実験の実務：実験条件・パラメーターの考え方とデータ取得セミナー・講習会

　

パラメーター選択は実験の成否を決める パラメーターをどう選択すれば良いか パラメーターをどう計測してデータ化するか

研究開発、商品開発はもちろん、問題解決、工程管理などあらゆる場面で実験は必要不可欠なものです。そのような実験を考えるというプロセスの中で最も重要なものに実験パラメーターの選択と実験水準の設定、そして、実験結果の解釈があります。多くの方にとって悩みの種であると同時に、適切に検討されていないという実態があります。

とりあえず温度を変えてみようか、とりあえず振ってみるか、といった「思い付き実験」や「とりあえず実験」といった無駄な実験が散見されます。これは、実験を検討するという点について適切な教育が行われておらず、各自の独断で進められていることが理由の一つとして挙げられます。実験計画法といったものもありますが、適用するためには自身でパラメーターを設定する必要があります。

　本セミナーでは、パラメーター選択から、実際の実験水準としての条件設定の考え方、結果解釈について、事例を交えながら詳細に解説します。

受講者の声

今まで実験パラメーターをなんとなく選んでいたために文字通りのとりあえず実験だったことに改めて気付き、何が問題だったのかを認識することができました。 誰も教えてくれない実験パラメーターの選び方、実験条件への落とし込みについて基礎から学ぶことができ、実験の効率化ができそうです。 分からないというのを言い訳に特に深く考えずに条件設定をしていたのですが、そもそも実験条件はどのように考える必要があるのかが分かりました。 どうすれば無駄な実験を無くせるのか、その考え方がつかめたように思います。

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	2025年12月12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 ・実験の考え方 ・実験パラメーターの選び方 ・実験条件設定の考え方 ・実験結果の解釈とその活用 ・実験の設計 　など

　　特徴

豊富な経験に基づくノウハウ、コツ 実践、実務に軸足を置いた講義 実験パラメーターの考え方を基礎から解説 実験条件、実験水準をどのように考えれば良いかを例を示しながら解説 実験をどうデータ化するかを事例と共に解説

主な内容

解説する内容の理解を深め、実務に活かすために要所で演習を行います。 　 【イントロダクション】 　実験の本来の意味と役割、開発との関係性など基本となるものをイントロダクションとして解説します。 　・実験と開発 　・開発とは何か 　・実験の本当の意味 　・実験を考えるとは など 【駄目な実験の典型】 　無駄な実験、駄目な実験とはどういったものかを例示しながら、そのような実験をしないために、言わば反面教師として示しながらなぜそうなるのかということも含めて解説します。 【実験の基盤】 　パラメーターや条件の基盤となる実験ストーリーの考え方や実験プロセスへの落とし込みなどについて基本となる部分を解説します。 　・実験の寄与 　・ピラミッド構造 　・実験→パラメーター・条件 　・タブー など 【パラメーターと条件の基本】 　実験パラメーターと実験条件としての条件（実験水準、パラメーターの振り方）を考える基本となる部分を実験マトリクスなども踏まえながら解説します。 　・基本方針 　・実験３要素 　・３要素の関係 　・３要素から実験へ 　・実験マトリクスの考え方 　・実験条件の考え方 　・条件範囲の設定 　・実験パラメータの選び方 　・パラメーターの範囲 など 【パラメーターの考え方】 　具体的にどのようにしてパラメーターを選ぶのかについて、KGI、KPIといった考え方、特性要因解析やパラメーター相関などを取り入れながら解説します。 　・パラーメーター選択のスタート地点 　・KGIとKPI 　・KGIのKPI化 　・KPIのパラメーター化プロセス 　・パラメーター検討の基本 　・特性要因図（フィッシュボーン） 　・コーザーリティー分析 　・扱いにくいパラメーター 　・仮想モデル化 　・補足検討 など 【条件（実験水準）の考え方】 　選択した実験パラメーターについて、具体的にどのように実験水準（範囲や値の取り方など）を設定していくのかを、実験効率や繰り返し数なども含めながら解説します。 　・実験水準（パラメーター）の条件 　・条件設定要素 　・実験水準（ステップ） 　・実験条件の絞り込み 　・パラメーター制御 　・ｎ数の考え方 　・平均の罠 　・時間算定 など 【結果取得（分析・評価）】 　実験結果を可視化するために必要不可欠な分析・評価について、その分類を示すと共に選択の考え方について解説します。 　・機器分析と計測 　・評価モード 　・様々な手法と選択 　・悪しき誤解 など 【実験誤差・精度】 　結果解析はもちろん、実験の是非を判断するための重要指標である誤差、精度の考え方と管理について解説します。 　・正確なデータを得るために 　・真値と測定値 　・誤差要因 　・信頼性管理 など 【実験のための情報収集】 　実験内容そのものから、パラメーター選択、実験水準などを検討するにあたって必要不可欠な情報集について、実験設計という観点で解説します。 　・実験検討の情報源 　・実験方法検討の条件 　・文献検索のポイント 　・文献の読み方と資料整理 など 【ケーススタディー】と【実践演習】 　実際の実験を例として、実際にどのようにパラメーターを選択して、水準を考えるのかについて、ケーススタディー、実践演習として解説します。 【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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ジャパン・リサーチ・ラボ

   

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