(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
中央処理装置と半導体製造プロセスで測定されたオリジナルデータ群を記憶する記憶装置とを有するコンピュータが前記半導体製造プロセスにおける不良要因についてのデータ解析を実行するデータ解析方法であって、
前記コンピュータが、
前記中央処理装置により、前記記憶装置の中から解析対象となるデータ群を抽出して前記記憶装置に記憶する抽出処理と、
前記中央処理装置により、前記抽出処理によって抽出された前記解析対象となるデータ群から前記解析対象のデータ分布特徴量を求めて前記記憶装置に記憶する処理と、
前記中央処理装置により、前記半導体製造プロセスの工程群のうち未選択の工程の中から選ばれた工程で目的変数および説明変数を２つの集合に分割し、分割された目的変数および説明変数を前記半導体製造プロセスの工程群のうち未選択の工程の中から選ばれた工程でさらに２つの集合に分割していく回帰木分析を、前記データ分布特徴量を前記目的変数とし、前記半導体製造プロセスの工程群のうち未選択の工程の中から選ばれた工程で使用した装置の識別情報を前記説明変数として実行して、実行結果を前記記憶装置に記憶する実行処理と、
前記中央処理装置により、前記実行処理での分割ごとに、分割前の目的変数と分割後の２つの目的変数とに基づいて、分割後の一方の説明変数である装置と他方の説明変数である装置との間の評価値を算出して前記記憶装置に記憶する算出処理と、
前記算出処理によって分割ごとに算出された評価値を出力する出力処理と、
を実行することを特徴とするデータ解析方法。
【請求項２】
前記データ分布特徴量は、特徴の程度を表す連続値で示されることを特徴とする請求項１に記載のデータ解析方法。
【請求項３】
中央処理装置と半導体製造プロセスで測定されたオリジナルデータ群を記憶する記憶装置とを有するコンピュータが前記半導体製造プロセスにおける不良要因についてのデータ解析を実行するデータ解析プログラムであって、
前記コンピュータに、
前記中央処理装置により、前記記憶装置の中から解析対象となるデータ群を抽出して前記記憶装置に記憶する抽出処理と、
前記中央処理装置により、前記抽出処理によって抽出された前記解析対象となるデータ群から前記解析対象のデータ分布特徴量を求めて前記記憶装置に記憶する処理と、
前記中央処理装置により、前記半導体製造プロセスの工程群のうち未選択の工程の中から選ばれた工程で目的変数および説明変数を２つの集合に分割し、分割された目的変数および説明変数を前記半導体製造プロセスの工程群のうち未選択の工程の中から選ばれた工程でさらに２つの集合に分割していく回帰木分析を、前記データ分布特徴量を前記目的変数とし、前記半導体製造プロセスの工程群のうち未選択の工程の中から選ばれた工程で使用した装置の識別情報を前記説明変数として実行して、実行結果を前記記憶装置に記憶する実行処理と、
前記中央処理装置により、前記実行処理での分割ごとに、分割前の目的変数と分割後の２つの目的変数とに基づいて、分割後の一方の説明変数である装置と他方の説明変数である装置との間の評価値を算出して前記記憶装置に記憶する算出処理と、
前記算出処理によって分割ごとに算出された評価値を出力する出力処理と、
を実行させることを特徴とするデータ解析プログラム。
【請求項４】
中央処理装置と半導体製造プロセスで測定されたオリジナルデータ群を記憶する記憶装置とを有するコンピュータが前記半導体製造プロセスにおける不良要因についてのデータ解析を実行するデータ解析装置であって、
前記中央処理装置により、前記記憶装置の中から解析対象となるデータ群を抽出して前記記憶装置に記憶する抽出処理と、
前記中央処理装置により、前記抽出処理によって抽出された前記解析対象となるデータ群から前記解析対象のデータ分布特徴量を求めて前記記憶装置に記憶する処理と、
前記中央処理装置により、前記半導体製造プロセスの工程群のうち未選択の工程の中から選ばれた工程で目的変数および説明変数を２つの集合に分割し、分割された目的変数および説明変数を前記半導体製造プロセスの工程群のうち未選択の工程の中から選ばれた工程でさらに２つの集合に分割していく回帰木分析を、前記データ分布特徴量を前記目的変数とし、前記半導体製造プロセスの工程群のうち未選択の工程の中から選ばれた工程で使用した装置の識別情報を前記説明変数として実行して、実行結果を前記記憶装置に記憶する実行処理と、
前記中央処理装置により、前記実行処理での分割ごとに、分割前の目的変数と分割後の２つの目的変数とに基づいて、分割後の一方の説明変数である装置と他方の説明変数である装置との間の評価値を算出して前記記憶装置に記憶する算出処理と、
前記算出処理によって分割ごとに算出された評価値を出力する出力処理と、
を実行することを特徴とするデータ解析装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、広く産業界で取り扱われるデータ間の関連を把握し、産業上優位な結果をもたらすための有意性のある結果を抽出するデータ解析方法に関し、さらに、解析対象とするデータ値やその平均値だけに注目していては判別が困難である知識や情報を抽出するデータ解析方法に関する。また、解析結果の精度等を評価するデータ解析方法およびデータ解析装置に関する。
【０００２】
たとえば、半導体製造工程において取得される使用装置履歴、試験結果、設計情報または各種測定データ等をもって歩留りの変動状況を把握し、よって歩留り向上に有利な条件を抽出するためになされるデータ解析方法に関する。特に、計算機システムに蓄積されているオリジナルデータやその平均値だけでなく、それらオリジナルデータ等を編集することによって得られるデータ分布特徴を自動的かつ定量的に抽出して認識し、その特徴量に基づいて半導体等の低歩留り要因を抽出し、評価するデータ解析方法およびデータ解析装置に関する。
【０００３】
また、複数の説明変数が互いに交絡（独立でなくなる）してしまい、有意差の抽出が困難になる場合に対処し、より効率的かつ信頼性のある解析結果を得るためにデータ解析結果の精度等を評価するデータ解析方法およびデータ解析装置に関する。
【０００４】
【従来の技術】
半導体データの歩留り解析を例にとって進める。特に、プロセスデータ解析のように、その解析結果から品質、生産性向上の対策決定のための参考データを得ようとする場合には、その精度、信頼度等が重要であり、これについては本願発明者等により既に出願されている（出願番号：特願２００１−１２７５３４号）。歩留り低下要因をできるだけ速やかに見つけて対策を実施するために、装置履歴、試験結果、設計情報、各種測定データ等から歩留りに効いている要因やその要因に効いている別の要因を見つけるためのデータ解析がおこなわれる。
【０００５】
データ解析において、歩留り値のように解析対象となるものを目的変数、目的変数の要因となる装置履歴、試験結果、設計情報、各種測定データ等は説明変数といわれる。その際に各種統計学的手法が適用されるが、そのうちの一つとしてデータマイニングを適用することで、多種大量のデータから判別しにくい価値ある情報や規則性を抽出することができる。
【０００６】
半導体デバイスの不良要因を解析するためには、収集されたデータをより多面的に科学的根拠に基づいて解析し、より多くの有意差を抽出するのが重要である。そのため、従来は計算機システムに蓄積されたオリジナルデータの値やその平均値がよく活用されている。しかし、複雑に絡み合ったオリジナルデータ群から不良要因等を抽出するのが困難な場合もある。そのような場合、ウェーハ面内チップやロット内ウェーハの各種測定結果や歩留り等に関して特徴的なデータ分布が存在すれば、それに基づいて不良データの解析が進められる場合がある。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の計算機システムでは、たとえば歩留り値や電気的特性値等のオリジナルデータは蓄積されているが、ウェーハ面内の複数のチップやロット内の複数のウェーハにわたる特徴的なデータ分布はほとんど蓄積されていない。したがって、技術者はオリジナルデータの編集をおこない、各種統計解析ツールや図表作成ツール等を用いてデータ分布状況を取得する必要がある。そして、取得したデータ分布状況を、技術者が有する経験やノウハウ等に照らし合わせて、データの集計や傾向を認識する必要がある。そのため、大量のオリジナルデータの分布に関する特徴量を客観的に把握することは困難である。また、このように技術者の主観が入ったデータ分布の特徴量に基づいて解析を進めても正確な結果が得られないという問題点がある。
【０００８】
また、従来は、技術者が各種統計解析ツールや図表作成ツール等により得たデータ分布状況を見て、たとえばその分布に、ある特徴が「ある」か「ない」か、ある特徴の増減傾向が「増大である」か「減少である」か、ある特徴に２の周期性が「ある」か「ない」か、またはある特徴に３の周期性が「ある」か「ない」か、などというように、データ分布の特徴量を離散値で表している。そのため、ある特徴がどの程度ある（または、ない）のか、あるいはある特徴がどの程度増大傾向（または、減少傾向）にあるのか、というような程度を表す情報が欠落してしまう。また、たとえばある特徴が、ある程度の２の周期性とある程度の３の周期性を同時に有するような場合、より程度が強い方の周期性しか認識されないという問題点がある。
【０００９】
また、各種試験結果や測定結果、およびそれらの組み合わせまで考慮すると、想定されるデータ分布特徴の組み合わせは膨大になり、それらすべてについて調査するのは極めて困難である。しかも、抽出したデータ分布特徴に対応する不良要因は必ずしも既知のものではないし、また既知でない不良要因を判別するには多くの経験やノウハウが必要であるという問題点もある。
【００１０】
また、実際に、たとえば半導体データの歩留り解析にデータマイニングを適用してみても、うまく行かない場合がある。金融や流通などの分野での適用では、何百万件もの膨大なデータ件数があり、説明変数の数はせいぜい数十であるため、精度の高い分析結果が得られた。ところが半導体プロセスデータ解析の場合はデータ件数が少なく、同じ品種では多くても２００ロット程度であるにもかかわらず、説明変数の数は数百にも達し（装置履歴、工程内検査値等）、複数の説明変数が独立ではなくなってしまい、単純にデータマイニングをおこなっただけでは信頼できる結果が得られないことがある。以下に、これについて半導体データの歩留り解析を例にとって簡単に説明する。
【００１１】
データ数（例：ロット数）に比較して説明変数（例：ＬＳＩ製造工程データ）が多いプロセスデータ解析において、複数の説明変数が互いに交絡（独立でなくなる）してしまい、統計的有意差による問題点が十分絞り込めないことが多くある。データマイニング（回帰木分析など）を適用した場合においても、この問題がある場合には、かなり手間をかけて分析結果の精度、信頼できる範囲の確認が必要となる。
【００１２】
図４０は、ロットの流れと異常製造装置の関係を示す。白丸“○”は正常装置１０１を示し、黒丸“●”は異常装置１０２を示す。矢印はロットの流れを示す。ＬＳＩ製造データにおける装置間差の解析は、各ロットの工程ごとの使用装置データから、どの製造工程でどの製造装置を使用すると歩留りが最も影響を受けるかを抽出する。
【００１３】
図４１は、従来技術によるある工程での装置別歩留り分布（箱ヒゲ図）を示す。各製造工程ごとに使用した装置ごとにそのロットの歩留り値を箱ヒゲ図で表示し、各工程について確認していき、最も差が顕著な工程とその装置を同定する。
【００１４】
しかし、この手法では工程数が数百となった現在では大きな工数を要し、また差異が明確に出ない場合や条件が複雑に絡み合った場合などはなかなか判断が付きにくい。これらに対処するために回帰木分析によるデータマイニング手法が有効であり、目的変数の値が高くなる使用装置群と低くなる使用装置群に分割する。図４２のようにロットごとに使用される装置を固定してロットを流した場合、黒丸“●”で示す異常装置１０２が一意に同定できないことがある。すなわち、説明変数間の独立性が低い場合は、集合の２分割による有意差が大となるものが必ずしも“真に有意差が大”であるとは限らない。
【００１５】
以上が、半導体製造の各工程における使用装置における交絡であるが、回帰木分析結果として２分割された集合の交絡についても同様である。すなわち、各工程ごとに高歩留りが生じている装置群と低歩留りが生じている装置群からなる集合についても同じことがいえる。この２分割された集合の交絡については、説明変数が連続値である場合も同様である。
【００１６】
本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであって、オリジナルデータを編集して各種統計値等のデータ分布特徴量を抽出し、それを客観的に認識して活用することにより、不良要因等の抽出を自動的におこなうデータ解析方法を提供することを目的とする。また、複数の説明変数間の交絡の度合いを明確にすることができるデータ解析方法およびデータ解析装置を提供することを本発明の目的に含めることができる。
【００１７】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明は、計算機システムに蓄積されているオリジナルデータ群内に存在する種々のデータ分布特徴を自動的かつ定量的に評価して抽出し、その抽出された各特徴量を順次選択して解析をおこなうことにより、各特徴量が生じた要因を自動的かつ定量的に評価して抽出することを特徴とする。この発明によれば、オリジナルデータからデータ分布の傾向や特徴的パターンやデータ間の関連性などの多くの情報が抽出されるので、従来は多種多様なデータに埋もれて判別が困難であった関連性や有意差が効率的に科学的根拠に基づいて定量的に抽出される。
【００１８】
また、複数の説明変数間の交絡の度合いを明確にするため、説明変数および目的変数のデータ結果を準備するステップと、そのデータ結果を基に複数の説明変数間の交絡度および／または独立度を演算するステップと、交絡度および／または独立度を用いてデータマイニングをおこなうステップとを有するデータ解析方法が提供される。複数の説明変数間の交絡度および／または独立度を演算することにより、説明変数の交絡の度合いを明確に把握できる。これを基に回帰木分析をおこなえば、回帰木分析の集合の２分割結果に基づき、説明変数の交絡度を定量的に評価できるようになり、回帰木における最初の分岐の有意差が大きい問題となる説明変数に交絡している注意すべき説明変数を明確化することが可能となる。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明の実施の形態１、２について図面を参照しつつ詳細に説明する。
【００２０】
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１にかかるデータ解析方法の実施に供せられる計算機システムのハードウェア構成の一例を示す図である。この計算機システムは、図１に示すように、入力装置１、中央処理装置２、出力装置３および記憶装置４から構成される。
【００２１】
図２は、図１に示す構成の計算機システムにより実現されるデータ解析装置の機能構成の一例を示すブロック図である。このデータ解析装置は、図２に示すように、複数のオリジナルデータを含むデータベース４１からなるオリジナルデータ群４２を有する。このデータベース４１は、図１に示す計算機システムの記憶装置４において構築されている。
【００２２】
また、データ解析装置は、オリジナルデータ群４２の中に存在する１以上のデータ分布特徴を定量的に評価して抽出する手段２１、抽出した１以上のデータ分布特徴量の中から解析対象とする特徴量を選択する手段２２、解析対象に選択したデータ分布特徴量を目的変数として回帰木分析手法などによるデータマイニングをおこない、データ分布に潜む特徴や規則性などのルールファイル２４を抽出する手段２３、抽出したルールファイル２４を用いてオリジナルデータの分布特徴を解析する統計解析コンポーネント２５や図表作成コンポーネント２６などの解析ツール群２７を備える。
【００２３】
以上の各手段２１，２２，２３および解析ツール群２７は、それぞれの処理をおこなうためのプログラムを中央処理装置２で実行することにより実現される。抽出されたルールファイル２４は記憶装置４に記憶されるとともに、表示装置や印刷装置などの出力装置３により出力される。意思決定５は解析ツール群２７による解析結果に基づいてなされる。
【００２４】
また、上述したルールファイル２４を抽出する手段２３は、オリジナルデータ群４２の中のオリジナルデータ、データ分布特徴を抽出する手段２１により抽出されたデータ分布特徴、または解析ツール群２７による解析結果に対してもデータマイニングをおこなうようになっている。また、解析ツール群２７は、オリジナルデータ群４２の中のオリジナルデータ、データ分布特徴を抽出する手段２１により抽出されたデータ分布特徴、または解析ツール群２７の出力結果に対しても解析をおこなうようになっている。また、解析ツール群２７による解析結果は、解析対象となるデータ分布特徴量を選択する手段２２やオリジナルデータ群４２にフィードバックされる。また、オリジナルデータ群４２には、データ分布特徴を抽出する手段２１の出力がフィードバックされる。
【００２５】
図３は、たとえば図２のデータ分布特徴を抽出する手段２１により抽出されたデータ分布特徴量をＣＳＶ形式で出力した例を示す。各特徴量はレコードごとに独立して求められるので、独立して扱われる。たとえば図３に示すように、各特徴量はＣＳＶ形式で自動的に出力されるので、各特徴量ごとに効率的に有意な解析をおこなうことが可能となる。ここで、特徴量となるデータは、オリジナルデータ値やその平均値だけでなく、オリジナルデータの最大値、最小値、レンジまたは標準偏差値等でもよい。また、データの周期性や特定モデルとの類似度などを特徴量のデータとしてもよい。
【００２６】
ここで、対象とするデータ群の構造によって様々な特徴を抽出することができるが、目的に合わせてどのような特徴量を抽出するかという処理をあらかじめプログラムに組み込んでおくか、あるいは抽出する特徴量を定義したファイルを用意して、そのファイルを読むようにしてもよい。いずれの特徴量も、離散値ではなく、その特徴がどの程度の強さであるかという連続値で定義される。したがって、従来のように離散値化による情報の欠落が生じないので、より良好な解析結果が期待される。
【００２７】
データ分布特徴量の一例として、半導体データの歩留り解析におけるロット内データ分布の特徴について説明する。図４は、ウェーハの属性値の変動に着目した情報を示す一覧表である。ここでは、独立変数はウェーハ番号であり、従属変数は歩留り、カテゴリ歩留りまたは各種測定値等のオリジナルデータである。
【００２８】
特に限定しないが、図４に示す例では、（１）データ分布全体の中心、（２）データのばらつき、（３）ウェーハ番号に対するデータの相関、（４）一次近似した時のｙ軸切片、（５）ウェーハ番号に対するデータの傾き、（６）周期２(枚)の強さ、（７）周期３(枚)の強さ、（８）ロット内で最も強い周期、（９）前半ウェーハ−後半ウェーハの平均値の差、（１０）前半ウェーハ−後半ウェーハのばらつきの差、（１１）前半ウェーハ−後半ウェーハの相関の差、（１２）前半ウェーハ−後半ウェーハの一次近似ｙ軸切片の差、（１３）前半ウェーハ−後半ウェーハの傾きの差、（１４）後半ロットの周期２（枚）の強さ、（１５）後半ロットの周期３（枚）の強さ、および（１６）後半ロットの最も強い周期、の１６個の特徴項目が定義されている。各特徴項目の特徴量はロット単位で求められる。
【００２９】
ここで定義された１６個の特徴項目について簡単に説明する。（１）の特徴量は同一ロット内の全ウェーハの歩留りや各種測定値等の平均値である。（２）の特徴量は同一ロット内の全ウェーハの歩留りや各種測定値等の標準偏差値である。（３）の特徴量は同一ロット内のウェーハのウェーハ番号と歩留りや各種測定値等との相関係数であり、この相関係数の算出の仕方はあらかじめ解析の対象や目的などに照らし合わせて決められている。（４）の特徴量は同一ロット内のウェーハのウェーハ番号をｘとし、歩留りや各種測定値等をｙとし、ｘとｙの関係を一次式ｙ＝ｂ・ｘ＋ａに近似した時のｙ軸切片の値である。
【００３０】
（５）の特徴量は同一ロット内のウェーハのウェーハ番号をｘとし、歩留りや各種測定値等をｙとし、ｘとｙの関係を一次式ｙ＝ｂ・ｘ＋ａに近似した時の母回帰係数である。（６）の特徴量は同一ロット内の全ウェーハの歩留りや各種測定値等の分散と、ウェーハ番号が１、３、５、・・・のウェーハ群またはウェーハ番号が２、４、６、・・・のウェーハ群の歩留りや各種測定値等の分散との比である。（７）の特徴量は同一ロット内の全ウェーハの歩留りや各種測定値等の分散と、ウェーハ番号が１、４、７、・・・のウェーハ群、ウェーハ番号が２、５、８、・・・のウェーハ群またはウェーハ番号が３、６、９、・・・のウェーハ群の歩留りや各種測定値等の分散との比である。（８）の特徴量は同一ロット内のウェーハについて、上記（６）や（７）のようにして求めた周期２（枚)や３（枚）の分散比、同様にして求められる周期４（枚）や５（枚）、・・・などの分散比のうち、分散比が最大となる周期の値である。
【００３１】
（９）の特徴量は、同一ロット内の全ウェーハ（たとえば５０枚）を前半（たとえば２５枚）と後半（たとえば２５枚）に分け、前半ウェーハ群の歩留りや各種測定値等の平均値と後半ウェーハ群の歩留りや各種測定値等の平均値との差である。このように前半と後半に分けるのは、半導体製造プロセスにおいて装置履歴が異なるからである。（１０）の特徴量は、前半ウェーハ群の歩留りや各種測定値等の標準偏差値と後半ウェーハ群の歩留りや各種測定値等の標準偏差値との差である。（１１）の特徴量は前半ウェーハ群の相関係数と後半ウェーハ群の相関係数との差である。（１２）の特徴量は前半ウェーハ群の一次近似ｙ軸切片の値と後半ウェーハ群の一次近似ｙ軸切片の値との差である。
【００３２】
（１３）の特徴量は前半ウェーハ群の母回帰係数と後半ウェーハ群の母回帰係数との差である。（１４）の特徴量は後半ロット群について上記（６）と同様の周期２に関する分散比である。（１５）の特徴量は後半ロット群について上記（７）と同様の周期３に関する分散比である。（１６）の特徴量は後半ロット群について上記（８）と同様に分散比が最大となる周期の値である。なお、前半ロット群についても上記（１４）〜（１６）のように周期２（枚）の強さ、周期３（枚）の強さ、最も強い周期を定義してもよい。また、ここで例示した特徴項目に限らず、解析の対象や目的などに応じて種々の特徴項目が定義される。
【００３３】
上述したような特徴項目を定義して解析することによって、たとえば従来のように歩留り値等のオリジナルデータ値やその平均値を用いて解析しただけでは使用装置による有意差を抽出できない場合でも、使用装置による有意差を抽出することが可能となる場合がある。たとえば、複数のロットについてロット内ウェーハの歩留り値のばらつき（上記（２）に対応）に注目した例を図５に示す。
【００３４】
図５に示す例では、工程１で２１号機、２２号機、２４号機または２５号機を使用したロット群６（図５の一点鎖線の左側）と２８号機を使用したロット群７（図５の一点鎖線の右側）とでは、ウェーハ歩留りの平均値や全体の分布（ロット間ばらつき）はほとんど同じである。したがって、ウェーハ歩留りの値やその平均値を用いて解析しても明らかな有意差は認められない。それに対して、各ロット内でのウェーハ歩留り値のばらつきというデータ分布の特徴量に注目すると、２つのロット群６，７の間には明らかな有意差が認められる。注目する項目は上記（２）の項目に限らず、上記（１）の項目、上記（３）〜（１６）のいずれかの項目、またはその他の項目であってもよい。
【００３５】
上述したように各データ分布特徴量は各ロットの属性値として存在するので、前記データ分布特徴量を選択する手段２２は、各データ分布特徴量を順次目的変数として選択する。そして、データマイニングをおこなってルールファイル２４を抽出する手段２３は、各データ分布特徴量を順次目的変数として回帰木分析をおこなう。それによって、そのデータ分布特徴量が生じた要因の判別が可能となり、従来の解析方法よりも多くの不良要因を抽出することができる。その際、データ分布特徴量を順次選択する処理および回帰木分析処理はプログラムにしたがって自動的に実行されるので、技術者はどのデータ分布特徴量を目的変数に選択するかを考えずに済み、解析を効率的におこなうことができる。特に何を解析すべきかが不明な場合には有効である。
【００３６】
また、同一レコードに、周期２（枚）の強さと周期３（枚）の強さの両方が存在する場合のように、複数の特徴パターンが見られる場合でも、両方の特徴を評価することが可能となるので、情報量の欠落をなくしてより実状を反映した解析結果が得られる。
【００３７】
つぎに、本発明の実施の形態１にかかるデータ解析方法の流れについて説明する。図６は、本発明にかかるデータ解析方法の一例の概略を示すフローチャートである。図６に示すように、このデータ解析方法が開始されると、まずオリジナルデータ群４２の中から解析の対象とするデータ、たとえば歩留り値や各種測定値等が選択されて抽出される（ステップＳ１）。つづいて、抽出されたデータに対して１以上のデータ分布特徴を抽出する処理がおこなわれる（ステップＳ２）。
【００３８】
そして、解析対象とするデータ分布特徴量が選択され、それを目的変数として回帰木分析等のデータマイニングがおこなわれる（ステップＳ３）。ステップＳ２で抽出されたすべてのデータ分布特徴について回帰木分析が終了したら（ステップＳ４）、分析結果が出力され、技術者はその確認をおこなう（ステップＳ５）。そして、技術者は、分析結果に基づいて意思決定をおこなう（ステップＳ６）。
【００３９】
つぎに、本発明の特徴をより明らかにするため、データ分布特徴量を用いたデータ解析方法について具体例を挙げて説明する。一般に、同一ロット内のウェーハ群でもウェーハ番号が異なるとウェーハ単位の歩留り値や電気的特性値は異なり、それらの値はいろいろな変動パターンを示す。歩留り値や電気的特性値はウェーハ単位で保存されている。そのため、本実施の形態１では、このように複数のロットにわたってウェーハ番号に対する歩留り値等の変動パターンをデータ分布特徴として解析をおこなうことができる。ここでは、製品の性能に大きな影響を及ぼす重要な電気的特性であるテスト用代用Ｎｃｈトランジスタスレッシュホールド電圧ＶＴ＿Ｎ２（以下、単にＶＴ＿Ｎ２とする）について、多面的な解析をおこなう例を示す。なお、歩留りには各製造工程での使用装置履歴が効果があるとする。
【００４０】
図７は歩留りとＶＴ＿Ｎ２との関係を示す特性図であるが、同図より歩留りとＶＴ＿Ｎ２とは一見して無関係のように見える。また、図８はすべてのウェーハから得られたＶＴ＿Ｎ２データのヒストグラムであり、図９は全ＶＴ＿Ｎ２データをウェーハ番号ごとに表示した箱ヒゲ図である。これらの図に示す結果から統計的有意差を抽出するのは困難である。
【００４１】
また、図１０は、目的変数を各ロットにおけるＶＴ＿Ｎ２の平均値とし、説明変数を各工程で使用した装置名として回帰木分析をおこなった結果の例を示す図であり、図１１はこの回帰木分析の信頼度情報を表す評価用統計値リストの例を示す図である。この回帰木分析結果によれば、図１０に示すように、ＶＴ＿Ｎ２の変動に対して最も有意とされるのは第２配線＿装置として、１１号機または１３号機を使用したか、あるいは１２号機、１４号機、１７号機または１８号機を使用したかということである。全ＶＴ＿Ｎ２データを第２配線＿装置の使用装置名ごとに表示した箱ヒゲ図を図１２に示すが、同図においては顕著な有意差が見られない。なお、評価用統計値リストは回帰木図とともに出力されるが、これについては後述する。
【００４２】
また、図１３は、目的変数を各ウェーハのＶＴ＿Ｎ２の値とし、説明変数を各工程で使用した装置名として回帰木分析をおこなった結果の例を示す図であり、図１４はこの回帰木分析に対する評価用統計値リストの例を示す図である。この回帰木分析結果によれば、図１３に示すように、ＶＴ＿Ｎ２の変動に対して最も有意とされるのは２ＣＯＮ工程＿装置として、１１号機を使用したか、あるいは１２号機または１３号機を使用したかということである。図１５は、全ＶＴ＿Ｎ２データを２ＣＯＮ工程＿装置の使用装置名ごとに表示した箱ヒゲ図であるが、この図においても顕著な有意差は見られない。
【００４３】
それに対して、以下のようにＶＴ＿Ｎ２についてデータ分布特徴を抽出して解析をおこなうことにより不良要因の解明が可能となる。図１６は、ロットごとにＶＴ＿Ｎ２の各特徴量を定義したファイルの一例をＣＳＶ形式で示す図表である。このファイルは、図２に示す装置のデータ分布特徴を抽出する手段２１により出力される。
【００４４】
図１７は、図１６に示すＣＳＶ形式データに基づいてＶＴ＿Ｎ２の種々のロット内分布の特徴量を示すヒストグラムである。ここでは、ＶＴ＿Ｎ２について、図４に関連して説明した（１）〜（１６）の１６個の特徴項目のうち、（１）平均値（ＶＴ＿Ｎ２＿ａｖｅ）、（２）標準偏差値（ＶＴ＿Ｎ２＿ｓ）、（３）ウェーハ番号に対する相関係数（ＶＴ＿Ｎ２＿ｒ）、（４）一次近似式のｙ軸切片（ＶＴ＿Ｎ２＿ａ）、（５）母回帰係数（ＶＴ＿Ｎ２＿ｂ）、（６）ウェーハ番号の間隔２の周期性（ＶＴ＿Ｎ２＿２）、（７）ウェーハ番号の間隔３の周期性（ＶＴ＿Ｎ２＿３）、（９）前半ウェーハと後半ウェーハの平均値の差（ＶＴ＿Ｎ２＿ａｖｅ＿ｄ）、（１０）前半ウェーハと後半ウェーハの標準偏差値の差（ＶＴ＿Ｎ２＿ｓ＿ｄ）、（１１）前半ウェーハと後半ウェーハの相関係数の差（ＶＴ＿Ｎ２＿ｒ＿ｄ）、（１２）前半ウェーハと後半ウェーハの一次近似式のｙ軸切片の差（ＶＴ＿Ｎ２＿ａ＿ｄ）、（１３）前半ウェーハと後半ウェーハの母回帰係数の差（ＶＴ＿Ｎ２＿ｂ＿ｄ）、の１２個が抽出されている。
【００４５】
図１７より、いずれの特徴量もかなりばらついていることがわかる。したがって、各特徴量を目的変数として回帰木分析をおこなえば、それぞれの特徴量に有意差が生じた要因、すなわち不良要因等を解析することができる。
【００４６】
データ分布特徴を解析対象として効率的に解析結果を得るために、回帰木分析の入力データとして、図１８に示すように、ロットごとに、各工程での使用装置名と、抽出された特徴量とが定義されたファイルが作成される。このファイルは、歩留りの変動要因を回帰木分析で解析する際の入力データとして各工程での使用装置名とロット歩留りを定義したルールファイル２４（図１９参照）と、図１６に示すファイルとを同一ロット番号について結合したものである。
【００４７】
図２０は、図１８に示すファイルに基づいて、上述した（２）標準偏差値（ＶＴ＿Ｎ２＿ｓ）を目的変数とし、各工程での使用装置名を説明変数として、ＶＴ＿Ｎ２のロット内で生じているばらつきの要因を抽出するためにおこなった回帰木分析結果を示す回帰木図である。また、図２１は、この回帰木分析に対する評価用統計値リストの例を示す図である。
【００４８】
図２０に示す回帰木図によれば、ＶＴ＿Ｎ２の標準偏差値（ＶＴ＿Ｎ２＿ｓ）の変動に対して最も有意とされるのはＦｉｅｌｄ＿Ｏｘ工程＿装置として、ＰＭ１号機またはＰＭ３号機を使用したか、あるいはＰＭ２号機を使用したかということである。これは、評価用統計値リストのＳ比およびｔ値等について、１番目に出てくるＦｉｅｌｄ＿Ｏｘ工程＿装置のそれぞれの値（Ｓ比＝０．３７６７、ｔ＝３．０８１）と、２番目以降に出てくる第２配線＿装置やＤＲＹ工程＿装置のそれぞれの値（Ｓ比＞０．４３、ｔ＜２．２）とを比較すると、明らかに有意差が見られることから、信頼度が高いと判断される。
【００４９】
これを確認するため、図２２に、Ｆｉｅｌｄ＿Ｏｘ工程で使用した装置ごとにＶＴ＿Ｎ２の値の分布を箱ヒゲ図で示す。図２２では、ＰＭ１号機またはＰＭ３号機と、ＰＭ２号機との間には明らかな有意差が確認される。つまり、オリジナルデータの分布特徴を用いて解析をおこなうという本発明方法の有効性が確認されたわけである。なお、評価用統計値リスト、Ｓ比およびｔ値については後述する。
【００５０】
図２３は、図２１および図２２に示す回帰木分析の結果、問題工程とされたＦｉｅｌｄ＿Ｏｘ工程でＰＭ１号機またはＰＭ３号機を使用した全ウェーハのＶＴ＿Ｎ２の分布を示すヒストグラムである。図２４〜図２６は、それぞれＦｉｅｌｄ＿Ｏｘ工程でＰＭ１号機またはＰＭ３号機を使用した別々の１ロット分のウェーハのＶＴ＿Ｎ２の分布を示すヒストグラムである。また、図２７は、Ｆｉｅｌｄ＿Ｏｘ工程でＰＭ２号機を使用した全ウェーハのＶＴ＿Ｎ２の分布を示すヒストグラムであり、図２８〜図３０は、それぞれＦｉｅｌｄ＿Ｏｘ工程でＰＭ２号機を使用した別々の１ロット分のウェーハのＶＴ＿Ｎ２の分布を示すヒストグラムである。
【００５１】
図２３および図２７に示すように、ＰＭ１号機またはＰＭ３号機を使用した全ウェーハのＶＴ＿Ｎ２の平均値（μ＝０．８５６０）と、ＰＭ２号機を使用した全ウェーハのＶＴ＿Ｎ２の平均値（μ＝０．７３０２）とは略同じである。そのため、従来のように平均値を用いて解析しても有意差を抽出するのは困難である。
【００５２】
しかし、ＰＭ１号機またはＰＭ３号機を使用した全ウェーハのＶＴ＿Ｎ２の標準偏差値（σ＝０．０８３５）と、ＰＭ２号機を使用した全ウェーハのＶＴ＿Ｎ２の標準偏差値（σ＝０．２３５１）とを比較すると明らかに有意差が見られる。したがって、実施の形態１のように、オリジナルデータのばらつき等のデータ分布特徴に着目することにより、オリジナルデータのみを解析対象としていたのでは抽出できなかった有意差をあらたに不良要因として抽出することが可能となる。
【００５３】
上述した解析結果に基づいて実際にＰＭ２号機について詳細な調査をおこなった結果、ＰＭ１号機およびＰＭ３号機に比べて炉内の温度分布差が大きいことが判明した。さらに、それは熱電対劣化に起因することがわかり、定期点検方法の最適化がおこなわれた。ところで、ロット歩留りを目的変数とし、各工程での使用装置名を説明変数として回帰木分析をおこなった結果では、ＰＭ２号機が歩留り低下要因であることは明らかにならなかった。つまり、歩留り値に明確に現れていなかった低歩留り要因が、ロット内の電気的特性値の標準偏差等に有意差が生じる要因を解析するという本発明方法により明らかにされたわけである。なお、実施の形態１では、蓄積されたデータの編集、回帰木分析の実行、独自な手法によるその結果の定量的な評価までが自動的に実行される。
【００５４】
図３１は、図１８に示すファイルに基づいて、上述した（６）ウェーハ番号の間隔２の周期性（ＶＴ＿Ｎ２＿２）を目的変数とし、各工程での使用装置名を説明変数として回帰木分析をおこなった結果を示す回帰木図である。また、図３２は、この回帰木分析に対する評価用統計値リストの例を示す図である。図３１に示す回帰木図によれば、ＶＴ＿Ｎ２＿２のロット内変動が２の周期性を有することに対して最も有意とされるのは、Ｆ拡散工程＿装置としてＦ７号機を使用したか、あるいはＦ５号機、Ｆ６号機、Ｆ８号機またはＦ９号機を使用したかということである。Ｆ７号機を使用した方が５０％程度強く２の周期性を示すことがわかる。
【００５５】
これを確認するため、図３３に、Ｆ拡散工程で使用した装置ごとに２の周期性の値（ＶＴ＿Ｎ２＿２）の分布を箱ヒゲ図で示す。図３３では、Ｆ７号機と、Ｆ５号機、Ｆ６号機、Ｆ８号機またはＦ９号機との間には明らかな有意差が確認される。なお、全ＶＴ＿Ｎ２データをウェーハ番号ごとに表示した図９の箱ヒゲ図からは、２の周期性を見ることはできない。この例でも、オリジナルデータの分布特徴を用いて解析をおこなうという本発明方法の有効性が確認されたわけである。
【００５６】
図３４〜図３６は、図３１および図３２に示す回帰木分析の結果、問題工程とされたＦ拡散工程でＦ７号機を使用した別々の１ロット分のウェーハについてＶＴ＿Ｎ２のロット内変動を示すヒストグラムである。図３７〜図３９は、Ｆ拡散工程でＦ５号機、Ｆ６号機、Ｆ８号機またはＦ９号機を使用した別々の１ロット分のウェーハについてＶＴ＿Ｎ２のロット内変動を示すヒストグラムである。上述した解析結果より、ＶＴ＿Ｎ２のロット内変動の要因が抽出され、ウェーハが交互に使用される装置であるＦ拡散工程の装置が注目され、実際に２つのチャンバーのうちの一方でパーティクルの発生が多いことが判明した。
【００５７】
ところで実施の形態１では、回帰木分析は説明変数を同じにして抽出された各特徴量を順次目的変数に選択して、自動的に回帰木分析をおこない、それによって各特徴量を左右する要因がそれぞれについて抽出される。特に何を解析すべきかが明確となっていない場合には、考えられるすべての特徴量を抽出し、それらを目的変数として回帰木分析を実行する。その結果、上述したように種々の解析結果が得られるので、その中で最も有意差が大とみなされる項目を歩留り改善のための対策項目の候補とする。このように従来の解析方法では容易に抽出されなかった多くの有意差が効率的に抽出される。
【００５８】
ここで、回帰木分析および評価用統計値リストについて説明する。まず、回帰木分析について簡単に説明する。回帰木分析は、複数の属性を示す説明変数とそれにより影響を受ける目的変数からなるレコードの集合を対象とし、その目的変数に最も影響を与える属性と属性値を判別するものである。データマイニングをおこなってルールファイル２４を抽出する手段２３（回帰木分析エンジン）からはデータの特徴や規則性を示すルールが出力される。
【００５９】
回帰木分析の処理は、各説明変数（属性）のパラメータ値（属性値）に基づいて集合の２分割を繰り返していくことで実現される。その集合分割の際、分割前の目的変数の平方和をＳ０、分割後の２つの集合のそれぞれの目的変数の平方和をＳ１およびＳ２としたとき、式（１）で示すΔＳが最大となるように、分割するレコードの説明変数とそのパラメータ値を求める。
【００６０】
ΔＳ＝Ｓ０−（Ｓ１＋Ｓ２）  ・・・（１）
【００６１】
ここで得られる説明変数とそのパラメータ値は、回帰木では分岐点に対応している。以降、分割された集合についても同様な処理を繰り返し、説明変数の目的変数に対する影響を調べる。以上が、一般によく知られている回帰木分析の手法であるが、集合分割の明確さをより詳しく把握するために、複数の上位分割候補に関して、ΔＳの他に以下のパラメータ（ａ）〜（ｄ）も回帰木分析結果の定量的な評価として使用する。これらのパラメータは評価用統計値リストとして出力される。
【００６２】
（ａ）Ｓ比：
集合分割による平方和の低減率であり、集合分割により平方和がどの程度低減したかを示すパラメータである。この値が小さいほど集合分割の効果は大きく、集合分割が明確におこなわれているので、有意差が大である。
【００６３】
Ｓ比＝（（Ｓ１＋Ｓ２）／２）／Ｓ０  ・・・（２）
【００６４】
（ｂ）ｔ値：
回帰木分析エンジンにより集合が２分割されるが、分割された２つの集合の平均（／Ｘ１，／Ｘ２）の差の検定のための値である。ここで、“／”は上線を示す。統計のｔ検定は、分割された集合における目的変数の平均値の有意差を示す基準となる。自由度、すなわちデータ数が同じであるなら、ｔが大きいほど集合が明確に分割されており、有意差が大である。
【００６５】
この際、分割された集合の分散に有意差がない場合にはつぎの（３）式によりｔ値を求め、分割された集合の分散に有意差がある場合には（４）式によりｔ値を求める。ここで、Ｎ１およびＮ２は、それぞれ分割した集合１および集合２の要素数である。また、／Ｘ１および／Ｘ２はそれぞれ分割後の各集合の平均である。Ｓ１およびＳ２は、それぞれ分割後の各集合の目的変数の平方和である。
【００６６】
【数１】
0004866520.tif 000002
【００６７】
【数２】
0004866520.tif 000003
【００６８】
（ｃ）分割された集合の目的変数の平均値の差：
この値が大きいほど有意差が大である。
【００６９】
（ｄ）分割された各集合のデータ数：
両者の差が小さいほど異常値（ノイズ）による影響が小である。
【００７０】
上述した実施の形態１によれば、従来のようにオリジナルデータやその平均値だけでなく、オリジナルデータのばらつきやロット内変動パターンなど、オリジナルデータ群内に存在する種々のデータ分布特徴を抽出し、各特徴量を順次目的変数に選択して解析をおこなうことにより、各特徴量が生じた要因を自動的かつ定量的に評価して抽出し、データをより多面的にみて多くの情報を抽出することができる。したがって、従来は多種多様なデータに埋もれて判別が困難であった関連性や有意差を、技術者の主観によらずに客観的に、また効率的に定量的に抽出することができる。
【００７１】
また、実施の形態１では、特徴量の抽出からその要因抽出までの一連の手順が自動的におこなわれるので、所定の設定をしておくことによって自動的に半導体製造ライン等の変動状況やその要因を絶えず監視することが可能となる。
【００７２】
なお、本発明は上述した実施の形態１に限らず、適用範囲が広い。たとえば新品種の立ち上げ時などで、悪化原因がたくさんあり、歩留りの悪いロットが多発している状況では、オリジナルデータやその平均値を用いた原因工程の調査だけでなく、ロットやウェーハ内のデータ分布特徴からの原因工程調査をおこなうことによって、隠れていた原因を見つけたり、原因の絞り込みをおこなうことが可能となる。
【００７３】
（実施の形態２）
図５６は、本発明の実施の形態２によるデータマイニングを導入したデータ解析装置の機能構成の一例を示す図である。データマイニング部１７０３は、オリジナルデータ群１７０１内の各データベース１７０２から抽出された個々のオリジナルデータに基づいて、データ内に潜む特徴や規則性の抽出処理を行い、ルールファイル１７０４を作成する。解析ツール群１７０５は、統計解析コンポーネント１７０６および図表作成コンポーネント１７０７等を有し、ルールファイル１７０４を基にデータベース１７０２から抽出された個々のオリジナルデータを解析する。
【００７４】
その解析結果は、解析ツール群１７０５およびデータマイニング部１７０３にフィードバックされる。データマイニング部１７０３は、解析ツール群１７０５の解析結果およびオリジナルデータ群１７０１を基にデータマイニングをおこなう。解析ツール群１７０５は、ルールファイル１７０４、データベース１７０２から抽出された個々のオリジナルデータ、および自己の解析結果を基に解析をおこなう。意思決定（部）１７０８は、解析ツール群１７０５の解析結果を基に意思決定をおこなう。
【００７５】
歩留りデータ解析においてデータマイニングを適用した場合、データマイニング結果に基づいて歩留り向上のための対策を決定したり、対策を実施すべきか否かの判定をおこなったり、対策効果の予測をおこなったりすることになる。そのためには、データマイニング結果の定量的な評価や精度が必要となる。
【００７６】
データマイニングの一手法である判別木分析のうち、回帰木分析は特に有効である。回帰木分析の利点の一つは、結果がわかりやすいルールとして出力されることであり、それは一般的な言語やＳＱＬ言語のようなデータベース言語であらわされる。したがって、これらの結果の信頼度、精度を有効に使い、その結果により有効な意思決定をおこなったり、行動（すなわち対策等）を起こすようにすることが可能となる。
【００７７】
図４３に回帰木分析の入力となるデータ例の形式を示す。レコードはウェーハ番号単位であり、各レコードは各製造工程での使用装置４１１、電気的特性データ４１２とウェーハ歩留り４１３を有する。説明変数４０１は、使用装置４１１および電気的特性データ４１２等である。目的変数４０２は、歩留り４１３である。たとえば、歩留りに効果があるのは、使用装置４１１と電気的特性データ４１２であるとする。このデータによる回帰木分析結果である回帰木図と評価用統計値リストを図４４、図４５に示す。
【００７８】
図４４は、回帰木分析結果である回帰木図である。ルートノードｎ０は、ノードｎ１およびｎ２に２分割される。ノードｎ１は、ノードｎ３およびｎ４に２分割される。ノードｎ２は、ノードｎ５およびｎ６に２分割される。ノードｎ６は、ノードｎ７およびｎ８に２分割される。
【００７９】
図４５は、第１の２分割時の説明変数の評価用統計値である。たとえば、全集合の目的変数の平均値Ａｖｅが７５であり、標準偏差ｓが１２であり、データ数Ｎが１０００である。リスト６０１〜６０４は、それぞれ左から有意差による順位、Ｓ比、ｔ値、分割された集合の目的変数の平均値の差、分割された各集合のデータ数、分割された集合の属性名（説明変数）、分割された２つの集合の属性値（パラメータ値）とその目的変数の大小関係を示す。このリスト６０１〜６０４は、分割する属性値（説明変数）の（１）式に示すΔＳの値によるグループ分けの候補であり、有意差（ΔＳ）の大きい順に並べてある。図４４は、第１候補６０１を基にノードｎ０をノードｎ１およびｎ２に分割したものである。
【００８０】
図４４の全ウェーハの集合ｎ０を式（１）のΔＳの評価値に基づいて２つの集合ｎ１およびｎ２に分割をおこなうと、歩留りに最も影響を及ぼすのは工程ＡでＡＭ１かＡＭ２のいずれかを使うかであり、後者の方が歩留りがよい。以下、分割された集合に対して、同様な集合分割を繰り返していくとこの回帰木図が得られる。工程ＡでＡＭ２かつ工程ＣでＣＭ２を使用したウェーハ群に対しては、電気的特性データＲＳＰが９０以下の状態が最も効果がある（歩留りが高い）。
【００８１】
図４６は図４４と等価であり、分割されたウェーハ集合の歩留りと特定工程の使用装置と電気的特性データとの相関を示す。図４４の回帰木図で上階層に現れる説明変数ほど、目的変数に対する影響は大きい。全ウェーハの平均歩留りは７４．８％であるが、使用装置や電気的特性データとの関連で幾つかの集合に分けてみるとこのような特徴、規則性があることを回帰木分析は自動的に抽出し、歩留り解析の手がかりとなる。
【００８２】
図４４の回帰木図において上位２階層はいずれも使用装置差によるものであるので、全ウェーハを使った解析では歩留りに影響の大きいのは複合条件を含めても使用装置差である。電気的特性データはあまり効いていないように見られる。しかし、工程ＡでＡＭ２かつ工程ＣでＣＭ２を使用したウェーハ群について歩留りに最も効くのはＲＳＰであることが図４４、図４６から読み取れる。
【００８３】
つぎに、２分割交絡度、２分割独立度の算出例を説明する。回帰木分析において、目的変数に対して最も有意な説明変数を求めるためにおこなわれた各集合分割状態の交絡度（交絡の状態、独立でない度合い）を統計的に把握し、有意差が大とされた説明変数に交絡している他の説明変数を明確にする。図４７を参照しながら、２分割交絡度および２分割独立度の演算方法を説明する。
【００８４】
第１に、説明変数のうち、交絡度を評価したいものを基準説明変数８０１とする。
【００８５】
第２に、各レコードは説明変数ごとに“Ｌ”または“Ｈ”をデータ値とするテーブルを構成する。ここで、Ｈは回帰木分析時の集合２分割時の目的変数が高い値となる集合、Ｌは回帰木分析時の集合２分割時の目的変数が低い値となる集合にそれぞれ属する。集合２分割時においては、全レコードの各説明変数について、Ｌ，Ｈが定まる。
【００８６】
第３に、基準説明変数８０１を基に各比較説明変数８０２のＬ，Ｈの一致度の評価値として、Ｌ，Ｈが一致するレコード数をＮａ、全レコード数をＮとし、２分割交絡度ＤＥＰを式（５）のように定義する。２分割交絡度ＤＥＰの範囲は−１〜１であり、完全に交絡していれば１、全く交絡してなければ０、逆の交絡であれば−１である。
【００８７】
ＤＥＰ＝（２×Ｎａ／Ｎ）−１  ・・・（５）
【００８８】
また、２分割交絡度ＤＥＰを基に、２分割独立度ＩＮＤを式（６）のように定義する。２分割独立度ＩＮＤの範囲は０〜１であり、完全に独立していれば１、全く独立でなければ０である。
【００８９】
ＩＮＤ＝１−｜ＤＥＰ｜  ・・・（６）
【００９０】
第４に、上記の２分割交絡度ＤＥＰ、２分割独立度ＩＮＤを一つの基準説明変数８０１とその他の説明変数８０２との間で求め、説明変数間の評価尺度とする。どの説明変数を基準説明変数とするかは任意であるが、その有用性からして回帰木分析において目的変数に対して、特に最上階層での集合分割で有意差が大とされたものとするのが有効である。
【００９１】
第５に、上記の２分割交絡度ＤＥＰおよび２分割独立度ＩＮＤを求めることにより、各比較説明変数８０２がＬ，Ｈの各集合に属する状態が基準説明変数８０１のものとどれだけ差異があるかを定量的に評価できる。
【００９２】
２分割交絡度および／または２分割独立度を求めることにより、回帰木分析の集合２分割結果に基づき説明変数の交絡度を定量的に評価できるようになり、回帰木分析と組み合わせて、回帰木分析で得られた有意差が大となる説明変数と交絡している別の説明変数を自動的に抽出することが可能となる。
【００９３】
２分割交絡度は、回帰木分析での対象とされたどの説明変数についても評価できるが、その有効性からみて図４５の最初の分割候補の上位に挙がった説明変数（＝基準説明変数、評価用統計値リストに挙がる）と他の任意の説明変数がどれだけ交絡しているかを統計的に把握し、有意差が大きい説明変数について交絡している注意すべき説明変数を抽出する。基準説明変数８０１との交絡度を解析しようとする説明変数を、比較説明変数８０２とし、両者とも図４４の評価用統計値リストから選択される。２分割交絡度、２分割独立度の算出例を、図４７を参照しながら説明する。
【００９４】
図４７は、横軸にウェーハ番号８０３、比較説明変数８０２、基準説明変数８０１、歩留り８０４を示し、縦軸に基準説明変数の高歩留りグループ８１１、基準説明変数の低歩留りグループ８１２、２分割交絡度の計算式８１３、２分割交絡度８１４、２分割独立度８１５を示す。
【００９５】
図４５の上位候補項目（評価用統計値リスト）の中から比較の基準とする項目を基準説明変数８０１として決める。図４７では、ＳＴ３が基準説明変数８０１である。その他の説明変数を比較説明変数８０２とする。図４７では、ＳＴ１，ＳＴ２，ＷＥＴ２が比較説明変数８０２である。各比較説明変数８０２と基準説明変数８０１とを比較する。説明変数であるＳＴ１，ＳＴ２，ＳＴ３，ＷＥＴ２では、低歩留りグループの“Ｌ”をハッチで示し、高歩留りグループの“Ｈ”をハッチなしで示す。
【００９６】
基準説明変数８０１であるＳＴ３は、その属性値により、基準説明変数の高歩留りグループ８１１と基準説明変数の低歩留りグループ８１２に分けることができる。基準説明変数の高歩留りグループ８１１は１０個の集合であり、基準説明変数の低歩留りグループ８１２も１０個の集合である。
【００９７】
つぎに、それぞれの説明変数の２分割された高歩留グループと低歩留グループのロットが基準説明変数の同じグループとどれだけ一致しているかを数えてＮａとする。たとえば、比較説明変数８０２であるＳＴ１は、基準説明変数の高歩留りグループ８１１に含まれる高歩留りグループが１０個であり、基準説明変数の低歩留りグループ８１２に含まれる低歩留りグループが２個である。すなわち、比較説明変数であるＳＴ１と基準説明変数であるＳＴ３とが相互に同じグループに属する数Ｎａ＝１０＋２＝１２である。
【００９８】
上記Ｎａを式（５）に代入した式を２分割交絡度の計算式８１３に示す。ここで、データ数Ｎは２０である。この計算結果を２分割交絡度８１４に示す。式（６）により求めた値を２分割独立度８１５として示す。２分割交絡度８１４および２分割独立度８１５を、図４７の各列の下に示す。
【００９９】
２分割交絡度および２分割独立度の基本的活用方法は次の３つである。従来は判別が難しかった説明変数が、以下のように定量的な情報として得られる。
【０１００】
（１）有意な説明変数の範囲を確認：
有意性の高い候補と交絡している候補を把握し、これらも有意な説明変数と判断する。交絡度に対する基準は特に無いが、他の説明変数の値と比較して判断できる。また、技術的に対象として考えなくてよい候補が上位に来た場合、この候補に交絡している候補を明確にできる。さらに、意味の無い候補を削除して再度分析して確認できる。
【０１０１】
（２）独立性の高い候補の確認とその応用：
すべての候補について他の候補との独立度を確認し、他の候補との独立度が十分高い候補がある場合、この候補による歩留り差は他の候補に独立して存在することが明確になる。さらに、この候補の分割グループごとに同様の判別木分析をおこなって比較し、どちらも同様の分析結果が得られる場合は分析結果の信頼性が高いことがわかる。逆に、分析結果が異なる場合は独立と考えられた候補との複合条件で歩留りを左右する説明変数があるか、または特異なデータに左右されている（データ数が少ないことなどが要因）と考えられる。
【０１０２】
（３）交絡している候補に関する判別木分析：
ある重要と考えられる候補が第１分岐候補に交絡している場合、第１分岐の下層の分岐には現れ難い。その際、他の独立度の高い候補の分割グループによってデータを分割して判別木分析をおこない、この分割グループの下での判別木分析結果を比較する。同様の結果であれば、その重要な候補は第１候補と区別できないが、分析自体は信頼性が高いと考えられる。逆にその重要と考えられる候補が現われ、異なった結果となった場合、この結果も考慮すべきであり、重要と考えられる候補と第１候補とを区別して分析できるデータ解析をさらにおこなう必要が有ると考えられる。
【０１０３】
つぎに、装置履歴、電気的特性値を説明変数、ウェーハ歩留りを目的変数とする回帰木分析をおこない、回帰木分析結果の第１分岐の上位１２候補について２分割交絡度および２分割独立度を求める場合を説明する。
【０１０４】
本実施の形態２で得られる回帰木図および評価用統計値リストを図４８および図４９に示す。図４８では、ノードｎ９００がノードｎ９０１〜ｎ９１４に分割される。図４９は、第１の２分割時の上位１２の説明変数の評価用統計値を示す。これにより、集合分岐の１２の候補１００１〜１０１２が挙がる。
【０１０５】
図５０は、図４９の最上位の第一候補１００１として挙がっているＳＴ１を基準説明変数１１０１とし、評価用統計値リストの他の説明変数を比較説明変数１１０２としたときの２分割交絡度１１１１および２分割独立度１１１２を示す。
【０１０６】
図５１は、図４９の集合分岐の第三候補１００３として挙がっているＳＴ３を基準説明変数１２０１とし、評価用統計値リストの他の説明変数を比較説明変数１２０２としたときの２分割交絡度１２１１および２分割独立度１２１２を示す。
【０１０７】
図５０に示す２分割交絡度が０．７５を超えているのはＳＴ２，ＳＴ４，ＳＴ５，ＳＴ６，ＳＴ１０，ＷＥＴ２であり、これらは図４８の回帰木図には現れてこないが、歩留りに大きく効いている要因である可能性がある。逆に、図５１により、ＳＴ３は、２分割独立度が高いことを示している。
【０１０８】
図５１は、図５０で２分割独立度が高いとされたＳＴ３を基準説明変数とし、他の１１の説明変数との２分割交絡度１２１１および２分割独立度１２１２を示している。ＳＴ３は他のいずれの説明変数とも独立度が高いことを示している。
【０１０９】
図５２および図５３は、図４９の回帰木分析で有意差が大きいとされた上位１２の説明変数同士の２分割交絡度、２分割独立度およびその平均値を示し、説明変数間の関連を一見に把握できる。図５２の最下欄は２分割交絡度の平均値１３０１を示し、図５３の最下欄は２分割独立度の平均値１４０１を示す。
【０１１０】
つぎに、ＳＴ３での使用装置の差は他の説明変数と独立して歩留りに効いていることが判明したので、歩留りが不良となるＳＴ３での装置群によるウェーハ群（不良ウェーハ群：Ｓ３Ｍ２，Ｓ３Ｍ３を使用）と良好となるＳＴ３での装置群によるウェーハ群（良好ウェーハ群、Ｓ３Ｍ１，Ｓ３Ｍ４を使用）に分けて別個に回帰木分析をおこなう。その結果としての回帰木図を図５４、図５５に示す。
【０１１１】
図５４は、不良ウェーハ群による回帰木分析結果を示す回帰木図であり、ノードｎ１５００〜ｎ１５０６で構成される。図５５は、良好ウェーハ群による回帰木分析結果を示す回帰木図であり、ノードｎ１６００〜ｎ１６０６で構成される。
【０１１２】
図５４の不良ウェーハ群の第一分岐は図４８の全ウェーハ群によるものと同じであり、図４８の回帰木図の最上階層の不良ウェーハ群はｎ＝３９と少ないこともあわせ、歩留りが他に比べて極端に悪いウェーハによりかなり左右されると推察され、解析を困難にしている一因である。図５５の良好ウェーハ群では、ＳＴ３工程の不良装置により見えにくかった要因があらたに判明したことになる。
【０１１３】
本実施の形態２によれば、２分割交絡度および２分割独立度を用いて説明変数の交絡の度合いをより明確に把握できるようになり、回帰木分析と組み合わせて、回帰木における最初の分岐の有意差が大きい問題説明変数に交絡している注意すべき説明変数を明確化することが可能となる。
【０１１４】
さらに、独立性の高い説明変数のグループ分けを応用して再度回帰木分析することによって、回帰木分析の精度（信頼度）および解析効率を向上させ、また、より詳しい分析が可能となる。
【０１１５】
上述した実施の形態は、コンピュータがプログラムを実行することによって実現することができる。また、プログラムをコンピュータに供給するための手段、たとえばかかるプログラムを記録したＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体またはかかるプログラムを伝送するインターネット等の伝送媒体も本発明の実施の形態として適用することができる。上記のプログラム、記録媒体および伝送媒体は、本発明の範疇に含まれる。
【０１１６】
なお、上記実施の形態は、いずれも本発明を実施するにあたっての具体化のほんの一例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその技術思想、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
【０１１７】
（付記１）オリジナルデータ値を編集して前記オリジナルデータ群内に存在する１以上のデータ分布特徴量を定量的に評価して抽出する工程と、
抽出された前記データ分布特徴量の中から任意のデータ分布特徴量を選択して解析をおこなう工程と、
得られた解析結果に基づいて意思決定をおこなう工程と、
を含んだことを特徴とするデータ解析方法。
【０１１８】
（付記２）オリジナルデータ値を編集して前記オリジナルデータ群内に存在する２以上のデータ分布特徴量を定量的に評価して抽出する工程と、
抽出された個々の前記データ分布特徴量を順次選択して解析をおこなう工程と、
得られた解析結果に基づいて意思決定をおこなう工程と、
を含んだことを特徴とするデータ解析方法。
【０１１９】
（付記３）前記データ分布特徴量は、特徴の程度を表す連続値で示されることを特徴とする付記１または２に記載のデータ解析方法。
【０１２０】
（付記４）各レコードに関して各データ分布特徴量は互いに独立であることを特徴とする付記１〜３のいずれか一つに記載のデータ解析方法。
【０１２１】
（付記５）前記データ分布特徴量を目的変数とするデータマイニングにより解析をおこなうことを特徴とする付記１〜４のいずれか一つに記載のデータ解析方法。
【０１２２】
（付記６）個々の前記データ分布特徴量をレコードごとにファイルに保存し、前記ファイルから、一部または全部のレコードに対して同じデータ分布特徴量を順次選択して目的変数とし、回帰木分析をおこなうことを特徴とする付記５に記載のデータ解析方法。
【０１２３】
（付記７）前記各工程は、順次おこなうように組まれたソフトウェアを計算機システムで実行することによって自動的におこなわれることを特徴とする付記１〜６のいずれか一つに記載のデータ解析方法。
【０１２４】
（付記８）前記データ分布特徴量の一つは、オリジナルデータの配列の順番をｘとし、オリジナルデータ値をｙとし、ｘとｙの関係を一次式ｙ＝ｂ・ｘ＋ａに近似した時のｙ軸切片の値ａであることを特徴とする付記１〜７のいずれか一つに記載のデータ解析方法。
【０１２５】
（付記９）前記データ分布特徴量の一つは、オリジナルデータの配列の順番をｘとし、オリジナルデータ値をｙとし、ｘとｙの関係を一次式ｙ＝ｂ・ｘ＋ａに近似した時の傾きの値ｂであることを特徴とする付記１〜７のいずれか一つに記載のデータ解析方法。
【０１２６】
（付記１０）前記データ分布特徴量の一つは、オリジナルデータの配列の順番に対するオリジナルデータ値の特定の周期性の強度であることを特徴とする付記１〜７のいずれか一つに記載のデータ解析方法。
【０１２７】
（付記１１）前記データ分布特徴量の一つは、オリジナルデータの配列の順番に対するオリジナルデータ値の最も強い周期性を示す値であることを特徴とする付記１〜７のいずれか一つに記載のデータ解析方法。
【０１２８】
（付記１２）（ａ）説明変数および目的変数のデータ結果を準備する工程と、
（ｂ）前記データ結果を基に複数の説明変数間の交絡度および／または独立度を演算する工程と、
（ｃ）前記交絡度および／または独立度を用いてデータマイニングをおこなう工程と、
を含んだことを特徴とするデータ解析方法。
【０１２９】
（付記１３）前記ステップ（ｂ）は、回帰木分析により２分割された集合単位で前記交絡度および／または独立度を演算することを特徴とする付記１２に記載のデータ解析方法。
【０１３０】
（付記１４）前記ステップ（ｂ）は、回帰木分析により有意差が大きい分割の要因となる複数の説明変数を選択し、該複数の説明変数間の交絡度および／または独立度を演算することを特徴とする付記１３に記載のデータ解析方法。
【０１３１】
（付記１５）前記ステップ（ｂ）は、基準となる説明変数とその他の説明変数との間の交絡度および／または独立度を演算する際、回帰木分析により２分割された各集合内の説明変数間のデータの一致と不一致との割合を基に交絡度および／または独立度を演算することを特徴とする付記１４に記載のデータ解析方法。
【０１３２】
（付記１６）前記ステップ（ｃ）は、前記交絡度および／または独立度を基に説明変数を取捨選択することによりデータマイニングをおこなうことを特徴とする付記１５に記載のデータ解析方法。
【０１３３】
（付記１７）説明変数および目的変数のデータ結果を基に複数の説明変数間の交絡度および／または独立度を演算する演算手段と、
前記交絡度および／または独立度を用いてデータマイニングをおこなうデータマイニング手段と、
を備えたことを特徴とするデータ解析装置。
【０１３４】
（付記１８）前記演算手段は、回帰木分析により２分割された集合単位で前記交絡度および／または独立度を演算することを特徴とする付記１７に記載のデータ解析装置。
【０１３５】
（付記１９）前記演算手段は、回帰木分析により有意差が大きい分割の要因となる複数の説明変数を選択し、該複数の説明変数間の交絡度および／または独立度を演算することを特徴とする付記１８に記載のデータ解析装置。
【０１３６】
（付記２０）前記演算手段は、基準となる説明変数とその他の説明変数との間の交絡度および／または独立度を演算する際、回帰木分析により２分割された各集合内の説明変数間のデータの一致と不一致との割合を基に交絡度および／または独立度を演算することを特徴とする付記１９に記載のデータ解析装置。
【０１３７】
（付記２１）前記データマイニング手段は、前記交絡度および／または独立度を基に説明変数を取捨選択することによりデータマイニングをおこなうことを特徴とする付記２０に記載のデータ解析装置。
【０１３８】
（付記２２）（ａ）説明変数および目的変数のデータ結果を準備する手順と、
（ｂ）前記データ結果を基に複数の説明変数間の交絡度および／または独立度を演算する手順と、
（ｃ）前記交絡度および／または独立度を用いてデータマイニングをおこなう手順と、
をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【０１３９】
【発明の効果】
本発明によれば、計算機システムに蓄積されているオリジナルデータ群内に存在する種々のデータ分布特徴を抽出し、各特徴量を順次選択して解析をおこなうことにより、各特徴量が生じた要因を自動的かつ定量的に評価して抽出するため、データをより多面的にみて多くの情報（傾向、特徴的パターン、データ間の関連性等）を抽出することができる。したがって、従来は多種多様なデータに埋もれて判別が困難であった関連性や有意差を、技術者の主観によらずに客観的に、また効率的に定量的に抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態１において使用される計算機システムの一例を示す図である。
【図２】図１に示す構成の計算機システムにより実現されるデータ解析装置の機能構成の一例を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態１においてデータ分布特徴の抽出により抽出される各特徴量をＣＳＶ形式で表した図表である。
【図４】本発明の実施の形態１において半導体データの歩留り解析をおこなう際にロット内データ分布の特徴としてウェーハの属性値の変動に着目した情報を示す図表である。
【図５】複数のロットについてロット内ウェーハの歩留り値のばらつきの様子を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態１にかかるデータ解析方法の一例の概略を示すフローチャートである。
【図７】具体例として歩留りとＶＴ＿Ｎ２との関係を示す特性図である。
【図８】具体例としてすべてのウェーハから得られたＶＴ＿Ｎ２データのヒストグラムを示す図である。
【図９】具体例として全ＶＴ＿Ｎ２データをウェーハ番号ごとに表示した箱ヒゲ図を示す図である。
【図１０】具体例として目的変数を各ロットにおけるＶＴ＿Ｎ２の平均値とし、説明変数を各工程で使用した装置名として回帰木分析をおこなった結果を示す図である。
【図１１】図１０に示す回帰木分析結果に対する評価用統計値リストの例を示す図である。
【図１２】具体例として全ＶＴ＿Ｎ２データを第２配線＿装置の使用装置名ごとに表示した箱ヒゲ図を示す図である。
【図１３】具体例として目的変数を各ウェーハのＶＴ＿Ｎ２の値とし、説明変数を各工程で使用した装置名として回帰木分析をおこなった結果を示す図である。
【図１４】図１３に示す回帰木分析結果に対する評価用統計値リストの例を示す図である。
【図１５】具体例として全ＶＴ＿Ｎ２データを２ＣＯＮ工程＿装置の使用装置名ごとに表示した箱ヒゲ図を示す図である。
【図１６】具体例としてロットごとにＶＴ＿Ｎ２の各特徴量を定義したファイルを示す図表である。
【図１７】具体例としてＶＴ＿Ｎ２のロット内分布の各特徴量のヒストグラムを示す図である。
【図１８】具体例としてＶＴ＿Ｎ２のロット内分布の特徴量について回帰木分析をおこなうためのファイルを示す図表である。
【図１９】具体例として歩留りの変動要因を回帰木分析で解析するための入力ファイルを示す図表である。
【図２０】具体例として目的変数を各ロットにおけるＶＴ＿Ｎ２の標準偏差値とし、説明変数を各工程で使用した装置名として回帰木分析をおこなった結果を示す図である。
【図２１】図２０に示す回帰木分析結果に対する評価用統計値リストの例を示す図である。
【図２２】具体例として全ＶＴ＿Ｎ２データをＦｉｅｌｄ＿Ｏｘ工程＿装置の使用装置名ごとに表示した箱ヒゲ図を示す図である。
【図２３】具体例としてＦｉｅｌｄ＿Ｏｘ工程でＰＭ１号機またはＰＭ３号機を使用した全ウェーハのＶＴ＿Ｎ２のヒストグラムを示す図である。
【図２４】具体例としてＦｉｅｌｄ＿Ｏｘ工程でＰＭ１号機またはＰＭ３号機を使用した１ロット分のウェーハのＶＴ＿Ｎ２のヒストグラムを示す図である。
【図２５】具体例としてＦｉｅｌｄ＿Ｏｘ工程でＰＭ１号機またはＰＭ３号機を使用した１ロット分のウェーハのＶＴ＿Ｎ２のヒストグラムを示す図である。
【図２６】具体例としてＦｉｅｌｄ＿Ｏｘ工程でＰＭ１号機またはＰＭ３号機を使用した１ロット分のウェーハのＶＴ＿Ｎ２のヒストグラムを示す図である。
【図２７】具体例としてＦｉｅｌｄ＿Ｏｘ工程でＰＭ２号機を使用した全ウェーハのＶＴ＿Ｎ２のヒストグラムを示す図である。
【図２８】具体例としてＦｉｅｌｄ＿Ｏｘ工程でＰＭ２号機を使用した１ロット分のウェーハのＶＴ＿Ｎ２のヒストグラムを示す図である。
【図２９】具体例としてＦｉｅｌｄ＿Ｏｘ工程でＰＭ２号機を使用した１ロット分のウェーハのＶＴ＿Ｎ２のヒストグラムを示す図である。
【図３０】具体例としてＦｉｅｌｄ＿Ｏｘ工程でＰＭ２号機を使用した１ロット分のウェーハのＶＴ＿Ｎ２のヒストグラムを示す図である。
【図３１】具体例として目的変数をウェーハ番号の間隔２の周期性の値とし、説明変数を各工程で使用した装置名として回帰木分析をおこなった結果を示す図である。
【図３２】図３１に示す回帰木分析結果に対する評価用統計値リストの例を示す図である。
【図３３】具体例としてウェーハ番号の間隔２の周期性の値をＦ拡散工程＿装置の使用装置名ごとに表示した箱ヒゲ図を示す図である。
【図３４】具体例としてＦ拡散工程でＦ７号機を使用した１ロット分のウェーハについてＶＴ＿Ｎ２のロット内変動を示す図である。
【図３５】具体例としてＦ拡散工程でＦ７号機を使用した１ロット分のウェーハについてＶＴ＿Ｎ２のロット内変動を示す図である。
【図３６】具体例としてＦ拡散工程でＦ７号機を使用した１ロット分のウェーハについてＶＴ＿Ｎ２のロット内変動を示す図である。
【図３７】具体例としてＦ拡散工程でＦ５号機、Ｆ６号機、Ｆ８号機またはＦ９号機を使用した１ロット分のウェーハについてＶＴ＿Ｎ２のロット内変動を示す図である。
【図３８】具体例としてＦ拡散工程でＦ５号機、Ｆ６号機、Ｆ８号機またはＦ９号機を使用した１ロット分のウェーハについてＶＴ＿Ｎ２のロット内変動を示す図である。
【図３９】具体例としてＦ拡散工程でＦ５号機、Ｆ６号機、Ｆ８号機またはＦ９号機を使用した１ロット分のウェーハについてＶＴ＿Ｎ２のロット内変動を示す図である。
【図４０】ロットの流れと異常製造装置の関係を示す図である。
【図４１】従来技術によるある工程での装置別歩留り分布を示す図である。
【図４２】ロットの流れと異常製造装置の交絡の関係を示す図である。
【図４３】回帰木分析入力データの例を示す図である。
【図４４】回帰木の例を示す図である。
【図４５】評価用統計値リストの例を示す図である。
【図４６】使用製造装置と電気的特性データと歩留り値の関係を示す図である。
【図４７】２分割交絡度および２分割独立度の算出例を示す図である。
【図４８】回帰木の例を示す図である。
【図４９】評価用統計値リストの例を示す図である。
【図５０】各説明変数と第１候補の説明変数との交絡度および独立度を示す図である。
【図５１】各説明変数と第３候補の説明変数との交絡度および独立度を示す図である。
【図５２】全候補同士の交絡度およびその平均を示す図である。
【図５３】全候補同士の独立度およびその平均を示す図である。
【図５４】不良ウェーハ群による回帰木分析結果を示す回帰木図である。
【図５５】良好ウェーハ群による回帰木分析結果を示す回帰木図である。
【図５６】データ解析装置の機能構成の一例を示す図である。
【符号の説明】
２１  データ分布特徴を抽出する手段
２２  解析対象とする特徴量を選択する手段
２３  データマイニングをおこなう手段
２４  ルールファイル
２５  統計解析コンポーネント
２６  図表作成コンポーネント
２７  解析ツール群
４１  データベース
４２  オリジナルデータ群
１０１  正常装置
１０２  異常装置
４０１  説明変数
４０２  目的変数
４１１  使用装置
４１２  電気的特性データ
４１３  歩留り
８０１  基準説明変数
８０２  比較説明変数
８０３  ウェーハ番号
８０４  歩留り
８１１  基準説明変数の高歩留りグループ
８１２  基準説明変数の低歩留りグループ
８１３  ２分割交絡度の計算式
８１４  ２分割交絡度
８１５  ２分割独立度
１７０１  オリジナルデータ群
１７０２  データベース
１７０３  データマイニング部
１７０４  ルールファイル
１７０５  解析ツール群
１７０６  統計解析コンポーネント
１７０７  図表作成コンポーネント
１７０８  意思決定部
【図１】
0004866520.tif 000004
【図２】
0004866520.tif 000005
【図３】
0004866520.tif 000006
【図４】
0004866520.tif 000007
【図５】
0004866520.tif 000008
【図６】
0004866520.tif 000009
【図７】
0004866520.tif 000010
【図８】
0004866520.tif 000011
【図９】
0004866520.tif 000012
【図１０】
0004866520.tif 000013
【図１１】
0004866520.tif 000014
【図１２】
0004866520.tif 000015
【図１３】
0004866520.tif 000016
【図１４】
0004866520.tif 000017
【図１５】
0004866520.tif 000018
【図１６】
0004866520.tif 000019
【図１７】
0004866520.tif 000020
【図１８】
0004866520.tif 000021
【図１９】
0004866520.tif 000022
【図２０】
0004866520.tif 000023
【図２１】
0004866520.tif 000024
【図２２】
0004866520.tif 000025
【図２３】
0004866520.tif 000026
【図２４】
0004866520.tif 000027
【図２５】
0004866520.tif 000028
【図２６】
0004866520.tif 000029
【図２７】
0004866520.tif 000030
【図２８】
0004866520.tif 000031
【図２９】
0004866520.tif 000032
【図３０】
0004866520.tif 000033
【図３１】
0004866520.tif 000034
【図３２】
0004866520.tif 000035
【図３３】
0004866520.tif 000036
【図３４】
0004866520.tif 000037
【図３５】
0004866520.tif 000038
【図３６】
0004866520.tif 000039
【図３７】
0004866520.tif 000040
【図３８】
0004866520.tif 000041
【図３９】
0004866520.tif 000042
【図４０】
0004866520.tif 000043
【図４１】
0004866520.tif 000044
【図４２】
0004866520.tif 000045
【図４３】
0004866520.tif 000046
【図４４】
0004866520.tif 000047
【図４５】
0004866520.tif 000048
【図４６】
0004866520.tif 000049
【図４７】
0004866520.tif 000050
【図４８】
0004866520.tif 000051
【図４９】
0004866520.tif 000052
【図５０】
0004866520.tif 000053
【図５１】
0004866520.tif 000054
【図５２】
0004866520.tif 000055
【図５３】
0004866520.tif 000056
【図５４】
0004866520.tif 000057
【図５５】
0004866520.tif 000058
【図５６】
0004866520.tif 000059