『説明が分かりやすい』、『ノウハウが非常に役立った』と毎回好評です。

・新たに取り組む方も、従来方法の見直し、改良・改善にも！

＊年間の受講者数が1000名を超える、企業での実務経験豊富な講師が丁寧に解説！

開発の質と効率を向上する汎用的インフォマティクス＆

統計的最適化 実践入門

《Excelで構築可能な人工知能を使った非線形実験計画法と実験計画法》

【希望者にソフトウェア・検討テンプレート提供】

【提携セミナー】

主催：株式会社情報機構

実験計画法は、少ない実験回数で多くの構成要素が関係する現象の解析が可能です。その解析方法を使うと、本来、数千通りの実験が必要な場合でも、数十通りの実験回数で、構成要素間の最適な組合せ（因子ごとの最適条件）を見つけることが可能です。

しかしながら、解析の前提として構成要素の組合せ効果が線形モデル（構成要素の影響が足し算で構成された単純なモデル）に基づくことを前提にしており、構成要素が複雑に絡みあう製造業の開発では、最適条件の推定が外れることが多々ありました。

本セミナーでは、まず、実験計画法の原理と問題点の解説を行います。その上で、実験計画法の問題点を補うために人工知能の一種であるディープラーニング（ニューラルネットワークモデル＝超回帰式）を併用した、製造業の開発により適した非線形実験計画法を解説いたします。

実験計画法の導入を考えている初学者の方、これまで実験計画法や応答曲面法、品質工学（タグチメソッド）を使ってみたが上手く行かなかったという方々に、また、多目的最適化が必要な方々に、具体的な解決策を詳細に説明します。

なお、非線形現象をモデル化（数式化）するニューラルネットワークモデルを、Excel上で簡単に構築する方法もデモンストレーションを併用して解説いたします。

※非線形実験計画法とは：
AIプログラミングができない要素技術者自身で実行できる、材料・プロセス開発以外にも適応可能な
汎用的インフォマティクス（データ駆動型開発法）

◆受講後、習得できること

• 従来の開発方法の問題点と解決策
• 数多くの要因の組合せを効率的に実験し、最適条件を導き出す方法
• 製造業における実験計画法の基本的な考え方から実践手順
• 製造業における実験計画法の原理的な問題点と解決方法
• 非線形性が強い現象の場合に有効なニューラルネットワークモデル（超回帰式）を併用する解析手順
• Excel上で、簡単にニューラルネットワークモデルを構築する方法と実験計画法への応用ノウハウ
• 複数の特性値（多特性）を同時に最適化する実験デザイン、解析方法
• 各構成要素の条件に関して、飛び飛びの値（水準）での最適条件化ではなく、連続値として（水準の間も含めて）最適条件を求める解析方法
• 複雑な関係を持つ構成要素間の最適な組合せ条件を見つける具体的手順
• 実験計画法や応答曲面法、品質工学（タグチメソッド）を開発で使ったが、上手く行かなかった方々への解決策
  ※実験計画法、ニューラルネットワークモデル、品質工学（タグチメソッド）に関する予備知識は必要ありません。

◆受講対象者

• 機械、電子電気部品、材料、家電、加工／生産装置、計測評価機器、医療医工分野等の製品や技術開発に携わり、開発効率を高めたい方
• 問題に関係する要素が多く、体系的な実験解析手法を必要とする方
• 開発難易度が上がった、未経験分野への進出等、従来のやり方では成果が出ない方
• 安価な部品や装置で高い性能目標を達成する開発方法を求める方
• 毎年繰返し、同じような製品開発（製品設計と検証、その生産条件出し）を行っていて、その開発効率を高めたい方
• 多特性の最適化が必要で、従来方法では解決できなかった方
• 実験計画法や応答曲面法、品質工学(タグチメソッド)を使ってみたが上手く行かない方
• 実験計画法やタグチメソッド（品質工学）などの離散的な探索では成果の出ない方
  ※技術コンサルタントの方や、講師業の方は、受講をご遠慮ください。

▽好評の声、続々！（過去受講者アンケートより）
「非常にわかり易い内容で、正直これまで受講したセミナーの中で一番身になった」（技術開発）
「個別の質問にも丁寧に応じて頂き、ありがとうございます」（基礎研究）
「これまでの開発方法を大いに反省することを感じました」（研究開発）
「概念説明が非常に判りやすかった」（製品開発）
「JISや書籍では理解できなかった内容が、スッキリ理解できた」（生産システ ム開発）
「ノウハウが大変参考になりました」（解析技術）
「項目設定や再実験のノウハウの活用など、大変有益でした」（部品開発）
「具体例が多く、いろんな状況に対応した解説が有り難い。社内で横展開します」（コンシューマ商品開発）
「とても分かり易くて良かったです」（ソフトウェア開発責任者）

▼印刷配布資料について

• 単なる図表だけでなく、補足説明・解説が書き込まれており、ウェビナー受講後の復習がしやすくなっております。
• 100枚以上のスライドを収載しています。
• 講師への連絡先も記載しております。不明点については問い合わせが可能です。
  （質問の内容や量次第では回答しかねることもございます）

担当講師

MOSHIMO研 代表　 福井 郁磨 氏
（元オムロン（株）、元パナソニック（株）、元東レ（株）、元LG Electronics Japan Lab（株））

セミナープログラム（予定）

1. 典型的な既存の開発方法の問題点
・解説用事例　洗濯機 振動課題の説明※
・既存の開発方法とその問題点
※上記の事例は、業界を問わず誰にでもイメージできるモノとして選択しており、洗濯機の振動技術の解説が目的ではありません。

2. 実験計画法とは
・実験計画法の概要
・本来必要な実験回数よりも少ない実験回数で結果を出す方法の概念
・実際の解析方法
・実験実務上の注意点（実際の解析の前提条件）
・誤差のマネジメント
・フィッシャーの三原則
・分散分析とＦ検定の原理
・実験計画法の原理的な問題点
・検討要素が多い場合の実験計画
・実験計画法の実施手順
・ステップ1 『技術的な課題を整理』
・ステップ2 『実験条件の検討』
・直交表の解説
・ステップ3 『実験実施』
・ステップ4 『実験結果を分析』
・分散分析表　その見方と使い方
・工程平均、要因効果図　その見方と使い方
・構成要素の一番良い条件組合せの推定と確認実験
・解析ソフトウェアの紹介
・実験計画法解析のデモンストレーション

3. 実験計画法の問題点
・推定した最適条件が外れる事例の検証
・線形モデル → 非線形モデルへの変更の効果
・非線形性現象（開発対象によくある現象）に対する２つのアプローチ

4. 実験計画法の問題点解消方法　超回帰モデルの活用
・複雑な因果関係を数式化する超回帰モデル（非線形性多重多層回帰式）とは
・超回帰モデルを使った実験結果のモデル化
・非線形性が強い場合の実験データの追加方法
・超回帰モデル構築ツールの紹介
・超回帰モデルのデモンストレーション

5. 超回帰モデルを使った最適条件の見つけ方
・直交表の水準替え探索方法
・直交表＋乱数による探索方法
・遺伝的アルゴリズム（GA）による探索方法
・確認実験と最適条件が外れた場合の対処法

6. その他、製造業特有の実験計画法の問題点補足
・開発対象（実験対象）の性能を乱す客先使用環境を考慮した開発
・客先使用環境を考慮した開発実験方法　品質工学概要

7. 学習用 参考文献 紹介

8. 全体に対する質疑応答
※基本的には口頭（マイク）にてお願い致します。

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2024年7月11日（木）　10:30-17:00

開催場所

Zoomによるオンラインセミナー

受講料

【オンラインセミナー（見逃し視聴なし）】：1名47,300円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】：1名52,800円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき41,800円

＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

●録音・録画行為は固くお断り致します。

オンライン配信のご案内

★　Zoomによるオンライン配信

については、こちらをご参照ください

備考

※配布資料等について

●配布資料は、印刷物を郵送で1部送付致します。
・お申込の際にお受け取り可能な住所を必ずご記入ください。
・郵送の都合上、お申込みは4営業日前までを推奨します。（土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）
・それ以降でもお申込みはお受けしておりますが（開催1営業日前の12:00まで）、その場合、テキスト到着がセミナー後になる可能性がございますことご了承ください。
・資料未達の場合などを除き、資料の再配布はご対応できかねますのでご了承ください。

●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。（全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。）
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売などは禁止致します。

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。

★【オンラインセミナー（見逃し視聴なし）】、【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】のいずれかから、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。