Exploration, Experimentation, Interpretation: Social Science Data Story with JMP
본 발표에서는 탐색–실험–해석의 흐름을 따라 설문조사 데이터 분석과 마케팅 적용 사례를 다룰 예정입니다.
탐색: 설문조사 데이터 탐색
Graph Builder를 활용한 시각적 탐색
설문 결과의 신뢰도와 타당도 검토
실험: 마케팅 분야 적용
의사결정을 지원하는 마케팅 기법 소개
실험계획법(DOE)과의 유사점 및 차이점
JMP를 활용한 분석 사례: A/B 테스트, MaxDiff, 컨조인트 분석
해석: 구조방정식모형(SEM) 적용
경로분석(Path Analysis) 소개
매개(Mediating)와 조절(Moderating) 효과 비교
이를 통해 참가자들은 설문 데이터 분석의 다양한 접근법을 이해하고, 마케팅 및 사회과학 분야에서 JMP를 활용한 실질적 분석 전략을 ...
Presentations
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開会のご挨拶／基調講演：イノベーションの拡大：エンジニアリング・ワークフローへのデータサイエンス統合 10:00～10:15：開会のご挨拶10:15～11:15：基調講演今日のエンジニアリングにおける課題は、もはや局所的な解決策だけでは不十分です。データサイエンスの手法をデータ分析のワークフローに組み込むための、拡張性が高く柔軟なツールが求められています。JMPの製品群は、統計解析、プロセス最適化、データ視覚化のための強力なプラットフォームを提供し、エンジニアが日々の問題解決を超えて活躍できる環境を創造します。このセッションでは、複雑で大規模な問題への取り組みに焦点を当て、JMPがどのようにエンジニアリング・データサイエンスを支援するかを深掘りします。あわせて、データアクセス、プロセススクリーニング、環境モニタリング、グループ別分析、モデル・応答スクリーニング、そしてJMP Liveとの統合といったツールに焦点を当て、JMPが多様なニーズにどのように対応するかを解説します。具体的な事例やデモ...Skill level: beginner
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Understanding Key Decision Factors in Course Selection Using Choice Design (2025-US-PO-2417) Selecting the right Black Belt training program is a crucial decision for professionals seeking to enhance their expertise in Six Sigma methodologies. To understand the most influential factors in this decision-making process, I conducted a choice design experiment with more than 80 participants via LinkedIn polls. The study evaluated five key attributes, including pricing, training modality, ...
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The Prediction of Product Satisfaction by Consumer by Leveraging Laundry Diary Data (2025-EU-PO-2237) In analyzing consumer insights for laundry products, the distinction between laundry diary data and panelist-level data is crucial for understanding user experience and detergent efficacy. Laundry diary data offers real-time insights into actual consumer behaviors and preferences, reflecting genuine usage patterns. In contrast, panelist-level data, derived from consumers’ experiences over a few wee...
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Decision-Making with Prediction Intervals in JMP Profiler: A Case Study from Cencora-PharmaLex (2025-EU-PO-2242) In this presentation, we explore the practical application of JMP Profiler, focusing on its improved feature of incorporating prediction intervals. Through a detailed case study from Cencora-PharmaLex, we demonstrate how prediction intervals provide a more robust framework for decision making by quantifying the uncertainty in model predictions. This added feature allows for more informed ...
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From Development to Testing: A Journey of Creating and Validating a JMP Add-In (2025-EU-30MP-2268) In this talk, we take you through the journey of developing and testing a JMP add-in. Along the way, we first introduce the statistical problem that we were facing, which was designing discrete choice experiments tailored to different demographic groups so that we could more efficiently analyze the usability of JMP's Easy DOE platform. Following this, we discuss the process of developing an add-in ...
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Scaling Innovation: Integrating Data Science into Engineering Workflows Today’s engineering challenges demand more than localized solutions – they require scalable, flexible tools that integrate data science techniques into the fabric of data and analytic workflows. The JMP family of products enables engineers to move beyond routine problem solving by providing powerful platforms for statistical analysis, process optimization, and data visualization. This plenary sessi...Plenary
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The Story of Body Odor Protection - Three ways to tell a Data Story (2024-US-PO-1893) Did you know that >40% of people in North America are concerned with body odor? Have you ever had one of those... 'ugh, I really need a shower' moment while hiking, riding the bus or just going on about your life? In this poster, we will showcase the power of using the qualitative and analytical tools in JMP Analyze platform to discover opportunity areas for technology development. We will ...
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DOE and Consumer Research: Tackling Consumer Preference Variability (2024-US-30MP-1880) One of the great things about humans is that we are all unique. Diversity has benefits all around us, but variation in preferences with regard to consumer goods makes it challenging to predict what will delight the greatest number of people. The use of design of experiments (DOE), facilitated by JMP, is critical to designing formulations with the most appeal. The objective of th...
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JMPによる潜在変数モデル分析_伊藤 陽一(2023-JA-25MP-09) 潜在変数モデル分析とは、解析対象の背後に、直接観測できない何らかの性質を潜在変数と定義し、その潜在変数が間接的に観測されると仮定して行う解析手法である。潜在変数モデルは、観測される変数と潜在変数の尺度の組み合わせによって4つに分類される。観測される変数が連続尺度で、潜在変数も連続尺度のときは因子分析、観測される変数が連続尺度で、潜在変数が離散尺度のときは有限混合モデル、観測される変数が離散尺度で、潜在変数が連続尺度のときは項目反応理論モデル、観測される変数が離散尺度で、潜在変数も離散尺度のときは潜在クラス分析である。これら4つの解析方法のうち潜在クラス分析はSASでは実装されておらず、JMP Proでのみ実行可能である。本発表では、これら4つの解析方法の関係を解説しつつ、JMPによる潜在変数モデル分析についての紹介を行う。
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生成AIが台頭するときに、データ分析における「JMP」の果たす役割とは_増川 直裕(Luncheon） 昨年末から、ChatGPTをはじめとする生成AIが台頭し、生活や仕事を大きく変えるだろう出来事として現在でも大きな話題となっている。同様にデータ分析においても、アプローチそのものを大きく変えるパラダイムシフトになる可能性が高い。 特にそのことを強く感じることになったきっかけは、ChatGPTの公式プラグイン「Advanced Data Analysis」の登場である。「Advanced Data Analysis」では、分析したいことを自然な文章で命令することで、データの要約、可視化、統計解析までいとも簡単に行えるため、分析に関する敷居を低くするとともに分析業務の大幅な効率化が期待できる。 JMPでは、分析者がデータと対話しながら探索的に分析を進めることができるといった特徴があるが、生成AIに対し本当にその特徴が利用するポイントとなるのか。他にも生成AIに対し優位となるポイントはあるのか。こ...
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最適計画による仮想実験データの層別分析_川﨑 昌(2023-JA-PO-01) 仮想実験データを取得した場合、一人ひとりのデータを分析することが可能である。しかし通常は、回答者の属性による層の単位でまとめて平均値を用いた分析を行う。層別した分析結果に大きな違いがなければ、全体をまとめて扱う方が、データ数が多いので精度が良い結果となる。しかし、各層の分析結果に明確に違いがある場合には、層別しなければ正しい考察ができず、誤った情報を得るリスクがある。本研究では、JMPによる最適計画を用いた仮想実験データの層別分析について議論する。発表時は、事例を用いJMP17による実験計画（DOE）のカスタム計画の操作、デモンストレーションを行う予定である。
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問題解決と課題達成のための質問紙調査と仮想実験_高橋 武則(2023-JA-PO-02) これまでの質問紙調査(アンケート調査)事例の多くは考察の段階で終了しており，一部には考察に基づいた提案を行うケースも存在するが，その場合の提案はあくまでも仮説発想（考えを示すこと）で留まっており，提案の客観的根拠である仮説検証（検証実験）までを行ったケースの発表は殆ど存在していない．問題解決や課題達成とリンクした具体的な提案をエビデンスつきで明示するためにはその根拠となる実験が必要である．この選択肢としてコンジョイント分析がある．しかし従来のコンジョイント分析のほとんどはこれ単独の取組みであり，かつその分析も３つの特徴(①すべての因子を質的に扱っている，②交互作用や２次項を無視している，③実験計画は要因配置か直交実験である)を持つという極めて窮屈な(限定的な)実験である．本研究は結果のデータの採り方の工夫および構造模型表と最適計画を用いた実験(本研究では仮想実験と呼ぶ)を紹介する．仮想実験に...
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設計パラダイムとしての超設計の理論と技法_高橋 武則(2023-JA-PO-04) パラダイムとは考え方の拠って立つ基盤のことで，これを言い換えれば対象となるものの本質をどうとらえるかというものの見方のことである．そして，ものの見方が変わればアプローチも大きく変化する．様々な分野では各々の歴史の中で何回ものパラダイムシフトが登場してきた．その代表例は天動説から地動説へのパラダイムシフトである．パラダイムはその宿命として絶対的なものはなく時間の流れの中で次のものに移行することは避けられない．本研究は設計分野における現時点でのパラダイムシフトについて論じる．従来の数理的な設計論では多変数重回帰式に基づく最適化であった．本研究は超因子に基づく重層構造の超構造関数を用いた最適化である超設計というパラダイムを紹介する．このもとでの設計はこれまでの設計とは大きく異なる．超因子とは設計因子の中から自由に指定・変更ができるものである．そして超因子に基づく重層構造の超構造関数は超因子に関して...
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グラフビルダーとデータフィルタを駆使したドリルダウンで多変量解析の訴求力を向上する_細島 章(2023-JA-25MP-01) グラフビルダーとデータフィルタは品質データを可視化して問題をクローズアップさせます。たとえば年度毎の不良台数を棒グラフで表示して不良内容や仕入れ先をグラフに重ね合わせます。不良内容と台数を年度毎にグラフ化すると改善点や悪化点の推移が明らかになります。年度と不良台数のグラフや不良内容と台数のグラフを基に、層別変数をグループX、グループYなどのゾーンや重な合わせゾーンにドロップします。特定セグメントを選択してドリルダウンするときに除外機能を使いますが、直接にテーブルを操作して除外すると記録が残らないため後で勘違いが起きます。私はデータフィルタを使ってスクリプトをデータテーブルに保存しながら行います。注目するセグメントのテーブルを調べる際はグラフをクリックして選択状態にしてからテーブル→サブセットでテーブルの詳細を確認します。モデルのあてはめやパティション分析の検証でもグラフビルダーを使います。あ...
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共変量を含む多因子実験データでの交互作用を考慮した探索的な変数選択_高橋 行雄(2023-JA-25MP-02) 繰り返し数が揃っている多因子実験データの解析において最適なモデルを見いだすことは，交互作用も含めて全ての要因が互いに直交していることから，分散分析表のp値が大きい要因を誤差項にプーリングだけで済ませることができる．しかし，考慮しなければならない共変量がある場合には，平方和の分解による分散分析表の作成ができない．宮川（2008），「問題発見の解決の科学－SQCの基本－」に，共変量を含む3因子実験データの解析事例があり，層別散布図に回帰直線を重ね書きした図を主体にした結果とダミー変数を用いた回帰分析の結果が示されている．宮川は，回帰パラメータの推定値による推論は容易ではなく，散布図における地道な層別に勝るものはないことを強調している．そこで，JMPの「モデルのあてはめ」での「ステップワイズ法」による交互作用を含む変数選択をした後に「標準最小2乗法」による「予測プロファイル」と「交互作用プロファイ...
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日本における乳がん患者の経済的毒性に関連する要因： 患者と医師の観点からの比較_佐伯 澄人(2023-JA-25MP-04) 経済的毒性（FT）は、世界中の乳がん患者にとって注目すべき問題である。しかし、日本におけるFTの状況は十分に調査されていない。本研究では、日本の乳がん患者におけるFTについて検討し、班研究全体の知見の概要を発表したものである。【方法】調査はQuestantアプリケーションを使用し、主に研究施設に通う乳がん患者と日本乳癌学会会員の医師を対象とした。患者のFTを定量化するために、omprehensive Score for FT（COST）の日本語版を用いた。アンケート項目は主成分解析を行い整理し、重回帰分析を用いて、日本の乳がん患者におけるFTに関連する因子を特定し、医療費に関する情報支援レベル（ISL）の充実度を評価した。すべての解析はJMP® 17.0.0（SAS Institute Inc.; Cary; NC; USA）を使用して行った。【結果】患者からは1,558件、医師からは825...
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JMP/JSLでアプリケーション作成を行う上でのTips_河口 雅彦(2023-JA-25MP-05) JMP 16で導入されたアクションレコーダー、JMP17で導入されたワークフロービルダーを活用することで作業を簡単にJSLやワークフローに変換できるようになった。弊社でもこれらの機能を使うことで解析ダッシュボードなどを表示するJSLを作成し、活用するJMP Userが増えてきている。本発表では、JSLによるデータ自動更新の際に起こり得る問題点とその対処法、JMPファイルを多人数で共有する際に起こり得る問題点とその対処法、複数のExcelファイルを連結してデータセットを作成する方法など、作成したJSLをより活用するためのTipsを共有する。
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官能評価とJMPの活用_小田井 英陽(2023-JA-25MP-06) 官能評価とは機器の代わりに人が各人の５感によって行う評価方法であり、製品の品質管理や商品開発にとって、必須の評価法である。また、飲料・食品だけではなく、香粧品、被服、電化製品、車、など、様々な製品・原材料を対象として実施されている。官能評価は人が行うものであるため、様々な要因による個人差や再現性の振れその結果の解析と考察のために古くから統計解析が重要視されJMPも活用されてきたが、最近では官能評価手法のさらなる開発やマーケティング調査と合わせた評価の必要性、及び機械学習とソフト（JMP）の進展により、さらにJMPの活用の場が広がってきている。今回は（一社）官能評価学会企業部会で実施されたワークショップ（WS）・チョコレートパッケージのCATA/ペナルティ分析を例に、官能評価におけるJMPの活用方法を紹介する。
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機械工作実習の安全教育がもたらす危険感受性向上効果の統計的検証_黒澤.拓未(2023-JA-25MP-07) 本発表では、高等専門学校の機械工作実習で実施した安全教育による効果の統計的検証をＪＭＰで行った内容について紹介する。様々な場所で安全教育は行われているが、教育による作業者の安全意識向上効果を統計的に検証した事例はあまり見られない。今回はそれを統計的な検証を行うことで、作業者が事故や怪我をせずに安全に作業ができるような安全教育の重要性を再認識することになると考える。安全教育の内容は、ＫＹＴ(危険予知トレーニング)テスト→座学教育→危険体感実習→ＫＹＴテスト、アンケート調査、統計解析という流れである。安全教育前後でＫＹＴテストの正解率の差異を二変量の関係で有意差の有無を検証する。また、個人の資質や性格等に関するアンケート結果がテスト結果に及ぼす影響を検証する。さらに、安全教育後の感想をテキストマイニングで可視化する。
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Pharmacovigilance 分野での JMP の活用事例の紹介_本田 主税-小柳 将(2023-JA-25MP-08) Pharmacovigilance（PV）とは「医薬品の有害な作用または医薬品に関連するその他の問題の検出・評価・理解・予防に関する科学と活動」であり、医薬品企業の重要業務である。製造販売後調査（PMS）は医薬品の特性を踏まえたPV活動の一種で、実施計画のもとに行われる。PMSでは医師が調査票に診療情報を記載し、調査専用のデータベースに集積していく。それらの情報は、データマネジメント（DM）工程にてコーディング、論理チェック、再調査等を経て、解析部門で集計される。DMから解析に至る工程は多段階であり、想定外のデータが入ってきた場合、原因究明と対応に多くの時間を費やす。また、SASプログラムを用いて帳票化しなければ結果の確認が困難であった。そこでJMPの活用を開始した。JMPのインタラクティブな可視化・解析機能により、非解析部門の担当者とのデータモニタリング（イレギュラーの発見）や要因検討を簡...
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トヨタ自動車九州における粘土製造演習を教材とした、モノづくりとデータサイエンスと問題解決の習得_則尾 新一(2023-JA-25MP-12) 新入社員向け研修の中で、評価が最も低かった「SQC入門」に対して、「粘土製造演習」という模擬モノづくりを通じて、座学で学んだ内容を実践することで、多くのことを習得できるように設計された事例を紹介します。1. モノづくり（QMS的観点、プロセス）2. モノづくりに必要な組織と役割（人）3. モノづくりの要素（5ME）4. モノづくりの指標（KPI）5. ばらつきと可視化（SQC）6. トヨタの仕事の仕方（問題解決8Step思考）7. チームワーク8. 発表 受講生の声- 「実務に近いモノづくりの流れを体験でき、本業務で自分が果たすべき役割の理解につながりました。」- 「全員で役割を決め、それぞれが検討しながら最終的な製品を完成させ、問題点を洗い出すことができ、実際の業務でもSQCを活用できる有意義な講義だと感じました。」- 「モノづくりの流れを原価などの費用面で考えるのは興味深かったです。」-...
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済生会病院における医師の働き方に関する実態調査データの分析_佐村 紫帆(2023-JA-PO-05) 本研究は、医師の働き方を適正化するための2024年4月に施行される医師の働き方改革に向けて実施された調査データを分析したものである。本研究の調査対象病院は、日本の社会福祉法人としては最大の公的医療機関を運営する恩賜財団済生会（許可病床数22;191床）の81病院とした。そのうち76病院・1468名の常勤医師から無記名自己記入式質問紙調査で回答を収集した（回答率35%）。公開されている病床機能報告における病床機能区分やアンケート回答医師の分布に留意し、Classification and regression tree (CART)による回帰木を作成した。分析の結果として所属病院、医師の疲労の程度、休日の疲労回復の程度が最も職務満足度に影響を与えており、勤務時間や兼業病院の有無、当直やオンコールの回数など自己申告で把握可能な指標は直接的にはあまり大きな影響を与えていないことがわかった。医師の健...
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鹿児島県茶市場における画像解析による荒茶成分値の予測と現場での活用_富濵 毅(2023-JA-PO-08) 鹿児島県茶市場では，荒茶品質改善を目的に，入札される荒茶の外観と水色がデジタルカメラで撮影され，その画像のテクスチャー解析や色度解析から得られる数値は，単価や画像とともにスマートフォン等で各農家にフィードバックされている。今回，お茶の味や香りに大きく影響する荒茶成分値を，栽培情報と画像解析データから説明・予測する手法をJMPの各種機能を用いて検討した。県内各産地から茶市場に入荷・画像解析・落札後，近赤外法により成分分析された一番茶1,292サンプルのデータセットを用いた。一番茶荒茶成分値（全窒素，遊離アミノ酸，テアニン，繊維，タンニン，カフェイン，ビタミンC）を用いた主成分分析より，入札される荒茶の特徴は，全窒素や繊維に関する指標の主成分1と，タンニンやカフェイン量に関する指標の主成分２で74.4％説明でき，単価は全窒素と正の，繊維と負の相関があった。管理図より，全窒素と繊維は操業後半（中生...
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Discovery Summit Japan 2023 - Handsout ※注意：このサイトが英語や日本語以外で表示されている方は、画面右上の言語設定で「日本語」、または、「私の設定」＞「Preference」から「日本語」を選んでください。 本サイトは、Discovery Summit Japan 2023の配布資料を公開しております。 サイト上部にあります各ファイルをクリックすると資料がポップアップされます。 矢印↓マークをクリックするとダウンロードできます。 全ての資料をダウンロードしたい場合は、「DSJ2023-handsout-all.zip」をダウンロードし、解凍してご利用ください。 尚、本年は配布資料を会場では配りませんので、PCや携帯電話を使用して表示するか、ご自身で印刷をお願いいたします。 【公開している配布資料のファイル名とセッション情報】※資料のないセッションもあります。 A-1_HOSOJIMA：グ...
