(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
生産プロセスを最適化する生産プロセス最適化システムにおける生産プロセス最適化方法であって、
前記生産プロセスで行われる１つ又は複数の操作が規定され、かつ、前記操作に関する内容が規定された、探索の起点となる起点実行手順を、起点実行手順取得部によって取得する取得ステップと、
前記起点実行手順の中で可変パラメータ値を設定可能な１つ又は複数の可変パラメータ項目を、可変パラメータ項目特定部によって特定する可変パラメータ項目特定ステップと、
実行手順生成部によって、過去の実行実績結果とその評価実績結果とに基づいて、前記可変パラメータ項目特定ステップで特定した前記可変パラメータ項目に前記可変パラメータ値を設定して、実行手順を生成する実行手順生成ステップと、
実行環境において実行主体が前記実行手順に従って実際に実行したときの実行結果を、実行結果取得部によって取得する実行結果取得ステップと、
前記実行結果に対する評価結果を、評価結果取得部によって取得する評価結果取得ステップと、
前記実行手順、前記可変パラメータ値、前記実行結果及び前記評価結果を対応付けて、データベースに記録する記憶ステップと、
を含む、生産プロセス最適化方法。
【請求項２】
前記可変パラメータ項目特定ステップは、
前記実行環境において前記実行主体が前記起点実行手順と同一又は関連する過去の実行手順に従って実行したときの前記実行実績結果に基づいて、前記起点実行手順の中で前記可変パラメータ値を設定可能な１つ又は複数の前記可変パラメータ項目を特定する、
請求項１に記載の生産プロセス最適化方法。
【請求項３】
前記可変パラメータ項目に設定可能な前記可変パラメータ値の範囲を示す探索範囲を設定したテンプレート実行手順を、テンプレート実行手順生成部によって生成するテンプレート実行手順生成ステップをさらに含み、
前記実行手順生成ステップは、
前記テンプレート実行手順で規定した前記探索範囲の中から前記可変パラメータ値を選択し、選択した前記可変パラメータ値を前記可変パラメータ項目に設定して前記実行手順を生成する、
請求項１又は２に記載の生産プロセス最適化方法。
【請求項４】
前記実行手順生成ステップは、
前記実行環境において前記実行主体が前記起点実行手順と同一又は関連する過去の実行手順に従って実行したときの前記実行実績結果に基づいて、前記可変パラメータ値を決定する、
請求項１〜３のいずれか１項に記載の生産プロセス最適化方法。
【請求項５】
前記実行手順生成ステップは、
前記実行実績結果に基づいて回帰モデルを生成し、前記回帰モデルを用いて、前記可変パラメータ項目に設定する前記可変パラメータ値を決定する、
請求項１〜４のいずれか１項に記載の生産プロセス最適化方法。
【請求項６】
前記実行手順生成ステップは、
所望する前記評価結果を得ることを目的に前記可変パラメータ値を設定する、
請求項１〜５のいずれか１項に記載の生産プロセス最適化方法。
【請求項７】
前記評価結果は、前記実行手順に係るコスト、収量、品質、実行時間、それらのばらつき、及びそれらの所与の目標値からの偏差、のうちの少なくとも１種類以上である、
請求項１〜６のいずれか１項に記載の生産プロセス最適化方法。
【請求項８】
前記実行手順で規定した前記複数の操作を、それぞれ対応する前記実行主体が前記実行環境でどのように協調して時系列に実行するかを示した実行スケジュールを、実行スケジュール生成部によって生成する実行スケジュール生成ステップをさらに含む、
請求項１〜７のいずれか１項に記載の生産プロセス最適化方法。
【請求項９】
前記実行スケジュール生成ステップは、
前記実行手順を構文解析し、前記実行手順で規定したそれぞれの前記操作の間の依存性と、前記操作の処理対象と、前記操作により得られる成果物と、前記操作に関する制約条件と、が少なくとも解析可能なデータ構造である構文木を生成し、前記構文木に基づいて前記実行スケジュールを生成する、
請求項８に記載の生産プロセス最適化方法。
【請求項１０】
前記実行手順で規定した前記操作を実際に前記実行環境で行う前記実行主体が示された実行環境情報を、実行環境情報取得部によって取得する実行環境情報取得ステップをさらに含み、
前記実行スケジュール生成ステップは、
前記実行手順と前記実行環境情報とに基づいて前記実行スケジュールを生成する、
請求項８又は９に記載の生産プロセス最適化方法。
【請求項１１】
前記実行スケジュール生成ステップは、
前記実行手順の制約条件項目に設定した制約条件を考慮した前記実行スケジュールを生成する、
請求項８〜１０のいずれか１項に記載の生産プロセス最適化方法。
【請求項１２】
前記実行環境における前記実行主体に対して、前記実行手順で規定した前記操作の実行を指示した実行指示情報を、実行指示情報生成部によって生成する実行指示情報生成ステップをさらに含む、
請求項１〜１１のいずれか１項に記載の生産プロセス最適化方法。
【請求項１３】
前記実行指示情報生成ステップは、
前記実行手順の制約条件項目に設定した制約条件を抽出して前記実行指示情報に含める、
請求項１２に記載の生産プロセス最適化方法。
【請求項１４】
前記実行手順生成ステップは、
前記実行環境で前記実行手順を前記実行主体が行う際の制約条件を、前記実行手順の制約条件項目に設定する、
請求項１〜１３のいずれか１項に記載の生産プロセス最適化方法。
【請求項１５】
前記実行手順生成ステップは、
前記制約条件項目に、前記制約条件として、前記操作に関する時間制約を設定する、
請求項１４に記載の生産プロセス最適化方法。
【請求項１６】
前記実行手順生成ステップは、
前記時間制約として、前記実行主体が前記操作を行うときにかかる実行時間を規定する前記時間制約、及び、前記操作の間に時間的な制約を設ける前記時間制約の少なくともいずれかを含める、
請求項１５に記載の生産プロセス最適化方法。
【請求項１７】
前記実行手順生成ステップは、
前記制約条件項目に、前記制約条件として、前記複数の操作を並行に行うことができるか否かに関して規定した並行性制約を設定する、
請求項１４に記載の生産プロセス最適化方法。
【請求項１８】
前記実行手順生成ステップは、
前記制約条件項目に、前記制約条件として、所定の条件の範囲内で前記操作を行わなければならないことを規定した実行条件制約を設定する、
請求項１４に記載の生産プロセス最適化方法。
【請求項１９】
設定した前記可変パラメータ値に応じて前記制約条件を書き換える検証ルールを、制約条件設定部によって設定する検証ルール設定ステップと、
前記検証ルールに基づいて前記可変パラメータ値に応じて前記制約条件の修正が必要な場合に、前記制約条件設定部によって前記実行手順の前記制約条件項目の前記制約条件を書き換える書換ステップと、
をさらに含む、
請求項１４に記載の生産プロセス最適化方法。
【請求項２０】
前記検証ルール設定ステップは、前記実行実績結果及び前記評価実績結果に基づいて、前記検証ルールを設定する、
請求項１９に記載の生産プロセス最適化方法。
【請求項２１】
前記実行手順生成ステップは、
前記起点実行手順にない前記制約条件が前記実行実績結果に存在する際には、該制約条件を前記制約条件項目に設定する、
請求項１４に記載の生産プロセス最適化方法。
【請求項２２】
前記実行手順生成ステップは、
前記実行実績結果において、前記制約条件の修正履歴がある際には、前記実行手順の、対応する前記制約条件を前記修正履歴に基づき修正する、
請求項１４に記載の生産プロセス最適化方法。
【請求項２３】
前記実行環境の環境状態に関する制約条件を示した実行環境制約条件を取得し、実行可否シミュレーション解析部によって、前記実行環境制約条件があっても前記実行主体が前記実行手順に従って前記操作を前記実行環境で実行可能であるか否かを実行可否シミュレーションによって推測する実行可否シミュレーションステップをさらに含む、
請求項１〜７のいずれか１項に記載の生産プロセス最適化方法。
【請求項２４】
前記実行手順生成ステップは、
前記実行可否シミュレーションにより前記実行手順に従って前記実行環境で前記実行主体が前記操作を実行不可能であると推測すると、前記実行環境制約条件を反映した前記実行手順を生成する、
請求項２３に記載の生産プロセス最適化方法。
【請求項２５】
前記実行手順で規定した前記複数の操作を、それぞれ対応する前記実行主体が前記実行環境でどのように協調して時系列に実行するかを示した実行スケジュールを、実行スケジュール生成部によって生成する実行スケジュール生成ステップと、をさらに含み、
前記実行可否シミュレーションステップは、
前記実行可否シミュレーションにより前記実行手順に従って前記実行環境で前記実行主体が前記操作を実行不可能であると推測すると、前記実行スケジュール生成部が前記実行環境制約条件を反映した前記実行スケジュールを生成する、
請求項２３に記載の生産プロセス最適化方法。
【請求項２６】
前記実行環境における前記実行主体に対して、前記実行手順で規定した前記操作の実行を指示した実行指示情報を、実行指示情報生成部によって生成する実行指示情報生成ステップをさらに含み、
前記実行可否シミュレーションステップは、
前記実行可否シミュレーションにより前記実行手順に従って前記実行環境で前記実行主体が前記操作を実行不可能であると推測すると、前記実行指示情報生成部が前記実行環境制約条件を反映した前記実行指示情報を生成する、
請求項２３に記載の生産プロセス最適化方法。
【請求項２７】
前記可変パラメータ項目特定ステップは、
所定の評価結果が得られると推測される前記可変パラメータ項目となり得る候補可変パラメータ項目において項目選定用パラメータ値を選択し、選択した前記項目選定用パラメータ値を入力とし、前記評価結果を出力とする、項目選定シミュレーションを演算処理により実行し、前記項目選定シミュレーションの結果に基づいて、前記可変パラメータ項目を選定する、
請求項１〜２６のいずれか１項に記載の生産プロセス最適化方法。
【請求項２８】
前記実行手順生成ステップは、
所定の評価結果が得られると推測される前記可変パラメータ値となり得る候補可変パラメータ値を選択し、選択した前記候補可変パラメータ値を入力とし、前記評価結果を出力とする、可変パラメータ値選定シミュレーションを演算処理により実行し、前記可変パラメータ値選定シミュレーションの結果に基づいて、前記可変パラメータ値の範囲を制限する、
請求項１〜２７のいずれか１項に記載の生産プロセス最適化方法。
【請求項２９】
前記可変パラメータ値選定シミュレーションの入出力を学習データとして用いて、出力を入力で微分可能な学習済みの回帰モデルを生成し、前記回帰モデルに基づいて、前記可変パラメータ値の範囲を制限する、
請求項２８に記載の生産プロセス最適化方法。
【請求項３０】
前記可変パラメータ値選定シミュレーションの入出力を学習データとして用いて、前記候補可変パラメータ値の変化に応じた特徴量を抽出する学習済みの回帰モデルを生成し、前記学習済みの回帰モデルから抽出した特徴量を用いた前記回帰モデルに基づいて、前記可変パラメータ値の範囲を制限する、
請求項２８に記載の生産プロセス最適化方法。
【請求項３１】
前記実行手順に設定した前記可変パラメータ値と、前記実行結果で得られる、前記実行主体によって実行された前記可変パラメータ値と、が一致しない可能性のある前記実行主体について、前記実行主体が実行した過去の前記実行実績結果から推定する、
請求項１〜３０のいずれか１項に記載の生産プロセス最適化方法。
【請求項３２】
前記生産プロセス最適化システムにおいて、前記実行手順に設定した前記可変パラメータ値と、前記実行主体によって前記実行手順に従い実行された前記可変パラメータ値の実際の実測値との偏差を算出し、前記実行主体に対して前記偏差を補正するように、次回以降の、前記実行主体に対して前記操作を指示する実行指示情報の内容を変更するステップをさらに含む、
請求項１〜３０のいずれか１項に記載の生産プロセス最適化方法。
【請求項３３】
前記生産プロセス最適化システムにおいて、前記実行手順に設定した前記可変パラメータ値と、前記実行主体によって前記実行手順に従い実行された前記可変パラメータ値の実際の実測値との偏差を算出し、前記偏差の分布と前記評価結果との分布を比較して得られた情報を、前記実行主体に提示する提示ステップをさらに含む、
請求項１〜３０のいずれか１項に記載の生産プロセス最適化方法。
【請求項３４】
生産プロセスを最適化する生産プロセス最適化システムであって、
前記生産プロセスで行われる１つ又は複数の操作が規定され、かつ、前記操作に関する内容が規定された、探索の起点となる起点実行手順を取得する起点実行手順取得部と、
前記起点実行手順の中で可変パラメータ値を設定可能な１つ又は複数の可変パラメータ項目を特定する可変パラメータ項目特定部と、
過去の実行実績結果とその評価実績結果とに基づいて、前記可変パラメータ項目特定部で特定した前記可変パラメータ項目に前記可変パラメータ値を設定して、実行手順を生成する実行手順生成部と、
実行環境において実行主体が前記実行手順に従って実行したときの実行結果を取得する実行結果取得部と、
前記実行結果に対する評価結果を取得する評価結果取得部と、
前記実行手順、前記可変パラメータ値、前記実行結果及び前記評価結果を対応付けて記録するデータベースと、
を含む、生産プロセス最適化システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、生産プロセス最適化方法及び生産プロセス最適化システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、生命科学における実験室実験を実行し、管理するシステムが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１８／０１９６９１３号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
生産プロセスから得られる利得を最大化したいニーズが存在するところ、特許文献１には、最大化した利得を得られるように生産プロセスを最適化する手法は開示されていない。【０００５】
そこで、本発明は以上の点を考慮してなされたもので、生産プロセスを最適化することができる生産プロセス最適化方法及び生産プロセス最適化システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る生産プロセス最適化方法は、生産プロセスを最適化する生産プロセス最適化方法であって、前記生産プロセスで行われる１つ又は複数の操作が規定され、かつ、前記操作に関する内容が規定された、探索の起点となる起点実行手順を取得する取得ステップと、前記起点実行手順の中で可変パラメータ値を設定可能な１つ又は複数の可変パラメータ項目を特定する可変パラメータ項目特定ステップと、過去の実行実績結果とその評価実績結果とに基づいて、前記可変パラメータ項目特定ステップで特定した前記可変パラメータ項目に前記可変パラメータ値を設定して、実行手順を生成する実行手順生成ステップと、実行環境において実行主体が前記実行手順に従って実行したときの実行結果を取得する実行結果取得ステップと、前記実行結果に対する評価結果を取得する評価結果取得ステップと、前記実行手順、前記可変パラメータ値、前記実行結果及び前記評価結果を対応付けて記録する記憶ステップと、を含む。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、生産プロセスを最適化することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本実施形態に係る生産プロセス最適化システムの全体構成を示すブロック図である。
【図２】起点実行手順の構成の一例を示す概略図である。
【図３】過去の実行手順による実行実績結果及び評価実績結果１の構成の一例を示す概略図である。
【図４】過去の実行手順による実行実績結果及び評価実績結果２の構成の一例を示す概略図である。
【図５】テンプレート実行手順の構成の一例を示す概略図である。
【図６】実行手順１の構成の一例を示す概略図である。
【図７】実行手順２の構成の一例を示す概略図である。
【図８】実行手順抽象構文木の構成の一例を示す概略図である。
【図９】図８に示す実行手順抽象構文木の続きの構成を示す概略図である。
【図１０Ａ】実行環境情報の構成を示す概略図である。
【図１０Ｂ】半順序の構成を示す概略図である。
【図１１】操作にそれぞれ実行主体を割り付けた集合A´を説明するための概略図である。
【図１２】拡張抽象構文木の構成の一例を示す概略図である。
【図１３】図１２に示す拡張抽象構文木の続きの構成を示す概略図である。
【図１４】図１３に示す拡張抽象構文木の続きの構成を示す概略図である。
【図１５】集合A´の各要素に対して実行開始時間及び実行終了時刻を割り付けた集合A´´を説明するための概略図である。
【図１６】制約条件を満たした組み合わせの集合A´´´を説明するための概略図である。
【図１７Ａ】本実施形態に係る生産プロセス最適化処理手順を示すフローチャートである。
【図１７Ｂ】複数の実行手順が実行されているときについて説明するための概略図である。
【図１８】テンプレート実行手順生成部の構成を示すブロック図である。
【図１９】他の起点実行手順の構成（１）の一例を示す概略図である。
【図２０】過去の関連実行手順１の構成の一例を示す概略図である。
【図２１】過去の関連実行手順２の構成の一例を示す概略図である。
【図２２】過去の関連実行手順３の構成の一例を示す概略図である。
【図２３】過去の関連実行手順の評価実績結果の一例を示す概略図である。
【図２４】他のテンプレート実行手順の構成（１）の一例を示す概略図である。
【図２５】他の実行手順１の構成（１）の一例を示す概略図である。
【図２６】他の実行手順２の構成（１）の一例を示す概略図である。
【図２７】テンプレート実行手順生成処理手順を示すフローチャートである。
【図２８】可変パラメータ値設定部の構成を示すブロック図である。
【図２９】可変パラメータ値設定処理手順を示すフローチャートである。
【図３０】実行スケジュール生成部の構成を示すブロック図である。
【図３１】実行スケジュール生成処理手順を示すフローチャートである。
【図３２】個別抽象構文木の構成（１）の一例を示す概略図である。
【図３３】個別抽象構文木の構成（２）の一例を示す概略図である。
【図３４】個別抽象構文木の構成（３）の一例を示す概略図である。
【図３５】個別抽象構文木の構成（４）の一例を示す概略図である。
【図３６】個別抽象構文木生成処理手順を示すフローチャートである。
【図３７】個別抽象構文木生成処理手順の概要（１）を説明するための概略図である。
【図３８】個別抽象構文木生成処理手順の概要（２）を説明するための概略図である。
【図３９】個別抽象構文木生成処理手順の概要（３）を説明するための概略図である。
【図４０】個別抽象構文木生成処理手順の概要（４）を説明するための概略図である。
【図４１】実行手順抽象構文木生成処理手順を示すフローチャートである。
【図４２】実行手順抽象構文木生成処理により統合する個別抽象構文木の構成（１）を示す概略図である。
【図４３】実行手順抽象構文木生成処理により統合する個別抽象構文木の構成（２）を示す概略図である。
【図４４】図４２に示す個別抽象構文木と、図４３に示す個別抽象構文木とを統合した中間抽象構文木の構成を示す概略図である。
【図４５】拡張抽象構文木生成処理手順を示すフローチャートである。
【図４６】半順序の概要を説明するための概略図である。
【図４７】実行指示情報生成部の構成を示すブロック図である。
【図４８】実行指示情報生成処理手順を示すフローチャートである。
【図４９】他の起点実行手順の構成（２）の一例を示す概略図である。
【図５０】他のテンプレート実行手順の構成（２）の一例を示す概略図である。
【図５１】他の実行手順１の構成（２）の一例を示す概略図である。
【図５２】他の実行手順２の構成（２）の一例を示す概略図である。
【図５３】第２実施形態を説明するためのテンプレート実行手順の構成の一例を示す概略図である。
【図５４】第２実施形態を説明するための実行手順１の構成の一例を示す概略図である。
【図５５】第２実施形態を説明するための実行手順２の構成の一例を示す概略図である。
【図５６】第３実施形態に係るテンプレート実行手順生成処理手順を示すフローチャートである。
【図５７】第４実施形態に係る生産プロセス最適化システムの構成を示すブロック図である。
【図５８】第４実施形態に係る生産プロセス最適化処理手順の特徴的な処理を説明するためのフローチャートである。
【図５９】第５実施形態に係るテンプレート実行手順生成部の構成を示すブロック図である。
【図６０】第５実施形態に係るテンプレート実行手順生成処理手順を示すフローチャートである。
【図６１】第５実施形態に係る可変パラメータ値設定部の構成を示すブロック図である。
【図６２】第５実施形態に係る可変パラメータ値設定処理手順を示すフローチャートである。
【図６３】第５実施形態において可変パラメータ値の範囲を制限する際の説明をするための概略図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下図面について本発明の一実施の形態を詳述する。以下の説明において、同一の構成要素には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。
【００１０】
（１）第１実施形態に係る生産プロセス最適化方法
（１−１）第１実施形態に係る生産プロセス最適化方法の概要
まずは、本実施形態に係る生産プロセス最適化方法の概要について説明する。図１は、生産プロセス最適化方法を実行する、本実施形態に係る生産プロセス最適化システム１の全体構成を示したブロック図である。図１に示すように、生産プロセス最適化システム１は、生産プロセス最適化装置２と複数の通信装置３ａ，３ｂ，３ｃ，３ｄとが、インターネット等のネットワーク４に接続された構成を有する。
【００１１】
生産プロセス最適化システム１では、例えば、複数種類のコーヒー豆をブレンドしてブレンド豆を生産する生産プロセスや、複数種類の原料を混合して鉄合金でなる鋳物を生産する生産プロセス、複数の食材を使用して所定の料理を生産する生産プロセス、大腸菌Xを培地Mで培養して酵素Pの発現を誘導することで化合物Aを生産する生産プロセス等、様々な生産プロセスにおいて、なるべく利得が大きく最適な評価結果が得られるような実行手順を試行錯誤によって求めるものである。
【００１２】
ここで、最適な評価結果とは、生産プロセスの実行手順に係るコスト、収量、品質、実行時間、それらのばらつき、及びそれらの所与の目標値からの偏差、のうちの少なくとも１種類以上を適用できる。例えば、２種類のコーヒー豆をブレンドして生産されるブレンド豆の評価結果の一例としては、例えば、ブレンド豆を生産するまで係るコスト、ブレンド豆の収量、ブレンド豆の品質、ブレンド豆を生産するまでの実行時間、それらのばらつき、及び、それらの所与の目標値からの偏差となる。
【００１３】
ここで、実行手順とは、生産プロセス及び評価プロセスで行われる一連の操作（例えば、焙煎やブレンド、香りの定性評価等）と、各操作によりそれぞれ処理される処理対象（例えば、コーヒー豆等）と、各操作により処理対象を処理した後に得られる成果物（例えば、コーヒー豆（焙煎済み）等）と、操作により処理対象を処理する際の各種実行パラメータ値（例えば、加熱温度や加熱時間、冷却温度、冷却時間、湿度、培養時間、濃度、混合比、混合量等）と、操作に関する制約条件（例えば、「ブレンドの操作はコーヒー豆Aの焙煎が終わってから、180秒以内」等）と、が記述されたデータである。
【００１４】
例えば、実行手順としては、工場において複数の工作機械を用いて原料からある製品を生産するまでの一連の操作を示した生産手順や、実験室において複数の実験者等により生命科学実験を行う際の一連の操作を示した実験手順、厨房において複数の料理人により食材からある料理を作るまでの一連の操作を示した料理手順等が該当する。
【００１５】
ここで、ある生産プロセスから得られる利得を最大化するような、生産プロセスの実行手順内の生産条件（例えば、加熱温度や加熱時間、湿度等の様々な実行パラメータ値の組み合わせ）は自明ではなく、ナイーブな方法では多数の実験を繰り返し実行し、試行錯誤する必要がある。生産物が複雑になればなるほど、その生産プロセスも複雑かつ巨大になり、さまざまな生産条件を探索して、最適な生産条件を求めることがより難しくなる。また、少量多品種の生産プロセスや、医薬品の生産等で、生物を利用する生産プロセスでもロボット等を活用して自動化が図られているものの、生産対象の品種の違いや、生物の個体差等により、それぞれのケースで毎回最適な生産条件を求める必要が生じ、結果的に生産条件の探索にかかる総コストが大きくなってしまう。
【００１６】
一般的に、生産条件を探索する際に、機械装置や、ロボット、人間（作業者）等、生産プロセスで各操作を行う実行主体の種類及び数量が増えると、生産条件の探索条件ごとに、それぞれの実行主体に向けて適切な実行指示情報を逐次生成することになるため、多大な労力がかかる。
【００１７】
本実施形態に係る生産プロセス最適化システム１では、上記の点を考慮し、実行主体が実行環境１００で実際に生産プロセスを実行手順に従って実行し、なるべく大きな利得が得られる最適な生産条件を探索する際に、なるべく少ない実験実行回数で利得が大きい最適な生産条件を求められ、生産条件の探索にかかる総コスト及び労力の低減を図るとともに、利得が大きい最適な生産プロセスを求めるができるようにする。
【００１８】
ここで、本実施形態に係る生産プロセス最適化システム１により最適化する生産プロセスの一例として、コーヒー豆Aと、コーヒー豆Aとは種類が異なるコーヒー豆Bと、をブレンドしてブレンド豆を生産する生産プロセスを挙げて、本実施形態に係る生産プロセス最適化システム１の概要について以下説明する。また、生産プロセスによって得られたブレンド豆を評価する評価プロセスの一例として、ブレンド豆の香りの定性評価を行う場合について説明する。
【００１９】
図１に示すように、生産プロセス最適化システム１に含まれる生産プロセス最適化装置２は、演算処理部７と、データベース８と、表示部９と、操作部１０と、送受信部１１とを有する。
【００２０】
演算処理部７は、図示しないＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）及びＲＯＭ（Read Only Memory）等からなるマイクロコンピュータ構成を有し、データベース８と、表示部９と、操作部１０と、送受信部１１とが接続されている。
【００２１】
演算処理部７は、操作部１０を介して、生産プロセス最適化装置２の管理者（ユーザとも称する）から各種操作命令が与えられると、ＲＯＭに予め格納している生産プロセス最適化プログラムや、テンプレート実行手順生成処理プログラム、可変パラメータ値設定処理プログラム、実行スケジュール生成処理プログラム、実行指示情報生成処理プログラム等を、操作命令に基づき適宜読み出してＲＡＭに展開することにより、生産プロセス最適化プログラム等に従って各回路部を制御する。
【００２２】
演算処理部７は、例えば、生産プロセス最適化処理を実行することにより、テンプレート実行手順や実行スケジュール、実行指示情報等を生成し、これら演算処理結果をデータベース８に記憶させる。
【００２３】
データベース８は、演算処理部７の演算処理結果を記憶する他、送受信部１１により外部から受信した実行環境情報（後述する）等を記憶する。また、データベース８には、実行環境１００において、過去に実行主体が生産プロセスの実行手順を実行したときの実行結果（以下、過去の実行結果を実行実績結果とも称する）や、実行実績結果を評価した過去の評価結果（以下、過去の実行結果に対する評価結果を評価実績結果とも称する）等の各種データが記憶されている。
【００２４】
表示部９は、演算処理部７によって生成されたテンプレート実行手順や、実行手順等の演算処理結果を表示し、生産プロセス最適化装置２を管理する管理者等に把握させ得る。
【００２５】
本実施形態に係る生産プロセス最適化装置２は、生産プロセス最適化処理によって、コーヒー豆A,Bのブレンド豆を生産する生産プロセス及び評価プロセスの実行手順と、実行手順内の各操作をそれぞれどのようなタイミングで各実行主体が協調して行うべきかを示したデータである実行スケジュールと、実行環境１００の実行主体に対して実行スケジュールに沿ってそれぞれ対応する操作を実行することを指示するデータである実行指示情報と、を生成する。
【００２６】
生産プロセス最適化装置２は、実行スケジュールと実行指示情報とを、実行環境１００の対応する実行主体の通信装置３ａ，３ｂ，３ｃ，３ｄにネットワーク４を介して送信する。
【００２７】
ここで、図１に示す実行環境１００は、生産プロセス及び評価プロセスの実行手順が実際に実行される環境を示すものであり、例えば、工場や、実験室、厨房、工作室等となる。実行環境１００内の実行主体が、生産プロセス及び評価プロセスの実行手順内で規定した各操作を実行する。実行主体は、生産プロセス及び評価プロセスの種類に応じて変わり、例えば、機械装置や、ロボットアーム、人間、インキュベータ、カメラ等の計測機器、実験自動化装置、計算機等が該当する。
【００２８】
本実施形態では、コーヒー豆A,Bのブレンド豆を生産する生産プロセスと、生産プロセスの実行手順を実行することで生産されたブレンド豆の香りの定性評価を行う評価プロセスとを、一例に説明するが、この場合は、コーヒー豆A,Bを焙煎する焙煎機X,Yと、ブレンドや香りの定性評価を行う人間P,Qと、が実行主体となり得る。
【００２９】
本実施形態に係る生産プロセス最適化システム１では、生産プロセス最適化装置２で生成した実行スケジュール及び実行指示情報を、実行主体である焙煎機X,Y及び人間P,Qに提示するために、ネットワーク４を介して実行主体の通信装置３ａ，３ｂ，３ｃ，３ｄに送信する。
【００３０】
例えば、通信装置３ａは、焙煎機Xに接続又は搭載されており、焙煎機X用に生成された実行指示情報に含まれる設定情報を焙煎機Xに提示し、設定情報に基づいて実行スケジュール通りに焙煎機Xを稼働させる。また、通信装置３ｂは、焙煎機Yに接続又は搭載されており、焙煎機Y用に生成された実行指示情報に含まれる設定情報を焙煎機Yに提示し、設定情報に基づいて実行スケジュール通りに焙煎機Yを稼働させる。
【００３１】
本実施形態に係る通信装置３ｃは、例えば、コーヒー豆A,Bのブレンド作業を行うことが可能な人間Pが所有する、例えば、パーソナルコンピュータやスマートフォン等の情報処理装置である。通信装置３ｃは、生産プロセス最適化装置２から受信した、実行スケジュールや、人間P用に生成された実行指示情報を人間Pに提示し、必要に応じて実行指示情報に基づき実行スケジュール通りに人間Pにブレンド作業等の操作を行わせる。
【００３２】
また、本実施形態に係る通信装置３ｄは、例えば、コーヒー豆A,Bのブレンド作業や、香りの定性評価を行うことが可能な人間Qが所有する、例えば、パーソナルコンピュータやスマートフォン等の情報処理装置である。通信装置３ｄは、生産プロセス最適化装置２から受信した、実行スケジュールや、人間Q用に生成された実行指示情報を人間Qに提示し、必要に応じて実行指示情報に基づき実行スケジュール通りに人間Qにブレンド作業や香りの定性評価作業等の操作を行わせる。
【００３３】
さらに、これら通信装置３ａ，３ｂ，３ｃ，３ｄは、対応する実行主体が実行スケジュールや実行指示情報に従って実行したときに得られる実行結果や評価結果を、適宜、ネットワーク４を介して生産プロセス最適化装置２に送信する。
【００３４】
次に、生産プロセス最適化装置２の演算処理部７について説明する。演算処理部７は、テンプレート実行手順生成部１５と、可変パラメータ値設定部１６と、実行手順生成部１７と、判定部１８と、実行スケジュール生成部１９と、実行指示情報生成部２０とを有し、後述するテンプレート実行手順、実行手順、実行スケジュール及び実行指示情報を生成する。
【００３５】
ここで、テンプレート実行手順は、ある探索の起点となる実行手順（以下、起点実行手順と称する）を書き換える形で作成される。図２は、コーヒー豆A,Bのブレンド豆に関する生産プロセスと評価プロセスに関する起点実行手順の構成の一例を示した概略図である。
【００３６】
テンプレート実行手順生成部１５は、管理者が最適化したい生産プロセス（例えば、コーヒー豆A,Bのブレンド）及び評価プロセス（ブレンドの香りの定性評価）が操作部１０を介して選択又は入力されると、データベース８に記憶されている複数の実行手順の中から、これら生産プロセス及び評価プロセスに対応する実行手順を起点実行手順として選択する。
【００３７】
この場合、テンプレート実行手順生成部１５は、図２に示すように、生産プロセスの操作として、コーヒー豆Aの焙煎と、コーヒー豆Bの焙煎と、コーヒー豆A,Bのブレンドとの３つの操作が規定され、評価プロセスの操作として、ブレンドの香り定性評価の１つの操作が規定された実行手順を、起点実行手順として選択している。
【００３８】
起点実行手順は、生産プロセス及び評価プロセスで行われる操作に関する内容を、操作ごとに操作概要欄Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３，Ｃ４に規定している。本実施形態に係る起点実行手順の操作概要欄Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３，Ｃ４には、例えば、操作の内容を規定した操作項目２６ａと、操作の処理対象を規定したinput項目２６ｂと、操作により得られる成果物を規定したoutput項目２６ｃと、操作に関連する数値を規定した実行パラメータ項目２６ｄと、操作に関する制約条件を規定した制約条件項目２６ｅとを有する。
【００３９】
例えば、コーヒー豆Aの焙煎の操作概要欄Ｃ１には、「コーヒー豆Aの焙煎」が操作項目２６ａに規定され、処理対象である「コーヒー豆A」がinput項目２６ｂに規定され、成果物である「コーヒー豆A（焙煎済）」がoutput項目２６ｃに規定され、「焙煎温度」及び「焙煎時間」が実行パラメータ項目２６ｄに規定され、「なし」が制約条件項目２６ｅに規定されている。
【００４０】
また、実行パラメータ項目２６ｄに規定された「焙煎温度」には、焙煎の加熱温度を示す実行パラメータ値として「172℃」が規定され、「焙煎時間」には、当該焙煎温度で焙煎する時間を示す実行パラメータ値として「1200sec」が規定されている。
【００４１】
制約条件項目２６ｅに規定された「なし」は、「コーヒー豆Aの焙煎」という操作に関する制約条件が規定されていないことを示す。制約条件は、操作に関して制約する条件を規定しており、例えば、時間制約、並行性制約、実行条件制約等があり、時間、環境、温度、湿度、清浄度等で操作が制約されることが規定される。
【００４２】
時間制約として、例えば、実行主体が実行手順の操作を行うときにかかる実行時間を規定する時間制約、及び、実行手順の操作の間に時間的な制約を設ける時間制約等がある。実行条件制約として、所定の条件の範囲内で実行手順の操作を行わなければならないことを規定した実行条件制約があり、例えば、ブレンドは「コーヒー豆Aの焙煎が終わってから、180秒以内」等の制約条件が該当する。
【００４３】
本実施形態に係る生産プロセス及び評価プロセスの起点実行手順には、上述した「コーヒー豆Aの焙煎」に関する操作概要欄Ｃ１の他、「コーヒー豆Bの焙煎」に関する操作概要欄Ｃ２と、「コーヒー豆Aとコーヒー豆Bのブレンド」に関する操作概要欄Ｃ３と、「ブレンドの香り定性評価」に関する操作概要欄Ｃ４とが規定されている。なお、「ブレンドの香り定性評価」に関する操作概要欄Ｃ４では、output項目２６ｃに、ブレンド豆の香りの定性評価値について、最も低い評価結果を「１」とし、最も高い評価結果が「５」として表し、評価結果として１−５の５段階が設定されている。
【００４４】
テンプレート実行手順生成部１５は、データベース８に記憶されている過去の実行手順の実行実績結果とその評価実績結果とに基づいて、起点実行手順の中で実行パラメータ値が変更可能な実行パラメータ項目２６ｄを、可変パラメータ項目として選定し、次にどのような実行パラメータ値の実行手順で生産プロセス及び評価プロセスを実行環境１００で実行させてその実行結果を評価させるべきかを決定するためのテンプレート実行手順を生成する。
【００４５】
図３及び図４は、起点実行手順の操作概要欄Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３，Ｃ４の内容に基づいてデータベース８から探索した、過去の実行手順による実行実績結果及び評価実績結果の構成の一例を示す。テンプレート実行手順生成部１５は、例えば、データベース８から探索した複数の実行実績結果及び評価実績結果を比較し、実行パラメータ項目２６ｄのうち、実行パラメータ値を変更可能な可変パラメータ項目となり得る実行パラメータ項目２６ｄを特定する。可変パラメータ項目となり得る実行パラメータ項目２６ｄを特定するにあたっては、例えば、実行実績結果及び評価実績結果における、実行パラメータ値の数値の変化傾向等を目安にできる。
【００４６】
テンプレート実行手順生成部１５は、例えば、図３に示す実行実績結果及び評価実績結果と、図４に示す実行実績結果及び評価実績結果と、を比較し、「コーヒー豆Bの焙煎」の操作概要欄Ｃ２における実行パラメータ項目２６ｄの「焙煎温度」及び「焙煎時間」と、「コーヒー豆Aとコーヒー豆Bのブレンド」の操作概要欄Ｃ３における実行パラメータ項目２６ｄの「コーヒー豆Bの重量」と、において、実行パラメータ値が異なっていること、これらの違いによって評価実績結果が異なっていること等、に基づいて、これら実行パラメータ値が可変パラメータ値となり得る項目（可変パラメータ項目）と推測し得る。
【００４７】
なお、起点実行手順の実行パラメータ値のうち、実行実績結果を得た過去の実行手順で設定されていた探索範囲を特定し、この過去の探索範囲の和集合との共通部分を、新たな探索範囲として設定するようにしてもよい。また、複数の実行実績結果において、同じ実行パラメータ項目が変更されていても、各評価実績結果の変動幅が所定値以下であるような場合には、その実行パラメータ項目は評価実績結果への影響は小さいとして可変パラメータ項目としない等のルールを設定するようにしてもよい。
【００４８】
本実施形態では、説明を簡単にするために、可変パラメータ項目として、数値が設定されている実行パラメータ項目の中から可変パラメータ項目を決める場合について説明するが、製造手法や加熱手法等の数値以外を規定している操作項目２６ａ等を、可変パラメータ項目として選んでもよい。すなわち、起点実行手順では、実行環境１００において変更し得る全ての操作及び操作に関する条件が可変パラメータ項目となり得る。なお、数値以外を規定している操作項目２６ａ等を可変パラメータ項目として選択する例については、後述する他の実施形態において詳細に説明する。
【００４９】
テンプレート実行手順生成部１５は、図３に示す実行実績結果及び評価実績結果と、図４に示す実行実績結果及び評価実績結果と、を比較して、可変パラメータ項目に対して可変パラメータ値の数値範囲である探索範囲を設定する。この場合、テンプレート実行手順生成部１５は、これら実行実績結果及び評価実績結果において、評価プロセスの「ブレンドの香り定性評価」の操作概要欄Ｃ４におけるoutput項目２６ｃの「ブレンド豆の香りの定性評価値」が異なることと、可変パラメータ項目となる実行パラメータ項目２６ｄの実行パラメータ値と、に基づいて、所望する香りの定性評価値が得られるであろう、可変パラメータ値の範囲（以下、探索範囲と称する）を推測し、図５に示すように、可変パラメータ項目２６ｇ，２６ｈとその探索範囲を設定したテンプレート実行手順を生成し得る。
【００５０】
例えば、一例として、図４に示す実行実績結果及び評価実績結果では、「コーヒー豆Bの焙煎」の操作概要欄Ｃ２における実行パラメータ項目２６ｄの「焙煎温度」が180℃と高く、「焙煎時間」も650secと長く、かつ、「コーヒー豆Aとコーヒー豆Bのブレンド」の操作概要欄Ｃ３における実行パラメータ項目２６ｄの「コーヒー豆Bの重量」が40gと多い。このことが、図３に示す実行実績結果及び評価実績結果よりも、香りの定性評価値が高い「4」が得られている要因であると推測し、香りの定性評価値が得られるであろう、これら可変パラメータ値の探索範囲を、このような特徴抽出ルールにより推測する。
【００５１】
このように、テンプレート実行手順生成部１５は、過去の１種類以上の実行実績結果及び評価実績結果から、所与の特徴抽出ルールに基づいて、評価実績結果に影響を与えるであろう１種類以上の実行パラメータ項目とその探索範囲を推測する。
【００５２】
なお、ここでは、起点実行手順と同じ操作で構成された過去の実行手順が存在しており、この過去の実行手順の実行実績結果及び評価実績結果に基づいて、起点実行手順の中で可変パラメータ項目２６ｇ，２６ｈとその探索範囲とを設定する場合について述べた。テンプレート実行手順生成部１５は、起点実行手順が、過去の実行手順とは異なる操作で構成されている場合においても、起点実行手順と関連する過去の実行手順（以下、関連実行手順と称する）を選択し、関連実行手順の実行実績結果及び評価実績結果に基づいて、起点実行手順の中で可変パラメータ項目２６ｇ，２６ｈとその探索範囲とを設定する機能も有している。
【００５３】
例えば、起点実行手順の操作に、過去の実行手順に含まれていない未知の操作が含まれている場合、両者の実行パラメータ値の種類及び数値は一般には異なることになる。しかしながら、テンプレート実行手順生成部１５は、例えば、起点実行手順の中の評価プロセスの操作で評価結果に影響を与えるであろう実行パラメータ項目とその探索範囲を、複数の関連実行手順の実行実績結果及び評価実績結果を対比解析することで推測する。
【００５４】
テンプレート実行手順生成部１５は、起点実行手順と、複数の関連実行手順の実行実績結果及び評価実績結果との両者の実行パラメータ値の間に少なくとも１つの行列演算と少なくとも１つの線形または非線形変換を組み合わせた形で特徴量変換関数を設計することで、両者の対応を取ることができる。また、上記特徴量変換関数自体を逐次最適化によって変更可能であってもよい。
【００５５】
ここで、特徴量変換関数とは、探索範囲の推測に用いる探索空間が高次元であっても、実際に目的変数に寄与している次元は低次元である際に、過去の実行実績結果及び評価実績結果を基に、目的変数に対して効果のある低次元の空間を抽出するための関数をいう。このような特徴量変換関数によって生成された低次元の探索空間上で、可変パラメータ値の探索を行うことで、探索を効率化することができる。
ここで、例えば、回帰モデルの一種である、ニューラルネットワーク等による機械学習モデルは、少なくとも１つの行列演算と少なくとも１つの線型または非線形変換を組み合わせた形で定義できる。
少なくとも１つの行列演算と少なくとも１つの線形または非線形変換を組み合わせた形で特徴量変換関数を設計する例として以下のような例がある。例えば、コーヒー豆の焙煎温度と、焙煎時間の間に一定の関係性があり、その関係性を満たしながら条件（焙煎温度及び焙煎時間）を振ると、評価値が高く出るケース（所望の評価結果が得られるケース）を想定する。このような場合に、上記評価値が高めに出る焙煎時間と焙煎温度との関係性を特徴量変換関数で学習した上で、特徴量変換関数によって指定された空間の上で逐次最適化を行うことで、効率よく探索を進めることができる。
【００５６】
また、テンプレート実行手順生成部１５は、関連実行手順の実行実績結果及び評価実績結果において、どの要因が評価結果の改善に最も寄与しているかを管理者等が事前に分析した事前知識をルール化しておくことで、関連実行手順の実行実績結果及び評価実績結果から、起点実行手順での可変パラメータ項目とその探索範囲との設定を効果的に行うことができる。なお、関連実行手順の実行実績結果及び評価実績結果に基づいて、可変パラメータ項目とその探索範囲との設定するときの詳細な説明については後述する。
【００５７】
図５は、実行実績結果及び評価実績結果を参考に、起点実行手順に可変パラメータ項目２６ｇ，２６ｈを設定し、可変パラメータ項目２６ｇ，２６ｈにそれぞれ探索範囲を設定した、テンプレート実行手順の構成の一例を示す。
【００５８】
この例では、実行実績結果及び評価実績結果を参考に、「コーヒー豆Bの焙煎」の操作概要欄Ｃ２における「焙煎温度」及び「焙煎時間」を可変パラメータ項目２６ｇとして設定し、さらに、焙煎温度の探索範囲として「180℃<焙煎温度<205℃」、焙煎時間の探索範囲として「600sec<焙煎時間<700sec」を設定している。また、「コーヒー豆Aとコーヒー豆Bのブレンド」の操作概要欄Ｃ３における「コーヒー豆Bの重量」を可変パラメータ項目２６ｈとして設定し、さらに、コーヒー豆Bの重量の探索範囲として「10g<コーヒー豆Bの重量<100g」を設定している。
【００５９】
テンプレート実行手順生成部１５は、生成したテンプレート実行手順を、可変パラメータ値設定部１６及び実行手順生成部１７に送出する。可変パラメータ値設定部１６は、過去の実行実績結果及び評価実績結果に基づいて、探索範囲の中でどのような可変パラメータ値によって実行環境１００で実行手順を実行させるかを決定し、探索範囲の中から選択した、複数個の可変パラメータ値を実行手順生成部１７に送出する。
【００６０】
ここで、可変パラメータ値設定部１６は、過去の１種類以上の実行実績結果及び評価実績結果を基に、所与の手順（例えば、ベイズ最適化、直交表、ラテン超方格法等）に従って、テンプレート実行手順において探索範囲に含む複数個の可変パラメータ値を生成する。また、可変パラメータ項目２６ｇ，２６ｈの探索範囲を表わした探索空間上に実行実績結果を射影して可変パラメータ値を設定してもよい。
なお、本実施形態では、過去に実行実績結果及び評価実績結果がデータベース８に存在しない場合でも、例えば、直交法等、管理者が定めたルールに従って、当該探索範囲の中から可変パラメータ値を設定することができる。
【００６１】
本実施形態に係る可変パラメータ値設定部１６では、例えば、過去の１種類以上の実行実績結果及び評価実績結果から回帰モデル（応答曲面）を生成し、この回帰モデルを用いて、例えば、ベイズ最適化や、マルチタスクベイズ最適化等により、探索範囲内から複数の可変パラメータ値を選択してゆく。
【００６２】
実行手順生成部１７は、可変パラメータ値設定部１６で選択された可変パラメータ値を、テンプレート実行手順の可変パラメータ項目２６ｇ，２６ｈにそれぞれ書き込んで、可変パラメータ値が異なる複数の実行手順を生成する。このようにして、実行手順生成部１７は、可変パラメータ値が異なる複数の実行手順のリストを生成する。
【００６３】
図６及び図７は、可変パラメータ項目２６ｇ，２６ｈに設定される可変パラメータ値が異なる２つの実行手順の一例を示したものである。図６は、実行手順の一例として、「コーヒー豆Bの焙煎」の操作概要欄Ｃ２における可変パラメータ項目２６ｇに、「焙煎温度」の可変パラメータ値として「195℃」、「焙煎時間」の可変パラメータ値として「660sec」を設定し、さらに、「コーヒー豆Aとコーヒー豆Bのブレンド」の操作概要欄Ｃ３における可変パラメータ項目２６ｇに、「コーヒー豆Bの重量」の可変パラメータ値として「50g」を設定した、実行手順を示す。
【００６４】
また、図７は、他の実行手順の一例として、「コーヒー豆Bの焙煎」の操作概要欄Ｃ２における可変パラメータ項目２６ｇに、「焙煎温度」の可変パラメータ値として「205℃」、「焙煎時間」の可変パラメータ値として「700sec」を設定し、さらに、「コーヒー豆Aとコーヒー豆Bのブレンド」の操作概要欄Ｃ３における可変パラメータ項目２６ｇに、「コーヒー豆Bの重量」の可変パラメータ値として「70g」を設定した、実行手順を示す。
【００６５】
実行手順生成部１７は、このような複数の実行手順からなるリストを生成し、実行スケジュール生成部１９に、これら実行手順のリストを送出する。
【００６６】
実行スケジュール生成部１９は、実行手順のリストから順番に実行手順を選択してゆき、実行手順ごとに実行スケジュールを生成してゆく。ここでは、一例として、例えば、図６に示した実行手順から実行スケジュールを生成する概要について説明する。
【００６７】
なお、ここでは、説明を簡単にするために、実行手順のリストから順番に実行手順を選択して、実行手順の実行スケジュールを生成する場合について説明するが、リスト内の複数の実行手順について一度にそれぞれの実行スケジュールや、複数の実行手順の進行状況の関係を示した１つの実行スケジュールを生成するようにしてもよい。
【００６８】
複数の実行スケジュールが一度に提示された実行主体は、例えば、実行スケジュールの内容に応じて、一度に複数の実行スケジュールに従った実行手順を同時に実行してもよく、複数の実行スケジュールの中から順番に任意の実行スケジュールを選択して、各実行スケジュールに従って実行手順を実行するようにしてもよい。実行主体は、これら実行手順を実行した実行結果や評価結果を得られるたびに、これらをその都度、生産プロセス最適化装置２に送信することが望ましい。
【００６９】
生産プロセス最適化装置２は、実行環境１００の実行主体に対して実行スケジュールを提示し、当該実行スケジュールに従って実行手順を実行主体に実行させるが、例えば、実行主体からの実行結果及び評価結果を受け取った際には、これら実行結果及び評価結果の内容を反映した実行手順を再生成し、再生成した実行手順の実行スケジュールを、その都度、生成することが望ましい。これにより、実行環境１００で実行主体により得られた実際の実行結果及び評価結果を、その都度反映させた最適な実行手順を制限することができ、生産プロセスの最適化を図ることができる。
【００７０】
なお、このように、複数の実行スケジュールを実行主体に提示し、各実行主体から複数の実行手順の実行結果及び評価結果等をそれぞれ、生産プロセス最適化装置２が受信した際における、生産プロセス最適化装置２の処理については、図１７Ｂを用いて後述することとする。
【００７１】
実行スケジュール生成部１９は、図６に示す実行手順を基に、図８及び図９に示すような実行手順抽象構文木tを生成する。実行手順抽象構文木は、実行手順を構文解析して、実行手順で規定したそれぞれの操作の間の依存性と、当該操作の処理対象と、当該操作により得られる成果物と、当該操作に関する制約条件と、が解析可能なデータ構造である構文木である。
【００７２】
構文木として実行手順抽象構文木tは、実行手順の中の操作概要欄Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３，Ｃ４に規定された、操作項目２６ａ、input項目２６ｂ、output項目２６ｃ、実行パラメータ項目２６ｄ、可変パラメータ項目２６ｇ，２６ｈ及び制約条件項目２６ｅの内容をノードとし、これらノードをエッジで接続させて操作間の依存性を規定した木構造状のデータ構造を有する。
【００７３】
この場合、実行スケジュール生成部１９は、実行手順の操作概要欄Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３，Ｃ４ごとに、操作項目２６ａ、input項目２６ｂ、output項目２６ｃ、実行パラメータ項目２６ｄ、可変パラメータ項目２６ｇ，２６ｈ及び制約条件項目２６ｅの内容をノードとし、これらノードをエッジで接続させて依存性を規定した個別抽象構文木をそれぞれ個別に生成し、実行手順の操作の進行順序に基づいて、これら個別抽象構文木を互いに紐付けて実行手順抽象構文木tを生成し得る。
【００７４】
なお、実行手順から個別抽象構文木及び実行手順抽象構文木tを生成する、個別抽象構文木生成処理及び実行手順抽象構文木生成処理の詳細については後述する。
【００７５】
次に、実行スケジュール生成部１９は、送受信部１１を介して実行環境１００から受け取った実行環境情報（後述する）と、上述した実行手順抽象構文木tとに基づいて、実行手順の中の各操作を実行する実行主体を実行手順抽象構文木tに紐付けた拡張抽象構文木（後述する）を生成する。
【００７６】
構文木として拡張抽象構文木は、実行手順を構文解析して、実行手順で規定したそれぞれの操作の間の依存性と、当該操作の処理対象と、当該操作により得られる成果物と、当該操作に関する制約条件と、実行手順の中の各操作を実行する実行主体と、が解析可能なデータ構造である構文木である。
【００７７】
ここで、図１０Ａに、実行環境情報Eの構成の一例を示す。図１０Ａに示すように、実行環境情報Eは、実行手順に規定された各操作を、実行環境１００において実際に実行可能な実行主体の候補と、実行主体が操作を実行する際の実行時間と、実行主体を操作に用いることが不可能な実行不可能時間（使用状況）と、を示した情報である。
【００７８】
図１０Ａに示す実行環境情報Eにおいては、実行手順の操作概要欄Ｃ１，Ｃ２に示す「焙煎」の操作は、焙煎機X,Yが実行することができるが、人間P,Q,では実行することができないことが規定され、さらに、焙煎機X,Yが「焙煎」を実行した際の実行時間（コーヒー豆Aの焙煎に1200sec、コーヒー豆Bの焙煎に660sec）が規定されている。
【００７９】
なお、実行環境情報Eには、例えば、実行主体である装置（ここでは焙煎機X,Y）において、目的温度に到達するまでの到達時間や、加熱できる限界温度等も規定してもよい。また、その他、実行環境情報Eには、機械の動作精度や、待機時間等の実行主体たる機械の機能や性能に関する情報を規定してもよい。
【００８０】
また、実行環境情報Eにおいては、実行手順の操作概要欄Ｃ３に示す「ブレンド」の操作は、人間P,Qが実行することができるが、焙煎機X,Yでは実行することができないことが規定され、さらに、人間P,Qが「ブレンド」を実行した際の実行時間（人間Pはブレンドに250secが生じる。人間Qはブレンドに320secが生じる）が規定されている。
【００８１】
また、実行環境情報Eにおいては、実行手順の操作概要欄Ｃ４に示す「香り定性評価」（図１０Ａ中「香り評価」と表記）の操作は、人間Pのみが実行することができ、人間Q及び焙煎機X,Yでは実行することができないことが規定され、さらに、人間Pが「香り定性評価」を実行した際の実行時間（人間Pは香りの定性評価に200secが生じる）が規定されている。
【００８２】
実行環境情報Eは、使用状況として、人間Pが2020年1月2日 17時から2020年1月3日 8時まで、実行手順の操作を実行できないことを示す実行不可能時間が規定され、人間Qが2020年1月2日 17時から2020年1月3日 9時まで、実行手順の操作を実行できないことを示す実行不可能時間が規定されている。
なお、本実施形態に係る実行環境情報Eでは、実行主体についての操作の可否を示す使用状況として、実行主体が当該操作を実行できない実行不可能時間が規定されている場合について説明するが、本発明はこれに限らない。例えば、実行主体についての操作の可否を示す使用状況として、実行主体が当該操作を実行できる実行可能時間（例えば、2020年1月2日 9時から16時まで等）が規定されている実行環境情報Eを適用してもよい。なお、これら実行不可能時間や実行可能時間については、単に使用状況と称する。
【００８３】
本実施形態では、実行環境１００において所定の情報処理装置（図１に図示せず）が各実行主体の個別情報（どの実行主体がどの操作を実行可能であるかと、実行時間と、使用状況）を取りまとめて実行環境情報Eを生成し、実行環境１００側の情報処理装置で生成された実行環境情報Eを生産プロセス最適化装置２が受信してもよい。また、実行環境１００の各実行主体から通信装置３ａ，３ｂ，３ｃ，３ｄを介してそれぞれ自己の個別情報を生産プロセス最適化装置２に送信し、生産プロセス最適化装置２で個別情報を取りまとめて実行環境情報Eを生成するようにしてもよい。
【００８４】
実行スケジュール生成部１９は、実行手順抽象構文木tに含まれる実行主体ノード（図８及び図９中、「actuator」と表記）に割り付けが必要となる操作ノードを特定して、取得した実行環境情報Eと、実行手順抽象構文木tとから、まずは制約条件を考慮しないで、実行手順抽象構文木tの各操作ノードの実行主体ノード（「actuator」）に、実行環境情報Eで規定した実行主体を割り付け、図１１に示すように、各操作にそれぞれ実行主体を割り付けた集合A´を得る。
【００８５】
ここで集合Ａ´は、制約条件を考慮せずに、実行手順抽象構文木tの中の実行主体ノードにそれぞれ操作が実行可能な全ての実行主体を割り付けて、組み合わせパターンを示したものである。
【００８６】
実行スケジュール生成部１９は、実行手順抽象構文木tの中の実行主体ノードに、各操作に実行主体を割り付けた集合A´の結果を反映させ、図１２、図１３及び図１４に示すような拡張抽象構文木t´を生成する。
【００８７】
図１２、図１３及び図１４は、図６に示す実行手順に、図１０Ａに示す実行環境情報Eの実行主体を割り付けた木構造状のデータ構造である拡張抽象構文木t´の一例を示しており、コーヒー豆A,Bの焙煎から、ブレンド、及び、香りの定性評価までの一連の操作に、それぞれ実行主体、実行時間及び制約条件が紐付けられている。なお、このような拡張抽象構文木t´の生成については後述する。
【００８８】
次に、実行スケジュール生成部１９は、拡張抽象構文木t´に基づいて、図１０Ｂに示すように、順番に実行される一連の操作のうち、直列に実行できる操作と、並列に実行できる操作と、を示した半順序を生成する。実行スケジュール生成部１９は、実行手順を開始する開始時刻（ここでは、2020年1月2日8時30分とする）を決め、実行手順の一連の操作について並行性制約を解析可能な半順序に基づき、操作が実行される順番に沿って、集合A´の各要素に対して実行開始時間及び実行終了時刻を割り付けてゆき、図１５に示すような集合A´´を得る。
なお、複数の操作を同時に実行可能な実行手順では、各操作の間において、同時に実行不可能な操作や同時に実行可能な操作が並行性制約として規定され、この並行性制約が、拡張抽象構文木ｔ´や半順序に反映され得る。また、並行性制約には、コーヒー豆A,Bのブレンド操作だけを並行化することで、生産プロセス全体での時間効率を向上させることができるかも規定される。
【００８９】
ここで集合A´´は、実行手順内の制約条件を考慮せずに、所定の開始時刻（2020年1月2日8時30分）から、実行手順で順に実行する操作の順番に沿って、各操作についてそれぞれ実行主体が実行可能な実行開始時刻と実行終了時刻とを割り付けていった、組み合わせパターンを示している。
【００９０】
例えば、図１５の集合A´´の「No.1」では、並行性制約がない「コーヒー豆Aの焙煎」と「コーヒー豆Bの焙煎」とについて、開始時刻からまずは「焙煎機X」で「コーヒー豆Aの焙煎」を8時50分まで実行させ、終了後に同じ「焙煎機X」を使用して次の「コーヒー豆Bの焙煎」を8時50分から9時1分まで実行させ、その後、人間Pによって「ブレンド」と「香りの定性評価」を順に実行させる時間割付スケジュールを示す。
【００９１】
また、図１５の集合A´´の「No.6」では、並行性制約がない「コーヒー豆Aの焙煎」と「コーヒー豆Bの焙煎」とについて、開始時刻から、「焙煎機X」による「コーヒー豆Aの焙煎」と、「焙煎機Y」による「コーヒー豆Bの焙煎」とを同時に実行させ、その後、「ブレンド」を人間Qによって実行させ、「香りの定性評価」を他の人間Pに実行させる時間割付スケジュールを示す。
【００９２】
このように、実行スケジュール生成部１９は、実行手順内の制約条件を考慮しなかったときに、実行手順の操作を実行主体で実行できる可能性がある時間割付スケジュールの組み合わせを全て生成し、これらの組み合わせパターンを集合A´´として得る。
【００９３】
次に、実行スケジュール生成部１９は、実行手順、実行手順抽象構文木t又は拡張抽象構文木t´から、各操作の制約条件を読み取り、制約条件に規定された実行時間等の制約を、全て満たしている時間割付スケジュールを候補スケジュールとして集合A´´の中から抽出し、候補スケジュールからなる集合A´´´を得る。
【００９４】
図１６は、制約条件を満たした組み合わせの集合A´´´の一例を示す。例えば、図６の実行手順には、「コーヒー豆Aとコーヒー豆Bのブレンド」の操作概要欄２５ｃにおいて、制約条件項目２６に「コーヒー豆Aの焙煎が終わってから、180秒以内」という制約条件が規定されている。そのため、実行スケジュール生成部１９は、図１６に示すように、上記の制約条件を満たした「No.2」、「No.4」、「No.5」、「No.7」、「No.10」及び「No.12」を候補スケジュールとして抽出し、これら候補スケジュールからなる集合A´´´を得る。
【００９５】
ここで、実行スケジュール生成部１９には、例えば、実行手順の最終操作である「ブレンド豆の香り定性評価」の実行終了時間が、最も早い候補スケジュールを選択する等の選択条件が予め管理者によって設定されている。これにより、実行スケジュール生成部１９は、集合A´´´の中から選択条件に該当する１つの候補スケジュールを、最終的な実行スケジュールとして選択する。
【００９６】
図１６に示す集合A´´´では、実行終了時間が最も早い候補スケジュールが「No.5」及び「No.7」の２つあるため、例えば、実行終了時間以外にも優劣を定める指標が設定されており、候補スケジュールの識別子であるナンバー（No）の数値が小さい「No.5」を実行スケジュールとして選択する。なお、「No.5」は、コーヒー豆A,Bの焙煎を並列に実行させるものである。
【００９７】
実行スケジュール生成部１９は、選択した実行スケジュールを実行指示情報生成部２０に送出する。実行指示情報生成部２０は、実行環境情報Eを参照して、各操作を実行する実行主体ごとに、実行スケジュール通りに操作を行うことを指示する実行指示情報をそれぞれ生成する。
【００９８】
ここで、実行指示情報は、実行環境１００において実行手順の各操作を実行スケジュール通りに実行主体に実行させるのに十分な情報が記述されたデータである。典型的には、人間P,Qや焙煎機X,Yを操作する人間に対して操作内容を自然言語で記述した操作マニュアルの他、焙煎機X,Yを制御して動作させるプログラム等の設定情報が該当する。
【００９９】
演算処理部７は、このようにして実行手順のリストを基に、実行手順ごとに生成した各実行スケジュール及び実行指示情報を送受信部１１に送出し、ネットワーク４を介して対応する実行主体の通信装置３ａ，３ｂ，３ｃ，３ｄにそれぞれ送信する。
【０１００】
実行スケジュール及び実行指示情報を受信した通信装置３ａ，３ｂ，３ｃ，３ｄは、それぞれ対応する実行主体である人間P,Q又は焙煎機X,Yに実行スケジュール及び実行指示情報を提示し、実行環境１００において各操作を行わせる。
【０１０１】
その結果、生産プロセス最適化システム１では、実行環境１００において実行スケジュール及び実行指示情報に基づき、各実行主体に実行手順の操作をそれぞれ実行させ、その結果、実行手順の実行結果や評価結果が得られると、その都度これら実行結果や評価結果が、通信装置３ａ，３ｂ，３ｃ，３ｄから生産プロセス最適化装置２に送信される。
【０１０２】
生産プロセス最適化装置２は、実行環境１００の通信装置３ａ，３ｂ，３ｃ，３ｄから実行結果や評価結果を受信すると、その都度、実行手順、当該実行手順に設定した可変パラメータ値、実行結果及び評価結果を対応付けてデータベース８に記録してゆき、これら実行結果や評価結果を演算処理部７の判定部１８により解析する。
【０１０３】
判定部１８の再スケジュール判定部２３は、この際、（ｉ）実行環境１００での実際の実行手順の進行が、実行スケジュールと相違が生じており、実行スケジュール通りに実行手順が実行されていないという判定、あるいは、（ｉｉ）実行スケジュール内の未実行の箇所に対して影響があり、実行スケジュールを変更する必要があると判定すると、実行スケジュール通りに実行手順を実行させるための実行スケジュール及び実行指示情報を再生成させる。
【０１０４】
例えば、コーヒー豆Aの焙煎を焙煎機Xで実行し、その後、コーヒー豆Bの焙煎も同じ焙煎機Xで実行するとの実行スケジュールに従って、焙煎機Xが実行手順を実行する際、焙煎機Xがコーヒー豆Aの焙煎に予定以上に時間を要し、後続の焙煎機Xによるコーヒー豆Bの焙煎の実行が遅れているとの実行結果を焙煎機Xから受信した場合、判定部１８は、焙煎機Xが実行スケジュール通りに実行手順が実行されていないと判定し、実行スケジュール及び実行指示情報を再生成させる。
【０１０５】
一方、例えば、コーヒー豆Aの焙煎を焙煎機Xで実行し、その後、コーヒー豆Bの焙煎は異なる焙煎機Yで実行するとの実行スケジュールに従って、焙煎機X,Yが実行手順を実行する際、焙煎機Xがコーヒー豆Aの焙煎に予定以上に時間を要したとしても、後続の焙煎機Yによるコーヒー豆Bの焙煎には影響がなく、焙煎機Yによるコーヒー豆Bの焙煎や、ブレンド等の操作については、実行スケジュール通りに実行可能である。このような場合、判定部１８は、コーヒー豆Aの焙煎に時間を要して実行スケジュール通りに実行できなかったとの実行結果を焙煎機Xから受信しても、実行スケジュール内の未実行の箇所（焙煎機Yによるコーヒー豆Bの焙煎や、ブレンド、定性評価等）に対して影響はなく、実行スケジュールを変更する必要はないと判定するようにしてもよい。
【０１０６】
すなわち、判定部１８は、全ての実行主体が実行スケジュール通りに実行したか否かを単に判定するだけでなく、実行環境１００の一部の実行主体が実行スケジュール通りに実行していなくても、当該一部の実行主体の操作が、他の実行主体の操作に影響を与えず、他の実行主体が実行スケジュール通りに操作を実行し、最終的に実行スケジュールが提示した終了日時までに実行手順が終了するか否かを判定する。
【０１０７】
この例では、判定部１８は、実行環境１００の一部の実行主体が実行スケジュール通りに実行していなくても、最終的に実行スケジュールが提示した終了日時までに実行手順が終了すれば、実行スケジュール通りの実行が可能であるとし、実行スケジュールを変更する必要はないと判定することになる。
【０１０８】
生産プロセス最適化装置２は、実行スケジュール及び実行指示情報を再生成した際には、再生成した実行スケジュール及び実行指示情報を再びそれぞれ対応する実行主体の通信装置３ａ，３ｂ，３ｃ，３ｄに送信し、それぞれ対応する実行主体である人間P,Q又は焙煎機X,Yに実行スケジュール及び実行指示情報を提示し、実行環境１００において各操作を行わせる。
【０１０９】
また、判定部１８の継続判定部２２は、実行環境１００の通信装置３ａ，３ｂ，３ｃ，３ｄから実行結果や評価結果を受信した際に、操作部１０を介して管理者から継続命令が与えられたか否かや、評価結果が所望の評価結果であるか否か、所定回数の評価結果を得たか否か等に基づいて、実行環境１００の通信装置３ａ，３ｂ，３ｃ，３ｄから受信した実行結果や評価結果を基に、再び可変パラメータ値設定部１６で、実行結果や評価結果を反映した新たな可変パラメータ値を探索するか否かを判定する。
【０１１０】
継続判定部２２は、例えば、操作部１０を介して管理者から継続命令が与えられた際には、可変パラメータ値設定部１６に対して、新たに得られた実行結果及び評価結果を含めた回帰モデル（応答曲面）を再び生成させる。これにより、演算処理部７は、可変パラメータ値設定部１６によって、この回帰モデルを用いて、ベイズ最適化や、マルチタスクベイズ最適化等により、探索範囲内から複数の可変パラメータ値を新たに選択してゆき、実行手順生成部１７によって、可変パラメータ値が異なる、又は、同じである、複数の実行手順のリストを生成する。
【０１１１】
なお、実行手順生成部１７は、同じ可変パラメータ値の実行手順のリストを生成した際には、実行環境１００の実行主体に、同じ実行手順を複数回実行させることになるが、例えば、実行手順の確実性の検証や、同じ評価結果が得られるかの検証等の観点から有効なものである。より具体的には、生産プロセスの実行結果や評価結果のノイズが大きいと予想できる場合（所定の可変パラメータ値により得られた評価結果が過去の最大値を5%上回っていたとしても、それがノイズによるものなのか、本当に改善しているのかについて一回の観測で不明な場合）等に、標準偏差や平均などの統計量を得て、より精度の高い評価が可能となる。
【０１１２】
このようにして、生産プロセス最適化装置２は、新たに生成した実行手順に対応する実行スケジュール及び実行指示を再生成し、これらを実行環境１００における実行主体の通信装置３ａ，３ｂ，３ｃ，３ｄに再送信して、実行環境１００においてそれぞれ対応する実行主体である人間P,Q及び焙煎機X,Yに実行スケジュール及び実行指示情報を提示し、実行環境１００において実行主体に各操作を行わせる。
【０１１３】
このように、生産プロセス最適化システム１は、実行スケジュール及び実行指示情報の生成と、実行スケジュール及び実行指示情報の実行主体への提示と、これに基づく実行主体からの実行結果及び評価結果の取得と、得られた実行結果及び評価結果を反映した新たな可変パラメータ値の設定と、を繰り返し行う。
【０１１４】
これにより、生産プロセス最適化システム１では、実行主体が実行環境１００で実際に生産プロセスを実行した実行結果及び評価結果を反映させつつ、なるべく大きな利得が得られる最適な可変パラメータ値や実行スケジュールを探索することができ、利得が大きい最適な生産プロセスを求めることができる。
【０１１５】
次に、上述した生産プロセス最適化方法の概要について図１７Ａのフローチャートを用いて説明する。なお、生産プロセス最適化システム１では、実際には、リスト化した実行手順ごとに生成した複数の実行スケジュール及び実行指示情報を各実行主体に提示し、実行環境１００において、複数の異なる実行手順が同時に実行されることが望ましいが、その際は、異なる実行手順ごとにそれぞれ実行結果及び評価結果をその都度受け取る場合もある。このような場合については、図１７Ｂを用いて後述し、図１７Ａのフローチャートでは、説明を簡単にするために、１つの実行手順に対する処理に着目して以下説明する。
【０１１６】
図１７Ａのフローチャートは、図１７Ａに示すように、生産プロセス最適化装置２は、開始ステップから生産プロセス最適化処理手順を開始し、サブルーチンＳＲ１で、テンプレート実行手順生成処理を行い、テンプレート実行手順を生成する。生産プロセス最適化装置２は、次のサブルーチンＳＲ２で、可変パラメータ値設定処理を行い、テンプレート実行手順内に規定した可変パラメータ項目２６ｇ，２６ｈの探索範囲の中から、複数の可変パラメータ値を選択する。
【０１１７】
生産プロセス最適化装置２は、次のステップＳ３で、可変パラメータ項目２６ｇ，２６ｈの可変パラメータ値が異なる、又は、同じである、複数の実行手順のリストを生成する。生産プロセス最適化装置２は、次のサブルーチンＳＲ４で、実行スケジュール生成処理を行い、ステップＳ３で生成した実行手順ごとに実行スケジュールを生成する。生産プロセス最適化装置２は、次のサブルーチンＳＲ５で、実行指示情報生成処理を行い、サブルーチンＳＲ４で生成した実行スケジュールの実行指示情報を生成する。
【０１１８】
生産プロセス最適化装置２は、次のステップＳ６で、リスト内の実行手順ごとに生成した実行スケジュールと実行指示情報とを、それぞれ実行スケジュール内の対応する実行主体に送信する。これにより、生産プロセス最適化システム１では、実行環境１００において、実行スケジュール及び実行指示情報に従い、各実行主体に対してそれぞれ実行手順の操作を行わせる。
【０１１９】
生産プロセス最適化装置２は、次のステップＳ７で、実行環境１００において得られた実行結果２１及び評価結果を送受信部１１で受信し、次のステップＳ８で、実行スケジュール及び実行指示情報に基づいて実行環境１００で実行主体に実行させた実行手順と、このときの可変パラメータ値と、実行環境１００から取得した実行結果と、同じく実行環境１００から取得した評価結果とを対応付けてデータベース８に記録する。
【０１２０】
生産プロセス最適化装置２は、次のステップＳ９で、実行結果や評価結果等から、実行主体に提示した実行スケジュールに従って実行手順が実行されているか否かを判断する。ここで、実行主体に提示した実行スケジュールに従って実行手順が実行されていない場合（Ｎｏ）、生産プロセス最適化装置２は、ステップＳ１０で、実行スケジュールの未実行部分を解析し、実行環境１００で実行可能な実行スケジュールを実行スケジュール生成処理により生成する。
【０１２１】
また、生産プロセス最適化装置２は、次のステップＳ１１で、新たに生成した実行スケジュールの実行指示情報を生成し、次のステップＳ１２で、新たに生成した実行スケジュール及び実行指示情報を、実行スケジュール内の対応する実行主体に送信する。
【０１２２】
一方、上記のステップＳ９で、実行主体に提示した実行スケジュールに従って実行手順が実行されている場合（Ｙｅｓ）、生産プロセス最適化装置２は、次のステップＳ１３で、実行環境１００の実行主体から取得した実行結果及び評価結果を反映させて、テンプレート実行手順の探索範囲の中から再び最適な可変パラメータ値を探索するか否かを判断する。
【０１２３】
例えば、実行環境１００の実行主体から取得した実行結果及び評価結果を確認した管理者が、操作部１０を介して可変パラメータ値の探索継続命令を与えられた場合や、実行環境１００の実行主体から取得した評価結果について予め設定した評価結果が得るまで可変パラメータ値の探索を行うことが設定されている場合、実行環境１００の実行主体から実行結果及び評価結果を取得してから所定回数だけ可変パラメータ値の探索を行うことが設定されている場合等に、テンプレート実行手順の探索範囲の中から再び最適な可変パラメータ値を探索する（Ｙｅｓ）。
【０１２４】
この場合、生産プロセス最適化装置２は、再びサブルーチンＳＲ２に戻り、ステップＳ１３で否定結果（Ｎｏ）が得られるまで、上述した処理を繰り返す。一方、ステップＳ１３で、テンプレート実行手順の探索範囲の中から再び最適な可変パラメータ値を探索しないと生産プロセス最適化装置２で判断した場合、上述した生産プロセス最適化処理を終了する。
ここで、図１７Ａのフローチャートでは、説明を簡単にするために、１つの実行手順に着目しており、最適な実行結果及び評価結果が得らえると、生産プロセス最適化処理を終了するかのような説明となっている。そこで、複数の実行スケジュール及び実行指示情報を実行主体に提示し、各実行主体から、複数の異なる実行手順の実行結果及び評価結果等をそれぞれ生産プロセス最適化装置２が受信した際における、生産プロセス最適化装置２の処理の概要について、図１７Ｂを用いて説明する。
【０１２５】
図１７Ｂに示す例では、例えば、実行環境１００の実行主体が、焙煎機1,2、人A,Bであるとして、コーヒー豆の焙煎とブレンドまでの生産プロセスに着目したものである。また、生産プロセスの実行手順として、４つの実行手順0,1,2,3が提示されている例を示している。このように、生産プロセス最適化システム１では、実行スケジュール及び実行指示情報を介して複数の異なる実行手順が各実行主体に提示され、実行環境１００において、複数の異なる実行手順が並行して実行されることが望ましい。
【０１２６】
ここでは、実行手順0については、焙煎とブレンドが終了しており、最適な実行結果が得られているものとする。一方、実行手順2については、焙煎が失敗又は遅延しており、未実行の操作（ブレンド）があるとの実行結果が得られているものとする。実行手順2については未実行であり、実行手順3は現在実行中であり、それぞれ実行結果を得られていないものとする。
この際、生産プロセス最適化装置２は、図１７Ｂに示すように、実行手順0の実行結果を受け取った後に、他の実行手順2について、焙煎が失敗又は遅延しており、未実行の操作（ブレンド）があるとの実行結果を受け取ることがある。
【０１２７】
この場合、生産プロセス最適化装置２では、最適な実行手順0の実行結果についてデータベース８に記憶して次回以降の回帰モデルの生成に活用することになる。また、生産プロセス最適化装置２では、実行手順0について最適な実行結果を受け取った後であっても、生産プロセス最適化処理を即座に終了することなく、その後に得られた不最適な実行手順1の実行結果についてもデータベース8に記憶してゆくことになる。このような不最適な実行結果についても、必要に応じて次回以降の参考データとして、新たな実行手順を生成する際に活用され得る。
このように、生産プロセス最適化システム１では、１つの実行手順0についてのみ着目して生産プロセス最適化処理を終了させることなく、他の実行手順1,2,3の実行結果や評価結果についても必要に応じて取得してデータベース８に蓄積させてゆき、状況に応じて、管理者等の判断により生産プロセス最適化処理を終了するようにすることが望ましい。
【０１２８】
（１−２）テンプレート実行手順生成処理
（１−２−１）テンプレート実行手順生成部の構成
次に、上述したテンプレート実行手順を生成するテンプレート実行手順生成処理について説明する。図１８は、テンプレート実行手順生成部１５の構成を示すブロック図である。図１８に示すように、テンプレート実行手順生成部１５は、起点実行手順取得部１５０１と、実行実績結果・評価実績結果取得部１５０２と、関連実行手順解析部１５０３と、可変パラメータ項目特定部１５０４と、探索範囲設定部１５０５と、テンプレート実行手順出力部１５０６と、制約条件設定部１５０７とを有する。
【０１２９】
ここで、起点実行手順取得部１５０１は、操作部１０を介して入力された、「２種類のコーヒー豆の焙煎とブレンド」や、「コーヒー豆A,B」、「焙煎」、「香りの定性評価」等の生産プロセス及び評価プロセスの内容から、図２に示したような、内容（例えば、処理対象や、成果物、操作等）が共通する、最適化の起点となる起点実行手順を、データベース８から取得する。
【０１３０】
実行実績結果・評価実績結果取得部１５０２は、操作部１０を介して入力された生産プロセス及び評価プロセスの内容や、起点実行手順の操作概要欄の内容に基づいて、図３及び図４に示すように、起点実行手順と同じ実行手順の実行実績結果及び評価実績結果や、或いは、起点実行手順と同じ実行手順の実行実績結果及び評価実績結果がデータベース８に存在しない場合には起点実行手順と関連する実行手順（関連実行手順）の実行実績結果及び評価実績結果をデータベース８から取得する。
【０１３１】
なお、ここでは、操作部１０を介して入力された生産プロセス及び評価プロセスの内容や、起点実行手順の中の操作概要欄の内容と同じ実行実績結果及び評価実績結果をデータベース８から取得する場合について述べたが、例えば、入力された生産プロセス及び評価プロセスの内容と類似性のある実行実績結果及び評価実績結果や、起点実行手順の中の操作概要欄の内容と類似性がある実行実績結果及び評価実績結果を、データベース８から取得してもよい。
【０１３２】
ここで、類似性とは、例えば、生産プロセス及び評価プロセス（以下、まとめてプロセスと称する）に含まれる操作内容とその順番、プロセスの入出力となるものの名称や特性値から判定される。操作内容とその順番であれば、正規化された中間表現を比較するのが望ましい。具体的には、たとえばプロセスの抽象構文木間の距離を求める。また、一方のプロセスの抽象構文木をもとに類似したプロセスを表現する抽象構文木を受理する木オートマトンを作成し、受理されるかどうかの判定を行う。プロセスの入出力の比較は、単純にはコーヒー豆であれば、名称同士の距離や生豆の各成分含有量、水分含有量、産地、ゲノム配列などの特性値を比較するのが望ましい。
【０１３３】
このような類似性の定義を、実行実績結果・評価実績結果取得部１５０２に予め規定しておくことで、入力された生産プロセス及び評価プロセスの内容と類似性のある実行実績結果及び評価実績結果や、起点実行手順の中の操作概要欄の内容と類似性がある実行実績結果及び評価実績結果を、データベース８から取得することができる。
【０１３４】
関連実行手順解析部１５０３は、起点実行手順と同じ実行手順の実行実績結果及び評価実績結果がデータベース８に存在せず、起点実行手順と関連する実行手順（関連実行手順）の実行実績結果及び評価実績結果をデータベース８から読み出したとき、起点実行手順の中から可変パラメータ項目やその探索範囲を特定するために、関連実行手順の実行実績結果及び評価実績結果を解析する。なお、関連実行手順の実行実績結果及び評価実績結果を解析し、起点実行手順の中から可変パラメータ項目やその探索範囲を特定する場合については後述する。
【０１３５】
可変パラメータ項目特定部１５０４は、実行実績結果及び評価実績結果に基づいて、起点実行手順の中から、可変パラメータ値の探索範囲を設定する可変パラメータ項目２６ｇ，２６ｈを設定可能な実行パラメータ項目２６ｄ等を特定する。探索範囲設定部１５０５は、実行実績結果及び評価実績結果に基づいて、可変パラメータ項目２６ｇ，２６ｈで設定する探索範囲を特定してその範囲を設定する。
【０１３６】
なお、可変パラメータ項目２６ｇ，２６ｈの設定と、その探索範囲については、操作部１０を介して管理者が設定するようにしてもよい。
また、可変パラメータ項目２６ｇ，２６ｈに設定する探索範囲としては、例えば、（ｉ）演算処理部７又は管理者が特定した可変パラメータ値の範囲を基準にさらに所定領域範囲を広げた、最大の可変推測範囲を示す探索範囲や、（ｉｉ）演算処理部７又は管理者が特定した可変パラメータ値の範囲を基準に、さらに有望と思われる所定領域範囲（例えば、管理者の過去の経験測や知見、制約条件等から特定した範囲）に狭めた、最小の可変推測範囲を示す探索範囲、であってもよい。
【０１３７】
探索範囲設定部１５０５は、例えば、実際の製造ラインで一定の品質又は収量を担保しながら可変パラメータ値の最適化を行うような場合、許容される品質及び生産量のばらつきから逆算して、可変パラメータ項目の探索範囲を絞り込んだり、一連の評価実績結果の累積値を最適化するように探索範囲を絞り込んだりしてもよい。
【０１３８】
テンプレート実行手順出力部１５０６は、探索範囲設定部で求めた探索範囲を起点実行手順に設定し、起点実行手順に基づいてテンプレート実行手順を生成し、当該テンプレート実行手順を出力する。制約条件設定部１５０７は、必要に応じて、テンプレート実行手順の中の制約条件項目２６ｅに対して新たな制約条件を追加したり、或いは、制約条件を修正したりするものである。
【０１３９】
（１−２−２）起点実行手順と同じ実行手順の実行実績結果及び評価実績結果が存在していない場合
ここで、起点実行手順と同じ実行手順の実行実績結果及び評価実績結果がデータベース８に存在していない場合に、関連実行手順の実行実績結果及び評価実績結果を解析し、起点実行手順の中から可変パラメータ項目やその探索範囲を特定する場合について、図１９から図２７を用いて、以下説明する。
【０１４０】
図１９は、コーヒー豆A,Bをブレンドしてブレンド豆を生産する生産プロセスと、得られたブレンド豆についてブレンド豆抽出液を抽出して味の定性評価及び定量評価を実行する評価プロセスとを規定した起点実行手順の一例を示す概略図である。
【０１４１】
この場合、起点実行手順取得部１５０１は、例えば、管理者が最適化したい生産プロセスを特定する、「コーヒー豆Aの焙煎」や、「コーヒー豆Bの焙煎」、「コーヒー豆A，Bのブレンド」の用語が操作部１０を介して入力され、さらに、その評価プロセスを特定する「ブレンド豆抽出液の抽出」や、「味の定性評価」、「味の定量評価」の用語が操作部１０を介して入力されると、これら用語を基に同じ生産プロセス及び評価プロセスの実行手順を、データベース８の中から探索して、起点実行手順として取得する。
なお、ここでは、説明を簡単にするために、管理者が入力した用語を基に、同じ用語を含む実行手順をデータベース８から探索して規定実行手順として取得する場合について説明するが、本発明はこれに限らない。例えば、用語そのものの他に、当該用語が表す型（例えば操作、input、output、制約など）、操作の手順、操作を行う前の処理対象の使用順序、操作により得られる成果物の出現順序、中間表現（例えば、抽象構文木）の構造等、これらとの間で予め規定した類似度を基に、データベース８から起点手順を取得するようにしてもよい。
【０１４２】
図１９は、データベース８の中から探索した起点実行手順の構成の一例を示している。図１９に示すように、この起点実行手順は、生産プロセス及び評価プロセスで行われる操作に関する内容を、操作ごとに操作概要欄Ｃ６，Ｃ７，Ｃ８，Ｃ９，Ｃ１０，Ｃ１１に規定している。この起点実行手順の操作概要欄Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３，Ｃ４にも、上述した図２の起点実行手順と同様に、例えば、操作の内容を規定した操作項目２６ａと、操作の処理対象を規定したinput項目２６ｂと、操作により得られる成果物を規定したoutput項目２６ｃと、操作に関連する数値を規定した実行パラメータ項目２６ｄと、操作に関する制約条件を規定した制約条件項目２６ｅとを有する。
【０１４３】
次に、実行実績結果・評価実績結果取得部１５０２は、起点実行手順と同じ実行手順の実行実績結果及び評価実績結果がデータベース８に記録されているか否かを探索するが、起点実行手順と同じ実行手順の実行実績結果及び評価実績結果がデータベース８に記録されていない場合、起点実行手順と関連する実行手順（関連実行手順）の実行実績結果及び評価実績結果をデータベース８から取得する。
【０１４４】
この場合、実行実績結果・評価実績結果取得部１５０２は、例えば、起点実行手順の中の生産プロセスで規定した「コーヒー豆Aの焙煎」や、「コーヒー豆Bの焙煎」、「焙煎」、「コーヒー豆A，Bのブレンド」、「ブレンド」等の用語、及び、評価プロセスで規定した「抽出液の抽出」や、「味の定性評価」、「味の定量評価」等の用語を基に、これら用語が含まれた実行手順を、データベース８に記録された実行手順の中から特定し、特定した実行手順を関連実行手順として、当該関連実行手順の実行実績結果及び評価実績結果をデータベース８から取得する。
【０１４５】
ここで、図２０、図２１及び図２２は、関連実行手順の実行実績結果及び評価プロセスの構成の一例を示している。また、図２３は、これら図２０、図２１及び図２２に示す関連実行手順（実行手順Ａ，Ｂ，Ｚ）の評価実績結果を示す
【０１４６】
図２０に示す関連実行手順（実行手順Ａ）には、起点実行手順の「コーヒー豆Bの焙煎」の操作概要欄Ｃ７及び「コーヒー豆A,Bのブレンド」の操作概要欄Ｃ８は存在しないものの、操作概要欄Ｃ６，Ｃ１２，Ｃ１３，Ｃ１４に、起点実行手順内の「コーヒー豆Aの焙煎」、「抽出液の抽出」、「味の定性評価」及び「味の定量評価」の用語が含まれている。これにより、実行実績結果・評価実績結果取得部１５０２は、図２０に示す関連実行手順及び図２３に示す実行手順Ａの評価実績結果を、関連実行手順の実行実績結果及び評価実績結果として取得する。
【０１４７】
また、図２１に示す関連実行手順（実行手順Ｂ）には、起点実行手順の「コーヒー豆Aの焙煎」の操作概要欄Ｃ６及び「コーヒー豆A,Bのブレンド」の操作概要欄Ｃ８は存在しないものの、操作概要欄Ｃ７，Ｃ１６，Ｃ１７，Ｃ１８に、起点実行手順内の「コーヒー豆Bの焙煎」、「抽出液の抽出」、「味の定性評価」及び「味の定量評価」の用語が含まれている。これにより、実行実績結果・評価実績結果取得部１５０２は、図２１に示す実行実績結果及び図２３に示す実行手順Ｂの評価実績結果を、関連実行手順の実行実績結果及び評価実績結果として取得する。
【０１４８】
さらに、図２２に示す関連実行手順（実行手順Ｚ）には、起点実行手順の「コーヒー豆Aの焙煎」の操作概要欄Ｃ６、「コーヒー豆Bの焙煎」の操作概要欄Ｃ７及び「コーヒー豆A,Bのブレンド」の操作概要欄Ｃ８は存在しないものの、操作概要欄Ｃ１９，Ｃ２０，Ｃ２１，Ｃ２２に、起点実行手順内の「焙煎」、「抽出液の抽出」、「味の定性評価」及び「味の定量評価」の用語が含まれている。これにより、実行実績結果・評価実績結果取得部１５０２は、図２２に示す実行実績結果及び図２３に示す実行手順Ｚの評価実績結果を、関連実行手順の実行実績結果及び評価実績結果として取得する。
【０１４９】
関連実行手順解析部１５０３は、これら図２０、図２１及び図２２に示す関連実行手順の各生産プロセスの操作概要欄Ｃ６，Ｃ７，Ｃ１９に示す実行実績結果の内容と、図２３に示す各評価実績結果の内容とを比較し、生産プロセスで得た実行実績結果の内容（実行パラメータ値の数値の変動等）と、評価プロセスで得た評価実績結果の内容と、の関連性や依存性等を解析し、評価実績結果に影響を与える、生産プロセスの実行パラメータ項目を推測する。
【０１５０】
この実施形態に係る関連実行手順解析部１５０３は、例えば、図２３に示す「実行手順Ｚ」の評価実績結果である「定性評価結果」が最高値の「５」であることから、同じく「実行手順Ｚ」の評価実績結果である「定量評価結果」の値（［苦味、酸味、旨味］=［７，６，７］）に近い結果を導き出すような、焙煎条件とブレンド比率とを探索すれば良いという仮説を立てることができる。
【０１５１】
関連実行手順解析部１５０３は、実行手順Ａ，Ｂの「定量評価結果」の中身を解析し、「実行手順Ａ」に関しては苦味が「９」で、「実行手順Ｚ」の「７」より高く、また、「実行手順Ａ」の酸味は「３」で「実行手順Ｚ」の「６」より低いとの解析結果を得る。
【０１５２】
また、関連実行手順解析部１５０３は、「実行手順Ｂ」に関しては苦味が「４」で「実行手順Ｚ」の「６」より低く、「実行手順Ｂ」の酸味は「８」で「実行手順Ｚ」の「６」より高いとの解析結果を得る。また、関連実行手順解析部１５０３は、定量評価結果において、実行手順Ｚは実行手順Ａと実行手順Ｂとを結ぶ線分付近に存在するとの解析結果を得る。
【０１５３】
これにより、関連実行手順解析部１５０３は、「実行手順Ａ」により生産するコーヒー豆Ａ（焙煎済）と、「実行手順Ｂ」により生産するコーヒー豆Ｂ（焙煎済）とを適切な割合でブレンドすれば、「実行手順Ｚ」でできるコーヒー豆Ｚ（焙煎済）と似た味を持つブレンドを作成できる可能性が高いとの解析結果を得る。
【０１５４】
関連実行手順解析部１５０３は、このような解析結果を可変パラメータ項目特定部１５０４に送出する。可変パラメータ項目特定部１５０４は、関連実行手順解析部１５０３から受け取った解析結果と、関連実行手順の実行実績結果及び評価実績結果とに基づいて、図２４に示すように、起点実行手順の「コーヒー豆Aとコーヒー豆Bのブレンド」の操作概要欄Ｃ８に規定されている、実行パラメータ項目の「コーヒー豆Ａの重量」を可変パラメータ項目２６ｊとして設定する。
【０１５５】
可変パラメータ項目特定部１５０４は、関連実行手順解析部１５０３からの解析結果と、関連実行手順の実行実績結果及び評価実績結果と、操作概要欄Ｃ８の「コーヒー豆Ａの重量」を可変パラメータ項目２６ｊとして設定した起点実行手順とに基づいて、可変パラメータ項目２６ｊの探索範囲を推測し、例えば、「４ｇ＜コーヒー豆Ａの重量＜１０１ｇ」と設定する。これにより、テンプレート実行手順出力部１５０６は、これら情報に基づいて。図２４に示すようなテンプレート実行手順を出力する。
【０１５６】
なお、図２５及び図２６は、図２４に示すテンプレート実行手順を基に生成された実行手順の構成の一例を示すものである。演算処理部７では、テンプレート実行手順生成部１５から図２４に示すテンプレート実行手順を可変パラメータ値設定部１６が受け取ると、可変パラメータ値設定部１６によって可変パラメータ値設定処理を行い、可変パラメータ項目２６ｊの探索範囲の中から複数の可変パラメータ値（この例では、「100g」や「70g」）を選択し、実行手順生成部１７によって各可変パラメータ値を設定した複数の実行手順のリストを生成する。
【０１５７】
（１−２−３）テンプレート実行手順処理手順のフローチャート
次に、上述したテンプレート実行手順生成処理について、図２７のフローチャートを用いて以下説明する。図２７に示すように、生産プロセス最適化装置２は、開始ステップからテンプレート実行手順生成処理手順を開始し、次のステップＳ２０１で、最適化したい生産プロセス及び評価プロセスが、管理者により入力される。
【０１５８】
テンプレート実行手順生成部１５は、次のステップＳ２０２で、生産プロセス及び評価プロセスに基づいて、探索の起点となる起点実行手順をデータベース８から取得する。
【０１５９】
なお、ここでは、説明を簡単にするために、データベース８を探索して、探索の規定となる起点実行手順を取得する場合について説明したが、本発明はこれに限らない。例えば、データベース８を探索しても、探索の規定となる起点実行手順が存在せず、データベース８から取得できない場合には、テンプレート実行手順生成部１５において、新たに起点実行手順を作成して、当該起点実行手順を取得するようにしてもよい。新たな起点実行手順の作成としては、管理者自身が操作部１０を介して作成することで取得もよく、また、テンプレート実行手順生成部１５によって、管理者により入力された操作名や使用装置名等の傾向から、所定の生産プロセス及び評価プロセスの操作を手本に、おおよその起点実行手順を自動的に作成することで取得してもよい。
【０１６０】
テンプレート実行手順生成部１５は、次のステップＳ２０３で、起点実行手順と同じ実行手順の、過去の実行実績結果及び評価実績結果がデータベース８に存在しているか否か判断する。ここで、テンプレート実行手順生成部１５は、起点実行手順と同じ実行手順の実行実績結果及び評価実績結果がデータベース８に存在していると判断すると（ＹＥＳ）、次のステップＳ２０４で、起点実行手順と同じ実行手順の実行実績結果及び評価実績結果をデータベース８から取得する。
【０１６１】
テンプレート実行手順生成部１５は、次のステップＳ２０５で、ステップＳ２０４で取得した過去の実行実績結果及び評価実績結果に基づいて、起点実行手順の中で可変パラメータ値を設定可能な可変パラメータ項目を特定する。
【０１６２】
なお、このような可変パラメータ項目の設定については、管理者が起点実行手順の中から項目を精査し、管理者による操作部１０を介した選択命令の入力に基づいて、所定の項目を可変パラメータ項目として設定するようにしてもよい。
【０１６３】
テンプレート実行手順生成部１５は、次のステップＳ２０６で、ステップＳ２０４で取得した過去の実行実績結果及び評価実績結果に基づいて、可変パラメータ項目に設定可能な探索範囲を推測し、推測した所定の探索範囲を可変パラメータ項目に設定する。テンプレート実行手順生成部１５は、次のステップＳ２１０で、可変パラメータ項目に探索範囲を設定したテンプレート実行手順を出力して、上述したテンプレート実行手順生成処理手順を終了する。
なお、このような可変パラメータ項目における探索範囲の設定については、管理者が可変パラメータ値の範囲を精査し、管理者による操作部１０を介した入力命令の入力に基づいて、探索範囲を設定するようにしてもよい。
【０１６４】
一方、上述したステップＳ２０３で、テンプレート実行手順生成部１５は、起点実行手順と同じ実行手順の実行実績結果及び評価実績結果がデータベース８に存在していないと判断すると（ＮＯ）、次のステップＳ２０７で、入力された生産プロセス及び評価プロセスに基づいて、起点実行手順と関連する関連実行手順の実行実績結果及び評価実績結果をデータベース８から取得する。
【０１６５】
テンプレート実行手順生成部１５は、次のステップＳ２０８で、複数の関連実行手順の実行実績結果及び評価実績結果を比較し、評価実績結果に影響を与える実行パラメータ項目を、起点実行手順の中から推測する。
【０１６６】
テンプレート実行手順生成部１５は、次のステップＳ２０９で、評価実績結果に影響を与える実行パラメータ項目を可変パラメータ項目とし、この可変パラメータ項目に設定可能な探索範囲を、関連実行手順の実行実績結果及び評価実績結果に基づいて推測する。そして、テンプレート実行手順生成部１５は、推測した所定の探索範囲を可変パラメータ項目に設定する。テンプレート実行手順生成部１５は、次のステップＳ２１０で、可変パラメータ項目に探索範囲を設定したテンプレート実行手順を出力して、上述したテンプレート実行手順生成処理手順を終了する。
【０１６７】
（１−３）可変パラメータ値設定処理
次に、上述した可変パラメータ値設定処理手順について説明する。図２８は、可変パラメータ値設定部１６の構成を示すブロック図である。図２８に示すように、可変パラメータ値設定部１６は、可変パラメータ値解析部１６０１と可変パラメータ値選定部１６０２とを有する。可変パラメータ値解析部１６０１は、例えば、起点実行手順と同一又は関連した実行実績結果及び評価実績結果をデータベース８から取得し、これら実行実績結果及び評価実績結果を用いた回帰モデル等によって、探索範囲の中から評価実績結果に影響を与える可変パラメータ値を解析する。
【０１６８】
回帰モデルとしては、例えば、テンプレート実行手順で探索範囲を設定した可変パラメータ項目に対応する箇所の、実行実績結果の実行パラメータ値を説明変数とし、評価実績結果を目的変数とした主成分分析（ＰＣＡ；Principal Component Analysis）や、テンプレート実行手順で探索範囲を設定した可変パラメータ項目に対応する箇所の、実行実績結果の実行パラメータ値と評価実績結果とを説明変数とし、評価実績結を目的変数とした部分的最小二乗法（ＰＬＳ；Partial Least Squares）、多項式回帰、ガウス過程回帰、Random Forest Regression等のように、線形又は非線形変換を適用する種々の回帰モデルを適用することができる。また、回帰モデルとしては、例えば、実行実績結果及び評価実績結果を機械学習して生成される機械学習モデルを適用してもよい。
【０１６９】
機械学習モデルとしては、例えば、少なくとも１つの行列演算と少なくとも１つの線型または非線形変換を組み合わせた形で定義されるニューラルネットワーク等を適用することができる。機械学習モデルを学習させる際には、教師あり学習と教師なし学習とがある。未学習の機械学習モデルについて教師あり学習をさせる際には、実行実績結果と、その評価実績結果と、当該評価実績結果が所望する結果であるか否かを示す正解ラベル（例えば、所望する評価実績結果であるか否かを示す正解率）と、を用い、実行実績結果及び評価実績結果を学習させる際に正解ラベルを付して学習させる。
未学習の機械学習モデルについて教師なし学習をさせる際には、実行実績結果と、その評価実績結果と、を用い、実行実績結果及び評価実績結果の法則性や特徴を学習させる。
可変パラメータ値設定部１６は、可変パラメータ値解析部１６０１において、任意に選択した可変パラメータ値を、学習済みの機械学習モデルに入力すること予測結果（例えば、教師ありであれば正解率、教師なしであれば予測評価結果）を得、可変パラメータ値選定部１６０２において、当該予測結果を基に可変パラメータ値を選定する。
なお、このような回帰モデルについては、実行環境１００から受け取った実行結果及び評価結果を、説明変数や目的変数、学習データ等として、その都度、追加してゆくことが望ましい。これにより、実行環境１００で実行されている実行手順の最新のデータを反映させた回帰モデルを生成することができ、生産プロセスの最適化を一段と図ることができる。
【０１７０】
可変パラメータ値選定部１６０２は、可変パラメータ値解析部１６０１の解析結果に基づいて、例えば、ベイズ最適化や、直交表、ラテン超方格法等に従って、可変パラメータ項目の探索範囲の中から所定数の可変パラメータ値を選定する。
【０１７１】
具体的には、例えば、可変パラメータ値選定部１６０２は、過去の実行実績結果及び評価実績結果を基に可変パラメータ値解析部１６０１によって生成された回帰モデルを用いて、可変パラメータ値を選定してゆく。回帰モデルを用いて可変パラメータ値を選定してゆく方法として、回帰モデルを基に探索空間上に何らかの関数を定義し、その関数を最適化することでアルゴリズミックに選定してゆくことができる他、そのように生成された可変パラメータ値の一部又は全部を管理者の判断で置き換えることようにしてもよい。
【０１７２】
回帰モデルを基に、探索空間上に定義される前記関数は、たとえば探索空間のどの点に可変パラメータ値を生成したら、どのくらいの評価結果の改善や情報が新たに得られるのかを定量的に定義した関数（例えば、Upper Confidence Bound, Expected Improvement, parallel Knowledge Gradient, Mutual Information等）であって、これらの関数に関して所与の手順の最適化(例えば、最大化、最小化、重み付きサンプリング等)を行うことで、所定数の可変パラメータ値のリストを得ることができる。
【０１７３】
可変パラメータ値が複数ある場合で、それらに優先順位を割り振る必要があるとき、適当に定めた所与の基準(例えば、上記関数の値を基にソートする他、Local Penalization等の手法によって逐次的に可変パラメータ値が生成された場合は、可変パラメータ値の生成順に優先順位を昇順に割り振る等)によってアルゴリズミックに優先順位を定めることができる他、管理者の判断で任意に優先順位を割り振っても良い。
【０１７４】
なお、可変パラメータ設定部１６は、可変パラメータ値の属性値（例えば、溶液中の物質濃度、流速、などの場合は、可変パラメータ値にlogをかけた方がより説明変数の変化に対して、目的変数の変化が一様になって、寄与が見えやすくなるなどの効果があるため、例えば、可変パラメータ値にlogをかけた値）を反映して探索範囲を変換又は制限する機能を有し、変換又は制限した探索範囲の中から可変パラメータ値を推測するようにしてもよい。例えば、ある可変パラメータ値が評価値に対して対数で変化する種類のものであることがわかっている場合、それに対応して可変パラメータ値にも対数変換を施すケース等が含まれる。
【０１７５】
また、可変パラメータ設定部１６は、例えば、実際の製造ラインで一定の品質又は収量を担保しながら最適化を行うような場合、許容される品質及び生産量のばらつきから逆算して探索範囲の中から可変パラメータ値を絞り込んだり、一連の評価実績結果の累積値を最適化するような可変パラメータ値を探索範囲から選定したりするようにしてもよい。
【０１７６】
例えば、上述した可変パラメータ値設定処理について、図２９のフローチャートを用いて説明すると、可変パラメータ値設定部１６は、開始ステップから可変パラメータ値設定処理手順を開始し、次のステップＳ３０１で、例えば、過去の実行実績結果及び評価実績結果に基づいて、探索範囲に関する回帰モデルを生成する。
【０１７７】
可変パラメータ値設定部１６は、次のステップＳ３０２で、探索範囲を設定した可変パラメータ項目に、回帰モデルの基づき、探索範囲内から、複数の可変パラメータ値を選択して、可変パラメータ値設定処理手順を終了する。
【０１７８】
（１−４）実行スケジュール生成処理
（１−４−１）実行スケジュール生成処理の概要
次に、上述した実行スケジュール生成処理手順について説明する。図３０は、実行スケジュール生成部１９の構成を示すブロック図である。また、図３１は、実行スケジュール生成処理手順を示すフローチャートである。なお、ここでは、図６に示した実行手順の実行スケジュールを生成する例について以下説明する。
【０１７９】
図３０に示すように、実行スケジュール生成部１９は、個別抽象構文木生成部１９０１と、実行手順抽象構文木生成部１９０２と、拡張抽象構文木生成部１９０３と、実行環境情報取得部１９０４と、半順序生成部１９０５と、候補スケジュール生成部１９０６と、実行スケジュール選択部１９０７とを有する。
【０１８０】
この場合、実行スケジュール生成部１９は、図３１に示すように、開始ステップから実行スケジュール生成処理手順を開始し、次のサブルーチンＳＲ４１及びステップＳ４０４に移動する。実行スケジュール生成部１９は、サブルーチンＳＲ４１において、個別抽象構文木生成部１９０１によって個別抽象構文木生成処理（後述する）を行い、図６に示すように、実行手順内の操作概要欄Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３，Ｃ４に規定した操作ごとにそれぞれ個別抽象構文木を生成する。
【０１８１】
ここで、図３２は、個別抽象構文木生成処理によって、図６に示す実行手順の「コーヒー豆Ａの焙煎」の操作概要欄Ｃ１から生成した個別抽象構文木の構成を示す。図３３は、個別抽象構文木生成処理によって、図６に示す実行手順の「コーヒー豆Ｂの焙煎」の操作概要欄Ｃ２から生成した個別抽象構文木の構成を示す。
【０１８２】
図３４は、個別抽象構文木生成処理によって、図６に示す実行手順の「コーヒー豆Ａとコーヒー豆Ｂのブレンド」の操作概要欄Ｃ３から生成した個別抽象構文木の構成を示す。図３５は、個別抽象構文木生成処理によって、図６に示す実行手順の「ブレンド豆の香りの定性評価」の操作概要欄Ｃ１から生成した個別抽象構文木の構成を示す。
【０１８３】
一方、ステップＳ４０４において、実行スケジュール生成部１９は、実行環境情報取得部１９０４により、例えば、データベース８又は実行環境１００から、図１０Ａに示すような  実行環境情報Eを取得する。
【０１８４】
実行スケジュール生成部１９は、サブルーチンＳＲ４２において、実行手順抽象構文木生成部１９０２によって実行手順抽象構文木生成処理（後述する）を行い、上記のサブルーチンＳＲ４１で生成した複数の個別抽象構文木を統合し、図８及び図９に示すような実行手順抽象構文木tを生成する。なお、個別抽象構文木が１つだけのときには、当該個別抽象構文木を実行手順抽象構文木として取り扱うことになる。
【０１８５】
実行スケジュール生成部１９は、次のサブルーチンＳＲ４３において、拡張抽象構文木生成部１９０３によって拡張抽象構文木生成処理（後述する）を行い、図８及び図９に示した実行手順抽象構文木tに、図１０に示した実行環境情報Eの内容を反映させ、図１２、図１３及び図１４に示した拡張抽象構文木t´を生成する。
【０１８６】
実行スケジュール生成部１９は、次のステップＳ４０５において、半順序生成部１９０５によって、拡張抽象構文木t´から、図１０Ｂに示すような半順序を生成する。実行スケジュール生成部１９は、次のステップＳ４０６において、候補スケジュール生成部１９０６によって、実行手順を開始する開始時刻（例えば、2020年1月2日8時30分とする）を決め、半順序と実行環境情報Eとを基に、操作が実行される順番に沿って、各操作についてそれぞれ実行主体が実行可能な実行開始時刻と実行終了時刻とを割り付けた、複数の時間割付スケジュールの集合A´´（図１５）を生成する。
【０１８７】
また、実行スケジュール生成部１９は、候補スケジュール生成部１９０６によって、複数の時間割付スケジュールの中から、実行手順等で規定されている制約条件を満たした候補スケジュールを選択し、候補スケジュールの集合A´´´（図１６）を生成する。
【０１８８】
実行スケジュール生成部１９は、次のステップＳ４０８において、実行スケジュール選択部１９０７によって、例えば、『実行手順の最終操作である「ブレンド豆の香り定性評価」の実行終了時間が、最も早い候補スケジュールを選択する』等、予め設定された選択条件に基づいて、複数の候補スケジュールの中から実行スケジュールを選択し、実行スケジュール生成処理手順を終了する。
【０１８９】
（１−４−２）個別抽象構文木生成処理
次に、上述した個別抽象構文木生成処理について説明する。図３６は、個別抽象構文木生成処理手順の一例を示すフローチャートである。ここでは、図６に示した実行手順のうち、「コーヒー豆Aとコーヒー豆Bのブレンド」の操作概要欄Ｃ３に基づいて、図３４に示すような個別抽象構文木を生成する例を示す。
【０１９０】
図３６に示すように、個別抽象構文木生成部１９０１は、開始ステップから個別抽象構文木生成処理手順を開始し、次のステップＳ４１０１において、実行手順の中から、個別抽象構文木を生成する、例えば、操作概要欄Ｃ１の操作項目２６ａを選択する。
【０１９１】
個別抽象構文木生成部１９０１は、次のステップＳ４１０２において、操作概要欄Ｃ３のoutput項目２６ｃに基づき、図３７の「step1」に示すように、output項目２６ｃの内容（ここでは「ブレンド」）を示すoutputオブジェクトノードn1を生成する。個別抽象構文木生成部１９０１は、次のステップＳ４１０３において、図３７の「step2」に示すように、outputオブジェクトノードn1の子に「output」を示すoutputラベルノードn2を、エッジを介して追加する。
【０１９２】
個別抽象構文木生成部１９０１は、次のステップＳ４１０４において、操作概要欄Ｃ３の操作項目２６ａに基づき、図３７の「step3」に示すように、outputラベルノードn2の子に、操作項目２６ａの操作内容（ここでは操作内容を示す「ブレンド」）を示す操作名ノードn3を、エッジを介して追加する。個別抽象構文木生成部１９０１は、次のステップＳ４１０５において、図３７の「step4」に示すように、操作名ノードn3の子に「input」を示すinputラベルノードn4を、エッジを介して追加する。
【０１９３】
個別抽象構文木生成部１９０１は、次のステップＳ４１０６において、操作概要欄Ｃ３のinput項目２６ｂに基づき、図３８の「step5」に示すように、input項目２６ｂの内容（ここでは、「コーヒー豆A（焙煎済み）」と「コーヒー豆B（焙煎済み）」）を示すinputオブジェクトノードn5を、エッジを介して追加する。
【０１９４】
個別抽象構文木生成部１９０１は、次のステップＳ４１０７において、操作概要欄Ｃ３の中に実行パラメータ値又は可変パラメータ値が存在するか否かを判断する。ここで、図６に示す実行手順の操作概要欄Ｃ３には、実行パラメータ項目２６ｄに実行パラメータ値が存在し、可変パラメータ項目２６ｈに可変パラメータ値が存在しており、ステップＳ４１０７で肯定結果（Ｙｅｓ）が得られるため、個別抽象構文木生成部１９０１は、次のステップＳ４１０８に移る。
【０１９５】
個別抽象構文木生成部１９０１は、ステップＳ４１０８において、図３８の「step6」に示すように、実行パラメータ項目２６ｄ及び可変パラメータ項目２６ｈの内容を示すパラメータノード群n6を操作名ノードn3の子にエッジを介して追加する。
【０１９６】
なお、パラメータノード群n6は、パラメータのノードであることを示すparameterラベルノードn60と、parameterラベルノードn60の子にエッジを介して追加され、実行パラメータ値であることを示すstaticラベルノードn62と、parameterラベルノードn60の子にエッジを介して追加され、可変パラメータ値であることを示すdynamicラベルノードn61と、を有する。
【０１９７】
また、実行パラメータ値であることを示すstaticラベルノードn62と、可変パラメータ値であることを示すdynamicラベルノードn61とには、それぞれ実行パラメータ値又は可変パラメータ値で規定するパラメータ名を示すパラメータ名ノードn63が、子としてエッジにより追加され、パラメータ名ノードn63の子に、それぞれ実行パラメータ値又は可変パラメータ値の数値を示すパラメータ値ノードn64がエッジを介して追加される。
【０１９８】
なお、上記のステップＳ４１０７で実行パラメータ値又は可変パラメータ値が存在していないと判断したときには、個別抽象構文木生成部１９０１は、次のステップＳ４１０９に移る。
【０１９９】
個別抽象構文木生成部１９０１は、ステップＳ４１０９において、操作概要欄Ｃ３の制約条件項目２６ｅに、操作に関する制約条件が存在するか否かを判断し、存在する場合には次のステップＳ４１１０に移る。なお、制約条件項目２６ｅに規定されている制約条件が、操作に関する制約条件か、input項目２６ｂに関する制約条件か、output項目２６ｃに関する制約条件か、実行パラメータ項目２６ｄや可変パラメータ項目２６ｈに関する制約条件か、については、実行手順を生成する際に定められている。
【０２００】
個別抽象構文木生成部１９０１は、ステップＳ４１１０において、図３９の「step7」に示すように、制約条件項目２６ｅに基づいて、操作に関する制約条件の内容を示した制約条件ノード群n7を、操作名ノードn3の子に追加する。
【０２０１】
ここで、制約条件ノード群n7は、操作に関する制約条件の内容を示すconstraintラベルノードn70が、操作名ノードn3の子にエッジを介して追加され、constraintラベルノードn70の子に、制約条件が静的なもの（変動しない固定条件）であることを示すstaticラベルノードn71がエッジを介して追加される。また、このstaticラベルノードn71の子として、制約される対象名を示す制約名ノードn72がエッジを介して追加され、この制約名ノードn72の子として、制約されるパラメータ値を示すパラメータ値ノードn73がエッジを介して追加される。
【０２０２】
なお、上記のステップＳ４１０９で操作に関する制約条件が存在していないと判断したときには、個別抽象構文木生成部１９０１は、次のステップＳ４１１１に移る。個別抽象構文木生成部１９０１は、ステップＳ４１１１において、図４０の「step8」に示すように、操作名ノードn3の子に、操作の実行主体を示すactuatorラベルノードn8を、エッジを介して追加する。
【０２０３】
個別抽象構文木生成部１９０１は、次のステップＳ４１１２において、操作概要欄Ｃ３の制約条件項目２６ｅに、input項目２６ｂに関する制約条件が存在するか否かを判断し、存在する場合には次のステップＳ４１１３に移る。
【０２０４】
個別抽象構文木生成部１９０１は、ステップＳ４１１３において、図３４の「step9」に示すように、制約条件項目２６ｅに基づいて、input項目２６ｂに関する制約条件の内容を示した制約条件ノード群n9を、対応するinputオブジェクトノードn5の子に追加する。
【０２０５】
ここで、制約条件ノード群n9では、対応するinputオブジェクトノードn5の子に、outputラベルノードn90を、エッジを介して追加し、outputラベルノードn90の子に、intermediateラベルノードn91を追加する。また、制約条件ノード群n9では、intermediateラベルノードn91の子にinputラベルノードn92を、エッジを介して追加し、このinputラベルノードn92の子に、制約条件で規定する操作開始・終了の判断基準（この場合は、コーヒー豆Aの焙煎が終わってから180秒以内にブレンドを開始する、との操作開始の制約条件が規定されていることから、ここでは、「コーヒー豆A（焙煎済み）」が制約条件で規定する操作開始の判断基準となる）となるinput対象を示すinputオブジェクトノードn93を、エッジを介して追加する。
【０２０６】
さらに、制約条件ノード群n9では、intermediateラベルノードn91の子にinput項目２６ｂに関する制約条件の内容を示すconstraintラベルノードn94を、エッジを介して追加し、このconstraintラベルノードn94の子に、制約条件が静的なもの（変動しない固定条件）であることを示すstaticラベルノードn95と、制約される対象名を示す制約名ノードn96と、制約されるパラメータ値を示すパラメータ値ノードn97とが、直列的にエッジを介して追加される。
【０２０７】
なお、上記のステップＳ４１１２でinput項目２６ｂに関する制約条件が存在していないと判断したときには、個別抽象構文木生成部１９０１は、次のステップＳ４１１４に移る。
【０２０８】
このようにして、個別抽象構文木生成部１９０１は、例えば、実行手順の操作概要欄Ｃ３について、個別抽象構文木を生成することができる。
【０２０９】
個別抽象構文木生成部１９０１は、ステップＳ４１１４において、個別抽象構文木を生成していない操作項目２６ａが実行手順内に存在しているか否かを判断する。ここで、個別抽象構文木生成部１９０１は、個別抽象構文木を生成していない操作項目２６ａが実行手順内に存在していると判断すると（ＹＥＳ）、次のステップＳ４１１５において、実行手順の中から、個別抽象構文木を生成していない他の操作概要欄Ｃ１，Ｃ２，Ｃ４の操作項目２６ａを選択し、再び上述したステップＳ４１０２に戻り、ステップＳ４１１４で否定結果（ＮＯ）が得られるまで、上述した処理を繰り返す。
【０２１０】
一方、個別抽象構文木生成部１９０１は、ステップＳ４１１４において、個別抽象構文木を生成していない操作項目２６ａが実行手順内に存在していないと判断すると（ＮＯ）、このことは、実行手順の中にある全ての操作概要欄Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３，Ｃ４の操作項目２６ａに関して個別抽象構文木を生成したことを表わしており、上述した個別抽象構文木生成処理手順を終了する。
【０２１１】
（１−４−３）実行手順抽象構文木生成処理
次に、上述した個別抽象構文木を統合する実行手順抽象構文木生成処理について説明する。     図４１は、実行手順抽象構文木生成処理手順の一例を示すフローチャートである。なお、ここでは、図６に示した実行手順において、「コーヒー豆Aとコーヒー豆Bのブレンド」の操作概要欄Ｃ３に基づいて生成した、図４２の個別抽象構文木と、「ブレンド豆の香り定性評価」の操作概要欄Ｃ４に基づいて生成した、図４３の個別抽象構文木とを統合する例を示す。
【０２１２】
なお、ここでは、複数の個別抽象構文木が生成され、これら個別抽象構文木を統合する場合について説明するが、テンプレート実行手順によっては、１つの操作概要欄しかなく、１つの個別抽象構文木だけが生成されることもある。この場合には、上述したように、生成された１つの個別抽象構文木を、実行手順抽象構文木として取り扱うことになる。
【０２１３】
図４１に示すように、実行手順抽象構文木生成部１９０２は、開始ステップから実行手順抽象構文木生成処理手順を開始し、次のステップＳ４２０１において、図３２、図３３、図３４及び図３５（図４２は図３５と構成が同じである）に示す複数の個別抽象構文木の中から、所定の個別抽象構文木（ここでは、例えば、最終的に行われる「ブレンド豆の香り定性評価」の操作に関する個別抽象構文木（図４２））を選択する。
【０２１４】
実行手順抽象構文木生成部１９０２は、次のステップＳ４２０２において、図４２に示すように、前のステップＳ４２０１で選択した「ブレンド豆の香り定性評価」の個別抽象構文木に含まれる、子を持たないinputラベルノードの集合Nlを特定する。
【０２１５】
実行手順抽象構文木生成部１９０２は、次のステップＳ４２０３において、図４３に示すように、図４２の集合Nlに含まれるinputオブジェクトノード（ここでは、「ブレンド豆」のラベルが付されたinputオブジェクトノード）n100とラベル（例えば、ノードを識別可能なノード名）が同じoutputオブジェクトノードn200を有し、かつ、outputオブジェクトノードn200に親を持たない、「コーヒー豆Aとコーヒー豆Bのブレンド」の個別抽象構文木を特定する。
【０２１６】
実行手順抽象構文木生成部１９０２は、次のステップＳ４２０４において、前のステップＳ４２０３で特定した図４３に示す「コーヒー豆Aとコーヒー豆Bのブレンド」の個別抽象構文木のoutputオブジェクトノードn200を、図４２に示す「ブレンド豆の香り定性評価」の個別抽象構文木の集合Nlに含まれるinputオブジェクトノードn100に置き換え、図４２の個別抽象構文木と、図４３の個別抽象構文木とを接続して、図４４に示すような中間抽象構文木を生成する。
【０２１７】
実行手順抽象構文木生成部１９０２は、次のステップＳ４２０５において、中間抽象構文木に含まれる、子を持たないinputラベルノードの集合Nlの要素に接続可能な個別抽象構文木または中間抽象構文木が存在するか否かを判断する。ここで、中間抽象構文木に含まれる、子を持たないinputラベルノードの集合Nlに1つ以上接続可能な個別抽象構文木または中間抽象構文木が存在する場合、実行手順抽象構文木生成部１９０２は、再び上述したステップＳ４２０３に移り、中間抽象構文木に含まれる新たな集合Nlに接続可能な個別抽象構文木を特定する。このようにして、ステップＳ４２０５において、中間抽象構文木に含まれる、子を持たないinputラベルノードの集合Nlの要素に接続可能な個別抽象構文木または中間抽象構文木が存在しなくなるまで、上述した処理を繰り返す。
【０２１８】
一方、ステップＳ４２０５において、中間抽象構文木に含まれる、子を持たないinputラベルノードの集合Nlの要素に接続可能な個別抽象構文木または中間抽象構文木が存在しない場合、実行手順抽象構文木生成部１９０２は、次のステップＳ４２０７において、中間抽象構文木を最終的な実行手順抽象構文木t´（図８及び図９）として出力し、上述した実行手順抽象構文木生成処理手順を終了する。
【０２１９】
（１−４−４）拡張抽象構文木生成処理
次に、上述した拡張抽象構文木生成処理手順について説明する。図４５は、拡張抽象構文木生成処理手順の一例を示すフローチャートである。なお、ここでは、図１０Ａに示した実行環境情報Eと、図８及び図９に示した実行手順抽象構文木t´と、に基づいて拡張抽象構文木（図１２、図１３及び図１４）を生成する例を示す。
【０２２０】
図４５に示すように、拡張抽象構文木生成部１９０３は、開始ステップから拡張抽象構文木生成処理手順を開始し、次のステップＳ４３０１において、図１０Ａの実行環境情報Eの中から所定の実行主体を選択する。なお、ここでは、説明を簡単にするため、実行主体として、例えば、「人間P」が選択された例について説明する。拡張抽象構文木生成部１９０３は、次のステップＳ４３０２において、前のステップＳ４３０１で選択した実行主体「人間P」が実行可能な操作を、実行環境情報Eの情報から特定する。
【０２２１】
例えば、図１０Ａに示す実行環境情報Eにおいて、実行主体となり得る人間Pであれば、ブレンド及び香り評価の操作のみを実行可能であり、実行主体となり得る焙煎機X,Yであれば、焙煎の操作のみを実行可能であり、実行主体となり得る人間Qであれば、ブレンドの操作のみを実行可能であることを特定する。
【０２２２】
拡張抽象構文木生成部１９０３は、次のステップＳ４３０３において、前のステップＳ４３０１で選択した実行主体をラベル（例えば、実行主体を識別可能な実行主体名）とする「人間P」の実行主体名ノードnxを生成する。より具体的には、例えば、人間Pであれば、人間Pを識別可能な「人間P」をラベルとした実行主体名ノードnxであり、焙煎機Xであれば、焙煎機Xを識別可能な「焙煎機X」をラベルとした実行主体名ノードnxである。
【０２２３】
拡張抽象構文木生成部１９０３は、次のステップＳ４３０４において、前のステップＳ４３０１で選択した実行主体の「人間P」が実行可能な操作に対応する操作名ノードn3を、実行手順抽象構文木tの中から選択する。ステップＳ４３０１で「人間P」を選択した場合には、図１２に示すように、例えば、「香り定性評価」の操作名ノードn3を選択する。
【０２２４】
拡張抽象構文木生成部１９０３は、次のステップＳ４３０５において、前のステップＳ４３０４で選択した「香り定性評価」の操作名ノードn3に接続されたactuatorラベルノードn8の子として、「人間P」の実行主体名ノードnxを、エッジを介し追加する。
【０２２５】
拡張抽象構文木生成部１９０３は、次のステップＳ４３０６において、前のステップＳ４３０１で選択した「人間P」が実行可能な「香り定性評価」の操作に関する実行時間を、実行環境情報Eから特定し、図１２に示すように、この実行時間（ここでは、「200sec」）を示す実行時間ノードnx1を、「人間P」の実行主体名ノードnxの子としてエッジを介して追加する。
【０２２６】
拡張抽象構文木生成部１９０３は、次のステップＳ４３０７において、前のステップＳ４３０１で選択した「人間P」が実行可能な他の操作に対応する、他の操作名ノードn3が、実行手順抽象構文木tに存在するか否かを判断する。
【０２２７】
例えば、「人間P」を選択した場合には、「人間P」が実行可能な他の操作として「ブレンド」の操作が存在しており、図９に示すように、実行手順抽象構文木tには、「人間P」が実行可能な「ブレンド」の操作名ノードn3が存在する。よって、この場合、拡張抽象構文木生成部１９０３は、次のステップＳ４３０８において、前のステップＳ４３０１で選択した「人間P」が実行可能な「ブレンド」の操作に対応する、「ブレンド」の操作名ノードn3を実行手順抽象構文木tから選択し、再びステップＳ４３０５に戻り、上述した処理を繰り返す。
【０２２８】
一方、ステップＳ４３０７で否定結果が得られると、このことは、実行手順抽象構文木tにおいて「人間P」が実行可能な操作名ノードn3（図１３に示すように、「ブレンド」の操作名ノードn3）全てに、「人間P」の実行主体名ノードnxや実行時間ノードnx1を追加したことを表わしており、このとき、拡張抽象構文木生成部１９０３は、次のステップＳ４３０９に移る。
【０２２９】
拡張抽象構文木生成部１９０３は、ステップＳ４３０９において、実行環境情報Eの中に選択してない他の実行主体（例えば、焙煎機X,Yや人間Q）が存在しているか否かを判断し、存在していない場合には、実行環境情報Eの中の全ての実行主体を実行手順抽象構文木tの中にノードとして規定した拡張抽象構文木t´を生成したことを表しており、上述した拡張抽象構文木生成処理手順を終了する。
【０２３０】
一方、ステップＳ４３０９において、実行環境情報Eの中に選択してない他の実行主体（例えば、焙煎機X,Yや人間Q）が存在している場合、拡張抽象構文木生成部１９０３は、次のステップＳ４３１０において、実行環境情報Eの中から他の実行主体を選択して、再びステップＳ４３０２に戻り、ステップＳ４３０９にて否定結果が得られるまで、上述した処理を繰り返す。
【０２３１】
（１−４−５）半順序の生成処理
次に、上述した半順序の生成処理手順について説明する。この場合、半順序生成部１９０５は、拡張抽象構文木から、図１０Ｂに示すような半順序を生成する。半順序生成部１９０５は、拡張抽象構文木t´の操作名ノードn3のうち、子孫に操作名ノードn3を持たない「（コーヒー豆Aの）焙煎」及び「（コーヒー豆Bの）焙煎」の操作名ノードn3を、図４６の「step1」に示すように抽出する。
【０２３２】
半順序生成部１９０５は、拡張抽象構文木t´の操作名ノードn3のうち、子孫に操作名ノードn3を持たない「（コーヒー豆Aの）焙煎」及び「（コーヒー豆Bの）焙煎」の操作名ノードn3の全てが含まれている「ブレンド」の操作名ノードn3を抽出し、図４６の「step2」に示すように、「ブレンド」の操作名ノードn3の子として、「（コーヒー豆Aの）焙煎」及び「（コーヒー豆Bの）焙煎」の操作名ノードn3を、エッジを介して追加する。
【０２３３】
半順序生成部１９０５は、これらの処理を繰り返し行い、最終的な処理結果として、図４６の「step3」に示すような半順序を得る。
【０２３４】
（１−５）実行指示情報生成処理
次に、上述した実行指示情報生成処理手順について説明する。図４７は、実行指示情報生成部２０の構成を示すブロック図である。また、図４８は、実行指示情報生成処理手順を示すフローチャートである。図４７に示すように、実行指示情報生成部２０は、操作概要欄選択部２００１と、操作マニュアル生成部２００２と、設定情報生成部２００３とを有する。
なお、本実施形態では、実行指示情報として、後述する操作マニュアルと設定情報とを実行指示情報としているが、本発明はこれに限らず、例えば、操作マニュアルのみを実行指示情報としたり、あるいは、設定情報のみを実行指示情報としたりしてもよい。
【０２３５】
この場合、実行指示情報生成部２０は、図４８に示すように、開始ステップから実行スケジュール生成処理手順を開始する。操作概要欄選択部２００１は、ステップＳ５０１において、例えば、図６に示す実行手順の中から所定の操作概要欄Ｃ１を選択し、次のステップＳ５０２及びステップＳ５０３に移る。
【０２３６】
操作マニュアル生成部２００２は、次のステップＳ５０２において、ステップＳ５０１で選択した操作概要欄Ｃ１に対して、予め対応付けられた、操作指示フォーマットをデータベース８から読み出す。
【０２３７】
例えば、操作指示フォーマットは、自然言語によって予め定められた形式の文章等であり、実行手順の内容や、実行手順に基づいて生成された実行スケジュールの内容を、自然言語によって実行主体である人間P,Qが理解できるように提示することができれば、いかなる形式であってもよい。
【０２３８】
操作マニュアル生成部２００２は、次のステップＳ５０４において、ステップＳ５０１で選択した操作概要欄Ｃ１の制約情報、実行パラメータ値、可変パラメータ値等の他、実行スケジュールの時刻情報等を読み出し、読み出した内容を、操作指示フォーマットに予め決められた領域にそれぞれ入力し、操作マニュアルを生成する。
【０２３９】
操作マニュアルは、実行手順の内容や、実行手順に基づいて生成された実行スケジュールの内容を、実行主体である人間P,Qが自然言語により理解できるように作成できれば、種々の形式であってよい。
【０２４０】
一方、ステップＳ５０３において、設定情報生成部２００３は、実行スケジュールで定めた、実行主体が操作を実行し始める実行開始日時と、当該実行主体が操作を実行し終える実行終了日時と、実行手順の制約条件と、実行パラメータ値と、可変パラメータ値とに基づいて、例えば、実行装置である焙煎機X,Yを稼働させるプログラム等の設定情報を生成する。
【０２４１】
実行指示情報生成部２０は、ステップＳ５０５において、ステップＳ５０１で選択した操作概要欄Ｃ１及び実行スケジュールに基づいて生成した操作マニュアルと設定情報とを実行指示情報として出力する。
【０２４２】
実行指示情報生成部２０は、次のステップＳ５０６において、実行手順の中に選択していない操作概要欄が存在するか否かを判断し、存在している場合（Ｙｅｓ）、操作概要欄選択部２００１によって、ステップＳ５０７において、ステップＳ５０１で選択されていない操作概要欄Ｃ２等を選択し、再び上記のステップＳ５０２に戻る。
【０２４３】
このようにして、実行指示情報生成部２０は、ステップＳ５０６において否定結果（Ｎｏ）が得られるまで、上述した処理を繰り返すことで、実行手順の中の全ての操作概要欄Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３，Ｃ４ごとに、実行指示情報を生成することができる。
【０２４４】
（１−６）作用及び効果
以上の構成において、本実施形態に係る生産プロセス最適化方法は、生産プロセスで順に行われる複数の操作がそれぞれ操作項目として規定され、かつ、操作に関する情報が規定された、探索の起点となる起点実行手順を取得する（取得ステップ）。生産プロセス最適化方法は、起点実行手順の中で可変パラメータ値を設定可能な１つ又は複数の可変パラメータ項目を特定し（可変パラメータ項目特定ステップ）、過去の実行実績結果とその評価実績結果とに基づいて、可変パラメータ項目特定ステップで特定した可変パラメータ項目に前記可変パラメータ値を設定して、実行手順を生成する（実行手順生成ステップ）。
【０２４５】
また、生産プロセス最適化方法は、実行環境において実行主体がこの実行手順に従って実行したときの実行結果を取得するとともに（実行結果取得ステップ）、当該実行結果に対する評価結果を取得する（評価結果取得ステップ）。生産プロセス最適化方法は、これら実行手順、可変パラメータ値、前記実行結果及び前記評価結果を対応付けて記録する（記憶ステップ）。
【０２４６】
これにより、生産プロセス最適化方法は、これら実行手順、可変パラメータ値、前記実行結果及び前記評価結果に基づいて、実行主体が実行環境１００で実際に生産プロセスを実行し、なるべく大きな利得が得られる最適な生産条件の実行手順を探索する手がかりとして活用でき、なるべく少ない実験実行回数で利得が大きい最適な生産条件を求めることができる。また、生産プロセス最適化方法は、なるべく少ない実験実行回数で利得が大きい最適な生産条件を求めることができるので、生産条件の探索にかかる総コスト及び労力の低減を図るとともに、利得が大きい最適な生産プロセスを求めることができる。
【０２４７】
（１−７）被加工対象物を加工して成形品を生産する生産プロセスの実施形態
上述した第１実施形態においては、コーヒー豆A,Bをブレンドしてブレンド豆を生産する生産プロセスを適用した場合について述べたが、ここでは、他の実施形態として、例えば、被加工対象物Aを加熱及び成形して成形品Cを生産する生産プロセスを適用した場合について説明する。
【０２４８】
この場合、生産プロセス最適化装置２は、生産プロセス最適化処理によって、被加工対象物Aから成形品Cを生産する生産プロセス及びその評価プロセスの実行手順と、実行手順内の各操作をそれぞれどのようなタイミングで各実行主体が協調して行うべきかを示したデータである実行スケジュールと、実行環境１００の実行主体に対して実行スケジュールに沿ってそれぞれ対応する操作を実行することを指示する実行指示情報とを、上述した第１実施形態と同様にして生成する。
【０２４９】
テンプレート実行手順生成部１５は、管理者が最適化したい生産プロセス（例えば、加熱方法M及び成形方法X等）及び評価プロセス（外観検査）が操作部１０を介して選択されると、データベース８に記憶されている複数の実行手順の中から、これら生産プロセス及び評価プロセスに対応する実行手順を起点実行手順として選択する。
【０２５０】
ここで、図４９は、成形品Cを生産する生産プロセス及び評価プロセスに関する起点実行手順の構成の一例を示す。この起点実行手順でも、生産プロセス及び評価プロセスで行われる操作に関する内容を、操作ごとに操作概要欄Ｃ２７，Ｃ２８，Ｃ２９に規定している。本実施形態に係る起点実行手順の操作概要欄Ｃ２７，Ｃ２８，Ｃ２９にも、例えば、操作の内容を規定した操作項目２６ａと、操作の処理対象を規定したinput項目２６ｂと、操作により得られる成果物を規定したoutput項目２６ｃと、操作に関連する数値を規定した実行パラメータ項目２６ｄと、操作に関する制約条件を規定した制約条件項目２６ｅとを有する。
【０２５１】
テンプレート実行手順生成部１５は、データベース８に記憶されている過去の実行手順の実行実績結果とその評価実績結果とに基づいて、起点実行手順の中の実行パラメータ値を変更可能な実行パラメータ項目２６ｄを可変パラメータ項目として選定し、次にどのような実行パラメータ値の実行手順で生産プロセス及び評価プロセスを実行環境１００で実行させてその実行結果を評価させるべきかを決定するためのテンプレート実行手順を生成する。
【０２５２】
図５０は、実行実績結果及び評価実績結果を参考に、図４９に示した起点実行手順に可変パラメータ項目２６ｍ，２６ｎを設定し、可変パラメータ項目２６ｍ，２６ｎにそれぞれ探索範囲を設定したテンプレート実行手順の構成の一例を示す。
【０２５３】
本実施形態では、「加熱方法M」の操作概要欄Ｃ２７における「加熱温度」を可変パラメータ項目２６ｍとして設定し、さらに、加熱温度の探索範囲として「60℃<焙煎温度<90℃」を設定している。また、本実施形態では、「成形方法」の操作概要欄Ｃ２８における操作項目２６ａを可変パラメータ項目２６ｎとして設定し、さらに、成形方法の探索範囲として数値ではなく「成形方法X又は成形方法Y」を設定している。このように、可変パラメータ値とは、必ずしも数値である必要はなく、成形方法の仕様の他、加熱方法の仕様、原料名等をも含まれる。ここで、「成形方法Y」については、実行実績結果及び評価実績結果を参考に探索範囲として設定されたものである。
【０２５４】
図５１及び図５２は、図５０に示したテンプレート実行手順に基づいて生成した実行手順の構成の一例を示す。図５１の実行手順では、「加熱方法M」の操作概要欄Ｃ２７において加熱温度が「60℃」に設定され、「成形方法」の操作概要欄Ｃ２８の可変パラメータ項目２６ｎとなっている操作項目２６ａが「成形方法X」に設定されている。図５２の実行手順では、「加熱方法M」の操作概要欄Ｃ２７において加熱温度が「90℃」に設定され、「成形方法」の操作概要欄Ｃ２８の可変パラメータ項目２６ｎとなっている操作項目２６ａが「成形方法Y」に設定されている。
【０２５５】
なお、本実施形態において、探索範囲を設定する処理方法や、探索範囲から可変パラメータ値を設定する処理方法については、上述した実施形態と同じであるため、ここではその説明は省略する。
【０２５６】
（２）第２実施形態に係る生産プロセス最適化方法
次に、第２実施形態に係る生産プロセス最適化方法について説明する。この第２実施形態に係る生産プロセス最適化方法は、可変パラメータ値設定項目に規定した探索範囲の中から可変パラメータ値を設定したときに、可変パラメータ値に応じて、制約条件項目に設定されている内容を最適な内容に修正する検証ルールが設定されているものである。ここでは、図５３に示すテンプレート実行手順と、図５４及び図５５に示す実行手順とを用いて、第２実施形態に係る生産プロセス最適化方法について説明する。
【０２５７】
なお、第２実施形態は、第１実施形態とは、図１８に示したテンプレート実行手順生成部１５の制約条件設定部１５０７の構成のみが異なり、他の構成については上述した第１実施形態と同じ構成となるため、ここでは、構成が異なる制約条件設定部１５０７に着目して以下説明する。
【０２５８】
ここで、図５３に示すテンプレート実行手順は、コーヒー豆A,Bをブレンドしてブレンド豆を生産する生産プロセス及び評価プロセスに関するものであり、生産プロセス及び評価プロセスで行われる操作に関する内容を、操作ごとに操作概要欄Ｃ３２，Ｃ３３，Ｃ３４，Ｃ３５に規定している。
【０２５９】
この制約条件設定部１５０７は、例えば、テンプレート実行手順の「コーヒー豆Aとコーヒー豆Bのブレンド」の操作概要欄Ｃ３４において、「コーヒー豆Aとコーヒー豆Bのブレンドの操作は、コーヒー豆Bの温度が自然冷却で室温相当まで下がってから行うために、コーヒー豆Bの焙煎温度が200℃以上のときには、制約条件項目の制約条件の内容を書き換え、コーヒー豆Bの焙煎が終わってからブレンドの操作を開始するまでの待機時間を倍にする」という検証ルールを設定し得る。
【０２６０】
なお、制約条件設定部１５０７において設置される検証ルールは、過去の実行実績結果及び評価実績結果に基づいて内容を定めて設定することが望ましい。
【０２６１】
この場合、例えば、テンプレート実行手順には、始めに、図５３に示すように、「コーヒー豆Aとコーヒー豆Bのブレンド」の操作概要欄Ｃ３４の制約条件項目２６ｅに、「操作の所要時間300秒以内」という制約条件と、「コーヒー豆Bの焙煎が終わってから、600秒以上」という制約条件とが設定されている。
【０２６２】
第２実施形態に係る生産プロセス最適化装置２では、上述した第１実施形態と同様に、データベース８に記憶されている過去の実行手順の実行実績結果とその評価実績結果とに基づき、例えば、回帰モデル等によって、「コーヒー豆Bの焙煎」の操作概要欄Ｃ３３に規定した、焙煎温度の探索範囲（ここでは、100℃<焙煎温度<250℃）の中から複数の可変パラメータ値が選択される。
【０２６３】
ここで、図５４及び図５５は、このようにして選択された可変パラメータ値を設定した実行手順の構成の一例を示す。図５４に示す実行手順では、「コーヒー豆Bの焙煎」の操作概要欄Ｃ３３の可変パラメータ項目２６ｐに、焙煎温度として100℃が設定されている。一方、図５５に示す実行手順では、「コーヒー豆Bの焙煎」の操作概要欄Ｃ３３の可変パラメータ項目２６ｐに、焙煎温度として250℃が設定されている。
【０２６４】
この場合、制約条件設定部１５０７は、図５４に示す実行手順においては、「コーヒー豆Bの焙煎温度が200℃以上のときには、制約条件項目の制約条件の内容を書き換える」との検証ルールの条件を満たしていないため、テンプレート実行手順で規定した制約条件のままとする。
【０２６５】
一方、図５５に示す実行手順の場合には、制約条件設定部１５０７は、「コーヒー豆Bの焙煎温度が200℃以上のときには、制約条件項目の制約条件の内容を書き換える」との検証ルールの条件を満たしているため、検証ルールに従って、制約条件の内容を「コーヒー豆Bの焙煎が終わってから、『1200秒以上』」という制約条件に書き換える。
【０２６６】
以上の構成において、第２実施形態に係る生産プロセス最適化方法でも、第１実施形態と同様に、生産プロセス最適化処理によって、ブレンド豆を生産する生産プロセス及びその評価プロセスの実行手順と、実行手順内の各操作をそれぞれどのようなタイミングで各実行主体が協調して行うべきかを示したデータである実行スケジュールと、実行環境１００の実行主体に対して実行スケジュールに沿ってそれぞれ対応する操作を実行することを指示する実行指示情報とを生成する。
【０２６７】
これにより、第２実施形態に係る生産プロセス最適化方法でも、第１実施形態と同様の効果を奏することができる。また、これに加えて、第２実施形態に係る生産プロセス最適化方法では、実行手順に設定される可変パラメータ値に応じて、制約条件の内容を、実行環境１００の実情に即した制約条件の内容に書き換える検証ルールを設定することで、実情に即した実行手順を実行主体に実行させることができるので、なるべく少ない実験実行回数で利得が大きい最適な生産条件を求めることができる。
【０２６８】
（３）第３実施形態に係る生産プロセス最適化方法
次に、第３実施形態に係る生産プロセス最適化方法について説明する。この第３実施形態に係る生産プロセス最適化方法は、テンプレート実行手順を生成する際、過去の実行実績結果及び評価実績結果に、起点実行手順にない制約条件が存在していたり、或いは、過去の実行実績結果及び評価実績結果に制約条件の修正履歴が存在していたりしたときに、起点実行手順の制約条件を追加又は修正したテンプレート実行手順を生成するものである。なお、その他の構成については、上述した第１実施形態と同じであるため、ここではその説明は省略する。
【０２６９】
ここで、図５６は、第３実施形態に係る生産プロセス最適化方法のテンプレート実行手順生成処理手順を示すフローチャートである。この場合、ステップＳ２０１からステップＳ２１０までは、上述した第１実施形態における図２７と同じであるため、その説明は省略する。第３実施形態では、ステップＳ２０６又はステップＳ２１０において、可変パラメータ項目に所定の探索範囲を設定した後、ステップＳ３１に移る。
【０２７０】
第３実施形態に係るテンプレート実行手順生成部１５は、ステップＳ３１において、過去の実行実績結果及び評価実績結果に、起点実行手順にない制約条件が存在しているか否かを判断し、過去の実行実績結果及び評価実績結果に、起点実行手順にない制約条件が存在していた際には、過去の実行実績結果及び評価実績結果にあり、かつ起点実行手順にない制約条件を、必要に応じて制約条件項目に新たに追加する。
【０２７１】
なお、ここでは、過去の実行実績結果及び評価実績結果に起点実行手順にない制約条件が存在していた際には、例えば、管理者の判断で必要に応じて当該制約条件を制約条件項目に新たに追加するようにしたが、本発明はこれに限らない。例えば、過去の実行実績結果及び評価実績結果に、起点実行手順にない制約条件が存在していた際には、過去の実行実績結果及び評価実績結果にあり、かつ起点実行手順にない制約条件を、そのまま制約条件項目に新たに追加してもよい。
【０２７２】
また、第３実施形態に係るテンプレート実行手順生成部１５は、ステップＳ３２において、過去の実行実績結果及び評価実績結果に制約条件の修正履歴が存在しているか否かを判断し、過去の実行実績結果及び評価実績結果に制約条件の修正履歴が存在している際には、過去の実行実績結果及び評価実績結果の制約条件の修正履歴に基づき、起点実行手順の制約条件について修正履歴と同じ修正を行う。
【０２７３】
このように、第３実施形態では、過去の実行実績結果及び評価実績結果の制約条件と同じ制約条件を追加したテンプレート実行手順や、過去の実行実績結果及び評価実績結果の制約条件の修正履歴と同じように修正した制約条件を有するテンプレート実行手順を生成する（ステップＳ２１１）。
【０２７４】
以上の構成において、第３実施形態に係る生産プロセス最適化方法でも、第１実施形態と同様に、生産プロセス最適化処理によって、ブレンド豆を生産する生産プロセス及びその評価プロセスの実行手順と、実行手順内の各操作をそれぞれどのようなタイミングで各実行主体が協調して行うべきかを示したデータである実行スケジュールと、実行環境１００の実行主体に対して実行スケジュールに沿ってそれぞれ対応する操作を実行することを指示する実行指示情報とを生成する。
【０２７５】
以上のように、第３実施形態に係る生産プロセス最適化方法でも、第１実施形態と同様の効果を奏することができる他、過去の実行実績結果及び評価実績結果の制約条件に合わせることで、過去の経験則を反映させた、より実行環境１００の実情に即した制約条件の有するテンプレート実行手順を生成することができる。
【０２７６】
なお、第３実施形態においては、ステップＳ３１の次にステップＳ３２を行っているが、本発明はこれに限らず、例えば、これとは逆に、ステップＳ３２の次にステップＳ３１を行ったり、ステップＳ３１のみを行ったり、ステップＳ３２のみを行ったりするようにしてもよい。
【０２７７】
（４）第４実施形態に係る生産プロセス最適化方法
次に、第４実施形態に係る生産プロセス最適化方法について説明する。この第４実施形態に係る生産プロセス最適化方法は、生産プロセス最適化装置２において実行スケジュール及び実行指示情報を生成したときに、実行環境１００の各実行主体に提示する前に、これら実行スケジュール及び実行指示情報に従って、生産プロセス及び評価プロセスを実行環境１００の各実行主体が実行可能か否かを実行可否シミュレーションにより確認するものである。
【０２７８】
ここで、図５７は、第４実施形態に係る生産プロセス最適化システム４１の構成を示すブロック図である。図５７に示す生産プロセス最適化システム４１は、上述した第１実施形態に係る生産プロセス最適化システム１とは、実行可否シミュレーション解析部４４が設けられている点で相違している。なお、その他の構成については、上述した第１実施形態と同じであるため、ここではその説明は省略する。
【０２７９】
実行環境１００において各実行主体が実行スケジュール及び実行指示情報に従って実行手順の操作を実行する際には、実際の実行環境１００の種々の制約を満たした状況で、各実行主体が操作を実行することになる。そこで、第３実施形態に係る生産プロセス最適化装置４２では、実行スケジュール及び実行指示情報を生成し、実行環境１００の各実行主体に提示する前に、実行可否シミュレーション解析部４４によって、実行環境１００の各実行主体の現時点での状況下で各実行主体が実行スケジュール及び実行指示情報に従って実行手順を実行可能であるか否かを実行可否シミュレーションにより仮想的に実行することで検証する。
【０２８０】
例えば、実行主体がロボットアームである場合、ロボットアームに対して所定の軌跡によって動作するように、実行スケジュール及び実行指示情報をロボットアームに提示することになるが、実行指示情報に従ってロボットアームを所定の軌跡で動作させた際には、ロボットアームが障害物に衝突してしまう環境下に設置されていることも考えられる。
【０２８１】
さらに、実行主体が３次元切削加工機である場合、３次元切削加工機の切削部に対して所定の軌跡によって動作するように、実行スケジュール及び実行指示情報をロボットアームに提示することになるが、実行指示情報に従って切削部を所定の軌跡で動作させた際には、３次元切削加工機の仕様（切削の精度向上を図る際には切削部の可動速度を制限することが推奨されている等）や経年劣化等により、実際には切削部が実行指示情報通りに十分可動せずに、実行指示情報通りの切削加工が行えないことも考えられる。
【０２８２】
生産プロセス最適化装置４２は、このような、ロボットアームの現在の状況や３次元切削加工機の仕様、実行主体の相互関係等の実世界に存在する理由により、実行環境１００の実行主体が実行手順の操作を実行する際に制約条件がある等、実行環境１００の環境状態に関する制約条件を示した実行環境制約条件を取得し、データベース８に記憶しておく。
【０２８３】
実行可否シミュレーション解析部４４は、実行スケジュール及び実行指示情報が生成されると、各実行主体が実行環境１００で操作を実行するにあたって制約が存在していることを示す実行環境制約条件をデータベース８から取得し、実行環境制約条件を反映させて実行スケジュール及び実行指示情報を仮想的に実行させる。
【０２８４】
実行可否シミュレーション解析部４４は、このような実行可否シミュレーションを実行し、例えば、ロボットアームを実行指示情報で示す可動範囲で動作させた際には、実行環境制約条件に基づいて特定したロボットアームの現状からでは障害物に衝突するとのシミュレーション結果を得ることができる。実行可否シミュレーション解析部４４は、このようなシミュレーション結果が得られると、そのシミュレーション結果を解析し、実行環境制約条件を満たして各実行主体が実行手順の操作を実行できる、実行スケジュール及び実行指示情報があるか否かを解析する。
【０２８５】
例えば、実行可否シミュレーション解析部４４は、現在の実行指示情報ではロボットアームの可動範囲が制約されているため所定の操作を実行することができないが、現在の実行指示情報で示すロボットアームの可動順序とは異なる順序で可動させれば、結果的に、制約された可動範囲内でも同じ操作を実行することができる等の解析を行う。実行可否シミュレーション解析部４４は、このような解析結果が得られると、ロボットアームの可動順序を変更する等の解決手法を反映した実行スケジュールや実行指示情報を再生成する。
【０２８６】
また、実行可否シミュレーション解析部４４は、現在の実行指示情報ではロボットアームの可動範囲が制約されているため所定の操作を実行することができないが、ある時間帯であれば、ロボットアームの可動範囲を制約していた障害物が移動し、ロボットアームを実行指示情報通りの操作で実行させることができる等の解析を行う。実行可否シミュレーション解析部４４は、このような解析結果が得られると、ロボットアームの可動時間を変更する等の解決手法を反映した実行スケジュールや実行指示情報を再生成する。
【０２８７】
実行スケジュール生成部１９及び実行指示情報生成部２０は、実行可否シミュレーション解析部４４からの解析結果を基に、実行環境１００の現状の実行主体でも実行手順を実行可能な実行スケジュール及び実行指示情報を生成する。これにより、生産プロセス最適化装置４２は、再生成した実行スケジュール及び実行指示情報を実行環境１００の対応する各実行主体に提示し、各実行主体に対して実行スケジュール及び実行指示情報に従って実行手順を実行させることができる。
【０２８８】
また、生産プロセス最適化装置４２は、実行可否シミュレーション解析部４４において実行環境制約条件により所定の実行主体に実行手順の操作を実行させることは不可能であるとの解析結果を得ると、後述するエラー対応処理を実行する。
【０２８９】
エラー対応処理としては、例えば(代表的なものとしては)、下記の（ｉ）〜（ｉｖ）の4通りの処理があり、生産プロセス最適化装置４２に4通りの処理のうち、所定の処理が予め設定されており、設定に応じて対応する処理を実行するとともに、実行不可能であることと実行不可能である原因を示した実行不可能情報を、表示部９を介して管理者に通知してもよい。
（ｉ）  実行不可能であることを無視し、実行不可能である現状の実行スケジュール及び実行指示情報を、実行環境１００の対応する実行主体に送信する。
（ｉｉ）生産プロセス最適化装置４２において現在行っている、生産プロセス最適化処理全体を終了する。
（ｉｉｉ）  実行不可能であるとの解析結果が得られた実行手順をスキップ（スキップとは、複数ある実行手順のうち、実行不可能であるとの解析結果が得られた実行手順を除いた、残りの実行手順に関して後続の処理を続けること）して、実行スケジュールと実行指示を再生成し、実行環境１００の対応する実行主体に送信する。
（ｉｖ）    現状の実行スケジュールと実行指示情報を破棄し、新たに実行手順のリスト自体を再生成し、当該実行手順のリストから新たな実行スケジュール及び実行指示を生成する。
【０２９０】
生産プロセス最適化装置４２は、表示部９を介して管理者に実行不可能情報を通知する場合には、例えば、管理者に対して、実行不可能情報における実行不可の要因を解消させることを促すことができる。
【０２９１】
また、生産プロセス最適化装置４２は、上記の（ｉ）、（ｉｉｉ）又は（ｉｖ）に従って、実行スケジュール及び実行指示情報を、送受信部１１からネットワーク４を介して対応する通信装置３ａ等に送信した際には、実行スケジュール及び実行指示情報に従って実行主体に実行手順を実行させることができる。生産プロセス最適化装置４２は、これに応じて実行環境１００の実行主体から実行結果及び評価結果を受信すると、必要に応じてこれら実行結果及び評価結果を反映した新たな実行スケジュール及び実行指示情報を再生成することができ、この場合、これら再生成した実行スケジュール及び実行指示情報を実行主体に提示することになる。
【０２９２】
次に、上述した第４実施形態に係る生産プロセス最適化方法について、フローチャートを用いて説明する。ここで、図５８は、図１７Ａに示した第１実施形態に係る生産プロセス最適化処理手順を流用して、第３実施形態に係る生産プロセス最適化処理手順の特徴的ステップを表したフローチャートである。図５８では、図１７Ａに示した第１実施形態に係る生産プロセス最適化処理手順と同じサブルーチンＳＲ１、サブルーチンＳＲ２、ステップＳ３等については省略し、第３実施形態において特徴的なステップＳ４１からステップＳ４４の部分のみを抽出したものである。
【０２９３】
第４実施形態に係る生産プロセス最適化装置４２は、図１７Ａに示すように開始ステップから生産プロセス最適化処理手順を開始し、サブルーチンＳＲ１からサブルーチンＳＲ５まで処理を行うと、ステップＳ４１に移る。実行可否シミュレーション解析部４４は、ステップＳ４１において、実行環境制約条件がある実行環境１００において、実行主体が実行スケジュール及び実行指示情報に従って実行手順の操作を最後まで実行可能であるか否かを、実行可否シミュレーションを実行することで判断する。
【０２９４】
実行主体が実行スケジュール及び実行指示情報に従って実行手順の操作を最後まで実行不可能であるとのシミュレーション結果を得ると（Ｎｏ）、次のステップＳ４２において、実行可否シミュレーション解析部４４は、実行環境制約条件を解析し、実行スケジュール又は実行指示情報のいずれか又は双方の変更で対応可能か否かを判断する。
【０２９５】
生産プロセス最適化装置４２は、ステップＳ４２において、実行可否シミュレーション解析部４４によって実行スケジュール及び又は実行指示情報の変更で対応可能であると判断（Ｙｅｓ）すると、次のステップＳ４３において、実行スケジュール生成部１９又は実行指示情報生成部２０によって、実行スケジュール生成処理を行わせ、実行スケジュールを変更させるか、あるいは、実行指示情報生成処理を行わせ、実行指示情報を変更させる。
なお、ステップＳ４２の判断は、例えば、実行可否シミュレーションのシミュレーション結果を管理者に対して表示部９を介して通知することで、実行スケジュール及び又は実行指示情報の変更で解消できるかを管理者に判断させるようにしてもよい。これにより、管理者に解決策を検討させ、管理者によって実行スケジュール及び又は実行指示情報を変更させるようにしてもよい。
【０２９６】
次いで、ステップＳ６において、生産プロセス最適化装置４２は、実行スケジュール及び実行指示情報を、それぞれ実行スケジュール内の対応する実行主体に送信する。
【０２９７】
一方、ステップＳ４１において、実行可否シミュレーション解析部４４は、実行主体が実行スケジュール及び実行指示情報に従って実行手順の操作を最後まで実行可能であるとのシミュレーション結果を得ると（Ｙｅｓ）、上述したステップＳ６に移る。ステップＳ４２において、実行可否シミュレーション解析部４４によって実行スケジュール及び実行指示情報の変更で対応不可能であると判断（Ｎｏ）すると、次のステップＳ４４において、上述したエラー対応処理を実行し、上述した生産プロセス最適化処理手順を終了する。
【０２９８】
なお、上述したエラー対応処理の変形例として、実行可否シミュレーション解析部４４は、実行可否シミュレーション解析部４４によって実行指示情報の変更で解決不可能であると判断すると、対応する実行主体に実行不可能であることを示す実行不可能情報を生成し、これを対応する実行主体に対して送信させるようにしてもよい。
また、実行可否シミュレーション解析部４４は、実行不可能情報を得たとき、先ずは、実行スケジュールの変更のみで実行不可能が解決可能か否かを判断し、その後に、実行指示情報の変更のみで実行不可能が解決可能か否かを判断するようにしてもよい。さらに、その逆で、先ずは、実行指示情報の変更のみで実行不可能が解決可能か否かを判断し、その後に、実行スケジュールの変更のみで実行不可能が解決可能か否かを判断するようにしてもよい。実行スケジュールの変更のみで実行不可能が解決可能である場合、又は、実行指示情報の変更のみで実行不可能が解決可能である場合には、それぞれ実行スケジュール又は実行指示情報を変更することが望ましい。
【０２９９】
生産プロセス最適化装置４２は、ステップＳ４２において、実行可否シミュレーション解析部４４によって実行スケジュールの変更のみで解決可能であると判断（Ｙｅｓ）すると、次のステップＳ４３において、実行スケジュール生成部１９によって、実行スケジュール生成処理を行わせ、実行スケジュールを変更させる。
【０３００】
一方、ステップＳ４２において、実行可否シミュレーション解析部４４は、実行スケジュールの変更のみで解決不可能であると判断（Ｎｏ）すると、次のステップＳ４４において、実行指示情報の変更で解決可能か否かを判断する。
【０３０１】
生産プロセス最適化装置４２は、ステップＳ４４において、実行可否シミュレーション解析部４４によって実行指示情報の変更で解決可能であると判断（Ｙｅｓ）すると、次のステップＳ４５において、実行指示情報生成部２０によって、実行指示情報生成処理を行わせ、実行指示を変更させる。
【０３０２】
上記実行可否シミュレーション解析部４４の検証によって、ある特定の可変パラメータ値または、複数の可変パラメータ値の組み合わせでの実行が不可能であるなどの情報が得られた場合は、それをデータベース８に格納しておいて、テンプレート実行手順の制約条件項目に新たに反映（例えば、ある実行環境において実行不可能である条件を、制約条件として規定する等）するようにする等しても良い。このように、生産プロセス最適化装置４２は、実行可否シミュレーションにより実行手順に従って実行環境で実行主体が操作を実行不可能であると推測すると、実行環境制約条件を反映した実行手順を新たに生成するようにしてもよい。この場合、生産プロセス最適化装置４２は、新たに生成した実行手順に従って実行スケジュール及び実行指示情報を再生成する。
【０３０３】
以上の構成において、第４実施形態に係る生産プロセス最適化方法でも、第１実施形態と同様に、生産プロセス最適化処理によって、ブレンド豆を生産する生産プロセス及びその評価プロセスの実行手順と、実行手順内の各操作をそれぞれどのようなタイミングで各実行主体が協調して行うべきかを示したデータである実行スケジュールと、実行環境１００の実行主体に対して実行スケジュールに沿ってそれぞれ対応する操作を実行することを指示する実行指示情報とを生成する。
【０３０４】
以上のように、第４実施形態に係る生産プロセス最適化方法でも、第１実施形態と同様の効果を奏することができる他、実行環境１００の状況に即した実行スケジュール及び実行指示情報を生成することができる。
そして、第４実施形態に係る生産プロセス最適化方法では、実行手順の制約条件に規定されていない種々のエラー（実行手順が実行不可能となる条件）を事前に取得し、実行環境１００の実行主体に無駄な実行手順を実行させてしまうことを抑制し得、その分、生産プロセスを効率的に最適化できる。
【０３０５】
（５）第５実施形態に係る生産プロセス最適化方法
次に、第５実施形態に係る生産プロセス最適化方法について説明する。第５実施形態に係る生産プロセス最適化方法は、テンプレート実行手順に設定する可変パラメータ項目を選定する際に、項目選定シミュレーションを実行し、項目選定シミュレーションの結果に基づいて、起点実行手順の中から可変パラメータ項目を選定する。
【０３０６】
また、第５実施形態に係る生産プロセス最適化方法は、テンプレート実行手順の可変パラメータ項目に設定した探索範囲の中から可変パラメータ値を選択する際に、可変パラメータ値選定シミュレーションを実行し、可変パラメータ値選定シミュレーションの結果に基づいて、各可変パラメータ項目において探索範囲の中から可変パラメータ値を選定する。
【０３０７】
第５実施形態に係る生産プロセス最適化方法は、実行環境１００で実行するための実行手順を、逐次最適化によって最適化する際、実行環境１００で実行手順を実際に実行させて逐次最適化を行う前に、項目選定シミュレーションによって可変パラメータ項目の種類を事前に絞り込んだり、或いは、可変パラメータ値選定シミュレーションに基づいて得られたシミュレーション解析結果を利用して、可変パラメータ値の範囲を事前に制限することによって、実行環境１００での条件検討回数を削減し得るものである。
【０３０８】
ある実行環境１００で実行される実行手順の最適化を行う際、最適化対象になり得る変数の数が多い場合や、変数の中にカテゴリカル変数（例えば、加える試薬の種類）が含まれているような場合、単純な逐次最適化を用いて探索を行うと膨大な実験数を必要とする。実行環境１００で実行される生産プロセスの多くは、通常、１つの実行手順を実行するのに大きな時間的金銭的コストを必要とすることが多いため、生産プロセス最適化システム１によって生成した実行手順に従って、最適化のために膨大な回数の実行手順を実行主体に行わせるのは現実的でない。
【０３０９】
第５実施形態に係る生産プロセス最適化方法は、シミュレーション解析結果を用いることで、実行環境１００で実際に実行主体が実行手順を実行して、最適化する可変パラメータ項目や可変パラメータ値の範囲を制限する。生産プロセス最適化方法によって絞り込みを行うことによって、実行環境１００で実際に行う実行手順の回数を大幅に削減することができる。
【０３１０】
特に、バイオプラントのように実行環境１００が複雑系であってなおかつ隠れ変数が多いような系の場合、シミュレーションによる系の挙動の予測精度が悪い(+次元を揃えるのも難しい)ため、シミュレーションによる最適条件の予測値は、直接的には実世界の最適生産条件と一致しないことが多い一方、変化させる条件の変数種に対する目的関数の応答性の間の関係性は、ある程度、シミュレーションと、実世界とで共通している場合がある。このようなケースであれば、実行環境１００が複雑系である場合でも、シミュレーションによって、大域的に実験条件（可変パラメータ項目や可変パラメータ値）を変動させることで、たとえば、目的関数の値を変化させる変数と、変化させない変数と、を大まかに分類したり、説明変数に対する目的変数の応答の特性を大まかに把握することができる。その情報を参考にして、目的関数の値に寄与すると予測される変数の中から、探索する範囲（可変パラメータ項目や可変パラメータ値）を設定したり、使用する回帰モデルの形状を決定することで、効率的に可変パラメータ項目や可変パラメータ値の探索を進めることができる。
【０３１１】
ここでは、特に隠れ変数が多いバイオプラントを例として、第５実施形態に係る生産プロセス最適化方法について説明する。より具体的には、例えば、ある化合物Aを生産する酵素Pを発現するためのプラスミドを導入された大腸菌Xが存在するとし、この大腸菌Xを培地Mで培養し、酵素Pの発現を誘導することで、化合物（以下、目的物質とも称する）Aを生産するようなバイオプラントを考え、以下、項目選定シミュレーション及び可変パラメータ値選定シミュレーションについて順番に説明する。
【０３１２】
（５−１）項目選定シミュレーションを用いたテンプレート実行手順生成処理
まずは、生産プロセス最適化方法において、項目選定シミュレーションを用いて、目的物質Aの収量[g/L]を最大化するような、培地Mを組成する最適な数種類の原料を、可変パラメータ項目として特定したテンプレート実行手順を生成する場合について説明する。
ここで、例えば、培地Mを組成する候補原料として、数百種類存在している場合に、目的物質Aの収量を最大化できる培地Mを得るためには、これら数百種類の候補原料の中から、いずれの原料を選択すれば最適であるか、あるいは、いずれの原料を組み合わせることが最適であるか、各原料をどのような配合で混ぜ合わせることが最適であるかについて、実行環境１００において実際に実行主体に実行手順を実行させてゆき、得られた実行結果及び評価結果から特定してゆくには負担が大きいものとなる。
そこで、第５実施形態では、テンプレート実行手順を生成する際に、項目選定シミュレーションを実行することで、培地Mを組成する、数百種類の候補原料の中から、目的物質Aの収量を最大化できるであろう、培地Mを組成する原料の絞り込みを事前に行い、実行環境１００で実際に行う実行手順の回数を大幅に削減させるものである。
【０３１３】
ここで、図５９は、第５実施形態に係るテンプレート実行手順生成部５１の構成を示すブロック図である。また、図６０は、第５実施形態に係るテンプレート実行手順生成処理手順を示すフローチャートである。図５９に示すように、テンプレート実行手順生成部５１は、起点実行手順取得部１５０１と、実行実績結果・評価実績結果取得部１５０２と、候補項目選択部５３と、項目選定シミュレーション解析部５４と、可変パラメータ項目解析部５５と、探索範囲設定部５６と、テンプレート実行手順出力部１５０６と、制約条件設定部１５０７とを有する。
【０３１４】
図６０に示すように、生産プロセス最適化装置２は、開始ステップからテンプレート実行手順生成処理手順を開始し、次のステップＳ２０１で、最適化したい生産プロセス及び評価プロセスが、管理者により入力される。
【０３１５】
起点実行手順取得部１５０１は、次のステップＳ２０２で、生産プロセス及び評価プロセスに基づいて、探索の起点となる起点実行手順をデータベース８から取得する。候補項目選択部５３は、ステップＳ５１において、目的物質Aの収量を最大化するという評価結果を評価プロセスで得るための、培地Mを組成する複数の候補原料（候補可変パラメータ項目とも称する）を特定し、各候補原料の項目選定用パラメータ値として所定の溶解量を任意に選択する。なお、候補可変パラメータ項目（候補原料）の数は、特に限定されず、ここでは９個や１０個等のように２個以上（複数）としたが、１つであってもよい。また、候補可変パラメータ項目（候補原料）の特定は、管理者が特定してもよく、過去に行った後述する項目選定シミュレーション評価結果を基に特定するようにしてもよく、その特定の仕方については特に限定されない。
【０３１６】
例えば、培地Mを組成するｍ個の候補原料を代謝経路網から特定する場合は、例えば、実行実績結果・評価実績結果取得部１５０２によって、培地Mに関する過去の実行実績結果及び評価実績結果をデータベース８から取得し、この実行実績結果等で用いられている培地Mの原料の中から、例えば、ｍ個の候補原料を特定したり、実行実績結果等で用いられている培地Mの原料を中心に代謝経路網の所定領域内から、ｍ個の候補原料を特定してもよい。
【０３１７】
なお、代謝経路網は、生化学において細胞の中で起きる連鎖的な化学反応の経路を示したデータであり、この場合、予めデータベース８に記憶されている。候補項目選択部５３は、データベース８から代謝経路網を取得し、代謝経路網に基づいて、培地Mを組成するｍ個の候補原料を選択する。
【０３１８】
項目選定シミュレーション解析部５４は、ステップＳ５２において、ステップＳ５１で特定したｍ個の候補原料の溶解量を入力として項目選定シミュレーションを行い、項目選定シミュレーション評価結果として、目的物質Aの収量がどの程度となるかを推測した出力結果を得る。
なお、ここでは、一例として、培地Mを組成する原料に関して述べていることから、項目選定用パラメータ値は溶解量となるが、その他の生産プロセスにおいては、項目選定用パラメータ値として、例えば、濃度や混合量、温度、時間等となることは言うまでもない。
【０３１９】
ここで、項目選定シミュレーションは、例えば、E-cell等の細胞シミュレーションなどや、分子混雑や局在といった非理想的な条件下で働く生化学反応系等を予めモデル化してあるものを用いることによって、例えば、選択したｍ個の原料で組成した培地Mで大腸菌Xを培養し、酵素Pの発現を誘導したと仮定したときに、目的物質Aがどの程度収量が予測されるのかを仮想的にシミュレーションできるものである。
【０３２０】
項目選定シミュレーション解析部５４は、項目選定シミュレーション評価結果として、例えば、項目選定シミュレーション開始から所定の時刻Ｔが経過したときを開始時刻Ｔとし、項目選定シミュレーション結果に基づいて、開始時刻Ｔから時刻（Ｔ+△ｔ）までの間の目的物質Aの収量の積分値を、項目選定シミュレーション評価結果として算出する。
【０３２１】
候補項目選択部５３は、次のステップＳ５３において、候補可変パラメータ項目（候補原料）の項目選定用パラメータ値（すなわち、候補原料の溶解量）を新たに選択して項目選定シミュレーションを行う処理を継続するか否かを判断する。なお、項目選定シミュレーションを継続して実行するか否かは、例えば、管理者による判断でもよく、また、項目選定シミュレーションを所定回数実行したか否かを候補項目選択部５３で判断してもよく、所望の項目選定シミュレーション評価結果（ここでは、目的物質Aの収量変化が大きい原料）を得られたか否かを候補項目選択部５３で判断してもよい。
【０３２２】
候補項目選択部５３は、ステップＳ５３において、項目選定シミュレーションを継続すると判断（Ｙｅｓ）したとき、すなわち、管理者が継続すると判断したり、項目選定シミュレーションを所定回数実行していないと候補項目選択部５３が判断したり、所望の項目選定シミュレーション評価結果群を得られていないと候補項目選択部５３が判断したときには、再びステップＳ５１に戻り、候補原料について新たな溶解量（項目選定用パラメータ値）を選択し、次のステップＳ５２において、新たに選択した溶解量を入力として項目選定シミュレーションを行う。
【０３２３】
このようにして、複数の異なる溶解量の候補原料を生成し、それぞれ項目選定シミュレーションを行い、溶解量を変えた候補原料の組み合わせごとに、目的物質Aの収量の積分値を、項目選定シミュレーション評価結果として算出する。
【０３２４】
一方、ステップＳ５３において、候補項目選択部５３は、項目選定シミュレーションを継続しないと判断（Ｎｏ）したとき、すなわち、管理者が継続しないと判断したり、項目選定シミュレーションを所定回数実行したと候補項目選択部５３が判断したり、所望の項目選定シミュレーション評価結果群を得られたと候補項目選択部５３が判断したときには、次のステップＳ５４に移る。
【０３２５】
可変パラメータ項目解析部５５は、ステップＳ５４において、得られた項目選定シミュレーション評価結果を基に、候補原料の溶解量を変えたことにより生じる、目的物質Aの収量変化(または収量増加)から、候補原料が当該収量変化や収量増加に影響が大きい原料であるか否かを特定することができ、これを基に可変パラメータ項目となる原料を制限する。
【０３２６】
探索範囲設定部５６は、次のステップＳ５５において、目的物質Aの収量変化(または収量増加)に影響を与えるとして、ステップＳ５４で絞り込んだ可変パラメータ項目の原料ごとに、過去の実際の実行実績結果及び評価実績結果の傾向に基づき、それぞれ設定可能な溶解量の探索範囲を推測し、推測した所定の探索範囲を可変パラメータ項目の各原料に設定する。
【０３２７】
テンプレート実行手順出力部１５０６は、ステップＳ２１１において、探索範囲設定部で求めた探索範囲を起点実行手順に設定し、起点実行手順に基づいてテンプレート実行手順を生成し、当該テンプレート実行手順を出力し、上述したテンプレート実行手順生成処理手順を終了する。
【０３２８】
なお、上述した実施形態においては、候補原料の種類と数（ｍ個）を固定して、固定した組み合わせの候補原料の各溶解量をそれぞれ変えてゆき、項目選定シミュレーションを繰り返し行う場合について説明したが、例えば、組み合わせる候補原料の種類と数を適宜変えて、項目選定シミュレーションを繰り返し行うようにしてもよいことは言うまでもない。
【０３２９】
（５−２）可変パラメータ値選定シミュレーションを用いたテンプレート実行手順生成処理
次に可変パラメータ値選定シミュレーションについて説明する。この場合、生産プロセス最適化方法は、テンプレート実行手順の探索範囲の中から可変パラメータ値を選択する際に、可変パラメータ値選定シミュレーションを用いて、培地Mを組成する複数（例えば、ｍ1個）の原料について目的物質Aの収量[g/L]を最大化するような、1（L）中でのそれぞれの溶解量(mol/L)の範囲を絞り込み、これを基に可変パラメータ値を選定するものである。
【０３３０】
ここで、図６１は、第５実施形態に係る可変パラメータ値設定部６１の構成を示すブロック図である。また、図６２は、第５実施形態に係る可変パラメータ値設定処理手順を示すフローチャートである。図６１に示すように、可変パラメータ値設定部６１は、可変パラメータ値選定シミュレーション解析部６２と、可変パラメータ値解析部１６０１と、可変パラメータ値選定部１６０２とを有する。
【０３３１】
図６２に示すように、可変パラメータ値選定シミュレーション解析部６２は、開始ステップから可変パラメータ値設定処理手順を開始し、次のステップＳ７０で、可変パラメータ項目に設定した各原料の探索範囲の中から、それぞれ所定の溶解量（例えば1（L）中での、原料m1の溶解量L1、原料m2の溶解量L2、原料m3の溶解量L3、…、等）を候補可変パラメータ値（以下、候補溶解量とも称する）としてランダムに選択する。
【０３３２】
可変パラメータ値選定シミュレーション解析部６２は、次のステップＳ７１において、ステップＳ７０でランダムに選択した各原料の候補溶解量を入力として可変パラメータ値選定シミュレーションを行い、可変パラメータ値選定シミュレーション評価結果として、異なる培地の濃度を入力した時、目的物質Aの収量がどのように分布するかに関する情報を得る。
【０３３３】
ここで、可変パラメータ値選定シミュレーションは、例えば、E-cell等の細胞シミュレーションなどを用いて分子混雑や局在といった非理想的な条件下で働く生化学反応系等を予めモデル化しておき、例えば、ｍ個の原料を所定の溶解量（例えば、原料m1を溶解量L1、原料m2を溶解量L2、原料m3を溶解量L3、…、等）で組成した培地Mで大腸菌Xを培養し、酵素Pの発現を誘導したと仮定したときに、目的物質Aがどの程度収量を期待できるのかを仮想的にシミュレーションできるものである。
【０３３４】
可変パラメータ値選定シミュレーション解析部６２は、可変パラメータ値選定シミュレーション評価結果として、例えば、可変パラメータ値選定シミュレーション開始から所定の時刻Ｔが経過したときを開始時刻Ｔとし、項目選定シミュレーション結果に基づいて、開始時刻Ｔから時刻（Ｔ+△ｔ）までの間の目的物質Aの収量の積分値を、可変パラメータ値選定シミュレーション評価結果として算出する。
【０３３５】
可変パラメータ値選定シミュレーション解析部６２は、次のステップＳ７２において、探索範囲の中から候補溶解量を新たに選択して可変パラメータ値選定シミュレーションを行う処理を継続するか否かを判断する。可変パラメータ値選定シミュレーション解析部６２は、ステップＳ７２において、可変パラメータ値選定シミュレーションを継続すると判断（Ｙｅｓ）したとき、すなわち、管理者が継続すると判断したり、可変パラメータ値選定シミュレーションを所定回数実行していないと可変パラメータ値選定シミュレーション解析部６２が判断したり、所望の可変パラメータ値選定シミュレーション評価結果群を得られていないと可変パラメータ値選定シミュレーション解析部６２が判断したときには、上記のステップＳ７０に戻り、探索範囲の中から候補溶解量をランダムに選択し、再び可変パラメータ値選定シミュレーションを行う。
【０３３６】
このようにして、ｍ個の原料の溶解量がそれぞれ異なる、複数の組み合わせ候補を生成し、組み合わせ候補ごとに可変パラメータ値選定シミュレーションを行い、組み合わせ候補ごとに、目的物質Aの収量の積分値を可変パラメータ値選定シミュレーション評価結果として算出する。
【０３３７】
一方、ステップＳ７２において、可変パラメータ値選定シミュレーション解析部６２は、可変パラメータ値選定シミュレーションを継続しないと判断（Ｎｏ）したとき、すなわち、管理者が継続しないと判断したり、可変パラメータ値選定シミュレーションを所定回数実行していると可変パラメータ値選定シミュレーション解析部６２が判断したり、所望の可変パラメータ値選定シミュレーション評価結果群を得られていると可変パラメータ値選定シミュレーション解析部６２が判断したときには、次のステップＳ７３に移る。
【０３３８】
可変パラメータ値解析部１６０１は、ステップＳ７３において、例えば、可変パラメータ値選定シミュレーション評価結果を基に、候補可変パラメータ値と可変パラメータ値選定シミュレーション評価結果との分布傾向を得、この分布傾向から各原料の探索範囲の中から溶解量の範囲を制限する。可変パラメータ値選定部１６０２は、次のステップＳ７４において、可変パラメータ値と可変パラメータ値選定シミュレーション評価結果との分布傾向を基に制限した可変パラメータ値の範囲から、各原料の可変パラメータ値（溶解量）を選択してゆき、可変パラメータ項目の各原料の溶解量が異なる複数の実行手順を生成し、上述した可変パラメータ値設定処理手順を終了する。
【０３３９】
なお、可変パラメータ値選定シミュレーションの結果から可変パラメータ値の範囲を制限し、制限した範囲内から可変パラメータ値を選択する方法については特に限定されないが、可変パラメータ値選定シミュレーション評価結果等を解析して、最適化な評価結果が得られることが期待できる可変パラメータ値を選定してゆくことが望ましい。
【０３４０】
ここで、図６３の６３Ａは、例えば、説明を簡単にするために２種類の可変パラメータ項目（原料）を用いて、可変パラメータ項目ごとに候補可変パラメータ値（候補溶解量）を変えて可変パラメータ値選定シミュレーションを行い、それぞれ可変パラメータ値選定シミュレーション評価結果として、目的物質Aがどの程度の収量が期待できるかを推測した出力結果を得たときの、候補可変パラメータ値と可変パラメータ値選定シミュレーション評価結果との分布傾向をイメージした概略図を示す。
【０３４１】
ここでは、図６３の６３Ａは、例えば、可変パラメータ値選定シミュレーション時における、１つ目の原料a1の候補溶解量を横軸に示し、２つ目の候補原料b1の候補溶解量を縦軸に示し、それぞれ得られた可変パラメータ値選定シミュレーション評価結果について色分けして示した例である。このような可変パラメータ値選定シミュレーション評価結果の分布傾向から、最適と推測される可変パラメータ値の範囲を絞り込み、絞り込んだ可変パラメータ値の範囲から、実行手順で規定する各原料の可変パラメータ値（溶解量）を選択してゆく。
【０３４２】
なお、ここでは、可変パラメータ値解析部１６０１は、例えば、可変パラメータ値選定シミュレーションに用いた各原料の候補溶解量を説明変数とし、可変パラメータ値選定シミュレーション評価結果を目的変数として回帰モデルを生成し、この回帰モデルの解析結果に基づき、原料の最適な溶解量の範囲を制限して、当該制限された範囲内から可変パラメータ値を選択するようにしてもよい。
【０３４３】
また、この際、可変パラメータ値解析部１６０１は、例えば、可変パラメータ値選定シミュレーションに用いた各原料の候補溶解量を説明変数とすることに加えて、さらに、データベース８に記憶した過去の実行実績結果や実行結果（溶解量）も説明変数として用い、当該実行実績結果の評価実績結果や評価結果（収量）、可変パラメータ値選定シミュレーション評価結果を目的変数として回帰モデルを生成し、この回帰モデルの解析結果に基づき、原料の最適な溶解量の範囲を制限し、当該制限した範囲から可変パラメータ値を選択するようにしてもよい。
【０３４４】
なお、ここでは、可変パラメータ値選定シミュレーションを実行して、目的物質Aの収量変化が大きくなる原料の可変パラメータ値（溶解量）の範囲を制限し、これを基に原料の可変パラメータ値を選定するようにしたが、本発明はこれに限らない。
【０３４５】
他の実施形態としては、例えば、可変パラメータ値選定シミュレーションの入出力を学習データとして用い、ニューラルネットワーク等のような機械学習モデル（回帰モデル）を学習させ、出力を入力で微分可能な学習済みの回帰モデルを得、学習済みの回帰モデルでも、可変パラメータ値選定シミュレーションと近似な解析結果が得られるようにしておき、当該回帰モデルaによって、最適な可変パラメータ値の範囲を制限するようにしてもよい。
この場合、このような学習済みの回帰モデルaをデータベース８に予め記憶しておくことが望ましい。これにより、可変パラメータ値解析部１６０１は、目的物質Aの収量変化が大きくなる各原料の溶解量をそれぞれ制限する際、可変パラメータ値選定シミュレーションを実行することなく、学習済みの回帰モデルaを用いて、原料の最適な溶解量の範囲を制限することがきる。
学習済みの回帰モデルaを用いる場合には、可変パラメータ値選定シミュレーションに比して演算処理の負担を低減できることもあり、可変パラメータ値選定シミュレーションよりも短時間で可変パラメータ値選定シミュレーション評価結果と近似の解析結果を得られ、シミュレーションを用いて、可変パラメータ値とする溶解量の探索を効率的に行うことができる。
なお、回帰モデルaを学習させる際には、可変パラメータ値選定シミュレーションの入出力だけでなく、データベース８に記録されている実行実績結果及び評価実績結果等についても学習データとして用い、機械学習モデル（回帰モデルa）を学習させるようにしてもよい。
【０３４６】
また、他の実施形態として、以下のような回帰モデルbを使用して、可変パラメータ値の範囲を制限するようにしもよい。例えば、可変パラメータ値選定シミュレーションの入出力を学習データとして用い、可変パラメータ値（原料の溶解量）の変えることで得られる、特徴的なハイパーパラメータ値を特徴量として抽出する学習済み回帰モデルaを生成する。
次に、この学習済みの回帰モデルから抽出した、ハイパーパラメータ値等の特徴量を参考にし、過去の実行実績結果（過去に用いた培地Mの原料）や評価実績結果（そのときの目的物質Aの収量）を説明変数とし、当該評価実績結果を目的変数とした、最終的な回帰モデルbを生成するようにしてもよい。
【０３４７】
なお、学習済みの回帰モデルaから抽出した、ハイパーパラメータ値等の特徴量を参考にして、最終的な回帰モデルbを生成するとは、例えば、以下のようなことである。
1.ここで、回帰モデルf(x/w)は入力としてd次元のベクトルのxをとる。また、k個(1≦k の整数)の重み変数wを持つとする。
2.上記1の回帰モデルがデータに対して回帰を行うとは、k個の重み変数wのうち、i個(1≦i≦k の整数)を、回帰モデルの出力がデータに当てはまるように更新することをいう。(例えば、可変パラメータ値選定シミュレーションの入出力を近似するような回帰モデルの重みを求めるなど。)
3.上記2で得られた回帰モデルaの特徴量を、別の回帰モデルbに移行するときのやり方(可変パラメータ値選定シミュレーションの入出力を近似するように学習した回帰モデルａの知見を、実際に可変パラメータ値を選択するのに用いる最終的な回帰モデルbに移植する場合など)としては大まかに下記(1)、(2)のパターンが存在する。例えば、回帰モデルaと最終的な回帰モデルbが同じ関数形でかける場合、
（1）学習後の、回帰モデルaの重み変数k個のうちの一部又は全部を、最終的な回帰モデルbの対応する重み変数に代入する。
（2）回帰モデルaのk個の重み変数の間に成り立っている、１つ以上の関係式又は不等式c(w)=0 or c(w)>0 などを抽出（又は管理者が作成）し、その関係を、最終的な回帰モデルbの重み変数wも(学習時に)同様に満たすようにする。
また、回帰モデルaと最終的な回帰モデルbとが同じ関数形とならないような場合は、回帰モデルaの入出力を近似するように、最終的な回帰モデルbを訓練するという方法によっても、回帰モデルaの特徴量を、別の回帰モデルbに移行することが可能である。
【０３４８】
可変パラメータ値解析部１６０１は、このようにして得られた最終的な回帰モデルを用いて、目的物質Aの収量変化が大きくなる、原料の溶解量の範囲を制限することがきる。
【０３４９】
ここで、上述した学習済みの回帰モデルaから抽出した特徴量を参考にして、最終的な回帰モデルbを生成するときのより簡単な例として、以下、図６３の６３Ｂ，６３Ｃ，６３Ｄ，６３Ｅを用いて説明する。
図６３の６３Ｂ，６３Ｃ，６３Ｄは、例えば、可変パラメータ項目として２つの原料を規定し、テンプレート実行手順にて規定した各可変パラメータ値の探索範囲ＥＲ１をイメージし、さらに、可変パラメータ値選定シミュレーション評価結果を利用して学習済みの回帰モデルaから抽出した特徴量について領域ＥＲ２，ＥＲ３，ＥＲ４としてイメージした概略図である。
この場合、明示的に制約条件を記述する（未知数や自由度がない）ことで、探索範囲ＥＲ１を領域ＥＲ２、ＥＲ３、ＥＲ４のように制限することができ、これを特徴量として抽出することができる。
【０３５０】
例えば、図６３の６３Ｅは、探索範囲は、６３Ｄのように明示的に領域として書き下せる物に限らず、１つ以上の未知数や自由度を備えていても良いことを示す概略図である。６３Ｄでは、絞り込んだ探索範囲が一意に特定されていたが、６３Ｅにおいては探索範囲自体が未知数cによって特徴付けられている。実際に探索を行う際は、たとえば、この未知数cで特徴付けられた探索範囲を実際に実行する可変パラメータ値を生成するための回帰モデルbに記述することで、結果として探索範囲を制限する効果がある。
【０３５１】
（５−３）作用及び効果
以上の構成において、第５実施形態に係る生産プロセス最適化方法でも、第１実施形態と同様に、生産プロセス最適化処理によって、生産プロセス及びその評価プロセスの実行手順と、実行手順内の各操作をそれぞれどのようなタイミングで各実行主体が協調して行うべきかを示したデータである実行スケジュールと、実行環境１００の実行主体に対して実行スケジュールに沿ってそれぞれ対応する操作を実行することを指示する実行指示情報とを生成する。従って、第５実施形態に係る生産プロセス最適化方法でも、第１実施形態と同様の効果を奏することができる。
【０３５２】
また、第５実施形態に係る生産プロセス最適化方法では、所定の評価結果が得られると推測される可変パラメータ項目となり得る候補可変パラメータ項目（候補原料）の項目選定用パラメータ値（溶解量）を選択し、選択した候補原料の項目選定用パラメータ値を入力とし、評価結果（目的物質の収量変化）を出力とする、項目選定シミュレーションを演算処理により実行し、項目選定シミュレーションの結果に基づいて、可変パラメータ項目を事前に制限するようにした（可変パラメータ項目特定ステップ）。これにより、第５実施形態では、培地Mを組成する、数百種類の候補原料の中から、目的物質Aの収量を最大化できるであろう、培地Mを組成する原料の絞り込みを事前に行うことができるので、実行環境１００で実際に行う実行手順の回数を大幅に削減させることができる。
【０３５３】
また、第５実施形態に係る生産プロセス最適化方法では、所定の評価結果が得られると推測される候補可変パラメータ値（候補原料）を選択し、選択した候補可変パラメータ値を入力とし、評価結果（目的物質の収量変化）を出力とする、可変パラメータ値選定シミュレーションを演算処理により実行し、可変パラメータ値選定シミュレーションの結果に基づいて、可変パラメータ値の範囲を事前に制限するようにした（可変パラメータ値特定ステップ）。これにより、第５実施形態では、培地Mを組成する原料において、目的物質Aの収量を最大化できるであろう、原料の溶解量の範囲の絞り込みを事前に行うことができるので、実行環境１００で実際に行う実行手順の回数を大幅に削減させることができる。
【０３５４】
また、可変パラメータ値特定ステップの例としては、可変パラメータ値選定シミュレーションの入出力を学習データとして用いて、出力を入力で微分可能な学習済みの回帰モデルを生成し、この学習済みの回帰モデルに基づいて、可変パラメータ値の範囲を制限するようにしてもよい。これにより、可変パラメータ値選定シミュレーションよりも短時間で可変パラメータ値選定シミュレーション評価結果と近似の解析結果を得られ、可変パラメータ値の探索を効率的に行うことができる。
【０３５５】
さらに、可変パラメータ値特定ステップの例としては、可変パラメータ値選定シミュレーションの入出力を学習データとして用いて、候補可変パラメータ値の変化に応じた特徴量を抽出する学習済みの回帰モデルを生成し、この学習済みの回帰モデルから抽出した特徴量を用いた最終的な回帰モデルを生成して、この最終的な回帰モデルに基づいて、前記可変パラメータ値の範囲を制限するようにしてもよい。
【０３５６】
以上により、生産プロセス最適化方法では、項目選定シミュレーション及び可変パラメータ値選定シミュレーションによって、テンプレート実行手順の可変パラメータ項目や、実行手順の可変パラメータ値をある程度制限することができるので、実行環境１００で実際に行わせる実行手順の回数を大幅に削減することができる。
【０３５７】
特に、バイオプラントのように隠れ変数が多く、実行環境１００が複雑系である場合では、これら項目選定シミュレーション及び可変パラメータ値選定シミュレーションを用いることで、実行環境１００において実行主体が実行手順により最適な生産条件を探索してゆく探索回数を減らすのに有効となる。
【０３５８】
なお、第５実施形態に係る生産プロセス最適化方法においては、腸菌Xを培地Mで培養して酵素Pの発現を誘導することで化合物Aを生産する生産プロセスを一例に説明したが、その他、複数種類のコーヒー豆をブレンドしてブレンド豆を生産する生産プロセスや、複数種類の原料を混合して鉄合金でなる鋳物を生産する生産プロセス、複数の食材を使用して所定の料理を生産する生産プロセス等の様々な生産プロセスに適用できることは言うまでもない。
【０３５９】
（６）その他の実施形態
以上、本実施形態について説明したが、上記実施形態は本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物も含まれる。
【０３６０】
上述した第１実施形態から第５実施形態までの内容を適宜組み合わせた生産プロセス最適化方法としてもよい。例えば、検証ルールに基づいて制約条件を書き換える第２実施形態に係る生産プロセス最適化方法に、項目選定シミュレーション等を実行する第５実施形態に係る生産プロセス最適化方法を組み合わせた構成としてもよく、また、過去の実行実績結果の制約条件の追加・修正等に基づいてテンプレート実行手順の制約条件を追加・修正する第３実施形態に係る生産プロセス最適化方法に、実行可否シミュレーションを実行する第４実施形態に係る生産プロセス最適化方法を組み合わせた構成としてもよい。
【０３６１】
また、上述した第１実施形態から第５実施形態においては、実行手順に設定した可変パラメータ値と、実行結果で得らえる、実行主体によって実行された可変パラメータ値とが一致しない可能性のある実行主体について、前記実行主体が実行した過去の前記実行実績結果から推定するようにしてもよい。
例えば、２種類のコーヒー豆をブレンドしてブレンド豆を生産する生産プロセスにおいて、実行手順で規定した「コーヒー豆Bの焙煎」の操作で、焙煎時間が「700sec」と設定され、かつ「コーヒー豆Bの焙煎」の操作を焙煎機Xに実行させる場合を考える。
この際、焙煎機Xが650sec以上の焙煎時間を確保できないとの、過去の実行実績結果が得られている際、この生産プロセス最適化方法では、焙煎機Xに実行手順を実行させても、実行手順で焙煎機Xに指示した「焙煎時間700sec」と、実行結果によって得られる、焙煎機Xで実行された可変パラメータ値（例えば「焙煎時間650sec」）とが一致しない可能性のあると推測できる。
この場合、生産プロセス最適化方法では、焙煎機Xが実行可能な焙煎時間に修正した実行手順を生成することが望ましい。
【０３６２】
また、上述した第１実施形態から第５実施形態においては、実行手順に設定した可変パラメータ値と、実行主体によって実行手順に従い実行された可変パラメータ値の実際の実測値との偏差を算出し、偏差を補正するように、次回以降の実行手順の可変パラメータ値を変更する補正ステップを含むようにしてもよい。
例えば、２種類のコーヒー豆をブレンドしてブレンド豆を生産する生産プロセスにおいて、実行手順に可変パラメータ値「焙煎時間700sec」を設定したときに、実行主体である焙煎機Xよって実行手順に従い実行されたときの実際の実測値が「焙煎時間650sec」である際、これら可変パラメータ値と実測値との偏差（50sec）を算出する。生産プロセス最適化方法では、当該実測値を得た実行主体に対してこの偏差（50sec）を補正するように、次回以降の、当該実行主体に対する実行指示情報の内容を変更する。
【０３６３】
また、このような偏差の分布と評価結果との分布を比較して得られた情報を、実行主体に提示する提示ステップを含むようにしてよい。
【０３６４】
（７）関連実行手順の検索について
なお、上述した実施形態においては、起点実行手順の中の操作項目２６ａに規定した用語を基に、関連実行手順の実行実績結果及び評価実績結果を、データベース８から検索して取得するようにしたが、本発明はこれに限らない。例えば、起点実行手順の中の操作項目２６ａだけでなく、その他のinput項目２６ｂ、output項目２６ｃ、実行パラメータ項目２６ｄ及び制約条件項目２６ｅのいずれかに規定された用語を基に、関連実行手順の実行実績結果及び評価実績結果を、データベース８から検索して取得してもよい。
【０３６５】
また、その他、単なる用語の同一性による検索だけでなく、起点実行手順の中の、少なくとも操作項目２６ａ、input項目２６ｂ、output項目２６ｃ、実行パラメータ項目２６ｄ及び制約条件項目２６ｅに規定された、例えば、（ｉ）加工手法、加熱手法、冷却手法、成形手法、圧縮手法又は選別手法等の技術的な処理・加工手法と、（ｉｉ）コーヒー豆、原料又は食材等の、操作の処理対象と、（ｉｉｉ）コーヒー豆（焙煎済み）、ブレンド豆、目的物質、成形品又は料理等の、操作により得られる成果物と、（ｉｖ）定性定量評価、外観評価、成形性評価又は品質評価等の評価手法と、について、種類や性質、特定、成分、組成、品種、遺伝子、相同性、生産条件等が関連するものを予め定めておき、この予め定めた事項を基に、関連実行手順の実行実績結果及び評価実績結果を、データベース８から検索して取得してもよい。
【０３６６】
例えば、図２に示す「コーヒー豆A，Bのブレンド」の起点実行手順を一例とすると、（ｉ）起点実行手順のinput項目２６ｂで規定したコーヒー豆A,Bと成分又は種類が近いコーヒー豆や、コーヒー豆A,Bと菌株が近く品種や遺伝子が近いコーヒー豆等の実行実績結果及び評価実績結果、（ｉｉ）起点実行手順の評価プロセスにおけるoutput項目２６ｃで規定した定性定量評価と結果が近い実行実績結果及び評価実績結果、（ｉｉｉ）起点実行手順の実行パラメータ項目２６ｄに規定した焙煎手法と同じ焙煎手法や、近似の焙煎温度、焙煎時間、近似の評価指標等の実行実績結果及び評価実績結果、（ｉｖ）起点実行手順の制約条件項目２６ｅで規定した時間制約や実行条件制約等と所定範囲内にある実行実績結果及び評価実績結果を、関連実行手順の実行実績結果及び評価実績結果としてデータベース８から検索して取得してもよい。
【０３６７】
また、図２に示す「コーヒー豆A，Bのブレンド」の起点実行手順を一例に、関連実行手順の実行実績結果及び評価実績結果の検索手法について説明したが、その他の例として、「細胞培養」に関する起点実行手順を生成したときの、関連実行手順の実行実績結果及び評価実績結果の検索手法の例についても説明する。
【０３６８】
この場合、起点実行手順の操作項目２６ａ、input項目２６ｂ、output項目２６ｃ、実行パラメータ項目２６ｄ又は制約条件項目２６ｅに規定された、培地や組成、遺伝子、菌株、培養手法、培養手順、培養温度、培養時間等と同じ用語が含まれている、実行実績結果及び評価実績結果を、関連実行手順の実行実績結果及び評価実績結果としてデータベース８から検索して取得する他、単なる用語の同一性による検索だけでなく、これら事項と組成や、品種、遺伝子、相同性、生産条件等が関連する事項を予め定めておき、この予め定めた事項を基に、関連実行手順の実行実績結果及び評価実績結果をデータベース８から検索してもよい。
【０３６９】
例えば、（ｉ）起点実行手順のinput項目２６ｂで規定した培地の組成原料と相同性の原料、菌株が近い原料、代謝経路網で近似の原料等の実行実績結果及び評価実績結果、（ｉｉ）起点実行手順のoutput項目２６ｃに規定した目的物質を改変した物質、相同性の物質、配列が近似の物質、コドンの類似性、代謝経路網で近似の物質等の実行実績結果及び評価実績結果や、評価プロセスで同じ評価手法の他、評価結果、純度、物性（強靱性、引っ張り強度、弾性等）が同一近似の実行実績結果及び評価実績結果、（ｉｉｉ）起点実行手順の実行パラメータ項目２６ｄに規定した培養手順が近い焙煎手法や、近似の焙煎温度、焙煎時間、近似の評価指標等の実行実績結果及び評価実績結果、（ｉｖ）起点実行手順の制約条件項目２６ｅで規定した培養時の時間制約や実行条件制約等と所定範囲内にある実行実績結果及び評価実績結果を、関連実行手順の実行実績結果及び評価実績結果としてデータベース８から検索して取得してもよい。
【符号の説明】
【０３７０】
１  生産プロセス最適化システム
２  生産プロセス最適化装置
３ａ，３ｂ，３ｃ，３ｄ  通信装置
８  データベース
１１  送受信部（実行結果取得部、評価結果取得部）
１５  テンプレート実行手順生成部
１６  可変パラメータ値設定部
１７  実行手順生成部
１９  実行スケジュール生成部
２０  実行指示情報生成部
１５０１  起点実行手順取得部
１５０４  可変パラメータ項目特定部
ｔ  実行手順抽象構文木（構文木）
ｔ´  拡張抽象構文木（構文木）
【要約】
生産プロセスを最適化することができる生産プロセス最適化方法及び生産プロセス最適化システムを提供する。この生産プロセス最適化システムは、生産プロセスで行われる１つ又は複数の操作がそれぞれ操作項目として規定され、かつ、前記操作に関する情報が規定された、探索の起点となる起点実行手順を取得する取得ステップと、前記起点実行手順の中で可変パラメータ値を設定可能な１つ又は複数の可変パラメータ項目を特定する可変パラメータ項目特定ステップと、過去の実行実績結果とその評価実績結果とに基づいて、前記可変パラメータ項目特定ステップで特定した前記可変パラメータ項目に前記可変パラメータ値を設定して、実行手順を生成する実行手順生成ステップと、実行環境において実行主体が前記実行手順に従って実行したときの実行結果を取得する実行結果取得ステップと、前記実行結果に対する評価結果を取得する評価結果取得ステップと、前記実行手順、前記可変パラメータ値、前記実行結果及び前記評価結果を対応付けて記録する記憶ステップと、を含む。【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】
0006931946.tif 000009
【図９】
0006931946.tif 000010
【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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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１７Ａ】
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【図１７Ｂ】
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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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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
0006931946.tif 000049
【図４７】
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【図４８】
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【図４９】
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【図５０】
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【図５１】
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【図５２】
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【図５３】
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【図５４】
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【図５５】
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【図５６】
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【図５７】
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【図５８】
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【図５９】
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【図６０】
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【図６１】
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【図６２】
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【図６３】
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