製品の製造中における中間検査結果である製造データから前記製品の歩留まりを予測する歩留まり予測システムであって、前記製品の製造単位毎に抜き取りでの中間検査についての前記製造データを保持する製造データ保持部と、前記製品の個体毎に完成後の最終検査の結果である品質データを保持する品質データ保持部と、良品と判定される前記製品の前記品質データについての基準である規格データを保持する製品規格データ保持部と、前記品質データ保持部と前記製造データ保持部から前記製品の前記品質データと対応する前記製造データをそれぞれ取得して、前記品質データの統計量の予測モデルを構築する品質データ統計量予測モデル構築部と、前記品質データ統計量予測モデル構築部によって構築した前記予測モデルを用いて、前記製造データ保持部から取得した歩留まりの予測対象の製造単位の前記製造データに基づいて、前記予測対象の製造単位についての前記品質データの統計量を予測する品質データ統計量予測部と、前記品質データ統計量予測部で予測した前記品質データの統計量を、統計的モデルによって表された前記品質データの確率分布関数にパラメータとして代入することで、前記予測対象の製造単位毎に前記品質データの確率分布を推定する確率分布推定部と、前記確率分布推定部によって推定した前記品質データの確率分布と、前記製品規格データ保持部から取得した前記製品の前記規格データとに基づいて、前記品質データが規格内に入ると推定される前記製品の数を算出して歩留まりを得る歩留まり予測部と、前記歩留まり予測部によって予測した前記製品の歩留まりのデータを出力する入出力部とを有することを特徴とする歩留まり予測システム。請求項1に記載の歩留まり予測システムにおいて、前記品質データ統計量予測モデル構築部は、指定された更新頻度の条件を満たす場合にのみ前記予測モデルを構築することを特徴とする歩留まり予測システム。請求項2に記載の歩留まり予測システムにおいて、前記更新頻度の条件は、現在の前記予測モデルを構築してからの経過時間により設定されていることを特徴とする歩留まり予測システム。請求項2に記載の歩留まり予測システムにおいて、前記更新頻度の条件は、現在の前記予測モデルを利用して歩留まりを予測した累積のデータ数により設定されていることを特徴とする歩留まり予測システム。請求項1~4のいずれか1項に記載の歩留まり予測システムにおいて、前記歩留まり予測部は、前記製品規格データ保持部から取得した前記製品の前記規格データにおいて良品と定義している前記品質データの全組み合わせからなる集合上で、前記確率分布推定部によって推定した前記品質データの確率分布を積分することで、前記品質データが規格内に入ると推定される前記製品の数を算出して歩留まりを得ることを特徴とする歩留まり予測システム。請求項1~5のいずれか1項に記載の歩留まり予測システムにおいて、前記入出力部は、前記確率分布推定部によって推定した前記品質データの組み合わせの確率分布と、前記製品規格データ保持部から取得した前記製品の前記規格データとを重ね合わせたグラフを出力することを特徴とする歩留まり予測システム。製品の製造中における中間検査結果である製造データから前記製品の歩留まりを予測する歩留まり予測システムとしてコンピュータを機能させる歩留まり予測プログラムであって、歩留まりの予測処理を実行するために必要な設定情報を取得する設定情報取得処理と、前記製品の個体毎の完成後の最終検査の結果である品質データの統計量の予測モデルの構築に必要な前記品質データおよびこれに対応する前記製品の製造単位毎の抜き取りでの中間検査についての前記製造データをデータベースからそれぞれ取得する品質データ製造データ取得処理と、前記品質データ製造データ取得処理で取得した前記品質データと対応する前記製造データに基づいて、前記品質データの統計量の前記予測モデルを構築する予測モデル構築処理と、前記品質データの統計量の予測に必要な前記製造データをデータベースから取得する製造データ取得処理と、前記製造データ取得処理で取得した前記製造データおよび前記予測モデル構築処理で構築した前記品質データの統計量の前記予測モデルに基づいて、前記品質データの統計量を予測する品質データ統計量予測処理と、前記品質データ統計量予測処理で予測した前記品質データの統計量を、統計的モデルによって表された前記品質データの確率分布関数にパラメータとして代入することで、前記品質データの確率分布を推定する確率分布推定処理と、良品と判定される前記製品の前記品質データについての基準である規格データをデータベースから取得する製品規格データ取得処理と、前記確率分布推定処理で推定した前記品質データの確率分布と、前記製品規格データ取得処理で取得した前記規格データに基づいて予測歩留まりを算出する予測歩留まり算出処理と、前記予測歩留まり算出処理で算出した歩留まりの予測結果を出力する予測結果出力処理とを実行することを特徴とする歩留まり予測プログラム。請求項7に記載の歩留まり予測プログラムにおいて、前記設定情報取得処理の後、さらに、前記品質データの統計量の前記予測モデルの構築を行うかどうかを判断するための情報を取得する予測モデル更新情報取得処理と、前記予測モデル更新情報取得処理で取得した情報に基づいて前記予測モデルの更新の要否を判定する更新要否判定処理とを実行し、前記更新要否判定処理で前記予測モデルの更新が不要と判断した場合に、前記品質データ製造データ取得処理と、前記予測モデル構築処理を実行しないことを特徴とする歩留まり予測プログラム。請求項8に記載の歩留まり予測プログラムにおいて、前記設定情報取得処理は、前記品質データの統計量の前記予測モデルの更新頻度の条件を取得し、前記更新要否判定処理は、前記予測モデル更新情報取得処理で取得した情報が、前記設定情報取得処理で取得した前記更新頻度の条件を満たす場合に前記予測モデルの構築を行うと判断することを特徴とする歩留まり予測プログラム。請求項9に記載の歩留まり予測プログラムにおいて、前記更新頻度の条件は、現在の前記予測モデルを構築してからの経過時間により設定されていることを特徴とする歩留まり予測プログラム。請求項9に記載の歩留まり予測プログラムにおいて、前記更新頻度の条件は、現在の前記予測モデルを利用して歩留まりを予測した累積のデータ数により設定されていることを特徴とする歩留まり予測プログラム。請求項7~11のいずれか1項に記載の歩留まり予測プログラムにおいて、前記予測歩留まり算出処理は、前記製品規格データ取得処理で取得した前記製品の前記規格データにおいて良品と定義している前記品質データの全組み合わせからなる集合上で、前記確率分布推定処理で推定した前記品質データの確率分布を積分することで、前記品質データが規格内に入ると推定される前記製品の数を算出して歩留まりを得ることを特徴とする歩留まり予測プログラム。請求項7~12のいずれか1項に記載の歩留まり予測プログラムにおいて、前記予測結果出力処理は、前記確率分布推定処理で推定した前記品質データの組み合わせの確率分布と、データベースから取得した前記製品の前記規格データとを重ね合わせたグラフを出力することを特徴とする歩留まり予測プログラム。例えば、特許文献1に記載された技術によれば、製品の各種製造条件と製品の品質の良否すなわち歩留まりの相関性を多角的に評価する重回帰モデルを構築することで、製造条件から製品の歩留まりを直接予測することが可能である。しかしながら、製造条件からの歩留まりの予測にこのような重回帰モデルを適用した場合、データによっては例えば歩留まりが100を超えたりマイナスの数値となったりなど、異常なデータが出力される可能性があり、歩留まりの予測精度を確保できない場合が生じ得る。一方、例えば、特許文献2に記載された技術によれば、製品の製造時の操業データ例えば、温度、寸法、搬送速度などから製品の品質データを予測することができる。この品質データを製品規格と比較することで各製品の良不良を判定し、その結果として歩留まりを予測することが可能である。この場合は、上述した特許文献1の技術と異なり、製造時のデータから分析的な手法により予測するものが歩留まり自体ではなく、歩留まりを判定するために用いる品質データである。従って、最終的に予測する歩留まりが100を超えたりマイナスの数値となったりするようなことを回避することができる。しかしながら、一般的な製造ラインでは、製造時に製品の全個体に対して上記のような各種操業データや中間製品に対する検査データ以下では製造データと記載する場合があるを測定しているわけではなく、抜き取りで検査を行っている場合がある。例えば、半導体ウェハの製造では、1枚のウェハから数千個のチップを製造するが、中間製品に対して行う検査ではウェハあたり数個のチップを対象に抜き取り検査を行うにとどまる。また、工程によっては、ロット製造単位から数個の頻度での抜き取り検査を行うこともある。このような製造ラインでは、特許文献2に記載された手法では、製造時に全個体に対する品質データを予測することができないため、歩留まりを予測することができない。そこで本発明の目的は、完成品に対する最終検査工程よりも前の工程で行われる中間製品に対する抜き取り検査にて測定した製造データを用いて製品の歩留まりを高精度で予測することを可能とする歩留まり予測システムおよび歩留まり予測プログラムを提供することにある。本発明の前記ならびにその他の目的と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、以下のとおりである。本発明の代表的な実施の形態による歩留まり予測システムは、製品の製造中における中間検査結果である製造データから前記製品の歩留まりを予測するシステムであって、以下の特徴を有するものである。すなわち、歩留まり予測システムは、前記製品の製造単位毎に抜き取りでの中間検査についての前記製造データを保持する製造データ保持部と、前記製品の個体毎に完成後の最終検査の結果である品質データを保持する品質データ保持部と、良品と判定される前記製品の前記品質データについての基準である規格データを保持する製品規格データ保持部と、前記品質データ保持部と前記製造データ保持部から前記製品の前記品質データと対応する前記製造データをそれぞれ取得して、前記品質データの統計量の予測モデルを構築する品質データ統計量予測モデル構築部と、前記品質データ統計量予測モデル構築部によって構築した前記予測モデルを用いて、前記製造データ保持部から取得した歩留まりの予測対象の製造単位の前記製造データに基づいて、前記予測対象の製造単位についての前記品質データの統計量を予測する品質データ統計量予測部とを有する。さらに、前記品質データ統計量予測部で予測した前記品質データの統計量を、統計的モデルによって表された前記品質データの確率分布関数にパラメータとして代入することで、前記予測対象の製造単位毎に前記品質データの確率分布を推定する確率分布推定部と、前記確率分布推定部によって推定した前記品質データの確率分布と、前記製品規格データ保持部から取得した前記製品の前記規格データとに基づいて、前記品質データが規格内に入ると推定される前記製品の数を算出して歩留まりを得る歩留まり予測部と、前記歩留まり予測部によって予測した前記製品の歩留まりのデータを出力する入出力部とを有することを特徴とするものである。また、本発明は、コンピュータを歩留まり予測システムとして機能させるプログラムにも適用することができる。本願において開示される発明のうち、代表的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば以下のとおりである。本発明の代表的な実施の形態によれば、完成品に対する最終検査工程よりも前の工程で行われる中間製品に対する抜き取り検査にて測定した製造データを用いて製品の歩留まりを高精度で予測することが可能となる。以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一部には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。本発明の一実施の形態である歩留まり予測システムは、製品の製造単位毎に、抜き取り検査での製造データから品質データの統計量を予測し、予測した品質データの統計量に基づいて統計的モデルを用いて品質データの存在確率分布を推定し、推定した確率分布に基づいて歩留まりを予測することを特徴とするものである。品質データの存在確率分布に基づいて歩留まりを予測するには、例えば、当該確率分布について、製品規格で良品と定義されている領域上に存在する確率を積分することで予測することができる。ここで、上記の統計的モデルとは、有限個の実パラメータξを用いて、S={pξ=px;ξ|ξ=[ξ1ξ2、...、ξn]}...1の形の式として記述できる確率分布族Sを指す。このような統計的モデルの例には、正規分布、t分布、ポアソン分布などが知られており、製造ラインや製品の特性等に応じて適当なモデルを採用することができる。例えば、n次元の多重正規分布の場合、品質データの確率分布関数は、各データの平均と標準偏差、および各データ間の共分散をパラメータとする式で表される。すなわち、1式におけるξは各データの平均と標準偏差、および各データ間の共分散からなる2nnC2次元のパラメータである。従って、統計的モデルに多重正規分布を用いる場合、各品質データの平均値、標準偏差、および各品質データ間での共分散のみを予測すればよい。これらのパラメータは品質データの統計量であり、後述するように、抜き取り検査にて測定した限られた数の製造データからでも後述するような予測モデルに基づいて予測することが可能である。すなわち、抜き取り検査での製造データから最終的に歩留まりを予測することが可能ということである。また、本実施の形態では、上述したように、製造データから統計的モデルにより直接歩留まりを予測するのではなく、歩留まりを算出するために用いられる品質データの統計量を予測し、これに基づいて品質データの存在確率分布を推定して歩留まりを予測する。従って、歩留まりが100を超えたりマイナスの数値となるようなことを回避することができる。<システム構成>図1は、本発明の一実施の形態である歩留まり予測システムの構成例について概要を示したブロック図である。歩留まり予測システム1は、例えば、PCPersonalComputerやサーバなどのコンピュータ機器からなる情報処理システム上に構成され、ソフトウェアプログラムによって実装された品質データ統計量予測モデル構築部10、品質データ統計量予測部20、確率分布推定部30、歩留まり予測部40、および入出力部50などの各部を有する。また、データベースやファイルなどによって実装された品質データ保持部61、製造データ保持部62、品質データ統計量予測モデル保持部63、製品規格データ保持部64、および予測歩留まり保持部65などの各データを有する。なお、これらのデータベースについては、全部または一部を、歩留まり予測システム1と同じ機器上ではなく他のデータベースサーバなどに有して、図示しないネットワークを介してアクセスする構成とすることも可能である。品質データ統計量予測モデル構築部10は、対象製品の最終検査結果である品質データが保持されている品質データ保持部61と、対象製品の製造中における中間検査結果である製造データが保持されている製造データ保持部62に接続されており、品質データ保持部61と製造データ保持部62から対象製品の品質データと対応する製造データをそれぞれ取得して、品質データの統計量の予測モデルを構築する。この予測モデルは、ロットなどの製造単位毎の対象製品の品質データの確率分布を推定するために必要なパラメータ品質データの統計量を予測するためのモデルである。また、品質データ統計量予測モデル構築部10には、品質データ統計量予測モデル保持部63が接続されており、これに構築した予測モデルと構築した日時の情報を記録する。また、品質データ統計量予測モデル保持部63には、各予測モデルに基づいて歩留まりを予測した累積のデータ数が保持されている。品質データ統計量予測部20は、製造データ保持部62と品質データ統計量予測モデル保持部63に接続されており、品質データ統計量予測モデル保持部63に保持されている対象製品についての品質データの統計量の予測モデルを用いて、製造データ保持部62から取得した歩留まりの予測対象の製造単位の製造データに基づいて、対象製品の製造単位毎の品質データの統計量を予測する。確率分布推定部30は、品質データ統計量予測部20に接続されており、品質データ統計量予測部20で予測した品質データの統計量を取得して、統計的モデルによって表された品質データの確率分布関数にパラメータとして代入することで、ロットなどの製造単位毎に品質データの確率分布を推定する。歩留まり予測部40は、確率分布推定部30と、良品と判定される製品の基準に関する規格データの情報が保持されている製品規格データ保持部64に接続されており、確率分布推定部30によって推定した品質データの確率分布と、製品規格データ保持部64から取得した規格データとに基づいて、品質データが規格内に入ると推定される製品の数を算出し、この数と製造される完成品の全個数との比を算出して歩留まりとする。また、歩留まり予測部40には予測歩留まり保持部65が接続されており、これに算出した歩留まりの情報を記録する。入出力部50は、予測歩留まり保持部65に接続されており、これに保持されている予測歩留まりのデータや、確率分布推定部30によって推定した確率分布のデータを画面やファイル等の形式で出力する。なお、品質データ保持部61や製造データ保持部62、製品規格データ保持部64などへのデータの入力や、歩留まりの予測に係る各種の条件や設定値等の入力をユーザから受け付ける処理も行う。<処理の流れ>図2は、本実施の形態の歩留まり予測システム1による歩留まり品質予測方法の処理の流れの例について概要を示したフローチャートである。処理を開始すると、まず、歩留まりの予測処理を実行するために必要な設定情報を取得するS01。図3は、ステップS01において取得する設定情報のデータ構成と具体的なデータの例について示した図である。この設定情報66は、例えば設定ファイルなどの形式で歩留まり予測システム1に予め保持しておいてもよいし、予測処理を開始する際にユーザが入出力部50を介して指定するようにしてもよい。製品名の項目は、歩留まりを予測する対象の製品を識別する製品名や製品番号等の情報を保持する。統計的モデルの項目は、歩留まりの予測に用いる統計的モデルの種別を識別する名称等の情報を保持する。更新頻度の項目は、上記の統計的モデルにおいて用いられるパラメータを予測する予測式すなわち、品質データの統計量の予測モデルの更新頻度の情報を保持する。ここでは例えば、1日毎に更新するなどの時間単位での設定や、歩留まりの予測値を10個出力する毎に更新するなどの処理単位での設定等を行うことができる。製品規格IDの項目は、対象製品の良不良の判定に用いる規格データを識別するIDの情報を保持する。規格データの内容は、後述する製品規格データ保持部64に保持されている。図2に戻り、次に、予測モデルの更新を行うかどうかを判断するための情報を取得するS02。ここでは、ステップS01で取得した設定情報66の更新頻度の情報に基づいて、例えば、更新頻度が時間単位で設定されている場合は、品質データ統計量予測モデル保持部63から現在の予測モデルを構築した日時を取得して、これと現在日時との差現在の予測モデルを構築してからの経過時間を算出する。また、更新頻度が処理単位で設定されている場合は、品質データ統計量予測モデル保持部63から現在の予測モデルを利用して歩留まりを予測した累積のデータ数の情報を取得する。次に、予測モデルの更新が必要か否かの判定を行うS03。ここでは、ステップS01で取得した設定情報66の更新頻度の値に基づいて、例えば、更新頻度が時間単位で設定されている場合は、ステップS02で算出した、現在の予測モデルを構築してからの経過時間が、更新頻度に設定されている基準値より大きい場合に予測モデルを更新するものと判定する。もしくは、更新頻度が処理単位で設定されている場合は、ステップS02で取得した、現在の予測モデルを利用して歩留まりを予測した累積のデータ数が、更新頻度に設定されている所定の数より多い場合に予測モデルを更新するものと判定する。このように、更新頻度の条件を満たす場合にのみ品質データの統計量の予測モデルを更新するものとすることにより、予測モデルの無用な構築を回避して処理の迅速化を図るとともに、予測モデルを最新の製造ラインの状況に随時適合させ、歩留まりの予測精度を維持することが可能となる。ステップS03において、予測モデルの更新が不要と判定した場合は、予測モデルの更新を行わずにすなわち、現在の予測モデルをそのまま利用するものとして後述するステップS06へ移る。予測モデルの更新が必要と判定した場合は、次に、図1における品質データ統計量予測モデル構築部10が、予測モデルの構築に必要な品質データおよび当該品質データに対応する製造データをそれぞれ品質データ保持部61および製造データ保持部62から取得するS04。ここでは、ステップS01で取得した設定情報66の製品名に対応する製品について品質データおよび対応する製造データを取得する。図4は、品質データ保持部61のデータ構成と具体的なデータの例について示した図である。品質データ保持部61には、例えば対象の製品の個体毎に、実際に行われた最終検査の結果データ品質データを保持する。製品IDの項目は、品質データの対象である製品の個体を識別するIDの情報例えばシリアル番号等を保持する。品質データ1~品質データNの各項目は、対象の製品の各個体について行った最終検査の結果データ品質データを種別毎に保持する。品質データについては、対象の製品の種別に応じて種々のものを採用することができ、例えば、各個体における各種の寸法や重量、温度、電流、電圧の出力値などの各種測定値が含まれ得る。図4の例ではN種類の品質データを保持する場合を示している。図5は、製造データ保持部62のデータ構成と具体的なデータの例について示した図である。製造データ保持部62には、例えば対象の製品のロットなどの製造単位毎に、実際に行われた抜き取りでの中間検査の結果データ製造データを保持する。製造単位IDの項目は、製造データの対象である製造単位を識別するIDの情報例えばロット番号等を保持する。製造データ1~製造データMの各項目は、各製造単位について行った抜き取りでの中間検査の結果データ製造データを種別毎に保持する。製造データの種別は、上記の品質データの種別と同じであってもよいし異なるものであってもよい。図5の例ではM種類の製造データを保持する場合を示している。なお、製造単位IDの情報と、当該製造単位に含まれる各個体についての図4の品質データ保持部61における製品IDの情報は対応付けられており、これにより、品質データに対応する製造データを把握することができるものとする。図2に戻り、次に、品質データ統計量予測モデル構築部10が、ステップS04で取得した品質データと製造データに基づいて、品質データの統計量の予測モデルを構築するS05。この予測モデルは、対象の製品の品質データの確率分布を推定するために必要な品質データの統計量を予測するためのモデルであり、具体的には、上記の1式に示した統計的モデルにおいて実パラメータξとなっている品質データの統計量を予測するモデルである。例えば、ステップS01で取得した設定情報66の統計的モデルに多重正規分布が設定されている場合、品質データの確率分布関数は、各品質データ図4の例における品質データ1~Nの平均と標準偏差、および各品質データ間の共分散をパラメータとする式で表される。従って、ここでは、各品質データの平均、標準偏差、各品質データ間の共分散といった統計量の値をそれぞれ予測するモデルを構築する。品質データの統計量の予測モデルを構築する手法としては種々のものを採用することができるが、一般的には、例えば、公知の教師あり学習の手法を利用することができる。教師あり学習の手法には、例えば、最少二乗法、ステップワイズ回帰、PLSPartialLeaseSquares回帰、PCAPrincipalComponentAnalysis回帰、Ridge回帰、LASSOLeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator、ElasticNet、ベイジアンネットワークBayesianNetworkなどの手法が知られており、要件に応じて適当な手法を採用することができる。ここで、例えば、PLS回帰やPCA回帰を用いる場合、潜在成分数を設定する必要があるが、交差検証法により、品質データ統計量予測モデル構築部10等によって自動設定することが可能である。例えば、潜在成分数を1から順次大きくしていきながら、k-分割交差検定kfoldcrossvalidation、もしくはLeaveoneout法により予測値を算出する。さらに、PRESS=Σiyi-y’i2/Σiyi-avey2...2yi:実測値、y’i...予測値、avey...実測値の平均値の式に示すPRESS値を算出し、極小値を取った潜在成分数のうち最少のものを採用するといった方法がある。また例えば、Ridge回帰、LASSO、ElasticNetを用いる場合、正則化パラメータを設定する必要があるが、同様に交差検証法により、品質データ統計量予測モデル構築部10等によって自動設定することが可能である。例えば、正則化パラメータを0から一定の幅で順次大きくしていきながら、k-分割交差検定、もしくはLeaveoneout法により予測値を算出する。さらに、上記2式に示すPRESS値を算出し、極小値を取った正則化パラメータのうち、最少のものを採用するといった方法がある。図6は、品質データ統計量予測モデル保持部63のデータ構成と具体的なデータの例について示した図である。図6では、品質データの統計量の予測モデルを構築する際に利用する教師あり学習の手法として、例えば、最少二乗法、ステップワイズ回帰、PLS回帰、PCA回帰、Ridge回帰、LASSO、およびElasticNetのいずれかを用いた場合にステップS05において構築される予測モデルが、品質データ統計量予測モデル保持部63-1に保持されている例を示している。対象データの項目は、予測モデルに用いる対象の製造データの種別の情報を保持する。予測モデルに用いる対象データには、複数種別の製造データ製造データ1~Mと、これら複数種別の製造データから多変量関数により算出した合成製造データ図6の例では合成製造データ1~mを用いることができる。また、切片のデータについても保持する。係数の項目は、各対象データの値を予測モデルに適用する際の重み付け値を保持する。図6に示すような予測モデルを用いて、各対象データの値に係数の値を重み付け値として乗じたものを足し合わせ、これに切片の値を足し合わせることで、品質データの各統計量の予測値をそれぞれ算出することができる。なお、図6に示した予測モデルのテーブルは、予測する品質データの統計量毎に保持する。図7~9は、品質データ統計量予測モデル保持部63のデータ構成と具体的なデータの別の例について示した図である。図7~9では、品質データの統計量の予測モデルを構築する際に利用する教師あり学習の手法として、例えばベイジアンネットワークを用いた場合にステップS05において構築される予測モデルが、品質データ統計量予測モデル保持部63-2a、2b、2cにそれぞれ保持されている例を示している。なお、図7~図9に示した予測モデルの各テーブルについても、図6の場合と同様に、予測する品質データの統計量毎に保持する。図7では、品質データ統計量予測モデル保持部63-2aに保持される、各対象データを離散化する手法の例を示している。対象データの項目は、予測モデルに用いる対象の製造データの種別の情報を保持する。図6の場合と同様に、予測モデルに用いる対象データには、複数種別の製造データ製造データ1~Mと、これら複数種別の製造データから多変量関数により算出した合成製造データ図7の例では合成製造データ1~mを用いることができる。項目の項目は、対象のレコードの各データが、離散化を行う際の各ビンBinにおける上限を示す値であるか、下限を示す値であるかの情報を保持する。また、Bin_1~Bin_kの各項目は、各対象データについて離散化を行う際の各ビンにおける上限もしくは下限の値をそれぞれ保持する。図8では、品質データ統計量予測モデル保持部63-2bに保持される、ベイジアンネットワークのネットワーク構造の例を示している。子ノード候補の各データは、ベイジアンネットワークにおいて子ノードの候補となる対象データを示しており、親ノード候補の各データは、ベイジアンネットワークにおいて親ノードの候補となる対象データを示している。また、親ノード候補には、予測の対象となる品質データの統計量も含まれている。この子ノード候補の各データと親ノード候補の各データとのマトリクスとして、ネットワーク構造における各データの親子関係の情報を保持する。すなわち、マトリクスにおいて値が1となっている子ノード候補と親ノード候補の組み合わせは親子関係があることを示しており、値が0となっている組み合わせは親子関係がないことを示している。例えば、図8の例において、子ノード候補における合成製造データ2と親ノード候補における製造データ2のマトリクス上での値は1であることから、これらには親子関係があることを示している。一方、子ノード候補における合成製造データ2と親ノード候補における合成製造データ1のマトリクス上での値は0であることから、これらには親子関係がないことを示している。このようなマトリクスにより、予測の対象となる品質データの統計量のノードを最上位とする各データ製造データ、合成製造データの関連のネットワーク構造を把握することができる。図9では、品質データ統計量予測モデル保持部63-2cに保持される、各ノードにおける条件付き確率の確率分布の例を示している。対象ノードは、図8で示されるネットワーク構造における、条件付き確率の確率分布の対象となる子ノードである対象データにおける各ビンを示し、親ノードは対象ノードの親ノードである対象データにおける各ビンを示している。この親子関係を有するノードの組み合わせについて、各ビンのマトリクスによって確率分布を示している。すなわち、親ノードの対象データの値当該値が含まれるビンを条件としたときに子ノードの対象データの値当該値が含まれるビンが得られる確率を示している。なお、図9に示した確率分布のマトリクスは、図8に示したネットワーク構造のマトリクスにおいて親子関係を有する子ノードと親ノードの組み合わせ毎に保持されることになる。品質データ統計量予測モデル構築部10は、上記に示したような予測モデルを構築した後、構築した予測モデルと構築した日時の情報によって品質データ統計量予測モデル保持部63の内容を更新する。またこのとき、品質データ統計量予測モデル保持部63に保持されている、当該予測モデルに基づいて歩留まりを予測した累積のデータ数の情報をリセットする。図2に戻り、次に、図1における品質データ統計量予測部20が、製造データ保持部62および品質データ統計量予測モデル保持部63から、品質データの統計量の予測に必要な製造データおよび品質データの統計量の予測モデルをそれぞれ取得するS06。なお、ここで取得する製造データは、歩留まりを予測する対象となる製造単位についての製造データである。また、ステップS05において品質データの統計量の予測モデルを更新している場合は、品質データ統計量予測モデル保持部63からではなく品質データ統計量予測モデル構築部10から構築した予測モデルを取得してもよい。次に、品質データ統計量予測部20は、ステップS06で取得した製造データおよび品質データの統計量の予測モデルに基づいて、品質データの統計量を予測するS07。次に、図1における確率分布推定部30が、ステップS07で予測した品質データの統計量を、上記の1式で示される統計的モデルに基づく式にパラメータとして代入することで、各品質データの確率分布を示す確率密度関数を推定するS08。例えば、ステップS01で取得した設定情報66の統計的モデルに多重正規分布が設定されている場合、ステップS07において、各品質データの平均、標準偏差、各品質データ間の共分散といった統計量の値をそれぞれ予測モデルに基づいて予測し、予測した統計量を、ステップS08において、品質データの確率分布関数の式にパラメータとしてそれぞれ代入する。次に、図1における歩留まり予測部40が、製品規格データ保持部64から対象製品の規格データを取得するS09。図10は、製品規格データ保持部64のデータ構成と具体的なデータの例について示した図である。製品規格データ保持部64には、良品と判定される製品の品質データについての基準に係る情報が規格データとして保持されている。対象データの項目は、規格データの対象である品質データの種別を識別する情報を保持する。この対象データには、複数種別の品質データから多変量関数により算出した合成品質データ図10の例では合成品質データ1~nを設定することも可能である。下限および上限の項目は、各対象データに対して良品と判定される値の範囲の下限値および上限値をそれぞれ保持する。図2に戻り、次に、歩留まり予測部40が、ステップS08で推定した品質データの確率分布、およびステップS09で取得した製品の規格データに基づいて予測歩留まりを算出するS10。予測歩留まりの算出方法としては、例えば、規格データにおいて良品と定義している品質データの全組み合わせからなる集合上で、ステップS08で推定した品質データの確率密度関数を積分する方法がある。算出した予測歩留まりのデータは、予測歩留まり保持部65に記録する。このとき、算出した予測歩留まりのデータの数についても合わせて予測歩留まり保持部65に記録する。図11は、予測歩留まり保持部65のデータ構成と具体的なデータの例について示した図である。予測歩留まり保持部65には、例えば製品の製造単位ロット等毎にステップS10で予測した歩留まりのデータを保持する。製造単位IDの項目は、予測した歩留まりの対象の製造単位を識別するIDの情報例えばロット番号等を保持する。予測歩留まりの項目は、各製造単位に対して予測した歩留まりのデータを保持する。図2に戻り、最後に、図1における入出力部50が、歩留まりの予測結果をユーザに対して出力するS11。ここでは、ステップS10で算出し予測歩留まり保持部65に保持する予測歩留まりのデータを直接ユーザに対して提示してもよいし、ステップS08で推定した各品質データの確率分布を加工してグラフ等の形式で提示してもよい。例えば、図11の予測歩留まり保持部65のデータにおいて、極端に予測歩留まりが低い製品や製造単位があった場合、ステップS08で推定した多重正規分布等での確率分布のデータと、ステップS09で取得した製品の規格データとを重ね合わせたグラフを出力することで、歩留まりの低下要因について視覚的に把握することもできる。例えば、図12は、推定した確率分布と製品の規格データとを重ね合わせた等温グラフの例を示した図である。図12の例では、品質データ1と品質データ2の組み合わせの確率分布例えば、2次元の多重正規分布について、色の濃淡によって確率密度の高低を表現している。さらに、品質データ1と品質データ2についての規格データの範囲良品と判定される値の範囲を点線で重ね合わせて表示している。規格データは、例えば、品質データ1と品質データ2のそれぞれの上限、下限で規定される範囲や、品質データ1と品質データ2の合成品質データとして得られる一次直線からの距離の範囲などとして表される。また、図13は、推定した確率密度関数と製品の規格データとを重ね合わせた3次元面グラフの例を示した図である。図13の例では、図12の例における確率密度の高低を、色の濃淡ではなく面の高さによって表現している。図12や図13に示したようなグラフを参照することにより、歩留まりの異常の原因となった品質データを視覚的に確認することができ、歩留まりの低下要因についての対策を迅速に行うことが可能となる。以上に説明したように、本発明の一実施の形態である歩留まり予測システムおよびこれに用いられる歩留まり予測プログラムによれば、製品の製造単位毎に、抜き取りでの中間検査の製造データから品質データの統計量を予測し、予測した品質データの統計量に基づいて統計的モデルを用いて品質データの存在確率分布を推定し、推定した確率分布に基づいて歩留まりを予測することができる。すなわち、中間製品に対する抜き取り検査にて測定した製造データを用いて最終製品の歩留まりを高精度で予測することが可能となる。以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはいうまでもない。