ChatGPTによる実験計画法 〜 効率良く実験計画を作成し遂行するために

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。

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 分散分析法
　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
　7.4 タグチメソッド

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

【質疑応答】

セミナー講師

(株)メドインフォ　代表取締役　嵜山 陽二郎　氏

略歴
1983-87年　東京大学理科Ⅱ類入学～東京大学薬学部卒業
1987-1993年　東京大学大学院修士課程、博士課程修了（医学博士）
1993-1999年　東京都老人総合研究所、国立長寿医療研究センターにて、画像解析の業務に従事
1999-2007年　ファイザー株式会社中央研究所にて、職員を対象とし100回を超える統計解析の授業を実施、非臨床薬理試験における統計解析支援。
2007年　ファイザー株式会社中央研究所が閉鎖
2008年　日本薬理学雑誌に発表した論文は、薬理試験においてExcelソルバーの非線形モデルを導入した最初の試みとして話題となる1)。
2009年　ファイザー株式会社英国サンドウィッチ研究所における主要な業績の一つとして、機械学習モデルを薬物動態に応用した最初の試みが、エキスパートオピニオンジャーナルに掲載される2)。
2009-2013 グラクソスミスクライン株式会社、ヤンセンファーマ株式会社、フェリングファーマ株式会社にて医学情報・統計解析担当を歴任
2015- アスペンジャパン株式会社　メディカルアフェアーズ部　部長
2015- 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、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 。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。

セミナー受講料

 1名につき55,000円（消費税込/資料付き）
〔1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき49,500円〕

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