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、「思い付き実験」や「とりあえず実験」といった無駄な実験を減らすことを目標に、実験計画法とは異なる視点で解説します。

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

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】
1）実験と開発
2）開発とは何か
3）実験の本当の意味
4）実験を考えるとは

２．【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。

３．【実験の基盤】
1）実験の寄与
2）ピラミッド構造
3）実験→パラメーター・条件
4）タブー

４．【パラメーターと条件の基本】
1）基本方針
2）実験３要素
3）３要素の関係
4）３要素から実験へ
5）実験マトリクスの考え方
6）実験条件の考え方
7）条件範囲の設定
8）実験パラメーターの選び方
9）パラメーターの範囲

５．【パラメーターの考え方】
1）パラメーター選択のスタート地点
2）KGIとKPI
3）KGIのKPI化
4）KPIのパラメーター化プロセス
5）パラメーター検討の基本
6）特性要因図（フィッシュボーン）
7）コーザーリティー分析
8）扱いにくいパラメーター
9）仮想モデル化
10）補足検討

６．【条件（実験水準）の考え方】
1）実験水準（パラメーター）の条件
2）条件設定要素
3）実験水準（ステップ）
4）実験条件の絞り込み
5）パラメーター制御
6）ｎ数の考え方
7）平均の罠
8）時間算定

７．【結果取得（分析・評価）】
1）機器分析と計測
2）評価モード
3）様々な手法と選択
4）悪しき誤解

８．【実験誤差・精度】
1）正確なデータを得るために
2）真値と測定値
3）誤差要因
4）信頼性管理

９．【実験のための情報収集】
1）実験検討の情報源
2）実験方法検討の条件
3）文献検索のポイント
4）文献の読み方と資料整理

10．【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。

11．【まとめ】と質疑