| 研究課題/領域番号 |
24500351
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
永田 靖 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (30198337)
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| 研究期間 (年度) |
2012-04-01 – 2016-03-31
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| キーワード | タグチメソッド / SN比 / ロバストパラメータ設計 / MTシステム |
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| 研究実績の概要 |
ＳＮ比解析に関連して次のような研究を行った．誤差因子が受動的にしか観測できない場合がある．このときにはタグチメソッドの標準的な手法である「調合」が不可能になる．誤差因子が一つだけ存在する場合の既存の方法を，複数個存在する場合に拡張した方法を開発した．さらに，各制御因子と各誤差因子の交互作用を個別に検出する方法論を開発した．数多くのモデルに基づいてその性能を評価し，有用であることがわかった．
ＭＴシステムに関連して，次のような研究を行った．Ｔ法の計算手順では，出力値Ｍを説明変数，各項目を目的変数として，X=βMという構造を想定して比例定数βを推定し，M0=X0/βという形式でM0を推定する．これは，回帰分析の文脈では逆回帰の推定と呼ばれる方法である．逆回帰で精度のよい推定方法はすでにいくつかが提案されている．本研究では，それらをT法に適用することにより，T法として予測精度を上げることができるのではないかという検討を行った．本研究では，シミュレーションにより評価し，提案手法の性能のよいことを明らかにした．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
タグチメソッドの体系的な理論化を目指してきた．特に，実験計画法におけるSN比の一般化と特徴付け(以下，研究Ⅰ)，および，MTシステムの理論的研究(以下，研究Ⅱ)を行ってきた．
研究Ⅰについては，この１年間では，次のような新たな成果を得た．複数の誤差因子が受動的にしか観測できない場合のロバストパラメータ設計の方法を開発し，その性能を検討した．
研究Ⅱについては，この１年間では，次のような成果を得た．T法の解析手順において，逆回帰を行う部分がある．逆回帰の計算においてより精度が高くなる推定方法を取り込むことにより，T法全体として精度が高くなることを示した．また，主成分分析やＰＬＳ回帰に基づき作成した合成変数を用いたＴ法を開発し，その有用性を示した．
３年間の目標の中で，ほぼ当初予定とおりの成果を得ることができた．
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| 今後の研究の推進方策 |
2015年度から３年間の予定で採択された新しい研究題目「タグチメソッドの拡張的研究」において，これまでの研究成果を引き継ぎ，より広い観点から研究を続けていきたい．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
投稿論文の審査に時間が予定以上にかかってしまった．通常の審査規定で設定されている査読期間を大幅に遅延して査読結果が返却されてきて，２本の論文が2015年4月以降の掲載予定となった．そのため，支払いを予定していた掲載料やそれに関連する費用を2014年度期末までに使用することができなかった．
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| 次年度使用額の使用計画 |
主に，2015年4月以降の掲載と決まった２本の論文の掲載料および別刷り代金として使用する．若干の費用が余った場合には，書籍・消耗品・成果発表のための旅費などに使用する．
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