特許文献１に開示されているようなプロセスの制御方法によれば、サンプリングと物性検査作業とを行うことを要し、プロセスの制御に長く時間がかかってしまうといった問題があった。 また、特許文献２に開示されているような技術を用いた場合、機械学習アルゴリズムを用いるため時間の短縮化を図ることができるかもしれないが、予測精度が±２０％程度であり、高精度に予測することができない。予測精度に起因して樹脂組成物の物性値が品質閾値を満たさない場合、再分析や重合条件の再調整等の是正措置を図ることを要する。是正措置には費用や労力を要し、生産性低下を引き起こす問題があり、場合によっては重合品を廃棄する必要がある。 すなわち、従来技術によれば、樹脂組成物の物性の算出には労力や時間を要し、機械学習を用いた場合であっても予測精度が低いといった問題があった。

発明者らは、課題を解決すべく鋭意検討した結果、機械学習アルゴリズムにより、短時間で、精度よく樹脂組成物の物性を算出することができることを見出し、本発明を完成するに至った。