セミナー概要
マテリアルズ・インフォマティクス（MI）は、限られた実験（試作・評価）回数で最適な配合やプロセス条件を見つけることを目指すアプローチです。
従来の直交表などの実験計画法は、パラメータ空間全体を網羅的に分析する際に有効ですが、試行回数が多くなり、開発者がMIに期待する効果の一つである「開発スピードの劇的な向上」には必ずしも適していません。
本ウェビナーでは、この課題を解決する手法として注目される「ベイズ最適化」について基礎から解説します。
ベイズ最適化は、過去の実験データをもとに「次に試すべき最も有望な条件」を予測し、少ない試行回数で効率的に最適解へ到達できる強力なアプローチです。
「なぜ直交表より効率的なのか？」という根本的な違いから、基本的なアルゴリズム、そして研究開発DXプラットフォーム「miHub®」を活用した実際の事例（材料配合やプロセス条件最適化）までを、具体的かつ分かりやすくご紹介します。
本動画は、2026年1月21日に開催されたセミナー「ベイズ最適化で拓く研究開発のアプローチ：基本的な考え方と活用事例」の録画動画となります。
コンテンツ
- ベイズ最適化の基本アルゴリズム
- miHub®によるデモ事例
- 直交表との違い
山田 晃平
Kohei Yamada
MI-6株式会社カスタマーサクセスデータサイエンティスト
前職では素材メーカーにて、主に樹脂をターゲットとしたシミュレーション業務に従事。現職では主に、MI-6が提供するSaaS型実験計画プラットフォームであるmiHubを通じて、技術面でのテーマ支援をしている。
対象者
- これからMIを始めてみようという方
- ベイズ最適化について学んでいきたい方
問い合わせ先
MI-6株式会社 マーケティングチーム：marketing@mi-6.co.jp
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