特開 2022-88015 物性予測システム、物性予測装置、及び物性予測方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022088015

(43)【公開日】2022-06-14

(54)【発明の名称】物性予測システム、物性予測装置、及び物性予測方法

(51)【国際特許分類】

   G06Q 10/04 20120101AFI20220607BHJP

   G06F 30/10 20200101ALI20220607BHJP

   B60C 19/00 20060101ALI20220607BHJP

【ＦＩ】

G06Q10/04

G06F17/50 638

G06F17/50 610A

B60C19/00 Z

【審査請求】未請求

【請求項の数】15

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2020200225

(22)【出願日】2020-12-02

(71)【出願人】

【識別番号】000183233

【氏名又は名称】住友ゴム工業株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100135817

【弁理士】

【氏名又は名称】華山 浩伸

(74)【代理人】

【識別番号】100167302

【弁理士】

【氏名又は名称】種村 一幸

(72)【発明者】

【氏名】安藤 寛太

【テーマコード（参考）】

3D131

5B046

5B146

5L049

【Ｆターム（参考）】

3D131BA01

3D131BA02

3D131BA03

3D131BA04

3D131BA05

3D131BA07

3D131BA08

3D131BA18

3D131BC55

3D131LA34

5B046HA05

5B046JA01

5B146AA10

5B146DG00

5B146DG02

5L049AA04

(57)【要約】      （修正有）

【課題】複数の素材で構成された組成物の物性を予測するだけでなく、前記組成物に含まれる特定素材の特徴量と予測値とを関連付けて表示することが可能な物性予測システム、物性予測装置及び物性予測方法を提供する。
【解決手段】予測システムは、予測装置１０と、情報端末２０と、データベース３０と、を備える。予測装置１０の性能予測部１１１は、被予測ゴムを構成する複数の素材に関する素材情報に基づいて被予測ゴムの物性の値を予測する。情報端末２０の表示処理部は、性能予測部１１１によって予測された予測値と、複数の素材のうちの特定素材の特徴量とを関連付けて表示部に表示させる。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数の素材で構成された組成物の物性を予測する物性予測システムであって、
前記複数の素材に関する素材情報であって、前記複数の素材のうちの特定素材の特徴量を含む素材情報を記憶する素材情報記憶部と、
前記素材情報記憶部に記憶される前記素材情報に基づいて前記物性の値を予測する予測部と、
前記予測部によって予測された予測値と、前記素材情報記憶部に記憶される前記特徴量とを関連付けて表示させる表示処理部と、を備える物性予測システム。

【請求項2】

前記表示処理部によって所定の表示部に表示された前記特徴量を変更する特徴量変更部を更に備え、
前記予測部は、前記特徴量変更部によって前記特徴量が変更された場合に、変更後の前記特徴量を含む前記素材情報に基づいて前記物性の値を再予測する、請求項１に記載の物性予測システム。

【請求項3】

前記表示処理部に前記予測値を表示させる前記物性を選定する第１選定部を更に備え、
前記表示処理部は、前記第１選定部によって選定された前記物性の前記予測値と、前記特徴量とを関連付けて表示させる、請求項１又は２に記載の物性予測システム。

【請求項4】

前記表示処理部に前記特徴量を表示させる前記特定素材を選定する第２選定部を更に備え、
前記表示処理部は、前記予測部によって予測された前記予測値と、前記第２選定部によって選定された前記特定素材の前記特徴量とを関連付けて表示させる、請求項１から３のいずれかに記載の物性予測システム。

【請求項5】

前記表示処理部は、前記第２選定部によって選定された前記特定素材の前記特徴量の取り得る量的範囲に対応する前記予測値を示す特性グラフを所定の表示部に表示させる、請求項４に記載の物性予測システム。

【請求項6】

前記第２選定部によって選定された前記特定素材の前記特徴量の取り得る前記量的範囲を変更する範囲変更部を更に備え、
前記表示処理部は、前記範囲変更部によって変更された前記量的範囲に対応する前記特性グラフを所定の表示部に表示させる、請求項５に記載の物性予測システム。

【請求項7】

前記表示処理部は、複数種類の前記組成物それぞれの前記物性の値が前記予測部によって予測された場合に、各組成物に対応する前記予測値と、各予測値それぞれに対応する前記特定素材の前記特徴量とを関連付けて表示させる、請求項１から６のいずれかに記載の物性予測システム。

【請求項8】

前記予測部による予測対象である前記組成物の前記素材情報の入力を受け付ける入力受付部を更に備え、
前記予測部は、複数の他の組成物それぞれに関する複数の素材情報の特徴量及び前記複数の他の組成物それぞれに関する前記物性の値を含む教師データに基づく予測モデルと、前記入力受付部によって受け付けられた前記素材情報とに基づいて、前記組成物の前記物性の値を予測する、請求項１から７のいずれかに記載の物性予測システム。

【請求項9】

前記特徴量は、前記特定素材の配合量、又は前記特定素材における所定の物性の物性値の少なくともいずれかを含む、請求項１から８のいずれかに記載の物性予測システム。

【請求項10】

前記物性は、硬度、低温および高温における動的粘弾性、引張強度、破断時伸び、１００％モジュラス（Ｍ１００）、２００％モジュラス（Ｍ２００）、３００％モジュラス（Ｍ３００）、トルエン膨潤度、ガラス転移温度、耐摩耗性能、加硫特性値、スコーチタイム、及びムーニー粘度の少なくとも一つを含む、請求項１から９のいずれかに記載の物性予測システム。

【請求項11】

前記組成物は、少なくともポリマー及び添加剤を含むものであり、
前記素材情報は、前記ポリマー及び前記添加剤の分子に関する情報であって、重量平均分子量、数平均分子量、分子量分布、及び、分子鎖の分岐度の少なくとも一つを含む、請求項１から１０のいずれかに記載の物性予測システム。

【請求項12】

前記素材情報は、前記ポリマーのシス型の比率、トランス型の比率、油展量、ガラス転移温度、溶解性パラメータ、スチレン量、ビニル量、ブタジエンゴム量、及び、粘弾性特性の少なくとも一つを含む、請求項１１に記載の物性予測システム。

【請求項13】

前記添加剤は、フィラーを含み、
前記素材情報は、前記フィラーの粒子径、ＣＴＡＢ吸着比表面積、ＢＥＴ吸着比表面積、及び、表面極性の少なくとも一つを含む、請求項１１又は１２に記載の物性予測システム。

【請求項14】

複数の素材で構成された組成物の物性を予測する物性予測装置であって、
前記複数の素材に関する素材情報であって、前記複数の素材のうちの特定素材の特徴量を含む素材情報を記憶する素材情報記憶部と、
前記素材情報記憶部に記憶される前記素材情報に基づいて前記物性の値を予測する予測部と、
前記予測部によって予測された予測値と、前記素材情報記憶部に記憶される前記特徴量とを関連付けて表示させる表示処理部と、を備える物性予測装置。

【請求項15】

複数の素材で構成された組成物の物性の値を予測する物性予測方法であって、
前記複数の素材に関する素材情報に基づいて前記物性の値を予測する予測ステップと、
前記予測ステップにおいて予測された予測値と、前記複数の素材のうちの特定素材の特徴量とを関連付けて表示させる表示処理ステップと、を含む物性予測方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、複数の素材で構成された組成物の物性を予測する物性予測システム、物性予測装置、及び物性予測方法に関する。

【背景技術】

【0002】

従来、自動車に装着されるタイヤなどの材料であるゴム状弾性体に関する特定の性能を求める予測方法が知られている（特許文献１参照）。前記予測方法は、複数のポリマー及び複数の添加剤を含む個々の材料についての分子に関する情報（第１データ）と、加硫後の複数種類のゴム状弾性体の材料配合割合（第２データ）と、加硫条件（第３データ）と、予測したい第１性能の情報（第４データ）と、の関係を示す関係式を用いて、前記ゴム状弾性体に関する特定の性能（第１性能）を求める。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１８－１４７４６０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

従来の予測方法によれば、予測対象のゴム状弾性体に関する各種情報から当該ゴム状弾性体の特定の性能の予測値を事前に得ることができる。そのため、ゴム状弾性体の開発者は、ゴム状弾性体を構成する複数の素材の組み合わせや配分量などを含む組成情報を入力して予測値を求める作業を繰り返し行うことにより、ゴム状弾性体を実際に製造しなくても、所望する性能値を有するゴム状弾性体の組成を得ることができる。これにより、ゴム状弾性体の開発スピードをアップさせ、開発コストを低減させることができる。しかしながら、従来の予測方法では、予測対象のゴム状弾性体におけるいずれかの素材の特性値と、前記予測値との関係性を把握することはできない。このような関係性を開発者が把握することができれば、開発者は、前記関係性を取っ掛かりとして、所望する性能値を有するゴム状弾性体の組成をより早期に見出すことができ、ゴム状弾性体の開発に貢献できると考えられる。

【0005】

本発明の目的は、複数の素材で構成された組成物の物性を予測するだけでなく、前記組成物に含まれる特定素材の特徴量と予測値とを関連付けて表示することが可能な物性予測システム、物性予測装置、及び物性予測方法を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0006】

(1) 本発明の一の局面に係る物性予測システムは、複数の素材で構成された組成物の物性を予測する物性予測システムである。前記物性予測システムは、前記複数の素材に関する素材情報であって、前記複数の素材のうちの特定素材の特徴量を含む素材情報を記憶する素材情報記憶部と、前記素材情報記憶部に記憶される前記素材情報に基づいて前記物性の値を予測する予測部と、前記予測部によって予測された予測値と、前記素材情報記憶部に記憶される前記特徴量とを関連付けて表示させる表示処理部と、を備える。

【0007】

このように構成されているため、前記表示処理部によって、前記組成物の物性の予測値が所定の表示部に表示させることが可能となる。これにより、例えば、ユーザが前記組成物の開発者である場合、ユーザは、前記組成物を構成する前記特定素材の特徴量と、前記組成物の物性の予測値との関係性を一見して容易に把握することができる。その結果、ユーザは、前記関係性を取っ掛かりとして、所望する物性値を有する前記組成物の組成をより早期に見出すことができ、前記組成物の開発に大きく貢献することができる。なお、前記組成物の一例として、複数の素材で構成されたポリマーを含むポリマー組成物や、前記ポリマー組成物からなるゴム材料などが挙げられる。

【0008】

(2) 本発明の物性予測システムは、前記表示処理部によって所定の表示部に表示された前記特徴量を変更する特徴量変更部を更に備える。前記予測部は、前記特徴量変更部によって前記特徴量が変更された場合に、変更後の前記特徴量を含む前記素材情報に基づいて前記物性の値を再予測する。

【0009】

この構成によれば、変更後の前記特徴量を含む前記素材情報に基づいて前記組成物の物性値が再予測されて、再予測による予測値が所定の表示部に表示される。これにより、ユーザは、変更された前記特徴量と再予測後の予測値との関係性を容易に把握することができる。

【0010】

(3) 本発明の物性予測システムは、前記表示処理部に前記予測値を表示させる前記物性を選定する第１選定部を更に備える。この場合、前記表示処理部は、前記第１選定部によって選定された前記物性の前記予測値と、前記特徴量とを関連付けて表示させる。

【0011】

この構成によれば、前記予測部に予測させる物性をユーザが所望する任意の物性に指定することができる。

【0012】

(4) 本発明の物性予測システムは、前記表示処理部に前記特徴量を表示させる前記特定素材を選定する第２選定部を更に備える。この場合、前記表示処理部は、前記予測部によって予測された前記予測値と、前記第２選定部によって選定された前記特定素材の前記特徴量とを関連付けて表示させる。

【0013】

この構成によれば、ユーザは、前記予測値と関連付けて表示させる前記特定素材を任意の素材に指定することができる。

【0014】

(5) 前記表示処理部は、前記第２選定部によって選定された前記特定素材の前記特徴量の取り得る量的範囲に対応する前記予測値を示す特性グラフを所定の表示部に表示させる。

【0015】

この構成によれば、ユーザは、前記量的範囲における前記予測値の変化傾向を一見して容易に把握することができる。

【0016】

(6) 本発明の物性予測システムは、前記第２選定部によって選定された前記特定素材の前記特徴量の取り得る前記量的範囲を変更する範囲変更部を更に備える。この場合、前記表示処理部は、前記範囲変更部によって変更された前記量的範囲に対応する前記特性グラフを所定の表示部に表示させる。

【0017】

この構成によれば、ユーザは、前記表示処理部によって再表示された前記特性グラフによって、前記量的範囲の変化に対する前記予測値の変化傾向を容易に把握することができる。

【0018】

(7) 前記表示処理部は、複数種類の前記組成物それぞれの前記物性の値が前記予測部によって予測された場合に、各組成物に対応する前記予測値と、各予測値それぞれに対応する前記特定素材の前記特徴量とを関連付けて表示させる。

【0019】

この構成によれば、ユーザは、種類の異なる前記組成物それぞれの予測値と前記特徴量との関係性を一見して容易に把握することができる。

【0020】

(8) 本発明の物性予測システムは、前記予測部による予測対象である前記組成物の前記素材情報の入力を受け付ける入力受付部を更に備える。この場合、前記予測部は、複数の他の組成物それぞれに関する複数の素材情報の特徴量及び前記複数の他の組成物それぞれに関する前記物性の値を含む教師データに基づく予測モデルと、前記入力受付部によって受け付けられた前記素材情報とに基づいて、前記組成物の前記物性の値を予測する。

【0021】

(9) 前記特徴量は、前記特定素材の配合量、又は前記特定素材における所定の物性の物性値の少なくともいずれかを含むことが好ましい。

【0022】

(10) 前記物性は、硬度、低温および高温における動的粘弾性、引張強度、破断時伸び、１００％モジュラス（Ｍ１００）、２００％モジュラス（Ｍ２００）、３００％モジュラス（Ｍ３００）、トルエン膨潤度、ガラス転移温度、耐摩耗性能、加硫特性値、スコーチタイム、及びムーニー粘度の少なくとも一つを含むことが好ましい。なお、前記動的粘弾性は、複素弾性率Ｅ＊、貯蔵弾性率Ｅ′、損失弾性率Ｅ″、損失正接ｔａｎδ、複素せん断弾性率Ｇ＊、貯蔵せん断弾性率Ｇ′、損失せん断弾性率Ｇ″などが考えられる。

【0023】

(11) 前記組成物は、少なくともポリマー及び添加剤を含むものであることが好ましい。この場合、前記素材情報は、前記ポリマー及び前記添加剤の分子に関する情報であって、重量平均分子量、数平均分子量、分子量分布、及び、分子鎖の分岐度の少なくとも一つを含むものであることが好ましい。

【0024】

(12) 前記素材情報は、前記ポリマーのシス型の比率、トランス型の比率、油展量、ガラス転移温度、溶解性パラメータ、スチレン量、ビニル量、ブタジエンゴム量、及び、粘弾性特性の少なくとも一つを含むことが好ましい。

【0025】

(13) 前記添加剤は、フィラーを含み、前記素材情報は、前記フィラーの粒子径、ＣＴＡＢ吸着比表面積、ＢＥＴ吸着比表面積、及び、表面極性の少なくとも一つを含むことが好ましい。

【0026】

(14) 本発明の他の局面に係る物性予測装置は、複数の素材で構成された組成物の物性を予測する物性予測装置である。前記物性予測装置は、前記複数の素材に関する素材情報であって、前記複数の素材のうちの特定素材の特徴量を含む素材情報を記憶する素材情報記憶部と、前記素材情報記憶部に記憶される前記素材情報に基づいて前記物性の値を予測する予測部と、前記予測部によって予測された予測値と、前記素材情報記憶部に記憶される前記特徴量とを関連付けて表示させる表示処理部と、を備える。

【0027】

(15) 本発明のその他の局面に係る物性予測方法は、複数の素材で構成された組成物の物性の値を予測する物性予測方法である。前記物性値予測方法は、前記複数の素材に関する素材情報に基づいて前記物性の値を予測する予測ステップと、前記予測ステップにおいて予測された予測値と、前記複数の素材のうちの特定素材の特徴量とを関連付けて表示させる表示処理ステップと、を含む。

【発明の効果】

【0028】

本発明によれば、複数の素材で構成された組成物の物性を予測するだけでなく、前記組成物に含まれる特定素材の特徴量と予測値とを関連付けて表示することが可能である。

【図面の簡単な説明】

【0029】

【図1】図１は、本発明の実施形態に係るゴム性能予測システムの構成を示す図である。

【図2】図２は、ゴム性能予測システムが備える予測装置の構成を示すブロック図である。

【図3】図３は、ゴム性能予測システムが備える情報端末の構成を示すブロック図である。

【図4】図４は、ユーザが利用する情報端末に表示される入力画面の一例（配合割合入力画面）を示す図である。

【図5】図５は、情報端末の配合割合入力画面における素材カテゴリーの入力操作を示す図である。

【図6】図６は、情報端末の配合割合入力画面における素材の入力操作を示す図である。

【図7】図７は、情報端末の配合割合入力画面における配合割合の入力操作を示す図である。

【図8】図８は、情報端末の配合割合入力画面から素材特性入力画面に移行するための入力操作を示す図である。

【図9】図９は、情報端末の素材特性入力画面における素材特性の入力操作を示す図である。

【図10】図１０は、情報端末の素材特性入力画面における素材特性の入力操作を示す図である。

【図11】図１１は、ユーザが利用する情報端末に表示される出力設定画面を示す図である。

【図12】図１２は、情報端末の出力設定画面における予測性能の入力操作を示す図である。

【図13】図１３は、情報端末の出力設定画面における予測実行操作を示す図である。

【図14】図１４は、ユーザが利用する情報端末に表示される予測結果表示画面の一例を示す図である。

【図15】図１５は、情報端末の予測結果表示画面における特性値変更操作を示す図である。

【図16】図１６は、情報端末の予測結果表示画面における再予測後の予測結果表示画面の一例を示す図である。

【図17】図１７は、予測装置の制御部によって実行される性能予測処理の手順の一例を示すフローチャートである。

【図18】図１８は、予測グラフが表示された予測結果表示画面を例示する図である。

【図19】図１９は、予測グラフ上の座標点が選択された予測結果表示画面を例示する図である。

【図20】図２０は、三次元座標系が表示された表示枠を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0030】

以下、添付図面を参照しながら、本発明の実施形態について説明する。なお、以下の実施形態は、本発明を具体化した一例であり、本発明の技術的範囲を限定するものではない。

【0031】

図１は、本発明の実施形態に係るゴム性能予測システム１００（以下、単に予測システム１００と称する。）の構成を示す図である。本実施形態の予測システム１００は、予測装置１０と、情報端末２０と、データベース３０とによって構成されている。なお、予測システム１００は、本発明の物性予測システムの一例である。また、予測装置１０は、本発明の物性予測装置の一例である。

【0032】

予測システム１００は、少なくともポリマー及び添加剤を含む複数の素材で構成されたポリマー組成物からなるゴム状弾性体（本発明の組成物の一例）の特定性能を予測するシステムである。前記ゴム状弾性体は、前記ポリマー組成物を加硫して得られるものであり、具体的には、自動車などの車両に装着される空気入りタイヤなどのタイヤ製品の製造に用いられるゴム材料である。つまり、本実施形態の予測システム１００は、タイヤ製品を構成するゴム状弾性体の特性を示す特定の性能を予測する。予測システム１００による予測結果（予測値）は、前記タイヤ製品の開発に用いられる。

【0033】

なお、本実施形態では、前記ゴム状弾性体の一例として前記タイヤ製品の製造に用いられるゴム材料を例示するが、例えば、前記ゴム状弾性体は、前記タイヤ製品そのものであってもよい。この場合、予測システム１００は、前記タイヤ製品が有する複数のタイヤ性能のうちの特定の性能を予測する。また、前記ゴム状弾性体は、防振ゴムなどの産業用ゴム製品そのもの、或いは、産業用ゴム製品の製造に用いられるゴム材料であってもよい。また、本実施形態では、前記ポリマー組成物を加硫したゴム製品を例示するが、後述するように、加硫していない状態のポリマー組成物（つまり、未加硫ゴム）の特定性能を予測するものであってもよい。この場合、未加硫状態のポリマー組成物（未加硫ゴム）が本発明の組成物の一例である。

【0034】

前記ポリマー組成物は、一つ又は複数のポリマー、及び一つ又は複数の添加剤を含む複数の素材を混錬した未加硫ゴムである。前記ゴム状弾性体は、前記ポリマー組成物を加硫したものである。

【0035】

前記ポリマーは、例えば、前記ポリマー組成物に配合される未加硫の原料ゴムである。前記原料ゴムの一例として、天然ゴム（ＮＲ）、イソプレンゴム（ＩＲ）、ブタジエンゴム（ＢＲ）、スチレン・ブタジエンゴム（ＳＢＲ）等が挙げられる。

【0036】

前記添加剤は、例えば、カーボンブラックやシリカ等のフィラー（充填剤）、老化防止剤、加硫促進剤、オイル、酸化亜鉛、ステアリン酸、硫黄、加工助剤等である。

【0037】

［予測システム１００の構成］
図１に示すように、予測システム１００は、予測装置１０と、情報端末２０と、データベース３０とを備えており、これらがネットワークＮ１によって互いに通信可能に接続されている。ネットワークＮ１は、例えば、ＬＡＮなどで接続された有線通信網、あるいは、専用回線や公衆回線等の無線通信網である。

【0038】

なお、本実施形態では、ネットワークＮ１にデータベース３０が接続された構成を例示するが、例えば、データベース３０は、予測装置１０又は情報端末２０に備えられていてもよい。また、本実施形態では、ネットワークＮ１に情報端末２０が接続された構成を例示するが、情報端末２０が備える各構成要素や各種機能が予測装置１０に搭載されていてもよい。

【0039】

予測装置１０は、予測システム１００を構成する一要素である。予測装置１０は、情報端末２０から送信された入力情報や、予め構築された後述の予測モデル１２３（図２参照）を用いて、予測対象である前記ゴム状弾性体（以下、予測対象であるゴム状弾性体を被予測ゴムと称する場合がある。）の特定性能を予測し、その予測結果を情報端末２０に出力する。予測装置１０は、各種演算処理を実行可能な情報処理装置であり、例えば、ネットワークＮ１に接続されたサーバコンピュータ、クラウドサーバー、或いはパーソナルコンピュータである。なお、予測装置１０は、１台のコンピュータに限らず、複数台のコンピュータが協働して動作するコンピュータシステム、或いはクラウドコンピューティングシステムであってもよい。また、予測装置１０で実行される各種の処理は、一つ又は複数のプロセッサによって分散して実行されてもよい。予測装置１０には、予測システム１００を稼働するためのプログラム或いはコンピュータソフトウェアがインストールされている。

【0040】

予測装置１０は、データベース３０に格納された教師データに基づいて予測モデル１２３（図２参照）を構築し、その予測モデル１２３を用いて予測対象である前記被予測ゴムの特定性能を予測する。本実施形態では、予測装置１０は、前記タイヤ製品に用いられる前記ゴム状弾性体の前記特定性能を予測するものであり、その予測結果が前記被予測ゴムの前記特定性能の予測値と評価され、又は、前記タイヤ製品の前記特定性能の予測値と評価される。なお、予測装置１０及び予測モデル１２３については後述する。

【0041】

情報端末２０は、ユーザが使用する情報処理装置や端末装置である。情報端末２０は、いわゆるデスクトップパソコンやノートパソコン、或いは、携帯して持ち運び可能なスマートフォンやタブレット端末などの携帯端末である。ユーザは、前記被予測ゴムに関する各種情報を情報端末２０から入力する。また、情報端末２０は、予測装置１０から送信された予測結果を表示画面に表示する。したがって、情報端末２０には、予測システム１００と連携して予測装置１０に前記各種情報を送信したり、前記予測結果を表示画面に表示したりするためのプログラム或いはコンピュータソフトウェアがインストールされている。

【0042】

データベース３０は、予測システム１００において取り扱われる各種データが所定のデータ管理方式に基づいて記憶媒体に格納されたデータ群である。データベース３０は、ネットワークＮ１に通信可能に接続された記憶装置、情報処理装置、クラウドサーバー、データサーバーなど、種々の形態で管理される。データベース３０は、予測装置１０による予測処理に用いられる予測モデル１２３（図２参照）を生成するための教師データを含む。

【0043】

前記教師データは、予測モデル１２３を生成するために用いられる情報である。具体的には、前記教師データは、各種性能が既知の多数の前記ゴム状弾性体からなる多数のサンプルゴムＴｋ（ｋ＝１，２，・・・，ｎ）の素材情報と、各サンプルゴムＴｋが有する各種性能の物性値（所謂教師情報）とを含む。前記サンプルゴムＴｋは、これまでに製品として製造されたゴム製品（タイヤ製品や産業用ゴム製品等）、前記ゴム製品の開発のための研究の際に製造された試作ゴム製品、或いは前記研究の際に製造された前記ゴム状弾性体からなる試験片であり、多数のサンプルゴムＴｋそれぞれの前記素材情報と前記物性値とを含むデータセットが前記教師データとしてデータベース３０に格納されている。なお、前記サンプルゴムＴｋは、本発明における複数の他の組成物の一例である。

【0044】

前記素材情報は、例えば、前記サンプルゴムＴｋを構成するポリマーＰｋ（ｋ＝１，２，・・・，ｎ）や添加剤などの各素材の特性に関する情報（以下、素材特性情報と称する。）、前記サンプルゴムＴｋにおける各素材の配合割合などを含む。

【0045】

ここで、前記ポリマーの前記素材特性情報は、例えば、重量平均分子量（Ｍｗ）、数平均分子量（Ｍｎ）、分子量分布（Ｍ ｗ ／ Ｍ ｎ）、分子鎖の分岐度（ポリマーリニアリティ）、又はピークトップ分子量（Ｍｐ）の少なくとも一つであることが好ましい。また、前記ポリマーの素材特性情報に、イソプレンゴム量、スチレン量、ビニル量、ブタジエンゴム量、トランス型ブタジエンゴム量の比率、又はシス型ブタジエンゴム量の比率の少なくとも一つが含まれていてもよい。本実施形態では、前記ポリマーの前記素材特性情報として例示した上述の重量平均分子量（Ｍｗ）、数平均分子量（Ｍｎ）、分子量分布（Ｍ ｗ ／ Ｍ ｎ）、イソプレンゴム量、スチレン量、ビニル量、トランス型ブタジエンゴムの比率、及びシス型ブタジエンゴムの比率が前記教師データに含まれている。表１に、前記教師データに含まれる各種ポリマーＰｋ（ｋ＝１，２，・・・，ｎ）の前記素材特性情報の一例を示す。なお、前記ポリマーＰｋの前記素材特性情報に、油展量、ガラス転移温度、溶解性パラメータ、粘弾性特性、変性基の種類、及び粘度の少なくとも一つが含まれていてもよい。

【0046】

【表1】

【0047】

また、前記添加剤の前記素材特性情報としては、例えば、前記添加剤がカーボンブラックやシリカ等のフィラーである場合は、前記フィラーの種類（カーボンブラック、シリカ等）、粒子径（一次粒子径）、ＣＴＡＢ吸着比表面積、ＢＥＴ吸着比表面積、又は表面極性の少なくとも一つであることが好ましい。

【0048】

また、前記サンプルゴムＴｋ（Ｔ１，Ｔ２，・・・，Ｔｎ）における各素材の配合割合の一例を表２に示す。表２では、各サンプルゴムＴｋそれぞれにおける素材（ポリマーや添加剤等）の配合割合を質量部で表しており、各添加剤Ａｋ（ｋ＝１，２，・・・，ｎ）については、各ポリマーの合計値を１００質量部とした場合の配合割合を示している。

【0049】

【表2】

【0050】

また、前記サンプルゴムＴｋが有する各種性能（物性）としては、例えば、硬度、低温および高温における動的粘弾性、引張強度、破断時伸び、１００％モジュラス（Ｍ１００）、２００％モジュラス（Ｍ２００）、３００％モジュラス（Ｍ３００）、トルエン膨潤度、ガラス転移温度、耐摩耗性能、加硫特性値、スコーチタイム、及びムーニー粘度の少なくとも一つを含むことが好ましい。なお、前記加硫特性値は、所定の加硫試験機（キュラストメーター）により測定されるものであり、例えば、誘導時間ｔＣ（１０）、５０％加硫時間ｔＣ（５０）、及び９０％加硫時間ｔＣ（９０）などである。また、前記スコーチタイム及び前記ムーニー粘度は、所定のムーニー粘度計によって測定されるものである。また、前記動的粘弾性は、複素弾性率Ｅ＊、貯蔵弾性率Ｅ′、損失弾性率Ｅ″、損失正接ｔａｎδ、複素せん断弾性率Ｇ＊、貯蔵せん断弾性率Ｇ′、損失せん断弾性率Ｇ″である。本実施形態では、前記サンプルゴムＴｋの各種性能として例示した上記全ての性能の物性値が前記教師データに含まれている。表３に、前記サンプルゴムＴｋ（Ｔ１，Ｔ２，・・・，Ｔｎ）それぞれの各種性能の物性値（実測値）の例を示す。

【0051】

【表3】

【0052】

なお、前記教師データに含まれる前記素材特性情報（表１参照）や、前記サンプルゴムＴｋが有する各種性能の物性値の情報（表３参照）、及びこれらの情報の測定方法などは従来周知の事項であり、また、上述した先行文献情報（特開２０１８－１４７４６０号公報）にも詳しいため、ここでの説明は省略する。

【0053】

本実施形態では、上述したように、前記素材情報及び前記物性値を含む前記教師データを例示するが、前記教師データは本実施形態で例示したものに限られない。例えば、前記素材情報として、前記ポリマー組成物を混錬する場合の混錬条件が含まれていてもよい。前記混錬条件が前記被予測ゴムの物性値に影響する場合があるためである。前記混錬条件としては、例えば、混練機のチャンバーの容積、混練時のポリマー組成物の充填量、混練時間、混練後のポリマー組成物の排出温度の少なくとも一つを含んでいる。また、前記素材情報として、前記ポリマー組成物を加硫する場合の加硫条件などが含まれていてもよい。前記加硫条件が前記被予測ゴムの物性値に影響する場合があるためである。前記加硫条件は、例えば、各サンプルゴムＴｋの加硫前の前記ポリマー組成物について設定される加硫温度条件等である。なお、前記混錬条件や、前記加硫条件については、従来周知の事項であり、また、上述した先行文献情報（特開２０１８－１４７４６０号公報）にも詳しいため、ここでの説明は省略する。

【0054】

［予測装置１０］
以下、図２を参照して、予測装置１０の構成について説明する。ここで、図２は、予測装置１０の構成を示すブロック図である。

【0055】

予測装置１０は、本実施形態の予測システム１００を実現するためのものであり、図２に示すように、制御部１１と、記憶部１２と、通信部１３と、表示部１４と、操作部１５と、を備える。

【0056】

通信部１３は、予測装置１０をネットワークＮ１に接続して、所定の通信プロトコルに従って、ネットワークＮ１に接続された各デバイスとの間でデータ通信を実行するための通信インターフェースである。具体的には、通信部１３は、ネットワークＮ１を通じて情報端末２０やデータベース３０との間でデータ通信を実行する。

【0057】

記憶部１２は、各種の情報やデータを記憶するＨＤＤ、ＳＳＤ、フラッシュメモリなどの不揮発性の記憶媒体である。記憶部１２には、制御プログラム１２１、及び、予測モデル１２３が記憶されている。なお、予測モデル１２３は、当該予測モデル１２３が格納されたメモリを備える電子回路として実現されていてもよい。

【0058】

制御プログラム１２１は、ＣＤ又はＤＶＤなどのコンピュータ読取可能な記録媒体に非一時的に記録されており、予測装置１０に電気的に接続されるＣＤドライブ又はＤＶＤドライブなどの読取装置（不図示）によって前記記録媒体から読み取られて記憶部１２に複製されたものであってもよい。また、制御プログラム１２１は、ネットワークＮ１に接続された外部ストレージから読み出されて通信部１３を通じて入力され、記憶部１２に複製されたものであってもよい。

【0059】

制御プログラム１２１は、予測モデル１２３を用いて、後述の予測処理（図１７参照）を制御部１１に実行させるためのプログラムである。

【0060】

予測モデル１２３は、後述の予測処理（図１７参照）に用いられる学習済みモデルであり、予測対象である前記ゴム状弾性体（被予測ゴム）の特定性能の物性値の予測値を算出する。本実施形態では、予測モデル１２３は、予測対象の前記ゴム状弾性体の素材の配合割合、及び各素材の特性の物性値が入力部に入力されると、前記ゴム状弾性体の前記特定性能の物性値を予測して、その予測値を出力部から出力する。なお、予測モデル１２３は、入力値（入力データ）に対して予測値（出力データ）を返す周知の関数（予測関数）を含むものであってもよい。

【0061】

予測モデル１２３は、データベース３０に格納されている前記教師データと、所定のアルゴリズムとに基づいて、制御部１１による機械学習によって生成される。なお、制御部１１は、前記教師データの内容が更新されると、その都度、予測モデル１２３を更新する。なお、予測モデル１２３は、制御部１１以外の制御部によって学習、生成されたものが外部から転送されて、記憶部１２に格納されたものであってもよい。

【0062】

本実施形態では、予測モデル１２３は、種々の方法で構築することができる。例えば、予測モデル１２３の構築に必要なアルゴリズムとして、重回帰、一般化線形回帰、主成分回帰、リッジ回帰、ラッソ回帰、カーネル回帰、ランダムフォレスト回帰、ガウス過程回帰、多層ニューラルネットワーク、クラスタリング、サポートベクターマシン、動径基底関数で定義されるＲＢＦネットワークなどが好適に用いられる。また、予測モデル１２３は、ニューラルネットワークの中間層を多層化する深層学習（ディープラーニング）によって構築されてもよい。なお、予測モデル１２３は、上述の各アルゴリズムのうちの一つを用いたものであってもよく、或いは、複数のアルゴリズムを用いたものであってもよい。本実施形態では、精度とコストとのバランスに優れた前記一般化線形回帰が予測モデル１２３のアルゴリズムとして用いられる。

【0063】

本実施形態では、予測モデル１２３に対する入力値（設計変数）は、前記サンプルゴムＴｋ有する各素材（ポリマー、添加剤）の素材情報であり、出力値（目的変数）は、前記サンプルゴムＴｋが有する各種性能の物性値である。

【0064】

このような予測モデル１２３は、市販のコンピュータソフトウェア（例えば、The MathWorks社製のMATLAB（登録商標）や、ESTECO社製のmodeFRONTIER等）を用いることによって構築することができる。

【0065】

表示部１４は、各種の情報を表示する液晶ディスプレイ又は有機ＥＬディスプレイなどの表示装置である。操作部１５は、操作者の操作を受け付けるマウス、キーボード、又はタッチパネルなどの入力装置である。

【0066】

制御部１１は、予測装置１０の各部の動作を制御する。制御部１１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、及びＲＡＭなどの制御機器を有する。前記ＣＰＵは、各種の演算処理を実行するプロセッサである。前記ＲＯＭは、前記ＣＰＵに各種の演算処理を実行させるためのＢＩＯＳ及びＯＳなどの制御プログラムが予め記憶された不揮発性の記憶媒体である。前記ＲＡＭは、各種の情報を記憶する揮発性又は不揮発性の記憶媒体であり、前記ＣＰＵが実行する各種の演算処理の一時記憶メモリ（作業領域）として使用される。そして、制御部１１は、前記ＲＯＭ又は記憶部１２に予め記憶された各種の制御プログラムを前記ＣＰＵが実行することにより予測装置１０を制御する。

【0067】

図２に示すように、制御部１１は、性能予測部１１１（本発明の予測部の一例）等の各種の処理部を含む。制御部１１は、前記ＣＰＵが前記制御プログラムに従った各種の演算処理を実行することによって性能予測部１１１として機能する。制御部１１又は前記ＣＰＵが、前記制御プログラムを実行するコンピュータの一例である。なお、性能予測部１１１の一部又は全部が電子回路で構成されていてもよい。また、前記制御プログラムは、複数のプロセッサを性能予測部１１１として機能させるためのプログラムであってもよい。また、前記制御プログラムは、グラフィックスプロセッシングユニット（ＧＰＵ）を性能予測部１１１として機能させるためのプログラムであってもよい。

【0068】

性能予測部１１１は、予測対象である前記被予測ゴムを構成する複数の素材（ポリマー、添加剤等）に関する素材情報に基づいて前記被予測ゴムが有する特定の性能（特定性能）を予測する。予測される前記特定性能は、前記被予測ゴムが有する各種性能、例えば、硬度、低温および高温における動的粘弾性、引張強度、破断時伸び、１００％モジュラス（Ｍ１００）、２００％モジュラス（Ｍ２００）、３００％モジュラス（Ｍ３００）、トルエン膨潤度、ガラス転移温度、耐摩耗性能、加硫特性値、スコーチタイム、及びムーニー粘度などである。なお、前記加硫特性値は、所定の加硫試験機（キュラストメーター）により測定されるものであり、例えば、誘導時間ｔＣ（１０）、５０％加硫時間ｔＣ（５０）、及び９０％加硫時間ｔＣ（９０）などである。また、前記スコーチタイム及び前記ムーニー粘度は、所定のムーニー粘度計によって測定されるものである。また、前記動的粘弾性は、複素弾性率Ｅ＊、貯蔵弾性率Ｅ′、損失弾性率Ｅ″、損失正接ｔａｎδ、複素せん断弾性率Ｇ＊、貯蔵せん断弾性率Ｇ′、損失せん断弾性率Ｇ″である。

【0069】

前記素材情報は、情報端末２０においてユーザによって入力され、その入力された情報がネットワークＮ１を通じて予測装置１０に転送される。前記被予測ゴムの前記素材情報は、前記被予測ゴムの素材（ポリマー、添加剤等）の配合割合、前記被予測ゴムを構成するポリマーや添加剤等の前記素材特性情報などである。予測装置１０に転送された前記素材情報は、予測装置１０の制御部１１内のＲＡＭ、或いは、記憶部１２に記憶される。この場合において、前記ＲＡＭ或いは記憶部１２は、本発明の素材情報記憶部の一例である。

【0070】

性能予測部１１１は、情報端末２０から前記被予測ゴムの前記素材情報を取得すると、予測モデル１２３、及び取得した前記素材情報を用いて、前記被予測ゴムに関する前記特定性能を予測する。具体的には、性能予測部１１１は、前記素材情報を予測モデル１２３の入力部に入力して、予測モデル１２３に前記被予測ゴムの特定性能を予測させ、予測モデル１２３の出力部から出力される前記特定性能を示す物理量を予測結果（予測値）として取得する。

【0071】

性能予測部１１１によって予測された予測値は、情報端末２０の表示部２３に表示させるために、通信部１３によって情報端末２０に転送される。

【0072】

本実施形態では、性能予測部１１１によって予測される前記特定性能は、情報端末２０の後述の第１選定処理部２１２によって選定される。第１選定処理部２１２によって選定された前記特定性能に関する選定情報は、情報端末２０から予測装置１０に転送される。制御部１１は、前記選定情報を受信すると、その選定情報が示す性能を、性能予測部１１１による予測対象に設定する。この場合、性能予測部１１１は、第１選定処理部２１２によって選定された前記特定性能を予測する。

【0073】

性能予測部１１１は、第１選定処理部２１２によって選定された性能のみを予測するものに限られず、例えば、前記被予測ゴムが有する各種性能（硬度、低温および高温における動的粘弾性、引張強度、破断時伸び、１００％モジュラス（Ｍ１００）、２００％モジュラス（Ｍ２００）、３００％モジュラス（Ｍ３００）、トルエン膨潤度、ガラス転移温度、耐摩耗性能、加硫特性値、スコーチタイム、及びムーニー粘度）のうちの複数、又は全部を予測するものであってもよい。

【0074】

予測モデル１２３が前記予測関数を利用して予測するものである場合、例えば、前記素材情報をｘとし、前記特定性能の予測値をｙとした場合に、前記予測関数は、ｙ＝ｆ（ｘ）によって表される。前記予測関数は、ｎ個のサンプルゴムＴｋそれぞれの素材情報ｘと特定性能ｙが教師データとして存在する場合、下記式で表されるｎ個のペアデータＤから推定することができる。
Ｄ ＝ ｛（ｘ１，ｙ１），（ｘ２，ｙ２），…，（ｘＮ，ｙＮ）｝

【0075】

［情報端末２０］
以下、図３を参照して、情報端末２０の構成について説明する。ここで、図３は、情報端末２０の構成を示すブロック図である。

【0076】

図３に示すように、情報端末２０は、制御部２１、記憶部２２、表示部２３、操作部２４、通信部２５などを備える。情報端末２０は、ユーザが使用する情報処理装置や端末装置である。ユーザは、予測装置１０による予測処理に必要な前記被予測ゴムに関する各種情報を情報端末２０から入力する。

【0077】

通信部２５は、情報端末２０をネットワークＮ１に接続し、ネットワークＮ１を通じて予測装置１０との間で所定の通信プロトコルに従ったデータ通信を実行するための通信インターフェースである。

【0078】

記憶部２２は、各種の情報を記憶するフラッシュメモリなどの不揮発性の記憶媒体である。記憶部２２には、制御部２１に各種演算処理を実行させるための制御プログラム２２１や、各種演算処理に用いられるデータなどが記憶されている。

【0079】

表示部２３は、各種の情報を表示する液晶ディスプレイ又は有機ＥＬディスプレイなどの表示装置である。操作部２４は、ユーザによる入力操作を受け付けるマウス、キーボード、又はタッチパネルなどの入力装置である。

【0080】

本実施形態では、予測装置１０の性能予測部１１１によって予測された予測値と、予め選定された特定素材の特性値（以下、素材特性値と称する。）とが表示部２３に表示される。具体的には、表示部２３に表示される予測結果表示画面２３４（図１４参照）における表示枠６５に、前記素材特性値と前記予測値との関係を示す座標点が表示される。なお、前記素材特性値は、本発明の特徴量の一例である。

【0081】

制御部２１は、情報端末２０の各部の動作を制御する。制御部２１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、及びＲＡＭなどの制御機器を有する。前記ＣＰＵは、各種の演算処理を実行するプロセッサである。前記ＲＯＭは、前記ＣＰＵに各種の演算処理を実行させるためのＢＩＯＳ及びＯＳなどの制御プログラムが予め記憶された不揮発性の記憶媒体である。前記ＲＡＭは、各種の情報を記憶する揮発性又は不揮発性の記憶媒体であり、前記ＣＰＵが実行する各種の演算処理の一時記憶メモリ（作業領域）として使用される。そして、制御部２１は、前記ＲＯＭ又は記憶部２２に予め記憶された各種の制御プログラムを前記ＣＰＵで実行することにより情報端末２０を制御する。

【0082】

図３に示すように、制御部２１は、入力受付部２１１（本発明の入力受付部の一例）と、第１選定処理部２１２（本発明の第１選定部の一例）と、第２選定処理部２１３（本発明の第２選定部の一例）と、特性値変更部２１４（本発明の特徴量変更部の一例）と、範囲変更部２１５（本発明の範囲変更部の一例）と、表示処理部２１６（本発明の表示処理部の一例）等の各種の処理部を含む。制御部２１は、前記ＣＰＵが前記制御プログラムに従った各種の演算処理を実行することによって前記各種の処理部として機能する。制御部２１又は前記ＣＰＵが、前記制御プログラムを実行するコンピュータの一例である。なお、制御部２１に含まれる一部又は全部の処理部が電子回路で構成されていてもよい。また、前記制御プログラムは、複数のプロセッサを前記各種の処理部として機能させるためのプログラムであってもよい。

【0083】

入力受付部２１１は、予測装置１０の性能予測部１１１による予測対象である前記被予測ゴムの前記素材情報の入力を受け付ける処理を行う。具体的には、入力受付部２１１は、表示部２３に複数の入力画面２３１，２３２を表示させて、操作部２４によって各入力画面２３１，２３２に入力された情報を取得する。そして、取得した情報は、通信部２５によって予測装置１０に送信される。

【0084】

図４乃至図８は、情報端末２０の表示部２３に表示される配合割合入力画面２３１（入力画面の一例）を示す図である。配合割合入力画面２３１は、前記被予測ゴムを構成するすべての素材の配合割合を入力するための入力画面である。

【0085】

図４に示すように、配合割合入力画面２３１は、素材カテゴリーを入力するための入力枠４１と、素材を入力するための入力枠４２と、配合割合を入力するための入力枠４３と、配合割合を表示する表示枠４４とを含む。また、配合割合入力画面２３１には、表示内容を前の画面に戻す戻るキー３１と、入力内容を決定するための登録キー３２と、表示内容を次の画面に移行させる次キー３３とが設けられている。入力枠４１～４３には、ユーザが操作部２４を操作することによって任意の情報を入力することができる。

【0086】

入力枠４１は、前記被予測ゴムを構成する素材のカテゴリーを入力するためのものである。入力枠４１には、プルダウンキー４１Ａが設けられており、操作部２４によってプルダウンキー４１Ａが押されると、予め登録されている複数項目のカテゴリー情報を含むプルダウンメニュー４１Ｂ（図５参照）が表示される。

【0087】

図５は、プルダウンキー４１Ａが押されてプルダウンメニュー４１Ｂが開かれた状態を示す図である。図５に示すように、プルダウンメニュー４１Ｂには、前記カテゴリー情報として、「ポリマー」、「フィラー」、「加硫促進剤」、「カップリング剤」、「その他」の項目が含まれている。これらの中から前記被予測ゴムを構成する素材のカテゴリーが選択されると、選択されたカテゴリーが入力枠４１に表示される。例えば、プルダウンキー４１Ａが押された後に、プルダウンメニュー４１Ｂから「ポリマー」が選択されると、入力枠４１に「ポリマー」が表示される。

【0088】

入力枠４２は、所定のカテゴリーに属する具体的な素材を入力するためのものである。入力枠４１においてカテゴリーの入力が終了すると、入力枠４２において素材の入力が可能となる。例えば、入力枠４１において「ポリマー」が入力された場合、入力枠４２では、前記ゴム状弾性体の素材として適用されうる複数のポリマーの入力が可能となる。入力枠４２には、プルダウンキー４２Ａが設けられており、操作部２４によってプルダウンキー４２Ａが押されると、予め登録されている複数のポリマーＰｋ（Ｐ１，Ｐ２，・・・，Ｐｎ）を含むプルダウンメニュー４２Ｂ（図６参照）が表示される。

【0089】

図６は、プルダウンキー４２Ａが押されてプルダウンメニュー４２Ｂが開かれた状態を示す図である。図６に示すように、プルダウンメニュー４２Ｂに表示される複数のポリマーから前記被予測ゴムを構成する具体的なポリマーが選択されると、選択されたポリマーが入力枠４２に表示される。例えば、プルダウンキー４２Ａが押された後に、プルダウンメニュー４２Ｂから「ポリマーＰ１」が選択されると、入力枠４２に「ポリマーＰ１」が表示される（図７参照）。

【0090】

入力枠４３は、入力枠４２で入力された素材の配合割合を入力するためのものである。図７に示すように、操作部２４によって入力枠４３が選択されると、その下側にテンキー入力パネル４５が表示される。このテンキー入力パネル４５によって、前記被予測ゴムを構成する素材の配合割合の数値を入力することができる。図７では、入力枠４２に「ポリマーＰ１」が入力された場合に、そのポリマーＰ１の配合割合として、「２０ｐｈｒ」が入力枠４３に入力された例が示されている。入力枠４３に配合割合が入力された後に、登録キー３２が押されると、前記被予測ゴムを構成する特定の素材の配合割合が登録され、その情報が表示枠４４に表示される。

【0091】

前記被予測ゴムを構成するすべての素材それぞれについて上述の入力操作が行われることにより、すべての素材の配合割合の登録が完了する。図８には、予測対象の一例である被予測ゴムＴｘの各素材の配合割合が入力されて、表示枠４４に表示された状態が示されている。ここで、被予測ゴムＴｘの各素材の配合割合を表４に示す。

【0092】

【表4】

【0093】

図８において、各カテゴリーそれぞれに属する各素材ごとに配合割合が入力された後に、次キー３３が押されると、登録されたすべての配合割合が記憶部２２に記憶されるとともに、登録された配合割合の情報が通信部２５によって予測装置１０に送信される。また、表示部２３に表示される画面が素材特性入力画面２３２（図９及び図１０参照）に移行する。

【0094】

図９及び図１０は、情報端末２０の表示部２３に表示される素材特性入力画面２３２（入力画面の一例）を示す図である。素材特性入力画面２３２は、配合割合入力画面２３１で入力されたポリマー又は添加剤の前記素材特性情報を入力するための入力画面である。

【0095】

図９に示すように、素材特性入力画面２３２は、素材を入力するための入力枠５１と、素材特性を入力するための入力枠５２と、素材特性の特性値（素材特性値、本発明の特徴量の一例）を入力するための入力枠５３と、入力された素材特性値を表示する表示枠５４とを含む。また、素材特性入力画面２３２にも、戻るキー３１、登録キー３２、次キー３３が設けられている。入力枠５１～５３には、ユーザが操作部２４を操作することによって任意の情報を入力することができる。

【0096】

入力枠５１は、前記被予測ゴムを構成するポリマー又は添加剤を入力するためのものである。入力枠５１のプルダウンキー５１Ａが操作部２４によって押されると、予め登録されている登録済みの素材（被予測ゴムＴｘの場合は、ポリマーＰ１，Ｐ４，Ｐ６、各添加剤）を含むプルダウンメニュー（図示省略）が表示され、これらのいずれかを選択することにより入力枠５１に素材特性値の入力対象が入力される。図９には、入力枠５１に「ポリマーＰ１」が入力された状態が示されている。

【0097】

入力枠５２は、特性値が入力される具体的な素材特性を入力するためのものである。入力枠５１において素材の入力が終了すると、入力枠５２において、その素材が有する素材特性の入力が可能となる。例えば、入力枠５１において「ポリマーＰ１」が入力された場合、入力枠５２では、ポリマーＰ１が有する複数の素材特性の入力が可能となる。入力枠５２には、プルダウンキー５２Ａが設けられており、操作部２４によってプルダウンキー５２Ａが押されると、予め登録されている複数の素材特性を含むプルダウンメニュー５２Ｂ（図９参照）が表示される。

【0098】

図９に示すように、プルダウンメニュー５２Ｂに表示される複数の素材特性からいずれかの素材特性が選択されると、選択された素材特性が入力枠５２に表示され、その後、入力枠５３に素材特性値を入力することが可能となる。入力枠５３に素材特性値が入力された後に、登録キー３２が押されると、前記被予測ゴムを構成する特定の素材の素材特性の特性値が登録され、その情報が表示枠５４に表示される。図９には、表５に示す被予測ゴムＴｘが有するポリマーＰ１，Ｐ４の素材特性値が入力されて、表示枠５４に表示された状態が示されている。

【0099】

【表5】

【0100】

なお、フィラーなどの添加剤についての素材特性の特性値を入力する場合は、図１０に示すように、入力枠５１に登録済みの添加剤を選択し、入力枠５２のプルダウンメニュー５２Ｂから素材特性を選択し、その後に入力枠５３に素材特性値を入力すればよい。なお、図１０には、入力枠５１に「添加剤Ａ２」が入力された状態が示されている。

【0101】

素材特性入力画面２３２において全ての素材特性の特性値が入力された後に、次キー３３が押されると、登録された全ての素材特性値が記憶部２２に記憶されるとともに、登録された配合割合の情報が通信部２５によって予測装置１０に送信される。また、表示部２３に表示される画面が出力設定画面２３３（図１１参照）に移行する。

【0102】

第１選定処理部２１２は、性能予測部１１１によって予測される前記特定性能のうち、表示枠６５に前記予測値を表示させる前記予測性能を選定する処理を行う。具体的には、第１選定処理部２１２は、表示部２３に出力設定画面２３３を表示させて、操作部２４によって出力設定画面２３３に入力された予測性能を取得する。そして、取得した予測性能は、性能予測部１１１による予測対象となる前記特定性能として設定されて、その設定情報が、通信部２５によって予測装置１０に送信される。

【0103】

図１１乃至図１３は、情報端末２０の表示部２３に表示される出力設定画面を示す図である。出力設定画面２３３は、性能予測部１１１に予測させる前記特定性能、及び、表示枠６５に表示させる素材特性を設定するための設定画面である。

【0104】

図１１に示すように、出力設定画面２３３は、前記予測性能を入力するための入力枠６１と、予測値を表示するための表示枠６２と、を有する。また、出力設定画面２３３には、表示内容を前の画面に戻す戻るキー３１と、予測実行指示を入力するための実行キー３４とが設けられている。入力枠６１には、ユーザが操作部２４を操作することによって任意の情報を入力することができる。

【0105】

入力枠６１は、性能予測部１１１に予測させる対象として前記予測性能を入力するためのものである。入力枠６１には、プルダウンキー６１Ａが設けられており、操作部２４によってプルダウンキー６１Ａが押されると、予め登録されている複数の性能を示す複数の性能項目を含むプルダウンメニュー６１Ｂ（図１２参照）が表示される。

【0106】

図１２は、プルダウンキー６１Ａが押されてプルダウンメニュー６１Ｂが開かれた状態を示す図である。図１２に示すように、プルダウンメニュー６１Ｂには、前記予測性能として選択可能な複数の性能項目として、硬度、低温および高温での動的粘弾性（複素弾性率Ｅ＊、貯蔵弾性率Ｅ′、損失弾性率Ｅ″、損失正接ｔａｎδ、複素せん断弾性率Ｇ＊、貯蔵せん断弾性率Ｇ′、損失せん断弾性率Ｇ″）、引張強度、破断時伸び、１００％モジュラス（Ｍ１００）、２００％モジュラス（Ｍ２００）、３００％モジュラス（Ｍ３００）、トルエン膨潤度、ガラス転移温度、耐摩耗性能、加硫特性値、スコーチタイム及び、ムーニー粘度が含まれている。これらの中からいずれか一つの性能項目が選択されると、選択された性能項目が入力枠６１に表示され、その性能項目が前記特定性能に設定される。なお、図１３には、前記予測性能として「低温損失正接ｔａｎδ」が選択されて、入力枠６１に表示された状態が示されている。

【0107】

第２選定処理部２１３は、表示枠６５に前記素材特性値（特徴量）を表示させる前記特定素材を選定する処理を行う。具体的には、第２選定処理部２１３は、操作部２４によって出力設定画面２３３に入力された特定素材の素材特性を取得する。そして、取得した素材特性は、表示処理部２１６による表示対象として設定されて、その設定情報が、通信部２５によって予測装置１０に送信される。

【0108】

図１３に示すように、出力設定画面２３３は、前記特定素材を入力するための入力枠６３と、前記特定素材の特性値を入力するための入力枠６４とを有する。入力枠６３，６４には、ユーザが操作部２４を操作することによって任意の情報を入力することができる。

【0109】

入力枠６３は、表示枠６５に表示される特定素材を入力するためのものであり、入力枠６４は、表示枠６５に表示される前記特定素材の素材特性を入力するためのものである。入力枠６３のプルダウンキー６３Ａが押されると、複数の特定素材を含むプルダウンメニューが表示され、当該メニューから任意の特定素材を選択可能である。また、入力枠６４のプルダウンキー６４Ａが押されると、複数の素材特性を含むプルダウンメニューが表示され、当該メニューから任意の素材特性を選択可能である。なお、図１３には、前記特定素材として「ポリマーＰ４」が選択され、前記素材特性として「重量平均分子量（Ｍｗ）」が選択された状態が示されている。

【0110】

前記予測性能が選択され、前記素材特性が選択された後に実行キー３４が押されると、予測実行指示とともに前記予測性能が通信部２５によって予測装置１０に送信される。

【0111】

表示処理部２１６は、予測装置１０から送信された前記予測値を受信すると、被予測ゴムを構成する複数の素材から特定された特定素材の素材特性の特性値と、前記予測値とを関連付けて予測結果表示画面２３４（図１４参照）に表示する処理を行う。

【0112】

本実施形態では、表示処理部２１６は、前記予測値を受信すると、その予測値を表示枠６２に表示する。更に、表示処理部２１６は、図１４に示すように、前記予測値と、前記第２選定処理部２１３によって選定された前記特定素材の前記特性値とを関連付けて、表示枠６５に表示する。表示枠６５には、前記予測値を縦軸とし、前記特性値を横軸とした二次元座標系が示されており、当該座標系において、前記予測値と前記特性値との対応関係である座標点が一見して把握できるように表示されている。なお、図１４には、予測対象である「損失正接ｔａｎδ」の予測値が「０．２８」であり、前記特定素材「ポリマーＰ４」の素材特性「重量平均分子量（Ｍｗ）」の特性値が「５．０×１０⁵」である場合に、表示枠６５の二次元座標系には、座標点（５．０×１０⁵，０．２８）が表示される。

【0113】

また、表示処理部２１６は、表示枠６５に前記特定素材の前記素材特性値を表示する。例えば、図１４に示すように、表示枠６５の二次元座標系の横軸の付近に、前記素材特性値を表示可能な表示窓６６が表示され、その表示窓６６に前記素材特性値の数値、つまり、横軸の座標を表示する。

【0114】

特性値変更部２１４は、表示処理部２１６によって表示枠６５の表示窓６６に表示された前記素材特性値を変更する処理を行う。表示窓６６には、表示窓６６に表示される数値を増減可能なキー６６Ａ，６６Ｂが設けられている。図１５に示すように、特性値変更部２１４は、操作部２４によって増加キー６６Ａが押されると、押された時間又は回数に応じて数値を増加させ、減少キー６６Ｂが押されると、押された時間又は回数に応じて数値が減少させる。

【0115】

表示窓６６に表示された前記素材特性値の数値が特性値変更部２１４によって変更され、その後に実行キー３４が押されると、予測実行指示とともに変更後の前記素材特性値が通信部２５によって予測装置１０に送信される。この場合、予測装置１０では、性能予測部１１１は、変更後の前記素材特性値を含む素材情報に基づいて、前記被予測ゴムの前記特定性能の物性値を再び予測し、予測装置１０は、その予測値を情報端末２０に送信する。

【0116】

例えば、表示枠６５に表示される被予測ゴムの重量平均分子量Ｍｗの数値が、当初の「５．０×１０⁵」から「３．５×１０⁵」に減少され、その後に実行キー３４が押されると（図１５参照）、減少後の数値で再び前記特定性能の物性値が性能予測部１１１によって予測される。そして、図１６に示すように、その場合の予測値「０．３２」が表示枠６２に表示されるとともに、表示枠６５の二次元座標系に、座標点（３．５×１０⁵，０．３２）が表示される。

【0117】

［予測処理・表示処理］
以下、図１７のフローチャートを参照して、予測システム１００において実行される予測処理及び表示処理の手順の一例について説明する。前記予測処理は、予測装置１０において制御部１１によって実行され、前記表示処理は、情報端末２０において制御部２１によって実行される。なお、前記予測処理又は前記表示処理に含まれる一又は複数のステップが適宜省略されてもよく、また、各ステップは、同様の作用効果を生じる範囲で実行順序が異なってもよい。

【0118】

まず、ステップＳ１１では、情報端末２０の制御部２１は、配合割合入力画面２３１を通じて前記被予測ゴムの配合割合が入力されると、入力された配合割合を予測モデル１２３に入力する情報として、ＲＡＭ又は記憶部２２に記憶し、更に、当該配合割合を予測装置１０に送信する。

【0119】

次のステップＳ１２では、制御部２１は、素材特性入力画面２３２を通じて前記被予測ゴムを構成する各素材の素材特性の物性値が入力されると、入力された各物性値を予測モデル１２３に入力する情報として、ＲＡＭ又は記憶部２２に記憶し、更に、当該物性値を予測装置１０に送信する。

【0120】

その後、出力設定画面２３３を通じて入力枠６１に前記予測性能が入力され、また、入力枠６４に前記素材特性が入力されることにより出力設定が行われると（Ｓ１３）、実行キー３４の押下による予測実行指示が入力されたか否かを判定する（Ｓ１４）。

【0121】

ステップＳ１４において、前記予測実行指示が入力されると、制御部２１は、前記予測実行指示とともに前記予測性能を予測装置１０に送信して、予測装置１０の性能予測部１１１に予測処理を実行させる。

【0122】

ステップＳ１５では、予測装置１０の制御部１１は、前記配合割合及び前記素材特性値を予測モデル１２３の入力部に入力して、予測モデル１２３に前記被予測ゴムの前記特定性能の物性値を予測させる予測処理を行う。そして、制御部１１は、当該予測処理によって予測モデル１２３から出力された予測値を情報端末２０に送信する。なお、ステップＳ１５は、本発明の予測ステップの一例である。

【0123】

ステップＳ１６では、情報端末２０の制御部２１は、予測装置１０から前記予測値を受信すると、その予測値を予測結果表示画面２３４の表示枠６２に表示する。更に、制御部２１は、表示枠６５に、前記予測値を縦軸とし、ステップＳ１３で設定された前記素材特性の前記特性値を横軸とする二次元座標系を表示するとともに、前記予測値と前記特性値との対応関係である座標点を表示する（Ｓ１７）。また、制御部２１は、表示枠６５の表示窓６６に、前記特性値の数値を変更可能なように表示する（Ｓ１８）。なお、ステップＳ１７は、本発明の表示処理ステップの一例である。

【0124】

続いて、ステップＳ１９において、制御部２１は、表示窓６６の前記特性値が変更されたか否かを判定する。例えば、操作部２４の操作によって減少キー６６Ｂが押下された場合は、前記特性値が減少したと判定し、増加キー６６Ａが押下された場合は、前記特性値が増加したと判定する。

【0125】

前記特性値が変更されず、また、予測終了指示が入力された場合（Ｓ２０のＹｅｓ）、一連の処理が終了する。

【0126】

一方、前記特性値が変更されて、再び実行キー３４が押されたと判定されると（Ｓ１９Ｙｅｓ）、制御部２１は、予測実行指示とともに変更後の前記素材特性値を予測装置１０に送信し、再び、性能予測部１１１に予測処理を実行させる（Ｓ２１）。その後、ステップＳ１６以降の処理が繰り返される。

【0127】

以上説明したように、本実施形態では、表示処理部２１６によって、予測対象である被予測ゴムにおける特定性能の予測値が表示部２３に表示される。これにより、例えば、ユーザが前記ゴム状弾性体の開発者である場合、ユーザは、前記ゴム状弾性体を構成する前記特定素材の特徴量と、前記ゴム状弾性体の前記特定性能の予測値との関係性を一見して容易に把握することができる。その結果、ユーザは、前記関係性を取っ掛かりとして、所望する性能値を有するゴム状弾性体の組成をより早期に見出すことができ、前記ゴム状弾性体の開発に大きく貢献することができる。

【0128】

なお、上述の実施形態では、表示枠６５に二次元座標系を表示して、前記予測値と前記特性値との座標点を表示する例について説明した 例えば、図１８に示すように、表示枠６５に示す二次元座標系に、横軸の前記特性値を変数とする予測グラフＬ１（本発明の特性グラフの一例）を表示してもよい。この場合、性能予測部１１１は、前記特性値が取り得る範囲（本発明の量的範囲の一例）に対応する予測グラフＬ１を予測して、情報端末２０に送信し、表示枠６５に予測グラフＬ１を表示してもよい。これにより、ユーザは、前記特性値の取り得る範囲における前記予測値の変化傾向を予測グラフＬ１によって一見して容易に把握することができる。

【0129】

また、この場合、第２選定処理部２１３によって選定された前記特定素材の前記特性値の取り得る前記範囲を変更可能なように、前記範囲の下限値を変更するための変更カーソル６７と、前記範囲の上限値を変更するための変更カーソル６８とが設けられていることが好ましい。ユーザが操作部２４を操作することによって変更カーソル６７，６８が変位される。制御部２１の範囲変更部２１５は、変更カーソル６７，６８が変位されると、前記範囲を変更カーソル６７，６８の変位後の位置に対応した範囲に変更する。変更カーソル６７によって変更される前記範囲の下限値は、予測結果表示画面２３４に設けられた表示窓６７Ａに表示され、前記範囲の上限値は、予測結果表示画面２３４に設けられた表示窓６７Ｂに表示される。また、表示処理部２１６は、変更された前記範囲に対応するように、前記予測グラフＬ１を変更して表示枠６５に表示する。これにより、ユーザは、表示処理部２１６によって表示された変更後の予測グラフＬ１によって、前記特性値の取り得る範囲の変化に対する前記予測値の変化傾向を容易に把握することができる。

【0130】

また、上述の実施形態では、表示枠６５に表示された二次元座標系の横軸に前記被予測対象に対応する前記予測値と前記特性値との座標点を表示することとしたが、本発明はこの構成に限られない。例えば、複数種類の前記被予測対象それぞれに対して性能予測部１１１による予測処理が行われた場合、表示処理部２１６は、各被予測対象それぞれに対応する予測値と、各予測値それぞれに対応する前記特定素材それぞれの前記素材特性値（特徴量）とを関連付けて前記表示部に表示させてもよい。例えば、二つ以上の複数の被予測対象それぞれについて前記予測値を性能予測部１１１が予測する場合は、複数の被予測対象に対応する複数の座標点を前記二次元座標系に表示してもよい。この場合、ユーザは、種類の異なる前記被予測対象それぞれの予測値と前記特徴量との関係性を一見して容易に把握することができる。

【0131】

また、図１９に示すように、表示処理部２１６は、操作部２４が操作されることによって予測グラフＬ１上の任意の点が選択された場合に、その座標点における縦軸の予測値を表示枠６２に表示し、その座標点における横軸の前記特性値を表示窓６６に表示してもよい。

【0132】

また、表示枠６５に表示される座標は、二次元座標系に限れられず、例えば、図２０に示すように、Ｚ軸を予測値とし、Ｘ軸を前記被予測ゴムが有する素材特性の一つである重量平均分子量とし、Ｙ軸を前記被予測ゴムが有する素材特性の一つである数平均分子量として、三次元座標系により各数値の関係性を表示枠６５に表示させてもよい。

【0133】

また、上述の実施形態では、予測装置１０に性能予測部１１１が設けられ、情報端末２０に表示処理部２１６が設けられた構成の予測システム１００を例示したが、本発明はこの構成に限られない。例えば、情報端末２０が備える構成が予測装置１０に設けられていてよく、また、予測装置１０が備える構成が情報端末２０に設けられていてもよい。

【0134】

また、上述の実施形態では、予測結果表示画面２３４（図１４参照）の表示枠６５に表示される特徴量として前記素材特性値を例示したが、本発明の特徴量はこれに限られない。例えば、前記素材特性値に替えて、第２選定処理部２１３によって選定された前記特定素材配合量が前記予測値とともに表示枠６５に表示されてもよい。

【0135】

また、上述の実施形態では、前記ポリマー組成物が未加硫ゴムであり、前記ゴム状弾性体が前記ポリマー組成物を加硫処理したものとして説明したが、本発明はこの構成に限定されない。例えば、本発明は、加硫していない状態の前記ポリマー組成物（つまり、未加硫ゴム）に対しても、当該ポリマー組成物の特定の性能を予測することが可能である。

【0136】

また、上述の実施形態では、本発明の組成物の一例として、ポリマー組成物からなるゴム状弾性体を例示して説明したが、前記組成物は、ゴム状弾性体に限られず、また、未加硫のポリマー組成物（未加硫ゴム）にも限定されない。本発明の組成物は、複数種類の有機物を主成分とする有機組成物（有機物の合計含有量が１０質量％を超える組成物など）であればよく、また、上述したポリマー組成物であればより好適であり、更には複数種類のゴム材料を主成分とするゴム組成物や、複数種類の合成樹脂からなる樹脂組成物などが特に好適である。つまり、本発明は、これらの組成物における特定素材性能の物性値を予測するものとしても適用可能である。

【符号の説明】

【0137】

１００ ：ゴム性能予測システム、
１０ ：予測装置
１１ ：制御部
２０ ：情報端末
２１ ：制御部
２３ ：表示部
３０ ：データベース
１１１ ：性能予測部
１２１ ：制御プログラム
１２３ ：予測モデル
２１１ ：入力受付部
２１２ ：第１選定処理部
２１３ ：第２選定処理部
２１４ ：特性値変更部
２１５ ：範囲変更部
２１６ ：表示処理部
２２１ ：制御プログラム

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】

【図20】