"目標歩留まり、評価項目の仕様および信頼水準を設定し、モンテカルロ解析の対象となる回路に対して前記評価項目の値を得るためのシミュレーションの実行を指示し、前記シミュレーションの実行により得られた前記評価項目の値、及び前記評価項目の仕様および前記信頼水準を用いて、前記評価項目の値が前記信頼水準でとり得る範囲である歩留まりの信頼区間を算出し、前記目標歩留まりが前記歩留まりの信頼区間内にあるか否かを判定する、第1の判定処理を行い、前記第1の判定処理の結果、前記目標歩留まりが前記歩留まりの信頼区間内にある場合には、続けて前記評価項目の値を得るためのシミュレーションの実行を指示し、前記第1の判定処理の結果、前記目標歩留まりが前記歩留まりの信頼区間内にない場合には、前記歩留まりの信頼区間の下限が前記目標歩留まり以上のとき、前記目標歩留まりを達成すると判定し、前記歩留まりの信頼区間の上限が前記目標歩留まり未満のとき、前記目標歩留まりを達成しないと判定する、第2の判定処理を行う、ことを特徴とするモンテカルロ解析実行制御方法。前記シミュレーションの実行により得られた前記評価項目の値から、前記評価項目の値の平均および標準偏差を算出し、前記信頼水準を用いて、前記平均および前記標準偏差の信頼区間をそれぞれ算出し、前記平均の信頼区間の下限を平均とし、前記標準偏差の下限を標準偏差とする第1の正規分布と、前記平均の信頼区間の下限を平均とし、前記標準偏差の上限を標準偏差とする第2の正規分布と、前記平均の信頼区間の上限を平均とし、前記標準偏差の下限を標準偏差とする第3の正規分布と、前記平均の信頼区間の上限を平均とし、前記標準偏差の上限を標準偏差とする第4の正規分布とを作成し、前記評価項目の仕様を用いて、前記第1ないし第4の正規分布のそれぞれについての第1ないし第4の歩留まりを算出し、前記第1ないし第4の歩留まりのうち最も小さい値を下限とし、かつ、前記第1ないし第4の歩留まりのうち最も大きい値を上限とする信頼区間を作成することによって、前記歩留まりの信頼区間を算出することを特徴とする請求項1に記載のモンテカルロ解析実行制御方法。前記目標歩留まりが前記歩留まりの信頼区間内にないという前記第1の判定処理を所定の回数連続して行った場合に、前記第2の判定処理を行うことを特徴とする請求項1または2に記載のモンテカルロ解析実行制御方法。前記第2の判定処理において前記目標歩留まりを達成しないと判定した場合、前記モンテカルロ解析の対象となる回路を修正し、直前のモンテカルロ解析で用いられたパラメータセット、または前記評価項目の仕様を満たさない特性値が得られたモンテカルロ解析で用いられたパラメータセットを用いて前記修正された回路に対するモンテカルロ解析の実行を指示することを特徴とする請求項1ないし3のいずれかに記載のモンテカルロ解析実行制御方法。前記第2の判定処理において前記目標歩留まりを達成しないと判定した場合、前記目標歩留まりを変更し、前記第1の判定処理を行うことを特徴とする請求項1ないし3のいずれかに記載のモンテカルロ解析実行制御方法。前記第2の判定処理において前記目標歩留まりを達成しないと判定した場合、前記評価項目の仕様および/または前記信頼水準を変更し、前記歩留まりの信頼区間を算出することを特徴とする請求項1ないし3のいずれかに記載のモンテカルロ解析実行制御方法。前記目標歩留まりを変更した後の前記第1の判定処理、および、前記評価項目の仕様および/または前記信頼水準を変更した後の前記歩留まりの信頼区間の算出は、それまでのシミュレーションで得られた前記評価項目の値を用いて行うことを特徴とする請求項5または6に記載のモンテカルロ解析実行制御方法。目標歩留まり、評価項目の仕様、および信頼水準が入力される入力部と、モンテカルロ解析の対象となる回路に対してシミュレーションを実行する実行部に前記評価項目の値を得るためのシミュレーションの実行を指示するとともに、前記シミュレーションの実行により得られた前記評価項目の値、及び前記評価項目の仕様および前記信頼水準を用いて、前記評価項目の値が前記信頼水準でとり得る範囲である歩留まりの信頼区間を算出し、前記目標歩留まりが前記歩留まりの信頼区間内にあるか否かを判定する第1の判定処理を行い、前記第1の判定処理の結果、前記目標歩留まりが前記歩留まりの信頼区間内にある場合には続けて前記評価項目の値を得るためのシミュレーションの実行を指示し、前記目標歩留まりが前記歩留まりの信頼区間内にない場合には、前記歩留まりの信頼区間の下限が前記目標歩留まり以上のとき、前記目標歩留まりを達成すると判定し、前記歩留まりの信頼区間の上限が前記目標歩留まり未満のとき、前記目標歩留まりを達成しないと判定する第2の判定処理を行う、演算制御部と、を備えることを特徴とするモンテカルロ解析実行制御装置。本発明が解決しようとする課題は、モンテカルロ解析の結果に対して所要の精度を保証しつつ、モンテカルロ解析に要する時間を可及的に短縮することを目的とする。本発明の一実施形態によれば、目標歩留まり、評価項目の仕様および信頼水準を設定する。次に、モンテカルロ解析の対象となる回路に対して前記評価項目の値を得るためのシミュレーションの実行を指示する。次に、前記シミュレーションの実行により得られた前記評価項目の値、及び前記評価項目の仕様および前記信頼水準を用いて、前記評価項目の値が前記信頼水準でとり得る範囲である歩留まりの信頼区間を算出する。次に、前記目標歩留まりが前記歩留まりの信頼区間内にあるか否かを判定する、第1の判定処理を行う。次に、前記第1の判定処理の結果、前記目標歩留まりが前記歩留まりの信頼区間内にある場合には、続けて前記評価項目の値を得るためのシミュレーションの実行を指示する。一方、前記第1の判定処理の結果、前記目標歩留まりが前記歩留まりの信頼区間内にない場合には、前記歩留まりの信頼区間の下限が前記目標歩留まり以上のとき、前記目標歩留まりを達成すると判定し、前記歩留まりの信頼区間の上限が前記目標歩留まり未満のとき、前記目標歩留まりを達成しないと判定する、第2の判定処理を行う。以下、本発明に係る2つの実施形態について図面を参照しながら説明する。第1の実施形態第1の実施形態に係るモンテカルロ解析実行制御方法について、図1のフローチャートに沿って説明する。1まず、目標歩留まりYtarget、評価項目の仕様最大値、最小値、信頼水準および最大実行回数Nmaxを設定するステップS1。目標歩留まりは、歩留まりの目標値であり、例えば1σ~5σの中から選択する。3σに設定した場合、99.73のサンプルは評価項目の仕様を満たすことを意味する。評価項目の仕様は、注目する評価項目の仕様最大値と最小値である。例えば、32kHzで発振するように設計された発振器アナログカスタムICの場合、発振周波数が評価項目であり、評価項目の仕様は32kHz±3である。信頼水準は、モンテカルロ解析におけるシミュレーション結果の信頼性を示すものであり、例えば95、98、99、99.8の中から選択する。なお信頼水準を高くするほど、信頼区間の幅は広くなる。最大実行回数は、モンテカルロ解析におけるシミュレーションの最大実行回数であり、例えば、検証スケジュールを考慮して設定される。2次に、実行回数nを初期化n=0するステップS2。3次に、実行回数nを1つ増やすステップS3。4モンテカルロ解析の実行を指示するステップS4。より詳細には、あるパラメータセットに対する評価項目の値を得るためのシミュレーションの実行を含むモンテカルロ解析を1回実行するように、モンテカルロ解析実行部に指示する。ここで、パラメータセットとは、評価項目の値に影響を与えるパラメータの値の集合であり、個々のパラメータの種類としては、例えば上述の例で評価項目に挙げた発振器アナログカスタムICの発振周波数の場合では、MOSトランジスタのゲート酸化膜の厚さや閾値電圧などが挙げられる。モンテカルロ解析実行部は、解析の対象となる回路構成を示すネットリスト等のデータと、パラメータの種類や特性平均、標準偏差などを含むデバイスモデルとを用いてモンテカルロ解析におけるシミュレーションを実行する。このモンテカルロ解析におけるシミュレーション毎に、評価項目の値特性値が得られる。5統計的歩留まりを算出するステップS5。この統計的歩留まりの算出手順の詳細を図2に沿って詳細に説明する。まず、それまでの即ちn回分のモンテカルロ解析の実行結果から、評価項目の特性値の平均μおよび標準偏差σを算出するステップS101。次に、評価項目の特性値の平均の信頼区間を算出するステップS102。具体的な算出方法は次の通りである。ステップS101で算出された標準偏差σを用いて式1により標準誤差σerrorを求める。ここで、σ:ステップS101で算出された標準偏差、n:モンテカルロ解析におけるシミュレーションの実行回数である。次に、t分布テーブルを参照して、ステップS1で設定された信頼水準に対応するt値を求める。次に、式2により信頼区間の幅に対応する値Aを求める。ここで、tvalueはステップS1で設定された信頼水準に対応するt値であり、σerrorは式1で算出された標準誤差である。平均の信頼区間の下限μminおよび上限μmaxはそれぞれ式3および式4で与えられる。次に、評価項目の標準偏差の信頼区間を算出するステップS103。具体的には、標準偏差の信頼区間の下限σminおよび上限σmaxはそれぞれ式5および式6で与えられる。式5、6において、σはステップS101で算出された標準偏差であり、nはモンテカルロ解析におけるシミュレーションの実行回数である。また、αは、1-ステップS1で設定された信頼水準[]÷100である。例えば信頼水準が95の場合、αの値は0.05である。また、χ2は、χ2分布を示しており、χ2分布テーブルを参照して求めることができる。次に、ステップS102及びS103で算出した平均の信頼区間および標準偏差の信頼区間を用いて、4つの正規分布Nμminσmin2、Nμminσmax2、Nμmaxσmin2及びNμmaxσmax2を作成するステップS104。作成された4つの正規分布の一例を図3に示す。図3中のSPECminおよびSPECmaxは、ステップS1で設定された評価項目の最小値および最大値をそれぞれ示している。次に、統計的歩留まりを算出するステップS105。具体的には、ステップS104で作成した4つの正規分布のそれぞれについて歩留まりy1,y2,y3およびy4を算出する。なお、歩留まりは、正規分布のテーブルを参照して求めてもよい。そして、歩留まりy1,y2,y3およびy4を比較して、最も小さい値を統計的な歩留まりの最小値Yminとし、また、最も大きい値を統計的な歩留まりの最大値Ymaxとする。この統計的歩留まりの最小値Yminおよび最大値Ymaxで規定される区間[Ymin,Ymax]を、ここでは歩留まりの信頼区間と定義する。この歩留まりの信頼区間は、評価項目の値が設定された信頼水準でとり得る範囲である。6次に、目標歩留まりの達成判定が可能であるか否かを判定するステップS6。具体的には、目標歩留まりYtargetと、ステップS4で算出した歩留まりの信頼区間とを比較する。そして、目標歩留まりが歩留まりの信頼区間内にある場合には即ち、Ymin<Ytarget≦Ymax、目標歩留まりの達成判定は不可能と判定してステップS8に進み、一方、目標歩留まりが歩留まりの信頼区間内にない場合には即ち、Ymin≧YtargetまたはYmax<Ytarget、目標歩留まりの達成判定は可能と判定してステップS7に進む。7目標歩留まりを達成するか否かを判定する。具体的には、歩留まりの信頼区間の下限がステップS1で設定した目標歩留まり以上であれば即ち、Ymin≧Ytarget、目標歩留まりを達成すると判定し、モンテカルロ解析を打ち切る終了1。一方、歩留まりの信頼区間の上限がステップS1で設定した目標歩留まり未満であれば即ち、Ymax<Ytarget、目標歩留まりを達成しないと判定し、モンテカルロ解析を打ち切る終了2。図5及び図6は、歩留まりの信頼区間を実行回数ごとにプロットしたグラフを示している。図5の場合、750回目n=750で、歩留まりの信頼区間の下限統計的下限がステップS1で設定した目標歩留まり以上となっている。したがって、目標歩留まりを達成すると判定し、751回目以降のモンテカルロ解析は行わない。一方、図6の場合、750回目n=750で、歩留まりの信頼区間の上限統計的上限がステップS1で設定した目標歩留まり未満となっており、目標歩留まりを達成しないと判定し、751回目以降のモンテカルロ解析は行わない。本ステップの判定は、信頼水準が例えば95の場合、95の確率で誤りではなない。本実施形態では、設定された信頼水準を満たす判定結果が得られた時点でモンテカルロ解析を打ち切る。8実行回数が最大実行回数に達したか否かを判定するステップS8。Yesの場合、モンテカルロ解析を打ち切る終了3。Noの場合、ステップS3に戻る。上記のように、図1に示す終了1は所定の信頼水準で目標歩留まりを達成すると判定して終了した状態を示し、終了2は所定の信頼水準で目標歩留まりを達成しないと判定して終了した状態を示す。また、終了3は、最大実行回数に達したため、目標歩留りを達成するかしないかを判定できずに終了した状態を示す。なお、上記の実施形態の説明では、モンテカルロ解析が1回終了するたびに歩留まりの信頼区間を算出したが、これに限らず、モンテカルロ解析を所定の回数実行するたびに歩留まりの信頼区間を算出するようにしてもよい。即ち、ステップS4において、所定回数のモンテカルロ解析を実行するように、モンテカルロ解析実行部に指示するようにしてもよい。本実施形態では、上記のように、所定の信頼水準で目標歩留まりが達成されるか否かについて、所定回数のモンテカルロ解析を行うごとに判定する。このため、モンテカルロ解析の実行回数を、各種の仕様目標歩留まり、評価項目の仕様と、要求される判定精度信頼水準とに応じて最適化することができる。即ち、所要の信頼性が確保された判定結果を得るために必要かつ十分な回数のシミュレーション結果に基づくモンテカルロ解析を行うことができる。その結果、冗長な回数のシミュレーション実行を行う必要がなくなり、モンテカルロ解析に要する時間を可及的に短縮化することができる。ところで、歩留まりの信頼区間は、平均や標準偏差の信頼区間と同様、実行回数が増加するにつれて狭くなる傾向にある。しかしながら、モンテカルロ解析では乱数を利用したパラメータセットによるシミュレーション結果に基づいて解析が行われるため、図5および図6に示すように、歩留まりの信頼区間は単調に減少するとは限らない。このため、仮に目標歩留まりを達成する/しないの判定ステップS7を行った後にモンテカルロ解析を続行した場合に、その判定が覆ることがある。図7aはこのような場合を示している。この場合、750回目のモンテカルロ解析の結果、歩留りの信頼区間の上限が目標歩留りを下回り、目標歩留りを達成しないと判定した。しかし、751回目のモンテカルロ解析の結果、歩留りの信頼区間の上限が再び目標歩留りを上回り、目標歩留りの達成判定は不可能になっている。このように、一度目標歩留りの達成判定が可能となっても次回以降に不可能となる場合がある。したがって、より正確な判定を行うために、目標歩留りの達成判定が所定の回数連続して可能な場合に、ステップS7の判定を行うことが好ましい。図4はそのような場合の手順を示すフローチャートである。図1のステップS6は、図4に示すステップS60に置き換えられる。ステップS60では、目標歩留まりの達成判定が可能と判定された回数を表す変数CNTを用いる。この変数CNTは例えばステップS2において初期化されるCNT=0。ステップS61は前述のステップS6と同じ処理である。目標歩留まりの達成判定が可能と判定した場合には、ステップS62に進み、変数CNTを1つ増やす。一方、目標歩留まりの達成判定が不可能と判定した場合には、ステップS64に進み、変数CNTを0とする。ステップS63において、変数CNTが所定の値CNTCONS例えば10に達したか否かを判定し、達していればステップS7に進み、達していなければステップS8に進む。上記のように、ステップS60の手順では、目標歩留りの達成判定が所定の回数CNTCONS連続して可能な場合にはじめてステップS7の判定を行う。図7bは、CNTCONS=4のときの目標歩留まりの達成/不達成の判定について説明するための図である。748~751回目のモンテカルロ解析において統計的上限が目標歩留まりを下回り、目標歩留まりの達成判定が4回連続で可能となっている。よって、752回目のモンテカルロ解析は行わず、ステップS7の目標歩留まり達成判定を行う。この場合、統計的歩留まりの上限が目標歩留まりを下回るため、目標歩留まりを達成しないと判定する。次に、終了2の状態、即ち、目標歩留まりを達成しないと判定された状態から、目標歩留まりを達成すると判定されるようにするための手順について、図8のフローチャートを用いて説明する。1モンテカルロ解析の対象となる回路に対して修正を行うか否かを決定するステップS21。Yesの場合、回路修正を行った後ステップS22、ステップS1ステップS2も可に戻り、モンテカルロ解析を最初からやり直す。一方、ステップS21においてNoの場合はステップS23に進む。なお、モンテカルロ解析を最初からやり直す際には、まず、目標歩留まりを達成しないと判断されるに至った前回のモンテカルロ解析で用いたパラメータセットを用いて、修正された回路に対するモンテカルロ解析を行うように、モンテカルロ解析実行部に指示することが好ましい。これにより、その回路修正が前回のモンテカルロ解析と同条件にて有効であるかどうかを確認することができる。再評価で用いるパラメータセットとしては、それまでに実行されたモンテカルロ解析のうち、評価項目の仕様を満たさない特性値が得られたモンテカルロ解析で用いられたパラメータセットでもよい。2次に、目標歩留まりを変更するか否かを決定するステップS23。Yesの場合、目標歩留まりを変更するステップS24。そして、他に変更がなければステップS6に進み、他に変更があればステップS26に進むステップS25。ステップS24では、歩留まりの目標値を、例えば4σから3σに緩和する。一方、ステップS23においてNoの場合、そのままステップS26に進む。3次に、評価項目の仕様を変更するか否かを決定するステップS26。Yesの場合、評価項目の仕様変更を行うステップS27。そして、他に変更がなければステップS5より詳細にはステップS105に進み、他に変更があればステップS29に進むステップS28。ステップS26においてNoの場合、そのままステップS29に進む。評価項目の仕様変更は、発振器の例でいえば、発信周波数の仕様が当初32kHz±3であったものを例えば32kHz±5に緩和することである。このような仕様緩和は、例えば、複数段のアンプからなるシステムの場合において、あるアンプの仕様を緩和しても、他のアンプがマージンを有しているため、システム全体の仕様を満足可能な場合などに行うことができる。4信頼水準を変更するか否かを決定するステップS29。Yesの場合、信頼水準を変更しステップS30、ステップS5より詳細にはS102に進む。ステップS30では、信頼水準を例えば95から90に緩和する。一方、ステップS29においてNoの場合、終了4となる。上記のように、図8に示す手順は、回路修正や各種の基準仕様の緩和によって、目標歩留まりを達成しないと判定してモンテカルロ解析を打ち切った終了2の状態から、目標歩留まり達成へ効率的に導く手順の一例である。この手順によれば、それまでに実行したモンテカルロ解析の結果を再利用することもできる。特に、目標歩留まりを変更する場合には、統計的歩留まりを再計算する必要はなく、変更された目標歩留まりを用いてステップS6の判定をやり直すだけでよい。また、評価項目の仕様を変更する場合には、統計的歩留まりを算出し直す必要はあるものの、それまでのシミュレーション結果で得られた評価項目の値を用いて統計的歩留まりを算出することができる。このため、それまでのシミュレーション実行に要していた時間分、新たなモンテカルロ解析に要する時間を大幅に短縮化することができる。なお、図8からわかるように、回路修正や各種の基準仕様の緩和を行っても目標歩留まりを達成できない場合や、それ以上回路修正や各種の基準仕様の緩和を行うことができない場合には、終了4の状態に至る。しかし、例えば他のブロックの設計検証が進む中で各種の基準仕様の緩和が可能になった場合に、図8のフローを再度行ってもよい。これにより、終了2に至るまでに実施したモンテカルロ解析の実行結果や使用したパラメータセットを再利用することができ、新たなモンテカルロ解析に要する時間を短縮化することができる。また、終了2の状態に到達するまでにシミュレーションの最大実行回数近くまでモンテカルロ解析を行っていた場合、基準や仕様を行ってステップS5やステップS6に戻っても残りの実行回数が少ないために、終了1の状態に達しない場合がある。これを防ぐため、ステップS5やS6に戻る前に、残りの実行回数が所定の回数よりも少ない場合には最大実行回数Nmaxを増やすようにしてもよい。次に、終了3の状態、即ち、モンテカルロ解析の実行回数が最大実行回数に達したために目標歩留まり達成/不達成を判断できずに終了した状態から、目標歩留まりを達成すると判定されるようにするための手順について、図9のフローチャートを用いて説明する。最大実行回数Nmaxを追加実行回数Naddだけ増やしステップS31、ステップS3に戻る。追加実行回数Naddは、例えば図5のグラフを参照して決定することが好ましい。このように、モンテカルロ解析におけるシミュレーションの実行回数を増やすことで、目標歩留まりの達成判定が可能となることや、目標歩留まりを達成しないとの判定から達成するとの判定に変化する可能性を探ることができる。以上、説明したように、第1の実施形態によれば、モンテカルロ解析の結果に対して所要の精度を保証しつつ、モンテカルロ解析に要する時間を可及的に短縮することができる。第2の実施形態次に、本発明に係る第2の実施形態について説明する。第2の実施形態に係るは、第1の実施形態で説明したモンテカルロ解析実行制御方法を行うモンテカルロ解析実行制御装置以下、MC解析実行制御装置と略す。である。図10は、本実施形態に係るMC解析実行制御装置10のブロック図に加え、モンテカルロ解析実行部20および各種のデータベース31~35を示している。MC解析実行制御装置10は、モンテカルロ解析実行部20に対して実行指示を行う。この実行指示を受けると、モンテカルロ解析実行部20は、回路データ31およびデバイスモデル32を用いて、モンテカルロ解析におけるシミュレーションを実行する。ここで、回路データ31は、モンテカルロ解析の対象となる回路の構成を示すデータネットリスト等である。また、デバイスモデル32は、モンテカルロ解析に用いるパラメータの種類や各パラメータの特性平均、標準偏差などを含むものである。MC解析結果33は、モンテカルロ解析実行部20が出力したモンテカルロ解析のシミュレーション実行結果である。MC解析結果33は、各回のシミュレーション実行結果を全て含む。次に、MC解析実行制御装置10の構成について詳細に説明する。図10に示すように、MC解析実行制御装置10は、入力部11と、出力部12と、演算制御部13とを備えている。入力部11は、操作者が、目標歩留まり、評価項目の仕様、信頼水準および最大実行回数などの設定情報を入力するためのデバイスであり、例えばキーボードやタッチパネルである。出力部12は、操作者に処理結果を表示可能なデバイスであり、例えばディスプレイまたはプリンタである。この出力部は、モンテカルロ解析の結果目標歩留まりの達成可否のほか、図5に示すようなモンテカルロ解析の途中結果を示すグラフを表示してもよい。演算制御部13は、モンテカルロ解析実行部20から1回のモンテカルロ解析のシミュレーション実行が終了した旨の通知終了通知を受けると、MC解析結果33および入力部11からの設定情報を用いて、歩留まりの信頼区間を算出する。歩留まりの信頼区間の算出は、第1の実施形態で説明したステップS5に従って行う。なお、この際、演算制御部13は必要に応じて参照テーブルデータベース34を参照してもよい。この参照テーブルデータベース34は、t分布テーブル、χ2分布テーブルおよび正規分布のテーブルのうち少なくともいずれか1つを含むデータベースである。また、演算制御部13はモンテカルロ解析実行部20に1回に限らず所定回数のモンテカルロ解析のシミュレーション実行を指示してもよい。演算制御部13は、歩留まりの信頼区間を算出した後、算出された歩留まりの信頼区間と、設定された目標歩留まりとを比較し、これにより、第1の実施形態で説明したステップS6、即ち、目標歩留まりの達成判定が可能かどうかについて判定を行う。そして、目標歩留まりの達成判定が不可能な場合には、演算制御部13はモンテカルロ解析実行部20に対して次のモンテカルロ解析の実行指示を行う。但し、演算制御部13は、モンテカルロ解析のシミュレーション実行回数が設定された最大実行回数に達している場合には実行指示を行わず、最大実行回数に達したためモンテカルロ解析を終了した旨を出力部12に送信する。一方、目標歩留まりの達成判定が可能な場合には、演算制御部13はモンテカルロ解析実行部20に実行指示を行わず、目標歩留まりを達成するかどうかを判定し、その結果目標歩留まりを達成する/しないを出力部12に送信する。なお、演算制御部13は、ステップS6の処理に代えて、ステップS60の処理を行ってもよい。また、演算制御部13は、図8および図9で説明したフローを実行するように構成されてもよい。また、演算制御部13は、目標歩留まりを達成しないと判定した場合、その回のモンテカルロ解析で用いたパラメータセットを記憶装置図示せずに出力し、スペックアウト条件35として保存してもよい。保存するスペックアウト条件は、それまでに実行されたモンテカルロ解析のうち、評価項目の仕様を満たさない特性値が得られたモンテカルロ解析で用いられたパラメータセットでもよい。また、演算制御部13は、デバイスモデル32のデータに代えて、スペックアウト条件35のデータを用いるように、モンテカルロ解析実行部20に実行指示してもよい。以上、本発明に係る第1および第2の実施形態について説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。なお、第1の実施形態で説明したモンテカルロ解析実行制御方法の少なくとも一部は、ハードウェアで構成してもよいし、ソフトウェアで構成してもよい。ソフトウェアで構成する場合には、モンテカルロ解析実行制御方法の少なくとも一部の機能を実現するプログラムをフレキシブルディスクやCD-ROM等の記録媒体に収納し、コンピュータに読み込ませて実行させてもよい。記録媒体は、磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能なものに限定されず、ハードディスク装置やメモリなどの固定型の記録媒体でもよい。また、モンテカルロ解析実行制御方法の少なくとも一部の機能を実現するプログラムを、インターネット等の通信回線無線通信も含むを介して頒布してもよい。さらに、同プログラムを暗号化したり、変調をかけたり、圧縮した状態で、インターネット等の有線回線や無線回線を介して、あるいは記録媒体に収納して頒布してもよい。"