2023.10/12 Pythonで学ぶタグチメソッド

タグチメソッドは、１９９０年代に日本で普及が始まったデータ駆動の開発手法である。このデータサイエンスの一手法を実験計画法と誤解されている方が多い。

実験計画法とは、直交表を用いる統計手法のことである。このこともご存知ない方がいる。実験計画を立てることすべてを実験計画法と思っている人もいるが、それは間違いである。

直交表を用いる統計手法だけを昔から実験計画法と呼称してきた。他の実験計画を立て開発する手法については、実験計画法と呼んではいけない、と学生時代に習った。

すなわち、実験計画法は定義づけられた言葉であり、タグチメソッドも同様で、さらにカタカナで書かなければいけない。カタカナで書く理由はアメリカから広まった手法であるからだ。

さて、タグチメソッドは、直交表を用いるが、実験計画法ではない。なぜなら、統計手法ではないからである。時として、分散分析を使うこともあるが、いつも使う義務はない。分散分析を行わず要因効果図を作成しても良い。

タグチメソッドでは効率よく実験を進めるために直交表を用いるが、それにより、実験効率が他の手法よりも上がるわけではない。例えば実験計画法よりも実験工数は増える。

その他さまざまな誤解があるだけでなく、使いこなせない技術者も多い。また、自分が使いこなせないことを棚に上げて、あれは科学的な方法ではない、と否定する人もいる。

今月末、下記セミナーを行うので一度タグチメソッドを正しく学んでいただきたい。すぐに使えるPythonプログラムを配布しているので、L18であれば、翌日からタグチメソッドを使えるようになる。

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