ウェハ上で検出した欠陥位置に対応するレイアウトパターンを抽出するパターン抽出部と、前記パターン抽出部にて抽出されたレイアウトパターン間の類似性に基づいて前記レイアウトパターンをグルーピングするパターングルーピング部と、前記パターングルーピング部にてグルーピングされたグループに属するレイアウトパターンの形成困難性に基づいて、前記グループの重み値を設定する重み値設定部と、前記グループに属するレイアウトパターンの欠陥の個数をグループごとに算出する欠陥数算出部と、前記グループごとの欠陥の個数および前記グループの重み値に基づいて、前記グループの順位を算出するグループ順位算出部とを備えることを特徴とする欠陥検査支援装置。欠陥のあるレイアウトパターンを抽出するステップと、前記抽出されたレイアウトパターン間の類似性に基づいて前記レイアウトパターンをグルーピングするステップと、前記グルーピングされたグループに属するレイアウトパターンの形成困難性に基づいて、前記グループに重み値を付与するステップと、前記グループに属するレイアウトパターンの欠陥の個数をグループごとに算出するステップと、前記グループごとの欠陥の個数および前記グループの重み値に基づいて、前記グループの順位を算出するステップとを備えることを特徴とする欠陥検査支援方法。前記レイアウトパターン間の類似性は、2つのレイアウトパターン間の差分をとった差分パターンの面積が参照されることを特徴とする請求項2に記載の欠陥検査支援方法。前記重み値は、前記レイアウトパターンのマスクデータのリソグラフィシミュレーション結果、あるいはパターン線幅、あるいはパターンピッチ、あるいはマスク寸法エラー感度値、あるいはマスク作製時の欠陥修正の有無、あるいはマスク寸法保証時のマスク面内測定時の寸法平均値からの乖離量、また最大露光ショット端からの距離に応じて設定されることを特徴とする請求項2または3に記載の欠陥検査支援方法。前記グループに属するレイアウトパターンが設計データ上で使用される使用頻度を算出するステップをさらに備え、前記グループに属するレイアウトパターンの個数、前記グループに属するレイアウトパターンの使用頻度および前記グループの重み値に基づいて、前記グループの順位を算出することを特徴とする請求項2に記載の欠陥検査支援方法。本発明の一つの実施形態の目的は、発生頻度が低く系統的なパターン欠陥の検出精度を向上させることが可能な欠陥検査支援装置、欠陥検査支援方法を提供することである。実施形態の欠陥検査支援装置によれば、パターン抽出部と、パターングルーピング部と、重み値設定部と、欠陥数算出部と、グループ順位算出部とが設けられている。パターン抽出部は、ウェハ上で検出した欠陥位置に対応するレイアウトパターンを抽出する。パターングルーピング部は、前記パターン抽出部にて抽出されたレイアウトパターン間の類似性に基づいて前記レイアウトパターンをグルーピングする。重み値設定部は、前記パターングルーピング部にてグルーピングされたグループに属するレイアウトパターンの形成困難性に基づいて、前記グループの重み値を設定する。欠陥数算出部は、前記グループに属するレイアウトパターンの欠陥の個数をグループごとに算出する。グループ順位算出部は、前記グループごとの欠陥の個数および前記グループの重み値に基づいて、前記グループの順位を算出する。以下、実施形態に係る欠陥検査支援装置について図面を参照しながら説明する。なお、これらの実施形態により本発明が限定されるものではない。第1実施形態図1は、第1実施形態に係る欠陥検査支援方法が適用されるシステムの概略構成を示すブロック図である。図1において、欠陥検査支援装置16には、パターン抽出部16a、パターングルーピング部16b、重み値設定部16c、欠陥数算出部16dおよびグループ順位算出部16eが設けられている。パターン抽出部16aは、ウェハ上で検出した欠陥位置に対応するレイアウトパターンを抽出する。パターングルーピング部16bは、パターン抽出部16aにて抽出されたレイアウトパターン間の類似性に基づいてレイアウトパターンをグルーピングする。重み値設定部16cは、パターングルーピング部16bにてグルーピングされたグループに属するレイアウトパターンの形成困難性に基づいて、グループの重み値を設定する。欠陥数算出部16dは、グループに属するレイアウトパターンの欠陥の個数をグループごとに算出する。グループ順位算出部16eは、グループごとの欠陥の個数およびグループの重み値に基づいて、グループの順位を算出する。なお、レイアウトパターンは、CADシステムを用いて作成された設計データ、OPCつまり近接効果補正処理を行った後のデータ、あるいは、OPCの近接効果補正の過程で作成される中間データを用いてもよい。また、レイアウトパターン間の類似性を判断するに当たっては、2つのレイアウトパターン間の差分をとった差分パターンの面積を参照するようにしてもよい。また、重み値は、レイアウトパターンのマスクデータの検証のためのリソグラフィシミュレーション結果、あるいは設計データあるいはマスクデータのパターン線幅、あるいはパターンピッチ、あるいはマスク寸法エラー感度値マスク寸法ばらつきに対するウェハ上の寸法感度MEF:MaskCDErrorEnhancementFactor、あるいはマスク作製時に検出したパターン欠陥の修正の有無、あるいはマスク寸法保証時のマスク面内測定時の寸法平均値からの乖離量、また最大露光ショット端からの距離に応じて設定することができる。また、CADシステム11は、目標とするレイアウトパターンに対応する設計データを作成することができる。OPC処理部12は、CADシステム11にて作成された設計レイアウトデータで特定されるレイアウトパターンに対して光近接効果補正処理を施すことができる。マスクデータ作成部13は、光近接効果補正処理が施された設計レイアウトデータに対応したマスクデータを作成することができる。なお、設計データのデータ形式としては、例えば、テキスト座標データ、GDSデータ、オアシスデータ、HSSデータあるいはイメージデータTiff、BitMap、Jpegなどを用いることができる。検査光学系14は、処理層T上のレジスト膜Rに転写されたレイアウトパターンを撮像することができる。検査光学系15は、ウェハW上の処理層Tに転写されたレイアウトパターンを撮像することができる。なお、本図では検査光学系を14、15と便宜上別の光学系として記載したが、実際はレジスト膜Rと処理層Tで特に別の検査光学系を用いる必要は無い。検査光学系は光学顕微鏡画像の他、走査型電子顕微鏡画像などを用いるようにしてもよい。なお、ウェハWとしては、例えば、Siなどで形成された半導体ウェハを用いることができる。また、処理層Tとしては、例えば、ゲート電極や抵抗などに用いられる多結晶シリコン膜、配線やコンタクト電極などに用いられるAl膜やCu膜、絶縁層として用いられるシリコン酸化膜やシリコン窒化膜などを挙げることができる。そして、CADシステム11では、半導体集積回路のレイアウトパターンに対応する設計データが作成され、OPC処理部12に送られる。そして、OPC処理部12において、CADシステム11にて作成された設計データから得られるレイアウトパターンに光近接効果補正が行われ、マスクデータ作成部13に送られる。なお、OPC処理部12において光近接効果補正を行わせる場合、露光量やフォーカス位置などの露光条件をベスト条件に固定してフォトリソグラフィを行った時に、設計データから得られるレイアウトパターンとの間の寸法差が最も小さくなるように、設計データの補正を行うことができる。なお最近の近接効果補正では、露光量やフォーカス位置のベスト条件だけでなく、オーバー、あるいはアンダーの露光量や、フォーカス位置もデフォーカス位置での条件を参照してOPC補正を行う事もある。そして、マスクデータ作成部13において、OPC処理後のレイアウトパターンに対応したマスクデータが作成される。そして、フォトマスクMには、マスクデータ作成部13にて作成されたマスクデータで特定されるマスクパターンが遮光膜Hにて形成される。一方、ウェハW上には処理層Tを介してレジスト膜Rが形成されている。そして、フォトマスクMを介してレジスト膜Rの露光が行われる。そして、露光が行われたレジスト膜Rの現像が行われることで、レジスト膜Rがパターニングされる。なお処理層Tからの反射光を防止するために、レジスト膜Rと処理層Tの間に反射防止膜を塗布することもある。そして、レジスト膜Rがパターニングされると、そのレジスト膜Rのレジストパターンを介して処理層Tが処理されることで、フォトマスクMに形成されたマスクパターンが処理層Tに転写される。なお、処理層Tの処理としては、例えば、ドライまたはウェットのエッチング処理を挙げることができる。その後、アッシングなどの方法で処理層T上からレジスト膜Rが除去される。ここで、レジスト膜Rがパターニングされると、そのレジスト膜Rのレジストパターンを検査光学系14にて撮像することができる。そして、検査光学系14にて撮像されたレジストパターンの画像を、露光ショット間、あるいはチップ間、ブロック間など、同一のレイアウトパターン有する他領域の画像と比較を行い、両者の画像の差分が予め設定された閾値を超えた場合、検査装置内で欠陥と認識される。欠陥と認識された場合には、欠陥座標を欠陥検査支援装置16に送ることができる。あるいは、処理層Tが処理されると、その処理層Tの転写パターンを検査光学系15にて撮像することができる。そして、検査光学系15にて撮像された画像を同一レイアウトの別領域の画像と比較検査された後、予め設定された閾値を超えた場合には、検査装置にて欠陥と判定され、欠陥座標を欠陥検査支援装置16に送ることができる。そして、パターン抽出部16aにおいて、検査光学系14にて撮像されたレジストパターンまたは検査光学系15にて撮像された転写パターン画像の比較検査の結果、欠陥と認識されたウェハの検出座標に基づき、欠陥のあるレイアウトパターンが抽出される。なお1ショットで多数のチップが取得可能な半導体装置の場合には、レイアウトパターン抽出するためには、一度チップ間ピッチ寸法を考慮し座標変換を行う必要がある。また設計データが90度、180度、270度と回転している場合にも、これら回転角度を考慮し座標変換が必要となる。そして、パターングルーピング部16bにおいて、パターン抽出部16aにて抽出されたレイアウトパターン間の類似性に基づいてレイアウトパターンがグルーピングされる。また、重み値設定部16cにおいて、パターングルーピング部16bにてグルーピングされたグループに属するレイアウトパターンの形成困難性に基づいて、グループの重み値が設定される。また、欠陥数算出部16dにおいて、パターングルーピング部16bにてグルーピングされたグループに属するレイアウトパターンの欠陥の個数がグループごとに算出される。そして、グループ順位算出部16eにおいて、グループごとの欠陥の個数およびグループの重み値に基づいて、グループの順位が算出される。そして、グループ順位算出部16eにてグループの順位が算出されると、上位のグループに属するレイアウトパターンに対応するウェハ上の欠陥検出部を解像度が高い、例えば走査型電子顕微鏡SEM等でパターンに異常が発生しているか否かの観察を行う。なおパターンの観察は、ウェハで検出した全ての欠陥で行うのは現実的には困難で、実際は各グループの代表となる検出欠陥部で行われる。走査型電子顕微鏡での観察の他に、電子光学系を有する検査装置で検査領域を限定して再検査行うこともある。光で行う検査装置に対して、電子ビームを用いる検査装置は、一般的に欠陥検出感度が高いものの検査時間が長いことが多く、半導体チップ全面で検査をすることが困難な場合があるが、検査領域を限定することで検査が可能となる。そして、上位のグループに属するレイアウトパターンに対応するウェハ上の欠陥検出部のパターン観察の結果、半導体作製プロセスで問題が生じない、例えば予め決められてプロセスマージンが確保できると判断された場合、そのレイアウトパターンに対応するフォトマスクMを用いることで、ウェハWに回路パターンを形成し、半導体集積回路を製造することができる。ここで、グループに属するレイアウトパターンの個数およびグループの重み値に基づいてグループの順位を算出することにより、グループに属するレイアウトパターンの個数が少ない場合においても、そのグループに属するレイアウトパターンに致命的な欠陥がある場合には、そのグループを上位にランクさせることができる。このため、発生頻度が低く見逃されやすい場合においても、致命的な欠陥が発生している可能性が高い場合には、その欠陥が含まれるレイアウトパターンに対応するウェハ上の欠陥検出部を優先的に走査型電子顕微鏡等での観察することが可能となり、発生頻度が低く致命的な欠陥の検出精度を向上させることが可能となる。第2実施形態図2は、第2実施形態に係る欠陥検査支援装置のハードウェア構成を示すブロック図である。図2において、図1の欠陥検査支援装置16には、CPUなどを含むプロセッサ21、固定的なデータを記憶するROM22、プロセッサ21に対してワークエリアなどを提供するRAM23、プロセッサ21を動作させるためのプログラムや各種データを記憶する外部記憶装置24、人間とコンピュータとの間の仲介を行うヒューマンインターフェース25、外部との通信手段を提供する通信インターフェース26を設けることができ、プロセッサ21、ROM22、RAM23、外部記憶装置24、ヒューマンインターフェース25および通信インターフェース26はバス27を介して接続されている。なお、外部記憶装置24としては、例えば、ハードディスクなどの磁気ディスク、DVDなどの光ディスク、USBメモリやメモリカードなどの可搬性半導体記憶装置などを用いることができる。また、ヒューマンインターフェース25としては、例えば、入力インターフェースとしてキーボードやマウスやタッチパネル、出力インターフェースとしてディスプレイやプリンタなどを用いることができる。また、通信インターフェース26としては、例えば、インターネットやLANなどに接続するためのLANカードやモデムやルータなどを用いることができる。ここで、プロセッサ21は、欠陥検査支援プログラム24aを実行することにより、図1の欠陥検査支援装置16のパターン抽出部16a、パターングルーピング部16b、重み値設定部16c、欠陥数算出部16dおよびグループ順位算出部16eで実行される機能を実現することができる。なお、プロセッサ21に実行させるプログラムは、外部記憶装置24に格納しておき、プログラムの実行時にRAM23に読み込むようにしてもよいし、プログラムをROM22に予め格納しておくようにしてもよいし、通信インターフェース26を介してプログラムを取得するようにしてもよい。第3実施形態図3は、第3実施形態に係る欠陥検査支援方法を示すフローチャートである。図3において、ウェハ上のレジスト膜に転写されたレジストパターンあるいはウェハ上の処理層に転写された転写パターンの欠陥検査を行うS1。この欠陥検査では、ショット間、あるいはチップ間、あるいは回路ブロック間などの設計データ上で同一なレイアウト間で比較検査を行う。具体的には図1の検査光学系14ないし、15で撮像された画像を比較し、画像差分が予め設定された閾値を超えた場合と定義することで欠陥として検出することができる。この時の欠陥検出数は、多い場合は数万個にいたる場合もある。代表的なウェハの欠陥検査装置としては、KLA-Tencor社のKLA23やKLA28などを挙げることができる。次に、欠陥検査で見つかった欠陥検出箇所に対する設計データの座標をそれぞれ算出するS2。この設計データの座標は、特定のマークなどを基準にウェハ上に形成されたパターンと、設計データ上のパターンとの間で座標マッチングを取ることによって求めることができる。次に、設計データの座標でのレイアウトパターンを抽出するS3。なお、レイアウトパターンの抽出範囲は、例えば、数μm角で区切った範囲に設定することができる。次に、抽出されたレイアウトパターン間の類似性に基づいてレイアウトパターンをグルーピングするS4。この時、抽出されたレイアウトパターンは比較基準に基づいてグルーピングすることができる。次に、各グループに属するレイアウトパターンから検出された欠陥の個数をグループごとに算出するS5。次に、各グループに属するレイアウトパターンの形成困難性に基づいて、各グループの重み値を設定するS6。次に、グループごとの欠陥の個数およびグループの重み値に基づいて、グループの順位を算出するS7。図4は、第3実施形態に係るウェハ上の欠陥検出箇所の一例を示す平面図である。図4において、ウェハWはショット領域SHごとに区画される。そして、欠陥検査を行うことにより、欠陥検出箇所DKがウェハW上に示される。なお、フォトマスクM上の系統的な欠陥は、リソグラフィ工程のプロセスマージンを劣化させる事がある。特に、フォーカスまたは露光量が変動した場合にパターン寸法が大きく変動することが多い。そのため、ウェハW上にレジストパターンを作成する時にフォーカス値および露光量を露光ショットごとに変化させることで、例えばOPC精度不足やフォトマスクのパターン寸法製造誤差に起因するフォトマスクM上の系統的な欠陥の検出感度を高くすることができる。図5は、第3実施形態に係る欠陥検出座標を設計データの座標に変換した結果を説明する図である。図5において、ウェハW上の欠陥検出箇所DKが設計データの欠陥検出座標に変換されることで、設計データ上でのチップCPに対して欠陥検出位置Zが示される。なお、1回の露光ショットで多数の半導体チップが作製可能な場合、半導体チップ間のピッチ寸法などを考慮して座標変換を行う必要がある。図6は、図5の欠陥検出座標に対応する設計データ上のレイアウトパターンの抽出例を示す平面図である。図6において、設計データに対応する欠陥検出座標が算出されると、設計データ上のレイアウトパターンP1が抽出される。このレイアウトパターンP1の抽出では、検出欠陥座標を中心とした所定範囲に含まれるレイアウトパターンPを切り出すことができる。この欠陥検出座標を中心とした所定範囲としては、例えば、0.5~5μm角の範囲に設定することができる。この抽出されたレイアウトパターンP1は、図2のRAM23に格納することができる。図7は、欠陥検出座標から抽出されたレイアウトパターンのグルーピング結果を示す図である。図7において、欠陥検出座標からレイアウトパターンPA~PFが抽出されたものとする。そして、レイアウトパターンPA~PFに対してグループ化を行う場合、レイアウトパターンPA~PCは比較基準上、別のレイアウトと認識され、それぞれグループ1~3に振り分けられる。レイアウトパターンPD、PEは、レイアウトパターンPAと完全一致はしないものの、比較基準上は類似していると判断され、グループ1に振り分けられる。レイアウトパターンPFについては、レイアウトパターンPA、PD、PEと部分的に一致するものの、比較基準上別グループと判断され、グループ4に振り分けられる。このように類似なレイアウトパターンPA、PD、PEを同一グループ1に分類する理由は、欠陥検査装置の欠陥検出座標にはある程度の位置誤差を含んでおり、もし完全一致のみでグループ化すると、全く同じレイアウトパターンで例えばショートが発生したとしても、位置誤差から別グループに振り分けられる可能性が高いためである。また、マスクのパターン転写特性として、着目点から距離が離れるに従い着目点への寸法影響は小さくなる。そのため、レイアウトパターンの外周、つまり着目点から距離が離れたパターンはある程度レイアウトが異なっていても、同一グループに分類してもよい場合がある。また、レイアウトパターンをグループ化することで、調査対象となるレイアウトパターンの個数が減り、調査時間を短縮することができる。図8は、図7のグループごとの欠陥の個数に応じた欠陥度数を示す図である。図8において、レイアウトパターンPA~PFがグループ1~4に分類されると、グループ1~4ごとの欠陥の個数が算出され、グループ1~4ごとの欠陥の個数に応じた欠陥度数がパレート図に示される。この時、図6の例では、4個のグループ1~4しかないため、全てのレイアウトパターンPA~PFをウェハ上でSEM観察しても時間はそれほどかからない。ただし実際にはグループの個数は数十~数十万グループになる可能性があり、その場合には時間の制約上、パレート図の上位にあるグループのレイアウトパターンしか調査することができなくなる。図9は、図7のグループごとの欠陥の個数およびグループの重み値に応じた欠陥度数を示す図である。図9において、レイアウトパターンPA~PFがグループ1~4に分類されると、レイアウトパターンPA~PFの形成困難性に応じて重み値が設定される。この形成困難性が高いパターンとしては、例えば、マスクデータの検証で行われるリソグラフィシミュレーションにおいて、最小限必要なマージンは確保できているものの、想定マージン以上にプロセスがばらつくと危険なパターン、あるいはデザインルール上最小のパターン線幅やパターンピッチのパターン、あるいはマスクの寸法ばらつきに対するウェハ上の寸法感度が高いパターンなどを挙げることができる。これら重み値の設定に関わる情報について、例えば上記したマスクデータのリソグラフィシミュレーションはOPC補正後のデータを用いて事前に計算できる。また上記したデザインルール上最小のパターンが抽出したパターンレイアウトに含まれているか否かは、事前あるいはパターンレイアウト抽出後に図形処理などを用いて算出可能である。そして、図8のグループ1のレイアウトパターンは、グループ2のレイアウトパターンよりも形成困難性が高いものとすると、グループ1の欠陥度数がグループ2よりも大きくなり、グループ1がパレート図で最上位にランクされる。そして、パレート図で最上位のランクのグループ1に属するレイアウトパターンを優先的にパターン観察することにより、グループ2のレイアウトパターンよりも欠陥の発生頻度が低い場合においても、グループ1のレイアウトパターンの欠陥の見逃しを防止することができる。図10aは、図8のグループ1~4の重み付け方法の一例を示す図、図10bは、図8のグループ1~4の重み付け方法のその他の例を示す図、図10cは、図8のグループ1~4の重み付け方法のさらにその他の例を示す図である。図10aにおいて、グループ1~4ごとの欠陥の個数に応じた欠陥度数が3、7、2、1だったものとする。ここで、グループ1~4ごとの重み値が3、1、2、3であるものとすると、欠陥の個数に応じた欠陥度数に重み値を乗算することで、グループ1~4ごとの欠陥の個数およびグループの重み値に応じた欠陥度数が算出される。この結果、重み値を考慮する前のグループの順位が2、1、3、4の順だったのが、1、2、3、4となり、回路レイアウトの使用頻度としては低いもののマスクの系統的な欠陥、例えば致命的なOPC精度不足による欠陥を見逃してしまうリスクを減らすことができる。また、図10aの例では、重み値が1つだったのに対して、図10bの例では、2つの重み値M1、M2が考慮される。重み値M1は、図10aと同様にレイアウトパターンの形成難易度に基づいて設定することができる。重み値M2は、半導体回路内のレイアウトの使用頻度に基づいて設定することができる。例えば、図6のグループ1~4のレイアウトパターンが設計データ上でどの程度の頻度で使用されているかを調査する。そして、例えば、グループ2のレイアウトパターンに対して、グループ1、3、4のレイアウトパターンが比率として1/2しか存在しない場合は、グループ1、3、4については重み値M2を設定することができる。また、レイアウトパターンの形成困難性は、マスクデータのリソグラフィシミュレーション結果、デザインルールの最小寸法、デザインルールの最小ピッチ、あるいはマスクの寸法ばらつきのウェハ寸法ばらつき感度など、様々な項目が影響する。そのため、重み値を1つで表現できない場合は、図10cに示すように、複数の重み値M1~M5を考慮することで、マスクの系統的欠陥の抽出精度を向上させることが可能となる。ただし、重み値の設定においては、過小あるいは過大に判断してしまうと、マスクの系統的欠陥の抽出精度が低下する懸念があるため、過去の実験データなどを解析し、適切な値を設定するようにしてもよい。以下、レイアウトパターン間の類似性の判断方法について詳細に説明する。図11aは、第1の欠陥検出座標から抽出されたレイアウトパターンの一例を示す平面図、図11bは、第2の欠陥検出座標から抽出されたレイアウトパターンの一例を示す平面図、図11cは、図11aのレイアウトパターンと図11bのレイアウトパターンとの間の差分パターンを示す平面図である。図11aおよび図11bにおいて、設計データ上の第1の欠陥検出座標からレイアウトパターンP2が抽出され、設計データ上の第2の欠陥検出座標からレイアウトパターンP3が抽出されたものとする。そして、これらのレイアウトパターンP2、P3間の類似性を判断する場合、これらのレイアウトパターンP2、P3の差分パターンB0を求めることができる。そして、差分パターンB0の面積が所定値以下の場合、レイアウトパターンP2、P3は互いに類似し、差分パターンB0の面積が所定値を超える場合、レイアウトパターンP2、P3は互いに類似しないと判断することができる。例えば、レイアウトパターンP2、P3が完全に等しい場合、図11cに示すように、差分パターンB0は何も発生されず面積は0になる。このため、レイアウトパターンP2、P3は互いに類似すると判断することができる。図12aは、第3の欠陥検出座標から抽出されたレイアウトパターンの一例を示す平面図、図12bは、第4の欠陥検出座標から抽出されたレイアウトパターンの一例を示す平面図、図12cは、図12aのレイアウトパターンと図12Bのレイアウトパターンとの間の差分パターンを示す平面図、図12dは、図12aのレイアウトパターンと図12bのレイアウトパターンとの中心座標をシフトさせた時の差分パターンを示す平面図である。図12aおよび図12bにおいて、設計データ上の第3の欠陥検出座標からレイアウトパターンP4が抽出され、設計データ上の第4の欠陥検出座標からレイアウトパターンP5が抽出されたものとする。そして、これらのレイアウトパターンP4、P5の差分パターンB1を求めると、この差分パターンB1の面積は大きいため、レイアウトパターンP4、P5は互いに類似しないと判断することができる。これに対して、図12cに示すように、レイアウトパターンP4、P5の中心座標をシフトさせてから差分パターンB1 ́を求めると、差分パターンB1 ́には何も無いパターンが現れる。そして、差分パターンB1 ́では面積が小さくなるため、レイアウトパターンP4、P5は互いに類似すると判断することができる。すなわち、レイアウトパターンP4、P5は互いに類似しているにもかかわらず、レイアウトパターンP4、P5の中心座標がずれていると、レイアウトパターンP4、P5は互いに類似しないと判断されることがある。実際に、ウェハや露光ショットは、半導体作製工程、露光装置およびフォトマスクなどが原因で絶対座標基準に対して歪が生じている。また、欠陥検査装置自体のウェハステージの精度限界などから、算出される欠陥検出座標にある程度の誤差が生じている。そのため、全く同じOPC不具合のあるレイアウトパターンを検出したとしても、欠陥検出座標にある程度の誤差が発生する。このため、図12dに示すように、レイアウトパターンP4、P5間の差分パターンB1 ́の面積が最少になるような中心座標Pを算出し、レイアウトパターンP4、P5の中心を中心座標Pにシフトしてから差分処理を行うようにしてもよい。図13aは、第5の欠陥検出座標から抽出されたレイアウトパターンの一例を示す平面図、図13bは、第6の欠陥検出座標から抽出されたレイアウトパターンの一例を示す平面図、図13cは、第7の欠陥検出座標から抽出されたレイアウトパターンの一例を示す平面図、図13dは、図13aのレイアウトパターンと図13bのレイアウトパターンとの間の差分パターンを示す平面図、図13eは、図13aのレイアウトパターンと図13cのレイアウトパターンとの間の差分パターンを示す平面図である。なお、図13A~図13CのレイアウトパターンP6~P8の座標誤差は予め補正され、例えばフォトマスク上の何らかの寸法不具合あるいはOPC不具合が各中心部のレイアウトにあるものとする。図13a~図13cにおいて、設計データ上の第5の欠陥検出座標からレイアウトパターンP6が抽出され、設計データ上の第6の欠陥検出座標からレイアウトパターンP7が抽出され、設計データ上の第7の欠陥検出座標からレイアウトパターンP8が抽出されたものとする。そして、図13dに示すように、レイアウトパターンP6、P7の差分パターンB2を求め、図13eに示すように、レイアウトパターンP6、P8の差分パターンB3を求めたものとする。この時、差分パターンB2、B3は完全一致で無くデータが存在し、差分パターンB2、B3の面積が0でない。この時、差分パターンの面積が0でないレイアウトパターンを互いに類似しないと判断すると、グループ数が膨大になり、致命的な系統的欠陥を見逃す恐れがある。リソグラフィ工程に関わるウェハW上に転写された回路パターンのオープンもしくはショートまたは寸法異常は、マスク寸法ばらつきまたはOPC不具合が原因で発生することがある。このような回路パターンのオープンもしくはショートまたは寸法異常は、異常なレイアウト中心パターンから0~2.0μm以内の範囲のレイアウト環境の類似性が高ければ、ショット内の別領域でも同様な寸法異常が発生することが多く、中心パターンから遠ざかるに従って影響は小さくなる。そのため、レイアウト中心パターンから離れた位置において差分パターンが存在していても、元のレイアウトパターンは互いに類似すると判断し、それらのレイアウトパターンを同一のグループに分類することができる。例えば、図13dの差分パターンB2は中心から離れた位置に散在しているため、差分パターンB2の面積が0でなくても、レイアウトパターンP6、P7は互いに類似すると判断することができる。一方、図13eの差分パターンB3は中心付近に存在しているため、レイアウトパターンP7、P8は互いに類似しない判断することができる。図14aは、図13dの差分パターンに判定領域R1を設定した時の平面図、図14bは、図13eの差分パターンに判定領域R1を設定した時の平面図、図14cは、複数の判定領域R1、R2を差分パターンに設定する方法を示す平面図、図14dは、図13dの差分パターンに判定領域R3を設定した時の平面図、図14eは、図13eの差分パターンに判定領域R3を設定した時の平面図、図14fは、複数の判定領域R3~R5を差分パターンに設定する方法を示す平面図である。図14a~図14cにおいて、差分パターンB2の面積が0でない場合、レイアウトパターンのP6、P7の類似性を判断するために、差分パターンB2に判定領域R1を設定することができる。なお、この判定領域R1は、中心座標Pからの距離がL1の矩形とすることができる。この距離L1はリソグラフィ工程のパターン転写の原理から2μm以上程度に設定するのがよい。だだし、半導体集積回路のレイアウト規模数を考慮すると、2μm程度では、グループ数が膨大になる可能性がある。このため、距離L1は、0.2~2.0μmの間で設定するのが好ましい。この時、距離L1を小さくしすぎると、本来は別グループに分類されるレイアウトパターンが同一グループに分類される可能性もあるため、距離L1を0.2μm以下にするのは好ましくない。そして、判定領域R1では、差分パターンB2の面積が0となるため、レイアウトパターンP6、P7は互いに類似すると判断することができる。また、差分パターンB3の面積が0でない場合、レイアウトパターンのP7、P8の類似性を判断するために、差分パターンB3に判定領域R1を設定することができる。そして、判定領域R1では、差分パターンB3の面積が0でないため、レイアウトパターンP6、P7は互いに類似しないと判断することができる。あるいは、差分パターンB4の面積が0でない場合、元のレイアウトパターンの類似性を判断するために、大きさの異なる判定領域R1、R2を同心状に設定することができる。この時、判定領域R2の中心座標Pからの距離をL2、レイアウトパターンの切り出し領域K1の中心座標Pからの距離をL3とすると、距離L1の部分、距離L2-L1の部分、距離L3-L2の部分の差分パターンB4の面積を求めることができる。そして、これらの3つの部分の差分パターンB4の面積に基づいて、元のレイアウトパターンの類似性を判断するようにしてもよい。図15は、図14cの差分パターンのレイアウト差異値の算出方法を示す図である。図15において、距離L1の部分、距離L2-L1の部分、距離L3-L2の部分の差分パターンB4の面積を求めたものとする。この時、中心座標Pからの距離を考慮して各部分の係数を設定数することができる。例えば、中心座標Pから最も近い距離L1の部分では係数を7に設定し、中心座標Pから最も遠い距離L3-L2の部分では係数を1に設定し、その中間の部分では係数を3に設定することができる。そして、この係数と各領域内の面積を乗算することでレイアウト差異値をそれぞれ計算する。さらに、このレイアウト差異値の総計を計算すると、0.1440μm2になる。この時、係数を大きくすることにより、中心座標Pから最も近い距離L1の部分の面積が大きい場合は、レイアウト差異値を大きくすることができる。また、係数を小さくすることにより、中心座標Pからの距離が大きい距離L3-L2の部分の面積が大きくなっても、レイアウト差分値はそれほど大きくならないようにすることができる。そして、予め設定したレイアウト差異値基準とレイアウト差異値の総計とを比較することにより、レイアウトパターンの類似性を判断することができる。なお、図14a~図14cでは、判定領域R1、R2を矩形とする方法について説明したが、図14d~図14fに示すように、矩形の判定領域R1、R2の代わりに円形の判定領域R3~R5を設定するようにしてもよい。以下、レイアウトパターンの形成困難性について詳細に説明する。図16は、レイアウトパターンA~Cごとのマスク寸法エラー感度値MEFを示す図である。なお、横軸はフォトマスクの寸法エラーをウェハ上の寸法に換算して表示したものである。例えば、1nmと記載されている箇所は、露光装置の縮小倍率が1/4とすると、マスク上寸法はその4倍である4nmの寸法エラーが発生したことを示す。縦軸は、その寸法エラーが発生したパターンをウェハ上に実際に転写し、CD-SEM等を用いて測定した結果を示す。図16において、レイアウトパターンの形成困難性に対する重み値をウェハ上の寸法感度に応じて設定するものとする。このようなMEF評価では、実際に適当なマスク寸法エラーがたまたま発生しているパターンを探すのが困難である。このため、寸法評価パターンレイアウトをまず作成し、その寸法評価パターンを種パターンとして一律に0.5nm、1.0nm、1.5nm、2.0nm、2.5nmと寸法エッジをバイアス処理した評価パターン群をフォトマスク上に搭載し、その評価パターン群をウェハ上で測定する。この時、フォトマスク上の寸法とウェハ上の寸法の関係である回帰直線を計算した傾きがMEF値となる。例えば、レイアウトパターンAのMEF値は4.58、レイアウトパターンBのMEF値は2.68、レイアウトパターンCのMEF値は1.15となった。MEF値が大きい場合は、フォトマスクの寸法エラーがウェハ上寸法に増大して転写されることから、MEF値が大きなレイアウトパターンを含む場合は潜在的にオープンまたはショートなどの寸法異常が発生する可能性が高くなる。このため、MEF値の大きさに応じて重み値を設定することができる。図17は、マスク寸法エラー感度値MEFの重み付け方法の一例を示す図である。図17において、MEF値が大きくなると、重み値を大きくすることにより、レイアウトパターンの形成困難性に応じてグループの重み付けを行うことができる。図18aは、設計データ上のレイアウトパターンを示す図、図18bは、図18aのレイアウトパターンに対してOPC補正をしたレイアウトパターンを示す図、図18cは、図18bのレイアウトパターンのリソグラフィシミュレーション結果を示す図である。図18aにおいて、このようなレイアウトパターンP11では、リソグラフィ工程の光近接効果によりパターンショート、あるいはパターンショートニングする懸念が有る。このため、図18bに示すように、図18Aの設計データ上のレイアウトパターンP11に対してOPC補正をしたレイアウトパターンP12がフォトマスクに作成される。そして、このようなレイアウトパターンP12に対してリソグラフィシミュレーションを行うことにより、リソグラフィ工程後のレイアウトパターンP13が得られる。この時、レイアウトパターンP13のスペース距離Nを測定し、予め決められたスペックを割り込んでいないかの確認が行われる。半導体量産段階では、スペース距離Nが予め決められたスペックを割り込んだレイアウトパターンが1箇所もないようにマスクデータが作成され、その後フォトマスクが作製される。ここで、スペース距離Nがスペックぎりぎりのレイアウトパターンが存在していると、潜在的な不具合パターンの候補となる。このため、レイアウトパターンの形成困難性に対する重み値をソグラフィーシミュレーションにより得られるスペース距離Nに応じて設定することができる。図19は、図18Cのスペース距離Nの重み付け方法の一例を示す図である。図19において、例えば、スペース距離Nの限界スペックが60nmの場合は、スペース距離Nが60nm付近の場合には重み値を大きくし、スペース距離Nが増大するに従って重み値を小さくすることができる。レイアウトパターンの形成困難性に対する重み値の設定方法としては、これら以外にも、マスク作製時にダストの発生などによりパターンが正常に形成できずに修正を行う場合がある。しかし完全に正常なパターンに対して、転写後の寸法に少なからず影響が残る場合もあることから、重み値の設定に考慮してもよい。また、マスク寸法の面内均一性の測定時において、測定値の平均値からの寸法乖離量が大きい領域では、ウェハへの転写後も寸法乖離量が大きいことが想定される。このため、マスク寸法測定平均値からの寸法乖離量が大きい領域から抽出されたレイアウトパターンでは重み値を大きくするようにしてもよい。また、露光装置も投影露光レンズの外周、つまり最大露光エリアの端付近では寸法ズレが生じる可能性がある。このため、この領域から抽出されたレイアウトパターンでは重み値を大きくするようにしてもよい。本発明のいくつかの実施形態を説明したが、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。これら新規な実施形態は、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ともに、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。