Japan
Discovery Summit
Exploring Data | Inspiring Innovation
東京 | 2016年11月18日(金)
講演概要
Triskaidekaphilia
John Sall
SAS Institute Inc. 共同設立者 兼 上級副社長
JMPの開発者 兼 チーフアーキテクト
Triskaidekaphilia。この言葉は「数字の13への偏愛」を意味する。JMP® 13のリリースにより、この言葉の意味を多くの人が実感することになると信じている。このセッションでは、新しいバージョンで加わったさまざまな機能を紹介する。
The Luck Factor (運のいい人の法則 )
Richard Wiseman博士、英ハートフォードシャー大学、心理学教授
心理学者、Richard Wiseman博士は数年にわたって、きわだって運のいい人と運の悪い人の研究をしてきました。彼の著書、「運のいい人の法則」のなかでも説明しているように、彼は、なぜ一部の人々は不思議なくらいに幸せな生活を送っているのかを科学的に調査を行いました。結果、運のいい人と悪い人では考え方が異なっていることが見えてきました。運のいい人は、新しいことに対してオープンで、立ち直りが早い。そして、そもそも何事にも余裕をもって見ることができています。
Wiseman博士は、彼の調査に基づいて、幸運を作り出す4つの法則を見出しました。この法則の有効性は、「ラック・スクール(運の学校)」と呼ばれる一連の実験で科学的にテストされ、ほぼ全ての参加者が、運、自尊心、自信と成功のレベルが上昇し、劇的に人生が変ったと報告しています。
ラッキーにも、Wiseman博士が、弊社の「Discovery Summit」での講演を快諾してくれました。なぜ運のいい人は幸運を呼び込み、意義のある生活を送り、運の悪い人は失敗や不幸な出来事を繰り返すのかを彼の調査からご説明します。彼は、人生の勝算を上げるために、チャンスを最大に生かし、勘を磨き、幸運を招き、不運を幸運に転換する、運を鍛える原理の概要を説明します。
-
JMP ClinicalのRBMツールに関する産学連携の勉強会の取り組みについて
東京大学大学院医学系研究科 臨床試験データ管理学講座
特任助教 宮路 天平
東京大学大学院医学系研究科 臨床試験データ管理学講座
東北大学大学院医学系研究科 医学統計学分野
特任研究員/教授 山口 拓洋
- 業界/トピック: ヘルスケア/データの可視化/データアクセスと操作
- Level: 2
Risk-based monitoring(RBM)やAdaptive designなどの臨床試験の方法論は、医学研究、製薬業界全体で導入されつつある。RBMでは、試験毎のKey risk indicatorとその閾値を設定し、中央モニタリングで検出したシグナルを活用して施設訪問モニタリングを運用する手法が注目されているが、具体的な運用方法や実績は十分でない。JMP Clinicalには、RBMのツールが備わっており、臨床試験での活用方法を検討するために、東京大学大学院医学系研究科臨床試験データ管理学が主宰し産学共同の勉強会を企画した。JMP Clinicalと“Zink RC. Risk-Based Monitoring and Fraud Detection in Clinical Trials Using Jmp and SAS. Cary. (NC): SAS Institute Inc; 2014.”を教材とし、2015年4月から2016年4月にかけて毎月一回輪読会形式の勉強会を開催した。本発表では、JMP Clinicalとその関連書籍を用いた勉強会の取り組みとその成果物、参加者に対するアンケート調査結果について紹介する。
- 業界/トピック: ヘルスケア/データの可視化/データアクセスと操作
-
製造ビッグデータを活用するためのJMPアプリケーション
パナソニック株式会社 生産技術本部
生産技術研究所計測・解析技術開発部 情報解析技術課
主任技師 原 伸夫
- 業界/トピック: 製造/JSLアプリケーション開発/データアクセスと操作
- Level: 3
我々パナソニックにおいては、以前から半導体分野でデータ活用のために多くのリソースをかけ、製造ビッグデータの活用を行ってきた実績がある。一方、他の多くの事業部門においては、製造装置・製品単価が半導体分野ほど高価でないため、費用対効果の点からデータ活用にかけられるリソースが限られ、データ活用は限定的であった。しかしながら、昨今はIT系を中心にビッグデータ活用の成功例が広く知られ、一般的な製造業においてもビッグデータの活用が望まれている。このような状況の中、全社の生産技術支援部隊である幣部署においては、限られたリソースで製造ビッグデータを活用するための課題を
① データ取得
② データ抽出
③ データ解析の三点と設定し、この中で、③データ解析に関して、JMPのJSLおよびOLEを活用したシステムを開発し、実証活動中である。本発表においては、製造ビッグデータ活用の課題とその解決策に関して、我々が開発したシステムをベースに説明する。
- 業界/トピック: 製造/JSLアプリケーション開発/データアクセスと操作
-
企業内人事におけるJMPの活用事例
潜在退職可能性の予測や採用応募者の未来パフォーマンスの予測などを通じた、人事施策の実施内容と効果検証
株式会社セプテーニ・ホールディングス
専務取締役 上野 勇
人的資産研究所 研究員 進藤 竜也
- 業種/トピック: サービス業/予測モデリング/データの可視化
- Level: 1
企業内の人事では“人”に関する情報が日々管理され、多くの情報が蓄積されています。しかしながら企業人事の多くは、その情報群を企業価値向上の中枢を担う“人”の活用策である人事施策へ、ほとんど活用がされていないのが現状です。その原因の多くは人事情報が数量的でなかったり、ブランクの多いデータであったり、フラグ型のデータであったりと、従来用いていたエクセル等のアプリケーションでは集計・分析が困難なことが挙げられます。
しかし、JMPを活用することでその悩みは消え、ケースバイケースの多い複雑な分析が求められる企業内人事において、分析効率は劇的に上げることができました。その活用例として、パーティション分析を用いた潜在退職者の予測を挙げます。400名を対象に行った予測で1年後の退職可能性を算出し、ランキング化して経営へレビュー。その後1年で上位10名の50%、上位50名の25%が退職に至りました。また、上位50名の内、パフォーマンスの高かった2名の社員にはリテンション策(説明変数の一部を操作すること)で無事現在に至るまで在籍しています。その他にも採用活動においては、従業員をパーソナリティ2種×パフォーマンスの3軸で等高線図を描き、応募者を等高線図上にプロットすることで将来像をイメージしたり、判別分析を用いて入社オファー後に「入社するか・しないか」、将来のパフォーマンスが「高・中・低」のいずれかになるのかを判定して選考通過の判断をしたりと、JMPを活用することで採用活動の効率を高める取り組みを行いました。そしてその応募者の未来を予測した結果をアセスメントシートにまとめ、役員面談で活用。役員の判断とデータの判断の相関は非常に高い結果で、今後は面接の廃止を検討しています。
以上のようにJMPを用いることで企業内に埋もれていた“人”のデータを、企業価値を育む源へと昇華させることが可能となります。他企業の人事にもJMPを含めた統計分析ツールを活用が広まり、日本全体の生産性が向上する日が来ることを願っています。
- 業種/トピック: サービス業/予測モデリング/データの可視化
-
JMP Clinicalを用いたセントラルモニタリングの経験
~ RBM(Risk based monitoring)を推進するために ~
エイツーヘルスケア株式会社 開発戦略本部
セントラルモニタリング部 福升 悠一
- 業界/トピック: その他サービス/データの可視化/品質と信頼性
- Level: 1
エイツーヘルスケア株式会社では、臨床試験の品質を効果的に、効率よく担保するために、RBM(Risk based monitoring)を推進している。
今回、エイツーヘルスケア株式会社のセントラルモニタリング部が実施している、JMP Clinicalを用いたセントラルモニタリングの経験を報告させていただく。セントラルモニタリングを実施した後、RBM検討会が開催され、KRI(Key Risk Indicator)の状況が確認される。JMP Clinicalが導入されてからは、検討会で使用される資料を効率的に作成することが可能となった。 JMP Clinicalを使用するメリットとしては、
- SDTM化されていると、ある程度デフォルトの機能であるCSM(Central Statistical Monitoring)やFraud detectionを実行できること
- GUIで操作できるので,セントラルモニタリングを実施するメンバーが、データの可視化のための、SASをはじめとする何らかのプログラミング言語を書かないひとでも実施できること
- KRI確認のための各図表からドリルダウンで、気になる症例の情報に行きつけること
が挙げられる。セントラルモニタリングでは、これまでとは違って俯瞰的にデータを見ることが必要となるが、JMP Clinicalを用いれば、自分が必要とする図表を簡単に作成できる。今回、エイツーヘルスケア株式会社で実施しているJMP Clinicalを活用したセントラルモニタリングの事例を紹介する。
- 業界/トピック: その他サービス/データの可視化/品質と信頼性
-
JMPの機械学習機能を用いた高精度毒性予測法の開発
明治薬科大学
准教授 植沢 芳広
- 業界/トピック: 教育/予測モデリング/データの探索
- Level: 2
近年の環境に対する意識の向上に伴い、身の回りにある全ての化学物質に対する有害性を網羅的に調査しようという機運が世界的に高まっている。しかし、化学物質の種類は膨大であるため、実験的な調査は時間的、予算的、動物実験倫理的な観点から非現実的である。この様な背景から、化学物質の毒性を現在までに蓄積された既知情報に基づき統計的・計算機科学的に予測することを目的とした学術分野である「計算毒性学」が注目されている。2014年には米国NIHが1万化合物の毒性関連データを用いた大掛かりな計算毒性学のコンペティション、“Tox21 Data Challenge 2014”を開催した。18カ国から100チーム以上が参加登録した本コンペティションにおいて、演者はJMP Proに搭載された機械学習機能の1つであるブートストラップ森を用い、化学構造から得られる多様な情報のパターンを解析することにより、女性ホルモン様物質の予測に関して部門優勝することができた。本発表では、演者がコンペティションに使用した、JMPの柔軟な機能に基づく最適なブートストラップ森モデルの選択に関して紹介したい。
関連サイト: http://www.my-pharm.ac.jp/news/info_detail.html?id=599
-
リバースエンジニアリングのための機械加工の戦略的最適設計
目白大学大学院経営学研究科
博士後期課程 小川 昭
教授 高橋 武則- 業界/トピック: 製造/予測モデリング/DOE
- Level: 3
システムや製品の開発では、完成したシステムや製品と設計仕様との差は最小にすべきである。これが典型的なエンジニアリングプロセスの考え方である。一方、近年、対象を測定して得られる認識から設計概念を得ようとする試みがある。測定結果が設計仕様を逸脱したとき、大きな問題として捉えるよりも、むしろ新しい有益な情報が得られたと評価することもある。このように、測定されたデータを出発点とする考え方がリバースエンジニアリングの特徴の1つである。例えば、機械加工におけるガラスの穴開け加工では真円度で加工形状を評価することが多いが、得られたデータを分析した結果、別の評価指標,たとえば楕円型の極座標を定義してこれを用いて評価することも可能である。情報処理システムの構築では、現在稼働しているシステムを解析することで重要な情報を取り出し次のシステム設計に反映させるリバースエンジニアリングの手法が活用されている。従来はこのようなデータ解析は個人で実行することが不可能であったが、計測機、計算機の能力向上と解析プログラムの進歩により、研究者、解析者が自由な発想で解析し、最適設計を行うことが可能となった。
本講演では、機械加工におけるリバースエンジニアリングと統計的データ解析の現状を踏まえ、JMPを用いた戦略的最適設計の可能性を検討する。併せてIoTや今後の課題を参加者とともに議論したい。
-
組織人事領域における解析と設計の一事例
-複数の従業員調査に基づく社内施策の提案-
目白大学大学院経営学研究科
博士後期課程 川﨑 昌
教授 高橋 武則
- 業界/トピック: 一般/データの探索/データの可視化
- Level: 1
本発表では、企業内で別々の目的をもって実施された2種類の従業員調査を同時に分析し、その結果に基づき具体的な社内施策を導き出す方法論を紹介する。通常、これらの2つの調査結果は別々に処理されていた。しかし、JMPを活用し、選抜型主成分回帰分析を用いれば、複数の調査の統合的な解析と設計(提案)が可能になる。 紹介する事例では、A社で実施された2種類の質問紙調査(①キャリア施策調査、②キャリア価値観調査)を結合し、要因群と結果群に分けて解析を行っている。そこから得られた因果関係の結果に基づき、変数選択により選ばれた主成分に強い関係を持つ項目に対して伸びしろを調べ、伸びしろがあれば現状の改善対策を、伸びしろがなければ現状維持の対策を提案した。 企業内の組織人事領域における定量・定性のデータは、採用、育成、評価、労務、組織開発等の領域に散在していることが多く、統合的な視点で従業員個人、部門組織、会社全体を捉える場合は定性的な情報に頼りがちである。組織人事領域においても定量・定性情報への統計的アプローチは重要なテーマであり、JMPを用いることで探索的・視覚的に新たな知見を見出すことが身近なものになる。
-
難燃化木材生産における品質改善のための
難燃化薬剤含浸量ばらつき要因の解析東京理科大学理工学部経営工学科
助教 安井 清一
教授 大宮 喜文
- 業界/トピック: 製造/品質と信頼性/データの可視化
- Level: 1
近年、地域経済や環境保護の観点から、様々な建築物への木材利用が期待されている。しかし、木材は可燃性材料であるため、耐火性を十分に確保する必要がある。そこで、高圧下で難燃化薬剤を木材へ含浸させる加圧注入加工が行なわれている。このような処理による加工木材を難燃化木材という。
理想的な状況下では、目標とする薬剤含浸量が得られているが、実際の生産においては、含浸量のばらつきが大きくなることが報告されている。加圧注入加工における目標値を大きくすると不適合品率は低くなるが、過剰になる割合も増して防火性以外の(品質)特性における性能低下が生じる。従って、加圧注入による難燃化薬剤含浸量のばらつきを低減させることが、難燃化木材生産における課題である。
本研究では、ある生産者での過去約2年間にわたる加圧注入加工(バッチ処理)に関する実績データに対して、JMPを用いて探索的なデータ解析を実施し、含浸量のばらつきの要因を解析した。バッチにおける平均効果(location effects)、分散効果(dispersion effects)を特定することができ、加工条件を定めるための統計モデルが構築できた。また、当該生産者が過去に行った対策効果をデータから検証している。
本報告では、JMPが持つデータベース操作と解析ツールとの繋がりを示しながら、難燃化木材生産における品質改善のためのデータ解析事例を報告する。
-
自動車業界におけるCAEと統計手法の活用
(NVHロバスト設計および多目的最適化検討)アルテアエンジニアリング株式会社
マーケティング部 テクニカルマーケティングマネージャ
柴田 一朗
- 業界/トピック: サービス/DOE/予測モデリング
- Level: 3
自動車NVH(振動騒音)特性や衝突安全性などを追求する上で不可欠なツールとなったCAEであるが、一般的にCAEは一つにモデルに対して一意に入出力関係を定量化する演繹的かつ決定論的ツールと考えられており、実際の車体が有する様々な不確定性を考慮した確率論的評価を行うことができない。しかし、自動車業界で進められている試作レス(CAEによる仮想的試作の積極活用)の動きを推進するためには、確率論的評価が重要となる。 実際に自動車メーカと共同研究として実施されたNVHロバスト設計の手法において、DOEおよび重回帰分析、数式モデル上におけるシミュレーションを活用した確率論的予測モデル構築などでJMPを活用した事例、および高次非線形かつ不静定な自動車車体構造の変形モード制御を対象としたパターン認識と機械学習において、DOEおよびクラスター分析、ニューラルネットワークなどでJMPを活用した事例を紹介する。
-
統計学的手法に基づく医薬品原薬製造開発への
社内取り組みとデータ取得の実例紹介
小野薬品工業株式会社
CMC生産本部 合成研究部 プロセス開発第2グループ
研究員 村瀬 辰史
- 業界/トピック: 製薬
- Level: 2
高品質な医薬品を安定に供給するために、当社の原薬部門では工程パラメータの変動に対応した頑健な製造プロセスの構築に取り組んでいる。近年、国内、及び海外において、Quality by Design(QbD)に基づく開発手法が増加している。今回、QbDの実践に向け、原薬製造プロセスの開発研究に統計的手法を活用していくための取り組みと実例について発表する。
原薬部門では、統計的手法を活用して高品質な原薬を効率よく開発できる体制の整備について取り組んでいる。各製造工程に対して適切な統計的手法を選定して効率的にデータを取得し、各製造パラメータを統計学的に最適化して頑健な製造プロセス開発を促進している。すなわち、原薬品質に大きく影響を与えるパラメータには、古典的な実験計画法を用いて、精度の高い予測モデルの作成を目指す。一方で、原薬品質への影響は低いが、製造を行う上で重要なパラメータにおいても、JMP新機能である決定的スクリーニングやカスタム計画、多変量解析を用いて、効率的なデータ取得を目指し、統計的手法の活用の幅を広げている。発表ではその一例を紹介する。
-
多変量解析を用いた企業ロゴデザインのイメージ調査
公立大学法人首都大学東京 システムデザイン学部
研究生(大学) 鈴木 洋子
- 業界/トピック: 教育/データの探索/データの可視化
- Level: 1
デザインを決めるために悩んだことはないでしょうか?
車、服、インテリア、等、個人の日常生活をはじめに、企業戦略や製品開発といった法人に関わる場面においてもデザインは関わりをもっていると思います。
一般的に,企業でのデザインに関するイメージの調査が公開されていることはあまりありません。大学での研究としてデザインに関する調査をし、結果を公開できるようにしたいと思っています。より客観性のある結果を得るために統計的手法を用いています。
今回は企業ロゴを例に取り上げます。新旧さまざまな企業のロゴを因子分析を用いてイメージを抽出し、クラスター分析によりグループに分けました。さらに、具象、抽象、ロゴタイプといったグラフィックデザインから見たロゴの特徴と合わせて分析します。 個人、企業に関わらず、デザインはよく分からない,と思っていらっしゃる方々のご参考になれば幸いです。
関連サイト: http://doi.org/10.5057/ijae.13.133 -
JMPのグラフビルダー、使いこなせていますか?
~素敵なグラフ例から学ぶグラフビルダー各種Tips~
SAS Institute Japan株式会社 JMPジャパン事業部
テクニカルグループ システムエンジニア
小笠原 澤
- 業界/トピック: サービス/データの探索/データの可視化
- Level: 2
JMPのグラフビルダーは、対話的にグラフを作成できる非常に便利なツールです。 変数をドラッグ&ドロップするだけでグラフを作成できますが、単純にXドロップゾーンやYドロップゾーンに変数を入れたグラフを作成するだけで満足していませんか? ほんの少し工夫をするだけで、探索的なデータ分析・データの視覚化・グラフを使ったプレゼンテーションをこれまで以上に見た目が良いものにすることができます。 この発表では、JMP User Communityに掲載されている素敵なグラフを例に挙げ、グラフビルダーを使う上での各種Tipsをデモンストレーションを交えながら紹介します。 発表内容はJMPでのグラフ作成の初心者~中級者の方、苦手意識をお持ちの方を主な対象として想定していますが、上級者の方にも気付きとなる内容があるかもしれません。
-
定量限界を左側打ち切りとする最尤法による各種の統計解析
BioStat研究所株式会社
代表取締役 高橋 行雄- 業界/トピック: ライフサイエンス/品質と信頼性/
- Level: 4
多くの測定データには、これ以下あるいは以上の値は正確に測定できないとの限界値が存在する。このようなデータを含めて平均値あるいは95%信頼区間を計算したい。便宜的には、定量下限値の半分、あるいは0などとみなして平均値の計算をしていいのだろうか。また、定量上限値の扱いは、どのようにしたら良いのであろうか。このような場合の統計量として中央値と四分位範囲が、平均値と標準偏差SDの代わりとはなる。しかしながら、様々な統計モデルを用いた解析を行うことに制約が生ずる。測定限界値を含めたままで回帰分析を行いたいが、どうしたら良いのであろうか。JMPの「一変量の分布」および「二変量の関係」に対応して打ち切りデータを含めた最尤法による解析が「寿命の一変量」および「寿命の二変量」によって可能となっている。これらのプラットホームでは、右側打ち切りだけでなく、左側および区間打ち切りも同時に扱える。これらのプラットホームは多機能であり繊細な設定が必要となるが、操作説明書には定量限界を含むデータの解析の例示がない。そこで、各種のデータを例示し解析方法と結果の見方を提示する。
-
JMPによるがん患者血液中循環がん細胞の個別化
昭和大学 医学部(江東豊洲病院 消化器センター外科)
准教授 伊藤 寛晃
- 業界/トピック: ライフサイエンス/データの可視化/データの探索
- Level: 3
発表者は消化器外科医として主に食道がん、胃癌の外科的治療に従事すると同時に、がん微小転移、超早期がん診断をテーマにトランスレーショナルリサーチを続けている。がん患者血液中にはがんの原発巣からはなれて血管内に侵入し循環する「循環がん細胞」と呼ばれる細胞が存在することが分かっており、がんの血行性転移の主因であると考えられている。発表者は2004年に食道がん患者の循環がん細胞とがんの進行度、生命予後との相関を明らかにした。その後も胃がんなどで同様の結果を示し、超早期がん診断やがんの新たな転移抑制治療の開発を目的とした研究を続け成果を挙げている。最近では、治療により循環がん細胞の細胞径が変化することを報告している。また、現在は抗体等による標識を行わずに生きたままの循環がん細胞を検出、採取する技術を開発した。このように、がん研究に非常に重要なサンプルである循環がん細胞の個別化と生命予後との関連を解析するうえで、JMPは欠かせない強力なツールである。本発表では、複雑な臨床データをJMPでどのように解析するのか、デモを交えて具体的に示したい。
関連サイト: http://www10.showa-u.ac.jp/~ddc-kt/Page_03_03_research.html -
Shaping up Big Data ? A data workout with JMP
(ビッグデータに立ち向かう? JMP®でデータを解く。)
ローリンズ大学、国際経済(米フロリダ州オーランド)
准教授 Michele Boulanger (ミシェル・ブーランジェ)
SAS Institute Inc.
JMPアカデミック アンバサダー Mia Stephens (ミア・ステーブンス)
- 業界/トピック: 一般/データの探索/予測モデリング
- Level: 2
大半の分野におけるトランザクション データを取得する我々の能力が、「ビッグデータ」の時代を開いた。「ビッグデータ」とは何か?「ビッグ」は、汚い、散らかった、不整合、または扱いにくいことを必然的に意味するのか? ビッグデータの世界では、どのくらいの調整、調節が必要になるのか?ビッグデータの世界での準備、クレンジング段階から区別するものは何なのか?この講演で、ビッグデータ分析の潜在的に最も時間のかかる段階で遭遇するさまざまな課題を論じる。つまりデータの準備について論じる。2つの事例を提示する予定だが、それぞれが非常に異なる目的を持っており、モデリングのためのデータ形成には異なったアプローチを必要とする。これらのアプローチと共にJMP からの方法とプラットフォームについて強調するが、それは例えば、クエリ、リコード、標準化、変換、帰属、テキストマイニングなどであり、それらはモデリング段階でのビッグデータを準備するために、追跡可能で再現可能な方法論を開発するためのものである。JMP13を使用してデモを行う。
-
JMPによる出生数データの可視化と分析
~誕生日ランキングから更に分析を進めて~
SAS Institute Japan株式会社 JMPジャパン事業部
テクニカルグループ システムエンジニア
増川 直裕- 業界/トピック: 一般/データの可視化/データの探索
- Level: 4
“あるクラスの中に同じ誕生日がいる人の確率は?” という有名な確率の問題があるが、この確率は通常、1年の中で生まれる日は同様に確からしいとして計算される。しかし実際の出生数は、クリスマスである12月25日は他の日より多く、正月三が日である1月1日から3日までは他の日より少ないなど、ある特定の日やその周辺の日では出生数に偏りが存在する。そのため、出生数の多い日順にランク付けした「誕生日ランキング」なるものが存在する。
本発表では、厚生労働省「人口動態統計」から1996年以降の出生数に関する調査データを用い、日ごとの出生数を可視化して出生数が偏る日や月を把握し、年ごとに出生数分布の偏り度合を計算し比較することにより、偏りが生じる原因を考察する。さらに年による出生数の推移、月による出生数の偏りを考慮し、年と月、各月の日数で出生数を説明する統計モデルをあてはめ、年の効果、月の効果についても考察する。特に出生数の可視化部分については、試行錯誤した結果をJMPのデモンストレーションを交えながら説明する。
-
Using JMP Pro 12 to Investigate Designs Arising from the DOE Custom Design Platform
(JMP Pro 12を使ってDOEカスタムデザイン・プラットフォームにより生じた設計を調査する。)セントラルフロリダ大学
統計学・教授 Mark Johnson(マーク・ジョンソン)
東京理科大学理工学部経営工学科
安井 清一- 業界/トピック: 製造/DOE/JSLアプリケーション開発
- Level: 2
JMP Pro12のDOE内カスタム計画プラットフォームは、27個の相異なる実験回数16の2水準一部実施要因計画を生成することができる。このプレゼンテーションでは、JMP を使用して様々な計画の特性を調査し、分析を容易にするいくつかのJSL スクリプトを提供する。そのうちの1つの性質は、与えられた計画において,すべての主効果及び2因子交互作用からなるベクトル(すなわち、ベクトルI、A、B、...、F、AB、AC、...、EF)が張る空間に関するものである。幾分意外だが、「ゴールドスタンダード」レゾリューション IV 計画 (生成子E=ABC, F=BCD) は、最大16次元のうち,14次元の空間を張るだけだ。この欠陥は、ゴールドスタンダード計画が、いくつかの応答ベクトルをモデル化することが不可能なことを意味する(具体的には、この場合、ベクトル ABD と ACD が張る空間内にある) 。対照的に、生成子 E = AB と F = CDに基づいた 「劣った」レゾリューション III 計画は、可能な応答ベクトルの16次元空間を張ることができ、特定の状況では、ゴールドスタンダードよりも優れている。27個の可能なカスタム計画の内の一部の非レギュラー計画も、他の計画 (E(s2) およびトレース(AA’))のプロパティで、完全な次元の可能性を満足させる。このことは、ルー・ジョンソンおよびアンダーソン・クックによって指摘されている通りだ (Quality Engineering、2014年) 。例えば、生成子E =ABC および F=1/2[CD+ACD+BCD-ABCD] は、16次元空間を張る。カスタム計画から生成される非レギュラー計画を調べると、主効果の列から要因配置射影計画をすべてを識別することが重要となる。JSL スクリプトは、この努力を容易にするために提示される。スパニング プロパティ欠陥は、実験回数が32回のレゾリューションV 計画においても発生することが示されるであろう。
-
JMPによるコンジョイント分析の方法とその適用事例
兵庫県立大学大学院応用情報科学研究科
教授 有馬 昌宏- 業界/トピック: 教育/データの探索/JSLアプリケーション開発
- Level: 2
消費者の商品やサービスに対する選好構造や地域住民の自治体の施策に対する選好構造を質問紙調査やウェブ調査などのアンケート調査の表明選好データから明らかにする手法とし、コンジョイント分析(選択実験)がある。商品・サービスや施策を構成する重要な属性を抽出し、各属性にいくつかの水準を設定した上で、各属性の水準を組み合わせて架空の商品・サービスや施策をプロファイルとして提示し、順序付けや5段階評価や2項選択などの方法で選好構造を示してもらい、ランクロジットモデル、多項ロジットモデル、2項ロジットモデルなどを適用して部分効用値(各属性の各水準の係数)を推定し、属性の重要度や水準の望ましさを推定するのに用いられる手法である。本発表では,JMPの利用者や利用範囲の拡大に向けて,マーケティング活動や政策立案過程におけるコンジョイント分析の有用性を示すとともに、これまでに兵庫県たつの市や三木市で報告者がかかわった住民意識調査、さらには全国を対象に実施したウェブ調査でのコンジョイント分析の適用事例を紹介する。また、実際にコンジョイント分析を行うにあたっての手順とJMPによる分析の方法についても、スクリーニング計画やカスタム計画を用いたプロファイルの生成、ロジットモデルによる部分効用値の推定方法、推定の手順を簡略化するためのJSLスクリプトを紹介することで、コンジョイント分析を行うにあたってのノウハウを開陳する。
-
なぜ、世界中の規制当局、製薬会社、CROは、JMP Clinicalを選んでいるのか?
JMP Clinicalを使用した、治験レビューにおける大規模なチーム向けの高度なユーザーインターフェースの作成と共有
SAS Institute Inc. JMP Health and Life Sciences
JMP Product Manager, Geoffrey Mann, Ph.D.
Principal Software Developer (Genomics), Drew Foglia
- 業界/トピック: ライフサイエンス/データの可視化/品質と信頼性
- Level: 2
なぜ、世界中の規制当局、製薬会社、CROは、JMP Clinicalを選んでいるのか?
クリニカルオペレーションや生物統計のグループが、データの整合性、Risk-Based Monitoring、さらには被験者のプロファイルを含むJMP Clinical から出力されるさまざまなレポートを使用して、どのように国際共同治験における被験者、施設、治験責任医師やモニターの異常を評価しているかご紹介します。加えて、メディカルライター、メディカルモニターや医学専門家の皆様において、以前は時間を費やしていた総括報告書や臨床評価報告書における安全性と有効性のコンテンツが短時間で作成できることをお見せします。
JMP Clinicalを使用した、治験レビューにおける大規模なチーム向けの高度なユーザーインターフェースの作成と共有
治験データのレビュープロセスに関与する学術的なチームのメンバーに、JMP Clinicalを使用して短時間で洗練されたダッシュボードを作成し、それらのレポートや注記を共有する方法をご紹介します。デスクトップ、仮想化技術、 SAS医薬品開発やライフサイエンス分析フレームワークや、 Google ドライブなどの新しいテクノロジー上にもこれらのレポートを展開する方法をご紹介します。
- 業界/トピック: ライフサイエンス/データの可視化/品質と信頼性
- Beginner: 1
- Intermediate: 2
- Advanced: 3
- Power user: 4
JMPを用いた核融合プラズマの革新的熱輸送モデリング
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
ヘリカル研究部 教授 横山 雅之
- 業界/トピック: その他/予測モデリング/データの探索
- Level: 1
核融合プラズマの熱輸送モデリングを、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。
統計的保持予測手法を用いた逆相液体クロマトグラフィー用移動相の
pHおよび組成の同時最適化に関する研究
第一三共株式会社 製薬技術本部 分析評価研究所
専門研究員 佐々木 司
- 業界/トピック: 製薬/予測モデリング/データの探索
- Level: 1
逆相液体クロマトグラフィー(Rp-HPLC)は多成分より成る混合物を単一の成分へ分離し、なおかつ各成分を再現性よく定量可能であることから、近年の低分子医薬品の品質評価業務において非常に重要な分析科学的手法の一つとなっている。 一般にRp-HPLCにおける混合物の分離精製条件は対象とする混合物の物理化学的特性に応じて個別に最適化研究が実施される。 しかしながら、移動相として用いる溶離液の組成や温度、緩衝塩の種類など複数の因子が複雑に影響し合い最終的な分離を決定することから、試行錯誤型のアプローチでは網羅的に最適な因子パラメータを探索することは現実的ではない。 本発表では前述の分離に寄与し得る因子のうち、溶離液として用いる緩衝液のpH値と混成有機溶媒の組成について重回帰分析および人工ニューラルネットワーク解析を用いた同時最適化手法に関する研究について報告する。
製造ビッグデータを活用するためのJMPアプリケーション
パナソニック株式会社 生産技術本部
生産技術研究所計測・解析技術開発部
情報解析技術課 主任技師 原 伸夫
- 業界/トピック: 製造/JSLアプリケーション開発/データアクセスと操作
- Level: 3
我々パナソニックにおいては、以前から半導体分野でデータ活用のために多くのリソースをかけ、製造ビッグデータの活用を行ってきた実績がある。一方、他の多くの事業部門においては、製造装置・製品単価が半導体分野ほど高価でないため、費用対効果の点からデータ活用にかけられるリソースが限られ、データ活用は限定的であった。しかしながら、昨今はIT系を中心にビッグデータ活用の成功例が広く知られ、一般的な製造業においてもビッグデータの活用が望まれている。このような状況の中、全社の生産技術支援部隊である幣部署においては、限られたリソースで製造ビッグデータを活用するための課題を①データ取得②データ抽出③データ解析の三点と設定し、この中で③データ解析に関して、JMPのJSLおよびOLEを活用したシステムを開発し、実証活動中である。本発表においては、製造ビッグデータ活用の課題とその解決策に関して、我々が開発したシステムをベースに説明する。
ロバスト設計のススメ(KKDからサイエンスへ)
株式会社東芝 半導体研究開発センター
参事 三井 正
- 業界/トピック: 製造
- Level: 4
量産製造工程におけるロバスト設計は、特にプロセスパラメータのばらつき等に対する事例の重要性は認識されているにも関わらず、実施されることが少ない状況である。品質工学の手法では、誤差因子を直交計画の外側に割り付けるために、ウェハ面内位置を誤差因子とするような一部の比較的実施が容易な事例を除きウェハ実験数が多くなる。このことが,技術者がロバスト設計を躊躇する理由の一つになっている。そこで本研究では、カスタム計画を使った費用効果に優れた手法を提案する。
世代別及び経常収入別に見た官民の平均貯蓄率の差異に関する考察
兵庫県立大学大学院応用情報科学研究科
博士前期課程2年次 田中 健一郎
- 業界/トピック: 一般/データの可視化/データ探索
- Level: 1
官公庁に勤める人(官公)と民営企業に勤める人(民営)で、貯蓄率にどのような違いが出るのかを考察するために、独立行政法人統計センターが提供する教育用擬似ミクロデータを用いて、統計解析ソフトJMPにより分析を行った。官公と民営とでは、明らかに官公の方が平均貯蓄率が高い結果となったが、年齢5歳階級別および経常収入の5つの階層別に平均貯蓄率の差の検定を行うと、一概にどちらか一方が高いとは言えない結果となった。また官公と民営の共通点として、ともに平均貯蓄率のピークは35歳~39歳にあり、40歳以降は減少し、定年前の55歳~59歳でようやく回復することがわかった。老後のためには、婚姻していると考えられる2人以上世帯では、子供の教育費がかからず貯蓄できる時期に貯蓄しておくことが肝要ということがわかった。
シングルマザー世帯の家計の実態
~片働き世帯と共働き世帯との比較から~
兵庫県立大学大学院応用情報科学研究科
博士前期課程2年次 賈 慧玲(カ ケイレイ)・鄧 時韻(トウ ジイン)・李 慧蛟(リ ケイジョウ)
- 業界/トピック: 一般/データの可視化/データ探索
- Level: 1
平成23年度全国母子世帯調査によれば全国で123.8万世帯存在すると推定されているシングルマザー世帯の経済的状況と生活の実態を、独立行政法人統計センターが提供する教育用疑似ミクロデータを用いて、特に、エンゲル係数および内食と中食と外食という食事の形態別の支出の割合に注目して分析を行うことで、シングルマザー世帯と夫婦が揃っている一般世帯(片働き世帯と共働き世帯)との生活の違いに焦点を当てて,分析することを試みました。
超設計HOPEの概念と技法
Hyper Optimization for Prospective Engineering
目白大学教授経営学部/慶應義塾大学客員教授 高橋 武則
HOPE研究会
- 業界/トピック: 製造/設計/質経営/統計教育
- Level: 3
品質保証はかつて検査が担い、その後工程管理へ移行し、いまや設計が重視されている。これらは質の時制(tense)の変遷に他ならない。検査は過去の質(作ってしまった質)の“選別”で、工程管理は現在の質(作りつつある質)の“手当”で、設計は未来の質(やがて作る質)の“創造”である。検査と工程管理が重要であることは言うまでもないが、これからのもの作りは設計に軸足を置いて未来を見据える工学(Prospective Engineering)が鍵を握る。このための新しい“設計の概念と技法”として、超設計を扱う「HOPE」を提案する。この本質は「超因子」と設計因子で「超構造関数」を構成し、これに基づいて最適化(Hyper Optimization)を行うことである。HOPEには以下の4つの特徴がある。
【計画】:必要な模型が確保できる効率的実験の計画
【解析】:因果関係に関する詳細な情報の獲得
【設計】:多様な設計の可能性の自由自在な検討
【確認】:設計(解)の実現に関する数理統計的な吟味
上記の特徴を持つ超設計HOPEを実現するために開発されたJMPの上で動くAdd-inソフトが“HOPE-Add-in”である。これは以下の特徴を持つもので、これを用いることにより超設計HOPEを容易にかつ強力に実施することができる。
- 結果を分かり易く可視化できる。
- 柔軟に定式化ができその結果が直ぐに分かる。
- 定式化以外の関連する多様な結果も見ることができる。
- 様々な項目の内挿の範囲での限界が分かる。
- 外挿が扱えてより広い可能性が検討できる。
- 因子の役割を設計時に柔軟に変更できる。
- 解の実現確認のための条件が分かる。
これからの時代の質の鍵を握る設計に関して大きな変化が始まっていることを紹介する。なお、会場ではHOPE・各種統計(実験計画法、重回帰、多変量など)の教育用に開発された“飛球シミュレーター”による仮想模擬実技のデモを用いてHOPEを易しく解説する。