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について,豊富な経験に基づき,分かりやすく解説する特別セミナー
- 講師
ジャパン・リサーチ・ラボ 代表 博士（工学） 奥村 治樹 先生 東レ、パナソニック等にて材料開発・開発マネジメント業務を経て現在に至る
- 日時
- 2024/2/14（水） 10:30〜16:30
- 会場
- ※本セミナーはWEB受講のみとなります。
- 受講料
- （消費税率10%込）1名：49,500円 同一セミナー同一企業同時複数人数申込みの場合 1名：44,000円
※WEB受講の場合、別途テキストの送付先1件につき、配送料1,210円（内税）を頂戴します。
- テキスト
- 製本資料（受講料に含む）
受講概要
受講形式 WEB受講のみ ※本セミナーは、Zoomシステム利用によるオンラインとなります。 ※Live配信のみ、録画視聴はありません。 受講対象 ・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 予備知識 特に必要ありません。 習得知識 １）実験の考え方 ２）実験計画の立て方 ３）実験実務のノウハウ ４）実験記録の方法 ５）実験ノウハウの継承 など 講師の言葉 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。
プログラム
1 【イントロダクション】 1.1 実験と開発 1.2 開発とは何か 1.3 三つの壁 1.4 実験と思考 2 【実験の基本と心得】 2.1 そもそも実験の前に 2.2 実験の本当の意味 2.3 実験の基本プロセス 2.4 実験の種類 2.5 実験を始める前のポイント 2.6 実験中の心構え 2.7 実験終了後 2.8 実験、研究の心得 2.9 時間管理 2.10 Ｐｅｒｆｅｃｔ Ｃｌｏｓｅ 2.11 実験が上手くいかない時への対応 2.12 実験の絶対的タブー 3 【実験シナリオの考え方】 3.1 シナリオメイク 3.2 Why ⇒ How 3.3 実験ストーリーの考え方 3.4 開発シナリオと実験ストーリー 3.5 良くあるパターン 4【目的と目標】 4.1目的と目標 4.2目的の構成要素 4.3目標 4.4目標の条件 4.5目標設定のためのSMARTルール 4.6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】 5.1仮説とは何か 5.2仮説が必要な理由 5.3仮説の検証と実験 5.4仮説の考え方 5.5仮説構築のプロセス 5.6仮説の変換 5.7仮説の精度と確度 5.8QDスタート 5.9仮説の精度を決めるもの 5.10目的→ゴール、そして、仮説 5.11仮説→課題設定 6【実験を考えるとは】 6.1実験の検討要素 6.2開発・実験技術（スキル） 6.3実験プロセスのフロー化 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 6.7解析、まとめの構成 7【実験の考え方】 7.1実験において考えること 7.2実験を考えるとは 7.3実験方法の考え方 7.4実験マトリクスの考え方 7.5実験条件の考え方 7.6条件範囲の設定 7.7実験計画法の意味 7.8実験パラメータの選び方 7.9対照データの選び方 7.10結果の使い方 7.11結果 ⇒ 結論 7.12良くあるパターン：考察ではない考察 8 【実験計画の考え方】 8.1 計画の考え方 8.2 時間の重要性 8.3 時間配分の考え方 8.4 優先順位 8.5 適切なマルチタスク化 8.6 解析、まとめの計画化 8.7 構想、ミーティングの計画化 8.8 チャートで可視化 9 【情報収集の考え方と方法】 9.1 情報とは 9.2 情報の条件 9.3 ２種類の事実 9.4 情報の考え方、扱い方 9.5 情報収集を始める前に 9.6 多面性 9.7 情報の意味と価値 9.8 情報収集のゴール 9.9 基本フロー 9.10 二つの調査 9.11 文献検索のポイント 9.12 文献の読み方と資料整理 10 【結果（データ）解析】 10.1 視る 10.2 データ解釈における認知バイアス 10.3 アウトライヤー 10.4 相関解析と軸の取り方 10.5 相関解析の注意点 10.6 情報次元の拡張 10.7 ５大解析視点＋１ 10.8 データの伝え方 10.9 数字（データ）の取り扱い 10.10 実験情報とは何か 11 【実験誤差、精度】 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 信頼性管理（シューハート管理図） 12 【実験ノート】 12.1 実験ノートの役割 12.2 実験ノートに書くこと（項目） 12.3 実験ノート＝実験の作業記録？ 12.4 ルール 12.5 データの保存（参考資料） 13 【開発・実験のための思考法】 13.1 思考とは 13.2 アウトプット志向 13.3 目的志向 13.4 思考のポイント 13.5 仰望視点と俯瞰視点 13.6 逆走型思考による実験の考え方 13.7 ロジック、要素と逆走思考 13.8 ロジックの条件 13.9 逆説的思考 13.10 実験のイメージ化 13.11 失敗からのリカバリー 13.12 認知バイアスの罠 13.13 アイデアの源泉 14 【まとめ：研究者の心得】 14.1 研究者の成功要素 14.2 やってみなければ分からない？ 14.3 知識と知恵 14.4 実験の神髄 14.5 研究開発フロー 質疑・応答 講師紹介 略歴 大手分析メーカーにて、表面分析、分光分析を中心に、各種工業材料、半導体の表面、界面の研究開発支援業務に従事しながら、国内外機関と、有機EL材料、半導体リソグラフィープロセス、塗料・コーティング、接着剤などの分野共同研究を行った。 その後、大手電機メーカーに引き抜かれ、ハイブリッド材料、ナノ粒子などの開発を行った。 現在は、ジャパン・リサーチ・ラボ代表として、総合技術コンサルティング、人材育成、 調査・企画、講演・執筆などを行っている。 大阪大学 工学部 招聘研究員,大阪産業大学 情報システム学科 非常勤講師,大阪市産業創造館 技術・経営相談員を兼務している。
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