"故障について検討すべき第1の半導体装置と当該第1の半導体装置と同じ回路を実装した第2の半導体装置とについての分類要素の第1のグループ毎に当該第1のグループにおいて発生した実故障数と故障要因となる各特徴についての特徴量とを含む第1のデータを格納する第1データ格納部に格納されている前記第1のデータと予め定められた算出式とから、前記特徴と前記第1のグループとの組み合わせ毎に第1の故障数期待値を算出し、第2データ格納部に格納するステップと、前記第2データ格納部に格納されている、前記特徴と前記第1のグループとの組み合わせ毎の第1の故障数期待値と、前記第1データ格納部に格納されている前記第1のグループ毎の第1の実故障数とから、各前記特徴について、前記第1のグループに渡る前記第1の故障数期待値の分布と前記第1のグループに渡る前記第1の実故障数の分布との類似度を表す第1の指標値を算出し、第3データ格納部に格納するステップと、を、コンピュータに実行させるためのプログラム。前記第1データ格納部は、さらに、故障について検討すべき第1の半導体装置と当該第1の半導体装置と同じプロセスを用いて製造された第3の半導体装置とについての分類要素の第2のグループ毎に当該第2のグループにおいて発生した実故障数と故障要因となる各特徴についての特徴量とを含む第2のデータを格納しており、前記第1データ格納部に格納されている前記第2のデータと前記予め定められた算出式とから、前記特徴と前記第2のグループとの組み合わせ毎に第2の故障数期待値を算出し、前記第2データ格納部に格納するステップと、前記第2データ格納部に格納されている、前記特徴と前記第2のグループとの組み合わせ毎の第2の故障数期待値と、前記第1データ格納部に格納されている前記第2のグループ毎の第2の実故障数とから、各前記特徴について、前記第2のグループに渡る前記第2の故障数期待値の分布と前記第2のグループに渡る前記第2の実故障数の分布との類似度を表す第2の指標値を算出し、前記第3データ格納部に格納するステップと、を、さらに前記コンピュータに事項させるための請求項1記載のプログラム。前記第1データ格納部は、さらに、前記第1の半導体装置についての分類要素の第3のグループ毎に当該第3のグループにおいて発生した実故障数又は実故障率と故障要因となる各特徴についての特徴量とを含む第3のデータを格納しており、前記第3データ格納部に格納されている前記第1の指標値のうち予め定められた第1の条件を満たす第1の指標値についての特徴を特定し、当該特定された特徴についての重みを1に設定し且つ当該特定された特徴以外の特徴についての重みを1よりも小さい値に設定した上で前記第1データ格納部に格納されている前記第3のデータに対して回帰分析を実施して各前記特徴を変数として故障発生確率を算出するための第1の回帰式を算出し、当該第1の回帰式のデータを第4データ格納部に格納するステップと、前記第3データ格納部に格納されている前記第2の指標値のうち予め定められた第2の条件を満たす第2の指標値についての特徴を特定し、当該特定された特徴についての重みを1に設定し且つ当該特定された特徴以外の特徴についての重みを0に設定した上で前記第1データ格納部に格納されている前記第3のデータに対して回帰分析を実施して各前記特徴を変数として故障発生確率を算出するための第2の回帰式を算出し、当該第2の回帰式のデータを前記第4データ格納部に格納するステップと、各前記特徴について重みを1に設定した上で前記第1データ格納部に格納されている前記第3のデータに対して回帰分析を実施して各前記特徴を変数として故障発生確率を算出するための第3の回帰式を算出し、当該第3の回帰式のデータを前記第4データ格納部に格納するステップと、前記第4データ格納部に格納されている前記第1の回帰式と前記第2の回帰式と前記第3の回帰式とのうち、前記第1データ格納部に格納されている前記第3のデータとの適合度が最も高い回帰式を特定するステップと、をさらに前記コンピュータに実行させるための請求項2記載のプログラム。特定された前記回帰式に従って、前記第1データ格納部に格納されている前記第3のデータにおける各前記第3のグループについて故障発生率の予測値を算出し、当該故障発生確率の予測値が上位所定数の第3のグループを特定するステップと、前記第3のデータにおける、前記上位所定数の第3のグループのデータを用いて、各前記特徴について、特定された前記回帰式における、当該特徴についての項の値の総和を算出するステップと、算出された前記総和に基づき各前記特徴を降順にソートするステップと、をさらに前記コンピュータに実行させるための請求項3記載のプログラム。故障について検討すべき第1の半導体装置と当該第1の半導体装置と同じ回路を実装した第2の半導体装置とについての分類要素の第1のグループ毎に当該第1のグループにおいて発生した実故障数と故障要因となる各特徴についての特徴量とを含む第1のデータを格納する第1データ格納部に格納されている前記第1のデータと予め定められた算出式とから、前記特徴と前記第1のグループとの組み合わせ毎に第1の故障数期待値を算出し、第2データ格納部に格納するステップと、前記第2データ格納部に格納されている、前記特徴と前記第1のグループとの組み合わせ毎の第1の故障数期待値と、前記第1データ格納部に格納されている前記第1のグループ毎の第1の実故障数とから、各前記特徴について、前記第1のグループに渡る前記第1の故障数期待値の分布と前記第1のグループに渡る前記第1の実故障数の分布との類似度を表す第1の指標値を算出し、第3データ格納部に格納するステップと、を含み、コンピュータにより実行される故障診断支援方法。故障について検討すべき第1の半導体装置と当該第1の半導体装置と同じ回路を実装した第2の半導体装置とについての分類要素の第1のグループ毎に当該第1のグループにおいて発生した実故障数と故障要因となる各特徴についての特徴量とを含む第1のデータとを格納する第1データ格納部と、前記第1データ格納部に格納されている前記第1のデータと予め定められた算出式とから、前記特徴と前記第1のグループとの組み合わせ毎に第1の故障数期待値を算出し、第2データ格納部に格納し、前記第2データ格納部に格納されている、前記特徴と前記第1のグループとの組み合わせ毎の第1の故障数期待値と、前記第1データ格納部に格納されている前記第1のグループ毎の第1の実故障数とから、各前記特徴について、前記第1のグループに渡る前記第1の故障数期待値の分布と前記第1のグループに渡る前記第1の実故障数の分布との類似度を表す第1の指標値を算出し、第3データ格納部に格納する算出部と、を有する故障診断支援装置。従って、本技術の目的は、一側面においては、特徴の数に対して十分な量の故障データがないケースに対処するための故障診断支援技術を提供することである。本方法は、A故障について検討すべき第1の半導体装置と当該第1の半導体装置と同じ回路を実装した第2の半導体装置とについての分類要素の第1のグループ毎に当該第1のグループにおいて発生した実故障数と故障要因となる各特徴についての特徴量とを含む第1のデータを格納する第1データ格納部に格納されている第1のデータと予め定められた算出式とから、上記特徴と第1のグループとの組み合わせ毎に第1の故障数期待値を算出し、第2データ格納部に格納するステップと、B第2データ格納部に格納されている、上記特徴と第1のグループとの組み合わせ毎の第1の故障数期待値と、第1データ格納部に格納されている第1のグループ毎の第1の実故障数とから、各特徴について、第1のグループに渡る第1の故障数期待値の分布と第1のグループに渡る第1の実故障数の分布との類似度を表す第1の指標値を算出し、第3データ格納部に格納するステップとを含む。特徴の数に対して十分な量の故障データがないケースでも有効な故障診断を支援できるようになる。図1に、本技術の一実施の形態に係る故障診断支援装置100の機能ブロック図を示す。本故障診断支援装置100は、入力部101と、第1データ格納部102と、学習データ生成部103と、有用度算出部104と、第2データ格納部105と、第3データ格納部106と、モデル式生成部107と、第4データ格納部108と、重要度処理部109と、第5データ格納部110と、出力処理部111と、出力装置112とを有する。入力部101は、ユーザなどから入力されたデータを第1データ格納部102に格納する。なお、ユーザなどからの指示については、入力部101から他の処理部に出力される場合がある。また、学習データ生成部103は、第1データ格納部102に格納されているデータから学習データを生成して、第1データ格納部102に格納する。有用度算出部104は、第1データ格納部102に格納されているデータを用いて処理を実施し、処理結果を第3データ格納部106に格納する。なお、有用度算出部104は、処理途中のデータについては、第2データ格納部105に格納する。モデル式生成部107は、第3データ格納部106と第1データ格納部102とに格納されているデータを用いて処理を行い、第4データ格納部108に格納する。重要度処理部109は、第4データ格納部108と第1データ格納部102とに格納されているデータを用いて処理を行い、第5データ格納部110に格納する。出力処理部111は、例えばユーザからの指示に応じて、第2データ格納部105と第3データ格納部106と第4データ格納部108と第5データ格納部110とに格納されているデータを、出力装置112に出力する。次に、ユーザからの入力などによって入力部101を介して第1データ格納部102に格納されるデータの一例を図2乃至図5に示す。第1データ格納部102には、例えば図2のような、検討対象の半導体装置についての故障レポートのデータが格納されている。検討対象の半導体装置についての故障レポートは、例えば背景技術の欄で触れた大量故障診断の解析結果として出力されるデータである。図2の例では、故障診断対象のプロセス例えば40nmや90nmなどのプロセステクノロジを指すのプロセスID識別子と、回路ID識別子と、故障したダイdieの番号と、ウェハ上における故障ダイの座標x,yと、故障タイプと、故障候補ネットIDとが登録されるようになっている。1つのダイで、複数の故障候補ネットが特定される場合があるが、このデータからネットID毎に故障ダイ数=実故障数をカウントできる。同様に、ウェハ上に設定されたエリア毎に故障ダイ数=実故障数をカウントすることも可能である。本実施の形態では、検査対象の半導体装置についての故障レポートの量が少ないことを前提とする。さらに、第1データ格納部102には、過去の故障レポートについても格納されている。図3に示すように、データのフォーマットについては図2に示したものと同様である。さらに、本実施の形態では、図4に示すように、過去の故障レポートの各レコードは、プロセスID及び回路IDを付与されている。そのため、回路が同一の故障ダイを特定したり、プロセスが同一の故障ダイを特定することができるようになる。また、図5に、第1データ格納部102に格納されている故障要因リストの一例を示す。図5の例では、故障要因となる特徴のIDと、名称と、定義とが登録されるようになっている。図5で例示しているように、故障要因となる特徴には、デザインルールとして表現可能なものを定義する。さらに、図示しないが、ネットリストのデータと、レイアウトデータと、ウェハ内のダイの配置データと、その他のデータとが格納されている。次に、図6乃至図31を用いて、故障診断支援装置100の処理内容について説明する。まず、故障診断支援装置100の学習データ生成部103は、学習データ準備処理を実施する図6:ステップS1。この学習データ準備処理については、図7乃至図18を用いて説明する。学習データ生成部103は、第1データ格納部102に格納されている故障レポートデータのうち、検討対象の故障レポートデータを抽出する図7:ステップS11。そして、学習データ生成部103は、検討対象故障レポートデータについての学習データ生成処理を実施するステップS13。この処理については、図8乃至図18を用いて説明する。学習データ生成処理の一例を図8に示す。学習データ生成部103は、故障要因リストに規定されている特定の特徴について、第1データ格納部102に格納されている例えばレイアウトデータからネット毎に特徴量を算出し、第1データ格納部102に格納する図8:ステップS311。ステップS311の処理は、例えば図9に示すような処理である。まず、学習データ生成部103は、ネットリストのデータにおいて未処理のネットNiを特定するステップS321。そして、学習データ生成部103は、ネットNiについて、レイアウトデータ等を用いて特定の特徴の特徴量を算出し、例えば第1データ格納部102に格納するステップS323。その後、学習データ生成部103は、未処理のネットが存在しているか判断しステップS325、未処理のネットが存在している場合にはステップS321に戻り、未処理のネットが存在していない場合には処理を終了する。例えば、特定の特徴が、M1層の配線密度が60となる単位エリアの数である場合には、ステップS323では、M1層を通過するネットNiの配線が通過する単位エリアのうち、配線密度が60以上の単位エリアの数をカウントする。そうすると、例えば図10に示すようなデータが、例えば第1データ格納部102に格納される。図10の例では、10のネットが存在する場合、それぞれ特定の特徴について算出された特徴量が登録されるようになっている。図8の処理の説明に戻って、学習データ生成部103は、ネットリストにおける各ネットを、ステップS311で算出された特徴量に応じてグループ化するステップS313。グループ化の手法は様々に存在しているが、1つの手法としては、特徴量の小さい順にネットをソートして、その順番で所定個数のグループにグループ化する。図10の例では、N7、N2、N3、N9、N5、N6、N1、N8、N4、N10の順番に並べられる。従って、図11に示すように、N7、N2、N3及びN9がグループG1となり、N5、N6及びN1がグループG2となり、N8、N4及びN10がグループG3となる。その他、他の特徴についても同様の処理を行って、他の観点でグループ化した結果も採用するようにしても良い。さらに、学習データ生成部103は、グループ毎に、他の特徴について特徴量を算出し、第1データ格納部102に格納するステップS315。故障要因リストに登録されている、故障要因となる特徴のうち特定の特徴以外の各特徴について、その特徴量をグループ単位で算出する。例えば、V1層のビアのうち単一ビアの比率が80となる単位エリアの数という特徴の場合、V1層を通過するネットNiの配線が通過する単位エリアのうち、単一ビアの比率が80となる単位エリアの数を、レイアウトデータからカウントして、グループ毎にこの数を合計する。そして、学習データ生成部103は、処理の対象となる故障レポートから、グループ毎に、実故障数を計数して、第1データ格納部102に格納するステップS317。例えばネットID毎に出現回数をカウントして、グループ毎に出現回数を合計することによって実故障数を算出する。このような処理を実施することで、例えば図12に示すようなデータが第1データ格納部102に学習データとして格納される。図12の例では、グループ毎に、グループIDと、実故障数と、特徴1の特徴量と、特徴2の特徴量と、特徴3の特徴量と、特徴4の特徴量と、...が格納されているようになっている。特徴の数については故障要因リストに依存する。図7の処理の説明に戻って、次に、学習データ生成部103は、第1データ格納部102から、検討対象故障レポートデータと、当該検討対象故障レポートに含まれる故障ダイに実装されている回路と同一の回路が実装されている故障ダイについての故障レポートデータとを、回路共通の故障レポートデータとして抽出するステップS15。例えば図2に示すような検討対象故障レポートデータに含まれる故障ダイの番号から、図3に示したような故障レポートデータにおいて回路IDを抽出し、さらに当該回路IDと同じ回路IDを有する故障ダイの番号を抽出する。抽出された故障ダイの番号に基づき、図3に示すような過去の故障レポートデータから、回路共通の故障レポートデータを抽出する。その後、学習データ生成部103は、回路共通の故障レポートデータについての学習データ生成処理を実施するステップS17。基本的にはステップS13と同様の処理を実施する。この処理によって生成された学習データ以下、回路共通の学習データと呼ぶについては、図13に示すように、データフォーマット自体は図12に示したものと同様である。さらに、学習データ生成部103は、第1データ格納部102から、検討対象故障レポートデータと、当該検討対象故障レポートに含まれる故障ダイの製造の際に使用されたプロセスと同一のプロセスが使用されている故障ダイについての故障レポートデータとを、プロセス共通の故障レポートデータとして抽出するステップS19。例えば図2に示すような検討対象故障レポートデータに含まれる故障ダイの番号に基づき、図3に示したような過去の故障レポートデータから、プロセスIDを抽出し、さらに当該プロセスIDと同じプロセスIDを有する故障ダイの番号を抽出する。抽出された故障ダイの番号に基づき、図3に示すような過去の故障レポートデータから、プロセス共通の故障レポートデータを抽出する。その後、学習データ生成部103は、プロセス共通の故障レポートデータについての学習データ生成処理を実施するステップS21。プロセス共通の故障レポートデータについては、異なる半導体装置についての故障レポートデータも含まれるため、ここでは、例えば図14に示すような処理フローを採用する。学習データ生成部103は、プロセス共通の故障レポートデータにおいて、ウェハ上における故障ダイの座標に基づき、故障ダイをグループ化する図14:ステップS331。例えば図15Aに示すように、ウェハ実線で示された外周円上を例えば同心円状に領域Ga1、Ga2、Ga3及びGa4を設定して、それらの領域をグループとして取り扱うようにしても良い。そして、故障ダイの座標に基づき、いずれのグループに当該故障ダイが属するのかを判断する。領域については、図15Bに示すように、縦方向に領域Gb1、Gb2、Gb3及びGb4を設定して、それらの領域をグループとして取り扱うようにしてもよい。そして、故障ダイの座標に基づき、いずれのグループに当該故障ダイが属するのかを判断するようにしてもよい。さらに、図15Cに示すように、横方向に領域Gc1、Gc2、Gc3及びGc4を設定して、それらの領域をグループとして取り扱うようにしてもよい。そして、故障ダイの座標に基づき、いずれのグループに当該故障ダイが属するのかを判断するようにしてもよい。これらのいずれかを採用するようにしても良いし、任意の組み合わせを採用するようにしても良い。ここでは、3種類の領域をそのままグループとして採用するものとする。そうすると、例えば図16に示すようなデータが得られるようになる。図16の例では、グループID識別子と、故障ダイの数すなわち実故障数と、故障ダイのID識別子とを登録するようになっている。ステップS331までであれば、グループIDと対象となる故障ダイのIDとが登録されるようになる。その後、学習データ生成部103は、グループ毎に、実故障数を計数し、第1データ格納部102に格納するステップS333。図16の例であれば、グループに対応付けられて格納されている故障ダイのIDの数を計数すればよい。そして、学習データ生成部103は、グループ毎に、各特徴について、特徴量を算出し、実故障数と共に第1データ格納部102に格納するステップS335。故障ダイIDから故障候補IDが特定されるので、各特徴の特徴量については上で述べた方法と同じようにして算出され、同一グループについての特徴量については合計する。この処理によって生成された学習データ以下、プロセス共通の学習データと呼ぶについては、図17に示すように、データフォーマット自体は図12に示したものと同様である。また、本実施の形態では、図7の処理を実施することで、図18に模式的に示すように、仮に今回の検討対象故障レポートも過去の故障レポートデータも含まれるとして、この過去の故障レポートデータにおいて、その一部がプロセス共通の故障レポートデータであり、さらにその一部が回路共通の故障レポートデータであり、さらにその一部が検討対象の故障レポートデータである。このように、検討対象の故障レポートデータの量が少ない場合に、回路同一及びプロセス同一という2つの観点から故障レポートデータの量を増加させることができるようになる。図6の処理の説明に戻って、有用度算出部104は、第1データ格納部102に格納されている学習データを用いて、有用度算出処理を実施するステップS3。有用度算出処理については、図19乃至図23を用いて説明する。まず、有用度算出部104は、回路共通の学習データについての有用度処理を実施する図19:ステップS31。この処理の詳細については、図20乃至図23を用いて説明する。また、有用度算出部104は、プロセス共通の学習データについての有用度処理を実施するステップS33。本ステップの処理については、処理すべき学習データの内容のみが異なり、図20乃至図23で説明する処理と同一である。そして元の処理に戻る。次に、有用度処理について図20乃至図23を用いて説明する。まず、有用度算出部104は、第1データ格納部102に格納されている、処理に係る学習データにおいて、未処理の特徴kを1つ特定する図20:ステップS41。また、有用度算出部104は、処理に係る学習データにおいて、未処理のグループSiを1つ特定するステップS43。そして、有用度算出部104は、特定された特徴kと特定されたグループSiとの組み合わせについて故障数期待値Ek,Siを算出し、第3データ格納部106に格納するステップS45。具体的には、以下の式に従って算出する。学習データは、1レコードが1グループを示しており、各特徴についての特徴量f1乃至fNを含む。従って、グループSiについての特徴k1≦k≦Nの特徴量をfikと表す。また、1式の第1項の分母は、全グループjについての特徴kの特徴量fjkの総和を表している。さらに、Callは、処理に係る学習データについての全実故障数である。また、Crandomは、ランダムに発生する故障数であり、ここでは定数である。また、mはグループ数である。例えば、図21に示すようなデータが、第2データ格納部105に格納される。図21の例では、特徴kと、グループSiとの組み合わせに対応付けて、故障数期待値Ek,Siが登録されるようになっている。本実施の形態では、特徴に注目して、各グループについて故障数期待値を算出するようにしている。学習データでは、グループ毎に実故障数は計数されており、各特徴について実故障数が得られているわけではないが、例えば図22A及び図22Bのようなグラフも生成することができるようになる。図22Aは、例えば特徴1についての故障数分布を示す図である。すなわち、各グループについて、実故障数と故障数期待値とがペアで並べられている。一方、図22Bは、例えば特徴2についての故障数分布を示す図である。そして、有用度算出部104は、未処理のグループが存在するか判断するステップS47。未処理のグループが存在する場合には、ステップS43に戻る。一方、未処理のグループが存在しない場合には、有用度算出部104は、第2データ格納部105に格納されているデータ図21と第1データ格納部102とに格納されている学習データとを用いて、特定された特徴kについての有用度を算出し、第3データ格納部106に格納するステップS51。本実施の形態では、ある特徴kに着目して、グループに渡る故障数期待値の分布とグループに渡る実故障数の分布との類似度を表す指標の1つとして有用度を導入している。例えば図22Aのような場合と図22Bのような場合とであれば、特徴1についての図22Aの方が、故障数期待値の分布と実故障数の分布とが類似している。従って、本実施の形態では特徴1の方が有用度が高いと判断する。より具体的には、例えば以下のような式で特徴kについての有用度Akを算出する。tiは、グループSiの実故障数を表す。この2式は、実故障数と故障数期待値との相対誤差の自乗和を表している。但し、この2式で算出された有用度Akは、分布間の差が大きいほど値が大きくなるので、例えば2式の逆数を有用度として用いるようにしても良い。その後、有用度算出部104は、処理に係る学習データにおいて未処理の特徴が存在するか判断するステップS53。未処理の特徴が存在する場合にはステップS41に戻る。一方、未処理の特徴が存在しない場合には、呼出元の処理に戻る。以上のような処理を実施することによって、図23に示すようなデータが得られる。図23の例では、各特徴について、プロセス共通の学習データについての有用度と、回路共通の学習データについての有用度とが格納される。このような有用度は以下に示す処理でも用いられるが、設計又は製造の修正指標としても利用できる。図6の処理の説明に戻って、次に、モデル式生成部107は、故障発生率予測式生成処理を実施するステップS5。この処理については、図24乃至図26を用いて説明する。まず、モデル式生成部107は、第3データ格納部106に格納されている、回路共通の場合の有用度から下位の特徴を特定し、各特徴iについて重みβiを設定する図24:ステップS61。例えば、有用度でソートして、例えば下位20に含まれる特徴を、下位の特徴として特定するようにしても良い。また、有用度2式の値の逆数の場合最大値の10以下となる特徴を、下位の特徴として特定するようにしても良い。さらに、回路共通の場合には、下位の特徴については、βi=ttは1より非常に小さい値に設定し、それ以外の特徴についてはβi=1に設定する。回路共通の方が、プロセス共通の場合と比較して検討対象故障レポートに含まれる半導体装置と類似点が多いと考えられるためである。また、モデル式生成部107は、第3データ格納部106に格納されている、プロセス共通の場合の有用度から下位の特徴を特定し、各特徴iについて重みβiを設定するステップS63。下位の特徴についての特定の仕方はステップS61と同じである。但し、重みβiについては、下位の特徴については、βi=0と設定する。それ以外の特徴については、βi=1に設定する。例えば、図25に示すようなデータが処理途中のデータとして得られて、第4データ格納部108に格納される。図25の例では、特徴毎に、プロセス共通の場合の重みβi並びに以下で算出される係数αi’と、回路共通の場合の重みβi並びに以下で算出される係数αi’と、検討対象の学習データの場合の重みβi並びに以下で算出される係数αiとが格納される。なお、回路共通の場合とプロセス共通の場合の重みβiは上で述べたように設定されるが、検討対象の学習データについての重みβiは全て1に設定される。係数αi’については、以下の回帰分析によって算出される。次に、モデル式生成部107は、第1データ格納部102に格納されている、検討対象故障レポートデータについての学習データを用いて、回路共通の場合の回帰分析を実施し、回帰分析の適合度raを算出し、回帰分析の結果及び回帰分析の適合度を第4データ格納部108に格納するステップS65。本実施の形態では、以下に示す3式のように、故障発生確率pは、各特徴iの特徴量fiと係数αiとの積の総和で表される。但し、上で述べたように、各特徴iは重み付けされているので、係数αiをαi’と重みβiの積で表すものとし、ここでは係数αi’を算出するものとする。βiは、図25に示したデータにおける回路共通の列のデータを用いる。また、回帰分析自体はよく知られた方法であるから、ここでは述べない。さらに、回帰分析の適合度には、例えば決定係数が用いられる。回帰分析の決定係数は、例えば以下の式で表される。ここでtiは学習データにおける実故障数に基づく故障発生率、taは実故障数に基づく故障発生率の平均値、piは回帰式による故障発生確率の計算値を表す。このような決定係数はよく知られているので、これ以上述べない。また、学習データには実故障数が登録されているので、学習データにおける実故障数の総和Nで除することで、各グループについての実故障発生確率pが得られる。さらに、検討対象故障レポートデータについての学習データを用いて回帰分析を実施するが、これは、過去の故障レポートデータに固有な傾向が、故障発生率予測式生成の際にノイズになることを回避するためである。また、モデル式生成部107は、第1データ格納部102に格納されている、検討対象故障レポートデータについての学習データを用いて、プロセス共通の場合の回帰分析を実施し、回帰分析の適合度rbを算出し、回帰分析の結果及び回帰分析の適合度を第4データ格納部108に格納するステップS67。計算内容自体はステップS65と同じである。βiは、図25に示したデータにおけるプロセス共通の列のデータを用いる。さらに、モデル式生成部107は、第1データ格納部102に格納されている、検討対象故障レポートデータについての学習データを用いて、検討対象についての回帰分析を実施し、回帰分析の適合度rcを算出し、回帰分析の結果及び回帰分析の適合度を第4データ格納部108に格納するステップS69。計算内容自体はステップS65と同じである。但し、本ステップでは、βi=1なのでαi’=αiとなる。本実施の形態においては、検討対象の場合についても回帰分析を実施するが、これは、故障レポートデータにおける真の故障要因の見落としを避けるためである。すなわち、回路共通の場合及びプロセス共通の場合における故障発生率予測式で考慮外とされたり重みを小さく設定された特徴についても再検討するためである。ここまでの処理を実施すれば、図25に示すようなテーブルにデータが埋められたことになる。また、図26に示すように、適合度のデータも揃ったことになる。そして、モデル式生成部107は、適合度ra、rb及びrcのうち、適合度が最大となる故障発生率予測式を選択するステップS71。最も適切な故障発生率予測式を選択することになる。例えば図26に示すように、選択したものに選択フラグをセットする。このような処理を実施することで、3つのケースについて故障発生率予測式を生成して、検討対象故障レポートデータによる学習データに最も適合する故障発生率予測式を選択することができるようになる。図6の処理の説明に戻って、重要度処理部109は、重要度ランキング生成処理を実施するステップS7。この重要度ランキング生成処理については、図27乃至図30を用いて説明する。重要度処理部109は、第1データ格納部102に格納されている、検討対象故障レポートデータについての学習データにおける未処理のグループSiを特定する図27:ステップS81。そして、重要度処理部109は、選択された故障発生率予測式3式に、特定されたグループSiにおける各特徴の特徴量を代入して、故障発生率予測値を算出し、第5データ格納部110に格納するステップS83。例えば、図28に示すようなデータを、第5データ格納部110に格納する。図28の例では、グループ毎に、算出した故障発生率予測値piを格納するようになっている。そして、重要度処理部109は、未処理のグループが存在しているか判断するステップS85。未処理のグループが存在している場合には、ステップS81に戻る。一方、未処理のグループが存在していない場合には、重要度処理部109は、故障発生予測値でグループを降順でソートし、上位q個qは予め定められた数のグループを選択するステップS87。これによって、故障への寄与の大きいグループを抽出できるようになる。そして処理は端子Aを介して図29の処理に移行する。図29の処理の説明に移行して、重要度処理部109は、第1データ格納部102に格納されている、検討対象故障レポートデータについての学習データにおける未処理の特徴を1つ特定するステップS89。そして、重要度処理部109は、ステップS87で選択されたグループについて、特定された特徴の重要度を算出し、第5データ格納部110に格納するステップS91。具体的には、以下の式にて算出する。5式は、選択されたq個のグループについて、1つの特徴に着目して3式における当該特徴の項の値を合計したものである。このような計算を実施すると、図30のようなデータが第5データ格納部110に格納される。図30の例では、特徴毎に、計算された重要度ikが格納される。その後、重要度処理部109は、未処理の特徴が存在するか判断するステップS93。未処理の特徴が存在する場合にはステップS89に戻る。一方、未処理の特徴が存在しない場合には、重要度処理部109は、重要度で特徴を降順にソートし、ソート結果を第5データ格納部110に格納するステップS95。これによって、どの特徴が重要であるかを表すランキングデータを得ることができるようになる。そして処理は、呼出元の処理に戻る。図6の処理の説明に戻って、出力処理部111は、第5データ格納部110と第4データ格納部108と第3データ格納部106と第2データ格納部105とに格納されているデータのうち、例えばユーザからの指示に応じて要求されたデータを、出力装置112に出力するデータ出力処理を実施するステップS9。図22A及び図22Bのような処理途中のデータや、図31に示すような有用度のデータ回路共通の場合、プロセス共通の場合の各々又は組み合わせ、図25に示すような故障発生率予測式のデータ、図26に示すような故障発生率予測式の選択結果、図30に示すような重要度のランキングのデータ等を出力する。その他の計算結果を出力するようにしても良い。以上のような処理を実施することにより、故障要因に関する知識がないユーザでも、故障レポートデータの量が少なくても故障要因推定の精度を向上させることが期待される。以上本技術の実施の形態を説明したが、本技術はこれに限定されるものではない。例えば、図1の機能ブロック図は一例であって、必ずしも実際のプログラムモジュール構成とは一致しない。さらに、データ格納態様についても同様に一例に過ぎない。さらに、処理フローについても処理結果が変わらない限り、処理順番を入れ替えたり、並列実施しても良い場合もある。さらに、求めたいデータを算出できれば、それ以降の処理を実施しなければならないわけではない。図1では1台のコンピュータで実施する例を示したが、複数台のコンピュータで機能を分担するようにしても良い。さらに、クライアントサーバシステムにて実装するような形も可能である。また、有用度の算出式、適合度の算出式その他の算出式については、その趣旨に応じて変形可能である。なお、上で述べた故障診断支援装置100は、コンピュータ装置であって、図32に示すように、メモリ2501とCPU2503とハードディスクドライブHDD2505と表示装置2509に接続される表示制御部2507とリムーバブルディスク2511用のドライブ装置2513と入力装置2515とネットワークに接続するための通信制御部2517とがバス2519で接続されている。オペレーティングシステムOS:OperatingSystem及び本実施例における処理を実施するためのアプリケーションプログラムは、HDD2505に格納されており、CPU2503により実行される際にはHDD2505からメモリ2501に読み出される。CPU2503は、アプリケーションプログラムの処理内容に応じて表示制御部2507、通信制御部2517、ドライブ装置2513を制御して、所定の動作を行わせる。また、処理途中のデータについては、主としてメモリ2501に格納されるが、HDD2505に格納されるようにしてもよい。本技術の実施例では、上で述べた処理を実施するためのアプリケーションプログラムはコンピュータ読み取り可能なリムーバブルディスク2511に格納されて頒布され、ドライブ装置2513からHDD2505にインストールされる。インターネットなどのネットワーク及び通信制御部2517を経由して、HDD2505にインストールされる場合もある。このようなコンピュータ装置は、上で述べたCPU2503、メモリ2501などのハードウエアとOS及びアプリケーションプログラムなどのプログラムとが有機的に協働することにより、上で述べたような各種機能を実現する。以上述べた本実施の形態をまとめると、以下のようになる。本実施の形態に係る故障診断支援方法は、A故障について検討すべき第1の半導体装置と当該第1の半導体装置と同じ回路を実装した第2の半導体装置とについての分類要素の第1のグループ毎に当該第1のグループにおいて発生した実故障数と故障要因となる各特徴についての特徴量とを含む第1のデータを格納する第1データ格納部に格納されている第1のデータと予め定められた算出式とから、上記特徴と第1のグループとの組み合わせ毎に第1の故障数期待値を算出し、第2データ格納部に格納するステップと、B第2データ格納部に格納されている、上記特徴と第1のグループとの組み合わせ毎の第1の故障数期待値と、第1データ格納部に格納されている第1のグループ毎の第1の実故障数とから、各特徴について、第1のグループに渡る第1の故障数期待値の分布と第1のグループに渡る第1の実故障数の分布との類似度を表す第1の指標値を算出し、第3データ格納部に格納するステップとを含む。このように、検討対象の半導体装置についてのデータが少ない場合にも、検討対象の半導体装置だけではなく回路が同一である他の半導体装置についてのデータを活用して、設計や製造の修正に活用可能な第1の指標値例えば有用度を算出することができるようになる。また、第1の指標値を用いて、特徴のランキングを行うこともできる。さらに、適切な故障発生率予測式の生成にも活用できるようになる。なお、分類要素は、例えば回路種別の場合もある。また、上で述べた第1データ格納部は、さらに、故障について検討すべき第1の半導体装置と当該第1の半導体装置と同じプロセスを用いて製造された第3の半導体装置とについての分類要素の第2のグループ毎に当該第2のグループにおいて発生した実故障数と故障要因となる各特徴についての特徴量とを含む第2のデータを格納するようにしてもよい。このような場合には、上記方法は、C第1データ格納部に格納されている第2のデータと上記予め定められた算出式とから、上記特徴と第2のグループとの組み合わせ毎に第2の故障数期待値を算出し、第2データ格納部に格納するステップと、D第2データ格納部に格納されている、特徴と第2のグループとの組み合わせ毎の第2の故障数期待値と、第1データ格納部に格納されている第2のグループ毎の第2の実故障数とから、各特徴について、第2のグループに渡る第2の故障数期待値の分布と第2のグループに渡る第2の実故障数の分布との類似度を表す第2の指標値を算出し、第3データ格納部に格納するステップとをさらに含むようにしても良い。このようにすれば、検討対象の半導体装置についてのデータが少ない場合にも、検討対象の半導体装置だけではなく製造プロセスが同一の半導体装置についてのデータを活用して、設計や製造の修正に活用可能な第1の指標値例えば有用度を算出することができるようになる。第2の指標値を用いて、特徴のランキングを行うこともできる。さらに、適切な故障発生率予測式の生成にも活用できるようになる。なお、分析要素は、故障ダイのウェハ上の位置である場合もある。また、上で述べた第1データ格納部は、さらに、第1の半導体装置についての分類要素の第3のグループ毎に当該第3のグループにおいて発生した実故障数又は実故障率と故障要因となる各特徴についての特徴量とを含む第3のデータを格納するようにしてもよい。この場合、上記方法は、E第3データ格納部に格納されている第1の指標値のうち予め定められた第1の条件を満たす第1の指標値についての特徴を特定し、当該特定された特徴についての重みを1に設定し且つ当該特定された特徴以外の特徴についての重みを1よりも小さい値に設定した上で第1データ格納部に格納されている第3のデータに対して回帰分析を実施して各特徴を変数として故障発生確率を算出するための第1の回帰式を算出し、当該第1の回帰式のデータを第4データ格納部に格納するステップと、F第3データ格納部に格納されている第2の指標値のうち予め定められた第2の条件を満たす第2の指標値についての特徴を特定し、当該特定された特徴についての重みを1に設定し且つ当該特定された特徴以外の特徴についての重みを0に設定した上で第1データ格納部に格納されている第3のデータに対して回帰分析を実施して各特徴を変数として故障発生確率を算出するための第2の回帰式を算出し、当該第2の回帰式のデータを第4データ格納部に格納するステップと、G各特徴について重みを1に設定した上で第1データ格納部に格納されている第3のデータに対して回帰分析を実施して各特徴を変数として故障発生確率を算出するための第3の回帰式を算出し、当該第3の回帰式のデータを第4データ格納部に格納するステップと、H第4データ格納部に格納されている第1の回帰式と第2の回帰式と第3の回帰式とのうち、第1データ格納部に格納されている第3のデータとの適合度が最も高い回帰式を特定するステップとをさらに含むようにしても良い。このようにすれば、故障発生確率を算出するための適切なモデル式を得ることができるようになる。すなわち、考慮すべき特徴の漏れを防止するため、通常どおりの回帰分析をも実施して、適合度による評価を行っている。また、第1の指標値及び第2の指標値を活用して、特徴についての重みを適切に設定している。すなわち、第1の指標値が良くない場合分布間の適合度合いが低い場合には、回帰式の項として採用はされるが重みを下げて、第1の回帰式への影響を落としている。また、第2の指標値が良くない場合には、回帰式の項として採用されないように重みを0に設定して、第2の回帰式への影響を排除している。このような差は、回路が同一の方が検討対象の半導体装置との類似性が高いためである。また、この処理においては第3データを用いて回帰分析を実施するようになっているが、これは第1の指標値及び第2の指標値を算出する処理に用いた故障のデータの偏り等に影響されないようにするためである。さらに、上記方法は、I特定された回帰式に従って、第1データ格納部に格納されている第3のデータにおける各第3のグループについて故障発生率の予測値を算出し、当該故障発生確率の予測値が上位所定数の第3のグループを特定するステップと、J第3のデータにおける、上位所定数の第3のグループのデータを用いて、各特徴について、特定された回帰式における、当該特徴についての項の値の総和を算出するステップと、K算出された総和に基づき各特徴を降順にソートするステップとをさらに含むようにしてもよい。これによって特徴のランキングを得ることができるようになる。なお、上で述べたような処理をコンピュータに実施させるためのプログラムを作成することができ、当該プログラムは、例えばフレキシブルディスク、CD-ROMなどの光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリ例えばROM、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体又は記憶装置に格納される。なお、処理途中のデータについては、RAM等の記憶装置に一時保管される。以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。付記1故障について検討すべき第1の半導体装置と当該第1の半導体装置と同じ回路を実装した第2の半導体装置とについての分類要素の第1のグループ毎に当該第1のグループにおいて発生した実故障数と故障要因となる各特徴についての特徴量とを含む第1のデータを格納する第1データ格納部に格納されている前記第1のデータと予め定められた算出式とから、前記特徴と前記第1のグループとの組み合わせ毎に第1の故障数期待値を算出し、第2データ格納部に格納するステップと、前記第2データ格納部に格納されている、前記特徴と前記第1のグループとの組み合わせ毎の第1の故障数期待値と、前記第1データ格納部に格納されている前記第1のグループ毎の第1の実故障数とから、各前記特徴について、前記第1のグループに渡る前記第1の故障数期待値の分布と前記第1のグループに渡る前記第1の実故障数の分布との類似度を表す第1の指標値を算出し、第3データ格納部に格納するステップと、を、コンピュータに実行させるためのプログラム。付記2前記第1データ格納部は、さらに、故障について検討すべき第1の半導体装置と当該第1の半導体装置と同じプロセスを用いて製造された第3の半導体装置とについての分類要素の第2のグループ毎に当該第2のグループにおいて発生した実故障数と故障要因となる各特徴についての特徴量とを含む第2のデータを格納しており、前記第1データ格納部に格納されている前記第2のデータと前記予め定められた算出式とから、前記特徴と前記第2のグループとの組み合わせ毎に第2の故障数期待値を算出し、前記第2データ格納部に格納するステップと、前記第2データ格納部に格納されている、前記特徴と前記第2のグループとの組み合わせ毎の第2の故障数期待値と、前記第1データ格納部に格納されている前記第2のグループ毎の第2の実故障数とから、各前記特徴について、前記第2のグループに渡る前記第2の故障数期待値の分布と前記第2のグループに渡る前記第2の実故障数の分布との類似度を表す第2の指標値を算出し、前記第3データ格納部に格納するステップと、を、さらに前記コンピュータに事項させるための付記1記載のプログラム。付記3前記第1データ格納部は、さらに、前記第1の半導体装置についての分類要素の第3のグループ毎に当該第3のグループにおいて発生した実故障数又は実故障率と故障要因となる各特徴についての特徴量とを含む第3のデータを格納しており、前記第3データ格納部に格納されている前記第1の指標値のうち予め定められた第1の条件を満たす第1の指標値についての特徴を特定し、当該特定された特徴についての重みを1に設定し且つ当該特定された特徴以外の特徴についての重みを1よりも小さい値に設定した上で前記第1データ格納部に格納されている前記第3のデータに対して回帰分析を実施して各前記特徴を変数として故障発生確率を算出するための第1の回帰式を算出し、当該第1の回帰式のデータを第4データ格納部に格納するステップと、前記第3データ格納部に格納されている前記第2の指標値のうち予め定められた第2の条件を満たす第2の指標値についての特徴を特定し、当該特定された特徴についての重みを1に設定し且つ当該特定された特徴以外の特徴についての重みを0に設定した上で前記第1データ格納部に格納されている前記第3のデータに対して回帰分析を実施して各前記特徴を変数として故障発生確率を算出するための第2の回帰式を算出し、当該第2の回帰式のデータを前記第4データ格納部に格納するステップと、各前記特徴について重みを1に設定した上で前記第1データ格納部に格納されている前記第3のデータに対して回帰分析を実施して各前記特徴を変数として故障発生確率を算出するための第3の回帰式を算出し、当該第3の回帰式のデータを前記第4データ格納部に格納するステップと、前記第4データ格納部に格納されている前記第1の回帰式と前記第2の回帰式と前記第3の回帰式とのうち、前記第1データ格納部に格納されている前記第3のデータとの適合度が最も高い回帰式を特定するステップと、をさらに前記コンピュータに実行させるための付記2記載のプログラム。付記4特定された前記回帰式に従って、前記第1データ格納部に格納されている前記第3のデータにおける各前記第3のグループについて故障発生率の予測値を算出し、当該故障発生確率の予測値が上位所定数の第3のグループを特定するステップと、前記第3のデータにおける、前記上位所定数の第3のグループのデータを用いて、各前記特徴について、特定された前記回帰式における、当該特徴についての項の値の総和を算出するステップと、算出された前記総和に基づき各前記特徴を降順にソートするステップと、をさらに前記コンピュータに実行させるための付記3記載のプログラム。付記5故障について検討すべき第1の半導体装置と当該第1の半導体装置と同じ回路を実装した第2の半導体装置とについての分類要素の第1のグループ毎に当該第1のグループにおいて発生した実故障数と故障要因となる各特徴についての特徴量とを含む第1のデータを格納する第1データ格納部に格納されている前記第1のデータと予め定められた算出式とから、前記特徴と前記第1のグループとの組み合わせ毎に第1の故障数期待値を算出し、第2データ格納部に格納するステップと、前記第2データ格納部に格納されている、前記特徴と前記第1のグループとの組み合わせ毎の第1の故障数期待値と、前記第1データ格納部に格納されている前記第1のグループ毎の第1の実故障数とから、各前記特徴について、前記第1のグループに渡る前記第1の故障数期待値の分布と前記第1のグループに渡る前記第1の実故障数の分布との類似度を表す第1の指標値を算出し、第3データ格納部に格納するステップと、を含み、コンピュータにより実行される故障診断支援方法。付記6故障について検討すべき第1の半導体装置と当該第1の半導体装置と同じ回路を実装した第2の半導体装置とについての分類要素の第1のグループ毎に当該第1のグループにおいて発生した実故障数と故障要因となる各特徴についての特徴量とを含む第1のデータとを格納する第1データ格納部と、前記第1データ格納部に格納されている前記第1のデータと予め定められた算出式とから、前記特徴と前記第1のグループとの組み合わせ毎に第1の故障数期待値を算出し、第2データ格納部に格納し、前記第2データ格納部に格納されている、前記特徴と前記第1のグループとの組み合わせ毎の第1の故障数期待値と、前記第1データ格納部に格納されている前記第1のグループ毎の第1の実故障数とから、各前記特徴について、前記第1のグループに渡る前記第1の故障数期待値の分布と前記第1のグループに渡る前記第1の実故障数の分布との類似度を表す第1の指標値を算出し、第3データ格納部に格納する算出部と、を有する故障診断支援装置。"