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特開2024-113242情報処理システム、情報処理方法および情報処理プログラム
(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】P2024113242
(43)【公開日】2024-08-22
(54)【発明の名称】情報処理システム、情報処理方法および情報処理プログラム
(51)【国際特許分類】
G01R 31/392 20190101AFI20240815BHJP
G01R 31/382 20190101ALI20240815BHJP
G01R 31/385 20190101ALI20240815BHJP
G01R 31/367 20190101ALI20240815BHJP
H01M 10/48 20060101ALI20240815BHJP
H02J 7/00 20060101ALI20240815BHJP
【ＦＩ】
G01R31/392
G01R31/382
G01R31/385
G01R31/367
H01M10/48 P
H02J7/00 Q
【審査請求】有
【請求項の数】11
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023018076
(22)【出願日】2023-02-09
(71)【出願人】
【識別番号】000003609
【氏名又は名称】株式会社豊田中央研究所
(74)【代理人】
【識別番号】110002789
【氏名又は名称】弁理士法人ＩＰＸ
(72)【発明者】
【氏名】下岡 和也
(72)【発明者】
【氏名】近藤 広規
(72)【発明者】
【氏名】佐々木 厳
【テーマコード（参考）】
2G216
5G503
5H030
【Ｆターム（参考）】
2G216BA01
2G216BA21
2G216BA33
2G216CB11
5G503BB01
5G503BB02
5G503EA09
5G503GD02
5G503GD03
5G503GD04
5G503GD06
5H030AA10
5H030AS18
5H030FF22
5H030FF41
5H030FF42
5H030FF43
5H030FF44
5H030FF52
(57)【要約】 （修正有）
【課題】開示されている技術では、劣化速度特性を生成する際に必要となる蓄電池の試験に必要なコストが大きくなる可能性がある。
【解決手段】この情報処理システムでは、次の各ステップがなされるようにプログラムを実行可能な少なくとも１つのプロセッサを備える。取得ステップでは、二次電池に対して行われた第１の劣化試験の試験条件と、第１の劣化試験による試験結果と、を取得する。速度算出ステップでは、容量劣化量に基づき、試験条件における二次電池の容量劣化速度を算出する。推定ステップでは、算出された容量劣化速度に基づき、取得されていない試験条件を表す未試験条件の少なくとも１つにおける二次電池の容量劣化速度を推定する。マップ生成ステップでは、算出された容量劣化速度と推定された容量劣化速度とに基づき、試験条件と容量劣化速度との対応関係を示す劣化速度マップを生成する。
【選択図】図１
【解決手段】この情報処理システムでは、次の各ステップがなされるようにプログラムを実行可能な少なくとも１つのプロセッサを備える。取得ステップでは、二次電池に対して行われた第１の劣化試験の試験条件と、第１の劣化試験による試験結果と、を取得する。速度算出ステップでは、容量劣化量に基づき、試験条件における二次電池の容量劣化速度を算出する。推定ステップでは、算出された容量劣化速度に基づき、取得されていない試験条件を表す未試験条件の少なくとも１つにおける二次電池の容量劣化速度を推定する。マップ生成ステップでは、算出された容量劣化速度と推定された容量劣化速度とに基づき、試験条件と容量劣化速度との対応関係を示す劣化速度マップを生成する。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
情報処理システムであって、
次の各ステップがなされるようにプログラムを実行可能な少なくとも１つのプロセッサを備え、
取得ステップでは、二次電池に対して行われた第１の劣化試験の試験条件と、前記第１の劣化試験による試験結果と、を取得し、ここで、
前記試験条件は、前記第１の劣化試験を行うための試験時間を含み、
前記試験結果は、前記二次電池の容量劣化量を含み、
速度算出ステップでは、前記容量劣化量に基づき、前記試験条件における前記二次電池の容量劣化速度を算出し、
推定ステップでは、算出された前記容量劣化速度に基づき、取得されていない試験条件を表す未試験条件の少なくとも１つにおける前記二次電池の容量劣化速度を推定し、
マップ生成ステップでは、算出された前記容量劣化速度と推定された前記容量劣化速度とに基づき、前記試験条件と前記容量劣化速度との対応関係を示す劣化速度マップを生成し、
優先度算出ステップでは、生成された前記劣化速度マップに基づき、第２の劣化試験を行う前記未試験条件のそれぞれの優先度を算出し、
候補出力ステップでは、算出された前記優先度に基づき、前記未試験条件の少なくとも１つを試験条件とする前記第２の劣化試験の候補を、ユーザが選択可能な態様で出力する、もの。
次の各ステップがなされるようにプログラムを実行可能な少なくとも１つのプロセッサを備え、
取得ステップでは、二次電池に対して行われた第１の劣化試験の試験条件と、前記第１の劣化試験による試験結果と、を取得し、ここで、
前記試験条件は、前記第１の劣化試験を行うための試験時間を含み、
前記試験結果は、前記二次電池の容量劣化量を含み、
速度算出ステップでは、前記容量劣化量に基づき、前記試験条件における前記二次電池の容量劣化速度を算出し、
推定ステップでは、算出された前記容量劣化速度に基づき、取得されていない試験条件を表す未試験条件の少なくとも１つにおける前記二次電池の容量劣化速度を推定し、
マップ生成ステップでは、算出された前記容量劣化速度と推定された前記容量劣化速度とに基づき、前記試験条件と前記容量劣化速度との対応関係を示す劣化速度マップを生成し、
優先度算出ステップでは、生成された前記劣化速度マップに基づき、第２の劣化試験を行う前記未試験条件のそれぞれの優先度を算出し、
候補出力ステップでは、算出された前記優先度に基づき、前記未試験条件の少なくとも１つを試験条件とする前記第２の劣化試験の候補を、ユーザが選択可能な態様で出力する、もの。
【請求項2】
請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
前記優先度算出ステップでは、少なくとも１つの前記未試験条件において前記二次電池に対してさらに第２の劣化試験を行うことによる前記劣化速度マップの信頼性と、当該第２の劣化試験を行うコストとのうちの少なくとも１つに基づき、前記優先度を算出する、もの。
前記優先度算出ステップでは、少なくとも１つの前記未試験条件において前記二次電池に対してさらに第２の劣化試験を行うことによる前記劣化速度マップの信頼性と、当該第２の劣化試験を行うコストとのうちの少なくとも１つに基づき、前記優先度を算出する、もの。
【請求項3】
請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
前記取得ステップでは、さらに前記二次電池に対して行われた前記第１の劣化試験の履歴を取得し、
前記速度算出ステップでは、さらに前記履歴に基づき前記容量劣化速度を算出する、もの。
前記取得ステップでは、さらに前記二次電池に対して行われた前記第１の劣化試験の履歴を取得し、
前記速度算出ステップでは、さらに前記履歴に基づき前記容量劣化速度を算出する、もの。
【請求項4】
請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
前記取得ステップでは、複数の二次電池のそれぞれに対して行われる複数の第１の劣化試験の試験条件と、複数の前記第１の劣化試験のそれぞれから得られる前記二次電池のそれぞれの容量劣化量とを取得し、ここで、前記試験条件のうちの少なくとも１つは、ユーザによって選択される試験条件の候補によらず設定される基準試験条件であり、
さらに補正ステップでは、前記基準試験条件での前記第１の劣化試験による前記二次電池の容量劣化量に基づき、算出された前記二次電池の容量劣化速度を補正する、もの。
前記取得ステップでは、複数の二次電池のそれぞれに対して行われる複数の第１の劣化試験の試験条件と、複数の前記第１の劣化試験のそれぞれから得られる前記二次電池のそれぞれの容量劣化量とを取得し、ここで、前記試験条件のうちの少なくとも１つは、ユーザによって選択される試験条件の候補によらず設定される基準試験条件であり、
さらに補正ステップでは、前記基準試験条件での前記第１の劣化試験による前記二次電池の容量劣化量に基づき、算出された前記二次電池の容量劣化速度を補正する、もの。
【請求項5】
請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
さらに交換判定ステップでは、取得された前記容量劣化量に基づき、前記第２の劣化試験が行われる二次電池を交換するか否かを判定する、もの。
さらに交換判定ステップでは、取得された前記容量劣化量に基づき、前記第２の劣化試験が行われる二次電池を交換するか否かを判定する、もの。
【請求項6】
請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
前記劣化速度マップの信頼性は、推定された前記容量劣化速度の統計量および前記劣化速度マップの前記試験条件に関するパラメータに対する算出された前記容量劣化速度の傾きの少なくとも１つに基づき算出される、もの。
前記劣化速度マップの信頼性は、推定された前記容量劣化速度の統計量および前記劣化速度マップの前記試験条件に関するパラメータに対する算出された前記容量劣化速度の傾きの少なくとも１つに基づき算出される、もの。
【請求項7】
請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
前記優先度算出ステップでは、さらに前記第１の劣化試験の試験条件と、前記第２の劣化試験の試験条件とに基づき、前記第１の劣化試験から前記第２の劣化試験に移行する際に要する移行時間を算出し、
前記候補出力ステップでは、さらに、前記移行時間に基づき、前記第２の劣化試験の候補を出力する、もの。
前記優先度算出ステップでは、さらに前記第１の劣化試験の試験条件と、前記第２の劣化試験の試験条件とに基づき、前記第１の劣化試験から前記第２の劣化試験に移行する際に要する移行時間を算出し、
前記候補出力ステップでは、さらに、前記移行時間に基づき、前記第２の劣化試験の候補を出力する、もの。
【請求項8】
請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
前記取得ステップでは、さらに生成された前記劣化速度マップの信頼性を取得し、
前記推定ステップでは、前記劣化速度マップに基づき、前記未試験条件における前記二次電池の容量劣化速度を推定し、
さらに分類ステップでは、推定された前記二次電池の容量劣化速度に基づき、前記未試験条件を第１の分類と第２の分類とに分類し、ここで、第１の分類は、前記第２の分類に属する未試験条件に比べて容量劣化速度の誤差が大きい未試験条件を示す分類であり、
前記マップ生成ステップでは、前記劣化速度マップの信頼性と、少なくとも前記第１の分類に属する未試験条件に対して推定された前記容量劣化速度とに基づき前記劣化速度マップを更新する、もの。
前記取得ステップでは、さらに生成された前記劣化速度マップの信頼性を取得し、
前記推定ステップでは、前記劣化速度マップに基づき、前記未試験条件における前記二次電池の容量劣化速度を推定し、
さらに分類ステップでは、推定された前記二次電池の容量劣化速度に基づき、前記未試験条件を第１の分類と第２の分類とに分類し、ここで、第１の分類は、前記第２の分類に属する未試験条件に比べて容量劣化速度の誤差が大きい未試験条件を示す分類であり、
前記マップ生成ステップでは、前記劣化速度マップの信頼性と、少なくとも前記第１の分類に属する未試験条件に対して推定された前記容量劣化速度とに基づき前記劣化速度マップを更新する、もの。
【請求項9】
請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
さらに、優先度設定ステップでは、ユーザの指定に基づき優先度対応関係を設定し、ここで、前記優先度対応関係は、少なくとも、前記二次電池に対してさらに前記第２の劣化試験を行うことによる前記劣化速度マップの信頼性と、当該第２の劣化試験を行うコストとに対する前記優先度の対応関係を示し、
前記優先度算出ステップでは、設定された前記優先度対応関係に基づき前記優先度を算出する、もの。
さらに、優先度設定ステップでは、ユーザの指定に基づき優先度対応関係を設定し、ここで、前記優先度対応関係は、少なくとも、前記二次電池に対してさらに前記第２の劣化試験を行うことによる前記劣化速度マップの信頼性と、当該第２の劣化試験を行うコストとに対する前記優先度の対応関係を示し、
前記優先度算出ステップでは、設定された前記優先度対応関係に基づき前記優先度を算出する、もの。
【請求項10】
情報処理方法であって、
請求項１～請求項９の何れか１つに記載の情報処理システムの各ステップを含む、方法。
請求項１～請求項９の何れか１つに記載の情報処理システムの各ステップを含む、方法。
【請求項11】
情報処理プログラムであって、
少なくとも１つのコンピュータに、請求項１～請求項９の何れか１つに記載の情報処理システムの各ステップを実行させる、もの。
少なくとも１つのコンピュータに、請求項１～請求項９の何れか１つに記載の情報処理システムの各ステップを実行させる、もの。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、情報処理システム、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
特許文献１には、簡単な構成で充放電を実行しながら蓄電池の劣化状態を知らせることを目的とする蓄電池診断装置が開示されている。
【0003】
当該蓄電池診断装置は、蓄電池のＳＯＣを取得するＳＯＣ取得部と、蓄電池の温度を取得する温度取得部と、蓄電池の温度およびＳＯＣと劣化速度との関係を示す劣化速度特性を記憶する記憶部と、取得された温度およびＳＯＣと、劣化速度特性とに基づいて蓄電池の劣化速度を特定し、所定期間における劣化速度を累積することにより蓄電池の劣化度を算出する診断部と、劣化度に基づいて、蓄電池の劣化状態に関する情報を出力する出力部とを備える。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開２０２０－３８１３８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
しかし、特許文献１に開示の技術では、劣化速度特性を生成する際に必要となる蓄電池の試験に必要なコストが大きくなる可能性がある。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本発明の一態様によれば、情報処理システムが提供される。この情報処理システムでは、次の各ステップがなされるようにプログラムを実行可能な少なくとも１つのプロセッサを備える。取得ステップでは、二次電池に対して行われた第１の劣化試験の試験条件と、第１の劣化試験による試験結果と、を取得する。試験条件は、第１の劣化試験を行うための試験時間を含む。試験結果は、二次電池の容量劣化量を含む。速度算出ステップでは、容量劣化量に基づき、試験条件における二次電池の容量劣化速度を算出する。推定ステップでは、算出された容量劣化速度に基づき、取得されていない試験条件を表す未試験条件の少なくとも１つにおける二次電池の容量劣化速度を推定する。マップ生成ステップでは、算出された容量劣化速度と推定された容量劣化速度とに基づき、試験条件と容量劣化速度との対応関係を示す劣化速度マップを生成する。優先度算出ステップでは、生成された劣化速度マップに基づき、第２の劣化試験を行う未試験条件のそれぞれの優先度を算出する。候補出力ステップでは、算出された優先度に基づき、未試験条件の少なくとも１つを試験条件とする第２の劣化試験の候補を、ユーザが選択可能な態様で出力する。
【0007】
このような構成によれば、従来の試験方法に比して、試験コストを低減しつつ劣化速度マップを得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】情報処理システム１を表す構成図である。
【図2】情報処理装置２のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図3】ユーザ端末３のハードウェア構成を示すブロック図である。
【図4】劣化試験装置４の構成の一例を示す図である。
【図5】プロセッサ２３が備える機能部の一例を示す図である。
【図6】情報処理システム１において実行される情報処理の流れの概要を示すフローチャートである。
【図7】探索処理の流れを表すフローチャートである。
【図8】補正処理の流れを示すフローチャートである。
【図9】容量劣化量ΔＣの時間依存性の推定結果の一例を表す図である。
【発明を実施するための形態】
【0009】
以下、図面を用いて本発明の実施形態について説明する。以下に示す実施形態中で示した各種特徴事項は、互いに組み合わせ可能である。
【0010】
ところで、本実施形態に登場するソフトウェアを実現するためのプログラムは、コンピュータが読み取り可能な非一時的な記録媒体（Ｎｏｎ－Ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ－Ｒｅａｄａｂｌｅ Ｍｅｄｉｕｍ）として提供されてもよいし、外部のサーバからダウンロード可能に提供されてもよいし、外部のコンピュータで当該プログラムを起動させてクライアント端末でその機能を実現（いわゆるクラウドコンピューティング）するように提供されてもよい。
【0011】
また、本実施形態において「部」とは、例えば、広義の回路によって実施されるハードウェア資源と、これらのハードウェア資源によって具体的に実現されうるソフトウェアの情報処理とを合わせたものも含みうる。また、本実施形態においては様々な情報を取り扱うが、これら情報は、例えば電圧・電流を表す信号値の物理的な値、０または１で構成される２進数のビット集合体としての信号値の高低、または量子的な重ね合わせ（いわゆる量子ビット）によって表され、広義の回路上で通信・演算が実行されうる。
【0012】
また、広義の回路とは、回路（Ｃｉｒｃｕｉｔ）、回路類（Ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）、プロセッサ（Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、およびメモリ（Ｍｅｍｏｒｙ）等を少なくとも適当に組み合わせることによって実現される回路である。すなわち、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Ｓｉｍｐｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＣＰＬＤ）、およびフィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ：ＦＰＧＡ））等を含むものである。
【0013】
１．ハードウェア構成
本節では、ハードウェア構成について説明する。
本節では、ハードウェア構成について説明する。
【0014】
<情報処理システム１>
図１は、情報処理システム１を表す構成図である。情報処理システム１は、情報処理装置２と、ユーザ端末３と、劣化試験装置４と、を備える。情報処理装置２と、ユーザ端末３と、劣化試験装置４と、は、電気通信回線を通じて通信可能に構成されている。一実施形態において、情報処理システム１とは、１つまたはそれ以上の装置または構成要素からなるものである。仮に例えば、情報処理装置２のみからなる場合であれば、情報処理システム１は、情報処理装置２となりうる。以下、これらの構成要素について説明する。
図１は、情報処理システム１を表す構成図である。情報処理システム１は、情報処理装置２と、ユーザ端末３と、劣化試験装置４と、を備える。情報処理装置２と、ユーザ端末３と、劣化試験装置４と、は、電気通信回線を通じて通信可能に構成されている。一実施形態において、情報処理システム１とは、１つまたはそれ以上の装置または構成要素からなるものである。仮に例えば、情報処理装置２のみからなる場合であれば、情報処理システム１は、情報処理装置２となりうる。以下、これらの構成要素について説明する。
【0015】
<情報処理装置２>
図２は、情報処理装置２のハードウェア構成を示すブロック図である。情報処理装置２は、通信部２１と、記憶部２２と、プロセッサ２３とを備え、これらの構成要素が情報処理装置２の内部において通信バス２０を介して電気的に接続されている。各構成要素についてさらに説明する。
図２は、情報処理装置２のハードウェア構成を示すブロック図である。情報処理装置２は、通信部２１と、記憶部２２と、プロセッサ２３とを備え、これらの構成要素が情報処理装置２の内部において通信バス２０を介して電気的に接続されている。各構成要素についてさらに説明する。
【0016】
通信部２１は、ＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４、Ｔｈｕｎｄｅｒｂｏｌｔ（登録商標）、有線ＬＡＮネットワーク通信等といった有線型の通信手段が好ましいものの、無線ＬＡＮネットワーク通信、３Ｇ／ＬＴＥ／５Ｇ等のモバイル通信、ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ（登録商標）通信等を必要に応じて含めてもよい。すなわち、これら複数の通信手段の集合として実施することがより好ましい。すなわち、情報処理装置２は、通信部２１およびネットワークを介して、外部から種々の情報を通信してもよい。
【0017】
記憶部２２は、前述の記載により定義される様々な情報を記憶する。これは、例えば、プロセッサ２３によって実行される情報処理装置２に係る種々のプログラム等を記憶するソリッドステートドライブ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ：ＳＳＤ）等のストレージデバイスとして、あるいは、プログラムの演算に係る一時的に必要な情報（引数、配列等）を記憶するランダムアクセスメモリ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ：ＲＡＭ）等のメモリとして実施されうる。記憶部２２は、プロセッサ２３によって実行される情報処理装置２に係る種々のプログラムや変数等を記憶している。
【0018】
プロセッサ２３は、情報処理装置２に関連する全体動作の処理・制御を行う。プロセッサ２３は、例えば不図示の中央処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ：ＣＰＵ）である。プロセッサ２３は、記憶部２２に記憶された所定のプログラムを読み出すことによって、情報処理装置２に係る種々の機能を実現する。すなわち、記憶部２２に記憶されているソフトウェアによる情報処理が、ハードウェアの一例であるプロセッサ２３によって具体的に実現されることで、プロセッサ２３に含まれる各機能部として実行されうる。これらについては、次節においてさらに詳述する。なお、プロセッサ２３は単一であることに限定されず、機能ごとに複数のプロセッサ２３を有するように実施してもよい。またそれらの組合せであってもよい。
【0019】
<ユーザ端末３>
図３は、ユーザ端末３のハードウェア構成を示すブロック図である。ユーザ端末３は、通信部３１と、記憶部３２と、プロセッサ３３と、表示部３４と、ＨＭＩデバイス３５とを備え、これらの構成要素がユーザ端末３の内部において通信バス３０を介して電気的に接続されている。通信部３１、記憶部３２およびプロセッサ３３の説明は、情報処理装置２における各部の説明と同様のため省略する。
図３は、ユーザ端末３のハードウェア構成を示すブロック図である。ユーザ端末３は、通信部３１と、記憶部３２と、プロセッサ３３と、表示部３４と、ＨＭＩデバイス３５とを備え、これらの構成要素がユーザ端末３の内部において通信バス３０を介して電気的に接続されている。通信部３１、記憶部３２およびプロセッサ３３の説明は、情報処理装置２における各部の説明と同様のため省略する。
【0020】
表示部３４は、ユーザ端末３筐体に含まれるものであってもよいし、外付けされるものであってもよい。表示部３４は、ユーザが操作可能なグラフィカルユーザインターフェース（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ：ＧＵＩ）の画面を表示する。これは例えば、ＣＲＴディスプレイ、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイおよびプラズマディスプレイ等の表示デバイスを、ユーザ端末３の種類に応じて使い分けて実施することが好ましい。
【0021】
ＨＭＩデバイス３５は、ヒューマン・マシン・インターフェースデバイスである。ＨＭＩデバイス３５は、ユーザ端末３の筐体に含まれるものであってもよいし、外付けされるものであってもよい。例えば、ＨＭＩデバイス３５は、表示部３４と一体となってタッチパネルとして実施されてもよい。タッチパネルであれば、ユーザは、タップ操作、スワイプ操作等を入力することができる。もちろん、タッチパネルに代えて、スイッチボタン、マウス、ＱＷＥＲＴＹキーボード、音声認識装置、ジェスチャ検出装置、視線検出装置、生体信号検出装置、撮像装置などを採用してもよい。すなわち、ＨＭＩデバイス３５がユーザによってなされた操作入力を受け付ける。ＨＭＩデバイス３５は、応答として、通信バス３０を介し操作入力に対応する信号をプロセッサ３３に転送する。プロセッサ３３が必要に応じて所定の制御や演算を実行しうる。ＨＭＩデバイス３５は、ユーザからの入力を受付可能に構成されている入力部を含むともいえる。
【0022】
<劣化試験装置４>
図４は、劣化試験装置４の構成の一例を示す図である。劣化試験装置４は、少なくとも１つの恒温槽４１と、１つの基準恒温槽４２と、充放電装置４３と、インピーダンス測定装置４４とを備え、これらの構成要素は互いに通信可能に構成されている。
図４は、劣化試験装置４の構成の一例を示す図である。劣化試験装置４は、少なくとも１つの恒温槽４１と、１つの基準恒温槽４２と、充放電装置４３と、インピーダンス測定装置４４とを備え、これらの構成要素は互いに通信可能に構成されている。
【0023】
各恒温槽４１および基準恒温槽４２は、二次電池Ｂを収容可能に構成されている。恒温槽４１は、二次電池Ｂに対して劣化試験を実行可能に構成されている。基準恒温槽４２は、恒温槽４１と同様に、二次電池Ｂに対し例えば、劣化試験を実行可能に構成されている。基準恒温槽４２は、後述される初期試験条件に基づく劣化試験を二次電池Ｂに対して行うように構成されている。なお、二次電池Ｂは鉛蓄電池、ニッケルカドミウム蓄電池、リチウムイオン蓄電池、空気電池など、充放電可能に構成されていれば任意である。
【0024】
充放電装置４３は、恒温槽４１、基準恒温槽４２、および二次電池Ｂの動作を制御することで二次電池Ｂに対する劣化試験を実行するように構成されている。充放電装置４３は、例えば、劣化試験の試験条件に従って、恒温槽４１および基準恒温槽４２の温度を制御可能に構成されている。また、充放電装置４３は、試験条件に従って、二次電池Ｂの充放電、例えば、二次電池Ｂの充放電レート、および充放電中の電圧ならびに電流、を制御可能に構成されている。
【0025】
インピーダンス測定装置４４は、充放電装置４３による二次電池Ｂの制御に伴い、二次電池Ｂのインピーダンスおよび開回路電圧（ＯＣＶ）を測定可能に構成されている。
【0026】
本実施形態の試験条件は、第１の劣化試験を行うための試験時間、恒温槽４１の温度（言い換えれば二次電池Ｂの温度）、二次電池Ｂの電流レート、平均ＳＯＣ（Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ）、ＳＯＣ幅を含む。試験条件を規定するこれらの要素は、後述される劣化速度マップを生成する際の試験条件を表す状態空間の要素として用いられる。なお、試験条件は、このような状態空間の要素として上述した要素以外の要素を含んでいてもよい。例えば、試験条件は、恒温槽４１等の調温速度、調温時間、目標となるＳＯＣに到達した際の待機時間などを含み得る。
【0027】
試験条件は、予め定められた試験範囲内で設定される。試験範囲は、例えば、恒温槽４１の温度範囲、二次電池Ｂの電流レートの範囲、平均ＳＯＣの範囲、ＳＯＣ幅の値などである。
【0028】
２．情報処理装置２の機能構成
図５は、プロセッサ２３が備える機能部の一例を示す図である。図５に示すように、プロセッサ２３は、取得部２３１と、速度算出部２３２と、推定部２３３と、優先度設定部２３４と、優先度算出部２３５と、候補出力部２３６と、交換判定部２３７と、補正部２３８と、マップ生成部２３９とを備える。本節では、これらの機能部の概要を説明する。各機能部の詳細は、後述の情報処理と合わせて説明される。
図５は、プロセッサ２３が備える機能部の一例を示す図である。図５に示すように、プロセッサ２３は、取得部２３１と、速度算出部２３２と、推定部２３３と、優先度設定部２３４と、優先度算出部２３５と、候補出力部２３６と、交換判定部２３７と、補正部２３８と、マップ生成部２３９とを備える。本節では、これらの機能部の概要を説明する。各機能部の詳細は、後述の情報処理と合わせて説明される。
【0029】
取得部２３１は、ユーザ端末３、劣化試験装置４、または他のデバイスからの情報を取得可能に構成される。取得部２３１は、記憶部２２の少なくとも一部であるストレージ領域に記憶されている種々の情報を読み出し、読み出された情報を記憶部２２の少なくとも一部である作業領域に書き込むことで、種々の情報を取得可能に構成されている。ストレージ領域とは、例えば、記憶部２２のうち、ＳＳＤ等のストレージデバイスとして実施される領域である。作業領域とは、例えば、ＲＡＭ等のメモリとして実施される領域である。なお、取得部２３１による取得は、プロセッサ２３に含まれる各機能部の出力結果を取得することを含む。
【0030】
速度算出部２３２は、取得部２３１による取得結果に基づき、容量劣化速度Ｖ等の種々の情報を算出可能に構成されている。容量劣化速度Ｖは、ある環境における二次電池Ｂの電池容量Ｃの単位時間あたりの劣化量を表す。
【0031】
推定部２３３は、取得部２３１の取得結果や速度算出部２３２の算出結果等の種々の情報に基づき、ある試験条件における容量劣化速度Ｖ等の種々の情報を推定可能に構成される。
【0032】
優先度設定部２３４は、種々の情報およびユーザの操作に基づき、二次電池Ｂに対して実行される劣化試験の試験条件の優先度を設定可能に構成される。
【0033】
優先度算出部２３５は、優先度設定部２３４によって設定された優先度等の種々の情報に基づき、試験条件のそれぞれに対応する優先度を算出可能に構成される。優先度の詳細は後述される。
【0034】
候補出力部２３６は、二次電池Ｂのそれぞれに対して行われる劣化試験の試験条件の候補等の種々の情報を出力可能に構成される。当該情報は、ユーザ端末３の表示部３４または他のデバイスを介して、ユーザに提示可能である。かかる場合、例えば、候補出力部２３６は、画面、静止画または動画を含む画像、アイコン、メッセージ等の視覚情報を、ユーザ端末３の表示部３４に表示させるように制御する。候補出力部２３６は、視覚情報をユーザ端末３に表示させるためのレンダリング情報だけを生成してもよい。なお、候補出力部２３６は、ユーザ端末３または他のデバイスユーザを介さずに、出力された情報をユーザに対して提示してもよい。
【0035】
交換判定部２３７は、種々の情報に基づき劣化試験を行う二次電池Ｂの交換の要否に関する判定を実行可能に構成される。
【0036】
補正部２３８は、種々の情報に基づき推定部２３３による推定結果等を補正可能に構成される。
【0037】
マップ生成部２３９は、速度算出部２３２の算出結果、推定部２３３の推定結果、補正部２３８の補正結果等に基づき、二次電池Ｂの劣化速度と試験条件との対応関係を表す劣化速度マップを生成可能に構成される。劣化速度マップの更新は、劣化速度マップの生成の一態様である。
【0038】
分類部２４０は、種々の情報に基づき、試験条件の分類を行うように構成される。
【0039】
３．情報処理について
本節では、前述した情報処理システム１において実行される情報処理について説明する。
本節では、前述した情報処理システム１において実行される情報処理について説明する。
【0040】
３．１．情報処理の流れについて
図６は、情報処理システム１において実行される情報処理の流れの概要を示すフローチャートである。なお、当該情報処理は、図示されない任意の例外処理を含みうる。例外処理は、当該情報処理の中断や、各処理の省略を含む。当該情報処理にて行われる選択または入力は、ユーザによる操作に基づくものでも、ユーザの操作に依らず自動で行われるものでもよい。
図６は、情報処理システム１において実行される情報処理の流れの概要を示すフローチャートである。なお、当該情報処理は、図示されない任意の例外処理を含みうる。例外処理は、当該情報処理の中断や、各処理の省略を含む。当該情報処理にて行われる選択または入力は、ユーザによる操作に基づくものでも、ユーザの操作に依らず自動で行われるものでもよい。
【0041】
［ステップＳ１］
まず、処理がステップＳ１に進み、プロセッサ２３は、予め恒温槽４１および基準恒温槽４２のそれぞれに収容された二次電池Ｂの初期容量Ｃ＿ｉｎｉを測定する。これらの二次電池Ｂは、劣化試験が過去に行われたことのないものである。例えば、プロセッサ２３は、まず、恒温槽４１および基準恒温槽４２を制御することにより、二次電池Ｂの温度を所定の設定温度に到達させる。次に、プロセッサ２３は、二次電池Ｂの公称容量Ｃ＿ｎｏｎｉｎａｌに基づき、二次電池Ｂの充放電に用いられる電流値を設定する。次に、プロセッサ２３は、設定された電流値でのＳＯＣ１００％までの定電流定電圧充電およびＳＯＣ０％までの定電流定電圧放電を行い、その際の放電容量を初期容量Ｃ＿ｉｎｉとする。
まず、処理がステップＳ１に進み、プロセッサ２３は、予め恒温槽４１および基準恒温槽４２のそれぞれに収容された二次電池Ｂの初期容量Ｃ＿ｉｎｉを測定する。これらの二次電池Ｂは、劣化試験が過去に行われたことのないものである。例えば、プロセッサ２３は、まず、恒温槽４１および基準恒温槽４２を制御することにより、二次電池Ｂの温度を所定の設定温度に到達させる。次に、プロセッサ２３は、二次電池Ｂの公称容量Ｃ＿ｎｏｎｉｎａｌに基づき、二次電池Ｂの充放電に用いられる電流値を設定する。次に、プロセッサ２３は、設定された電流値でのＳＯＣ１００％までの定電流定電圧充電およびＳＯＣ０％までの定電流定電圧放電を行い、その際の放電容量を初期容量Ｃ＿ｉｎｉとする。
【0042】
［ステップＳ２］
次に、処理がステップＳ２に進み、プロセッサ２３は、取得部２３１として、予め設定された初期試験条件を取得する。初期試験条件は、最初に行われる劣化試験の試験条件である。以下、説明の便宜上、前回までに行われた劣化試験を第１の劣化試験といい、次に実行される劣化試験を第２の劣化試験という。上述された初期試験は、第１の劣化試験の一例である。なお、第１の劣化試験は、過去に行われた劣化試験ともいえる。
次に、処理がステップＳ２に進み、プロセッサ２３は、取得部２３１として、予め設定された初期試験条件を取得する。初期試験条件は、最初に行われる劣化試験の試験条件である。以下、説明の便宜上、前回までに行われた劣化試験を第１の劣化試験といい、次に実行される劣化試験を第２の劣化試験という。上述された初期試験は、第１の劣化試験の一例である。なお、第１の劣化試験は、過去に行われた劣化試験ともいえる。
【0043】
［ステップＳ３］
次に、処理がステップＳ３に進み、プロセッサ２３は、取得された初期試験条件に基づき劣化試験を実行する。実行された劣化試験の試験結果、およびその試験条件は、例えば、記憶部２２等に記憶される。
次に、処理がステップＳ３に進み、プロセッサ２３は、取得された初期試験条件に基づき劣化試験を実行する。実行された劣化試験の試験結果、およびその試験条件は、例えば、記憶部２２等に記憶される。
【0044】
［ステップＳ４］
次に、処理がステップＳ４に進み、プロセッサ２３は、ステップＳ３での劣化試験による各二次電池Ｂの容量劣化量ΔＣの測定を行う。測定方法は任意であるが、例えば、プロセッサ２３は、初期容量Ｃ＿ｉｎｉと同様の方法により劣化試験後の電池容量Ｃを測定し、初期容量Ｃ＿ｉｎｉから当該電池容量Ｃを減算することにより、容量劣化量ΔＣを測定する。なお、二次電池Ｂの電池容量Ｃおよび容量劣化量ΔＣの測定は、プロセッサ２３によって直接的に行われるものに限られない。例えば、プロセッサ２３は、充放電装置４３およびインピーダンス測定装置４４が電池容量Ｃ等を測定するように劣化試験装置４を制御し、劣化試験装置４から出力される測定結果を取得してもよい。
次に、処理がステップＳ４に進み、プロセッサ２３は、ステップＳ３での劣化試験による各二次電池Ｂの容量劣化量ΔＣの測定を行う。測定方法は任意であるが、例えば、プロセッサ２３は、初期容量Ｃ＿ｉｎｉと同様の方法により劣化試験後の電池容量Ｃを測定し、初期容量Ｃ＿ｉｎｉから当該電池容量Ｃを減算することにより、容量劣化量ΔＣを測定する。なお、二次電池Ｂの電池容量Ｃおよび容量劣化量ΔＣの測定は、プロセッサ２３によって直接的に行われるものに限られない。例えば、プロセッサ２３は、充放電装置４３およびインピーダンス測定装置４４が電池容量Ｃ等を測定するように劣化試験装置４を制御し、劣化試験装置４から出力される測定結果を取得してもよい。
【0045】
［ステップＳ５］
次に、処理がステップＳ５に進み、プロセッサ２３は、速度算出部２３２として、初期試験条件と容量劣化量ΔＣとに基づき、各二次電池Ｂの容量劣化速度Ｖの算出を行う。
次に、処理がステップＳ５に進み、プロセッサ２３は、速度算出部２３２として、初期試験条件と容量劣化量ΔＣとに基づき、各二次電池Ｂの容量劣化速度Ｖの算出を行う。
【0046】
［ステップＳ６］
次に、処理がステップＳ６に進み、プロセッサ２３は、推定部２３３として、算出された容量劣化速度Ｖに基づき未試験条件での容量劣化速度Ｖを推定する。未試験条件は、本情報処理において過去に取得されていない試験条件を表し、例えば、記憶部２２等に試験結果が記憶されていない試験条件である。未試験条件での容量劣化速度Ｖの推定方法は任意であるが、例えば、プロセッサ２３は、算出された容量劣化速度Ｖを学習データとして機械学習を行うことにより、予め定められた二次電池Ｂの物理モデルを表す学習済みモデルの生成および更新を行う。学習済みモデルは、試験条件を入力することにより容量劣化速度Ｖ等の二次電池Ｂに関するパラメータを出力するように構成される。プロセッサ２３は、このような学習済みモデルに対して未試験条件を入力することにより、未試験条件での容量劣化速度Ｖを推定する。学習済みモデルの生成および更新の具体的態様は任意であり、例えば、線形回帰、リッジ回帰、ガウス過程回帰、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシンなどが挙げられる。例えば、ガウス過程回帰による容量劣化速度Ｖの推定方法は、非特許文献「Ｊ．Ｗａｎｇ， Ｄ．Ｆｌｅｅｔ， ａｎｄ Ａ． Ｈｅｒｔｚｍａｎｎ， "Ｇａｕｓｓｉａｎ Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｄｙｎａｍｉｃａｌ Ｍｏｄｅｌｓ"， ＮＩＰＳ２００５」などに開示される方法などが挙げられる。なお、プロセッサ２３は、機械学習等によらず、上記回帰分析に基づく統計的手法を用いて、算出された容量劣化速度Ｖに基づき未試験条件での容量劣化速度Ｖを推定してもよい。
次に、処理がステップＳ６に進み、プロセッサ２３は、推定部２３３として、算出された容量劣化速度Ｖに基づき未試験条件での容量劣化速度Ｖを推定する。未試験条件は、本情報処理において過去に取得されていない試験条件を表し、例えば、記憶部２２等に試験結果が記憶されていない試験条件である。未試験条件での容量劣化速度Ｖの推定方法は任意であるが、例えば、プロセッサ２３は、算出された容量劣化速度Ｖを学習データとして機械学習を行うことにより、予め定められた二次電池Ｂの物理モデルを表す学習済みモデルの生成および更新を行う。学習済みモデルは、試験条件を入力することにより容量劣化速度Ｖ等の二次電池Ｂに関するパラメータを出力するように構成される。プロセッサ２３は、このような学習済みモデルに対して未試験条件を入力することにより、未試験条件での容量劣化速度Ｖを推定する。学習済みモデルの生成および更新の具体的態様は任意であり、例えば、線形回帰、リッジ回帰、ガウス過程回帰、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシンなどが挙げられる。例えば、ガウス過程回帰による容量劣化速度Ｖの推定方法は、非特許文献「Ｊ．Ｗａｎｇ， Ｄ．Ｆｌｅｅｔ， ａｎｄ Ａ． Ｈｅｒｔｚｍａｎｎ， "Ｇａｕｓｓｉａｎ Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｄｙｎａｍｉｃａｌ Ｍｏｄｅｌｓ"， ＮＩＰＳ２００５」などに開示される方法などが挙げられる。なお、プロセッサ２３は、機械学習等によらず、上記回帰分析に基づく統計的手法を用いて、算出された容量劣化速度Ｖに基づき未試験条件での容量劣化速度Ｖを推定してもよい。
【0047】
［ステップＳ７］
次に、処理がステップＳ７に進み、プロセッサ２３は、マップ生成部２３９として、試験条件と、当該試験条件に対応する容量劣化速度Ｖに基づき、劣化速度マップＭを生成する。劣化速度マップＭは、試験条件と容量劣化速度Ｖとの対応関係を示す。劣化速度マップＭの表現形式は、関数、ルックアップテーブル、学習済みモデルなど任意である。なお、既存の劣化速度マップＭが存在する場合、プロセッサ２３は、当該既存の劣化速度マップＭを、生成された劣化速度マップＭに更新してもよい。
次に、処理がステップＳ７に進み、プロセッサ２３は、マップ生成部２３９として、試験条件と、当該試験条件に対応する容量劣化速度Ｖに基づき、劣化速度マップＭを生成する。劣化速度マップＭは、試験条件と容量劣化速度Ｖとの対応関係を示す。劣化速度マップＭの表現形式は、関数、ルックアップテーブル、学習済みモデルなど任意である。なお、既存の劣化速度マップＭが存在する場合、プロセッサ２３は、当該既存の劣化速度マップＭを、生成された劣化速度マップＭに更新してもよい。
【0048】
［ステップＳ８］
次に、処理がステップＳ８に進み、プロセッサ２３は、取得部２３１として、記憶部２２等を参照することにより、第１の劣化試験に関する情報を取得する。例えば、プロセッサ２３は、取得部２３１として、二次電池Ｂに対して行われた第１の劣化試験の試験条件と、第１の劣化試験による試験結果と、を取得する。詳細には、プロセッサ２３は、複数の二次電池Ｂのそれぞれに対して行われる複数の第１の劣化試験の試験条件と、複数の第１の劣化試験のそれぞれから得られる二次電池のそれぞれの容量劣化量ΔＣとを取得する。本実施形態では、直近の第１の劣化試験の試験条件と試験結果だけでなく、プロセッサ２３は、さらに二次電池Ｂに対して行われた第１の劣化試験の履歴を取得する。第１の劣化試験の履歴は、過去に行われた複数の第１の劣化試験の試験条件と試験結果とを含む。
次に、処理がステップＳ８に進み、プロセッサ２３は、取得部２３１として、記憶部２２等を参照することにより、第１の劣化試験に関する情報を取得する。例えば、プロセッサ２３は、取得部２３１として、二次電池Ｂに対して行われた第１の劣化試験の試験条件と、第１の劣化試験による試験結果と、を取得する。詳細には、プロセッサ２３は、複数の二次電池Ｂのそれぞれに対して行われる複数の第１の劣化試験の試験条件と、複数の第１の劣化試験のそれぞれから得られる二次電池のそれぞれの容量劣化量ΔＣとを取得する。本実施形態では、直近の第１の劣化試験の試験条件と試験結果だけでなく、プロセッサ２３は、さらに二次電池Ｂに対して行われた第１の劣化試験の履歴を取得する。第１の劣化試験の履歴は、過去に行われた複数の第１の劣化試験の試験条件と試験結果とを含む。
【0049】
［ステップＳ９］
次に、処理がステップＳ９に進み、プロセッサ２３は、取得された第１の劣化試験の試験条件と試験結果とに基づき、第１の劣化試験に関する情報が所定数以上蓄積されているか否かを判定する。例えば、プロセッサ２３は、１つの二次電池Ｂに対して本情報処理に含まれる任意の処理が所定数以上行われている場合に、過去の試験結果が所定数以上蓄積されていると判定する。所定数は測定誤差に関する情報の精度に応じて任意に設定可能であり、２以上、より好ましくは３以上である。
次に、処理がステップＳ９に進み、プロセッサ２３は、取得された第１の劣化試験の試験条件と試験結果とに基づき、第１の劣化試験に関する情報が所定数以上蓄積されているか否かを判定する。例えば、プロセッサ２３は、１つの二次電池Ｂに対して本情報処理に含まれる任意の処理が所定数以上行われている場合に、過去の試験結果が所定数以上蓄積されていると判定する。所定数は測定誤差に関する情報の精度に応じて任意に設定可能であり、２以上、より好ましくは３以上である。
【0050】
［ステップＳ１０］
過去の試験結果が所定数以上蓄積されていると判定された場合、処理がステップＳ１０に進み、プロセッサ２３は、分類部２４０として、容量劣化量ΔＣの測定誤差に応じて第２の劣化試験の試験条件の候補を分類する。
過去の試験結果が所定数以上蓄積されていると判定された場合、処理がステップＳ１０に進み、プロセッサ２３は、分類部２４０として、容量劣化量ΔＣの測定誤差に応じて第２の劣化試験の試験条件の候補を分類する。
【0051】
ここで、ステップＳ１０の処理の一例について説明する。まず、プロセッサ２３は、試験条件ごとの容量劣化量ΔＣの測定誤差に関する判定を行う。これにより、プロセッサ２３は、探索範囲内の試験条件のなかで比較的測定誤差が大きいことを表す第１の分類に属する試験条件と、探索範囲内の試験条件のなかで比較的測定誤差が小さいことを表す第２の分類に属する試験条件とに分類する。例えば、プロセッサ２３は、（１）現在の容量劣化速度Ｖの推定結果が全ての試験条件における容量劣化速度Ｖの推定結果の平均値以下であるか否か、および（２）現在の容量劣化速度Ｖの推定結果と、対象となる試験条件における前回の容量劣化速度Ｖの推定結果との差の絶対値が、現在の容量劣化速度Ｖの推定結果の所定倍（０以上１未満）以下であるか否か、に基づき、当該判定を行う。プロセッサ２３は、（１）および（２）の条件をともに満たす試験条件を、第１の分類に属する試験条件であると判定し、分類する。一方、プロセッサ２３は、（１）および（２）のうちの少なくとも１つの条件を満たさない試験条件を、第２の分類に属する試験条件であると判定し、分類する。（１）は、容量劣化量ΔＣの相対的な測定誤差が大きい試験条件であるか否かを表す条件である。これは、電池容量の測定誤差は劣化量の大小に関わらず一定レベルで生じる、という考えに基づく条件である。（２）は、試験条件における容量劣化速度Ｖの推定結果が、過去の推定結果に対する変動が小さいか否かを表す条件であり、推定結果の安定性を示す。
【0052】
また、プロセッサ２３は、温度、平均ＳＯＣ、およびＳＯＣ幅が共通となる試験条件を抽出し、抽出された試験条件の１つである特定試験条件に基づいて、当該抽出された試験条件を分類してもよい。例えば、プロセッサ２３は、抽出された試験条件のなかで電流レートが比較的高いもの（具体的には最も高いもの）を特定試験条件として取り扱う。そして、プロセッサ２３は、分類部２４０として、当該特定試験条件を第１の分類に分類した場合、抽出された試験条件のなかで特定試験条件より電流レートが低いもの（この場合は抽出された試験条件の全て）を、特定試験条件と同様に第１の分類に分類する。このとき、仮に抽出された試験条件に第１の分類に分類されていないものが含まれていたとしても、プロセッサ２３は、抽出された試験条件のうち、上記条件を満たすものを第１の分類に分類する。容量劣化速度Ｖは、二次電池Ｂの種類によらず電流レートに対して単調増加する、言い換えれば、容量劣化速度Ｖは、電流レートが小さいほど小さい、傾向があるからである。これにより、分類する処理の負荷を軽減することができる。
【0053】
［ステップＳ１１］
ステップＳ１０の後、処理がステップＳ１１に進む。一方、過去の試験結果が所定数以上蓄積されていないと判定された場合、ステップＳ１０の処理は省略され、処理がステップＳ１１に進む。ステップＳ１１において、プロセッサ２３は、優先度設定部２３４として、優先度を設定する。優先度は、後述される第２の劣化試験の試験条件の候補を探索する際の指標として機能する。優先度は、二次電池Ｂに対して第２の劣化試験を行うことによる劣化速度マップＭの信頼性や、当該第２の劣化試験を行うコストなどの、第２の劣化試験によるメリットまたはデメリットを表す少なくとも１つのパラメータによって規定される。本実施形態の優先度は，推定部２３３で推定された容量劣化速度Ｖの標準偏差と、劣化速度マップＭにおける容量劣化速度Ｖの傾きと、容量劣化速度Ｖの逆数と、により少なくとも規定される。例えば、優先度は、これらのパラメータの重み付き線形和によって規定される。プロセッサ２３は、これらのパラメータを互いに比較可能とするようにパラメータの標準化を行い、例えば、これらのパラメータがそれぞれ０から１までの値を取るように処理を行う。以下、説明の便宜上、「劣化速度マップＭにおける容量劣化速度Ｖの傾き」を、単に「容量劣化速度Ｖの傾き」という。容量劣化速度Ｖの傾きは、極限的にはある試験条件を表すパラメータについての容量劣化速度Ｖの微分値（または勾配）ともいえる。容量劣化速度Ｖの傾きは、スカラー量によって表現されていても、勾配ベクトルのようなベクトル量によって表現されていても、より高次のテンソル量によって表現されていてもよい。
ステップＳ１０の後、処理がステップＳ１１に進む。一方、過去の試験結果が所定数以上蓄積されていないと判定された場合、ステップＳ１０の処理は省略され、処理がステップＳ１１に進む。ステップＳ１１において、プロセッサ２３は、優先度設定部２３４として、優先度を設定する。優先度は、後述される第２の劣化試験の試験条件の候補を探索する際の指標として機能する。優先度は、二次電池Ｂに対して第２の劣化試験を行うことによる劣化速度マップＭの信頼性や、当該第２の劣化試験を行うコストなどの、第２の劣化試験によるメリットまたはデメリットを表す少なくとも１つのパラメータによって規定される。本実施形態の優先度は，推定部２３３で推定された容量劣化速度Ｖの標準偏差と、劣化速度マップＭにおける容量劣化速度Ｖの傾きと、容量劣化速度Ｖの逆数と、により少なくとも規定される。例えば、優先度は、これらのパラメータの重み付き線形和によって規定される。プロセッサ２３は、これらのパラメータを互いに比較可能とするようにパラメータの標準化を行い、例えば、これらのパラメータがそれぞれ０から１までの値を取るように処理を行う。以下、説明の便宜上、「劣化速度マップＭにおける容量劣化速度Ｖの傾き」を、単に「容量劣化速度Ｖの傾き」という。容量劣化速度Ｖの傾きは、極限的にはある試験条件を表すパラメータについての容量劣化速度Ｖの微分値（または勾配）ともいえる。容量劣化速度Ｖの傾きは、スカラー量によって表現されていても、勾配ベクトルのようなベクトル量によって表現されていても、より高次のテンソル量によって表現されていてもよい。
【0054】
容量劣化速度Ｖの標準偏差は、当該試験条件での容量劣化速度Ｖの推定結果の信頼度を表す。この値が大きくなるにつれて、当該試験条件での容量劣化速度Ｖの推定結果の信頼度が低くなることが示唆される。したがって、当該容量劣化速度Ｖの推定結果の信頼度が低い試験条件ほど、劣化試験によって容量劣化速度Ｖを算出することが好ましい。したがって、優先度は、容量劣化速度Ｖの標準偏差が大きくなるほど大きくなるように設定される。言い換えれば、容量劣化速度Ｖの標準偏差は、容量劣化速度Ｖの統計量の１つであり、二次電池Ｂに対して第２の劣化試験を行うことによる劣化速度マップＭの信頼性を表すパラメータの１つである。
【0055】
容量劣化速度Ｖの傾きは、試験条件の周辺における劣化速度の変化の度合いを表す。この値が大きくなるにつれて、当該試験条件の周辺の容量劣化速度Ｖの推定結果の精度が低くなる傾向がある。そのため、容量劣化速度Ｖの傾きは、二次電池Ｂに対して第２の劣化試験を行うことによる劣化速度マップＭの信頼性を表すパラメータの１つである。容量劣化速度Ｖの傾きが大きい試験条件では、劣化試験を行うことにより容量劣化速度Ｖの算出結果をより豊富にし、劣化速度マップＭの推定精度を効率良く向上させることができる。そのため、優先度は、容量劣化速度Ｖの傾きが大きくなるにつれて大きくなるように設定される。第１の劣化試験の容量劣化量ΔＣに基づき容量劣化速度Ｖの標準偏差および傾きを算出することは、生成された劣化速度マップＭの信頼性を取得することの一態様である。したがって、劣化速度マップＭの信頼性は、算出された容量劣化速度Ｖの統計量および劣化速度マップＭの試験条件に関するパラメータに対する算出された容量劣化速度Ｖの傾きの少なくとも１つに基づき算出される。
【0056】
容量劣化速度Ｖの逆数は、劣化試験による二次電池Ｂの負荷の小ささを表し、第２の劣化試験を行うコストを表す指標の１つである。容量劣化速度Ｖの逆数の値が大きいほど、劣化試験における一定の試験時間における容量劣化量ΔＣが小さくなる。したがって、当該値が大きいほど、対応する劣化試験によって二次電池Ｂにかかる負荷が小さくなるため、１つの二次電池Ｂに対してより多くの劣化試験を実行しやすくなる。
【0057】
優先度とこれらのパラメータの対応関係は、優先度対応関係によって規定される。本実施形態の優先度対応関係は、二次電池Ｂに対して第２の劣化試験を行うことによる劣化速度マップＭの信頼性と当該第２の劣化試験を行うコストとに対する優先度の対応関係を示し、例えば、優先度に含まれる線形和における各パラメータの重み（言い換えれば係数）によって規定される。
【0058】
本実施形態では、プロセッサ２３は、優先度設定部２３４として、ユーザの指定に基づき優先度対応関係を設定する。例えば、ユーザは、ＨＭＩデバイス３５への入力を介して優先度に含まれる各パラメータの重みを指定する。プロセッサ２３は、指定された重みとなるように優先度対応関係に含まれるそれぞれのパラメータの重みを更新し、更新されたパラメータに基づき優先度を設定する。プロセッサ２３は、優先度算出部２３５として、設定された優先度対応関係に基づき優先度を算出する。
【0059】
［ステップＳ１２］
次に、処理がステップＳ１２に進み、プロセッサ２３は、設定された優先度に基づき探索範囲内のみ試験条件に対応する優先度を算出し、当該優先度に基づき、各二次電池Ｂに対して次に実行される第２の劣化試験の試験条件の候補を探索する。以下、説明の便宜上、当該候補を探索する処理を、単に探索処理という。言い換えれば、プロセッサ２３は、優先度算出部２３５として、生成された劣化速度マップＭに基づき、第２の劣化試験を行う未試験条件のそれぞれの優先度を算出する。本実施形態では、プロセッサ２３は、少なくとも１つの未試験条件において二次電池Ｂに対してさらに第２の劣化試験を行うことによる劣化速度マップＭの信頼性、および当該第２の劣化試験を行うコストの少なくとも１つに基づき、第２の劣化試験を行う未試験条件のそれぞれの優先度を算出する。なお、ステップＳ１０にて、第２の劣化試験の試験条件の分類が行われている場合、探索範囲は、当該分類の１つに属する試験条件に限られる。本実施形態では、比較的測定誤差が小さいと分類された試験条件を探索範囲とする。
次に、処理がステップＳ１２に進み、プロセッサ２３は、設定された優先度に基づき探索範囲内のみ試験条件に対応する優先度を算出し、当該優先度に基づき、各二次電池Ｂに対して次に実行される第２の劣化試験の試験条件の候補を探索する。以下、説明の便宜上、当該候補を探索する処理を、単に探索処理という。言い換えれば、プロセッサ２３は、優先度算出部２３５として、生成された劣化速度マップＭに基づき、第２の劣化試験を行う未試験条件のそれぞれの優先度を算出する。本実施形態では、プロセッサ２３は、少なくとも１つの未試験条件において二次電池Ｂに対してさらに第２の劣化試験を行うことによる劣化速度マップＭの信頼性、および当該第２の劣化試験を行うコストの少なくとも１つに基づき、第２の劣化試験を行う未試験条件のそれぞれの優先度を算出する。なお、ステップＳ１０にて、第２の劣化試験の試験条件の分類が行われている場合、探索範囲は、当該分類の１つに属する試験条件に限られる。本実施形態では、比較的測定誤差が小さいと分類された試験条件を探索範囲とする。
【0060】
［ステップＳ１３］
次に、処理がステップＳ１３に進み、プロセッサ２３は、候補出力部２３６として、ステップＳ１０での探索結果を出力する。これにより、プロセッサ２３は、算出された優先度に基づき、未試験条件の少なくとも１つを試験条件とする第２の劣化試験の候補を、ユーザが選択可能な態様で出力する。本実施形態では、出力された第２の劣化試験の候補は、表示部３４を介してユーザに提示される。ユーザは、ＨＭＩデバイス３５に対する操作を通じて、表示部３４に表示された第２の劣化試験の候補を選択することができる。例えば、プロセッサ２３は、算出された優先度が規定の閾値より高く、かつ上位ｎ番目（ｎは任意の自然数）であるものを、ユーザが優先的に把握可能な態様で出力する。
次に、処理がステップＳ１３に進み、プロセッサ２３は、候補出力部２３６として、ステップＳ１０での探索結果を出力する。これにより、プロセッサ２３は、算出された優先度に基づき、未試験条件の少なくとも１つを試験条件とする第２の劣化試験の候補を、ユーザが選択可能な態様で出力する。本実施形態では、出力された第２の劣化試験の候補は、表示部３４を介してユーザに提示される。ユーザは、ＨＭＩデバイス３５に対する操作を通じて、表示部３４に表示された第２の劣化試験の候補を選択することができる。例えば、プロセッサ２３は、算出された優先度が規定の閾値より高く、かつ上位ｎ番目（ｎは任意の自然数）であるものを、ユーザが優先的に把握可能な態様で出力する。
【0061】
［ステップＳ１４］
次に、処理がステップＳ１４に進み、取得部２３１は、ステップＳ１３でのユーザからの試験条件の選択を取得する。
次に、処理がステップＳ１４に進み、取得部２３１は、ステップＳ１３でのユーザからの試験条件の選択を取得する。
【0062】
［ステップＳ１５］
次に、処理がステップＳ１５に進み、プロセッサ２３は、取得された試験条件の選択に基づき、各恒温槽４１および基準恒温槽４２に対して試験条件を設定する。本実施形態のプロセッサ２３は、基準恒温槽４２に対して基準試験条件を設定する。基準試験条件は、第１の劣化試験と第２の劣化試験とで共通であり、基準恒温槽４２に収容されている二次電池Ｂに対して同じ試験条件での劣化試験を行うように設定される。本実施形態の基準試験条件は、ステップＳ３にて基準恒温槽４２に収容されている二次電池Ｂに対して行われた初期試験条件と一致している。言い換えれば、試験条件のうちの少なくとも１つは、ユーザによって選択される試験条件の候補によらず設定される基準試験条件である。
次に、処理がステップＳ１５に進み、プロセッサ２３は、取得された試験条件の選択に基づき、各恒温槽４１および基準恒温槽４２に対して試験条件を設定する。本実施形態のプロセッサ２３は、基準恒温槽４２に対して基準試験条件を設定する。基準試験条件は、第１の劣化試験と第２の劣化試験とで共通であり、基準恒温槽４２に収容されている二次電池Ｂに対して同じ試験条件での劣化試験を行うように設定される。本実施形態の基準試験条件は、ステップＳ３にて基準恒温槽４２に収容されている二次電池Ｂに対して行われた初期試験条件と一致している。言い換えれば、試験条件のうちの少なくとも１つは、ユーザによって選択される試験条件の候補によらず設定される基準試験条件である。
【0063】
［ステップＳ１６］
次に、処理がステップＳ１６に進み、プロセッサ２３は、交換判定部２３７として、恒温槽４１または基準恒温槽４２に収容されている二次電池Ｂの交換が必要か否かを判定する。例えば、プロセッサ２３は、初期容量Ｃ＿ｉｎｉに対する、過去の劣化試験による容量劣化量ΔＣの合計Ｃ＿ｄｅｇ＿ｔｏｔａｌ（いわゆる、総劣化量）の割合（Ｃ＿ｄｅｇ＿ｔｏｔａｌ／Ｃ＿ｉｎｉ）が既定値以上となる場合に、当該二次電池Ｂの交換が必要であると判定する。一方、プロセッサ２３は、Ｃ＿ｄｅｇ＿ｔｏｔａｌ／Ｃ＿ｉｎｉが既定値未満となる場合に、当該二次電池Ｂの交換は不要であると判定する。既定値は任意に設定可能である。このように、プロセッサ２３は、交換判定部２３７として、取得された容量劣化量ΔＣに基づき、劣化試験が行われる二次電池Ｂを交換するか否かを判定する。
次に、処理がステップＳ１６に進み、プロセッサ２３は、交換判定部２３７として、恒温槽４１または基準恒温槽４２に収容されている二次電池Ｂの交換が必要か否かを判定する。例えば、プロセッサ２３は、初期容量Ｃ＿ｉｎｉに対する、過去の劣化試験による容量劣化量ΔＣの合計Ｃ＿ｄｅｇ＿ｔｏｔａｌ（いわゆる、総劣化量）の割合（Ｃ＿ｄｅｇ＿ｔｏｔａｌ／Ｃ＿ｉｎｉ）が既定値以上となる場合に、当該二次電池Ｂの交換が必要であると判定する。一方、プロセッサ２３は、Ｃ＿ｄｅｇ＿ｔｏｔａｌ／Ｃ＿ｉｎｉが既定値未満となる場合に、当該二次電池Ｂの交換は不要であると判定する。既定値は任意に設定可能である。このように、プロセッサ２３は、交換判定部２３７として、取得された容量劣化量ΔＣに基づき、劣化試験が行われる二次電池Ｂを交換するか否かを判定する。
【0064】
［ステップＳ１７］
少なくとも１つの二次電池Ｂの交換が必要と判定された場合、処理がステップＳ１７に進み、交換判定部２３７は、ユーザに対して表示部３４を通じて交換が必要な二次電池Ｂを提示し、二次電池Ｂの交換を要求する。その後、ユーザによって当該二次電池Ｂの交換が行われた場合、処理がステップＳ１８に進む。
少なくとも１つの二次電池Ｂの交換が必要と判定された場合、処理がステップＳ１７に進み、交換判定部２３７は、ユーザに対して表示部３４を通じて交換が必要な二次電池Ｂを提示し、二次電池Ｂの交換を要求する。その後、ユーザによって当該二次電池Ｂの交換が行われた場合、処理がステップＳ１８に進む。
【0065】
［ステップＳ１８］
ステップＳ１８にて、プロセッサ２３は、交換後の二次電池Ｂの初期容量Ｃ＿ｉｎｉを測定する。当該初期容量Ｃ＿ｉｎｉの測定方法は任意であるが、例えば、ステップＳ１にて説明した方法と同様である。その後、処理がステップＳ１９に進む。なお、いずれの二次電池Ｂの交換も不要と判定された場合は、ステップＳ１７およびステップＳ１８の処理は省略され、処理がステップＳ１９に進む。
ステップＳ１８にて、プロセッサ２３は、交換後の二次電池Ｂの初期容量Ｃ＿ｉｎｉを測定する。当該初期容量Ｃ＿ｉｎｉの測定方法は任意であるが、例えば、ステップＳ１にて説明した方法と同様である。その後、処理がステップＳ１９に進む。なお、いずれの二次電池Ｂの交換も不要と判定された場合は、ステップＳ１７およびステップＳ１８の処理は省略され、処理がステップＳ１９に進む。
【0066】
［ステップＳ１９］
ステップＳ１９では、プロセッサ２３は、ステップＳ１５にて設定された試験条件に基づき、それぞれの二次電池Ｂに対して第２の劣化試験を実行する。
ステップＳ１９では、プロセッサ２３は、ステップＳ１５にて設定された試験条件に基づき、それぞれの二次電池Ｂに対して第２の劣化試験を実行する。
【0067】
［ステップＳ２０］
次に、処理がステップＳ２０に進み、プロセッサ２３は、第２の劣化試験による各二次電池Ｂの容量劣化量ΔＣを測定する。当該測定結果を含む試験結果は、対応する第２の試験条件とともに記憶部２２等に記憶する。プロセッサ２３は、記憶部２２等を参照することにより、取得部２３１として、二次電池Ｂに対して行われた第１の劣化試験の試験条件と、第１の劣化試験による試験結果と、を取得する。試験結果は、二次電池Ｂの容量劣化量ΔＣを含む。
次に、処理がステップＳ２０に進み、プロセッサ２３は、第２の劣化試験による各二次電池Ｂの容量劣化量ΔＣを測定する。当該測定結果を含む試験結果は、対応する第２の試験条件とともに記憶部２２等に記憶する。プロセッサ２３は、記憶部２２等を参照することにより、取得部２３１として、二次電池Ｂに対して行われた第１の劣化試験の試験条件と、第１の劣化試験による試験結果と、を取得する。試験結果は、二次電池Ｂの容量劣化量ΔＣを含む。
【0068】
［ステップＳ２１］
次に、処理がステップＳ２１に進み、プロセッサ２３は、速度算出部２３２として、容量劣化量ΔＣに基づき、試験条件における二次電池Ｂの容量劣化速度Ｖを算出する。例えば、プロセッサ２３は、直前に行われた第２の劣化試験の試験時間ΔＴと、第２の劣化試験による容量劣化量ΔＣと、当該第２の劣化試験が行われる直前までの容量劣化量ΔＣの累計である累計容量劣化量ΔＣ＿Ｔとに基づき、容量劣化速度Ｖを算出する。本実施形態では、プロセッサ２３は、さらに、二次電池Ｂに対して過去に行われた第１の劣化試験の試験時間の累計である累計試験時間Ｔ＿ｓを算出する。累計試験時間Ｔ＿ｓは、例えば、劣化試験が行われていない新品の二次電池Ｂの容量劣化量ΔＣが、累計容量劣化量ΔＣ＿Ｔに達するまでの時間として規定される。累計容量劣化量ΔＣ＿Ｔおよび累計試験時間Ｔ＿ｓは、第１の劣化試験の履歴の一態様である。したがって、プロセッサ２３は、速度算出部２３２は、さらに履歴に基づき容量劣化速度Ｖを算出するといえる。例えば、プロセッサ２３は、以下のような電池容量Ｃの時間依存性とその１次の変分に基づき、容量劣化速度Ｖおよび累計試験時間Ｔ＿ｓを算出する。
次に、処理がステップＳ２１に進み、プロセッサ２３は、速度算出部２３２として、容量劣化量ΔＣに基づき、試験条件における二次電池Ｂの容量劣化速度Ｖを算出する。例えば、プロセッサ２３は、直前に行われた第２の劣化試験の試験時間ΔＴと、第２の劣化試験による容量劣化量ΔＣと、当該第２の劣化試験が行われる直前までの容量劣化量ΔＣの累計である累計容量劣化量ΔＣ＿Ｔとに基づき、容量劣化速度Ｖを算出する。本実施形態では、プロセッサ２３は、さらに、二次電池Ｂに対して過去に行われた第１の劣化試験の試験時間の累計である累計試験時間Ｔ＿ｓを算出する。累計試験時間Ｔ＿ｓは、例えば、劣化試験が行われていない新品の二次電池Ｂの容量劣化量ΔＣが、累計容量劣化量ΔＣ＿Ｔに達するまでの時間として規定される。累計容量劣化量ΔＣ＿Ｔおよび累計試験時間Ｔ＿ｓは、第１の劣化試験の履歴の一態様である。したがって、プロセッサ２３は、速度算出部２３２は、さらに履歴に基づき容量劣化速度Ｖを算出するといえる。例えば、プロセッサ２３は、以下のような電池容量Ｃの時間依存性とその１次の変分に基づき、容量劣化速度Ｖおよび累計試験時間Ｔ＿ｓを算出する。
【数1】
【数2】
【0069】
ａは、累計容量劣化量ΔＣ＿Ｔの容量劣化速度Ｖに対する時間依存性の次数である。これらの条件式から、以下のように容量劣化速度Ｖおよび累計試験時間Ｔ＿ｓが求められる。
【数3】
【数4】
【0070】
本実施形態では、αの初期値は０．５に設定されている。
【0071】
［ステップＳ２２］
次に、処理がステップＳ２２に進み、プロセッサ２３は、推定部２３３として、算出された容量劣化速度Ｖに基づき、第２の劣化試験の試験条件における二次電池Ｂの容量劣化速度Ｖを推定する。上述したように、設定される試験条件は未試験条件である。そのため、プロセッサ２３は、推定部２３３として、算出された容量劣化速度Ｖに基づき、取得されていない試験条件を表す未試験条件の少なくとも１つにおける二次電池Ｂの容量劣化速度Ｖを推定する。測定された容量劣化量ΔＣ、算出された容量劣化速度Ｖ、および推定された容量劣化速度Ｖは、それぞれの試験条件と対応付けられた状態で、試験結果として記憶部２２等に記憶される。
次に、処理がステップＳ２２に進み、プロセッサ２３は、推定部２３３として、算出された容量劣化速度Ｖに基づき、第２の劣化試験の試験条件における二次電池Ｂの容量劣化速度Ｖを推定する。上述したように、設定される試験条件は未試験条件である。そのため、プロセッサ２３は、推定部２３３として、算出された容量劣化速度Ｖに基づき、取得されていない試験条件を表す未試験条件の少なくとも１つにおける二次電池Ｂの容量劣化速度Ｖを推定する。測定された容量劣化量ΔＣ、算出された容量劣化速度Ｖ、および推定された容量劣化速度Ｖは、それぞれの試験条件と対応付けられた状態で、試験結果として記憶部２２等に記憶される。
【0072】
［ステップＳ２３］
次に、処理がステップＳ２３に進み、プロセッサ２３は、記憶部２２等を参照することにより、過去の試験結果として、ステップＳ３で行われた劣化試験以外の第１の劣化試験の試験結果があるか否かを判定する。言い換えれば、プロセッサ２３は、一連の情報処理のなかで過去にステップＳ１９の処理が行われたか否かを判定する。
次に、処理がステップＳ２３に進み、プロセッサ２３は、記憶部２２等を参照することにより、過去の試験結果として、ステップＳ３で行われた劣化試験以外の第１の劣化試験の試験結果があるか否かを判定する。言い換えれば、プロセッサ２３は、一連の情報処理のなかで過去にステップＳ１９の処理が行われたか否かを判定する。
【0073】
［ステップＳ２４］
ステップＳ３で行われた劣化試験以外の第１の劣化試験の試験結果があると判定された場合、処理がステップＳ２４に進み、プロセッサ２３は、補正部２３８として、ステップＳ２２での容量劣化速度Ｖの推定結果に対する補正処理を行う。これにより、プロセッサ２３は、補正部２３８として、基準試験条件での第１の劣化試験による二次電池Ｂの容量劣化量ΔＣに基づき、算出された二次電池Ｂの容量劣化速度Ｖを補正し、補正後の容量劣化速度Ｖを出力する。プロセッサ２３は、例えば、当該補正処理によって次数ａを更新し、更新後の次数ａによって表される時間依存性を示すように、算出され、または推定された容量劣化速度Ｖを補正する。当該補正処理の詳細は後述される。その後、処理がステップＳ２５に進む。なお、ステップＳ３で行われた劣化試験以外の第１の劣化試験の試験結果がないと判定された場合、ステップＳ２４の処理は省略され、処理がステップＳ２５に進む。
ステップＳ３で行われた劣化試験以外の第１の劣化試験の試験結果があると判定された場合、処理がステップＳ２４に進み、プロセッサ２３は、補正部２３８として、ステップＳ２２での容量劣化速度Ｖの推定結果に対する補正処理を行う。これにより、プロセッサ２３は、補正部２３８として、基準試験条件での第１の劣化試験による二次電池Ｂの容量劣化量ΔＣに基づき、算出された二次電池Ｂの容量劣化速度Ｖを補正し、補正後の容量劣化速度Ｖを出力する。プロセッサ２３は、例えば、当該補正処理によって次数ａを更新し、更新後の次数ａによって表される時間依存性を示すように、算出され、または推定された容量劣化速度Ｖを補正する。当該補正処理の詳細は後述される。その後、処理がステップＳ２５に進む。なお、ステップＳ３で行われた劣化試験以外の第１の劣化試験の試験結果がないと判定された場合、ステップＳ２４の処理は省略され、処理がステップＳ２５に進む。
【0074】
［ステップＳ２５］
次に、処理がステップＳ２５に進み、プロセッサ２３は、マップ生成部２３９として、算出された容量劣化速度Ｖと推定された容量劣化速度Ｖとに基づき、劣化速度マップＭを生成する。本実施形態では、ステップＳ７にて劣化速度マップＭが既に生成されているため、プロセッサ２３は、既存の劣化速度マップＭを新たに生成した劣化速度マップＭに更新する。
次に、処理がステップＳ２５に進み、プロセッサ２３は、マップ生成部２３９として、算出された容量劣化速度Ｖと推定された容量劣化速度Ｖとに基づき、劣化速度マップＭを生成する。本実施形態では、ステップＳ７にて劣化速度マップＭが既に生成されているため、プロセッサ２３は、既存の劣化速度マップＭを新たに生成した劣化速度マップＭに更新する。
【0075】
［ステップＳ２６］
次に、処理がステップＳ２６に進み、プロセッサ２３は、過去の試験結果が所定数以上蓄積しているか否かを判定する。当該過去の試験結果、および当該所定数は、ステップＳ９の判定に用いられるものと同様である。
次に、処理がステップＳ２６に進み、プロセッサ２３は、過去の試験結果が所定数以上蓄積しているか否かを判定する。当該過去の試験結果、および当該所定数は、ステップＳ９の判定に用いられるものと同様である。
【0076】
［ステップＳ２７］
過去の試験結果が所定数以上蓄積していると判定された場合、処理がステップＳ２７に進み、未試験条件における容量劣化量ΔＣの測定誤差を判定し、比較的測定誤差が大きい未試験条件を抽出する。当該処理の具体的態様は任意であるが、例えば、プロセッサ２３は、ステップＳ１０と同様の手法により、劣化速度マップに基づき未試験条件における容量劣化量ΔＣの測定誤差を推定し、分類部２４０として当該推定結果に応じて未試験条件を第１の分類と第２の分類とに分類し、第１の分類に分類された未試験条件を、比較的測定誤差が大きい未試験条件として抽出する。プロセッサ２３は、このような分類に際し、上述した（２）の条件に少なくとも基づき分類を行う。そのため、当該分類には、劣化速度マップの信頼性が反映されている。
過去の試験結果が所定数以上蓄積していると判定された場合、処理がステップＳ２７に進み、未試験条件における容量劣化量ΔＣの測定誤差を判定し、比較的測定誤差が大きい未試験条件を抽出する。当該処理の具体的態様は任意であるが、例えば、プロセッサ２３は、ステップＳ１０と同様の手法により、劣化速度マップに基づき未試験条件における容量劣化量ΔＣの測定誤差を推定し、分類部２４０として当該推定結果に応じて未試験条件を第１の分類と第２の分類とに分類し、第１の分類に分類された未試験条件を、比較的測定誤差が大きい未試験条件として抽出する。プロセッサ２３は、このような分類に際し、上述した（２）の条件に少なくとも基づき分類を行う。そのため、当該分類には、劣化速度マップの信頼性が反映されている。
【0077】
［ステップＳ２８］
次に、処理がステップＳ２８に進み、プロセッサ２３は、上記劣化速度マップＭの信頼性と上記測定誤差とに基づき、第１の分類に属する未試験条件における容量劣化速度Ｖを推定し、推定結果に基づき劣化速度マップＭを更新する。例えば、プロセッサ２３は、既存の劣化速度マップＭに基づき推定される容量劣化速度Ｖを、劣化速度マップＭの学習データとして追加する。これにより、プロセッサ２３は、二次電池Ｂの物理モデルを表す学習済みモデルを更新する。そして、プロセッサ２３は、更新された学習済みモデルに基づき、劣化速度マップＭを再度生成し、既存の劣化速度マップＭを更新する。このように、一定レベルの精度が担保された容量劣化速度Ｖの推定値を学習データとして追加することにより、劣化速度マップＭの精度をさらに向上することができる。言い換えれば、プロセッサ２３は、推定部２３３として、劣化速度マップＭに基づき未試験条件における二次電池Ｂの容量劣化速度Ｖを推定し、分類部２４０として、推定された二次電池Ｂの容量劣化速度Ｖに基づき、未試験条件を第１の分類と第２の分類とに分類する。ここで、第１の分類は、第２の分類に属する未試験条件に比べて容量劣化速度Ｖの誤差が大きい未試験条件を示す分類である。そして、プロセッサ２３は、マップ生成部２３９として、劣化速度マップＭの信頼性と、少なくとも第１の分類に属する未試験条件に対して推定された容量劣化速度Ｖとに基づき劣化速度マップＭを更新する。
次に、処理がステップＳ２８に進み、プロセッサ２３は、上記劣化速度マップＭの信頼性と上記測定誤差とに基づき、第１の分類に属する未試験条件における容量劣化速度Ｖを推定し、推定結果に基づき劣化速度マップＭを更新する。例えば、プロセッサ２３は、既存の劣化速度マップＭに基づき推定される容量劣化速度Ｖを、劣化速度マップＭの学習データとして追加する。これにより、プロセッサ２３は、二次電池Ｂの物理モデルを表す学習済みモデルを更新する。そして、プロセッサ２３は、更新された学習済みモデルに基づき、劣化速度マップＭを再度生成し、既存の劣化速度マップＭを更新する。このように、一定レベルの精度が担保された容量劣化速度Ｖの推定値を学習データとして追加することにより、劣化速度マップＭの精度をさらに向上することができる。言い換えれば、プロセッサ２３は、推定部２３３として、劣化速度マップＭに基づき未試験条件における二次電池Ｂの容量劣化速度Ｖを推定し、分類部２４０として、推定された二次電池Ｂの容量劣化速度Ｖに基づき、未試験条件を第１の分類と第２の分類とに分類する。ここで、第１の分類は、第２の分類に属する未試験条件に比べて容量劣化速度Ｖの誤差が大きい未試験条件を示す分類である。そして、プロセッサ２３は、マップ生成部２３９として、劣化速度マップＭの信頼性と、少なくとも第１の分類に属する未試験条件に対して推定された容量劣化速度Ｖとに基づき劣化速度マップＭを更新する。
【0078】
このような構成によれば、比較的容量劣化速度Ｖの誤差が大きい未試験条件については容量劣化速度Ｖの推定結果を用いて劣化速度マップＭを更新することができるため、劣化速度マップＭの精度をより向上させることができる。本実施形態では、プロセッサ２３は、特に容量劣化速度Ｖの測定誤差が比較的小さい試験条件の領域内で実際に劣化試験を行わせ、測定誤差が比較的大きい試験条件については実際に試験を行う場合に比べて信頼度が高い容量劣化速度Ｖの推定結果を用いて当該試験条件に対応する学習データを追加する。プロセッサ２３は、このような試験結果と推定結果とに基づき新たに追加された学習データを用いて劣化速度マップＭを更新する。これにより、劣化速度マップの精度をさらに向上させることができる。
【0079】
ここで、第１の分類に属する試験条件のなかから、容量劣化速度Ｖを推定する試験条件を抽出する処理の一例について説明する。まず、プロセッサ２３は、最初に試験条件の抽出数を設定する。抽出数は、例えば、これまで実行してきた劣化試験の試験条件の総数未満であれば任意である。次に、優先度を規定するパラメータのうちの１つ（本実施形態では容量劣化速度Ｖの標準偏差）が最大となる試験条件を選択する。次に、プロセッサ２３は、最新の劣化速度マップＭに基づき、選択された試験条件での容量劣化速度Ｖを仮想的な容量劣化速度Ｖ＿ｍとして取得する。次に、プロセッサ２３は、取得された仮想的な容量劣化速度Ｖ＿ｍを学習データに追加し、容量劣化速度Ｖの標準偏差を更新する。これにより、選択された試験条件の周辺での容量劣化速度Ｖの標準偏差が小さくなることがある。その後、プロセッサ２３は、更新後の状態で再び容量劣化速度Ｖの標準偏差が最大となる試験条件を選択し、当該選択された試験条件の数が抽出数に達するまで、上記処理を繰り返す。このようにして、実際に劣化試験を行っていない試験条件を劣化速度マップＭに反映させることにより、劣化試験にかかるコストを低減しつつ劣化速度マップＭの精度を向上させることができる。
【0080】
［ステップＳ２９］
次に、処理がステップＳ２９に進み、プロセッサ２３は、終了条件が達成されているか否かを判定する。終了条件は任意であるが、例えば、プロセッサ２３は、最新の劣化速度マップＭに基づき探索範囲内の全ての試験条件における容量劣化速度Ｖの標準偏差の平均値が、初期の劣化速度マップＭにおける容量劣化速度Ｖの標準偏差の平均値に対して所定の割合以下となった場合に、終了条件が満たされていると判定する。所定の割合は、例えば、１％、５％、１０％など、任意に設定可能である。
次に、処理がステップＳ２９に進み、プロセッサ２３は、終了条件が達成されているか否かを判定する。終了条件は任意であるが、例えば、プロセッサ２３は、最新の劣化速度マップＭに基づき探索範囲内の全ての試験条件における容量劣化速度Ｖの標準偏差の平均値が、初期の劣化速度マップＭにおける容量劣化速度Ｖの標準偏差の平均値に対して所定の割合以下となった場合に、終了条件が満たされていると判定する。所定の割合は、例えば、１％、５％、１０％など、任意に設定可能である。
【0081】
終了条件が満たされていると判定された場合、情報処理システム１は、最新の劣化速度マップＭを最終結果として出力し、本情報処理を終了する。
【0082】
一方、終了条件が満たされていないと判定された場合、処理がステップＳ８に戻り、上述した処理を繰り返すことにより、さらに第２の劣化試験を行い、劣化速度マップＭの更新を行う。本サイクルでは、プロセッサ２３は、直近のステップＳ１９にて行われた第２の劣化試験を第１の劣化試験として取り扱う。このような情報処理を繰り返すことにより、第１の劣化試験の試験結果等が記憶部２２等に蓄積される。
【0083】
３．２．探索処理の詳細について
本章では、ステップＳ１２での探索処理の詳細について説明する。図７は、探索処理の流れを表すフローチャートである。
本章では、ステップＳ１２での探索処理の詳細について説明する。図７は、探索処理の流れを表すフローチャートである。
【0084】
［ステップＳ１０１］
まず、ステップＳ１０１にて、プロセッサ２３は、試験条件の候補の探索対象が最初の二次電池Ｂか否かを判定する。探索対象が最初の二次電池Ｂである場合、後述される仮想的な容量劣化速度Ｖ＿ｍが生成されていない。そのため、プロセッサ２３は、仮想的な容量劣化速度Ｖ＿ｍが生成されているか否かを判定してもよい。試験条件の候補の探索対象が最初の二次電池Ｂであると判定された場合、処理がステップＳ１０２に進む。一方、試験条件の候補の探索対象が最初の二次電池Ｂでない、言い換えれば、探索対象が２つ目移行の二次電池Ｂであると判定された場合、処理がステップＳ１１０に進む。
まず、ステップＳ１０１にて、プロセッサ２３は、試験条件の候補の探索対象が最初の二次電池Ｂか否かを判定する。探索対象が最初の二次電池Ｂである場合、後述される仮想的な容量劣化速度Ｖ＿ｍが生成されていない。そのため、プロセッサ２３は、仮想的な容量劣化速度Ｖ＿ｍが生成されているか否かを判定してもよい。試験条件の候補の探索対象が最初の二次電池Ｂであると判定された場合、処理がステップＳ１０２に進む。一方、試験条件の候補の探索対象が最初の二次電池Ｂでない、言い換えれば、探索対象が２つ目移行の二次電池Ｂであると判定された場合、処理がステップＳ１１０に進む。
【0085】
［ステップＳ１０２］
ここでは、時系列に沿って、試験条件の候補の探索対象が最初の二次電池Ｂであると判定され、処理がステップＳ１０２に進んだ場合について説明する。ステップＳ１０２にて、プロセッサ２３は、既存の容量劣化速度Ｖの推定結果に基づき、試験条件ごとの容量劣化速度Ｖの標準偏差、傾き、逆数を算出し、標準化する。なお、これらの処理の具体的態様は上述の通りである。
ここでは、時系列に沿って、試験条件の候補の探索対象が最初の二次電池Ｂであると判定され、処理がステップＳ１０２に進んだ場合について説明する。ステップＳ１０２にて、プロセッサ２３は、既存の容量劣化速度Ｖの推定結果に基づき、試験条件ごとの容量劣化速度Ｖの標準偏差、傾き、逆数を算出し、標準化する。なお、これらの処理の具体的態様は上述の通りである。
【0086】
［ステップＳ１０３］
次に、処理がステップＳ１０３に進み、プロセッサ２３は、標準化された値に基づき、試験条件ごとの優先度を算出する。優先度は、ステップＳ１１にて設定されたものを用いる。
次に、処理がステップＳ１０３に進み、プロセッサ２３は、標準化された値に基づき、試験条件ごとの優先度を算出する。優先度は、ステップＳ１１にて設定されたものを用いる。
【0087】
［ステップＳ１０４］
次に、処理がステップＳ１０４に進み、プロセッサ２３は、探索対象の二次電池Ｂに対して、優先度が最大となる試験条件を割り当てる。なお、割り当てられる試験条件の候補は１つに限られず、複数であってもよい。
次に、処理がステップＳ１０４に進み、プロセッサ２３は、探索対象の二次電池Ｂに対して、優先度が最大となる試験条件を割り当てる。なお、割り当てられる試験条件の候補は１つに限られず、複数であってもよい。
【0088】
［ステップＳ１０５］
次に、処理がステップＳ１０５に進み、プロセッサ２３は、全ての二次電池Ｂに対して試験条件が割り当てられているか否かを判定する。
次に、処理がステップＳ１０５に進み、プロセッサ２３は、全ての二次電池Ｂに対して試験条件が割り当てられているか否かを判定する。
【0089】
［ステップＳ１０６］
全ての二次電池Ｂに対して試験条件が割り当てられていないと判定された場合、処理がステップＳ１０６に進み、最新の劣化速度マップＭに基づき、割り当てられてた試験条件における容量劣化速度Ｖを推定する。
全ての二次電池Ｂに対して試験条件が割り当てられていないと判定された場合、処理がステップＳ１０６に進み、最新の劣化速度マップＭに基づき、割り当てられてた試験条件における容量劣化速度Ｖを推定する。
【0090】
［ステップＳ１０７］
次に、処理がステップＳ１０７に進み、プロセッサ２３は、劣化速度マップＭの生成に用いられた容量劣化速度Ｖに対して新たに推定された容量劣化速度Ｖを学習データとして追加する。
次に、処理がステップＳ１０７に進み、プロセッサ２３は、劣化速度マップＭの生成に用いられた容量劣化速度Ｖに対して新たに推定された容量劣化速度Ｖを学習データとして追加する。
【0091】
［ステップＳ１０８］
次に、処理がステップＳ１０８に進み、プロセッサ２３は、追加された容量劣化速度Ｖに基づき、仮想的な劣化速度マップＭを生成する。これにより、割り当てられた劣化試験が行われた場合における最適な試験条件を他の二次電池Ｂに割り当てることができる。なお、プロセッサ２３は、仮想的な劣化速度マップＭを最新の劣化速度マップＭとして更新してもよい。その後、処理がステップＳ１０１に戻り、最初の二次電池Ｂか否かを判定する。
次に、処理がステップＳ１０８に進み、プロセッサ２３は、追加された容量劣化速度Ｖに基づき、仮想的な劣化速度マップＭを生成する。これにより、割り当てられた劣化試験が行われた場合における最適な試験条件を他の二次電池Ｂに割り当てることができる。なお、プロセッサ２３は、仮想的な劣化速度マップＭを最新の劣化速度マップＭとして更新してもよい。その後、処理がステップＳ１０１に戻り、最初の二次電池Ｂか否かを判定する。
【0092】
［ステップＳ１１０］
ステップＳ１０８を経由してステップＳ１０１の処理が行われる場合、当該判定結果は否定となり、上述したように処理がステップＳ１１０に進む。ステップＳ１１０にて、プロセッサ２３は、ステップＳ１０８にて生成された仮想的な劣化速度マップＭに基づき容量劣化速度Ｖの標準偏差、傾き、逆数を算出し、標準化する。これらの処理は、ステップＳ１０２と同様である。その後、ステップＳ１０３～ステップＳ１０５の処理が行われる。ステップＳ１０５にて全ての二次電池Ｂに対して試験条件が割り当てられていると判定された場合、ステップＳ１２の処理を終了し、割り当てられた試験条件を探索結果として出力し、ステップＳ１３に進む。
ステップＳ１０８を経由してステップＳ１０１の処理が行われる場合、当該判定結果は否定となり、上述したように処理がステップＳ１１０に進む。ステップＳ１１０にて、プロセッサ２３は、ステップＳ１０８にて生成された仮想的な劣化速度マップＭに基づき容量劣化速度Ｖの標準偏差、傾き、逆数を算出し、標準化する。これらの処理は、ステップＳ１０２と同様である。その後、ステップＳ１０３～ステップＳ１０５の処理が行われる。ステップＳ１０５にて全ての二次電池Ｂに対して試験条件が割り当てられていると判定された場合、ステップＳ１２の処理を終了し、割り当てられた試験条件を探索結果として出力し、ステップＳ１３に進む。
【0093】
３．３．補正処理の詳細について
本章では、ステップＳ２４にて行われる補正処理の詳細について説明する。図８は、補正処理の流れを示すフローチャートである。
本章では、ステップＳ２４にて行われる補正処理の詳細について説明する。図８は、補正処理の流れを示すフローチャートである。
【0094】
［ステップＳ２０１］
まず、ステップＳ２０１にて、プロセッサ２３は、これまでの基準試験条件での劣化試験の試験結果に基づき、容量劣化量ΔＣの時間依存性を推定する。当該時間依存性の推定は、例えば容量劣化量ΔＣと累計試験時間Ｔ＿ｓとで表されるデータセットについて、最小二乗法等に基づき次数ａを最適化することで行われる。図９は、容量劣化量ΔＣの時間依存性の推定結果の一例を表す図である。図９に示されるように、基準試験条件での劣化試験の試験結果は点Ｐ１として表される。このような複数の点Ｐ１に対して、試験時間の次数ａを０．５から所定のステップ幅で変更した場合における容量劣化量ΔＣの時間依存性が関数Ｌ１として表される。プロセッサ２３は、関数Ｌ１と点Ｐ１の誤差が最小となる次数ａを、最新の時間依存性を表す次数であると推定する。
まず、ステップＳ２０１にて、プロセッサ２３は、これまでの基準試験条件での劣化試験の試験結果に基づき、容量劣化量ΔＣの時間依存性を推定する。当該時間依存性の推定は、例えば容量劣化量ΔＣと累計試験時間Ｔ＿ｓとで表されるデータセットについて、最小二乗法等に基づき次数ａを最適化することで行われる。図９は、容量劣化量ΔＣの時間依存性の推定結果の一例を表す図である。図９に示されるように、基準試験条件での劣化試験の試験結果は点Ｐ１として表される。このような複数の点Ｐ１に対して、試験時間の次数ａを０．５から所定のステップ幅で変更した場合における容量劣化量ΔＣの時間依存性が関数Ｌ１として表される。プロセッサ２３は、関数Ｌ１と点Ｐ１の誤差が最小となる次数ａを、最新の時間依存性を表す次数であると推定する。
【0095】
［ステップＳ２０２］
図８に戻り、次に、処理がステップＳ２０２に進み、プロセッサ２３は、ステップＳ２０１にて推定された次数ａが直近の次数ａ（初期設定では０．５）を比較することにより、時間依存性に変化があるか否かを判定する。例えば、プロセッサ２３は、ステップＳ２０１にて推定された次数ａと直近の次数ａとの差分の絶対値が許容値以内の場合には時間依存性に変化がないと判定し、処理がステップＳ２０３に進む。
図８に戻り、次に、処理がステップＳ２０２に進み、プロセッサ２３は、ステップＳ２０１にて推定された次数ａが直近の次数ａ（初期設定では０．５）を比較することにより、時間依存性に変化があるか否かを判定する。例えば、プロセッサ２３は、ステップＳ２０１にて推定された次数ａと直近の次数ａとの差分の絶対値が許容値以内の場合には時間依存性に変化がないと判定し、処理がステップＳ２０３に進む。
【0096】
［ステップＳ２０３］
ステップＳ２０３にて、プロセッサ２３は、時間依存性の変化を示す補正情報を生成する。補正情報は、後述されるステップＳ２０４において次数ａの変更および当該変更に伴う容量劣化速度Ｖの補正を行う指令ともいえる。なお、プロセッサ２３は、次数ａを初期値（本実施形態では０．５）から恒常的に更新せず、ステップＳ２０２の判定の結果、時間依存性に変化があると判定された場合に一時的に次数ａを変更してもよい。
ステップＳ２０３にて、プロセッサ２３は、時間依存性の変化を示す補正情報を生成する。補正情報は、後述されるステップＳ２０４において次数ａの変更および当該変更に伴う容量劣化速度Ｖの補正を行う指令ともいえる。なお、プロセッサ２３は、次数ａを初期値（本実施形態では０．５）から恒常的に更新せず、ステップＳ２０２の判定の結果、時間依存性に変化があると判定された場合に一時的に次数ａを変更してもよい。
【0097】
［ステップＳ２０４］
その後、処理がステップＳ２０４に進み、プロセッサ２３は、生成された補正情報に基づき、過去に行われた試験条件における容量劣化速度Ｖを補正し、ステップＳ２０１にて推定された次数ａによって規定される時間依存性との整合性をとる。これにより、二次電池Ｂの種類による時間依存性を劣化速度マップＭに反映させることができる。その後、ステップＳ２４の補正処理が終了する。
その後、処理がステップＳ２０４に進み、プロセッサ２３は、生成された補正情報に基づき、過去に行われた試験条件における容量劣化速度Ｖを補正し、ステップＳ２０１にて推定された次数ａによって規定される時間依存性との整合性をとる。これにより、二次電池Ｂの種類による時間依存性を劣化速度マップＭに反映させることができる。その後、ステップＳ２４の補正処理が終了する。
【0098】
なお、ステップＳ２０２において、ステップＳ２０１にて推定された次数ａと直近の次数ａとの差分の絶対値が許容値以内の場合には、ステップＳ２０３およびステップＳ２０４の処理は省略され、プロセッサ２３は、補正を行わずにステップＳ２４の補正処理を終了する。
【0099】
４．その他
上記情報処理の態様はあくまで一例であり、これに限られない。
上記情報処理の態様はあくまで一例であり、これに限られない。
【0100】
プロセッサ２３は、二次電池Ｂのインピーダンスおよび開回路電圧に基づき容量劣化量ΔＣを算出してもよい。これらの値は、充放電装置４３またはインピーダンス測定装置４４によって測定される。例えば、プロセッサ２３は、予め構築された二次電池Ｂのインピーダンスおよび開回路電圧に対する電池容量Ｃの対応関係を参照することにより、インピーダンスおよび開回路電圧から容量劣化量ΔＣを算出する。当該対応関係は、例えば、ランダムフォッレストやサポートベクターマシン等の任意の学習アルゴリズムに従って予め構築された学習済みモデルや、予め測定等されたデータテーブル等によって表現される。
【0101】
プロセッサ２３は、ステップＳ１３にて、候補出力部２３６としてさらに、移行時間ｔ１２に基づき、第２の劣化試験の候補を出力する。移行時間ｔ１２は、第１の劣化試験から第２の劣化試験に移行する際に要する時間であり、第２の劣化試験を行うコストを表す指標の１つである。この場合、当該移行時間ｔ１２は、優先度を規定するパラメータの１つである。この場合、優先度は、例えば、上述された、容量劣化速度Ｖの標準偏差、容量劣化速度Ｖの傾き、および容量劣化速度Ｖの逆数に加え、さらに、移行時間ｔ１２の逆数の重み付き線形和によって規定される。移行時間ｔ１２の逆数は、第１の劣化試験から第２の劣化試験に移行するまでの時間が短くなるほど大きくなる。そのため、移行時間ｔ１２が短い試験条件ほど優先度が大きくなる。
【0102】
この場合、プロセッサ２３は、例えば、ステップＳ１１にて、優先度算出部２３５として、さらに第１の劣化試験の試験条件と、第２の劣化試験の試験条件とに基づき、移行時間ｔ１２を算出する。例えば、プロセッサ２３は、第１の劣化試験の試験条件の温度と第２の劣化試験の試験条件の温度との差分を、恒温槽４１による昇温速度の上限値で除算することにより、移行時間ｔ１２を算出する。また、プロセッサ２３は、試験条件に含まれる平均ＳＯＣまたはＳＯＣ幅に基づいて移行時間ｔ１２を算出してもよい。例えば、プロセッサ２３は、第１の劣化試験の終了後の二次電池ＢのＳＯＣと、第２の劣化試験の開始時点でのＳＯＣとを比較し、二次電池Ｂを充電する電流レートに基づき移行時間ｔ１２を算出する。プロセッサ２３は、優先度のパラメータとして用いる移行時間ｔ１２として、これらのそれぞれの移行時間ｔ１２のうちの最大値を採用しても、これらの移行時間ｔ１２の合計を採用してもよい。
【0103】
プロセッサ２３は、このように算出された移行時間ｔ１２にさらに基づき、第２の劣化試験の試験条件に対応する優先度を算出し、ステップＳ１２にて、算出された優先度に基づき第２の劣化試験の試験条件の候補を探索する。
【0104】
優先度は、上述したパラメータの線形和によって規定されていなくてもよく、例えば、上述したパラメータのそれぞれの非線形結合等の任意の関数またはテーブルによって規定されていてもよい。例えば、優先度は、上述したパラメータの２乗数の線形和によって規定されていてもよい。
【0105】
二次電池Ｂの交換の要否の判定方法は上述されたものに限られず任意である。例えば、プロセッサ２３は、容量劣化量ΔＣの合計Ｃ＿ｄｅｇ＿ｔｏｔａｌや二次電池Ｂの内部抵抗に基づき二次電池Ｂの健康状態（ＳＯＨ）を算出し、当該ＳＯＨが既定値以上か否かに基づき当該判定を行ってもよい。二次電池Ｂの内部抵抗は、例えば、二次電池Ｂに一定の電流を流した際に充放電装置４３またはインピーダンス測定装置４４によって測定される閉回路電圧と開回路電圧とを比較することによって算出可能である。また、プロセッサ２３は、取得された容量劣化量ΔＣに加え、さらに選択された第２の劣化試験の試験条件に基づき、二次電池Ｂを交換するか否かを判定してもよい。例えば、プロセッサ２３は、予め定められた試験条件の負荷に応じてＣ＿ｄｅｇ＿ｔｏｔａｌ／Ｃ＿ｉｎｉとの比較対象である既定値を変更してもよい。
【0106】
劣化試験装置４の構成は容量劣化量ΔＣを測定可能であれば任意であり、充放電装置４３およびインピーダンス測定装置４４は統合されていてもよい。また、劣化試験装置４は、インピーダンス測定装置４４を備えていなくてもよい。また、劣化試験装置４に含まれる容量劣化量ΔＣの測定機能は、情報処理装置２等の他のデバイスによって実現されていてもよい。言い換えれば、情報処理装置２と、ユーザ端末３と、劣化試験装置４との区別はあくまで説明のための便宜的なものであり、これに限られない。
【0107】
情報処理装置２は、オンプレミス形態であってもよく、クラウド形態であってもよい。クラウド形態の情報処理装置２としては、例えば、ＳａａＳ（Ｓｏｆｔｗａｒｅ ａｓ ａ Ｓｅｒｖｉｃｅ）、クラウドコンピューティングという形態で、上述の機能や処理を提供してもよい。
【0108】
上記実施形態では、情報処理装置２が種々の記憶・制御を行ったが、情報処理装置２に代えて、複数の外部装置が用いられてもよい。すなわち、種々の情報やプログラムは、ブロックチェーン技術等を用いて複数の外部装置に分散して記憶されてもよい。
【0109】
上記実施形態は、情報処理システム１に限定されず、情報処理方法であっても、情報処理プログラムであってもよい。情報処理方法は、情報処理システム１の各ステップを含む。情報処理プログラムは、少なくとも１つのコンピュータに、情報処理システム１の各ステップを実行させる。
【0110】
上記情報処理システム１等は、次に記載の各態様で提供されてもよい。
【0111】
（１）情報処理システムであって、次の各ステップがなされるようにプログラムを実行可能な少なくとも１つのプロセッサを備え、取得ステップでは、二次電池に対して行われた第１の劣化試験の試験条件と、前記第１の劣化試験による試験結果と、を取得し、ここで、前記試験条件は、前記第１の劣化試験を行うための試験時間を含み、前記試験結果は、前記二次電池の容量劣化量を含み、速度算出ステップでは、前記容量劣化量に基づき、前記試験条件における前記二次電池の容量劣化速度を算出し、推定ステップでは、算出された前記容量劣化速度に基づき、取得されていない試験条件を表す未試験条件の少なくとも１つにおける前記二次電池の容量劣化速度を推定し、マップ生成ステップでは、算出された前記容量劣化速度と推定された前記容量劣化速度とに基づき、前記試験条件と前記容量劣化速度との対応関係を示す劣化速度マップを生成し、優先度算出ステップでは、生成された前記劣化速度マップに基づき、第２の劣化試験を行う前記未試験条件のそれぞれの優先度を算出し、候補出力ステップでは、算出された前記優先度に基づき、前記未試験条件の少なくとも１つを試験条件とする前記第２の劣化試験の候補を、ユーザが選択可能な態様で出力する、もの。
【0112】
このような構成によれば、未試験条件のなかから次に行うべき劣化試験の条件をより効率的に選択することができる。したがって、劣化速度マップの精度をより効率的に向上させることができる。
【0113】
（２）上記（１）に記載の情報処理システムにおいて、前記優先度算出ステップでは、少なくとも１つの前記未試験条件において前記二次電池に対してさらに第２の劣化試験を行うことによる前記劣化速度マップの信頼性と、当該第２の劣化試験を行うコストとのうちの少なくとも１つに基づき、前記優先度を算出する、もの。
【0114】
このような構成によれば、次に行うべき劣化試験の条件の意義の解釈性を高めることができる。
【0115】
（３）上記（１）または（２）に記載の情報処理システムにおいて、前記取得ステップでは、さらに前記二次電池に対して行われた前記第１の劣化試験の履歴を取得し、前記速度算出ステップでは、さらに前記履歴に基づき前記容量劣化速度を算出する、もの。
【0116】
このような構成によれば、過去に劣化試験が行われて劣化している二次電池を用いて劣化速度マップを生成することができるため、劣化試験を行う際のコストを低減することができる。
【0117】
（４）上記（１）～（３）の何れか１つに記載の情報処理システムにおいて、前記取得ステップでは、複数の二次電池のそれぞれに対して行われる複数の第１の劣化試験の試験条件と、複数の前記第１の劣化試験のそれぞれから得られる前記二次電池のそれぞれの容量劣化量とを取得し、ここで、前記試験条件のうちの少なくとも１つは、ユーザによって選択される試験条件の候補によらず設定される基準試験条件であり、さらに補正ステップでは、前記基準試験条件での前記第１の劣化試験による前記二次電池の容量劣化量に基づき、算出された前記二次電池の容量劣化速度を補正する、もの。
【0118】
このような構成によれば、同一の試験条件における長期間の劣化試験により得られた情報に基づき，短時間での劣化試験により得られた劣化速度算出結果を補正することにより、劣化速度マップの精度をさらに向上させることができる。
【0119】
（５）上記（１）～（４）の何れか１つに記載の情報処理システムにおいて、さらに交換判定ステップでは、取得された前記容量劣化量に基づき、前記第２の劣化試験が行われる二次電池を交換するか否かを判定する、もの。
【0120】
このような構成によれば、二次電池に対して適切な負荷の劣化試験を行いやすくなる。
【0121】
（６）上記（１）～（５）の何れか１つに記載の情報処理システムにおいて、前記劣化速度マップの信頼性は、推定された前記容量劣化速度の統計量および前記劣化速度マップの前記試験条件に関するパラメータに対する算出された前記容量劣化速度の傾きの少なくとも１つに基づき算出される、もの。
【0122】
このような構成によれば、より精度の高い劣化速度マップを得ることができる。
【0123】
（７）上記（１）～（６）の何れか１つに記載の情報処理システムにおいて、前記優先度算出ステップでは、さらに前記第１の劣化試験の試験条件と、前記第２の劣化試験の試験条件とに基づき、前記第１の劣化試験から前記第２の劣化試験に移行する際に要する移行時間を算出し、前記候補出力ステップでは、さらに、前記移行時間に基づき、前記第２の劣化試験の候補を出力する、もの。
【0124】
このような構成によれば、劣化試験全体に要する時間を考慮して効率的に劣化試験を行うことができる。
【0125】
（８）上記（１）～（７）の何れか１つに記載の情報処理システムにおいて、前記取得ステップでは、さらに生成された前記劣化速度マップの信頼性を取得し、前記推定ステップでは、前記劣化速度マップに基づき、前記未試験条件における前記二次電池の容量劣化速度を推定し、さらに分類ステップでは、推定された前記二次電池の容量劣化速度に基づき、前記未試験条件を第１の分類と第２の分類とに分類し、ここで、第１の分類は、前記第２の分類に属する未試験条件に比べて容量劣化速度の誤差が大きい未試験条件を示す分類であり、前記マップ生成ステップでは、前記劣化速度マップの信頼性と、少なくとも前記第１の分類に属する未試験条件に対して推定された前記容量劣化速度とに基づき前記劣化速度マップを更新する、もの。
【0126】
このような構成によれば、比較的容量劣化速度の誤差が大きい未試験条件については容量劣化速度の推定結果を用いて劣化速度マップを更新することができるため、劣化速度マップの精度をより向上させることができる。
【0127】
（９）上記（１）～（８）の何れか１つに記載の情報処理システムにおいて、さらに、優先度設定ステップでは、ユーザの指定に基づき優先度対応関係を設定し、ここで、前記優先度対応関係は、少なくとも、前記二次電池に対してさらに前記第２の劣化試験を行うことによる前記劣化速度マップの信頼性と、当該第２の劣化試験を行うコストとに対する前記優先度の対応関係を示し、前記優先度算出ステップでは、設定された前記優先度対応関係に基づき前記優先度を算出する、もの。
【0128】
このような構成によれば、ユーザが重視する要素に合わせて適切な第２の劣化試験の候補を出力することができる。
【0129】
（１０）情報処理方法であって、上記（１）～（９）の何れか１つに記載の情報処理システムの各ステップを含む、方法。
【0130】
（１１）情報処理プログラムであって、少なくとも１つのコンピュータに、上記（１）～（９）の何れか１つに記載の情報処理システムの各ステップを実行させる、もの。
もちろん、この限りではない。
もちろん、この限りではない。
【0131】
最後に、本開示に係る種々の実施形態を説明したが、これらは、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。当該新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。当該実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【0132】
１ ：情報処理システム
２ ：情報処理装置
２０ ：通信バス
２１ ：通信部
２２ ：記憶部
２３ ：プロセッサ
２３１ ：取得部
２３２ ：速度算出部
２３３ ：推定部
２３４ ：優先度設定部
２３５ ：優先度算出部
２３６ ：候補出力部
２３７ ：交換判定部
２３８ ：補正部
２３９ ：マップ生成部
３ ：ユーザ端末
３０ ：通信バス
３１ ：通信部
３２ ：記憶部
３３ ：プロセッサ
３４ ：表示部
３５ ：ＨＭＩデバイス
４ ：劣化試験装置
４１ ：恒温槽
４２ ：基準恒温槽
４３ ：充放電装置
４４ ：インピーダンス測定装置
Ｂ ：二次電池
Ｌ１ ：関数
Ｐ１ ：点
２ ：情報処理装置
２０ ：通信バス
２１ ：通信部
２２ ：記憶部
２３ ：プロセッサ
２３１ ：取得部
２３２ ：速度算出部
２３３ ：推定部
２３４ ：優先度設定部
２３５ ：優先度算出部
２３６ ：候補出力部
２３７ ：交換判定部
２３８ ：補正部
２３９ ：マップ生成部
３ ：ユーザ端末
３０ ：通信バス
３１ ：通信部
３２ ：記憶部
３３ ：プロセッサ
３４ ：表示部
３５ ：ＨＭＩデバイス
４ ：劣化試験装置
４１ ：恒温槽
４２ ：基準恒温槽
４３ ：充放電装置
４４ ：インピーダンス測定装置
Ｂ ：二次電池
Ｌ１ ：関数
Ｐ１ ：点
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
