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本講座ではICH-Q2, ICH-Q14を踏まえた分析法バリデーションの進め方の要点と、分析バリデーションを実施する上で必要な統計学的手法について解説いたします。
さらに、試験計画の進め方、評価手法、文書化を通じた分析法バリデーションの組立てにおける留意点について解説いたします。

本セミナーでは、アンケート調査や官能評価の複数の項目をまとめて解析し、設計・開発・企画等に活かすために必要な統計について解説いたします。
主成分分析・対応分析、重回帰分析、クラスター分析、決定木分析、判別分析やロジスティック回帰など、実務でよく使われる代表的な手法を、Excelや統計ソフトを使って複数の例題を通じて実践的に学習いたします。

本セミナーでは、現場の生データをAI学習データへと昇華させる全工程を定番手法と現実実例を交えて一気通貫で解説いたします。
また、将来の最先端技術を見据えて戦略的にデータを蓄積・整備していく指針も提示いたします。

本セミナーでは実験データを解析できるようになることを主眼におき、実験データの解釈のための可視化の方法や、実験、解析の計画設計のための手順、実験データを解析する際に起こりうる失敗事例の紹介を行います。

本セミナーでは、化粧品開発の有用性評価の基礎知識、試験デザインの設計方法、試験委託機関の選定と実務、結果の読み解き方、エビデンスを製品開発・マーケティングに活かす戦略まで、実践的に解説いたします。

本セミナーでは、ICH Q1の基礎事項および重要な役割をもつ統計解析の基礎知識及び安定性試験の各試験項目、分析方法の確立や申請を見据えた規格値・有効期間設定の考え方について解説いたします。
安定性試験の評価には予測が必要であり、予測に用いられる統計学のロジックと方法についても解説いたします。

本セミナーでは、ICH Q2の改訂前と後で特に変更された部分に焦点を当てて解説を行うと共に、ICH Q2に新たに取り入れられた多変量解析を応用した分析法、ICH Q14のコアとなる概念である分析法ライフサイクルについて詳しく解説いたします。

本セミナーでは、複数企業・複数機関が分散保持する秘匿データについて、生データを共有せずに安全に統合解析する「分散データ統合解析技術」について解説いたします。

本セミナーでは、実験データの評価について取り上げ、データの整理・評価・グラフ化からレポート作成まで生成AIの実践活用術を解説いたします。

本セミナーでは、化学・製薬・食品領域における最新の機械学習や統計解析トレンドとその具体的な実装フローについて、データ解析支援の現場で培った講師の知見を基にを解説いたします。
Python、Rを活用し、単なる理論解説に留まらず、受講者が自社の課題解決に転用できる実践的な実装力を養うことを目的としております。

本セミナーでは、分析法バリデーションに必要な統計学の背景とその意味を解説し、その活用について、Excelを用いた演習を交えて解説いたします。