材料の研究開発および製造の分野では、実験設計は原材料の特性とプロセス条件を評価する上で重要なステップです。しかし、従来の実験方法では、原材料の種類が増えると実験回数が大幅に増加し、時間とコストが増加します。さらに、新しい材料が追加されると、実験設計をやり直す必要があることが多く、研究開発の不確実性が高まります。この問題を解決するために、QSAR（定量的構造活性相関）法を実験プロセスに導入し、データモデリングを通じて原材料のスクリーニングと分析の効率を向上させ、実験コストを削減し、意思決定の精度を向上させることができます。
何ですか定量的構造活性相関方法？定量的構造活性相関原材料の選別におけるこの方法の応用
QSAR（定量的構造活性相関）は、化合物の分子構造と活性の関係に基づいて数学モデルを確立する方法です。この概念は 18 世紀に初めて提案され、現在では医薬品開発、化学、材料科学の分野で広く使用されています。従来のQSARは主に化学構造と生物活性の関係の研究に使用されていますが、このケースではその適用範囲を物理的および化学的性質にまで拡大し、分子構造データを使用して原材料のスクリーニングとモデリングの効率を向上させています。
ケース: から45原材料の選択12実験設計
ある企業は、さまざまな原材料の配合実験を実施したいと考えていますが、コストを考慮して、 45 種類の原材料を12 種類に減らす必要があります。この目的のために、研究チームは定量的構造活性相関法を使用して19 の分子構造特性と2 つの主要なY変数をスクリーニングし、最適な実験計画を設計しました。具体的な実験手順は次のとおりです。
ステップ1 : カテゴリ因子を連続因子に変換する
原材料の化学的性質はカテゴリ変数であるため、 （図1）に示すように、専門知識とデータ分析の経験を通じて定量化可能な連続変数に変換する必要があります。たとえば、分子構造特性に基づいて主要な予測変数が抽出され、その後のモデリングが可能になります。
（図1：各物質には対応する分子構造データがある）
ステップ2 : 主成分分析(PCA)を使用した次元削減と相関除去
多変量解析では、多くの変数が高度に相関している可能性があり（図2） 、モデリングの精度に影響を及ぼします。そのため、研究チームは、主成分分析（PCA）を使用して、 （図3）に示すように変数を独立変数に変換し、次元を削減して共線性の問題を回避しました。このプロセスは、後続のモデリングと変数の選択に役立ちます。
（図2）相関分析
（図3）主成分分析
ステップ3 :カスタムデザインで実験を設計する
JMPでは、カスタムデザイン機能 (図4 を参照)を使用して、 PCAによって変換された主成分を共変量として使用し、最適な実験計画を設計しました。このようにして、研究チームは実験回数を12回以内に抑えることに成功し、コストと時間要件を大幅に削減しました。
（図4-1）
（図4-2）
（図4-3）
ステップ4 : お願いしますまたは機械学習をモデリングに適用する
実験設計が完了したら、 お願いします法を使用して、 Prob > van der Voet T 2に基づいて6因子モデルを選択するか（図5を参照） 、モデルスクリーニングプラットフォーム（図6を参照）を使用して適切な予測モデリング方法をスクリーニングし、数式をデータテーブルに保存し、グラフの下のプロファイラー（図7を参照）を使用して、 X変数とY変数の関係を理解します。
図5 PLSプラットフォーム
図6 モデルスクリーニングプラットフォーム
圖7 プロファイラー
まとめ
この事例は、データモデリング技術を原材料のスクリーニングに適用することで、研究開発の効率が大幅に向上し、将来のプロセス最適化の可能性が広がることを証明しています。
この事例を通じて、研究者は変数を拡張し、プロセス変数とともに実験設計を行うことができます。また、材料の種類をスクリーニングする際に定量的構造活性相関法を使用すると、実験回数が減るだけでなく、材料の逆検索も可能になり、原材料のスクリーニングの効率が大幅に向上し、実験コストの無駄を回避できるため、将来のプロセス最適化の可能性が広がります。材料科学とデータ分析技術の継続的な進歩により、この方法は企業の研究開発の意思決定能力を向上させる重要なツールとなり、将来の産業のアップグレードの鍵となるでしょう。
参考文献
- https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-Europe-2017/Increase-Efficiency-and-Model-Applicability-Domain-When-Testing/ta-p/36572 2017 プレゼンテーション
- https://community.jmp.com/t5/Learn-JMP-Events/JMP-Academic-Webinar-Teaching-Analytics-in-Chemistry-and/ev-p/481604 JMP アカデミック ウェビナー - JMP を使用した化学および化学工学における分析の指導: 実践的な導入事例 2
その他の学習リソース
