特開 2024-176160 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】P2024176160

(43)【公開日】2024-12-19

(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】

   G16C 60/00 20190101AFI20241212BHJP

   G01N 23/2251 20180101ALI20241212BHJP

   G01N 23/20091 20180101ALI20241212BHJP

【ＦＩ】

G16C60/00

G01N23/2251

G01N23/20091

【審査請求】有

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023094480

(22)【出願日】2023-06-08

(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】加藤 光樹

(72)【発明者】

【氏名】丹羽 貴寛

(72)【発明者】

【氏名】後藤 邦博

(72)【発明者】

【氏名】清水 司

(72)【発明者】

【氏名】奥村 文洋

(72)【発明者】

【氏名】藤井 亮暢

【テーマコード（参考）】

2G001

【Ｆターム（参考）】

2G001AA03

2G001BA05

2G001BA07

2G001CA01

2G001CA03

2G001DA06

2G001EA03

2G001GA06

2G001HA13

2G001LA11

(57)【要約】      （修正有）

【課題】よりよい対象物質の観測結果を解析する情報処理システム、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供する。
【解決手段】情報処理システム１において、情報処理装置２の取得部は、対象物質に対する第１の観測結果と第２の観測結果とを取得する。第１の観測結果は、対象物質を含む第１の領域に対して観測を行った結果であり、第１の領域内での位置を示す第１の位置情報と、位置毎の観測値である第１の観測値と、第１の位置情報に対応する属性とを含み、第２の観測結果は、対象物質を含む第２の領域に対して観測を行った結果であり、第２の領域内での位置を示す第２の位置情報と、位置毎の観測値である第２の観測値とを含み、第１の位置情報と第２の位置情報とは、互いに位置決め可能に構成される。出力部は、第１の位置情報の属性に基づき第２の位置情報の属性を特定し、第２の位置情報の属性毎の第２の観測値の分布に関する、分布情報を出力する。
【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、
次の各ステップを実行するようなプログラムを実行可能に構成されるプロセッサを備え、
取得ステップでは、対象物質に対する第１の観測結果と第２の観測結果とを取得し、ここで、
前記第１の観測結果は、前記対象物質を含む第１の領域に対して第１の観測を行った結果であり、
前記第１の領域内での位置を示す第１の位置情報と、当該位置ごとの観測値である第１の観測値と、前記第１の位置情報に対応する属性とを含み、
前記属性は、前記第１の観測結果に基づき特定され、
前記第２の観測結果は、前記対象物質を含む第２の領域に対して第２の観測を行った結果であり、
前記第２の領域内での位置を示す第２の位置情報と、当該位置ごとの観測値である第２の観測値とを含み、
前記第１の位置情報と前記第２の位置情報とは、互いに位置決め可能に構成され、
出力ステップでは、前記第１の位置情報の属性に基づき前記第２の位置情報の属性を特定し、当該第２の位置情報の属性ごとの前記第２の観測値の分布に関する、分布情報を出力する、情報処理システム。

【請求項2】

請求項１に記載の情報処理システムにおいて、
前記分布情報は、前記属性ごとの、前記第２の観測値に対応する前記第２の位置情報の数に関する分布を視覚的に示す分布視覚情報を含む、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、
前記出力ステップでは、異なる２つの前記属性の間での前記第２の観測値の分布間の距離に関する情報を出力する、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、
前記第１の観測結果は、前記対象物質の外観の撮像結果を含み、
前記属性は、前記外観の特徴量を含み、
前記第２の観測結果は、前記第２の位置情報に対応する前記対象物質の物性値を含む、もの。

【請求項5】

請求項４に記載の情報処理システムにおいて、
前記物性値は、前記第２の位置情報に対応する前記対象物質の組成に関する情報を含む、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、
前記取得ステップでは、複数の対象物質のそれぞれに対応する、前記第１の観測結果と前記第２の観測結果とを取得し、
前記出力ステップでは、前記対象物質のそれぞれに対応する前記分布情報を出力する、もの。

【請求項7】

請求項６に記載の情報処理システムにおいて、
前記第１の観測結果または前記第２の観測結果は、対応する前記対象物質に応じて予め付与される所定のラベルに関するラベル情報と対応付けられ、
前記出力ステップでは、前記ラベルごとに前記分布情報を出力し、異なる前記ラベルごとの前記分布情報の比較結果を出力する、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、
前記対象物質は、蓄電池の正極材料または負極材料であり、
前記第１の観測結果は、前記対象物質に対するＳＥＭ測定の結果を示すＳＥＭ画像データを含み、
前記第２の観測結果は、前記対象物質に対するＥＤＳ測定の結果を示すＥＤＳデータを含む、もの。

【請求項9】

情報処理方法であって、
請求項１～請求項８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10】

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８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】

非特許文献１には、リチウムイオンパウチフルセルの劣化挙動に関する調査結果が開示されている。当該調査結果は、走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ：Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｅｌｅｃｔｒｏｎ Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ）を用いた試料のＳＥＭ画像、および当該試料に対するエネルギー分散型Ｘ線分光法（ＥＤＳ：Ｅｎｅｒｇｙ Ｄｉｓｐｅｒｓｉｖｅ Ｘ－ｒａｙ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ）の結果を用いて行われている。

【先行技術文献】

【非特許文献】

【0003】

【非特許文献1】Ｌｉ Ｈ．， Ｃｈｅｎ Ｌ． ａｎｄ Ｃｈｅｎ Ｚ． "Ｈｉｇｈ－ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｓｔｏｒａｇｅ ｄｅｔｅｒｉｏｒａｔｉｏｎ ｂｅｈａｖｉｏｒｓ ｏｆ ｌｉｔｈｉｕｍ－ｉｏｎ ｂａｔｔｅｒｉｅｓ ｕｓｉｎｇ ｎｉｃｋｅｌ－ｒｉｃｈ ｃａｔｈｏｄｅ ａｎｄ ＳｉＯ－Ｃ ｃｏｍｐｏｓｉｔｅ ａｎｏｄｅ．" ＳＮ Ａｐｐｌ． Ｓｃｉ． ２， １１３６ （２０２０）．

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかし、リチウムイオン材料等の対象物質の観測結果を解析する技術には、未だ改善の余地がある。

【0005】

本発明では上記事情に鑑み、よりよい対象物質の観測結果を解析する技術を提供することとした。

【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は、次の各ステップを実行するようなプログラムを実行可能に構成されるプロセッサを備える。取得ステップでは、対象物質に対する第１の観測結果と第２の観測結果とを取得する。第１の観測結果は、対象物質を含む第１の領域に対して第１の観測を行った結果である。第１の領域内での位置を示す第１の位置情報と、当該位置ごとの観測値である第１の観測値と、第１の位置情報に対応する属性とを含む。属性は、第１の観測結果に基づき特定される。第２の観測結果は、対象物質を含む第２の領域に対して第２の観測を行った結果である。第２の領域内での位置を示す第２の位置情報と、当該位置ごとの観測値である第２の観測値とを含む。第１の位置情報と第２の位置情報とは、互いに位置決め可能に構成される。出力ステップでは、第１の位置情報の属性に基づき第２の位置情報の属性を特定し、当該第２の位置情報の属性ごとの第２の観測値の分布に関する、分布情報を出力する。

【0007】

このような構成によれば、よりよい対象物質の観測結果を解析する技術を提供することができる。

【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】計測装置４のハードウェア構成を示すブロック図である。

【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一例を示すアクティビティ図である。

【図7】分布情報ＩＦ１および分布視覚情報ＩＦ２の出力プロセスおよび出力態様の一例を示す図である。

【図8】分布間の距離に関する情報の出力プロセスおよび出力態様の一例を示す図である。

【図9】分布間の距離に関する情報の出力態様の別例を示す図である。

【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、一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、一実施形態において「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、一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。

【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とを備える。情報処理装置２と、ユーザ端末３と、計測装置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、少なくとも１つのプロセッサ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。

【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】

<計測装置４>
図４は、計測装置４のハードウェア構成を示すブロック図である。計測装置４は、対象物質Ｏｂに対して種々の空間的な計測を実行するように構成され、例えば、対象物質Ｏｂの外観と、外観のそれぞれの位置での組成を計測するためのＳＥＭ－ＥＤＳを実行するように構成される。対象物質Ｏｂは、蓄電池の正極材料、例えば、リチウムイオン蓄電池の正極材料に用いられる、リチウム元素含有物質など、である。一実施形態では、計測装置４は、電子銃４０と、第１の計測部４１と、第２の計測部４２と、を備える。

【0023】

電子銃４０は、対象物質Ｏｂに対し電子線Ｂ１を照射するように構成される。

【0024】

第１の計測部４１は、第１の観測としてのＳＥＭ（Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｅｌｅｃｔｒｏｎ Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｙ）測定を実行可能に構成され、第１の観測値として、対象物質Ｏｂから射出される反射電子線Ｂ２の強度を計測可能に構成されている。これにより、第１の計測部４１は、対象物質Ｏｂの外観を示すＳＥＭ画像を構築可能なＳＥＭ画像データＤ１を生成することができる。ＳＥＭ画像データＤ１は、対象物質Ｏｂを含む第１の領域に対してＳＥＭ測定を行った結果である。ＳＥＭ測定は、第１の観測の一例である。言い換えれば、第１の観測結果は、対象物質Ｏｂに対するＳＥＭ測定の結果を示すＳＥＭ画像データＤ１を含む。ＳＥＭ画像データＤ１は、第１の領域内での位置を示す第１の位置情報と、当該位置ごとの観測値である第１の観測値と、を含む。ＳＥＭ画像データＤ１は、対象物質Ｏｂの外観の撮像結果を含む。一実施形態では、ＳＥＭ画像データＤ１によって表される外観は、第１の位置情報と、当該第１の位置情報における反射電子線Ｂ２の強度によって表される、２次元平面上の画像モデルとして表現されるが、これに限られず、当該外観は、二次元曲面上の画像モデルとして表現されても、三次元立体モデルとして表現されてもよい。すなわち、第１の位置情報は、２次元的に表現されるものに限られず、３次元的に表現されるものであってもよい。ＳＥＭ画像データＤ１は、表示部３４等に表示される画像そのものに限られず、当該画像を生成するための指令符号、バイナリデータ等も含み得る。

【0025】

第２の計測部４２は、第２の観測としてのＥＤＳ（Ｅｎｅｒｇｙ Ｄｉｓｐｅｒｓｉｖｅ Ｘ－ｒａｙ Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ）を実行し、第２の観測値として、対象物質Ｏｂに対して照射された電子線Ｂ１によって生じる特性Ｘ線Ｂ３の強度を計測可能に構成されている。これにより、第２の計測部４２は、第２の観測結果としてＥＤＳデータＤ２を生成することができる。ＥＤＳデータＤ２は、対象物質Ｏｂを含む第２の領域に対してＥＤＳ測定を行った結果であり、対象物質Ｏｂに対する第２の観測結果の一例である。言い換えれば、第２の観測結果は、対象物質Ｏｂに対するＥＤＳ測定の結果を示すＥＤＳデータＤ２を含む。このような構成によれば、蓄電池の材料特性を、ＳＥＭ画像から得られる外観との相関から直感的に把握することができる。ＥＤＳデータＤ２は、第２の位置情報と、第２の観測値とを含む。第２の位置情報は、第２の領域内での位置を示す。第２の観測値は、当該位置ごとのＥＤＳ測定（第２の観測）の観測値であり、例えば、第２の観測値は、当該位置に含まれる元素の特性Ｘ線Ｂ３の計測数から得られる組成、例えば、ある元素の含有比率を含む。特性Ｘ線Ｂ３の計測数は、対象物質における特定領域の元素の含有量の増加に応じて増加する。そのため、物性値は、第２の位置情報に対応する対象物質Ｏｂの組成に関する情報を含む。このような構成によれば、対象物質Ｏｂの外観と対象物質Ｏｂの組成との間の相関を解析しやすくなるため、例えば、外観検査などでの対象物質Ｏｂの解析の際に得られる情報を増やすことができる。ＥＤＳデータＤ２は、表示部３４等に表示される画像そのものに限られず、当該画像を生成するための指令符号、バイナリデータ等も含み得る。

【0026】

一実施形態では、第１の観測（ＳＥＭ）によって観測される領域である第１の領域と、第２の観測（ＥＤＳに）によって観測される領域である第２の領域とは、ほぼ一致するように構成される。これにより、第１の位置情報と第２の位置情報とは、互いに位置決め可能に構成される。

【0027】

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、特定部２３２と、出力部２３３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。

【0028】

取得部２３１は、ユーザ端末３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。

【0029】

特定部２３２は、取得部２３１が取得した情報等に基づき種々の情報を特定可能に構成される。

【0030】

出力部２３３は、ＳＥＭ画像データＤ１、ＥＤＳデータＤ２、特定部２３２の特定結果等に基づき種々の情報を出力可能に構成される。

【0031】

３．情報処理について
本節では、上記情報処理システム１において実行される情報処理について説明する。

【0032】

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一例を示すアクティビティ図である。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。

【0033】

［アクティビティＡ１］
まず、アクティビティＡ１にて、出力部２３３は、ユーザからの操作に応じて、対象物質Ｏｂへの測定を行う指令を計測装置４に対して出力する。

【0034】

［アクティビティＡ１１、アクティビティＡ１２］
次に、処理がアクティビティＡ１１に進み、計測装置４は、当該指令に基づき対象物質Ｏｂに対する測定を実行する。詳細には、第１の計測部４１が対象物質Ｏｂに対するＳＥＭ測定を行い、第２の計測部４２が対象物質Ｏｂに対するＥＤＳ測定を行う。これにより、処理がアクティビティＡ１２に進み、計測装置４は、ＳＥＭ画像データＤ１とＥＤＳデータＤ２とを生成する。

【0035】

［アクティビティＡ２］
次に、処理がアクティビティＡ２に進み、取得部２３１は、ＳＥＭ画像データＤ１とＥＤＳデータＤ２を取得する。

【0036】

［アクティビティＡ３］
次に、処理がアクティビティＡ３に進み、プロセッサ２３は、取得されたＳＥＭ画像データＤ１に基づき属性特定処理を実行する。属性特定処理は、これにより、プロセッサ２３は、第１の位置情報に応じたＳＥＭ画像データＤ１の属性を特定する。属性は、第１の観測結果に基づき特定され、例えば、外観の特徴量を含む。外観の特徴量とは、例えば、対象物質Ｏｂの外観の触感、粒径、乱雑さなどと相関のある量である。このような特徴量としては、例えば、ＧＬＣＭ特徴量やＳＩＦＴ特徴量などのハンドクラフト特徴量、機械学習等で得られた特徴量などが挙げられる。特徴量は、例えば、第１の位置情報と、第１の位置情報で示される位置における反射電子線Ｂ２の強度に基づき特定される。ここでは、予め学習された学習済みモデルを用いた特徴量特定処理の一例について説明する。学習済みモデルは、画像データを入力として、外観の特徴量を少なくとも出力可能に構成され、入力層と、隠れ層と、出力層とを含む。学習済みモデルは、記憶部２２に格納されていても、情報処理装置２以外の外部装置に格納されていてもよい。また、属性特定処理は、情報処理システム１の外部に存在する装置によって行われてもよい。

【0037】

まず、プロセッサ２３は、予め設定された単位に応じて、取得されたＳＥＭ画像データＤ１を分割する。当該単位は、例えば、学習済みモデルが画像データを処理可能な解像度などによって規定される。ここでは、ＳＥＭ画像データＤ１は、一定の大きさの矩形の画像データに分割される。以下、説明の便宜上、分割された画像データのそれぞれを、パッチ画像データＤ１１ということがある。パッチ画像データＤ１１は、第１の位置情報との対応関係を判別可能な態様で規定される。したがって、パッチ画像データＤ１１は、第１の位置情報を示すデータを含む。

【0038】

次に、プロセッサ２３は、分割によって得られる複数のパッチ画像データＤ１１を、学習済みモデルに入力する。学習済みモデルは、入力されたパッチ画像データＤ１１から入力層に入力可能なパラメータに変換し、当該パラメータを少なくとも１つの隠れ層を介して出力層に伝達する。その結果、出力層から、パッチ画像データＤ１１ごとに少なくとも１つの特徴量が出力される。パッチ画像データＤ１１は、ＳＥＭ画像データＤ１を分割することによって得られているため、第１の位置情報と対応付け可能に構成されている。そのため、パッチ画像データＤ１１から出力される特徴量は、第１の位置情報と対応付け可能に構成され、第１の位置情報の属性ともいえる。学習済みモデルから出力される特徴量は、所定の基準に基づき複数のグループにグルーピングされてもよい。当該グルーピングされた特徴量を表すグループもまた、特徴量の１つである。これにより、複雑な系をより少ない属性で表現することができるため、ユーザに対する解析負荷を低減することができる。

【0039】

なお、上記属性特定処理に用いられる学習済みモデルの学習方法は、教師あり学習、教師なし学習、強化学習など任意である。学習済みモデルの種類として、線形回帰、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、ブースティング、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークなどが採用可能である。特に入力が画を含む場合、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）を用いることが好ましい。入力が時系列データを含む場合、リカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）を用いることが好ましい。クラスタリング技術として、スペクトラルクラスタリング、ＤＢＳＣＡＮ（Ｄｅｎｓｉｔｙ－Ｂａｓｅｄ Ｓｐａｔｉａｌ Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ｏｆ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｗｉｔｈ Ｎｏｉｓｅ）、ｋ－ｍｅａｎｓ法などが採用可能であり、セグメンテーション技術としてはＵ－Ｎｅｔなどが採用可能である。当該学習は、プロセッサ２３自身によって行われても、プロセッサ２３以外のデバイスによって行われてもよい。

【0040】

また、上記属性特定処理は、学習済みモデルを用いて行われるものに限られず、ルックアップテーブルまたは関数等の、ＳＥＭ画像データＤ１と属性との対応関係を示す任意の参照情報を用いて行われるものであってもよい。このような参照情報は、例えば、観測される第１の観測結果に対応するシミュレーション、校正実験等により得られる。

【0041】

［アクティビティＡ４］
次に、処理がアクティビティＡ４に進み、取得部２３１は、上記属性特定処理に基づき得られる属性としての特徴量を取得する。

【0042】

［アクティビティＡ５］
次に、処理がアクティビティＡ５に進み、特定部２３２は、ＳＥＭ画像データＤ１中の第１の位置情報に対応する特徴量、言い換えれば第１の位置情報の属性、に基づき第２の位置情報の特徴量（すなわち属性）を特定する。ここでは、ＳＥＭ画像データＤ１の第１の位置情報は、ＥＤＳデータＤ２の第２の位置情報と予め対応付けられているので、特定部２３２は、第２の位置情報の特徴量が、当該第２の位置情報に対応する第１の位置情報の属性と同一であるものとして、第２の位置情報の特定を行う。

【0043】

［アクティビティＡ２１］
その後、アクティビティＡ２１にて、ユーザ端末３のプロセッサ３３は、当該特定結果に基づき、表示部３４に特徴量を重畳させたＳＥＭ画像を表示する。

【0044】

［アクティビティＡ６］
また、アクティビティＡ６にて、出力部２３３は、当該第２の位置情報の属性（例えば、特徴量）ごとの第２の観測値の分布に関する、分布情報ＩＦ１を出力する。分布情報ＩＦ１は、例えば、特徴量と、第２の位置情報と、第２の観測値との対応関係を示すテーブルデータ、または当該テーブルデータを集計した統計値として出力される。一実施形態の分布情報ＩＦ１は、分布視覚情報ＩＦ２を含む。分布視覚情報ＩＦ２は、属性ごとの、第２の観測値に対応する第２の位置情報の数に関する分布を視覚的に示す。このような構成によれば、第１の位置情報と相関を有する属性と第２の観測値の相関関係を特定しやすくなる。分布視覚情報ＩＦ２は、例えば、ヒストグラム、折れ線グラフ、円グラフ、散布図など、ユーザが分布に関する全体像を把握可能な態様で出力される。

【0045】

［アクティビティＡ２２］
アクティビティＡ６の処理の後、アクティビティＡ２２にて、ユーザ端末３のプロセッサ３３は、アクティビティＡ６での出力結果に基づき、表示部３４にＥＤＳデータＤ２の分布視覚情報ＩＦ２を表示する。

【0046】

［アクティビティＡ７］
次に、処理がアクティビティＡ７に進み、出力部２３３は、上記分布情報ＩＦ１に基づき、特徴量ごとの、分布間の距離を出力する。言い換えれば、出力部２３３は、異なる２つの属性（例えば、特徴量）の間での第２の観測値の分布間の距離を出力する。このような構成によれば、対象物質Ｏｂに内在する異なる属性ごとの、含有元素固有の特性Ｘ線Ｂ３の分布の相違を定量的に評価することができる。分布間の距離の計算方法は、ワッサースタイン距離、ＫＬダイバージェンスなど、任意の手法を採用可能である。一実施形態では、当該距離に関する情報は、距離視覚情報として、ユーザが視認可能な情報を出力可能な態様で出力される。

【0047】

［アクティビティＡ２３］
その後、アクティビティＡ２３にて、ユーザ端末３のプロセッサ３３は、表示部３４に、当該距離に関する距離視覚情報を表示する。

【0048】

以上のような構成によれば、第１の観測値に応じて特定される属性ごとの第２の観測値の傾向を分布として把握することができる。したがって、第１の観測値と第２の観測値との相関関係に基づく解析をしやすくなる。

【0049】

３．３．情報処理の詳細
本節では、上述した情報処理の詳細について説明する。

【0050】

３．３．１．分布情報ＩＦ１および分布視覚情報ＩＦ２の出力プロセスおよび出力態様について
図７は、分布情報ＩＦ１および分布視覚情報ＩＦ２の出力プロセスおよび出力態様の一例を示す図である。図７に示すように、プロセッサ２３は、まずＳＥＭ画像データＤ１を複数のパッチ画像データＤ１１に分割する。ＳＥＭ画像データＤ１に対応する画像は、第１のＳＥＭ画像ＩＭ１ａとして図７中に示される。パッチ画像データＤ１１のそれぞれは、矩形領域に分割され、それぞれがある規定のサイズ以下となるように構成される。このように分割されたパッチ画像データＤ１１のそれぞれに対してある特徴量が特定される。出力部２３３は、特定された特徴量とＳＥＭ画像データＤ１とに基づき、ＳＥＭ画像ＩＭ１ａに、パッチ画像データＤ１１のそれぞれに対して特定された特徴量に対応する色を重畳表示させる。その結果、第１のＳＥＭ画像ＩＭ１ａに対して、パッチ画像データＤ１１に対応する位置ごとに特徴量に対応する色が重畳表示された第２のＳＥＭ画像ＩＭ１ｂが、表示部３４に表示される。なお、当該第２のＳＥＭ画像ＩＭ１ｂを表示させるか否かは任意である。本実施形態では、当該特徴量はグルーピング化後の特徴量として、３つのグループ（「グループ１」、「グループ２」、「グループ３」）に分類され、当該グループ毎に異なる表示態様、例えば異なる色、で判別可能に表示される。

【0051】

一方、取得部２３１は、ＥＤＳデータＤ２を取得する。図７中では、ＥＤＳデータＤ２に基づき表示部３４に表示される画像は、ＥＤＳマップＩＭ２として示されている。ＥＤＳマップＩＭ２は、ある１種の元素、例えば、フッ素元素、の分布を、輝度マップによって表現するものである。なお、フッ素元素に限らず、炭素元素や酸素元素等の任意の元素の分布であってもよく、複数の元素の分布であってもよい。その後、特定部２３２は、上記ＳＥＭ画像データＤ１の第１の位置情報と対応付けられた第２の位置情報を有するＥＤＳデータＤ２に対して、パッチ画像データＤ１１と同様の分割を行う。当該分割は、ＥＤＳデータＤ２から複数の分割されたデータを生成しても、当該ＥＤＳデータＤ２に対して第２の位置情報に基づき仮想的な領域分けを行うことによって行われてもよい。その後、特定部２３２は、第１の位置情報と第２の位置情報との対応関係、例えば画像データのインデックスや境界となる位置の位置情報など、に基づき、ＥＤＳデータＤ２中で分割された領域のそれぞれに対応するパッチ画像データＤ１１を特定し、対応するパッチ画像データＤ１１の特徴量を、当該領域の特徴量として特定する。これにより、ＥＤＳデータＤ２の第２の位置情報と、当該位置におけるフッ素元素含有量と、当該第２の位置情報に対応する特徴量との対応関係が得られる。

【0052】

その後、出力部２３３は、当該対応関係に基づき、分布視覚情報ＩＦ２を出力し、当該分布視覚情報ＩＦ２を表示部３４に表示させる。本実施形態の分布視覚情報ＩＦ２は、上記３つのグルーピングされたそれぞれの特徴量の分布（具体的には、第１のグループに対応する分布Ｈ１、第２のグループに対応する分布Ｈ２、第３のグループに対応する分布Ｈ３）、および特徴量で区別しない、ＥＤＳデータＤ２全体の分布ＨＴとが一覧可能な態様、例えば、ヒストグラム、で表示される。これにより、特徴量によらない系全体の情報と、特徴量ごとの情報とを、その分布形状の差異から容易に比較することができるため、系全体の傾向と異なる傾向を示す特徴量を特定しやすくなる。なお、分布情報ＩＦ１は、このような分布視覚情報ＩＦ２以外にも、各分布Ｈ１，Ｈ２，Ｈ３，ＨＴのそれぞれの平均値、中央値、分散などの統計量を含んでいてもよい。

【0053】

３．３．２．分布間の距離に関する情報の出力プロセスおよび出力態様について
図８は、分布間の距離に関する情報の出力プロセスおよび出力態様の一例を示す図である。なお、図８では、分布視覚情報ＩＦ２に基づき分布間の距離に関する情報の一例である距離視覚情報ＩＦ３が出力されるように図示されているが、あくまで説明の便宜上であり、分布視覚情報ＩＦ２そのものから距離視覚情報ＩＦ３を出力する必要はない。

【0054】

まず、プロセッサ２３は、ＥＤＳデータＤ２全体の分布ＨＴから、各特徴量に対応するＥＤＳデータＤ２の分布Ｈ１～Ｈ３を抽出する。その後、プロセッサ２３は、ＥＤＳデータＤ２全体の分布ＨＴに対する各特徴量に対応するＥＤＳデータＤ２の分布Ｈ１～Ｈ３のそれぞれの距離を計算する。当該距離として、上述したワッサースタイン距離が用いられる。その後、出力部２３３は、計算された各分布Ｈ１～Ｈ３の分布間の距離を出力し、それぞれを比較可能な態様で表示部３４に表示させる。ここでは、各分布Ｈ１～Ｈ３の分布間の距離が、棒グラフとして比較可能な態様で表示される。このように、基準となる特定の分布に対する各特徴量の分布間の距離を出力することにより、各特徴量の分布に関するより定量的な評価を行うことができる。特に、本実施形態のように、ＥＤＳデータＤ２全体の分布ＨＴを基準とすることにより、各分布Ｈ１～Ｈ３の傾向をより客観的に分析しやすくなる。なお、分布間の距離に関する情報は、ＥＤＳデータＤ２全体の分布ＨＴに対する各特徴量に対応するＥＤＳデータＤ２の分布Ｈ１～Ｈ３のそれぞれの距離に限られず、各分布Ｈ１～Ｈ３の間での分布間の距離に関する情報を含んでいてもよい。

【0055】

なお、分布間の距離に関する情報の出力態様は任意であり、図８に示される態様に限られない。例えば、図９は、分布間の距離に関する情報の出力態様の別例を示す図である。以下、説明の便宜上、図８に示す距離視覚情報ＩＦ３を第１の距離視覚情報ＩＦ３といい、図９に示す距離視覚情報ＩＦ４を第２の距離視覚情報ＩＦ４ということがある。

【0056】

３．３．３．複数のＳＥＭ画像データＤ１およびＥＤＳデータＤ２が取得された場合の処理について
上記情報処理は、複数のＳＥＭ画像データＤ１およびＥＤＳデータＤ２が取得された場合、例えば、複数の対象物質Ｏｂが存在する場合や、同一の対象物質Ｏｂに対して複数のＳＥＭ－ＥＤＳ測定が行われている場合など、についても同様に適用可能である。

【0057】

例えば、アクティビティＡ３にて、取得部２３１は、複数の対象物質Ｏｂのそれぞれに対応する、ＳＥＭ画像データＤ１とＥＤＳデータＤ２とを取得してもよい。この場合、出力部２３３は、対象物質Ｏｂのそれぞれに対応する分布情報ＩＦ１を出力してもよい。このような構成によれば、異なる対象物の間で、属性と第２の観測結果との対応関係を比較することができるため、対象物質Ｏｂの個体による分布の偏りを取り除きやすくなる。

【0058】

ここでは、複数のＳＥＭ画像データＤ１およびＥＤＳデータＤ２が取得された場合における分布情報ＩＦ１の出力態様の一例として、距離視覚情報ＩＦ４の出力態様について説明する。ここでは、取得部２３１が、３つの対象物質Ｏｂとして、第１の対象物質Ｏｂ１、第２の対象物質Ｏｂ２、および第３の対象物質Ｏｂ３のそれぞれに関する、ＳＥＭ画像データＤ１およびＥＤＳデータＤ２を取得する場合について説明する。

【0059】

本実施形態では、プロセッサ２３は、各対象物質Ｏｂ１～Ｏｂ３のそれぞれについて、ＥＤＳデータＤ２全体の分布ＨＴに対する各特徴量に対応するＥＤＳデータＤ２の分布Ｈ１～Ｈ３のそれぞれの距離と、各分布Ｈ１～Ｈ３の間での分布間の距離とを計算する。その後、プロセッサ２３は、異なる対象物質Ｏｂ１～Ｏｂ３の間でのＥＤＳデータＤ２全体の分布ＨＴの分布間の距離を計算する。その後、出力部２３３は、第２の距離視覚情報ＩＦ４として、対象物質Ｏｂ１～Ｏｂ３のそれぞれの各分布Ｈ１，Ｈ２，Ｈ３，ＨＴに対応するノードと、計算された分布間の距離に応じた長さのエッジとを有するグラフネットワークを表示部３４に表示させる。図９中のＧ１～Ｇ３は、特徴量ごとの分布Ｈ１～Ｈ３に対応するノードを表し、Ｔは、各対象物質Ｏｂ１～Ｏｂ３のそれぞれのＥＤＳデータＤ２全体の分布ＨＴに対応するノードを表す。これにより、複数の対象物質Ｏｂや１つの対象物質Ｏｂに対する複数の観測結果に対する直感的な解析をしやすくすることができる。なお、取得されたＳＥＭ画像データＤ１およびＥＤＳデータＤ２が１つの場合にも、当該手法は適用可能である。

【0060】

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。

【0061】

ＳＥＭ画像データＤ１またはＥＤＳデータＤ２は、対応する対象物質Ｏｂに応じて予め付与される所定のラベルに関するラベル情報と対応付けられていてもよい。例えば、ＳＥＭ画像データＤ１に対して容量測定や、学習済みモデルへの入力を行うことにより、容量の劣化度合いの大小に関するラベルが付与されていてもよい。この場合、出力部２３３は、ラベルごとに分布情報ＩＦ１を出力し、異なるラベルごとの分布情報ＩＦ１の比較結果を出力してもよい。このような構成によれば、予め設定されたラベルごとの第２の観測値の振る舞いを、異なるラベル同士で比較することができる。

【0062】

プロセッサ２３は、ＳＥＭ画像データＤ１をパッチ画像データＤ１１に分割し、当該パッチ画像データＤ１１を最小単位として特徴量等の属性を特定する必要はない。例えば、プロセッサ２３は、ＳＥＭ画像データＤ１の第１の位置情報のそれぞれに対して、例えば、ピクセル単位で、特徴量等の属性を特定してもよい。また、プロセッサ２３は、複数のＳＥＭ画像データＤ１を分割してパッチ画像データＤ１１のセットを生成し、当該パッチ画像データＤ１１のそれぞれに対して特徴量等の属性の特定を行ってもよい。

【0063】

第２の観測結果は、ＥＤＳデータＤ２等によって表される物質の組成分布の観測結果に限られず、例えば、ヤング率、歪、応力、弾性定数、熱膨張率、抵抗値、誘電率、分極、ピエゾ定数、磁化、帯磁率、透磁率、反射率、透過率、ドメイン分布など、任意の観測値の分布に関する観測結果を含み得る。このような構成によれば、対象物質Ｏｂの外観と、当該外観の位置に対応する物性値との相関が、特徴量ごとの物性値の分布として表現することができる。したがって、当該対象物質Ｏｂの物性に関する特徴を、外観という直感的に把握可能な情報に基づき解析することが容易となる。言い換えれば、第２の観測結果は、第２の位置情報に対応する対象物質Ｏｂの物性値を含む。

【0064】

属性は、例えば、学習済みモデルから出力される上記特徴量に限られず、第１の観測結果を評価する評価者により付与される任意の属性を含み得る。

【0065】

第１の観測結果は、ＳＥＭ画像データＤ１のように、ＳＥＭ測定を用いたものに限られない。例えば、第１の観測結果は、第１の計測部４１としてのＡＦＭ（Ａｔｏｍｉｃ Ｆｏｒｃｅ Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ）などの接触型顕微鏡を用いた外観の観測結果を示すものであってもよい。また、この場合、第２の観測結果は、ＰＦＭ（Ｐｉｅｚｏｒｅｓｐｏｎｓｅ Ｆｏｒｃｅ Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｙ）やＭＦＭ（Ｍａｇｎｅｔｉｃ Ｆｏｒｃｅ Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｙ）などのように、第２の観測値として圧電応答テンソルや磁気ドメインの向きなどを含むものであってもよい。また、第１の観測結果は、第１の計測部４１としての光学機器、例えば、可視光カメラ、赤外線カメラなどを用いた、対象物質Ｏｂの外観の光学的な撮像結果を示すものであってもよい。

【0066】

第１の観測結果は、対象物質Ｏｂの外観の撮像結果を示すものに限られない。例えば、第１の観測結果は、任意の第１の観測値の実空間分布を含むものであってもよい。例えば、第１の観測結果は、第２の観測結果とは異なる元素の組成分布を示すものであってもよい。これにより、異なる元素の分布の間の相関の解析をより容易にすることができる。第１の観測結果は、第１の観測値の空間分布、特に実空間分布、の観測結果ともいえる。同様に、第２の観測結果は、第２の観測値の空間分布、特に実空間分布、の観測結果ともいえる。

【0067】

第１の計測部４１と第２の計測部４２とは、ＳＥＭ－ＥＤＳを実行可能な計測装置４のように一体の装置として組み込まれていなくてもよく、それぞれが独立した装置として実装されていてもよい。また、第１の位置情報と第２の位置情報とは、第１の計測部４１および第２の計測部４２の測定段階で一致するように構成されていなくてもよい。例えば、対象物質Ｏｂや対象物質Ｏｂが載置されるステージに、位置合わせ用の特定のランドマーク、例えば、特定のパターン、を設けることにより、第１の位置情報と第２の位置情報とが位置決め可能に構成されてもよい。

【0068】

上記情報処理の適用対象となる対象物質Ｏｂは、蓄電池の正極材料に限られない。蓄電池の負極材料であってもよい。また、対象物質Ｏｂは、蓄電池に含まれる材料に限られず、無機材料、有機材料など、任意の材料により構成されていてもよい。また、対象物質Ｏｂは、多結晶に限られず、単結晶、準結晶、アモルファスなど、任意の構造を備えていてもよい。また、対象物質Ｏｂは、単体または化合物によって構成される物質に限らず、生体組織、構造物などの複雑系を構成するものであってもよい。

【0069】

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。

【0070】

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。

【0071】

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。

【0072】

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。

【0073】

（１）情報処理システムであって、次の各ステップを実行するようなプログラムを実行可能に構成されるプロセッサを備え、取得ステップでは、対象物質に対する第１の観測結果と第２の観測結果とを取得し、ここで、前記第１の観測結果は、前記対象物質を含む第１の領域に対して第１の観測を行った結果であり、前記第１の領域内での位置を示す第１の位置情報と、当該位置ごとの観測値である第１の観測値と、前記第１の位置情報に対応する属性とを含み、前記属性は、前記第１の観測結果に基づき特定され、前記第２の観測結果は、前記対象物質を含む第２の領域に対して第２の観測を行った結果であり、前記第２の領域内での位置を示す第２の位置情報と、当該位置ごとの観測値である第２の観測値とを含み、前記第１の位置情報と前記第２の位置情報とは、互いに位置決め可能に構成され、出力ステップでは、前記第１の位置情報の属性に基づき前記第２の位置情報の属性を特定し、当該第２の位置情報の属性ごとの前記第２の観測値の分布に関する、分布情報を出力する、情報処理システム。

【0074】

このような構成によれば、第１の観測値に応じて特定される属性ごとの第２の観測値の傾向を分布として把握することができる。したがって、第１の観測値と第２の観測値との相関関係に基づく解析をしやすくなる。

【0075】

（２）上記（１）に記載の情報処理システムにおいて、前記分布情報は、前記属性ごとの、前記第２の観測値に対応する前記第２の位置情報の数に関する分布を視覚的に示す分布視覚情報を含む、もの。

【0076】

このような構成によれば、第１の位置情報と相関を有する属性と第２の観測値の相関関係を特定しやすくなる。

【0077】

（３）上記（１）または（２）の何れか１つに記載の情報処理システムにおいて、前記出力ステップでは、異なる２つの前記属性の間での前記第２の観測値の分布間の距離に関する情報を出力する、もの。

【0078】

このような構成によれば、対象物質に内在する異なる属性ごとの第２の物理量の分布の相違を定量的に評価することができる。

【0079】

（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、前記第１の観測結果は、前記対象物質の外観の撮像結果を含み、前記属性は、前記外観の特徴量を含み、前記第２の観測結果は、前記第２の位置情報に対応する前記対象物質の物性値を含む、もの。

【0080】

このような構成によれば、対象物質の外観と、当該外観の位置に対応する物性値との相関が、特徴量ごとの物性値の分布として表現することができる。したがって、当該対象物質の物性に関する特徴を、外観という直感的に把握可能な情報に基づき解析することが容易となる。

【0081】

（５）上記（４）に記載の情報処理システムにおいて、前記物性値は、前記第２の位置情報に対応する前記対象物質の組成に関する情報を含む、もの。

【0082】

このような構成によれば、対象物質の外観と対象物質の組成との間の相関を解析しやすくなるため、例えば、外観検査などでの対象物質の解析の際に得られる情報を増やすことができる。

【0083】

（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、前記取得ステップでは、複数の対象物質のそれぞれに対応する、前記第１の観測結果と前記第２の観測結果とを取得し、前記出力ステップでは、前記対象物質のそれぞれに対応する前記分布情報を出力する、もの。

【0084】

このような構成によれば、異なる対象物の間で、属性と第２の観測結果との対応関係を比較することができるため、対象物質の個体による分布の偏りを取り除きやすくなる。

【0085】

（７）上記（６）に記載の情報処理システムにおいて、前記第１の観測結果または前記第２の観測結果は、対応する前記対象物質に応じて予め付与される所定のラベルに関するラベル情報と対応付けられ、前記出力ステップでは、前記ラベルごとに前記分布情報を出力し、異なる前記ラベルごとの前記分布情報の比較結果を出力する、もの。

【0086】

このような構成によれば、予め設定されたラベルごとの第２の観測値の振る舞いを、異なるラベル同士で比較することができる。

【0087】

（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、前記対象物質は、蓄電池の正極材料または負極材料であり、前記第１の観測結果は、前記対象物質に対するＳＥＭ測定の結果を示すＳＥＭ画像データを含み、前記第２の観測結果は、前記対象物質に対するＥＤＳ測定の結果を示すＥＤＳデータを含む、もの。

【0088】

このような構成によれば、蓄電池の材料特性を、ＳＥＭ画像から得られる外観との相関から直感的に把握することができる。

【0089】

（９）情報処理方法であって、上記（１）～（８）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。

【0090】

このような構成によれば、入力データに基づき、物理現象を精度良く再現可能な非線形な物理モデルを構築することができる。

【0091】

（１０）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）～（８）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。

【0092】

このような構成によれば、入力データに基づき、物理現象を精度良く再現可能な非線形な物理モデルを構築することができる。
もちろん、この限りではない。

【0093】

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】

【0094】

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 ：特定部
２３３ ：出力部
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 ：計測装置
４０ ：電子銃
４１ ：第１の計測部
４２ ：第２の計測部
Ｂ１ ：電子線
Ｂ２ ：反射電子線
Ｂ３ ：特性Ｘ線
Ｄ１ ：ＳＥＭ画像データ
Ｄ１１ ：パッチ画像データ
Ｄ２ ：ＥＤＳデータ
Ｈ１ ：分布
Ｈ２ ：分布
Ｈ３ ：分布
ＨＴ ：分布
ＩＦ１ ：分布情報
ＩＦ２ ：分布視覚情報
ＩＦ３ ：距離視覚情報
ＩＦ４ ：距離視覚情報
ＩＭ１ａ ：第１のＳＥＭ画像
ＩＭ２ｂ ：第２のＳＥＭ画像
ＩＭ２ ：ＥＤＳマップ
Ｏｂ ：対象物質
Ｏｂ１ ：第１の対象物質
Ｏｂ２ ：第２の対象物質
Ｏｂ３ ：第３の対象物質

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】