製造業におけるニューラルネットワークモデル（超回帰モデル）を併用した非線形実験計画法

～実験計画法の原理と問題点を解説し、その問題点を人工知能で補う解決法～

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
　　　2.1.1　本来必要な実験回数よりも少ない実験回数で結果を出す方法の概念
　　　2.1.2　分散分析とＦ検定の原理
　　　2.1.3　実際の解析方法
　　　2.1.4　実験計画法の原理的な問題点
　　2.2　検討要素が多い場合の実験計画
　　　2.2.1　実験計画法の実施手順
　　　2.2.2　ステップ1 『技術的な課題を整理』
　　　2.2.3　ステップ2 『実験条件の検討』
　　　2.2.4　直交表の解説
　　　2.2.5　ステップ3 『実験実施』
　　　2.2.6　ステップ4 『実験結果を分析』
　　　2.2.7　分散分析表　その見方と使い方
　　　2.2.8　工程平均、要因効果図　その見方と使い方
　　　2.2.9　構成要素の一番良い条件組合せの推定と確認実験
　　2.3　解析ソフトウェアの紹介
　　2.4　実験計画法の解析実演

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　線形モデルと非線形モデル
　　3.3　非線形モデル（非線形性現象）に対する2つのアプローチ

4　実験計画法の問題点解消方法　ニューラルネットワークモデル（超回帰モデル）の活用
　　4.1　複雑な因果関係を数式化するニューラルネットワークモデル
　　（超回帰モデル・非線形性多重多層回帰式）とは
　　4.2　ニューラルネットワークモデル（超回帰モデル）を使った実験結果のモデル化
　　4.3　非線形性が強い場合の実験データの追加方法
　　4.4　超回帰モデル構築ツールの紹介

5　ニューラルネットワークモデル（超回帰モデル）を使った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　直交表＋乱数による探索方法
　　5.3　確認実験と最適条件が外れた場合の対処法
　　5.4　ニューラルネットワークモデル（超回帰モデル）の実演

6　その他、製造業特有の実験計画法の問題点と開発手法
　　6.1　開発対象（実験対象）の性能を乱す客先使用環境を考慮した開発
　　6.2　客先使用条件による動的な変化を矛盾なく解析する方法
　　6.3　客先使用環境を考慮した開発実験方法　品質工学概要

7　学習用　参考文献 紹介

8　全体に対する質疑応答