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実験そのものの考え方や計画の立て方、実験実務の進め方について解説!

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

セミナー概要

略称
実験の考え方
セミナーNo.
190608  
開催日時
2019年06月20日(木)10:30~16:30
主催
(株)R&D支援センター
問い合わせ
Tel:03-5857-4811 E-mail:info@rdsc.co.jp 問い合わせフォーム
開催場所
江東区産業会館 第5展示室
講師
ジャパン・リサーチ・ラボ 
代表 博士(工学)  奥村 治樹
 兼 大阪産業大学 情報システム学科 非常勤講師
大阪産業創造館 相談員
大阪市産業創造館 技術・経営相談員
滋賀県産業支援プラザ 相談員
知財管理技能士

【専門】
表面・界面、接着、高分子、ナノ粒子、分析、ハイブリッド材料、等
【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。
価格
非会員: 49,980円(税込)
会員: 47,250円(税込)
学生: 10,800円(税込)
価格関連備考
■ 会員(案内)登録していただいた場合、通常1名様申込で49,980円(税込)から
 ・1名で申込の場合、47,250円(税込)へ割引になります。
 ・2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計49,980円(2人目無料)です。
■ 会員登録とは? ⇒ よくある質問
■ 学生価格は、教職員や研究員、企業に在籍されている学生には適用されません。
また、当日学生証をご持参ください。
特典
【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をさせて頂いた方への特典サービスとして、初回限定で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
・費用:場所、内容によらず定額の限定特別料金
定員
30名 ※満席になりましたら、締め切らせていただきます。早めにお申し込みください
備考
昼食・資料付き
※同業他社(コンサルタント等)の方はお断りすることがございます。

講座の内容

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
など
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
など
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ある。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る。そのため、実験計画法などの研修や教育も行われているが、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でしかないため、実務で使えないという声が多く聞かれる。
 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ある。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ない。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る。
 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する。
プログラム
1.【イントロダクション】
  1.1 実験と開発
  1.2 結果を成果へ
  1.3 実験、思考、分析
2.【実験の基本と心得】
  2.1 実験の種類
  2.2 実験の基本プロセス
  2.3 実験を始める前のポイント
  2.4 実験中の心構え
  2.5 実験終了後
  2.6 実験、研究の心得
  2.7 基本的な注意点
  2.8 時間管理
  2.9 実験が上手くいかない時
  2.10 実験の絶対的タブー
3.【実験シナリオの考え方】
  3.1 Howは行動の最後
  3.2 何が必要か
  3.3 何に使うのか
  3.4 開発シナリオと実験ストーリー
  3.5 実験ストーリーの考え方
  3.6 良くあるパターン
4.【目的と目標】
  4.1 目的(ゴール)の確認
  4.2 目的と目標
  4.3 目的の構成要素
  4.4 目標
  4.5 目標の条件
  4.6 判断基準
  4.7 目標設定のためのSMARTルール
5.【仮説思考による研究開発と問題解決】
  5.1 仮説とは何か
  5.2 仮説が必要な理由
  5.3 仮説の考え方
  5.4 仮説構築のプロセス
  5.5 仮説の変換
  5.6 仮説の精度と確度
  5.7 仮説→課題設定→計画
  5.8 2種類の事実
6.【実験を考えるとは】
  6.1 思考、作業の区別
  6.2 実験の検討要素
  6.3 実験プロセス
  6.4 構想フェーズの要素分解
  6.5 構想フェーズの可視化
  6.6 計画フェーズの可視化
  6.7 実験条件選定フェーズの可視化
7.【実験計画の考え方】
  7.1 計画の考え方
  7.2 シナリオメイク
  7.3 適切なマルチタスク化
  7.4 タイムマージン
  7.5 可視化
  7.6 細分化、詳細化
  7.7 優先順位
  7.8 リソースマネジメント
8.【実験の考え方】
  8.1 実験条件の考え方
  8.2 実験計画法の意味
  8.3 実験の本当の意味
  8.4 実験を考えるとは
  8.5 プロセスの可視化
  8.6 構想の可視化
  8.7 実験方法の考え方
  8.8 実験パラメータの選び方
  8.9 実験マトリクスの考え方
  8.10 条件範囲の設定
  8.11 対照データの選び方
  8.12 結果の使い方
  8.13 結果 ⇒ 結論
  8.14 良くあるパターン
9.【情報・結果の収集方法】
  9.1 情報の条件
  9.2 情報の考え方、扱い方
  9.3 多面視点
  9.4 情報・結果・結論
  9.5 基本フロー
  9.6 文献の読み方と資料整理
10.【データの捉え方・解析のポイント】
  10.1 データ解釈における認知バイアス
  10.2 観点の重要性
  10.3 アウトライヤー
  10.4 情報次元の拡張
  10.5 数字(データ)の取り扱い
  10.6 5大解析視点+1
  10.7 データの伝え方
  10.8 実験情報とは何か
11.【実験誤差、精度の考え方】
  11.1 正確なデータを得るために
  11.2 AccuracyとPrecision
  11.3 真値と測定値
  11.4 信頼度要因を整理する
  11.5 信頼性管理
12.【実験ノートのまとめ方】
  12.1 実験ノートの役割
  12.2 実験ノートに書くべきこと(項目)
  12.3 修正・加筆・削除
  12.4 データの保存
13.【開発実験のための思考法】
  13.1 目的志向
  13.2 アウトプット志向
  13.3 仰望視点と俯瞰視点
  13.4 逆説的思考
  13.5 失敗からのリカバリー
  13.6 認知バイアスの罠
  13.7 目利き力
  13.8 ヒラメキの種
  13.9 アイデアの源泉
  13.10 イノベーションを生む発想と行動
14.【実験計画のための思考の道具】
  14.1 実験計画で用いる代表的フレームワーク
  14.2 フレームワークの使い方
  14.3 If then思考
  14.4 思考の拡張
  14.5 構成要素で考える
  14.6 アイデア生産の5ステップ
  14.7 情報整理
  14.8 要素分解
  14.9 概算力
  14.10 アイデアの評価
15.【コミュニケーションと情報発信】
  15.1 技術者の報連相
  15.2 Evidence & Story
  15.3 情報の共有
  15.4 二つのミーティング
16.【まとめ:研究者の心得】
  16.1 探究心と追求心
  16.2 企業の技術力のポテンシャル要素
  16.3 4つの基本力
  16.4 2種類の「カン」
  16.5 研究者の成功要素
  16.6 知識、経験と知恵
  16.7 実験の神髄
  16.8 研究開発フロー
17.質疑
キーワード
実験,実験計画法,データ,研修,講習会

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