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title: SASユーザー総会論文集 2012年
tags:  #sasユーザー総会論文集 2012年  
author: [森岡裕[SASユーザー総会世話人]](https://convert.docswell.com/user/6484025)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/5EGY2GRYEL.jpg?width=480
description: SASによる2値データの解析「ここまでできるFREQ プロシジャV.9.3	浜田知久馬 MRの生産性に関する考薬－継続的なMR生産性 アップのために何が必要か－	武藤猛 自主防災組織の組織化と機能化の現状と課題－ 全国ウェブ調査の結果から－	上野卓哉 官民連携地域ポータルサイトの構築・運用に関す る一考察－全国ウェブ調査の結果から－	有馬典孝 信用スコアリング・モデルの近年のパフォーマンス の傾向	岡田絵理 預金者行動を考慮したコア預金モデルの構築	影井智宏 リスクベース・アプローチによる解析帳票・プログ ラム品質保証の提案	坂上拓 GLM と MIXED による2剤2期クロスオーバーデザインの解析一再考	斎藤和宏 がん臨床試験における腫癌縮小効果の検討に有用なグラフの作成－SGPLOTプロシジャの最新機能を活用－	魚住龍史 SASによる生存時間解析の実務	張方紅 SASと HTML アプリケーションによる CDIS CADaM 形式の解析用データセットを用いた有害事象の解析帳票・グラフ簡易作成ツールの開発事 例	高浪洋平 SASプログラムの品質向上に向けた試み－医薬品開発におけるプログラムバリデーションを念頭 に－	益田隆史 日中SAS友好活用:マルチランゲージ機能を活用 した医薬品開発におけるプログラム開発	岡部容子 製造販売後調査における統計解析の業務手順.	矢島勉 共同会社と製造販売後調査を実施する際の留意 点－製造販売後調査統計解析担当者として－	瀧田厚 製造販売後調査のデータ解析で受領するデータ 形式について	山内浩嗣 製造販売後調査における解析業務の図表・プログ ラムの標準化－製薬企業の視点から－	守田和央 製造販売後調査における解析業務の図表・プログ ラムの檬準化－CRO の視点から－	竹内英理子 PMDA の「医薬品副作用データベース」を用いた副作用リスクの評価－自社医薬品の副作用リスクのポジショニングへの活用－（1）企画の趣旨およびデータベースの概要	高橋行雄 PMDA の「医薬品副作用データベース」を用いた副作用リスクの評価－自社医薬品の副作用リスクのポジショニングへの活用－（2）PMDAの「医薬品副作用データベース」の活用	広岡禎 PMDA の「医薬品副作用データベース」を用いた副作用リスクの評価－自社医薬品の副作用リスクのポジショニングへの活用－（3）シグナル検出指標の解説と「問質性肺疾患」でのシグナル評価	澤田克彦 PMDA の「医薬品副作用データベース」を用いた副作用リスクの評価－自社医薬品の副作用リスクのポジショニングへの活用－（4）JMPを用いた 副作用リスクポジショニングの視覚化	山田雅之 PMDA の「医薬品副作用データベース」を用いた副作用リスクの評価－自社医薬品の副作用リス クのポジショニングへの活用－（5）潜在的リスク分 析の事例研究	重田寛文 冠動脈 CT データを対象としたFinite Mixture Model によるサブポピュレーションの同定プログラムの開発	西本尚樹 Logistic 回帰モデルにおける変数変換 (fractional polynomials)とモデル適合度診断	古川敏仁 生存関数における信頼バンド構成法の比較	佐藤聖士 統計教育と統計ソフトの共生	新村秀一 Fisherの判別分析を超えて	新村秀一 SAS CIinical Standards Toolkitを 用いた SDTM 準拠チェック	三沢喬 ディズニーワールドで開催の SAS GIobal Forum2012 奮戦記	周防節雄 進化する数独解法 SAS プログラム	周防節雄 SAS 8.2 からS AS 9.2 への移行事例	中川慎也 色を自在に操る（HSV カラーコードのすすめ）	関根暁史
published: April 21, 25
canonical: https://convert.docswell.com/s/6484025/5V1NJX-2025-04-21-044359
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# Page. 1

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論文


# Page. 2

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SAS、SASを構成するプロダクト群は、 SASI
n
s
t
i
t
u
t
eI
円C
.の登録商標です。
その他、本論文集に記載されている会社名、製品名は、一般にそれぞれ各社の商標または登録商標です。
本論文集の一部または全部を無断転載することは、著作権法上の例外を除き、禁止されています。
本論文集の内容を実際に運用した結果の影響については、責任を負いかねます。


# Page. 3

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目次
仁三
チzートリアル
【C‑1
]SASによる 2値データの解析「ここまでできる F
REQプロシジャ V
.
9
.
3
J
l
3
浜田知久馬(東京理科大学大学院教授)
マーケテインタ
ベ
【8
‑4]MRの生産性に関する考察
一繕続的な MR生産性アップのために何が必要か一
武藤猛 (
M
a
r
l
く
e
T
e
c
h仁o
n
s
u
l
t
i
n
g代表)
【8
‑12] 自主防災組織の組織化と機能化の現状と課題
i
59
69
一全国ウエブ調査の結果からー
よ野卓哉(兵庫県立大学)
有馬典孝
有馬昌宏(兵庫県立大学教授)
【8
‑13]官民連携地域ボータルサイトの構築・運用に関する一考察
79
ー全国ウエブ調査の結果から一
有馬典孝(兵庫県立大学)
有馬昌宏(兵庫県立大学教授)
リスク管理
【
A‑6】信用スコアリング・モデルの近年のパフォーマンスの傾向
i
87
岡田絵理(日本リスク・データ・バンク株式会社)
【A‑9】預金者行動を考慮したコア預金モデルの構築
99
影井智宏(株式会社浜銀総合研究所)
小柳誠
医薬轟開発
1
【8
‑
1】リスクベース・アプローチによる解析帳票・プログラム晶質保証の提案 一一一一一一 115
坂よ拓(株式会社中外臨床研究センター)
杉谷康雄(中外製薬株式会社)
【C‑2】GLMと M
I
X
E
Dによる 2剤 2期クロスオーバーデザインの解析一再考ー
斎藤和宏(株式会社タクミインフォメ
137
ションテクノ口ジ)
【
8‑2】がん臨床試験における腫薄縮小効果の検討に有用なグラフの作成
151
‑SGPLOTプロシジャの最新機能を活用ー
魚住龍史(東京理科大学大学院/日本化薬株式会社)
浜田知久馬(東京理科大学大学院教授)
【C‑4】SASによる生存時間解析の実務
167
張方紅(グラクソ・スミスクライン株式会社)
【C 7】S
ASと HTMLアプリケーションによる C
D
I
S
CADaM形式の
解析用データセットを用いた有害事象の解析帳票・グラフ簡易
作成ツールの開発事例
目
高浪洋平(武田薬品工業株式会社)
185


# Page. 4

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【C‑g】S
ASプログラムの晶質向上に向けた試み
一医薬品開発におけるプログラムバリデーションを念頭にー
益田隆史(株式会社 A
C
R
O
NE
T
l
207
本多隆之
【C‑10】日中 SAS友好活用:マルチランゲージ機能を活用した
医薬品開発におけるプログラム開発
219
岡部容子(サノフィ・アベンティス株式会社)
市橋里絵
小泉慶一
加藤智子
【C‑12】【企画セッション】
製造販売後調査における統計解析の業務手順
235
矢島勉(ヤンセンファ マ株式会社)
菊池圭
(株式会社 C
A
Cエクシケア)
山之内直樹(第三共株式会社)
堺伸也(イーピ工ス株式会社)
共同会社と製造販売後調査を実施する際の留意点
一製造販売後調査統計解析担当者として一
瀧田厚(第三共株式会社)
山之内直樹
製造販売後調査のデータ解析で受領するデータ形式について
山内浩嗣(イーピーエス株式会社)
塚本成文
田中祐輔
製造販売後調査における解析業務の図表・プログラムの標準化
一製薬企業の視点から一
守田和央(ヤンセンフアーマ株式会社)
矢島勉
越水孝
製造販売後調査における解析業務の図表・プログラムの標準化
‑CROの視点からー
竹内英理子(株式会社 C
A
C工クシケア)
菊池圭一
【C‑13】【企画セッション】
P
M
D
Aの「医薬晶副作用データペース」を用いた副作用リスクの評価
一自社医薬品の副作用リスクのポジショニングへの活用ー
(
1)企画の趣旨およびデータベースの概要
高橋行雄 (
B
i
o
S
t
a
t研究所株式会社)
半田淳(日本化薬株式会社)
P
M
D
Aの「医薬品副作用データベース」を用いた副作用リスクの評価
一自社医薬品の副作用リスクのポジショニングへの活用ー
(
2
)P
M
D
Aの「医薬晶副作用データベース」の活用
広岡禎(大鵬薬品工業株式会社)
山田雅之(キッセイ薬品工業株式会社)
P
M
D
Aの「医薬品副作用データベース」を用いた副作用リスクの評価
一自社医薬品の副作用リスクのポジショニングへの活用ー
(
3
) シグナル検出指標の解説と「閏貫性肺疾患」でのシグナル評価
津田克彦(大鵬薬品工業株式会社)
重田寛文(キッセイ薬品工業株式会社)
255


# Page. 5

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJWPWLZ172.jpg)

P
M
D
Aの「医薬品副作用データベース」を用いた副作用リスクの評価
一自社医薬品の副作用リスクのポジショニングへの活用ー
(
4
)J
M
Pを用いた副作用リスクポジショニングの視覚化
山田雅之(キツセイ薬品工業株式会社)
須々田寛(田辺三菱製薬株式会社)
P
M
D
Aの「医薬品副作用データベース」を用いた副作用リスクの評価
一自社医薬晶の副作用リスクのポジショニングへの活用一
(
5
)潜在的リスク分析の事例研究
重田寛文(キッセイ薬品工業株式会社)
津田克彦(大勝薬品工業株式会社)
l
三J
ー
その他関連分野〈藍療情報学
【C
‑
6】冠動脈 C
Tデータを対象とした F
i
n
i
t
eM
i
x
t
u
r
eM
o
d
e
lによる
サブボピュレーションの同定プログラムの開発
2
9
5
西本尚樹(北海道大学探索医療教育研究センター)
真鍋徳子(北海道大学病院)
伊藤陽
(北海道大学大学院)
宮本佳史子(北海道大学大学院)
寺江聡(北海道大学病院)
白土博樹(北海道大学大学院)
「
統計解析
【C
‑
3】L
o
g
i
s
t
i
c回帰モデルにおける変数変換 (
f
r
a
c
t
i
o
n
a
lp
o
l
y
n
o
m
i
a
l
s)と
モデル適合度診断
古川 l
敏仁(株式会社バイオスタティステイカルリサ
i
3
1
3
チ)
【C
‑5】生存関数における信頼バンド構成法の出鞍
3
2
1
佐藤聖士(東京理科大学大学院)
浜田知久馬(東京理科大学大学院教授)
【8
‑
6】統計教育と統計ソフトの共生
新村秀
3
3
9
(成媛大学教授)
【8
‑
7】F
i
s
h
e
rの判別分析を超えて
3
4
9
新村秀一(成際大学教授)
S~ システム
【C
‑
8】S
A
SC
l
i
n
i
c
a
lS
t
a
n
d
a
r
d
sT
o
o
l
k
i
tを用いた S
D
T
M準拠チェック
i
3
6
5
三沢喬(株式会社 ACRON訂)
北原孝志
白;賓聡子
李康赫
【8
‑
8】ディズニーワールドで開催の S
A
SG
l
o
b
a
lF
o
r
u
m2
0
1
2奮戦記
3
8
1
周防節雄(兵庫県立大学教授)
【8
‑
9】進化する数独解法 S
A
Sプログラム
3
9
7
周防節雄(兵庫県立大学教授)
S
D
)
知平菜美子(株式会社 N
【C
‑
1
1】S
A
S8
.
2から S
A
S9
.
2への移行事例
中川慎也(株式会社データフォ
【ポスター】色を自在に操る (HSVカラーコードのすすめ)
関根暁史(株式会社 A仁RONE
T
)
4
0
5
シズ)
4
2
1


# Page. 6

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EZK5M1XE3.jpg)



# Page. 7

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y76Q9NLP7V.jpg)

l
S
炉
!
サ
・
=
=
舎
が
.
…
ャ ‑号制iP)
S
A
Sによる 2値データの解析
A
n
a
l
y
s
i
sofbinarydatausingSAS
忌置問
n
F日a山u
川
浜田知久馬
東京理科大学
︐
「ここまでできる
FREQ
フロンジヤV
.
9
.
3
J
R
ChikumaHamada
TokyoU
n
i
v
e
r
s
i
t
yo
fScience
I
ゃーや飴?……ぞぶ
川ゾ
D
要旨
FREQ
プロシジャは V
.
9
.
3まで l
こ
大幅な機能拡張がなされた.
チュートリアルとして新機能を紹介する
1
)割合の信頼区間
2)割合の差の信頼区間
3
)非劣性・同等性仮説の検証
4
)質的交互作用の検定
5
)ODS G
R
A
P
H
I
C
Sの機能
キーワード:FREQプロシジャ，信頼区間，非劣性検証，
ODS GRAPHICS
2
3


# Page. 8

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G75RN51PE4.jpg)

I‑
や
お
い
…
一
最尤法 (MaximumLikelihoodmethod)
‑尤度 L(
li
k
e
l
i
h
o
o
d
):確率(密度)関数を
未知母数の関数とみなしたもの.
‑確率が最大の母数の値は，観測値の関数
・最尤法尤度(L)または対数尤度(IogL
)
が最大になるように母数を推定
(MLE:MaximumL
ikelihoodEstimator)
1
1
ユ十路……
間
r
J
ω
1
0
(
n
)田中 7
(
y
)回表が出たときの MLE
02:
マ
)A
尤 度 : 山 7(
1
‑
i
T
1
(
)
.
2
0
1
1
0.15
o.~l
0.05
0.00
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
05
目
0.7
0.8
0.9
πMLE = y
/
n= 0
.
7
4


# Page. 9

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9J2D5N1ZJR.jpg)

β
治¥
(I
)高度を
(
2
)地図で位置を
測ってみる.
確認する
尤度比検定
(
3
)傾斜角度を
測ってみる.
Wald検定
スコア検定 5
一三ーが長会…ム‑ 一 ~~γ捌~
‑3
9
‑種類の検建の模式￨栄
1
0
1
一5
2
j対数土度
…
一
尤度比
;
:
M
L
E
0.
4
0.6β0.8
.ß~一一一~
5
Wald
1
.
2


# Page. 10

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DEY2KPZNEM.jpg)

I
H
l
i
#
#
儲…1
1
甲
町 7 ;
ア
三
:
却1
引
寸
尤度原理に基づく 3種類の検定
尤度比検定， Wald検定，スコア検定
o
:β=soの検定
例 H
1
)尤度比検定
〈
山の高さの違い l
o
gL(β)‑logL(β。
)
2
)W
a
l
d検定
β‑β。
最尤推定量 MLEからの隔たり
3
)スコア検定
dlogL
における傾きが 0に近いか U(
so
β
0
)=
つ辰一
I
m‑
m…
回
同
町
一
ユ
ー
ザ
ー
，
2
O
1
2
I
，
‑
3種類の検定
尤度比検定， W
a
l
d検定，スコア検定
例 弓:
β ニ A の検定
1
)尤度比検定
高さ
2
)W
a
l
d検定
距離
^
l
I
Xふ=2(logL(β)‑logL(β。)~
|(b-βJ~
内
X(
V
a
l
d
~&#039;&quot;
二
3
)スコア検定 v2
一
傾き
As e
仰
I
E
!
6
/
;
‑
=(
β
‑
β
&#039;
0
)
&quot;1
[
β
]
ゥ 〈
!
Y[β]
U(β
0
)1 ̲ U(
β )
2
￨
，
0
V[U(β。
)
]
。
1(
β。
)


# Page. 11

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJN8R53V78.jpg)

I
I
ι
=
=
い
お
よ
ゐi
iJhfmηγ2
舵￨
2次関数の場合
「
L
(O/10~ Y=
=̲ X +1
0
8
F
x
:2
距離 X
傾きは距離に比例
高さは距離の 2乗に比例
高さ距離，傾きは等価
‑2
‑1
0
1
2
3
文
1
1
1
!
!
ゐ……ぷ F f
v
i
i
v
m
I
2次関数でない場合
y=x¥1‑x)7
¥
.
U.UU.
25
0.0020
0.0015
傾き高さ，距離，傾きは
非等価
0.0010
0.0005
X
10
7


# Page. 12

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE9KMY9VE3.jpg)

口.
が既知の場合
分散0
Ic-~(y ‑μ
[
1
対数尤度
l
o
gL
(μ)=
1 ゲ
￨
2
ー
dlogL‑n(
y‑μ
)
(
μ の2次関数)
スコア統計量:U(μ)=
一
三J一 一
最尤推定量 MLE: ^
&#039;
情報量: 1ニ
与
μ =y
σ
H
o
:μニメもの検定は?
1
1
I
r
!
ユ
醐
・4・ ー 踏 … … 向
釧I
2
山
正規分布の 3種類の検定
メ
度
尤)一
Llp
2 一
σ
μ 一2
一
X
一
y
一
一
、スコア
Wald
、
¥
μ
μ
‑
‑
n
8


# Page. 13

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE8RL694JD.jpg)

1)
μ =yでは高さは C，傾きは 0
2) ふ二子から高さは~- J10
)に比例して低下
3
)ふ=子から距離はじ‑J10
)に比例して増加
4
)ム=子から傾きはじ‑J10
)I
こ比例して増加
5)2次関数の場合は頂点からの離れ具合は
高さ，距離の 2乗，傾きの 2乗で等価.
(
3種類の検定は一致 )
X2
二
ー
(yー
ん )2
σ
13
，
〆
一
V n
一
一
八
π
一
一
H 0:π=π 0&#039; H] π#π 。最尤推定量:
2
O
J
2
I
p
I
A
戸+儲?
…
…
一標本割合の検定
尤 度 : L(
π)=11 CYπ1(
1̲π)11‑̲l
対数尤度:
1
0
g L(
π)ニ y10g π +(
n‑y)1og(1‑π)
スコア関数:
o
g L(
π
dl
U(
π)̲ .
̲
~ ~ 0，.. ‑ ，
.
.)
/ y‑nπ
d π π(
1‑π)
情報量:
J( Jí )=E[U( π )2]=V[U]=~
V[p]
1
π(
1‑π)
p(1‑p)
二 一 一 一 二
J(
p
)
n
14
9


# Page. 14

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LELKL9WVJR.jpg)

Ho:π=πO H1 :π#π 。
ラ
x2
二
二
2
Q
l
o
gL(p)I-~9g μz 。》
￨
yl
o
gp +(
n‑y)l
o
g
(1‑p)I
トylogJ[0 一 (n‑y)l
o
g
(1‑π 。
r
p
1‑p
π。 ( 1
‑π 。
)
&#039;
¥ 1̲ ̲
， / ̲̲
= yl
o
gよ ー +(n‑y)log
15
I~ユ+語会糊抑制山地吻ンム
2項分布 Wald検定
Ho:π=π 0&#039; HJ π :j
:
.π
p=π
x2
ー
二
1
1(p)
̲
:
:
̲
，V
[
p
J
n
~
(P一 九 )2
--&#039;2òl~
i
1
1
1
1
1
r
r
r
r
p
l
l
l
l
&quot;
I
I
J
P
(
1
‑p
)
二 一 一 一 =
L~
，
n
K
P
&quot;
T
π。
)
2
‑ V
[
p
J ‑Ip(
l‑p)
n
16
1
0


# Page. 15

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JM2MZ9NJW.jpg)

H 0 :1
[
二 1[0 ，H 1 :1[‑::f:‑1[
U (1[)=̲̲l̲ nz ，V[U(z)]=I(z)=
1[(1‑1[)&#039;
&quot;&quot;
1
[(1‑1
[
)
(y ‑ 11
[0)2
[0)2
X2‑U(Zo)2‑Z02(l‑z)02 一 (y‑ 11
一
‑
1(1
[0
)
(y ‑ n1[0
)2
η2
1
1
[0(1‑1
[0
)
11
[0(1‑1
[0
)
I(
p‑ O
)2
I
1[。(1‑1[0
)
1[
z。(1‑1[。)
1
I
1
17
FREQ V9.2の
割合の信頼区間
T
a
b
l
e
s文の BINOMIAL
オプション
AGRESTICOULLI
AC
CLOPPERPEARSON
EXACTI
J
JEFFREYSI
W
WILSON I
WALD
1
8
1
1


# Page. 16

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJRMV6G4E9.jpg)

data data;
input y w@
@
;
cards;
o5 115
ods graphics o
n
;
proc f
r
e
q
;
ゐ
tables y
μ
A
b
i
川
n
附o
α
附
o
m
町l
a
ods output binomialcls=out;run;
ods graphics o
f
f
;
19
y二 Oの二項分布の比率
1
0
.
2
5
0
0
1
0
.
0
9
6
8
比率
漸近標準誤差
1
9
5
%信頼限界
ア一山
0.1119
0.
4687
0
.
1
0
8
1
4725
0.
一
8守 一 氏u
n
︐﹄云o
一
一
一
且
n
U nHU
u
唱E n
n
U nu
1
0.
4398
n
O
S
一
一
一
一
一
一
DE
Y
a
e
一
1
0・a
一
一
一
・
ρU 什は
S 一{
ThH
d b
EIU
d e ︑け
n 一対 v
も一p d
コ一心
ス一ト
ゆ一臥
gb
︿︑ ‑
vt
A
0.0602
1
2
0.
4642
0.
4910


# Page. 17

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PEXVZMXZ7X.jpg)

data out;set out;risk=5/20;
proc sgplot data=out noautolegend;;
scatter x 二 risky 二 type
xerrorlower二 l
o
w
e
r
c
l xerrorupper二 uppercI;
xaxis offsetminニ0.05offsetmax=0.05
0to 0.5 by 0.1);
values二 (
yaxis valueattrs二 (
si
ze=15); r
u
n
;
11
1
1
.:1‑&quot;1‑.
…
一
二十ゾ
1
f
f
i
1
f
7
D
n=20，
y=5の信頼区間の図示
l，; onTlc陶~n c.&amp;
lntd
&#039;
l
&#039;
&quot;
・
&#039;
a
.IS&quot;01&quot; .
.
.
.
.
r
c
.c民日て 101&quot;15
0
CIUJ
.
lpt
!
， ‑Pe
酋 rs
白 1
1(
E
&gt;
.出 ;
l
)
広い
Jettreys
いしでh
m
Agre$ti Uoull
Wilson
川
d j
‑E
対
抗
、
‑←
22
1
3


# Page. 18

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3EKQ8GWVED.jpg)

l
1
1
1
付
金
…
一
一
… γゾz
d
1
2
I
検定と信頼区間
(両側 1‑2αα=0.025 95%信頼区間)
i
p‑πo
マ
1
Wald:
一
‑Z
(ljP)
‑a
&#039;&quot;7.
スコア
‑a
p‑πo
&#039;7
̲
‑a
-~(lf)|
‑Z &lt;
史
̲&#039;7
~.
̲&#039;7
ど
π
一日
π。が信頼区間に含まれる
Ho:π=π 。が棄却されない
では=
不等式を π。について解く，限界値
23
円
捌I
2
‑
スコア検定に基づく信頼区間
J
P一 π
π。
(
1 π。
)
。
二
Za，(P‑Jro)
2
‑
π。についての
2次方程式
l Z̲2 1 ゥ
1
n
I
ヌ 2 1
。
(
1‑π 。
)
二
n
(
J+ ~ー)ド。ム -K2p+- ー)ド。 + p&quot; = 0
，
1
I
a
n
二次方程式の解の公式
，
ヲ
I
ax2 +bx +c
二
Oコ
x
一
一
b:
t‑
Jb2 ‑ 4ac
2a
2
4
1
4


# Page. 19

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L73P2NWQE5.jpg)

J
同寸J
︑︑︐︐
戸E
l
区
胃自(
ヰ白糸ド
I
p
(
l
‑p
)
ワ
p
1
信 y 一刀
%=
Wald信頼区間
匹以
Waldとスコア
(両側 1‑2a a=O.025
p I La11
一一一一
v n
Wilsonスコア信頼区間
lfJZ1P+
(lp)
p+-~ Z_
2
n
u
士 Z_ -1 I-a~
u
一一一一一
V4n4n
l
+
1
z
f
n
25
;七[}+呂
五匹目
n
np+Za2
2
n+Z̲
2
α
pと1
/
2の
重み付き平均
=1
.9
6
ZO.025
y+Z
α
pより戸は
一
2 ̲
&#039;y+20.5に近づく
n+Z
α2
n+4
2
6
15


# Page. 20

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/87DLZWKWEG.jpg)

ーユチ認さ…J
r
山
u
l
l信頼区間
p(l‑p
))
x
η
2
4n
n
L
4+ +
1
明1
‑
p
)
利引今
ペ
y
]二明1‑p)
27
↑
明
I
1
1
千飴 1l!l&#039;.:J……、制1
2
I
f
.
t
l
i
:
t
c
m
信頼区間
A
g
r
e
s
t
i
‑
C
o
u
l
l信頼区間(スコア信頼区間の近似)
y+(Zα)2/2
I
二
ハ
̲
7
見 守
n十 (Lar
，
I
p
(
l
‑p
)
一
一
‑
‑
‑
α
i
pIL
Clopper‑Pearson
p は上側確率3αn
信頼区間
P
I
Iは下側確率が α
2項 検 定 に 基 づ く 三 九 州 l‑p，
)
&quot;
‑
&#039;ニ ム
Ho:π=π。の下で
寸
I
y以上の値がで、る丈 nC1141(l‑pJ‑i
二
確率が上側 p値
α
28
1
6


# Page. 21

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJP2D9KXJ8.jpg)

ぷ
ムι
;
;話
会
ム
ム
ムI
二二戸&gt;&gt;&quot;&#039;=W&#039;.ff&quot;~&quot; &#039;
t
7
羽
[
F
J
i
T
，
&#039;
;
Clopper‑Pearson(正確な)信頼区間
(
0
.
0
8
6
6
&quot;
&#039;
0
.
4
9
1
0
)
d
a
t
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x
a
c
t
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i
n
o
m
i
a
l
&#039;，4，O
.0
8
6
6，2
0
)
;
p
l二 1‑cdfCb
p
u二 cdfCb
i
n
o
m
i
a
l
&#039;，5，0
.
4
9
1
0，2
0
)
;
上側限界 :2項検定で下側 p
i
直が0
.
0
2
5になる π
下側限界 :2項検定で上側 p
i
直が0
.
0
2
5になる π
1
0
8
s I
p
l (下側限界) I
p
u (上側限界)
0
.
0
2
5
0
0
0
.
0
2
5
0
0
E吾
n=20，yニ5の
π=0.0866，5以上になる確率は .025
p
l
確率 Oお
関数 0.30
0.2:
，
0.20
上偵J
I二項検定
H 0 :Jr &lt;0
.
0
8
6
6， HJ:Jr &gt;0
.
0
8
6
6
p =0
.
0
2
5
0.15
0
.
1
0
5以上になる確率は .
0
2
5
(
)
.
(
)
f
)
U.OU
0
1
0
20
30
1
7


# Page. 22

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2EVD1MV3EQ.jpg)

I‑
俳話番町仰向一… : ♂主主制I
2
n=20，y=5の正確な信頼上限
j
JlJ
1
二0
.4910，5以下になる確率は .025
確率O.3fi
関数0.30
下側二項検定
0.25
H0 :π&gt;0.
4910， H}:π &lt;0.
4910
0.20
p=0.025
1
1
‑内り
50‑
o
o‑
oo‑
:
J
II
20
1
0
3
1
V
I
&quot;
ユ………信頼区間 グトmFJ
川
J
e
f
f
r
e
y
s
工
)
J
e
f
f
r
e
y
s 下限 :β(ω+1，
n‑y+
信頼区間
&quot;‑
2&#039;&quot;
2)
&#039;J
上限
.
J &#039;
:
β
(
1ーいト
D
‑y+
πの無情報事前分布
r
p(J
r
)OCJr‑0.5・
(
1
‑Jr O.5
(ベータ)分布
事後分布 :s
3
2
18


# Page. 23

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/57GY2GLY7L.jpg)

n
u
FhJV
ηL
n
u
子
nU
型nF
h
川両
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(0.1024‑0.4642)
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c
d
f&#039;
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e
t
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0
2
4，5
.5
，1
5
.5
);
p
u二 c
d
f&#039;
(b
e
t
a
&#039;，O
.4
6
4
2，5
.5
，1
5
.5
);
p
r
o
cp
r
i
n
t
;
r
u
n
;
3
3
I
…
一
千
宅
金
子
一
…
…5
1
1
1
I
1
?
?
f却I
D
πの事前分布 B
e
t
a
(
O
.
5，
O
.
5
)
r
s
p(1[)OC1[‑
o
.
s・(
1
‑1[ o.
確率密度
関数 pp
担
1
j
一
一
一
.
.
.
.
.
̲
̲
.
.
̲
̲
̲
̲
̲
̲
一
一
一
一
l.
じご
勺
。
/
J /
，
J
.‑
:
I
D.~)
J，n
む
。
，
q
J
.J
IJr
34
1
9


# Page. 24

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EQMPXY6JP.jpg)

副
叩 ゾ 22
I
πの事後分布 B
e
t
a
(
5
.
5，
1
5
.
5
)
I
S
A
S
ふや齢問問一一品
p
(π )c
x
:π‑0.5 ・
(
1‑ π )‑0.5 X π 5 ・
(
1 π)15
(
1‑ π )14.5
ニ π4.5 .
y‑.5 4
.
5 5
一 一
刀‑
1 1
9 20
ppost
一
確率密度
関数
4
pより 0
.
5から
3
離れる
2
0
.
0
2
5
0
.
0
2
5
I
一
。
0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 0
1
.
︐
︑
J[
3S
1m
Fn//
uceG
自u s s s
I
=n
y
Ooyo
ι
勺
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QU
G
司
&#039;
・ h
&#039;Mfh
・
naw9hqb
au
+L4lnveawnv
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Ju.
1
l
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l
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L
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+Lnbgb
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﹂
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・
d
&#039;
c
u
b
‑
︐
+Lnvr4Inso‑‑ns
u n u n d H U ︐パu r 目 白
免
UHU ︐パu
.Hu‑‑EnuハUFEnunvwHFEnu
phi
︐
︐
︑
︑
0.1024‑0.4642
工￨
36
20


# Page. 25

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KJ4VY6WME1.jpg)

ゆ抗争!ふろやらり.
n
=
2
0，
y
=
1の信頼区間
タイプ
9
5同信頼限界
Wald
0
.
0
0
0
0
0
.
1
4
5
5
Wilsonスコア
0
.
0
0
8
9
0
.
2
3
6
1
A
g
r
e
s
t
i
‑
C
o
u
l
l
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.
0
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0
0
0
.
2
5
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1
J
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f
f
r
e
y
s
0
.
0
0
5
4
0
.
2
1
0
8
Clopper‑Pearson 0
.
0
0
1
3
(
E
x
a
c
t
)
0
.
2
4
8
7
37
ームミι子Iゐム干さ2自~
ぷ
ι
γ
川‑一
黒
日川ど三人
n
=
2
0，
y
=
1の信頼区間の図示
COJif!d&lt;e内 ee
. Jnt.&lt;elvAIs
. fo)&quot; P，&#039;oPOitl;:.nき
圃
Clopper‑Pearson(Exact)
広い
hv
川町
Jefrreys
←
一
一
一
‑
Agresti‑Coull
ト
一
一
一
、
o
に偏る
Wilsonlこ近い
Wilso円 四
0
.
5
1こ偏る
Wald
ト一一一一一-C~一一一一一一一一一一一一一→
000
405
010
Ol!
i
狭
し
、
&lt;)，2ひ。&#039;:;!S
&quot;.l~
‑j$k
38
2
1
￨


# Page. 26

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE136VYYJG.jpg)

￨現時計向子一一ーだ一人.三..舗l
i
I
信頼水準 95%の正確な被覆確率 n=20
Wald
i
:
]
被
迎出♀旦革主主
092
覆州一
確
率
保守的
CC;連続修正
。偶{l.l}
1(
) 00
I
lZ
n ‘fI~
ρち
10
割合の真値π
39
w
r
n
~ーザー韓議室均印刷æl&quot;&quot;&#039;.-J&#039;jIB:拘市同
割合の信頼区間の特徴
タイプ
信頼区間の特徴
Wald
Wilsonスコア
真中による
&quot; 真中による
Agresti‑Coull
Jeffreys
Clopper‑Pearson
(Exact)
革新的，狭い
加
ー
‑
唱
曜
&quot;
明蟻
F
2
2
少し端による
保守的，広い


# Page. 27

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GEWPWLG1J2.jpg)

園田現盟回顧部祖国園田明鵬
臨~H，&quot;&#039;&quot;己主~~:~~
RISKDIFFオプション
思量盤欝鴫盟鰭醤醇穂担盟盟卑害義
顧盛田園
『
able36.12RISKDIFF(
P
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RequestsNewcombeconfidencel
i
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RequestsWaldconfidencel
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f
i
e
sthet
e
s
tmethod
S
p
e
c
i
f
i
e
sthet
e
s
tvariance
41
FREQ V9.3
割合の差の信頼区間
Tables文の RISKDIFFオフション
EXACT
FM
HA
NEWCOMBEI
SCOREI
WILSON
WALD
42
2
3


# Page. 28

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47ZK5MLX73.jpg)

1
1
S
ギ干綿…… 仰
ム I
ハア‑自I
2
2
2群の割合の差の信頼区間
d
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t
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1;
i
n
p
u
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1 !采剤群
o
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s二 p
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1
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1
0
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石
o
d
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u
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c
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d
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￨無効 1
2
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e
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=
r
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kr
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ww
h
e
r
e
=
(
r
o
w
=
&#039;差&#039;));r
u
n
;
1…
&quot;
尚一話番一一一一一一二一十倒五
2群の割合の差の信頼区間
data risk;set p
d
;
i
f̲n一 二 1then set dif(dropニr
o
w
);
y= ‑
̲
n
̲
:1= y+ O.25;run;
o
d
s graphics o
n
;
proc sgplot data=risk noautolegend:
title &#039;Confidence I
n
t
e
r
v
a
l
sf
o
r the Difference
of Proporti
o
n
s
&#039;;
scatter x二 r
i
s
ky= y
o
w
e
r
c
l xerrorupper=uppercl;
xerrorlower二 l
scatter x= r
i
s
k y= 1/ markerchar=type;
yaxis displayニn
o
n
e
;
xaxis offsetmin=O.025 offsetmax=O.025;run:
4
4
2
4


# Page. 29

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ6Q9NWPJV.jpg)

I
5
4
S
H
E
‑
‑
:長
主
婦I
民
主
&quot;
&quot;
:
&#039;?
r f
{
舵
￨
‑，&#039;1f
f
i
;
2群の割合の差の信頼区間(修正なし)
比率(リスク)差の信頼限界
列 1(outcome=Favorabl
)
比 率 差 =0
.
5
0
0
0
タイプ
95%信頼限界
正確
‑
0
.
0
2
9
6
0
.
8
8
1
3
Farrington‑Manning0
.
0
3
8
0
0
.
9
6
2
0
Hauck‑Anderson
‑
0
.
0
5
1
6
1
.
0
0
0
0
Newcombeスコア
0
.
0
3
7
8
0
.
7
6
5
1
Wald
0
.
0
6
7
9
0
.
9
3
2
1
45
ムヰムム…Iぷドフぷ2創~
ー
ー
ー
一
一
一
一
一
一
ー
‑
一
一
一
一
一
一
一
ー
一
一
ー
一
一
一
一
一
一
一
一
一
一
一
一
一
一 圃幽
2一
若手の割合の差の信頼区間(修正なし)
1
Cnll 白 Ih&quot;Hlt~~
l f1t1&quot;&#039;r&quot; ~1 只
for
tht. 口 Jff
，.&quot;.例目白州I&quot;)r，..... rnp，nrlin l&#039; l~
正確
トー
Farrington一恥1anning
Hauck‑Anderson
Newcombe スコア
Wald
Jえシ
46
25


# Page. 30

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ5RN5MP74.jpg)

Farrington‑Manning
Hauck‑Andel
&quot;son
トlewcombe スコア (
{
I
修正〕
Wald(修 IE)
0&#039;
Jスシ
&#039;
&quot;
48
26


# Page. 31

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9E2D5N9ZER.jpg)

薬剤群
対照群
言
十
有効
a
b
a+b
無効
C
d
c+d
計
n1
n2
I
n
有効割合
P1 (
a
/n1)
P2(
b
/n2)
p(
a
+
b
)
/
n
I
49
薬剤群
￨対照群
￨
計
￨割合の差
有効
10
無効
2
1
4
1
6
計
12
6
18
有効割合
83.30
/
0
6
6
.
70
/
0
33.30
/
0
s
o
27


# Page. 32

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/D7Y2KP4N7M.jpg)

I
ゃ飴~仰向…rn::illl
寸 7hkm~
力イ 2乗検定の計算
Ho:π
l π2， π]=F1C2
二
x2
。
+b 12
p=一 一 一 = 一 一 二 0
.
6
6
7
n
1
8
2
(
0
.
8
3
3‑0
.
3
3
3
)
2
4
.
5
0
0
.
6
6
7(
1‑
0.667) .0
.
6
6
7(1‑0
.
6
6
7
)
+
1
2
6
二
二
5
1
:i…………:片羽m
I
釘
￨l
4&amp;S
W
2群の割合の差の信頼区間
Farrington‑Manning(帰無仮説下での分散)
力イ 2乗検定に対応
z
a
J
I
p(l‑P ~+ P(1‑P ~I
n
n， I
P
]‑p2 :
t
¥
1I
1
o:
t1
.9
6
J
!
!
̲
6
6
7(
1‑
0.667)
.0.667(
1‑
0.667)
I
.+
1
2
=0.500:
t1
.
9
6x0
.
2
3
5
6
6
=0
.
5
0
0:
t0.
46
2= 0
.
0
3
8，0
.
9
6
2
52
2
8


# Page. 33

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VEN8R5YVJ8.jpg)

.
I
ぶ
咲
き
言
語I
ぷ
苦
手
以L
ザ‑弓史認 2
創I
2
2群の割合の差の信頼区間
Wald(対立仮説下での分散)
P
1‑p2:
tzajP1(1‑P1 ~+ P2(1‑P2 ~I
一
nフ ￨
αUn
j
1
0
.
8
3
3(
1‑0
.
8
3
3
) 0
.
3
3
3(1‑0
.
3
3
3
)
，
‑
~.~--/ +
1
2
6
=0.500土 1.96x0.2204
=
，
0.500 士1. 96~1 ~.~--
二
0
.
5
0
0:
t0.
432=0
.
0
6
8，0
.
9
3
2
53
ロ
Hauck‑Anderson(Waldの保守化)
J o， Ip1(1‑P1)，P2(1‑P2)1
P
1‑P2 一世乙吋十 ι~j
&#039;7
連続修正
c
c
二
1
̲ 1 =0
.
0
8
3
3
2min(np n2) 2・6
0
.
8
3
3(1‑0.833)+0.333(1‑0
.
3
3
3
) 0
.
2
3
8
9
二
Cl=0
.
5
0
0:
t(
0
.
0
8
3
3+1
.
9
6x0
.
2
3
8
9
)
54
29


# Page. 34

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y79KMYPV73.jpg)

IAS.:1-~-.…
2群の割合の差の信頼区間
NewcombeScore
L
lU1:P
lの W
i
l
s
o
nスコア信頼区間
ラ
P
2の W
L2U2:
i
l
s
o
nスコア信頼区間
ラ
P
l‑P2-~Gi 二五円ぷ二め玄;
P
l‑P
2+~~U1 ‑ P
l
)三 +(
P
2‑L
2
)
2
1
s
s
I
U
4
e
s
鈴
…
…
…
r
ブトケ
2
O
1
2
I
母平均の差の信頼区間
X1，
L
Iニ X 1‑
1
.96SE1
，
U1=X 1+1
.96SE1
X2
，
L
2= X 2 ‑1.96SE2
，
U2 X 2+1.96SE2
二
X1‑ X2 -~(1. 96SE 1 )2 + (
1
.96SE2)2
二玄 l 支2‑
J
:
(
=X 1‑ L
I
)
2+ (U2一支2)2
支l
支2+~(l .96 SE1)2+ (
1
.96SE2)2
二支lー支 2 +~(U 1 ‑ 支1)2+(
支2‑L2)21
30
56


# Page. 35

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G78RL6D4ED.jpg)

γ
. γ?/
?
?
j
M
4
a
!
開
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n
l
向
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t
#
44
W
J
川
2
戸ザー
縄
?
I安立1I 1 þ&#039;~
1
I
&#039;
J
‑
I
:
I
&#039;
J
2
.
.
.
.IlI;f..r.lll;f川
べ
NewcombeScore信頼区間のイメージ
コ前初回同
711
ス信区
差の l
信頼
区間:
L
1，
1
P 1 h U
←
L2~
~I
→|
P
2
U
ヰ
，
7
￨←lL.....ゑ…
P
l‑P
2
￡士合
.
.
.
.
.
.
.
j
[
U
ー
う
+
←
2
~(PI ーム i +(U2‑P2)2 ~(Ul ‑PY+(P2‑L2)
同sザ吟.一時々
57
〓
γ陛￨
正確な割合の差の信頼区間
I n1，
Unconditionale
x
a
c
tC
n2のみ固定
.andS
.(1980
n
e
l
l，M.K
Santner
T
.J
，
，) &quot;Smal卜
n
t
e
r
v
a
l
sf
o
rp1‑p2and
SampleConfidenceI
nContingencyT
a
b
l
e
s，
p1/p2i
&quot;Journalofthe
AmericanS
t
a
t
i
s
t
i
c
a
lA
s
s
o
c
i
a
t
i
o
n，75，386‑394.
A
g
r
e
s
t
i，
Y
.(2001
A
.andMin，
，) &quot;OnSmall‑Sample
o
rParametersi
ConfidenceI
n
t
e
r
v
a
l
sf
n
D
i
s
c
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t
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i
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t
r
i
b
u
t
i
o
n
s，
i
o
m
e
t
r
i
c
s，57，963‑
&quot;B
9
7
1
.
58
3
1


# Page. 36

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L7LKL9MVER.jpg)

I~日嚇…………
川..副I
2
正確な割合の差の信頼区間
(
‑
O
.
0
3
0
^
&#039;
O
.
8
8
1
)
割合の差 6を推定するときにπ2が局外母数
(邪魔者)になる
n1，n2
，π2を固定した上で，観測された割合の
tO=
P
l
‑
P
2
=
O
.
5)以上の差が生じる確率がα
!こな
差(
る 6 を求める
一
一
ß~T(2
π2を動かして， [)の最大値を求めるて?存fi1l
→信頼限界値
l
lJ.[) 1
¥
全ての π2について被覆確率を 1
‑α に保つ.
δ==JrI‑ Jr2
2x2表の同時確率:
f
(α，b，nl，n2，δ，Jr2)
二
&quot;
，C
(
/(
δ +Jr2)
a(l‑0‑Jr2)&quot;，‑
a，
&quot; Cb(Jr2)&quot;(1‑Jr2)&quot;，‑b
上側確率:
:
Lf(YI Y2 nl n2 O 2))
Pu(δ)=
=S
U
p(
下側確率:
二
，
ラ
，Jr
O
)
， ，Jr2)
AT壬10
π
OL
，
(
工 f (YI&#039;Y2111川
PL(δ)= = 叩p
A:2x2table(nl，
n2)
ヲ
A， T~lo
庁
T:RD
tO:Observed
RD
sup(δ:Pu(δ)&gt;α) Ou =
=i
n
f
(δ:PL(
δ)&gt;α)
ラ
6
0
3
2


# Page. 37

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EM2MZYNEW.jpg)

πフ
片側確率
0
.
0
3
0
0
.
0
2
5
o=0.881の
{
π
1
=
0
.
9
9
9
)
o=‑
0
.
0
3
0の
{
π
1
=
0
.
5
2
6
)
下側確率
上卸j
確率
，
、
，
、
，
、
，
U
.
U
2
U
1
、
，
、
，
、
，
、
，
、
，
L
i
O
.
01
II
、
，
、
，
、
，
、
，
、
0
.
0
1
0 /
，
，
，
，
、
，
、
0
.
0
0
1
1I
，
.、
，
，
、
0
.
0
0
0‑̲̲lL
.0υ.1 0
.
20
.:
3 0
.
40
.
50
.
0 0.7 り .δ り .~l エ υ
1
6
0
.
5
5
6
0
.
1
1
8
。
TT
(
‑
0
.
0
3
0
&quot;
&#039;
0
.
8
8
1
)
f(Yi&#039; Y
2，
l2 6，
δ，
π2)
ヲ
二
1
2C
&#039;
I(δ+π2)
)
1(
1‑5‑π2)12116CJ2(π 2)
Y
&#039;(1‑π2)6
‑
)，
Y
I
1
2
Y
?
1
0 2
t
o P
I‑Pフ ニ
ー =0.5
6 υ .
~
1
2 6
T = ‑ L ‑ ‑ L，
二
九(
δ ニ0.881)=
エf(Y Y2， ム
1
2
i&#039;
0.881，
0.118)
ニ 0.02
A T&quot;O.5
=工 f(YI Y2，
12，
6，
‑0.030，
0.556)
Pu(
δ =‑0.030)
ヲ
A，
T
，
o
;O.5
= 0.025
6
2
3
3


# Page. 38

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PERMV69479.jpg)

I
S
A
S.:z.‑付金………
2副I
2
Vら
63
￨ 釘 儲 … … … 叩 ; 倒I
2
信頼上限
Y
l
:
B
i
n
(
1
2，
O.999)Y2:
B
i
n
(
6，
O.118)の同時確率
確率関数
0.3ll
0.156
0.000
12
6&#039;
34


# Page. 39

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/P7XVZMQZJX.jpg)

I
1
1
1
与やお……I
二
に
J
ょ7‑rV2
舵￨
信頼水準 95%の正確な被覆確率 n1=20n2=20
π1 =0
.5
づき~l_4;下
れ.~
D
.G~
勺
，
&quot;_・ー、‘，~、
河口
.
c&amp;6
、
&#039;、、
、、
、
〆
、、
、、~、、、
』
:
.
3
0
0
.
5
0 0
.
5
5 O
.
:
，
i 1
[6
5 &#039;
)
.
&#039;
;
0 0
.
1、 o8
0
、
π、
三君主問 φ 産主主
、
、
、
%
5 0
.
&#039;
:
(
:
1
:.
:
{
4
ー -]:rck-!&#039;nL~&lt;o 日
‑ ~:: I
d
-F~rringl(J 日 -j~anni 日 E
‑‑Ne百 C011b
e スコ 7
制正確
65
m
~ユーザー語会 ti:1&quot;Z.tli1&#039;7EV&quot;:.J油引神仙
割合の差の信頼区間の特徴
タイプ
Wald
Farrington‑Manning
Hauck‑Anderson
信頼区間の特徴
4
革新的，狭い
ー
，
.保守的，広い
岨
Newcombeスコア
.
中央:保守的
端:革新的
.
9
5切に近い
陣
. 保守的，広い
正確
66
3
5


# Page. 40

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/37KQ8G9V7D.jpg)

J.
ド
担
金
?
…
t
.
m
!
l
月
一
一
川正予竺
2
創2
I
仮説検証の型と帰無仮説
指標:平均値の差，割合の差，ハザード比等
π1 .群 1の母発現割合(新薬)
π2.群 2の母発現割合(標準薬)
δ: 非劣性マージン
優越性 H
o:π22Eπ1
非劣性 H
o:π2一 δ&gt;π1
同等性 H
o:π2一 δ ミπ
and πη+ δ 三 π
1
67
帰無仮説H
(
¥ 対立仮説H，
.~o... L....・H・.....L
π2ミ
Zπ1
~I H1
優越性
4
〈 π
π2=
1
』
非劣性
~
π2 ー δ~π
π2 δ~π:
，
.
.
.
~
司司
』
，
4
.
.
.
.
.
・
・
・
・.
. 同等性
司..
一δ 三五 π1一π2Z五 δ π2+δ 孟 π
T05T)
2つの 片側検定 (
(two(n
e
‑
s
i
d
e
dt
e
s
t
s
)
‑o
oH
O
:
]
[2 一 δ~π ， .π2+δ 豆 π1
π2 一 δ~π 1
36


# Page. 41

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ3P2N9Q75.jpg)

信頼区間と判定
優越性
非劣性
同等性
証明されず
(
N不足)
‑
8
(マージン)
8
害Ij合の差の信頼~開
s
一戸…問i
…:々…‑2
O
i
2
&#039;
鉱
非 劣 性 有 効 割 合 の 差 10%
δ=0.10
Ho:π2一0
.
1
0&gt;π1
)
( • O)-C}) 汁~&quot;
y
効
有
F
%
n
u
コ
。
。
60%
争仲
iF 謡
事
志
a
空
空
40%
50%
1
無効
群 1(新薬)， &quot;群 2(標準薬)
70
3
7


# Page. 42

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8JDLZWGW7G.jpg)

￨将棋片手ムI
ゐI
ぷ.ィー‑砲I
2
割合の差の非劣性検証
data i
n
f
e
r
Farrington‑Manning
input x y w @@;
Hauck‑Anderson
cards;
104
0 116
0
205
0 2 15
0
Newcombeスコア
Wald
a
t
a
;
proc freq order二 d
tables x*y / plots二 freqplot(twoway二 stack)
alpha二 0
.
0
2
5
r
iskdi
f
f(
cI
二 (
w
a
l
d newcombe fm ha exact)
￨noninf margin二 O
.1method二waldtolumnニ2
);
exact riskdiff
weight w;run;
71
際
型
比率(リスク)差の信頼限界
列 1(
y=1
)
信頼下限は o
を含むが
‑
0
.
1
0を含まない
比 率 差 =0
.
1
0
0
0
タイプ
9
5
%信頼限界
正確
‑
0
.
0
4
3
5
0
.
2
4
0
5
Farrington‑Manning ‑
0
.
0
3
7
9
0
.
2
3
7
9
Hauck‑Anderson
‑
0
.
0
4
2
9
0
.
2
4
2
9
Newcombeスコア
‑
0
.
0
3
7
3
0
.
2
3
2
1
Wald
‑
0
.
0
3
7
2
0
.
2
3
7
2
7
2
38


# Page. 43

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VEP2D93XE8.jpg)

I
1
1
1
脅さを.己主任ヨ
D
割合の差の両側 9
5弘信頼区間
信頼下限は 0を含むが ‑
0
.
1
0を含まない
斗… Jntcfv，....Ic，. 101 由 e L)，廿 Cl O C ot ド 向 。Ot&#039;&quot;&#039;llon
じ ontl
&quot;
&#039;
C
C
.
正確
Faγrington‑Manning
Hauck‑Anderson
Newcombe ^コヲF
Wald
企
=
1
入1 ~n，
(
1
。&#039;0
~~三nm
3ス ク
7
3
問
6(マージン)=0.10
N
o
n
i
n
f
e
r
i
o
r
i
t
yA
n
a
l
y
s
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i
o
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R
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k
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n
c
e
H
O
:P
1‑P2&lt;
ニ
ーM
a
r
g
i
nH
a
:P
1‑P2&gt;‑
M
a
r
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i
n
.
1WaldMethod
M
a
r
g
i
n=0
P
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i
o
n ASE
Z
D
i仔e
r
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n
c
e(
S
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m
p
l
e
)
0
.
1
0
0
0
0
.
0
7
0
0
Pr&gt;Z
非劣性の 95%信頼区間
限界
‑
0
.
1
0
0
0
2
.
8
5
7
1
Z
一
一
P
I‑P2+0
0.1+0.1
二 =
2
.
8
5
7
1
ヤ1(1‑Pl) P2(1‑P2 0.0700
￨ n，
n勺 ￨
n
I
7
4
39


# Page. 44

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/27VD1M437Q.jpg)

Farrington‑Manning
N
o
n
i
n
f
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c
e
H
O
:P
1‑P2&lt;
=‑MarginHa:P1‑P2&gt;‑Margin
M
a
r
g
i
n=
0
.
1F
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r
r
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g
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‑
M
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n
i
n
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F
‑
M
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i
o
nASE(
D
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n
c
e
P
lP
l:H
8の差があるときの MLE
o:
ラ
ハU
U
•
f
o
勺ム
︑
戸00
EEl‑
唱
n
一
Aa
P1
P
一
今
︐
べ一 2
十
Eal‑
守
一
一
/︐︐︑︑一
P一
一
︑l‑/‑
Eal‑
守
P一
η
Pl‑P2+8
i
11一
一‑
一
ハ
A.
U
一U
二
一0
.
0
3
7
3
O‑一:
一0
.
1
0
0
0
︑l/一
2
.
8
5
6
0
/︐︐︑︑一
一
一
l‑
Z
0
.
0
7
0
0
9
5弘信頼区間
非劣性の
限界
一
+
︒
一
0
.
1
0
0
0
Pr&gt;Z
75
NoninferiorityAnalysisfortheProportion(
R
i
s
k
)Difference
&gt;
HO:P1 ‑P2く=ー MarginHa:P1 ‑P2 ‑Margin
Margin=0
.
1 NewcombeScoreMethod
Proportion
5
%信頼区間
非劣性の限界 9
Difference
0.1000
‑0.1000
スコア信頼区間に基づいた方法
Pr‑P2‑
‑
J
(Pr ‑ Lr)2 + (U
Pr ‑ P2 +
.
j(U
2 ‑
j ‑
P2)2
pj)2 + (P2 ‑ L2)
2
76
40


# Page. 45

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5JGY2G1YJL.jpg)

￨丸山耕平等以却[FJ
Hauck
‑
Ander
s0n:
5
去
0
.
2
4
2
9
一
一
Z
P
1‑P2+δ
二
2
.
7
7
1
8
P1
(1‑P
1)， P2(
1‑P2) cc
:contuinity
￨n1‑1
n2 ‑1
c
o
r
r
e
c
t
i
o
n
&#039;
lI
I
77
1%
1
5&lt; π 1
0
=
0
.
1
5H
o
:]
[2ー 0
.
1
5ミπ 1and π 2 +0.
&#039;l&quot;，.&#039;&quot;山臼命、
2
3
ヌ
v
a常叫
50%
有効
49%
50%
無効
w
山 m e
51%
t
群 1(新薬)&#039;，群 2(標準薬)
78
41


# Page. 46

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47QMPXD6EP.jpg)

data equiv;
Farrington‑Manning
input x y w @@;
Hauck‑Anderson
cards:
1 0 49 1 1 5
1
2 0 50 2 1 50
Newcombeスコア
Wald
proc freq order二data;
tables x*y / plots二 freqplot(twoway二 stack)
alpha=0.025
「i
skdiff(cl二 (wald newcombe fm ha exact)
.1
5，O
.1
5 method二 w
a
l
d
IcoI
umn二 2
);
￨equiv margin二 O
exact riskdiff
weight w;run;
79
1
1
s
立与喰ぶ…
信頼区間の出力
比率(リスク)差の信頼限界
列 1(
y=1
)
比 率 差 =0.0100
タイプ
95%信頼限界
正確
‑0.1328
0.1525
Farrington‑Manning ‑0.1286
0.1486
Hauck‑Anderson
‑0.1343
0.1543
Newcombeスコア
‑0.1263
0
.
1
4
5
7
Wald
‑0.1286
0.1486
80
42


# Page. 47

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KE4VY6ZM71.jpg)

|主義手ふ民ムムーI以下二二宅~~
95%信頼区間の出力
Con11d@&#039;oce lntervals for the Otff~r.p nce of P r
&quot;OPO
同 iono
s
:
正確
Farrington‑Mannげ 19
Hauck‑Anderso円
Newcombe スコア
Wald
，スク
δ
1
=
‑
0
.
1
5
δ=0
1
.
15
u(マージン)=0.10
EquivalenceA
n
a
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r
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i
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n
c
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H
0
:P1‑P2く
=LowerMarginまたは)=UpperMargin
a
r
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i
n
H
a
:LowerM
a
r
g
i
nく P1‑P2く UpperM
L
.
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w
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rM
a
r
g
i
n=
一0.15UpperMarginニ 0.15WaldMethod
P
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n
c
e
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S
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m
p
l
e
)
0.0100
1
0
.
0
7
0
7
2つの片側検定 (TOST)
検定
43
81


# Page. 48

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L7136VRYEG.jpg)

F
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Manni
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ー LowerM
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i
nまたは〉ー U
p
p
e
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g
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1‑P2&lt;
P
1‑P2&lt;
U
p
p
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H
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:LowerM
a
r
g
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n&lt;
LowerM
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ー0
.
1
5U
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nニ0
.
1
5F
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M
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n
gMethod
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c
e
0
.
0
1
0
0
I
A
S
E(
F
‑
M
)
2つの片側検定(T
OST)
検定
Z
p値
LowerMargin
2.2887
Pr&gt;Z
UpperMargin
‑2.0027
Pr&lt;
Z
O
v
e
r
a
l
l
~時頼区間
同等性の限界
‑0.1500
￨
0
.
1
5
0
0
‑0.1270
1
0
.
1
4
7
0
…‑川&quot;
I
1
1
1
付
金
一I
^~-2dJ12I
NewcombeS
c
o
r
e
5
:
去
EquivalenceAnalysisfortheProportion(Risk)Difference
=LowerMarginまたは&gt;=UpperMargin
HO:P1 ‑ P2く
Ha:LowerMarginくP1 ‑ P2くUpperMargin
ー0.15UpperMargin=0.15NewcombeScore
LowerMargin=
Method
Proportion
同等性の限界
95%信頼区間
‑0.1500
ト0.1263
Difference
0.0100
84
44


# Page. 49

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G7WPWL11E2.jpg)

E
q
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v
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H
O
:P
1‑P2ー
&lt; LowerM
a
r
g
i
nまたは〉ー UpperM
a
r
g
i
n
P
1‑P2&lt;
UppeγMargin
H
a
:LowerM
a
r
g
i
n&lt;
=
=
LowerM
a
r
g
i
n ‑
0
.
1
5UpperM
a
r
g
i
n 0
.
1
5Hauck‑AndersonMethod
P
r
o
p
o
r
t
i
o
nD
i
f
f
e
r
e
n
c
e
IASE(SampleH‑A)
0
.
0
1
0
0
2つの片側検定 (TOST)
1
l
検定
Z
p直
{
LowerMargin
2.1813
Pr&gt;Z
1
0
.
0
1
4
6
UpperMargin
‑1.8998
Pr Z
&lt;
0.0287
I
I
0.0287
O
v
e
r
a
l
l
交互作用(相互作用)
AとBの 2つの要因が重なったときに A、Bそれ
ぞれの効果の加法モデルで予想されるよりも
大きい(相乗)または小さい(措抗)効果があ
るとき， Aと81こは交互作用があるという
Aの効果 +8の効果 * AとBを併用時の効果
8
6
45


# Page. 50

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JZK5MPXJ3.jpg)

1
1
1
1
1
ぃ
…
一
一
一
r
m
2
I
交互作用 (
i
n
t
e
r
a
c
t
i
o
n
)の模式図
交互作用がない:平行
措抗作用 (antagonism)
相乗作用 (synergism)
交互作用なし
措抗作用
反
、
応
B+
B
‑
B7
主呈
交互作用がない:平行
質的交互作用:効果の逆転が生じる
量的交互作用:効果の逆転は起こらないが，
Aーと A +では， 8の効果の大きさが異なる
量的交互作用
質的交互作用
反
応
q
u
a
l
i
t
a
t
i
v
e
q
u
a
n
t
i
t
a
t
i
v
e
B+
B
‑
BB
46


# Page. 51

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE6Q9NMPEV.jpg)

δ
i 層 iの真の治療効果
di:推定治療効果
0+
二
(
i= 1
，
・
・
.，1
1
1)
(割合の差)
diの SE
Si :
{δ120ラ・ぺ九三 O
} 効果が正
0‑={
δ
I豆 O
ラ
・
・
・ 9
δm三 O
} 効果が負
はない.
であれば質的交互作用
エ
ニ 41(dI&gt;山
一
=
エ 4 1夙 &lt;0)
1
1
1
Q+
i
=
1 Si
i
=
1 Si
8
9
(m=2)
母数空間
質的交互作用
O2
./
交 互 作 砂 ビ ペ2?Pl
δ1&gt;0δ2&gt;0
量的交互作用
O1
質的交互作用
90
4
7


# Page. 52

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE5RN5ZPJ4.jpg)

ぬ F内
会……ふん
mhm~
質的交互作用の模式図 (m=4)
d2 d3 d4
IG
J
u
l
o
JU
寸ーーート ￨ ￨ J
d1
ヲ‑一ヲ‑
ヲ&amp;一フ
f‑
﹃
l勺 d 一S
十
F白 一 代
代
一
一
ハU
‑
一円
dl
‑ld
質的交互作用
d3 d4
あ
り
イゲ
Q+=ーーァ+‑‑‑‑‑&quot;‑:‑
M
S3
S4
。
+
91
Gai卜Simon
={
δ
I三 0
，
.
.
.，
δ川三 O
}
。
+
園 .I
E
置圏
之の
Ho:
δ
I三 0，..・ラ九三 Oの片側検定
エ4I(dl&lt;O)=
Q‑=
i
=
l Sj
p
質的交互作用
なし
(
dj &lt;0
)
i
=
l
Bi~.l (
0
.
5
)=0
.
5
ニ
エ (1‑Fj(Q ))Binm.i(0.5) Bi~〆0.5) =0.2
一
Fj(x):自由度 i
のカイ 2乗分布の累積分布
m = 2:p
二
0
.
5(
1‑F
l(Q‑
)
)+0.25(1‑F2(Q‑
)
)
48


# Page. 53

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/972D5NRZ7R.jpg)

。
+
二 {δl三0，...，九三 O} 効果が負
Ho:
δ
l三 Oラ... ，
6/
1
1
三 Oの片側検定
Q+
二
ZZLM&gt;O)ニ
エ Z12I仲
Iニ 1
S;
;
=
1
0
)
Bi~.1 (
0
.
5
)=0
.
5
p =工(1‑F
;(Q+)
)B
i
n ，;(0.
5
)
1
1
1
Bi~.2(0.5) =0
.
2
F;(x):自由度 i
のカイ 2乗分布の累積分布
1
1
1
=2:p =0.5(
1‑F
I(
Q+)) +0.25(
1‑F2(Q+))
Q =min(Q十， Q‑)
Q+ニ
L4I(dl&gt;O)，Q ニ
エ 4I(dI&lt;O)
;
=
1 S;
;
=
1
工(1‑Fj(Q))Bin
p=
S
jB
i
n
(
0
.
5
)ニ 0
.
5
U
(
0
.
5
)
111‑1
.1
Fj(x):自由度 i
のカイ 2乗分布の累積分布
m 二 2:p =0
.
5(
1‑F
I
(
Q
)
)
94
4
9


# Page. 54

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DJY2KPDNJM.jpg)

l 二
O
ラ・・・ラ
δm Oの下
二
i
は Binm
.
i
(
0
.
5
)
自由度 i
のカイ 2乗分布
:混合カイ 2乗分布に
個の中の負の個数
したがう
i
は Binm
.
i(
0
.
5
)
自由度 i
のカイ 2乗分布
を固定した下では，
一:混合カイ 2乗分布に
したがう
9S
Ho:ξ=0，
…
， δ1ニ Oの下
全て正
or 負であれば Q=O
2は i= 1
から m‑lまで
i
の分布は B
i
n
m
̲l
.i(
0
.
5
)
i
を固定した下では自由度 i
のカイ 2乗分布
Q =min(Q+ Q‑)は混合カイ 2乗分布にしたがう.
ラ
96
50


# Page. 55

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7N8R56VE8.jpg)

主主竺亘二二よ旦￨
Z
lとZ
2の確率密度 (
8=
0
/
&gt;
2
=
0沼
通量
1
¥
二
等高線プロット
dl &lt;0，
d2 &gt;タ
一
一
一
標本
空間1.5
確 率 OZ5
一
一
一dl &gt; 0 d2 &gt; 0
ぅ
4二月三忌j僻 ~0.25
¥
0.0
，
/
‑
1
.5
d1&lt;O¥dk万
ー
‑3.0
‑3.0
確率 0
.
2
5
‑
‑
‑
‑
/
dJ &gt;O，d2 &lt;0
〆
‑ー一一一
.
15
確率 0
.
2
5
0.0
‑
L
5
3.0
zl
p
‑ 0.0080
0.1035
0.0318 ‑
0.1273
0.0557
0.1512
0.079s
97
:累積分布回吋F1(Q‑)いホ (Q‑)I
71
p=1‑O.25‑0.5F](Q‑)‑O.25F
(Q‑)
2
(
)
.
!
l
0.4
(
)
.:~
¥
0.2
o
︒
、
、
0.1
qd
ι
ι
円U
︐
︑
︐
︑
f
守
l
&amp;干
2F
15
nur
n
u
n ll
一一一一一一一
ー一
4 5 6
Q
5
1
7
8
9
10
98


# Page. 56

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ9KMYLVJ3.jpg)

p:
l
0
.
:
&#039;¥
累 町 田 o臼
0.
4¥
0.3
0
.
2
0.1
¥
、
、
、
、
ー
ー
0.0
日司、一
一一
l
1
。
8
9
]0
↑
山
。
↑ p=O.
I&amp;429
髄
99
…
…
川γ
‑
自
r
J
7m
1f
7
&#039;
1
J
Gail‑Simon検定
d
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r
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1
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b
oB
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# Page. 57

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# Page. 58

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJLKL98V7R.jpg)

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# Page. 59

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47M2MZ6N7W.jpg)

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# Page. 60

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/P7RMV6P4J9.jpg)

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まとめ
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2
)正確な信頼区間は，保守的
3
)スコア検定ベースの信頼区間は，
被覆確率が信頼水準に近い
Wald
スコア
正確
107
56


# Page. 61

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJXVZM3ZEX.jpg)



# Page. 62

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3JKQ8GYVJD.jpg)

M Rの生産性に関する考察
一 継 続 的 な M R生 産 性 ア ッ プ の た め に 何 が 必 要 か 一
武藤猛
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要旨
製薬業界においては、新薬のと市がますます困難になる中、マーケテイングと営業の役割がこれまで
以上に重要となっている。このため、 SFE (
S
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s
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)、つまり科学的手法に基づく M R
生産性アップの実践が不可欠である。本論文で、は、 SFEの枠組みを朋いて、 M Rの生産性を高める手法
について考察する。 M Rの生産性を決定する最も重要な要因は、ターゲティング精度、デ、ィテーリング
の質、およびディテーリング回数の 3つで、ある。ターゲテイング精度を高めるにはまず疾患分野毎に適
切な医師セグメンテーションを行ったうえで、最も M R生産&#039;性の高いセグメントを選ぶことが必要であ
る。ディテーリングの質を高めるには測定方法を開発し、継続的な測定に基づいて質の向上策を工夫す
る必要がある。ディテーリング回数に関しては、売上レスポンス分析に基づいて、科学的にデ、イテーリ
ング回数を設定する必要がある。具体的な医師アンケートを用いて検証を行った。ターゲテイング精度、
ディテーリングの質およびディテーリング回数の 3要素が売上高および M R生産性の両方と正の相聞が
あることが分かつた。実務において継続的にターゲティング精度を高めるためには、地図上に各エリア
のセグメントの種類を表示することにより、エリア戦略を自律的に最適化することが効果的である。
キーワード:医薬品マーケティング、 SFE、M R生産性、ターゲテイング精度、ディテーリングの質、
ディテーリング回数
1
. M R生産性の重要性と SFEの考え方
[
l
J M R生産性の重要性
近年、医療用医薬品市場に大きな構造変化が起こりつつある。すなわち、従来のマス市場(生活習慣病治
療用医薬品など)から、未開拓マス市場(うつ病、慢性閉塞性 ]
J
市疾 1
A
¥など)やノ¥イテクニッチ市場(分子標
的抗がん剤や抗体医薬品など)へと成長市場が移行している (1)。また、医薬品の開発費は高騰し、画期的な
新薬の上市がますます困難になりつつある。このような経営環境の中で、マーケティングと営業の役割がこ
れまで以上に重要になっている。
MR生産性を高めることにより、営業キャッシュフローが生み出され、新製品開発の資金確保が可能にな
59


# Page. 63

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE3P2NVQJ5.jpg)

る。新製品開発で優れた医薬品が生み出されれば、医師や患者の満足度が高まり、 MR 活動も効果的・効率
的になり、 MR生産性の一層の改善につながってし、く。このように、 MR生産性の改善は、製薬企業の活動全
体に大きな影響を及ぼしてし、く。
図表 1は医療用医薬品売上高と MR数との関係、を示したものである。 MR数は、売上高の大きな決定要因
であることが分かる。図表 2 は、 MR 生産性と MR 数との関係を示したものである。 MR 数が 490 人 ~1000
人の中堅製薬企業で MR生産性の落ち込み (rMR生産性の谷 J
) が見られる。この原因の究明には、 MR生産
性に対する科学的なアプローチが不可欠である。
図表 1 医療用医薬品売上高対 MR数
.
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.
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.
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0
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1
1年 4月 1日 現 在 人 )
[出典]匡韮ランキンクー 2
0日 ulonthlyミクス増刊号、 2
0
11
.9
.
2.5)を参考にして作底した.
図表 2 M R生 産 性 対 M R
数から見えてくる「 M R生産性の谷」
3
5
0
r/J~i捜企誕 j 高規複長証
:り平均憧汗; 田平崎値 ι
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MR数 (
1
1年 4月1日現在目人)
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出典J
Il&lt;韮ランキング 2
0
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1(Monthlyミクス増刊号~ 2
0
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.
2
5
) を吾考にして作成した。
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.
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0
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0
0


# Page. 64

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8EDLZW8WJG.jpg)

[
2
J SFEの 考 え 方
マーケティング・営業に対する科学的なアプローチは SFE (
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) と呼ばれている。
SFEとは、収益力・競争力向上を目的とした、データに基づいた M R生産性アップ法である。 SFEの中
で、特に重要なのは売上高の決定要因に関する研究である。図表 3は、売上高の決定要因を 3つに絞り
込んだ例
u
売上アップの公式 J
) を示す。なお、図表 3の考え方は、売上高だけでなく、 M R生産性に
対しでも適用可能である。図表 3の 3要因について重要なことは、それぞれが独立と見なせることであ
る。その理由は、これらの要因が目的変数(売上高または M R生産性)に働きかける場面や時期が異な
るからである。このため、 3要因について個別に最適化を行うことが可能である。これは、製薬企業の
営業部門における意思決定や活動レベルが異なることによるものである。ただし、最適化は、ターゲテ
イング精度、ディテーリングの質、およびディテーリング回数の順序で行う必要がある。
図表 3 売上アップの公式
売上高 (
8
)は、次の 3要素で、ほとんど決まってしまう:
Tターゲ、ティング精度(製品に最適な顧客を選んでいるか)
Q:デ、ィテーリング、の質(医師が満足するテ、ィテーリング、をしているか)
D:テ、イテーリング、回数(医師のニーズ、に合った頻度で、訪問しているか)
売上アップの公式:
S=f(TQD
)三
万(
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Q
)J
;(
D
)
ラ
ヲ
【注意事項】
① 最 適 化 の1
)
目序:ターゲテイング精度&gt;ディテーリングの質&gt;ディテーリング回数
(この薬剤を処方するのに最適な医師に、質の高いテ、イテーリングを、医師のニーズ、に応じた
最適回数実行すれば、処方=売上高は後からついてくる)
要素の最適化は、それぞれ独立に考えてよい
②上記の順序を守れば、 3
要素が医師に働きかける時期、場面、内容がすべて異なるからである)
(その理由は、これら 3
③最適化の際には、売上高と 3要 素 と の 各 関 係 は 1
次 式 ま た は 2次 式 を 想 定 す る
著者は、図表 3に示す、ターゲティング精度、ディテーリングの質、およびディテーリング回数の 3
要素を中心に、 SFEの実践と研究を行ってきた (2)相。木論文では、まず M R生産性の決定要因について
個別に考察し、次に実データによる検証を行う。
2. SFEの 3要素に関する考察
[
l
J ターゲティング精度
ターゲティングとは、その製品やサービスに対して最適の顧客を選定し、それらの顧客に営業努力を集中
することを意味する。どのような分野でも顧客のポテンシャルやニース、は様々であり、営業活動開始前にそ
れらを見極め、最適な顧客を選定しないと、期待した成果は得られない。適切なターゲテイングを行うこと
はマーケティング戦略の主要テーマの一つであると同時に、営業戦略の柱でもある。
61


# Page. 65

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7P2D98X78.jpg)

医療用医薬品の場合、処方は医師によって行われる。そこでターゲテイングの対象は医師である。医師タ
ーゲティングの最も重要な前提条件は、全処方量の大部分が一部の医師に集中している、という事実である。
たとえば、生活習慣病系の疾患の場合は、処方量の 70%が、処方量上位 35%の医師に集中している。疾患が
異なっても、処方量が上位医師に集中している事実は同じである。つまり、ターゲティングで重視すべき基
準はまず量的基準(患者数や処方量)である。ただし、量的基準はどの製薬企業も関心を持っているので、
処方量の多いい医師に M Rが集中するという現象を招き、量的基準だけでは自社の差別化にならない。
ターゲティングで注目すべきもう一つの基準が質的基準である。これは、医師の処方意向に着するもので
あり、質的基準を取り入れて初めて自社独自のターゲティング戦略を立案することができる。図表 4に、量
的基準と質的基準をそれぞれ横軸・縦軸にした「顧客ノ王リューマトリックス」を示す。顧客ノ〈リューマトリ
ックスを導入することで、自社独自の営業戦略を立案することが容易になる。
図表 4 顧客バリューマトリックス
[留意事項]
①すべての騒客を割り振る
②潜在顧客を含める
③量的基準、質的基準ともに
顧客数がほぼ同数になる
ように区分値を調整する
よ1
T
1
販売ポテンシャル
(対象疾患領域の患者数)
LP
MP
(少)
(中)
HP
(多)
自社製品シェア小
SEGll
SEG21
SEG31
自社製品シェア中
SEG12
SEG22
SEG32
自社製品シェア大
SEG13
SEG23
お
そ
ム
SEG33
処
方
量
歓
大
場長
[効用]
① HPI二患者数の 60%‑
70%が集中する
②質的基準により、競合
を退 I
t、自社独自の
戦略で顧客の信頼を
獲得可能となる
6
0
%
.
.
.
.
.
.
7
0
%
の患者が集中する HP
が
最も重要な顧客セグメントである
重要顧客セグメントに対する営業戦略例
競合製品では対応困難な症例を中心に、徐々に信頼関
係を構築していく
SEG31 1
顧客バリューマトリックスの質的基準として、著者は最初、「処方意欲」を考えていた (2)判。処方意欲は、
自社製品に有利な営業戦略を考えることが比較的容易であるという利点を持っているが、一方、医師アンケ
ートを実施し、それをクラスター分析したうえで全医師に展開する必要があり、精度的な問題があった。そ
こで、データが比較的収集しやすい「自社シェア」を代替基準として検討したところ、処方意欲とも高い相
関があることが分かつたので、現在は質的基準として自社シェアを用いている(針。まとめると、顧客バリュ
ーマトリックスの量的基準として対象疾患の患者数、質的基準として自社シェアを用いることで、ターゲテ
イングが容易となり、また精度も高めることが可能である。
[
2
J ディテーリングの質
ターゲティングを行い、フォーカスすべき医師が決まると、次に検討すべきことは、どのような内容のデ
ィテーリングを行えばターゲット医師の満足度が高められ、処方(新規処方または増量)につながるかであ
る。医師満足度については非常に多くの調査が毎年行われており、 M Rの製品情報提供の質とその製品の売
62


# Page. 66

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2JVD1MN3JQ.jpg)

上高との聞に正の相関があることが知られている州。しかし、 M R活動の質の測定については、その重要性に
も関わらず、確立された方法はまだない。
図表 5M R
活動の質の測定方法
顧客の視点、から
量も望ましい
評価
医 師 満 足 度 調 査 に よ るM R
測定方法
営業日報の
M R活 動 の
r
医師の声」
営業日報分析(テキストマイニング)
質の測定
を分析
M Rアンケート調査(営業力診断)
社内の視点、から
上司同行訪問時の観察
実践項目チェツクシート活用
v
営業カと
インJ{クトカ
を算出
同行訪問直後
片上司がアドJ
¥
イス
降込司有再開の;
ι
:
他、胞の
…一品川 ~ι.&#039;^............_..~ ..自己管理用¥
;
て
と
し
て
手
用
図表 5は、現在考えられる M R活動の質の測定方法をまとめたものである。顧客の観点からの測定が望ま
しいが、限界もある。そこで、社内の視点から間接的に測定することも検討する価値がある。社内の視点か
らの測定で、著者が推奨する方法は M Rアンケー卜調査による「営業力診断」である。この方法のメリット
は、適切なアンケー卜設計を行うことで、個々の M Rの「営業7JJ (MRの主要行動ノミターン)や「インパク
卜力 J (売上高に影響を及ぼす M Rの総合力)を定量的に測定することができ、 M Rの個別指導や営業教育の
改善につなげられることである(針。
[
3
J ディテーリング回数
ターゲティングを行い、ディテーリング内容が決まると、最後に検討すべきなのは、どのような頻度で訪
問すべきかである。ディテーリング回数については、多くの製薬企業で経験的にガイドラインが決められて
し、るが、現場に任せきりで統制がない場合も多い。ディテーリング回数は営業資源そのものであり、 M R生
産性を継続的に改善していくため、ディテーリング回数の配分には科学的な裏付けが不可欠である。
図表 6は、ディテーリング回数の最適化のためのツールである「売上レスポンス分析」の流れを示したも
のである{針。元データである「売上高ーディテーリング回数散布図」をベースに、 l次式または 2次式のモデ
ルを適用して、 M R生産性や限界ディテーリング回数(それ以上ディテーリンクマを行っても売上高が増えな
い回数)を求める。これを施設タイプ(開業医、病床規模別病院)や薬効領域別に行うことで、現状のディ
テーリング回数配分をより最適なものに近づけることができる。
63


# Page. 67

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5EGY2GKYEL.jpg)

図表 6 売上レスポンス分析の流れ
売上レスポンス分析①
線形回帰モデル
(主に生産性を算出)
売上高ーディテーリング回数散布図(例)
:
:
時;
L
そ
8
4
=9
7
m
v居
NA
︒
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園
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ー
但
。
。
・
Q
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.
2
:
:
t
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&#039;!Z..日‑&quot;，iiI.OJII.
•
2
1
5
回岨掛
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(
l
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ディ予ーリμ グ困敗。
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‑
z
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.
.
.
.
.
.
.
.
・.
..
.
.
‑ ，
.
.
日
.
..
・.
，・••
.
.
.
.
.
;
1
，、貫苦 0
.
(
2目み
田
.
.
.
J
元の施設別デ タI
立、非常にバラツキが大きいので、
M
R
j
j
l
j平均値などを用いて、バラツキを抑制する
。
。
.
2
3
デイ亨
・
s
1
)
:
:
&#039;
‑グ困 s D
3. M Rの生産性アップに関する考察
[
1
J マクロレベルでの「売上アッフ。の公式」の検証
図表 3に示した売上アップの公式を実データで検証する。まずマクロレベル(製薬企業レベル)での検証
0
1
1年 1
1月に実施した、ある疾患領域に関する医師アンケー卜である。データ
を行う。使用したデータは、 2
件数は 9
0
0、調査対象の薬剤数は 1
3、製薬企業数は 1
1である。調査内容は、当該疾患に関する医師の患者数
合計、薬剤別患者数内訳、 M R活動に関する医師の評価、各医師への製薬企業別 M R訪問回数などである。
つまりこのデータには、売上アップの公式を検証するための必要なデータがすべて含まれている。
0
0人の医師の顧客ノくリューマトリックスを構成する。このため、 A社に注
まずアンケートデータから、 9
目して、横軸に患者数、縦軸に A 社シェアをとり、すべての医師を 3X3のセグメン卜に割り振る。その際、
縦軸および横軸の医師数がほぼ均等になるよう 3分劃する。その結果、各セグメン卜の医師数はほぼ均等と
なる。完成した顧客ノ fリューマトリックスにおいて、高ポテンシャル (HP)の 3セグメン卜の患者数は約 70%
に及ぶ。つまりターゲテイングにおいて最も重要なのは、高ポテンシヤル (HP) の 3セグメントである。
売上アップの公式の検証のため、要因を次の各変数で代表させる。すなわち、ターゲティング精度は高ポ
テンシヤル (HP) 3セグメン卜へのディテーリング回数集中率、ディテーリングの質は各社の M Rの総合評
価、ディテーリング回数は各社の M Rの訪問回数とする。
a
)は、売上高(患者数)と 3変数との相関、 (
b
)はディテ
図表 7は、売上アップの公式の検証結果である。 (
ーリング生産性と 3変数との相関である。 (
a
)および (
b
)のいずれにおいても、正の相闘が観察される。相闘が
あることは必ずしも因果関係の存在を意味しないが、今の場合は、ビジネス上の考察から、因果関係が存在
すると考えられる。
64


# Page. 68

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JQMPXN67P.jpg)

図表 7 マク口レベルでの「売上アップの公式」の検証
① 売 上 高 ( 処 方 患 者 数 )=
fl(ターゲテインク、精度)・ f
2
(ディテーリングの質)・ f
3
(ディテーリング回数)
ディテーリンゲ回数対処方車者数
ターゲティンゲ精度対処方車者散
MRの
総合評価対処方車者散
処
&quot;
.
園
、
処&quot;醐
立狗醐
世
者&quot;
y
:
:
:88954x‑28511
R&#039;‑口0368
220聞
者弘
醐
Z
処
&quot;
.
醐
220醐
者&quot;醐
担
ω醐
y=11789x 28573
R1=0.1076
・
闘
担
ムィプ
~ーシて
N=l1
。
0
3
8
.
40
0
0
.
4
2
0
.
&#039;
.
1
0
.
46
N=l1
。
0
.
48
3∞
MR
1
5
0
タゲ
テ
ィ
ン
グ
繍
宜 (HPセグメントへの集中置)
0
&#039;
;
。
3
.
5
0
の
総
合
野
価
ア
y:33.005)(‑10014
2
0
0
4
∞
6
0
G
4
8
0
口 1 . 倒3
日 】 ，2
0
0
デ
ィ
テ リ
ン
グ
回
敏
2
(テ、ィテーリングの質)・ g3Cテ、ィテーリング回数)
② デ ィ テ ー リ ン グ 生 産 性 =gl(ターゲ、ティング精度)・ g
0
..
1
1
.
タゲ
テ
ィ
ン
グ
輔
置 (HPセグメントへの集中置}
q
d
0
4
2
;
N=ll
N=l1
0羽
生
産
性&#039;&quot;
〆
4
〆
5
〆
57/
12 ・/
+2
・/・.
二一‑‑てーー
〆
世間。
グ
hoト /
リ
ン
2
0
0
l
生&#039;&quot;
産
=J
χ~
7
y=4.9907x‑1
.1055
R
2
:
:
:0.0181
グ
wo
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&#039;
J
ン
HCI
zz
一
0
2;
O
J
038
イ
イ 羽0
ム
72
z
z
︑
︑nυT
z
7
X1
60
3=
82
91‑R
1
v
初日向
on
デ イ テl リ ン グ 生 産 性
ヲ
ー
7
7
。
。
ディテーリンゲ回敵討ディテーリンゲ生産性
町総合評価対ディテーリンゲ生産性
MR
!
ターザティンゲ精度対ディテーリンゲ生産性
&quot;2.S0
3
0
0
MR
の
総
官
官
事
偏
叩
N=ll
0
四
4
田 叩 悶
デ
ィ
テ リ
ン
グ
回
敏
I醐
1
，
2
0
0
[
2
J ミクロレベルでの「売上アッフ。の公式 J の 検 証
次に、ミクロレベルで
の売ヒアッフ。の公式の検証について検討する。ここでいうミクロレベルとは、医師
の処方レベルという意味である。ミクロレベルでの売上アップの公式の検証については、すでに発表済みで
ある (J)。 そ の 結 果 に よ れ ば 、 売 上 高 ( 処 方 量 ) は デ ィ テ ー リ ン グ の 質 と デ ィ テ ー リ ン グ の 量 と い う 2つ の 変
数で決まり、ディテーリングの質の影響力の方がやや大きい。なお、ミクロレベルにおいては、ターゲテイ
ング精度を明示的に変数化することはできない。
以 上 、 マ ク ロ お よ び ミ ク ロ レ ベ ル に お い て 、 図 表 3の 売 上 ア ッ プ の 公 式 は 検 証 さ れ た 。 も ち ろ ん 、 検 証 対
象はごく一部の疾患領域にすぎないが、他の疾患領域に対しでも適用できる可能性は大きいと考えられる。
以上の検証結果から、 M R生 産 性 の 改 善 の た め に は 、 自 社 の M R活 動 の 実 態 を 踏 ま え た 上 で 、 タ ー ゲ テ ィ ン
グ精度、デ、ィテーリングの質、およびディテーリング回数の最適化を行えばよいことになる。
[
3
J ターゲティング戦略の可視化(エリアレベル)
ターゲテイング精度を高めることは、現場レベルでは必ずしも容易ではない。その理由の一つに、現場レ
ベルでターゲティング精度の良否を実感することが難しいことがある。そこで、エリアレベルで、ターゲティ
ン グ 精 度 を 可 視 化 す る た め の 「 エ リ ア バ リ ュ ー マ ト リ ッ ク ス 」 を 考 案 し た 。 こ れ は 、 図 表 4の顧客ノくリュー
マトリックスをエリアレベルで、展開したものである。各エリアがマトリックスのどのセグメントに属するか
で、そのエリアのターゲテイング戦略が適切かどうかを一目で判断できる。エリアバリューマトリックスの
例 を 図 表 8に示す。この図で注目すべきなのは、高ポテンシャルで、あるのにシェアが低いエリアである。こ
のようなエリアの場合は、患者数が多い重要施設(病院・診療所)へのアプローチが弱く、営業資源、(ディ
テーリング回数)の配分にメリハリがないことが考えられる。このように、エリアレベルでのターゲティン
グ精度をモニターすることで、ターゲティング戦略の適否の判断と改善施策の実施が谷・易になる。
65


# Page. 69

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/K74VY6GMJ1.jpg)

図表 8 ターゲ、テイング戦略の可視化
量的基準
質的基翠
これらのエリアは、販売ポテンシャルが
高いのにシェアが低いので、ターゲット
施設を絞込み、ディテーリングを行う
必要がある
叩北町叫託証花江町花
口一一一一円門閥門田
dhT
o
AVM‑SEG(東京都〉
1
0
レm
&#039;
‑
‑
‑
‑
ιー
ー
ー
[
4
J ディテーリング回数の最適配分
製薬企業のディテーリング回数合計は貴重な営業資源であり、その配分計画は成果に大きな影響を及ぼす。
ここでは、実例を用いて、デ、イテーリング回数の最適配分問題の解法を示す。
図表 9はある製薬企業の主要製品に関する売上高対ディテーリング回数の散布図である。 2つの新製品に
は集中的にテーィテーリング回数の配分が行われている。このデータをベースに、ディテーリング回数の配分
を改善することで、合計売上高の改善を行う。このため、 EXCELのソルパ一機能を用いて、ディテーリング
0に示す。この結果によれば、最適化後の合計売上高は、最適化前に比べ
回数の最適化を行う。結果を図表 1
て 16%アップしている。このように、製品別の売上レスポンスのデータを用いることで、更なる改善が可能
である。
66


# Page. 70

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ136VDY7G.jpg)

図表 9 製品単位の売上レスポンス曲線の例
700
600
相関係数
=0.100C全製品)
=0748(新製品を除く)
圃
500
A外
nunu
nunU
EM問}起劃)同四斗恨
E
q
u
200
‑•
総
4///4h/l
•
/ &#039; ノ
/
新製品
/
~/
/
f
A / /
、、‑
100
[注]デ一世は、製品単位の!直を示す
50
100
150
200
250
300
350
400
450
ディ子ーソング回数(単位千四)
図表 1
0 ディテーリング回数の最適配分
①テ、イテーリング回数(現状)
製品名
A
日
C
D
E
F
G
行
合計
ディテーリング回数
(単位 1000回)
ディテ リング
回数(回)
売上高
(単位.億円)
45
152
220
245
290
292
318
398
1
.
9
6
0
180
215
375
385
2
9
1
580
92
196
2
.
3
1
4
45.000
152.000
220.000
245.000
290.000
292.000
318.000
398.000
1
.
9
6
0，
0
0
1
1
②ディテーリング回数(最適化後)
7 イテーリング生産性
(千円 .
/OTL
)
EXCELのソルパー
機能利用
4
0
0
.
0
1
4
1
.
4
1
7
0
.
5
1
5
7
.
1
1
0
0
.
3
1
9
8
.
6
2
8
.
9
4
9
.
2
1
1
8
.
1
売上高
(千円)
ディテーリング生産性
(千円 /DTL
)
1
8
.
0
0
0
.
0
0
0
21
.5
00.000
37.500.000
38.500.000
29.100.000
58.000.000
9
.
2
0
0
.
0
0
0
.n
nnnn
1QA
231.
400.000￨ト句・
最適化前売上高
7 イテーJ
レ回数
ディテーJ
レ回数
(最小限)
4
5
.
0
0
0
1
0
0
.
0
0
0
2
0
0
.
0
0
0
2
0
0
.
0
0
0
2
5
0
.
0
0
0
2
5
0
.
0
0
0
3
5
0
.
0
0
0
4
0
0
.
0
0
0
(最適化後)
2
1
0
.
0
0
0
1
0
0
.
0
0
0
2
0
0
.
0
0
0
2
0
0
.
0
0
0
2
5
0
.
0
0
0
2
5
0
.
0
0
0
3
5
0
.
0
0
0
4
0
0
.
0
0
0
4
0
0
.
0
141
.4
1
7
0
.
5
1
5
7
.
1
1
0
0
.
3
1
9
8
.
6
2
8
.
9
4
9
.
2
1
1
8
.
1
、
、、
、
、
、
、
、
、
売上高
。
8
4
.
0
0
0
.
0
0
0
1
4
.
1
4
4
.
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3
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0
9
0
.
9
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3
1.
42
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.
5
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1
2
5
.
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.
2
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6
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1
0
.
1
2
5
.
7
8
6
6
9
8
.
4
9
2
1
9，
。
売上高が 16%
アップ
(DTL
回数は同じ)
，
，
，
，
，
，
，
，
，
，
，
，
一
̲r
1
，
7
9
5，
0
0
0
DTL回数は閉じ
67
最適化後売上高


# Page. 71

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJWPWLY172.jpg)

4. まとめと今後の課題
[
l
J まとめ
M R生産性アップに対する科学的なアプローチとして、売上アップの公式(図表 3
) を提示した。この式は
経験的なものであるが、ターゲテイング精度、ディテーリングの質、およびディテーリング回数という医薬
品マーケティング・営業で最も重要な因子をカバーしている。また、改善にあたって、ターゲテイング精度、
ディテーリングの質、およびテ。ィテーリング回数としづ最適化の順序を守れば、各々を独立に最適化するこ
とが可能である c
医師アンケートを用いた実データにより、マクロレベル(製薬企業全体)およびミクロレベル(医師の処
方レベル)の両方において、売上アップの公式が成り立つことを検証した。ターゲテイング精度の向上に関
しては、量的基準×質的基準から成る顧客ノくリューマトリックスの活用が有用である。また、地図情報シス
テムを用いて、エリアのセグメントを可視化することで、 M R活動をより効果的にしようとする自律的な動
きが期待できる。ディテーリングの質の改善については、 M Rアンケートを用いて営業力やインパクトカを
分析し、各 M Rにフィード
パックすることが効果的である。ディテーリング回数の最適化については、売上
レスポンス分析や EXCELのソルパ一機能を用いた最適配分計画の作成が効果的である。
[
2
J 今後の課題
製薬業界の構造変化に伴い、ターゲティング精度、ディテーリングの質、およびディテーリング回数の最
適化の考え方も常に改善が必要になる。オンコロジー領域、スペシャりティー領域における効果的なターゲ
ティング方法、専門 MRなど MR機能の変化に伴うディテーリングの質改善の具体的な方法などが今後の課
題である。
参考文献
(1)井上良一:21世紀の医薬品マーケティング、 TheJapaneseJ
ournalo
fA
n
t
i
b
i
o
t
i
c
s(
A
p
r
.2005)
(
2
)武 藤
猛 : 効 果 的 顧 客 タ ー ゲ テ ィ ン グ の た め の 一 手 法 一 医 薬 品 マ ー ケ テ ィ ン グ へ の 応 用 、 SAS
Forum ユ ー ザ 会 学 術 総 会 2005 (2005 年 7 月 28 日 ~29 日)
(
3
)武 藤
猛:ミクロな営業力の分析一製薬企業の M R活動を例として、 SASForum ユ ー ザ 会 学 術 総
会 2007 (2007 年 7 月 26 日 ~27 日)
(
4
) 武 藤 猛 : 医 師 タ ー ゲ テ ィ ン グ に 関 す る 考 察 行 動 タ ー ゲ テ イ ン グ を 中 心 に 、 SASForum ユ ー ザ
会 学 術 総 会 2011 (2007 年 7 月 28 日 ~29 日)
(
5
)武 藤
猛 ・ 小 泉 芳 克 : 1人 で で き る !
医師ターゲテイング、メデイカル・パブりケーションズ
(
2
0
0
8
)
(
6
) 武 藤 猛 :MRの生産性アップと最適配置戦略、 AndTech社 (
2
0
1
2
)
68


# Page. 72

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EZK5MXXE3.jpg)

自主防災組織の組織化と機能化の現状と課題 1)
‑全国ウェブ、調査の結果から‑
上野卓哉
有馬典孝
有馬昌宏
兵庫県立大学応用情報科学研究科
P
r
e
s
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tandF
U
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l巴 I
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‑AnA
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y
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lWeb‑bas巴dSurvey‑
TakuyaUENO，
MichitakaARIMAandMasahiroARIMA
GraduateSchoolofAppliedI
n
f
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i
c
sU
n
i
v
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s
i
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yofHyogo
要旨
災害時には住民同士の共助が重要となり、災害対策基本法では第 5条第 2項において、自主防災組織の充実が規
定されている。自主防災組織に関しては、阪神淡路大震災を契機に共助の重要性が広く国民に認識されるようになり、
1
9
9
5年に 4
3
.
8
%で、あった自主防災組織の活動カバー率は、 2
0
1
2年には 7
5
.
8
%にまで与高まってきている。しかし、組織
0
1
1年に実施した全国ウェブ調査に基づき、住
化しただけでは自主防災組織は有効には機能しない。本研究では、 2
民の自主防災組織への加入意識の現状を明らかにするとともに、自主防災組織の活動を活性化して災害時に有効
に機能させるためには何が必要かを明らかにすることを情報経営の視点から分析することを試みた。その結果、防災
5.0%であるにもかかわらず、自主防災組織に加入していると認識あるいは自覚している回
訓練などへの参加率は 4
答者の比率は 9
.
2
%で、活動カバー率との問に大きな事隣があることが判明した。しかし、自主防災組織への関心率
は 4
6
.
7
%、自主防災組織へ加入したいとし、う回答者の比率は 2
8
.
7
%と、ともに高く、自主防災組織への関心惹起と参
加者の帰属意識の強化を通じて、自主防災組織を災害時に実質的に機能する組織へと変革させる可能性が存在す
ることが示された。
キーワード:自主防災組織、活動カバー率、住民の加入自覚率、組織の活性化と機能化、全国ウェブ調査
1.はじめに
人口の減少と高齢化が同時進行している我が国には、高齢者や障害者などのいわゆる災害弱者や災害時要援護
者と呼ばれる人々が多く存在しており、これらの人々を災害からし、かに守るかが大きな課題となっている。都道府県や
市区町村の地域で作成される地域防災計画などでは、有事や災害時の要援護者を事前に把握しておき、平時には
近隣住民の見守りゃ声掛けによる要援護者の健康福祉の向上や孤独死予防、ひいては安心・安全のまちづくりのた
めの地域力の増強に資する一方で、有事や災害時には混乱の中で要援護者を的確かっ適切に支援して人的被害
、
限i
こくし、とめるとともに、避難所での新たな要援護者の発生を抑制することが考えられている。また、これらの活
を最ノj
動を担う地域組織として、災害対策基本法第 5条第 2項において自主防災組織の充実が規定されている。この自主
9
9
5年には全国での組織数は 7
0，
6
3
9で、活動カバー率(組織率:自主防災
防災組織は、阪神淡路大震災が発生した 1
3.8%で、あったが、阪神淡路大展
組織がその活動範囲としてしも地域の世帯数を管内の全世帯数で除した比率)は 4
69


# Page. 73

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y76Q9N4P7V.jpg)

2 女性
水準
1
. 男性
2
.女性
合計
度数
割合
3246 0.
45507
3887 0
.
5
4
4
9
3
7133 1
.0
0000
1
3
. 75歳以上
1
2
.70‑74歳
1
1
. 65‑69
歳
1
0
.60‑64歳
0
9
.55‑59歳
0
8
.50‑54歳
0
7
.45‑49歳
1 男性
水準
01
.2
0才 未 満
0
2
.20‑24歳
0
3
.25‑29歳
0
4
.30‑34歳
0
5
.35‑39歳
0
6
.40‑44歳
0
7
.45‑49歳
0
8
.50‑54歳
0
9
.55‑59歳
1
0
. 60‑64議
11
. 65‑69
歳
1
2
. 70‑74議
1
3
. 75歳以上
合計
割合
度数
69 0
.
0
0
9
6
i
3
1
8 0
.
0
4
4
5
f
6
8
6 0
.
0
9
61
i
1
0
5
7 0.148H
1
1
3
1 0
.
1
5
8
5
1
0
0
9 0
.
1
4
1
4
9
2
0 0
.
1
2
8
9
f
7
2
6 0
.
1
0
1
7
535 0
.
0
7
5
0
C
393 0
.
0
5
5
1C
1
5
8 0
.
0
2
2
1
&lt;
9
3 0
.
0
1
3
0
4
3
8 0
.
0
0
5
3
&lt;
7
1
3
3 1
.0
0
0
0
C
，
，
，
図 1 ウェブ調査の回答者の属性(性別と年齢)
災を契機とした共助意識の高まりに加えて、防災対策として自治体からの積極的な設立の働きかけもあり、総務省消
防庁の調査によれば、 2012年 4月 1日時点では、全国 1
，
747市区 l
町村のうち 1
，
6
2
5市区町村で 1
4
6，
396の自主防災
4
J
)。しかし、 2005 年 6月実胞の
組織が組織化され、活動カバー率は 75.8%にまで向上してきてしも(総務省消防庁 [
内閣府の「水害・土砂災害等に関する世論調査 J(内閣府 [
7
J
)では、地域での自主防災活動へ参加しているとの回答
率は 19.1%にとどまり、 2005年の 64.5%の組織率と比較して参加意識のある住民の比率は低く、組織化はされたもの
の、多くの自主防災組織で、は地域住民を巻き込んだ積極的な活動が行われていない実態が窺える結果となってい
る
。
本稿では、災害情報の提供先として重要な検討対象であるとともに、災害時に真っ先に活動が求められている組
0
1
1年 1月から 2月にかけて実施した「自主防災
織である自主防災組織について、その現況を把握することを目的に 2
1
3
3
)に基づき、東日本大震災のような大規模災害の発生時も含めて、
組織に関するウェフ。意識調査 J(有効回答は 7，
自主防災組織を活性化させ、有効に機能させるには何が必要なのかを検討する。
2
. ウェブ調査の概要
自主防災組織の全国の活動カバー率は、上述のように 75.8%と4世帯に 3世帯は自主防災組織に組織化されて
いるとしづ統計データが示されている。しかし、防災訓練の準備や災害時要援護者支援の活動に関連する会合や集
会あるいは研究会で、参加者に自主防災組織に加入しているかどうかを問うてみると、加入しているとの回答は 10%
から 20%程度にとどまっており、我々は、自主防災組織の活動カバー率と自主防災組織への加入自覚率(自主防災
組織に加入していると明確に意識している住民の比率)との問には、大きな羊離があるのではなし、かとの問題意識を
持っていた。
しかし、自主防災組織への加入自覚率を無作為抽出による統計調査で明らかにするには費&#039;用的に問題があるため、
ウェブを利用して、自主防災組織への加入自覚意識を含め、居住する自治会や町内会の範囲の地域レベルで、の防
0
1
1年 1月 1
9 日から 2
0
1
1年 2月
災に対する共助意識ならびに自助意識と自助活動などを設問した調査を企画し、 2
24日までの 3
7 日間にわたり、株式会社データーサービスに委託して、ウェブ上での応募型の調査を実施した。
調査では、①回答者の個人属性(性別、年齢、職業、家族数、家族構成員の属性、居住年数、居住形態、居住し
ている都道府県)、②被災および避難経験の有無と最寄りの避難所の認知状況、③自治会・町内会への加入状況、
④自主防災組織の認知と自主防災組織への加入自覚状況および活動状況ならびに自主防災組織の活動の評価、
⑤自主防災組織への加入を自覚していない場合の加入希望と平常時ならひ、に災害時の参画希望活動内容、⑥自主
防災組織の活動を活発にするために行政に希望する対策、⑦自助として行っている防災対策、③災害時要援護者
70


# Page. 74

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G75RN5QPE4.jpg)

表 I 都道府県別の調査結果
都道府県
北海道
青森県
岩手県
宮城県
秋田県
山形県
福島県
茨城県
栃木県
群馬県
埼玉県
千葉県
東尽都
神奈川県
新潟県
富山県
石川県
福井県
山梨県
長野県
岐阜県
静岡県
愛知県
一重県
滋賀県
尽都府
大阪府
兵庫県
奈良県
和歌山県
鳥取県
島根県
岡山県
広島県
山口県
徳島県
香川県
愛媛県
両知県
福岡県
佐賀県
長崎県
熊本県
大分県
宮崎県
鹿児島県
沖縄県
合計
自主防災
組 織1
舌切j
カバー率
4
8
.
6
3
0
.
7
7
2
.5
8
5
.
0
6
7
.
8
7
3
.
3
8
2
.
9
61
.0
8
7
.
8
7
6
.
3
81
.8
5
7
.
3
7
7
.7
77.
4
7
5
.
1
6
6
.
0
7
6
.
5
7
8
.
9
91
.9
9
0
.
8
9
4
.
8
9
5
.
2
9
7.
4
9
5
.
1
8
5
.
5
8
9
.
1
8
2
.
0
9
5
.
5
7
7
.5
7
7
.3
6
7
.
0
5
2
.
0
51
.
3
7
6
.
6
7
9
.
1
8
7
.
0
6
9
.
7
8
7.
4
6
7
.
6
6
3
.
1
6
4
.
9
4
4
.
5
5
5
.
1
91
.0
7
4
.
8
71
.0
8
.
9
7
5
.
8
自治会・
町内会
力fI入率
7
8
.
6
8
2
.
5
8
6
.
7
8
5
.
5
8
7
.
7
8
5
.
5
7
5
.
3
6
7
.
5
7
3
.
2
8
4
.
2
7
4
.
8
6
9
.
1
5
2
.
5
7
6.
4
8
4
.
7
9
6
.
5
7
9.
4
81
.
3
8
3
.
3
8
8
.
8
8
5
.
8
9
2
.
0
81
.1
8
5
.
1
8
9.
4
7
7
.9
7
0
.
0
7
7
.2
8
7
.
0
81
.8
7
7
.8
8
7
.
5
8
5
.
8
8
0
.
2
8
7
.
0
7
6
.
2
7
4
.
5
8
5
.
5
81
.8
7
9
.
3
8
0
.
8
7
8
.
7
8
9
.
2
8
4
.
3
7
0
.
5
71
.4
4
6
.
5
7
5
.
7
防災日J
l
l
i
凍
参加 l
率
3
3
.
1
3
8
.
2
4
3
.
3
5
6
.
5
5
4.
4
4
3
.
6
4
6
.
9
3
8
.
6
4
0
.
2
4
3
.
8
4
7
.
6
4
4
.
8
4
4
.
9
4
6
.
1
3
8.
4
4
3
.
9
4
7
.
1
5
3
.
1
8
0
.
6
4
6
5.
4
5
9.
7
2
.9
4
4
.
3
5
3
.
5
51
.8
4
0
.
8
4
1.
4
4
8
.
6
41
.0
5
3
.
6
51
.9
5
4
.
8
3
2
.
8
3
5
.
0
3
9
.
2
4
7
.
6
3
2
.
6
3
8
.
7
3
9.
4
3
7
.
5
4
6
.
2
3
4
.
0
4
4
.
6
4
5
.
1
5
0
.
0
3
6
.
5
3
4
.
9
4
5
.
0
自主防災
組織
認知率
2
5
.
1
2
8
.
1
2
8
.
3
4
6
.
3
4
3
.
9
4
7
.
3
3
5
.
8
2
8
.
6
3
0
.
5
3
0
.
5
40.
4
3
8.
4
2
9
.
7
3
8
.
6
4
0
.
2
4
5
.
6
4
5
.
6
5
0
.
0
5
8
.
3
5
6
.
6
6
2
.
6
6
6
.
3
4
3
8.
5
4
.
0
4
4
.
0
3
8.
4
3
2
.
5
3
6
.
6
4
4
.
0
4
8
.
2
5
9
.
3
6
5
.
6
3
0
.
6
41
.0
3
3
.
3
4
7
.
6
4
5
.
5
4
4
.
7
3
9.
4
2
5
.
3
2
6
.
9
2
3.
4
3
3
.
8
41
.
2
3
8
.
6
2
5.
4
2
0
.
9
3
7
.
6
自主防災
i
美
組
]
，織
心1
J
空
4
4
.
3
47.
4
4
3
.
3
5
3
.
2
5
4.
4
41
.8
5
0
.
6
3
9
.
5
4
5
.
1
41
.7
47.
4
4
6
.
7
4
3
.
0
4
6
.
1
46.
4
4
9
.
1
4
7
.
1
5
3
.
1
6
3
.
9
4
5
.
8
5
0
.
9
5
2
.
5
4
4
.
5
5
5
.
0
5
4
.
1
3
5
.
6
4
8
.
0
4
9
.
7
5
0
.
0
5
0
.
0
44.
4
5
6
.
3
4
7
.
0
4
4
.
3
5
0
.
6
4
5
.
2
5
0
.
9
4
4
.
0
3
9.
4
4
9
.
0
5
0
.
0
3
4
.
0
5
0
.
8
4
7
.
1
5
9
.
1
5
0
.
8
5
5
.
8
4
6
.
7
自主防災
1
入
組織力1
1&#039;.1 党~司
2
.
8
3
.
5
1
0
.
0
1
2
.
9
1
0
.
5
1
2
.
7
2
.
5
4.
4
3
.
7
6
.
3
8
.
0
8
.
5
4
.
6
11
.9
11
.6
1
2
.
3
1
6
.
2
2
5
.
0
2
5
.
0
22.
4
1
9
.
6
3
6
.
5
9
.
8
2
0
.
8
1
6
.
5
9
.
8
5
.
7
6
.
8
1
2
.
0
1
2
.
5
1
4
.
8
1
8
.
8
5
.
2
6
.
0
1
.
3
2
3
.
8
1
2
.
7
9
.
2
6
.
1
3
.
3
3
.
8
1
0
.
6
3
.
1
7
.
8
9
.
1
4
.
8
自主防災
1
入
組織力1
三
，
&#039;
E
:
子
、医
，
L
Z
r
1司市&quot;
。
。
9
.
2
2
6
.
7
3
6
.
7
3
6
.
2
3
3
.
7
4
7
.
8
.4
21
3
6
.
8
21
.6
2
8
.
8
3
4
.
6
2
4
.
1
4
2
8.
2
3
.
6
4
30.
2
9
.
0
1
5
.
2
22.
4
3
6.
4
4
0
.
0
2
5
.
7
31
.5
26.
4
31
.4
2
8
.
8
34.
4
2
3
.
2
2
6
.
1
2
8
.
2
3
6
.
0
2
8
.
3
3
5
.
0
4
5
.
8
31
.0
2
7
.
3
3
0
.
2
3
7
.
5
4
2
.
2
3
8
.
3
3
4
.
5
3
2
.
1
2
5
.
0
2
2
.
2
3
0
.
2
2
5
.
6
4
8
.
6
40.
4
2
8
.
9
2
8
.
7
サンフル数
357
5
7
60
1
2
4
5
7
5
5
8
1
1
1
4
8
2
96
4
0
1
3
6
3
8
4
3
5
7
1
1
1
2
5
7
6
8
3
2
3
6
1
0
7
1
0
7
200
4
8
1
1
0
1
8
5
1
7
4
559
354
1
0
0
56
2
7
32
1
3
4
1
8
3
7
9
42
5
5
76
3
3
2
4
3
26
47
6
5
5
1
44
36
43
7133
注)自主防災組織活動カバー率は消防庁 [
4
]による。それ以外の指標は、本研究でのウェフ、調査の結果によるものである。なお、
本研究て、のウェブ、調査に基づいて求めた各種の比率については、詳細は文中で定義しているが、全国と都道府県別のいずれ
についても、全回答者を母数にして求めたもので、ある。
7
1


# Page. 75

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9J2D5NPZJR.jpg)

の避難支援意向と個別支援計画策定 n
寺の避難支援者を依頼された場合の対応および避難支援者を引き受けられな
い場合の理由、⑨自助と共助と公助の順位付けと 1
0
0点を配分する方法による重要度評価、を設問し、 7，
1
3
3人の回
答者から有効回答を得ている。
回答者の性別と年齢別による構成は図 1に示す通りであるが、応募型のウェブ調査であることを反映して、回答者
0歳代から 40歳代前半までに多く、男性は 40歳代後半以上に多いとし、
の構造は、女性の比率が高く、また女性は 2
う回答者の偏りが存在する(図 1の濃色部は男性に該当する部分である)。このため、都道府県や全国の母集団の自
主防災組織への加入自覚率などを推定したり、自主防災組織への加入の有無が平常時や災害時の共助活動への
参画意識に影響を及ぼしているかどうかなどの検定をするには、サンプルの偏りの補正が必要となるが、インターネッ
トの積栂的活用者とし、う母集団の属性が詳細にわからないため、本稿では、サンフ。ルの偏りについては、特別な補正
は行わないで単純集計やクロス集計結果を提示している。
3
.ウェブ調査の結果
3
.
1 都道府県別の自主防災組織活動カバー率と自主防災組織加入自覚率
表 1には、消防庁がまとめた自主防災組織活動カバー率(消防庁 [
4
]
)と我々が今回行ったウェフず調査の結果から得
られた各指標の数値を示している。具体的には、都道府県別に、自治会・町内会への加入率、防災訓練への参加率
(1積極的に参加している」と「参加したことがある」と「参加はないが見学したことがある」の回答比率の合計)、自主防
災組織が存在することの認知率、自主防災組織の活動への関心率(1非常に関心を持っている」と「どちらかとし、えば
関心を持っている」の回答比率の合計)、自主防災組織への加入自覚率(1自主防災組織に加入していますか」との
質問で「加入してしも」との回答比率)、自主防災組織加入意思率(1自主防災組織に加入していますか Jとの質問で
「加入している」との回答をしなかった回答者に限定して尋ねた「自主防災組織から加入を求められた場合、どうされ
ますか」との質問で「参加する」との回答者の全回答者に対する比率)とサンプル数を示している。なお、消防庁 [
4
]が
まとめた自主防災組織活動カバー率は、東日本大震災の影響を考慮し、岩手県、宮城県及び福島県のデータにつ
いては、前年(平成 2
2年 4月 1日現在)の数値を集計したものであることに留意されたい。
表 1より、ウェフー調査で、サンフ。ルに偏りがあることを考慮、に入れる必要はあるものの、自主防災組織活動カバー率と
我々がウェブ調査で調査した自主防災組織加入自覚率との問に大きな事離があることが明らかとなっている。
最も自主防災組織活動カバー率が高い都道府県は愛知県で 9
7.4%、続いて兵庫県の 95.5%、静岡県の 95.2%とな
っている。上位 3 県以外に活動カバー率が 90%を超えている自治体は、三重県 (
9
5
.
1
%
)、岐阜県 (
9
4
.
8
%
)、山梨県
(
91
.9%)、大分県 (
91
.0%)、長野県 (
9
0
.
8
%
)である。阪神淡路大震災を経験した兵庫県の他は、東海地震への備え
が必要とされている東海・甲信越の 6県と南海地震への備えが必要とされている大分県が高い組織率となっている。
一方で、自主防災組織加入自覚率が最も高い都道府県は静岡県であり、加入自覚率は 36.5%となっており、山梨県、
福井県が共に 25.0%で続いている。上位 3県以外で加入自覚率が 20%を超えているのは、徳島県 (
2
3
.
8
%
)、長野県
(
2
2.4%)、三重県 (
2
0
.
8
%
)の3県のみである。自主防災組織活動J
カバー率の高い上位 3県である愛知県、兵庫県、静
岡県の自主防災組織加入自覚率は、それぞれ 9.8%、6.8%、36.5%であり、特に愛知県と兵庫県において自主防災
組織活動カバー率と自主防災組織加入自覚率との聞に大きな君離が存在することがわかる。この結果から、ウェブ調
査で、サンプルに偏りがあるとし、う統計的な問題は存在するものの、現在の自主防災組織の実態は、活動カバー率は
高くなってはいるが、加入自覚率は低く、多くの自主防災組織は有名無実の机上だけの組織となっているのではない
かとしづ懸念がデータから示されたと言えよう。
72


# Page. 76

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3
.
2 防災訓練参加率と自主防災組織の組織化に関連する各指標との関係
自主防災組織活動カバー率と自主防災組織加入白党率との問の大きな~雌に見られる、現状の名ばかりの自主防
災組織の体制では、平時の積極的な自主防災活動はもとより、災害時の迅速な防災活動を行うことは期待で、きない。
災害時の有効な共助活動を可能とするには、第一に、自主防災組織が編成されてしも地域に居住してしも住民に、
自らが自主防災組織に所属しているとしづ自覚を持って生活するとともに、平日寺の訓練に参加し、災害時に何をすべ
きかの役割を認識し、その役割を担える能力を備えておいてもらう必要がある。
6
.
7
%
)と自主防災組織 j
Jn入意思率(自主防災組織に加
今回のウェフず調査で、は、自主防災組織関心率(全国では 4
入する意思がある比率で、全国では 2
8
.
7
%
)の2つの指標は、ある程度の高い率を示しており、自主防災組織の活動
について、住民には一定の理解があることが窺える。
しかし、自主防災組織に期待されている災害時の迅速かっ有効な活動が実現されるには、住民が自主防災組織に
関心を持つだけではなく、実際に平時の防災活動に参加して災害時や有事に備えることが必要で、あり、防災訓練へ
の参加の有無は、自主防災組織の機能化に向けての一つの指標であると考えることができる。図 2には、都道府県別
の防災訓練参加率と自主防災組織認知率、自主防災組織関心率、自主防災組織加入自覚率、自主防災組織加入
意思率との問の関係を示した散布図と単回帰分析の結果を示している。都道府県別に集計した防災訓練参加率とそ
.
5
3
5、
れぞれの指標との聞の相関係数は、自主防災組織認知率との問では 0.750、白主防災組織関心率との問では 0
加入自覚率とは 0.759、加入意思率とは 0.166である。
我々の行ったウェフマ司査から直接的に因果関係を明確にすることはで、きないが、図 2より、防災訓練への参加率(換
言すれば災害時や有事の際の備えができていて実際の活動がで、きる住民の比率)は、自主防災組織認知率が高く
なれば高まり、自主防災組織関心率が高くなれば高くなることが分かる:!&gt;。この関係は、マーケティング、理論における
代表的な消費者購買行動モデルの一つである AIDAモデルで、説明が可能で、ある。すなわち、注意・認知 (
A
t
t
e
n
t
i
o
n
)
が高ければ活動への参加率は高くなり、興味・闘心(In
t
e
r
e
s
t
)が高まれば、活動への参加率も高くなる。しかし、自主
D
e
s
i
r
e
)の段階の住民の比
防災組織を認知して、関心を持っても、自主防災組織への加入意思を持っただけの欲求 (
率を示す自主防災組織加入意思率と防災訓練参加率との問の相関は小さく 3)、自主防災組織に加入していると自覚
A
c
t
i
o
n
)を起こした段階の住民の比率を示す自主防災組
している段階、すなわち自主防災活動への参同としウ行動 (
織加入自覚率と防災訓練参加率との聞の相関係数は高く、単回帰分析の結果で、も、防災訓練参加率に対して自主
防災組織加入自覚率の係数はプラスで高度に有意であることが分かる 4)。このことは、自主防災組織を有効に機能さ
せるためには、自主防災組織の認識と自主防災組織への関心を高めた上で、自主防災組織に加入したし、としづ意思
を、実際に加入したと自覚させる行動にし、かにして結びつけ、加入したいとしづ意識から加入しているとしウ意識へと
し、かに変容させるかが重要であることを示唆していると言えよう。
3
.
3 自主防災活動への参加意思
ウェブ調査では、自主防災組織が平常時の際に行う活動J
として、「初期消火・応急手当などの講習」、「地域の人々
が参加する訓練」、「防火広報や火災予防の点検を呼びかけ」、「耐震対策お呼びかけ」、「災害時の行動等の計画 J、
「資器材の備蓄」を、自主防災組織が災害時に行う活動として、「初期消火・救助・応急、手当など、 J、「被害の発生・避
難場所状況など情報伝達」、「住民の安否情報の整理 J、「被災者の避難場所への誘導」、「生活物資などの配布や
避難場所の運営」を挙げ、これらの共助活動に協力したし、かを設問している。この設聞に対しての回答の集計結果は
.4%
、災害時活動が
図 3に示すとおりであるが、図 3を見る限りでは、共助活動への参加については平常時活動が 71
76.4%であり、住民の多くが共助活動に対して好意的であることが窺える。また図中の j
農色部は自主防災組織へ加
入・参画していなし、とし、う回答者を表しているが、平常時と災害時のどちらにおいても、「具体的活動への参加希望あ
7
3


# Page. 77

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1
0
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9
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8
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。
。10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
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日
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4
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3
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1
0
。
o510 20 30 40 50 60 70 80 90 100
自主防災組織認知率
自主防災組織 I~J 心率
工
頁
切片
自主防災組織認知率
工
百
切片
自主防災組織関心率
1
0
0
9
0
8
0
手
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1
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0
9
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時 7
0
案
援
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主
室
0
.
2
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0
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自由度調整済決定係数
オフ、ザベーション
0
.
5
5
2
3
4
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推定値
t
値
1
9
.
5
5 5.
43
.
6日付
0
.
6
5 7
自由度調整済決定係数
オフザベーション
x
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印
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4
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5
雲 5
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2
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去
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直
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者
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o510 20 30 40 50 60 70 80 90 100
o510 20 30 40 50 60 70 80 90 100
自主防災組織加入:意思率
自主防災組織加入自覚率
0
.
0
0
5
8I
47￨
項
￨ 推定値 I t値 I
切片
I 38.78I5.95 I
自主防災組織加入意思率 I 0
.
2
3I1
.1
3 I
自由度調整済決定係数
オブザベーション
I
自由度調整済決定係数
防ブrザベーション
I
I
項
I
切片
I
自主防災組織加入自覚率
件
図 2 都道府県 5
3I
J
の防災訓練参加率と自主防災組織に関連する各指標との問の関係
り」の回答において、これらの自主防災組織への加入自覚のない住民の割合が高いことがわかる。
もちろん、過去の研究(有馬他 [
3
J
)で実証されているように、住民意識調査から捉えられるのは表明選好であり、実
際の活動の大変さを知らなし、ことに起因する情報の非対称性や外部性の存在によって表明選好には実際に参加す
るかどうかの顕示選好よりも社会的に望ましい選択肢へのバイアスがかかっていることは承知しているが、このようなバ
イアスの存在を考慮しても、ウェブ調査で、明らかとなった自主防災組織へ加入・参画していなし、とし、う回答者の具体的
活動への参加希望に占める比率の高さは、住民の参画意欲を組織化できれば、自主防災組織を活性化でき、自主
防災組織の活動を機能化できる可能性を示しているものと言える。
3
.4自主防災組織の現状と自主防災組織への関心惹起
自主防災組織に対する関心は、表 lに示したとおり、全国では 46.7%となっており、全国で一定の関心が持たれて
74


# Page. 78

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE9KMYRVE3.jpg)

平常時活動
日無回答・矛盾回答
5 無回答・矛盾回答
5 参加するかどうかわからない
4 参加するかどうかわからない
4 活動に参加したいとは思わない
3 活動に参加したいといは思わない
3
.時間がないので参加できない
2 体力や家族の世話などで参加できない
2 体力や家族の世話などで参加できない
1 具体的活動への参加希望有り
1 具体的活動への参加希望有り
、度数
水準
1 具体的活動への参加希望有り
2 体力や家族の世話などで参加できない
3 時間がないので参加できない
4 活動に参加したいとは思わない
5 参加するかどうかわからない
日無回答・矛盾回答
合計
割合
度数
5096 0
.
7
1
4
4
3
3
7
4 0
.
0
5
2
4
3
490 0
.
0
6
8
6
9
3
9
1 0
.
0
5
4
8
2
7
7
0 0
.
1
0
7
9
5
.
0
0
1
6
8
1
2 0
.0
0000
7133 1
水準
1 具体的活動への参加希望有り
2 体力や家族の世話などで参加できない
3 活動に参加したいといは思わない
4 参加するかどうかわからない
5 無回答・矛盾回答
合計
h
度数
5452
554
1
4
5
9
3
4
48
7133
割合
0
.
7
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4
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0
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0
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.0
日000
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震
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同
&#039;&#039;
図 3 平常時と災害時の共助活動への参画希望
9
0
.
0
%
…山一
一
略
8
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.
0
一一一￨口自主防災附加入者
I
.
.
y
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盟 I
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I人意思あり
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連
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水
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コ
。
その他の活性化策
消
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団
近隣事業所の防災
組織との連携
指導者への教育
財政援助
消防署との連携
活動の場所や
施設の提供
活動内界の
住民への PR
O
.。
弘
図 4 自主防災組織の活動の活性化策
fこ関連して、脚注 2で示したように、防災訓練を通じて自主防災組織への関心を高めるこ
いることがわかる。また、図 2
とも可能である。自主防災組織が主体となって行う活動で‑あれば、当然、自主防災組織の存在を周知させる場になり
うる。防災訓練であれば、避難誘導や避難所運営等の訓練に参加した住民は、自らが自主防災組織の一員であると
しづ自覚を持ち、自主防災組織への帰属意識が高まるとも考えられる。このようにして、住民の閣心を高めることと成員
に高い帰属意識を持たせることが、自主防災組織の活性化と災害時の有効な活動につながると考えられる。
今回のウェフ、、意識調査で=は、「自主防災組織の活動をさらに高めるには、都道府県や市区町村はどのようにすれ
ばよいと思われますか」として、自主防災組織の活性化についての対策に関する設聞を行なっている。この設聞に対
する自主防災組織加入者、自主防災組織に未加入で自主防災組織加入意思のある回答者、自主防災組織に未加
入で自主防災組織への加入意思のない回答者、そして回答者全体で集計した回答結果を図 4(こ示している。最も多
75


# Page. 79

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE8RL6W4JD.jpg)

かった意見は、「活動内容の住民への PRJであり、続いて「自主防災組織に活動の場所や施設を提供する」、「消防
、「自主防災組織の指導者に対して教育を行
署との連携を進める」、「自主防災組織に対しでもっと財政援助を行う J
う
」
、 I
r
i
l
i防団・水防固などとの連携を進める」、「近隣の事業所の防火・防災組織との連携を進める」となっている。この
結果より、自主防災組織が行なってしも活動を周知させることが重要であると考えられていることが明らかとなった。す
なわち、自主防災組織そのものが具体的にどうしウ目的で、と会のような活動を行っているかを知ってもらわなければ、自
主防災組織への興味・関心も加入意思も得ることができなし叱言える。そのため、広報活動も兼ねた防災訓練だ、けに
限らず、様々な方法で自主防災組織の広報活動を行い、自主防災組織の存在、平常時、災害時にどうし、った活動を
行なっているかの周知を徹底することが関心惹起、帰属意識の向上及び組織の活性化に必要であると言える。
また、自主防災組織に加入していると認識してしも回答者(全回答者の 9.2%の 654人)に対して、自主防災組織の
活動の現状と評価を問うた結果を示したのが図 5である。なお、図中の濃色部は、自主防災組織の活動の現状で、
「活発である」および「まあまあ活動している Jとの回答者に対応する部分である。図 5に示すように、自主防災組織の
活動が不活発で、あるとの認識は 37.9%、自主防災組織の活動に「まったく参加していなしリとしう回答者が 28.7%であ
り、自主防災組織の評価では、「あまり評価できなし、」と「まったく評価できなし、」を合わせると 25.6%となっている。また
自主防災組織で、の役割についての設問に自分の分担を「矢口らなしリまたは「わからなしリと答えた回答者は 59.6%で
あった。
以上の結果から、自主防災組織への加入を自覚している住民の中でも、活動への関与度や評価は分かれ
ており、役割分担を認識させるとともに活動に参画させてし、く必要性が示唆されていると言える。
i自主防災組織での役割分担
5
.わからない
3 わからない
4 活動していない
2 役割は知らない
3 あまり活動していない
2 まあまあ活動している
1 役割は知っている
1 活発である
0
.
1
00
.
3
00
.
5
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0
.
0
50
.
2
5
0.
40
0.100
.
400.70
割合
割合
割合
{自主防災組織の評価
5 わからない
4 まったく参加していない
4 まったく評価できない&quot;5%
3 あまり参加していない
3 あまり評価できない
2 まあまあ参加した
2 まあ評価できる
1 ほとんど参加した
1 大いに評価できる
0
.
0
50
.
2
00
.
3
5
日1
0
0
.
3
0
0
.
5
0
割合
割合
図 5 自主防災組織の活動の現状と評価、役割分担の認識や防災資器材の保管場所の認識
76


# Page. 80

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LELKL9NVJR.jpg)

4
.おわりに
本稿では、我々の行ったウェフc意識調査の結果から、サンフ。ルの偏りについて考慮する必要はあるものの、総務省
4
)が示した自主防災組織の活動カバー率と実際の自主防災組織加入白覚率との閉に大きな車離が存在す
消防庁 [
ることを示した。この結果から、現状の自主防災組織の多くは、自治会や 1
1
1
了内会を通じて自主防災組織が組織化され
てはいるものの、実際の災害 H寺に組織として有効かっ十分に機能するかどうかについては、疑問があるとし、うことが明
m入意思を持つ住民は、都道府県に関係な
らかとなった。しかし、同時に、自主防災組織に対して関心を持つ住民と J
く、全国で一定の比率が存在することも確認された。
組織は、単に人を集めただけでは機能しない。組織が有効に機能するためには、組織の設立・存立目的を理解して
共感した組織の成員を集める必要がある。また、組織が求める目的を遂行するために必要とされる活動とそのために
必要な能力を組織の成員に示し、組織の成員は組織にどのような能力をどのように提供することで貢献できるかを考
え、具体的な役害J
!
を果たしてし、くことで、学習を通じて能力を高めることで、高いパフォーマンスを発揮で、きることになる。
しかし、現状の組織としての自主防災組織は、典型的な地縁組織の
つで、あり、単に自治会や町内会の名簿が自主
防災組織の名簿として提出されただけとしづ事例が多くみられ、組織としての目的を達成するための機能が発揮でき
る状況にまでは到達していないことが木研究によって示されている。
今後は、地縁組織やボランティア組織に関する研究成果も取り入れてして必要があるが、マーケティングにおける消
費者の購買行動プロセスを説明する理論である AIDA(
A
t
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t，D
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e，
A
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)モデルを援用して、住民へ
の周知!と関心の喚起、さらには共助組織である自主防災組織の活動の必要の想二解と実際の自主防災組織の加入あ
るいは参画意識の確立としづプロセスの全ての局面を支援してして必要があると考えられる。また、インターネットが普
A
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)モデル(株式会社電通の登録商標)や SIPS
及した現在では、 AISAS(
(
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)(電通モダン・コミュニケーション・ラボ [
6
)
)を援用し、自治体の広
S
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lNetworkingS
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v
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c
e
)やブログなどの新しい
報誌や自治会の連合会などを通じての広報活動だけでなく、 SNS(
社会メディアも活用しながらインターネット上で、自主防災組織の必要性や活動内容について紹介するなどの啓発活
動が必要であると考えられる。
しかし、自主防災組織への参画意識を持たせることに成功したとしても、その次の段階で、自主防災組織の活動に
積極的に関与させることができるかどうかが課題となる。 ICT の時代においては、紙ベースの名簿や回覧板などの連
絡手段に加えて、災害時の避難支援や安否確認に資するだけでなく、災害時要援護者の確認や見守りなど、自主防
災組織の活動を平常時から支援・機能化させる、個人情報保護にも配慮した使いやすい情報システムの開発・提供
が求められていると言えよう。
脚注
1
) 本稿は、有馬他 [
1
)と有馬 [
2
)に大幅な加筆・修正を加えたものである。
2
) 防災訓練に参加することによって自主防災組織の認知 l
や自主防災組織への関心が高まるとしづ関係も考えられ
る
。
3
) 防災訓練に参加することで、大変な活動であると認識させることになり、逆に自主防災組織への加入意思を低下
させることも考えられる。
4
) 自主防災組織に所属していると、自治体から防災市l
鴎i
l
への動員依頼が来たり、自主防災組織が主体となって防
災訓練を行うことになるため、自主防災組織加入白覚卒が高し、と防災訓練参加率は高くなる傾向があると言える。
77


# Page. 81

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JM2MZXNJW.jpg)

謝辞
木研究は、平成 20 年度 ~22 年度科学研究費補助金 (B) I
災害時要援護者支援のための地域情報共有基盤の構
0310097)の助成を受けて実施されたウェブ 調査の結果を分析したもので、あり、平成 24 年度
築 J(課題番号・ 2
平成
26年度科学研究費補助金 (
C
)I
自治体からの効果的防災情報発信と自主防災組織の機能化に関する研究 J(課題
4530417)の一環として行われているものである。ウェブ調査の回答者の皆様には長時間にわたる調査にご協
番号・ 2
力を頂いた。ここに記して感謝申し上げます。
参考文献
[
1
] 有馬昌宏・上野卓哉・有馬典孝 I
全国ウェブ調査に基づく住民の自主防災組織の認知の現状と課題 J，~災害情
報~， N
o.IO，p
p
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1
3
4
‑
1
4
0，2
0
1
2
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[
2
] 有馬昌宏， I
災害時に自主防災組織は有効に機能するかつ
情報経営の視点からの検討
j，~情報経営第
64回全国大会予稿集[春号U， p
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1
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住民意識調査による住民ニーズ、の表出におけるバイアス問題に関する研究 J，地域学研究，
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1
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0
3，2
0
1
0
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第 40巻第 1号
[
4
] 総務省消防庁 I
平成 2
3年 版 消 防 白 書J，h
t
t
p
:
/
/
w
w
w
.
f
d
m
a
.
g
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.
j
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2
3
/
h
2
3
/
i
n
d
e
x
.
h
t
m
l，2
0
1
2
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[5] 総務省消防庁，~自主防災組織の手引
コミュニティと安心・安全なまちづくりー(改訂版)1h
t
t
p
:
/
/
w
w
w
.
f
d
m
a
.
/l
i
f
e
/
b
o
u
s
a
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# Page. 82

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJRMV6N4E9.jpg)

官民連携地域ポータルサイトの構築・運用に関する一考察 1)
‑全国ウェブ、調査の結果から
有馬典孝
有馬昌宏
兵庫県立大学応用情報科学研究科
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のように評価するかについて、兵庫県伊丹市と兵庫県南あわじ市で、行われた住民意識調査に基づく先行研究に引き
続き、全国を対象に実施したウェフ、調査の結果に基づく分析を行った。
ウェブ調査では、先行研究で、提示された官民連携地域ポータルサイトて、提供されるコンテンツの評価の枠組み(ポ
ータルサイト運用組織，提供されるコンテンツの内容，利用料金の 3~耐生)を適用し、先行調査と同傑に選択実験(コ
ンジョイン卜分析)を適用する設問を採用し、官民連携ポータルサイトに対するウェブ利用者の評価を計量的に推定し
た上で、全世帯を対象とした伊丹市での先行調査結果、ならびに全住民を対象とした南あわじ市での先行調査結果
と比較分析を行う。
キーワード:地域ポータルサイト、官民連携、選択実験、全国ウェブ調査
1.はじめに
近年のインターネットに代表される情報通信基盤の高度化と普及に伴い、地方自治体や地域の企業の問で、さらに
は地域住民の問で、それぞれが連携し、自らが保有する情報を「地域情報」として発信し、地域の構成主体問で共有
することが、地域の振興や住民生活の向上に役立つとし、う認識が広まりつつある。しかし、地域情報の発信の現状は、
自治体から発信される情報である行政情報は自治体のウェブサイトで、地域の企業や商庄や飲食庄やサービス業の
民間情報は個別のサイトあるいは民間のウェブサイト運営会社の地域サイトや商工・農林水産・観光関連団体のサイ
トで、住民の保有する情報は地域掲示板や地域 SNSで、とし、うように、これまでは地域情報は発信源に応じて別々に
発信されて流通してきでおり、域外の潜在的訪問者も含めて、利用者の視点に基づいて地域情報が効果的かっ効
率的に発信されて共有されてきているとは言し嘆齢、状況にある。
一方で、行財政改革の真只中で新規の歳出は控えたい自治体、サイト訪問者を増やして広告料収入増大へつな
げたい民間のウェプサイト運営事業者、ワンストップ・ワンクリックで、必要な生活情報や観光情報を獲得したい地域住
民や域外からの潜在的訪問者のそれぞれは、思惑や動機は異なるにせよ、地域に関連する官民の情報が 1箇所で
7
9


# Page. 83

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PEXVZMNZ7X.jpg)

提供される「地域ポータルサイト Jの開設・運用への期待は一致している。また、地域情報化に積極的に取り組んでき
ている先進的な自治体の一部では、行政情報を民間のウェブサイト運営事業者に提供し、関連する行政情報と民間
情報を住民へと向けて発信する官民連携地域ポータルサイトの構築・運用の試みも生まれてきている。
このような試みが全国的に展開されようとしづ状況のもと、有馬他 [
2、3，6
]は、官民連携地域ポータルサイトから発
信される情報の内容と情報提供の方法、サイトの運営主体、サイトが利用者にもたらす価値を評価することを目的に、
2008 年に兵庫県伊丹市で実施した住民意識調査をもとに、選択実験(コンジョイント分析)を適用した定量的な分析
を行っている。また、有馬・原田 [
4
]は、有馬他 [
2、3、6
]とほぼ同ーの設問を用いて、 2009 年の兵庫県南あわじ市で
の住民意識調査で、特性が異なる地域での住民評価の異同を検証している。
2、3、6
]と有馬・原因 [
4
]による一連の先行研究に引き続き、回答者の居住地域を限定しないウ
木研究は、有馬他 [
ェブ調査を実施することにより、官民連携地域ポータルサイトの運用方法や情報の提供内容について、さらなる検証
を行うことを目的に企爾されたものである。本稿では、先行調査結果と比較対照できるようにウェブ調査の分析結果を
纏めて、基礎的な分析結果を報告する。
2
. 先行研究の概要
官民連携地域ポータルサイトの利用者となる地域住民は、どのような情報がどのような形式で、そしてどの組織を通
2、3、6
]は
、
じて提供されることを望んでいるかを定量的に評価することとを目的に、有馬他 [
①地域ポータルサイトの運営組織:1
)行政、 2
)財団法人や行政の外郭団体などの公共性のある団体・組合、 3
)非営利
法人 (
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)、4
)民間企業。
②情報の提供内容・ 1
)行政情報のみが提供されて利用者が必要な情報をサイト内から一つずつ探すことを前提に情
)提供されるのは行政情報だけであるが、各利用者が年齢や性別や居住地区なと守の基本的個
報を提供(現状)、 2
人属性を入力することで当該利用者が必要とする行政情報をカスタマイズして絞り込み、関連する行政情報をサイト
)各利用者が基本的個人属性を入力することで当該利用者が必要とする行政
内から自動検索して一括して提供、 3
情報をカスタマイズ して絞り込み、さらに関連する民間情報も組み合わせて、官民の関連情報を一括して提供。
③地域ポータルサイトの 1ヶ月の利用料 :
1
)無料、 2
)
1
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0円
、3
)
3
0
0円
。
2のプロファイルを生
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成し、このプロファイルをカード、形式で、調査票に示し、 2工頁型選択法、 5段階評点型評価法、順位付け評価法の回答
形式で選好を把握する設問を組み込んだ調査票を設計し、 2008年 1月に民問委託の地域ポータルサイト「し、たみん J
が開設された兵庫県伊丹市において全世搭を対象に調査票を配布し、郵送回収による住民意識調査を実施してい
る。調査では、 2，
6
8
1 票(世帯数を母数とする有効回収率は 3.
42%)の返送があり、 2項型選択法の回答形式の設問
1，
522 票)に基づき、 2項ロジットモデ、/レを適用して部分効用値の推定を行い、表 1に要約する結果
への回答データ (
(運営組織は民間企業を、情報の提供内容は現状、月額利用料は無料を基準に計測しており、基準となっている水
準の係数は 0に固定)を得ている。
4
Jは、兵庫県南あわじ市が地域情報化計画策定のための住民意識調査を実施する機会を捉え、
また、有馬・原田 [
有馬他 [
2、3、6
]の先行研究とほぼ同ーの設聞を組み込んだ調査票を設計し、 1
5歳以上を対象とする抽出率約 10%
の住民基本台帳からの系統抽出による 5
.
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0
0の標本を対象に、郵送配布・郵送回収による調査を 2009年 I
I月から
1
2月末にかけて実施している。有効回答票数は 1
，
698票(有効回答率は 34.0%)であり、 2項型選択法の回答形式の
7
9
5 票)に基づき、 2項ロジットモテールを適用して部分効用値の推定を行い、表 2に示す結果を
設問への回答データ (
得ている。
80


# Page. 84

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3EKQ8GNVED.jpg)

表 l 伊丹市調査での 2 工l&#039;i ロジットモデ、/レによる地域ポータルサイ I&#039;~&#039;ドイrlli の部分効用値推定結果
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0
.
2
1
4
8•
日
3
.ウェブ調査の概要
先行研究の実証フィールドは京阪神都市聞の一角を形成する兵庫県伊丹市と地方中 I
J、都市の典型の一つで、ある
兵庫県南あわじ市であり、地域性や地域での情報化の取組状況の違いによって回答に影響が出ている可能性がある。
そこで、南あわじ市で実施した調査と同じ設問を用いて、全国を対象に 20 歳以上に限定して応募型のウェフず調査を
2010年 8月 27 日から 1
0月 1
4 日までの 49 日間の期間で実施した。調査に際しては、総サンプル数は 5，
000以上、
300サンフ。ル以上、年齢は 20歳以上を対象として、 30歳未満、 30歳代、 40歳代、 50歳代、
性別は男女でそれぞれ 2，
60歳以上でそれぞれ 250サンプル以上、地域については 47の各都道府県のうち、 j
l
[梨、佐賀、福井、徳島、高知、
島根、鳥取の各県は 20サンプル以上、それ以外の都道府県は 30サンフ。ル以上を確保するとしづ条件をつけ、自由
応募型でも自社の調査協力者リストからのサンプリングでもどちらでもよいとして一般競争入札を行い、最終的に株式
会社データーサービスに委託して自由応募型のウェブ、調査を実施している。
調査内容には、①回答者の基本属性(年齢、性別、居住都道府県、住居形態、家族構成など)、②地域 SNS の利
用を含めたインターネットの利用の状況、③地域ポータルサイトの住民評価t
i
(官民連携地域ポータルサイトの運用主
体選択に関する AHP の重要度評価を応用した評価、情報の内容・提供方法と官民連携地域ポータルサイトの運用
組織と利用料の 3属性に関して選択実験ならびに仮想市場評価法を適用した住民評 {
r
l
l
iを組み込んで、いる。
ウェブ調査の結果、基本属性に回答してしも有効回答者数は 5，
384人で、図 1に示すように、性比は男性 49.0%、
女性 51
.0%、年齢構成は 20歳代 15.1%、30歳代 3
1.
4
%
、 40歳代 27.7%、50歳代 17.0%、60歳代 7.1%、70歳以
81


# Page. 85

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L73P2NZQE5.jpg)

度数
水準
1 男性
2 女性
合計
欠 測 値N
2 水準
度数
割合
2639 0.
49
016
2745 0
.
5
0
9
8
4
5384 1
.00000
度数
。
水準
1
.20揺 代
2.30
車代
3
.4日歳代
4.50歳 代
5.60揺代
6.70歳以上
合計
欠 測 値N
6水準
割合
815 0
.
1
5
1
3
7
1
6
9
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.
3
1
4
0
8
1
4
9
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.
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6
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9
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.
1
6
9
5
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.
0
7
0
5日
94 0
.
0
1
7
4
6
5384 1
.00000
度数
図 1 ウェフヲ周査のサンプルの構造
で、あった。
上1.7%
ウェブF調査で、あることを反映して回答者は若年層に偏っているが、本研究では、部分効用値の推定などの分析に際
して回答データにウェイト付けをするなどの調整は行っていなし、。
4
.地域ポータルサイトの評価
ウェブ、調査では、 2項型選択法の回答形式の設問での 1
2のプロファイル全てに回答している回答者 (
5，
017票)に対
して、土木学会土木計画学研究委員会 [
8
]を参考に、回答者の個人属性の固定効果の存在を考慮、して、以下の条件
付ロジットモデ、ルを適用して、部分効用値の推定を行った。
K
L
円+ej = .
Lβ&#039;jXJg+.
LY山 +E:j
fjj=
(
1
)
ここで、 Vjはプロファイル jから得られる効用の観察可能な部分を、 Xkj はプロファイノレjの k番目の属性のダミー
;は l番目の回答者の個人属性のダミー変数、。 jとγ1 はそれぞれの推定ノミラメータを表す。誤差項 Ejは
変数、 z
効用の観察不可能な部分であり、代替案と個人について互いに独立なガンベル分布に従うものとイ反定している。
実際の推定にあたっては、プロファイル]が選択される確率 P
jを
弓=exp(叱
)
/
エjexp(叱)
をパラメータの関数と見なして尤度関数を作り、最尤法によりパラメータを推定している。
また、部分効用値の推定にあたっては、回答者全体だけでなく、性別や年代別や職業別にも部分効用値の推定を
行っており、その推定結果は表 3に示すとおりである。表 3からは、以下のような特徴が読み取れる。
(
1
)情報の提供内容に関する評価では、個人にカスタマイズ、して行政情報を提供する方法も、個人にカスタマイズ.して
行政情報と民間情報を合わせて発信する方法も、ともに係数はプラスであり、現状の提供内容と比較して、個人に
カスタマイズ、して行政情報を提供することや、さらに個人にカスタマイズして行政情報と民間情報と併せて提供す
ることで住民の効用水準が高まることがわかる。ただし、個人にカスタマイズ、して行政情報を提供することによる係
数の上昇分に比べ、それよりサービス水準の高い行政情報と民間情報を併せて提供することによる係数の上昇分
は若干低下(逓減)している。これは、一挙に個人にカスタマイズして行政情報と民間情報を併せて提供するより、
まずは個人にカスタマイズした行政情報を提供する方が費用対効果は高いことを示唆している。
(
2
)利用料に関しての評価は、全ての属性クールーフ。で、月額 1
5
0 円と月額 300 円のいずれの係数もマイナスであり、
係数の絶対値は月額 1
5
0 円よりも月額 300 円の方が大きく、利用料は地域ポータルサイトの利用に大きく影響す
82


# Page. 86

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/87DLZWRWEG.jpg)

表 3 ウェフ 調査での 2
工
1
1ロジットモデルによる地域ポータルサイト評価の部分効用値推定結果
~
全体
性 ~IJ
年齢
J
号
女
歳未満
30
3
0歳 代
1
0歳 代
.
=
)
0歳 代
歳代
60
7
0
歳代以上
会社員・団体職員
内務員
白日業
ノ、ート・アルハイト
職業
と手生
家事可業
1
I
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職
H職 後 年 余 生 活
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その他
1
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6
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.
5
1
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.
7
0
1
6
注)表中の「立 i 司有志水準では5首有江水準で，係数推定 fil(が有.~.て‘あることを示す。
る要因となりうる。また、利用料による部分効用値の減少分は逓減している c
(
3
) 運営組織については、民間企業を基準として比較すると、行政が運営することには回答者全体では 0
.
3
8
3
2とプラ
スの部分効用(金銭換算では月額 1
7
.
9円に相当)が存在すると推定されており、全ての個人属性クソレープで、推定
結果は有意となっている。
4
.おわりに
2001年策定の e
‑
J
a
p
a
n戦略以降の一連の我が国の情報化戦略の中で，地域情報化を具現する電子自治体の実現
施策のーっとして、官民連携による地域ポータノレサイトが注目され、し、くつかの先進自治体では民問委託による官民
連携地域ポータルサイトの構築と運用が始まっている。本稿では、兵庫県伊丹市と南あわじ市で実施された先行調査
に引き続き、回答者が若い世代に偏りがちではあるが、回答者は特定の地域に限定されず、しかも回答者はインター
ネットのスキルや経験を有するとし、う特長を持つウェフ守調査で、官民連携地域ポータルサイトで提供される情報の内容
と運用組織に関する選択実験を適用した定量的な住民評価を試み、サイトの運営組織としては民間企業よりも地方
自治体がより強く選好されること、現状の行政情報や民間情報が別々に提供される状況よりは、既に登録された個人
情報に基づいてカスタマイズ して提供することも可能で、ある民間情報と同じように行政情報も個人情報に基づいてカ
スタマイズ、して提供することで、利用者の効用水準は増大するとともに、さらに民間情報とセットで、提供することでがJ用水
準は大きく増大することが示された。また、これらの分析結果は、インターネット利用者だ、けに限定するので、はなく、イ
ンターネットを利用できない情報弱者も調査対象に含む先行調査の結果ともほぼ同じ内容の結果となっている。
今後は、住民の持つ地域情報の提供媒体である地域 SNSとの連携の可能性の検証も含めて、民間委託の官民連
携地域ポータルサイトを成功させるための要因や環境整備、さらには住民への啓蒙などに関する分析を深めてし、きた
し
、
。
83


# Page. 87

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJP2D9WXJ8.jpg)

脚注
1
)本稿は、有馬 [
7
]に加筆・修正を加えたものである。
謝辞
木研究は，平成 21 年度 ~23 年度科学研究費補助金基盤研究 (C) i
住民評価に基づく地域ポータルサイトの信用
2
1
5
3
0
3
5
7
)の一環として実施したものである。ウェブ、調査の
の源泉と行政情報の持つ価値に関する研究 J(課題番号 :
回答者の皆様には長時間にわたる調査にご協力を頂いた。ここに記して感謝申し上げます。
参考文献
[
1
] 有馬昌宏・ )
I
[向肇， i
地方自治体における行政施策評価へのコンジョイント分析適応の可能性と課題 J，~地域学
研究Jl.第 3
8巻第 3号
， p
p
.
6
2
9
‑
6
4
8，2
0
0
8
.
[
2
] 有馬昌宏・加藤優希・藤田昌弘，
i
コンジョイント分析による官民連携地域ポータルサイトの住民評価 J， ~2009
SASユーザー総会アカデミア/テクノロジー&amp;ソリューションセッション論文集1，p
p
.
2
31
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242，SAS ユーザー
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0
0
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[
3
]Arima，MasahiroandMasahiroF
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3
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2
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0
9
.
[
4
] 有馬昌宏・原田恭宏， í 地域情報化に果たす官民連携地域ポータルサイトの可能性と課題J.~経営情報学会
2010年春季全国研究発表大会予稿集1I(ウェブ版)，経営情報学会， 2
0
1
0
.
[
5
] 有馬昌宏・川向肇， i
住民意識調査による住民ニーズの表出におけるバイアス問題に関する研究J.地域学研究，
， p
p
.
1
8
9
‑
2
0
3，2010
第 40巻第 l号
[
6
] 有馬畠宏・藤田昌弘・加藤優希， i
地域振興に果たす官民連携地成ポータルサイトの役割とその運用形態に関
0
1
2
.
する基礎的研究 J，地域学研究，第 42巻掲載予定， 2
[
7
] 有馬昌宏
i
官民連携地域ポータルサイトの可能性と課題
全国ウェブ調査での選択実験に基づく分析
J
.
2回全国大会予稿集[春号lll.p
p
.
2
8
2
‑
2
8
5，日本情報経営学会， 2
0
11
.
『情報経営第 6
[8] 土木学会土木計画学研究委員会編，~非集計行動モデルの理論と実際 11 ，土木学会， 1
9
9
5
.
[
9
] 藤田昌弘， i
官民連携地域ポータルサイトにおける信用の源泉に関する考察と行政情報アクセスの実証分析 J
，
12
5，N
o
.
I，
p
p
.ト 1
3，2
0
1
0
.
『地方自治研究1，Vo.
[10] 片平秀貴，~マーケティング・サイエンス 11 ，東京大学出版会， 1
9
8
7
.
[
1
1
] 栗山浩一・庄子康， ~環境と観光の経済価値Jl. ~J 草書房， 2005.
[
1
2
] 大野栄治編著， ~環境経済評価の実務 11 ，勤草書房， 2000.
84


# Page. 88

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2EVD1M83EQ.jpg)



# Page. 89

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…
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信用スコアリング・モデルの
近年のパフォーマンスの傾向
岡田絵理
日本リスク・データ パンク株式会社
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要旨
中小企業の資金繰りを支援するための一連の政策はデフォ
ルトの抑制に寄与したといわれている。
本分析ではこれらの政策前後でのデータの特徴や信用スコ
アリング・モデルのパフォーマンスの変化を分析する。
キーワード
信用スコアリング・モデル
中小企業に対する資金繰り支援策)
債務者区分
201218
8
7


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-b付金~…~-&#039;.II:.t7&#039;.II:&#039;ηγ姐iF)
分析の背景
2008年 9月リーマン・ショック
ぐ~
2008年 10月 緊 急 保 証 制 度 の 開 始
2008年刊月金融検査マニュアルの改定
2009年 12月中小企業金融円滑化法の施行
一連の資金繰り支援策は、資金を供給または返済負担
を軽減することで、企業の資金繰りに支障をきたさない
ようにすることを目的としていた。
2012/8
￨
山
日
』
絡
会
一
…
資金繰り支援策のポイント
緊急保証制度
〉銀行側の信用コスト
は実質ゼ口
〉従来の保証制度の対
象業種を拡大
〉保証残高は実施直前
(
0
8年 10月)から 7兆
円増
図表信用保証残高推移
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‑ 苧 門 戸 咋
百司鴫!一一一瞬欄品吋.，..，......
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臣員一再局員~
出所{社)全国信用保!i1協会連合吉村 P
201218
8
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KJ4VY63ME1.jpg)

(獄ル付金ふ‑……
ーいl1im
I
資金繰り支援策のポイント
債務者格付(行内格付)制度と債務者区分
債務者区分{自己査定)
金融横査マニュアルで定量
低→可ロ←
A
正常先
B
聾況が良好であり、かつ、財務内容にも特段の問題がない債務者
C
要注意先
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緊密:卑す詰忠2
2
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… …
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ヶ月以上回延滞町貰出制緩和田措置を行っている先
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破綻懸念先 ￨現状経宮砲の状態にあり.今世経宮崎綻に陥る可能性が大きい債務者
f 盤整額 :
主
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山 知ω
資金繰り支援策のポイント
金融検査マニュアル改定
〉 貸出条件の緩和を行っても実現可能性の高い経営
再建計画があれば貸出条件緩和債権に該当しない
こととなった訪中小企業向け貸出における不良債権
認定基準が事実上緩和された
(改定前)
(改定後)
要注意&amp;条件緩和
要j
諒&amp;条件緩和￨
¥
￨要管理 ￨
改善の見込無
￨要注意 ￨￨要管理 ￨
デフォルト
2012}8
89


# Page. 92

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資金繰り支援策のポイント
金融円滑化法の施行
〉従来は条件変更時に提出する必要があった経営
改善計画の策定に最長 1年間の猶予が認められた
コ不良債権認定基準がさらに緩和された
金検マニュアル改定&amp;円滑化法施行の効果
!金融機関は貸出条件の変更に積極的に応じやすくなり、 i
i
資金繰り難によるデフォルト(延滞)を回避できる債務者 i
i
が増加しデフォルト件数は減少する
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分析に利用したデータ
日本リスク回データ・バンク事業法人データベース
0以上の金融機関が参
三大金融グループを含む全国 6
加する共同データベース (2012年6月末時点)
〉財務情報、顧客属性情報、ステータス(債務者区分)
情報を個票データとして保持
〉社数ベースで 70万社、決算書ベースで400万先
〉全国の銀行貸出先のデフォルト(債務不履行)事象
の約 7害IJをカバー
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デフォルト率の動向
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9年 3月をピークに
デフォル卜率は低下
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倒産件数の推移
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9年 3月以降は倒産件数は減少
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{出所)帝国デ一世パンヲ倒産件数、東京商工リサーチ企業倒産件数
2012/8
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分析対象データの抽出
データ取得期間
ぷ読み校生る必答品か
データ抽出条件
財務
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6年 1月‑2006年 1
2月
2008年度
i
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0
7年 1
月‑2007年 1
2月
デフォルト定義:要管理基準(要管理先以下をデフォルトとする)
2012/8
1
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ISAS.:l.-~-.a …I…ザー :γ
却1~
スコアリング・モデルの判別力
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7年度から 2
0
1
0年度にかけてのスコアリング・モデル
(注)の判別力 (
A
R
)の推移
(注 )
ζ の分析に利用したモデル I
立
、2
005年度 ‑2007年度の 3年間のデ一世により構築
モデルの判別力は 2
0
0
8年度以降上昇傾向にある。
け)一般的にはアウトサンプルデータでの判見 IJ力は、
インサンプルデータの判別力を下回ることが多い。
2012/8
1
2
92


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スコアリング・モデルの判別力
高スコアデフォルト先の割合
(
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主1
)二の分析に利用したモデルは、 2005年度 ‑2007
年度の3年間のデ一世により構築
(
注 2)割合とは、高スコアデフォJ
レトが当該年度の全デフォJ
レト先数に占める割合
高スコアデフォルト先(財務情報によるデフォルト判別が困難な
先)の割合は低下する傾向がみられる。
覇
軍ι
デフォルト認定基準が実質的に緩和された結果、業績改善の
見込みがあると判断されテ、フォルト認定を免れたのは比較的財
務状態が良好な債務者で、あったと考えられる。
2012/8
13
|山千十給-……:-iI7~)I矧~
財務指標の推移
次に指標単独でみた場合に、資金繰り支援策の前後で財務指
標のデフォルト判別力等に何らかの変化があったかを確認する。
財務指標はその特徴によって、流動性、安全性、成長性等のい
くつかのカテゴリに分類される。ここでは、いずれのカテゴリでも財
務指標単独でのデフォルト判見J
I力が改善したのか、またはカテゴ
リによって傾向が異なるのかという観点から分析する。指標のカテ
ゴリと、その代表的な指標として選択した財務指標は以下のとおり。
涜翼活性
草
率
率担
二子負
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転二償金
回二負純
金二子高
僧二利上
売二有売
性二
率
一
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i限界インヲ‑/¥)レメジャー
2012/8
収益控
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￨売上高前年比
売上高営業利益率
14
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三
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財務指標の推移
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デットキヤノ、シティレシオ
実員借入金問!~現問
∞
〈注1)1(りの場合 i
立、指標値が大きいほど信用力が高い{低い)と考えられる指標
{
注 2)ARO)符号が正(負 )0)場合 i
立、指標値が大きいほどデフォルト訓告が畦下{よ昇)することを示す
(
注3
)網掛けは.資金繰り主撮量 0)影響を畳けていると考えられる 2008年度 ‑2010年度までの訟当指標の ARの平問と、
2007年度デ タでの該当指揖O)ARO)差が大きい指標{緑i
立政膏.貫は悪化)
財務指標のカテゴリを問わず、財務指標単独でのデフォルト判別力
は全体的に改善の傾向がみられる。
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売上高峰童利負担率
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デット・キャパシティ・レシオの推移{平問値)
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売上高純金利負担率の推移(平問値)
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(&gt;主)非デフォルトは正常先+要注意見、デフォルトは要菅理先
2007年度から 2008年度にかけて、非デフォルト先とデフォルト先の
指標値の水準差が拡大=キデフォルト半J
I別力改善の要因となった
2
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1
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94


# Page. 97

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE3P2NZ6J5.jpg)

[.円三!手尚一…11ふらふ川崎川ち m~
本分析では、ここ数年実施された中小企業に対する資金繰り支援
策の内容を確認しつつ、近年の信用スコアリング・モデルのパ
フオーマンスについて分析した。
モデルの説明変数とする財務指標のデフォルト判別力については、
2008年以降ほとんどのカテゴリの財務指標において改善し、これに
伴ってモテ、ルのテ、フォルト判別力にも改善の傾向がみられた。
資金繰り支援策によってデフォルト認定基準が事実上緩和された
結果、業績改善見込みが高いと判断されデフォルト(延滞)を回避で
きたのは比較的財務状態が良好な債務者(財務状態によるデフォ
jレト認定が困難な債務者)であったと考えらえる。これによって非デ、
フォルト先(正常先+要注意先)とデフォルト先(要管理先)の財務指
標の水準差が拡大し、モデルのハフォーマンスの改善に寄与したと
判断される。
2012/8
1
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&quot;儲……一一一DPJ
今後の見通し
資金繰り支援策が企業の業績改善に寄与した場合
一時的に業績が悪化した債務者に対して、デフォルト認定せず条件緩和に応じ
たことによって業績が改善した企業が多ければ、中小企業金融円滑化法の終了
後もデフォルト率は安定的に推移し、モデルのパフォーマンスにも大きな変化は
ないと考えられる。
( 資金繰り支援策が企業の業績改善につながらなかった場合
)
中小企業金融円滑化法の終了に伴い現状よりもデフォルト認定基準が厳格化
すれば、当初の経営再建計函通り l
こ企業業績が改善しなかった企業について
はデフォルトと認定される。このような債務者が多ければデフォルト率は上昇し、
モデルのパフォーマンスは低下する可能性が高い。
2012/8
18
95


# Page. 98

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8EDLZWRMJG.jpg)

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(単位埠円)
リスク管理債権の状況主要行
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リスク曹三彊屯
詮翌三圭竺史立三
リスク管理債権の状況地銀
貰こ金
リスク曹三官権
!?-;j( =~1当&#039;:&#039;1宝
宜ヱ金
リスク曹三彊屯
うち宜二灸と嘩五二世宅
{出所)金融庁リスヴ管理債権額等の権移
2
0
12
/
8
1
9
|総目白絡会 71l&#039;i&#039;~7Jt~Ja山判的助
1
I
却
(参考)債務者区分とリスク管理債権
量益重量盆
{自己査定)
実質破綻先
般綻懸念先
(要管理先)
リスヴ管理慣権{叫
l
ベ
]
白
[
要注意先
正常先
2
0
12
/
8
20
9
6


# Page. 99

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I
?
年 炉 ‑ 汗D
(参考)指標定義
指探
当度比率
定義
当底資産
流動負債
f&gt;!l升インヲ ‑I¥}しメジャー
当座資産
、売上原 l
a
i
‑
.
&#039;ii売買
自己資本比率
純資産合計
資産合計
売掛金
有利子負債
実主主借入金回 E~耳間
長短借入金環預金
有利手負債利子率
支払利息
、当座資産ー投資有価証券+有形包定資産、
月商
有利子負債
支払事j里 受 取 利 息
売上向営業事J~率
営業事 J~
売よ雨前年比
売よ高
365;
m雪
売縛企包主主鶏間
デットーキャハン子ィレシオ
売上向純金利負!!!率
三三管室費一有利子負債
売上向
売上高
売よ両 R
&#039;
l年
、
2012/8
21
9
7


# Page. 100

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I
1
1
吋会長…一一均一 ‑γ2
阪￨
預金者行動を考慮、した
コア預金モデルの構築
影井智宏、小柳誠
株式会社;兵銀総合研究所
CoreD
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i
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sModelingUnder
D
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p
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s
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&#039;8ehavior
TomohiroKagei，MakotoKoyanagi
HamaginResearchI
n
s
t
i
t
u
t
e，L
td
.
I
飢+踏ん…ー勺
要旨:
代表的なコア預金モデルを用いた推定結果を紹介
するとともに、我々の考える新たなコア預金モデルに
ついて提案する。
キーワード
コア預金、上武・枇々木モデル、預金者行動、流動性質金モデル
99
2
前
I
2


# Page. 101

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Ir:s;;..=齢………旦[fJ
，
.
1
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.
.
.
.
アウトライン
1.コア預金とは
2
. 既存モデルの特徴
3
. オリジナルモデルの提案
4
. まとめと今後
1
1
却
[
f
J
金l1.ll.J1.il仰向…布陣
使用データ岡分析環境概要
‑本報告では日本銀行が公開している全国銀行の預金残高や預金金利のデ‑$1を用い
る
。
・実際にコア預金を推定する際には自行の預金残高や預金金利のデ‑$1を使用する 0
・分析・モデル構築には B
A
S
ES
A
S9
.
2M3を使用。
〉仰
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書
曹/京薫曹払帽/章圏/内回腫行連問人 置，人 用企・
日車圃行「圃盆ー園出圃週目肘 (
DL
lJ 人帽開閉耳
199804‑20110 t57守月
21JJ~ 固定世間車
定 回 世 罰 金 / 量這入‑・人・公室
/ * 班 / 圏 内 盟 行 商 童 書 聞 用 量 日本置行「隅宣・貰出国連凪肘 (
D
L
)
;人 格 周 司 直
{月&quot;&quot;
199804‑20110 t
Sh
‑
.
I
J
31 J1~ 普通預盆童相
事
置 遍 摘 室 蘭 童 種 田 周 &#039;&quot;U&quot;
室事J
の平均年早
l1s:
l
:遣勘世間童
{月;&gt;】
41JJ~
LIBOR
5
1
1
1.
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:
t コールレート
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&quot;
1
.
3
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6
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，
2
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N
E
E
}月平均/直.)
日本圃行 f璃童，園出園連圃肘(
D
L)
J置
aデータを月;&gt;(月末]に量蹟し恒周 199410‑20110 20o‑rJl
ド
&#039;
&quot;
8
1
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1
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.3m
.6mL1BOR
198601‑20110 305ヶ月
日本圃行『主要関東到民計デー.&quot;，
。
1
1守月
198507‑20110 3
1
0
0
/Nコール{月中平均}


# Page. 102

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片ムー齢……
w
I
‑却
コア預金とは
. ~明確な金利改定間隔がなく、預金者の要求によって随時払い出される預金(要求払預
金)のうち、百 l
き出されることなく長期間銀行に滞留する預金。 M金融庁「中小・ 1
也綬金融
機関向けの総合的な監督指針 J
)と定義される預金。
・預金残高のうち市場金利に追随しない(金利リスクに E
画されている)部分を指す。
・金融機関はコア預金の設定に際して「標準的手法 J
と「内部モデル手，去」を選択可能。
・標準的手法は推定が容易であるが内部モデル手法に比べ過度に保守的なコア預金推
定となる。
い J 日 ~.;.r.!&quot;F~..1
首窃ヨ砂
瞳却場
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~.i.l:_[
官墨h 5
Ifl;esぬふ…一一二.で:η.舗1~
コア預金評価の流れ
①追随率推定
・流動性預金のうち市場金利に追
随する部分は金利リスクフリ 。
・残りの部分(・)は金利リスクに
日画されていることになる。
②流動性預金残高の評価
・金利上昇などによる流動性預金減少リスクを将来
に渡って推定。
・金利リスクに自画されている部分(・)については経
過時間によらず 定の割合とするのが 般的。
ある時点での流動性預金残高
!②?
市場金利に
追随する部分
①?
金利リスヲに
晒されている部分
1
0
1
経過時間


# Page. 103

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‑ ク 倒I
2
ふーん……
追随率の推定
・預金金利の市場金利に対する金利リスク(追随率)を推定。
・将来残高のうち市場金利に追随する(金利リスクに晒されていない)部分を排除した残
高をコア預金とする。
・今回の報告では、追随率 =0.3876として使用。
追随率推定結果
O/Nコール金利と普通預金金利の時系列推移
。
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阻
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、
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…
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∞
句
・
・
・
‑
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&quot;明。抗&quot;、
。 /N :J-~
I
蝕……ω
、
&quot;
7
却1~
流動性預金残高の評価方法
・過去の預金残高や預金金利、市場金利の推移などの情報を用いて流動性預金残高を
モデル化 0
・モデルを用い、将来各時点の流動性預金残高Volumea
tRisk(VaR)99%残高を推定。
採用するモテ.ルによって将来の流動性預金残高は異なる。
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# Page. 104

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N
1
1
1
争点..ぷ
1舵￨
既存の流動性預金モデル
‑流動性預金モデルに関する先行研究をまとめる。
‑本報告ではコア預金推定で金融機関に広く採用されているレジームシフトモデルと、固定
性預金との関係を考慮したよ武・枇々木を推定し、よ武・Itt々木モデルの改良を行なう。
持活首謀も :
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‑
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、現主
、
叉
，
、
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議
:
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モデル
布告置金事1
)・間金金利で蝿高置闘を脱明する;:.血栓圃 N
et P
o
r
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f
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l
i
oValue
金モデル。
モデル OTS(2001)
21JvD
モデル
童刊には HW
モデルを憧用.
市場童 ~Jで商高軍駐を脱明する~勘後間金モデル.
悦
理由性間金蝿E
積金壷利
市場童刺
JvD
モデJ&gt;
JarrowandDeventen1998)
&gt;
. AA‑Kijimaモデル
コア罰金モデルとして現在鐙も掴導的怠モァ J
3レジームシフトモデJ 4つモデルの&#039;&quot;で 1
1も保守的怠鎗定方法と冒われて 伊薗・本島 (2007)
茸白性問童暗高
市場童判
茸白性圃童暗高
いる.
固定性問童暗晶
理由性圃童唖 E
市場童利
よ武・世々木モデル
4上武・枇々木モデル 車動性碕童と固定性摘童の関係を考嘩した事動性
預金モデル.
上武・世々木 (2009)
51(0考〕梅泊瞬間手遣
コア預金は現在時点で聾高の 50%相当阻.
.5&quot;&#039;.
置聞は 5年.平均 2
茸白性圃童間高
I
ぬ
+
認
会
一
一
一
‑
二I三羽[fJ
レジームシフトモデル:概要
‑多くの金融機関が探用、内部モデルとして標準的なモデル。
・レジームシフトモデルを用いて流動性預金残高を推定。
・使用するデーヲ!主流動性預金の時系列デーヲのみ。
一一一
過去には下降レジーム
は存在しないものする
.各時点のレジームはよ昇・安定・下降の 3種類(ただ
し過去に下降レジームは存在しな L、)だとする
・過去の各時点レジームは観測できない(尤も確から
しいレジ ムを推定するだけしかできない)
・レジームと金利水準の整合性が取れているという保
~章はない(上昇期 i 立金利低下期と一致するであろ
μl
二&quot;
う‑ーとし、う仮説を設定した上でモデル化する)
‑そのため、金利多直権担うことはない
上昇レジーム
/ぐ三、ン/
Jジ /
〆〆
μ
C
.，&#039;1
二
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一
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1
0
103


# Page. 105

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJWPWL8W72.jpg)

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レジームシフトモデル:モデル推定式
，
D，o 同点の遣自慢預金樋 E
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H
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t
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・
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i
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R
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ホラティリティ
j
J
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レジふ問の遭移確&#039;&quot;
P
レジふの初期条件
レジ一心
流動性預金残高推移{変動率・ v
t
)事尤も説明できる各パラメ ‑
1
1備を推定
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P
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，
，
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‑
‑
‑
‑
‑
;
)
上
S
P
上昇→安定
h
H→上 H
h
→上昇
:
)
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， =μU/+σ&#039;[;
，
，
&#039;
) =μ交定 +σG
，
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レジームシフトモデル :VaR99%
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一
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‑ 底 思2
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る..&quot;タイ M 下 1財タイル&#039;&quot;の刻置を Volume a
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l
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.&quot;欄&quot;とする.
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・
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ム
語祖先，;事しいと匝定
D，
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f ，...凶盆耐のよ下 R Ilに討しM ・i t; lii .lti~示す J
μ安~tμ下降 =μcH
(
a在以陶凶樋高下障問レジームが鰻〈とし.下同問レジームに創け
下降
い
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i
，
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咽W
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(
O，I
&#039;
)
D，: t
同点の車動性預盆園高
惨 )1下 院 =
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μ安だ ん界
12
104


# Page. 106

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EZK5M82E3.jpg)

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炉内会…‑‑
&#039;&quot;&quot;2Ò12~
♂‑，
上武・批々木モデル:概要
‑上武・
m々木 (2009)で提案されたモデル。
立、金利変動を要因とした預金者の流動性預金と固定性預金の資
‑ 流 動 性 残 高 の 増 減i
金移動によるものと考える(預金者行動を考慮)。
・総預り資産と固定性預金比率(総預りに占める固定性預金の比率)の 2つを別々にモデ
ル化し、流動性預金残高はこの 2つのモデルから推定。
流動性預金残高
‑
・
・
・
・
・
・
・
・
・
・
・ &#039;.1:1111‑1 ， 一
一
一
一
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一
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時間
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I
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…
…
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1
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上武・批々木モデル:モデル推定式
預かり資産残高
Af:t時点の碩かり資産残高
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D
ft時点の流酌性預金残高
D
f
:
t時点の固定性預金残高
三
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o
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+
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logA，
μ :ドリフト項
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d
t+σd
z，
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d
z
，
:標準ブラウン運動項
固定性預金比率
ρ
f 固定預金比率
DF
t
時点、の市担金利
1
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ρ
f三 ← 二 一
Df
ρ， αI(log/~
α 2)1 + α 31og/~ +α4
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# Page. 107

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y76Q9NK67V.jpg)

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γ
井
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上武・批々木モデル :VaR99%
・総預り資産の推定モデルから得られたド 1
)フトを反転させる(これまでの i
曽加スピードと
同じスピードで減少するという保守的な仮定を設定)。
・反転後の下限 1%ヲイル{直を総預り資産の VaR99%とし、それに固定性預金比率をかけ
合わせることで、流動性預金の VaR99%とする。
￨総預り資産の推定ドリフト ￨
‑
‑
‑
‑
‑
〆
‑‑‑
‑
‑
‑
‑
‑
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総預り資産の推移
ドリフト
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流動性預金 VaR99%の評価結果
ま‑
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宮司 M
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!A i --....，，~
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一一上武・批々木モデル
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一
1
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106


# Page. 108

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G75RN5P5E4.jpg)

員 長 謀 長 手 話 官 邸I
2
実務的観点からモデルに求められるもの
・実務的観点から考えると既存モデルでは上武・枇々木モデルが良いと思われる。
モデルコンセプトの納得感
銀行業務に通じた納得感のあるモテルコンセプトが望ましい。
高度な手法を用いることが重要なのではない。
よ武・ t
l
t々木モデルは預金者行動を考慮しており納得感がある。
2 金利上昇によるストレステストが可能
)スクは金利上昇時に高まると考えるのが妥当であり、
流動性預金減少 1
様々な金利シナリオ下でストレステストが可能なモデルが望ましい
よ武・枇々木モデルでは金平J
I
上昇による固定性への資金移動をモデル化 c
G
3 モデルの安定性
コア預金は長期のリスク量を推定するためのもので あり、時期により結果
(推定値)が大きく異なるようなモデルは好ましくない。
17
I
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4
J
F
1
1
5
金子ん…ムピ
町~
固定性預金比率モデルの改良
・上武・枇々木の固定性比率モデルはモデル構築期間(連続しト期間である必事)の固定
性預金比率のトレンドに大きく依存する、そして観測可能な期間のトレンドは大半がダウ
ントレンド。
・一方、コア預金として必要なことは金制アップトレンドにおける流動性預金の減少リスク
定量化である(金利ダウントレンドにヨ l
きずられたモデルは好ましくなし、)。
…
・そこで我々は金利上昇時の流動性預金減少リスク定量化という観点から、新たな固定
性預金比率モデルを提案する。
亡7
固定性預金比車{実瑚値}
2~ &#039;&#039;&#039;‑¥
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担金柑菌防
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1
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空空空望書害書
2
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E 塁 E 喜j!
18


# Page. 109

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9J2D5N6GJR.jpg)

l
錨 ー 飴 w
…
新たな固定性比率モデルのコンセプト
・市場金利の変化が固定性預金比率の変化に起因するというコンセプ卜。
・これにより、連続した時点のデーヲである必要はなくなり、金利トレンドによって固定性比
率のモデルを変更することが可能となる(後述)・・・最も興味のある金利アップトレンドに
おける固定性比率をモデル化する ζ とが可能。
ヨ圃圃圃圃圃圃・・ー&quot;を.~:.&lt;í&#039; [&#039;JY&quot; iI・E・・E・-
-・・・・・・・・・・日抗，.，iI!~，&quot;:.]:徒主P普遍問・・・・・・・・・ー
T+l
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且宵封倒医製回目
軍側︐ p
z
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t
・.
T
時間
T+l
時間
1
9
I~内会 !}，llill1&#039;ZE)&#039;. : J…知
~~
金利感応度:金利トレンドによる非対称性
・金利トレンドによって固定性比率における金利感応度は異なるであろうと考えられる。
・流動性預金減少リスク定量化において重要な金利アップトレンドに限定した固定性預金
比率モデルを構築。
・金利変化に対する固定性預金比率変化のラグも考慮 (
3
6カ月)。
3monthUBORの推移とトレンド識別
・
l 12MAが上界
I ・ 金 利 が 12MAよりも高い
l
二
上位状思が6m
以上峰段
百円~~~，、-同
108
420
日L
プトレンドの潤
Eft‑EE‑‑E
・E‑E
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050
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一、‑&quot;7&#039;7)00.:.01&#039;ご&quot;.
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# Page. 110

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DEY2KP9GEM.jpg)

…
…
一
: 川-自~
￨鈎日ーやii
金利感応度:金利水準による非線形性
‑ 同 の金利変化でも金利水準によって、固定性預金比率変化への影響は異なるものと
考えられる(同一金利変化でも金利水準が高ければ影響大)。
・この非線形性を考慮し、金利変化と金利水準どちらも考慮したモデルを構築。
金利水準による非線形性
吋品目&#039;&quot;・
&#039;
3
.
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0
3
&quot;凶よ
20醐
‑
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剛
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# Page. 111

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以下のアプローチで、各流動性預金モデルを用いた場合のコア預金を推定。
追随率は 0
.
3
8
7
6とする。
2 将来の金利は 99%タイルの上昇シナリオで推移するものとする。
3 金利シナリオはスタート時点で得られるイ
ルド力一ブを用いて H W
モデルにより推定。
4
. 金利を取り扱う流動性預金モデルにはよ記の金利上昇シナリオを適
用(レジームシフトのように金利を取り扱わないものはそのまま)。
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守口︒ロ D N
守口回口 D N
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# Page. 112

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まとめ
‑本報告で提案したオリジナルのコア預金モデルの特徴を以下にまとめる。
1 モデルコンセプトの納得感
上武・枇々木モデルのコンセプトを踏襲し、流動性預金の減少要因を(金利
変動による)固定性預金への資金移動と考え、預金者行動を考慮したコア
預金モデ Jレを構築した。
2 金利上昇によるストレステストが可能
固定性預金比率は金利によって決定することから、金利シナリオに準じたコ
ア預金推定が可能である。また、金利水準による非線形性も考慮すること
で、本格的な金利上昇時に想定されるこれまで以上の固定性預金へのシフ
トも想定している。
3 モデルの安定性
金手J
Iのトレンド非対称性を考慮して、(コア預金にとって重要な)金利アップ
トレンドを対象としたモデルを構築。今後、金利上昇局面を迎えるまではモ
デルの再構築は不要であり、安定性は非常に高いと言える。
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今後の展望
‑今回の報告では、全預金者行動は統一的であるとして流動性預金全体での固定性預金
への移動特性を考えたが、厳密には様々な要因(属性、晴好性、ロイヤリティなど)によ
り、預金者の金融行動は統一的でない。
立、流動性預金の粘着性という観点から預金者をセグメンテーシヨンすることで、よ
・今後i
り預金者行動の特性を考慮したモデルの構築を行う予定である。
・この預金者セグメンテーションにおいてロイヤリティ軸を考慮することで、ロイヤリティ低
下による流動性預金減少としづ要因も考慮することになる。
・また、これまでは流動性預金の(行内)資金移動先は固定性預金が主であったが、今後
は投資信託を代表とする預り資産への移動も重要な要素になると考えている。
一一主な減少要因(伊o
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相続による流出
(行外流出)
26


# Page. 113

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE8RL6Q9JD.jpg)

Iaザギ…別々々I…..&quot;&quot;.&quot;ゾ2自~
参考文献
•
Hamilton，J
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.(1994
，
) Time5
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.(
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235‑254
•
Jarrow
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tCardLoans&quot;，
J
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fBankingandFinance，22，pp.249‑272
・
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) TheOT5NetP
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i
oValue
Mode，
&quot;
i 5ection6
・ 青 野 和 彦 (2006
，
) &quot;銀行における流動性預金の現在価値と金利リスクの計測先行研究
のサーベイと実際のデ一世を用いた分析&quot;金融研究， 25(2)，pp75‑104.
・上武治紀，枇々木規雄 (2009)， 銀行の流動性預金残高と満期の推定モデル&quot;日本金融
p
.361‑3
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‑証券計量・工学学会初 09年夏季大会予稿集， p
・木島正明，伊藤優 (2007)， 銀行勘定金手1
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リスク管理のための内部モデル (AA‑Kijima
，
)p
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Model)について&quot;証券アナリストジャーナル， 45(4
・ 金 融 庁 (2012
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27
112


# Page. 114

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LELKL9XMJR.jpg)



# Page. 115

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JM2MZL6JW.jpg)

5~ιιhi--一一ム.
リスクベース・アプローチによる解析帳票・
プログラム品質保証の提案
坂上拓
株式会社中外臨床研究センター
バイオ・メトリクス部解析プログラミンググループ
杉谷康雄
中外製薬株式会社
臨床企画推進部統計解析第 2グループ
Thep
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要旨:
解析帳票作成プログラムの開発者の立場と、解析結果
を受け入れる立場の両方の観点から、それぞれに
実施可能な品質保証方法、リスクマネジメント(リスクの
特定と分析、評価)の考え方、リスクに応じた適切な品
質保証方法の選択について述べ、実務に基づいたリス
クベース・アプロ チの総合的な適用を提案する。
キーワードー
品質保証方法、リスクマネジメン卜、リスクベース・アプローチ
1
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJRMV6KNE9.jpg)

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‑ リスクとは
ー「ある行動に伴って(あるいは行動しないことによって)、
危険に遭う可能性や損をする可能性を意味する概念」
リスクアセスメントとは
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リスクの大きさを評価し、そのリスクが許容できるか否か
を決定する全体的なプロセスのこと」
Wikiベディアより
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リスクを選択的に許容することで、それぞれの解析帳票のバ
)をつけ、より効率的
リデーションに費やすリソースにメリハ 1
に
、 Eつ効果的に品質保証すること。
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PEXVZML87X.jpg)

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リスクアセスメント
.解析帳票作成業務で実践
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リスク分析で選定された因子を元に、各解析帳票に内
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# Page. 118

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リスクアセスメント
解析帳票作成業務で実践
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解析帳票にミスが発生する危険性を回避 or軽減するた
めの対策を実施
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￨チェックリスト
￨コードレビュー
￨
￨テストコード
￨ダブルプログラミング
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# Page. 119

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L73P2N36E5.jpg)

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プログラム開発者の立場でリスクアセスメント
‑ リスク分析
検討時のポイント
因子は 2、3個程度に留める
一 因子はリスク評価に用いられるもので、あまり細かく多すぎ
てはリスク評価自体に多大な時聞を費やすことになる
過去に検出されたミスは、エラーディクショナリ等を使って
情報を集積しておき、ミスが発生する因子を特定・更新し
易い環境を構築する
I‑
ト髄
γ
プログラム開発者の立場でリスクアセスメント
リスク分析
一考えられる因子
プログラム開発者の介入
プログラマがミスを混入させる{解析出力を作成するのに，
どれだけプログラマの手が加えられるか)
・ 解析要件・レイアウトの複雑さ
ー
解釈の不一致やデータハンドリング(プログラム)を誤る
情報量
‑
1表に出力する情報や、データをハンドリング、する情報量が
多く場合、間違いに気付き難くなる
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1
1
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# Page. 120

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/87DLZW4MEG.jpg)

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プログラム開発者の立場でリスクアセスメント
リスク E
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二、「プログラマ開発者の介入」、「解析要件
レイアウトの複雑さ」、「情報量」の程度をそれぞれ数値化し
加点方式でリスクを算定する。
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プログラム開発者の立場でリスクアセスメント
γ
リスク評価
ープログラマ開発者の介入
標準SASmacroを使用
プログラムの再利用
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# Page. 121

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJP2D9MQJ8.jpg)

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プログラム開発者の立場でリスクアセスメン卜
リスク評価
‑解析要件・レイアウトの複雑さ
デ-~セットの結合や、連結が数多く発生する
複雑
経験的に間違い易い処理がある
導出の困難な変数がある
出力の配置が困難(段紹が発生している、文字列の
折り返しが多い)
統計処理が発生する
デ-~セットの結合や連結が少ない
簡単
2
。
導出の困難な変数がない
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gで出力の配置が容易
標 準 帳 票 作 成T
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lや 標 準 SASmacroを使用する際、&quot;複雑さ&quot;は前・後処理の
複雑さ&quot;に置き換えられる。処理が発生しない場合は、&quot;簡単&quot;として扱う。
13
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一
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&#039;
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&#039;
&#039;
&#039;
&#039;
&#039;
&#039;
プログラム開発者の立場でリスクアセスメン卜
リスク評価
情報量
目視確認が可能なレベル
・出力情報が 1ページに収まる
。
.デ-~レコード数が少ない
1
4
1
2
1


# Page. 122

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2EVD1M9PEQ.jpg)

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プログラム開発者の立場でリスクアセスメント
リスク E
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プログラム開発者の立場でリスクアセスメント
リスク E
平
(
面
各解析帳票毎!こ、「プログラマ開発者の介入」、「解析要件・
レイアウトの複雑さ」、「情報量」の程度をそれぞれ数値化し
加点方式でリスクを算定する。
1
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2
2


# Page. 123

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/57GY2GZQ7L.jpg)

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ヶ‑吋ふーんーム・.川一月々
1
プログラム開発者の立場でリスクアセスメント
リスク対策
解析帳票のバリデーションで可能な対策は限られており、数
あるバリデーション方法から、リスクや帳票の特性に応じて
バリデーション方法を選択する。
一実施可能な対策
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l，outputs
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・チェックリスト (gen巴r
.テストコード
・ダブルプログラミング
.コードレピ、ユー
・クロスチェック
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プログラム開発者の立場でリスクアセスメント
リスク対策
G
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a
l
)
ーチェックリスト (
・手順や解析出力の特定の部分に着目して検査する方法で
、プログラム開発プロセスや QCプロセス、レイアウトに関す
る一般的な情報を確認するための検査項目を設定し、その
検査項目に従い合否を判定する事で、解析出力の見た目
上の問題や手順の抜け・漏れを防止する。
一重要なプロセス(手1
)
頂)を確認する際に効果を発揮
ー検査者の確認抜け・漏れをなくす事ができる
‑記載内容に従って検査するだけで検査者を選!まない
18
1
2
3


# Page. 124

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EQMPXLWJP.jpg)

!
¥
鈎
〉
ゃ
除
問
的
町
一
一 川町三.自I
2
プログラム開発者の立場でリスクアセスメント
リスク対策
チェックリスト (OutputS
p
e
c
i
f
i
c
)
・解析帳票毎に注意すべき箇所を特定して検査する方法で
、解析出力で特に着目して確認すべき事項を検査項目とし
て設定し、その検査項目に従い確認する事で、解析出力の
確からしさを担保する。
Generalは全ての帳票に共通、 OutputS
p
e
c
i
f
i
cはその解析
憾票に特化した検査
一記載内容に従って検査するだけで 検査者を選ばない
19
I鋪~ー齢棚&quot;f&#039;ll……
f
.
a
I
プログラム開発者の立場でリスクアセスメント
リスク対策
ーダブルプログラミング
・解析出力情報の全件確認を狙った方法で、 2人のプログラ
マが独立に作成した解析結果が整合することで、解析出力
の確からしさを担保する。
‑解析要件・レイアウトが複雑で、出力情報量が多い場合に効
果を発揮
ー整合確認時 I
ま電子的に比較する事が出来るのが望ましい
20
124


# Page. 125

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KJ4VY6D1E1.jpg)

I
問‑ぬい…ムムムー叫 内
攻
、
マ
r
m
I
プログラム開発者の立場でリスクアセスメント
リスク対策
ーテストコード
・解析出力情報の部分確認を狙った方法で，解析出力で特
に注意すべき部分(ミスが起こり得る)のみを確認するため
の簡易プログラムを作成して、解析出力の確からしさを担
保する。
一要件が複雑だが、目視可能な情報量、若しくは、情報量は多
いが、同一処理の繰り返しにより出力が構成されており、一
部の値が妥当で有れば、その他の値も妥当であると判断さ
れるような場合に効果を発揮する。ダブルプログラミングと比
べ、出力体裁等の制約がないため、開発が簡単で効率的
21
I‑=
話
番
…
…
一
一
v
ァ‑闘I
2
プログラム開発者の立場でリスクアセスメント
リスク対策
ーコードレピ、ユー
・プロク、ラムコードを見て、解析出力を導くアルゴリズム自体
を検査する方法で、チェックリスト、ダブルプログラミング、
テストコード、で、は検出できないような潜在的なミスを防ぐ事
で、解析出力の健全さを担保する。
ー当該試験の要件、 SASprogramfこ関する知識が検査者に
要求される
プログラムのコーディング基準やコメント等がないと検査が困
難を極める
22
1
2
5


# Page. 126

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE136VZ5JG.jpg)

I
S
A
S‑V‑8会開山内向一一
.
:
1
一¥却aJ
プログラム開発者の立場でリスクアセスメント
リスク対策
ークロスチェック
‑複数の解析帳票に出力された同じ意味を持つ解析結果(
値)同士の整合を確認する方法で、別々の処理系統から同
様の解析結果が得られることを確認することで、解析出力
の確からしさを担保する
‑標準帳票作成 T
o
o
l由来の帳票同士、標準 SASmacro由来
の帳票同士のように、同一処理系統から得られた解析結果
o
o
l由来の帳票と標
を比較するのではなく、標準帳票作成 T
Iの処理系統から
準SASmacro由来の帳票というように、見J
得られた解析結果の整合を確認する
23
一~や穂町問者問…同
2
0
1
2
プログラム開発者の立場でリスクアセスメント
情報量(少い)
情報量(多い)
複雑さ(簡単)
1
2
6
2
4


# Page. 127

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GEWPWL9WJ2.jpg)

I
S
A
S
← 内 会 以 ふ 川 吋 γき
ず2
創2
I
プログラム開発者の立場でリスクアセスメント
‑ リスク対策
LowRisk
・プログラム開発者(解析帳票作成担当者)がチェックリスト
(
G
e
n
e
r
a
l
)に従い自己点検を実施する
‑ MiddleRisk
・プログラム開発者によるチェックリスト (
G
e
n
e
r
a
l
)に従い自
1こ応じたチェック
己点検に加え、要因特性(複雑さ、情報量 )
リスト (OutputS
p
e
c
i
f
i
c
)やテストコード o
rダブ、ルプログラミ
ングを設定し、 QC担当者によるパリデ ションを実施
2S
I ら語会一一一……
γ
:
γ
2
舵￨
プログラム開発者の立場でリスクアセスメント
リスク対策
‑ HighRisk
・プログラム開発者がチェックリスト (
G
e
n
e
r
a
l
)に従い自己点
検に加え、要因特性(複雑さ、情報量)
1こ応じたチェックリス
ト(OutputS
p
e
c
i
f
i
c
)やテストコード o
rダブルプログラミング
、コードレピ、ユーを設定し、 QC担当者によるバリデーション
を実施
￨クロスチェックは、解析帳票開発工程と出力内容に応じて、検査に加える￨
2
6
1
2
7


# Page. 128

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47ZK5M9273.jpg)

|ム~和総…一一ー…
m
2
6
1
2
I
プログラム開発者の立場でリスクアセスメント
. まとめ
リスク分析で特定する要因は 2‑3
程度に絞り込む
ーバリデーション方法の特性を理解し、リストとそのリスク要
因に応じたバリデーション方法を選択する
・検証前に計画書中で解析帳票の品質を担保するゴール(
バリデーション方法の選定と組み合わせ)をしっかりと定め
ておく
2
7
b
!
!
I 飴
……一
加
川
解析帳票を受入る立場でのリスクアセスメント
リスク分析
検査対象の解析帳票に起こり得るミスの「発生度」と「深刻
度」、「検知度」を評価する。
1
2
8


# Page. 129

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ6Q9ND6JV.jpg)

ゆふーん羽[fJ
解析帳票を受入る立場でのリスクアセスメント
リスク分析
全ての解析帳票に対して容易に検査可能なものは、チェッ
クリスト (
G
e
n
e
r
a
l
)として準備しておき、評価対象から除く。
29
l
騎手付金制…一一一ト ?
?
2
8
1
2
1
解析帳票を受入る立場でのリスクアセスメント
リスク分析
一発生度
過去の試験で、発生したミスを集積しているような場合、そ
れらのデータを元に、集積していない場合は経験的に間
違い易いかどうかで評価する。
2
2
12
1
‑
喜
一
一
二
129


# Page. 130

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ5RN53574.jpg)

|均一ー治~……十日.ぃ二.自2I
解析帳票を受入る立場でのリスクアセスメント
リスク分析
一深刻度
A
司
司
A
司
A
64Z
その解析帳票にミスが発生することで、他部署・会社レ
ベルでの損害に影響しうるかどうかで評価する。
JY〆/
んゲ
yj
*
&#039;
I
i
&#039;
‑
4
&gt;
&#039;
&quot;
基本吋効性安全性の主要な帳票が対象となる￨
I十謡番問…一一
ι:
か三
割
1
I
解析帳票を受入る立場でのリスクアセスメント
リスク分析
一検知度
受入検査前の QC工程で検出し難いもの(統計に特化し
た解析であるかどうか)を元に評価する。
32
130


# Page. 131

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9E2D5NZGER.jpg)

II堀内会村山JデJ4Likf 三.辺自~
解析帳票を受入る立場でのリスクアセスメント
リスク評価
検査対象解析帳票で起こり得るミスを、「発生度」、「深刻度
J、「検知度」を元にリスクを算定する。
明石一間一四一間
車問一四一間一間
四一四一間一間一間
High
M
i
d
d
l
e
M
i
d
d
l
e
M
i
d
d
l
e
Low
33
11ギιぉ…………マ自~
ご
〈
そ
解析帳票を受入る立場でのリスクアセスメント
リスク対策
受入検査で実施可能な対策は限られており、リスクや、帳票
の特性に応じて受入検査方法を選択する。
一実施可能な対策
・チェックリスト (general，outputspecific)
.ピアレビ、ユー
・クロスチェック
.テストコード
34
131


# Page. 132

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/D7Y2KPRG7M.jpg)

I
鉱R供
給
&amp;
i
.
.
.
J...t.f..j仰向…仰
心
1
1
m
プログラム開発者の立場でリスクアセスメント
リスク対策
ーチェックリスト (General)
・過去のエラー情報や経験を元に、エラーの発生頻度が高
い項目や、受入検査前の QC工程が適切に行われている
かといった確認項目として列挙し、検査項目とする。
ー専門知識を要するチェックがないため、必ずしも統計解析担
当者が実施する必要はない
3S
S
儲糊問……
塑
i
F
I
プログラム開発者の立場でリスクアセスメン卜
‑ リスク対策
p
e
c
i
f
i
c
)
ーチェックリスト (OutputS
・過去のエラー情報や経験を元に、検査対象の解析内容に
対応した発生頻度の高いエラーを検査項目として列挙し、
検査項目とする。
36
1
3
2


# Page. 133

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VEN8R5D8J8.jpg)

日
一
…
一
.
何
ゾ2創2I
I
a
プログラム開発者の立場でリスクアセスメント
リスク対策
ーピアレビ、ユー
・対象疾患領域の解析経験の豊富な担当者や、統計解析チ
ームで解析出力をレピ、ユーする方法で、経験や専門性の側
面からミスの発見に寄与する。
37
[
ミ
ム
ヰ
二
1
1
…
…
…
1
f
I
&#039;
A
1
f
f
川竹下ゾ
D
プログラム開発者の立場でリスクアセスメント
リスク対策
ークロスチェック
・同じ意昧を持つ解析結果(値)同士の整合を確認する方法
で、プログラム開発者で実施するクロスチェックのように、
処理系等の違いは問わない。
38
133


# Page. 134

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y79KMYGX73.jpg)

I
L
R
4
a
ゃ除
…
7
1
I
&#039;
A
7
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，
.
&#039;
1
I
&quot;
&#039;
.
.
.
.
:
J
1
J
.
.
‑
&#039;
.
n
;
l
r
I
汁m
I
ア
刊
誌
プログラム開発者の立場でリスクアセスメント
リスク対策
テストコード
・解析出力で特に注意すべき部分(ミスが起こり得る)のみを
確認するために簡易プログラムを作成して、解析出力の確
からしさを確認する。
39
Iß&gt;~jー蝕…仰向明
日伺[fJ
プログラム開発者の立場でリスクアセスメント
リスク対策
‑LowRisk
・チェックリスト (
g
e
n
e
r
a
l
)のみ
‑MiddleR
i
s
k
‑クロスチェックが実施可能な場合、クロスチェックを実施。不
可能な場合はピアレビ、ユーを実施する。
‑HighRisk
.クロスチェックが実施可能な場合、クロスチェック+ピアレ
ビ、ユーを実施。不可能な場合はテストコード+ピアレビ、ユー
を実施する。
40
1
3
4


# Page. 135

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G78RL6V9ED.jpg)

I
a
←
ぷ
き
い
z
自
I
2
プログラム開発者の立場でリスクアセスメン卜
‑ まとめ
ーチェック 1
)ス
ト (General)として、発生頻度だけに基づ、いた
基本的なチェックを行う。
ーリスク分析は、受け入れる側にもたらす影響に基づ、いて、
発生度・深刻度・検知度の 3つの観点から実施
ーリスクの質に合わせるのではなく、リスクの高さに応じて
より労力がかかるが精度が上がる方法を選択
41
I
S
A
Sι
ぬ
い
.
:
I
今後の展望
リスクベース・アプローチの効果の評価
‑従来の品質保証にかかった工数と比較し、どのように変
わったかを調査する
‑従来の品質と比べ、どのように変わったかを調査する
‑エラー情報の集積
一現在集積しているエラー情報(エラーディクシヨナリ)をどの
¥ックしてし、くかを検討
ようにリスクアセスメント!こフィード 1
42
1
3
5


# Page. 136

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L7LKL95MER.jpg)

8
1
t
1
1
‑
.
a
叫
ん
7
1
J
f
l
.
7&quot;
&#039;
1
/
I
l
&#039;
)
‑
l
&#039;
l
&#039;
J
IhzmI
今後の展望
リスクの観点、から標準化の推進
一試験毎のリスクを収集し、 Middle‑Highリスク帳票の解
析内容を特定し、これらを標準化(レイアウトやプログラム
)することでリスクを軽減させる措置をとる。
43
136


# Page. 137

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EM2MZ36EW.jpg)

I
h
日恨みムム‑吋.m
D
GLMとMIXEDによる
2斉I
J
2期クロスオ‑/¥ーデザインの解析
再考
斎藤和宏
株式会社タクミインフォメーションテクノロジーシステム開発推進部
A
n
a
l
y
s
i
so
f2x2C
r
o
s
s
o
v
e
rd
e
s
i
g
n
u
s
i
n
gGLMandMIXED
KazuhiroS
a
i
t
o
n
f
o
r
m
a
t
i
o
nTechnologyI
n
c
SystemDevelopmentDepartment，TakumiI
SIユーザー倣…1&quot;/&quot;H&quot;J&#039;J~&quot;&#039;d&quot;b&#039;ßlI
町
一
.
舗D
要旨:
2剤 2期クロスオ‑/¥ーのデザイン l
こ起因する主効果と
交互作用の関係や、最小二乗平均について視覚的に
確認する。
また、解析は GLMとMIXEDプロシジャを用い、解析結果
の遣いについて検討する。
/
f
ノ
キーワード:
2斉I
J
2期クロスオ‑/¥ーデザイン、持ち越し効果
交互作用、最小二乗平均、 GLM、MIXED
1
3
7
/


# Page. 138

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PERMV6QN79.jpg)

/
;
;
バ
ペ
ザ
仁
、
̲
&quot;
̲
̲
f
)
Li
/
I
I
良品ふんム…ι &quot; &#039;~舵I
2斉I
J
2期クロスオーバーデザイン
「時期」と区別しやすくするため、「シー
ケンス J
ではなく「グループJ
と表記
時期
〆&quot;
rGL
2
Y
i
j
k
i
番目の区北二三J
(
i
=
1，
2
)
j
番目の限験者 IU=1，
2，
…
，n
)下
k番目の時期 (
k
=
1，
2
)
主
¥
i久
グループに無作為に部り
つけられる
~
I&#039;
で
l
L
&#039;
l
ι‑
ー一ー‑
I
ぬ日ー飴………
~~Òl~I
クロスオーバーデザインの混合モデル
. 本稿で取り扱う解析モテデ、川このモデルに交互作用項はありません l
Y
i
j
「}
p
杢
一Y
抗:
ii !
3
0
)
?
生了プの固定効果 (
i
=
1，
2
)
‑b
i
j
:i
番目のグループ、 j
番目の被験者の変量効果
• b;j~ N(O，
σ
b2
)
σJ被験者間分散
一π
k
:k
番目の時期の固定効果 (k=1，
2
)
‑tdM):L
番目のク、ループ、 k
番目の時期に対する薬剤の固
定効果(d
(
i，
k
)
=
T
，R)
一例 d
(
l，
l
)
=
T
‑ Eリk
&#039;被験者内の誤差
• E;jk~N(O，σ/)
σJ:被験者内分散
138


# Page. 139

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/P7XVZM58JX.jpg)

1
5
い主主:ぷ.ぷY T ? ?海0
，
持ち越し効果とその差異
‑持ち越し効果
f
ークロスオーバーデザインの潜在的な脆弱性
1つ前の時点の薬剤の効果
‑問題となるのは、
持ち越し効果が同じ
持ち越し効果が異なる
持ち越し効果が
薬剤によって
三%
t ζ
異り、交互作用
が存在する場合
ピ1
Iて~
/~
薬斉 I~ ~/ T
e
s
l
.
.
.
. Reference
!
鈷
怯
供
給
…
…
一
一
2
時期
γ
: ケ~~
3要 因 の 組 合 せ と 観 測 の 有 無 モ デ ル ①
クロスオ‑/¥ーデザインで は要因の組合せが全てそろっていない
‑ 3つの要因の 8つの組合せの内、 4つの組合せのみが観測される。
解析モデル①には、交互作用項が存在しない
&lt;グループ 1
&gt;
.
戸
‑
‑
へ
、
&lt;グルプ2
&gt;
.
，
・
.
‑
‑‑
r
内
正
期
時
グループ間差があるとき
にあたかも薬剤時期の
交互作用が存在するか
のように見える
139
、口、
ム「うど l &#039;
f~J
〆
‑
‑
‑
、
2
時期
¥
一
‑


# Page. 140

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/37KQ8G6L7D.jpg)

一
ふ
い
ι
ω
ふA
崎
I
ギ
手
J
I
与
よ
i
一
I
ヲ
=
勾
吋
i
ら
‑
4
2
吟
必
b
吟
‑
や
h
ん
…
… ‑十叩 zI
l
4
手
.
1
円
1
1
円
ν
一‑……:………問向向由一…;んム…ん
一
ム
…
…
一
…
一
白
一
一
…
一
一
…
一
…
……一一
可
寸
可
寸
?
つ
寸
寸
寸
寸
.
下
ノ
ノ
3要因の組合せと観測の有無モデル②
/
‑グループ間差がなく、薬剤・時期の交互作用項が存在
する解析モデルを想定してみる
ー全要因の組合せを視覚化すると・・..
&lt;クループ 1
&gt;
ぺ
3三三三~
T 時期
2
&lt;クループ 2
&gt;
ノ&quot;
，
，
‑&quot;
&quot;
骨観測される Test
企観測される R巴f
巴「巴 n
ce
U
観測されないT巴s
t
}観 ;~[J されない Refer巴 nc巴
畠E&quot;‑‑̲̲̲
.... ・
唱
一
一
一
一
一
T 時期
グループ間差なし
l
ノ
2
2副I
2
￨鉱幻+縫い……
3要因の組合せと観測の有無モデル③
グループ間差も、薬剤・時期の交互作用項も存在するかもしれない
ーもし 3要因全ての組合せが観測されていれば、主効果と交
互作用を両方とも推定できたで、しよう
&lt;グループ 1
&gt;
コ
&lt;グループ 2
&gt;
.
、
r
‑
‑
̲
i
T 時期
ー観測される Test
観測される Referenc巴
A
M 観測されない T
e
s
t
叫観測されない Reference
観測されるポイン卜の推
定値!立、モデル①とモデ
ル②と同じ
2
8
1
4
0


# Page. 141

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ3P2N6675.jpg)

I
I
手ι
らぶらぶ
観測される組合せと解析モデル
v
.測定される要因の組合せが限られるため、
一実際にはどの解析モデルが母集団に即しているか、デー
タのみから判別することができない
&lt;モデル①&gt;
&lt;モデル③&gt;
&lt;モデル②&gt;
;
(
J
i寸 *
戸
‑
‑
円
企
1 時期
グループ
2
4
1 時期
2
グループ+交互作用
I
..
何一……J~~Ðn~
時期
2
交互作用
戸2副2I
主効果と交互作用の混在
〆
‑グループの効果と薬剤・時期の交互作用の効果が
〆
交絡(高橋，芳賀，大橋 (1989)，
P135)
i
実際にはグループの効果が存在している
4韓
卜
変数 Groupが有意であるとき、どちらの効果によるものなのか、
ノ
もしくは両方なのかは分からない
ヰ
事
レ
実際には薬斉I
J
.時期の交互作用(持ち越し効果の差異)が
存在している
/
10
141


# Page. 142

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8JDLZWVM7G.jpg)

1
1
I
子会主……ーム亙自I
2
効果の混在を踏まえた解釈
‑観測される組合せが限られるため、
ーモデル①と②のどちらの解析モデルでも推定可能
一つまり、どちらの効果が存在したとしても、もう一方の解析
モデルを当てはめることができてしまう
・ただし、 GLMでは交互作用のないモデル①のみ※ 1
.解釈
無作為化によりグループ間の差はないことが仮定される
のであれば、変数 Groupが有意で、ある場合には持ち越し
効果の差異が存在していると考えられる。
f
・ただし、無作為化が十分でない場合にはこの解釈はできない。
来ユ
GlMでは被駿者を MOOEl
ステ
トメント!こ吉めると、ゲル
プ白因子も連動してモデルに吉まれてしまうため ι
鉱ー飴……‑
時期、薬剤と交互作用の混在
‑変数 Period
1
1
2
6
1
2
I
〆&quot;
/
一時期と薬剤・グループの交互作用が混在
一無作為化を前提として、グループが異なると薬剤問差が
異なることはないことが仮定されるのであれば、時期の効
果として考えられる
・そもそもグループの主効果がないことを仮定しているので、それ
を含む交互作用も存在しない
ノ
‑変数Treatment
‑薬剤と時期・グループの交互作用が混在
一同様に、薬剤の効果として考える
1
2
142


# Page. 143

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VEP2D9VQE8.jpg)

I
一
五
千5
5
i
1
5
1
1
1
ふI弘行可.ヨ舵￨
GLMによるクロスオーバーデザインの解析
proc glm dョt昌 二 Crossoverl;
class Subject Group Period Treatment;
model LnAUC = GrouD Subiect(Group) Period Treatment
/ 553;
rョndom Subiect(Group) / te5t
quit;
CLASSステートメント質的変数として扱う因子を指定
MODELステートメント:目的変数と説明変数(因子)を指定
SS3オプション Type3の平方和を計算
RANDOMステートメント:変量効果として扱う因子を指定
TESTオプション適切な誤差を用いた検定結果が算出される
GLMプロシジャでは、全ての因子が固定効果であることを想定してモデルを
1
当てはめ、事後的に変量効果を考慮している
I111子治….戸川川片手 z自~
GLMl
混合モデルの解析結果
便
/
RANDOMステートメント 1
‑
‑
‑
‑
‑
の丁目Tオプションによ ￨混合モデ
る解析結果
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蒜おら仮説横定
T
y
p
e1
I
1
自由度
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o
u
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2
0
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2
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# Page. 144

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/27VD1MZP7Q.jpg)

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川
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&#039;‑一一一一ー
¥ことるi
￨ぬユ+繕禽………… ーマげ~~
GLM:期待平均平方と被験者間分散
lMNDOMス テ 引 ン ト
によるアウトプット
￨
札 口 …
要因
Type 1
1
1 期待平均平方
Group
V(Jr(Error) ‑ 2 Var(SubJect(
ω
G
r
叫
ou
叫
p))守 O(命
Gr
叫
ou
叩同
p)
{h
山
山
￨5仰 ct(ωGrmm
y
，肘ペ
T
削{
い r) ‑2川
叫
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叩
t
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巾
同
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U
山
附
b
山
J
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凹
，
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如パ
T
州
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伽 山o
川
1
L̲̲̲j期待平均平方を基に被験者間分散を求めト¥
E(MS(S
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G
r
oψ
)
)
)l
=Var(Error)+2Var(SIl伊 ct(Grollp))
MS(S
岬ω(
G
r
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l
l
p
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)= MS(Error)+2
Ms
(
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崎 町t
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G
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I
￨鉱幻ザー織的府……
T
W
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h
2
6
1
2
]
最小二乗平均とその差
‑最小二乗平均
一薬剤ごとの、 2時点の期待値の平均
・グ、ループの因子が有意で、あった場合、
一時期によって薬剤間差が異なる
ー今時期ごとの薬剤間差と最小
二乗平均の差に軍離が示唆
される
T 時期
1
4
4
1
6


# Page. 145

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5JGY2G4QJL.jpg)

‑
‑
…山…
叫...創2
c
̲
t-ß~ーザー総会~岬:Jllll均V附V
GLM:最小二乗平均の差
…
1
￨却する
1
百二五
s‑ent/(
pd工 ff=control(pR&#039;D cl alpha=O.l;
LSMEANSステートメン卜:最小二乗平均算出
PDIFF=オプション 最小二乗平均の群間差の算出
CLオプション 信頼区間の算出
果モデルを基に
最小二乗平均を
求めているため、
被験者間分散が
考慮されていな
L
、
L
n
Y の量小 2
T
r
e
a
t
m
e
n
t
T
巴最小二乗平均の差
(
T
e
s
t‑R
e
f
e
r
e
n
c
e)
9
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乗平均
40
7
7
6
7
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1
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0
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R
34
3
0
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4
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0
1
4
2
0
均限界j/の---同---寸 9
90%1~*ß
[21; ïß9
0%信頼区間
効果 T
r
e
a
t
m
c
n
t に対する畳小 2乗 e
絹
手
a
j
2
乎均の差
o561641
L
S
M
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1
).
L
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M
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j
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I~
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o682399
o440883
~~
ι
I
S
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S 吟
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ん.ι‑γmI
.
:
:
I
:
MIXEDプロシジャによる指定その 1
ぜ
〆
proc m工xed dataニ Crossoverl;
class Subject Group Per工od Treatment;
model LnY = Group Per工od Treatment;
random S由
u
山
1
bi
沌e口
ct(Group)υJ
民斗一‑一‑‑イ
イ
lsmeans Treatment / ‑
‑
‑
一
一
‑
一
一
一
一
、
&quot;
&quot;
&quot;
j
d工 ff control(&#039;R&#039;) cl alpha=O.l;
run;
ゼ」
士
CLASSステートメント質的変数として扱う因子を指定
MODELステートメント目的変数と説明変数(因子)を指定
RANDOMステートメント変量効果として扱う因子が指定
GLMプロシジャと異なり、 MODELステートメントに変量効果 (
S
u
b
j
e
c
t
(
G
r
o
u
p
))
となる因子が含まれない
/
1
8
1
4
5


# Page. 146

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47QMPXGWEP.jpg)

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ト-繕曾魯ふ刊:鴻f11l書抑肺m
F
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4列拍恥&quot;&quot;坤切抑
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:夜間 7
グ
介
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・~&#039;j三塁‘・
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MIXED:分散成分と固定効果
共封散ハラメータ推定値
被験者間分散 i
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i
Z
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叫))‑‑0吋0
ト」
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;被験者内分散
国定効果ゐ T
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P
r&gt;F
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分母由自由度
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100
0 0︿
2 56
5
9B
10
5
4
GLMでの混合モデル
の結果と一致している I
被験者間分散が直接推定され、 GLMでの
I
手計算の結果と一致している
1
9
Iωユザ喰問一一一一ケ[ij]~
被験者間分散も考 :¥
慮され、 GLMの信頼 I¥
区間よりも広くなって h1
いる
けj
MIXED:最小二乗平均の差
置小 2量平均
効果
T
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t T
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01
0
.
1
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慣準誤差
自由度
t値
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006964
1
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‑807
&lt;0001
下限
上限
アルファ
o1
畳 小 2章平均の差
効果
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GLMの信頼区間と一致している
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ごψ17
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# Page. 147

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KE4VY65171.jpg)

臨罷麗器盟盤盟瞳暗闇韓国
GLM:負の被験者間分散 I ?
• E
r
r
o
rの平均平方よりも Subject(Group)の平均平方が
小さいデータを解木正すると、
一計算式の構造上、被験者間
分散の推定値はマイナス
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I‑0.4=工ヲニニ
MS(Subject(Group)}
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1800000
115200000
E
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. MS(Error)
y/
プ
値
平方品
自由度
SubJect(Group)
Period
Treatment
8
平均平
I odfiOOOO
I0.36
1800000
1
1
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9
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5
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10.000000
2
1
I
I
特科伝説.当日却iE
I
r
MIXED:RANDOMステートメントによる被験者間分散
共分散&quot;ラメータ推定値
RANDOMステートメント
によって推定される共分
散パラメータの推定憶
約
の下限はo
GLMと異なる
固定効果の T
y
p
e3様定
効果
分干の自由度
分母由自由度
Group
P
e
ri
o
d
Treatme円t
class G工oup Subject Pe工iod Treatment;
※2
modeユ LnAUC = Group Period Treatment ;
random Subject(G工oup);
run;
※ 1 PROCMIXEDステートメント!こ NQBQUNDオプンヨンを付与することで、負回分散を許容できるように怠る
※ 2 本橋では、 GlMと由比較を容易にするため、 S
a
t
t
e
r
t
h
w
a
i
t
e
などの自由度調整方法 l
主取り級わない。
1
4
7
22


# Page. 148

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L7136VW5EG.jpg)

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1
2
I
MIXED:周辺モデル (CS構造)
九 =μ +Y+ k+Td(l.k)+ε
i
J[
止
i
混合モデルの変量効果は誤差 を一つの誤差としてまとめると、被験者ご
E
j
j
k
との誤差は次のように表される
ロ
}
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σ町 1
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了
く
被験者を変量効果とした前出の混合モデルと、上の周辺モデル
(CompoundSymmetry構造)は、同等なモデル(菅波，五所 (
2
0
0
2
)
)
ただし、周辺モデルでは、 r
01J
1こ負の値も許容する。
REPEAT印ステートメントを用いて周辺モデルを当てはめる
2
3
|ω~fg#r!ぃ…一川勺却D
MIXED:REPEATEDステートメントによる周辺モデル
共分散パラメ一世推定値
固定効果の T
y
p
e3検定
効果
分干の自由度
分母の自由度
G
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repeated / subコect=Subject(Group) type=cs;
‑
ー
一
一
(Mueller‑Cohrs(2006)より)
SU剖 ECT=:この因子の水準ごとに誤差の相関構造が構成される
TYPE=CS:誤差の相関構造を CompoundSymmetryと指定
1
4
8


# Page. 149

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G7WPWL6WE2.jpg)

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ぷι 主
主
ぷ
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二ぷゲ匂 γ マ
甜m
I
まとめ
‑変数 Group!こ混在する主効果と
交互作用の効果
一無作為化によりグループの効果は
存在しないと仮定し、持ち越し効果
の差異ととらえた
‑最小二乗平均
1R
eferenceの最小二乗平均
T
時期
持ち越し効果の差異が存在するときには、時期ごとの群
間差と事離することを視覚的に確認した
・負の被験者間分散(負の共分散)
‑ MIXEDプロシジャでは REPEATEDステートメントを用いるこ
とにより、負の共分散を扱うことができるようになった
2S
I
S
A
S:J.‑&quot;f‑ぬふI
….モケ‑に舗1
J
r
参考文献
岸本淳司 (1996)，PROCMIXED入門， SUG卜J&#039;96論文集， 179‑197
菅波秀規，五所正彦 (2002)，MIXEDプロシジャを用いた反復測定データ
の解析，日本 SASユーザー会総会および研究発表会論文集， 149‑158
高橋行雄，芳賀敏郎，大橋靖雄 (1989
，) SASによる実験データの解析，
東京大学出版会
松山裕，山口拓洋 (2001)，医学統計のための線形混合モデル，サイエ
ンテイスト社
吉 村 功 (1987)，毒性・薬効データの統計解析，サイエンティスト社
•
Z
a
i
z
a
iLu(2006
，) EstimateCarryoverE
f
f
e
c
ti
nC
l
i
n
i
c
a
lT
r
i
a
lCrossov巴
「
Designs，PharmaSUG2006
JochenMueller‑Cohrs(2006
，) Analysisofincompletetwo‑period
crossovert
r
i
a
l
swithSASPROCMIXED，PhUSE2006
•
，) SAS/STAT~ 9.22Us巴r
&#039;
sGuide
SASI
n
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JZK5MY2J3.jpg)

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〆
がん臨床試験における腫蕩縮小効果の
検討に有用なグラフの作成
‑SGPLOTプロシジャの最新機能を活用‑
0魚 住 龍 史 1.2* 浜 田 知 久 馬 1
1東 京 理 科 大 学 大 学 院 工 学 研 究 科 経 営 工 学 専 攻
2 日本化薬株式会社医薬データセンター
Drawingt
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etumorshrinkage
assessmenti
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iUozumi1.2* andChikumaHamada1
1D
epartmento
fManagementScience，TokyoU
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2C
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lDataManagementandB
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s，NipponKayakuCO.，
食
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尚
子
一
…
…
一
崎 2
小川.創~
要旨:
V9.3カ1らSG(
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旦邑)P
rocedures
に新たに追加された機能を用いて，腫蕩縮小
効果の検討に有用なグラフを作成するプログ
ラム及び出力結果を紹介する
~
f
キーワード:StatisticalGraphics;SGPLOT;ResponseRate;
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;SGANNO;Time‑to‑event;Cancer;
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本発表における SASプログラムの詳細は Webページに公開しております
1
5
1


# Page. 151

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE6Q9NR6EV.jpg)

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SG(
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lGra h
砂
‑ 2次元プロットを l枚に重ねて描く
ヲ
k SGPLOT
亡
SGPANEL
n
/
指定した分類変数の水準に基づ、き
複数のグラフをパネル状に表示
砂
‑
SGSCATTER .複数の散布図を並べて l
枚に描く
ヲ
貨 SGRENDER
GraohT
e
m
o
l
a
t
eLanguage(GTL)でより
詳細な設定を加えたグラフの作成
‑
砂
L~TE_STプロシジャによる ODS統計グラフの出力よりも
見栄えの良い Kaplan‑Meierプロットを作成
昨今
SGRENDER
プロシジャによる Kaplan‑Meier
プロットの作成
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主0
‑
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‑‑&quot;，言&quot;・&quot;
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U・ V ・&quot;I&#039;I ce&quot;. ，. d 酬川.，~
日目喝&quot;，..，:
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一
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l
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。SGRENDER


# Page. 152

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE5RN585J4.jpg)

本発表の背景及び目的
。新たにグラフの作成を依頼されることに.
腫蕩縮小効果を考察するために追加でグラフを
作成してもらいたいんだけど I
.
.
SGPLOT
プロシジャを用いて，がん臨床試験における
腫蕩縮小効果の検討に有用なグラフを作成
明.&quot;&#039;.，
ニ
ニ
ギ
ー
153


# Page. 153

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/972D5NKG7R.jpg)

l喪効郡吉田プロット
￨被験者ごとの最大の腫蕩縮小割合￨
一覧表
E亘彊・~亙圏直亘亘
，
奏効被験者数
奏効割合 (95%信頼区間)
FREQt‑4
6
.
1
5[
3
3
.
7
0t
o5
8
.
9
6
]
J
.奏効郵宮司ブロ ノト
ARMステートメントによるプロットの作成
SASによる奏効割合(%)[
9
5
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C
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DJY2KPNGJM.jpg)

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lプロットの概要
E車問TÙI空軍!~~~竃圃
E墨~.Jll[I~=，.聖!f::f~
1
.被験者ごとに最大の腫霧縮小割合を求める
ハU
ハU
l
2
.最支の腫霜縮小割合の)1頂!こ被験者を並べ替える
3
.横軸:並示替支だ設の被験者，縦軸:最大の腫蕩縮小
割合をプロット
4
.00/0から最大縮小割合まで垂直線を延ばす
~
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データセット WATERFALL:サンプルデータ
155


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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7N8R5X8E8.jpg)

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SGPLOT
プロシジャによる W
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プロット
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プロシジャによる Waterfallプロット作成時の注意点
。Waterfallチャート作成のためのステートメント
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ9KMY8XJ3.jpg)

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ステートメントにより作成
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(割合)を出力させ，プロット上に対象データ
を示す矢印を加える
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プロシジャにおける矢印を描くステートメント
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJLKL9RM7R.jpg)

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VECTORステートメントによる矢印の作成
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47M2MZR67W.jpg)

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。HIGHLOWステートメントも同様に
重ね合わせることができない
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チャートを重ね合わせようとしています
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# Page. 160

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/P7RMV6RNJ9.jpg)

ANNOTATEで矢印を作成するデータセットを作成
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# Page. 162

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一
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。最大の腫虜縮小割合く Oの被験者数(割合)を出力させ，
プロット上に対象データを示す矢印を加えた
。最大の腫虜縮小割合以外の評価項目(新病変，奏効期間)が
基準をみたさなかった被験者に記号を加えた(参照線も加えた)
3 複敵由イベント発現までの懇周司プロット
Waterfallプロットを 90度回転させたプロット
、、，.，~ .，~・、 E む ..
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最大の腫虜縮小割合を生存時間
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プロット
163


# Page. 163

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE3P2N86J5.jpg)

複数のイベント発現までのプロット作成プログラム
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3 複量生白イベント発現まで白期間由プロット
SGPLOT
プロシジャによる複数のイベント発現までの期間のプロット
奏効被験者のみを抽出してプロット
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ステートメントの組み合わせば
重ね合わせることができない
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# Page. 164

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8EDLZWMMJG.jpg)

4まtめ
まとめ
。SGProceduresによるグ、ラフ作成のオーバーピ、ユ一
。V9.3から新たに追加された SGPLOTプロシジャの
ステートメントを用いたク、ラフの作成
。SGPLOTプロシジャによって，重ね合わせることが
できないステートメントの組み合わせ
。V9.3から使用可能となった SGANNOオプションに
よるグラフのアレンジ方法
注意:どのグラフを用いるか，どのようなアレンジを行うか
については試験目的やがん腫によって異なる
じ
主要参考文献
2
.
3
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4
.
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2010
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田プ知久馬作
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1
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9
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トMe
ロットの
ユ一
論文集 2011，
185‑
6
特集数字脳を鍛える.週刊東洋経済 2012，
6月9日号.
蝿
.
.30
165


# Page. 165

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7P2D9RQ78.jpg)

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Sによる生存時間解析の実務
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張方紅
グラクソ・スミスクライン(株)バイオメディカルデータサイエンス部
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FanghongZhang
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lDataScienceDepartment，
GlaxoSmithKlineK
.
K
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一
一
給
一
一
…
.γ
‑
要旨:
SASによる生存時間解析の実務経験を共有する.
データの要約・検定・推定の前提に注意し群間差
の検定とハザード比の信頼区間に焦点を与える.複
数に存在するプログラミング方法の聞の関係と使い
勝手を紹介する.
キーワード生存時間解析， L
lFETESTプロシジャ，ロ
グランク検定，ハザード、比
167
、


# Page. 166

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2JVD1MRPJQ.jpg)

同
一
一
ー
健
会
…
…
…
‑マァヤ2副2
I
動機づけ:実務経験を共有
生存時間解析に報告が多い
・概念・本質
一浜田 (
2
0
1
1
)，生存時間解析再入門「生存時間
解析のミステリーをひも解く」
〆
・学術
一平井・吉田・田崎 (
2009)，2つの生存時間の差に
対する同時信頼区間
.実務レベルの経験
HAS .::J.-..，-a~ ?;tf.i&#039;17~/D;&#039;;-1~&#039;i&gt;-&quot;，，/t&gt;I&quot;;&#039;
発表内容
‑仮想な臨床試験
・SASプログラミング
l
或相
‑まとめ
168
2
0
1
2


# Page. 167

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5EGY2GMQEL.jpg)

I
言語以転手房長み副賞￨
仮想な臨床試験
・主要目的:治験薬群である T+C併用療法と
対照薬群である C単独療法とで全生存期間
(OSO
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l
lSurvival)を比較する
・主要評価項目:全生存期間
I
ミミ
ミミ!
I三ぷふいl1li三川‑三弧ml
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竺 川 ‑ ♂;ふ山‑主主 三
￨川反応
さ
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解析方法
1
. 累積生存曲線，生存期間中央値の推定は
Kaplan‑Meier
法を用いて行い、 Greenwood
の公式を用いて 95%信頼区間を求める
2
. 群問比較には施設以外の割付調整因子を
層とした層別ログランク検定を用いる
3
. 治療効果の推定値として、 Coxの比例ハ
ザ、ードモテ、ルを用いて群聞の治療効果のハ
ザード比とその 95%信頼区間を求める
JCOGプロトコールマニュア jレv
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o
n2
.
0
169


# Page. 168

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JQMPXRW7P.jpg)

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...，-よ C l&#039;&quot;;，s&quot;，示。十、~ ~:1 2:
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1 ・﹄
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，
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コε
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2
~ー…ー.........t&quot;&#039;-~)
1
7
0


# Page. 169

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/K74VY681J1.jpg)

監醤欝盟離覇軍輯輔麟輔
レポート結果
・主要評価項目である 08の中央値は T+C併
用群で 1
2
.
8ヵ月、 C単独群で 8
.
1ヵ月
(HR=0.57，95%CI:0.
40
‑
0
.
8
3，p=0.0026)と
有意な延長を示した
HR:HazardR
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o
C
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:ConfidenceI
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l
~i.~
￨ 経 常 信 栴 : 号 機 同D
解析段階と前提
解析段階
内容
前提
生存関数を Kaplan‑Meier ノン F
¥ラメトリック j
去
であり，前提が必要
分布の記述 法で推定し，プロッ卜する
要約
推定された生存曲線から
なし
中央値を求める
検定
群間で生存関数の遣いが
あるかを検定する
推定
1¥ザード、比を推定する
171
去
，
ノン 1¥ラメトリック j
生存関数が群間で
交差していない
セミ 1¥ラメトリック j
去
，
比例ハザード性


# Page. 170

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ136V257G.jpg)

1
1
与
怖
型
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N
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l
‑
l
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1
1
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B
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:
5
2
6
1
2
I
ログランク検定の帰無仮説
o
s
・両群の
の中央値が等しいという仮説に対
する検定→×
1という仮説に対する検
・両群のハザード比 =
定→×
・両群の生存関数が等しいという仮説に対する
検定→ O
!
明
I
I
持
品. .
ぷ~&quot;，，&quot;&#039;，r.1~b~~
竺空!?(126tl
中央値・ハザード比・ P値
C
T+C
N=58
Median(95%C
I
)
HR(95%C
I
)
N=57
5.6(~~I)_一五主 (2.8 ， 5.7)
，0
.
6
1(
0
.
3
7，1
.
0
0
) )
(Cox)
ー
Two‑sidedp‑value
一
一
‑
‑
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:
:
‑
‑
‑
‑
0.0315
(Log‑rankt
e
s
t
)
C
Io
fHRとp値の結果と一致しない
‑前提が異なる
・手法が対応していなし、:WaldV5Score
172


# Page. 171

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJWPWLRW72.jpg)

I
ふーんーャ
J
一戸却w
I
ここまでの結論
.ログランク検定は両群の生存関数が等しいと
〆
いう仮説に対する検定
.中央値・ハザード比・口グランク検定はそれぞ
れ前提が異なる，方法が対応していない場合
が多い
f
￨
一
一
治
…
…
… 灯
、
冷2前2
I
ログランク検定:概念・記号
口グランク (
I
o
g
‑
r
a
n
k
)検定は，生存曲線の差
を、ある時点ではなく観察期間全体を通じて
比較し検定できる方法です.
X2‑(O‑E)2
V
O‑Eスコア統計量
V
:O‑Eの分散
0:治験薬群における観察死亡数 .E治験薬群における期待死亡数
173


# Page. 172

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EZK5MR2E3.jpg)

I
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局私ーやらがらみI
三γ
!
:
:
l
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‑
2
8
1
2
1
ログランク検定 :SASプロシジャ
1
PROCL
lFETEST:
STRATA治療群変数;
，
‑
RUN:
2
PROCL
lFETEST;
巧合パ
TEST治療群変数..‑
RUN
3
PROCPHREG
MODEL時間変数*打ち切り変数=治療群変数/
T
I
E
S
=
;
RUN:
ν
3つの方法で本質的に同等な結果
違いはタイの取り扱い
ー
‑
‑
大橋・浜田 (
1
9
9
5
)，p
.
5
4
I
S
A
S
ログランク検定 :SASプロシジャ
lFETEST
PROCL
STRATA治療群変数，
RUN:
PROCPHREG
MODEL時間変数吋Tち切り変数=治療群変数/
TIES=DISCRETE
RUN
PROCL
lFETEST
TEST治療群変数;
RUN
PROCPHREG
MODEL時間変数吋Tち切り変数=治療群変数/
TIES=BRESLOW;/*デフォルトネ/
RUN
上の表の左・右の方法はそれぞれ結果が一致
ただし， PHREGフ口シジャの Score検定を使用
C
o
l
l
e
t
t(
1
9
9
4
)，p.332
1
7
4


# Page. 173

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y76Q9N167V.jpg)

I
局長時総長併殺説.アマ却r
n
I
ログランク検定 :STRATA文を選ぶ
PROCLIFETEST:
STRATA治療群変数，
RUN
2
PROCLIFETEST
TEST治療群変数;
RUN
ヨ
PROCPHREG
MODEL時間変数*打ち切り変数=治療群変数fTlES=;
RUN
STRATA文を選ぶ理由
1
. 生存関数を計算
2
. スコア統計量 (Q‑E)を出力
I
1
1
1
守
I会十一一一一ゾD
層別口グランク検定 :SASプロシジャ
PROCL
1FETEST
STRATA層別変数IGROUP=治療群変数，
RUN:
2
1FETEST
PROCL
STRATA展創玄数;
TEST治療群変数;
RUN: ~ご子
3
PROCPHREG
MODEL時間変数吋Tち切り変数=治療群変数I
T
I
E
S
=
;
STRATA層別変数;
RUN
3つの方法で本質的に同等な結果
SAS9
.
1マニュアル
1
7
5


# Page. 174

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G75RN545E4.jpg)

.場経伝:桜子長当.ぷ戸!
:
1
1
d
j
2
6
1
2
I
層別ログランク検定 :GROUPオプション
PROCL
1FETEST
STRATA層別変数 IGROUP=治療群変数，
RUN
2
1FETEST
PROCL
STRATA治療群変数;
BY層別変数，
RUN:
大橋・浜田 (1995)，p99‑100
2つの方法で閉じ結果
SAS9
.
1GROUPオフションが便利になった
明
I
I
長
十
伝
子I
雨戸ぶいて戸却r
n
I
ログランク検定:片側
1
. ログランク検定は両側しかない
2
. 解決方法:ロクランク検定に対応する漸近
正規分布に従う Z統計量を利用
Z‑2
二
互
5
‑
O‑E:スコア統計量
V
:O‑Eの分散
1
7
6


# Page. 175

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9J2D5NVGJR.jpg)

ιI
l
三
将
ι
ミ
点
詩
;
=
戸
ミ
廷
手吟
‑
会
ぷ
‑
マ
三
一
一
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三
弘
ログランク検定:片側
odso
u
t
p
u
tHomStats=stats/
*O‑E
スコア統計量V
LogHomCov=cov;/*(V:0・Eの分散)*/
p
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cl
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s
t
;
s
t
r
a
t
a治療群変数;
r
u
n
;
11==台一一一一二川
ログランク検定:まとめ
層なし
PROCL
lFETEST
STRATA治療群変数，
RUN
層あり
PROCL
lFETEST:
STRATA層別変数 IGROUP=治療群変数，
RUN:
両側
スコア O‑Eとその分散 Vをデータセットに落とし， Zを計算
odso
u
t
p
u
tHomStats=statsLogHomCov=cov;
片側
層なし
lFETEST:
PROCL
STRATA治療群変数;
RUN;
層あり
PROCL
lFETEST:
STRATA層別変数IGROUP=治療群変数;
RUN:
1
7
7
wrz闘~


# Page. 176

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DEY2KP3GEM.jpg)

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;
去
，
4
.Mantel‑Haenszel法
I
鋪トトm
m
m
…
…
…
. 十2副2
I
ノ¥ザード上ヒ:比例ハザード性を前提
λT(
t
)=e
x
p
(
β
)
λc
(
t
)
λ
r
.治験薬群におけるハザード
λ
c
.対照薬群におけるハザード
比例ハザード性が成り立っていれば，群間
のリスクの違いを 1つのパラメータに要約す
ることが可能となる.
178


# Page. 177

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJN8R5V878.jpg)

II平内ふーん.川明
~~~ZOIZ&#039;
Cox法:部分尤度
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p
(
β
t
x
(i
l
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L
(β)=II
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¥
J)
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3
.
2
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)，x
W
=
1治験薬群， 0対照薬群
0
:治験薬群における総死亡数 ，n1jとn2)まリスク集合の大きさ
エ
ル
(
j
)
工=llog(と lcxp(βecJ)
10gL(β)=
二
βO‑21」
￨均一ぉ………勺1m証
Cox法
。
f
(β)=
10gL(
β)
ハ
β
n2je
x
p
(
β
)
&quot;‑&#039;J=I n +
n2je
x
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(
β
)
1
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=0‑)
:
&#039;
&quot;
=0‑EIH1
EIH1:治験薬群における対立仮説の下での期待
死亡数
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# Page. 178

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE9KMY6XE3.jpg)

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ClofHRニ e
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(
βML士1
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9
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E
(βML))
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L
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RUN;
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Peto法
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の最尤推定の o
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)，
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.
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V
:O‑E
の分散
0
:治験薬群における観察死亡数，
E:治験薬群における期待死亡数
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8
0


# Page. 179

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE8RL6Z9JD.jpg)

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# Page. 180

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LELKL9DMJR.jpg)

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，
、
，
じ
，
、
‑ ログランク検定(層別あ切なし):SAS9
.
1以
降は直接に出力でき便利になった.
J、ザード比 :
Cox法しか直接に出力できなく
不便のまま
J、ザード比に対して，方法論の研究と比較も
不十分
182


# Page. 181

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JM2MZP6JW.jpg)

ゐ
ミ
[1
←
ι
存
会
ムI
ム . ぷ タD
まとめ
・中央値・ハザード比・ログランク検定の P値は
それぞれ前提が異なる，対応していない
・L
1FETESTプロシジャ STRATA文は使い勝手
がよい
・ハザード比に対する方法論の比較研究が必
要
‑大橋靖雄・浜田知久馬 (1995)，生存時間解析 SASによる
生物統計東京大学出版会.
・浜田知久馬 (
2
0
1
1)，生存時間解析再入門「生存時間解析
のミステリーをひも解く J
. 日本SASユーザー会論文集， 3
‑
4
3
.
.平井健太・吉田祐樹・田崎武信 (2009)，2つの生存時間の
差に対する同時信頼区間.日本SASユーザー会論文集，
127‑
1
5
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.
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.
• JCOG(2008)JCOGプロトコールマニユア jレv
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4 20.odf(2012.6アクセス)
• ASCO2012演題速報
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183


# Page. 182

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJRMV61NE9.jpg)

:~Ii&#039;#必………姐[fJ
参考文献 (
2
/
2
)
• B
e
r
r
yG.，K
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nR
.M.andMockP
.A
.(
1
9
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1
)
:A
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tS
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c
s
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l10，749‑755
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nMedicine，Vo
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lDatai
n
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tD
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1
9
9
4
)，M
MedicalResearch.Chapman&amp; H
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l
:London.
• SatoT
.(1992)L
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Medicine，p
.847‑848
1FETEST
• SAS/STAT@9
.
1U
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&#039;
sGuideTheL
Procedure
184


# Page. 183

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PEXVZMY87X.jpg)

SASとHTMLアプリケーションによる
CDISCADaM形式の解析用データセットを用いた
有害事象の解析帳票・グラフ簡易作成ツールの開発事例
高浪洋平
武田薬品工業株式会社医薬開発木部日本開発センター
クリニカルデータサイエンス部統計グループ。
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UsingSASandHTMLApplicationw
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要旨
臨床試験における有害事象の解析帳票の作成方法や、 SGプロシジャ (
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)及
び GTL (GraphT
e
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t
eLanguage) 等を用いた有害事象の発現プロファイルに関するグラフの作成方法
を紹介する
G
さらに、 HTMLアプリケーション(以下 HTA) を用いた、入力画面をベースとしたそれら
の簡易作成ツールの開発事例を報告する。 SASマクロを組み込んだ HTAを用いることで、ユーザーは
函面上でパラメータを入力し、プログラミングレスで解析帳票を作成することが可能となる。また、テ
ストデータに CDISC (
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) の ADaM (
A
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sDataModel) の
有害事象解析用データセット標準形式である ADAEの仕様を採用することによる HTAの入力パラメー
タの簡略化及び標準化についても提案する。
キーワード:HTMLアプリケーション、 HTA、SGプ口、ンジャ、 GTL、GTILE、ADaM、ADAE
1
.有 害 事 象 の 集 計 と グ ラ フ
臨床試験における有害事象の集計・解析方法には様々な種類・手法があるが、本章では最も単純な SOCまた
は PTごとの発現例数及び発現率の集計表・グラフの作成方法を紹介する。集計表については、臨床試験にお
いて必ず作成される一般的なものであるが、グラフについても、開発中の薬剤の有害事象の発現プロファイ
ルを図示することで視覚的に有用な情報を得ることができる。 SAS9.2で利用可能となった SGプロシジャ等
を使用すれば、より高品質なグラフを作成できるため、それらの使用例についても紹介する。 SGプロシジャ
や GTLの基本的な使用方法については、 W
a
r
r
e
n(
2
0
1
0
) や高浪 (
2
0
1
1
) を参照されたい。なお、本稿では、
テストデータとして CDISCの解析用データの標準形式である ADaM(CDISCA
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aMod
巴1
Team(2009、
2
0
1
2
)
)の ADAE(有害事象データ)と ADSL(被験者情報)を用いるが、それらについても本章で説明する。
1
8
5


# Page. 184

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3EKQ8G3LED.jpg)

1)テストデータ
(ADSLと ADAE)
本稿では、投与群が 2群(プラセボ群と XXXIOmg群)の並行群問比較試験を想定し、投与群聞の有害事象
発現のプロファイルを比較する集計表・グラフを作成する。上述したように、テストデータとして CDISCの
ADaM形式のデータセットを用いる。 CDISCとは、製薬業界における様々な標準化を推進している団体であ
り、全体の概要等についてはここでは劃愛するが、解析用データの標準形式である ADaMで規定されている
主な内容を以下に示す。
‑データセット名は fADJ から始まる。変数についても細かし、命名規則が存在する。
.ADaMでは、 ADSL、BDS、ADAE、ADTTEの 4つの構造及びそれらのメタデータの仕様が規定されてい
る(他のデータセットについては明示的に定められてはいなしつ。
上述した 4つのデータセットの内容を以下にまとめる。
積類
概要
AOSL
被験者情報を格納している。被験者ごとに iレコードを持つ。
BOS
基本的な AOaMのデータセットの構造として定義され、臨床検査項目等の解析項目とそれらの結果を
縦方向に格納する。解析項目・時点で lレコードを持つ。
AOAE
有害事象の情報を格納している。事象ごとに iレコード・を持つ。 BOSの構造には準拠していない。
AOTTE
生存時間解析用の情報を格納している。基本的には被験者ごとに lレコードを持つ。 BOSの構造に従
ったデータセットとしてリリースされている(イベントが l度しか発生せず、結果の 2値データが変
数 AVALに格納されている場合)。
表1.1ADaMデータセットの概要
本稿で使用する ADSLと ADAEのデータ及び仕様書の一部を下表に示す。データセットの仕様書については、
ADaMで規定されている V
a
r
i
a
b
l
eMetadata (データセットの変数情報に関する定義書)の形式で提示する(変
数 AETERMの値は日本語で格納されている)。
I
V
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eMetadata (変数情報)
データセット(一部抜粋)
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6


# Page. 185

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L73P2NG6E5.jpg)

データセット(一部抜粋)
V
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eMctadata (変数情報)
ADAE
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.
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J
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町内
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噂吹
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出̲&quot;
_._~I，-_-..:.......:&#039;一一一一一一一一
玄1
￨ 1
.1ADSLと ADAE
続いて、有害事象の集計やグラフに使用する主な変数を以下に示す。
データセット
変数
属
↑1
1
:
内容
AD八E、ADSL
USUBJl
D
文字
被験者lD(申訪単位で一立)
ADAE
TRTA
文字
投与併(文字、 ADSLの TRTOIAと同じ値を格納)
ADAE
TRTAN
長
女i
f
立
投与群(数値、 ADSLの TRTOIANと同じ値を格納)
ADAE
AEBODSYS
文字
MedDRAでコーディングされた SOC (SystemOrganC
l
a
s
s
)名
ADAE
AEDECOD
文字
MedDRAでコーディングされた PT (
P
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数値
因果関係 (
0・ NotR
e
l
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t
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d、 1:R
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l
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t
e
d
)
安全性解析対象フラグ (Y:採月J)
ADAE
RELGRIN
ADAE
SAFFL
文字
ADAE
TRTEMFL
文字
治療期有害事象 (TEAE) フラグ (y:TEAE)
ADSL
TRTOIA
文字
投与 i
浮(文字):Placebo、XXXIOmg
ADSL
TRTOIAN
数f
i
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!
:
投
与
I
t
:
(
， (数値) 1:Placebo、2:XXXIOmg
表 1.2ADaMデータセットの主な変数
2
)有 害 事 象 の 集 計
1
)のテストデータを使用して、 SQLプロシジャを用いて有害事象 (SOCまたは PT) の発現例数及び発現率を
算出する。 PTごとの集計を想定した場合のプログラムの処理イメージを以下に示す。
ADAEから PTごとに一意なデータを作成
投与群・ PTごとに例数・発現率を算出
ADSLから解析対象例数を算出
I
玄11.2有害事象の集計プログラムの処理イメージ
実際に上記の集計を行う SASプログラムと結果を格納したデータセットを以下に示す。本稿では、以下の条
件及び処理を適用して計算を行う。
‑安全性解析対象集団の絞り込み (SAFFL= &quot;
Y
&quot;
)
‑治療期に発現した有害事象の絞り込み (TRTEMFL= &quot;y，
，
)
• r
i
g
h
tj
o
i
nによる ADAE由来のデータセットと ADSL由来のデータセットの外部結合
‑変数 ALLに各投与群の解析対象例数、変数 N に各有害事象 (AEDECOD) の発現例数、変数 PCTに各有
害事象 (AEDECOD) の発現率をそれぞれ格納
1
8
7


# Page. 186

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/87DLZW1MEG.jpg)

判*有害事象の発現例数及び発現率を算出，
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7
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17
臼3
8
5
9
臼9
図1.3有害事象の発現例数と発現率の算出プログラムと結果
3
)有 害 事 象 の グ ラ フ
臨床試験の有害事象の発現プロファイルの評価においては、 2
)で算出したような数値だけでは全体のイメー
ジを掴むことが難しいが、グラフを作成することによって、どのような事象が高頻度で発現しているか等を
視覚的に容易に確認できることから、安全性評価においては非常に有効な手段となる。有害事象の発現プロ
ファイルに関するグラフには様々な種類が提案されている (
S
h
i
‑
T
a
oら (
2
0
0
2
))が、本稿においても、特に
有用と思われる下表のグラフについて、 SASによる作成方法を紹介する。なお、下表の「プロシジャ」列に
は、各グラフを作成する際に本稿で使用するプロシジャを記載している。
グラフの種類
概要
プロシジャ
棒グラフ
各投与群の発現率の棒グラフを重ね合わせて出力する。
バタフライプロット
各投与群の発現率の棒グラフを逆方向に出力する。
リスク比のプロット
各投与群の発現率、リスク比及び信頼区間のグラフを出力する。
SGPLOT
SGPLOT
TEMPLATE(
G
T
L
)
SGRENDER
G
T
I
L
E
タイルチャート
各P
T(または S
O
C
)の発現例数に比例した大きさのタイルを出力する。
各タイルは発現率で色分けされる。
表1.3有害事象のグラフの種類と概要
各グラフの SASによる作成方法の詳細を以下に示す。
①棒グラフ
b
a
rステートメントを使用して棒グラフを作成する。事前に 2
)で作成したデータセッ
SGPLOTプロシジャの h
ト iAECALJ を加工して整えておく必要があるが、それらの処理については Web上で公開されている SAS
プログラムを参照されたい。グラフ出力用のデータセット iOUTJ について、合計の発現率が高い順に各投
与群の棒グラフを重ね合わせて出力する。棒グラフを重ねることで、どの事象に発現率の違いがあるかが視
覚的に容易に確認できるため、非常に有用なグラフである。なお、プラセボ群の棒グラフは透明度を調整し
188


# Page. 187

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJP2D9QQJ8.jpg)

ている。 SGPLOTプロシジャで用いる主なオプションを以下に示す
0
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6事 象 に 絞 り 込 み
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l白 山 町 一
図 1
.4有害事象発現率の棒グラフ
189


# Page. 188

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2EVD1M5PEQ.jpg)

②バタフライプロット
バタフライプロットとは、ある二つのカテゴリにおける検査値や発現率の棒グラフを逆方向に出力するグラ
フである。臨床試験においては、投与群が 2群である場合、各投与群の有害事象の発現率の棒グラフを逆方
向に出力して、それらの発現プロファイルを視覚的に確認することができる。①と同様、 SGPLOT プロシジ
ヤの hbarステートメントを使用して作成する。なお、棒グラフを逆方向に出力するために、事前にプラセボ
こ
ー lを乗じて負の数とし、 FORMATプロシジャの p
i
c
t
u
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eステートメン卜を使用して負の値も正の
群の発現率 i
値として出力するよう定義しておく(フォーマット名
PCTF) SGPLOTプロシジャで使用するオプション
0
は①とほとんど同じだが、 formatオプションで発現率を格納している変数に上記のフォーマット PCTFを割
り当てておくことで、グラフの左側(負の数の部分)も軸目盛りが正の数で表示される。
料* 1&#039;(タフライプロット用の発現率変数作成
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図1.5有害事象発現率のパタフライプロット
190


# Page. 189

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/57GY2G6Q7L.jpg)

③リスク比のプロット
投与昨が 2群である臨床試験において、有害事象の発現率及びリスク比を評価したい場合、左側に各投与群
の有害事象の発現率のプロット、右側にリスク比と 95%信頼区間のフ。ロットを表示することで、発現率とリ
スク比のプロファイルを l枚のグラフで比較・確認することができる。また、各有害事象におけるリスク比
を降 )
!
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iに並べることで、プラセボ群と比べて発現率の高い(低し、)有害事象を視覚的に確認できる。これら
のグラフを作成する際は、 GTL で各グラフのテンプレートを定義し、 SGRENDER プロシジャでそのテンプ
レートを読み込んで出力する。なお、ここで使用しているデータセット I̲PCTRR̲OUTJ は
、 FREQプロシ
ジャで各投与群の発現率、リスク比及び 95%信頼区間を算出後、グラフを出力するために加工されたデータ
セットとする。
• GTLでは、 layoutステートメント及び scatterplotステートメントで左側に発射卒、右側にリスク比のプロツ
卜を定義する。
columnweightsオプションでグラフ出力エリアの削合を指定する。
&#039;SGRENDER プロシジャでは、 GTL で定義したテンプレート IAEPCTRRJ を読み込んでグラフを出力す
る
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xerrorupper = UPPER
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# Page. 190

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料率リスク比プロットの作成
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図1.6有害事象発現率のリスク比プロット
④タイルチャート
J、を表すグラフであり、有害事象の集計に
タイルチャートとは、タイルと呼ばれる四角形の大きさで3値の大 I
おいては、投与群・有害事象ごとの発現例数や発現件数等をタイルの大きさで表す。
SASでは、 G
T
I
L
Eプロ
シジャを使用してタイルチャートを作成することができる。さらに、 colorrampオプションと colorvarオプシ
ヨンを用いて、各タイルを特定の変数の値によって色分けすることも可能である。
G
T
I
L
Eプロシジャの基本
的な構文を以下に示す。
E
料率
GTILEプロシジャの構文，
proc gtile data = &lt;dataset name&gt;
&lt;flow/tiI
e/toggle&gt; &lt;variable&gt; t
ileby=(variable‑listl
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l colorvar=&lt;variable&gt;
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Eプロシジャでタイルチャートを出力する SASプログラムを作成する。主なオプションを
て、実際に G
以下に示す 0
・goptionsステートメントで deviceに javaungを指定する。
.f
10 wステートメントで、タイルの大きさを決める変数(ここでは発現例数を格納している N) を指定する o
f
10 wステートメントでは、 tilebyオプションで指定した投与群・有害事象ごとに、データ順に左から右にタ
イルが出力される。
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# Page. 191

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KJ4VY6Q1E1.jpg)

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m
図1.7有害事象発現例数・発現率のタイルチャート
以上、 CDISCの ADaM形式のデータセットについて、 SASの SGプロシジャ、 GTLならびに GTILEプロシ
ジャを使用して、有害事象の発現プロファイルを視覚的に評価する有用なグラフの作成方法を紹介した。
2， HTMLアプリケーション (HTA)
HTMLアプリケーション (HTA) とは、 Windows上で動作するアプリケーションであり、その中に HTML、
J
a
v
a
S
c
r
i
p
t、J
s
c
r
i
p
t等を組み込んでそれらの機能を実装することができる(拡張子は h
t
a
)
o HTAの主なメリッ
2
0
0
8
) を参照された
トを以下に示すが、 HTAの基本的な機能及び SASとの連携の詳細については、舟尾ら (
し
、
。
.SAS上でパラメータを入力するのではなく、ユーザーフレンドリーな GUI上で様々なパラメータを指定で
き、作業速度が向上する。
• Webサーバーやソフトを導入する必要がなく、コストがかからない。
・別途作成した SASプログラムが自動的に実行されるように構築すれば、 SASに精通していないユーザーで
193


# Page. 192

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE136VP5JG.jpg)

も容易に SASの実行結果を得ることができる。
• HTAを構成する言語である HTMLや J
a
v
a
S
c
r
i
p
tは
、 Wcbサイト等で広く使用されていて言語体系も複雑で
はなく、それらの解説書や使用方法を解説しているサイトも多数存在するため、 SASユーザーで、あれば基
本的な文法を理解することは比較的容易であり、便利な機能を手軽に利用することができる。
以下、実際に HTAを作成して、 HTMLや JavaSctiptの記述や処理の流れを確認する。なお、大雑把ではある
が
、 HTMLと JavaScriptについては、
• HTML:画面を構成するプログラム(テキストボックス、チェックボックス、ラジオボタン等)
•J
a
v
a
S
c
r
i
p
t:HTMLから得られたデータを用いて処理を行うプログラム
とイメージしておくと良い。
1
) SASのマクロ変数を生成する機能を組み込んだ HTA
テキストボックスやラジオボタンなどを使用して、 SASのマクロ変数を生成する機能を組み込んだ HTAを作
成する。 HTAの画面は下図のようになり、入力パラメータの内容によってテキストボックスやチェックボッ
クス等の機能を使い分けることができる。これらは Webサイト等で良く自にする機能であり、非常にユーザ
ーフレンドリーなアプリケーションであることがわかる。画面上で値を入力し、各オプションを選択して「実
行」ボタンを押下すると、最終的に入力された値を %Ietステートメン卜で SASのマクロ変数として格納する
SASプログラムファイル I
p
a
r
a
m
e
t
e
r
.
s
a
s
J が生成される。
露五「総悌一一ー一一一一ー直誕極通電
ァイ，ばE
) !草草佳j 書式(Q) 表示 {i) ヘャフ
SAS
のマヲ口変数の生成
l
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1
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王α
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J
. 0
0
0
0
0
￨HTA本体のフォルダ
~
f
i
l
e
sフオノレタ守の
parameter
.s
a
sファイノレ
￨HTA木体の画面
.
1SASのマクロ変数を生成する IHTA 例示 .
h
t
a
J の処理の流れ
図2
h
t
a
J 内の HTML による画面を構成するプログラムと、対応する値を獲得する J
a
v
a
S
c
r
i
p
t
上図の IHTA一例示 .
のプログラムを以下に示す。
HTML部分(抜粋)
&lt;
b
o
d
yb
g
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F
F
F
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b
)
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)フォルダの参照 &lt;
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t
dwi
d
t
h
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5
5
覧&quot;)
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t部分(抜粋)
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//オブジェク卜の作成
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l
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e
r(
0
. &quot;フォルダ選択&quot; 1
6
.
&quot;
C:
j
&quot;
)
//フォルダのパスを取得
1
9
4


# Page. 193

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GEWPWL2WJ2.jpg)

I‑ITML部分(抜粋)
J
a
v
a
S
c
r
i
p
t/J
s
c
r
i
p
t部分(抜粋)
v
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u
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i
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G
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)テキストボックス &lt;
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//チェックボックスの{直を取得
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u
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=t
r
u
e
){
C
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c
k
0
2=$(
&quot;
C
h
e
c
k
0
2
&quot;
).
v
a1
u
e;
}e1
s
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C
h
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c
k
0
2=0
/
/p
a
r
a
m
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t
e
r
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a
sへの書き込み
&#039;
)
)
M
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M
y
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L
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M
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t一
C
H
E
C
K
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h
e
c
k
0
2 + &quot; ;&quot;)
/
μ
/parameter.sasに書き込み終了
M
y
T
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x
t
.CloseO
//各オブジェクトを解放
M
y
S
c
r
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p
t=n
u
l
l
く/
s
c
ri
pt&gt;
表 2，
)SASのマクロ変数を生成する rHTA 例示， h
t
a
J のプログラム
2
) HTAによる SASの実行
HTAから SAS プログラムを実行する方法を紹介する。 1
)で作成した rparameter
.sasJ と、それらのマクロ変
h
t
at
os
a
s品 s
J を実行する。また、実行する際は、
数の情報を利用して処理を行う SAS マクロプログラム r
rEXE
.s
a
s
J というプログラムを作成して r
parameter
.sasJ と rhta̲to̲sas.sasJ を実行し、 rEXE.logJ にログ
を出力する。これらの処理を行う rHTA 例示 2
.
h
t
a
J の処理の流れを以下に示す。
195


# Page. 194

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47ZK5MD273.jpg)

且E
r~
ヨHτA一例示 2.hta
1hta t
os
a
s
.
s
a
s
図2
.
2SASを実行する IHTA 例示 2
.
h
t
a
J の処理の流れ
)で作成した IHTA 例示 .
h
t
a
J について、 SAS を実行する部分と、
各プログラムの主な内容を下表に示す。 1
IE
X
E
.
s
a
s
J ファイルを作成する部分が追加されている。 I
h
t
at
os
a
s品 s
J では、 I
p
a
r
a
m
e
t
e.
rs
a
sJ ファイルに
記述されているマクロ変数の内容を %
p
l
l
tステートメン卜で IE
X
E
.
l
o
g
J ファイルに出力している。 SASの実
行に必要な情報は実行ファイルのフルパスのみで、ここでは
IC
:!Program
F
i
l
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s
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S
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S
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l
l
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t
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n
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9
.
2
(
3
2
‑
b
i
t
)
/
s
a
s
.
e
x
e
J となっている。
プログラム
主な内容
IHTA例 不 2
.
h
t
a
J 内の SAS //カレントディレクトリの取得
M
y
P
a
t
h=M
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S
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G
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X
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s
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sの作成
M
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T
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t
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T
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x
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F
i1
e(
&quot;
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1
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s
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̲
E
X
E
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*
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*
*
*
*
*
*
* CHECK1: 1*
*
*
* CHECK2: 0*
*
*
実行部分
表2
.
2HTA及び SASの各プログラムと結果の主な内容
以上のように、サーバーや他のアプリケーションを使用せず、かっ複雑なロジックのプログラムを作成せず
に
、 HTAの基本的な機能のみを使用して、画面上の入力ノミラメータの SASマクロ変数への格納や、別途作成
196


# Page. 195

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ6Q9N36JV.jpg)

した SASプログラムファイルを実行することができた。
3
. 有 害 事 象 の 集 計 ・ グ ラ フ 作 成 を 行 う HTAの 開 発 事 例
本章では、 l章で作成した有害事象の集計表及びグラフを作成する HTA rAEくん J の開発事例を紹介する。
また、同じく l章で紹介した CDISCの ADaM形式のデータセットを採用することによる入力パラメータの
簡略化及び標準化についても提案する。
1
)AOaMに よ る 入 力 パ ラ メ ー タ の 簡 略 化
2章でも述べたように、 HTAを使用して SASを実行することで様々なメリットが符られるが、使用するデー
タセットの形式が CDISCの ADaMに準拠していることを前提とすれば、阿 i
I
I
IJ
二の入力パラメータについて
もある程度の省略が可能となる。例えば、 ADAEにおいて、 SOCを絡納している変数は AEBODSYS、 PTを
格納している変数は AEDECOD、治療期に発現した有害事象の集計については、 rTRTEMFL=&quot;
Y
&quot;
J という条
件で絞り込むこと等が決まっているので、同面上で変数名や値をわざわざ指定する必要がない。このように、
入力ノ fラメータ数を極力減らすために、 rAE くん」では、下表のような条件や変数名をあらかじめ定める仕
様とした。また、木稿では ADaMを想定しているが、別途定義されている社内の標準仕係等に適用すること
も可能である。
指定を省略・簡略化するパラメータ
適用される条件・変数名等
被験者背景のデータセット名
ADSL
有害事象のデータセット名
ADAE
投与鮮の変数名
TRTAN
安全性解析対象集団の絞り込み
SAFFL=&quot;Y&quot;
SOCの変数名
AEBODSYS
PTの変数名
AEDECOD
因果関係の絞り込み
因果関係あり
治療期に発現した AE (
T
E
A
E
) の絞り込み
TRTEMFLニ &quot;
Y
&quot;
AEの出力順
群を併合した場合の発現頻度順
RELGR1N=1
.
1 各ノ号ラメータにデフォル卜で適用される条件
表3
次節で、これらの条件を実装する rAEくん」の HTAと SASプログラム等の構成を確認する。
2
)AEくんの構成
ここでは、 rAEくん」の画面・機能等の構成について説明する。 rAEくん」は、有害事象の集計表やグラフ
を作成する簡易ツールで、メインのフォルタず内に HTA本体の rAEくん h
t
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J、f
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sフォルタ守ならびに DATA
フォルダが存在し、 DATAフォルダ内の TESTフォルダにデータセット ADAEと ADSLが格納され、fiIe
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J が格納されている。アプリケーションの実行後は、 f
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ォルダにメインの処理を行う rAE くん .
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J がiJ¥力される。フォルダ構成のイメー
ジを下図に示す。
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# Page. 196

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ5RN5L574.jpg)

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続いて、 IAEくん .
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J の入力両面を下図に示す。
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図 3
.
2 有 害 事 象 集 計 表 ・ グ ラ フ 作 成 ツ ー ル IAEく ん 」 の 画 面
各入力パラメータとそれらの内容及び対応するマクロ変数についても以下に示す。
入力ノ fラメータ
概要
対応するマクロ変数
データフォルダ
使用するデータセットが格納されているフオルタeを指定する。
CPATH フルパスを絡納
「参照」ボタンをクリックしてフォルダ を選択する。
試験名
試験コードを入力する。
STUDY
集計対象
因果関係の絞り込みを指定する。
ALLTEAE
1
:全ての TEAE
2
:因果関係ありの TEAE
AEの種類
集計表・グラフの作成について、 rSOC+PTJ、 rSOcのみ」また
DISPTEAE
は rPTのみ」の中からいずれかを選択する。
I:SOC+PT
2:S0Cのみ
3
:
P
Tのみ
グラフの種類
横棒グラフ、バタフライプロット、リスク比プロット、タイルチ
GRAPHI~ GRAPH4 にチェ
ャートから作成するグラフを選択する(複数選択可)。
ックされた場合 Iを格納
投与群
2群の場合はカンマ区切りで投与群のコードを入力する。
TREAT
表 3.2AEく ん の 入 力 パ ラ メ ー タ と マ ク ロ 変 数
IAE く ん 」 の 処 理 の 流 れ を 下 図 に 示 す 。 基 本 的 に は 2章で紹介した SASを 実 行 す る IHTA 例 示 2
.
h
t
a
J と
198


# Page. 197

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE3P2NL5J5.jpg)

同様である。実行結果(集計表・グラフ)は全て r
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J というファイルに出力される。
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図 3.3AEくんの処理の流れ
rAEくん」のメインの SASプログラムである rAEくん .
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a
s
J の主な処理フローを下図に示すが、プログラ
h
t
a
J は Web上に公開されている)。
ムの詳細については付録を参照されたい UAEくん .
G
R
A
P
H
1
=
1:棒グラフ作成
G
R
A
P
H
2
=
1:バタフライプロット作成
G
R
A
P
H
3
=
1:リスク比プロット作成
G
R
A
P
H
4 1タイルチヤ ト作成
二
O
D
SP
D
Fで R
e
s
u
l
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.
p
d
f作成
4
図 3.
r
AEくん品s
J の主な処理フロー
3
)AEくんの出力結果
rAEくん」のメイン画面で、実際にパラメータを入力し、実行結果を出力する。主な入力内容を以下に示す
・データセットのフォルダを指定し、試験名に rXXX‑YYYJ を入力
‑集計対象について、ラジオボタンで「全ての TEAEJ を選択
‑出力する AEの種類について、ラジオボタンで r
p
Tの表・グラフ」を選択
・「作成するグラフの種類」について、全てのグラフをチェック
‑投与群について、 r
l，
2
J を入力
a
r
a
r
n
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a
sファイルを下図に示す。
上記のパラメータが入力されたメイン画面及び生成された p
1
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9
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# Page. 198

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8EDLZWNYJG.jpg)

函語義
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図3
.
5 lAEくん」の入力例と生成された paramete.
入力完了後、実行ボタンを押下すると区1
3
.
3で示した流れで処理が実行される。 files フォルダに 1
Result
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ファイルが作成された後、自動的にファイルが表示される。出力結果の量が多いため、抜粋して以下に示す。
TEAEの集計表(各投与群の発現例数・発現率)
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# Page. 199

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7P2D95278.jpg)

リスク比プロット
タイルチャート(発現例数(大きさ)・発現率(色))
.
6 fAEくん」の出力結果 f
R
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f
J (抜粋)
図3
以上のように、 HTAのパラメータ入力両面ヵ、ら SASプログラムを実行し、有害事象の集計表及びグラフにつ
いて、ユーザーフレンドリーな画面での入力、かっ必要最ノト限の入力ノミラメータ数で作成することができた。
特に、有害事象の発現プロファイルについては、集計表だけでは全体のイメージを掴むことが難しいため、
上記のような SGプ口、ンジャ等による高品質なグラフを出力して視覚的にもプロファイルを確認することで、
より有用な情報を得ることにつながると期待される。
4
. おわりに
臨床試験における有害事象の集計解析について、通常作成される発現例数・発現率の集計表に加えて、高品
質なグラフの作成が可能である SGプロシジャ、 GTL及び GTILEプロシジャを用いたグラフの作成方法を紹
介した。また、 HTAを用いて有害事象の集計表・グラフの作成を行う簡易ツールを開発し、ラジオボタンや
チェックボックスなどのユーザーフレント
リーな入力画面から SASプログラムを実行してそれらを作成する
方法を紹介した。さらに、集計方法を事前に決めておくことや、 CDISCの ADaM形式のデータセットを用い
ることによる HTA の入力パラメータの簡略化・標準化についても提案した。 HTA については、例えば社内
で集計方法等の標準化を進めるに当たっては、導入コスト、解析帳票作成業務の効率化ならびに運用・メン
テナンスの観点から、導入するメリットは非常に大きいと考えられる。 CDISCについては、近年の状況から、
業界標準として今後その普及がさらに進むことは間違いなく、 ADaM についても、本稿で紹介した有害事象
の集計のみならず、製薬メーカー及び CRO等での使用機会の増加とともに理解が深まることで、様々な標準
化の提案がより活発になされることを期待したい。
謝辞
本稿を作成するにあたり、日頃より有益なご助言を戴いた舟尾暢男氏に感謝申し上げる。
連絡先
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# Page. 200

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・ と ほ ぼ の W W W入門 1lltO://www.tohoho‑web.comlwww.htm
・ 舟 尾 暢 男 、 高 浪 洋 平 (2008) rHTMLアプリケーションを用いた簡易 SASツールの開発事例ー臨床試験
における症例数設計用ツールの構築ー J SASユーザー総会 2008
・ 高 浪 洋 平 (201I
) rSGプロシジャと GTLによるグラフの作成と ODS PDFによる統合解析帳票の作成
TQT 試験における活用事例 ~J SASユーザー総会 2011
付録 (
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# Page. 203

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205


# Page. 204

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ136VLD7G.jpg)

SASプログラムの品質向上に向けた試み
医薬品開発における
プログ、ラムバリデーションを念頭に
益田隆史、本多隆之
株 式 会 社 ACRONET データサイエンス本部生物統計部
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要旨:
医薬品開発においてプロク ラムバリデーションを実践す
るためには、プログラムの品質向上とプログラムレビュー
に耐え得る読みやすい記述が必須である。本稿ではこ
れに関するプロジェク卜での議論と成果を報告する。
キーワード:医薬品開発、バリデーション、ソフトウェア
コンストラクション、プログラミング作法
207


# Page. 205

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJWPWLV872.jpg)

麟盤麓欝盟欝轟轟臨
ダブルプログラミング
独立2系統で結果を出
力、照合
・一致していれば結果を
信用
・プログラムの正しさは問
えない
・目の前のデータに対し
てのみ品質を確保
使い捨てのプログラム
に向いている
麟盟盤盟理盟圃箇箇軍司
バリデーション(狭義)
プログラムの動作を保証
=プログラムレビュー
‑テストデータによるテスト
医薬品開発以外ではこち
らが主流
・使いまわすプログラムで
は必須
・想定するどのようなデータ
でも動作する必要がある
2
0
8


# Page. 206

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EZK5M49E3.jpg)

前回の発表 1)の結論
・プログラムバリデーション(狭義)による品質管理を
行っ f
二
・ダブルプログラミングとは大きく異なる特性を持つこ
とが明らかとなった
‑使い回しをするプログラム・データが想定できるプ口
グラムには非常に有効と考えられる
‑ダブルプログラミングとの適切な使い分けにより、品
質の向上と業務の効率化の可能性がある
1)医薬品開発におけるプログラムバリデーションによる
統計解析の品質管理、益田隆史、 SASユーザー総会 2011
ー
.
品
了
有
守
宮
市
型
バリデーション(狭義)の実施方法
・事前に計画を策定し、バリデーションの過程
を記録する
・具体的な手順
一事前に想定されるいくつものパターンのテストデ
ータによる動作確認
ープログラムのレビ、ユ一
209


# Page. 207

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y76Q9N3D7V.jpg)

バリデーション(狭義)を実現するためには…・
.高品質なプログラム
一実はダフ、ルプログラミングで、あっても必須で、ある。
条件は同じ
・第三者のレビューに耐え得る読みやすいプロ
グラム
一読みやすいプログラムとは?
I
言特長
多くの組織で抱える問題
.標準化
一標準化するのであれば、適切な方向に向かって標準化し
T
こ
い
‑何が適切な方向なのか分からない
.使いまわしのプログラム
一例)製造販売後調査の安全性定期報告
• 1年前のプログラムを変更したいが、内容を忘れている
‑他の担当者が作成したプログラムを変更したいが、読みづらい
.あまつさえ、自分が過去に作成したプログラムですら読みづらい
210


# Page. 208

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G75RN5L8E4.jpg)

プログラミングの作法を学ぶ必要性
‑ソフトウエアコンストラクションの名著 iCodeCompleteJ2)
一高品質で読みやすいフログラムを作成する技術
名著である、しかしながら ・ ・
H
H
• C++や java等
、 SAS以外の言語で書かれている
• SASfこ応用しづらい項目も多数(クラス・オフジエクト指向等)
・情報処理の専門教育を受けていない、統計が専門のスタッフには敷居が
高い
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) SteveMcConnel1(2004)CodeComplete2ndE
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クイープ訳 ~Code Complete
第 2版』日経 BPソフトプレス、 2005年。)
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Iこ適用してはどうだろう
.社内プロジェクトを立ち上げ
・将来的な標準化の可能性
ーこのプロジェクトでは、皆が正しい方向を知るのが目的、
標準化は次のステップ
・メンバーの経験を踏まえ、ディス力ッション
・この領域では系統的な議論があまりされていない
. 成 果 物 :50ページの文書
10
211


# Page. 209

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9J2D5NLVJR.jpg)

プログラミングの作法、一目瞭然な例
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臨盟髄臨罷欝瞳闇購麟甑圏
テ、イスカッションポイントのエッセンス
1
)レイアウト
2
)命名規則
3
)コメントと自己解説コード
4
)制御構造
以降、その議論の一部を示す
1
2
2
1
2


# Page. 210

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DEY2KPQQEM.jpg)

レイアウト
・可読性・メンテナンス性に大きく影響
・プログラムの論理構造を明らかにする事が重要
ープロシジャーデータステッフの内部をインデントする
‑i
f文
・ do文等の制御構造の処理対象範囲をインデン卜する
ーステートメン卜が複数行にわたる場合は、その事が明確に
分かるようにする
ま、空白行により分離する
一役割・意味が異なるブ、ロック l
・マルチステートメントはプログラムを読む視点、の上か
ら下への流れを妨げる
13
レイアウトの例
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14
213


# Page. 211

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJN8R5K278.jpg)

命名規則 (
1)
・医薬品開発では、オリジナルのデータベースでの命
名は、標準化が進んでいる
・ここでは、プログラマが自由に命名出来る一時的な変
数名・データセット名やマクロ名等の識別子について
吾主邑吾』ぉ
日我日開
‑命名ルールに関しては、歴史的に数々の研究がなさ
れてきた
‑識別子が表すものを完全に、正確に表していること
ー他と混同しにくく、覚えやすいこと
ーアルファベット一文字などの意味を持たない短い名前は、ル
ープ変数のみに用いること
1
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命名規則 (
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・特にマクロ名は、動詞+修飾語+目的語の形式をと
る事により、内容が明確になる
16
214


# Page. 212

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE9KMYVDE3.jpg)

コメントと自己解説コード
‑過剰なコメントはフログラムを煩雑にする
ーそもそもコメントが必要なほど複雑なプログラムでは、より簡
便なプログラムを検討する方が重要
‑自己解説コード:ソースコードを突き詰めて考えれば、
それ自身が一つの詳細なドキュメントで、あるという考
え方
一良い構造、良い命名規則、分かりやすいレイアウト等、可読
性が高いコード、は、そのコード自身を適切に解説する
・コメントは主役ではなく、コード自身が主役である
17
制御構造 (
1)
‑ループや条件分岐はプログラムの上から下への視点
の流れを妨げる性質のものであり、一段の注意が必
要
・処理が複雑な場合は、よりシンプルな条件に置き換え
られないかを検討する
・ひとつの処理を複数の目的に用いない
.ループの終了条件は明確に記述する
1
8
215


# Page. 213

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE8RL6P5JD.jpg)

障欝寵盤璽麟轟鞠盤韓国
制御構造 (
2
)
‑ループや条件分岐でネストが深い場合(例えば4レ
ベ
ル以上)は、可読性が著しく低下するため、アルゴリズ
ムを再考する
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ディスカッション (
1)
・品質・可読性・メンテナンス性の向上が目的
.全てのプログラムで重要
品質の向上
・狭義のバリデーションと相性が良い
可読性の向上
・使いまわすプログラムと特に相性が良い
可読性の向上 メンテナンス性の向上
20
216


# Page. 214

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LELKL913JR.jpg)

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向時上ツナ変
性認向パテ様
読確質デン仕
可品メ
・ソフトウエアコンストラクションの技術を考慮したプログ
ラムによって
‑個々の技術はもとより、可読性・メンテナンス性・品質の
向上に意識が向く事自体が重要
21
今後の課題
・今回のプロジェクトはあくまで、も皆が正しい方向
を知るのが目的
・ルール化・標準化とその周知徹底等、社内での
統一的な記述は今後の課題
ーまずは汎用マクロ等から適用?
22
217


# Page. 215

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JM2MZWMJW.jpg)

まとめ
‑ソフトウエアコンストラクションの技術を考慮、したプログ
ラムにより、プログラム品質を向上させる事で、プログ
ラム開発時間の短縮も見込まれる
・全てのプログラムにおいてこれらメリットを享受出来る
が、特に狭義のバリデーションを行う場合や、プログラ
ムの使い回しを行う場合に相性が良いと言える
23
218


# Page. 216

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJRMV6YLE9.jpg)

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活用した医薬品開発におけるプログラム開発
岡部容子、市橋里絵、小泉慶一、加藤智子
サノフィ・アベンティス株式会社
医薬開発本部統計解析・プログラミング部
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要旨:
社内開発した全世界共通の解析環境を基に、日本と
中国でローカル言語に対応した SAS環境を整えてき
た。この 2つの環境を活用し中国と日本が協力して
CTD用の日本語の安全性帳票の作成を実現した事
例を報告する。
キーワードマルチランゲージ機能、中国語、 CTD、
安全性帳票
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# Page. 217

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PEXVZM467X.jpg)

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製造販売後調査における統計解析の業務手順
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目指した業務手順に関する発表は、学会及び SASユーザー総会などでもこれまでほとんどなされていな
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それぞれの企業で業務手順の工夫はされているが、企業間で情報共有がされていないことから各企業
の PMSの解析業務については標準化が十分に進んでいない可能性もあると我々は考えている。
今回、製薬企業及び CROの数社から PMSの業務手順に関連する話題として、四題を発表することと
した。各社で業務標準化を検討する際の参考になればと考えている。
企画セッションの内容
製造販売後調査における解析業務の図表・プログラムの標準化
ヤンセンファーマ株式会社生物統計部
守田和央、矢島勉、越水孝
製造販売後調査における解析業務の図表・プログラムの標準化
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製薬企業の視点から
竹内英理子、菊池圭一
235
CROの視点から


# Page. 232

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/D7Y2KP1Q7M.jpg)

共同会社と製造販売後調査を実施する際の留意点一製造販売後調査統計解析担当者として一
第一三共株式会社データサイエンス部瀧田厚、山之内直樹
製造販売後調査のデータ解析で受領するデータ形式について
イーピーエス株式会社統計解析 2部
山内浩嗣、塚本成文、田中祐輔
)
頂、業務標準化
キーワード:製造販売後調査 (PMS)、統計解析の業務手1
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# Page. 233

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要旨:
企業内統計解析担当者からの視点で、共同会社と製造販売
後調査を実施するの際の留意点・注意すべき点と思われる内
容をまとめた。今後、製造販売後詞査等を共同で実施する際
の標準化や効率化へも繋がると考えられる。
キーワード製造販売後調査 (PMS)、標準化、効率化
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# Page. 234

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y79KMY1D73.jpg)

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主な再審査期間
新医薬品の種類
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新医療用配合剤
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新効能・効果医薬品
新用法・用量医薬品
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希少疾病用医楽品
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(新医療用配合剤は4年もある)
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# Page. 235

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G78RL645ED.jpg)

盟盟器購盟髄盤輔瞳麟監理量
今回の発表において着目するのは
.共同会社で調査を実施する場合
‑統計解析担当者がそれぞれの会社で関わる
使用成績調査
‑調査立案時
一製造販売後調査等基本計画書、実施計画書、実
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・統計解析計画書作成時
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安全性定期報告における作成分担
別紙様式第 1 新医療用医楽品に関する安全性定期報告書
別紙様式 1
製造販売後調査等の実施状況の概要
別紙様式 2
使用成績調査における副作用・感染症の発現状況一覧表
別紙様式 2の2 使用成績調査・特定使用成績調査・製造販売後臨床試験
における重篤な有害事象の発現状況一覧表
見J
I紙様式 3
副作用・感染症症例報告における発現状況一覧表
別紙様式4
副作用・感染症症例報告の目次〔※平成 18年3月 13日 改 訂 )
別紙様式 5
医薬品副作用=感染症症例票依平副 B年3月 13日 削 除 }
別紙様式6
未知・非重篤副作用発現症例一覧票後平成17年 1
1月 25日 間1
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安全性定期報告における作成分担の出発点
.各書式、様式を共同で、作成するのでしょうか、
あるいは各社で作成するのでしょうか?
‑各社の作成主管部門はどこでしょうか?
ーこの時点で各社 SOPIこ基づく承認者(署名者)も
確認しておく→統計解析計画書作成の際に有
用
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鍵会問
調査立案時
・実施計画書、実施要綱、調査票の調整は?
一作成分担、形式等
.登録センター業務、データマネジメント業務、
統計解析業務はどの CROにお願いします
か?
‑上記業務の CROへの窓口はどちらの会社が
行いますか?
一統計解析業務の窓口は一社に統一した方がス
ムーズかもしれません
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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EM2MZ5MEW.jpg)

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長内わんよ.ふ七六円径三郎I
統計解析業務委託先 CRO確定後
‑統計解析担当者の会合 (CRO、共同会社)
一統計解析業務手順書の摺り合わせ
・統計解析計画書テンプレート、帳票レイアウトテンプ
レート、解析用データセット仕様書テンプレート等
・解析帳票出力形式
EXCELシート、 RTF，SASL
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ー解析業務スケジュールの共有
‑統計解析計画書作成時期、安全性定期報告報告期
間に基づいたデータ固定日、解析帳票固定日
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別紙様式 2
使用成績調査における副作用・感染症の発現状況一覧表
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# Page. 238

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PERMV63L79.jpg)

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承認時のデータ
・承認時に集計したデータセットはどちらの会
社が所持していますか?また、統計解析担当
者はそれを入手していますか?
‑有害事象名は MedORAでコーデインク、されて
いますか?
‑データセットを入手した場合、承認時の集計
との整合性は担保できていますか?
11
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手ソペケ捌
調査施設数
・調査施設のコーディング体系は、調査と承認
時とで同一ですか?
‑別紙様式2の2の場合は、特定使用成績調査、製
造販売後臨床試験にも注意を払う
‑参考 (
i安全性定期報告書」作成の手引き‑改
訂 版 一 平 成1
8年4月)
‑使用成績調査の累積及び合計欄では、同一施設を重
複して計算しないこと。したがって、必ずしも各調査回
数の合計調査施設数になるとは限らない。また同一施
設の異なる診療科を複数施設としてカウントする場合
は、その旨を記載すること。
1
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# Page. 239

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/P7XVZM96JX.jpg)

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調査単位期間
・調査単位期間は両社で統ーできますが、で
は各社の相違点とは?
‑単位期間内にデータ一次入力された症例数(詞
査票精査・データクリーニング実施は問わない)
‑単位期間内に調査票精査・データクリーニングま
で実施した症例数
‑別紙様式 2の2の場合は、特定使用成績調査、製
造販売後臨床試験にも注意を払う
13
I‑=
除ャ…一一 mmI
その他
・当局報告用安全性データベースを別途保持
している場合、調査データはその内容と整合
しているケースとしていないケースがあります。
‑共同会社に知られたくない情報がある場合、
データの一部(の変数やテーブル)について
マスキングを実施しますか?
14
243


# Page. 240

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/37KQ8GPG7D.jpg)

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その他
・別紙様式 2、別紙様式 2の2の出力形式はどう
しますか?EXCELシート?、 RTF?、あるい
はSASL
lSTファイルそのまま?
• SASのバージョン、 O
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f
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eのバージョンはいく
つにしますか?
15
同S.::l.-~-.*……均:.b&#039;....:.二旦D
統計解析計画書
・安全性定期報告において、中間集計を実施
する場合
‑調査総括報告用の集計を実施する場合
‑再審査申請用の集計を実施する場合
16
244


# Page. 241

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ3P2NX575.jpg)

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要約統計量や表示桁数の相違点
・要約統計量は何を出しますか?中央値、最
小値、最大値も?
‑信頼区間なども出しますか?
‑各要約統計量の表示桁数はどうしますか?
18
245


# Page. 242

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8JDLZW2Y7G.jpg)

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使用理由、合併症、併用薬集計の相違点
・コーディングが行われている場合、コードを用
いた集計を行いますか?あるいは、調査票の
記載をそのまま採用しますか?
‑MEDIS病名コード、 MedDRA、...
‑j‑DRUG、WHO‑DRUG、.
ーデータマネジメント担当者との連携必要
口肝疾患(
口腎疾患(
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その他の相違点
・統計解析計画書に署名が必要な場合、どな
たが署名しますか?
• O
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f
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Sのバージョンが変わる可能性が
あります。どのタイミンク、で、アップデートします
か?
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246


# Page. 243

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VEP2D912E8.jpg)

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まとめ
・各文書の作成分担を決める必要があります
‑会社聞の相違点は多数あります
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参考文献
・「安全性定期報告書」作成の手引き‑改訂
版 一 平 成 18年4月 日 本 製 薬 工 業 協 会
‑再審査申請の手引き一平成 22年改訂版一
平成 22年 3月 作 成 日 本 製 薬 工 業 協 会
2
2
247


# Page. 244

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/27VD1MYX7Q.jpg)

製造販売後調査のデータ解析で受領するデータ形式について
0山 内 浩 嗣 ・ 塚 本 成 文 ・ 田 中 祐 輔
イ ー ピ ー エ ス 株 式 会 社 統 計 解 析 2部
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要旨
製造販売後調査においては、データマネージメント担当者から解析担当者へのデータ移管の際に傑々な
移管形式が利用されている。特に外部データ(症例及びデータの取り扱い方法をまとめたデータ)につ
いては、 SASデータセット形式だけでなく mdb形式、 x
l
s形式、 c
s
v形式など、様々な形式のデータが利
用されている。これらのデータの SASへの取り込み方法について紹介するとともに、外部データ構造の
標準化を目指す上で留意すべき内容についてまとめた。
キーワード:移管データの標準化、データの SASへの取り込み
1.はじめに
製造販売後調査では定期的に繰り返して集計を実施する。解析担当者に移管されるデータは、調査票データ
と外部データ(症例及びデータの取扱い方法をまとめたデータ等)の 2種類がある。調査票データは、構造が
標準化されているデータベースより取得するため、データ構造に変更が発生することは少ない。一方外部デ
ータについては、解析毎に必要なデータが変わったり、手作業での作成によるブレにより、データ構造ーが変
わることもある。移管されるデータの種類とデータ構造により業務にかかる時間が大きく変わることから、
今回は移管データの標準化に着目しまとめることとした。
2
.データ形式について
統計解析を SASで実施する場合、データマネジメントシステムから出力されるデータ(調査票データ)が SAS
データセットであれば解析業務はスムーズに実施される。しかし、実際には SASデータセット以外の形式で
ある場合も多く、テキストデータのように変数名・属性を持たないデータである場合はデータ移管後の SAS
への取り込みには一定の作業量を要する。移管データとしてよく使用するデータ形式について特徴をまとめ
た
。
SASデータや ACCESSファイルはしばしば企業の使用ライセンス数についての問題が生じるが、変数名や属
性を元データから継承できるため効率よくデータを使用することができる。
249


# Page. 245

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5JGY2G9RJL.jpg)

データ形式
特徴
問題点
SASへの取り込み方法
SASデータ
解析にそのまま使用可能
ライセンス数の問題
L
1BRARY
プログラムスキルが必要
ACCESSファイノレ
EXCELファイノレ
リレーショナルデータベース
ライセンス数の問題
L
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SQL，
DDE，
変数名や属性も原則継承可
変数名に全角文字の使用可
IMPORT
表形式
セルの書式に依存
L
1BNAME，
SQL，
DDE，
IMPORT
テキストファイ
ファイノレサイズ
/
レ
SASへの取り込みが煩雑
INFILE，
I
恥1PORT
，
DDE
(変数名や属性を持たない)
次に外部データについて考える。 EXCELファイルはデータ作成、確認の容易性などの理由から外部データと
して使用されることも多いが、データは手作業で作成されるため、 SASへの取り込みが困難な場合もある。
EXCELデータを SASへ取り込む方法は複数あり、これらの方法について特徴と問題点をまとめた。
EXCELファイノレ
特徴
問題点
L
1BNAME
リンク先のアドレス及びファイル名の指定ができ
セルの書式が統一されていない場
ステートメント
る
合、読み込みが困難
SQLプロシジャ
多機能な SASP
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文法の理解を必要とする
の取り込み方法
取り込みからデータ加工、集計まで一括実施が可能
DDE機能
セルの書式に関係なくデータの取得可能
取得先のファイルを聞く必要有
取得する範囲の指定が必要
IMPORTフ。ロシ
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一般的な SASP
セルの書式が統一されていない場
シヤ
EXCEL，
ACCESS，CSV形式を容易に取り込める
合、読み込みが困難
取り込み方法の問題として、セルの書式の問題があげられる。セル書式が統一されていないと、 SASへの取
り込み時にエラー(データの欠落等)が発生する場合が多い。したがって、事前に、ファイル全体のセルの
書式を統一することや入力規則などについて取り決めをしておくことが業務を効率化する上で重要である。
3
.まとめ
調査票データは、患者情報のデータベースから変数名や属性を継承でき、効率よくデータを使用することが
できる、 SASデータセットもしくは ACCESSファイルの形式を推奨する。外部データについて、 SASデータ
セットを移管形式とすることが困難な場合、比較的容易にデータを使用することが可能である ACCESSファ
イル、 EXCELファイルの形式を推奨する。ただし、 EXCELファイルを移管形式とする場合は、効率よくデ
ータを使用するために、データ構造について事前に取り決めをしておくことが重要である。また、二人の担
当者が異なる方法でプログラミングを行うことにより、データ取り込み時に発生するエラー(データの欠落
等)を抑制することが期待できる。
製造販売後調査では定期的に繰り返して解析を実施するため、調査票のデータのみでなく、外部データにつ
いてもデータ構造を標準化することにより、作業の効率化や品質の向上に貢献できると考えている。
250


# Page. 246

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47QMPXWYEP.jpg)

製造販売後調査における解析業務の図表・プログラムの標準化
一製薬企業の視点から一
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1央 ， 矢 島 勉 ， 越 水 孝
ヤンセンファーマ株式会社
生物統計部
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要旨
製薬企業は、新薬として承認された後、安全性・有効性に関して評価・報告する再審査が義務付けられ
ており、製造販売後調査等 (PMS) を実施し、安全性定期報告および再審査申請を行う。半年あるいは
l年ごとに解析を行う必要があり、長年に及ぶ再審査期間において PMSの解析業務に多大な労力とコス
トが発生しているのが現状で、大きな課題となっている。課題解決に向け、解析業務の標準化を図り、
各調査を通じた共通のテンプレートを使用することにより、手順書・計画書及び仕傑書作成の工数が削
減できる。また、 SASプログラムについても、再利用による業務の効率化、プログラム開発時間の短縮
によるコスト削減が可能になる上、一定の品質の確保と維持ができる。
キーワード :PMS、再審査、標準化、 SASプログラム、マクロ、テンプレート、品質、 CRO
1.製造販売後調査における解析業務の図表・プログラムの標準化
概要
今までの解析業務は調査ごとにその都度実施しており、将来的な再審査申請までに多大な労力と費用が発生
する上、度重なる解析仕様の変更によるプログラミングの生産性と品質の維持に関する問題が内在している。
そのため、 PMS解析業務を行う各工程の共通点を取りまとめ、プログラム開発の経験を継承して標準テンプ
レートを作成した。テンプレートの作成は要求仕様をもとに開発業務受託機関 (CRO) に委託し、自社の経
験と委託先 CROのノウハウを集約しながら、 PMS関係者と打ち合わせを重ね決定した。標準化のための期
間は、要求仕様決定まで 6カ月間を要し、標準化したテンプレートは 2012年 2月より実装を開始した。
製造販売後調査の解析業務における各標準テンプレートの特徴と効果
・統計解析業務における標準業務手順書 (CROと締結する業務手順書)
CROごとに異なる業務手順書を用いていたため、プロセスが煩雑となり文書管理労力が拡散していた。 PMS
において業務手順書の遵守状況を確認する自己点検や再審査申請後の適合性調査への対応として、 CRO各社
に業務プロセスの整備について協力を仰ぎ、 CRO を問わない解析業務手順書のテンプレートを作成した。
CRO問、調査問で一頁した成呆物と作業記録の信頼性を保証し、高い品質のプロセス管理体制を実現した。
251


# Page. 247

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KE4VY6KZ71.jpg)

‑解析計画書、出力帳票レイアウト(図表の名称と図表のイメージ)
PMSでは、症例が収集されていく中で順次報告が必要なため、探索的解析が主となり、事前に解析事項を規
定することは難しい。しかし、通知上で規定された解析事項や帳票レイアウトなど調査問で共通して検討さ
れた筒所を精査し、様々な解析に柔軟に対応可能なように解析項目とレイアウトを分雌化してテンプレート
を作成した。可変となる項目のみを設定すれば解析計画および、出力される解析図表は必然的に定まる仕様の
ため、調査や個人におけるブレ防止と重複作業の削減が可能となる。
‑解析データセット定義書(データセット作成用 SASプログラム仕様)
PMSでは臨床試験と異なり使用実態下のデータであるため、経過情報など不揃いデータが多く、取扱い規則
の設定が大きく結果に影響を及ぼす。標準化変数の特定を行った上で、日付・許容範囲・読替処理等導出変
数を機能別に分割管理可能な形式で解析用データセットに集約し、調査問の整合性担保とリスク回避を実現
した。また、臨床試験データの移管対応を視野に入れ、 CDISC標準からの変数名マッピングを実施した。
‑解析図表仕様書(図表作成用 SASプログラム仕様)
プログラム仕様では図表と変数のマッピングが主であるが、 PMS特有の解析に必要な取扱い規則を網羅すべ
く、解析上の規定、出力規定、症例算出規定、解析手法と使用する SAS プロシージャ、図表ごとの解析仕様
を各々明確化し、標準的な規定を作成した。 CROの要望により図表と変数の整合性を確認しながら効果的に
SASプログラムを作成できるよう、帳票レイアウトと SASプログラム仕様を lシートに併記した。
‑標準マクロテンプレート(解析業務の標準化に伴う SASプログラム管理仕様)
解析業務の標準化に伴い、各 CROにて作成された解析仕様統一化による SASプログラムマクロ等を顕在化
し、共有することで SASプログラムと解析業務の合理化を目的として作成した。データの取扱いや図表ごと
にエラーのない SASプログラムマクロを開発・維持し、モジュール形式で管理する。 SASプログラムと実行
手順を分離・独立させて組み合わせにより管理し、再利用可能な形式で標準化を促進させ、解析実施時にお
ける生産性の向上と効率化を図る。
2. 標準化のインパクトと今後の展開
人的資源 (PMS関係者)とコスト
標準テンプレートの使用は、 PMS関係者間で同ーの視点から解析仕様を検討でき、調査や個人におけるブレ
をなくし意識統ーを図るとともに、調査特有の解析事項や PMS関係者間の実務分担が明確になる。解析業務
自体の工数が削減できる上、 PMS関係者の業務時間短縮による人的資源の削減が可能となる。また、 PMSの
特性である長期の運用においても客観性と信頼性をあわせ持った一定の品質を確保可能となる。
プログラム管理・運用環境
標準化した解析データセット及び図表について、マクロ化したモジュール形式の SASプログラムを再利用で
きるよう整備し、業務の効率化、プログラム開発時間の短縮とコスト削減を実現する。調査や個人に依存せ
ずに解析可能なシステム環境の構築を進め、高生産性で高品質な SASプログラムの運用を目指す。
252


# Page. 248

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L7136VXDEG.jpg)

製造販売後調査における解析業務の図表・プログラムの標準化
‑ CROの 視 点 か ら ‑
竹内英理子、菊池圭一
株式会社 CACエクシケア
BTO第二部
データサイエンス第二グループ
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要旨
製造販売後調査 (PMS) の主な解析業務は安全性定期報告と再審査申請に用いる図表の作成である。ト
の解析業務の標準化する対象としてテンプレートに着目した。テンプレートは手順書、計画書および仕
様害を一定の品質を確保した上で作成するために用いられる。安全性定期報告は半年あるいは l年ごと
に複数回実施されるため、長い再審査期間において大きなコストを要している。安全性定期報告・再審
査申請に用いる図表は取り決められた形式に従う図表、異なる製品で、あっても似ている形式の図表が存
在するため、テンプレートを標準化することにより、解析準備期間の短縮、コストの削減、一定の品質
の確保とその維持ができる。
キーワード :PMS、再調査、標準化、 SASプログラム、マクロ、テンプレート、品質、 CRO
1.製造販売後調査における各テンプレートの標準化
概要
本発表では解析業務に用いるテンプレートの標準化とそのテンプレートの実装について報告する。製薬企業
より標準化したテンプレートの作成業務を受託した。
要求仕様をもとにテンプレート(出力帳票レイアウト、解析図表仕傑書、解析データセット定義書)を標準
化するための作業を行った。まず出力帳票レイアウトの仕様を諸め、その帳票を作成するのに必要な解析デ
ータセットを勘案し、最後に解析図表仕様書に出力候票レイアウトと解析データセット定義書との繋がりを
記載した。
出力帳票レイアウトの標準化
出力帳票レイアウトの要求仕様は、同内容で別の形の帳票を数種類用意することから始めた。それらを比較
し、ユーザの意見を取り入れてわかりやすく作成しやすい形の出力帳票レイアウトを作成していったが、要
求仕様を出力帳票レイアウトへと表現するのにかなりの回数にわたる打ち合わせを行った。出力帳票レイア
限票自体の見せ方によってユーザインタ
ウトは例示付の可変項目を用いるなどして作成していたが、例示や l
ーフェーズがかなり左右されるため、出力帳票レイアウト例を数種作成し比較するなどして考慮した。
253


# Page. 249

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G7WPWLN8E2.jpg)

例えば、患者背景要因の表など安全性帳票と有効性帳票でほぼ同ーの項目を使用する帳票では、別シートに
「項目一覧 Jを記載することで参照元をーっとし項目の漏れを防いでいる。この「項目一覧」では、項目と
カテゴリの配置について、縦や横にして印刷しながら調整し、テンプレートユーザの視点から細部まで気を
配り作成した。
解析データセット定義書の標準化
顧客より受領した標準化された DB定義書を元に、標準解析データセットへのマッピングを記載した。標準
解析データセットは、 CDlSCSDTMを基盤としながら特有の項目を盛り込んでいった。プロトコール特有の
項目については、例えば重点調査事項の有無など想定可能なものについての定義はあらかじめ記載しておく
こととし、実装の際に項目を取捨選択する形式とした。
解析図表仕様書の標準化
解析図表仕様警の標準化では、プログラム作成者が作成物のイメージを持ちながらプログラミングを行える
よう、出力帳票レイアウトと S
ASプログラム仕様を 1シートに併記した。また作成帳票一覧のシートでは可
変項目の有無および、安全性定期報告や再審査申請で必須に作成する帳票には「必須」、別紙様式など形式が
規定されている帳票は「規定」、作成の可能性がある帳票は「選択」、不要な帳票には「不要」と記載するな
ど、必要情報が一目でわかるようになっている。
2. テンプレートの実装
これら標準化したテンプレートを PMSの解析業務に 2012年 2月より実装した。
解析データセット定義書の実装
解析データセット定義書の実装では、プロトコール共通項目についての確認作業が削られ、また該当箇所の
解析データセット作成プログラムを別プロトコーノレにおいても流用できるようになった。プログラムの一部
はマクロ化を行うことで品質を一定に保つことができた。
出力帳票レイアウト、および解析図表仕様書の実装
「必須 Jr
規定」の候票については、プログラムの大部分をマクロ化することで効率化と工数の短縮が可能と
なった。今後は完全にマクロ化することで、担当者に拠らず一定の品質を保つことを目指す。
「選択 J の帳票についても、標準化出力候票レイアウトに沿った形式の帳票とすることで、 S
ASプログラム
のモジューノレマクロを作成・使用し、効率化を図れることとなった。例えば患者背景要因の表ではカテゴリ
別集計のモジュールと検定のモジュールの組み合わせによって、患者背景要因別副作用発現率や患者背景要
因別有効率の帳票を効率的に作成している。今後はモジューノレおよびその組合せを充実させ、標準マクロテ
ンプレートを検討する。
PMSの解析業務に用いるテンプレートを標準化することにより、解析準備期間の短縮、準備期間の前倒しが
可能となり、結果的にはデータロック後の解析業務終了時期を早めることができた。さらに、コストの削減
および高い品質の確保にもつながった。
254


# Page. 250

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PMDAの「医薬品副作用データベース」を用いた副作用リスクの評価
自社医薬品の副作用リスクのポジショニングへの活用
(
1
) 企画の趣旨およびデータベースの概要
0高 橋 行 雄 J 半 田 淳 2
1B
i
o
S
t
a
t研究所株式会社
2 日木化薬株式会社医薬開発木部
E
v
a
l
u
a
t
i
o
nofRiskofAdverseR
e
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c
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sUsingPMDA AdverseDrugR
e
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b
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‑Howt
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2
YukioT
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k
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iJ， JunHanda
1B
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o
S
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tResearchCo.，
Ltd， 2P
h
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m
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p
o
l
1
1
1
m
tD
i
v
i
s
i
o
n，
NipponkayakuCo.L
td
.
要旨
現在では，自社医薬品の有用性を示すためには，有効性だけでなく，安全に使うための情報を継続し
て伝えることが求められている.自社医薬品のリスク評価は，類薬の添付文書の副作用頻度表との比較
などにより行われることが多い.しかしながら，そのような資料だけでは，自社医薬品の潜在的な副作
用リスクを，的確かつ見逃さずに説明することは困難である. 2012年 4月から PMDAのホームページ
で「医薬品副作用データベース」が入手できるようになった. 5 月現在でダウンロードしたデータベー
1
9
1人，有害事象数:338，
359件，医薬品情報数:1
，
540，
317件，原疾患情報:632，
521
スは，症例数:219，
件であった.このデータベースを用いることにより，自社医薬品の情報だけで、は困難だ、った自社医薬品
が全市販薬あるいは類薬と比較してどの程度の潜在的なリスクがあるのかを明確にすること(=ポジシ
ヨニング)ができ，臨床現場で役立つ安全性情報を提供可能になる.この企画セッションでは， SAS，
JMP， Excelといったソフトを用い，上記のデータベースから必要情報を抽出し，シク、、ナル検出の手法
により潜在的リスクを可視化する手順を示し，その活用法について提示する.
キーワード:医薬品副作用データベースシク守ナル検出
1.はじめに
製薬企業は，副作用によるものと疑われる症例等を知ったとき，薬事法の規定により，独立行政法人医薬
品医療機器総合機構 (PMDA) に対して報告することが義務づけられている.これらの PMDAが集積してい
る医薬品副作用情報は，データベース化され従来から PMDAの Webサイトの「副作用が疑われる症例報告
255


# Page. 251

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE6Q9NXDEV.jpg)

に関する情報」で検索することが可能で
あった.医薬品の一般名，または，販売名を指定することにより該
I
J作用名「間質性肺疾患」など
当する症例を一覧および年度ごとの集計表として得ることができる.また. A
を指定することにより，この副作用が報告された医薬品名の一覧に引き続き症例の一覧を得ることもでき，
DF化して印刷することもできる.
それらを P
PMDAの「医薬品副作用データベース Jは，受動的サーベイランス(自発報告制度)であり，副作用の発
現していない症例が含まれていない.そのために副作用の発現率を算出することができず，探索的な統計解
析を行なうモチベーションが起きにくかった.他方，大規模なデータベースを探索する統計的技術としての
データマイニングが，様々な分野で行なわれるようになってきた
I
医薬品副作用データベース」に対する
データマイニングについても，シグナル検出という探索的解析の方法論が確立されている.シグナル検出は，
規制当局における安全対策業務において，次のような点が期待されている 1)
①伝統的方法では検出できない有害事象の検出が可能なこと
②伝統的方法でも同定される有害事象であるが，早い時期に検出可能なこと
③伝統的方法で同定され，かっ同様な時期であるが，少ない人的資源で検出できること
④伝統的方法に対するセーフテイネット
我々は，製薬企業において「医薬品副作用データベース」に対するシグナル検出という探索的解析が. I
ICH
E2E:医薬品安全性監視の計画」で要求されている「医薬品の重要な特定されたリスク，重要な潜在的リス
ク，及び承認前に検討されていない潜在的なリスク集団及びその医薬品が使用される可能性のある状況等の
重要な不足情報を要約する方法」のなかで，製薬企業にとって潜在的リスクを可視化する方法論として有益
であると認識し，実現する方法について研究をしてきた.
2
0
1
2年 4月から PMDAの Webサイトから「医薬品副作用データベース」をダウンロードして入手できる
ようになり，自らデータマイニングを行い，自社医薬品が全市販薬あるいは類薬と比較してどの程度の潜在
的なリスクがあるのかを明確にすること(=ポジショニング)が手軽にできるようになった.この企画セッ
A
S
.J
M
P
.E
x
c
e
1といったソフトを用い，医薬品副作用データベースから必要情報を抽出し，
ションでは. S
)
買を示し，その活用法について提示する.
シグナル検出の手法により潜在的リスクを可視化する手1
2
. 医薬品副作用データベースの概要
PMDAの検索ページで. I
間質性肺疾患」で検索すると表示 lに示すように. 5
8
9の医薬品名がリストアッ
プされる.表示 lの医薬品一覧から，それぞれの医薬品の症例一覧，副作用の発現件数が得られるようにな
っている. 1
0番目にリストされている「アザチオプリン」についての症例リストを要求し，どのようなデー
タが含まれているかを例示してみよう.
表示 2には，医薬品副作用データベースから該当する症例のデータを統合して見やすいように表示してい
る.この症例のデータは，医薬品副作用データベースの「データセットのダウンロードページ」の説明から，
4つのテープ、ルを用いて作成されていることがわかる.各症例のデータは. c
s
v形式のファイルで、提供されて
0
1
2年 5月にダ
おり，表示 2のデータがどのテーブルから抽出されたのか対応づけた.各テープツレ名には. 2
ウンロードしたファイルサイズおよび件数も合わせ示す.
2
5
6


# Page. 252

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表示1.間質性肺疾患を副作用として報告された医薬品 ‑
EL
枝索結果
一一一一一一，
検索の結果5
89種類の被疑薬(こっし吃報告がありました。
そのうち、 1j牛目 ~25f今回を表示しています令
i
&#039;
l
‑
数
被疑~
径路
~ソつ川ノエソすJHA 門ケヰソ (H1N11主〉
注射繋 立
J
2
I
.
l丘 公
症例
BCG盤底困!lsョソノー1:1量}
外用禁 立
J
2
I
.
l丘 公
BCGb
主陸自11KB杢 f
む
外用~ え
J
2
I
.
l丘 三
~寸毛筆縫製部
丘.3R
内用禁 立
J
2
I
.
l生 三i
E
内用~ え
J
2
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2C&#039;}うリ量腰Ri塁
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釜&amp;
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華つ片机ヲ守1
:
:著っく匡*品{.=‑!号室〉 内 用 禁 立 却 住
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̲
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内用苦言 主 主1住
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アケIノ立こLノ
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A
J
2
I
.
l住
ア立ごノ乏yツ
注射繋 え
J
2
I
.
l丘 公1
7吋&#039;子オづリソ
内用繋 丘
J
2
I
.
l 仕 えi
以下略
表示 2
. 間質性肺疾患を副作用とする症例リストの一例
アルファ力ルシドール モンテル力ス卜ナ卜 1
)ウム ベクロメタゾンブロピオン酸工ステル
医薬品副作用データベース (
Z
I
Pフ ァ イ ル で お MB) に含まれる 4種のテープずル
1
4MB，2
1
9，
1
9
1人)
1.症例一覧テーブル (
報告年度，種類，性別，年齢，身長，体重，など
2
. 医薬品情報テーブル (
1
4
1MB， 1
，
5
4
0，
3
1
7件)
医薬品の関与(被疑薬，併用薬，相 E作用)，医薬品(一般名，販売名)，
経路，投与開始日，投与終了日，投与量，使用理由，
医薬品の処置，再投与による再発の有無の処置，など
3
. 副作用テーブル (
1
4MB， 3
3
8，
3
5
9件)
有害事象，転帰，有害事象の発現日，など
4
. 原疾患テーフずル (
1
8MB，6
3
2，
5
2
1件)
原疾患等
257


# Page. 253

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/972D5NXV7R.jpg)

表示 3に示す ER図から，メインのキーは「識別番号，報告回数 Jであり， 2
. 医薬品情報テーブル， 3
，
. 原疾患テーフ。ルには，さらにサブキーとして医薬品，有害事象および原疾患等の連番が
副作用テーブル， 4
振られている.
表示 3 医薬品副作用データベースの ER図 (PMDAの W
ebサイトより再掲)
i
de
症
rr
伊
d
1
3
4
ぷ
0
W
覧M
テ断ー念
7
1
1
wレ
c
s
v
識別番号
報告回数
性月J
I
年齢
体重
身長
報告年度・四半期
状況
報告の種類
d医ru薬I~品0情
W報Mテ断」。71•国
J
L
，
識別番号
報告回数
医薬品連番
医薬品の関与
医薬品(一般名)
医薬品(販売名)
経
投与開始日
投与終了日
投与量
投与単位
分喜l
股与回数
使用理由
医薬品の処置
再投与による再発の有無
n
卜
￨
そ :
r
e
a
副
、
d作
E用
:
&#039;
(
Y
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J
テ
断
ぷ7
イ
。
、1
部
i
ユ
レ
ロ
〉J
ふヨ~~&gt;，:
ず
識別番号
報告回数
有害事象連番
有害事象
転帰
有害事象の発現日
イ
ベ w
マ ぶl
i
一
!
吟
平
一
」
一
一
?
患
二 テ削
附
‑
u
1
;
泌
遥
磁
ヲ語汽 :
凡例
→
そ
ご
1:
多
〈民
1:0又は多
※太文字は主キーを表します。
ι
議別番号
報告回数
原疾患等連番
原疾患等
表示 Iに示された症例に合致するデータを医薬品副作用データベースから探索すると，識別番号が
B‑11018764の症例であることが検索できる.表示 2の症例に関するデータと，それぞれのテーフ、ルの内容を
比較することにより
I
医薬品副作用データベース Jの構成について理解を深めることができる.
258


# Page. 254

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DJY2KP8QJM.jpg)

!
.1
J
t
例
覧テーフツレ
2
. 医薬品情報テーブル
医楽品(販
報 告 医 楽 品 医楽品
医薬品(一般名)
経路
回数 連 番
の関与
売名)
8‑11018764
経口
被 疑 薬 アザチオプリン
イムフン
経口
8‑11018764
2 被 疑 楽 メサフジン
経口
8‑11018764
3 併 用 薬 フンソプフゾール
経口
8‑11018764
4 併 用 薬 アルファカルシドール
経口
5 併 用 楽 モンァルカストナトリウム
8‑11018764
8‑11018764
6 併 用 楽 竺クロメタゾ、ンプロピオン酸エス，}レ 吸 入
識別番号
投与開始
日
投与終了
日
20091130 20110415
20110124 20110415
3
. 副作用テーブル
4
. 原疾患テーフずル
報告回数 原疾患等連番
識別番号
8‑11018764
8‑11018764
2
8‑11018764
4
5
8‑11018764
8‑11018764
6
原疾患等
潰蕩性大腸炎
肺サルコイドーシス
胃食道逆流性疾患
骨組緊症
呼吸障害
報告回数については， PMDAへ報告した回数を報告書(症例)毎に通算した値が表示されているとの説明
があり，複数のデータがあるのかと思われたが
インキーとしては
I症例について最終報告の番号が付与されだけであり，メ
I
識別番号」のみで十分である.
3
. シグナル検出の考え方
シグ、ナル検出を実施するためには，表示 4に示すように，行方向に薬剤を，列方向に有害事象をマトリッ
クス上に報告件数を度数とする分割表が必要となる.
表示 4における特定の薬剤と特定の有害事象に注目すると，表示 5のような 2X2分割表にまとめ直し，
PRR，RORなどのシグナル検出のために統計量を計算することができるーただ、し，このような方法で得られ
た統計量を用いて結果を解釈する際には，いくつかの仮定がある 1)
①ある薬剤が特定の有害反応を起こすならば，他の薬剤と比べて，この有害反応が多く報告される
②同じ有害反応について， (過少)報告の程度は異なる薬剤問で同じである
259


# Page. 255

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7N8R5Q2E8.jpg)

③種々の有害反応の報告割合や報告パターンは，異なる薬斉J
I問で類似している
表示 4
. シグナル検出の元となる mXpの分割表
.
.
ソ
有害事象 I
有害事象 2
有害事象 p
合計
薬剤 I
1
1
1
1
JlI2
J
1l
p
1
1
1
+
薬剤U2
1
1
2
1
1
1
2
2
1
1
2
+
J
l2
+
薬剤 m
1
1
mI
m
&quot; 2
1
11/1
J1J/1~
合計
1
1
+
1
1
1
+
2
l
1+v
1
1
+
+
表示 4のマトリックスで，ある特定の薬剤，ある特定の有害事象に注目して表示 5に示す 2X2の分割表に
まとめ，各種の統計量の計算を行なう.特定の有害事象 jを固定して，薬剤を i=1
，
2，.
.
， 111 と順じ変更して
「全ての薬剤 Jについて各種の統計量を求める.これにより，特定の有害事象をおこすリスクの高い薬剤を
見出すことができる.また，ある薬斉J
Ii (医薬品)の，相対的なリスクの把握することもできる
，
2，
…，
p と順じ変更して「全ての有害事象」について各種の統
特定の薬剤 iを固定して，有害事象を jニ 1
計量を求める.これにより，特定の薬剤についてリスクの高い有害事象を見出すことができる.これにより，
に対して有害事象 jの相対的なリスクの
ある有害事象 j の報告件数の絶対値が大きさと共に，他の全ての薬剤j
大きさを把握することもできる.すなわち，有害事象 j の発現件数が少ない場合であっても，相対的には有
害事象 jを起こすリスクが高い場合を認識できるのがシグ、ナル検出の優れた点で、ある.
表示 5
. 特定の薬斉u
と特定の有害事象に関する 2X2 分割表
特定の有害事象
その他の有害事象
合計
1
1
1
+
特定の薬剤
1
1
1
1
1
1
1
2
その他の薬剤
月2
1
Jh&#039;i
1
1
2
+
合計
1
1
+
1
1
1
+
2
1
1
+
+
シグナル検出の元となる 1I1Xpの分割表の実際の大きさについては，医薬品情報テープ、ルは 1
，
540，
317件の
498 種類となり，高J
[
作用テーブルには 338，
359件の有害事象が含まれて
医薬品名で集計すると薬剤数は 111= 4，
719 種類となる 2)
いて，有害事象数は p= 5，
実際にシグナル検出の元となる mXp= 4，
498X5，
719の分割表から 2X2の分割表を作成し，統計量を計算
その他
することは極めて煩雑な操作を必要とするので薦められない.その代わりに「特定の有害事象 Jvs r
の有害事象」の 2水準で， mX2 の分割表を作成し，
量を計算する.同様に
1
1
1種類の有害事象についてシグナル検出のために統計
r
特定の薬剤 Jv
s r
その他の薬剤」の 2水準で， 2Xp の分割表を作成し ，p種類の
有害事象についてシグ、ナル検出のための統計量を計算し「特定の薬剤 Jの相対的な潜在的リスクの大きさを
評価する 3)
表示 4に示したシグナル検出の元となる分害J
[
表を作成するためには，副作用テーブルと医薬品情報テーブ
ルの識別番号をキーにして併合する必要がある.ただし，医薬品情報テーブルには，同一症例のなかで処方
日が異なる同じ薬剤が多く含まれており， (被疑薬，相互作用，併用薬)との分類もされているので. (被疑
7
1，
907件となり，さらに重複を取り除くと，最終的に 356，
246
薬，相互作用)に該当する薬剤を取り出すと 5
260


# Page. 256

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ9KMYDDJ3.jpg)

件となる.副作用テーフ、ルの有害事象についても発現日が異なる有害事象があり，重複を取り除くと， 3
3
1，
1
2
8
件の有害事象数となる.重複を取り除いた 2つのテーブルを併合すると 557，
045件となる 2)
実際に， 557，
045件について， I
I
1X2 の分劃表の一部が集計されたとして，表示 5の 2X2の分害J
I表の作成
1
1
1= 2，
7
8
5種)に間質性肺疾患(あり，なし)についての分割
する考え方を示す.表示 6に示すように，薬剤別 (
表が得られたとしよう.特定の薬剤 iに注目したときに，特定の有害事象のセルはI1j.ll となり，その他の有
害事象のセルには J1I.12 が集計され，その合計は， J1jトである.列方向の合計は ，11+1 ，11+2
それらの合計から J1i.ll ，ni，
1
2
J
ルを差し引くと
1
1
1
1山
J
1
1
+
+
となるので，
，J1i，
22 ，1
1山 を 計 算 す る こ と が で き る .
SASあるいは JMPなどの統計ソフトで ，m X 2 の分害J
I表を作成することは標準的な P
Cでも短晴間で得る
x
c
e
lシートにダウンロードすることにより，表示 6に示した m X 2 X
ことができる.このII1X2 の分劃表を E
2の分制表は， E
x
c
e
lの標準機能の範四内でストレス無く計算できる.シグナル検出のための統計量の多くは，
表示 6に示した行方向の 2X2のデータで計算できる.最初の行で計算式を作成し E
x
c
e
lのフィルハンドルで、
Ii
，i= 1
，2，
ー
・ ，111 についてのシグーナル検出のための統計量を計算するこ
計算式をコピーすることにより，薬斉J
とができる.
I2
785穐×間質性肺疾患(あり，なし)の分割表から 2X2分劃表の要素の計算
表示 6 薬斉J
楽剤名(医薬品名)
フルオロウラシル
プレドニゾロン
v
i
t
f
ホリナートカノv&#039;ンウム
その他 2，
7
8
2
、ゴ
i
仁b さロ~t
特定の
有害事象
405
薬剤 i
その他の
有害事象
合計
楽斉Ij i以外の楽斉J
I全 体
特定の
その他の
有害事象
合計
有害事象
6，
958
n
..]‑11I
，
l
l=
1j，12=
11‑2‑l
1
1
+
.
.
.‑11i.l+=
l
1i
.
lt
‑
1
1i
.
2
1
1
1i
.
2
2
11;.&gt;
6，
553
1
1
;
.
1
1
1
1i
.
1
2
1
6
6
9，
880
1
0，
046
214
4，
005
219
4，
1
6，
922
518，
900
535，
822
1
7，
707
539，
338
557，
045
1
11
1
1
←
、
IL+
4
. 潜在的リスク分析の実践に向けて
本論文では PMDAのホームページからダウンロードした「医薬品副作用データベース」を用いて，潜
在的リスク分析の実践をするためのデータベース内容の吟味の考え方，大規模な医薬品副作用データベ
ースのデータマイニングの方法として用いている、ングナル検出のための統計量を得るための分割表の
作成の考え方を示した.
表示 6で示したように，特定の有害事象についてシグ、ナル検出のための統計量のラインリストが得ら
れた際，それらの情報のもつ意味を容易に理解させるために様々な視覚化が提唱されている.我々は，
MPに標準的に備えられている 3つのグラフ「ドリルタ守ウン付散布図 J
，r
ツ
一般的な統計ソフトである J
リーマップ」及び「セルフ。ロット」が，
PCでも手軽に視覚化ができることに着目し「間質性肺炎」に
ついて視覚化を試みた 4) 最後の演題では，潜在的リスク分析の実践を，どのように行ない，評価し，
活用するかの事例研究を行なった 5)
261


# Page. 257

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この企画では， PMDAの「医薬品副作用データベース」が持つ潜在的な有用性を多くの人達に認識
してもらい，更なる活用方法の実践にむけた第 I歩をなることを願っている.
文献
1
) 藤田利治:副作用評価におけるシグナル検出，薬剤疫学 J
p
nJPharmacoepid巴m
i
o
1，1
4(
1
)June2009:27
2
)
広岡禎，山田雅之:PMDAの「医薬品副作用データベース」を用いた副作用リスクの評価
自社医
薬品の副作用リスクのポジショニングへの活用一 (2)PMDAの「医薬品副作用データベースの活用，
(
2
0
1
2
)， SASユーザー総会論文集.
3
)
津田克彦，重田寛文 :PMDAの「医薬品副作用データベース J を用いた副作用リスクの評価一自社
3
)シグナル検出指標の解説と「間質性肺炎 Jで
医薬品の副作用リスクのポジシヨニングへの活用一 (
のシグナル評価， (
2
0
1
2
)，SASユーザー総会論文集.
4
)
山田雅之，須々田寛:PMDAの「医薬品百J
[
作用データベース J を用いた副作用リスクの評価
医薬品の副作用リスクのポジショニングへの活用
白
t
:
t
，(
4
)JMPを用いた副作用リスクポジショニング
の視覚化 (
2
0
1
2
)，SASユーザー総会論文集.
5
)
重田寛文，津田克彦:医薬品副作用データベース Jを用いた副作用リスクの評価
作用リスクのポジショニングへの活用
自社医薬品の副
，(
5
) 潜在的リスク分析の事例研究 (
2
0
1
2
)，SASユーザー総
会論文集.
262


# Page. 258

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJLKL9V37R.jpg)

PMDAの「医薬品副作用データベース」を用いた副作用リスクの評価
自社医薬品の副作用リスクのポジショニングへの活用
(
2
) PMDAの「医薬品副作用データベース」の活用
0広 岡 禎 1 1
1
1田 雅 之 2
l 大鵬薬品工業株式会社
データサイエンス部
2 キッセイ薬品工業株式会社
臨床開発部
E
v
a
l
u
a
t
i
o
nofRiskofAdverseR
e
a
c
t
i
o
n
sUsingPMDA Advers巴 DrugR
e
a
c
t
i
o
nD
a
t
a
b
a
s
e
&#039;
‑Howt
op
o
s
i
t
i
o
na
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d
v
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s
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e
a
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t
i
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c
t
s‑
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c
t
i
o
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a
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a
b
a
s
e
&#039;
(
2
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t
i
l
i
z
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t
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o
no
fPMDA AdverseDrugR
I
2
T
a
d
a
s
h
iHirooka， M
a
s
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y
l
l
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iYamada
ID
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c
i
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i
h
oP
h
a
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n
a
c
e
l
l
t
i
c
a
lC
o
.L
td
2C
l
i
n
i
c
a
lR
e
s
e
a
r
c
hDepartm巴n
t， K
i
s
s巴iPharmac巴u
t
i
c
a
lC
o
.L
td
己日
要
2012年 4月より PMDAのホームページから医薬品副作用データベースがダワンロード可能になった.
この貴重なデータを利用してより有用な情報を引き出すための活用方法を検討するにあたりデータの
加工を行った.木論文では 4つのデータテーフ守ルの内容の簡単な紹介とデータの加工手順について報告
した.
キーワード:医薬品副作用データベース， JMPソフトワェア，データ加工
1.はじめに
ダウンロード、可能になった 4つのデータテーブル「症例一覧テープ、ル J， I
医薬品情報テーブノレ J， I
副
原疾患テーブル」のうち，のちにシグナル検出の手法などを適用する際に重要になるの
作用テーブル J ， I
は「医薬品情報テーブル」と「副作用テーブル」である.また，データ加工においてポイントとなるのは，
重複データの削除，外部データの結合の 2点である. 4つのデータテーブルの内容を簡単に紹介するととも
に，データ加工の手順ならびに我々が今回試みたデ、ータ加工の際に直面した問題点を示す.
263


# Page. 259

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47M2MZGM7W.jpg)

2
. 各データテーブルの内容
2
.
1 症例一覧テーブル
I症 例 lオブザべーションの構造になっており，性別，年齢，体重，身長，報告年度といったデータが含
1
9
.
1
9
1オブザベーションである.
まれている. 2012年 5月時点データでは 2
同一症例について複数の報告者(製薬企業，医療機関)から報告されている場合も含まれている.そのよ
うな重複データは削除しておくことが望ましいが，データから重複症例を同定することは困難のようである.
図1.症例覧テーブル
A
1i
識別番号
B
C
0
一報告国語性副年齢
~ I~-~~~~~~~~
E
1女 性 8
0歳 代
2男 性 2
0歳 代
4女 性 4
0歳 代
3男 性 7
0歳 代
2女 性 2
0歳 代
3女 性 6
0歳 代
1男 性 別 歳 代
1女 性 5
0歳 代
1女性 3
0歳 代
3 !8‑04000005
4 &#039;8‑04000008
5
‑:8‑04000008
6:8‑04000010
7:8‑04000011
8 :8‑04000012
9 ;8‑04000013
1
018‑04000014
F
体重
G
報告年度・四半期
2
0
0
4・
第一
2
0
0
4・
第一
2
0
0
4・
第一
2
0
0
4・
第一
2
0
0
4・
第一
2
0
0
4・
第一
2
0
0
4・
第一
2
0
0
4・
第一
2
0
0
4
.第
一
身長
5
0
k
g台
5
0
k
g台
5
0
k
g台
1
5
0
c
r
n台
4
0
k
g
台
1
5
0
cl
I
l
台
1
反
克
H
1
J
報告の種 r~ 報告者の資裕
詞萱完了自発報告
詞萱完了誌験
詞萱完了自発報告
調査完了自発報告
詞査完了鉱験
訊萱完了試験
訊萱完了自発報告
訊査完了自発報告
訊萱完了自発報告
消費者等
医師
医師
医師
医師
医師
2
.
2 医薬品情報テーブル
l症例複数オブザべーションの構造になっており，医薬品の関与(被疑薬・併用薬・相互作用) ，医薬品
(一般名) ，医薬品(販売名) ，経路，投与開始日，投与終了日，投与量，投与単位，分割投与回数，使用
理由，医薬品の処置，再投与による再発の有無といったデータが含まれている. 2012年 5月時点データでは
1
，
540，
317オブザべーションである.
一 47777777
一
日 D2222222
日
立
J一
iL投
7
一m
mmmmm 別 加
匂
‑
凡
又
一?
i
F終 日 日 日 日 日 日 日 叩
⁝ 222222
一
与 22
一
五d22222222
40DODO 日
33
一
目
︒ 3 3 3 3 3日
一ふロ nunununununununU
H一開制mmmmmmm
一
長
一日桂昌経日世間住経縫経経
s
a
z
一路口口口口口口口
G
一
子︑ンキ
一
名S
一
宮
冗
島
F 一販苦⁝サ
ノ一一薬ブブ
フ一一区パジ
)E
レ一一品ロレ
+世写&#039;‑
wm‑
ロ
一ア一
J
一薬島ラスペ口神アピ‑
一
↑区耳オリピク精クソ‑
主円一 一 葉 塩
ヨ口‑ 一 ﹀ 般 塩 ン
事
一
﹁ E一 名 一 滋 ジ
一般(ンン塩マ剤
二剤ピドンロ用ムン]
⁝︿用吋 ソ チ ブ 怪 パ ロ 4
一白血科ンベリル神ゼケ一
医一
ウム一
図一
一割問一
EF
D一 の 一
吉田薬薬薬薬薬薬薬薬品
一薬疑民社用用用用用用昌
一区被被併併併併併併品
一
番 11234567‑
一連一
一葉一
一白田一
pu
12222222
一区一
薮一
口U
一一ロ一‑
一相一
一幸‑
一 qυRURURV 民URυRURu‑
t4
D4
D4
O4
D4
o4
‑4
U1
1
1
poρLLs
写n
unununununununua
﹂
‑BEDDED01
古
市
∞
∞
∞
∞
∞
∞
∞
∞
日
ω
1
.︒
︐
﹄
令 dad‑rnvハ07aAXVQvu
P一 一
M
L 糊 MMMMMM巴
実際の集計結果の一部を表 lに示す.全体の薬斉J
I数は 1
1
1=4
，
498 種類であり，最大はフルオロウラシルの
60，
463件であり， 1件しかない薬剤も多数ある.
被疑薬と分類されているのは 568，
273件，相互作用は 3，
634件であり，単に併用薬となっているのは 968，
409
件であり，シク、、ナル検出の元となる集計表の薬剤としては，被疑薬と相互作用と分類されている薬剤 568，
273
+3，
634=5
7
1，
907に限定する必要性がある.
表 2に示すように薬剤数は m=4，
498 種類の薬剤を l薬剤当たりの件数でみると 1
，
000件以上ある薬剤数は
359 種であり
1~3 件しかない薬剤が 547 +1
4
2
5ニ 1
9
7
2 もあることがわかる.
1
9
1人中，中央値 =5薬剤であり，最
症例当たりどのくらいの薬剤が報告されているのかを調べると， 219，
大は識別番号が B‑10001109の 473件数と異常な数となっている.この症例で実際に使われている薬剤数は，
1
5種類であり，静脈内投与の場合に投与 l回ごとに l件となっており，フルオロウラシルが 7
8件，オキサ
264


# Page. 260

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表1.薬剤ごとの報告件数
医薬品(一般名)
件数
被疑薬相互作用
併用薬
60，
463
22，
8
9
1
1
9
553
37，
フ
フルオロウラシル
フ。レ卜、ニゾロン
35，
372
1
2，
269
25
078
23，
3
レボホリナートカルシウム
30，
886
9，
992
6
20，
888
4
27，
700
25，
725
5
1
，
970
5
オキサリプラチン
ファモチジン
1
9，
916
2，
544
7
365
1
7，
6
デキサメタゾンリン酸エステルナトリウム
1
7，
1
4
1
1
，
1
7
7
3
9
6
1
1
5，
7
1
7，
056
1
，
679
27
1
5，
350
8
フロセミド
アムロジピンベシル駿塩
1
6，
437
1
，
517
24
1
4，
896
9
ロキソプロフェンナトリウム水干1物
1
5，
6
6
1
454
3，
38
1
2，
1
6
9
1
0
酸化マグネシウム
1
5，
486
430
9
1
5，
047
。 。
頼粒球コロニー刺激因子製剤
4498
。
。
。
。
。
。
。
。
。
。
。
欠測伊:
合計
1
，
540，
317
568，
273
3，
634
968，
409
表2
. 薬剤当たりの症例数の分布
l薬剤当たり件数
該当薬剤数
I ， OOO~
359
100~
688
10~
989
4~
490
547
2~
1
，
425
合計
4，
498
リプラチンが 39件となっている.このような場合にはシグナル検出の観点では，継続投与していると判断し，
l薬剤とみなすことが必要と思われる.また，このテーブルには薬剤コードがデータとして含まれていない
ため，現状のままでは薬効分類に基づいた検討などを行うことができない.
2
.
3 副作用テーブル
l症例複数オブザベーションの構造になっており，有害事象名，転帰，有害事象の発現日のデータが含ま
P
T
:P
r
e
f
e
r
r
e
d
れている.有害事象名は ICH国際医薬用語集日本語版 (MedDRA/J) に収載されている基本語 (
T巴rm) が使われている. 2012年 5月 H
寺点データでは 338，
359オブザベーションである.
. 副作用テーフずル
図3
TiT←
Qun
R冗 110qJUAM﹃
耳目日日日日日
TITis‑&#039;I&#039;tnu
ヨ
+42223
1EDO‑‑O
一Lv‑eワ﹄
モ4 0 0 0 0 0
22222
叫
m
m
F
一
一
宝 E
一
事
⁝
有
り nb‑‑
quqJUA吋
炎
肺
町
内
ノ
ソ
エ
口
E一 里
一帰一回明明明明明明明復復復
⁝転朱不不不不不不不回目回
加ジ
‑‑増ス
ジジ少ンイ
キキン加チス
一ネネ減二テ
ス一スピ増アシ
一象点図ジ一一ジ口走レス孔モ
一事時企性ト性グ尿クウ穿‑
↑害輝殺発ス発モ中中レ官ユ山
一有閃自遅ジ遅へ血血イ腸二
一 11123123121
一
番
一
連
一事
Cぎ
一
数
一 12444333223
!⁝時
一生口
一綿一
叩
回
B一
一3
5BBB88800l
D O D O D日 日 o l i ‑
mmm
∞mm∞
∞
∞ mm
m
ー
ョD D O D D O D D O D o
‑L
号
リ44444444444
石刀D O D D O D O D日 日 日
一
議 BEBBBBBBBBDr
a
u
F一岳旨nununununununυ υ
伶n
ununu
9wnロ
JL3456ア8
265


# Page. 261

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJXVZM16EX.jpg)

表 3に有害事象と転帰についての集計結果の一部を示す全体の有害事象数は p ニ 5719種類であり，間質
t
7691
l
ニと最も多い有害事象であり
性肺疾患が 1
0，
1件しかない有害事象も多数ある
表3
. 有害事象ごとの報告件数
2
3
4
5
6
7
8
9
1
0
有害事象
合計
回復
!
隆1
夫
未回復後遺症
死亡
不明
欠測
間質性肺疾患
肝機能異常
血小板数減少
1
0
.
7
6
9
2，
498
3，
347
3，
6
3
3
3，
974
3，
616
1
，
5
3
1
214
1
4
1
2
2，
218
1
9
4
9
0
7
716
6
4
3
3
2
アナフィラキシ」ショック
6，
975
6，
380
6，
349
5，
6
4
1
5，
348
4，
446
5，
338
2，
262
3，
970
1
，
057
2，
3
1
3
1
，
1
0
3
9
5
5
7
8
3
1
，
282
42
438
529
3，
876
3，
1
7
6
2
，
964
1
，
418
752
1
，
3
3
3
682
8
5
3
9
4
肝障害
白血球数減少
好中球数減少
発熱
好中球減少症
肺炎
8
，
672
7，
335
3，
715
3
6
3
239
342
2
1
3
。 。
5719 偲裂洞
338，
359
1
4
8，
045
57
8
6
4
1
5
229
282
1
9
6
1
9
7
5
2
1
9
3
1
，
1
6
1
5
4
1
2
4
8
3
6
9
1
1
8
836
560
522
334
378
3
3
2
2
。 。 。。
8
3，
1
8
6 28，
473 5，
025 2
4，
247 49，
289
94
表 4に示すように l有害事象当たりの件数でみると 1
，
000件以上あるのは 60種であり， 1
へ.
3件しかない有
害事象が 1
1
8
3+1
5
5
7= 2740 もあることがわかる.
同一症例の中で，何回も繰り返し発現している同ーの有害事象も存在している.表 5 に示すように，症例
B‑I004920は
， 2
5件の有害事象が含まれているが，血小板数減少は 1
3回，白血球数減少は 1
0固と異なる有
害事象の発現日となっている.このような有害事象の繰返し発現しているような場合には，最初の有害事象
の発現日のみを取り出すことが必要かも知れない.
表 4
. 有害事象当たりの症例数の分布
l有害事象当たりの件数
該当有害事象数
60
409
1. 000~
100~
1
，
353
1
，
1
5
7
1
，
1
8
3
1
，
557
10~
4~
2~
合計
5，
719
表5
. 症例 B・10004920の 2
5件の有害事象
有害事象連番繰返し番号
2
1
2
1
2
5
2o
22
1
3
1
0
有害事象
血小板数減少
転帰
未回復
有害事象の発現日
20090518
血小板数減少
場壁気腫症
白血球数減少
回復
回復
未回復
20091013
20101026
20090518
白血球数減少
薬物性肝障害
回復
軽快
20091013
20091013
266


# Page. 262

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2
.
4 原疾患テーブル
l症例複数オブザベーションの構造になっており，原疾患等のデータが含まれている. 2
0
1
2年 5月時点デ
3
2，
5
2
1オブザベーションである.
ータでは 6
&#039;H14hAA
7213458
odnaRJ‑
nHunH‑nHU
7nununU
Eτnununu
コ
一
A
f
‑
‑
主0 0 0
一早世 nununu
守瓜斗
一円鴨川
Mnununu
一昨日一一‑
ω
‑
‑
E
n
口門口門口
玄
￨1
4
.原疾忠テープずル
B
ミ
c
日
報告回観原疾患等連番原疾患等
1
1鼻炎
1
2高血圧
2
1統 合 失 調 症 、 芸 想 型
2
2高 脂 血 症
2
4
3自殺企図
1統 合 失 調 症
ー
、
&quot;
‑
&#039;
‑
よ
ニ
ニ
3
. データセットの加工
3
.
1 医薬品情報テーフ守ルの加工
シグナル検出の手法を適用していくことを考慮すると，同一症例の中で同一薬剤l
がリストされている場合
には重複分を削除しておく必要がある.また，薬効分類コードを結合することができれば，薬効分類で・分け
た検討なども可能になる.
.1同一症例同一薬剤の重複削除
3
.1
JMPの「結合 J コマンド、を使って重複データの削除を行った.
図5
. 重複データ削除のイメージ
I
Dと dmgをキーとした重複データ削除後
テープル i
s
a
m
p
1
e
1
J
4
ぶ)
校j
drug
1
空j
A
A
・
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
3I
D
‑
0
0
2
•• ••
2I
D・0
0
1
B
‑
‑
掴
E
R‑‑R‑
圃
E
R
‑
・‑
ID
drug
A
. . . . . . . . . .圃圃 E
C
同じデータテーフョルを準備し，重複のキーとなるデータ列と出力する列を指定し
のチェックボックスでー主テープ守ル
r
重複する行を削除 J
結合するテーブルともにチェックをつけて実行すると，重複データが削
除された結果が得られる.
267


# Page. 263

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE3P2N45J5.jpg)

i
n
) コマンドの指定
図 6.JMP 結合(Jo
層]苛す柏町、復撒数のげデ一タ好テ一引ゆ附行伺を酷諸賠合玲
&#039;
s
a
m
p
l
e
l
&#039;
と
車
結
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ル
L一一一一一一…一一寸ブシヨン一一一
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両
面el
一一
1
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1
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を2
番目府引のデサで更新する
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j
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出向コト
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j 対応する~Iゆ値で結合ゴ
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drug~drug
十一一一一一一
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オプ〉五三..(;&quot;自主
i
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I
間
j
亨を保存
，
三デーブJレ箔合するテーブル i
重復する行を持~~主
p&#039;
ト
一致じなし司王包含I
i
)る
r
p&#039;
r
!
もとの医薬品情報テーフツレのデータにおいて， 医薬品の関与を被疑薬・相互作用に限定し，この重複デー
タ削除を行うことにより 1
，
540，
317オブザベーションから 356，
246オブザベーションになった.
3
.1
.2薬効分類コードの結合
薬効分類コードを結合するために，厚生労働省のホームページに公開されている薬価基準収載医薬品リス
h
t
t
o
:
/
/
w
w
w
.
m
h
1
w
.
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2
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2
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1
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t
o
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6
3
0
‑
4
.
h
t
m
1
) ならびに薬効分類表 (
1
l
tめ ://www.mhlw.:
e
o
.
i
o
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s
h
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i
/
ト(
2
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0
5
/
0
2
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d
1
/
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0
2
2
2
‑
1
0
h
.
o
d
O を利用した.
薬価基準収載医薬品リストにおける成分名は，医薬品情報テーブルにおける医薬品(一般名)に相当するもの
とみなした.まず，薬価基準収載医薬品リストにおける薬価基準収載医薬品コードの上 3桁のコードと薬効
分類表の薬効分類コードを対応させ，薬価基準収載医薬品リストに薬効分類コードと薬効分類名のデータを
. 薬価基準収載医薬品リスト
図7
A
区分
B
C
薬価基準 J
収載
医薬品コ ‑F
成分名
2
3
4
5
a
内用薬
I対用~
内用薬
内用禁
1
1
2
1
0
0
1
X
I
O
l
8 ブロモバレリ)l，..尿素
1
1
2
1
0
0
1
X
I
0
4
2 フロモバレリル尿表
1
1
2
1
0
0
1
X
I
0
5
0 ブロモパレリ)l，..尿素
1
1
2
1
0
0
1
X
I
0
8
5 ブロモバレリル尿素
。
G
品名
規格
r
，
、
可
W
&quot;
E，
f
0
1g
1g
1g
1g
1
局
局
局
局
フロモバレリル尿素
ブロムワレリル尿表 r&#039;=:AJ
「純生」ブロムワレリル尿素
ブロムワレリ)l，..尿表「メタル」
ホヱイ
268


# Page. 264

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図 8 薬効分類表
薬効分類表
薬効分類
コード
1
1
1
全身麻酔弗j
1
1
2 催眠鎮静剤，抗不安剤
1
1
3 抗てんかん剤
1
1
4 解熱鎮痛消炎剤
薬効分類名
d凸
結合した.そして，この薬価基準収載医薬品リストにおける成分名と医薬品情報テーフツレにおける医薬品
(一般名)を対応させ，医薬品情報テーフ、/レに薬効分類コードと薬効分類名のデータを結合することを試み
た.
ここで問題となったことが 2点ある.まず l点目は，薬価基準収載医薬品リストにおいて同一成分名であ
I
型を有する薬剤が存在することであり，そのままでは医薬品情報テー
っても複数の薬効分類・投与経路・斉J
フずルの医薬品(一般名)と i対 lの結合ができなくなってしまう.今回の検討においてはひとまずーっの成
分名に対して一つの薬効分類が定まるように特定を行ったが，ここは検討の目的に応じてより適切な手順を
検討する必要があると考えられる
2点目は，薬価基準収載医薬品リストにおける成分名と医薬品情報テー
フソレにおける医薬品(一般名)を対応させたときにうまくマッチングがとれないケースが発生したことであ
る.この主な原因は，医薬品情報テーフ守ルの医薬品(一般名)のところに一般名ではなく販売名が入力され
ていたり，一般名と成分名の表記がわずかに異なっているデータがあったりしたことである.この部分も今
)
頃を今後検討していくことが必要と考える.
回は若干の手作業により対処したが，より効率良い手1
. 外部データ結合のイメージ
図9
医薬品&#039;情報テーブル
‑医薬品(一般名)・ーー l
￨薬価基準収載医薬品リスト
I
I
薬効分類表
‑薬価基準収載医薬品コード(上 3桁)ーーーーーー
・薬効分類コート、
‑成分名
‑薬効分類名
3
.
2 副作用テーブルの加工
医薬品情報テーフ守ルの場合と同様に，同一症例において同一事象がリストされている場合には重複分を削
除する必要がある.手順は 3
.1.1に示した手順と同様である.これにより 338，
359オブザベーションから 3
3
1，
2
8
1
オブザベーションになった.
359件の有害事象が含まれているので，識別番号別・有害事
表 3に示したように副作用テーブルには 338，
象 5I
J
の集計をすることにより繰返し発現を 1有害事象とみなすことができ，結果として表 6に示すように
3
3
1，
2
8
1件の有害事象テーブルが作成できる.症例あたりの有害事象数が l件の場合が，ほとんどが， 325，
908
人であり，複数の有害事象が報告されている症例は， 1
2+3
4
1+5，
020= 5373 人とわずかである.
269


# Page. 265

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表6
. 繰返しを除いた有害事象件数
症例あたりの有害事象数
有害事象人数
10~25
1
2
3
4
1
5，
0
2
0
3
2
5，
9
0
8
4~
9
2~
3
3
3
1，
2
8
1
合計
3
.
3 医薬品情報テーブルと副作用テープツレの併合
シグナル検出の元になる集計表を作成するためには，医薬品情報テーブルと副作用テーフツレを併合する必
要がある
症例に k種類の有害事象と l種類の被疑薬がある場合には，それぞれの有害事象に l種類の被疑薬が併合
され ， kX11~このデータとなる.
表7
. 有害事象が 3件・被疑薬が21&#039;
1
この症例
識別番号
8‑09022727
8‑09022727
8‑09022727
8‑09022727
8‑09022727
8‑09022727
有害事象
精神運動制止遅滞
精神運動制止遅滞
熱性産筆
熱性痘筆
脳症
脳症
医薬品(一般名)
テオフィリン
ポララミン
テオフィリン
ポララミン
テオフィリン
ポララミン
今回， 3
5
6，
2
4
6オブザベーションの医薬品情報テーフ手ルと 3
3
1，
2
8
1オブザベーションの副作用テーフソレを識
5
7，
0
4
5オプザベーションのテーブルになった.
別番号をキーにして併合すると 5
4
. まとめ
公開された医薬品目 IJ作用データベースを有効に活用する方法を検討していくにあたり，まずそのベースと
なるデータの加工を行った.そもそも解析に使われることを想定してつくられたデータベースではないこと
や我が国の副作用・感染症報告制度の枠組みの中で収集された情報であるということも念頭に置き，その利
用にあたって注意しなければならない点はいくつか存在する.そうした点に注意を払いつつ少しの手間をか
けることによって，このデータベースを有効に活用していくことが可能になると考えられる.
270


# Page. 266

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PMDAの「医薬品副作用データベース」を用いた副作用リスクの評価
自社医薬品の副作用りスクのポジショニングへの活用
(
3
) シグナル検出指標の解説と「間質性肺疾患」でのシグナル評価
0津 田 克 彦 1 重 田 寛 文 ユ
l 大即応薬品工業株式会社
データサイエンス苦1
[
2 キッセイ薬品工業株式会社
開発企画部
e
a
c
t
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lPneumonia&#039;Cases
(
3
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1DataS
c
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i
c
a
lCo.L
td
.
2Dev巴lopmentP
己目
要
本企画セッションで利用する統計学的なシグナル検出指標について説明するとともに， PMDA から
公開された副作用データベースに実際にこれらの指襟を適用して医薬品の潜在的リスク分析を実施す
る際の効率的な考え方について提案する.提案する手)1[頁に則って PMDAの「データマイニング手法の導
入に関する検討結果報告書」でも事例紹介されていた「間質性肺疾患」報告と被疑薬との関係をシグナ
ル指標値により評価したところ，今回解析に用いたデータでも同様の傾向が確認出来た. PMDAの 副 作
用データベースを活用してシグpナノレ指標を評価出来るようにしておく事は，医薬品の潜在的リスク分析
に有用と考えられる.
キーワード:医薬品副作用データベース
、ンク守ナル検出
潜在的リスク分析
間質性肺疾患、
1.はじめに
自社医薬品の副作用に関する潜在的リスク分析は企業にとって重要な課題であるが，他社の医薬品を含め
て市場で処方されている医薬品の副作用情報を分析する事により，白社医薬品の副作用リスクの相対的な位
置付けを評価する事が出来る
1作用データベース」が PMDAのホームページから
2012年 4月より「医薬品目)
入手可能になり，大規模な副作用データベースに基づく自社医薬品の潜在的リスク分析に利用出来る機会が
開かれるようになった.本論文では企画セッションで利用するシグナル検出指標を解説すると共に， PMDA
報告書の
AdHoc解析&quot;ケーススタディ 1) を元に，公開された PMDAデータベースを用いて副作用に関す
2
7
1


# Page. 267

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5EGY2GWREL.jpg)

るシク ナルを評価する方法について紹介する.
2
. シグナル指標
PMDAの報告書ではシクーナル検出の代表的な統計学的手法が紹介されているが，本企画セッションではこ
れらのうち算出と解釈が比較的容易な P
r
o
p
o
r
t
i
o
n
a
lR
e
p
O
l
iR
a
t
i
o
s(
P
R
R
) 法. R
e
p
o
r
t
i
n
gO
d
d
sR
a
t
i
o (ROR) 法
，
x2統計量をシグナル指標として利用した.いずれの指標もシグナル検出の元となる m (報告された薬剤l
の種
類) Xp (報告された有害事象の種類)の分割表上で特定の薬剤と特定の有害事象に着目し，特定したもの以
外は「その他」と分類して以下の図に示すような 2X2分割表に単純化し，算出する.
ROR法
PRR法
a
/
f
PRR=一一一一
c
/
g
シグナル検出判定基準
ト
附
95%信 頼 区 い exp
PRR~ 2
シグナル検出判定基準
a~ 3
95%CI の下限値~
1
2
統計量
x
(f+g)X(I
aXd‑bXc卜(
f
+
g
)
j
2)
2
2
x
= (a+b)X(c+d)X(a+c)X(b+d)
シグナル検出判定基準
2 &gt;3
x
.84
元となる mXp の分割表を 2X2の分割表にまとめてシク守ナル指標値により潜在的リスクを評価する考え
I表の一例として PMDAのデータベースで報告
方について，具体的なデータに基づき説明する .mXp の分害J
頻度の高かった薬剤 3種+その他薬剤，同様に報告頻度の多かった有害事象 3種+その他有害事象の報告件
数について 4X4の分割表にまとめたものを表 lに示す.医薬品の潜在的リスク評価の一つのアプローチと
して
r
特定の薬剤 J v
s r
その他」の 2水準で.2xp の分割表を作成し .p種類の有害事象についてシグナ
ル指標を計算する事により有用な情報が得られると考えられる.
「特定の薬剤」のある有害事象の件数が多かったとしても他の薬剤での報告件数が多ければ，相対的には
潜在的リスクは低いと考えられる.一方，報告頻度が少ない場合であっても，他の薬剤では報告頻度がさら
に低ければ，相対的には潜在的リスクは高いと考えられる.
272


# Page. 268

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JQMPX3Y7P.jpg)

表 l シク守ナル検出の元となる 4X4の分害1表
薬剤l
名(医薬品名)
間質性肺疾患
フノレオロワラシノレ
プレドニゾロン
レボホリナートカノレンウム
肝 機 能 異 常 血 小 板 数 減 少 そ の 他 工 716
合計
405
43
98
6，
412
6，
958
166
6
5
75
9，
740
1
0，
046
214
20
50
3，
935
4，
219
その他 2，782
1
6，
922
1
5，
437
1
1，
565
491，
898
535，
822
合計
1
7，
707
1
5，
565
1
1，
788
5
1
1，
985
557，
045
「特定の有害事象 Jv
s I
その他」の 2水準で ， l17X2 の分割表を作成し，
I
特定の有害事象」を引き起こす全ての薬剤についてのシグナル検出の統計量と比較
ナル評価する場合には
することにより
1
1
1純類の有害事象についてシグ
I
特定の薬剤」の相対的な潜在的リスクの大きさを評価できる
表 2 には，表 l からフルオロウラシルと間質性肺疾患に着目して作成した 2X2 分割表を示す
分割
表の各セル値あるいはその周辺和を用いてシクーナル指標が算出来るわけであるが，例えば PRRの算出式は，
疾患」の報告割合を計算し，その比を計算している.フルオロウラシルの間質性肺疾
薬剤方向で「間質性別i
患の報告割合は P
I= 4
0
5
/
6，958= 0
.
0
5
8
2
1，その他 2，784薬では ，P2ニ 1
7，302/550，087ニ 0.03145となり，
PRR=PI/P2ニ1.8
5 となる.
表 2 フルオロウラシルと間質性肺疾患に関する 2X2 分割表
v一n
V
︑
戸4干ム1n
一7
H
f
I‑
‑J
間質性肺疾患
J
フルオロウラシル
一勺
」
ミ
モ
」
ー
コ
ロl
E
吋ノ﹄一勺/
寸
その他 2，784薬
その他 5，718種
合計
6，
553
6，
958
785
532，
087
550，
539，
338
557，
045
方向で「間質性肺疾患」のオッズを計算し，その比を計算している.フルオロウラ
RORの算出式は，薬剤l
シルの間質性肺疾患のオッズは o
d
d
sl=405/6，553=0
.
0
5
8
2
1，その他 2，784薬では ，o
d
d
s2=1
7，3
0
2
/
5
3，2785
=0.03247となり， ROR=odds1
/odds2 1
.90 となる.カイ 2乗統計量は
二
x2=159.79となる
3
. 方法
PMDAの「医薬品副作用データベース」に含まれるデータテーブルから識別番号をキーにして併合して広
岡 2)らが作成した 557，
045オブザベーションのデータテーブルから JMPを用いて mXp の分割の巨大な分割
表を作成する事は現在の PCの性能でも容易で無く，出来るだけ PCのリソースに依存しない解析手順を工夫
する必要がある. 2節で説明した考えを応用し，あらかじめ特定の有害事象や薬剤に着目して l17X2あるいは
2Xpの分割表を作成する事により今後更にデータの規模が大きくなった場合でも実務上の問題を回避する事
が出来る.本論文では PMDAの AdHoc解析の事例を参考に，有害事象報告件数として最も多かった「間質
性肺疾患」に着目して有害事象を「間質性肺疾患」と「その他 j に 2分類し，
I
7
1X2の関係に着目して薬剤の
シグナル指標を計算する方法について紹介する.
解析ツールは JMPv
e
r
s
i
o
n9を使用した.以下に解析の手順を記載する.
1
) 有害事象を「間質性肺疾患」とそれ以外の「その他」に 2分類する変数(変数名:間質性肺疾患)を追加
する.分類は JMPのデータ列計算式の条件関数 1
f文などを利用して作成出来る.
273


# Page. 269

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/K74VY61ZJ1.jpg)

F
Jいて表似I
1を「医薬品(一般名) J，表頭を「間質性肺疾患」 とする 2元 表 を 作 成 す
2
) 「要約」メニューを J
る.
注
容
国主祖国』九団・E ・ E ・ ‑ 園 田 園 田 間 関 説 明 機 機
斗民主j
;蝉;監亙画竪監~ ク勿引
凡
J
ル
伽
レ
lば
J
，
‑
l
戸
j
J
I
ゆ
φ
i
濯
苦
択
m
一
一 一一 一
一
一 了
ゐ
I
~[.L~語1二函了一一----~ i
!D
E
歪
:
:
:
:
J!
N
(関 1
主防鰐)
; 医薬呂(販売名)
OK
;弘
子E窓
r~長与開始B
t ii
油消~~~S)
111
アルコ
i
d
.
i
I
之
立
t
!
)
， I
H
J止 J
E旦 翠j
」止乙」
担)~寸ヒ HA Il:葦玄(一般名)
1j
オフ~~ ==~-&#039;
JJ
!
jサ
フ
予nで
立
!
年H
問実}主廓疾霊
r全体の統計量を含める
分伎点の場合、値(
0
;
0
)壱:入力
1
2
5
3
)
I
I
N
(間質性肺疾患) Jの頻度の大きしゅl
員 (間質性肺疾患の被疑薬報告件数が多かった順)にソー卜する.以
下，薬WJ分類に基づく考察をする目的で， PMDAの AdHoc解 析 事 例 と 同 様 に 各 薬 剤 は 「 薬 効 分 類 名 」 で
表記する.下図に件数の多い薬剤を示す.
4
f
司
N(間質性筋疾患) N(その他)
薬効分頬名
I
亨:
1他{こ分量重されない代議!主医薬呂
9232
991
2 その他.
(
J
)題湯沼薬
2261
982
1279
3 代謝回尻喜リ
3517
625
2892
十その他の庭用男薬
2146
570
1576
5 抗盟主i
l
生白羽成分製剤
3699
522
3177
6 代謝1
6
1
定刻
6958
405
6553
7代謝1
6
抗菩J
I
6411
381
6030
8
&#039;
;
手笠i
服用言J
I
1191
356
835
9 抗屋場区白羽成分製剤
5906
353
5553
8241
1
0
:筑彊矯巴径勿成分製剤
3799
334
3465
1
1 そめ他立).!雲渇 E
司
薬
8259
311
7948
4
) 前 出 の シ グ ナ ル 指 標 解 説 図 の 2x2分 割 表 セ ル 度 数 c
，dに該当する部分を， JMPの新規要J
Iに 計 算 関 数 を 利
用して算出し，シグ
ナル指標を計算するための準備をする.
5
) シグ ナル指標でーある ROR，ROR95%
信 頼 区 間 下 限 (ROR下限)，PRR，PRRカイ 2乗値， PRRP値 を JMP
の新規列に計算式を入力して算出する.
間 質 性 肺 疾 患 の 被 疑 薬 報 告 変 数 上 位 10薬剤について，算出されたシグ
ナル指標値の結果を表 3 に示す.
シグナル指標値の高い薬剤も含まれるが，必ずしも報告頻度の多い薬剤のシグナル指標値が高い訳では無い
事が確認、出来る.
274


# Page. 270

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表 3 r
l
u質性J)i
i
!
疾患報告件数 I
一
一
一
位 1
0薬剤
ff
:
，
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1
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8
次に，シグナル指標として RORの 95%Cl下限値に着目し， Cl下限値の大きい1
)
慎([刷l
頃)で並び替えを行
なって確認したところ，上位には薬効分類「その他の抗感湯薬」と「漢方製剤 J の薬剤が多い傾向がある事
が確認出来た
ROR95%CI下限値上位 1
0薬剤l
の結果を表 4に示す
表 4 間質性別i
疾患、 ROR9S%Cl下隈値上位 1
0薬剤
薬効分知名
行数
l
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特定の薬効分類のみに着目してシグナル指標怖を確認する事も出来る.表 5 に薬効分類「漢方製剤」と坑
J
重揚薬の ROR9S%CI 下隈値上位 1
0薬剤のシグナル指標値を示す.
表 5 漢方製剤と抗J霊場薬問質性肺疾患、 ROR9S%CI下 限 値 各 上 位 1
0薬剤
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R‑322211193l‑02lll
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R
j
v
i効 分 期 名
漢方製剤
このようなアプローチに基づき，製薬会社においては自社医薬品の潜在的リスクについて，客観的指標に
基づいた類薬との比較評価が出来る可能性がある.
275


# Page. 271

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJWPWLK872.jpg)

4
. まとめ
PMDAの「医薬品副作用データベース」を利用して，特定の有害事象に着目した場合に全薬剤を対象とし
てのシグ
ナル指標値を算出する方法について検討した.解析の結果， PMDA報告書の AdH
oc解析と同様の
薬効群において高いシク、ナル指標値が確認された.今回解析に利用したデータテーブ、ルで、は重複報告の症例
については充分除かれていない可能性がある点は解析結果の解釈に際して留意しなければいけない点である
1
.
2
)
本論文では特定の有害事象について着目し，薬剤聞でのシグ、ナノレ指標値を比較するアプローチについて述
)
頃に基づいて特定の薬剤に着目し，全有害事象で網羅的にシクーナノレ指標値を計算し，特定
べたが，同様の手1
の薬剤の有害事象毎のシグナル指標値を比較検討する事も可能と考えられる.
文献
1
) 独立行政法人医薬品医療機器総合機構，データマイニイング手法の導入に関する検討結果報告書(平成
2
1年 3月) 凶ぶ斗V w¥V.
i
n
!
&#039;
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旦旦主生正l
.ik盆旦三盟0旦盟主f!
J
2
) 広岡
禎，山田
雅 之 :PMDAの「医薬品高J
[
作用データベース Jを用いた高J
[
作用リスクの評価，
薬品の副作用リスクのポジショニングへの活用
自社医
2
)PMDAの「医薬品副作用データベース」の活用，
，(
SASユーザー総会 2
0
1
2論文集.
276


# Page. 272

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EZK5MZ9E3.jpg)

PMDAの「医薬品副作用データベース」を用いた副作用リスクの評価
自社医薬品の副作用リスクのポジショニングへの活用
(
4
) JMPを用いた副作用リスクポジショニングの視覚化
OUI日 雅 之 1 須 々 田 寛 2
1 キッセイ薬品工業株式会社
2 田辺三菱製薬株式会社
臨床開発部
データサイエンスセンター
E
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nofRiskofAdverseR
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eC巴n
己回
要
高J
I作用の潜在リスクを把握するために，自発報告データを活用することが重要である.本論文では，
ある副作用のシクずナル指標のラインリストが得られた￨探，それらの情報のもつ意味を容易に理解させる
視覚化の方法を示す.視覚化にあたり， JMPに標準的に備えられている 3つのグラフ「ドリルタ守ウン付
散布岡j， Iツリーマップ」及び「セルフ ロット」を用いた.本論文では， PMDAの「データマイニング
Q
手法の導入に関する検討結果報告書」の
AdHoc解析&quot;で取り上げられている
「間質性肺炎」を対象
として， PMDAの「医薬品副作用データベース」から算出したシグナル指標のラインリストを元に，検
討を行った
I
間質性肺炎」でシグナルが検出された薬効分類は，漢方製剤，その他腫療用薬などであ
り，漢方製剤及びその他腫療用薬では，複数の薬剤が、ング ナルとして検出された.
キーワード:医薬品副作用データベース潜在リスク視覚化ドリルタずウン付散布図ツリーマップ
セノレフ。ロット
1.はじめに
高J
I作用の潜在リスクを杷握するために，自発報告データを活用することが重要である.本論文ではある副
作用のシグ、ナル指標のラインリストが得られた際，それらの情報のもつ意味を容易に理解させる視覚化の方
p
o
t
f
i
r
eを用いた医薬品安全性情報の視覚化はすでに事例が示されている 1) 本論文では情報の視
法を示す. S
覚化に当たり， JMPを使用する. JMPはグラフ表示による探索的解析の先駆的な統計ソフトであり，数ト万
277


# Page. 273

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件にも及ぶ大規模なデータベースを取り扱うことができる.また，対話的にさまざまなグラフを作成するこ
I作用リスクのポジショニングを視覚
とが可能である.特に，グラフ上に医薬品名などを簡単に表示させ，高J
的に理解するのに有用である.本論文では， ?MDAの「データマイニング手法の導入に関する検討結果報告
書 Jの AdHoc解析&quot;で取り上げられている
「間質性肺炎」を副作用の例示対象とした 2) 最近ダウンロー
I作用データベース」を用いて， 1M?の機能である，
ドできるようになった ?MDAの「医薬品面J
ドリルダウン
付散布図・ツリーマッフ。及びセルプロットのグラフ作成手順と解析結果を示す.
2
. 方法
1M?を用し、た情報の視覚化のために， ?MDAの「医薬品副作用データベース」を整形し，解析 J
T
Jに加工し
たデータを原データとした.原データの作成方法の詳細については，広岡らの論文を参考いただきたい 3)
この原データを用いて，シグナル指標を算出し，ラインリストとした.シグナル指標のラインリストの詳細l
は，津田らの論文を参考いただきたい 4) 本論文で用いたシグナル指標のラインリストには，以下の項目が
含まれている.
項目名:薬効分類名，医薬品(一般名) ，報告件数 (N) ，ROR，ROR95%信頼区間下[混 (ROR下限) ，
?RR，?RRカイ 2乗値(カイ 2乗値)
1M?を用いた情報の視覚化のために，以下の前処理を行った.なお， 1M?のパージョンは 1
0
.
0である.
1
)
グラフで、薬効分類別のマークを表示できるようにする. 1M?のメニューから
る色/マーカ一分け」を選択し，
2
)
r
行」→「列の値によ
r
薬効分類名」を選択する.
グラフに医薬品(一般名)及び、薬効分類名を表示できるようにする
r
医薬品(一般名) Jを選択し，
1M?のメニューから「列」→「ラベルあり/なし」を選択する.薬効分類名も同様に設定する.
3
. ドリルダウン付散布図
ドリルダウン付散布図とは， 2つのシクaナル指標の関係を示した散布図に対して，詳細を示すために医薬品
(一般名)を表示した散布図であり，情報を(府敵することができる.図 lに各プロットのシンボルマークを
薬効分類で、表した散布図を示した.
にカイ 2乗値を，縦軸に ?RRを示した.いずれもデータの範囲が広いため，対数軸で表示し
散布図は横車 h
た.
ここでは，多くの医薬品が表示されているため，副作用リスクの高い医薬品に絞って，さらに検討を行う.
， ?RR ミ 1
0，カイ 2乗 値 三 1
0の範囲とした.ここでは医薬
図 2に，図 1の一部の拡大図を示す.図 2は
品数が絞られてきたので，薬効分類名を表示した. 1M?では，任意のプロットに対して，薬効分類名を表示
することが可能であり，また，表示位置も対話的に調整することができる.
2
7
8


# Page. 274

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出
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2
7
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# Page. 275

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9J2D5NQVJR.jpg)

日本で承認された医薬品の中で，間質性}]fj
i
疾忠、が自発報告されたものから，潜在リスクの可能性のあるシ
グナルが検出された医薬品は，薬~)j分類で見ると，漢方製剤，その他の JJ重湯用薬等が多く示されている.す
なわち，漢方や抗ガン斉J
Iにおいて「間質性}]i
i
j疾患」の潟、在リスクがあることが推測された.以後，間質性肺
疾患が副作用として自発報告された医薬品について，薬効分類ごとにリスクの相対的な大きさを表示する方
法を説明する.
4
. ツリーマップ
ツリーマップ (
t
r
e
e
m
a
p
) とは，二次元平面上の領域を入れ子状に分割することによって，ツリー構造のデ
6
) ツりーマップを利用した情報可視化の有名な例としては，世界のニュース
ータを可視化する手法である 5)，
記事をタイル状に並べて閲覧できる newsmap がある.他には，世界各国の人口比率が一目でわかるものが
I
n
t
e
r
n
e
tに公開されている.なお， JMPでは，パージョン 7
.
0からツりーマップの機能が装備された.
ツリーマップの利点として，次の 2つが挙げられる.
1
)
限られた空間を利用して効率よく情報の視覚化を実現できる. 2次元で区切られた範囲を隙聞なく利
用するため，限られた空間に多くの情報を詰め込むことができる.ツリーマップを使えば，画面上に
数百，数千の区分を一度に表示することも可能となる.
2
)
分割された各領域の面積を自由に決められる. Newsmapや HatenarMapsでは，このツリーマップの性
質を活用し，重要なニュース記事や著名なブロガーほど大きな面積で表示されるように工夫を行って
し、る.
医薬品の副作用リスクの相対的な大きさをツリーマップで表示させるために， JMPのメニューの「グラフ j
→「ツリーマップ」を選択する.本論文では，長方形のタイルの大きさに PRRを用い，タイルの色の濃さに
カイ 2乗値を用いることで，両者の大きさの程度を同時に表現している.さらに，タイルの詳細を示すため，
薬効分類名，及び医薬品(一般名)を表示するように設定した.図 3に JMPの設定画面を示した.
日二易自由:D額面，.1:1剛冊 I
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カテゴリ I
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列の選択
二
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E盟主主j
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一一一一一
」 仏J
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制 i
コード
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f 亡
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.
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図 3ツりーマップの設定画面
280


# Page. 276

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DEY2KPWQEM.jpg)

[
&#039;
;
(
[4に全医薬品でのツリーマップを示した.カイ 2乗値が大きい薬効分類は，その他の J重蕩用薬，不整脈
薬，漢方製斉1]，他に分類されない代謝性医薬品などであった.また， PRRが高い薬効分類は，漢方製剤，そ
の他の J重蕩用薬などが挙げられた.
]，長方形のサイズ:カイ 2乗値，色分け:PRR 白色(低)~黒色(高) )
図 4 ツリーマップ(全薬斉1
図 5は漢方薬に，図 6はその他の J重蕩用薬に絞ったツリーマップを示した.漢方薬ではカイ 2乗値が大き
い医薬品として，ノj
、柴占月湯，乙字湯，柴苓湯など， PRRが高い医薬品として，葛根加 T
l
t附湯，三黄潟心湯，
j
悶腸湯などが挙げられた.それぞれ件数は 5
0件以下であるが， PRRの値がし、ずれも高いことから，間質性肺
疾患の発現リスクが相対的に大きいことが示唆された.その他の腫務用薬では，カイ 2乗値が大きく，
PRR
が高い医薬品はゲファチニブ，パンデタニブ，エルロチニブ鹿酸塩などが挙げられ，ゲファチニブ及びエル
ロチニブ塩酸塩の報告件数は，それぞれ 9
8
2及び 5
2
0件で、あった.
図 7 に，全医薬品を対象として，ツリーマップの長方形のサイズと色に対応させる指標を逆にした場合の
例を示す.
これまで，ツリーマップでは，サイズにカイ 2乗値を，色分けに PRRを使ってきたが，それらを互いに入
れ替えて，図 7ではサイズに PRRを，色分けにカイ 2乗値を指定している.この図から漢方製剤に分類され
‑
1
;
&#039;
る医薬品が他の薬効分類に比して PRRが相対的に大きいことがわかる.また，カイ 2乗値はゲファチニフ&quot;
突出していることがわかる.このように，ツリーマップの表示では，サイズや色にどの指標を対応させるべ
きかについて試行錯誤が必要で5あり，目的に応じて検討を行うことが必要と考えられた.
281


# Page. 277

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJN8R59278.jpg)

図 5 ツリーマップ(漢方薬，長方形のサイズ:カイ 2乗値，色分け:PRR 白色(低)~黒色(高))
図 6 ツリーマップ(その他腫蕩用薬，長方形のサイズ:カイ 2乗値，色分け:PRR 白色(低)~黒色(高))
282


# Page. 278

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE9KMY2DE3.jpg)

図 7 ツリーマップ(全医薬品，長方形のサイズ・ PRR ，色分け:カイ 2 乗値白色(低)~黒色(高))
5
. セノレプロット
ツリーマップではタイルの大きさと色分けを用し、て， 2つのシグ、ナル指標を同 H
寺に表現したが，さらに他の
シグナル指標はと守んな結果で、あったのかを杷握するために，複数のシグナル指標の結一果をいっしょに表示さ
)
せたい場合がある.その時には，セルプロットという表示方法が適している 7
セルプロットは，複数のシグナル指標を同時に表示させるために，横{土シク守ナル指標の数だけ展開され，
!の値の範囲や種類に応じて
縦は医薬品名が展開されたテーフ守ルである.テープ、/レ内の各四角(セノレ)が，手J
色分けされるので，各シク、ナル指標の大きさが一目で確認できる. PRR及びカイ 2乗値に加えて，薬剤ごと
の報告件数， ROR，ROR95%下限の 3つの指標を追加し，全部で 5つのシグ ナル指標の大きさを色分けした
例を次に示す.
図 8に，漢方薬及びその他腫蕩用薬のセルフ。ロットを示した.セルは，左から!
J
頃に薬斉J
!ごとの報告件数，
PRR，カイ 2乗値， ROR，ROR95%下[授を示している.漢方薬では ，I
J、柴胡湯や乙字湯などはいずれの指標
1
白湯は N が多くカイ 2乗値が高か
も高く，三黄潟心湯は N が少ないが， PRR， RORが高かった.また，柴1
った.その他腰蕩用薬では，ゲファチニフマは N が多く，カイ 2乗値が高かった.また，パンデタニブは， N
は少ないものの， PRR，ROR，ROR95%下隈がし、ずれも高かった.なお
ル指標が算出できなかったことを示している.
2
8
3
xで示されているセルは，シグナ


# Page. 279

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE8RL655JD.jpg)

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A Hれ 刊 に H 判 抽 出
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ω 叫 刀ω1v 世ω 凶 拍 的 泊 山 神 拘 由 叫 3? 守口buu‑
一三日
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図 8 セルプロット (漢方薬及びその他のIl重場用薬)
6
. まとめ
本論文では，
i
特定の副作用が起こった場合，あるいは想定された場合に，日本で承認された医薬品でこ
れまでその副作用がどのくらい報告されて，潜在リスクの可能性は他の医薬品と比べて高いのか低いのか」
府l
敵することで容易にその情報を把握・理解できる
等の検討の￨努に， 自発報告された副作用情報を視覚化・ i
ことを示した.
潜在リスクのポジショニングにおいて，表示するシク。ナル指標の選択など留意すべき問題は残っているが，
試行錯誤的な検討を重ねることでノウハウが蓄積されると考えられる.
参考文献
1
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浜本階生:具体例で学ぶ!情報可視化のテクニック第 4凶 ツ リ ー マ ッ プ に よ る 木 構 造 の 可 視 化 ( 後
編)，
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(
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)， SASユーザー総会論文集.
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，
SASインスティチュートジャパン:JMPテクニカルニュース:2012年 2月 28H号
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285


# Page. 281

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JM2MZNMJW.jpg)

PMDAの「医薬品副作用データベース」を用いた副作用リスクの評価
自社医薬品の副作用リスクのポジショニングへの活用‑
(
5
) 潜在的リスク分析の事例研究
0重 田 寛 文 I 津 田 克 彦 2
l キッセイ薬品工業株式会社
2 大鵬薬品工業株式会社
開発企画部
データサイエンス部
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要旨
本企画セッションで紹介した手法を用いて PMDAI
医薬品副作用データベース Jを活用し，開発中の医薬
品の潜在的リスク分析を評価する方法について検討したので紹介する.仮想事例として新たな抗生剤 Xの開
1
作用情報を「医薬品副作用データベース j と統合し，抗生斉]
1
の治験にお
発事例を想定し，治験で得られた高]
]，あるいは同種同効薬とシク、、ナル指標を比
いて着目された副作用のシク守ナル指標を算出し，市販後の全薬斉 1
較し考察した.開発中の医薬品の潜在的リスク分析の一つのアプローチとして，本企画セッションで提案し
医薬品副作用データベース j を活用したシグ、ナル指標の比較評価，ならびに視覚的確認手法は有
た PMDA I
用であると考えられる.
キ ー ワ ー ド :PMDA副 作 用 デ ー タ ベ ー ス シ グ ナ ル 検 出 潜 在 的 リ ス ク 分 析
1.はじめに
自社医薬品の副作用に関する潜在的リスク分析は企業にとって重要な課題であるが，他社の医薬品を含め
1
作用情報を分析する事により，自社医薬品の副作用リスクの相対的な位
て市場で処方されている医薬品の高]
置付けを評価する事が出来る 1)
2012年 4月より「医薬品司l
作用データベース j が PMDAのホームページ
から入手可能になり，大規模な副作用データベースに基づく自社医薬品の潜在的リスク分析に利用出来る機
1
作用に閲し， PMDAの「医薬品
会が開かれるようになった.本論文では臨床開発中の医薬品に観察された高]
287


# Page. 282

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副作用データベース Jを利用して潜在的リスク分析を行う具体的な手法について，新たな抗生物質の開発事
例を想定した解説を行う.
2
. 想定する事例
本論文で検討した仮想、の事例について説明する.ある製薬会社で、開発中の医薬品(抗生剤 x) は，作用機
序の新たな特徴を持ち，臨床第 E相試験で従来品に耐性の感染患者で高い有効性が示された.抗生剤 X の第
日村i
試験で胆石症が l件発現したが，臨床上，大きな問題はなかった.抗生剤 X の非臨床試験でも発現して
いるが，少数で用量反応性がなかったので，危険性は指摘されていなかった.抗生斉JX
I の第血中目試験で， 2
件発現した.
医薬品副作用データベース」で胆石症の被疑薬報告されて
抗生剤 X おける胆石症発現について PMDA r
し、る全医薬品，あるいは類薬と比較して相対的なリスクの大きさについて評価したい.
3
. 方法
本企図i
セッションの各論文で解説してきた手法を適し，シグナル指標を算出，評価するためには下表のよ
医薬品副作用データベース j から導出したデー
うな 2X2分割表が作成出来るデータが必要となる. PMDA r
タセットに抗生剤 Xの情報を足し込み，下表のような 2X2分割表を作成する必要がある.
J
xと胆石症に関する 2X2分害J
I
表
表 2 抗生斉 I
胆石症
その他副作用
計
抗生剤X
a
b
f
その他薬剤
c
唖
き
、
抗生斉JX
I は治験で開発中の医薬品であるため，基本的には「医薬品副作用データベース」には高J
I
作用被疑
薬情報として含まれておらず，広岡らの論文 2)で紹介した PMDAデータベースから作成したシグナル指標算
出のためのデータと閉じ形式で抗生剤 X の副作用データを作成・準備し， 2つのデータを足し合わせる必要が
1
7件であったとすると足し合わ
ある.治験データで観察された抗生剤 X の胆石症が 3件，その他副作用が 1
せたデータから集計した結果は表 2のようになる.
表 2 PMDAデータと抗生斉I
J
X治験データに基づく 2X2分割表
胆石症
その他副作用
計
抗生剤X
3
1
1
7
120
その他薬剤
229
556816
557045
副作用名を「胆石症 Jと「その他」に 2分類し，津田らの論文 3)で紹介した方法で、シク守ナル指標を算出した.
288


# Page. 283

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4
. 結果
シクーナル指標の
つで、ある PRRでの抗生斉Ijx の順位(被疑薬報告 3件以上の薬剤で PRR値降1
)
頃にソート)
を表 3 に示す.抗生斉IjXは 3番目の位置付けて、あった.
表 3 胆石症被疑薬 PRR 高値順のりスト(報告件数 3以上)
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3
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557165
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3
117
229 556816 557165
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5
3
.
5
8
.
6
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554795
557165
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3.
4
5
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4247
226
229
551084
552686
557165
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抗てんかん剤
∞
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5
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.
5
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.
3
次に山田らの論文 4) で紹介した方法に従いドリルタョウン付散布図，ツリーマップ，およびセルフ。ロットで
抗生斉IjXの胆石症シグナル指標を視覚化した.結果を図 lから 3に示す.
289
7
.
8
0
.
9
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.
6


# Page. 284

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3EKQ8GMGED.jpg)

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20.0000
40.0000
60.0000
80.0000
100.0000
120.0000
図 2 ツリーマップ(長方形のサイズ.カイ 2乗値，色分け:P
R
l
i 白色(低)
2
9
0
黒色(高))


# Page. 285

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そな〉飽のホルモン割(主むねレモン剤をさむ。)
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生漬議烹到
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その飽の生殺学的裂萎I
血圧降下剤
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言~}~語血症南葉~
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起きさ弱音治炎到
短完全顕彰両炎剤
際君主弔部
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、
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牛
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27.
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弓弓
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つつ
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ε
ε
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4500
110
ROR950
，
もL
C
L
盟副
図 3 セルフo ロット(応答変数:N，Plm，カイ 2乗値， IWI~ ， IWR下限)
算出したシグナル指標値を視覚的に確認する事により，図 lに示すように抗生剤 Xは市販薬で胆石症の被疑
薬として報告されている薬剤と特別異なったシク守ナルプロファイルは示していないものの，図 3では治験で
R
R値において胆石症に関するシクcナルを示している事が確認された.
得られた結果が特に P
P
R
R値の高かった薬剤のうち，抗生斉I
j
Xと同種同効と考えられる薬剤とのシグナル指標の比較結果を表 4に
示す. R
O
R，P
R
Rともに抗生斉I]Xは同種同効薬と近い値を示し，同薬に対する R
i
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kR
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oは 0.9，O
d
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o
は0
.
8
9であった.
291


# Page. 286

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/87DLZW5YEG.jpg)

表 4 同磁同5ij
J
薬とのシクーナル指標の比較
抗生剤X
類薬
(主にグラム陽性・陰性菌に
作用するもの)
胆石症
3
5
1
その他副作用
117
1457
PRR
6
0
.
8
1
0
3
.
8
χ
2乗値
1
7
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.
3
4053.5
ROR
6
2
.
3
1
0
7.
4
ROR下限
1
9
.
7
78.
4
5
. まとめ
本企画セッション各論文で紹介した手法 .
2J
.4
)を応用し， PMDA r
医薬品百J
I
作用データベース」を利用して
J
xにおいては治験
開発中の医薬品の潜在的リスク分析を評価する方法について検討した.仮想事例の抗生斉I
で観察された情報に基づき，市販の薬剤に比較して高めの胆石症のリスクを有する事が確認出来た.市販薬
.
9程度である事から，同効薬で、胆石症
で高いシク守ナル指標を示している同効薬とリスク比オッズ比ともに 0
J
xも特に注意するする必要があり，承認申請に際しては同様の注
の発現頻度の高くなる状況に関し，抗生斉I
意喚起，及び市販後の安全性監視計画を立案する必要があると考えられる.
文献
1
) 独立行政法人医薬品医療機器総合機構，データマイニイング手法の導入に関する検討結果報告書(平成
2
1年 3月) 1
l
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2
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.
p
d
f
2
) 広岡
禎，山田
雅之 (
2
0
1
2
)PMDAの「医薬品副作用データベース」を用いた高J
I
作用リスクの評価
自社医薬品の副作用リスクのポジショニングへの活用
SASユーザー総会 2012論文集
3
) 津田克彦，重田寛文 (
2
0
1
2
):PMDAの「医薬品副作用データベース」を用いた副作用リスクの評価
自社医薬品の副作用リスクのポジショニングへの活用
4
) 山田
雅之，須々田
SASユーザー総会 2012論文集
寛(
2
0
1
2
):PMDAの「医薬品副作用データベース」を用いた副作用リスクの評価
I
作用リスクのポジショニングへの活用
自社医薬品の高J
292
SASユーザー総会 2012論文集


# Page. 287

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# Page. 288

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2EVD1M6XEQ.jpg)

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会
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一
…
…
竺
二
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剖D
冠動脈 CT
データを対象とした F
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eM
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によるサブ、ポピュレ‑ションの同定プログラムの開発
/
西本尚樹 1、真鍋 f
恵子 2、伊藤陽一人宮本佳史子4、寺江聡2、白土博樹4
1 北海道大学探索医療教育研究センター
2 北海道大学病院放射線診断科
3 北海道大学大学院医学研究科臨床統計学分野
4 北海道大学大学院医学研究科放射線医学分野
ムー恥開閉山11
… ーマ:ゾ2
砲
I
2
要旨:
F
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eM
i
x
u
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r
eModelの推定を行う PROCFMMを用
いて、分布の混合比を推定する精度を検証した。
実例として冠動脈 CT
の狭窄に関する背景因子に対
して、 2種類の正規分布を指定し混合比を推定した。
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く
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l
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￠γ1
キーワード PROCFMM、冠動脈 C
T、心臓周囲脂肪量、
295
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# Page. 289

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/57GY2GNR7L.jpg)

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L
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4aS尚一附…ゅ
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勺‑町2
I
本発表の流れ
1.冠動脈狭窄について
2
. 冠動脈狭窄を予測する因子
3
. サブ、ポピュレーションの可能性
4
. 有限混合モデルについて
5
. シミュレーション
6
. 適用事例
7
. まとめ
l
鈍$.:1‑や儲 m
抑制ロ山内シ切
[I]J~
心筋梗塞とは
・ 虚血性心疾患の 1つで、心臓を栄養する冠状動脈が狸
室、文は盟塞することにより血流量が減少し心筋が壊
死した状態で、ある。
冠動脈の狭窄の診断に冠動脈 CT(コンビュータ断層)検
査を用いている。
F
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e
t
t
e
rネッター解剖学アトラス第 5版，南江堂
2
9
6


# Page. 290

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EQMPXQYJP.jpg)

.ユ~ぬ~刊…一
2012
悪性新生物
約3
5万人
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数
総
亡
死
、哩 2 ・&#039;=;~
心疾患
約1
8万 9千人
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厚生労働省人口動態統計 (2010)
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畑
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J
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舗w
I
虚血性心疾患死亡率に影響を及ぼす高血圧や糖
尿病、高脂血症などの項目は改善しておらず、こうし
たり¥イリスク者」対策をさらに充実させる必要がある。
一厚生労働省川建康日本 2
1中間報告
MRI画像による冠動脈プラークと心外膜周囲
脂肪のイ本積から、冠動脈狭窄の因子として、
一心外膜周囲脂肪の体積が示唆された。
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(MESA)，2011
2
三三立
カルシウム、脂質、細胞の死骸による堆積物
2
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7


# Page. 291

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KJ4VY6NZE1.jpg)

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…
…
一
…
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けいれ?却
目的
冠動脈狭窄患者の中には、心臓周囲脂肪が多い群
と少ない群が混在している。 CT
検査データから、心臓
周囲脂肪量によってハイリスク群を特定することができ
れば、リスク評価に有用である。
i
m
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aを作成し、分布の混合
本研究では、 s
比を推定する精度を検証した。また、 F
i
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i
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e
M
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x
t
u
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eModelを適用する実例として、冠動脈の狭窄
の事例に適用した。
I似+縫いん山内~trn~
2ÒJ~
有 限 混 合 モ デ ル(
F
i
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eM
i
x
t
u
r
eModel，FMM)
分布の混合比を推定するモデル。
k個の分布が混合しているデータに対して、 j番目
の確率(密度)分布円を説明変数 xと位置パラメー
タ一戸、スケ‑)レ 1
¥ラメータ中による分布として求め
る
。 j番目の確率(密度)分布 P
iとその混合比九の
乗算を加えたものとして推定する。
へ
ヱπ
μ
f
(
y
)=
巧)
P
j
(
Y
;X
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j
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J
j
)
モデルの仮定
1
. FMMの要素分布の数は既知である。
2
. 要素分布のパラメータは、あらかじめ区別できる。
3
. 観点.
1値 i
立無相関である。
2
9
8


# Page. 292

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE136V5DJG.jpg)

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FMMプロシージャの Syntax
PRO
♀ FMM&lt;options&gt;;
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工 ESbayes‑options;
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l
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CLASSv
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e
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c
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凶 OOELe
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s
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/model‑options&gt;;
凶OOEL+&lt;
e
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s
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/model‑options&gt;;
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&#039;
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iMODELステートメントの指定の仕方がいくつかあり、要素となる
i分布毎に分布の形状や説明変数を指定できる
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，
，
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eModel，FMM)
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x
a
m
p
l
eより、牛が餌箱に向かう時間間隔
のデータ
期待するサブポピュレーション
1 餌を食べる間隔が短い
2
. 1よりも長い
3
. 餌を食べる間隔が長い
‑2
︒
︒
.
.
，
，
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i
円
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lA.伽t
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# Page. 293

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GEWPWL58J2.jpg)

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有限混合モデル (
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，
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x
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eより、牛が餌箱に向かう時間間隔
のデータ
期待するサブポピュレーション
1 餌を食べる間隔が短い
2
. 1
よりも長い
3
. 餌を食べる間隔が長い
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1
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eより、牛が餌箱に向かう時間間隔
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. 餌を食べる間隔が短い
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よりも長い
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# Page. 294

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47ZK5MN973.jpg)

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ム
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ニ
如
何?
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1
2
飽I
シミュレーションデータの作成
3群以上を推定することもできるが、今後適用する事例で、 2群が
最も多いと考えられるため\~群仏群、 B群)を想定した。
シミュレーションデータの条件
分布:正規分布
1
.平均の距離 (
1
0、20、3
0
)
2
.分散比 (
1
:1、1
:
2、1
:
3
)
3
.混合比 (
7
0
:
3
0、8
0
:
2
0、9
0
:
1
0
)
P
4
』
ー
11 …
…
一
シミュレーションデータの作成
γa
シミュレーションデータの条件
分布:正規分布
A群 +B群 =100例
3x3x3=27条件を設定
各条件 i こ 100 セ~/トのデータを発生
た士一
各データセット毎!こ MSEを算出した
PROCFMMは、説明変数を入れて回帰を行うこともできるが、
シミュレーションデータで、は、説明変数を加えないで行った。
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̲dummy̲;r
u
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procFMMdata=sim05gconv=O;
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;
r
u
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;
p
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u
n
;
301
J


# Page. 295

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ6Q9N8DJV.jpg)

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メ
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舗時給…仰向‑
f
J
J
2
6
1
2
I
FMMの結果(シミュレーションデータ)
A群 N(0，
102)
B群 N(20，
102)
F
i
n
i
t
eM
i
x
t
u
r
eModel
による結果
A群 N(0，
102)
B群 N(10，
102)
1
A群
J
それぞれの分布の
ヒストグラム
Jfr
J C d ddN7
制
f
J
l 鉱~宇恥抑制ロ…抑
FMMの結果(シミュレーションデータ)
‑
l
iJrr‑
混合比70:30，距離 20，標準偏差 10:20
P
一
一…
一‑
一
一
一
一
m
一
守
一
一 一
、
、
混合比80:20，距離 20，標準偏差 10:20
真の混合比を変更して距離 20，標準
偏差 10:20のときの結果
1&quot;
t
混合比90:10，距離 20，標準偏差 10・20
302


# Page. 296

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ5RN59874.jpg)

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崎
&gt;
，
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f
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え
ち
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&#039;
.
;
̲
，
等倍
よ
謝
華
r
，
2倍
。~
f
掛キ!
3倍
‑平均聞の距離が大きくなるほど、
また、標準偏差の比が大きくな
るほど真の混合比に収束する
!
立
作ヲ&#039;也&quot;
I
随
時
総
…
…
…
マケ
D
MeanSquar~_ø E:rrqC_(~ ミユレーシヨンデータ)
5日
;毘壱壬ヒ
5∞~
450~
~
9
0
:
1
0平 均 聞 の 距 離 =10
1
I
‘
混合比 9
0
:
1
0，平均聞の距離 =20
5
5
0
悶
450
∞
4W~
4
;
.
.
J
350
23CC
:
!
S
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2
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5
0
1
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主 3∞
j
2
5
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∞
2
C
{
)寸
:
5
0‑
j
∞
lC{)~
等倍
2倍
3倍
等倍
2倍
3
f
音
so~毘合上ヒ 90:10 平鈎聞の距離 =30
5
∞
→
‑標準偏差の比が大きくなるほど.
MSEが大きくなった。
I
4501
，
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0
0
1
&#039;
‑
&#039; 350
主制イ
2501
2 4
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.
.
j
1
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・
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I一一一一一一 I
I
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等倍
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，
‑
I
3
1
音
303
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川
混合比 9
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:
1
0，平均聞の距離 =
2
0
ーーー一言アて?一、
︑liltイ
‑J
川リ
•、.
合
b/勺L
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J
一
混合比(シミュレーションデータ)
混合比 9
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:
1
0，平均聞の距離 =
1
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引 Ul
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一
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舞
金
ふ
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昌
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# Page. 297

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE3P2NYGJ5.jpg)

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ο
，
:
ベ
ー
l
m
I
シミュレーション結果の考察
平均値のみのモデルで PROCFMMをかけたところ、標準偏差
の比が大きくなるにつれて、真の混合比に収束するように見え
るが、 MSEは大きい
〉ぱらつきが大きくなることで、混合比の大きい分布の推定
がしやすくなるためだと考えられる
〉ただ、ぱらつき自体は大きいため、 accuracyは低い
推定自体がうまくいかないケースもあった
〉正規乱数を発生させているため、標本の平均値自体が近く
なってしまうと推定がうまくいかない
〉分布の形状から初期値を設定するなど、帝J
I約をかける必
要があるだろう
，
……mJrI
￨ 鉱 倣 ;;tL.Jn]j
~
実データへの適用
対象:
冠動脈狭窄が疑われ CT(コンビュータ断層撮影)検
1
2例中欠測を除いた 100例
査を施行された 1
評価項目:
右肺動脈以下心周囲の脂肪体積
性別、 BMI、年齢、腹部内臓脂肪体積、腹部皮下脂
肪体積
304


# Page. 298

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8EDLZW5NJG.jpg)

[~ぉ←や悦;んムミ問均一
被験者背景
:γD
川
力ーネ jレを描く
∞
﹁十
iprock
帥de帥 =CT
univarVAR9ω/bwm=企
4;
Ir
u
n
;
.
，
D;~.t 円以~t;Orl &lt;
lndK mo! 0
&quot;
&quot;円
，t
yforVAR9
れ
一し
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‑‑i
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こヨし一
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引/
¥
こO
&#039;
l(
(
j
&#039;
K仰
¥
ひ
I=‑
縫
い …
η
W&#039;
H
J
.
J
!
.
:
.p
l
ゾ
mI
PROCFMMによる分布の推定
procfmmdata=CT001gconv=ONOITPRINT;
0
)
:
modelVAR9=/d
i
s
t
=
n
o
r
m
a
lk=2oarms(32550，8255
modell
亘
而
而IDuke s∞
c。
陀凶画函P4..=VmA附R12V
.
以
&#039;AR13/
山
川
日
一l
肘
↓ ¥
l
右肺動脈以下の心周囲脂肪の体積
f
を結果変数にしてモデル化。
I
I
1
¥
¥
¥
調主任論分布を指定￨
;回帰用に指定した説明変数
305


# Page. 299

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7P2D9GN78.jpg)

L~ハ
叫(今
r
.制空I
\~
:
I
総ユ+総会均開仰向山…
候補となる説明変数を加えて、有限混合モデルを推定した
後
、 5%水準で、有意ではない説明変数を除外して再度、モデ!
ルの推定を行った。
年齢
BMI
腹部内臓脂肪
|鉱ルザー儲~… J~~tr~~
結果
分布の混合比の推定
306
2
0
1
2


# Page. 300

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2JVD1M6YJQ.jpg)

?
r
/
マ
2
;
1
χ
1I極秘重量 111W151114初出方伊miJ~
結果
PROCFMMによる分布の推定
・
0 stributionandE
s
t
i
r
、a
官 tedOensityforVAR9
制 E.b~toodC酬開句~D・，，~，tl&quot;&quot;
，.
J
O
!
占 m
&quot;
。 叩 問 問 欄 間 幽 明 醐 醐
1
醐 &quot; ∞ &quot; &#039; &quot; ，抽
VAR9
¥
1
1
4
極 1
極日経.倒的
モデルの判定
F
i
tS
t
a
t
i
s
t
i
c
s
‑2LogL
ik
e
l
i
h
o
o
d
12223
AIC(
s
m
a
l
l
e
ri
sb
e
t
t
e
r
)
12383
AICC(
s
m
a
l
l
e
ri
sb
e
t
t
e
r
) 12399
BIC(
s
m
a
l
l
e
ri
sb
e
t
t
e
r
)
12591
PearsonS
t
a
t
i
s
t
i
c
876323
E
f
f
e
c
t
i
v
eParameters
8
E
f
f
e
c
t
i
v
eComponents
2
307


# Page. 301

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5EGY2GNWEL.jpg)

…
陣内」5
5
h
正規分布のパラメータと混合比の推定
コンポーネント 1
ParameterEstimatesf
o
r&#039;
N
o円 na&#039;
lModel
Component E
f
f
e
c
t E
s
t
i
m
a
t
e StandardE
r
r
o
rz
Value Pr&gt;
I
z
l
1I
n
t
e
r
c
e
p
t ょ
と 99
9
2
3
6
3
4
‑342
1 BMI
1
4
1
8
4
2
36320
3
9
1
、
0
0
0
1
1 VAR12
08468
02440
347
00005
1 age
4
2
2
8
4
0
7
4
6
21
567
く0
0
0
1
1 Variance
7
5
9
8
6
1
1
3
4
5
2
9
00006
コンポーネント2
ParameterEstimatesf
o
r&#039;Norma&#039;
lModel
Value Pr&gt;
I
z
l
Component E
f
f
e
c
t Estimate StandardE
r
r
o
rz
2I
n
t
e
r
c
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t
~旦19
4
69
7
8
7
2 Variance
9
0
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.
0
3
6
1
4
0
4
6
1
1
1
1
1
縫い……?
三
1
78
9
&lt;
0
∞1
.
剖1~
.
ParameterEstimatesforMixingProbabilities
Effect
しinkedScale
Estimate StandardError
)ntercept，
2
.
6
4
6
4
0.
4535
，. Probability
zValue Pr)I
z
l
571
(0001
0
.
9
3
3
8
二つの分布を推定するに当たり、 BMI、
腹部内臓指肪、年齢が有意で、あった。
/
0で、あった。
/
0:70
分布の混合比は約 930
308


# Page. 302

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JQMPXQQ7P.jpg)

(SAs.::z.-.，，-a.………ム鰯~
実データへの適用結果の考察
分布の推定に当たり、いくつの分布が混ざっているかは臨床的な
判断が必要
〉
あらかじめ放射線科専門医よりアド、バイスを受けた
回帰を行うにあたり、 2つのうちどちらの分布を推定しに行くのか
選択が必要
〉
説明変数を入れる分布を誤ると推定できない
平均のみで推定を行う場合、初期値の設定に強く依存する
今後の課題
混合比からサブポピュレーションを同定することができた。
ま、今後推定したそれぞ、れの心周囲脂肪の体積の
心臓 CTのデータで l
50%，75%以上)の発症割合が異なるかを調査
分布で、冠動脈狭窄 (
する
I
f
i
4
a
!
存
会
一
一
一
一
…Iム 川 崎 三m
I
まとめ
シミュレーションの結果から
ぱらつきが大きくなることで、混合比の大きい分布の推定がし
やすくなるため、真の混合比を推定できるようになる
平均値聞の距離が大きい、標準偏差の比が大きい組み合わせ
が推定精度が良い
2
. 実データへの適用から
心臓周囲の脂肪体積がことなるサブ、ポピュレーションで、冠動
50%，75%以上)の発症割合が異なるかを調査すること
脈狭窄 (
が課題である
3
.
PROCFMMについて
7
0
0セットの混合比を推定
シミュレーションデータの処理で、は、 2
したが、 CPUI
n
t
e
lC
o
r
ei
52
.
5
G
H
z、メモリ 8GHz
、
で3
分程度で
あった。医療の領域では、疾患群のサブポピュレーションを特
定するニーズがあることから今後使用頻度が増えると考えられ
る
。
1
309


# Page. 303

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/K74VY6NYJ1.jpg)

…
.
1
1
5
山4
5
i
参考文献
1
.C
.Miao，S
.Chen，J
.Ding，K
.L
i
u，D
.L
i，R
.Macedo，S
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L
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i，J
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ima，andD
s
s
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c
i
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fp
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A
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coronarya
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E
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s
s
l
e
randA
.McDowell，&quot;
I
n
t
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u
c
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&quot;i
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eSAS@
Proceduref
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eModels，
，NC，2012，p
p
.1
‑
GlobalForum2012Conference，Cary
2
2
.
310


# Page. 304

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ136V5N7G.jpg)



# Page. 305

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJWPWLWM72.jpg)

L
o
g
i
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t
i
c回帰モデルにおける変数変換 (
f
r
a
c
t
i
o
n
a
lp
o
l
y
n
o
m
i
a
l
s )とモ
デル適合度診断
古川敏仁
株式会社ノくイオスタティステイカル
リサーチ
代表取締役
Th巴 u
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lpolynol11i
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hHosm巴r‑LemeshowT
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1
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lResearchCo.L
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P
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t，
己日
要
線形モデ、ルにおいては、連続量説明変数の変数形式のモデル適合度診断は、残差プロットや AICなど
o
g
i
s
t
i
c 回帰モ
を用いて、対数変換など適切な変数形式を選択することは比較的容易である。しかし、 L
デルに如、ては、 ÞG宣主型l_cr::~ 値変数であり、推定値と誤差は独立の関係ではない。ゆえに、線形モ
デ ルで、用いたような手法をそのまま用いることはできない。
r
a
c
t
i
o
n
a
lpolynomials とい
そこで、海外では一般的に用いられているが本邦ではあまりなじみのない f
r‑
一
一
一
一
一
ー
う手法を L
o
g
i
s
t
i
c回帰モデ ルの連続量説明変数に適応し、 Hosmer‑L巴meshow検 定 や ROC AUCなどの
適合度指標とともにモデル適合度を評価する方法を紹介する。
キーワード
L
o
g
i
s
t
i
cr
e
g
r
e
s
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n，仕a
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s，1
1
1
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g，Hosmcr‑L巴1
1
1巴showTest，NUl11c
r
i
c
V
a
r
i
a
b
l
e
はじめに
一般的に回帰モテ守ルで、は、応答 yと説明変数 x の関係は、 2次元上に x‑yプロットを描いてみれば一目瞭
然であるし、また、残差への系統的なエラーの存在は、 x と残差のフ。ロットを作成すればこれまた確認でき
る
。 Logisticモデルはリスクの評価や Propensity解析のような因果推論的解析に多用されるモデ、ルだ、が、
以下の 2点のような性質から、線形モデルに用いられる fittingの良し悪しを確認するような手法はそのま
までは使えない。
1
) 応答 y は [
O，
I
Jの 2値変数であり、 x‑yプロットや残差プロットでは、 xの変化に伴う yの変化を確認
しにくし、
2
) 線形モデルで、は、ある x
j のもとでの条件付期待値 E
(
Y
j
l
x
j
)と誤差は独立でhあるのに対し、 Logistic
313


# Page. 306

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EZK5M5ME3.jpg)

d;
dめー
モデ、ルで、は条件付期待値と誤差とには以下の関係が存在する。
Var(ち[
X
j
)=町 π(
X
j
)
(1 π (巧))
ここで I
吋 は x=対となる例数、 π(刈)は x=勾のときの応答 Y の予測確率
/
そこで、 L
o
g
i
s
t
i
cモデルで、は (
x
j，yj
) の個別データの対応ではなく、 xを適切に E区分した区間での平均
，
‑一一ー一ー一一一ー一ー一一一一一ーーーーーー一ー一一一ーー一一一ー一一一一一一
値の対応を考えることになる。つまり、応答 Yを Y
=
1 イベントあり、 Y
喝
ーー
一
ー
一
一
‑
.
.
.
の区分の y と xの平均
なし
‑
‑ ‑ー ‑
とした場合、 xの k番目
mean(Y)k=丸
、 mean(x)k yの平均値二確率の l
o
g
i
t変換値 l
o
g
i
t
(
P
k
)= log(ヂ~)を
‑Pk
J
̲
求めれば、 x，yが logisticモデ、ルに適合するならば、 l
o
g
i
t
(
P
k
)とm
ean(x)kは直線関係、になる。例えば、心血
管疾患 (
C
V
D
)の発生の有無と Bi
¥
&#039;Pの関係をグラフ化すると図 lのようになる。 BNP値は対数正規分布すること
が知られており、実視[J値と対数変換値のどちらがモデル適合性がある泊、が興味の対象となる。図 1 b
)は BNP ̲
値を 1
0パーセンタイル区分したときの logit (CVD発症率)と BNPBNP (実測値、対数値)をグラフ表示し
たものである。実測値、対数値どちらが logit と直線関係に近いのか、あるいはモデ、ル適合性が良いのかグ
ラフからは判別しにくい。そもそも、説明変数の区間区分は任意であり、区分の仕方によって、図表にイメ
ージも違ってくる。そこで、 BNP のような連続量説明変数の変数変換形式によるモデル適合a↑生を定量的に評
r
a
c
t
i
o
n
a
lp
o
l
y
n
o
m
i
a
l
sや Hosmer‑Lemeshow検定、ノ
価するような手段が必要となってくる。その手段の lつに f
ROC AUCなどがある。
‑
0
̲
5
‑
1
‑
5
‑
2
.
5
‑
3
.
5
・4
o
50
100
150
2
口
戸
一
一
一
一
一
一
一
「
一
一
ー
す
』
一
一
?
一
一
一
一
一
一
一γ一一一一一一ー一一一一一)一一一一『
実散軸
0 1 2 3 4 5 6対数軸
モデル f
ittingを評価するための統計手法
Fractional Polynomials
f
r
a
c
t
i
o
n
a
lp
o
l
y
n
o
m
i
a
l
sは、連続量説明変数の変数変換形式である。単変量解析、多変量解析どちらの場合で
も lつの説明変数に適応できる。 f
r
a
c
t
i
o
n
a
lp
o
l
y
n
o
m
i
a
l
sは一般的に以下に示す l次(1=1)、2次形式(J=2) の
s)を xの l
o
g
i
t関数とする。
変数変換である。 g(x，
川)記せ
J
=
I 1次形式
L
p=‑2，
‑
1，
‑
0
.
5，
0，
0
.
5，1
，
2，
3 た だ し 出 og附
314


# Page. 307

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y76Q9N957V.jpg)

J2 2次 形 式
二
g
(
x，
s
)=日。 +XPs
l+x
P
l
o
g
(
x
)
s
Z
g(x，
s
)=日。 +XP1sl+XPZsZ (pl~p2)
{
p，
p
l，
p2=・2
駒
，1
ー
，0
.
5，
0，
0
.
5，1
，2，3 ただし、 x
O
=
l
o
g
(
x
)
}
例えば、 CVDの例の BNPでは、 Jニ 1 g(x，
s
)=日。 +BNp1sl 実視J[値
値
p=1、g(x，
s
)=日。+log(BNP)仇 対 数
p=Oとなる。また J=2では、 pl=O、p2=0のg(x，
s
)=戸。 +log(BNP)lsl+log(BNP)zsz、pl=O、p2=ー0.5の
g(x，
s
)=s
o+1叫 BNげ s
l+ 帯 。 2
など問えられる。
具体的な作業は以下の手順で行う。
、 J 236個すべてのモデルにデータをあてはめ、 ‑
2
I
o
g
(尤度)を計算する。
① Jニ 18個
二
② J 18個のモデ、/レの ‑
2
I
o
g
(尤度)を小さい 1
)
頃に並べ、最もノl
、さいモデルを MinJ=Iモデルとし、その H
寺の
二
之l
o
g
(尤度)を M
i
n
(
‑
2
I
o
g
(尤度 )
I
J
=
I
)とする。また、変数変換をしない J
=
I モデ、/レのー2
l
o
g
(尤度)を ‑
2
I
o
g
(尤
度l
測定値)とする。
③ 統 計 量 G(I♂ 1
)
=(
‑
2
I
o
g
(尤度￨測定値))‑Min(‑
2
I
o
g
(尤度 )
1
1
=
1)を求め、 G(I，
p
l
)を自由度 lの が 検 定 で 検 定 す
I
， pl)&gt;3.84ならば、 MinJ
=
Iモテ ルの採用を検討し、 χユ検定が有意でなければ変数
る円。すなわち、 G(
変換はしない。
④ 続 い て J=2モデルを検討する。 J=236個のモデ、/レの ‑
2
I
o
g
(尤度)をノj
、さい 1
)
慎に並べ、最も小さいモデルを
MinJ=2モデルとし、その時の ‑
2
I
o
g
(尤度)を Min(ー
2
l
o
g
(尤度 )
I
Jニ 2
)とする。
(
1
) もし、 G(I，
p
l
)が有意ならば、 G(pl，
(
p
l，
p
2
)
)
=M
i
n
(
‑
2
I
o
g
(尤 度 )
I
J
=1
)
‑
M
i
n
(‑
2
1
o
g
(尤 度 )
1
1
=
2
)を求め、
G(pl，
(
p
l，
p
2
)
)を)を自由度 2の χ2検定で検定する円。
(
2
) もし、 G(I，
p
l
)が有意でなければ、 G(1
，
(
p1
，
p
2
)
)
=‑
2
I
o
g
(尤度 l
測定値 )‑Min(‑21og(尤度 )
I
J
=
2
)を求め、
G(I，
(
p
l，
p
2
)
)を)を自由度 3の χ2検定で検定するペ。
⑤ J=2モデルが有意な場合、 MaxJ=2モデルの採用を検討する。
p
l
)、G(p1
，
(
p1
，
p
2
)
)の分布に関しては、 Royslonと Altmanらのシミュレーション研究 (
1
9
9
4
)によって、
ペ:G(I，
J
=
1モテ、ルは実測値モデ、ルに比べて p乗パラメー夕、 J=2モデルは、。 2ならびに p
l、p2パラメータの自由
度分の情報量が増加することが報告されている。
Hosmer‑Lemeshow検 定
線形モデルでは残差は (
y‑j
i
) で示すことができるが、 l
o
g
i
s
t
i
cモデルでも以下のような残差を考えること
c
o
v
a
r
i
a
t
ep
a
t
t
e
r
n
)
ができる。今、説明変数 x、(あるいは複数の説明変数 xでも同様)がとり得る値のパターン (
すべてを考え、 j番目の値を x
J、x
jを持つ例数を l
吋とし、そのときのイベント例数を刻、モデル確率をのと
すれば、分ニ mjめ
となり、残差 rは以下に定義できる。
yj‑m
j釘)
r
(
y
j
，
命)̲ (
VJ ，
，
&quot;
)
/
‑
， J}
mjPJ(l‑pJ)
j舟 ( ト 命 的j‑mj均)の標準誤差であり、白と誤差は独立ではないためこのような規準化
ここで、 jm
が必要となる。また、この残差の二乗和は Pearsonχ2統計量と呼ばれ、自由度 J
‑
(
p
+1
)のカイ二乗分布に従
315


# Page. 308

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う。(Jは covanatep
a
t
t
e
r
n数
、 pは変数の数)
2
x
= I~=l (
r
(
払向)/
この統計量も、モデルへの当てはめの良さを示す iつの指標にはなるが、連続量変数では lつの c
o
v
a
r
i
a
t
巴
p
a
t
t
e
r
nに属する例数が lに近くなるため、カイ二乗分布への近似に問題が生じることになる。そこで、 x を
=
1
0、x値の 1
0パーセンタイル区分が用いられる。)で以下の統計量 Cを
適切に g区分した区間(一般的には g
求める。
r̲&quot; g (Ok‑nk&#039;Pk)2 ̲ ̲ ck ̲
. =
‑̲ ck mjp
]
L= 2
.}
;
=
1
;
;
;
;
石Z高 ， Ok =2
.]
:
;
;
1Y
j
&#039; Pk = 2
.]
:
;
;
1 nk&#039;&#039;
，&quot;
，&quot;
ck:k区分の c
o
v
a
n
a
t
ep
a
t
t
e
r
n数
1
可 : k区分の j番目の c
o
v
a
r
i
a
t
ep
a
t
t
e
r
nに属するデータ数
J
1k
&#039;
:
k区分のデータ数
Cは Hosm巴rと Lemeshowのシミュレーション研究から自由度 g
‑
2のカイ二乗分布へ近似できることが報告
g
‑
2
) に基づく検定は Hosmer‑Lemeshow検定と呼ばれ、
されており、ぷ (
Cの が (
g
‑
2
) 近似特性は良いこ
とが知られている。
SAS では、モテールオフ。ションに LACKFIT オプションを指定すれば Hosmer‑Lemeshow 検定結果が、
SCALE=p と AGGREGATE オ プ シ ョ ン を 指 定 す れ ば P
e
a
r
s
oJ1 χ 2 検 定 結 果 が 出 力 さ れ る 。 SAS の
Hosmer‑Lemeshow検定の出力は、 1
0パーセンタイルこ、とに区分されたグ、ループ別の、例数、イベント観察例
数、期待値が出力される(表 1
)。そのため表 lを見れば、モデル適合性の良い区間と問題がある区聞が一目
f
i{[認できるようになっている。
で&#039;
表 1 CVDデータにおける対数変換値の Hosmer と Lemeshow 検定の分割
グループ全体
CVDニ 1
観測値
CVDニ O
期待値
観測値
期待値
3
1
2
2
0
9 、
2
2
0
.
5
1
0
3
91
.5
2
3
2
4
2
9
8
2
8
5
.
2
2
6
3
8
.
8
3
3
0
1
2
8
1
2
7
6
.
7
2
0
2
4
.
3
4
2
9
4
2
7
8
2
7
6
.
8
1
6
1
7
.
2
5
2
8
3
2
7
1
2
7
0
.
1
1
2
1
2
.
9
6
2
8
5
2
7
3
2
7
4
.
6
1
2
4
1
0.
7
3
1
1
3
0
4
3
0
2
.
2
7
8
.
8
8
3
4
0
3
3
2
3
3
3
.
2
8
6
.
8
9
1
2
4
1
2
0
1
2
2
.
2
4
1
.8
1
0
5
4
9
5
3
8
5
4
2
.
5
1
1
6
.
5
Hosmer と Lemeshow の適合度検定
力イ 2乗
1
4
.
5
9
1
2
自由度
Pr&gt;ChiSq
8
0
.
0
6
7
6
316


# Page. 309

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9J2D5N5DJR.jpg)

ROC AUC
ROCAUCは、検査 xに関しすべての関値をカットオフとし、感度(イベント例中正しくイベントと判定さ
1合)を縦軸に、 l
一特異度(非イベント例中正しく非イベントと判定された割合)を横1
1寺にとったとき
れた害)
に描治、れる ROC曲線の曲線下面積で、ある。 AUCの持つ意味は以下の 2つで、ある。
1
) 感度、特異度の期待値、すなわち検査の診断能を示す数値であり、 AUC=0.5 の場合まったく診断能の
ない検査であることを示す。一般的に 0
.
7以上であれば診断能がある、 0
.
8以上で良い診断能、 0
.
9以上
で、際立って良い診断能といわれる。
2
) イベントと非イベントのすべての組み合わせを考えた場合、イベントに属すると予測するモテツレ他率
がイベントの方が高い組み合わせの割合。
ROCAUCはノンパラメトリック統計量ーであるため、 J
=
1のような変数変換ではその値は変わらない。また、
J=2の場合において、モテ、ル適合性は増すが、 c
o
v
a
r
i
a
t
ep
a
t
t
e
r
n数の減少のため AUCは減少する場合もある。
AUCはモデ ルの診断能の評価指標で、はあるがモデ、ル適合性の評価指襟て、はない。しかし、多変量解析におい
て、交互作用や変数の組み合わせを評価する場合、モテ、ルの診断能とモデル適合性が同一方向となる場合が
あり、モデル迎合性の重要な指標となる場合がある。
SAS l
o
g
i
s
t
i
cプロシジャでは「予測確率と観測データの応答との関連性」出力の c統計量が AUCに該当す
る
。
SASコーディング例と結果の解釈
SASコーディング
作成した SASマクロ(添付 1)では、 f
r
a
c
t
i
o
n
a
1p
o
1
y
n
o
m
i
a
1
sの Jl、J2のすべての変数変換形式に対して、
二
二
之1
o
g
(尤度)、I‑Iosmer‑Lemeshow検定の C、自由度、 p値
、 P
e
a
r
s
o
n x2検定のが値、自由度、 p{
直
、 ROCAUC
を算出し、 J
=
1、J=2クソレープ別 l
こ‑
2
1
o
g
(尤度)のノj
、さい順にソートしている。
出力の利用について
CVDデータに関して、表 2に J
=
1ク寸ルーフ。の出力結果が、表 3に J=2のグ、ループのー2
1
o
g
(尤度)が小さい 4
つモデ.ルの出力結果を示している。
表 2 CVDデータにおける f
r
a
c
t
i
o
n
a
1p
o
1
y
n
o
m
i
a
1
s出力
J
=
1
Hosmer‑Lemeshow
検定
p
(次数)一 2LogLR
l
o
g
ー 1
319.8
0
.
5
1
3
2
4
.
7
4
0
.
5
1376.
1
3
7
9
.
7
1440.2
2
1485.2
2
1506.
4
3
1525.6
X2
1
4
.
5
9
46
5.
6
9
.
2
4
27.54
1
3
3
.
7
6
119.12
220.15
197.54
DF
8
B
B
B
B
B
8
6
P
l
直
0.0676
0.7073
く.
0
0
0
1
0.0006
く.
0
0
0
1
く.
0
0
0
1
く0001
く0001
317
Pearsonx2検 定
ROC
DF
164
164
164
164
164
164
164
164
AUC
0.774
0.774
0.774
0.773
0.774
0.732
0
.
7
6
9
0.700
X2
0
.
9
9
1
.
3
0
1
.
45
3
.
1
1
2
.
2
3
5.
44
3.
40
4
.
1
5
P
l
直
0.5055
0.0063
0
.
0
0
0
1
く.
0
0
0
1
く.
0
0
0
1
く.
0
0
0
1
く.
0
0
0
1
く.
0
0
0
1


# Page. 310

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DEY2KPKMEM.jpg)

表 3 CVDデータにおける f
r
a
c
t
i
o
n
a
lp
o
l
y
n
o
m
i
a
l
s出力
J
=
2
Hosmcr‑Lemeshow
検定
p
(次数)一 2LogLR
l
o
g
一
，0
.
5
1
3
1
0
.
9
，
‑
l
l
o
g
1
3
11
.
1
O
.
5
l
o
g，
1
3
1
1
.
7
，
l
og
*l
o
g 1
3
1
2
.
1
l
o
g
2
4.
41
4
.
8
9
4
.
9
6
4
.
5
8
DF
8
8
日
日
p
l
直
0.8186
0.7689
0.7618
0.8014
Pearsonχ2検 定
DF
p
l
直
4949
163
0.
163
0.5448
163
0.5069
163
0.
4227
2
1
.00
0
.
9
8
0
.
9
9
1
.02
ROC
AUC
0.774
0
.
7
7
2
0.774
0.774
J
ニ lク、、ルーフ。においては、対数変換値が最も小さな ‑
2
I
o
g
(尤度) 1
3
1
9
.
8であり、 p=1すなわち実測値の BNP
値の 1
3
7
9
.
7 との差は 5
9
.
9
&gt;
3
.
8
4であり、 l次変換では BNP値は対数変換がモデル適合性が有意に高いことが
.
0
6
7
6、Pearsonχ2検定の p値は 0
.
5
0
5
5であり、 Pearsonχ2
示されている。 Hosmer‑Lemeshow検定の p値は 0
検定では、モデル適合に問題となるような系統的なエラーは検出されないが、 Hosmer‑Lemeshow検定では有
)を見れば明らかなように、 BNP値は 20までほとんど CVD リス
意ではないが p値は小さい。これは図 1 b
クは変化せず、 20以降、対数 BNPと直線的に l
o
g
i
tが増加しているため、その分の系統的エラーが検出され
‑
Lemeshow検定の出力(表 1
)からも、 B
N
P
:
;
;
;
2
0に該当するクーループ l
ム3
たためだと思われる。また、 Hosmer
のイベント数とモデル期待値の布離が大きいこともこれを示唆している。つまり、 Pearsonχ2検定よりも
Hosm巴トLem巴show検定の方が、変数形式のモテ ル適合度異常に関する感度が高いことを示唆している(表 2
)。
しかし、 2行目
平方根変換においては、ー2
l
o
g
(尤度)1
3
2
4
.
7は対数変換値より有意に悪いモデ、ル適合性だが、
Hosmcr‑Lemeshow検定は P=07073 と有意ではなくなり、 Pearsonχ2検定 P=0.0063 とこちらは、有意となっ
ている。これは、 Hosmer‑Lcmeshow検定に代表されるモデル適合度検定はどのシチュエーションでも均一な
性能を示すものではなく、モデル適合性は複数のツールを用いて総合的に判断するものであることを示して
p1
，
p
2
)
=
(
0，
‑
0
.
5
)の組み合わせが最も大きな ‑
2
J
o
g
(尤度)をもち、 J
ニ iの最大値の対数
いる。 J=2の組み合わせで、は (
モデルとの差は 1
3
1
9
.
8・1
3
1
0
.
9
=
8
.
9であり、自由度 2の α=0.05のカイ二乗分布点 5
.
9
9よりも大きな値なので、
J=2の 2次モデルが BNPの CVDリスク予測には有用であることが示唆されている(表 3
)。なお、 (
p1
，
p
2
)
=
(
0
ー
，0
.
5
)
においては、 Hosmer‑Lemeshow検定 P=05146、Pearsonχ2検定 P=0.6067とも有意ではなく、 2次モデルの当
てはめのよいことが示されている。
さて、 2次モデルが選択される理由は先に示した BNP値は 20までほとんど CVDリスクは変化せず、 20以
o
g
i
tが増加しているためであると想像され(図 1 b
)る。また、この結果は、 BNP&lt;=20
降、対数 BNPと直線的に l
のデータを除いた f
r
a
c
t
i
o
n
a
lp
o
l
y
n
o
m
i
a
l
sの結果で 2次形式が有意にならないことからも確認されている。
市 ρというモデルは臨床的に理解しづらいため、実際の CVD予測モ
引 =sO+J
o
g
(
B
NP
)sl+
しかし、 l
デ、/レで1
立l
o
g
i
t=sO+l
o
g
(
B
N
P
I
B
N
P&gt;20)sl+I
(
B
N
P:
52
0
)
s
2という、 lndex関数を用いたモデルを採用した。
ー
ー
一
.
.
.
.
.
.
.
.
.
̲
ー
一
一
一
一
一
一
f
r
a
c
t
i
o
n
a
lp
o
l
y
n
o
m
i
a
l
s おわりに
•
fractional polynomialsは
， logisticモデ、ルの連続量変数の変数形式の選択において非常に強力なツー
・
ルで、あり、今回は、その原理、 SASプログラム見本、結果の解釈の仕方を紹介した。
今回の事例は単変量解析の事例であるが、多変量解析においても同様に fractionalpolynomialsは強力
なツーノレで、あり、特に交互作用や変数の組み合わせに関して ROCAUCが重要な役割を持つようになる。
318


# Page. 311

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•
‑
2
I
o
g
(尤度)、 H
o
s
m
c
r
‑
L
e
m
c
s
h
o
w検定、 P
e
a
r
s
o
n x2検定は、連続品変数の変数変換の迎合度診断にそれぞ
れ強力なツールとなるが、また、それぞれ限界もあり、グラフ表示と合わせ総合的に変数変換の適合度
診断を行う必要がある。
・
連続量変数の変数変換の形式は最終的には臨床的観点力、ら決定する必要がある。
•
f
r
a
c
t
i
o
n
a
1p
o
1
y
n
o
m
i
a
1
sのような変数変換選択方法はデータ依存性があり、 e
x
t
e
r
n
a
1v
a
1
i
d
a
t
i
o
nでそ
の妥当性を確認する必要がある。
添付 1:SASコーデイング
/
* f
r
a
c
t
i
o
n
a
1p
o
1
y
n
o
m
i
a
1
s変数の作成*/
私~IACRO
D
D
D
;
出D
O1
=
1%
T
O8
;J
&amp;
l
.
&amp;
l
.=
J
&amp;
1
.
*
J
5
;
覧E
N
D
;
出~IEND;
札E
TV
A
R
=f
r
a
c
t
i
o
n
a
1p
o
1
y
n
o
m
i
a
1
s変数名 P
;
D
A
T
AA
N
L
; S
E
TS
A
Sデータセット;
J
I
=
&amp;
V
A
R
*
&amp;
V
A
R
*
&amp;
V
A
R
;
J
2&amp;
V
A
R
*
&amp;
V
A
H
;
J
3&amp;
V
A
H
;
Q
H
T(
&amp;V
A
l
n;
.
]
4S
J
5L
O
G
(
&amp;
V
A
R
);
J
6
=
1
/J4;
J
7
=
I
/
J
3
;
J
8
=I
/
J
2
;
二
三
三
三
%
D
D
D
; R
U
N
;
/*統計量出力マクロ*/
出M
A
C
R
OL
G
S
T
;
P
H
O
CD
A
T
A
S
E
T
S
;
D
E
L
E
T
EF
I
TA
SG
DH
S
;
R
U
N
;
Q
U
lr
;
O
D
SO
U
T
P
U
TA
s
s
o
c
i
a
t
i
o
n
=
A
SF
i
t
S
t
a
t
i
s
t
i
c
s
=
F
1
TLackFitChiSq=l~
p
r
o
c1
0
g
i
s
t
i
cd
a
t
a
=
a
n
1
;
V
D(巴 v
e
n
t
=
&#039;I
&#039;
)
=
&amp;
v
a
r
/L
A
C
K
F
I
T;
m
o
d巴1C
r
u
n
; Q
U
lr
;
O
D
SO
U
T
P
U
T G
o
o
d
n
e
s
s
O
f
F
i
t
=
G
D
;
p
r
o
cl
o
g
i
s
t
i
cd
a
t
a
=
a
n
l
;
m
o
d
e
lC
V
D
(
e
v
e
n
t
=
&#039;1
&#039;
)
=
&amp;
v
ar/S
C
A
L
E
=
pA
G
G
H
E
G
A
T
L
r
u
n
;
Q
U
I
T
;
‑
2L
o
gL
&#039;
D
A
T
AF
I
T
;S
E
TF
I
T
; I
FC
r
i
t
e
r
i
o
n&#039;
二
;I
W
N
;
D
A
T
AA
S
;S
E
TA
S
;I
FL
a
b
e
l
l
=
&#039;車且; R
U
N
;
D
A
T
AG
D
;S
E
TG
D
;
I
FC
r
i
t巴r
i
o
n
=
&#039;P
巴a
r
s
o
n
&#039;
; R
E
N
A
M
ED
F
=
G
D
D
F P
r
o
b
C
h
i
S
q=
G
D
P
r
o
b
C
h
i
S
q ;R
U
N
;
D
A
T
AD
A
T
&amp;
N
; M
E
R
G
E F
I
TA
SG
DI
I
S
;N
=
&quot;
&amp;N&quot;;
H
U
N
;
D
A
T
A&amp;
d
a
t
;S
E
T&amp;
d
a
tD
A
T
&amp;
N
;R
U
N
;
制E
N
DL
G
Sr
;
3
1
9


# Page. 312

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE9KMYMPE3.jpg)

/*ルーチン*/
PROC DATASETS;DELETE FP FPB FPC;IWN;
DATA FP;CC=l;RUN;
DATA FPB;CC
ニl
;
R
U
N
;
DATA FPC;CC=l;RUN;
弘MACROF
P
;
出D
O N二 l弘TO8
;
9
s
t
;
%let var=&amp;j&amp;n;%let dat=fp;弘1
%let var= J&amp;N J&amp;N.&amp;N;弘l巴 tdat=fpb;%lgst;
出L
ETS=見EVAL(&amp;N+1);
%DO NN &amp;
S 弘TO8
;
二
e
t dat f
p
c
;出19sL
%let var= J&amp;N J
&amp;
N
N
;出1
二
%END; %END;
出M
ENDF
P
;
%
F
P
;
*
/
/キ出力
PROC SORT DATA=FP;
BY DESCENDING InterceptAndCovariates ;
R
U
N
;
c巴1
1シート名 1!R6C2:R280C10&quot;;
fi1ename e
x dde 九 x
data nu11
SET F
P
;
fi1e e
x
put N InterceptAndCovariates ChiSq DF ProbChiSq
ChiSqDivDFGDDF GDProbChiSq nVa1ue2
run，
DATA F
P
2
; SET FPB F
P
C
;
PROC SORT DATA=FP2;
R
U
N
;
BY DESCENDING InterceptAndCovariates ;
R
U
N
;
x dde 九 x
c巴 1IJ2!R6C2:R42C10&quot;;
f
i
1巴namee
data null
SET F
P
2
; fi1e e
x
put N InterceptAndCovariates ChiSq DF ProbChiSq
ChiSqDivDF GDDFGDProbChiSq nVa1ue2
run，
参考文献
1
) App1ied Logistic Regression Second Edition，David ~ Hosmer， Stan1ey Lemeshow， Wi1ey 2000
2
) Royston， P
.， and A1tman， D
.G
. (
1
9
9
4
) Regression using fractiona1 po1ynomia1s of continuous
o
u
sparametric mode11ing (
w
i
t
h discussion). App1ied Statics，4
3， 429‑467
covariates: Parsimo日i
3
) Hosmer，D
.w
. andLemeshow，S
.(
1
9
8
0
)
. Agoodness‑of‑fitt
e
s
tfort
h
em
u
1tip1e10gsticregression
mode1
. Commu日ication i
n Statics， A10， 1043‑1069
320


# Page. 313

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE8RL6LXJD.jpg)

IsムミトLig--iみよiJ-LJ71f ナヤ湖~
生存関数における信頼バンド構成法の比較
佐蔵聖士，浜田知久馬
東京理科大学工学研究科
Comparisono
fconfidence
bandsf
o
rs
u
r
v
i
v
a
lf
u
n
c
t
i
o
n
MasashiS
a
t
o
.Chikuma Hamada
Graduates
c
h
o
o
l0
1E
n
g
i
n
e
e
r
i
n
g，TokyoU
n
i
v
e
r
s
i
t
y
0
1Science
11+
倣
…
…
一
一 :勺 γmJ
要旨:
生存関数の信頼バンド構成法の定量的，包括的な比較はなされてお
らず，いずれの手法を用いるべきか明確ではない
本 発 表 で は 信 盟1¥ンドの定量的な比較により，推奨される信頼バン
ドの手法について報吾する
一
一
キーワードー生存関数，信頼バンド~. L
1FETESTプロシジャ
3
2
1


# Page. 314

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LELKL9LNJR.jpg)

1総長片手 I….ょ.三~~;~~ ~ ~/
I
2
0
1
2
7
生存時間解析 [
1
]
ある基準の時刻からある目的の反応がおきるまでの時間の
解析
打切りを考慮
ニ
コf千百守!日 l
患者
一一一、
合死亡=イベント
A
0 生存
B
A ...通常のデヲ
C
B...脱落デ‑&#039;9
。
」一一一時間
観察終了時点
c...観察打切り
I.
チ
縫
い
則
的
I
}
l
.
‑
&#039;
.
，
.
:
，t&#039;7!1!~副~
生存関数・ハザード関数 [
1
]
生存関数:S
(
t
)
時点 Iまでイベントが起きない確率
J、ザード、関数:h
(
t
)
時点 Iの瞬間でのイベントの発生率
CM
)
1
t
ヘ
(︑
生存関散(指数分布)
ハザード関数(指数分布)
h(/) ニ λ
庄ヨ
7b‑
一=一
巨‑
h
‑
︑
︑
︑
︑
︑︑
︑
︑
。
h
(
l
)今
I
S(/)ニ exp(λ/)
時間 (
1
)
0
3
2
2
時間 (
1
)


# Page. 315

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JM2MZMQJW.jpg)

.
γヨ1m
I
S
A
S.
:
:
1
‑
&#039;
f
&#039;
‑
.
椀
伝
説
得
力プラン・マイヤ‑推定量 [
1
] (以下， KM推定量)
生存関数の推定量
I
1(I‑d)J
生存関数: S
(
r
)
=
(
I
‑
dl/
nl)
x
(
I
‑
d2/112)
x，
，
，
=
d 時占 h 二J
おけるイヘント総故
I
l
引
&quot;時占ι
I お1.ヘ、主リスク&#039;1¥合の大キさ
~(
1
)
。
う
f
時間
|鉱.付金一一…一三ごっ弓mJ~
Product‑Limit生 存 推 定
10
08
00
時
位
制
04
。
2
。
。
2
t
L:打ち切 t
) ̲̲̲̲̲̲ 95~&quot; 恒輔曜界口陥 H ， lト Wdl附め Ig 繍区間|
323


# Page. 316

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJRMV6VKE9.jpg)

γ
‑
却
[
F
J
￨ドミふ2
5
ム
!
1
u
1
l
…
KM推定量の信頼区間
• Greenwoodの公式
相t
)J~ S
(
t
)
2xl
l
L
&lt;
tdi
/
n
i
(
n
‑d
)
i
i
Va
信頼区間
S(
t
)+Za/2~Var[S (
t
)
]
I
S
A
S:::L‑&lt;fIー倣…
mv=jll!ECm抑
制~
KM推定量の信頼バンド(同時信頼区間)
• KM推定量の信頼区間
各々の時点における生存割合の区間推定
95%信頼区間ある時点において， 95%の確率で生存割合の真値が含
まれるような区間
KM推定量の信頼バンド
時点全体における生存関数の同時区間推定
‑ 95%信頼バンド:すべての時点において， 95%の確率で生存割合の真
値が含まれるような区間
3
2
4


# Page. 317

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PEXVZMZ57X.jpg)

I
1
1
鴨緑.主将校.マ:ザa
信頼バンドの種類
• EP型信頼バンド
5
(
t
)
‑
e αぃ a
σs
(
t)
5
(
t
) 壬 S(
t
)~ 5
(
，
)+九 α
(L，(lu )σ&gt;，
()
5，()
u)
(l(
N
a
i
r
.V
.N
.(
1
9
8
4
)
• H W型信頼バンド
S(I)- iI_a(OL4ー~ (1)lS(I) 壬 5(1) 壬 d(f)+l1g(ctt~)!?1σ~ 1
()
l
S
(
I
)
W.J
.H
a
l
landJonA(
1
9
8
0
)
1
5
(
1
) 生存割合の推定量
σ
;(1)生存割合の分散
l
I 弘l4ä!給一……咽:tt&#039;7&#039;~.:-
下川
REI
積極限法による生存推定
リスクのおる封象裏書
10
08
。。
徒
制
体
o
.
02
。
。
さ
拾
。
。
&quot;
。
5
10
、
15
+打ち切り口 95¥Hi
:
J
lI
‑WI
!!
!
f
l
e
f田信晴パンド口 9
5 E凹iI! P
re
c
i
s
i凶 BiJnd1
325
10


# Page. 318

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3EKQ8G8RED.jpg)

1
1
平日.ふ一一
副I
2
川 . .
変換による区間の算出
‑ 得られた生存割合 S
(
t
)を関数 g
(
x
)で、変換(以下 ，g
(
x
}を変換関数と
呼ぶ)
S
(
t
) g(x})g
(
S
(
t
)
)
変換後に区間を計算し逆変換
g
(
S
(
t
)
):
tl判 Va
似S
t
(
)
j
吟
g
‑
I
(g(S(t))川6~Var凶W)])
11
2
関2
~&#039;ß.~叩ザー総会 7宮内問f1ElI.:・轟m!咽均金抑
L
1FETESTprocedureで計算可能な 5種類の変換 [2][3]
名称
変換関数
g
(
x
)
=
x
変換無し(以下， L
1NEAR)
対数変換(以下附
!
g
(
x
)ニ l
o
g
(
‑
l
o
g
(
x
)
)
二重対数変換
以
(
以
以
下
下
下A
L
L
S
O
O
I
N
G
G
S
L
l
C
n
Q
)
G
)
逆正弦変換((
g
(
x
)=l
og
{
x
)
l
g
(
x
)
=
s
i
n
‑I(ぷ
)
g
(
x
)=l
o
g
(
x
/
(
l
‑x
)
)
ロジット変換
12
326


# Page. 319

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L73P2N2GE5.jpg)

[山メム治ん…:ぷ強引
UFETESTプロシジャのプログラム例
信頼バンドの型を指定 (EPorHW)
ALLで両方を出力
(ASINSQRTo
rLOGLOGorL
lNEARo
r
LOGo
rLOGIT)
1
3
I
I
去十蝕?……→却[f)
SAS9.3L
1FETEST
プロシジャで計算可能な信
頼バンド
• EP型
， H W型信頼バンド
・それぞれの型で 5種類の変換が可能
司
I
~~~~~?~~i~能
‑デフォルトでは， H W型 +LOGLOGが適用される
14
327


# Page. 320

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/87DLZWZNEG.jpg)

ふ
「S
ュザー給……一… 弓
:?
?
?
?
2
6
1
2
1
小標本下(く 200)で仕様が推奨されている信
頼バンド・変換関数
• E
P型 信 頼 バ ン ド + A
S
I
N
S
Q
N
a
i
r(
1
9
8
4
)
• E
P型 信 頼 バ ン ド + LOGLOG
K
a
l
b
f
l
e
i
s
c
h，P
r
e
n
t
i
c
e(
1
9
8
0
)
• E
P型 信 頼 バ ン ド + L
O
G
I
T
M拙 e
r，E
s
c
o
b
a抑 制
• H W型信頼バンド+変換無し
B町 a
n
.Li凶州側)
上記の組み合わせでは，サンプルサイズが 2
0以上までは
妥当な結果が得られる
1
5
‑
=
m
‑γJjn12￨
ムャ十や
背景・問題点のまとめ
• S
A
S
9
.
3では KM推定量に対する複数の信頼バンドが構成可能
小標本下における包括的な比較は未だに報告されていない
研究目的
・小標本下における，信頼バンド構成方法の比較・推
奨される信頼バンドの検討
/
1
6
328


# Page. 321

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJP2D9DNJ8.jpg)

I 鮮民主主務5174194jr: 一三??vsi~
左遺
• 5A59.3で、計算可能な 1
0タイプの信頼バンドに対し，シミュレー
ション実験により以下の 3を評価指標とした比較を行う
1
被覆確率
2 バンド幅
3
. 真値がバンドから外れる時点
‑発生させる生存時間のパラメータや，サンプルサイズ，打切り
I合などのシミュレーション条件を変化させ，各信頼バンドの
害J
性能を評価する
17
.
r.:z，.....y‑..
SAS
7
1
I
W17
&#039;
J
1
γ
~ユーザー緯会対問問~去市川知
五渋川ア主
ふ‑山以弘」 叫 に ‑ 吋
γ
γ
川三
「 仙d
-.，~団
7
人~戸&amp;Jι
シミュレーション設定 1
.生存時間分布: 打切り，タイデータなし
》ワイブル分布 (λ=0.9，α=2)
〉ガンマ分布 (λ=0.2，α=3.8)
》対数正規分布 (μ=ー0.
4
， a=0
.
6)
• N:20，
40，80
，1
6
0
・信頼水準 95%
・シミュレーション回数 :
1
0
0
0
0
0回
18
3
2
9


# Page. 322

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2EVD1M1YEQ.jpg)

￨鋪ユィー総会的…
一
i
l
i
‑
‑
，
&#039;
.:
s
;~
、¥
、
、
、
ー
一
、
、
ワイブル分布
~，..........
ガンマ分布
、
、
、
、
、
、
、
¥
、
、
¥
、
、
、
¥
、
¥
、、
¥
、
貝
、、
、
一
も‑
a
合 &quot;
対数正規分布
1
9
I
ふ付金 …
n
異なる生存時間分布での比較 (n=40)
n=40
0
.
9
9
0
.
9
7
0
.
9
5
2093
.UNEAR
砲
事
ロLOG
DtOGlOG
o9
1 .~
・lQG
t了
日 AS!NSQ
0
.
8
9
0
.
8
7
ワイフル分布
ガンマ分布
330
20


# Page. 323

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/57GY2G2W7L.jpg)

民一一一扇子ザ
ワイフル分布での被覆確率 (n=20，
40)
099
097
095
2093
.
L
lNEAR
電
ロIOG
車
図 LOGLOG
091
固 LOGIT
臼 ASINSQ
089
087
085
H W型
H W型
EP型
=
=
n 2
0
n 4
0
I見~千綿一一……iv
21
7vtm~
ワイフル分布での被覆確率 (n=80，
160)
099
097
532
999
GOO
‑置電車
.UNEAR
ロIOG
・
図 lOGlOG
lOGIT
回 ASIN
引
5Q
00
9
7
88
5
8
0
EP型
EP型
H W型
n=8
0
H W型
n=1
60
331
&quot;


# Page. 324

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EQMPXPQJP.jpg)

ム
ミ
ギ
み
鈴
:
…i
およみアャ.羽iFI
シミュレーション設定 2
‑生存時間分布:タイデタなし
》ワイブル分布(，¥=0
.
9，α=2
)
• N
:160
ル打切り割合 50%，
75%，
87.5%
‑信頼水準 :95%
・シミュレーション回数 :100000回
2
3
勺
.
で2副I
￨山手村舎……ムム
打切り割合を変化させての比較 (0%‑ 87.5%)
099
097
O.9~
2
0
.UNEAR
目
Ol
OG
置 ，
皐
図 lOGlOG
091
.lOGIτ
図 ASINSQ
089
0
.
8
7
0
.
8
5
50%
87.50%
332
日%
2
4


# Page. 325

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KJ4VY6YYE1.jpg)

「
1
1
一
一
会..
一
千
円.舗1~
シミュレーション設定 3
‑生存時間分布: 打切り タイデータなし
1
，ワイフル分布
(A=0
.
9，α=0
.
5
)，(A=0
.
9，
α=1
)，(A=0
.
9，
α=2
)
(A=0
.
9，α=5
)，(A=0
.
9，α=1
0
)
• N:20，40，80，1
6
0
.信頼水準 :95%
・シミュレーション回数 :
1
0
0
0
0
0回
2
S
H
A
S
:
:
I
.
‑‑
[(
。
!
.~.
a
7~Tl1&#039;T&quot;DHツリー，
! ~;，
は F
、
¥
︑
¥
¥
、
、
一
¥
、
¥
1
、 ーも
、
←
量
ー~， &#039;
o
.P
:
︑
︑.
︑
.
舎
，
‑
一
ー
一
ー
』
、
司
、、
¥
、
︑
、
、
、
、
¥
‑注
{拘色多
レ
&quot;
26
333


# Page. 326

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE136V6NJG.jpg)

l
ヤ
ミ
ユ
平
総
7
1
J 一
一
一
n7
I
f
&#039;
I
I
D
&#039;
ρ
ウ.創I
2
異なる形状の生存時間分布での比較 (n=40)
099 ‑
097
095
2
0
.UNfhR
電
OlOG
目
車
図 lOGLOG
0
.
9
1
固 lOGIT
巴A5INSQ
089
0
.
8
7
085
EP型
H W型
EP型
EP型
H W型
H W型
EP型
H W型 I EP型
H W型
α = 2 α = 5 α =
10
α=0 . 5 α = 1
27
2
O
l
I
i 鈍ー健全 fl:.J-nMll!l…b~.~
区間幅 (HW型，指数分布.n=
2
0
)
ー喝回・LlNEAR
‑
.
:
:
J
o
‑
・ 100
・ぜr‑LOGLOG
・
+
←
・ LOGl
T
・噌昨ーA5!NSQRT
09
0
.
8
0
.
7
0
.
6
E
凶 0.
5
0
.
&#039;
03
02
01
。
O.
0
.
2
0&#039;
06
08
1
.
2
16
1
.
&#039;
28
3
3
4


# Page. 327

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GEWPWL4MJ2.jpg)

I‑
ふ俗ム……ぷ‑主ゾmJ
ー
一
一 EPlnoSO)
区間幅(指数分布，変換なし)
一 ‑‑HW(n=50)
一‑!P(n，S50) 一
一
一
一 KW{n=550)
08
07
OG
---~イウフグ一一一一一一一一一
o
s
ι
，
，
，
，
，
，
，
，
，
，
，
，
〆三二一ーー一一一/
〆
/
l
I
!
l!!&quot;
M
03
J
/・1 子 一 三 コ コ ラ 戸L
01
o .
‑
0
02
06
12
08
&quot;
16
2
9
I‑
絡
会
rIgt
~.2J:. ~:，.
ぃ
γ1
r
m
2
j
‑分布の種類・形状に依らず，被覆確率は同様な傾向を示すことが確認
された
・EP型の信頼バンドについて
L
1NEAR，
LOGLOG，L
O
G
I
Tは信頼水準を保持できていない
L
O
Gは信頼水準を保持するが ， /
J、標本下では区間幅が大きく(L
1NEARIこ
比べ 30%程度)増加する
~ ASINSQI
ま信頼水準を 2サ%程度上回り，保守性が見られる
E
P型の信頼バンドは生存関数が 0
，1付近では定義されず，そ
の近傍での性能が不安定になる
30
3
3
5


# Page. 328

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47ZK5M2M73.jpg)

(ω~ー倣…仰い~
プ.組I
2
盆塁
•
H W型の信頼バンドについて
r
いずれの変換を用いても信頼水準を満たし特 l
こ
L
1NEAR，LOGITr
;
!
:信頼
水準を 1%‑3%程度よ回る保守的な傾向が見られる
， LOGLOGを用いたものは被覆確率が信頼水準に最も近づ、〈傾向が見られ
る
‑信頼バンドの幅について
，H W，EPの型による違いはサンプルサイズの変化による違いよりも小さい
ことが確認された
， LOGを用いたものは区間幅が増加することが確認された
31
1
1
4
嚇
主と量三
‑小標本下では LOGLOG変換を用いた H W型の信頼バンドが
推奨されることが示唆された
・保守性が重要な場合には変換を用いない H W型の信頼バ
ンドが推奨される
今後の課題
‑より詳細なサンプルサイズでの検討
・尤度比型等の他の信頼バンドとの比較
3
1
336


# Page. 329

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「録詩吟 I
両院長
参考文献
[
1
]浜田知久馬 (
1
9
9
9
)，&quot;学会・論文発表のための統計学ヘ東京大学出版
[
2
]W.J
.H
a
l
l，J
.A
.Wellner(
1
9
8
0
)，
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l26，p
p
.265‑275
D
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[
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[
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]M.H
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円
America
33
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1
1
み吟
参考文献
[
6
]W.O.Meeker，L
.Escobar(
1
9
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8
)，&quot;
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TimeData&quot;，NewY
[
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&quot;
337


# Page. 330

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統計教育と統計ソフトの共生
新村秀一
成膜大学経済学部
C
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iShinmura
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i
v
.
Depto
fEconomics，
要旨
統計に限らず理数系の学問を習得し，実際に問題解決学として生きた知識を身につける王道がある.
それは
I
専門家が必要とする機能を全て備え，初心者から専門家までが使いやすいソフトがあれば，そ
れを背得し実際の問題解決を心掛ける」ことである.また，統計ソフトは「統計学の最良の個人家庭教
師 J になる.この 2点は私の統計学習の実践から得た結論である. 1
9
7
1年に大学を卒業し，幸いにも大
阪府立成人病センターで「心電図の自動解析システム J の診断論理を判別分析などの統計手法で研究す
8歳ごろまで統計書で勉強したが，
る機会に恵まれ，統計が自分の一生を支える学問になった.そのため 2
ASを自分の家庭教師にするため， SASを導入し受託
どこまでいっても達成感が得られなかった.そこで S
a
l
l 副社長の技術レポートを翻訳し I
S
A
S による回帰分析の実
計算サービスを行うことにした.また， S
ASと ]
¥
I
Pで「学生の成績 J と「科学万博」のデータを用いて重要な
践」として出版したのを手始めに， S
AS のミニコン版の代理屈になり， 3
2社の製薬企業と
統計手法を解説した書籍を出版した.また一時， S
ASをシステム販売した.企業人としては，企業やセミナーでの教育しか経験がなかっ
金融機関 l社に S
9
9
6年に大学に移り統計教育に取り組んだ. SASや ]
¥
I
P を使った統計実習では，重要な統計手法
たが， 1
を用いて， 2
0頁以上の統計レポートを提出させている.その中の秀逸なものを紹介する.また， 2010年
からは経済学部の l 年生全員が統計入門が必修になった.そこで行っている，教育方法と中間と期末試
験 (
1
0択 1
0
0問)の分析結果を紹介する.
キーワード:統計学の理解，統計ソフトの役割，統計学の学習法， S
A
Sと J
M
Pの重要な機能
1
. SASと JMPの書籍を例に
1
9
7
1年に大学を卒業し，幸いにも大阪府立成人病センターで「心電図の自動解析システム」の診断論
理を判別分析などの統計手法で研究する機会に恵まれ，統計が自分の一生を支える学問になった.その
ため 2
8歳ごろまで統計書で勉強したが，どこまでいっても達成感がえられなかった.そこで SASを自分
統計ソフトを統計の家庭教
の家庭教師にするため， SASを導入し受託計算サービスを行うことにした. I
師」にすることで，統計学全体を体系的にとらえることができ，重要かっ有用な統計量とそうでない違
339


# Page. 331

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いが体系的に明確になった.また解明したい対象をデータとしてとらえ，統計ソフトを使って裏に隠れ
た情報を読み解き，統計レポートを作成することが
I
問題解決としての実践的な統計学の役割 J と考え
るようになった.
SAS を理解するために，マニュアルや技術レポートを読んだ.これまでの解説書に書かれていないが「
鮮かつ有用な情報があり，それを以下のように解説書として出版した. Sall副社長の SAS杜の技術レポ
ートの翻訳書の I
S
A
Sによる回帰分析の実践 [
l
JJを出版した.本書によって，通常の解説書で知りえな
、二乗 i
法 を拡張した Lpノルム回帰分析， SASの ¥
I
A
T
R
I
X言語による行列表記による統計アノレゴ、リ
い，最ノj
ズムを理解することの重要性が分方、った.また Goodnight杜長の「変数選択法を掃き出し演算子で解説
2
J
J を日本の読者にも知ってほしく付録として紹介した.本当は，ユーザーマニュアルに
したレポート [
書いである配置行列の生成法を知ることで，重回帰分析や分散分析，数量化理論が統一的に理解できる
3
J
J で紹介することになった.
ことも含めたかったができなかった.これは，後日「統計・ OR活用事典 [
その後， SASで「学生の成績 J と「科学万博」のデータを，表 lと 2に示す重要な統計手法を小説仕
4
J
J と「易しく実践
立てで解説した「統計処理エッセンシヤノレ [
データ解析の進め方 [
5
JJを出版した
すなわち統計ユーザーが，分析対象をデータとしてとらえ，そのデータから統計ソフトを使って裏に隠
れた情報を自白させ，その結果を統計レポートとして作成する場合に，雛型の手本にしてもらえればと
考えた.
表 1 データを調べる
連続尺度
名義尺度，
1変 数
基本統計量とヒストグラム
度数表(クロス集計)
2変 数
散布図，相関，単回帰
分割表(クロス集計)
3変 数 以 上
クラスター分析，主成分分析
多重クロス集計
1
)
国序尺度
表 2 予測手法
目的変数
説明変数
連続尺度
名義尺度，
1
)
国序尺度
連続尺度
名義尺度，順序尺度
重回帰
判別分析，ロジスティック回帰
分散分析
FUNCAT
また， SAS言語の文法書 I
S
A
S言語入門 [
6
JJを出版した.
その後， SASの受託計算， SASのミニコン版の代理庖として 32の製薬企業と金融機関 1社への販売を
おこなった.またシカゴ大学で開発された数理計画法ソフト， A
Iシェルの Exsysの販売といったビジネ
ス分野での意思決定に用いられるソフト販売で得られた知識を総括した「意思決定支援システムの鍵
[
7
J
Jを上梓し，企業人としてビジネス分野での意思決定支援に用いられる理数系ソフトの総括を行った.
その後， PCによる統計ソフトなどの個人利用の世界へと舵を切った.その当時，筆者は SASや ORACLE
のような汎用機で成功したソフトは，価格政策の上で PC 市場へおりてくることは困難と考えていた.
SPSSは統計の盟主の座を SASに奪われ，汎用機を捨てて PCに特化したことは理にかなっていると考え
ていた.そこで会社では SASを，自宅では SPSSの Windows版を使い分ける時期が続いた.
SPSSにおくれて SASは
， PC/SASと J&#039;
APという 2系列の P
Cソフトを出したが，ーユーザーとして JMP
が独立することのないことを願った.ビッグデータ時代に入り，より大規模な処理は SASで，個人利用
に JMPというきり分けができ，住み分けが明確になり安堵している.大学では，医学部や工学部といっ
340


# Page. 332

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た学部には S
A
Sを，文科系には j
¥
I
Pといった住み分けが有効であろう.ただし東大医学部では S
A
Sと J
¥
I
P
が使われている.
¥
I
Pに切り替えたのは，大学から 2
0
0
3年 4月にウィーンの I
I
A
S
Aという国連の研究機関に在外
筆者が j
¥
I
P事業部の井とさんから， f
j
¥
I
Pの解説書を書いてください」
研究に行くことが契機である.以前から j
といわれていたが，学生の利用を考えて「メニューとマニュアルが日本語されてから」と答えていた. 3
月に道話があり，条件が整ったということで打ち合わせをもった.そしてウィーンで「判別分析の一生
の研究 [
8
J
Jと
， f
J
M
Pを用いた統計およびデータ分析入門 [
9
J
J の監修と，帰国後に用いる教科書とし
j
M
P活用統計学とっておき勉強法 [
1
0
J
J を出版することにした. [
9
J は yf固にいる日本女性の制訳
て f
グループから P
D
Fで原稿が送られてくる.それを j
¥
I
Pで確認しながら監修した.もっとも，私自身の.T¥
I
P
の習得に役立った方が大きいかもしれない.そして修正原稿をミノルタのコピー機についている P
D
Fフ
ァイルへの変換作業後，ロンド
ンに送り返した.それと並行して口 o
J のj
京杭を害いた.私の手書き文
字を解説できる人は少ないので， S
C
S で M臨床を担当している浅井君の奥さん(私の元部下)で原稿が
D
Fを送り，翌朝J¥
Vo
r
c
l原稿を入手するという円本以上
解説できる数少ない彼女に帰宅前に手書き原稿の P
に効率的な執筆を続けた.最終稿のやり取りも同じように講談社の編集と行った. 1
9
9
5年から 1
9
9
9年
1
肝のおかげで，大学に移った 1
9
9
7年から 2
0
0
8年までは「朝日新
に出した講談社のブルーパックスの 3
0位前後に評価されていた
聞の大学ランキングの理系分野のマスコミへの情報発信度ランキンク。」で 1
このため，研究者仲間からは「新村財閥」といわれ，公的研究費はいらないでしょうなどといわれてい
た
しかし，文科系の新書ものと具ーなり 3万部が限度であった.編集者は，メールで 5万部以上の売れ
行きになるでしょうと言ってきた.ところが 2
0
0
4年 4月に帰国すると，惨憎たる状況である.従来のブ
i
格が高くなり，先行
ルーパックスと異なり，版形が大きくなり一般の理数系書籍の売り場におかれ，官lI
するシリーズの評判が良くないことがあげられる
I
t
だ
結局このシリーズは絶版になり，本書を含め 2l
けが今も売れている.本書は，従来の統計ソフトの利用の前に，わずか 4件のデータで基礎統計量ヵ、ら
音算で計算する部分を付け加え， j~IP を使う前にデータで統計量を計算し理解
相関，単回帰，分割表を H
させることに腐心した自信作である.
また，井上さんらとの打ち合わせを終わって帰えりぎわに「大学で利用してもらうための方策はあり
ますか ?
J と聞かれた.それに対して
f
学生が自宅でも利用できれば宿題が課せる.それがかなわない
ので，機能限定版の評価版を木に添付することを希望したわけです」といったところ
f
大学や学部で契
約すれば教員や学生が自宅でも利用できれば便利ですか?多分実現できると思います」ということである.
そして，帰国後このユニークな契約形態が実現されていて驚いた.恐らく，教育にとって革新的な契約
形態であり，その誕生に多少貢献できたことは誇りである.
また評価版ソフトを無料で配布するソフト会社は多い. しかし，利用法が分からないので粗大ごみに
なっていることが多い. しかし， j
¥
I
P事業部の好意で，解説書 [
1
0
J に無償の評価版をつけて統計の普
及に貢献できたと考えている.この評価版には「学生の成績」と「科学万博」のデータが添付されてい
て，中級ユーザーのための科学万博データを用いた解説書 f
J
M
Pによる統計レポート作成法 [
l
l
J
J の理
J
l
f
i版をつけなかったのは，木の定価を高くしない知恵である.ブルーパ
解にも役立っている.本書に評 {
ックスは，出版部数が多く
C
D添付の費用が安くできるが，一般書は出版部数が少ないため， C
D添付に
伴う費用増が問題になる.
341


# Page. 333

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2
. 統計上の研究と貢献
2
.1 大阪成人病センターとの研究
1
9
7
1年に大学を卒業し，大阪府立成人病センターで 3
2の心電図所見を正常所見と 2群判別する診断
論理を判別分析で研究したが，プロジェクトリーダーの野村医師が開発した「枝分かれ論理(決定木)J
にかなわなかった.この詳細は r
F
i
s
h
e
rの線形判別関数を超えて [
8
J
J の発表で紹介する.
疫学調査部は，がん検診などの整備されたデータがあり自由に統計研究に利用させてもらえた.その
中で，胃がんと乳がんに関する各種判別分析の成績評価を R
O
C山線で 行った [12‑14J. R
O
Cを医学診断
.Lust巴d医師で，彼の解説書を最初の研究指導者の野村医師[1
5
Jが翻訳されていた.
に応用したのはL.B
筆者は，それを個別の判別関数の判別境界を変えた評価と，異なった判月J
I関数の評価に用いることを提
案した.
2
.2 日本医科大学
鈴村産婦人科教授は，帝王切開するか自然分娩するかの手術法の決定に，
9個の計測
と呼ばれる簡易診断法を開発されていた.それを 1
x線画像から「鈴村氏法」
M
:で、半J
I別したいという研究テーマが与えら
れた.この H
寺役に立ったのが， SASの RSQUAREプロセジャー(全ての説明変数の組み合わせを求める)
2万個のモデ、ルを，最近では PCでもあっという問に計算してくれる.これによ
である. 219すなわち約 5
6変数をフルモデルとして考えるこ
って自信をもって， 3個の多重共線性の関係があり，これを省し、た 1
1
6
‑
1
8
J
. もっとも 1
9
8
3年当時 [
1
6
，
] SCS の IB~I の汎用機で日中に計算させたところ，親
とになった [
会社の給与計算の処理に影響を及ぼし大騒動になった苦い経験がある.
丸山ワクチン (SSM) の分析依煩を受けた.そして約 3
0万症例のデータから，手術を受けた患者さん
に限定し，術後 3ヶ月以内， 6ヶ月以内， 9ヶ月以内
1年以内の 4屈に分け，生存日数を検討したとこ
1
9
J
.
ろ術後 3ヶ月以内の患者さんが，有意に l年以内の患者さんの生存日数より長いことが分かった [
この結果を医療情報学会で発表することにしたが，丸山ワクチンの認可に影響を及ぼすかもしれないと
いうことで，医事関連の業界紙のインタビューを受けた. しかし発表前日，現状維持の決定がなされ，
騒ぎは収まった.
2.3 介護保険と決定木分析
大学に移る 2年前 (
1
9
9
4
)，高校の l年先輩の土肥医師(当時，東京都の医療部門 N
o
.2
) から，介護保
1分間タイムスターディ (
1人の特別要介護病院などの患者に対し，
険システムを開発するために集めた r
医療従事者がどれだけの医療行為を行ったかのデータ)Jの分析法の相談を受けた.本人は医者向けの統
計書も出版し， 1日にかならず SPSSで遊んでいるという統計処理のヘビーユーザーである.主成分回帰
患者の医療行為に充てられた分数を目的変数にし，
とか色々と試みたが上手くし、かないという.そこで， r
患者属性を説明変数として回帰木を行えば良いのでは?得られた子ノードは介護時間でセグメント化さ
れているので，その枝分かれを C言語でシステム化すれば良いと思います.J とアド・パイスした.私より
H
A
I
D
Oを用いて分析し，得られた枝別れ論理をあっという聞に C言語に落
情報処理能力に優れた彼は， C
とした.あまりに結果が良いので，統計分析の歴史的な社会システムへの貢献と考え，大学に移る前年
に私が大会長を務めた日本計算機統計学会で発表してもらった [
2
0
J
. 発表後，彼から「国会で承認され
ればすぐに在宅まで含めて実施する」ということを聞かされた.私は，
J といったところ，
在宅まで拡張するのは母集団が異なり問題では ?
342
r
特養などの病院データなので，
r
僕もそういっているが政治日程で


# Page. 334

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i
f
Y
Jカ、ないらしし、」ということである.大学に移ったとし，彼がサンデープロジェクトで「このシステム
は僕が作った問題だらけのシステムです」と~~~，~した.在宅で、の ï):JÍ 呆老人の問題に加え，
尺度を名義尺度で分析したため
r
.
r
Cl
IAID で [
I
)
j
&#039;
j
1
)
順位の逆転 Jがし、たるところで、起こったためらしい.
かつて野村医師が「枝分かれをそのまま使ってもと手くし、かない.確信度とともに，非確信度も ;
H算
し，ある値以上になれば，上の￨培屑の別の分岐に入れている J という言葉を思いだした.その後，息子
IAID と 2
が卒業研究を自由に選んで良いと指導教授に言われたのでテーマをほしいという.そこで， ICl
分岐の CARTの比較」と「回帰木は一元配置の分散分析で，分類木は分割表で停 j
l
:
HIjを考える J というテ
1
¥学会で卒業記念がわりに発表させた [
2
1J
.息子の勉強を見たの
ーマを与え，故郷の富山で開催された 0
はそれが最初で最後です.
2
.
4 個人による統計ソフトの開発者との論争
SASの普及に尽力していて，九州大学の研究グループヵ、らつけられたあだ名が ISAS坊や」である.少
しでも SASに批判的なことをいうと私がiJ¥てきて，大学の研究者仲間で評判が悪いと教えてもらった.
それは多分，丹後さんとの統計ソフトの開発に関する質問論文 [22J と SALSの開発者と非線形回帰に閲
する論争であろう [23J. 私はただ疑問に思ったことを，はっきりさせただけであった.
3
. 統計レポートの作成
これまでの統計教育の中で，情報科学 1 (
2年次配当，統計ソフトを使った実習)を中心に報告する.
3
.1 S
A
Sに よ る 教 育 (
1
9
9
6年 &#039;
&quot;
&#039;
‑
&#039;
2
0
0
1年)
大学に赴任すると SASが入っていたので，迷うことなく 2年次配当の情報科学日を前期・後期に開講
した.定員は， PC室の制限で当初は 60人としたーこの時代情報教育の繁明期で，他に競合ソフトによ
る開講科目がなかったので，ほぽ定員を満たしていた.定員制限のため受講に漏れて次年度に受講する
4
J を用いた.全般は，高森教授の統計に関する解
者もいて 3年生と 4年生も若干名いた.テキストは [
説，後半は「学生の成績データ」を用いて， SAS の操作法と出力結果の解釈をノト説のように解説してい
る.評価は，授業で習ったことを参考に自分でデータを決めて 2
0頁以上の統計レポートの提出を求めて
いる.
授業のトラブルは，次のとおりである.
・この時代は多くの学生が自宅で PCを利用していないので，入力速度に格差が出てくる.
6
J で DATAを作成する DATAステップと統計処理の PROCステップのコマンド、で、入力
・また， SAS言 語 [
する必要がある
1
デートが好きでも，データを入力するので DATAですよ」とダジャレをいっても IDATE
データセット名
J と入力しパニックになる学生もいて，サポートのため教室を駆け回って運動不足が
解消できた.
・課題提出に際しては，この時代インターネット上に分析に耐えるデータがなかったので，図書館に IDATA
ハンドブック」等を購入し紹介し，手入力で作成させた.また，試験前にレポート作成が集中し， PC室
の利用がネックになった.優秀な学生からは
1
他の授業の倍以上の学習iI寺問を必要とするが，終われば
達成感で満足しています」などというコメントも得られた.
この中で，思い出に残るのは次の 2編である.
(
1)高杉君: I日本・死者急増」
343


# Page. 335

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彼は，データを以下のように各種調査票から収集し，最終的に次の回帰式を導いている.
zikosuu=14.531054+0.012590*menkyo+e
******************キキキキキキキキキキキキキキキキキキキキキキ**************キ****キ****キ***************キ***********
データ収集の出典の一例を次のようで多岐にわたっている:
・運輸省自動車交通局技術安全部管理課編平成6年9 月度車種別自動車保有車両数月報
・財団法人自動車検査登録協力会編平成6年3月末現在市区町村別自動車保有車両数，輸入車保有車両
数
(社)全国軽自動車協会連合会編市区町村軽自動車車両数による.
‑都道府県別保有台数は，乗用車(普通車，小型車，軽四輪車) . トラック(普通車，ノj、型四・三輪車，
被けん引車，軽四・三輪車) .パス(普通車，小型車) .特殊用途車両(消防車，救急車，タンク自動
車などの普通車，小型四・三輪車，大型特殊車)及び二輪車で構成される.この数値には駐留軍人，軍
服の私有車，外国人の私有車などを含むが，防衛庁関係の車両は含まれていない.
***********キキ*キ*************キ**キ**キ*キ*キ***************************************キキキキキキキキキキキキキキ
(
2
) 問中君・「プロ野球選手の成績」についての分析
彼は，私の授業が厳しいという風間のため. 4年生になって単位を全て取った上で受講してきた学生で
ある.余裕があるのか. 3
0頁の統計レポートと PowerPointの発表資料も提出してきた.また，参考文
5
J を挙げているので，この時期はテキス卜をグレードアップしたようだ.
献に [
そして，次の重回帰式を導いた.
年俸ニ 5405.51+3
8
8
8
.9
3*リーグ +77.11*打点 +165.64*四球
その後，大学院に進学し，新聞社の懸賞論文の特選を受賞している.
3
.
2 S
P
S
S (~2006 年ごろ)
SASの利用者が私一人ということで SASの契約がキャンセルされ. SPssを利用することになった. SAS
の CUIから. SPssの GUIに代わって学生の負担が多少軽減された.それ以上に，総理府統計局などの HP
上に質の高い Excelデータが開示されているので，学生の負担は圧倒的に少なくなった.この時期，筆
者の HP(http://sun.econ.seikei.ac.jp/&#039;shinmura/)に次の 2名のレポートを載せている.そして，ど
のようなレポートを作成すれば S評価になるかの参考に供した. HP の更新は浅井夫人に頼んで、いたが，
研究費に余裕がなく久しく更新していない.
(
3
)芦 川 さ ん : i日本映画産業についての分析」
授業ではめだたない学生のため. 2
5頁の秀逸なレポート提出には驚いた.ただ，時系列データは経済
環境による年代区分が明確で
あることがその後の他の学生の提出レポートで、分かつたので，できるだけ
経済時系列にチャレンジすることを勧めている.
(
4
)前 回 さ ん : i日本の住宅事情に関するレポート」
この学生は，入学時のプレスメント・テストに合格し. 2年次配当の「情報科学日」にとび級で入っ
てきた I年生である. 2‑3回目の授業後，顔面蒼白な顔で「先生の話す日本語の意味が全く分かりませ
んので，
ドロップアウトしたしリといってきた.聞くと l年生なので，もう少し辛抱すれば理解できる
ようになるし，授業後分からないことを質問しできなさいと言って返した.まったく統計の知識がない
にもかかわらず 2
5頁のレポートを提出した.
(
5
)高橋君:
i
プロ野球選手の推定年俸についての統計分析」
344


# Page. 336

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彼は，筆者の 3年 の ゼ ミ 生 で あ る . 過 去 の 秀 逸 な レ ポ ー ト の 中 か ら 問 中 君 と 同 じ テ ー マ で レ ポ ー ト を
書きたいと言ってきたの で ， デ ー タ を 自 分 で 集 め 直 す こと，また最低 2年 以 上 の デ ー タ で 重 回 帰 式 の 予
測と検定を行うことの条件で認めた
5頁のレポートを提出してきた.食品会社に就職し，深
最終的に 3
夜に Excelで 1000品 目 以 上 の 販 売 デ ー タ の 分 析 を し て い て 助 け て 下 さ い と い う [ な ぜ ]
l
l
Pを使わない
の 」 と 聞 く と [ 会 社 が 買 っ て く れ ま せ ん J という. 2 か月の週次の 8 1T~1 の販売データから今月の計耐を
立てるという. []\IP の評{iI日版は 20 件まで入力し処理できるので，なぜそれで分析し，会社に ]~IP のメ
リッ卜をアピールし，商用版を買ってもらう努力をしないの ?
J といって打ち切った.生活の知恵や，気
点を利かすことまで教育できなもどカ、しさを感じた.
3
.
3 JMP(2007‑2011)
]
¥
I
P のユニークな点はライセンス以外にその操作法の革新性である.従来の統計ソフトを授業に用い
る場合，必要な統計手法と統計量のオプションをきめ細かく教える必要がある. ]
M
Pの メ ニ ュ ー か ら 分
かるように手法がわずか 7佃のカテゴリー(プラットフォーム)にまとめられている.そして分析する変
y7
リ]をクリックし [
O
K
]すれば， 1変 量 の グ ラフから統計量すべてが出力される.授業では重
数を選び， [
1
¥
)
)は 無 視 す る こ と を 宣 言 す る こ と で ， 統 計 ソ フ ト の 操 作 法 に さ く 時 間
要なものだけを説明し，不用な 1
が節約できる.学生にとって，統計ソフトの操作法や分析データが容易に手に入るようになったが，以
前のように秀逸なレポートが山なくなった.ゆとり世代にとって，負担の大きな授業を避ける傾向と，
他の P
Cを使った授業が増えてきたためである.その中で，秀逸なものを紹介する.
(
6
) 坂本君
[2007年日本の優良企業分析」
坂木君は平均給与の高 い 優 良 企 業 に 就 職 し た い と 考 え，日経優良企業 100社 と 自 分 で イ ン タ ー ネ ッ ト
で調べて非優良企業 30社 を 選 定 し ， 財 務 デ ー タ な ど 23変 数 を 集 め た . こ の デ ー タ を 用 い 彼 の レ ポ ー ト
の 2章に見るように 3つの作業仮説を検証した.
********************************************************************ネ*ネ***ネネネネネネ*********ネ*
2 レポートの目的と作業仮説
レポートの目的は，優良企業の特徴を優良企業でない企業と比較することによって明らかにすること
であるー作業仮説は，①優良企業はそうでない企業よりも財務的に優れている.②従業員一人当たりの
利 益 が 大 き い 企 業 は 平 均 給 与 が 高 い . ③ 利 益 が 高 い 企 業 は 株 価 が 高 い ， の 3つを検証する.
(
7
)井 上 さ ん [ 油 田 規 模 分 布 の 統 計 分 析 J (2012年 SASの STN夏号参照)
4
. 統計入門教育
4
.1 統計入門の概略
授業の目的は，統計の入門科目として基本統計量，相関，単回帰，分害J
I表 を 教 え る こ と を 中 心 と し て
いる.テキス卜は [
1
0
J を用いた.本書は，第 l部では (
x，y
) =(
0，1
)，(
1，1
)，(
1，3
)，(
2，3
)という 2変数
¥
I
P
叫 件 の 簡 単 な デ ー タ で ， 上 記 の 統 計 量 を 説 明 し て い る . 第 2部では「学生の成績データ J を用いて， ]
の操作法と出力結果を用いて統計量の意味を説明している.用いているデータは， 40人の学生の成績，
勉 強 時 間 な ど の 7変数である.
， 2010年と 2011年度の講義内容の比較である. 2010年 度 の 授 業 内 容 は 中 間 試 験 を 含 め 7週と
表 3は
期末試験の範囲は B週の配分で考えた. 2011年度は，授業開始の 5週目に電力節減のため， 1
5週を 1
1
週にする半舷授業が決定された.このため，中間試験の範囲を 1週間短縮して 6週 ， 期 末 試 験 の 範 囲 を
345


# Page. 337

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3週間短縮して 5週にした
中間試験は，授業が終わった
6週目でなく 7週日に実施して
0
1
0年と 2
0
1
1年度の講義内容
表3 2
1週間余裕を持たせるこ
の比較
，
とで試験勉強に配慮、した.期末試験は，相関係数を 2週
単回帰分析と分割表を各 1i~l で教えることにした.分割表
では，通常の独立性の検定に加えて， F
is
h
e
rの直接確率 l
i
s
h
e
rの直接確率は，
研究家や統計の利用者が多い. F
日佳一推測統計学の考え方を具体的に教えることができる
ので入門科目として取り入れる内容であると考える.
4
.
2 試験の結果
表 4は，同年度の中間と期末試験の合格点(点)を示す.
全て
のモデルで検証していないので，真の最小次元はこの値よ
りさらに小さい可能性がある
1IP
o
w
e
r
P
o
i
n
tで概論
同左
3I
範囲，四分位範囲， SD，
CV I
同左
を文科系の学生に教えることは難しいと考えている統計
化基準で ， .
H
N
i
l
&quot;οになる特徴空間の最小次元である
2
0
1
1年
2I
:最頻値，中央値，平均値￨同左
による p値の計算方法も説明している [
2
4
J
. 推測統計学
「次元」は，変数増加法のモデル上で誤分類数 (
¥
I
N
M
) 最小
週2010年
4
1学生データの解釈
同左
51正規分布
同左
6I自由度， SE， t分布
相関係数
7 1中間試験
中間試験
8
1相関係数
9回目
9I
Exce1で相関の計算
1
0回目
1
01単回帰分析
1
2回目
1
1I
単回帰分析
期末試験
1
21分割表と独立性の検定
ト
一
一
一
一
一
一
1
3I
分割表と独立性の検定
2010年度の中間試験は， 10%点の 4
8点で合否判定した
が，わずか 6問 (
6点)で合否判定できる.入門科目であり，
1
4I
補講
1
5I期末試験
各設問問の解答結果に強い関連性を求めず授業内容の知識
の理解を問うている設聞が多いので，この結果は適切と考える. 2011年度の得点から 2010年度の得点
を引くと，中間試験では 2011年度は 3点から
表 4 両年度の試験結果
6点得点、が下がっている.これは， 2011年度は
占
これに反して， 2011年の期末試験の最高点は 8点
を克服し好成績になっている.
2010年度の期末試験は中間試験に比べ， 10%点
42
1
2
中
50%点
6
6
1
2
6
1
1
5
間
90%点
82
1
3
7
9
9
最高点
93
1
0弘点
40
1
2
43
8
期
50%点
6
0
1
2
60
1
3
末
90%点
8
2
1
1
8
1
8
最高
除いて期末試験の得点が上がっている.特に最高
次元
6
の範囲が広く難しいので当然といえよう. 90%水
2011年度は， 50%点を
占
48
で 8点
， 50%点 で 6点下がっているが，期末試験
準の合否判定では差がないが，最高点は 2点、下が
次元
1
0弘点
も上がっていて，難しくした試験問題と半舷授業
っている.これに対して
2011年 度
2010年 度
中間と期末で 5点ほど難しくした影響であろう.
Ql
88
9
9
点は 1
1点も上がっている.これは中間試験が 80点、で，期末試験を 99点を取った学生によるものである.
呼び出して勉強法を確認したところ，半舷授業の悪影響を克服して好成績な理由は次のように考える.
1
) 講義ノート等の資料を事前に開示した工夫と，
l 数学ソフト S
peakeasyで 2吃 の 分 割 表 の 実 度 数 a，
b，
c
，
dを プ ロ グ ラ ム Exact(a，
b，
c
，
d
)で、与えるこ
2
4
J
. そして，確率分布のヒストグラムを作成す
とで，直接確率を計算するプログラムも公開した [
る宿題を課した.
346


# Page. 338

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PERMV6LK79.jpg)

2
) 多くの学生がテキストや PowerPointによる事前配布資料の予台iを行ったこと，
3
) Excelの計算式の開示が良かったと考える
主中間得点と朗来得点の二変量の関係
これは試験のデータを統計分析しないと， ここまでの+亥心
.‑ー.
90
・
ξf
には至らなかったであろう.
70
・
.
ー
.
.
ー
ー .ーー
ー
・ .
・・，.
.
・
・
.ー
・
，
.•.. ー
2
~
4
.3 散布図の検討
図 1は
， 2010年度の中間と期末の得点の散布図である. 中間
~
、
v
50
歪
30
~・...:・.
・ 二 .
.
&#039;
，
.
試験未受験者が 3名いて，期末試験の得点は 83点
， 67点
， 36
10
点であった.期末が 83点でも平均すれば 1
1点になり 3人は不
.
1
0
.
1
00 1
0 20 30 40 50 60 70 80 90
I
i
J
であるが， 83点の学生は宿題の 30点満点中 1
8点加算されて
白間得点
可になって救われている. 一方， J
t
l
J末試験を受けていない 2名
￨ l求1 1 中 間 と 期 末 の 得 尽 の 散 布
の得点は 71.
r
2
‑
.~， 18点である
99%確率惰円からわずか上にはみ出した学生は，中間が 32点で期末が 87点とトップクラスである.
I
Iまで版修しており，潜在能力が高い学生であろう.中聞は，手抜きした
調べたところ， もともと数学 I
結果と思われる. このことは，学生が l年時の大学での教育を甘く見ないように配慮する必要性を示し
ていると解釈すべきである.少なくとも統計，数学，マネジメントサイエンス (数理計画法)などの使
し、やすいソフトがある分野では，
2年次以降ーでこれらの科目を学習させるよりも l年次で質の高い入門
科目を習得させた方が効果的で、あろう.
5
. 終わりに
28 歳の時， SAS を統計の先生とするため， SAS を使って統計の受託計算を仕事の手始めとした. SAS
を習得する過程で従来の統計書にない新しい視点を書籍で出版してきた.また SASのミニコン版の販売
を通し，製薬と金融機関に販売し，統計ユーザーの拡大が行えた. 大学に移り自分の統計習得の過程を
¥
I
P のサイトライセンス契約で， 学生や教員が自宅でも利用できる新しい契約
授業で再現した.また， ]
のきっかけを作り，また評価版がユーザー拡大に貢献したと考えている.
来年に定年を迎え自伝的な内容になったが， SAS 普及に関連した大橋先生や芳賀先生をはじめ多くの
仲間は正確を期すため本人が自伝を語ることが後世の役に立っと考えるからである.筆者は統計につづ
いて問題解決学の数理計画法や数学も同じようにソフトウエアを教師とし勉強してきた. そして，統計
と数理計画法を融合した最適線形判別関数を考えることで， rFisher の線形判別関数の問題点 J を克服
できた.大学に移ることで，定年前に自分の一生の研究である判別分析の理論を完成することができた.
半J
I
別分析が線形分離可能なデータで、問題を起こす」 ことを研究している.
現在は， 応用研究として 「
しかし，
日本では最近まで統計学部や学科がないのに対して，数理計画法を含む経営科学の学部や学
科は理系と文系にある.それに反して，統計ソフトが日本の企業や大学で定着したのに，これらの分野
では定着していない. 1980年代に，統計研究者は人の作ったソフトを使うのは一流でないという間違っ
た批判にめげず，多くの研究者が統計ソフトの普及に貢献したことが今日の結果になったと考える
他
の理数科目でそれが実現できていない反省と，自分の弟子と呼べる人を私立文科系に奉職したため育て
ることができなかったことが大きな反省点である.
文献
347


# Page. 339

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/P7XVZMW5JX.jpg)

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J新 村 秀 一 (
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[
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J新村秀一・飯田和美・丸山千里 (
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.S
S
¥
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[
2
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[
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J新村秀一(19
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9
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[
2
4
J 新村秀一 (
348
SASの評価に


# Page. 340

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/37KQ8GVR7D.jpg)

F
i
s
h
e
rの判別分析を超えて
新村秀一
成院大学経済学部
、
BeyondF
i
凶
s
h
e
α
r L
i
n
児e
a
創r
D
i
s
c
αI1m
l
l
川
n
a
n
tF
u
n
c
t
i
o
n
1
S
h
u
i
c
h
i S
h
i
n
m
l
l
r
a
D
e
p
to
fE
c
o
n
o
m
i
c
s，S
e
i
k
e
iU
n
i
v
.
要旨
1
9
9
7年から，数理計画法を H
iし、た判別分析の種々のモテソレを研究してきた.最初，整数計画法(Integer
P
r
o
g
r
a
m
m
i
n
g，IP) を用いた誤分類数最ノト化 (~lini ll1l1m Nl
Im
b
e
ro
f¥
I
i
s
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
s，
刷N
) 基準による最適
線形判別関数 (
O
p
t
i
m
a
lL
i
n
e
a
rD
i
s
c
r
i
m
i
n
a
n
t Fl
In
c
t
i
o
n， O
L
D
F
)の I
P
‑
O
L
D
F と線形計画法 (
L
i
n
e
a
r
P
r
o
g
r
a
m
m
i
n
g，L
P
)を用いた誤分類されるケースの判別超平面からの距離の和 (
Lj ノルムという)を最ノトイヒする
L
P
‑
O
L
D
Fという 2つの判別モデルを考えた. I
P
‑
O
L
D
Fは，データと判別係数の両方の空間で解釈できる.この
M
Nの単調減少性，脇町による他の判別関数の評価などが行えた.一般
ため，判別係数と誤分類数の関係， M
H
a
a
r条件を満たさなし、)で正しし叶1
m
!を求めない問題も分かったので，マージン概念を
位置にないデータ (
P
‑
‑
o
LDFを考えることで一般位置にないデータにも対応できた.
導入した改定 I
しかし，整数計画法を用いているため計算時間がかかるので高速で ¥
1
N
¥
1の近似解を求める改定 I
P
L
P
‑
O
L
D
F
を開発した.これによって 4種類の実データから作成したリサンプリングデータを朋し、た 1
0
0重交差評価が
D
Fとロジスティック回帰， LINGOで改定 I
P
L
P
‑
O
L
D
Fを作成し，比較を
可能となった. ]MPのスクリプトで L
3
5個の異なった判別モデ ノレで、， \~&#039;ßI の近似値の平均誤分類確率が LDF やロジスティック回帰
行ったところ， 1
よりノトさいことが分かった.これで，削M基準による最適線形判別関数が教師データに加えて評価データで
2年間に及ぶ研究が終芳した.
も頑強であることが分かり， 1
2
0
1
1年から最初の応用研究として，誤分類数が Oの自明な試験の合否判定に適用して， LDFと QDFは線形
分離可能な空間を認識できないこと(合否判定できなし、)と， QDFは一方の群を全て誤判別することがあると
いう問題点を示す.またロジスティック回帰の問題点も示す.
D
Fと Q
D
Fの問題， M
M
!
¥
I
基
準
， S
V
¥
I，整数計画法，線形計画法， 2次計画法， M
J
仰の単調減少性
キーワード: L
1
.
はじめに
1
9
3
6年に F
i
s
h
e
rは判別される 2群の群内分散と群間分散の分散比の最大化基準で F
i
s
h
e
rの線形判別関数 (
L
D
F
)
を定式化し，判別分析の理論を提案した[1
]
. その後，多くの基準により判別関数が提案された.判別される 2群
349


# Page. 341

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が多次元正規分布し分散共分散が等しいといういわゆる F
i
s
h
e
rの仮説から，分散比の最大化基準による L
D
Fと同
I
別関数が定式化できる.また分散共分散が等しくないとし寸仮定で 2次判別関数 (
Q
D
F
) が提案された.
じ線形半J
Q
D
Fの提案自体，実際のデータが F
i
s
h
e
rの仮説を満たさないことを先人は理解していたが，最近の研究者や利用
者はこの点を忘れている人が多いようだ.またこの定式化に表れるマハラノピスの汎距離を用いた多君主判別も提
2
Jは品質管理という分野で正常空間を基底空間と考え，マハラノピスの汎距
案されている.一方，田口玄一先生 [
離で大きな値をもつものを異常と判定することを主張されている.さらに最近の医療や金融の分野では，ロジステ
ィック回婦がデータに特定の分布を仮定しないため，半J
I
別成績が一般的に L
D
Fや Q
D
Fに比べて良いことから用いら
れている.
4
Jであるため，回帰式や判別関数も容易に定式化できる.
一方，数理計画法は関数の最大/最小を求める学問ロ ‑
このため，計算時間の早い線形計画法 (
L
i
n
e
a
rP
r
o
g
r
a
m
m
i
n
g，
L
P
)を用いて判別超平面上から誤分類されるケースの
距肉fE;
の L，ノルムの和 0
:E;)を最ノl
、化する研究が行われてきた.さらに L，ノルムを拡張した L
pノルムの和 0
:
IEY) を最ーノl
、化する研究も多く行われてきたが， 1
9
7
8年に S
t
a
m[
5
J がそれらを総括する論文で
f
なぜ統計ユ
ーザーは L
pノルム判別分析を利用しないのか?
J と指摘し，この分野の研究は終駕したと考えられる.それに代わ
って V
a
p
n
i
k[
6
J は，サポートベクターマシン (
S
V
M
) を提案して今日まで研究は継続している. S
V
Mは
， 2群の誤
f~1isclassifications ，剛)が 0 すなわち線形分離可能なデータから出発している.我々統計家
分類数 (
N
u
m
b巴ro
は，州=0のデータの判別は容易であると勘違いし重要視してこなかった.ハードマージン最大化 SVMは
， 2群を分
I
超平面の両側に等距離で設定し，この距離を最大化すれば「汎化能力」が良い(評価データ
けるマージンを半1]5]J
で過大評価することがなし、)としている点は評価に値する.しかし現実のデータは川二Oのものは少ないので，幾
つかのケースはマージンの反対側にきてその距離の和を最小イヒする第2基準をマージン最大化の第 l基準に加えた
2目的最適化を提案した.これによって，ハードマージン最大化 S
V
Mの提案した汎化能力としづ新知見は無関係に
なる. f
M
I
N
=
l
lマージン +c* 0
:
:E )J で 2目的を単目的化しているため，ペナルテイ cと呼ばれる重みを導入し
ている.実はこの重みを決める「最適化基準がない」ことに加えて
cを任意に動かせばマージン距離が最小の
I
別関数を試行錯誤で手当たり次第に求めている判別関数にすぎなしリことを新村は
状態から最大の状態の任意の半J
指摘した [
7
J
.
2
. 削 M最小化基準による最適線形判別関数
2
.
1 背景
1
9
7
1年に筆者は大学を卒業し，大阪府立成人病センターで 32個の心電図所見を正常所見と 2群判別する，心電
図の自動診断論理の研究を 4年間行った.しかし，プロジェクトリーダーの開発した「枝分かれ論理」にかなわな
かった.この理由を幾っか考えた.現実のデータは F
i
s
h
e
rの仮説をみたすデータは少ない.特に正常と異常の 2
群判別を考えた場合，異常群は正常からある計測値が連続的に大きく(あるいは小さく)なることで異常が形成さ
れる.すなわち正常を地球と考えれば，異常群は地球から噴き出た山と考えるべきである(地球モデル [
8
J
).異
常群の典型症例は，異常群の平均値にあるのでなく山の頂上であり，判別超平面上に多くの異常ケースがくるイメ
ージになる.しかし医学診断で、は，研究者の医師は異常所見として判別境界上の不確かなデータでなく，典型例を
集めることに注意する必要がある.そこで，計配値が連続的に大きく(あるいは小さく)なることで異常がより確
かになることを Bayseの定理を用いて B
a
y
s
e診断を行し、「スベクトノレ診断 [
9
J
J と名ずけ発表した.こんにち，
ロジスティック回帰が医学診断で用いられているが， B
a
y
s
eの定理を用いるよりも操作性に優れている.またロジ
350


# Page. 342

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スティック回帰の考え方は，地球モテツレの恨拠を与えていると考える.
(
l
:
)
&#039;
半J
I
別を考えた場合，異なった複数個の異常所見を判別する説明変数は異なる これはパ
複数の異常所見との 2，
m
ターン認識の大家の j
度辺先生も「異なったパターンの識別は，識別空↑ が異なる」と指摘している [
1
0
]
.
以上の点に加え，判月J
[
分析は r
f
(x
)&gt;
0ならクラス 1，f
(
x
)&lt;0ならクラス 2と判別するとし、う単純な判別規則」
に隠れて大きな問題が未解決のまま放置されてきた.
1
) f
(
x
)=0のケースをどちらに判別する治、は未解決である.統計ソフトで SASだけがこの問題を意識して， f
(
x
)
=0の扱いをユーザーが指定で・きるーまた ]
¥
I
Pでは，ロジスティック回州で 2*2の分割表に判日 [J結果をまと
民どのクラスを陽性と指定するかを問い，半J
I
別境界上のケースを全て陽性に半Ij別している.
める l
2
) 筆者ーの研究で、初めて分かったことであるが，既存の LDF，QDF， ソフトマージン最大化 S
V
¥
Iは，線形分離可能
なデータを認識できないことである.また，変数選択法の統計量は M
¥
¥
f
I
=
Oの最小次元を基準にして考えると一
定の傾向を示さない.ロジスティック困対は，回帰係数の推定が不安定になり N
M
=
Oになれば，線形分l
i
j
l
t可能
なデータを認識したことが筆者の開発した最適線消判別関数(改定 I
P
‑
O
L
l
I
F
) から分かる [
1
1
ー
] しかし，肢J
&#039;、
次元の ~I:.IM=O の空間を求める保証はない.ハードマージン最大化 SVM は，線形分 Illlf 可能なデータを識別できる
¥
1
&#039;
s1
=
0以外のデータに適用できない問題点がある.
が
， 1
3
) 判別関数と判別係数は推 i
J
!
l
J
統計学とは無縁であり，この関係が分からなかった.筆者の研究で¥判別係数は定
:
k
l
点を明J7j
J
[
係数とする最適線形判別
数項が正と 0と負の 3つの異なった構造をもち，恥1&#039;.1が最少な最適凸体の l
関数を考えれば半J
I
別分析の抱える問題が解決できることが分かった.
4
) LDFや QDFは，試験の合否判定という自明な線形分離可能なデータを認識できず， LDFでは誤分類確率が 0
.
3
1，
QDFでは 0.9以上になることが分かった.
2.2 2次元における 3個のケースの判別例
今
， 2個の説明変数で次の 3ケースを数理計画法で定数項を lに固定して判別することを考える.
C
L
A
誌
1;x1
三
(
‑
1
/
1
，
8 ‑1/12)，
b
2
:
1
メ
:
C
L
A
S
S 2:x2 二 (
‑
1
， 1/2)，x
1
/
9
， ‑1/3)
3 = (
ただし記号 Y，
はクラス lの場合 lとし，クラス
f
ω)0で、あれば
2の場合一 lとすることで ，Y
i
ホ
正しく判別され ，Y戸f(x)ぐ0で、あれば誤判別さ
れたとすることで不等号の向きを統ーできる.
*fケ
ノ
ニa
x
&#039;+
1， y
，
*gj(
b
)
=xjb
&#039; +1
y，
半
J
I
別係数 aとxは交換可能であり， xの値を係
ー
、
.
、、.
数とする次の 3つの線形式を考える.
/
日&#039;
J = yi
*gJb)
ー
= (1/18) X bJ ‑ (1/12) X b2+1=0，
b
l
、
図 l 判別係数の空間と誤分類数の関係
H2= y
:!&amp;(b)= ‑
b
1
/
2
) X b~ +1
=0
，
J +(
，‑(1/3) X b~ +1 O
H3= y
/
&quot;
g
3(
b
)
= (
1
/
9
)X b
士
これらの線形式は図 lに示すとおり，半J
I
別係数を表す 2次元平面 b (
b
&quot; b)を 7個の凸体に分害J
[
する. H
i上の点
二
を判別係数 bとすると，ケース Xjが 半J
I
定保留群&quot;に属し，その他のケースは y，
*
ぁ(
b
)
)
Oであれば判別係数 bを
ω
ωぐ0であれば Xjを誤判別する.すなわち，各凸体の内点で
*f = bx
&#039; +1は X
jを正しく判別し ，y，
*gj
用いた y，
y，
*
g
;
(
b
)仰になる図に書き込んだ数が誤分類数で，しかも内点を判別係数に用いれば洋J
I
別超平面上にケースがくる
351


# Page. 343

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ことを避けることができる.そして，最ノl
、の誤分類数をもっ凸体を最適凸体と呼ぶことにすると， ¥
I
N
M基準による
曲線形半J
[
別関数はこの最適凸体の内点に対応した判別関数になる.
最i
fとの切片は c倍になり，相似変換
定数項を lに固定して考えたが，一般に正の実数 cに固定すると，図 lの各車l
されただけで、本質的な構造は変わらない.またこの cが 0に収束していけば切片も 0に収束し， 3個の超平面は原
点を通る第 2の構造になる.また cが負であれば，正の場合と異なった c=一lと相似な構造になる.すなわち，判
別係数と誤分類数は 3つの異なった構造で説明で、きる.
2
.
3 I
P
‑
O
L
D
Fと改定 I
P
‑
O
L
D
Fと改定 I
P
L
P
‑
O
L
D
Fの定式化 [
1
1
J
(
1
) I
P
‑
DL
D
Fと L
P
‑
D
L
D
F
上の例題を一般化すると，次の整数百十画法を用いた I
P
一O
L
D
Fになる .Yiはクラス 1の場合は lでクラス 2の場合
&quot; xjは説明変数のデータ .bは判別係数
は
ー1
，
eは正しく判別される場合は 0に誤分類されるケースは lに対応
，
，
貨i b千1
)
)
=
0から y X (
x
/b千1))=‑1に変わるこ
する1/0の整数値である.誤分類されるケースの制約式は ，y X{
[
約式が満たされる.目的関数はこの lになる誤分類数の和を最小イヒする.ただしこのモデルはデータで表わ
とで市J
される配置行列が一般位置にある場合は最適凸体の頂点を求めるが，ない場合は正しい最適凸体の頂点を求めない
こともあることが分かつた.
，
I
/
IN=};e，
，
， ;
yX(
x
/b千1))=‑e
これに対し
(
2
.1)
i
二1
，
…
，n
，
eを非負の実数にしたものを L
P
‑
O
L
D
Fという.数理計画法の判別分析研究で行われてきた L
Iノル
ム判別分析の一種である.ただし，誤分類されるケースの判別超平面上からの距離の和を最ノトイヒしでも，現実的に
意味がない.
(
2
) 改定 I
P
‑
O
L
D
Fと改定 L
P
‑
O
L
D
F
改定 I
P
‑
D
L
D
Fは，パターン認識で古くから考えられているマージン概念を取り入れて (2.2)のように定式化する.
，
，
マージンの反対側にきて誤分類されるすべてのケースの制約式は ，y X (
X
i
&#039;b
千1
)
)
=
1から y X {左
/ b千1)) 9998
ご
に変わる.これによって判別超平面上にケースは含まれなくなるので，正しい最適凸体の内点が得られる.
，
I
I
I
N=};e
，
， ; (2.2)
y X仕j&#039; b
千1
))=1‑9999Xe
改定L
P
‑
O
L
D
Fは
，
(
2
.
2
)のθ を0/1の整数変数から非負の決定変数に変えただけである.
(
3
) 改定 I
P
L
P
‑
O
L
D
F
改定 I
P
‑
O
L
D
Fは整数計四f
去を用いているので計算時間がかかる.そこで最初に改定 L
P
一O
L
D
Fを適用し，
，
=
0に
θ
なる正しく判別されたケースを第 2段階で 0に固定する.そして第 l段階で 1と誤判別されたものだけに改定
IP-OLDF を適用することで，附~1 の近似値が高速でら求まる.これによって 100 重交差検証法の適用が可能になった.
2.4 剛 Nの有用性
~l&#039;l).l に関して，統計学的アプローチで、指摘されなかった次のような新しい利点が分かった.一番重要な点は，
~~\I\l の単調減少性である.
(
1
) 剛 Nの単調減少性
p 変数モテ、ルの J
1
f
J
f
Nを A
1
J
f
N
&quot;と表すことにする.このモデルに l変数追加した{伊1)変数モデルの j1JfN伊 J)は，必
ず減少する
(
i
，
f
J
f
N
&quot;主jlf}，fN制)).証明は簡単である.追加した説明変数の判別係数を 0とすれば，その (
p千1
)変数モ
l
I
f
N
&quot;になる.よって . (
P+
1
)変数モデルの MAf
N(P+J) 1ま MÁf!I~ より小さし、か等しい.これで，変数増
デ ルの怠扮穿裂は A
Tも単調に減少することになる.
加法で、選ばれるモデ、ルの A
1
A
f
!
l
352


# Page. 344

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(
2
) 正規性からの*離
i
s
h
e
rの仮説を満たせば，ねられた誤分類数は ¥
1
¥以に等しくなる.すなわち，
データが F
L
D
Fの誤分知数が M
山
から;耐1
f
tするほど，データが仮説から::T
T
q
i
l
f
tしていることになる.この点に関しては，元データと分散共分散行列
が等しし、 2万件の正規乱数データを作成し， ~&#039;I&#039;1Iniデータとして分析した結果が裏付けた.元データで件られた LDF
を評イI
l
t
lデータに適用したところ，評 1
1
1
1
iデータの誤分類数が教師データより少ない結果が多く現れた [
1
2
J
. これは，
元データ泊も計算された分散共分散行手J
Iそのものが母集団であり， 2万件の正規乱数はそこから忠実にサンプリ
七分散行列が等しい正規分布泊、ら偏った標本に過ぎ、ないと考えるべ
ングされた標本であり，元データは単に分散 j
きであろう. L
D
Fはこの分散共分散行列から計算され，正規乱数データのほうが正規性からの本離が少ないので，
元データより誤分類数が少なくなるのは理にかなっている.
(
3
) ¥
1
，¥1¥1による他の判別手法の評価
法
Lは，判}月川別
川
&#039;
;
1
リ
l
l
成績のよい説明変数のモデルで
これまでで.新規に提案された手 1
証
i
正
E
すべきでで、あり，て、きればすべての説明変数の組み合わせモデ、ルで
判別成績の悪悪、いモテデ、ルでも検5
る.その理由は，半J
I別成績の良いそテ ルだけでは種々の困難な現実の問題点が明らヵ、にならない泊、らである. 3
種の実データで はこれを行ってきた. C
P
Dデータは，約 52万個のそテ、ルがある [13‑14J. そこで，逐次変数選択法
0モデ ルを選んで、評似i
l
に用いた. C
P
Dデータは多重共線性があり，
などで代表的な 4
受けることが分かった.一方， 2変数の 1
1
5車1の正規乱数データでは，
Q
D
Fは多重共線性の影響を強く
Q
D
Fは教師データで半Ij別成績が良く，評価
1
5
J
. さらに，えデータと 2 万件の正規乱数データの比較において，従来の判別手
データで悪いことが分かった [
法に加え K
e
r
n
e
lによる非線形 SVMとの比較を行い，青H
l
l
t
iデータで非線形 S
V
¥
1の汎化能力が悪い例をみつけた.チ
1
2
J
.
ューニングの問題である [
(
1
) 総}fc;分離可能な最小次元のデータ空 1
1
¥
1の発見
改定 I
P
一O
L
D
Fは，線形分離可能な最小次元のデータ空間を発見できる.もし線形分間t
f可能な最ノl
、次元の空間が分
かれば，その変数を含む半J
I
別モデルは， )
1
¥
1
¥
1 の単調減少性からすべて線形分離可能である. スイス銀行紙幣デー
1
6
Jは，逐次 F検定や A
I
Cでは 5変数モテ、ルが選ばれるが，ヒストグラムや l変数の名義ロジスティックモデル
タ[
で
， 1変数で誤分類数は 0ではないが十分判別可能なことが分かる [
1
7
]
. 統計学では，この点に関して明快な説明
ができなかった.しかし，このデータは 2次元で線形分離可能なためである.一方，逐次 F検定は追加した変数に
よる偏差平方和の増分を検定して 5変数モデ ルを選ぶ.もし， 2変数で線形分離可能であれば，それ以上のモデル
を選択することは間違いである.すなわち，逐次変数選択法は線形分隊可能なデータに適用すべきでないことが分
j
)
&#039;る
.
2
.
5 S
V
Mによる判別モデル
ハードマージン最大化 SVMは，線形分 l
i
.
l
f
[可能な判別問題に対して，パターン認識で研究されてきたマージン概念、
を用い 2つのサポートベクタを考える.この 2つの超平面で，データ空間はクラス Iのみを含む領域，どちらも含
まない領域，クラス 2のみを含む領域に分けられる. そしてこの 2つのサポートベクタの距離(マージン) 2
/1
/
wl
/を最大化する基準を取り入れた半J
I
別を，マージン最大化 S
V
¥
Iと呼んでいる.ただし ， w = (
a
μ a
.
，
t
a
，
)で
、化基準に変えることで， 2次計画
ある.しかし，この基準は非線形最適化になる.そこで，これと等価な次の最ノj
法に変換できる.
&#039;+
J
f
l
N
=1
/w1
/
2/
2= (
aJ2+a2:
… +a/)/2;
，
*g{x)) 1
y
;
i三1，…~n
しかし，現実の問題は線形分離可能なことは少ないので，線形分離不可能な場合に，サポートベクタの反対側に
353


# Page. 345

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幾つ方、のケースがくること許す次のソフトマージン最大化 S聞が提案された.
，;(2.3)
A
!
J
N
=(
aJ:
!
+… 十a/)/2+cキJ:e
，
y キ g{x))l‑ej
i
=
l
，一，&#039; n
目的関数の第 l項はマージン最大化基準で、あり，第 2項はLlノルム最ノj
、化基準で、ある. 2目的最適化であるので
L
lノルムにペナルティ Cと呼ぶ重みを導入し， 2目的を単目的化している.市J
I
約式の右辺定数項を 1から (
J‑
e
)
，
にかえることで幾つかのケースがサポートベクタの反対側にくることを許し，その距離の和を最ノトイヒしている(判
別超平面上にケースがくることもある). しかし，単位の異なる多目的基準を加重和で単目的化することは問題が
ある.ポートフォーリオ分析のように， 2次式で表される分散(リスク)を目的関数として最小化し，一次式で表
される利益を制約式に取り込み，この利益水準を何段階かで、変えて効率的フロンティアを描くことの方が理にかな
2
.
3
)で Cを何段階かで変えても，多くの結果が変わらないという問題ーも
っている.すでに検証済みであるが，式 (
1
2
J
. そこで，より高速で切J
率「のなアルゴ、リズムを開発したが，理論的に改定 I
P
‑
O
L
D
Fより劣るので意味のな
ある [
いモテcルで、ある.
3
.
データと評価方法
3
.
1 検証のためのデータ
検H
I
E
用の教師データとしては，次のものを用いた.
5
0例)，パーシクノレ (
5
0例)，パージニカ (
5
0例)の 3種類のアイリスの 4個の
・F
i
s
h
c
rのアイリスデータ:セトサ (
5個の 2群判日J
I
計測値の 3群判別データ.ただし，セトサは，他の 2群と完全に判別できるので，これを省いた 1
モテ守ルを検百寸する [
1
]
.
6
0例)の 2群判別. 1
7個の計測値と， 2組の計
•C
P
D
(児頭骨盤不均衡)データ:自然分娩群 (180例)と帝王切開 (
摂J
I
値の差の 1
9個の説明変数を用いるため， 3個の多重共線性があることが分かっている. 52万個の判別モテツレが
あるので，逐次変数選択法で選んだ 40個のモデルで検言すする [13‑14].
・スイス i
H1子紙幣データ [
1
6
J:1000スイスフラン紙幣データの各 1
0
0枚の真札と偽札の 6個の計測値による 2群
I
Cで 5変数モデ ルが選ばれるが， 2変数で線形分離可能なことが分かっ
判別である.本データは，iA次 F検定や A
ている [
1
1
]
.
・学生の成績データ :
4
0人の学生の成績とそれに関する 5変数のデータ.便宜上 70点以上を合格，未満を不合格
とした 2群判別に用いている [
1
8
]
.
このほか， 2変数正規乱数データの 115組の内部標本と外部標本を作成して汎化能力の検証を行った [
1
5
]
.
一方，改定 I
P
‑
O
L
D
Fとソフトマージン最大化 S
V
Mとの比較を行うため， 2つの方法で評価データを作成した.上
1
2
J
. また，元データから 1
0
0
記の元データと平均と分散共分散行列の等しし、 2万件の正規乱数データを作成した [
組の標本をリサンプリングし， 100重交差検証法に用いた [
1
1
]
.
3
.
2 スイス銀行紙幣データによる教師データの評価一線形分離可能なデータの問題点一
本データは，逐次 F検定や中統計量などで 5変数あるいは 6変数のモデルが選ばれる. しかし，散布図でこれ
1
7
J
. この点に関して，統計学の知識でうまく説明できなか
らは高々 2変数で判別しても良いことが知られている [
X
4，X
6
) でゆiM=
Oであり，削Mの単調減少性からこれらの 2変数を含むすべてのモ
った.しかし表 lに示す通り， (
デルが 0になる.このデータで半1]別分析の解説書が 1988年に出版されて以来，著者や読者のだれもが線形分間j
E可
能であることに気づ、かなかったことが示すように，従来の線形半1]別関数は「線形分離可能なデータを認識できな
354


# Page. 346

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し、」ことが分カ、る.
以上の結果が，木データに固有の特徴であるか否かを，本データ，
アイリスデータ， C
P
Dデータの 3稲ぢ!のデータを用いて 2
T
I
干の平均
、して検討を行なった.そして，
値問の距離を拡大と縮ノl
2
1
¥
干の距慨
を拡大して川河が 0になるようにデタに作り変えると，表 lと同
P
‑
O
L
D
Fと L
D
Fの結果
表 l 改定 I
V
a
r
.
.7
5倍と O
.5倍に縮小した 4組のデ
大そして O
タの結果である.
p値
， A
I
C， H
¥
，
N
1 L
D
F(
L
O
rの誤分類数)の 4つの数官庁
表 2に示した C
I
C(上昇ー)は，変数増加法で l変数
は，表 lと比較のため用いるー A
X
6
}から 5変数モデル {
X
2，X
3， X
4，X
5，X
6
}まで F
i
n0
.
2
5
モデル {
l
X
，
2 XJ
，l
X
4， 国 X
6
5
区
A， 比 四X6
5
〆
￨Y
1
，
，
¥
;
2
，I
X
4， 回X
6
5
I
X
l
， X2
， X3
，I
X
4，X
6
5
l
Xl
， )2
，￨
X
3，X
4， X
5
5
7
2
区二ヨ，札札 X
6
5
2
比 四X
6
3
X
4， X
6
3
白 川6
3
回比 X
6
3
。
。
。
。
X
4
.X
6
2
二
で選ばれたモデルの A
I
Cの値である.変数減少法の F
αltニ 0
.
1で選
回
ばれた 6変数モテ守ルの A
I
Cの値は括弧付の (
‑
7
7
9
.
4
)で示す.
「距離1.2
5倍」は 2群の平均値問の距離を1.2
5倍に拡大したも
p値 は 6変数モデル，変数土問加法とヨL
努f
減少法と A
I
Cは
のである. C
5変数モテソレを選んでトおり，元のデタと同じである. しかし
1変
。
。
。
。
。
~日
じ結果が得られた.以下で本データの結果だけを示す.
5f
吾に拡
表 2は，本データの真札と偽札の平均値問の距離を1.2
pL
D
F ~lW.J
数モデル {
X
6
}の 1
¥
聞 は 0であり，x6を含むすべてのモデルの 1
¥
山 は 0になる.一方， L
D
Fの誤分類数も 2変数以
上は o
(こなっている.以上から，このような場合に逐次変数選択法で 5変数モデルを選択することには問題があり，
r
‑
・
l変数の X
6で十分である.また，
由子紙幣デタ
表 2 スイス f
2群が離れることで誤分類数が元
元デタ
~E~lft 1
.2
5倍
データより少なくなった.
p
I
M
N LDF
C
p A
I
C(上昇) M
¥
1
N L
D
F
C
p A
I
C
(上昇) ¥
~Iodel
「距離 O
.7
5倍と O
.5倍 Jは
， 2
群の平均値の距離を O
.7
5倍と 0
.
5
倍に縮ノj
、したものである.このよ
うな変換でも逐次変数選択法と
A
I
Cそして C
p統計量は 5あるいは
6変数モデルを選ぶとし、う結果は
.7
5倍では，
変わらない.距離 O
7
.
0
(
‑
7
7
9
.
4
)
5
.
3
‑
7
81
.0
0
1
0
.
3
‑
7
7
6
.
0
0
1
0
.
7
‑
7
7
5
.
6
0
1
0
7
.
0
‑
6
9
8
.5
0
。
。
。
。
。
1¥2
9
2
.
0
6
0
3
.9
0
2
2
距肉mO
.7
5倍
E
巨離 O
.5倍
¥
l
o
d
c
l p
M
N LDF
C
p A
I
C
(上昇) M
C
p A
I
C(上昇) 陥刷
L
D
F
X
1
‑
X
6 6
7
.
0
(
‑
6
7
5
.
8
)
2
7
.
0
X
2
‑
X
6 5
5
.3
‑
67
7
.5
0
2
5
.
3
5
4
4
.8
0
6 1
2
X
3
‑
X
6 4
9
.
8
6
7
2
.
8
0
l
8
.9
5
41
.1
0
7 1
3
X
4
‑X
6 3
1
0
.1
‑
6
7
2
.
6
0
2
8
.
8
.1
0
‑
5
41
8 1
4
6 2
X
4，X
9
7
.9
.0
0
‑
6
01
4
8
.7
6 7
‑
4
81
.9
0
1
6 1
9
X
6
2
5
3
.
8
‑
5
1
6
.
6
0
6
8I1
8
4
.
4
‑
4
1
7
.
4
0 5
3 5
6
X
1
‑
X
6 6
7
.
0
(
‑
8
6
3
.
5
)
X
2
‑
X
6 5
5
.
3
‑
8
6
4
.
8
X
3
‑
X
6 4
1
0
.
5
‑
8
9
5
.5
X
4
‑X
6 3
1
0
.
9
‑
8
5
9
.1
X
4，X
6 2 1
11
.8
‑
7
7
9
.1
1¥3
.
5
3
.
9
‑
6
7
8
.
8
X
6
。。
。。
。。
。。
。oI
。
凶1Nは 3変数モデルで;1(こなって
それを含むモテツレで附刷は改善さ
れ な い の で は4
，X
5， X
6
) を選ぶ
べきである.平均値が近くなるこ
X
4，X
6
}で
とで， 2変数モデル {
X
4，X
5，
充分でらなく， 3変数モデル {
X
6
} を選んだことになる.
.5倍」では， ~t\!Nが上昇
「距離 O
基本系列で単調に減少していくの
で，本研究で提案するモデル選択法
355
(
‑
5
4
3
.
5
)
3
5 1
2


# Page. 347

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は使えない.ただし L
D
Fと M
¥
L
&#039;Jの差は l変数と 2変数モデルでは 3と一番ノl
、さい.
以上から 2 lJ:&#039;~の平均値の距~l!t を拡大/縮ノj 、を行なっても逐次変数選択法と AIC は 5 変数モテずルを選んだ.
~L\IN によるモデ、ル選択で、は「距離 L 2
5倍」では l変数モデル
しかし
r
元データ」では 2変数モテール r
距同l
fO
.7
5倍
」
では 3変数モデルで充分なことが分かった.
4
.1
0
0重交差検証法
4種類の実データから 1
0
0組の標本をリサンプリングした.説明変数の異なる 1
3
5個の判別モデ ルに関して，教
0
0重交差検証法を行った. L
D
Fとロジスティック回帰は J
M
Pのスクリプトを作成し，改
師データと評価データで 1
P
L
P
‑
O
L
D
Fは数理計画法ソフトの L
I
N
G
Oを用いた [
I
I
J
. 実際には 1
3，
5
0
0個の判別関数を検討し， 1
0
0組の誤分
定I
類数から 1
3
5組の平均誤分類確率を求め比較を行った.間M基準の有効・性を次の点で、実証で、きた.
表 3は
， L
D
Fとロジスティック回帰の誤分類確率の平均値から，改定 I
P
L
P
‑
O
L
D
Fのそれを引し、たものの範囲を最
小値と最大値で示す.最ノj
、値が正であれば，その値だけ改訂 I
P
L
P
‑
O
L
D
Fの平均誤分類確率が I
J、さいことを意味する.
L
D
Fは，教師データのすべてで改定 I
P
L
P
‑
O
L
D
Fより悪かった.評価データでは，アイリスデータ，銀行データ，学
生データの一部のモデ、ルで改定 I
P
L
P
‑
O
L
D
Fより良いものがある.ロジスティック回婦は，教師データでは銀行デー
P
L
P
‑
O
L
D
Fより良いものがある.評価データでは，アイリスデータ，安則子デ
タ，学生データの一部のモデ、ルで改定 I
P
L
P
‑
O
L
D
Fより良いものがある.括弧の数字は，負になるモデル数を示し，
ータ，学生データの一部のモデ、ルで、改定 I
全体的に改定 I
P
L
P
‑
O
L
D
Fの方が良いことが分かる.アイリスデータでは，改定 I
P
L
P
‑
O
L
D
Fは評価データで 1
5モデ
ル中 2個が悪いだけである.銀行データでは， 3
5個のモデル中 l個が悪いだけである.学生データでは，ロジス
ティック回帰に比べて 3
1個のモデル中 7個が悪い.ロジスティック回帰は非線形回帰分析であり，ロジスティッ
P
L
P
‑
O
L
D
Fより 2
4個も悪い方が問題であろ
ク回帰の誤分類数が少なくても当然である.線形判別関数である改定 I
1個中ロジスティック回帰は評価データで 7個良いだけである.多重共線性のある C
P
Dデ
う.学生データでは， 3
P
L
P
‑
O
L
D
Fが優れていた. F
i
s
h
e
rの仮説を満たすと考
ータでは，全てのモデ.ルの教師データと評価データで改定 I
えられるアイリスデータでも L
D
Fやロジスティック回帰は成績が悪い.この結果でう削M基準は評価データで誤分
類確率をOve
r
e
s
t
i
m
a
t
eしないことが分かった.
表 3: L
D
Fとロジスティック回帰の平均誤分類確率と改定 I
P
L
P
‑
O
L
D
Fとの差の検討
L
D
F
‑
I
P
L
P
教師
教師
評価
最小値最大値
アイリス (
1
5
)
L
o
g
i
‑
I
P
L
P
最小値
最大値 最小値
0
.
5
5
0
.
6
0(
2
)
5
.2
3 ‑
2
.
3
6
0
.
2
8
(
1
)
4
.
3
5 ‑
0
.
5
9
評価
最大値 最小値
最大値
0
.
8
4(
2
)
5
.
3
1 ‑
L8
5
0
.
0
4(
1
)
3
.
4
7 ‑
4
.
4
3
j
J
J
好
子(
6
3個中 3
5個)
O
.0
0
0
.
0
1(
1
)
3
.
6
3 ‑
学生 (
3
1
)
L4
6
8
.
6
1
1
.2
9(
3
)
7
.1
1
2
.
1
2(
3
)
6
.
4
8
2
.
8
9
(
7
)
5
.
5
9
C
P
D(
2
6
)
3
.
0
5
7
.2
8
2
.
2
1
6
.
1
5
0
.
1
3
3
.
4
3
0
.
2
9
1
.7
4
5
. 2
0
1
0年と 2
0
1
1年の統計入門の試験の合否判定 [
1
9
J
5
.
1 大聞の分析
中間試験と期末試験の 1
0
0聞を，表 4のように 4個の大聞と考えて再集計した得点を説明変数として用いる.
356


# Page. 348

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表 5は
， 2010年度と 2
0
1
1午 L
1
1
2の中I
I
¥J試験の 1
1
r
mの大問の利点を説明変数とした合否判定である.変数名の下の
下線は， F
i
n基準 =α25で選ばれた
表 4 4個の大問
モデルを示す.大間 4間使っても
中間試験
大問
LDFと 2次判別関数は，全試験で合
期末試験
内容
否判定できなかった.一方， 2010年
得点
小問番号
内容
T
l
基礎統計量
2
9 1
‑
8，2
1
‑
4
1 計算
T2
計算
1
2
T
2
)が易しくほぼ全員
の汁算問題 (
T
3
正規分布
できたので合否判定に関与しなヵ、つ
T4
]MPの解釈
0
1
1年度の中間試験の 9
0
見点の
度と 2
合否判定では
1変数の基礎統計哉
得点小問番号
26
1
‑
2
6
9‑20 相関と回帰
3
0
27‑56
1
9
42‑60 分割表
2
1
5
7一7
7
4
0
61‑100 ]MPの解釈
2
3
78‑100
L一
一
一
一
ー
た. 2
0
1
1年度の中間試験の 1
0
叫J
、の合否判定て、は，正規分布に関する設問 (
T
3
)が難しく 1
0協点以下の成績の悪い
学生の判定には無関係で、あったことを示す.すなわち大聞の合否判定で，合否判定に使われない大間の難易度が試
験問題の質の評価に使える可能性がある
表 5 2010年度と 2011年度の中間大聞の合否判定 (pは変数増加法の説明変数の数)
P
V
a
r h
町M L
DF QD
L
o
g
i V
a
r 間&#039;1M LDF QD
Logi
1IT4
6
1
1
1
1
9IT4
1
6
1
6
1
6
1
6 T
3
1
0
24
24
2
7
2IT
2
2
1
1
9
6IT
3
9
1
2
1
2
1
0 T4
5
20
1
1
1
0
8
5
3IT
l
2
5
6
l
2IT
2
0
1
0
9
2
01T2
3
6
01T2
2
0
1
1
l
3IT
4IT3
P
L
o
g
i V
可M L
DF Q
D
a
r 間
V
a
r
。
間渦I L
DF
1IT2
9
1
5
2IT4
。
。
4
3IT
l
4IT3
Q
D
。
L
o
g
i V
a
r 間湖
LDF QD
。
。
L
o
g
i V
a
r 間&#039;1M LDF QD
。
。
Logi
1
5
1
7 T4
9
9
9
9IT
3
6
1
4
1
4
7
1
1
9
l
9IT
4
5
7
4IT4
1
1
4
9
oIT3
3
3
l
2IT
1
3
5
9
1
1
01T2
3
3
01T2
。
。
6
1
0
1
4
9
。
。
。
l
5
.
2 1
0
0問の分析
表 6は
ノl
、聞の合否判定を 3水準で合否判定した，
2010年度の中間試験の判別結呆である. IPJ 列は，変数増
1
J目の I
V日rJ)
7
J
I
は合否判定を 1
0
弘点にした場合の，変数増加法で選ばれ
加法で、選ばれた説明変数の個数を示す. 29
4個の設聞が全員正解であり，これらを省いた 9
6変数まで求まった .
3)
7
J
I目は A
1
NHの値であり，
た説明変数を表す .
4列目から 6)
7
J
I目までは， L
DF，QDF，名義ロジスティック回帰で、選ばれた判別モテ守ルの誤分類数で、ある.その後に
50%
。点と 9
0
九点の同様な結果を示す.
名義ロジスティック回帰は，線形分 r
i
l
l
f可能なデータでは，必ず回帰係数の推定が不安定になる [
2
0
]
.1
M
?では回
5
先信頼区間は 0を含み，全ての回帰係数の推定値が不安定であるというエラーが
帰係数の標準誤差が大きくなり 9
¥
I=
Oであれば，最適線形判別関数の結果からほ
表示される. 推測統計学の考え方に反するが，このような場合で N
ぼ線形分離可能なことが分かる.
合否判定できる最小次元は，全ての説明変数の組み合わせモデ ルで、検討していないので，ここで得られたものよ
り少なくなることはありうる.一応， 1
0
同点では 6変数， 50%
点では 1
2変数， 90%
点では 1
3変数で J
制 作0であるが，
4変数で初めて誤分類数が 0になった.すなわち，A
1
N
A
f
=
Oのデータで名義ロジステ
名義ロジスティック回帰では 1
ィック回帰の誤分類数は必ず 0 になるとはいえないことが分かった. 1
0
拠
点
， 5
0
問
点
， 90
覧点では合格最低点が 4
8
357


# Page. 349

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点
， 66点
， 88点と増えていくので，次元数(¥1&#039;/
¥
1
=
0になる変数の数)も上がっていくと考えられる.これを表の
イメージから「右下がり傾向」と呼ぶことにする.
LDFと QDFは，最初に MMf
ご0になる下線を引し、た半Ij別モデルで誤分類数は 0でない.また L
DFの 96変数の誤分
0
目点で 1
0
9，5
0
百点で 6
1，90
見点で 1
3個であり，いずれも合格群を誤
類数はすべて Oである. QDFの誤分類数は， 1
判別している.しかも 10%点では，全体の受講生の 90%の合格者群が 10%の不合格者群に誤判別されている.こ
れは，図 2に示すように， 10%点未満の不合絡者群の分散共分散が大きく，合格者群の長軌とほぼ直交しているの
で、起こるのではなし、かと考えているが，今後の検討課題である.
表 6 2010年度の中間試験の判別結果(次元は右下がり傾向)
P Var ¥
I
N
M LDF QD
3
6
1
1
1
1
。
1
1
2
l
円
l
¥1 L
DF QD L
o
g
i
L
o
g
i V日r ¥
1
&#039;
l
¥1 L
DF QD L
o
g
i Var ¥
1
1
93
2
8
2
8 2
8
2
8
5
7
1
3
1
9 1
9
1
8
99
9
9 1
2
9
5
9
5
8
7
5
。
6
7
7
6
5
8
4
9
7
4
2
4
。
3
。
。
6
6
1
7
3
8
8
4
1
2
6
5
22
1
3
7
2
6
7
6
3
1
4
99
3
4
8
5 1
3
96
4
6
30
o 13
o 109
。
4 1
3
。
o 61
4
4
6 1
3
。
。
表 7は
， 2010年度の期末試験の半J
I
別結果である. 1個の設聞が全員正解であり，これを省し、た 99変数まで求ま
0
弘点と 50
拠点では 1
2変数， 9
0
百点では 1
1変数で合否判定可能である.ただし， 50
同点では名義ロジスティ
った. 1
ック回帰が 3
1変数まで誤分類数が lで
1人の受験生の判別に手間取っていることが分かる.これは判別趨平面
上のケースを陽性と指定した方に半Ij別している問題と考えられる.また 90
百点では， 1
1変数で誤分類数が 0になら
ないで 1
2変数で 0になった.これらの最ノl
、次元は，一応「平坦な傾向」と呼ぶことにする
i
右下がり傾向」と異
なり，このような傾向を示す試験の特徴として考えられることは今の時点で明確でない.
LDFと QDFは，1
1
，
1
l
f1
1
=
Oのモデ、/レで・誤分類数は 0でない.また. 99変数の LDFの誤分類数は 0である. QDFの誤分
類数は， 1
0
協点で 1
1
1，50
百点で 62，90百点で 1
3個である. QDFはいずれも合格群を誤判別している.これらは1M
P
が「正則化法」に切り替えることを勧めた際に起きたが，図 2に示す分散共分散の問題のいずれが原因か分かつて
いない.
表 7 2010年度の期末試験の判別結果(次元は平坦傾向)
P I
Var MNM LDF QD
1
8
1
0
4
1
2
1
5
1
5
5
2
5 1
1
1
1
1
。
5 1
1
1
Logi Var ~\IM
1
5
o
g
i
LDF QD L
o
g
i Var MNM LDF QD L
2
2
1
2
2
6 2
6
26
6
8
1
2
2
9 29
63
6
6 1
0
4
9
3
。
6
5 1
3
2
6 1
3
。
90
6
9
l
3
4
1
9
4
4
l
70
。 。
1
2
2
1
3
44
1
4
3
4
l
6
3
1
4
54
4
1
3
3
l
42
3
1
7
5
1
0
1 6
2
32
4
1
6
2
1 6
2
358
。
1
4
1
2
4 1
3
2
9


# Page. 350

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JZK5VQMJ3.jpg)

1
斗2
o 62
7t
j
︻&#039;
d
勺べ
υ
QJ
Qd
ハU
ー
l
o 111
o 13
。
表 8は
， 2011年度の中間試験の判別結果である. 2個の設問が全員正解であり， 98変数まで求まった. 1
C切点で
2変数， 50%点では 1
5変数， 90
弘点、では 9変数で合否判定可能である. これらの最ノト次元を， 90
免点の次元が小
は1
さくなる r
V傾向 j と呼ぶ. LDFと 2次判月1関数は ，1
[
¥
1
1
=
0のモデルで、誤分類数は 0でない.また. 98変数の LDF
の誤分煩数は 0である. 2次判別院]数の誤分類数は， 1
0
百点で 1
0
7，5
0覧点で 6
1，90
百点で 9個であり， 2次判日1関数
はいずれも合格群を誤判別している.
表 8 2011年度の中間試験の判別結果(次元は V傾向)
i
l
r ¥
1
刊
1
¥1 L
DF QD
P V
L
o
g
i Var ¥
1
:
¥
¥
1 LDF QD L
o
g
i Var ¥
1
¥
1
¥
1 LDF QD L
o
g
i
1
3
9
9
9
9
81
1
9
1
9 1
9
1
9
5
1
9
8
8
9
2
5 1
0
7
9
5
8
2
7
3
2
98
9
2
2
2
2 1
0
7
7
8
3
2
5
5
2
9
1
。
1
0
1
7
2
3 1
0
7
2
2
3
2
5
5
2
5
6
1
1
90
2
82
2
5
5
3
5
2
1
2
1
1
。
1 1
0
7
6
3
5
5
8
2
1
3
1
8
26
5
6
10
l
t
l
7
8
5
2
4
5
5
5
1
5
69
3
6
98
8
7
2 1
0
7
。
[
9
s
lQ
o 107
。
。
。
78
o 61
9
1
2
8
9
28
6
9
。
9
5
。 。
9
5
1
表 9は
， 2011年度の期末試験の判別結果である. 3個の設問が全員正解であり， 97変数まで求まった.各 3水
准で 8変数， 1
3変数， 8変数で合否判定可能であり，次元は 9
0
覧点の次元がノl
、さくなる r
V傾向」になる. LDFと
QDFは，A
I
!
¥
:
l
I
=
Oのモデルで誤分類数は 0でない.また， LDFの 97変数の誤分類数は 0である. QDFの誤分類数は，
各 3水準で 1
1
0， 62， 1
2個であり， QDFはし、ずれも合格群を誤判別している.
表 9 2011年度の期末試験の判別結果(次元は V傾向)
l
&#039;
l
M LDF QD
P Var ¥
l
t
l
1
0
7
8
1
8
3
1
。
9
L
o
g
i Var ¥
!
N
i
l LDF QD L
o
g
i Var W市
i
‑1 L
DF QD L
o
g
i
1
0
1
0
1
0
3
2
3
0
30 30
30 1
0
0
1
2
4
3
2
7
9
8
1
2 1
2
1
0
1
9
4
4
。
83
6
9
8
6
9
5
。
25
31
4
9
8
7
9
2
1
0
1
1
89
4
9
5
6
39
1
1
5
8
1
2
3
8
7
5
1
9
1
2
1
2
1
6
2
6
7
1
3
9
1
3
0
6
7
9
7
7
3
。
。
o 110
。
1
1
。
o 62
4
23 23
23
3 1
2
2 1
2
。
o 12
。
7
0
6
2
9
9
図 2は
， 2011年度の中間試験のノj
、
問 1
0
0聞を主成分分析し，主成分 lを X判l
で主成分 2を Y軸にしたスコアプ
百以上の成績優秀な学生から， 50
目点以上 9
C覧点未満， 1
0
丸点以上から
ロットである.右から左の 95再確率荷円は， 90
5
C覧点未満， 1
C百点未満に層別した受講生の分布である.このようにわずか l慨しかいない左の不合格群の学生が，
359


# Page. 351

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正解が少ないが正解のパターンが多傑で‑あり，このため分散共分散が大きくなっている.そして右にある 3つの確
0
拡をしめる合糊下とほぼ長軸が直交している.これが.9
0
目の合格群が 1
0
唱の不合格群に訟分
率楕円で表わされる 9
1
定を 9
0
%で行うと. 1
0
%の合格群が 9
0
犯の不合格群に誤分類されていることから
類された原因かもしれない.合否半]
も，その可能性が高い. しかし，正則化法に切り替えた場合も，多くの場合に一方を誤判別する.
以上から，このスコアプロットは各試験の可視化表現として有用と考えられる.
1
5
n
u
u
‑
f
十¥
N市中笹川刊
5
。
﹁
﹁U
0
1
1年度の中間試験と期末試験の大問のスコアプロット
図2 2
6
. 終わりに
本研究では. 1
9
9
8年から 1
2年間行ってきた最適線形半]
1
別関数の理論的背景と 1
0
0重交差検証法で削M基準が頑
強であることを示した.応用研究のーっとして従来の判別関数は線形分離可能なデータを認識できないばかりか，
誤分類数が大きいことを試験の合否判定データで検討した.その結果，判別する 2群が正規分布と仮定し分散共分
散から導かれる LDFと 2次判別関数は，大間では 4問全てを用いても合否判定ができなかった.
小問では.M
N
J
f
ご0
&#039;こなる最小の説明変数のモデルで合否半]
1
定ができなかった.フルモテずルで、は. LDFの誤分類数
は 0&#039;こなったが. 2次判別関数は一方の群が全て誤判別された.
名義ロジスティック回帰は. 2
l
l
lが正規分布していることを仮定せず，教師データの分布に合わせて導き出され
1
別関数に代わって医療や金融で、近年多用
る. このため，多くの事例で誤分類確率が小さくなるため. LDFと 2次半]
されている.また，回帰係数の推定値が全て不安定になるまで変数を追加していくと，多くの半1J5jリ結果で最適線形
半]
1
別関数が見つけた最小次元の特徴空間を見つけた.ただし，半]
1
別超平面上にケースがくる場合の対応がされてい
ないので. 2
0
1
0年度の中間の 9
0
弘期末の 5
0
唱
と 9
0
免で，最ノl
、次元の特徴空間を見つることができなかった.
今後，各種の試験データで，今回得られた以下の結果から，試験問題の質評価に関する検証をより客観的に行い
たい.
‑図 2のように大問とノl
、問で 主成分分析を行い，スコアプロットに 1
0
何点. 5
0
百点. 9
0
免点で 4層に分けた受験生ご
との 9
5
唱の正規確率楕円を重ねがきし，各試験問題の違いを検討する.
・大問では，全問で初めて合否判定できるか，一部の大聞が使われないかの検言すする.そして，使われない大間の
設問内容の検討をする予定である.
・小聞に関しては，合否判定可能な設問の Type分類を手掛かりに設問数と Type分類を検言すする.また合否判定で
0
百点. 5
0
百点. 9
0
見点の最小次元
きた最小設問数に比べて変数選択法が選ぶモテ守ルに傾向があるか否かの検討と. 1
360


# Page. 352

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の傾 1
;
1比比(ニ最ノj、次元/合格点)カ、ら試験問題の質に関する検討を行う予定でいる.
一方，今回の結果は次のような豆大な懸念が考えられる.
-過去に行われた医学診断やノミターン認識などで，訟分類確率が 0 でなくても線形分 I~ffi可能な可能性があることを
見過ごしてきたことが考えられる.
I
別分析の応用としてゲノム判 )
J
I
Jが行われている.少ないケースで多くの説明変数から分散共分散を推定する研
・
半J
I
に基づく LDFと QDFに問題があるので，適用には注意する必要がある.
究が行われているが，分散共分散行手J
文献
日
)Fishcr，R
.A
.(
1
9
3
6
)
. TheUseofMl
Il
t
i
p
l
cMeasurcmcntsi
nTaxonomicP
r
o
b
l
e
m
s
. AnnalsofEl
Ig
e
n
i
c
s，7，
1
7
9
‑
1
8
8
.
[
2
J 問口玄ー (
1
9
9
9
) .タグチメソッド わが発惣法.経済界.
[
3
J 新村秀一 (2007). Exce1と LINGOで学ぶ数理計画法.丸善.
[
1
J新村秀一 (
2
0
1
1
) .数理!計画位、による問題解決法.日科技連出版社.
[
5
)
S
t
a
m，A
.(
1
9
9
7
)
.N
o
n
t
r
a
d
i
t
i
o
n
a
la
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e
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・s
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c
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i
v
e
sonL
p
‑
n
0
1
1
1
1m
e
t
h
o
d
s
. Annals
74，1
‑
3
6
o
f
O
p
c
r
a
t
i
o
n
sR
e
s
e
a
r
c
h，
Y
.(
19
9
5
)
.TheN
a
t
u
r
eo
f
S
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a
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i
s
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i
c
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r
y
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i
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g
e
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‑
V
e
r
l
a
g，1
9
9
5
.
[
6
)V
a
p
n
i
k，
[
7
) 新村秀一 (
2
0
0
6
) .改定 IP‑OLDF による S
V
¥
I のアルゴリズム研究.オベレーションズ・リサーチ， 51
/1
1，
7
0
2
‑
7
0
7
.
1
9
8
4
).医療データ解析，モデル主義，そして O
R
. オベレーションズ・リサーチ. 29ー 7， 415‑421
.
[
8
) 新村秀一 (
[
9
J新村秀一，北)
I
[r，金，高木義人，野村裕 (
1
9
7
3
).二段階重みづけによるスベクタル診断.第 1
2回日本 ME学会大
0
7
‑
1
0
8
.
会論文集， 1
1
9
7
8
).認識とパターン.岩波書!
i
E
[
1
0
)渡辺慧 (
[
1
1
) 新村秀一 (
2
0
1
0
).最適線形判別関数.日科技連出版社.
[
1
2
)新村秀一，ユンイエブン (
2
0
0
7
) .OLDFと S
V
¥
Iの比較研究 (
4
) 種々のデータによる SVl.!との比較一.成路大
学経済学部論集， 37‑2， 89‑119.
1
9
8
3
).重回帰分析と判Eリ解析のモデ、ル決定 (
1
)‑ 1
9変数をもっc.P
.Dデータの多重
[
1
3
)新村秀一，三宅章彦 (
共線性の解消
.医療情報学， 3‑3.507‑124.
[
1
4
)新村秀一(19
9
6
).重回帰分析と判別分析のモテeル決定 (
2
)‑19変数を持つ CPDデータのモデル決定
.成政大
， 1
8
02
0
3
.
学経済学部論集，第 27巻 第 l号
←
1
9
9
9
)
. 2変数正規乱数データによる IP‑OLDFの評価.計算機統計学 1
2
‑
2， 1
0
7
‑
1
2
3
.
[
1
5
J新村秀一，垂水共之 (
[16)Flury，B
. &amp; Rieduy
，
l 1
‑
1
. (
1
9
8
8
)
.¥
I
u
l
t
i
v
a
r
i
a
t
eStatistics: A Practical Approach. CambridgeUniversity
P
r
e
s
s
.
[
1
7
J後藤昌司 (
2
0
0
2
).統計学科学における事例の解剖..計算機統計学， 1
5
(
2
)， 1
8
5
‑
2
1
7
.
[
1
8
J 新村秀一 (
2
0
0
4
)
. 川 P活用
統計学とっておき勉強法.講談社.
[
1
9
J 新村秀一 (
2
0
1
1
).合否判定データにおける判別分析の問題点.応用統計学， 3， 1
5
7
‑
1
7
3
.
[
2
0
) Firth，D
.(
1
9
3
6
)
.Bias red山 tionofmaximum likelihood e
s
t
i
m
a
t
e
s
. Biometrika，80，2
7
‑
3
8
.
361


# Page. 353

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/972D5GMD7R.jpg)



# Page. 354

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DJY2KVXMJM.jpg)

SASC
l
i
n
i
c
a
lStandardsT
o
o
l
k
i
tを用いた
SDTM準拠チェック
三沢喬，北原孝志，白;賓聡子，李康赫
株式会社 ACRONET
データサイエンス本部生物統計部
SASC
l
i
n
i
c
a
lStandardsToolkit‑Based
SDTMComplianceCheck
TakashiMisawaτTakashiK
i
t
a
h
a
r
a，
SatokoShirahama，LeeGangHyuck
ACRONETCorporationDataScienceD
i
v
i
s
i
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B
i
o
s
t
a
t
i
s
t
i
c
sDepartment
盤欝藍欝麓盟欝鱒離睡鍾甑i
明
要旨:
C
l
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i
c
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lS
t
a
n
d
a
r
d
sT
o
o
l
k
i
t
(
C
S
T
)を用いた SDTM
準拠チェックの実装手順と利便性について考
察を行う。
キーワード FOA，
COISC，SOTM，C
l
i
n
i
c
a
lS
t
a
n
d
a
r
d
st
o
o
l
k
i
t，
OpenCOISC
365


# Page. 355

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7N8RM13E8.jpg)

用語の定義
CDISC
[
C
l
i
n
i
c
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lQatal
n
t
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h
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e呈t
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Q
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aseBeportI
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f
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n主p
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i
f
i
c
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i
o
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SDTM
メタデータ
麟盤罷覇麗韓購国輯謹血
?
はじめに
FDAがSDTM形式のデータを推奨
→効率的なデータ処理及びレピ、ユーを行える
Specifications
Specificationsf
o
rtheDataTabulationdatasetsofhumandrugproduct
c
l
i
n
i
c
a
landanimaltoxicologystudiesareprovidedbytheSDTM.
SOTM
IGVersion
Model
自 由n
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SOTMIG3.1
1.0
Sup回口
B
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g
，ns
ImplementahonGuide
Suppo
同
Ends
h
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l
l
i
九
，vww.cdiscorg/mode!s/sdsiv
2004心 7‑01 2010‑0
3
‑31
1
.
1
SOTMIG3
.
1
.
1
3
.
1
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i
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w.cdisc.orgl ntent1605
∞
2007‑
&lt;
1
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‑01
1.
2
SOTMIG3
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1
.
2
lwNw.cdisc.ora} ntent1055
hUp:/
∞
200
9
‑10‑30
2
1.
SENOIG3̲0
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出典 FDA [
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# Page. 356

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ9KMN5PJ3.jpg)

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SDTM準拠チェックの重要性
CDISC未準拠の場合、承認に遅延が発生
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SDTM準拠チェックの重要性
事前にチェックを行うことで、承認の遅延リスク軽減可能
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局(
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C
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合
亘
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ノ
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367


# Page. 357

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ8RLKYX7D.jpg)

SOTM準拠チェックツール
現在は準拠チェック機能として
&#039;WebSOM‑
==二二二
使用されていない
v
&quot;FDA
導入の準拠チェックとレビュー用のツール
&#039;OpenCOISC
v
&quot;FDA
が推奨しているツール
.SAS
‑PROCCOISC‑=二二L
開発予定
〆プロシジャで準拠チェックを行う
‑
C
l
i
n
i
c
a
lStandardsT
o
o
l
k
i
t(CST)
CSTが提供するマクロを用いて準拠チェックを行う
v
&quot;
臨輯盤翻麗盟盟副臨瞳盟国
機能比較 (CSTvsOpenCOISC)
CST
SDTM&#039;ADaM
CRT‑DDSチェック
チェック時使用データ
。
データ (
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s
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7
b
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t
)
。
OpenCDISC
。
データ (
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メタデータ (
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x
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l、 .
c
s
v
)
CRT‑DDS作成
レポーティング
実行方法
E
x
c
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l，
CSV，
PDF
CSV，
HTML
E
x
c
e
l，
プログラム
実行毎 l
こGUI
による指定
CSTを使用すれば、 CDISC準拠データ作成を
a
s
e
S
A
Sで、行える!
一貫して B
368


# Page. 358

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJLKLZ4N7R.jpg)

き;l::jコ「P1/ーよ主主 &lt;j:LL!)rf，μ 点以上同_~S，ω
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lStandardsT
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成 !lj
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準拠チェックは C
ST1.4から対応 (
B
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S
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S
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3
)
S
T
1
.
3でも対応可能(BaseSAS92
)
SOTM準拠チェックは C
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C
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c
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lStandardsT
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k
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tとは
CSTの構成
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m
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W
o
r
k
10
3
6
9


# Page. 359

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47M2MVKQ7W.jpg)

‑テ、ータセットのテンプレート
く恒忌
・チェック機能やフレームワークを呼び出すマクロ
1
1
ゐ
イ ト 、 .
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.
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h
SOTM準拠チェック方法
370


# Page. 360

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/P7RMV2XKJ9.jpg)

SDTM準拠チェック方法
.試験データ
〆ソースデータ
誌験で作成した SDTMデータ
〆ソースメタデータ
試験で
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3
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# Page. 361

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJXVZD65EX.jpg)

臨欝躍麓髄麗轟轟轟題調
変数メタデータ例
町内均担金閣也君
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(演説経減税務I
子
SOTM準拠チェック方法
.プロセスコントロール
準拠チェックの基準となるデータ
〆リファレンスメタデータ
基準となる SDTMのメタデータ
../バリデーションチェック項目
SDTM準拠チェックの一覧
../プロパティ
チェック実行時のオプシヨン
16
372


# Page. 362

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3JKQ8X1RJD.jpg)

バリデーション
縦三子機グ項目例…
E罰 F曹 内 耳 = 開 明 判 明 = 割 閉 開 園 幽 圃 圃 幽 自 国 ・ ー ・ ・ ー ー ー 園 田 園 ー ー ー ー ー ー ー ー 圃 圃 ー ー 一 一 一 ー ー ー てT
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〆ControlledTerminology
試験に用いた統制語葉
〆チェック結果の一覧
〆チェック結果の要約
18
373


# Page. 363

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE3P25QGJ5.jpg)

鰐盟盤饗塑盤轟轟臨調
SDTM準拠チェックの実行手順①
.変数とドメインのメタデータを定義
Excelなどで事前定義をおススメ!
醤Z
謹
※フレームワーク(データセットの変数定義)は CSTが提供
1
.テーブルのメタデータ
ドメイン名、ドメインラベル、構造、キーなど
2
.変数のメタデータ
変数名、変数ラベル、 Length、Coreなど
プロセスコントロール
試験データ
さ詰ヨ￡
旨去三七
19
￨縦長持議長ら?っ号変濡 1
1
副
I
2
SDTM準拠チェックの実行手順①(補足)
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.
1
.
2，
̲cstType=referencemetadata，
̲cstSubType=column，
̲cstOutput
DS=reference
̲c
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s
)
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%cst̲c
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一cstStandard=CDISC‑SDTM，
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V
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i
o
n
=
3
.
1
.
2，
cstType=referencemetadata，
̲cstSubType=table，
cstOutput
DS=reference̲tables);
̲cstSubTypeで指定したフレームワークが、 ̲cs
tOutputDSで J
指定したデータセ、ント名でWorkライブ、ラリに出力される(Oobs)
2
20
3
7
4


# Page. 364

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8EDLZD9NJG.jpg)

SOTM準拠チェックの実行手順①(補足)
フレームワーク j 門甘口古す中で?で一一一~&quot;&quot;::&quot;訊
+
事前定義データ
(
E
x
c
e
l等)
l
号
2
1
SOTM準拠チェックの実行手順②
• 1
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.リデーションチェック項目を指定
チェック項目を限定する場合、
データセットを絞る
¥
l
&quot;
&#039;v
a
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i
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n master.sas7bdatとして CSTカ
対
是f
共
※ UsersG
uidelこ例示あり
頁目を理解し、
ただしチェック I
どのチェックが必要か判断する必要がある
22
375


# Page. 365

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7P2DXZN78.jpg)

SDTM準拠チェックの実行手順③
.プロパティを指定
〆デフォルト又はカスタム指定
• CSTが提供するv
a
l
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sを指定
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lMacroを用いて指定
プ
ロセスコント持鮮ル
「 ヤ ぜ
プロパテイ
r
23
麟韓欝韓関離種轍躍璽哩
SDTM準拠チェックの実行手順④
• SASReferencesF
i
l
eを作成
事前 l
こE
xcelなどで、定義しておくことをおススメ!
各データのパス、データセット名を指定した
データセット(SASReferencesF
i
l
e
)を作成
〆リファレンスのフレームワーク
%cst̲createds(
一cstStandard=CST・
.FRAMEWORK，
cst
Type=control，
̲cstSubType=reference，
̲cstOu
t
p
ut
DS=work.sasreferen
c
e
s
)
;
2
4
3
7
6


# Page. 366

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2JVD1LWYJQ.jpg)

SDTM準拠チェックの実行手順④
• SASReferencesF
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l
eを作成
.
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.
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出
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崎抑制
乙，/.&#039;8&lt;百伽 .j;/çd ，，~-t._ ， .u、ロ!OCY-
，~&quot;叫ι耐日針7bJ&quot;
凶 日
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Me.~~. 7t由E
~ (1o&#039;.~&quot; ~&quot;; 7
t完&quot;
25
離器轟轟轟轟轟瑚
SDTM準拠チェックの実行手 JI慎⑤
• SDTM準拠チェックを実行
〆 %SDTM V
a
l
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d
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t
i
o
nを実行する
と
が出力される
※CSTが提供するSDTM準拠チェックの
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a
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̲
d
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a
.
s
a
s
]を実行することで
サンプルプログラム [
サンプルデータに対するチェック結果を確認することが可能
26
377


# Page. 367

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5EGY2XDWEL.jpg)

SOTM準拠チェックの実行手順(参考)
• SOTM準拠チェック結果を POFで、まとめる
.
/%CRTREPORTの手jJ買を実行
プログラム例
%
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0，
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̲
c
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cstmetricsReport=Y，
̲cstgeneralResultsRep口同=Y，
c
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R
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t
=
Y
)
;
※サンプルプログラム i
立
、 [cst̲repo比 sas)
2
7
:訟手伝説雌
I
SOTM準拠チェックの実行手順(参考)
• SOTM準拠チェック結果を POFで、まとめる
.
e
絢
陶.
.
.
.
.
、
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&#039;
&quot;
略
，
.
曲
超
電
電2
一
由 晶 盟 国 引 げ 山 崎
ー
一
一
一
‑
‑
崎
情
一一叩』一角問
一一一ー一一
一
組
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場
、
，
、
一 四 回 一 切 拘
、副司略
平 泳
切 、
w
ゐ
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、町一』ー&quot;向
一一日̲.，，̲，
・ w
明 明 暗 . . . . .
....
3
7
8
28


# Page. 368

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JQMP81Q7P.jpg)

CSTとOpenCDISCの上ヒ車交 (SDTM3
.
1
.
2
)
CST OpenCDISC
入手方法
DVD
(要契約)
ホームページ
費用
無料
無料
チェック I
頁目
220
チェック精度
。
227
実行時間
ム
。
。
29
〆SOTM作成を一貫して SASで行える
事前にプログラムを作成しておけば、
SDTM作成、準拠チェック、 CRT‑DDS作成を
プログラムを実行するだけで作成することが可能
30
3
7
9


# Page. 369

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/K74VY2RYJ1.jpg)

まとめ
じ重工合φリ
ク
エ
ス
ト
〆実行時間短縮
〆チェック項目!こ OpenCDISCの1
0を付与
時間が限られた対応の場合を考慮し、 O
penCDISC
と同等またはそれ以上の実行時間短縮
現在 F
DAはV
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nR
u
l
e
!こOpenCDISCを利用
するよう求めているため、チェック項目に
OpenCDISCのI
Dが付与してあると使用しやすい
31
欝醤鑑盟睡盟覇掴瞳醤璽盟国
参考文献
SASC
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lStandardst
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StudyOataS
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ApprovaIProcess/
&lt;http://www.fda.gov/downloads/Orugs/Oevelopment
FormsSubmissionRequirements/EI巴ctronicSubmissions/UCM199759.pdf&gt;
COISC:
巴aCOISCI
mplem巴n
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nNetworkNovemb巴rMeeting (Accesed2012Jun)
BayAr
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巴s
entations/Forms/OispForm.aspx?IO=6&gt;
No吋h%20America/Bay%20Area/Pr
OpenCOISC
COISCSOTM3
.
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nRules(Acces巴d2012Jun)
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32
380


# Page. 370

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ136MQN7G.jpg)

ディズニーワールドで開催の
SASGlobalForum 2012奮戦記
周防節雄
兵庫県立大学名誉教授
HotDocumentaryReportonSAS
GlobalForum2012i
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fHyogo
竪控聾盤盤聾轟鍾童四
要旨:
数独を解く SASプログ、ラムの論文発表のために、本年 4月に
米国フロリダのディズ、ニーワールド、内のホテルで開催の
SASGlobalForum20121こ参加。来年のサンフランシスコ
大会の PRも兼ねて、今年の SGFの様子を紹介する。
キーワード:
数独、 SASG
l
o
b
a
lForum、PROCFCMP、再帰的プログラム
381


# Page. 371

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJWPW3LM72.jpg)

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# Page. 372

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EZK5VMME3.jpg)

WaltDisneyWorldDolphin
383


# Page. 373

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y76Q95N57V.jpg)

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初日夜プールサイドで、パーティー
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Disney5 CoronadoSpringsResort
(宿泊ホテル本館)
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# Page. 374

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G75RNY5GE4.jpg)

ネミミキミ}主主:ム為、幼時Iぷおぷw~.t;:主帥
DisneysCoronadoSpringsResort
(宿泊)
麟離轟轟轟轟轟産量
SASGlobalForum 2012
参加費
Package1
Early
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Regular
(
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)
(March 20
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Business&amp; Government
Academic
Student
$745
$325
$155
参加費のみ
その他に
Package2
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$850
$420
$215
On‑Site
$995
$545
$295


# Page. 375

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9J2D5GNDJR.jpg)

SASGlobalForum 2012
・全論文数 436本
‑セッション (ConferenceSections)
(
1
) TechnologySolutions(
1
7
)
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) IndustrySolutions(
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(
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) TechnologySolutions
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• Hands‑onWorkshops
3
8
6
(続く)


# Page. 376

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DEY2KVPMEM.jpg)

SASGlobalForum 2012
(
1
) TechnologySolutions
(続く)
• OperationsResearch
• PlanningandSupport
• P
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・Programming:BeyondtheBasics
• Programming:FoundationsandFundamentals
SASGlobalForum 2012
(
1
) TechnologySolutions (続く)
• ReportingandInformationV
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lMedia&amp;Networking
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• SystemsA
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eandAdministration
387


# Page. 377

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJN8RM5378.jpg)

SASGlobalForum 2012
(
2
)I
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• PharmaandHealthCareP
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8件報告)
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罷議離璽騨寵輯瞬髄撞理費
MORELEARNING
• Pre‑ConferenceSeminars&amp;S
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• Pre‑ConferenceSASCourses
• Pre‑ConferenceSASEducationExams
388


# Page. 378

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE9KMNYPE3.jpg)

SASGlobalForum 2012
発表形式
• KeyNote(
1
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• I
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5
0分)
• ContributedPaper(
1
0分
、 20分
、 50分)
・Poster
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参加者のオンライン投票
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411
SASの新機能を知るのに便利
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# Page. 379

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE8RLK6XJD.jpg)

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# Page. 380

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LELKLZ9NJR.jpg)

3
9
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# Page. 381

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JM2MVZQJW.jpg)

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# Page. 382

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJRMV26KE9.jpg)

SASGlobalForum 2012
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APRIL25，
12:00p.m.(NOON)
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# Page. 383

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PEXVZDM57X.jpg)

もう一つの数独プログラム
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# Page. 384

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3EKQ8XGRED.jpg)

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証
395


# Page. 385

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L73P25NGE5.jpg)

進化する数独解法 SASプログラム
知平菜美子
周防節雄
株式会社 NSD 金融事業本部
兵庫県立大学・名誉教授
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要旨
昨年の本総会で発表した数独を解く SASプログラムのパージョンアップを図り、本年 4月に米国フロ
ASGlobal Forum 2012で招待論文として発表をした。その論文のダイジェスト版を
リダで開催された S
日本語で報告する
G
フロリダの SGFでは、カナダのグループが S
A
S
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.2から使えるようになった新機能
の i
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J を使って再帰関数を作り、数独を解く SAS プログラムを開発していた。彼らは筆者が
再帰的手法を用いて数狙プログラムを発表すると聞きつけ、自分たちも全く異なる手法で数独解法の再
帰プログラムを作ると、事前に連絡があった。このプログラムは一見しただけでは SASプログラムとは
思えないような構造をしており、 SAS言語の可能性が飛躍的に広がった。報告ではこのプログラムも紹
介する。
キーワード:SASマクロ言語、 %
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e文、再帰的プログラミング、数独
1.
はじめに
我々は昨年の S
A
Sユーザー総会において、数独を解く S
A
Sプログラム (SudokuS
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:SSS)ノ〈ージ
ョン lに関する 2つの論文(士iI平・周防 2
0
1
1、周防・知平 2
0
1
1
)を発表した。そのプログラムはその時点で知り
うる超難問の数独問題を解くことができたのであるが、その後、インターネット上で世界中のサイトを探し、
同程度の難問 1
0題を見つけたので、試しに解かせてみると、なんと 6題が解けなかった。原因を探ってみる
と、プログラムのパク。で1まなくて、プログラム設計時に想定していなかった局面が途中で出現していること
が判明したので、それに対処して新しい「作戦 Jを追加した結果、これらの解けなかった問題を全て解くこ
とができるようになった。これで恐らく解けない数独問題はないと確信しているが、プログラムのパージョ
ンアップ作業の過程で、プログラムの継ぎ足しをしていった結果、かなり複雑な構造になってしまった。そ
こで、数の増えた S
A
Sマクロを整理・統合してスリム化した結果、実行時間もかなり短縮することができた。
この一連のパージョンアップ作業について概略を解説する。なお、詳細については、周防・先日平 (
2
0
1
2
)と
S
u
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(
2
0
1
2
)を参照されたい。
2. SSSの構造
397


# Page. 386

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/87DLZDWNEG.jpg)

基 本 的 な プ ロ グ ラ ム 構 造 は 図 2に示すように、
3つ の S
A
Sプ ロ グ ラ ム か ら 成 り 、 開 発 当 初 か ら 不 変 で あ る
udoku m
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c
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o
.sasの 中 で 、 別 の 独 立 し た S
A
Sプ ロ グ ラ ム
が、最新ノ〈ージョンでは、最初に実行する s
reconstruc1
.s
asを%includ巴文によって実行する代わりに、 S
A
Sマ ク ロ と し て 定 義 し て 使 っ て い る 。
・
: sss
・
‑
.
を保存するドライブ名を指定
解法に必要な全ての 7 クロを定義
:. ?クロの中で %
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tで解きたい数独問題のテキス:
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xコ7 ンドで必要なフォルダを自 j
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oを指定
i
・
i. T巨解が出るか、あるいは最後の候 i
補の局面が制限回数を超えるまで i
実行される
図 2 プログラム実行手順
3
. SSS(パージョン 1)の作戦構造
ノくージョン lは 昨 年 の SASユ
m
~ ~
閉じであり、図 3 にその作 ììi~構造
を示す。既述のように、このまま
~
よ う な マ ス 目 が 2個 以 上 あ る 場 合
は 、 最 初 に 見 つ け た 2個 を 選 ん で
解くようにしている。回転した局
面を再度アタックさせれば、選ば
:2個の候補ナンバーがあ i
lる7 ス目をてつ選び土血 i
作戦④
E
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盟
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.
.
.
.
.
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.
.
.
.
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二
.
.
.
二
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金
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.
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.
.
.
.
.
・
二
二
:
:
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.
.
.
.
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.
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ド ￨
て 12個 の 候 補 ナ ン バ ー が あ る マ
(1 局而の進展がなければ作 i
II
しき峨ニ制x
.
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.
.
.
.
.
Iでご士士ア寸~:笠盤強星車作成後、作戦① j
.
.
.
.
.
.
.
.
.
…
￨ 作戦③j!=手jと②を適用する。適用して j
」一一一「一‑‑‑‑i
;も、局而の進展がなければ i
I
1作戦④へ進む。
90度 ず つ 回 転 し た 局 面 を ア タ ッ
を 作 成 し た 。 図 3の 作 戦 ③ に お い
I
l
l
で は 難 問 6題が解けなかったので、
クするようにして、パージョンl.5
作戦②
I
1
i
解けない場合には、初期局面を右
ス目を二つ」選んでいるが、その
IIl論理的推論からマス目の j
ニ
ニ
ー
̲
j I1数字を確定する。
. .…・・…一一一.......副 作 戦 ①
2
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・
‑
ー
L
.
.
.
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.
ι4
i
r一
一一」ー‑‑‑，
ーザー総会で報告したシステムと
l
j 作戦③で作成した生畳企盆盆星亘毎に、~
~作戦③で作成した生盟企盆盆亙亘毎に、 j
iス目を 2個 (2個なければ l個)選び、
iス目を最大 4個まで選ぴ、候補局面を最 i
i更に候補ナンパーが 2 個ある任意の&quot;7&#039; : ~更に候補ナンバーが 2 個ある任意の&quot;7&#039;~
~
i 候補局面を最大 16 個までに拡大する。~
;その一つ一つに対して作戦①と②だけ~
~大 64 個まで作成・保存する。その一つ i
~
つに対して作戦① ④を適用する。
jを適用する o
~
~これを全ての候補局面に対して行った i
i これを全ての候補局面に対して行った~
j 後、局面の進展がなければ作戦⑤へ進~
~後、正解にたどり着かなければギプアッ j
~プ宣言をする。
L
.
.
t
t
&quot;
.
.
.
.
.
ー
図 3 ノ〈ージョン 1
れ る 2個 の セ ル が 最 初 に 選 ば れ た
398


# Page. 387

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJP2DX9NJ8.jpg)

セルと異なるので、局面が進む可能性が I古川、と期待した。 90度右回転を l
l
i
l
lしただけでは解けない場合には、
i次アタックさせた。その結果、それまで解けなかった 6問
更にあと 2凹まで、 90度右!叫転した初期局面を W
中
、 41日
j
は解くことができた。解答に要した所要 H
与問は第 6節の表 6を参!!s.されたい。
4
. S
S
S
(パージョン 2)の作戦構造
}
…
…
泊
…
…
一
ノくージョン1.5でもまだ 2.
F
J
fが
字を純
h
U
花:定する
i
.局 i
f
l
jの 進 展 が な け れ ば 作 戦
解けなかった。その原因を探ると、
G
i
先の作戦⑤までは、「候梢ナンバ
.
.
.
φコ進台ι..
ーが 2個あるマス目」のみを使用
2仰の候補ナンバーがある i
1?ス L
Iをてつ選び土」星0)1
(
主:
亡ゴ&gt;~主国語作成後、作戦①と②を;
i適用する c 適用後、局而の進 i
i展がなければ生監盆へ進む
していたが、難問ではそのような
都合のよいマス目がないケース
があることが判明した。そのため、
~〆~
新たに作戦⑥を追加して、「候補
ナンバーが 3個あるマス目」も使
￨作 戦 ⑤ !
用することにした。図 4にパージ
.
.
.
.
.
.
.
..
・
・
・
.
.
と己主空
ι J i l
;作戦③で作成した 4個 の 候 補 局 面 毎 . .作戦③で作成した 4個の候補局面毎{こ、更 j
こ候 i
l
iナンバーが 2個ある任意の 7 ス口を j
ョン 2の作戦情造を示す。作戦@ j に、吏に候怖ナンベーが 2且ある任~ ~ l
:ぷのマス口を最大 3 つ選び、{院側i
局; ~ 1
比大 4個まで選び、候補局面を紋大 64個ま i
では作戦③で作成した 4つの候補 i 而を最大 27個までに批大する。その. .で作成・保存する。その一つ一つに対して:
つ一つに対して作戦①と②だけを. .作戦① ③を適用する c
局面のそれぞれについて、更に候 i適 用 す る 。 ..これを全ての候補局而に対して行った後、
jこれを全ての候補局而に対して行っ. .正解にたどり才fかなければ次の初期局而を j
補ナンバーが 3個のマス目を最 I布 :た後、局而の進展がなければ作戦⑤. .試す。 4つの初期局而を試しても解答が得ら i
3個取り出し、最高 108(
2
7x4
)個 iへ 進 む 。 ..れなければ途中結果を出力する。
の候補局面を作成することにし
た。なお、作戦⑥は作戦⑤の後に
図 4 パージョン 2
実行するのではなく、作戦⑤の前
に実行する必要がある。これはプログラム構造上、作戦⑤を実行する際、 T
写帰的にプログラムを実行すると
きに、作戦③で作成した候補局面を壊してしまうからである。従って、作戦⑥の候補局面を作成する際には
作戦③で作成した候補局面が必要になるので、作戦⑤の前に作戦⑥を実行した。また作戦⑥追加後はこれま
での作戦④を削除し、作戦③、作戦⑥、作戦⑤とし、う順番で実行するようにした。もともと作戦④は作戦⑤
の縮小版でーあり、初・中級の問題では作戦④まででト分なので解答時間の短縮が図れるという理由で、残し
ていたが、作戦⑥を追加後、プログラムの構造が複雑化し、実行 H
寺問も増加したので、作戦④を削除したほ
うが相対的に H
寺問の短縮になると考え、作戦④を削除した。その結果、作戦①②③⑥⑤で全ての問題を解く
ことが出来た。
なお、このパージョンでは、先の 10題の難問中、 5聞が初期局面を何回か右 90度回転した結果解くこと
が出来た。詳細は表 6(各ノ〈ージョンの性能比較)を参照されたい。
5
. S
S
S
(パージョン 3)の作戦構造
ノ〈ージョン 2で新たに作戦⑥を追加lしたことで、これまで、解けなかった問題も全て解くことが出来るよう
になったが、新たに作戦⑥を組み込んだ結果、プログラム制御が非常に複雑になった。これは、人聞が数独
399


# Page. 388

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2EVD1LMYEQ.jpg)

を角平く i
燦に H
Jし、る、いわゆるヒュ
ーリスティックスを次々に追加し
て採用した結果である。ここまで
の開発プロセスで得た情報・知識
Jl
l~する。
ヮト 「
九
乍
ヰ
ム
ペ ノ「;
2
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I
I
r 印字予つ:三1J;清志ぷ &#039;li3百五 ~&quot;&#039;l
1
I
&quot;
.̲ I
.
4
ρ
j論理的推論からマス目の数字を確定:
作i
段①刷、
の進展がなければ新作戦③に進;
I
再帰
I
rr.t :;.-o.~
マス目を指定した数だけ取り出し、
~_&quot;
を総合的に判断して、図 4の作戦
I.
o1ぞれらの袋補十ンバーの全ての組み i
，
岨 1
ayrf!?
と~.~.:.~........~~:..1
j
質番に作成・
③⑤⑤の候補局面をl
i&quot;lE~1J;~;t;h 0;
富
自
璽田
実行するよりも、一度にある程度
の個数の候補局面を作ってしまっ
てからそれぞれの候補局面を解き
盟童三れぞれの候補局面…作戦
と…る{湾側)
:・全ての候補局面を試しても解答が得られなければ、現在の i
j初期j
局面を 90度右回転したおJ
を新たな初jU
局面として作戦:
I
i
u
J
順次実行する。
①から l
i
は過していて、実行 1寺問の短縮と
:・これら 4つの初期局面を試しでも解答が得られなければ途:
J
i
a
j
l i中結果を出力する。
プログラムのスリム化、及びil!I
に行く方法の方がコンピュータに
の簡素化につながるのではなし、か
.
1 パージョン 3
図5
と考えた。そこでこれまで作成し
た作戦③⑤⑥を統合して「新」作戦③を作成することにした。図 5
.
1にその作戦構造を示す。
新作戦③は候補ナンバーが 2個あるマス目だけでなく 3個あるマス目も使用して候補局面を作成する。あ
らかじめマクロ変数 s
e
l
e
ct
oで候補局面の作成に使用するマス目の個数を設定(デフォル卜は 6
̲n
) してお
き、まず候補ナンバーが 2個のマス目を取り出し、足りない分は候補ナンバーが 3個のマス目から追加した。
この新作戦③で今まで解くことのできた全ての数独問題を解くことが出来た。
新作戦③を作成する作業に伴い、これまで対 i
n
c
l
u
d
e文で、使っていたプログラム r
e
c
o
n
s
t
r
u
c
t
.s
a
sを独立し
たS
A
Sプログラムとして保存しないで、ひとつのマクロとして s
u
d
o
k
um
a
c
r
o
.
s
a
sの中で定義することにした。
その結果、 S
S
Sは先の図 2に示す①
③の 3つの SASプログラムヵ、ら構成されることになった。また、それ
までに作成したマクロのうち、不要となったマクロを整理した結果、パージョン 2で 26個 あ っ た マ ク ロ が
2
1佃に整理できた。
問題番号超灘間正解がでました
53
右 9
0度回転回数日回
8
全局面実行回数 8
8
8回
2
4
53
8
3 2
5
6
O
B
S
0
1
2
自
6
7
9
4
1
4
9
3秒
実行時間
5
7
3
9 7
0
2
0
3
0
4
0
5
0
6
0
7
4
5
3
3
9
6
2
7
6
5
4
9
8
5
4
3
自
5
3
7
2
6
9
8
7
3
6
7
2
4
9
6
5
2
自
4
7
3
9
5
6
7
5
3
2
9
6
4
自
2
7
3
6
7
5
4
自
9
8
4
7
6
)
(
h
t
t
o
:
/
/:
a
z
i
n
e
.
n
e
t
/
n
e
w
s
/
2
0
1
0
0
8
2
2h
a
r
d
e
s
tsudoku1
i
e
:
e
9
5
2
8
3
9
0
9
2
4
出典:
図5
.
2 超難問
0
8
8
9
2
3
5
7
8
4
図5
.
3 超難問の正解
e
J
e
c
t
̲
n
o
=7)で実行した最終結果は図 5
図5
.
2の「超難問」をパージョン 3(マクロ変数 s
.
3のように OUTPUT
画面に表示される。 1行自で正解を得られたことを表示する。 2行目で右 90度回転した回数を示す。この例
4
0
0


# Page. 389

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では恒l
転せずに解くことが出来た。 3行目では puzzI
巴solv巴f
i
n
a
l
.s
a
s を実行した凶数を示す c 最初の l
I!̲!̲!目の実行は通常の SASプログラムの実行であり、残りの 887凹は I
I
J
:帰的にそのプログラムを実行した凶数
である。 4行目に実行1
1
寺問 (1493秒 =24分 53秒)を示す。その後にlE併が表示される。
6
. 各パージョンの性能比較
最新のプログラム(パージョン 3
)で、今まで試した数独問題は全て解くことが出来るようになった。また、
マクロやマクロ変数を整理することで、以前のパージョンのプログラムよりもわヵ、りやすく、ユーザーにも
使し、やすいようになった。
インターネット l
二に掲殺されていた難問 10題(付録に掲載)と超難!日J
(
[立1
5
.
2
)の計 1
1聞を角平いた 1
&quot;
&#039;
1&#039;の各ノ〈ー
ジョンの実行結果について、表 6に以ドの 4点を示している。
(
1
)実行結果 (0は正解が待られた、×は解けなかった)
巴solv巴 f
i
n
a
l
.s
a
sを再帰的に実行ーした回数
(
2
)
p
u
z
zI
巴s
o
l四 一 f
i
n
a
l
.s
a
sの実行 H
寺問
(
3
)
p
u
z
zI
(
4
)正解を得るまでに初期局面を 90度右回 t伝した回数
ノ〈ージョン 3については、 SASプログラム sudokum
a
c
r
o
.s
a
sの円頭で「新作戦@で検討対象とするマス
目の個数」としてマクロ変数日￨巴ct̲noを設定しており、デフォルトは 6にしている。これを 7にした場合
と比較した結果も表 6の下段に示している。
この表を見るとパージョン 3 (
s巴
￨
巴ctn
o二 6:表 6下段左)と以前のパージョンを比較すると、パージョン
3のほうが 8聞の実行H
寺聞が短くなっており、初期局面を右回転しなくても正解に至ることが多いことが分
かる。 I
超難!日J だけはパージョン 2
(実行時間 13分 49秒)のほうがパージョン 3 (
s巴l
巴ct̲no=6:1時間 4分
6秒)よりはるかに短い時間で正解に達している。これは、右 90度回転を 2回したために数多くの無駄な局
面のチェックに時間がヵ、かったためである。
ただ、興味深いのは、パージョン 3 (
s巴
￨
巴c
t
̲
n
o
=
7
) ではこの超難聞は 24分 53秒で解けている。これは、
恐らく検索対象とする初期局面の数は大幅に増えたが、仮に埋めるマス目の数が多いので、不正解と判定さ
れるタイミングが早く来ることに加え、右回転を一度もせずに解けたために、実行1
1
寺問の大幅な節約になっ
たと思われる。
これまで、行った実験結果から、現在のパージョン 3では、作戦③でピックアップするマス目を 6に設定し
ているが、今後解けない数独問題は現れたlI~j は随時 7 ないしは 8 にすれば、 11 叩:J は若干府えるかもしれない
が、必ず解けると考えている。
紙恨の関係で SSSのプログラムは本論文には添付していないが、参考文献に挙げた周防節雄・知平菜美子
(
2
0
1
2
)と S
u
o
h
(
2
0
1
2
)には収録している。
また、 ht
t
p
:
/
m
i
g
ht
y
.
g
k
.u‑
h
y
o
g
o
.
a
c
.
j
p
/
c
o
n
f
i
d
e
nt
i
a
l
/
s
u
d
o
k
u
.
z
i
pからはプログラム一式がダウンロードでき
る
。
401


# Page. 390

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EQMP8XQJP.jpg)

表6
v
e
r
.
1
(作戦①②③笹⑤)
問題
a
1
a
2
a3
a4
a
5
a
6
a
7
a
8
a
9
a10
超難問
実行
結果
実行
実行時間
実行
実行
実行時間
(ログ無) 結 果
回数
(ログ有)
488
3
4分 5
7秒
204
1
2分 1
2秒
1秒
2
4分 1
時間 2
1分 2秒
1
1
3分 6秒
3
4分 4
2秒
3
0分 5
9秒
314 1
2分 1
2秒
204 8分 46秒
X
7
9
X
233
1
8
7
240
8
8
1
5
6
×
×
2分 4
9秒
3秒
8分 3
1秒
7分 2
4秒
9分 5
3分 1
4秒
6分 2秒
8
3
3分 1
秒
2
6
6 1
0分 2
3秒
6秒
1
2
3 4分 4
X
v
e
r
.
1
.
5
(作戦①②③④⑤)+回転
回数
。
。
。
。
。
X
各ノくージョンの性能
。
。
。
。
。
。
。
。
。
x
x
3
3
2
9
1
4
1
8
7
4
2
8
3
6
8
1
5
6
8
4
7
4
7
5
9分 2
1秒
1
2
3
4分 4
6秒
v
e
r
.
3
(作戦①②③， )s
e
l
e
c
t
̲
n
o二 6
問題
a
1
a
2
a
3
a
4
a
5
a6
a
7
a8
a
9
a10
超難問
実行
結果
実行
。
。
。
。
。
。
。
。
。
。
。
実行時間
(ログ無)
回数
5
3
2
2
4分 24秒
3
7
2
1
3分 3
8秒
1
8
0
5分 2
0秒
1
8分 2秒
5
1
9
1
0
7
2分 1
1秒
6秒
9分 3
2
8
3
1
4分 1
4
秒
445
2
7
1
分9
秒
1
0
4
3分 3
6秒
5
8分 1
秒
1
2
6
8
時間 4分 6
秒
1
2
4
8 1
1
0分 3
3秒
5分 1
6秒
実行
結果
実行
実行時間
回数
(口グ無)
7
1
5
1
時間 3分 3
3秒
3
7
6
300
2
1分 5
9秒
。
。
。
。
。
。
。
。
。
。
。
1
9分 4
6秒
1
6
0
2 2時間 4分 4秒
1
4
0
7分 4
9秒
8
1
1 1
時間 1
0分 5
2秒
2
9
5
5秒
6
4
2分 3
4秒
3分 2
4秒
8
2
9
8
8
1
時間 7分 4
4秒
2
6
1
9秒
1
3分 4
局面の
回転数
。
。
。
。
。
。
3
2
v
e
r
.
3
(作戦①②③， )select̲no二 7
局面の 実 行 実行
回転数 結 果 回数
局面の
(ログ無)
回転数
時間 4
3分 2
5秒
1
9
8
4 1
2
7
7
1
2分 5
2秒
1
4
6
6分 4
3秒
1
5
4
3 1時間 4
2分 3
2秒
460
1
0分 1
3秒
9
5
7
44分 1
4秒
1
5
0
5 1時間 2
0分 1
5秒
1
時間 4
0秒
9
7
1
7
2
8
3
4分 1
2秒
9分 7秒
2
3318 4時間 1
8
8
8
24分 5
3秒
。
。。
。。
。
。。
。。
。。
。。
。。
2
2
v
e
r
.
2
(作戦①②③⑥⑤)
。
。
実行時間
。
。
。
。
。
。
。
。
参考文献
(1)知平菜美子・周防節雄 (2011) I 数独パズルを解く SAS プログラム」、 ~SAS ユーザー総会 2011 論文集』
pp.353‑363。
(
2
)周防節雄・知平菜美子 (
2
0
1
1
) ISASマクロ言語を使った数独パズルを解くプログラムの構造と制御方法
」、 ~SAS ユーザー総会 20 日論文集j] p
p.365‑378o
(
3
)周防節雄・知平菜美子 (
2
0
1
2
)I
難問数独パズノレを解く SASプログラム」、『文化経済学とコンビュータサイ
エンス
一人間の知的活動を科学する~j]、兵庫県立大学政策科学研究叢書 LXXXVI( 浜田道夫他編)、
pp247・308
。
(
4
)S
l
l
o
h，S
e
t
s
l
l
o
(
2
0
1
2
) S
l
l
d
o
k
l
l
‑
S
o
l
v
i
n
gSystembySAS⑧ ，
D
i
g
i
t
a
lP
r
o
c
e
e
d
i
n
g
sofSASG
l
o
b
a
lF
0
1
1
1
m2012，
F
l
o
r
i
d
a，
USA，
ApriI22‑25，
2
0
1
2
.(
h
t
t
p
:
/
/
s
l
l
P
P
O口.
s
a
s
.
c
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p
r
o
c巴巴d
i
n
g
s1
2
/
2
2
5
‑
2
012.pdf
)
402


# Page. 391

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付録難問 1
0問とその解答
解
答 a
1
問題 a
1
n T= .
.
.
&#039;
9
116 218 517 41913
7
8 513 411 219 61718
3
2
916
718 916 413 51211
5
9
513
417 513 112 91816
2 911 315 816 71412
8
4
612 817 914 11315
6
315 614 718 21119
3
4
7 214 119 315 81617
7
181917121611131514
:
u
̲
ー
問題 a2
7
4
6
314
2
5
3
8
7
219
4
2
9
7
8
6
9
7
6
8
6
5
5
9
8
7
2
4
2
8
6
2
問題 a4
4
7
3
2
7
2
9
6
3
9
B
4
117
7
6
5
8
4
問題
J....JKQ a
.
.
、
，
5
8
4
4
9
3
9
6
5
5
3
116
2
7
4
9
4
7
8
2
4
8」
6
9
5
2
B
解
a
IJT答
l&#039;コも
.7
.
615 317 419 21118
9
51 719 418 211 61315
4
8
3
112 815 316 71419
2
416 913 512 81711
9
5
6
513 116 817 91214
7
9
218 711 914 31516
2 817 519 113 41612
7
3
4
5
311 214 618 51917
6
7
8
914 612 715 11813
問題 a7
6
2
問題 a8
112 815 716 41913
514 911 312 71816
317 619 418 11215
716 112 815 91314
813 216 914 51711
419 513 117 21618
615 417 213 81119
211 318 519 61417
918 714 6 113 512
解 答 a4
918 412 716 31511
311 719 514 81216
612 513 811 71914
516 218 319 41117
114 915 617 21318
713 814 112 51619
415 117 913 61812
219 316 418 11715
817 611 215 91413
.
，
.
.
.
.
.
.
.
.
.
、a
，
、
解
答
8
A
6
118 213 914 51617
31 916 711 518 21413
219
5
314 516 712 91118
9
812 917 311 61514
7
4
8¥ ¥ 715 612 419 31811
3
5
2 413 115 816 71912
5
4
6 519 314 117 81216
8
6
71 I 211 819 613 41715
617 4 812 511 319
LL
1
B̲ー
問題 a9
解 答 a9
4
3
2
6
7
8
9
5
8
6
9
5
8
9
4
4
2
7
5
4
3
7
問題 a1
.
、
，
0
6
解 答 a5
nT
6
4
312
4
6
山 } 一
8
6
2
6
J....J~王~
‘~‘a 、，
116 514 917 81213
214 715 318 11619
813 911 216 41517
615 113 412 71918
317 219 811 61415
419 816 715 311 12
518 412 113 91716
711 618 519 21314
912 317 6 4 51811
解
6
&quot;
.
.
.答
.
.
.
.
.
.
色a
，
、
418 516 219 71113
716 913 411 81215
113 218 715 41916
511 317 912 61814
912 714 618 51311
614 815 113 217 9
215 119 816 31417
319 412 517 11618
817 611 314 91512
A
8
7
~、，
3
問題 a6
917
6
解
答
3
f
J
T
.
.
.
.
.
. a
問題 a3
5
4
9
3
7
8
8
解
答
a
2
nn
ヨ u
ι
915 418 216 11713
216 813 117 51914
117 314 915 21816
811 917 413 61512
613 219 511 71418
514 716 812 31119
412 115 619 81317
318 611 714 91215
719 512 318 41611
5
4
7
2
4
915
7
911
3
4
解
10
n T答 a
415 118 613 91712
918 217 114 61513
613 715 912 814
719 613 218 51114
311 514 716 21918
812 419 511 31617
114 816 319 71215
217 911 815 413 旦
￨
516 312 417 118 9
1
~二，
7
6
2
815
3
217 913 116 81514
513 812 914 711 16
611 415 718 31912
418 71 1 619 21315
912 317 415 61811
115 618 213 41719
314 219 517 116 8
1
719 116 812 51413
816 514 311 91217
5
3
」日
~.、J
出典:h
t
t
p
:
/
/
w
w
w
.
a
i
s
u
d
o
k
u
.
c
o
m
/
enJAIsudoku̲Top10s1̲el1.
p
d
f
403


# Page. 392

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE136MVNJG.jpg)

SAS8
.
2から SAS9
.
2への移行事例
中川慎也
株式会社データフオーシーズ
M
i
g
r
a
t
i
o
nfromSAS8
.
2t
o
SAS9
.
2
:Acasestudy
ShinyaNAKAGAWA
Data4C&#039;sK
a
b
u
s
h
i
k
iKaisha(Data4C&#039;sK
.
K
.
)
要旨:
SAS8
.
2からSAS9
.
2への移行事例として、 SASプログラム動作比
.
2B
I上で稼動させる方法について紹介する。
較とプログラムを SAS9
キーワードー
手
多f
f，SAS9.2BusinessIntelligence，
SASStored ProcessWEBA
p
p
l
i
c
a
t
i
o
n
405


# Page. 393

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GEWPW33MJ2.jpg)

I
均一‑
m
…
，
117m
2
o
1
2&#039;
&#039;c
Agenda:
なぜ移行する必要があるのか
事例概要
SASプログラム動作比較
SAS9
.
2B
Iへの移行
まとめ
I.
十総会
なぜ移行する必要があるのか
4
0
6


# Page. 394

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47ZK5VVM73.jpg)

移行の理由
‑ コストの削減
・システムの統合化
・ハド、ウェアの寿命
圃サポートレベルの変更
SAS8
.
2のサポートレベルがCに
瞳欝韓議議轟轟騨髄騒f1f1l調
サポートレベルとは
‑サポートレベルとは
SASプロダクトのサポートレベルとして、 A，
8，
Cの3
段階を設定しています。
ASにおいて障害が発生した場合の H
o
tF
i
x提供の可否を示しています。
サポートレベルとは、 S
‑サポートレベルCとは
S
A
S
Iこ関する質問に対し限定的な事項について詞査の上、可能な限りの対応策またはその代管
菜を提供いたします。
SAS実行モジュールまたは H
o
tF
i
xは、障害内容にかかわらず提供いたしません。
SAS9
.
2以上にバージョンアップする必要性が高まった
4
0
7


# Page. 395

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ6Q9555JV.jpg)

I
&amp;
i
a
i
齢
…
…
‑
…
2
0
1
I
事例概要
I
持一一…ふみ面Iケ T
r
f
2
6
r
g
移行事例の概要
‑主目的サポートレベルをAにする
圃 対 象 :SASプログラム
E
移行先・ SAS9
.
2BusinessI
n
t
e
l
l
i
g
e
n
c
e
移行元
1121
移行先
./&quot;&quot;
一一
必
見
I
、
ミ
I
I
J二 二
F
I
f
&#039;
.
.
で
:
)
i
!
川&#039;‑，
1
1
L̲̲̲̲̲jSASPG 川~/~込/
UNIX
j
a
v
a
)
WEBアプリケーション (
BaseSAS8
.
2
l
i ; W I n d o w ss e m r 2 0 0 8 !
¥;
SAS9
.
2BusinessI
n酬 gence
¥iSASStoredProcessWEBApplication &quot;
i
408


# Page. 396

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ5RNYYG74.jpg)

移行元のシステム概要
を
昔 .
お
〈
…
.
:
J
.
‑
炉
お
わi
sAS
SASプログラム動作比較
1
0
409


# Page. 397

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE3P255PJ5.jpg)

SASプログラム動作比較の経緯
UNIXSAS8
.
2のプログラムは、 WindowsSAS9
.
2でも動作するか?
〈
二
シ
マニュアルや WEBサイトを探すも、情報が少なかった...
〈
ユ
SAS8
.
2とSAS9
.
2それぞれのバージョンで
SASプログラムを実行し結果を比較した
1
1
議続減量向勝訴議限定:
T
F
S
F
2
2
6
1
2
I
l
SASプログラム動作比較の手順
砂
自
き
舎
の
点
410


# Page. 398

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8EDLZDD3JG.jpg)

SASプログラム動作比較のイメージ
鰹聾聾臨盤麟昌司謹直明
比較したプロシジャ、関数一覧
26プロシジャ
c
o
n
t
e
n
t
s
c
o
r
r
f
o
r
m
a
t
f
r
e
q
glm
l
i
f
e
t
e
s
t
昨l
eans
mixed
m
u
l
t
t
e
s
t
n
l
i
n
npar1way
phreg
36関数
pnncomp
p
r
i
n
t
p
r
i
n
t
t
o
p
r
o
b
i
t
rank
r
e
g
s
o
r
t
s
q
l
summary
transpose
t
t
e
s
t
u
n
i
v
a
r
i
a
t
e
abs
l
e
f
t
c
a
l
lsymput l
o
g
c
e
i
l
l
o
g
1
0
c
l
n
v
昨l
a
x
compress 円11n
dim
mod
exp
n
o
t
f
l
o
o
r
p
r
o
b
i
t
f
u
z
z
probmc
i
n
p
u
t
p
u
t
p
u
t
n
i
n
t
r
a
n
un!
l
a
g
round
scan
s
d
f
s
q
r
t
sum
symget
t
i
m
e
t
i
n
v
t
r
i
m
t
r
i
m
n
upcase
uss
1
4
411


# Page. 399

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7P2DXXP78.jpg)

よくある違いと対応策
• i
直の違い(小数点 1
5桁目付近)
シ SAS社回答によると数値演算の内部アルゴリズムに起因する計算結果のわずかな
差異との事
》無視できるレベルと判断したので対応の必要はなし
‑出力に現われる英語や日本語の表現の違い
o
d
so
u
t
p
u
tANOVAF
i
t
S
t
a
t
i
s
t
i
c
s
J
》 伊Dregプロシジャ (
8.2
9.2
〉プログラム内の条件分岐で使用している場合は修正した
‑出力形式の違い
》 例 JSAS8
.
2では出力形式が r
b
e
s
t
6
.
Jだが、 SAS9
.
2
では r
D
8
.
J(U
e
s
tプロシジャ等)
》最終的な出力に影響がない事を確認したので対応の必要はなし
15
韓罷露盤盤臨盟関輔臨瞳産週
値の違い (10の‑
1
0乗以上の差が出たもの)
設 燥 機I
頭募漉幾三巴三三祭日譲渡:語録画家警護義援三;三万
glm
:;.多重比較の手法として DunneU法を用いていることに起因
:
;
. Dunne
仕法 l
立
、 SAS9
.
2において内部的なアルゴリズムが強化、このため、 p値
、
および信頼区間の値!こ差が生じる
I
f
e
t
e
s
t
〉生存関数の信頼区間 i
立
、 SAS9
.
1以降ではデフォルトの算出の手法が異なる
〉以前のリリースでは、線形(LlNEAR)
を用いた算出となっていたが、 SAS9
.
1以降
を用いた算出に変更されている
では、対数 (LOGLOG)
立、手法が異なっていることにより、結果が異なる
》下限、上限の値l
i
&gt; SAS9
.
1以降にて、以前のリリ スと同じ手法を用いる場合に i
立
、 PROC
lNEARの指定する
LIFETESTステートメントにおいて、 CONFTYPE=L
n
l
i
n
:
;
. ALPHA=
オプションが追加され、信頼区間の水準を指定可能となった
t
直の算出アルゴリズムが改良され、より精度のよいも
》信頼区間の算出に用いるi
UpperCLIこ関して、わずかに異なる値が算出される
のに変更され、 LowerCL，
probmc
》精度の向上などのため、内部的なアルゴリズムが SAS9
.
2
1こて改良、変更され、
わずかながらの差異が生じる
16
412


# Page. 400

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2JVD1LLVJQ.jpg)

データステップのステートメントの違いと対応策
•
Renameステートメン卜
，.
小文字大文字(同じ変数名)のリネ ムが出来ない
SAS社の回答によると仕様変更との事
〉小文字大文字がリネ ムされないと proccontentsでOBSの順番が
I
贋)
異なってしまう事があるので注意(大文字→小文字の 1
r
d
a
t
aa002;
s
e
ta001;
renameAAA=aaabbb=BBB
CcC=cCc;
r
u
n
;
d
a
t
aa
0
0
2
;
s
e
ta001(rename=(AAA=aaa
bbb=BBBCcC=cCc));
r
u
n
;
対応策伊j
17
データステップのステートメントの違いと対応策
•
Lengthステートメン卜
》変数に複数の長さを指定すると WARNINGが出るようになっ
た (SAS8.2では、 WARNINGは出ない)
WA 宍 NING 入)]データかン J こよって、交~主 al こ後訟の長主主、指定されまし
たデ
予の切りふ考亡が予言竺します
:
Y WARNINGで実行を中断する処理がある場合は注意
d
a
t
aa003;
0
.
;a=a
&quot;
;
l
e
n
g
t
ha$2
r
u
n
;
d
a
t
aa004;
0
.
;s
e
ta
0
0
3
;
l
e
n
g
t
ha$1
r
u
n
;
&#039;1&gt;.
も
，
ら
出
V
対応策例
o
p
t旧 nsvarlenchk=nowarn;
d
a
t
aa
0
0
3
;
l
e
n
g
t
ha$2
0
.
;a
=
&quot;
a
&quot;
;
r
u
n
;
d
a
t
aa
0
0
4
;
0
.
;s
e
ta003;
l
e
n
g
t
ha$1
r
u
n
;
18
413


# Page. 401

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5EGY2XX1EL.jpg)

移行の前に
‑やってきたこと
》比較
~ SAS問い合わせ
》対応策を検討
SAS8
.
2とSAS9
.
2のバージョン聞で異なる箇所を把握出来た
〈
二
レ
SAS8
.
2のプログラムを SAS9
.
2へ移行する事に決定
19
.~十総会……一
~I
SAS9
.
28
1への移行
20
4
1
4


# Page. 402

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JQMP88N7P.jpg)

SAS9
.
2BusinessI
n
t
e
l
l
i
g
e
n
c
eとは
園メヲデヲ
E
E
F
管理コンソールで 元管理
ユーザログオン
r シングルサインオン
システムログ
F 何時、~1!が、どのプログラムを使用したか等の情報を取得出来る
圃
S
t
o
r
e
dProcess
;
.S
t
o
r
e
dProcessWEBA
p
p
l
i
c
a
t
i
o
nを使用する事でWEBアプリケーショ
ンの構築が出来る
移行先として SAS9.2BusinessIntelligenceを採用
21
瞳童謡龍轟轟轟舗
SASS
t
o
r
e
dProcessWEBA
p
p
l
i
c
a
t
i
o
nとは
圃
S
t
o
r
e
dProcessを実行できる JAVAWEBアプリケーション
圃利点
》クライアント慣1にソフトをインストールしなくてもよい
片 WEB
アプリケーションの構築が簡単に出来る
教…
与
ミ
SASStoredProcessWEBApplicationを採用
22
415


# Page. 403

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/K74VY223J1.jpg)

麟覇盤譜髄轟轟髄歯髄甑溜
移行の手順
•
置
争
盤
幹
国
一
居
率
23
最
終
;
安
保
様
子I
而 五 五 羽 目I
z
S
t
o
r
e
dProcessの作成・登録
•
S
!
o
r
e
dProcessの作成
〉入力パラメーヲ
.
，SASプログラム (SASマク
口)
》出力内容
S
!
o
r
e
dProcessサンプル
:
&#039;
:
0
，
9
包
民
!!_e~Le.a.!~1_!~~.Jl.!;~~~
ー
%include “SAS マクロアb グラム 5六支・~;-l
%国民出!..J&gt;~~1:.:主笠L巴ra2占一­
%き〒i3ËG&#039;i雨;----~
p
r
o
cp
r
i
n
!d
a
!
a
=
!
e
s
!
; &quot;
%STPEND;
•
S
!
o
r
e
dProcessの登録
.
，SAS管理コンソールを使用
.
，S!oredProcessの指定
&quot;
、
差i
SASプログラム
一じ三
416
2
4


# Page. 404

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ136MMZ7G.jpg)

StoredProcess登録後の画面
押，..~.・，.pド?官明
&lt;~、
γ
~-:: ‑&quot;~
血 制 加
&#039;&quot;&quot;&#039;;:r..~-~-......，，，，- ~-~~t-f&quot;
，..:.&#039;:&quot;，:&#039;:=:&#039;;1;二町二一ニ::
.，..~&#039;号ム命
~c:r&#039;吾 j;:ー。&#039;--::::
1~bY~ρ&#039;0ζ ぞ&quot;
~l ¥
.
:
パ
じ
む
む
l
!
，
l‑̲JTEST
108S Ivar
!臨
I
しょ己竺ど
2s
JSPの作成
• HTMLの知識があれば作成可能
圃 移 行 元 の JSPを流用できる (1¥ラメ‑&#039;;1名、パス等を
圃作成し決められた場所に格納するだけ
部修正)
JSPサンプル
&lt;%@pagelanguage=&quot;java&quot;c
o
n
t
e
n
t
T
y
p
e
=
&quot;
t
e
x
V
h
t
m
l
;
c
h
a
r
s
e
t
=
u
t
f
‑
S
&quot;%&gt;
ゴs
a
s
‑
u
i
s
&#039;%&gt;
&lt;%@taglibu
r
i
=
.
h
t
t
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w
w
w
.
s
a
s
.
c
o
m
/
t
a
g
l
i
b
/
s
a
s
‑
u
i
s
.p
r
e
f
i
x
&lt;!DOCTYPEh
t
m
lPUBL
lC&quot;
‑
l
fW3CIIDTDXHTML1
.
0S
t
r
i
c
V
/
E
N
&quot;
TR
/
x
h
t
m
I
1
/
D
T
D
/
x
h
t
m
I
1
‑
s
t
r
i
c
.
tdtdう
&#039;
&#039;
h
t
t
p
:
/
/
w
w
w
.
w
3
.
o
r
gf
&lt;html&gt;&lt;body&gt;&lt;formaction=&quot;/SASStoredProcess/do&quot;method=市 o
s
t
&quot;
&gt;
d
d
e
n
&quot;name=&quot;̲program&quot;value=&quot;
f
TE
S
T
/
t
e
s
t
&quot;
&gt;
&lt;
i
n
p
u
ttype=市 i
1
¥ラ メ ヲ &lt;br&gt;
パラメ‑&#039;;11&lt;
i
n
p
u
tt
y
p
e
=
&quot;
t
e
x
t
&quot;name=&quot;test̲para1&quot;&gt;&lt;br&gt;
パラメ‑&#039;;I2
&lt;inputt
y
p
e
=
&quot;
t
e
x
t
&quot;name=&quot;test̲para2う &lt;br&gt;
&lt;INPUTTYPE=&quot;submit&quot;VALUE=&quot;
実行&quot;&gt;
&lt;/form&gt;&lt;/body&gt;&lt;/html&gt;
417
26


# Page. 405

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJWPW33672.jpg)

騒蕗聾麓醸韓瞳騒騒E圏
JSP作成後の画面
簡単に画面を
カスタマイズ出来た
カス告ム画面
標準画面
担ムユ思砲&#039;&quot;
(
;
世
・
》 為 、 予 防 命 咽 o ) e~
&quot;.
:)
鈴、
，
・ -~沼岡山~
.
， •
1
。
。
内
ω
鐘幽回
。
機関盟盟国圃鵬鰹轡
̲
:
.
， 1山 田 喝
I~
，.
27
￨一炉供給‑…
ω
.ml
I
まとめ
28
418


# Page. 406

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EZK5VVRE3.jpg)

全体のまとめ
固なにをしたかっ
T SAS/¥ージョン聞のプログラム動作比較をした
T SAS8
.
2プロク、、ラムを SAS9
.
2B
I
Iこ移行した
圃なにがわかったか?
? SAS/¥ージョン聞で
プログラム実行結果に違いがある
・ 異なる箇所に対して移行前に対応策を考える必要がある
? SASStoredProcessWEBA
p
p
l
i
c
a
t
i
o
nを使うことによって
SASプロクホラムの移行が出来る
画面の作成が簡単に出来る CHtmlの知識で十分)
29
課題
圃 SASプログラム比較は SAS8
.
2とSAS9
.
2のみ比較した
こ合わせて他のバージョンも調べお
〉メジャーアップのタイミング l
きたい
• SASプログラムの移植は出来たが、 JSP
，
S
e
r
v
l
e
tの完全移植が出来て
いない
〉既存のものを何処まで流用出来るか検証したい
30
419


# Page. 407

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y76Q95517V.jpg)

色を自在に操る (HSVカラーコードのすすめ)
関根暁史
株 式 会 社 ACRONET/生物統計部
Howt
ol
l
S
eak
i
n
dofc
o
l
o
rcodes ‑
TheHSVc
o
l
o
rcodesmakesc
o
l
o
r
se
a
s
i
l
y
‑
S
a
t
o
s
h
iS
e
k
i
n
e
ACRONETC
o
r
p
.
/
B
i
o
s
t
a
t
i
s
t
i
c
sDep.
tDataScienceDivision
要旨
SASに装備されているカラーコードは、カラーネームにない色を自在に定義山来、グラフなどに使用
することができる。そのカラーコードのプログラム中での使用方法を紹介する。
6進 数
キ ー ワ ー ド :RGB， CMYK， HSV， HLS， Gray‑Scale， 1
1.はじめに
度数の大小を色の濃淡で、表現した図をももこうと考えた時、カラーネームにおける v
e
r
yl
i
g
h
t，l
i
g
h
t，l
1
1e
d
i
l
ll
1
，
d
a
r
k，v
c
r
yd
a
r
kの修飾語を用いて表現しでも 5段階、更に w
h
i
t
c，b
l
a
c
kを追加したとしても 7段階までの表
r
a
y
‑
S
c
a
l
e
)を覚えた場合、ほ
現が限界である。しかしユーザーがカラーコード (RGB， CMYK， HSV， HLS， G
ぽ自在の表現が可能となろう。本発表では上記 5種のカラーコードの概念、とそれそeれの相互関係について概
説し、特に色彩学の知識がなくとも色の定量性について理解のし易い HSVカラーコード、のプロシジャなどで
の具体的活用例を紹介する。
2
. カラーコードの定義
&lt;RGB&gt;
RGBとは R ・
赤
， G:緑
， B 青の加法混色の表現法であり、ディスプレイやデジタルカメラなどに使用され
0進数と 1
6
ているカラーモデ、ルで、ある。 SASでの RGBカラーコードの指定方法は下記の通りである。なお 1
進数の相互変換は hexフォーマットを介することで簡単に行える。
C
X
O
O
F
F
O
O
①②③④
① RGBカラーコードを示す。
②0~255(256 段階)の R を 16 進数化した 2 桁を入力する。
③0~255(256 段階)の G を 16 進数化した 2 桁を入力する。
④0~255(256 段階)の B を 16 進数化した 2 桁を入力する。
この例では g
r
e
e
nを表している。
421


# Page. 408

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G75RNYYLE4.jpg)

&lt;CMYK&gt;
CMY とは C: シアン， M
マゼ、ンタ， Y:黄の減法混色の表現法である。シアンは赤と、マゼンタは緑と、
黄は青と互いに補色(反対色)の関係である。補色とは補数の関係でもある。 CMYKは CMYから派生した表
現法であり、純粋な黒色を塗料の調合で表現するのが困難であることから K:黒を追加したものである。
CMYKはプリンターや塗料の配色に使用されているカラーモデ ルで、ある。 SASでの CMYKカラーコードの
指定方法は下記の通りである。
① 0~255(256 段階)の C を 16 進数化した 2 桁を入力する。
0
0
7
5
2
9
4
F
②0~255(256 段階)の M を 16 進数化した 2 桁を入力する。
③0~255(256 段階)の Y を 16 進数化した 2 桁を入力する。
(
2
) .:④
④ 0~255(256 段階)の K を 16 進数化した 2 桁を入力する
(CMY カラーコー
ドとして用いたい場合は K
=
&#039;
O
O
&#039;としておけばよしつ。
※接頭語は不要。
u叩 l
eを表している。
この例では p
&lt;HSV&gt;
RGBで色を自在に調整できることは判ったが、 R と G と B のそれぞれをどの程度混色したら何色になるかと
いうことは直感的に判りにくいものがある(青と赤を混色したら紫になることは何となく判っても、それ以
外の色の配色が何色になるかが判りにくし、)。そこで RGB色空間を人間が認識し易いものに変換したものが
HSV色空間である。 RGB仲 HSVの相互変換については後述する。 HSVは H:Hue(色相)、 S:S
a
t
u
r
a
t
i
o
n
(彩度)、
V :V
a
l
u
e
(明度)からなるもので、 360度の色相環があり、彩度が下がるほど灰色(無彩色)に近づき、明度が下
‑
1に示す。
がるほど暗くなるという概念である。 HSVの概念、図を図 0
図。‑1.HSV色空間の概念図
J
)
定︑
P
﹃
〆
〆
固¥
で¥
今
4‑
︑d‑
︐
︑
戸
一
一
‑
v
‑
ρ
i
w
U
(︐
H/
Value
2
5
5
00
1
2
8
。
2600
。
1
2
8
S
a
t
u
r
a
t
i
o
n
422
2
5
5


# Page. 409

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9J2D5GG3JR.jpg)

また、 SASでの HSVカラーコード、の指定方法は下記の通りである c
V
O
O
O
F
F
B
F
①②($.)正
① HSVカラーコードを示す。
② 0~359(360 段階)の H を 16 進数化した 3 桁を入力する。
③0~255(256 段階)の S を 16 進数化した 2 桁を入力する。
④ 0~255(256 段階)の V を 16 進数化した 2 桁を入力する。
この例では d
a
r
kr
e
dを表している。
&lt;HLS&gt;
HLSは H:Hl
Ie
(色作1
)、L:L
i
g
h
t
n
e
s
s
(
輝度)、 S:S
a
t
l
l
r
a
t
i
o
n(彩度)からなるものもので、日 SVとよく類似したカ
ラーモテマルで、あるが、 RGBからの変換公式が HSVとは若干異なるものである(輝度が 128を超えると白に近
づいていく )
0 HLSの概念、図を図 0
‑
2に示すが、 (SASでは )HSVとは色相環が 240度ずれているので注意され
たい。
図。 ‑
2
.HLS色空間の概念図
L
i
g
h
t
n
c
s
s
Hue(L=128で固定)
2
5
5
議
在野
1800
I128
。
。
1
2
8
S
a
t
u
r
a
t
i
o
n
2
5
5
SASには色に関する様々な関数が整備されており、 RGB特 HLSの相互変換例と併せて解説する。
/*相互変換例*/
%COLORMAC;と書けば色に関する関数を呼び出せ
%COLORMAC;
る。例えば SASにおいて greenがどのような HLS
d
a
t
aHENKAN;
コードに相当するか知りたい時、 %CNSを使えば
RGB=&quot;%HLS2RGB(HOF080FF)&quot;;
を%HLS2RGBにかければ、 RGBコードでは
Re HLSニ
CXOOFFOOに相当することが判る。 CXOOFFOO
T且
HU
n
︐
.
HLS=&quot;%CNS(green)&quot;;
HOF080FFであることが判る。 HOF080FF
を%RGB2HLSにかければ HOF080FFに戻る。
また、 SASでの HLSカラーコードの指定方法は下記の通りである。
423


# Page. 410

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DEY2KVV8EM.jpg)

①
I
‑
IL
Sカラーコードを示す。
H
0
0
0
8
0
F
F
①②
② 0~359(360 段階)の H を 16 進数化した 3 桁を入力する。
③ 0~255(256 段階)の L を 16 進数化した 2 桁を入力する。
:
:
3
)④
④ 0~255(256 段階)の S を 16 進数化した 2 桁を入力する。
この例では b
¥
u
eを表している。
&lt;Gray‑Scale&gt;
G
r
a
y
‑
S
c
a
1
eはモノクロのカラーコードである。 SASでの G
r
a
y
‑
S
c
a
l
eカラーコードの指定方法は下記の通りで
ある。
G
R
A
Y
O
O
①G
r
a
y
‑
S
c
a
l
eカラーコードを示す。
② 0~255(256 段階)の GRAY の値を入力する。
この例では b
l
a
c
kを表している。
①②
&lt;カラーコード聞の相互関係&gt;
上記 5種のカラーコード問の相互関係を、グレーのチャートを通して概説する。図 0
‑
3のコードは全て左の
グレーのチャートに相当している。
図。‑
3
. 各コードの相互関係
グレーの
チャー卜
①:
R
G
B
②:
C
M
Y
③:
C
M
Y
K
④:
H
S
V
⑤:
H
L
S ⑥:
G
r
a
y
‑
S
c
a
l
e
C
X
O
O
O
O
O
O
F
F
F
F
F
F
O
O
O
O
O
O
O
O
F
F
V
x
x
x
O
O
O
O
H
x
x
x
O
O
O
O
G
R
A
Y
O
O
C
X
4
0
4
0
4
0
B
F
B
F
B
F
O
O
O
O
O
O
O
O
B
F
V
x
x
x
0
0
4
0
H
x
x
x
4
0
0
0
G
R
A
Y
4
0
C
X
8
0
8
0
8
0
7
F
7
F
7
F
O
O
0
0
0
0
0
0
7
F
V
x
x
x
0
0
8
0
H
x
x
x
8
0
0
0
G
R
A
Y
8
0
C
X
C
O
C
O
C
O
3
F
3
F
3
F
O
O
0
0
0
0
0
0
3
F
V
x
x
x
O
O
C
O
H
x
x
x
C
O
O
O
G
R
A
Y
C
O
C
X
F
F
F
F
F
F
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
V
x
x
x
O
O
F
F
H
x
x
x
F
F
O
O
G
R
A
Y
F
F
xは何を入力しでもよい
①:無彩色のとき R=G=Bである。値が大きいほど白くなる(加法混色)。
② :RGBとは補数の関係、である。値が大きいほど黒くなる(減法混色)。
③:無彩色のとき②の CMYの値を K に代入し、 CMYは &#039;
0
0
&#039;としたものが相当する。
ニ &#039;
0
0
&#039;であり、 V の値は①に対応している。
④:無彩色のとき S
⑤:無彩色のとき S=&#039;OO&#039;であり、 L の値は①に対応している。
⑥:値は①(または④，⑤)に対応している。
424


# Page. 411

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJN8RMM978.jpg)

&lt;RGB&#039;HSV相 互 関 係 &gt;
RGB 色空間とは、下回 0
‑
4 の左右の図を切り取って組み合わせて作った立方体のようなものである
O
RGB=(O，
O刈のとき完全な黒であり、 RGB=(255，
255，
2
5
5
)のとき完全な臼である。この立方体の中心には灰色(無
彩色)が存在している。
図。 ‑
4
.RGBカラーチャート
黄(
2
5
5，2
5
5，0
)
緑(
0，2
5
5，0
)
罪(
2
5
5，0
，0
)
緑(
0，2
5
5，0
)
シアン (
0，2
5
5，2
5
5
)
青(
0，0
，2
5
5
)
安
シアン (
0，2
5
5，2
5
5
)
自(
2
5
5，2
5
5，2
5
5
)
h
罪(
2
5
5，0
，0
)
マゼンヲ (
2
5
5，0
，2
5
5
)
赤(
2
5
5，0
，0
)
黄(
2
5
5，2
5
5，0
)
マゼンヲ (
2
5
5，0
，2
5
5
)
瀦
シアン (
0，2
5
5，2
5
5
)
青(
0，0
，2
5
5
)
RGB仲 HSVの相互変換を行う関数は SASに装備されていないため、他言語なと手のフ。ログラムを参考に自作し
てみた。 g
r
e
e
nに相当する RGBコード CXOOFFOOを用いた例を下に紹介する。 RGBコード CXOOFFOOは HSV
では V078FFFFに変換される。
e
l
s
ed
o
;
/
キ RGBから HSVへの変換*/
d
a
t
aRGBtoHSV;
RGBニ &quot;CXOOFFOO&quot;;
ifMAX=Rt
h
e
n
日=mod(60キ (G‑B)/(MAX‑MIN)+360，
3
6
0
)
;
R=input(substr(RGB，
3，
2
)，
hex，
)
;
2
0
;
ifMAX=Gt
h
e
nH=60キ (B‑R)/(MAX‑MIN)+1
G=input(substr(RGBム2
)，
hex，
)
;
i
fMAX=Bt
h
e
nH=60*(R‑G)/(MAX‑MIN)+240;
B=input(substr(RGB，
7，
2
)，
h
e
x
.
)
;
ニ o
t
h
e
nS=O;
ifMAX
MAX=max(R，
G，
B
)
;
e
l
s
eS=255*((MAX‑MIN)IMAX);
GB
)
;
MIN=min(R，
Vニ MAX;
t
h
e
nd
o
;
ifMAXニ o
e
n
d
;
H=O;Sニ O;V=O;
日SV=&#039;
&#039;
V
&#039;&#039;
l
l
p
u
t
(
r
o
u
n
d
(
H，
1
，
)h
e
x
3
.
)
l
l
p
u
t
(
r
o
u
n
d
(
S，
1
，
)hex
)，
h
e
x
2
.
)
;
2
.
)
l
l
p
u
t
(
r
o
u
n
d
(呪 1
e
n
d
;
n
m
h
e
nd
o
;
e
l
s
eifMAX MINt
二
日=
0
;S=O;V=MAX;
e
n
d
;
上記フ。ログラムを用いて RGBから HSVに変換したコードで再作成したカラーチャートを。図 0
‑
4に示す。
図0
‑
4と図 0
‑
5のラベノレ以外のカラーチャー卜部分は PDF比較によって同ーのものであることを確認してい
0
)→ 黄 (
6
0
)→ 緑(
1
2
0
)→シアン(18
0
)→青 (
2
4
0
)→マゼンタ (
3
0
0
)→赤 (
0
)とたどると、 360度
る。図 0・5において赤 (
の色相環になっているのがお判り頂けると恩う。
425


# Page. 412

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE9KMNN3E3.jpg)

図。‑
5
.(RGBから変換した )HSVカラーチャート
責(
6
0，2
5
5，2
5
5
)
緑(
1
2
0，2
5
5，2
5
5
)
シアン (
1
8
0，2
5
5，2
5
5
)
罪(
0，2
5
5，255)‑‑
.
.
.
.
.
.
~___膏 (240 ， 2
5
5，2
5
5
)
緑(12
0，2
5
5，2
5
5
)
シアン (
1
8
0，2
5
5，2
5
5
)
白(
X
X
X，0
，2
5
5
)
∞
赤(
0，2
5
5，2
5
5
)
貰(
6
0，2
5
5，2
5
5
)
マゼンタ (
3 2
5
5，2
5
5
)
シアン (
1
8
0，2
5
5，2
5
5
)
罪(
0，2
5
5，2
5
5
)
滋マゼンタ (
3
0
0，2
5
5，2
5
5
)
膏(
2
4
0，2
5
5，2
5
5
)
※図中の Xは何が入ってもよい
r
e
e
nに相当する HSVコード V078FFFF
念、のため HSVから RGBへの変換プログラムも左に示す。先ほどの g
は RGBコード CXOOFFOOに変換される。
/
*HSVから RGBへの変換*/
d
a
t
aHSVtoRGB;
HSV=&quot;V078FFFF&quot;;
H=
i
n
p
l
l
t
(s
l
Ib
s
t
r
(
H
SV
;
ム3)，
hcx，
)
;
S
=
i
n
p
l
l
t
(
sl
Ib
str(HSV
ム2)，
h
e
x
.
)
;
l
Ib
str(HSV
，
7，
2
)，
h巴x
.
)
;
V
=
i
n
p
l
l
t
(s
6
)
;
H
i
=
m
o
d
(
f
l
o
o
r
(
H
/
6
0
)，
6
0
)
;
f
=
H
/
6
0
‑
f
l
o
o
r
(Hl
pニ r
o
l
l
n
d
(
V
*
(
I‑
(
S
/
2
5
5
)
)，
1
)
;
1
)
;
q
=
r
o
l
l
n
d
(
V
*(
I
‑
(
f
*S
/
2
5
5
)
)，
t
=
r
o
l
l
n
d
(
V
*
(1
・
(
(
1‑
η
*
S
/
2
5
5
)
)，
1
)
;
ifHi=Ot
h
e
nd
o
;R=V;G
=
t
;B=p;e
n
d
;
;G=V;B p
;e
n
d
;
i
f
H
i
=
1t
h
e
nd
o
;Rニ q
二
i
f
H
iニ 2t
h巴nd
o
;R=p;G=V;B
=
t
;e
n
d
;
ifHi=3t
h
e
nd
o
;R=p;G=q;B=V;e
n
d
;
;e
n
d
;
ifHi=4t
h
e
nd
o
;R
=
t
;G=p;Bニ V
h
e
nd
o
;R=V;G=p;B=q;e
n
d
;
i
f
H
iニ 5t
h
e
x
2
.
)
l
l
p
u
t
(
，
Gh
e
x
2
.
)
l
l
p
l
l
t
(
B，
h
e
x
2
.
)
;
RGB=&quot;CX&quot;llput(R，
r
u
n
;
以上はカラーコードの基本概念、を述べさせて頂いたが、次章からは HSVを利用したカラーコードの具体的応
用例を紹介させて頂く。
426


# Page. 413

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE8RLKKLJD.jpg)

3
.平面塗り分け地図の作成
この章では平面塗り分け地図の作成を通して、データ値の持つ定量性を色彩で表現することを試みる。
黄色を基調として、人口密度(人/平方 km)が 1000J
:
.がるご、とに赤に近づく大阪府各市区町村別の人口密度マ
‑
1 は凡例を頼らずとも大阪府の人口の重心がどこにあるかを知ることが出来る図であ
ップを作成した。図 1
‑
1の地図部分のみの作成プログラムを記す。
る。紙血ーの都合上図 1
胸悶悶悶剛醐剛醐剛醐叩叩叩叩叩湖町叩叫叩
位拡拡肱拡働時都舵肱肱
問問盛山縦難い一 m
図1
‑1.大阪府の各市区町村別の人口密度
図1
‑
2
/*図ト l地図部分塗り分けプログラム*/
11 ifIDi
n
(
1
0
4，
204，
222，
2
3
1，
3
4
1
)t
h
e
nv
a
l
=
4
8
;
/
*SAS9.2の MAPSを使用*/
11 i
f
I
Di
n
(
2
0
7，
2
1
1，
229，
2
3
0
)t
h
e
nv
a
l 1
;
d
a
t
aPATTERN;s
e
tMAPS.JAOSAKA2;
11 i
fIDi
n
(
2
0
2，
208，
214，
219，
220，
2
2
1，
3
6
1
)t
h
e
nv
a
lニ 5
4
;
→
i
f
I
Di
n
(
1
1
8
)t
h
e
nv
a
l
=
3
;
11
i
flDi
n
(
2
1
3，
216，
228，
3
0
1，
362，
367，
3
8
1
)t
h
e
nv
a
lニ 5
7
;
1
1
5，
1
1
9
)t
h
e
nv
a
l
=
9
;
i
f
I
Di
n
(
102，
11
i
fIDi
n
(
3
21
，
322，
366，
382，
3
8
3
)t
h
e
nv
a
l
=
6
0
;
1
2
0，
1
2
2
)t
h
e
nv
a
l
=
1
2
;
i
f
I
Di
n
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01
もしカラーコードを知らずに、有り合わせのカラーネームを使用して地図を作ると図 1
‑
2 のようになってし
‑
2では人口密度の定量感が掴みにくい。
まうかも知れない。図 1
427


# Page. 414

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LELKLZZQJR.jpg)

4
. ヒストグラムの作成
この章ではヒストグラムの作成を通して、学会発表等のプレゼンテーションにも耐えうる品位の SASグラ
‑
1は SASによるデータ解析入門[第 2版 1
(東京大学出版会 )p.96~ に掲載のデータ height
フの作成を試みる。図 2
を GCHARTプロシジャに供した H
寺の SAS9.2のデフォルトの結果である。このデータを元に GPLOTプロシ
‑
2である。
ジャと ANNOTATEデータセットの組み合わせで色彩豊かに作成したヒストグラムが図 2
度数
一
1
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‑
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‑
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428


# Page. 415

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JM2MV4KJW.jpg)

紙面の都合上 BAR部分のみ1!f
i
W
T
Iフ。ログラムを記載したが、具体的にはシアンを基調として中心から左右に離
れるほど 30段階程度明度を落とすことで BARを円柱的に見せている。さらに背景は茶色を基調とした 150
段階程度のシームレスなグラデーションをかけている。 l
玄12
‑
2 の品位であれば、そのままパワーポイントに
も貼れそうである。
5
.三次元プロットの作成
この章では三次元の s
u
r
f
a
c
eプロットに色づけすることを試みる。
図3
‑1.二次元正規分布
左
￨
芸1
3・lは SASによるデータ解析入門[第 2版 1(
東
京大学出版会 )p.135~ に掲載のデータ normal を
O
.
1S1l
G3Dプロシジャに 1
共した H
寺の SAS9.2のテ矛フオノレ
O.l~
トの結果である。残念ながら G3Dプロシジャの
0
.
0
圃
s
u
r
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a
c
eプロットは単色の指定しかできないため、
山の高さが目盛のどの位置にあるか掴みづらい。
そこで Zi
l
i
l
nの高さに応じて 1
1
1を塗り分けし (
7段
階)、凡例を追加することで等高レベルを明らかに
してみる。塗り分けの方法は SAS
CUSTOMERSUPPORTに記載 (Sample24861)の方
法を採用した
(
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t
t
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図3
‑
2
. 二次元正規分布
429


# Page. 416

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJRMV2W6E9.jpg)

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430


# Page. 417

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PEXVZDPD7X.jpg)

図 3シリーズは相関係数 =
0
.
6の時の二次元正規分布であるが、 I
剖3
‑
2では等高レベルが明らカ、になっただけ
でなく、等高線が楠円形状であることも見てとれる。さらに~Liの輪郭線も強調できている。但し外挿用の
ANNOTATEデータセットの作成には手間がかカ、るだろう。
6
. まとめ
色彩には定性的要素と定量的要素をそれ自体に秘めており、カラーコードとデータ値との連動により、よ
り恋意的ととらわれにくいグラフ作りができると考えられる。色にはグラフそのものを高品位化したり、形
あるものであれば輪郭を強調し、また注立喚起能力も持っている。しかしカラーコードそのものを覚えたと
しても SASの G グラフをそのまま高品位化するのは難しく、外挿用のデータ作りを行わねばならない等の手
間は生じる。
今後はカラーコードと ODS機 能 や SGグラフとの関連性を調査し、更なるグラフの高品位化を検討したい。
参考文献
・千々岩英彰 (
2
0
0
1
)
. 色彩学概説，東京大学出版会
・南雲治嘉 (
2
0
0
8
)
. 色の新しい捉え方現場で「使える」色彩論，光文社新書
・平林雅英 (
1
9
9
2
)
. C言語による最新フ。ログラム事典第 2巻，技術評論社
1
9
9
4
)
. SASによるデータ解析入門[第 2版 J
，東京大学出版会
・竹内啓監修 (
4
3
1


# Page. 418

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3EKQ8XDDED.jpg)

SASユ ー ザ ー 会 世 話 人 会
代表世話人
大橋靖雄
東京大学教授
世話人
岩崎学
成際大学教授
(氏名 5
0音順)
小野潔
株式会社三菱東京 U
F
J銀行
北田祐幸
統計センター理事
上田聖
統計センター
堺伸也
イーピーエス株式会社
周防節雄
兵庫県立大学名誉教授
菅波秀規
興和株式会社
八木章
近畿大学元教授
山之内直樹
第一三共株式会社
SASユ ー ザ ー 総 会 事 務 局
SASI
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eJapan株式会社内
干1
0
6
‑
6
1
1
1 東京都港区六本木 6
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1
0
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1六本木ヒ l
レズ森タワー 1
1階
T
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L
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3
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6
4
3
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ユーザー総会
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論文集
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2年日月 1日 初 版 第 1刷発行
発 行 :SASユーザー会
SASI
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eJapan株式会社
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