"過去の製品情報実績に基づいて標準製品情報を決定する製品情報管理支援装置であって、演算装置と、データ記憶装置と、入出力装置を備え、前記データ記憶装置は、少なくとも対象部品種類ID、効果指標ID、効果目標値を含む第1のデータテーブル、少なくとも過去の納入実績のある部品ID、結果指標、部品仕様を含む第2のデータテーブル、部品間の類似度計算結果を格納する第3のデータテーブル、少なくともクラスタ数、クラスタ間距離、部品間類似度閾値、クラスタID、クラスタ内部品IDを含む第4のデータテーブル、クラスタ数毎に部品間類似度閾値により複数部品を標準化、集約化した標準化効果計算結果を格納する第5のデータテーブル、および、少なくともクラスタIDと、クラスタ内部品IDと、標準部品IDとを含む第6のデータテーブルを記憶し、前記演算装置は、対象部品名称、効果指標名称、効果目標値をユーザによる選択入力を前記入出力装置を介して受付け、前記データ記憶装置の第1のデータテーブルに記憶する手段と、前記データ記憶装置の第2のデータテーブルより部品ID、部品仕様を読み出して、部品仕様正規化処理を行い、任意の2つの部品間の類似度を算出し、前記第3のデータテーブルへ格納し、および、該当する部品IDの件数よりも少ない任意のクラスタ数を選択し、任意の2つのクラスタ間距離を全てのクラスタの組合せを算出し、各クラスタ数における部品間類似度の最小値を部品間類似度閾値として前記第4のデータテーブルへ格納する部品間類似度計算手段と、前記第4のデータテーブルのクラスタ内部品IDと、前記第2のデータテーブルの結果指標データより、各クラスタ数毎に標準化効果を算出し、前記第5のデータテーブルへ格納する部品標準化効果計算手段と、前記第5のデータテーブルより標準化効果データを読み出し、部品標準化分析結果を実績部品の標準化範囲と標準化効果を合わせて前記入出力装置へ表示し、ユーザより部品間類似度閾値の選択を受け付ける部品標準化分析結果入出力手段と、前記第4のデータテーブルより、前記部品間類似度閾値の選択に対応するクラスタ数のクラスタ内部品IDデータと、前記第2のデータテーブルの結果指標データより、前記クラスタ内部品IDの中から、結果指標データが最良となる部品IDを標準部品として選択して、前記第6のデータテーブルへ格納する標準部品決定手段と、前記入出力装置へ、標準部品データ出力画面を表示する標準部品データ出力手段と、を有することを特徴とする製品情報管理支援装置。前記部品間類似度計算手段は、任意の2つの部品間の類似度を、各仕様項目の仕様値を正規化した値を使用して、ユークリッド距離、マハラノビス距離、またはマンハッタン距離に基づく類似度計算方法を用いて算出することを特徴とする請求項1記載の製品情報管理支援装置。前記部品間類似度計算手段は、任意の2つのクラスタ間の距離を、各クラスタに含まれる各部品IDの各仕様項目の仕様値を正規化した値を使用して、最短距離法、最長距離法、群平均法、またはウォード法に基づくクラスタ分析方法を用いて算出することを特徴とする請求項1記載の製品情報管理支援装置。前記部品標準化分析結果入出力手段は、前記第1、第3、第4、第5のデータテーブルよりデータを読み出し、部品標準化分析結果出力画面に、部品間類似度が高い部品の関係をグラフ表示し、部品標準化効果を横軸が部品間類似度閾値、縦軸が効果指標の座標上に各クラスタ数の標準化効果データをプロットしたグラフを表示し、および第5のデータテーブルのデータを表示して、ユーザより部品間類似度閾値の選択を受け付けることを特徴とする請求項1記載の製品情報管理支援装置。上記特許文献1では、複数の部品のデータから標準部品を選定する場合、生産量に基づいて、標準部品を選定することを一つの特徴として記載している。例えば、生産量が1000個以上となるような生産量の多い部品においては、個別の顧客に対応して納入した部品と、多数の顧客の共通的な要求に対応して納入した部品とでは、一桁、ないし二桁以上の生産量の差が出ることが考えられる。そのため、例えば、50個以上の生産実績を持つ部品を標準部品とし、50個未満の生産実績の部品は非標準部品とするなどの運用が可能であると考えられる。しかし、生産量が100個を下回るような少量生産部品においては、そもそも個別の顧客に対応した個別仕様で納入する部品が多く、同一仕様の部品の生産量はそれぞれ数個程度ということが起こりうる。一方で、このような個別仕様は必ずしも顧客の明確な要求に従った結果だけではなく、共通的な仕様で問題ないところを、案件毎のスケジュールやコストなどの都合によって生み出されている側面もある。そのため、少量生産部品においても部品標準化を行う必要性はあるが、前述のように生産量に数個程度の差しか発生しない状況が多いため、大量生産品のような生産量の差に基づく標準部品の選定は困難である。また上記特許文献1では、部品の類似性を判定する仕様項目の選択が利用者に委ねられており、実施例にある寸法、質量、形状など一桁程度の仕様項目のみで規定されるような単純構造部品においては、部品の類似性を判定する仕様項目の選択が容易であると考えられる。しかし、多数の機能を持ち、各機能に対する複数の性能仕様も含めて規定されるような複雑な部品例えば、油圧ポンプ用モータなどにおいては、仕様項目が50項目から100項目を超える場合もあるため、部品の類似性を判定する仕様項目を任意に選択することが困難となると考えられる。そのため、仕様項目の任意選択を前提とした部品の類似性の判定、およびそれに基づく標準部品の選定は困難である。そこで、本発明は、部品の生産実績や部品の類似性を判定する仕様項目に関する利用者の任意入力情報にかかわらず適切な標準部品の選定を支援する技術を提供することを目的とする。上記課題を解決するために、例えば特許請求の範囲に記載の構成を採用する。本願は上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、過去の製品情報実績に基づいて標準製品情報を決定する製品情報管理支援装置であって、演算装置と、データ記憶装置と、入出力装置を備え、前記データ記憶装置は、少なくとも対象部品種類ID、効果指標ID、効果目標値を含む第1のデータテーブル、少なくとも過去の納入実績のある部品ID、結果指標、部品仕様を含む第2のデータテーブル、部品間の類似度計算結果を格納する第3のデータテーブル、少なくともクラスタ数、クラスタ間距離、部品間類似度閾値、クラスタID、クラスタ内部品IDを含む第4のデータテーブル、クラスタ数毎に部品間類似度閾値により複数部品を標準化、集約化した標準化効果計算結果を格納する第5のデータテーブル、および、少なくともクラスタIDと、クラスタ内部品IDと、標準部品IDとを含む第6のデータテーブルを記憶し、前記演算装置は、対象部品名称、効果指標名称、効果目標値をユーザによる選択入力を前記入出力装置を介して受付け、前記データ記憶装置の第1のデータテーブルに記憶する手段と、前記データ記憶装置の第2のデータテーブルより部品ID、部品仕様を読み出して、部品仕様正規化処理を行い、任意の2つの部品間の類似度を算出し、前記第3のデータテーブルへ格納し、および、該当する部品IDの件数よりも少ない任意のクラスタ数を選択し、任意の2つのクラスタ間距離を全てのクラスタの組合せを算出し、各クラスタ数における部品間類似度の最小値を部品間類似度閾値として前記第4のデータテーブルへ格納する部品間類似度計算手段と、前記第4のデータテーブルのクラスタ内部品IDと、前記第2のデータテーブルの結果指標データより、各クラスタ数毎に標準化効果を算出し、前記第5のデータテーブルへ格納する部品標準化効果計算手段と、前記第5のデータテーブルより標準化効果データを読み出し、部品標準化分析結果を実績部品の標準化範囲と標準化効果を合わせて前記入出力装置へ表示し、ユーザより部品間類似度閾値の選択を受け付ける部品標準化分析結果入出力手段と、前記第4のデータテーブルより、前記部品間類似度閾値の選択に対応するクラスタ数のクラスタ内部品IDデータと、前記第2のデータテーブルの結果指標データより、前記クラスタ内部品IDの中から、結果指標データが最良となる部品IDを標準部品として選択して、前記第6のデータテーブルへ格納する標準部品決定手段と、前記入出力装置へ、標準部品データ出力画面を表示する標準部品データ出力手段と、を有することを特徴とする。本発明によれば、生産量が少なく、かつ複数の仕様項目で規定する複雑な部品においても利用者の任意入力情報によらずに過去の製品情報に基づいて標準部品を選定することができる。それにより部品標準化が促進し、標準部品の活用による設計、生産、検査工数の低減が可能となる。また標準部品の集中購買により部品調達費の低減が可能となる。上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。以下、本発明に係る製品情報管理支援装置の一実施形態について、図面を用いて説明する。本実施形態の製品情報管理支援装置100は、部品標準化分析結果、および標準部品選定結果を出力する装置である。製品情報管理支援装置100は、図1に示すように、コンピュータで構成され、演算装置200において機能として実現される標準化目標入力手段110と、部品間類似度計算手段120と、部品標準化効果計算手段130と、標準部品決定手段140と、部品標準化分析結果入出力手段150と、標準部品データ出力手段160と、入出力装置170と、データ記憶装置180とを備えている。データ記憶装置180には、過去の製品納入実績における部品種類を一意に識別する部品種類IDと部品名称とが格納される部品種類データテーブル181と、標準化効果指標の種類を識別する効果指標IDと効果指標名称とが格納される標準化効果指標データテーブル182と、標準化分析の処理実績を識別する分析履歴IDと利用者が選択した部品種類IDと利用者が選択した効果指標IDと利用者が入力した効果指標における効果目標値とが格納される標準化分析履歴データテーブル183と、過去の製品納入実績における部品データを識別する部品IDと部品種類IDと過去の製品納入実績の対象案件を識別する案件IDと標準部品として選定したものを識別する標準部品IDと部品の購入費実績などの結果指標と部品の仕様内容とが格納される部品データテーブル184と、部品IDと部品の仕様内容データを正規化した部品仕様正規化データとが格納される部品仕様正規化データテーブル185と、部品仕様正規化データに基づいて算出した部品間の類似度計算結果が格納される部品間類似度データテーブル186と、複数部品を標準化、集約化する標準化範囲の分類数を識別するクラスタ数とクラスタ間の最大距離を表すクラスタ間距離とクラスタ内に含まれる部品データ間の最小類似度を表す部品間類似度閾値と各クラスタ数における各クラスタを識別するクラスタIDとクラスタに含まれる部品ID群を識別するクラスタ内部品ID群とが格納される標準化範囲データテーブル187と、クラスタ数と部品間類似度閾値と部品間類似度閾値により複数部品を標準化、集約化した場合の標準化効果計算結果購入費低減率などと、利用者が部品間類似度閾値を選択した結果を識別する選択フラグデータとが格納される部品標準化効果データテーブル188と、クラスタIDとクラスタ内部品ID群と標準化範囲内の複数部品の中で標準部品として選択された部品IDを表す標準部品IDとが格納される標準部品データテーブル189と、が格納される。部品種類データテーブル181は、図2に示すように、部品種類IDが格納される部品種類ID領域181aと、部品名称が格納される部品名称領域181bと、を有している。この部品種類データテーブル181には、各種データを利用者が入力する前に、各領域181a、181bに予めデータが格納される。標準化効果指標データテーブル182は、図3に示すように、効果指標IDが格納される効果指標ID領域182aと、効果指標名称が格納される効果指標名称領域182bと、を有している。この標準化効果指標データテーブル182には、各種データを利用者が入力する前に、各領域182a、182bに予めデータが格納される。標準化分析履歴データテーブル183は、図4に示すように、分析履歴IDが格納される分歴履歴ID領域183aと、部品種類IDが格納される部品種類ID領域183bと、効果指標IDが格納される効果指標ID領域183cと、効果目標値が格納される効果目標値領域183dと、を有している。部品データテーブル184は、図5に示すように、部品IDが格納される部品ID領域184aと、部品種類IDが格納される部品種類ID領域184bと、案件IDが格納される案件ID領域184cと、標準部品IDが格納される標準部品ID領域184dと、購入費などの結果指標の実績値が格納される結果指標領域184eと、部品の仕様内容実績データが格納される部品仕様内容領域184fと、を有している。この部品データテーブル184には、各種データを利用者が入力する前に、各領域184a、184b、184d、184e、184fに予めデータが格納される。部品仕様正規化データテーブル185は、図6に示すように、部品IDが格納される部品ID領域185aと、部品仕様正規化データが格納される部品仕様正規化データ領域185bと、を有している。部品間類似度データテーブル186は、図7に示すように、部品IDが格納される部品ID領域186aと、部品間類似度データが格納される部品間類似度データ領域186bと、を有している。標準化範囲データテーブル187は、図8に示すように、クラスタ数が格納されるクラスタ数領域187aと、クラスタ間距離データが格納されるクラスタ間距離データ領域187bと、部品間類似度閾値データが格納される部品間類似度閾値データ領域187cと、クラスタIDが格納されるクラスタID領域187dと、クラスタ内部品ID群が格納されるクラスタ内部品ID群領域187eと、を有している。部品標準化効果データテーブル188は、図9に示すように、クラスタ数が格納されるクラスタ数領域188aと、部品間類似度閾値データが格納される部品間類似度閾値データ領域188bと、購入費低減率などの標準化効果計算結果が格納される標準化効果計算結果領域188cと、部品間類似度閾値の選択フラグデータが格納される選択フラグデータ領域188dと、を有している。標準部品データテーブル189は、図10に示すように、クラスタIDが格納されるクラスタID領域189aと、クラスタ内部品ID群が格納されるクラスタ内部品ID群領域189bと、標準部品IDが格納される標準部品ID領域189cと、を有している。次に、製品情報管理支援装置100の動作について説明する。以下、図11~図13に示すフローチャートに従って、製品情報管理支援装置100の動作について説明する。図11のフローチャートに示すように、まず、製品情報管理支援装置100の標準化目標入力手段110が、入出力装置170を介して、標準化目標の各種データを受け付けるS100。この際、標準化目標入力手段110は、入出力装置170に図14に示す標準化目標データ入力画面171を表示させる。この入力画面171には、標準化分析の対象とする部品名称が選択される対象部品名称選択欄171aと、部品標準化分析の分析軸とする効果指標名称が選択される効果指標選択欄171bと、選択した効果指標における目標値が入力される効果目標値入力欄171cと、標準化分析の実行を指示する実行ボタン171dとがある。この製品情報管理支援装置100の利用者は、この入力画面171を見て、入出力装置170を操作して、対象部品名称入力欄171aで対象部品を選択する。そして、効果指標入力欄171bで効果指標を選択する。さらに、効果目標値入力欄171cに効果目標値を入力する。以上の全ての入力欄等171a~171cへの入力等が終了すると、利用者は、入力画面171中の実行ボタン171dを押す。仮に、全ての入力欄等171a~171cへの入力等が終了しないうちに、実行ボタン171dを押した場合、標準化目標入力手段110は、未入力データ有りと判断してS110、未入力データの入力等を促す。また未入力データがない場合、標準化目標入力手段110は、受け付けた対象部品名称を図2の部品種類データテーブル181を介して部品種類IDに変換し、受け付けた効果指標名称を図3の標準化効果指標データテーブルを介して効果指標IDに変換し、受け付けた効果目標値と標準化分析の処理実績を識別する分析履歴IDとともに、図4の標準化分析履歴データテーブルの該当領域に入力データを格納するS200。ここで、部品間類似度計算手段120および部品標準化効果計算手段130による部品標準化分析情報の作成処理S300について、図12に示すフローチャートに従って説明する。部品間類似度計算手段120は、部品データテーブル184に含まれる部品ID184aと部品仕様内容データ184fをデータ記憶装置から読み込んでS301、部品仕様正規化データへの変換処理を行うS302。その際、部品仕様内容データがテキストデータ例:材質炭素鋼、ステンレス鋼などのものは、ダミー変数例:材質炭素鋼鉄該当=1、非該当=0、材質ステンレス鋼該当=1、非該当=0に変換する。また部品仕様内容データが数値データのものは、以下の数1の計算式を用いて、0から1の値に変換する。ここで、xi,j:i番目の部品IDのj番目の仕様項目の仕様値を正規化した値Xi,j:i番目の部品IDのj番目の仕様項目の仕様値Xmax,j:j番目の仕様項目の仕様値の対象部品ID内の最大値Xmin,j:j番目の仕様項目の仕様値の対象部品ID内の最小値変換した仕様正規化データは、図6の部品仕様正規化データテーブル185の該当領域に格納するS303。次に部品間類似度計算手段120は、部品仕様正規化データテーブル185の部品仕様正規化データを読み込んで、任意の2つの部品IDのデータを抽出し、以下の数2の計算式を用いて、部品間類似度Suvを算出するS304。ここで、Suv:u番目の部品IDの部品仕様内容データとv番目の部品IDの部品仕様内容データの部品間類似度xu,j:u番目の部品IDのj番目の仕様項目の仕様値を正規化した値xv,j:v番目の部品IDのj番目の仕様項目の仕様値を正規化した値n:仕様項目の種類数類似度Suvは、例えば、類似度計算手法のうちで最も簡単なユークリッド距離に基づく数2で求めてもよいが、その他、マハラノビス距離に基づく類似度計算式を用いても、マンハッタン距離に基づく類似度計算式等、他の手法を用いてもよい。この数2で求められる類似度Suvは、0以上で1以下の値となり、1に近い値ほど類似度が高いことを示す。部品間類似度計算手段120は、次に、該当する部品ID185aの中で未選択の部品IDの有無を判断してS305、未選択の部品IDが無くなるまで、数2による類似度計算の処理を繰り返す。未選択の部品IDが無くなると、部品間類似度計算手段120は、類似度計算結果を図7の部品間類似度データテーブル186の該当領域に格納するS306。次に部品間類似度計算手段120は、部品間類似度データテーブル186の部品間類似度データを読み込んで、該当する部品IDの件数よりも少ない任意のクラスタ数を選択し、以下の数3の計算式を用いて、クラスタ間距離dを算出するS307。ここで、d:任意の2つのクラスタ間の距離xu,j:u番目の部品IDのj番目の仕様項目の仕様値を正規化した値xv,j:v番目の部品IDのj番目の仕様項目の仕様値を正規化した値n:仕様項目の種類数クラスタ間距離dは、例えば、クラスタ分析手法のうちの最も代表的な最短距離法に基づく数3で求めてもよいが、その他、最長距離法、群平均法、ウォード法等に基づく計算式等、他の手法を用いてもよい。部品間類似度計算手段120は、次に、該当する部品IDの件数よりも少ない任意のクラスタ数の中で未選択のクラスタ数の有無を判断してS308、未選択のクラスタ数が無くなるまで、数3によるクラスタ間距離計算の処理を繰り返す。未選択のクラスタ数が無くなると、部品間類似度計算手段120は、クラスタ間距離計算結果を図8の標準化範囲データテーブル187の該当領域に格納する。そして、部品間類似度計算手段120は、各クラスタ数における部品間類似度の最小値を部品間類似度閾値データとして、標準化範囲データテーブル187の該当領域に格納する。さらに、部品間類似度計算手段120は、各クラスタ数における各クラスタを識別するクラスタIDを付与し、各クラスタに含まれる部品ID群とともに標準化範囲データテーブル187の該当領域に格納するS309。次に部品標準化効果計算手段130は、標準化範囲データテーブル187のクラスタ内部品ID群データと部品データテーブル184の結果指標データ184e例:購入費を読み込んでS310、任意のクラスタ数を選択し、以下の数4の計算式を用いて、標準化効果Zを算出するS311。ここで、Z:任意のクラスタ数における標準化効果Wi:i番目の部品IDの結果指標データWmini:i番目の部品IDを含むクラスタ内部品ID群における結果指標データの最低値標準化効果Zは、例えば購入費の場合は数4に示す計算式で求めても良いが、他の手法を用いてもよい。部品標準化効果計算手段130は、次に、該当するクラスタ数の中で未選択のクラスタ数の有無を判断してS312、未選択のクラスタ数が無くなるまで、数4による標準化効果計算の処理を繰り返す。未選択のクラスタ数が無くなると、部品標準化効果計算手段130は、部品標準化効果計算結果を図9の部品標準化効果データテーブル188の該当領域に格納するS313。以上で、部品間類似度計算手段120および部品標準化効果計算手段130による標準化分析情報の作成処理S300が終了する。再び、図11に示すフローチャートに従って説明する。部品標準化分析情報の作成処理S300が終了すると、部品標準化分析結果入出力手段150は、入出力装置170に図15に示す部品標準化分析結果出力画面172を表示させるS400。この出力画面172には、対象部品名称領域172aと、部品間類似度グラフ領域172bと、部品標準化効果グラフ領域172cと、標準部品決定ボタン172dと、部品間類似度閾値領域172eと、クラスタ数領域172fと、部品標準化効果領域172gと、閾値選択欄172hと、が表示される。この製品情報管理支援装置100の利用者は、この部品標準化分析結果出力画面172を見て、入出力装置170を操作して、閾値選択欄172hで標準化範囲を規定する際の閾値となる部品間類似度閾値を選択する。選択欄172hの選択が終了すると、利用者は、入力画面172中の標準部品決定ボタン172dを押す。これにより、部品標準化分析結果入出力手段150が入出力装置170を介して、閾値選択フラグデータを受け付けるS500。仮に、閾値選択欄172hの選択が終了しないうちに、標準部品決定ボタン172dを押した場合、部品標準化分析結果入出力手段150は、未選択データ有りと判断してS510、未選択データの選択を促す。また未選択データがない場合、部品標準化分析結果入出力手段150は、閾値選択フラグデータを、図9の標準化効果データテーブル188の該当領域に格納するS600。ここで、標準部品決定手段140による標準部品情報の作成処理S700について、図13に示すフローチャートに従って説明する。標準部品決定手段140は、標準化範囲データテーブル187に含まれるクラスタ内部品ID群データ187eと、部品データテーブル184に含まれる結果指標データ184eをデータ記憶装置180から読み込んでS701、S702、閾値選択で選択されたクラスタ数における任意のクラスタIDを選択する。そしてクラスタ内部品ID群の中から結果指標データが最良例:購入費の場合は購入費が最低となる部品IDを標準部品として選択するS703。標準部品決定手段140は、次に、未選択のクラスタIDの有無を判断してS704、未選択のクラスタIDが無くなるまで、標準部品の決定処理を繰り返す。未選択のクラスタIDが無くなると、標準部品決定手段140は、標準部品決定結果を図10の標準部品データテーブル189の該当領域と、図5の部品データテーブル184の標準部品ID領域184dに格納する。以上で、標準部品決定手段140による標準部品情報の作成処理S700が終了する。再び、図11に示すフローチャートに従って説明する。標準部品情報の作成処理S700が終了すると、標準部品データ出力手段160は、入出力装置170に図16に示す標準部品データ出力画面173を表示させるS800。この出力画面173には、対象部品の部品名称領域173aと、部品ID領域173cと、標準部品ID173dと、が表示される。以上、本実施形態では、標準化分析対象の部品に関して、部品間類似度計算結果と標準化効果計算結果が示されるので、複数の仕様項目で規定する複雑な部品においても利用者の任意入力情報によらずに過去の製品情報に基づいて標準部品を選定することができる。また本実施形態では、最終的な標準部品の選択結果が示され、また部品データベースに格納されるため、標準部品の活用促進等を支援することができる。尚、本実施形態では、標準化効果を購入費低減率としたが、本発明はこれに限定されるものではなく、設計費低減率、検査費低減率、顧客要求仕様のカバー率などとしてもよい。"