父娘チームがカスタムデザインプラットフォームを用いてグミベアの世界を探求する楽しいセッションにぜひご参加ください。Easy DOEでの経験を基に、プレゼンターであるJMPの研究開発ディレクターと、現在10歳になる娘が、カスタムデザインの複雑な側面を深く掘り下げ、様々な要因がグミベアにどのような影響を与えるかを探ります。
このセッションでは、カスタムデザインを用いた実験の設定方法、そしてEasy DOEのみに精通したユーザーからの移行によって得られた課題と洞察について解説します。DOEを初めてご利用になる方、あるいは専門知識を深めたいと考えている方にとって、このセッションはプロジェクトに役立つ戦略とヒントを提供します。この2人がカスタムデザインを用いてグミベアの実験を最適化し、甘くて粘り気のある結果をどのように生み出したかを実際に体験してください。
本日の講演「ベアのおもしろさ：グミベアを使った簡単なDOEからカスタムデザインへの移行」へようこそ。JMPのディレクター、ライアン・レキベッツです。
私はノースウッズ小学校の生徒、ロリー・レキベッツです。
さて、今日は何を見ていくのでしょうか？様々な要因がグミベアにどのような影響を与えるのか、とても興味がありました。特に、実験担当のロリーは以前Easy DOEの経験がありました。しかし、カスタムデザインの方がより難しいと聞いていたので、ぜひ試してみたいと考えていました。しかし、ここで実際に見ていくのは、デザイン自体は簡単だったものの、分析はそれほど簡単ではなかったということです。また、客観的な反応は家庭での実験では難しいという教訓も得られました。では、この実験をどのようにして行うことにしたのか、教えてください。
去年、ディスカバリーでグミベアを一袋買って、お湯に浸けて食感がどう変わるか試してみたんです。すると、かなり柔らかくなったんです。それで、これを使って実験してみようと思ったんです。
ああ。では、ここでの実験で私たちが選んだ要素は何だったのか、彼らに伝えてみてはどうでしょうか？
そこで2つのブランドを選び、温度も冷凍庫、室温、そして高温で、時間は2分と5分と決めました。温度と色、そして色素の違いでグミが柔らかくなったり硬くなったりするかもしれないと思ったからです。そして、空気にさらす時間も決めました。一晩置くとグミがかなり硬くなってしまうからです。でも、出来立て、袋から出したてのような美味しさでした。
ええ。あるいは、もし入れなかったら？ええ。温度が影響するって、最初から分かっていたでしょう？ええ。そうそう、実は、熱いものをランプの下に置いたんです。デスクランプは結構熱くなりますから。それで、熱を発生させるには十分だったんです。最初は熱湯を使ったりもしたんですが、結局溶けたグミベアになってしまったんです。さて、私たちの反応について。それで、父は最初にどんなアイデアを思いついたのでしょう？それで、私は、普段は主観的な反応をすることが多いので、「これはいいぞ。客観的な反応を試してみよう」と思いました。それで、父のアイデアはこうでした。9ボルトの電池と小さなブザーを用意しました。写真を見ると、ブザーとボタンがありますね。それで、ブザーが鳴るまでグミベアにどれだけの重さをかけられるか、というアイデアでした。
「あれをやろうとしていた時に、一体何が分かったんだろう？」と考えました。グミベアの上に何かを乗せてバランスをとらせ、十分な重量を加えるのは本当に大変でした。うまくできたかもしれないけれど、時間がかかりすぎたと思います。でも、少なくとも将来の実験のために、あのブザーを使えるように準備はできています。お父さんは、自分の試みがすごく賢いと思ったようですが、結局は失敗でした。それで、私たちは最終的にどんな反応を見たのでしょうか？
結局、私たちは楽しさの尺度を 1 から 10 で見ることにしました。柔らかさは値が大きいほど硬いことを意味し、噛みごたえは値が大きいほど噛みごたえがあることを意味します。
そうですね。ベースラインは7つだと思いますが、合っていますか？つまり、袋から出したばかりなら、おそらく7つくらいだろうとおっしゃっていたのだと思います。私が以前あなたに尋ねたことの一つは、柔らかさと噛みごたえは関連していると考えていたかどうかです。なるほど、納得できます。統計学者として、私たちはそこに相関関係があると考えるかもしれませんね。それでは、DOEについて話しましょう。カスタムデザインは見つかったと思いますが、反応因子はどうですか？何も説明する必要はなかったと思います。ただ入力したのですか？では、モデルはどうですか？モデルは主効果のみで出力されましたが、それがあなたのモデルに求めていたものだったのでしょうか？
そこで、インタラクションがグミベアにどのような影響を与えるかを実際に確認したかったので、インタラクションを追加しました。
分かりました。そうですね、彼女はカスタムデザインで、モデルの項に「交互作用2」と書いてあるのを見つけることができました。つまり、彼女は何の指示もなくそれを発見したということですね。同様に、実験回数の選択についてはどうでしょうか。実験回数はどのように決めたのですか？
それで、何回か実行することに決めました。理由は...
それがデフォルトだったと思います。
なんと45回もテストしたんです。つまり、45個のグミベアをテストしないといけないんです。
グミベアを45個食べられると思ったの？
はい。
はい。実は、この実験のために5ポンド入りのグミベアを2袋買いました。デザイン診断についてはあまり話しませんでしたが、もちろん父が後で入りました。そして、私は確認のために様々なデザイン診断を見ました。「これは妥当なデザインでしょうか？」例えば、相関関係のカラーマップがここにあります。主効果と2因子交互作用については、かなり良好に見えました。同様に、検出力分析を見ても、少なくともシグナル対ノイズ比が2、つまりデフォルト設定と同じであることがわかりました。大きな効果があれば、彼女の実験でそれらを検出できるだけの十分な検出力があるように見えました。さて、それで私たちは何をしたかというと、キッチンに行ったと思います。グミベアを全部食べ終わるまで、数時間かかったと思います。
しかし、Roryは実際にテーブルを作成し、JMPデータテーブルを作成して、そこに直接回答を入力することができました。Easy DOEをご存知の方ならご存知でしょうが、Easy DOEの優れた点は、1つのワークフロー内でステップバイステップで操作を進められることです。では、ここで何が問題だったのでしょうか？ Custom Designでデータテーブルを作成し、回答を入力することはできましたが、実際には何をすればいいのか分からなかったのです。その理由の一つは、彼女がEasy DOE以外で分析をほとんど行ったことがなかったことにあります。そのため、テーブルスクリプトなどの概念さえも彼女には馴染みがありませんでした。それでも、私たちは分析を始めました。それで、グラフビルダーで何を見たか覚えていますか？
そこで私たちはさまざまな反応を見てみました。
因子の数に応じて反応が異なります。それで、彼女はグラフビルダーに要素をドラッグできるというアイデアをすぐに理解できたと思います。しかし、最終的には、彼女にデザインとEasy DOEをロードするように指示しました。Easy DOEの最初の画面では見えませんでしたが、少し隠れていますが、因子テーブルにデザインをロードするオプションがあります。ロリーが簡単にできるように、デザインをEasy DOEにロードして、彼女がそこで分析を使用できるようにしました。最後に、最終的には楽しさだけに注目しました。さて、先ほどの質問に戻りますが、柔らかさと噛みごたえについて何がわかりましたか？ 両者の間に関係性はありましたか？
はい。つまり、噛みごたえの数値が高ければ、柔らかさの数値も高くなるということです。だから、両方をテストするのはあまり意味がありませんでした。
ええ。それで、これがGraph Builderのファイルだと思います。それで、最終的に何が分かったのでしょうか？例えば、柔らかさや噛みごたえといった点で、何が重要だったのでしょうか？
重要なのは温度でした。つまり、柔らかさと噛みごたえに本当に影響するのは温度だけだったのです。
ええ。それで最終的に、私たちはEasy DOEを使うことにしました。ローリーはEasy DOEを使いました。左下に表示されているのは、楽しさの尺度で、Easy DOEが最良のモデルとして選んだものだと思います。でも、お父さんがあなたに尋ねたことは、そこで何が分かったかということです。それは時間でした。つまり、時間と温度、そして非常に大きな相互作用がありました。その大きな相互作用とは何だったのでしょうか？
ブランドと温度。
そうです。だから、実際にブランドが選ばれたんです。そういえば、父もあなたに尋ねたんですよ。もっと面白い分析になると思ったんです。それで、私自身の分析で、他のモデリングプラットフォームをいくつか試してみた時に、実は色を加えたいと思ったんです。あなたのモデルにはどのように色を加えたか覚えていますか？
したがって、色をタップするだけで、モデルに追加されます。
ええ。ご覧の通り、たった1色だけでも、それを足し戻せばわずかに有意でした。実際、Roryにそうするように頼んだんです。最終モデルでは、P値は0.08です。でも、色も加えるともっと面白くなると思います。そうですね、結局のところ、何が重要だったのでしょうか？主なものは温度、時間、そしてブランドと温度です。つまり、色と空気への露出はどうだったでしょうか？Roryに尋ねたことの一つは、「もし友達に説明するとしたら、これは一体どういうこと？ブランドと温度の相互作用があるとはどういう意味？」ということです。
つまり、ブランドによる温度の相互作用とは、あるブランドであれば、ブランドによって温度が異なることを意味します。つまり、ハリボー1個あたりでは温度はそれほど変化しませんでした。一方、もう1個のアルバネーゼでは冷凍庫での温度差が大きく、冷凍庫の方がはるかに良好でした。
ええ。ここでも、ローリーが特定の色を好む傾向があることが分かります。だからこそ、それをここに追加してみるのは面白いと思いました。最後に、カスタムDOEへの移行は実際にはずっと簡単でした。この実験を当初計画していたときは、Easy DOEからカスタムデザインへの移行がもっと大変になると思っていました。デザイン面というよりは、分析に重点が置かれていました。しかし、個人的な見解としては、将来的にはEasy DOEではできない制約条件や他の変数を導入する必要があるかもしれません。分析は本当に大変でしたが、少なくとも今はEasy DOEにデザインを読み込むオプションがあります。ところで、この実験をしてから、他に何が発見されましたか？グミベアはどのように食べますか？
[聞き取れない 00:11:24]
ええ。この実験を始めて以来、彼女は冷凍グミが一番好きなんです。それでは、本日はお時間をいただきありがとうございました。今日はご参加いただきありがとうございました。次の実験でどのようなことをしてみたいか、ぜひコメントをお寄せください。ご自身でもいくつかアイデアをお持ちだと思いますが、皆さんのご意見もぜひお聞かせください。
