量産時の製造条件や出荷先での使用状態の変動に耐え、高性能を発揮する最適設計仕様（最適条件）を導く開発手法として、品質工学（ロバストパラメータ設計）が知られています。

品質工学は、品質工学が要求する開発時の状況を満たせた場合、想定以上の成果を出せる開発手法です。

しかしながら、品質工学が要求する開発時の状況を満たせない事も多く、期待した成果が出ない場合があります。

その状況でも、量産時の製造条件や出荷先での使用状態の変動に耐え高性能を発揮する最適条件を導く開発手法が、非線形ロバストデザイン（非線形ロバスト最適化）です。

非線形ロバストデザインは、品質工学で最適条件を特定できない（最適条件が再現しない）状態から、採取した実験データを無駄にする事なく、人工知能を使った非線形解析と適応的最適化を実施する事で、量産に耐えうる最適仕様を導くことが可能です。

なお、最初から非線形ロバストデザインを元に開発を行う場合は、通常の品質工学の実験数から、より少ない実験数からスタートし、実験対象を支配する現象の複雑さに応じて、実験データを適宜増やす手順を使用します。

この手順により、最小の実験数で、複雑な現象における安定的で高性能な最適仕様の特定を可能にします。

また、非線形ロバストデザインは、採取する実験データの自由度が高く、通常の品質工学が要求する実験データに対する制約（特性値の加法性）を考慮する必要がありません。そのため、技術者の思い通りに開発を進める事が可能となります。

本講では、非線形ロバストデザインの基本的な手順と解析手法を解説いたします。