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公開番号2025142546
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-01
出願番号2024041972
出願日2024-03-18
発明の名称解析装置、解析方法、および解析プログラム
出願人キオクシア株式会社
代理人弁理士法人酒井国際特許事務所
主分類G06F 30/27 20200101AFI20250924BHJP(計算;計数)
要約【課題】利便性が高い解析装置、解析方法、および解析プログラムを提供すること。
【解決手段】解析装置は、プロセッサを備える。プロセッサは、予測器の生成に用いられた教師データセットに基づき、第1セットについて第1の説明変数の貢献度である第1貢献度を計算する。予測器は、複数の説明変数が入力され複数の説明変数に対応する予測値を出力するように構成される。第1セットは、複数の説明変数の値のセットである。第1の説明変数は、複数の説明変数のうちの1つである。プロセッサは、教師データセットに基づき、第1セットと異なる複数の説明変数の値のセットである第2セットについて第1の説明変数の貢献度である第2貢献度を計算する。プロセッサは、第1貢献度と第2貢献度との差分を求める計算によって第3貢献度を取得し、第3貢献度を出力する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
複数の説明変数が入力され前記複数の説明変数に対応する予測値を出力するように構成された予測器の生成に用いられた教師データセットに基づき、前記複数の説明変数の値のセットである第１セットについて前記複数の説明変数のうちの第１の説明変数の貢献度である第１貢献度を計算することと、
前記教師データセットに基づき、前記第１セットと異なる前記複数の説明変数の値のセットである第２セットについて前記第１の説明変数の貢献度である第２貢献度を計算することと、
前記第１貢献度と前記第２貢献度との差分を求める計算によって第３貢献度を取得することと、
前記第３貢献度を出力することと、
を実行するプロセッサ、
を備える解析装置。
続きを表示（約 1,700 文字）【請求項２】
前記プロセッサは、前記予測器を用いて前記第１セットに対応する第１予測値と前記第２セットに対応する第２予測値とを計算し、前記第１予測値および前記第２予測値を出力する、
請求項１に記載の解析装置。
【請求項３】
前記複数の説明変数は、前記第１の説明変数とは異なる第２の説明変数を含み、
前記プロセッサは、前記教師データセットに基づき、前記第１セットについて第２の説明変数の貢献度である第４貢献度を計算することと、前記第２セットについて前記第２の説明変数の貢献度である第５貢献度を計算することと、前記第４貢献度と前記第５貢献度との差分を求める計算によって第６貢献度を取得すること、
をさらに備える、請求項１に記載の解析装置。
【請求項４】
前記複数の説明変数は、半導体装置の製造にかかるプロセス条件であり、前記予測器が出力する予測値は、プロセス結果の予測値である、
請求項１から請求項３の何れか一項に記載の解析装置。
【請求項５】
複数の説明変数が入力され前記複数の説明変数に対応する予測値を出力するように構成された予測器の生成に用いられた教師データセットに基づき、前記複数の説明変数の値のセットである第１セットについて前記複数の説明変数のうちの第１の説明変数の貢献度である第１貢献度を計算することと、
前記教師データセットに基づき、前記第１セットと異なる前記複数の説明変数の値のセットである第２セットについて前記第１の説明変数の貢献度である第２貢献度を計算することと、
前記第１貢献度と前記第２貢献度との差分を求める計算によって第３貢献度を取得することと、
前記第３貢献度を出力することと、
を含む解析方法。
【請求項６】
前記予測器を用いて前記第１セットに対応する第１予測値と前記第２セットに対応する第２予測値とを計算することと、
前記第１予測値および前記第２予測値を出力することと、
をさらに含む請求項５に記載の解析方法。
【請求項７】
前記複数の説明変数は、前記第１の説明変数とは異なる第２の説明変数を含み、
前記教師データセットに基づき、前記第１セットについて第２の説明変数の貢献度である第４貢献度を計算することと、
前記第２セットについて前記第２の説明変数の貢献度である第５貢献度を計算することと、
前記第４貢献度と前記第５貢献度との差分を求める計算によって第６貢献度を取得すること、
をさらに含む、請求項５に記載の解析方法。
【請求項８】
前記複数の説明変数は、半導体装置の製造にかかるプロセス条件であり、前記予測器が出力する予測値は、プロセス結果の予測値である、
請求項５から請求項７の何れか一項に記載の解析方法。
【請求項９】
コンピュータに、
複数の説明変数が入力され前記複数の説明変数に対応する予測値を出力するように構成された予測器の生成に用いられた教師データセットに基づき、前記複数の説明変数の値のセットである第１セットについて前記複数の説明変数のうちの第１の説明変数の貢献度である第１貢献度を計算することと、
前記教師データセットに基づき、前記第１セットと異なる前記複数の説明変数の値のセットである第２セットについて前記第１の説明変数の貢献度である第２貢献度を計算することと、
前記第１貢献度と前記第２貢献度との差分を求める計算によって第３貢献度を取得することと、
前記第３貢献度を出力することと、
を実行させる解析プログラム。
【請求項１０】
前記コンピュータに、
前記予測器を用いて前記第１セットに対応する第１予測値と前記第２セットに対応する第２予測値とを計算することと、
前記第１予測値および前記第２予測値を出力することと、
をさらに実行させる請求項９に記載の解析プログラム。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本実施形態は、解析装置、解析方法、および解析プログラムに関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、機械学習が様々な分野に普及し、複雑な現象の予測、条件最適化、など適用されている。実用上の観点から、機械学習モデルによって得られる予測値について、説明や解釈が求められるケースが増えている。
【０００３】
機械学習の「説明可能なAI技術（XAI：eXplainable AI）」の１つとしてＳＨＡＰ（SHapley Additive exPlanations）がある。ＳＨＡＰによれば、予測値に対する貢献度を表す数値情報であるＳＨＡＰ値を説明変数毎に得ることができる。貢献度は、重要度、または寄与度、とも称される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特許第７１５３１４２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
一つの実施形態は、利便性が高い解析装置、解析方法、および解析プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
一つの実施形態によれば、解析装置は、プロセッサを備える。プロセッサは、予測器の生成に用いられた教師データセットに基づき、第１セットについて第１の説明変数の貢献度である第１貢献度を計算する。予測器は、複数の説明変数が入力され複数の説明変数に対応する予測値を出力するように構成される。第１セットは、複数の説明変数の値のセットである。第１の説明変数は、複数の説明変数のうちの１つである。プロセッサは、教師データセットに基づき、第１セットと異なる複数の説明変数の値のセットである第２セットについて第１の説明変数の貢献度である第２貢献度を計算する。プロセッサは、第１貢献度と第２貢献度との差分を求める計算によって第３貢献度を取得し、第３貢献度を出力する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
実施形態にかかる個別条件毎の貢献度を計算するアルゴリズムについて説明するための模式的な図。
実施形態にかかる解析装置のハードウェア構成の一例を示す模式的な図。
実施形態にかかる解析装置の動作の一例を示すフローチャート。
図３に示されたＳ１０２～Ｓ１０５の処理によって得られるプロセス条件と予測値との２つの対の例を示す図。
実施形態にかかる、教師データセットによって決まる基準値を説明するための図。
実施形態にかかる各個別条件のＳＨＡＰ値の表示方法の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
機械学習は、半導体装置を製造するためのプロセスの開発（以降、プロセス開発）においても適用できる。例えば、説明変数群としてプロセス条件が入力され予測値としてプロセス結果を出力するように構成された機械学習モデルを生成すれば、当該機械学習モデルを用いてプロセス条件の最適化を図ることが可能になる。
【０００９】
なお、プロセス条件は、半導体装置を製造にかかる条件であって、開発者が設定可能な可変の条件である。プロセス条件は、複数の条件を含み得る。プロセス条件に含まれる複数の条件のそれぞれを、個別条件と表記する。プロセス条件が機械学習モデルに入力される場合、それぞれの個別条件は説明変数群を構成する説明変数である。
【００１０】
プロセス開発、特にその初期段階では、現状のＰＯＲ（Process of Record）条件からの改善効果を把握したいというニーズがある。例えば、開発者は、予測器に入力されるプロセス条件をＰＯＲ条件から別の条件に変更することによって予測値が変化したとき、予測値の変化をもたらした度合い、換言すると予測値の変化に対する貢献度、を個別条件毎に特定したい場合がある。
（【００１１】以降は省略されています）

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