実験のしかたが間違っていたり、目的が明確になってない実験をだらだらと行って時間を無駄にしていないでしょうか?
　よくわからないから、とにかく実験してデータを取ってみようというだけでは、データを取っても何の役にもたたないということが少なくありません。
　測定器が同じなら誰が測定、分析しても結果は同じであると考えていないでしょうか?
　測定・分析は若いエンジニアの卵に行わせておけばよいと考えていないでしょうか?
　自分たちが取得した測定・分析データが技術的に正しいかどうかわからないし、それらのデータを技術的に正しく読みこなして活用しているという自信が持てない、ということを経験したことはないでしょうか?
　測定・分析データが技術的に誤っているということをわからずに (気がつかずに) 、これを基に会議を行い、結果的に多くの時間とコストを無駄使いし、思うような成果が出せなかった、という経験はないでしょうか?
　上記は、有限要素法などによるコンピュータ・シミュレーションについても同様です。
　これらに対して一つでも「YES」と考えられることを経験したかたは、迷わず本セミナーを受講して頂ければと「1日にして目からウロコ」考えています。
　また、実験データを取得したり整理するためのするための各種市販ソフトについても各々の概要を解説致します。測定器を作るための市販ソフトであるLabVIEW (ラボビュー) のを使用した、低コストですぐに成果を出すための効率的かつ要領のいい方法を解説致します。さらに希望者にはこのソフトの評価版 (残部少数) を無料進呈致します。
　本セミナーではこのように、低コスト・短時間で成果を出すための実験解析野しかただけでなく、有限要素法などによるコンピュータ・シミュレーションについてもその周辺技術をノウハウを含め、技術コンサルタントとしての長年の実績と経験をもとにわかりやすく解説いたします。

1. よくわからないから実験 (測定) してみようという考え方についてどう考えますか?
   1. とにかく実験データを取って、それを解析すれば、何かが得られ、仕事が前進するのだろうか?
      時間やコストの無駄使いになっていないか?
   2. どのような解析をしてどのような結論を出したいのか?
   3. 私は実際の技術コンサルティング業務にてどのようにして成果を出しているのか?
   4. プロの技術コンサルタントと企業内のエンジニア、何が(どこが) 違うのか?
2. そのデータは技術的に使用できますか?
   1. 技術的に100%正しい測定・分析ができていますか?
   2. 技術的に正しい測定・分析ができているかどうかは誰がどのように判断するのですか?
   3. 実験に理論は必要か?
      必要であればその理論はどこからどのようにして身につけるのか?
3. 測定値の誤差と評価
   1. 常に実験データのS/N比を向上させることを心がけるには?
   2. 測定器の線形性と非線形性とは?
   3. 測定値として評価する量は、通常、電圧 or 電流か?
   4. 測定器にアース接続は必要か? 測定データに電源ノイズが混入しているか否かの判定方法は?
      測定データに電源ノイズが混入しないようにする方法は?
   5. 測定値の誤差と評価のしかた
      1. 測定値の誤差と残差
      2. かたより誤差と偶然誤差
   6. 誤差 (残差) のバラツキ
   7. SI単位と単位の換算のしかた
4. 対数グラフによるデータ整理のしかた
   1. 片対数グラフとは? 作成のしかたは?
   2. Excelでの片対数グラフの作成のしかた?
   3. 両対数グラフとは? 作成のしかたは?
   4. Excelでの両対数グラフの作成のしかた?
5. 数値計算 (解析) からみた誤差と近似
   1. 自分で計算プログラムを作成するときに特に注意
   2. 相対誤差
   3. 桁落ち誤差についての考察
   4. 近似曲線回帰法と最小二乗法
      1. 近似曲線回帰法とは?
      2. 最小二乗法とは?
6. 技術的に正しく実験解析とコンピュータシミュレーションを行うには理論が大切!
   • 多くの難解な数式が記述されている技術専門書を読んで理解できますか?
   • 理論を勉強するために必要となる応用数学 (物理数学) の各分野と使用されている分野の概説
7. 数値計算のための市販の各種汎用
   1. Mathematica (マセマティカ)
   2. LabVIEW (ラボビュー)
   3. MATLAB/SIMULINK (マットラボ/シムリンク)
   4. Scilab/Scicos (サイラボ/サイコス)
   5. Maxima (マキシマ)
   6. Octave (オクターブ)
   7. MATX (マットエックス)
   8. 上記以外の数式・数値計算・グラフ作成のためのソフト一覧
8. 実験とコンピュータ・シミュレーション、どちらがいいのか?
   1. 実験
   2. コンピュータ・シミュレーション
   3. 実験とコンピュータ・シミュレーションのバランスのとりかたと仕事の効率化
   4. FDM、FEM、BEM
9. どのような実験方法がいいのか実例で考えてみよう!
   - そのままでは技術的に正しい実験を行うことに活用できない理論もある br /> 実験を成功させるための技術的ストーリー作りとは? –
   1. 理論により実験時間を大幅に短縮できる実例
      - 理論を実験に活用するには –
      1. MAXWELLの相反定理の応用
      2. FFT (高速フーリエ変換器) におけるアベレージング回数の決定方法
   2. 加工機械の低騒音化を達成するための実例
      - 騒音がどこから発生しているのかもわからない状況で –
      1. プレスの場合
         • プレスの振動モードアニメーションと時系列アニメーションから重要な情報を読み取るトレーニングをしてみよう!
      2. タレットパンチプレスの場合
         • メカ式 (油圧式、サーボモータ式 (サーボプレスの原点がここにある)
10. LabVIEW (ラボビュー、計測器作成ソフト) の活用によるメリット
    - 低コスト・短時間で成果を出す方法を解説 –
11. 質疑応答