ビジネスパートナーセミナー/『開発の質と効率を向上する統計的最適化＆汎用的インフォマティクス』 ～Excelで構築可能な人工知能を使った非線形実験計画法と実験計画法～

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。本講座では、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。実験計画法の導入を考えている初学者の方、これまで実験計画法や応答曲面法、品質工学（タグチメソッド）を使ってみたが上手く行かなかったという方々に、また、多目的最適化が必要な方々に、具体的な解決策を詳細に説明します。