品質設計（QbD）およびプロセス最適化のための実験計画法（DOE）ソフトウェア
試行回数を抑えながら、製品の堅牢性を確保
製品の堅牢性を確保するために、最適なプロセスや処方を定義する場合、または変更や代替の最適な方法を判断する場合には、確信を持って判断でき、作業を簡素化するデータ分析手法とソフトウェアツールが必要です。MODDE®実験計画法（DOE）ソフトウェアは、まさにそのためのツールです。
実験計画法（DOE）は、制御された試験の計画、実施、解析、解釈を支援するデータ分析手法であり、製品品質、安定性、その他の重要なプロセス特性に対して、どの因子がどの程度影響を及ぼすかを明らかにします。
一度に1つのパラメーターだけを評価する従来手法に比べ、DOEでは複数の因子を同時に操作することでプロセスを迅速化し、重要な相互作用の特定を可能にします。
DOEは、規制当局からも支持されている品質設計（QbD）アプローチに基づく製品開発を支援します。プロセスに実験の確実性と再現性を組み込むことで、最終製品の品質および処方の堅牢性に対する確信を高めることができます。
産業分野を横断した実験計画法（DOE）のアプリケーション
MODDE®実験計画法（DOE）ソフトウェアによる上市までの時間短縮
適切なプロセスや処方を決定するために必要な実験回数を削減することで、上市までの時間を短縮します。
MODDE® DOEソフトウェアは、結果の統計的正確性の検証、データの取捨選択、モデルの実行可能性の確認を支援します。
MODDE®で可能なこと
- 実験要件の外側限界範囲を迅速に決定
- ウィザードや設計テンプレートを用いた、より正確なデザインスペースの作成
- 品質設計（QbD）に基づく堅牢な最適条件の特定
- サブセット設計および補完的設計の設定
- モデルの実行可能性の確認
- すべての組み合わせの検討（完全実施要因計画）
- どの組み合わせ部分で十分かの明確化（部分実施要因計画）
MODDE®‑Q組み込み実験計画法
実験計画法（DOE）をソリューションに組み込み、データ転送を自動化することで、ヒューマンエラーのリスク低減を支援します。
MODDE®‑Qは、MODDE® Proのすべての機能を提供し、開発時間の短縮に貢献します。さらに、使いやすいソフトウェア開発キット（SDK）により、独自のAI｜機械学習ソリューションの開発を加速し、ユーザーフレンドリーなインターフェイスを提供します。
DOE EduPack
DOE EduPackは、データ分析を学ぶために必要なすべてを備えた学術機関向け教育パッケージです。実践的なスキルを身に付けることで、課題解決やデータ探索を行い、データを自在に活用できるようになります。
実験計画法（DOE）では、十分に計画された実験を通じて知識を構築し、プロセスの動作に関する詳細な情報を取得できます。これにより、時間を節約し、結果の品質を向上させることが可能です。
実験計画法（DOE）は品質設計（QbD）をサポート
DOEは品質を設計段階から組み込む品質設計（QbD）を支える重要な手法です。規制当局が求めるQbD要件に適合する製品およびプロセスを実現するために、DOEは不可欠なツールとなります。
QbDアプローチを用いて試験プロセスを構築することで、廃棄物の削減、規制要件への適合、上市までの時間短縮を支援します。
またDOEは、限られた期間の履歴データを活用しながら、処方の堅牢性評価、重要品質特性（CQA）の特定、使用期限の予測を行うための、信頼性の高いQbDプロセス構築を支援します。
品質設計（QbD）アプローチを採用する理由
QbDアプローチを用いて試験プロセスを構築し、医薬品の重要品質特性を選定することは、以下の点で有効です。
- 定義された重要品質特性を製品が満たすことの確保
- 規制遵守基準への適合
- 処方の堅牢性の予測
- 製造における廃棄物の削減
- 市場投入までの時間短縮
実験計画法（DOE）を用いたプロセス最適化
ばらつきを抑え、エネルギーや資源を節約する最適な製造プロセスの構築、あるいは顧客要件を最も満たす新たな処方の開発において、DOEは不可欠な手法です。
DOE が役立つポイント
- 理想的な処方やレシピを見つけるために必要な実験回数の最小化
- 環境変化、湿度、原材料ばらつきなどに耐えうる堅牢なプロセスの構築
- 原材料や包装要件の変化（入手可能性、環境適合性、規制、消費者動向など）に応じたレシピ調整
代替手法とは？実験計画法（DOE）と代替アプローチの比較
どのプロセスや処方が有望かを判断するためにDOEを用いる代わりに、一般的に用いられてきた代替手法が、いわゆるCOST（Change One Separate factor at a Time）アプローチです。
COSTアプローチは、「一度に1つの因子のみを変更する」実験方法であり、論理的なアプローチではありますが、多くの時間と労力を要し、誤った結論に至る可能性があります。またCOSTでは、検討対象となる因子間の相互作用を考慮できず、開始点によって異なる結果が得られる場合があります。
DOEは、このプロセスを短縮するとともに、高度なデータ分析を活用して、どの因子を試験すべきかについての意思決定を支援します。
COSTアプローチのもう1つの課題は、最大値を見つけるために必要な実行回数を定義できない点です。
一度に試験できる因子は2つまでであり、すべての選択肢を網羅するために何回の試行が必要かを把握することができません。
COSTアプローチと比較したDOEの優位性
- 必要な実行回数の適切な提示（多くの場合、COSTアプローチよりも少ない回数で済みます）
- 開始条件に依存しない、進むべき方向を示す偏りのないモデルの提供
- 多数の因子（2つに限定されない）を扱い、その相互作用を考慮可能
実験計画法（DOE）を用いた処方の堅牢性予測
製品の堅牢性を実証し、表示された使用期限内において許容範囲内の品質を確保できることは、製薬メーカーにとって極めて重要です。FDAをはじめとする国際的および各国の規制当局は、使用期限に関する主張に細心の注意を払っています。
処方の堅牢性を予測するためには、統計解析に耐えうる綿密な実験設計が不可欠です。
DOEを用いた処方堅牢性試験により、ラベル表示の許容範囲内で十分な堅牢性を備え、使用期限の安定性要件を満たす商業処方の選定を支援します。
処方の堅牢性を予測するためのステップ
ステップ 1：適切な測定因子の選択
評価対象となる品質特性のすべての値が規定された限界内に収まる、許容可能な処方パラメーター範囲を予測できるよう、検討対象とする因子が適切に選定されていることを確認します。
ステップ 2：統計的に妥当性のある試験設計
調査対象の因子が、完全実施要因計画にどのように適合するかを検討します。たとえば製薬企業では、堅牢性試験は、特定の重要品質特性（CQA）が使用期限全体を通じて許容範囲内に維持されることを証明できなければなりません。
さらに、以下の要件を満たす必要があります。
- 試験の結果として、統計的に有意な回帰モデルが導出されること
- 事前に定義された限界内に収まる出力パラメーター（品質特性）が得られること
ステップ 3：多重線形回帰を用いたデータ解析
有効な試験モデルを構築するための重要な方法の一つは、実験計画法（DOE）を容易にするツールを活用することです。
たとえばMODDE®実験計画法（DOE）ソフトウェアは、目標とする組成に対する品質の許容範囲を実証し、組成範囲の許容限界を定義するとともに、使用期限末までに必要となる安定性要件の予測を行う多変量処方堅牢性試験の設定を支援します。
実験計画法（DOE）の活用について詳しく学ぶ
最適なデザインスペースの発見
科学的な検討では、対象となる応答を望ましいレベルへ導くために、複数の制御変数を変更します。DOEは、最小限のリソースのみを用いて変数の影響を評価できる、合理的かつ費用対効果の高い実験手法です。
DOE は、効率的な品質設計（QbD）実装戦略の中核を成します。すべての規格が定義されたリスクレベルで満たされる領域の最終規格を、デザインスペースと呼びます。
最適なデザインスペースを決定できることは、MODDE®実験計画法（DOE）ソフトウェアを利用する上での重要な利点です。
DOE EduPack
この教育パッケージは、DOEおよびQbDをどのように課題解決へ適用し、アプリケーション分野に新たな知見をもたらすかを学ぶための学習体験を提供します。EduPackを通じて、受講者は良好な結果を導くためのDOEに関する最適な教育を受けることができます。
DOE EduPack
DOE EduPackは、受講者の皆様が課題解決に必要な実践的スキルを身に付け、以下の内容を学ぶために設計されています。
- 目的に適合した効率的な実験計画の立案方法
- 確かな統計原理に基づくデータ解析と実験結果の評価方法
- グラフおよび統計ツールを用いた結果の解釈方法
- MODDE®オプティマイザーを用いたモデリング結果の具体的なアクションへの変換および検証実験
- デザインスペースの定義および堅牢な設定値の特定方法
