実験結果から結論を導き出すまでのプロセス（実験結果の解析、解釈及び結論導出）における考え方や進め方、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。

実験の実務：実験結果の解析と解釈

ジャパン・リサーチ・ラボ 代表　博士（工学） 奥村 治樹氏

大手化学メーカー、電器メーカー、化学系ベンチャーでの研究開発とマネジメントに従事。現在はベンチャーから上場企業まで様々な業種の顧問や技術コンサルタントとして、研究開発、製造における課題解決から、戦略策定、人事研修などの人材育成などを行う（講師HP：http://analysis.ikaduchi.com）。また、学会等での招待講演や国プロにおけるキャリア形成プログラムの講師なども行っている。大阪産業大学 情報システム学科 非常勤講師、大阪市産業創造館 技術・経営相談員、市立教育研究所 運営委員、滋賀県 社会教育委員を兼務。知財管理技能士。

１．【イントロダクション】
結果の解析から解釈、結論化までの全体像および、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。
１）全体の流れ
２）解析と解釈
３）結論とは
４）結論の条件
など

２．【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。
１）データの採否
２）そのデータは最善か
３）正確なデータを得るために
４）AccuracyとPrecision
５）誤差の管理
６）ｎ数（再現性）の考え方
など

３．【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。
１）解析のあるべき姿
２）第１視点
３）実験パラメーターの整理
４）解析パラメーターの選択
５）５大解析視点＋１
６）データ表現
７）様々なグラフの使いこなし
８）誤差の表現
９）相関解析
10）検量線
11）アレニウスプロット
12）代表的な平均法と平均の罠
13）官能評価
14）ＪＩＳの活用
など

４．【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多変量解析まで、その利用における注意点等を解説します。
１）スペクトル前処理の分類
２）バックグランド補正
３）スムージング
４）対数化
５）正規化
６）ベースラインの引き方
７）より正確な定量値を得るために
８）ピーク分離
９）検量線法による定量
10）多変量解析
11）予測
12）要約
13）多変量解析の応用
14）マッピングと多変量解析（PCA等）
15）スペクトルへの応用（PCA）
16）主成分分析（PCA）
など

５．【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。
１）解釈とは
２）因果と相関
３）因果と相関の区別
４）解釈の検証
５）クロスチェック
６）解釈演習
など

６．【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。
１）解析≒論理思考
２）論理思考の基本
３）帰納法
４）演繹法
５）使いこなしの例
６）論理思考法の整理
７）ロジックの条件
８）帰納法、演繹法の落とし穴
９）帰納法の実務的利用
10）論理の完成プロセス
など

７．【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。
１）認知バイアスとは
２）認知バイアス排除のポイント
３）実験結果の取り扱いで注意すべき認知バイアス
など

８．【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。

９．【まとめ】と質疑
※実践演習の他に要所で演習を行います。