０）
項目１〜９のいずれか１項に記載の試験評価システムであって、
前記推定部は、前記試験評価システムの使用の目的に係る情報に基づいて推定処理における探索条件を調整する、
試験評価システム。
（項目１１）
項目１〜１０のいずれか１項に記載の試験評価システムであって、
前記出力部は、前記更新データセットとともに、前記目的物質の残りの生成回数の目安に係る情報を出力する、
試験評価システム。
（項目１２）
項目１〜１１のいずれか１項に記載の試験評価システムであって、
前記推定部による前記推奨試験条件の推定処理における前記試験パラメータの探索の推奨範囲を提示する推奨範囲提示部をさらに備える、
試験評価システム。
（項目１３）
項目１〜１２のいずれか１項に記載の試験評価システムであって、
前記出力部は、前記説明変数として使用されていない他の試験パラメータを説明変数として追加することを提示する、
試験評価システム。
（項目１４）
項目１〜１３に記載の試験評価システムであって、
過去の試験条件および物質情報の組、または過去に推定部により推定された推奨試験条件および該推奨試験条件に対応する前記目的物質の物質情報の組を含むデータセットを記憶する試験／推定データベースをさらに備え、
前記推定部は、前記試験／推定データベースに含まれる過去のデータセットをさらに用いて推定処理を行う、
試験評価システム。
（項目１５）
コンピュータを、試験評価システムとして機能させるためのプログラムであって、
第１の所定数の複数の試験パラメータを含む試験条件と、該試験条件に基づいて生成された目的物質の、第２の所定数の物質パラメータを含む物質情報と、の組を複数含む所定のフォーマットにより構成されるデータセットを取得する取得部と、
前記データセットについて、前記試験パラメータを説明変数とし、前記物質パラメータを目的変数として統計処理を行い、該統計処理の結果に基づいて、前記物質情報を最適化するための推奨試験条件と、該推奨試験条件に対応する前記目的物質の物質情報を推定する推定部と、
前記推奨試験条件と推定された前記目的物質の物質情報とを前記データセットに追加して、前記所定のフォーマットにより構成される更新データセットとして出力する出力部と、
を備え、
前記取得部は、前記更新データセットに基づく、前記所定のフォーマットにより構成される次データセットを取得し、
前記次データセットに含まれる前記推奨試験条件に対応する物質情報は、前記推奨試験条件を用いて生成して得られた目的物質から得られる物質情報である、
プログラム。
（項目１６）
第１の所定数の複数の試験パラメータを含む試験条件と、該試験条件に基づいて生成された目的物質の、第２の所定数の物質パラメータを含む物質情報と、の組を複数含む所定のフォーマットにより構成されるデータセットを取得することと、
前記データセットについて、前記試験パラメータを説明変数とし、前記物質パラメータを目的変数として統計処理を行い、該統計処理の結果に基づいて、前記物質情報を最適化するための推奨試験条件と、該推奨試験条件に対応する前記目的物質の物質情報を推定することと、
前記推奨試験条件と推定された前記目的物質の物質情報とを前記データセットに追加して、前記所定のフォーマットにより構成される更新データセットとして出力することと、
前記更新データセットに基づく、前記所定のフォーマットにより構成される次データセットを取得することと、
を含み、
前記次データセットに含まれる前記推奨試験条件に対応する物質情報は、前記推奨試験条件を用いて生成して得られた目的物質から得られる物質情報である、
試験評価方法。
【符号の説明】
【００７５】
１        試験評価システム
１０      サーバ
２０      ユーザ端末
１０１    取得部
１０３    推奨範囲提示部
１０４    推定部
１０５    出力部
１０６    試験／推定ＤＢ
【要約】
【課題】マテリアルズインフォマティクスの手法を用いた材料の開発をより効率的に行うこと。
【解決手段】本開示による試験評価システム１は、試験条件と、該試験条件に基づいて生成された目的物質の物質情報との組を複数含む所定のフォーマットにより構成されるデータセットを取得する取得部１０１と、データセットについて統計処理を行い、その結果に基づいて、物質情報を最適化するための推奨試験条件と、これに対応する前記目的物質の物質情報を推定する推定部１０４と、上記結果をデータセットに追加して、前記所定のフォーマットにより構成される更新データセットとして出力する出力部１０５と、を備える。取得部１０１は所定のフォーマットにより構成される次データセットを取得する。前記次データセットに含まれる前記推奨試験条件に対応する物質情報は、前記推奨試験条件を用いて生成して得られた目的物質から得られる物質情報である。
【選択図】図１【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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