| 日本語 | 実験計画法略称：DOE |
|---|---|
| English | Design of Experiments |
| 中文 | 实验设计 |
実験計画法とは
実験計画法（DOE）は、少ない実験回数で、どの要因が結果にどれだけ影響するかを効率よく調べるための実験の組み方と解析の方法です。直交表や要因配置実験を使い、複数の条件を同時に変えて効果と交互作用を評価します。加工条件の最適化では、ベイズ最適化などのAI手法と組み合わせて実験の回数を減らす使い方も広がっています。
Definition (English)
A method for designing and analyzing experiments that efficiently identifies which factors affect an outcome with few trials. It varies multiple conditions simultaneously to estimate effects and interactions.
释义（中文）
以较少实验次数高效探明哪些因素对结果有多大影响的实验设计与分析方法，通过同时改变多个条件评估主效应和交互作用。
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出典表記の例
株式会社サオス MFG-AI「製造業AI用語集：実験計画法（DOE）」https://mfg-ai.com/terms/doe（CC BY 4.0）
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<blockquote cite="https://mfg-ai.com/terms/doe"> <p>実験計画法（DOE）は、少ない実験回数で、どの要因が結果にどれだけ影響するかを効率よく調べるための実験の組み方と解析の方法です。</p> <footer>出典：<a href="https://mfg-ai.com/terms/doe">株式会社サオス MFG-AI「製造業AI用語集：実験計画法（DOE）」</a>（<a href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.ja">CC BY 4.0</a>）</footer> </blockquote>
この記事を書いた人
DELMIA Apriso を中核とした MES / 製造DX の導入・運用・人材育成と、製造業向けAIの調査・開発・教育を手がけるITコンサルティング企業。ISO 9001:2015 / ISO 27001:2022 認証取得。 日本・中国・米国で製造業のMES・データ基盤・AI導入を手がけた実務者が、欧米・中国の一次情報にあたって書いています。