JRLテックログ

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セミナー(実験計画と実験記録、ノート 12/20)

下記セミナーを開催します。

 お申込みは、HPのお問い合わせボタンよりお願いします。

 

【タイトル】

実験方法、データ解析と
記録(実験ノート)の取り方

 

【概要】

 研究開発においては、適切な実験方法を考えることはもちろん、適切なデータ解析や現代では知財化、権利化が必須であり、そのためには記録が重要となることは言うまでもない。加えて、チームや社内における情報共有、開発本人の思考のためにも記録は必要不可欠である。また近年は様々な機器類の発達で実験データを得ることが容易になってきている反面、無計画に実験を行ってデータを積み重ね、日々増えていくデータに溺れてしまっている状況が生まれている。目的に合わせて実験を計画してデータを取得して解析し、それらを記録、まとめるといった様々なことを正しく行なわなければならない。
  しかし、残念ながら大部分の企業、開発現場ではこういった実験の考え方や、実験結果の解析、記録の残し方、実験のノートの書き方などの実験実務に関する教育はほとんど行われていない。そのため、各自が我流の方法に頼っており、人員間、部署間でのレベルのバラつき、共有性の欠如といった問題、そして、最悪の場合権利化におけるevidenceと成りえないような状況まで生まれている。
 本セミナー、講習会では、このような状況を打開して、確実に結果を成果へと昇華させる、より効率的な開発を実現するために必要となる、実験の考え方、実験データの解析から、記録、そして、まとめ方を、基本から様々なケース、対象について、特に実験ノートに代表される記録に重点を置いて詳細に解説する。

【開催日】

  2017年12月20日  10:30~16:30

【会場】

  江東区産業会館

【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

【修得できる知識】

 ・実験の考え方
 ・実験計画の立て方
 ・実験ノートの書き方
 ・記録の使い方
 ・情報整理

【受講料】

  49,980円(税込/テキスト、昼食付)

【プログラム】

1.イントロダクション
  1.1 結果を成果へ
  1.2 魔の川・死の谷ダーウィンの海
2.実験の基本と心得
  2.1 実験の基本プロセス
  2.2 実験を始める前のポイント
  2.3 実験中の心構え
  2.4 実験終了後
  2.5 実験が上手くいかない時
  2.6 実験の絶対的タブー
  2.7 良くあるパターン:考察ではない考察
3.実験計画
  3.1 計画の考え方
  3.2 シナリオメイク
  3.3 大きな石と小さな石
  3.4 時間の重要性
  3.5 実験条件の考え方
  3.6 実験計画法の意味
  3.7 リソースマネジメント
4.実験ノート
  4.1 実験ノートとは
  4.2 実験ノートの意義
  4.3 書き方のルール
  4.4 実験ノートに書くこと(項目)
  4.5 実験中に書くこと
  4.6 実験後に書くこと
  4.7 絵コンテノート
  4.8 ノートの例
  4.9 定性的情報、状態情報の記録
  4.10 リアルタイム
  4.11 名前の付け方
  4.12 データ・情報の整理、保存
  4.13 ちょっとしたコツ
  4.14 記録、証拠としての保全
  4.15 データの保存(参考資料)
5.データ解析
  5.1 視ること
  5.2 データ解釈における認知バイアス
  5.3 観点の重要性
  5.4 相関解析
  5.5 多変量解析
  5.6 情報次元の拡張
  5.7 解析(例えば、相関性)
  5.8 解釈
  5.9 数字(データ)の取り扱い
  5.10 5大解析視点+1
  5.11 データの伝え方
6.研究開発のための思考
  6.1 思考とは
  6.2 目的志向
  6.3 アウトプット志向
  6.4 仰望視点と俯瞰視点
  6.5 逆走型思考の併用
  6.6 思考のポイント
  6.7 ロジック、要素と逆走思考
  6.8 ロジックの条件
  6.9 メタフィールド思考(多分野・異分野視点)
  6.10 反対視点
  6.11 逆説的思考
  6.12 イメージ化
  6.13 失敗からのリカバリ
  6.14 認知バイアスの罠
  6.15 目利き力
  6.16 ヒラメキの種
  6.17 イノベーションを生む発想と行動
  6.18 思考プロセスの記録
7.思考の道具
  7.1 本当のフレームワーク
  7.2 チャンク思考
  7.3 If then思考
  7.4 思考の拡張
  7.5 情報整理
  7.6 構造化
  7.7 分解、結合
  7.8 独立性と相関性
  7.9 要素分解
  7.10 紙に書く
  7.11 アイデア生産の5ステップ
  7.12 概算力
  7.13 フェニックスのチェックリスト
  7.14 アイデアの評価
  7.15 アイデアの源泉
8.コミュニケーションと情報発信
  8.1 コミュニケーションとは
  8.2 技術者の報連相
  8.3 Evidence & Story
  8.4 ミーティング
9.仮説思考による研究開発と問題解決
  9.1 仮説が必要な理由
  9.2 実験の本当の意味
  9.3 実験を考えるとは
  9.4 仮説の検証と実験
  9.5 仮説の考え方
  9.6 仮説の精度と確度
  9.7 仮説の精度を決めるもの
  9.8 結論の条件
  9.9 仮説モデルの構築
  9.10 目的→ゴール、そして、仮説
  9.11 仮説→課題設定→計画
  9.12 仮説構築における認知バイアス
  9.13 Fact、推定と思い込みの分離
  9.14 2種類の事実
  9.15 Fact v.s. 主観、予想
  9.16 研究者の心得
10.まとめ
11.演習
12.質疑