"第1の場所から該第1の場所とは異なる第2の場所に移動された半導体製造装置の校正方法であって、前記第1の場所に設置された前記半導体製造装置を、該半導体製造装置に取り付けられた複数のセンサに対応する複数の検査項目を検査するための第1の動作条件下で動作させたときに、前記複数のセンサを用いて収集される複数の第1の出力データを含む第1のデータが記録された記録媒体を準備する工程と、前記第2の場所に設置された前記半導体製造装置を前記第1の動作条件下で動作させたときに、前記複数のセンサを用いて複数の第2の出力データを含む第2のデータを収集する工程と、前記第1のデータと前記第2のデータとを比較して、前記第1の出力データに対して異常を示す前記第2の出力データが抽出された比較結果を生成する工程と、前記比較結果に基づいて前記半導体製造装置の校正を行う工程と、を含む半導体製造装置の校正方法。前記比較結果を生成する工程では、データマイニングを用いる請求項1に記載の半導体製造装置の校正方法。前記第1の動作条件は、前記半導体製造装置のハードウェアを動作させる動作条件である請求項1又は2に記載の半導体製造装置の校正方法。前記第1の出力データ及び前記第2の出力データは、時系列データである請求項1~3のいずれか一項に記載の半導体製造装置の校正方法。第1の場所から該第1の場所とは異なる第2の場所に移動された第1の半導体製造装置の校正方法であって、前記第2の場所に設置された前記第1の半導体製造装置を、該第1の半導体製造装置に取り付けられた複数の第1のセンサに対応する複数の検査項目を検査するための第1の動作条件下で動作させたときに、前記複数の第1のセンサを用いて複数の第1の出力データを含む第1のデータを収集する工程と、前記第1の半導体製造装置の校正を行う場合の基準となる第2の半導体製造装置を前記第1の動作条件下で動作させたときに、該第2の半導体製造装置に取り付けられ前記複数の検査項目に対応する複数の第2のセンサを用いて収集される複数の第2の出力データを含む第2のデータが記録された記録媒体を準備する工程と、前記第1のデータと前記第2のデータとを比較して、前記第2の出力データに対して異常を示す前記第1の出力データが抽出された比較結果を生成する工程と、前記比較結果に基づいて前記第1の半導体製造装置の校正を行う工程と、を含む半導体製造装置の校正方法。前記比較結果を生成する工程では、データマイニングを用いる請求項5に記載の半導体製造装置の校正方法。前記第1の動作条件は、前記第1の半導体製造装置及び前記第2の半導体製造装置に半導体製造プロセスを実施させる動作条件である請求項5又は6に記載の半導体製造装置の校正方法。前記第1の出力データ及び前記第2の出力データは、時系列データである請求項5~7のいずれか一項に記載の半導体製造装置の校正方法。ところで、半導体デバイスを製造する工場内に半導体製造装置を新たに導入する場合や、工場内の既設の半導体製造装置を別の場所に移動する場合に、いわゆる半導体製造装置の立ち上げが行われる。立ち上げでは、設置場所に移動された半導体製造装置に対して校正が行われる。これにより、当該半導体製造装置は所定の特性を発揮でき、所望の半導体製造プロセスを実施することができるようになる。校正では、立ち上げの際の検査項目例えばチャンバ内圧力に対応する制御モジュール例えば圧力コントロールバルブ又はセンサ例えば圧力計等の動作や出力が所定のスペック内に入るように、半導体製造装置の調整や部品交換等を行う。この作業を全ての検査項目に対して順次行うことにより、半導体製造装置の校正が終了する。しかしながら、立ち上げの際の検査項目が100以上ある場合も少なくないので、上述の校正方法では半導体製造装置の校正にかなりの時間がかかってしまう。このため、半導体製造装置の立ち上げには通常2ヶ月程度の時間を要する。そこで、本発明は、設置場所に移動された後の半導体製造装置の校正に要する時間を短縮できる半導体製造装置の校正方法を提供することを目的とする。上述の課題を解決するため、本発明の半導体製造装置の校正方法は、第1の場所からその第1の場所とは異なる第2の場所に移動された半導体製造装置の校正方法であって、第1の場所に設置された半導体製造装置を、その半導体製造装置に取り付けられた複数のセンサに対応する複数の検査項目を検査するための第1の動作条件下で動作させたときに、複数のセンサを用いて収集される複数の第1の出力データを含む第1のデータが記録された記録媒体を準備する工程と、第2の場所に設置された半導体製造装置を第1の動作条件下で動作させたときに、複数のセンサを用いて複数の第2の出力データを含む第2のデータを収集する工程と、第1のデータと第2のデータとを比較して、第1の出力データに対して異常を示す第2の出力データが抽出された比較結果を生成する工程と、比較結果に基づいて半導体製造装置の校正を行う工程とを含む。この方法では、第1のデータと第2のデータとを比較して、第1の出力データに対して異常を示す第2の出力データを抽出する。よって、異常を示す第2の出力データに対応する検査項目について半導体製造装置の校正を行えばよいので、複数の検査項目全てについて校正を行う必要性がなくなる。したがって、この方法を用いれば、複数の検査項目全てについて半導体製造装置の校正を行う場合に比べて、半導体製造装置の校正に要する時間を短縮できる。さらに、同じ半導体製造装置から得られる第1のデータと第2のデータとを比較するので、半導体製造装置の個体差による影響を排除することができる。また、比較結果を生成する工程では、データマイニングを用いると好ましい。この場合、第1及び第2のデータの量が膨大であっても短時間で比較結果を生成することができる。このため、半導体製造装置の校正に要する時間を更に短縮できる。また、第1の動作条件は、半導体製造装置のハードウェアを動作させる動作条件であると好ましい。この場合、半導体製造プロセスを実施せずにハードウェアの検査を行うことができる。よって、半導体製造プロセスがハードウェアに及ぼす影響を考慮する必要がなくなるので、ハードウェアの検査が容易になる。また、第1の出力データ及び第2の出力データは、時系列データであると好ましい。この場合、第1の出力データに対する第2の出力データの異常を検出するときの検出感度が向上する。また、本発明の半導体製造装置の校正方法は、第1の場所からその第1の場所とは異なる第2の場所に移動された第1の半導体製造装置の校正方法であって、第2の場所に設置された第1の半導体製造装置を、その第1の半導体製造装置に取り付けられた複数の第1のセンサに対応する複数の検査項目を検査するための第1の動作条件下で動作させたときに、複数の第1のセンサを用いて複数の第1の出力データを含む第1のデータを収集する工程と、第1の半導体製造装置の校正を行う場合の基準となる第2の半導体製造装置を第1の動作条件下で動作させたときに、その第2の半導体製造装置に取り付けられ複数の検査項目に対応する複数の第2のセンサを用いて収集される複数の第2の出力データを含む第2のデータが記録された記録媒体を準備する工程と、第1のデータと第2のデータとを比較して、第2の出力データに対して異常を示す第1の出力データが抽出された比較結果を生成する工程と、比較結果に基づいて第1の半導体製造装置の校正を行う工程とを含む。この方法では、第1のデータと第2のデータとを比較して、第2の出力データに対して異常を示す第1の出力データを抽出する。よって、異常を示す第1の出力データに対応する検査項目について半導体製造装置の校正を行えばよいので、複数の検査項目全てについて校正を行う必要性がなくなる。したがって、この方法を用いれば、複数の検査項目全てについて半導体製造装置の校正を行う場合に比べて、半導体製造装置の校正に要する時間を短縮できる。また、比較結果を生成する工程では、データマイニングを用いると好ましい。この場合、第1及び第2のデータの量が膨大であっても短時間で比較結果を生成することができる。このため、半導体製造装置の校正に要する時間を更に短縮できる。また、第1の動作条件は、第1の半導体製造装置及び第2の半導体製造装置に半導体製造プロセスを実施させる動作条件であると好ましい。これにより、第1の半導体製造装置により行われる半導体製造プロセスを、基準となる第2の半導体製造装置により行われる所望の半導体製造プロセスに合わせることが容易になる。また、第1の出力データ及び第2の出力データは、時系列データであると好ましい。この場合、第2の出力データに対する第1の出力データの異常を検出するときの検出感度が向上する。また、本発明の半導体製造装置の校正方法は、第1の場所からその第1の場所とは異なる第2の場所に移動された第1の半導体製造装置の校正方法であって、第1の場所に設置された第1の半導体製造装置を、その第1の半導体製造装置に取り付けられた複数の第1のセンサに対応する複数の第1の検査項目を検査するための第1の動作条件下で動作させたときに、複数の第1のセンサを用いて収集される複数の第1の出力データを含む第1のデータが記録された第1の記録媒体を準備する工程と、第2の場所に設置された第1の半導体製造装置を第1の動作条件下で動作させたときに、複数の第1のセンサを用いて複数の第2の出力データを含む第2のデータを収集する工程と、第1のデータと第2のデータとを比較して、第1の出力データに対して異常を示す第2の出力データが抽出された第1の比較結果を生成する工程と、第1の比較結果に基づいて第1の半導体製造装置の第1の校正を行う工程と、第2の場所に設置された第1の半導体製造装置を、その第1の半導体製造装置に取り付けられた複数の第2のセンサに対応する複数の第2の検査項目を検査するための第2の動作条件下で動作させたときに、複数の第2のセンサを用いて複数の第3の出力データを含む第3のデータを収集する工程と、第1の半導体製造装置の第2の校正を行う場合の基準となる第2の半導体製造装置を第2の動作条件下で動作させたときに、その第2の半導体製造装置に取り付けられ複数の第2の検査項目に対応する複数の第3のセンサを用いて収集される複数の第4の出力データを含む第4のデータが記録された第2の記録媒体を準備する工程と、第3のデータと第4のデータとを比較して、第4の出力データに対して異常を示す第3の出力データが抽出された第2の比較結果を生成する工程と、第2の比較結果に基づいて第1の半導体製造装置の第2の校正を行う工程とを含む。この方法では、第1のデータと第2のデータとを比較して、第1の出力データに対して異常を示す第2の出力データを抽出する。よって、異常を示す第2の出力データに対応する第1の検査項目について半導体製造装置の第1の校正を行えばよいので、複数の第1の検査項目全てについて第1の校正を行う必要性がなくなる。したがって、この方法を用いれば、複数の第1の検査項目全てについて半導体製造装置の第1の校正を行う場合に比べて、半導体製造装置の第1の校正に要する時間を短縮できる。さらに、同じ第1の半導体製造装置から得られる第1のデータと第2のデータとを比較するので、半導体製造装置の個体差による影響を排除することができる。また、第3のデータと第4のデータとを比較して、第4の出力データに対して異常を示す第3の出力データを抽出する。よって、異常を示す第3の出力データに対応する第2の検査項目について半導体製造装置の第2の校正を行えばよいので、複数の第2の検査項目全てについて第2の校正を行う必要性がなくなる。したがって、この方法を用いれば、複数の第2の検査項目全てについて半導体製造装置の第2の校正を行う場合に比べて、半導体製造装置の第2の校正に要する時間を短縮できる。また、第1の比較結果を生成する工程及び第2の比較結果を生成する工程では、データマイニングを用いると好ましい。この場合、第1~第4のデータの量が膨大であっても短時間で第1及び第2の比較結果を生成することができる。また、第1の動作条件は、第1の半導体製造装置のハードウェアを動作させる動作条件であり、第2の動作条件は、第1の半導体製造装置及び第2の半導体製造装置に半導体製造プロセスを実施させる動作条件であると好ましい。この場合、第1の校正を行うときに、半導体製造プロセスを実施せずにハードウェアの検査を行うことができる。よって、半導体製造プロセスがハードウェアに及ぼす影響を考慮する必要がなくなるので、ハードウェアの検査が容易になる。また、第2の校正を行うときに、第1の半導体製造装置により行われる半導体製造プロセスを、基準となる第2の半導体製造装置により行われる所望の半導体製造プロセスに合わせることが容易になる。また、第1~第4の出力データは、時系列データであると好ましい。この場合、第1の出力データに対する第2の出力データの異常、及び、第4の出力データに対する第3の出力データの異常を検出するときの検出感度が向上する。本発明によれば、設置場所に移動された後の半導体製造装置の校正に要する時間を短縮できる半導体製造装置の校正方法を提供することができる。以下、図面とともに本発明の好適な実施形態に係る半導体製造装置の校正方法について説明する。なお、図面の説明においては、同一又は同等の要素には同一符号を用い、重複する説明を省略する。第1の記録媒体の準備工程図1~図1は、半導体製造装置100第1の半導体製造装置が場所A第1の場所から場所B第2の場所に移動される工程を示す図である。場所Aと場所Bとは異なっている。場所Aは、例えば半導体製造装置100を生産する工場内を示し、場所Bは、例えば半導体製造装置100を用いて半導体デバイスが製造される工場内を示す。場所A及び場所Bは、同一工場内であってもよい。半導体製造装置100としては、エッチング装置、CVD装置、PVD装置、イオン注入装置、熱処理装置等が挙げられる。まず、図1に示されるように、場所Aに設置された半導体製造装置100を、レシピR1第1の動作条件を用いて動作させる。半導体製造装置100は、例えばチャンバC1~C4を備えている。半導体製造装置100には、n個のセンサS1~Sn第1のセンサが取り付けられている。ここで、nは2以上の整数であり、以下の説明においても同様である。センサS1~Snとしては、圧力センサ、温度センサ、流量センサ等が挙げられる。レシピR1を用いると、図2に示されるように、センサS1~Snからの出力データRa1~Ran第1の出力データを含むデータD1第1のデータが収集される。このようなセンサS1~Snからの出力データRa1~Ranを用いると、検査項目A1~Am第1の検査項目を検査することができる。検査項目A1~Amとしては、チャンバC1~C4内の圧力及び温度、ガス流量等が挙げられる。図2は、検査項目A1~Amに対応する出力データRa1~Ranを示す表である。ここで、mは2以上の整数であり、以下の説明においても同様である。mの値は、nの値と同一でもよいし、異なっていてもよい。なお、例えば1つの検査項目Amと1つのセンサSnとが対応するとしてもよく、1つの検査項目AmとセンサS1~Snから選ばれる任意の複数のセンサとが対応するとしてもよい。より具体的には、例えば出力データRanは、所定の時間間隔で逐次収集されると好ましい。出力データRanは、時刻t1~tkにおいて時系列に収集された数値an1~ankからなる時系列データであるとすることができる。ここで、kは1以上の整数であり、以下の説明においても同様である。時刻t1~tkの各々の間隔は、例えば1秒であるとすることができる。データD1は、図1に示されるように、データロガーDL1から記録媒体DB1第1の記録媒体に記録される。記録媒体DB1としては、コンパクトディスクCD、DVD、光磁気ディスクMO、フレキシブルディスクFD、ハードディスクHD等が挙げられる。次に、図1に示されるように、必要に応じて半導体製造装置100の少なくとも一部を分解して、半導体製造装置100を場所Aから場所Bに移動する。また、必要に応じてデータロガーDL1を場所Aから場所Bに移動する。さらに、必要に応じて記録媒体DB1を場所Aから場所Bに移動する。半導体製造装置100、データロガーDL1及び記録媒体DB1は、それぞれ別々に移動されるとしてもよく、同時に移動されるとしてもよい。また、記録媒体ではなく電気通信回線等を通じて、データD1を場所Aから場所Bに移動するとしてもよい。さらに、場所Aにおいて、記録媒体DB1とは別の記録媒体にデータD1を複写して、その記録媒体を場所Aから場所Bに移動するとしてもよい。以上のようにして、図1に示されるように、場所Bに記録媒体DB1が準備される。第2のデータの収集工程次に、図1に示されるように、必要に応じて半導体製造装置100を組み立て直して、場所Bに半導体製造装置100を設置する。続いて、場所Bに設置された半導体製造装置100を、上記レシピR1を用いて動作させる。レシピR1を用いると、図2に示されるように、センサS1~Snからの出力データRb1~Rbn第2の出力データを含むデータD1a第2のデータが収集される。図2は、検査項目A1~Amに対応する出力データRb1~Rbnを示す表である。より具体的には、出力データRbnは、所定の時間間隔で逐次収集されると好ましい。出力データRbnは、時刻t1a~tkaにおいて時系列に収集された数値bn1~bnkからなる時系列データであるとすることができる。時刻t1a~tkaの各々の間隔は、例えば1秒であるとすることができる。データD1aは、図1に示されるように、データロガーDL1から記録媒体DB2に記録される。記録媒体DB2としては、記録媒体DB1と同様のものが挙げられる。第1の比較結果の生成工程次に、図3に示されるように、データD1aとデータD1とを比較して比較結果CR1第1の比較結果を生成する。図3は、比較結果CR1を生成する工程を示すブロック図である。比較結果CR1では、例えば、出力データRanに対して異常を示す出力データRbnが抽出される。より具体的には、例えば、出力データRanと出力データRbnとの差が所定の閾値以上である場合を、出力データRbnが異常を示す場合とすることができる。また、比較結果CR1を表示する方法として、表示装置に出力データRan,Rbnを表示するとしてもよい。図4は、表示装置に表示された比較結果CR1の一例を示すグラフである。このグラフでは、縦軸がチャンバ内の圧力P、横軸が時刻tを示す。グラフ中に示されるチャート時系列データは、1秒毎に測定されたチャンバ内の圧力値が時系列的に収集されることにより得られる。ここで、チャンバ内の圧力Pは検査項目Amの一例であり、各チャートは出力データRan,Rbnの一例に相当する。なお、図4では、後述する第1の校正を行った後に収集される出力データも表示されている。図4中の領域bでは、出力データRan,Rbn間の差Δ1が所定の閾値以上であることが確認される。このような場合、基準となる出力データRanに対して出力データRbnが異常であることが確認される。より具体的には、出力データRbnではゼロ点がずれている。また、上述のような比較結果CR1は、データマイニングを用いて生成されると好ましい。データマイニングを用いると、基準となる出力データRanに対して異常を示す出力データRbnを効率的に抽出することができる。このため、データD1a及びデータD1の量が膨大であっても短時間で比較結果CR1を生成することができる。第1の校正工程次に、比較結果CR1に基づいて半導体製造装置100の校正を行う。比較結果CR1においては、例えば、図4中の領域bに示されるように出力データRbn例えば圧力データの異常が確認される。この場合、当該出力データRbnに対応する検査項目Am例えばチャンバ内の圧力を検査する必要性が生じる。この検査項目Amに関連する半導体製造装置100の部品例えば圧力センサを修理、調整又は交換することにより、半導体製造装置100の校正を行うことができる。これにより、図4の領域aに示されるように、出力データRan,Rbnがほぼ重なる。ここで、半導体製造装置100の校正とは、半導体製造装置100の部品を修理、調整又は交換することを含むものである。半導体製造装置100の校正を行うと、半導体製造装置100は所定の特性を発揮することができるようになる。なお、比較結果CR1に基づいて、チャンバC1~C4間の差を調整することもできる。以上のようにして、半導体製造装置100の第1の校正が行われる。第1の校正では、データD1aとデータD1とを比較して、出力データRanに対して異常を示す出力データRbnを抽出する。よって、異常を示す出力データRbnに対応する検査項目Amについて半導体製造装置100の校正を行えばよいので、検査項目A1~Am全てについて校正を行う必要性がなくなる。したがって、本実施形態に係る半導体製造装置の校正方法を用いれば、検査項目A1~Am全てについて半導体製造装置100の第1の校正を行う場合に比べて、半導体製造装置100の第1の校正に要する時間を短縮できる。さらに、同じ半導体製造装置100から得られるデータD1aとデータD1とを比較するので、半導体製造装置の個体差による影響を排除することができる。半導体製造装置は非常に精密な装置であるので、個体差による影響が大きい装置である。そのため、個体差による影響を排除することができれば、より短時間で半導体製造装置100の第1の校正を行うことができる。また、半導体製造装置100の第1の校正に要するウエハの枚数も大幅に削減できる。また、第1の校正を行うことにより、場所Aから場所Bに移動された半導体製造装置100の動作の再現性を確認することができる。また、レシピR1は、半導体製造装置100のハードウェアを動作させるレシピであると好ましい。このレシピR1を用いると、ハードウェアについての検査項目A1~Amを検査することができる。この場合、レシピR1を用いて半導体製造装置100を動作させても、半導体製造装置100内に導入されるウエハに半導体製造プロセスは実施されない。レシピR1では、プロセスガスではなく窒素ガスといった不活性ガスを半導体製造装置100内に供給する。よって、半導体製造プロセスがハードウェアに及ぼす影響を考慮する必要がなくなるので、ハードウェアの検査が容易になる。ハードウェアとしては、例えば、搬送系、真空系等が挙げられる。また、出力データRa1~Ran及び出力データRb1~Rbnは、時系列データであると好ましい。この場合、出力データRanに対する出力データRbnの異常を検出するときの検出感度が向上する。例えば、出力データRanと出力データRbnとを比較するときに、多数の時刻において互いの数値を比較することができる。その結果、出力データRanと出力データRbnとの間に差が確認される可能性は高くなる。第3のデータの収集工程次に、図5に示されるように、場所Bに設置された半導体製造装置100を、レシピR2第2の動作条件を用いて動作させる。図5は、場所Bに移動された半導体製造装置100と、半導体製造装置100と同一機種の半導体製造装置200第2の半導体製造装置とを示す図である。半導体製造装置100には、n個のセンサV1~Vn第2のセンサが取り付けられている。センサV1~Vnとしては、センサS1~Snと同様のものが挙げられる。半導体製造装置200としては、半導体製造装置100と同様のものが挙げられる。半導体製造装置200は、後述する半導体製造装置100の第2の校正を行う場合の基準となる。半導体製造装置200としては、生産機として実際に稼動している既設の半導体製造装置、デモ機又はラボ機として稼動している半導体製造装置等が挙げられる。レシピR2を用いると、図6に示されるように、センサV1~Vnからの出力データRd1~Rdn第3の出力データを含むデータD2a第3のデータが収集される。このようなセンサV1~Vnからの出力データRd1~Rdnを用いると、検査項目B1~Bm第2の検査項目を検査することができる。図6は、検査項目B1~Bmに対応する出力データRd1~Rdnを示す表である。検査項目B1~Bmとしては、検査項目A1~Amと同様のものが挙げられる。例えば、出力データRdnは、時刻t1b~tkbにおいて時系列に収集された数値dn1~dnkからなる。データD2aは、図5に示されるように、データロガーDL1から記録媒体DB3に記録される。記録媒体DB3としては、記録媒体DB1と同様のものが挙げられる。第2の記録媒体の準備工程一方、図5に示されるように、例えば場所Bに設置された半導体製造装置200を、レシピR2を用いて動作させる。半導体製造装置200は、例えばチャンバC1a~C4aを備えている。半導体製造装置200には、n個のセンサU1~Un第3のセンサが取り付けられている。センサU1~Unとしては、センサS1~Snと同様のものが挙げられる。レシピR2を用いると、図6に示されるように、センサU1~Unからの出力データRc1~Rcn第4の出力データを含むデータD2第4のデータが収集される。データD2は、半導体製造装置200と同一機種の複数の半導体製造装置から収集されるデータを平均したものでもよい。センサU1~Unを用いると、検査項目B1~Bmを検査することができる。図6は、検査項目B1~Bmに対応する出力データRc1~Rcnを示す表である。例えば、出力データRcnは、時刻t1c~tkcにおいて時系列に収集された数値cn1~cnkからなる。データD2は、図5に示されるように、データロガーDL2から記録媒体DB4第2の記録媒体に記録される。記録媒体DB4としては、記録媒体DB1と同様のものが挙げられる。第2の比較結果の生成工程次に、図7に示されるように、データD2aとデータD2とを比較して比較結果CR2第2の比較結果を生成する。図7は、比較結果CR2を生成する工程を示すブロック図である。比較結果CR2では、例えば、出力データRcnに対して異常を示す出力データRdnが抽出される。より具体的には、例えば、出力データRcnと出力データRdnとの差が所定の閾値以上である場合を、出力データRdnが異常を示す場合とすることができる。また、比較結果CR2を表示する方法として、表示装置に出力データRcn,Rdnを表示するとしてもよい。図8は、表示装置に表示された比較結果CR2の一例を示すグラフである。このグラフでは、縦軸が酸素ガスの流量V、横軸が時刻tを示す。グラフ中に示されるチャート時系列データは、1秒毎に測定された酸素ガスの流量値が時系列的に収集されることにより得られる。ここで、酸素ガスの流量Vは検査項目Bmの一例であり、チャートは出力データRcn,Rdnの一例に相当する。図8中の領域cには、出力データRcn,Rdn間の差Δ2が確認される。このような場合、基準となる出力データRcnに対して出力データRdnが異常であることが確認される。より具体的には、出力データRdnでは酸素ガスの流量がオーバーシュートしている。また、上述のような比較結果CR2は、データマイニングを用いて生成されると好ましい。データマイニングを用いると、基準となる出力データRcnに対して異常を示す出力データRdnを効率的に抽出することができる。このため、データD2a及びデータD2の量が膨大であっても短時間で比較結果CR2を生成することができる。第2の校正工程次に、比較結果CR2に基づいて半導体製造装置100の校正を行う。比較結果CR2においては、例えば、図8中の領域cに示されるように出力データRdn例えば酸素流量データの異常が確認される。この場合、当該出力データRdnに対応する検査項目Am例えば酸素流量を検査する必要性が生じる。この検査項目Amに関連する半導体製造装置100の部品例えば流量センサを修理、調整又は交換することにより、半導体製造装置100の校正を行うことができる。これにより、半導体製造装置100は、出力データRdnが出力データRcnに重なるように調整される。ここで、半導体製造装置100の校正とは、半導体製造装置100の部品を修理、調整又は交換することを含むものである。半導体製造装置100の校正を行うと、半導体製造装置100は所定の特性を発揮することができるようになる。なお、比較結果CR2に基づいて、チャンバC1~C4間の差を調整することもできる。図9及び図9は、ウエハ全面におけるエッチングレートの面内分布を示すグラフである。このグラフでは、縦軸がエッチングレート、横軸がウエハの中心からの距離を示す。図9は、図8中の領域cに示されるように酸素ガスの流量がオーバーシュートしている場合の結果を示すグラフである。図9は、図8中の領域dに示されるように酸素ガスの流量がオーバーシュートしていない場合の結果を示すグラフである。これらのグラフから、上記第2の校正を行うことにより、エッチングレートの面内均一性が向上することが確認される。以上のようにして、半導体製造装置100の第2の校正が行われる。第2の校正では、データD2とデータD2aとを比較して、出力データRcnに対して異常を示す出力データRdnを抽出する。よって、異常を示す出力データRdnに対応する検査項目Bmについて半導体製造装置100の校正を行えばよいので、検査項目B1~Bm全てについて校正を行う必要性がなくなる。したがって、本実施形態に係る半導体製造装置の校正方法を用いれば、検査項目B1~Bm全てについて半導体製造装置100の第2の校正を行う場合に比べて、半導体製造装置100の第2の校正に要する時間を短縮できる。また、半導体製造装置100の第2の校正に要するウエハの枚数も大幅に削減できる。また、レシピR2は、半導体製造装置100,200に半導体製造プロセスを実施させるレシピであると好ましい。このレシピR2を用いると、半導体製造プロセスについての検査項目B1~Bmを検査することができる。レシピR2を用いて半導体製造装置100を動作させると、半導体製造装置100内に導入されるウエハに、エッチング等の半導体製造プロセスが実施される。半導体製造プロセスとしては、エッチング、成膜、イオン注入、熱処理等が挙げられる。このようなレシピR2を用いることにより、半導体製造装置100により実施される半導体製造プロセスを、半導体製造装置200により実施される所望の半導体製造プロセスに合わせることが容易になる。例えば、第2の校正により、エッチングレート、アッシングレート等を短時間で所望の値にすることができる。また、出力データRc1~Rcn及び出力データRd1~Rdnは、時系列データであると好ましい。この場合、出力データRcnに対する出力データRdnの異常を検出するときの検出感度が向上する。例えば、出力データRcnと出力データRdnとを比較するときに、多数の時刻において互いの数値を比較することができる。その結果、出力データRcnと出力データRdnとの間に差が確認される可能性は高くなる。上記第1の校正及び第2の校正を順に行うと、まず、第1の校正により短時間で半導体製造装置の再現性を確認できる。次に、第2の校正により短時間で所望の半導体製造プロセスに近づけることができる。また、検査項目A1~Amと検査項目B1~Bmとが同じ場合には、収集されるデータの再現性を確認することもできる。また、従来の方法を用いて半導体製造装置100の立ち上げを行う場合には2ヶ月程度の時間を要する。これに対して、第1の校正及び第2の校正を順に行うと、立ち上げに要する時間を60以上削減できる。また、従来の方法を用いて半導体製造装置100の立ち上げを行う場合には、立ち上げ工数が500時間を超えてしまう。これに対して、第1の校正及び第2の校正を順に行うと、立ち上げ工数を50以上削減できる。また、従来の方法を用いて半導体製造装置100の立ち上げを行う場合には200~300枚のウエハを必要とする。これに対して、第1の校正及び第2の校正を順に行うと、立ち上げに必要とされるウエハの枚数を50程度削減できる。以上、本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明は上記実施形態に限定されない。例えば、第2の記録媒体の準備工程は、第2の比較結果の生成工程の前に行われればよい。したがって、第2の記録媒体の準備工程を、第3のデータの収集工程の前又はこれと同時に行うとしてもよい。また、第1及び第2の校正のうちいずれか一方を行うとしてもよい。いずれの場合であっても、半導体製造装置の校正に要する時間を短縮できる。また、上記データD1に代えて、レシピR1を用いて半導体製造装置200を動作させたときに、センサU1~Unを用いて収集される出力データを含むデータを用いるとしてもよい。このデータは、半導体製造装置100と同一機種の複数の半導体製造装置から収集される当該データを平均したものでもよい。また、上記データD2に代えて、場所AにおいてレシピR2を用いて半導体製造装置100を動作させたときに、センサV1~Vnを用いて収集される出力データを含むデータを用いるとしてもよい。この場合、半導体製造装置の個体差による影響を排除することができる。また、上記データD1に代えて、レシピR1を用いて半導体製造装置200を動作させたときに、センサU1~Unを用いて収集される出力データを含むデータを用い、且つ、上記データD2に代えて、場所AにおいてレシピR2を用いて半導体製造装置100を動作させたときに、センサV1~Vnを用いて収集される出力データを含むデータを用いるとしてもよい。また、以下のような実施形態が考えられる。1第1の場所から該第1の場所とは異なる第2の場所に移動された第1の半導体製造装置の校正方法であって、前記第1の場所に設置された前記第1の半導体製造装置を、該第1の半導体製造装置に取り付けられた複数の第1のセンサに対応する複数の第1の検査項目を検査するための第1の動作条件下で動作させたときに、前記複数の第1のセンサを用いて収集される複数の第1の出力データを含む第1のデータが記録された第1の記録媒体を準備する工程と、前記第2の場所に設置された前記第1の半導体製造装置を前記第1の動作条件下で動作させたときに、前記複数の第1のセンサを用いて複数の第2の出力データを含む第2のデータを収集する工程と、前記第1のデータと前記第2のデータとを比較して、前記第1の出力データに対して異常を示す前記第2の出力データが抽出された第1の比較結果を生成する工程と、前記第1の比較結果に基づいて前記第1の半導体製造装置の第1の校正を行う工程と、前記第2の場所に設置された前記第1の半導体製造装置を、該第1の半導体製造装置に取り付けられた複数の第2のセンサに対応する複数の第2の検査項目を検査するための第2の動作条件下で動作させたときに、前記複数の第2のセンサを用いて複数の第3の出力データを含む第3のデータを収集する工程と、前記第1の半導体製造装置の第2の校正を行う場合の基準となる第2の半導体製造装置を前記第2の動作条件下で動作させたときに、該第2の半導体製造装置に取り付けられ前記複数の第2の検査項目に対応する複数の第3のセンサを用いて収集される複数の第4の出力データを含む第4のデータが記録された第2の記録媒体を準備する工程と、前記第3のデータと前記第4のデータとを比較して、前記第4の出力データに対して異常を示す前記第3の出力データが抽出された第2の比較結果を生成する工程と、前記第2の比較結果に基づいて前記第1の半導体製造装置の前記第2の校正を行う工程と、を含む半導体製造装置の校正方法。2前記第1の比較結果を生成する工程及び前記第2の比較結果を生成する工程では、データマイニングを用いる1に記載の半導体製造装置の校正方法。3前記第1の動作条件は、前記第1の半導体製造装置のハードウェアを動作させる動作条件であり、前記第2の動作条件は、前記第1の半導体製造装置及び前記第2の半導体製造装置に半導体製造プロセスを実施させる動作条件である1又は2に記載の半導体製造装置の校正方法。4前記第1~第4の出力データは、時系列データである1~3のいずれかに記載の半導体製造装置の校正方法。"