実験計画法の3原則とは？無作為化・反復・局所管理化を解説

DS083：実験計画法の基本的な3原則（局所管理化、反復、無作為化）について説明できる

実験計画法とは、限られたリソースの中で効率的に実験を行い、有効なデータを得るための設計手法です。

「何をどのように変化させたときに、どんな結果が得られるのか」を明確にしながら、因子（影響を与える要素）とその水準（条件）を組み合わせて計画的に実験を行うことで、信頼性の高い結論を導くことができます。

1. 因子と水準の選定
実験の目的に応じて、どの因子（要素）が結果に影響するのかを選びます。例えば製造工程であれば「温度」「時間」「素材」などが因子になります。それぞれに複数の設定値（＝水準）を決めておくことで、因子の効果が比較しやすくなります。

2. 実験設計
因子と水準を組み合わせて、どのような順番・方法で実験を行うかを計画します。
代表的な設計方法には以下があります。

・完全ランダム化設計：すべての処理を無作為に割り当てる設計
・直交配列表：因子間の影響を独立して比較できるよう設計された表

3. データ解析
実験の結果を統計的に解析して、因子の効果を数値的に評価します。
特に分散分析（ANOVA）は、因子が結果に与えた影響の大きさを比較する際に広く用いられます。

実験計画法を成立させるためには、次の3つの原則を守ることが重要です。

1. 無作為化（ランダム化）
偏りを避けるため、サンプルや条件の割り当てをランダムにします。
これにより、外的要因や思い込みの影響を排除し、因果関係を正しく把握できます。

2. 反復（リピート）
同じ条件で複数回の実験を行うことで、データのばらつきや偶然の誤差を評価できます。
再現性が確保され、分析結果の信頼性が向上します。

3. 局所管理化（ブロック化）
外部環境のばらつきを最小限に抑えるため、条件の似た対象を「ブロック」としてまとめて管理します。これにより、本来評価したい因子の影響を明確に分離することができます。

実験計画法は、理系の研究現場だけでなく、ビジネスやIT、サービス設計、マーケティングにも応用できます。

製造業：製品の品質向上、歩留まり改善
Webマーケティング：A/Bテスト設計と結果の評価
業務改善：複数条件の組み合わせによる業務効率化実験

どんな分野でも、「限られた回数で確実なデータを得たい」場面において、有力な手法となります。

実験計画法は、実験を計画的に進め、効率的かつ信頼性の高いデータを得るための考え方です。
特に「無作為化・反復・局所管理化」という3つの原則は、結果の正しさを保つうえで欠かせません。

実験計画法を理解しておくと、試行錯誤の質が上がり、業務改善や研究開発の精度も向上します。
ぜひ日々の分析や施策立案に活かしてみてください。