(57)【要約】【課題】  多岐に渡るデータのデータ量の削減する技術を提供する。【解決手段】  データ圧縮装置は、記憶装置に、１つ以上の属性毎の属性値を含むデータを複数含むデータ群を記憶している。データ圧縮装置は、データの各々を、データを１つ以上含む１つ以上の集約グループの何れかに分け、さらに、集約グループ毎の、属性毎の属性値の代表値を算出する。次に、データ圧縮装置は、集約グループ分けにおける、属性毎の代表値の誤差を算出する。データ圧縮装置は、算出した誤差が所定範囲内であるか否か判定し、該判定の結果、所定範囲内である場合、属性毎の代表値を出力装置から出力し、該判定の結果、所定範囲内でない場合、異なる集約グループ分けを行なう。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
データ量を圧縮するデータ圧縮装置であって、
１つ以上の属性毎の属性値を含むデータを複数含むデータ群を記憶する記憶装置と、
前記データの各々を、前記データを１つ以上含む１つ以上の集約グループの何れかに分ける分割手段と、
前記集約グループ毎の、前記属性毎の属性値の代表値を算出する代表値算出手段と、
前記集約グループ分けにおける、前記属性毎の代表値の誤差を算出する誤差算出手段と、
前記算出した誤差が所定範囲内であるか否か判定し、該判定の結果、所定範囲内である場合、前記属性毎の代表値を出力装置から出力する出力処理手段と、を有し、
前記判定の結果、所定範囲内でない場合、前記分割手段が、異なる集約グループ分けを行なうこと
を特徴とするデータ圧縮装置。
【請求項２】
請求項１記載のデータ圧縮装置であって、
前記誤差算出手段が、前記属性毎に、前記属性値と、該属性値の属する集約グループの代表値との差分を合計し、該合計値を、前記属性値の合計値で割ることで、誤差を算出すること
を特徴とするデータ圧縮装置。
【請求項３】
請求項１記載のデータ圧縮装置であって、
前記誤差算出手段が、前記集約グループの各々に対し、前記属性毎に、前記属性値と、該属性値の属する集約グループの代表値との差分のうち最大値を、前記属性値の代表値で割り、この値のうち最大値を誤差とすること
を特徴とするデータ圧縮装置。
【請求項４】
データ量を圧縮するデータ圧縮装置であって、
１つ以上の属性毎の属性値を含むデータを複数含むデータ群を記憶する記憶装置と、
前記データの各々を、前記データを１つ以上含む１つ以上の集約グループの何れかに分ける集約グループ分けの集約パターンを複数生成する分割手段と、
前記各集約パターンの前記集約グループ毎に、前記属性毎の属性値の代表値を算出する代表値算出手段と、
前記集約パターン毎に、前記属性毎の代表値の誤差を算出する誤差算出手段と、
前記算出した誤差のうち全てが所定範囲内であるか否か判定し、該判定の結果、前記算出した誤差のうち少なくとも一部が前記所定範囲内である場合、前記集約パターンのうち、前記誤差が前記所定範囲内であり、かつ、前記誤差が最小であるものを選出する選出手段と、
前記選出した集約パターンの各集約グループの前記属性毎の代表値を、出力装置から出力する出力処理手段と、を有し、
前記判定の結果、前記算出した誤差のうち全てが所定範囲内でない場合、前記分割手段が、異なる集約グループ分けの集約パターンを生成すること
を特徴とするデータ圧縮装置。
【請求項５】
請求項４記載のデータ圧縮装置であって、
前記誤差算出手段が、前記各集約パターンの前記集約グループの各々に対し、前記属性毎に、前記属性値と、該属性値の属する集約グループの代表値との差分を合計し、該合計値を、前記属性値の合計値で割ることで第１の誤差を算出し、さらに、前記各集約パターンの前記集約グループの各々に対し、前記属性毎に、前記属性値と、該属性値の属する集約グループの代表値との差分のうち最大値を、前記属性値の代表値で割り、この値のうち最大値を第２の誤差とし、
前記選出手段が、前記集約パターン毎の第２の誤差のうち第２の所定範囲内であるものを出力対象外とし、残りの集約パターンのうち、前記集約パターン毎の第１の誤差が第１の所定範囲内であり、かつ、前記第１の誤差が最小であるものを選出すること、
を特徴とするデータ圧縮装置。
【請求項６】
請求項１又は４記載のデータ圧縮装置であって、
前記代表値算出手段は、前記集約グループ毎に、前記属性毎の属性値の平均値を算出し、該平均値を代表値とすること
を特徴とするデータ圧縮装置。
【請求項７】
請求項１又は４記載のデータ圧縮装置であって、
前記代表値算出手段は、前記集約グループ毎に、前記属性毎の属性値の最大値を代表値とすること
を特徴とするデータ圧縮装置。
【請求項８】
請求項１又は４記載のデータ圧縮装置であって、
前記代表値算出手段は、前記集約グループ毎に、前記属性毎の属性値の最小値又は最大値を代表値とすること
を特徴とするデータ圧縮装置。
【請求項９】
請求項１又は４記載のデータ圧縮装置であって、
前記判定の結果、前記算出した誤差のうち全てが所定範囲内でない場合、前記分割手段が、集約グループの数を１つ増やして集約グループ分けを行ない、
前記分割手段が、前記算出した誤差のうち少なくとも一部が前記所定範囲内となるまで、集約グループの数を１つずつ増やしながら、集約グループ分けを行なうこと
を特徴とするデータ圧縮装置。
【請求項１０】
請求項１又は４記載のデータ圧縮装置であって、
前記属性毎の属性値を含むデータとは、１つの製品を構成する１つ以上の品目の各々に含まれる化学物質毎の含有量であること
を特徴とするデータ圧縮装置。
【請求項１１】
請求項１０記載のデータ圧縮装置であって、
前記記憶装置が、前記製品を構成する１つ以上の品目（以下、製品品目）を示す構成情報と、前記製品品目の各々として適用可能な１つ以上の品目（以下、適用品目）を示す適用品目情報とをさらに記憶し、
前記構成情報及び前記適用品目情報から、前記製品を構成する前記適用品目の組合せを取得する組合せ取得手段と、をさらに有し、
前記分割手段が、前記適用品目の組合せを１つ以上含む１つ以上の集約グループの何れかに分けること
を特徴とするデータ圧縮装置。
【請求項１２】
データ量を圧縮するデータ圧縮装置と、データ受信装置とが接続されるシステムであって、
前記データ圧縮装置が、
１つの製品に関する１つ以上の属性毎の属性値を含むデータを複数含むデータ群を記憶する記憶装置と、
前記製品を構成する１つ以上の品目（以下、製品品目）を示す構成情報と、前記製品品目の各々として適用可能な１つ以上の品目（以下、適用品目）を示す適用品目情報と、前記製品に対し前記適用品目の各々を適用した割合を示す割合情報と記憶する記憶装置と、
前記構成情報及び前記適用品目情報から、前記製品を構成する前記適用品目の組合せを取得する組合せ取得手段と、
前記適用品目の組合せの各々を、前記適用品目の組合せを１つ以上含む１つ以上の集約グループの何れかに分ける分割手段と、
前記集約グループ毎の、前記化学物質毎の含有量の代表値を算出する代表値算出手段と、
前記集約グループ分けにおける、前記化学物質毎の代表値の誤差を算出する誤差算出手段と、
前記集約グループの各々を構成する前記適用品目の組合せと、前記割合情報とから、前記複数の製品における前記集約グループの各々の割合を算出する割合算出手段と、
前記算出した誤差が所定範囲内であるか否か判定し、該判定の結果、所定範囲内である場合、前記集約グループの各々を構成する前記適用品目の組合せと、該各集約グループにおける前記化学物質毎の代表値と、前記複数の製品における前記集約グループの各々の割合とを前記データ受信装置に送信する第１の出力処理手段と、を有し、
前記判定の結果、所定範囲内でない場合、前記分割手段が、異なる集約グループ分けを行い、
前記データ受信装置が、
前記製品の数量を記憶する記憶装置と、
前記データ圧縮装置からの、前記集約グループの各々を構成する前記適用品目の組合せと、該各集約グループにおける前記化学物質毎の代表値と、前記複数の製品における前記集約グループの各々の割合と、前記製品の数量とから、該数量における、前記化学物質毎の含有量を算出する算出手段と、
前記算出した化学物質毎の含有量を出力装置に出力する第２の出力処理手段と、を有すること
を特徴とするシステム。
【請求項１３】
データ量を圧縮するデータ圧縮装置によるデータ圧縮方法であって、
１つ以上の属性毎の属性値を含むデータを複数含むデータ群を記憶する記憶装置を有する前記データ圧縮装置が、
前記データの各々を、前記データを１つ以上含む１つ以上の集約グループの何れかに分けるステップと、
前記集約グループ毎の、前記属性毎の属性値の代表値を算出するステップと、
前記集約グループ分けにおける、前記属性毎の代表値の誤差を算出するステップと、
前記算出した誤差が所定範囲内であるか否か判定するステップと、
前記判定の結果、所定範囲内でない場合、異なる集約グループ分けを行なうステップと、
前記判定の結果、所定範囲内である場合、前記属性毎の代表値を出力装置から出力するステップと、を実行すること
を特徴とするデータ圧縮方法。
【請求項１４】
データ量を圧縮するデータ圧縮装置によるデータ圧縮プログラムであって、
１つ以上の属性毎の属性値を含むデータを複数含むデータ群を記憶する記憶装置を有する前記データ圧縮装置に、
前記データの各々を、前記データを１つ以上含む１つ以上の集約グループの何れかに分けるステップと、
前記集約グループ毎の、前記属性毎の属性値の代表値を算出するステップと、
前記集約グループ分けにおける、前記属性毎の代表値の誤差を算出するステップと、
前記算出した誤差が所定範囲内であるか否か判定するステップと、
前記判定の結果、所定範囲内でない場合、異なる集約グループ分けを行なうステップと、
前記判定の結果、所定範囲内である場合、前記属性毎の代表値を出力装置から出力するステップと、を実行させること
を特徴とするデータ圧縮プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、データ量の削減に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
データ転送に関する技術が、特許文献１、２、３に記載されている。特許文献１には、企業間のデータ連携において、データの転送を自動化する技術が記載されている。また、特許文献２には、データ転送時にデータを圧縮する技術が記載されている。特許文献３には、データ送信時にデータを圧縮し受信時にそれを復元する技術が記載されている。
【０００３】
【特許文献１】特開平5-167646号
【特許文献２】特開平6-19678号
【特許文献３】特開平1-240075号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
製品を製造し、出荷する場合に、地域により例えば製品に含有する化学物質に関する情報を提供する義務が生じる場合がある。例えば欧州で成立したREACH規則に対応するためには、欧州への出荷製品に含有する特定の化学物質を特定する情報やその量を、欧州の輸入業者に伝達する必要がある。
【０００５】
そのため、欧州向けの製品を製造する事業者は、そのサプライチェーン上流の企業、例えばユニット製造事業者、部品製造事業者、材料製造事業者、素材製造事業者、物質製造事業者等に遡って、自らが製造する製品に含有する化学物質に関する情報を連鎖的に入手し、管理することが求められる。しかし、このようなサプライチェーンの過程では、各製造事業者は複数の購入品（例えば物質、素材、材料、部品、ユニット）を組合せ、またそれぞれの購入品についても、複数の事業者から購入する、いわゆる複社購買・マルチ購買といわれる運用が行なわれている。また、同じ事業者でも、例えばロット違い等の同一の性能・性状を持つ別の品物のいずれか一つから購入品を選定し、それらを組み合わせて自らの製品を作り上げる行為が一般に行なわれている。したがって、例えば製品を製造する組立系製品の事業者が、そのサプライチェーン上流に遡って、そのすべての情報を収集しようとする場合、非常に多岐に渡る情報を集める必要がある。このように集めたデータは、膨大なデータ量となる。従って、このようなデータを企業間で交換することは、データの転送に時間を要するなどの問題が発生する可能性が高い。
【０００６】
本発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、多岐に渡るデータのデータ量の削減することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は上記の目的を達成するためになされたもので、属性毎の属性値を含むデータを１つ以上含むグルーブに分割し、このグループに属するデータの属性の属性値を、代表値で示すことを特徴とする。
【０００８】
例えば、本発明は、データ量を圧縮するデータ圧縮装置であって、１つ以上の属性毎の属性値を含むデータを複数含むデータ群を記憶する記憶装置と、前記データの各々を、前記データを１つ以上含む１つ以上の集約グループの何れかに分ける分割手段と、前記集約グループ毎の、前記属性毎の属性値の代表値を算出する代表値算出手段と、前記集約グループ分けにおける、前記属性毎の代表値の誤差を算出する誤差算出手段と、前記算出した誤差が所定範囲内であるか否か判定し、該判定の結果、所定範囲内である場合、前記属性毎の代表値を出力装置から出力する出力処理手段と、を有し、前記判定の結果、所定範囲内でない場合、前記分割手段が、異なる集約グループ分けを行なうことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の技術によれば、データ転送量を削減することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、本発明の一実施形態を、図面を参照して詳細に説明する。
【００１１】
なお、ここでは、１つの製品は、１つ以上の品目から構成されるものとする。この品目は、材料、部品、中間品、製品等を含む。また、１つの品目は、異なる複数の企業等から供給されうるものとする。ここで、全く同一の機能及び構造等を有する品目でも、その品目を生産等する企業の生産ラインや生産工程、ロット等により、含まれる化学物質の種類や量が同一となるとは限らない。従って、製品を生産等する企業にて同一のものとして扱う品目が、常に、同一種及び同一量の化学物質を含んでいるとは限らない。
【００１２】
本実施形態は、このような場合に、製品に含まれる化学物質の含有量のデータ量を削減することが可能なものである。そのために、本実施形態は、製品を構成する品目の組合せを、１つ以上の集約グループに分割し、その集約グループに属する組合せの各化学物質の含有量を、１つの代表値で示すものである。
【００１３】
以下では、製品を生産等する企業等にて管理する品目と、製品を構成する品目の各々を供給する企業等にて管理する品目とを特に区別して説明する場合、前者を「製品品目」、後者を「購入先品目」という。
＜第１の実施形態＞
まず、第１の実施形態を説明する。
【００１４】
図１を参照し、第１の実施形態の構成例を説明する。
【００１５】
図１において、本実施形態は、データ転送側装置１０１、データ受信側装置１０２等を有する。データ転送側装置１０１とデータ受信側装置１０２とは、通信ネットワーク１０３を介して接続される。
【００１６】
データ転送側装置１０１、データ受信側装置１０２の各々は、例えば、ＰＣ（Personal Computer）、サーバ装置等である。通信ネットワーク１０３は任意であり、例えば、インターネット、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、専用線、公衆網等である。
【００１７】
データ転送側装置１０１及びデータ受信側装置１０２の各々は、例えば、取引関係にある企業の装置等であり、通信ネットワーク１０３を介して情報を送受信する。データ転送側装置１０１を有する企業等は、複数の品目を組み立てる等して、製品を生産する。データ受信側装置１０２を有する企業等は、データ転送側装置１０１を有する企業等により生産された製品を購入等する。
【００１８】
ここで、データ転送側装置１０１の構成例について説明する。
【００１９】
データ転送側装置１０１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１１、メモリ１１２、２次記憶装置１１３、入力装置１１４、出力装置１１５、通信インタフェース１１６等を有する。ＣＰＵ１１１、メモリ１１２、２次記憶装置１１３、入力装置１１４、出力装置１１５、通信インタフェース１１６等はバス１１７により接続される。
【００２０】
メモリ１１２は、集計データ１３６を有する。
【００２１】
２次記憶装置１１３は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）や、シリコンディスク、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等の記憶メディア及び記憶メディアの駆動装置等である。２次記憶装置１１３は、構成情報１３１、購入先品目情報１３２、化学物質情報１３３、集約条件情報１３４、集約結果情報１３５等を有する。
【００２２】
構成情報１３１は、製品を生産等する企業における、各製品を構成する品目の識別情報（以下、製品品目ＩＤ）を示す。購入先品目情報１３２は、製品品目ＩＤと、各品目を供給する企業等におけるその品目の識別情報（以下、購入先品目ＩＤ）との対応関係を示す。化学物質情報１３３は、購入先品目の各々に含まれる化学物質と、その化学物質の量とを示す。集約条件情報１３４は、化学物質の含有量を示すデータ量を削減するための条件を示す。集約結果情報１３５は、後述する処理でデータ量の削減された、化学物質の含有量である。集計データ１３６は、製品に対し想定される購入先品目の組合せを示す。なお、集計データ１３６は、ワーク用の情報である。
【００２３】
構成情報１３１、購入先品目情報１３２、化学物質情報１３３、集約条件情報１３４等の各々は、予め２次記憶装置１１３に格納されている。集計データ１３６、集約結果情報１３５等の各々は、後述する処理により生成される。
【００２４】
ＣＰＵ１１１は、プログラム（図示略）をロードして実行することにより、読込み部１２１、データ生成部１２２、集約パターン取得部１２３、集約パターン選出部１２４、結果出力部１２５等を実現する。
【００２５】
読込み部１２１は、必要なデータを読み込む。データ生成部１２２は、製品に対し想定される購入先品目の組合せを取得し、この組合せ毎に、各化学物質の含有量を取得する。集約パターン取得部１２３は、データ生成部１２２の取得した購入先品目の組合せを１つ以上含み、かつ、集約条件情報１３４に示される条件を満たすように集約グループ分けし、この集約グループ分けの集約パターンを１つ以上作成する。集約パターン選出部１２４は、集約パターン取得部１２３による集約パターンのうち、化学物質の含有量の誤差が最小のものを選出する。結果出力部１２５は、集約パターン選出部１２４により選出されたものを転送用データとして集約結果情報１３５に格納し、任意のタイミングで、通信インタフェース１１６を介してデータ受信側装置１０２に出力する。
【００２６】
入力装置１１４は、例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スキャナ等である。出力装置１１５は、例えば、ディスプレイ装置、スピーカ、プリンタ等である。
【００２７】
データ受信側装置１０２は、図には示していないが、ＣＰＵ、メモリ、２次記憶装置、入力装置、出力装置、通信インタフェース等を有する。このような構成を有する装置は、従来と同じであるので詳細は省略する。
【００２８】
なお、図１の例では、データ転送側装置１０１、データ受信側装置１０２の各々を、１つずつ示しているが、データ転送側装置１０１、データ受信側装置１０２の各々の数は任意であり、これに限られるわけではない。また、データ転送側装置１０１の有する機能及び情報を、複数の情報処理装置が分散して有していても良い。
【００２９】
次に、メモリ１１２、２次記憶装置１１３に格納されている情報の一例について説明する。
【００３０】
まず、図２を参照し、構成情報１３１の一例を説明する。
【００３１】
図２（ａ）は、製品の構成を示す。図２（ｂ）は、図２（ａ）に示される製品の構成情報１３１を示す。
【００３２】
図２（ａ）において、製品「ｂ１」は、１つの品目「ｂ１１」と、１つの品目「ｂ１２」とから構成される。即ち、製品「ｂ１」の子品目は、「ｂ１１」及び「ｂ１２」である。
【００３３】
なお、「ｂ１」、「ｂ１１」、「ｂ１２」の各々は、製品品目ＩＤである。
【００３４】
図２（ｂ）において、構成情報１３１は、各レコードが、フィールド２０１、フィールド２０２、フィールド２０３等を有する。フィールド２０１は、製品品目ＩＤである。フィールド２０２は、同じレコードのフィールド２０１で示される品目を構成する品目の製品品目ＩＤである。即ち、同じレコードのフィールド２０１で示される品目と、フィールド２０２で示される品目とは、親子関係である。フィールド２０３は、同じレコードのフィールド２０１で示される１つの親品目を、同じレコードのフィールド２０２で示される子品目で構成するための数である。
【００３５】
なお、ここでは、１つのテーブルに、１つの製品を構成する品目の製品品目ＩＤが格納されるものとする。従って、複数の異なる製品に対し化学物質の含有量のデータを削減する場合、データ転送側装置１０１は、それらの製品の各々に対し、構成情報１３１を有するものとする。しかし、これに限られるわけではなく、１つの構成情報１３１に、複数の異なる製品の各々を構成する品目の製品品目ＩＤを含めても良い。
【００３６】
なお、ここでは、説明の簡略化のために、１つの製品「ｂ１」の場合のみを例として説明する。
【００３７】
また、１つの製品は、中間品である品目から構成されることも考えられる。この中間品とは、複数の部品や中間品等から構成されるものである。具体的には、例えば、上述の図２（ａ）の構成において、品目「ｂ１１」が、他の品目等から構成される場合等である。以下では、説明の簡略化のために、図２（ａ）に示す構成の製品の場合を例にして説明するが、製品が中間品から構成される場合でも、以下と同じ処理を行なうことにより対応可能である。
【００３８】
次に、図３を参照し、購入先品目情報１３２の一例を説明する。
【００３９】
図３において、購入先品目情報１３２は、各レコードが、フィールド３０１、フィールド３０２等を有する。
【００４０】
フィールド３０１は、製品品目ＩＤである。フィールド３０２は、同じレコードのフィールド３０１の製品品目として適用可能な購入先品目の購入先品目ＩＤである。
【００４１】
具体的には、例えば、図３の例の場合、製品品目ＩＤ「ｂ１１」として、購入先品目ＩＤ「ａ１」、「ａ２」、「ａ３」のうち何れか１つが適用されることを示す。また、製品品目ＩＤ「ｂ１２」として購入先品目ＩＤ「ａ４」、「ａ５」のうち何れか一方が適用されることを示す。
【００４２】
次に、図４を参照し、化学物質情報１３３の一例を説明する。
【００４３】
図４において、化学物質情報１３３は、各レコードが、フィールド４０１、フィールド４０２、フィールド４０３等を有する。
【００４４】
フィールド４０１は、購入先品目の購入先品目ＩＤである。フィールド４０２は、同じレコードのフィールド４０１の購入先品目に含まれる化学物質の識別情報である。この化学物質の識別情報は任意でよいが、例えば、化学式等でもよい。フィールド４０３は、同じレコードのフィールド４０２の化学物質の、フィールド４０１の購入先品目１個あたりの含有量である。この含有量の単位は任意であり、例えば「kg」、「g」、「ml」、「l」等、レコードや化学物質の各々で異なってもよく、また、同じでもよい。レコード毎や化学物質毎に含有量の単位が異なる場合、化学物質情報１３３の各レコードは、この単位を示すフィールドをさらに有していても良い。ここでは、特に図示していないが、説明の簡略化のために、図４の例では、フィールド４０３の含有量の単位は全て同じ「ｇ」であるものとして説明する。
【００４５】
具体的には、例えば、図４の例の場合、購入先品目ＩＤ「ａ３」には、「ＣＡＳ１」という化学物質が「０．３g」、「ＣＡＳ２」という化学物質が「０．５g」含まれていることを示す。
【００４６】
次に、図５を参照し、集約条件情報１３４の一例について説明する。
【００４７】
図５において、集約条件情報１３４は、各レコードが、フィールド５０１、フィールド５０２等を有する。
【００４８】
フィールド５０１は、集約グループ分けの集約条件の条件項目を示す。フィールド５０２は、同じレコードのフィールド５０１の条件項目の項目値を示す。
【００４９】
具体的には、例えば、図５の例の場合、フィールド５０１が「平均誤差」、フィールド５０２が「２０％」である。従って、「平均誤差」が「２０％」以下の場合に、集約グループ分けが可能とすることを示している。なお、範囲の下限値は任意でよく、集約条件情報１３４に予め格納されていても良いが、ここでは、「０％以上」であるものとして説明する。
【００５０】
次に、図６を参照し、集約結果情報１３５の一例を説明する。
【００５１】
図６において、集約結果情報１３５は、各レコードが、フィールド６０１、フィールド６０２、フィールド６０３、フィールド６０４等を有する。
【００５２】
フィールド６０１は、製品の製品品目ＩＤである。フィールド６０２は、同じレコードのフィールド６０１の製品に含まれる化学物質の識別情報である。フィールド６０３は、同じレコードのフィールド６０１の製品に対し想定される購入先品目の組合せの集約グループの識別情報（以下、集約グループＩＤ）である。フィールド６０４は、同じレコードのフィールド６０３の集約グループに属する組合せの各々の、同じレコードのフィールド６０２の化学物質の含有量の代表値である。
【００５３】
具体的には、例えば、図６の例の場合、フィールド６０１「ｂ１」、フィールド６０２「ＣＡＳ１」、フィールド６０３「ＣＡＳ１００１」、フィールド６０４「０．９２５」である。従って、製品「ｂ１」を構成する購入先品目の組合せのうち、集約グループＩＤ「ＣＡＳ１００１」に属するものは、１つの製品「ｂ１」に含まれる化学物質「ＣＡＳ１」の含有量の代表値が「０．９２５g」であることを示す。
【００５４】
次に、図７を参照し、集計データ１３６の一例について説明する。
【００５５】
なお、本実施形態では、後述する動作例により、製品に対し想定される購入先品目の組合せを取得し、この組合せ毎に、各化学物質の含有量を取得して集計データ１３６を生成した後、この集計データ１３６をソート等する。以下、ソート前及びソート後の集計データ１３６を特に区別して説明する場合、ソート前を「集計データ１３６ａ」、ソート後を「集計データ１３６ｂ」とする。
【００５６】
なお、本実施形態では、集計データ１３６は、化学物質毎に生成されるものとする。即ち、１つの製品に複数の化学物質が含まれている場合、その化学物質の数だけ集計データ１３６が生成されるものとする。各集計データ１３６で示される化学物質を示す情報は、例えば、各集計データ１３６のファイル名に含まれてもよく、また、各集計データ１３６に付与等されていてもよい。
【００５７】
図７では、製品「ｂ１」に含まれる化学物質のうち、「ＣＡＳ１」という化学物質の集計データ１３６の例を示す。（ａ）では集計データ１３６ａ、（ｂ）では集計データ１３６ｂの一例を示す。
【００５８】
図７（ａ）において、集計データ１３６ａは、各レコードが、フィールド７０１、フィールド７０２等を有する。
【００５９】
フィールド７０１は、製品に対し想定される購入先品目の組合せである。図７（ａ）の例では、組合せを構成する購入先品目を、購入先品目ＩＤで示している。フィールド７０２は、同じレコードのフィールド７０１で示される購入先品目で製品が構成された場合の、この集計データ１３６ａで示す化学物質の含有量である。
【００６０】
具体的には、例えば、図７（ａ）の場合、フィールド７０１「ａ１、ａ４」、フィールド７０２「０．８５」である。従って、１つの製品「ｂ１」が、購入先品目「ａ１」及び「ａ４」から構成される組合せの場合、その製品には、化学物質「ＣＡＳ１」が「０．８５ｇ」含まれることを示す。
【００６１】
図７（ｂ）において、集計データ１３６ａは、各レコードが、フィールド７１１、フィールド７１２、フィールド７１３等を有する。
【００６２】
フィールド７１２は、製品に対し想定される購入先品目の組合せである。図７（ｂ）の例では、組合せを構成する購入先品目を、購入先品目ＩＤで示している。フィールド７１３は、同じレコードのフィールド７１２で示される購入先品目で製品が構成された場合の、この集計データ１３６ｂで示す化学物質の含有量である。フィールド７１１は、フィールド７１２で示される購入先品目の組合せの識別情報である。
【００６３】
次に、図８を参照し、データ転送側装置１０１の動作例を説明する。なお、以下の動作例が起動するタイミングは任意であるが、例えば、入力装置１１４又は通信インタフェース１１６等から、処理対象の製品の製品品目ＩＤ及び処理実行指示が入力された場合や、構成情報１３１、購入先品目情報１３２、化学物質情報１３３、集約条件情報１３４等が更新された場合等に起動する。
【００６４】
まず、読込み部１２１は、構成情報１３１、購入先品目情報１３２、化学物質情報１３３、集約条件情報１３４を読込む（Ｓ８０１）。以下では、読込み部１２１は、上述の図２〜図５の各々に一例を示す構成情報１３１、購入先品目情報１３２、化学物質情報１３３、集約条件情報１３４の情報を読み込むものとして説明する。
【００６５】
次に、読込み部１２１は、集約条件を示す変数「χ」の値を設定する。さらに、読込み部１２１は、変数「ｍ」の値を初期化し、メモリ１１２に格納する（Ｓ８０２）。そのために、読込み部１２１は、集約条件情報１３４から、フィールド５０２を抽出し、抽出した値を変数「χ」の値とする。さらに、読込み部１２１は、「ｍ＝１」とする。なお、変数「ｍ」は、製品に対し想定される購入先品目の組合せの各々を、集約条件情報１３４に示される条件を満たすように分ける集約グループの数を示す。
【００６６】
具体的には、読込み部１２１は、図５に一例を示す集約条件情報１３４から、フィールド５０２「２０」を抽出し、「χ＝２０」とする。さらに、読込み部１２１は、「ｍ＝１」とする。
【００６７】
次に、データ生成部１２２は、製品に使用する購入先品目の組合せを取得し、この組合せ毎、及び、化学物質毎に、各化学物質の含有量の集計データを作成する（Ｓ８０３）。
【００６８】
ここで、Ｓ８０３の処理の例を、図９を参照して詳細に説明する。
【００６９】
図９において、データ生成部１２２は、まず、構成情報１３１及び購入先品目情報１３２から、処理対象の製品を構成する製品品目と、この製品品目に適用可能な購入先品目とを特定する（Ｓ９０１）。そのために、データ生成部１２２は、構成情報１３１から、処理対象の製品を構成する製品品目を取得し、次に、購入先品目情報１３２から、取得した製品品目の購入先品目を取得する。
【００７０】
具体的には、例えば、データ生成部１２２は、構成情報１３１から、フィールド２０１の値が、処理対象の製品の製品品目ＩＤと一致するレコードを検索し、このレコードのフィールド２０２、フィールド２０３の値を抽出する。次に、データ生成部１２２は、構成情報１３１から、フィールド２０１の値が、直前に抽出したフィールド２０２の値と一致するレコードを検索し、このレコードのフィールド２０２、フィールド２０３の値を抽出する。データ生成部１２２は、この処理を、直前に抽出したフィールド２０２の値と一致するレコードが無くなるまで繰り返す。ここで抽出されたフィールド２０２、フィールド２０３の各々が示す製品品目ＩＤ及び員数が、処理対象の製品を構成する製品品目及びその製品品目の員数である。次に、データ生成部１２２は、購入先品目情報１３２から、上記処理で抽出したフィールド２０２の値と一致するフィールド３０１の値を有するレコードを検索し、このレコードのフィールド３０２の値を抽出する。ここで抽出されたフィールド３０２の値が、上記処理で抽出された製品品目に適用可能な購入先品目である。
【００７１】
図２、図３に一例を示す構成情報１３１、購入先品目情報１３２の場合を例にして具体的に説明する。データ生成部１２２は、図２に一例を示す構成情報１３１から、フィールド２０１「ｂ１」を有するレコードのフィールド２０２、フィールド２０３の値である「ｂ１１」及び「１」、「ｂ１２」及び「１」を抽出する。次に、データ生成部１２２は、図３に一例を示す購入先品目情報１３２から、フィールド３０１「ｂ１１」を含むレコードのフィールド３０２「ａ１」、「ａ２」、「ａ３」を抽出する。図２に一例を示す構成情報１３１の場合、上述のように、フィールド２０２「ｂ１１」、フィールド２０３「１」であるので、データ生成部１２２は、購入先品目「ａ１」、「ａ２」、「ａ３」の各々の員数を、全て「１」とする。さらに、データ生成部１２２は、図３に一例を示す購入先品目情報１３２から、フィールド３０１「ｂ１２」を含むレコードのフィールド３０２「ａ４」、「ａ５」を抽出する。図２に一例を示す構成情報１３１の場合、上述のように、フィールド２０２「ｂ１２」、フィールド２０３「１」であるので、データ生成部１２２は、購入先品目「ａ４」、「ａ５」の各々の員数を、全て「１」とする。
【００７２】
次に、データ生成部１２２は、上述のＳ９０１で特定した、製品を構成する製品品目と、その製品品目に適応可能な購入先品目とから、製品に対し想定される購入先品目の組合せを取得する（Ｓ９０２）。そのために、データ生成部１２２は、例えば、製品品目の各々に対し、適用可能な購入先品目のうち１つを選択することで、製品に対し想定される購入先品目の組合せの１つを取得する。次に、データ生成部１２２は、取得した組合せに対し、製品品目のうち１つを選択し、選択した製品品目に適用可能な購入先品目のうち他の１つを選択することで、製品に対し想定される購入先品目の他の組合せを取得する。データ生成部１２２は、この処理を、製品品目の各々に対し、各製品品目に適用可能な購入先品目の全てを選択するまで繰り返す。データ生成部１２２は、このようにして取得した組合せを、集計データ１３６ａの各レコードのフィールド７０１の値として格納する。
【００７３】
図２、図３に一例を示す構成情報１３１、購入先品目情報１３２の場合を例にして具体的に説明する。上述のように、製品「ｂ１」は、製品品目ＩＤ「ｂ１１」及び「ｂ１２」の製品品目から構成される。また、製品品目ＩＤ「ｂ１１」の製品品目は購入先品目ＩＤ「ａ１」、「ａ２」、「ａ３」の購入先品目のうち何れか１つが適用可能であり、製品品目ＩＤ「ｂ１２」の製品品目は購入先品目ＩＤ「ａ３」、「ａ４」の購入先品目のうち何れか１つが適用可能である。この場合、データ生成部１２２は、まず、製品品目ＩＤ「ｂ１１」の製品品目に適用可能な購入先品目のうち購入先品目ＩＤ「ａ１」を選択し、さらに、製品品目ＩＤ「ｂ１２」の製品品目に適用可能な購入先品目のうち購入先品目ＩＤ「ａ４」を選択して、購入先品目の組合せ「ａ１」及び「ａ４」を取得する。データ生成部１２２は、集計データ１３６ａに新たなレコードを追加し、このレコードのフィールド７０１の値として「ａ１、ａ４」を格納する。次に、データ生成部１２２は、製品品目ＩＤ「ｂ１２」の製品品目に、他の適用可能な購入先品目、即ち「ａ５」を選択し、新たな購入先品目の組合せ「ａ１」及び「ａ５」を取得する。データ生成部１２２は、集計データ１３６ａに新たなレコードを追加し、このレコードのフィールド７０１の値として「ａ１、ａ５」を格納する。次に、データ生成部１２２は、製品品目ＩＤ「ｂ１２」の製品品目に適用可能な購入先品目の全てを選択したので、製品品目ＩＤ「ｂ１１」の製品品目に適用可能な他の購入先品目、即ち「ａ２」を選択し、新たな購入先品目の組合せ「ａ２」及び「ａ４」を取得する。データ生成部１２２は、集計データ１３６ａに新たなレコードを追加し、このレコードのフィールド７０１の値として「ａ２、ａ４」を格納する。データ生成部１２２は、この処理を繰り返すことで、購入先品目の組合せ「ａ２」及び「ａ５」、「ａ３」及び「ａ４」、「ａ３」及び「ａ５」をさらに取得し、集計データ１３６ａにさらに格納する。
【００７４】
次に、データ生成部１２２は、上述のＳ９０２で取得した購入先品目の組合せ毎、及び、化学物質の種類毎に、化学物質の含有量を取得する（Ｓ９０３）。そのために、データ生成部１２２は、上述のＳ９０２の処理で取得した購入先品目の組合せの各々に対し、化学物質情報１３３から、組合せに含まれる購入先品目の購入先品目ＩＤと一致するフィールド４０１の値を有するレコードを検索し、検索したレコードのフィールド４０２、フィールド４０３の値を抽出する。さらに、データ生成部１２２は、購入先品目の組合せの各々に対し、化学物質毎に、各組合せを構成する購入先品目の員数と、その購入先品目の化学物質の含有量との積を算出する。データ生成部１２２は、製品を構成する購入先品目の各々に対し、この処理により算出した積を合計することで、１つの製品に含まれる化学物質の含有量を合計する。データ生成部１２２は、化学物質の数だけ、上述のＳ９０２で生成した集計データ１３６ａをコピー等し、化学物質毎の集計データ１３６ａに、各集計データ１３６ａの各レコードのフィールド７０２の値として、同じレコードのフィールド７０１の組合せに含まれる化学物質の含有量を格納する。
【００７５】
図２、図３に一例を示す構成情報１３１、購入先品目情報１３２の場合を例にして具体的に説明する。上述のように、製品「ｂ１」は、製品品目ＩＤ「ｂ１１」及び「ｂ１２」の製品品目から構成される。この場合、購入先品目の組合せは、上述のように、「ａ１」及び「ａ４」、「ａ１」及び「ａ５」、「ａ２」及び「ａ４」、「ａ２」及び「ａ５」、「ａ３」及び「ａ４」、「ａ３」及び「ａ５」である。また、これらの組合せを構成する購入先品目の員数は、上述のように、全て１つずつである。
【００７６】
ここで、例えば、データ生成部１２２が、まず、「ａ１」及び「ａ４」の組合せの化学物質の含有量を取得する場合の例を説明する。この場合、データ生成部１２２は、図４に一例を示す化学物質情報１３３から、フィールド４０１「ａ１」を有するレコードのフィールド４０２「ＣＡＳ１」、フィールド４０３「０．８」を抽出する。さらに、データ生成部１２２は、図４に一例を示す化学物質情報１３３から、フィールド４０１「ａ４」を有するレコードのフィールド４０２「ＣＡＳ１」、フィールド４０３「０．０５」と、フィールド４０２「ＣＡＳ２」、フィールド４０３「０．０５」とを抽出する。「ａ１」及び「ａ４」の組合せで抽出された化学物質は「ＣＡＳ１」と「ＣＡＳ２」とであるので、データ生成部１２２は、上述の処理で取得された集計データ１３６ａを、化学物質「ＣＡＳ１」及び「ＣＡＳ２」の分、コピー等する。なお、既に「ＣＡＳ１」及び「ＣＡＳ２」のうち少なくとも一方の集計データ１３６ａがメモリ１１２等に記憶されている場合はこの限りではない。さらに、データ生成部１２２は、抽出したフィールド４０３の値うち、同じレコードのフィールド４０２が「ＣＡＳ１」であるものの合計値を、購入先品目の化学物質「ＣＡＳ１」の含有量と員数との積を合計することで算出する。上述の例の場合、データ生成部１２２は、「０．８×１＋０．０５×１＝０．８５」を算出する。また、データ生成部１２２は、上述と同じ処理で、抽出したフィールド４０３の値のうち、同じレコードのフィールド４０２が「ＣＡＳ２」であるものの合計値「０．０５×１＝０．０５」を算出する。データ生成部１２２は、化学物質「ＣＡＳ１」の含有量を、図７（ａ）に一例を示す集計データ１３６ａの、フィールド７０１「ａ１,ａ４」を含むレコードのフィールド７０２の値として、「０．８５×１＝０．８５」を格納する。また、図示していないが、データ生成部１２２は、化学物質「ＣＡＳ２」に対しても同じ処理を行なう。
【００７７】
図８に戻り、Ｓ８０４以降の処理を説明する。
【００７８】
図８において、データ生成部１２２は、上述のＳ８０３の処理で取得した集計データ１３６ａの各々を、昇順又は降順で並べ替えて、購入先品目の各組合せにＩＤを付与する（Ｓ８０４）。そのために、データ生成部１２２は、取得した集計データ１３６ａの各々を、フィールド７０２の値を基準として昇順又は降順で並べ替える。さらに、データ生成部１２２は、集計データ１３６ａの各レコードに、購入先品目の組合せを識別するＩＤ（以下、組合せＩＤ）を追加格納する。
【００７９】
なお、組合せＩＤの発行処理は任意であり、例えば、連番や、製品等に応じた文字や数字等の組合せでもよい。
【００８０】
具体的には、例えば、図７（ａ）に一例を示す集計データ１３６ａの例の場合、データ生成部１２２は、フィールド７０２の値を基準として降順で並べ替える。次に、データ生成部１２２は、各レコードに、フィールド７１１の値を追加する。即ち、データ生成部１２２は、集計データ１３６ａの各レコードのフィールド７０１をフィールド７１２、フィールド７０２をフィールド７１３とし、さらに、各レコードのフィールド７１１の値として組合せＩＤを格納することで、図７（ｂ）に一例を示す集計データ１３６ｂが生成される。
【００８１】
次に、集約パターン取得部１２３は、変数「ｍ」で示される個数の集約グループへ、購入先品目の組合せを集約するために想定可能な全ての集約パターンを抽出する（Ｓ８０５）。この処理は特に限定するものではないが、例えば、集約パターン取得部１２３は、集計データ１３６ｂの各レコード間を、上から順に「ｍ−１」個の分割線で分割する。この分割線で分割されたものの各々を集約グループとし、異なるレコード間で分割された集約グループのパターンを集約パターンという。
【００８２】
より詳細には、例えば、集約パターン取得部１２３は、Ｓ８０５で、以下（１）〜（１６）の処理を行なう。
（１）集約パターン取得部１２３は、「ｍ≧２」であるか否か判定する。
（２）上記（１）の判定の結果、「ｍ≧２」でない場合、集約パターン取得部１２３は、全ての組合せを含む１つの集約グループを生成して処理を終了する。
（３）上記（１）の判定の結果、「ｍ≧２」である場合、集約パターン取得部１２３は、変数「Ｍ」、変数「Ｐ」の各々を初期化して「Ｍ＝１」、「Ｐ＝１」とする。「Ｍ」は集約グループを示し、「Ｐ」は集約パターンを示す。また、集約パターン取得部１２３は、「ｍ−１」個の変数を設定する。ここでは、この「ｍ−１」個の変数の各々を、「Ｎ［ｎ］」と示す。この「ｎ」は、「１≦ｎ≦ｍ−１」の整数である。さらに、集約パターン取得部１２３は、変数「Ｎ［ｎ］」の各々の初期値を「１」とし、さらに、「ｎ＝１」とする。例えば、「ｍ＝３」である場合、集約パターン取得部１２３は「Ｎ［１］＝１」、「Ｎ［２］＝１」を設定する。
（４）集約パターン取得部１２３は、集計データ１３６ｂをコピー等して作業用の集計データ１３６ｂを取得する。
（５ｚ）集約パターン取得部１２３は、作業用の集計データ１３６ｂの上から「Ｎ［ｎ］」番目までのレコードのフィールド７１１の値を抽出して、これを「Ｐ」番目の集約パターンの「Ｍ」番目の集約グループに属する組合せとする。
（６）次に、集約パターン取得部１２３は「Ｍ≧ｍ−１」であるか否か判定する。この「ｍ」は、上記Ｓ８０２の処理で初期化した変数「ｍ」の値である。
（７）上記（６）の判定の結果、「Ｍ≧ｍ−１」でない場合、集約パターン取得部１２３は、「Ｍ＝Ｍ＋１」、「ｎ＝ｎ＋１」とし、さらに、作業用の集計データ１３６ｂのレコードの上記処理で抽出していないもののうち、上から「Ｎ［ｎ］」番目までのフィールド７１１の値を抽出して、これを「Ｐ」番目の集約パターンの「Ｍ」番目の集約グループに属する組合せとする。次に、集約パターン取得部１２３は、上記（６）以降の処理を行なう。
（８）一方、上記（６）の判定の結果、「Ｍ≧ｍ−１」である場合、集約パターン取得部１２３は、「Ｍ＝Ｍ＋１」とし、さらに、作業用の集計データ１３６ｂのレコードのうち上記処理で抽出していないもののフィールド７１１の値を抽出して、これを「Ｐ」番目の集約パターンの「Ｍ」番目の集約グループに属する組合せとする。
（９）上記（８）の後、集約パターン取得部１２３は、「変数Ｎ≧（作業用の集計データ１３６ｂのレコード数）−１」であるか否か判定する。なお、この「変数Ｎ」は、以下の数１で示される値である。
【００８３】
【数１】
2009054068.tif 000003
【００８４】
（１０）上記（９）の判定の結果、「変数Ｎ≧（作業用の集計データ１３６ｂのレコード数）−１」でない場合、集約パターン取得部１２３は、「Ｎ［ｎ］＝Ｎ［ｎ］＋１」とした後、「Ｐ＝Ｐ＋１」、「Ｍ＝１」、「ｎ＝１」として、上記（４）以降の処理を再度行なう。
（１１）上記（９）の判定の結果、「変数Ｎ≧（作業用の集計データ１３６ｂのレコード数）−１」である場合、集約パターン取得部１２３は、下記（１２）以降の処理を行なう。
（１２）集約パターン取得部１２３は、「ｎ＝ｎ−１」とし、「ｎ≧１」であるか否か判定する。
（１３）上記（１１）の判定の結果、「ｎ≧１」である場合、集約パターン取得部１２３は、「Ｎ［ｎ］＝Ｎ［ｎ］＋１」、「Ｎ［ｎ＋１］，・・・，Ｎ［ｍ−１］＝１」とした後、「変数Ｎ≧（作業用の集計データ１３６ｂのレコード数）」であるか否か判定する。
（１４）上記（１３）の判定の結果、「変数Ｎ≧（作業用の集計データ１３６ｂのレコード数）」でない場合、集約パターン取得部１２３は、「Ｐ＝Ｐ＋１」、「Ｍ＝１」、「ｎ＝１」として、上記（４）以降の処理を再度行なう。
（１５）上記（１３）の判定の結果、「変数Ｎ≧（作業用の集計データ１３６ｂのレコード数）」である場合、集約パターン取得部１２３は、上記（１２）以降の処理を再度行なう。
（１６）一方、上記（１１）の判定の結果、「ｎ≧１」でない場合、集約パターン取得部１２３は、処理を終了する。
【００８５】
集約パターン取得部１２３は、このように生成した各集約パターンにおける集約グループ、及び、各集約グルーブを構成する購入先品目の組合せの組合せＩＤ等を、メモリ１１２等に格納しておく。
【００８６】
次に、集約パターン選出部１２４は、Ｓ８０５で抽出した集約パターンの各々において、集約グループ毎に、化学物質毎の含有量の代表値を算出する（Ｓ８０６）。ここで、化学物質の代表値は任意でよいが、ここでは、化学物質毎の含有量の平均値を代表値とする。そのために、集約パターン選出部１２４は、集計データ１３６ｂの各々から、同じ集約パターン毎に、同じ集約グループに属するレコードのフィールド７１３の値を抽出し、抽出した値の平均値を算出する。
【００８７】
次に、集約パターン選出部１２４は、Ｓ８０５で抽出した集約パターンの各々において、集約前後の各々での化学物質毎の含有量の誤差を算出し、メモリ１１２に格納する（Ｓ８０７）。誤差を算出する式は特に限定するものではないが、ここでは、以下の式で算出するものとする。
【００８８】
【数２】
2009054068.tif 000004
【００８９】
上記数２において「i」は購入先品目の各組合せＩＤを示す。また、「qb(i)」は、購入先品目の組合せ毎の集約前の化学物質の含有量を、「qa(i)」は、購入先品目の組合せ毎の集約後の化学物質の含有量を示す。即ち、数２の「Δq」の分子は、購入先品目の各組合せの集約前後における化学物質の含有量の差の絶対値を合計した値であり、分母は集約前の化学物質の含有量を合計した値である。以下、「Δq」を「平均誤差」という。
【００９０】
なお、本実施形態は、化学物質の複数の含有量を１つに集約することで、化学物質の含有量のデータ量を削減するものである。ここで、一般に、化学物質の複数の含有量を１つに集約すると、それらの含有量はある代表値に示されるため、集約の前後で誤差が発生する。Ｓ８０７の処理の目的は、この集約の前後での誤差を取得するためのものである。
【００９１】
次に、集約パターン選出部１２４が、Ｓ８０７で取得した集約パターン毎の誤差の少なくとも一部が、「０」以上変数「χ」以下であるか否か判定する。（Ｓ８０８）。
【００９２】
Ｓ８０８の判定の結果、集約パターン毎の誤差のうち全てが、「０」以上変数「χ」以下でない場合、集約パターン選出部１２４は、この集約グループ数における集約パターンの全てを不採用と判定し、メモリ１１２に格納されている変数「ｍ」を「ｍ＝ｍ＋１」とする（Ｓ８０９）。次に、集約パターン取得部１２３が、上述のＳ８０５以降の処理を再度行なう。
【００９３】
また、Ｓ８０８の判定の結果、集約パターン毎の誤差のうち少なくとも一部が、「０」以上変数「χ」以下である場合、集約パターン選出部１２４は、後述するＳ８１０の処理を行なう。
【００９４】
なお、上述のＳ８０８の判定は、化学物質毎でもよく、製品毎でもよい。即ち、１つの製品に対し、ある化学物質の集約パターン毎の誤差のうち全てが「０」以上変数「χ」以下でない場合、その化学物質に対してのみＳ８０９の処理を行なってもよく、また、全ての化学物資に対してＳ８０９の処理を行なっても良い。
【００９５】
ここで、上述のＳ８０５〜Ｓ８０９の処理の具体例を、図面を参照して説明する。
【００９６】
まず、「ｍ＝１」の場合の例を説明する。
【００９７】
「ｍ＝１」の場合、Ｓ８０５の処理で、集約パターン取得部１２３は、集約パターンとして、図７（ｂ）に一例を示す集計データ１３６ｂから、フィールド７１１の値が「１」〜「６」の全ての組合せを含むもののみを抽出する。この集約パターンを示したものが、図１０（ａ）である。集約パターン選出部１２４は、Ｓ８０６の処理で、フィールド７１１「１」〜「６」の各々を含むレコードのフィールド７１３の値の各々を抽出し、抽出した値の合計値を、抽出した値の数で割る。この値が平均値であり、この集約パターンの代表値である。図７（ｂ）に一例を示す集計データ１３６ｂの場合、フィールド７１１「１」〜「６」の各々を含むレコードのフィールド７１３の値の各々は「１」、「０．９５」、「０．９」、「０．８５」、「０．４」、「０．３５」である。従って、集約パターン選出部１２４は、「平均値＝（1＋０．９５＋０．９＋０．８５＋０．４＋０．３５）／６(集約グループに含まれるデータ数)≒０．7４２」を算出する。即ち、この集約パターンでは、図１０（ａ）の組合せＩＤに示す６つの購入先品目の組合せにより生産される製品の全てに対し、化学物質「ＣＡＳ１」の含有量を、「０．７４２（平均値）」とすることを示している。
【００９８】
なお、集約パターン選出部１２４は、他の化学物質に対しても、上述の処理を行なう。
【００９９】
次に、集約パターン選出部１２４は、Ｓ８０７の処理で、図１０（ａ）の一例を示す集約パターンの誤差を算出する。そのために、集約パターン選出部１２４は、図７（ｂ）に一例を示す集計データ１３６ｂから、フィールド７１１「１」〜「６」の各々を含むレコードのフィールド７１３を抽出し、抽出した値の各々と、上述のＳ８０６の処理で取得した平均値との差分を取得し、この差分の絶対値の合計を算出する。さらに、集約パターン選出部１２４は、図７（ｂ）に一例を示す集計データ１３６ｂから、フィールド７１１「１」〜「６」の各々を含むレコードのフィールド７１３を抽出し、抽出した値の合計値を算出する。集約パターン選出部１２４は、差分の絶対値の合計を、抽出した値の合計値で割り、さらに、１００をかけることで、平均誤差を算出する。
【０１００】
この結果を、図１０（ｂ）に示す。図１０（ｂ）の１列目は購入先品目の組合せを示す組合せＩＤである。また、図１０（ｂ）の２列目は、集約前の化学物質の含有量「qb(i)」である。３列目は、集約後の化学物質の含有量「qa(i)」、即ち、上述のＳ８０６の処理で取得した平均値である。４列目は、集約前後における化学物質の含有量の差の絶対値「|qa(i)-qb(i)|」である。これより、上述の数２の分母は、図１０（ｂ）の２列目の合計値「４．４５」、分子は４列目の合計値「１．４６６」と算出される。従って、平均誤差「Δq=１．４６６／４．４５×１００＝３２．９％」となる。
【０１０１】
なお、集約パターン選出部１２４は、他の化学物質に対しても、上述の処理を行なう。ここでは、説明の単純化のために、化学物質「ＣＡＳ１」の場合のみを例にして説明する。
【０１０２】
上述のように「χ＝２０(％)」である。Ｓ８０８の処理で、集約パターン選出部１２４は、Ｓ８０７の処理で算出した誤差「３２．９％」が、「０」以上変数「χ」以下でないと判定する。従って、集約パターン選出部１２４は、Ｓ８０９の処理で「ｍ＝ｍ＋１＝２」とし、再度、Ｓ８０５の処理を行なう。
【０１０３】
次に、「ｍ＝２」である場合の例を説明する。
【０１０４】
「ｍ＝２」の場合、集約パターン取得部１２３は、集計データ１３６ｂの組合せＩＤ「１」〜「６」の各から、組合せＩＤ「１」と「２」〜「６」、組合せＩＤ「１」及び「２」と「３」〜「６」、組合せＩＤ「１」〜「３」と「４」〜「６」、組合せＩＤ「１」〜「４」と「５」及び「６」、組合せＩＤ「１」〜「５」と「６」という、５個の集約パターンを抽出する。この集約パターンの各々において、図７に一例を示す集計データ１３６ｂの場合の誤差を示したものが、図１１〜図１５である。図１１は、組合せＩＤ「１」と「２」〜「６」の集約パターンの誤差を示す。図１２は、組合せＩＤ「１」及び「２」と「３」〜「６」の集約パターンの誤差を示す。図１３は、組合せＩＤ「１」〜「３」と「４」〜「６」の集約パターンの誤差を示す。図１４は、組合せＩＤ「１」〜「４」と「５」及び「６」の集約パターンの誤差を示す。図１５は、組合せＩＤ「１」〜「５」と「６」の集約パターンの誤差を示す。
【０１０５】
集約パターン選出部１２４は、Ｓ８０６の処理で、上記集約パターンの各々に対し、集約グループ毎に、化学物質の含有量の平均値を算出することで、代表値を取得する。例えば、図１１の集約パターンの場合、組合せＩＤ「１」のみを含む集約グループと、組合せＩＤ「２」〜「６」を含む集約グループとからなる。
【０１０６】
集約パターン選出部１２４は、組合せＩＤ「１」のみを含む集約グループに対し、フィールド７１１「１」を含むレコードのフィールド７１３の値を抽出し、抽出した値の平均値を算出することで、代表値を取得する。図７（ｂ）に一例を示す集計データ１３６ｂの場合、フィールド７１１「１」を含むレコードのフィールド７１３の値は「１」である。従って、集約パターン選出部１２４は、「平均値＝１／１(集約グループに含まれるデータ数)＝１」を算出する。
【０１０７】
また、集約パターン選出部１２４は、組合せＩＤ「２」〜「６」を含む集約グループに対し、フィールド７１１「２」〜「６」の各々を含むレコードのフィールド７１３の値を抽出し、抽出した値の平均値を算出することで、代表値を取得する。図７（ｂ）に一例を示す集計データ１３６ｂの場合、フィールド７１１「２」〜「６」の各々を含むレコードのフィールド７１３の値の各々は「０．９５」、「０．９」、「０．８５」、「０．４」、「０．３５」である。従って、集約パターン選出部１２４は、「平均値＝(０．９５＋０．９＋０．８５＋０．４＋０．３５)／５(集約グループに含まれるデータ数)＝０．６９」を算出する。即ち、この集約パターンでは、組合せＩＤ「２」〜「６」の各々に示す５つの購入先品目の組合せにより生産される製品の全てに対し、化学物質「ＣＡＳ１」の含有量を、「０．６９（平均値）」とすることを示している。
【０１０８】
次に、集約パターン選出部１２４は、Ｓ８０７の処理で、図１１の一例を示す集約パターンの誤差を集約グループ毎に算出する。この具体的な処理例は上述と同じである。この結果を、同じ図１１に示す。図１１の１列目は購入先品目の組合せを示す組合せＩＤである。また、図１１の２列目は、集約前の化学物質の含有量「qb(i)」である。３列目は、集約後の集約グループ毎の化学物質の含有量「qa(i)」、即ち、上述のＳ８０６の処理で取得した平均値である。４列目は、集約前後における化学物質の含有量の差の絶対値「|qa(i)-qb(i)|」である。これより、上述の数２の分母は、図１１の２列目の合計値「４．４５」、分子は４列目の合計値「１．２６」と算出される。従って、平均誤差「Δq=１．２６／４．４５×１００＝２８．３％」となる。
【０１０９】
集約パターン選出部１２４は、上述と同じ処理を、組合せＩＤ「１」及び「２」と「３」〜「６」、組合せＩＤ「１」〜「３」と「４」〜「６」、組合せＩＤ「１」〜「４」と「５」及び「６」、組合せＩＤ「１」〜「５」と「６」の各々の集約パターンに対し行なう。
【０１１０】
組合せＩＤ「１」及び「２」と「３」〜「６」の場合、図１２に示すように、上述の数２の分母は、図１２の２列目の合計値「４．４５」、分子は４列目の合計値「１．０５」と算出される。従って、平均誤差「Δq=１．０５／４．４５×１００＝２５．６％」となる。
【０１１１】
また、組合せＩＤ「１」〜「３」と「４」〜「６」の場合、図１３に示すように、上述の数２の分母は、図１３の２列目の合計値「４．４５」、分子は４列目の合計値「０．７３２」と算出される。従って、平均誤差「Δq=０．７３２／４．４５×１００＝１６．４％」となる。
【０１１２】
組合せＩＤ「１」〜「４」と「５」及び「６」の場合、図１４に示すように、上述の数２の分母は、図１４の２列目の合計値「４．４５」、分子は４列目の合計値「０．２５」と算出される。従って、平均誤差「Δq=０．２５／４．４５×１００＝５．６％」となる。
【０１１３】
組合せＩＤ「１」〜「５」と「６」の場合、図１５に示すように、上述の数２の分母は、図１５の２列目の合計値「４．４５」、分子は４列目の合計値「０．８４」と算出される。従って、平均誤差「Δq=０．８４／４．４５×１００＝１８．９％」となる。
【０１１４】
なお、集約パターン選出部１２４は、他の化学物質に対しても、上述の処理を行なう。
【０１１５】
上述のように、「ｍ＝２」の場合の集約パターンの全てについて誤差を算出すると、集約パターン選出部１２４は、Ｓ８０８の処理により、この各集約パターンの誤差の全てが、「０」以上変数「χ」以下であるか否か判定する。ここでは、上述のように「χ＝２０」である。また、上述の処理で、組合せＩＤ「１」〜「３」と「４」〜「６」の場合の平均誤差「Δq＝１６．４％」、組合せＩＤ「１」〜「４」と「５」及び「６」の場合の平均誤差「Δq＝５．６％」、組合せＩＤ「１」〜「５」と「６」の場合の平均誤差「Δq＝１８．９％」を取得しているので、集約パターン選出部１２４は、この各集約パターンの誤差のうち一部が、「０」以上変数「χ」以下であると判定する。
【０１１６】
なお、集約パターン選出部１２４は、他の化学物質に対しても、上述の処理を行なう。
【０１１７】
図８に戻り、上述のＳ８０８の判定の結果、集約パターン毎の誤差のうち少なくとも一部が「０」以上変数「χ」以下である場合、集約パターン選出部１２４は、集約パターンのうち誤差が最も小さいものを選出する（Ｓ８１０）。
【０１１８】
具体的には、例えば、上述の図１１〜図１５に一例を示す化学物質「ＣＡＳ１」の集約パターンの平均誤差の場合、集約パターン選出部１２４は、平均誤差が「Δq＝５．６％」と最小になる図１４の集約パターンを選定する。
【０１１９】
次に、結果出力部１２５が、Ｓ８１０で選定した集約パターンから、転送用データとなる集約結果情報１３５を作成する（Ｓ８１１）。そのために、結果出力部１２５は、Ｓ８１０で選定した集約パターンの集約グループ毎に集約グループＩＤを付与し、集約結果情報１３５の各レコードのフィールド６０１、フィールド６０２、フィールド６０３、フィールド６０４等の値として、処理対象の製品の製品品目ＩＤ、この製品に含まれる化学物質、同じレコードのフィールド６０２の化学物質に対しＳ８１０で選定した集約パターンの集約グループの集約グループＩＤの各々、同じレコードのフィールド６０３の集約グループＩＤで示される集約グループの代表値を格納する。
【０１２０】
なお、集約グループＩＤは任意でよく、例えば、連番、化学物質毎に異なる文字や数字、集約グループ毎に異なる文字や数字等の組合せでもよい。
【０１２１】
具体的には、上述の図１４の集約パターンの場合、製品「ｂ１」に含有される化学物質「ＣＡＳ１」の含有量について、「i(組合せＩＤ)」＝「１」〜「４」からなる集約グループの代表値は「０．９２５」であり、「i(組合せＩＤ)」＝「５」及び「６」からなる集約グループの代表値は「０．３７５」である。従って、集約パターン選出部１２４は、「i(組合せＩＤ)」＝「１」〜「４」からなる集約グループに集約グループＩＤ「ＣＡＤ１００１」、「i(組合せＩＤ)」＝「５」及び「６」からなる集約グループに集約グループＩＤ「ＣＡＤ１００２」を付与し、集約結果情報１３５のフィールド６０１、フィールド６０２、フィールド６０３、フィールド６０４の値として、「ｂ１」、「ＣＡＳ１」、「ＣＡＤ１００１」、「０．９２５」であるレコードと、「ｂ１」、「ＣＡＳ１」、「ＣＡＤ１００２」、「０．３７５」であるレコードとを追加する。
【０１２２】
上述で、データ転送側装置１０１が集約結果情報１３５を生成する動作例は終了する。
【０１２３】
データ転送側装置１０１の結果出力部１２５は、データ受信側装置１０２からの要求が入力された場合や、集約結果情報１３５を生成等した場合等に、データ受信側装置１０２に集約結果情報１３５を送信する。データ受信側装置１０２は、受信した集約結果情報１３５の情報をそのまま、あるいはデータ処理したものを、出力装置（図示略）に出力することができる。これにより、データ受信側の企業等の社員等は、データ受信側装置１０２にて、集約結果情報１３５をデータ転送側装置１０１から取得し、製品の含有する化学物質の含有量を把握することができる。
【０１２４】
ここで、図１６を参照し、ディスプレイ装置（図示略）に集約結果情報１３５の情報をそのまま表示する場合の例を示す。図１６において、画面１６０１は、図６に一例を示す集約結果情報１３５を表示する場合の例である。
【０１２５】
上述の実施形態によれば、データの集約前後における化学物質の含有量の集計データ全体の誤差を所定範囲内とすることができるため、実際の製品に含有する化学物質の含有量と当該データの乖離を抑えることができる。
＜第２の実施形態＞
次に、第２の実施形態を説明する。
【０１２６】
上述の第１の実施形態では、誤差を、平均誤差により取得した。以下で説明する第２の実施形態は、誤差を、最大誤差により取得するものである。以下では、上述の第１の実施形態と異なる点のみ詳細に説明し、同じ点については簡単に説明する。
【０１２７】
第２の実施形態の構成例は、集約条件情報１３４内の情報を除き、上述の第１の実施形態と同じである。
【０１２８】
ここで、図１７を参照し、第２の実施形態の集約条件情報１３４の一例を説明する。
【０１２９】
図１７において、集約条件情報１３４は、フィールド５０１の値が、上述の第１の実施形態では「平均誤差」であったのに対し、第２の実施形態では「最大誤差」である点のみが異なる。
【０１３０】
また、第２の実施形態の動作例は、上述の第１の実施形態と、Ｓ８０７、Ｓ８０８の処理を除き同じである。以下、図８を参照し、第２の実施形態における動作例を説明する。
【０１３１】
まず、読込み部１２１は、構成情報１３１、購入先品目情報１３２、化学物質情報１３３、集約条件情報１３４を読込む（Ｓ８０１）。
【０１３２】
次に、読込み部１２１は、集約条件を示す変数「χ」の値を設定する。さらに、読込み部１２１は、変数「ｍ」の値を初期化し、メモリ１１２に格納する（Ｓ８０２）。
【０１３３】
次に、データ生成部１２２は、製品に使用する購入先品目の組合せ毎、及び、化学物質の種類毎に、化学物質の含有量の集計データを作成する（Ｓ８０３）。
【０１３４】
データ生成部１２２は、上述のＳ８０３の処理で取得した集計データ１３６ａの各々を、昇順又は降順で並べ替えて、購入先品目の各組合せにＩＤを付与する（Ｓ８０４）。
【０１３５】
次に、集約パターン取得部１２３は、変数「ｍ」で示される個数の集約グループへ集約するために想定可能な全ての集約パターンを抽出する（Ｓ８０５）。
【０１３６】
次に、集約パターン選出部１２４は、Ｓ８０５で抽出した集約パターンの各々において、集約グループ毎に、化学物質毎の含有量の平均値を算出し、この平均値をその集約パターンの代表値とする（Ｓ８０６）。
【０１３７】
次に、集約パターン選出部１２４は、Ｓ８０５で抽出した集約パターンの各々において、集約前後の各々での化学物質毎の含有量の誤差を算出し、メモリ１１２に格納する（Ｓ８０７）。誤差を算出する式は特に限定するものではないが、ここでは、以下の式で算出するものとする。
【０１３８】
【数３】
2009054068.tif 000005
【０１３９】
上記数３において「i」は購入先品目の各組合せＩＤを示す。また、「qb(i)」は、購入先品目の組合せ毎の集約前の化学物質の含有量を、「qa(i)」は、購入先品目の組合せ毎の集約後の化学物質の含有量を示す。即ち、数３の「Δqm」の分子は、購入先品目の各組合せの集約前後における化学物質の含有量の差の絶対値を合計した値であり、分母は集約前の化学物質の含有量を合計した値である。以下、「Δqm」を「最大誤差」という。
【０１４０】
次に、集約パターン選出部１２４が、Ｓ８０７で取得した集約パターン毎の誤差のうち全てが、「０」以上変数「χ」以下であるか否か判定する。（Ｓ８０８）。
【０１４１】
Ｓ８０８の判定の結果、集約パターン毎の誤差のうち全てが、「０」以上変数「χ」以下でない場合、集約パターン選出部１２４は、この集約パターンを不採用と判定し、メモリ１１２に格納されている変数「ｍ」を「ｍ＝ｍ＋１」とし（Ｓ８０９）、集約パターン取得部１２３が、上述のＳ８０５以降の処理を再度行なう。
【０１４２】
また、Ｓ８０８の判定の結果、集約パターン毎の誤差のうち少なくとも一部が、「０」以上変数「χ」以下である場合、集約パターン選出部１２４は、後述するＳ８１０の処理を行なう。
【０１４３】
ここで、第２の実施形態のＳ８０５〜Ｓ８０９の処理の具体例を、図面を参照して説明する。
【０１４４】
まず、「ｍ＝１」の場合の例を説明する。
【０１４５】
「ｍ＝１」の場合、Ｓ８０５の処理で、集約パターン選出部１２４は、集約パターンとして、図７（ｂ）に一例を示す集計データ１３６ｂから、フィールド７１１の値が「１」〜「６」の全ての組合せを含むもののみを抽出する。次に、集約パターン選出部１２４は、Ｓ８０６の処理で、フィールド７１１「１」〜「６」の各々を含むレコードのフィールド７１３の値の各々を抽出し、抽出した値の平均値を算出することで、代表値を取得する。図７（ｂ）に一例を示す集計データ１３６ｂの場合、代表値は、上述のように「０．７４２」となる。次に、集約パターン選出部１２４は、Ｓ８０７の処理で、上記集約パターンの誤差を算出する。そのために、集約パターン選出部１２４は、図７（ｂ）に一例を示す集計データ１３６ｂから、フィールド７１１「１」〜「６」の各々を含むレコードのフィールド７１３を抽出し、抽出した値の各々と、上述のＳ８０６の処理で取得した平均値との差分を取得し、これらの差分のうち最大値を選出する。集約パターン選出部１２４は、選出した最大値の差分を、上述のＳ８０６で取得した平均値で割り、さらに、１００をかけることで、最大誤差を算出する。
【０１４６】
この結果を、図１８に示す。図１８の１列目は購入先品目の組合せを示す組合せＩＤである。また、図１８の２列目は、集約前の化学物質の含有量「qb(i)」である。３列目は、集約後の化学物質の含有量「qa(i)」、即ち、上述のＳ８０６の処理で取得した平均値である。４列目は、集約前後における化学物質の含有量の差の絶対値「|qa(i)-qb(i)|」である。５列目は、最大誤差である。集約パターン選出部１２４は、集約グループ毎に、「|qa(i)-qb(i)|」の値の最大値を抽出し、抽出した最大値と、その集約グループの「qa(i)」とを、上記数３に代入することにより、「Δqm」を算出する。例えば、図１８の例の場合、「|qa(i)-qb(i)|」の最大値が「０．３９２」である。従って、集約パターン選出部１２４は、「０．３９２／０．７４２×１００＝５２．８％」を算出する。この場合、集約グループ数は１つであり、数３を用いて算出される値も１つであるから、最大誤差「Δqm＝５２．８％」となる
なお、集約パターン選出部１２４は、他の化学物質に対しても、上述の処理を行なう。
【０１４７】
上述のように、図１７に一例を示す集約条件情報１３４の場合、「χ＝２０(％)」である。Ｓ８０８の処理で、集約パターン選出部１２４は、Ｓ８０７の処理で算出した誤差「５２．８％」が、「０」以上変数「χ」以下でないと判定する。従って、集約パターン選出部１２４は、Ｓ８０９の処理で「ｍ＝ｍ＋１＝２」とし、再度、Ｓ８０５の処理を行なう。
【０１４８】
次に、「ｍ＝２」である場合の例を説明する。
【０１４９】
「ｍ＝１」の場合、集約パターン取得部１２３は、集計データ１３６ｂの組合せＩＤ「１」〜「６」の各々から、組合せＩＤ「１」と「２」〜「６」、組合せＩＤ「１」及び「２」と「３」〜「６」、組合せＩＤ「１」〜「３」と「４」〜「６」、組合せＩＤ「１」〜「４」と「５」及び「６」、組合せＩＤ「１」〜「５」と「６」という、５個の集約パターンを抽出する。この集約パターンの各々において、図７に一例を示す集計データ１３６ｂの場合の誤差を示したものが、図１９である。図１９は、組合せＩＤ「１」〜「４」と「５」及び「６」の集約パターンの誤差を示す。
【０１５０】
集約パターン選出部１２４は、Ｓ８０６の処理で、上記集約パターンの各々に対し、集約グループ毎に、化学物質の含有量の平均値を算出することで、代表値を取得する。この処理は上述と同じであるので省略する。
【０１５１】
次に、集約パターン選出部１２４は、Ｓ８０７の処理で、集約パターンの各々の誤差を集約グループ毎に算出する。この具体例を、図１９を参照して説明する。組合せＩＤ「１」〜「４」の集約グループにおいて、「|qa(i)-qb(i)|」の値のうち最も大きなものは「０．０７５」であり、この集約グループの「qa(i)」の値は「０．９２５」である。集約パターン選出部１２４は、これらを上記数３に代入することにより、「０．０７５／０．９２５×１００＝８．１％」を算出する。また、組合せＩＤ「５」及び「６」の集約グループにおいて、「|qa(i)-qb(i)|」の値のうち最も大きなものは「０．０２５」であり、この集約グループの「qa(i)」の値は「０．３７５」である。集約パターン選出部１２４は、これらを上記数３に代入することにより、「０．０２５／０．３７５×１００＝６．７％」を算出する。数３を用いて算出した値「８．１％」、「６．７％」のうち、最大値は「８．１％」であるので、集約パターン選出部１２４は、最大誤差「Δqm＝８．１％」とする。
【０１５２】
集約パターン選出部１２４は、他の集約グループ、及び、他の化学物質に対しても、上述と同じ処理を行なう。
【０１５３】
上述のように、「ｍ＝２」の場合の集約パターンの全てについて誤差を算出すると、集約パターン選出部１２４は、Ｓ８０８の処理により、この各集約パターンの誤差のうち全てが、「０」以上変数「χ」以下であるか否か判定する。ここでは、上述のように「χ＝２０」である。また、上述の処理で、組合せＩＤ「１」〜「４」と「５」及び「６」の場合の最大誤差「Δq＝８．１％」を取得しているので、集約パターン選出部１２４は、この各集約パターンの誤差のうち一部が、「０」以上変数「χ」以下であると判定する。
【０１５４】
なお、集約パターン取得部１２３は、他の化学物質に対しても、上述の処理を行なう。
【０１５５】
図８に戻り、上述のＳ８０８の判定の結果、集約パターン毎の誤差のうち少なくとも一部が、「０」以上変数「χ」以下である場合、集約パターン選出部１２４は、集約パターンのうち誤差が最も小さいものを選出する（Ｓ８１０）。
【０１５６】
次に、結果出力部１２５が、Ｓ８１０で選定した集約パターンから、転送用データとなる集約結果情報１３５を作成する（Ｓ８１１）。
【０１５７】
上述の第２の実施形態によれば、データの集約前後における化学物質の含有量の誤差を所定値より小さくできるため、企業間を多段に跨る情報転送をする場合においても、伝播する誤差を所定値より小さくすることができる。これにより、例えば、化学物質の含有量の上限に規制がある場合にも対応することが可能となる。
＜第３の実施形態＞
次に、第３の実施形態を説明する。
【０１５８】
以下で説明する第３の実施形態では、平均誤差と最大誤差を併用する点のみが、上述の第１の実施形態、第２の実施形態と異なる。以下の説明では、第１の実施形態、第２の実施形態と異なる点のみ詳細に説明し、同じ点については簡単に説明する。
【０１５９】
第３の実施形態の構成例は、上述の集約条件情報１３４内の情報が異なる点を除き、上述の第１の実施形態、第２の実施形態と同じである。
【０１６０】
ここで、図２０を参照し、第３の実施形態の集約条件情報１３４の一例を説明する。
【０１６１】
図２０において、集約条件情報１３４は、フィールド５０１、フィールド５０２等を有する。フィールド５０１は、条件項目である。フィールド５０２は、同じレコードのフィールド５０１の条件項目の項目値である。なお、範囲の下限値は任意でよく、集約条件情報１３４に予め格納されていても良いが、ここでは、全て「０％以上」であるものとして説明する。
【０１６２】
次に、図２１を参照し、第３の実施形態における動作例を説明する。
【０１６３】
まず、読込み部１２１は、構成情報１３１、購入先品目情報１３２、化学物質情報１３３、集約条件情報１３４を読込む（Ｓ２１０１）。この処理は、上述のＳ８０１と同じである。
【０１６４】
次に、読込み部１２１は、集約条件を示す変数「χ」、「μ」の値を設定する。さらに、読込み部１２１は、変数「ｍ」の値を初期化し、メモリ１１２に格納する（Ｓ２１０２）。ここでは、変数「χ」は平均誤差を示し、変数「μ」は最大誤差を示すものとする。具体的には、読込み部１２１は、集約条件情報１３４から、フィールド５０１「４」を抽出し、抽出した値を変数「χ」の値とし、「χ＝４」とする。また、読込み部１２１は、集約条件情報１３４から、フィールド５０２「８」を抽出し、抽出した値を変数「μ」の値とし、「μ＝８」とする。さらに、読込み部１２１は、「ｍ＝１」とする。なお、変数「ｍ」は、製品に対し想定される購入先品目の組合せの各々を、集約条件情報１３４に示される条件を満たすように分けた集約グループの数を示す。
【０１６５】
次に、データ生成部１２２は、製品に使用する購入先品目の組合せ毎、及び、化学物質の種類毎に、化学物質の含有量の集計データを作成する（Ｓ２１０３）。この処理は上述のＳ８０３と同じである。
【０１６６】
データ生成部１２２は、上述のＳ２１０３の処理で取得した集計データ１３６ａの各々を、昇順又は降順で並べ替えて、購入先品目の各組合せにＩＤを付与する（Ｓ２１０４）。この処理は上述のＳ８０４と同じである。
【０１６７】
次に、集約パターン取得部１２３は、変数「ｍ」で示される個数の集約グループへ集約するために想定可能な全ての集約パターンを抽出する（Ｓ２１０５）。この処理は上述のＳ８０５と同じである。
【０１６８】
次に、集約パターン選出部１２４は、Ｓ２１０５で抽出した集約パターンの各々において、集約グループ毎に、化学物質毎の含有量の平均値を算出し、この平均値をその集約パターンの代表値とする（Ｓ２１０６）。この処理は上述のＳ８０６と同じである。
【０１６９】
次に、集約パターン選出部１２４は、Ｓ２１０５で抽出した集約パターンの各々において、集約前後の各々での化学物質毎の含有量の誤差を算出し、メモリ１１２に格納する（Ｓ２１０７）。ここで、算出する誤差は、上述の第１の実施形態で説明した平均誤差と、上述の第２の実施形態で説明した最大誤差との両方である。この平均誤差、及び、最大誤差を算出する処理例そのものは、上述と同じである。
【０１７０】
次に、集約パターン選出部１２４が、Ｓ２１０７で取得した集約パターン毎の最大誤差が、「０」以上変数「μ」以下であるものが含まれているか否か判定する。（Ｓ２１０８）。この処理は、上述の第２の実施形態で説明したＳ８０８の処理と同じである。
【０１７１】
Ｓ２１０８の判定の結果、最大誤差が「０」以上変数「μ」以下であるものが含まれていない場合、集約パターン選出部１２４は、最大誤差が「０」以上変数「μ」以下である集約グループを含む集約パターンを、メモリ１１２等から削除等して、処理対象から除外する（Ｓ２１０９）。この処理は、上述の第１の実施形態で説明したＳ８０８の処理と同じである。なお、この削除により、集約パターンの数がゼロとなる場合、集約パターン選出部１２４は、後述するＳ２１１１の処理に移行しても良い。
【０１７２】
一方、上述のＳ２１０８の判定の結果、最大誤差が「０」以上変数「μ」以下であるものが含まれている場合、又は、上述のＳ２１０９の処理の後、集約パターン選出部１２４は、集約パターン毎の平均誤差のうち少なくとも一部が「０」以上変数「χ」以下であるか否か判定する（Ｓ２１１０）。
【０１７３】
Ｓ２１１０の判定の結果、集約パターン毎の平均誤差のうち全てが「０」以上変数「χ」以下でない場合、または、上述のＳ２１０９の処理により、集約パターンの数がゼロとなった場合、集約パターン選出部１２４は、メモリ１１２に格納されている変数「ｍ」を「ｍ＝ｍ＋１」とし（Ｓ２１１１）、集約パターン取得部１２３が、上述のＳ２１０５以降の処理を再度行なう。
【０１７４】
また、Ｓ２１０８の判定の結果、集約パターン毎の平均誤差のうち少なくとも一部が「０」以上変数「χ」以下である場合、集約パターン選出部１２４は、後述するＳ２１１２の処理を行なう。
【０１７５】
ここで、第３の実施形態のＳ２１０５〜Ｓ２１１１の処理の具体例を、図面を参照して説明する。
【０１７６】
まず、「ｍ＝１」の場合の例を説明する。
【０１７７】
Ｓ２１０５の処理で、集約パターン取得部１２３は、集約パターンとして、図７（ｂ）に一例を示す集計データ１３６ｂから、フィールド７１１の値が「１」〜「６」の全ての組合せを含むもののみを抽出する。次に、集約パターン選出部１２４は、Ｓ２１０６の処理で、フィールド７１１「１」〜「６」の各々を含むレコードのフィールド７１３の値の各々を抽出し、抽出した値の平均値を算出することで、代表値を取得する。図７（ｂ）に一例を示す集計データ１３６ｂの場合、代表値は、上述のように「０．７４２」となる。
【０１７８】
次に、集約パターン選出部１２４は、Ｓ２１０７の処理で、上記集約パターンの各々の最大誤差、平均誤差を算出する。この結果を、図２２に示す。図２２の１列目は購入先品目の組合せを示す組合せＩＤである。また、図２２の２列目は、集約前の化学物質の含有量「qb(i)」である。３列目は、集約後の化学物質の含有量「qa(i)」、即ち、上述のＳ２１０６の処理で取得した平均値である。４列目は、集約前後における化学物質の含有量の差の絶対値「|qa(i)-qb(i)|」である。５列目は、最大誤差である。集約パターン選出部１２４は、上述の第１の実施形態と同じ処理例により、平均誤差「Δq」を算出する。また、集約パターン選出部１２４は、上述の第２の実施形態と同じ処理例により、最大誤差「Δqm」を算出する。例えば、図２０の例の場合、集約パターン選出部１２４は、平均誤差「Δq＝３２．９」、最大誤差「Δqm＝５２．８％」を取得する。
【０１７９】
集約パターン選出部１２４は、Ｓ２１０８の処理で、集約パターン毎の最大誤差が、「０」以上変数「μ」以下であるものが含まれているか否か判定する。上述のように、「μ＝８」であり、また、１つの集約パターンの最大誤差は「Δqm＝５２．８％」であるので、集約パターン選出部１２４は、Ｓ２１０９の処理で、この集約パターンを、メモリ１１２等から削除等して、処理対象から除外する。この場合、集約パターンの数がゼロとなったので、集約パターン選出部１２４は、Ｓ２１１１の処理で、「ｍ＝ｍ＋１＝２」とし、再度、Ｓ２１０５以降の処理を行なう。
【０１８０】
次に、「ｍ＝２」である場合の例を説明する。
【０１８１】
「ｍ＝２」の場合、集約パターン取得部１２３は、集計データ１３６ｂの組合せＩＤ「１」〜「６」の各々から、組合せＩＤ「１」と「２」〜「６」、組合せＩＤ「１」及び「２」と「３」〜「６」、組合せＩＤ「１」〜「３」と「４」〜「６」、組合せＩＤ「１」〜「４」と「５」及び「６」、組合せＩＤ「１」〜「５」と「６」という、５個の集約パターンを抽出する。この集約パターンの各々において、図７に一例を示す集計データ１３６ｂの場合の誤差を示したものが、図２３である。図２３は、組合せＩＤ「１」〜「４」と「５」及び「６」の集約パターンの誤差を示す。
【０１８２】
集約パターン選出部１２４は、Ｓ２１０６の処理で、上記集約パターンの各々に対し、集約グループ毎に、化学物質の含有量の平均値を算出することで、代表値を取得する。この処理は上述と同じであるので省略する。
【０１８３】
次に、集約パターン選出部１２４は、Ｓ２１０７の処理で、上記集約パターンの各々の最大誤差、平均誤差を算出する。この具体例を、図２３を参照して説明する。集約パターン選出部１２４は、上述の第１の実施形態と同じ処理例により、平均誤差「Δq」を算出する。また、集約パターン選出部１２４は、上述の第２の実施形態と同じ処理例により、最大誤差「Δqm」を算出する。例えば、図２３の例の場合、集約パターン選出部１２４は、平均誤差「Δq＝５．６％」、最大誤差「Δqm＝８．１％」を取得する。
【０１８４】
次に、集約パターン選出部１２４は、Ｓ２１０８の処理で、集約パターン毎の最大誤差が、「０」以上変数「μ」以下であるものが含まれているか否か判定する。上述のように、「μ＝８」であり、また、図２３の集約パターンの最大誤差は「Δqm＝８．１％」であるので、集約パターン選出部１２４は、この集約パターンを処理対象外とし、メモリ１１２から削除等する。
【０１８５】
次に、集約パターン選出部１２４は、Ｓ２１１１の処理で、集約パターン毎の平均誤差のうち少なくとも一部が「０」以上変数「χ」以下であるか否か判定する。上述のように、「χ＝４」であり、また、上述の図１１〜図１５に一例を示すように、図７（ｂ）に一例を示す集計データ１３６ｂにおいて「ｍ＝２」の場合の平均誤差の最小値は「Δq＝５．６％」である。従って、集約パターン選出部１２４は、集約パターン毎の平均誤差の全てが「０」以上変数「χ」以下でないと判定し、Ｓ２１１１の処理に移行する。
【０１８６】
次に、「ｍ＝３」である場合の例を説明する。
【０１８７】
「ｍ＝１」の場合、集約パターン取得部１２３は、集計データ１３６ｂの組合せＩＤ「１」〜「６」の各々から、組合せＩＤ「１」と「２」と「３」〜「６」、組合せＩＤ「１」と「２」及び「３」と「４」〜「６」、組合せＩＤ「１」と「２」〜「４」と「５」及び「６」、組合せＩＤ「１」と「２」〜「５」と「６」、組合せＩＤ「１」及び「２」と「３」と「４」〜「６」、組合せＩＤ「１」及び「２」と「３」及び「４」と「５」及び「６」、組合せＩＤ「１」及び「２」と「３」〜「５」と「６」、組合せＩＤ「１」〜「３」と「４」と「５」及び「６」、組合せＩＤ「１」〜「３」と「４」及び「５」と「６」、組合せＩＤ「１」〜「４」と「５」と「６」という、１０個の集約パターンを抽出する。この集約パターンの各々において、図７に一例を示す集計データ１３６ｂの場合の誤差を示したものが、図２４〜図２７である。図２４は、組合せＩＤ「１」と「２」〜「４」と「５」及び「６」の集約パターンの誤差を示す。図２５は、組合せＩＤ「１」及び「２」と「３」及び「４」と「５」及び「６」の集約パターンの誤差を示す。図２６は、組合せＩＤ「１」〜「３」と「４」及び「５」と「６」の集約パターンの誤差を示す。図２７は、組合せＩＤ「１」〜「４」と「５」と「６」の集約パターンの誤差を示す。
【０１８８】
集約パターン選出部１２４は、Ｓ２１０６の処理で、上記集約パターンの各々に対し、集約グループ毎に、化学物質の含有量の平均値を算出することで、代表値を取得する。この処理は上述と同じであるので省略する。
【０１８９】
次に、集約パターン取得部１２３は、Ｓ２１０７の処理で、上記集約パターンの各々の最大誤差、平均誤差を算出する。この具体例を、図２４を参照して説明する。集約パターン選出部１２４は、上述の第１の実施形態と同じ処理例により、平均誤差「Δq」を算出する。また、集約パターン選出部１２４は、上述の第２の実施形態と同じ処理例により、最大誤差「Δqm」を算出する。例えば、図２４の例の場合、集約パターン選出部１２４は、平均誤差「Δq＝３．４％」、最大誤差「Δqm＝６．７％」を取得する。
【０１９０】
また、図２５の集約パターンの場合、集約パターン選出部１２４は、上述と同じ処理により、平均誤差「Δq＝３．４％」、最大誤差「Δqm＝６．７％」を取得する。
【０１９１】
また、図２６の集約パターンの場合、集約パターン選出部１２４は、上述と同じ処理により、平均誤差「Δq＝３．４％」、最大誤差「Δqm＝６．７％」を取得する。
【０１９２】
また、図２７の集約パターンの場合、集約パターン選出部１２４は、上述と同じ処理により、平均誤差「Δq＝４．５％」、最大誤差「Δqm＝８．１％」を取得する。
【０１９３】
次に、集約パターン選出部１２４は、Ｓ２１０８の処理で、集約パターン毎の最大誤差が、「０」以上変数「μ」以下であるものが含まれているか否か判定する。上述の図２４〜図２７に一例を示す最大誤差「Δqm」のみで考える場合、「μ＝８」であり、また、図２７の集約パターンの最大誤差は「Δqm＝８．１％」であるので、集約パターン選出部１２４は、図２７の集約パターンを処理対象外とし、メモリ１１２から削除等する。
【０１９４】
次に、集約パターン選出部１２４は、Ｓ２１１１の処理で、残りの集約パターンのうち、集約パターン毎の平均誤差のうち少なくとも一部が「０」以上変数「χ」以下であるか否か判定する。上述のように、「χ＝４」であり、また、上述の図２４〜図２６に一例を示す平均誤差「Δq」のみで考える場合、図２４〜図２６の集約パターンがこの条件を満たす。従って、集約パターン選出部１２４は、集約パターン毎の平均誤差のうち少なくとも一部が「０」以上変数「χ」以下であると判定し、Ｓ２１１２の処理に移行する。
【０１９５】
図２１に戻り、上述のＳ２１１０の判定の結果、処理対象の集約パターン毎の誤差のうち少なくとも一部が、「０」以上変数「χ」以下である場合、集約パターン選出部１２４は、集約パターンのうち誤差が最も小さいものを選出する（Ｓ２１１２）。この処理は上述のＳ８１０と同じである。なお、ここで、選出の基準となる誤差は、平均誤差、最大誤差のうち一方でもよく、また、両方を組み合わせても良い。例えば、集約パターン選出部１２４は、平均誤差、最大誤差のうち一方を基準として最小の誤差の集約パターンを選出し、この最小誤差が同じ集約パターンが複数ある場合、平均誤差、最大誤差のうち他方が最小となるものを選出してもよい。また、集約パターン選出部１２４は、平均誤差、最大誤差を変数の値とする任意の式により得られる値により、集約パターンを選出してもよい。
【０１９６】
次に、結果出力部１２５が、Ｓ２１１２の処理で選定した集約パターンから、転送用データとなる集約結果情報１３５を作成する（Ｓ２１１３）。この処理は上述のＳ８１１と同じである。
【０１９７】
具体的には、例えば、上述の図２４〜図２７に一例を示す誤差のみで考える場合、全ての集約パターンにおける最大誤差及び平均誤差は、「Δq＝３．４％」、「Δqm＝６．７％」である。従って、集約パターン選出部１２４は、このうち任意の集約パターンを選出し、選出した集約パターンにおける化学物質の含有量を、上述の実施形態と同じ処理により、集約結果情報１３５に格納する。ここで生成された集約結果情報１３５の一例を、図２８に示す。
【０１９８】
上述の第３の実施形態によれば、データの集約前後における化学物質の含有量の集計データ全体の誤差、および誤差の範囲の両方を考慮した集約が可能となるため、実際の製品に含有する化学物質の含有量と当該データの乖離を抑え、さらに企業間を多段に跨る情報転送をする場合においても、伝播する誤差を抑えることができる。
＜第４の実施形態＞
次に、第４の実施形態を説明する。
【０１９９】
上述の第１〜第３の実施形態では、同じ集約グループに属する購入先品目に含まれている化学物質の含有量の代表値として、平均値を用いている。以下で説明する第４の実施形態は、同じ集約グループに属する購入先品目に含まれている化学物質の含有量の最大値又は最小値を代表値とする点が異なる。以下では、上述の第１の実施形態と異なる点のみ詳細に説明し、同じ点については簡単に説明する。
【０２００】
第４の実施形態の構成例は、上述の第１の実施形態と同じである。ただし、得られる集約結果情報１３５内の情報は異なるが、これについては後述する。
【０２０１】
また、第４の実施形態の動作例は、上述の第１の実施形態と、Ｓ８０６の処理を除き同じである。以下、図２９を参照し、第４の実施形態における動作例を説明する。
【０２０２】
まず、読込み部１２１は、構成情報１３１、購入先品目情報１３２、化学物質情報１３３、集約条件情報１３４を読込む（Ｓ２９０１）。
【０２０３】
次に、読込み部１２１は、集約条件を示す変数「χ」の値を設定する。さらに、読込み部１２１は、変数「ｍ」の値を初期化し、メモリ１１２に格納する（Ｓ２９０２）。
【０２０４】
次に、データ生成部１２２は、製品に使用する購入先品目の組合せ毎、及び、化学物質の種類毎に、化学物質の含有量の集計データを作成する（Ｓ２９０３）。
【０２０５】
データ生成部１２２は、上述のＳ２９０３の処理で取得した集計データ１３６ａの各々を、昇順又は降順で並べ替えて、購入先品目の各組合せにＩＤを付与する（Ｓ２９０４）。
【０２０６】
次に、集約パターン取得部１２３は、変数「ｍ」で示される個数の集約グループへ集約するために想定可能な全ての集約パターンを抽出する（Ｓ２９０５）。このＳ２９０１〜Ｓ２９０５までの処理は、上述の第１の実施形態のＳ８０１〜Ｓ８０５までの処理と同じである。
【０２０７】
次に、集約パターン選出部１２４は、Ｓ２９０５で抽出した集約パターンの各々において、集約グループ毎に、化学物質毎の含有量の最大値又は最小値を取得し、この最大値又は最小値をその集約パターンの代表値とする（Ｓ２９０６）。そのために、集約パターン選出部１２４は、集計データ１３６ｂの各々から、同じ集約パターン毎に、同じ集約グループに属するレコードのフィールド７１３の値を抽出し、抽出した値の最大値又は最小値を取得し、取得した最大値又は最小値を代表値とする。ここで、最大値を代表値とするか、あるいは、最小値を代表値とするかは任意でよく、特に限定するものではない。例えば、製品や、その製品を提供する国や地域、化学物質等に応じて予め定められていてもよく、また、入力装置１１４又は通信インタフェース１１６等を介して入力されてもよい。製品や、その製品を提供する国や地域、化学物質等に応じて予め定められている場合、製品や、その製品を提供する国や地域、化学物質等と、最大値又は最小値を示す情報とを対応付けて格納するテーブル（図示略）等を、データ転送側装置１０１の２次記憶装置１１３等に記憶させておき、上述の処理で、集約パターン選出部１２４が、このテーブルを参照等して、最大値を代表値とするか、あるいは、最小値を代表値とするか判定してもよい。
【０２０８】
次に、集約パターン選出部１２４は、Ｓ２９０５で抽出した集約パターンの各々において、集約前後の各々での化学物質毎の含有量の誤差を算出し、メモリ１１２に格納する（Ｓ２９０７）。
【０２０９】
次に、集約パターン選出部１２４が、Ｓ２９０７で取得した集約パターン毎の誤差のうち全てが、「０」以上変数「χ」以下であるか否か判定する。（Ｓ２９０８）。
【０２１０】
Ｓ２９０８の判定の結果、集約パターン毎の誤差のうち全てが、「０」以上変数「χ」以下でない場合、集約パターン選出部１２４は、この集約パターンを不採用と判定し、メモリ１１２に格納されている変数「ｍ」を「ｍ＝ｍ＋１」とし（Ｓ２９０９）、集約パターン取得部１２３が、上述のＳ２９０５以降の処理を再度行なう。
【０２１１】
また、Ｓ２９０８の判定の結果、集約パターン毎の誤差のうち少なくとも一部が、「０」以上変数「χ」以下である場合、集約パターン選出部１２４は、後述するＳ２９１０の処理を行なう。
【０２１２】
上述のＳ２９０７〜Ｓ２９０９の処理は、上述のＳ８０７〜Ｓ８０９と同じである。
【０２１３】
ここで、第４の実施形態のＳ２９０５〜Ｓ２９０９の処理の具体例を、図面を参照して説明する。
【０２１４】
まず、「ｍ＝１」の場合の例を説明する。
【０２１５】
「ｍ＝１」の場合、Ｓ２９０５の処理で、集約パターン取得部１２３は、集約パターンとして、図７（ｂ）に一例を示す集計データ１３６ｂから、フィールド７１１の値が「１」〜「６」の全ての組合せを含むもののみを抽出する。次に、集約パターン選出部１２４は、Ｓ２９０６の処理で、フィールド７１１「１」〜「６」の各々を含むレコードのフィールド７１３の値の各々のうち、最大値又は最小値を取得し、取得した値を代表値とする。図３０（ａ）は、フィールド７１１「１」〜「６」の各々を含むレコードのフィールド７１３の値の各々のうち、最大値を代表値とした場合の例である。次に、集約パターン取得部１２３は、図７（ｂ）に一例を示す集計データ１３６ｂから、フィールド７１１「１」〜「６」の各々を含むレコードのフィールド７１３を抽出し、抽出した値の合計値を算出する。また、集約パターン取得部１２３は、抽出した値の各々と、上述のＳ２９０６の処理で取得した代表値との差分を取得し、これらの差分の合計値を算出する。集約パターン取得部１２３は、抽出した値の合計値を、差分の合計値で割り、さらに、１００をかけることで、平均誤差を算出する。集約パターン選出部１２４は、この処理を、集約パターンの各々に対し行なう。図３０（ｂ）は、図３０（ａ）に示す代表値から算出した平均誤差の一例である。図３０（ｂ）に一例を示すように、図７（ｂ）に一例を示す集計データ１３６ｂにおいて、最大値を代表値とする場合、「Δq＝３４．８％」となる。
【０２１６】
なお、集約パターン選出部１２４は、他の化学物質に対しても、上述の処理を行なう。
【０２１７】
上述のように、図５に一例を示す集約条件情報１３４の場合、「χ＝２０(％)」である。Ｓ２９０８の処理で、集約パターン選出部１２４は、Ｓ２９０７の処理で算出した誤差「３４．８％」が、「０」以上変数「χ」以下でないと判定する。従って、集約パターン選出部１２４は、Ｓ２９０９の処理で「ｍ＝ｍ＋１＝２」とし、再度、Ｓ２９０５の処理を行なう。
【０２１８】
次に、「ｍ＝２」である場合の例を説明する。
【０２１９】
「ｍ＝２」の場合、集約パターン取得部１２３は、集計データ１３６ｂの組合せＩＤ「１」〜「６」の各々から、組合せＩＤ「１」と「２」〜「６」、組合せＩＤ「１」及び「２」と「３」〜「６」、組合せＩＤ「１」〜「３」と「４」〜「６」、組合せＩＤ「１」〜「４」と「５」及び「６」、組合せＩＤ「１」〜「５」と「６」という、５個の集約パターンを抽出する。この集約パターンの各々において、図７に一例を示す集計データ１３６ｂの場合の誤差を示したものが、図３１である。図３１は、組合せＩＤ「１」〜「４」と「５」及び「６」の集約パターンの誤差を示す。
【０２２０】
集約パターン選出部１２４は、Ｓ２９０６の処理で、上記集約パターンの各々に対し、集約グループ毎に、化学物質の含有量の最大値を取得し、これを代表値とする。この処理は上述と同じであるので省略する。
【０２２１】
次に、集約パターン選出部１２４は、Ｓ２９０７の処理で、集約パターンの各々の誤差を集約グループ毎に算出する。この処理は、上述の第１の実施形態と同じである。図３１に示すように、上述の数２の分母は、図１４の２列目の合計値「４．４５」、分子は４列目の合計値「０．３５」と算出される。従って、平均誤差「Δq=０．３５／４．４５×１００＝７．９％」となる。
【０２２２】
集約パターン選出部１２４は、他の集約グループ、及び、他の化学物質に対しても、上述と同じ処理を行なう。
【０２２３】
上述のように、「ｍ＝２」の場合の集約パターンの全てについて誤差を算出すると、集約パターン選出部１２４は、Ｓ２９０８の処理により、この各集約パターンの誤差のうち全てが、「０」以上変数「χ」以下であるか否か判定する。ここでは、上述のように「χ＝２０」である。また、上述の処理で、組合せＩＤ「１」〜「４」と「５」及び「６」の場合の平均誤差「Δq＝７．９％」を取得しているので、集約パターン選出部１２４は、この各集約パターンの誤差のうち一部が、「０」以上変数「χ」以下であると判定する。
【０２２４】
なお、集約パターン選出部１２４は、他の化学物質に対しても、上述の処理を行なう。
【０２２５】
上述のＳ２９０８の判定の結果、集約パターン毎の誤差のうち少なくとも一部が、「０」以上変数「χ」以下である場合、集約パターン選出部１２４は、集約パターンのうち誤差が最も小さいものを選出する（Ｓ２９１０）。
【０２２６】
次に、結果出力部１２５が、Ｓ２９１０で選定した集約パターンから、転送用データとなる集約結果情報１３５を作成する（Ｓ２９１１）。
【０２２７】
なお、上述のＳ２９１０、Ｓ２９１１の処理は、上述の第１の実施形態のＳ８１０、Ｓ８１１の処理と同じである。
【０２２８】
ここで、図３２を参照し、第４の実施形態により生成された集約結果情報１３５の一例を説明する。
【０２２９】
図３２に一例を示す集約結果情報１３５は、上述の図６に一例を示す集約結果情報１３５と、フィールド６０３、フィールド６０４の各々に格納されている値そのもののみが異なる。即ち、上述の第１の実施形態では、フィールド６０４の値は平均誤差であったが、図３２に一例を示すフィールド６０４の値は、含有量の最大値である。
【０２３０】
上述の第４の実施形態によれば、各集約パターン内の代表値を最大値あるいは最小値として伝達することが可能となる。これにより、実際の出荷製品に含有する化学物質の含有量等を過大あるいは過小に伝達することを回避することができる。
【０２３１】
なお、上述の第４の実施形態では、誤差を算出するために、平均誤差を算出するものとしたが、これに限られるわけではなく、最大誤差を算出してもよい。この場合の処理例は、上述の第２の実施形態と同じであるので省略する。
【０２３２】
また、上述の第４の実施形態に、上述の第３の実施形態を組み合わせても良い。
＜第５の実施形態＞
次に、第５の実施形態を説明する。
【０２３３】
以下で説明する第５の実施形態では、化学物質の含有量のうち、特異なものを抜き取って集計データを取得する点が、上述の実施形態と異なる。以下では、上述の第１〜第４の実施形態と異なる点のみ詳細に説明し、同じ点については簡単に説明する。
【０２３４】
第５の実施形態の構成例は、上述の第１の実施形態と同じである。ここで、以下の第５の実施形態の具体的な説明で用いる化学物質情報１３３の一例を、図３３を参照して説明する。なお、この化学物質情報１３３は、上述の図４に一例を示す化学物質情報１３３とは、値そのものが異なるのみである。
【０２３５】
図３３において、化学物質情報１３３は、上述の図４に一例を示す化学物質情報１３３と同じく、各レコードは、フィールド４０１、フィールド４０２、フィールド４０３等を有する。フィールド４０１は、購入先品目ＩＤである。フィールド４０２は、同じレコードのフィールド４０１の購入先品目に含まれている化学物質の識別情報である。フィールド４０３は、同じデコードのフィールド４０２の化学物質の含有量である。
【０２３６】
また、第５の実施形態の動作例は、後述するＳ３４０４の特異データを抜き取る処理と、後述するＳ３４１２の転送用データを作成する処理とを除き、上述の第１〜第３の実施形態と同じである。以下、図３４を参照し、第５の実施形態における動作例を説明する。
【０２３７】
まず、読込み部１２１は、構成情報１３１、購入先品目情報１３２、化学物質情報１３３、集約条件情報１３４を読込む（Ｓ３４０１）。
【０２３８】
次に、読込み部１２１は、集約条件を示す変数「χ」の値を設定する。さらに、読込み部１２１は、変数「ｍ」の値を初期化し、メモリ１１２に格納する（Ｓ３４０２）。
【０２３９】
次に、データ生成部１２２は、製品に使用する購入先品目の組合せ毎、及び、化学物質の種類毎に、化学物質の含有量の集計データを作成する（Ｓ３４０３）。
【０２４０】
なお、上述のＳ３４０１〜Ｓ３４０３までの処理は、上述の第１〜第３の実施形態のＳ８０１〜Ｓ８０３の処理と同じである。
【０２４１】
次に、データ生成部１２２は、集計データから、特異データを抜き取り、抜き取った新たな集計データをメモリ１１２に格納する（Ｓ３４０４）。ここで、特異データは特に限定するものではないが、例えば、化学物質の含有量が「０」であるものや、含有量が例えば「０．００００１」等任意の閾値以上又は任意の閾値以下のうち少なくとも一方ものである。この閾値は、例えば、製品や、その製品を提供する国や地域、化学物質等に応じて予め定められていても良い。
【０２４２】
例えば、データ生成部１２２は、集計データ１３６ａの各レコードのフィールド７０２の各々を参照し、値が「０」や所定の閾値以上又は閾値以下のものを検索する。該当するフィールド７０２を有するレコードがある場合、データ生成部１２２は、そのレコードを集計データ１３６ａから抜き取り、メモリ１１２の所定領域に格納する。
【０２４３】
具体的には、例えば、図３３に一例を示す化学物質情報１３３の場合、データ生成部１２２は、Ｓ３４０３の処理により、図３５（ａ）に一例を示す集計データ１３６ａを生成する。ここでは、化学物質の含有量「０」を特異データとする場合の例を説明する。図３５（ａ）に一例を示すフィールド７０１の値が「ａ３、ａ５」であるレコードのフィールド７０２の値が「０」であるので、データ生成部１２２は、集計データ１３６ａから、このレコードを抜き取る。
【０２４４】
図８に戻り、データ生成部１２２は、上述のＳ３４０３の処理で取得した集計データ１３６ａの各々を、昇順又は降順で並べ替えて、購入先品目の各組合せにＩＤを付与する（Ｓ３４０５）。この処理そのものは、上述の第１〜第３の実施形態のＳ８０４と同じである。
【０２４５】
ここで、上述の図３５（ａ）に一例を示す集計データ１３６ａから、集計データ１３６ｂを生成する場合の例を説明する。上述のように、データ生成部１２２は、集計データ１３６ａから、フィールド７０１の値が「ａ３、ａ５」であるレコードを抜き取っている。従って、データ生成部１２２は、このレコードを除くレコードを、フィールド７０２の値を基準として降順に並べ替え、さらに、各レコードに組合せＩＤを追加格納する。図３５（ａ）に一例を示す集計データ１３６ａから生成した集計データ１３６ｂの一例を、図３５（ｂ）に示す。図３５（ｂ）に一例を示すように、抜き取られた購入先品目の組合せ「ａ３、ａ５」が、フィールド７１２の値として含まれていない。
【０２４６】
図３４において、集約パターン取得部１２３は、変数「ｍ」で示される個数の集約グループへ、購入先品目の組合せを集約するために想定可能な全ての集約パターンを抽出する（Ｓ３４０６）。
【０２４７】
次に、集約パターン取得部１２３は、Ｓ３４０５で抽出した集約パターンの各々において、集約グループ毎に、化学物質毎の含有量の代表値を算出する（Ｓ３４０７）。
【０２４８】
次に、集約パターン取得部１２３は、Ｓ３４０５で抽出した集約パターンの各々において、集約前後の各々での化学物質毎の含有量の誤差を算出し、メモリ１１２に格納する（Ｓ３４０８）。
【０２４９】
次に、集約パターン取得部１２３が、Ｓ３４０７で取得した集約パターン毎の誤差の少なくとも一部が、「０」以上変数「χ」以下であるか否か判定する。（Ｓ３４０８）。
【０２５０】
Ｓ３４０８の判定の結果、集約パターン毎の誤差のうち全てが、「０」以上変数「χ」以下でない場合、集約パターン取得部１２３は、この集約パターンを不採用と判定し、メモリ１１２に格納されている変数「ｍ」を「ｍ＝ｍ＋１」とし（Ｓ３４０９）、上述のＳ３４０５以降の処理を再度行なう。
【０２５１】
また、Ｓ３４０８の判定の結果、集約パターン毎の誤差のうち少なくとも一部が、「０」以上変数「χ」以下である場合、集約パターン選出部１２４は、集約パターンのうち誤差が最も小さいものを選出する（Ｓ３４１０）。
【０２５２】
なお、上述のＳ３４０６〜Ｓ３４１１の処理は、上述の第１〜第３の実施形態のＳ８０５〜Ｓ８１０の処理と同じである。
【０２５３】
Ｓ３４０７で算出される代表値は、上述の第１〜第３の実施形態のように平均値でもよく、また、上述の第４の実施形態のように最大値又は最小値でもよい。また、Ｓ３４０８で算出される誤差は、上述の第１の実施形態のように平均誤差でもよく、また、上述の第２の実施形態のように最大誤差でもよい。また、上述の第３の実施形態のように、平均誤差及び最大誤差の両方を取得してもよい。
【０２５４】
ここで、代表値を平均値とし、さらに、誤差を平均誤差で取得する場合の、上述のＳ３４０６〜Ｓ３４０９の具体的な処理例を、図面を参照して説明する。
【０２５５】
まず、「ｍ＝１」の場合の例を説明する。
【０２５６】
「ｍ＝１」の場合、Ｓ３４０６の処理で、集約パターン取得部１２３は、集約パターンとして、図３５（ｂ）に一例を示す集計データ１３６ｂから、フィールド７１１の値が「１」〜「５」の全ての組合せを含むもののみを抽出する。この集約パターンを示したものが、図３６（ａ）である。集約パターン選出部１２４は、Ｓ３４０７の処理で、フィールド７１１「１」〜「５」の各々を含むレコードのフィールド７１３の値の各々を抽出し、抽出した値の合計値を、抽出した値の数で割る。この値が平均値であり、この集約パターンの代表値である。図３５（ｂ）に一例を示す集計データ１３６ｂの場合、フィールド７１１「１」〜「５」の各々を含むレコードのフィールド７１３の値の各々は「０．９５」、「０．９」、「０．８５」、「０．８」、「０．０５」である。従って、集約パターン選出部１２４は、「平均値＝(０．９５＋０．９＋０．８５＋０．８＋０．０５)／５(集約グループに含まれるデータ数)＝０．７１」を算出する。
【０２５７】
次に、集約パターン選出部１２４は、Ｓ３４０８の処理で、集約パターンの誤差を算出する。そのために、集約パターン選出部１２４は、図３５（ｂ）に一例を示す集計データ１３６ｂから、フィールド７１１「１」〜「５」の各々を含むレコードのフィールド７１３を抽出し、抽出した値の各々と、上述のＳ３４０７の処理で取得した平均値との差分を取得し、この差分の絶対値の合計を算出する。さらに、集約パターン選出部１２４は、図３５（ｂ）に一例を示す集計データ１３６ｂから、フィールド７１１「１」〜「５」の各々を含むレコードのフィールド７１３を抽出し、抽出した値の合計値を算出する。集約パターン選出部１２４は、差分の絶対値の合計を、抽出した値の合計値で割り、さらに、１００をかけることで、平均誤差を算出する。
【０２５８】
この結果を、図３６（ｂ）に示す。図３５（ｂ）に一例を示す集計データ１３６ｂの場合、上述の数２の分母は、図３６（ｂ）の２列目の合計値「３．５５」、分子は４列目の合計値「１．３２」と算出される。従って、平均誤差「Δq=１．３２／３．５５×１００＝３７．２％」となる。
【０２５９】
なお、集約パターン選出部１２４は、他の化学物質に対しても、上述の処理を行なう。ここでは、説明の単純化のために、化学物質「ＣＡＳ１」の場合のみを例にして説明する。
【０２６０】
上述のように「χ＝２０(％)」である。Ｓ３４０９の処理で、集約パターン選出部１２４は、Ｓ３４０８の処理で算出した誤差「３７．２％」が、「０」以上変数「χ」以下でないと判定する。従って、集約パターン選出部１２４は、Ｓ３４１０の処理で「ｍ＝ｍ＋１＝２」とし、再度、Ｓ３４０６の処理を行なう。
【０２６１】
次に、「ｍ＝２」である場合の例を説明する。
【０２６２】
「ｍ＝２」の場合、集約パターン取得部１２３は、Ｓ３４０６の処理で、集計データ１３６ｂの組合せＩＤ「１」〜「５」の各から、組合せＩＤ「１」と「２」〜「５」、組合せＩＤ「１」及び「２」と「３」〜「５」、組合せＩＤ「１」〜「３」と「４」及び「５」、組合せＩＤ「１」〜「４」と「５」という、４個の集約パターンを抽出する。この集約パターンの各々において、図３５に一例を示す集計データ１３６ｂの場合の誤差を示したものが、図３７である。図３７は、組合せＩＤ「１」〜「４」と「５」の集約パターンの誤差を示す。
【０２６３】
集約パターン選出部１２４は、Ｓ３４０７の処理で、上記集約パターンの各々に対し、集約グループ毎に、化学物質の含有量の平均値を算出することで、代表値を取得する。例えば、図３７の集約パターンの場合、集約パターン選出部１２４は、組合せＩＤ「１」〜「４」を含む集約グループに対し、上述と同じ処理により、「平均値＝０．８75」を算出する。また、集約パターン選出部１２４は、組合せＩＤ「５」のみを含む集約グループに対し、上述と同じ処理により、「平均値＝０．０５」を算出する。
【０２６４】
次に、集約パターン選出部１２４は、Ｓ３４０８の処理で、各集約パターンの誤差を集約グループ毎に算出する。この具体的な処理例は上述と同じである。図３７の代表値からの誤差を算出した結果を、同じ図３７に示す。集約パターン選出部１２４は、上述と同じ処理により、平均誤差「Δq=５．６％」を算出する。
【０２６５】
上述のように、「ｍ＝２」の場合の集約パターンの全てについて誤差を算出すると、集約パターン選出部１２４は、Ｓ３４０９の処理により、この各集約パターンの誤差のうち全てが、「０」以上変数「χ」以下であるか否か判定する。ここでは、上述のように「χ＝２０」である。また、上述の処理で、組合せＩＤ「１」〜「４」と「５」の集約パターンの平均誤差は「Δq=５．６％」であるので、集約パターン選出部１２４は、この各集約パターンの誤差のうち一部が、「０」以上変数「χ」以下であると判定する。
【０２６６】
なお、集約パターン選出部１２４は、上述と同じ処理を、他の集約パターンの各々、及び、他の化学物質の各々に対しても行なう。
【０２６７】
図３４に戻り、結果出力部１２５が、Ｓ３４１１で選定した集約パターンから、転送用データとなる集約結果情報１３５を作成する（Ｓ３４１２）。このとき、結果出力部１２５は、Ｓ３４０４の処理で特異データを抜き取っている場合、Ｓ２４１１で選定した集約パターンに、Ｓ３４０４で抜き取った特異データを追加して、集約結果情報１３５を作成する。そのために、結果出力部１２５は、Ｓ３４１１で選定した集約パターンの集約グループ毎に集約グループＩＤを付与し、集約結果情報１３５の各レコードのフィールド６０１、フィールド６０２、フィールド６０３、フィールド６０４等の値として、処理対象の製品の製品品目ＩＤ、この製品に含まれる化学物質、同じレコードのフィールド６０２の化学物質に対しＳ８１０で選定した集約パターンの集約グループの集約グループＩＤの各々、同じレコードのフィールド６０３の集約グループＩＤで示される集約グループの代表値を格納する。さらに、結果出力部１２５は、Ｓ３４０４で抜き取った特異データに集約グループＩＤを付与し、集約結果情報１３５の各レコードのフィールド６０１、フィールド６０２、フィールド６０３、フィールド６０４等の値として、処理対象の製品の製品品目ＩＤ、この製品に含まれる化学物質のうちＳ３４０４で抜き取った特異データのもの、同じレコードのフィールド６０２の化学物質に対しＳ３４０４で抜き取った特異データに付与された集約グループＩＤ、同じレコードのフィールド６０３の集約グループＩＤで示される特異データの値を格納する。
【０２６８】
ここで、上述の図３５（ｂ）に一例を示す集計データ１３６ｂの場合を例として具体的に説明する。図３５（ｂ）に一例を示す集計データ１３６ｂは、上述のように、Ｓ３４０４の処理で、化学物質「ＣＡＳ１」において、購入先品目の組合せ「ａ３、ａ５」、含有量「０」が抜き取られているものである。
【０２６９】
Ｓ３４１１の処理で、集約パターンとして、組合せＩＤ「１」〜「４」と「５」が選出されたものとする。この場合、上述のように、化学物質「ＣＡＳ１」において、組合せＩＤ「１」〜「４」の集約グループの代表値は「０．８75」、組合せＩＤ「５」の集約グループの代表値は「０．０５」である。結果出力部１２５は、組合せＩＤ「１」〜「４」の集約グループに集約グループＩＤ「ＣＡＳ１００１」、組合せＩＤ「５」の集約グループに集約グループＩＤ「ＣＡＳ１００２」を付与する。さらに、結果出力部１２５は、集約結果情報１３５の各レコードのフィールド６０１、フィールド６０２、フィールド６０３、フィールド６０４等の値が、「ｂ１」、「ＣＡＳ１」、「ＣＡＳ１００１」、「０．８75」のレコードと、「ｂ１」、「ＣＡＳ１」、「ＣＡＳ１００２」、「０．０５」のレコードとを追加する。また、結果出力部１２５は、抜き取られた特異データに、集約グループＩＤ「ＣＡＳ１００３」を付与する。さらに、結果出力部１２５は、集約結果情報１３５の各レコードのフィールド６０１、フィールド６０２、フィールド６０３、フィールド６０４等の値が、「ｂ１」、「ＣＡＳ１」、「ＣＡＳ１００３」、「０」のレコードを追加する。このように生成された集約結果情報１３５の一例を、図３８に示す。
【０２７０】
なお、結果出力部１２５は、Ｓ３４０４の処理で複数の特異データを抜き取っている場合、特異データの各々に対し別個の集約グループＩＤを付与してもよく、また、複数の特異データに対し１つの集約グループＩＤを付与してもよい。複数の特異データに対し１つの集約グループＩＤを付与する場合、例えば、結果出力部１２５は、抽出した全ての特異データに同一の集約グループＩＤを付与してもよく、また、化学物質の含有量の差が所定閾値以内である場合に同一の集約グループＩＤを付与してもよい。
【０２７１】
上述の第５の実施形態によれば、例えば「０」等の特異なデータを別にして、その他の情報のみ集約することができる。これにより、例えば特定の情報を含んではならない規制などに対して、情報を明確に伝達することができる。
【０２７２】
なお、上述の第５の実施形態に、第４の実施形態を組み合わせても良い。この場合の処理例は、上述と同じであるので省略する。
＜第６の実施形態＞
以下で説明する第６の実施形態は、データ受信側装置１０２が、所定期間等に購入等した製品や、所定数量の製品の含有する化学物質の含有量を集計するためのものである。以下、上述の実施形態と異なるもののみ詳細に説明し、同じものに関しては簡単に説明する。
【０２７３】
まず、図３９を参照し、第６の実施形態の構成例を説明する。図３９では、上述の図１と同じものに対しては同じ符号を付与し、詳細は省略する。
【０２７４】
図３９において、データ転送側装置１０１は、２次記憶装置１１３に、さらに、使用実績情報３９３１、集約パターン情報３９３２、出荷実績情報３９３３等を有する。使用実績情報３９３１は、各製品品目に、どの購入先品目を適用したかを示す。集約パターン情報３９３２は、集約グループと、その集約グループに属する購入先品目の組合せとを示す。出荷実績情報３９３３は、出荷等した製品の数量を示す。
【０２７５】
使用実績情報３９３１は、入力装置１１４又は通信インタフェース１１６等から入力等され、予め２次記憶装置１１３に格納されるものである。集約パターン情報３９３２、出荷実績情報３９３３は、後述する処理例により生成されるものである。
【０２７６】
また、図３９は、データ受信側装置１０２の構成を示す。データ受信側装置１０２は、ＣＰＵ３９０１、メモリ３９０２、２次記憶装置３９０３、入力装置３９０４、出力装置３９０５、通信インタフェース３９０６等を有する。ＣＰＵ３９０１、メモリ３９０２、２次記憶装置３９０３、入力装置３９０４、出力装置３９０５、通信インタフェース３９０６等はバス３９０７により接続される。
【０２７７】
２次記憶装置３９０３は、例えば、ＨＤＤや、シリコンディスク、ＣＤ、ＤＶＤ等の記憶メディア及び記憶メディアの駆動装置等である。２次記憶装置１１３は、集約結果情報１３５、集約結果情報３９２１、出荷実績情報３９３３等を有する。
【０２７８】
集約結果情報１３５、出荷実績情報３９３３の各々は上述と同じである。集約結果情報３９２１は、所定期間等に購入等した製品に含まれる化学物質毎の総量を示す。
【０２７９】
集約結果情報１３５、出荷実績情報３９３３等は、データ転送側装置１０１から送信されるものである。集約結果情報３９２１等は、後述する処理により生成される。
【０２８０】
ＣＰＵ３９０１は、プログラム（図示略）をロードして実行することにより、読込み部３９１１、含有量算出部３９１２、結果出力部３９１３等を実現する。
【０２８１】
読込み部３９１１は、必要なデータを読み込む。含有量算出部３９１２は、所定期間等に購入等した製品に含まれる化学物質毎の総量を取得する。結果出力部３９１３は、含有量算出部３９１２により取得された総量を集約結果情報３９２１に格納し、任意のタイミングで、入力装置３９０４や通信インタフェース３９０６等に出力する。
【０２８２】
入力装置３９０４は、例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スキャナ等である。出力装置３９０５は、例えば、ディスプレイ装置、スピーカ、プリンタ等である。
【０２８３】
なお、上述のデータ受信側装置１０２の機能及び情報を、複数の情報処理装置が分散して有していても良い。
【０２８４】
次に、２次記憶装置１１３、又は、２次記憶装置３９０３に格納されている情報の一例を説明する。
【０２８５】
まず、図４０を参照し、使用実績情報３９３１の一例を説明する。
【０２８６】
ここでは、使用実績情報３９３１は、複数のテーブルを有するものとする。以下、これらのテーブルを「使用実績情報テーブル３９３１」といい、また、これらのテーブルを特に区別する場合「使用実績情報テーブル３９３１ａ」というように符号を付与して説明する。なお、これらの複数の使用実績情報テーブル３９３１は、例えば、製品を製造するロットや時期等におうじて、その製品の製造に用いた購入先品目が異なる場合、その購入先品目の組合せ毎に異なる使用実績情報テーブル３９３１を有するものとする。この、製品を製造するロットや時期等の情報を特定する技術は任意であり、例えば、使用実績情報テーブル３９３１のファイル名等に、製品を製造するロットや時期等の情報が含まれていてもよく、また、使用実績情報テーブル３９３１に、製品を製造するロットや時期等の情報が付与等されていてもよい。また、図示しないテーブルに、各使用実績情報テーブル３９３１と、そのテーブルに含まれる製品のロットや時期等の情報とを対応付けて格納しておき、このテーブルを参照することにより特定してもよい。
【０２８７】
図４０では、２つの使用実績情報テーブル３９３１の例を示す。図４０（ａ）、（ｂ）に一例を示す使用実績情報テーブル３９３１ａ、使用実績情報テーブル３９３１ｂの各々は、フィールド４００１の値と、１つ以上のレコードとを有する。各レコードは、フィールド４０１１、フィールド４０１２等を有する。フィールド４０１１は、製品品目ＩＤである。フィールド４０１２は、同じレコードのフィールド４０１１の製品品目に適応した購入先品目ＩＤである。フィールド４００１は、各レコードのフィールド４０１１の製品品目として、フィールド４０１１の購入先品目を適用した製品の出荷量である。この出荷量の単位は、例えば「個」、「ｋｇ」、「ｇ」、「ｌ」等、製品等に応じて任意でよく、特に限定するものではない。ここでは、出荷量の単位は「個」であるものとして説明する。
【０２８８】
具体的には、例えば、図４０（ａ）の使用実績情報テーブル３９３１の場合、製品品目ＩＤ「ｂ１１」の製品品目として購入先品目ＩＤ「ａ１」の購入先品目が用いられ、かつ、製品品目ＩＤ「ｂ１２」の製品品目として購入先品目ＩＤ「ａ４」の購入先品目が用いられた製品は、「７０」出荷されたことを示す。
【０２８９】
次に、図４１を参照し、集約パターン情報３９３２の一例を説明する。
【０２９０】
図４１において、集約パターン情報３９３２の各レコードは、フィールド４１０１、フィールド４１０２、フィールド４１０３、フィールド４１０４等を有する。フィールド４１０１は、製品の製品品目ＩＤである。フィールド４１０２は、同じレコードのフィールド４１０１の製品に含まれる化学物質の識別情報である。フィールド４１０３は、同じレコードのフィールド４１０２の化学物質に対し、上述と同じ処理で取得した集約グループの集約グループＩＤである。フィールド４１０４は、同じレコードのフィールド４１０３の集約グループに属する、購入先品目の購入先品目ＩＤである。
【０２９１】
具体的には、例えば、図４１の例の場合、フィールド４１０１、フィールド４１０２、フィールド４１０３、フィールド４１０４等の値が、「ｂ１」、「ＣＡＳ１」、「ＣＡＳ１００１」、「ａ２、ａ５」である。従って、製品「ｂ１」を構成する購入先品目「ａ２、ａ５」の組合せは、集約グループ「ＣＡＳ１００１」に属し、化学物質「ＣＡＳ１」を含むことを示す。
【０２９２】
次に、図４２を参照し、出荷実績情報３９３３の一例を説明する。
【０２９３】
図４２において、出荷実績情報３９３３の各レコードは、フィールド４２０１、フィールド４２０２、フィールド４２０３を有する。フィールド４２０１は、製品の製品品目ＩＤである。フィールド４２０２は、同じレコードのフィールド４２０１の製品に含まれる化学物質である。フィールド４２０３は、同じレコードのフィールド４２０２の化学物質に対し、上述と同じ処理で取得した集約グループの集約グループＩＤである。フィールド４２０４は、同じレコードのフィールド４２０１の製品のうち、同じレコードのフィールド４２０２、フィールド４２０３の化学物質に対する集約グループに属する購入先品目の組合せで生産等されたものの、出荷量である。この出荷量の単位は、例えば「個」、「ｋｇ」、「ｇ」、「ｌ」等、製品等に応じて任意でよく、特に限定するものではない。ここでは、出荷量の単位は「個」であるものとして説明する。
【０２９４】
具体的には、例えば、図４２の例の場合、フィールド４２０１、フィールド４２０２、フィールド４２０３、フィールド４２０４等の値が、「ｂ１」、「ＣＡＳ１」、「ＣＡＳ１００１」、「７０」である。従って、製品「ｂ１」において、化学物質「ＣＡＳ１」を含む集約グループ「ＣＡＳ１００１」に属するものが、「７０個」出荷されたことを示す。
【０２９５】
次に、図４３を参照し、集約結果情報３９２１の一例を説明する。
【０２９６】
図４３において、集約結果情報３９２１の各レコードは、フィールド４３０１、フィールド４３０２等を有する。フィールド４３０１は、化学物質の識別情報である。フィールド４３０２は、同じレコードのフィールド４３０１の化学物質が、製品の購入等により流入した総量である。この総量の単位は任意でよく、特に限定するものではない。ここでは、総量の単位は「ｇ」であるものとして説明する。
【０２９７】
具体的には、例えば、図４３の例の場合、化学物質「ＣＡＳ１」が、「７９．５ｇ」流入したことを示す。
【０２９８】
次に、動作例を説明する。
【０２９９】
ここでは、シーケンス例を用いて処理の概要を説明し、その後、各処理の詳細を説明する。
【０３００】
まず、図４４を参照し、シーケンス例を説明する。
【０３０１】
図４４において、データ転送側装置１０１は、集約結果情報１３５、集約パターン情報３９３２を生成する（Ｓ４４０１）。集約結果情報１３５を生成する動作例は、上述の第１〜第５の実施形態と同じである。以下、第１の実施形態と同じであるものとして説明する。また、集約パターン情報３９３２を生成する動作例は後述する。データ転送側装置１０１の結果出力部１２５は、集約結果情報１３５をデータ受信側装置１０２に送信する（Ｓ４４０２）。
【０３０２】
データ受信側装置１０２は、集約結果情報１３５を受信すると（Ｓ４４０３）、読込み部３９１１は、受信した集約結果情報１３５等を２次記憶装置３９０３等に格納する（Ｓ４４０４）。
【０３０３】
一方、データ転送側装置１０１は、例えば処理実行指示が入力された場合等の任意のタイミングで、後述する処理により出荷実績情報３９３３を生成する（Ｓ４４０５）。処理部１０１は、生成した出荷実績情報３９３３を、データ受信側装置１０２に送信する（Ｓ４４０６）。
【０３０４】
データ受信側装置１０２は、出荷実績情報３９３３を受信すると（Ｓ４４０７）、読込み部３９１１が、受信した出荷実績情報３９３３を２次記憶装置３９０３等に格納する（Ｓ４４０８）。次に、データ受信側装置１０２の含有量算出部３９１２は、集約結果情報３９２１を生成する（Ｓ４４０９）。結果出力部３９１３は、任意のタイミングで、入力装置３９０４や通信インタフェース３９０６等に出力する（Ｓ４４１０）。
【０３０５】
次に、上記処理の詳細を説明する。
【０３０６】
まず、上述のＳ４４０１の処理例の詳細を説明する。
【０３０７】
上述のＳ４４０１は、集約結果情報１３５と、集約パターン情報３９３２とを生成している、この処理例は、Ｓ８１１の処理で、集約パターン情報３９３２をさらに生成する点を除き、上述の第１の実施形態と同じである。従って、図８を参照して、第６の実施形態におけるＳ８１１の処理例を説明する。
【０３０８】
図８において、上述のＳ８１０の後、結果出力部１２５は、集約結果情報１３５及び集約パターン情報３９３２を生成する（Ｓ８１１）。結果出力部１２５が集約結果情報１３５を生成する処理例は、上述の第１の実施形態と同じである。集約パターン情報３９３２を生成するために、結果出力部１２５は、集約パターン情報３９３２の各レコードのフィールド４１０１、フィールド４１０２、フィールド４１０３、フィールド４０１４等の値として、製品の製品品目ＩＤ、その製品に含まれる化学物質の識別情報、その化学物質に対しＳ８１０の処理で選定した集約パターンの集約グループ、その集約グループに属する購入先品目の組合せを格納する。
【０３０９】
具体的に、Ｓ８１０の処理で、製品「ｂ１」の化学物質「ＣＡＳ１」に対し、組合せＩＤ「１」〜「４」と「５」及び「６」との集約グループからなる集約パターンが選出された場合の例を説明する。上述のように、組合せＩＤ「１」〜「４」の集約グループに対し付与された集約グループＩＤは「ＣＡＳ１００１」であり、組合せＩＤ「５」及び「６」の集約グループに対し付与された集約グループＩＤは「ＣＡＳ１００２」である。また、上述のように、組合せＩＤ「１」の購入先品目ＩＤは「ａ２、ａ５」、組合せＩＤ「２」の購入先品目ＩＤは「ａ２、ａ４」、組合せＩＤ「３」の購入先品目ＩＤは「ａ１、ａ５」、組合せＩＤ「４」の購入先品目ＩＤは「ａ１、ａ４」である。従って、結果出力部１２５は、集約パターン情報３９３２に、フィールド４１０１、フィールド４１０２、フィールド４１０３、フィールド４０１４等の値が、「ｂ１」、「ＣＡＳ１」、「ＣＡＳ１００１」、「ａ２、ａ５」であるレコード、「ｂ１」、「ＣＡＳ１」、「ＣＡＳ１００１」、「ａ２、ａ４」であるレコード、「ｂ１」、「ＣＡＳ１」、「ＣＡＳ１００１」、「ａ１、ａ５」であるレコード、「ｂ１」、「ＣＡＳ１」、「ＣＡＳ１００１」、「ａ１、ａ４」であるレコードを格納する。結果出力部１２５は、集約グループＩＤ「ＣＡＳ１００２」に対しても同じ処理を行なう。
【０３１０】
結果出力部１２５は、任意のタイミングで、集約結果情報１３５、集約パターン情報３９３２を、データ受信側装置１０２に送信する。
【０３１１】
次に、上述のＳ４４０５の処理例を、図４５を参照して説明する。なお、Ｓ４４０５の処理を開始するタイミングは任意であり、例えば、入力装置１１４又は通信インタフェース１１６からの実行指示が入力された場合や、使用実績情報３９３１が入力及び更新等された場合等に起動する。
【０３１２】
図４５において、読込み部１２１は、まず、構成情報１３１、使用実績情報３９３１、集約パターン情報３９３２を読込む（Ｓ４５０１）。なお、ここで、期間を限定して化学物質の含有量を集計する場合、読込み部１２１は、各使用実績情報３９３１のファイル名や付与されている情報等を参照して、複数の使用実績情報３９３１のうち、この期間のもののみを読み込むとよい。この期間は、予め設定されていてもよく、また、入力装置１１４又は通信インタフェース１１６等を介して入力されても良い。
【０３１３】
次にデータ生成部１２２が、構成情報１３１と使用実績情報３９３１とから、実際に製品生産等に適用した購入先品目の組合せを抽出する（Ｓ４５０２）。データ生成部１２２は、まず、製品に適用可能な購入先品目を取得する。この処理例は上述のＳ９０１と同じであるので省略する。次に、データ生成部１２２は、製品を生産等する場合の購入先品目の組合せを取得する。この処理例は上述のＳ９０２と同じであるので省略する。次に、データ生成部１２２は、上述の処理で取得した購入先品目の組合せのうち、実際に製品生産等に適用したものを取得する。そのために、データ生成部１２２は、上記処理で取得した購入先品目の組合せのうち、上述のＳ４５０１の処理で読み込んだ各使用実績情報テーブル３９３１の各レコードのフィールド４０１２の値と、上記処理で取得した購入先品目の組合せを構成する購入先品目ＩＤとが一致するものを抽出する。ここで抽出されたものが、実際に製品生産等に適用した購入先品目の組合せである。
【０３１４】
図２、図３、図４０に一例を示す構成情報１３１、購入先品目情報１３２、使用実績情報テーブル３９３１a、使用実績情報テーブル３９３１ｂが、Ｓ４５０１の処理で読み込まれた場合を例にして具体的に説明する。この場合、上述のように、データ生成部１２２は、購入先品目ＩＤの組合せ「ａ１、ａ４」、「ａ１、ａ５」、「ａ２、ａ４」、「ａ２、ａ５」、「ａ３、ａ４」、「ａ３、ａ５」を取得する。図４０（ａ）に一例を示す使用実績情報テーブル３９３１ａの場合、各レコードのフィールド４０１２の値は「ａ１」、「ａ４」である。従って、データ生成部１２２は、上記組合せのうち、購入先品目ＩＤの一致する「ａ１、ａ４」を抽出する。また、図４０（ｂ）に一例を示す使用実績情報テーブル３９３１ｂの場合、各レコードのフィールド４０１２の値は「ａ３」、「ａ５」である。従って、データ生成部１２２は、上記組合せのうち、購入先品目ＩＤの一致する「ａ３、ａ５」を抽出する。ここで抽出した「ａ１、ａ４」と「ａ３、ａ５」とが、実際に製品生産等に適用した購入先品目の組合せである。
【０３１５】
次に、データ生成部１２２は、Ｓ４５０２で抽出した購入先品目ＩＤの属する集約グループを特定する（Ｓ４５０３）。そのために、データ生成部１２２は、集約パターン情報３９３２の各レコードのフィールド４１０４の値を参照し、上述のＳ４５０２の処理で抽出した購入先品目の組合せを構成する購入先品目ＩＤと一致するものを検索し、該当するレコードのフィールド４１０２、フィールド４１０３の値を抽出する。
【０３１６】
具体的には、上述のＳ４５０２の処理で、実際に製品生産等に適用した購入先品目の組合せ「ａ１、ａ４」と「ａ３、ａ５」とを取得した場合の例で説明する。図４１に一例を示す集約パターン情報３９３２の場合、データ生成部１２２は、フィールド４１０４の値が「ａ１、ａ４」であるレコードのフィールド４１０２、フィールド４１０３の値「ＣＡＳ１」、「ＣＡＳ１００１」を抽出する。また、データ生成部１２２は、フィールド４１０４の値が「ａ３、ａ５」であるレコードのフィールド４１０２、フィールド４１０３の値「ＣＡＳ１」、「ＣＡＳ１００２」を抽出する。
【０３１７】
次に、結果出力部１２５は、Ｓ４５０３の処理で取得した集約グループと、実際の製品の出荷量とから、出荷実績情報３９３３を作成する（Ｓ４５０４）。そのために、例えば、結果出力部１２５は、上記Ｓ４５０１で読み出した各使用実績情報３９３１の各レコードのフィールド４０１２を参照し、それらの使用実績情報３９３１のうち、上記Ｓ４５０２で抽出した購入先品目ＩＤと一致するものを選択し、選択した使用実績情報３９３１のフィールド４００１を抽出する。結果出力部１２５は、集約グループ毎に、出荷実績情報３９３３のフィールド４２０１、フィールド４２０２、フィールド４２０３、フィールド４２０４等の値として、製品の製品品目ＩＤ、上記Ｓ４５０３の処理で抽出したフィールド４１０１の値、上記Ｓ４５０３の処理で抽出したフィールド４１０２の値、上述のＳ４５０３で抽出したその集約グループに属する購入先品目の組合せの製品の出荷量を格納する。
【０３１８】
具体的には、上述のＳ４５０２の処理で、実際に製品生産等に適用した購入先品目の組合せ「ａ１、ａ４」を取得し、上述のＳ４５０３の処理で、化学物質「ＣＡＳ１」、集約グループ「ＣＡＳ１００１」を取得した場合の例で説明する。結果出力部１２５は、図４０（ａ）、（ｂ）の各々に一例を示す使用実績情報テーブル３９３１ａ、使用実績情報テーブル３９３１ｂのうち、各レコードのフィールド４０１２の値が「ａ１」、「ａ４」であるものを選択する。この場合、該当するのは使用実績情報テーブル３９３１ａであので、結果出力部１２５は、使用実績情報テーブル３９３１ａのフィールド４００１の値「７０」を抽出する。結果出力部１２５は、出荷実績情報３９３３のフィールド４２０１、フィールド４２０２、フィールド４２０３、フィールド４２０４等の値として、「ｂ１」、「ＣＡＳ１」、「ＣＡＳ１００１」、「７０」等を格納する。
【０３１９】
なお、ここで、上述のＳ４５０１の処理で、同一の集約グループに属する購入先品目の組合せの使用実績情報３９３１を複数読み出している場合、結果出力部１２５は、同一の集約グループに属する購入先品目の組合せの製品の出荷量の合計値を算出し、この合計値を、出荷実績情報３９３３のフィールド４２０４の値として格納するとよい。
【０３２０】
結果出力部１２５は、任意のタイミングで、出荷実績情報３９３３を、データ受信側装置１０２に送信する。
【０３２１】
次に、上述のＳ４４０９の処理例を、図４６を参照して説明する。なお、Ｓ４４０９の処理を開始するタイミングは任意であり、例えば、入力装置３９０４又は通信インタフェース３９０６からの実行指示が入力された場合等や、出荷実績情報３９３３を受信した場合等に起動する。
【０３２２】
図４６において、データ受信側装置１０２の読込み部３９１１が、集約結果情報１３５、出荷実績情報３９３３を読み込む（Ｓ４６０１）。なお、ここで、期間を限定して化学物質の含有量を集計する場合、読込み部３９１１は、集約結果情報１３５、出荷実績情報３９３３の各々のファイル名や付与されている情報等を参照して、複数の集約結果情報１３５、出荷実績情報３９３３の各々のうち、この期間のもののみを読み込むとよい。この期間は、予め設定されていてもよく、また、入力装置３９０４又は通信インタフェース３９０６等を介して入力されても良い。
【０３２３】
次に、含有量算出部３９１２は、集約結果情報１３５と出荷実績情報３９３３から、製品を購入等することにより流入した化学物質の、化学物質毎の合計値を算出する（Ｓ４６０２）。そのために、含有量算出部３９１２は、集約結果情報１３５の各レコードのフィールド６０１、フィールド６０２、フィールド６０３のうち１つを選択し、選択したレコードのフィールド６０４の値を抽出する。さらに、含有量算出部３９１２は、出荷実績情報３９３３の各レコードを参照し、フィールド４２０１、フィールド４２０２、フィールド４２０３の各々の値が、上述の処理で選択した集約結果情報１３５のフィールド６０１、フィールド６０２、フィールド６０３の各々と一致するものを検索し、検索したレコードのフィールド４２０４を抽出する。含有量算出部３９１２は、上記処理で抽出したフィールド６０４の値と、フィールド４２０４の値との積を算出する。含有量算出部３９１２は、上記処理を、集約結果情報１３５の各レコードの各々に対し行ない、これらの積を、化学物質毎に合計した合計値を算出する。この値が、製品を購入等することにより流入した化学物質の、化学物質毎の合計値である。
【０３２４】
具体的に、Ｓ４６０１の処理で、図６に一例を示す集約結果情報１３５、図４２に一例を示す出荷実績情報３９３３を読み込んだ場合を例にして説明する。
【０３２５】
含有量算出部３９１２は、図６に一例を示す集約結果情報１３５から、フィールド６０１、フィールド６０２、フィールド６０４の値が「ｂ１」、「ＣＡＳ１」、「ＣＡＳ１００１」であるレコードを選択し、選択したレコードのフィールド６０４の値「０．９２５」を抽出する。さらに、含有量算出部３９１２は、図４２に一例を示す出荷実績情報３９３３から、フィール４２０１、フィールド４２０２、フィールド４２０３の値が「ｂ１」、「ＣＡＳ１」、「ＣＡＳ１００１」であるレコードを検索する。図４２の例の場合、該当するレコードのフィールド４２０４の値は「７０」であるので、含有量算出部３９１２は、「７０」を抽出する。次に、含有量算出部３９１２は、抽出したフィールド６０４の値「０．９２５」と、フィールド４２０４の値「７０」との積「６４．７５」を算出する。また、含有量算出部３９１２は、図６に一例を示す集約結果情報１３５から、フィールド６０１、フィールド６０２、フィールド６０４の値が「ｂ１」、「ＣＡＳ１」、「ＣＡＳ１００２」であるレコードを選択し、選択したレコードのフィールド６０４の値「０．３７５」を抽出する。さらに、含有量算出部３９１２は、図４２に一例を示す出荷実績情報３９３３から、フィール４２０１、フィールド４２０２、フィールド４２０３の値が「ｂ１」、「ＣＡＳ１」、「ＣＡＳ１００２」であるレコードを検索する。図４２の例の場合、該当するレコードのフィールド４２０４の値は「３０」であるので、含有量算出部３９１２は、「３０」を抽出する。次に、含有量算出部３９１２は、抽出したフィールド６０４の値「０．３７５」と、フィールド４２０４の値「３０」との積「１１．２５」を算出する。含有量算出部３９１２は、同一の化学物質「ＣＡＳ１」に対して算出した積「６４．７５」と「１１．２５」との合計値「７９．５」を算出する。
【０３２６】
次に、結果出力部３９１３は、集約結果情報３９２１を作成する（Ｓ４６０３）。そのために、結果出力部３９１３は、集約結果情報３９２１の各レコードのフィールド４３０１、フィールド４３０２等の値として、化学物質の識別情報、その化学物質に対し上述のＳ４６０２の処理で算出した積の合計値等を格納する。
【０３２７】
具体的には、例えば、上述のＳ４６０２の処理で、化学物質「ＣＡＳ１」に対し、積の合計値「７９．５」を取得した場合の例を説明する。この場合、結果出力部３９１３は、集約結果情報３９２１のフィールド４３０１、フィールド４３０２等の値として、「ＣＡＳ１」、「７９．５」等を格納する。
【０３２８】
結果出力部３９１３は、入力装置３９０４又は通信インタフェース３９０６から指示が入力された場合等に、集約結果情報３９２１をそのまま、あるいは集約結果情報３９２１内の情報をデータ処理したものを、出力装置３９０５又は通信インタフェース３９０６に出力する。ここで、図４３に一例を示す集約結果情報３９２１をディスプレイ装置に表示した場合の画面の例を、図４７に示す。図４７において、画面４７０１は、図４３に一例を示す集約結果情報３９２１をそのまま表示する場合の例である。
【０３２９】
上述の第６の実施形態によれば、データ受信側の企業等は、購入する調達品毎の購入量に応じて自社内に入った化学物質の種類毎の化学物質の含有量を集計することができる。これにより、例えば、ある一定期間内に、ある地域や国等に流入した化学物質の含有量を、化学物質の種類毎に報告しなければならないような規制に対応することができるようになる。
【０３３０】
なお、上述の実施形態では、誤差を平均誤差から取得するものとしたが、これに限るわけではなく、最大誤差から取得するものとしてもよい。この場合の処理例は、上述の第２の実施形態等と同じであるので省略する。
【０３３１】
また、上述の実施形態では、代表値を平均値とするものとしたが、これに限るわけではなく、最大値又は最小値としてもよい。この場合の実施形態は、上述の第４の実施形態と同じである。
【０３３２】
また、上述の第６の実施形態と、上述の第３の実施形態、第５の実施形態等とを組合せてもよい。
＜第７の実施形態＞
次に、第７の実施形態を説明する。
【０３３３】
上述の第６の実施形態では、データ転送側装置１０１が、出荷等した製品の数量を管理し、その製品の含有する化学物質の含有量の総量を集計するためのものである。以下で説明する第７の実施形態は、データ受信側装置１０２が購入等した製品の量を管理し、その製品の含有する化学物質の含有量の総量を集計するためのものである。以下、上述の実施形態と異なるもののみ詳細に説明し、同じものに関しては簡単に説明する。
【０３３４】
まず、図４８を参照し、第７の実施形態の構成例を説明する。図４８では、上述の図１、図３９と同じものに対しては同じ符号を付与し、詳細は省略する。
【０３３５】
図４８において、データ転送側装置１０１は、２次記憶装置１１３に、さらに、購入比率情報４８０１、生起確率情報４８０２等を有する。購入比率情報４８０１は、製品品目に適用可能な各購入先品目の比率である。生起確率情報４８０２は、製品が、ある化学物質のある集約グループに属する確率である。
【０３３６】
また、データ転送側装置１０１は、メモリ１１２に、組合せ生起確率情報４８０３をさらに有する。組合せ生起確率情報４８０３は、製品が、各購入先品目の組合せで構成される確率である。
【０３３７】
なお、購入比率情報４８０１は、予め格納されているものである。生起確率情報４８０２、組合せ生起確率情報４８０３は、後述する処理により生成されるものである。
【０３３８】
また、データ受信側装置１０２の２次記憶装置３９０３は、生起確率情報４８０２、購入実績情報４８１１等をさらに有する。
【０３３９】
購入実績情報４８１１は、購入等した製品の数量等を示す。
【０３４０】
なお、生起確率情報４８０２は、データ転送側装置１０１から取得するものである。また、購入実績情報４８１１は、予め格納等されているものである。
【０３４１】
次に、２次記憶装置１１３、又は、２次記憶装置３９０３に格納されている情報の一例を説明する。
【０３４２】
まず、図４９を参照し、購入比率情報４８０１の一例を説明する。
【０３４３】
なお、データ転送側装置１０１は、製品、及び、その製品を製造するロットや時期等におうじて、その製品製造に用いた購入先品目が異なる場合、その製品や購入先品目の組合せ毎に異なる購入比率情報４８０１を有するものとする。この、製品や製品を製造するロットや時期等の情報を特定する技術は任意であり、例えば、購入比率情報４８０１のファイル名等に、製品や製品を製造するロットや時期等の情報が含まれていてもよく、また、購入比率情報４８０１に、製品や製品を製造するロットや時期等の情報が付与等されていてもよい。また、図示しないテーブルに、各購入比率情報４８０１と、そのテーブルに含まれる製品や製品のロットや時期等の情報とを対応付けて格納しておき、このテーブルを参照することにより特定してもよい。
【０３４４】
図４９において、購入比率情報４８０１の各レコードは、フィールド４９０１、フィールド４９０２、フィールド４９０３等を有する。フィールド４９０１は、製品を構成する製品品目の製品品目ＩＤである。フィールド４９０２は、同じレコードのフィールド４９０１の製品品目に適用される購入先品目の購入先品目ＩＤである。フィールド４０９３は、同じレコードのフィールド４９０１の製品品目に対し、同じレコードのフィールド４９０２の購入先品目が適用される確率である。
【０３４５】
具体的には、例えば、図４９に一例を示す購入比率情報４８０１の場合、フィールド４９０１、フィールド４９０２、フィールド４９０３等の値は「ｂ１１」、「ａ１」、「５０」であるので、製品品目「ｂ１１」に、購入先品目「ａ１」が適用される確率は「５０％」であることを示す。
【０３４６】
次に、図５０を参照し、生起確率情報４８０２の一例を説明する。
【０３４７】
図５０において、購入比率情報４８０１の各レコードは、フィールド５００１、フィールド５００２、フィールド５００３、フィールド５００４等を有する。フィールド５００１は、製品の製品品目ＩＤである。フィールド５００２は、同じレコードのフィールド５００１の製品に含まれる化学物質の識別情報である。フィールド５００３は、同じレコードのフィールド５００２の化学物質の集約グループである。フィールド５００４は、同じレコードのフィールド５００１の製品が、同じレコードのフィールド５００２、フィールド５００３の化学物質の集約グループに属する確率である。
【０３４８】
具体的には、例えば、図５０に一例を示す生起確率情報４８０２の場合、フィールド５００１、フィールド５００２、フィールド５００３、フィールド５００４等の値は「ｂ１」、「ＣＡＳ１」、「ＣＡＳ１００１」、「７０」等である。従って、製品「ｂ１」は、化学物質「ＣＡＳ１」の集約グループ「ＣＡＳ１００１」に属する確率は「７０％」であることを示す。
【０３４９】
次に、図５１を参照し、組合せ生起確率情報４８０３の一例を説明する。
【０３５０】
図５１において、組合せ生起確率情報４８０３の各レコードは、フィールド５１０１、フィールド５１０２等を有する。フィールド５１０１は、購入先品目の組合せの購入先品目ＩＤである。フィールド５１０２は、同じレコードのフィールド５１０１の購入先品目の組合せで製品が構成される確率である。
【０３５１】
具体的には、例えば、図５１に一例を示す組合せ生起確率情報４８０３の場合、フィールド５１０１、フィールド５１０２の値は「ａ１、ａ４」、「３０」である。従って、この製品は、購入先品目「ａ１、ａ４」により生産等される確率が「３０％」であることを示す。
【０３５２】
次に、図５２を参照し、購入実績情報４８１１の一例を説明する。
【０３５３】
なお、データ受信側装置１０２は、製品、及び、その製品を製造したロットや時期等におうじて異なる購入実績情報４８１１を有するものとする。この、製品や製品を製造したロット、時期等の情報を特定する技術は任意であり、例えば、購入実績情報４８１１のファイル名等に、製品や製品を製造したロット、時期等の情報が含まれていてもよく、また、購入実績情報４８１１に、製品や製品を製造するロット、時期等の情報が付与等されていてもよい。また、図示しないテーブルに、各購入実績情報４８１１と、そのテーブルに含まれる製品や製品のロット、時期等の情報とを対応付けて格納しておき、このテーブルを参照することにより特定してもよい。
【０３５４】
図５２において、購入実績情報４８１１の各レコードは、フィールド５２０１、フィールド５２０３等を有する。フィールド５２０１は、製品の製品品目ＩＤである。フィールド５２０２は、同じレコードのフィールド５２０１の製品を購入等した量である。この量の単位は、例えば「個」、「ｋｇ」、「ｇ」、「ｌ」等、製品等に応じて任意でよく、特に限定するものではない。ここでは、購入した量の単位は「個」であるものとして説明する。
【０３５５】
具体的には、例えば、図５２に一例を示す購入実績情報４８１１の場合、フィールド５２０１、フィールド５２０２等の値が「ｂ１」、「１００」であるので、製品「ｂ１」を「１００個」購入等したことを示す。
【０３５６】
次に、動作例を説明する。
【０３５７】
ここでは、シーケンス例を用いて処理の概要を説明し、その後、各処理の詳細を説明する。
【０３５８】
まず、図５３を参照し、シーケンス例を説明する。
【０３５９】
図５３において、データ転送側装置１０１は、集約結果情報１３５、集約パターン情報３９３２等を生成する（Ｓ５３０１）。集約結果情報１３５を生成する動作例は、上述の第１〜第６の実施形態と同じである。集約パターン情報３９３２を生成する動作例は、上述の第６の実施形態と同じである。データ転送側装置１０１の結果出力部１２５は、集約結果情報１３５、集約パターン情報３９３２等をデータ受信側装置１０２に送信する（Ｓ５３０２）。
【０３６０】
データ受信側装置１０２は、集約結果情報１３５、集約パターン情報３９３２等を受信すると（Ｓ５３０３）、受信した集約結果情報１３５、集約パターン情報３９３２を２次記憶装置３９０３等に格納する（Ｓ５３０４）。
【０３６１】
また、データ転送側装置１０１は、生起確率情報４８０２等を生成する（Ｓ５３０５）。生起確率情報４８０２を生成する動作例は後述する。データ転送側装置１０１の結果出力部１２５は、生起確率情報４８０２等をデータ受信側装置１０２に送信する（Ｓ５３０６）。
【０３６２】
データ受信側装置１０２は、生起確率情報４８０２等を受信すると（Ｓ５３０７）、読込み部３９１１が、受信した生起確率情報４８０２等を２次記憶装置３９０３等に格納する（Ｓ５３０８）。次に、データ受信側装置１０２の含有量算出部３９１２は、集約結果情報３９２１を生成し（Ｓ５３０９）、結果出力部３９１３が、任意のタイミングで、入力装置３９０４や通信インタフェース３９０６等に出力する（Ｓ５３１０）。
【０３６３】
次に、上記処理の詳細を説明する。
【０３６４】
まず、上述のＳ５３０１の処理は、上述の第１〜６の実施形態と同じであるので省略する。
【０３６５】
次に、図５４を参照し、上述のＳ５３０５の処理例の詳細を説明する。この処理を開始するタイミングは任意でよいが、例えば、当該出荷製品に使用する購入先品目の購入比率が決まり、購入比率情報４８０１が格納、更新等された場合や、入力装置１１４又は通信インタフェース１１６からの実行指示が入力された場合、所定の日時や所定期間経過後等でもよい。
【０３６６】
まず、データ転送側装置１０１の読込み部１２１は、構成情報１３１、購入比率情報４８０１、集約パターン情報３９３２を読込む（Ｓ５４０１）。なお、ここで、化学物質の含有量の集計期間を限定する場合、読込み部１２１は、購入比率情報４８０１、集約パターン情報３９３２の各々のファイル名や付与されている情報等を参照して、複数の構成情報１３１、購入比率情報４８０１、集約パターン情報３９３２の各々のうち、この期間のもののみを読み込む。この期間は、予め設定されていてもよく、また、入力装置１１４又は通信インタフェース１１６等を介して入力されても良い。
【０３６７】
次にデータ生成部１２２が、構成情報１３１と購入比率情報４８０１から、処理対象の製品を構成する製品品目と、この製品品目に適用可能な購入先品目とを特定する（Ｓ５４０２）。そのために、データ生成部１２２は、構成情報１３１から、処理対象の製品を構成する製品品目を取得し、次に、購入比率情報４８０１から、取得した製品品目の購入先品目を取得する。
【０３６８】
具体的には、例えば、データ生成部１２２は、構成情報１３１から、フィールド２０１の値が、処理対象の製品の製品品目ＩＤと一致するレコードを検索し、このレコードのフィールド２０２の値を抽出する。次に、データ生成部１２２は、構成情報１３１から、フィールド２０１の値が、直前に抽出したフィールド２０２の値と一致するレコードを検索し、このレコードのフィールド２０２の値を抽出する。データ生成部１２２は、この処理を、直前に抽出したフィールド２０２の値と一致するレコードが無くなるまで繰り返す。次に、データ生成部１２２は、購入比率情報４８０１から、上記処理で抽出したフィールド２０２の値と一致するフィールド４９０１の値を有するレコードを検索し、このレコードのフィールド４９０２、フィールド４９０３の値を抽出する。ここで抽出されたフィールド４９０２の値が、上記処理で抽出された製品品目に適用可能な購入先品目である。
【０３６９】
図２、図４９に一例を示す構成情報１３１、購入比率情報４８０１の場合を例にして具体的に説明する。データ生成部１２２は、図２に一例を示す構成情報１３１から、フィールド２０１「ｂ１」を有するレコードのフィールド２０２の値である「ｂ１１」、「ｂ１２」を抽出する。次に、データ生成部１２２は、図４９に一例を示す購入比率情報４８０１から、フィールド４９０１「ｂ１１」を含むレコードのフィールド４９０２「ａ１」、「ａ２」、「ａ３」を抽出する。さらに、データ生成部１２２は、図３に一例を示す購入先品目情報１３２から、フィールド４９０１「ｂ１２」を含むレコードのフィールド４９０２「ａ４」、「ａ５」を抽出する。
【０３７０】
次に、データ生成部１２２は、上述のＳ５４０２で特定した、製品を構成する製品品目と、その製品品目に適応可能な購入先品目とから、製品に対し想定される購入先品目の組合せを取得する（Ｓ５４０３）。この処理の具体例は、上述のＳ９０２と同じである。
【０３７１】
次に、データ生成部１２２は、上述のＳ５４０３で取得した組合せ毎の生起確率を算出する（Ｓ５４０４）。そのために、データ生成部１２２は、上記Ｓ５４０３の処理で取得した組合せ毎に、各購入先品目の購入比率を全て積算して、生起確率を算出する。
【０３７２】
より詳細には、例えば、まず、データ生成部１２２は、上述のＳ５４０３で取得した購入先品目の組合せのうち１つを選択する。次に、データ生成部１２２は、購入比率情報４８０１の各レコードのフィールド４９０２を参照し、選択した購入先品目の組合せの購入先品目の各々と一致するものを検索する。データ生成部１２２は、検索されたレコードのフィールド４９０３の値を抽出する。データ生成部１２２は、抽出した各フィールド４９０３の値の各々を積算し、この値を、選択した組合せの生起確率とする。次に、データ生成部１２２は、組合せ生起確率情報４８０３の各レコードのフィールド５１０１、フィールド５１０２の値として、購入先品目の組合せ、この購入先品目の組合せの生起確率等を格納する。
【０３７３】
具体的には、例えば、上述のＳ５４０３の処理で、購入先品目の組合せ「ａ１、ａ５」を取得した場合の例を説明する。この場合、データ生成部１２２は、図４９に一例を示す購入比率情報４８０１の各レコードのフィールド４９０２を参照し、購入先品目「ａ１」と一致するものを検索する。データ生成部１２２は、検索されたレコードのフィールド４９０３の値「５０」を抽出する。また、データ生成部１２２は、図４９に一例を示す購入比率情報４８０１の各レコードのフィールド４９０２を参照し、購入先品目「ａ５」と一致するものを検索する。データ生成部１２２は、検索されたレコードのフィールド４９０３「４０」の値を抽出する。データ生成部１２２は、抽出した各値を積算し、「５０％×４０％＝２０％」を算出する。データ生成部１２２は、組合せ生起確率情報４８０３のフィールド５１０１、フィールド５１０２の値として、「ａ１、ａ５」、「２０」等を格納する。
【０３７４】
次に、データ生成部１２２は、集約グループ毎の生起確率を算出する（Ｓ５４０５）。そのために、データ生成部１２２は、集約結果情報１３５の各レコードのうち１つを選択し、選択したレコードのフィールド６０２、フィールド６０３等を抽出する。次に、データ生成部１２２は、集約パターン情報３９３２を参照し、フィールド４１０２及びフィールド４１０３等の値が、上記処理で抽出したフィールド６０２、６０３と一致するレコードを検索し、該当するレコードのフィールド４１０４の値を抽出する。ここで、該当するレコードが複数である場合、データ生成部１２２は、全てのレコードのフィールド４１０４の値を抽出する。次に、データ生成部１２２は、組合せ生起確率情報４８０３の各レコードのフィールド５１０１を参照し、上述の処理で抽出されたフィールド４１０４の各々の値と一致するものを検索し、該当するレコードのフィールド５１０２を抽出する。データ生成部１２２は、抽出したフィールド５１０２の値を合計して合計値を算出する。この合計値が集約グループ毎の生起確率である。データ生成部１２２は、この処理を、集約結果情報１３５のフィールド６０２及びフィールド６０３等の値が異なるもの毎に行なう。
【０３７５】
具体的には、上述の図４１に一例を示す集約パターン情報３９３２と、図５１に一例を示す組合せ生起確率情報４８０３を取得した場合に、図６に一例を示す集約結果情報１３５から、フィールド６０２「ＣＡＳ１」、フィールド６０３「ＣＡＳ１００１」を選択した場合の例を説明する。データ生成部１２２は、集約パターン情報３９３２から、フィールド４１０２及びフィールド４１０３の値が「ＣＡＳ１」及び「ＣＡＳ１００１」であるレコードのフィールド４１０４の値「ａ２、ａ５」、「ａ２、ａ４」、「ａ１、ａ５」、「ａ１、ａ４」等を抽出する。次に、データ生成部１２２は、組合せ生起確率情報４８０３から、フィールド５１０１の値が「ａ２、ａ５」であるレコードのフィールド５１０２「８」を抽出する。さらに、データ生成部１２２は、組合せ生起確率情報４８０３から、フィールド５１０１の値が「ａ２、ａ４」であるレコードのフィールド５１０２「１２」を抽出する。データ生成部１２２は、組合せ生起確率情報４８０３から、フィールド５１０１の値が「ａ１、ａ５」であるレコードのフィールド５１０２「２０」を抽出する。データ生成部１２２は、組合せ生起確率情報４８０３から、フィールド５１０１の値が「ａ１、ａ４」であるレコードのフィールド５１０２「３０」を抽出する。データ生成部１２２は、抽出したフィールド５１０２の値「８」、「１２」、「２０」、「５０」を加算して「７０」を算出する。この値が、化学物質「ＣＡＳ１」の集約グループ「ＣＡＳ１００１」の生起確率である。
【０３７６】
次に、結果出力部１２５が、生起確率情報４８０２を生成する（Ｓ５４０６）。そのために、結果出力部１２５は、生起確率情報４８０２の各レコードのフィールド５００１、フィールド５００２、フィールド５００３、フィールド５００４等の値として、製品の製品品目、その製品に含まれる化学物質、その化学物質の集約グループ、その集約グループの生起確率等を格納する。
【０３７７】
具体的には、例えば、上述のＳ５４０５の処理で、製品「ｂ１」、化学物質「ＣＡＳ１」、集約グループ「ＣＡＳ１００１」の生起確率「７０」を取得した場合、結果出力部１２５は、生起確率情報４８０２に、フィールド５００１「ｂ１」、フィールド５００２「ＣＡＳ１」、フィールド５００３「ＣＡＳ１００１」、フィールド５００４「７０」のレコードを格納する。
【０３７８】
次に、上述のＳ５３０９の処理例の詳細を説明する。Ｓ５３０９の処理は、上述の第６の実施形態で図４６を参照して説明した動作例と一部のみが異なるため、同じ図を参照して説明する。
【０３７９】
なお、Ｓ５３０９の処理を開始するタイミングは任意であり、例えば、入力装置３９０４又は通信インタフェース３９０６からの実行指示が入力された場合等や、生起確率情報４８０２を受信した場合等に起動する。
【０３８０】
図４６において、データ受信側装置１０２の読込み部３９１１が、集約結果情報１３５、生起確率情報４８０２を読み込む（Ｓ４６０１）。なお、ここで、期間を限定して化学物質の含有量を集計する場合、読込み部３９１１は、集約結果情報１３５、生起確率情報４８０２の各々のファイル名や付与されている情報等を参照して、複数の集約結果情報１３５、生起確率情報４８０２の各々のうち、この期間のもののみを読み込むとよい。この期間は、予め設定されていてもよく、また、入力装置３９０４又は通信インタフェース３９０６等を介して入力されても良い。
【０３８１】
次に、含有量算出部３９１２は、集約結果情報１３５と生起確率情報４８０２等から、製品を購入等することにより流入した化学物質の、各化学物質の含有量の合計値を算出する（Ｓ４６０２）。そのために、含有量算出部３９１２は、化学物質を１つ選択し、集約結果情報１３５の、フィールド６０２の値が選択した化学物質と一致するレコードのフィールド６０３、フィールド６０４の値を抽出する。次に、含有量算出部３９１２は、生起確率情報４８０２の各レコードのフィールド５００３等を参照し、抽出したフィールド６０３と一致するものを検索し、該当するレコードのフィールド５００４の値を抽出する。含有量算出部３９１２は、抽出したフィールド６０４の値と、抽出したフィールド５００４の値との積を算出する。含有量算出部３９１２は、この処理を、選択した化学物質の全ての集約グループに対して行なう。この後、含有量算出部３９１２は、上記処理で算出した化学物質毎の積の合計値と、購入実績情報４８１１のフィールド５２０２の値との積を算出する。この値が、選択した化学物質の含有量である。含有量算出部３９１２は、この処理を、集約結果情報１３５のフィールド６０２に示される全ての化学物質の各々に対し行なう。
【０３８２】
具体的には、例えば、図６に一例を示す集約結果情報１３５、図５０に一例を示す生起確率情報４８０２、図５２に一例を示す購入実績情報４８１１の場合の例を説明する。
【０３８３】
まず、化学物質「ＣＡＳ１」の場合の例を説明する。含有量算出部３９１２は、集約結果情報１３５から、フィールド６０２が「ＣＡＳ１」であるフィールド６０３「ＣＡＳ１００１」、フィールド６０４「０．９２５」を抽出する。次に、含有量算出部３９１２は、生起確率情報４８０２から、フィールド５００３が「ＣＡＳ１００１」であるレコードのフィールド５００４の値「７０％」を抽出する。含有量算出部３９１２は、「０．９２５×７０％＝０．６４７５」を算出する。また、含有量算出部３９１２は、集約結果情報１３５から、フィールド６０２が「ＣＡＳ１」である他のレコードのフィールド６０３「ＣＡＳ１００２」、フィールド６０４「０．３７５」を抽出する。次に、含有量算出部３９１２は、生起確率情報４８０２から、フィールド５００３が「ＣＡＳ１００２」であるレコードのフィールド５００４の値「３０％」を抽出する。含有量算出部３９１２は、「０．３７５×３０％＝０．１１２５」を算出する。含有量算出部３９１２は、算出した値の合計値「０．６４７５＋０．１１２５＝０．７６」に、購入実績情報４８１１のフィールド５２０２の値「１００」を掛けて、「０．７６×１００＝７６」を算出する。
【０３８４】
次に、結果出力部３９１３は、集約結果情報３９２１を作成する（Ｓ４６０３）。そのために、結果出力部３９１３は、集約結果情報３９２１の各レコードのフィールド４３０１、フィールド４３０２等の値として、化学物質の識別情報、その化学物質に対し上述のＳ４６０２の処理で算出した積の合計値等を格納する。
【０３８５】
上述の第７の実施形態によれば、データ転送側は出荷製品に使用した全部品を管理せずに、当該製品に使用した購入先品目の購入比率を管理すればよい。データ受信側での化学物質の含有量の集計が可能であるため、データ転送側でのデータ管理工数を削減することができる。
【０３８６】
以上、この発明の実施形態を、図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
【０３８７】
具体的には、上述の第１〜第７の実施形態は、互いに組み合わせても良い。例えば、上述の第６、第７の実施形態の各々に、第５の実施形態を組み合わせても良い。
【０３８８】
また、例えば、図８、図２１、図２９、図３４に一例を示す処理フローの各々の、Ｓ８０２、Ｓ２１０２、Ｓ２９０２、Ｓ３４０２の処理では、集約条件情報１３４から許容誤差を示す変数「χ」、変数「μ」等を設定し、さらに、変数「ｍ＝１」としたが、これに限られるわけではない。例えば、入力装置１１４又は通信インタフェース１１６等から、変数「χ」、変数「μ」、変数「ｍ」の値が入力され、読込み部１２１は、入力された値を各々の変数の値としてもよい。これにより、ユーザは、処理毎に自由な集約条件設定が可能となる。また、過去の実績等により、予め変数「ｍ」の見当がついている場合は、計算時間の短縮を図ることができる。
【０３８９】
また、例えば、２次記憶装置１１３、及び、２次記憶装置３９０３の各々内の情報は、予めに記憶されていてもよく、また、処理を実行するときに、入力装置１１４又は通信インタフェース１１６、入力装置３９０４又は通信インタフェース３９０６等から入力されても良い。
【０３９０】
また、例えば、上述の実施形態で化学物質の含有量を集約した製品を購入等する企業も、上述の処理で取得した集約結果情報１３５を用いて上述と同じ処理を行なうことで、化学物質の含有量のデータ量を削減することが可能となる。この場合、集約結果情報１３５のフィールド６０１、フィールド６０３の製品の製品品目ＩＤ及び集約グループＩＤを併せて購入先品目ＩＤとして扱い、この購入先品目ＩＤで、構成情報１３１、購入先品目情報１３２および化学物質情報１３３を作成するとよい。このようにすることで、上記と同じ処理により、データ量を削減した転送用データを作成することができる。これにより、企業間を多段に跨る情報転送をする場合においても、上述の処理で転送用データを作成することができる。
【０３９１】
また、例えば、集計データ１３６、集約結果情報３９２１の各々の情報を出力する装置は任意である。例えば、データ転送側装置１０１の出力装置１１５、データ受信側装置１０２の出力装置３９０５の各々に出力してもよく、また、データ転送側装置１０１の通信インタフェース１１６、データ受信側装置１０２の通信インタフェース３９０６から出力して、通信ネットワーク１０３に接続されている通信装置（図示略）の出力装置に出力しても良い。
【０３９２】
また、上述の実施形態では、製品に含まれる化学物質の含有量のデータを圧縮する場合の例を説明したが、圧縮対象のデータはこれに限られるわけではない。上述の実施形態は、１つ以上の属性毎の属性値からなるデータの全てに対し適用可能であり、特に、属性毎の属性値が多岐にわたる場合に好適である。
【図面の簡単な説明】
【０３９３】
【図１】本発明の第１の実施形態において、構成例を示す図である。
【図２】同実施形態において、構成情報の一例を示す図である。
【図３】同実施形態において、購入先品目情報の一例を示す図である。
【図４】同実施形態において、化学物質情報の一例を示す図である。
【図５】同実施形態において、集約条件情報の一例を示す図である。
【図６】同実施形態において、集約結果情報の一例を示す図である。
【図７】同実施形態において、集計データの一例を示す図である。
【図８】同実施形態において、データ転送側装置の動作例を示す図である。
【図９】同実施形態において、データ転送側装置の動作例を示す図である。
【図１０】同実施形態において、平均誤差を説明する図である。
【図１１】同実施形態において、平均誤差を説明する図である。
【図１２】同実施形態において、平均誤差を説明する図である。
【図１３】同実施形態において、平均誤差を説明する図である。
【図１４】同実施形態において、平均誤差を説明する図である。
【図１５】同実施形態において、平均誤差を説明する図である。
【図１６】同実施形態において、画面例を示す図である。
【図１７】第２の実施形態において、集約条件情報の一例を示す図である。
【図１８】同実施形態において、最大誤差を説明する図である。
【図１９】同実施形態において、最大誤差を説明する図である。
【図２０】第３の実施形態において、集約条件情報の一例を示す図である。
【図２１】同実施形態において、データ転送側装置の動作例を示す図である。
【図２２】同実施形態において、平均誤差、最大誤差を説明する図である。
【図２３】同実施形態において、平均誤差、最大誤差を説明する図である。
【図２４】同実施形態において、平均誤差、最大誤差を説明する図である。
【図２５】同実施形態において、平均誤差、最大誤差を説明する図である。
【図２６】同実施形態において、平均誤差、最大誤差を説明する図である。
【図２７】同実施形態において、平均誤差、最大誤差を説明する図である。
【図２８】同実施形態において、集約結果情報の一例を示す図である。
【図２９】第４の実施形態において、データ転送側装置の動作例を示す図である。
【図３０】同実施形態において、平均誤差を説明する図である。
【図３１】同実施形態において、平均誤差を説明する図である。
【図３２】同実施形態において、集約結果情報の一例を示す図である。
【図３３】第５の実施形態において、化学物質情報の一例を示す図である。
【図３４】同実施形態において、データ転送側装置の動作例を示す図である。
【図３５】同実施形態において、集計データの一例である。
【図３６】同実施形態において、平均誤差を説明する図である。
【図３７】同実施形態において、平均誤差を説明する図である。
【図３８】同実施形態において、集約結果情報の一例を示す図である。
【図３９】第６の実施形態において、構成例を示す図である。
【図４０】同実施形態において、使用実績情報の一例を示す図である。
【図４１】同実施形態において、集約パターン情報の一例を示す図である。
【図４２】同実施形態において、出荷実績情報の一例を示す図である。
【図４３】同実施形態において、集計結果情報の一例を示す図である。
【図４４】同実施形態において、シーケンス例を示す図である。
【図４５】同実施形態において、データ転送側装置の動作例を示す図である。
【図４６】同実施形態において、データ受信側装置の動作例を示す図である。
【図４７】同実施形態において、画面例を示す図である。
【図４８】第７の実施形態において、構成例を示す図である。
【図４９】同実施形態において、購入比率情報の一例を示す図である。
【図５０】同実施形態において、生起確率情報の一例を示す図である。
【図５１】同実施形態において、組合せ生起確率情報の一例を示す図である。
【図５２】同実施形態において、購入実績情報の一例を示す図である。
【図５３】同実施形態において、シーケンス例を示す図である。
【図５４】同実施形態において、データ転送側装置の動作例を示す図である。
【符号の説明】
【０３９４】
１０１：データ転送側装置、１１１：ＣＰＵ、１１２：メモリ、１１３：２次記憶装置、１１４：入力装置、１１５：出力装置、１１６：通信インタフェース、１１７：バス、１２１：読込み部、１２２：データ生成部、１２３：集約パターン取得部、１２４：集約パターン選出部、１２５：結果出力部、１３１：構成情報、１３２：購入先品目情報、１３３：化学物質情報、１３４：集約条件情報、１３５：集約結果情報、１３６：集計データ、３９３１：使用実績情報、３９３２：集約パターン情報、３９３３：出荷実績情報、４８０１：購入比率情報、４８０２：生起確率情報、４８０３：組合せ生起確率情報、１０２：データ送信側装置、３９０１：ＣＰＵ、３９０２：メモリ、３９０３：２次記憶装置、３９０４：入力装置、３９０５：出力装置、３９０６：通信インタフェース、３９０７：バス、３９１１：読込み部、３９１２：含有量算出部、３９１３：結果出力部、３９２１：集計結果情報、４８１１：購入実績情報
【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】
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【図９】
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【図１０】
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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１７】
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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】
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【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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