"計測対象である複数のマシンと同じ特性を有する複数のマシンについての故障情報収集結果を記憶する故障情報収集結果記憶部と、前記故障情報収集結果に基づくマシン毎の修理率推定値を算出する修理率算出部と、前記修理率推定値を記憶する修理率推定値記憶部と、前記計測対象である複数のマシンの使用状況に関する計測データを受信する計測データ受信部と、前記計測データを記憶する計測データ記憶部と、前記計測対象である複数のマシンを複数のサンプルとし、前記修理率推定値のマシン間の差異を打ち消すような荷重値を、前記複数のサンプルの各々について決定するサンプル別荷重値決定部と、前記複数のサンプルの各々の荷重値を記憶するサンプル別荷重値記憶部と、前記サンプル別荷重値と、前記計測データと、前記故障情報収集結果と、使用影響度を算出するためのユーザー評価モデルのパラメータとを用いて目的関数を生成し、前記ユーザー評価モデルのパラメータを前記目的関数を最大にするように決定するパラメータ決定部と、前記ユーザー評価モデルのパラメータを記憶するユーザー評価モデル記憶部と、前記計測データと、前記ユーザー評価モデルのパラメータとを用いて前記使用影響度を算出するユーザー評価部と、前記使用影響度を表示する処理部と、を具備することを特徴とするハードウェア使用状況に応じたユーザー評価装置。前記サンプル別荷重値決定部は、前記修理率推定値をpとするとき、前記故障情報集計結果が表す修理履歴の有無に応じて、修理履歴ありであれば前記荷重値を1-pに決定し、修理履歴なしであれば前記荷重値をpに決定することを特徴とする請求項1記載のハードウェア使用状況に応じたユーザー評価装置。荷重値パラメータsを記憶する荷重値パラメータ記憶部をさらに具備し、前記サンプル別荷重値決定部は、前記修理率推定値をpとするとき、前記故障情報集計結果が表す修理履歴の有無に応じて、修理履歴ありであれば前記荷重値を1-ps/p1-sに決定し、修理履歴なしであれば前記荷重値をps/1-p1-sに決定することを特徴とする請求項1記載のハードウェア使用状況に応じたユーザー評価装置。修理率が一定となる集合を特定するためのカテゴリー特定情報を記憶するカテゴリー特定情報記憶部と、前記カテゴリー特定情報により特定されるカテゴリー毎に前記修理率推定値を算出するカテゴリー別修理率算出部と、前記カテゴリー毎に、前記修理率推定値を記憶するカテゴリー別修理率推定値記憶部と、をさらに具備することを特徴とする請求項2または請求項3記載のハードウェア使用状況に応じたユーザー評価装置。製造番号、保証期間内のマシン稼働日数、保証期間内の故障回数、機種名、製造日、および部品構成情報を含むモデル作成データを記憶するモデル作成用データ記憶部をさらに具備し、前記修理率算出部は、前記製造番号および前記保証期間内の故障回数以外のデータを入力とし、確率値を出力とするモデルに与えるパラメータを決定し、該パラメータにより特徴づけられるモデルから出力される確率値を前記修理率推定値とすることを特徴とする請求項2または請求項3記載のハードウェア使用状況に応じたユーザー評価装置。前記カテゴリー特定情報は、カテゴリーナンバー、機種名、製造期間を含むことを特徴とする請求項4記載のハードウェア使用状況に応じたユーザー評価装置。前記計測データ受信部が各マシンから複数回受信した計測データに基づく日次計測データを記憶する日次計測データ記憶部と、前記日次計測データを集計するとともにデータの矛盾の有無を検出する計測データ集計処理部と、前記計測データ集計処理部で集計された結果とデータの矛盾の有無とを記憶する集計データ記憶部と、をさらに具備し、前記サンプル別荷重値決定部は、前記矛盾の無いマシンに関して前記荷重値を求め、前記ユーザー評価部は、前記矛盾の無いマシンに関して前記使用影響度を算出することを特徴とする請求項2または請求項3記載のハードウェア使用状況に応じたユーザー評価装置。各々が少なくとも1機種以上との対応関係を与えるモデルカテゴリーを記憶するモデルカテゴリー記憶部をさらに具備し、前記パラメータ決定部は、前記モデルカテゴリー毎に、前記使用影響度を算出するためのユーザー評価モデルのパラメータを決定し、前記ユーザー評価モデル記憶部は、前記モデルカテゴリー毎に、前記使用影響度を算出するためのユーザー評価モデルのパラメータを記憶し、前記ユーザー評価部は、前記モデルカテゴリー毎に、前記使用影響度を算出するためのユーザー評価モデルのパラメータを用いて使用影響度を算出することを特徴とする請求項6記載のハードウェア使用状況に応じたユーザー評価装置。指標名、上限値、下限値の組からなる許容範囲を記憶する許容範囲記憶部をさらに具備し、前記パラメータ決定部は、前記計測データと、前記許容範囲から、前記指標名に対応して上限値と下限値の間では値が変化しない指標を算出し、前記指標と、前記サンプル別荷重値と、前記故障情報集計結果と、使用影響度を算出するためのユーザー評価モデルのパラメータとを用いて目的関数を生成し、前記ユーザー評価モデルのパラメータを目的関数を最大にするように決定することを特徴とする請求項6記載のハードウェア使用状況に応じたユーザー評価装置。指標毎の順位に対応する値を記憶するユーザー順位モデル記憶部をさらに具備し、前記パラメータ決定部は、前記複数のサンプルの各々について、前記ユーザー順位モデルから指標値の順位を計算し、前記指標値と、前記サンプル別荷重値と、前記故障情報集計結果と、前記ユーザー評価モデルのパラメータとを用いて目的関数を生成し、前記ユーザー評価モデルのパラメータを前記目的関数を最大にするように決定し、前記ユーザー評価部は、前記計測データと、前記指標値の順位と、前記ユーザー評価モデルのパラメータとを用いて使用影響度を算出することを特徴とする請求項2または請求項3記載のハードウェア使用状況に応じたユーザー評価装置。前記指標毎の順位に対応する値は、サンプル内のパーセンタイル点であることを特徴とする請求項10記載のハードウェア使用状況に応じたユーザー評価装置。前記指標毎の順位に対応する値は、サンプル内の偏差値であることを特徴とする請求項10記載のハードウェア使用状況に応じたユーザー評価装置。マシン毎の標準価格を記憶する標準価格記憶部と、前記使用影響度および前記標準価格から保証料を算定する保証料算定部と、をさらに具備することを特徴とする請求項1記載のハードウェア使用状況に応じたユーザー評価装置。保障カテゴリー毎に与えられる基準修理率を記憶する保障カテゴリー記憶部をさらに具備し、前記保証料算定部は、前記使用影響度、前記標準価格、および前記基準修理率に基づく保証料を算定することを特徴とする請求項13記載のハードウェア使用状況に応じたユーザー評価装置。前記標準価格は、マシンの販売価格であることを特徴とする請求項13記載のハードウェア使用状況に応じたユーザー評価装置。前記標準価格は、マシンの標準的な修理代金であることを特徴とする請求項13記載のハードウェア使用状況に応じたユーザー評価装置。前記保証料算定部は、前記基準修理率と前記使用影響度の積をAとし、1-基準修理率と1-使用影響度の積をBとするとき、A/ABで表されるみなし修理率を求め、前記みなし修理率と前記標準価格から保証料を計算することを特徴とする請求項14記載のハードウェア使用状況に応じたユーザー評価装置。指標毎の順位に対応する値を記憶するユーザー順位モデル記憶部と、モデルのカテゴリー毎に指標名、上限値、下限値の組を記憶する許容範囲記憶部とをさらに具備し、前記ユーザー評価部は、前記指標毎にマシンのパーセンタイル点、および指標の上限値と下限値のパーセンタイル点を計算し、前記処理部は、これらの値を表すグラフを画面に表示することを特徴とする請求項2または請求項3記載のハードウェア使用状況に応じたユーザー評価装置。しかし、従来の技術では、ユーザーの使用方法の評価を行うにあたって、過去にPCが故障したかどうかだけでは正確な評価ができず、ユーザーの使い方に踏み込んだモデルを作ることが必要とされている。一方、自動車事故とは異なり、PCの故障は、製品自体の問題に起因して発生する割合が高い。ところが、ユーザーの使い方の問題と製品の問題を区別することはこれまで困難であった。本発明は、ユーザーによるハードウェアの使用状況から修理率を推定するユーザー評価モデルを、製品起因の故障率の影響を除去して作成することのできる装置を提供することを目的とする。上記の課題を解決するために、計測対象である複数のマシンと同じ特性を有する複数のマシンについての故障情報収集結果を記憶する故障情報収集結果記憶部と、前記故障情報収集結果に基づくマシン毎の修理率推定値を算出する修理率算出部と、前記修理率推定値を記憶する修理率推定値記憶部と、前記計測対象である複数のマシンの使用状況に関する計測データを受信する計測データ受信部と、前記計測データを記憶する計測データ記憶部と、前記計測対象である複数のマシンを複数のサンプルとし、前記修理率推定値のマシン間の差異を打ち消すような荷重値を、前記複数のサンプルの各々について決定するサンプル別荷重値決定部と、前記複数のサンプルの各々の荷重値を記憶するサンプル別荷重値記憶部と、前記サンプル別荷重値と、前記計測データと、前記故障情報収集結果と、使用影響度を算出するためのユーザー評価モデルのパラメータとを用いて目的関数を生成し、前記ユーザー評価モデルのパラメータを前記目的関数を最大にするように決定するパラメータ決定部と、前記ユーザー評価モデルのパラメータを記憶するユーザー評価モデル記憶部と、前記計測データと、前記ユーザー評価モデルのパラメータとを用いて前記使用影響度を算出するユーザー評価部と、前記使用影響度を表示する処理部と、を具備することを特徴とする。本発明によれば、ユーザーに使い方をフィードバックしたり、適正な延長保証料を算出したりすることができる。また、ユーザーの責任に応じた適正な保証料を算出することができ、安全な使い方をするユーザーにはより低価格でPCの延長保証サービスを提供可能となる。本発明では、品質が一定となる製品群を特定する情報と、品質が一定となる範囲mにおける故障率pmを故障情報に基づいて算出しておく。後に説明する修理率の推定値は、この故障率に基づく推定値である。一方、PCには温度や振動をモニタリングする機能が搭載されており、これらを保存しておく装置があり、ユーザーが許可すればこれらの情報を送信する。このモニタリング情報は製造番号とともにサーバーに送信され、サーバーにはこれらの情報が記録される。ここで、記録された情報について、当該製品が一定期間に故障したか否かという情報をもとに故障していれば荷重値1-pm、故障していなければ荷重値pmとすることで、製品起因の故障率の影響を除去する。なお、故障の有無は、修理履歴の有無としてもよい。そして、荷重値をつけたサンプルを学習することで、ユーザーの使い方から修理率を推定するユーザー評価モデルを作成し、このユーザー評価モデルを用いてユーザーの使い方を評価する。これにより、本発明では、ユーザーに使い方をフィードバックしたり、適正な延長保証料を算出したりすることもできる。ユーザーの責任に応じた適正な保証料を算出することができ、安全な使い方をするユーザーにはより低価格でPCの延長保証サービスを提供可能になる。第1実施形態図1は、第1実施形態に係るハードウェア使用状況に応じたユーザー評価装置のブロック図である。この装置は、計測データ受信部101と、計測データ記憶部102と、故障情報収集結果記憶部105と、修理率算出部106と、修理率推定値記憶部107と、サンプル別荷重値決定部108と、サンプル別荷重値記憶部109と、パラメータ決定部110と、ユーザー評価モデル記憶部111と、処理部113と、から構成される。故障情報収集結果記憶部105は、計測対象である複数のマシンと同じ特性を有する複数のマシンについての故障情報収集結果を記憶する。修理率算出部106は、故障情報収集結果記憶部105に記憶された故障情報収集結果に基づくマシン毎の修理率推定値を算出する。修理率推定値記憶部107は、修理率算出部106に算出された修理率推定値を記憶する。計測データ受信部101は、計測対象である複数のマシンの使用状況に関する計測データを受信する。計測データ記憶部102は、計測データ受信部101にて受信した計測データを記憶する。サンプル別荷重値決定部108は、計測対象である複数のマシンを複数のサンプルとし、故障情報収集結果記憶部105に記憶された修理率推定値のマシン間の差異を打ち消すような荷重値を、複数のサンプルの各々について決定する。荷重値記憶部109は、サンプル別荷重値決定部108に決定された複数のサンプルの各々の荷重値を記憶する。パラメータ決定部110は、サンプル別荷重値決定部108にて決定されたサンプル別荷重値と、計測データ受信部101にて受信した計測データと、故障情報収集結果記憶部105にて記憶された故障情報収集結果とを目的関数として、使用影響度を算出するためのユーザー評価モデルのパラメータを前述した目的関数を最大にするように決定する。ユーザー評価モデル記憶部111は、パラメータ決定部110にて決定されたユーザー評価モデルのパラメータを記憶する。ユーザー評価部112は、計測データ受信部101に受信した計測データと、パラメータ決定部110にて決定されたユーザー評価モデルのパラメータを用いて、使用影響度を算出する。処理部113は、ユーザー評価部112にて算出された使用影響度を表示する。以下では、図2のフローチャートに従ってモデル作成の処理手順を説明した後、図3のフローチャートに従ってユーザー評価の処理手順を説明する。[モデル作成]図2のステップF101では、計測データ受信部101が計測データを受信する。データはインターネットを介してデータが送られ、これを受信する。さらに受信内容は計測データ記憶部102に記憶する。計測データ記憶部102に記憶されるデータの例を図4に示す。図4に示すように、計測データ記憶部102には、製造番号毎にマシン起動時刻マシン起動時間高温時間等の情報が蓄積される。これらの情報はマシンの使い方に起因するものであるが、マシンの修理率に影響を与えそうな情報である。このような情報のことを本明細書では、指標という。本実施形態は、対象とするハードウェアとしてラップトップコンピュータを想定する。その衝撃回数やCPU累積稼働時間、メモリー累積使用率等を指標とし、その計測データを収集している。対象とするハードウェアをコンピュータ以外の製品とする場合には、指標も異なる。例えばテレビではチャンネルの切替え回数が指標の一つとして用いられるかも知れない。冷蔵庫であれば消費電力や冷蔵庫内温度等が重要な指標になる。次に、ステップF102では、出荷情報記憶部103、製造情報記憶部104、故障情報記憶部105の情報に基づいて修理率算出部106が修理率算出を行う。出荷情報記憶部103には図5に示すデータ、製造情報記憶部104には図6に示すデータが記憶されており、製造した全製品のデータが格納されている。一方、故障情報集計結果記憶部105には図7に示すデータが記憶されており、修理を実施したすべてのマシンについて、故障に関する情報が記憶されている。出荷情報記憶部103が記憶している出荷情報によれば、出荷済みのマシン台数の現在までの延べ稼働日数を、例えば延べ稼働日数=現在の日付-販売拠点出荷日-30のように見積もることができる。この例では、販売拠点出荷後約30日後にマシンの使用が開始されることを想定して30を減じている。なお、現在の日付は現実のカレンダー通りに設定しても良いし、データが集まるまでのタイムラグを考慮して現在の日付より前の日付に設定してもよい。特に、延べ稼働日数が負になる場合は0に置き換える必要がある。本実施形態では、100修理をメーカーに依頼するのは保証期間例えば1年間内であることを考慮し、延べ稼働日数が保証期間より多い場合は、延べ稼働日数を保証期間に置き換えることで保証期間内稼働日数を算出する。式で表すと次のようになる。保証期間内稼働日数=min[max[延べ稼働日数,0],保証期間]また、故障情報記憶部105は、現在までに修理したマシンの情報を記憶する。この結果、図8に示すようなモデル作成用データを、モデル作成用データ記憶部114に格納する。モデル作成データは、製造番号、保証期間内のマシン稼働日数、保証期間内の故障回数、機種名、製造日、および部品構成情報を含む。次に、図8の4列目すなわち機種名以降の列の情報によりマシンを分類することで、故障率が互いに異なる複数のカテゴリーを作る。例えば、図8において、製造工場がCHINA2、すなわち、製造番号23057V125Jおよび23057V127Jのマシンを全体から分離する。この2つの製品を第1のカテゴリーとし、残りの製品を第2のカテゴリーとする。この場合、延べ131=6566日間稼働して2回故障したが、他のマシンは延べ262=65656666日間稼働して1度も故障していないことになり、互いに故障率の異なる2つのカテゴリーを作ったことになる。図8に示したようなモデル作成用データの4列目以降の情報を決定木と呼ばれる方法を用いて分類することにより、カテゴリーを検出することが可能である。決定木をどのようにして作成するかについては、特定の期間に製造された製品の故障率が高い初期不良、不良部品の混入、改善策による問題の解消、製造された工場により品質が異なる、特定の部品に問題がある、などの観点で行ってもよい。各々の一定の品質を与える製品群を特定することが可能なカテゴリー特定情報を用いた分類については、他の実施形態で後述する。作成された決定木により、図8に示すようなモデル作成用データの4列目以降の項目に基づいた決定ルールを作成する。決定ルールの例を図9に示す。いったん決定木が作成されれば、マシン毎に修理率の推定値を算出することができる。例えば、機種名PIPLUPかつ、製造日が2008年6月20日であれば、図9の決定ルールからこのマシンはCATEGORYBに属することがわかり、当該カテゴリーの故障率に基づく修理率の推定値p=0.015267を得る。ただし、例えばPPM100万分の1等を単位とする確率を表す。以上のように、修理率算出部106は、製造番号および保証期間内の故障回数以外のデータを入力とし、確率値を出力とするモデルに与えるパラメータを決定し、該パラメータにより特徴づけられるモデルから出力される確率値を修理率推定値とする。このように求めた修理率の推定値は、修理率推定値記憶部107に格納される。修理率推定値記憶部107のデータの例は図10に示す通りであり、製造番号と修理率の推定値とが対で格納されている。次に、ステップF103では、サンプル別荷重値の決定を行う。計測データ記憶部102に蓄積されたサンプルは図4のような形式で記憶されている。なお、ここでいうサンプルとは、計測データを得たマシンのサンプルのことをいう。図4の計測データにおける製造番号から、修理率推定値記憶部107に格納された修理率の推定値pを得る。また、故障情報集計結果記憶部105に記憶されたデータに基づいて、当該製造番号のマシンが、計測データ記憶部102に記憶されたマシン使用開始日から例えば1年以内に修理を実施しているか否かを確認し、修理履歴の有無cを決定する。例えば、修理履歴がある場合にはcの値は1とし、修理履歴がない場合にはcの値は0とする。さらに、次式1により荷重値wを決定する。w=c1-p1-cp...1この荷重値は、現実に修理履歴があれば修理しない確率1-pとし、修理履歴がなければ修理する確率pとする。この値を、製造番号に対応させてサンプル別荷重値記憶部109に格納する。サンプル別荷重値の具体的な例を図11に示す。次に、ステップF104のパラメータ決定では、サンプル別荷重値記憶部109、計測データ記憶部102、故障情報集計結果記憶部105に記憶されたデータを用い、例えば次式2に示す目的関数を設定する。ただし、は使用影響度と呼び、次式3から与えられる。なお、上記添え字iは製造番号に対応し、マシンを識別するためのものである。また、Uは今回のモデル作成に使用する、計測データ記憶部102に記憶されているマシンの集合である。なお、このUは、必ずしもデータ全体でなく、最近の1年分というような部分集合でもよい。また、指標すなわち、のj番目の成分がujiである。指標ujiは、計測データ記憶部102のデータに基づくj番目の説明変数である。本実施形態では、例えばu1i,u2i,u3i,u4i,u5i=マシン起動時間、マシン連続起動時間平均、衝撃回数、振動合計、CPU累積稼働率/マシン起動時間とする。ここで、式2で荷重値を乗じていることの意義を説明するために、修理率がpとなるマシンの集合Vを考え、これについての考察を示す。ただし、n1とn0は、それぞれVに含まれる修理履歴のあるマシン台数と、修理履歴のないマシン台数である。ここで、集合Vに属する修理履歴のあるマシンに荷重値を乗じた値、すなわち修理履歴の有無を示す値ci=1に荷重値wiを乗じた値の、i∈Vについての和は、である。また、集合Vに属する修理履歴のないマシンに荷重値を乗じた値、すなわち修理履歴の有無を示す値ci=0に荷重値wiを乗じた値の、i∈Vについての和は、である。ここで、修理率算出部106により作成されたモデルが正しければ、と考えてよい。これらの式を用いると、となる。この結果、荷重値を乗じてマシン台数を計数した場合の修理率p’は、となる。これは、元の修理率pによらない。つまり、修理率算出部106により作成されたモデルの出力値pの大きいマシンの集合Vに対しても、修理率pの小さいマシンの集合V’に対しても、荷重値を考慮した場合の修理率は同じになる。このことは、荷重値を乗じることによって修理率pの差異が打ち消されたことを意味する。式2で荷重値を乗じることによって、従来の品質情報103~105から推定される修理率の差異を排除し、ユーザーの使用状況による違いが原因となる修理率の違いを評価するモデルを構築できる。そしてステップF104のパラメータ決定では、式2および式3により決定される目的関数を最大にするように、パラメータを決定する。ここで決定されたパラメータをユーザー評価モデル記憶部111に記憶する。ユーザー評価モデル記憶部111に記憶されるデータの例を図12に示す。[ユーザー評価]図3のフローチャートに従ってユーザー評価の処理手順を説明する。まずステップF111では、ユーザー評価部112が計測データ受信部101から計測データ図4の項目を受取り、これらを加工して、ステップF104におけるパラメータ決定の場合と同様に、指標を算出する。上述したように、指標u1i,u2i,u3i,u4i,u5i=マシン起動時間、マシン連続起動時間平均、衝撃回数、振動合計、CPU累積稼働率/マシン起動時間である。また、ユーザ評価モデル記憶部111に記憶されているパラメータを読み出し、式3により使用影響度を算出する。ステップF112では、ユーザー評価部112により算出された使用影響度を処理部113がディスプレイ等の画面に表示する。第2実施形態図13は、第2実施形態に係るハードウェア使用状況に応じたユーザー評価装置のブロック図、図14は、第2実施形態に係るモデル作成の処理手順を示すフローチャートである。図1に示した第1実施形態に係る構成における計測データ記憶部102に代えて、図13に示すように、第2実施形態では、日別計測データ記憶部215、計測データ集計処理部216、計測データ記憶部217を備える。このような第2実施形態では、モデル作成の処理手順を図14のように変更する。また、ユーザー評価については第1実施形態と同じであり、図3に示したものと同様である。ここでは、図14のフローチャートモデル作成のステップF205計測データ集計について重点的に説明する。まずステップF201では、日々ユーザーからの計測データを受信し、図15のような形式で計測日と計測データを日別計測データ記憶部215に記録する。計測データは毎日受信するが、ユーザーがネットにマシンを接続しない場合や、マシンが送受信設定時間に電源OFFとなっている等の事情により、受信できない日もある。この場合、受信できなかったデータについては後日まとめて受信する。また、マシンの電源ON/OFF毎にデータを記録するようにした場合、図15の9月1日のように、同じ日付のデータが複数行蓄積することもある。ステップF205の計測データ集計では、日別計測データ記憶部215に記憶されるマシン使用開始日から1年が経過した時点で、その1年分のデータを集計する。例えば、日別計測データ記憶部215のマシン連続起動時間を使い、その平均や分散を算出して計測データ記憶部217に格納する。また、集計作業と並行して、データに矛盾が存在しないかを確認する。例えば、衝撃回数が0回であるのに衝撃最大値が0でない、マシン連続起動時間に比べてCPU累積稼働率が大きすぎる等のチェックを行う。矛盾の有無を集計結果とともに計測データ記憶部217に記録する。計測データ記憶部217のデータの例を図16に示す。この結果、ステップF203におけるサンプル別荷重値決定、ステップF204におけるパラメータ決定では矛盾有のデータは使用しない。また、ユーザー評価についても、矛盾有のデータを提供したユーザーの評価は行わない。第3実施形態図17は、第3実施形態に係るハードウェア使用状況に応じたユーザー評価装置のブロック図、図18は、第3実施形態に係るモデル作成の処理手順を示すフローチャートである。図1に示した第1実施形態の構成と比較すると、図17に示すように第3実施形態では、カテゴリー特定情報記憶部315が追加されている。カテゴリー特定情報記憶部315のデータを図19に示す。図19では、機種、製造日、工場が決まれば対応するカテゴリーを特定することができる。同じカテゴリーであれば同じ品質であり修理率は同じであると見なしてよい。例えば、機種PIPLUPは2008年9月14日から製造を開始しているが、10月15日に製造変更指示が出された後、品質が改善している。このため、9月14日から10月15日までの品質は同じであることからこれを同一カテゴリーとしている。また、PIPLUPとEMPOLEONはほとんど同じ製品であるが営業上の都合で別の名前になっているため、同時期に製造されたEMPOLEONはPIPLUPと同じカテゴリー1としている。このように、カテゴリー特定情報は、カテゴリーナンバー、機種名、製造期間を含んでもよい。ステップF302におけるカテゴリー別修理率算出は、カテゴリー別修理率算出部316により実行される。出荷情報記憶部303、製造情報記憶部304、故障情報集計結果記憶部305から、第1実施形態と同様の処理手順により、図8に示したようなデータを作成することができる。さらに、カテゴリー特定情報記憶部315が記憶するカテゴリー特定情報に基づき、それぞれの製造番号に対応するカテゴリーを決定し、図20に示すモデル作成用データを作成してモデル作成用データ記憶部314に記憶する。さらに、このデータを利用して、保証期間内稼働日数と故障回数の比を求めることによりカテゴリー別修理率を算出する。ここで算出されたカテゴリー別修理率は、カテゴリー別修理率推定値記憶部307に記憶される。カテゴリー別修理率推定値記憶部307のデータの例を図21に示す。ユーザー評価の処理手順については、第1実施形態と同様である。第4実施形態第4実施形態では、第1実施形態乃至第3実施形態におけるサンプル別荷重値決定部108,208,308の他の実現方法を説明する。図22は、第4実施形態に係るハードウェア使用状況に応じたユーザー評価装置のブロック図である。この装置は、図1に示した構成に加え、荷重値パラメータsを記憶する荷重値パラメータ記憶部417をさらに具備することを特徴とする。サンプル別荷重値決定部408は、修理率推定値をpとするとき、故障情報集計結果が表す修理履歴の有無に応じて、修理履歴ありであれば荷重値を1-ps/p1-sに決定し、修理履歴なしであれば荷重値をps/1-p1-sに決定する。具体的には、荷重値を次式4のように求める。ここでsは任意の実数とする。このように、修理率pの差異を打消すための荷重値として、上述した式1以外に上記式4もあり得る。第1実施形態の場合と同様の計算をすると、であることと、[数8]を用いれば、となることから、荷重値を乗じることによって修理率pの差異を打ち消すことができる。そこで本実施形態では、予め設定された荷重値パラメータsに従って荷重値を算出する。荷重値パラメータ記憶部417において荷重値パラメータs=0と設定されているとすると、サンプル別荷重値決定部408は、に従って荷重値を算出する。他の処理は上述した第3実施形態と同様である。第5実施形態図23は、第5実施形態に係るハードウェア使用状況に応じたユーザー評価装置のブロック図である。各々が少なくとも1機種以上との対応関係を与えるモデルカテゴリーを記憶するモデルカテゴリー記憶部517をさらに具備し、パラメータ決定部510は、モデルカテゴリー毎に、使用影響度を算出するためのユーザー評価モデルのパラメータを決定し、ユーザー評価モデル記憶部511は、モデルカテゴリー毎に、前記使用影響度を算出するためのユーザー評価モデルのパラメータを記憶し、ユーザー評価部512は、モデルカテゴリー毎に、使用影響度を算出するためのユーザー評価モデルのパラメータを用いて使用影響度を算出する。このように本実施形態では、パラメータ決定部510により、予めモデルカテゴリー記憶部517に記憶されたカテゴリー毎に、別々のユーザー評価モデルを作成する。このようにユーザー評価モデルをカテゴリー分けする意義は幾通りか考えられる。意義1一般ユーザーと企業ユーザーでは使い方が大きく異なると想定されるため、ユーザー評価モデルを別々に作ったほうがよい。このため、一般ユーザー向けのマシンであるか企業ユーザー向けのマシンであるかといった観点でカテゴリーを分けてモデルカテゴリー記憶部517に登録しておく。意義2堅牢設計を売りとしているマシンとそうでないマシンではそもそも想定している使い方が違うため、ユーザー評価モデルを別々に作ったほうがよい。このため、堅牢設計か一般設計かという観点でカテゴリーを分けてモデルカテゴリー記憶部517に登録しておく。モデルカテゴリー記憶部のデータの例は図24に示す通りであり、パラメータ決定部510は、各カテゴリーに属するサンプルの集合毎にユーザー評価モデルを作成する。例えば、企業堅牢モデルカテゴリーに属する機種はPP001とPP002であるため、この二機種のサンプルの集合をU1とする。同様に、企業一般モデルに対するサンプルの集合をU2、コンシューマモデルに対するサンプルの集合をU3とし、それぞれの集合に対して、次のような目的関数を設定する。ただし、カテゴリーk=1,2,3の3種類である。それぞれのk毎にパラメータがもとまり、を得る。これらをユーザー評価モデル記憶部511に格納する。また、本実施形態に係るユーザー評価モデル記憶部511のデータの例を図25に示す。ユーザー評価の概略手順は図3に示したものと同様であるが、ステップF111におけるユーザー評価の具体的な処理が第1実施形態の場合とは異なるので説明する。ユーザー評価部512は、計測データ受信部501から受け取る製造番号から、製造情報記憶部504を参照して機種を特定し、さらにモデルカテゴリー記憶部517を参照してカテゴリーを特定する。次に、ユーザー評価モデル記憶部511に格納された、対応するカテゴリーのパラメータを読み出し、このパラメータを用いることで、式3により使用影響度を算出する。第6実施形態図26は、第6実施形態に係るハードウェア使用状況に応じたユーザー評価装置のブロック図である。本実施形態は第5実施形態の変形例である。第5実施形態との構成上の違いは、許容範囲記憶部518を設けた点である。許容範囲記憶部518は、指標名、上限値、下限値の組からなる許容範囲を記憶する。パラメータ決定部510は、計測データと、許容範囲から、指標名に対応して上限値と下限値の間では値が変化しない指標を算出し、この指標と、サンプル別荷重値と、故障情報集計結果とを目的関数とするとき、使用影響度を算出するユーザー評価モデルのパラメータを前記目的関数を最大にするように決定する。なお、本実施形態では、各々が少なくとも1機種以上との対応関係を与えるモデルカテゴリーを記憶するモデルカテゴリー記憶部515を備えてもよく、この場合、許容範囲記憶部518は、モデルカテゴリー毎に、指標名、上限値、下限値の組からなる許容範囲を記憶する。パラメータ決定部510は、計測データと、前記許容範囲とから、前記モデルカテゴリーおよび前記指標名に対応して上限値と下限値の間では値が変化しない指標を算出するとともに、この算出された指標と、サンプル別荷重値と、計測データと、故障情報集計結果とを目的関数とするとき、モデルカテゴリー毎の使用影響度を算出するためのユーザー評価モデルのパラメータを目的関数を最大にするように決定する。許容範囲は、カテゴリー別に指標毎の上限値と下限値を与えたものであり、図27に許容範囲の例を示す。仮に、マシンiのカテゴリーがk、指標jの上限値をとし、下限値をとするとき、第1実施形態で示した指標を次のように変換する。さらに、次式によって新しい指標Zjiを得る。パラメータ決定部510では、Zjiを用いて目的関数を次のように設定する。ただし、は使用影響度と呼び、次式から与えられる。また、ユーザー評価では、ユーザー評価部512が式67に従って指標Zjiを計算する。第7実施形態図28は、第7実施形態に係るハードウェア使用状況に応じたユーザー評価装置のブロック図である。図1に示した第1実施形態との構成上の相違点は、指標毎の順位に対応する値を記憶するユーザー順位モデル記憶部715を設けたことである。パラメータ決定部710は、複数のサンプルの各々について、ユーザー順位モデルから指標値の順位を計算し、指標値と、サンプル別荷重値と、故障情報集計結果を目的関数とするとき、使用影響度を算出するためのユーザー評価モデルのパラメータを目的関数を最大にするように決定する。ユーザー評価部712は、計測データと、指標値の順位と、ユーザー評価モデルのパラメータとを用いて使用影響度を算出する。なお、指標毎の順位に対応する値は、サンプル内のパーセンタイル点であってもよい。あるいは、指標毎の順位に対応する値を、サンプル内の偏差値としてもよい。具体的には、パラメータ決定部710が指標を定義する際に、計測データ記憶部702のデータを指標値jの小さいものから順に並べ、製造番号iのサンプルの順位vjiを求める。さらに、として、を求める。これは、全体の中で小さいものから何パーセントに位置するかを求めたものである。また、sjiの値が1、2、399となるujiの値をユーザー順位モデル記憶部715に記録する。記録されるデータの例を図29に示す。パラメータ決定部710は、sjiを用いて目的関数を次のように設定する。ただし、は使用影響度と呼び、次式から与えられる。さらに、この目的関数が最大となるようにパラメータを決定し、ユーザー評価モデル記憶部711に記憶する。第8実施形態図30は、第8実施形態に係るハードウェア使用状況に応じたユーザー評価装置のブロック図である。図1に示した第1実施形態との構成上の相違点は、標準価格記憶部815、保証カテゴリー記憶部816、保証料算定部817を追加した点である。標準価格記憶部815のデータを図31に示す。保証カテゴリー記憶部816のデータについては、図32に示すように、カテゴリーと対応する機種がまとめられており、さらにカテゴリー毎の基準修理率も与えられている。基準修理率は、保険サービスを提供するにあたって予め外部で決められた数値である。保証料算定部817は、まず出荷情報記憶部803を参照し、製造番号から機種名を求める。また保証カテゴリー記憶部816を参照し、機種名に対応する保証カテゴリーgと、そのカテゴリーにおける基準修理率pgを求める。さらに、ユーザー評価部812から使用影響度を得る。これらを用いて、次式によりみなし修理率Piを算出する。この式では、製品固有の品質の違いによる修理率の部分は基準修理率pgとみなし、使用影響度のみを考慮して修理率を算出しているため、算出結果をみなし修理率と呼ぶ。また、標準価格記憶部815から標準修理コストCiを得る。これを用いて適正保証料をDi=CiPirのように算出する。ここで、rは利益を上乗せするための割合であり、予め与えられるものとする。算出されたDiを保険料として画面に表示する。以上のように、本実施形態では、マシン毎の標準価格を記憶する標準価格記憶部815と、使用影響度および標準価格から保証料を算定する保証料算定部817とを具備する。前記標準価格は、マシンの販売価格としてもよい。あるいは、前記標準価格は、マシンの標準的な修理代金であってもよい。また、保障カテゴリー毎に与えられる基準修理率を記憶する保障カテゴリー記憶部816をさらに具備してもよい。この場合、保証料算定部817は、使用影響度、標準価格、および基準修理率に基づく保証料を算定する。さらに、保証料算定部817は、基準修理率と使用影響度の積をAとし、1-基準修理率と1-使用影響度の積をBとするとき、A/ABで表されるみなし修理率を求め、みなし修理率と標準価格から保証料を計算してもよい。第9実施形態図33は、第9実施形態に係るハードウェア使用状況に応じたユーザー評価装置のブロック図である。この図33に示す構成は、第6実施形態と第7実施形態を組み合わせた形になっており、この結果、ユーザー評価部912では、指標毎に許容範囲と順位の情報を得ることができる。これらの情報をまとめることで、ユーザーに対して図34に示すような画面を提示することが可能である。つまり、指標名を左側に明記し、その横にSjiを表示する。また、許容範囲記憶部918から、当該マシンに対応する指標の上限値、下限値を取得し、ユーザー順位モデル記憶部919により上限値と下限値をパーセンタイル点に変換し、結果を表示することができる。このように本実施形態では、指標毎の順位に対応する値を記憶するユーザー順位モデル記憶部919と、モデルのカテゴリー毎に指標名、上限値、下限値の組を記憶する許容範囲記憶部918とをさらに具備し、ユーザー評価部912は、指標毎にマシンのパーセンタイル点、および指標の上限値と下限値のパーセンタイル点を計算する。処理部913は、これらの値を表すグラフを画面に表示することができる。なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。"