実験の実務：実験結果の解析と解釈　～結果をどう読み、どう結論するか～セミナー・講習会

　

実験パラメーターをどう選ぶか 実験条件をどう設定するか 結果をどう解釈するか

　研究開発において必要不可欠な実験は、実施して終わりではありません。そこから得られる実験結果から結論を導かなければなりません。そこで、必須となるのが実験結果の解析と、実験結果の解釈です。

　実験結果の解析では、生データからは分からない様々な情報を引き出す、掘り起こすことになります。ここには、シンプルにピーク位置等を読み取るというようなことから、ピーク分離、統計処理、多変量解析などの複雑な処理が含まれます。ここで重要なことは、単なる作業として行うのではなく、それぞれの方法や手順の原理や限界、注意点を理解していることです。

　実験結果の解釈し結論に至るプロセスでは、解析によって得られた情報の意味を読み取ることが求められます。その際には、単なる数学的な解釈ではなく、物理的、科学的意味を解析結果と結び付けなければなりません。その中では、当然ながら客観的な論理思考が必要であり、考えた解釈や結論のチェック検証も必須です。
　本セミナーでは、実験結果の解析、実験結果の解釈、結論導出における、考え方、進め方、必要となるツール、注意点などについて実例を交えながら詳細に解説します。

受講者の声

実験結果を解釈するとはどういうことなのかという根本を知ることができました。 ただ、グラフにすれば良い、相関を見れば良いということではないのだということを認識しました。 どうすれば実験結果から知りたい情報を得ることができるのか、それを知りたいと思い受講しましたが、受講して良かったです。 新入社員の時にこのセミナーを受けたかった。 なぜ今まで実験量ばかり増えて、思うような結果を得られなかったのかが分かりました。 これまでよくわからないまま、言われるままに行っていたことの意味が理解できました。

JRL主催セミナーはセミナー会社等との共催では含まれない、実施されない

　・追加の内容、解説
　・例題や演習等の追加
　・講義中に実施した演習の回答に対するコメント、アドバイス
　・お申込みがお1人でも原則として開催（中止による面倒な事務処理が不要）

が含まれ、より詳細に深く学び、実務での活用を促進することができます。
また、主催セミナーだけの特別受講特典も利用することが可能です。

実施日	2026年1月20日　10:30-16:30
実施方式	Web配信（Zoom)
受講料	税抜き49800円（税込み54780円）、テキスト付
講師	ジャパン・リサーチ・ラボ 代表 博士（工学） 奥村 治樹
備考	【ZoomによるLive配信】 　・本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。 　・お申し込みにあたり、接続確認用URL(https://zoom.us/test)にアクセスして接続できるか等ご確認下さい。 　・後日、別途受講用のURLをメールにてご連絡申し上げます。 　・セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご受講ください。 　・リアルタイムで講師へのご質問も可能です。 　・タブレットやスマートフォンでも視聴できます。

主な対象 ・研究開発の実務担当者（若手、中堅） ・指導するリーダー、管理者 ・新入社員、若手 など

修得できること ・実験結果の解析 ・解析結果の解釈 ・結論化 ・論理思考 ・誤認、間違いの排除 　など

　　特徴

誰も教えてくれない結果の解釈を解説 うわべだけの数学的な解析の説明ではなく、そこに至る考え方を解説 どうすれば結果から情報を引き出せるのかを解説 結果の解析、解釈で陥りがちに落とし穴を事例と共に解説 様々な基本的解説ツール、理論について解説

主な内容

ケーススタディー、実践演習以外に、要所で学びの確認と深化のための修得演習を行います。 【イントロダクション】 　結果の解析から解釈、結論化までの全体ぞ、および、基本的事項の定義などをイントロダクションとして解説します。 　　 全体の流れ 　　 解析と解釈 　　 結論とは 　　 結論の条件 など 【解析の前に】 　解析フェーズに入る前に、チェック、確認すべきことについて、誤差や再現性の考え方などを含めて解説します。 　　 データの採否 　　 そのデータは最善か 　　 正確なデータを得るために 　　 AccuracyとPrecision 　　 誤差の管理 　　 ｎ数（再現性）の考え方 など 【解析】 　様々な実験結果、データについて、どのように解析するのか、解析のツールやテクニックと共に注意点やポイントを解説します。 　　 解析のあるべき姿 　　 第１視点 　　 実験パラメーターの整理 　　 解析パラメーターの選択 　　 ５大解析視点＋１ 　　 データ表現 　　 様々なグラフの使いこなし 　　 誤差の表現 　　 相関解析 　　 検量線 　　 アレニウスプロット 　　 様々な平均法と平均の罠 　　 官能評価 　　 ＪＩＳの活用 【スペクトルを例とした解析】 　代表的な実験結果であるスペクトルを例として、具体的な解析方法、手順について一般的なものから大変量解析まで、その利用における注意点等を解説します。 　　 スペクトル前処理の分類 　　 バックグランド補正 　　 スムージング 　　 対数化 　　 正規化 　　 ベースラインの引き方 　　 より正確な定量値を得るために 　　 ピーク分離 　　 検量線法による定量 　　 多変量解析 　　 予測 　　 要約 　　 多変量解析の応用 　　 マッピングと多変量解析（PCA等） 　　 スペクトルへの応用（PCA） 　　 主成分分析（PCA） など 【解釈】 　解析の終わった実験結果をどのように解釈して結論としていくかについて、実験結果の基本であり、必須のものである相関、因果の考え方を中心に解説します。 　　 解釈とは 　　 因果と相関 　　 因果と相関の区別 　　 解釈の検証 　　 クロスチェック 　　 解釈演習 など 【解析・解釈における論理思考】 　解析はもちろん、特に解釈において必須ものとなる論理思考について、実験結果の取り扱いという観点で解説します。 　　 解析≒論理思考 　　 論理思考の基本 　　 帰納法 　　 演繹法 　　 使いこなしの例 　　 論理思考法の整理 　　 ロジックの条件 　　 帰納法、演繹法の落とし穴 　　 帰納法の実務的利用 　　 論理の完成プロセス など 【解析・解釈と認知バイアス】 　実験結果の解析、解釈を惑わし、間違いを生む認知バイアスについて、様々ある中で実験結果の取り扱いにおいて特に注意すべきものを解説します。 　　 認知バイアスとは 　　 認知バイアス排除のポイント 　　 実験結果の取り扱いで注意すべき認知バイアス など 【実践演習】 　ここまでの解説を踏まえて、実際のデータを例をとして、どのように解析して解釈するかを実践演習として実施します。 【まとめ】と質疑

セミナー内容の一部がHP記載と変更になる場合があります。

　

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