既存データからモデルを発展させるJMP拡張計画の実践

開発現場では、初期実験の段階ですべての因子やモデル構造を見通すことは難しい。実験結果を確認した後に、探索範囲の見直し、交互作用や二乗項の追加、新たな説明変数の導入が必要となる場合がある。一方で、取得済みの実験データを捨て、最初から実験をやり直すことは、時間やコストの面で大きな負担となる。JMPの拡張計画は、既存データを起点として、発展させたいモデルに必要な追加実験点を設計できる機能である。本発表では、初期実験から得られた気づきをもとに、既存データを活かしながらモデルを段階的に発展させる拡張計画の考え方と活用手順を紹介する。具体的には、初期実験だけでは説明しきれない結果に対して、交互作用や二乗項の追加、探索範囲の見直し、新たな説明変数の導入など、実務で直面しやすい場面を想定し、JMPによる追加実験点の生成とモデル更新の流れを示す。限られた実験資源の中で、実験結果を次の計画へつなげ、技術知見を深めるための実践的な方法を提案する。