因子ごとの最適条件を少ない実験回数で見つける統計的手法『実験計画法』＆汎用的インフォマティクス『非線形実験計画法』

実験計画法＆非線形実験計画法セミナー | オンラインセミナー

セミナー概要

開催日時

2026年4月17日（金）
10:00～17:00

受講形式

ライブ配信（Zoom）
見逃し配信付

見逃し配信

4/20(月)～4/26(日)
視聴可能

定価（税込）

60,500円

こんな方におすすめ

「可能な限り少ない実験回数で、開発のゴールまで到達したい！」
「求める製品性能や材料物性を実現したい」
「加工・生産・合成条件を最適化したい。」
「これまでの開発方法で成果が出ない。」

などの方におすすめのセミナーです。これから実験計画法を実践されたい初学者の方にも、幅広くご受講いただける内容です。

セミナーの特徴

開発のゴールを可能な限り少ない実験回数で実現するための「実験計画法」と、構成要素が複雑に絡みあう場合に有効なニューラルネットワークモデル(超回帰式)を併用した「製造業の開発に適した非線形実験計画法」の基礎・実施手順・活用ノウハウについてを解説します。

講座のメリット

製造業の実務に特化させた活用方法の解説で、受講後の業務を強力にサポート
年間受講者が1000人を超える「初学者でもわかりやすい解説」と定評のある講師が解説
大幅な開発生産性・付加価値の向上に繋がる内容

非線形実験計画法とは

AIプログラミングができない要素技術者自身で実行できる、材料・プロセス開発以外にも適応可能な汎用的インフォマティクス（データ駆動型開発法）

適応的最適化（ベイズ最適化）の仕組みも取り入れた、簡便にExcel上で実施できる実験計画法の一種

講師紹介

福井郁磨氏

MOSHIMO研代表

略歴

1993年4月～オムロン(株)：電子部品の原理開発、加工技術開発、ロボットの研究開発、人の聴感判定を機械化した検査装置開発などに従事
2006年6月～パナソニック(株)：生活家電の要素技術、製品開発などに従事
2007年11月～東レ(株)：液晶ディスプレイなどの微細加工技術開発などに従事
2010年4月～ LG Electronics Japan Lab(株)：関西の新規研究所設立責任者、洗濯機チームリーダー、オープンイノベーション室長を歴任
2015年5月～ MOSHIMO研：製造業支援、開発コンサルティング、生活関連用品などの研究開発に従事

専門：人工知能応用技術、実験計画法、品質工学に関して、電子部品・ロボット・加工技術・検査技術・生活家電などの分野で、約30年の経験を持つ。

セミナー趣旨

実験計画法は、少ない実験回数で多くの構成要素が関係する現象の解析が可能です。その解析方法を使うと、本来、数千通りの実験が必要な場合でも、数十通りの実験回数で、構成要素間の最適な組合せ（因子ごとの最適条件）を見つけることが可能です。

しかしながら、解析の前提として構成要素の組合せ効果が線形モデル（構成要素の影響が足し算で構成された単純なモデル）にもとづくことを前提にしており、構成要素が複雑に絡みあう製造業の開発では、最適条件の推定が外れることが多々ありました。

本セミナーでは、まず、実験計画法の原理と問題点の解説を行います。その上で、実験計画法の問題点を補うために人工知能の一種であるディープラーニング（ニューラルネットワークモデル＝超回帰式）を併用した、製造業の開発により適した非線形実験計画法を解説いたします。

セミナー講演内容

1. 典型的な既存の開発方法の問題点

1.1 解説用事例洗濯機振動課題の説明
1.2 既存の開発方法とその問題点

2. 実験計画法とは

2.1 実験計画法の概要
2.2 検討要素が多い場合の実験計画
2.3 実験計画法解析のデモンストレーション

3. 実験計画法の問題点

3.1 推定した最適条件が外れる事例の検証
3.2 線形モデル → 非線形モデルへの変更の効果
3.3 非線形性現象に対する2つのアプローチ

4. 非線形実験計画法の活用

4.1 ニューラルネットワークモデル（超回帰式）とは
4.2 ニューラルネットワークモデルを使った実験結果のモデル化
4.3 ニューラルネットワークモデル構築ツールの紹介

5. 最適条件の見つけ方

5.1 直交表の水準替え探索方法
5.2 遺伝的アルゴリズム（GA）による探索方法
5.3 ニューラルネットワークモデルの構築と最適化実演

6. 製造業特有の実験計画法の問題点

6.1 客先使用環境を考慮した開発
6.2 品質工学概要

7～8. 参考文献紹介・質疑応答

得られる知識

従来の開発方法の問題点と解決策
数多くの要因の組合せを効率的に実験し、最適条件を導き出す方法
製造業における実験計画法の基本的な考え方から実践手順
ニューラルネットワークモデル（超回帰式）を併用する解析手順
Excel上で簡単にニューラルネットワークモデルを構築する方法
複数の特性値（多特性）を同時に最適化する実験デザイン、解析方法
実験計画法や応答曲面法、品質工学を使ったが上手く行かなかった方々への解決策

対象者

機械、電子電気部品、材料、家電、加工／生産装置、計測評価機器、医療医工分野等の製品や技術開発に携わり、開発効率を高めたい方
問題に関係する要素が多く、体系的な実験解析手法を必要とする方
開発難易度が上がった、未経験分野への進出等、従来のやり方では成果が出ない方
安価な部品や装置で高い性能目標を達成する開発方法を求める方
多特性の最適化が必要で、従来方法では解決できなかった方
実験計画法や応答曲面法、品質工学を使ってみたが上手く行かない方

受講料（税込）

受講方法	定価	割引特典
通常申込（1名）	60,500円	定価：本体55,000円＋税5,500円
2名同時申込み（E-Mail案内登録必須）	60,500円（2名分）	1名分無料 1名あたり30,250円
早期申込割引価格（1名受講限定） ※2月28日申込み受付分まで	39,600円	本体36,000円＋税3,600円
テレワーク応援キャンペーン（1名受講） ※3月1日申込み受付分から	48,400円	E-Mail案内登録で46,200円

特典について：

希望者にソフトウェア、検討テンプレート提供
セミナー内容に限り、開催後も随時ご質問を受け付けております。テキストに記載の講師アドレスに直接ご質問ください。

配布資料：PDFデータ（印刷可・編集不可）開催2日前を目安に、マイページよりダウンロード可となります

見逃し配信：終了翌営業日から7日間（4/20(月)～4/26(日)）を予定

ご注意

講義中の録音・撮影はご遠慮ください
開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます
※技術コンサルタントの方や、講師業の方は、受講をご遠慮ください
受講者が変更になる場合（代理出席）は、必ず事前にご連絡をお願いいたします

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このセミナーで、実験計画法と非線形実験計画法を習得し、開発効率を大幅に向上させましょう。

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