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講演概要

  • From Rocket Science to Baseball Science: Lessons Learned Playing the Field
    ロケットサイエンスからベースボールサイエンスへ：
    フィールドに学ぶ

    Sig Mejdal, Special Assistant to the GM, Process Improvement, Houston Astros

    アメリカ野球界が革命的な意思決定システムを採用した時期、NASAの研究者からベースボールアナリストへ転身を遂げたSig Mejdalは、データ分析の専門知識を球団フロントにもたらしました。野球の知識がほとんどないままにMLBで4人目のベースボールアナリストとなった彼は、独自の視点からの見解をアメリカ野球界に与えました。今や、MLBには約300名ものアナリストが採用されています。

    この講演では、Sigがこれまでに学んだ教訓と経験をご紹介します。特に、彼がベースボールアナリストを始めた頃に知っておきたかったと実感していることは、皆さんにとってもお役に立つのではないでしょうか。

     

  • End-to-end analytic workflow with JMP
    JMPを使用したエンド・ツー・エンドの分析ワークフロー

    Jon Weisz, Senior Vice President, JMP Sales and Marketing, SAS Institute Inc.
    Daniel Valente, Senior Product Manager, JMP Division, SAS Institute Inc.

    組織は、ビジネス上の課題を解決しようとします。それを改善するために最も効果的な方法のひとつは、ビジネス上の課題を分析上の課題に変換し可視化することです。

    まず、分析上の課題を解決するための第一歩は、適切なデータと適切な指標にアクセスできることです。次のステップはデータの門番、つまり管理者になることです。分析するデータの準備ができたら、グラフ化してみましょう。グラフ化されたデータは仮説を提供し、それらの仮説を検証するためにモデルの構築も必要不可欠です。しかし、意思決定者にデータに従って行動するように説得できなければ、モデルの構築は役に立ちません。この作業には、意思決定者が容易に理解できる形式で、結果を共有する必要があります。分析的思考のための言語としてJMPを使用して共同作業している科学者やエンジニアは、全体を結びつけ、組織の全員が分析の真価を理解できるようにします。

     

11:20～12:20

  • 10+ Things you don't know about JMP
    JMPについて、あなたが知らない10+のこと

    Brady Brady, Principal Systems Engineer, JMP Division, SAS Institute Inc.

    • トピック:  データアクセスと操作／データ探索
    • Level: 1

    あなたもよくご存じのように、JMPはデータ分析と探索のための素晴らしいソフトウェアです。それはすなわち、JMPであることを実現しようと思ったら、その方法は1つに限らないということです。この発表では、ショートカットキーや計算式など、JMPを効果的に使いこなすための10（それ以上？）のテクニックをご紹介します。
    この発表を聞けば、初心者はエキスパートに、エキスパートは名人にレベルアップしますよ！

    ※ この発表は、Discovery Summit Europe 2018においてベスト発表賞に選ばれました

    https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-Europe-2018/10-Things-You-Don-t-Know-About-JMP-EU-2018-424/ta-p/51467

     

13:45～14:10

  • 改善・革新活動におけるデータの利活用

    AGC株式会社（旭硝子株式会社） マネージャー 岡谷 憲二

    • トピック:  データの可視化／予測モデリング
    • Level: 1

    私が所属する生産性革新推進部は、変化を起こす”トリガー”という役割を担い、全社横断的な改善・革新活動を推進している。活動において、対象とする製品も多種多様で、我々が直接会話する相手も経営層から現場作業員まで幅広い。そのため、状況に応じて様々な手法・アプローチを用いて、我々のお客様に”気づき”や”驚き”を提供することが求められている。その中でJMPはデータを解析するフェーズ、お客様に説明するフェーズ、運用管理するフェーズと様々な場面で万能なツールと考える。
    本発表では、改善・革新活動におけるデータの利活用について、活用事例を交えて紹介する。

     

  • カスタム計画と拡張計画を活用する設計の模擬体験教育
    ～仮想実験による解析（模型化）と設計（最適化）～

    慶應義塾大学大学院 客員教授 高橋 武則

    • トピック:  DOE（実験計画）／予測モデリング
    • Level: 2

    データを取り扱う教育にはサイエンス（基礎科学）型とエンジニアリング（応用科学）型がある。本研究は後者を取り上げ、そこで重要なテーマである問題解決と課題達成の教育について議論する。両者には際立った相違（発表時に詳述）があるが、両者に共通するのは前半が解析（模型化）で後半が設計（最適化）であり、模擬体験教育の採用が重要である。

    解析（模型化）は事前の状況で対象が透明な場合（因子と水準と構造が分かる場合）と対象が不透明な場合（因子と水準と構造が漠然としか分からない場合）とに分けられる。前者にはカスタム計画が有効である。一方、後者には初期実験を行って因子と水準と構造を決定する同定（identification）が不可欠であり、本研究は同定方法を提案する。同定後は模型化のために追加実験が必要となり、その際に拡張計画が有効である。
    設計（最適化）においては作成した模型に基づく数理計画法（制約条件と目的関数による求解）を活用する。このときプロファイル機能を用いると効果的である。

    本研究は上記の理論紹介とこれを実践的に学ぶためにJMP上で動く仮想実験である飛球シミュレーターをメインに他のシミュレーターも用いた模擬体験教育を紹介する。

     

  • Next Step for JMP Clinical
    ～データレビュープロセスへの組み込みを目指して～

    塩野義製薬株式会社 解析センター 課長補佐 　神谷 亜香里
    塩野義製薬株式会社 解析センター グループ長 北西 由武

    • トピック:  データの可視化／品質と信頼性
    • Level: 1

    JMP Clinicalはデータレビューするのに有用なツールである。しかし、使いこなすにはハードルが高い。 FDA/PMDAが利用するツールでもあるので使いこなしたいと感じながら、「宝の持ち腐れ」になっている組織も多いと思われる。

    ハードルには、

    1. データの読み込み
    2. データのレビュー（解析の実施）
    3. 結果の解釈
    4. 標準化・組織構築

    が挙げられる。

    このハードルを乗り越えると、試験実施中は、イレギュラーデータの発見、注意すべき施設の特定、あるいは安全性の確認のためのツールとして利用できるだろう。試験終了時や申請前には、臨床試験データの確認とともに、PMDA/FDAがJMP Clinicalでデータをレビューすることを想定して、同様の視点で、製薬会社として確認することができるだろう。

    JMP Clinicalとうまくつきあうことができれば、そのユーザは多くの知見を得られることであろう。日本では、JMP Clinicalの利用事例の報告が少ない。今回の発表では事例紹介をし、参加者の皆様との意見交換をしたい。その結果、より有効にJMP Clinicalを活用していきたい。

     

  • コンジョイント分析の方法と実際
    - コンジョイント分析の考え方とJMPによる実施例の紹介 -

    兵庫県立大学 教授 有馬 昌宏

    • トピック:  データ探索・調査／DOE（実験計画）
    • Level: 1

    製品・サービスの消費者や施設等の利用者を対象に、どのような製品・サービスや施設を提供すればよいかを検討する際のマーケティング・リサーチの手法の一つとしてコンジョイント分析（あるいは選択実験）と呼ばれる手法がある。

    本発表では、コンジョイント分析の概要を紹介した後で、自治体が提供している訪日外国人旅行者向けの外国語による観光紹介ページの評価をコンジョイント分析を利用して行った事例に基づき、JMPを用いてどのようにコンジョイント分析を進めていくか、具体的には、①評価対象の属性と水準の決定の後、②スクリーニング計画あるいはカスタム計画を利用してプロファイルを作成し、③回答者に各プロファイルへの選好を表明してもらう形式（５段階評価や２項選択方式や順序付け方式）を選定し、④調査票を作成し、⑤実際に質問紙調査等で収集された選好表明型のデータを用いてパラメータを推定し、⑥推定結果からどのような分析を行うか、を実際にJMPを利用しながら説明していく。

    また、外国語による観光紹介用ウェブページの評価以外の事例についても紹介する。

     

14:20～14:45

  • 作業ミスを誘発する組織要因を可視化し
    改善を促進する仕組みの提案

    東林コンサルティング 代表 細島 章

    • トピック:  データの可視化／品質と信頼性
    • Level: 2

    製造現場で作業ミスが発生すると作業者の確認不足や不注意が原因とされることがある。ところが実際には、作業標準自体の欠陥、不適切な作業教育、作業標準の変更管理の不備、作業手順に関する違和感や気づきを作業者が発信しにくい職場環境など、多くの組織要因が作業ミスの背後に潜んでいる事がある。

    本報告ではアンケート調査結果を多面的に統計分析する事によってミスを生む組織要因を可視化してマネジメント課題を明らかにする仕組みを提案する。アンケート調査は、作業標準・作業教育・変更管理・気づきの発信などに関する９項目の質問に対して、大いにそう思う～どちらともいえない～全くそう思わないの５段階の選択肢を用意する。回答の分析では、回答分布の特徴をモザイク図で可視化し、組織・職位・社員区分・経験年数による回答の差異をPearsonのカイ2乗検定、Turkey-KramerのHSD検定などで行う。分析結果に基づいて、管理監督者と問題点・課題・解決策を協議する。マネジメントによる対策が実施された後に第２回アンケート調査を実施し、第１回からの変化を全体と層別で判定することにより対策の効果を測定して、新たな改善アクションを促進する。

     

  • 可搬型医療機器の寿命予測とその活用について

    公益財団法人筑波メディカルセンター 臨床工学科 副科長 上條 秀昭

    • トピック:  データの可視化／データ探索・調査
    • Level: 1

    我々、臨床工学技士の業務の一つとして、病院内で稼働している可搬型医療機器の保守・点検がある。本来、医療機器は添付文書や取り扱い説明書に記載されている耐用期間内で運用することが望ましいが、現実は修理を繰り返しながら長期間運用されている。今回、分析対象の機器は「自動輸液ポンプ」である。患者が持ち歩くこともあり、医療従事者側での管理に限界がある。台数も多く、管理が難しい機器の1つである。修理・点検依頼の多くは、転倒やMRI室（高磁場環境）への持ち込みなどの事故である。修理費用が購入するほどの高額になり、耐用期間内に運用中止するケースもある。運用中止の要因は経年劣化だけではない。我々は、買ったら終わりではなく、次回の更新時期についても合わせて検討するべき問題と考えている。一方、予算内で事業を成立させるには、経年劣化を主張しても計画更新から漏れることがある。問題は、リスクと経費のバランスである。予算獲得のためには、合理的な根拠を示さなければならない。
    今回、保守データを基に年間運用中止台数を予測した。フィールドデータでの機器寿命予測とその活用について報告する。

     

  • Early Efficacy Analysis and Visualization in Oncology Clinical Trials
    オンコロジー開発の早期段階における有効性の解析と視覚化

    Kelci Miclaus, Advanced Analytics R&D Sr. Manager, Life Sciences, SAS Institute Inc.
    Lili Li, Senior Software Developer, Life Sciences, SAS Institute Inc.

    • トピック:  データの可視化／JSLアプリケーション開発
    • Level: 2

    固形がんにおけるオンコロジー研究は、近年の臨床試験での主要な治療焦点領域となり、新しい治療法が有効であることを実証するためのユニークな課題を提示しています。
    研究デザインが複雑なため、生存分析などの従来からの統計手法は、有効性シグナルの早期検出には適していません。近年の研究トレンドと規制ガイダンスでは、サブジェクトレベルの視覚化に加えて、Progress-Free Survival（PFS：無増悪生存期間）とObjective Response Rate（ORR：奏効率）の比較を代替方法として提案しています。

    固形がん研究において複数の標的病変を評価する際には、Swimmer Plot、Waterfall Plot、およびSpider Plotの3種の視覚化手法が主流になっています。このプレゼンテーションでは、JMP Clinicalに新しく追加されたProgression-Free Survival、Swimmer Plot、およびTumor Responseの各レポートをご紹介します。これらのレポートは、JMP 14のグラフビルダーにおける新機能を駆使して、高度にカスタマイズされたグラフを構築します。

    JMP Clinicalのレビューでは、JMP 14の仮想テーブル結合の新機能を利用して行の状態を同期させることもできます。これにより、統合されたタブ付きレビューを使って、複数の分析テーブルやレポートを横断してデータをフィルタリングできるようになりました。

     

  • 層別した重回帰分析による
    コミュニティインテグレーションの構造分析

    慶應義塾大学大学院 健康マネジメント研究科 後期博士課程 塩田 藍
    慶應義塾大学大学院 健康マネジメント研究科 教授 山内 慶太

    • トピック:  データの可視化／データ探索・調査
    • Level: 1

    日本の精神科医療は入院加療から地域生活への移行が推進されているが、長期入院患者の地域移行・定着は十分に進んでおらず、地域生活環境の整備が課題となっている。コミュニティインテグレーションとは患者自身がとらえる地域生活環境をあらわす概念であり、海外では地域生活の目標として掲げられている。本研究の目的は地域在住精神障害者のコミュニティインテグレーションの向上に有用な要因を見出すことである。

    研究方法は、地域在住精神障害者を対象とし自記式質問紙調査を行った。JMP 13.2.0 (SAS Institute Inc., Cary, NC, USA) を使用し、コミュニティインテグレーションの構造を明らかにするために個人要因、環境要因を投入した重回帰分析を行った。その際に集団による特性を見出すために、パーティション分析により層を抽出した上で、層ごとに重回帰分析を行った。なお非標準化偏回帰係数を解釈するにあたり、VIFを高めないように投入する変数の扱いに工夫を施した。

    層別した重回帰分析を実施したことで、層で共通する要因と各層で固有の要因が見出され、有用な知見を得ることができた。

     

14:55～15:20

  • JMPを用いた測定精度評価のための実験計画と解析

    日本ゴア株式会社 Statistician 河口 雅彦

    • トピック:  品質と信頼性／JSLアプリケーション開発
    • Level: 2

    製品の品質を高い信頼度で保証するためには、測定器の精度を十分に把握しておく必要がある。測定精度評価といえば、Gauge R&Rが代表的な手法であるが、弊社ではDonald J. Wheeler博士が提唱しているEMP法を標準的な方法として使用している。

    JMPでは、version 10からMSAプラットフォームの中でEMP法をサポートしており、Gauge R&R法とともに基本的な解析を行うことができる。しかし、これらの代表的な指標の中には、測定するサンプルに大きく影響されるものがあり、結果の解釈は慎重にしなければならない。また測定精度評価の実験計画は、総当たり実験の繰り返しがベースになる。DOEプラットフォームのカスタム計画から計画を立案することができるが手順は少し複雑である。これらの問題を解決するために、弊社ではEMPの計画と解析をエンジニアが簡単に行うためのアドインを開発して使用している。

    本発表では、①EMP法、Gauge R&R法による測定精度評価の概要、②JMPを用いた測定精度評価の実験計画と結果の解釈、③それらをエンジニアが簡単に行うためのアドイン、の3点について事例を交えて説明する。

     

  • 繰返しが不揃いの枝分かれ実験データの解析

    BioStat研究所株式会社 代表取締役 高橋 行雄

    • トピック:  DOE（実験計画）／品質と信頼性
    • Level: 2

    実験計画法に関する多くの成書には、JMPの「モデルのあてはめ」を用いた多彩な解析モデルについての記述を見出すことができない。キーワードの一つは、変量効果である。分散成分の推定を目的にした枝分かれ実験データの解析を行うためには、「モデル効果の構成」で変量効果にしたい下位の因子を「枝分かれ因子」にし、さらに構造「属性」から「変量効果」を選択して属性の変更を行う必要がある。さらに厄介なのは、解析方法の選択で、「EMS（従来）」か「REML（推奨）」の選択である。従来の枝分かれ実験では、下位の枝になるほど分散分析表の自由度が膨張し非効率な実験が行われてしまう。下位の枝の自由度の膨張を防ぐためにスタッガード（Staggered）型枝分かれ実験が考案され、「JIS Z8402-3 測定方法及び測定結果の精確さ（真度及び精度） -- 第3部：標準測定方法の中間精度」に収録されているが、難解である。そこで、人間の血圧測定を題材にした人工データを用いて、標準的な枝分かれ実験とした場合、または、スタッガード型枝分かれ実験とした場合を対比しつつ、EMSおよびREMLでの解析法および結果の見方を丁寧に解説する。

     

  • JMP ClinicalによるCentral Monitoring
    - レビューテンプレートの提案 -

    エイツーヘルスケア株式会社 臨床オペレーション推進部 セントラルモニタリング室 福升 悠一
    エイツーヘルスケア株式会社 畑山 知慶、藤田 侑子、白濱 聡子

    • トピック:  データの可視化／品質と信頼性
    • Level: 2

    臨床試験のプロセスを効率的に管理するRisk-based monitoring（RBM）が近年、試験実施体制として標準になりつつある。その中で、データを集約的にレビューするCentral monitoring（CM）は確立したプロセスの状況を把握し、異常を検出する重要な役割を担う。現状、CMは様々なソフトを利用して行われているが、JMP Clinicalはデータの可視化・分析ともに優れており、約60種のレポート機能が用意され、容易にデータの可視化・分析が行える。しかしながら、全てのレポート機能がCMでの利用を想定したものではなく、各レポート機能がどのようなリスクの検出に向いているのか、レポートを読み解くために必要な専門性を把握するには十分な使用経験が必要であると考えられる。

    そこで、本発表では、CMでの利用に特に効果的であるレポートに焦点を当て、レポート機能を特定し、その内容をまとめる。また、各種レポートを読み解くために必要となる専門性についても言及をする。

     

  • オンライン調査におけるパーティション分析と
    選抜型多群主成分回帰分析の活用

    目白大学経営学部 客員研究員 川﨑 昌
    慶應義塾大学大学院 客員教授 高橋 武則

    • トピック:  データ探索・データアクセスと操作
    • Level: 1

    近年、簡便なアンケート作成ツールを活用したオンライン調査が盛んである。これらのツールは、直感的な操作で調査票の作成が可能であり、回答データからリアルタイムに単純集計グラフが表示される便利な機能も備えている。しかし、調査結果をもとに、提案や改善等の何らかの計画を立てるには、より丁寧な解析を行うことが望ましい。

    本発表では、JMP 12 (SAS Institute Inc., Cary, NC, USA) を使用し、調査データから意味のある層別を見出すパーティション分析、および基本的な多変量解析を組み合わせることで提案の方向性を導出できる選抜型多群主成分回帰分析の解析例を紹介する。意味のある層別によりモデルの寄与率が向上し、ビジュアライズ機能に優れたJMPを用いることで、提案の方向性を視覚的に確認できる。

    また、より具体的な計画とするために、前述の解析結果に基づき質問紙実験を実施する。質問紙実験の解析では満足度関数を用いることで、満足度を最大化する施策の吟味が可能になる。なお、発表時はスマートフォンの満足度調査の事例をこの一連の方法論に適用し、実際にJMPを操作しながら解説する。

15:35～16:00

  • 化学会社における統計手法の活用（仮）

    株式会社日本触媒 研究推進部 高岩 聖悟

    • トピック:  DOE（実験計画）／品質と信頼性
    • Level: 2

    グローバルな水平分業が進むにつれ、製造企業は、品質維持、不良原因の究明、最適化等、より複雑化し多岐にわたる課題に直面している。
    特に材料に対しては、要求品質の高まりや、課題解決の対応スピードがより一層求められている。
    本発表では、製品品質や歩留まり改善等にJMPを用いた事例を紹介する。

     

  • 統計手法に基づく核融合プラズマの熱輸送モデリングの試み

    大学共同利用機関法人 自然科学研究機構 核融合科学研究所 教授 横山 雅之

    • トピック:  予測モデリング／データアクセスと操作
    • Level: 1

    核融合プラズマの熱輸送現象に関するモデリングを、多数の実験・解析結果に基づく「ビッグデータ」的手法によって行おうと試みている。何万回と行われているプラズマ実験を、ビッグデータの供給源として捉え、JMPを活用して取り組む本研究は、物理機構（第一原理）に基づく従来の熱輸送モデリングとは根本的に着想が異なる。本研究が成功すれば、プラズマ中のイオン、電子等衝突に起因する熱輸送や乱流による熱輸送、乱流輸送の原因となる揺動の種類などを全く意識することなく、広範囲のプラズマパラメータにわたって有効な熱輸送モデリングを提示できる。また、核融合炉の運転制御において、到達温度などを簡便かつ短時間で予測する上でも有望な手法となる。

     

  • 酒類の機器分析および官能評価結果解析でのJMP活用事例

    キリン株式会社 酒類技術研究所 主任研究員 小田井 英陽

    • トピック:  データ探索・調査／予測モデリング
    • Level: 3

    酒類を含む飲料・食品において、品質管理や商品開発上、機器分析や官能評価は必須である。近年の分析機器や評価・解析法の進歩に従い、大量のデータが得られるようになった。またJMPのような統計解析ソフトの進歩により、これらのデータを統合してより深く解析することによって、新しい知見を得ることができるようになった。

    今回は、飲料・食品（特に酒類）の機器分析及び官能評価法及び解析法の概要を示すとともに、JMPでの解析例の一端をご紹介したい。

     

  • フレンチなデータ分析もいかがですか？
    ～主成分分析と多重対応分析の幾何学的解釈について～

    SAS Institute Japan株式会社 JMPジャパン事業部 テスター 小野 裕亮

    • トピック:  データ探索・調査／データの可視化
    • Level: 4

    本発表では、主成分分析と多重対応分析における幾何学的な解釈を概観する。ベンゼクリの流れを汲むフランス流データ分析の立場では、主成分分析・対応分析・多重対応分析は、多次元の幾何学的な空間上に散らばっている点を低次元の空間に射影する統計手法である。一方、日本の入門者向けのハウツー本では、主成分分析は合成変数を構成するための手法として紹介されることが多い。また、多重対応分析と同じ計算を適用する手法として日本では数量化III類が有名だが、数量化III類は個体スコアとカテゴリースコアとの相関を最大とする手法として紹介されることが多い。これらの視点はフランス流データ分析における発想とはやや異なる。

    JMPにおける主成分分析や多重対応分析のレポートには、フランス流（幾何学的な解釈）と主流派（合成変数やスコアを求めるという解釈）の結果が混在している。JMPのこれらの機能を使うときには複数の視点をもつ必要があると思われる。

    本発表では、主成分分析と多重対応分析に対するフランス流データ分析の視点を簡単に紹介する。

    [参考文献] Le Roux and Rouanet (2010) “Multiple Correspondence Analysis”, SAGE.

     

16:10～16:35

  • 半導体デバイスにおける特性分析及び動特性評価と
    その最適化について

    株式会社ジャパンセミコンダクター 参事 坂本 格

    • トピック:  DOE（実験計画）／予測モデリング
    • Level: 3

    半導体デバイスの特性改善に繋がるワークを進めている中で、デバイス閾値の印加電圧に対するある応答を指標として定義し、この指標の最適化を実施した。
    このデバイス特性は、量産現場における、あるインターバル時間や動作条件の影響を強く受けることがわかっており、特性の最適化を進めるにあたり次の2点をポイントとした。

    • カスタム計画による複数因子の主効果及び交互作用を取り込んだモデリング
    • 特性の入出力関係の最適化設計

    本発表では最初にターゲットとする特性項目とそれらに影響のある特性項目について考察した後に、設計条件を最適化し，得られた最適解に対してJMPのシミュレーションによって量産を考慮したロバスト化の検討を加える。また、これら一連の最適解の導出の流れの中で、JMPを用いた結果をデバイス特性を考慮した解釈を交えて発表する。

     

  • JMP Proで混合効果モデルを使いこなそう

    大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構 統計数理研究所 医療健康データ科学研究センター 教授 伊藤 陽一

    • トピック:  データ探索・調査／予測モデリング
    • Level: 4

    データが個人ごとに経時的に測定されたり、クラスターをなしていると、個人内やクラスター内のデータが相関を持つことが知られている。この相関を無視して解析を行うと誤差が過少評価されてしまい、妥当な結果が得られない。このようなデータに対する標準的なモデルが混合効果モデルであり、JMP Proで利用可能である。混合効果モデルは汎用的なモデルであり、データがどのように測定されたものなのか、どのような効果を推定したいのかによって、適切にモデルを特定する必要がある。

    本発表では、いくつかの典型的なデータに対するJMP Proでの解析方法の解説を行い、SASのMIXEDプロシジャとの違いについても述べる。

     

  • 製剤処方設計における実験データの解析事例
    ～JMPで解析するときに重要なことは～

    SAS Institute Japan 株式会社 JMPジャパン事業部 システムエンジニア 増川 直裕

    • トピック:  DOE（実験計画）／データの可視化
    • Level: 1

    製剤開発のガイドライン（ICH-Q8）では、QbD（Quality by Design）を実践するための手法として実験計画法の利用が挙げられている。JMPではガイドラインの内容に即した実験計画法（多変量モデルのあてはめ、デザインスペースの構築を含む）を型通りの操作方法で実施できるが、解析の過程において、データの特徴を要約やグラフ化することによって把握し、分析結果を詳細に考察することは非常に重要である。最近、これらの重要性を実感できるデータに出会えた。 それが、日本薬剤学会 製剤処方・プロセス最適化検討FG（フォーカスグループ）にて、OD錠の処方設計のために収集された実験データである。 実験は、実験計画法で作成される計画に基づいて行われたものであり、データは次の目的で利用できる。

    • OD錠の品質特性である「崩壊時間」に影響する因子をスクリーニングする。
    • スクリーニングされた因子を用い、3つの品質特性「崩壊時間（速い方が良い）」、「硬度（高い方が良い）」、「摩損度（低い方が良い）」に応答曲面モデルをあてはめ、同時に最適化する。

    幸い、FGからこのデータを本発表にて利用する許可を頂いた。そこで、JMPを用いこのデータを解析してみることにより、上記に記載した”データの特徴把握”、”レポートの詳細な考察“の重要性について説明する。

     

  • 光の中から情報を見つけだす：分光法による非侵襲生体評価

    昭和大学 医学部（昭和大学 江東豊洲病院 消化器外科）准教授 伊藤 寛晃

    • トピック:  データ探索・調査／データの可視化
    • Level: 3

    近年のテクノロジーの進歩により、これまで見えなかったもの、確認できなかったものを検出、評価できるようになってきた。とくに医療分野では、生きたからだにダメージを与えずに生体情報を取得する技術が注目を集めている。例えば、光や音波を用いることで生体にほとんど影響を与えずに重要な情報を得ることが可能である。

    発表者は、消化器外科医であるとともに、がんの浸潤・転移メカニズムの解明をテーマに研究を続けている。現在、血液中に含まれる病気に関連した物質やがん細胞、そして生体組織そのものも光で分析する「分光法による非侵襲生体評価技術」の確立に取り組んでいる。ラマン分光法を応用した技術であり、レーザー光を照射した際に生じる試料の分子構造に基づくごく微弱な散乱光を検出して詳細に解析する。一連のプロセスは、①「分析対象試料にダメージを与えない程度の弱いレーザー光を照射」、②「分析対象試料から生じる極めて微弱な散乱光の精密な検出」、③「検出した散乱光波形の詳細な解析」であるが、「分析対象試料から生じる極めて微弱な散乱光」から、いかにして真に重要な情報を見つけ出すかが非常に重要な点である。発表者の事例によるJMPの活用方法を供覧する。

     

  • Beginner: 1
  • Intermediate: 2
  • Advanced: 3
  • Power user: 4

  • 119番通信指令員の口頭指導によって院外心肺停止患者の蘇生率は改善しているか

    国士舘大学大学院 救急システム研究科 教授 田久 浩志
    国士舘大学大学院 救急システム研究科 助手 匂坂 量

    • トピック:  データ探索・調査／データの可視化
    • Level: 2

    【背景】
    日本の院外心肺停止患者の社会復帰率は2005-2015の11年間で増加しているが、患者接触時でのVF/VTの割合はほぼ一定であり、年齢と119-患者接触時間は年と共に増加している。本研究はそれらの背景を考慮し、通信指令員の口頭指導が一般市民が行う蘇生行為(CPR)を改善しているか否かを検証する。

    【対象と方法】
    2005-2015 のウツタイン様式肺停止データベース(1299784件)より、15-84歳、目撃あり、一般通報者の通報、一月後の脳機能予後CPC1-5が明確なものを抽出した。それと共に、目的-覚知-接触の順で事象が発生しかつ、それらの時間間隔の99%以内の231057件を対象とした。評価指標はCoxの比例ハザードモデルを用い、患者接触時のVF/VT波形の有無を年齢と119-接触時間で調整したハザード比で行った。

    【結果】
    CPR未実施を基準とし、口頭指導によるCPR(DA-CPR)のハザード比は、11年間の中の3年を取り上げると、2005年に0.97 (0.89-1.06)、2010年に 1.09 (1.02-1.17),2015年に 1.25 (1.16-1.34) と有意に増加した。しかし自主的にCPRを行った場合は各3年度において 1.34(1.23-1.46)、 1.31(1.20-1.43)、1.20(1.08-1.34)とほぼ一定であった。

    【まとめ】
    通信指令員の口頭指導によるCPRのハザード比は年々増加した。我々は、この増加が日本における院外心肺停止患者の社会復帰率の上昇の一つの原因と考える。

     

  • 人口統計学的変数を用いた犯罪発生の要因の探索的検討

    東洋大学大学院 社会学研究科 博士前期課程 井上 美沙樹
    東洋大学大学院 社会学研究科 教授 桐生 正幸

    • トピック:  データの可視化／予測モデリング
    • Level: 1

    日本の犯罪認知件数の総数は、犯罪白書より平成14年以降、減少傾向にあることがわかる。しかし、罪種毎の件数を年推移で追ってみると、横ばいであるものや、増加・減少を繰り返しているものもあることがわかる。また、犯罪によって要因が異なる事は、先の研究で明らかにされているが不明確な部分がまだ多いことも事実である。さらに、近年、防犯活動において市区町村や町長単位などのミクロな単位での活動が有効であることも示唆されている。以上の点から、犯罪発生に影響している要因であると想定される人口統計学的変数に着目し、これらの変数を詳細な地域レベルの分析に反映することが有効だと考える。

    そこで、本研究では、地域防犯メール（メールけいしちょう）から収集したデータと人口統計学的変数や心理に影響し得る媒介変数を用いて分析を行い、地域（市区町村単位）毎、罪種毎の特徴の差異などを明らかにし、グラフビルダーを用いることにより、ビジュアル化する。また、ロジスティック分析を行うことで犯罪次期予測モデルの作成を試みる。

     

  • 他者との関係性による攻撃反応表出の差異

    東洋大学大学院 社会学研究科 修士課程 石橋 加帆
    東洋大学大学院 社会学研究科 修士課程 大田 舞、山口 雅人

    • トピック:  データ探索・調査／予測モデリング
    • Level: 1

    他者とのコミュニケーションにおいて、相手が意図する・意図しないに関わらず、相手の行為により不快感情が喚起されることは随所に見られる。例えば相手が理由や連絡なしに遅刻、もしくは約束した場所に現れないためにイライラする、ということがこれに該当するだろう。しかしその不快感情を、直接表出するか間接的に表出するか、あるいは抑制するかということは、相手との関係性に依拠すると考えられる。
    本研究では、大学生に質問紙調査を行ってデータを収集した。調査を実施するにあたり、共通の不快場面において複数の条件を設定することで、不快感情の表出における差異を検討することを可能とした。さらに、JMPを用いたベイズ推計によって、それぞれの不快感情の表出のモデルについても検討した。

     

  • 光の中から情報を見つけだす：分光法による非侵襲生体評価

    昭和大学 医学部（昭和大学 江東豊洲病院 消化器外科）准教授 伊藤 寛晃

    • トピック:  データ探索・調査／データの可視化
    • Level: 3

    近年のテクノロジーの進歩により、これまで見えなかったもの、確認できなかったものを検出、評価できるようになってきた。とくに医療分野では、生きたからだにダメージを与えずに生体情報を取得する技術が注目を集めている。例えば、光や音波を用いることで生体にほとんど影響を与えずに重要な情報を得ることが可能である。

    発表者は、消化器外科医であるとともに、がんの浸潤・転移メカニズムの解明をテーマに研究を続けている。現在、血液中に含まれる病気に関連した物質やがん細胞、そして生体組織そのものも光で分析する「分光法による非侵襲生体評価技術」の確立に取り組んでいる。ラマン分光法を応用した技術であり、レーザー光を照射した際に生じる試料の分子構造に基づくごく微弱な散乱光を検出して詳細に解析する。一連のプロセスは、①「分析対象試料にダメージを与えない程度の弱いレーザー光を照射」、②「分析対象試料から生じる極めて微弱な散乱光の精密な検出」、③「検出した散乱光波形の詳細な解析」であるが、「分析対象試料から生じる極めて微弱な散乱光」から、いかにして真に重要な情報を見つけ出すかが非常に重要な点である。発表者の事例によるJMPの活用方法を供覧する。

     

  • 心理特性としての猜疑心を測定する尺度の妥当性検証：JMPを用いたモデルの作成と検討

    東洋大学大学院 社会学研究科 博士後期課程 滝口 雄太
    東洋大学大学院 社会学研究科 教授 桐生 正幸

    • トピック:  データ探索・調査／予測モデリング
    • Level: 1

    他者とのコミュニケーションでは、常に真実のみが語られるわけではない。意図的に真実を隠蔽したり、事実と異なることを伝えたりすることによって、自分に不利益が被ることは昨今の詐欺を見れば明らかであろう。このように他者からの欺瞞行為から身を守るためには、他者に対する猜疑心が重要であると考えられる。しかし、一方で、誰に対しても疑い深い人は、過剰に嘘の可能性を考え、真実を誤って嘘を判断してしまうことにもなりかねない。
    本研究では、他者に対する猜疑心が、個人によって異なっているという前提を検討するために、猜疑心を測定する心理尺度の開発を試みている。この尺度を検討するにあたり、大学生などから４つの尺度に関するデータ（猜疑心に関する測定、嘘の許容度、一般的信頼感、真実や公正さに関する信念）を収集し用いて、JMPで因子分析を実行した。これらの結果から、嘘に対する鋭敏さとしての猜疑心を測定するモデルが新たに作成された。

     

  • 経営視点を考慮した機械加工の多特性最適化

    目白大学 経営学博士課程 小川 昭
    慶應義塾大学 客員教授 高橋 武則

    • トピック: DOE（実験計画）／予測モデリング
    • Level: 4

    機械加工では3次元形状や表面性状を最適化することが重要である。これら多特性を最適化するとき、品質、コスト、生産性などの技術的視点だけでなく、企画、設計、製造、営業などの経営的視点も重要である。経営的視点では社内を含めたステークホルダーとの合意形成が重要であり、加工メカニズムの解明と加工モデルの構築および可視化が課題である。加工メカニズムの可視化では実験の計画から解析までをシームレスに行うために解析ソフトを活用するがJMPはその機能を備えており、さらに最適化の機能も充実している。適切な制約条件を設定し、ステークホルダーとの合意形成を図りながら最適条件を探索することは、経営的視点を考慮した取組である。

    本ポスターセッションでは、高脆性材料であるガラスに直径１mmの微小穴をあける機械加工工程を取り上げる。JMPで応答局面計画を作成し、実験で得られたデータを非線形回帰で解析し、形状および性状を統計モデルで記述した後、数理計画法により最適解を求めた。このとき経営視点を取り入れステークホルダーとの合意形成を図りながら最適化を達成する方法論を提案する。

     

  • 女性が受けたい理想のプロポーズとは - 主成分分析、コンジョイント分析によるシチュエーションの分析 -

    慶應義塾大学大学院 健康マネジメント研究科 修士課程 菅原 友紀

    • トピック:  DOE（実験計画）／予測モデリング
    • Level: 1

    本分析は、大学院の授業で取り組んだものです。女性が受ける理想のプロポーズのシチュエーションについて分析を行いました。ラダリングにより、6つの代表的なシチュエーションをサンプルと選定し、アンケートを作成しました。アンケートでは、それぞれのシチュエーションについて、女性がどのような感情を抱くのか調査しました。その結果を用いて、主成分分析を行い、主成分を明らかにしました。分析結果より、理想のプロポーズのシチュエーションの要素と考えられる7つの属性について、それぞれ2水準抽出し、8つのプロファイルカードを作成しました。8つのシチュエーションについて順位をつけるというアンケート調査を行い、部分効用値を算出しました。
    以上により、女性が理想とするプロポーズのシチュエーションの提案、考察を行い、適切なサンプルでなかったかもしれないことやアンケートの対象者に偏りがあることが本分析の限界と今後の課題となった。

     

  • JMPによる”Let It Be” 的なテキストマイニング ～「The Beatles」の歌詞を深く探索してみると ～

    SAS Institute Japan株式会社 JMPジャパン事業部 システムエンジニア 増川 直裕

    • トピック:  データ探索・調査／予測モデリング
    • Level: 2

    テキストマイニングでは、アンケート調査の自由回答やSNSのコメントなどを対象にする例が有名だが、楽曲の歌詞を対象とした場合は、歌詞というものの特徴も考え、解析を行う必要があると感じる。
    よく聞くヒット曲は恋愛に関する歌詞が多いように思え、一般的に歌詞はリフレインと呼ばれる、同じフレーズを繰り返すことが多い。このような特徴を持つデータをテキストマイニングしてみたらどんな結果がでるのか？これが本発表の動機である。

    本発表では、音楽に詳しくない演者でも何となく知っている「The Beatles」について、JMP（JMP Pro）の「テキストエクスプローラ」に搭載されているさまざまな機能を ”なすがまま” に使い、彼らの楽曲について次のような分析を行ってみる。

    • ワードクラウドによる、歌詞に使用されている単語頻度の可視化
    • 判別分析による、歌詞による作詞者の判別
    • 潜在意味分析による、類似する楽曲の分類、複数の楽曲で使われている単語の分類
    • クラスター分析による楽曲の分類

    その結果得られる、興味深い分析結果についてご紹介する。
    There will be an answer ….

     

  • JMP Clinicalを利用した実施中の治験における進捗管理等の事例

    科研製薬株式会社 主任 高橋 直哉
    科研製薬株式会社 データサイエンスチームリーダー 高山 愼一

    • トピック:  データの可視化／データのアクセスと操作
    • Level: 1

    JMP Clinicalは、臨床試験、市販後試験など、医薬品開発のプロセスで生じるデータを、簡単に効率的に、かつ正確にレビューできるツールであるが、CDISC標準に準拠したデータセットを用意しなくてはならず、Ongoingの治験で利用するには敷居が高い。
    Ongoingの治験で利用できる解析機能としては、リスクベースモニタリング（RBM）やデータの不正や信頼性を検出する統計的モニタリング等がある。 今回、弊社では、EDC抽出データから「Patient Recruitment」等の機能を利用するために必要な最小限の変数で構成されたデータセットを作成し、Ongoingの治験の進捗管理等に利用した。
    本発表ではその事例を報告する。

     

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