| 講演名 | 2021-03-04 ［招待講演］実験計画法による実験方法の設計 立森 久照(NCNP), |
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| 抄録(和) | 実験計画法（Experimental design、Design of experiments）はデータを効率的に集めるための実験を設計（デザイン）し，そのデータをデザインに合わせた適切な手法で解析することで客観的な結論を導くための体系的な方法論である。実験計画法は，R.A. Fisherが1920年代に着想し発展させた。当時Fisherはイギリスの農事試験場で技師として働いており，そこでの経験がもとになっている。Fisherは，「The Arrangement of Field Experiments (1926)」，「The Design of Experiments (1935)」を著述し，その考えを世に提案した。その後1950年には，W.G. CochranとG.M. Coxによる「Experimental Designs」と題する標準的な教科書が出版され，多くの領域で応用されるようになった。実験計画法の根幹をなすのは，Fisherの3原則と呼ばれる「反復（replication）」，「無作為化（randomization）」，および「局所管理（local control）」である。16世紀頃に提唱されていた科学的精密実験と呼ばれる枠組みでは，ある特性に対する興味のある要因の効果を実験にて検証する際には，できるだけ条件を細かく管理することで他の要因による変動（ばらつき）を抑え，その特性の変化が興味のある要因の効果としてのみ現れる条件を作り，実験を行うことが求められた。つまり，興味のある要因と他の要因の効果を混ざらないようにすることで，興味のある要因の効果を測ることを意図している。そうした条件が整備できる状況では確かに有効な方法であるが，Fisherが実験計画法を着想した農事試験に限らず，工学，医学など応用的な多くの領域では，他の要因をできる限り均質に管理することが実際的に不可能なことが多い。そこで，実験計画法では他の要因の厳密な管理は諦めざるをえないことを認めた上で，管理できていない誤差や不確かさ（偶然変動）を統計的な手法で正しく扱うことで対処を試みる。そのために，先に述べた3原則に基づいて実験を計画することを求めるのである。実験計画法は，今では相当な古典であるが未だにその方法論は現役である。もちろん，その後に提唱されたより発展的手法や先進的な新手法が使われることも多いが，そうした手法を理解したり，現場で活用したりする上で，実験計画法の考えを理解しておくことが助けになると思われる。最後に，実験計画法は農事試験に出自があるが，決して研究分野・対象ごとに独自に開発される固有技術ではなく，実験的な研究を効率的に行い客観的な結論を得るための共通技術であることを強調しておきたい。どの様な分野で研究を行うかに関わらず，一度はその考え方に触れておくことは有用でこそあれ，無駄となることはないと考える。 |
| 抄録(英) | Experimental design (also known as the Design of experiments) is a systematic methodology for designing experiments to collect data efficiently, and then analyzing the data using appropriate statistical methods according to the design to draw objective conclusions. The design of experiments was conceived and developed by R.A. Fisher in the 1920s. Fisher wrote "The Arrangement of Field Experiments (1926)" and "The Design of Experiments (1935)" and proposed the idea to the world. In 1950, W. W. Hoffman published his first book, The Arrangement of Field Experiments (1926).In 1950, W.G. Cochran and G.M. Cox published a standard textbook entitled "Experimental Designs", and the design of experiments was applied to many fields. The basis of experimental design is based on Fisher's three principles of "replication", "randomization", and "local control". In the framework of scientific precision experiments proposed around the 16th century, when testing the effect of a factor of interest on a characteristic, the conditions are controlled as closely as possible. In this way, the variation caused by other factors should be suppressed, and the experiment should be conducted under conditions in which the change in the characteristic appears only as an effect of the factor of interest. In other words, it is intended to measure the effect of the factor of interest by not mixing the effects of the factor of interest with those of other factors. However, in many applied fields such as agriculture, engineering, and medicine, it is often practically impossible to control other factors as homogeneously as possible. Therefore, after admitting that we have to give up the strict control of other factors in the design of experiments, we try to cope with the uncontrolled errors and uncertainties (random errors) by correctly handling them with statistical methods. For this purpose, we are required to design experiments based on the three principles mentioned earlier. Although the design of experiments is now quite a classic, its methodology is still in use. Of course, there are many newer and more advanced methods that have been proposed since then, but understanding the idea of the design of experiments will be helpful in understanding and using such methods in any field. Finally, I would like to emphasize that although the design of experiments has its origins in agricultural testing, it is not a unique technology developed for each research field or subject, but a common technology for efficiently conducting experimental research and obtaining an objective conclusion. Regardless of the field of research, I believe that it is useful, but not useless, to be exposed to this concept at least once. |
| キーワード(和) | 実験計画法 / 研究デザイン / 分散分析 |
| キーワード(英) | Experimental design / Research design / Analysis of variance |
| 資料番号 | IBISML2020-52 |
| 発行日 | 2021-02-23 (IBISML) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
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| 開催期間 | 2021/3/2(から3日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 機械学習に関するオーガナイズドセッションおよび一般 |
| テーマ（英） | Organized and general sessions on machine learning |
| 委員長氏名（和） | 竹内 一郎(名工大) |
| 委員長氏名（英） | Ichiro Takeuchi(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 杉山 将(東大) / 津田 宏治(東大) |
| 副委員長氏名（英） | Masashi Sugiyama(Univ. of Tokyo) / Koji Tsuda(Univ. of Tokyo) |
| 幹事氏名（和） | 神嶌 敏弘(産総研) / 岩田 具治(NTT) |
| 幹事氏名（英） | Toshihiro Kamishima(AIST) / Tomoharu Iwata(NTT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 中村 篤祥(北大) / 大羽 成征(ミイダス) |
| 幹事補佐氏名（英） | Atsuyoshi Nakamura(Hokkaido Univ.) / Shigeyuki Oba(Miidas) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Infomation-Based Induction Sciences and Machine Learning |
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| 本文の言語 | JPN-ONLY |
| タイトル（和） | ［招待講演］実験計画法による実験方法の設計 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 実験計画法 / Experimental design |
| キーワード(2)（和/英） | 研究デザイン / Research design |
| キーワード(3)（和/英） | 分散分析 / Analysis of variance |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 立森 久照 |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 国立精神・神経医療研究センター(略称：NCNP) |
| 発表年月日 | 2021-03-04 |
| 資料番号 | IBISML2020-52 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | IBISML-395 |
| ページ範囲 | pp.71-71(IBISML), |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2021-02-23 (IBISML) |