インテリジェントな実験による最適化の加速化（2026-US-30MP-3036）多くの工学および科学分野では、コストや時間を要する実験回数を最小限に抑えつつ、最適な運転条件を見つけることが課題となります。本セッションでは、JMP Proのベイズ最適化機能が、過去の実験結果から学習し、次に最も有益な実験条件を推奨することで、実験をいかにインテリジェントに導くかをご紹介します。植物の成長最適化という直感的な例を用いて、ベイズ最適化が探索と活用をバランスよく組み合わせ、あらゆる組み合わせを網羅的にテストすることなく、最適な条件を効率的に探索する方法を解説します。この実践的なワークフローを通して、JMP Proがいかに実験の手間を削減し、発見を加速させ、貴重なリソースを節約し、工学、製造、農業、製品開発、科学研究といった分野において、データに基づいた確かな意思決定を支援するかを明らかにします。
