来月のJMPer’s Meetingでお話しすることになりましたと先日リークしました．今週それが正式にアナウンスされたので，改めてこの場で紹介しようと思っていたのですが，先ほど見ましたら既にキャンセル待ちになっていました．因みに，こちらが申し込みフォームです．
2019年第1回 JMPer’s Meeting 産業分野における実験計画の活用
Summit2018での講演の延長戦という趣旨なので，本来はもう一人別の講演者にご登壇いただくのが筋ですが，期が変わってからの方がご都合がよろしいとのことで，わたしが前座を務めることになりました．前座がこういうのもおかしいですが，多くの皆様にお越しいただけるのはありがたいことです．キャンセル待ちになってしまいましたが，もしも参加希望の方がいらっしゃいましたらコメントでお知らせください．講演者割り当て分があるので，おそらく数名くらいであればはなんとかできるのではないかと思います．
時間は90分いただいているので，何をお話しようかを今から考えているところです．事前に講演内容を聞かれたので，以下のようにお返事して，それがそのままプログラムに掲載されています．
「産業分野でなぜ実験計画が必須なのかをテーマとして、実践的な実験計画の基本的な考え方とそれを実施する具体的な手順についてお話しします。更に、技術開発に有効なパラメータ設計のためのJMPアドインについてデモを交えて紹介する予定です。」
ここで言っているJMPアドインとはMCDAアドインのことです．後半のジャパンセミコンダクターの坂本さんの講演を実践編として，そこで適用例を紹介するので，それに繋げるようにMCDAアドインの使い方について解説する予定にしています．時間の制約もあるのでどこまで踏み込めるかはわかりませんが，わたしの力及ばず本書だけではMCDAアドインの使いどころが今ひとつわからないという声も聞いているので，今回はこの点は頑張ってお話したいと思います．因みに，MCDAアドインは本書にバンドルして配布することを許可されているのですが，JMPer’Meeting参加者限定でも配布できるバージョンを検討しています．（来月なのでちょっと時間がないかもしれません．）
わたしの講演では実験計画の基本的な手順も合わせて解説します．あくまでも実践的な実験計画であって統計学の一分野の実験計画ではありませんし，具体的な手順にどこまで踏み込めるかは当日の雰囲気によります．
何れにせよ，今回のテーマはAI流行りの産業界に向けたアンチテーゼにあります．わかりやすく書くと，「AIによるビッグデータ分析で技術開発ができる」というテーゼに対して「（少なくともそれだけでは）できない」というのがわたしの主張です．この結果のアウフヘーベンとしてあるのが実験計画なのだという主張でもあります．これが，どういう意味なのかは講演でじっくりとお話します．
SAS社のご好意でネットワーキングと称したお茶会も開催していただけますので，ぜひ皆様とお会いしてお話できたらありがたいです．
本日は短いですが，ここまで．それではまた．
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