"粉体材料の品質保証方法であって、電池を構成する電極材量の粉体のサンプルの粒径分布を測定し、前記粒径分布の測定値を取得する測定結果取得工程と、前記測定結果取得工程において取得された前記粒径分布の測定値に基づいて、前記粉体のサンプルの粒径分布の超過平均の推移を求める超過平均算出工程と、前記超過平均算出工程において求められた前記超過平均の推移に基づいて、前記粉体のサンプルの粒径分布の中で、前記粉体の粒径の処理対象範囲を定めるためのしきい値を決定するしきい値決定工程と、前記しきい値決定工程において決定された前記しきい値以上の前記粉体のサンプルの粒径分布と一般化パレート分布とに基づいて、前記粉体のサンプルの粒径分布に適合する前記一般化パレート分布の分布パラメータを求めるパラメータ算出工程と、前記粉体のロットごとに前記粉体材料の品質を検査し、前記分布パラメータを含めて前記粉体についての品質の検査結果を出力する検査工程と、前記検査結果に含まれる前記分布パラメータが所定の基準を満たすもののみが提供されるように、製造された前記粉体材料のロットを保証する保証工程と、を含むことを特徴とする粉体材料の品質保証方法。前記分布パラメータは、前記一般化パレート分布を構成する確率密度関数の形状パラメータであって、前記保証工程において、前記形状パラメータが負の値である前記粉体材料のみを提供させる、ことを特徴とする請求項1に記載の粉体材料の品質保証方法。前記保証工程において、前記検査結果に含まれる前記分布パラメータが所定の基準を満たさないものについては、所定の基準を満たさないと判定された前記粉体材料を、前記粉体材料の製造工程にフィードバックした上で、再び前記各工程を行わせる、ことを特徴とする請求項1または2に記載の粉体材料の品質保証方法。前記検査工程において、前記分布パラメータが前記所定の基準を超えた場合には、前記分布パラメータが前記所定の基準を超えた段階でその旨を警告する、ことを特徴とする請求項1~3のいずれか1項に記載の粉体材料の品質保証方法。前記超過平均算出工程において求められる前記粉体のサンプルの粒径分布の超過平均の推移は、前記粉体の粒径の大きさについての相対度数により近似されたものである、ことを特徴とする請求項1~4のいずれか1項に記載の粉体材料の品質保証方法。前記超過平均算出工程において、前記粉体の粒径の大きさについての相対度数は、前記粉体の粒径の大きさの範囲を示す区間を80分割した場合における各区間での前記粉体の粒径の出現頻度である、ことを特徴とする請求項5に記載の粉体材料の品質保証方法。前記区間は、前記最大粒径算出工程において求められた前記最大粒径と、所定の算式によって求められた最大粒径の理論値との乖離度に基づいて定められる、ことを特徴とする請求項6に記載の粉体材料の品質保証方法。本発明では、電極原料粉体の粒径分布を記述する指標を提供し、原料粉体ロット全体での最大粒径など、原料粉体の粒径管理を定量的に行うことを可能とするものである。すでに鋼の損傷評価などで行われている、いくつかの顕微鏡観察領域の中の最大傷サイズから全体の傷サイズを推定する手法を、材料粉体の粒径管理に適用しようにも、いくつかの困難な点があった。それらを以下に列挙する。1たとえば1gのサンプルであっても、原料粉体の粒は無数にあり、最大粒径を顕微鏡あるいは電子顕微鏡で観察、計測するのは事実上困難であること。2粉体の粒の数を顕微鏡あるいは電子顕微鏡の視野で捕らえる数程度に限定すると、母集団ロット全体に比して評価するサンプルがあまりにも小さく意味をなさないこと。このように、従来の鋼の損傷評価などに用いられている極値統計の手法では、原料粉体の管理指標は提供できない。本発明は、電極原料粉体の粒径分布を記述する指標を提供し、粉体材料の品質を保証する粉体材料の品質保証方法を提供することを目的とする。上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる粉体材料の品質保証方法は、粉体材料の品質保証方法であって、電池を構成する電極材量の粉体のサンプルの粒径分布を測定し、前記粒径分布の測定値を取得する測定結果取得工程と、前記測定結果取得工程において取得された前記粒径分布の測定値に基づいて、前記粉体のサンプルの粒径分布の超過平均の推移を求める超過平均算出工程と、前記超過平均算出工程において求められた前記超過平均の推移に基づいて、前記粉体のサンプルの粒径分布の中で、前記粉体の粒径の処理対象範囲を定めるためのしきい値を決定するしきい値決定工程と、前記しきい値決定工程において決定された前記しきい値以上の前記粉体のサンプルの粒径分布と一般化パレート分布とに基づいて、前記粉体のサンプルの粒径分布に適合する前記一般化パレート分布の分布パラメータを求めるパラメータ算出工程と、前記粉体のロットごとに前記粉体材料の品質を検査し、前記分布パラメータを含めて前記粉体についての品質の検査結果を出力する検査工程と、前記検査結果に含まれる前記分布パラメータが所定の基準を満たすもののみが提供されるように、製造された前記粉体材料のロットを保証する保証工程と、を含むことを特徴とする。本発明によれば、電極原料粉体の粒径分布を記述する指標を提供し、粉体材料の品質を保証する粉体材料の品質保証方法を提供することができる。上述したように、従来の鋼の損傷評価などに用いられている極値統計の手法では、原料粉体の管理指標は提供できないため、極値統計の分野で近年注目されているGPGeneralizedParetoモデル法を適用することを考えた。GPモデル法は、サンプル中の最大値のみを用いる鋼の損傷評価などに用いられている方法以下、区分最大値法と称するとは異なり、定められた手法により求められたしきい値以上の粒径の分布を用いるものである。このGPモデル法も区分最大値法と同じく数学的には評価指標を導出する手順は確立しているものの、実際に適用するのは容易ではなかった。つまり、先に述べたように粒の数が無数にあるためにサンプルの原料粉体一粒毎の粒径データを、そのまま統計処理することは、いかに計算機の能力が高くとも、できなかった。また、顕微鏡などを用いて一粒ごとに粒径を測定したのでは、サンプル数があまりにも小さいという問題がある。一方、粉体の粒径分布を測定する装置として、粉体粒径分布測定装置が市販され実用化している。これらの装置では、粉体の粒径を定められた区間ごとの出現度数の比率を測定し、ヒストグラムの形で測定することができる。当初、このヒストグラムのデータではGPモデル法を測定しても誤差が大きく実用に適さないと考えていた。しかし、検討の結果、粉体粒径分布測定装置のヒストグラムのデータであっても、適切な処理を行えばGPモデル法により粒径分布のデータが良い精度で求められることが判明した。以下、本発明にかかる粉体材料の品質保証方法の実施形態について、添付図面を参照しながら詳細に説明する。第1の実施の形態まず、GPモデル法によって、サンプルの粒径分布と母集団のサイズなどから分布のばらつきの指標や母集団の最大粒径を求める手順を説明する。この手法は、例えば、非特許文献http//www.ism.ac.jp/shimura/R.Takahasi/koukaikouza08Rinya.pdf等に述べられているものを適宜、記号などを代えて説明したものである。また、ここで用いる粒径分布は、粒径分布測定装置によって出力されたヒストグラムではなく、仮想的に粒一つごとに粒径を測定記録した分布である。集合Xは原材料粉体の粒径の測定値の集合である。集合Sは集合Xの部分集合であって、サンプルとして評価した測定値の集合である。つまり、X=x1x2xn、S=s1s2smとしたとき、X⊇Sn≧mである。また、x1≦x2≦≦xn,s1≦s2≦smとする。この集合Sを対象にまず、超過平均AveOvertを求める。超過平均AveOvertは、しきい値tを越える粒径に対して平均を求めたものである。sk-1≦t<skとなるkの数m-k1をpとするとを求める。AveOvertは、tの一次関数になることが期待されるが、実際のデータ処理では図3に示すように、横軸301にしきい値tをとり、縦軸302にAveOvertを取ってグラフを作成し、その値の推移を確認すると、データの始めと終わりで直線から大きく外れる特異点が存在することが多い。その場合、しきい値t0を、図3で示すように直線性を示し始める左端の点に定める。このように定められたしきい値t0以上の粒径分布が測定の対象範囲となる。次に、しきい値t0以上の粒径分布に一般化パレートGP分布を仮定する。一般化パレート分布の確率密度関数grは、パラメータσ、ξを用いて以下の式で表される。ここで、rは粒径、σは尺度を決める尺度パラメータ、ξは分布の形状を決める形状パラメータと呼ばれる。σ、ξの決定は最尤法を用いる。しきい値t0以上の粒径データを対象に、尤度関数Lが最大になるσ、ξを求めることで、集合Sのしきい値t0以上の分布に適合するgrが決定できる。尤度関数Lの最大値を求める際は、尤度関数Lの自然対数をとり対数尤度LnLの形で扱うことが多い。このように、個々の粒子の粒径rが判明しており、それらが取り扱い可能な数であれば、1から5の式を用いて、一般化パレート分布のパラメータξ、σを決定することができる。このξ、σと母集団ロット全体の粒の数N、サンプルSの粒の数M、しきい値t0を越えた粒の数pを用いて、母集団ロット全体での最大粒径rmaxは次式で求められる。以上が数学的なGPモデル法に基づいた、サンプルSによるロット全体Xの最大粒径をもとめる方式である。しかし、これらの処理を行うのに必要な粒径データsi、粒子数N、Mなどの数値は得ることができない。したがって実際の材料管理に活用するには、適切な近似を行わなければならない。粉体材料の管理には、粉体粒径分布測定装置が実用的に用いられる。これは、図4に示すごとく、横軸401を粒径、縦軸402を度数として、粉体粒子の粒径の大きさの出現頻度を所定の範囲ごとに、その相対度数を出力するものである。データ区間jの相対度数をdjとする。データ区間の総数をTとすると、相対度数はしばしば、として、規格化される。ここで、この相対度数を用いて上記一般化パレート分布のパラメータσ、ξを近似的に求め、最大粒径を推定することを考えた。近似を行うための式の変更は、まず、超過平均AveOvertに対して行う。データが相対度数の形で与えられるので、AveOvertは以下の形に書き換えられる。ここでuはru-1≦t<ruを満たす整数であり、qはt<rjとなるデータ区間の相対度数の総和である。次の近似は対数尤度LnLに対して行う。データ区間jに対して区間中央の粒径rjを定義する。これを用いて対数尤度LnLに対して近似対数尤度LnLaを以下の形で定義する。近似方法としてはいわゆる台形公式の考え方を用いた。11この近似式LnLaによって求められるξ、σと数学的に定義されたLnLによって求められるξ、σの理論値との一致の度合いを確かめた。以後、区別しやすいように近似式LnLaによって求められるξ、σを特にξT、σTと記す。次にこの近似式LnLaによって決定される分布パラメータξT、σTの評価を行った。確認の方法としては、予め分布が分かっている評価用データY={yi}を用いて、度数分布DTを求めた。Tはデータ区間の総数である。そしてTを何通りか変えて、ξTとσTから推定される最大粒径rmaxTと数学的に定義されたLnLによって求められたξ、σの理論値から推定される最大粒径rmaxとの乖離度KT=rmax-rmaxT/rmaxにより評価した。評価用データとしては、Yrを粒径rの確率密度関数として、を一例に選んだ。この場合、理論的にはξ=0、σ=0.5となる。10万件の乱数を発生させ、11式、12式を満たす粒径分布を作成し、1式から5式の計算手順によりξ0、σ0を求めた。このξ0、σ0から最大粒径rmax0を求めた。そして、これの粒径分布に対し、Tを20、40、60、80、100、140、180と変えて、式9、式10、式11を用いて、それぞれのTに対するξT、σTを求め、さらに式6、式7を用いて最大粒径rmaxT求めた。1回の乱数発生による粒径分布に対し上記操作を行うことを1試行として、今回は計4回の試行を行った。図5に、σ0とσTを求めた結果を、図6にξ0とξTを求めた結果を、図7にrmax0とrmaxTを求めた結果を示した。図5は横軸501を分割数T、縦軸502をσとした。右端Mの位置503にσ0の値をプロットした。図6は横軸601を分割数T、縦軸602をξとした。右端Mの位置603にξ0の値をプロットした。図7は横軸701を分割数T、縦軸702をrmaxとした。右端Mの位置703に各試行のrmax0をプロットした。rmaxT,rmax0算出の際には、サンプルはロット全体の0.01と仮定した。さらに各試行のrmax0とT=20、40、60、80、100、140、180におけるrmaxTとの乖離度KTを求め、その結果を図8に示した。横軸801を分割数T、縦軸802を乖離度KTとした。図5より、σTはTを大きくするとσ0に収束する傾向があるが、T≧100では、収束の速度は遅いことが分かる。図6より、ξTはTを大きくするとξ0に収束する傾向があることが分かる。図7より、rmaxTはTを大きくするとrmax0に収束する傾向があることが分かる。また、図8により、分割数80以上ならば、4回の乖離度の平均が10以下であることが判明した。またT=60では、試行1のように大きく外れることがあることが分かった。したがってデータ区間の分割数に関しては、乖離度の平均が10以下を確保できるがT=80以上であることが望ましいことが判明した。以下、本近似方法を区間近似GPモデル法と呼ぶ。以上を踏まえ、図1の抜取り試験109における粒径測定手順を以下のように実施することを考案した。そのフローを、図9を用いて詳しく説明する。複数の材料ロットLotiからそれぞれサンプルSiをとる。この際、材料ロットの重量WLiとサンプルの重量WLiとを計測するステップ901。次に、粉体粒径分布測定装置を用いて、サンプルSiの粒径分布を測定するステップ902。この際、粉体粒径分布測定装置から出力されるヒストグラムのデータ区間が粒径の分布区間が80分割以上あるかどうか判定を行いステップ903、80分割以上あると判定した場合ステップ903;Yesには測定を終了し、前記分割数を満たしていないと判定した場合ステップ903;Noには測定レンジを調整しステップ904、ステップ902に戻って、再測定あるいはデータ出力のやり直しを行う。次に、粉体粒径分布測定装置は、サンプルSiに対して得られた粒径分布データに対し、8式~11式に示した区間近似GPモデル法を適用し、分布パラメータξi、σiを決定するとともに、超過平均に区間近似GPモデル法を適用した場合におけるしきい値ruiを決定するステップ905。このしきい値ruiは、超過平均におけるしきい値t0と同様に、相対度数における特異点を除くような値に定める。また、粉体粒径分布測定装置は、出力された粒径分布データに関して平均値Aveiを求めるステップ906。この平均Aveiは従来から粉体管理に用いられている平均粒径である。そして、粉体粒径分布測定装置は、これら分布パラメータξi、σiおよび、しきい値rui、材料ロットの重量WLiとサンプルの重量WSiから6式または7式を用いて材料ロット中の最大粒径rmaxiを求める。6式および7式に関してロット全体の粒の数Nとサンプルの粒の数Mの比N/Mを求めなければならないが、このN/Mは、WLi/WSiで代用するステップ907。このステップ907の処理が終了すると、図9に示した全ての処理が終了する。図10は、本実施の形態における製品試験成績書の例を示す図である。図10に示すように、本実施の形態における製品試験成績書には、材料ロットを識別するためのロット番号1001と、そのロットに含まれる材料の重量1002と、そのロットに含まれる材料の平均粒径1003と、尺度パラメータ1005と、形状パラメータ1006と、推定最大粒径1007と、そのロットに含まれる材料の成分1008~1011と、を含んでいる。製品試験成績書は、図1に示した製造工程フローにおいて、抜き取り試験109が行われた後に添付されるものであるが、図2に示した従来の製品試験成績書に記載される項目に加え、本実施の形態における製品試験成績書では、抜き取り試験109において図9に示した処理により決定された尺度パラメータσ、形状パラメータξ、および推定最大粒径rmaxiが出力される。図11は、このように製品試験成績書で出力された尺度パラメータσおよび形状パラメータξを適用した場合の確率密度関数grの比較図である。図11に示す例では、尺度パラメータσを1に固定し、形状パラメータξを、ξ=-0.2、ξ=0、ξ=0.2としたときのgrを示している。図11に示すように、ξ=-0.2とした場合、grの値は、他の例に比べて最も早くゼロに収束することがわかる。このことは、粉体材料の製造工程において、より早い段階で粒径の大きな材料が少なくなり、個々の材料の粒径が整ってきていることを示している。したがって、形状パラメータがξ<0となるような材料ロットを用いることが好適である。図12は、本実施の形態における粉体材料の粒径を管理するための粉体粒径管理工程を示す図である。図12に示すように、粉体粒径管理工程では、まず、原材料となる粉体製造1201を行い、製造された粉体の抜取り検査1202を行う一方、粉体の秤量封入出荷1203を行う。この粉体の秤量封入出荷1203は、抜取り検査1202の結果例えば、製品試験成績書の内容によって、その実行が判断される。抜取り検査1202では、規格設定1204によって定められた種々の設定に従って検査が行われる。規格設定1204では、あらかじめ検査を行うための環境の設定例えば、混合、焼成、微粉化等を行うための装置の設定や、粉体の規格の設定が行われる。そして、抜取り検査1202が行われると、粉体の品質が所定の基準を満たしていることを確認する水準監視1205が行われ、その水準に満たない場合には、工程改善調整1206において、その基準を満たすように、粉体製造1201にフィードバックして再び混合、焼成、微粉化等を行い、ロットごとの粉体材料の品質を保証している。このような工程を経て、所定の基準を満たす粉体のみが出荷されることとなる。図13は、図10に示した製品試験成績書で示された粉体の推定最大粒径の推移を示す図である。図13に示す例では、横軸にロット1301、縦軸に推定最大粒径1302をとり、ロットごとの推定最大粒径rmaxiの推移を示している。図13に示す例では、推定最大粒径rmaxiは、ロット順がx1であるロットにおいて、推定最大粒径rmaxi1304が、基準値1303を超えたため、それ以前のロット矢印で示した範囲のロットは出荷対象となり、ロットx1の材料については再び粉体製造の工程にフィードバックされる。このように、粉体粒径管理工程においては、推定最大粒径rmaxiが基準値1303を超えないように監視しつつ所定の基準を満たす粉体のみが出荷される。この場合、基準を満たさない場合には、その時点で管理者等に警告例えば、その旨のメール送信や画面出力などによって通知することとしてもよい。図14は、図10に示した製品試験成績書で示された形状パラメータの推移を示す図である。図14に示す例では、横軸にロット1401、縦軸に形状パラメータξ1402をとり、ロットごとの形状パラメータξの推移を示している。上述したように、形状パラメータがξ<0となるような材料ロットを用いることが好適であるため、図14に示すように、形状パラメータξは、ロット順がx2であるロットにおいて形状パラメータξが、基準値1403ゼロを超えた場合には、上述した粉体の推定最大粒径の場合と同様に、それ以前のロット矢印で示した範囲のロットを出荷対象とし、ロットx2の材料については再び粉体製造の工程にフィードバックすることも可能である。このように、粉体粒径管理工程においては、形状パラメータξがゼロを超えないように監視しつつ所定の基準を満たす粉体のみが出荷される。なお、基準を満たさない場合には、上述した粉体の推定最大粒径の場合と同様に、その時点で管理者等に警告を通知することとしてもよい。なお、本実施例では、リチウムイオン2次電池などの電池の正極、負極の材料粉体を例に説明しているが、組立方法こそ異なるものの、本発明の解決すべき課題つまり電極原料粉体の粉体材料の品質を保証する粉体材料の品質保証方法とそれを実現する区間近似GPモデル法の有効性は変わらず、本発明により有効な効果が得られる。"