"実チップに対する遅延試験の結果に基づき、前記実チップで遅延が発生した複数の要素について、一以上の遅延要因と各要素の遅延誤差との相関関係を与える関数を求め、求められた前記関数に基づき遅延要因を推定する遅延解析を行なうコンピュータに、前記複数の要素のうち、複数の活性化パスが到達する要素について、前記複数の活性化パスのうちの一つを解析対象パスとして選択し、設計段階で得られた前記複数の活性化パスそれぞれの遅延分布に基づき、前記解析対象パスが前記複数の活性化パスの中で最も遅いという条件の下での、前記解析対象パスの遅延分布を算出し、算出された前記遅延分布に基づき、前記複数の活性化パスにおけるランダムばらつきが遅延に与える影響度合いを示す値を算出し、前記関数において、算出された前記影響度合いを示す値を、前記遅延要因の一つとして含む前記遅延解析を行なう、処理を実行させる、遅延解析プログラム。算出された前記遅延分布に基づき、前記解析対象パスの遅延が前記ランダムばらつきの影響で増加する量の期待値を、前記影響度合いを示す値として算出する処理を、前記コンピュータに実行させる、請求項1記載の遅延解析プログラム。算出された前記遅延分布に基づき、前記解析対象パスの遅延が前記ランダムばらつきの影響で増加する量の期待値を算出するとともに、前記期待値と算出された前記遅延分布とに基づき、前記ランダムばらつきの大きさが変動した時の前記期待値の変動量に係る値を、前記影響度合いを示す値として算出する処理を、前記コンピュータに実行させる、請求項1記載の遅延解析プログラム。前記解析対象パスに係る遅延誤差から前記期待値を減算し、前記変動量を前記ランダムばらつきの影響に係る特徴量として用い、前記遅延解析を行なう処理を、前記コンピュータに実行させる、請求項3記載の遅延解析プログラム。ベイズの定理を用いて、前記解析対象パスが前記複数の活性化パスの中で最も遅いという条件の下での、前記解析対象パスの遅延分布を算出する処理を、前記コンピュータに実行させる、請求項1~請求項4のいずれか一項に記載の遅延解析プログラム。実チップに対する遅延試験の結果に基づき、前記実チップで遅延が発生した複数の要素について、一以上の遅延要因と各要素の誤差との相関関係を与える関数を求め、求められた前記関数に基づき遅延要因を推定する遅延解析を行なう遅延解析装置であって、前記複数の要素のうち、複数の活性化パスが到達する要素について、前記複数の活性化パスのうちの一つを解析対象パスとして選択する選択部と、設計段階で得られた前記複数の活性化パスそれぞれの遅延分布に基づき、前記解析対象パスが前記複数の活性化パスの中で最も遅いという条件の下での、前記解析対象パスの遅延分布を算出する第1算出部と、前記第1算出部によって算出された前記遅延分布に基づき、前記複数の活性化パスにおけるランダムばらつきが遅延に与える影響度合いを示す値を算出する第2算出部と、前記関数において、前記第2算出部によって算出された前記影響度合いを示す値を、前記ランダムばらつきの影響に係る前記遅延要因の一つとして含む前記遅延解析を行なう解析部とを有する、遅延解析装置。コンピュータにより、実チップに対する遅延試験の結果に基づき、前記実チップで遅延が発生した複数の要素について、一以上の遅延要因と各要素の遅延誤差との相関関係を与える関数を求め、求められた前記関数に基づき遅延要因を推定する遅延解析を行なう遅延解析方法であって、前記複数の要素のうち、複数の活性化パスが到達する要素について、前記複数の活性化パスのうちの一つを解析対象パスとして選択し、設計段階で得られた前記複数の活性化パスそれぞれの遅延分布に基づき、前記解析対象パスが前記複数の活性化パスの中で最も遅いという条件の下での、前記解析対象パスの遅延分布を算出し、算出された前記遅延分布に基づき、前記複数の活性化パスにおけるランダムばらつきが遅延に与える影響度合いを示す値を算出し、前記関数において、算出された前記影響度合いを示す値を、前記ランダムばらつきの影響に係る前記遅延要因の一つとして含む前記遅延解析を行なう、遅延解析方法。1つの側面では、本件は、遅延要因の推定精度を高めることを目的とする。本件の遅延解析プログラムは、実チップに対する遅延試験の結果に基づき、前記実チップで遅延が発生した複数の要素について、一以上の遅延要因と各要素の遅延誤差との相関関係を与える関数を求め、求められた前記関数に基づき遅延要因を推定する遅延解析を行なうコンピュータに、前記複数の要素のうち、複数の活性化パスが到達する要素について、前記複数の活性化パスのうちの一つを解析対象パスとして選択し、設計段階で得られた前記複数の活性化パスそれぞれの遅延分布に基づき、前記解析対象パスが前記複数の活性化パスの中で最も遅いという条件の下での、前記解析対象パスの遅延分布を算出し、算出された前記遅延分布に基づき、前記複数の活性化パスにおけるランダムばらつきが遅延に与える影響度合いを示す値を算出し、前記関数において、算出された前記影響度合いを示す値を、前記ランダムばらつきの影響に係る前記遅延要因の一つとして含む前記遅延解析を行なう、処理を実行させる。また、本件の遅延解析装置は、実チップに対する遅延試験の結果に基づき、前記実チップで遅延が発生した複数の要素について、一以上の遅延要因と各要素の誤差との相関関係を与える関数を求め、求められた前記関数に基づき遅延要因を推定する遅延解析を行なうものであって、以下の選択部,第1算出部,第2算出部および解析部を有することを用件としている。ここで、選択部は、前記複数の要素のうち、複数の活性化パスが到達する要素について、前記複数の活性化パスのうちの一つを解析対象パスとして選択する。第1算出部は、設計段階で得られた前記複数の活性化パスそれぞれの遅延分布に基づき、前記解析対象パスが前記複数の活性化パスの中で最も遅いという条件の下での、前記解析対象パスの遅延分布を算出する。第2算出部は、前記第1算出部によって算出された前記遅延分布に基づき、前記複数の活性化パスにおけるランダムばらつきが遅延に与える影響度合いを示す値を算出する。解析部は、前記関数において、前記第2算出部によって算出された前記影響度合いを示す値を、前記ランダムばらつきの影響に係る前記遅延要因の一つとして含む前記遅延解析を行なう。さらに、本件の遅延解析方法は、コンピュータにより、実チップに対する遅延試験の結果に基づき、前記実チップで遅延が発生した複数の要素について、一以上の遅延要因と各要素の遅延誤差との相関関係を与える関数を求め、求められた前記関数に基づき遅延要因を推定する遅延解析を行なうものであって、前記複数の要素のうち、複数の活性化パスが到達する要素について、前記複数の活性化パスのうちの一つを解析対象パスとして選択し、設計段階で得られた前記複数の活性化パスそれぞれの遅延分布に基づき、前記解析対象パスが前記複数の活性化パスの中で最も遅いという条件の下での、前記解析対象パスの遅延分布を算出し、算出された前記遅延分布に基づき、前記複数の活性化パスにおけるランダムばらつきが遅延に与える影響度合いを示す値を算出し、前記関数において、算出された前記影響度合いを示す値を、前記ランダムばらつきの影響に係る前記遅延要因の一つとして含む前記遅延解析を行なう。遅延要因の推定精度の向上をはかることができる。以下、図面を参照して実施の形態を説明する。1第1実施形態1-1第1実施形態の遅延解析装置の構成図1は、第1実施形態の遅延解析装置1の機能構成を示すブロック図である。図1に示す遅延解析装置1は、実チップに対する遅延試験の結果に基づき、遅延要因を推定する遅延解析を行なうものである。遅延解析では、実チップに対する遅延試験の結果に基づき、実チップで遅延が発生した複数の要素FFについて、一以上の遅延要因と各要素の遅延誤差遅延増加量との相関関係を与える関数fが、例えば上式のごとく求められる。そして、求められた関数fに基づき遅延要因が推定される。つまり、上述したように、例えば、重みX1~XMが算出され上式の関数fが得られた場合、重みX1~XMの中で絶対値の最も大きなものに対応する遅延要因の影響が、最も大きいと推定する。遅延解析装置1は、一般的なパーソナルコンピュータ等の計算機から構成され、処理部10および記憶部20を有するほか、設計者によって操作され各種情報を本装置1に入力するマンマシンインタフェース図示略を有している。処理部10は、CPUCentralProcessingUnit等であり、記憶部20は、RAMRandomAccessMemory,ROMReadOnlyMemory,HDDHardDiskDrive,SSDSolidStateDrive等の内部記憶装置であってもよいし、外部記憶装置であってもよい。処理部10は、遅延解析プログラムを実行することにより、後述する遅延分布算出部11,選択部12,解析対象パス遅延分布算出部13,特徴量算出部14および解析部15としての機能を果たす。記憶部20は、上述した遅延解析プログラムを記憶し、処理部10での遅延解析処理に必要になる各種情報を予め記憶するほか、遅延解析処理によって得られた各種情報遅延分布等を記憶する。遅延分布算出部11は、設計段階において、解析対象となり得る全てのパスそれぞれについて、各パスの遅延分布を、公知の統計的遅延解析によって算出する。各パスの遅延分布は、例えば、各パスの遅延量の確率分布に相当するものである。選択部12は、図10に示すごとく遅延の生じた出力側FF要素102に複数の活性化パスが到達する場合、当該出力側FF102について、複数の活性化パスのうちの一つを解析対象パスpiとして選択する。例えば、第1実施形態において、選択部12は、設計時の遅延見積もり量が最も大きかったパスを選択する。解析対象パス遅延分布算出部第1算出部13は、遅延分布算出部11により設計段階で得られた複数の活性化パスそれぞれの遅延分布に基づき、解析対象パスpiが複数の活性化パスの中で最も遅いという条件の下での、解析対象パスpiの遅延分布を算出する。ここで、算出される解析対象パスpiの遅延分布は、解析対象パスpiを成す複数素子の遅延量のランダムばらつきの合計値の確率分布に相当する。解析対象パス遅延分布算出部13は、図3を参照しながら後述するように、ベイズの定理を用いて、解析対象パスpiが複数の活性化パスの中で最も遅いという条件の下での、解析対象パスpiの遅延分布を算出する。特徴量算出部14は、既存手法の遅延解析で用いられる、解析対象パスpiの各種特徴量a~aを算出する機能を果たす。また、特徴量算出部14は、解析対象パス遅延分布算出部13によって算出された解析対象パスpiの遅延分布に基づき、複数の活性化パスにおけるランダムばらつきが遅延に与える影響度合いを示す値を算出する第2算出部としての機能も果たす。特に、第1実施形態において、特徴量算出部14は、解析対象パス遅延分布算出部13によって算出された解析対象パスpiの遅延分布に基づき、解析対象パスpiの遅延がランダムばらつきの影響で増加する量の期待値αを、影響度合いを示す値として算出する。解析部15は、関数fにおいて、特徴量算出部14によって算出された影響度合いを示す値である期待値αを、ランダムばらつきの影響に係る特徴量aとして用い、ランダムばらつきの影響を遅延要因の一つとして含む遅延解析を行なう。つまり、解析部15は、上式~と同様、遅延の発生した各出力側FF要素nn12...Nについて、ランダムばらつきの影響に係る特徴量aを含む下式を導出する。そして、解析部15は、下式からなる連立方程式を線形回帰分析によって解き、重みX1X2XM1XMを算出し、重みX1~XMの中で絶対値の最も大きなものに対応する要因の影響が最も大きいと推定する。ε=aX1aX2aXM1aXMなお、上式において、εn12...Nは、上述した通り、実チップに対する遅延試験によって得られた、各要素出力側FFnにおける遅延誤差遅延増加量である。1-2第1実施形態の遅延解析装置の動作次に、上述のごとく構成された本実施形態の遅延解析装置1の具体的な動作について、図2および図3を参照しながら説明する。1-2-1解析動作図2に示すフローチャートステップS1~S6に従って、遅延解析装置1による解析動作について説明する。まず、設計段階において、遅延分布算出部11が、解析対象となり得る全てのパスそれぞれについて、各パスの遅延分布を公知の統計的遅延解析によって算出するステップS1。また、図10に示すごとく遅延の生じた出力側FF要素102に複数の活性化パスが到達する場合、選択部12が、当該出力側FF102について、複数の活性化パスのうちの一つを解析対象パスpiとして選択するステップS2。そして、特徴量算出部14が、既存手法の遅延解析で用いられる、解析対象パスpiの各種特徴量a~aを算出するステップS3。この後、解析対象パス遅延分布算出部13が、設計時の見積もりで使用した各論理素子のランダムばらつきの大きさを用い、遅延分布算出部11により設計段階で得られた各活性化パスの遅延分布に基づき、ベイズの定理に従って、解析対象パスpiが複数の活性化パスの中で最も遅いという条件の下での、解析対象パスpiの遅延分布を算出するステップS4。さらに、特徴量算出部14が、解析対象パス遅延分布算出部13によって算出された解析対象パスpiの遅延分布に基づき、解析対象パスpiの遅延がランダムばらつきの影響で増加する量の期待値αを、ランダムばらつきが遅延に与える影響度合いを示す値として算出するステップS5。そして、解析部15が、関数fにおいて、特徴量算出部14によって算出された影響度合いを示す値を、ランダムばらつきの影響に係る特徴量aとして用い、ランダムばらつきの影響を遅延要因の一つとして含む遅延解析を行なうステップS6。つまり、遅延の発生した各出力側FFnn12...Nについて、ランダムばらつきの影響に係る特徴量aを含む上式が導出される。上式からなる連立方程式が線形回帰分析によって解かれ、重みX1X2XM1XMが算出され、遅延要因が推定される。1-2-2解析対象パスの遅延分布確率分布および期待値の具体的な算出手法図3および図4を参照しながら、第1実施形態の遅延解析装置1による解析対象パスの遅延分布確率分布の具体的な算出手法図2のステップS4およびS5の詳細処理について説明する。第1実施形態では、あるパスpiにおいて信号が遅延量T~TΔTの間に到達する確率の密度関数Piの値パスpiの遅延分布/確率分布が予め算出され図3に示すような配列として記憶部20に保存される。このとき、パスpiにおいて信号がの間に到達する確率は、PiΔTとして算出される。なお、xj=jΔTここで、各パスについての分布は独立しているものと仮定し、各パスを成す複数素子の遅延量のランダムばらつきの合計値は、正規分布Nで表され、この正規分布Nによって与えられる値を、前記配列としてセットする。図3に示す配列においては、関数Piの値が、関数Piの配列のxj/ΔT番目の値としてセットされる。このように各パスpiの確率密度関数Piの値を算出し配列として記憶部20に保存する処理は、図2のステップS1において遅延分布算出部11により公知の統計的遅延解析を用いて実行される。なお、最大の遅延量maxTとしては、信号が到達する確率が十分に小さくなる量が選択される。図4に示すように、n本のパスp1p2pnが出力側FFで合流している場合、各パスpiの信号が出力側FFに遅延量TiΔTで到達する確率は、下式によって算出される。なお、各パスpiについての分布は独立しているものと仮定している。P1P2P3PnΔTnこのとき、パスp1の遅延量がn本のパスp1p2pnの中で最大である確率Paの値は、上記配列を用い、下式のごとく、全ての時間の組合せについてループし、条件[下記If文参照]を満たす場合に確率の合計値を算出することで算出される。Pa=0初期値forT10tomaxTΔT間隔毎forT20tomaxTΔT間隔毎forT30tomaxTΔT間隔毎:IfPa=PaP1P2P3PnΔTnまた、パスp1以外のパスp2p3p4pnの遅延量がT以となる確率Pbの値は、上式と同様、上記配列を用い、下式のごとく各遅延量T2T3T4Tnを遅延量0~Tの範囲でループし、確率を合計することで算出される。Pb=0初期値forT20toTΔT間隔毎forT30tomaxTΔT間隔毎:Pb=PbP2P3PnΔTn1さらに、パスp1の遅延量がTである確率は、P1ΔTとして算出される。そして、n本のパスp1p2pnが出力側FFで合流しているときパスp1がn本のパスp1p2pnの中で最も遅いという条件の下でパスp1の遅延量がTである確率は、ベイズの定理を用いると、下式のごとく表される。上式に上式等による算出結果を適用すると、パスp1がn本のパスp1p2pnの中で最も遅いという条件の下で、パスp1の遅延量がTである確率は下式のように与えられる。P1ΔTPb/Pa上式により、パスp1の遅延分布確率分布が算出される。つまり、解析対象パス遅延分布算出部13は、図2のステップS4において、解析対象パスpiが複数の活性化パスの中で最も遅いという条件の下での、解析対象パスpiの遅延分布を、上式に基づき算出することになる。また、特徴量算出部14が、ステップS5において、解析対象パスpiの遅延分布に基づき、上記期待値αを算出する際、下式のように遅延量T遅延量がTである確率を全てのTについて合計積分することによって上記期待値α=Exが算出される。Ex=0初期値forT10tomaxTΔT間隔毎Ex=ExTパスp1がn本のパスp1p2pnの中で最も遅いという条件の下でパスp1の遅延量がTである確率参照1-2-3作用効果第1実施形態の遅延解析装置1によれば、複数の活性化パスにおけるランダムばらつきが遅延に与える影響度合いを示す値として、解析対象パスpiの遅延がランダムばらつきの影響で増加する量の期待値αが算出される。そして、算出された期待値αがランダムばらつきの影響に係る特徴量aとして用いられ、ランダムばらつきの影響を遅延要因として含む遅延解析が実行される。このようにランダムばらつきによる遅延の増加量に係る期待値αが特徴量として考慮されているため、ランダムばらつきが原因で遅延が増えている部分については、重みXMの大きさに基づき遅延要因がランダムばらつきであると判断することができる。したがって、上記関数fにおいてランダムなばらつきによる偽の相関が現れるのを防ぎ、遅延要因が高精度で推定される。2第2実施形態上述した第1実施形態では、複数の活性化パスにおけるランダムばらつきが遅延に与える影響度合いを示す値として、解析対象パスpiの遅延がランダムばらつきの影響で増加する量の期待値αが算出され、期待値αがランダムばらつきの影響に係る特徴量aとして用いられている。しかしながら、解析対象パスpiの遅延がランダムばらつきの影響で増加する量の期待値αでは、複数の活性化パスにおけるランダムばらつきの大きさが正確に特徴量に反映されているとは言い難い。このため、期待値αよりも、ランダムばらつきの大きさ変動と相関する値を、ランダムばらつきの影響に係る特徴量aとして用いることが望ましい。そこで、第2実施形態では、複数の活性化パスにおけるランダムばらつきが遅延に与える影響度合いを示す値として、第1実施形態の期待値αに代え、ランダムばらつきの大きさが微小変動した時の、解析対象パスpiの遅延変動量の微分値が算出される。そして、微分値aがランダムばらつきの影響に係る特徴量aとして用いられる。2-1第2実施形態の遅延解析装置の構成図5は、第2実施形態の遅延解析装置1Aの機能構成を示すブロック図である。なお、図中、既述の符号と同一の符号は、同一もしくはほぼ同一の部分を示しているので、その詳細な説明は省略する。図5に示す遅延解析装置1Aは、上述の遅延解析装置1と同様に構成されているが、遅延解析装置1Aでは、処理部10が、第1実施形態と同様の遅延分布算出部11,選択部12および解析対象パス遅延分布算出部13としての機能のほか、第1実施形態の特徴量算出部14および解析部15の機能に代わる特徴量算出部14Aおよび解析部15Aとしての機能を有している。特徴量算出部14Aおよび解析部15Aとしての機能も、処理部10が遅延解析プログラムを実行することにより実現される。特徴量算出部第2算出部14Aは、第1実施形態の特徴量算出部14と同様、既存手法の遅延解析で用いられる、解析対象パスpiの各種特徴量a~aを算出する機能を果たす。また、第2実施形態の特徴量算出部14Aは、解析対象パス遅延分布算出部13によって算出された解析対象パスpiの遅延分布に基づき、第1実施形態の特徴量算出部14Aと同様、解析対象パスpiの遅延がランダムばらつきの影響で増加する量の期待値αを算出する。さらに、第2実施形態の特徴量算出部14Aは、算出された期待値αと解析対象パス遅延分布算出部13によって算出された遅延分布とに基づき、ランダムばらつきの大きさがδだけ微小変動した時の期待値の変動量Aδを得てから、微分値Aδ/δ=Aを、前記影響度合いを示す値として算出する。このとき、ランダムばらつきの大きさを、前記期待値αを求めた際に用いられた大きさ図2,図6のステップS4参照からδだけ微小変動させた時の期待値α1=αAδが算出され、これらの期待値α1,αの差分である変動量α1-α=Aδが算出される。解析部15Aは、下式の通り、解析対象パスpiに係る遅延誤差εから期待値αを減算した上で、特徴量算出部14Aによって算出された影響度合いを示す値である微分値Aを、ランダムばらつきの影響に係る特徴量aとして用い、ランダムばらつきの影響を遅延要因の一つとして含む遅延解析を行なう。つまり、解析部15Aは、上式~と同様、遅延の発生した各出力側FF要素nn12...Nについて、ランダムばらつきの影響に係る特徴量aを含む下式を導出する。そして、解析部15Aは、下式からなる連立方程式を線形回帰分析によって解き、重みX1X2XM1XMを算出し、重みX1~XMの中で絶対値の最も大きなものに対応する要因の影響が最も大きいと推定する。ε-α=aX1aX2aXM1aXMなお、上式において、εn12...Nは、上述した通り、実チップに対する遅延試験によって得られた、各要素出力側FFnにおける遅延誤差遅延増加量である。また、αn12...Nは、各要素出力側FFnについて特徴量算出部14Aによって算出された期待値αである。2-2第2実施形態の遅延解析装置の動作次に、図6に示すフローチャートステップS1~S4,S7~S9に従って、上述のごとく構成された第2実施形態の遅延解析装置1Aによる解析動作について説明する。まず、設計段階において、遅延分布算出部11が、解析対象となり得る全てのパスそれぞれについて、各パスの遅延分布を公知の統計的遅延解析によって算出するステップS1。また、図10に示すごとく遅延の生じた出力側FF要素102に複数の活性化パスが到達する場合、選択部12が、当該出力側FF102について、複数の活性化パスのうちの一つを解析対象パスpiとして選択するステップS2。そして、特徴量算出部14Aが、既存手法の遅延解析で用いられる、解析対象パスpiの各種特徴量a~aを算出するステップS3。この後、解析対象パス遅延分布算出部13が、設計時の見積もりで使用した各論理素子のランダムばらつきの大きさを用い、遅延分布算出部11により設計段階で得られた各活性化パスの遅延分布に基づき、ベイズの定理に従って、解析対象パスpiが複数の活性化パスの中で最も遅いという条件の下での、解析対象パスpiの遅延分布を算出するステップS4。また、特徴量算出部14Aが、解析対象パス遅延分布算出部13によって算出された解析対象パスpiの遅延分布に基づき、解析対象パスpiの遅延がランダムばらつきの影響で増加する量の期待値αを、ランダムばらつきが遅延に与える影響度合いを示す値として算出するステップS7。さらに、特徴量算出部14Aによって、算出された期待値αと解析対象パス遅延分布算出部13によって算出された遅延分布とに基づき、ランダムばらつきの大きさがδだけ微小変動した時の期待値の変動量Aδが得られる。そして、微分値Aδ/δ=Aが、前記影響度合いを示す値として算出され、上式において、ランダムばらつきの影響に係る特徴量aとして用いられるステップS8。なお、微分値Aは、ランダムばらつきが大きくなると遅延増加量がどれだけ増加するかという、見積もり量に相当するものである。そして、解析部15Aが、上式の通り、解析対象パスpiに係る遅延誤差εから期待値αを減算した上で、特徴量算出部14Aによって算出された微分値Aを、ランダムばらつきの影響に係る特徴量aとして用い、ランダムばらつきの影響を遅延要因の一つとして含む遅延解析を行なう。つまり、遅延の発生した各出力側FFnn12...Nについて、ランダムばらつきの影響に係る特徴量aを含む上式が導出される。上式からなる連立方程式が線形回帰分析によって解かれ、重みX1X2XM1XMが算出され、遅延要因が推定されるステップS9。上述したように、第2実施形態の遅延解析装置1Aによれば、複数の活性化パスにおけるランダムばらつきが遅延に与える影響度合いを示す値として、ランダムばらつきの大きさが微小変動した時の、解析対象パスpiの遅延変動量の微分値Aが算出される。そして、遅延誤差εから期待値αを減算した上で、算出された微分値Aがランダムばらつきの影響に係る特徴量aとして用いられ、ランダムばらつきの影響を遅延要因として含む遅延解析が実行される。上述した微分値Aが特徴量として考慮されているため、第2実施形態においても、第1実施形態と同様、ランダムばらつきが原因で遅延が増えている部分については、重みXMの大きさに基づき遅延要因がランダムばらつきであると判断することができる。さらに、第2実施形態では、期待値αよりも、ランダムばらつきの大きさ変動と相関する微分値Aが、ランダムばらつきの影響に係る特徴量aとして用いられる。このため、複数の活性化パスにおけるランダムばらつきの大きさが正確に特徴量aに反映されてることになり、上記関数fにおいてランダムなばらつきによる偽の相関が現れるのをより確実に防ぎ、遅延要因がより高精度で推定される。3その他以上、本発明の好ましい実施形態について詳述したが、本発明は、係る特定の実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲内において、種々の変形、変更して実施することができる。上述した遅延分布算出部11,選択部12,第1算出部13,第2算出部14,14Aおよび解析部15,15Aとしての機能の全部もしくは一部は、コンピュータCPU,情報処理装置,各種端末を含むが所定のアプリケーションプログラム遅延解析プログラムを実行することによって実現される。そのプログラムは、例えばフレキシブルディスク,CDCD-ROM,CD-R,CD-RWなど,DVDDVD-ROM,DVD-RAM,DVD-R,DVD-RW,DVDR,DVDRWなど,ブルーレイディスク等のコンピュータ読取可能な記録媒体に記録された形態で提供される。この場合、コンピュータはその記録媒体からプログラムを読み取って内部記憶装置または外部記憶装置に転送し格納して用いる。ここで、コンピュータとは、ハードウエアとOSオペレーティングシステムとを含む概念であり、OSの制御の下で動作するハードウエアを意味している。また、OSが不要でアプリケーションプログラム単独でハードウェアを動作させるような場合には、そのハードウェア自体がコンピュータに相当する。ハードウエアは、少なくとも、CPU等のマイクロプロセッサと、記録媒体に記録されたコンピュータプログラムを読み取る手段とをそなえている。上記遅延解析プログラムは、上述のようなコンピュータに、上述した各部11~15,14A,15Aの機能を実現させるプログラムコードを含んでいる。また、その機能の一部は、アプリケーションプログラムではなくOSによって実現されてもよい。4付記以上の本実施形態を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。付記1実チップに対する遅延試験の結果に基づき、前記実チップで遅延が発生した複数の要素について、一以上の遅延要因と各要素の遅延誤差との相関関係を与える関数を求め、求められた前記関数に基づき遅延要因を推定する遅延解析を行なうコンピュータに、前記複数の要素のうち、複数の活性化パスが到達する要素について、前記複数の活性化パスのうちの一つを解析対象パスとして選択し、設計段階で得られた前記複数の活性化パスそれぞれの遅延分布に基づき、前記解析対象パスが前記複数の活性化パスの中で最も遅いという条件の下での、前記解析対象パスの遅延分布を算出し、算出された前記遅延分布に基づき、前記複数の活性化パスにおけるランダムばらつきが遅延に与える影響度合いを示す値を算出し、前記関数において、算出された前記影響度合いを示す値を、前記ランダムばらつきの影響に係る前記遅延要因の一つとして含む前記遅延解析を行なう、処理を実行させる、遅延解析プログラム。付記2算出された前記遅延分布に基づき、前記解析対象パスの遅延が前記ランダムばらつきの影響で増加する量の期待値を、前記影響度合いを示す値として算出する処理を、前記コンピュータに実行させる、付記1記載の遅延解析プログラム。付記3算出された前記遅延分布に基づき、前記解析対象パスの遅延が前記ランダムばらつきの影響で増加する量の期待値を算出するとともに、前記期待値と算出された前記遅延分布とに基づき、前記ランダムばらつきの大きさが変動した時の前記期待値の変動量に係る値を、前記影響度合いを示す値として算出する処理を、前記コンピュータに実行させる、付記1記載の遅延解析プログラム。付記4前記解析対象パスに係る遅延誤差から前記期待値を減算し、前記変動量を前記ランダムばらつきの影響に係る特徴量として用い、前記遅延解析を行なう処理を、前記コンピュータに実行させる、付記3記載の遅延解析プログラム。付記5ベイズの定理を用いて、前記解析対象パスが前記複数の活性化パスの中で最も遅いという条件の下での、前記解析対象パスの遅延分布を算出する処理を、前記コンピュータに実行させる、付記1~付記4のいずれか一項に記載の遅延解析プログラム。付記6実チップに対する遅延試験の結果に基づき、前記実チップで遅延が発生した複数の要素について、一以上の遅延要因と各要素の誤差との相関関係を与える関数を求め、求められた前記関数に基づき遅延要因を推定する遅延解析を行なう遅延解析装置であって、前記複数の要素のうち、複数の活性化パスが到達する要素について、前記複数の活性化パスのうちの一つを解析対象パスとして選択する選択部と、設計段階で得られた前記複数の活性化パスそれぞれの遅延分布に基づき、前記解析対象パスが前記複数の活性化パスの中で最も遅いという条件の下での、前記解析対象パスの遅延分布を算出する第1算出部と、前記第1算出部によって算出された前記遅延分布に基づき、前記複数の活性化パスにおけるランダムばらつきが遅延に与える影響度合いを示す値を算出する第2算出部と、前記関数において、前記第2算出部によって算出された前記影響度合いを示す値を、前記ランダムばらつきの影響に係る前記遅延要因の一つとして含む前記遅延解析を行なう解析部とを有する、遅延解析装置。付記7前記第2算出部は、前記第1算出部によって算出された前記遅延分布に基づき、前記解析対象パスの遅延が前記ランダムばらつきの影響で増加する量の期待値を、前記影響度合いを示す値として算出する、付記6記載の遅延解析装置。付記8前記第2算出部は、前記第1算出部によって算出された前記遅延分布に基づき、前記解析対象パスの遅延が前記ランダムばらつきの影響で増加する量の期待値を算出するとともに、前記期待値と前記第1算出部によって算出された前記遅延分布とに基づき、前記ランダムばらつきの大きさが変動した時の前記期待値の変動量に係る値を、前記影響度合いを示す値として算出する、付記6記載の遅延解析装置。付記9前記解析部は、前記解析対象パスに係る遅延誤差から前記期待値を減算し、前記変動量を前記ランダムばらつきの影響に係る特徴量として用い、前記遅延解析を行なう、付記8記載の遅延解析装置。付記10前記第1算出部は、ベイズの定理を用いて、前記解析対象パスが前記複数の活性化パスの中で最も遅いという条件の下での、前記解析対象パスの遅延分布を算出する、付記6~付記9のいずれか一項に記載の遅延解析装置。付記11コンピュータにより、実チップに対する遅延試験の結果に基づき、前記実チップで遅延が発生した複数の要素について、一以上の遅延要因と各要素の遅延誤差との相関関係を与える関数を求め、求められた前記関数に基づき遅延要因を推定する遅延解析を行なう遅延解析方法であって、前記複数の要素のうち、複数の活性化パスが到達する要素について、前記複数の活性化パスのうちの一つを解析対象パスとして選択し、設計段階で得られた前記複数の活性化パスそれぞれの遅延分布に基づき、前記解析対象パスが前記複数の活性化パスの中で最も遅いという条件の下での、前記解析対象パスの遅延分布を算出し、算出された前記遅延分布に基づき、前記複数の活性化パスにおけるランダムばらつきが遅延に与える影響度合いを示す値を算出し、前記関数において、算出された前記影響度合いを示す値を、前記ランダムばらつきの影響に係る前記遅延要因の一つとして含む前記遅延解析を行なう、遅延解析方法。付記12算出された前記遅延分布に基づき、前記解析対象パスの遅延が前記ランダムばらつきの影響で増加する量の期待値を、前記影響度合いを示す値として算出する、付記11記載の遅延解析方法。付記13算出された前記遅延分布に基づき、前記解析対象パスの遅延が前記ランダムばらつきの影響で増加する量の期待値を算出するとともに、前記期待値と算出された前記遅延分布とに基づき、前記ランダムばらつきの大きさが変動した時の前記期待値の変動量に係る値を、前記影響度合いを示す値として算出する、付記11記載の遅延解析方法。付記14前記解析対象パスに係る遅延誤差から前記期待値を減算し、前記変動量を前記ランダムばらつきの影響に係る特徴量として用い、前記遅延解析を行なう、付記13記載の遅延解析方法。付記15ベイズの定理を用いて、前記解析対象パスが前記複数の活性化パスの中で最も遅いという条件の下での、前記解析対象パスの遅延分布を算出する、付記11~付記14のいずれか一項に記載の遅延解析方法。"