【中止】「重回帰分析」や「主成分分析」等の多変量解析の考え方と高分子材料設計への活用テクニック

セミナー趣旨

　材料設計の目標は、高分子でもセラミックスでも機能を高いロバストで実現することにあり、これは新材料開発でも同様である。
　しかし、20世紀においてその方法論は様々だったが、21世紀DXの進展により、データを中心とした手法に収斂してきたかのような錯覚に陥る。データサイエンスへの関心が高まり、マテリアルインフォマティクス（MI）の流行へと時代は移ってきたが、設計や開発で遭遇する難解な問題とは、いつの時代でも回帰による予測やクラス分類、クラスタリングといった不易流行の分野である。
　これらの分野で活用されることを想定し、1970年代に新QC7つ道具の一つとして重回帰分析や主成分分析等の多変量解析が採用された。しかし、当時は大型コンピューターの時代であり、それらを使用しての問題解決にはコストがかかった。
　一方、ディープラーニングの起源となるアルゴリズム、パーセプトロンが1957年に考案され、それがMIの基礎となっている。これこそ材料分野で起きているDXと短絡的に考えてはいけない。環境問題のGXで高分子材料の問題は、トランスフォーメーションどころかRefuse（脱高分子）とRenewableのカオス状態であり、MIで一気に問題解決が進むとは思えない状況である。
　40年以上前に新QC7つ道具として多変量解析に出会ってから今日のMIまで、データサイエンスについて応用研究をしてきた経験から、温故知新の視点で今回の重回帰分析と主成分分析を中心としたセミナーを企画した。新QC7つ道具として発表された当時はコストのかかる手法だったが、DXの進展により無料で解析できる時代になった。しかもMIのように多量のデータも必要としない。それ以上に、人間の手による重回帰分析と主成分分析では、成果というゴールを見ながら問題解決できる長所がある。重回帰分析と主成分分析についてコストを気にせず手軽に使って成果を出す、これこそDXの恩恵である。さらにMIよりも簡便に、回帰による予測やクラス分類、クラスタリングといった不易流行問題を解決できるのは魅力的である。

受講対象・レベル

　1. 高卒以上の中堅技術者
　2. 材料技術を初めて担当する新入社員技術者研究者
　3. データサイエンスと機械学習に関心のある技術者
　4. 研究開発の管理者、実務担当者
　5. 統計手法の考え方を学びたい技術者

習得できる知識

　重回帰分析と主成分分析に関する知識と実際の手法

セミナープログラム

1.多変量解析の基本的な考え方
（1）データサイエンスと問題解決法
　　A. トランスサイエンス
　　B. iPS細胞ヤマナカファクターの問題解決法
　　C. コンピューターと問題解決法
　　D. データ駆動による問題解決法
　　E. タグチメソッド
　　F. 高分子材料開発で忘れてはいけないこと
（2）統計手法の復習
　　A. 相関
　　B. AIと統計
　　C. 重回帰分析
　　D. 主成分分析
　　
2.無料で簡単に多変量解析する方法
（1）無料公開ソフトウェアーの使用法
（2）MS-Excelを使う重回帰分析
（3）MS-Excelを使う主成分分析
（4）Pythonで多変量解析
　　
3.重回帰分析の活用事例
（1）重回帰分析を用いる問題解決法
（2）事例：ポリウレタン発泡体の難燃化技術
（3）事例：樹脂の劣化寿命予測法
　　
4.主成分分析の活用事例
（1）主成分分析を用いる問題解決法
（2）事例：電気粘性流体の耐久性問題
（3）事例：難燃性PC/ABSの工程問題
　　
5.まとめと参考情報
（1）PythonやAIが材料技術開発に導入される背景と知識獲得法
（2）多数のMS-Excelファイルからデータを吸い上げる。
（3）DXやGXが材料技術開発に及ぼした影響

※ 適宜休憩が入ります。

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

【講師経歴】
　1977年3月　名古屋大学 工学部 合成化学科 卒業
　1979年3月　 同 大学院 工学研究科 応用化学専攻 博士課程前期修了
　1983年4月　科学技術庁 無機材質研究所 留学（1984年10月まで）
　1992年9月　学位取得（工学博士; 私立 中部大学）
　1979年4月　ブリヂストンタイヤ 入社（現; ブリヂストン）
　1984年11月　ブリヂストン 研究開発本部 復職
　1991年9月　ブリヂストン 退社
　1991年10月　コニカ 第四開発センター 入社（主任研究員）
　1993年4月　福井大学 工学部 客員教授
　1993年11月　コニカ 感材技術研究所 主幹研究員
　1998年6月　同社 MG開発センター　主幹研究員
　2001年8月　同社 中央研究所 所長付主幹研究員
　2005年8月　コニカミノルタビジネステクノロジーズ 生産本部 生産技術センター デバイス技術部 第3デバイスグループリーダー
　2008年10月　同社 生産技術センター デバイス技術部 担当部長
　2009年4月　同社 開発本部 化製品開発センター 機能部材開発部 担当部長
　2011年3月　コニカミノルタビジネステクノロジーズ 定年退社（57歳）
　2011年3月　ケンシュー設立 代表取締役社長 就任（現在に至る）

【受賞歴】
　2000年5月　第32回 日本化学工業協会 技術特別賞受賞
　2004年5月　写真学会 ゼラチン賞受賞
　その他 ブリヂストンの超高純度βSiC半導体技術が日本化学会 化学技術賞 受賞

【活　動】
　高分子学会 代議員、高分子同友会 開発部会 世話人、日本化学会 代議員、日本化学会 産学交流委員会シンポジウム分科会 主査、同委員長、日本化学会 春季年会講演賞 審査委員長など
　共著多数

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。