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本セミナーでは、分散分析・交互作用・直交配列表など、実験計画の核心をやさしく体系化して解説いたします。
Excel分析ツールと無料ソフトG*Powerを用いた実演により、なぜこの条件を試すのか、何回測れば十分なのか、が明確にわかるようになります。

本セミナーでは、原価計算の基礎から解説し、意思決定会計の思考回路・シミュレーション手法など演習を交えて解説いたします。

本セミナーでは、CO2分離回収プロセスについて基礎から解説し、吸収液法、吸着剤法、膜分離法など各技術、プロセス評価及びコスト概算の方法について解説いたします。。

凍結乾燥は「装置操作」ではなく、「現象理解と設計」で品質と効率が決まります。
本セミナーでは、凍結・乾燥過程で同時に起こる相変化、熱・物質移動、コラプスや発泡の発生メカニズムを基礎から丁寧に解説いたします。
さらにExcelによるシミュレーションを通じて、乾燥条件の最適化やデザインスペース推算まで実務に直結する考え方を習得いただけます。

本セミナーでは、実験計画法・適応的実験計画法の基礎と実践するために必要なデータ解析・ベイズ最適化の基礎、実験パラメータ候補の選択・基本的なデータの前処理・モデルの構築と予測といった具体的な方法、分子設計・材料設計・プロセス管理・プロセス設計への応用、直接的逆解析法などを詳しく解説いたします。

本セミナーでは、データ分析にAIエージェントを応用する方法について、データ分析および生成AIの基礎から具体的なテクニックをわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、実験計画法に必要な統計の基礎から、実験計画法の基礎、効率的なデータ収集と分析等について解説いたします。

本セミナーでは、改訂前から続く分析能パラメーターについて基本的な解説を行うと共に、分析能評価のための統計学的な背景について、統計学の基礎の部分からQ2に新たに取り入れられた多変量解析を応用したNIR (近赤外スペクトル) によるPATの分析法を含めた部分までを詳しく解説いたします。
また、Q2改訂、Q14新設による分析法バリデーションの今後の薬事的な動向について解説いたします。

本セミナーでは、データ分析にAIエージェントを応用する方法について、データ分析および生成AIの基礎から具体的なテクニックをわかりやすく解説いたします。

本セミナーでは、時系列重回帰分析の基礎的な理論から、数理モデルをExcelで使用する方法、機械学習を利用する方法の概要とその実例について、化学プラントを例に解説いたします。

本セミナーでは、微粒子分散について取り上げ、粒子のゼータ電位 (分散促進因子) とハマカー定数 (凝集促進因子) 、2つの因子を理解した上で、ポテンシャル曲線の描き方、読み方、使い方について解説いたします。