実験の実務：実験条件・パラメーターの考え方と結果解釈

※本セミナーはZOOMを使ったLIVE配信セミナーです。会場での参加はございません。※同業者の方（コンサルタント業等）からのお申込みの場合、受講をお断りする場合がございますので、予めご了承下さい。

セミナー講師

ジャパン・リサーチ・ラボ　代表　博士（工学）　奥村　治樹　氏兼　大阪産業大学　情報システム学科　非常勤講師　　京都産業２１　相談員　　滋賀県産業支援プラザ　相談員　　知財管理技能士【専　門】表面・界面、接着、高分子、ナノ粒子、分析、ハイブリッド材料、人材育成、戦略策定、組織マネジメント　等【活　動】大手化学メーカー勤務後大手電機メーカー、化学系ベンチャー企業を経て現職　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、戦略策定から人事研修などの人材育成などを行っている（詳細はhttps://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。

セミナー受講料

55,000円（税込、資料付）■ セミナー主催者からの会員登録をしていただいた場合、1名で申込の場合49,500円、　 2名同時申込の場合計55,000円（2人目無料：1名あたり27,500円）で受講できます。（セミナーのお申し込みと同時に会員登録をさせていただきますので、　  今回の受講料から会員価格を適用いたします。）※ 会員登録とは　 ご登録いただきますと、セミナーや書籍などの商品をご案内させていただきます。　 すべて無料で年会費・更新料・登録費は一切かかりません。　 メールまたは郵送でのご案内となります。　 郵送での案内をご希望の方は、備考欄に【郵送案内希望】とご記入ください。

受講について

Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順

1. Zoomを使用されたことがない方は、こちらからミーティング用Zoomクライアントをダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
2. セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。
3. 開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加ください。

• セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。ご自宅への送付を希望の方はコメント欄にご住所などをご記入ください。開催まで4営業日～前日にお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますことご了承下さい。
• 無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。

セミナー趣旨

　研究開発、商品開発はもちろん、問題解決、工程管理などあらゆる場面で実験は必要不可欠なものです。そのような実験を考えるというプロセスの中で最も重要なものに実験パラメーターの選択と実験水準の設定、そして、実験結果の解釈があります。多くの方にとって悩みの種であると同時に、適切に検討されていないという実態があります。とりあえず温度を変えてみようか、とりあえず振ってみるか、といった「思い付き実験」や「とりあえず実験」といった無駄な実験が散見されます。これは、実験を検討するという点について適切な教育が行われておらず、各自の独断で進められていることが理由の一つとして挙げられます。実験計画法といったものもありますが、適用するためには自身でパラメーターを設定する必要があります。　本セミナーでは、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、事例を交えながら詳細に解説します。＜特典＞【セミナー受講特典コンサルティング】　セミナーに受講して名刺交換をさせて頂いた方への特典サービスとして、初回限定で限定特別料金にてコンサルティングをご利用いただけます。技術的な相談はもちろん、戦略相談、オンサイトセミナーなど、依頼条件を満たす限り原則として実施内容、方法に制限はありません。　技術コンサルティングには興味があるが利用したことがないので、どのようなものか良くわからず正式依頼に踏み切れない、決裁を取るために一度ディスカッションしたいという方は、是非この機会に、JRLのコンサルティングを御体験ください。限定特典ではありますが、必ず満足のいただける内容でお応えします。

受講対象・レベル

・研究開発の実務担当者（若手、中堅）・指導するリーダー、管理者・新入社員、若手など

習得できる知識

・実験の考え方・実験パラメーターの選び方・実験条件設定の考え方・実験結果の解釈とその活用・実験の設計など

セミナープログラム

ケーススタディー、実践演習以外に、要所で学びの確認と深化のための修得演習を行います。１．イントロダクション　実験の本来の意味と役割、開発との関係性など基本となるものをイントロダクションとして解説します。　　1-1　実験と開発　　1-2　開発とは何か　　1-3　実験の本当の意味　　1-4　実験を考えるとは　　など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　パラメーターや条件の基盤となる実験ストーリーの考え方や実験プロセスへの落とし込みなどについて基本となる部分を解説します。　　3-1　実験の目的　　3-2　目的から目標へ　　3-3　実験ストーリーの考え方　　3-4　実験の種類　　3-5　実験の絶対的タブー　　3-6　プロセスへのアプローチ　　など４．パラメーターと条件の基本　実験パラメーターと実験条件としての条件（実験水準、パラメーターの振り方）を考える基本となる部分を実験マトリクスなども踏まえながら解説します。　　4-1　基本方針　　4-2　実験３要素　　4-3　３要素の関係　　4-4　３要素から実験へ　　4-5　実験マトリクスの考え方　　4-6　実験条件の考え方　　4-7　条件範囲の設定　　4-8　実験パラメータの選び方　　4-9　パラメーターの範囲　　など５．パラメーターの考え方　具体的にどのようにしてパラメーターを選ぶのかについて、KGI、KPIといった考え方、特性要因解析やパラメーター相関などを取り入れながら解説します。　　5-1　KGIとKPI　　5-2　KGIのKPI化　　5-3　KPIのパラメーター化プロセス　　5-4　パラメーター検討の基本　　5-5　特性要因図（フィッシュボーン）　　5-6　コーザーリティー分析　　5-7　扱いにくいパラメーター　　5-8　仮想モデル化　　5-9　補足検討　　など６．条件（実験水準）の考え方　選択した実験パラメーターについて、具体的にどのように実験水準（範囲や値の取り方など）を設定していくのかを、実験効率や繰り返し数なども含めながら解説します。　　6-1　実験水準（パラメーター）の条件　　6-2　条件設定要素　　6-3　実験水準（ステップ）　　6-4　実験条件の絞り込み　　6-5　パラメーター制御　　6-6　ｎ数の考え方　　6-7　平均の罠　　6-8　時間算定　　など７．結果取得（分析・評価）　実験結果を可視化するために必要不可欠な分析・評価について、その分類を示すと共に選択の考え方について解説します。　　7-1　機器分析と計測　　7-2　評価モード　　7-3　様々な手法と選択　　7-4　悪しき誤解　　など８．結果（データ）解析　実験、分析・評価によって得られた結果をどのように解析して、解釈していくのかについて、様々な解析視点と共に解説します。　　8-1　結果の採否　　8-2　相関解析と軸の取り方　　8-3　相関解析の注意点　　8-4　５大解析視点＋１　　8-5　データの表現と取り扱い　　8-6　検証のリング　　など９．実験誤差・精度　結果解析はもちろん、実験の是非を判断するための重要指標である誤差、精度の考え方と管理について解説します。　　9-1　正確なデータを得るために　　9-2　真値と測定値　　9-3　信頼性管理　　など10．実験のための情報収集　実験内容そのものから、パラメーター選択、実験水準などを検討するにあたって必要不可欠な情報集について、実験設計という観点で解説します。　　10-1　実験検討の情報源　　10-2　実験方法検討の条件　　10-3　文献検索のポイント　　10-4　文献の読み方と資料整理　　など11．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。12．まとめと質疑

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