(57)【要約】  この試料測定装置（１００）のデータ処理部（２０）は、測定データ（４０）に基づいて、測定条件（３０）に応じた測定品質指標（４１）の分布（４２）を取得し、測定品質指標の分布を個々のパラメータ（３１）について解析することにより、測定品質指標に対するパラメータの影響度（４５）を取得するように構成されている。
2020194827.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のパラメータを含む測定条件に従って試料の測定を行う測定部と、
前記測定部の出力に基づいて測定データを取得するデータ処理部と、を備え、
前記データ処理部は、
前記測定データに基づいて、前記測定条件に応じた測定品質指標の分布を取得し、
前記測定品質指標の分布を個々の前記パラメータについて解析することにより、前記測定品質指標に対する前記パラメータの影響の強さを取得するように構成されている、試料測定装置。
【請求項２】
表示部をさらに備え、
前記データ処理部は、前記パラメータの影響の強さを、前記測定品質指標の分布とともに前記表示部に表示するように構成されている、請求項１に記載の試料測定装置。
【請求項３】
前記データ処理部は、
前記測定品質指標の分布として、前記パラメータに対する前記測定品質指標の応答グラフを取得し、
前記パラメータの影響の強さを前記応答グラフに重畳させて前記表示部に表示するように構成されている、請求項２に記載の試料測定装置。
【請求項４】
前記データ処理部は、前記応答グラフにおいて、前記パラメータの影響の強さに応じた異なる態様で前記パラメータの影響の強さを表示させる、請求項３に記載の試料測定装置。
【請求項５】
前記測定品質指標の分布は、異なる複数の前記測定条件により予め取得された複数の前記測定データに基づいて取得された回帰式であり、
前記データ処理部は、前記回帰式を前記パラメータについて微分することにより、前記パラメータの影響の強さを取得する、請求項１に記載の試料測定装置。
【請求項６】
前記データ処理部は、
前記測定条件に含まれる前記パラメータを個別に変更して得られた複数の前記測定データに基づき、個々の前記パラメータの変化による前記測定品質指標の変動量を取得し、
前記パラメータと前記測定品質指標の変動量とを対応付けて前記表示部に表示するように構成されている、請求項２に記載の試料測定装置。
【請求項７】
前記データ処理部は、
測定すべき異なる複数の前記測定条件を定めた実験計画に基づいて複数の前記測定データを取得し、
前記測定データの取得に伴い、前記測定品質指標の分布を更新し、
更新された前記測定品質指標の分布に基づいて、前記測定品質指標に対する前記パラメータの影響の強さを更新する、請求項１に記載の試料測定装置。
【請求項８】
前記測定部は、クロマトグラフを含み、
前記測定品質指標は、前記測定データであるクロマトグラムのピークの分離度および保持時間のうち少なくとも１つを含む、請求項１に記載の試料測定装置。
【請求項９】
前記パラメータは、温度、溶媒濃度、ｐＨ、カラム種のうち複数を含む、請求項１に記載の試料測定装置。
【請求項１０】
複数のパラメータを含む測定条件に従って試料を測定して得られた測定データを取得するステップと、
前記測定データに基づいて、前記測定条件に応じた測定品質指標の分布を取得するステップと、
前記測定品質指標の分布を個々の前記パラメータについて解析することにより、前記測定品質指標に対する前記パラメータの影響の強さを取得するステップと、を備える、測定パラメータ解析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、試料測定装置および測定パラメータ解析方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、試料測定装置が知られている。このような試料測定装置は、たとえば、特開２０１５−１６６７２６号公報に開示されている。【０００３】
上記特開２０１５−１６６７２６号公報には、試料の分析を行うクロマトグラフ（試料測定装置）が開示されている。また、上記特開２０１５−１６６７２６号公報には、１つの試料に対して複数の条件での分析を行い試料に最適な分析条件を探索するメソッドスカウティングにおいて、分析条件の複数のパラメータについての変更を行う際に、未検討の分析条件のリストを表示するクロマトグラフ用データ処理装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−１６６７２６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
また、上記特開２０１５−１６６７２６号公報には開示されていないが、従来、試料の分析に用いるパラメータと品質指標との関係を応答曲面として求め、設計上許容されるパラメータの範囲をデザインスペースとして算出する品質管理手法が知られている。【０００６】
従来のデザインスペースは、上記特開２０１５−１６６７２６号公報のクロマトグラフ用データ処理装置のように、パラメータの異なる複数の測定条件で得られた結果に基づいて算出される測定品質指標の応答局面の中で、設計上許容されるパラメータの範囲として特定される。【０００７】
変更可能なパラメータが多数ある場合、全てのパラメータに対する応答局面を作成するのは測定データの点数が多くなりすぎて非効率である。このため、デザインスペースを効率的に構築するため、変更可能な複数のパラメータのうちから、測定品質に影響を強く与えるパラメータを特定し、その他のパラメータについてはたとえば一定値と見なすことにより変数の数を減らす手法が採用されうる。しかしながら、従来、応答局面（デザインスペース）を作成する際、どのパラメータが測定品質に影響を強く与えるかが分からないため、パラメータを絞り込むのが困難であった。【０００８】
また、構築されたデザインスペースでは、範囲内のどのパラメータの組み合わせを選択しても、許容される測定品質が得られることが期待される。しかし、実際には、測定装置の個体差や、コントロールできない未知の要因によって、測定品質がばらつくことがある。デザインスペースは許容されるパラメータの範囲を示しているに過ぎないため、測定品質が悪化した場合などに、パラメータをどのように変更すれば測定品質が改善されるかについては把握し難い。このような測定品質とパラメータとの関係は、従来、専門知識を有する技術者が、実測された測定データ群を見比べるなどして把握する必要があった。【０００９】
そのため、デザインスペースを構築する際、または構築したデザインスペースを利用する際に、測定品質とパラメータとの関係を容易に把握できるようにすることが望まれている。【００１０】
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、この発明の１つの目的は、デザインスペースを構築する際、または構築したデザインスペースを利用する際に、測定品質とパラメータとの関係を容易に把握することが可能な試料測定装置および測定パラメータ解析方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するために、この発明の第１の局面による試料測定装置は、複数のパラメータを含む測定条件に従って試料の測定を行う測定部と、測定部の出力に基づいて測定データを取得するデータ処理部と、を備え、データ処理部は、測定データに基づいて、測定条件に応じた測定品質指標の分布を取得し、測定品質指標の分布を個々のパラメータについて解析することにより、測定品質指標に対するパラメータの影響の強さを取得するように構成されている。【００１２】
この発明の第２の局面による測定パラメータ解析方法は、複数のパラメータを含む測定条件に従って試料を測定して得られた測定データを取得するステップと、測定データに基づいて、測定条件に応じた測定品質指標の分布を取得するステップと、測定品質指標の分布を個々のパラメータについて解析することにより、測定品質指標に対するパラメータの影響の強さを取得するステップと、を備える。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、上記のように、測定条件に応じた測定品質指標の分布を取得し、測定品質指標の分布を個々のパラメータについて解析することにより、測定品質指標に対するパラメータの影響の強さを取得する。これにより、測定品質指標の分布から、パラメータを変更した場合に測定品質指標にどのように影響を与えるかという影響の強さを、個々のパラメータについて取得することができる。そのため、専門知識を有する技術者でなくても、測定品質に強く影響するパラメータを把握したり、パラメータの値を変更する場合に測定品質に生じる変動を推定したりすることができる。以上の結果、デザインスペースを構築する際、または構築したデザインスペースを利用する際に、測定品質とパラメータとの関係を容易に把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】一実施形態による試料測定装置の概略を示したブロック図である。
【図２】試料測定装置の構成例を示したブロック図である。
【図３】測定データの一例としてクロマトグラムを示した図である。
【図４】測定品質指標を説明するための図である。
【図５】測定品質指標の分布の一例として分離度の応答グラフを示した図である。
【図６】図５に示した応答グラフの２次元表示においてデザインスペースを例示した図である。
【図７】図５に示した応答グラフにおけるパラメータと分離度との関係を例示した図である。
【図８】図７に示した例において取得される各パラメータの影響度を示した図である。
【図９】パラメータの影響度を応答グラフに重畳させた表示例を示した図である。
【図１０】パラメータの影響度を示すベクトルを説明するための図である。
【図１１】試料測定装置によるデザインスペースの構築手順を説明するためのフローチャートである。
【図１２】変形例による測定品質指標の変動量の取得について説明するための図である。
【図１３】図１２において取得された測定品質指標の変動量の表示例を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明を具体化した実施形態を図面に基づいて説明する。
【００１６】
（試料測定装置の構成）
図１〜図５を参照して、本実施形態による試料測定装置１００の構成について説明する。
【００１７】
試料測定装置１００は、複数のパラメータ３１を含む測定条件３０に従って試料の測定を行い、測定結果に基づいて測定データ４０を取得する装置である。
【００１８】
試料測定装置１００では、測定条件３０の設定が試料の測定結果に影響を与える。試料測定装置１００は、たとえば、実質的に同種の多数の試料を繰り返し測定し、それぞれの測定により得られた測定データ４０を提供する。測定は、たとえば製造された化合物の品質管理のため、多数の同じ化合物について繰り返し実施される。測定は、たとえば特定の成分の有無や含有量を判別するため、同一種の別個体である多数の検体から採取された試料について繰り返し実施される。測定の品質を確保するため、試料測定装置１００では、適切な測定条件３０（分析メソッド）を設定し、設定された測定条件３０によって毎回の測定が実施されることが望まれる。
【００１９】
複数のパラメータ３１の各々が取り得る範囲の中から、適切な測定条件３０（分析メソッド）を確定するため、各種の測定条件３０での試験的な測定、および各測定条件３０に対する測定品質の応答が調査される。複数回の試験的な測定結果が分析されることにより、所望の測定品質が得られるパラメータ３１の許容範囲が取得される。本実施形態では、試料測定装置１００は、各測定条件３０に対する測定品質指標４１の分布４２を作成し、測定品質指標４１の分布４２内でのパラメータ３１の許容範囲であるデザインスペース４３（図６参照）を取得するように構成されている。
【００２０】
以下、試料測定装置１００の具体例について説明する。
【００２１】
図１に示すように、試料測定装置１００は、測定部１０と、データ処理部２０とを備えている。試料測定装置１００は、測定部１０により試料中の成分を検出し、データ処理部２０により、測定部１０の出力（検出信号）の分析を行うように構成されている。測定部１０は、試料の測定を行うように構成されている。また、データ処理部２０は、測定部１０の測定結果（検出信号）を分析するように構成されている。
【００２２】
測定部１０は、所定の測定原理に基づき、複数のパラメータ３１を含む測定条件３０に従って試料の測定を行うように構成されている。測定原理は特に限定されない。測定部１０は、少なくとも、試料を受け入れ、測定条件３０に従って測定動作を実行し、試料中の成分を反映した検出信号を出力する。測定部１０は、たとえばクロマトグラフである。クロマトグラフには、ガスクロマトグラフ、液体クロマトグラフなど複数の種類があるが、特に限定されない。ここでは一例として、測定部１０が図２に示す液体クロマトグラフである。液体クロマトグラフは、試料中の成分を運ぶ移動相として液体を用い、物質の有する性質の違いを利用して、物質を成分ごとに分離する装置である。
【００２３】
図２に示すように、測定部１０は、移動相供給部１１と、ポンプ１２と、試料供給部１３と、カラム１４と、温度調整部１５と、検出部１６とを含んでいる。測定部１０は、検出部１６の検出信号をデータ処理部２０に出力する。
【００２４】
また、データ処理部２０は、測定部１０の出力（検出部１６の検出信号）に基づいて測定データ４０（図１参照）を取得するように構成されている。測定部１０がクロマトグラフである場合、データ処理部２０は、測定部１０の出力に基づく測定データ４０として、図３に示すクロマトグラム４０ａを作成する。
【００２５】
〈測定部の構成〉
図２に示すように、測定部１０では、移動相供給部１１と、ポンプ１２と、試料供給部１３と、カラム１４と、検出部１６とが、送液管により接続されている。移動相供給部１１は、移動相（溶媒液）を所定の濃度に調整して供給するように構成されている。ポンプ１２は、移動相の流量を調整して移動相をカラム１４に向けて送液するように構成されている。試料供給部１３は、移動相中に試料を供給するように構成されている。カラム１４は、固定相を含んだ細管である。移動相とともに送液される試料がカラム１４内を通過する。この際、試料に含有される各成分が、移動相および固定相のそれぞれと相互作用する。成分毎に相違する相互作用により、試料の成分毎にカラム１４内の移動速度が変化する。その結果、試料は、成分（物質）ごとに分離されて検出部１６に到達する。
【００２６】
温度調整部１５は、カラム１４の温度を調整するように構成されている。具体的には、温度調整部１５は、カラム１４が設定温度になるように加熱または冷却するように構成されている。検出部１６は、カラム１４を介して到達する試料中の各成分を検出するように構成されている。検出部１６が試料の各成分を検出するための検出原理は特に限定されない。検出部１６は、たとえば、吸光スペクトル、屈折率、または、光の散乱を測定して、試料中の各成分を検出する。また、検出部１６は、フローセルを含んでいる。検出部１６は、取得した各成分の検出信号を、測定部１０の出力としてデータ処理部２０に送信するように構成されている。
【００２７】
〈データ処理部〉
データ処理部２０は、たとえば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）などのプロセッサ２１と、揮発性および／または不揮発性のメモリを含む記憶部２２と、を備えるコンピュータである。記憶部２２には、プロセッサ２１が実行することにより、データ処理部２０として機能するためのプログラム２３が記憶されている。記憶部２２には、図１に示した測定条件３０、測定データ４０、測定品質指標４１、測定品質指標４１の分布４２、後述するパラメータ３１の影響度４５などの各種データが記憶される。また、図２に示す試料測定装置１００は、操作部２４と、表示部２５とを備える、操作部２４と、表示部２５とは、データ処理部２０に電気的に接続されている。
【００２８】
また、データ処理部２０は、測定部１０の各部を制御するように構成されている。上記の通り、データ処理部２０は、コンピュータにより構成されている。具体的には、データ処理部２０のプロセッサ２１は、記憶部２２に格納されたプログラム２３に基づいて、測定部１０を制御するように構成されている。データ処理部２０は、複数のパラメータ３１を含む測定条件３０（図１参照）を測定部１０に設定する。データ処理部２０は、操作部２４により操作者からの入力操作を受け付けるように構成されている。また、データ処理部２０は、操作のための画面、測定結果の表示などを、表示部２５に表示させる制御を行うように構成されている。
【００２９】
図１に示したように、データ処理部２０は、同じ物質群の混合物であるが、濃度比が異なる試料を繰り返し測定する場合における、適した測定条件３０（分析メソッド）を開発するために用いられる。分析メソッドの開発においては、それぞれの測定において十分な測定品質が保証される分析メソッドを開発することが望まれる。
【００３０】
測定品質を評価するに当たっては、測定の目的に応じて、定量的に評価可能な測定品質指標４１が１つまたは複数用いられ得る。測定品質指標４１は、たとえば測定データ４０であるクロマトグラム４０ａのピークの分離度および保持時間のうち少なくとも１つを含む。
【００３１】
図３に示したように、測定データ４０としてのクロマトグラム４０ａは、横軸に時間を示し、縦軸が信号強度を示したグラフである。試料中の各成分は、測定部１０のカラム１４を通過する過程で分離され、それぞれ異なるタイミングで検出部１６によって検出される。そのため、クロマトグラム４０ａでは、試料に含まれる成分に応じたタイミングで検出部１６の信号強度のピークが形成される。
【００３２】
分離度は、対象とするピークが隣り合うピークからどの程度分離しているかを示す尺度である。分離度は、ピークの保持時間およびピーク幅から算出される。たとえば、分離度Ｒは、各ピーク幅Ｗ１、Ｗ２、各ピークの保持時間ｒｔ１、ｒｔ２（ただし、ｒｔ１＜ｒｔ２）を用いて、下式（１）または下式（２）で表される。
Ｒ＝２×（ｒｔ２−ｒｔ１）／（Ｗ１＋Ｗ２）・・・（１）
Ｒ＝１．１８×｛（ｒｔ２−ｒｔ１）／（Ｗｈ１＋Ｗｈ２）｝・・・（２）
なお、Ｗｈ１、Ｗｈ２は、各ピークの半値幅（半値全幅）である。分離度は、値が大きくなるほど隣り合うピークが分離されていることを意味する。たとえば、分離度が１．５以上の場合に完全分離されているとみなされる。
【００３３】
以下では、測定品質指標４１が分離度Ｒである例を示す。たとえば、測定品質指標４１は、測定データ４０（クロマトグラム４０ａ）の分離度Ｒの最小値である。ただし、分離度Ｒだけを基準とした場合、一般的には分析時間が長くなってしまうので、測定品質指標４１は、分離度Ｒと分析完了時間（最も遅いピークの保持時間ｒｔ）の両方を含んでもよい。
【００３４】
測定品質指標４１は、測定条件３０に含まれる各パラメータ３１によって影響されうる。図２に示した液体クロマトグラフの例では、パラメータ３１は、温度、溶媒濃度、ｐＨ、カラム種のうち複数を含む。温度は、カラム１４の温度である。溶媒濃度は、移動相に含まれる溶媒液（有機溶媒）の濃度である。ｐＨは、移動相のｐＨである。カラム種は、たとえばカラムの内径、カラムの長さなどの複数のパラメータの総称である。カラムの内径と、カラムの長さとは、別々のパラメータ３１として設定される。
【００３５】
実際には、測定条件３０として設定可能なパラメータ３１の数は、たとえば数種類から１０種類程度にもなる。しかし、設定可能な全てのパラメータ３１の全ての組み合わせについて最適化することは、作業時間や作業負荷の観点から好ましくない。そのため、測定条件３０の最適化（分析メソッドの開発）においては、予め、設定可能な全てのパラメータ３１のうちからスクリーニングが行われる。スクリーニングにより、特に測定品質指標４１に影響を強く与える一部のパラメータ３１などが最適化の対象として抽出され、その他のパラメータ３１については予め設定された固定値が適用される。最適化の対象として抽出されるパラメータ３１の数は、たとえば複数であり、具体的には２つまたは３つである。
【００３６】
図１に示したように、データ処理部２０は、測定データ４０に基づいて、測定条件３０に応じた測定品質指標４１の分布４２を取得する。すなわち、データ処理部２０は、複数のパラメータ３１に様々な設定値を適用した各種の測定条件３０で得られた複数の測定データ４０から、それぞれ測定品質指標４１を算出する。
【００３７】
データ処理部２０は、代表値としての複数点の測定データ４０から、回帰分析により測定品質指標４１の分布４２を取得する。すなわち、測定品質指標４１の分布４２は、異なる複数の測定条件３０により予め取得された複数の測定データ４０に基づいて取得された回帰式で表される。
【００３８】
データ処理部２０は、たとえば、複数の測定データ４０からそれぞれ算出した複数の測定品質指標４１と、それぞれの測定データ４０が得られたパラメータ３１の設定値とから、測定品質指標４１の分布４２を示す回帰式を取得する。
【００３９】
この他、データ処理部２０は、たとえば、複数の測定条件３０で取得された複数の測定データ４０に対して、予め作成されたモデル式の当てはめを行い、実測されていない他の測定条件３０で取得される測定データ４０を推定し、推定された測定データ４０の分布に対して上式（１）または上式（２）を適用して測定品質指標４１の分布４２を取得してもよい。この場合、実測されていない測定データ４０の推定には、たとえばベイズ推定が用いられる。この場合、推定される測定データ４０には確率の分布が生じるので、データ処理部２０は、たとえば所定の信頼区間に含まれる分離度Ｒの分布として測定品質指標４１の分布４２を取得することができる。
【００４０】
図５に示すように、データ処理部２０は、測定品質指標４１の分布４２として、パラメータ３１に対する測定品質指標４１の応答グラフ４２ａを取得する。図５の例では、応答グラフ４２ａは、２種類のパラメータ３１（パラメータＡ、パラメータＢ）に対する測定品質指標４１（分離度Ｒ）の応答曲面をプロットした３次元グラフである。図５では、水平方向の縦軸および横軸がそれぞれパラメータＡおよびパラメータＢの設定値を示し、垂直方向の軸が分離度Ｒの大きさを示す。各軸の矢印が、パラメータまたは分離度が増大する方向を示す。
【００４１】
図６に示すように、応答グラフ４２ａから、測定品質指標４１（分離度Ｒ）が満たすべき値を閾値として設定することによって、測定品質指標４１の許容範囲（デザインスペース４３）が取得される。図６は、図５の応答グラフ４２ａを２次元表示で示した応答グラフ４２ｂを示し、縦軸および横軸がそれぞれパラメータＡおよびパラメータＢの設定値を示す。データ処理部２０は、図５の応答グラフ４２ａにおいて、分離度Ｒが閾値以上となる領域をデザインスペース４３（図６参照）として取得する。なお、図６において各軸に示した数値範囲は、単に便宜的に例示したものにすぎない。
【００４２】
デザインスペース４３は、測定品質指標４１を許容範囲内に収めることが可能な各パラメータ３１の設定値の範囲を与える。各パラメータ３１（パラメータＡ、パラメータＢ）の設定値を特定した１つの測定条件３０は、応答グラフ４２ａ内で、各パラメータ３１の設定値によって特定される１点として表現される。たとえば図６において、デザインスペース４３内に含まれる１つの測定条件３０が、パラメータＡ＝Ｘ、パラメータＢ＝Ｙの点（Ｘ，Ｙ）で特定される。各パラメータ３１（パラメータＡ、パラメータＢ）の設定値によって特定される各測定条件３０がデザインスペース４３内に含まれる限り、その測定条件３０では、閾値以上の測定品質指標４１（分離度Ｒ）の測定データ４０が取得されることが期待される。
【００４３】
試料を繰り返し測定する場合、最終的に１つの測定条件３０を特定して、同一の測定条件３０で試料の測定を行うことが要求される。そのため、デザインスペース４３内で、最適な１点（測定条件３０）が決定される。しかし、図６のように、デザインスペース４３は、あくまでも許容範囲を示すものであり、デザインスペース４３内で、どのパラメータ３１を変化させると分離度Ｒがどのように変化するかといった情報に乏しい。
【００４４】
そこで、本実施形態では、図１に示したように、データ処理部２０は、測定品質指標４１の分布４２を個々のパラメータ３１について解析することにより、測定品質指標４１に対するパラメータ３１の影響度４５を取得するように構成されている。なお、影響度４５は、特許請求の範囲の「測定品質指標に対するパラメータの影響の強さ」の一例である。データ処理部２０は、解析すべき複数のパラメータ３１について、それぞれ個別に影響度４５を取得する。図１では、解析すべきパラメータ３１として、パラメータＡ〜Ｃの３種が存在する場合に、データ処理部２０がパラメータＡ〜Ｃの各々について３つの影響度４５を取得することを例示している。
【００４５】
したがって、たとえば図５および図６に示した例では、データ処理部２０は、測定品質指標４１の分布４２を、パラメータＡおよびパラメータＢのそれぞれについて解析する。そして、データ処理部２０は、パラメータＡおよびパラメータＢのそれぞれについて、測定品質指標４１に対するパラメータ３１の影響度４５を取得する。
【００４６】
パラメータ３１の影響度４５は、そのパラメータ３１の設定値を変化させることによって発生する測定品質指標４１の変化量の大きさである。言い換えると、パラメータ３１の影響度４５は、設定値の単位変化量当たりの測定品質指標４１の変化量である。
【００４７】
データ処理部２０は、回帰式をパラメータ３１について微分（偏微分）することにより、パラメータ３１の影響度４５を取得する。たとえば図５に示した例では、測定品質指標４１の分布４２（応答グラフ４２ａ）は、パラメータＡおよびパラメータＢの関数（回帰式）として表現される。データ処理部２０は、測定品質指標４１の分布４２を、パラメータＡおよびパラメータＢの各々について偏微分することにより、回帰式の傾きを取得する。データ処理部２０は、回帰式の傾きの大きさを、パラメータ３１の影響度４５として取得する。
【００４８】
なお、厳密には、パラメータＡおよびパラメータＢなどの測定条件３０に含まれる各パラメータ３１は、複合的に相関している可能性がある。これに対して、本実施形態では、データ処理部２０は、個々のパラメータ３１が互いに独立であると見なして、測定品質指標４１の分布４２をパラメータ３１毎に偏微分することにより、パラメータ３１の影響度４５を取得する。このため、個々のパラメータ３１の相関の強さや、個々のパラメータ３１が測定品質指標４１に関与するメカニズムを厳密に解析することなく、取得された影響度４５によって個々のパラメータ３１が測定品質指標４１に与える影響の大まかな傾向を把握できる。
【００４９】
図７は、測定品質指標４１の分布４２における、個々のパラメータ３１と測定品質指標４１との関係を示すグラフである。横軸はパラメータ３１の設定値を示し、縦軸は測定品質指標４１としての分離度Ｒを示す。図中、丸形状で示すプロットは、図５に示したパラメータＡの各設定値での測定データ４０を示し、菱形で示すプロットは、図５に示したパラメータＢの各設定値での測定データ４０を示すものとする。
【００５０】
たとえば、図５の応答グラフ４２ａにおいてパラメータＢを一定値に固定した場合、図７のように、パラメータＡに関する測定品質指標４１の分布４２１が直線の回帰式で表現されたとする。このとき、図８に示すように、回帰式を偏微分することにより得られるパラメータ３１の影響度４５１は、直線の傾きに相当し、一定値となる。図５の応答グラフ４２ａのように、測定品質指標４１の分布４２がパラメータＡおよびＢに関する３次元の応答曲線で表される場合、図７のパラメータＡに関する回帰式は、パラメータＢの設定値によって異なることがある。そのため、データ処理部２０は、たとえばパラメータＢが取り得る複数の設定値において、測定品質指標４１に与えるパラメータＡの影響度４５１をそれぞれ取得する。これにより、デザインスペース４３内のパラメータＢの各設定値における、パラメータＡの影響度４５１が取得される。
【００５１】
同様に、図５の応答グラフ４２ａにおいてパラメータＡを一定値に固定した場合、図７のように、パラメータＢに関する測定品質指標４１の分布４２２が二次関数の回帰式で表現されたとする。このとき、図８に示すように、回帰式を偏微分することにより得られるパラメータ３１の影響度４５２は、二次関数の各点の傾きであり、単調増加（一次関数）となる。図７のパラメータＢに関する回帰式も、パラメータＡの設定値によって異なることがある。そのため、データ処理部２０は、たとえばパラメータＡが取り得る複数の設定値において、測定品質指標４１に与えるパラメータＢの影響度４５２をそれぞれ取得する。これにより、デザインスペース４３内のパラメータＡの各設定値における、パラメータＢの影響度４５２が取得される。
【００５２】
なお、図５〜図８は、説明の便宜のために単純な回帰式を例示したが、測定品質指標４１の分布４２を表す回帰式（応答曲線）は、どのような関数であってもよい。図８に示した各パラメータ３１の影響度４５１、４５２のグラフ４６は、図示したものに限られず、回帰式に応じた直線または曲線となる。図７および図８では、便宜的にパラメータＡおよびＢを同一のグラフ中で示しているが、実際には、図７および図８のグラフは、パラメータ３１毎に、パラメータの設定値を示す横軸が異なる別個のグラフとして取得される。
【００５３】
〈測定品質指標の分布およびパラメータの影響の強さの表示〉
データ処理部２０は、測定データ４０に基づいて取得した測定品質指標４１の分布４２を、表示部２５（図２参照）に表示するように構成されている。具体的には、データ処理部２０は、測定品質指標４１の分布４２において、測定品質指標４１の許容範囲（デザインスペース４３）を表示部２５に表示させる。
【００５４】
図９では、測定品質指標４１の分布４２を、パラメータＡ（横軸）およびパラメータＢ（縦軸）に対する二次元の応答グラフ４２ｂとして表示部２５に表示した例を示す。データ処理部２０は、測定品質指標４１の許容範囲の内側（デザインスペース４３）と外側とを区別可能な態様で、応答グラフ４２ｂを表示させる。図９の例では、便宜的に、応答グラフ４２ｂにおけるデザインスペース４３の内側の表示色と外側の表示色とを異ならせて示している。
【００５５】
そして、データ処理部２０は、パラメータ３１の影響度４５を、測定品質指標４１の分布４２とともに表示部２５に表示するように構成されている。たとえば、データ処理部２０は、測定品質指標４１の分布４２を示す応答グラフ４２ｂと、各パラメータ３１の影響度４５を示すグラフ４６（図８参照）とを、表示部２５にそれぞれ表示させる。ユーザが操作部２４を介して応答グラフ４２ｂ中の点を指定すると、データ処理部２０は、指定された点で特定される各設定値において回帰式を偏微分し、取得した影響度４５のグラフ４６（図８参照）を表示させることが可能である。
【００５６】
また、本実施形態では、データ処理部２０は、測定品質指標４１の分布４２として、パラメータ３１に対する測定品質指標４１の応答グラフ４２ｂを取得し、パラメータ３１の影響度４５を応答グラフ４２ｂに重畳させて表示部２５に表示するように構成されている。
【００５７】
図９では、パラメータ３１の影響度４５をベクトルとして表示したベクトル表示の例を示す。データ処理部２０は、デザインスペース４３内の各点において、各パラメータ３１の測定品質指標４１に対する影響度４５を合成した合成ベクトル４５３を、応答グラフ４２ｂに重畳表示させる。
【００５８】
たとえば図９に示した点Ｐ（パラメータＡ＝Ｘ、パラメータＢ＝Ｙ）に着目する。図１０に示すように、固定パラメータＢ＝ＹにおけるパラメータＡについての偏微分により、パラメータＡの影響度４５１（図８参照）が取得される。固定パラメータＡ＝ＸにおけるパラメータＢについての偏微分により、パラメータＢの影響度４５２（図８参照）が取得される。ここで、影響度４５１、４５２の正、負をそれぞれパラメータ設定値の増大方向、減少方向に割り当てるものとし、影響度４５１、４５２の大きさをベクトルの長さに割り当てるものとする。点Ｐから各パラメータ軸方向に延ばした影響度４５１、４５２の各ベクトルが合成されることにより、点Ｐにおける影響度の合成ベクトル４５３が取得される。データ処理部２０は、点Ｐ以外の複数点について、それぞれ合成ベクトル４５３を取得して、取得した複数の合成ベクトル４５３を応答グラフ４２ｂに重畳表示させる。
【００５９】
また、データ処理部２０は、応答グラフ４２ｂにおいて、パラメータ３１の影響度４５に応じた異なる態様でパラメータ３１の影響度４５を表示させる。たとえば、データ処理部２０は、各点における合成ベクトル４５３の大きさを一定にして、影響度４５の大きさに応じて合成ベクトル４５３の表示色または輝度値を異ならせる。また、たとえば、データ処理部２０は、各点における合成ベクトル４５３の長さ（大きさ）を、影響度４５の大きさに応じて異ならせる。図９では、各パラメータ３１の影響度４５の大きさに応じて合成ベクトル４５３の長さを異ならせた例を示している。
【００６０】
図９の例では、応答グラフ４２ｂに重畳表示された各合成ベクトル４５３の向きによって、デザインスペース４３内のどの方向に向けて分離度Ｒが増大しているのかが視覚的に把握可能である。また、合成ベクトル４５３の向きがパラメータＡの軸方向およびパラメータＢの軸方向のいずれの方向に近いかによって、どちらのパラメータの影響が強いかが視覚的に把握可能である。また、各合成ベクトル４５３の長さによって、デザインスペース４３内の各位置座標におけるパラメータ３１の影響度４５の大きさが、視覚的に把握可能である。合成ベクトル４５３の表示点数は、任意であり、図９よりも多くても少なくてもよい。図９の合成ベクトル４５３の表示に代えて、図１０に示した各影響度４５１、４５２を示すベクトルを別々に表示してもよい。
【００６１】
（デザインスペースの構築）
次に、本実施形態による試料測定装置１００を用いたデザインスペース４３の構築について説明する。図１１は、デザインスペース４３を構築する際の手順を示したフロー図である。
【００６２】
デザインスペース４３を構築するに際しては、どのような測定条件３０（どのようなパラメータ３１の設定値）で測定データ４０を取得するかを定めた実験計画が作成され、実験計画に沿って複数の測定条件３０で測定が実施される。複数の測定条件３０で得られた各測定データ４０を分析することにより、測定品質指標４１の分布４２が作成される。測定品質指標４１の分布４２と、設定された測定品質指標４１の許容範囲（閾値）とから、デザインスペース４３が特定される。
【００６３】
測定されていない測定条件３０については、回帰分析によって推定（補完）されることになる。そのため、原則として、測定データ４０の点数が多いほど、測定品質指標４１の分布４２の信頼性が向上する。実験計画に沿って複数の測定データ４０を取得した場合に、測定品質指標４１の分布４２の信頼性が評価され、データ点数が十分でないと判断されれば、新たな測定条件３０での追加測定を行うための実験計画が作成（更新）される。
【００６４】
本実施形態では、データ処理部２０は、測定品質指標４１に対するパラメータ３１の影響度４５を取得する測定パラメータ解析方法を実施する。具体的には、測定パラメータ解析方法は、複数のパラメータ３１を含む測定条件３０に従って試料を測定して得られた測定データ４０を取得するステップ９２と、測定データ４０に基づいて、測定条件３０に応じた測定品質指標４１の分布４２を取得するステップ９３と、測定品質指標４１（分離度Ｒ）の分布４２を個々のパラメータ３１について解析することにより、測定品質指標４１に対するパラメータ３１の影響度４５を取得するステップ９４と、を備える。
【００６５】
また、本実施形態では、データ処理部２０は、測定すべき異なる複数の測定条件３０を定めた実験計画に基づいて複数の測定データ４０を取得し、測定データ４０の取得に伴い、測定品質指標４１の分布４２を更新する。そして、データ処理部２０は、更新された測定品質指標４１の分布４２に基づいて、測定品質指標４１に対するパラメータ３１の影響度４５を更新するように構成されている。
【００６６】
以下、図１１を参照して説明する。ステップ９１において、実験計画が作成される。すなわち、試料測定装置１００によって実測すべき複数の測定条件３０が設定される。複数の測定条件３０は、各パラメータ３１の値の一部または全部が互いに異なっている。
【００６７】
ステップ９２において、同一の試料に対して、実験計画で定められた複数の測定条件３０の各々で、試料測定装置１００による測定が行われる。データ処理部２０（図１参照）は、測定すべき異なる複数の測定条件３０を定めた実験計画に基づいて複数の測定データ４０を取得する。すなわち、測定部１０（図１参照）が、実験計画で定められた個々の測定条件３０に従って、複数回の測定を行う。データ処理部２０は、測定部１０の出力に基づいて、測定条件３０がそれぞれ異なる複数の測定データ４０（測定結果）を生成する。
【００６８】
ステップ９３において、データ処理部２０は、得られた測定データ４０に基づいて、測定条件３０に応じた測定品質指標４１（分離度Ｒ）の分布４２（図５参照）を取得する。上述した例では、データ処理部２０は、測定条件３０の異なる複数の測定データ４０を回帰分析することにより、測定品質指標４１の分布４２を回帰式として算出する。測定品質指標４１の分布４２が取得されると、予め設定された閾値に基づいて、測定品質指標４１の分布４２におけるデザインスペース４３（図６参照）が特定される。
【００６９】
ステップ９４において、データ処理部２０は、測定品質指標４１に対するパラメータ３１の影響度４５（図８参照）を取得する。すなわち、データ処理部２０は、測定品質指標４１の分布４２を個々のパラメータ３１について微分して、デザインスペース４３内の各点における測定品質指標４１の傾きの大きさを取得する。
【００７０】
ステップ９５において、データ処理部２０は、取得した測定品質指標４１の分布４２（デザインスペース４３）と各パラメータ３１の影響度４５とを表示部２５に表示（図９参照）させる。データ処理部２０は、デザインスペース４３に各パラメータ３１の影響度４５を重畳させる態様で表示部２５に表示させる。これにより、図９に示した応答グラフ４２ｂおよび合成ベクトル４５３が表示部２５に表示される。
【００７１】
ステップ９６において、測定データ４０の点数が十分か否かが判断される。測定データ４０の点数が十分でない場合、ステップ９１に戻り、実験計画が更新される。すなわち、次に測定すべき測定条件３０が新たに設定される。
【００７２】
この場合、データ処理部２０は、ステップ９２における新たな測定データ４０の取得に伴い、ステップ９３において測定品質指標４１の分布４２（図５参照）を更新する。測定品質指標４１の分布４２が更新されれば、測定品質指標４１に対するパラメータ３１の影響度４５（図８参照）も変化する。そのため、データ処理部２０は、ステップ９４において、更新された測定品質指標４１の分布４２に基づいて、測定品質指標４１に対するパラメータ３１の影響度４５を更新する。データ処理部２０は、ステップ９５において、更新された測定品質指標４１の分布４２と、更新されたパラメータ３１の影響度４５とを表示部２５に表示（図９参照）させる。つまり、測定データ４０の取得に伴って、図９に示した応答グラフ４２ｂおよび合成ベクトル４５３が更新表示される。
【００７３】
このように測定品質指標４１の分布４２を更新する度にパラメータ３１の影響度４５が更新されるので、測定データ４０の点数が不足している場合に、次に測定すべき測定条件３０を、パラメータ３１の影響度４５を考慮して設定することが可能である。
【００７４】
一例として、図９において、分離度Ｒに対するパラメータ３１の影響度４５（合成ベクトル４５３）が大きい範囲では、パラメータ３１の設定値を僅かに変更するだけでも分離度Ｒが大きく変動する。そのため、パラメータ３１の影響度４５が大きいパラメータ範囲について回帰式の信頼性を向上させるには、データ点数を多くすることが望まれる。一方、測定品質指標４１に対するパラメータ３１の影響度４５が小さい範囲では、測定品質指標４１の変動が小さいため、データ点数を増大させなくても回帰式の信頼性を確保できる可能性がある。このように、測定品質指標４１に対するパラメータ３１の影響度４５から得られる知見に基づいて、より少ないデータ点数で、より信頼性の高い回帰式の算出が可能となる。
【００７５】
ステップ９６において、測定データ４０の点数が十分であると判断された場合には、デザインスペース４３の構築作業が終了する。データ処理部２０は、最終的に構築された測定品質指標４１の分布４２（デザインスペース４３）と各パラメータ３１の影響度４５とを表示部２５に表示（図９参照）させる。
【００７６】
上記ステップ９１における実験計画の作成、および、ステップ９６における測定データ４０の点数が十分であるか否かの判断は、試料測定装置１００を使用するユーザが行ってもよいし、所定の判断基準に基づいて、データ処理部２０が実行することが可能である。データ処理部２０は、たとえば、ベイズ最適化の手法を用いて獲得関数による測定点の評価を行い、獲得関数を最大化する測定点を探索することにより、次に測定すべき測定条件３０を自動的に決めてもよい。
【００７７】
実際に試料の測定を繰り返し実施する場合、構築されたデザインスペース４３の中から、各パラメータ３１の最適値を含んだ測定条件３０が選択される。デザインスペース４３内の各点における、測定品質指標４１に対するパラメータ３１の影響度４５は、各パラメータ３１の最適値を判断する際にも有用である。
【００７８】
また、最適な測定条件３０が決定した場合でも、実際には、試料測定装置１００（測定部１０）の機種の相違、個体差などに代表されるコントロールできない要因によって、測定品質指標４１が変動することがあり得る。試料の測定時に想定された測定品質指標４１とは異なる値が取得された場合、原因の解明や測定条件３０の変更が行われる。このような場合にも、デザインスペース４３内の各点において、パラメータ３１の影響度４５が参照されることにより、原因の解明や測定条件３０の変更のための有用な知見が得られる。
【００７９】
（本実施形態の効果）
本実施形態では、以下のような効果を得ることができる。
【００８０】
本実施形態の試料測定装置１００では、上記のように、測定条件３０に応じた測定品質指標４１の分布４２を取得し、測定品質指標４１の分布４２を個々のパラメータ３１について解析することにより、測定品質指標４１に対するパラメータ３１の影響度４５を取得するデータ処理部２０を設ける。これにより、測定品質指標４１の分布４２から、パラメータ３１を変更した場合に測定品質指標４１にどのように影響を与えるかという影響度４５を、個々のパラメータ３１について取得することができる。そのため、専門知識を有する技術者でなくても、測定品質に強く影響するパラメータ３１を把握したり、パラメータ３１の値を変更する場合に測定品質に生じる変動を推定したりすることができる。以上の結果、デザインスペース４３を構築する際、または構築したデザインスペース４３を利用する際に、測定品質とパラメータ３１との関係を容易に把握することができる。
【００８１】
本実施形態の測定パラメータ解析方法では、上記のように、測定条件３０に応じた測定品質指標４１の分布４２を取得するステップと、測定品質指標４１の分布４２を個々のパラメータ３１について解析することにより、測定品質指標４１に対するパラメータ３１の影響度４５を取得するステップとを備える。これにより、測定品質指標４１の分布４２から、パラメータ３１を変更した場合に測定品質指標４１にどのように影響を与えるかという影響度４５を、個々のパラメータ３１について取得することができる。そのため、専門知識を有する技術者でなくても、測定品質に強く影響するパラメータ３１を把握したり、パラメータ３１の値を変更する場合に測定品質に生じる変動を推定したりすることができる。以上の結果、デザインスペース４３を構築する際、または構築したデザインスペース４３を利用する際に、測定品質とパラメータ３１との関係を容易に把握することができる。
【００８２】
また、上記実施形態では、以下のように構成したことによって、更なる効果が得られる。
【００８３】
すなわち、上記実施形態では、試料測定装置１００が表示部２５をさらに備え、データ処理部２０は、パラメータ３１の影響度４５を、測定品質指標４１の分布４２とともに表示部２５に表示するように構成されている。このように構成すれば、測定品質指標４１の分布４２と、パラメータ３１の影響度４５とを、表示部２５において相互参照および比較できる。そのため、測定品質指標４１の分布４２において変更可能なパラメータ３１の範囲内で、パラメータ３１を変更した場合の測定品質に与える影響を容易に把握することができる。
【００８４】
また、上記実施形態では、データ処理部２０は、測定品質指標４１の分布４２として、パラメータ３１に対する測定品質指標４１の応答グラフ４２ｂを取得し、パラメータ３１の影響度４５を応答グラフ４２ｂに重畳させて表示部２５に表示するように構成されている。このように構成すれば、応答グラフ４２ｂの中にパラメータ３１の影響度４５が重ねて表示されるので、測定品質とパラメータ３１との関係を視覚的に把握できる。つまり、専門知識を有しないユーザでも、応答グラフ４２ｂにおいてパラメータ３１が測定品質に与える影響を一見して容易に把握することができる。
【００８５】
また、上記実施形態では、データ処理部２０は、応答グラフ４２ｂにおいて、パラメータ３１の影響度４５に応じた異なる態様でパラメータ３１の影響度４５を表示させる。このように構成すれば、応答グラフ４２ｂに表示される表示態様の相違に基づいて、測定品質に与えるパラメータ３１の影響の強さをより容易に把握することができる。
【００８６】
また、上記実施形態では、測定品質指標４１の分布４２は、異なる複数の測定条件３０により予め取得された複数の測定データ４０に基づいて取得された回帰式であり、データ処理部２０は、回帰式をパラメータ３１について微分することにより、パラメータ３１の影響度４５を取得する。上記のように、測定条件３０に含まれる個々のパラメータ３１は、複合的に相関している可能性があり、個々のパラメータ３１の影響を厳密に評価するためには、全てのパラメータ３１を１つずつ変化させて測定データ４０を取得するなど多大な作業時間および工数が必要になる可能性がある。そこで、上記のように、個々のパラメータ３１が互いに独立であると仮定した上で、個々のパラメータ３１を微分する構成では、作業時間や工数を要することなく、簡単に、個々のパラメータ３１が測定品質に与える影響度４５の傾向を把握することができる。
【００８７】
また、上記実施形態では、データ処理部２０は、測定すべき異なる複数の測定条件３０を定めた実験計画に基づいて複数の測定データ４０を取得し、測定データ４０の取得に伴い、測定品質指標４１の分布４２を更新し、更新された測定品質指標４１の分布４２に基づいて、測定品質指標４１に対するパラメータ３１の影響度４５を更新する。このように構成すれば、取得される測定データ４０の点数が増える程、高精度な測定品質指標４１の分布４２が取得でき、これに応じて測定品質指標４１に対するパラメータ３１の影響度４５も更新できる。このため、デザインスペース４３を構築する際の実験計画において、最新のパラメータ３１の影響度４５を考慮して、次に実測を行う測定条件３０を決定できる。つまり、より少ない測定点数で、より信頼性の高いデザインスペース４３を構築するための、有用な参考情報が取得できる。
【００８８】
また、上記実施形態では、測定部１０は、クロマトグラフを含み、測定品質指標４１は、測定データ４０であるクロマトグラム４０ａのピークの分離度Ｒおよび保持時間ｒｔのうち少なくとも１つを含む。このように構成すれば、特に多くのパラメータ３１を測定条件３０として含むクロマトグラフによる測定において、測定品質に対する個々のパラメータ３１の与える影響度４５を容易に把握することができる。そして、取得されたパラメータ３１の影響度４５に基づいて、所望の分離度Ｒや保持時間ｒｔを実現するためにコントロールすべきパラメータ３１を容易に把握することができる。
【００８９】
また、上記実施形態では、パラメータ３１は、温度、溶媒濃度、ｐＨ、カラム種のうち複数を含む。このように構成すれば、これらの各種のパラメータ３１と測定品質との関係（測定品質指標４１に対する各パラメータ３１の影響度４５）を容易に取得することができる。
【００９０】
（変形例）
なお、今回開示された実施形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した実施形態の説明ではなく特許請求の範囲によって示され、さらに特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更（変形例）が含まれる。
【００９１】
たとえば、上記実施形態では、測定品質指標４１の分布４２を個々のパラメータ３１について解析することにより、測定品質指標４１に対するパラメータ３１の影響度４５を取得したが、本発明では、さらに、実測された測定データ４０に基づいて測定品質指標４１に対するパラメータ３１の影響の強さが取得されてもよい。
【００９２】
具体的には、図１２に示す変形例では、データ処理部２０（図１参照）は、測定条件３０に含まれるパラメータ３１を個別に変更して得られた複数の測定データ４０に基づき、個々のパラメータ３１の変化による測定品質指標４１の変動量８１を取得し、パラメータ３１と測定品質指標４１の変動量８１とを対応付けて表示部２５に表示するように構成されている。
【００９３】
まず、データ処理部２０は、測定条件３０に含まれるパラメータ３１を個別に変更して得られた複数の測定データ４０を取得する。測定データ４０は、個々のパラメータ３１について複数の異なる設定値で取得される。複数の測定データ４０において、設定値を異ならせる１つのパラメータ３１に着目し、他のパラメータ３１の設定値は固定とする。したがって、データ処理部２０は、着目するパラメータ３１のみを変化させてその他のパラメータ３１を固定させた複数の測定データ４０を、測定条件３０に含まれる個々のパラメータ３１についてそれぞれ取得する。
【００９４】
たとえば図１２では、同じ測定条件３０（測定条件Ｎｏ．１）について、着目するパラメータ３１を可変パラメータとし、他のパラメータ３１の設定値を固定した条件で、それぞれのパラメータ３１毎に２点の測定データ４０を取得する例を示している。つまり、可変パラメータをパラメータＡとして、設定値をＡ１とした測定データ４０および設定値をＡ２として測定データ４０がそれぞれ取得される。同様に、パラメータＢについて、設定値をＢ１とした測定データ４０および設定値をＢ２として測定データ４０がそれぞれ取得される。パラメータＣについても、設定値をＣ１とした測定データ４０および設定値をＣ２として測定データ４０がそれぞれ取得される。なお、図１２ではパラメータＡ、ＢおよびＣの３つを例示しているが、パラメータ３１の数は３つに限らず、測定条件３０に含まれる設定可能な全てのパラメータ３１について網羅的に測定データ４０を取得することが好ましい。また、パラメータ３１毎の測定点数を２つとしているが、設定値を異ならせた３点以上の測定データ４０を取得してもよい。
【００９５】
そして、データ処理部２０は、個々のパラメータ３１の変化による測定品質指標４１の変動量８１を取得する。すなわち、図１２に示す例では、パラメータＡについて、設定値Ａ１における測定品質指標４１（分離度Ｒ＝Ｚ１）と、設定値Ａ２における測定品質指標４１（分離度Ｒ＝Ｚ２）とが、それぞれ取得される。データ処理部２０は、分離度Ｒの差分（Ｚ１−Ｚ２）の大きさを取得することにより、測定品質指標４１の変動量８１を取得する。データ処理部２０は、その他のパラメータＢ、Ｃについても、同様に測定品質指標４１の変動量８１を取得する。１つのパラメータ３１について測定データ４０が３点以上ある場合、たとえば隣り合う２点間の分離度Ｒの差分をそれぞれ取得した平均値を変動量８１としてもよい。
【００９６】
データ処理部２０は、図１３に示すように、パラメータ３１と測定品質指標４１の変動量８１とを対応付けて表示部２５に表示する。図１３では、パラメータＡ、ＢおよびＣの各々について、それぞれの測定品質指標４１の変動量８１を棒グラフの形式で表示する例を示している。変動量８１の表示形式は、任意であり、たとえば数値情報をそのまま表示してもよい。図１３の例では、データ処理部２０は、測定品質指標４１の変動量８１が大きい順に、順序づけして、パラメータ３１を並べて表示させている。つまり、データ処理部２０は、測定品質指標４１の変動量８１のランキング形式で、各パラメータ３１を表示させている。ランキングは、昇順でも降順でもよい。
【００９７】
この変形例のように構成すれば、各パラメータ３１を個別に変更して得られた複数の測定データ４０を取得することによって、測定品質指標４１の分布４２とは別個に、パラメータ３１と測定品質との関係を把握可能な情報が取得できる。特に、デザインスペース４３を構築する際に、測定条件３０に含まれる全てのパラメータ３１について、それぞれ複数の（たとえば２点）の測定データ４０を簡易的に取得すれば、測定品質指標４１に強く影響を与える可能性のあるパラメータ３１を容易に絞り込むことが可能である。
【００９８】
〈他の変形例〉
また、上記実施形態では、測定部がクロマトグラフを含む構成の例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、測定部は、クロマトグラフ以外の測定装置であってもよい。たとえば測定部は質量分析装置であってもよい。
【００９９】
また、上記実施形態では、測定品質指標４１として、分離度Ｒおよび保持時間ｒｔの少なくとも１つを用いる例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、測定品質指標として、測定データ４０におけるピークの数、分離係数などの分離度Ｒおよび保持時間ｒｔ以外の指標を用いてもよいし、それらの複数の指標を組み合わせてもよい。
【０１００】
また、上記実施形態では、パラメータ３１が、温度、溶媒濃度、ｐＨ、カラム種のうち複数を含む例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、パラメータとして、温度、溶媒濃度、ｐＨ、カラム種以外の他のパラメータを用いてもよい。
【０１０１】
また、上記実施形態では、パラメータ３１の影響度４５を、測定品質指標４１の分布４２とともに表示部２５に表示する例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、パラメータ３１の影響度４５を、測定品質指標４１の分布４２とは別に、単独で表示させてもよい。なお、パラメータ３１の影響度４５は、必ずしも試料測定装置１００の表示部２５に表示させなくてもよく、たとえば取得されたパラメータ３１の影響度４５を他のコンピュータや表示端末に送信してもよし、印刷してもよい。
【０１０２】
また、上記実施形態では、パラメータ３１の影響度４５を応答グラフ４２ｂに重畳させて表示部２５に表示する例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、パラメータ３１の影響度４５と応答グラフ４２ｂとを、重畳させずに別々に表示させてもよい。また、応答グラフ４２ｂに代えて、影響度４５を応答グラフ４２ａに重畳させて表示部２５に表示させてもよい。
【０１０３】
また、上記実施形態では、応答グラフ４２ｂにおいて、パラメータ３１の影響度４５に応じた異なる態様でパラメータ３１の影響度４５を表示させる例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、各パラメータ３１の影響度４５を同一の表示態様で表示させてもよい。
【０１０４】
また、上記実施形態では、測定品質指標４１の分布４２を表す回帰式をパラメータ３１について微分することにより、パラメータ３１の影響度４５を取得する例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、パラメータ３１の影響度４５を微分値以外により取得してもよい。たとえば、測定品質指標４１の分布４２から、着目するパラメータ３１の取り得る範囲における測定品質指標４１の最大値と最小値とを求め、測定品質指標４１の最大値と最小値との差分をパラメータ３１の影響度４５として取得してもよい。パラメータ３１の影響度４５には、そのパラメータ３１を変化させた場合の測定品質指標４１の変化の大きさを評価可能であれば、どのような値を採用してもよい。
【０１０５】
また、上記実施形態では、データ処理部２０が、実験計画に基づく測定データ４０の取得に伴い、測定品質指標４１の分布４２を更新し、更新された測定品質指標４１の分布４２に基づいて、測定品質指標４１に対するパラメータ３１の影響度４５を更新する例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、パラメータ３１の影響度４５を更新しなくてもよい。また、データ処理部２０は、パラメータ３１の影響度４５の暫定値を表示させなくてもよい。つまり、データ処理部２０は、デザインスペース４３の構築を行う段階ではパラメータ３１の影響度４５を取得せずに、デザインスペース４３（測定品質指標４１の分布４２）が確定した後で、パラメータ３１の影響度４５を取得するように構成されてもよい。
【０１０６】
また、上記実施形態では、データ処理部２０が単一のコンピュータにより構成された例を示したが、本発明はこれに限られない。本発明では、データ処理部２０が複数のコンピュータの組み合わせによって実現されていてもよい。たとえば、図１１に示した測定データ４０を取得するステップ９２と、測定品質指標４１の分布４２を取得するステップ９３と、影響度４５を取得するステップ９４とが、それぞれ別個のコンピュータによって実行されてもよい。このとき、データ処理部２０は複数台のコンピュータを含んで構成され、各コンピュータ間での相互通信によって上記のステップ９２〜９４の処理が実行されうる。
【０１０７】
［態様］
上記した例示的な実施形態は、以下の態様の具体例であることが当業者により理解される。
【０１０８】
（項目１）
複数のパラメータを含む測定条件に従って試料の測定を行う測定部と、
前記測定部の出力に基づいて測定データを取得するデータ処理部と、を備え、
前記データ処理部は、
前記測定データに基づいて、前記測定条件に応じた測定品質指標の分布を取得し、
前記測定品質指標の分布を個々の前記パラメータについて解析することにより、前記測定品質指標に対する前記パラメータの影響の強さを取得するように構成されている、試料測定装置。
（項目２）
表示部をさらに備え、
前記データ処理部は、前記パラメータの影響の強さを、前記測定品質指標の分布とともに前記表示部に表示するように構成されている、項目１に記載の試料測定装置。
（項目３）
前記データ処理部は、
前記測定品質指標の分布として、前記パラメータに対する前記測定品質指標の応答グラフを取得し、
前記パラメータの影響の強さを前記応答グラフに重畳させて前記表示部に表示するように構成されている、項目２に記載の試料測定装置。
（項目４）
前記データ処理部は、前記応答グラフにおいて、前記パラメータの影響の強さに応じた異なる態様で前記パラメータの影響の強さを表示させる、項目３に記載の試料測定装置。
（項目５）
前記測定品質指標の分布は、異なる複数の前記測定条件により予め取得された複数の前記測定データに基づいて取得された回帰式であり、
前記データ処理部は、前記回帰式を前記パラメータについて微分することにより、前記パラメータの影響の強さを取得する、項目１に記載の試料測定装置。
（項目６）
前記データ処理部は、
前記測定条件に含まれる前記パラメータを個別に変更して得られた複数の前記測定データに基づき、個々の前記パラメータの変化による前記測定品質指標の変動量を取得し、
前記パラメータと前記測定品質指標の変動量とを対応付けて前記表示部に表示するように構成されている、項目２に記載の試料測定装置。
（項目７）
前記データ処理部は、
測定すべき異なる複数の前記測定条件を定めた実験計画に基づいて複数の前記測定データを取得し、
前記測定データの取得に伴い、前記測定品質指標の分布を更新し、
更新された前記測定品質指標の分布に基づいて、前記測定品質指標に対する前記パラメータの影響の強さを更新する、項目１に記載の試料測定装置。
（項目８）
前記測定部は、クロマトグラフを含み、
前記測定品質指標は、前記測定データであるクロマトグラムのピークの分離度および保持時間のうち少なくとも１つを含む、項目１に記載の試料測定装置。
（項目９）
前記パラメータは、温度、溶媒濃度、ｐＨ、カラム種のうち複数を含む、項目１に記載の試料測定装置。
（項目１０）
複数のパラメータを含む測定条件に従って試料を測定して得られた測定データを取得するステップと、
前記測定データに基づいて、前記測定条件に応じた測定品質指標の分布を取得するステップと、
前記測定品質指標の分布を個々の前記パラメータについて解析することにより、前記測定品質指標に対する前記パラメータの影響の強さを取得するステップと、を備える、測定パラメータ解析方法。
【符号の説明】
【０１０９】
１０  測定部
２０  データ処理部
２５  表示部
３０  測定条件
３１  パラメータ
４０  測定データ
４０ａ  クロマトグラム
４１  測定品質指標
４２、４２１、４２２  測定品質指標の分布
４２ａ、４２ｂ  応答グラフ
４５、４５１、４５２  影響度（測定品質指標に対するパラメータの影響の強さ）
８１  変動量
Ｒ  分離度
ｒｔ  保持時間
【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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【国際調査報告】
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