実験計画法は様々な要因が目標となる特性値にどのような影響を与えているかなどを明らかにする統計的実験手法である．近年，実験計画法のモデルは，全てのパラメータが独立となる複素空間上の直交基底関数モデルで表現することにより，プログラミングを容易化できることが示されている．しかし，因子数が多く，高次の交互作用効果を含むモデルでは，パラメータ推定に時間がかかることが問題点としてあげられる．そこで本稿では，因子数が多く，高次の交互作用効果を含む大規模な実験のプログラミングにおいて，パラメータ推定に高速フーリエ変換を利用することで計算の高速化が可能となることを示す．