実験計画法は20世紀初頭にR.A.Fisherによって構築されました。Fisherの実験計画法は「農業分野」で如何に精度よく水準間の比較を行うことを目指していました。そのため、Fisherの3原則 (局所管理、繰り返し、ランダマイズ) を重視します。
　一方、田口の実験計画法では「工業分野」で機能の安定性を目指しています。そのため、分散分析 (レスポンスの解析) よりも寄与率を重視します。工業分野では平均値の問題よりもばらつきの対応が重要だからです。
　ICH Q8では設計段階の安定性設計を重要視しており、QbD (Quality by Desinge) の考え方を提供します。
　本稿では「非線形計画」の基本である動特性のSN比を理解し、信号と誤差の交互作用に着目します。計算手順はEXCEL関数を用いるため、数式自体を理解する必要はありませんが、考え方を知ることは重要です。更に「許容差設計」において、線形回帰だけでなく、高次の成分に分解するために「チェビシェフの直交多項式」を活用します。
設計段階で「ロバストパラメータ設計」を目指している技術者に最適な内容です。

1. 実験計画法とは
   • Fisher流とタグチ流の実験計画法とは何かを理解します。
2. 変動の分解と分散分析
   • データを変動に分解する手順と、各変動を用いて分散分析を行う手順を理解します。
3. FDAが推奨するバリデーションステップとは
   • ライフサイクル全体 (Stage – 1、Stage – 2、Stage – 3) で品質を確保することが重要であることを理解します。
4. ICH Q8とは
   • Quality by Desingeの考え方を理解します。
5. パラメータ設計手法の提案
   • 因子と誤差の交互作用に着目した解析手順を理解します。
     機能と機能性の考え方を理解します。
     平均値とばらつきの同時解析 (望目特性のSN比) の手順を理解します。
     入力信号と出力との関係 (動特性のSN比) を誤差因子の環境下で評価する手順を理解します。
6. 段階設計法の手順を理解します。
   • パラメータ設計法の手順を理解します。
     事例を用いて、パラメータ設計を疑似体験します。
7. 許容差設計とは
   • パラメータ設計ですべてが解決する訳ではありません。
     基本設計完了後に「ばらつきを制御」するために「許容差の設計」が必要です。
     事例を用いて品質ばらつきをコストで評価する方法を理解します。
8. 因子 (原因) と出力 (結果) の因果関係
   • 数量的因子を用いて、因子の効果を直交多項式分解する手順を理解します。
     分散分析表より各次数の寄与率を計算します。
9. 検査規格の設定
   • パラメータ設計では各種ノイズ (外乱、内乱) への対応を基本に設計します。
     製造段階では製造ばらつきへの対応が求められます。
     安全係数を基本にした検査規格の設定手順を理解します。
10. 付録
    • 秤量問題から直交の考え方を理解します。
      線点図を用いた直交表の割り付け (主効果と交互作用) 手順を理解します。
      直交表の応用として、多水準作成法、組み合わせ法、疑水準法、疑因子法などを理解します。
      交互作用とは何かを理解します。
• 質疑応答