MANUFACTURING CONDITION SELECTION METHOD, MATERIAL MANUFACTURING METHOD, MANUFACTURING CONDITION SELECTION DEVICE, AND PROGRAM

A manufacturing condition selection method according to the present invention comprises: an input step (S11) in which, with regard to a material to be manufactured, an initial data group including initial manufacturing condition data and characteristic value data of the material is input; a search range setting step (S12) in which a search range for a manufacturing condition of the material is set on the basis of the initial data group; a calculation step (S13) which uses a machine learning model to calculate a predicted characteristic value that is a predicted value of the characteristic value of the material in a search range on the basis of the initial data group, and a predicted error that is an estimated error of the predicted characteristic value; and a selection step (S14) in which a manufacturing condition of the material, the manufacturing condition being used as an experimental point, is selected on the basis of a calculated value of an acquisition function that uses a parameter based on the initial data group, the predicted characteristic value, and the predicted error. Un procédé de sélection de condition de fabrication selon la présente invention comprend : une étape d'entrée (S11) dans laquelle, par rapport à un matériau à fabriquer, un groupe de données initial comprenant des données de condition de fabrication initiale et des données de valeur caractéristique du matériau est entré ; une étape de définition de plage de recherche (S12) dans laquelle une plage de recherche pour une condition de fabrication du matériau est définie sur la base du groupe de données initial ; une étape de calcul (S13) qui utilise un modèle d'apprentissage automatique pour calculer une valeur caractéristique prédite qui est une valeur prédite de la valeur caractéristique du matériau dans une plage de recherche sur la base du groupe de données initial, et une erreur prédite qui est une erreur estimée de la valeur caractéristique prédite ; et une étape de sélection (S14) dans laquelle une condition de fabrication du matériau, la condition de fabrication étant utilisée en tant que point expérimental, est sélectionnée sur la base d'une valeur calculée d'une fonction d'acquisition qui utilise un paramètre basé sur le groupe de données initial, la valeur caractéristique prédite et l'erreur prédite. 製造条件選定方法は、製造対象としての材料に関して、初期の製造条件データと材料の特性値データを含む初期データ群が入力される入力工程（Ｓ１１）と、初期データ群に基づいて、材料の製造条件の探索範囲を設定する探索範囲設定工程（Ｓ１２）と、機械学習モデルを用いて、初期データ群に基づいて探索範囲における材料の特性値の予測値である予測特性値と、予測特性値の推定さ