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성공적인 인공지능 도입을 위한 Data Analytics의 역할: 철강산업 인공지능 개발 사례를 통하여 (2020-KR-45MP-711)
Monday, November 30, 2020
Level: Intermediate 최근 제조산업에서도 스마트팩토리 또는 디지털전환이라는 이름으로 빅데이터와 인공지능에 대한 관심은 뜨겁다. 이러한 관심은 불량을 줄이거나 생산 비용을 절감하기 위한 목적으로 대량의 공정데이터로부터 조업을 학습한 인공지능이 스스로 더 나은 최적 조업을 수행할 수 있을 것이라는 기대감에서 비롯된 것이다. 본 발표에서는 이에 해당되는 사례로서 철강산업에서 실제 생산 공정에 인공지능을 개발하여 적용한 과정을 소개한다. 해당 알고리즘을 직접 설계하고 개발한 개발자로서, 본 사례를 통해 인공지능의 개발 과정에서 그리고 개발 이후인 관리 과정에서 여전히 JMP와 같은 분석 소프트웨어가 필요한 이유에 대해서 언급한다. 본 발표는 특정 목적을 위해 개발된 하나의 솔루션으로 인식될 수 있는 인공지능이 사후 관리가 지속적으로 필요하다는 점을 시사함으로써 추후 이와 유사한 과업을 수행할 조직에게 올바른 계획을 수립할 수 있게 하는데 의의를 둔다.
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고객 서비스 데이터 분석을 통한 모델별, 지역별 제품 특성 파악 (2020-KR-30MP-701)
Monday, November 30, 2020
Level: Intermediate 최근 수집되고 있는 데이터의 종류 및 양이 급격히 증대하면서 데이터 분석에 대한 필요성은 계속해서 증가하고 있다. 데이터 분석 업무는 그 영역을 한정할 수 없을 만큼 다양한 범위를 다루어야하는 상황이다. 범용적 활용이 가능하면서도 대용량 데이터를 제어할 수 있는 도구가 필요하다.   JMP를 활용할 경우 분석가는 다종, 다량의 데이터를 빠른 속도로 분석할 수 있다. 제조업은 고객이 만족할 수 있는 제품을 생산하여 판매하는 것이 중요하다. 고객 서비스 데이터는 제품 개발 방향 설정, 중점 관리 품질 항목 추출 등 유효한 특성을 분석할 수 있는 근거가 된다.   본 글에서는 JMP를 활용하여 고객 서비스 데이터 기반한 모델, 지역 특성을 파악하고 쉽게 이해할 수 있는 직관적 형태로 변환하였다. 다양한 변수 간의 상관성을 확인하고 데이터가 내포하고 있던 의미를 추출하였다. 원재료 형태의 데이터는 해석을 통해 의사 결정에 활용이 가능한 의미 있는 결과로 변환 될 수 있다.
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Rest API를 활용하여 JMP에서 DATA 방법 및 분석 환경 개선 (2020-KR-30MP-699)
Monday, November 30, 2020
Level: Intermediate JMP로 분석 할 때 가장 먼저해야 할 일은 데이터를 가져 오는 것입니다. 그러나, 대부분의 회사는 보안상의 이유로 직원이 데이터 아카이브에 액세스하는 것을 허용하거나 제한하고 있습니다. 또한 데이터베이스 나 FTP 서버에 연결하는 서비스를 JSL로 작성하는 것도 쉽지 않습니다. 실제로 데이터에 직접 액세스 할 수 없거나 데이터 엔지니어링 기술이 부족한 경우 데이터를 JMP로 가져 오는 것은 매우 어려운 작업입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 소스에서 JMP로 데이터를 전송하는 REST API 기반 서비스를 개발하고, JSL 스크립트 UI를 사용하여 사용자는 JMP에서 분석에 필요한 데이터를 쉽게 액세스할 수 있게 구현 하였습니다. Python으로 개발 한 서비스를 통해 보안 문제를 해결하고 다양한 오픈 소스 소프트웨어를 활용할 수 있습니다. 이렇게하면 데이터 수집 전처리가 용이해서 분석의 효율성과 생산성이 향상됩니다.
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特別チュートリアルセッション　JMPによる統計的機械学習入門（2021年6月15日までの期間限定公開）
Friday, December 18, 2020
2020年11月に開催した「Discovery Summit Japan Online」で、「さらに詳しく聞きたい」という ご要望が多く寄せられたチュートリアルセッションであった「特別チュートリアル JMPによる 統計的機械学習入門」を、5月13日（木）、5月20日（木）に、2回シリーズで開催をさせていただきました。   本セミナーの動画を、2021年6月15日（火）17時までの期間限定にて公開いたします。 ※公開を終了いたしました。   セミナータイトル 特別チュートリアル JMPによる統計的機械学習入門（全2回）     概要 JMP (Pro)を使えばR , Pythonなどに較べて手軽に分析を楽しめます。 フルオーダーメイドの分析とはいきませんが、セミオーダーには十分に対応が可能です。 JMPを使えば以下のようなことが簡単に実行できます。   ① コマンドを打ちこまなくてもマウス1つで分析が可能に ② グラフと統計量のセット ③ 分析プロセスをスクリプトに残せる ④ 分析プロセスの流れに沿ったレポートの出力が可能 ⑤ 統計的な思想が基本にあるから体系的な理解と学習に最適　など   本報告では数値例を使ってJMPでできる予測や分類の話をします。 扱う方法はカーネル平滑化、SVMやニューロ判別などです。 また、従来の統計的な多変量解析との対比も行い理解を深めます。   講師ご紹介 廣野 元久様 1984年、株式会社リコー入社。以来、社内の品質マネジメント・信頼性管理の業務、 統計学の啓発普及に従事。 品質本部QM推進室室長、SF事業センター所長を経て、現在はバイオメディカル事業センタ ヘルスケア事業支援室 薬事・品質保証G（倫理審査委員）として社内外での教育・講演などを 幅広く行っている。   東京理科大学工学部（1997-1998）、慶應義塾大学総合政策学部　非常勤講師（2000-2004）。 主な専門分野は統計的品質管理、信頼性工学。主著に「グラフィカルモデリングの実際」、 「JMPによる多変量データの活用術」、「アンスコム的な数値例で学ぶ統計的計算方法23講」、 「JMPによる技術者のための多変量解析」、「目からウロコの多変量解析」などがある。   各回のタイトル 第1回：ビッグデータで役立つJMPのグラフ機能 第2回：教師あり分類の実際
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特別チュートリアルセッション　JMPによる信頼性データの分析の実際（2021年4月16日までの期間限定公開）
Friday, December 18, 2020
その中で、「さらに詳しく聞きたい」というご要望が多く寄せられたチュートリアルのひとつであった 「JMPによる信頼性データの分析の実際」を特別チュートリアルとして3回シリーズでご紹介いただきました。   本セミナーを、2021年4月16日（金）17時まで期間限定にて公開をいたします。 ※公開を終了いたしました。   概要 信頼性工学において使われるワイブル確率紙を用いるワイブル解析の話を中心に、 信頼性データ分析のケーススタディを紹介する。 信頼性データは処理によっては誤った解釈をしてしまう場合が少なくない。 本発表では昨年に引き続きJMPを使ったデータ分析の正しい使い方のツボを 既存のやり方と比較しながら、デモを交えて紹介する。   講師 廣野 元久 氏 遠藤 幸一 氏   セッションタイトル 第1回：寿命の一変量の使い方 第2回：バスタブ曲線のフェーズで使い分ける信頼性データ分析 第3回：寿命の多変量解析
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Using Auto-Validation to Analyze Screening DOEs_Peter Hersh(2020-US-30MP-541_DSJ2020
Friday, December 18, 2020
レベル：中級 自動翻訳を利用） 実験計画の過程で、多くの潜在的な重要な要因が特定されることがよくあります。これらの重要な要素をできるだけ多く調査することが理想的です。多数の要因を調査するために必要な実行回数を最小限に抑えるために使用できるスクリーニング設計には、さまざまな種類があります。 スクリーニング設計の主な目標は、さらに調査する必要のあるアクティブな要因を見つけることです。信号をノイズから分離するのは難しい場合があるため、これらの設計を分析する方法を選択することは重要です。 この講演では、ChrisGotwaltとPhilRamseyが開発した自動検証手法を使用して、さまざまなスクリーニング設計を分析する方法について説明します。焦点は、グループ直交過飽和設計（GO-SSD）と最終的なスクリーニング設計（DSD）になります。プレゼンテーションでは、これらのスクリーニング設計を分析するための他の手法と比較した自動検証手法の結果を示します。   本発表を日本語トランスクリプトと共に視聴されたい方は、こちらをクリックしてください。 Discovery Summit Americas配下のセッションページに移動します。 （SAS Profileへのログインを求められますので予めご了承ください。）   下のビデオでは英語の字幕が選択できます。
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Model-Driven Robust Design Monte-Carlo Approach to Cooking the Freshest and Tastiest Boiled Dumplings_Patrick Giuliano(2020-US-30MP-597)_DSJ2020
Friday, December 18, 2020
レベル：中級 自動翻訳を利用） 餃子などの調理済み食品は、通常、調理パラメータを正確にプロセス制御せずに調理されます。この作業の目的は、さまざまな餃子製品の種類に基づいて餃子の調理プロセスをカスタマイズすることです。餃子の調理過程では、水温と調理時間は餃子の調理の程度（出来具合）を決める最も重要な要素です。餃子の重量、餃子の種類、バッチサイズも調理プロセスに影響を与える変数です。調理時間の予測モデルを構築するために、特別なプロパティを備えた構造化されたJMPDSDプラットフォームを構築しました。国際的に認められたISO22000食品安全管理および危害分析重要管理点（HACCP）スキーマが採用されました。最新のデータマイニングアルゴリズムを使用したJMPニューラルフィット手法をRSMと比較しました。結果は、沸騰温度、製品タイプ、餃子のサイズ/バッチ、および餃子組成物で使用される混合物によって制約された相互作用効果などの要因からのより大きな主効果の有病率を示しました。この設計/分析アプローチでは、JMPの堅牢な設計最適化、モンテカルロシミュレーション、およびHACCP管理限界を採用して、結果として生じる調理時間に対する餃子の調理要素の感度を理解および特性評価しました。全体論的アプローチは、異なる射影特性を持つモデルを組み合わせるという相乗効果を示しました。再帰的パーティションベースのAIモデルは、分類スキーマを使用して交互作用効果を推定し、古典的な（ステップワイズ）回帰モデリングは、可能性を含む2次以上の交互作用を解釈する機能を提供します二次項での曲率。このホワイトペーパーでは、プロセス全体を改善し、エネルギーコストを削減し、人件費を削減できる（AIスキーマを使用）新しい自動餃子調理プロセスと分析フレームワークについて説明しました。この新しい方法論は、外食産業におけるビジネスコストの見積もりと利益のモデル化に関する考え方を変える可能性を秘めています。    本発表を視聴するには、こちらをクリックしてください。 Discovery Summit Americas配下のセッションページに移動します。 （SAS Profileへのログインを求められますので予めご了承ください。）
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Obtain High Quality Information from FDA Online Label Repository_Wenjun Bao(2020-US-30MP-626)_DSJ2020
Friday, December 18, 2020
レベル：中級 自動翻訳を利用） 医薬品および治療用生物製剤の市販後の安全性を監視することは、公衆衛生の保護にとって非常に重要です。安全監視プロセスを促進するために、FDAはFDAオンラインラベルリポジトリ（ フォルプ ）。 FOLPは、企業がFDAに提出した最新の医薬品リスト情報を収集します。 ただし、何百もの薬物ラベルをナビゲートし、意味のある情報を抽出することは困難です。使いやすいソフトウェアソリューションが役立ちます。   過去50年間の市場からの安全関連の薬物離脱の最も頻繁な単一の原因は、薬物誘発性肝障害（DILI）です。このプレゼンテーションでは、JMPテキストエクスプローラーを使用して、462の薬物ラベルをDILIインジケーターで分析します。 薬物ラベルの「警告と注意」セクションの用語とフレーズは、DILIキーワードとMedDRA用語に一致します。JMP ProのXGBoostアドインは、用語マトリックスによるXGBoost予測モデルの相互検証を通じてDILIインジケーターを予測するために利用されます。結果は、同様のアプローチが他の薬物安全性の懸念を分析するために容易に使用できることを示しています。    本発表を日本語トランスクリプトと共に視聴されたい方は、こちらをクリックしてください。 Discovery Summit Americasに移動します。 （SAS Profileへのログインを求められますので予めご了承ください。）   下のビデオでは英語の字幕が選択できます。
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スポーツ科学とケガのSTEAMS方法論_Lily Sun(2020-JA-PO-P6)
Friday, December 18, 2020
レベル：中級 フィギュアスケートを中心にスポーツ傷害のリスクと予防について検討した結果を発表します。 まず、JMPのクラスター分析、主成分分析を用いることで、傷害の諸情報を分析するための適切なアルゴリズムを選ぶのに役立つ様々なクラスタリング手法を理解しました。また、私たちはJMPのデータ可視化ツールを使用して、傷害のメカニズムを理解するための多くの相関関係と因果関係のパターンを生み出しました。これらをもとに、私たちは、JMPによる結果を用いてフィギュアスケート選手のための適切な傷害予防プログラムを開発しました。   Lily Sunは、スタンフォード・オンライン・ハイスクールの2年生で、フィギュアスケートで3度の全国大会出場経験があり、銅メダルを獲得しました。 また、彼女は、JMPの統計分析を利用して、他のスケーターやアスリートのために予防的なトレーニング技術や怪我に関する多くの情報を提供したいと願っています。   現在、彼女は、以下のような幅広い活動をしています。 「GenShe」のデジタルマーケティングインターン 「the Empathetic Leaders Movement」の、CMO兼リードインストラクター 「She Helps Her」のメディア責任者 「Women in Politics」の編集長    
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多変量管理図を用いたTennessee Eastmanプロセスにおける故障検知と診断_Jeremy Ash(2020-JA-45MP-24)
Friday, December 18, 2020
レベル：中級 モデルに基づく多変量管理図(MDMVCC)プラットフォームでは主成分分析モデル（PCAモデル; Principal Component Analysis）やPLSモデルに基づいて、管理図を作成します。この管理図は多次元データでの故障検知や診断に用いることができます。ここでは、PLSモデルに基づくMDMVCCによるモニタリングをTennessee Eastmanプロセス（シミュレーションされた化学工業プロセス）を用いてデモンストレーションします。このシミュレーションでは、化学反応器がガス状反応物から液体製品を生成する際に、品質変数と工程変数が測定されます。 まず、オフライン状態での故障診断をします。この場合、多変量管理図や単変量管理図そして工程の診断レポートを交互に参照することになりますが、MDMVCCプラットフォームでは非常に簡便に行うことができます。次に、JMPを外部データベースに接続し、MDMVCCプラットフォームによるオンラインのモニタリングをデモンストレーションします。製品の品質変数はすべての測定結果が出揃うまで、時間遅れが発生するため、故障検知も大体は遅延します。PLSモデルに基づくMDMVCCでは、品質変数のばらつきは工程変数の関数としてモニタリングされますが、一般に工程変数は比較的すぐに利用できるため、故障の早期検知に役立ちます。   Jeremy Ashはノースカロライナ州立大学でバイオインフォマティクスの学位を取得し、現在JMPのアナリティクスソフトウェアテスターとして業務に従事しています。学位論文ではケモインフォマティクス、計量化学、バイオインフォマティクスでの計算手法について執筆しました。また、ノースカロライナ州立大学で統計学の修士号を、テキサス大学オースティン校で生物学の理学士号を取得しています。  
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Day 1からのワークフローについて教える：クラスルームでのJMPプロジェクトの利用_Ruth Hummel(2020-JA-30MP-23)
Friday, December 18, 2020
レベル：初級 統計教育者は、一つの講義のなかで複数のトピックを統合する手段として、プロジェクトやケーススタディの価値を長年認めてきました。初学者に統計的推論を教えるときであれ、分析手法について社内トレーニングを行うときであれ、予測可能なワークフローに従う大きなプロセスのなかで解析が行われることを知るのは、学習者にとって意義深いことです。本発表では、JMPプロジェクトのデモを通じて、Airbnbの一覧表データの解析の各段階をサポートする方法について紹介します。JMPプロジェクトの環境内でジャーナル、グラフビルダー、クエリービルダー、その他さまざまなツールを用いて、学習者はプロセスを記録する方法を学びます。プロセスは以下のようなものになります： 1. 質問をする 2. 必要なデータと解析計画を明確にする 3. データを収集する 4. データを整える 5. 解析を実行する 6. ストーリーを語る 信頼できるワークフローを教えることによって、学習者が統計的な思考の論理に従い始めたり、良い思考の習慣を育んだりするのを手助けすることができます。ワークフローについての説明がない場合、統計学の講義は関連性や動機づけを欠いた手法の連続であるように見えるでしょう。学習者がプロジェクトのワークフローという視点を取り入れると、各部分がエキサイティングな形で一体となります。   Ruth HummelはJMPのアカデミックアンバサダーで、教育や研究にJMPを利用する教員や講師の技術的なニーズをサポートしています。Hummel博士は「Business Statistics and Analytics in Practice（第9版）」の著者で、官公庁やアカデミア向けに統計やアナリティクスの教育及びコンサルティングを行ってきた経歴を持ちます。  
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JMPの多変量解析ツールを使ったスペクトルデータの分析_Bill Worley(2020-JA-30MP-22)
Friday, December 18, 2020
レベル：中級 近年、スペクトルデータを用いて予測モデルを作成する際に、PLS回帰（Partial Least Squares regression）が使われてきました。この発表では、関数データエクスプローラ（FDE）と実験計画（DOE）の共変量の機能を使う新しいアプローチを用いて、より少ないスペクトルデータでよい予測モデルを作成する例を紹介します。この新しい方法では、従来、予測モデルを作成する際に使っていたデータの1/4から1/3を使用します。また、スペクトルデータの分析方法として、JMP 15の新しいプラットフォームであるモデルに基づく多変量管理図（MDMCC）についても紹介します。   Bill Worleyは、JMPのチームに加わる前に、Procter＆Gambleに14年所属し、最後の5年間は、モデリング／シミュレーショングループのテクノロジーリーダーとして、JMPの使用を教育、サポートする立場にありました。Worleyは、化学者であり、シンシナティ大学で化学の修士号を取得しています  
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臨床試験における有害事象の要約_Kelci Miclaus(2020-JA-30MP-21)
Friday, December 18, 2020
レベル：中級 被験者に発生する有害事象の報告、追跡、分析は、臨床試験の安全性評価において重要です。多くの製薬会社と新薬申請を提出する先である規制当局は、この有害事象の評価を支援するJMP Clinicalを用いています。バイオメトリック分析プログラミングチームは、メディカルモニターやレビューアのために静的な表、リスティング、および図を作成する場合があります。 このことは、特定事象の発生による医学的影響を理解しているドクターが有害事象の要約と直接対話ができないといった非効率につながります。しかし、有害事象の単純なカウントと頻度分布を作ることでさえ、必ずしも簡単であるとは限りません。このプレゼンテーションでは、JMP Clinicalの主要なレポートである有害事象のカウント、頻度、発生率、事象が発生するまでの時間の出力に焦点を当てます。JMP Clinicalの常識を超えたレポート機能により、JMPの計算式、データフィルタ、カスタムスクリプト化された列スイッチャー、仮想結合されたテーブルに大きく依存する複雑な計算を行っている場合でも、完全に動的な有害事象分析を簡単に行うことができます。   Kelci Miclausは、JMPライフサイエンスR&Dのマネージャーであり、JMP GenomicsとJMP Clinicalソフトウェアの統計機能を開発しています。彼女は、2006年にSASに入社し、ノースカロライナ州立大学で統計学の博士号を取得しています。  
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空間データおよび形態解析ツールとしてのJMP_千場 良司(2020-JA-PO-P5)
Friday, December 18, 2020
レベル：初級 発表タイトル：空間データおよび形態解析ツールとしてのJMP―最短距離法クラスター分析を用いた上気道上皮内癌とその前駆病変のGradingの試み   口腔，咽頭や喉頭など上気道粘膜の悪性腫瘍の多くは粘膜の表面を覆う重層扁平上皮という細胞の層に発生する扁平上皮癌である．さらにこの前段階ないし初期と考えられる病変が粘膜の白色ないし赤色の局面として見出されることが臨床的に知られており，患者から採られた組織の顕微鏡標本の観察によりそれぞれ上皮異形成epithelial dysplasia，上皮内癌carcinoma in situと名付けられている．さらに異形成は細胞形態の異常とそれらが上皮層内に占める比率に応じて変化の軽いものから軽度mild，中等度moderateおよび高度severeのグレードに三分されている．この鑑別は病理医の視察により直観的に行われ，ある程度の再現性を有しているものと考えられるが，客観的な検討は多くない．今回上皮層における細胞(核)の配置を定量化し，非腫瘍性(正常)，異形成，上皮内癌でどのような差異があるか検討を試みた．デジタル画像解析により顕微鏡写真上で細胞の核の重心座標を抽出し，JMP ver.15の最短距離法の階層的クラスター分析を用いて各重心をつなぐ最小木(Minimum spanning trees; MST)を生成させ，各枝の長さのヒストグラムを比較検討したところ，各群の間に差異が見出された．   千場 良司 東北大学元講師(加齢医学研究所病態臓器構築研究分野)．医学博士．元文部省在外研究員(医学)(デンマーク王国オーフス大学)． 人体病理学の領域において疾患の病理発生過程を幾何確率論や積分幾何学を応用した定量形態学，デジタル画像解析および多変量統計解析を用いて研究してきた．肝硬変，肺胞上皮，膵管上皮および子宮内膜に発生する早期癌とその前駆病変や癌の肝転移に関する研究論文がある. (https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/7804428/ , https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/7804429/, https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/8402446/ , https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/8135625/, https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/7840839/ , https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/10560494/) 癌の発生過程やその組織診断の観点からそれらの解析に応用可能な数理的手法に興味があり，クラスター分析や判別分析などの数値分類法に特に関心がある．統計解析のプラットフォームとしてはメインフレーム上のFortran統計サブルーチン，PC上のSPSSやSYSTATなどを経て優れたデータテーブルの機能と柔軟な分析環境に注目しバージョン8からのJMPユーザーである．　　   千場 叡 公立はこだて未来大学システム情報科学部複雑系知能学科卒．在学中は物理化学反応における複雑系現象に興味を持ち，アミノ酸熱重合物のアルコール液相中におけるカプセル形成機構に関する実験と研究を行った．現在はデジタル画像解析，データサイエンスおよびニューラルネットワークを用いた形態および画像の認識や分類にも関心を持っている．
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SDGs時代における社会課題解決型イノベーションの創出 - ドラえもんのひみつ道具の開発を例に_新井 崇弘(2020-JA-PO-P4)
Friday, December 18, 2020
レベル：初級 ドラえもんのひみつ道具は1,000個以上存在しており、主に特定個人の課題解決に使われる理想の科学技術である。しかし現在では、個人の課題よりも社会全体の課題解決が急務である。そこで本研究では、ドラえもんのひみつ道具を通じてSDGs時代の課題解決策を検討し、社会課題解決型イノベーションの創出を目指した。解析対象は「タケコプター」や「どこでもドア」など有名なアイテムに関するアンケートデータとし、主成分分析と選好回帰分析を行い、抽出された属性・水準に対してL8直交表を用いたコンジョイント分析を行った。その結果、人々の求める新しい道具の要素として得られた7項目：「知的能力の向上」、「道具の小ささ」、「運動機能の向上」、「時間移動なし」、「空間移動なし」、「時間コストあり」、「ファッション性のシンプルさ」を盛り込んだ理想のドラえもんの道具案を作成した。分析結果から我々が考案した新しい道具のアンケートより、「使ってみたい」「欲しい」は92％という高い支持が得られ、「視覚障害・聴覚障害・身体障害のある方のQOLを向上させることができると思いますか」への解答は「できる」が100%という結果が得られた。   新井 崇弘 千葉大学卒業後、千葉大学医学部附属病院にて経営分析業務に従事。その後、慶應義塾大学大学院健康マネジメント研究科修士課程（Master of Science in Health Care Management）。 現在、JMPを使用したデータ解析によるヘルスケア領域の研究を行っている。   山口みなみ 2013　東京医科歯科大学医学部保健衛生学科看護学専攻　卒業 2013~2019　看護師として新生児看護に従事 2019~現在　慶應義塾大学大学院健康マネジメント研究科看護学専攻   洪 東方 2017 UNSW大学 生命科学学部（病理学専攻）卒業 2018 シドニー大学　公衆衛生修士課程（MPH）卒業 2019～現在 慶應義塾大学健康マネジメント研究科医療マネジメント学専攻  
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Design of Experiments: Modern Approach, 1st Edition、Bradley Jones, Douglas C. Montgomery Wiley 2019の紹介_細島 章(2020-JA-PO-P3)
Friday, December 18, 2020
レベル：中級 モダンアプローチと題しているように、従来の実験計画法の本と違って、ソフトウエア（JMP）の使用を前提とした本である。著者のB. JonesはSAS社の’Doctor DOE’、D. C. Montgomeryはアリゾナ州立大教授。従来の実験計画本では解析結果の主体は分散分析表であるが、この本はそのほかに、プロファイル・予測値と実測値のプロット・効果の要約・残差プロットなどのJMP解析結果が示されるので、読者は直感的・多面的に理解できる。本の内容は一般的な内容が一通り網羅されているが、ハイライトはスクリーニング計画（8章）である。実務家はどの実験計画を使うべきか、かなり踏み込んだ提案がされており有意義である。難解なレゾリューションの概念も、JMPの相関のカラーマップ・交絡行列・計画の生成ルールが理解を助けてくれる。連続量主体の実験でDSDがリーズナブルな実験計画であることが理解できる。 ランダム化・繰り返し・ブロックの扱いによる解析結果の違い、欠測値処理という実務で良く起きるやっかいな問題への対処法、主効果の直交性と交絡最適性のトレードオフ、その歴史的な経緯など、有意義な内容が豊富である。分割実験（SPD）もわかりやすく書かれている。   山武ハネウエル（現Azbil）でFA開発部長，理事 研究開発本部長，理事 品質保証推進本部長，アズビル金門参与，などを歴任したのち東林コンサルティングを設立．専門領域は生産データ解析による歩留まり改善や品質改善，市場不良予測・ロバスト設計・最適化設計・実験計画などの統計的問題解決全般，デザインレビュ―・根本原因分析手法（RCA）・ヒューマンエラーの未然防止・工程改善などの現場指導など．著書は『ネットビジネスの本質』　日科技連出版　2001（共著）【テレコム社会科学賞受賞】，『実践ベンチャー企業の成功戦略』　中央経済社　2011(共著)，『よくわかる「問題解決」の本』　日刊工業新聞社　2014(単著)．主な論文は「生産ラインのヒヤリハットや違和感に関する気づきの発信・受け止めを促進するワークショップの提案」品質管理学会 2016【2016年度品質技術賞受賞】．主な講演「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」(Discovery-Japan 2018) 「JMPによる品質問題の解決～製造業の不良解析と信頼性予測～」(Discovery-Japan 2019)  
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パンの官能評価系の確立と食感マッピングによる特徴の視覚化_岩政 菜津紀(2020-JA-PO-P2)
Friday, December 18, 2020
レベル：初級 樋口 侑夏, 研究開発部, ユニテックフーズ株式会社 浅野 桃子, 研究開発部, ユニテックフーズ株式会社   近年の傾向として日本人の米離れが進んでおり、代わりの主食としてパンの需要が増加している。当社はパンの食感改良を目的とした生地改良剤の開発を行っているが、パンの食感を言葉で他人と共有し同じ認識を持つことは、同一のテクスチャー用語でも個々人によってズレが生じてしまうため非常に困難であった。そこで、官能評価による食感評価で特徴を二次元的にマッピングすることができれば、視覚的に誰もが同じ認識をもつことができると考えた。 本研究では、官能評価が容易な食パンとその応用であるメロンパンをモデルとし、統計解析や官能評価によりテクスチャー用語の選定とその定義付けを行い、官能評価系を確立した。これにより、人によって表現が異なっていたパンの特徴を共通の尺度で評価することが可能となった。また、市販品シェア上位5種の食感マッピングを作成し、その物性的特徴を可視化して示すことができた。   【発表者概要】 ペクチンをはじめとするハイドロコロイドや天然食品素材、機能性素材を、海外の素材メーカーから取りそろえ、国内食品メーカーに活用ノウハウを提供するユニテックフーズ株式会社で研究開発を行う。品質管理の効率化や商品開発の精度向上に携わる中で、JMPによる統計解析を活用している。  
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ゲルの官能評価用語の選定および食感マッピングによるゲル化剤の特徴の視覚化_樋口 侑夏(2020-JA-PO-P1)
Friday, December 18, 2020
レベル：初級   食品のおいしさに重要な因子の一つがテクスチャーである。ゼリーやプリンのようなゲル状食品のテクスチャーを付与するゲル化剤において、高分子多糖類の種類やその配合比率を調整することにより、多様な食感設計を可能にする。メーカーのニーズやトレンドに合わせたゲル化剤の開発および提案を行うために、官能評価が重要になる。しかしテクスチャーの捉え方には個人差があるため、評価用語を主観的に設定してしまうと、適切な用語の選出漏れが起こる可能性や、担当者によるバイアスが強くかかってしまう。また、評価基準が個人に依存してしまい、ゲル化剤の特徴の認識にも差異が生じる恐れがある。本研究では、多重対応分析を用いて客観的に評価用語を選定し、評価基準を標準化した。さらに官能評価の結果を多変量分析（主成分分析、クラスター分析）することでゲル化剤の有する食感の特徴を相対的に位置づけし、食感マッピングによって視覚的に共有化できた。   ペクチンをはじめとするハイドロコロイドや天然食品素材、機能性素材を、海外の素材メーカーから取りそろえ、国内食品メーカーに活用ノウハウを提供するユニテックフーズ株式会社で研究開発を行う。統計解析を活用したデータ分析から、商品開発やコア技術の創生に携わる。
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COVID-19感染拡大による緊急事態宣言発令と自動車交通量ならびに大気質の変化_堺 温哉(2020-JA-25MP-15)
Friday, December 18, 2020
レベル：初級 早崎 将光, 主任研究員, エネルギ・環境研究部　環境評価グループ, 一般財団法人日本自動車研究所 伊藤 晃佳, グループ長・主任研究員, エネルギ・環境研究部　環境評価グループ, 一般財団法人日本自動車研究所   我々の主要な研究テーマは、自動車交通と大気環境、ならびに大気環境と人への健康影響であり、自動車交通量は重要な情報の一つである。自動車交通量の指標の一つである断面交通量は、車両感知器などによる交通量の情報で、それぞれの地点における5分毎のデータが公開されている。現在、東京都内では約2,400ヵ所の断面交通量情報が公開されている。断面交通量は、比較的広い範囲における自動車交通量を、面的にとらえる指標として重要である。 新型コロナウィルス（COVID-19）の感染拡大による緊急事態宣言によって、社会経済活動は大きく変化し、自動車交通にも影響があったと考えられる。今回我々は、緊急事態宣言期間の前後における東京都内の自動車交通量の変化を、断面交通量を指標として解析を行った。また、同期間における大気質の変化についても検討を行った。解析の主要なツールとしてjmpを用いた。jmpのテーブル結合、連結機能などのデータテーブル編集機能、データとリンクしているグラフ機能を用いることで、効率的に解析を実施することが出来た。本報告では、我々のjmp使用例について紹介をする。   堺 温哉 愛媛大学大学院連合農学研究科博士課程修了（農学博士） 学術振興会特別研究員（PD）、浜松医科大学（教務補佐員）、横浜市立大学医学部（助教）、信州大学医学部（特任助教）を経て2012年9月より一般財団法人日本自動車研究所に所属（主任研究員）、2020年4月より現職。現在の主要な研究テーマは、Traffic Related Air Pollution (TRAP) を対象とした大気環境疫学。   早崎 将光 筑波大学大学院博士課程地球科学研究科を単位取得退学（2000年）．同大学生命環境科学研究科地球環境科学専攻にて博士（理学）取得（2006年）．国立環境研究所，千葉大学環境リモートセンシング研究センター，富山大学，九州大学，東京大学大気海洋研究所での勤務（PD，特任研究員など）を経て，2017年より現職．主な研究テーマは，高濃度大気汚染事象の要因解明など．   伊藤 晃佳 2002年3月北海道大学大学院工学研究科環境資源工学専攻博士後期課程修了，博士（工学）．2002年4月より一般財団法人日本自動車研究所に所属し，2010年より現職．近年の主要な活動として，大気環境に対する発生源寄与度の評価，大気観測結果（常時監視局等）を用いた解析，大気シミュレーション（CMAQ等）を用いた解析等が挙げられる．   ※配布資料はございません。  
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NASケースにDebian 10, MySQLを組み込みJMPから利用する_田久 浩志(2020-JA-45MP-14)
Friday, December 18, 2020
レベル：初級 大学院でSQLに詳しくない者がビッグデータを扱う必要が生じたので標記の内容を試みた。 今回は、大学院生の情報関係のスキルアップも目的とし、Buffalo社のNASであるLinkstation410のケースのみを入手し、LinuxのDebian 10.5をインストールした。その後、NAS上にMariaDB(MYSQL互換品)を設定し、Windows PCにあったACCESSベースの救急救命関係の5000万件規模のデータをMariaDBに移送した。最終的にPC上のJMP Pro15.1.0のクエリビルダーからNAS上のMariaDBを接続して解析を行っている。本手法は、NASが小型(640g)なため、テレワークの大学院生にデータサーバー環境を宅配で支給するのも可能である。 本報告では、NASのケースのみからMYSQLサーバーを組み上げJMPと連携させるまでの、技術的ノウハウと運用上の留意点について報告する。   1980年３月慶応義塾大学工学研究科電気専攻修了、工学修士。 1993年6月東邦大学医学部、医学博士。 現在、国士舘大学大学院救急システム研究科教授。 受賞歴：SAS Users' Group International Japan功績賞（1999), SAS ユーザー総会ポスター賞(2011)、ヨーロッパ蘇生協議会, Best of the Best Abstract(2010,2018)  
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離職による医療崩壊を防ぐために_濃沼 政美(2020-JA-25MP-13)
Friday, December 18, 2020
レベル：初級 発表タイトル：離職による医療崩壊を防ぐために！　医療者の離職原因および転職前後の満足度変化に関する解析   医療者の離職や病院経営の悪化等を受けて、安定的・継続的な医療提供体制が成り立たなくなることを医療崩壊という。 これまで我々は離職による医療崩壊を防ぐために、離職に至る潜在要因の解析を行ってきた。そこで今回は離職経験のある医師・看護師・病院薬剤師を対象に、離職に至った顕在要因ならびに転職による職務満足度の変化（満足度変化率）について調査し、職種間の比較等を行った。調査はWeb調査会社にモニター登録された医療者を対象にアンケートを実施した。職種間および年代間の離職理由を比較するため対応分析から二次元付置図を作図したところ男性病院薬剤師（37歳未満）と男性医師（37歳未満）は、給与やキャリアアップの考え方について同一方向に付置し、女性病院薬剤師（37歳未満）と女性医師（37歳未満）においては、結婚・子育てについて同一方向に付置した。次いで転職による職務満足度の変化をパーティションにより分析した結果、病院薬剤師では、子供なし、年収高め、37歳未満、未婚者ほど転職により逆に職務満足度が下がった傾向にあった。転職による職務満足度低下に関連する因子を見える化すれば、少しでも離職を思いとどまらせられるかもしれない。   【略歴】H5日本医科大学付属病院薬剤部，H16日本大学薬学部，H25帝京平成大学薬学部薬学科・大学院薬学研究科 教授，H26信州大学医学部附属病院臨床試験センター 特任教授（兼務） 【学会・団体】日本薬学会代議員，日本医療薬学会代議員，日本クリニカルパス学会評議員・広報委員長，都病薬臨床研究専門薬剤師養成委員会副委員長，神奈川県病薬特別委員 【他所属】東京都健康長寿医療センター倫理審査委員・認定臨床研究審査委員，新渡戸記念中野総合病院IRB委員 【資格等】日本医療薬学会指導薬剤師，鍼灸師，診療情報管理士 【趣味】林道サイクリング・キャンプ料理・スイミング・バードフォト     
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データ操作の質を確保する手段としての統計的方法_安井 清一(2020-JA-25MP-12)
Friday, December 18, 2020
レベル：中級 データ解析を行う前に，必要なデータの抽出，変数間の対応付けの変更・整形，変数変換・カテゴリ化・再カテゴリ化等を行って，解析用データセットを作成する必要がある。JMPには行や列の抽出，結合等のデータベース操作，変数変換等に必要な計算関数が用意されている。これらの機能を用いて解析用データセットは容易に作成できる。しかし，抽出対象の設定や変数変換などの操作命令は解析者が指示する必要があり，操作命令が複雑なったとき，意図した結果が得られていない可能性が高くなる。例えば，データ抽出における範囲設定やif文によるカテゴリ化の際，”and”，”or”ルールが複雑になればなるほど，所望の解析用データセットが得られていない可能性が高まる。そこで，解析用データセットが解析者の意図したものに一致しているかを機械的に調べる必要がある。 JMPの統計的方法によって，解析用データセットの質を確認することができる。ある変数の最大値や最小値を求める方法は最も簡単なものであるが，「1変数の分布」，「2変数の関係」も強力であり，「2変数の関係」において寄与率1がエビデンスである。 本発表では大規模データに対して解析用データセットの質を確かめた事例を報告する。   東京理科大学理工学部経営工学科講師。東京大学大学院化学システム工学専攻主幹研究員。研究専門分野は統計的品質管理。主に品質管理に必要な統計解析法について研究しているが，統計的品質管理の防火建築，火災現象，医療や介護への応用も行っており，JMPを用いて大規模データをモデリングして背後に潜む情報を抽出し，研究対象となる固有の分野へフィードバックしている。  
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