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不要！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します。

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
～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】 

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）

講師： MOSHIMO研 代表 福井 郁磨氏　[web] [Facebookページ]
［元オムロン㈱／元パナソニック㈱／元東レ㈱／元LG Electrics Japan Lab㈱］

経歴： 1993年にオムロン(株)に入社し、電子部品の原理開発、加工技術開発、ロボットの研究開発、人の聴感判定を機械化した検査装置開発などに従事。2006年にパナソニック(株)に入社し、生活家電の要素技術開発、新機能製品開発などに従事。2007年後半に東レ(株)に入社し、液晶ディスプレイなどの微細加工技術開発などに従事。その後、2010年にLG Electronicsに入社し、生活家電研究所を京都で立ち上げた。京都研究所立ち上げ後は、洗濯機チームリーダー、オープンイノベーション室長を歴任。部品・アッセンブル・材料・外資系の各会社で、新事業企画、技術や製品の企画、それらの研究開発を担当し、プレイヤー、マネージャーとして多面的な経験を積んだ。特に機械の知能化技術を得意としており、生産システム・検査評価機器・設計開発ツール・家電要素技術等への多変量解析、実験計画法、品質工学、人工知能応用技術活用に関して約28年の経験を持つ。

　Ⅰ．典型的な既存の開発方法の問題点
　　１．解説用事例　洗濯機 振動課題の説明
　　２．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。

　Ⅱ．実験計画法とは
　　１．実験計画法の概要
　　　① 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
　　　② 分散分析とＦ検定の原理
　　　③ 実験計画法の原理的な問題点
　　２．検討要素が多い場合の実験計画
　　　① 実験計画法の実施手順
　　　② ステップ1 『技術的な課題を整理』
　　　③ ステップ2 『実験条件の検討』
　　　　・直交表の解説
　　　④ ステップ3 『実験実施』
　　　⑤ 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
　　　⑥ 解析ソフトウェアの紹介
　　　⑦ 実験計画法解析のデモンストレーション

　Ⅲ．実験計画法の問題点
　　１．推定した最適条件が外れる事例の検証
　　２．線形モデル → 非線形モデルへの変更の効果
　　３．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

　Ⅳ．実験計画法の問題点解消方法　ニューラルネットワークモデル（超回帰式）の活用
　　１．複雑な因果関係を数式化するニューラルネットワークモデル（超回帰式）とは
　　２．ニューラルネットワークモデル（超回帰式）を使った実験結果のモデル化
　　３．非線形性が強い場合の実験データの追加方法
　　４．ニューラルネットワークモデル（超回帰式）構築ツールの紹介

　Ⅴ．ニューラルネットワークモデル（超回帰式）を使った最適条件の見つけ方
　　１．直交表の水準替え探索方法
　　２．直交表＋乱数による探索方法
　　３．遺伝的アルゴリズム（GA）による探索方法
　　４．確認実験と最適条件が外れた場合の対処法
　　５．ニューラルネットワークモデル（超回帰式）の構築と最適化　実演

　Ⅵ．その他、製造業特有の実験計画法の問題点
　　１．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
　　２．客先使用環境を考慮した開発実験方法　品質工学概要

　Ⅶ．学習用　参考文献 紹介

　Ⅷ．全体に対する質疑応答
　※説明の順序が入れ替わる場合があります。