部品に関して、調査対象の化学物質の含有推定を行うコンピュータシステムであって、データの取得と表示を行う入出力部と、各部品の属性情報のリストである部品情報と、各部品が含有する化学物質のリストである化学物質情報と、各化学物質の使用目的のリストである用途情報と、部品の属性情報のうち処理対象となる部品属性の項目を特定する評価対象項目情報と、を記憶する記憶部と、調査対象とする部品と化学物質のユーザ指定を入出力部で受け付ける第1処理と、前記用途情報において、前記調査対象化学物質と同一用途を持つ化学物質を抽出する第2処理と、前記評価対象項目情報が示す部品属性に関して、調査対象部品と同一の部品属性を持つ部品を前記部品情報から抽出し、当該抽出した部品が含有する化学物質情報を前記化学物質情報から抽出する第3処理と、前記第3処理で抽出した化学物質情報から、前記第2処理で抽出した化学物質を含有する部品を抽出し、当該部品の部品属性を、調査対象化学物質の含有傾向がある部品属性として特定する第4処理と、調査対象部品のうち、前記第4処理で特定した部品属性を持つ部品を、調査対象化学物質の含有可能性が高い部品として特定する第5処理と、前記第5処理で特定した部品の情報を、入出力部に表示する第6処理とを実行する演算部と、を有することを特徴とする化学物質含有推定システム。請求項1に記載の化学物質含有推定システムであって、前記演算部は、前記第3処理において、前記評価対象項目情報が示す部品属性として、部品種類、部品の製造会社、部品を構成する部位、部品に使用される材料のうち少なくとも一つを使用して、調査対象部品と同一の部品属性を持つ部品を前記部品情報から抽出し、当該抽出した部品が含有する化学物質情報を前記化学物質情報から抽出することを特徴とする化学物質含有推定システム。請求項1に記載の化学物質含有推定システムであって、前記演算部は更に、前記第4処理において調査対象化学物質を含有する傾向のある部品属性を特定する際に、部品属性別の部品数、および当該部品属性を持つ部品のうち調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含有する部品数をカウントして、部品属性別に前記部品数の間の比率を算出する第7処理を実行し、前記第6処理において、前記部品属性別の比率の情報を入出力部に表示することを特徴とする化学物質含有推定システム。請求項1に記載の化学物質含有推定システムであって、前記記憶部は、評価対象項目情報として、調査対象化学物質を含有する傾向のある部品属性を抽出する際に使用する第一の評価対象項目情報と、調査対象化学物質を含有する可能性の高い部品を推定する際に使用する第二の評価対象項目情報の2つを有し、前記演算部は更に、前記第3処理において、前記第一の評価対象項目情報が示す部品属性に関して、調査対象部品と同一の部品属性を持つ部品とこの部品が含有する化学物質情報の抽出を実行しし、前記第4処理において、前記第3処理で抽出した含有化学物質情報から、前記第2処理で抽出した化学物質を含有する部品を抽出し、当該部品における部品属性を調査対象化学物質を含有する傾向のある部品属性として特定し、調査対象部品における前記第一、第二の評価対象項目の値を前記部品情報から抽出して部品分類の情報とし、当該部品分類を持つ部品ごとに調査対象化学物質と同一用途を持つ化学物質の含有有無を判定する第8処理を実行し、前記第5処理において、調査対象化学物質を含有する傾向のある部品のうち、調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含有する部品が存在しない部品分類を抽出し、当該部品分類を持つ部品を調査対象化学物質を含有する可能性が高い部品として特定し、前記第6処理において、前記第5処理で推定した部品の情報を表示装置に表示することを特徴とする化学物質含有推定システム。請求項4に記載の化学物質含有推定システムであって、前記演算部は更に、前記第4処理において調査対象化学物質を含有する傾向のある部品属性を特定する際に、部品属性別の部品数、および当該部品属性を持つ部品のうち調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含有する部品数をカウントして、部品属性別にこれらの部品数の比率P1を算出し、調査対象化学物質を含有する可能性の高い部品を特定する際に、部品分類別の部品数、および当該部品分類を持つ部品のうち調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含有する部品数をカウントして、部品分類別にこれらの部品数の比率P2を算出し、前記P1および前記P2の値を用いて部品分類別に調査対象化学物質を含有するリスクを算出する第9処理を実行し、前記第6処理において、前記算出したリスクの情報を入出力部に表示することを特徴とする化学物質含有推定システム。演算部および入出力部と、各部品の属性情報のリストである部品情報と、各部品が含有する化学物質のリストである化学物質情報と、各化学物質の使用目的のリストである用途情報と、部品の属性情報のうち処理対象となる部品属性の項目を特定する評価対象項目情報と、を記憶する記憶部とを備えて、部品に関して、調査対象の化学物質の含有推定を行うコンピュータシステムが、調査対象とする部品と化学物質のユーザ指定を入出力部で受け付ける第1処理と、前記用途情報において、前記調査対象化学物質と同一用途を持つ化学物質を抽出する第2処理と、前記評価対象項目情報が示す部品属性に関して、調査対象部品と同一の部品属性を持つ部品を前記部品情報から抽出し、当該抽出した部品が含有する化学物質情報を前記化学物質情報から抽出する第3処理と、前記第3処理で抽出した化学物質情報から、前記第2処理で抽出した化学物質を含有する部品を抽出し、当該部品の部品属性を、調査対象化学物質の含有傾向がある部品属性として特定する第4処理と、調査対象部品のうち、前記第4処理で特定した部品属性を持つ部品を、調査対象化学物質の含有可能性が高い部品として特定する第5処理と、前記第5処理で特定した部品の情報を、入出力部に表示する第6処理と、を実行することを特徴とする化学物質含有推定方法。演算部および入出力部と、各部品の属性情報のリストである部品情報と、各部品が含有する化学物質のリストである化学物質情報と、各化学物質の使用目的のリストである用途情報と、部品の属性情報のうち処理対象となる部品属性の項目を特定する評価対象項目情報と、を記憶する記憶部とを備えて、部品に関して、調査対象の化学物質の含有推定を行うコンピュータシステムに、調査対象とする部品と化学物質のユーザ指定を入出力部で受け付ける第1処理と、前記用途情報において、前記調査対象化学物質と同一用途を持つ化学物質を抽出する第2処理と、前記評価対象項目情報が示す部品属性に関して、調査対象部品と同一の部品属性を持つ部品を前記部品情報から抽出し、当該抽出した部品が含有する化学物質情報を前記化学物質情報から抽出する第3処理と、前記第3処理で抽出した化学物質情報から、前記第2処理で抽出した化学物質を含有する部品を抽出し、当該部品の部品属性を、調査対象化学物質の含有傾向がある部品属性として特定する第4処理と、調査対象部品のうち、前記第4処理で特定した部品属性を持つ部品を、調査対象化学物質の含有可能性が高い部品として特定する第5処理と、前記第5処理で特定した部品の情報を、入出力部に表示する第6処理と、を実行させることを特徴とする化学物質含有推定プログラム。REACHなどの規制では、法律改定等によって規制対象となる化学物質が順次追加される。このため、各企業はこれらの規制対象化学物質が追加されるごとに、自社が購入/販売している部品/製品を調査し、規制に対応していく必要がある。しかし、上記特許文献1などに示される従来技術では、素材毎の規制対象化学物質の含有可能性を人手で調査し、含有可能性ランクを定義する必要がある。そのため、担当者に専門的な知識を要求する。また、素材と規制対象化学物質との組み合わせが多数存在する場合に、上記の含有可能性ランクの定義に膨大な工数がかかるという問題もある。また、上記特許文献2などに示される従来技術では、化学物質情報が未調査の部品に対しても、既存の化学物質情報を利用した規制対象物質の推定が可能であるが、推定対象とする化学物質が過去に指定されたものに限定されてしまう。そのため、新たに規制対象化学物質が追加された場合には対応できないという問題がある。そこで本発明の目的は、特定化学物質に関する規制に、新たな規制対象化学物質の追加がなされた状況に対応して、部品に含有される化学物質を効率良く推定する技術を提供することにある。上記課題を解決する本発明の化学物質含有推定システムは、部品に関して、調査対象の化学物質の含有推定を行うコンピュータシステムであって、データの取得と表示を行う入出力部と、各部品の属性情報のリストである部品情報と、各部品が含有する化学物質のリストである化学物質情報と、各化学物質の使用目的のリストである用途情報と、部品の属性情報のうち処理対象となる部品属性の項目を特定する評価対象項目情報と、を記憶する記憶部と、調査対象とする部品と化学物質のユーザ指定を入出力部で受け付ける第1処理と、前記用途情報において、前記調査対象化学物質と同一用途を持つ化学物質を抽出する第2処理と、前記評価対象項目情報が示す部品属性に関して、調査対象部品と同一の部品属性を持つ部品を前記部品情報から抽出し、当該抽出した部品が含有する化学物質情報を前記化学物質情報から抽出する第3処理と、前記第3処理で抽出した化学物質情報から、前記第2処理で抽出した化学物質を含有する部品を抽出し、当該部品の部品属性を、調査対象化学物質の含有傾向がある部品属性として特定する第4処理と、調査対象部品のうち、前記第4処理で特定した部品属性を持つ部品を、調査対象化学物質の含有可能性が高い部品として特定する第5処理と、前記第5処理で特定した部品の情報を、入出力部に表示する第6処理とを実行する演算部と、を有することを特徴とする。また本発明の化学物質含有推定方法は、演算部および入出力部と、各部品の属性情報のリストである部品情報と、各部品が含有する化学物質のリストである化学物質情報と、各化学物質の使用目的のリストである用途情報と、部品の属性情報のうち処理対象となる部品属性の項目を特定する評価対象項目情報と、を記憶する記憶部とを備えて、部品に関して、調査対象の化学物質の含有推定を行うコンピュータシステムが、調査対象とする部品と化学物質のユーザ指定を入出力部で受け付ける第1処理と、前記用途情報において、前記調査対象化学物質と同一用途を持つ化学物質を抽出する第2処理と、前記評価対象項目情報が示す部品属性に関して、調査対象部品と同一の部品属性を持つ部品を前記部品情報から抽出し、当該抽出した部品が含有する化学物質情報を前記化学物質情報から抽出する第3処理と、前記第3処理で抽出した化学物質情報から、前記第2処理で抽出した化学物質を含有する部品を抽出し、当該部品の部品属性を、調査対象化学物質の含有傾向がある部品属性として特定する第4処理と、調査対象部品のうち、前記第4処理で特定した部品属性を持つ部品を、調査対象化学物質の含有可能性が高い部品として特定する第5処理と、前記第5処理で特定した部品の情報を、入出力部に表示する第6処理と、を実行することを特徴とする。また本発明の化学物質含有推定プログラムは、演算部および入出力部と、各部品の属性情報のリストである部品情報と、各部品が含有する化学物質のリストである化学物質情報と、各化学物質の使用目的のリストである用途情報と、部品の属性情報のうち処理対象となる部品属性の項目を特定する評価対象項目情報と、を記憶する記憶部とを備えて、部品に関して、調査対象の化学物質の含有推定を行うコンピュータシステムに、調査対象とする部品と化学物質のユーザ指定を入出力部で受け付ける第1処理と、前記用途情報において、前記調査対象化学物質と同一用途を持つ化学物質を抽出する第2処理と、前記評価対象項目情報が示す部品属性に関して、調査対象部品と同一の部品属性を持つ部品を前記部品情報から抽出し、当該抽出した部品が含有する化学物質情報を前記化学物質情報から抽出する第3処理と、前記第3処理で抽出した化学物質情報から、前記第2処理で抽出した化学物質を含有する部品を抽出し、当該部品の部品属性を、調査対象化学物質の含有傾向がある部品属性として特定する第4処理と、調査対象部品のうち、前記第4処理で特定した部品属性を持つ部品を、調査対象化学物質の含有可能性が高い部品として特定する第5処理と、前記第5処理で特定した部品の情報を、入出力部に表示する第6処理と、を実行させることを特徴とする。本発明によれば、特定化学物質に関する規制に、新たな規制対象化学物質の追加がなされた状況に対応して、部品に含有される化学物質を効率良く推定することが可能となる。---第1実施形態---以下に本発明の実施形態について図面を用いて詳細に説明する。図1は本実施形態の化学物質含有推定システム10の構成例を示す図である。図1に示す化学物質含有推定システム10は、特定化学物質に関する規制に、新たな規制対象化学物質の追加がなされた状況に対応して、部品に含有される化学物質を効率良く推定するコンピュータシステムである。この化学物質含有推定システム10は、本実施形態の化学物質含有推定方法を実際にサービスとして提供するソリューションベンダーやユーザなどが所持するサーバやコンピュータ端末等を想定できる。この化学物質含有推定システム10は、入出力部100、記憶部200、および演算部300を備えている。入出力部100は、演算部300の処理で必要なデータを取得し、処理結果を表示するためのものであり、例えばキーボードやマウスなどの入力装置、外部と通信する通信装置、ディスク型記憶媒体の記録再生装置、CRTや液晶モニタなどの出力装置等から構成される。また、記憶部200は、演算部300の処理で使用する入力情報210と処理結果を格納する出力情報220とを格納するものであり、ハードディスクドライブやメモリ等の記憶装置で構成される。前記入力情報210は、部品情報211、材料情報212、化学物質情報213、用途情報214、評価対象項目情報215から構成されている。それぞれの情報について以下に説明する。部品情報211は、部品の種類や特性などを管理するための情報であり、例えば図2に示すように、部品ID、部品種類ID、部品種類名、製造会社ID、製造会社名の情報から成る。図2の部品情報211において、例えば部品IDがA11の部品は、部品種類ケーブルに分類されており、製造会社A社によって製造されたものであることを示している。材料情報212は、前記部品情報211で示した部品を構成する材料を管理するための情報であり、例えば図3に示すように、部品ID、部位ID、材料ID、材料名の情報から成る。図3の材料情報212において、例えば部品IDがA11の部品は、3つの部位A11-1、A11-2、A11-3で構成されており、それぞれの部位に使用されている材料はPVC、PVC、銅であることを示している。化学物質情報213は、前記材料情報212で示した部品の各構成部位が含有する化学物質を管理するための情報であり、例えば図4に示すように、部品ID、部位ID、化学物質IDの情報から成る。図4の化学物質情報213において、例えば部品A11の構成部位A11-1には、化学物質CAS11が含まれていることを示している。用途情報214は、化学物質を使用する目的を表す情報であり、例えば図5に示すように、用途ID、用途名、化学物質IDの情報から成る。図5の用途情報214において、例えば化学物質CAS10は可塑剤の用途を持つことを示している。評価対象項目情報215は、本システム10の処理に使用する部品属性を特定する情報であり、例えば図6に示すように、評価対象テーブル名、評価対象項目番号、表示テーブル名、表示項目番号の情報から成る。図6の評価対象項目情報215において、評価対象テーブル名、評価対象項目番号は後述する化学物質含有傾向の特定時にに使用する項目であり、表示テーブル名、表示項目番号は後述する化学物質含有部品推定結果を画面表示する際に使用する項目であることを示している。また、出力情報220は、化学物質含有傾向情報221、化学物質含有部品推定結果情報222から成っている。それぞれの情報について以下に説明する。化学物質含有傾向情報221は、部品情報や材料情報の項目別に、後述する調査対象化学物質を含有する傾向の有無を示す情報である。この化学物質含有傾向情報221は、例えば図7に示すように、含有傾向ID、評価対象テーブル名、評価対象項目番号、評価対象項目値、表示テーブル名、表示項目番号、表示項目値、調査対象化学物質、用途IDの情報から成る。図7の化学物質含有傾向情報221において、例えば含有傾向IDが100のデータは、部品情報211の項目番号2の値図2に示す部品情報211の左から2番目の項目である部品種類IDを指すがP-10である部品に、用途IDがU01である調査対象化学物質CAS10を含有する傾向があることを示しており、後述する画面表示の際に部品情報211の項目番号3の値図2に示す部品情報211の左から3番目の項目である部品種類名を指すであるケーブルを表示することを示している。また、化学物質含有部品推定結果情報222は、図7に示す化学物質含有傾向情報221に基づいて、後述する、調査対象化学物質を含有する可能性がある部品の特定結果を格納した情報である。この化学物質含有部品推定結果情報222は、例えば図8に示すように、部品ID、含有傾向IDの情報から成る。一方、演算部300は、前記入出力部100や前記記憶部200の入力情報210より演算に必要なデータを取得し、例えば記憶部200の出力情報220へ処理結果を出力するものである。この演算部300は、実際に演算処理を行うCPUなどの演算処理部320と、演算処理部320における演算処理のワークエリアとなるメモリ部310で構成される。メモリ部310は、データ取得部321が入出力部100や記憶部200の入力情報210から取得したデータ、または演算処理部320で処理した結果を一時的に保持するためのものである。演算処理部320は、データ取得部321第1処理に対応した機能、同一用途化学物質抽出部322第2処理に対応した機能、同一属性部品抽出部323第3処理に対応した機能、含有傾向判定部324第4処理に対応した機能、含有部品推定部325第5処理に対応した機能、および表示制御部326第6処理に対応した機能を含む。こうした各機能部は、演算部300がメモリ部310等に読み出して実行するプログラムによって実現される。前記データ取得部321は、入出力部100や記憶部200の入力情報210から演算に必要なデータを取得する機能部である。前記同一用途化学物質抽出部322は、データ取得部321が入出力部100から取得した調査対象化学物質の情報と用途情報214から、調査対象化学物質と同一用途を持つ化学物質を特定する機能部である。前記同一属性部品抽出部323は、部品情報211、材料情報212から、評価対象項目情報215に示す評価対象項目以下、部品属性とするの値が、データ取得部321で取得した調査対象部品と同一である部品とこの部品に含有する化学物質情報を特定する機能部である。前記含有傾向判定部324は、同一属性部品抽出部323で抽出した化学物質情報から、同一用途化学物質抽出部322で抽出した化学物質を含有する部品を抽出し、当該部品における部品属性を調査対象化学物質を含有する傾向のある部品属性として特定する機能部である。前記含有部品推定部325は、調査対象部品から、含有傾向判定部324で抽出した部品属性を持つ部品を、調査対象化学物質を含有する可能性が高い部品として特定する機能部である。前記表示制御部326は、含有傾向判定部324で抽出した部品属性、および含有部品推定部325で推定した部品の情報を入出力部100に表示する機能部である。次に、図9に示すフローチャートに従い、図1の化学物質含有推定システム10における各機能の動作を説明する。図9は本実施形態の化学物質含有推定方法における処理フロー例1を示す図である。まず、前記データ取得部321は、ユーザが端末などの入出力部100から入力した調査対象となる部品および化学物質の情報を受け付け、当該部品および化学物質の各情報をメモリ部310に格納するS100。一方、この時のユーザは、例えば図10に示すような入力画面1000から調査対象とする部品のIDや化学物質のIDを直接入力している。或いは、ユーザは、画面上の部品リスト読み込みボタン1001や化学物質リスト読み込みボタン1002を押下することで、化学物質含有推定システム10が利用可能である所定の記憶装置や記憶媒体からの、部品リストや化学物質リストのアップロード処理を行って上記情報の入力を行う。また、調査対象とする部品を全部品とする場合、ユーザは、画面上の全部品を対象のチェックボックス1003にチェックを入れる。こうして調査対象の部品および化学物質の情報を入力した後、ユーザは実行ボタン1004をクリックすることで、化学物質含有推定システム10での処理を開始させることができる。本実施例では図10に示すように、調査対象部品A10、B10、C10、D10、E10、F10、調査対象化学物質CAS10が入力されたとして、以下説明する。次に、前記データ取得部321は、記憶部200における評価対象項目情報215の情報を取得し、メモリ部310に格納するS110。ここでは、図6に示すように評価対象テーブル名部品情報の項目番号2と表示テーブル名部品情報の項目番号3を取得したとして、以下説明する。部品情報211の項目番号2、3とは、それぞれ図2の部品情報211の左から2、3番目の項目である部品種類ID、部品種類名を示している。そして、前記同一用途化学物質抽出部322は、メモリ部310に格納されている調査対象化学物質の情報をキーとして、記憶部200の用途情報214を検索し、該当する化学物質IDを取得してメモリ部310に格納するS120。ここで、メモリ部310に格納した調査対象化学物質CAS10で図5に示す用途情報214を検索すると、用途IDU01、用途名可塑剤の情報が該当するから、前記同一用途化学物質抽出部322は、当該用途情報を持つ他の化学物質IDCAS11、CAS12を取得する。以下、これら2つの化学物質IDを取得したとして説明する。その後、前記同一属性部品抽出部323は、メモリ部310に格納されている調査対象部品の部品属性をキーとして、記憶部200の部品情報211を検索し、該当する部品IDの部品情報211、材料情報212、化学物質情報213を取得する。また前記同一属性部品抽出部323は、取得した部品IDの部品情報211、材料情報212、化学物質情報213をメモリ部310に格納するS130。図2に示す部品情報211において、メモリ部310に格納した調査対象部品A10の部品属性は部品種類IDP-10であるため、前記同一属性部品抽出部323は、当該部品属性を持つ他の部品IDA11、A12、A13、B11、B12、C11、C12を取得することになる。さらに、ステップS100で取得した他の5つの調査対象部品に対して上記と同様の処理を実行すると、前記同一属性部品抽出部323は、図11に示す部品情報、図3に示す材料情報、図4に示す化学物質情報を取得する。以下、これらの情報を取得したとして説明する。次に、含有傾向判定部324は、メモリ部310に格納されている調査対象部品と同一部品属性を持つ部品のうち、調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含む部品を抽出し、当該部品の持つ部品属性の情報を化学物質含有傾向情報221に格納するS140。本ステップの詳細処理フローについて、図12に示すフローチャートを用いて説明する。この場合、前記含有傾向判定部324は、ステップS130で取得した部品情報を1レコード読み込み、当該部品IDを持つ材料情報、化学物質情報を読み込むS200。ここで、図11に示す部品IDA11の部品と当該部品IDを持つ材料情報、化学物質情報を読み込んだとして、以下説明する。次に含有傾向判定部324は、ステップS120で取得した調査対象化学物質と同一用途を持つ化学物質をキーとして、当該化学物質情報を検索するS210。例えば図4に示す化学物質情報213において、部品IDA11を持つ化学物質情報に対して、ステップS120で取得した化学物質IDCAS11で検索すると、部位A11-1に当該化学物質を含有することがわかる。そして含有傾向判定部324は、ステップS210で当該化学物質を含有するかを判定しS220、含有する場合S220:Yは当該部品の持つ部品属性を抽出するS230。ここで、部品A11はステップS120で取得した化学物質CAS11を含有するため、ステップS230に進み、当該部品の部品属性である部品種類IDP-10を取得する。また、ステップS210で当該化学物質を含有しない場合S220:N、含有傾向判定部324は、当該部品を構成する全部位について、ステップS210~S220の処理を実行したかを判定しS240、全部位について当該処理を実行している場合S240:YにはステップS250に進み、当該処理を実行していない部位が存在する場合S240:NはステップS210に戻る。その後、含有傾向判定部324は、ステップS130で取得した全部品に対してS200~S240の処理を実行したかを判定しS250、全部品について当該処理を実行している場合S250:YにはステップS260に進み、当該処理を実行していない部品が存在する場合S250:NはステップS200に戻って次の部品情報を読み込み、当該処理を実行する。最後に、含有傾向判定部324は、ステップS230で抽出した部品属性に基づいて、化学物質含有傾向情報221を作成するS260。ここで、図11に示す全部品に対してステップS200~S250の処理が実行されると、部品属性として部品種類IDP-10、P-20が特定され、例えば図7に示す化学物質含有傾向情報221が作成される。図7において、評価対象テーブル名部品情報、評価対象項目番号2部品種類IDの値P-10、P-20と共に、表示項目値であるケーブル、コンデンサ、およびステップS120で取得した調査対象化学物質CAS10、用途IDU01の情報を格納している。以下、当該化学物質含有傾向情報221が作成されたとして説明する。ここで図9のフローチャートの説明に戻る。ここで含有部品推定部325は、ステップS100で取得した調査対象部品の部品ID、および化学物質含有傾向情報221に格納されている評価対象テーブル名、評価対象項目番号の評価対象項目値をキーとして、記憶部200の部品情報211を検索し、該当する部品を化学物質含有部品推定結果情報222に格納する。また、表示制御部326は、化学物質含有傾向情報221、および化学部質含有部品推定結果情報222の情報を入出力部100に出力するS190。含有部品推定部325が、例えば前記ステップS100で取得した上記6つの部品IDと、図7の化学物質含有傾向情報221に示す評価対象テーブル名部品情報、評価対象項目番号2部品種類IDの評価対象項目値P-10をキーとして図2に示す部品情報211を検索すると、A10、B10、C10の3つの部品が該当し、検索に使用した図7の化学物質含有傾向情報221における含有傾向ID100を付与して、図13に示す化学物質含有部品推定結果情報222を作成する。また含有部品推定部325は、図7において、含有傾向IDが101の検索キーに対して上記と同様の処理を実行すると、D10、E10の2つの部品が該当し、図8に示す化学物質含有部品推定結果情報221を作成する。そして表示制御部326は、図7に示す化学物質含有傾向情報221、図8に示す化学物質含有部品推定結果情報222から、例えば図14に示すような画面1100を表示する。図14の評価対象項目欄には、ステップS110で取得した評価対象項目情報215における表示テーブル名部品情報、表示項目部品種類名を表示し、化学物質含有傾向欄、化学物質含有部品推定結果欄にそれぞれ図7、図8で示す情報を表示させている。ここで、化学物質含有部品推定結果欄には、化学物質含有部品推定結果情報222の含有傾向IDが同じ値を持つ化学物質含有傾向情報221の評価対象項目値、表示項目値を画面に表示させている。本実施形態では、新たな規制対象化学物質が指定された場合でも、当該化学物質と同一用途を持つ化学物質を含有する部品の情報から、規制対象化学物質を含有する傾向のある部品属性を特定し、当該化学物質を含有する可能性の高い部品を推定することができる。そのためユーザとしては、規制対象化学物質の含有可能性の高い物質から優先的に部品の化学物質情報を調査、対応することが可能となり、これらの規制への対応工数を低減することができる。なお本実施形態では、ステップS110で取得する評価対象項目情報215が、図6に示す1項目である場合について示したが、例えば図15に示すように部品情報以外の項目を使用しても良い。或いは、さらに複数の項目を組み合わせて評価対象項目を生成しても良い。これにより、特定の部品や材料など様々な要因で規制対象化学物質を含有する場合でも、精度良く当該化学物質を含有する部品を推定することができる。---第2実施形態---本発明の他の実施形態として、調査対象化学物質を含有する傾向のある部品に対して、当該化学物質を含有するリスクを算出する方法を以下に述べる。図16は第2実施形態の化学物質含有推定システムの構成例を示す図である。図16に示すシステム構成において、入出力部100、および記憶部200は図1で示したシステム構成と同じものとなっている。また、演算部300については、演算処理部320に第1リスク算定部327第7処理に対応した機能が追加されている。本ブロックの機能に関しては後述する。次に、図17に示すフローチャートに従い、図16の化学物質含有推定システム10における各機能の動作を説明する。まず、データ取得部321は、ユーザが端末などの入出力部100から入力した調査対象の部品および化学物質の情報を受け付け、当該部品および化学物質の各情報をメモリ部310に格納するS100。本実施形態でも上記第1実施形態と同様に、図10に示す調査対象部品A10、B10、C10、D10、E10、F10、調査対象化学物質CAS10が入力されたとして、以下説明する。次に、データ取得部321は、記憶部200の評価対象項目情報215の情報を取得し、メモリ部310に格納するS110。本実施形態でも第1実施形態と同様に、図6に示すように評価対象テーブル名部品情報の項目番号2と表示テーブル名部品情報の項目番号3を取得したとして、以下説明する。そして、同一用途化学物質抽出部322は、メモリ部310に格納されている調査対象化学物質の情報をキーとして、記憶部200の用途情報214を検索し、該当する化学物質IDを取得してメモリ部310に格納するS120。ここで、メモリ部310に格納した調査対象化学物質CAS10で図5に示す用途情報214を検索すると、用途IDU01、用途名可塑剤の情報が該当し、当該用途情報を持つ他の化学物質IDCAS11、CAS12を取得することができる。以下、これら2つの化学物質IDを取得したとして説明する。その後、同一属性部品抽出部323は、メモリ部310に格納されている調査対象部品の部品属性をキーとして、記憶部200の部品情報211を検索し、該当する部品IDの部品情報211、材料情報212、化学物質情報213を取得してメモリ部310に格納するS130。この場合、図2に示す部品情報211において、メモリ部310に格納した調査対象部品A10の部品属性は部品種類IDP-10であるため、当該部品属性を持つ他の部品IDA11、A12、A13、B11、B12、C11、C12が取得される。さらに、ステップS100で取得した他の5つの調査対象部品に対して上記と同様の処理を実行すると、図11に示す部品情報、図3に示す材料情報、図4に示す化学物質情報を取得することができる。以下、これらの情報を取得したとして説明する。次に、含有傾向判定部324は、メモリ部310に格納されている調査対象部品と同一部品属性を持つ部品のうち、調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含む部品を抽出して、当該部品の持つ部品属性を抽出する。また、第1リスク算定部327は、前記抽出された部品属性別に当該化学物質を含有する部品数をカウントして調査対象化学物質を含有するリスクを算定し、化学物質含有傾向情報221に格納するS150。本ステップの詳細処理フローについて、図18に示すフローチャートを用いて説明する。まず第1リスク算定部327は、ステップS130で取得した部品情報を1レコード読み込み、当該部品IDを持つ材料情報、化学物質情報を読み込むS200。ここで、図11に示す部品IDA11の部品と当該部品IDを持つ材料情報、化学物質情報を読み込んだとして、以下説明する。次に、第1リスク算定部327は、部品属性別に部品数をカウントし、メモリ部310に格納するS205。ここで、図11より部品A11は部品属性として部品種類IDP-10を持っており、当該部品属性に対して部品数を1件追加する。また、含有傾向判定部324は、ステップS120で取得した調査対象化学物質と同一用途を持つ化学物質をキーとして当該化学物質情報を検索するS210。例えば図4に示す化学物質情報において、部品IDA11を持つ化学物質情報に対して、ステップS120で取得した化学物質IDCAS11で検索すると、部位A11-1に当該化学物質を含有することがわかる。その後、含有傾向判定部324は、ステップS210で当該化学物質を含有するかを判定しS220、含有する場合は当該部品の持つ部品属性を抽出するS230。一方、第1リスク算定部327は、前記抽出した部品属性別に部品数をカウントし、メモリ部310に格納するS235。ここで、部品A11はステップS120で取得した化学物質CAS11を含有するためS220:Y、第1リスク算定部327は、処理をステップS230に進め、当該部品の部品属性である部品種類IDP-10を取得する。さらに、第1リスク算定部327は当該部品属性に対して部品数を1件追加する。また、ステップS210で当該化学物質を含有しない場合はS220:N、第1リスク算定部327は、当該部品を構成する全部位について、ステップS210~S220の処理を実行したかを判定しS240、全部位について当該処理を実行している場合S240:Y、処理をステップS250に進める。他方、該当処理を実行していない部位が存在する場合S240:N、第1リスク算定部327は、処理をステップS210に戻す。次に、含有傾向判定部324は、ステップS130で取得した全部品に対してS200~S240の処理を実行したかを判定しS250、全部品について当該処理を実行している場合S250:Y、処理をステップS255に進める。一方、該当処理を実行していない部品が存在する場合S250:N、含有傾向判定部324は、処理をステップS200に戻し、次の部品情報を読み込んで当該処理を実行する。ここで、ステップS200~S250の処理を図11に示す全部品に対して実行すると、図19に示すように、部品属性部品種類ID別の部品数ステップS205でカウントした値と調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含有する部品数ステップS235でカウントした値がメモリ部310に格納されることとなる。また、第1リスク算定部327は、メモリ部310に格納されている、前記ステップS205とS235でカウントした部品数の比率を算出するS255。ここで図19より、部品種類IDP-10、P-20、P-30に対して、それぞれ当該比率が約57=4/7、25=1/4、0=0/2と算出される。最後に、含有傾向判定部324は、前記ステップS255で算出した比率に基づいて、化学物質含有傾向情報221を作成するS260。ここで、例えば上記で算出した部品属性別の比率から、図20に示す化学物質含有傾向情報221を作成する。図20において、例えば評価対象テーブルたる部品情報テーブルにおいて、評価対象項目番号2部品種類IDの値がP-10である部品は、調査対象化学物質CAS10と同一用途用途IDがU01の化学物質を含む部品が全体の57存在するため、CAS10を含有するリスクが例:閾値50より高いことを示している。一方、部品種類IDの値がP-30である部品は、CAS10と同一用途の化学物質を含む部品が存在しないため、CAS10を含有するリスクが低いことを示している。以下、図20に示す化学物質含有傾向情報221が作成されたとして説明する。ここで図16のフローチャートの説明に戻る。含有部品推定部325は、ステップS100で取得した調査対象部品の部品ID、化学物質含有傾向情報221に格納されている評価対象テーブル名、評価対象項目番号、評価対象項目値をキーとして当該情報を持つ部品を記憶部200の部品情報211にて検索し、該当する部品を化学物質含有部品推定結果情報222に格納する。また、表示制御部326は、化学物質含有傾向情報221、および化学部質含有部品推定結果情報222の情報を入出力部100に出力するS190。ここで、ステップS100で取得した上記6つの部品IDと、図20の化学物質含有傾向情報221に示す評価対象テーブル名部品情報、評価対象項目番号2部品種類IDの評価対象項目値P-10をキーとして図2に示す部品情報211を検索すると、A10、B10、C10の3つの部品が該当する。前記検索で該当部品を特定した含有部品推定部325は、これら部品の情報に、前記検索に使用した図20の化学物質含有傾向情報221における含有傾向ID100を付与して、図13に示す化学物質含有部品推定結果情報222を作成する。また、図20において、含有傾向IDが101の検索キーに対して上記と同様の処理を実行すると、D10、E10の2つの部品が該当することになる。すると含有部品推定部325は、図8に示す化学物質含有部品推定結果情報221を作成する。なお、図20に示す化学物質含有傾向情報221において、含有傾向IDが102については含有リスクが0であり、これは調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含有する部品が存在しないことを示しているため、上記の検索を行わない。そして表示制御部326は、図20に示す化学物質含有傾向情報221、図8に示す化学物質含有部品推定結果情報222から、例えば図21に示すような画面を表示する。図21の評価対象項目欄には、ステップS110で取得した評価対象項目情報215における表示テーブル名部品情報、表示項目部品種類名を表示し、化学物質含有傾向欄、化学物質含有部品推定結果欄にそれぞれ図20、図8で示す情報を表示させている。ここで、化学物質含有傾向欄には、部品属性別にステップS150で算出した調査対象化学物質を含有するリスクの情報を表示させている。本実施形態では、新たな規制対象化学物質が指定された場合でも、当該部品と同一用途を持つ化学物質を含有する部品から、規制対象化学物質を含有する傾向のある部品属性を特定すると共に、当該化学物質を含有するリスクを推定できる。そして、リスクの高い順に部品の情報を表示することができるため、ユーザとしては、規制対象化学物質を含有する可能性の高い部品から順に化学物質情報を調査、対応することが可能となり、調査対象部品が多い場合に効率良く規制へ対応することができる。また、本実施形態では、ステップS110で取得する評価対象項目情報215が、図6に示す1項目である場合について示したが、例えば図15に示すように部品情報以外の項目を使用しても良く、さらに複数の項目を組み合わせて部品属性を生成しても良い。これにより、特定の部品や材料など様々な要因で規制対象化学物質を含有する場合でも、同様にリスクを算定し、精度良く当該化学物質を含有する部品を推定することができる。---第3実施形態---本発明の他の実施形態として、部品種類や材料種類などの部品属性別の化学物質含有傾向に基づき、製造会社などの他の部品属性別に調査対象化学物質を含有する可能性を推定する技術について説明する。図22に示すシステム構成において、記憶部200の入力情報210における評価対象項目情報215は図6に示す情報の代わりに図24に示す情報を用いる。図24に示す評価対象項目情報215は、図6に示すものと比べて含有傾向判定フラグの情報が追加されている。含有傾向判定フラグの使用方法については後述する。また、演算部300については、演算処理部320に部品分類部328第8処理に対応した機能が追加されている。本ブロックの機能に関しては後述する。その他の入出力部100、記憶部200、演算部300については、図2に示したシステム構成と同じもので良い。次に、図23に示すフローチャートに従い、図22の化学物質含有推定システム10における各機能の動作を説明する。まず、データ取得部321は、ユーザが端末などの入出力部100から入力した調査対象の部品および化学物質の各情報を受け付け、当該部品および化学物質の各情報をメモリ部310に格納するS100。本実施例でも第1実施形態と同様に、図10に示す調査対象部品A10、B10、C10、D10、E10、F10、調査対象化学物質CAS10が入力されたとして、以下説明する。次に、データ取得部321は、記憶部200における評価対象項目情報215の情報を取得し、メモリ部310に格納するS110。本実施例では、図24に示す評価対象項目情報215の情報を取得したとして、以下説明する。続いて同一用途化学物質抽出部322は、メモリ部310に格納されている調査対象化学物質の情報をキーとして、記憶部200の用途情報214を検索し、該当する化学物質IDを取得してメモリ部310に格納するS120。ここで、メモリ部310に格納した調査対象化学物質CAS10で図5に示す用途情報214を検索すると、用途IDU01、用途名可塑剤の情報が該当し、当該用途情報を持つ他の化学物質IDCAS11、CAS12を取得することができる。以下、これら2つの化学物質IDを取得したとして説明する。また、同一属性部品抽出部323は、メモリ部310に格納されている調査対象部品の部品属性のうち、含有傾向判定フラグが1である項目をキーとして記憶部200で検索を行い、該当する部品IDの部品情報211、材料情報212、化学物質情報213を取得してメモリ部310に格納するS130。図24に示す評価対象項目情報215より、含有傾向判定フラグが1である評価対象項目は部品情報の評価項目番号2部品種類IDのみであり、本ステップでは当該項目を部品属性として使用する。図2に示す部品情報211において、メモリ部310に格納した調査対象部品A10の部品属性は部品種類IDP-10であるため、当該部品属性を持つ他の部品IDA11、A12、A13、B11、B12、C11、C12を取得する。さらに、ステップS100で取得した他の5つの調査対象部品に対して上記と同様の処理を実行すると、図11に示す部品情報、図3に示す材料情報、図4に示す化学物質情報を取得することができる。以下、これらの情報を取得したとして説明する。次に、含有傾向判定部324は、メモリ部310に格納されている調査対象部品と同一部品属性を持つ部品のうち、調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含む部品を抽出し、当該部品の持つ部品属性を抽出して化学物質含有傾向情報221に格納するS140。本ステップの詳細処理フローは第1実施形態での図12のフローと同様であり、説明は割愛する。ここでは第1実施形態と同様、図7に示す化学物質含有傾向情報221が作成されたとして説明する。また、部品分類部328は、ステップS110で取得した全ての評価対象項目情報215ごとにステップS130で抽出した部品を分類し、当該部品分類別に調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含有する部品の有無を検索するS160。ここで、図24に示す評価対象項目情報215より、部品情報の評価対象項目番号2部品種類ID、4製造会社IDが評価対象項目として抽出され、これらの項目をキーとしてステップ130で抽出した部品情報図11を分類すると、図25に示す6つの部品分類が生成される。例えば図11に示す部品A11は、部品種類IDがP-10、製造会社IDが100-Aであることから、図25より部品分類No.1に分類されることが分かる。そして、ステップS120で取得した化学物質CAS11、CAS12で、図4に示す化学物質情報213を検索すると、部品A11の部位IDA11-1、A11-2において、それぞれ化学物質CAS11、CAS12が該当する。これより、図26に示すように部品分類No.1の同一用途化学物質の含有有無にフラグ1が付与される。以下、図11に示す他の部品についても同様の処理を実行すると、図26に示す部品分類別の同一用途化学物質の含有有無情報が生成される。次に含有部品推定部325は、ステップS100で取得した調査対象部品の部品IDで部品情報211を検索し、ステップS110で取得した評価対象項目の値を取得する。また、含有部品推定部325は、当該値で上記部品分類別の同一用途化学物質の含有有無情報図26を検索し、同一用途化学物質の含有有無フラグを取得して、化学物質含有部品推定結果情報222に格納し、表示制御部326は、化学物質含有傾向情報221、および化学部質含有部品推定結果情報222の情報を入出力部100に出力するS190。例えばステップS100で取得した部品A11で図2に示す部品情報211を検索すると、評価対象項目である部品種類IDP-10、製造会社ID100-Aを取得し、当該値で図26に示す部品分類別の同一用途化学物質の含有有無情報を検索すると、同一用途化学物質の含有有無フラグ1を取得する。ここで、当該フラグが1である部品には、ステップS120で取得した用途の化学物質として、調査対象化学物質とは別の化学物質が使用されていることを示しており、調査対象化学物質を含有する可能性は低いことを示している。一方、当該フラグが0であれば、ステップS120で取得した用途の化学物質が使用されていないことを示しており、調査対象化学物質を含有する可能性は高いことを示している。含有部品推定部325は、これらの情報に、化学物質含有傾向情報221における含有傾向ID100を付与して、図27の1レコード目に示す化学物質含有部品推定結果情報222を作成する。そして表示制御部326は、図7に示す化学物質含有傾向情報221、図27に示す化学物質含有部品推定結果情報222から、例えば図28に示すような画面を表示する。図28の評価対象項目欄には、ステップS110で取得した評価対象項目情報215図24における表示テーブル名部品種類名、製造会社名を表示し、含有傾向判定フラグが1である部品種類名の含有傾向欄には○を表示する。また、化学物質含有傾向欄、化学物質含有部品推定結果欄にそれぞれ図7、図27で示す情報を表示させている。ここで、化学物質含有部品推定結果欄には、ステップS160で推定した調査対象化学物質の含有可能性を表示させている。本実施形態では、同一種類の部品や材料でも、製造会社などによって添加する化学物質が異なる場合において、精度の高い部品の絞り込みが可能となるため、調査対象部品が多い場合に効率良く規制へ対応することができる。また、本実施形態ではステップS110で取得する評価対象項目情報215のうち、含有傾向判定フラグが1または0の項目が、図24に示すようにそれぞれ1項目である場合について示した。しかし、部品情報以外の項目を使用しても良く、さらに複数の項目を組み合わせて部品属性を生成しても良い。これにより、特定の部品や材料など様々な要因で規制対象化学物質を含有する場合でも、精度良く当該化学物質を含有する部品を推定することができる。---第4実施形態---本発明の他の実施例として、部品種類や材料種類などの部品属性別の化学物質含有傾向に基づき、製造会社などの他の部品属性別に調査対象化学物質を含有する可能性を推定し、当該化学物質を含有するリスクを算出する場合について説明する。この場合、図29に示すシステム構成の演算部300において、演算処理部320に第2リスク算定部329が追加されている。本ブロックの機能に関しては後述する。次に、図30に示すフローチャートに従い、図29の化学物質含有推定システム10における各機能の動作を説明する。この場合、データ取得部321は、ユーザが端末などの入出力部100から入力した調査対象の部品および化学物質の各情報を受け付け、当該部品および化学物質の各情報をメモリ部310に格納するS100。本実施形態でも第1実施形態と同様に、図10に示す調査対象部品A10、B10、C10、D10、E10、F10、調査対象化学物質CAS10が入力されたとして、以下説明する。次に、データ取得部321は、記憶部200における評価対象項目情報215の情報を取得し、メモリ部310に格納するS110。本実施例では、図24に示す評価対象項目情報215の情報を取得したとして、以下説明する。そして、同一用途化学物質抽出部322は、メモリ部310に格納されている調査対象化学物質の情報をキーとして用途情報214を検索し、該当する化学物質IDを取得してメモリ部310に格納するS120。ここで、メモリ部310に格納した調査対象化学物質CAS10で図5に示す用途情報214を検索すると、用途IDU01、用途名可塑剤の情報が該当し、当該用途情報を持つ他の化学物質IDCAS11、CAS12を取得することができる。以下、これら2つの化学物質IDを取得したとして説明する。その後、同一属性部品抽出部323は、メモリ部310に格納されている調査対象部品の部品属性のうち、含有傾向判定フラグが1である項目をキーとして記憶部200での検索を実行する。これにより同一属性部品抽出部323は、該当する部品IDの部品情報211、材料情報212、化学物質情報213を取得してメモリ部310に格納するS130。図24に示す評価対象項目情報215より、含有傾向判定フラグが1である評価対象項目は、部品情報の評価項目番号2部品種類IDのみであり、本ステップでは当該項目を部品属性として使用する。図2に示す部品情報211において、メモリ部310に格納した調査対象部品A10の部品属性は、部品種類IDP-10であるため、当該部品属性を持つ他の部品IDA11、A12、A13、B11、B12、C11、C12を取得することになる。さらに、ステップS100で取得した他の5つの調査対象部品に対して上記と同様の処理を実行すると、図11に示す部品情報、図3に示す材料情報、図4に示す化学物質情報を取得することができる。以下、これらの情報を取得したとして説明する。次に、含有傾向判定部324は、メモリ部310に格納されている調査対象部品と同一部品属性を持つ部品のうち、調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含む部品を抽出して、当該部品の持つ部品属性を抽出する。また、第2リスク算定部329は、部品属性別に、当該化学物質を含有する部品数をカウントして調査対象化学物質を含有するリスクを算定し、化学物質含有傾向情報221に格納するS150。本ステップの詳細処理フローは、第2実施形態で示した図18のフローチャートと同様であり、説明は割愛する。ここでは、図20に示す化学物質含有傾向情報221が作成されたとして、以下説明する。また、部品分類部328は、ステップS110で取得した全ての評価対象項目情報215ごとにステップS130で抽出した部品を分類するS170ここで、図24に示す評価対象項目情報215より、部品情報の評価対象項目番号2部品種類ID、4製造会社IDが評価対象項目として抽出される。これらの項目をキーとしてステップ130で抽出した部品情報図11を分類すると、図25に示す6つの部品分類が生成される。例えば図11に示す部品A11は、部品種類IDがP-10、製造会社IDが100-Aであることから、図25より部品分類No.1に分類されることが分かる。その後、第2リスク算定部329は、当該部品分類別に調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含有する部品をカウントし、調査対象化学物質を含有するリスクを算定するS180。本ステップの詳細処理フローについて、図31に示すフローチャートを用いて説明する。この場合、第2リスク算定部329は、ステップS130で取得した部品情報を1レコード読み込み、当該部品IDを持つ材料情報、化学物質情報を読み込むS200。ここで、図11に示す部品IDA11の部品と当該部品IDを持つ材料情報、化学物質情報を読み込んだとして、以下説明する。次に第2リスク算定部329は、部品分類別に部品数をカウントし、メモリ部310に格納するS207。ここで、図11より部品A11は部品分類として部品種類IDP-10、製造会社ID100-Aを持っており、当該部品分類に対して部品数を1件追加する。そして、部品分類部328は、ステップS120で取得した調査対象化学物質と同一用途を持つ化学物質をキーとして当該化学物質情報を検索するS210。例えば図4に示す化学物質情報において、部品IDA11を持つ化学物質情報に対して、ステップS120で取得した化学物質IDCAS11で検索すると、部位A11-1に当該化学物質を含有することがわかる。その後、部品分類部328は、ステップS210で当該化学物質を含有するかを判定しS220、含有する場合S220:Yは当該部品の持つ部品分類を抽出するS232。また第2リスク算定部329は、当該部品分類別に部品数をカウントし、メモリ部310に格納するS235。ここで、部品A11はステップS120で取得した化学物質CAS11を含有するため、部品分類部328は処理をステップS232に進め、当該部品の部品分類である部品種類IDP-10、製造会社ID100-Aを取得することとなる。さらに、第2リスク算定部329は当該部品分類に対して部品数を1件追加する。また、ステップS220で当該化学物質を含有しない場合S220:N、部品分類部328は、当該部品を構成する全部位について、ステップS210~S220の処理を実行したかを判定するS240。この時、全部位について当該処理を実行していた場合S240:Y、部品分類部328は、処理をステップS250に進める。他方、当該処理を実行していない部位が存在する場合S240:N、部品分類部328は処理をステップS210に戻す。次に、部品分類部328は、ステップS130で取得した全部品に対してS200~S240の処理を実行したかを判定しS250、全部品について当該処理を実行している場合S250:Y、処理をステップS257に進める。他方、当該処理を実行していない部品が存在する場合S250:N、部品分類部328は処理をステップS200に戻して次の部品情報を読み込み、当該処理を実行する。ここで、ステップS200~S250の処理を図11に示す全部品に対して実行すると、図32に示すように、部品分類部品種類ID、製造会社ID別の部品数ステップS207でカウントした値と調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含有する部品数ステップS235でカウントした値がメモリ部310に格納されることとなる。また第2リスク算定部329は、メモリ部310に格納されている、ステップS207とS235でカウントした部品数の比率を算出するS257。ここで図32より、例えば部品種類IDP-10、製造会社ID100-Aでは、当該比率が約67=2/3と算出される。第2リスク算定部329は、こうして比率算出を行い、図33に示す部品分類別の同一用途化学物質の含有比率を作成する。その後、第2リスク算定部329は、化学物質含有傾向情報221における調査対象化学物質の含有リスク以下、P1とすると、ステップS257で算出した比率以下、P2とするに基づき、部品分類別の当該化学物質の含有リスクを算出するS270。P1は値が大きいほど調査対象化学物質を含有する傾向を示す。また、P2は調査対象化学物質と別の化学物質を使用している比率であり、値が小さいほど調査対象化学物質を含有する傾向を示す。そこで本実施形態では、例えば当該化学物質の含有リスクを、P1×100-P2/100、なる数式で算出することとする。例えば、図20の化学物質含有傾向情報221より、部品情報の評価対象項目番号2部品種類IDの値がP-10の部品はP1=57であり、図33より、部品分類No.が1の部品部品種類IDP-10、製造会社ID100-AはP2=67であることから、当該化学物質の含有リスクは約14と算出される。同様に他の部品分類No.について含有リスクを算出すると、図34に示す値となる。ここで図29に示すフローチャートの説明に戻る。含有部品推定部325は、ステップS100で取得した調査対象部品の部品IDで部品情報211を検索し、ステップS110で取得した評価対象項目の値を取得する。また含有部品推定部325は、前記取得した値で上記部品分類別の調査対象化学物質の含有リスクを検索して、化学物質含有部品推定結果情報222に格納する。他方、表示制御部326は、化学物質含有傾向情報221、および化学部質含有部品推定結果情報222の情報を入出力部100に出力するS190。例えばステップS100で取得した部品A11で図2に示す部品情報211を検索すると、評価対象項目である部品種類IDP-10、製造会社ID100-Aの値を取得できる。また、当該値で図34に示す部品分類別の調査対象化学物質の含有リスクを検索すると、含有リスク14を取得できる。これらの情報に、化学物質含有傾向情報221における含有傾向ID100を付与して、図35の1レコード目に示す化学物質含有部品推定結果情報222を作成することとなる。そして表示制御部326は、図20に示す化学物質含有傾向情報221、図35に示す化学物質含有部品推定結果情報222から、例えば図36に示すような画面を表示する。図36の化学物質含有部品推定結果欄には、ステップS180で算出した部品分類毎の調査対象化学物質の含有リスクを表示させている。本実施形態では、同一種類の部品や材料でも、製造会社などによって添加する化学物質が異なる場合において、精度の高い部品の絞り込みを可能にすると共に、当該化学物質を含有するリスクを推定し、リスクの高い順に部品を並べて表示することができる。そのためユーザとしては、規制対象化学物質を含有する可能性の高い部品から順に化学物質情報を調査、対応することが可能となり、調査対象部品が多い場合に効率良く規制へ対応することができる。また、本実施例ではステップS110で取得する評価対象項目情報215のうち、含有傾向判定フラグが1または0の項目が、図24に示すようにそれぞれ1項目である場合について示したが、部品情報以外の項目を使用しても良い。さらに複数の項目を組み合わせて部品属性を生成しても良い。これにより、特定の部品や材料など様々な要因で規制対象化学物質を含有する場合でも、精度良く当該化学物質を含有する部品を推定することができる。以上、本発明を実施するための最良の形態などについて具体的に説明したが、本発明はこれ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。こうした本実施形態によれば、部品に含有する特定化学物質の制限や情報伝達等を義務付けるREACH規制等において、規制対象化学物質が新たに追加された場合でも、既存の化学物質情報を利用して、規制対象化学物質を含有する可能性の高い部品を効率良く推定することができる。そのため、規制対象化学物質の含有可能性の高い物質から優先的に、部品の化学物質情報に関する調査、対応を行うことが可能となる。よって、上記のような規制等への対応工数を低減することができる。したがって、特定化学物質に関する規制に、新たな規制対象化学物質の追加がなされた状況に対応して、部品に含有される化学物質を効率良く推定することが可能となる。本明細書の記載により、少なくとも次のことが明らかにされる。すなわち、前記化学物質含有推定システムにおいて、前記演算部は、前記第3処理において、前記評価対象項目情報が示す部品属性として、部品種類、部品の製造会社、部品を構成する部位、部品に使用される材料のうち少なくとも一つを使用して、調査対象部品と同一の部品属性を持つ部品を前記部品情報から抽出し、当該抽出した部品が含有する化学物質情報を前記化学物質情報から抽出するとしてもよい。また、前記化学物質含有推定システムにおいて、前記演算部は更に、前記第4処理において調査対象化学物質を含有する傾向のある部品属性を特定する際に、部品属性別の部品数、および当該部品属性を持つ部品のうち調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含有する部品数をカウントして、部品属性別に前記部品数の間の比率を算出する第7処理を実行し、前記第6処理において、前記部品属性別の比率の情報を入出力部に表示するとしてもよい。また、前記化学物質含有推定システムにおいて、前記記憶部は、評価対象項目情報として、調査対象化学物質を含有する傾向のある部品属性を抽出する際に使用する第一の評価対象項目情報と、調査対象化学物質を含有する可能性の高い部品を推定する際に使用する第二の評価対象項目情報の2つを有し、前記演算部は更に、前記第3処理において、前記第一の評価対象項目情報が示す部品属性に関して、調査対象部品と同一の部品属性を持つ部品とこの部品が含有する化学物質情報の抽出を実行しし、前記第4処理において、前記第3処理で抽出した含有化学物質情報から、前記第2処理で抽出した化学物質を含有する部品を抽出し、当該部品における部品属性を調査対象化学物質を含有する傾向のある部品属性として特定し、調査対象部品における前記第一、第二の評価対象項目の値を前記部品情報から抽出して部品分類の情報とし、当該部品分類を持つ部品ごとに調査対象化学物質と同一用途を持つ化学物質の含有有無を判定する第8処理を実行し、前記第5処理において、調査対象化学物質を含有する傾向のある部品のうち、調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含有する部品が存在しない部品分類を抽出し、当該部品分類を持つ部品を調査対象化学物質を含有する可能性が高い部品として特定し、前記第6処理において、前記第5処理で推定した部品の情報を表示装置に表示するとしてもよい。また、前記化学物質含有推定システムにおいて、前記演算部は更に、前記第4処理において調査対象化学物質を含有する傾向のある部品属性を特定する際に、部品属性別の部品数、および当該部品属性を持つ部品のうち調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含有する部品数をカウントして、部品属性別にこれらの部品数の比率P1を算出し、調査対象化学物質を含有する可能性の高い部品を特定する際に、部品分類別の部品数、および当該部品分類を持つ部品のうち調査対象化学物質と同一用途の化学物質を含有する部品数をカウントして、部品分類別にこれらの部品数の比率P2を算出し、前記P1および前記P2の値を用いて部品分類別に調査対象化学物質を含有するリスクを算出する第9処理を実行し、前記第6処理において、前記算出したリスクの情報を入出力部に表示するとしてもよい。