SAS Institute Japanの企業情報

JMPの「実験計画法（DOE）」の基本操作を学ぶための入門セミナーです。 業種や職種、実験計画法の経験を問わず、どなたでもご参加頂けます。 テキスト（PDF版）とインストラクターの解説に沿って、実際にお手元のJMPを操作しながら、実験計画法の基本的な操作や機能を体験できます。 【内容】 実験計画の作成から、実験データの入力、モデルのあてはめ、結果の可視化（等高線や応答曲面など）まで、一連の流れをJMPで実施する手順を中心に解説します。 JMPの「カスタム計画」は、スクリーニング実験や最適化実験に対応した柔軟な実験計画作成機能です。 連続因子、カテゴリカル因子、配合因子など、さまざまな種類の因子を組み合わせて扱えるほか、因子に制約を設定した実験計画も作成できます。 本セミナーでは、「カスタム計画」を用いて実際に実験計画を作成しながら、これらの特長や活用方法についてご紹介します。 JMPをお持ちでない方は、30日間の無料トライアル版を利用しての参加が可能です。 トライアル：https://www.jmp.com/ja/download-jmp-free-trial

新しい製品やプロセスを効率的に開発する手法として、ベイズ最適化が注目されています。ベイズ最適化は、逐次的な実験を通じて最適な条件を効率よく探索できる点が特徴です。 本セミナーでは、JMP Pro 19に搭載されたベイズ最適化プラットフォームを紹介し、その基本的な考え方を解説した後、実際に操作を体験頂きます。 【参加対象】 ・製造業において製品・プロセス開発に携わる方 ・実験を実務で行っている方 ・ベイズ最適化の活用を検討している方、または興味のある方 【概要】 ・イントロダクション／ベイズ最適化の概要 ・基本的な考え方と適用場面 ・JMP Pro 19での操作説明 ・ハンズオン（シミュレーション例を用いた条件探索） ・まとめ・質疑応答 本セミナーでは、参加者にノートPCを持参頂き、仮想環境（仮想ラボ）を使用してJMP Proを操作頂きます。 システム必要条件等の詳細は、下記お申込みページよりご確認下さい。 https://www.jmp.com/ja/events/seminars/non-series/2026/09-01-bayes

売上、在庫量、センサーの測定値など、企業で扱うデータの多くは、時間とともに記録される「時系列データ」です。こうしたデータを扱う場面は、近年ますます増えています。 本セミナーでは、実在の時系列データを題材に、時系列データの可視化から、回帰による要因の定量化、時系列モデルによる予測とWhat-if分析までを、デモを交えて解説します。 回帰では前後の値が関係し合う点（自己相関）に注意が必要ですが、その特性を活かした時系列モデルを使えば的確な予測が可能です。JMPならではの扱い方のコツと、業務データを予測や意思決定に活かすヒントが得られます。 【主な内容】 実在する時系列データを題材に、次の事項をJMPのデモを交えてお伝えします。 ・JMPで時系列データを分析するメリットと重要な事項（日付処理、ラグ関数など） ・時系列データの可視化（折れ線・平滑線による考察） ・回帰モデルによる要因の定量化 ・時系列モデル（ARIMA、平滑化）による将来予測とWhat-if分析 ・JMPのプラットフォーム「時系列分析」「時系列予測」の特徴と使い分け