"半導体装置上に実装された回路のグループ毎に当該グループにおいて発生した実故障数と故障要因となる各特徴についての特徴量とを格納する第1データ格納部に格納されているデータを用いて、互いに独立な特徴を抽出するステップと、前記実故障数の総和を前記半導体装置の数で除することによって得られる故障発生確率を、抽出された特徴の各々の特徴量と対応する係数との積の和を含む関係で表す故障発生確率モデル式を、前記第1データ格納部に格納されているデータを用いて回帰計算を実施することで生成するステップと、生成された前記故障発生確率モデル式から、前記半導体装置の設計変更のための指標値を算出し、第2データ格納部に格納する指標算出ステップと、を、コンピュータに実行させるためのプログラム。前記指標算出ステップが、前記故障発生確率モデル式と抽出された前記特徴の少なくとも一部の特徴についての修正コストを表す修正コスト関数とから目的関数を生成する目的関数生成ステップと、前記目的関数を目標値以下にする各前記特徴の特徴量を算出する特徴量算出ステップと、を含む請求項1記載のプログラム。前記指標算出ステップが、抽出された前記特徴の各々について、前記故障発生確率モデル式における係数と単位変動幅との積を算出するステップを含む請求項1記載のプログラム。前記指標算出ステップが、抽出された前記特徴のうち指定された特徴について入力された目標変動量と、前記故障発生確率モデル式における、指定された前記特徴についての係数との積を算出するステップと、を含む請求項1記載のプログラム。半導体装置上に実装された回路のグループ毎に当該グループにおいて発生した実故障数と故障要因となる各特徴についての特徴量とを格納する第1データ格納部に格納されているデータを用いて、互いに独立な特徴を抽出するステップと、前記実故障数の総和を前記半導体装置の数で除することによって得られる故障発生確率を、抽出された特徴の各々の特徴量と対応する係数との積の和を含む関係で表す故障発生確率モデル式を、前記第1データ格納部に格納されているデータを用いて回帰計算を実施することで生成するステップと、生成された前記故障発生確率モデル式から、前記半導体装置の設計変更のための指標値を算出し、第2データ格納部に格納する指標算出ステップと、を含み、コンピュータにより実行される指標算出方法。半導体装置上に実装された回路のグループ毎に当該グループにおいて発生した実故障数と故障要因となる各特徴についての特徴量とを格納する第1データ格納部に格納されているデータを用いて、互いに独立な特徴を抽出する特徴抽出部と、前記実故障数の総和を前記半導体装置の数で除することによって得られる故障発生確率を、抽出された特徴の各々の特徴量と対応する係数との積の和を含む関係で表す故障発生確率モデル式を、前記第1データ格納部に格納されているデータを用いて回帰計算を実施することで生成するモデル生成部と、生成された前記故障発生確率モデル式から、前記半導体装置の設計変更のための指標値を算出し、第2データ格納部に格納する指標算出部と、を有する設計支援装置。従って、本技術の目的は、一側面においては、半導体装置の故障を減らすために実施すべき設計変更等に対する指標を与えるための技術を提供することである。本指標算出方法は、A半導体装置上に実装された回路のグループ毎に当該グループにおいて発生した実故障数と故障要因となる各特徴についての特徴量とを格納する第1データ格納部に格納されているデータを用いて、互いに独立な特徴を抽出するステップと、B実故障数の総和を半導体装置の数で除することによって得られる故障発生確率を、抽出された特徴の各々の特徴量と対応する係数との積の和を含む関係で表す故障発生確率モデル式を、第1データ格納部に格納されているデータを用いて回帰計算を実施することで生成するステップと、C生成された故障発生確率モデル式から、半導体装置の設計変更のための指標値を算出し、第2データ格納部に格納する指標算出ステップとを含む。半導体装置の故障を減らすために実施すべき設計変更等に対する指標を与えることができるようになる。図1に、本技術の一実施の形態に係る設計支援装置100の機能ブロック図を示す。設計支援装置100は、第1データ格納部101と、学習データ生成部102と、特徴抽出部103と、第2データ格納部104と、モデル生成部105と、モデル生成部105と、指標算出部106と、入力部107と、第3データ格納部108と、出力部109とを有する。また、指標算出部106は、感度算出部1061と、whatif解析部1062と、ルール生成部1063とを有する。第1データ格納部101は、例えば従来技術によって生成された故障レポート、ネットリストのデータと、レイアウトデータと、故障要因リストと、デザインルールのデータと、その他のデータとが格納されている。このようなデータについては、設計支援装置100が接続している他のコンピュータなどから取得する場合もあれば、入力部107から入力される場合もある。学習データ生成部102は、第1データ格納部101に格納されているデータを用いて学習データを生成して第1データ格納部101に格納する。特徴抽出部103は、第1データ格納部101に格納されているデータを用いて、故障発生確率モデルのパラメータとなる特徴を抽出して、第2データ格納部104に格納する。モデル生成部105は、第1データ格納部101及び第2データ格納部104に格納されているデータを用いて故障発生確率モデルを生成して、当該モデルのデータを第2データ格納部104に格納する。指標算出部106は、第1データ格納部101及び第2データ格納部104に格納されているデータを用いて、設計変更等のための指標値を算出し、第3データ格納部108に格納する。具体的には、感度算出部1061は、感度という指標値を算出する。whatif解析部1062は、例えばユーザに指定された特徴について指定の変動量に対する故障発生確率の変化量を算出する。さらに、ルール生成部1063は、後に述べる目的関数から、設計変更等のための適切なルールpreferredruleとも呼ぶを生成する。出力部109は、第3データ格納部108に格納されているデータを、出力装置に出力する。なお、入力部107は、指標算出部106に対してユーザからのデータを出力する。但し、入力部107は、学習データ生成部102、特徴抽出部103、モデル生成部105、出力部109に対して、ユーザからの指示又は入力データを出力する場合もある。さらに、入力部107を介して、第1データ格納部101に格納するデータを入力する場合もある。第1データ格納部101には、例えば図2に示すような故障レポートのデータが格納されている。故障レポートは、例えば背景技術の欄で触れた大量故障診断の解析結果として出力されるデータである。図2の例では、故障したダイdieの番号と、故障タイプと、故障候補ネットIDとが登録されるようになっている。1つのダイで、複数の故障候補ネットが特定される場合があるが、このデータからネットID毎に故障ダイ数=実故障数をカウントできる。また、図3に、第1データ格納部101に格納されている故障要因リストの一例を示す。図3の例では、故障要因となる特徴のIDと、名称と、定義と、修正コストとが登録されるようになっている。図3で例示しているように、故障要因となる特徴には、デザインルールとして表現可能なものを定義する。また、修正コストについては、設計変更のしやすさを表すランク又は数値で表すが登録されるようになっている。図3の例では、Aが最もコストが少なく、Dが最もコストが大きいものとする。さらに、図4に、第1データ格納部101に格納されているその他のデータである係数テーブルの一例を示す。図4の例では、修正コストのランク毎に、後に述べる修正コスト関数における係数の値βが登録されている。本例では、修正コストのランクAの係数値が最も小さく、ランクがB、C、Dと上がるにつれて係数値が大きくなり、修正コストが大きくなる。また、第1データ格納部101には、その他のデータとして、解析対象の半導体チップの個数Nも登録されているものとする。次に、図5乃至図10を用いて、設計支援装置100の処理内容について説明する。まず、学習データ生成部102は、第1データ格納部101に格納されているデータを用いて学習データ生成処理を実施し、生成した学習データを第1データ格納部101に格納する図5:ステップS1。学習データ生成処理の一例を図6に示す。学習データ生成部102は、故障要因リストに規定されている特定の特徴について、第1データ格納部101に格納されている例えばレイアウトデータからネット毎に特徴量を算出し、第1データ格納部101に格納するステップS11。ステップS11の処理は、例えば図7に示すような処理である。まず、学習データ生成部102は、ネットリストのデータにおいて未処理のネットNiを特定するステップS21。そして、学習データ生成部102は、ネットNiについて、レイアウトデータ等を用いて特定の特徴の特徴量を算出し、例えば第1データ格納部101に格納するステップS23。その後、学習データ生成部102は、未処理のネットが存在しているか判断しステップS25、未処理のネットが存在している場合にはステップS21に戻り、未処理のネットが存在していない場合には処理を終了する。例えば、特定の特徴が、M1層の配線密度が60となる単位エリアの数である場合には、ステップS23では、M1層を通過するネットNiの配線が通過する単位エリアのうち、配線密度が60以上の単位エリアの数をカウントする。そうすると、例えば図8に示すようなデータが、例えば第1データ格納部101に格納される。図8の例では、10のネットが存在する場合、それぞれについて特定の特徴について算出された特徴量が登録されるようになっている。図6の処理の説明に戻って、学習データ生成部102は、ネットリストにおける各ネットを、ステップS11で算出された特徴量に応じてグループ化するステップS13。グループ化の手法は様々に存在しているが、1つの手法としては、特徴量の小さい順にネットをソートして、その順番で所定個数のグループにグループ化する。図8の例では、N7、N2、N3、N9、N5、N6、N1、N8、N4、N10の順番に並べられる。従って、図9に示すように、N7、N2、N3及びN9がグループG1となり、N5、N6及びN1がグループG2となり、N8、N4及びN10がグループG3となる。その他、他の特徴についても同様の処理を行って、他の観点でグループ化した結果も採用するようにしても良い。さらに、学習データ生成部102は、グループ毎に、他の特徴について特徴量を算出し、第1データ格納部101に格納するステップS15。故障要因リストに登録されている、故障要因となる特徴のうち特定の特徴以外の各特徴について、その特徴量をグループ単位で算出する。例えば、V1層のビアのうち単一ビアの比率が80となる単位エリアの数という特徴の場合、V1層を通過するネットNiの配線が通過する単位エリアのうち、単一ビアの比率が80となる単位エリアの数を、レイアウトデータからカウントして、グループ毎にこの数を合計する。そして、学習データ生成部102は、故障レポートから、グループ毎に、実故障数を計数して、第1データ格納部101に格納するステップS17。図2の例では、例えばネットID毎に出現回数をカウントして、グループ毎に出現回数を合計することによって実故障数を算出する。このような処理を実施することで、例えば図10に示すようなデータが第1データ格納部101に学習データとして格納される。図10の例では、グループ毎に、グループIDと、実故障数と、特徴1の特徴量と、特徴2の特徴量と、特徴3の特徴量と、特徴4の特徴量と、...が格納されているようになっている。特徴の数については故障要因リストに依存する。図5の処理の説明に戻って、次に、特徴抽出部103は、第1データ格納部101に格納されているデータを用いて特徴抽出処理を実施し、処理結果を第2データ格納部104に格納するステップS3。特徴抽出処理については、図11乃至図13を用いて説明する。まず、特徴抽出部103は、未処理の特徴ペアfi及びfjを、故障要因リストから抽出する図11:ステップS31。そして、特徴抽出部103は、第1データ格納部101に格納されている学習データを用いて、特徴fiの特徴量分布と、特徴fjの特徴量分布との相関係数rijを算出し、例えば第2データ格納部104に格納するステップS33。図10の例では、例えば特徴1の特徴量の列と、特徴2の特徴量の列とを用いて相関係数r12を算出する。そして、特徴抽出部103は、相関係数rijが所定値例えば0.95以上であれば、特徴ペアfi及びfjを、第2データ格納部104内の相関リストに登録するステップS35。例えば、図12のような相関リストが第2データ格納部104に格納される。図12の例では、特徴と、その特徴と相関の強い特徴と、相関係数とが登録されるようになっている。本実施の形態では、相関係数rijが所定値未満であれば、相関リストに登録されない。その後、特徴抽出部103は、故障要因リストにおいて未処理の特徴ペアが存在するか判断するステップS37。未処理の特徴ペアが存在する場合にはステップS31に戻る。一方、未処理の特徴ペアが存在しない場合には、特徴抽出部103は、相関リストに登録された特徴ペアの片方を故障要因リストから除外して、残余の特徴群をパラメータリストとして第2データ格納部104に格納するステップS39。例えば、図12の示した故障要因リストのうち例えば特徴の列の特徴を除外すると、パラメータリストは例えば図13に示すようなリストとなる。図13の例では、他の特徴と相関の小さい特徴と、相関の強い特徴ペアの一方の特徴とが、リストに登録される。このような処理を実施することで、故障発生確率モデルを生成するのに用いられるパラメータとしての特徴が抽出されたことになる。具体的には、ある特徴の値を変動させると同時に他の特徴の値も変動して故障発生確率に影響を与えるといった事態を回避することができるようになる。図5の処理の説明に戻って、モデル生成部105は、第1データ格納部101及び第2データ格納部104に格納されているデータを用いて故障発生確率モデル生成処理を実施するステップS5。故障発生確率モデル生成処理については、図14を用いて説明する。モデル生成部105は、第2データ格納部104に格納されているパラメータリストに登録されている特徴について、第1データ格納部101に格納されている学習データを用いて、回帰分析を実施し、当該回帰分析の結果である係数値等を第2データ格納部104に格納するステップS41。回帰分析については、よく知られた最小二乗法やサポートベクターマシンなどの手法を用いる。そうすると、特徴fiについて以下のような故障発生確率モデルの式が生成される。pは故障発生確率であり、各グループの故障発生確率は、第1データ格納部101に格納されている学習データに含まれる実故障数を、半導体チップの個数で除することによって算出される。αiは、回帰分析によって算出される係数値である。Cは定数項を表す。このような線型モデルを採用することで、1つの特徴について値を改善した場合に、故障発生確率の変動が予測できる。そして、モデル生成部105は、回帰分析結果である係数値を、第2データ格納部104に格納するステップS43。例えば、図15に示すようなデータを格納する。図15の例では、定数項Cの値と、パラメータリストに登録されている各特徴についての係数値とが登録されるようになっている。図5の説明に戻って、入力部107は、ユーザに対して、算出すべき指標の種類等の入力を促し、ユーザが指標の種類の入力を行った場合には、この入力データを受け付けるステップS7。そして、入力部107は、指標算出部106に対して入力データを出力する。本実施の形態では、感度という指標、whatif解析による故障発生確率、故障発生確率を改善するためのルールpreferredruleのいずれかを選択するようになっている。そして、指標算出部106は、指標算出処理を実施するステップS9。指標算出処理については、図16乃至図20を用いて説明する。指標算出部106は、ユーザからの指示から、感度解析を実施すべきかを判断する図16:ステップS51。感度解析を実施すべき場合には、感度算出部1061は、感度解析を実施するステップS53。感度解析については、図17乃至図19を用いて説明する。感度算出部1061は、第2データ格納部104に格納されているパラメータリストにおいて、未処理の特徴fiを特定する図17:ステップS71。そして、感度算出部1061は、特定された特徴fiの単位変動量Δiを、例えば第1データ格納部101から取得するステップS73。例えば、図18に示されるように、特徴毎に、単位変動量Δiが格納されている。このデータは、ユーザが入力部107を操作して入力する場合もあれば、予め用意されている場合もある。その後、感度算出部1061は、特定された特徴fiの感度siを単位変動量Δiを用いて算出するステップS75。本実施の形態では、以下のように感度は定義される。si=pfiΔi-pfi=αi×Δiよって、ここではαi×Δiを算出する。そして、感度算出部1061は、算出結果を、第3データ格納部108における感度解析結果リストに登録するステップS77。例えば、図19に示すようなデータが、第3データ格納部108に格納される。図19の例であれば、パラメータリストにおける特徴fi毎に、単位変動量Δi及び故障確率変動量siが登録されるようになっている。その後、感度算出部1061は、パラメータリストにおいて未処理の特徴が存在しているか判断しステップS79、未処理の特徴があればステップS71に戻る。一方、未処理の特徴がなければ、元の処理に戻る。このような処理を実施することで、パラメータリストに登録されている各特徴について、特徴量を変動させれば、故障発生確率がどれだけ変動しやすいかを判断することができるようになる。図16の処理の説明に戻って、感度解析処理が終了すると、元の処理に戻る。一方、ユーザからの指示が感度解析ではない場合には、指標算出部106は、ユーザからの指示がwhatif解析であるか判断するステップS55。whatif解析であれば、whatif解析部1062は、入力部107に対して、処理対象の特徴fs及び当該特徴についての目標変動量vsの入力を促すように指示する。これに対して、入力部107は、これらのデータの入力をユーザに対して求め、データの入力がなされるとこれを受け付けて、whatif解析部1062に出力する。whatif解析部1062は、入力部107から処理対象の特徴fs及び当該特徴についての目標変動量vsの入力を受け取るステップS57。そして、whatif解析部1062は、目標変動量vsと特徴fsの係数値αsとの積にて、故障発生確率の変動量Δpsを算出し、目標変動量vs及び特徴fsに関連付けて第3データ格納部108に格納するステップS59。そして元の処理に戻る。これによって、特定の特徴fsを目標変動量vsだけ修正した場合に、どれだけ故障発生確率が変動するのかについて把握することができる。さらに、ユーザからの指示がwhatif解析ではない場合には、ルール生成部1063は、ルール生成処理を実施するステップS61。ルール生成処理については、図20及び図21を用いて説明する。まず、ルール生成部1063は、修正コスト関数gを生成し、例えば第3データ格納部108に格納する図20:ステップS81。本実施の形態では、以下に示すような形の修正コスト関数gを用いる。kは、k≦mmは、パラメータリストに登録されている特徴の数である。修正コスト関数gの変数となる特徴は、例えばユーザが入力部106を介して指定する場合もあれば、予め設定されている場合もある。予め設定しておく場合には、例えば修正可能な又は修正することが有効な特徴を調査しておき、それらを予め設定しておく。fijは、特徴iの特徴量fiの内訳を表す変数であり、設計変更修正後の特徴量についての変数である。すなわち、以下のように表される。より具体的には、配線密度が特徴iであるとすると、この変数fijは、例えば、ダイをメッシュ状に分割した際における各メッシュ要素jにおける配線密度である。但し、このようにダイをメッシュ状にするだけではなく、他の分割法を採用するようにしても良い。特徴によって、内訳の設定の仕方については異なる場合もある。f’ijは、設計変更前の該当する特徴量であり、上で述べた例では、例えばレイアウトデータから、ダイをメッシュ状に分割した際における各メッシュ要素jにおける配線密度を算出することで得られる。なお、Mは、メッシュ要素の総数を表す。βiは、特徴iについての重み係数値である。このような重み係数値は、図4に示したテーブルなどを用いて、特徴iの修正コストランクから特定される。このように本実施の形態では、各特徴の修正コストは、設計変更等による特徴量の変動量の2乗に比例するものと規定される。また、ルール生成部1063は、レイアウトデータ又はデザインルールから各特徴が取り得る値域を抽出し、例えば第3データ格納部108に格納するステップS83。例えば、第1データ格納部101に格納されているデザインルールに、特徴iについての値域が規定されている場合には、その値域を用いる。また、第1データ格納部101に格納されているデザインルールに、特徴iについての値域が規定されていない場合には、第1データ格納部101に格納されているレイアウトデータから、特徴iの特徴量fiが取り得る値の範囲を抽出する。例えば、M1層の配線密度が特徴iであるとすると、この変数fijは、例えば、ダイをメッシュ状に分割した際における各メッシュ要素jにおけるM1層の配線密度である。図21のように各メッシュ要素について、レイアウトデータから配線密度が計算されると、値域はfimin=0.01≦fi≦fimax=0.8ということになる。その後、ルール生成部1063は、故障発生確率モデル式p及び修正コスト関数gとから目的関数Fp,gを生成するステップS85。本実施の形態では、目的関数Fp,gは、以下のように規定される。この2式の第1項は、故障発生確率モデル式pに由来するが、変数となる特徴の特徴量fiは、修正コスト関数gで採用されている特徴の特徴量に限定されている。すなわち、パラメータリストには登録されているが修正コスト関数gで用いられていない特徴の特徴量については第1項に含まれない。また、2式の第1項は、特徴iの特徴量fiの内訳を表す変数fijで記述されている。なお、第1項の重み付け係数aと、第2項の重み付け係数bとは、予め設定しておいた値を用いる。ユーザが指定するようにしても良い。そして、ルール生成部1063は、各特徴の特徴量が取り得る値域を制約として用い、既存の最適化手法例えばGeneticAlgorithmなどによって目的関数Fp,gを目標値Fobj以下にする各特徴の特徴量を算出し、第3データ格納部108に格納するステップS87。式で表すと以下のようになる。制約は、fimin≦fij≦fimaxiは1以上k以下の整数、jは1以上M以下の整数とする。このように、予め設定しておくか又はユーザから指定される目標値Fobj以下となる変数fijの値の組み合わせを、既存の最適化手法を用いて求める。なお、解としては、単にfij=0.5といったような単一の値が得られた場合には、そのまま採用する。但し、設計者が分かりやすいようにM2層の配線密度が60以上のエリアが5以下にするやV2層のシングルビア率を5以下にするといったようにデザインルールに沿った形で出力データを生成する。一方、例えばfij=0.4及び0.6といったように複数の値が解として得られた場合には、[0.4,0.6]の値域で目的関数Fp,gの値がFobj以下となるのかを確認する。[0.4,0.6]の値域で目的関数Fp,gの値がFobj以下となる場合には、fijの解の値域を[0.4,0.6]として採用する。[0.4,0.6]の値域で目的関数Fp,gの値がFobj以下とならない場合には、Fobj以下となる範囲を[0.4,0.6]で探して、その値域を出力する。場合によっては0.4及び0.6のみが上記のような条件を満たす場合もある。出力形式は、上で述べたようにデザインルールに沿った形にする。以上のような処理を実施することによって、制約条件を満たしつつ目的関数Fp,gが目標値Fobj以下となる各特徴の特徴量の内訳を得ることができる。なお、1式が成り立つので、特徴fiについての解を算出しても良い。このような処理を実施すると図16の処理に戻り、さらに図5の処理に戻る。そうすると、出力部109は、第3データ格納部108に格納されている処理結果のデータを、表示装置等の出力装置に出力するステップS10。ユーザが感度解析を指定した場合であれば、図19に示すようなデータを出力することによって、どの特徴が感度が高いかを把握することができるようになる。すなわち、どの特徴についての特徴量を変動させれば、より効率的に故障発生確率を低減させることができるのかを把握することができるようになる。但し、感度が高くても変動させるのが困難であったり、修正するコストが高くなる特徴がある場合もある。このような場合には、ルール生成部1063によって、ルール生成を行えば、修正コストを加味した形で、各特徴についての目標値が定量的に出力されるようになるため、設計者は目標値を目安に設計変更等を行うことができるようになる。例えば、[0.4,0.6]が解として得られた場合には、その特徴の特徴量がこの範囲外とならないように設計変更等を行えばよい。同様に、0.05が解として得られた場合には、0.05に特徴量を近づけるように設計変更等を行う。また、特定の特徴であれば特定の特徴量だけ簡単に変動させることができることが分かっているような場合であれば、whatif解析において、特定の特徴について特定の変動量を指定して、効果である故障発生確率の変動を把握することもできる。以上本技術の実施の形態を説明したが、本技術はこれに限定されるものではない。例えば、設計支援装置の機能ブロック図は一例であって、必ずしも実際のプログラムモジュール構成とは一致しない。また、処理フローについても処理結果が変わらない限り、処理順番を入れ替えたり、並列実行するようにしても良い。上記の修正コスト関数や目的関数については、同様の主旨を表す他の関数を用いても良い。なお、上で述べた設計支援装置100は、コンピュータ装置であって、図22に示すように、メモリ2501とCPU2503とハードディスクドライブHDD2505と表示装置2509に接続される表示制御部2507とリムーバブルディスク2511用のドライブ装置2513と入力装置2515とネットワークに接続するための通信制御部2517とがバス2519で接続されている。オペレーティングシステムOS:OperatingSystem及び本実施例における処理を実施するためのアプリケーションプログラムは、HDD2505に格納されており、CPU2503により実行される際にはHDD2505からメモリ2501に読み出される。CPU2503は、アプリケーションプログラムの処理内容に応じて表示制御部2507、通信制御部2517、ドライブ装置2513を制御して、所定の動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、主としてメモリ2501に格納されるが、HDD2505に格納されるようにしてもよい。本技術の実施例では、上で述べた処理を実施するためのアプリケーションプログラムはコンピュータ読み取り可能なリムーバブルディスク2511に格納されて頒布され、ドライブ装置2513からHDD2505にインストールされる。インターネットなどのネットワーク及び通信制御部2517を経由して、HDD2505にインストールされる場合もある。このようなコンピュータ装置は、上で述べたCPU2503、メモリ2501などのハードウエアとOS及びアプリケーションプログラムなどのプログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。以上述べた本実施の形態をまとめると、以下のようになる。本指標算出方法は、A半導体装置上に実装された回路のグループ毎に当該グループにおいて発生した実故障数と故障要因となる各特徴についての特徴量とを格納する第1データ格納部に格納されているデータを用いて、互いに独立な特徴を抽出するステップと、B実故障数の総和を半導体装置の数で除することによって得られる故障発生確率を、抽出された特徴の各々の特徴量と対応する係数との積の和を含む関係で表す故障発生確率モデル式を、第1データ格納部に格納されているデータを用いて回帰計算を実施することで生成するステップと、C生成された故障発生確率モデル式から、半導体装置の設計変更のための指標値を算出し、第2データ格納部に格納する指標算出ステップとを含む。このように故障発生確率モデル式から定量的な指標値が得られるため、設計変更等の具体的な目安を得ることができるようになる。なお、上で述べた指標算出ステップが、故障発生確率モデル式と抽出された特徴の少なくとも一部の特徴についての修正コストを表す修正コスト関数とから目的関数を生成する目的関数生成ステップと、目的関数を目標値以下にする各特徴の特徴量を算出する特徴量算出ステップとを含むようにしてもよい。このようにすれば、修正コストを考慮した上で故障発生確率を下げるのに好ましい各特徴についての目標値を得られるようになる。さらに、上で述べた指標算出ステップが、抽出された特徴の各々について、故障発生確率モデル式における係数と単位変動幅との積を算出するステップを含むようにしてもよい。このようにすれば、感度の高い特徴を特定することができるようになる。また、上で述べた指標算出ステップが、抽出された特徴のうち指定された特徴について入力された目標変動量と、故障発生確率モデル式における、指定された特徴についての係数との積を算出するステップとを含むようにしてもよい。このようにすれば、どの程度故障発生確率を変動させるのかを具体的に把握することができるようになる。なお、上で述べた目的関数生成ステップが、抽出された特徴の少なくとも一部である第2の特徴の各々の内訳を表す変数と当該変数の特定の特徴量との差の二乗の総和を、第2の特徴について重み付け加算した修正コスト関数を生成するステップと、故障発生確率モデル式における第2の特徴についての項の総和と修正コスト関数との重み付け加算によって目的関数を生成するステップとを含むようにしてもよい。これによって、適切に修正コストを目的関数に反映させることができるようになる。さらに、上で述べた特徴量算出ステップにおいて、抽出された特徴の少なくとも一部である第2の特徴の値の範囲を、所定のデザインルール又は半導体装置のレイアウトデータから抽出して制約条件として用いるようにしてもよい。これによって、現実的な制約上限が設定されるようになる。また、上で述べた特定の特徴量を、半導体装置のレイアウトデータから抽出するようにしてもよい。なお、上で述べたような処理をコンピュータに実施させるためのプログラムを作成することができ、当該プログラムは、例えばフレキシブルディスク、CD-ROMなどの光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリ例えばROM、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体又は記憶装置に格納される。なお、処理途中のデータについては、RAM等の記憶装置に一時保管される。以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。付記1半導体装置上に実装された回路のグループ毎に当該グループにおいて発生した実故障数と故障要因となる各特徴についての特徴量とを格納する第1データ格納部に格納されているデータを用いて、互いに独立な特徴を抽出するステップと、前記実故障数の総和を前記半導体装置の数で除することによって得られる故障発生確率を、抽出された特徴の各々の特徴量と対応する係数との積の和を含む関係で表す故障発生確率モデル式を、前記第1データ格納部に格納されているデータを用いて回帰計算を実施することで生成するステップと、生成された前記故障発生確率モデル式から、前記半導体装置の設計変更のための指標値を算出し、第2データ格納部に格納する指標算出ステップと、を、コンピュータに実行させるためのプログラム。付記2前記指標算出ステップが、前記故障発生確率モデル式と抽出された前記特徴の少なくとも一部の特徴についての修正コストを表す修正コスト関数とから目的関数を生成する目的関数生成ステップと、前記目的関数を目標値以下にする各前記特徴の特徴量を算出する特徴量算出ステップと、を含む付記1記載のプログラム。付記3前記指標算出ステップが、抽出された前記特徴の各々について、前記故障発生確率モデル式における係数と単位変動幅との積を算出するステップを含む付記1記載のプログラム。付記4前記指標算出ステップが、抽出された前記特徴のうち指定された特徴について入力された目標変動量と、前記故障発生確率モデル式における、指定された前記特徴についての係数との積を算出するステップと、を含む付記1記載のプログラム。付記5前記目的関数生成ステップが、抽出された前記特徴の少なくとも一部である第2の特徴の各々の内訳を表す変数と当該変数の特定の特徴量との差の二乗の総和を、前記第2の特徴について重み付け加算した修正コスト関数を生成するステップと、前記故障発生確率モデル式における前記第2の特徴についての項の総和と前記修正コスト関数との重み付け加算によって前記目的関数を生成するステップと、を含む付記2記載のプログラム。付記6前記特徴量算出ステップにおいて、抽出された前記特徴の少なくとも一部である第2の特徴の値の範囲を、所定のデザインルール又は前記半導体装置のレイアウトデータから抽出して制約条件として用いる付記2記載のプログラム。付記7前記特定の特徴量を、前記半導体装置のレイアウトデータから抽出する付記5記載のプログラム。付記8半導体装置上に実装された回路のグループ毎に当該グループにおいて発生した実故障数と故障要因となる各特徴についての特徴量とを格納する第1データ格納部に格納されているデータを用いて、互いに独立な特徴を抽出するステップと、前記実故障数の総和を前記半導体装置の数で除することによって得られる故障発生確率を、抽出された特徴の各々の特徴量と対応する係数との積の和を含む関係で表す故障発生確率モデル式を、前記第1データ格納部に格納されているデータを用いて回帰計算を実施することで生成するステップと、生成された前記故障発生確率モデル式から、前記半導体装置の設計変更のための指標値を算出し、第2データ格納部に格納する指標算出ステップと、を含み、コンピュータにより実行される指標算出方法。付記9半導体装置上に実装された回路のグループ毎に当該グループにおいて発生した実故障数と故障要因となる各特徴についての特徴量とを格納する第1データ格納部に格納されているデータを用いて、互いに独立な特徴を抽出する特徴抽出部と、前記実故障数の総和を前記半導体装置の数で除することによって得られる故障発生確率を、抽出された特徴の各々の特徴量と対応する係数との積の和を含む関係で表す故障発生確率モデル式を、前記第1データ格納部に格納されているデータを用いて回帰計算を実施することで生成するモデル生成部と、生成された前記故障発生確率モデル式から、前記半導体装置の設計変更のための指標値を算出し、第2データ格納部に格納する指標算出部と、を有する設計支援装置。"