01
重要因子の探索
製品性能や品質特性に影響する因子を抽出し、優先的に検討すべき条件を整理します。
- 入力
- 製品性能・品質データ
- 出力
- 重要因子・関係性
- 判断
- 優先すべき条件の選定
Use cases
データを、研究開発の判断材料へ
製品開発、品質評価、生活者調査などで想定される解析の使い方を紹介します。掲載例は架空データを想定した活用イメージです。
02
性能・品質の予測
過去の実験データから予測モデルを構築し、新しい条件の性能検討に活用します。
- 入力
- 過去の実験データ
- 出力
- 予測値・モデル精度
- 判断
- 次の実験条件の絞込み
03
実験条件の最適化
複数条件と評価指標の関係を解析し、有望な条件領域を検討します。
- 入力
- 因子・水準・応答値
- 出力
- 有望な条件領域
- 判断
- 確認実験の設計
04
アンケート構造の把握
多数の設問に共通する潜在的な評価軸を整理し、結果の理解を深める。
- 入力
- 生活者アンケート
- 出力
- 潜在的な評価軸
- 判断
- 評価項目の整理
05
顧客群の分類
回答傾向の近い対象者を分類し、特徴の異なる顧客群を把握します。
- 入力
- 回答者別データ
- 出力
- 特徴の異なる群
- 判断
- 対象群別の検討
06
複数群の比較
製品群や処理条件間の差を統計的に検討し、結果を図表として整理します。
- 入力
- 複数条件の測定値
- 出力
- 差と不確かさ
- 判断
- 条件採否の判断
Example flow
課題から活用判断までを一続きにする
- 解析したい業務課題を明確にする
- 利用するデータと評価項目を確認する
- 目的に応じた解析方法を設定する
- 結果とモデルの妥当性を確認する
- 次の実験・製品検討へ反映する
Practical scenarios
実務での利用イメージ
以下はサンプルデータを想定した利用例であり、実在顧客の導入事例ではない。
製品性能に影響する因子を絞る
- 入力
- 原料配合、製造条件、品質特性
- 解析
- 回帰、重要因子、可視化
- 判断
- 次に優先して検討する因子
少ない実験から有望領域を探す
- 入力
- 因子、水準、評価指標
- 解析
- DSD、DOE回帰、主効果
- 判断
- 確認実験を行う条件領域
生活者評価の構造を捉える
- 入力
- 設問別アンケートデータ
- 解析
- PCA、因子分析、クラスタリング
- 判断
- 評価軸と特徴の異なる顧客群