生成AIを活用した実験計画法とその妥当性検証法【提携セミナー】
| 開催日時 | 【Live配信】2026/8/13（木）10:00～16:00 , 【アーカイブ（録画）配信】2026/8/24（月）まで申し込み受け付け（視聴期間:8/24～9/3） |
|---|---|
| 担当講師 | 嵜山 陽二郎 氏 |
| 開催場所 | Zoomを利用したLive配信 または アーカイブ配信 |
| 定員 | 30名 |
| 受講費 | 55,000円（消費税込/資料付き） |
直交表やタグチメソッドも生成AIで活用！
～DOEに詳しくなくても、生成AIで実験計画を効率的に設計できる
AIが提案した実験計画は本当に正しいのか？
～生成AIの「得手・不得手」を理解し、実験計画の妥当性を判断
生成AIを活用した実験計画法とその妥当性検証法
【提携セミナー】
主催：株式会社技術情報協会
講座内容
近年、ChatGPTがデータ分析において優れたツールであることが認知されつつありますが、実験計画法において活用した事例は皆無です。しかしながら、ChatGPTは出来るだけ少ない実験回数で交絡を含まない最適な実験計画を提案してくれますし、提案した実験計画に基づき分析を行い、効果や交互作用を評価することができます。また、直交表やMT法、タグチメソッドなどを用いた高度な実験計画法も、ChatGPTなら簡単に実行することができます。本講座の受講により実験計画法についての理解が深まるとともに、ChatGPTを活用すれば簡単に実行することが出来ることを肌感覚で理解することができます。
習得できる知識
DOEに詳しくなくても、生成AIで実験計画を効率的に設計できる
生成AIの「得手・不得手」を理解し、実験計画の妥当性を判断
担当講師
東京情報大学 非常勤講師 嵜山 陽二郎 氏
専門分野：医療統計学
略歴：
1993年東京大学大学院修士課程、博士課程修了（医学博士）
1999-2007年 ファイザー(株)中央研究所にて、職員を対象とし100回を超える統計解析の授業を実施、非臨床薬理試験における統計解析支援。
2007-2009年 ファイザー(株)英国サンドウィッチ研究所
2009-2013年 グラクソスミスクライン(株)等にて医学情報・統計解析担当を歴任
2013年- 株式会社メドインフォ設立 代表取締役
2025年- 東京情報大学 非常勤講師
セミナープログラム（予定）
１．生成AIとChatGPT
1.1 生成AIとは
1.2 ChatGPTとは
1.3 Data Analystによるデータ分析
1.4 ChatGPTのデータ分析における活用
1.5 プロンプトの書き方
２．実験計画法
2.1 実験計画法とは
2.2 フィッシャーの３原則
2.3 層別ランダム化
2.4 ラテン方格法
３．要因実験
3.1 要因実験とは
3.2 完全実施要因計画
3.3 一部実施要因計画
3.4 主効果と交互作用
４．一元配置法
4.1 一元配置法について
4.2 分散分析法
4.3 変動の分解
4.4 因子効果の検定方法
５．二元配置法
5.1 二元配置法について
5.2 分散分析法
5.3 変動の分解と交互作用
5.4 因子効果の検定方法
６．直交表
6.1 直交表とは
6.2 直交表の使い方
6.3 直交表を用いた実験計画法
6.4 直交表による因子効果と交互作用の評価
７．その他の方法
7.1 回帰分析
7.2 重回帰分析
7.3 ＭＴ法
7.4 タグチメソッド
８．生成AIを活用した実験計画法の留意点と妥当性検証
8.1 実験計画法にChatGPTを活用するメリット
8.2 実験計画法におけるChatGPTの限界
8.3 AIが提案した実験計画の妥当性確認
8.4 結果解釈時の注意点（交絡・過学習・見落とし）
8.5 将来展望
【質疑応答】
公開セミナーの次回開催予定
開催日
【Live配信】2026年8月13日（木）10:00～16:00
【アーカイブ（録画）配信】2026年8月24日（月）まで申し込み受け付け（視聴期間:8/24～9/3）
開催場所
Zoomを利用したLive配信 または アーカイブ配信
受講料
1名につき 55,000円(消費税込､資料付)
〔1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき49,500円〕
備考
資料は事前にPDFで郵送いたします。
お申し込み方法
★下のセミナー参加申込ボタンより、必要事項をご記入の上お申し込みください。
★【LIVE配信】、【アーカイブ配信】のどちらかご希望される受講形態をメッセージ欄に明記してください。
※お申込後はキャンセルできませんのでご注意ください。
※申し込み人数が開催人数に満たない場合など、状況により中止させていただくことがございます。
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