樹脂材料で製造された成形品の、1種以上の劣化因子による劣化を予測する方法であって、各劣化因子の前記樹脂材料中への一次元浸透-時間関数を取得するステップS1、前記成形品の形状データを取得するステップS2、前記成形品の使用環境データを取得するステップS3、前記形状データおよび環境データに基づき、前記成形品の内部への各劣化因子の3次元浸透プロファイルを計算するステップS4、各劣化因子濃度と劣化の関係式を取得するステップS5、前記各劣化因子濃度と劣化の関係式を、前記各劣化因子の3次元浸透プロファイルに適用し、前記成形品の内部における3次元劣化プロファイルを計算するステップS6を有することを特徴とする成形品の劣化予測方法。得られた3次元劣化プロファイルに基づいて、成形品の劣化後の機械的性能を予測するステップS7をさらに有する請求項1記載の劣化予測方法。前記ステップS1において、前記一次元浸透-時間関数を、物質拡散方程式により予測することを特徴とする請求項1または2記載の劣化予測方法。前記劣化因子が2以上であり、前記ステップS6において、各劣化因子に基づく劣化に重み付け係数を乗じたものの総和を劣化度とすることを特徴とする請求項1~3のいずれか1項に記載の劣化予測方法。請求項1~4のいずれか1項に記載の劣化予測方法により得られた設計に基づいて成形品を製造することを特徴とする樹脂材料成形品の製造方法。請求項1~4のいずれか1項に記載の劣化予測方法により得られた設計に基づいて製造された成形品。請求項1~4のいずれか1項に記載の劣化予測方法を実行する装置であって、前記各ステップを実行する機能を有する装置。請求項1~4のいずれか1項に記載の劣化予測方法を実行するコンピュータプログラム。本発明は、設計者開発者を過度の実験から開放し、樹脂材料成形品の劣化を速やかに簡便に予測する方法を提供することを目的とする。本発明は、以下の事項に関する。1.樹脂材料で製造された成形品の、1種以上の劣化因子による劣化を予測する方法であって、各劣化因子の前記樹脂材料中への一次元浸透-時間関数を取得するステップS1、前記成形品の形状データを取得するステップS2、前記成形品の使用環境データを取得するステップS3、前記形状データおよび環境データに基づき、前記成形品の内部への各劣化因子の3次元浸透プロファイルを計算するステップS4、各劣化因子濃度と劣化の関係式を取得するステップS5、前記各劣化因子濃度と劣化の関係式を、前記各劣化因子の3次元浸透プロファイルに適用し、前記成形品の内部における3次元劣化プロファイルを計算するステップS6を有することを特徴とする成形品の劣化予測方法。2.得られた3次元劣化プロファイルに基づいて、成形品の劣化後の機械的性能を予測するステップS7をさらに有する上記1記載の劣化予測方法。3.前記ステップS1において、前記一次元浸透-時間関数を、物質拡散方程式により予測することを特徴とする上記1または2記載の劣化予測方法。4.前記劣化因子が2以上であり、前記ステップS6において、各劣化因子に基づく劣化に重み付け係数を乗じたものの総和を劣化度とすることを特徴とする上記1~3のいずれか1項に記載の劣化予測方法。5.上記1~4のいずれか1項に記載の劣化予測方法により得られた設計に基づいて成形品を製造することを特徴とする樹脂材料成形品の製造方法。6.上記1~4のいずれか1項に記載の劣化予測方法により得られた設計に基づいて製造された成形品。7.上記1~4のいずれか1項に記載の劣化予測方法を実行する装置であって、前記各ステップを実行する機能を有する装置。8.上記1~4のいずれか1項に記載の劣化予測方法を実行するコンピュータプログラム。本発明によれば、プラスチック成形品の劣化を速やかに予測する方法を提供することができる。従って、本発明を使用することにより、長期の環境試験をしなくても、種々の形状の成形品の劣化を容易に予測することができ、さらに、形状の変更を予定している場合に、実際の成形品を製造しなくても、劣化の予測が可能であるため、材料選定、形状設計等の成形品の設計において有用な指針となり、求められる性能に適合する成形品を容易に設計することができる。従って、短い開発期間で成形品を提供することができ、新製品、改良品の開発スピードを向上することができる。また、本発明による予測結果に基づいて製造される成形品は、コストと性能のバランスに優れたものとなる。図1に示すフローチャートに従って、本発明の代表的形態について説明する。この形態に従う成形品の劣化予測方法は、以下のステップ、即ち、各劣化因子の樹脂材料バルク中への一次元浸透-時間関数を取得するステップS1、成形品の形状データを取得するステップS2、成形品の使用環境データを取得するステップS3、形状データおよび環境データに基づき、前記成形品の内部への各劣化因子の3次元浸透プロファイルを計算するステップS4、各劣化因子濃度と劣化の関係式を取得するステップS5、前記各劣化因子濃度と劣化の関係式を、前記各劣化因子の3次元浸透プロファイルに適用し、前記成形品の内部における3次元劣化プロファイルを計算するステップS6、および得られた3次元劣化プロファイルに基づいて、成形品の劣化後の機械的性能を予測するステップS7を有する。ここでいう樹脂材料は、成形品を構成する材料の全体を意味し、通常、ベースポリマーと、必要によりベースポリマーに加えて添加される各種添加剤を含む。用語劣化因子濃度は、対象となる媒体中における劣化因子の強度をあらわすものとして使用する。物質については、そのまま濃度を意味し、温度については温度°Kを意味し、または光については例えば光強度Wを意味するなど、劣化因子の影響を表すのに適切な物理量が選択される。用語関数、関係式は、2つ以上のパラメータについて、パラメータ間の相互の関係が示されるものを意味し、数式として表されてもよいし、グラフデータ等のように測定から求まる関係でもよい。ステップS1の前段として、まず、対象となる特定の樹脂に対して劣化因子を選択する。劣化因子は、樹脂材料を劣化させる原因となるものであり、成形品が使用される環境により異なる。例えば、酸素、水分、温度、潤滑剤、燃料、冷媒、融雪剤、オゾン、光紫外線等、その他、種々のものが因子として挙げられる。本発明において、成形品が使用される環境において、劣化の原因となるすべての因子を考慮してシミュレーションを行ってもよいが、一般的には、成形品が使用される環境において、劣化の原因となる主要な因子を考慮すればよい。例えば使用環境中に大量に存在する因子であっても他の因子と比較して劣化の原因としての影響が小さいもの、あるいは使用環境中にごくわずかしか存在しないものは、その存在を無視してもよい。樹脂材料の種類によっても選択すべき劣化因子は異なってくる。少なくとも1つの劣化因子を選択した後、各劣化因子について、樹脂材料中への劣化因子の浸透-時間関数を取得するS1。樹脂材料への劣化因子の浸透、即ち拡散は、環境に曝されている周囲より起こる。樹脂材料薄片10の内部への劣化因子の浸透を、図2および図3を用いて説明する。図2に模式的に示すように、樹脂材料10の内部に、時間経過と共に浸透層劣化層12が浸透し、内部の未浸透層未劣化層11が縮小する。図3aは、樹脂材料薄片の断面を示し、図3bは、劣化因子の濃度を縦軸にとって、樹脂材料薄片10への劣化因子の拡散を示す模式図である。図3bに示すように、劣化因子濃度は、界面で高く、内部で低い。劣化因子濃度は、時間と共に変化する。劣化因子濃度が、ある特定の臨界値以上になった領域を劣化層12とすると、劣化層12の厚さは、図4に示すように時間と共に増大する。即ち、このステップS1で用意すべき樹脂材料中への劣化因子の浸透-時間関数は、図3bに示すような、劣化因子の拡散プロファイルの時間変化、即ち劣化因子の浸透挙動である。材料の劣化を、劣化層と非劣化層の2層構造とする非常に簡略化したモデルでは、図4に示すように、劣化層の厚さを時間関数として得ればよい。浸透-時間関数は、樹脂材料のサンプル薄片を使用して、全て実験的に求めることも可能である。しかし、すべてを実験的に求めるのは多数の長期わたる実験が必要になり煩雑であるので、公知の物質拡散方程式1:式中、C:質量濃度、ρ:密度、Dm:物質拡散係数、d:湧き出し、u:流速に従うと仮定し、実験的に求めた物質拡散係数Dm、または文献記載の物質拡散係数Dmを当てはめることができる。尚、樹脂材料薄片を使用した劣化因子の浸透実験では、d=0、u=0として、実験的に得られる浸透拡散プロファイルから、拡散係数Dmを求めることができる。ステップS2では、成形品の形状データを取得する。例えば汎用のCADソフトによりデータを作成する。ステップS3では、使用環境データを用意する。使用環境データの1例としては、図5に示すように、使用環境における劣化因子の濃度強度の時間変化を示すグラフ関数が挙げられる。また、劣化因子の濃度が、成形品外面の位置により異なるときは、形状データとあわせて、その位置ごとに使用環境データを用意する。次に、ステップS4では、劣化因子の浸透-時間関数を、使用環境データに基づいて、成形品の形状データに適用し、所望の時間経過後における成形品中の劣化因子濃度の3次元プロファイルを求める。計算は、汎用の有限要素解析ソフトFEM、例えば、MSCソフトウェア社のMSC.MARC商標等を使用して行うことができる。このステップS4により得られる劣化因子濃度の3次元プロファイルは、次以降のステップで計算する機械的特性弾性率、強度、伸び等の劣化の基礎となる。また、劣化因子濃度の3次元プロファイルは、ステップS1の前段で選択した劣化因子のすべてについて求める。次に、ステップS5として、機械的特性弾性率、強度、伸び等を計算する前段階として、各劣化因子濃度と劣化の関係を取得する。理想的には、図6に示すように、機械的特性の変化を劣化因子の濃度の関数として用意する。簡便なモデルとして、未劣化層と劣化層の2層モデルでは、図7に示すように。劣化因子濃度が臨界濃度未満の未劣化領域と、臨界濃度以上の劣化領域において、それぞれ機械的特性が決まればよい。各劣化因子と劣化との相関データは、実験的に求められるか、既知のデータについては文献値を採用してもよい。実験的に求めるには、例えば薄いテストピースを使用して、所定の環境例えば劣化因子濃度が異なる複数の環境においた後に機械的特性を測定し、内部の劣化因子濃度から、劣化因子濃度と機械的特性の関係即ち、劣化との関係を得ることができる。また、劣化層多段階の劣化層、未劣化層をそれぞれ単独で測定することに加え、またはその代わりに、テストピース中に劣化層多段階の劣化層と未劣化層が存在する状態で、あるいは、テストピース中に有意の濃度勾配が存在する状態で、機械的特性を測定することも有用である。例えば、図8に示すように、劣化層12が先に破断して表面にノッチ状亀裂が生じたとき、いわゆるノッチ効果により、未劣化層11が早期に破断する場合もありうる。より実情に近い結果を得るために、このような測定を行うことは有用である。機械的特性は、例えば弾性率例えば、引っ張り、曲げ弾性率、強度例えば、引っ張り強度、曲げ強度、伸び、tanδ等の他、融点、軟化温度、Tg、結晶化温度等から選ばれる。これらは単に例示であり、成形品の用途で必要とされる物性を過不足なく評価できればよい。ステップS6において、成形品中の機械的特性プロファイル、即ち劣化プロファイルを計算する。成形品中のある点の機械的特性例えば弾性率の劣化度は、例えば式2:Ctotal=A1C1A2C2A3C3C02ここで、Ctotal:ある点の機械的特性の劣化度、Ci:劣化因子iに基づく劣化度、Ai:係数、C0:定数、但し、i=1、2、3である。で表すことができる。成形品中のある点における劣化因子iの濃度は、前記ステップS4で求められている。また、劣化因子iの濃度と機械的特性の関係は、ステップS5で求められている。劣化度Ciを、例えば、機械的特性の初期特性からの低下値とし、複数の劣化因子による劣化を重畳した場合に各劣化因子が及ぼす影響度の重みづけ係数Aiを、Ciに掛け合わせて総和をとることで、ある特定の点においての劣化度即ち、その点での特性低下値を求めることができる。ここで、C0は、劣化因子によらない劣化に基づくもので、そのような要素がなければ、C0=0とすることができる。このような成形品の各点における劣化度から、成形品中の劣化度プロファイル、および劣化後の機械的特性例えば弾性率プロファイルが得られる。尚、重み付け係数Aiは、複数の劣化因子が存在する環境下おいたテストピースから、実験的に得ることができる。また、すでに有している劣化データと合うように、Aiを計算から決めることもできる。このようにして、ステップS6で、成形品の劣化後の機械的特性例えば弾性率プロファイルが得られるので、ステップS7では、成形品全体として、部品としての劣化後性能を計算する。部品としての性能としては、成形品が使用される用途により適宜選択して計算する。例えば、特定部位での引っ張り、圧縮、特定方向の曲げ、振動に対する強度、変形、破壊等を計算により予測する。この計算も、汎用の有限要素解析ソフトFEM、例えば、MSCソフトウェア社のMSC.MARC商標等を使用して行うことができる。このようにして得られた予測された劣化後性能を元に、設計者、開発者は、成形品の形状および材料のアセスメントを行う。用途に対して結果が不満足であったり、さらに向上を求めたりする場合には、形状を変更したり、樹脂材料を変更したりして、再度本発明のシミュレーションを行うことができる。例えば、添加剤として高価な劣化防止剤を多量に含有する樹脂材料を使用した成形品は、劣化が小さいかもしれないがコスト高になる。本発明によれば、少ない実験に基づいて、迅速に劣化後性能を予測できるため、性能とコストのバランスの取れた成形品を容易に設計することができる。以上、本発明の劣化予測方法を説明したが、本発明はさらに上記劣化予測方法を実行するコンピュータソフトウェア、および本発明の劣化予測方法の各ステップを実行する機能を有する装置にも関する。また、ステップS1において取得する一次元浸透-時間関数、ステップS5において取得する劣化因子濃度と劣化の関係式、さらにはステップS6において成形品中の劣化プロファイルを計算する際の係数Aiの1つ以上を、予めデータベースとして記憶装置に記憶しておき、ステップを実行する際に呼び出すように構成することで、より簡便にシミュレーションを実施することができる。また、製品またはテストピースでの劣化データが新たに得られたとき、新たな実測データを加えて、各基礎データを修正し更新することが好ましく、より確度の高いシミュレーションが可能になる。劣化因子として水分吸湿を選択し、シミュレーションの結果を実測の結果と対比した。まず、吸湿と機械的特性の変化の相関を得るためにステップS5に対応、ポリアミド6樹脂を使用して、ダンベル型テストピースJIS2号試験片を作製した。テストピースを、調湿条件下において絶乾吸水率≒0した後、所定数のテストピースを、所定温度の水中に、所定時間、浸漬した。浸漬後のテストピースを、水蒸気不透過性の袋に入れて密閉し放置した。テストピース内の水分の分布が平衡に達する程度まで放置した後、機械的特性を試験した。水中での浸漬時間、浸漬温度を変更することで、吸水率の異なるテストピースを得た。吸水率は重量変化から求めた。図9に、テストピースの測定から得られた歪みstrain-応力stress曲線を模式的に示す。この結果から、ステップS5での劣化因子濃度と、機械的特性の関係式が得られたことになる。次に、機械的特性を求める予測対象の成形品を、図10に示す断面コの字型形状としたステップS2に対応。使用環境データについてはステップS3に対応、表1に示す水中での浸漬条件とした。また、シミュレーションと実測とを比較するために、同形状の成形品を作製した。すべての成形品を、調湿条件下において、絶乾吸水率≒0し、所定数の成形品を、表1に示す条件にて水中に浸漬した。テストピースを、3点曲げ試験機により、テストピースの上方から荷重をかけ、荷重と押し込み量のデータを得た。得られた結果を図11に示す。この図において、参考のために成形品全体としての平均吸水率も示した。一方、水分の浸透を、物質拡散方程式を用いて予測したステップS1に対応。その結果を、図12a、bに示す。次に予測対象の成形品の機械的特性を求めることになるが、ここでは簡便のため、成形品中の劣化因子の浸透プロファイルステップS4に対応については、ステップS1で予測した浸透プロファイルから、図13に示すように、多層劣化モデルを用いて、計算することとした。前述のとおり、使用環境データステップS3が表1のとおりであるので、従って、図12は、使用環境データに対応した浸透プロファイルを示している。このような多層劣化モデルについて、先の図9から求められる劣化因子と機械的特性の関係を適用することで、成形品の機械的特性を予測するステップS6に対応。ここでは、押し込み量と反力の関係を求めた。予測データと実測データを図14に示す。尚、実測データは、先の図11を補正したものである。この結果から、シミュレーションにより予測した結果は、実測と概ね±10の範囲で一致していた。実施例では、水分のみを劣化因子として簡単な構造の成形品を対象としたが、本発明の原理によれば、劣化因子が複数の場合でも少数の実験から得られるデータに基づいて、複雑な形状の成形品についても劣化が予測可能である。