実務で活用できる実験計画と機械学習実験計画（Design of Experiments、DOE）は、伝統的にプロセス最適化、品質管理、製品開発など、さまざまな産業分野でデータ駆動型意思決定の重要なツールとして広く活用されてきた。最近、機械学習（Machine Learning、ML）および人工知能（AI）の発展は、大規模で複雑なデータを処理して予測する能力を強化し、実務における実験計画の新たな適用可能性を提示している。本研究では、従来の実験計画法をより柔軟な環境で適用する方案を議論し、実務事例を通じてその可能性を探求する。また、JMPソフトウェアを活用して実験計画と機械学習を融合する具体的な戦略を提示することにより、実際の産業環境で実務者がデータ基盤の意思決定を効果的に行うことができる実質的な方法論を提供する。これにより、実験計画と機械学習の統合的活用が、工程最適化、品質管理、製品開発などに及ぼすプラスの影響を提示したい。
