効率的、確実に目的を達成できる実験の考え方と具体的方法

セミナー趣旨

  研究開発、商品開発などR&Dにおいて実験は必要不可欠なものです。そして、開発においてはスピードと効率性、確実性が要求されており、その実現を左右する最も重要なものの一つが実験であると言えます。そのため、実験計画法などの研修や教育も行われていますが、残念ながらそういった研修の多くは個別的なテクニックの方法論としての説明でしかないため、実務で使えないという声が多く聞かれます。
  最も必要とされる、実験ノウハウや、実験そのものの考え方、計画の立て方など、実験実務は現場任せ、本人任せとなっているのが実状です。そのため、それぞれが自己流で実験技術を蓄積していくため、レベルもバラバラで、部署として、会社としての蓄積も生まれません。その結果、人員間、部署間でのバラつきはもちろん、属人的となることで実験技術の継承が行われず、時間軸でのバラツキも生んでいます。
  本セミナーでは、従来のいわゆる統計的な手法としての「実験計画法」の進め方ではなく、実験そのものの考え方や計画の立て方、実験実務の進め方といった、根幹部分に重点を置いて、さらには、それらを如何にして教育、継承していくかという点についても詳細に解説します。

受講対象・レベル

・研究開発の実務担当者（若手、中堅）
・指導するリーダー、管理者
・新入社員、若手
＊同業者の方（コンサルタント業等）・及び個人でのお申込みの場合、受講をお断りする場合がございますので、予めご了承下さい。

習得できる知識

・実験の考え方
・実験計画の立て方
・実験実務のノウハウ
・実験記録の方法
・実験ノウハウの継承

セミナープログラム

1　【イントロダクション】
　実験とは何か、開発とは何か、そして、両者の関係は、といった基本について
　イントロダクションとして解説します。
　・実験と開発
　・開発とは何か
　・三つの壁
　・実験と思考
2　【実験の基本と心得】
　正しく実験というものを理解するために、実験の本当の意味と役割、求められることから、
　実験の基本プロセス、実験を行うにあたっての基本と心構えについて解説します。
　・そもそも実験の前に
　・実験の本当の意味
　・実験の基本プロセス
　・実験の種類
　・実験を始める前のポイント
　・実験中の心構え
　・実験終了後
　・実験、研究の心得
　・時間管理
　・Ｐｅｒｆｅｃｔ　Ｃｌｏｓｅ
　・実験が上手くいかない時への対応
　・実験の絶対的タブー
3　【実験シナリオの考え方】
　実験を考える根幹となる実験ストーリー、実験全体を考えることについて解説します。
　・シナリオメイク
　・Why　⇒　How
　・実験ストーリーの考え方
　・開発シナリオと実験ストーリー
　・良くある悪いパターン
4　【目的と目標】
　実験を考える基盤となり、最も重要なものとも言えるものであるにもかかわらず、
　正しく理解、認識されていない目的、目標について改めて解説します。
　・目的と目標
　・目的の構成要素
　・目標
　・目標の条件
　・目標設定のためのルール
　・実験の目的と目標
5　【仮説思考による研究開発と問題解決】
　実験を考えるのコアとも言える仮説構築について、
　そこに求められる条件から仮説の考え方を解説します。
　・仮説とは何か
　・仮説が必要な理由
　・仮説の検証と実験
　・仮説の考え方
　・仮説構築のプロセス
　・仮説の変換
　・仮説の精度と確度
　・仮説の精度を決めるもの
　・目的→ゴール、そして、仮説
　・仮説→課題設定
6　【実験を考えるとは】
　実験を考えるというプロセスを個々のフェーズに分解しながら、
　それぞれについて何をどのように考える必要があるのかなどを実務に則して解説します。
　・実験の検討要素
　・開発・実験技術（スキル）
　・実験プロセスのフロー化
　・構想フェーズの要素分解
　・構想フェーズの可視化
　・計画フェーズ
　・解析、まとめの構成
7　【実験の考え方】
　実験そのもの、すなわち、実験操作とこれを考えるにあたって
　特にパラメータ選択と取り扱いについて解説します。
　・実験を考えるとは
　・実験方法の考え方
　・実験マトリクスの考え方
　・実験条件の考え方
　・条件範囲の設定
　・実験計画法の意味
　・実験パラメータの選び方
　・対照データの選び方
　・結果の使い方
　・結果　⇒　結論
8　【実験計画の考え方】
　考えた実験を実際にどのように進めるかという実験の計画をどのように考えるかについて解説します。
　・計画の考え方
　・時間の重要性
　・時間配分の考え方
　・優先順位
　・適切なマルチタスク化
　・解析、まとめの計画化
　・構想、ミーティングの計画化
　・チャートで可視化
9　【情報収集の考え方と方法】
　実験を考えるにおいて必要不可欠な文献に代表される情報について、
　収集から解釈まで注意点も含めて解説します。
　・情報とは
　・情報の条件
　・2種類の事実
　・情報の考え方、扱い方
　・情報収集を始める前に
　・多面性
　・情報の意味と価値
　・情報収集のゴール
　・基本フロー
　・二つの調査
　・文献検索のポイント
　・文献の読み方と資料整理
10　【結果（データ）解析】
　結論に至るために、実験によって得た結果をどのように解析、解釈して活用するかについて、
　データ解析を中心に解説します。
　・視る
　・データ解釈における認知バイアス
　・アウトライヤー
　・相関解析と軸の取り方
　・相関解析の注意点
　・情報次元の拡張
　・5大解析視点＋1
　・データの伝え方
　・数字（データ）の取り扱い
　・実験情報とは何か
11　【実験誤差、精度】
　実験操作の中である意味では避けることのできない誤差の取り使いについて解説します。
　・正確なデータを得るために
　・AccuracyとPrecision
　・真値と測定値
　・信頼性管理（シューハート管理図）
12　【実験ノート】
　実験を行う上で必須とも言える実験の基本について解説します。
　・実験ノートの役割
　・実験ノートに書くこと（項目）
　・実験ノート＝実験の作業記録？
　・ルール
　・データの保存（参考資料）
13　【開発・実験のための思考法】
　実験を考えるために必要不可欠となる、単なる論理思考ではない技術者思考について解説します。
　・思考とは
　・アウトプット志向
　・目的志向
　・思考のポイント
　・逆走型思考による実験の考え方
　・ロジック、要素と逆走思考
　・ロジックの条件
　・逆説的思考
　・実験のイメージ化
　・失敗からのリカバリー
　・認知バイアスの罠
　・アイデアの源泉
14　【まとめ】と質疑

セミナー講師

 ジャパン・リサーチ・ラボ 代表 兼 大阪産業大学 情報システム学科 非常勤講師
 京都産業21 相談員／滋賀県産業支援プラザ 相談員／知財管理技能士 博士（工学）　奥村 治樹 先生

■ご略歴
大手化学メーカー勤務後大手電機メーカー、化学系ベンチャー企業を経て現職
現在は、ベンチャーから上場企業まで様々な業種の顧問や技術コンサルタントとして、
研究開発、製造における課題解決、戦略策定から人事研修などの人材育成などを行っている
（詳細はhttp://analysis.ikaduchi.com）。
また、学会等での招待講演や国プロにおけるキャリア形成プログラムの講師なども行っている。

セミナー受講料

1名47,300円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円
＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

■セミナー受講特典コンサルティング
  セミナーに受講して名刺交換等をさせて頂いた方への特典サービスとして、初回限定で限定特別料金にてコンサルティングをご利用いただけます。技術的な相談はもちろん、戦略相談、オンサイトセミナーなど、依頼条件を満たす限り原則として実施内容、方法に制限はありません。
  技術コンサルティングには興味があるが利用したことがないので、どのようなものか良くわからず正式依頼に踏み切れない、決裁を取るために一度ディスカッションしたいという方は、是非この機会に、JRLのコンサルティングを御体験ください。限定特典ではありますが、必ず満足のいただける内容でお応えします。
＜依頼条件＞
・初回１回のみ
・セミナー実施日より３カ月以内に依頼が成立
・コンサルティング実施時間：４時間程度まで
・費用：場所、内容によらず定額の限定受講特典

受講について

• 配布資料は、印刷物を郵送で1部送付致します。お申込の際はお受け取り可能な住所をご記入ください。
  お申込みは4営業日前までを推奨します。
  それ以降でもお申込みはお受けしておりますが（開催1営業日前の12:00まで）、
  テキスト到着がセミナー後になる可能性がございます。
  資料未達の場合などを除き、資料の再配布はご対応できかねますのでご了承ください。
• 受講にあたってこちらをご確認の上、お申し込みください。
• Zoomを使用したオンラインセミナーです
  →環境の確認についてこちらからご確認ください
• 申込み時に（見逃し視聴有り）を選択された方は、見逃し視聴が可能です
  →こちらをご確認ください
• 本セミナーでは、受講者のカメラは原則 on にてお願いを致しております。
  本セミナーでは事前質問は受付しておりません。セミナー終了後の質疑の時間にご質問をお願い致します。
  受講申込者の「メールアドレス」は講師へ通知させて頂きます。
  （フォロー・情報提供が目的です。不都合がございましたら、申し込みフォームの備考欄にてお知らせ下さい。）