隠れた最適条件、実験条件、配合条件を限られた実験回数で効率的に発見しよう！
化学業界の研究開発では、配合比率の最適化や工程条件の検討など、多くの因子が特性に影響する複雑な課題に直面します。 また、原材料コストや評価工数の制約から、限られた実験回数で効率的に知見を得ることも求められます。 本セミナーでは、JMPを活用した実験計画法（DOE）の実践的な活用方法をご紹介します。 前半では、配合因子や制約条件を考慮した実験計画の作成および最適化の進め方を解説します。 後半では、少ない実験回数で重要因子を効率的に特定できる決定的スクリーニング計画（DSD）をご紹介します。 14:00 - 14:45 化学業界における実験計画の実践 〜制約条件や配合を考慮した実験計画〜 14:45 - 15:30 スクリーニングと最適化をつなぐ ― 決定的スクリーニング計画の実践活用
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基本情報
【日時】2026年9月30日 14:00~15:30 【システム要件】 本セミナーはZoomを使用したオンラインのセミナーです。セミナーを視聴するには、下記の環境が必要です。 ・インターネットに接続されたPC ・スピーカー（イヤホン） ▼詳細＆お申込み https://info.jmp.com/register?formId=d79d4aa3-0ca5-4858-80f4-fdc32193a6b9&campaignId=701WP00001PHptfYAD
価格情報
無料（下記ページより事前のお申し込みが必要です） https://info.jmp.com/register?formId=d79d4aa3-0ca5-4858-80f4-fdc32193a6b9&campaignId=701WP00001PHptfYAD
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用途／実績例
「データの民主化」でもの創りの「知恵」を全社の共有知へ-TOTOが実践する「良品と均質」の新たな探求 (TOTO株式会社) 【チャレンジ】 天然原料を用いる衛生陶器の製造は、乾燥・焼成工程で約13%もの収縮を伴う。製品の大型化・複雑化が進むなか、いかに「均質」な高品質を維持し、熟練の匠による「暗黙知」を「形式知」化して次世代へ継承するか。100年を超える歴史を持つTOTO株式会社において、これは同社のもの創りの根幹をなす重要な課題であった。 【解決策】 先進的な滋賀工場の製造データに対し、JMPを用いた「探索的データ分析」を導入。衛生陶器工場初のバーコードシステム導入等により実現した高歩留まりを深化させ、グラフビルダーによる視覚的検証や、パーティション、クラスター分析等を駆使して「良品条件」を数値化し、直行率や歩留まりの向上を実現した。また、2年間にわたる「社内留学制度」の基礎教育にJMPを採用。全社的なデータサイエンススキルの底上げを図った。 【結果】 下記ページからご確認ください！ https://www.jmp.com/ja/customer-stories/toto
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企業情報
JMPの歴史は、SASの創始者でひとりである John Sallが統計分析機能とグラフィカルな可視化機能を組み合わせて、データをアニメーション化し、可視化しようと思い立った1989年に遡ります。35年以上にわたり、John SallはJMPの研究開発を主導し、JMPの各バージョンを、より視覚的に、よりインタラクティブに、より実用的にして、ユーザーがデータを理解することを支援してきました。情熱のプロジェクトとして始まったこの取り組みは、飛躍的な発展を遂げました。現在では、科学者やエンジニア向けに設計された統計ソフトウェア製品群に成長し、世界中のほぼすべての業界で使用されています。
