製造業クライアントにおけるプロセス最適化テーマにて、実験計画法（DOE）および最適化アルゴリズム設計の高度化支援を実施予定。 対象プロセス・因子・評価指標等はConfidential情報を含むため、具体的なデータ・変数名・業界固有情報はすべてマスクした状態で進行。

・実験計画設計支援（田口メソッドを含む実験計画法の設計、少数実験回数下での効率的な因子配置、交互作用の考慮可否の整理、実験回数制約下での最適設計提案） ・観測ノイズ下での設計・最適化（測定ノイズを含む環境でのロバスト設計、S/N比の活用方法、ノイズ因子の扱い、再現性担保のための設計指針） ・最適化アプローチ設計（回帰モデルベースの最適化、サロゲートモデル設計（例：GP回帰、RandomForest等）、ベイズ最適化等の適用可能性検討、局所解回避の戦略設計） ・ダミーデータを用いた進め方の整理（実験設計、モデル構築、最適条件探索、追加実験設計）