従来の実験計画法における因子増加時の組み合わせ爆発を、ベイズ最適化と能動学習で解決するアプローチを解説したホワイトペーパー。直交表スクリーニング、ベイズ最適化逐次実験、AI×仮想実験という3つの実装パターンと、現場導入のための8項目チェックリストを提示。ガウス過程回帰による予測値と不確実性の同時出力、獲得関数による探索と活用の自動切替など、実験回数を数分の1～数万分の1に圧縮する技術的基盤を明示している。研究開発・品質保証部門の試作コスト削減と最適解探索の加速を目的とする実務担当者向け。