実験計画法=直交表はもう古い。今すぐやめるべき5つの理由【確信】

成長するビジネスマン

実験計画法を実践したい人
  ↓

 
直交表がよく分からない・・・
割り付けってどうやればいいの?
直交表じゃないと実験計画法はできない?
簡単に実践する方法はないの?
 
のーさん
こんな悩みを解消します

 

記事の内容

  • 直交表実験をやめるべき5つの理由
    【分かりやすく説明します】
  • 初心者でも15分で実践できる実験計画法
    【簡単です】

 

私は製造業のエンジニア。QC検定1級を活かし、統計手法講師やデータ解析が本業です。
以前は生産技術者として、工場に生産ラインの導入などを行っていました。
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実験計画法で一番難しいのが「直交表の割り付け」
あなたも理解できず苦労しているのでは?

直交表への割り付けができないと実験がうまくいかず、最悪の場合は判断を誤る事もあります。

 

ではどうするべきか?
結論:解析ソフトを使って応答曲面法を実践しよう。

 

実験計画法の1つである応答曲面法は、解析ソフトを使えば”直交表実験より簡単”です。

今回は直交表実験をやめるべき5つの理由と応答曲面法のメリットを具体的にご紹介。
その上で、誰でも実践できる簡単な”応答曲面法”のやり方を説明します。

 

本記事を読むと、実践しやすい実験計画法が分かり、すぐに効率の良い実験ができますよ。

 

直交表実験をやめるべき5つの理由【分かりやすく説明します】

指でバツをつくる男の子

 
結論:直交表実験は業務では使いにくい手法です。
 
具体的には以下の5つの理由。
  • 直交表は手計算時代の道具
  • 交互作用の有無を把握しないと使えない
  • 割り付けが難しい
  • カテゴリーデータしか扱えない
  • 直交表のパターンが限られる
 
簡単に説明します。
 

1、直交表は手計算時代の道具

最初に断っておきますが直交表は素晴らしいもの。
要因効果を切り分け、実験回数を減らせる優秀な道具です。

 

しかしコンピューターが発達した現代では、手計算時代ほどの嬉しさが無いのが事実。
直交表が悪いのではなく、他が使いやすくなったという事。

 

特にコンピューターで、実験可能な範囲で最適な実験計画を組む”応答曲面法”が発達。
業務ではこの計画がはるかに便利です。

これを発達させたのは主に欧米の国々。
彼らは合理的で使いやすい手法で効率化を進めています。

 

一方、日本はいまだに実験計画法といえば配置実験や直交表実験。
開発スピードに差が出るのは明らかですね。

 

2、交互作用の有無を把握していないと使えない

交互作用:2つの因子が組み合わさることで初めて現れる相乗効果のこと
引用元:統計WEB

 

その理由は直交表実験が実験回数を減らせるメカニズムにあり。
実は直交表実験は”特性値に影響する交互作用を計画者が指定する”事で実験回数を減らしています.

「ちょっと待て!それを調べるために実験したいんだ!」ってツッコみたくなりませんか?
”事前に交互作用を調べるために別の実験をする”ってムダですよね。

 

一方で、応答曲面法はとりあえず”交互作用は全部ある”として計画。
全て調べて、後から効果の有無を選別します。

 

じゃあどうやって実験回数を減らすのか?

  • 特性値と因子の関係は2次式で表されるはず(3次以上を無視)
  • 少しくらい直交じゃなくても、全体像がつかめればOK

という考え方で実験回数を減らします。

 

こちらの方が業務の実情に合うんですよね。
実際に欲しい結果は得られます。

 

欧米らしい合理的な実験計画だと思います。

 

3、割り付けが難しい

 

最大の理由がこれ。

 

直交表実験は計画を立てるときに”線点図”で「割り付け」をします。
これが非常に分かりにくく、間違えると実験がうまくいきません

「割り付けが分からない」という相談を何度も受けたし、挫折する人を大勢見ました。

 

一方で応答曲面法は”割り付け不要”
全て解析ソフトが考えてくれます。

 

4、カテゴリーデータしか扱えない

  • カテゴリーデータ:「材料A、材料B」「1号機、2号機」「男、女」
  • 数値データ:温度、長さ、強度

 

直交表実験は数値データは扱えません。
正確に言うとカテゴリーに変換して扱います。

例えば温度は「20℃」「30℃」「40℃」というカテゴリーにして実験します。
なので「25℃」でどうなるかは不明。

 

一方で応答曲面法は”数値は数値”として解析。
数値データは連続性があります。
だから実験をしていない25℃で特性値がどうなるか予測可能。

さらにカテゴリーを扱うこともできます。

 

どちらが業務で使いやすいでしょうか?

 

5、直交表のパターンが限られる

 

主な直交表(混合系は除く)

2水準系

  • L8直交表
  • L16直交表
  • L32直交表

 

3水準系

  • L9直交表
  • L27直交表
  • L81直交表

 

数字は実験回数を表しています。

 

業務で主に使いたいのは3水準系。
現実的な実験回数はL27直交表まででしょう。

 

L27では因子5つ+交互作用4つしか入りません。
これを少しでも超えると81回の実験が必要・・・

使いづらいですよね。

 

一方、応答曲面法は実験可能な回数内で最適な計画を組んでくれます。
”応答曲面法に役に立つ記事”は下記にまとめていますので、ぜひご活用ください。

 

初心者でも15分で実践できる実験計画法【簡単です】

データを眺める人たち

 
結論:解析ソフトによる応答曲面法です。
 
”実験計画法”と言っても、様々な種類があります。
それをまとめたのがこちら。
 
実験計画法の分類図
 
応答曲面法で”おすすめの計画”を紹介します。

 

 おすすめの計画

  1. 中心複合計画(直交)
  2. D最適計画
  3. プラケットバーマン計画

 

おすすめ①:中心複合計画(直交)

実験回数の少なさ 4.5
要因効果の推定精度(直交性) 5.0
容易度 4.0
業務での使いやすさ 3.0
総合 4.0

 

応答曲面法の1つ。

  • 実験回数が少ない
  • 因子間の効果が直交で推定精度が高い
  • 割り付けがなく簡単
  • 最適条件の探索向け
  • 質的変数が扱えない
  • 必要範囲外の水準での実験が必要

という特徴の計画法。

 

こちらの「実験計画法のやり方!中心複合計画で実験回数を大幅に削減【簡単】」で詳しく解説しています。

 

 

おすすめ②:D最適計画

実験回数の少なさ 4.5
要因効果の推定精度(直交性) 4.0
容易度 4.0
業務での使いやすさ 5.0
総合 4.5

 

応答曲面法の1つ。

  • 実験回数が少ない
  • 因子間の効果がわずかに交絡
  • 割り付けがなく簡単
  • 最適条件の探索向け
  • 質的変数が扱える
  • 必要範囲外の水準での実験が不要

 

質的変数・量的変数が扱え、割り付けが不要。
最も実務向けの計画です。

実は最適計画は欧米では主流の計画法。

 

こちらの”note”で、どの専門書にも載っていない具体的な実践方法を解説しています。
☞【劇的】QC検定1級の私が「実験回数を激減させる統計手法」を解説する

 

 

おすすめ③:プラケットバーマン計画

実験回数の少なさ 4.5
要因効果の推定精度(直交性) 5.0
容易度 3.0
業務での使いやすさ 2.0
総合 3.5

 

応答曲面法の1つ。

  • 実験回数が少ない
  • 主効果の効果が直交で推定精度が高い
  • 割り付けがなく簡単
  • 因子のスクリーニング向け
  • 最適条件の探索は出来ない

 

2水準で、特性に効いている因子を絞りこむ(スクリーニング)の為の計画。
最適条件の探索には使えないが、少ない実験で効いている因子を見つけられる。

 

用途は限定されますが、役立つ時はもの凄く役に立つ”卵焼き用のフライパン”みたいな計画。
こちらの「実験計画法のやり方!プラケット-バーマン計画で影響因子を絞り込む。」で詳しく解説していますよ。

 

実践に役立つテキスト

もう少し深く学習したい。
というあなた向けに”応答曲面法の実践”に役立つ本を紹介しています。

実験計画法の本をおすすめランキングでご紹介【初心者向け】」を参考にしてください。

 

 

実験計画法=直交表はもう古い。やめるべき5つの理由 まとめ

SUMMARY_CONCLUSION

 

直交表をやめるべき理由はこの5つ。

  • 直交表は手計算時代の道具
  • 交互作用の有無を把握しないと使えない
  • 割り付けが難しい
  • カテゴリーデータしか扱えない
  • 直交表のパターンが限られる

 

難しい直交表を勉強しなくても解析ソフトを使えば15分で実験計画法が実践可能。

具体的にはこの3記事が役立ちます。

  1. 実験計画法のやり方!中心複合計画で実験回数を大幅に削減【簡単】
  2. 【劇的】QC検定1級の私が「実験回数を激減させる統計手法」を解説する
  3. 実験計画法のやり方!プラケット-バーマン計画で影響因子を絞り込む。

 

効率よい方法を実践して仕事を楽にしましょう。
ぜひこの記事をブックマークして、実験を計画する時は見直してくださいね。

 

また、他の”実験計画法に役に立つ記事”は下記にまとめていますので、ぜひご活用ください。
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