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イノベーションのためのDOEと
QbD（クオリティ・バイ・デザイン）の活用

製品を上市するまでの時間を短縮すること。それは、現代のハイテク企業や製薬企業において、市場での競争に打ち勝つための重要な条件の一つです。競合他社よりも、収益を早く上げて大きな市場シェアを得るためには、以下のような施策が必要不可欠です。

• 新製品の市場参入の機会を見極め、引き合いに迅速に対応する
• 上記を実現するための、低コストで頑強なプロセスを確立する
• 精度の高い予測を行い、最小限のR&D作業から最大限の結果を得る

持続的なイノベーションは、こうした施策から生まれます。特に製薬企業においては、これらの施策はクオリティ・バイ・デザイン（QbD）の考え方やツールの導入を意味します。しかし、どのようなフレームワークを採用するにせよ、イノベーションには常にデータからの学習が伴います。2016年12月のマッキンゼー・レポートにでは、データ活用への先進的なアプローチを採用する企業は、製品開発コストを最大で50％削減できると試算しています。

実験計画（DOE）は、技術的な問題を解決するための、効率的なデータの収集を可能にします。DOEはデータからの学習における重要な要素であり、その考え方は100年近く前からあるにも関わらず、今なお発展し続け、産業界で広く利用されているのです。

このセミナーでは、以下の点について解説します。

1. イノベーションの創出やQbDの取り組みにおける、DOEの主要な役割
2. 実験の計画や分析の実例
3. 新しいプロセスにおける計画の定義、空間の制御

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