昨日のDISCOVERY SUMMIT JAPANでは多くの方々とお会いできて楽しかったです．運営に関与するものとして参加してくださった皆様にお礼をいたします．あれだけの規模のイベントをJMP Japanのマーケット部門の女性三人が中心となって成功させたのです．リーダーのかたはデフォルトが笑顔という素敵な方ですが，昨日は笑顔が消えていましたが，懇親会の場でお見かけしたときは笑顔が戻っていたので安心しました．
私も発表させていただきましたがこのブログでもお話ししたように代打での登壇だったので本来50分枠のテーマを25分枠に押しこんでしまい，質問もお受けできずもうしわけございませんでした．デモもじっくりやりたかったのですがやはり時間切れで忙しかったですね．「階層型クラスター分析」の操作について懇親会の場でご質問いただいたので，後日このブログで説明しますとお答えしたのですが，見てくださってますか？来週までお待ちください．
昨日参加できなかった方もいらっしゃると思いますので，私の発表で特に産業界の技術者にお伝えしたかったメッセージを以下に再掲します．冒頭では医薬系分野とその他の産業分野との比較をして来年はもっと後者からエントリーを増やしたいという前置きをしています．書き起こしではなく覚えている限りなので微妙に違っているかもしれませんが，その点はお許しください．
ここから
このような発表で構いませんので，来年は皆様からもエントリーをお待ちしています．もちろん，社外発表することが我々の目的ではありませんが，アイデアがあれば発表することで手法のアラが見えてくるということは実感しています．自分のアイデアに磨きをかける機会はとても貴重です．更に重要なこととして，まずはJMPを用いた実験計画にトライしてみてください．日本の産業界に実験計画をはじめとした統計的手法がもっと普及して欲しいと願っています．
こんなことを言うのも，私たちの製品はお互いに依存し合っているからなのです．半導体メーカーの作ったパワーデバイスはインバーターに使われ，それはモーターに使われ，電気自動車に使われる，それが交通システムという更に上位の製品を形成する．その一つ一つのドメインにいて，我々はときに協し力ときにしのぎを削りつつ最適化していく必要があります．とはいえ，これは部分最適化です．明らかなことはそれぞれの製品をよりよく作っていくには全体最適化を目指さなければならないということです．そのためには一つの大きな実験計画が必要です．ところが，半導体の製造工程も1,000を超え，自動車の部品も3万点以上と聞きます．一つの大きな実験計画を組むことは現実には不可能です．
この状況の中で我々に必要なのは，単なる局所的な解ではなく，個々の製品のシステムを理解することです．解から理解へ．単なる解を得るだけならば近い将来AIがやってくれるようになるでしょう，我々に残された仕事はシステム，製品を理解すること，そのためにはJMPを使ったデータ結果の探索がますます重要になっていくはずです．
ここまで
メッセージを入れた発表でしたが，アイデアとしても役に立つものと思っています．言及はしませんでしたが，あの最適化はMCDAアドインで実施可能です．詳細が知りたい方は後日開催予定の「統計的問題解決フォローアップセミナー」にいらして下さい．ただ，開催日時は全く未定なので，お急ぎの方は直接お問い合わせください．
それではまた．
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