(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
記憶部と、制御部と、を備える分析検査支援装置であって、
前記記憶部には、
部品毎に、当該部品の部品ＩＤ、当該部品の部品分類、当該部品のロット、当該部品の構成素材、当該構成素材に含まれる化学物質、当該化学物質の含有率、および、当該含有率を検出した日付、を特定する情報を有する部品属性情報と、
納入された部品毎に、当該部品の部品ＩＤ、当該部品のロット、当該部品の納入日、を特定する情報を有する製造情報と、
部品分類毎に、当該部品分類、当該部品分類に属する部品の構成素材、当該構成素材に含まれる化学物質の含有量の異常な変化により当該化学物質の認定基準に不合格となる確率である異常起因リスク、を特定する情報を有する起因リスク情報と、が記憶されており、
前記制御部は、
前記部品属性情報より、部品毎に、当該部品を構成する構成素材に含有されている化学物質の含有率を取得し、取得した含有率に異常な変化があるか否かを判定する判定処理と、
前記判定処理により、異常な変化があると判定された含有率を有する化学物質を含む構成素材により構成されているロットの数である異常ロット数を部品毎に集計する異常ロット集計処理と、
部品毎の異常ロット数を、部品毎の総ロット数で除算することで、異常の発生確率である異常発生確率を算出する異常発生確率算出処理と、
前記判定処理により、異常な変化があると判定された含有率を有する化学物質を含む構成素材の異常起因リスクを前記起因リスク情報から取得して、取得した異常起因リスクから前記異常ロットにおける平均値である異常起因リスク平均値を算出する異常起因リスク平均値算出処理と、
前記異常発生確率と、前記異常起因リスク平均値と、を乗算することで、ロット毎の第一の認定不合格確率を算出する第一の認定不合格リスク算出処理と、
前記部品属性情報より、部品毎に、当該部品を構成する構成素材に含有されている化学物質の含有率を特定する含有率特定処理と、
前記含有率特定処理で特定される含有率の頻度を予め定められた確率密度関数で算出することにより、予め定められた含有率を越える確率である管理値越え確率を算出する管理値越え確率算出処理と、
ロットに含まれる構成素材に含有されている化学物質の含有率から算出した前記管理値越え確率を集計することにより、ロット毎の第二の認定不合格確率を算出する第二の認定不合格リスク算出処理と、
前記第一の認定不合格確率と前記第二の認定不合格確率とを集計することにより、ロット毎の認定不合格確率を算出する認定不合格リスク算出処理と、を行うこと、
を特徴とする分析検査支援装置。
【請求項２】
請求項１に記載の分析検査支援装置であって、
前記制御部は、
前記判定処理において、前記部品属性情報より、部品毎に、当該部品を構成する構成素材に含有されている化学物質の含有率と、当該含有率を検出した日付と、を取得し、取得した当該含有率のうち、一の含有率と、当該一の含有率の当該日付による時系列において一つ前の日付の他の含有率と、の差分の程度が予め定められた程度を越える場合に、当該一の含有率又は当該他の含有率を、異常な変化を有する含有率であると判断する処理を行うこと、
を特徴とする分析検査支援装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の分析検査支援装置であって、
前記制御部は、
前記判定処理において、前記部品属性情報より、部品毎に、当該部品を構成する構成素材に含有されている化学物質の含有率を取得し、取得した当該含有率の平均値を算出して、一の含有率と、当該平均値と、の差分の程度が予め定められた程度を越える場合に、当該一の含有率を異常な変化を有する含有率であると判断する処理を行うこと、
を特徴とする分析検査支援装置。
【請求項４】
請求項１乃至３の何れか一項に記載の分析検査支援装置であって、
前記制御部は、
入力部を介して、複数の部品を特定する部品リストの入力を受け付ける部品リスト入力受付処理と、
入力を受け付けた部品リストで特定されている各々の部品に含まれる構成素材毎の特定の期間におけるロット数を前記部品属性情報より算出するロット数算出処理と、
前記認定不合格確率に、前記ロット数を乗算することで、前記特定の期間における部品及び構成素材毎の認定不合格確率を算出する第三の認定不合格リスク算出処理と、
前記特定の期間における部品及び構成素材毎の認定不合格確率を、当該認定不合格確率が高いものから順に高い順位となるように順位付けする順位付け処理と、を行うこと、
を特徴とする分析検査支援装置。
【請求項５】
請求項４に記載の分析検査支援装置であって、
前記制御部は、
前記入力部を介して、所定期間における分析可能回数と、前記特定の期間における一カ所あたりの最低分析回数と、の入力を受け付ける条件受付処理と、
前記分析可能回数を前記特定の期間において集計することで、前記特定の期間における分析可能回数を算出する分析可能回数算出処理と、
前記順位の高い部品及び構成素材から順に、前記最低分析回数を前記分析可能回数から割り振る第一の分析回数割振処理と、
前記第一の分析回数割振処理で、全ての部品の全ての構成素材に前記最低分析回数を割り振った際に、前記分析可能回数に余りがある場合に、前記順位の高い部品及び構成素材から順に、当該構成素材の特定の期間におけるロット数を前記分析可能回数から割り振る第二の分析回数割り振り処理と、を行うこと、
を特徴とする分析検査支援装置。
【請求項６】
請求項５に記載の分析検査支援装置であって、
前記制御部は、
前記入力部を介して、一の部品を特定する部品特定情報の入力を受け付ける部品特定情報入力受付処理と、
入力を受け付けた部品特定情報で特定されている部品に含まれる構成素材毎の特定の期間におけるロット数を前記部品属性情報より算出する特定部品ロット数算出処理と、
前記部品に含まれている構成素材毎の特定の期間におけるロット数と、前記部品に含まれている構成素材毎に、前記第一の分析回数割り振り処理及び前記第二の分析回数割り振り処理で割り振られた分析回数と、を比較して、当該ロット数が、当該分析回数よりも多い場合には、分析を行う必要がある旨を表示する表示画面を生成して、出力部に出力する出力処理と、を行うこと、
を特徴とする分析検査支援装置。
【請求項７】
コンピュータを、
記憶手段、制御手段、として機能させるプログラムであって、
前記記憶手段に、
部品毎に、当該部品の部品ＩＤ、当該部品の部品分類、当該部品のロット、当該部品の構成素材、当該構成素材に含まれる化学物質、当該化学物質の含有率、および、当該含有率を検出した日付、を特定する情報を有する部品属性情報と、
納入された部品毎に、当該部品の部品ＩＤ、当該部品のロット、当該部品の納入日、を特定する情報を有する製造情報と、
部品分類毎に、当該部品分類、当該部品分類に属する部品の構成素材、当該構成素材に含まれる化学物質の含有量の異常な変化により当該化学物質の認定基準に不合格となる確率である異常起因リスク、を特定する情報を有する起因リスク情報と、を記憶させ、
前記制御手段に、
前記部品属性情報より、部品毎に、当該部品を構成する構成素材に含有されている化学物質の含有率を取得し、取得した含有率に異常な変化があるか否かを判定する判定処理と、
前記判定処理により、異常な変化があると判定された含有率を有する化学物質を含む構成素材により構成されているロットの数である異常ロット数を部品毎に集計する異常ロット集計処理と、
部品毎の異常ロット数を、部品毎の総ロット数で除算することで、異常の発生確率である異常発生確率を算出する異常発生確率算出処理と、
前記判定処理により、異常な変化があると判定された含有率を有する化学物質を含む構成素材の異常起因リスクを前記起因リスク情報から取得して、取得した異常起因リスクから前記異常ロットにおける平均値である異常起因リスク平均値を算出する異常起因リスク平均値算出処理と、
前記異常発生確率と、前記異常起因リスク平均値と、を乗算することで、ロット毎の第一の認定不合格確率を算出する第一の認定不合格リスク算出処理と、
前記部品属性情報より、部品毎に、当該部品を構成する構成素材に含有されている化学物質の含有率を特定する含有率特定処理と、
前記含有率特定処理で特定される含有率の頻度を予め定められた確率密度関数で算出することにより、予め定められた含有率を越える確率である管理値越え確率を算出する管理値越え確率算出処理と、
ロットに含まれる構成素材に含有されている化学物質の含有率から算出した前記管理値越え確率を集計することにより、ロット毎の第二の認定不合格確率を算出する第二の認定不合格リスク算出処理と、
前記第一の認定不合格確率と前記第二の認定不合格確率とを集計することにより、ロット毎の認定不合格確率を算出する認定不合格リスク算出処理と、を行わせること、
を特徴とするプログラム。
【請求項８】
請求項７に記載のプログラムであって、
前記制御手段に、
前記判定処理において、前記部品属性情報より、部品毎に、当該部品を構成する構成素材に含有されている化学物質の含有率と、当該含有率を検出した日付と、を取得し、取得した当該含有率のうち、一の含有率と、当該一の含有率の当該日付による時系列において一つ前の日付の他の含有率と、の差分の程度が予め定められた程度を越える場合に、当該一の含有率又は当該他の含有率を、異常な変化を有する含有率であると判断する処理を行わせること、
を特徴とするプログラム。
【請求項９】
請求項７又は８に記載のプログラムであって、
前記制御手段に、
前記判定処理において、前記部品属性情報より、部品毎に、当該部品を構成する構成素材に含有されている化学物質の含有率を取得し、取得した当該含有率の平均値を算出して、一の含有率と、当該平均値と、の差分の程度が予め定められた程度を越える場合に、当該一の含有率を異常な変化を有する含有率であると判断する処理を行わせること、
を特徴とするプログラム。
【請求項１０】
請求項７乃至９の何れか一項に記載のプログラムであって、
前記制御手段に、
入力手段を介して、複数の部品を特定する部品リストの入力を受け付ける部品リスト入力受付処理と、
入力を受け付けた部品リストで特定されている各々の部品に含まれる構成素材毎の特定の期間におけるロット数を前記部品属性情報より算出するロット数算出処理と、
前記認定不合格確率に、前記ロット数を乗算することで、前記特定の期間における部品及び構成素材毎の認定不合格確率を算出する第三の認定不合格リスク算出処理と、
前記特定の期間における部品及び構成素材毎の認定不合格確率を、当該認定不合格確率が高いものから順に高い順位となるように順位付けする順位付け処理と、を行わせること、
を特徴とするプログラム。
【請求項１１】
請求項１０に記載のプログラムであって、
前記制御手段に、
前記入力手段を介して、所定期間における分析可能回数と、前記特定の期間における一カ所あたりの最低分析回数と、の入力を受け付ける条件受付処理と、
前記分析可能回数を前記特定の期間において集計することで、前記特定の期間における分析可能回数を算出する分析可能回数算出処理と、
前記順位の高い部品及び構成素材から順に、前記最低分析回数を前記分析可能回数から割り振る第一の分析回数割振処理と、
前記第一の分析回数割振処理で、全ての部品の全ての構成素材に前記最低分析回数を割り振った際に、前記分析可能回数に余りがある場合に、前記順位の高い部品及び構成素材から順に、当該構成素材の特定の期間におけるロット数を前記分析可能回数から割り振る第二の分析回数割り振り処理と、を行わせること、
を特徴とするプログラム。
【請求項１２】
請求項１１に記載のプログラムであって、
前記制御手段は、
前記入力手段を介して、一の部品を特定する部品特定情報の入力を受け付ける部品特定情報入力受付処理と、
入力を受け付けた部品特定情報で特定されている部品に含まれる構成素材毎の特定の期間におけるロット数を前記部品属性情報より算出する特定部品ロット数算出処理と、
前記部品に含まれている構成素材毎の特定の期間におけるロット数と、前記部品に含まれている構成素材毎に、前記第一の分析回数割り振り処理及び前記第二の分析回数割り振り処理で割り振られた分析回数と、を比較して、当該ロット数が、当該分析回数よりも多い場合には、分析を行う必要がある旨を表示する表示画面を生成して、出力手段に出力する出力処理と、を行わせること、
を特徴とするプログラム。
【請求項１３】
部品毎に、当該部品の部品ＩＤ、当該部品の部品分類、当該部品のロット、当該部品の構成素材、当該構成素材に含まれる化学物質、当該化学物質の含有率、および、当該含有率を検出した日付、を特定する情報を有する部品属性情報と、
納入された部品毎に、当該部品の部品ＩＤ、当該部品のロット、当該部品の納入日、を特定する情報を有する製造情報と、
部品分類毎に、当該部品分類、当該部品分類に属する部品の構成素材、当該構成素材に含まれる化学物質の含有量の異常な変化により当該化学物質の認定基準に不合格となる確率である異常起因リスク、を特定する情報を有する起因リスク情報と、が記憶されている記憶部と、制御部と、を備える分析検査支援装置が行う分析検査支援方法であって、
前記制御部が、前記部品属性情報より、部品毎に、当該部品を構成する構成素材に含有されている化学物質の含有率を取得し、取得した含有率に異常な変化があるか否かを判定する判定処理と、
前記制御部が、前記判定処理により、異常な変化があると判定された含有率を有する化学物質を含む構成素材により構成されているロットの数である異常ロット数を部品毎に集計する異常ロット集計処理と、
前記制御部が、部品毎の異常ロット数を、部品毎の総ロット数で除算することで、異常の発生確率である異常発生確率を算出する異常発生確率算出処理と、
前記制御部が、前記判定処理により、異常な変化があると判定された含有率を有する化学物質を含む構成素材の異常起因リスクを前記起因リスク情報から取得して、取得した異常起因リスクから前記異常ロットにおける平均値である異常起因リスク平均値を算出する異常起因リスク平均値算出処理と、
前記制御部が、前記異常発生確率と、前記異常起因リスク平均値と、を乗算することで、ロット毎の第一の認定不合格確率を算出する第一の認定不合格リスク算出処理と、
前記制御部が、前記部品属性情報より、部品毎に、当該部品を構成する構成素材に含有されている化学物質の含有率を特定する含有率特定処理と、
前記制御部が、前記含有率特定処理で特定される含有率の頻度を予め定められた確率密度関数で算出することにより、予め定められた含有率を越える確率である管理値越え確率を算出する管理値越え確率算出処理と、
前記制御部が、ロットに含まれる構成素材に含有されている化学物質の含有率から算出した前記管理値越え確率を集計することにより、ロット毎の第二の認定不合格確率を算出する第二の認定不合格リスク算出処理と、
前記制御部が、前記第一の認定不合格確率と前記第二の認定不合格確率とを集計することにより、ロット毎の認定不合格確率を算出する認定不合格リスク算出処理と、を行うこと、
を特徴とする分析検査支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、部品に含まれる物質の分析検査を支援する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、欧州連合のＲｏＨＳ指令(Restriction of the use of Hazardous Substances：特定化学物質使用禁止指令)やＥＬＶ指令(End of Life Vehicles Directive：使用済み自動車に関する指令)といった、特定の化学物質の使用を制限する法規制が各国で成立し、施行されつつある。このような近年の環境規制強化トレンドは、ＲＥＡＣＨ（Registration, Evaluation, Authorization of Chemicals）規則に見られる化学物質規制の体系化や、化学物質以外の規制項目(製品の環境影響情報の開示義務等)の追加へと広がっていく可能性を示唆している。
【０００３】
そこで、組立メーカは、サプライヤより納品された部品の一部をサンプルとして抽出し、蛍光Ｘ線分析装置や誘導結合プラズマ分析装置等を用いて分析することによって、部品に含まれている化学物質の含有量をチェックしている。この際、組立メーカは、より効率的な部品分析を実現するため、非特許文献１のような参考情報を用いて予め規制対象物質の混入している可能性の高い構成素材を特定し、特定した構成素材が使用されている部品をサンプルとして抽出して化学物質の含有量をチェックすることで、検査漏れを防止している。
【０００４】
【非特許文献１】富士通分析ラボ株式会社、「技術調査報告書  ＲｏＨＳ規制に関わる含有禁止物質の素材ごとの含有可能性」、P. 7、2005年2月
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、構成素材が一緒であっても部品に含有される化学物質の量はロットによっても異なる場合があるため、従来技術において確実な検査を行うためには、全てのロットからサンプルを抽出して分析しなければならず、分析負荷が多大にかかる。
【０００６】
そこで、本発明は、部品に含まれる化学物質の認定不合格リスクを定量評価することで、分析する部品の優先順位や、部品の分析の要否を判定することのできる技術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】
【０００７】
以上の課題を解決するため、本発明は、物質の含有量の異常な変化から物質の含有量に関する認定基準に違反するか否かの確率と、特定の期間におけるロット数と、から、ロット毎に認定不合格確率を認定不合格リスクとして算出する。
【０００８】
例えば、本発明は、記憶部と、制御部と、を備える分析検査支援装置であって、前記記憶部には、部品毎に、当該部品の部品ＩＤ、当該部品の部品分類、当該部品のロット、当該部品の構成素材、当該構成素材に含まれる化学物質、当該化学物質の含有率、および、当該含有率を検出した日付、を特定する情報を有する部品属性情報と、納入された部品毎に、当該部品の部品ＩＤ、当該部品のロット、当該部品の納入日、を特定する情報を有する製造情報と、部品分類毎に、当該部品分類、当該部品分類に属する部品の構成素材、当該構成素材に含まれる化学物質の含有量の異常な変化により当該化学物質の認定基準に不合格となる確率である異常起因リスク、を特定する情報を有する起因リスク情報と、が記憶されており、前記制御部は、前記部品属性情報より、部品毎に、当該部品を構成する構成素材に含有されている化学物質の含有率を取得し、取得した含有率に異常な変化があるか否かを判定する判定処理と、前記判定処理により、異常な変化があると判定された含有率を有する化学物質を含む構成素材により構成されているロットの数である異常ロット数を部品毎に集計する異常ロット集計処理と、部品毎の異常ロット数を、部品毎の総ロット数で除算することで、異常の発生確率である異常発生確率を算出する異常発生確率算出処理と、前記判定処理により、異常な変化があると判定された含有率を有する化学物質を含む構成素材の異常起因リスクを前記起因リスク情報から取得して、取得した異常起因リスクから前記異常ロットにおける平均値である異常起因リスク平均値を算出する異常起因リスク平均値算出処理と、前記異常発生確率と、前記異常起因リスク平均値と、を乗算することで、ロット毎の第一の認定不合格確率を算出する第一の認定不合格リスク算出処理と、前記部品属性情報より、部品毎に、当該部品を構成する構成素材に含有されている化学物質の含有率を特定する含有率特定処理と、前記含有率特定処理で特定される含有率の頻度を予め定められた確率密度関数で算出することにより、予め定められた含有率を越える確率である管理値越え確率を算出する管理値越え確率算出処理と、ロットに含まれる構成素材に含有されている化学物質の含有率から算出した前記管理値越え確率を集計することにより、ロット毎の第二の認定不合格確率を算出する第二の認定不合格リスク算出処理と、前記第一の認定不合格確率と前記第二の認定不合格確率とを集計することにより、ロット毎の認定不合格確率を算出する認定不合格リスク算出処理と、を行うこと、を特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
以上のように、本発明によれば、部品に含まれる化学物質の認定不合格リスクを定量評価することで、分析する部品の優先順位や、部品の分析の要否を判定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
図１は、本発明の第一の実施形態である分析検査支援装置１００の概略図である。
【００１１】
図示するように、分析検査支援装置１００は、記憶部１１０と、制御部１２０と、入力部１３０と、出力部１４０と、を備える。
【００１２】
記憶部１１０は、部品属性情報記憶領域１１１と、製造情報記憶領域１１２と、分析ノウハウ情報記憶領域１１３と、起因リスク情報記憶領域１１４と、管理値越え情報記憶領域１１５と、評価結果記憶領域１１６と、を備える。
【００１３】
部品属性情報記憶領域１１１には、サンプルとして抽出された部品の属性を特定する情報が記憶される。
【００１４】
例えば、本実施形態においては、図２（部品属性テーブル１１１ａの概略図）に示すような部品属性テーブル１１１ａが記憶される。
【００１５】
部品属性テーブル１１１ａは、部品管理情報フィールド１１１ｂと、部品構成情報フィールド１１１ｃと、異常フィールド１１１ｄと、を備える。
【００１６】
そして、部品管理情報フィールド１１１ｂには、部品の流通経路を管理するための情報が格納される。例えば、部品管理情報フィールド１１１ｂは、部品ＩＤフィールド１１１ｅと、部品分類フィールド１１１ｆと、サプライヤフィールド１１１ｇと、製造元フィールド１１１ｈと、ロットフィールド１１１ｉと、製造地フィールド１１１ｊと、登録日付フィールド１１１ｋと、を有する。
【００１７】
また、部品構成情報フィールド１１１ｃには、部品を構成する化学物質を特定する情報が格納される。例えば、部品構成情報フィールド１１１ｃは、構成素材フィールド１１１ｌと、部位フィールド１１１ｍと、化学物質フィールド１１１ｎと、含有率フィールド１１１ｏと、を有する。
【００１８】
部品ＩＤフィールド１１１ｅには、各部品を一意に識別するための識別情報である部品ＩＤを特定する情報が格納される。
【００１９】
部品分類フィールド１１１ｆには、部品ＩＤフィールド１１１ｅで特定される部品を分類するための部品分類を特定する情報が格納される。
【００２０】
サプライヤフィールド１１１ｇには、部品ＩＤフィールド１１１ｅで特定される部品を納入した業者（サプライヤ）の識別情報であるサプライヤ名を特定する情報が格納される。
【００２１】
製造元フィールド１１１ｈには、部品ＩＤフィールド１１１ｅで特定される部品を製造した業者（製造元）の識別情報である製造元名を特定する情報が格納される。
【００２２】
ロットフィールド１１１ｉには、部品ＩＤフィールド１１１ｅで特定される部品のロットを識別するための識別情報であるロット番号を特定する情報が格納される。
【００２３】
製造地フィールド１１１ｊには、部品ＩＤフィールド１１１ｅ及びロットフィールド１１１ｉで特定される部品の製造地を特定する情報が格納される。
【００２４】
登録日付フィールド１１１ｋには、部品ＩＤフィールド１１１ｅ及びロットフィールド１１１ｉで特定される部品の部品管理情報が部品管理情報フィールド１１１ｂに登録された年月日を特定する情報が格納される。
【００２５】
構成素材フィールド１１１ｌには、後述する部位フィールド１１１ｍを構成する構成素材を特定する情報が格納される。
【００２６】
なお、構成素材については、「均質材料(Homogeneous Material)」として扱うことも可能である。均質材料は、例えば、ＲｏＨＳ指令において「機械的に別々に分離できない材料」と定義されている。このＲｏＨＳ指令に従って、組立製品メーカ等は、製品の子階層、化学物質の親階層に「均質材料」の登録を要求することが標準的である。
【００２７】
部位フィールド１１１ｍには、部品ＩＤフィールド１１１ｅ及びロットフィールド１１１ｉで特定される部品を構成する部分である部位を特定する情報が格納される。ここで、一つの部品には少なくとも一つ以上の部位が含まれるものとし、一つの部品に複数の部位が含まれていてもよい。
【００２８】
化学物質フィールド１１１ｎには、部位フィールド１１１ｍで特定される部位に含まれている化学物質を特定する情報が格納される。ここで、一つの部位には、少なくとも一つ以上の化学物質が含まれるものとし、一つの部位に複数の化学物質が含まれていてもよい。
【００２９】
なお、化学物質フィールド１１１ｎには、例えば、蛍光Ｘ線分析装置や誘導結合プラズマ分析装置等を用いて分析された実測情報が格納される。
【００３０】
含有率フィールド１１１ｏには、部位フィールド１１１ｍで特定される部位に、化学物質フィールド１１１ｎで特定される化学物質が含まれている割合を特定する情報が格納される。ここで、本実施形態においては、この割合の単位として「ｐｐｍ（parts per million）」を用いているがこのような態様に限定されるわけではない。
【００３１】
異常フィールド１１１ｄには、化学物質フィールド１１１ｎで特定される化学物質の、含有率フィールド１１１ｏで特定される含有率に、異常な変化があったことを特定する情報が格納される。ここで、本実施形態では、異常フィールド１１１ｄに「ＮＧ」の文字列が格納されている場合に、化学物質の含有率に異常な変化があったことを示す。
【００３２】
なお、部品属性テーブル１１１ａのうち、部品管理情報フィールド１１１ｂに格納される情報は、基本的にサプライヤから供給される情報、または、分析検査支援装置１００の利用者である組立メーカ等が作成する調達情報である。一方、部品構成情報フィールド１１１ｃに格納される情報は、当該組立メーカ等の品質保証部門または当該組立メーカへ部品を納めるサプライヤ等において蛍光Ｘ線分析装置や誘導結合プラズマ分析装置などを用いて得られる部品実測データである。また、異常フィールド１１１ｄに格納される情報は、後述するリスク定量化部１２１で判定される。
【００３３】
従って、本実施形態においては、一つのテーブルで部品管理情報フィールド１１１ｂ、部品構成情報フィールド１１１ｃ及び異常フィールド１１１ｄに格納される情報を管理しているが、それぞれのフィールドに格納される情報を、それぞれ別のテーブルで管理することも可能である。このような場合には、それぞれのテーブルを部品ＩＤ、ロット番号、構成素材、化学物質等で紐付け（リンク付け）すればよい。
【００３４】
図１に戻り、製造情報記憶領域１１２には、納品された部品及びロットを特定する情報が格納される。
【００３５】
例えば、本実施形態においては、図３（製造テーブル１１２ａの概略図）に示すような製造テーブル１１２ａが製造情報記憶領域１１２に記憶される。
【００３６】
製造テーブル１１２ａは、納品ＩＤフィールド１１２ｂと、部品ＩＤフィールド１１２ｃと、ロットフィールド１１２ｄと、サプライヤフィールド１１２ｅと、製造元フィールド１１２ｆと、納品日フィールド１１２ｇと、を有する。
【００３７】
納品ＩＤフィールド１１２ｂには、部品を納品する際に、各々の納品を一意に識別するための識別情報である納品ＩＤが格納される。
【００３８】
部品ＩＤフィールド１１２ｃには、納品ＩＤフィールド１１２ｂで特定される納品において、納品された各部品を一意に識別するための識別情報である部品ＩＤを特定する情報が格納される。
【００３９】
ロットフィールド１１２ｄには、部品ＩＤフィールド１１２ｃで特定される部品のロットを識別するための識別情報であるロット番号を特定する情報が格納される。
【００４０】
サプライヤフィールド１１２ｅには、部品ＩＤフィールド１１２ｃ及びロットフィールド１１２ｄで特定される部品を納入した業者（サプライヤ）を識別するための識別情報であるサプライヤ名を特定する情報が格納される。
【００４１】
製造元フィールド１１２ｆには、部品ＩＤフィールド１１２ｃ及びロットフィールド１１２ｄで特定される部品を製造した業者（製造元）を識別するための識別情報である製造元名を特定する情報が格納される。
【００４２】
納品日フィールド１１２ｇには、納品ＩＤフィールド１１２ｂで特定される納品の年月日を特定する情報が格納される。
【００４３】
図１に戻り、分析ノウハウ情報記憶領域１１３には、部品を構成する部位を分析する際に参考となる情報が格納される。
【００４４】
例えば、本実施形態においては、図４（分析ノウハウテーブル１１３ａの概略図）に示すような分析ノウハウテーブル１１３ａが分析ノウハウ情報記憶領域１１３に記憶される。
【００４５】
分析ノウハウテーブル１１３ａは、部品分類フィールド１１３ｂと、部位フィールド１１３ｃと、備考フィールド１１３ｄと、写真フィールド１１３ｅと、を有する。
【００４６】
部品分類フィールド１１３ｂには、分析される部品の分類を示す部品分類を特定する情報が格納される。
【００４７】
部位フィールド１１３ｃには、分析される部品の部位を特定する情報が格納される。
【００４８】
備考フィールド１１３ｄには、部品分類フィールド１１３ｂで特定される分類に属する部品における、部位フィールド１１３ｃで特定される部位を分析する際に参考となる情報を特定する情報が格納される。
【００４９】
写真フィールド１１３ｅには、部品分類フィールド１１３ｂで特定される分類に属する部品における、部位フィールド１１３ｃで特定される部位を分析する際に参考となる写真を特定する情報が格納される。
【００５０】
図１に戻り、起因リスク情報記憶領域１１４には、部品分類、サプライヤ名、製造元名、製造地、構成素材の組み合わせ毎に、化学物質の含有量に関する認定不合格となる確率を特定する情報が格納される。
【００５１】
例えば、本実施形態においては、図５（認定不合格テーブル１１４ａの概略図）に示すような認定不合格テーブル１１４ａが起因リスク情報記憶領域１１４に格納される。
【００５２】
認定不合格テーブル１１４ａは、部品分類フィールド１１４ｂと、サプライヤフィールド１１４ｃと、製造元フィールド１１４ｄと、製造地フィールド１１４ｅと、構成素材フィールド１１４ｆと、異常起因リスクフィールド１１４ｇと、を有する。
【００５３】
部品分類フィールド１１４ｂには、部品を分類するための部品分類を特定する情報が格納される。
【００５４】
サプライヤフィールド１１４ｃには、部品を納入する業者（サプライヤ）の識別情報であるサプライヤ名を特定する情報が格納される。
【００５５】
製造元フィールド１１４ｄには、部品を製造した業者（製造元）の識別情報である製造元名を特定する情報が格納される。
【００５６】
製造地フィールド１１４ｅには、部品の製造地を特定する情報が格納される。
【００５７】
構成素材フィールド１１４ｆには、部品の構成素材を特定する情報が格納される。
【００５８】
異常起因リスクフィールド１１４ｇには、部品分類フィールド１１４ｂ、サプライヤフィールド１１４ｃ、製造元フィールド１１４ｄ、製造地フィールド１１４ｅ及び構成素材フィールド１１４ｆによりそれぞれ特定される、部品分類、サプライヤ名、製造元名、製造地及び構成素材の組み合わせにおいて、化学物質の含有量の異常により、化学物質の含有率に関する認定基準に不合格となる確率である異常起因リスクを特定する情報が格納される。
【００５９】
ここで、異常起因リスクについては、過去の統計から予め定めておく。
【００６０】
図１に戻り、管理値越え情報記憶領域１１５には、サンプルとして抽出された部品に含まれる化学物質が、予め定められた規制値（管理値）を越える確率を特定する情報が記憶される。
【００６１】
例えば、本実施形態においては、図６（管理値越えテーブル１１５ａの概略図）に示すような管理値越えテーブル１１５ａが記憶される。
【００６２】
管理値越えテーブル１１５ａは、部品管理情報フィールド１１５ｂと、部品構成情報フィールド１１５ｃと、管理値越え確率フィールド１１５ｄと、を備える。
【００６３】
そして、部品管理情報フィールド１１５ｂは、部品ＩＤフィールド１１５ｅと、部品分類フィールド１１５ｆと、サプライヤフィールド１１５ｇと、製造元フィールド１１５ｈと、製造地フィールド１１５ｉと、を有し、これらの各フィールドには、図２に示す部品属性テーブル１１１ａの部品管理情報フィールド１１１ｂにおける、部品ＩＤフィールド１１１ｅ、部品分類フィールド１１１ｆ、サプライヤフィールド１１１ｇ、製造元フィールド１１１ｈ及び製造地フィールド１１１ｊに格納された情報が格納される。
【００６４】
また、部品構成情報フィールド１１５ｃは、構成素材フィールド１１５ｊと、部位フィールド１１５ｋと、化学物質フィールド１１５ｌと、を有し、化学物質フィールド１１５ｌを除くこれらの各フィールドには、図２に示す部品属性テーブル１１１ａの部品構成情報フィールド１１１ｃにおける、構成素材フィールド１１１ｌ及び部位フィールド１１１ｍに格納された情報が格納される。
【００６５】
化学物質フィールド１１５ｌには、後述する管理値越え確率フィールド１１５ｄに格納する管理値越え確率を算出する対象となっている化学物質を特定する情報が、各々の部品ＩＤ毎に格納される。
【００６６】
管理値越え確率フィールド１１５ｄには、サンプルとして抽出された部品に含まれる化学物質が、予め定められた規制値（管理値）を越える確率を特定する情報として、後述するリスク定量化部１２１が算出した管理値越え確率が格納される。
【００６７】
図１に戻り、評価結果記憶領域１１６には、後述する制御部１２０で評価を行った評価値を特定する情報が格納される。
【００６８】
例えば、本実施形態においては、図７（評価結果テーブル１１６ａの概略図）に示すような評価結果テーブル１１６ａが評価結果記憶領域１１６に記憶される。
【００６９】
評価結果テーブル１１６ａは、部品ＩＤフィールド１１６ｂと、構成素材フィールド１１６ｃと、認定不合格リスクフィールド１１６ｄと、単位時間あたりリスクフィールド１１６ｅと、推奨検査回数フィールド１１６ｆと、を有する。
【００７０】
部品ＩＤフィールド１１６ｂには、評価を行った部品を識別するための識別情報である部品ＩＤが格納される。
【００７１】
構成素材フィールド１１６ｃには、評価を行った構成素材を特定する情報が格納される。
【００７２】
認定不合格リスクフィールド１１６ｄには、部品ＩＤフィールド１１６ｂで特定される部品の、構成素材フィールド１１６ｃで特定される構成素材に関して、後述するリスク定量化部１２１が算出した認定不合格リスクを特定する情報が格納される。
【００７３】
単位時間あたりリスクフィールド１１６ｅには、部品ＩＤフィールド１１６ｂで特定される部品の、構成素材フィールド１１６ｃで特定される構成素材に関して、後述するリスク定量化部１２１が算出した単位時間あたりのリスクを特定する情報が格納される。
【００７４】
推奨検査回数フィールド１１６ｆには、部品ＩＤフィールド１１６ｂで特定される部品の、構成素材フィールド１１６ｃで特定される構成素材に関して、後述する分析優先順位決定部１２２が算出した推奨検査回数を特定する情報が格納される。
【００７５】
図１に戻り、制御部１２０は、リスク定量化部１２１と、分析優先順位決定部１２２と、分析要否判定部１２３と、を備える。
【００７６】
リスク定量化部１２１は、各部品の構成素材毎に、化学物質の含有量に関して、化学物質の含有量の認定基準に不合格となる認定不合格リスクを算出する処理を行う。なお、この処理については、下記において詳細に説明する。
【００７７】
分析優先順位決定部１２２は、リスク定量化部１２１が算出した認定不合格リスクと、部品の納品量と、から優先的に分析を行う構成素材の順位を算出する。
【００７８】
また、分析優先順位決定部１２２は、優先的に分析を行う構成素材の順位から、予め定められた単位期間における分析を行う推奨回数を算出する。
【００７９】
分析要否判定部１２３は、過去の分析回数と、分析優先順位決定部１２２が算出した推奨回数と、を比較することにより、分析が必要か否かを判定する処理を行う。
【００８０】
入力部１３０は、情報の入力を受け付ける。
【００８１】
出力部１４０は、情報を出力する。
【００８２】
以上に記載した分析検査支援装置１００は、例えば、図８（コンピュータ５００の概略図）に示すような、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５０１と、メモリ５０２と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の外部記憶装置５０３と、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）やＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disk Read Only Memory）等の可搬性を有する記憶媒体５０４から情報を読み出す読取装置５０５と、キーボードやマウスなどの入力装置５０６と、ディスプレイなどの出力装置５０７と、通信ネットワークに接続するためのＮＩＣ（Network Interface Card）等の通信装置５０８と、を備えた一般的なコンピュータ５００で実現できる。
【００８３】
例えば、記憶部１１０は、ＣＰＵ５０１がメモリ５０２又は外部記憶装置５０３を利用することにより実現可能であり、制御部１２０は、外部記憶装置５０３に記憶されている所定のプログラムをメモリ５０２にロードしてＣＰＵ５０１で実行することで実現可能であり、入力部１３０は、ＣＰＵ５０１が入力装置５０６を利用することで実現可能であり、出力部１４０は、ＣＰＵ５０１が出力装置５０７を利用することで実現可能である。
【００８４】
この所定のプログラムは、読取装置５０５を介して記憶媒体５０４から、あるいは、通信装置５０８を介してネットワークから、外部記憶装置５０３にダウンロードされ、それから、メモリ５０２上にロードされてＣＰＵ５０１により実行されるようにしてもよい。また、読取装置５０５を介して記憶媒体５０４から、あるいは、通信装置５０８を介してネットワークから、メモリ５０２上に直接ロードされ、ＣＰＵ５０１により実行されるようにしてもよい。
【００８５】
図９は、分析検査支援装置１００での処理を示すフローチャートである。
【００８６】
まず、分析検査支援装置１００のリスク定量化部１２１が、部品属性テーブル１１１ａに格納されている各々の部品の構成素材毎に認定不合格リスクを算出するリスク定量化処理を行う（Ｓ１０）。なお、この処理については、図１０を用いて詳細に説明する。
【００８７】
次に、分析優先順位決定部１２２が、単位時間あたりに納品される部品の量から、認定不合格リスクを集計することで、認定不合格リスクの高い構成素材から順に優先的に分析を行うように、構成素材の順位を決定するとともに、部品毎の推奨検査回数を算出する分析優先順位付け処理を行う（Ｓ１１）。なお、この処理については、図１３を用いて詳細に説明する。
【００８８】
次に、分析要否判定部１２３が、特定された部品の分析回数と、ステップＳ１１で算出した当該部品の推奨検査回数と、を比較することにより分析が必要か否かを判定する分析要否判定処理を行う（Ｓ１２）。なお、この処理については、図１６を用いて詳細に説明する。
【００８９】
図１０は、図９における認定不合格リスク算出処理を示すフローチャートである。
【００９０】
まず、リスク定量化部１２１は、部品属性テーブル１１１ａの部品ＩＤフィールド１１１ｅより、ステップＳ２３の処理を行っていない部品ＩＤを一つ抽出して、部品属性テーブル１１１ａにおいて抽出した部品ＩＤに対応するレコードを特定する（Ｓ２０）。
【００９１】
次に、リスク定量化部１２１は、ステップＳ２０で抽出した部品ＩＤで特定される部品に含まれる構成素材であって、ステップＳ２３の処理をまだ行っていないものを構成素材フィールド１１１ｌから一つ抽出し、部品属性テーブル１１１ａにおいて抽出した構成素材と同じ構成素材が格納されているレコードを特定する（Ｓ２１）。
【００９２】
次に、リスク定量化部１２１は、ステップＳ２０で抽出した構成素材に含まれる化学物質であって、ステップＳ２３の処理をまだ行っていないものを化学物質フィールド１１１ｎから一つ抽出し、部品属性テーブル１１１ａにおいて抽出した化学物質と同じ化学物質が格納されているレコードを特定する（Ｓ２２）。
【００９３】
次に、リスク定量化部１２１は、ステップＳ２２で特定されたレコードにおける化学物質の含有率を含有率フィールド１１１ｏから特定して、含有率の異常な変化を特定する（Ｓ２３）。
【００９４】
含有率の異常な変化については、含有率の「崖」及び「ピーク」の２つの形態をここでは想定し、リスク定量化部１２１は、含有率の「崖」及び「ピーク」を抽出する。
【００９５】
まず、リスク定量化部１２１による「崖」の抽出方法について説明する。
【００９６】
図１１は、ステップＳ２２で特定されたレコードにおける化学物質の含有率を、登録日付フィールド１１１ｋに格納されている年月日を用いて時系列グラフとしたものである。
【００９７】
図１１に示されるように、含有率の平均値をまたいだ「変化」の部分で「崖」が観測される。このような挙動は、例えば「ダービン・ワトソン比」を用いて系列相関の有無を判定する方法により検出が可能である。
【００９８】
具体的には、リスク定量化部１２１は、ステップＳ２２で特定されたレコードのロットフィールド１１１ｉに格納されている各々のロットに１から順に自然数の連番となる番号Ｌ（Ｌ＝１，・・・，Ｎ（ＮはステップＳ２２で特定されたレコードに格納されているロットの総数））を割り振る。
【００９９】
そして、リスク定量化部１２１は、ステップＳ２２で特定されたレコードの番号Ｌに対応するロットの化学物質の含有率ＣＬと、ステップＳ２２で特定されたレコードの全てのロットにおける化学物質の含有率の平均値Ｃｍｅａｎと、の差をｃＬ（＝ＣＬ−Ｃｍｅａｎ）として算出する。
【０１００】
次に、リスク定量化部１２１は、番号Ｌの一つ前の番号Ｌ−１に対応するロットの化学物質の含有率ＣＬ−１と、含有率の平均値Ｃｍｅａｎと、の差ｃＬ−１を特定して、下記の（１）式によりダービン・ワトソン比ＤＷを算出する。
【０１０１】
【数１】
0005005580.tif 000002
【０１０２】
すなわち、番号Ｌに対応するロットの化学物質の含有率、および、その一つ前の番号Ｌ−１に対応するロットの化学物質の含有率、と全てのロットの化学物質の含有率の平均値と、をそれぞれ差し引いたものの差を２乗したものの加算値と、番号Ｌに対応するロットの化学物質の含有率、および、全てのロットの化学物質の含有率の平均値、の差を２乗したものの加算値と、の比がダービン・ワトソン比ＤＷとなる。
【０１０３】
そして、リスク定量化部１２１は、このようにして算出したＤＷが、予め定められた信頼度に応じた閾値以下の場合に、正の系列相関がありと判定し、すなわち含有率の時系列変化に異常な挙動があった可能性が高いと判定する。
【０１０４】
次に、リスク定量化部１２１は、含有率の時系列変化に異常な挙動があった可能性が高いと判定された化学物質の含有率において、図１１に示すように、番号Ｌに対応するロットの化学物質の含有率ＣＬと、その一つ前の番号Ｌ−１に対応するロットの化学物質の含有率ＣＬ−１との間に、含有率の平均値Ｃｍｅａｎが存在するような場合、すなわち、番号Ｌに対応するロットの化学物質の含有率ＣＬと、その一つ前の番号Ｌ−１に対応するロットの化学物質の含有率ＣＬ−１との間の変化に、含有率の平均値Ｃｍｅａｎを跨ぐような変化がある場合に、このような含有率の変化を、異常な含有率の変化として特定する。
【０１０５】
そして、リスク定量化部１２１は、異常な含有率の変化を識別するために、異常な変化の前後の何れか一方（本実施形態においては、異常な変化の後の含有率ＣＬ）のレコードに対応する異常フィールド１１１ｄに「ＮＧ」フラグをつける。
【０１０６】
なお、ここでは、ダービン・ワトソン比ＤＷを用いて含有率の「崖」を算出したが、このような態様に限定されず、例えば、番号Ｌに対応するロットの化学物質の含有率ＣＬと、その一つ前の番号Ｌ−１に対応するロットの化学物質の含有率ＣＬ−１と、の間の差分値が、予め定められた値よりも大きい場合に、「崖」と判断してもよい。
【０１０７】
次に、リスク定量化部１２１による「ピーク」の抽出方法について説明する。
【０１０８】
図１２は、ステップＳ２２で特定されたレコードにおける化学物質の含有率を、登録日付フィールド１１１ｋに格納されている年月日を用いて時系列グラフとしたものと、含有率毎の分布グラフ（ヒストグラム）と、を示す概略図である。
【０１０９】
図１２に示されているように、含有率の時系列グラフから含有率のヒストグラムを作成すると、ヒストグラムにおいて、特定の信頼区間外となる含有率のロットが「ピーク」としての異常な変化をもつと考えられる。
【０１１０】
具体的には、リスク定量化部１２１は、（２）式で示される確率密度関数を算出する。ここで、図１２に示されているようなヒストグラムから推定される含有率の確率密度関数は、標本から求められる平均と分散を持つベータ分布に従うと仮定する。ここで、含有率の確率密度関数が正規分布など他の分布に従うとも考えられるが、特に含有率は必ず０ｐｐｍ以上、１００ｗｔ％以下であるので、確率密度関数も有限の範囲を持つことが妥当であること、さらにベータ分布を利用すれば比較的容易にリスクの定量化が可能であること、を考慮するとベータ分布を適用することが望ましい。
【０１１１】
【数２】
0005005580.tif 000003
【０１１２】
なお、このときのベータ分布Ｂ（α，β）の係数α、βは、標本から求められる含有率の平均値をＣｍｅａｎ、含有率の分散をＣｖａｒとして、（３）式のように表される。
【０１１３】
【数３】
0005005580.tif 000004
【０１１４】
このようにして、リスク定量化部１２１は、ベータ分布を特定し、特定の信頼区間（例えば、９９％）を設定すれば、含有率分布の上限と下限を求めることができ、信頼区間外にある含有率を異常な変化を持つものとして特定することができる。
【０１１５】
そして、リスク定量化部１２１は、このようにして特定した異常な変化を持つ含有率に対応するレコードの異常フィールド１１１ｄに「ＮＧ」フラグをつける。
【０１１６】
なお、ここでは、確率密度関数を用いてピークを特定したが、このような態様に限定されず、例えば、特定の含有率が、含有率の平均値よりも、予め定められた値よりも大きい又は小さい場合に、ピークと判定してもよい。
【０１１７】
以上のようにして、リスク定量化部１２１は、ステップＳ２３に示す異常の特定処理を行う（Ｓ２３）。
【０１１８】
次に、リスク定量化部１２１は、ステップＳ２２で特定された化学物質が、予め定められた物質であるか否かを判定し（Ｓ２４）、予め定められた物質である場合には（Ｓ２４でＹｅｓ）ステップＳ２５に進み、予め定められた物質ではない場合には（Ｓ２４でＮｏ）ステップＳ２６に進む。
【０１１９】
ステップＳ２４では、例えば、化学物質がＲｏＨＳ指令で規制されている物質６種類（鉛、水銀、カドミウムの３元素、六価クロム、ポリブロモビフェニル（ＰＢＢ）、ポリブロモジフェニルエーテル（ＰＢＤＥ））であるか否かを判定する。特に、部品属性テーブル１１１ａの部品構成情報フィールド１１１ｃに格納される情報が蛍光Ｘ線分析装置の出力結果である場合は、元素単位の含有率しか出力されないため、鉛、水銀、カドミウムの３元素が評価対象となることが通常である。
【０１２０】
そして、ステップＳ２５では、リスク定量化部１２１は、管理値越え確率算出処理を行う。
【０１２１】
ここで、リスク定量化部１２１は、ステップＳ２４と同様に、（２）式及び（３）式を用いて、含有率の確率密度関数を求める。このときの分布Ｂ（α，β）より、含有率がＲｏＨＳ指令の定める管理値を超える確率である管理値越え確率を求める。
【０１２２】
例えば、Ｓ２５で処理の対象となっている化学物質が鉛のとき、ＲｏＨＳ指令によれば鉛の管理値は１０００ｐｐｍであるので、分布Ｂ（α，β）のうち含有率が１０００ｐｐｍを超える頻度を、分布Ｂ（α，β）の全ての頻度で除算することで、管理値越え確率を算出する。
【０１２３】
そして、リスク定量化部１２１は、こうして求めた管理値越え確率を、管理値越えテーブル１１５ａのステップＳ管理値越え確率フィールド１１５ｄに格納する。
【０１２４】
なお、リスク定量化部１２１は、図２に示す製造テーブル１１１ａよりロットフィールド１１１ｉ、登録日付フィールド１１１ｋ、化学物質フィールド１１１ｎ、含有率フィールド１１１ｏ及び異常フィールド１１１ｄを削除し、新たに、化学物質フィールド１１５ｌ及び管理値越え確率フィールド１１５ｄを追加することにより、管理値越えテーブル１１５ａを予め生成しておき、管理値越え情報記憶領域１１５に記憶しておく。
【０１２５】
そして、ステップＳ２６では、ステップＳ２１で特定された構成素材に含まれる全ての化学物質について、ステップＳ２２〜Ｓ２５までの処理を繰り返し行う。
【０１２６】
次に、リスク定量化部１２１は、異常挙動発生頻度を測定する（Ｓ２７）。
【０１２７】
例えば、ステップＳ２３で特定された含有率の異常な変化については、測定器の調整不良など部品そのものの含有率の変化とは関係のない挙動(以下、「無関係挙動」という)も含まれているものと思われる。従って、部品属性テーブル１１１ａの異常フィールド１１１ｄに「ＮＧ」の文字列が格納されているレコードのうち、登録日付フィールド１１１ｋに格納されている年月日が同じとなるレコードが、全体の三分の一以上ある場合には、その年月日のレコードの異常フィールド１１１ｄに格納されている「ＮＧ」の文字列を削除する修正を行う。このとき修正するレコードは、今評価している部品ＩＤ、構成素材のレコードに限らず、部品属性テーブル１１１ａに記憶されている全データに適用する。
【０１２８】
次に、リスク定量化部１２１は、ステップＳ２１で特定された構成素材の認定不合格リスクを定量化する(Ｓ２８)。
【０１２９】
まず、リスク定量化部１２１は、含有率の異常な変化に起因する認定不合格リスクを算出する。
【０１３０】
具体的には、リスク定量化部１２１は、部品属性情報テーブル１１１ａより異常フィールド１１１ｄに「ＮＧ」の文字列が格納されているレコードを特定し、特定したレコードの部品分類フィールド１１１ｆ、サプライヤフィールド１１１ｇ、製造元フィールド１１１ｈ、製造地フィールド１１１ｊ及び構成素材フィールド１１１ｌに格納されている情報と一致する情報が、認定不合格テーブル１１４ａの対応するフィールドに格納されているレコードの異常起因リスクフィールド１１４ｇより異常起因リスクを取得する。
【０１３１】
そして、構成素材の認定不合格リスク（確率）は、異常な変化が発生する確率と、そのとき認定不合格に至る確率の積と考えられるため、リスク定量化部１２１は、（４）式により、構成素材毎の含有率の異常な変化に起因する認定不合格リスクＲ’構成素材を算出する。
【０１３２】
【数４】
0005005580.tif 000005
【０１３３】
ここで、ｉは、部品属性情報テーブル１１１ａより異常フィールド１１１ｄに「ＮＧ」の文字列が格納されているレコードのロットフィールド１１１ｉに格納されているロット毎に１から順に連番を割り振った識別番号である（すなわち、同じ部品ＩＤ、同じ部品分類、同じサプライヤ及び同じ製造元の同じロットには、一つの識別番号が割り振られる）。
【０１３４】
また、Ｎは部品属性情報テーブル１１１ａのロットフィールド１１１ｉに格納されているロットの総数であり、ｎは部品属性情報テーブル１１１ａの異常フィールド１１１ｄに「ＮＧ」の文字列が格納されているレコードのロットフィールド１１１ｉに格納されているロットの総数である。
【０１３５】
そして、Ｒｉ’は、識別番号ｉのロットに対応するレコードの部品分類フィールド１１１ｆ、サプライヤフィールド１１１ｇ、製造元フィールド１１１ｈ、製造地フィールド１１１ｊ及び構成素材フィールド１１１ｌに格納されている情報と一致する情報が、起因リスクテーブル１１４ａの対応するフィールドに格納されているレコードの異常起因リスクフィールド１１４ｇより取得される異常起因リスクである。
【０１３６】
次に、リスク定量化部１２１は、管理値越え確率に起因する認定不合格リスクを算出する。
【０１３７】
まず、リスク定量化部１２１は、ステップＳ２１で特定した構成素材が、管理値越えテーブル１１５ａの構成素材フィールド１１５ｊに格納されているレコードを特定して、特定したレコードの化学物質フィールドに格納されている化学物質に各々１から順となる自然数による識別番号ｊを割り振り、識別番号ｊに対応する管理値越え確率Ｒｊ’を取得する。
【０１３８】
そして、リスク定量化部１２１は、（５）式により構成素材毎の管理値越え確率に起因する認定不合格リスクＲ”構成素材を算出する。
【０１３９】
【数５】
0005005580.tif 000006
【０１４０】
なお、ｍは、ステップＳ２１で特定した構成素材に対応する管理値越えテーブル１１５ａの化学物質フィールド１１５ｌに格納されている化学物質の総数である。
【０１４１】
そして、リスク定量化部１２１は、以上のように算出した二種類の認定不合格リスクから、ロット毎の認定不合格リスクを（６）式で算出する。
【０１４２】
【数６】
0005005580.tif 000007
【０１４３】
そして、リスク定量化部１２１は、評価結果テーブル１１６ａに新たなレコードを作成し、ステップＳ２０で特定した部品ＩＤを部品ＩＤフィールド１１６ｂに、ステップＳ２１で特定した構成素材を構成素材フィールド１１６ｃに、（６）式で算出したロット毎の認定不合格リスクを認定不合格リスクフィールド１１６ｄに、格納する。
【０１４４】
次に、リスク定量化部１２１は、ステップＳ２０で特定した部品ＩＤに含まれる全ての構成素材について、ステップＳ２１〜Ｓ２８までの処理を繰り返し行う（Ｓ２９）。
【０１４５】
そして、リスク定量化部１２１は、部品属性テーブル１１１ａの部品ＩＤフィールド１１１ｅに格納されている全ての部品ＩＤに対応する部品について、ステップＳ２０〜Ｓ２９までの処理を繰り返し行う（Ｓ３０）。
【０１４６】
図１３は、図９におけるステップＳ１１の分析優先順位付け処理のフローチャートである。
【０１４７】
まず、分析優先順位決定部１２２は、入力部１３０を介して、分析の順位付けを行う部品を特定する部品ＩＤを複数有する部品ＩＤリスト及び分析条件の入力を受け付ける（Ｓ４０）。
【０１４８】
例えば、分析優先順位決定部１２２は、図１４（入力画面１６０の概略図）に示すような入力画面１６０を出力部１４０に出力して、入力部１３０を介して必要な情報の入力を受け付ける。
【０１４９】
入力画面１６０は、部品ＩＤリスト入力領域１６０ａと、参照指示入力領域１６０ｂと、分析能力入力領域１６０ｃと、最低検査頻度単位入力領域１６０ｄと、最低検査頻度入力領域１６０ｅと、評価開始指示入力領域１６０ｆと、キャンセル指示入力領域１６０ｇと、を有する。
【０１５０】
部品ＩＤリスト入力領域１６０ａには、分析の順位付けを行う部品ＩＤを特定した部品ＩＤリストを特定する情報の入力を受け付ける。
【０１５１】
本実施形態では、部品ＩＤのリストを予め定められた形式で登録した部品ＩＤリストファイルを予め記憶部１１０に記憶しておき、入力部１３０を介して、参照指示入力領域１６０ｂを指定した実行指示の入力を行い、記憶部１１０に記憶されている部品ＩＤリストファイルを特定することで、部品ＩＤのリストが入力されるようになっている。
【０１５２】
なお、部品ＩＤリスト入力領域１６０ａに、部品ＩＤを特定する情報を直接入力することも可能である。
【０１５３】
分析能力入力領域１６０ｃには、分析を行う機器、例えば、蛍光Ｘ線分析装置や誘導結合プラズマ分析装置の分析能力を特定する情報の入力を受け付ける。ここで、本実施形態においては、分析装置の単位時間（ここでは、一日）あたりの分析可能箇所（回数）を特定する情報の入力を受け付ける。
【０１５４】
最低検査頻度単位入力領域１６０ｄには、分析対象箇所（構成素材）に対して、後述する最低検査頻度入力領域１６０ｅに入力される検査回数の単位を特定する情報の入力を受け付ける。
【０１５５】
ここで、本実施形態においては、期間（ここでは、一ヶ月）又はロット数（ここでは、１０ロット）を選択することができるようにされている。
【０１５６】
最低検査頻度入力領域１６０ｅには、最低検査頻度単位入力領域１６０ｄで特定される単位において、検査を行わなければならない最低の回数を特定する情報が格納される。
【０１５７】
そして、以上に記載した入力領域に必要な情報の入力を受け付けて、評価開始指示入力領域１６０ｆを指定した実行指示が入力部１３０を介して入力されると、分析優先順位決定部１２２が後述するステップＳ４１の処理を行う。
【０１５８】
一方、キャンセル指示入力領域１６０ｇを指定した実行指示が入力部１３０を介して入力されると、以上に記載した入力領域に入力された情報がキャンセル（削除）される。
【０１５９】
ステップＳ４１では、分析優先順位決定部１２２は、ステップＳ４０で入力された部品ＩＤリストから、ステップＳ４１以降の処理がまだ行われていない部品ＩＤを一つ抽出する。
【０１６０】
次に、分析優先順位決定部１２２は、評価結果テーブル１１６より、ステップＳ４１で抽出した部品ＩＤが部品ＩＤフィールド１１６ｂに格納されているレコードを特定し、特定したレコードの認定不合格リスクフィールド１１６ｄに格納されている認定不合格リスクを取得する（Ｓ４２）。
【０１６１】
次に、分析優先順位決定部１２２は、単位期間あたりの認定不合格リスクを算出する（Ｓ４３）。
【０１６２】
具体的には、分析優先順位決定部１２２は、製造テーブル１１２ａより、ステップＳ４１で抽出した部品ＩＤが部品ＩＤフィールド１１６ｂに格納されているレコードを特定し、特定したレコードの納品日フィールド１１２ｇを参照することで、予め定められた単位期間（例えば、分析優先順位決定部１２２でのステップＳ４３を処理している処理日から１ヶ月前までの期間）におけるロット数（レコード数）を構成素材毎に算出して、算出した構成素材毎のロット数をステップＳ４２で取得した認定不合格リスクに乗算することにより、単位期間における構成素材毎の認定不合格リスクを算出する。
【０１６３】
なお、分析優先順位決定部１２２は、以上のようにして算出した単位期間における構成素材毎の認定不合格リスクを、評価結果テーブル１１６ａのステップＳ４１で抽出した部品ＩＤ及び算出した構成素材に対応するレコードの単位時間あたりリスクフィールド１１６ｅに格納する。
【０１６４】
そして、分析優先順位決定部１２２は、ステップＳ４０で入力を受け付けた部品ＩＤリストに含まれている全ての部品ＩＤにつき、ステップＳ４１〜Ｓ４３の処理を繰り返し行う（Ｓ４４）。
【０１６５】
次に、分析優先順位決定部１２２は、ステップＳ４０で入力を受け付けた部品ＩＤリストに含まれている部品ＩＤに対応するレコードを、評価結果テーブル１１６ａから特定し、特定したレコードの単位時間あたりリスクフィールド１１６ｅに格納されている単位期間における認定不合格リスクを抽出して、リスクの高いもの（値の高いもの）から順に高い順位となるように、部品ＩＤ及び構成素材の組み合わせを順位付けする（Ｓ４５）。
【０１６６】
次に、分析優先順位決定部１２２は、全ての部品における認定不合格リスクが最低となるように分析頻度を割り振る(Ｓ４６)。
【０１６７】
具体的には、分析優先順位決定部１２２は、ステップ４３で認定不合格リスクを算出した単位期間における分析能力（分析可能箇所）を分析能力入力領域１６０ｃで特定された値から算出する（ここでは、入力値×単位期間の日数）。
【０１６８】
そして、分析優先順位決定部１２２は、ステップＳ４５における部品ＩＤ及び構成素材の組み合わせの順位の高いものから順に、ステップＳ４０において分析条件として入力を受け付けた一カ所あたりの最低検査頻度を満たすように、単位期間における分析能力を割り振る。
【０１６９】
具体的には、単位期間における分析能力が「６００」である場合、まず、ステップＳ４５で最も高い順位とされた部品ＩＤ及び構成素材の組み合わせに、最低検査頻度を満たす分析能力（回数）を割り振る。例えば、最低検査頻度単位入力領域１６０ｄで「一ヶ月」が入力され、最低検査頻度入力領域１６０ｅで「２０」が入力された場合には、ステップＳ４３における単位期間も「一ヶ月」であるので、最低検査頻度「２０」の全部を分析能力「６００」から割り振ることができるため、この全部を割り振り、残りの分析能力は「６００−２０＝５８０」となる。
【０１７０】
そして、残りの分析能力を次の順位の部品ＩＤ及び構成素材の組み合わせにまわして、割り振りを行う処理を、分析能力がなくなるまで、または、割り振りを行う部品ＩＤ及び構成素材の組み合わせがなくなるまで繰り返し行う。
【０１７１】
なお、最低検査頻度単位入力領域１６０ｄで入力される期間と、ステップＳ４３における単位期間と、が異なる場合には、ステップＳ４３における単位期間を最低検査頻度単位入力領域１６０ｄで入力される期間で除算した値を、最低検査頻度入力領域１６０ｅに入力された値に乗算した値を、最低検査頻度として部品ＩＤ及び構成素材の組み合わせに割り振る。
【０１７２】
さらに、最低検査頻度単位入力領域１６０ｄでロット数が入力された場合には、ステップＳ４３で特定した部品毎のロット数を最低検査頻度単位入力領域１６０ｄで特定されるロット数で乗算した値を、最低検査頻度入力領域１６０ｅに入力された値に乗算した値を、最低検査頻度として部品ＩＤ及び構成素材の組み合わせに割り振る。
【０１７３】
以上のようにして、部品ＩＤ及び構成素材の全ての組み合わせに分析能力を割り振っても、まだ残りがある場合には、ステップＳ４５における部品ＩＤ及び構成素材の組み合わせの順位の高いものから順に、ステップＳ４３で特定した部品毎のロット数から、当該部品ＩＤ及び構成素材の組み合わせに割り振られた最低検査頻度を減算した値を、分析能力から割り振る処理を、単位期間における分析能力がなくなるまで、または、割り振りを行う部品ＩＤ及び構成素材の組み合わせがなくなるまで繰り返し行う。
【０１７４】
そして、分析優先順位決定部１２２は、以上のように、部品ＩＤ及び構成素材の組み合わせに割り振った分析能力を評価結果テーブル１１６ａの対応する推奨検査回数フィールド１１６ｆに格納する。
【０１７５】
次に、分析優先順位決定部１２２は、ステップＳ４５で行った優先順位付け及びステップＳ４６で行った部品ＩＤ及び構成素材の組み合わせに割り振った分析能力を予め定められた出力画面１６１にして、出力部１４０に出力する処理を行う（Ｓ４７）。
【０１７６】
図１５は、出力画面１６１の概略図である。
【０１７７】
図示するように、出力画面１６１は、順位フィールド１６１ａ、部品ＩＤフィールド１６１ｂ、構成素材フィールド１６１ｃ、リスクフィールド１６１ｄ及び推奨検査回数フィールド１６１ｅを有する。
【０１７８】
順位フィールド１６１ａには、ステップＳ４５で算出した分析優先順位を特定する情報が格納される。ここで、本実施形態においては、分析優先順位が高いものから順に出力画面１６１の上方に位置するように配置されているが、このような態様に限定されるわけではない。
【０１７９】
部品ＩＤフィールド１６１ｂには、順位フィールド１６１ａで特定される順位に対応する部品ＩＤを特定する情報が格納される。
【０１８０】
構成素材フィールド１６１ｃには、順位フィールド１６１ａで特定される順位に対応する構成素材を特定する情報が格納される。
【０１８１】
リスクフィールド１６１ｄには、部品ＩＤフィールド１６１ｂで特定される部品ＩＤ及び構成素材フィールド１６１ｃで特定される構成素材に対応して、評価結果テーブル１１６ａの単位期間あたりリスクフィールド１１６ｅに格納された情報が格納される。
【０１８２】
推奨検査回数フィールド１６１ｅには、部品ＩＤフィールド１６１ｂで特定される部品ＩＤ及び構成素材フィールド１６１ｃで特定される構成素材に対応して、評価結果テーブル１１６ａの推奨検査回数フィールド１１６ｆに格納された情報が格納される。
【０１８３】
図１６は、図９のステップＳ１２における分析要否判定処理を示すフローチャートである。
【０１８４】
まず、分析要否判定部１２３は、入力部１３０を介して、部品ＩＤの入力を受け付ける（Ｓ５０）。
【０１８５】
次に、分析要否判定部１２３は、ステップＳ５０で入力を受け付けた部品ＩＤの推奨検査回数を評価結果テーブル１１６ａの推奨検査回数フィールド１１６ｆより取得する（Ｓ５１）。なお、部品ＩＤに複数の構成素材がある場合には、各々の推奨検査回数を取得する。
【０１８６】
次に、分析要否判定部１２３は、ステップＳ５０で入力を受け付けた部品ＩＤの単位期間（本実施形態においては、過去１ヶ月間）におけるロット数（レコード数）を、部品属性テーブル１１１ａのロットフィールド１１１ｉより算出する（Ｓ５２）。
【０１８７】
すなわち、部品属性テーブル１１１ａに格納されるレコードは、例えば、蛍光Ｘ線分析装置や誘導結合プラズマ分析装置により分析が行われたものであるため、ステップＳ５２での処理は、単位期間における部品ＩＤで特定される部品の分析（検査）回数を示すことになる。
【０１８８】
そして、分析要否判定部１２３は、ステップＳ５０で入力された部品ＩＤで特定される部品の分析が必要か否かを判定する（Ｓ５３）。
【０１８９】
具体的には、分析要否判定部１２３は、ステップＳ５１で取得した推奨検査回数と、ステップＳ５２で算出した分析ロット数と、を比較して、推奨検査回数が分析ロット数と比較して大きい場合は検査の必要がある判定し、ステップＳ５４に進み、一方、推奨検査回数が分析ロット数と比較して等しい又は小さい場合は検査の必要がないと判定し、ステップＳ５５に進む。なお、ステップＳ５１で複数の構成素材の各々の推奨検査回数が取得された場合には、分析ロット数と比較して大きい推奨検査回数が一つでもある場合は、検査の必要がある判定しステップＳ５４に進む。
【０１９０】
ステップＳ５４では、分析要否判定部１２３は、ステップＳ５０で取得した部品ＩＤに対応する部品分類を部品属性テーブル１１１ａの部品分類フィールド１１１ｆより取得して、分析ノウハウテーブル１１３ａより取得した部品分類に対応するレコードを特定して、特定したレコードの部位フィールド１１３ｃ、備考フィールド１１３ｄ及び写真フィールド１１３ｅに格納されている部位、備考及び写真を取得する（Ｓ５４）。
【０１９１】
次に、分析要否判定部１２３は、出力画面１６２を生成して出力部１４０に出力する（Ｓ５５）。
【０１９２】
図１７は、出力画面１６２の概略図である。
【０１９３】
図示するように、出力画面１６２は、部品ＩＤ表示領域１６２ａと、分析推奨部位有無表示領域１６２ｂと、分析要構成素材表示領域１６２ｃと、分析不要構成素材表示領域１６２ｄと、分析ノウハウ情報表示領域１６２ｅと、を備える。
【０１９４】
部品ＩＤ表示領域１６２ａには、ステップＳ５０で入力を受け付けた部品ＩＤを特定する情報が表示される。
【０１９５】
分析推奨部位有無表示領域１６２ｂには、ステップＳ５３で分析が必要と判断された場合には、分析推奨部位がある旨を表示する、例えば、「分析推奨部位あり」の文字列が表示され、ステップＳ５３で分析が必要と判断されなかった場合には、分析推奨部位がない旨を表示する、例えば、「分析推奨部位なし」の文字列が表示される。
【０１９６】
分析要構成素材表示領域１６２ｃには、ステップＳ５３で分析が必要と判断された構成素材を特定する情報が表示される。なお、ステップＳ５３で分析が必要と判断された構成素材がない場合には、本表示領域は表示されない。
【０１９７】
分析不要構成素材表示領域１６２ｄには、ステップＳ５３で分析が不要と判断された構成素材を特定する情報が表示される。なお、ステップＳ５３で分析が不要と判断された構成素材がない場合には、本表示領域は表示されない。
【０１９８】
分析ノウハウ情報表示領域１６２ｅには、ステップＳ５４で取得された部位、備考及び写真を特定する情報が表示される。なお、このような情報がない場合には、本表示領域は表示されない。
【０１９９】
以上に記載した実施形態においては、部品属性テーブル１１１ａ、製造テーブル１１２ａ及び分析ノウハウテーブル１１３ａが、分析検査支援装置１００の記憶部１１０に記憶されていることを前提に説明したが、このような態様に限定されず、例えば、図１８（通信システムの概略図）に示す通信システムのように、分析検査支援装置１００と、ネットワーク１７１を介して情報の送受信を行うことのできるストレージ装置１７０を設けておき、このストレージ装置１７０に、部品属性テーブル１１１ａ、製造テーブル１１２ａ及び分析ノウハウテーブル１１３ａに格納される情報を適時蓄積しておき、分析検査支援装置１００において異常に説明した処理を行う際に、必要な情報をストレージ装置１７０から取得して、部品属性テーブル１１１ａ、製造テーブル１１２ａ及び分析ノウハウテーブル１１３ａに格納して処理を行うようにしてもよい。
【０２００】
以上に記載した実施形態においては、図１０に記載したフローチャートにおいて、認定不合格リスクを部品ＩＤと構成素材の組み合わせに対して算出する処理を説明したが、このような態様に限定されず、例えば、認定不合格リスクを部品ＩＤで特定される部品毎に算出することも可能である。
【０２０１】
この場合は、図１０のステップＳ２９の後に、ステップＳ２７及びステップＳ２８の処理を行えばよい。この際、認定不合格リスクを算出する部品ＩＤの全ロット数がＮ個、異常と判断された数がｎ個、それぞれの異常起因リスクをＲｉ’（ｉ＝１，・・・，ｎ）とすると、この部品ＩＤの異常と判断されたロットに起因する一ロットあたりの認定不合格リスクは（７）式で求められる。
【０２０２】
【数７】
0005005580.tif 000008
【０２０３】
また、この部品ＩＤに含まれる構成素材ｋ（ｋ＝１，・・・，ｌ）、化学物質ｊ（ｊ＝１，・・・，ｌ）における管理値越え確率がＲ”ｋ、ｊであるとき、この部品ＩＤで特定される部品の管理値越え確率は（８）式で求められる。
【０２０４】
【数８】
0005005580.tif 000009
【０２０５】
そして、この部品ＩＤで特定される部品に関して、次のロットの認定不合格リスクは、（９）式で求められる。
【０２０６】
【数９】
0005005580.tif 000010
【０２０７】
しかし、認定不合格リスクは構成素材により著しく異なることが通常である。また、蛍光Ｘ線分析装置など通常環境品質保証業務に使用されている分析装置は非破壊分析が可能であるため、同じ部品ＩＤで特定される部品でもリスクの高い構成素材とリスクの低い構成素材に分類し、前者のみ分析するという運用が可能である。従って本発明では、効率的な品質保証業務を実現するために、構成素材ごとに認定不合格リスクを算出する方法を推奨する。
【０２０８】
また、以上に記載した実施形態においては、部品に関するリスクを定量化したが、このような態様に限定されず、例えば、食品を対象に本発明を適用することも可能である。
【０２０９】
この場合は、部品属性テーブル１１１ａの代わりに、部品管理情報フィールドを食品の管理情報を格納した食品管理情報フィールドに、部品構成情報フィールドを食品の構成情報を格納した食品構成情報フィールドに、した食品属性テーブルを使用すればよい。
【０２１０】
また、食品では検査対象情報が温度や湿度など、化学物質の濃度以外の情報である場合があるが、これによって評価方法が第一の実施形態と異なる部分はない。
【０２１１】
さらに、食品では検査対象情報がアレルゲン濃度や栄養分濃度など、重金属のように上限値のみの設定だけではなく、下限値も設定されている場合がある。そこで、上述のリスク定量化部１２１は、主に上限値を超えるリスクを算出していたが、ここでは、ある区間を逸脱するリスクを算出することになる。しかし、評価方法は上限値を超えるリスク算出の場合も、下限値を超えるリスク算出の場合も上述の実施形態と同一のロジックで算出可能である。
【図面の簡単な説明】
【０２１２】
【図１】分析検査支援装置１００の概略図。
【図２】部品属性テーブル１１１ａの概略図。
【図３】製造テーブル１１２ａの概略図。
【図４】分析ノウハウテーブル１１３ａの概略図。
【図５】認定不合格テーブル１１４ａの概略図。
【図６】管理値越えテーブル１１５ａの概略図。
【図７】評価結果テーブル１１６ａの概略図。
【図８】コンピュータ５００の概略図。
【図９】分析検査支援装置１００での処理を示すフローチャート。
【図１０】認定不合格リスク算出処理を示すフローチャート。
【図１１】化学物質の含有率の時系列グラフ。
【図１２】化学物質の含有率の時系列グラフと、含有率毎の分布グラフと、を示す概略図。
【図１３】分析優先順位付け処理のフローチャート。
【図１４】入力画面１６０の概略図。
【図１５】出力画面１６１の概略図。
【図１６】分析要否判定処理を示すフローチャート。
【図１７】出力画面１６２の概略図。
【図１８】通信システムの概略図。
【符号の説明】
【０２１３】
１００  分析検査支援装置
１１０  記憶部
１１１  部品属性情報記憶領域
１１２  製造情報記憶領域
１１３  分析ノウハウ情報記憶領域
１１４  起因リスク情報記憶領域
１１５  管理値越え情報記憶領域
１１６  評価結果記憶領域
１２０  制御部
１２１  リスク定量化部
１２２  分析優先順位決定部
１２３  分析要否判定部
【図１】
0005005580.tif 000011
【図２】
0005005580.tif 000012
【図３】
0005005580.tif 000013
【図４】
0005005580.tif 000014
【図５】
0005005580.tif 000015
【図６】
0005005580.tif 000016
【図７】
0005005580.tif 000017
【図８】
0005005580.tif 000018
【図９】
0005005580.tif 000019
【図１０】
0005005580.tif 000020
【図１１】
0005005580.tif 000021
【図１２】
0005005580.tif 000022
【図１３】
0005005580.tif 000023
【図１４】
0005005580.tif 000024
【図１５】
0005005580.tif 000025
【図１６】
0005005580.tif 000026
【図１７】
0005005580.tif 000027
【図１８】
0005005580.tif 000028