質量分析システムであって、予め与えられた測定可能時間に応じ、MS分析及びMSn分析ただしn≧2の組み合わせにより与えられる測定スケジュールを決定する動作計画部と、前記測定スケジュールを構成する各測定動作の実行により得られる質量スペクトルを出力するタンデム型質量分析機能を有する質量分析部とを有する質量分析システム。請求項1に記載の質量分析システムにおいて、前記動作計画部は、測定開始後も、前記測定スケジュールを構成する測定動作の組み合わせを逐次更新することを特徴とする質量分析システム。請求項2に記載の質量分析システムにおいて、前記測定スケジュールには、MSn分析によるプリカーサイオンの質量対電荷比を測定する測定動作が含まれることを特徴とする質量分析システム。請求項1に記載の質量分析システムにおいて、前記測定可能時間が短い場合、前記動作計画部は、前記測定スケジュールに出現するMSn分析の頻度を相対的に下げる一方、MS分析の頻度を相対的に上げるように、前記測定スケジュールを決定又は更新することを特徴とする質量分析システム。請求項2に記載の質量分析システムにおいて、前記動作計画部は、更新後の測定スケジュールによる測定が、測定開始から前記測定可能時間内に完了するように、前記測定スケジュールを更新することを特徴とする質量分析システム。請求項1に記載の質量分析システムにおいて、前記動作計画部は、測定動作別の所要時間及び測定動作別の事前優先度に基づいて、前記測定スケジュールを決定又は更新することを特徴とする質量分析システム。請求項6に記載の質量分析システムにおいて、前記動作計画部は、前記質量分析部におけるイオンの解離方法の設定値、又は、蓄積工程、排出工程、単離工程及び解離工程に対応する各所要時間の設定値に基づいて、前記測定動作の所要時間を変更し、更に、前記測定動作別の所要時間に基づいて前記測定スケジュールを構成する測定動作を決定又は更新することを特徴とする質量分析システム。請求項6に記載の質量分析システムにおいて、前記測定動作別の所要時間を格納する所要時間データベースと、前記測定動作別の事前優先度を格納する事前優先度データベースを有することを特徴とする質量分析システム。請求項6に記載の質量分析システムにおいて、測定動作、物質別の含有量、質量スペクトルの組を格納する質量スペクトルデータベースと、前記質量スペクトルデータベースに基づいて、測定動作別の前記事前優先度を算出する事前優先度算出部とを有することを特徴とする質量分析システム。請求項9に記載の質量分析システムにおいて、前記質量スペクトルデータベースは、前記質量スペクトルに基づいて変換された特徴ベクトルのデータを含むことを特徴とする質量分析システム。請求項1に記載の質量分析システムにおいて、前記質量分析部が出力する前記質量スペクトルに基づいて、現時刻精度を算出する現時刻精度算出部を有し、前記動作計画部は、前記現時刻精度に応じ、前記測定スケジュールを決定又は逐次更新することを特徴とする質量分析システム。請求項9に記載の質量分析システムにおいて、前記物質別の含有量の閾値を入力するための含有量閾値入力部と、前記質量スペクトルデータベースのデータ及び前記含有量の閾値に基づいて、判定ルールを学習する判定ルール学習部と、前記質量分析部が出力する前記質量スペクトル及び前記判定ルールに基づいて物質の有無を判定し、その判定結果を出力する有無判定部と、前記判定結果をユーザに提示する判定結果提示部とを有する質量分析システム。請求項1に記載の質量分析システムにおいて、前記測定可能時間をユーザが入力するための測定可能時間入力部と、前記動作計画部が算出する予測精度に応じ、推奨測定時間を算出する推奨測定時間算出部とを有し、前記測定可能時間入力部は、前期推奨測定時間に応じ、前記測定可能時間入力部に入力される値の範囲を制限することを特徴とする質量分析システム。請求項1に記載の質量分析システムにおいて、前記動作計画部は予測精度を算出し、推奨測定時間算出部は、前記予測精度に応じ、推奨測定時間を算出することを特徴とする質量分析システム。請求項1に記載の質量分析システムにおいて、電源供給の残時間を逐次モニタリングする電源管理部を有し、前記動作計画部は、前記残時間に応じて前記測定可能時間を変更することにより、前記測定スケジュールを決定又は逐次更新することを特徴とする質量分析システム。請求項1に記載の質量分析システムにおいて、前記質量分析部が出力する前記質量スペクトルに応じて物質の種類を同定し、その結果を出力する同定部と、同定結果をユーザに提示する同定結果提示部とを有することを特徴とする質量分析システム。請求項1に記載の質量分析システムにおいて、前記質量分析部が出力する前記質量スペクトルに応じて物質の含有量を推定し、その結果を出力する定量部と、定量結果をユーザに提示する定量結果提示部とを有することを特徴とする質量分析システム。請求項1に記載の質量分析システムにおいて、前記測定スケジュールのうち既に実行が完了した測定動作の系列又は実行が予定されている測定動作の系列を提示する測定動作提示部を有することを特徴とする質量分析システム。質量分析システムを構成するコンピュータに、予め与えられた測定可能時間に応じ、MS分析及びMSn分析ただしn≧2の組み合わせにより与えられる測定スケジュールを決定する処理と、前記測定スケジュールを構成する各測定動作の実行により得られる質量スペクトルを出力する処理とを実行させるコンピュータプログラム。ただし、従来方法には、下記に示す課題がある。1測定可能な時間が短く制限されている場合に、その時間内に測定を完了すること、有無の判定を完了すること、種類の同定を完了すること、又は物質の種類毎の定量を完了すること2長時間の測定が可能な場合に、その時間の長さに応じ、物質の有無の判定精度を高めること、種類の同定精度を高めること、又は物質の種類毎の定量精度を高めることなお、従来方法の場合にも、測定可能時間で測定を強制的に打ち切る機能を導入することにより、1の課題に一応は対応することができる。ただし、測定時間を満たしたとしても、全ての対象物質についてMS2分析が実行される前に測定が終了される可能性があり、一部の物質については、有無の判定、種類の同定又は物質の種類毎の定量に至らない可能性がある。また、従来方法は、測定可能時間な十分であったとしても、同定された物質に対してはMS2分析が行われない。このため、2の課題を解決することはできない。そこで、本発明は、測定可能な時間が制限されている場合にも、その時間内に物質の有無の判定、種類の同定、又は物質の種類毎の定量を完了でき、しかも与えられた時間長に応じた各分析精度の向上を実現することを目的とする。このため、本発明に係る質量分析システムとして、予め与えられた測定可能時間に応じ、MS分析及びMSn分析ただしn≧2の組み合わせにより与えられる測定スケジュールを決定する動作計画部と、測定スケジュールを構成する各測定動作の実行により得られる質量スペクトルを出力するタンデム型質量分析機能を有する質量分析部を有するものを提案する。本発明は、測定可能時間に応じて測定スケジュールを決定する。このため、測定可能時間が短く制限された場合、動作計画部は、MS分析の頻度を上げる一方、MSnn≧2分析の頻度を下げるように測定スケジュールを決定する。このように、測定可能時間に制限がある場合でも、全ての対象物質について、物質の有無判定、同定又は定量を実行することができる。また、測定可能時間が十分長く設定された場合、動作計画部は、MS分析の頻度を下げる一方、MSnn≧2分析の頻度を上げるように測定スケジュールを決定する。この結果、測定可能時間に余裕がある場合には、その範囲内で、物質の有無の判定精度、種類の同定精度、又は、物質の種類毎の定量精度を高めることができる。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、図面に基づいて、本発明の実施の形態を説明する。なお、本発明の実施態様は、後述する形態例に限定されるものではなく、その技術思想の範囲において、種々の変形が可能である。なお、本発明は、爆発物探知システム、土壌分析システム、水質分析システム、薬物検出システム、室内環境測定システムに限らず、物質の有無を判定するシステム、物質の種類を同定するシステム又は物質を定量するシステムに適用することができる。形態例1システム構成1図1に、形態例に係る質量分析システムのハードウェア構成を示す。質量分析システムは、質量分析部100、中央演算装置104、ユーザインタフェース部105、記憶媒体109、揮発性メモリ110で構成される。なお、質量分析部100は、試料導入部101、イオン化部102、高周波電源103、検出器106、イオン輸送部107、イオントラップ108、ポンプ111から構成される。試料導入部101は、蒸気、霧状液滴又は微粒子の状態でイオン化部102に試料を導入する。導入された試料は、イオン源を有するイオン化部102においてイオン化される。イオン化には、エレクトロスプレーイオン化法、ソニックスプレーイオン化法その他のイオン化技術が用いられる。生成されたイオンは、イオン化部102からイオン輸送部107を介してイオントラップ108に送られる。イオントラップ108には、四重極イオントラップ、リニアトラップ等が用いられる。高周波電源103は、高周波電圧をイオントラップ108に供給する。供給されたイオンは、イオントラップ108の内部にトラップされる。イオントラップ108に印加する高周波電圧を時間的に変化させることにより、トラップされたイオンは、mz毎に、異なる時刻に検出器106に送られる。検出器106に到達したイオンの量が電圧値に変換され、中央演算装置104に送られる。中央演算装置104は、時系列に出現する電圧信号の各時刻をイオンのmzに変換することにより、電圧信号を各mzに対応するイオンの量を表すデータ質量スペクトルと呼ぶ。に置き換え、揮発性メモリ110に格納する。中央演算装置104は、揮発性メモリ110に格納された質量スペクトルに基づいて、対象物質の有無を判定する。この処理は、記憶媒体109に格納された、過去に得られている質量スペクトルのデータ及びそれらデータに基づいて予め算出された判定ルールに基づいて実行される。また、記憶媒体109は、測定別事前優先度データベース213図2及び測定別所要時間データベースのデータ214図2を格納している。有無判定結果は、ユーザインタフェース部105が有する判定結果提示部205図2を通じてユーザに提示される。中央演算装置104は、特許請求の範囲おける動作計画部として動作する。ユーザインタフェース部105は、例えば情報入力と情報提示が可能なタッチパネルディスプレイで構成される。ユーザインタフェース部105は、測定可能時間入力部202図2、有無閾値入力部、現時刻精度提示部210図2、予測精度提示部211図2、推奨測定時間提示部、測定動作提示部216図2を有する。なお、ユーザインタフェース部105は、ネットワーク経由で外部接続された計算機で実行されるソフトウェアを通じて実現しても良い。システム構成2この他、形態例に係るシステムは、図14に示すように、ネットワーク1403を通じて外部接続された中央演算装置1401及び記憶媒体1402を加えた構成であっても良い。この場合、記憶媒体1402には、過去に得られている質量スペクトルs’のデータ、それらデータに基づいて予め算出された判定ルールRのデータ、測定別事前優先度データベース213図2のデータ及び測定別所要時間データベース214図2のデータを格納しておけば良い。これにより、記憶媒体109の容量を小さく抑えることができる。また、判定ルールRの算出や、後述する測定別事前優先度Pの算出には、中央演算装置1401を用いれば良い。これにより、中央演算装置104の処理性能を小さく抑えることができる。中央演算装置の機能構成図2に、中央演算装置104上で実行されるコンピュータプログラムを通じて実現される機能ブロック構成を示す。閾値濃度入力部207閾値濃度入力部207を通じ、有無判定の閾値とする濃度閾値濃度A1が入力される。閾値濃度入力部207は、ユーザインタフェース部105に対応する。閾値濃度入力部207が存在しないシステム構成の場合、予め設定した適当なデフォルト値が、閾値濃度A1として入力される。判定ルール学習部206判定ルール学習部206は、閾値濃度A1と、予め得られている質量スペクトルデータベース212の質量スペクトルs’とに基づいて、判定ルールの学習を行う。図4は、質量スペクトルデータベース212のデータ構造例を示す。この形態例の場合、M種類の物質c1~cMを測定対象とする。測定動作の候補は、MS分析と、N通りm1~mNのプリカーサイオンのmzに対するMS2分析との計通りである。これらN1通りの測定動作を測定動作群COMとする。勿論、測定動作群COMは、MS分析とMS2分析だけでなく、より一般的なMSnn>2を含んでいても良い。図4の場合、質量スペクトルデータベース212には、L回分の測定に対応する質量スペクトルs’の組が格納されている。各レコード番号1~L301には、前述したN1通りの測定動作302のいずれかと、M種類の物質のそれぞれがどれだけの濃度で含まれているかを示した測定時試料含有物質リスト303と、適当に離散化されたmzの番号i1~Sに対応する強度値304~304~iの強度を要素とするM次元ベクトルに変換する方法であっても良く、測定の際に標準物質cSTDも同時に導入する場合には、cSTDに対応したmz番号iの強度も要素として含んだ次元ベクトルに変換する方法でも良く、K個の夾雑物cCNT1~cCNTKに対応したmz番号i~iの強度も要素として含んだ次元ベクトルに変換する方法でも良い。また、質量スペクトルs’を特徴ベクトルに変換する方法は、i~i及びi~iのそれぞれをプリカーサイオンとしたMS2分析での各物質F個のフラグメントのピークmz番号i~i、...、i~i、i~i、...、i~iの強度を要素とするF×次元も加え、×次元のベクトルに変換する方法でも良い。また、質量スペクトルs’を特徴ベクトルに変換する方法は、これらいずれかの方法で変換したベクトルを、主成分分析、判別分析、独立成分分析、非負値行列因子分解等のいずれかの方法で次元削減したベクトルに変換する方法でも良い。これらの特徴ベクトル群D’自体が質量スペクトルデータベース212に格納されていても良い。その場合、特徴ベクトルへの変換の計算量の削減や記憶領域の削減というメリットがある。処理S303において、判定ルール学習部206は、各特徴ベクトルに紐づいた測定時試料含有物質リストにおける濃度値が閾値濃度以上か未満かを判定する。濃度値が閾値以上であった場合、判定ルール学習部206は、特徴ベクトルに教師信号値1を付与し、それ以外の場合、判定ルール学習部206は、特徴ベクトルに教師信号値1を付与する。これにより、判定ルール学習部206は、教師信号付きの特徴ベクトル群Vを生成する。次のS304において、判定ルール学習部206は、教師信号付き特徴ベクトル群Vに基づいて、物質c毎に測定動作Mjに対する判定ルールRの学習を行う。判定ルールRは、例えば線形識別関数であって良く、区分線形識別関数であっても良く、非線形識別関数であっても良く、決定木であっても良く、多層パーセプトロンのようなニューラルネットワークであっても良い。線形識別関数、非線形識別関数に関しては、それらの代表的学習方法であるサポートベクターマシンで学習すれば良い。決定木に関しては、その代表的学習方法であるID3又はC45で学習すれば良い。ニューラルネットワークに関しては、その代表的学習方法である誤差逆伝搬法で学習すれば良い。この後、処理S307において、判定ルール学習部206は、jに1を加算し、次の測定動作に対して学習処理を行う。測定別事前優先度算出部208測定別事前優先度算出部208は、判定ルール学習部206から出力された判定ルールRと、質量スペクトルデータベース212の質量スペクトルs’とを用い、測定別事前優先度Pを算出する。測定動作Mjに対する測定別事前優先度Pは、例えば測定動作Mjで得られる質量スペクトルs’に基づく判定が正解する確率であっても良い。図5に、測定別事前優先度算出部208が実行する処理手順を示す。処理S501、S502、S503、S504、S505については、それぞれ判定ルール学習部206の処理S305、S306、S301、S302、S303と同様である。すなわち、各測定動作Mjに対して、教師信号付き特徴ベクトル群Vが生成される。処理S506以降は、特徴ベクトルVの各要素vkk0...Lに対して処理を行う。処理S506では要素を識別するkを初期化する。処理S507において、測定別事前優先度算出部208は、kが、特徴ベクトル群Vの要素数より小さいか否か判定する。肯定結果が得られた場合、測定別事前優先度算出部208は処理S508に進み、否定結果が得られた場合、測定別事前優先度算出部208は処理S516に進む。処理S508において、測定別事前優先度算出部208は、生成サンプル番号ii、及び、物質c毎の正解数COUNTを初期化する。処理S509において、測定別事前優先度算出部208は、生成サンプル番号iiが反復回数LL未満か否か判定する。生成サンプル番号iiが反復回数LL未満の場合、測定別事前優先度算出部208は処理S510に進み、特徴ベクトル群Vの要素vkを式1に代入し、確率的にv’を生成する。ただし、Dは特徴ベクトルの次元数、Σは共分散行列を表わす。Σは、例えば所与の値でも良く、予め同じ試料に対する複数回の測定により算出された値でも良い。処理S512において、測定別事前優先度算出部208は、v’に対する判定ルールRによる判定結果が物質c毎に教師信号と一致するかどうかを判定し、教師信号と一致する場合、COUNTに1を加算する。処理S513において、測定別事前優先度算出部208は、生成サンプル番号iiに1を加算する。測定別事前優先度算出部208は、生成サンプル番号iiが反復回数LLに達するまで、確率的サンプル生成と判定を繰り返す。この後、生成サンプル番号iiが反復回数LLに達すると、測定別事前優先度算出部208は処理S514に進み、式2に基づいてpkを算出する。処理S515において、測定別事前優先度算出部208は、kに1を加算し、処理S507に戻る。このように、測定別事前優先度算出部208は、処理S507~S515までのループを特徴ベクトル群Vの全ての要素に対して繰り返す。特徴ベクトルVの全ての要素に対する一連の処理が終了すると、測定別事前優先度算出部208は処理S516に進み、式3に基づいて測定別事前優先度Pを算出する。処理S517において、測定別事前優先度算出部208はjに1を加算し、その後、処理S502に戻る。全ての測定動作Mjに対し、測定別事前優先度Pが算出されると、測定別事前優先度算出部208は処理を終了する。測定別事前優先度算出部208は、算出された測定別事前優先度Pを測定別事前優先度データベース213に格納する。図6に、測定別事前優先度データベース213のデータ構造を示す。測定別事前優先度データベース213はj行c列で構成され、測定動作Mjと測定対象の物質cmmは、1、2...Mの組み合わせ位置に、測定別事前優先度Pが格納される。ここまでの処理は、測定動作を開始する以前に完了することができ、測定動作中に処理する必要はない。以降では、測定動作中に実行される処理を中心に残りの実施形態を述べる。測定可能時間入力部202測定可能時間入力部202を通じ、測定可能時間TCが入力される。測定可能時間入力部202は、ユーザインタフェース部105に対応する。動作計画部201動作計画部201は、測定可能時間TCに測定動作が完了するように、MS分析及びMSn分析ただしn≧2を組み合わせた測定スケジュールを決定する機能を適用する。この際、動作計画部201は、処理動作中も、測定スケジュールを構成する測定動作の組み合わせを測定の進行状況に応じて逐次更新する機能を提供する。その際、動作計画部201は、測定可能時間TCを越えない範囲で、測定スケジュールを構成するMSn分析の比率を最大化する。図7に、動作計画部201で実行される処理手順を示す。処理S701において、動作計画部201は、測定別所要時間データベース214から各測定動作Mjの所要時間Tを読み出す。図8に、測定別所要時間データベース214のデータ構造例を示す。MSn分析における解離方法には、衝突誘起解離、電子捕獲解離その他の解離方法が存在する。これら異なる解離方法によっても測定別所要時間Tは異なる。また、イオンの蓄積工程、排出工程、単離工程、解離工程のそれぞれの時間の設定値によっても、測定別所要時間Tは異なる。測定別所要時間データベース214には、これら分析方法の設定と、各工程の時間設定に依存して、予め測定別所要時間Tが自動的に登録されている。処理S702において、動作計画部201は、測定別事前優先度データベース213から、各測定動作Mj、物質cの測定別事前優先度Pを読み出す。処理S703において、動作計画部201は、各測定動作Mjにおける各物質c、測定動作Mjに対する現時刻精度rを読み出す。なお、測定開始時刻t0において、現時刻精度算出部209から出力される現時刻精度rは、適当な値に初期化されている。処理S704において、動作計画部201は、閾値MINMAXz後述する予測値zの最大値MAXzについて要求される最小値に十分大きい値を格納し、初期化する。処理S705において、動作計画部201は、閾値MINMAXzが更新されなかった回数NNを0に初期化する。処理S706において、動作計画部201は、各測定動作Mjの実行回数gを、式4を満たすベクトルG...gとしてランダムに選択する。ここで、tは、測定開始からの経過時刻である。従って、測定開始時t0、式4の右辺は、測定可能時間TCに一致する。すなわち、同式は、測定スケジュールを構成する各測定動作Mjの処理時間の合計が測定可能時間TCに一致することを意味する。処理S707において、動作計画部201は、式5により、各対象物質cに対して、測定完了時のあいまいさの予測値zを算出する。式5の右辺のΣの中の第一項は、現時点までの測定で残ったあいまい度を表し、Σ内の第二項は、今後の測定で得られる情報量を表わす。式5は、測定動作群COMに含まれる測定動作Mjの全ての情報を予測値に含めるための式である。なお、予測値zの算出は、必ずしも式5によらなくても良く、式6等であっても良い。ここで、式6は、測定動作群COMに含まれる各測定動作Mjについて算出される値のうちで最も小さい値を予測値として使用するための式である。処理S708において、動作計画部201は、全ての対象物質cにわたって、予測値zの最大値MAXzを求める。処理S709において、動作計画部201は、最大値MAXzが、閾値MINMAXzより小さいか否か判定する。ここでの最大値MAXzが閾値MINMAXzより小さい場合肯定結果の場合、動作計画部201は、処理S710に進む。処理S710において、動作計画部201は、閾値MINMAXzにMAXzの値を代入し、現時点での最適実行回数ベクトルG’にGを代入する。この後、処理S711において、更新されなかった回数NNを0に再初期化する。一方、最大値MAXzが閾値MINMAXz以上の場合処理709で否定結果の場合、動作計画部201は、処理S712で回数NNに1を加算する。処理S713において、動作計画部201は、回数NNが閾値THNNより小さいか否か判定する。小さいと判定された場合肯定結果の場合、動作計画部201は、処理S706に戻る。ここでの処理S706~処理S713が繰り返し実行されることにより、個々の予測値zの最大値MAXzを最小化する実行回数が、全ての物質cについて求められる。この実行回数の組は、実行回数ベクトルG’...g’を構成する。このことは、全ての物質cを、最も高い信頼度で測定するための測定動作Mjの実行回数の組み合わせが求まることを意味する。ここでは、最適化方法として、全探索法を例示しているが、代表的な最適化方法である最急降下法を適用しても良く、準ニュートン法を適用しても良い。処理S713の判定処理で否定結果が得られた場合、動作計画部201は、処理S714に進む。処理S714において、動作計画部201は、式7で与えられる発生確率Prを最大にする測定動作Mjを、次の測定動作Mjとして選択すればよい。この処理は、確定した測定動作Mjの組み合わせ内での実行順序を決定する動作に対応する。すなわち、測定スケジュールの決定動作に対応する。なお、式7の発生確率Prに基づいて、ランダムに次に実行する測定動作Mjを選択する方法を適用しても良い。ここで、次回の測定動作Mjだけでなく、次回以降の測定回τt2~tTCOMの測定動作Mj~Mjも同様に選択しても良い。ただし、この場合は、式8のように、測定回τの選択では、τまでにそれぞれの測定動作Mjを選択した回数SELECTNUMを差し引いた選択回数に基づいて発生確率Prを求め、当該Prが最大となる測定動作Mjを選択しても良い。また、Prの発生確率に従ってランダムに測定動作Mjを選択しても良い。図9及び図10に、以上の処理動作の実行により決定される測定動作系列と従来手法で決定される測定動作系列の違いを示す。図9は、測定可能時間TCが比較的短く制限されている場合の動作系列例である。図9Aは、測定可能時間の制約を考慮せず、未判定の物質に対してMS2分析を実行する場合従来方式の測定動作系列を示している。この場合、測定可能時間TCの制約がないので、時間を要してでも、全ての物質についてMS2分析を行う。このため、物質の測定に要する時間は、測定可能時間TCを超過してしまう。図9Bは、測定可能時間TCの制約下において、全ての測定対象物質に対するあいまいさが最小となるように、動作計画部201が測定動作Mjを選択した場合本形態例に得られる測定動作系列を示している。この場合、測定対象物質に対して測定可能時間TCが短いので、MS1分析の頻度が高くなるように、動作計画部201が測定スケジュールを決定する。この結果、全ての測定対象物質のあいまいさを偏りなく低減させながら、全ての測定動作を測定可能時間TC内に終了させることができている。図10は、測定可能時間TCが十分長く設定されている場合の動作系列例である。図10Aは、測定可能時間TCの制約を考慮せず、未判定の物質に対してMS2分析を実行する場合従来方式の測定動作系列を示している。この場合、同定済みの物質に対しては、MS2分析を行わないので、全ての物質が一度判定されると残り時間が十分にあったとしてもMS1分析が繰り返され得る。MS1分析はMS2分析に比べ、全ての測定対象物質について、ある程度の情報を同時に得ることができる。しかし、夾雑成分の影響により、MS1分析を繰り返しても、ある一定以上は、情報は得ることができず、あいまいさは低減されない可能性がある。図10Bは、測定可能時間TCの制約下において、全ての測定対象物質に対するあいまいさが最小となるように、動作計画部201が測定動作Mjを選択した場合本形態例に得られる測定動作系列を示している。測定可能時間TCが十分長い場合、MS1分析と比べて測定別所要時間Tが長いものの測定別事前優先度Pが高い、MS2分析を優先的に選択することができる。このように、測定時間に余裕がある限り、本形態例の場合にはMS2分析が実行され、あいまいさが低減される。処理S715において、動作計画部201は、式9に基づいて、予測精度xを計算する。予測精度提示部211予測精度提示部211は、動作計画部201から出力された予測精度xをユーザに提示するユーザインタフェース部105である。例えば表示装置である。[測定動作提示部216]測定動作提示部216は、動作計画部201から出力された測定動作Mjの履歴をユーザに提示するユーザインタフェースである。例えば表示装置である。履歴には、実行されたMSn分析とそのプリカーサイオンが含まれる。[質量分析部100]質量分析部100は、動作計画部201から出力された測定スケジュール測定動作系列Mj~MjTCOMは1以上の定数に従って、経過時刻t以降に予定されている測定動作Mjを実行する。勿論、測定開始時点の経過時刻tはゼロである。図11及び図12に、動作計画部201の処理タイミングと、質量分析部100の測定動作タイミングの関係を示す。因みに、図11は、TCOM1の場合の動作例である。この例は、質量分析部100の各回の測定毎に、動作計画部201が、次回の測定動作の内容を決定する場合を示している。図12は、TCOM2の場合の動作例である。この例は、質量分析部100の2回分の測定毎に、動作計画部201が、その次に実行する2回分の測定動作を決定する場合を示している。後者のように、複数回の測定動作を同時に選択する場合には、動作計画部201の計算量が節約できるという利点がある。勿論、TCOMをの値を大きく設定することにより、測定開始時点で測定可能時間TC内の全ての測定動作を決定するという運用も可能である。この場合、測定時間内の測定動作計画が不要であり、必要な計算機資源も少なくてよい。また、測定可能期間TCまでの残り時間に予定される全ての測定動作系列を、質量分析部100の測定回毎に又は複数回毎に与えても構わない。[質量スペクトル提示部203]質量スペクトル提示部203は、質量分析部100から出力された質量スペクトルsを逐次提示するユーザインタフェース部105に対応する。[有無判定部204]有無判定部204は、質量分析部100から出力された質量スペクトルsと、判定ルール学習部206が出力した判定ルールRに基づいて物質の有無判定を実行する。前述の通り、判定ルールRは、線形識別関数であって良く、区分線形識別関数であっても良く、非線形識別関数であっても良く、決定木であっても良く、多層パーセプトロンのようなニューラルネットワークであっても良い。有無判定部204は、判定結果A2値1又は1を判定結果提示部205に出力する。[判定結果提示部205]判定結果提示部205は、判定結果A2を入力し、物質の有無を提示するユーザインタフェース部105に対応する。[現時刻精度算出部209]現時刻精度算出部209は、質量スペクトルsと判定ルールRに基づいて、物質cと測定動作Mj毎の現時刻精度rを算出する。ここで、現時刻精度rは、経過時刻すなわち現在時刻tまでに測定されたデータの精度の指標を表す。現時刻精度rは、例えば測定動作jで得られているスペクトルに基づいて物質cを判定する場合における正解率の推定値であっても良い。図13に、現時刻精度算出部209で実行される処理手順例を示す。処理S1301において、現時刻精度算出部209は、jを初期化する。処理S1302において、現時刻精度算出部209は、jが測定動作群COMの要素数より小さいか否か判定する。肯定結果が得られた場合、現時刻精度算出部209は、処理S1303以降を実行する。jが測定動作群COMの要素数を越える場合、現時刻精度算出部209は、処理を終了する。処理S1303において、現時刻精度算出部209は、測定時刻tすなわち現在時刻までに測定された質量スペクトルを特徴ベクトル群Wに変換する。質量スペクトルを特徴ベクトルに変換する方法は、判定ルール学習部206の処理S302と同様であって良い。処理S1304以降において、現時刻精度算出部209は、特徴ベクトル群Wの各要素wkk012...に対して処理を実行する。処理S1304において、現時刻精度算出部209は、要素を識別するkを初期化する。処理S1305において、現時刻精度算出部209は、要素wkが特徴ベクトル群Wの要素数より小さいか否か判定する。現時刻精度算出部209は、肯定結果が得られた場合、処理S1306に進み、否定結果が得られた場合、処理S1313に進む。処理S1306において、現時刻精度算出部209は、生成サンプル番号ii、及び、物質c毎の正解数COUNTを初期化する。処理S1307において、現時刻精度算出部209は、生成サンプル番号iiが反復回数LL未満か否か判定する。生成サンプル番号iiが反復回数LL未満の場合、現時刻精度算出部209は処理S1308に進み、生成サンプル番号iiが反復回数LL以上の場合、現時刻精度算出部209は処理S1311に進む。処理S1308において、現時刻精度算出部209は、式10により、特徴ベクトル群Wの要素wkに対して確率的にw’を生成する。ただし、Dは特徴ベクトルの次元数を表し、Σは共分散行列を表している。Σには、例えば所与のパラメータである。もっとも、Σは、予め同じ試料に対する複数回の測定に対して予め算出しておいても良い。処理S1309において、現時刻精度算出部209は、判定ルールRでw’を判定した結果と、判定ルールRでwkを判定した結果とが一致するか否かを判定する。両者が一致する場合、現時刻精度算出部209は、正解数COUNTに1を加算する。処理S1310において、現時刻精度算出部209は、生成サンプル番号iiに1を加算する。生成サンプル番号iiが反復回数LLに達するまで、現時刻精度算出部209は、確率的なサンプルの生成と判定を繰り返す。そして、生成サンプル番号iiが反復回数LLに達すると処理S1307で肯定結果、現時刻精度算出部209は、処理S1311に進む。処理S1311において、現時刻精度算出部209は、式11に基づいて、bkを算出する。処理S1312において、現時刻精度算出部209はkに1を加算し、処理S1305に戻る。これら処理S1305~S1312までのループ処理が特徴ベクトル群Wの全ての要素wkに対して繰り返し実行される。やがて、特徴ベクトル群Wの全ての要素wkについて処理S1305~S1312のループ処理が完了すると処理S1305で否定結果、現時刻精度算出部209は、処理S1313に進む。処理S1313において、現時刻精度算出部209は、式12に基づいて現時刻精度rを算出する。処理S1314において、現時刻精度算出部209はjに1を加算し、処理S1302に戻る。全ての測定動作Mjに対して、現時刻精度rが算出されると、現時刻精度算出部209は処理を終了する。前述したように、現時刻精度算出部209が算出した現時刻精度rは、動作計画部201において、測定動作Mjを選択するために用いられる。また、現時刻精度rは、現時刻精度提示部210を通じてユーザに提示される。現時刻精度提示部210現時刻精度提示部210は、ユーザインタフェース部105に対応する。[要求精度入力部217]要求精度入力部217は、ユーザインタフェース部105に対応する。推奨測定時間算出部215推奨測定時間算出部215は、ユーザが要求精度入力部217を通じて要求精度yを入力した場合に実行され、要求精度yを満たすために必要な推奨測定時間THを算出する。図16に、推奨測定時間算出部215で実行される処理手順例を示す。処理S1601において、推奨測定時間算出部215は、入力された要求精度yの値を、不図示の記憶領域に格納する。処理S1602において、推奨測定時間算出部215は、推奨測定時間THを初期化するため、測定可能時間TCの適当な下限値を代入する。処理S1603において、推奨測定時間算出部215は、測定可能時間TCに、推奨測定時間THを代入し、動作計画部201に問い合わせる。これを受けて、動作計画部201は、変更された測定可能時間TC=THに対して処理を実行し、予測精度xを計算する。処理S1604において、推奨測定時間算出部215は、予測精度xと要求精度yを比較する。予測精度xの方が要求精度yより大きい場合、推奨測定時間算出部215は、そのまま処理を終了する。一方、予測精度xが要求精度yより小さい場合、推奨測定時間算出部215は、処理S1605に進む。処理S1605において、推奨測定時間算出部215は、推奨測定時間THに微小量ΔTを加えて処理S1603に戻る。このように計算された推奨測定時間THを、推奨測定時間算出部215は、測定可能時間入力部202に提示すると同時に、入力値をTHλ以上THλ以下の範囲に制限する。また、推奨測定時間算出部215は、測定可能時間TCに推奨測定時間TCを自動的に代入し、代入後の時間値を測定可能時間候補A3として動作計画部201に与える。この機能を用いれば、要求精度の実現に必要な測定可能時間が自動入力されることになるため、ユーザに求められる操作が簡便となる。ユーザインタフェース部105図15に、ユーザインタフェース部105の提示画面例を示す。ユーザインタフェース部105の提示画面には、前述したように、測定可能時間入力部202、判定結果提示部205、閾値濃度入力部207、現時刻精度提示部210、予測精度提示部211、測定動作提示部216、要求精度入力部217に対応する領域が配置される。図15の提示画面を構成する表示内容は、上段から順番に、要求精度、測定可能時間、閾値濃度、判定結果、現時刻精度、測定動作系列である。この例の場合、測定可能時間TCは、入力可能な時間範囲1分~60分内で、測定可能時間の値をスライドバーの位置により入力することができる。このように、ユーザは、スライドバーの移動だけで測定可能時間を簡便にチューニングすることができる。スライドバーには、入力可能な制限範囲が網掛けで表示されており、ユーザは、網掛けで示される制限範囲以外の時間を入力することはできないようになっている。このため、ユーザは、適切な範囲内で簡便に特定時間TCを調整することができる。また、測定動作系列の表示欄には、測定動作系列測定スケジュールを構成するMS分析及びMSn分析の内容と、各実行タイミングが対応付けられて表示される。このため、ユーザは、各分析がどのように実行されるかを画面上において容易に確認することができる。[同定部218]同定部218は、質量分析部100から出力された質量スペクトルsと、質量スペクトルデータベースに格納された質量スペクトルs’に基づいて物質を同定する。同定部218は、それぞれの質量スペクトルsとs’を、判定ルール学習部206の処理S302と同様、特徴ベクトルφとφ’に変換し、その特徴ベクトル間のコサイン類似度が最大となるφ’に対応した最大濃度の含有物質の名称を同定結果A4として出力する。[同定結果提示部219]同定結果提示部219は、同定結果A4を、ユーザインタフェース部105を通じてユーザに提示する。[定量部220]定量部220は、質量分析部100から出力された質量スペクトルsと、質量スペクトルデータベースに格納された質量スペクトルs’とに基づいて物質を定量する。定量部220は、それぞれの質量スペクトルsとs’を、判定ルール学習部206の処理S302と同様、特徴ベクトルφとφ’に変換し、その特徴ベクトル間のコサイン類似度が最大となるφ’を求める。次に、定量部220は、φ’に対応した最大濃度の含有物質の濃度d’を用い、推定濃度d=d’×φφ’を計算する。定量部220は、最大濃度の含有物質の名称と推定濃度dを定量結果A5として定量結果提示部221に出力する。[定量結果提示部220]定量結果提示部220は、定量結果A5を、ユーザインタフェース部105を通じてユーザに提示する。[形態例2][システム構成]前述した図2に示す構成は、質量分析システムを構成する質量分析部100、中央演算装置104、及び揮発性メモリ110に対する電源の供給に時間上の制限が無い場合に好適である。ただし、質量分析部100等に対する電源供給時間が制限されている場合、質量分析システムによる測定可能時間TCの最大値は、電源供給時間に制限される。このような場合、図17に示すハードウェア構成の質量分析システムの採用が望ましい。図17には、図2との対応部分に同一符号を付して示している。図17に示すシステムと図2に示すシステムとの違いは、測定可能時間入力部202、推奨測定時間算出部215及び要求精度入力部217を取り除いた点と、新たに電源管理部1701を設けた点の2点である。もっとも、図2に示すシステムに対して、電源管理部1701を単純に追加しても良い。電源管理部1701は、電源供給時間の残時間を逐次モニタリングしている機能部である。当該機能も、中央演算装置104上で実行されるコンピュータプログラムを通じて実現される。電源管理部1701は、電源の供給が可能な残時間を、測定可能時間として出力する。この機能を搭載することにより、電源供給の終了により測定が途中で停止することを防止することができる。まとめ前述したように、形態例に係る質量分析システムは、測定可能時間TCに応じて、MS分析及びMSn分析ただしn≧2の組み合わせにより与えられる測定動作系列測定スケジュールを決定又は逐次更新する機能を動作計画部201に実装する。この動作計画部201は、測定可能時間TCが短く制限されている場合には、MS分析の頻度を上げた測定スケジュールを決定する。このため、測定可能時間TC内に、全ての対象物質の有無判定、同定又は定量を完了させることができる。また、動作計画部201は、測定可能時間TCが十分長く設定された場合には、MSnn≧2分析の頻度を上げるように測定スケジュールを決定する。このため、測定可能時間TCの長さに応じ、対象物質の有無の判定精度、物質の種類の同定精度、又は、物質の種類毎の定量精度を高めることができる。この結果、質量分析システムは、測定可能時間TC内に、しかも、可能な限り高い精度に、測定対象とする全ての物質の有無の判定、同定、定量を実現することができる。なお、測定スケジュールは、MSn分析におけるプリカーサイオンの質量対電荷比を含むものとする。このため、各測定動作Mjの実行に必要となる時間や予測精度xを考慮した測定スケジュールの決定が可能となる。また、動作計画部201は、測定別所要時間T、測定別事前優先度P、現時刻精度rに基づいて測定動作系列測定スケジュールを逐次選択するため、測定可能時間TC内に全ての測定動作を確実に完了させることができる。また、動作計画部201は、質量分析部100におけるイオンの解離方法の設定値、又は蓄積工程、排出工程、単離工程、解離工程のそれぞれの時間の設定値に基づいて測定別所要時間Tを変更する。このため、測定スケジュールを構成する測定動作系列の選択精度を高めることができる。また、動作計画部201は、外部計算機又は質量分析装置に対する電源供給時間が制限されている場合にも、その残時間に応じて測定可能時間TCを変更することができ、電源供給が終了するまでに全ての測定を完了させることができる。他の形態例なお、本発明は上述した形態例に限定されるものでなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上述した形態例は、本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある形態例の一部を他の形態例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある形態例の構成に他の形態例の構成を加えることも可能である。また、各形態例の構成の一部について、他の構成を追加、削除又は置換することも可能である。また、上述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路その他のハードウェアとして実現しても良い。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することにより実現しても良い。すなわち、ソフトウェアとして実現しても良い。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリやハードディスク、SSDSolidStateDrive等の記憶装置、ICカード、SDカード、DVD等の記憶媒体に格納することができる。また、制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示すものであり、製品上必要な全ての制御線や情報線を表すものでない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えて良い。