Abstracts

医薬品開発の加速：QbD（設計段階での品質の作り込み）の基本原則が今も不可欠である理由医薬品・化学産業では、厳格な品質基準を維持しながら開発スピードを高めることがこれまで以上に求められています。開発期間の短縮や製品の複雑化が進む中で明らかになってきたのは、20世紀に確立された TQM（Total Quality Management; 総合的品質管理）や QbD（Quality by Design; 設計段階での品質の作り込み）が、決して過去の手法ではなく、むしろ現在の開発において不可欠になってきているという事実です。統計的な厳密さと体系的思考に基づくこれらの基盤は、頑健性を損なうことなく開発を加速するために、最も信頼できる枠組みです。特に、QbD に総合的な統計戦略を組み込むことで、複雑なプロセスの管理がシンプルになり且つ最適化されて、より早く、持続可能な開発が可能になるという点は重要です。このプレゼンテーションでは、2015年以降に承認された複数の加速開発プログラ...

Plenary

Skill level: intermediate

Julia O'Neill Direxa Consulting

その変化はいつ、なぜ起きたのか？～JMPによるデータの変化点検出の試み～自然現象や生産活動など、さまざまな場面で、ある時点を境に状態が変わることがある。その際、データからその変化を見つけ、背景にある原因を突き止めることが重要になる。しかし変数の数が多くなると、変数どうしの関係も含めて全体を把握することが難しく、変化がいつ起きたのかを見つけ出すのは容易ではない。 JMPには、多変量の数値データに対して変化点を検出する機能があり、どの時点で変化が生じたかを統計量のプロットで示してくれる。これは、時系列データをある時点で2つに分けたときの平均やばらつきの変化から、変わり目とみなせる時点を判断するものである。本発表では、気象データなど身近なデータを使って変化点を検出し、変化が生じた背景を考察する。この機能は、製造工程のパラメータのシフト検出のほか、測定方法や観測環境が変わった時期の特定などにも役立ち、データの背後にある出来事を読み解く手がかりとなる。

Skill level: beginner

増川直裕 SAS Institute Japan株式会社 JMPジャパン事業部

一般化プロクラステス分析のスクリプト作成とそれによるフリーチョイスプロファイル・官能評価データの解析　人の感覚を用いた評価（官能評価）は訓練されたパネルで客観的な評価結果を得る分析型官能評価と一般的な消費者で主観的な結果を得る嗜好型官能評価に大きく分類される。一方、近年、パネルの訓練や、評価期間・コストを低減しつつ、ある程度の精度で評価解析できる新しい手法（Rappid Methods）も多く取り入れられてきている。Rappid Methodsの一つである、フリーチョイスプロファイル（FCP）は、評価者が各自の評価用語に基づきサンプルを評価していく方法で、事前のパネル訓練を省略しつつ、消費者の自然な知覚や表現を直接捉えられる利点がある。各自が異なる用語や尺度で取得したデータは、多変量解析・一般化プロクラステス分析（GPA）を用いて統合され、サンプル間の共通の知覚空間として解釈される。　今回、JMP分析メニューに含まれていないGPAを行いFCPデータの解析を行うために、生成AIによりスクリプ...

Skill level: intermediate

小田井英陽 日本官能評価学会・東京バイオテクノロジー専門学校

ロバストパラメータ設計における二段階設計のための複式要約設計ロバストパラメータ設計において二段階設計とは第一段階で乖離の減衰を行い，第二段階で平均の調整を行う設計法である．この設計はもの作りにおいて乖離の減衰を先行させ，その後然るべき時点で平均の調整を行うことができる力的な設計法である．しかしながら，DU（設計ユニット：Design Unit）が多い場合に二段階設計が可能である条件はかなりハードルが高い．本発表は二段階設計が可能かどうかを分かり易く判定する方法を提案する．そして，二段階設計が可能となった場合の合理的な設計方法についても提案する.

Skill level: advanced

高橋武則 統計数理研究所

データ駆動型R&Dの実現に向けたレゾナックのデータサイエンティスト育成株式会社レゾナックは、「化学の力で社会を変える」をパーパスに掲げる機能性化学メーカーであり、計算科学・統計解析・AI技術などを用いたデータ駆動型R&Dを全社で推進している。その担い手として重視するのが、実験研究の専門性に加え、データ解析などの計算・情報科学スキルを併せ持つ「両利き人材」の育成である。本発表では、その中核をなすR&D部門でのデータサイエンティスト育成を取り上げる。JMPの全社普及を起点に、社内データサイエンティスト認定制度や実務課題に基づく教育を通じて、現場の実務に根ざしたデータ活用人材を育ててきた。結果、社内データサイエンティスト認定者による社内活用事例の増加など一定の成果が得られつつある一方、活用の裾野をさらに広げ、育成を継続的に推進していくうえでの課題も見えてきた。当日は、育成で得た知見や、それを支えるデータ基盤・ツールの整備にも触れながら、データ駆動型R...

Skill level: intermediate

炭谷晃史 株式会社レゾナック

JMP 19で実践する次世代の因果推論〜AIPW（二重ロバスト法）がもたらす観察データからの正しい意思決定〜 A/Bテスト等の実施が難しく、背景因子（交絡）の偏りを含んだ「観察データ」から真の効果を導くには、数式的な理解と直感的な検証の両立が不可欠です。本発表では、JMP 19に標準搭載された「因果処置効果」プラットフォームを活用し、交絡の課題を高度に解決するアプローチを紹介します。従来の「SAS Japan製傾向スコアマッチングアドイン」から大幅に進化し、JMP 19では全データを活かす「IPW」や、2つのモデルの片方が誤っていても正しい因果効果を導ける最先端の「AIPW（二重ロバスト法）」が実装されました。本セッションでは、これら手法の数式的な仕組みを紐解きつつ、実務での選択基準や、集団全体への効果（ATE）と処置群への効果（ATT）の簡単な切り替え方法を解説します。さらに、偏りの解消度をひと目で検証できる共変量バランスプロットなどのビジュアルなグラフ診断ツールの有用性をデモで実証します。...

Skill level: intermediate

伊藤陽一 北海道大学病院　

多次元センサーデータ解析による製品開発・品質評価支援　―JMPを活用した食品相性評価 ― 研究開発では、多数の測定変数が得られる一方、評価可能な試料数は限られます。こうした多変量データを製品開発に活用するには、予測精度だけでなく、試料間の違いを可視化・解釈し、次の開発判断につなげることが重要です。当社では、複数の発光プローブから得られる多次元応答情報を利用したセンシング技術「FLAIRS」を開発しています。得られたセンサーデータに対し、JMPを用いて、データ確認、主成分分析、回帰・判別分析、変数間関係の可視化などを行い、目的に応じてJMP Proのモデル比較機能も活用しています。本発表では、食品と調味料等を組み合わせた際の相性評価を中心事例として紹介します。各組み合わせから得られるセンサー応答を多変量解析し、組み合わせごとの相性の違いを可視化・解釈することで、相性判断に関係する特徴を整理し、製品改良の方向性を検討する解析プロセスを示します。また、この解析の枠組みを、原料差、処方差...

Skill level: intermediate

尾関秀謙 コニカミノルタ株式会社

多次元尺度構成法を用いた並べ替え問題の部分採点法の評価並べ替え問題に対する合理的な部分採点法として報告者による「最大相対連鎖法」（MRS）と「線形順位行列法」（LM）が挙げられる。いずれも作業時の認知負担を反映し数学的操作に基づいたモデルである。MRSは最小編集距離と実質的に等価なので簡潔な測定法であるが、各受験者の解答から正答の連鎖に至るまでの移動集積距離の評価ができなかった。一方その近似版であるLMはケンドールの順位相関係数の一般型として、ケンドールの係数にはない要素間距離の重みを設定可能である。本研究では、大学生122名を対象とした歴史的事象に関する実際のテストデータを用いて、要素間距離を考慮したLMの優位性を検証した。ここでは並べ替え要素相互の距離（平均値）に一定の変換を施したデータに多次元尺度法を適用することにより、要素のクラスターが安定的に形成されることを確認した。特に成績下位群ではクラスターから外れた項目が現れ、学習者の理解不十分...

Skill level: intermediate

安間一雄 獨協大学

階層性ナノ多孔層ガラスと近赤外線ラマン分光法を応用した血液によるがん診断におけるJMPの活用と効果【研究の内容】癌スクリーニング技術開発を目的として、大腸癌患者20名と対照患者20名の血清ラマンスペクトルを解析した。①”Make Validation Column”機能で、”Grouping Columns”に”患者ID”を選択し（データ漏洩防止）、学習・検証・テストセットを 30 パターン作成②”Model Screening”機能で、スペクトル単位と患者さん単位で判別能を確認テストセットにおける大腸癌判別能はSVMが最良であり、スペクトル単位での30パターンの平均値がAUC 0.9916、一般化R2 0.8871、患者さん単位では40名全体でもテストセットでも感度、特異度ともに100%であった。SVMの”Prediction Formula”スコアは、大腸癌術前血清と比較して術後血清ではスコアが有意に低下した（Ito, et al., ACS Applied Optical Mat...

Skill level: intermediate

伊藤寛晃 and others

JMPを活用したセラミック発振子周波数調整工程の予測補正モデル最適化セラミック発振子の周波数調整工程において、調整精度の向上を目的に、JMPを活用して補正方法の見直しと量産導入評価を行った事例を紹介する。従来は設備内の区分ごとに調整値を設定していたが、区分を細かくするほど利用可能なデータ数が減少し、調整値が不安定になる課題があった。そこでJMPを用いて設備構造、加工位置、経時変化などの影響を分析し、影響が大きいと考えられる因子を仮説としてモデルへ組み込んだ。さらに、回帰結果とシミュレーションによる出来ばえ予測を確認しながら、因子構成やデータ除外条件を見直すサイクルを繰り返した。異常値については統計的な判定を導入し、通常とは異なるデータの影響を抑制した。また、製品仕様の違いや加工直前の設備状態も補正に反映し、直近の設備傾向を継続的に取り込む仕組みを構築した。

Skill level: beginner

長谷将士 and others

既存データからモデルを発展させるJMP拡張計画の実践開発現場では、初期実験の段階ですべての因子やモデル構造を見通すことは難しい。実験結果を確認した後に、探索範囲の見直し、交互作用や二乗項の追加、新たな説明変数の導入が必要となる場合がある。一方で、取得済みの実験データを捨て、最初から実験をやり直すことは、時間やコストの面で大きな負担となる。JMPの拡張計画は、既存データを起点として、発展させたいモデルに必要な追加実験点を設計できる機能である。本発表では、初期実験から得られた気づきをもとに、既存データを活かしながらモデルを段階的に発展させる拡張計画の考え方と活用手順を紹介する。具体的には、初期実験だけでは説明しきれない結果に対して、交互作用や二乗項の追加、探索範囲の見直し、新たな説明変数の導入など、実務で直面しやすい場面を想定し、JMPによる追加実験点の生成とモデル更新の流れを示す。限られた実験資源の中で、実験結果を次の計画へつなげ、技術知見を深...

Skill level: intermediate

香春幸太朗 新電元工業株式会社

生成AI導入初年度、15万往復・5.4億文字ログの観測　〜JMPとAIを共創した分析プロセスの構築と、ユーザー満足度に資するAIモデルの「スタンス」〜エナジーウィズ株式会社は2025年1月に生成AIを導入すると、１年後には月に最大7000時間(≒一人あたり35時間)の生産性向上という値が算出された。その効果は生産性向上にとどまらず、関連技術の権利化や、新規サービス開拓など、複数の成果として現れている。再エネ向け蓄電システムの効果シミュレーションを簡素化し、営業向けツールに社内に散在する業務用マクロを解析し、ブラックボックス化の回避や統廃合省エネやBCPに関連する補助金データベースを構築し、顧客向け支援サービス化しかし、成果に直結したユースケースはごく一部。どんな活用法が成果につながり、再現性のある活用術として普及するには、全利用ログを分析対象としたデータドリブンのアプローチが有力である。1年間、120名規模の運用で蓄積された入出力ログは15万往復、5.4億文字という、文庫本７千冊規模の膨大なテキストデータであった。文脈を含めた分析...

Skill level: advanced

長谷川馨 and others

統計ソフトJMPではじめるレポート・論文作成：著者が語る開発コンセプトと便利な技法の紹介　 2026.1に出版した標記書籍はJMPユーザーの獲得を目的とし、統計、検定の解説は一部のみにして初心者の方もどのようにすれば自分のアイデアで素早く表やグラフを作れ、それとともに検定結果が得られるかを説明しました。つまり、解析の初心者の方のレポート・論文・報告書の作成支援という観点で執筆しました。　本書で取り上げるJMPの機能としては、誰もが直ぐにレポートや論文の作成に役立てられる「一変量の分布」「二変量の関係」「表の作成」「グラフビルダー」を主に取り上げました。そのため、その他の多変量解析などの高度な機能は取り上げていません。本書で取り上げる練習問題としてJMPのサンプルファイルにある「Big Class」を主に取り上げました。データ解析のケーススタディ的なデータとして、アイスクリームを提供する店員のデータ「Ice Cream Server」、日本全国の救急車の搬送データ「患者搬送デー...

Skill level: beginner

田久浩志 国士舘大学防災・救急救助総合研究所

統計的手法を用いた医薬品原薬プロセス開発の効率化医薬品の原薬プロセス開発では，高品質な医薬品を低コストかつ安定的に供給するための堅牢な製法確立が求められます．本発表では、杏林製薬CMC研究所におけるJMP 及びJMP Proを用いた統計的最適化手法の活用事例を2つ紹介します． 1つ目は応答曲面法を用いた光学分割プロセスの解析事例です．重要因子の特定と堅牢性の証明を目的として実験を行い，冷却温度が収率と品質（光学純度）を左右する重要工程パラメータであることを統計的に特定しました． 2つ目はベイズ最適化を用いた反応条件の迅速な最適化事例です．早急なスケールアップが求められる中，温度や溶媒量など4つの因子を同時に最適化し，わずか15回の実験で目標とする条件を見出すことに成功しました．いずれの事例も，導き出された最適条件は50g〜500g規模へのスケールアップ実験において良好な再現性を示しました．本発表を通じて，実験計画...

Skill level: beginner

牛渡誠 杏林製薬株式会社

YouTubeコメント欄を用いたAI生成動画への反応の類型化背景として、近年、AIによる動画生成技術が急速に進歩する一方、AI技術に対する期待や懸念などさまざまな意見がSNSなどでも散見される現状がある。本分析の目的は、AI生成動画に対する人々の反応を分類し、どのような傾向にあるのかを明らかにすることである。分析はAI動画に関するニュースの動画1本に寄せられた1558件のコメントのうち、30字以下のコメント及び動画の内容に一切関係のない荒らしコメントを除外し、899件のコメントを対象とした。分析にはJMPを使用し、コメントに対し形態素解析を行い、頻出語を12カテゴリーに分類しダミー変数化したものを用い、潜在クラスモデルを適用し可視化した。その結果、AICを基準に「AI生成疑念層」が34.72％、「AIによる人間への影響懸念層」が26.54％、「法律規制主張層」が20.40％、「悲観的意見層」が18.34％の4つのクラスを抽出した。以上よりAI生成コン...

Skill level: beginner

西宮千太 and others

JMPテーブル提供のためのWebアプリとJMPの連携技術これまで、社内の様々な部署にデータを提供するため、データ検索・抽出用のアプリを開発し、JMPテーブルでのデータ出力を行っていた。JMPでの解析をより多くの場面で活かすには、データ提供側のアプリもタイムリーに改善し、UIを柔軟に変えられることが重要だった。本発表では、この課題を解決するために開発した手法として、WebアプリからJMPを起動し、ODBC経由でテーブルを提供する連携技術を紹介する。任意のフレームワークのアプリからもJMPとの連携が容易になり、アプリ設計の自由度が高まる点を示すとともに、データウエアハウスの列属性を取得し、JMPテーブルへの埋め込みを自動化する仕組みについても述べる。

Skill level: advanced

深谷周平 ローム株式会社

JMPを用いた、コラーゲンペプチド『Nextida-GC』の食後血糖コントロールと眠気抑制効果の評価【背景】コラーゲンペプチドはゼラチンを酵素分解して作られるタンパク質である。弊社で取り扱う、ルスロ社製NEXTIDAⓇは独自の機能性をもったコラーゲンペプチドシリーズで、そのひとつであるNextida-GCは食後血糖スパイク抑制効果が報告されている。血糖スパイクは強度の食後眠気を引き起こすため、本研究ではNextida-GCの眠気に対する抑制効果を血糖値変化とともに評価した。【方法】食事30分前にNextida-GCまたはプラセボを摂取後、高糖質負荷食を摂取させた。食後の主観的眠気アンケートおよび持続血糖測定データを取得し、JMPを用いてデータスクリーニング、各評価項目における解析、および相関分析を行った。【結果】レスポンダー解析において、Nextida-GCは眠気スコアの改善および食後30〜60分の血糖値iAUCの有意な抑制が確認された。相関分析では、眠気スコアと血糖値変化量(ΔCmax)...

Skill level: beginner

樋口侑夏 and others

東京主要駅周辺の地域特性の可視化と分類東京の主要駅周辺は商業、観光、交通など多様な都市機能を有しており、それぞれ異なる特徴を持つ。本発表では、OpenStreetMapのPOI（地点情報）データを用いて、東京の主要駅周辺エリアにおける飲食店、カフェ、アパレル、ホテル、観光名所、公共交通などの都市機能データを網羅的に収集し、JMPを活用して各地域の潜在的な特徴を明らかにする。まず、グラフビルダーの背景地図機能を用いて各駅の位置情報等を地図上に可視化する。さらに、主成分分析により地域特性を表す要因を抽出すると共に、クラスター分析によって類似した特徴を持つ駅を分類する。その結果から読み取ることのできる都内各エリアの特徴について考察し、都市データ分析におけるJMP活用の可能性を示す。

Skill level: beginner

森田風花 and others

JMPによる各種の分割実験データの解析実験上の制約により実験順序のランダム化が制約を受けた場合には，分割実験モデルでの解析を行う必要がある．実験データが綺麗に揃っている場合には，面倒ではあるが直交表あるいは完備型の分散分析表を手作業で組み替えることにより対応してきた．しかしながら，データが不揃いの場合には，お手上げとなる．JMPでは，データが不揃いな分割実験・枝分かれ実験の場合に対しても洗練された解析機能が「モデルのあてはめ」に備わっている．ここまでは，2006年3月2日に行われたJMPer's Meetingの要旨である．その後に「JMP分割実験の勉強会」が何回か行われたのであるが，長続きしなかった．近年，製造業でJMPが広く使われるようになり，実験の計画・解析にJMPのDOEが注目されるようになったことは喜ばしい．現実の実験では，ランダム化に何らかの制約が含まれるのが常であるが，現実には完全ランダムとみなした解析が行われ，誤...

Skill level: beginner

高橋行雄 BioStat研究所

JMPを利用した兵庫県立大学社会情報科学部での教育　高砂市商業実態調査などを例として JMPは1時間ほどのガイダンスがあれば，高校生程度の知識があれば，社会科学系，工学系，理学系を問わず容易に使用できるようになる大変強力なGUIを備えた分析ツールです．この講演では，昨年高砂商工会議所経由で高砂市から受託した商業実態調査の分析などを事例として，企業や自治体で収集されている調査票調査（所謂アンケート調査）の分析の実際と満足度や重要度など調査票調査で餅られる多段階評価の分析手法としてのJMPに実装されている多重対応分析などの利用の重要性などについてオープンデータとして公開されている実際のデータを用いながら，どのように分析を進めていくかについて，その結果の見方などについてご紹介したいと考えています．

Skill level: beginner

川向肇 兵庫県立大学

ルッキズムをめぐる語りの多様性 ―テキストマイニングと潜在クラスモデルによる意識類型の抽出― 近年、容姿に対する言説が社会的に問題となっている。本研究では、インターネット上の無料質問サービスサイト（ヤフー知恵袋）に投稿された「ルッキズム」に関する自由記述（語り）3,185件を対象に、テキストマイニングと潜在クラスモデルを用いたユーザー意識の類型化を試みた。まず自由記述をテキストマイニングにより処理し、「顔」「整形」「差別」「恋愛」「自己肯定感」など58の特徴語の出現有無を抽出した。これを顕在変数として潜在クラスモデルを適用し、BIC基準により5クラスモデルを採用した。分析の結果、①具体的言及の少ない「表層型」（32.5%）、②整形・美容による外見改善を志向している「美容改善型」（26.8%）、③男女間の格差として語る「ジェンダー非対称型」（17.9%）、④恋愛・婚活の文脈で語る「恋愛市場型」（11.6%）、⑤身体的コンプレックスと自己肯定感の低さを語る「身体的自己不満型」（11.1%...

Skill level: beginner

眞鍋和也 and others

日本の単発殺人事件における犯人像推定の予測性能比較　― ロジスティック回帰分析と決定木系手法を用いて ― 本研究では、日本の単発殺人事件を対象に、犯人像推定における複数の分析手法の予測性能を比較検証する。科警研では犯人の犯罪経歴を推定対象とした手法比較が行われているが、その他の犯人属性については十分に検討されていない。本研究では、新聞データベースから収集した事件情報を用い、犯人の雇用状態、被害者と犯人の関係性、共犯の有無を目的変数として、ロジスティック回帰分析、決定木、ブートストラップ森およびブースティングツリーによる推定を行う。評価には10分割交差検証を5回反復して用い、AUCや誤分類率、F1-score等を指標として予測性能を比較する。また、各手法で重要と判断された説明変数を探索的に比較し、推定対象による予測性能の違いと各手法の特徴について考察する。

Skill level: beginner

藤澤咲妃 and others

神戸市内における宿泊施設価格の変動要因分析近年、位置情報データの普及により、人流データを活用した都市分析や観光マネジメントへの期待が高まっている。本研究では、神戸市中心部を対象に、250mメッシュの人流データを用いて年代・性別・平日休日別の滞在者分布を分析した。まず、Getis-ord Gi*統計量によりホットスポット・コールドスポットを抽出し、各属性の空間分布を定量化した。続いて、Gi*統計量を特徴量としてJMPのクラスタ分析を実施し、空間的な人流パターンの類型化を行った。その結果、若年層を中心とした休日型、平日のビジネス利用が多い中高年型、高齢者を中心とした独立したパターンなど、属性ごとの特徴的なクラスタが確認された。また、画像類似度指標(FSIM)を用いた分類との比較を行った結果、Gi*統計量を直接用いたクラスタ分析の方が空間構造を反映した解釈性の高い結果が得られた。本研究は、人流データをJMPによるクラスタ分析を実施す...

Skill level: beginner

神棒美波 and others

地域構造の変化を考慮した一般廃棄物排出量の2040年度推計と焼却施設の能力との照合　人口減少ともなうごみ量の削減と焼施設の老朽化が同時に進むなか、施設の再構成を検討する将来のごみ排出量の目安が必要となる。　本研究では、関西2府4県198市町村・3時点（計594件）を対象に、PLS回帰の潜在変数空間でフラリングを行い、生活系5・事業系4の地域タイプを抽出した局面、これを予測式へ組み込んだモデルを構築した。 15であったのに対し、全地域共通の予測式に地域タイプごとの段差（切片）を続く方式では0.281となり、約2倍の説明力が得られた。推計にはハイブリッド方式を採用し、実績値を土台として構造変化分を補正した。前方検証では平均誤差率6.45％、誤差±15％以内の割合91.9％を得た。

Skill level: beginner

中根滉大 and others

F1におけるピットストップ戦略の潜在クラス分析本研究では、Formula 1（F1）における各チームのレース戦略を対象とし、JMPの潜在クラス分析（Latent Class Analysis：LCA）を用いて戦略タイプを分類することを目的とする。分析対象は2018～2025年シーズンの公開レースデータであり、FastF1、OpenF1、Jolpica API、FIA公式レース結果などから取得したデータを利用する。説明変数には、平均ピットストップ回数、最初のピットイン周回、平均スティント長、タイヤコンパウンド、セーフティカー時のピットイン、順位変化、獲得ポイントなどを用いる。LCAによって、従来は経験や印象で語られてきたチーム戦略を客観的に分類し、それぞれの潜在クラスの特徴を明らかにする。さらに、各クラスと優勝率、表彰台率、年間ランキングとの関係を分析することで、「勝利につながる戦略パターン」の解明を目指す。本研究は、スポーツデータ分析に...

Skill level: beginner

シェナクチャヌカ and others

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