ChatGPT4による丸投げ「実験計画法」入門

効率良く実験計画を作成し遂行するために

セミナー講師

嵜山陽二郎（さきやまようじろう）　氏株式会社メドインフォ　代表取締役（医学博士）  ＜略歴、等＞　　1993年　東京大学　医学系研究科　博士課程　終了。　1993年～2014年　製薬企業にて統計解析実務および社員教育に従事。　2015年～　株式会社メドインフォ設立、代表取締役。他にも、これまで40報を超える学術論文を執筆し1,2)、非臨床・臨床研究の解析手法において多数の研究業績を有する。国際学会発表5回、国際薬物動態予測学会の座長、製薬企業スタッフ対象の講演会など多数の実績あり。現在運営中のサイト「統計解析 - Python・R・エクセルを使った講義で最速マスター」は10万PVを超える人気サイトとなっている3) 。著書に、「医師・看護師のための統計学ポイント＆アドバイス77 東京図書」がありわかりやすい統計学の教科書として絶賛発売中4)。1)　Sakiyama Y., Ohashi K. and Takahashi Y. Application of nonlinear regression model to sigmold dose-response relationship in pharmacological studies. Nippon Yakurigaku Zasshi 2008, 132: 199-206.2)　Sakiyama Y. The use of machine learning and nonlinear statistical tools for ADME prediction. Expert Opinion of Drug Metabolism and Toxicology, 2009, 5: 149-169.3)　統計解析 - Python・R・エクセルを使った講義で最速マスター（http://statg.com/）4)　医師・看護師のための統計学ポイント＆アドバイス77 東京図書

セミナー受講料

お1人様受講の場合　53,900円[税込]／1名1口でお申込の場合　66,000円[税込]／1口（3名まで受講可能）

受講について

• 本セミナーの受講にあたっての推奨環境は「Zoom」に依存しますので、ご自分の環境が対応しているか、お申込み前にZoomのテストミーティング（http://zoom.us/test）にアクセスできることをご確認下さい。
• インターネット経由でのライブ中継ため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。
• 受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。

セミナー趣旨

近年、ChatGPTがデータ分析において優れたツールであることが認知されつつありますが、実験計画法において活用した事例は皆無です。しかしながら、ChatGPTは出来るだけ少ない実験回数で交絡を含まない最適な実験計画を提案してくれますし、提案した実験計画に基づき分析を行い、効果や交互作用を評価することができます。また、直交表やMT法、タグチメソッドなどを用いた高度な実験計画法も、ChatGPTなら簡単に実行することができます。本講座の受講により実験計画法についての理解が深まるとともに、ChatGPTを活用すれば簡単に実行することが出来ることを肌感覚で理解することができます。本セミナーではChatGPTの基礎知識、基本的な使い方、そして、実験計画法の基礎知識と基本的な実施法の習得を目指します。

セミナープログラム

　1　生成AIとChatGPT 　　1.1　生成AIとは　　1.2　ChatGPTとは　　1.3　Data Analystによるデータ分析　　1.4　ChatGPTのデータ分析における活用　　1.5　プロンプトの書き方　2　実験計画法 　　2.1　実験計画法とは　　2.2　フィッシャーの3原則　　2.3　層別ランダム化　　2.4　ラテン方格法　3　要因実験 　　3.1　要因実験とは　　3.2　完全実施要因計画　　3.3　一部実施要因計画　　3.4　主効果と交互作用　4　一元配置法 　　4.1　一元配置法について　　4.2　分散析法　　4.3　変動の分解　　4.4　因子効果の検定方法　5　二元配置法 　　5.1　二元配置法について　　5.2　分散分析法　　5.3　変動の分解と交互作用　　5.4　因子効果の検定方法　6　直交表 　　6.1　直交表とは　　6.2　直交表の使い方　　6.3　直交表を用いた実験計画法　　6.4　直交表による因子効果と交互作用の評価　7　その他の方法 　　7.1　回帰分析　　7.2　重回帰分析　　7.3　MT法　8　おわりに 　　8.1　実験計画法にChatGPTを活用するメリット　　8.2　実験計画法におけるChatGPTの限界　　8.3　将来展望