2023.10/07 データサイエンスのスキル（５）

５０年近く前のゴム会社の研究所では、誰も実験計画法を使おうとしなかった。実験計画法では因子の効果を考察しにくい、というのがその理由だった。

これは故田口先生も指摘されているが、だから主効果を割り付けるL18実験を推奨すると説明されている。そしてタグチメソッドにより得られた結果が確認実験で再現されるならば、自明となった制御因子により一因子実験を行ってもタグチメソッドと同様の結果が得られると説明されていた。

それでは、なぜタグチメソッドを行うのかと言えば、ロバストを高める制御因子を明らかにするためである。一因子実験だけではロバストがどれだけ向上しているのか評価できないから、と説明されていた。

タグチメソッドでは、１．ロバストを高め、２．調整因子で最適化を行う２段階開発を行うのが基本で、科学の単なる一因子実験とは大きく異なるのである。

さて、当方は転職してタグチメソッド推進委員として活動する前に、ゴム会社で実験計画法の改良版を独自に考案し、使っていた。すなわち、研究所で笑われてばかりでは面白くないので、実験計画法で最適条件を外さない方法を検討していた。

そして、実測値をそのまま直交表に割り当てるのではなく、相関係数を割り当てて実験計画法を行うと最適条件を外さずに当てることが可能であることを発見した。

そして、SiCヒーターやSiC切削工具の開発を短期間で成功しているが、この時の体験談を故田口先生にお話しし、お褒め頂いた。ただし、その時当方の方法は感度をあげる開発であり、好ましくないところとノイズを組み合わせていない問題がある、とアドバイスも頂いた。

それでは、何を褒めていただいたのかというと、実測値をそのまま直交表に割り付けて行う実験計画法でなぜ最適条件を外すのかという点についての考察である。

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