"チップを分割した複数の領域の各々について故障発生率を関連付けて記憶する記憶部と、解析対象回路の回路情報を、前記解析対象回路内の異常値の出力箇所から入力方向に遡って探索する探索部と、前記探索部によって探索された探索箇所群の中から、前記記憶部に記憶されている複数の領域のうち所定の故障発生率以上の領域に存在する箇所を、故障候補に決定する決定部と、前記決定部によって決定された故障候補を出力する出力部と、を備えることを特徴とする故障解析装置。ウェハ群の各ウェハについて、前記ウェハ上のチップ群のうち故障チップに実装された前記解析対象回路の故障推定箇所と当該故障推定箇所の故障要因とを含む、前記ウェハに関する故障データを取得する取得部と、前記複数の領域のうち、前記取得部によって取得された故障データ群における各故障推定箇所が存在する領域について、故障予測頻度を算出する故障予測頻度算出部と、前記複数の領域の各領域について、前記故障予測頻度算出部によって算出された故障予測頻度と、前記領域内の故障推定箇所の総数と、に基づいて、前記領域の故障発生率を算出する故障発生率算出部と、前記故障発生率算出部によって算出された前記領域の故障発生率を、前記記憶部に格納する格納部と、を有することを特徴とする請求項1に記載の故障解析装置。前記ウェハ群の各ウェハについて、前記ウェハ内の前記故障推定箇所の総数に基づいて、前記ウェハに関する故障発生率の実測値を算出する実測値算出部と、前記実測値算出部によって算出された実測値と、前記故障推定箇所の故障要因の特徴を示す特徴値と、前記故障要因の重み変数と、に基づいて、前記各ウェハの故障発生率予測式を生成する生成部と、前記生成部によって生成された前記各ウェハの故障発生率予測式に基づいて、前記複数のウェハに共通な前記重み変数の値となる重みを算出する重み算出部と、前記複数の領域の中から、前記重み算出部によって算出された重みのうち所定の重みまたは所定の順位以上の重みに対応する故障要因を有する故障推定箇所が存在する領域を検出する検出部と、を有し、前記故障予測頻度算出部は、前記検出部によって検出された領域について、故障予測頻度を算出することを特徴とする請求項2に記載の故障解析装置。複数の故障データにより規定された複数のウェハを、前記故障チップの分布が類似するウェハどうしのグループに分類する分類部を有し、前記取得部は、前記分類部によって分類された複数のグループのうち、いずれかのグループに属する前記故障データ群を取得することを特徴とする請求項3に記載の故障解析装置。前記取得部によってあらたな故障データが取得された場合、前記分類部によって分類された各グループについて、前記あらたな故障データに規定されたウェハとの前記故障チップの分布に関する類似度を算出する類似度算出部と、前記類似度算出部によって算出された類似度に基づいて、前記あらたな故障データに規定されたウェハと類似する類似グループを特定する特定部と、を有し、前記決定部は、探索箇所群の中から、前記複数の領域のうち前記特定部によって特定された類似グループにおいて前記所定の故障発生率以上となる領域に存在する箇所を、前記故障候補に決定することを特徴とする請求項4に記載の故障解析装置。前記取得部によってあらたな故障データが取得された場合、前記分類部によって分類された各グループについて、前記あらたな故障データに規定されたウェハとの前記故障チップの分布に関する類似度を算出する類似度算出部と、前記類似度算出部によって算出された類似度に基づいて、前記あらたな故障データに規定されたウェハと類似する類似グループを特定する特定部と、を有し、前記故障予測頻度算出部は、前記複数の領域のうち、前記特定部によって特定された類似グループに前記あらたな故障データを追加した追加後の故障データ群における各故障推定箇所が存在する領域について、故障予測頻度を算出し、故障発生率算出部は、前記追加後の故障データ群における前記複数の領域の各領域について、前記故障予測頻度算出部によって算出された故障予測頻度と、前記領域内の故障推定箇所および非故障推定箇所の総数と、に基づいて、前記領域の故障発生率を算出し、前記格納部は、前記追加後の故障データ群における前記複数の領域の各領域について、前記故障発生率算出部によって算出された前記領域の故障発生率を、前記記憶部に格納することを特徴とする請求項2~4のいずれか一つに記載の故障解析装置。コンピュータが、解析対象回路の回路情報を、前記解析対象回路内の異常値の出力箇所から入力方向に遡って探索し、探索された探索箇所群の中から、チップを分割した複数の領域の各々について故障発生率を関連付けて記憶する記憶部を参照して、前記複数の領域のうち所定の故障発生率以上の領域に存在する箇所を、故障候補に決定し、決定された故障候補を出力する、処理を実行することを特徴とする故障解析方法。コンピュータに、解析対象回路の回路情報を、前記解析対象回路内の異常値の出力箇所から入力方向に遡って探索し、探索された探索箇所群の中から、チップを分割した複数の領域の各々について故障発生率を関連付けて記憶する記憶部を参照して、前記複数の領域のうち所定の故障発生率以上の領域に存在する箇所を、故障候補に決定し、決定された故障候補を出力する、処理を実行させることを特徴とする故障解析プログラム。しかしながら、上述した従来の故障解析は、検出されないフェイルポイントが存在したりシステムの制約に伴い処理を打切る場合、故障候補を絞り切れない。したがって、故障レポートに正常箇所が記述されたり、故障候補が記述されないといった不確定性が発生する。このような故障レポートの不確定性により、従来の故障解析では、故障解析の解析精度が低下するという問題がある。また、複数のフェイルポイントからバックトレースすると、探索範囲が拡大するため、処理時間や使用メモリの増大だけでなく、不要な故障候補により解析精度が低下するという問題がある。本発明は、故障解析の解析精度の向上を図ることを目的とする。本発明の一側面によれば、解析対象回路の回路情報を、解析対象回路内の異常値の出力箇所から入力方向に遡って探索し、探索された探索箇所群の中から、チップを分割した複数の領域の各々について故障発生率を関連付けて記憶する記憶部を参照して、複数の領域のうち所定の故障発生率以上の領域に存在する箇所を、故障候補に決定し、決定された故障候補を出力する、故障解析装置、故障解析方法、および故障解析プログラムが提案される。本発明の一側面によれば、故障解析の解析精度の向上を図ることができるという効果を奏する。以下に添付図面を参照して、この発明にかかる故障解析装置、故障解析方法、および故障解析プログラムの実施の形態を詳細に説明する。<故障候補の検出例>図1は、本実施の形態にかかる故障候補の検出例を示す説明図である。図1では、回路の回路グラフを用いて故障候補の検出例を説明する。回路グラフとは、回路の接続関係を、ノードとノード間を接続するリンクとで表現した図形データである。回路グラフは、回路のネットリストから生成される。本実施の形態では、回路内のセルのピンをノードとし、回路内のネットをリンクとする。また、回路グラフの右端は出力側であり左端は入力側である。したがって、ノードがリンクの右側に位置する場合は、入力端子を示し、ノードがリンクの左側に位置する場合は、出力端子を示す。Aは、回路グラフの一例を示している。右端の2つのノードNa,Nbは、フェイルポイントである。フェイルポイントとは、正しくない信号が出力される箇所である。フェイルポイントは、たとえば、回路の最終段の出力端子である。なお、太線で示したリンクLxを真の故障箇所となるネットとする。Bは、回路グラフを用いた検出例1を示している。検出例1は、一部のフェイルポイントNbが検出されなかった場合の検出例である。B中、点線のノードおよびリンクが、検出されなかったフェイルポイントのノードNbにより、バックトレースされなかった箇所である。すなわち、検出例1では、フェイルポイントとして検出されたノードNaからしかバックトレースされないため、一点鎖線で示したリンク群が故障候補となる。このように、Bでは、真の故障箇所Lx以外のリンクも故障候補となり、解析精度が低下する。Cは、回路グラフを用いた検出例2を示している。検出例2は、左端の入力側までバックトレースしきれていない場合の検出例である。C中、点線のノードおよびリンクが、バックトレースされなかった箇所である。すなわち、検出例2では、実線のノードまでしかバックトレースされていないため、一点鎖線で示したリンク群が故障候補となる。このように、Cでは、真の故障箇所Lxが故障候補に含まれていないため、解析精度が低下する。Dは、回路グラフを用いた検出例3を示している。検出例3は、過去の故障発生率を用いた検出例である。具体的には、たとえば、検出例3は、チップをメッシュ状に区切って領域ごとの故障発生率を記録した故障マップを用いる。検出例3は、回路グラフのうち、故障マップMの中の故障発生率の高い領域Rにレイアウトされる箇所をマッピングする。これにより、ノードNa,Nbからバックトレースされた一点鎖線のリンク群のうち、領域R内のリンクLx,La,Lb,Lcが故障候補として検出される。Eは、回路グラフを用いた検出例4を示している。検出例4は、検出例3で検出された故障候補を絞り込む例である。検出例4は、共通の入力側ノードを持つ故障候補がある場合は、当該共通の入力側ノードを入力端子とするリンクを故障候補にする。たとえば、リンクLx,LaはノードNcを共通の入力側ノードとしている。この場合、リンクLx,Laのいずれかが故障しているとも考えられる。また、リンクLx,Laの入力側のリンクLyが故障しており、その影響でリンクLx,Laは正常にもかかわらず異常信号が流れているとも考えられる。このため、ノードNcを入力端子とするリンクLyも故障候補に追加される。これに対し、共通の入力側ノードがないリンクLb,Lcは故障候補から除外される。このようにして、故障候補の絞込みが効率的に行われる。<故障レポート>上述したように、故障候補の検出精度は、故障マップの各領域での故障発生率に依存する。故障マップの生成には、まず、故障レポートが必要である。以下、故障レポートについて説明する。図2は、故障レポートの一例を示す説明図である。故障レポートは、たとえば、上述した背景技術で説明した技術で得られるデータである。故障レポートは、ウェハごとに、ロットID、時系列ID、故障チップ数を有する。ロットとは、ウェハの集合を示す単位である。同一ロットに属するウェハには同一ロットIDが付与される。時系列IDとは、ウェハの製造時期を示す情報である。故障チップ数とは、ウェハ内のチップ群の中の故障チップの個数である。また、故障レポートは、故障チップ番号ごとに、故障推定ネット、故障要因、フェイルポイントを有する。故障チップ番号とは、故障チップを識別するために付与された番号である。故障チップ番号は、ウェハ上の位置を示す。故障推定ネットとは、故障要因により故障と推定されたネットである。故障要因とは、故障推定ネットの故障原因を示す特徴であり、故障レポートでは故障要因の識別情報が記憶されている。フェイルポイントは、上述したように、故障チップ内の正しくない信号が出力される箇所である。フェイルポイントは、たとえば、故障チップに実装された回路の最終段の出力端子である。ここで、故障要因について具体的に例示する。図3は、故障要因の一例を示す説明図である。図3においてAおよびBは、故障要因となるレイアウトパターンの特徴を示している。Aにおいて、符号301~303は並行に配線されたネット群である。ネット301とネット302,303との間隔がd1以上である場合、ネット301は故障推定ネットとなる。Bにおいて、符号304,305はネット、v1,v2はビアである。ビアv1,v2間の間隔がd3以上の場合、ネット304,305は故障推定ネットとなる。このほか、図示はしないが、故障レポートを生成した装置により断線の疑いがあると判断されたネットも故障推定ネットにすることができる。図4は、故障要因の特徴値を規定した故障要因テーブル400の記憶内容の一例を示す説明図である。故障要因テーブル400は、故障解析装置内の記憶装置に記憶されている。故障要因テーブル400は、故障要因fii=1,2,...,M。Mは故障要因の総数。ごとに特徴値ciが対応付けられている。特徴値cとは、故障要因による故障への寄与を数値化した情報である。ここでは、特徴値が大きいほど故障への寄与が高いものとする。なお、ここでは、特徴値は、例として、0以上1以下の数値とする。<ウェハ群のグループ分け>また、ウェハ内のチップの分布が似ているウェハ群は、似たような特性を有する。この性質を利用するため、故障マップの生成に先立って、ウェハ群をウェハのチップの分布ごとにグループ分けする必要がある。グループ分けする場合、故障解析装置は、上述した故障レポートを用いる。図5は、ウェハ群のグループ分けを示す説明図である。Aまず、故障解析装置は、過去に製造されたウェハについての故障レポート群を用い、ロットIDや製造時期IDにより、ウェハ群を複数のグループに分類する。たとえば、ロットIDが同一または近い場合は、同一グループに分類する。同様に、故障解析装置は、製造時期IDが同一または近い場合は、同一のグループに分類する。Bつぎに、故障解析装置は、Aで分類された複数のグループを順次選択する。C故障解析装置は、Bで検出されたグループについて、1クラスSVMSupportVectorMachineを用いて、チップ分布が共通するウェハどうしで分割する。1クラスSVMでは、選択されたグループのウェハ群において、外れ値となるウェハが検出される。したがって、故障解析装置は、1または複数の外れ値のウェハのグループと、外れ値ではないウェハのグループと、に分割することができる。Dでは、Cで選択されたグループは、外れ値となるグループGa,Gbと、外れ値ではないグループGcと、に分割される。1クラスSVMについては、たとえば、下記文献に記載の1クラスSVMを用いたミスラベルデータ検出手法により、ミスラベルデータとして外れ値となるウェハが検出される。赤名武志著、筑波大学大学院博士課程システム情報工学研究科修士論文OneClassSupportVectorMachineを用いたミスラベルデータ検出手法の提案2008年3月D最後に、故障解析装置は、Cで分割されたグループごとに故障情報を生成する。故障情報については後述するが、故障情報には、図1で説明した、チップを分割した領域ごとの故障発生率が含まれている。<ウェハの追加>つぎに、図5で生成されたグループ群に対しウェハを追加する場合について説明する。各グループは故障情報を有するが、ウェハが追加されると、追加されたウェハを考慮して故障情報を更新する必要がある。図6は、ウェハを追加する場合の故障情報の更新例を示す説明図である。まず、故障解析装置は、新たに追加された故障レポートの追加対象ウェハが、どのグループに類似するかを判断する。ここでは、図5のCで得られたグループGa~Gcを例に挙げて説明する。追加対象ウェハと各グループGa~Gcとの類似度がそれぞれ0.2,0.05,0.4であったとする。類似度の算出法については後述する。類似度は値が大きいほど類似するものとする。この場合、グループGcとの類似度が最も高いため、追加対象ウェハは、グループGcに追加される。追加後のグループGcをグループGc2とする。故障解析装置は、グループGc2について故障情報を再計算する。これにより、故障情報が更新されることになる。<故障情報の選択>つぎに、故障情報の選択について説明する。上述したように、故障情報には、チップを分割した領域ごとの故障発生率が含まれている。したがって、故障情報を選択するということは、チップ内の領域ごとの故障発生率を取得することを意味する。図5または図6に示したように、1クラスSVMで分割されたグループごとに故障情報が設定された場合、解析対象ウェハと類似するグループを選択することにより、故障情報が選択される。図7は、故障情報の選択例を示す説明図である。故障情報を選択する場合、図5と同様、解析対象ウェハが、どのグループに類似するかを判断する。ここでは、図5のCで得られたグループGa~Gcを例に挙げて説明する。解析対象ウェハと各グループGa~Gcとの類似度がそれぞれ0.2,0.05,0.4であったとする。類似度の算出法については後述する。類似度は値が大きいほど類似するものとする。この場合、グループGcとの類似度が最も高いため、解析対象ウェハは、グループGcのウェハに類似することになる。したがって、グループGcに関連付けられた故障情報が選択される。選択された故障情報には、チップ内の領域ごとの故障発生率、すなわち、図1のDに示した故障マップが含まれているため、図1のDに示したように、故障解析装置は、解析対象ウェハに実装された回路について、故障候補を検出することができる。図8は、故障情報DBDataBaseの記憶内容の一例を示す説明図である。故障情報DB800は、グループID項目と、所属故障レポートID項目と、故障情報項目と、を有する。グループID項目には、グループIDがレコードごとに格納される。グループIDとは、グループを一意に特定する識別情報である。ここで、グループIDであるGxy-zのxはロット番号で分類された識別番号であり、yは製造時期で分類された識別情報である。したがって、Gxyは、あるロットIDのある製造時期に対応するグループに相当し、図5のBで示したグループに対応する。また、zは外れ値検出により付与された識別番号である。したがって、Gxy-zは、図5のCで示した、分割されたグループに対応する。所属故障レポートIDには、グループGxy-zに所属するウェハが規定されている故障レポートの故障レポートIDが格納される。故障レポートIDとは、故障レポートを一意に特定する識別情報である。故障情報項目は、故障発生率予測式のパラメータ項目と、故障発生率チップ内分布情報ID項目と、を有する。故障発生率予測式のパラメータ項目には、故障発生率予測式に規定されている各パラメータα1,...,αi,...,αMMは故障要因の総数。の値が格納される。故障発生率予測式とは、故障レポートに規定されたウェハの故障発生率を算出する計算式である。下記式1は、ウェハの故障発生率予測式である。故障発生率予測式のパラメータαiは、あらかじめ設定された値ではなく、ウェハの故障発生率の実測値に基づいて回帰分析を行うことで算出される。回帰分析の方法として、たとえば最小2乗法を利用する。ウェハの故障発生率の実測値は、例としてウェハ内の故障推定ネット数/ウェハ内の総ネット数とする。また、ウェハに存在しない故障要因の特徴値については、ci=0となる。これにより、故障解析装置が回帰分析を解くことにより、パラメータαiが得られ、故障情報DB800に格納されることになる。また、故障発生率チップ内分布情報ID項目には、故障発生率チップ内分布情報IDが格納される。故障発生率チップ内分布情報IDとは、故障発生率チップ内分布情報を一意に特定する識別情報である。故障発生率チップ内分布情報とは、ウェハ内の各チップをメッシュ状に分割した領域ごとに求めた故障発生率である。これにより、グループ単位で、チップのどの領域の故障発生率がどの程度であるかがわかることになる。すなわち、図1の領域Rは、採用されたグループの該当する領域であり、当該領域の故障発生率が選択されることになる。図9は、故障発生率チップ内分布情報の記憶内容の一例を示す説明図である。故障発生率チップ内分布情報は、グループIDで特定されるグループごとに存在する。故障発生率チップ内分布情報は、層番号項目と、メッシュ番号項目と、チップ内座標項目と、故障発生率項目と、を有する。層番号項目には、チップの階層を一意に特定する層番号が格納されている。メッシュ番号項目には、チップをメッシュ状に分割した領域を一意に特定する識別番号が格納されている。チップ内座標項目には、メッシュ番号に対応する領域を特定する座標値が格納されている。故障発生率項目には、メッシュ番号に対応する領域の故障発生率が格納される。故障発生率項目には初期状態では故障発生率が格納されておらず、故障解析装置が算出することにより、格納される。<故障解析装置のハードウェア構成例>図10は、実施の形態にかかる故障解析装置のハードウェア構成例を示すブロック図である。図10において、故障解析装置は、CPUCentralProcessingUnit1001と、ROMReadOnlyMemory1002と、RAMRandomAccessMemory1003と、磁気ディスクドライブHardDiskDrive1004と、磁気ディスク1005と、光ディスクドライブ1006と、光ディスク1007と、ディスプレイ1008と、I/FInterface1009と、キーボード1010と、マウス1011と、スキャナ1012と、プリンタ1013と、を備えている。また、各構成部はバス1000によってそれぞれ接続されている。ここで、CPU1001は、故障解析装置の全体の制御を司る。ROM1002は、ブートプログラムなどのプログラムを記憶している。RAM1003は、CPU1001のワークエリアとして使用される。磁気ディスクドライブ1004は、CPU1001の制御にしたがって磁気ディスク1005に対するデータのリード/ライトを制御する。磁気ディスク1005は、磁気ディスクドライブ1004の制御で書き込まれたデータを記憶する。光ディスクドライブ1006は、CPU1001の制御にしたがって光ディスク1007に対するデータのリード/ライトを制御する。光ディスク1007は、光ディスクドライブ1006の制御で書き込まれたデータを記憶したり、光ディスク1007に記憶されたデータをコンピュータに読み取らせたりする。ディスプレイ1008は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。このディスプレイ1008は、たとえば、液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイなどを採用することができる。インターフェース以下、I/Fと略する。1009は、通信回線を通じてLANLocalAreaNetwork、WANWideAreaNetwork、インターネットなどのネットワーク1014に接続され、このネットワーク1014を介して他の装置に接続される。そして、I/F1009は、ネットワーク1014と内部のインターフェースを司り、外部装置からのデータの入出力を制御する。I/F1009には、たとえばモデムやLANアダプタなどを採用することができる。キーボード1010は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを備え、データの入力をおこなう。また、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。マウス1011は、カーソルの移動や範囲選択、あるいはウィンドウの移動やサイズの変更などをおこなう。ポインティングデバイスとして同様に機能を備えるものであれば、トラックボールやジョイスティックなどであってもよい。スキャナ1012は、画像を光学的に読み取り、故障解析装置内に画像データを取り込む。なお、スキャナ1012は、OCROpticalCharacterReader機能を持たせてもよい。また、プリンタ1013は、画像データや文書データを印刷する。プリンタ1013には、たとえば、レーザプリンタやインクジェットプリンタを採用することができる。なお、光ディスクドライブ1006、光ディスク1007、ディスプレイ1008、キーボード1010、マウス1011、スキャナ1012、およびプリンタ1013の少なくともいずれか1つは、なくてもよい。<故障解析装置の機能的構成例>図11は、故障解析装置の機能的構成を示すブロック図である。故障解析装置1100は、記憶部1101と、探索部1102と、決定部1103と、出力部1104と、取得部1105と、故障予測頻度算出部1106と、故障発生率算出部1107と、格納部1108と、実測値算出部1109と、生成部1110と、重み算出部1111と、検出部1112と、分類部1113と、類似度算出部1114と、特定部1115と、を有する。記憶部1101は、具体的には、上述した故障情報DB800であり、たとえば、図10に示したROM1002、RAM1003、磁気ディスク1005、光ディスク1007などの記憶装置によりその機能を実現する。探索部1102~特定部1115は、具体的には、たとえば、図10に示したROM1002、RAM1003、磁気ディスク1005、光ディスク1007などの記憶装置に記憶されたプログラムをCPU1001に実行させることにより、または、I/F1009により、その機能を実現する。また、故障解析装置1100には、解析対象回路のネットリストおよびレイアウト情報が与えられているものとする。また、ネットリストの各ネットのチップ上のレイアウト位置は、ネットリストおよびレイアウト情報により対応付けられているものとする。したがって、故障解析装置1100は、ネットからチップを分割したメッシュ状の領域を示すメッシュ番号を特定することができるものとする。探索部1102は、解析対象回路の回路情報を、解析対象回路内の異常値の出力箇所から入力方向に遡って探索する。具体的には、たとえば、図1に示したように、探索部1102は、解析対象回路の回路グラフを、異常値の出力箇所であるフェイルポイントから入力端子方向にさかのぼって探索する。フェイルポイントは、解析対象となる故障レポートから読み出される。また、探索されたネットを探索箇所という。探索部1102は、所定段数ずつ遡ることで得られたネット数がしきい値を超えるまで探索を継続する。決定部1103は、探索部1102によって探索された探索箇所群の中から、記憶部1101に記憶されている複数の領域のうち所定の故障発生率以上の領域に存在する箇所を、故障候補に決定する。具体的には、たとえば、決定部1103は、各探索箇所となるネットが配線されているチップの領域であるメッシュ番号を特定する。特定した領域は、図1のDでは、領域Rに相当する。また、特定した領域内の探索箇所は、図1のDでは、リンクLx,La,Lb,Lcに相当する。そして、決定部1103は、特定した領域を示すメッシュ番号を手がかりとして、特定した領域の故障発生率を、故障発生率チップ内分布情報から抽出する。決定部1103は、抽出した故障発生率が所定の故障発生率以上である場合、その領域に存在する探索箇所を、故障候補に決定することになる。また、決定部1103は、決定部1103によって決定された複数の故障候補箇所の入力側に共通する箇所を有する場合、共通する箇所を故障候補に決定する。具体的には、たとえば、図1のEに示したように、リンクLx,Laの1段入力側に、ノードNcを介してリンクLyが存在する。この場合、リンクLx,Laに相当するネットは故障しておらず、その入力側のリンクLyに相当するネットが故障していることも考えられる。したがって、決定部1103はリンクLyも故障候補に決定する。出力部1104は、決定部1103によって決定された故障候補を出力する。具体的には、たとえば、出力部1104は、故障候補をディスプレイに表示したり、プリンタに印刷出力したり、他の装置に送信したり、故障解析装置1100の記憶装置に格納したりする。取得部1105は、ウェハ群の各ウェハについて、ウェハ上のチップ群のうち故障チップに実装された解析対象回路の故障推定箇所と当該故障推定箇所の故障要因とを含む、ウェハに関する故障データを取得する。故障データは、図2に示した故障レポートに相当する。故障チップとは故障要因となる故障推定箇所を有するチップである。故障チップについては、故障レポートでは故障チップ番号で特定される。故障推定箇所の故障要因については、故障レポートでは、故障推定ネットの故障要因f1,f2,...で特定される。故障予測頻度算出部1106は、複数の領域のうち、取得部1105によって取得された故障データ群における各故障推定箇所が存在する領域について、故障予測頻度を算出する。具体的には、たとえば、故障予測頻度算出部1106は、チップを分割したメッシュ状の領域ごとに、故障推定ネットの出現数を故障カウントとして計数する。計数された故障カウントが故障予測頻度である。したがって、故障カウントの高い領域ほど、故障が発生しやすい箇所と推定される。故障発生率算出部1107は、複数の領域の各領域について、故障予測頻度算出部1106によって算出された故障予測頻度と、領域内の故障推定箇所の総数と、に基づいて、領域の故障発生率を算出する。具体的には、たとえば、故障発生率算出部1107は、下記式2により、領域の故障発生率ERを算出する。ER=C/A×m2上記式2において、Cは領域の故障カウント、Aは領域に存在するネット数、mは故障カウントの計数に用いた故障データの総数である。格納部1108は、故障発生率算出部1107によって算出された領域の故障発生率を、記憶部1101に格納する。具体的には、たとえば、格納部1108は、上記式2で算出された故障発生率ERを、図9の故障発生率チップ内分布情報の故障発生率項目の該当するメッシュ番号のレコードに格納する。実測値算出部1109は、ウェハ群の各ウェハについて、ウェハ内の故障推定箇所の総数に基づいて、ウェハに関する故障発生率の実測値を算出する。具体的には、たとえば、実測値算出部1109は、下記式3により、ウェハごとに、ウェハに関する故障発生率の実測値EWmvを算出する。EWmv=a/b3上記式3において、aは故障レポートで規定されたウェハの故障推定ネットの総数、bは故障レポートで規定されたウェハ内のネットの総数である。bは故障レポートに含まれていてもよいが、故障レポートにない場合は、ネットリストのネット総数にウェハのチップ総数を乗算することで得られる。生成部1110は、実測値算出部1109によって算出された実測値と、故障推定箇所の故障要因の特徴を示す特徴値と、故障要因の重み変数と、に基づいて、各ウェハの故障発生率予測式を生成する。ウェハの故障発生率予測式は、上記式1で示した式である。実測値算出部1109によって算出された実測値EWmvは、故障発生率予測式の左辺Pに代入される。故障推定箇所の故障要因とは、図4に示したように、故障要因f1,f2,...である。故障推定箇所の故障要因の特徴を示す特徴値c1,c2,...とは、図4に示したように、故障要因f1,f2,...に寄与する数値である。故障レポートでは、故障推定ネットごとに故障要因fiが特定されるため、図4により対応する特徴値ciが読み出される。したがって、特徴値ciは故障発生率予測式の右辺に代入される。なお、読み出されなかった特徴値ciについては、ci=0が代入される。また、故障要因の重み変数α1,α2,...は、現段階では未知の値である。すなわち、左辺に実測値EWmv、右辺に特徴値ciが代入された故障発生率予測式が、ウェハごとに生成されることになる。重み算出部1111は、生成部1110によって生成された各ウェハの故障発生率予測式に基づいて、複数のウェハに共通な重み変数の値となる重みを算出する。具体的には、たとえば、重み算出部1111は、ウェハごとに生成された故障発生率予測式を回帰分析を用いて導出することにより、重み変数α1,α2,...の値である重みを求める。検出部1112は、複数の領域のうち、重み算出部1111によって算出された重みのうち所定の重みまたは所定の順位以上の重みを検出する。たとえば、検出部1112は、所定のしきい値以上の重みや所定順位までの重みを検出する。そして、検出部1112は、このようにして絞り込まれた重みαiに対応する故障要因fiの故障推定ネットを故障レポートから検出する。そして、検出部1112は、図9の故障発生率チップ内分布情報を参照して、検出した故障推定ネットが存在する領域を、故障推定ネットに対応するレイアウト位置から検出する。この場合、故障予測頻度算出部1106は、複数の領域の各領域ではなく、検出部1112によって検出された領域について、故障予測頻度を算出することになる。これにより、検出部1112によって検出された領域について故障カウントが計数されることになる。したがって、重みが低い領域に比べて故障カウントの値が大きくなる。分類部1113は、複数の故障データにより規定された複数のウェハを、故障チップの分布が類似するウェハどうしのグループに分類する。具体的には、たとえば、分類部1113は、図5のAに示したように、ロットIDが同一または所定範囲内のウェハを有する故障データ群ごとに、グループを生成する。また、分類部1113は、図5のAに示したように、製造時期IDが同一または所定範囲内のウェハを有する故障データ群ごとに、グループを生成する。これにより、特徴が似通っているウェハどうしでグループ化することができる。また、分類部1113は、図5のCに示したように、1クラスSVMによる外れ値検出により、複数のウェハを、故障チップの分布が類似するウェハどうしのグループに分類する。1クラスSVMは、学習前に、学習データからミスラベルデータを可能な限り除去することにより判別をおこなうアルゴリズムである。ここで、1クラスSVMによる外れ値検出について具体的に説明する。本実施の形態では、学習データとして特徴ベクトルを用いる。特徴ベクトルは故障データごとに、すなわち、ウェハごとに生成される。そして、特徴ベクトル内の要素列は、ウェハ内のチップ群に対応する。そして、各要素の値は、チップが故障している場合は1、故障していない場合は0となる。ここで、10個のウェハW1~W10のそれぞれが、8個のチップC1~C8を有する場合を例に挙げて説明する。ウェハW1~W9の特徴ベクトルV1~V9を、V1=V2=...=V9=0,0,0,1,0,0,1,0とする。すなわち、ウェハW1~W9では、ともに、チップC4,C7が故障チップとなっている。一方、ウェハW10の特徴ベクトルV10を、V10=1,0,0,1,1,1,1,1とする。すなわち、ウェハW10では、チップC1,C4~C8が故障チップとなっている。そして、分類部1113は、全特徴ベクトルを1とし、うちν0<ν≦1が外れ値の特徴ベクトルと仮定し、νを0.1から所定量0.1ずつ増加させながら、νごとに1クラスSVMにより外れ値となる特徴ベクトルの適合度Fを求める。適合度Fは下記式4により求められる。F=特徴ベクトル総数-サポートベクター数/特徴ベクトル総数4本例の場合、特徴ベクトル総数は10である。また、サポートベクター数は、1クラスSVMにより求められる。図12は、1クラスSVMの適用例を示す説明図である。境界面Sを境にしてFx=1側の特徴ベクトルが外れ値であり、Fx=-1側の特徴ベクトルは外れ値でない特徴ベクトルである。Aは、ν=0.1の場合、境界面Sのマージンd内に存在する特徴ベクトル数が、サポートベクターである。Aのサポートベクター数は2である。Bは、Aからνを0.1増加した場合を示している。ν=0.2の場合、境界面Sのマージンd内に存在する特徴ベクトル数が、サポートベクターである。Bのサポートベクター数は3である。Cは、Bからνを0.1増加した場合を示している。ν=0.3の場合、境界面Sのマージンd内に存在する特徴ベクトル数が、サポートベクターである。Cのサポートベクター数は3である。図12では、ν=0,1~0,3まで適用したが、ν=1になるまでサポートベクター数が求められる。そして、分類部1113は、適合度Fが最大の場合の外れ値となる特徴ベクトルのウェハをそれぞれグループ化する。また、外れ値でない特徴ベクトルのウェハを同一グループとしてグループ化する。図12のA~Cを式4に与えた場合、Aの適合度Fは、F=0.8、Bの適合度FはF=0.7、Cの適合度Fは=0.7となる。したがって、最大の適合度FはAの適合度であるため、分類部1113は、Aにおける1個の外れ値に対応するウェハを1つのグループとし、外れ値でない9個の特徴ベクトルに対応するウェハを1つのグループとして、分類する。また、上述した例では1クラスSVMを適用した例について説明したが、分類部1113は、K-means法を用いて分類することとしてもよい。具体的には、たとえば、分類部1113は、特徴ベクトル集合V={V1,V2,...,Vn}を2つのクラスタc1={V11,V12,...,V1p}、c2={V21,V22,...,V2q}に分類する。ここで、pq=nである。そして、p>qで、かつ、p<αならばクラスタc1が外れ値であり、q>pで、かつ、q<αならばクラスタc2を外れ値とする。ここで、αは外れ値の割合の最大値である。このように、分類部1113は、1クラスSVMまたはK-means法に先立って、故障データ群で規定されたウェハ群を、ロットIDや製造時期IDで分類することとしたが、ロットIDや製造時期IDでの分類はおこなわなくてもよい。これにより、外れ値検出の高速化を図ることができる。また、分類部1113は、1クラスSVMまたはK-means法に先立って、ロットIDや製造時期IDでの分類をおこなうことにより、特徴が似通ったグループを、さらに外れ値検出で分類することができる。したがって、故障チップの分布が類似するウェハどうしのグループに細かく分類することができ、分類精度の向上を図ることができる。なお、分類部1113により分類された場合、図11において、取得部1105は、分類された複数のグループのうち、いずれかのグループに属する故障データ群を取得することになる。したがって、取得された故障データ群について、故障予測頻度算出部1106は、故障予測頻度を算出することになる。類似度算出部1114は、取得部1105によってあらたな故障データが取得された場合、分類部1113によって分類された各グループについて、あらたな故障データに規定されたウェハとの故障チップの分布に関する類似度を算出する。具体的には、たとえば、類似度算出部1114は、図6または図7に示したように、分類部1113による分類後の各グループGa,Gb,Gcとあらたな故障データに規定されたウェハとの類似度を算出する。類似度の値は例として高いほど類似するものとする。ここで、類似度算出の一例について説明する。ここでは、あらたな故障データに規定されたウェハを、対象ウェハW10と称す。そして、分類部1113において説明したのと同様に、特徴ベクトルを用いる。特徴ベクトルは故障データごとに、すなわち、ウェハごとに生成される。そして、特徴ベクトル内の要素列は、ウェハ内のチップ群に対応する。そして、各要素の値は、チップが故障している場合は1、故障していない場合は0となる。ここで、あるグループに属するウェハW1~W9と対象ウェハW10のそれぞれが、8個のチップC1~C8を有する場合を例に挙げて説明する。ウェハW1~W7の特徴ベクトルV1~V7を、V1=V2=...=V7=0,0,0,1,0,0,1,0とする。すなわち、ウェハW1~W7では、ともに、チップC4,C7が故障チップとなっている。一方、ウェハW8,W9の特徴ベクトルV8,V9を、V8=V9=0,0,0,1,1,1,0,0とする。すなわち、ウェハW8,W9では、ともに、チップC4~C6が故障チップとなっている。また、対象ウェハW10の特徴ベクトルV10を、V10=0,0,0,1,0,0,0,0とする。すなわち、対象ウェハW10では、チップC4が故障チップとなっている。類似度算出部1114は、全特徴ベクトルを1とし、そのうちνが外れ値の特徴ベクトルと仮定する。そして、類似度算出部1114は、νを0.1から所定量0.1ずつ増加させながら、νごとに1クラスSVMにより外れ値となる特徴ベクトルの適合度Fを上記式4により算出する。本例の場合、特徴ベクトル総数は10である。また、サポートベクター数は、1クラスSVMにより求められる。類似度算出では、νを増加させ、最初に対象ウェハW10が外れ値となったνを類似度とする。たとえば、ν=0.1のときウェハW8,W9が外れ値であり、ν=0.2のときウェハW8,W9が外れ値であり、ν=0.3のときウェハW8~W10が外れ値になったとする。この場合、ν=0.3のとき対象ウェハW10がはじめて外れ値になったため、対象ウェハW10と、ウェハW1~W9が属するグループとの類似度は、ν=0.3となる。なお、本例では対象ウェハW10がはじめて外れ値となったときのνを類似度にしたが、類似度算出部1114は、νを1まで増加させ、対象ウェハW10が外れ値となるνのうち最大値のνを類似度としてもよい。なお、本例では対象ウェハW10がはじめて外れ値となったときのνを類似度にしたため、類似度算出の高速化を図ることができる。また、分類部1113と同様、類似度算出部1114は、1クラスSVMに替えて、K-means法により類似度を算出することとしてもよい。上記の特徴ベクトルを用いて説明すると、類似度算出部1114は、特徴ベクトル集合V={V1,V2,...,V9,V10}を、K-means法により2つのクラスタに分類する。一方のクラスタをc1、他方のクラスタをc2とする。この場合、類似度は、類似度=c1に属する特徴ベクトル数/特徴ベクトル総数となる。クラスタc1に属する特徴ベクトル数が多いほど対象ウェハW10とウェハW1~W9が属するグループとの類似度は高くなる。特定部1115は、類似度算出部1114によって算出された類似度に基づいて、あらたな故障データに規定されたウェハと類似する類似グループを特定する。具体的には、たとえば、特定部1115は、グループごとに算出された類似度のうち最大類似度のグループを、類似グループとして特定する。上述した対象ウェハW10について故障解析をおこなう場合、決定部1103は、探索箇所群の中から、複数の領域のうち特定部1115によって特定された類似グループにおいて所定の故障発生率以上となる領域に存在する箇所を、故障候補に決定する。たとえば、図8に示したグループG11-1が類似グループであるとすると、決定部1103は、グループG11-1の故障発生率チップ内分布情報D11-1を参照する。そして、決定部1103は、故障発生率チップ内分布情報D11-1のメッシュ番号で特定される領域群のうち、探索箇所となるネットが配線された領域を、当該ネットの位置を特定するレイアウト情報から検出する。そして、決定部1103は、検出されたネットのうち、当該ネットの領域の故障発生率が所定の故障発生率以上であれば、当該ネットを故障候補に決定する。これにより、決定部1103は、類似度の高い故障発生率チップ内分布情報を採用することにより、故障候補を高精度に探索することができる。また、上述した対象ウェハW10について故障情報DB800の更新をおこなう場合、故障予測頻度算出部1106は、複数の領域のうち、特定部1115によって特定された類似グループにあらたな故障データを追加した追加後の故障データ群における各故障推定箇所が存在する領域について、故障予測頻度を算出する。具体的には、たとえば、故障予測頻度算出部1106は、ウェハW1~W9が所属する類似グループに対象ウェハW10を追加した追加後の類似グループに所属するウェハW1~W10について、上述したように故障予測頻度を算出する。同様に、故障発生率算出部1107も、追加後の類似グループに所属するウェハW1~W10について算出された故障予測頻度を用いて、領域の故障発生率を算出する。したがって、格納部1108は、領域の故障発生率が算出された場合、故障発生率チップ内分布情報に格納されている領域の故障発生率を、あらたに算出された領域の故障発生率に更新する。たとえば、図8に示したグループG11-1が類似グループであるとすると、格納部1108は、グループG11-1の所属故障レポートIDに、対象ウェハW10の故障レポートIDを追加する。また、格納部1108は、グループG11-1の故障発生率チップ内分布情報D11-1の各領域の故障発生率を、対応する領域についてあらたに算出された故障発生率に更新する。このようにして故障情報DB800を更新することにより、故障解析装置1100は、分類部1113による分類精度の向上を図ることができる。<故障情報DB800生成処理>図13は、図8に示した故障情報DB800の生成処理手順例を示すフローチャートである。まず、故障解析装置1100は、故障レポート群を読み込むステップS1301。つぎに、故障解析装置1100は、取得した故障レポート群を同一ロットIDで分類するステップS1302。分類されたグループをGxとする。xは、たとえば、ロットIDとする。そして、故障解析装置1100は、各グループGxを製造時期IDで分類する。分類後のグループを、Gxyとする。yは、製造時期IDの範囲に対応する番号とする。このあと、故障解析装置1100は、分類後の各グループGxyから未選択グループGxyがあるか否かを判断するステップS1304。未選択グループGxyがある場合ステップS1304:Yes、故障解析装置1100は、未選択グループGxyを1つ選択するステップS1305。そして、故障解析装置1100は、選択グループGxyについて外れ値検出処理を実行するステップS1306。外れ値検出処理ステップS1306は、上述したように1クラスSVMを用いて、選択グループGxyの中から外れ値となるウェハ、すなわち、故障チップの分布が他のウェハと異なるウェハを検出する。外れ値検出処理ステップS1306については後述する。外れ値検出処理ステップS1306のあと、故障解析装置1100は、選択グループGxyを、外れ値となったウェハの故障レポートと、そうでないウェハの故障レポートとに、グループ分けするステップS1307。外れ値となったウェハが複数ある場合は、これらをまとめて1つのグループとしてもよく、各々異なるグループとしてもよい。たとえば、故障解析装置1100は、境界面Sのマージン内にある外れ値と、マージン外にある外れ値と、でグループ分けすることとしてもよい。外れ値検出後のグループをGxy-zとする。zは、ステップS1307でのグループ分けを識別する番号である。このあと、各グループGxy-zについて、故障解析装置1100は、故障情報算出処理を実行するステップS1308。故障情報は、図8および図9に示したように、故障発生率予測式のパラメータと故障発生率チップ内分布情報である。故障情報算出処理ステップS1308の詳細については後述する。このあと、故障解析装置1100は、故障情報算出処理ステップS1308によって算出された選択グループGxy-zの故障情報を故障情報DB800に格納してステップS1309、ステップS1304に戻る。ステップS1304において、故障解析装置1100は、未選択グループGxy-zがないと判断した場合ステップS1304:No、故障情報DB800の生成処理を終了する。これにより、図8および図9に示したように、故障情報DB800が生成されることになる。図14は、図13に示した外れ値検出処理ステップS1306の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。まず、故障解析装置1100は、選択グループGxyの中から未選択の故障レポートがあるか否かを判断するステップS1401。未選択の故障レポートがある場合ステップS1401:Yes、故障解析装置1100は、未選択の故障レポートを1つ選択するステップS1402。つぎに、故障解析装置1100は、選択故障レポートに規定されたウェハについて特徴ベクトルを生成してステップS1403、ステップS1401に戻る。ステップS1401において、未選択の故障レポートがない場合ステップS1401:No、ステップS1404に移行する。これにより、グループGxyの故障レポートごとに特徴ベクトルが生成される。ステップS1404では、故障解析装置1100は、1クラスSVMの調整パラメータであるνを初期化、たとえば、ν=0.1にするステップS1404。そして、故障解析装置1100は、特徴ベクトル群を1としそのうちνが外れ値になると仮定して、1クラスSVMを適用して、適合度Fと外れ値となる特徴ベクトルを求めるステップS1405。つぎに、故障解析装置1100は、νを所定量ΔνたとえばΔν=0.1増加させるステップS1406。そして、故障解析装置1100は、ν>1であるか否かを判断するステップS1407。ν>1でない場合ステップS1407:No、νが上限に達していないため、ステップS1405に戻り、故障解析装置1100は再度適合度Fを求める。一方、ν>1である場合ステップS1407:Yes、νが上限に達したため、故障解析装置1100は、これまで求めた適合度Fのうち最大適合度Fの特徴ベクトル群について、外れ値となる特徴ベクトルに対応する故障レポートのウェハを特定するステップS1408。これにより、外れ値検出処理ステップS1306を終了する。このように外れ値を検出することにより、故障解析装置1100は、外れ値の特徴ベクトルに対応するウェハと、そうでない特徴ベクトルに対応するウェハとを、別々のグループにグループ分けすることができる。したがって、グループ内のウェハは、故障チップの分布が似通ったウェハどうしでまとめられることになる。図15は、図13に示した故障情報算出処理ステップS1308の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。まず、故障解析装置1100は、未選択グループGxy-zがあるか否かを判断するステップS1501。未選択グループGxy-zがある場合ステップS1501:Yes、故障解析装置1100は、未選択グループGxy-zを選択するステップS1502。そして、故障解析装置1100は、選択グループGxy-zについて、重み算出処理ステップS1503、故障予測頻度算出処理ステップS1504、故障発生率算出処理ステップS1505を実行して、ステップS1501に戻る。これにより、グループGxy-zごとに故障情報が算出される。重み算出処理ステップS1503は、故障発生率予測式のパラメータである重み変数の値である重みを算出する処理であり、図16で説明する。また、故障予測頻度算出処理ステップS1504は、チップを分割したメッシュ状の領域ごとに、故障推定ネットの出現数を故障カウントとして計数する処理であり、図18で説明する。また、故障発生率算出処理ステップS1505は、領域ごとの故障カウントを用いて上記式2により領域ごとの故障発生率を算出する処理であり、図19で説明する。ステップS1501において、未選択グループGxy-zがない場合ステップS1501:No、故障情報算出処理ステップS1308を終了する。これにより、グループGxy-zごとに算出された故障情報が故障情報DB800に格納されることになる。図16は、図15に示した重み算出処理ステップS1503の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。まず、故障解析装置1100は、選択グループGxy-zの中から未選択の故障レポートがあるか否かを判断するステップS1601。未選択の故障レポートがある場合ステップS1601:Yes、故障解析装置1100は、未選択の故障レポートを1つ選択するステップS1602。そして、故障解析装置1100は、選択故障レポートの故障発生率予測式生成処理を実行してステップS1603、ステップS1601に戻る。これにより、選択故障レポートごとに故障発生率予測式が生成される。また、故障発生率予測式生成処理ステップS1603の詳細は図17で説明する。ステップS1601で未選択の故障レポートがない場合ステップS1601:No、故障解析装置1100は、故障レポートごとに生成された故障発生率予測式群を回帰分析し、重み変数αiの値となる重みを算出するステップS1604。そして、故障解析装置1100は、重みαiを降順、すなわち、重み順にソートするステップS1605。これにより、重み算出処理ステップS1503を終了する。このようにして、故障発生率予測式で定義された故障要因fiの特徴値ciに対応する重みαiが得られることになる。したがって、高い重みαiに対応する故障要因fiが、低い重みαiに対応する故障要因fiよりも重視すべきであることがわかる。図17は、図16に示した故障発生率予測式生成処理ステップS1603の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。まず、故障解析装置1100は、選択故障レポートを参照して、上記式3により、故障発生率予測式の左辺である故障発生率の実測値Pを算出するステップS1701。つぎに、故障解析装置1100は、選択故障レポートに含まれている故障推定ネットごとに、図4に示した故障要因テーブル400を参照して、故障推定ネットの故障要因fiに対応する特徴値ciを取得するステップS1702。そして、故障解析装置1100は、ステップS1702で取得された故障要因fiごとの特徴値ciを故障発生率予測式に代入することにより、選択故障レポートの故障発生率予測式を生成するステップS1703。生成された故障発生率予測式は、重みαiが未知の状態であるが、選択故障レポートごとに故障発生率実測値が得られるため、回帰分析により、重みαiが算出されることになる。図18は、図15に示した故障予測頻度算出処理ステップS1504の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。まず、故障解析装置1100は、チップをメッシュ状に分割した複数の領域に対応する故障マップの各領域の故障カウントを0で初期化するステップS1801。つぎに、故障解析装置1100は、選択グループGxy-zの中から未選択の故障レポートがあるか否かを判断するステップS1802。未選択の故障レポートがある場合ステップS1802:Yes、故障解析装置1100は、未選択の故障レポートを1つ選択するステップS1803。そして、故障解析装置1100は、選択故障レポートに未選択の故障推定ネットがあるか否かを判断するステップS1804。未選択の故障推定ネットがある場合ステップS1804:Yes、故障解析装置1100は、未選択の故障推定ネットを1つ選択するステップS1805。そして、故障解析装置1100は、選択故障推定ネットの故障要因fiを選択故障レポートから特定しステップS1806、特定した故障要因fiに対応する重みαiが上位ランクか否かを判断するステップS1807。上位ランクについてはあらかじめ設定されているものとする。たとえば、重みαiの降順で10位までなどというように設定される。特定した故障要因fiに対応する重みαiが上位ランクである場合、故障解析装置1100は、選択故障推定ネットが配線されている領域の故障カウントを1加算してステップS1808、ステップS1804に戻る。また、ステップS1807において、上位ランクでない場合ステップS1807:No、ステップS1808のカウントをおこなわずに、ステップS1804に戻る。また、ステップS1804において、未選択の故障推定ネットがない場合ステップS1804:No、ステップS1802に戻る。また、ステップS1802において、未選択の故障レポートがない場合ステップS1802:No、故障予測頻度算出処理ステップS1504を終了する。これにより、上位ランクの重みαiに対応する故障要因fiほど故障カウントが高くなる。図19は、図15に示した故障発生率算出処理ステップS1505の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。まず、故障解析装置1100は、チップをメッシュ状に分割した複数の領域のうち未選択の領域があるか否かを判断するステップS1901。未選択の領域がある場合ステップS1901:Yes、故障解析装置1100は、未選択の領域から1つ選択するステップS1902。つぎに、故障解析装置1100は、選択領域のレイアウト情報を参照して、選択領域内のネット数を取得するステップS1903。このあと、故障解析装置1100は、故障マップから選択領域の故障カウントを読み出し、取得した選択領域内のネット数と読み出した故障カウントとにより、上記式2を用いて、選択領域の故障発生率を算出するステップS1904。この場合、上記式2のmには、選択グループGxy-z内の故障レポート数が与えられる。そして、故障解析装置1100は、選択領域の故障発生率を、故障情報DB800の選択グループGxy-zの故障発生率項目に格納してステップS1905、ステップS1901に戻る。このあと、ステップS1901において、未選択の領域がない場合ステップS1901:No、故障発生率算出処理ステップS1505を終了する。これにより、故障解析装置1100は、選択領域ごとに、故障発生率を登録することができる。<故障情報DB800の更新処理>図20は、故障情報DB800の更新処理手順例を示すフローチャートである。まず、故障解析装置1100は、新規故障レポートを読み込むステップS2001。つぎに、故障解析装置1100は、未選択グループGxy-zがあるか否かを判断するステップS2002。未選択グループGxy-zがある場合ステップS2002:Yes、故障解析装置1100は、未選択グループGxy-zを1つ選択するステップS2003。そして、故障解析装置1100は、図6に示したように、新規故障レポートで規定されるウェハ追加対象ウェハと選択グループxy-zとの類似度算出処理を実行するステップS2004。類似度算出処理ステップS2004については図21で説明する。類似度算出後はステップS2002に戻る。これにより、選択グループxy-zごとに、追加対象ウェハとの類似度が算出される。ステップS2002において、未選択グループがない場合ステップS2002:No、故障解析装置1100は、算出された類似度の中から最大類似度のグループGxy-zを選択するステップS2005。そして、故障解析装置1100は、最大類似度のグループGxy-zに新規故障レポートを追加するステップS2006。具体的には、たとえば、故障解析装置1100は、新規故障レポートの故障レポートIDを、故障情報DB800の最大類似度のグループGxy-zのレコードの故障レポートID項目に追加登録する。そして、故障解析装置1100は、新規故障レポート追加後の最大類似度のグループGxy-zについて、故障情報算出処理を実行するステップS2007。この故障情報算出処理ステップS2007は、新規故障レポート追加後の最大類似度のグループGxy-zについて、重み算出処理ステップS1503、故障予測頻度算出処理ステップS1504、および故障発生率算出処理ステップS1505を実行する。そして、故障解析装置1100は、新規故障レポート追加後の最大類似度のグループGxy-zについて、故障情報算出処理ステップS2007で得られた故障発生率予測式のパラメータや領域ごとの故障発生率を更新するステップS2008。これにより、故障情報DB800の更新処理を終了する。図21は、図20に示した類似度算出処理ステップS2004の詳細な処理手順を示すフローチャートである。ここでは、追加対象ウェハを対象ウェハと称す。まず、故障解析装置1100は、対象ウェハの特徴ベクトルがあるか否かを判断するステップS2101。特徴ベクトルがない場合ステップS2101:No、故障解析装置1100は、対象ウェハの特徴ベクトルを生成してステップS2102、ステップS2103に移行する。一方、すでに特徴ベクトルが生成済みである場合ステップS2101:Yes、ステップS2103に移行する。つぎに、故障解析装置1100は、選択グループGxy-zの各ウェハの特徴ベクトルを生成するステップS2103。そして、故障解析装置1100は、調整パラメータνを初期化、たとえば、ν=0.1にするステップS2104。そして、故障解析装置1100は、ステップS2102およびステップS2103で生成した特徴ベクトル群を1としそのうちνが外れ値になると仮定して、1クラスSVMを適用して、適合度Fと外れ値となる特徴ベクトルを求めるステップS2105。そして、故障解析装置1100は、対象ウェハの特徴ベクトルが外れ値であるか否かを判断するステップS2106。外れ値でない場合ステップS2106:No、故障解析装置1100は、νを所定量ΔνたとえばΔν=0.1増加させるステップS2107。そして、故障解析装置1100は、ν>1であるか否かを判断するステップS2108。ν>1でない場合ステップS2108:No、νが上限に達していないため、ステップS2105に戻り、故障解析装置1100は再度適合度Fを求める。一方、ν>1である場合ステップS2108:Yes、類似度が決まらずにνが上限に達したため、対象ウェハは選択グループGxy-zとは類似しないこととなる。一方、ステップS2106において、対象ウェハの特徴ベクトルが外れ値になった場合ステップS2106:Yes、故障解析装置1100は、このときのνを類似度に設定するステップS2109。これにより、選択グループGxy-zと対象ウェハとの類似度が算出される。<故障候補決定処理>図22は、故障候補決定処理手順例を示すフローチャートである。まず、故障解析装置1100は、新規故障レポートを読み込むステップS2201。つぎに、故障解析装置1100は、未選択グループGxy-zがあるか否かを判断するステップS2202。未選択グループGxy-zがある場合ステップS2202:Yes、故障解析装置1100は、未選択グループGxy-zを1つ選択するステップS2203。そして、故障解析装置1100は、図7に示したように、新規故障レポートで規定されるウェハ解析対象ウェハと選択グループxy-zとの類似度算出処理を実行するステップS2204。類似度算出処理ステップS2204については図21で示した処理手順と同一処理であるため省略する。類似度算出後はステップS2202に戻る。これにより、選択グループxy-zごとに、解析対象ウェハとの類似度が算出される。ステップS2202において、未選択グループがない場合ステップS2202:No、故障解析装置1100は、算出された類似度の中から最大類似度のグループGxy-zを選択するステップS2205。そして、故障解析装置1100は、コーン生成処理ステップS2206および故障候補ネット決定処理ステップS2207を実行して、故障候補ネットを出力するステップS2208。コーン生成処理ステップS2206とは、解析対象回路の回路グラフのフェイルポイントからバックトレースしてコーン形状の探索ネット群を形成する処理であり、図23で説明する。故障候補ネット決定処理ステップS2207は、コーン形状の探索ネット群から故障候補ネットを絞り込む処理であり、図24で説明する。これにより、解析対象ウェハの故障候補ネットが絞り込まれることになる。図23は、図22に示したコーン生成処理ステップS2206の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。まず、故障解析装置1100は、新規故障レポートからフェイルポイントを検出しステップS2301、フェイルポイントから入力側にk段トレースしたコーンを生成するステップS2302。そして、故障解析装置1100は、生成したコーン内のネット数nを計数するステップS2303。故障解析装置1100は、計数したネット数nがn>Nであるか否かを判断するステップS2304。Nはしきい値である。n>Nでない場合ステップS2304:No、故障解析装置1100は、kを所定量Δk加算してステップS2305、ステップS2302に戻る。そして、n>Nである場合ステップS2304:Yes、コーン生成処理ステップS2206を終了する。これにより、コーン内のネット数nがNを超えるまでバックトレースがおこなわれ、ネット数nがNを超えたコーンが生成されることになる。このように、フェイルポイントからバックトレースをおこなうのは、フェイルポイントが異常値を出力しているため、その上流側に通じるネットのどこかに故障箇所が存在すると推定されるからである。図24は、図22に示した故障候補ネット決定処理ステップS2207の詳細な処理手順例を示すフローチャートである。まず、故障解析装置1100は、生成されたコーンの中に未選択ネットがあるか否かを判断するステップS2401。未選択ネットがある場合ステップS2401:Yes、故障解析装置1100は、未選択ネットを1つ選択するステップS2402。そして、故障解析装置1100は、選択ネットの故障発生率を取得するステップS2403。具体的には、たとえば、新規故障レポートに、選択ネットの故障発生率が含まれている場合には、新規故障レポートから読み出す。選択ネットの故障発生率が含まれていない場合には、故障発生率は取得できないため、ステップS2403、S2404は実行されない。選択ネットの故障発生率が取得された場合、故障解析装置1100は、選択ネットの故障発生率がしきい値以上であるか否かを判断するステップS2404。しきい値以上である場合ステップS2404:Yes、選択ネットを故障候補ネットとして記憶装置に保存してステップS2407、ステップS2401に戻る。一方、しきい値以上でない場合ステップS2404:Noまたは選択ネットの故障発生率がない場合、故障解析装置1100は、選択ネットを含むチップの領域をレイアウト情報から特定し、その領域の故障発生率を、故障情報DB800から抽出するステップS2405。具体的には、故障解析装置1100は、ステップS2205で選択された最大類似度のグループGxy-zの故障発生率チップ内分布情報の中から、特定した領域の故障発生率を抽出する。そして、故障解析装置1100は、抽出した故障発生率がしきい値以上であるか否かを判断するステップS2406。しきい値以上である場合ステップS2406:Yes、故障解析装置1100は、選択ネットを故障候補ネットとして記憶装置に保存しステップS2407、ステップS2401に戻る。一方、しきい値以上でない場合ステップS2406:No、記憶装置に保存せずにステップS2401に戻る。ステップS2401において、未選択ネットがない場合ステップS2401:No、故障候補ネット決定処理ステップS2207を終了する。これにより、最も類似するグループについて設定された領域の故障発生率を用いて故障候補か否かを判断することができるため、故障解析の精度の向上を図ることができる。このように、本実施の形態によれば、チップを複数に分割した領域ごとの故障発生率を用いて、フェイルポイントからバックトレースされたネット群の各ネットの存在位置に対応する故障発生率を採用することができる。したがって、探索ネット数が多くても、故障発生率による絞込みが可能となるため、探索範囲が拡大しても高精度に故障候補を絞り込むことができる。また、過去の故障レポートを蓄積して領域ごとの故障発生率を求めているため、統計的な故障発生率により故障候補か否かを決定することができ、故障候補の決定精度の向上を図ることができる。また、過去の故障レポートから故障発生率予測式のパラメータである重みを求めることができるため、蓄積された故障レポート群に固有な重みが設定されることになる。すなわち、故障発生率予測式によれば、重みが大きいほど、対応する故障要因に起因する故障発生率が高くなる。したがって、そのような故障要因を有するネットが存在するチップの領域については、故障カウントを増加させることで、その領域の故障発生率を高くすることができる。また、複数の故障データにより規定された複数のウェハを、故障チップの分布が類似するウェハどうしのグループに分類することにより、グループ単位で、故障発生率予測式のパラメータである重みや領域ごとの故障発生率を設定することができる。したがって、新規ウェハを解析する場合、まず、類似グループを特定することにより、特徴が似通っているウェハのグループに絞り込んで、重みや領域の故障発生率を採用することができる。したがって、故障候補の決定精度の向上を図ることができる。また、新規ウェハを追加する場合も、まず、類似グループを特定することにより、特徴が似通っているウェハのグループに絞り込んで、類似グループに新規ウェハを追加することになる。そして、追加後の類似グループについて故障情報を更新することにより、故障情報の信頼度の向上を図ることができる。このように本実施の形態では、故障レポートの不確定性を低減することにより、故障候補の解析精度の向上を図ることができる。上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。付記1チップを分割した複数の領域の各々について故障発生率を関連付けて記憶する記憶部と、解析対象回路の回路情報を、前記解析対象回路内の異常値の出力箇所から入力方向に遡って探索する探索部と、前記探索部によって探索された探索箇所群の中から、前記記憶部に記憶されている複数の領域のうち所定の故障発生率以上の領域に存在する箇所を、故障候補に決定する決定部と、前記決定部によって決定された故障候補を出力する出力部と、を備えることを特徴とする故障解析装置。付記2ウェハ群の各ウェハについて、前記ウェハ上のチップ群のうち故障チップに実装された前記解析対象回路の故障推定箇所と当該故障推定箇所の故障要因とを含む、前記ウェハに関する故障データを取得する取得部と、前記複数の領域のうち、前記取得部によって取得された故障データ群における各故障推定箇所が存在する領域について、故障予測頻度を算出する故障予測頻度算出部と、前記複数の領域の各領域について、前記故障予測頻度算出部によって算出された故障予測頻度と、前記領域内の故障推定箇所の総数と、に基づいて、前記領域の故障発生率を算出する故障発生率算出部と、前記故障発生率算出部によって算出された前記領域の故障発生率を、前記記憶部に格納する格納部と、を有することを特徴とする付記1に記載の故障解析装置。付記3前記ウェハ群の各ウェハについて、前記ウェハ内の前記故障推定箇所の総数に基づいて、前記ウェハに関する故障発生率の実測値を算出する実測値算出部と、前記実測値算出部によって算出された実測値と、前記故障推定箇所の故障要因の特徴を示す特徴値と、前記故障要因の重み変数と、に基づいて、前記各ウェハの故障発生率予測式を生成する生成部と、前記生成部によって生成された前記各ウェハの故障発生率予測式に基づいて、前記複数のウェハに共通な前記重み変数の値となる重みを算出する重み算出部と、前記複数の領域の中から、前記重み算出部によって算出された重みのうち所定の重みまたは所定の順位以上の重みに対応する故障要因を有する故障推定箇所が存在する領域を検出する検出部と、を有し、前記故障予測頻度算出部は、前記検出部によって検出された領域について、故障予測頻度を算出することを特徴とする付記2に記載の故障解析装置。付記4複数の故障データにより規定された複数のウェハを、前記故障チップの分布が類似するウェハどうしのグループに分類する分類部を有し、前記取得部は、前記分類部によって分類された複数のグループのうち、いずれかのグループに属する前記故障データ群を取得することを特徴とする付記3に記載の故障解析装置。付記5前記取得部によってあらたな故障データが取得された場合、前記分類部によって分類された各グループについて、前記あらたな故障データに規定されたウェハとの前記故障チップの分布に関する類似度を算出する類似度算出部と、前記類似度算出部によって算出された類似度に基づいて、前記あらたな故障データに規定されたウェハと類似する類似グループを特定する特定部と、を有し、前記決定部は、探索箇所群の中から、前記複数の領域のうち前記特定部によって特定された類似グループにおいて前記所定の故障発生率以上となる領域に存在する箇所を、前記故障候補に決定することを特徴とする付記4に記載の故障解析装置。付記6前記取得部によってあらたな故障データが取得された場合、前記分類部によって分類された各グループについて、前記あらたな故障データに規定されたウェハとの前記故障チップの分布に関する類似度を算出する類似度算出部と、前記類似度算出部によって算出された類似度に基づいて、前記あらたな故障データに規定されたウェハと類似する類似グループを特定する特定部と、を有し、前記故障予測頻度算出部は、前記複数の領域のうち、前記特定部によって特定された類似グループに前記あらたな故障データを追加した追加後の故障データ群における各故障推定箇所が存在する領域について、故障予測頻度を算出し、故障発生率算出部は、前記追加後の故障データ群における前記複数の領域の各領域について、前記故障予測頻度算出部によって算出された故障予測頻度と、前記領域内の故障推定箇所および非故障推定箇所の総数と、に基づいて、前記領域の故障発生率を算出し、前記格納部は、前記追加後の故障データ群における前記複数の領域の各領域について、前記故障発生率算出部によって算出された前記領域の故障発生率を、前記記憶部に格納することを特徴とする付記2~4のいずれか一つに記載の故障解析装置。付記7前記決定部は、前記決定部によって決定された複数の故障候補箇所の入力側に共通する箇所を有する場合、前記共通する箇所を故障候補に決定することを特徴とする付記1~6のいずれか一つに記載の故障解析装置。付記8コンピュータが、解析対象回路の回路情報を、前記解析対象回路内の異常値の出力箇所から入力方向に遡って探索し、探索された探索箇所群の中から、チップを分割した複数の領域の各々について故障発生率を関連付けて記憶する記憶部を参照して、前記複数の領域のうち所定の故障発生率以上の領域に存在する箇所を、故障候補に決定し、決定された故障候補を出力する、処理を実行することを特徴とする故障解析方法。付記9コンピュータに、解析対象回路の回路情報を、前記解析対象回路内の異常値の出力箇所から入力方向に遡って探索し、探索された探索箇所群の中から、チップを分割した複数の領域の各々について故障発生率を関連付けて記憶する記憶部を参照して、前記複数の領域のうち所定の故障発生率以上の領域に存在する箇所を、故障候補に決定し、決定された故障候補を出力する、処理を実行させることを特徴とする故障解析プログラム。"