"鉄鋼製品の製造条件と該製造条件で鉄鋼製品を製造した際の量的変数として表される鉄鋼製品の品質の実績値とを関連付けして記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶されている情報を用いて、前記製造条件及び前記鉄鋼製品の品質の実績値をそれぞれ入力値及び出力値とするベイジアンネットワークを品質予測モデルとして作成する品質モデル作成手段と、前記品質モデル作成手段によって作成された前記品質予測モデルを用いて、要求条件で鉄鋼製品を製造した際の量的変数として表される鉄鋼製品の品質を予測する予測手段と、を備えることを特徴とする品質予測装置。前記記憶手段に記憶されている品質の実績値をロジット変換するロジット変換手段を備え、前記品質モデル作成手段は、該ロジット変換手段によってロジット変換された実績値を用いて前記品質予測モデルを作成することを特徴とする請求項1に記載の品質予測装置。前記鉄鋼製品の品質の実績値は、鉄鋼製品の単位長さあたりに表出する欠陥数であることを特徴とする請求項1又は2に記載の品質予測装置。鉄鋼製品の製造条件と該製造条件で鉄鋼製品を製造した際の量的変数として表される鉄鋼製品の品質の実績値とを用いて、前記製造条件及び前記鉄鋼製品の品質の実績値をそれぞれ入力値及び出力値とするベイジアンネットワークを品質予測モデルとして作成する品質モデル作成処理、前記品質モデル作成処理によって作成された前記品質予測モデルを用いて、要求条件で鉄鋼製品を製造した際の量的変数として表される鉄鋼製品の品質を予測する予測処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とする品質予測プログラム。ところで、近年のセンシング技術の向上やコンピュータサイエンスの発展に伴い、欠陥の有無といった質的変数のデータだけでなく、例えば鋼板表面の欠陥数や単位面積若しくは単位体積あたりの欠陥数などの量的変数のデータが鉄鋼製品の品質に関する情報として製造条件に対し収集できるようになっている。そして、収集された量的変数のデータを活用して、鉄鋼製品の品質を定量的に予測するニーズが高まってきている。しかしながら、特許文献1,2に開示されている技術は、質的変数を予測するものであって、量的変数を予測することはできない。また、特許文献3に開示されている技術では、データベースモデリング技術を利用して量的変数を予測するので、量的変数を精度高く予測することができない。すなわち、例えば表面欠陥は、製造条件が同じであっても発生する場合と発生しない場合とがあり、偶然の要素によって発生する。このため、データベースモデリング技術のような決定論的な手法では、表面欠陥をうまくモデリングすることができないために、表面欠陥の数を精度高く予測することができない。この結果、特許文献3に開示されている技術によれば、品質不良発生の発見が遅れて不良品が大量に出たり、品質不良でないのにも係わらず品質不良と誤判定することによって生産ラインが停止し生産性が悪くなったりする可能性がある。以上のことから、量的変数として表される鉄鋼製品の品質を製造条件から精度高く予測可能な技術の提供が期待されている。本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであって、その目的は、量的変数として表される鉄鋼製品の品質を製造条件から精度高く予測可能な品質予測装置及び品質予測プログラムを提供することにある。上記課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る品質予測装置は、鉄鋼製品の製造条件と該製造条件で鉄鋼製品を製造した際の量的変数として表される鉄鋼製品の品質の実績値とを関連付けして記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶されている情報を用いて、前記製造条件及び前記鉄鋼製品の品質の実績値をそれぞれ入力値及び出力値とするベイジアンネットワークを品質予測モデルとして作成する品質モデル作成手段と、前記品質モデル作成手段によって作成された前記品質予測モデルを用いて、要求条件で鉄鋼製品を製造した際の量的変数として表される鉄鋼製品の品質を予測する予測手段と、を備える。上記課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る品質予測プログラムは、鉄鋼製品の製造条件と該製造条件で鉄鋼製品を製造した際の量的変数として表される鉄鋼製品の品質の実績値とを用いて、前記製造条件及び前記鉄鋼製品の品質の実績値をそれぞれ入力値及び出力値とするベイジアンネットワークを品質予測モデルとして作成する品質モデル作成処理、前記品質モデル作成処理によって作成された前記品質予測モデルを用いて、要求条件で鉄鋼製品を製造した際の量的変数として表される鉄鋼製品の品質を予測する予測処理と、をコンピュータに実行させる。本発明に係る品質予測装置及び品質予測プログラムによれば、量的変数として表される鉄鋼製品の品質を製造条件から精度高く予測することができる。以下、図面を参照して、本発明の一実施形態である品質予測装置の構成について説明する。品質予測装置の構成始めに、図1を参照して、本発明の一実施形態である品質予測装置の構成について説明する。図1は、本発明の一実施形態である品質予測装置の構成を示すブロック図である。図1に示すように、本発明の一実施形態である品質予測装置1は、入力部2と、実績データベース3と、演算処理部4と、出力部5とを備える。入力部2は、キーボードやテンキーなどの入力装置によって構成され、オペレータの操作入力情報を演算処理部4に入力する。実績データベース3は、鉄鋼製品の操業ライン側に設けられた図示しない操業用計算機に接続されている。図示しない操業用計算機は、製鋼工程,熱延工程,冷延工程,焼鈍工程,表面処理工程などの鉄鋼製品の製造工程の製造条件を管理するための装置である。図示しない操業用計算機には、例えば各製造工程が完了する度毎に鉄鋼製品の製造条件とその製造条件で鉄鋼製品を製造した際の鉄鋼製品の品質に関するデータが入力され、図示しない操業用計算機は入力されたデータを実績データベース3内に格納する。鉄鋼製品の製造条件に関するデータとしては、鋼中のCカーボン濃度などの量的変数を例示することができる。鉄鋼製品の品質に関するデータとしては、スケール性の表面欠陥の発生確率である欠陥混入率単位長さあたりに表出する欠陥数などの量的変数を例示することができる。実績データベース3は、鉄鋼製品の製造条件とその製造条件で鉄鋼製品を製造した際の鉄鋼製品の品質に関するデータとを関連付けして記憶する。実績データベース3は、本発明に係る記憶手段として機能する。演算処理部4は、パーソナルコンピュータやワークステーションなどの演算処理装置によって構成されている。演算処理部4の機能については後述する。演算処理部4は、本発明に係る品質モデル作成手段、予測手段、及びロジット変換手段として機能する。出力部5は、表示装置や印刷装置などの出力装置によって構成され、演算処理部4の処理結果を出力する。品質予測処理このような構成を有する品質予測装置1では、演算処理部4が以下に示す品質予測処理を実行することにより、製造条件から量的変数として表される鉄鋼製品の品質を精度高く予測する。以下、図2に示すフローチャートを参照して、この品質予測処理を実行する際の演算処理部4の動作について説明する。図2に示すフローチャートは、本発明の一実施形態である品質予測処理の流れを示すフローチャートである。図2に示すフローチャートは、入力部2を介して品質予測の対象となる鉄鋼製品の製造条件要求条件が入力されたタイミングで開始となり、品質予測処理はステップS1の処理に進む。なお、以下に示す演算処理部4の動作は、CPUなどの演算処理部4内の演算処理装置がROMなどの記憶装置に予め記憶されているコンピュータプログラムを実行することによって実現される。また、以下に示すステップS1~ステップS5の処理を予め実行しておき、要求条件が入力されたタイミングでステップS6の処理を実行するようにしてもよい。ステップS1の処理では、演算処理部4が、実績データベース3から量的変数である製造条件のデータを読み出し、読み出された製造条件のデータを質的変数に変換する。具体的には、演算処理部4は、読み出された製造条件が鋼中のC濃度である場合、その値の大きさに応じてC濃度を大,中,小の3つのレベルの質的変数に変換する。なお、質的変数のレベルの数は、3つに限定されることはなく、1以上の整数であればよい。詳しくは、レベルの数は、後述するベイジアンネットワークの条件確率表が完全に充足するという制約の下で、品質予測モデルの精度が最も高くなる値に決定される。これにより、ステップS1の処理は完了し、品質予測処理はステップS2の処理に進む。ステップS2の処理では、演算処理部4が、実績データベース3から欠陥混入率のデータを鉄鋼製品の品質の実績値として読み出し、読み出された欠陥混入率のデータをロジット変換することによって欠陥混入率の分布状態を正規分布状態に変換する。ここで、一般的な欠陥混入率のヒストグラムを図3に示す。図3に示すように、一般に、欠陥混入率はポアソン分布状に分布している。品質予測モデルのパラメータを同定する際には最小二乗法が多用されるが、残差が正規分布にならないと偏差が生じることが知られている参考文献:相良節夫,秋月影雄,中溝高好,片山徹、システム同定、計測自動制御学会1981。このため、図3に示す分布状態の欠陥混入率をそのまま利用した場合には偏差が生じてしまう。そこで、演算処理部4は、予測モデルの残差を正規分布に近づけるために、欠陥混入率をロジット変換する。一般に、ロジット変換は以下に示す数式1のように表される。数式1中、LPの値をロジットと呼び、P/1-Pをオッズと呼ぶ。また、lnは自然対数である。数式1に示すパラメータPに欠陥混入率を代入することによって、欠陥混入率をロジット変換することができる。一方、数式1をPについて解くと以下の数式2のようになり、数式2はロジット変換の逆変換と呼ばれる。ロジット変換後の欠陥混入率のヒストグラムを図4に示す。図4に示すように、ロジット変換後の欠陥混入率は正規分布状に分布している。従って、ロジット変換後の欠陥混入率を用いることにより、偏差が生じることを抑制できる。これにより、ステップS2の処理は完了し、品質予測処理はステップS3の処理に進む。ステップS3の処理では、演算処理部4が、ステップS1の処理によって生成された製造条件の質的変数とステップS2の処理によって生成されたロジット変換後の欠陥混入率とを用いて、製造条件及び欠陥混入率をそれぞれ入力値及び出力値とする図5に示すようなベイジアンネットワークの基本構造を決定する。図5に示すベイジアンネットワークは、製鋼工程,熱延工程,冷延工程,及び表面処理工程からなる鉄鋼製品の一連の製造工程において、複数の製鋼条件A1~AN1の処理結果Aoutが複数の熱延条件B1~BN2の処理結果Boutに影響し、複数の熱延条件B1~BN2の処理結果Boutが複数の冷延条件C1~CN3の処理結果Coutに影響し、複数の冷延条件C1~CN3の処理結果Coutが複数の表面処理条件D1~DN4の処理結果Doutに影響し、複数の表面処理条件D1~DN4の処理結果Doutが鉄鋼製品の欠陥混入率として現れることを意味している。図8は条件付確率表の一例であり、冷延工程部における熱延工程処理結果Bout及び冷延条件C1~CN3とその処理結果Coutにおける条件付確率表の一例を示す。ここでは、N3=3であり,C1は酸洗槽塩酸濃度、C2は酸洗槽塩酸温度、C3はライン速度であり、C1は低と高の2つのレベル、C2は低と高の2つのレベル、C3は低と高の2つのレベルに変換されている。Boutは熱延工程までの欠陥混入率を表す量的変量であるが、低、中及び高の3つのレベルの質的変量に変換されている。それぞれの場合の条件付き確率が、pwxyzで示される。なお、ベイジアンネットワークは、本願発明の出願時点で既に公知であるので詳細な説明は省略するが、複数の確率変数の間の定性的な依存関係をグラフ構造によって表し、その間の定量的な関係を条件付確率で表した計算モデルを意味する。詳しくは、ベイジアンネットワークとは、確率変数をノードとする非循環の有向グラフであって、子ノードと親ノードとの間の条件付き確率表を有するグラフである。より詳しくは、参考文献木村陽一,岩崎弘利、ベイジアンネットワーク技術ユーザ顧客のモデル化と不確実性推論,東京電機大学出版局2006を参照されたい。これにより、ステップS3の処理は完了し、品質予測処理はステップS4の処理に進む。ステップS4の処理では、演算処理部4が、ステップS3の処理によって決定されたベイジアンネットワークの基本構造における矢印の向きや有無を決定することによって、製造条件及び欠陥混入率をそれぞれ入力値及び出力値とするベイジアンネットワークの構造を決定する。具体的には、演算処理部4は、市販の株式会社数理システム製のベイジアンネットワーク構築システムBayonetBayesianNetworkConstructionSystemに搭載されているK2アルゴリズムを利用してステップS3の処理によって決定されたベイジアンネットワークの基本構造を最適化することによって、製造条件及び欠陥混入率をそれぞれ入力値及び出力値とするベイジアンネットワークの構造を決定する。これにより、ステップS4の処理は完了し、品質予測処理はステップS5の処理に進む。ステップS5の処理では、演算処理部4が、ステップS4の処理によって決定されたベイジアンネットワークを構成する各ノードの条件付確率表をベイジアンネットワーク構築システムBayonetに搭載されているEMアルゴリズムを利用して最適化する。これにより、ステップS5の処理は完了し、品質予測処理はステップS6の処理に進む。ステップS6の処理では、演算処理部4が、ステップS5の処理によって各ノードの条件付確率表が最適化されたベイジアンネットワークに入力部2を介して入力された要求条件を入力することによって、要求条件で鉄鋼製品を製造した場合における鉄鋼製品の欠陥混入率を予測する。そして、出力部5は、演算処理部4によって予測された鉄鋼製品の欠陥混入率を出力する。これにより、ステップS6の処理は完了し、一連の品質予測処理は終了する。実験例従来手法であるデータベース型モデリング技術を利用して、製造条件から欠陥混入率を予測するモデルを構築し、欠陥混入率の実績値と構築したモデルによる予測値との相関係数重相関係数を評価した。図6は、従来手法を用いて欠陥混入率を予測した場合における、欠陥混入率の実績値と予測値との相関関係を示す散布図である。評価の結果、従来手法を用いて欠陥混入率を予測した場合、重相関係数は0.40であった。本願発明の手法によって構築されたベイジアンネットワークを利用して欠陥混入率を予測し、予測値を利用して欠陥混入率の実績値とモデル予測値との重相関係数を評価した。図7は、本願発明の手法を用いて欠陥混入率を予測した場合における、欠陥混入率の実績値と予測値との相関関係を示す散布図である。評価の結果、本願発明の手法を用いた場合、重相関係数は0.56であった。このことから、本願発明の手法によれば、従来手法と比較して、欠陥混入率を精度高く予測可能であることが明らかとなった。以上の説明から明らかなように、本発明の一実施形態である品質予測装置1によれば、演算処理部4が、鉄鋼製品の製造条件と製造条件で鉄鋼製品を製造した際の欠陥混入率の実績値とを関連付けして記憶する実績データベース3に記憶されている情報を用いて、製造条件及び欠陥混入率をそれぞれ入力値及び出力値とするベイジアンネットワークを品質予測モデルとして作成し、作成された品質予測モデルを用いて、要求条件で鉄鋼製品を製造した際の欠陥混入率を予測するので、欠陥混入率を製造条件から精度高く予測することができる。以上、本発明者によってなされた発明を適用した実施の形態について説明したが、本実施形態による本発明の開示の一部をなす記述及び図面により本発明は限定されることはない。すなわち、本実施形態に基づいて当業者などによりなされる他の実施の形態、実施例及び運用技術などは全て本発明の範疇に含まれる。"