機能設計を目指したデータ解析技法

データ駆動で環境対応樹脂を開発した事例など
データサイエンスによる実験手法を具体的に説明！

セミナー講師

　倉地 育夫 氏　　㈱ケンシュー 代表取締役 工学博士 

セミナー受講料

55,000円（税込）　　

＊ 資料付
＊メルマガ登録者49,500円（税込）
＊アカデミック価格26,400円（税込）

★メルマガ会員特典
2名以上同時申込で申込者全員メルマガ会員登録をしていただいた場合、
1名あたりの参加費がメルマガ会員価格の半額となります。

★ アカデミック価格
学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、
大学院の教員、学生に限ります。申込みフォームに所属大学・大学院を記入のうえ、
備考欄に「アカデミック価格希望」と記入してください。

受講について

• 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。
  お申し込み前に、下記リンクから視聴環境をご確認ください。
  　→ https://zoom.us/test
• 当日は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。
• お手元のPC等にカメラ、マイク等がなくてもご視聴いただけます。この場合、音声での質問はできませんが、チャット機能、Q&A機能はご利用いただけます。
• ただし、セミナー中の質問形式や講師との個別のやり取りは講師の判断によります。ご了承ください。
• 「Zoom」についてはこちらをご参照ください。

■ お申し込み後の流れ

• 開催前日までに、ウェビナー事前登録用のメールをお送りいたします。お手数ですがお名前とメールアドレスのご登録をお願いいたします。
• 事前登録完了後、ウェビナー参加用URLをお送りいたします。
• セミナー開催日時に、参加用URLよりログインいただき、ご視聴ください。
• 講師に了解を得た場合には資料をPDFで配布いたしますが、参加者のみのご利用に限定いたします。他の方への転送、WEBへの掲載などは固く禁じます。
• 資料を冊子で配布する場合は、事前にご登録のご住所に発送いたします。開催日時に間に合わない場合には、後日お送りするなどの方法で対応いたします。

セミナー趣旨

科学の研究を進めるときに実験は重要である。この実験で得られたデータは仮説の真偽を検討するために使用される。これまで企業の研究開発で行う実験もこのような科学の研究に準じて行われてきた。
　しかし、2012年にiPS細胞の発明でノーベル賞を受賞された山中伸弥博士がインタビューで語られていた非科学的手法に世間は驚かされた。また、材料科学の分野ではマテリアルインフォマティクスと呼ばれる研究が注目されている。さらに、21世紀になりデータサイエンス学部を設置する大学が増加しており、「データ」という情報をもとに現象を考察する技法がアカデミアの潮流となりつつある。
　情報科学が進歩し、多量のデータを容易に処理できる時代に、これを活用して効率を上げるだけでなく、そこから思いもよらぬアイデアが浮かぶかもしれないという期待が高まってきた。すなわち、現象を表現しているデータ群を利用し AIを用いたデータマイニングで新しい「知」を取り出そうと人類が活動を始めたのである。
　ところで、科学誕生前の技術開発では現象から機能を取り出すような実験が行われていたことがあまり知られていない。そこでは、機能が動作して出力される結果（データ）が人類に役立つことが重要で、これをデータ駆動による技術開発手法と見なすことができる。
　すなわち、データ駆動の実験手法は、人類が新しい機能を手に入れるために科学誕生以前に自発的に行われてきたが、科学の誕生後、それが仮説に基づく実験にデザインされ、データ収集は仮説の真偽を判断する目的として行われるようになっただけである。しかし、トランスサイエンスが注目される現代において、科学で解けない問題を解く手法として科学誕生以前の手法を見直しても良いのではないか。
　本セミナーでは、過去の技術開発手法に情報科学で用いられるデータ解析手法を取り入れ温故知新により成果の出た講演者の成功事例を公開します。例えば科学で否定証明された問題を多変量解析で解いて実用化に結びつけた事例や、データ駆動で環境対応樹脂を開発した事例などデータサイエンスによる実験手法を具体的に説明します。

受講対象・レベル

　（1）材料設計あるいは製品設計を担当する技術者
　（2）品質管理を担当する部門の担当者及び管理者
　（3）データ解析技法が中心となりますので材料の専門外の担当者あるいは管理者でも役立ちます。

セミナープログラム

1.　科学と技術
（1） トランスサイエンスと否定証明
（2） 事例：ヤマナカファクター開発
（3） 技術開発方法論の重要性
（4） 何故、今マテリアルインフォマティクスなのか
（5） 事例：データ駆動による環境対応樹脂開発
　　
2.　統計手法について
（1） 統計手法の復習
（2） 例題：ワイブル統計による故障寿命予測
（3） 新QC7つ道具
（4） ラテン方格を用いた実験
（5） 事例：高純度SiC開発
　　
3.　多変量解析
（1） 多変量解析概論
（2） 事例：重回帰分析による新規難燃化システムの開発
（3） 事例：残渣分析によるフェノール樹脂の機能改善
（4） 事例：主成分分析を用いた電気粘性流体の耐久性改善
（5） 事例：主成分分析による顧客ブラックボックス見える化
　　
4.　タグチメソッド（TM）
（1） 基本機能とは
（2） SN比と感度
（3） 事例：難燃性PC／ABS開発
　　
5.　まとめ
（1） 重回帰分析プログラムの使用方法
（2） 主成分分析プログラムの使用方法
（3） SN比計算プログラムの使用方法
（4） ワイブル統計解析プログラムの使用方法

※ 適宜休憩が入ります。