JMPを用いた複雑な定式化制約を伴うベイズ最適化のケーススタディ（2026-US-PO-2981）ベイズ最適化は、分子、製剤、製品、包装、およびプロセスにおける発見を加速させる強力な統計的手法であり、連続実験を効率的に導くことで、コストや時間を要する研究に最適です。本プレゼンテーションでは、JMPベイズ最適化を製品および製剤設計の最適化に適用した事例を紹介します。100種類以上の製剤成分と、カテゴリーレベルおよび成分レベルの制約を持つ多数の成分カテゴリーを含む複雑なケーススタディを取り上げます。これらの複雑な製剤制約を満たす候補製剤セットを生成し、JMPベイズ最適化を適用することで、改良された製剤候補を特定し、実験的に検証することに成功しました。
高度な統計モデリング実験計画法
