SASユーザー総会論文集 1993年

日 本 SAS ユーザー会論文集 1 9 9 3年 9月 2日(木)・ 3日(金) ' 9 3 SAS③ U s e r sG r o u pI n t e r n a t i o n a l ‑ ] a p a n

目 次
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SAS/GRAPHソフトウェアによるカスタマイズグラフ惰叡渉諜・・・石井宏司

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SAS/SHARE 次淑腰・・・・・・・・ 臣三 三 言 三 島司 ・・・・・・・・・・・・・・岡田克己 株式会社SAS 心 停 イ チ ュ ー ト ジ ャ . } ¥ ' ン ・ 101 手芸 o 三失家集工業扶桑封土 f 吋 キL 時 同 口 凶 和 一子治幸雄 藤橋下里谷 ︑氷愛敏盛文 安山山富長 つ山 S 弘 L C 慣翼 ︑ン : ス 樹 輸 一同 UNIX版 SAS を周~'V'"-i崩事活折」タ信情移?システム (SSS/CLIN) . .. u 比内直樹 ... 117 平 河 威 Base SASソフトウェアによる掴件覧表情実フログ.ラムd 湘介・・・北川法子 日本シエーリンク科式会社 ・ 127 中尾恭子 坪田邦広 SAS/PH‑ClinicalにおけるテLータ構造・・・・・・・・・・・高橋行雄 日本ロシュ株式会社 ・・・・ 133 E 崩講談データにて恥てほ鯉チェック・・・・・・・・・・・・・・・・・大塚芳正 日本ロシュ株式封土 ... 141 臨穏撤データ角斬に刻するメタ DB 叫閉・・・・・・・・・・・・・・・高橋行雄 日本ロシュ株式会社 ・・・・ 149 でr タ r ミ 三 コ ヨ 三 SAS/ACCESSソフトウェアの晴世・・・・・・・・・・・ ・・・藤井泰之 株式謝土 SAS 1 ' . I i ザ ィ チ ュ ー ト ジ ャ ハ 。 ン ・ 163 紙 会 社 SA 割問ィチr トジザン .171 SAS/ACCESS Software for UNIX.... ... 平 田 明 弘 1 INFORMIX子」タベースとのデータリンク樹~. ... ・・・・・村上陽子 高橋敏昭 テ」タ~#取)/:_こ杭向子」タベース環支器官と SAS システム・・・・・・・・野田新一 農林水産省農村防，~掛i長安野絹 調皮覇新・・・・・・・・・ 183 撒t 会社竹中工務苫 201 PC版SASシステムと M言語 .... ・ ・・・・・・・・・・・・・回久浩志 野 快 学 ・・・ SASを使用したガ拾アフ・リケーショメ景鳶η実際 DB2、ORACLEと時霊祭・・・・・・・・・・・・・・・・・ 一一舟生 ‑r7 0 ・・・伊沢隆男 ..・・・ ・・・・・ 文殊システLi幸司法社 ・ ・ ・ 205 211 リ ケ ー シ ョ ン SAS/AFソフトウェア川場長テーフ〉しを手l 閉した アプリケーション事列・・・・・・・・・・・・・・・・ ・・・・・・・・手塚節子 株式会社SAS イ防ィチ:r~~l 1'}\' ン・ 229

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LPシミュレーション・システム￠務提・・・・・・・・・・・・・・・・・竹内敬治

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謹間保縫情報昭防塾教育こおける UNIX 版 SASシステム併腕薄例・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・倣保 隆 東京盟主将学 ・・・・・・・・ 大 ) 1 1由 一 459 杉原直樹 高瑚!義矩 SAS剖吏つ丈諮問学教育長国サソーィレとしてのパッケ一流樹学・・・・・高橋伸夫 東 京 t k " t ‑ ・・・・・・・・・・ 465

Sessi0 n Chair 調 査 株式会社日経リサーチ 鈴木 督久 フ 株式会社 SASイ ' JJ 5arH(tハ.' J 久保 元治 ム 株式会社 SASイ ' J J . . r げr ト ゲ ャ ハ.' J 萱野 真一郎 医 薬 開 発 1 科研製薬株式会社 渡辺 敏彦 医 薬 開 発 2 藤沢薬品工業株式会社 松岡 浮 データベース 1 株式会社日立製作所 小野寺 徹 データベース 2 株式会社 SASイ ン ス 打 f J ̲ ‑ ト グ ャ ハ 。 ン 鈴木 彦 一般アプリケーション 1 株式会社 SASイン肝げ r ト グ ャ ハ . ン 谷岡 日出男 一般アプリケーション 2 いすぜ自動車株式会社 高島 邦彰 統 計 1 株式会社 SASイ' Jk rarトグャハ.ン 岸本 淳司 統 計 2 東 統 計 3 統 計 社 メ Zミ L グ フ シ 分散 ス ア 京 大 主 二 ミ 子 . t . 大橋 靖雄 愛 銀 イ 了 三同包 ~.刀 口 君明 4 日本チノぜガイギ一株式会社 西 能 キリンビール株式会社 本川 裕 金 融 国 す " ' " ー与 大槻 聴幸 医薬統計応用 1 大 ' 二 主 ミ 子 . t . 青里子 裕士 医薬統計応用 2 東 主 二 ミ 子 . t . 田久 浩志 Eゴ 理 株式会社日立製作所 小野寺 f 散 育 東 機 新 ロ ロ 教 質 t 目 t 際 分 医 手H 尽 工 大 ヰ キ 大 大 業 大 二 ー ミ 子 . t . E 市川 次男 伸

日本 SASユーザー会 (SUGI‑J) 7' 7) 1ケ ーションの作り方を教えて下 3 い その l 0篠 田 佐藤 竜司 戸田 耕一 飯泉 美千代 SAS応 用 シ ス テ ム 課 テクニカルブレイン株式会社 tell me how to make ap p Iica ti0 ns . P ar t1 P Ie a s e 1 iz um M y o k ndnv O+L ddT k →A Y L u ot IuO h pし ・l oa tnT uao a ‑ ‑ 免凶 ︑ 円 rA+L KBi alT ocnu Aund ・ n‑ i n‑‑‑ 一 ‑ nn qd ・ ‑E sc2 RT4 要 純子 ヒ コ 目 テ ク ニ カ ル ブ レ イ ン 株 式 会 社 (SA S応 用 シ ス テ ム 課 ) で は 、 SA S シ ス テ ム を 使 用 し た シ ス テ ム の 企 画 、 提 案 、 設 計 、 開 発 、 コ ン サ ル テ ィ ン グ 業 務 を 6年 前 か ら 行 っ て い ま す c 今 回 、 リ リ ー ス 6. 0 8、 6. 0 9の リ リ ー ス で 設 計 、 開 発 手[ j 国や GUIが 大 き く 変 わ っ て き ま し た 。 私 達 は 今 ま で 蓄 積 し て き た ノ ウ ハ ウ を リ リ ー ス 6. 0 8、 6. 0 9で い か に 有 効 活 用していくかを検討、認識する目的でプロジェクトを発足し、ひとつの題材としてデモ用ア プリケーションを設計から手がけてみました。その過程を紹介させて頂きます。 キーワード: ア プ リ ケ ー シ ョ ン GUI SAS/AF は じ め に 表 題 に 「 そ の 1J と あ る よ う に 、 こ こ で は 時 間 的 な 問 題 も あ り 概 念 的 な 話 が 中 心 に な り ま す 。 調 査 結 果 や 構 築 し た ア プ リ ケ ー シ ョ ン は 、 「その 2J と し て の フ ォ ー マ ル デ モ ン ス ト レ ーションの場で発表させて頂きます。今回のデモ用アプリケーションは、株式分析システム を題材にしましたが、論文、デモンストレーションはアプリケーションの仕様や性質を問わ ない全般的な基本ノウハウの説明に重点、を置きます。また、時間とスペースが限られている の で 、 ア プ リ ケ ー シ ョ ン 作 成 手[ j 聞の中でのポイントをピソクアップして紹介します。 2 .設 計 アプリケーションを作成する過程を大きく分類すると、 企画 概要設計 基本設計 詳細設計 製造 テスト 完成 となります。その中でも設計作業は最も重要な過程になります。本章では基本設計と詳細設 計にスポソトをあてて、設計する上での注意点を確認してみます。 1‑

2‑ 1 基 本 設 計 nHU ︐. η AA TL m ‑ ‑ ‑ nHU H山 ， ¥ PA グラフイメージ T‑ S A S / G R A P HG P L O T ?‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ノ J〆 川 山 一 S A S / G R A P HG 3 D ? 一一一一う 間¥︑︑当 W ヘ ¥ ヴ 基本設計はシステム全体を表現するものです。マシン環境、データ環境、機能、インター フェース等、予算と期間に合わせて決めなければならない事はたくさんあります。この基本 設計で最低限おさえる必要があるのは出力部分です。出力部分が未確定のまま製造をする事 は、目的地を決めずに船を漕ぎ出すようなものです。後からプログラムを何度も修正するこ とになります。 SASは仕様の変更に柔軟に対応できるといっても限度がありますし、余分 な時聞がかかることも事実です。 では、どこまで決めるのか。基本設計では「どの SASプロダクトのどの機能を使う j ま でをおさえておきます。グラフ出力を例にすると、 S A S / C A L C ? S A S / G R A P HG M A P ? D S G I ? S A S / G R A P HG S L I D E ? さて、どのプロダクトのどの機能を使うのか迷うところです。例えば、グラフ出力だけが 欲しいのなら、 SAS/GRAPHや SAS/IML等を使うことになりますし、スプレッ ドシートでデータ操作をしながらグラフを見たい場合は、 SAS/CALCや SAS/IN S 1G H Tを使う等、使い分けをする必要があります。色の指定や凡例の位置等、細かい部 分は詳細設計で考えます。 ‑2‑

2‑2 詳 細 設 計 アプリケーション開発での一連の作業の中で、一番手間暇かかるのが詳細設計のパートで す。めんどうだからといって簡単にやり過ごすと後でしっぺ返しがきます。ではどのように す れ ば 効 率 よ く 設 計 作 業 を 行 な え る の で し ょ う か 。 こ こ で は 2つの方法を紹介します。 [方法その 1] 基本設計を見ながらいきなりプロトタイプを作ってしまう。 かなり乱暴なやり方です。できたプロトタイプに合わせて詳細設計を作ってしまうのです が、何しろ早くシステムが欲しい場合はこの方法しかないでしょう。しかし、かなり高い確 率で失敗します。小さいシステム構成でのアプリケーションならいいのですが、完成度の高 いアプリケーションを作りたいと思うのなら、やめた方が無難です。 [方法その 2] 詳細設計の書式を定型化する。 当たり前ですが、この方法を広くお勧めします。では、どのように切り分けて書式を定型 化するのでしょう。アプリケーションの場合とパッチ等の場合では基本的に違うのですが. アプリケーションの場合に限ると、エントリー(モジュール)単位 i こ定型化します。例えば プ ル ダ ウ ン メ ニ ュ ー 設 計 書 (PMENUエントリー)、ヘルプ機能設計書 (C8Tエントリ ー ) 、 メ ニ ュ ー 画 面 設 計 書 (PROGRAMエ ン ト リ ー ) 等 の 分 類 方 法 で す 。 そ の 他 、 エ ン トリー単位に 分 け ら れ な い グ ラ フ 出 力 モ ジ ュ ー ル 部 分 ( グ ラ フ イ メ ー ジ を 含 む ) や SUBM 1T ブロック内のモジュール等は、別に設計書を作成します。 . 08、 6 . 09では 5つのエントリー (FRAME、 SCL、 CLASS リリース 6 RANGE、 RESOURCE) が新規にサポートされました。その中で、 FRAMEエン トリーの詳細設計書を例にします。 FRAMEエントリーの設計書の項目 2. オフ.ジェクト 1. エ ン ト リ ー 2 .1オ ブ ジ ェ ク ト 一 覧 2 .2 オブジェクト別属性 2 .3 オ ブ ジ ェ ク ト 別 機 能 1 .1処理内容 1 .2画 面 イ メ ー ジ 1 .3 関 連 エ ン ト リ ー 一 覧 1 .4 パ ラ メ ー タ ー 覧 1 .5 S C L リスト一覧 1 .6 S CL変 数 名 一 覧 1 .7入 出 力 デ ー タ セ ッ ト 名 一 覧 1 .8入 出 力 グ ラ フ 一 覧 作成の時聞をできる限り短縮するために、チエソ夕方式を多用しました。 PROGRAM エントリーなどは、 8U 1L D プロシジャで画面、ソース、属性が出力できるのですが、 F RAMEエ ン ト リ ー は ま だ サ ポ ー ト さ れ て い ま せ ん ( こ れ か ら 先 サ ポ ー ト さ れ る か は 分 か り ま せ ん が ) 。 で す か ら 、 オ ブ ジ ェ ク ト の 属 性 や 、 機 能 ( 図 1) の 記 述 方 法 に は 特 に 注 意 し ま した。 ‑3

図l 2. 3 オブジェクト別機能 N o : 仁己 O b j e c t Name:￨CODECTNR Class:lC o n t a i n e r 初期設定 l‑Display OHide j ￨ O川 町 ) OLabel . 山 T e x tC o l o r : IW H I T E IIOText S t r i n g OIcon OGraphI S i z e :I T e x t( L a b e le t c . ) : I採 用 銘 柄 選 択 N o : 亡己 O b j e c t Name:￨SLCTRDBX C l a s s : 1R a d i oB o x l ・ 初期設定 3 l‑Display OHide￨￨O引 a n k( 山 ) .Label 0山 Outline 、 T e x tC o l o r : IW H I T E I IOText S t r i n g Olcon OGraphI Si z e :I T e x t( L a b e le t c . ) :I 出力データセットが存在しない場合は H i d eになる。 処理 口Manual Entry .ENTER/Singl巴 m o u s ec l i c k 各エントリーをコールする。 ， ランダム選択…' ， ， ランキング選択… 指数構成比率…' ランキング・構成比率…' 一 口Doublemouse click M P S E L R D M . F R A M E M P S E L R N K . F R A M E MPSELSTR.FRAME M P S E L D BL .F R A M E 、 コール先エントリーから'取消'で戻った場合は、チェックをはずす。 ‑ ‑ 属 高 . . . . . ‑ . ‑‑‑‑‑‑‑，.‑̲.且且且ーーー且且畠 買 . ̲ . ‑ ‑ . . ̲ ‑ ‑ . ̲ ‑ ̲̲ ‑ ， . . ‑ ， . . ̲ ‑ ， . . ‑ ̲ ̲ ‑ ‑ . ̲ ‑ . . ‑ . . エントリー単位に設計することは、モジュール単位に設計することにつながります。そし て、プログラム(エントリー)をモジュール化することによって処理の共通化を図ることが でき、無駄のないシステム構築の実現、他のシステムでの再利用が可能になる等の大きなメ リットがあります。 補足として、その他にやっておかなければならない設計書の定型化に、データセットレイ アウトがあります。まず、アプリケーションで扱うデータセット群をどのように分類するか を考えて、その分類ごとにライブラリ構成を決めます。ライブラリの数は多すぎても管理上 の問題があるので、できる限り少なく分類することをお勧めします(同一ライブラリ内でデ ー タ セ ッ ト を 分 類 す る 方 法 も あ り ま す が 、 そ れ は 5章付録で紹介します)。分類ができたら、 後は効率よく処理をするためのデータセットの構造を考えます。ここでデータセットレイア ウトが必要になります。 4一

3 .ディスク資源と処理効率 製造に入る前にやらなければならないことは山ほどあります。マシン環境やテスト環境. 本番環境を整えたり、使用するデータやテスト用データを作成したり、処理を実現するため の SASの 機 能 調 査 や 製 造 ス ケ ジ ュ ー ル 、 製 造 ル ー ル を 決 め た り と 、 ひ と つ ひ と つ 消 化 し て いかなければなりません。ここでは、その中のデータ作成について、 SASの 機 能 調 査 を ふ まえて紹介します。 3‑ 1 データ作成のポイント データ構造を決めるポイントは次の言葉につきると思います。 「ディスク資源」と「処理効率」どちらにウェイトを置くか 両方を充分 l こ満足させることは不可能です(満足の定義が暖昧ですが)。もちろん両方をで きる限り満足させようと悪戦苦闘するわけですが、時間もかかり容易なことではありません。 最終的には環境等を考慮した上で優先順位を着け、その結果最適と思われるデータ構造が完 成 し ま す 。 そ れ で は 、 そ れ ぞ れ の 条 件 を 満 足 さ せ る た め の SA Sの機能を確認してみます。 3 ‑ 1‑ 1 とにかくデータをコンパクトに SASデ ー タ セ ッ ト を コ ン パ ク ト に す る た め の 方 法 は い ろ い ろ あ り ま す が 、 一 般 的 な 方 法 として、 ・ ‑変数の持つ余分な長さをカットする 0 V 1E Wデータセ y トを使用する。 圃 デ ー タ セ y トを圧縮する。 この 3つの方法についてメリット、デメリットをあげてみます。 ①変数の持つ余分な長さをカットする ページサイズの設定により単純には計算できませんが、変数縮小ノてイト数×オブザベー ション数の容量が節約できます。 [利点] ・機能的な制約がない。 [欠点、] ・特になし。 この方法はデータ容量を減らすための基本です。 5一

② V I E Wデ ー タ セ ッ ト を 使 用 す る SA S環 境 で の V 1E Wデータセットは以下のように分類できます。 . A C C E S Sディスクリプタ (SAS/ACCESS) . V 1E Wディスクリプタ (SAS/ACCESS、 SQ L V iew) 圃 D A T A Step V i e w [利点] ・論理的な SASデ ー タ セ ッ ト と し て 扱 え る の で 、 デ ー タ セ ッ ト の 容 量 は ヂ ー タ量に依存しない 0 ・D Bシ ス テ ム の テ ー ブ ル を 直 接 ア ク セ ス で き る (SAS/ACCESS) 0 .DATAステップをそのまま V I E Wとして定義できる (DATA St ep V i ew) 。 [欠点] ・メンパタイプ iDATAJ の SASデ ー タ セ ッ ト と 比 較 す る と 、 ア ク セ ス ス ピードが遅い 0 ・S C Lで の デ ー タ セ ッ ト ラ ベ ル 参 照 l こ問題がある。 .SCLでのオブザベーション数の取得に問題がある。 ACCESS、 V 1E Wデ ィ ス ク リ プ タ の 定 義 方 法 や D A T Aス テ ッ プ の コ ー デ イ ン グ 方法によっては、 SASデ ー タ セ ッ ト ( メ ン パ タ イ プ iDATAJ) と の レ ス ポ ン ス の 差がより大きくなる可能性があります。 ③データセットを圧縮する シ ス テ ム オ プ シ ョ ン 、 デ ー タ セ ッ ト オ プ シ ョ ン の rCOMPRESS=Jを使用します。 [利点] ・ 5~35% 前後の圧縮が可能。 [欠点、] ・メンバタイプ iDATAJ の SA Sデ ー タ セ ッ ト を 比 較 す る と 、 多 少 ア ク セ ススピードが遅くなる。 0 ・SE T ス テ ー ト メ ン ト オ プ シ ョ ン の ipo 1NT=J が使用できない。 圧縮率は連続的に繰り返されるデータの数と、その変数が文字タイプか数値タイフ。か、 そして欠損値データかそうでないかによって変わります。使用するにあたっては制約も 少ないのでメリットは確かにあると思いますが、やはりデータのパックアップ等で使用 するべきでしょうか。 ~-' T EA 叩 ‑ ， ̲ ， ‑ ， ‑ ， ̲ ， ‑ ， ‑ ， ‑ ， ‑ ， ̲ ， ̲ ， ‑ ， ‑ ， ‑ ， ‑ ， ̲ ， ‑ ， ‑ ， ‑ ， ‑ ， ‑ 〆 ‑ / ‑ / ‑ 〆 ‑ ， ， ‑ ， ‑ / ‑ ノ ‑ ， 、 BR E A K 皆 が 待 ち 望 ん で い た 機 能 『 罫 線 帳 票 の 出 力 』 が リ リ ー ス 6. 0 8、 6. 0 9から ! i きます。また、 F S V I E Wプ ロ シ ジ ャ も 罫 線 が サ ポ ー ト さ れ ま し た 。 デ ー タ が と i ても見やすくなります。皆さん、お試し下さい。 i 1 !サ ポ ー ト さ れ ま し た 。 今 回 の デ モ シ ス テ ム で は 使 用 し て い ま せ ん が 、 簡 単 に 出 力 で ! ‑6 i

3‑ 1‑ 2 とにかくレスポンスにこだわりたい ひ と く ち に 処 理 時 聞 を 短 縮 す る と い っ て も 様 々 な 方 法 が あ り ま す ( も ち ろ ん SA Sシステ ム以外のハード等の話は除きます)。例えば、 SA Sデ ー タ セ ッ ト を 小 さ く す る 、 ペ ー ジ サ イズを大きくする、 INDEX変数を使う、 POINT=で ダ イ レ ク ト ア ク セ ス す る 、 入 出 力変数を絞り込む、・・・・。数えあげたらきりがありません。処理の形態もグラフ作成、目見J ' 演算、データ抽出、ソート、アペンド、マージ、サブセット等、様々です。ここでは最も刊 用頻度の高い、データ抽出(サブセット)処理にスポットをあてます。 一般的にある条件でのデータを抽出する方法は、 1F ス テ ー ト メ ン ト ( サ ブ セ ッ ト 化 1 F) を 使 用 し ま す 。 こ の 1F ステートメントを使用した場合の処理時間と比較した場合、 iWHEREJ ステートメント、 iWHERE=J デ ー タ セ ッ ト オ プ シ ョ ン を 使 う 方 が 効 率 的 で す 。 そ の 代 表 的 な 理 由 と し て 以 下 の 2点があげられます。 . I N D E X変数が使用できる。 . D A T Aステップだけでなく PROCステップでも使用できる。 W H E R E節は、 D A T Aステップでの P D Vに デ ー タ を 格 納 す る 段 階 で 働 き ま す 。 で す か ら 考 え 方 と し て 、 一 種 の V 1E Wデ ー タ セ ッ ト で あ る と イ メ ー ジ す る と 分 か り や す い か も しれません。 例えば、グラフを作成するケースを見ます。 [ケース 2] [ケース 1] DATA GRAPH; SET MASTER; I F CODE='0 0 0 1 '; R U N ; PROC GCHART DATA=GRAPH; VBAR DATE; R U N ; PROC GCHART DATA=MASTER (WHERE=( C O D E = 'OOUl ') )， VBAR DATE; RUN; 同ーのグラフが 作成できます この例では、 D A T Aステップを実行する処理時聞がある程度削減できます。その他、 INDEX変 数 を 抽 出 処 理 で 使 用 す る と か な り の 処 理 時 間 短 縮 に な り ま す 。 r'TEA BR EAK‑Ear‑‑Fars‑‑ 〆 一F E E ‑ ‑，F E ‑ ‑ J E E ‑ ‑ i ! 先日、 i S A S / I N S I G H Tで デ ー タ の サ ブ セ y ト処理をすると簡単で速い : ! ですョ。」と聞きました。なるほどおもしろい。処理を簡単に速く行う方法は、もっ i !と 広 い 視 野 で 考 え な け れ ば い け な い の で す ね 勉 強 に な り ま し h o i 」，EE--一/_，_，_/_/_，_，_，_，_，_，_，_，_，_，_/_，_，_，_，_，_，_，_，_，_/_，_/_/_/_/_/_/_/_/J~ ‑7

制衣 注担 A斗 A 4‑1 S C Lリスト SC L リストとは SCLIこ 新 し く 追 加 さ れ た 機 能 で 、 配 列 に 似 た デ ー タ 構 造 を 持 ち ま す 。 配列と大きく違う点は、 S C L リ ス ト 内 の デ ー タ 操 作 ( 追 加 、 削 除 、 移 動 等 ) は 全 て 新 し く 提 供 さ れ た SCL リ ス ト 関 数 で 行 う こ と で す 。 こ の SC L リ ス ト 関 数 に よ っ て 、 配 列 よ り も さらに柔軟で使いやすい機能を提供しています。例えばリスト内のアイテム(項目)は、置 換、削除、)1国序の反転、回転、ソート、追加、挿入と自由自在に操作できます。また、各ア イ テ ム へ の 名 前 付 け が で き た り 、 デ ー タ タ イ プ の 混 在 も OKo S L I S Tカ タ ロ グ エ ン ト リ ーに保存も可能と主な特長だけでもこれだけあります。これを使わないわけにはいきません。 今 回 ー 作 成 し た デ モ シ ス テ ム で も い た る と こ ろ に 使 っ て い ま す が 、 そ の う ち の 1つ を 紹 介 し ま す。 [SA Sデ ー タ セ ッ ト 管 理 用 S C L リスト] ア プ リ ケ ー シ ョ ン 内 で の S A Sデータセットの表示は、 D I R L I S T関 数 の よ う な リ ス ト 形 式 の 表 示 で は な く 、 全 て ア イ コ ン を 使 っ て い ま す ( 画 面 3) 。 そ の 場 合 、 ラ イ ブ ラ リ 内 に保存されている全てのデータセットをあらかじめおさえておく必要があるので、全てのラ イ ブ ラ リ の 全 て の デ ー タ セ ッ ト を S C L リストで管理しています。 ま ず ラ イ ブ ラ リ 名 を 管 理 す る S CL リ ス ト が あ り ま す 。 こ の リ ス ト は 、 ラ イ ブ ラ リ 名 を リ ストアイテム名 l こ定義し、ライブラリ名でリストの検索ができるようになっています。アイ テム i こ 格 納 し て い る の は 、 実 際 に デ ー タ セ ッ ト 名 を 持 っ て い る SCL リスト 1Dで す 。 こ こ ではサプリストとして使用しています。 ライブラリ管理リスト ア イ テ ム 名 IISZANALIBlsZATRLIBlsZFDMLIB アイテム 1 サブリスト 1 D① ￨ サ ブ リ ス ト 1 D② ￨ サ プ リ ス ト 1 D③ データセット名管理リストは、ライブラリの数だけ用意します。アイテム名は付けていま せ ん 。 ラ イ ブ ラ リ 管 理 リ ス ト が 数 値 デ ー タ ( リ ス ト 1D値 ) を 持 っ て い る の に 対 し て 、 デ ー タ セ ッ ト 名 管 理 リ ス ト は 文 字 値 ( デ ー タ セ y ト名)を持っています。 デ ー タ セ ッ ト 名 管 理 リ ス ト ( サ ブ リ ス ト 1D①) ￨ アイテム ￨データセソト名 i データセ y ト 名 ￨ デ ー タ セ ソ ト 名 ￨ この 2種 類 の 属 性 を 持 つ SCLリ ス ト を リ ン ク さ せ る こ と で 、 デ ー タ セ y トの保存、削除、 コピー、結合などのアクションに柔軟な対応をしています。 8‑

4‑2 F R A M Eエントリー 『リリース 6 . 0 8、 6. 0 9か ら サ ポ ー ト さ れ た F R A M Eエ ン ト リ ー は 、 オ ブ ジ ヱ ク ト 指 向 プ ロ グ ラ ミ ン グ を 採 用 し た S A S / A Fソ フ ト ウ ェ ア の 新 し い 機 能 で す 。 』 と あ る よ になり うに、 F R A M Eテ ク ノ ロ ジ ー を 駆 使 し た GUI がいよいよ SA S システムでも可有E ま し た 。 リ リ ー ス 6. 0 7 までの P R O G R A Mエ ン ト リ ー と 比 較 す る と 、 ア プ リ ケ ー シ ョ ンの G U 1と そ の 作 り や す さ は 飛 躍 的 に 向 上 し た と い え ま す 。 こ こ で は 、 F R A M Eエント リーの機能の幾っかをデモシステムを通して紹介します。 4 ‑ 2‑ 1 グラフを画面に組み込む 以前から欲しいと思っていた機能が実現しました。アプリケーションウインドツにグラソ 出力が組み込めると、 G U I の 幅 が 大 き く 広 が り ま す 。 ま ず 、 標 準 の グ ラ フ ィ ッ ク ウ イ ン ド ウを使わずに、ボタン等を含んだオリジナルのグラフィックウインドウが作成できることで す。ただ、ウインドウの拡大、縮小ができなかったり、グラフィックエディターがその豆ま 使用できないなどのマイナス面もありますが、それをカバーできるだけの利点は充分あると 思います。エントリー上にグラフを出力しなくても、グラフ作成のノぐラメータ入力を促すた め の サ ン プ ル グ ラ フ と し て の 使 用 で も い い と 思 い ま す ( 画 面 1) 。 そ の 上 、 ホ ッ ト ス ポ ッ ト を使えば、単なるサンプルグラフではなく、ボタンの役目もはたしてくれます。また、グラ フ全体をボタンとして使用するのもお勧めです。 もう 1つ の 使 い 方 と し て は 、 メ ッ セ ー ジ と し て グ ラ フ が 使 用 で き る こ と で す ( 画 面 2)。 アイコンを使う方法もありますが、よりアクセントのあるメッセージになるはずです。 4 ‑ 2‑ 2 スクロールパーとスライダー この 2つ は ほ ぼ 同 じ 機 能 を 持 っ て い ま す が 、 違 う と こ ろ は 見 た 目 の イ メ ー ジ と ス ラ イ ダ ー には iTHUMB S 1Z EJ がないことです。スクロールノ fー は 主 に 画 面 の ス ク ロ ー ル に 使 い、スライダーはラジオのボリューム調整をするような強弱、大小等を決めるときに使いま す。今回のデモシステムでは、スクロールパーを一覧表示等のスクロール機能として (画面 3 ) 、 ス ラ イ ダ ー を 日 付 選 択 の ス ラ イ ド 機 能 と し て ( 画 面 4 )使ってみました。 4 ‑ 2‑ 3 拡張テープル P R O G R A Mエ ン ト リ ー の 拡 張 テ ブ ル は 、 キ ャ ラ ク タ ー ベ ー ス で 作 成 し た の で 、 1行 ず つ の 認 識 し か で き ま せ ん で し た 。 し か し 、 F R A M Eエ ン ト リ ー で は 行 と い う 認 識 は な く 、 リージョン単位になったのでいろいろと応用ができます。 l行に納まらない場合は、 2行 3 行 と 設 定 で き ま す し 、 拡 張 テ ー ブ ル 全 体 を 使 っ て l枚 ず つ の 画 面 ス ク ロ ー ル の イ メ ー ジ に す ることもできます。 ~-'TEA ̲ i ' ̲ .〆‑，̲，，‑/‑.〆‑/‑/‑/‑ソ̲"̲，r̲，r̲，̲，̲，，，̲，r̲，r̲〆‑'‑'‑'‑'‑'̲.̲， BREAK ̲ " 1 ̲ ， ， . ̲ . 〆 ワ ノS i フ ォ ン ト を 変 更 す る と 、 作 成 し た F R A M Eエ ン ト リ ー の 枠 が ウ イ ン ド ウ の 枠 と ! t ずれる場合があります。その場合、画面をコピーしなおすと直ります。~ ‑9一

画面 1 (Wind0 W S版 6 . 08) 附語濁田郡田酒田園問題詔醐臨時頭開園田園園田錨蹄端組櫨弱晶画面画面画面画面画面埼師耐面詰嗣曲輔扇面百滋詔誕生対￨ 日付: タイトル I 9 3 / 0 7 / 0 1 ‑9 3 / 0 7/27同州 I 業種分類・ セクタ ‑ b 穣 誠 グラフイメージ 業種構成( 直3 製造関連認柄 年月〉 ユーザタイトル ・ ・ r51 ・ " E 1 1 1 1 圏一幽一幽 1 1 包 . ・ ・ 6 1 I 2 ・"2 首 ・ " 1 10lHDl1 4 画面 2 (Wind0 W S版 6. 08) 際醐醐翻醐鱒臨醐醐蝿蝿醐醐醐暗躍蹴醐器棚鰯轍掛踊顧蝿揚揚翻翻鶴醸盟関 デーヲセツー卜が選択きれていません 確認してくだきい [了解]で元の画面へ[取;同]でデスクトッブに戻ります ‑10 一

. 08) 画 面 3 (Wind0 W S版 6 情畳園田車間醐鞠醐園田醐醐掴盟醐飯器醐闇叩蝿~輔観!ll翻醐噛蹄磁器園出掛磁場智明醐揖曽田滋踊園出田盟問器開掴~:+倒 ファイル分析編集/表示 グラフ鰻票ヘルプ s z 州札 I B 品仏l Y S I SO A T AL I B R A R Y テータゼシ卜一覧 圏 圏 圏 画 圏 T C N 00 2 T C N O O l 園 7 口' l )0 5 T C N 00 4 T C N 0 0 3 . . 震 璽 関 圃 国 T 口' l )0 7 T 岱の 0 6 C N 01 0 T T 岱岨 0 9 Iω008 ・ 4 分析盆I 車内容 分析番号: [ ] Q J l J 分析内容‑ 日彊 霊童菌豆 iヲンス: 直立士コ 1 1 f . ， : ! 8 3 / 0 1 / 0 4 ‑9 2 / 1 2 1 2 8 I リl 処理車位 仁宜主三三ゴ ・ 設定日付: 1 9 3 ‑ 0 7 ‑ 2 7 日 歪 日 : I T u e s d a y E ! ? 量 産f : : : : : : ; : : : ; : { { 宗主主総 f : : : { { { { { : : : : t : : : : :: t : f : m 選tf主 主 主 長j ‑11‑

但跡 μ 刊 F円U 5‑ 1 デ バ ッ グ は 入 念 に 単にデバッグといってもどこからアプローチすればいいのか迷う場合があります。基本レ ベルのデノてッグなら L O Gウインドウ、 M E S S A G Eウ イ ン ド ウ に iERRORJ や i W A R N 1NGJ の メ ッ セ ー ジ が 出 力 さ れ る の で 対 応 で き ま す 。 し か し 、 文 法 上 問 題 な く 動 作 し て い る の に 結 果 が 思 わ し く な い 場 合 、 「 ど こ で ど う な っ て る の ?J と 原 因 追 求 に 四 苦 八 苦 。 そ れ で は 、 ど う す れ ば 効 率 よ く デ ノfッ グ 作 業 が で き る の で し ょ う 。 こ こ で は 、 S C L プ ロ グ ラ ム で の デ ノ fッ グ 方 法 を い く つ か 紹 介 し ま す 。 ①デバッグルーチン明示のコメント 『転ばぬ先の杖』で、処理のポイン卜にデバッグルーチンを挿入しておきます。挿入す る場合、デバッグルーチン以外のプログラムと区別するためにコメン卜で区画を明示し ます。 /* DEBUGGING : /* SECTION テ 、 ノ て y グプログラム DEBUGGING START 区 画 番 号 * / : SECTION END 区画番号 */ ②デバッグセクション(ラベルセクション)の作成 変 数 値 や S CL リ ス ト ア イ テ ム 値 等 の 出 力 は 、 一 括 し て デ バ ッ グ セ ク シ ョ ン 内 で 行 ろ よ うにします。 ③ P U T、 % P U Tス テ ー ト メ ン ト を 使 用 す る 場 合 の 出 力 ラ ベ ル 出力変数にはエントリー名とセクション番号をつけます。同一セクションに複数の出力 ステートメントがある場合には変数名かエラー番号をつけます。 PUT ..エントリー名 区画番号 [変数名(エラ一番号)] :[テキス卜]. .[変数名]; ④ S Y S M S G関数 る照 が一 す参 成を 生ド ムコ ‑アン ス一 ー ノ シタ はム にテ ムロス 場シ た o しす 生ま 発き がで︒ ﹂がす R ル﹂土品 O こい Rる使 R すを E照数 ﹁参聞 やを C ﹂卜 R G スS NキY I テS N ジ︑ R 一は A セに W ツ Aロ ﹁メ場 に一い 前一ラた 直エし 12‑

⑤ ALL 変数 あるタイミングで、定義している全変数の値を参照できます。また、エントリーの SCLプログラムで使用している変数一覧を作成するときにも役立ちます。 ⑤ CALL PUTLIST ルーチン SCLリストのアイテムを出力するときに使います。関数の中に記述できるラベルは、 ③と同様にすると分かりやすいでしょう。 D~ ⑤の例 ︐ ︑ ") ") . ︑ ︐ ︐ ー "ρU 1nud ④ /﹃ ハU ︐ . ) ( u F¥JV u m ︑ 肉uvA リ ︑ 肉 川 u ハU ‑ ‑ ・ 6li h U 可 n u VA ︑ 肉u 'ρU e7in ︑ ︑ ‑nDqu 11 υ 1 i nu nド ︑ 肉 m川 ' a r l nu snbTi 山 仏ハ HvhHU w k n E M川 "φLnD ・ 小l 1 noqu ハU r l ρ U nu ︑ rl 1 i n H MNn し 円 い nvAnHU υ= ハH V V A nドA n u 門U = ・ パ ur︑ l υ nUTifA l‑‑ 0 ︑ 肉nu・ 012 ハ H U n H V Hυ ︽ 1よ 1よ 1よ Hυ ︽ Hυ ︽ Hυ ︽ ハ HU Hυ ︽ Hυ ︽ 00106 I ヰ D EBUGGING SECTION START D B G 0 1 宇I < ( 】 目 ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー 一 一 ー ー 一 ー ー ー ー ーー‑① 00107 00108 i f (L lSTLEN( ValueLst )=0 ) t h e n 1i n k DbgSctn1 ; < ( ー ー ー ー ー ー ー ー ー ② 00109 * DEBUGGING SECTION END DBG01 ヰI <(ーーーー ーーーーーー ーーーー ーーーー ーーーー① 00110 1 00124 DbgSctn1 I ヰ D ebugging L a b e l* 1< ( ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ーーーーーーーー・② 00125 ( ー ー ー ーーーー‑‑‑ー③ 00126 p u t" S a r n p l e .SCL D B G 0 1R t n C o d e 1( E 0 0 1 ): " RtnCode1 ; < 00127 p u t" S a r n p l e .S C LD B G 0 1 RtnCode2(E002) : " RtnCode2; <(ーーーーーーーーーーーーー ③ 00128 c a l l PUTLIST( B a s e L s t ." S a m p l e .S C LD B G O l( E 0 0 3 ) BaseLst:" ) ; <(ー⑤ 00129 0 0 1 3 0 return 0 0 1 3 1 ヰ D ebugging L a b e l* 1 <( ー ー ー ー ーーーー‑‑‑ ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー 司・② 00132 DbgSctn2 I 00133 00134 p u t "Example.SCL D B G 0 2 A L L A l l variables" 一一ー 一一一ーー 一一ーーーー ー ー ー ー 一 一ー⑤ 00135 p u t ALL̲; <( 00136 0 0 1 3 7 return 00138 ⑦ S CL S 0 u r c e一 Level Debugger S C Lプ ロ グ ラ ム を ス テ ッ プ 単 位 で 調 べ て い く こ と が で き ま す 。 対 話 型 で デ バ ッ グ で き 、 関数も多数用意されているので論理エラーをつぶす強力なユーティリティといえます。 とても役に立つので使ってみて下さい。 ‑13‑

5‑2 SAS名は分かりやすく ライプラリ名、カタログ名、データセット名、エントリー名、変数名、オブジェクト名と、 コ ー デ イ ン グ 中 に 決 め な け れ ば な ら な い SA S名 は た く さ ん あ り ま す 。 開 発 者 が そ れ ぞ れ 勝 こ混乱が生じます。できれば 手に名前付けを行っていると、いざエントリーをリンクする時 i 決められる所はあらかじめルールを設定しておくことをお勧めします。しかし、全てをルー ルで固めてしまうとかえって身動きがとれなくなりますから注意して下さい。 例として、今回のデモシステムでのネーミングルール'をいくつか紹介します。 ① ラ イ ブ ラ リ 名 ( 画 面 5) アプリケーションで使用するライブラリ名と他のライブラリ名が一目で分かるように。 ま た 、 リ ス ト 表 示 し た 場 合 に ア プ リ ケ ー シ ョ ン で 使 う ラ イ ブ ラ リ が l ヶ所に集まるよう にするとより見やすくなります。 ② デ ー タ セ ッ ト 名 ( 画 面 6) データセットの分類・種類を名前に反映させる。 ③ エ ン ト リ ー 名 ( 画 面 7) 大きな処理単位に名前を分類する。 5‑ 3 データセットラベルの活用 データセットラベル、変数ラーベルは 40バ イ ト の ス ペ ー ス を 持 っ て い ま す 。 こ れ を 有 効 活 用 し ま し ょ う 。 様 々 な 使 い 方 が 考 え ら れ ま す が 、 炉IJ として、データセ y トラベルの利用方法 をひとつ紹介します。 今回のデモシステムでは、同一ライブラリ内のデータセットを分類するために、分類コー ドをデータセ y ト ラ ベ ル に 含 め ま し た 。 コ ー ド は 分 析 す る 処 理 ご と に 設 定 し て あ り 、 各 分 析 処 理 で 作 成 し た デ ー タ セ ッ ト 名 を 抽 出 す る の に と て も 便 利 で す ( 画 面 3)。 ~-' ~ TEA BREAK " ' ‑ ' ‑ ' ‑ ' ‑ 〆〆 ‑ ， ‑ ， ‑ ， ， ‑ ， ， ‑ ， ， ̲ ， ， ̲ ノ ‑ " . . ， ' / ‑ ノ ノ‑/‑/‑ E E 1 i 9 Jえば変数名を l文字や 2文 字 で 名 前 付 け を す る の は 好 ま し く あ り ま せ ん 。 コ ー !デ イ ン グ の 見 や す さ を 考 え る と 、 現 在 の 8文 字 以 内 の 制 約 を フ ル に 活 用 す べ き で す i いかに文字数を減らすかを考えるより、 L、かに 8文 字 で 名 前 を 付 け る か を 悩 ん で 下 i さ l'o プログラムは見やすい、分かりやすいのが一番です。 ー 14‑ o

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5‑4 ユ ー ザ 定 義 ア イ コ ン リリース 6.07(F3) 以降のリリースからユーザ定義アイコンが使用できます。 SASシ ス テ ム で の ア イ コ ン は 、 ボ タ ン と し て の 使 用 が 前 提 に な っ て い ま す が 、 ラ イ ブ ラ リ や デ ー タ セ ッ ト の イ メ ー ジ に 使 う 方 法 も あ り ま す ( 画 面 3) 0 W i ndows版 6. 0 8で は 、 Windowsのアイコンエディタを使ってカラーアイコンを表示することができます。 4 1﹄ hn川 ノ めね h u ︑ ハhHV SASシステムは魅力的な EUDツ ー ル と し て 日 々 進 化 し 続 け て い ま す 。 今 ま で は 、 ア プ リケーションを作成する場合の制約が多かったのですが、今回のデモシステムの作成では全 て の ウ イ ン ド ウ を F R A M Eエントリーで作成したところ、それほど気になりませんでした。 GUI部 分 の SCLプ ロ グ ラ ム の 量 も 多 彩 な 機 能 を 盛 り 込 ん だ 割 に は 少 な く す み そ う で す u テ キ ス ト の 内 容 に つ い て は 、 項 目 を 絞 り 込 ん で 10ペ ー ジ 程 度 を 目 安 に 各 章 を 構 成 し た つ も り が 、 あ れ も こ れ も と 書 い て い る う ち に ど ん ど ん ふ く れ あ が り 、 も う 1度 項 目 を 絞 り 込 む こ とになってしまいました。結局アプリケーション開発工程のほんの一部しか紹介することは f できませんでしたが、これからアプリケーションの開発を考えている方に少しでも役立て ! 幸いです。 ‑16 一

日本 5A5ユーザー会 (5U G卜 . . . J ) C A N D Aにおける S A S / P H ‑ C l i n i c a lソフトウェア そ の 導 入 戦 略 0石塚直樹ぺ1. M e i m e iM a 事事 クインタイルズ・アジア・インクヘ Q u i n t i l e s， I n c . . 本 S A S / P H ‑ C l i n i c a lS o f t w a r e :C A N D A I m p l e m e n t a t i o nS t r a t e g i e s I s h i z u k a， N a o k i .Q u i n t i l e sA s i a， I n c .3 ‑ 1 2 ‑ 1K a c h i d o ki .C h u o ‑ k u， T o k y o1 0 4 M a， J .M e i m ei . Q u i n t i l e s， I n c .P .O .B o x1 3 9 7 9， R e s e a r c hT r i a n g l eP a r k， N C 2 7 7 0 9 要旨 S A S / P H ‑ C l i n i c a lソ フ ト ウ ェ ア は 米 国 製 薬 関 連 企 業 の 中 で 現 在 様 々 な 臨 床 デ ー タ レ ビ A N D A ) を導入する ュ ー の た め に 用 い ら れ て い る 。 コ ン ビ ュ ー タ 支 援 に よ る 新 薬 申 請 (C A S / P H ‑ C l i n i c a 際には、必ず臨床情報の効率的な受け渡しが最も重要な課題になる。 S lソ フ ト ウ ェ ア は C A N D Aシ ス テ ム の デ ー タ 機 能 を 提 供 す る た め の 明 ら か な 選 択 肢 で あ る 。 この論文は C A N D Aにおける S A S / P H ‑ C l i n i c a lソ フ ト ウ ェ ア を 活 用 す る 秘 訣 と 技 術 を 示 し 、 S A S / P H ‑ C l i n i c a lソ フ ト ウ ェ ア を 基 本 と し た C A N D Aシ ス テ ム 開 発 の 戦 略 に つ い て 議 論 す A N D Aシ ス テ ム を さ ら に 強 固 に す る S A S / P H ‑ C l i n i c a lソ フ ト ウ ェ ア の 将 来 の 拡 張 に る 。 C も焦点を当てる。ハードウェアについての考察も含む。 キーワード・ .S A S / P H ‑ C l i n i c a lソフトウェア， C A N D A 1 ̲ '"a二じ占う Eこ S A S / P H ‑ C l i n i c a lソ フ ト ウ ェ ア を C A N D Aシ ス テ ム で 用 い る こ と を に メ イ ン テ ー マ に す る た め 、 こ の 論 文 の 読 者 に つ い て 次 の よ う な 仮 定 を 想 定 す る 。 1. 米 国 に お け る 医 薬 品 製 造 承 認申請に関心がある。 2. 臨 床 試 験 、 特 に コ ン ビ ュ ー タ 化 さ れ た デ ー タ マ ネ ー ジ メ ン ト や D Aの ガ イ ド ラ イ ン に つ い て 詳 細 で あ る 必 要 統 計 プ ロ グ ラ ミ ン グ に 通 じ て い る 。 3. 現在の F は な い が 、 基 礎 知 識 が あ る と 理 解 が 得 易 い 。 4. プ ロ グ ラ マ ー と い う 意 昧 で は な く S A Sシス テムのユーザであり、十分なテクニカルなノてックグランドがあること。 2̲ C A N D Aと 臣 三 豆 走 厚 司 多 毛 領域を問わず医薬開発における臨床試験には標準的な段階がある。申請までの業務はす べ て ス ポ ン サ ー 独 自 で 行 う か も し れ な い し 、 医 薬 品 受 託 機 関 (C R O ) が含まれる場合もある。 L A申 請 や カ ナ ダ に お け る C N S申請とプロセスは同じであるが、 N D A Iこ焦点、を 本論分の目的は P D Aへ の 準 備 の と き に 、 個 々 の 試 験 の 結 果 か ら の デ ー タ と 結 果 当てる。臨床部門は最終的な N を安全性と有効性の統合されたサマリーを作成する。この過程は: ピボタル + サボーティブ → 統合されたサマリ したがって、 C A N D Aに お け る 情 報 は し ば し ば 、 こ れ ら 核 に な る 試 験 と 統 合 さ れ た サ マ リ ー が 注目される。 1 9 8 4年 か ら コ ン ビ ュ ー タ シ ス テ ム で 紙 に よ る N D Aを 補 う た め に 様 々 な ア プ ロ ー チ を 各 社 が 試みてきた。理想的な電子申請は、レピュアー(通常メデイカル・レピュアー)が重要、 こユーザフレンドリーなインタフェースを通してアクセスできる 関連のある、有益な情報 l ことを提供することである。"決定版 " C A N D Aの 主 要 な 機 能 は 、 次 の 3つである。 ‑17‑

‑データ(臨床と統計解析) ・テキストファイルでの検索(ビュー、カット/ぺースト) ・インデックス付きのイメージアクセス(調査票と文書) F D Aの 電 子 申 請 へ の 傾 倒 は 明 白 で 、 コ ミ ッ シ ョ ナ ー 事 務 局 か ら 直 接 サ ポ ー ト さ れ る 。 様 々 な 期 待 の 後 19 9 2年 10月に C ANDAガ イ ダ ン ス ・ マ ニ ュ ア ル の 第 1版が公表され、 FDAとPM Aの 会 合 で 議 論 さ れ た 。 多 大 の 努 力 と ア イ デ ア が 将 来 に 向 け て の CANDAシ ス テ ム の 発 展 た め に有用なドキュメントとなっている。 • SAS/PH‑Cli n i c a lソ フ ト ウ ェ ア の 環 境 CANDAの ア プ リ ケ ー シ ョ ン と し て SAS/PH‑Clinicalソ フ ト ウ ェ ア の 使 用 を 議 論 す る た め に は 3つ の 概 念 、 プ ロ ダ ク ト 菅 理 者 、 ス タ デ ィ ・ 定 義 、 一 般 的 な コ ン ビ ュ ー タ 環 境 を 理 解 す る必要がある。 プロダクト管理者 ( P A ) は SAS/PH‑Clinicalソ フ ト ウ ェ ア の 特 別 な ユ ー ザ で デ ー タ ベ ー ス 菅理システムにおける D B Aのような存在である。 P Aは 試 験 、 ユ ー ザ 、 デ バ イ ス を 定 義 し 、 イ AS/PH‑Clinicalソ フ ト ウ ェ ア の ユ ー ザ の た め に 専 ンストールやメンテナンス作業を行う。 S Aが そ れ ぞ れ の 薬 剤 の プ ロ グ ラ ム を 扱 う 。 こ れ は 1人 が い く つ か の 薬 剤 を 扱 う こ 任化した P Aは マ ル チ ユ ー ザ の 環 境 で 作 業 を 行 う 一 方 で 、 他 の プ ロ グ ラ とで済むことかもしれない。 P マは臨床試験のデータマネージメントと解析のために S A Sシ ス テ ム を 利 用 す る 高 度 の 経 験 が 必要かもしれない。 最も重要な作業は、 P Aがスタディ定義を行うことである。 SAS/PH‑Clinicalソ フ ト ウ ェ ア に臨床試験を定義することは、データライブラリを定義し、その試験がどの変数で何回測 定されるかを定義し、解析の対象として適当な変数を指定することである。スタディ定義 Aが 行 う こ と で 、 こ れ ら の 業 務 を 他 の す べ て の SAS/PH‑Clinicalの ユ ー ザ は 気 に す る 必 要 をP がなくなり、与えられる情報の精度を管理するのに役立つ。スタディ定義の後にユーザは 一部あるいは全体で定義される患者グループを創成することが可能である。 コンビュータ環境は製薬、バイオテクノロジー産業の中で多岐に及ぶ。本論分で関心の ある環境はデータマネージメントとプログラミングについて中央でコーディネーテイング ROの 一 部 で あ っ て ・センターがあるものと仮定する。このセンターはスポンサーあるいは C よ い 。 ハ ー ド ウ ェ ア (C P U、プリン夕、 W S、 タ ー ミ ナ ル ) は デ ー タ ベ ー ス 創 成 と 個 々 の ス タ ディの解析と統合されるサマリーを扱えるのに十分であると仮定する。 3. 一一般的な戦略 どのようなコンビュータシステムであっても最初に計画を立てることは成功へのカギで ある。明確化しておく必要のある詳細事項は、包括的に柔軟にしておかないと混乱するば かりである。次に、どんな C ANDAシ ス テ ム の 開 発 過 程 で あ っ て も 初 期 に 考 え て お く べ き ア イ デアを示す。 ‑統合化されたアプローチ 有効な C ANDAシ ス テ ム を 設 計 す る 第 1段 階 は 、 小 さ な ワ ー キ ン グ チ ー ム を 作 る こ と で あ る 。 情報システムからのフログラミングの専門家や統計プログラミングのスタッフは、薬事、 臨床(メデイカル・ライティング)、生物統計からの知識を統合する必要がある。しかし、 最も重要なインプットはF DAから入る。 1992年 の 会 議 や ワ ー ク シ ョ ッ プ で す べ て の FDA のスピーカーは C ANDA開 発 過 程 で 初 期 に イ ン フ ォ ー マ ル な 連 続 し た や り と り の 重 要 性 と 長 所 政当局、 C R Oを含むべきである。 ︒ ︒ を強調していた。チームはすべてのグルーフからのメンバ一、すなわち、スポンサ一、行

チームのやりとりを促進するためにコミュニケーションの方法が問題となる。医学レピ ュ ア 一 、 統 計 家 、 化 学 者 か ら の FDAの イ ン プ ッ ト は 消 費 者 安 全 事 務 局 (CSO) を 窓 口 と し て すべての質問を得るのがよいのかもしれなし、。同じ方法でプログラミングのチームリーダ ーはプログラマへのコミュニケーションをコーディネートするべきである。このアプロー チでコアになるチームはたとえ大きなプロジェクトであっても少人数のままでいられる。 ス ポ ン サ ー の CANDAチ ー ム の 中 で も っ と も 大 切 な の は 、 薬 事 と プ ロ グ ラ ミ ン グ の や り と り で ある。 CANDAシ ス テ ム が イ ン ス ト ー ル さ れ FDAの レ ピ ュ ア ー が 質 問 し て く る 状 況 を 考 え て み よう。明らかにレピュアーがスポンサーの誰に電話してよいのかで混乱することは望まし い こ と で は な い 。 こ の レ ベ ル の 活 動 は ど の よ う な CANDAの 開 発 に も 一 般 的 に 求 め ら れ る こ と で、 SAS/PH‑Clinicalソフトウェアに限った話ではない。 C A N D Aシ ス テ ム ・ イ ン テ グ レ ー シ ョ ン チ ー ム が で き た ら CANDAシ ス テ ム と し て ど の よ う な の 機 能 が 必 要 か を 決 め ら れ る 態 勢 に あ る 。 あ る 状 況 で は 有 益 な CANDAは キ ー ス タ デ ィ か ら の デ ー タ と 、 テ キ ス ト フ ァ イ ル の 集 ま り だけで十分かもしれない。機能が加わるほど開発は複雑になりバリデーションの過程が増 え る こ と に な る 。 こ の 段 階 で の FDAと の や り と り は ス ポ ン サ ー に と っ て 対 費 用 効 果 を 考 慮 し た判断をするのにつながる。 一度基本機能が決まると設計、テスト、調整、完全に統合されたシステムを履行すると いう一連の作業を開始することができる。 lつ 以 上 の 関 心 事 が あ る 場 合 に 、 異 な る 技 術 を もとにした機能は論理システムを構成する前にプログラミングを必要とするかもしれない。 例えば、データと調査票イメージの検索がそれぞれ別のベンダーのソフトウェアになるの であれば、エンドユーザはタイプコマンドよりもメニュー形式でそれぞれスイッチできる ようにすべきである。 ど の よ う な 機 能 が 選 ば れ で も シ ス テ ム の 最 も 有 効 な テ ス ト は 、 CANDAシ ス テ ム が NDAの 準 こ 使 わ れ る と き で あ る 。 何 人 か の FDAレピュアーは NDAの 準 備 に 役 立 つ シ ス テ ム や 機 備の際 l 能はレビューのプロセスにも役立つといっている。たとえ完壁な設計段階を経てきていて も 修 正 は 免 れ な い 。 長 期 間 の テ ス ト や 実 地 で の 使 用 を FDAに 申 請 す る 前 l こすれば、より CAN DAシ ス テ ム は レ ピ ュ ア ー に す ぐ に 役 立 つ も の に な る 。 ‑ハードウェアについての考察 CANDAで 申 請 し た こ と の あ る ス ポ ン サ ー は 当 局 に お け る ハ ー ド ウ ェ ア の 問 題 を 知 っ て い る の で 、 こ の こ と に つ い て 多 く 書 か れ た り 発 表 さ れ て き た 。 こ の 節 は 、 CANDAシ ス テ ム に お け る SAS/PH‑Clinicalソ フ ト ウ ェ ア を 使 用 す る こ と に 関 わ る ハ ー ド ウ ェ ア の 問 題 を 論 じ る 。 S AS/PH‑Clinicalソ フ ト ウ ェ ア の イ ン タ フ ェ ー ス は 覚 え 易 さ と 使 い 易 さ の た め に カ ラ ー コ ー ド 化 さ れ て い る 。 し た が っ て 、 カ ラ ー モ ニ タ ー は CANDAで は 必 須 で あ る 。 さ ら に 、 ビ ッ ト マ ップ・グラフィックス・ディスプレイ装置が望ましし、。このデバイスはハイレゾのグラフ ィ ッ ク ス だ け で は な く 、 探 索 コ ン ポ ー ネ ン ト (SAS/INSIGHTソ フ ト ウ ェ ア へ の イ ン タ フ ェ ー ス)にアクセスすることが可能なだけではなく、オプテイカルイメージでの表示を可能に する。将来のリリースではこのタイプのディスプレイ・デパイスが必要となるかもしれな し 、 。 PCで は さ ほ ど で も な い が ワ ー ク ス テ ー シ ョ ン で は SASシ ス テ ム の チ ュ ー ニ ン グ は 重 要 で あ る。例えば、 VMSワ ー ク ス テ ー シ ョ ン 上 の SASソ フ ト ウ ェ ア の パ フ ォ ー マ ン ス は SYSGENパラ メータの多くに影響される。 CANDAの 準 備 と し て 、 シ ス テ ム の パ ラ メ ー タ の 初 期 設 定 を 決 め るために適当なインストールガイドをみておく必要がある。 2つ 以 上 の ハ ー ド ウ ェ ア プ ラ ッ ト ホ ー ム を 使 う こ と を 考 え る こ と は 意 味 が あ る 。 メ イ ン ‑19‑

フ レ ー ム 、 マ イ ク ロ コ ン ビ ュ ー 夕 、 ワ ー ク ス テ ー シ ョ ン 、 PCは 開 発 段 階 で 有 効 か も し れ な い。レピュアーが異なるプラットホームを求めると、コンパージョンとテストの時聞を必 要とする。例えば、パッチでプログラムを走らせるなど、どんなホストに限った問題があ ってもスポンサーは当局のレピュアーのためにワークステーションにダウンロードするこ とと、スポンサー・サイトに残すために別のワークステーションにダウンロードすること を考慮すべきである。 SAS/PH‑Clinicalソ フ ト ウ ェ ア の こ こ で の 長 所 は 、 イ ン タ フ ェ ー ス に ついてすべてのプラットホームで同ーであることである。 4‑. テS ーータホ幾台芭 データにアクセスすることは決定版 C ANDAの 基 本 機 能 で あ る 。 デ ー タ と い う 言 葉 は 、 レ ピ ュアーが画面表示、解析、統計解析の意味よりも狭い意味でレビューしたいと思うかもし れ な い ど ん な 情 報 と い う 広 い 意 味 で 用 い ら れ る 。 よ り 一 般 的 な CANDA開 発 の 問 題 と し て 、 デ ータベース設計とデータベース準備について注意深い計画が必須である。保存された患者 グ ル ー プ の デ ー タ と ス ー パ ー ス タ デ ィ を 創 成 す る 能 力 は 開 発 と 運 用 の 両 方 で SAS/PH‑Clini c a lソフトウェアの有用な特徴である。 ‑データ準備 臨床試験のデータベースに直接アクセスすることを F DAの レ ピ ュ ア ー ( あ る い は 他 の プ ロ グラマでない人)に提供することを計画したら、早期にデータベース設計の基本を適用す るべきである。理想的にはすべてのスタディの調査票が分かり易く設計され、スタディ聞 に矛盾がないことが望まれる。しかし、 Sollecito a nd Ma(199Z)が 示 し た よ う に 、 デ ー タ ベース設計を途中で始めることは希なことではない。データは矛盾したデータベースに存 在するかもしれないので、スタディにまたがる標準化が重要になり、データマネージメン トの仕事を複雑にする。生の調査票の欄には異なっていても、有用な統合した解析を行う ために、解析する変数は矛盾なく定義された値でなくてはならない。初期の個々の調査票 に ア ク セ ス を 許 す ス テ ッ プ は SAS/PH‑Clinicalソ フ ト ウ ェ ア で は す っ き り し て い る の で 、 標 準化を決めるために探索するツールになる。統合化されたデータベース設計が存在し、ス タ デ ィ 定 義 が 1つ の ス タ デ ィ に つ い て 創 成 さ れ れ ば 、 他 の ス タ デ ィ を 素 早 く 定 義 す る た め に FASTDUMP、 FASTLOADのユーティリティを使うことができる。 た と え ス タ デ ィ 間 で 完 全 に 矛 盾 の な い 調 査 票 で も 、 SAS/PH‑Clinicalソ フ ト ウ ェ ア を 使 い 始める最適なタイミングは、テストデータが使えるようになって直後である。調査票の情 Aに と っ て 適 当 な タ イ ミ ン グ は 、 進 行 中 の 報について予備のスタディ定義を創成するのがP 第 H相 試 験 の 初 期 の デ ー タ が 使 え る よ う に な っ た と き で あ る 。 こ れ は 必 ず し も 無 制 限 に デ こアクセスすることを許すという意味ではない。セキュリティ・グループ・オプショ ータ l ンが計画されていない中間解析の潜在的な問題を防ぐために用いることができる。第皿相 で は 最 終 的 な 第 E相 の 解 析 デ ー タ を 加 え る こ と も で き る 。 早 急 l こ始めることでパフォーマ ンスを最適化するために解析データファイルの再構成を考える余裕が生まれる。必然、的 l こ 第 E相 の デ ー タ は CANDAシ ス テ ム の パ イ ロ ッ ト ・ シ ス テ ム の 基 礎 か 、 テ ス ト に な る 。 ‑保存される患者グループのデータ 患 者 グ ル ー プ は SAS/PH‑Clinicalソフトウェアの基本概念である。 P Aが ソ フ ト ウ ェ ア に 対 してスタディを定義した後、ユーザが患者グループを構築する。ユーザがスタディ、スタ デ ィ か ら 患 者 、 ス タ デ ィ か ら 変 数 を 選 択 す る 。 ユ ー ザ は 1つのスタディからすべての変数、 あるいは一部の変数を選ぶことができる。ユーザは全患者、あるいは 患者番号によって 選ばれた患者、あるいはユーザが定めた基準に見合う患者、あるいは患者番号と基準の両 ‑20

方から選んだ患者を含むことができる。 患 者 グ ル ー プ は 、 患 者 グ ル ー プ 定 義 と 患 者 グ ル ー プ デ ー タ の 2 つの部分に分割できる。 患者グループ定義はスタディ、変数、含まれる患者を特定し患者グループを再構築するの l こ必要な S A Sコ ー ド で 構 成 さ れ る 。 患 者 グ ル ー プ デ ー タ は 定 義 が 実 行 さ れ た と き 生 成 さ れ る 。 最近の S AS/PH‑Clinicalソ フ ト ウ ェ ア の 拡 張 で 、 ユ ー ザ は 患 者 グ ル ー プ と 同 様 に 患 者 グ ル こS AS/PH ープデータも保存できるようになった。患者グループが保存されると、定義は常 i Clinicalラ イ ブ ラ リ に 保 存 さ れ る 。 デ ー タ は リ ク エ ス ト に 応 じ て 保 存 さ れ る が 、 こ れ も ま たライブラリに保存される。 C ANDAシ ス テ ム は 定 義 と 患 者 グ ル ー プ の コ ピ ー の デ ー タ を 含 む ことができる。定義だけに比べて患者グループデータを保存するのにディスク容量がさら D Aレ ピ ュ ア ー が 直 ぐ に ア ク セ ス で き る 。 一 般 に 保 存 さ れ た 患 者 グ ル に必要だが、データは F ープデータは患者グループ定義から患者グループデータを再構成するよりもアクセスする のが早い。 スポンサーが存在している患者グループを提示しでも、当局のレピュアーにそれだけを 限定するわけではない。すべてのユーザが新しい患者グループ どんな患者とどんな変数 ANDAに 存 在 す る 患 者 グ を作り出すことが可能である。さらに、ユーザは C を含めるべきか ループから始め、除外する患者、保存する患者と進める。例えば、レピュアーは随伴症状 についてすべての患者を含むグループを見たいかもしれないし、循環器系や肝障害を示す 随伴症状だけの患者を見たいかもしれない。また、それらを新しい患者グループとして保 存したいかもしれない。 スーパースタディ スポンサーと行政当局のレピュアーがともに特定のスタディについてデータを検証する のに関心があっても、たいていの場合には統合された安全性のデータをつなげてみたいと AS/PH‑Clinicalソ フ ト ウ ェ ア で は ス タ デ ィ 間 で の 結 合 は ス ー パ ー ス タ デ 思うものである。 S ィを定義することで可能である。一度患者グループが定義されると、すべての S AS/PH‑Cli n i c a lの仕事が実行できる。 患者 I Dとvisitの 識 別 が 重 要 な 問 題 に な っ て く る 。 ( 更 新 さ れ た SAS/PH‑Clinicalの 文 書 A S Te に は ス ー パ ー ス タ デ ィ の 定 義 に つ い て の 問 題 に つ い て 新 た に 1章つけ加えている。 S n i c a l Software Administrator'sReference chnical Report p‑249の 18章、 SAS/PH‑Cli Change a n d Enhancements， Release 6.08を参照) ユニークな患者 I Dを ス タ デ ィ に ま た が っ て つ け て い る ス ポ ン サ ー は 、 ス ー パ ー ス タ デ ィ を 定 義 す る の に や り や す い 状 況 に あ る 。 通 常 は 1つ の ス タ デ ィ は 1 デ ー タ セ ッ ト と し て 保 存され・る。 2つ め の ス タ デ ィ は 別 の デ ー タ セ ッ ト と し て 保 存 さ れ る 。 2つ の ス タ デ ィ の デ ータセットが結合されれば、 2つ の ス タ デ ィ に ま た が っ た ユ ニ ー ク な 1Dが 必 要 に な る 。 も し、スタディの中だけでユニークな I Dな ら 、 ス ー パ ー ス タ デ ィ の 前 に 前 処 理 が 必 要 に な る 。 もう 1 つ の ス ー パ ー ス タ デ ィ の 定 義 の カ ギ は 、 ス ー パ ー ス タ デ ィ に お い て visitの 識 別 を 明確にしておくことである。 study visit week 0 1 1 1 4 2 3 1 8 ︐ 宝 HUnhanuτnhun民 U ︽ ム 'E nJLunu a n rhu nJbnJbnJbnJbnJb ‑21

第 1の ス タ デ ィ の 患 者 は 4週 毎 で 、 第 2の患者は 2週毎である。 2つ の ス タ デ ィ か ら の デ ー タ セ ッ ト を vi sit でマージすると不整合が起きる。 v i s i t 3は第 1では 8過 な の に 第 2では 4週 で あ る 。 こ の 状 況 で S A S viewsは 適 当 な マ ー ジ が 可 能 な よ う に 前 処 理 が で き る 。 5. C A N 工: ) A ♀ / ス ラ ユ . . t . . . ・ ドニトュ.メシ/ラ二一一字/ョシ/ 重要であるがしばしば見逃されることにどんなエンドユーザ向けのシステムの機能にも ドキュメンテーションがある。プログラミング・メンテナンスについて設計された技術文 書は、システムの機能をどのように使うかを示すユーザ向けの文書と別にする必要がある。 どちらの文書も開発過程全体で作成され、メンテされる必要がある。 ドキュメント作成は ANDAが で き れ ば 単 純 な プ ロ セ ス に な る 。 シ ス テ ム の 変 更 が あ る こ と は 確 か な の で 安定した C 修正できるようにしておくことが必要である。 SAS/PH‑Clinicalソ フ ト ウ ェ ア は い く つ か の 有 用 な ド キ ュ メ ン テ ー シ ョ ン の 特 徴 が あ る 0 .オーバビュー・コンポーネント ・ライフ.ラリ・コンポーネント ‑テープル・コンポーネント ・アウトフ。ット・ドキュメンテーション ・スタディとセキュリティグルーフについての管理者用レポート CANDAシ ス テ ム の ユ ー ザ は ス タ デ イ ・ サ マ リ ー と サ マ リ ー ・ テ ー プ ル を 必 ず 作 る こ と に な る 。 スタディ・サマリ一、一般的な情報と特定な表を見ることは、オーバビュー・コンポーネ ントとライブラリ・コンポーネントを実行することで可能である。たくさんのサマリー・ テーブルを再生することはテープル・コンポーネントを用いることで可能である。残りの 表についてはプログラムからのアウトプットやグラフを保存するのと同じように、表を作 成するプログラムを生成、編集、保存する機能をライブラリが提供してくれる。プリント アウトされるアウトプットについては、患者グループとアウトプットを再生するのに必要 A Sコ ー ド を ア ウ ト プ ッ ト ・ ド キ ュ メ ン テ ー シ ョ ン が 提 供 し て く れ る 。 なS ‑オーノ f ビ ュ ー ・ コ ン ポ ー ネ ン ト スポンサーのレピュアーは個々のプロとコールについて精通しているのであるスタディ の特定な詳細について思い起こすためにはオーパビューコンポーネントは必要ないかもし れない。しかし、当局のレピュアーは複数のスポンサーからの複数の薬剤を同じ時期に扱 うことを求められる。オーバビュー・コンポーネントはオンラインでスタディの重要な詳 細事項に素早くアクセスできるので、レピュアーは紙の山の中から特定のプロトコールを 捜す必要がない。 さらにスポンサーは治験参加医師や施設といった変数をオーパビュー・コンポーネント に表示するように選ぶことができる。この方法で、当局のレピュアーはある薬剤のスタデ ィで参加しているすべての医師についてスキャンすることができる。あるいはサプセテイ ン グ 機 能 を 使 っ て レ ピ ュ ア ー は 特 定 の ス タ デ ィ の 第 E相 、 あ る 治 験 参 加 医 師 な ど と い っ た 情報だけを見ることができる。 それぞれのスタディについてサマリー情報を提供し、意味のあるスタディ・オーバービ D Aに お け る 特 定 の ス タ デ ィ の 情 報 を 当 局 の レ ピ ュ ア ュー変数を使うことで、スポンサーは N ーが素早く見つけられるにすることができる。 ‑ライブラリ・コンポーネント SAS/PH‑Clinicalラ イ ブ ラ り に 患 者 グ ル ー プ を 保 存 す る こ と に 加 え て 、 ユ ー ザ は プ ロ グ ラ ‑22‑

ム、グラフ、ノートを保存することができる。この機能は実行された作業を文書化するだ けではなく、コミュニケーションのツールにもなる。 ス ポ ン サ ー の レ ピ ュ ア ー は SAS/PH‑Clinicalソ フ ト ウ ェ ア で 作 業 中 に 作 成 し た プ ロ グ ラ ム 、 プログラムの結果としてのアウトプットやグラフ、お互いにコメントを交換するためのノ ートを保存することができる。この作業はスタディの進行中に、そしてスタディが終了し AND て有効性と安全性の解析をスポンサーが行っているときに行われる。これらはともに C Aの統合された一部になる。 プログラム、グラフ、アウトプットをライブラリ l こ保存する際に C ANDAで 項 目 が ど の よ う に用いられたかを示す名前や説明を付けることができる。 N DAに お け る 表 1 2 A を 作 成 す る DAの ど こ に そ の 表 が 現 れ る の か を 示 す 説 明 を 付 け る プ ロ グ ラ ム は TABLE12Aと名付けられ、 N かもしれなし、。同様にプログラムからの結果としてのアウトプットやグラフも適当な名前 と説明を付けて保存することができる。 こ の 過 程 は SAS/PH‑Clinicalソ フ ト ウ ェ ア を 用 い て 作 成 さ れ た プ ロ グ ラ ム で な く て も 可 能 である。スタディのデザインによってはソフトウェアが復雑な統計解析を実行できないこ ASソ フ ト ウ ェ ア を 用 い て 行 わ れ る が 、 こ の 解 析 の プ ロ グ ラ ム とがある。ほとんどの解析は S と ア ウ ト プ ッ ト も SAS/PH‑Clinicalラ イ ブ ラ リ に 保 存 す る こ と が で き る 。 必 要 で あ れ ば 、 当 局の統計のレピュアーが次に示すようにさらにプログラムを修正することもできる。 ASラ イ ブ ラ リ や 外 部 フ ァ イ ル か ら SASプ ロ グ ラ ム を 呼 び 出 し て 持 つ こ プログラムは他の S と が で き る 。 こ れ ら の フ ロ グ ラ ム は SAS/PH‑Clinicalソ フ ト ウ ェ ア で は 割 り 当 て ら れ て い な ANDAの 一 部 と い デ ー タ セ ッ ト を 指 定 し て い る LIBNAMEを 含 ん で い て も よ い 。 ス ポ ン サ ー が C し て 薬 物 動 態 の 解 析 を 含 め よ う と し た と す る と 、 ラ イ ブ ラ リ の プ ロ グ ラ ム は (LIBNAMEステ ASソ フ ト ウ ェ ア を 用 い て デ ー タ を 解 ートメントを使って)薬物動態のデータを特定でき、 S 析することができるはl onicki( 1 9 9 1 )を参照)。 プログラムについてライブラリは、プログラムが対象とするデータを指定し、いつどの ようにプログラムを使いアウトプットの目的を説明し、プログラマ一、つけ加えるための 余白を含むプログラムサマリーを持つことができる。プログラムサマリーのこの情報を提 供することで、もっとも必要に見合う保存されたプログラムを素早く選択することを可能 にする。 Aがライ グラフ、アウトプット、ノートについて勧められるアプローチはスポンサーの P ブラリに項目をつけ加えることである。グラフはライプラリに保存することも、グラフィ ッ ク ・ ス ト リ ー ム ・ フ ァ イ ル (G SF ) に 書 き 込 む こ と も で き る 。 特 定 の プ ロ グ ラ ム 、 グ ラ フ 、 アウトプット、患者グループについてのコメントについてノートとして保存できる。これ は適当な名前と説明があれば当局のレピュアーはスポンサーのレピュアーがグラフや表に どんな特別なコメントを残したのかを直ちに知ることができる。 ライブラリのサプセテイングを用いて、スポンサーと当局のレピュアーともに特定の患 者グループやスタディに関連する項目を見つけることができる。例えば、当局のレピュア ーがある患者グループについてある表を再解析し、その患者グループを対象とした他のす べての表を見たいとき、サブセテイング機能は基準に見合うものだけを表示するために項 目のリストを狭めてくれる。 最後に、レピュアーがスポンサーが提示した患者グループに基づいて独自に患者グルー プを創成できるように、独自にプログラム、グラフ、アウトプット、ノートを作成するこ とも可能である。プログラムは以下の内容が可能である。 ・スポンサーが提供したライブラリからのコピーされたもの • SAS/PH‑Clinicalソ フ ト ウ ェ ア を 用 い て 生 成 さ れ た も の • SASソ フ ト ウ ェ ア を 用 い て 作 成 さ れ 、 ラ イ ブ ラ リ に 含 ま れ た も の ‑23‑

‑既存の S A Sラ イ ブ ラ リ か ら 読 み 込 ん だ も の .外部ファイルから読み込んだもの グラフ、アウトプット、ノートは以下の内容が可能である。 ・既存のプログラムを用い、新しい患者グループについて作成したもの ・既存のプログラムを用い、既存の患者グループについて作成したもの ・新しいプログラムを用い、新しい患者グループについて作成したもの ・新しいプログラムを用い、既存の患者グループについて作成したもの したがって、ライブラリ・コンポーネントは医薬開発で有効なツールであり、 S A Sソフトウ ェアのプロダクトで実行されたすべての解析と、解析を実行するのに用いたデータを指定 できるので C ANDAシステムの中で特異な位置を占めている。 6. S A S / P H ‑ C 1 i n. i c a . 1 ソフトウェアの幸広号長 この章では S AS/PH‑Clinicalソ フ ト ウ ェ ア の 最 近 の 拡 張 と 将 来 の リ リ ー ス で 予 定 さ れ て い る拡張について議論する。 ‑患者グループ こ議論したのに加えて、 C ANDAの 準 備 の 患者グループの保存は最近の主な拡張である。先 i 際 に 有 用 な 機 能 に 保 存 さ れ た 患 者 グ ル ー プ の パ ・y チ ・ フ ァ イ ル ・ リ ピ ル ド が あ る 。 最 終 的 な監査やエラーの結果データを修正したとき、患者グループ定義は変更する必要がないも のの、保存された患者グループは更新が必要かもしれない。 いくつかの患者グループを対話的に更新するよりも、スポンサーの P Aは SAS/PH‑Clinica lソ フ ト ウ ェ ア が こ れ ら の 患 者 グ ル ー プ を 再 構 築 す る の に 必 要 な コ ー ド を 含 む ノ ぜ ッ チ フ ァ イ ルを構成してくれた方が効率的だと思うかもしれない。よって、パッチファイルは、夜間 や、週に 1度、 2週 に 一 度 、 あ る い は 必 要 に 応 じ て 実 行 さ れ る よ う に ス ケ ジ ュ ー ル す る こ とができる。 ‑タスクの拡張 AS/PH‑Clinicalソ フ ト ウ ェ ア で 様 々 な タ ス ク 一度ユーザが患者グループを選択すれば、 S が実行できる。スポンサーと F DAの レ ピ ュ ア ー の 拡 張 の リ ク エ ス ト に 応 え 、 い く つ か の 機 能 が加わった。詳しくは S A S Technical Report P ‑ 2 4 9とS A STechnical Report P‑248 SAS/P H ‑ C li n i c a l Software:User's R e f e r e n c e . Changes a n d Enhancements. Release 6 . 0 8参照。 ‑将来の拡張 現在の S AS/PH‑Clinicalソ フ ト ウ ェ ア が 持 っ て い な い が CANDAの カ ギ と な る 1つ に 調 査 票 の機能にオプテイカル・イメージがある。現在開発中の S AS/IMAGEソ フ ト ウ ェ ア は 様 々 な フ ォーマットで保存されたイメージにアクセス可能である。このプロダクトが使用可能にな れば、 S AS/PH‑Clinicalソ フ ト ウ ェ ア の 画 面 表 示 の 機 能 は イ メ ー ジ に ア ク セ ス す る こ と が 可 能になる。レピュアーが関心のある患者を見つけると、その患者についてアクセス可能な イメージのリストをメニューから選び、調査票のイメージを見ることができる。 ワークステーションやネットワーク化した P Cの 利 用 が 広 が っ た こ と に よ り 、 デ ー タ マ ネ ージメントと解析でクライアントサーバモデルを適応することが増えている。現在の S AS/ PH‑Clinicalソ フ ト ウ ェ ア で は 同 ー ホ ス ト 上 で 、 す べ て の 処 理 は ロ ー カ ル に 実 行 さ れ る が 、 将来の拡張は様々な処理の形態を許すようになるであろう。 24‑

7 ̲ *吉言命 現在、 F DAは 公 式 に CANDAが 望 ま し く 、 デ ー タ の 収 集 と 解 析 の 延 長 と し て す べ て の 開 発 プ ANDAシ ス テ ム に 含 め る べ き で あ る と 述 べ て い る 。 こ れ は 、 す べ て 終 了 し て か ら ログラムは C で は な く 、 第 H相 で デ ー タ マ ネ ー ジ メ ン ト と 解 析 す る 過 程 が 始 ま る と と も に 完 全 に 統 合 さ れるべきである。 CANDAに 対 す る 取 り 組 み は 1995年 に 申 請 を 計 画 し て い る な ら ば 明 ら か に 1993年 に 始 ま っ て い る ( あ る い は 199 1年 か ら 始 ま っ て い る ) は ず で あ る 。 し た が っ て 、 ドキュ ANDAのチー メント・マネージメントのような技術の変化のトレンドを掴んでいることは、 C AS/IMAGEソ フ ト ウ ェ ア や SAS/INSIGHTソ フ ト ウ ェ ア の よ ムの責任である。長い目で見ればS うな新しいプロダクトは、まぎわになって驚くことではない。データマネージメントから メデイカル・ライテイングの実地での使用を通じて、 S AS/PH‑Clinicalソ フ ト ウ ェ ア の よ う なツールの使用はしだいに当たり前のものになっていくであろう。 参考文献 F D A( 1 9 9 2 )， CANDA Guidance Manual .U .S . Goverment Printing O f f i c e . . Gary S . ( 19 9 1 )， "Using SAS/ETS Software f o r Analysis o f Pharmacokineti Klonicki c Data， "Observation V ol . 2， N o . 2 ，p p . 2 4 ‑ 3 2 . 19 9 2 )， SAS/PH‑Clinical Software: Administrator's Reference， S A S Institute I n c . ( Version 6， First E d it i o n， Cary， N C :S A SI n s t it u t eI n c . S A S Institute I n c . ( 19 9 2 )， SAS/PH‑Clinical Software: U s e r 's Reference， Version 6， First E d it i o n， Cary， N C :S A SI n s t it u t eI n c . S A S Institute I n c . ( 1 9 9 2 )， SAS/PH‑Clinical Software: Your Clinical Data Review S d it i o n， Cary， N C :S A SI n s t it u t eI n c . ystem， Version 6， First E A S Technical Report P‑248， SAS/PH‑Clinical Software: S A S Institute I n c . ( 1 9 9 3 )， S n d Enhancements， Release 6 . 0 8， Cary， N C :S A S Institut U s e r 's Reference， Change a eI n c . 19 9 3 )， S A S Technical Report P ‑ 2 4 9， SAS/PH‑Clinical Software: S A S Institute I n c . ( n d Enhancements， Release 6 . 0 8， Cary， N C :S A S Administrator's Reference， Change a Institute I n c . . S . a n d Ma， J . M . ( 1 9 9 2 )， "Creating A n Integrated Safety Database: V i Sollecito， W e w From The Middle， > > p resentation a tt h eD I A Workshop o n "Methods a n d Example f o 0 ‑ 2 1， 1 9 9 2 . rAssessing Benefit/Risk a n d Safety f o rN e w Drug A p p lication，" July 2 パU D ‑ ョ np cd'EA nu マ1 oqL ‑l vAVA cund ρunu cbHU OO n T47J n v a ﹄ ρunu hu‑‑ 山 ω m TI+I 'VA "気 nd 叫 n u g‑ ︑qjuroA 内 fkg ょ ‑ d v AHU nH ω" 気 パu n u ' ν A 'ρU wn' 気u LMHHT4 内 AA ﹄ ρU ρし dH 川 ー AUφL nD ・14 n u M山 d 内 AA パu n u 唱 P し ︐ VA. A ρU 11 ρuqa HunL RU+I ﹄ p o ' ・ ー 占 ヲ u+I + I﹄ 気 u νAρu nu'nu lt ・ wp ︒ ・ 内十 Iゐ 'O nD T4nko‑ ‑‑t +附閉山口 ︼︿︐ ρUA uρ ut 7 吋 u よ u E へ v ρunu ︑ n 0l r 1 ノa ・ M山 ゐ L n u d ‑4aau ︐ ︑ ! ‑'TAT よ 日明日 ↑ と 内d n u T 苗臼 M ‑ι・判引 n D y l ‑25‑

Mathieu， Mark P .， e d . ( 19 9 2 )， C A N D A : A Regulatory Technology， a n d Strategy Repor ，W a ltham， Mass.: PAREXCEL International C o r p . . t .D .a n d Fagen， A .T . ( 19 9 2 )， "Optimum Clinical Data Structures F o r Schlotzhauer， S i t h SAS/PH‑Clinical Software， > >P roceedings o ft h e Seventeenth Annual S A SU U s eW a r y， N C :S A SI n s t it u t el n c .， pp.858‑865. s e r s Group International Conference， C Schlotzhauer， S .D . ( 1 9 9 1 )， "Features o f SAS/PH‑Cli n i c a l Software，" Proceedings 0 ft h e Sixteenth Annual S A S Users Group International Conference， Cary， N C :S A S1 n s t it u t eI n c .， pp.976‑985. 26‑

日本 5A5ユーザー会 (5U G卜..J) VOS3版 S A Sリリース 5. 18から 6. 0 7への移行について ‑ S A S組 み 込 み 関 数 に よ る Mode1204DBMイ ン タ フ エ ー ス ー 小野寺徹 (株)日立製作所半導体事業部生産統括本部 Converting from SAS release 5.18 to 6.07 for VOS3. Toru Onodera Semiconductor & Integrated Circuits Div， HITACHI Ltd. 要旨 待望の大型汎用計算機用新パージョン SASが萱場した。 TSS端末にてマルチウインドウ が利用できるとは考えもしなかった。中でも SCLの利用が有り難い。応用形態が一気に前進 することだろう。一方、ネックとなる部分もある。それが D B Mとのインタフェースである。 従来から利用していた M204DBインタフェース(独自に開発したプロシジャー)を見なお さなければならない。そのため、プロシジャーの開発には、 SAS/TOOLKITオプショ ンを必要とする。果たして他に方法がないのだろうかと模索した。つまり、単にプロシジャー 化するだけでなく、 D Bの性能向上と SASのインタフェース方法を見直し最良の方法を探る 。その結果、従来の手法より極端に(従来より倍以上の性能向上)効率向上を図ることができ ただけでなく、柔軟性、拡張性等が向上した。本報告は、新パージョ SASの導入から新手法 による D Bインタフェースの確立に至までをできるだけ分かりやすく述べる。 キーワード: RDB， VOS3， SAS/AF， SAS/BASE 1.はじめに 半導体分野は、常にディパイスの高集積化 や多機能化の市場要求に対応するため、微細 加工や製造技術の開発、設備投資の莫大な資 金を必要とする一方、メモリに代表されるよ うに製品価格は時間とともに下降するだけで なく、世代交替が激しいと言う特徴がある。 こうした背景から、限られたリソースで最 大の効果を生む生産システムを目指して、装 置の自動化、製品や材料運搬の自動化、フレ キシプルな生産ラインシステム、情報システ ムの構築が進んでいる。特に多品種少量生産 には、品質・歩留り向上、フレキシブルで Q TAT (Quick Turn Ar0 un d Time) な生産が要求される。 従来から、品質管理などの支援システムと して SASシステムを導入しているが、ここ 数年、操作性や表示の高速性等の向上を考慮 し、大型汎用計算機だけでなくワークステー ションの導入も積極的に行なって来た。一方 、ユーザ・インタフェースの面からマルチウ インドウ化を待ち望んでいたが、ここにきて 、大型汎用機の世界にもワ クステ ション なみの機能がリリ スされるに至り早期導入 を考慮し、積極的に試用してみた。 2 . ユーザ中心の設計 ユーザ中心の設計は、ユザの認知能力や 文化的、職業的、個人的な晴好に焦点を当て たアプロ チでなければならない。ところが 、設計者は諦めもあるが訓練や仕事によって 個人差が生じると考えてきた。確かに、初心 27‑

者に対しマニュアルを見ないで操作してもら 得るよう画面数を増やして対応してきたよう に思う。 ところが、製造現場のように何度も端末に 向かい操作しているうちに入力箇所、画面の 流れ等が感覚的にとらえられるようになり操 作は見違える程極端に早くなる。そうなると 、現状の画面では無駄な画面が多いことに不 満を示し単純な方法を望むようになる。まさ に、人間同士が親密さを増し、意志の疎通が 完全に出来上がったわけである。 対応策としては、対話を重視するあまり結 果的に煩雑になった画面を熟練度に応じて単 純化してきた。 このような方法が今までの考え方であった が、ユザの多様化、扱うデータ量の増大に ともないユザ・インタフエースの重要性が 再認識されるようになった。勿論、現状の設 計には限界はあるもの〉実用段階に入ったと 思ってさしっかえない。新パージョン SAS ではマルチ・ウインドウ化がなされ、以前と は比べものにならない程ユーザ・インタフェ ースが向上した。 ットは日本語のみとする。 ②使用するデータセット容量の見直し。 その結果、日本語については 。 。 SAS607. LIBRARYJ TRK SP(1700 2 0 ) DIR(100) SAS607. SASHELPJ TRKSP(1250 5 0 ) となる。 3. 2環境設定例: ① SAS607. CONFIG (TSO XA J) FSD=T560S ← 表示文字の 色が見にくい場合に設定 DEVICE=KGF2020 ・ ‑ 最適なドライパーの選択 ②任意のデバイスエントリーのデータセ ット作成 3 . 新パージョンへの移行 新パージョンの導入に際し、以前のプログ ラムがどこまで利用できるか、マルチウイン ドウの利用方法、新旧 SASの違い、新機能 の追加等を把握しなければならない。以下に 新 SASパージョンのインストール時の考え 方から旧 SASとの相違点などについて簡単 に述べる。 LIBNAME GDEVICEO '.SAS607.DEVICES'; PROC IN=SASHELP.DEVICES OUT=GDEVICEO.DEVICES; SELECT KGF2020; SELECT KGF2050; 時任意のデバイ ス名を指定する。 R U N ; Q U I T ; 3. 1インストール時の考え方: SASシステムリリース 6 . 07 (0S版 )インストレーションガイドを基に導入作業 を行なうが、指示通り行なうとディスク容量 が大きく成り過ぎるため、次のように、一部 変更することにした。 ①日本語と英語版の両方があるデータセ ‑28 新規作成のデータセットは CLIST内で アロケー卜する。 4. 新パージョンはどこが違うのか 新パージョン SASを利用するには、少な くとも次に示す内容を知っておくと便利であ

る 。 F1LENAME C ' . A . F O R T '・ 4. 1データセットの作成方法 → 外部ファイルのアロケート ATTRA O S ( P S ) RECFM(F S ) ALLOC OS(TEST.OATA) TR SP(10 2 )U S ( A ) コマンド行より、 ラ修コ ドグ︑は わロた合 ワプま場 汀た︒い 汀れるた X されき れ定さ置 引指示て パ︑表し じとに持 行るウ保 )︑っすドり 4 ト行ンよ ν ωH 舵.入編実ド ロ 川 実イ果り しウ結よ C 令カ集行行 H J ︐ン 日グ ーをがしン ム正マ EP ケ ア ロ で の 内 ン ヨ 凶ま :[﹄ シーに ド ツ邸ウ セ イ s AT S 法舵ウ 2方 M 4L F1LE C (メ ン バ ー 名 ) REP N O T E : L1BNAME TWAS SUCCESSFULLY ASS1GNEO AS FOLLOWS: ‑+バージョンを表示 E N G 1 N E : V607 PHYS1CALN A M E : ユ ー ザ1 0 .TEST.OATA I とすればよい。旧パージョンでは SAVE Iコマンドである。 ￨ と表示される。デ タセットが旧データセ ットの場合、パージョン表示は V5となる。 I 4.5SAS/AFについて 新パ ジョンでの AFは次の点で大きく異 なり、非常に便利になった。 4. 3A Fの起動方法 AFの起動方法にはコマンド行、編集行の ‑コンパイルが出来る → 処理のスピードアップ .テストが出来る 両方から可能である。 → デバックの効率化 .SCLが使える ‑ コ マ ン ド 行 の 場 合: A FC = T .TEST.MA1N.PROGRAM ‑ 融 行 の 場 合 : O M 'AF C=T.TEST.MA1N.PROGR A M 'A F ; 旧パージョンでは、 PROC 01SPL AYを利用していたが、これを利用するとパ ッチ処理ブロックは AFを終了してから実行 される。もし、 AF内でパッチ処理結果を利 用する場合は不具合が生じるので注意を要す → 旧パージョンでは無かった言語 4.6DATAステップについて 新パージョンでは、次の機能が追加になっ た 。 .01SPLAYウインドウ る 。 → ユーザインタフェースが容易 .コンパイル → 処理のスピードアップ 4. 4外部ファイルについて 外部ファイルをアロケートし、任意のメン バ を呼び出し一部変更してから実行する方 法は以下のようになる。 ‑29一 4.7SAS/FSPについて

新パージョンでは、次の機能が追加になっ ￨る。 た 。 I .FSVIEWプロシジャ ー+ PROC TRS204 IN=M204ファイル名村ション; 表形式で表示編集 I くオプション> .SCL → プログラム可能 OUT=SASデータセット名 OBS=オプザベーション数 PRINT DEBUG 5 . DBインタフェースが最大のネック 5.1M204DBMの概要 米 Computer Corpora‑ ti0 n 0 f America (CCA) 社が開発した Mode1204 (以後単に M 204と呼ぶ)は、オンラインにおけるファ くステートメント> FIND 検 索 条 件 VAR フィ ルド名 RENAME 旧変数名=新変数名; イル・アクセスの高速化を目指したリレーシ ョナル型データベース管理システムである。 RUN: 対話形式でデータベースの構築やアクセス が出来るユーザ言語(以後単に ULと呼ぶ) しかし、残念ながら新パージョンでは利用 を備えている。 この他にも、 COBOL， FORTRAN できない。 ， P L /1，アセンプラなどの各種言語で記 6 . 新パージョンでの対応方法 述されたプログラムからも使用可能となって いる。 新パージョン用プロシジャを開発するには 、 SAS/TOOLKITを利用しなければ 5. 2旧パージョンでの対応 ならないが、ツールキットの理解、プロシジ M204インタフエースをプロシジャ化す ャ仕様の見直し等、しなければならないこと ることにより、デ タベースの共有化を図っ てきた。プロシジャの仕様は以下のようにな が多く、短期間で開発することは不可能であ る 。 表 1 インタフエース手法の比較表 N O 種 類 1 ホスト言語手法 2 ユザ言語手法 3 ダイヤル手法 (ヰスト・ユ一時語) I R S T / C R A M 4 F 性能 融合性 拡張性 開発効率 保守性 × × 6 . × × 6 . × 6 . 。 。 。 。 。 。。。。 。 × 6 . 備 考 踏・ユーザ肱限界 インタフェス間勤り 中間ファイルが介前る 組み込み関量肱よ旬 応用範僻猷。 ( 1 ) エントラント髄) +UL29リ リ ー ス に よ る ダイヤル手法 qJ n u

6. 1インタフェース手法の検討と比較 M204を利用する方法には以下に示すよ うに 4種類の方法が考えらる。次に検討結果 を示す。旧パージョン用プロシジャにはホス ト言語が使われている。また、一般的には M204単狙でユーザ言語が多く利用されて いる。しかし、データの解析、データのグラ フィック処理等が必須であり、他のシステム との融合性が重要である。 表 1からも明らかなように、 4のダイヤル 手法が良い。 3の方法は一連の命令が一つの サブルーチンに全て組み込まれていなければ ならないため機能分離は出来ない。 従って、一括処理が可能になるよう SAM ファイルも介在する。もし、リエントラント 構造であれば、リダイヤルが可能となり接続 、オープン、書込み、読出し等機能の分離が 可能、組み込みサブルーチン化が容易、 S A M ファイルの介在が不要となるだけでなく、 SASデータセット化が容易になる。勿論、 検索だけでなく更新・変更など従来にない機 能も可能となり、 SASによる M204の一 元管理も可能となる。 この組み込み関数は、端末に対し新しく会 話を開設する機能である。引数として、 M 2 04に対する CRAM端末 IDおよび最大バ ッフアサイズを指定することにより開設され たチャネル ID (CID) が返される。 この関数により、 CIDが決まるだけでな くM204との読み込み、書き込み時の最大 転送バッファ一長が設定される(設定に際し m a x (INMRL， OUTMRL ' ， 252 )より決定される)。 CID=MCONN ( LEN ) ; CID :新しく開設された回線番号 LEN :最大バッフア一長 ②ログイン :MLOGIN 開設された後、 M204DBを利用するた めにはログイン処理が必要である。ログイン には、 C ID，端末 ID，ユーザ ID，パス ワードを与え、正常に動作したかどうかはリ ターンコードで知ることができる。 RTN=MLOG IN (C ID， U ID， PASS) 6. 2リエントラント構造のダイヤル方式 IFAM2の 制 限 を な く す る た め 、 ユ ザ 言語スレッドを使ったホスト言語インフエー スがある。 UL29は IFAM2と異なり、 IODEV=29と接続する。 このリエントラント構造の UL29は、ユ ザ言語スレッドを確立し、 U Lプログラム を起動し、 M204データベースへのアクセ スを行い、端末入力画面を表示させた上で回 線を切断することができる。 このことは、実質的に、ホスト言語プログ ラムの待時間をなくすることになる。また、 SASの強力な言語である SCLの組み込み 関数として利用出来ることを意味している。 以下に組み込み関数とする場合の例を示す。 CID :開設された回融番号 UID : ユ ザ ID (最大 8文字) PASS:パスワ ド〈最大 8文字) ③ファイルのオープン :MFOPEN ログイン処理が正常に動作終了すると R T N=lとなる。この状態で任意のファイルを オ プンすることができる。引数として、フ ァイル名の他に C 1D，端末 IDおよび R T N を指定する。ファイル名は最大 8文字であ る 。 RTN=MFOPEN (C ID， ①回線の開設 :MCONN F IL E) ‑31‑

CID :開設された回線番号 F I L E :ファイル名(最大 8文字) CID BUF :開設された回線番号 :送るべきデータを格納してい る変数名 ④ファイルのクローズ :MFCLOSE ⑦ログオフ :MCLOSE オープンされた利用されたファイルは必ず クローズ処理をする。引数として、 C 1D， 端末 I Dおよび R T Nを指定する。 乙のサブルーチンにより、 M 2 0 4から切 り離される。 R T N = M C L O S E (CID) ; R T N = M F C L O S E (CID) CID CID :開設された回線番号 く応用例 1 > :開設された回線番号 ⑤データの読み込み :MGET このサブルーチンは、 M 2 0 4 D Bからの データを予定された変数に読み込む。読み込 み処理はデータ量に応じて複数回操り返す。 通常、バッファ 長は 252バイトに設定 されるため、読み込まれる変数値の最大長は 1 2 6バイトで 2変数用意する。その理由と して、 S A Sでは最大文字数は 2 0 0文字で あるためである。 任意ファイルのフィールド名を確認する方 法として、 U Lでは以下のょにする。 D F IE L D (NAMES) ALL これを、 S A Sステップでは以下のように して実行する。 OATA NULL C A L L M G E T (C ID， R T N， LENGTH B1 B2 ￥126 S￥8 ; ARRAY A(I )￥8A1‑A100; B1， B 2， LEN) CIO=MCONN( 252 ) ; > :開設された回諒番号 R T N :リターンコード B1 :格納先変数名 1 B2 :格納先変数名 2 LEN :読み込み最大文字数 CID I F CIO 0 THEN 00; RC=MLOGIN(CID， ' ユ ー ザ1 0 '，' バ ス ワ ドt ); RC=MFOPEN(CIO， 'PTSM01'); .'O FIELO(NAMES) ALL); RC=MPUT(CIO， 1 = 1 ; I FRC=2 THEN 00; ⑥データの書き込み :MPUT L 2 : CALL MGET(CIO， RC， B1， B2， L ) ; 00 J =l TO 35; このサブルーチンにより、 M 2 0 4へデ タを書き込む。 M 2 0 4へ ユ ザ 言 語 プ ロ グ ラムを転送する場合は書き込み処理が緯り返 えされ、 ENDコマンドを送信した次から読 み込み処理が始まる。 J '，' ); A=SCAN( B 1 !! B 2， N=INOEX(A， 一 'f ); =l THEN 00; I FJ S=TRIM(S)!! A ; A=S; E N D ; > R T N = M P U T (C ID， BUF) I F N 0 THEN 00; S=SUBSTR(A， 1， N‑1); ‑32

GOTO L 1 ; E N D ; N A T O : THE OATA STATEMENT USE 0.26 ・ ・ ・ 以上のように、 UL29インタフェース仕 様に比べ簡単に指定出来る理由は、次の 2つ 1 FA = " THENGOTO L 1 ; の 1Dを FORTRAN プログラム内で指定 する方法を取ったことによる。 PUT A = ; 1 + 1 ; E N O ; ‑チャネル 1D='M204PROD' .端末 1D=センタ一管理の端末 1D L 1 : 1 FRC=2 THEN GOTO L 2 ; E N D ; E N D ; RC=MFCLOSE( C I D ); RC=MCLOSE( C I D ); チャネル 1Dは固定であるから、そのまま 指定すれば良いが、端末 1Dは TSSコマン ドでは次のようになる。 R U N ; TERM LIST 実行結果、ログウインドウに以下のように 表示される。 A1=OUMMY 同じような動作を FORTRANの中で可 能としなければならない。このコマンドと同 じような方法を以下のようにして実現した。 A2=NAME CALL TERM ( TRM ) A81=PASS1 A82=PASS2 これにより、 TRMには TSSセッション 時の端末 1Dを読み出すことができる。 く応用例 2> M204ファイルの変数リストウインドウ作成方法 SASOataset: &OSN e n . Variable T L e n . Variable T L Variable T L e n . Variable T L e n . &01 & &L1 &02 & &L2 &03 &&L3 &04 & &L4 &05 品& L5 品0 6 &&L6 &07 &&L7 &08 &&L8 &09 &品 L 9 &010 &&L10 &011 品品 L 1 1 品012 &&L12 &089 品& L89 &090 &&L90 &091 &品 L 91 &092 & &L92 &093 & &L93 &094 & &L94 &095 &&L95 &096 &&L96 図 1 ディスプレイ・ウインドウ 33‑

0
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I
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1 !(
F(
I
)
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' 品 L(
I
)
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1
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)，
L
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1
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)
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1
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A
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E
N
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! 削 除 畑C
EG2.PROGRAM

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(
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) ￥80
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) ￥1 F
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ARRAY L
(
9
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)4 L
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0，
38，，'
)
;
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U10，
PAS，
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SUBMIT C
O
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1
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&
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RC=MPUT(C10，'
O F1ELO(NAMES) A
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1
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B
2，
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=
1 TO 3
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1，
'，
'
)
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N=1NOEX(SS，'‑');
1
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S
S
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1
)=LEFT(
S
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N
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S=SUBSTR(SS，
1
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E
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" THENGOTO L
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1
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N
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RC=MCLOSE(CID);
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1
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O
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;
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N
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T
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R
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;
T
E
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:
OS10=OPEN(OSN.'
N
'
)
;

7
. おわりに
従来より使い易さを考慮するならばプロシ
ジャ化が最良と思われていた。しかし、新パ
ージョン SASを移行するに当たって再検討
した結果、必ずしもプロシジャ化を必要とし
ないと言う結論に達した。その主な理由は、
ホスト言語はU Lに比べ処理効率が悪い、開
発に費用と時聞がか〉りすぎる、柔軟性・拡
張性が劣るなどである。
大型汎用計算機の端末にて、ワークステー
ション並に利用できる SASシステムは幅広
い応用の可能性がある。例えば、汎用機は大
容量、処理速度、機密保護に優れ、ワークス
テーションやパソコンにはユザインタフェ
ース、グラフィック処理に優れているため、
機能の分散が可能となる。
最後に、新パージョン SASの試用にあた
りいろいろご協力頂いた SASインステチュ
ートジャパン開発部の鈴木氏および三井情報
開発株式会社 D Bサボ ト室の丸山氏に感謝
する。

く参考文献>
1.SAS/AF Software 棚
法
お
よ
び
リ7
7
レ
ン
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2.SAS/Guide Macro Processing
3.SAS Language
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6.SAS/Software
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.Mode1204/ユ
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言
語
マ
ニ
ュ
ア
ル
8
.Mode1204/
コ
マ
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ド
参
目
マ
ニ
ュ7
)
，(
9
.Mode1204/
ホ
ス
ト
言
語
マ
ニ
ュ7
)
，(
1
0
.Mode1204/
シ
ス
テ
ム
普
理
者
マ
ニ
ュ7
ル

‑34

日本 5A5ユーザー会 (5U G卜 J ) A n 1n tr 0 d u c t i0 n t0 M ix e d M 0 d e 1 in g w i th the SAS/STAT M I X E D Procedure Russell Wolfinger S A S Institute I n c . S A S Campaus Drive， Cary， North Carolina 27513， U .S .A . 翻訳:岸本淳司 S A S インスティチュートジャノマン 要旨 M I X E Dプロシジャ ( S A S Institute I n c .， 1 9 9 2 ) は、一般化ガウシアン線形混合モデ ルをあてはめを行う。これは、 G L Mプ ロ シ ジ ャ の モ デ ル i こ加えて、変量効果と残差とに パラメタ化した共分散構造を与える形式で拡張したものである。混合モデルは、多くのよ く使われる統計手法を統一化したものになっている。たとえば、反復測定計画、ランダム 化ブロック計画、分割計画、分散成分モデル、非等分散モデル等に対応する計画を包含す ROC MIXEDの 各 種 基 本 的 用 法 と 、 若 干 の 拡 張 的 用 法 を 説 明 す る た め の 例 題 る。本論では、 P を紹介する。 MIXED 混 合 モ デ ル キーワード 1 ̲ 反復測定 変量効果 芸事^ 一 般 線 形 モ デ ル (GL M) は 、 最 も 広 く 使 わ れ て い る 統 計 的 モ デ ル で あ る 。 こ れ は 、 信 号 と雑音のモデルであり、次の形式で表される。 y = xβ+ e ここで y は観測されたデータベクトル、 Xは既知の計画行列、 β は 未 知 の 塁 塁 盈 塁 ( f i x e d effect) のベクトル、 E は観測されない正規残差のベクトルである。有名な S A S / S T A Tの GLMプ ロ シ ジ ャ は こ の 一 般 線 形 モ デ ル の 当 て は め を 行 う 。 代 表 的 な 2伊!として回帰分析: proc g l m ; ; model y =x x宇x r u n ; と分散分析: proc g l m ; class t r t ; r t / solution; model y = t r u n ; ‑35‑

がある。 PROC GLM で は 、 最 小 二 乗 法 、 す な わ ち (y‑ xβ) . (y ‑ xβ) の 最 小 化 を 用 いて β を 推 定 す る 。 推 測 は 、 標 準 的 な t統 計 量 ま た は F統計量を通じて実行される。 混合モデルでは、この一般線形モデルの E の共分散行列に、より一般的な指定を許すとい う拡張を行っている。すなわち、 εに 相 関 と 非 等 性 の 両 方 を 許 し て い る 。 た だ し 正 規 性 は 依然仮定している。混合モデルは次のように表現される。 y = xβ Zu 十 十 E この式は、 GLM の 式 に 既 知 の 計 画 行 列 Z と 未 知 の 室 皇 盈 塁 (random effect) ベ ク ト ル U とが追加されているだけである。 Zには (Xで そ う で あ っ た よ う に ) 連 続 変 数 や ダ ミ ー 変 数のどちらも含むことができる。混合モデルという用語で呼ばれるのは、このモデルには 母 数 効 果 β と変量効果 uの両方が含まれているからである。 混合モデルでは、 uと E とは平均が Oで、また次のように仮定する。 OR ﹁1111 ﹂ G0 ﹂ ﹁1111L 一 一 寸￨￨￨﹂ HUFν ﹁1111 r a v これより、 y の分散は V=ZGZ' +R と な る 。 す な わ ち 、 変 量 効 果 計 画 行 列 Zを 設 定 し 、 G と Rの相関構造を指定することにより、 VI こ関してのモデル化を行うことができる。 ここで述べた混合モデルは一般的な記述法であることに注意しよう。つまり、多くの教科 書や論文で議論している単純な変量効果モデルとは異なる。単純な変量効果モテリレは一般 的な混合効果モデルの特殊な場合であって、 Zにはダミー変数を含み、 GIこは分散成分を 対 角 構 造 の 形 式 で 含 み 、 さ ら に R=σ21 (ただし Iは nX nの 単 位 行 列 ) と し た こ と に 相当する。 G L Mではさらに Z = 0で R ニ σ勺 と い う 特 殊 な 場 合 を 扱 っ て い る 。 混 合 モ デ ル で の 推 定 法 は G L Mでの問題よりもずっと難しい。 G L Mでは β に つ い て 推 定 す る だ け で よ か っ た が 、 混 合 モ デ ル で は u、 G 、 R についても推定しなければならない。 このとき、最小二乗法は良い方法ではない。 PROC MIXEDでは、 u と E と は 正 規 分 布 し て い る と 仮 定 し て の 尤 度 に 基 づ い た 方 法 を 用 い る CHarville. 1977; Searle.S.R.. Casella. and McCulloch. 1992) 0 PROC MIXED では、 2つの尤度に基づいた方法を採用している。 1つ は 最 尤 法 (maximum likelihood; ML) であり、もう 1つ は 制 約 付 最 尤 法 (restricted /residual maxmum likelihood; REML) である。 PROC MIXEDはMLまたは REMLに よ る 目 的 関 数を設定し、すべての未知ノマラメタを通じてそれを最大化する。次 l こ、通常の t統 計 量 や F統 計 量 を 一 般 化 に よ り 構 成 さ れ る 推 定 値 を 用 い て 統 計 的 推 測 が 行 わ れ る 。 た だ し 、 正 確 な方法はノ f ランスしている特殊な場合にのみ得られる。 2̲ s之主亘視リ支E 混合モデルを反復測定または経時的データを解析するためのツールであると考える人は少 ない。しかしながら、先のセクションで述べた混合モデルの一般的構造で考えると、ある 個 人 の デ ー タ の 共 分 散 構 造 は R行列を使って理想的にモデル化できる。 PROC MIXEDでは、 R行列は REPEATEDステートメントを使って設定する。 ‑36‑

この種の解析のプロトタイプ的な例に、 P othoff‑Roy の デ ー タ が あ る 。 こ の デ ー タ は S A S 6 .2に 与 え ら れ て い る 。 ま た Jennrich a n d Schluchter Technical Report P‑229 の例題 1 ( 19 8 6 )や BMDP‑5Vの 例 題 5 V . 5 (Schluchter， 1 9 8 8 ) も参照するとよ t ' o このデータには、 2 7人 の 児 童 ( 男 女 ) の 顎 の 骨 の 成 長 が 各 個 人 当 り 4 時点でiIl. J l定 さ れ て い る 。 こ こ で 、 個 人 ; 聞のデータは独立で、個人内での相聞は等しいと仮定すると、 P ROCMIXEDの コ ー ド は 次 の ようになる。 proc mixed method=ml; class indiv s e x ; model y = s e xa g ea g e宇s e x ; repeated /~ype-csJsubject=indiv; ここでは、 Z行列と G 行列は除外され、 R行 列 は 個 人 を ブ ロ ッ ク と す る プ ロ ッ ク 対 角 化 行 compound‑symm巴t r y ) の構造である。 列であり、各ブロックは次のような複合対称 ( [ σ + σ σ σ σ ￨ σ1σ1+σ2σ1σ1 I σ1σ1σ1+σ2σ1 I σ 1 σ 1 σ 1 σ 1 + σ 21 共 通 の 相 聞 は σ1/(σ1+σ つ で あ る 。 I N D I V は 、 個 人 を 示 す 分 類 変 数 で あ る 。 こ の MOD E Lス テ ー ト メ ン ト で は 、 男 女 群 そ れ ぞ れ に 直 線 を 当 て は め て い る 。 こ こ で 、 切 片 は PROC GLM の よ う に デ フ ォ ル ト で 当 て は め ら れ る 。 REPEATEDステートメントは、 R行 列 の モ デ ル を指定している。すなわち、 T YPE=CS により複合対称構造を指定し、 SUBJECT=INDIV によ り R のブロックを指定している。 P othoff‑Roy デ ー タ に つ い て の 出 力 例 の 一 部 を 示 す 。 T h e MIXED Procedure Covariance Param巴t e r Estimates ( M L E ) Z Pr) I Z I C o v Parm Ratio Estimat巴 S t d Error DIAG C S 1 .61664733 3.03056169 0.95520746 3 .1 7 0.0015 i d u a l E巴s 1 .00000000 1 .87459666 0.29456445 6 .3 6 0.0000 T h e MIXED Procedure T巴s t so fF i x巴dEffects Source S E X AGE E X AGE宇S N D F D D F Typ巴 IIIF Pr)F 、 ，f 、 ‑ ‑ ー ー ‑ 円 、 1 0 4 0 . 4 7 0.4955 1 0 4 1 0 4 .1 0 0.0000 1 11 6 . 4 6 0.0125 ‑37一

PROC MIXEDでは、複合対称の他にも、無構成、 AR( 1 ) 、 T oeplitz、 空 間 な ど さ ま ざ ま な 構造を提供している。構造を比較するには、下に示す基準のどれでも使うことができる。 LRT A 1C HQC SBC CA 1C ‑2対数尤度(縮小モデル〉 ‑2対数尤度(フルモデル〉 ‑2対 数 尤 度 + 2q ‑2対 数 尤 度 + 2qloglogn ‑2対 数 尤 度 + qlogn ‑2対 数 尤 度 + q ( 1o gn+1) ただし qは 共 分 散 構 造 中 の パ ラ メ タ の 数 で あ る 。 こ れ ら を 概 観 す る に は B ozdogan( 19 S 7 ) を参照するとよい。 3 ̲ 歪~:!量交力身ミL 前の章では、 R 行 列 を 利 用 し て 反 復 測 定 の モ デ ル を 記 述 し た 。 さ て 、 こ こ で は R = σ 2 1 とし、 Z と G と を 用 い た 分 散 の モ デ ル 化 に 焦 点 を 当 て て み よ う 。 こ こ で 最 も 普 通 に 考 え ら れる応用は、単純な変量効果の指定であり、特に母数効果と組み合わせた場合は古典的な 混合効果モデルとなる。 P ROCMIXEDでは、 Z と G の両方を RAMDOMス テ ー ト メ ン ト を 使 っ て 設定する。 基本的な例の一つにランダム化ブロック計画がある。この計画では、なんらかの意味で等 質なグループ(ブロック)の中に実験単位が現れ、実験処理(全部または一部)はブロッ ク内の実験単位に対してランダムに割り付けられる。この計画に対応する P ROCMIXED の プログラムは次のようになる。 proc r n i x e d ; class t r tb l o c k ; r t ; r n o d e l y =t r a n d o r nb l o c k ; r u n ; ここで、 T RT は母数効果で、 BLOCK は変量効果である。 Zは ブ ロ ッ ク に 対 応 す る 計 画 行 列 であり、 G はブロックの分散成分を含む対角行列であり、 R は σ2 1で あ る ( 1は 単 位 行 ANDOMス テ ー ト メ ン ト に よ っ て Z と G と が 設 定 さ れ 、 ま た R は 自 動 的 i こ σ2 1 列)。この R となる。 盆宣白土旦 (split‑plot design) は ラ ン ダ ム 化 プ ロ ッ ク 計 画 の 拡 張 で あ る 。 分 割 計 画 で は 、 実験処理はある種の要因構造を持っている。すなわち、 1次 因 子 ( whole‑plot factor) と 呼 ば れ る 因 子 aと 、 2次 因 子 ( subplot f a c t o r ) と 呼 ば れ る 因 子 bと に 対 応 す る 水 準 か ら成っている。このような計画に対応する P ROCMIXED のフログラムは次のようになる。 38

，
.

Ç;_.~ωc_Æti '‑‑，;̲.̲̲̲t‑♂伊1
p〆ωレ

proc m
i
x
e
d
;
class a b b
l
o
c
k
:
l
b
;
model y =a
random block a
キb
l
o
c
k
;

一戸山人

γ l
J
. '
"
時
d
ι
:
二 ψ

a

τ
:
v
v
ぃ :
̲
t
ψ

品守るわ..;，....r‑ I

凋

寸寸勺̲"‑

，
/

' v ‑ b F d T ι i"
，
入 I
¥
'
‑
(
V乙..c:¥.1¥."""

r
u
n
;

‑=‑'，f‑

Yι 凶 守

この例では、 B
LOCK と AキBLOCKとに対する分散成分と、さらに残差の分散を推定している。
このプログラムによる出力は、たとえば次のようになる。

The MIXED Procedure
Covariance Parameter Estimates (
R
E
M
L
)

Z Pr >I
Z
I

C
o
v Parm

Ratio

BLOCK
A宇BLOCK
Residual

6.66543027

62.39583333

56.53829541

1
.1
0

0.2698

1
.64317507

15.38194444

11
.79136652

1
.3
0

0.1921

1
.00000000

9.36111111

4.41287010

2
.1
2

0.0339

Estimate

S
t
dE
r
r
o
r

The MIXED Procedure
Tests o
f Fixed Effects
Source

N
D
F

y
p
e1
1
1F P
D
D
F T
r >F

1

1
9
.3
9 0.0017

4
.0
7 0.0764

A

B
A
*B

4.02 0.0566

分 割 計 画 を 混 合 モ デ ル の 方 法 で 指 定 す る と 、 " 1次 誤 差 (aの誤差) "と" 2次 誤 差 (b
の誤差) " の 項 は 必 要 な く な る 。 混 合 モ デ ル の 一 般 的 F統 計 量 は 、 自 動 的 に 正 し い 分 散 の

項を取り込むからである。!)\~\

4̲

w
A*
u
， ¥'句作有レムヤ

，^

<
，

1.、ぞうし、ぞうえ￡主主主長

この章では、以前の章で記述した基本的混合モデルを拡張する諸方法について短い概観を
与える。

‑39‑

4. 1 来巨壬主Fモ主註主壬主，‑"lラテS ノレ 組合せ混合モデルとは、 G と R の 双 方 に つ い て 意 味 の あ る モ デ ル 化 を 行 う こ と で あ る 。 当 然、ながら、組合せ混合モデルは、第 2章 や 第 3章 で 論 じ た よ う な G と R の ど ち ら か を 縮 小 した形式よりも複雑になる。しかし、ある種の重要な応用場面で、このような特別な努力 が要求される。たとえば、分割計画を時聞を追って測定する事態が考えられる。 proc m i x e d ; y 二lass 巳竺ーピ; ーい，，‑<>d，a . . ¥ ~c . . . ~ random i n t a/ subject=block; repeated / type=ar(1) subject=a(block); o-.~ b1 r u n ; 組合せ混合モデルは、時系列ークロスセクショナルデータや多変量反復測定のデータに対 しでも適切であろう。 4. 2 主主ドミ事タミ子育支そラテP ノレ 行 列 Rの 要 素 は 一 定 で は な い ( す な わ ち 等 質 で は な い ) こ と も あ り う る 。 こ の よ う な 非 等 性 ( heterogeneity) の 最 も 簡 単 な 例 l こ、グループ別 i こ分散の大きさが異なるという場合 がある。 PROC MIXEDで次でようにプログラムすると、 1元 配 置 分 散 分 析 に こ の 事 態 を 適 用 することができる。 proc m i x e d ; class t r t hetero; model y = t r t ; repeated / group=hetero; r u n ; ここで HETERO と い う の は 、 そ の 水 準 値 が グ ル ー プ を 示 す 変 数 で あ る 。 REPEATEDステート メントの GROUP=オプションでは、 TYPE= オ プ シ ョ ン で 利 用 で き る 構 造 を 持 っ た 非 等 性 な ら どれでも生成させることができる。 分散非等性のもう一つの形式 l こ、計画行列で与えられる対角分散モデルがある。有名なモ デルに対数線形分散モデル ( log‑linear variance m o d e l， Harvey 1 9 7 6 ; Aitkin 1 9 87 ) がある。対数線形分散モデルは次のように記述される。 R =σ2diag [exp (Uδ) ] ここで U は既知の計画行列、 δ は 未 知 の パ ラ メ タ ベ ク ト ル で 散 布 効 果 ( dispersion effec こ示す。 t s ) と呼ばれる。例題プログラムを次 l ‑40‑

TA n u ︐ .HU p r o cm i x e d ; c l a s st r td e l t a 1d e l t a 2 ; m o d e l y= t r t ; r e p e a t e d/ l o c a l = e x p ( d e l t a 1d e l t a 2 ) ; R E P E A T E Dス テ ー ト メ ン ト の L O C A L =オ プ シ ョ ン に 指 定 し た 効 果 に よ っ て U行列が作られる。 U行列の作成方法は、 M O D E L ステートメントの Xや R A M D O Mス テ ー ト メ ン ト の Z と同様であ る 。 P R O CM I X E Dは 、 そ の 後 自 動 的 に 未 知 散 布 効 果 δを 設 定 し 、 そ れ を R E M Lまたは M Lで 推 定 する(訳注:この対数分散モデルの機能はリリース 6 .0 8から追加された)。 4. 3 主主ド楽泉牙i Z在主壬きそ壬ラゴノレ 混合モデルから線形性の仮定を除くと、モデルの有用性がかなり広がる。そのような有用 な拡張の一つに、一般化線形混合モデル ( g e n e r a l i z e dl i n e a rm i x e dm o d e l ;G L M M ) があ る。これは、指数型分布族(たとえば、正規分布、二項分布、ポアソン分布、ガンマ分布 など)に対して適用される ( M c C u l l a g ha n dN e l d e r .1 9 8 9 )0 G L M Mは 基 本 的 に 次 の よ う な 設定になっている。 y =μ+e ただし、 y はデータベクトルであり、 μ は下のように定義されるものであり、 eは観測さ れ な い 誤 差 ベ ク ト ル で E (e Iμ) = 0 であり、かっ次のようになる。 V a r (e Iμ) R' ， ;2RR' ， ;2 μ μ この Rμ は 、 対 角 要 素 が 各 μ の 成 分 で の 適 当 な 分 散 関 数 の 評 価 値 に 等 し い 対 角 行 列 で あ る 。 さらに、下の式を満足するリンク関数 g ( .)を定めなければならない。 g (μ) = x β + Z u ここで、 g (μ) は μ の 各 要 素 で 評 価 し た g ( .) か ら 成 る ベ ク ト ル を 表 す 。 こ の よ う に 、 e g e r . Li a n g .a n d A1 b e rt リンク関数はデータと線形混合モデルとを結ぶ働きをする。 Z ( 19 8 8 )の 用 語 を 使 え ば 、 行 列 G中 で の 分 散 の モ デ リ ン グ は S u b j e c t ‑ s p e c i f ic アプローチ であり、 R で の そ れ は P o p u l a t i o n ‑ a v e r a g e dアプローチである。 G L M Mと そ れ に 関 連 す る 推 定法は、現在研究がすすめられている領域である ( B r e s l o wa n dC l a y t o n .1 9 9 3 )。 もう一つの拡張に、ガウシアン非線形混合モデル ( G a u s s i a nn o n l i n e a rm i x e dm o d e l )が ある。これは、次のような形式をしている。 y = f ( Xβ ， Zu) + c ここで f( .) は 既 知 の ベ ク ト ル 値 非 線 形 関 数 で あ り 、 既 知 の 共 分 散 に 依 存 し て い て も よ い 。 f( .) は 適 当 な 微 分 方 程 式 の 解 と し て 表 さ れ る こ と が 多 い c 非 線 形 混 合 モ デ ル も ま た 現 在 活発に研究が行われている分野である。特に薬物動態学(体内での薬物の動きについて記 述する)での応用に期待されている。 G L1 M M IX と N L I N M I X ) が用意され このような非線形混合モデルを適用するためのマクロ ( R O CM I X E Dが使われている。必要な方は、次の電子メー ている。このマクロの内部では P ル宛先で著者まで請求されたい。 s a s r d w @ u n x .s a s .c o m ‑41‑

委主主君雪主ζ 南犬 Aitkin.M.( 1 9 8 7 ) . Modelling variance heterogeneity i n normal regression using G L I M . AppJIed StatIstIcs 3 6 . 3 3 2 ‑ 3 3 9 . Bozdogan.H.( 19 8 7 ) . Model selection a n d Akaike・s information criterion ( A I C ) : JometrIka 5 2 . 3 4 5 ‑ 3 7 0 . t h e general theory a n d it s analytical extensions. fsyc! B r e s l o w .N .E .a n dC l a y t o n .D .G .( 1 9 9 3 ) . Approximate inference i n generali z e d 1inear mixed m o d e l s . JASA 8 8 . 9 ‑ 2 5 . Harvey.A.C .( 19 7 6 ) . Estimating regression models with multiplicative hetero scedasticity. EconometrIca 4 4 .4 6 1 ‑ 4 6 5 . Harville.D.A.( 1 9 7 7 ) . Maximum likelihood approaches t o variance component estimation and t o related p r o b l e m s . JournaJ 0/ t ! Je AmerIcan StatIstIcaJ 2 . 3 2 0 ‑ 3 3 8 . AssocIatIon 7 J e n n r i c h .R .l . . a n d Schluchter，M .D .( 19 8 6 ) . Unbalanced repeated‑measures models 2 . 8 0 5 ‑ 8 2 0 . w it h structured covariance m a t r i c e s . BIometrIcs 4 Laird.N.M. a n dW a r e .J .H .( 19 8 2 ) . Random‑effects models f o r longitudinal d a t a . BIometrIcs 3 8， 9 6 3 ‑ 9 7 4 . M c L e a n . Robert A . . S a n d e r s . William L . . a n dS t r o u p . Walter W .( 1 9 9 1 )" A Unified Approach t o Mixed Linear Models，" T! Je AmerIcanStatIstIcIan 4 5 . 5 4 ‑ 6 4 . SAS Institute I n c .( 1 9 9 2 ) . SAS Technical Report P ‑ 2 2 9 . SAS/JTAT so/tllare: C! Janges and En! Jancements， l ?eJease 6.07. C hapter 1 6 : The MIXED Procedure. Cary， N C : S A S Institute I n c . Schluchter，M .( 1 9 8 8 ) . Unbalanced repeated measures models with structured covariance matrices. BMDP Statistical Software M a n u a l .V o l2 . Universit yo f California P r e s s . Berkekey. 1 0 8 1 ‑ 1 1 8 7 . Searle，S . R .， Casella.G.， a n d McCulloch，C.E.(1992). Variance Components. New Y o r k : John Wiley a n dS o n s . Wolfinger，R .D .( 1 9 9 2 ) . A tutorial o n mixed m o d e l s .S A S Technical Support Document #260， S A SI n s t it u t eI n c . . Cary， N C . ， rS .L . ， Liang，K .Y .a n dA l b e r t .P .S .( 19 8 8 ) Models f o r longitudinal d a t a : Zege 4， 1049‑1060. a generalized estimating equation a p p r o a c h . Biometrics 4 ‑42‑

新製品のトライアル購買時期と究極的普及率の測定本 田島博和 (財)流通経済研究所 A b s t r a c t スーパーマーケット等で扱われる CPG新製品の成功率は必ずしも高くなく、特にトライ アル購買の動向を分析・予測することは、小売り・メーカーの双方にとって重大な関心事であ る。そこでここではハザード関数を援用して、マーケティングミックスが各消費者のトライア ル購買のタイミングに与える影響とその究極的な普及率を同時に推定するモデルを提案する。 キーワード:マーケティングモデル、新製品のトライアル購買、ノ、ザード関数、最尤推定、 NLPプロシジャ 1 はじめに ここでは、スーパーマーケットやコンビニエンスストアで扱われる CPG新製品について考え o n s u m e rP a c k a g e dG o o d sの略であり、おおよそ「比較的低価格で購買頻度が る 。 CPGとは C 高い最寄り品」、すなわち菓子類・飲料を含む加工食料品などを指している。 この分野は近年、不況の影響もあって新製品の成功率が低下しており、メーカーも小売りも、新 製品の売り上げ予測を迅速、かつ正確に行って、何らかのマーケティング意志決定を早期に行う 必要に迫られている。とくに CPG新製品の普及は、市場導入後の短期間にどれだけの消費者が トライアル(試用)購買するかに大きく依存している事が多いので、価格や広告、および庖内プ ロモーション等のマーケティングミックスがトライアル購買に与える影響を短期間に測定するこ とは、大変意義深いと思われる。 幸い日本でもここ数年、 POS端末が普及したことによって、 POSデータやスキャンパネルデー タをはじめとする良質の機械可読型マーケティングデータが、大量かつリアルタイムに入手でき るようになった 1。そしてこれらのデータを用いた、マーケティングや消費者行動の論定量的な研 究が数多くなされている。 そこで今回は特に、 ORや医学の分野で用いられているハザード関数を援用して、消費者の異 質性を考慮しながら、各消費者のトライアル購買のタイミングに与えるマーケテイングミックス の影響と、その新製品の究極的な普及率を同時に測定するモデルを提案したい。 一般に定量的なマーケティングモデルを構築する際、コンピュータで実証分析やシミュレーショ ンを行うことは、いろいろな意味で困難を伴う場合が多い。しかし今回は、 SAS/IMLソフトウェ ・これは、学習院大学経済学部杉田善弘教授と(財)流通経済研究所中村博主任研究員との共同研究の一部に基づ いている。しかし本レジュメの文責はすべて、田島一人にあることを、お断りしておく。 lpOSとは P o i n tOfS a l e sの略であり、「販売時点情報」と訳される。レジで精算する際、製品につけられたバー コードを光学的に読みとることにより、会計を自動的に行うと同時に、「何がいつ、どれだけ売れたか。」という情報 が、データベースに記録される。またあらかじめ契約した消費者が精算時に IDカードを提示することにより得られ る、「誰がいつ、何をどれだけ買ったか」という情報が、スキャンパネルデータである。 POSは本来、会計の能率化を 目的に導入されたが、近年はスキャンパネルデータやマーケティングミックスの時系列データと組み合わせて、棚割 提案や死筋カ γ ト、さらには在庫管理などのオペレーション等にも活用されている。 43‑

アや N LPプロシジャを用いて、モデルのパラメータの最尤推定にかかる負担が大幅に軽減され たことを、最初に記しておく。 2 ハザード関数を用いた新製品のトライアル購買モデル 新製品のトライアル購買モデルは、マーケティングサイエンスの分野でこれまでにもたくさん 研究されている(古くは例えば F o u r ta n dW o o d l o c k[ 1 1 ]， P紅 白 a n dC o l l i n s[ 1 9 ]など)。その中 でもハザード関数を用いたモデルは、 ‑消費者の異質性を考慮できる ・マーケティングミックス等の共変量の影響を考慮できる ・打ち切りを含めて、トライアル購買を行わなかった消費者のデータも、モデルに取り込める M出 s ye ta l .[ 1 8 ]，Ja i na n dV i l c a s s i m[ 1 4 ]，Gupta[ 1 2 ] )。そこ 等の利点を同時に満たしている ( でまず、その基本的なアイデアを紹介する。 1 : : ;n: ;N)を一人固定し、 便宜上、消費者 η ( Tn: 消費者 η のトライアル購買時期 ( c a l e n d e r t i m e )を表す連続的な確率変数 とする。(ただし当該新製品の市場導入期を原点とする。)この時 T n ( t )や分布関 nの密度関数 f 数T n ( t )に関して 、 ) Pr ( t: ;Tn壬t+8 1 t三Tn t ) ム( h n ( t ) :=lim =一一一一 8 1‑~n(t) l h ( 1 ) ω ム 州ω ( t t =ι 川州 M ω ( t t ベ p ( ← 一 ι h 附 の ) の加) 位 η が成立するので、 f n ( t )と h n ( t )は一対ーに対応することが分かる。従って九 ( t )を定式化して、 t )を求める事にする。この h n ( t )を特に、ハザード関数という 2。確率論的な整合 それからん ( 条 件 を ほp l i c i tに要求されるん ( t )， ~n(t) に対して、 hn(t) は比較的柔軟な定式化が可能である。 また分析に用いる実際のデータは、期間的に右側が打ち切られているが(センサリング)、その打 n ( t ):=l-~n(t) ち切り時期 T oまでにトライアル購買を行わなかった消費者のデータも、生存関数 S を用いて、パラメータ推定時に取り込むことができる。 ( 8 )は、打ち切り時期 Toまでにトライアル購買を行ったか否かを表 この時モデルの尤度関数 L すダミー変数 d n を用いて、次のように表現される。 N ) l ‑ dn L ( O )=日ん(丸 ) dnS T n( o n=l 2Massye ta l .[ 1 8 )は、「瞬間購買生起率 J ( I n s t a nt a n e o u sP u r c h a s eR a t e )と呼んでいる。 ‑44‑ ( 3 )

2 . 1 モデル 1 :トライアルセグメン卜に属する確率が、二項分布で与えられる場合 すべての機械がいつか必ず故障するのに対し、ある新製品に対して、すべての消費者がし、っか 必ずトライアル購買するとは限らない。(~、っか必ず〉トライアル購買する消費者の割合、すなわ ち普及率を高めること、さらには普及率のピークをできるだけ早めることが、マーケティング上 極めて重要である。 そこでここでは、消費者 η がトライアルセグメント(~、っかはトライアル購買を行う消費者 のセグメント〉に属するか否かという潜在的な異質性を表すダミー変数九が、消費者に関して い. i . d . )に確率 p の二項分布に従うモデルを考える (Sugitae ta l .[ 6 ] )。このモデルの条件付きハ ザード関数は次の通りである。 hn(tlv β' X n ( t ) n)=vneae ( 4 ) ただし X n ( t )は、マーケティングミックスや消費者属性等の共変量である(後述〉。そして(周 辺〉密度関数や生存関数は、次のように計算される。 ( 一 寸 ん(t) = peaes'Xn(t)exp Sn(t) ニ 叫(‑e ( 5 ) +1‑P ( 6 ) l a P tes'Xn(s)ds) es'Xn( りds) この時。竺 E [ v n lが、究極的普及率を表していることに注意したい。 2 . 2 モデル 2 :トライルセグメン卜に属する確率に、共変量の影響を考慮した場合 ここでは消費者がトライアルセグメントに属するか否かを表す確率的な潜在的異質性に、マー ケティングミックス等の共変量の影響を考慮したモデルを提案する。その基本的なアイデアは、 次の通りである。 まず消費者は、共変量によってトライアルセグメントに属するか否かが決定され るとし、その条件は、非確率的効用値 s ' X n と確率的参照効用値3 En に対して、 グXn>En とする。すなわちトライアルセグメントに属するか否かという潜在的異質性を表す確 、 率的ダミー変数 Vn は 11， s ' X n>En 10，グXn壬En Vn:= によって定義される。 更にトライアルセグメントに属している時 ( V )、そのハザード率は、確率的 n =1 ' Xn ー ら (>0 )に比例する。 相対効用値 s 従って本モデルの条件付きハザード関数は、次のようになる。 a hn(tIVn， En)=vne ( 包 n‑E n) 3確率的イキ値 ( p r o b a b i l i s t i ct h r e s h o l d )とも考える事ができる。 45‑ ( 7 )

ここで簡単のため εη'"U ( O， l )( iムd . ):一様分布 であると仮定すると、 T n の(周辺)密度関数や生存関数が、次のように計算される。 t ) = ん( 1‑( 1+e a s ' X n t ) e ‑ e a s ' X n t 2 α et 1ー S n ( t ) ρ ‑ e a s ' X nt +l-ß'X n ~U ー e~l ( 8 ) ( 9 ) 更に 九:=E [ v n l X n l=P r (ら く Un)=s'X n が、消費者 η の平均的なトライアル率になっており、特に N ニ 主 主 Xn E[Xnl 噌 X: 竺 とする時、 s ' x竺 ExJE[vnlXnll を、究極的普及率とみなす事ができる。 3 実証分析 今回は(財)流通経済研究所が収集しているスーパーマーケットのスキャンパネルデータの中 から、関東地方の(同一チェーンではない) 3店舗の計 2 0 0人分を用いて、上の二つのモデルの 実証分析を行った九分析に用いた消費者は、毎週一回以上来店している。なお対象となった新製 品は子供用ふりかけで、データの収集期間は 1 9 9 1年度中の 1 3週間である。 . 0 7の SASjIMLソ なおパラメータの最尤推定はそれぞれ、 u n i x版 SASシステムリリース 6 フトウェアと Windows版 SASシステムリリース 6 . 0 8の NLPプロシジャを用いて行われた 5。 モデルに組み込まれた共変量は次の通りである。 購買量ダミー消費者 η の当該カテゴリーの年間購入金額が、消費者に関する平均値以上であれ ば1 、未満であれば 0という値をとるダミー変数。 購買量が多いほど、新製品をトライアル購買する確率は高くなり、さらにその時期も早まる ことが先験的に予想される。 ロイヤル度ダミー消費者 n にとっての第一位製品の年間購買金額が当該カテゴリーの総購入金 ，0，‑ 1という値を 額に占める割合が 80%以上、 60%' "80%、60%以下の時にそれぞれ 1 とるダミー変数。 当該カテゴリーに対するロイヤル度が高いほど、新製品をトライアル購買する確率が低くな ることが、先験的に予想される。 データの提供を受けた(財)流通経済研究所には、ここで深く感謝したい。 E Mアルゴリズムと最大傾斜法を用いて最適 、 Hesse行列を有限差分法で計算する Newton‑Raphson法によって最適化を行った。 化を行った。またモデル 2は 5モデル 1は、周辺尤度関数の H esse行列を求めるのが困難なので、 46‑

特売性向ダミー当該カテゴリーの特売時の購入金額が総購入金額に占める割合が、消費者に関す る平均値と比較して高い場合は 1、低 L、場合は 0をとるダミー変数。 特売性向が高いほど新製品をトライアル購買する確率が高くなることが、先験的に予想さ れる。 庖舗ダミー庖舗を識別し、ストア・オペレーションや消費者の違 L、からくる異質性を吸収するた めに設けられたダミー変数。 価格掛率 t期の実売価/通常売価であり、価格掛率が低いほどトライアル購買する確率が高く なることが、先験的に予想される。 特別陳列ダミー t期に特別陳列(エンド陳列)を行っているか否かを表すダミー変数。 特別陳列を行うとトライアル購買する確率が高くなることが、先験的に予想される。 なおモデル 2の共変量は時間に依存しないため、価格掛率と特別陳列ダミーはそれぞれ、期間 内にトライアル購買した消費者に関してはその時期の値を、そしてセンサリングされた消費者に 関しては打ち切り時期(九=1 3 )の値を代入した。 推定されたパラメータは、以下の通りである 60 モデル 1 モデル 2 定数項 1 .691 購買量ダミー ロイヤル度ダミー 特売性向ダミー 1 . 135 ‑ 0 . 6 9 9 43 8 0. ‑ 0 . 1 5 6 庖舗ダミー 1 庖舗ダミー 2 0 . 7 5 6 0 . 3 1 3 価格掛率 ‑ 6 . 2 3 9 特別陳列ダミー 0 . 7 0 4 本本本 普及率 0 . 9 8 3 本本本 対数尤度 ‑ 4 3 . 7 本本 0 . 1 2 8 0 . 0 0 0 0 . 1 2 1 本本 0 . 1 6 6 0 . 0 4 7 本本 本本 0 . 0 3 9 ー 0 . 1 4 7 ‑ 1 1 8 . 1 なお、実際にデータをもとに計算された 39週間の普及率は、 0 . 1 1 9である。 4 含意・課題 参考文献 [ 1 ]伊理正夫・藤野和建 ( 1 9 8 5 ) r 数値計算の常識』共立出版. [ 2 ] 片平秀賞 ( 1 9 8 7 ) r マーケティング・サイエンス』東京大学出版会. 1 9 9 3 )i 非線形最適化を行う SASの新プロシジャ NLPの紹介J r オペレーションズ・リ [ 3 ] 岸本淳司 ( サーチ J 3月号. 6表中の HY"は、パラメータ = 0という帰無仮説を t検定したとき、有意水準がそれぞれ 5%，1 0 %で棄却され たことを表す。 47‑

[ 4 ] 小山昭雄・蔵田久作・岡本哲治 ( 1 9 7 5 ) r 経済数学』有斐閣. 1 9 7 8 ) r 非線形計画法』 問今野浩・山下浩 ( 日科技連. [ 6 ] 杉田善弘・中村博・田島博和 ( 1 9 9 2 ) i スプリット・ハザード関数を用いた非集計レベルのトライア ル・モデル J(日本 OR学会用レジメ). [ 7 ] 宮川雅巳 ( 1 9 8 7 ) iEMアルゴリズムとその周辺J r 応用統計学~ Vo1 . 16N o .1 . [ 8 ] 竹村彰通 ( 1 9 9 1 ) r 現代数理統計学』創文社. [ 9 ] Amemiya， T .( 1 9 8 5 )， Ad 叩 n c e dEconomet巾 s ， B l a c k w e l. l [ 1 0 ] Cox， D . R .andOaks， D .( 1 9 8 4 )， A n a l y s i so fS u r v i v a lD a t a， ChapmanandH a l. l [ 1 1 ]F o u r t，L . A .andJ.W.Woodlock( 1 9 6 0 )， E a r l yP r e s i c t i o no fMarketS u c c e s sf o rNewG r o c e r y P r o d u c t s， "Journalo fM a r k e t i n g， Vo . I2 5 ( O c t o b e r )， 3 0 ‑ 3 8 . .( 1 9 9 1 )， " S t o c h a s t i cModelso fI n t e r p u r c h a s eTimeWithTime‑DependentC o v a r i a t e s， " [ 1 2 ] Gupta，S J o u r n a lo fM a r k e t i n gR e s e a r c h， Vo . l2 8( F e b r u a r y )，1 ‑ 1 5 . K.andD .S c h m i t t l e i n( 1 9 8 9 )， A n a l y z i n gD u r a t i o nTimesi nM a r k e t i n gR e s e a r c 九 h し 1" ω 伐 T k i n [ 1 3 ]H e l s e n， 仰a 戸 pe r ， 汽 .TheWh訂 : ar t ω O 叩nS c h o o l，U n i v e r s i t yo fP e n n s y l v a n i a . F . C .and N . J .V i l c a s s i m( 1 9 9 1 )，I n v e s t i g a t i n gH o u s e h o l dP u r c h a s eTimingD e c i s i o n s :A [ 1 4 ]J a i n，D c t i o nApproach ヘMarketingScience，Vo1 . 10( W i n t e r )， N o . 1，1 ‑ 2 3 . C o n d i t i o n a lHazardFun . D .andR . L .P r e n t i c e( 1 9 8 0 )，TheS t a t i s t i c a lA n a l y s i so fFa仇 r eTimeData，John [ 1 5 ]K a l b f l e i s c h，J W i l e yandS o n s . T .( 1 9 9 0 )，TheE c o n o m e t r i cA n a l y s i so fTr a n s i t i o nD a t a， CambridgeU n i v e r s i t yP r e s s . [ 1 6 ]L a n c a s t e r， G .， . LP .K o t l e randK .S .Moorthy( 1 9 9 2 )， Ma r k e t i n gMo d e l s，P r e n t i c eH a l l . [ 1 7 ]L i l i e n， W.F.， Montgomery， D . B .a : ndM o r r i s o n， D . G .( 1 9 7 0 )， S t o c h a s t i cM o d e l so fB吋 i n gB e h a v i o r ， [ 1 8 ] Massy， TheM.I .T . . P r e s s . H .andB . J .K .C o l l i n s( 1 9 6 8 )， U s eo fConsumerP a r 巾 5f o rBrandS h a r eP r e d i c t i o n， " [ 1 9 ]P a r f i t t，J. J o u r n a lo fM a r k e t i n gR e s e a r c h， Vo. 15，1 3 1 ‑ 1 4 6 . SASjIML U s e r ' sG u i d eRel e a s e6 . 0 3E d i t i o n . [ 2 0 ] SASI n s t i t u t eI n c .( 1 9 8 8 )， 一 ‑48

日本 SASユーザー会 (SUGI ‑ J ) パ ソ コ ン 版 SASに よ る 地 域 住 民 の 福 祉 評 価 シ ス テ ム の 構 築 0古 賀 広 志 キ 有馬目宏材 四国大学・経営情報学部卒 神戸商科大学・商経学部・管理科学科料 AD e v e l o p m e n to fW a l f a r eE v a l u a t i o nS y s t e mo nt h eP C ‑ S A S Hiroshi Koga* Masahiro Arima 村 * S h i k o k uU n i v e r s i t y H u r u k a w a，O h ji n，T o k u s h i m a ‑ c it y K o b eU n i v e r s i t yo fC o m m e r c巴 本 本 G a k u e n ‑ n is hi m a c hi .N is i ‑ k u，K o b e ‑ c it y 要旨 福祉にたいして地域住民の意識についてのアンケート調査を実施し、 その調査結果と、各種統計 i こ示されている福祉関連デ←タを用いて、 「最も効果の高いと思われる施策は何か」という問題にたいする回 答 を 与 え る よ う な 福 祉 評 価 シ ス テ ム を 、 P C版 SA Sを 用 い て 構 築 しT こ 。 キーワード: アンケート調査、 PC‑SAS、 p r o ct a b u l a t e、p r o c G LM 1.はじめに どの福祉の対象となる事態にたいして、その 対応ゃそうした事態を防ぐための予防的な活 本格的な高齢化社会の到来に備えて、これ 動」として捉えている。 を支える福祉のあるべき姿が議論されている。 すなわち、ここでの福祉概念は、ほぼ行政 一方で、福祉施策を実施する際 i こは、経済的 における福祉関連施策が対象とする範囲と考 ・社会的・政治的といった種々の条件によっ えてよい。 て制約されているため、施策に関する資源の 有効的な配分が問題となるであろう。 2 .2 .福 祉 評 価 の 目 的 そこで、われわれは「地域住民にとって有 効的な福祉施策は何か」という問題に解を与 える「地域住民の福祉評価システム」を P C 一般に、福祉評価を行う目的として、次の ような点が挙げられる。 ① 現在の福祉水準の測定 ② 課題の発見 版 SA Sを用いて構築した。 :福祉指標値の算出 2. 福 祉 評 価 の 現 状 と そ の 課 題 :因果関係の分析、重点施策目標の 発見、感度分析 2 .1.福祉の概念 ③ まずはじめに、評価すべき福祉の概念につ 目標の設定 :福祉のあり方を考慮した観点、から いて整理しておこう。本稿では福祉を「通常 の目標設定や方向付け の勤労生活によって充足されるような豊かさ 実際に福祉評価を行う場合には、まず第ー 「心身に障害や病気を持つ に福祉水準の測定あるいは福祉指標値の算出 状態や失業や老齢退職などによる生活困難な が不可欠となろう。このとき、これまで開発 一般」ではなく、 49‑

S o c ia lI n di c a t o r s )などを挙げることが できる。 されてきた福祉指標に関する研究を見ておく ことは有効であろう。 ③ 住民の満足や幸福感をアンケートや世 論調査を通じて主観的な意識の側面で捉 2 .3 .福 祉 評 価 の 現 状 え、これを数量化する。これには GNS 福祉指標は、福祉にたいする評価を定量的 に捉えようとするものであり、その値は、各 ( G r o s sN a t i o n a l Satisfaction)などを挙 種統計データから得られた客観的データや住 げることができる。また、わが国では、 民意識調査などから得られた主観的データに この種のアンケート調査として、 1 97 2年 基づいて算出されるものである。 以降、経済企画庁が国民生活選考度調査 このような福祉指標の開発は、福祉を定量 を実施しており、平成 3年 度 版 「 国 民 生 的に捉えるためのアプローチとして注目を集 活白書」では、国民生活選考度調査によ めており、多様な研究がなされている'い。 るニーズ得点に基づいて、「豊かさ指標」 を算出している。 ここで、これらの研究は、そのアプローチ の方法によって、大きく次の 3つに分けるこ とができる <.2 。 福祉指標の研究は、以上のように分類され 現行の GNPのうち、福祉の向上に役 るのだが、指標値の算出方法に着目すれば、 立たない社会費用を除き、非貨幣的利益 いずれの場合にせよ、次のような特徴をもっ。 ① を貨幣換算して算入して、福祉的 GNP、 ① M EW ( M e a s u r eo fE c o n o r ni cW e lf a r e )、 客観的データには、主として官公庁に よる統計を基礎データとして用いている。 N NW ( N e t National W a lf a r e )等と呼ば ② 4 7都道府県別に各データを求め、それ らの Z スコアすなわち偏差値を指標値の れる帰属計算的な考え方を採用・発展さ 計算に用いている。 せた指標を開発する。 具体的 i こは、 GNP統計から、 ③ 1 )資本ストックのサービスを帰属概 評価体系に従って各データを分類し、 分類項目ごとの Z スコアの平均値を用い 念、の導入によって換算する一方、 て指標値を算出している。 投資(消費者の場合は耐久財購入を 2 .4 .福祉評価の問題点 含む)自体は福祉を生むものではな いので控除する。 したがって、基準となる評価体系が有効で 2 )経費的ないし中間投入的支出は控 あるか、指標の代表性は十分であるか、など 除する。 を考慮する必要があるが、データの入手可能 3 )余暇時閣の増大、家事労働などの 性という制約が加わってくるために完全とい 市場外活動については、時間あた えるような指標体系を設計することは難しい り賃金率で評価する。 といえる。 4 )都市化の進展に伴う損失を控除す さらに、福祉の評価は、現状の水準の測定 る。 だけでなく、課題の発見そして目標の設定を 7都道府県別 その目的としている。しかし、 4 等の方法で計算されることになる。 ② 住民生活の諸側面あるいは社会体諸目 のデータから計算された偏差値を用いただけ 標分野の状態を、経済指標に加えて、生 では、相対的な位置づけについて比較検討を 活水準や福祉の状態を示す各種の非貨幣 加えるだけで、そのような目的を十分に果た 的・社会的指標をも用いて、包括的かっ すことは困難である。 体系的に測定する指標体系である。これ むしろ、福祉の評価を行う場合には、それ らの研究には、経済企画庁によって 1 9 7 0 を享受すべき地域住民の評価を考慮すべきで 年代以来推進されてきた旧社会指標 ( S o ‑ あると考える。このとき、上述のアプローチ N e w ci a l1 n d ic a t o r s )や国民生活指標 ( のうち、地域住民の福祉を考慮したものは② ‑50一

と③をあげることができるのだが、前者は住 ① 地域の福祉指標値の計算 民の福祉水準の現状を客観的指標によって表 ② 住民の福祉にたいする意識分析 わそうとするものであり、主観的評価を指標 ③ 福祉の評価と課題の発見 によって表わそうとするものは後者だけであ 以下、それぞれのサブシステムについて説 る。さらに、後者のような研究は、余り例が 明していく。 なく、今後さらなる研究が望まれる分野とい える。 3 .3 .福祉指標値の計算 そこで本稿では、福祉にたいする住民の主 市町から地域の客観的統計データを収集す 観的評価を住民意識調査によって把握し、各 る。このとき、データは主として官公庁の統 種統計データからの客観的データを補完し、 計を利用することが多い。 福祉の課題の発見を行えるような福祉評価シ それでは、この福祉概念の下で、どのよう ステムを構築することを目的としている。 な福祉指標値を用いればよいのであろうか。 ここでは、次のような評価体系を考える。 3.福世評価システムの枠組と SASによる すなわち、指標値を分類する 2つの次元を 評価システムの構築 考える。第 1 の次元は、福祉の対象となる領 域・分野の分類である。具体的 i こは、①健康， 3 .1.システムの枠組 ②生活基盤，③社会参加などの領域・分野を 地域住民による主観的評価をどのように解 考え、これらの領域・分野ごとに評価を行う。 釈すればよいのか、という問題を考慮するさ いま一つの次元は、福祉の担い手という次元 いに、主観的評価にたいする評価の一般的な である。これは、施策に関する指標値で公的 方法をみることは有効であろう。 支援指標と、個人や家族における自立・達成 これまで、評価やその水準の判断が入閣の を表す指標とへ分類することを指す。 さらに公的支援については、そのサービス な対象を定量的に把握し、これを一般的な形 内容から、①マンパワー、②施設、③その他 で定式化する幾つかの試みが研究されてきた。 サービスという小分類を考え、これらのうち そのような評価手法を「評価主体」という観 どのサービスが住民評価に影響を及ぼしてい 点から大別すれば、次の二種類に分けること るのか、について考慮できるようにする。 このような指標体系の概略を図 1に、指標 ができる。 ① 値の具体例を図 2，こ示す。 こ定量的に評価 住民の主観などを直接 i 援 支 立的:・ 自公 値療 標医化 祉健 指・文 福保育 域・教 定量化する方法:デルファイ法など。 健福生 専門家の有する専門的知識を引きだし、 地康祉涯 う住民意識調査など。 酌﹁トト する方法:対象分野の評価を満足度や有 こより測定するために行 効性などの尺度 i ② 七 一 感覚に委ねられる場合にたいして、そのよう 本稿の目的は、地域住民の福祉にたいする 意識の分析による福指評価システムの構築で 図 2 福祉指標値の例(健康・保健・医療) あることから、ここでは①のアプローチを採 目立 用する。 II 健康診断受診率 公的￨マ￨保健婦数 具体的には、アンケート調査による意識分 指標値を用いて、住民の福祉にたいする評価 を分析するシステムを考える。したがって、 数 一 師一数一 医一婦一 科一護一 歯一看一 パワ‑ 支援 lン l 医師数 析を基に、各種統計データから得られた福祉 施￨診療所 システムは、次の 3つのサブシステムから構 設￨歯科診療所 成される。 ‑51ー

tabu!ateプロシジャを用いて、システムを構 3 .3 .住民の福祉にたいする意識分析 築した。 各市町について集落抽出法などによるアン 次に、満足度・達成度についての評価につ ケート調査を実施し、次の項目に関するデー いて説明する。ここでは、満足度・達成度を タを入手する。 向上に最も関与する福祉指標はどれか、もし ① 地域住民の主観的評価 ② こ関するデータ 個人的属性 i くは住民の意識に最も影響を与えている福祉 (フェイス・データ) 指標は何か、という質問に回答を与えること、 すなわち、満足度・達成度を各種統計データ 地域住民の主観的評価について、具体的に により説明することが目的である。したがっ は、次のような質問項目を考える。 ① 福祉施策にたいする住民の満足度・達 て、ここでは、次のような関数を考える。 成度を回答してもらう。 ② 住 民 の 評 価 = f (地域の福祉指標値) 公的支援にたいする依存度を回答して もらう。例えば、手持ちの得点、を 1 0点と して、自立/公的支援の 2者にたいして、 すなわち、アンケート調査から得られた住 得点を配分してもらう等の方法が考えら 民の評価は、地域の福祉指標値から決定され れる。 る関数であると考える。ここで、 fを線形関 ③ 公的支援のサービス内容について、優 数であると考えるならば、次式のようになる。 先順位を回答してもらう。例えば、マン 住民の評価 =α パワー、施設、その他について、重要と . 3 を記入して 思われるものから順に1.2 +β1X (健康審査受診率) もらう方法等が考えられる。 +β2X (診療所数) +… このとき、②や③の項目については、「健 康」や「福祉」などの各分野ごとに、そして 「高齢者」などの対象者ごとについて質問を このとき、具体的な関数形の決定には、多 変量解析の手法が用いられる。したがって、 千丁つ。 さらに、フェイス・シートについては、ク この段階では、多変量解析のどの手法を用い ロス集計との関連を十分に考慮して作成する るかを決定する必要がある。このとき、用い 必要がある。具体的には、住民の個人的属性 るべき手法は、主観的評価に用いる測定尺度 として、居住地域、性別、年齢、居住年数、 によって決定される。例えば、満足/不満足 家族構成、ライフステージ等が挙げられる。 が順序尺度で求められた場合は、判別分析を、 満足度が点数等の間隔尺度として求められた 3 .4 .福祉の評価と課題の発見 場合には、重回帰分析を用いる。 この段階では、アンケート調査から得られ 実際に関数形を決定する際には、アンケー た現状の満足度・達成度と福祉施策の優先順 ト調査結果から得られた、高齢者、身障者、 位についての集計結果を基に評価を行う。 女性、児童等の対象ごとに健康、学習、社会 まず、福祉施策の優先順位については、住 参加、安全・安心等の分野にたいする住民の 民全体の回答結果と高齢者自身や高齢者同居 満足度・達成度のそれぞれについて考慮する。 世帯、さらに介護の必要な高齢者との同居世 さらに、性別、年代別、地域別等のように、 帯、障害手帳保有者、知人に介護の必要な障 こ基づくクロス集計結果ご フェイス・データ l 害者がいる人などの回答結果とを比較できる。 とに、関数形を求める。 このサブシステムは、主に線形関数を扱う また、対象者が望んでいる内容を、行政にお ける施策にたいする重要度と比較・検討する ことから、 G L Mプロシジャを用いて構築す ことも可能である。これらの具体的な手法と る 。 してはクロス集計が挙げ、られる。ここでは、 52‑

図3
①

本システムの概要

福祉指標値の計算

②

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福祉評価と課題発見

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53‑

以上のことから、本システムの概略は図 3 4.むすび 以上、 SASに よ る 地 域 住 民 の 福 指 評 価 シ に示される通りであるが、このとき次のよう ステムについて述べてきた。しかし、このシ な特徴が指摘できる。 ステムによる評価を考慮する際、次のことが 3 .5 .本 シ ス テ ム の 特 徴 ① 主観的な住民意識を地域の客観的統計 指標によって説明でき、主観的評価にた らに注意する必要がある。 ① いする影響度が最も高い統計指標はどれ アンケート調査のサンプリングに際し か指摘することができる。このとき、統 て、地域格差を考慮できるように、でき 計指標はなんらかの福祉施策を代表する るだけ多くの地域を対象とすることが望 ましい。 ものであるから、この分析の結果から最 も効果の高い施策を指摘ことができる。 ② ③ サンプリングの問題 福祉指標値の入手可能性 ② 地域別の福祉評価関数を決定すること 従属変数となる福祉指標値は、各地域 により、沿岸部や山間部、島村部などの ごとに入手することが望ましく、炉IJえば、 地理的特徴・地域格差を比較・検討する 市町レベルでの統計として捉えられるべ ことが、できる。 きである。しかし、実際には、種々の制 フェイス・データから性別や年齢、居 約から入手不可能な場合が考えられる。 住年数、職業、家族構成、高齢者との同 しかし、場合によっては、代替的な指標 居の有無などの個人属性が入手可能であ を用いても良いであろう。 り、さらにこれらからライフステージを 現在、われわれは、以上のことがらを考慮 考慮することができる。その結果、これ した上で、予備調査結果に基づいてシステム らの個人属性やライフステージによる満 の有効性を検討している段階である。 足度評価にどのように影響を与えるのか を分析できる。 ④ 高齢者、身障者、女性、児童等の対象 者ごとに、また健康、学習、社会参加、 【注】 ( 1 ) ここでは具体的には列挙しないが、平成 安全・安心等の分野ごとに、あるいはそ 3年度版「国民生活白書」の付録において、 れらの組み合わせにより評価から、対象 現在までに開発された各都道府県独自の福 者や対象ごとの意識の相違を考慮するこ 祉指標の一覧を示しであるので参照された とができる。 L このように、住民の満足度・達成度を基に 今後強化が望まれる分野を把握することがで 。 、 ( 2 ) 福 島 章 IP L I一 豊 か さ を 測 る 新 た な 視 点 J ~ESP~ 1 9 9 2 . 7 . きると思われる。ゆえに、この評価の枠組を 用いるならば、福祉評価の目的を十分に達成 【参考文献】 できるであろう。 [ 1 ]経済企画庁『国民生活白書』 さらに、 [ 2 ]経済企画庁『国民生活選好度調査』 ① [ 3 ]経済企画庁『国民生活指標』 施策によりその水準を変更可能な各種 統計指標値について、指標値の変化が住 [ 4]福島章 IPL I 豊 か さ を 測 る 新 た な 視 民の福祉評価にどのように反映されてい 点 J ~ESP~ 1992.7.No.243，pp.34‑39 るか、感度分析を行うことにより、課題 の発見にさいに有効なデータを提供でき る。 ② 将来の福祉評価を予測することができ る。 などの点、が考慮できる。 ‑54‑

日本 5A5ユ ー ザ ー 会 (5UGト J ) 大学生の演奏・舞台芸術鑑賞の実態とその構造 ‑PC‑SASによる分析一 有馬昌宏 神戸商科大学・商経学部・管理科学科 A r t i s t i cA c t i v i t i e so fU n i v e r s i t yS t u d e n t s i nt e r m so ft h eA p p r e c i a t i o no fP e r f o r m i n gA r t s Masahiro Arima D e p a r t m e n to fM a n a g e m e n tS c i e n c e .K o b eU n i v e r s i t yo fC o m m e r c e 8 ‑ 2 ‑ 1 .G a k u e n ‑ n i s h i m a c h i .N i s h i ‑ K u，K o b e6 5 1 ‑ 2 1J a p a n . 要旨 1 9 9 1年から 1 9 9 2 年にかけて，全国の学生 1 0，7 0 0人を対象に芸術意識と芸術活動に関するアン ケート調査を実施した.そこでは，伝統演劇，現代演劇，オペラ等，舞踊・舞踏・バレエ，ク 6ジャンルに分類された演奏・舞台芸術に ラシック音楽，ポピュラー音楽，大衆芸能の 7分野 5 関して，ライブによる鑑賞と視聴覚メディアによる鑑賞経験の有無に関する 0‑1型のデータ がとられている.これらのデータに対して， T a b u l a t eプロシジャを用いて各ジャンル別にライ ブによる鑑賞経験率と視聴覚メディアによる鑑賞経験率を計算するとともに，基本集計結果か ら引き出されたライブと視聴覚メディアによる鑑賞との聞の代替・補完関係に関する仮説を検 証するために， C o r r e s pフ・ロシジャを適用して数量化理論第 E類による仮説の検証を試みた. 本稿では，その概要を紹介する. キーワード: 0‑1型調査データ， PC‑SAS，p r o ct a b u l a t e，p r o cc o r r e s p 1.はじめに 視聴覚メディアの発達・普及と軌をーにし て成長してきた現代の学生の芸術需要の実態 9 8 5 年から 1 9 8 6年にかけ を把握するために， 1 て実施された「現代青年の芸術意識と芸術活 動調査(第 l回調査)J 1) に引き続き， 1 9 9 1年 1 1月から 1 9 9 2 年 2月にかけて全国の大学生を 対象に第 2回調査を実施した. A B U L A T Eプロシジャを利用した その概要と T 東京地区のサンプルに関する集計結果は既に 前報 2)で示したが，そこで指摘しておいたよ うに，第 2回調査では有効サンプルに学部や 地域に関しての偏りが見られたため， 1 9 9 2 年 4月から 7月にかけて追加調査を実施した. 0校，調 追加調査を含めて，調査の実施校は 8 2 . 2 7 3 部，有効回収部数は 査票の配布部数は 1 1 0 . 7 0 0 部，有効回収率は 8 7.2%であり，有効 サンプルの構造は表 lに示す通りである. 以下では，これまでの研究成果 3‑6) を SA Sプログラムとの関連で紹介するとともに， クロス集計結果から導き出された仮説を検証 O R R E S Pプロシジャを するために進めている C 利用した数量化理論第 E類を適用した大学生 の演奏・舞台芸術鑑賞の実態とその構造につ いての研究の一端を紹介する. 2.T A B U L A T Eプロシジャによる基本集計と i 寅 奏・舞台芸術の需要の構造に関する仮説 4ジャンル(その 我々の調査では. 8分野 6 他を除くと 7分野 5 6ジャンル〕にわたって演 奏・舞台芸術の鑑賞状況を調査したが，演奏 ・舞台芸術の鑑賞はライブと視聴覚メディア に大別され，様々な属性が鑑賞活動に彩響を 及ぼしていると考えられる.我々が調査票を 設計した際に描いたフレームワークは図 lに 示すとおりであるが，分析もこのフレームに 沿って進めているところである. ただし，データ量が膨大で分析に時間がか かるため，当面の関心は， @演奏・舞台芸術のライブによる鑑賞経験に はどの程度まで供給の地域差が影響を及ぼ しているのか， ⑤ライブ鑑賞と視聴覚メディア鑑賞との関係 はどのようになっているのか， の 2点に絞られている. なお，基本集計は全て PC版 SASのT A B U ‑55‑

L A T Eプロシジャを利用して求めており，テキ ストファイルで出力される集計結果を L O T U S 1 ‑ 2 ‑ 3 に読み込んで整表作業を行なっている. 覚メディアはライブ鑑賞の消極的代替手段 としての役割が強いのに対して，ポピュラ ー音楽の分野では，視聴覚メディアは積極 的代替手段としての位置づけを持ち始めて いる. ⑦大衆芸能ではメディアのみによる鑑賞者率 が高く，視聴覚メディアがライブ鑑賞の代 替的手段となっている. ③オペラ等と舞踊・舞踏・バレエは伝統演劇 や現代演劇とクラシック音楽との中間の位 置づけにあり，特にオペラ等はクラシック 音楽に近い鑑賞実態を示している. このため， SASプログラムでは，図 2のプ ログラム例に示すように，作表の仕切り線は 削除するとともに，行の見出し帽を広くし， 変数名は属性名はダブソレクウオートで囲むな どの工夫をしている. このようにして作成した鑑賞経験率に関す る集計結果は，表 2から表 6に示すとおりで ある.なお，これらの表において，鑑賞経験 率はこれまでに当該ジャンルの演奏・舞台芸 術を鑑賞したことがあると回答した学生の比 率，年間鑑賞経験率は期間を過去 l年聞に限 3.数量化理論 E類の適用 定したときの鑑賞経験率，鑑賞希望率は過去 図 lに示した分析のフレームにしたがって の鑑賞の有無とは無関係に今後鑑賞してみた 分析を進めていくには，学生の演奏・舞台芸 いと回答した学生の比率を意味している. 術鑑賞に影響を及ぼす他の多くの要因につい これらの表から引き出される現代の大学生 ても，表 2から表 6に示したような基本集計 の演奏・舞台芸術の鑑賞の状況とその特徴は を行なう必要がある.また，要因聞の関係を A B U L A T Eプロシジャの 3次 以下のように要約されよう. 明らかにするには T ①ライブでは，日本人による演奏・舞台芸術 元集計を利用することもできるが，出力され で公演コストが相対的に低く，巡業公演が る表が大きくなりすぎ，解釈に支障が生じる 主であるジャンルにおいて鑑賞経験の地域 可能性がある. 差が小さく，逆に外来公演および日本人に そこで，今後予定している多変量解析によ よる公演でも特殊な舞台装置を必要とした る分析への手がかりとして， C O R R E S Pプロシ り出演者の多いジャンルでは鑑賞経験の地 ジャを用いた数量化理論第 E類による分析を 域差が大きい. 試みることとした.ここでの分析の目的は， ②全般的に演奏・舞台芸術のライブ鑑賞経験 前節で示したライブによる鑑賞と視覚メディ 率が高いのは関東地域出身の学生であり， アならびに聴覚メディアによる鑑賞との間の 逆に低いのは中国・四国および九州の出身 代替・補完関係に地域差，学部差，性差など の学生である. が見られるかを調べることにある.データは ③今後のライブによる鑑賞希望については， 7分野に分類される演奏・舞台芸術を過去 1 北海道・東北と関東地域出身学生の聞では 年聞にライブ，視覚メディアおよび聴覚メデ 高く，中部以西の地域の出身者の間では低 ィアの 3つで鑑賞したことがあるかどうかに くなっている. 関して任意に反応できる 0‑1型データであ ④ライブによる鑑賞と比較すると，視聴覚メ る.しかし， 1 0，7 0 0サンプル 2 1カテゴリーの ディアによる鑑賞における地域差は小さい. 大規模なデータセ v トに対して P C版 SAS ⑤伝統演劇と現代演劇は基本的にはライブ鑑 ではメモリ不足となり，分析は不可能となっ 賞が中心であり，視聴覚メディアはライブ た.表 6に示すような分割表に C O R R E S Pプロ 鑑賞の消極的代替手段(ライブ鑑賞が困難 シジャを適用することも考えられるが，回答 であるから視聴覚メディアで鑑賞する〉と 者の情報が捨てられることになるため，サン しての役割を果たしている. フりレ数を小さくして分析を試みた.具体的に ⑤ライブのみによる鑑賞者率が低く，ライブ は，系統抽出法を適用して抽出間隔を徐々に とメディアによる鑑賞者率が他の分野と比 大きくしていき，最終的に抽出間隔を 8とし てし 8 0 0サンフ.ルが抽出されたところで分析 較して高いポピュラー音楽とクラシ v ク音 楽は，ライブと視聴覚メディアとが補完闘 が可能となった. 係にある演奏・舞台芸術であるといえる. 分析に使用したプログラムとアウトプット ただし，ポピュラー音楽では，ライブのみ は図 3と図 4に示す通りである. による鑑賞者率がクラシ vク音楽でのそれ 図 4に示すように上位の次元の寄与率は大 と比較して低く，クラシック音楽では視聴 きくはないが，カテゴリースコアから第 l次 56‑

元ではポピュラーとクラシックの違いが，第 2次元ではライブによる鑑賞か視聴覚メディ アによる鑑賞かの違いが寄与していることが 明かとなった.なお，参考までに CVS形 式 で出力したサンプルスコアを L o t u s1 ‑ 2 ‑ 3で 加工して作成したグラフを図 5と図 6に示し ておく. 4. おわりに 本稿では，全国 1 0，7 0 0人の学生を対象とす る大規模な社会調査データに対して P C服 S A Sによる分析を試みた例を示したが，メモ リサイズの問題から全データを用いた分析は できなかった.今後は，第 l回調査との比較 分析も含めて，多変量解析を用いた分析を U NIX版 SAS上で行なっていくことが必要 となろう. 謝辞 本稿で用いたデータは，平成 2 ・3年 度 文 A )I わが国 部省科学研究費補助金総合研究 ( 文化・芸術情報の体系化と統計調査方法の研 究 J (課題番号 0 2 3 0 5 0 0 9 )で実施された「現 代青年の芸術意識と芸術活動」調査によって 得られたものである.研究代表者の早稲田大 学永山貞則客員教授ならびに調査責任者の一 橋大学松田芳郎教授をはじめとする共同研究 者の先生方からは，本研究に関して数多くの 有益な示唆をいただいた.また，富山女子短 期大学福井誠講師からは， SASによるデー タ解析プログラム作成の過程で多くの有益な 助言をいただいた.ここに記して深謝いたし ます. 参考文献 1)三善晃(編)， ~わが国の芸術活動の動向予 測に関する基礎研究.!I ，昭和 6 2 年度科学研 究費補助金(特定研究(1)研究課題番号 6 2 1 2 4 0 1 4 )研究成果報告書， 1 9 8 8 . 2 )有馬昌宏， I パ ソ コ ン 版 SASによる大規 模統計調査データの解析一「現代青年の芸 術意識と芸術活動」調査の分析 J ，日本 S A Sユーザー会論文集， p p .2 9 7 ‑ 3 1 4，1 9 9 2 . 3 )永山貞則(編)， ~わが国文化・芸術情報の 体系化と統計調査方法の研究.!I ，平成 3年 度科学研究費補助金(総合研究 (A) 研 究 課題番号 0 2 3 0 5 0 0 9 )研究成果報告書， 1 9 9 2 . 4 )法岡淑子・有馬昌宏， I 第 2回『現代青年 の芸術意識と芸術活動調査』による学生の J ，第 6 0回日本統計学会 芸術活動実態(1) 講演報告集， p p .2 7 9 ‑ 2 8 0，1 9 9 2 . 5 )有馬昌宏・法岡淑子， I 第 2回『現代青年 の芸術意識と芸術活動調査』による学生の 芸術活動実態 (2)J ，第 6 0回日本統計学会 p . 2 8 1 ‑ 2 8 4，1 9 9 2 . 講演報告集， p 第 2回『現代青年の芸術意識 6 )有馬昌宏， I と芸術活動調査』による学生の芸術活動実 態(3)J ，第 6 1回日本統計学会講演報告集， P P . 1 7 9 ‑ 1 8 0，1 9 9 3 . 7 )有馬昌宏・法岡淑子・折橋徹彦・松田芳郎， 「現代学生の芸術需要の実態と構造」一第 2回「現代青年の芸術意識と芸術活動調査 J より J ，文化経済学会年次大会予稿集， p p . 9 9 3 . 2 2 ‑ 2 7，1 8 )有馬昌宏・法岡淑子・折橋徹彦， I 大学生 の芸術需要活動の実態 J ，世界劇場会議発 p .5 9 ‑ 7 0，1 9 9 3 . 表論文集， p ‑57‑

表 1.有効サンプルの構造 母集団 l l 7 J 女子 専 攻 分 野 文芸系学部 社会系学部 理工系学部 保健系学部 北海道・東北 t 世 関東 域 甲信越‑北陸・東海 Hリ 近 畿 中国・四国 九州・沖縄 全体 抽出率 ( % ) 日 ，2 日. 4 0 5 日. 2 0 7 日8 O .9 O .1 3 8 O .0 8 8 O .3 1 6 0 . 2 9 3 0 . 2 9 3 O .4 3 6 0 . 2 4 4 O .1 7 7 0 . 2 9 4 日2 4 2 O .3 8 2 日. 2 6 4 日 .5 2 5 日 .6 日3 O .3 0 7 ロ フポ ・ : . . . . . . . . . . . . . . 日. 1 EW必苅 2 生 大学 立 短期大学 売 予 高等専門学校 態 専修学校 l l 7 J 大学院 性 男子 有効回収 サンプル 2 ，0 5 2，3 3 8 1 2 8，3 4 9 7，5 6 9 ，0 3 2 1 1 9，8 1 6 1 8 0 8 3 4，7 1 3 1 ，1 5 5 9 8，6 5 0 8 7 2 ，0 1 0，7 1 5 6 ，3 4 6 1 ，4 9 2，3 7 1 4，3 7 5 1 ，1 5 5，3 1 5 3 ，3 8 7 ， 10 5 4，6 2 9 9 7 4，5 8 5 7，8 6 3 9 2 2，0 3 日9 ，8 3 8 5 4 8 2 6 9，8 0 9 7 9 2 1 ，4 2 0，8 8 7 3 ，4 4 5 4 5 7，0 2 4 1 ，7 4 7 6 5 2，7 4 7 1 ，7 2 4 2 2 7，0 0 8 ， 11 9 2 3 0 9，6 6 6 ，8 6 7 1 3 ，5 0 3，0 8 6 7 0 1 0，7 ・ h 長日言ー ......Q・・・〉・..........‑: ー ， 一 日ロ 震 1 > + ・. 日 一腹。ポペ目 . ー ー ー ー ー 目. 1 ロ フクーーーーで + 視芸 . . . . ‑ . . 帽 暢 骨 . 嶋 : 唱 ・ ・ . . ・ ・・ ・・ ・・ ・. . e 視 + ポー ‑ ' 1 1. 2 e 4 視+ク鴎。チ: ‑ ' 1 1. 1 ー自 . 3 目. 1 I次元 図 5.第 1次元と第 2次元でのカテゴリスコアの布置 ( . l l 00 日 . 日2 保q 会包 日 . 日1 ..文占: . 近 ・ e ， 関 ・ d 日 ー 平 四 土 マ V 71 ・ ‑ 7 I J 男ロ河 。 北 ・ j j ￨ 4 p • ー 目 . 目1 • • . ‑ ・ : ・ . • • .. ー 日 . 日2 ‑ ' 1 1 . 白2 日 日 . 白2 1次元 図8 .第 1次元と第 2次元でのサンプルスコアの布置 図 1.分析のフレーム

表2 .演奏・舞台芸術のライブによる鑑賞経験率 全体 L 能・狂盲 2 . 文集 3 . 歌舞伎 4 .現代歌舞伎 5 . その他の伝統演劇 頑i i f 男子 性j J j 女子 :煩位 :順位 高校卒業時居住地主主 関 東 甲 信 越 近勉 中国 九州 地峨差 中部 困層沖縄 1 3 . 9 32 6 .4 6 1 3 .7 32 8 .3 7 6 . 8 21 0 .1 2 .1 4 1 .0 7 2.513.30 1.987.17 1 北海道 東北 1 7 . 9 8 : 1 2 1 4 . 1 0 Ti l l 3 . 5 4 4 7 : :ll 2 3 . 0 必 2 . 4 4 : 3 9 3 .7 7 : 4 7 1 3 . 1 3 1 6 1 9 . 0 4 : 1 8 4 . 0 42 5 . 0 1 1 0 . 8 21 8 . 8 9 3 . 8 4 3 . 2 2 8 . 4 8 0 4 8 6 i j i 1 7 .0 8 : 4 8 1 . 4 2 2 . 6 7 1 .0 4 2 .1 4 0 . 6 4 1 . 1 9 1 . 5 8 3 i 151 1 2 8 7 7 i : 5 2 0 0 . 6 3 : 5 9 0 . 4 4 : 5 8 0 . 8 7 : 5 9 0.140.470.38 0 .2 8 0 . 5 1 . 8 8 1 伝統演麟 2 7 . 6 4: 2 0 . 8 9: 3 6 . 9 9: 1 .2 21 2 . 8 4 1 7 . 5 54 2 . 6 42 2 . 6 84 2 . 7 21 6 . 演劇 8 . 4 44 3 . 7 43 7 . 4 03 5 . 8 72 1 . 5 22 8 . 1 1 7 . 9 ね 1 : j 3 4 3 4 . 9 3 5 8 j : 3 2 4 . 7 9 5 4 i : 3 3 7 . ポピュラー演劇 6 . 3 8 : 2 7 5 . 2 3 : 2 4 7 . 9 4 : 3 1 8 . 0 8 8 . 9 9 5 . 5 5 6 . 3 5 4 . 1 9 4 . 1 9 8 .新派・新国劇 1 .1 7 5 5 0 . 7 6 5 3 1 .7 3 5 5 1.~ l.~ ~" ~" ~n ~~ 9 . 現代的小劇場 5 . 1 2 3 2 3 . 3 1 3 3 7 . 6 4 3 3 ~H ~~ 3.% ~~ ~34 3 .0 0 3 2 . 2 7 4 1 5 1 0 . 外国劇団 3 . 4 4 4 . 0 8 4 2 3 .3 4 ~~ 3.~ 2.~ ~20 ~32 1 1 . アマチュア演劇 2 1 .0 8 911 6 . 0 1 9 12 8 . 1 8 1 0 2 0 . 8 92 4 . 8 12 0 . 5 92 0 . 3 71 9 . 0 3 1 8 . 6 1 1 2 . 児童劇 1 6 . 7 5 : 1 4 1 3 . 2 2 : 1 3 6 . 7 1 1 9 . 1 6 1 5 . 7 61 6 . 3 21 3 . 2 8 1 7 . 5 9 2 1 . 6 7 8 6 : : 11 4 1 1 3 . 人形劇 2 4 . 6 8: 6 1 1 .8 6 : 7 ね. 4 02 5 .3 62 3 .2 82 8 .0 92 0 .5 32 5 .2 3 iB 3 9 . 4 m 8: 1 4 . その他の現代演劇 . 2 9 ; 6 1 0 0 . 4 6 : 6 1 0 . 6 8 : 6 1 0 . 4 2 0 . 6 3 0 . 2 7 0 . 7 1 0 . 5 0 0 . 1 1 4 5 . 3 5 : 現代演劇 5 4 . 4 8: 6 7 . 2 5; 5 6 . 6 96 3 . 1 75 4 . 4 85 6 . 7 44 2 . 1 94 8 . 4 7 1 5 . オベラ{日本) ~74 ~æ ~~ ~35 ~M ~~ 6 . 9 3 7 . 1 Z 4 3 l L 4 8 B ; : 幻 . 6 8 7 0 B 2 ; i : 2 9 1 6 . オペラけ十来) 1 .8 3 : 4 3 4 . 7 8 : 4 4 2 .0 2 1 .7 0 1 .7 0 1 .3 6 . 2 3 6 . 0 5 3 3 . 0 . 7 2 : 5 4 2 1 7 . 目本人の創作オペラ 1 .4 1 5 2 0 .3 7: 5 1 0 . 7 0 1 .3 3 1 .1 0 1 .3 7 2 . 4 1 1 .1 3 8 11 2 . 6 2 1 4 3 1 8 . ミュージ虫ル(日本) 2 1 .5 4 3 .9 7 512 2 . 4 22 9 . 5 62 1 .2 52 1 .7 41 3 . 0 0 1 6 . 4 6 1 9 . ミュージ虫ル(外来) . 5 0 3 1 3 .U ~U 6 . 1 2 m 3 ~Ü ~20 3 .2 7 3 .3 4 日 2 7 7 ; 1 :初 9 . 4 7 . 8 7 : 4 3 1 . 3 9 3 . 6 1 1 2 0 . レピュー .7 6 3 .5 0 1 . 2 8 0 . 9 0 2 . 3 0 6 j j 4 8 0 . 4 5 0 : i57 4 2 1.その他のオベラ等 0 . 2 6: 6 4 0 . 1 0 : 6 4 0 . 4 7 : 6 3 ~U ~27 ~~ ~~ ~U ~26 2 9 . 3 4: 1 7 . 7 3: オペフ等 4 5 . 4 9; 2 6 . 8 83 9 .8 52 9 .8 22 8 . 9 71 9 . 6 02 2 . 3 4 2 2 . 日本舞踊・伝統芸能 6 . 6 0: お 3 . 0 3 : 3 4 1 . 4 1 9 . 1 1 4 . 8 3 4 . 7 1 4 . 7 6 7 . 9 2 1 . 5 0 5 : j 2 2 6 1 2 2 3 . 民俗・民族舞踊(目本) 4 . 0 6 4 . 6 9 : 3 7 5 . 9 5 : 3 8 ~74 ~% ~~ 3 .3 4 2 .7 7 3 .s 2 4 . 民俗・民族舞踊(外来) 4 5 5 . 2 5 4 1 3 5 1.~ .7 6 4 .5 2 2 .2 5 2 .6 3 1 3 . 0 5 4 .9 9 2 . 3 2 2 5 . パレエ(目本) 1 1 . 4 2 1 9 2 . 7 9 3 3 . 4 5 1 211 0 . 3 1 1 6 . 6 9 8 . 2 9 1 0 . 0 2 8 . 5 2 1 1 . 4 8 6 2 2 6 . バレエ(外来) . 0 6 5 0 9 . 4 4 2 7 ~04 L~ 3 4 . 5 7 3 4 1 .0 0 3.~ 2 .3 4 2." 6 8 2 7 . モダンダンス(日本) 4 . 1 6 4 0 1 .1 3 4 . 3 4 3 0 4.185.65 3 .292.684.474.02 初.モダンダンス(外来) 2 . 2 3 5 4 1 .0 6 5 7 1.~ 1.% ~~ ~~ ~n ~H 2 . 6 4 : 3 8 2 9 . 舞踏・パ 7 *ーマンス(日本) 4 . 3 4 3 7 0 . 7 0 3 6 3 . 9 0 5 . 5 0 3 .6 2 2 .8 5 5 . 2 6 4 .1 9 . 2 M O 1 2 B 5 i j j6 2 6 9 1 . 0 9 : 4 7 3 .5 1 : 4 8 3 . 1 3 4 .5 9 1 .7 0 1 . 3 5 1 . 4 7 . 2 0 3 . 1 4 1 3 0 . 舞踏・パ 7 *ーマンス(外来) 2 2 0 . 6 1 : 6 2 0 3 1.その他の舞踊・舞跨等 0 . 3 5 6 . 1 5 : 6 3 0 . 4 2 0 . 4 3 0 . 3 3 0 . 5 5 0 . 1 4 0 . 1 1 1 0 . 6 0: 舞踊・舞踏・バレエ 4 2 2 2 . 0 13 0 . 8 21 9 .1 1 1 9 . 6 61 9 . 0 3 幻. 2 3 . 1 7: 4 0 . 6 9: 3 2 . オケストラ{日本) 95 0 . 0 63 1 .4 73 2 . 3 12 4 . 2 92 7 . 4 9 4 5 . 8 2 4 : : 2 ~. 6 7 . 5 9 5 8 8 9 : i 1 1 4 1 3 5 . 3 0 1 5 2 3 ; i i2 2 2 3 3 . オーケストヲ(外来) 1 0 . 3 2 : 0 6 . 9 8 : 9 4 . 9 4 : 2 0 1 0 . 7 2 1 5 .6 3 9 .ね 8 . 8 7 7 . 3 9 7 . 4 1 . 5 9 : 1 5 2 9 . 8 0: 9 2 3 4 . ピアノリサイ主ル(目本) 1 8 . 0 3 : 1 1 9 1 .8 72 1 .1 2 1 6 . 3 6 1 7 . 9 1 1 5 . 0 6 1 6 . 0 1 . 0 3 3 4 1 0 . 2 4 2 3 5 . ピアノリサイ主ルけ十来) 6 . 0 5 3 0 3 5 7.248.915.44 5.094.404.13 5 9 . 5 4 1 6 12 3 6 . 弦楽器リサイ主ル(日本) 1 .2 2 1 5 11 6 . 3 0 1 7 . 8 2 1 2 .4 71 4 . 4 6 1 1 . 1 5 1 3 . 6 9 1 4 . 4 2 1 8 2.~ 3 7 . 弦業器リサイ!J.)レけ十来) 4 0 6 4 . 3 1 3 .U ~a 3.~ 2.% ~64 3 .0 0 . 9 3 3 5 3 9 . 3 0 2 1 5 . 5 7 2 3 11 4 . 5 0 2 1 U~ ~~ l29 l % ~~ ~24 3 8 . 室内楽(日本・外来) 7 7 . 7 9 1 811 9 . 5 6 1 3 9 . 管楽器(目本・外来) 1 2 . 6 9 1 711 4 . 4 8 1 5 . 4 31 1 . 9 71 1 . 6 6 1 0 . 4 4 1 1 .6 0 2 4 . 2 1 2 6 1 5 . 4 1 1 9 ~33 ~33 ~~ ~a ~~ l~ 4 0 . 声楽リサイ盈ル(日本) 8 . 8 8 2 4 1.声楽リサイ Sル(外来) .8 7 1 . 7 0 1 .2 1 1 .4 1 0 0 . 9 3 5 2 3 9 1 . 2 5 3 . 1 8 1 1 .9 8 5 .4 4 4 7I1 6 . 3 5 6 12 7 . 5 82 4 . 6 22 3 .1 72 3 .5 52 0 . 8 12 2 . 4 0 2 3 . 4 4 8 13 3 .3 3 4 2 . 合唱旧本) 2 7 . 7 1 3 . 7 4 6 . 0 5 4 . 5 0 3 .4 0 2 . 4 1 4 . 9 2 4 3 . 合唱(外来) 4 . 5 6 3 5 2 . 2 5 4 2 4 5 . 9 9 6 . 9 9 4 . 5 6 5 . 5 9 5 . 7 5 5 . 6 0 4 4 . 邦楽 5 . 8 4 9i : 3 1 3 . 4 6 2 5 i :30 B ・ m . 9 8 0 0: . 4 2 : 5 9 0 . 8 0 : 6 0 ~a ~71 ~38 ~71 ~n ~34 45. その他のクラ ~"J ク音楽 0 . 5 9 : 6 0 0 4 クラシヲク音楽 1 .6 7 : 7 0 . 2 3: 5 8 . 0 86 5 . 8 04 9 . 6 45 2 . 2 54 3 . 3 24 7 . 7 4 5 3 . 5 9: . 4 6 2 9 9 . 6 1 8 . 7 2 6 . 8 1 7 . 2 8 6 . 8 9 6 . 5 0 4 6 . ジャズ{日本) 7 . 5 9 2 3 6 . 9 5 8 l : i 2 0 8 4 7 . ジャズ(外来) . 5 1 : 2 5 5 5 . 0 8 3 3 4 . 9 0 3 9 ~29 ~26 3 .6 4 ~OO ~~ ~U 4 8 . ロヲク(日本) 2 9 . 2 8 5 12 8 . 0 4 2131 .0 8 日 お. 9 83 1 .2 92 6 . 6 32 7 . 8 82 9 . 8 32 8 . 9 0 4 9 . ロヲクけ十来) 1 2 . 2 8 1 8 11 3 . 3 6 1 2 11 0 . 7 1 2 4 1 2 . 6 72 0 . 1 8 1 0 . 4 31 1 .1 2 7 . 2 4 7 . 3 0 5 0 . ニューミュージヲク(日本) 3 2 . 2 7 4 12 7 . 1 7 5 13 9 . 4 7 4 13 4 . 2 6 お. 2 9 31 .3 03 2 .6 93 2 . 0 33 1 .6 2 2 6 5 1.ニ aーミ aージックけ十来) 4 . 5 6 3 5 3 . 4 0 3 . 1 1 3 7 2 . 7 9 7 . 8 9 3 .6 8 4 . 0 0 2 . 5 6 3 . 3 9 5 4 4 . 1 9 ~ 4 . 1 4 2 7 4 . 2 6 4 .6 0 4 .2 0 3 .2 4 5 .2 0 3 .9 1 3 .8 5 5 2 . 7 *ーク(日本・外来) 2 . 2 7 : 5 2 1 .3 7 0 . 6 4 1 . 1 9 5 3 . シャシソン(日本・外来) . 5 3 2 . 0 4 0 . 8 8 1 1 . 3 4 5 3 3 1 4 . 6 7 : 1 0 2 . 5 3 : 1 3 1 1 7 . 9 4 1 9 . 9 2 1 6 . 8 8 1 8 . 3 4 1 6 . 6 5 1 7 . 6 82 0 . 0 8 5 4 . 歌揺曲 0 . 6 g 6 B 7 7 3 g j : i5 5 2 . 8 3 : 4 3 1 5 5 . 民謡 2 . 3 1 4 7 1 . 0 6 2 .1 2 2 . 0 3 2 . 3 5 1 . 6 3 2 . 8 8 9 5 7 : 050 3 . 9 9 ; 5 1 1 1 . 2 4 5 4 0 . 5 7 : 5 6 1 . 2 5 1 . 5 7 1 .1 0 0 . 9 9 1 . 14 1 .2 4 5 6 . その他のポピュラー音楽 5 3 . 9 8: 6 8 . 4 7: 6 ポピュラー音楽 1 .1 46 5 . 7 65 8 . 2 65 8 . 7 65 6 . 6 15 7 . 8 1 6 0 . 0 3: 7 . 5 9 : 7 8 .1 1 1 7 . 8 6 1 6 . 6 43 3 .2 41 5 . 0 6 1 0 . 0 7 5 7 . 落語・漫才 1 8 . 6 7: 1 0 1 2 0 . 1 5 5 7 j : ;1 6 1 1 .1 1 : 5 6 1 .0 8 : 4 8 1 . 1 5 : 5 7 O 5 8 . 浪曲・講談 .5 3 O .7 1 1 .3 0 .8 4 O .9 8 1 .1 0 1 6 . 3 8 : 2 2 7 6 . 7 0 お . 1 7 : 3 4 6 . 5 5 7 . 2 6 5 . 6 6 7 .1 7 6 . 0 4 7 . 1 8 5 9 . 芸能ショー 2 3 . 7 7 2 8 4 . 1 9 4 6 3 . 6 2 3 . 1 0 3 6 0 . 大衆演劇 .1 3 6 . 0 2 4 . 1 9 3 . 5 6 3 . 9 4 4 3 8 . 0 7 : 1 1.サー虫ス 羽. 2 84 3 . 5 04 3 . 4 94 2 .1 14 5 . 9 54 2 . 7 0 6 4 2 . 9 6 4 9 . B 5 9 B i ; i4 1 . 6 9 : 0 7 . 3 8 6 . 6 0 5 . 6 0 6 . 7 9 6 . 6 1 4 . 7 5 6 2 . 奇術 6 . 1 9 初 6 . 4 5 4 2 : i 2 1 5 2 0 . 4 2 : 5 9 0 . 2 6 : 6 4 0 6 3 . その他の大衆芸能 0 . 3 5 6 . 4 2 O .3 5 O .3 3 O .3 3 0 . 0 7 0 . 5 1 5 9 . 6 9; 大衆芸能 5 2 . 7 5: 4 7 . 8 0: 4 9 . 7 25 4 . 4 25 2 .3 35 7 . 8 35 1 .9 24 8 . 2 5 6 4 . その他 . 9 8 ; 5 8 ~~ ~~ 1.~ ~" ~26 ~% 0 . 8 0 : 5 8 0 . 6 7 : 5 5 0 全ジャンル 8 5 . 7 4 7 9 . 6 5 9 4 . 1 7 8 5 . 6 59 3 . 3 38 4 .0 28 6 .3 17 9 . 7 68 0 . 7 1 有効サシプル数 1 0 .おO 5 . 9 4 5 4 . 2 6 9 .8 2 1 1 . 8 2 6 1 . 4 0 8 1 . 7 6 8 7 1 82 . 5 4 71 。 。 。 。 。 ム × ム × A ム 。 。 ム ム 。 ￨ 。 。 。 。 6 ム ム ム × × ム 6 ム ム 。 × × × 。 × × × ム × × Qd RU

表3
.演奏・舞台芸術のライブによる年間鑑賞経験率
性別

全体

女子

男子
:順位

1
.能・狂言
2
. 文楽
3
. 歌舞伎
4
. 現代取舞伎
5
. その他の伝統横断
伝統演劇
6
.演劇
7
. ポピュラー演劇
8
. 新派・新国庫l
9
.現代的小劇場
1
0
. 外国劇団
1
1
. 7"'7チュ 7i寅駅

1
3
. 人形劇
1
4
. その他の現代演劇
現代演劇
1
5
. オペラ{日本)
1
6
. オペラけ十来)
1
7
. 日本人の創作オペラ
1
8
. ミュージ:IJル(日本)
1
9
. ミュージ:IJル(外来)
2
0
. レピュー
2
1
. その他のオペラ等
オペラ等
2
2
. 日本舞踊・伝統芸能
2
3
. 民俗・民族舞踊(日本)
2
4
. 民俗・民族舞踊(外来)
2
5
. パレエ(日本)
2
6
. パレエ(外来)
2
7
. モダンダンス(日本)
2
8
. モダンダンス(外来)
2
9
. 舞踏・バフォーマシス(日本)
3
0
.舞踏・バ 7宏一マシス(外来)
3
1
. その他の舞踊・舞踏等
舞踊・舞踏・パレエ
3
2
. オーケストラ{日本)
3
3
. オーケストラ(外来)
3
4
. ピアノリサイ主ル(日本)
3
5
. ピアノリサイ主ル(外来)
3
6
.弦楽器リサイ主ル(日本)
3
7
.弦楽器リザイタルけ十来)
3
8
. 室内楽(日本・外来)
~.管楽器(日本・外来)

4
0
. 声楽リサイタル(日本)
4
1
. 声楽リザイタル(外来)
4
2
.合唱(日本)
4
3
.合唱(外来)
4
4
. 邦楽
4
5
. その他のクラシヲク音楽
タラシヲク膏業

4
6
. ジャズ{日本)
4
7
. ジャズけ十来)
4
8
. ロヲ空(日本)
4
9
. ロ"
I
!
J汐4
来)
5
0
. ユューミュージ.， !
J(
日本)
5
1
. ニューミュージヲクけ十来)
5
2
. 7方ーク(日本・外来)
5
3
. シャンソシ(日本・外来)
5
4
. 敬謡曲
5
5
.民謡
日.その他のポピ a ラー音楽
ポ ピ ュ ラ 音 調E
5
7
. 落語・漫才
5
8
. 浪曲・携骸
5
9
. 芸能ショー
6
0
. 大衆演劇
6
1
. サーカス
6
2
. 奇術
6
3
. その他の大衆芸能
大衆芸能
5
4
. その他
全ジャンル
有効サンプル数

2
.
4
1
: 1
7
0
.
6日 仏
3
.
0
0
: 1
2
1
0
.
4
5 5
0
.
2
0
: 5
9
5
.
3
2:
4
.
9
0
8
3
i
:
;3
6
1
.
0
8
:
4
0
.
2
3
: 5
7
1
.
8
1 2
0
0
.
7
9 4
1
5
4
.
9
7
2
0
.
7
0 4
1
.
3
7
0
i
: 2
7
0
.
2
0
: 6
0
1
1
.7
4:
1
.
4
9
2
6
4
5
:
i
;
0
.
9
4
:お
3
6
0
.
2
5
: 5
6
5
.
2
9
4
1
1
.
7
7 2
0
.
5
3
l
i
i 4
3
0
.
1
3
: 6
3
8
.
1
9:

:原位

北海道
:順位
東北

1
.
Z
9
1
3
S
3
:
i
14
l
B
0
.
2
9
:
6 4
1
.
0
5
: 4
3
8
1
4
1
0
8
π
3
9
5
3
0
.
9
3
: 2
0 5
.
8
8
: 8
0
.
7
7
:
4
9
0
.
2
0
8
2
j
i 4
9
.
3
7
: 5
9
0
.
0
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表 4.演奏・舞台芸術のライブによる鑑賞希望率
全体

男子
:順位

性
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J
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女子
北海道
:順位
:順位
東北

高校卒業時居住地域
関 東 甲 信 越 近勉 中国
中部
四国

九州 地域差

沖縄
1
1
.
4
6: 1
9
1.能・狂百
0
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6
1 1
5
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4
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.
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5
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.
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.
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1
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2
. 7:
1
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.
1
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1
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. シャンソン(日本・外来)
6
.
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9
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9
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2 3
5
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. 歌踊曲
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3 5
6 1
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5
5
. 民謡
.
5
2
: 6
3 Q W Q~ Q~ Q~ Q~ Q34
5
6
. その他のポピュラー音楽
0
.
6
0 6
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.
6
6
: 6
1 0
6
3
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5
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.
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8
.
3
86
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.
5
86
1
.6
0
ポピュラ音楽
2
3
.
7
1
: 8 2
5
.
4
5
4
1 21
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9 1
612
4
.
6
52
3
.
4
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2
.
3
52
5
.
6
32
7
.
4
92
0
.
7
6
5
7
. 落語・漫才
3
.
6
6
: 5
4 3
.
4
7 5
3 3
.
9
1 5
5 ~M ~~ 3
.2
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.2
2
5
8
. 浪曲・講談
.
4
5 2
5 8
.
4
8 4
7 7
.
9
4 9
.
3
1 8
.
6
8 9
.
5
8 9
.
3
8 8
.
3
1
9
.
0
2 3
5
9
. 芸能ショー
6 9
6
.
9
2 4
.
5
8 3
5 7
.
4
3 5
1 7.106.566.217.568.316.28
6
0
. 大衆演劇
6 6
612
3
.
9
2 1
4
1 1
8
.
9
42
0
.
8
1 1
6
.
5
3 1
8
.
6
71
2
.
7
1 1
6
.
9
7
6
1.サーカス
1
7
.
6
6 1
6 1
3
.
2
2 1
2
.
2
6 1
3
.
5
5 9
.
8
3 9
.
9
1 9
.
6
6 1
0
.
1
8
6
2
. 奇術
0
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6
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2 Q W Q~ Q O Q~ Q36 Q~
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3
. その他の大衆芸能
4
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.
3
5;
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0
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13
8
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4
93
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8
0
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.
5
3:
4
0
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1 41
3
8
.
9
2:
大衆芸能
.
3
0
: 6
4 Q M Q~ Q33 Q22 Q s Q34
0
.
3
1 6
4 0
.
3
2
; 6
4 0
6
4
. その他
8
9
.
9
5
全ジャンル
8
3
.
7
2
7
9
.
2
6
8
4
.
4
08
9
.2
8 81
.8
87
9
.5
28
2
.1
78
3
.
2
6
4
.
2
6
9
有効サンプル数
7
1
82
.
5
4
7 1
.8
2
1 1
.
8
2
61
.
4
0
8 1
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6
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白

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表5 . ライブと視聴覚メディアによる演奏・舞台芸術年間鑑賞率 大学所在地域 学部伏分冊 性別 男 子 女 子 ~ti毎道関東甲信越近畿中国丸刈 文芸系社会系理工系保健系 中部 学部学部学部学部 東北 四国 i 中蝿 .6 6 9 . 5 5 6 . 0 2 4 . 6 9 1 .9 0 1 .7 1 1 0 .8 7 2 .2 9 2 .8 1 4 .9 0 .1 4 9 .7 4 1 5 . 3 2 2 .513.93 t TI 1~ 1 .M 1.~ 1 .U tU 4 . 0 1 1 .5 9 1 .962.95 2 . 5 0 1 2 . 2 3 1 .2 9 160 2 . 1 1 3 . 3 1 1 .7 8 1 .4 8 1 .3 4 2 . 0 1 3 . 6 7 1 .3 3 1 .752.75 0 . 3 5 0 . 2 4 O .5 0 0 . 2 6 O .5 6 O .1 2 0 . 2 5 O .1 8 0 . 4 0 O .6 5 O .1 9 O .3 1 O .日 0 . 0 2 0 . 0 2 O .0 2 0.000.060.000.000.000.0日 ~03 ~~ ~OO ~OO 0 . 3 8 0 . 3 6 0 . 4 1 O .1 3 0 . 4 9 O .1 8 0 . 2 5 O .6 2 0 . 4 0 0 . 4 3 O .3 5 0 . 2 1 O .7 9 日1 8 0.190.17 0.000.120.060.180.450.29 O .1 9 O .1 6 O .1 0 O .3 9 0 . 0 3 日. 0 3 O .0 2 日000.090.000.000.000.00 0.000.050.050.00 0 . 0 6 0.050.07 日 130.090.000.060.000.06 0.060.070.050.00 0 . 0 5 0 . 0 0 0 . 0 9 0 . 0 0 0 . 0 0 0 . 0 9 O .0 6 ~09 ~~ QOO Q W . 0 3 0 . 0 7 0 1 1 .7 4 7 . 5 9 1 7 . 5 5 9 .3 21 8 .7 2 7 .9 1 1 0 . 5 0 9 . 6 1 6 . 8 4 1 8 . 8 0 8 . 0 5 8 . 0 9 1 1 .1 8 . 7 4 1 0 . 0 0 ~66 t75 ~U ~97 ~n t O 9 .1 6 5 . 4 8 5 .7 7 9 . 2 3 6 . 9 0 4 5 . 9 1 4 . 0 1 8 .6 3 4.876.395.576.105.525.86 7.964.435.158.64 2 . 1 3 1 .4 9 3 . 0 5 1 .4 5 2 . 7 8 1 .4 7 1 . 91 1 .5 1 2 . 4 1 2 . 6 8 1 .8 0 1 .8 0 2 . 5 5 0 3 O .日6 O .1 2 O .日 日 . 日6 0 .日 日. . 0 6 O .日 O 0 . 0 5 O .0 7 O .0 2 O .日5 0 . 3 9 3 7 日. 8 2 日. 7 9 O .6 5 日3 1 日. 6 2 日4 5 日. 5 2 日6 日. 5 6 日. 2 日3 5 日5 7 1 .5 7 日. 2 9 日. 2 2 0 . 3 6 0.660.22 日日 B 日. 3 7 日2 7 O .3 4 O .2 8 O .1 6 日3 6 日. 5 9 日 . 日 日 日 . 日 日 日 . 日 日 0 . 0 0 O .日 日 . 日 日 日 . 日 日 0 . 0 0 O .日 日 . 日 日 日 . 日 日 日. 0 0 0 . 0日 日. 0 8 O .日2 日. 1 7 0 . 0 0 O .1 2 日 . 日6 O .1 8 O .0 0 O .0 0 日 .1 5 0 . 0 0 O .1 0 0 . 2 0I . 0 2 O .1 7 0.000.150.00 O 0 . 0 8 0 .日6 O .日9 0 . 0 6 0 . 0 9 O .日 日. 0 5 O .7 9 8 . 1 9 3 . 0 81 5 .3 7 6 .9 0 1 2 . 6 6 7 .6 7 9 . 0 8 3 .5 5 16 4 1 5 . 0 0 4 .9 2 3 .6 7 8 . 8 2 1 0 . 0 0 4 . 5 0 1 7 . 8 7 9 . 4 7 1178 7 . 5 9 1 0 . 3 6 4 . 9 9 8 . 3 3 1 5 . 5 8 6 . 3 0 7 . 5 7 1 5 . 9 1 8 . 3 7 167 1 5 . 0 8 8 . 0 3 1 1 . 2 8 6 . 8 0 8 .5 7 4 .1 9 7 . 0 7 1 2 . 9 3 5 . 2 3 6 . 4 9 1 4 . 1 5 . 0 3 4 . 2 6 1 2 . 9 3 1 .7 1 3 . 5 8 1 .0 7 2 .1 3 4 .255.32 3 .8 4 1 .8 0 2 .2 7 2 .9 5 0 . 3 5 O .1 9 O .5 8 Q26 Q49 QOO Q~ Q U Q~ O .6 2 O .1 9 0 . 2 1 O .5 9 3 . 2 5 1 .8 8 5 . 2 0 3.424.572.273.512.322.01 4 日 . 8 4 2 .1 2 2 .3 2 5 .7 . 9 5 1 .4 4 1 1 . 15 0 .9 7 1 .2 4 1 .0 4 1 .1 1 1 .5 1 日5 2 1 .3 6 Q79 1." 1.~ 1 2 日. 2 6 日. 0 . 1 8 日. 2 6 日 .1 5 O .1 2 0 . 2 5 O .1 8 日1 7 O .2 2 O .1 2 O .2 1 O .2 0 1 . 93 日.963.29 1 .3 2 3 .日3 1 .4 1 2 .2 8 O .8 9 日. 9 8 3 . 1 2 1 .1 7 1 . 日8 1 73 日. 8 1 日. 3 7 1 .4 1 0 . 2 6 1 .3 9 日 .3 1 O .9 2 O .4 5 日5 7 1 .5 1 O .3 7 0 . 4 6 1 .1 8 6 . 5 8 2 . 7 9 1 1 .8 5 ~H m~ 1 M t n ~~ ~W 1 2 .2 6 3 .5 5 4 .5 2 3 .5 3 5 . 5 6 1 .5 41 1 .2 9 4 . 0 8 9 . 3 3 161 4 . 5 0 2 . 2 3 4 . 2 0 1 0 . 3 4 2 . 8 5 2 .9 4 7 .2 7 4 . 9日 1 3 1 0 .2 6 3 . 1 6 8 . 1 9 143 188 1 .9 6 3 . 7 9 9 .1 . 2 3 2 .3 8 2 .6 3 6 .6 8 1 . 29 0.492.45 1 .182.160.67 1 .420.360.80 2.470.630.930.79 0 . 0 8 O .0 3 O .1 4 0.130.150.000.060.000.06 0.150.050.050.00 4 1 .3 7 Q~ 1 .H ~~ Q~ ~W Q~ 1 . 01 日7 1 .4 2 O .6 8 O .8 2 1 .3 8 0 . 3 2 日2 9 O .3 4 ~13 Q53 Q U ~W Q W 日. 2 9 O .4 3 O .1 6 O .3 6 O .3 9 日 . 日7 日 . 日 2 日. 1 4 0 . 1 3 日1 9 日 . 日 日 0.000.00 日 . 日 日 0 . 0 6 日 . 日 5 日. 0 5 O .日 日 . 5 5 日. 4 4 日. 7 2 日 .1 3 1 . 02 O .3 7 O .5 5 O .0 0 日. 4 日 .800.37 日 .5 2 O .5 9 日 日 . 2 2 日. 1 7 日2 9 日. 1 3 日 .3 7 0 . 0 6 O .1 2 0日 日. 3 4 日.370.050.360.2 日 1 7 . 0 5 1 日 .3 82 6 .3 5 1 7 .5 0 2 2 . 2 81 2 . 5 7 1 8 . 3 4 1 19 4 1 2 . 8 0 2 7 . 0 5 1 1 . 6 日 1 2 . 4 1 1 6 . 4 7I 日. 0 2 2 3 . 0 9 2 1 5 . 9 5 1 1 .1 8 1 9 . 1 21 1 .7 6 1 4 . 3 6 1 1 7 1 1 4 . 6 0 2 日 .3 0 1 2 . 4 8 1 5 .6 6 1 8 . 2 7 1 4 . 1 8 1 1 . 7 0 1 7 . 7 2 1 9 .3 4 1 7 .2 1 1 0 .1 0 1 2 .7 0 1 2 .6 4 1 2 .5 3 1 8 . 2 7 1 0 . 7 81 4 . 6 8 1 4 . 5 4 2 . 9 6 2 . 8 2 3 .1 4 3 . 2 9 3 .3 4 2 .2 7 12 7 2 . 4 9 2 .7 0 3.462.892.372.16 0 . 8 4 0 . 6 4 1 .1 3 日. 6 6 0 . 8 3 0 . 4 9 1 . 17 日4 5 1 .2 1 1 .1 1 ~rn Q~ 1 .7 7 2 5 . 8 5 2 0 . 8 2 3 2 .9 7 3 2 .7 63 0 . 2 72 2 .5 42 3 .1 82 2 .5 32 2 .3 0 1 0 . 6 9 9 .5 0 1 2 .3 7 1 6 . 3 2 1 1 .9 2 1 0 . 7 2 9 . 3 1 8 . 2 8 8 . 7 4 1 2 . 5 0 8 . 3 1 1 2 . 8 3 1 0 . 0 2 1 . 91 1 .4 4 2 .5 7 tTI t35 1 .8 t H 1 .6 9 1 .3 2 2 .6 1 1 .4 9 O .5 9 .6 8 1 1 8 . 8 1 1 5 . 5 1 2 3 . 5 3 2 5 .0 0 2 2 .1 2 1 6 .1 1 1 6 . 4 6 1 7 . 4 5 1 5 .5 7 2 2 . 9 9 1 4 . 8 9 1 9 . 0 1 2177I 6 . 3 7 4 . 7 2 8 . 6 6 7.897.075.085.676.416.21 8 . 4 9 4 .9 5 6 .1 3 5 . 8 9 2 7 . 4 1 2 1 .9 02 7 . 8 32 3 . 4 6 2 4 . 8 9 3 2 .6 6 3 4 . 0 1 2 6 . 9 53 3 . 2 52 16 42 5 .2 72 2 .0 52 9 .4 1 5 5 . 0 4 5 6 .0 85 15 5 B 日 日 日 5 3 . 4 45 2 .3 0 5 6 . 7 85 6 . 4 6 5 5 . 8 0 5 5 .2 0 5 5 . 4 1 5 4 . 8 2 5 3 . 0 5 4 6 . 9 8 4 7 . 2 24 6 . 6 7 5 3 .9 54 5 .9 44 5 . 4 44 8 . 7 14 7 . 7 34 5 . 2 3 4 7 . 5 24 6 . 5 74 7 . 4 日 4 5 . 9 7 2 3 . 9 4 2 7 .1 3 1 9 .4 0 2 7 . 2 42 1 .5 日 2 1 .4 3 2 4 . 7 82 5 . 5 62 7 . 5 3 2 1 .5 42 6 . 4 1 2 3 . 5 42 1 .6 1 4 .日2 4 .日6 3 . 9 6 1 .973.833.864.252.945.92 3 . 8 9 4日4 3 .5 5 6 . 4 8 7 6 . 9 2 7 7 . 5 2 7 6 . 2 4 8 2 . 3 77 6 . 4 3 7 4 . 3 47 8 . 3 07 7 . 2 0 7 6 . 3 8 7 8 . 4 1 7 4 . 0 7 7 .9 47 6 .日8 7 3 3 . 4 3 3 4 .3 5 3 2 .1 8 3 9 .3 43 4 . 8 23 4 . 4 2 3 5 .2 72 5 . 4 73 0 .7 5 315 1 3 1 .6 6 3 7 . 4 5 3 2 . 0 2 4 . 5 4 5 .6 8 2 .9 3 5 .3 9 5 .4 7 3 .1 8 4 .5 0 4 .9 0 3 .5 1 1 " ~53 t~ t95 6 8 . 1 3 6 9 . 2 9 6 6 . 6 2 7 3 .0 3 6 7 .5 9 6 5 .3 46 9 .9 1 7 0 . 0 86 6 .6 7 6 7 . 8 2 6 8 . 4 6 6 9 . 0 9 6 5 . 8 2 3 3 . 5 3 3 2 . 8 1 3 4 .5 8 3 8 .6 83 1 .6 73 0 .3 73 5 . 7 63 4 . 2 83 5 .1 1 3 5 .0 2 3 2 .3 4 3185 3 4 .3 8 6 . 6 5 5 .3 3 8 .5 0 4 . 4 7 7 . 4 1 6 .7 3 7 . 7 7 6 .4 1 5 .3 5 9 .2 2 5 . 3 2 5 .1 7 7 . 8 4 2 3 . 9 3 2 6 .3 72 0 .5 0 2 4 . 0 82 1 .5 3 2188 2 7 . 7 42 9 . 5 62 1 .1 5 2 2 . 8 62 4 . 8 3 2 5 . 8 1 1 7 . 4 9 2 2 . 7 6 2 4 . 8 6 1 9 . 8 1 2 2 . 8 92 0 . 4 52 2 . 7 22 6 . 6 3 2 8 . 4 1 1 9 . 7 7 2 1 .9 7 2 3 .3 6 2 4 .7 8 1 6 .7 0 4 . 1 0 5 .1 9 2 .5 7 4 .6 1 3 .5 5 180 4 . 2 5 5 .9 7 3 . 8 5 3 .5 8 4 .6 日 4 . 4 8 2 . 1 6 0 . 1 5 0 . 1 5 日. 1 4 日0 0 O .1 2 O .日B 日2 5 日. 2 7 日. 1 7 ー 日 190.140.150.00 5 . 3日 6.533.55 6 . 8 4 5 . 2 8 4 . 7 8 5 . 4 3 5 . 7 0 4 .7 1 4 . 2 9 5 . 7 2 6 . 3 4 4 .1 3 3 . 3 4 4 .1 3 2 . 2 3 4 . 7 4 115 2 . 7 6 158 3 . 9 2 2 . 9 9 t72 1~ t33 t75 日 . 1 7 日. 2 7 O .日2 日.130.22 日. 1 8 日. 1 8 日. 0 9 日. 1 1 O . 2 3 0 . 2 6 O .日 .日6 0 1 . 90 2 . 4 2 1 .1 5 2 .7 1 1 .4 8 1 .8 7 2 .1 8 1 .1 1 2 . 0 1 1 .2 日 2 . 2 6 2 .3 2 1 .9 6 日. 9 1 1 .1 8 O .5 3 1 .5 8 O .9 3 O .5 5 日. 7 4 1 .2 5 0 . 8 6 日. 6 8 日 .9 8 1 . 29 O .5 9 1 0，1 1 7 5 ，9 1 34 ，1 7 0 7 6 03 ，2 3 7 1 ，6 3 3， 16 2 2 1 ，1 2 3 1 ，7 4 0 3 ，2 4 14 ，2 8 6 1 ，9 4 1 5 0 9 全体 ライブ 視覚メディア テレビ f 云 ビデオ 続 LD 演 聴覚メディア ラジオ 劇 レコード CD テープ ライブ 視覚メディア テレビ 現 ビデオ 代 LD 演 聴覚メディア 劇 ラジオ レコード CD テープ ライブ 視覚メディア テレビ ビデオ オ 1 ' ( LD フ 聴覚メディア 等 ラジオ レコード CD テープ 舞 ライプ E 車 視覚メディア テレビ 舞 ビデオ 踏 LD 聴覚メディア }¥ ラジオ レ レコード エ CD テープ フイプ ク 視覚メディア テレビ フ ン ビデオ 、、2 LD ク 政覚メディア 二 日 企z ラジオ レコード 楽 CD テープ ライブ ポ 視覚メテ.ィア ピ テレビ ビデオ ー コ LD フ 聴 匙4 ディア 音 ラジオ 楽 レコード CD テープ ライプ 視覚メディア テレビ ビデオ 大 衆 LD コ 41 ' < 聴覚メテ.ィア 能 ラジオ レコード CD テープ FO ヮ サンフ'J~数

表8 .演奏・舞台芸術のライブと 視聴覚メディアによる鑑賞者率 全体 伝 統 ライブのみ メディアのみ 視覚メディア 聴覚メディア ベ ライプ両とメメデディィア ア ラ 舞 踊 舞 踏 J~ レ ユ コ ク ラ 1 J 、 ヲ ク ライプ両とメメデディィア ア 音 楽 ∞ O R R E S PD A T A = M A T C HS H O R TD I M E N S = 5O U T C = C R P 1 ; P R C V A RS S G E N 1 ‑ S S G E N 7V V G E NトV V G E N 7A A G E N I ‑ A A G E N 7 ; R U N ; .Fnu F h u •• nH ︐l 民崎 叩 ︾ nUnU nU FLU‑︐ nn' Hn' 1 u円 ︐ 向U ' E •• ‑nH • ‑6 η λ M︐ a Mn ‑ w 円 n 巴︐ nu‑ η別 ••• ︐︐ ' '6 0 ・ ・l .•• 門u 名n 'u e 内u nHvuhu円 M日 nuIa ‑nunu p&FLM uH 同 n円 u' AAFLM' 円九 UWHUu' 問H E '・6 " 'l 0 ・‑ ‑n'un'u a quu ・ ・""M・ ・ ‑‑enunU 栂 ‑63 HunUAH ‑ 一 N E︐ 凶 同 4 . 5 8 7 . 5 9 O .1 1 0 . 3 5 1 .4 2 1 . 6 6 1 .8 3 3 1 .1 4 6 5 . 9 1 34 . 1 7 0 Mn‑nu' nHι ・ 円 九M ・ ‑‑nun 嗣 刷川 1 5 6 . . B 1 8 1 7 9 . . 9 5 4 0 P ERA ‑E . F L U ‑ ‑︐ ‑DnC‑D C O I FA‑‑ ︒ ︐ .F7LLMFMA︐ HU・ 'ηGAA WUDR n u ‑ ‑ A n u ︐ D A T AA R T .C R P ; S E TC R P 1 ; W H E R E̲ T Y P E ̲ = ' O B S ' ; M E R G EM A T C H ; R U N : 民 ライプと視覚 ライプと聴覚 ライブと視聴覚 鑑賞者数 ザンプル数 D A T AM A T C H ; M E R G EA R T .P A C EA R T .Q 1 S U B 2A R T .Q 3 S U B lA R T .Q 3 S U B 2 : B YC L A S S ̲ N OS A M P̲ N O : l D = S A M P̲ N O ‑ l ; l D= L A G 1( lD )+ 1 : l PM O D( ID .8 )= 7T H E ND E L E T E : 1 PM O D( I0 . 8 )= 6T H E ND E L E T E : ID .8 ) = 5T H E 四D E L E T E : I PM O D( ID . 8 ) = 4T H E ND E L E T E : l PM O D( I PM O D( ID . 8 ) = 3T H E ND E L E T E : l PM O D( ID .8 ) = 2T H E ND E L E T E ; l PM O D( ID . 8 ) = 0T H E ND E L E T E : R U N ; w u 芸 能 8 5 . . 2 6 7 9 1 2 9 . . 6 2 6 5 3 . 1 5 1 5 . 7 4 0 . 0 0 0 . 2 4 3 . 5 4 3 . 2 7 2 5 4 8 2 6 1 6 . 4 1 2 3 . 5 3 6 3 . 0 5 4 4 . 2 8 8 . 3 8 5 . 5 0 3 0 . 8 4 2 2 .1 9 2 3 . 8 3 1 6 . 5 9 2 0 . 5 4 3 2 .1 9 1 .5 0 2 . 8 7 6 . 4 1 1 2 . 9 3 1 2 . 6 3 1 6 . 3 9 1 .6 7 0 2 . 0 1 9 3 . 8 4 6 . 5 6 7 3 . 0 7 5 9 . 4 5 3 . 7 6 3 . 4 6 2 4 . 2 0 2 1 . 5 3 4 5 . 1 1 3 4 . 4 6 2 3 .1 0 3 3 . 9 8 0 . 7 4 1 . 2 0 5 . 6 6 9 . 5 5 1 6 . 7 0 2 3 . 2 3 5 . 0 0 1 3 . 5 8 1 1 .1 8 2 2 . 0 8 1 8 2 . 7 1 6 8 . 3 2 6 3 . 1 8 5 7 . 4 2 3 . 6 6 2 . 9 7 P I L E N A M EO U T' A : C R P1 .K 3・ ; O P T I O NN O D A T EN O C E N T E RN O N U M B E RP A G E S I Z E = 2 0L I N E S I Z E = 2 5 6 ; R TおA S D A T A '; L I B N A M EA R T •A :事A 申﹄円︑ ライプと視覚 ライプと聴覚 ライプと視聴覚 鑑賞者数 ライプのみ ポ メディアのみ 視覚メディア ピ 聴覚メディア ヨ ー 両メディア ラ ￨ ライプとメディア ライプと視覚 音 ライプと聴覚 楽 ライプと視聴覚 鑑賞者数 ライプのみ メディアのみ 視覚メディア 聴覚メディア 大 衆 ライプ両とメメデディィア ア 2 0 . 8 7 3 5 . 3 5 5 . 5 1 0 . 7 3 図 3• C O R R E S Pプロシジャによるプログラムf7l J ・円九 3 1 . 8 6 1 .8 5 4 . 0 6 1 6 . 2 5 1 2 . 7 4 0 . 1 8 3 . 3 2 1 .0 8 3 2 0 . 3 4 5 2 . 7 8 6 . 7 8 2 6 . 1 2 1 9 . 8 8 2 6 . 8 8 2 . 2 4 9 . 9 4 1 4 . 6 9 3 . 7 0 2 5 . 0 0 6 7 . 3 6 3 . 6 5 2 3 . 0 6 4 0 . 6 5 2 7 . 6 5 0 . 9 5 7 . 2 6 1 9 . 4 4 8 . 6 0 8 1 5 . 3 6 7 7 .1 8 6 0 . 9 4 3 . 4 1 1 2 . 8 2 7 . 4 6 5 . 7 6 0 . 2 0 1 .5 1 2 . 9 8 8 1 0 . 1 1 7 ライプと視覚 ライプと聴覚 ライプと視聴覚 鑑賞者数 ライプのみ メディアのみ 視覚メディア 聴覚メディア a 島 nHun 4 3 5 7 . . 7 9 7 8 5 3 4 8 . 5 6 6 5 4 3 2 B . . 7 0 4 1 視覚メディア 聴覚メディア 両メディア ライプとメディア ライプと視覚 ライプと聴覚 ライプと視聴覚 鑑賞者数 ライプのみ メディアのみ 視覚メディア 聴覚メディア 代 ライプ両とメメデディィア i 寅 ∞ P R T姐 U L A T ED A T A =臥T C HP O R M A T = 2 0 . 0N 凶E P S ; C L A S SS E X ; V A R 1 0P G E N I ‑ P G E N 5P S G E N 1 ; T A B L E( P G E N l P G E N 2 P G E N 3 P G E N 4 P G E N 5 P S G E N 1 ) 寧S U M1 0寧N .S E XA L L / R T S = 8 0M I S S T E X T = '0・ ; P O R M A TS E XS E X P M T .; 姐E LSUM=" N=" A L L = "全 体 K E Y L R U N ; N H A H ' v A M unu ‑ E E iuo TFU ︐ nu AmEE lu‑ ‑ MOw‑nvι‑M メラデイブィのアみ のみ ライプと視覚 ライプと聴覚 ライプと視聴覚 鑑賞者数 ライプのみ メディアのみ 視覚メディア 聴覚メディア 現 等 5 4 . 4 1 6 9 . 1 4 3 7 . 7 5 2 2 . 6 8 2 7 . 9 4 2 1 .3 8 1 .960.19 7 . 8 4 1 . 1 2 7 . 8 4 8 .1 8 7 . 3 5 6 . 3 2 0 . 0 0 O .1 9 0 . 4 9 1 .6 7 2 0 4 5 3 8 5 8 . 5 7 5 8 . 9 0 3 3 . 9 7 2 7 . 5 6 31 .0 4 2 5 . 8 2 0 . 2 9 0 . 5 8 2 . 6 4 1 .1 6 7 . 4 7 1 3 . 5 4 7 . 1 7 1 1 .9 9 0 . 1 5 0 . 1 9 0 . 1 5 1 .3 5 6 8 3 1 .0 3 4 3 2 . 3 5 3 4 . 5 8 5 8 . 3 1 4 5 . 6 1 3 7 . 1 3 3 5 . 1 6 6 .1 5 2 . 4 9 1 5 . 3 0 4 3 7 . 8 9 2 6 9 . 3 4 1 9 . 5 . 2 4 1 2 . 2 7 .1 6 0 . 9 1 1 3 . 1 9 6 . 3 8 4 3 9 1 .2 0 6 ライプと視覚 ライプと聴覚 ライプと視聴覚 鑑賞者数 ライプ両とメメデディィア ア i 寅 オ 性別 男子 女子 2 3 . 1 2 0 . 6 7 2 . 9 6 8 . 0 6 6 . 5 9 0 . 1 3 1 .3 4 7 4 4 5 8 . 7 7 3 0 . 1 4 2 7 . 8 7 0 . 5 2 1 . 7 4 1 1 .0 9 1 0 . 0 5 0 . 1 7 0 . 8 7 1 .7 2 2 3 3 . 9 4 4 9 . 0 6 3 5 . 7 0 3 . 5 2 9 . 8 4 1 7 . 0 0 1 0 . 3 8 1 . 0 9 5 . 5 3 1 .6 4 7 a 町 劇 6 2 5 8 . . 7 1 2 5 図 2• T A B U L A T Eプロシジャを適用した プログラム例

図 4.C O R R E S Pプロシジャの適用結果 S A S T h eC o r r e s p o n d e n c eA na l y s isP r o c e d u r e I n e r t i aa n dC h i ‑ S Q u a r eD e c o m p o s i t i o n S i n g u l a r P r i n c i p a lC h i ‑ qu a r e sP e r c e n t s n e r t i a sS V a l u e s l 3 0 . 0 9 6 8 2 0 . 0 8 2 5 7 0 . 0 8 0 3 5 0 . 0 7 0 0 8 0 . 0 6 3 8 6 0 . 0 6 0 1 7 0 . 0 5 4 6 0 0 . 0 5 1 4 7 0 . 0 4 9 2 2 0 . 0 4 7 2 5 0 . 0 4 5 7 3 0 . 0 4 3 5 4 0 . 0 4 0 9 2 0 . 0 3 9 4 7 0 . 0 3 4 6 5 0 . 0 2 9 5 2 0 . 0 2 5 2 0 0 . 0 2 0 7 1 0 . 0 1 4 9 4 0 . 0 1 0 8 6 0 . 0 0 9 3 7 0 . 0 0 6 8 2 0 . 0 0 6 4 6 0 . 0 0 4 9 1 0 . 0 0 4 0 8 0 . 0 0 3 6 2 0 . 0 0 2 9 8 0 . 0 0 2 6 5 0 . 0 0 2 4 2 0 . 0 0 2 2 3 0 . 0 0 2 0 9 0 . 0 0 1 9 0 0 . 0 0 1 6 7 0 . 0 0 1 5 6 0 . 0 0 1 2 0 0 . 0 0 0 8 7 0 . 0 0 0 6 4 0 . 0 0 0 4 3 0 . 0 0 0 2 2 0 . 0 0 0 1 2 1 2 1 5 E ーーー +ーーーー+ ーー+ーーーー+ ーー+ー 2 4 4 . 2 3 0 1 6 . 67 %**********梓帥帥悼$梓帥*帥 H 1 7 7 . 6 6 0 1 2 . 1 2 %帥" "悼碑柿帥"梓 1 6 8 . 2 2 8 1 1 .4 8 %帥帥柿************* 1 2 7 . 9 7 2 8 . 7 3 %**梓******輔帥* 1 0 6 . 2 7 3 7 . 2 5 %悼碑******梓 9 4 .3 4 0 6 .4 4 %*******肺** 7 7 . 6 8 8 5 . 3 0 %*悼****** * * * * * * * 6 9 . 0 3 6 4 . 7 1 %* 6 3 .1 2 2 4 .3 1 %****帥* 5 8 . 1 7 7 3 . 9 7 %梓肺梓$ 5 4 .4 9 9 3 .7 2 %**枠" %* * * * * * 4 9 . 3 9 4 3 . 37 * * * * 4 3 . 6 2 8 2 . 9 8 %* 4 0 . 5 9 4 2 . 7 7 %*碑** * * 掌 3 1 . 2 8 9 2 . 1 4 %* 2 2 . 7 0 7 1 . 5 5 %* * * .1 3 %梓 1 6 . 5 5 1 1 1 1 . 1 7 7 0 . 7 6 %* 5 . 8 2 0 0 . 4 0 %* 3 . 0 7 3 0 . 2 1 % 4 6 5 . 4 6( O e g r e e so fF r e e d o m:2 1 4 8 0 ) 0 . 0 5 6 2 4 1 R o wC o o r di n a t e s R o w l R o w 2 R o w 3 R o w 4 R o w 5 R o w 6 R o w 7 R o w 8 R o w 9 R o w l 0 R o w l l R o w 1 2 R o w 1 3 R o w 1 4 D i m l D i m 2 D i m 3 D i飢4 D i n 5 0 . 1 8 0 5 6 6 . 0 8 9 8 3 4 ー. 0 2 8 7 1 3 ー. 0 7 4 7 8 1 ー. 1 0 7 3 1 8 0 . 2 0 8 1 3 3 ‑ . 0 3 3 0 4 6 ー. 1 0 7 3 1 8 0 . 0 0 3 4 6 0 ー. 1 0 7 3 1 8 ー. 0 7 5 7 8 7 O .1 6 0 8 5 0 ー. 0 1 5 2 9 0 0 . 0 0 7 1 7 2 . 1 0 2 3 7 4 . 0 5 4 1 6 8 ー. 0 4 3 0 6 3 ー. 0 3 0 5 6 4 0 . 0 4 0 0 3 7 ー. 0 1 7 2 8 3 ー. 0 1 6 9 1 1 0 . 0 4 0 0 3 7 0 . 0 2 8 7 0 4 0 . 0 4 0 0 3 7 . 0 2 5 1 5 9 0 . 0 2 3 4 9 0 0 . 1 1 1 1 4 6 0 . 0 1 5 8 9 1 . 0 4 5 2 0 0 . 0 1 5 7 2 7 ー. 1 5 0 8 5 8 0 . 0 0 1 1 2 2 •1 2 6 5 8 2 0 . 0 4 5 6 8 1 0 . 0 1 5 6 1 5 ー. 1 2 6 5 8 2 O .0 6 0 6 6 9 ー. 1 2 6 5 8 2 •0 0 4 3 4 9 0 . 1 1 6 5 4 1 ー. 0 8 2 1 3 6 0 . 0 3 5 7 7 9 . 0 1 2 6 8 1 0 . 0 7 3 4 0 4 ‑ . 0 5 6 9 4 5 0 . 1 0 1 2 0 3 ‑ . 0 0 9 5 9 6 O .0 2 4 6 4 8 0 . 0 6 8 8 4 9 ー.0 0 9 5 9 6 0 . 0 7 5 1 6 6 ー.0 0 9 5 9 6 0 . 0 9 7 4 5 6 ー. 1 2 4 1 0 0 ー. 0 4 1 9 0 3 O .0 4 3 4 0 1 . 1 5 3 0 3 2 . 0 0 7 7 2 1 0 . 0 4 5 7 2 3 ー. 0 0 5 3 2 0 0 . 0 3 5 7 4 2 O .0 3 2 2 5 3 0 . 0 0 7 5 0 4 0 . 0 3 5 7 4 2 0 . 0 5 1 7 6 3 0 . 0 3 5 7 4 2 ー.0 2 0 3 0 9 ー. 1 7 5 6 2 9 0 . 0 7 2 3 8 6 0 . 0 2 8 6 1 2 D i n 2 D i m 3 D i m 4 D i m 5 . 0 6 1 8 3 8 0 . 0 5 3 4 2 9 ー. 0 5 3 9 1 1 0 . 1 1 6 1 4 5 ‑ . 0 0 1 1 5 6 0 . 0 5 8 2 5 9 ‑ . 1 7 7 8 4 0 ー. 0 8 2 6 0 8 0 . 1 3 9 3 1 7 ー. 0 7 3 6 3 2 ー. 0 0 1 1 5 6 0 . 0 3 6 5 1 5 0 . 0 0 1 5 7 6 0 . 0 4 1 1 1 3 0 . 0 9 5 2 6 1 0 . 1 8 6 8 5 0 O .0 9 4 0 2 5 ー.0 9 8 4 0 7 ー. 0 1 4 7 0 0 0 . 0 7 1 0 6 6 0 . 0 2 6 9 9 9 ー. 0 4 3 4 5 1 ー.0 6 8 2 6 7 O .0 6 9 8 7 9 ー. 0 1 4 7 0 0 ー. 0 1 6 7 8 6 ー. 1 1 8 0 8 4 ー. 1 0 8 7 6 3 ‑ . 0 1 7 3 4 9 ー. 0 9 1 4 3 8 九 日4 6 0 2 3 ー.0 7 4 0 4 0 O .1 0 8 4 9 7 0 . 0 3 7 2 0 0 ー. 1 4 3 1 3 3 0 . 0 5 6 4 2 4 ー.0 3 5 2 0 6 ー. 1 3 6 3 8 5 O .1 0 8 4 9 7 ー. 1 2 0 9 2 6 0 . 0 0 4 5 6 3 O .0 2 0 0 2 3 0 . 0 1 7 9 3 1 0 . 0 2 1 7 7 3 ー. 0 2 7 9 4 8 ー. 0 4 8 0 7 3 ー. 1 0 4 7 4 9 O .0 4 6 2 9 3 ー. 0 9 1 7 8 9 一. 0 8 9 1 4日 0 . 0 9 9 5 8 9 ー. 1 4 8 4 3 0 . 1 0 4 7 4 9 0 . 0 1 4 5 8 6 O .0 9 5 5 0 0 0 . 0 6 6 6 3 1 ー ー ー 自 ー ー ー ー R o wC o o r di n a t e s D i m l R o w 1 5 R o w 1 6 R o w 1 7 l !o w 1 8 l !o w 1 9 K o w 2 0 R o w 2 1 R o w 2 2 R o w 2 3 R o w 2 4 R o w 2 5 R o w 2 6 R o w 2 7 R o w 2 8 . 1 1 4 8 3 7 0 . 0 0 5 6 5 7 ー. 1 4 3 2 7 9 0 . 0 4 0 7 9 5 ‑ . 0 5 6 5 8 1 0 . 0 7 1 2 8 4 0 . 0 4 7 2 1 4 0 . 0 1 9 9 9 5 ‑ . 0 1 6 5 1 0 0 . 1 5 5 8 1 4 ー. 0 5 6 5 8 1 ー. 1 5 7 9 2 6 0 . 0 0 7 6 8 9 ー. 0 9 1 7 0 8 ー ー 64‑

日本 5A5ユーザー会 (5U G卜..J) SAS/GRAPHソ フ ト ウ ェ ア に よ る カ ス タ マ イ ズ グ ラ フ 作 成 の 実 際 石井宏司 閥 S A Sイ ン ス テ イ チ ュ ー ト ジ ャ パ ン セールスサポート Using SAS/GRAPH S o f t w a r et o create customized graphics: ‑ some useful h i n t s‑ 要旨 K o j iI s h i i S A S Institute ]apan L t d . 6 ‑ 4 Akashicho Chuo‑ku T o k y o SAS/GRAPHを使用して適用業務を行う場合に、 「 こ こ を も う 少 し こ う し た い 」 と い っ た カ ス タ マ イ ズ の 要 求 に 対 し て 、 SAS/GRAPHは 手 間 さ え か け れ ば 十 分 に 対 応 で き る ス ペ ッ ク を 持 っ て い る 。 過 去 に ユ ー ザ か ら 問 い 合 わ せ の あ っ た と こ ろ を 中 心 に 、 今 回 は SAS/GR A P Hの カ ス タ マ イ ズ グ ラ フ 作 成 に つ い て 、 コ ー デ ィ ン グ 例 も 紹 介 し な が ら 述 べ る 。 キーワード SAS/GRAPH ANNOTATE DSGI 1 はじめに SASシ ス テ ム は 、 そ の リ リ ー ス 6. 07よりの X ウ イ ン ド ウ 等 の GUIサ ポ ー ト と 、 独 自 の 拡張の結果として、対話的に処理を進めていくことを前提とした機能が特に強化された。例えば SAS/GRAPHの グ ラ ヌ イ ツ ク エ デ ィ タ 機 能 も 、 ま さ に そ の 典 型 的 な 例 と い え よ う 。 その一方で、定型業務においては、パラメ」タ値の設定変更あるいは入力データの切り替え程度 のインターフェースのみで、・パッチ的なプレゼンテーション資料作成を行いたい場合が多いのも 事実である。 SAS/GRAPHの プ ロ シ ジ ャ 群 も 基 本 的 に そ う い っ た 定 型 処 理 を 行 う 、 い わ ば オブジェクトなのであるが、その出カについては当然のことながら、万人のニーズをすべて満た す も の で は 有 り 得 な い 。 そ こ で SASシ ス テ ム で は 豊 富 な オ プ シ ョ ン 群 と 、 非 常 に 柔 軟 な プ ロ グ ラ ミ ン グ 言 語 で あ る D A T Aステップを用いる、各種の描画機能や、 S A Sマ ク ロ 言 語 な ど の よ うなプログラムの開発ツールも用意している。 以 下 の 章 で は 、 こ れ ら SAS/GRAPHの カ ス タ マ イ ズ 用 ツ ー ル に つ い て い く つ か の 例 を 紹 介し、それらの特徴・注意点・使い分け等について述べる。 2 カスタマイズ用ツール 2. 1 オ プ シ ョ ン 群 ノ〈ージョンアップにともない、以前のパージョンでは ANNOTATE機 能 を 使 用 し な け れ ば 描けなかったようなグラフが、オプション指定だけで儲けるようになった。また、グラフそのも ‑65

のの形態が決まれば、車由やシンボル、タイトル、凡例等のカスタマイズをすることになるが、こ れらのオプションステートメントも非常に柔軟になっている。オプション指定だけで思い通りの グラフが描ければ、それが最も簡単なカスタマイズといえよう。下記にいくつかこれらの例を挙 げ る ( こ れ ら は 主 に V 5から V 6への誌張にあたる)。 'GCHARTプロシジャ VBARでの統計量出力が可能になった。 'GCHARTプロシジャ H B A R、 VBARの 平 均 値 棒 グ ラ フ に 標 準 誤 差 を 追 記 す る こ とができるようになった。 ‑箱ヒグプロット図が描けるようになった。 'GPLOTで回帰線を引く際、その回帰式をグラフ中に一緒に出力可能になった。 .凡例出力位置が変更可能になった。 .BY処理時、 B Y変数の値をタイトルから参照できるようになった。 等 。 例えば、 P L O T図中に凡例を重ねて出力する場合、以下のような簡単な指定で済む。 ステートメントオプションを使用した場合 ︐ . ー 宮内 ︐︐︐ nkupEMRドlu ︐︐︐ )J) ) vnL14 Ruphu‑hu bnL 唱 ︒9'b q '' 勾 n e t t ( ( ( 一‑ニ= t ih lh th ︐︐︐ n円UFEMFVM ︐︐︐ ) ) ) )4 d n J b 1 A ︐ A nJbnybnJbnyb '''' ・ ︐((( 一一‑ nnvA4JvntuA4JV RU 勾 t7 ︐A 2 ‑ ‑ ‑ ηLHMMmHM ' O)︐)︐)'; ︒ ︒ t 勾 ・ 7 quDnu 司u p u q u F M .︐.︐︐.︐︐.︐︐ 内U 川 r 勾 u n 4 u nu 川 nJb'EA 唱}ム n ︐ u nJb'nJb︑司﹄J︐nJhu︑︐J︐nJhu︑司﹄J︐ ''A4JV'nyb' 唱}ム nU1JRunL1JRunL1JRunL1j nxun4u・︐n4u・︐nL・︐14 .︐.︐.︐︐nruphu t nJbFKJv'tAnJhMFKJV14nJb 句A 内 U ' uNμUNμMNH H t 勾t ' t 勾t ' 勾 勺 t 勾t ' 勾 TよTATAnFU 勾t''f︑nnv'rt︑のxu・︐f︑nnv n u n u n u ' n O 守Jv= 勾t n J = tqd= t 勾 勾 TJTJTJPort‑umf︑・umft‑umrk ‑ ‑ 一 一 一 ‑ n b = 司υ = η L = 1 4 = Tム TATA'HMnLTUHMηLYLHMnLTUHM 44 ︐AA︐AA‑‑A ︐︐︐nJbphuy ょに JV︐fム phuyよ 骨 骨H M m ' F u ・ p u F u ・ F U P U ‑ P U F u .︐M nu'''nbum i 句 pωMnlApbMn14PωMH . ︐ M n ‑ ‑ 一 一 一 一 n b n U 勾t D a n u 勾t D a n u 勾t D z n u MnpbHVHVHV﹁︑un︐f︑quuH﹁︑F‑MurkquuH 'tAFhu‑‑一一‑==一一一‑一一一‑‑‑‑一一‑ P︑unドしupvunHURド且・nHURド且・nド且・nHURN‑‑RHAnHUFHAFHA =yL→inHLM AAnUTAnunU 田町 →iMnnnrLYLMnnunドb A A f J 山w n 民 ロ υ P L M T L → i v A V A p u v n nu 守' u ‑ 一 一 ‑ ‑ ‑ n ド L U T E U Y よ M n h U M m H U M n = p し Fし Pし n民 F u n n y i p u ' l y L T ム →iVAFUVA 官" P A P A P A R υ D A nuvψ 令 'tAnJb 内 4Jv==‑一一一一一‑一一一= TBUVAIL‑LILPUpupupupupupupu nvanHυnHυ ハ UPLM F U → i R U ロυRυ H nuuMHMHM 小 c L Y Y Y Oi ハ HUnva円︑叫円︑dn︑JMMNμ nk n v a RUN; =.︐ 戸︑d︑︑﹄J RMVA ハ Uud 川 nkTA PEunvA AA= F E M PLM︐f︑ nMUH= AApb nnHU 戸︑dTBU =AA ELVv nu nυ1J HM mwH nU 1JTL nHLMYEb nHURドlu 'lVA ︑ M P‑ ‑ UNμFEM ;;I ( 日間 M M同 MMNμ= マ ' l y よ → A T L l .︐nHV ハ H V ハ HVHHURドLU 1 ム 7 J T J T J F U ロυ nu‑‑一一一‑TAAAH MmTATAyinkyL n H L M Fhuw'''nvAMNμ PLMM 脅 Mmnupu yL︐︐︐→inドLM .︐====︐I︑nE MHnHunvnvnv=Fhu TAMNMMm= P︑MRドLMRドLMnHunk ニ FU→ipLMYよpu AARドLMTAnunU→inu → A T L n n p b T U ' l n民 A A f / 山w n 民 n D q M n u h H U ru‑‑‑一三nHυnkυ 勾 =FEMFEMFEunvAFEM →iVA nHυψ 令 唱 } ム nJbA4JV S E A 句 TLVATLTLYLhu nrnununuum FU→i ロυ ロυ ロυ p b n u M 山 M 山 M 山 FU FEME‑uvvAVVAVVARドlu nHυnv且 F︑MF︑︼戸︑dyEb n M n v A RUN; これと同じ様なことを、このようなオプション無しで実現しようとすると下記のようになる。 ステートメントオプションを使わない場合 GOPTIONS HPOS=80 VPOS=25 GUNIT=CELLS; p o p o

出力 1 J O Rl (. G S E G . G P U 汀 R A P H l コマンド=) ; : い ミ 0 . 1 乃ぐ¥ E冨 0 . 1 0 1 0 . 0 ‑ 0 1 ‑ 0 . 1 ‑ 0 . 1 ‑ 0 . 1 ‑ 1 . 0 1 0 1 1 1 R このようなオプションキーワード、オプションステートメント等の機能を知らないまま過ごし て し ま わ な い よ う に 、 ユ ー ザ ー ズ ガ イ ド は も ち ろ ん の こ と 、 SASテ ク ニ カ ル レ ポ ー ト 等 の マ ニ ュアルは熟読せずとも一瞥するぐらいは心がけた方がよいだろう そのほか、特殊な使用方法としては、プロシジャの本来目的とする以外のグラフを描かせるよ うな場合もあろう。例えば、 GPLOTプ ロ シ ジ ャ は 散 布 図 や 折 れ 線 グ ラ フ を 描 く た め の プ ロ シ ジャであるが、 SYMBOLステートメントで、 INTERPOL=NEEDLEオプションを 指 定 し た 場 合 に WIDTH=オ プ シ ョ ン 値 を 太 め に 設 定 す る こ と で 、 棒 グ ラ フ 様 の 図 も 描 く こ と ができる。この機能を使えば、折れ線と棒グラフの重ね合わせも比較的簡単に実現できる。また、 G 3 Dプ ロ シ ジ ャ の SHAPEニオプションで PRISMシェイプを使用して、 GCHARTの BLOCKチャート様のものを描くと、 TILT.ROTATEのコントロールが可能になる。 しかしながら、このような使い方は、制約が多く、あまりお奨めできない場合が多い。が、比較 的有用と思われる例として、 GFONTプ ロ シ ジ ャ を 使 用 し て 、 い わ ゆ る ピ ク ト グ ラ フ を 描 く と い う の が あ る 。 こ の フ ォ ン ト 作 成 に つ い て は 、 x . Yの 座 標 値 を も っ た SASデ ー タ セ ッ ト で あ れば何でも良いわけであるから、 SAS社 提 供 の 地 図 デ ー タ セ ッ ト も ち ょ っ と し た 加 工 だ け で 、 フォントデータとして使用することができる。これについては、 2 . 3 ANNOTATE機 能 のところで紹介する。 2.2 GREPLAYプロシジャ よく見られるグラフのタイプとして、折れ線グラフと棒グラフの重ね合わせが挙げられるが、 こ の よ う な 重 ね 合 わ せ に GREPLAYプ ロ シ ジ ャ の テ ン プ レ ー ト 機 能 を 使 用 す る こ と が で き る 。 以下の例では、 STARチ ャ ー ト の 複 数 グ ル ー プ 対 比 の た め の 重 ね 合 わ せ を 行 っ て い る 。 GOPTIONS NODISPLAY; PROC GCHART DATA=SASUSER.CLASS; 胃H ERE SEX='F'; PATTERN C=PINK V=PINO R=6; STAR HEIGHT/MIDPOINTS=56 TO 6 8 BY 3 SUMVAR=WEIGHT NAME='STAR̲F' STARMIN=O STARMAX=200 SLICE=OUTSIDE VALUE=NONE NOHEADING; PROC GCHART DATA=SASUSER̲CLASS; '; WHERE SEX='M PATTERN C=CYAN V=P5N45 R=6; ‑67‑

STAR HEIGHT/MIDPOINTS=56 T O6 8B Y 3SUMVAR=WEIGHT NAME='STAR̲M' STARMIN=O STARMAX=200 S L I C E = O U T S I D E VALUE=NONE NOHEADING; P R O C GSLIDE NAME='TITLES'; TITLE H = 1 F=CENTX J = L 'Overlay S T A RC h a r t ' ; R U N ; GOPTIONS DISPLAY; P R O C GREPLAY NOFS IGOUT=GSEG TC=SASHELP.TEMPLT TEMPLATEニ W H O L E ; TREPLAY I:STAR F I:STAR M I : T I T L E S ; R U N ; Q U I T ; 出力 R A P H l 叩R K .G S E G .T E H P L A T E コマンド=> Ov e r l . a y STARC hart 5 9 5 6 6 8 テンプレートによる重ね描きの際の注意点としては、 SASが デ ー タ 値 に よ っ て 軸 や ス ケ ー ル を最適化しないよう、明示的に各オプション値を記述しておく必要があることが挙げられる。 また、 1つ の グ ラ フ イ ッ ク カ タ ロ グ 中 に 同 一 の エ ン ト リ 名 が 2度以上出力された場合に、 SAS が 自 動 的 に R E N A M Eしてしまうことにも注意する必要がある。この場合は、 G R E P L A Y プ ロ シ ジ ャ の D E L ET ‑Eス テ ー ト メ ン ト に て 、 前 も っ て 使 用 し た い エ ン ト リ 名 を 削 除 し て お く とよいだろう。 2. 3 A N N O T A T E機 能 先の 2. 1で 述 べ た よ う な 、 ラ ベ ル を つ け る 、 直 線 を 引 く と い っ た 程 度 で あ れ ば N O T Eステ ートメントだけでも対応可能であるが、グラフ中のデータ値に応じた位置に何らかの追記を行う、 あるいは任意の図形を書き込む、さらには、プロシジャで用意されていないタイプのグラフを描 く場合などは、 A N N O T A T E機能を使用するのが最もポピュラーな方法である。 A N N O T A T Eの例題は、マニュアルに多数紹介されているので、ここでは、 2. 1で ふ れ た G F O N T プ ロ シ ジ ャ を 使 用 し た ピ ク ト グ ラ フ の 例 を 紹 介 す る 。 こ の 例 中 で は A N N O T A T Eマ ク ロ を 使 用している。 data o s a k a ; retain c h a r '0' l p' p ' ; p a n ; s e tm a p .Ja where i d = 2 7 ; r u n， ‑68‑

libname gfontO 'myfont'; p r o c gfont data=osaka filled nameニosaka nodisplay; r u n ; ; data s a l巴s r sales @@; i n p u t y巴a cards; 1 9 8 0 100000 1 9 8 5 125000 1 9 9 0 160000 data a n n o ; %annomac; %dclanno; l 巴n gth t巴x t $1 6 ; s e ts a l巴s ; 巴s txt=put(sal巴s，c0 田m a1 0 .); sa1 %syst巴m ( 2，2，2 ) ; y巴a r，sales/2， ' 0 '，white，0，0，sales，osaka，5 ) ; %Iab巴1( %Syst巴m ( 2，2，4 ) ; 覧1 ab巴1( y巴ar，sa1巴s，sa1 巴s t x t，whit巴 ，0 ，0 ， l ，c 巴n t x，1 ); ru n， p r o c gplot data=sal巴sannotat巴=anno; p l o ts a l巴s*year/vzero haxis=axisl vaxis=axis2; symbo1 1 c=whit巴 v=non巴 i=non巴; axisl o r d巴r=(1980 t o1 9 9 0b y5 )o f f s巴t = ( 1 0，1 0 ) p c t minor=non巴; axis2 l a b巴I=non巴 valueニ none style=O major=none minor=none offs巴t = (，3cell); r u n ; 出 力 説A P H 1 ' J OR K . G S E G . G P L O l ， ‑ コマンド=) 1 日0 ， 0 ∞ α ・ ー 主あ， )0 1 0 0 ， ∞o 3 1 9 8 0 1 9 ! 調 。 1 9 8 5 Y E A R A N N O T A T E機 能 使 用 時 の ポ イ ン ト と し て は 、 X S Y S . Y S Y S変 数 に よ る 座 標 系 の 選 択 、 また、文字表示系座標履歴と描画系座標履歴の使い分け、等が挙げられよう。座標系の選択では、 それぞれ、以下のような特徴を考慮するとよい。 ︒な ︒要れ い必さ なが慮 き整考 で調が ロプ・ 定て E 指つ T はよ O でに N 等値 T ヤンO ジヨ O シシ F ‑69 プオ E ESL DOT IPI LVT S ・︑ GHは はは A 8C9 7A4 nL o 円q U 一 14系 ((ア 系系リ ア位エ リ単ン エL タLリ 一 アC ス 一E ク レ 、 。

2.4 DSGI.IML Graphics 従来から、 SAS/IMLプ ロ ダ ク ト で は SAS/GRAPHの グ ラ フ ィ ッ ク ス 機 能 を 直 按 コ ー ル す る た め の イ ン タ ー フ ェ ー ス を 持 っ て い た 。 SASリリース 6. 0 6よ り 、 類 似 の 機 能 と い える DSGI (DataStepGraphicslnterface) が BaseSASでも サポートされるようになった。両者とも、描画の手順はほぼ同じである。流れとしては、 ① SAS/GRAPHと の イ ン タ ー フ ェ ー ス を 起 動 ②描画スペースの設定 ③パラメータ定義、オブジェクト配置 ④描函 ⑤ SAS/GRAPHと の イ ン タ ー フ ェ ー ス を 終 了 の 5つ の ブ ロ ッ ク を 持 つ ( 場 合 に よ っ て は ④ と ⑤ の 聞 に 描 函 ス ペ ー ス の ク ロ ー ズ の ス テ ッ プ を 含 む場合もある)。③で設定可能なオブジェクトについて両者で若干の差異がみられる(下表)。 DSGI o IML Graphics 。 。 。 楕円の描画 x 格子の描画 × 軸の指函 × 円描画時の円周座標取り出し × L 1F 0 で な い 任 意 の x 定義済みビューポートの呼び出し。 もっとも、 D A T Aステップ、 IMLとも高度なプログラミング言語であるため、 lステップで はコールできなくても、基本的な描線・塗りつぶしを任意に組み合わせることでほとんど全ての タ イ プ の オ ブ ジ ェ ク ト を 作 成 す る こ と が で き る 。 ま た 、 DSGI と IML Graphicsの 決定的な違いとして、 DSGIでは、 GASKル ー チ ン に よ る 、 現 在 の GOPTIONS値等の 参照が挙げられる。これは非常に有用で、例えば、設定されているデパイスドライパの種類に応 じて色の割り当てを切り替える、あるいは、グラフイツクカタログ内のエントリ名を照会して、 新規に作成するエントリ名をユニークなものにしたり、といったことが可能である。また、逆に G S E Tルーチンをつかえば、 GOPTIONS値 を 設 定 す る こ と も 可 能 な の で 、 表 示 し た い 文 字の長さに応じて、 H P O S値 を 動 的 に 変 更 す る 、 と い っ た こ と ま で 行 え る 。 DSGIの一例を示す。 o ︑ 内 山 .︐.︐ ))︐ ︐︐ 川 川 目 川 ) nυ ︐ . ︽ ︽u nunυnu n h u v nununJ h U 内 h u' 内 ︽ ︽ nu n U H U 目 ︐︐.︐ nυ n υq''u ︐︐ 1 11At' .︐.︐.︐.︐.︐.︐ ηu ' I A n h v ︑︑︐︐︐︑︑﹄︐︑︑︐︐︐︑︑﹄︐︑︑﹄︐︑︑﹄'''n ゐ 内 ︐︐︐︐︐︐ A X U ・' q L ' wn n w u an‑an‑ ‑'azvnun FI‑‑‑. ・ 1 A E e e n L A U R J v a q︐ EJ+1 ︑ ︐. ':﹄ 1l・ daetau‑‑14U14uz e '且 e e y r ・' t ・︐︐.︐ 11 ︐.︐︐ bAwyrcnK01J2U1jn31JonU1Jnu a'''''F ︑Jvny︑ pJVA11lea︑ pJVA1pb p L ︐ .. ︐ ︐ ︐ ︐ . ︐ . ︐ ︐ ︐ ︐ ''IAn'uη U44 F h u︐ ︐ ︐ ︐ ︐ . ︐ ︐ ︐ .︐︐︐︐︐︐︐ F I ρhβ VF・ 1 ' ρ V F ρ﹂ ・︐ ・ + 1 ''''''nυρ ﹂ 胃1 4qM u ・ ー 内 ρuqM n υqM crnrnrnynynrTinyvdnug‑‑nynyyAnr paeeeeenvyt‑loy‑‑0 1 ・ =errrrretsTACt‑‑CTA t‑‑1111111IIIlli 弓 ‑ ‑ a FLnu ハ unununu・ ' A A︐ .PAOEW‑Y&・ ・ '1 0﹂ ‑ E M T ・ 1 0 n M・ ︐ ︑ EJ'PLnahpLPLnahPT司 APTAPTA'g4ょ g T A︐ ・ u ︐ 一 '''''r h ︑︐︐ ︐f kP' ・f k f k ' ' ' fK h fkr︑ h f k w r︑ E ‑ ‑ t ' 且 f k r︑ h fkfkr︑ ︑ hr h wfkw l・ ・ ・ ・ ・ 1anug+L+・ 1 + ・ ー 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 . AU+L+L AU+1. A U Q ︾ 刊 u n u AUEOEVOEVOEVOEVOEVOEVEF‑‑eerazvr nunu‑TAF‑‑cdpapapapapaqMqM・ AucdqM・ AuqM・ A U o‑zzzzzzzzzzzzzZEE ‑‑==一‑==‑一一一====一‑==== ・ 2upLPLnahpLPLPLPLPLPLPLPLnahpLPLPLPL + 1 ・ F‑‑PAP‑‑PAP‑‑F‑‑FAF‑‑PAP‑‑F‑‑PAPE‑FAF‑‑F‑‑ nur+1 n u a ・AU σ0 ‑70‑

内 し V d ρ t ) ︐ . ︐ w u ﹄ q ny ︐ ( 内 d ' h μ ν nF1‑ F 1 =W6 ︑ 肉・ r c = g s e t ( ' f i l c o l o r '，1 ) ; 0，4 4，3 3，I I，O，3 6 0，O ) ; r c = g d r a w ( ' e l l i p s e '，5 ) ; r c = g s e t ( ' f i l c o l o r '，2 d oy = 5 0t o5 4b y. 5 ; 9，y ，3 0，1 0，9 0，1 3 5，0 ) ;e n d ; r c = g d r a w ( ' e l l i p s e '，4 r c = g s e t ( ' f i l c o l o r '，3 ) ; r c = g d r a w ( ' e l l i p s e '，4 9，5 4，3 0，I O，9 0，1 3 5，O ) ; ) ; r c = g s e t ( ' f i l c o l o r '，2 d oy = 4 5t o4 9b y. 5 ; 0，y ，3 0，1 0，1 3 5，9 0，0 ) ;e n d ; r c = g d r a w ( ' e l l i p s e '，5 r c = g s e t ( ' f i l c o l o r '，3 ) ; 0，4 9，3 0，I O，1 3 5， 9 0，0 ) ; r c = g d r a w ( ' e l l i p s e '，5 ) ; r c = g s e t( ' f iI c o l o r '，1 d oy = 2 0t o3 0b y. 5 ; 0，y + I O，9 + y / I O，3 + y / 3 0，O，3 6 0，O ) ;e n d ; r c = g d r a w ( ' e l l i p s e '，3 r c = g s e t ( ' l i n t y p e '，I ) ; r c = g s et(' 1i n c o l o r '，4 ) ; ) ; r c = g s e t ( ' l i n w i d t h '，1 r c = g d r a w ( ' e l l a r c '，3 0，4 0，I O，3，O，1 8 0，O ) ; ) ; r c = g s e t ( ' f i l c o l o r '，3 r c = g d r a w ( ' e l l i p s e '，3 0，3 9，I O，2，O，3 6 0，O ) ; r c = g s e t ( ' f i l c o l o r '，I ) ; r c =g dr a w(，fi 1 1' ， .， 2 6，21，2 0，2 6，2 6，21 .5，2 2，26， 3 1，3 3，3 7，3 7，3 6，3 6 ，3 4，3 2 ) ; r c = g t e r m ( ) ; r u n， 出力 R A P H l 旬以 G SEG.CAKE コマンド=> 2 . 5 その他 カスタマイズといえるかどうか疑問だが、変わったところでは、入力データの加工のみで、標 準 で は 描 け な い グ ラ フ を 描 く と い っ た 場 合 も あ る 。 下 記 の 例 は G 3 Dプ ロ シ ジ ャ で 疑 似 的 に 同 ‑ x.y座 標 上 に 複 数 の Z値を表示させたものである。 ‑71‑

data g 3 d ; i n p u t x y z @@; cards; 1 1 1 1 1 2 1 13 1 14 2 2 1 222 2 2 3 2 2 4 3 3 1 332 333 334 441 442 4 4 3 444 p r o cs o r t data=g3d; b y xy ; run+ data g 3 d ̲ 2 ; retain adjust; s e tg 3 d ; b y xy ; i f first.y t h e ns d j u s t = O ; e l s e adjust=adjust+O.OOOOOOOOl; y=y+adjust; r u n . p r o cg 3 d data=g3d̲2; scatter x*y=z; r u n i 出力 ' r ' OR K .岱 E G . G 3 トi r UR A P H 1 コマンド=) Z 4 3 2 4 X 4 : 0 1 3 機能呼び出しの簡素化 前述のように、 SAS/GRAPHで は 何 通 り か の カ ス タ マ イ ズ 方 法 が 用 意 さ れ て い る が 、 A N N O T A T Eの よ う な 手 続 き 型 の 指 定 で は 、 当 然 の こ と な が ら 、 オ ブ ジ ェ ク ト が 増 え れ ば 、 ス テ ー ト メ ン ト 自 体 が 増 え る 。 ま た 各 機 能 と も 一 長 一 短 あ る た め 、 1つ の 機 能 で 全 て を 描 く と い う訳に行かない場合もあろう。つまり、複雑なグラフになればなるほどコーディングは長くなる。 作成したコーディングをプロトタイプとして保存しておき、使用の都度、毎回コーディングを変 更していたのでは余りにも面倒である。そこで、少なくともプロシジャ呼び出し程度のパラメー タ 指 定 で 済 む よ う に 何 ら か の 策 を 講 じ る 必 要 が あ る 。 手 段 と し て は 、 S A Sマ ク ロ 言 語 の 使 用 や ストアドプログラム機能等が考えられる。 72‑

3. 1 マ ク ロ ー 1 マ ク ロ の 作 成 に つ い て は 大 き く 2つ の タ イ プ に 分 け る こ と が で き ょ う 。 1つ め と し て は 、 単 一 の D A T Aス テ ッ プ ま た は P R O Cス テ ッ プ 内 で 、 ス テ ー ト メ ン ト ま た は 文 字 列 を 展 開 さ せ る 場 合 が あ る 。 こ の タ イ プ と し て は S A S社 提 供 の A N N O T A T Eマ ク ロ が 挙 げ ら れ る 。 こ の マ ク ロ は 通 常 の S A Sの マ ク ロ コ ー デ イ ン グ が テ キ ス ト フ ァ イ ル で 提 供 さ れ て い る の で 、 内 容 を 見 れ ば 、 同 様 の も の は す ぐ 作 成 可 能 で あ る 。 例 と し て 、 A N N O T A T Eマ ク ロ で は 提 供 さ れ て い な い、正多角形の描画データ作成のマクロコーデイング例と、同様のユーザ定義マクロを使用した コーディング例およびその出力を示す。 世m acro po!ygon(x， 1 * X co‑ordinate 1 * Y co‑ordiname y， r， color， pattern， t y p e . l i n e， angle， color2 * 1 * 1 1 * radius of the circumcircle * 1 1 * color for filling pattern * 1 1 * pattern for polygon * 1 I本 number o f vertex * 1 1 * line type * 1 1 *angle，0 i sa t 3 o'clock * 1 1 *color for outline くoptionaI>*1 N 世i f N&color2 ニ " 首 then 首I e t color2=&color; N= 覧i f N&angle 覧t hen 覧I e t angle=O; 一̲step=atan(1)*81品t y p e ; N N 一 一 angI=&angle/360*atan(1)*8; function='POLY ' ; N 世i f N&colorN n e 首t hen color=N&co!or ; N n e ; style=N&pattern ; line=品1i x=&x+品r*cos(̲̲angI); y=&y+品r*sin(̲̲angI); output; function='POLYCONT'; 首i f N&color2N n e 本'覧 then color=N&color2N; d o ̲̲i=̲̲step t o atan(1)*8 b y s t e p ; N*N N 一 angI+ 一 一i ); x=&x+&r*cos(一 yニ 品y +品r*sin(一̲angI+一 一i ) ; output; e n d ; drop ̲̲step ̲̲ang! ̲ ̲ i ; 首m end polygon; 使用例 data a n n o ; 話a nnomac; 首dclanno; %system(3.3， 4 ) ; 話a nnomac2; 1 *く = = = MACRO that contain definitions o f 首POLYGON世 ，E LLIPSE &首 W A V E . * I 首p olygon(lO，l O，8， white， x 2，3，2，1 5 ); 世p olygon(80，2 0，2 0，r e d，r l，7，1，9 0 ) ; 話e Ilipse(50，5 0， 2 0，5，O， 3 6 0， yeIlow，1 3， 3.white，O . 5 ) ; 首e1 1i pse( 15，8 0， 4• 1 6，6 0，3 0 0，pi nk，s，1 .pi nk• O .3 ); 首w ave(50，5 0，15.80.green，I.5.puIse， 4 . 4 ) ; 首w ave(50.50，l O，1 0，cyan，1，3.triangle.8， 8 ); 覧w ave(50，5 0，8 0， 2 0，blue.2， 2，sawup，6，8 ); 首w ave(IO，I O . 8 0， 2 0， white， 2，1，s i n e，8， 3 ); r u n ; proc ganno annotateニ a n n o ; ‑73

r u n ; 出力 叩R K . G S E G . G A N H I R A P H l コマンド=) D A T Aス テ ッ プ 内 で 展 開 さ れ る マ ク ロ の 作 成 時 の 注 意 点 と し て は 、 . S Y M P U Tル ー チ ン に よ る マ ク ロ 変 数 割 り 当 て が 使 え な い た め 、 マ ク ロ 内 だ け で 使 用 す る 一 時 的 な 変 数 は D A T Aス テ ッ プ 変 数 を 用 い る こ と に な る が 、 元 デ ー タ に 存 在 し 得 る 名 称を用いるとデータの上書きをしてしまうので命名には注意が必要である。 -サブルーチン的な構造を組み込む場合でも、 LINK~RETURN は使えないので必ず DO~END を使用する。 等があろう。また、使用時の注意点としては、 ‑基本的に複数のステートメントを持っている訳であるから、" 0 / 0 マ ク ロ 名 ; " の 1ステー ト メ ン ト で あ っ て も " 1F...THEN % マ ク ロ 名 ; " 等 と し な い よ う に す る 。 等があろう。 3. 2 マクロ ‑ 2 もう lつ の タ イ プ と し て は 、 複 数 の P R O Cステップ・ D A T Aス テ ッ プ を 含 む 場 合 が あ る 。 このタイプとしては、 2. 2で ふ れ た G R E P L A Yプ ロ シ ジ ャ を 使 用 し た 複 数 グ ラ フ の 重 ね 書 き が 代 表 的 な も の で あ ろ う 。 ま た 、 例 え ば A N N O T A T Eで 使 用 す る 座 標 値 割 り 出 し の た め に S A S / S T A Tの 高 度 な 解 析 機 能 を 利 用 す る 、 と い っ た 使 用 法 も 考 え ら れ る 。 例 と し て A N N O T A T Eに よ る 、 い わ ゆ る 1Dプ ロ ッ ト を マ ク ロ 化 し て み る 。 %macro idplot(data=一last̲， x=x， y=y，i d = i d，font=none，oPtions=); data anno; length function style $ 8 xsys ysys $ 1 t e x t $2 0 0 ; H retain function 'Iabel 'style H&font xsys ysys ' 2 ' ; s e t &data; x=&x; ; y =品y text=&id; run， proc gplot data=̲̲anno annotate=̲̲anno; p1 0t yネ x/&options; 1 1c ニw hite v=none i ニn o n e ; s y田b0 run， qU 1t; ‑74

%mend; 使用例 話i dp1 0t( data=sasuser• c1ass， x=hei ght， y = wei g ht，i d=na me ); 出力 ， r GRAPH1 コマンドニ〉 旬以.G S E G .G P L O T Y 1 5 0 1 4 0 1 3 0 1 2 0 1 1 0 P H I L I P U 1閃 ROBERf S H A R O H ~JWM抽LFRED ∞ I 9 0 8 0 7 0 6 0 5 0， S ' ] HOy J O H H 四 円EC臥 T A G A I L 叫 鵬 炉 問 YJEFFREY 臥R E H 1 5 0 7 0 6 0 8 0 X マクロ作成のポイントとしては、やはりプロシジャ同禄、最低限のパラメータ指定で済むように、 キーワードパラメータによるパラメータ設定を使用して、パラメータにデフォルト値を与えてお くのが使い易いであろう。上記マクロで、例えば直前に作成されたデータセットを使って処理を 行う場合は、 DATA=パラメータは省略可能である。 3. 3 ス ト ア ド プ ロ グ ラ ム D SG 1では、 lつ の デ ー タ ス テ ッ プ 内 で 全 て の 処 理 を 行 っ て し ま う こ と が で き れ ば 、 SAS リリース 6 . 06か ら の ス ト ア ド プ ロ グ ラ ム 機 能 を 利 用 す る こ と が 可 能 に な る 。 た だ し 、 変 数 名 の固定などの制約は多い。ストアドプログラムでのパラメータの外部からの指定には、任意のパ ラメータデータセットを定義するようにしておけばよい。例として、グラフイツクエディタでは 非常に簡単に行うことができる、グラフの任意位置への他のグラフの張り込みを行うプログラム の例を示す。 1 * Storing Step * 1 1*********** Configuration f o r storing * **********1 goptions nodisplay; proc gtestit; r u n ; 1* <==== making dummy GRSEG entries. data gl̲par田 s ;r u n ; 1* <==== making d u田m y parameter dataset. goptions display; *1 *1 1************ Store the program ************1 data n u l lー 1 pgm=sasuser.̲glink; 7 ̲gc̲lib̲ ̲gc̲cat̲ $ 8 ; length catalog $ 1 *<== Defaults * 1 retain catalog 'work.gseg' name ' g l i n k 'x ly l 0x 2y 21 0 0 ;1 s e t gl̲parms; i f index(catalog， ' .')=0 then catalog=compress('work.'Ilcatalog); ' .' ) ー1 ); ̲gc̲li b̲= s山 str(catalog，l，index(catalog， ̲gc̲cat̲=substr(catalog，index(catalog，' .' ) + 1 ) ; rc=gset( 'catalo g '， ̲gc̲li b ， 一 ̲gc̲cat一 ); 7 5

令 内 ''内 内 内 )HU ︐ . HU l b ‑ HU 内 内 HU ︐ r ' ︐ n y HU 内 ︐ V A ︐ nb H 内 U HU l ︐ r ' し 内U 1i H H 内U AHU 'nu‑‑‑nu nU1A ・' J J 1ょ . ︐ ︐ ;l; 1JfJ1J . ︐ 内 HU1 よ A H U v し m ' ' HUVJAHU ︑ l l'l ;内 '')l') m ' ' HU内H U ρ VVA内H U ' ν a ︑ ρ ︐ .︐.︐CIM‑‑‑︐ ・ し 伊豆 目 1ょ n U 1 J a q b n U 1 J・ l a''1 ょ ‑ h u ‑ ‑ n L 1ょ.︐ E'1A'''qb' し 伊豆 し︾ ・' ' t ' ' ' t ' ' ' '1 J ﹄.︐内 ﹄ ・ 内﹄.︐ ﹄ ・ 内 ・ ・ ﹄ ︐ 伊豆 'V nv+LV U+ー ρ V U w 山 n F uuwn F + 1 nunMEnucJMβ vnuznvcJMβ vnu ewAunsw onSAU 'leBaneEanp ;c:A;Ar‑‑‑EA‑‑Ar;ιu 作 し j'vwt'vwt ︑ ( ( ︐ ︐ ︐ ( ︐ ︐ ︐ (︐︐ ( ( 1J h f ︑ h fh b f︑ ︑ h fh b ' 且 田 t '且 f︑ h f ・ ・ :inug+ー +1 + L n y + ー + 1 + ・ ︑Lnuznyv ︑ n a E E e a E・ EeaaE AV v‑ V +L ﹄ . ︐ a ' a e a p a e a e a e a﹄ ﹄ ・ ﹄ 6nzonzonzon6n6n6 O O O W6. n ro 唱 ・ ‑Ww‑ = = = = = = = = = = = nlwnlwnlwnhvnlwnlwnhvnlwnlwnlwnlw V‑ V V‑ p a ﹄ V‑F・ 1 ﹄‑ V ﹄ ﹄‑ V ﹄‑ V﹄‑ V ﹄‑ V ﹄‑ p a ﹄ run， 1 * Usage Step * 1 1 * * * * * * * * * * * * Parameters setting ****キ * * * * * * * 1 data gl̲par凹 5; 1 * Para皿eters: Default input dataset na凹 e . * 1 catalog = 'work.gseg'; I キ : T h e catalog name f o rg r a p h s .* 1 base ='gtesti t l ' ;1 * :Base graph entry name. * 1 l i n k = 'gtestitZ' ;1 * :Linked graph entry na田e . * 1 x l =5 5 ;1 * :Coodinate o f Lower‑Left‑X， * 1 y l =1 0 ;1 * ( i nP C T ) Lower‑Left‑Y， * 1 x Z =9 5 ;1 * Upper‑Right‑X， * 1 y Z =9 0 ;1 * a n d Upper‑Right‑Y. * 1 name =' g l i n k ' O utput entr yn . a凹 e . ;1 * * 1 ru n， 1 * * * * * * * * * * * * Run stored progra皿******キ*キ * * * 1 data p g皿=sasuser.̲ g li n k ; run， ストアドプログラム機能を使用する場合の注意点としては、ソースコードは格納されないので、 ]途 、 自 分 で ソ ー ス コ ー ド を 保 存 し て お か な け れ ば 後でなんらかの修正を行ないたい場合には、.531 ならないこと、また、 S A Sのリリースが変わると使えなくなるので、 リ リ ー ス ご と に ソ ー ス コ ードを実行し直さなければならないことが挙げられる。 4 おわりに 紹介した各カスタマイズ用ツールは、互いに機能が重複している様な部分が多少なりとも存在 する。どの機能を使っても実現できそうなカスタマイズを行う際に、どのツールを使うかの選択 は 、 各 ユ ー ザ が 判 断 す る こ と で あ る が 、 そ の 基 準 の lつ に 、 開 発 効 率 と 実 行 時 の 効 率 が 上 げ ら れ よ う 。 内 容 よ っ て 一 概 に は い え な い が 、 例 え ば 、 D S G rで 可 能 な 既 存 グ ラ フ の 張 り 込 み を 含 ま な い グ ラ フ の 作 成 は 、 全 く 同 じ も の を A N N O T A T E機 能 で 描 く こ と は 比 較 的 た や す い 。 し か し 、 A N N O T A T Eで は 一 旦 S A Sデ ー タ セ ッ ト を 出 力 し た 上 で 、 さ ら に S A S / G R A P H のプロシジャを起動しなければならない。これは実行速度にそのまま影響する。なお、 3 . 3で 示 し た グ ラ フ 中 へ の 他 グ ラ フ の 張 り 込 み は 、 実 は 、 作 り 込 み に つ い て も 実 行 時 C P U秒 に つ い て も G R E P L A Yによる重ね書きを使用してマクロ化したほうが、 D S G r よ り も わ ず か で は あ るが効率はいい。 ‑76‑

日本 5A5ユーザー会 (5U G卜..J) 庖舗マーケテイング支援システムに於ける SASの 活 用 事 例 一 数値情報の地図上でのビジュアル化 光i 峯伸明 株式会社 日本総合研究所 Actual Cases F o r Marketing Support System B yS A S N o b u a t iK o u z a w a T h eJ a p a nR e s e a r c hI n s t i t u t e， L i m i t e d . 要 旨 (株)日本総合研究所では、数年来、量販庖・金融機関などの多庖舗展開業種を対象 として「庖舗マーケティング支援システム」を開発してきた。そのシステム開発のテー マの lつは数値'情報の地図上でのビジュアル化である。 今回は、エンドユーザー向けに開発を進めている情報のピジュアル化の開発事例を紹 介する。 1.メッシュデータの背景に行政界地図を表示。 2 . 行政界地図への数値'情報ハッチング。 3 . サーフェスマップの背景に行政界地図を表示。 キーワード: GMAP、 ANNOTATE、 DSGr l.はじめに (株)日本総合研究所では、数年来、量販庖・金融機関などの多庖舗展開している業 種を対象として「庖舗マーケティング支援システム」を(ホスト機上で)開発してきた。 なかでも、①地図データ上に企業の内部データや外部統計データを加工分析した結果 を表示する機能、②内部データや外部統計データを使って地図上に商圏(営業エリア) を設定する機能は必須の開発項目であった。 近年の大庖法改正、金利自由化など各種規制緩和の中で、量販庖・金融機関など多庖 舗展開をする業種は、迅速な意思決定を求められている。企業のマーケテイング担当者 自身が自由にデータを加工分析し、分析結果を視覚的に判断できるデータ加工、すなわ ち数値情報のピジュアル化が求められている。 そこで、弊社では SASソフトを使用し W/Sや PC上で上記のような機能を持つシ ステムの開発を行った。 今回は、エンドユーザー向けに行った開発事例の一部を簡単に紹介する。 7 7

2 . 事例紹介 ① 事例 1: メッシュデータの背景に行政界地図を表示。 狙い … 人口、世帯数(国勢調査データ)、商庖数、年間売上高(商業統計デ ータ)、事業所数(事業所統計データ)などのメッシュ単位で提供さ れているデータを表示し新規庖舗展開のための立地選定を行う。 背景に行政界地図を表示することによりメッシュ図だけでは判断しに くい地域の特定及び特性の把握を行ないやすくする。 方法 … メッシュの描画及びメッシュデータのハッチングは GMAPプロシジャ、 背景の行政界地図は ANNOTATEデータセットを使用している。 課題 … メッシュ図の出力範囲と行政界地図の出力エリアを完全に一致させるよ うに切り出すこと。 首都圏における第三次メッシュ(データ=人口)の背景に市区町村行政界地図を表示した例 図一 l ‑78 一

② 事例 2: 行政界地図への数値情報ハッチング。 狙い … 地名表示された行政界地図に、売上高、入居客数などの社内データをハ チングし、一目で実績が分かるようにピジュアル化する。また、ある 基準に基づいて商圏(営業エリア)となる行政界の外周を表示する。 方法 … 行政界の描画及び、数値'情報のハッチングには GMAPプロシジャ、地名 t e pGraph 表示とそれに伴う地名部分の背景の白抜きには D SG1(同1aS I n t e r f a c e)、鉄道表示及び商圏外周の表示には ANNOTATEデータセ ットを使用している。 課題 … GMAP及び ANNOTATEにおける座標系と、 DSGIにおける座 標系が異なっている為、地名表示の位置が本来の各行政の図心に対し、 若干ずれている。 庖舗シェアをハッチングした丁目境界地図上に鉄道、商圏外周を表示した例 図 ‑2 ‑79一

③ 事例 3: サーフェスマップの背景に行政界地図を表示。 狙い … 売上高、入庖客数などの社内デー夕、人口・世帯数といった外部統計デ ータを三次元的に表現する。 方法 … サーフェスマップの描画には GMAPプロシジャ、背景の行政界地図は ANNOTATEデータセットを使用している。 課題 … GMAPでの VIEWPOINTに対する投影角の算出方法が未公開の ため背景の行政界地図を完全に一致させることが困難。 庖舗シェアを表すサーフェスマップの背景に丁目境界地図を表示した例 図‑3 3 . 最後に ここで紹介したのは、あくまでも一事例であり必ずしも完成されたものではない。最 近ユーザーの数値情報のピジュアル化に対するニーズは高まりつつある。 今後も SASを使って顧客ニーズに合ったピジュアル化に挑戦していきたい。そのた めには、 SASの未公開情報のさらなるオープン化を期待したい。 ‑80 一

システム概要(参考) 地図表示に於ける基本的な流れは、次のようになる。 地図データ 地図出力範囲設定 分析項目設定 カテゴリ一 鉄道データ 主要幹線道路データ 色・ハッチングパターン設定 出力情報設定 商圏出力機能 主要河川データ 出力装置設定 図 ‑4 ※ 囲み表示されている部分が事例に於て紹介した拡張機能である。 従来よりある地図システムの基本機能については、 SUGI一J ' 92論文集を 参考にされたい。 ‑81一

日本 5A5ユーザー会 (5U G卜..J) G M A Pプロシジャのマップデータセット作成法 一主題図のためのベースマップ入力を中心に一 吉本剛典 兵庫教育大学・社会系教育講座 AWay o f Creating M a pD a t aS e t sf o rt h eG M A P Procedure w i t ha nI m a g e Scanner Processing o fB a s eM a p st oP r e s e n t Statistical Maps 一 T a k a f u m i YOSHIMOTO Department o fS o c i a lS c i e n c e sa n dH u m a n i t y . Graduat eC e n t e r .H y o g oU n i v e r s it yo f Teacher Education Y a s h i r o ‑ c h o .K a t o ‑ g u n .H y o g o ‑ k e n .6 7 3 ‑ 1 4 . Japan 要旨 各種統計資料の地図表現は、自らの思考ツールおよび情報伝達のメディアとして有効で ある。 SAS/GRAPHの GMAPプロシジャは、主題図作成のための強力な支援環境 を提供している。ところが、縮尺 l万分 l以上の大縮尺地図を個別に作成する場合、ベー スマップの入力に存外手間取るものである。ポリゴンからなるマップデータセットを自作 するにはいくつかの方法があるが、本発表では、簡便かっ自由度が高く操作性にも優れた 方法を提案する。すなわち、イメージスキャナからパーソナルコンビュータの図形プロセ ッサに白地図を入力し、その機能を利用して編集した図形ファイルを解析して、地図デー タを摘出する方法である。 キーワード G M A Pプロシジャ G M A P Procedure ，マップデータセット mapdata s e t， a s em a p ，主題図 s t a t i s t i c a l map ， ベースマップ b a r g es c a l emap 大縮尺地図 l 1.はじめに 各種統計資料の地図表現は、作成者自身の思考ツールとして、また、情報伝達のメディ アとして、多くの場面で重要な役割をはたす。 「地図に表現する」とき、作成者が直面する課題には図 1のような局面が想定される。 このうち「何を」の部分は、個々の主題によって要請される空間情報および特性情報と不 可分である。 Iどのようにして」の中の、 「形式」とは結果として得られる地図の表現形 式をどうするか、 「方法」とは地図を得るまでの過程をどうするか、の問題である。地図 の表現方法のうち「理論」の部分には、たとえば投影法や数値計算法など、基礎的・概念 的な領域が含まれる。一方「技術」の領域は、主題との独立性が強く、最近のコンビュー 「地図に表現する」 「一「何を」 I一形式 . . . . イ . ‑ 」一「どのようにして J一寸 「一理論 ー 」一方法イ 」ー技術 ̲̲A 図 1.地図作成者が直面する課題 ‑83 一

タ利用の発展と普及により、 「理論 J i 形式」ばかりか「何を」の領域 i こまでインパクト を及ぼしつつある。 この「技術」の領域において、 SAS/GRAPHの GMAPプロシジャは強力な支援 環境を提供している。ところが、その入口と出口の部分、すなわち、入力するマップデー タセットの作成、および地図としての要件を満足する最終結果を得るための微調整は、意 外に繁雑で時間と労力を要する。とくに、一人の地図作成者が自前で構成したシステムを 自分自身で運用する場合、縮尺 1万分 1以上の大縮尺地図を個別に作成するには、ベース マップの入力に存外手間取るものである。 本発表では、イメージスキャナとパーソナルコンビュータを用いて、ポリゴンからなる マップデータセットを簡便に自作するための、自由度・操作性ともに優れた方法を提案す る 。 2. GMAPプロシジャによる主題図の作成 地図表現は、空間情報(地図)と特性情報(統計資料)を 1枚の図の上に実現して、白 地図から最終的に主題図を作成するプロセスである。 コンビュータシステムによる地図表現では、修正・追加・削除などの加工が容易なため、 1枚の基(もと)図からいくつかの種類の地図を作成することができるという便利さがある。 また、付与する特性変数値を変えることにより、試行実験やシミュレーションも可能であ る。このような利便性は、図 2に示すように手描きの場合と比較してみると明らかであろ う。コンビュータシステムによる場合には、入力空間情報=白地図と最終出力結果ニ主題 図とが分離され、その聞の処理過程=プロセスを地図とは独立させて自由に操作できるの 手描きの場合: )EE コンビュータシステムによる場合: 図 2. 地図作成の過程の比較 ‑84‑

である。 ただし、コンビュータシステムによる地図表現では、アナログの地図を点・線・面域か こ変換しておかなければならない。すなわち、アナログの地図→①→イ らなる数値データ i メージデータ→②→ベクターデータ→③→数値デー夕、の①②③についてそれぞれデータ の変換が必要となる。また、このようにアナログの地図をベクター化しておくと、拡大縮 小・移動・回転などの地図変換にも適合する。 S A S / G R A P Hに 入 力 す る マ ッ プ デ ー タ セ ッ ト は 、 地 図 の 数 値 デ ー タ と し て 標 準 的 な も の の 一 つ で あ る 。 表 1にまとめたように、 G M A Pプロシジャは 2次 元 お よ び 3次 元 の地図表現に特化した機能を有しているが、 CHORO ・SURFACE.PRISM. B L O C Kのいずれについても、入力するマップデータセットは共通の構造をもっ。 表 1. 主 題 図 と し て の 地 図 の 種 類 次元 類型 事例 G M A Pプロシジャ L 1N E 線 フロー図 流線図・流跡線図 ( A N N O T A T E ) ( A N N O T A T E ) AREA 面 コロフ。レスマップ 色分け地図 CHORO SURFACE 3次 元 イソフロレスマッフ。 等ポテンシャル線図 SURFACE 等値線図・等充線図 P R 1SM POINT 点 ドットマップ 分布図 BLOCK AREA' (面) カルトグラム 変形地図 ー 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 3. マ ッ プ デ ー タ セ ッ ト の 作 成 S A S / G R A P Hで は 、 日 本 全 国 や 東 京 ・ 大 阪 の 大 都 市 圏 な ど 、 小 縮 尺 ・ 中 縮 尺 の 範 0 0 0分 囲 に つ い て は い く つ か の 地 図 デ ー タ が 提 供 さ れ て い る 。 と こ ろ が 、 縮 尺 1万分 1、 5 1以上の大縮尺地図を作成しようとすると、 G M A Pプ ロ シ ジ ャ に 入 力 す る マ ッ プ デ ー タ セットを何らかの方法で自作することになる。 ポリゴンからなるマップデータセットを自作するにはいくつかの方法があるが、本発表 では、個別に白地図から出発して数値データからなるベースマッフ。を作成する方法につい て検討する。この間の処理過程に、小回りのきくパーソナルコンピュータを利用するのは、 一人の地図作成者が自前で構成したシステムを自分自身で運用することを想定しているか らである。パーソナルコンビュータは、ディジタイザ・イメージスキャナなどの入力デバ イスの制御に向いており、また、その上で簡便なエディタが走る。 白地図から出発して数値データからなるベースマッフ。を作成する方法のうち、ディジタ イザを用いて直接入力する 2通 り の 方 法 と 、 イ メ ー ジ ス キ ャ ナ に よ り 入 力 し て 編 集 し 摘 出 こは、そ する 3通 り の 方 法 を 比 較 し て 、 図 3のようにまとめてみた。これら 5通 り の 方 法 i れぞれ自由度と操作性において長短がある。 ディジタイザからポリゴンとして入力する方法によると、ポイントストリームデータを 直接作成することができ、そのコントロールコマンドが単純なため装置駆動ルーチンを比 F h d o o

白 ベ ス 編集 マ ツフ 仁三三ZEZZEEE こ コ 編集 仁玉互EZZZ 二 主 主 二 コ 解析・摘出 両 通7言 語E i 言語L五 五三三重三五タ エロコ十J F ょ‑5'時コ1 } 万 王 手 証 七 百=7 図3 . ベースマップの入力・作成方法の比較 入力 図形プロセッサ 編集 マウスでトレース プログラム言語 解析 摘出 描画・作図 確認・修正 エディタ 整形 図 4. ベースマップの入力・作成方法のフロー (図形プロセッサ利用の場合) ‑86一

較的簡単に作成できる。ところが、 ‑ 8入力した地図データを修正するには、さらにプロ グラムを組まなければならず、最初から入力しなおしたほうが早い場合もある。ディジタ イザ入力用のアプリケーションソフトを利用するにしても、調整が必要となる。また、デ ィジタイザから軌跡として入力する方法では、とりあえず入力できるので簡便であるが、 ストリームデータを点列トレースしてセグメント化する編集作業がかなり繁雑である。 イメージスキャナから入力して、ベクター化アプリケーションソフトやプロッタ出力ツ ールを利用する方法は、もともと直線や 2次曲線など関数曲線によって画かれた CADを 指向したものである。そのため、不規則な境界線の多い白地図から連続直線のみによるポ リゴンを摘出するには、前後の調整作業に相当な時間と労力を要する。 ポリゴンからなるマップデータセットを自作するには、イメージスキャナから入力して 図形プロセッサを利用する方法が、地図作成者にとっての自由度が高く操作性もよいとい う点で最も優れている。図 3において、左に寄っているのは、早い段階で白地図をデバイ こ対する編 ス入力できることで操作性のよさを意味し、右が広いのは、地図の数値データ l 集・整形の自由度が高いことを表している。 イメージスキャナからパーソナルコンビュータの図形プロセッサに白地図を入力し、そ の機能を利用して編集した図形ファイルを解析して、地図データを摘出する方法の処理過 程を図 4のフローに示す。この方法は、いわば、図形プロセッサによる手動ベクター化と エディタによる編集・整形を組み合わせた方法である。 4. おわりに 作成したマップデータセットと、それを用いて描いたコロプレスマップの一例を示すと 図 5のようになる。このような大縮尺の主題図は、思考ツールおよび伝達メディアとして、 当該地域における都市化の進展を考察するに当たり大変有効である。 SAS/GRAPHの GMAPプロシジャは地図表現の強力な支援環境を提供している が、地図としての要件を満足する最終結果を得るためには、いくつかの点で微調整が必要 である。たとえば、方位とスケールを入れにくいし、レジエンドについても、最適な配置 に至るまでにはかなりの試行錯誤を要する。しかしながら、これらの問題点もその大部分 は、もともと込み入った、不規則な要素の多い地図の処理のややこしさに起因するもので ある。 地図の処理について、個々に対応する数多くのプログラムや、逆に汎用性は高いが重た いプログラムを作成することは効率的でない。予想される限りの地図の処理に対応できる こ、操作性を向上しようとする ように汎用性を高めようとすると、操作性が悪くなり、逆 l と、地図の処理の自由度が制約されてしまうからである。 本発表は、主題図のためのベースマップ入力という視点から、 GMAPプロシジャのマ ップデータセットの作成法について検討したものであるが、地図表現システムについて、 自由度と操作性の適度な均衡をはかりながら、利用環境の整備を.進めることは、なおシス テムの利用者=地図作成者自身に負わされた課題である。 ‑87‑

摘出された数値データ: AH斗￨￨丁 N F =9 6 S M =l .O O O N oF g T p C I W d :C o o d i n a t e s 16 0 7 2 : 7 4 4 6 9， 8 4 4 6 3， 8 1 4 4 8， 9 4 4 4 8， 、 、 1 1 1 4 5 5， 9 8 4 7 4， 8 7 4 7 3， 7 9 4 8 2， 7 4 4 6 9，‑ 9 9 ‑ 9 9 9 3 60 7 2 :1 6 6 5 3 0，1 7 6 5 31 . 7 3 5 5 4， 1 7 9 5 4 7，1 1 5 4 5 4 8，1 3 0 5 5 7， 1 1 3 5 5 4，1 1 8 5 4 5， 1 1 2 5 4 0，1 1 8 5 31 . 1 6 6 5 3 0，‑ 9 9 ‑ 9 9 1970 巴工日 1 ~三ヨ 2 m 霊盟 3 ̲ 4 整形された数値データ: 1 7 44 6 9 1 8 44 6 3 1 8 14 4 8 1 9 44 4 8 11 1 14 5 5 1 9 84 7 4 1 8 74 7 3 1 7 94 8 2 1 7 44 6 9 9 31 6 65 3 0 9 31 7 65 3 1 9 31 7 95 4 7 9 31 7 35 5 4 9 31 5 45 4 8 9 31 3 05 5 7 9 31 1 35 5 4 9 31 1 85 4 5 9 31 1 25 4 0 9 31 1 85 3 1 9 31 6 65 3 0 1990 田工田 1 匡三ヨ 2 題霊圏 3 図 5. 作 成 し た マ ッ プ デ ー タ セ ッ ト と コ ロ プ レ ス マ ッ プ の 例 (兵庫県小野市・社町周辺地域における都市化の進展) ‑88 一 ̲ 4

日本 5 A 5ユーザー会 (5U G卜 J) W A N一 分 散 処 理 環 境 下 で の S A S利 用 林唯博 農林水産省農林水産技術会議事務局筑波事務所電子計算課 U s eo f SA S u n d e rt h ec o n d i t i o no fW A N & Distributed Computer Environment Tadahiro H a y a s h i Computer D i v i s i o n .T s u k u b aO f f i c e .A g r i c u l t u r e . Forestry a n dF i s h e r i e s R e s e a r c hC o u n c i lS e c r e t a r i a t .M A F F Kannon‑dai2 ‑ 1 ‑ 2 . Tsukuba‑shi .1 b a r a ki ‑ k e n .J a p a n 要旨 F D D I &イ ー サ ネ ッ ト L A N及び 1N Sネ、y ト 8 4で 構 成 す る ワ イ ド エ リ ア ネットワーク上で、 H P 8 0 0 0 / 8 8 7 Sをサーバーとし、 H P 8 0 0 0 / 7 5 0に 接 続 し た X 端 末 を ク ラ イ ア ン ト と し て U N I X版 S A Sを利用する。 H P 8 0 0 0 / 7 2 0に S A Sの 基 本 セ ッ ト (Ba se、 S T A T、 G R A P H、 A S S I S T、 I N S I G H T、 CONNECT) を 導 入 し 、 拡 張 機 能 を 利 用 す る 場 合 は 筑 波 セ ン タ ー の H P 8 0 0 0 / 8 8 7 Sの S A Sを利用する。 キーワード :LAN、 1N Sネット 8 4、 ク ラ イ ア ン ト ・ サ ー バ 、 U N I X版 S A S 1. は じ め に U N I X版 S A Sは X ウ イ ン ド ウ の 機 能 を フ ル に 使 っ て い る た め 極 め て ユ ー ザ イ ン タ フ ェ ー ス が 良 い ア プ リ ケ シ ョ ン に 仕 上 が っ て い る 。 ま た 、 R I S Cチ ップの出現等によりワークステーションの処理性能が飛躍的に向上し、メイン フ レ ー ム 版 S A Sに 対 し て U N I X版 S A Sの 比 較 優 位 が は っ き り し て き た 。 し か し 、 多 数 の ワ ー ク ス テ ー シ ョ ン で S A Sを 使 う 場 合 に は メ イ ン フ レ ー ム 版 の S A Sに 比 べ て 経 費 的 に 必 ず し も 有 利 に は な ら な い こ と が あ る 。 こ れ に 対 応 して S A S社 で は ワ ー ク ス テ ー シ ョ ン の 同 一 機 種 で の ボ リ ュ ー ム デ ィ ス カ ウ ン トを行っている。 FDDIや イ ー サ ネ ッ ト 等 高 速 の L A Nで は X ウ イ ン ド ウ の 持 つ ク ラ イ ア ン ト ・ サ ー バ 機 能 を 利 用 し 、 ワ ー ク ス テ ー シ ョ ン を S A Sの サ ー バ ー と し 、 複 数 のX ウインドウ端末をクライアントとして利用することができる。 ワ イ ド エ リ ア ネ ッ ト ワ ー ク で の S A Sの 利 用 は 、 回 線 ス ピ ー ド の 制 限 等 か ら メ イ ン フ レ ー ム 上 の S A Sを 端 末 か ら 使 う 方 式 が 一 般 的 で あ る が 、 ネ ッ ト ワ ー ク の 高 速 化 に 伴 い 、 ワ イ ド エ リ ア ネ ν トワーク上で X ウ イ ン ド ウ の ク ラ イ ア ン ト ・ サ ー バ 機 能 を 利 用 し て 高 性 能 U N I Xサ ー バ 上 の S A Sを 遠 隔 地 の L A N につながっている X ウインドウ端末から利用できるようになった。ワイドエリ 89‑

ア ネ ッ ト ワ ー ク 上 で Xウ イ ン ド ウ の ク ラ イ ア ン ト ・ サ ー バ 機 能 を 実 現 す る に は 少 な く と も 84KBPSの 回 線 ス ピ ー ド が 必 要 で あ り 、 高 速 デ ジ タ ル の 専 用 回 線を使うか、 1N Sネット 84の 回 線 交 換 を 使 う 必 要 が あ る 。 農 林 水 産 研 究 計 算 セ ン タ ー で は F D D I &イ ー サ ネ ッ ト L A N及 び 1N Sネ ット 84で 構 成 す る ワ イ ド エ リ ア ネ ッ ト ワ ー ク 上 で 、 ク ラ イ ア ン ト ・ サ ー バ 機 能 を 利 用 し て U N I X版 の SASを利用している。 2. 農 林 水 産 研 究 計 算 セ ン タ ー の ネ ッ ト ワ ー ク 構 成 農 林 水 産 省 に は 29の 試 験 研 究 機 関 が あ り 、 部 支 場 所 を 含 め る と 全 国 80 ヵ 所以上に試験研究機闘が散らばっている。このうち、筑波研究学園都市には 1 1機 関 が 集 中 し て お り 、 農 林 水 産 研 究 計 算 セ ン タ ー の 筑 波 セ ン タ ー と 共 同 溝 で つ な が っ て い る 7機 関 ( 農 業 研 究 セ ン タ 一 、 農 協 生 物 資 源 研 究 所 、 農 業 環 境 技 術研究所、畜産試験場、農業工学研究所、家畜衛生試験場、食品総合研究所〕 に つ い て は FDDIで W A Nを 構 成 し て い る 。 各 試 験 場 内 は イ ー サ ネ ッ ト で L A Nを整備している。 筑波外の地方(東京も含む。〕には地域農業試験場、野菜等の専門試験場、 林 業 関 係 の 試 験 場 、 各 海 区 の 水 産 試 験 場 等 が あ り 、 研 究 員 の 多 い 20数 機 関 が 1N Sネット 8 4で 筑 波 セ ン タ ー と つ な が っ て い る 。 ( 図 2) 1N Sネット 84は 2つ の Bチ ャ ネ ル と lつの Dチ ャ ネ ル か ら 構 成 さ れ て お り 、 農 林 水 産 研 究 計 算 セ ン タ ー で は U N I Xの 標 準 通 信 プ ロ ト コ ル で あ る T C P/1Pと メ イ ン フ レ ー ム の 通 信 プ ロ ト コ ル で あ る D I N Aの 2つ の プ ロ ト コ ルを l回 線 で サ ポ ー ト し て い る 。 こ の う ち 、 TCP/IPは 1Pル ー タ ー を 使 い Bチ ャ ネ ル の 回 線 交 換 で 84Kbpsの 回 線 速 度 を 実 現 し て い る 。 ( 図 1) INSネット 64基樹脅戎 Bチャネル 64KbpsX2本 Dチャネル 16KbpsXl本 図. 1 ‑90

‑ = ‑ D D X ‑ P回 線 園田園圃高速伝送路 . . 端末装置設置機関 (平成 3年 2月改編) 図.2 3. 農 林 水 産 研 究 計 算 セ ン タ ー の シ ス テ ム 構 成 及 び S A Sの 配 置 筑 波 セ ン タ ー に は S A S等 国 際 的 に 評 価 の 高 い 研 究 用 の ア プ リ ケ ー シ ョ ン を 使 う た め の ア プ リ ケ ー シ ョ ン サ ー バ と し て HP8000/887S、 ス ー パ ー コ ン ビ ュ ー タ の C O N V E X C3820、 主 に 文 献 デ ー タ ベ ー ス を 使 う た め の ACOS3700等を FDD 1上 に 配 置 し て い る 。 各 研 究 機 関 に は 場 内 L A N の 核 と な る セ ク シ ョ ン サ ー バ と し て HP8000/750及 び X ウ イ ン ド ウ 端 末 3""'4台 、 研 究 員 50名 未 満 程 度 の 小 規 模 の 研 究 機 関 に は エ ン ジ ニ ア リ ン グ ワ ー ク ス テ ー シ ョ ン の HP8000/720を 配 置 し て い る 。 ( 図 3) S A Sを 全 国 の 研 究 機 関 で 使 う た め マ シ ン の 性 能 と 経 費 を 考 慮 し て 、 S A S のフルセ ν トを筑波センターのアプリケーションサーバに導入し、各試験研究 機関のセクションサーバにつながっている X ウインドウ端末から利用できるよ う に し て い る 。 筑 波 セ ン タ ー の 1N Sネット 8 4の 回 線 数 の 制 限 か ら 小 規 模 機 関 の エ ン ジ ニ ア リ ン グ ワ ー ク ス テ ー シ ョ ン に は S A Sの 基 本 セ ッ ト (Base S A S、 S T A T、 G R A P H、 A S S I S T、 INSIGHT、 C O N N E C T) を 導 入 し 、 こ れ 以 外 の S A Sの プ ロ ダ ク ト を 利 用 す る 場 合 は SAS/C ONNECTの 機 能 を 使 っ て 筑 波 セ ン タ ー の S A Sを 使 う こ と と し 、 で き る だ け分散処理を行うように構成している。 ‑91‑

農林水産研窓樽センターシステム構成 ( 巴Ei 泊 ， ) .t Q ):回線終端装宵. ・:ターミナ Jレアダプタ 0: トランシーパ 圃:ターミネータ .xターミナ Jレは X ウインドウのサーパ機能をもっ端末でセクションサーパとほぼ同程度の機能を実行できる 0 .1Pルータは:各{境問の LANを接続する機能をもっ。 . G~~;~h1'~~;'羽 li 言明センターシステムの全ての機能地引JIlできることを示す。 三豆豆豆81 i言￨鉾センターシステムのメインフレームのみの機能が利 m できることを示す。 . u z ‑亡こてこてコ内の研究室における X ターミナル，パソコン等は各試験研究機関において投伽したうえで利 J T Jできる ことを示す。 図.3 ‑92‑

図 .4 Xウ イ ン ド ウ 端 末 か ら SASサ ー バ ー に ロ グ イ ン し た と こ ろ ーーーーーー一部{ーーー『 ピュー グローバル 《ルプ 0 0 2 3 7 4 8 0 0 4 ρhHmhM 同 間恥岡剛 Mh 町時 向山凶一 町 削h h A U T O E X E C処理酔勤 ファイルは l u s r l s 2 0 s / a u t o e x e c . s a s . S A Sl n i t i a l l z a t i o nu s e d 6 6 6 s e c o n d s r e a lt i町 1 . O . 5 6 0 s e c o n d s cDuti田 A U T O E X E C処理を完了しました 図 .5 SASを 起 動 し た と こ ろ 93‑

4. X ウ イ ン ド ウ の 設 定 X ウインドウはネットワーク透過性に優れたウインドウシステムである。ネ ットワークでつながっている遠隔地にあるコンビュータで稼働しているアプリ ケ ー シ ョ ン の ウ イ ン ド ウ 画 面 を Xプ ロ ト コ ル で ク ラ イ ア ン ト で あ る X ウ イ ン ド ウ端末に伝え、画面を組み立てて表示する。最初に、 SASサ ー バ ー に ロ グ イ ンし、ディスプレイをクライアントに振り向ける s e t e n v DISPLAY ク ラ イ ア ン ト 名 : 0 . 0 次 に SASを起動すれば良い。 SAS起 動 時 の オ プ シ ョ ン で Xウ イ ン ド ウ を 振 り向けることもできる。 s a s ‑display ク ラ イ ア ン ト 名 : 0 . 0 SASサ ー バ ー と ク ラ イ ア ン ト の 機 種 が 異 な っ て い る 場 合 は タ ー ミ ナ ル タ イ プの違い、日本語コードの違い、文字フォントの違いによって巧く起動しない ことが多い。一般ユーザーはX ウインドウについての知識はほとんど無いと考 え、システムをセットアップする時に自動的にターミナールタイプ等を識別し o gi n ファイル等に設定しておくことが望ましい。 て 環 境 を 設 定 す る よ う .l 5. 運 用 し て F D D I &イ ー サ ネ ッ ト L A Nの 環 境 下 で は 極 め て 快 適 に 利 用 す る こ と が で きるが、 1N S ネット 8 4の ワ イ ド エ リ ア ネ ッ ト ワ ー ク 環 境 下 で は 画 面 の レ ス ポ ン ス が 遅 く 感 じ ら れ 必 ず し も 満 足 で き る ス ピ ー ド で は な い 。 今 後 は 、 Bチャ ネル 2本 を 同 時 に 使 っ て 128K bp sで の 利 用 を テ ス ト す る 等 利 用 環 境 の 改 善を図って行く必要がある。 一94 一

日本 5A5ユーザー会 (5UGト J ) S A S / C O N N E C Tソ フ ト ウ ェ ア に よ る 協 調 分 散 シ ス テ ム の 実 現 鈴木一彦 S A Sインスティチュートジャノ f ン R & Dセ ク シ ョ ン Cooperative Distributed e n v i r o n r n e n t using SAS/CONNECT Software ， i R & Ds e c t i o n .S A SI n s t it u t e Japan L t d . Kazuhiko Suzuk T o k y o . J a p a n 要旨 景気低迷の中、企業聞におけるマーケットの開拓競争は一段と激しさを増し、また、生 産コスト削減による利益追求型経営もとられ、これまで以上に厳しい時代となっている。 各マーケットが飽和状態にある今、情報を生かしたマーケット開拓が重要であることは言 うまでもない。 本論文では、これまでのメインフレーム中心の情報システムから、より情報を活用しや すくするための分散処理環境を実現するために検討すべき事項と SAS/CONNECT ソフトウェアにおける協調分散処理について説明する。 キーワード: はじめに これまでの企業情報システムは、メインフレームを中心とし開発されホスト上における 集中処理により運用されてきた。しかし、ワークステーション、パーソナルコンビュータ の価格性能比の伸びが大型機よりも高いことでシステム全体中での相対的比重が高まって きている。今後、 U N I X上 に お け る oL T P ( オ ン ラ イ ン ト ラ ン ザ ク シ ョ ン 処 理 ) の 進 歩により、メインフレームからワークステーションへのシステムの分散化がより進むだろ う。また同時にエンドユーザーにとって、よりフレンドリーなシステム環境が提供できる ことだろう。 1. 分 散 処 理 の 検 討 これまでのメインフレームでの集中処理の方式を如何に他システム環境へ分散し効 果を得るかについて検討しなければならない項目は多い。以下に検討すべき項目につ いて記述する。 ・ネットワークの選択 (SN A、 TCP/I P) ・既存アプリケーションの移行 (UN 1X環 境 へ の 変 換 ) ・運用コストの算出 ・ハードウェアの選択 ‑移行方法 (工数見積り) ‑分散処理の詳細 (サーバ一、クライアント両者の処理分担) この中でハードウェアの選択は、オープンシステム化を考えるならばマルチベンダ ーが基本となるが、標準化への進行過程である今、この選択にリスクを伴うこともと も事実である。また、ネットワークの選択にあたっては処理形態にあった通信プロト コルを選択する必要があるだろう。 Ed QU

2. 処 理 形 態 の 分 類 これまでのシステムの処理形態を以下の様に分類してみる。 2. 1 メインフレーム中心処理(ホスト集中処理) 各部門、各営業所からのデータは全てホスト上のデータベースに集中し、全て のアプリケーション処理はホスト上で行われる。また、利用者のターミナルのス クリーン制御もホスト上で行われ、ネットワーク上はスクリーンのデータが飛び 交っ。 データベース アプリケーション スクリーン制御 結果表示 2. 2 一般的なクライアント/サーバー クライアントのアプリケーションがサーバー側のデータベースに対して SQL 等を利用して必要なデータを要求し、クライアント側でアプリケーション処理が 行 わ れ る 。 こ の 形 態 は 、 ワ ー ク ス テ ー シ ョ ン 、 パ ー ソ ナ ル コ ン ビ ュ ー タ を LAN で接続した形が主流であるが、大企業の場合、重要なデータはメインフレーム上 のデータベースに存在しているため、メインフレームがデータベースサーバーと しての役割となり、取り出したデータをワークステーション、パーソナルコンビ ュータで加工し、表示を行うことが主体となる。この場合、データがネットワー ク上を頻繁に飛び交うことでシステム全体のパフォーマンス低下につながる恐れ があり、大容量データ処理 i こは注意が必要である。 データベース アプリケーション データ S Q L文 ( デ ー タ 抽 出 要 求 ) スクリーン制御 結果表示 nHd pb

2. 3 協調分散処理 サーバーとクライアント両者でアプリケーション処理が可能であり、処理内容 に応じて適切に配分し処理を行うことができる。両者聞は対等通信機能により処 理分散が図られる。 データベース アプリケーション 対等通信機能 アプリケーション スクリーン制御 結果表示 3. S A S / C O N N E C Tソ フ ト ウ ェ ア と 協 調 分 散 S A S / C O N N E C Tソ フ ト ウ ェ ア は 、 一 般 的 な ク ラ イ ア ン ト / サ ー バ 一 環 境 を 実現するだけでなく、アプリケーション処理をサーバーとクライアントで適切に配分 こ本ソフトウェアの基本機能について述 し処理可能な協調分散処理を実現する。以下 i べる。 3. 1 主 な 機 能 に つ い て ‑リモートサブミット機能 サーバー側でアプリケーション処理を行う場合に利用する機能である。 処理するデータがサ←パー側のデータベース上にあり、アプリケーションが扱う データが多い時などに頻繁にネットワーク上をデータが飛び交うことを回避する ことができ、システム全体のパフォーマンス低下を軽減できる。 ‑データ転送機能 こ存在するデータを S Q L ベ ー ス あ る い は 条 件 式 サーパ一、クライアント両者 l などにより抽出し、必要とする環境へデータを転送することができる。 ‑複数ホストへの接続 クライアント側から複数の異なったホストへ接続することができる。 必要とするデータが複数ホストに分散し存在していることはシステム上、特にま れではない。この様な時、必要となるホストへ接続しデータをクライアント側へ 統合することでアプリケーション処理が容易になる。 ‑97‑

3. 2 サ ポ ー ト す る 通 信 プ ロ ト コ ル S A S / C O N N E C Tソ フ ト ウ ェ ア で 主 に 使 用 す る 通 信 プ ロ ト コ ル を 以 下 に 記述する。 .TCP/IP U N I X環 境 で は 実 質 的 な 標 準 通 信 プ ロ ト コ ル と し て 普 及 し て い る TCP/I Pで あ る が 、 メ イ ン フ レ ー ム や ミ ニ コ ン に も か な り 普 及 し た と 言 え る 。 こ の プ ロ トコルは、異機種聞の接続を行うための解決策として多く利用されている。 S A S / C O N N E C Tソ フ ト ウ ェ ア は 、 こ の 通 信 プ ロ ト コ ル を 以 下 の O S上 で サポートしている。また、ソフトウェア名も一部紹介する。 oS名 ソフトウェア名 • Windows N o v e lL a n Workplace 4 . 0以 上 Microsoft L a n Manager 2 . 1以 上 WIN S o c kA B Iに 準 拠 し た ソ フ ト ウ ェ ア N E T MANAGE Cameleon 3 . 1以 上 •O S / 2 T C P / I Pf o rO S / 21 .2 .1 以上 •V M S D E C TCP/IPサ ー ビ ス イ ン タ ー フ ェ イ ス に 準 拠 し f こソフトウェア ‑ WIN/TCP Software ‑ U C X ー D E CTCP/IP Service f o r OPEN/VMS • UNIX T C P / I Pソフトウェア • MVS T C P / I Pf o rM V S KNET ( 米 フ ァ イ ブ ロ ニ ク ス / ニ チ メ ン デ ー タ シ ステム) 一T ELNETに よ る 接 続 は 可 能 • C M S TCP/IP f o rV M •M S P (開発中) T IS P (富士通製) • V O S 3 (開発中) KNET ( 米 フ ァ イ プ ロ ニ ク ス / ニ チ メ ン デ ー タ シ ステム) 一T ELNETに よ る 接 続 は 可 能 XNF/TCP (日立製作所製) 'EHLLAPI O S名 • Windows •O S / 2 ソフトウェア名 Access f o r Windows 3 2 7 0 J (略称、 AFW3270J ) (E 1C O N社 製 / メ モ レ ッ ク ス ・ テ レ ッ ク ス ) O S / 2拡 張 サ ー ビ ス 宇記載の製品は、一般に各社の商標または登録商標です。 ‑98‑ 1 .0 以上

'DECnet oS名 •V M S • Windows ソフトウェア名 D E C n e t Pathworks f o rD O SV 4 . 0以上 .APPC (拡張プログラム間通信〉 oS名 ソフトウェア名 •M V S ・C M S A P P C / M V S A P P C / V M •O S / 2 O S / 2拡 張 サ ー ビ ス Vl .0 以上 将己載の製品は、一般に各社の商標または登録商標です。 3. 3 プロシジャ名およびコマンド、ステートメント SAS/CONNECTソ フ ト ウ ェ ア で 提 供 す る SASプ ロ シ ジ ャ 名 お よ び コ マンド、ステートメントを以下に記述する。 SIGNONコ マ ン ド 、 ス テ ー ト メ ン ト リモートのホストへ接続する。 'RSUBMITコ マ ン ド 、 ス テ ー ト メ ン ト ロ ー カ ル 側 の SA Sア プ リ ケ ー シ ョ ン を リ モ ー ト 側 で 実 行 す る 時 i こ使用する。 リモート側での実行結果は、ローカル側のディスプレーに表示される。 'UPLOADフ。ロシジャ ローカル側のファイルをリモート側へ転送する。 'DOWNLOADプロシジャ リモート側のファイルをローカル側へ転送する。 SIGNOFFコ マ ン ド 、 ス テ ー ト メ ン ト リモートホストへの接続を切断する。 ~O 胸 h圃~ • m~・ d... ・切'"・ • p問 調 副 凶 ， po.，r r o r p r 吋 鴎b咽 j o b o t i ・ c l W r i b u .，且. ω. . ヨロ巴 ・ remoteho t b remuleho.t . u y o e h ̲・ ・ ~atODD.D・eU・- 3270 E時 前 陪 困 l o c a lbo . t . : ..~凶 ~m.凶 d ・ "_m叫 tipl.h鍋U ・ 1~・Jd..pl.y・ 0'".・ p . . . . • m1tipl・ ω . . . "， MOUp同 四 割 U唱 f o r p r 吋l.Ic t i o n 1 . l ‑99 ‑ 一 前旬。副

4. 今 後 の 拡 張 に つ い て SAS/CONNECTソフトウェアで不足している点をあえて述べるのであれば、 それは異機種間でのデータの共有であろう。利用者が要求するデータがホストを意識 せ ず に 利 用 で き る こ と が よ り 良 い EUC (エンド・ユーザー・コンビューテイング) 環境を実現する。 SASシステム l こ異機種聞のデータを共有することを目的とした SAS/SHAR Eソ フ ト ウ ェ ア を 現 在 開 発 し て い る 。 一 つ の ク ラ イ ア ン ト か ら サ ー バ 一 環 境 を 意 識 す ることなく利用者にデータを提供できる。 なお、このソフトウェアに関する説明は、他セッションで行う予定となっている。 5 . 参考文献 S A S / C O N N E C T Software Usage a n dR e f e r e n c eV e r s i o n6 u 日 n u

日本 5A5ユーザー会 ( 5UG卜 J) SAS/SHAREの務壊 岡田克己 ( 株 ) SASインステイチュートジャパン営業部 An Overview of SAS/SHARE Katsumi Okada Sales Department， SAS Institute ]apan Ltd. Tokyo， ]apan 要旨 SAS/SHAREは 、 SASデータ・ライブラリーに対する同時更新機能を提供するプロダクトである。複 数のユーザーが同ーの SASデータセットを使用してデータ入力やアプリケーション開発を行なう場合が具体的 な利用場面となる。本論文では、基本的な概念・機能について述べる。また、将来的に可能となる予定の異機種 間でのデータ共有についても触れるつもりである。 キーワード: SHARE CLIENT/SERVER REMOTE ACCESS ︑ ︑ ︑¥ 1.はじめに SAS/SHAREは 、 SASデータ・ライブラリーに対して同時更新を要求するようなアプリケーションの ために開発されたものである。同時更新とは、複数のユーザーが lつの SASデータ・ライブラリーに対して同 時に read/writeの操作をすることを指す。例えば、次のようなものである。 .2人のユーザーが FSEDITプロシージャーを使用して同ーの SASデータセットに対して並行し て更新をする場合。 このような機能は、 SASサーバーによって実現される。 SASサーバーは、独立した SASの知子単位とし て動作し、 SASデータ・ライブラリーに対する入出力を市胸する。サーノい管理下の SASデータ・ライブラ リーは、ユーザーから直接アクセスすることはできず、すべてサーバー経由で入出力古河子なわれる。 SASサー バーは、サーパー管理者により、独立した知子単位として、起動される。 SAS/SHAREには、次の 2つのプロシージャーとエンジンが含まれる。 'SERVERプロシージャー・. .SASデータ・ライプラリーに対する入出力制闘を行なう。サー パーの起動もこのプロシージャーで行なう。 .OPERATEプロシージャー・・・サーバー管理下のライブラリーやサーバーを利用するユーザー に関するレポートの作成を行なう。サーバーの終了も、このプ ロシージャーで行なう。 'REMOTEエンジン・・・個々のユーザーがサーバーと通信し(サーバー管理下の)共有データに ‑101‑

アクセス可能とする。 SAS/SHAREは、事羽生、 MVS・CMSの環境のみでリリースされている。 VMS.UNIX'Win dows等の環境のものは、開発中である。 2 . SASファイルの共有 2 . 1 OSレベルでのデータ共有 活常、 OSレベルでは、次の 2つの機能か古是供される。(図 ‑2. 1 参駒 'read‑only' ・・共有 SASデータ・ライプラリーは、 read‑onlyの属性で割当て られる。複数のユーザーが、同一ライプラリーの同一メンバーあるいは異 なるメンバーを同時に readできる。 .read/write.・・私用 SASデータ・ライプラリーは、 read/writeの属性で割 当てられる。割当てを行なったユーザーだけが、 read/write できる。 [ 図 ‑2. 1 ] OSレベルでのデータ共有 ド千里 ¥ r e ad/w r i t e r e a d/ w r i t e r e a do n l y ‑102

2 . 2 SASサーバーによるデータ共有(図ー 2 . 2参照) SASサーバーは、 SASデータ・ライプラリーに対する複数のユーザーからのアクセスを管理し、データの 整合性を維持する。 REMOTEエンジンは、 SAS/SHAREのために特別に提供される SASライプラリ ーと通信する場合、それぞれの REMOTEエンジンを起動 ー操作用エンジンであり、個々のユーザーがサーノ T する必要がある。 [図一 2 .2 ] SASサーパーによるデータ共有 r e adJw r i t e r e adJw r i t e r e a do n l y 2 . 3 サーバー・ライプラリーの設定 サーバーに登録された SASデータ・ライプラリーをサーバー・ライプラリーと呼ぶ。サーバーの管理者は、 ユーザーのサーバーに対するライプラリーの登録を制限することができる。この制限がかけられている場合、サ ーバーに対するライプラリーの登録は、サーバーの管理者にのみ許される。制限のない場合、個々のユーザーは サーバーに対して登録の要求をすることができる。 アクセス・モードは、活常、 read/writeが詰定されるが、特定のユーザーに対して read‑on lyの制限を与えることもできる。この場合、 updateの要求は、サーバーによって拒絶される。 他の SASデータ・ライプラリーと同様にサーバー・ライプラリーは、 ACCESS.CATALOG'DA TA'PROGRAM'VIEW の各タイプを含むことができる。 RACF等のセキュリティー用ソフトウエアの機能は、サーバー・ライプラリーに対しでも有効である。した がって、最自現 SASサーバーは、サーバー・ライプラリーに対する権限を持たなければならない。サーバーが ead‑onlyの権限しかない場合、サーバーを利用する個々のユーザーも当然、その市民りを受ける。 ‑103‑

3 . サーバー・ライブラリーに対するアクセスと鮒也市胸 3 . 1 サ ‑J‑{ー・ライブラリーに立すするアクセス サーバー・ライブラリーにアクセスするには、まず、 LIBNAMEを設定する必要がある。 LIBNAME は直接ユーザーの SASプログラムに記述することもできるが、サーバーの管理者がサーバーの名称等を変更し た場合、 LIBNAMEを変更しなければならない。これを避ける方法は、 SASマクロを利用することである。 プログラムに直接記述する場合は、次のように行なう。 libname libl 'sasdemo. share. data' server=svrl; 3 . 2 共有データの排他市胸 開也市胸のためのロック樹薄は、 SASサーパーが提供する。該当メンバーがオープンされた時点で、ユーザ ー(正確には、タスク)はロックの権限を得、クローズされた時点でロックは解放される。要求したロックが利 用可能でなければ、オープン要求は拒絶される。レコードに対するロックは、該当レコードが readされた時 点で有効となり、他のレコードが readされた時点、または、クローズされた時点で解肱される。ロックが利 用可能でない場合、レコード自体は readされるが、ロックできないという内容のメッセージが発行される。 ロックの種類は、オープン・モードまたは、相胸レベルによって決定される。オープン・モードには、 inp ut・update.0utputの 3種類がある。市胸レベルは、 SASデータセットの操作単位を規定する。 メンバーとレコードの 2種類の嗣胸レベルがあり、それぞれデータセット全体とオプザベーションを指す。 [表‑3 .1 ] 他のユーザー(タスク)に対するオープン・モードと嗣胸レベルの組合せの効果 オープン・モード メン/¥ー 制 御 レ J ミ 、 レコード J レ 1nput Update Output read可 update不可 output 不可 アクセス不可 アクセス不可 read可 read可 update可 update可 output 不可 outPut 不可 アクセス不可 DATAステップ及ぴ、各プロシージャーには、表‑3. 2のように標準の街胸レベルが設定されている。 ‑104 一

[表‑3 .2 ] 標準の市胸レベル DATAステップ オープン・モード 信仰レペル DATA 文 MODIFY 文あり MODIFY 文なし SET文 POINT=/KEY=オプションなし POINT=/KEY=オプションあり MERGE文 MODIFY文 POINT=/KEY=オプションなし POINT=/KEY=オプションあり UPDATE文 プロシージャー update outPut レコード メンバー input input レコード メンバー レコード update update input レコード メンバー レコード input オープン・モード 市胸レベル APPENDプロシージャー BASE=オプション DATA=オプション COPYプロシージャー IN=オプション MOVEオプションあり OUT=オプション FSBROSEプロシージャー DATA=オプション FSEDITプロシージャー DATAニオプション FSVIEWプロシージャー DATA=オプション EDITオプションなし EDITオプションあり PRINTプロシージャー DATA=オプション SORTプロシージャー DATA=オプション OUT=オプション SQLプロシージャー CREATE TABLE文 DELETE文 INSERT文 UPDATE文 update input レコード レコード input outPut outPut レコード レコード メンバー nput レコード update レコード 1np ut update レコード レコード input レコード input レコード メンバー 1 output outPut update update update メンノ fー レコード メン J~ー メンバー 4 . Cross‑Architecture Access (開発中) ネットワークで接続された環境においては、異機種間でのデータ共有機能が阜、要とされる。との機能も、 SA S/SHAREによって提供される。 MVSとOS/2あるいは VMSとHP‑UXのようにデータの内商法現 ‑105

が異なる場合にも、遺品的なデータ・アクセスとデータ共有を実現するのが、 Cross‑Architect ure Accessと呼ばれる機能である。 例えば、 OS/2上のアプリケーションから MVS上のデータに対して LIBNAMEを発行することにより、 ユーザーは、遺品約にあたかもローカルにデータが有唱するかのように処理を実行することができる。 SAS/SHAREを使用したリモート環境に対するアクセスは、次のような場合に有効である。 .FSEDITプロシージャーでリモート環境のデータを更新する場合のように l度に lレコードを要 求するような処理。 ‑メ容量データを WHERE 句を使用してサブセットする場合。 ‑比較的容量の小さいデータに対してプロシージャーを男子する場合。 これ以外の、例えば大容量データ全体を処理するような場合は、ネットワークの負荷を考慮して、データか存 地提供する。 在する環境で処理を男子すべきである。このリモート実行機能は SAS/CONNECT 表‑4. 1に示すように、 TCP/IPで接続されている場合は、メインフレーム・ミニコン・ UNIX.W indows、そして OS/2までをも含む環境でデータ共有が実現できる。 [ 表‑4.1] Cross‑Architecture Accessでサポートされるアクセス方式 TCP/IP DECnet NETBIOS APPC MVS CMS OpenVMS‑VAX OpenVMS‑AXP OS/2 Windows 3 .1 Windows NT SunOS 4 Solaris 2 .1 HP‑UX CONVEX UItrix AIX‑RS/6000 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 *Windows 3.1は、クライアントのみで利用可 惨考苅え] 1 ) SAS/SHARE S0 ftware: Usage and Reference Version 6 First Edition U ︒ 円ハ 2 )鈴 木 一 彦 : rSAS/SHAREの機能について」 ( 株 ) SASソフトウェア 日本 SASユーザー会論文集 1989年版

日本 SASユーザー会 ( SUG卜 0) 「 新 薬 開 発 業 務 支 援 シ ス テ ムC L I S 2 J 0安 藤 永 一 山 橋 聖 子 山 下 敏 治 宮 里 盛 幸 長 谷 文 雄 日本ルセル株式会社研究開発本部研究開発推進部解析課 CLIS2，T o t a l Support System f o rN e w Drug Development E . Andoh， A .Y a m a h a s h i， T . Yamashita， M . Miyasato， F .N a g a t a n i Biometrics， R& DSteering Department，Research & Development Division， Nippon R o u s s e lC o .， L T D Tokyo Japan 要旨 CL 1S 2は、新薬開発業務に関連する様々な情報を一元的に管理し、それらを有 効活用できる形で提供することにより、新薬開発業務を総合的に支援するシステムで ある。現在のパージョンは、 SASデータセットのみで構成される独自のデータベー スを中心とした、 SAS/AFソフトウェア、 SAS/FSPソフトウェアによるメ ニュー選択方式のシステムであり、 P Cと UNIXのネットワーク上で稼働している。 弊社開発部門の実務に不可欠なものとなっているこのシステムについて、その概要を 紹介する。 キーワード: SAS/AF， SAS/FSP， SCL ~珍 1.はじめに 我々は、臨床開発業務を支援するため、 1988年から 89年にかけて、臨床デー タ入力用統一コード管理システム iMEDICJ 、臨床試験進捗管理システム iMA C SJ、症例一覧表作成システム iCATSJ などのアプリケーションを独自に開発 し、使用していた。そして、 19 9 0年、臨床試験をさらに効率よく進めるために、 これらを統合し、総合的なシステムとして「臨床試験支援システム CLIS1J を開 発した。初期の CL 1S 1では、 SAS以外にも、 Cや BASIC、 DBASE等を 使用したサブシステムが含まれ、システム全体としての統一性や作動効率の点で必ず しも満足できない部分もあったが、その後、 SAS以外のデータ構造を完全に排除し て SASデータセットだけのデータベースを構築し、システムプログラム群のほとん どすべてを SASに置き換え、機能の充実と操作性の向上を図った。また、実務担当 者からの意見・要望にも配慮しながら、サブシステムの追加等を含めた数回のパージ ョンアップを重ね、弊社開発部門の実務に不可欠なシステムとなっていった。 1 0 7 一

さらに、 UN1Xワークステーション(以下、 W Sと略す)の導入が決定したこと Hf~""ー を契機に、 1992年 11月、データ構造およびプログラム群の全体的な整備・拡充 ・統ーを図り、そのパフォーマンスを大きく向上させた。この際、臨床試験のみなら ず前臨床試験についての支援体制も強化したことから、その名称を「新薬開発業務支 、 W Sを組み入れ、現在 援システム CL1S2J と改めた。そして、 1993年 3月 のシステムに至った。 2 . システムの概要 CL 1S 2は 、 SASデータセットのみを構成要素としてリレーショナルデータベ ースの基本概念に準じて設計した iCL1S2データベース」と、 SAS/AFソフ トウェア、 SAS/FSPソフトウェアを中心とした SASプログラムで開発した複 数のサブシステム群を統合化したシステムである。操作方法としては、全ての機能に おいてメニュー選択方式を採用しており、 SASやコンビュータの知識のない実務担 。 当者でも容易に使用できるようになっている(図 1) システムは、 W Sとパーソナルコンビュータ(以下、 PCと略す)からなるネット ワーク上で稼働し、機能的には大きく 2つの系統に分類される。 ひとつは、新薬開発を効率良く行うために、試験の開始および進行に付髄して発生 する様々な情報を蓄積・管理し、利用しやすい形で提供する系統である。これを「情 報系」と呼び、主に PC上で稼働させている。 もうひとつの系統は、各種試験で得られたデータを入力・管理して、集計・解析作 業を行うもので、これを「作業系」と呼び、 W Sを中心として稼働させている。 これら 2つの系統は個々に独立したものではなく、相互にデータを関連させた統合 システムとして開発している。この設計思想は、 CL 1S 1開発当初から踏襲してき たものである(図 2) 。 2 . 1 ハードウェア構成 PC系は 2台のサーバと 8台のクライアント (IBM PS/55) 、 W S系はサ Q 4 ( ポ ーノ"1台 (HP9000/817S) と 7台のクライアント (HP9000/705、 7 1 0) でそれぞれネットワークを構築しており、さらにこれら 2つのネットワーク 1 0 8

一 図 l メニュー選択の 一例(情報系) 1 0 . 回収症例登録 11 . M D‑CODE ユ ティリティ 1 2 . 症例一覧表作成 1 3 . 固定路認害等印刷 1 4 . 計画書・報告書作成 m 々! J酬し 1 . . ‑ 試章者関連情報 ̲ L 2 0 臨床試験情報 21.前臨床試験情報 2 2 . 臨床試験進捗状況 2 3 . 前臨床試験進捗状況 2 4 . 医療機関情報 2 5 . 研究会情報 2 6 . ty ト7rイ J~情報 2 7 . マスタ管理 3 0 . 編 集 ・ 印 刷 1 テけれ 31 . 7ロ フI ' Tィi . ' J7柑‑ 11ト 3 2 .7 1イIUーティザティ 3 3 . 花子 3 4 . Lotus Freelance t10M 山 ' 11". 臨床試験情報 Select Option = = = > ぷ「「民 製品名 ABI234 製品名 圃・圃・盛田園・ 1ABI234 2 CD5678 3 EFIIIGHI 4J22KL 5 LMNOP3 6QQ3456 7 RSOl2345 8TU678 9 Y9999 1 0 W8888 1 1 XXX543 1 2 YZ987 圃・圃・圃・・ 試験名 123456789 健 常 人 に お け る O x 6試 験 健 常 人 に お け る xxx試 験 健 常 人 に お け る 0 0試 験 早 期 第 E相 試 験 xxxに 対 す る 第 E相 オ ー プ ン 試 験 0 0 0に 対 す る 第 E相オ プ ン 試 験 後 期 第 E相 用 量 検 索 試 験 Aム ム に 対 す る 特 殊 試 験 口口口に対する第田中日二重盲検比較試験 C o m r n a n d= = = > Obs Screen 軍基品名 A BI234 試 験 名 届出有効日 0001 こ対する第 E相オ 92‑08‑26 プン試験 施設名 XYZ医 科 大 学 病 院 科 名 第 2内 科 責任医師名長谷文雄 担当医師名山下敏治 契約期間 9 2‑11‑01 ~ 94‑12‑31 役職教授 宮里盛幸 い 山裾愛子 治験届記載事項交付薬剤規格 数量 5 0 m g 1 0 0 m g 4 0 0 4 0 0 安藤永ー その他 盟圃 E園 盛田 盛田 園田 思掴 ‑109‑ 回掴 置阻 医国盟国 ‑ 圃圃

直重量 鼠唆情報管理纏能 回収症例登録纏能 試駿進捗状況管理纏能 医疲健闘情報管理纏能 民唆麓剤管理纏能 I i U童 デ ー タ 管 理 梅 能 開発予算管理樋能 関連文献管理樋能 研究会情報管理得能 川町(で c 1S2の概念図 レ 1イ ~/tÐ'" 仏Je.x 7 t 1 1 0一

が 1台の PCを介して結ばれている(図 3) 。 2. 2 ソフトウェア構成 基本的なソフトウェアは表 1に示した通りである。この他に、印刷用のフオームオ ーノぜレイプログラム、また、ネットワーク監視等のシステムの基本的な制御を行うプ ログラムを BASICおよび Cを用いて自社開発し、使用している。 表1. CLIS2基本ソフトウェア構成 ソフトウェア OS WS H P ‑ U XA . 0 8 . 0 7 I B MD O SJ4.05 M S ‑ N e t w o r k sV.1.01 ネットワーク SAS PC リリース 6 . 0 7 リリース 6 . 0 4 2 . 3 主な機能 A. 試験データ処理機能(作業系) (1)試験データ入力 得られた試験データ(主に臨床試験)の入力機能。 メニューから該当する試験を選択し、入力原票(例えばケースカード)と同じ ようにデザインされた入力画面からデータを入力する。入力されたデータはそ のまま SASによる集計・解析作業に使用される。 (2)回収症例登録 回収したケースカードの主要項目だけを入力し、それらが自動的に集計されて 毎日の臨床試験進捗状況として照会される。また、ここで登録されたデータは (1)に送られ、入力の単位となるオブザベーションを形成する基礎データと しても使用される。 (3) M D ‑ C O D Eユーティリティ 試験データを入力するためのコードを作成するためのツール。 疾患名、薬剤名、菌名および施設名については、全試験で統一コードを使用し ており、これらを入力すると自動的にデータベースを検索して、コード表およ

HP9000/817S 向) S e r v e r HP90001705 CIient HP9000/71 0 HP9000/710 HP90001710 に ヨ HP90001705 HP90001705 HP90001705 1 6 M PS/55 CIient S er v er 1 6 M PS/55 1 6 M PS/55 Q 1 6 M PS/55 Q 口⁝ 三⁝ 1 6 M PS/55 1 6 M PS/55 1 6 M PS/55 図3 CLIS2の ハ ー ド ウ ェ ア 構 成 1 1 2

び SASフォーマットが作成される。 (4)症例一覧表作成ユーティリティ (1)で入力されたデータから直接症例一覧表を作成するためのツール。 コード入力されたデータは、 (3)のユーティリティで作成される SASフォ ーマットにしたがって自動的に書き出される。 複雑な表も簡単に作成することができ、症例検討会や開鍵会の資料、申請時の 資料等に使用されている。 (5)試験データ管理 臨床試験を中心とする試験データの入力開始と終了の制御および入力データ固 定の管理、解析計画書および解析報告書の作成と管理等を自動的に行う。また、 各試験に対応する SASデータセット名や SAS変数に関する情報等、集計・ 解析作業に必要な情報を解析担当者に提供する。なお、これらの処理は、後述 する試験関連情報管理機能が扱うデータと相互に関連しながら実行される。 B. 試験関連情報管理機能(情報系) (1)開発製品管理 開発製品単位の開発スケジュールや開発予算等の情報を管理・提供する。なお、 ここに登録された製品単位のデータが、 CL 1S 2データベースの根幹となり、 他の全てのデータを制御している。 (2)試験情報管理 各種試験の目的、実施期間、目標症例数等の試験概要や、試験実施機関別の責 任医師や担当医師名、依頼症例数、契約状況、薬剤入出庫状況、研究費支払状 況等の情報を管理・提供し、また、治験届出の作成と提出管理もシステム的に 行っている。さらに他のサブシステムへもデータを供与している。 (3)試験進捗状況管理 各種試験の進捗状況の情報(例えば、前臨床試験の場合は報告書の受領等に関 する情報、臨床試験の場合は回収症例数や有効率、副作用の発生頻度等の情報 )を管理・提供する。 つd

(4)医療機関情報管理 各医療機関の治験依頼手続きに関する情報(治験審査委員会の実施状況、必要 な提出書類の種類や部数、提出先、提出要領等)を管理・提供する。 (5)試験薬剤管理 試験薬剤の発注・入庫・出庫・回収・廃棄に関する情報を管理・提供する。従 来の台帳管理に代るシステムとして導入されたもので、在庫計算や入出庫一覧 等の表示・印刷も行う。さらに、これらのデータは(2)における試験/施設 単位の薬剤入出庫状況の把握にも利用されている。 (6)予算管理 試験関連費用の予算計画と実績に関する情報を管理・提供する。 (7)文献管理 海外での試験結果、委託試験の報告書、内外の発表論文などに関する情報を、 製品別に管理・提供する。 (8)研究会情報 研究会の日程、場所等の情報を管理・提供する。 (9)エグゼクティブ専用サブシステム 製品の開発状況を全体的に把握できるよう、エグゼクティブに必要な情報を総 括して提供する。 なお、上記の他にも会議用資料作成機能、社内申請書作成機能、ニュース掲示機能、 市販アプリケーションの呼び出し機能等も提供している。 さて、ここで特に「印刷」について触れておきたいと思う。 S A Sのプロシジャだ けでは書式設定の自由度が低く、出力をそのまま使用するには十分ではない。そのた め、我々は、 S A Sプログラムとプリンタのフォームオーバーレイ機能を組み合わせ ることにより、 CL 1S 2のデータを直接利用して、様々な書類を要求どおりの書式 で自動的に印刷できるようにしている。この印刷機能は、前述の各種機能のうち、書 類の出力が必要なものすべてに装備されている。 ~‑"q‑‑y<. ~駒 νト恥匂 俳 句 i A仏 企

3 . なぜ SASを採用したのか? 新薬を開発するために前臨床試験および臨床試験を実施する場合、個々に得られる 測定結果・観察結果などの「試験結果データ」以外にも様々な情報が発生する。例え ば、試験実施機関の情報、各試験自体の固有情報(試験名、試験実施期間、責任医師 名など)、試験の進捗状況、試験薬剤の入出庫に関する情報、開発品目ごとの情報( 開発番号、一般名など)、参考文献情報などである。 特に、臨床試験を効率良く進めるためには、 GCP適応を考慮しながら、さらにこ れらの情報全てを統一的に取り扱う必要がある。その一方、開発品の種類に依存して 実務上生じてくる多種・多様な要求にも応えなければならない。 こういった必要性から、我々は新薬開発業務を支援する手段としてコンビュータシ ステムの導入を計画した。 その際、 SAS以外の選択肢として、例えば市販のリレーショナルデータベースを 使用することや、さらに高機能なネットワーク O Sを採用することを検討した。しか し、弊社クラスの製薬会社の臨床開発部門で取り扱うデータの性質と規模、活用範囲、 使用頻度、係わる人の数、経費の回収効率等を勘案すると、これらは確かに機能は優 れているが、我々にとっては「必要以上」の機能であり、高い経費をかけてもそれに 見合うだけの効果は期待できないと判断した。 一方、 SASについては、米国では医薬品の承認申請時の統計解析に使用されるこ とが多いということからもわかるように、統計解析用ツールとしての信頼性は高く、 また、非常に優れている。前述のように新薬開発に関連する情報は多種かっ大量にあ るが、やはりその中心は症例報告をはじめとする「試験結果データ」であり、 SAS がその解析に最適なアプリケーションのひとつであると考えられる以上、少なくとも この部分には SASを採用したいと考えた。このような理由から、弊社開発部門では 198 5年からメインフレーム版 SASシステムを、また、 198 7年からは PC版 SASシステムを導入して、データ解析業務に使用しており、その利用価値はたいへ ん高いものであると評価している。 さらに、 SASの利点は統計解析用ツールとしての利用価値だけにとどまらない。 SAS/AFソフトウェア、 SAS/FSPソフトウェアおよびそこに提供されてい に‑ v

るスクリーンコントロール言語は、システム開発の省力化・簡便化に力を発揮する。 また、 SASは移植性が非常に高いので、異なるプラットフォームや SAS以外のア プリケーションパッケージへの対応が必要となっても安心である。そのうえ、 SAS ならば初心者で、もプログラミングが容易にできるので、システム開発者が提供する 「定食メニュー」以外に各自が自由にデータを加工して自分の欲しい結果をすぐに手 に入れることができる。 これらの理由から、実践的・実用的な新薬開発業務支援システムを構築するには SASだけで十分であると判断した。 4 . 今後の課題 新薬開発業務支援システムを開発し、実際に使用してきた実績から、現状では前述 の判断は正しかったと実感している。 しかし、現在のシステム構成では、まだ次のような問題点がある。 1 . PC系では SASのデータ処理速度が遅く時聞がかかる。特にシステム起動時に 行っているデータベース更新処理は負担が大きい。 2 . データベース更新処理時に行っている、 PC系 ‑UNIX系聞のデータ転送処理 が複雑である。 これらを解決するため、現在、全てのシステムを UNIXに統一することを検討し ている。 p o

日本 5A5ユーザー会 (5U G卜 J) U N I X版 S A Sを 用 い た 臨 床 試 験 デ ー タ 集 計 解 析 シ ス テ ム (SSS/CL IN) 0山 之 内 直 樹 事 平河威日 三井製薬工業株式会社事医薬営業情報室口医薬審査部 C l i n i c a ld a t aa n a l y t i c a ls y s t e mb yu s i n g UNIX/SAS a k e s h iH ir a k a w a N a o kiYamanouchi T M i t s u iP h a r m a c e u t i c a l . I N C . 3‑12‑2 N ih o n b a s h i Chuo‑ku T o k y oJ a p a n 要旨 臨床試験の担当者である一般ユーザーは、 S A Sプ ロ シ ジ ャ を 記 述 す る こ と が 障 害 と な り 容易に S A Sを 利 用 出 来 な い 。 医 薬 品 の 有 効 性 と 安 全 性 を 確 認 す る 臨 床 試 験 は 膨 大 な デ ー タ を迅速に処理して医療関係者にフィード、パックしていかなければならない。 そこで臨床試験データの集計・解析を支援するために、 P C版 S A Sに て 集 計 解 析 シ ス テ ムの検討を行い、 8 9年 SUGIー Jに発表した。今回、 U N I X環 境 下 で 、 実 用 シ ス テ ム として S A S / A Fを 利 用 し た メ ニ ュ ー 対 話 形 式 の 集 計 解 析 シ ス テ ム を 作 成 し た の で 報 告 す る 。 キーワード: A F 第 1章 F S P 臨床試験 はじめに 我 々 は 臨 床 試 験 ( 試 験 調 査 〉 の 集 計 解 析 シ ス テ ム を 8 9年に P C版 S A Sを 用 い て 検 討 し たけが、その当時のパソコンの処理能力、スタンドアロン環境等で十分なユーザーフレンド リーな操作環境を得ることができなかった。 今回臨床ト験の担当者であるユーザーの誰もが容易に使える集計・解析システムを U N I X 版 SA S R e~ s e 6.0 7を用いて L A N環境下で開発した。 1. 1 臨 床 試 験 医薬品の有効性と安全性は、承認前から市販後までに様々な臨床試験、検査で評価されて い る 。 承 認 ま で に は 基 礎 研 究 、 非 臨 床 試 験 、 臨 床 試 験 ( 第 I相 、 第 E相 、 第 E相 〉 を 経 て 承 認申請を行う。また市販後調査では使用成績調査と特別試験が行われている。このように医 薬品の有効性と安全性を確認するため実施される試験は、計画から集計解析に至るまで承認 前は G C P、 そ し て 市 販 後 は 改 正 G P M S Pで厳しく信頼性が要求されている。 1. 2 臨 床 試 験 の 流 れ と 集 計 解 析 業 務 臨 床 試 験 に お け る デ ー タ 処 理 の 流 れ と 、 集 計 解 析 シ ス テ ム の 対 象 範 囲 を 図 lに示す。 臨 床 試 験 の デ ー タ の 流 れ は 大 き く 次 の 5つに分けられる。 1) 登 録 : 電 話 に よ る 中 央 登 録 方 式で患者を治療別に割り付けるなど、 2) 研 究 運 営 管 理 : 登 録 さ れ た 患 者 の 各 種 調 査 票 の 提 出を依頼し回収して、状況管理する、 3) 症 例 デ ー タ 管 理 : 収 集 し た 調 査 票 デ ー タ を デ ー タ ーベースで管理して容易に検索する、 4) 集 計 ・ 解 析 : 収 集 入 力 し た デ ー タ を 集 計 し 統 計 解 析する、 5) 報 告 書 作 成 : 各 種 検 索 、 集 計 解 析 結 果 の 文 字 、 図 、 表 等 を 報 告 書 と し て ま と め る 。 これら 5つ の 分 野 は 統 合 環 境 の シ ス テ ム と し て 考 え な け れ ば な ら な い が 、 今 回 は 作 成 さ れ たデータを集計・解析するシステムを対象とした。なお当社では使用成績調査についてのデ ー タ ー ベ ー ス 化 に つ い て 、 昨 年 の S U G I ‑ J 9 2で発表した 2) 。 117‑

図 l 臨床試験のデータ処理の流れ 2) 研 究 運 営 管 理 1)登録 調査票入力 書類保管 3) 症 例 デ ー タ 管 理 5 )報告書作成 第 2章 システム開発 にるをま 後ザ解頼 販一計信 市ユ集た ︒を床に 特す夕︑ ち析一き う解デで の計験析 こ集試解 る査臨的 い調の索 て後剤探 れ販薬に か市の易 分は野容 き今る者 く回分が 大︑ゆ当 でらら担 後かあ験 市こムるた 販とは試︒ とたテあし 前れスでと 販さシ一的 市求るザ目 たりしてる に要す一を うく成ユと よ強作︑こ 発先解たをが 験的とこ結 試索象るい 床探対き高 的べよかしれ 目述がし慮ら のに析︒考得 1 臨はをでの で一析性 聞はなしと果 2 2. 2 開 発 の 過 程 従 来 当 社 で の 集 計 解 析 は 自 社 開 発 し た 旧 解 析 シ ス テ ム (DANA) を使用するか、 SAS を プ ロ シ ジ ャ レ ベ ル で 使 用 し て い た 。 し か し DANAで は デ ー タ を 多 目 的 に 解 析 で き な い な ど の 問 題 点 が あ っ た 。 ま た SASの プ ロ シ ジ ャ レ ベ ル で 解 析 す る に は 言 語 を マ ス タ ー す る た め時間と経験が必要であり、試験担当者自身がプログラミングして解析することはほぼ不可 能であった。このような状況で当社では、 89年に P C版 SAS6.04を 用 い て メ ニ ュ ー 方 式 の 解 析 シ ス テ ム を 開 発 し て SU G 1ー ] 8 9にて発表した 1) 。 し か し そ の 当 時 の ハ ー ド の処理能力、スタンドアロン等の問題で十分なユーザーフレンドリーな環境ではなく一般ユ ーザーに広く普及するには及ばなかった。 こ の 様 な 中 、 低 価 格 で 処 理 能 力 が 高 い ワ ー ク ス テ ー シ ョ ン が 現 れ 、 社 内 の L A N環 境 が 整 い 、 さ ら に SASが 6.07へ リ リ ー ス ア ッ プ し た こ と で SCLが 能 力 向 上 し 、 漢 字 に も 対 応 し た こ と か ら 、 前 回 の 反 省 点 を 踏 ま え て U I N X版の A F、 F S P等を用いて開発した。 00

2. 3 開 発 ス ケ ジ ュ ー ル . Oを同年 9月から一部ユーザー 開発は 92年の 7月から行い、プロトタイプの Ver l に提供した。その後ユーザーへのレクチャーを行いながら徐々にユーザー数を増加し、同時 にユーザーの要望を次期パージョンへ取り入れて、 V e r 1 .3を 9 3年 3月 に 提 供 し 現 在 に至っている。 第 3章 SSS/CLINの概要 3. 1 ハ ー ド ソ フ ト 構 成 当社のシステム環境の概念図を図 2に示す。 ユーザーは L A Nで 接 続 さ れ た ノ ー ト 型 パ ソ コ ン ]‑ 3 100を lλ̲l̲ii‑で利用している。 ア プ リ ケ ー シ ョ ン と し て は L A N対応の一太郎で文書作成を行い、 λ'/:::zシサーパーで文書 のファイル管理を行っている。 U N I Xへのログインはノート型ノ fソコンから T E L N E T で入り、 U N I X端末にして集計・解析のために SASを使用している。 図 2 システム概念図 ソフト構成 UNIX O S (集計・解析 パソコン ( LA N SUN‑OS 4. 1. 3 SAS Release6. 0 7 ) 一太郎 V e r4. 3 (LAN) N e t羽Tare Ver3. llE ハード構成 > NF‑IOO 1 19‑

3.2 UNIXメニュー UNIXの初期メニューを図 3‑ 1に示す。解析システムを利用するユーザーは自分の机 にあるノート型パソコンから UNIXにログインする。医薬品の領域ごとのグループを選択 すると、各領域の試験メニューが現れる(図 3‑ 2) 。 集計・解析したい試験を選択すると同時に、 SSS/CLINは SAS上 で 自 動 的 に リ プ ネームが設定される。そして FORMATプロシジャの CNTLIN=オ プ シ ョ ン で 試 験 ご とに設定しであるフォーマットが自動展開され、 SSS/CLINが立ち上がる(図 4) 。 図 3‑1 UNIX初期メニュー 1.各グループメニュー 2 .Cシェルスクリプト 3 .SSS( T e r m i n a lm o d e )練習用 9 .終了 番号を選択して下さい(1‑ 9 ): 図 3‑2 試験メニュー 1 .AAAAAAA試験 2 .BBBBBBB試験 9 .試験メニューを終了します 番号を選択して下さい(1‑9): 図4 SSS/CLIN立ち上がり画面 司 ‑ ‑ 骨 ー ー + + r e l e a s e1 9 8 3 / U3 / UI 三捕獲工業抹式会社のための 臨床統計解析システム (SSS/CLIN Ver1 .3 J P r o d u c e db yN a o k iY a c a n o u c h i ー + ー 一 一 一 + 1 2 0 一

3 3 SSS/CLINメニュー構成 立ち上がり画面からリタンキーを押すと『メインメニュー Jが現れる(図 5)。メニュー 構成はデータを入力、編集してから TABULATEの『クロス集計』、 F R E Qの『クロ ス解析』、 M E A N ・UNIVARIATEで求める『基本解析 J、 L I F E T E S Tで解 析する『応用解析』、 G C H A R T ・G P L O Tで描く『グラフ』、そしてリプネームの設 定、新しいデーターセットを設定、データセットへの変数の追加、変数間でサプグループを 。 作るときの変数間処理などユーティリティ一部分の『データ管理』である(図 6) 図5 メインメニュー +[ メイジメニュー=‑J一 一 二 二 二 一 一 二 二 二 ‑ 二 二 二 三 二 二 三 二 二 二 三 二 二 二 争 ￨ * L ・ I i l * *目 1 . デー主入力綴築追加 i *￨ * *1 : 2 デー量出力 本 本 本 ! 本 3 タロス錨十(検定なし) 4 . クロス解析(検定あり) * 5 繰り返しデ寸断 : E時 折 1 * 7師 附 1 本 本 自 初 本 本 l i 1 0 . 篭卓検定 率 本 ￨ 本 * 9. デー主管理 * 11 オプション * l i : : i ?l 《 終了 本 +ーーーーー 》 一一一一ーーーーーー一一一一一ーーーーー一一一一一一ーーーーー一一一一一ーーーーーー一一一ー一回ーーー 図6 1) データの入力、編集、追加 一一亡二 2) データの出力 3) クロス集計(検定なし〉 ヒ ヒ 4) クロス解析(検定あり) 巨 5) 繰り返しデータ解析 6) 基本解析 巨仁﹂ 応用解析 グラフ 9) データ管理 10) 電卓検定 1 1) オプション 12) 終了 ‑121‑ 換 ﹀変 線タ ﹀曲一 応存デ 対生定定加覧の録 析フ次(設設追一一ら登 nフ ム 数 数 数 理 ピ か の 量解フラ 位位 計間ラフグ(ラ一変変変処コ A 一 定定 単位単位 統定値時︑グラ図線線グネタタタ閤タN 検検 例単例単次次次次次次 約検れ関存棒グ布れ帰殊ブ一一一数一 A 2 ニ 症表症表123123 要T外相生横円散折田特リデデデ変デDXTメ メニュー構成 一一一一ーーーーーーー+

3.4 SSS/CL INの基本操作 本システムを用いてデータを処理する流れは図 7に示すように統ーした操作となっている。 図7 SSS/CLINの処理の流れ ‑‑ーーーー〉ーーーーーー :一ーそーーー‑ 1 戻る '一一ー《ーーー 一一一 ーーーーーーーーーーーぐ ー ーーーー ー ーーーー ー 戻る ‑ーーーーーーーーーーーミ〉ー 一一ーーー ̲̲̲̲̲1 ー ーーー ̲ 戻る (集計・解析・グラフ) 3. 5 画面 ユーザーに使いやすい画面を与えるために、画面の内部にフィールドボタンを設定した。 メニュ一項目はプロンプ卜を T A Bキーで飛ばし、リターンキーで処理を確定できる。さら にファイル名、変数等の選択もフィールドボタンでリターンすると選択ウインドウが聞き、 視覚的に選択することができる 3) 。 図 8にデータを編集する時の設定法の例を示す。 ‑122‑

図 8

SSS/CLIN画面

1)データ入力・編集・追加で、データ編集を選択してリターンキーを押す。

2)データ編集の中で編集様式、症例単位 (FSEDIT) か表単位
(FSVIEW) を選択してリターンキーを押す。

7
二
1

7
:

; 症醐蝉位町デ
:E
ド 表 単削位デ←一空組融集
:

:

;[デ←一主弘入鳩輔苅.デ←‑対膿劇]司

l
i
l

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三一
一
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三
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一
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*
'
*
一
一
一
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*
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一
一

￨

l

2

《

戻る

》

￨
￨

:

3)データ編集の表形式で詳細を決定する画面が現れる。
+[入力組集車加・デー全線集・表形式]一一一一一一一ーー

二二三二二二三二二三+

*僻したいデ一世セット名
'
*
I
:
I
*
* 1D変数
* I
*
* ￨
; 僻 し たL捌 名
;
* (迦尺しなけれは全変数か対象です)
*
*
*
*
*
*
* l
I
* (i魁尺しなット管理を除く変数名
けれf
t
.全変数
ット管理されます)
*
*
*
* I
*棚 田 を 取 刊 す か ? 山 川 { Y i *
* !
干
;

フォー 7

3
フォー 7

l

本

I< 期 子 > < 戻 る ) < 州 ト ル ) < 手 順 > < キ ー ) < 終 了 )

I

η

︒
?

4)データセット名を決定する。 組集したいデ一台セット名 字 ! +ディレ Pト リ ー一一一一一一一一一一一ー→ l 1D変数 1 1 1 沼周して下さい 1 潜脱線全￨ 参 腕 名 前 ~l A l A l 諸 政J 庶ぎl i l 1 A l 1 1 A l A l 9.{プ 1 D A1 L 1 FE L 1 FE l D A T A D A T A D A T A 1 1 1 1 1 1 L 1 F 白 L 1 F E l i D A T A D A T A i t 揺 郎 L 1F 臥 〓TA I 1 1 1 1 1 1 1 1 ぽ郎 i l i ￨ 鯛量.眼的ま A l m l m ￨ i 〈検索) (了解) ( 取 消 ) (ヘルプ ) 1 1 〈 男 子 ) ( 戻 る ) (告イト← ー l 5)編集したい変数名を決定する。 .r‑ + + ー一一一ー一一一一一ー一一+ 〈男子〉 ー ー ー ー ー ー 四 一 一 一 一 一 一 一 一 一 ー ー ー ー ー ー ー ー + 6)条件設定を終了する。 + ー 四 + ・ r- 昔話~・表形式 1----- 本 * 本 結 A I 1 . D 集 D 変 A し数 た lいデ‑9セット名 本 本 * * 本 * * 率 * 極 G魁集尺ししたないけ変れ数ば名、全変数か対象です) * * 本 字 字 率 本 O P D A YK ̲ G R I PK ̲ 絹 EK ̲ S E XO ̲ PO ̲ Ho ̲ sO ̲ No ̲ 釘 絹 EO ̲ R本 ∞ * * 4 J L 票 議議ヂォ. R3 1 ， t . d t h t ! . . . ‑ 7ット管理されます) * *lim4 * * 本 語 ~7 本 * * 本 編集後，履歴を取りますか? Y : Y e s N : N o (Y 1 本 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 本 + 〈重苦予 ) (戻る ) ( 5 1イトル) (手順 ) <キー ) <終了 〉 ー一→ ‑124‑

第 4章 今後の課題 現在 V 巴 r 1.3で約半年実稼働しているが、ユーザーの利用状況と評価、そして今後の 課題について考察した。 4. 1 ユ ー ザ ー の 利 用 状 況 V e r1.3では主に市販後調査の担当者がユーザーとなっている。そのうち使用成績調 査は 2薬 剤 で 患 者 デ ー タ が 約 l万件、約 8 0 Mバイト、また特別調査は 23試験で患者デー タが約 l万件、約 50Mパイ卜の量となっている。使用成績調査については定型で処理でき るものはパッチによって集計処理を行っているが、それ以外については当システムで対応し ている。 文字の出力に関しては、 U N I Xから M S ‑ D O Sに フ ァ イ ル 転 送 し て ワ ー プ ロ 上 で 報 告 書を一部作成している。 4. 2 ユ ー ザ ー の 評 価 V 巴 r 1.0の プ ロ ト タ イ プ を ま ず SASを 全 然 知 ら な い 特 定 (4名〉のユーザーに使用 してもらった。レクチャーは最低限の SAS知識 (SA Sデ ー タ セ ッ ト 、 リ ブ ネ ー ム 、 そ れ とフォーマット〉と SSS/CLINの基本的な操作について行った。 利用環境ではユーザーにとって U N I Xおよび SASの利用が始めてであったため、 SS S / C L I Nで作成したファイルの管理、リブネームとディレクトリーの関係が複雑でわか りづらいという意見が多かった。 操作性ではユーザーが普段使用しているワープロ等では TABキーを使わないことからリ ターンキーまたは方向キーを使う傾向があった。 ユーザーがこの SSS/CLINを使って最も多かった意見は、 S A S出力結果が多くて 理解しずらいことであった。 F R E Q、 UNIVARIATE等 で は 通 常 出 力 で 行 っ て 出 力 結果の読み方をレクチャーしたが、やはりユーザーにとって S A Sの出力結果は難しいよう であった。 4. 3 今 後 の 課 題 (1)ユーザーインターフェイスの向上 [染みがなく、操作上のデメリッ卜であった。 一般ユーザーにとって TABキーでの操作は恩1 この対応策としてリリース 6.0 9で可能になるフレームエントリーを用いることによって ユーザーインターフェイスが良くなることが期待される。 S A S出 力 結 果 に つ い て は プ ロ シ ジ ャ 段 階 で ほ と ん ど 制 御 で き な い 。 こ う い う 場 合 教 育 研 修などの運用面にて対応をし、ユーザーに対して SAS統 計 レ ク チ ャ ー で レ ベ ル ア ッ プ を 求 めなければならない。出力結果の制御できるリリースアップが望まれる。 グラフについては現ノ fージョンではウインドウ上で表示できるが、個々の机の上にある端 末では表示できず、プリンターへの出力のみとなっている。 M S ‑ W I N D O W等の GUI をどう使っていくか課題である。 (2)改正 G P M S Pへの対応 改正 G P M S Pは 市 販 後 調 査 の 適 正 な 実 施 と 信 頼 性 を 確 保 す る た め の 基 準 で あ り 、 施 行 後 製薬企業はこの基準を当然遵守しなければならない。 当社では現在、市販後の使用成績調査データの一部は R D B上で、管理しており、集計・解 析 と リ ン ク さ せ た 管 理 体 制 に あ る 。 今 後 は 特 別 調 査 に お い て も 症 例 デ ー タ を R D B上で管理 し集計・解析とも統合的に管理することが望まれる。 今回は市販後の集計解析についてシステム化した。今後改正 G P M S Pに 対 応 し た 調 査 試 験の一貫した管理と処理を機能させる総合的システム体制の一部として今回作成したシステ ムを活用していきたい。 125‑

参考文献 1) 平 河 威 木村聡(19 8 9 ). . PC版 SASを 用 い た 臨 床 試 験 デ ー タ 集 計 解 析 シ ス テ ム の 検 討 " 、SU G 1ー J 8 9、 2) 平 河 威 ( 19 9 2 ) ..臨床試験調査票の RDB入力と SASシ ス テ ム の 利 用 、SU G 1‑ J 9 2、 3)谷岡日出男(19 9 2 ) "リリース 6 . 0 7SAS/AFによるウインドウアプリケーション 構築の基本"、 SU G 1‑ J 9 2、 ‑126一

日本 SASユーザー会 (SU G卜 J) Base SAS ソフトウェアによる症例一覧表作成プログラムの紹介 0北 川 法 子 中尾恭子 坪田邦広 日本シエーリング(株) 医 薬 開 発 部 開 発 推 進 室 臨 床 解 析 課 CaseRecordListingwithKa 吋 ibyBaseS AS software NorikoKitagawa Y a s u k oNakao Kunihiro Tsubota Nihon ScheringK . K . 会6 ‑ 6 4 ，Nishimiyahara Yodogawa‑ku ，O s a k a 〒5 3 2 要旨 治験の相による調査項目の違い、あるいは読み合わせ、症例検討会、キーオープン、概要添付等 の目的によって、様々な症例一覧表が要求されるようになった。また、データセットも 1症例 1オ プザペーションのものから複数オプザペーションのものまで扱うことを余儀なくされ、症例一覧表 作成に多大な工数を要するのが現状である。 SASには PRINTあるいは FSPRINT等の便利なプロシジャがあり、またこれまでにも いくつかの症例一覧表作成の方法が発表されてきたが、開発担当部署の期待に沿えなかったり、シ ステムに依存しているためすぐには使用出来ないケースが多かった。 そこで今回、我々が用いているシステムに依存しない Base SAS ソフトウェアによる症例 一覧表作成方法を紹介する。 キーワード:臨床試験、症例一覧表、 B a s eS A S ソフトウェア 1.はじめに 症例一覧表には l行/ 1オプザペーションのものと複数行 / 1オプザペーションのものがある。 そこで症例一覧表をヘッダーライン、データライン(繰り返し部分)およびフッターラインの 3部 分に分けて考えることにより、両タイプの一覧表を一般化した。 さらにこの一般化により、 lオプザペーション / 1症例のものと複数オプザペーション / 1症例 の両タイプのデータセットが混在する場合でも、中間ファイルを利用することにより、あたかも l オプザペーション / 1症例の 1種類のデータセットを症例一覧表にしたようにすることを可能にし た 。 2. ファイ J レ (1)必要なファイル SASデータセットー I D 変数、 F N O 変数(無くても可)を含む。 デザインファイル ー 出力様式、出力位置、項目およびフォーマットを指定するためのフ (表1. ) ァイル。ヘッダーライン、データライン、フッターラインおよび変 数名とそのフォーマットをスラッシュ( / )で区切ったもので、 8 は 変数の出力位置を示し、左から右、上から下の願に変数と対応する。 出力位置の桁数を指定する必要はなく、適当なエディタにより容易 に作成できる。 127‑

(2)マクロで自動作成されるファイル ーデザインファイルの自や変数を読み取って作成されるプ ログラム。 DATAステップによる PUT ステートメントを用いたプロ グラムで、中間ファイル Y.XXX を出力する。 Y.XXX 症例一覧表中間ファイルー最後に並べ換えを行うための I D変数、 FNQ変数を各行末 .) に付加したファイル。 (表 2 X.XXX SA Sプログラム 3. マクロ RAWLSTの仕様 書式 %RAWLST(DSN， FLN，I D， FNO); 症例一覧表中間ファイル Y.XXX はあらかじめ消去してお 4こと。 パラメタ DSN SA Sデータセット名 FLN デザインファイル名 I D ひとまとめに出力する区切りをあらわした変数で、症例ごとに出力する場合は症例番号 FNO複数の S A Sデータセットに対して I Dによりひとまとめにした時の一覧表の並びの優先 'A 'j 、 f 'B 'j 等としても可。 順位に用いる変数名。変数が無い場合は f 4. 使用例 2種類の S A Sデータセット (DSN1， D S N 2 ) を 2種類のデザインファイル ( F L N 1 .TXT，FLN2.TXT) U M ) ずつ出力する場合。 に応じて， 1ページ当り l症例(症例番号変数 N 手 順 1) 症例一覧表の形式に応じて S A Sデータセットに適当な I D変数、 FNO 変数(無くても 可)を付加する。この例では l症例をひとまとめにしたいので、 I D 変数として既にある 変数(症例番号 NUM)を用いる。 手 順 2) それぞれの S A Sデータセットに応じて、ファイルの項で説明した要領でデザインファ イルを作成する。 手 順 3) 下記プログラムを実行する。 0 0 1 X 'DEL Y.XXX;寧 ' ; 0 0 2 0 0 3 %inc M(RAWLST); 0 0 4 0 0 5 %RAWLST(DSN1， 'FLN1.T X T '， NUM， 'A ' ) ; 0 0 6 %RAWLST(DSN2， 'FLN2.T X T '， NUM，'B'); 0 0 7 0 0 8 data X;infile ' Y . X X X ' lrecl=250 p a d ; D $ FNO $ ; 0 0 9 input自1DMY $char198. I 0 1 0 NN=̲N̲; 0 1 1 proc sort data=X;by I D FNQ N N ; 0 1 2 0 1 3 data̲NULL̲;set X;file 'Z.XXX'; b yI D ; 014 put 自1DMY $char90.; 0 1 5 PG=byte(12);if last.ID thenput P G ; 0 1 6r u n ; 中間ファイルの消去 マクロ RAWLST を inc1ude D S N 1 に対するマクロ RAWLSTの実行 DSN2 に対するマクロ RAWLSTの 実 行 中間ファイルの読み取りと並べ換え 最終ファイル Z.XXX (表 3 . )作成 $char90. は用紙に応じて変更可 I D毎に改ページ 1 2 8

表1.デザインファイ Jレ F L Nl .T X T 症 例 一 覧 表 [忠者名 J@ [性別 J@' [年齢]自 [体重 J@ [過敏症 J@ [既往廃]自 [ j ) rm ? if r l 1 J [ I J自 [2J 自 [3J @ [4J 自 [ 5 J自 [全般改器 1 豆] @ [慨f.1i安全度 J@ [ 有 用 度 J@ F L N 2 .T X T 症状別改善度 ￨時期￨ 症 状 l 症状 2 症状 3 症状 4 / / la 2G I R I 3G I R I 4G I R 2 5G I R 2 6G I R 3 7G I R 3 8G I R 4 9G I R 4 1 0G I R 5 1 1 G1 R 5 T H . G IR . G1 R . G1 R . G IR . G I R . 実行プログラムのコーディング 0 0 1 X' O E LY .X X X ; * ' ; ー 〉 中 間 フ ァ イ Jレの消去 0 0 2 0 0 3X i n cH ( R A W L S T ) ; ーー〉マクロ R A W L S Tを i ncJ u de 0 0 4 0 0 5% R A W L S T ( O S N 1，' F L Nl .T X T '，N U H，' A ' ) ; ー> O S N l に対するマクロ R A W L S Tの実行 0 0 6% R A W L S T ( O S N 2，' F L N 2 .T X T '，N U H，' 8 ' ) ; ー> O S N 2 に対するマクロ R AW L STの 実 行 0 7 0 0 8d a t aX ; i n f i l e' Y . X X X 'J r e c l = 2 5 0p a d ; ー〉中間ファイルの読み取りと並べ換え 0 0 9 i n p u t 画1O H Y$ c h a r I 9 8 .1 0 $F N O$ ; 0 1 0 N N = ̲ Nー : 0 1 1p r o c5 0 r td a t a = X ; b y1 0F N ON N ; 0 1 2 . X X X作 成 0 1 3d a t a̲ N U L L ̲ ; 5 e tX ; f i l e' Z . X X X ' ; b yJ O ;ー〉出力ファイル Z 0 1 4 p u t 申1O H Y$ c h a r 9 0 . ; $ c h a r 9 0 . は用紙に応じて変更可 0 1 5 P G = b y t e ( 1 2 ) ; i fl a 5 t . I Ot h e np u tP G ; ー> 1 0毎 に 改 ペ ー ジ 日1 6r un ; 。 1 2 9 症状 5

表2 . 症 例 一 覧 表 中 間 7 7イ Jレ Y . x x x F H O 1 0 症 例 一 覧 表 [症例番号] 00001 [忠者名] U K [ 性S r J ]女 吋 83 [体重] [入外区分]入院 [既往歴]無 [合併症] [ 1 ] 慢性腎不全 [ 2 ] 慢性隣{臓)炎 [ 3 ] 高尿酪血症 [併用!i!別] [ 1 ]アポノール [ 2 ] パソロ [ 3 ]ベルジピン 5~l [過敏症]無 [ 4 ] ハイゼフト [ 5 ] MDS [全般改普度]改善 [副作用] [ 1 ] 血小板 t 官加 [ 2 ] A I‑P上昇 [ 3 ] L D H上昇 [版活安全度]問題なし [布用度]極めて宥用 [0 [ 5 ] 症 例 一 覧 表 [症例番号] 00002 [入外区分]入院 [患者名] K O [性別]女 [年齢] 6 7 [体重] 5 0 I [過敏症】加 [既往歴]有 00001 A 00001 A 00001 A 00001 A 00001 A 00001 A 00001 A 00001 A 00001 A 00001 A 00001 A 00001 A 00001 A 00001 A 00001 A 00001 A 00001 A 00001 A 00002 A 00002 A 00002 A 00002 A 00002 A 00002 A 症状別改善度 時期 症状 l 症状 2 症状 3 症状 5 症状 4 l週 2改普 5 悪化 2改普 2改善 3 やや改善 2週 4不 変 2改 普 3 やや改誓 5 悪化 2改普 3週 1著 明 改 善 1著 明 改 善 2改 善 4不変 2改善 4週 3 やや改普 2改 普 4不 変 5 悪化 I著 明 改 善 5週 2 改善 00001 B 00001 B 00001 B 00001 B 00001 B 00001 B 00001 B 00001 B 00001 B 00001 B 00001 B 表3 . 症例覧表最終 症状別改善度 z . x x x ￨ 症 例 一 覧 表 [症例番号 1 00001 U ) 1者名] U K [性別]女 [入外区分]入院 [既往歴]無 [合併症] [1] 慢 性 腎 不 全 [2] 慢 性 勝 ( 臓 ) 炎 [3] 高 尿 酸 血 症 [併用薬剤] [年齢] 83 [体重] 54 [過敏症]無 [1]アポノ‑)レ [2] パソロ [3] ペ Jレジピン [ 冨J I作 用 ] [1] 血 小 板 増 加 [2] A I‑P上 昇 [3] LDH上 昇 [4] ハ イ ゼ ッ ト [5] M D S [全般改善度]改善 [銃活安全度]問題なし [有用度]極めて有用 [4] [5] 症状i jiJ改善度 時期 症状 l 症状 2 症状 3 症状 4 症状 5 l週 2 改善 5 悪化 2 改善 2 改善 3 やや改善 2週 4 不変 2 改善 3 やや改善 5 悪化 2 改善 3週 l著 明 改 善 l著 明 改 善 2 改善 4 不変 2 改善 4週 3 やや改善 2 改善 4 不変 5悪化 l著 明 改 善 5週 2 改善 2 改善 3 やや改善 l著 明 改 善 2 改善 ‑130‑

5. 症例一覧表作成マクロ RAWLST FLN， I D， F N O ) ; 0 0 1 %macroRAWLST(DSN， 0 0 2 /*一一一一一‑一一一一一一一一ー一一一一一一一一一一一一一一一ーーーーー‑‑‑‑ 0 0 3 ヘッダーライン最大 2 0行/ I D データ ライン最大 5 0 行/ID 最大 9 9 変数/行 0 0 4 0 0 5 フッターライン最大 2 0行/ I D 0 0 6 各変数に対応するフォーマットプロシジャーを前もって実行しておくこと 1 0 0 7 0 0 8 DSN データセット FLN デザインファイル I D識 別 変 数 F N O 出力順 0 0 9 一一一一一一一一一一一一一 一一一一一一一一一一一一一一一一ー*/ 0 1 0 data̲ H L 1 一D L 1 ̲FL1;infi1e & F L Npad;keepD M Y ; 0 1 1 retain̲CHK 0 ; 0 1 2 i n p u t 自1D M Y$ c h a r 1 9 8 . ; 0 1 3 i fD M Y = '/ 't h e n̲CHK=̲CHK+1; 0 1 4 i fDMY n e' / 't h e nd o ; 0 1 5 i f̲CHK=O t h e noutput̲HL1;e1se i f̲ C H K = lt h e n output̲DL1;e1se 0 1 6 i f̲CHK=2 t h e noutput ̲FL1;e1se s t o p ; 0 1 7 e n d ; 0 1 8 data̲DL2;infi1e & F L Np a d ; 0 1 9 k e e p ̲SQ̲VAR̲FMT;length̲FMT $12;retain̲CHK̲SQ0 ; 0 2 0 i f̲CHK<3 t h e ni n p u t@ 1D M Y$ 1 0 . ; 0 2 1 i fD M Y = '/ ' then̲CHK=一CHK+1;e1sei f̲ C H K = 3t h e nd o ; 0 2 2 i n p u t DDD̲VAR $̲FMT $@ @ ; ̲ S Q = ̲ S Q + 1 ; o u t p u t ; 0 2 3 e n d ; 0 2 4 proc s o r t data=一DL2;by̲ S Q ; 0 2 5 data̲ A 2 1( k e e p = 一L ND M Y ) ̲A22( k e e p = ̲ S Q̲LN̲PT);set一D L 1; 0 2 6 retain ̲SQ̲LN 0 ; 0 2 7 ̲LN=̲LN+1; 0 2 8 ̲PT=0;̲XX=999; 0 2 9 d owhi1e ( ̲ X Xn e0 ) ; 0 3 0 ̲XX=index(substr(DMY， ̲ P T + 1 )， ' @ ' ) ; 0 3 1 i f̲XX n e 0t h e n do;̲PT=̲PT+̲XX;̲SQ=̲SQ+1;outPut̲A22;end; 0 3 2 e n d ; 0 3 3 DMY=trans1ate(DMY， " ， ' @ ' ， '' ， '̲ ' ); o u t p u t̲ A 2 1 ; 0 3 4 data̲ B 2 ; r n e r g e一D L 2̲A22;by̲ S Q ;本 一B 2̲VAR(変 数 ) と ̲ PT (自の位置); 0 3 5 proc transpose d a t a = ̲ B 2o u t = ̲ B 3 1 prefix=̲VAR;by̲LN;var̲ V A R ; 0 3 6 proc transpose data=̲B2 o u t = ̲ B 3 2 prefix=̲FMT;by̲LN;var̲ F M T ; 0 3 7 proc transpose d a t a = ̲ B 2o u t = ̲ B 3 3 prefix=̲PT ; b y̲LN;var̲PT ; 0 3 8 data̲B3 ; r n e r g e̲ B 3 1̲ B 3 2 ̲B33;by̲ L N ; 0 3 9 data一D L 3 ; r n e r g e̲ A 2 1̲ B 3 ; b y̲LN;drop̲ n a r n e ̲ ; 0 4 0 data̲X;set ̲ H L 1 end=LST;keep̲ H N U M ; 0 4 1 i fLST t h e nd oi = lt o ̲n̲;̲HNUM=̲n̲;output;end; 0 4 2 data̲ H L 1 ; r n e r g e̲ X̲ H L 1 ; 0 4 3 proc transpose d a t a = ̲ H L 1o u t = ̲ H L 3 prefix=̲HDMY;by̲HNUM;var D M Y ; 0 4 4 data̲HL3;set ̲HL3;drop ̲ n a r n e ̲ ; 0 4 5 i f H N U M = . then H N U M = O ;ト一一一一一一ヘッダーラインがない場合の処理; 0 4 6 data̲X;set 一D L 1 end=LST;keep̲ D N U M ; 0 4 7 i f LST t h e nd oi = lt o ̲n̲;̲DNUM=̲n̲;output;end; 0 4 8 data一D L1; merge̲X一D L 1; 0 4 9 本D MY=trans1ate(DMY， ' '，'二);本一一一一 ー'データ行のーを S pace に'; 0 5 0 proc transpose d a t a =一D L 1o u t = ̲ D D 3p r e f i x =一DDMY;by̲DNUM;var D M Y ; 0 5 1 data̲DD3;set ̲DD3;drop ̲ n a m e ̲ ; 0 5 2 data̲X;set̲ F L 1 end=LST;keep̲ F N U M ; J 勺

0
5
3
if LST then do i
=
1t
o ̲n̲;̲FNUM=̲n
一;output;end;
0
5
4 data̲FL1;merge ̲X̲FL1;
0
5
5 proc transpose data=̲FLl out=̲FL3 prefix=̲FDMY;by ̲FNUM;var DMY;
0
5
6 data ̲FL3;set ̲FL3;drop ̲name̲;if ̲FNUM=. then ̲FNUM=O;
057 本一一一ーーーー一一一一一ー一一一一一一ーー一一一一ーーーー一一ーーー一一ーー一一ー一一一一ーーーーーーーーー一一一一一ー一一一一ーー一;
058 data̲null̲;set 一DL3 end=LST;f
ile '
x
.XXX' Is=250;
0
5
9
array V{99} $ ̲VARトーVAR99;arrayF{99} $ ̲FMT
l‑̲FMT99;
0
6
0
array P{99} ̲PTl ‑̲PT99 ;
0
6
1
if ̲n̲=1 then d
o
;
062
put "data ̲null̲;set &DSN end=LST;";
0
6
3
put "by &ID;file 'Y.XXX' mod Is=250;";本ー一ーーーーーー 一一ーーーーーーーーーーー一一ー;
0
6
4
put 'if ̲n̲=1 then do;set ̲HL3;set ̲DD3;set ̲FL3;end;';
0
6
5
put 'array ̲H{20} $ ̲HDMY1‑̲HDMY20;';
0
6
6
put 'array ̲D{50} $ ̲DDMYl一
一D
DMY50;';
0
6
7
put 'array ̲F{20} $ ̲FDMY1‑̲FDMY20;';
068
put "
if first.&
1D=1 then link HEAD;";本ーーーーーー一一一ーーー一一一ー一一ーーー一一一ーー;
0
6
9
end;
0
7
0
put 'put 画1̲
D
{
' ̲n
一"}事 charl98. 画199 &ID &FNO "
;
0
7
1
do i
=
1 to 9
9
;
画
， P{i} V{i} F{i};else i=99;
0
7
2
if V{i} ne ' ， then put '
0
7
3
end;
074
put ';
';
0
7
5
if LST then d
o
;
0
7
6
put "if last.&ID=1 then link FOOT;";本ーーーーーーーーーーーーーー一一一ーー一一一ーーーーー;
0
7
7
put 'return;';
078
put 'HEAD: '
;
0
7
9
put "do i
=
1t
o̲HNUM;put @
1 ̲H{i
} $charI98. @199 &ID &FNO;end;";
0
8
0
put 'return;';
0
8
1
put 'FOOT: '
;
0
8
2
put "do i
=
1t
o ̲FNUM;put @
1 ̲F{i} 事charl98. @199 &ID &FNO;end;";
0
8
3
put 'return;';
0
8
4
put 'run;';
0
8
5 END;
0
8
6 RUN;
0
8
7 率一一ー一一一一ーーーーー一一ー一一ーーーーーーーーー一一一ーーーーーーーーーーーーーーーーーー一一一ーー一一ー一一一ー一一一ーー一一ー;
088 options missing='二
;
0
8
9 %inc 'X.XXX';
0
9
0 options missing='.';
0
9
1 %mend RAWLST;

6. おわり』こ
S A Sデータセットの持つ特性である、 label や format あるいは position等
を利用して、デザインファイル作成をより簡略化することも考えられる。しかし症
例一覧表の多織性に対する柔軟性という観点からは必ずしも良い方法とは考えられ
なかった。また、 8 と変数の個数の不一致等によりエラーが発生しでも初めは原因
がなかなかわからないため、適切なエラーメッセージによるエラー処理は今後の課
題の一つである。

‑132‑

日本 5A5ユーザー会 (5U Gト . . . J ) SAS/ PH ‑ C l i n i c a lにおけるデータ構造 高橋行雄 日本ロシユ(株)臨床開発本部 百l e Data S t r u c t u r e with SAS/PH‑Clinical YukioTakahashi NIPPONROαfEK .K.Sinbashi6‑17‑19，Minato‑ku Tokyo. 要旨 SAS/P H ‑ C l i n i c a lは，新薬の承認を米園田A より早期に得るための CANDA ‑ C l i n i c a l を目的として開発されたものである.的SASインスチュートジ、ヤパンより SAS/pH の提供を受け，使用する経験ができたので，その概要および SAS/P H ‑ C l i n i c a lが想定し ている臨床データの構造の特徴を示す.そして，その構造の活用方法を示すと共に，効 率化を目的としたデータ構造の変換についても考察した. キーワード SAS/P H ‑ C l i n i c a l，データ構造，臨床試験. 1.はじめに SAS/P H ‑ C l i n i c a lは，多くの製薬会社の要請により米国 SASI n s t i t u t eI n c .が，新薬の承 d m i n i s t r a t i o n )より早期に得る目的で， 認 を 米 国 防A( F o o da n dDrugA 一般化しつつある p p l i c a t i o n s )を目的として開発されたもので， CANDA ( C o m p u t e r ‑ A s s i s t e d New Drug A SAS I n s t i t u t eI n c .としては始めての，特定の業界向けのプロダクトである. SAS/P H ‑ C l i n i c a lが前提とする SASデータセットの構造は，臨床試験のデータ構造の 特徴を良く捕えている.これまで，臨床試験のデータ構造については，さほど議論され ていないテーマと思われので， SAS/P H ‑ C l i n i c a lについて概説すると共に，臨床試験の データ構造について論ずる. 2. SAS/P H ‑ C l i n i c a lの概要 SAS/P H ‑ C l i n i c a lは，統一手 } I J 買で，複数の異なる臨床試験を，多面的な角度より，速 1 3 3 一

やかに，再確認(レビュー)すためのプロダクトである. S AS/P H ‑ C l i n i c a lは，すでに ASデータセットを対象に，多くのユーザそれぞれが興味を持っている個々 存在する S の臨床試験データに対し，メニュー方式により統一的な手順によるデータの検索，集計 を実現化しているプロダクトである. 各々のユーザは， SAS/P H ‑ C l i n i c a lの管理者によって作成され個別に割り当てられ画 面に表示された検索可能な臨床試験リストの中から必要に応じて選択し，その中から， さらにレビューしたい いくつかの施設を選んだり，ある投与群に限定したりするよう なサブセット化を行なう.また，それらのサブセットを，後の検索，集計のために登録 しておくこともできる.変数についても同様に，検索，集計の目的によって選択しサブ セット化できるようになっている.ただし，各々のユーザが使用しているのは，一時的 ASデータセットピューであり， に結合された S 物理的な S ASデータセットは， 管理 ASのライブラリ(あるディレクトリ)の下に存在している.各々のユ 者が定義した S AS/P H ‑ C l i n i c a lを新たに起動し，臨床試験を選択するたびに， ーザが S もとずいて， その定義情報に ASデータセットピューが作成される. したがって， 一時的な S AS/ P H ‑ C l i n i c a lユーザは， タセットに対し追加，修正行われた結果を，各々の S SASデー SASデ ータセットピューが作成されたその時点での最新情報として，検索，集計することがで きることになる. SAS/ P H ‑ C l i 凶c a lの特徴の一つは， ドリルダウン付きの患者リストである.複数のオ ブザベーションが表示されている画面で，ある臨床検査の値が異常に高い患者をピック アップしたとしよう.他の検査データ，副作用の発現の有無，併用薬の投与状況など， その症例の全データを見て詳しく検討したいと思った場合，表示されている臨床検査の 値そのものをクリックすると， 1患者の全てのデータを表示する画面に自動的に切り替 わる. ドリルダウンできる項目は，全ての項目であり，あらかじめ定められたのではな いことに特徴がある. 単純集計，クロス表，多次元の集計結果からもドリルダウンできる.例えば，有用性 と安全性のクロス表で，安全性に"極めて問題がある"にもかかわらず，有用性で"極め ← 1 3 4

て有用"であるような症例が何件かあったとしよう.クロス表の結果はリスト形式に展 開され，カウントされた数字をクリックすると該当する症例の全データ見ることができ る.この機能は，問題症例の検索に重宝である. 基本統計量については，薬剤群別・訪問日別・血圧の変化などが，メニュー画面に示 された情報を選択することにより，手軽に得られる.ある訪問日をを基準にしたパーセ ント変化を個々の症例について表示することもできる.さらに，別のオプザベーション となっている訪問日間の差の検定も手軽にできるようになっていることに特徴がある. SAS/ASISSTあるいは SAS/INSIGHTを これ以外のの統計解析の要請に対しては， SAS/PH‑Cli 凶c a lの中より呼び出して使えるようになっている. 3 . SAS/PH‑Clinicalデータ構造 SAS/P H ‑ C l i n i c a lで取り扱えるデータのタイプは，次の 4種類である. P タイプ l患者 ( P a t i e n t ) 当り lオプザベーション.患者の背景，綜合判 定など. PEタイプ l患者当り複数イベント ( E v e n t ) . 前治療薬の投与状況，副作用 発現状況など.臨床検査名をイベントとし，評価日を変数とす ることもできる. V タイプ ある患者の l訪問日 ( V i s i t )当り lオブザベーション.症状，臨 床検査など. VEタイプ l訪問日当り複数イベント.併用薬の内容，特別に実施された 検査データなど. これらの 4タイプの SASデータセットは，論理的には木構造となっている. しかし， 物理的には， SAS/P H ‑ C l i n i c a lの管理者によって論理的に結合されたフラットな表形式 の単一の SASデータセットビューとしてユーザに提供される. SAS/P H ‑ C l i n i c a lの管理者の役割は， SASデ ー タ セ ッ ト (SAS/ACCESSビューなど によって結び付けられた DBMSでもよい)が既に存在している時点より始まる. それ Ed qu

らの SASデータセットを， Pタイプ， PEタイプ， V タイプ，および VEタ イ プ の ど れ かに分類する必要がある.もしも，この 4種類以外のタイプの場合には， SASデータセッ トを 4つのタイプのいずれかに作成し直す. 複数の SASデータセットを結合するメインキーは，主に患者番号と訪問日番号などで ある.図表 lに ， PEタイプの例として副作用データを，図表 2に ， VEタイプの例とし て随伴症状のデータを示す. 図表1. PEタイプのデータ 患者番号 副作用 1 眠気 。 1 発疹 20 2 下痢 1 5 3 2 4 恒気 40 2 4 眠気 1 0 4 捧ょう感 2 5 発現時用量重症度 2 図表 2 . VEタイプのデータ 患者番号 VISIT 随伴症状症状コード 重症度 痛み S101 めまい S102 2 痛み S101 2 2 めまい S102 1 3 痛み S101 1 2 1 耳鳴り S103 3 2 1 めまい S102 1 2 2 耳鳴り S103 2 2 3 耳鳴り S103 1 1 3 SAS/P H ‑ C l i n i c a lにおける， SASデータセットの結合方式を示そう. P タイプと PEタ イプの結合では，図表 lの患者番号 lでは， 2件の副作用に対し Pタイプの全ての項目 が重複して結合される.患者番号 2では， 1対 lの結合となり， Pタイプに患者番号 3 p o qJ

があれば，副作用のデータは欠測値となる. P タイプと V タイプの結合では，全ての訪 問日毎のデータに， P タイプの全ての項目が重複して結合される. PEタイプと VEタイプの結合では，図表 3に示すように患者番号 lの 2件の副作用が， VEのそれぞれのデータに結合されてしまう. 図表 3. PEタイプと VEタイプとの結合 自 ， b、 '主口き悲出 ' 岳 J 副作用 l 眠気 1 0 2 痛み S101 1 発疹 20 3 痛み 8101 3 3 眠気 1 0 2 l めまい S102 1 発疹 20 3 1 めまい S102 1 眠気 発疹 1 0 2 2 痛み S101 2 20 3 2 痛み S101 2 眠気 1 0 2 2 めまい S102 1 発疹 20 3 2 めまい S102 1 眠気 1 0 2 3 痛み S101 1 発疹 20 3 3 痛み S101 l 発現時用量重症度 VISIT 随 伴 症 状 症 状 コ ー ド 重症度 かなり乱暴な方法のようであるが，発疹を副作用として持つ患者で，痛みを随伴症状 として持つものをピックアップしたいとしよう.図表 3の中でゴチック体で示した 3オ プザベーションーが簡単にピックアップできる.他のどのような条件を組み合わしても確 実にピックアップできるメリットがある. この方式の最大の欠点は，大部分の患者に多くのイベントが発生しているような場合 には，図表 3の例のように， 2x5=1Oのようにオブザベーションが掛け算で増加して しまうことである.ただし， Pタイプ， PEタイプ， Vタイプ，および VEタイプの SAS データセットは，それぞれ別々に定義されていて，使用者が，それぞれのタイプの中か ら必要な項目を自由に選ぴサブセット化して使うようになっているので，常にオプザベ ーションの増大が起きるわけではない. さて，重複したオプザベーションに対しての集計の結果は，延べ人数となるのであろ うか? もちろん， 1患 者 lオプザベーションの Pタイプと図表 1で示した副作用のよ ウt つd

うな PEタイプの項目を組み合わせて集計すれば，結果は，延べ人数となる. Pタイプ 内の項目の組み合わせの場合には，重複を取り除いた集計結果が得られるようになって いる. SAS/ P H ‑ C l i n i c a lの管理者は，それぞの SASデータセットで，キーとなる患者番号と 訪問日 ( V i s i t )の項目名が一意となるように，さらに，一つの臨床試験としてまとめよう ASデータセットの項目名が一意となるようにしておく. SAS/P H ‑ C l i n i とする全ての S ‑ c a lには，この作業を効率良く設定するために管理者専用のメニュー画面が用意されて いる. 4 . データ構造の変換 SAS/PHC l i n i c a lは，これまで示してきたように，すでに存在している SASデータセツ 四 トを対象にしている.しかしながら，図表 2のような項目の少ない VEタイプが存在す ると，それに引きずられて他のタイプのオプザベーションの重複が，多数発生してしま う.このような場合には， VEタイプの S ASデータセットを，図表 4のように Vタイプ に変換し直すとよい. . VEタイプから Vタイプへの変換 図表 4 患者番号 1 1 VISIT S 1 0 1 :痛み 2 2 3 1 2 2 2 3 3 2 S 1 0 2 :めまい S 1 0 3 :耳鳴り 1 1 1 3 2 このような変換は，オプザベーションの重複の除去のみならず，使用者に対して，見 通しの良いレピューの環境を提供する.図表 lの副作用データでも，極く限られた副作 用しか発生していないならば P Eタイプよりも Pタイプに変換したほうが良い.ただし， 副作用の種類が多いが，副作用の発生している患者が，さほど多くない場合には，オプ 138‑

ザベーションの重複は少ないので PEのままの方がよい.同じことは， VEタイプににも 当てはまる. SAS/P H ‑ C l i n i c a lで は ， 一 臨 床 試 験 内 で 複 数 の PEタ イ プ ， お よ びVEタイプも定義で きるが，できるかぎり lつにした方がよい.もしも，複数の PEタイプ，およびVEタイ プがある場合には，使用者は，特別の目的がないかぎり 2つの " E "を組み合わせないよ うに注意すべきである.これは， SAS/P H ‑ C l i n i c a lの 使 用 時 に ， 簡 単 な 操 作 で す べ て の タイプを組み合わせられてしまうからである.その結果，多くの計算機資源を使用する s;下がおきる. ことになり，レスポンスの i データ構造の変換は， TRANSPOSEプロシジャによって手軽に実施できるが，思!I染み のない人のために，図表 2の VEタイプを V タイプに変換するプログラムを示す.この H ‑ C l i n i c a lの管理者の役割であって， SAS/P H ‑ C l i n i c a lの 使 用 者 が ような操作は， SAS/P 関 知 す る す る 必 要 は な い . も ち ろ ん SAS/P H ‑ C l i n i c a lの管理者は， SASのエキスパート で，かつ臨床データの構造を熟知していなければならないのは当然である. . データの構造変換プログラム 図表 5 PROCTRANSPOSE DATA=VE̲TYPE o u r= V̲TYPE; D "症状コード" IDLABEL "随伴症状" VAR "重症度" BY "患者番号" "VISIT" ， 5. SAS/ASISSTと SAS/P H ‑ C l i n i c a l との相違点 SAS/P H ‑ C l i n i c a lと同才是な目的で， ASISSTは ， SAS/ASISSTが す で に 提 供 さ れ て い る . SAS/ フルスクリーンのメニュー画面のボックスをマウスでクリックしながら立す 話的に， SASが提供しているほとんどの機能を利用できる.データの表示，各種統計量 の計算，クロス集計， 各種のチャート・プロット， 分散分析などの使用にあたっては， 必要なパラメタをプルダウン・メニューの中からセレクトすれば良いようになっている. ‑139

さらに， データ管理の機能も含まれていて， こともできる.一見， 2つの SASファイルを自由に結合させる SAS/ASISSTは，万能のようであるが， 実際に臨床データのレ ビューのためには，次のような問題が生じ実用的でない. SAS/P H ‑ C l i n i c a lと同様に P，PE，V，および VEタイプの SASデータセットがあった場 合に， SAS/P H ‑ C l i n i c a lならば管理者の役割であった操作を使用者に SASデータセット の結合のための操作をしなければならない.さらに， SAS/P H ‑ C l i n i c a lでも発生するオ ブザベーションの重複に対し特別な注意がはらわれていない.これに対する適切な対処 は，全て使用者の責任となる. 6 . まとめ 生データの検索や集計を SASのエキスパートでなくとも効率良く実施できるようにし たいとの要望は，臨床試験の分野のみならず一般的に存在する.この目的のために様々 な情報処理システムが構築されてきた. SAS/P H ‑ C l i n i c a lは，臨床試験データに共通す るデータ構造を定めることにより，レディメイドの検索や集計を目的とした情報処理シ ステムである.生データの検索や集計を手軽に 誰にでも満足できるような情報処理シ ステムを独自に構築することは大変なことであり，今後の SAS/P H ‑ C l i n i c a lの発展に期 待したい. 文献) o . SASI n s t i t u t eI n c( 19 8 9 ) "SASjACCESSI n t e 泊 c et o 丸4 .CLE‑ U s a g eandR e f e r e n c e ， V e r s i o n6 ' . SASI n s u t u t eI n c( 19 9 1 ) "SAST e c h n i c a 1ReportP ‑ 2 2 1 SASjACCESSS o f t w a r e : C h a n g e sand ， R e l e a s e6 . 0 7 ' . Enhancements SASI n s t i t u t eI n c( 19 9 2 ) "SAS /P H ‑ C l i n i c a 1S o f t w a r e‑ A d m i n i s t r a t o r ' sR e f e r e n c e ，V e r s I o n6 ' . SASI n s t i t u t eI n c( 19 9 2 ) "SAS /p H ‑ C l i n i 伺 1 S o f t w a r e: YourC J i n i c a 1DataRevIewSystem，Re J e a s e ， ア 6 . 0 SASI n s t i t u t eI n c( 19 9 2 ) "SAS /P H ‑ C J i n I c a JS o f t w a r e‑ U s e r ' sR e f e r e n c e ，V e r s I o n6 ' . S加 d r a ， D . S .加 dAndrew， T . F .( 19 9 2 )"OptimumC l i n i c a lDataS t r u c t u r e sf o rUsew i t h SAS / P H ‑ C l i n i c a lS o f t w a r e "， SUGI92'丹 o c e e d I n g s( 8 5 9 ‑ 8 6 5 ) . S加 d r a， D . S .( 19 9 1 )" F e a t u r e so fSAS /p HC l i n i c a lS o f t w a r e "， SUGI9 1 'Pr o c e e d I n g s( 9 7 6 ‑ 9 8 5 ) . 司 ‑140 一

日本 SASユーザー会 (SUGI‑J) 臨床試験データについての論理チェック 大塚芳正 日本ロシュ株式会社 臨床開発本部 g i c a lCheckf o rC l i n i c a lT r i a lD a t a Lo Yo s h i m a s aO h t s u k a NipponRochK.K. C l i n i c a lR e s e a r c ha n dDevelopmentD i v i s i o n， 要旨 コンピュータを用いた臨床試験データの品質管理として、論理チェックに的をしぼっ て論ずる。まず、コンビュータ入力データの誤りの発生と発見について分析する。つい で、論理チェックについて分析的に考える。つぎに、作業形態と論理チェックの有効性 ASによる論理チェックについて の関係について述べる。最後に技術的な問題として、 S 述べる。 キーワード:臨床試験、データマネジメント、 PROCFREQ、PROCUNIVARIATE 1 . 臨床試験の品質管理とコンピュータ 医薬品開発に際しての試験の品質管理は、開発物品質の医薬品としての品質に直結 する重要なポイントである。臨床試験の品質にはプロトコルや CRF(CaseReportForm、 症例ごとのデータ記録書式)などの計画段階の品質、モニタリングやデータのハンドリ ングなどの試験遂行上の品質、解析や医学的な判断などの結果解釈の品質に大別できる であろう。今回述べたいのは、試験遂行上の過程でのコンビュータ入力データの品質に ついてである。 臨床試験データは治験ごとに異なった多数の項目からなり、医師、医薬品開発会社 のモニター、データ入力者など複数の人聞が関与するため誤りが発生しやすい。そのた めに、様々な場面でコンピュータを利用して、全体として試験の品質が向上するよう努 力がなされている。例えば、試験のスケジュール管理が考えられる。前臨床試験で GLP が施行されたとき、コンピュータ支援による作業としてはデータの収集、解析だけでは なく、試験の個別および全体のスケジュール管理も行なわれた。これによってその施設 全体の信頼性が向上し、厚生省の査察などの対応もスムーズになったと思われる。臨床 ‑141

試験でのスケジュール管理は前臨床以上に有効ではないかと考えられ、実際に施行して いる施設も少なくないであろう。なぜなら、臨床試験では一般に患者の登録時期がぱら ぱらであり、多施設共同試験も多いため、モニターの時期や試験の経過情報を求めるの にコンピュータの利用は効率的であり、データの品質も向上が期待できるからである。 データの論理チェックも、コンピュータを利用した試験の品質向上の一環として位 置づけられる。論理チェックがデータの品質向上に有用であるのは述べるまでもないこ とである。最近、日本製薬工業協会の活動として、コンビュータを用いた臨床試験デー タチェックの検討がなされた [ 1 ]。この検討では、コンビュータを用いたデータチェック の可能性を研究している。しかし、実際に論理チェックを行なおうとするときの有効な 範囲や技術的な問題、さらにはその結果を利用する立場から見た問題点などは検討の対 象外となっている。そこで私の若干の経験をもとに、これらについて考えてみる。 2 . コンピュータ入力データの誤りの発生と発見 臨床試験データはどの程度までコンピュータに入力すればよいのであろうか。コン ピュータでデータ解析を行なうならば、解析に使用する項目は当然入力されていなけれ ばならない。これが最小の要求である。 CRFに記載されているすべての情報を入力する という考え方もあろう。 CRFにノート的な自由記載が存在する場合は、処理しにくいの で省くこともあるかもしれない。症例についてだけでなく施設についての情報(例えば 契約日)を入力しておくことも考えられる。いずれにしても、どの程度の情報がコンピュ ータに入力されているかによって、コンビュータチェックができる範囲も決まる。でき るかぎりコンピュータにデータを入力しておくという方針は、後でどのような集計ない し解析を追加されるかも知れないという防衛のためと、チェックにコンピュータをでき るかぎり使おうとする積極的な目的とがあろう。しかし、余計なデータを入力すると手 間とエラーが増える可能性が大きいので、なるべく少なく入力しておくという考え方も あるかも知れない。これらについてはどれがよいというものではなく、各会社の状況に より対応の仕方が異なるであろう。 正しいデータとは事実が正しく反映されているデータである。データチェックはこ の目的のために行なう。しかし、次に述べるようにデータチェックの段階で何が事実で あるのかはほとんど不明であるため、データチェックはデータがあるべき状態(以後こ の論文ではデータ基準と言う)にあるのかをチェックすることになる。よって、データ チェック前に、細かい部分も含めてデータ基準を整理しておくことが重要である。デー つU 4

タ基準は本来計画段階で決定することが望ましいが、試験の進行中に決まることもある。 しかし、論理チェックをするしないにかかわらず、少なくともチエツ.クする前に決定す るように努力すべきであろう。 種類の状態が考 コンピュータ入力データがデータ基準と一致していないときには、 2 えられる。コンピュータデータが事実あるいはデータ基準と異なって入力されている場 合と、事実そのものが試験の要求から逸脱している場合とである。例えば、治験薬投与 後に同意を得ているとデータ入力されているとき、入力を間違えて本当は投与前であっ たのならば前者であり、同意を投与後に得たのが事実ならば後者である。 2つは状態と しては違い、後者は症例の取り扱いの検討のために必要な検索で、前者の誤りを訂正し た後に得られる情報である。しかし、現実的には入力の初期のチェックの段階でその分 離は不可能なことが多く、担当者は前者すなわちデータクリーニングを通して、後者 すなわち問題症例を捕捉していく場合が少なくない。また、論理チェックで使用したロ ジックのほとんどは問題症例の検索に使用することができる。 コンピュータデータが事実あるいはデータ基準と異なって入力されているときは、 入力が誤っているか、 CRFが誤っているかのどちらかである。データのコンピュータ入 力時に誤りを少なくする手段はいくつか考案されている。例えば、コーデイングを少な くしたり、専門のパンチャーに入力を依頼したり、データのダブルエントリーをしたり、 データ入力時に範囲チェックが行なえるようなデータ入力ツールを用いることなどであ る。例えば、 SASにおけるデータのダブルエントリー時のバリデーションについては Boyle 等[ 2 ]が参考になる。また、データの誤りを発見したときも、それが本当に誤りで あるかの確認は CRFが手もとにあるかぎり容易である。 誤りの発生を少なくすることおよびその確認がより難しく、訂正に時間がかかるの は 、 CRF自体が誤っている場合である。誤りを少なくするためには CRFの設計を十分検 へのデータ記載の手段として特別なツ 討する必要がある。しかし、 CRF決定後は、 CRF ールがあるわけではなく、ほとんどすべて人手に頼っているため、記載者の性格などが 記載データに反映する結果となる。また、生データの原本はカルテ等であり、だいたい は医療機関に保存されているため、誤りの確認にも時間がかかる。よって、大橋等 [ 3 ]に より強調されているように、データ収集時の誤りに注意を払うことが最も重要である。 コンピュータ上のデータとしては、入力されたデータから計算した値を新たにデー タとすることもあろう。例えば日付からの日数計算や、件数のカウントなどである。こ のときにプログラムの正当性の保証は大問題である。つまり、臨床試験は試験ごとに項 目やデータ構造が違い、試験のひとつひとつに対するプログラムを作成することが少な d当 qJ

くないだろうが、そうするとどうしても信頼性が低下するからである。しかも、プログ ラムのユーザーはプログラムを信頼することが多く、誤りは発見しにくい。また、この 項目に論理チェックも行ないにくい。なぜ、なら、プログラム担当者が同一者であるとき は、データ変換と論理チェックのロジックが同一であることが少なくないからである。 つまり、この誤りを少なくする方法もなかなか考えられない。よって、このような項目 はなるべく少なくするほうが賢明ではないかと思われる。 3 . 論理チェック 論理チェックの目的は、コンピュータによりデータ基準から逸脱した症例番号を検 索することである。よって、論理チェックを行なうにはデータ基準をロジックに置き換 える必要がある。ここでは、ロジックは関係する変数および定数について、論理演算子 あるいはプログラム論理演算子で記述した式と定義するが、これが案外難しいのである。 まず、論理チェックについて整理してみよう。ここでは論理チェックは広い意味にとり、 次の 2種類に整理する。 1 ) データが入力されているか、入力されているならばその範囲が誤っていないかを 臨志するもの。言い換えれば1次元のチェック(範囲チェック、欠損チェックも含む)。 2 ) 2 種類以上のデータがあり、データ間の関係がデータ基準に適合しているかを確 認するもの。言い換えれば多次元のチェック(関係チェック)。 1 )の範囲チェックは、カテゴリカルデータにおいては範囲の基準が比較的明確なの でチェックしやすい。また、計量値データにおいても正常値あるいは参照値を基準にす るか、例えばボックスプロットや棄却検定など、他の症例のデータを基準に用いること が考えられる。範囲チェックではデータ基準から逸脱した症例を検索するとき、ロジッ ク自体は簡単であり、いかにその症例番号を得るかというツールあるいはシステムが問 題となる。 2 )の関係チェックは、基本的にカテゴリカルデータ及び日付データを対象とする。 関係チェックは複数の変数が関与しているが、これに伴ういくつかの事柄がロジックの 作成および検索結果の使用を難しくしている。 (ア) ひとつは、入力の初期段階ではデータ間の関係が相対的であることを特に意 識しなければいけないということである。例えば、前出した同意の例では、治験薬投与 ‑144‑

後に同意を得ているとデータ入力されているとき、同意日と投与開始日との関係は (同意日>投与開始日) である。この状態のとき、次の 4つが考えられる。 a )同意日が誤っている。 b ) 投与日 )同意日と投与日の両方が誤っている。 d )入力データは事実を反映して が誤っている。 c いる。このため、論理チェックの出力には検索された症例番号だけでなく関連の変数の 内容を表示する必要がある。しかし、同意日のチェックという意識が強いと同意日だけ を注意し、投与開始日の誤りの可能性を注意しないこともあり、データチェック担当者 が何が誤っているのか分からず混乱することがある。特に、本来入力されているべき項 目が欠損のとき予想外の出力がなされる場合があり、このときデータチェック担当者は なにが誤りであるのか分からない場合が多い。複雑なロジックでは特にそうである。 (イ) 次に、あるロジックを考えたとき、その逆の関係を見過ごしがちであるとい うことである。例えば、副作用の有無の欄と複数の副作用内容を示す欄があったとき、 次の関係は誤りである。 冨 (I Jf乍用の有無=なし) かつ 《 冨u f 乍用の内容l宇なし) または (副作用の内容2宇なし)・・・) しかし、その逆の状態をしばしば忘れる。すなわち、 冨 (I } f 乍用の有無=あり) かつ 高 (I } f 乍用の内容1=なし) かつ (副作用の内容2=な し ) ・ ・ ・ という関係も誤りである。このときも、複雑なロジックではすべての場合を網羅す ることがさらに難しくなる。欠損や不明の存在も認めるときには、どのロジックがデー タ基準から逸脱しているのかほとんど分からなくなることもある。 (ウ) 論理チェックの検索を必要とする者は一般に論理演算自体に不慣れであり、 データチェック担当者がデータ基準をロジックに変換する場合には、作業に誤りを含む 可能性が高くなる。つまり、先の副作用の例のように、論理和、論理積、否定などが入 り交じっているときには関係式を的確に判断しにくいのである。もちろん、この作業は 専任のコンピュータ技術者が行なってもよいが、今度はロジックがデータ基準に適合し ていない可能性治宝でてくる。 (エ) コンピュータによる論理チェックはどんな複雑な条件であろうと機械的に検 ‑145 一

索できるため、複雑な条件であればあるほどその検索が要求される傾向にある。しかし、 論理チェックの妥当性はすべてロジックの妥当性にある。ロジックは一種のプログラミ ングであるため、試験別に対応していては信頼性が低く、しかも、ロジックが複雑であ ればそれだけ検証が難しい。よって、どの程度の範囲まで関係チェックを行なうかがひ とつのポイントである。 4 . 論理チェックの有効性 一般に臨床試験のデータチェックは一人で行なうわけではなく、様々な者が多様な サポートをしてできる作業である。最近、データ管理の重要性が強調され、専任のデー タマネジメントの部門を設ける会社が増えつつある。会社ごとにデータマネジメントの 業務形態は様々であろうが、データハンドリングに携わるものが増え、役割分担が細分 化していることは間違いないであろう。そのため、相互のコミュニケーションが重要で ある。互いの理解があってはじめて効率的なデータチェック作業が行なえる。また、そ れとともに的確な作業分担がなければ効率的なデータチェックが行なえない。 データチェックにかかわる担当者にはプログラミング担当者、データチェック担当 者が存在する。これらの業務はひとりで兼務する場合もあろうが、普通はプログラミン グ担当者とデータチェック担当者は分担しているであろう。このときデータチェック担 当者が論理チェックに対して大きな期待を持ち、実際かなりな程度、論理チェックによ りデータチェックを行なうこともあろう。一方、このとき 3 .で述べた問題が生じる可能 性が高くなる。データチェック担当者には比較的経験の浅い者もおり、場合によっては、 データチェック担当者はプログラミング担当者の論理チェック検索結果をチェックに用 いることができない可能性もある。論理チェックで大切なことは、データチェック担当 者が論理チェックの検索結果を使用できることである。そのための仕組みを用意しなれ ば論理チェックが無意味となる。例えば、データチェックはロジックおよび出力がデー タチェック担当者に理解できる範囲で行ない、ロジックはデータチェック担当者が組み 立てたほうが効率的かもしれない。しかし、このとき 3 .の(ウ)のこともあり、論理チェッ クプログラムとロジックを分離しなければならないという問題もある。 データチェックをどの時点で行なうかということもひとつの問題である。データチェッ クをある程度の症例を単位として行なうならば、出力はロジック単位でよい。しかし、 データ入力を CRFの回収と平行して行ない、症例ごとにデータチェックをするときには 出力は症例単位でなければ不便である。なぜなら、データチェックのためには、論理チエツ ‑146 一

クの出力をある程度コンパクトにまとめる必要があるからである。データチェック担当 者が使用しやすい検索出力が、データチェックにとって本質的な意味を持つ。よって出 力の工夫も必要である。 論理チェックを実施する際のプログラミング上の問題点として、 3 .ではロジック妥 当性のチェックについて述べたが、もうひとつ大きな問題がある。すなわち、論理チェッ クプログラムを作成するのに膨大な時聞がかかることである。出力を工夫し、症例ごと に出力をするためにはその時間はさらに多くを必要とする。臨床試験は期限が明確に区 切られており、ヒューマンリソースが限られていると事実上論理チェックの実施が制限 されることにもなる。よって、短時間で論理チェックを構成でき、各種の試験に汎用的 に使えるようにシステム化することが論理チェック実施を可能にする。 以上まとめると、論理チェックの有効性はロジックの妥当性のチェック、データチェッ ク担当者のロジックへの理解、システム化が鍵となる。 5 . SASによる論理チェック ある程度の症例数をチェックするのは SASで比較的行ないやすい。カテゴリカルデ ータの範囲チェックおよび関係チェックには FREQプロシジャが有効である。 TABLESス テートメントの MISSINGオプションは必須である。しかし、 FREQプロシジャでは症例 の特定ができない。症例の把握には FREQプロシジャの結果を SASデータセットに出力 し、それを一部加工して出力するか、もとの SASデータセットに対してデータステップ でロジックによる症例の選択をすることになる。また、 SASjAFによりプログラムをツ ール化することも可能であろう。 計量値データの範囲チェックには UNIVARIATEプロシジャが強力である。ボックス プロットや正規確率プロットを出力でき、外れ値を検索できる。 IDステートメントを指 定すれば外れ値の症例番号も検索できる。チェックが目的なので整備されていない出力 もそれほど気にならない。多数例の論理チェックには SASのこれらのプロシジャは大変 有用であろう。 一方、 1症例づっチェックするとき、計量値データの範囲チェックでは他の症例のデ ータを使わないチェック方法としては、施設ごとの参照値を与えて、これと比較するぐ らいである。また、カテゴリカルデータでは範囲チェックであろうが、関係チェックで あろうが、基本的にはデータステップのなかでロジックによりエラーの検索を行なうし かないであろう。出力も症例ごとに制御するには PUTステートメントでファイルに直接 ヴd Aq

書き込んで行かなければ、コンパクトな出力とはならない。また、ロジックも SASプロ グラムのなかに存在することになり、メンテナンスが行ないにくい。そもそも、プロシ ジャは多数のオブザーベーションに対して分析するものであり、単オブザーベーション 症例づつの論 には一切役に立たないのである。これではあまりにも非生産的である。 1 理チェックに対しては、 SASそのものとは別のところで何らかの対処をする必要がある。 そこで、ロジックのみを与えれば必要な出力を与える、 SASプログラム自動生成システ ムを考えている。 6 . 文献 山 日 本 製 薬 工 業 協 会 医 薬 品 評 価 委 員 会 臨 床 評 価 部 会 第4分 科 会 第2グループ サブグループ 第3 グループ活動報告、臨床試験データのチェックにおけるコンピュ ータの利用(19 9 3 ) [ 2 ] B o y l eJ .， B r i n s f i e l dC . 、 BeyondJ o u n a l i n g :D a t aV a l i d a t i o nw i t hD u a lDataEn 町y 、 4 ・1 2， 1 9 9 3 O b s e r v a t i o n s、2， 19 8 9 ) [ 3 ] 鷲尾康俊、大橋靖雄著、多次元データの解析、岩波書庖、 pp8994( 句 ‑148一

日本 5A5ユーザー会 ( 5UGト J ) 臨床試験データ解析におけるメタ DBの活用 高橋行雄 日本ロシユ(株)臨床開発本部 P r a c t i c a lu s eo faMeta‑DBf o rD a t aAn a l y s i si nC l i n i c a lT r i a l s . YukioT a k a h a s h i 7 ‑ 1 9，Minato‑ku Tokyo. NIPPONROCHEK.K.S i n b a s h i6・1 要旨 臨床試験のデータ解析に幅広く SASが用いられるようになり，データ解析 業務に革命的な進歩をもたらした.しかしながら，複数の異なる領域の臨床試験を効率 良くデータ解析するためには， SASの基本機能の利用だけでなく，様々な環境整備が必 RFsをベースにしたメタ 要である.その一貫として，日本で一般的に使用されている C DBを試作し，その情報に基づいた臨床データ解析の方法論について論ずる. キーワード: 臨床試験， DBMS，メタ DB，IMLプロシジャ. 1.はじめに 一般的に，新医薬品を開発している製薬企業は，複数の新医薬品を同時平行的に開発 し，さらに一つの医薬品についても複数の異なる臨床試験を実施している.これらの様々 な臨床試験データの様式を標準化し，統ーしたデータ解析環境を構築することが，デー タ解析の効率を上げるために不可欠である.ところが，医療の現場は常に新しい治療法 の導入に応じて変化しており，そのために臨床試験から発生するデータについて，あら かじめ標準的な様式を定めておくことができない. 過去に行われた様々な臨床試験のための症例報告用紙， C RFs(C a s eR e p o r tF o r m s)を 一見ると，それに含まれている内容には類似点が多く，統一的なデータ構造をあらかじ め定め，標準的な情報処理システムを構築できるかのように思われる.ところが，この 中には，新たに企画され続けるだろう C RFsの内容がすべて含まれる，という保証はまっ たない.少々の追加ならば予備的に用意しておく"その他"などによって吸収できるか ‑149‑

もしれないが，それにも限りがある. SASのプログラミング能力を持つ者にとって，データが完全に固定された個々の臨床 試験の統計解析作業を行うことは，さほど困難なことではない.日本のみならず世界的 な規模で制定されてきた GCP( GoodC l i n i c a lP l a c t i c e)は，臨床データの統計解析以前の データの質および信頼性を，臨床試験の全ての関係者に対して求めている.この要件を 満たす様なデータ管理および解析作業を標準化しようとする試みが，これまで行われて きてはいるが，必ずしも成功しているとは思われない. データの記録スペースと，その後のデータの取り扱いずらさを気にしなければデータ 構造の極端な単純化，すなわち，個々の変数について，変数名，観測時期などをキーと して，ただ 1つのデータしか持たないような，全てのデータを縦方向への展開を行えば， データ構造だけの標準化は可能である.しかしながら，その後のデータ解析作業時にデ ータ構造の変換を必要とし，全体の効率化は計れない. データ管理に重点をおいた場合には，これまで主にビジネスの情報処理の分野で発展 してきたデータベース管理システム DBMSの活用が思い浮かぶ.しかしながら， DBMSは，データ構造を標準化した後に使うことが前提であり，これまで示してきた理 由により，臨床試験の CRFsに基づくデータ管理の分野で，すぐに応用しにくい. 似たような状況にあるのが統計データベースの分野である.佐藤(19 8 8 )は，国土情報 の統計 DBMSの試作で，通常は DBMSに含まれているデータ構造を定義している情報， メタデータを DBMSの実体部分から独立させて運用することを提案している. 様々な臨床試験があるといっても，そこから発生するデータの基本的なデータ構造に は共通点が多い.その構造そのものを定義するデータ，いわゆるメタデータをデータの 実体部分と独立させ，すべての臨床試験に共通なメタデータの構造を標準化することは 可能と思われる. SASのパージョン 6 . 0 6以後によりサポートされるようになった SAS /SQLによるピュー，および DATA ステップ・ビューを利用して，臨床試験データのメ タデーターベースを試作し，その応用について検討したので報告する. t ‑ u n u

2 . メタデータとその活用 臨床データに即したメタデータを例示し，その活用例を示す.図表 lにある臨床試験 から得られたデータを示す.これだけでは，このデータが何を意味しているか正確には 分からない.図表 2に，このメタデータを示す. 図表1.データリスト .A 1 1 0 1 YT 1 4 6 6 2 1 6 6 S . 2 2 0 5 2 0 2 A 1 1 0 2 K F 1 3 5 6 7 1 7 0 S . 3 3 0 2 0 3 1 A 1 1 0 3 K S 2 3 6 5 2 1 6 0 S . 3 2 0 7 1 5 5 図表 2 . メタデータ A 1 R E C I D R E C識別 C A 1 患者番号 C 患者名 A 1 PATID NA 阻 S E X V A G E WEIGHT A 1 A 1 A 1 VHIGHT BDAY E F F E C T C C C C C 2 3 C C 3 0 4 0 A 1 A 1 A 1 性別 年齢 体重 身長 生年月日 改善度 2 5 1 0 1 4 3 1 6 1 9 3 3 l 4 5 8 S E X . A G E . W E I G H T . Y Y M M D D 8 . EF5L NEN G 0 8 . このメタデータは，図表 lのデータのファイル仕様を現し，レコード識別子，変数名， 変数ラベル，変数タイプ，開始カラム，長さ， SASのフォーマット，およびインフォー マットを示しているのであるが，これも図表 lと同様なデータであることに変りはない. 図表 lのデータを SASデータセット化するためには， DATA ステップで，図表 2で示さ れているファイル仕様にもとずき， SASの文、法に従ってプログラムを書くことになる. SASのプログラマならば極めて単純なコーデイングであっても， SASの知識の乏しい人 にとっては困難な作業である.例えば，リレーショナル DBMSの標準的な操作言語で ある SQL ，SASでも SQLプロシジャによりサポートされている SQL言語を使って SAS データセットを作成しなければならないとしたら，通常の SASのプログラマは，直ぐ には対応できないであろう. FHU

F S E D I Tプロシジャを用いるのであれば， SASデータセットの定義からデータ入力ま ASのプログラマでなくてもディスプレイ上で作業が出来るようにはなって で一貫して S いる.ただし，この方式では，図表 lのように，すでに存在するデータファイルから入 力するためのカラム位置情報を定義することが出来ない.これを実現するためには別の アプローチが必要である. 図表 2で示されているメタデータを，まず F S E D I Tまたは FSVIEWプロシジャなどに よって画面から直接入力してもらう.次にメタデータに基づき，図表 lのデータの一部 分を読み込み，そして書き出してもらうのである.もちろん， SAS/AFなどのメニュ ー画面より実行できるようにしておくことは当然で、ある.その結果よりメタデータが正 しく定義されているか否かをチェックしてもらい，もしもミスがあるならば，メタデー タを画面より訂正し，適切な読み込みが出来上がるまで繰り返してもらう. S ASデータ セット化しなければならな数多くのデータファイルがあった場合には，この方式は有益 である. さて，このような S ASデータセットの自動生成には， 2通りの方法がある.第 lの方 ASの DATAステップをジ、エネレートするような SASプ 法は，メタデータの情報から S ログラムを，例えば FORTRANNまたは C言語などで生成し，その DATAステップを SASにより再度実行するような仕組である.第 2の方法は， SAS/IMUこよってダイレ クトにメタデータの情報から S ASデータセットをダイレクトに作成するのである.今 回は，第 2の方法について示す. 3 . SAS/IMLによるメタデータの操作 IML( I n t e r a c t i v eM a t r i xLa n g u a g e )は，その名が示すように対話型の行列計算言語である だけでなく， DATAステップでは実現できない機能を持っている. DATAステップでは， ASデータセットに対して，逐次的な入出力しか許されていないが， IMLでは， 既存の S SASデータセットに対してランダムアクセスおよびエデイトが許されている.さらに， ASデータセットを自由に生成できる機能を持っていることに ある変数の値に基づき， S 特徴がある.次に，簡単な例を示す. ‑152‑

MATRIX={1 1 25，2 2 33};
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伍 ={PATIENT SEX AGE};
create SASDATA from MATRIX [colname=VNAME]

これだけで，変数名として， PATIENT，SEX，および AGEを持つ一時的な SASデー
タセット "SASDATA"ができる.図表 3に，メタデータの情報により SASデータセット
を自動生成するプログラムを示す.

図表 3.メタデータ操作のための I
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OUT̲SAS = DD.METDD100 i

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1993‑6‑18 Y.Takahashi'
Tit1e 'METD1B.SAS

free C̲DATA i
do i =1 to nrow( VNAME ) i
C̲DATA =C̲DATA 1
1 substr(C
ARDS，SCOL[
i，
J，LENGTH[
i，
J)
end i
print C̲DATA i

マクロ変数として，レコード識別コード， SASデータセット化されたメタデータのファ s eステートメントのブロック イル名，作成する SASデータセット名を指定している. u では，メタデータファイルから変数名，開始位置，および長さを，同名の縦ベクトル名 に代入している. i n f i l eステートメントのブロックでは，生データをダイレクトに読み n p u tステートメントは DATAステップの文法 込み縦ベクトル CARDSに代入している. i と同じである.仕田ステートメントのブロックでは，縦ベクトル CARDSより，メタデ ータの指示により変数を切り出し， 3x7のマトリックス C̲DATAを生成している.最 後の c r e a t eステーメントでは，マクロ変数 &OUT̲SASの内容の SASデータセットを作 成している. かなり，回りくどい方法のように思われるかも知れないが，他の多くの外部データに 対し，メタデータを準備するだけで SASデータセットが自動的に作成できるようにな り，作業の効率化が計れる.また，変数名の重複チェクなど，ファイル仕様の管理が手 軽にできるようになる. 4.カテゴリ名 DBMSの世界で言うメタデータは， DBMS内で取り扱っているデータの属性について のデータであり，臨床試験データに数多く含まれている多くのカテゴリ化されたデータ， 例え';f"性別，疾患，重症度，改善度コードに対応するカテゴリ名などは，それぞれ別々 の生データのテーブルとして取り扱われる.データ構造が標準化されていれば，それで 問題はないと思われる.しかしながら，既に示したように臨床試験の分野では，常に新 たなデータも取り扱うことが宿命であり，それに付随して微妙に変化するカテゴリ名の 取り扱いについても別の工夫が必要となる. SIR，CLINTRIALな ど の ， 科 学 技 術 用 ， あ る い は 臨 床 研 究 用 と し て 開 発 さ れ た "DBMS"は，これらの数多くのカテゴリをグループ化して"メタデータ"として取り扱え るようにしている. SASでは， FORMATライブラリという概念でこの問題に対処して いる.ただし， FORMATライブラリの操作は， SASのプログラミングの知識を必要と ‑154‑

し，自由に FORMATラ イ ブ ラ リ を 生 成 ， 追 加 ， 修 正 す る こ と は SASの プ ロ グ ラ ム の 3節 で 示 し た よ う に ， カ テ ゴ リ 情 報 を メ タ デ 知識のない人には困難である.そこで， ータと同じような考え方で取り扱うようにすれば， SASのプログラムができない人でも， 追加，修正が同様な手順できることになる. これまでは，カテゴリ情報に基づき FORTRANにより， SASプログラムを生成するよ うな間接的な方式を使ってた. SASのパージョン 6より，カテゴリ情報が， SASデータ セット化されていれば，ダイレクトに FORMATライブラリを生成するできるようにり， 全ての臨床試験のカテゴリ情報を， SASデータセットに一元化すれば，柔軟かつ効率的 な操作環境を実現可能となる. メタデータ化を指向したカテゴリデータの例を図表 4に示す.臨床試験の一元化のた め に と し て ， 薬 剤 名 ， 試 験 番 号 な ど の 情 報 も 含 め る と よ い . こ の デ ー タ を SASデータ セット化すれば，図表 2のメタデータと同様に， SASのプログラムができない人でも追 加や修正が試行錯誤的にできる. 図表 4 . カテゴリデータ 薬剤 試 験 番 号 変 数 名 タ イ プ カテゴリ l カテゴリ 2 カテゴリ名 l カテゴリ名 2 D R U GA P 0 1 D R U GA P 0 1 S E X A G E C N l 2 男 。 7 1 9 6 0 D R U GA P O l D R U GA P 0 1 W E I G H I P E F C 5 L C ωw 女 6 1 8 5 9 1 1 0 H I G H 幼児 子供 成人 老人 m a l e f e m a l e b a b y c h il d a d u lt a g e d O O O . O k g 著効 2 3 有効 4 無効 5 悪化 やや有効 e x c e l e n t g o o d m o d e r a t e n oe f f e c t b a d 図表 5に ， DATAセット・ピューより FORMATライブラリを生成する SASプログラ ムをしめす.図表 4の形式の外部ファイルより，カテゴリデータのマスタ SASデータ h 戸 u Fhd

を作成する.次に， FORMATライブラリの作成のための SASデータセットピューを定 義する.この例では，日本語のカテゴリ名を選んでいるが，英語のカテゴリ名を選んで もよい.最後に， FORMATプロシジャの CNTLINオプションによりダイレクトにライ ブラリを作成している. 図表 5. FORMATライブラリの生成 ， [ 1 '; ， [ ] M E T D 1 0 0 F . D A T ' 1 i b n a m e D D f i l e n a m eI N P 内 企 ﹄ MN ︽ ︽ M" ︑ ﹂ ︐ . 向 司 ﹃ 司 内 d ﹄ 色 ι 色 " "・ V A ︒ ︑ー‑γー‑・可l‑e.︑ー‑AUC UMW円拠 ・ ﹂ ↑ ﹂ ↑ ‑156 run; p r o cf o r m a t c n t 1 i n = D D . M E T D 2 0 1 F 1 i b r a r y = D D f m t 1 i b ; • ‑ ‑‑‑nυ 日υ l ム 内 M υ ︽︑V︽︑ム V B l︽︑uy︽︑uy'ーム ?L ︽川V ハupunU 円し一P .︐.F 門U内4?μ' 叩ム官白pu円b・'・'Tυ?μ ハUP&nυnn=一円L RYORAJlLB .︐Pゐ巾ム円し干し 一?心円晶円bRA ?μ門υnuEμ?μ u 凋 τRawpupし門URA 官泊EJ P&qJ内41JFhJnDハUFしTL yaraEaEBATD 巾ム?μ・F門υ==wu RE ‑‑一円EP MU‑‑‑nu‑‑‑ 円bO606061ムpunU叩ム?心叩ム T︽九:h:h:中一26RER ?μnuRAEμRA T I 官泊巾ム叩ムRA巾ム .︐巾ムマυEμ官岨Fqu?心肉︑u 山頂 干し .︐nし一貫AM A Fハvpι1ム?μ?μ・‑ ?υM 円晶円bnuハb円品 巾ムpva目 MnuハU円Lnunbnunup A 買 ハUn相 DTeRTOAn=RY ‑ハv‑‑npゐTl‑pv?μewnuT P&nMA 何回↑l b h u e ' t ' r h U F h J↑lb・︑ー‑・' ︽ 川 v n r ︽ ︑ u y 凋 nUF1ムーム内4 u τ v = . ︐ . ︐ 円 L lG8888rOM ・'nu巾ムRAFf‑ハU巾ム内LRA 山 門bwu 巾ムハし?心F内4nしM p&円bp白円E=Pゐ円しpιpιnu叩ム OMUJAt=・'lDJTOM nu‑‑門UunU巾ム門UTI‑nしF& 2rLRlGPEG2ER DFPBAn‑ADMP== TU干し 巾ム・ 巾ム?μ41 官山 円E ↑lbpu円EPιnut‑Pι MenuBMDMm ‑litpA・eA nu‑‑auεLnyupゐnuEMUPゐ E叩ムnue nuζL Pへ可4440nu hμMnw則 ︒ ﹂ nuβ n u ε L γ ー ‑ β 内 dmd LTlbLTlb d Aud 1患者あたり lオプザベーションであった.臨床 これまで示してきたデータ構造は， Y . T a k a h a s h i ' 1 9 9 3 ‑ 6 ‑ 2 1 T i t 1 e ' M E T D 1 E . S A S 5.臨床試験データのメタデータ 試験データの構造は，副作用データのように l患者あたり複数のイベントがある場合， 臨床検査データのように 1患者あたり複数ヴイジットがある場合，さらに 1ヴィジット に複数のイベントがある場合などに分類できる.これらのデータは，キ一変数として 患者，ヴイジット，イベントを持つような木構造になっているが，それぞれは，単純な 表形式で表すことができる.もしも，データの内部構造を示すだけのメタデータである ならば，図表 2で示した P タイプのメタデータの記述と同じになる.データを利用する 立場からは， SASの 変 数 LABEL，別FORMATあるいは FO Rl¥仏T名もメタデータに含

まれていて，解析の必要に応じて S ASのソースコードとして取り出して使いたいので ABELは ， ある.さらに付け加えれば，変数 L 1種類だけでなく 解析の目的に合わせ ABELも，メタデータに含ま て使い分けたい.国際的な観点からすれば，英語の変数 L れていて，必要に応じて手軽に利用したい. 図表 2のメタデータの情報だけでは，実際のデータを取り込むためには情報が不足し ている. 1レコードに複数のイベントがある場合や，複数のレコードから 1つの Pタイ プの S ASデータセットを生成したり，臨床検査データで，ヴイジットが横方向に展開 している場合などにも対応できない. データエントリを CRTから行なう場合には，そのための適切な入力画面を自動生成 するための情報も必要であろう.そこで，様々な観点からの利用に対応できるメタデー タの例を図表 6と図表 7に示す. 図表 6 . メタデータの構造 基本情報 AS変数名，変数ラベ プロジェクト名，プロトコール名， S ル ， DBMS変数名，変数の型，変数の長さ. 付加情報 単位，入力フォーマト名，出力フォーマト名，位置揃え方 法，カテゴリ参照名，短い変数ラベル，長い変数ラベル， 短い英語変数ラベル，長い英語変数ラベル. 外部データより入力のための情報 レコード識別名，レコード繰り返し番号，ブロック構造名， ブロックの繰り返し番号，開始カラム位置. 出力した S ASデータに関する情報 ディレクトリ名， S ASデータセット名 データの入力時のチェックのための情報 範囲下限，範囲上限，入力が必須か否か. 外部データへの出力のための情報 レコード識別名，レコード繰り返し番号，ブロック構造名， プロックの繰り返し番号，開始カラム位置.

図表 7 . 基本情報 カテゴリデータのメタデータ 共通か個別か，カテゴリ名，カテゴリの型，開始値，また は参照値，終了値，カテゴリラベル，プロジェクト名，プ ロトコール名. 長いカテゴリラベル名，変数の長さ単位，カテゴリラベル 付加情報 英語略名，カテゴリラベル英語詳細，位置揃え方法 共通カテゴリ名，変換コード，共通ラベル 変換情報 6 . 副作用データのメタデータの例 1患者あたり複数のイベントがあるタイプのデータである.外部データ 副作用は， の形式は， 1イベントにつき lレコードの場合もあるし， 1レコードに複数のイベント が含まれている場合もある.後者の例を，図表 8に外部データの例を，図表 9にデータ メタデータの例を示す. 図表 8 . 副作用の外部データ B 1 B 1 B 1 1 1 1 眠気 下痢 日 直 気 1 0 2 1 5 2 4 0 2 発疹 2 0 3 眠気 1 0 1 揮ょう感2 5 1 図表 9 . 副作用に対するメタデータ R E C I D B 1 B 1 B 1 B 1 B 1 B 1 B 1 B 1 N A 胞2 A B E L 郎 PEAT V N A M E L R E C I D R E C 識別 P A T I D 患者番号 A V D 繰返 B L O C K A V D 繰返 2 B L O C K AVD 繰返 3 B L O C K N A 胞 B L O C K 副作用名 B L O C K 用量 凶C K 重症度 B D O S E S E V 官P E C N C C C C N N C O L L E N 2 3 3 1 1 2 8 4 5 1 7 1 7 1 7 8 9 1 3 2 E‑u OD

1オプザベーションに 3回の副イ乍用の内 このメタデータには， 図表 2の情報に加え， ~・ 廿， 副作用発現時の投与量， および副作用の重症度が含まれている. これから 1患 者 につき，副作用の発現数分のオプザベーションを生成したい. このために， メタデータ として， 繰り返しの情報が必要となる. さらに， ブロック情報を導入することにより， メタデータの冗長度を除く工夫も必要であろう. このようなブロック構造を持つメタデ ータは， このままでは利用しずらい. 図表 1 0に示すようなブロック情報を SQLにより， フラットな形式に展開するピューの設定が必要である. 図表 1O . 副作用メタデータピュー title ' METD2F.SAS 1993‑7‑28 libnarne DD ' 'i [J %1et ORG DATA V DATA % let DD.METD200C i DD.METD200V i as n a Rd 内 ︑ttP& 門 4" VA ETn NAME ， F M‑i R A・ hunv Fρu hHMVI& • MU 官位︑ム ム ?1I6巾 M山 村L ‑ M m Tn r 1iAn hU ︐寸J as C01， as 1EN &ORG DATA as b L 円 E 可 ︑ ︐ ︐ n A‑‑ 京 円 A R a‑ A N ・7 Ll UN ︑ ti • ‑a05 ・ a ca‑D RA'4er nuι 一 UV Ars‑T TDSL+A2 =ιP M山 し ZRU?hMU nuF U T 白 FURA ゐRA 円 nu‑‑‑ ・ a・c D ︑a‑D6a u' P ん ν 町 VRmLCLR N ハ WH ρ u J l ‑ ↑ー v c ρ u ρuρU . ︐ ︑ l‑ na 14 ↑ーν q pu aft uρM γ 1 ・ pu ︑ 内 n v ゐ ・ V1 P f r o r n on unlon (select f r o r n where order by q u i ti Y .Takahashi ' i RECID，NAME，1ABE1， REPEAT，TYPE，C01，1EN &ORG DATA NAME2 is null) REPEAT，C01 i proc print data=&V̲DATA i run i REC~:lt 別 患者番号 副作用名 用量 重症度 副作用名 用量 重症度 副作用名 用量 重症度 ‑159 一 C01 1EN 内 ム n白 内4 1 ム n白内︐L 1ム 54司 d n E n L 可 RECID PATID ADV NAME ADV DOSE ADV SEV ADV NAME ADV DOSE ADV SEV ADV NAME ADV DOSE ADV SEV TYPE 凋 . 凋 REPEAT nMurhυ ハ什VFhJ 4 司d 寸 ﹄ 可ム内4d14n叫J 4 司d .FhJFhJ 1414 内ノ白内ノ白内4d 1ABE1 141 ムーム n L n L フ白 1 d 1 d 1 d J ハ什V14 .FhJrhυ 寸Jnkun叫 1 4 1ム 可ム可ム 1 4 1 4 1 4 1 4 1 ムーム可ム 1414 nDnDnDnbnbnbnDnbnbnDnb 凋 可 ム n︐ ︐ 脳 内4d NAME FtMMUFEMM川 W川 FEMM山 W川 FEMM川 W川 RECID ‑・ OBS

7.臨床検査データの構造 通常の臨床試験での臨床検査データは，主に薬剤の安全性のチェックに用いられ，一 般的に検査項目はあらかじめ定められ， 1患者ごとの検査時期およびその回数もあらか じめ決められている(ただし，担当医師が，薬剤の安全性に対し疑問を感じたときに付 加的に行なう検査項目の追加も考慮しておく必要がある) .一般的には，検査項目の数 は ， 30~50項目であるが，検査回数は，数回から多くて 10 回ぐらいである. これに対し，薬剤の効果を，積極的に証明するための検査項目の場合は，ある特定の 数項目のについて他の検査項目よりも高頻度に検査する場合が多い.どちらの場合でも， あらかじめ定められたデータの基本構造は，試験コード，患者番号，およびヴィジット (検査時期)をキーにして，訪問日，検査項目 1， ・・・，検査項目 nを変数とした構 造である. ある特定の医療施設でしか実施できないような特別な検査は，この構造とは別に，ヴイ ジットのキーの下に，検査名，測定値 xを変数とした副作用と同じように繰り返しを持 つ構造とするとよい. データの構造を考える場合は，データの格納のしやすさの観点だけでなく，それを活 用する立場からもデータの構造を考える必要があり，それを議論する場合に，次に示す SAS/PH‑Clincalの表記法を用いると都合がよい. P a t i e n tタイプ l患者あたり lオブザベーション，患者の背景など. P a t i e n tE v e n tタイプ l患者あたり複数のイベント，副作用など. V i s i tタイプ l患者あたり複数ヴイジット，臨床検査など. V i s i tE v e n tタイプ lヴイジットあたり複数のイベント，不特定の検査など. 統計解析の立場からすると，使用する SASのプロシジャによって V タイプでなく VE タイプが要求されている場合，構造を変換することにより，多くの検査項目を一括し， かつ単純な SASプログラムで処理できる場合もある.統計解析を，一般ユーザに実施 してもらうような場合には， Pタイプのように横方向に展開したた方が良いもある. 日本の臨床試験の症例記録用紙 (CRF) ではヴィジトを横に展開する方式が多く採用 ‑160

されている.これに合わせる場合は， PEタイプとなる.検査項目を，縦方向への展開 する VEタイプは， 1症例あたりのオブザベーションが増大することに伴うコンピュタ の負荷を厭わなければ， Vタイプより取り扱いやすい場面もある. 安全性のチェックのための臨床検査データの場合は，施設毎に異なる臨床検査の参照 範囲(正常範囲)データと比較して，データの取り扱うことが多い. 1検査項目に対し， 上限，下限，検査法，および単位があるので， V タイプよりも施設コードと検査コード をキーとした "PE"タイプが適している.さて，個々の検査データが，参照範囲に含ま れるか否かを，逐次的に調べる場合，臨床検査データの構造が PEタイプであれば，マ ージ処理により簡単に取り扱える場合もある. したがって，臨床検査データに対するメタデータは，いずれのタイプであっても対応 できることが望まれる. 8. 考 察 多くの企業において情報処理システムの再構築が，頻繁に報道されるようになってき た.その際のキーワードは，ダウンサイジングと CASE (コンビュータ支援によるソフ トウエア・エンジニアリング)ツールの利用であろう. CASEツールの代表的な利用法 として，データ定義情報を一括管理がある.これは，様々な業務適応プログラムのデー タ定義部分に，それぞれの言語に合わせたデータ定義部のコードを提供を可能としてい る.身じかな例として， VMS版の SASには， DECの CDD(共通データ定義)をアクセ スし， DATAステップのデータ入力部分を提供する機能がこれに該当する. さて，様々な臨床試験データの DBMSを考えるうえで，この業務の難易度を評価して 8 8 )は，統計 DBMSの試作の経験から，メタデータを おくことが肝要である.佐藤(19 独立させて運用することを力説している.臨床試験データの分野は，統計データベー スの分野と，通常の DBMSが対象としている分野との聞に位置するのではないかと考 えられる. 1 9 9 0 )により PAS(PreA n a l y s i sSystem) 臨床試験の分野のメタデータの提案は，渡辺 ( を開発のなかで提案されている. PASは，メタデータをあらかじめエディタで作成し

ておくことにより，自動的に入力画面がディフォルトで作成される.ただし， DBMSは 使用せず，データは基本的には，治験毎の 8 0バイトのシーケンシャルデータであり， SASとのインターフェイスは，シーケンシャルデータと相互に読み書きを自動的に行な うプログラムによっている. 嶋津吉秀ら(19 8 9 )は，データの入力から印刷までを S ASプログラムを意識せずに操 作 で き る シ ス テ ム (E A S Y ‑ I O ) の開発している. SASの FSCALCプロシジャにより， ASにデー メタデータを定義することにより，テキスト形式のデータより，自動的に S タを取り込めるようになっている.また，簡易的な症例一覧表も自動的に作成され，メ タデータの指定ミスなどが速やかに分かるようにしている. これらの報告では，考慮しているデータの構造は， P タイプのみであり，本報告で取 り上げた，様々な臨床試験の分野で一般的なデータ構造に即したメタデータについてさ らに実用化にむけた研究が必要と考える.もちろん， ので， SASの世界だけでは，限界がある ORACLEのような DBMSの利用も当然必要なことである.幸いなことに， SAS/ ACCESSの出現によってもたらされたピューの機能により， SASデータセットでの検討 は，簡単に DBMSの 利 用 に 拡 張 で き る . そ の た め に ， こ こ で は ， メ タ テ ー タ と し て SASデータセトの世界での検討結果を示した. 文献 佐藤英人(19 8 8 )統計データベースの設計と開発，オーム社. 渡辺俊彦(19 9 0 ) PAS( P r eA n a l y s i sS y s r e m )による解析以前の作業の効率化について， 第 9回日本 S ASユーザ会論文集， 2 3 7 ‑ 2 41 . 嶋津吉秀，土師誠哉，福井嘉則 ( 1 9 8 9 ) 入力/プリントの簡便化システム EASY‑10， 第 8回日本 S ASユーザ会論文集， 2 3 7 ‑ 2 41 . ‑162‑

日本 SASユーザー会 (SUGI‑J) SAS/ACCESSソフトウエアの可官出生 藤井 泰之 SASインスティチュートジャパン セールスサポートセクション SAS/ACCESS under the Mainframe the past、the present、the future! nb Qu A n o L ふ PU u ρL ふEL ‑ ‑ A 円 ・ 1︑ nrny ︐ . ‑ ‑ 4 r uon Fpa kSJ ‑‑ua V450 u' sik uey aao YST 要 1nstitute Japan ヒ 己 t ヨ SASシステムリリース 6 . 07でサポートするメインフレーム版 SAS/ACCESSソフト ウエアを中心に注曹点、機能確認、使用法などを説明する。分散コンビューテイング環境でのメイ ンフレームの位置付けは大規模データサーバーマシンとして確立されてきつつある。もはやアプリ ケーションサーノてーからデータベースサーバーとして定着するのも間近であろう。このような状況 下でメインフレーム版の SAS/ACCESSを効率よく使用する方法を述べる。 キーワード :SAS/ACCESS interface t0 mainframe DB 第 l章 : メインフレーム上 DBは基幹業務でのデータパンクである 現在多くのメインフレームユーザーは、何らかの形で定斉放基理が吐き出す大容量のデータをマスター 形式であったり、 VSAM 形式であったりする。しか に登録している。そのマスターファイルは SAM しセキュリティーを要するデータや、独自の KEYで管理したいデータなどは、 DB (データベース) の形で保管管理されるのが一般的でる。また必要なときに必要なデータ項目・データ群をアクセスすべ きユーザーが DBで定義したセキュリティーの範囲内でアクセスするには最も適したプロダクトである。 そのデータは日次・月次・四半期といった日付に関するもの、また商品番号・部門番号・工番のような ものなど、それぞれの KEYでまたはそのク'ループでカテゴリ一分けされるものもある。またユニーク につけられた KEYによって、特定のデータだけを抽出する場合もある。そしてこの DB上のデータは それぞれのタイミングで検索・更新・削除される。しかし現状はこのメインフレーム上のデータという のは、エンドユーザーのレベルで自由にアクセスできるところは多くない。なぜならこの DBのデータ は情報の中枢であり、"簡単な失敗でデータを消してしまった"などは言語道断、問答無用の世界であ るからである。もちろんパックアップのシステムやリカパリーを行っているはずではあるが、基幹業務 の中心的データが易々と転んで、いたのでは、大規模システムなど運用しているところは莫大な損害を被っ てしまう。このようなことが決して起こらない様に細心の運用がされているのがメインフレーム上の D Bの使命なのである。このように基幹業務で、または非定形業務で蓄積されたメインフレーム上のデー タパンク ( DB ) を SASシステムを利用して効率よく活用するにはどのようにすればよいのだろうか。 υ 今︑ nhv

第 2章: メインフレーム版 SASシステムと DB 1)メインフレーム版 SASシステムを利用して DBのアクセス処理を行う場合、以下のスペックに 注意が必要である。 国 現 荘 SASシステムがサポートしている DB (リリース 6. 07) 固 1BM (MVS) DB2 IMS‑DL/I 降 CA‑DATACOM/DB リリース 7. 5ιl DATACOM CA‑DATADICTIONARY リリース 2 . 4 m ADABAS リリース 5.1 (SM06)以降 ADABAS NATURAL リリース 2.1 (SM04)ι却 年 固 FACOM (MSP) 固 HITAC(VOS3) ADABAS 向上のパージョン 固 1B M (CMS) SQL/DS 固 SASシステムで作成するデータセット VIEW(SAS/ACCESS機能) 巴 SASのデータセット V 1E Wの最大値 畠最大 200バイト (Alphanumeric ‑‑‑ADABAS) (CHAR・VARCHAR.LONGVARCHAR. VARGRAPHIC.LONGVARGRAPHIC ‑DB2 ) (A1phabetic・Alphanumeric IMS/DL‑I ) もし V 1E Wの lレコードが 200パイトを超える場合、ふたつの V1EW'こ分割して読み 込む必要がある。(次パージョンで最大長拡大予定。) 巴その他 SASが V 1E W で自動フォーマット・アンフォーマットをするので DB'こデータを返 還する際、属性・精度を考えて編集し直す必要もある。 注) 浮動小数点 (Floating Point) は 、 best12. フォーマットでと られる。 巴 8文字を超えるフィールド名は 8文字 l こ自動短縮される。 8文字固までが同じ変数となる場合 は最後の 1文字(1パイト)に数字が採番されユニークな変数の認識をさせる。 口SASシステムではデータ構造に階層型はとれないので、グルーフ項目は扱えない。 ADAB AS'IMSなどの DBの構造でデータ階層が深いほど、 SASのデータセットにするときに、 項目が増える。(縦の項目が横 1レコードになる。) DBレコードを SAS独自の論理データ 構造に変換している。 ‑164‑

2) ADABASの場合 団ハイノ fーディスクリプタ以外のフィールドをサポートする。 直 E Tロジック中で使用しているコマンドコードは、 O P，RC，LF，L1，L2，S1，A1， N 1，E 1で=ある。 国スーパーディスクリプタ・サブディスクリプタ・フォノティックディスクリプタフィールドの更新 は SAS上からサポートしていない。 @ADABASDBをアクセスする場合、以下 2通りの方法がある。 1 ADABASのダイレクトアクセス このアクセス部は F ILE名は F ILE番号で指定し、各フィールド名は内部名( 2文字)となる。 2 D D Mによるアクセス このアクセスでは、 DDM上のファイル名(例 CA RS) を指定し各フィールド は、外部名(例 M ODEL) となる。 ADABASのサンプル DB.. . CARS 1 ) . ADABASダイレクト FILENO:22 フィールド :AA AB 国 2 ) . DDMアクセス F ILE名 :CARS フィールド :MAKER MODEL マルチフ。ルパリューの取り出し。 F i e l d 1 F i e l d 2 M P ( 4 ) F i e l d 3 7 {づけ‑2 I M P ( l ) 1 7 { ‑ J ド レ3 A D A B A S M P( 2 ) ル マf t J レ J ¥‑ ' } r マルチプルバリュ ‑ MP(5)を取り出すと SASデータセットでは ￨ 7 イサト 1 1 7岬 Fhd ρ0

固 ピリオデイックフィールドの取り出し。 F i e l d l A D A B A S F i e l d 2 P E( n ) . . F i e l d 3 i e l d A: f i e l d B: f i e l d C ￨川ト 1 1 7ー ィト j レ 2 f E ・ ' E E 1 」 ' ' . ・ . ' ' ' ' ' E E n E 1 ' ' g f リオデイ '/~7 ィーjレト' ピリオデックフィールドを取り出すと SASデータセットでは S A S 上記イメージが nレコード作成される。 3) サポート機能 巴DB2 SELECT. 1N SERT.UPDATE'DELETE. GRANT・ REVOKE.DBLOAD.DB2EXT.DB2UTIL ( SASデータセット V1E WとSQLプロシジャーのサポート) 巴 IMS一 DL/l GU'GN'GNP・GHU'GHN'GHNP'DLET'REPL. ISRT (但し、 V 1E Wを使用すると IMSの物理データタイプと、 SASのコー デイング (WHERE条件など)から SASが PSB'PCBの情 報を元にアクセスパスを発行する。つまり自由な DL/Iコマンド をユー ザーが発行できない。) 巴ADABAS READ'WRITE'UPDATE'DELETE ADABASデータベースと NATURALの両方の変数名をサポートし ている。 巴DATACOM READ'WRITE'UPDATE'DELETE 巴SQL/DS SELECT'INSERT'UPDATE'DELETE (DB 2に準拠) ‑166‑

第 3章 : アプリケーション開発と SAS/ACCESS 1) SAS/ACCESSを使用する場合の注目すべき点 回第三世代言語の様なコンパイラ一言語と違い、アクセスパスが SASの実行時にダイ ナミ ' Yクl こ決定される。 (RDBMSの場合) 巴 V 1E Wの使用により、使用者が必要とする情報が簡易的なコーデイングによりとり こめる。 (SA Sデータセット LIKEに使用できる。) 国異なる種類のデータベース、 SAMファイル、 VSAMファイル、 SASデータセッ トなどを V 1E Wを使ってジョイントしたり、マッチマージすることができる。また 相互間のデータのロード・アンロードも可能である。 (TCP/IP等のフ。ロトコルでリンクされていれば、 UNIX版 SASシステム・ . 09からサポートされるプロダクト SAS/ACCESSを使って、 U リリース 6 NIX上のデータベースとの向上の機能が可能となる。この場合はアップロード・ダ ウンロードの機能となる。その際 SAS/CONNECTが各フロントエンドに必要 となる) でのハンドリングは、メモリに負荷をかけない。 固実データを持たない V 1E W (V1E W自体には物理データを持たないが、処理時はデータロードの時聞がかかる) 固 が DMS (ディスプレイ・マネージャー・ アクセスディスクリプタ・アクセス V 1E W システム)から対話形式で作成する事ができる。もちろんパッチ形式での一連の作成 作業も可能。(ネットワーク環境でのリモート実行も可能。) 固 データベースユーティリティが SAS上から使用できる。 例 1) D B2 D B作成 CREATE DROP DB2LOAD ︑ f i l l ‑ ‑ l l ‑ ‑ Ja ‑ ア Ja け ノ ‑ ア ユ fll'L Ja ‑ア ユ リ ノ セ キ パフォーマンス DB2UTIL DB2EXT GRANT REVOKE EXPLAIN ‑167‑

伊I J 2 ) ADABASセキュリティー ADABASDBセキュリティー NATURALDDMセキュリティー 注) SAS上から NATURAL言語はサポートされていない。 回 UNIX版リリース 6.07SASシステムから UNIXの PIPE機能を使って UNIX上の RDBMSからデータの READのみの機能はある。 またメインフレーム上の DBのデータを UNIX上の RDBMSにデータロードを 行うことも可能。但し UNIX版 SASを経由し‑s̲UNIX上フラットファイル として書き出したのち、 UNIX上 RDBMSの機能を使って読み込む処理が必要。 2) SAS/ACCESSソフトウエアを使用したマルチ DBMSアクセス D B M S ﹃ 十一 ソ︐ フ司 hr h m ぃ E ‑gtttE111111111IIII‑I3111‑ 上 ︑i ‑ h︑ ︑ 句 hLW ︑ 1 6 8 ‑‑‑M‑ 一 F111131212211331‑vh D B M S タ JL︐ ︐ . 一 片わし F0﹂ F IMS E T送 E E A E ‑ N移F Z s ‑ 一I B I s ‑ ‑ 5 2 5 2 3 2 1 1 g i t ‑ ‑ S E g ‑ ‑ ‑ I DB2 データ

第 4章: 協調分散処理でのメインフレーム上 DB 1) マシンもシステムもダウンサイジング化が進んで異機種間接続が行われるようになってきて いる。しかしマスターのデータはダウンサイジングどころか情報の一極集中化により大きくな る一方である。そのようなデータを元にマルチユーザー間でのデータのやり取り、またはシン グルユーザーの 1端末からのリモートコントロールによるデータ抽出が必要となってくる。 SASシステムはマルチベンダー聞のプラットフォームを TCP/1Pなどのプロトコルによ る接続でサポートしている。メインフレーム上の大容量のデータ情報は基幹処理(日次・月次 ・四半期更新など)の 1/0が比較的多く発生するものについてはメインフレーム上で処理を こメイ 行う。それによりネットワークを通じて例えば UN1Xマシンや PCからリアルタイム l ンフレーム上の DB情報を抽出することが可能である。またこれら一連の操作を UN1Xマシ ンや PCから行うこともできる。各部門単位で使用することの多いこれらのパーソナルマシン は機種が異なっていても、また必要とするデータが異なっていても、それぞれのマシンからリ モート操作により、メインフレーム上の DBデータまたは VSAM、SAMファイルの情報に 直接アクセスすることができる。 SAS/ACCESSはこの場合メインフレーム版 SASの 側に常駐していればよい。後は SAS/CONNECTが転送されるデータコードの変換等を 自動的に行う。もちろん UN1X上で変更したデータをメインフレーム上にアップロードする ことも可能である。 協調分散環境での DB使用アプリケーション開発において、 SASシステムを利用するかぎ り片側のマシンでの総合開発が可能である。できあがったフ。ログラムを実行させるマシン上に ポーテイングさせればよい。入出力加工系、 WORK (一時)ファイル作成場所、実処理(計 算フ。ロシジャー、グラフ出力処理、レポート作成処理、オペレーション用対話モード画面、 パッチ処理などをどちらのマシンで作成すれば¥また実行すれば晶直かを考慮の上開発に適し ているマシンで開発すればよい。 2) UN1Xマシンよりメインフレーム DBへのアクセス 国 MVSとUN1Xがネットワークで接続されている場合。 Base SAS SAS/ACCESS SAS/CONNECT TCP/1P Base SAS SAS/CONNECT このケースでは、 UN1X版 SASよりリモート実行で MVS上の DBを検索、 データの DOWNLOADができます。実際の DB入出力処理は MVSの CPU を使用している。転差するデータ量により TCP/1Pでの負荷時聞が異なる。 ‑169一

第 5章: 将来的な SAS/ACCESSの使用法について 1) 現在メインフレーム上の D Bで管理可能な情報量は UN1Xマシン上の DBtこ比べてまだはる かに大きい。シングルタスクで処理を行う UN1Xマシンでは 1/0の処理負荷が解決されない かぎりメインフレームの処理能力に物理的に追いつくのは難しい。またメインフレーム上の D B の方がユーザーに鍛え上げられた分、ータの長がある。使い勝手、パフォーマンス、ユーザーフ レンドリーな所(特に R DB) はまだまだリードしている部分である。また木構造型の D Bなど はUN1Xマシン上のデータベースでは見受けられない。データ処理高速↑蛸包を重視した独自の 内部アクセスアーキテクチャーを持つ D Bも、メインフレームの最後の遺産で今後新しく更新・ 作成される D Bは 、 ANC1準拠でリレーショナル型のものが中心になってくる。データベース の独自性よりも互換性が重視されてくる。また D Bの稼働状況をモニタリングしたり、自己監視 する機能も最近の UN1X上の RDBMSでは機能拡張されている。また D Bとは別製品として TP (トランザクション・プロセッシング)などのスケジューリンク。機能やプロセス管理機能が どんどん発展してきている。その結果メインフレーム上の D Bは UN1X上で完全管理されてい くのかもしれない。当面は情報の大海であるメインフレーム上の D Bデータを上手く切り分けて 処理させ、また管理と運用をなるべく自動化させることが必要。そして徐々にデータのダウンサ イジングがおこなわれていくのであろうか... 【 図 】 ‑170一

日本 5A5ユーザー会 (5UG卜 J) SAS/ACCESS Software for UNIX 平田明弘 株式会社 S A S インステイチ r ト〆判。ンテクニカル付。ート SAS/ACCESS Software f o r UNIX Akihiro Hirata S A S Institute ]apan L t d . 3 ‑ ) ‑ 7 Awajimachi.Chuo‑ku.Osaka 要旨 SAS/ACCESSは M E Aコ ン セ プ ト を 実 現 し た プ ロ ダ ク ト で あ り 、 既 に 他 の プ ラ ッ ト ホ ー ム で は い く つ か の RDBMSに お い て リ リ ー ス さ れ て い る が U N I X環 境 下 に て SAS6.0 9に て 待 望 の リ リ ー ス と な っ た 。 対 象 と な る RDBMSは ORACLE， SYBASE， ING R E Sの 予 定 で あ り そ の 他 の RDBMS (INFORMIX等)は現在開発中である。 キーワード :ACCESS， ORACLE， SYBASE， S Q L， Path‑Through 1.はじめに SAS/ACCESSは 、 RDBMSをあたかも SASフ ァ イ ル で あ る か の よ う に 透 過 的 に ア ク セ ス す る プ ロ ダ ク ト で あ り RDBMSに対してデータの検索、参照のみならずデータの迫加、 更新が SAS上 か ら 直 接 行 な う こ と が で き る 。 一 般 的 に RDBMSに は ベ ン ダ ー 提 供 の 検 索 ツ ー ル (SQLPLUS. 1S Q L等 ) が 用 意 さ れ て い る が ア プ リ ケ ー シ ョ ン を 構 築 す る と な る と ベ ン ダ ー 提 供 の ツ ー ル だ け で は 不 可 能 な こ と も あ り 、 場 合 に よ っ て は C言 語 に て プ ロ グ ラ ミ ン グ を し て い る と い っ た 話 を よ く 耳 に す る 。 そ こ で SAS/ACCESSを 利 用 す れ ば ひ と つ の ソ リ ュ ー シ ョ ン と な り 、 特 に GUIを 必 要 と す る ア プ リ ケ ー シ ョ ン の 構 築 に お い て は 非 常 に 短 期 間 で 開 発が可能となる。 以下に SAS/ACCESSソフトウエアの特徴について解説する。 2. SAS/ACCESSソフトウエアの構成 ACCESSプ ロ シ ジ ャ で は RDBMSに対して 3つのアクセス方法を用意している。 'ACCESSプロシジャにてアクセス・ディスクリプタを作成し、さらにビュー・ディスクリ プ タ を 作 成 し ア ク セ ス ビ ュ ー と し て RDBMSをアクセスする。アクセス・ディスクリプタお よびビュー・ディスクリプタの作成は会話形式、非会話形式にて実行できる。 ・ダイレクトに S Q Lス テ ー ト メ ン ト を 発 行 し RDBMSをアクセスする。 (SQ Lパススルー) 'SASデータセット (View) より直接 RDBMSへテーブルを作成しデータをロードする。 ‑17 l

2.1 ACCESSプロシジャ AccessDescriptor) ‑アクセス・ディスクリプタ ( データベースのテーブル名、カラム名、属性などを記述しておく SASファイル ・ビュー・ディスクリプタ ( V i e w D e s c r i p t o r ) アクセス・ディスクリプタと同じ情報。または変数選択、 W H E R E旬 、 O R D E R句 等 を 設 定した情報を記述しておく SASファイル。 SASプ ロ グ ラ ム に て デ ー タ ベ ー ス を ア ク セ ス す る 際 に 使 用 す る SASデータセット名となる。 .実行モード ACCESSウインドウ、 V I E Wウインドウによる会話形式での各ディスクリプタの作成。 ステートメント記述による非会話形式での各ディスクリプタの作成。 2 . 2 SQLプロシジャ 'SQLプロシジャのパススルー機能により先のディスクリプタを作成することなしにダイレ クトに RDBMSにアクセスできる。 'COMMIT， ROLLBACKの記述が可能。 2. 3 DBLOADプロシジャ 'LOADウインドウによる会話形式でのテーブルのロード ・ステートメント記述による非会話形式でのテーブソレのロード 3. SAS/ACCESSにてサポートする RDBMS .ORACLE (パージョン 6) 'SYBASEOpen Cl ient (パージョン 4. 6) ・ INGRES (パージョン 6. 4) 4. まとめ SAS/ACCESSの リ リ ー ス に よ り デ ー タ ベ ー ス へ の ア ク セ ス が SAS上 で 自 由 に 行 え テ ーブグの作成も可能になった。またビューディスク?プタが SASデ ー タ セ ッ ト と 同 様 に 扱 え る のでデータベースを意識する必要がない。従ってデータベースと SASを組み合わせた GUI ア プ リ ケ ー シ ヨ ン の 構 築 が 容 易 に な る 。 さ ら に 非 定 型 な 処 理 に お い て も SQLパ ス ス ル ー に て 容 易 に ア ク セ ス が で き る の で SASの利用範囲がさらに拡大できる。 (注) ・ORACLEは、米オラクル社の商標登録。 .SYBASEは、米サイベース社の商標登録。 INGRESは、米イングレス社の商標登録。 'INFORMIXは、米インフォミックスソフトウェア社の商標登録。 i 巧 勺ム

<ACCESSプ ロ シ ジ ャ の 実 行 例 ‑1: 会 話 モ ー ド > 'ACCESSプロシジャの呼び出し プルダウンメニューよりグローパル ファイル 編集 ー〉 ビュー データのアクセスを選択する。 ローカル グローパル 00001 00002 00003 00004 00005 00006 00007 00008 00009 00010 0 0 0 1 1 00012 00013 00014 00015 00016 00017 00018 00019 00020 ヘルプ SAS/ASSIST SAS/EIS プログラム編集 ログ アウトプット アウトプット管理 グラフ管理 1 繁一v i 空宇磁波?'セ0i ァテリケージョン ー 〉 データ管理 ー 〉 デスクトップ ー 〉 コマンド ー 〉 ー 〉 オプション ‑アクセスウインドウが表示されるので新規作成を選択し参照名および名前を入力後、了解をクリ ックする。 ビュー ファイル 編集 草 プ オ 野 綾 ー リF ン プ F ト 燐 ン す1前 取消 終了 ローカル グローパル ヘルプ 名前 タイプ 索引付 タイプ アクセスの定義 参照名 MYCAT MYCAT MYCAT MYCAT MYCAT MYCAT MYCAT MYCAT MYCAT MYCAT MYCAT MYCAT MYCAT MYCAT C G l アクセス名:密率三 K M M I [了解 1 M l MUKATA CATALOG OG CATALOG OKACLE CATALOG ORACLE2 CATALOG SEN CATALOG SUB CATALOG TEMP CATALOG JAPAN DATA 8 .陸霊さIlJ.ACCESS ‑173 一 [取消]

‑アクセスディスクリプタ定義ウインドウが表示されるので、 ORACLEのテーブル名、 ユーザ 一名、パスワード等を入力する。 コマンド=> ORACLE Access Descriptor Identification Window Descriptor: Library: work Member: oral Type: ACCESS Assign Hames: す嘩事 Table H a m e : User H a m e : Password: Path: .ORACLEテ ー ブ ル の カ ラ ム 名 の 一 覧 お よ び SAS変数名の一覧が表示される。 SAS変数名あるいはフォーマットを変更するには にカーソルを移動して変更する。 また SASにて処理対象外のカラムは、 F u n cの に D を入力するとアクセスディスクリプタ より削除される。 コマンド=> ORACLE Descriptor Descriptor Display Window Descriptor: Library: work Table: User N a m e : I le mber: o r a l T y p e : ACCESS emp scott e l Colu田nName Func S SAS Name Format 占 ‑ T A w ‑ T A W噌 止 w a T E宙‑ T i a ‑ T A w ‑ T よ w‑T E I I P H O EHAHE JOB H G R HIREDATE SAL C O I I I I DEPTHO ‑174

‑アクセスディスクリプタ定義が完了するとアクセスウインドウにタイプ :ACCESSとして作 成される。 ファイル 参照名 編集 名前 ビュー ローカル タイプ グローパル 索引付 議議華日量王山初日1 1 ; ¥ 1 .A C c . E S . s ヘルプ i 巧 E1u

‑次に先に作成したアクセスディスクリプタのーーに C V (Create View)を入力するとピヱーディス クリプタ定義ウインドウが表示されるので、ピ zーを定義する参照名、メンバー名を入力する。 さらにこのウインドウでは変数選択だけでなく SUBSETコマンドにより ORACLE W H ERE句を使用してレコードの選択も可能。 ファイル t 、可 証 編集 ビュー ローカル 参照名 名前 タイプ I 10RK O R A 1 A C C E S S グローパル ヘルプ 索引付 コマンド=> ORACLE V i e v Descriptor D i s p l a yI li n d o v Descriptor: L i b r a r y : 曹担Z 米 Output SAS D a t as e t :L i b r a r y : T a b l e : U s e rH al1e : H e田b e r :Q f 苗2 H e m b e r : T y p e :V I E I I e m p scott o r l l l a t S A SH a l l e F o l u l l nH a l l l e F u n c S e l C A ‑晴 ︐ A‑TA. A ‑ ‑干 上 W晴 也 ‑TAw‑T4w' . lP N O EJ E H A I I E JOB J . lG R HIREDATE SAL C OJ . l J . l D E P T H O 8.0 E H P H O $ 1 0 . E N A H E $ 9 . JOB H G R 8.0 H I R E D A T E D A T E T I H E 1 6 . 8.0 S A L . I C O HJ 8.0 D E P T N O 8.0 勺 p o t

‑ピ z ーディスクリプタ定義が完了するとアクセスウインドウにタイプ :VIEWが作成される。 これにより ORACLEのテーブルが SASデータセットと同篠に処理できる。 ファイル 参照名 編集 ビュー タイプ 名前 一 日ORK ORAl aム￥O : & I C f 滋i M l ローカル グローパル ヘルプ 索引付 ACCESS 演n : ￥ .PRINTプロシジャの出力例 PROC PRINT DATA=oral;RUN; OBS EMPNO ENAME l 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 7369 SMITH 7499 ALLEN 7521 WARD 7566 JONES 7654 MART工N 7698 BLAKE 7782 CLARK 7788 SCOTT 7839 K工NG 7844 TURNER 7876 ADAMS 7900 JAMES 7902 FORD 7934 MILLER JOB MGR HIREDATE CLERK 7902 SALESMAN 7698 SALESMAN 7698 MANAGER 7839 SALESMAN 7698 MANAGER 7839 MANAGER 7839 ANALYST 7566 PRESIDENT SALESMAN 7698 CLERK 7788 CLERK 7698 ANALYST 7566 CLERK 7782 17DEC80:00:00:00 20FEB81:00:00:00 22FEB81:00:00:00 02APR81:00:00:00 28SEP81:00:00:00 01MAY81:00:00:00 09JUN81・00:00:00 09DEC82:00:00:00 17NOV81:00:00:00 08SEP81:00:00:00 12JAN83:00:00:00 03DEC81:00:00:00 03DEC81:00:00:00 23JAN82:00:00・00 SAL COMM DEPTNO 800 1600 300 1250 500 2975 1250 1400 2850 2450 3000 5000 1500 1100 950 3000 1300 20 30 30 20 30 30 10 20 10 30 20 30 20 10 ヴ ︐a i 庁

<ACCESSプロシジャの実行例 ‑2:非 会 話 モ ー ド ( ラ イ ン モ ー ド ) > .ACCESSプロシジャの各ステートメント指定により、アクセスディスクリプタおよびビュー ディスクリプタを作成する。 .︐.︐ ・ ・ ︽ ︽ ︽ ︽ ︒ 0﹄ E AF 句 ・句 A. ︐ E A ︐ ・ ︐ ' A ︐Au nu‑‑'au ゐしるし Faau ﹄・ 6LI‑‑r p OLeanunu nuβivHu ・ ・ 司a A q 4 JauTFhdnD 勾foonudAU 唱i q 4 J uTFhdRV 勾toOAudハV 唱 VAUAUAUAUAUAUハV A U 唱i 唱i 唱i 唱i 唱i 唱i 唱i 唱i 1 A 唱i q 4 VAUAUAUAUAUAUハV ハV ハV A UハV A UハVAUAUAUAUAUハV VAUAUAUAUAUAUハVAUAUAUハV A UハVAUハVAUAUAUAU VAUAUAUAUAUAUハV ハVAUAUAUハVAUAUハVAUAUAUAU F nvnuFanvF‑ ・ nurnv βivF nuaualu‑‑nur. 巴 ρununu FLVOLO SM' qdnv hu‑‑A6L ・ AU'vn'BAau nuu Fa‑‑au n v =aunv pSFE‑‑ m幽 P ・ ‑ E M . OLMM‑n create work.oral.ac巴e s s ; user=s巴o t t ; oraclepw=tiger; lP ; table=eI assign=yes; ‑178‑ ヘルプ グローパル ローカル ピユー 編集 ファイル

<SQLパ ス ス ル ー の 実 行 例 ー 1 > .SQLプ ロ シ ジ ャ に て ORACLEのユーザー名、パスワード、テーブル名を指定する。 SELECT句の出力結果。 ファイル 編集 ビュー ローカル グローパル ヘルプ 00001 proc sql; 00002 connect to oracle as ora1 (user=scott password=tiger): r o l l le l l l p ) ; 00003 select ~ from connection to ora1 (select 宇 f 00004 quit: 00005 00006 00007 00008 00009 00010 00011 00012 00013 00014 00015 00016 00017 00018 00019 00020 EMPNO ENAME ー一一一一ーーー一一一一ーー一一一一 7369 7499 7521 7566 7654 7698 7782 7788 7839 7844 7876 7900 7902 7934 SM工TH ALLEN WARD JONES MARTIN BLAKE CLARK SCOTT KING TURNER ADAMS JAMES FORD MILLER JOB MGR H工REDATE SAL ー一一一一一 一一 一 ー ー 一 一 ー 一 一 一 ー ー 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 ー ー 一 一 ー 一 一 一 ー CLERK SALESMAN SALESMAN MANAGER SALESMAN MANAGER MANAGER ANALYST PRESIDENT SALESMAN CLERK CLERK ANALYST CLERK ‑179一 7902 7698 7698 7839 7698 7839 7839 7566 7698 7788 7698 7566 7782 17DEC80:00:00:00 20FEB81:00:00:00 22FEB81:00:00:00 02APR81:00:00:00 28SEP81:00:00:00 01MAY81:00:00:00 09JUN81:00:00:00 09DEC82:00:00:00 17NOV81:00:00:00 08SEP81:00:00:00 12JAN83:00:00:00 03DEC81:00:00:00 03DEC81:00:00:00 23JAN82:00:00:00 800 1600 1250 2975 1250 2850 2450 3000 5000 1500 1100 950 3000 1300

< S Q Lパ ス ス ル ー の 実 行 例 ー 2 > .SQLプ ロ シ ジ ャ に て ORACLEテ ー ブ ル の V I E Wを作成し、 PRINTプ ロ シ ジ ャ に て 処理する。 Fa 岨 w )nv 由 O し ︒m rA i‑‑T Fa6L OLMmEw voβ V し ) ︐ . ふE U ' A U ‑1‑ =eo ﹁ Ju't 0e e u宵 E ' I & cJdνρ ︾ 匂 し d u 九 笥u 気u F a nvnu 匂 ﹄ &E. n u 匂 ﹄ &E. & E nH cJdνnv ハυ ρ し匂︾ ‑ = ‑ . 司 目 晶 l Fa . & E 目 u嶋 円 川 nu し ︐nauu し 6 nu 唱 ee c s 'tsn; aO M胃 ・ 目 oupuau 'EA'EAFa n L W ヨU 陶幽 aupanu‑‑ Fanupaau nuF? V6L6 +LPunu nuOLAw‑T t ‑ ‑ . . ︐ v i c e ﹁ qe t zi ‑e ‑‑‑ ・' ・ ・司目・ ・ c d n u ヨU O L ふ ny し nuβ v し q u nu n‑unvF HUPLHu nvpupun 可 nupa paF nynF ・ ︐ 可 i i i i i1 ・ ︐ 可 i i1 町Uβnu 句E A nノ 脳 内 u a A T F 0λunudwAHV 句E A nノ 脳 内 ︿JvaA宅 F町Uβnu 0λunudwAHV A υ ︽υ n u n u n u n U A υ A U A υ ム唱 ムーム ηL 唱 唱 唱 唱 唱 唱 AHVAHVAHVAHVAHVAHVAHVAHVAHVAHVAHVAHVAHVAHVAHVAHVAHVAHVAHVAHV AHVAHVAHVAHVAHVAHVAHVAHVAHVAHVAHVAHVAHVAHVAHVAHVAHVAHVAHVAHV AUVAHVAHVAHVAHVAHVAHVAHVAHVAHVAHVAHVAHVAHVAHVAHVAHVAHVAHVAHV ‑180一 •• • ヘルプ グローパル ローカル ピユー 編集 ファイル

<DBLOADプ ロ シ ジ ャ の 実 行 例 ( 非 会 話 モ ー ド は 省 略 ) > ‑アクセスウインドウよりローカルー ファイル 編集 参照名 ~YCAT l IY C A T ~YCAT l IY C A T ~YCAT l IY C A T ~YCAT l IY C A T ~YCAT l IY C A T ~YCAT l IY C A T HYCAT H Y C A T H Y C A T H Y C A T H Y C A T H Y C A T 名前 ビュー 〉ロードを選択する。 ローカル グローパル [ 縦 覧 j ヘルプ A C C E S S K A B U A C C D El I O C A T A L O G C A T A L O G A P P L C A L C C A T A L O G C A L C ̲ E C A T A L O G G R P C A T A L O G K O K U Y O C A T A L O G C A T A L O G l IK T ~OTIF C A T A L O G ~OTIF ̲ E C A T A L O G C A T A L O G ~URATA O G C A T A L O G O R A C L E C A T A L O G O R A C L E 2 C A T A L O G S E N C A T A L O G S U B C A T A L O G C A T A L O G T E H P D A T A J A P A N ‑データベース選択ウインドウが表示されるので、該当するデータベースにマウスにてクリックす る 。 N O T E !P o s i t i o nc u r s o ro nD B H Sy o uw i s ht ou s ea n dp r e s se n t e r Q R A C 長 在 i E E X I T ‑ T e r m i n a t eE n g i n eS e l e c t i o nW i n d o w s 1 8 1

‑データベースロード定義ウインドウが表示されるので、 ユーザー名、パスワード、 テ ー ブ ル 名 を 入力する。 ローカル グローパル ヘルプ 姐 A ・ e q a T n F 1 . 会 畠 酢 佐 u u ・ 拠" 昭 J &L 曹EM ふし閉山‑ 九‑‑ a‑‑ ・ ・ 'A ・ ふしふし n u n H U 74 ・ HMHu nvnuF nHnH T 且 ・ ORACLE Load Identification Windoy Access Descriptor: 5000 User Hame:: s e o 主 主 Passyord: Table Hame: ì:iJi'i~$ Tablespace: Path: Commit Frequency: 1000 Error Limit: 100 ‑データベースロードウインドウが表示されるので、 これによりテーブルへのロードは完了する。 ローカル グローパル Oi : f ! ゆ1空 データベース照会 ディスクリプタ表示 ローカルーー〉 ロ ー ド を 選 択 す る 。 ヘルプ CLE Load Display Windoy リセット ラベル i IHERE条件 取消 終了 NulJs υIUIUIUIUI HAHE SEX AGE HEIGHT i I EIGHT 。 Jumn Type CHAR( 8 ) CHAR( 1 ) HUHBER NUHBER HUHBER ‑182 SAS Hame Format HAHE SEX AGE HEIGHT i IEIGHT $ 8 . $ 1 . E12. E12. E12.

日本 5A5ユーザー会 (5U G卜 J ) INFORMIXデータベースとのデータリンク機能 。村上陽子 高橋敏昭 農林水産省農林水産技術会議事務局筑波事務所電子計算課 T r a n s f e ro fI N F O R M I X ‑ d a t at oS A S Y o k oM u r a k a m i T o s h i a k iT a k a h a s h i C o m p u t e rD i v i s i o nT s u k u b aO f f i c e A g r i c u l t u r e . F o r e s t r ya n dF i s h e r i e sR e s e r c hC o u n c i lS e c r e t a r i a t M i n i s t r yo fA g r i c u l t u r e . F o r e s t r ya n dF i s h e r i e s 2 ‑ 1 ‑2K a n n o n d ai .T s u k u b a .1 b a r a ki 要旨 SASシステムからネットワーク上にある複数のデータベース・サーバにアクセスし， INFORMIXにより構築されたデータベースのデータを SASデータセットに変換す るためのユーザインタフェースツール。 メニュー項目を選択するだけで，データベース検索のための SQLが自動生成されるの 言語を知らないユーザも容易に目的のデータを SASに取り込むことが出来る。 で. SQL このツールの開発は SAS/AFソフトウェアにより行ったが， 1NF0RM1Xデー タベースへのアクセスには.. p ip e"機能を活用した。 キーワード: SAS/AF SAS/CONNECT INFORMIXデータ 1.開発の背景 農林水産研究計算センターでは. 1N Sネット 84により全国の農林水産省試験研究機 関を結んだワイドエリアネ、y トワークによって，研究者のための分散処理環境を提供して いる(図 1)。筑波センターのアプリケーションサーバには研究推進上必要性の高いアプ リケーションが登載されており. SASシステムもその l っとしてネットワークを介して 研究データの解析や分析に供されている。また，研究技術情報に係るデータベースの構築 と利用については，リレーショナル・データベース管理システム INFORMIXを各機 関のサーバ(セクションサーバと呼ぶ)に導入し，分散型のデータベースを構築すること としている。 これらの地域別あるいは専門分野別のデータベースはネットワークを介して相互に利用 することが想定されており，データベースの構築と利用の支援や利用方法の共通化を図る ための支援システムの必要が生じていた。一方，この INFORMIXによって構築され SASシステムで加工や解析を行いたいという強 い要望がある。しかしながら，それを行うためには SASシステムの利用法のみでなく， INFORMIXの利用法あるいは SQLも理解しておく必要があり，ユーザにとって負 たデータベースからデータを取り出し， 担が大きいものである。 ﹃u oD

l 研究室 1 !' li(( j j ジ1i 1 出 件 以1 1 注) .~:回線終端装置 ・:ターミナルアダプタ 0: トランシーパ 圃:ターミネータ .xターミナルは Xウインドウのサーパ機能をもっ端末でセクションサーバとほぼ同程度の機能を実行できる 0 .rP)レータは各機関の LANを接続する機能をもっ。 .c;二三二::::::Jは計算センターシステムの全ての機能が別府できることを示す。 豆立笠豆3は計算センターシステムのメインフレームのみの機能が手J I 用できることを示す。 01‑‑ て こ て こ7内の研究室における X ターミナ Jレ，パソコン等は各試験研究機関において整備したうえで利用できる ことを示す。 . u z 図 l 農林水産研究計算センターシステム構成 ‑184‑

このような背景の下に， 1NF0R M1Xデータベースの効率的利用促進のための"デ ータベースサポートシステム"の開発が意図され，その一環として SASと INFORM IX間のデータリンク機能を開発した。 2. 1N F0R M1Xの概要 INFORMIXは米国インフォミックスソフトウエア社により開発された分散型リレ ーショナルデータベース管理システムであり， J1Sや ANS 1 C 米国規格協会)規格で 標準化されたデータベース言語 iSQLJ をベースにしている。 INFORMIXは，ユ ーザインタフェース部(クライアント)とデータベースエンジン(サーバ)の 2つのプロ セスに分かれたアーキテクチャを持っている。サーバはクライアントから SQL文を受け， 処理を行う仕組みになっており，このクライアント/サーバモデルをベースにした 2プロ セス構造によってネットワークによる分散処理環境でのデータベース管理システムを実現 している。 2. 1 1NF0R M1X‑0nLine INFORMIX‑OnLineは Unix上での O n l i n eT r a n s a c t i o nP r o c e s s i n gを 行うデータベースエンジンであり，マルチユーザ環境での大量データの高速処理と高度な フォルトトレラントによる自動復旧機能を持っている。さらに，ネットワークツールの I NFORMIX‑STARを併用することで，ネットワーク上に分散された複数のデータ ベースへの同時アクセスが可能である。 文字，数値，日付，金額，日時，時間間隔等のデータに加え，可変長フィールド(最大 255バイト)やワープロで作成したドキュメント，あるいはスプレッドシート，プログ ラムロードモジュール，デジタル化したイメージなどのバイナリデータも扱うことが出来 る 。 スクリーンプロセッサやレ フロントエンドツールとして， 1NF0R M1X‑SQL C ポートライタを装備しており，簡単にデータベースの定義や構築ができる基本ツール) INFORMIX‑4GL CSQLベースの第 4世代言語とアプリケーション開発環境を 提供するツール)， INFORMIX‑ESQL/C CC言語と SQLの統合化によるア プリケーション開発ツール)等が提供されている。また，グラフイックベースの統合型表 計算ソフトウエアの WINGZ C 米国インフォミックスソフトウエア社)をフロントエン ドとして INFORMIXのデータベースに直接アクセスすることもできる。 2.2 データベースの構成 データベースは情報やデータの集まりであり， INFORMIXで は ， デ ー タ を 表 に 格納する。すなわち表の集合体をデータベースとして扱う。さらに表は行と列に よって構成される。 FHU 00

表には必ずいくつかの列があり， 表がデータの集まりを表しているのに対して， 列 は そ の 表 の デ ー タ を 種 類 別 に 分 け た も の に 対 応 す る 。 行 に つ い て は l行 が l件 分 の 情 報 を表す。 表 は デ ー タ ベ ー ス 内 の デ ー タ の lつ の 関 係 を 示 し て お り ， 別 の 表 と 結 合 さ せ て 新たな表として見ることが出来る。 データベースおよびそれを構成する表や表の列には固有の名前が付けられる。 10文 字 以 内 の 英 数 字 ( 1 文 字 目 は 英 字 〉 データベース名 表名 18バ イ ト 以 内 C 1文 字 目 は 英 字 か 日 本 語 文 字 ) DB内 で 一 意 列名 18バ イ ト 以 内 C 1文 字 目 は 英 字 か 日 本 語 文 字 〉 表 内 で 一 意 下例は INFORMIX のデモ版データベースふムム~ふの中の表の一部である。 ↑ テ .-~へ. ‑ ' J . . 名 表:顧客情報 ←表名 担当者名 読み スポーツランド 鈴木 義男 ' J . . ' J . . ' キ ヨ シ オ 1 0 4 スポーツウイング 栗原 伸一 ケ リ ハ ラ シ ン イ チ 0 3 ‑ 3 4 6 4 ‑ 7 7 7 7 1 0 5 小椋スポーツ 小椋 和也 カ ' J . . . . y オYラ 0 3 ‑ 3 2 0 0 ‑ 1 5 7 9 1 0 6 ミネヤ運道具庖 横井 義昭 ヨ コ イ ヨ シ ア キ 0 3 ‑ 3 2 3 2 ‑ 5 6 5 6 列名→ 顧客番号 会社名 t 丁 ‑→ 1 0 1 一今 ↑ ↑ 列 列 電話番号 ↑ それぞれの表には，表を構成する列についての列名と属性(データの型，長さ，インデ ックス J n u 11値 の 許 容 〉 が ス キ ー マ と し て 定 義 さ れ る 。 定 義 さ れ た こ れ ら の 情 報 は す べてデータベースの管理情報としてシステムカタログという表に収められている。 3. SA Sお よ び INFORMIXの 利 用 環 境 3. 1 SASの 配 置 筑 波 セ ン タ ー の ア プ リ ケ ー シ ョ ン サ ー バ A CHp9000/897 s) に SASを 登 載 し ， 各 地 の セ ク シ ョ ン サ ー バ CHp9000/750， Hp9000/720) からネッ ト ワ ー ク を 介 し て 利 用 す る 形 態 と な っ て い る 。 プ ロ ダ ク ト と し て BASE SAS，A S S 1S T， GRAPH， STAT， INS1GHT， FSP，A F， ETS， IMLお よ び CONNECTを導入している。また，ネ、ソトワーク負荷の低減のため，一部の遠隔地の サ ー バ に は SASの 基 本 セ ッ ト と CONNECTを導入している。 ‑186

3. 2 1NF0R M1Xの配置 筑波センターのアプリケーションサーバ B (Hp8000/750) を共通データベー スのサーバと位置づけ，データベースエンジンとして INFORMIXー OnLine， フロントエンドツールとして INFORMIX‑SQL， 4GL，ESQL/Cを登載し ている。分散型データベースのサーバとなるセクションサーバには INFORMIX‑O nLineおよび INFORMIX‑SQLを登載し，データベースの構築・利用の環境 を持たせている。また，他のセクションサーバには，各データベースサーバのデータをネ ットワークを介して利用できるように INFORMIXのネットワークツールをそれぞれ 登載している。すなわち，データベースへのアクセス権を有するユーザはどのデータベー スサーバのデータであってもネットワークを介して利用することが出来る環境となってい る 。 3. 3 SASおよび INFORMIXの利用環境 すでに述べたように， SASおよび INFORMIXは目的別にサーバを選択して登載 されており， SASと INFORMIXが必ずしも同一のマシン上に存在するとは限らな い。以下のようなパターンが存在する。 ① SASと INFORMIXが同居しているマシン ② SASのみ存在しているマシン ③ INFORMIXのみ存在しているマシン ② ① ぺ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ 一 はB ︐ ︑ 一 . e u O 白一 Mb.1 ‑ e u一 人 ・ ・ ・ 同 ロ . 一 一 一 ‑ 一 ‑ 一 ap ‑ a : アプリケーションサーバ A ap ‑ b : アプリケーションサーバ B sec‑x: セクションサーバ 一 一O n L i n e 11γ‑MU J ‑nFVJHA 一 一MJ V一 ぬ⁝⁝⁝一川共 VA I N F O R M I X yinE nHU 円︑ u U川 AU口 口 仙 中A SAS nNE‑‑ 日目 SAS ③ 一 一 ⁝ ⁝ ・ ⁝ ⁝ ↑ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ 一 閃U 1~)i: 言語;司 :;iim!:総長言葉... I N F O R M I X 専門別 D B 。 ::s:::e::立::~:))::: I N F O R M I X 地域 D B i 巧 o凸

4. SASからの INFORMIXデータの利用 SASシステム内で直接 INFORMIXデータをアクセスすることはできないので， INFORMIXのデータを SASデータセットに変換する処理が必要である。 4. 1 一般的な方法 一般的には，以下のような手順を踏むことになろう。 ①データベースサーバにログインし， SQL文を発行してデータ検索を行う。 ②検索結果を Unixのファイルに落とす。必要に応じて編集・加工を行う。 ③データベースサーバと SASマシンが同一でない場合には， SASマシンへ②のフア イルを転送する。 ④ SASマシンヘログイン(マシンが異なる場合)し， SASシステムを起動する。 ⑤ INFORMIXデータの格納されている外部ファイルから SASデータセット化す るための SASプログラムを作成する。 ⑥プログラムを実行する。 この方法では， INFORMIXの利用法や SQL言語を理解している必要があるのみ ならず複数のサーバマシンを起動させねばならないため大変煩雑である。 4.2 SASの" pipe"機能によってデータベースへのアクセスを行う この場合の手順は以下のようになろう。 SQL文)を作成する。 ① INFORMIXデータ検索用のレポートファイル C ② SASプログラム中から，レポートファイルをコンパイルする。 ③ filenameステートメントから" pipe "機能を利用し， SQ L文の実行結 果を取り込む。 この方法の場合も INFORMIX や SQLを理解している必要があるが， SASの中 からデータ検索出来るというメリ、y トがある。 ただし， " pipe "機能は Unixコマンドの標準出力の受け渡しを行う機能であるこ とから，この機能によってデータベースへのアクセスを行うためには INFORMIXの 実行コマンドが発行できる環境が整っている必要がある。すなわち， SAS起動マシン中 に INFORMIXが登載されている必要があることになる。 SASを利用で きるサーバとデータベースサーバが同一マシンとは限らない。特に SASを提供するアプ リケーションサーバ Aには INFORMIXとのインターフェースツールは何も登載され しかしながら，前に述べたように農林水産研究計算センターにおいては， ていないという問題がある。 しかし，幸いなことに，セクションサーバの一部に SASと INFORMIX 双方のエン ジンが登載されているものがあること。さらに，データベースサーバはすべて分散データ 188‑

ベースシステムとしての設定がされており，どのサーバからも同ーの手順でデータが検索 出来る環境であること。また， SASシステムの側も SAS/CONNECTが登載され ており，ネ、y トワーク環境下でリモート処理が行える状況であること等から， p ip e機 能を使うための制約もリモートホストを使うことによりクリア出来る。 とは言うものの SQL文の作成，リモート SASの起動，ァ、y プ ロ ー ド ， ダ ウ ン ロ ー ド 等 のややこしい操作を必要とする。 SAS‑INFORMIXデータリンク機能(以降" SASデ ー タ リ ン ク 機 能 " と 表 す ) は，以上の問題点を解決し，メニューに従って項目を選択，パラメータを入力するだけで ネットワーク上にある INFORMIXデータを SASデ ー タ セ ッ ト に 取 り 込 む こ と が 出 来るようにしたものであり， SASセッション中から随時利用できる。 5. SASデータリンク機能の開発 5. 1 SASデータリンク機能の考え方 SASデータリンク機能の開発は，以下の考え方をベースにしている。 ① INFORMIXデータを SASデ ー タ セ ッ ト に 変 換 す る た め の ツ ー ル と し て 位 置 付 ける。 ② SASを起動した状態で，全てのサーバのデータベースを利用出来るようにすること。 ③ SASのインストールされたマシンに共通する操作法とすること。 ④エンドユーザが SQLを知らなくても利用出来るようにすること。 ⑤エンドユーザが SASのリモート処理等を理解していなくても利用出来るようにする こと。 ⑤グラフィックベースのアプリケーションであること。 この基本的な立場を踏まえ，以下の仕様の下に SAS/AFで ア プ リ ケ ー シ ョ ン を 開 発 した。 ① SASへの INFORMIXデータの取り込みは， SASの p ip e機能を活用する。 ② SASを起動したマシンに INFORMIXがあるかどうかを検査する。 ③ INFORMIXが登載されていない場合には，リモート SASを起動し， SASと INFORMIXとのやり取りを行う。プログラムのダウンロード，ァ、y プロードも すべて自動的に行わせる。 ④ INFORMIXの検索用 SQL文 は 自 動 生 成 さ せ る 。 た だ し ， ユ ー ザ が 独 自 に S Q L文 を 設 定 す る こ と も 出 来 る よ う に す る 。 ( 前 も っ て レ ポ ー ト ラ イ タ の 記 述 法 に 基 づ いてファイルに作成しておく) ⑤ SQL作成のためのパラメータはメニューから選択入力出来るようにする。 ⑥検索パラメータを保存し，その履歴を参照できるようにする。 ⑦データセットの格納先のライブラリを選択出来るようにする。 ‑189‑

5. 2 1NF0R M1Xデータと SASデータセットの対応付け INFORMIXデータも SASデータセットも二元表表現であることから機械的に以 下のように読み換える。 INFORMIX 表[名] 列[名 1 行 SAS データセ v ト[名 1 変数[名 1 オプザベーション ただし， 1N F0R M1Xでは，表名および列名に 18バイトまでの文字列が使え，日 本語表記も許されるため，表名あるいは列名が日本語や 8バイトを超える長さの場合には 別途 SASの命名規約に合致した名前の設定が必要となる。 また，列の属性については，以下のように変換する。 INFORMIX CHARACTER VARCHAR DATE MONEY 上記以外の数値型 SAS 文字変数(列長と同じ) 文字変数(列長と同じ) 文字変数 (10バイト) 数値変数 ( 8バイト) 数値変数 (8バイト) なお， DATETIME， INTERVAL， BYTE，TEXT型の列は取り込めな い。また，文字変数の列長が 200バイト以上の場合には， 200バイトとする。 5.3 INFORMIXの存在確認とリモート SAS起動 ① INFORMIXの存在確認は， INFORMIXのシステム状態を把握するための コマンド tbstat を発行し， SCL関数で判断する。 ② INFORMIXが存在しない場合には，エラーメッセージを表示し，リモート SA Sセッションを起動する。 ③リモート SASセッションを起動するホストはメニューから選択出来るようにする。 別途リモート SASセッションを起動出来るホストを登録した「ホスト情報データセ ット」を用意する。このデータセットはユーザが登録・編集出来るようにする。 ④ユーザ指定のリモート SASセッションを開設し，そのリモートホスト上に inf 0 rmixが存在するかどうか確認する。 ⑤ INFORMIXデータの検索は， 1NF0R M1Xの存在するホスト上で行う。 ⑤リモートホストを利用する場合にはローカルホスト上のプログラムを rsubmit コマンドで実行させる。必要な結果は download プロシジャでローカルホス トに転送させる。 ‑190‑

下の形式となる。 @ t② d ⁝ 5.4 データ検索のための SQL文 INFORMIXのレポートライタ ace の文法に従うデータ検索用の SQL文は以 se1ect③列名 1.列名 2. ・・・，列名 n from④表名 where⑤条件式 end format on every row p rint③列名 1，' ，' ，列名 2，， ，' ，・・・，列名 n end INFORMIXデータを検索する SQL文を自動生成するためには上図の下線部分の 情報が必要となる。 ①どのサーバの，②何というデータベースを検索するのか ③どのような情報を，④どこから取り出すのか ⑤どのような条件でデータを取り出すのか 5.5 パラメータの取得と SQLの自動生成 SQL文を作成するために必要な情報は以下の仕様で取得する。 (1)管理情報データベース : dsadm@apb システムの運用にあたって必要な情報の共通データベース ・データベースサーバに関わる情報 : 表 svadm サーバ名，設置機関名，所在地，機種，ネットワークドメイン名等 ・データベースに関わる情報 : 表 dbadm データベース名，サーバ名，管理者名，概要，権利等 (2) データベースサーバの選択 ①管理情報データベースの表 svadm を検索し，データベースサーバの情報を S A Sデータセット serv 1ist に取り込む。 ② SASデータセット (aceプログラム. p ipe機能〕 servlist を用いて <DBサーバ一覧>を提示する。 ③ <DBサーバ一覧>からデータベースサーバを選択する。(サーバ名を得る) ④必要に応じてサーバの概要を参照出来るようにする。 ‑191一

(3) データベースの選択 ①管理情報データベースの表 dbadm を検索し，利用できるデータベースの情報を SASデータセット db 1i8 t に取り込む。 (aceプログラム. p ip e機能〕 ② SASデータセット dbli8t を用いて<データベース一覧>を提示する。 ③<データベース一覧>からデータベースを選択する。(三二之三二三ゑ乏笈ゑ〕 ④必要に応じてデータベースの概要を参照出来るようにする。 (4)表の選択 ① INFORMIXのシステムカタログ 8Y8tab1e8 を検索し，表の情報を S ASデータセット obj 1i8 t に取り込む。 ② SASデータセット (aceプログラム. pipe機能〕 obj 1i8 t を用いて<表名一覧>を提示する。 ③ < 表 名 一 覧 > か ら 表 を 選 択 す る (1表のみ選択) 0 (表急ゑ浸ゑ〕 (5) 列の選択 ① (1) "，， (4) の選択で特定された表について列の情報を. SQLの inf 0文を用 いて取得する。データは SASデータセット c0 11i8 t に取り込む。 (i8 q 1プログラム. p ip e機能) ② SASデータセ、ソト c0 11i8 t を用いて<列名一覧>を提示する。 ③<列名一覧>から列を選択する(複数列選択可) 0 (慰急鼓ゑ震ゑ〕 (8) 条件文の指定 ①何も指定しない場合には，全件検索とみなす。 ②条件文のキーワード，列名，演算子等についてはメニューを選択して入力出来るよう にする。 得られたパラメータを使用して SQL文を組み，レポートファイルを作成する。 なお，検索用のパラメータの取得と併せて表名や列名からデータを格納するデータセッ ト用のデータセット名および変数名，属性を取得しておく。 5. 8 SQLの実行とデータセヲトの作成 (1)レポートファイルのコンパイル SASの xステートメントを利用して INFORMIXの 8aceprepプロ グラムを実行し，検索用のレポートファイルをコンパイルする。 x' $INFORMIXDIR/bin/8aceprep‑8 同・ート 7y イ}~名' 1 9 2

(2) データセットの作成 filenameステートメントの pipe機能を用いてレポートファイルの実行結 果 (1NF0R M1Xの sacego プログラムの実行結果〉を SASデータセット に取り込む。 なお，データセット名には INFORMIXデータベースの表名を変換したもの，変数 名は列名を変換したもの，変数の型は列の情報から変換したものを取り込む。 filename in pipe $ 1NF0R M1XD 1R /bin/ saceg0 ‑ s 同・ート 77イ)~名' d ata データセット名 infile in dlm=' .. . in p u t 変数名 l 変数名 2 run 5. 7 SASデータリンク機能の構成 DBMSデータリンク SQL用パラメータ入力 SASデータリンク ユーザ作成の SQLを利用 機 能 履歴を呼び出して実行 SAS/CONNECT リモートホストの選択 ダウンロード アップロード リモートホストの編集 プルダウンメニュー 9種と 32本の SCLプログラムにより上記の機能を実現した。 ‑193‑

8. SASデータリンク機能の実行 8. 1 SASデータリンク機能の起動 SASディスプレイマネージャシステムから. SAS/AFを起動してプログラムを実 行するが，作業を簡便化するために起動コマンドをファンクションキー (shft f8) に割り付けである。 ファンクションキーの押下により iSASデータリンク機能メインメニュー画面」が開く。 ロ主主 ① INFORMIXデータを SASに取り込む場合には. iDBMSデータリンク」を選 t 尺する。 ②データセットのアップロードやダウンロードのリモート処理を行う場合には. iSAS /CONNECTJ を選択する。ホスト情報の登録もここで行う。 ③ SASデータリンク機能を終了する場合には. i 終了」ボタンをクリックする。 この時点で，データリンク機能を実行するために使われたワークファイルはすべて消去 される。また，リモート処理を行っていた場合には，リモート SASセッションが切断 される。 ‑194‑

8.2 パラメータ設定メイン画面 iDBMSデータリンク」を選択すると， i パラメータ設定メイン画面」が聞く。 (I t D I I I I D I I I ・・‑一・回目〕 [ DBサーバー E ︺ 寧 Z E s 窓 玄 ) e 寧 ・ $ 奪 •• •••••• •••• •• ︺ 玄 窓 2 ‑ e e g g ] 草 怠 [ 出力ライブラリ 草 寧 条件文 掌 ‑ e 玄 玄 •• •••• •• 現l ︺ •• 寧 玄 •• •• 表 s ‑ ‑ ‑‑ ‑ ‑z ‑ ‑‑ ‑ ‑zs ‑ s ‑ ‑ ‑ ‑s ‑ ‑z sz ‑s ‑zz‑ ‑ ‑z‑ ‑ ‑・ z ‑ ・ ‑ (‑ ( ( ( ‑ ‑ ‑ ・ [ データベース 照 合 口 紅 ! 藤 間 瞬 間 ! 閉 竪 LeL i : ， ， " ' : ! 作業中のサーバに INFORMIX が存在するかどうかの判定を行い，存在しない場合 にはエラーメッセージを表示し，リモート SASを起動する。 I̲̲" !U 守、Jiij用てきませんの n i !そ ー ト ' : ' ， .主主ぞ 1 1 ョ:を記重 Iさす子 I I リモート SAS セッションを起動するホストを選択してください ﹄ ﹄ ﹄ ]]]]]]]]]]] ﹄ zzzzzzzzz 固目 ロ宝3 ロ( kcnt ロ( f s m ロ( m m r ロ[ omg ロ[附 kz ロ( h n f ロ[附日 ロ[ n n f 自国 7L7L7L7 7 7 7L7L7 Z園 田 τ ロ[五 i :: : : : ‑ l : ・ Z: zz zz zz z: zz Z ロ( a p ‑ a 圃[盟国 百担問主; リモート SASを起動し， 1NFORM1Xの存在を確認したら再び「パラメータ設定 メイン画面」に戻る。 ‑195‑

8.3 パラメータの設定 「パラメータ設定メイン画面」 ① SQLを自動生成させる場合は，パラメータを順次指定する。(手順は次節に示す〕 ②既存の SQL (レポートファイル)を用いる場合には. rSQLJ ボタンをクリック し，レポートファイル名を指定する。ウインドウ上にレポートファイルの内容をスキ ャンして取り出したパラメータが表示される。 履歴呼出」ボタンをクリックし，使 ③保存された履歴のパラメータを使う場合には. r いたい履歴を選択する。履歴として保存されているパラメータが表示される。パラメ ータの一部変更も可能である。 履歴保存」を選択する。 ④設定したパラメータを保存する場合には. r ⑤パラメータ設定作業を中止する場合には. r 戻る」を選択する。 8.4 パラメータの指定方法 「パラメータ設定メイン画面」 (1)データベースサーバの指定 データベースサーバを指定するには，次の 3つの方法がある。 ①右側の反転表示された位置にサーバ名を直接入力する。 ② [ DBサーバー ]ボタンをクリックし，データベースサーバ一覧を表示させ， 選択する。選択したサーバ名が自動的にパラメータとして取り込まれる。 この画面上では，サーバの概要を見ることが出来る。 ③データベースをサーバ名付きで指定した場合に，自動的にそのサーバ名がパラメー タとして取り込まれる。 <データベースサーバ選択画面> 国 データベースサーパーを選択してください ロ ロ ロ ロ •口 口 ロ ロ ロ ロ ロ 目 t n a e s o m g i n a d a 語k apc n a r c a b r n l a e s n l a l n f r i ngn 調 : cL毘::J[芝三三頭E 3 1 ‑旦i自一一i E主主主主陸宮(医霊雲磨重霞百三; ‑196一

(2) データベースの指定 データベースを指定するには，次の 2つの方法がある。 ①右側の反転表示された位置にデータベース名を直接入力する。 データベースサーバを選択してない場合には，サーバ名付きで指定する。 ② [ データベース ]ボタンをクリックし，データベース一覧を表示させ，選択す る。選択したデータベース名が自動的にパラメータとして取り込まれる。 なお，先にデータベースサーバが選択されている場合には，当該サーバで使えるデ ータベース一覧が表示され，データベースサーバが特定されていない場合には全て のサーバのデータベース情報が表示される。 これらの画面上では，データベースの概要を見ることが出来る。 a p b 相 データベースを選択してください ロ ロ ロ •ロ a b t a m a e c g k ̲ k i s h o k i s h o 自 E固 t s u k u b a L ユJLJUE竪 ;;LE主 J (3) 表の選択 表名の直接入力は出来ない。[ 表 ]ボタンをクリ v クし，表示される表名一覧から 選択する。選択出来る表は lつである。表名が日本語文字等で SAS名になじまない場 合には対応させる SASデータセ v ト名の入力要求がある。 宿 笠包笠笠主主 表を選択して下さい 所有者 表名 . [ 屑覆罰事担圃圃圃圃圃園 口[ 注文台帳 ー [ 注文晶且 口 [ 取級 ロ[ メー ロ[ 郵便 口[ 5日s c タイプ 置 ， ，@̲'I n 国 盟 国 ・E ]固 1 9 9 3 / 0 5 / 1 41 実 1 9 9 3 / 0 5 / 14L̲U SASデータセヴト名の修正 i n f o r m i x i n f o r m i x 表 1葛 こ の 表 名 は SASデータセット名として使用できません SAS名規約に準ずる SASデータセット名を指定してください ( SASデータセット名) 表名 ( 顧客情報 仕事 由 作成日 I [ 空空一 197‑ :置盟国E )

(4)列の選択 列名の直接入力は出来ない。[ 列 ]ボタンをクリ、y クし，表示される列名一覧から 選択する。複数の列名が選択できる。列名が日本語文字等の場合には対応させる SAS 変数名の入力要求がある。さらに，指定した変数名の一意性のチェックが行われる。 この:9 ) 1 名は SAS名規豹l こ準ずる SAS変数名 として使用できません SAS変数名 を指定してくださ h ( : 9 1 焔 ( 顧客番号 SAS変数名 :置盟国 匠主 仁士宝E 宰護主I [J[玄: (5) 条件文の指定 全件検索の場合には条件文の指定を省略できる。 C 条件文 ]ボタンをクリックすると， i 条件文入力画面」が開くので検索条件式を 入力する。キーワード用のアイコンや列一覧，演算子一覧の表示機能を利用できる。 選択した:9 ) 1 名を返します (1つのみ) 圃[圃園理雲空軍国 ロ[ [ J[ ロ[ ロ[ ロ[ ロ[ ロ[ 口[ 会社名 担当者名 読み 郵月更番号 住所 1 住所 2 ピル名 軍吉番号 ‑198 国 軍 盲 目 司E c h ar (3 0 ) c h a r ( 1 6 ) c h a r ( 2 0 ) c h a r ( 6 ) c h a r ( 2 5 ) c h a r ( 2 5 ) c h a r ( 2 5 ) c h a r ( 1 2 )

(8) データセット作成先の指定 [ 出力ライブラリ ]ボタンをクリックすると「ライブラリ参照名画面」が開くので， INFORMIXデータの取り込み先ライブラリをライブラリ参照名一覧から選択する。 ' 71' 1 ' ' 71)豆 亙 データセットを作成するライブラリを選択してください 参照名 エンジンホストパス名 l u s r l s a s / m a p s M A P S V 6 0 ? I u s e r s / y o k o / S A S / d a t a lin k N O R I N V 6 0 ? I u s r l s a s / s a s j 6 0 ?I s a s h el p S A S H E L P V 6 0 ? I users/~oko/sasuser S A S U S E R V 6 0 7 幽圃圃圃国 圃・・園面幽血幽温圃量幽掴・・・ー a 8. 5 1N F0R M1Xデータ取得の実行 r 実行」ボタンをクリ、y クする。 パラメータの設定が終了したら， パラメータを用いた SQL文が構成され，処理が実行される。 [ . . I l"R*ーパー 1 [1 (開園園園田・・ 1 DBMSデータリンク 国 データ取得処理を実行しています しばらく、待ち下さい [ 出力ライブラリ ] (~ORK 宮古河台:3i 厩盟議室~~j I 罰!歪 ff 士i 取得処理が終了するともとの「パラメータ設定メイン画面」に戻る。 .引き続き異なるパラメータを設定してデータ取得が可能である。 ・検索パラメータを保存する場合には， r 履歴保存」を指定する。 r 戻る」を指定すると「メインメニュー画面」に戻る。 メインメニュー画面」で「終了」を指定する。 ・データリンク機能を終了するには， r ・検索を終了する場合には， ‑199‑

8.8 データ取得の確認 パラメータ設定時に指定したデータセット名の下に INFORMIXデータが取り込ま れている。 2 3 4 5 6 ? 8 9 1 0 1 1 1 2 1 3 1 4 5 7. …蕗 … 1 0 1 スポーツランド 1 7 8 鈴木義男 スズキヨシオ 0 3 ‑ 3 4 0 0 ‑ 3 3 3 3 3 ‑ 3 2 0 0 ‑ 1 5 7 9 1 0 5 小綜スポーツ ̲'J 霧 関 倉 車 ゆ か り オグラカズヤ ク1 ) y… 0 州 問 1 0 6 ミネヤ運動具庖 ヨコイヨシアキ 0 3 ‑ 3 2 3 2 ‑ 5 6 5 6 アサクラユカリ 0 3 ‑ 3 4 2 8 ‑ 9 5 5 5 1 0 7 マイアスレチック 1 0 8 スポーツクイーン ナカザワケイスケ 0 3 ‑ 3 4 1 5 ‑ 6 5 4 3 サイトウカズエ 0 3 ‑ 3 3 2 1 ‑ 1 2 3 0 1 0 9 スポーツスタッフ 1 1 0 レッドアスレティック イタクラシゲル 0 3 ‑ 3 4 8 4 ‑ 4 5 6 7 り ハセガワキヨハノレ 0 3 ‑ 3 4 9 8 ‑ 3 5 7 9 1 1 1 日月星スポーツ サトウミチコ 0 3 ‑ 3 4 河田 4 2 2 2 1 1 2 ランナーズイン サイトウクニオ 0 3 ‑ 3 5 8 5 ‑ 3 6 6 6 1 1 3 井上スポーツ タカノマサオ 0 3 ‑ 3 4 4 7 ‑ 8 4 5 1 1 1 4 サン スポーツ用品広高若野林 正 静 陽 男 夫 一 1 1 5 ゴールドメダリスト ワカパヤシシズオ 0 3 ‑ 3 4 51 ‑ 68 5 7 倉本 クラモトヨウイチ 0 3 ‑ 3 4 7 8 ‑ 1 2 1 2 1 1 6 青山オリンピック 環境条件および制約条件 ① SASサーバには. BASE SAS. SAS/CONNECT. SAS/AFが登載 されていること。 (AFはリモートホストに無くてもかまわない。〉 ②データベースサーバには. 1NF0R M1Xー OnLineおよび INFORMIX ‑STARが登載され，ネットワーク利用できるような環境設定がされていること。 ④ユーザの使用権が設定されているデータベースしか検索できない。 ⑤単一の表のみ検索できる。檀数表を結合したデータは取得できない。 ⑥イメージデータ等のバイナリデータは取り扱わない。 ⑦ INFORMIXデータベースへのアクセスは，検索のみであり，更新は行えない。 8. おわりに 農林水産研究計算センターは，農林水産省試験研究機関における今後の研究技術情報の 高度化を積極的に支援することを責務としている。当ツールは，各試験研究機関における 「地域データベース」や「専門別データベース」の構築やネットワークを介しての相互利 用を支援するために構想された「データベースサポートシステム」の一環として外注開発 を行ったものである。 Unix服の SAS/ACCESSのリリースも間近と聞き，今回 の開発は必要最小限の機能に止めている。 ‑200‑

日本 5A5ユーザー会 (5UGト J) データ活用のためのデータベース環境整備と S A S システム 0 野田 新一 株式会社竹中工務 j 苫 情報センター Building Data Base Environment and SAS System for End User Co皿 puting Shinichi Noda Information Management Center，Takenaka Corporation 1‑13，4‑chome，Honmachi，Chuo‑ku，Osaka 541，Japan 要旨 当社では現在、利用者自身によるデータ活用のための環境整備を推進しており、 メインフレーム上のデータ (ADABAS) をアクセス・活用するツールとして SA Sを 採 用 し て い る 。 こ の 活 動 の 中 で 実 施 し て き た 「 活 用 の た め の デ ー タ ベ ー スの設計・開発」、 備」、 r S A S / A C C E S S運 用 管 理 を 含 む S A S利 用 環 境 の 整 「利用者のデータ活用を支援するディクショナリーシステムの開発」など の諸活動および今後の展開について紹介する固 キ ー ワ ー ド : 利 用 者 自 身 に よ る デ ー タ 活 用 (E U C) 、 S A S / A C C E S S 1. は じ め に 当 社 で は か な り 以 前 か ら 利 用 者 自 身 に よ り 部 門 の O A化 や 分 析 の た め の デ ー タ活用が行われており、加えて近年の情報機器やソフトの高性能・低価格化、 利用者の活用スキルの向上などの要因から、部門データベース、部門アプリケ ーションの開発を含む利用者自身によるデータ活用に対するニーズが一段と高 まった。 1 9 8 7年 よ り こ の 命 題 に 本 格 的 に 取 り 組 み 、 デ ー タ 中 心 の 考 え 方 に 基づき基幹データベースの再構築とデータ管理機能の強化に重点を置いた情報 化基盤の整備を実施してきた。データベース環境の整備にあたっては、メイン フ レ ー ム 上 の デ ー タ ベ ー ス 管 理 ソ フ ト は A D A B A Sを 、 こ れ に ア ク セ ス す る た め の ホ ス ト 系 利 用 者 言 語 の ひ と つ と し て SA Sシ ス テ ム を 採 用 し た 。 現 在 は これらを利用者がさらに効率的に活用するための各種方策を計画、実施してい るロ 2. 情 報 基 盤 と し て の デ ー タ ベ ー ス 環 境 の 整 備 ‑201‑

これまでデータの入力・蓄積・出力の仕組みは個々のアプリケーシヨンシス テム毎に逐次計画、開発、維持されてきた。その結果、利用者が使いたいデー タがあるのか無いのかわからない、似たようなデータがいくつも存在しどれを 使えばよいかわからない、 S A M、 1M S、 A I M、 A D A B A Sな ど さ ま ざ まな形式で蓄積されており使いにくいになど、利用者が自分でデータを活用し たいというニーズに応えられるものではなかった。そこで、データをアプリケ ーションシステムから独立させて一元的に管理する(データ中心の考え方)方 式に移行するため、情報システム部門のデータ管理機能を開発機能から独立さ せるとともに基幹システムをスクラップアンドピルドで再編成し、全社データ ベースの再構築を行った。データベースの再構築にあたっては、分野ごとに必 要なデータ項目を洗い出し、データ項目相Eの関連を分析しながらグループ分 け(エンティティー)を行い、そのグループ聞の関連を明確にしてデータの構 造を示す体系図(概念データベース)の作成を行った。さらに各分野ごとに作 成した概念データベースをひとつに統合して当社全体の概念データベースとし、 とれに基づき物理データベースを設計、構築していった。とれにより、データ 項目の不要な重複のない整理されたデータベースを構築するごとができた。 3. S A S シ ス テ ム 利 用 環 境 の 整 備 3. 1 ホ ス ト 系 利 用 者 用 デ ー タ 活 用 ツ ー ル と し て の SA Sシ ス テ ム 当 社 で は S A S シ ス テ ム を 1 9 8 0年 に 導 入 し て 以 来 、 ホ ス ト 系 利 用 者 用 デ ータ活用ツールのひとつとして利用している。現在では利用部門の多くの利用 者 が 部 門 の O A化 や ア プ リ ケ ー シ ヨ ン 開 発 に 利 用 し て い る 。 今 回 再 携 築 し た デ ー タ ベ ー ス へ の ア ク セ ス も A D A B A S フ ァ イ ル を SA Sデ ー タ セ ッ ト に 変 換 す る AT S機 能 ( バ ー ジ ョ ン 5) を 利 用 し て 行 っ て き た 。 SA Sシ ス テ ム が 利 用者用データ活用ツールとして優れている点は、 ①関数などデータ加工のための機能が豊富である。当社では、統計解析より は検索、集計、レポート作成などのニーズが高い。 ②一度作成したプログラムをニーズの変化に合わせて機能拡張しやすい。 ③簡単な処理から複雑なものまで幅広く対応できる。したがって、開発言語 としても利用でき、開発者と利用者が同じ言語を使用できるので利用者へ の技術支援等もやりやすい。 nU 白 つ内ノ

④アプリケーション開発にも利用できる が 挙 げ ら れ る 。 さ ら に 、 パ ー ジ ョ ン 6 では、 ① M V Aの 採 用 に よ り 、 U N 1 X 、 O S / 2、 D 0 S な ど 他 の プ ラ ッ ト フ ォ ームへの移植が容易である ② A C C E S S に よ り 各 種 D B M Sと の イ ン タ ー フ エ ー ス が 充 実 し て お り 、 将 来 D B M Sを 変 更 し で も 利 用 者 へ の 影 響 は 少 な い ③ G U 1を 採 用 し て い る など、将来の情報環境の変化に対応しやすくなっている。利用者ヘ提供するツ ールは推進途中で変更するのが困難であり、安定的利用ができることは利用者 言 語 と し て の 重 要 な ポ イ ン ト で あ る 。 た だ 、 現 在 当 社 で は S A Sバ ー ジ ョ ン 5 か ら 6ヘ 移 行 を 進 め て い る 最 中 で あ る が 、 パ ー ジ ョ ン 5 と の 間 に 非 E 換 部 分 が あり少なからず障害となっている。 3.2 A D A B A Sイ ン タ ー フ ェ ー ス A C C E S S ビ ュ 一 環 境 整 備 バ ー ジ ョ ン 6へ の 移 行 に 伴 い 、 A C C E S Sビューの利用環境および運用管 理について整備を行った。あくまでも一般の利用者が対象であるため、 SA S / A C C E S Sを 利 用 者 ヘ 提 供 し て ビ ュ ー の 作 成 、 維 持 管 理 を 任 せ る わ け に は いかない。このため、ビューは情報部門で一元的に作成、維持管理することと した。また、利用者の検索時の負担を軽減するため、あらかじめビューに ① 漢 字 な ど の 2バ イ ト コ ー ド デ ー タ に は シ フ ト コ ー ド を 付 け て お く ②見出しを漢字で表示できるよう各変数に日本語のラベルをセットする ごととした。これにより、利局者は簡単に検索や参照ができ、結果をすぐに利 用できる。 4. 利 用 者 の デ ー タ 活 用 を 支 援 す る デ ィ ク シ ョ ナ リ ー シ ス テ ム の 開 発 データベースの再構築と同時に、データに関する情報の一元化を図った。デ ータ構造の分析からデータベースにファイルを定義する一連の作業手順の中に、 データに関する情報をデータベース(ディクショナリー)に登録する仕組みを 組み込み、ファイル生成と同時にこれらの情報が整備され、利用者ヘ提供でき るようにした。これにより、利用者は自分が欲しいデータの有無を容易に知る ‑203‑

ことができ、また、従来のファイルレイアウトに相当する情報を画面で参照で き る 。 現 在 さ ら に 利 用 者 が デ ー タ を 活 用 す る 際 に 必 要 な SA S ビ ュ ー の 変 数 名 やデータ解説などの情報を入手できるようディクショナリー機能の拡張と合わ せて再整備中である。 5. 今 後 の 計 画 (1) S A Sパ ー ジ ョ ン 6へ の 全 面 移 行 (2 ) デ ー タ 活 用 策 の 充 実 (3 ) 機 密 保 護 対 策 な ど の ル ー ル 、 手 続 き の 改 善 ‑204

日本 S A Sユーザー会 (SUGI‑J) P C 版S A SシステムとM 言語 0田 久 浩 志 東邦大学医学部病院管理学研究室 PC‑SASa n dML a n g u a g e TAKYU H i r o s h i fMedicine， Toho Departmento fH o s p i t a lA d m i n i s t r a t i o n，Schoolo 5‑1216， O m o r i ‑ n i s h i， O t a ‑ k u， Tokyo143， Japan U n i v e r s i t y， ・ 要旨 言語で作成したデータベースを用い、 PC 版S A Sシステムでデータ解析をする場合の M 有効性についての評価をした。そのため、 M 言語で検索したデータをシーケンシャル ファイルに出力した後 SASでデータを読み込む場合と、 SASデータセットでデータを 検索する場合の処理時間を比較した。 1種類のファイルを用いる場合、 2種類のファ 言語と PC 版S ASシステムを使用する イルを結合する場合では、データ件数によっては M 方が処理時間が早かった。これらの事より、数万件のデータより一部を検索して解析 版S ASシステ する場合、デ、イスク容量に制限がありソートがしにくい場合に M言語と PC ムを用いると有効であると考えた。 キーワード PC‑SAS， D a t aT r e eMumps， Ml a n g u a g e ， MUMPS 1. 目的 M 言語(旧名:MUMPS) は1 9 6 7年に M a s s a c h u s e t t s G e n e r a l HospitalのLaboratory of Computer Scienceで 開発され、その後文字処理、データベース処理に強力な機能 を備えていることより、流通1)、文献検索 2)、医療情報処理3)等に多く使われてきた。 M 言語は、それ自身が一種の OS環境を備え、データベース処理、 DDP処理等を行ってい 言語が動く環境はパーソナルコンビュータよりメインフレームに及び、機種を る 。 M こえて同ーのプログラムで動く姿はSASに通じるものがある。しかし、 SAS のプロシジャ に相当するものを使用するには、自分でプログラムを記述するなどの手立てをする必 要があった。一方、 SASと多くのデータベース聞には SAS/ACCESS等のインターフェー 言語環境とのインターフェースは存在しない。 スをとる製品があるが、残念ながら M 今回福岡県の医療圏設定を評価する試み(患者数4 0万人、医療施設数4 千)を行うに 言語 C D a t a Tree M u m p s勺 か ら SASCPC 版S A S )を用いる環境を、解析の補助手 あたり、 M 言語を使用し 段として検討することになった。本論文では、 IBM‑PS55上でPC版 SASとM た時の、データの検索処理速度の評価について報告する。 2. M言語のデータベース M 言語の変数はツリー型のデータ構造をとり、メモリー上のローカル変数とデ、イス ク上のグローパル変数の 2種類よりなる。グローノカレ変数は変数名の前に"....."をつけ ‑205

て区別され、添え時を指定すると B ‑ T r e e等で‑高速に検索することが可能である。この グローパル変数をM 言語で・はデータベースとして使用している。 伊U ~CUSTOMER(93 ， 1 2 3 4 5 6 )ニ" T .T A Q / S u g i n a mi /T o k y o " ~INDEX("TOKYO" ， 9 3，1 2 3 4 5 6 ) = " " このグローパル変数は、ノード毎にデータをもつためRDBに比較してファイルの容 量が少なくてすむが、インデックスファイルは自分で用意する必要がある。 3. M言語と SASのインターフェース手法 M 言語(以下Mで示す)と S A Sとを利用する方法は幾っか考えられる。以下にMとS A S とのインターフェースをとる方法について検討する。 A .S A S 側でS A S / A C C E S Sを使用し、 M 側でS Q Lを実行する製品を使用する方法 既に、 Mの上ではM / S Q L柁等のS Q Lを解釈する製品がある 4 )。この手法は、 S A S，Mの両方 で新規のプログラム開発の必要はないが、新規のソフトウエアの購入が必要となる。 B .S A SでO M I ( O p e nM U M P SI n t e r c o n n e c t )を用いる方法 異機種、異装備のMUMPSアプリケーション間で、リモートデータベースを実現する ためのネットワークプロトコル. O p e nM u m p sI n t e r c o n e c tをS A S 側でL実現する手法で二あ る 。 S A S側より O M IでM側のデータを検索してデータセットを作成し、その後に処理を 行う考えである。この場合、 S A Sで‑の新規プロダクトの開発が必要となる。 C . インターフェース用プログラムを開発する方法 アセンブラ、 C 等でM側のグローバル変数を取り込むインターフェースプログラムを 記述する方法である。既にA c c e s sF i l eD e s c r i p t i o n .M a s t e rF i l eD e s c r i p t i o nの 2 つの定義ファイルを用いてF O C U S却 とD S M*4の聞のインターフェースにこの手法が採用さ )。処理速度の上昇は期待できるが、 M 言語の動くプラットフォーム毎の新 れているの 6 規プロダクトの開発が必要となる。 D . シーケンシャルファイルを経由する方法 M側のプログラムで~ASのプログラムとデータを作成した後、一度シーケンシャルファ イルに出力し、その後、 S A Sを起動してプログラムを実行する方法である。どのM 言語 の動く環境でも実現可能であり、 SAS 側で新規の開発が不必要な長所がある。その反 面 、 M 言語の終了時間、 S A Sでのデータの読み込みまで‑のオーバーヘッドが大きい短所 がある。 今回は、 P C 版S A Sシステムを用いることより、 Dの外部ファイルを経由する方法を採 用した。 MでS A Sのプログラムを生成するプログラムは別途作成した。 4 . 処理速度の比較 S A SとMで、データを検索して新規のデータセットを作成するまでの速度を検討する ため、福岡県の医療圏調査で使用した患者8 4 6 0人と医療機関 9 9 施設のデータを用いた。 患者のデータは、施設番号、患者番号等の5 5変数よりなる。 1データあたりの容量は 平均 1 3 2 b y t eで‑ある。医療機関のデータは施設番号、開設者の種類、標梼科目等全体 nhu nり 臼 つ

で1 4変数、 1 1 6 b y t eよりなる。事前に施設毎の患者データは、 1 0 0 . 2 0 0 . 5 0 0 . 1 0 0 0 . 2 0 0 0 . 4 6 6 0 件に設定した。このファイルを 2回使用し、 1 6 9 2 0件のデータも用意し た 。 使用した機械は I B M P S 5 5 / N O T EN 2 3 x .M e m o r y6M b y e .H a r dD i s k8 0M b y t eで‑ある。 D O S / V 上にQ E M M ‑ 3 8 6桁 とT R 坊を搭載し日本語の使用できる環境としてP C 版S A S V er .6 .0 4 を使用した。 M 言語はD a t aTreeM u m p s (以下D T M )V e r .4 .3を用いた。 残念ながら、現段階ではD T Mの内部より SASのプログラム起動する手立てはない。そ こで、 D T MとS A Sを用いる処理時間の測定には、以下の手順でD T Mでの検索と S A Sのプロ グラム実行を連続して行うバッチファイルを作成し処理時間を求めた。 D T Mの起動 グローバル変数のデータ検索プログラムを実行 結果をシーケンシャルファイルへ出力 S A Sで用いるデータ読み込みプログラムの生成 S A Sの起動 データ読み込みプログラムをノくッチで実行 次に SASのみで行う処理時間の測定は、 M側のグローバル変数と同じデータを S A Sの データセットで作成しておき、それから刊文で該当するデータのみを検索し、新規デー タセットを作成する場合の時間を求め、上記の時間と比較した。 4.1 1種類のファイルでの処理速度の測定 患者データのみを用いて、データ検索を行う場合の検索時間を比較した。患者デー タは条件1 ‑ 4は8 4 6 0件、条件5 ‑ 6は1 6 9 2 0件である。 条件 1 SASデータセット上で、n 件検索し、新規のS A Sデータセットを作成する。 条件 2 グローバル変数上で" n 件検索し、一度シーケンシャルファイルに出力。 それをS A Sで読み込み、 S A Sデータセットを作成する。 S A Sデータセットより n 件検索し3 変数で、新規データセットを作成する。 条件 3 グローパル変数上で'U件検索し、 3 変数をシーケンシャルファイルに出力。 条件 4 それをS A Sで読み込み、 S A Sデータセットを作成する。 条件 5 条件 3に同じ、但しデータ件数は 1 6 9 2 0件 条件 6 6 9 2 0件 条件 4に同じ、但しデータ件数は 1 図 1に各条件の比較を示す。 8 4 6 0件を対象とする場合、変数全てを用いる場合、検 索結果の件数が1 2 0 0件程度までは、 D T M側で検索したほうが処理時間は早かった。実 .4 個の場合が多い。これに相当する条件3 .4 際の多重分割表を作成する場合、変数は 3 を比較すると 4600件のデータ検索までは、 D T M 側で検索したほうが処理時間は短かっ た。条件 3と 5を比較すると、 SASのみでデータ処理を行う場合、オブザベーション の数に比例して処理時間が増加した。条件 4と 6とを比較すると処理時間はほとんど 変わらなかった。これはグローパル変数の検索の場合、キーの数に比例して処理時間 が増加し、データ数全体とは関係しないためである。 ‑207‑

4.2 2種類のファイルを横方向に結合する場合の処理速度 患者のデータに、その施設番号をキーとして横方向に医療機関のファイルを結合す 変 る場合の処理速度を比較した。結合するデータは、キーの他に住所、施設種類の 2 数である。 S A Sデータセットのみで処理を行う場合、一度患者データを施設番号でソー トしてから医療機関のデータをマージをする必要がある。そのため、事前に医療機関 のデータセットは施設番号でソートを行った。 D T M側では、まず患者データより施設 番号を求め、これをキーとして医療機関のク守口ーパル変数を求め、患者データに必要 な変数を結合した。処理の条件を以下に示す。患者データは条件 7 .8 は8 4 6 0件、条件 9 .1 0は 1 6 9 2 0件である。 S A Sデータセットより n件検索し、 3変数で新規のデータセットを作成。 条件 7 それを施設番号でソートの後、施設番号をキーとして、医療機関データ より住所、施設種類の 2変数をマージする。 件検索し 3 変数を得る。 ク、、ローパル変数よりデータを n 条件 8 施設番号をキーとして医療機関データより住所、施設種類の 2変数を結 合し一度シーケンシャルファイルに出力。そのファイルを S A S 側で読み A Sデータセットを作成する。 込み、 S 条件 9 条件 7に同じ、但しデータ件数は 1 6 9 2 0件 条件 10 6 9 2 0件 条件 8に同じ、但しデータ件数は 1 12. . ーっ企一 8 4 6 0件 5 5 変数 12 変数 8 4 6 0件 1 10‑ / ρ 一一‑‑ 倒的件 3変数 2000 6000 4000 S A S ‑) S A S 10 一 ‑ ‑ ， 量 一 一 SAS‑)SAS 一‑ ‑ ‑ t 缶一‑ W)SAS ー 一一口一 W ‑ ) S A S r 、B 一一量一ー 一一・←一 1 6 5 2 0 件 3 変数 S A S 〉SAS 京 一一王}‑‑ W‑)SAS LJ E 首~ 6 ‑0‑‑ Wー〉SAS • 8000 変数 1 6 9 2 0 件 S A S ‑ S A S 割 ~ 4 10000 2000 6000 8000 データ数 データ数 図 1 1種 類 の フ ァ イ ル の 処 理 時 間 4000 図 2 2種 類 の フ ァ イ ル の 結 合 処理時間 ‑208‑ 10000

図 2に各条件の処理時間の比較を示す。条件 8と条件 10で史盟時間は同じである。 どの条件でもデータ処理時間は、 D T M 側で一度検索したほうが早かった。 5 . 考察 今回の結果より、単一のファイルの使用では 5 5変数全てを使用する場合、検索結果 2 0 0件程度までは、 D T Mで検索したほうが処理時間は短かった。使用する変 の件数が 1 個に限ると 4 6 0 0件のデータ検索までは D T Mで検索したぼうか犯理時間は短かった。 数を 3 また 2種類のファイルを結合する場合、 8 4 6 0 .1 6 9 2 0件のデータを対象とする場合は 町M で検索したほうが処理時聞が短かった。これは、グローノ fル変数の検索時間はデー タ全体の数に比例せずにキーの数に比例するためである。それに対して、 S A Sデータ セットはインデックスとファイル部分より構成され、その検索時間はデータ全体の数 に比例してしまう。一方、複数のファイルを結合する場合、 S A Sではソートとマージ 0 0 0、患者数4 0 0 0 0 0程度の大量データを扱 が必要となる。医療圏の調査では、施設数4 う場合が頻繁に生じる。この事はディスクやメモリーの資源を豊富に使用できる計算 機環境では問題とならないが、 P C 版S A Sの動く環境では時として問題となる。これに 対し、 M 言語ではグローバルのキー自体で既にソートが行われているので、新規のソー トを行う必要が無い。従って、大量データのファイルを 2種類以上結合する場合では、 M 言語と P C ‑版 S A Sシステムで処理を行う方が有利になると考えられる。 M 言語のグローパル変数の検索速度を最適化するには、検索条件にグローパル変数 のKeyを指定する必要がある。 Keyを使用で・きない、データ中の文字列の包含条件、否 定条件では検索速度の向上が望めない。 D T MとS A Sを併用して処理する場合、 S A Sでの 解析を考慮して、事前に M側で作成するインデックスファイルの種類、構造を十分検 討する必要がある。 6 . まとめ データの処理速度を比較するにあたり、 S A Sの環境で処理を行うか、 M 言語の環境と S A Sを使用するかは、 1データあたりの変数の数、結合するファイルのデータ件数な どにより変動する。従って、事前にデータを一部抜き出して、処理速度の優劣や大量 データのソートの可否などを判断しなくてはならない。 4 6 0件のデータよりなる単一のファイルの使用では、 5 5変数全体を用いると、 今回、 8 2 0 0件程度までは、 D T Mで検索する方が処理時間は短かった。使用 検索結果の件数が 1 する変数を 3 個に限ると 4 6 0 0件のデータ検索まではD T Mで検索するほうが処理時間は短 かった。 1 6 9 2 0件のク辛口ーパル変数のデータで、使用する変数を 3 個に限っても処理時 4 6 0件の時と同じであった。次に 2種類のファイルを結合する場合、 8 4 6 0 .1 6 9 2 0 間は 8 件のデータを対象とする場合は D T MとS A Sを用いるほうが処理時間が短かった。これよ り、使用する変数が少数で、一度に検索する対象が全体の一部の場合など、 M 言語環 A Sを利用する価値はあると言えよう。また、データの件数が増えるにつれ、 S A S 境と S とM言語を併用する利点が増加すると考えた。 ‑209一

従来より M 言語の処理系は、独自に異機種、異装備の M U M P Sアプリケーション間で、 分散データベースを実現している。今後、 M 言語の分散データベースにおいて、デー タ処理エンジンとして S A Sを使用する機会は増えるものと思われる。著者のような M 言 語環境の利用者からは、今後 S A S 社において、 M 言語環境を利用できるプロダクトが開 発されるのを切に願うものである。 最後に、 D a t aT r e eM u m p sの導入、使用にあたり技術面で数々の貴重な御助言をい ただいた、日本ダイナシステム株式会社の嶋芳成氏に感謝いたします。また、 S A Sイ ンスティチュートジャパンの今泉幸雄氏には、多くのご助言をいただきました。 '‑ '‑ に記して感謝の意を表します。 参考文献 1)野口雄志:日本通運海外引越システムにおける M U M P Sの利用、及びその運用につい 9回日本M U M P S 学会大会予稿集、 p .1 2 3 ‑ 1 2 4 て、第 1 2 )稲浪正一:国立国会図書館の収集活動と機械化，第 1 9回日本 M U M P S 学会大会予稿集、 p .1 1 9 ‑ 1 2 2 U M P Sにより電子カルテを核とする診療システム 3 )山下芳範、山本和子、須藤正克:M の設計と開発、第 1 9回日本M U M P S 学会大会予稿集、 p .8 5 ‑ 8 6 4 ) J a r e dS .C o r m a na n dD a n i e lP a s c o : S Q La n dM U M P S， M U M P SC o m p u t i n g， V o l2 2， N o .1 .P . 2 4 ‑ 2 7， 1 9 9 2 5 ) S e b a s t i a nH o l s t : l n t e g r a t i n gD i g i t a lS t a n d a r dM U M P S ( D S M )a n dt h eF O C U S4 G L， M U M P SC o m p u t i n g，V o l2 2，N o .1 ，P .2 9 ‑ 3 1，1 9 9 2 6 ) F o c u sf o rV A X / V M S， I n t e r f a c et oD i g it a lS t a n d a r dM U M P SR e l e a s e6 .1 .F O C U S I n f o r m a t i o nB u i l d e r s， In~ 1 9 9 1 1 )D a t aT r e eM u m p sは 、 D a t a T r e e 社の製品で、ある。 牢2 )M / S Q Lは米国 I n t e r S y s t e m 社の製品である。 牢3 )F O C U Sは I n f o r m a t i o nB u i l d e r 社の製品である。 牢4 )D S M ( D i g i t a lS t a n d a r dM u m p s )はデ、ィジタルイクイップメント社の製品である。 本5 )Q E M M ‑ 3 8 6 ( t m )はQ u a r t e r d e c k 社の登録商標で・ある。 本6 )T RはD O S / V用のビ テ、オバッファエミュレータである。 M . S a t o h 氏により開発され N i f t y ‑ S e r v e I B Mフォーラム ( F I B M P R O )にT R 1 2 0 .l z hとして登録されていたが、現 牢 在登録はされていない。 E ‑ ) { a i lA d d r e s s N i f t y ‑ S e r v e M A F 0 0 0 7 2 a n s e i .c c .u ‑ t o k y o . a c .jp I n t e r n e t t a q自t ハU ヮ

日本 5A5ユーザー会 (5UG卜 J) SASを 使 用 し た 統 合 ア プ リ ケ ー シ ョ ン 環 境 の 実 際 D B 2， ORACLEとの連繋 0伊 沢 隆 男 文珠システム株式会社 Environment f o r Integrated Software B y Using S A S How t ou s eD B 2a n d Oracle Under S A S Applications Takao I z a w a Monju System I n c . Shinjuku‑ku Araki‑cho Tokyo Japan 要旨 ワ ステ ション，パソコン，通信などのハード技術や， するソフトウェア技術の急激な進歩は，従来の，コンビュ GUI， L A Nをはじめと タ環境，コンピュ タ利用 技術の概念を一新した。 これまでの『情報システムを，単なる業務の合理化や省力化』いう意味にはとらず， 蓄積データの総合的な分析を行ない，企業の意志決定支援に役立てるといった，積極的 な意味での，コンピュ タ利用を考える時代に，我国もなってきた。 さて，このとき，エンドユーザが，特に問題とするのは，メインフレームや， サーパ上に蓄積された，膨大なデ LAN タを，いかに効率よく使いまわすか，使いまわせる かという点にある。 こ の た め ， 統 合 ソ フ ト SA Sがあるが，今回は， ソコン上で利用した事例，また， SA Sを利用し， D B 2 デ ー タ を パ ORACLEと SA Sを連繋した事例をとりあげる。 キーワード D B 2， O R A C L E， SQL， シ ス テ ム カ タ ロ グ ， デ ー タ デ ィ ク シ ョ ナ リ SQL*Plus， SQLジェネレータ 1 SA S‑DB2聞 の 開 発 事 例 他システムとデ タが関連する場合， SA Sア プ リ ケ ー シ ョ ン が ， デ ー タ を SA S データセットとして管理するわけにはいかず，どうしても， D Bと の 関 連 を と ら ざ る を えない。 これは， SA Sの 本 来 業 務 で あ る 統 計 解 析 シ ス テ ム よ り ， は る か に 手 聞 の か か る 場 合 が多い。とくにメインフレームの場合はそうである。 S A S の D B 2に 対 す る ア ク セ ス は ， 以 下 に 述 べ る よ う に ， 整 備 さ れ た 機 能 を 有 し て L、る。 L 円

① SAS/ACCESSを利用した D Bアクセス。 ② 動的なディスクリプタファイル作成機能。 ③ SQ Lの パ ス ス ル ー 機 能 (SAS/ACCESSを利用しない)。 従って， SA Sの 世 界 に 入 っ て し ま え ば ， 整 合 性 の と れ た シ ス テ ム が 作 成 可 能 で あ る 。 しかし，一般の業務が絡んだシステムでは，その前の， いが 多少語弊があるかも知れな 泥臭い作業が必要である。 このような分野は，従来， COBOL， PL/lお よ び ， 埋 込 み 型 SQ Lを 使 用 し て プログラムを作成するのが，常であった。 ここでは， D B 2ユーティリティ， S A Sプ ロ グ ラ ム な ど を 組 み 合 せ た シ ス テ ム を 示 す。 1. 1 システム概要 部品メ カの某社は，膨大な部品図面をパソコン使用して管理している。一方，これ と は 別 に ， 図 面 に 対 す る 詳 組 情 報 を ， 国 産 系 メ イ ン フ レ ー ム の IS A M フ ァ イ ル で 管 理 している。(これを，ここでは，システム Hと呼ぶ)今回，この一部デ タを抽出し， 図 面 管 理 D Bシステムを I B Mメ イ ン フ レ ー ム 上 に 構 築 し ( こ れ を シ ス テ ム Iという) ， 合わせて，パソコン上の設計図面の検索を行うシステムを構築した。 と こ ろ で ， 業 務 シ ス テ ム と し て ， シ ス テ ム Hが 稼 働 し て い る た め ， 運 用 上 ， 基 本 デ ー タ の 入 力 は ， シ ス テ ム H が 行 う 。 従 っ て ， シ ス テ ム Iに は ， シ ス テ ム H の 出 力 が ファイル転送されてくる。しかも，転送デ 接，データベ タには，デ タの一部分に重複があり，直 スには登録できない。 従 っ て ， 図 面 管 理 D B とほぼ同等のワーク D B (インデックスを作成していないこと だけが異なる)を使用し，以下のパ・y チ処理を行う。 ① 転 送 デ ー タ の ワ ー ク D Bへのロード (DB 2の L O A Dユ ー テ ィ リ テ ィ ) ② ワーク D Bの デ ー タ 検 証 ワーク D Bには，アクセスディスクリプタファイル， タファイルを作成し， ③ ビューディスクリプ SASプログラムが実行できるようにしである。 図 面 管 理 D B システムへのデ S A Sの D B 2の パ ス ス ル タ削除挿入 機能を使用する。パススル 理由は処理時聞からの理由である。 以下にその概念図を示す。プログラムは付録に記載した。 機能を使用した ヮ 臼 つ

日 ‑SYSTE恥[ ファイノレ転送 DB‑LOAD 正規化 SQL発 行 D Bメンテナンス パッチ処理 IBM3090 SQL抽出結果 PS/55 d司 TOKEN RING 設計図面 F i g1 ‑213

検索解析システムは， 図 面 管 理 D 8の各テープルに対して， デ ィ ス ク リ プ タ フ ァ イ ル を作成する。従って， 以降のシステム開発は， 従来の SASプ ロ グ ラ ム 開 発 と 同 じ で あ る 。 検索結果は， テキストに変換し， パソコン側にデータを送る。 3 2 7 0エミュレ タのファイル転送機能を利用し (IBMインテリジェントワ クステ ション支援プログ ラムを使用すると， 転 送 さ れ た 検 索 結 果 を ， 入 力 デ ー タ と す る DOSプ ロ グ ラ ム を 起 動 することができる。 ー ホ ッ ト キ 一 切 替 を 使 用 ) 開発環境について ここで開発環境についても述べておこう。本システムは以下に述べるように直接， IBM3090上で開発したのでなく， RS/6000 (A 1X) 上の SA Sおよび， ORACLEを使用して行った。 U n ix SAS/AFで開発したモジュ ルは CPORT， CIMPORTを 使用しメインフレームに転送する。 T こだ， SCL言語で開発したプログラムを変換する際に， 漢 字 が 文 字 化 け を お こ す ことがあり， 若干の手直しが必要になる場合があった。 ソースプログラムなどは， テキストとしても， 同 時 に 転 送 し て お い た 方 が 無 難 で あ る。(テキストデ タの文字化けはほとんどないため) SAS‑ORACLE閣 の 開 発 事 例 2 U n ixマ シ ン (RS/6000， SUN， EWS4800) で の デ ー タ ベ ー ス と の 連繋は， D 8 2 との場合とは異なり， とができない。 また， アクセスディスクリプタファイルを介して行うこ 6. o7ではノマススル 機能もないため，特に更新系処理では， プログラムジェネレータを作成する必要がある。 (6. o9では， パ ス ス ル 機能が付加されているそうである。) システム概要 2 全国各病院の医療情報(医療機器数， ベ ッ ド 数 等 の 情 報 ) を ， ORACLE上の の統計情報を，例えば，地図デ そ デ ー タ ベ ー ス に 構 築 し ， そ の 要 約 情 報 ( 各 県 単 位 の 平 均 値 な ど ) を SASで計算し， タとともに図示する等の処理を行う。 ここでは， その 出力結果をいくつか表示しておく。 このシステムでは， データはすべて参照系であるため， デ なツ タを SASデ P 1P Eの機能を使用して， タセットに変換することができる。 これらの方法については， 簡単 ル作成の方法と一緒に述べる。 A μ τ ヮ

信冒 句 負 .ス製 ン メ ニ . ¥ l 範囲設定 保健・衛生 ) 1 ( f 統計情報データベースを一つ選択してください. 統計情報 田霊園 z ホ 医療施設 解析範囲を指定してください. ーlNH印ーー 解析範囲・ φ 全国 田卓圃 ( 0 全国 。フロックホ 目 f 音寺田 r 蕊F F j g2 Fi83 o都 道 府 県 ホ )

、且ず " l:!IIl・9 ・~ ' " 晶 1!IIO開" f 亘E & γ¥ ゐ ・‑ 勺.勾lfII!iil _@~119 F il e Edit Search View Locals Globals 上部消化管ファイパースコープ 医療施訟塗リ分け蛍定負 六 100病 床 当 り 取 扱 い 件 数 解析量E 図: 統計量一覧 全国 平 成 2年 10 月 1日 現 在 全 国 都 道 府 県 単 位 1. 堕 室 温 都 道 府 県 施 設 数 平 均 値 最 大 値 中 央 値 愚 小1 直 77 。 。 ‑二次医療圏 (・都道府県 ‑市区町村 項目 1 直についての階級訟定. 自動 ~定方法，? 1 1小f 薗 z 6 8 1 階級数 z 1 2 色 WHITE YELLOW L l 門E GREEN CYAN BLUE 門A GENTA RED VIOLET STEEL GRAY CHARCOAL BLACK ンD D D D D D D D D D D D D FL IL lL lL ‑L ‑L IL IL IL 1L 1L 1L 1L 1 f Fjg4 都道府県 也 ， . f 除￨ 単位選択円 古宇古 。 。 万国一般病床数 項目選択'. 人口 10 ‑ T ‑ ‑ T ‑ ‑ T ‑ ‑ T ‑ ‑ T ‑ ‑ T ‑ ‑ T ‑ ‑ T ‑ ‑ T ‑ ‑ T ‑ ‑ T 分限 1 2 0 2 . 2 3 0 . 5 7 . 2 3 2 . 4 01 . 3 2 7 . 8 2 4 6 . 1 6 5 2 3 8 2 . 9 8 . 5 5 3 . 1 7 5 7 9 . 3 4 6 0 . 2 3 3 . 2 0 7 . 1 1 9 . . 4 81 3 2 6 . 6 5 5 . 3 8 9 . 1 6 4 . 3 1 2 . 3 8 7 . 4 4 9 . 1 1 2 . 3 4 2 . . 2 31 1 0 8 31 . 2 2 8 4 5 . 8 5 3 . 3 0 6 2 41 . 也 合計 0 . 0 5 7 9 4 . 8 0 . 0 9 31 .6 0 . 0 6 0 8 . 1 0 . 0 1 3 4 2 . 3 0 . 0 8 3 3 . 4 9 1 5 0 . 0 2 2 0 8 . 2 0 . 0 1 8 8 8 . 7 0 . 0 1 4 5 7 . 4 0 . 0 1 1 7 2 . 3 0 . 0 3 1 9 2 . 3 8 7 0 0 . 0 4 0 . 0 7 9 6 6 . 9 0 . 0 3 6 4 7 . 4 0 . 0 1 5 3 3 . 1 0 . 0 7 7 0 . 7 0 . 0 1 2 2 6 . 6 0 . 0 1 0 0 5 . 6 0 . 0 6 8 5 . 2 0 . 0 1 7 7 6 . 1 0 . 0 9 8 7 . 7 0 . 0 1 4 5 1. 7 0 . 0 3 0 0 0 . 3 0 . 0 1 1 4 8 . 6 0 . 0 4 5 0 . 1 0 . 0 1 8 6 7 . 5 0 . 0 3 5 5 6 . 2 3 9 0 0 . 0 2 4 5 5 0 . 0 0 . 0 6 3 3 . 1 0 . 0 2 7 0 . 1 0 . 0 7 1 3 . 5 0 . 0 1 6 9 6 . 7 2 2 3 8 nununununununununununununU 目 6 . 5 7 . 9 6 . 4 7 . 8 1 0 . 0 1 4 . 3 7 . 0 7 . 5 6 . 9 9 . 0 6 . 6 9 . 6 7 . 3 9 . 5 1 2 . 0 6 . 2 7 . 9 1 1 .3 8 . 3 1 0 . 4 7 . 3 6. 7 5 . 8 7 . 7 6 . 6 7 . 0 4 . 8 6 . 0 7 . 5 5 . 5 8 . 1 1 .5 1 5 . 8 8 . 1 EJF3F3q︾宍︾宍︾ F3Q︾宍︾ F3q︾宍︾ F3F3 目 6 4 3 8 4 3 7 9 3 1 0 1 8 6 1 0 1 6 8 2 4 6 7 5 0 3 6 8 2 0 0 0 1 0 3 2 9 4 7 5 6 4 1 6 3 1 2 8 1 6 4 1 2 4 9 4 1 1 2 1 9 9 1 5 8 6 6 1 8 4 2 6 8 7 4 2 7 9 6 2 5 1 9 7 1 3 3 1 2 7 古宇也 1 0 4 5 5 4 7 1 2 4 1 7 4 9 4 1 0 7 2 8 4 2 2 7 5 4 6 2 7 9 1 0 1 8 3 8 7 7 0 4 7 1 1 2 9 8 1 1 7 2 8 9 8 8 4 9 1 6 7 4 6 1 2 7 7 6 1 7 0 3 0 4 4 1 5 3 1 8 6 1 2 . 3 1 1 . 8 7 . 9 1 2 . 9 1 5 . 2 1 9 . 5 1 7 . 8 1 0 . 9 1 5 . 5 1 .0 1 1 1 . 2 21 .5 1 4 . 6 1 3 . 1 1 5 . 2 9 . 3 1 4 . 1 1 4 . 4 1 46 1 5 . 9 1 0 . 1 1 2 . 4 1 0 . 4 1 3 . 1 9 . 2 1 1 .2 7. 7 86 7 . 5 9 . 0 9 . 0 1 6 . 2 1 1 .1 1 2 . 0 ‑ T ‑ ‑ T ‑ ‑ T ‑ ‑ T ‑ ‑ T ‑ ‑ T ‑ ‑ T ‑ ‑ T ‑ ‑ T ‑ ‑ T ‑ ‑ T 列 島 4 7 2 7 9 ︑ ザ lN 11 ー ︒ 目 1 北 膏海 道 森県 2 3 岩手県 秋城 県 4 宮 5 田県 6 山形 島県 7 福県 8 茨 栃木 県 9 木県 1 0 群馬県 1 1 :1両玉県 1 2 千葉県 1 3 東京都 1 4 神奈川県 1 5 新潟県 1 6 富山県 1 7 石川県 1 8 福持県 長 岐軍司県 1 9 山 2 0 野 阜県 2 1 2 2 静愛岡照 県 2 3 知 2 4 三重積 県 2 5 滋県 26 京 大都 府 2 7 阪県 府 2 8 兵庫 京良県 2 9 ~和 3 0 歌山県 3 1 鳥取県 3 2 島根県 3 3 岡広山県 (・自動 ‑手動 1 1大 1 直: 2 0 3 7 1 直の範囲 (以上..未満) ̲ ・ 境界線の色 2 ) GRAY 府首院すI n7 I l I i l 5 i 1I : t ， e ' !J i 宥 Fjg5 6 0 0 7 5 0 9 0 0 1 0 5 0 1 2 0 0 1 3 5 0 1 5 0 0 1 6 5 0 1 8 0 0 1 9 5 0 2 1 0 0 2 2 5 0 7 5 0 9 0 0 1 0 5 0 1 2 0 0 1 3 5 0 1 5 0 0 1 6 5 0 1 8 0 0 1 9 5 0 2 1 0 0 2 2 5 0 2 4 0 0

O 日口︿ 叶 ω∞一比 額世健制唱 ー設同 U ! f 事 眠 Thhh ﹂ ﹁ t 司 ワ 臼

2.2 デ ー タ ベ ー ス ア ク セ ス ツ ー ル エ ン ド ユ ー ザ が D Bを 使 用 す る と き 問 題 に な る の は ， S Q L言 語 を 意 識 し な い で ， 検 索したい項目， お よ び 条 件 を 自 由 に 設 定 し ， デ ー タ を 抽 出 す る こ と で あ る 。 しかし， 現 在 の ほ と ん ど の シ ス テ ム で は ， 検 索 条 件 ( 検 索 条 件 画 面 ) が 固 定 さ れ て お り ， 検索が自由に行なえない。 (もちろん，最近， このようなユ ザフレンドリ江ツール が 開 発 さ れ て い る 。 しかし， ユ ー ザ は ， 現 行 の 解 析 シ ス テ ム の 中 で ， そ の デ ー タ を 取 り 込みたいのである。 その聞のインタフェ EJ ︑︑︐︐︐ ν ・ さて， O R A C L Eの デ を利用すると， スは， 自前で作る必要がある。) タ デ ィ ク シ ョ ナ リ (システムカタログ， システムテ プ ユーザフレンドリな検索ができるようになる。 よく使用するデータ ディクショナリを以下にあげる。 O R A C L Eのデ 表 る権報 き有情 で所'の スザ一権ス セ一ユ有報一 クユスピ所情ベ アるク'ののス がムすツムルル表ル ザニ対デニブプザプ 一ノにンノ一一一一 ユシ列イシテテユテ CATALOG cdcd 一一一一一一一 sNSE TMTC NSUNA ASMLAP REYORSS GXNCGEE 一 一L L EO 一 LDNBBBB ONYAAAA CISTTTT RRRRRRR EEEEEEE Cdcdcdcdcdcdcd UUUUUUU USER タディクショナリ ピュ ， シノニムの列情報 J a ︑ ︐ ︑'EA ︐ ︐ 参照系ツール開発 テブル， および，項目(変数) を指定し，任意検索ができるようなしかけを以下に 述べる。 以 下 の よ う な SQ L生 成 用 の マ ン マ シ ン イ ン タ フ ェ ー ス 画 面 を A Fで作成し， 入力 デ タ を も と に SQ Lジ ェ ネ レ ー タ (文字列編集プログラム〉 を 作 成 す る こ と に な る 。 同 暗 闇 踊 四 時 輔 自 哩 回 世 田 園 ， Yt& Z5JJJJ: 植 民 町 四 回 目 司 z一一選択テーブルー一一ー 2一一ーテーブルー覧一‑‑‑‑‑‑‑， ∞ TABLE TC 8 ∞ 目 TC∞ 9 : ~ TC 8 ~ TCD10 : E E : ~ : ~ I :U P 日 可 f 言才一一同討一向冨才一 Fjg7 : R 町田町困 qノ OD

医証P開 園 田 恒 盟 幅 四...哩圃層面..， 園田岡田四回唖園田園 ∞ TABLE TC B z一一ーカラム一一‑‑:一一一一演算子一一一一一一‑‑:一一 ∞ 2 目 c 5附 01 :目 3 目c ∞5K002 : : I ! C∞ B∞ 03 : I !<目)= 目〉 I ! 1320 目く‑ .目 : : : 目 配T WEEN I ! IS NULL : I ! 2232 I ! C∞ B∞ 06 :目 IN 目L1KE 一一一ー :目 23q3 : 町t :UP ~: 2 S Q L 自動生戚 一一一一一一ーペ c ∞5K001 ='1000' : AND 匹盟国 rJmm:圃 ~ 圏直量調 f 言h ① 2121 I ! C∞ B∞ Oq :UP 3 I ! 1000 NOT I != i 直一ー f i 言 「 一 同 官 プ Fi88 テーブルー覧表示 使 用 テ ー ブ ル ー 覧 選 択 S Q L (USER び， 。 C A T A L O Gに対する S Q L) およ P 1 P Eの機能を使用し， 抽 出 結 果 を S A Sデータセットに格納する。 テープル名， タイプ等の入力(ピュ ， シノニム) FILENAME ORACLE PIPE 'sqlplus ‑s sas/sas @TBLIST' DATA TBNAME ; INFILE ORACLE INPUT TBNAME s TBTYPE s RUN ; 。 テ ー ブ ル ー 覧 表 示 S Q L TBLIST .sql の中身 SET PAGES SET TAB SET HEAD SET NULL SET FEED SET NUMWIDTH SET LINESIZE D OFF OFF (食) OFF 8 8 0 SELECT TABLE NAME TABLE TYPE FROM USER CATALOG 以下， ② SQL内 で の 〈食)部分の記述は省略する。 ここで， テ ー プ ル 一 覧 の 中 か ら テ テープル名は， ③ プルを選択する。 もちろん， 選 択 さ れ た S C L変数に設定される。 この変数をもとに， 以 下 の よ う な 項 目 選 択 S Q L ( U S E R ̲ T A B C O L U M N Sに対する S QL) を生成する。 ‑219 一

0 項 目 一 覧 表 示 用 SQ L SELCOLM.sql の 中 身 SELECT COLUMN NAME DATA TYPE DATA LENGTH FROM USER TAB̲COLUMNS WHERE TABLE̲NAME = 'TCDOS' 選 択 さ れ た テ ー プ ル 名 ④ 再び， P 1 P E機能を使用し， こ れ ら の 情 報 を SA S デ タセットに取り込む。 0 項目一覧の入力 FILENAME ORACLE PIPE 'sqlplus ‑s sas/sas @SELCOLM' DATA COLNAME INFILE ORACLE INPUT COLNAME s CTYPE s CLENGTH RUN ⑤ 項目名を選択したとき項目値一覧を表示する。 0 選択項目の値一覧の作成 SELECT CD05K001 FROM TCDOS ⑥ ここで， ユーザは， 比 較 演 算 子 な ど を 選 択 す る こ と に よ り ， この情報をもとに， SQ Lを生成する。 ジェネレータ (S C L言 語 を 使 用 し て 作 成 す る ) は ， 以 下 の S A S入力プログラム， 検 索 S Q Lを生成し， S A Sデ ー タ セ ッ ト を 作 成 する。 0 指 定 テ ー プ ル ， 指 定 項 目 検 索 S Q L SASSELECT .sq1 ム A7 ゐの 4dv 41 ︐ ︐ nHunHUAHu nHUAHUAHU V 且V 且 nU TAEυEUEυ ︒ 凸 nevnHunHunHu punununu n 巴 ybnしpbnし WHERE CD05K001 AND CD05K002 FROM TCDOS ，1 000' .企画部. 0 入 力 SA Sプ ロ グ ラ ム FILENAME ORACLE PIPE 'sqlplus ‑s sas/sas @SASSELECT' DATA DSTABLE ; INFILE ORACLE ; INPUT CD05K001 $CHAR7. + 1 CD05K002 $CHAR10. + 1 CD08D003 $CHAR3. + 1 RUN ; ‑220‑

ここで，問題になるのは， O R A C L Eの 項 目 名 は 最 大 30文 字 ま で で あ る の に 対 し ， SASの変数名は， 8文 字 で あ る こ と で あ る 。 9文 字 以 上 の 項 目 は ， 自 動 生 成 す る 必 要 がある。(これは， S A S / A C C E S Sの よ う な 画 面 を 生 成 し ， ユ ー ザ が 行 な う よ う にしてもよい。) ⑦ 上記のプログラムを， (2) 更新系ツール開発 % I N C L U D Eで 順 次 ， 読 込 み 実 行 す る 。 同 様 に ， 更 新 系 の SQ L ジ ェ ネ レ ー タ に つ い て も 説 明 す る 。 た だ し ， こ こ で は ， デ ー タのインサ トについてのべる。 ① テ ② 指定テープルに対して，各カラムの変数名，データ型，データ長から，以下の プル，項目の選択は参照系と同じである。 よ う な ， 更 新 用 SA Sデ ー タ セ ッ ト 作 成 プ ロ グ ラ ム を ジ ェ ネ レ ー ト す る 。 テ ー プ ル T C D 1 8の 構 造 ︽ .ιi6Eh‑‑‑nLnh ︽ CD05KOOl CHAR( 7 ) CD05K002 CHAR(lO) CD18D003 CHAR(16l CD18D004 CHAR(16) CD18D005 CHAR(15) CD18D006 CHAR( 6 ) CD18D007 CHAR( 8 ) CD18D008 CHAR( 6 ) CD18D009 CHAR(lO) CD18DOIO CHAR(lO) MUID CHAR( 8 ) MLU CHAR( 8 ) MPID CHAR( 8 ) MODDATE CHAR(12) .•• 1E 0 4hv ‑221 す 成 作 を タ %MACRO SQLINS ; DATA ̲NULL ; I F 0 THEN SET WORK POINT = N NOBS = N ， ・ LEFT(PUT ¥N，BEST .) ) ) CALL SYMPUT('MAXOBS STOP RUN ; DATA NULL MAXOBS =‑SYMGET(・MAXOBS') F1 LE 'TEMP，sq1 ・ SET WORK ; PUT "INSERT INTO TCD18" ; PUT "VALUES( " "'" CD05KOOl $CHAR7. CD05K002 $CHARIO. ， CD18D003 $CHAR16. "・・ CD18D004 $CHAR16. CD18D005 $CHAR15. CD18D006 $CHAR6. ﹃ ア 0 生 成 し た S A Sプログラム 新 ﹃ し ヤ i v y ン ︑ ロ 更 新 用 マ ク ロ SASプ ロ グ ラ ム を ジ ェ ネ レ ー ト す る 。 更 用 便 を ︒ フ w ④ ︐ F ︑ ︐ ③ nEnb 可 t'i'i'i'iFDnORν'i'inonono'ili nEnknknEnknknEnknknknknknknE!i AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAHAAFf 日 日 日 nnHHHHHH日 nnnnnnHHnnHH pupし Pし Pし Pし Pし Pし Pし Pし Pし Pし Pし Pし Pし ︐ ︑ 宅 eAweotoeAweototoeotoeoeoeotoeo ︽ し ' nu‑ ・A 1234567890F nup A n H u n H u n H u n H UH VH u n H u n H U Hu'EAnHU nunununununununununu →L ︐ . V A W且 w 且nunununununununUAA 円 nERuranon6060606nonononunυnUFi a nUTinunU141414141414'i141inu‑‑hu‑‑‑i 山胃HunununununununununununuyLnrnU1J nrnしハしハしハしハしハしハしハしハしハし umumumum占 p .︐︑ .J AAMmnuyl 干 l ylnEUHF ︐ o SA Sデ ー タ セ ッ ト 作 成 プ ロ グ ラ ム

CD18D007 $CHAR8. CD18D008 $CHAR6. CD18D009 $CHAR10. CD18D010 $CHAR10. " ' MUID $CHAR8."・". "MLU $CHAR8. "'""." MPID $CHAR8."・""，" MODDATE $CHAR12. "・" .):" I F (̲N̲ =&MAXOBS) THEN DO : PUT " • : PUT • / " PUT "EXIT " END RUN %MEND %SQLINS : X sqlplus sas/sas @TEMP RUN ⑤ 3 上記のプログラムを， %INCLUDEで 順 次 ， 読 込 み 実 行 す る 。 まとめ 本稿では， ずに， S A S および， R D B M Sの ツ ー ル を 使 用 し ， あ ま り コ デイングを行わ D Bア ク セ ス を す る こ と を 考 え た 。 ただし，実行速度は，問題がないわけではない。時間的にクリテイカルな処理を行う 場 合 は ， 埋 め 込 型 S Q Lを 使 用 し た プ ロ グ ラ ム を 作 成 し ， そ の モ ジ ュ ルを， xコマン ドで呼ぶようにした方がよい。しかし，この点を除けば，上記の組合せによるシステム 開発は，工数等の点でかなり効果的であると思われる。 4 謝辞 付 録 2の SASパ ッ チ 処 理 J CLの 作 成 は ， ユ ニ シ ア ジ エ ッ ク ス ( 株 ) の 清 水 祐 二 氏 のお世話になりました。感謝致します。 ヮ U つ つu

<付録 付録 l パッチ処理機能> デ タロ ド J C L (DB2ユ ティリティ出力) //DBMANGA JOB (ACCOUNT).CLASS=A.MSGCLASS=X.NOTIFY=DBMANG. // USER=DBMANG.GROUP=.PASSWORD=bBMANG / / キ //材料材料材料材料材材料材料材料材料材料材料材料村村キキキキキキ材料キキ材料材料 / / 宇 DATA LOAD TO WORK TABLE キ //材料幸村幸村材料幸村幸村幸村材料件付材料材料幸村幸村幸村材料キキキキキキキキキキ材料キキ村 •• EA E J EJ ‑四咽 = = = = = = = = = = = = ︑ =RUEd ︑ 旬 ‑ ‑ ‑ ︐ ︐ ︑ ︐ ︐ ︑ = n w u u n w H U ‑‑AAAA =HHnn znunu = = = ‑ ‑= UFhdv i i 咽 =咽 ‑ 一 ︑ ︐ ︐ ︑ ︐ ︐ ‑ ‑ n H u n J t ‑ ‑ nぺ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ 咽EA 咽EA =Edo6 2 の Junυ ︽川 υυ =︽川 ‑‑MNHM即日 =ft/k ︑︑ =TITI ‑‑TITA =mi 小l =nvanva ‑‑ouou =4SA =η a n u u = =nHMn HM ︐ の =nunu =EUEυ =nHunHU =nunu .‑nunu :途中省略 = ハunv ‑ ‑︐ //LOAD010 EXEC PGM=DSNUTILB.REGION=3000K. // PARM='DSN.DBLOAD.' IISTEPLIB DD DSN=DSN230.DSNLOAD，DISP=SHR //DSNUPROC.SORTWKOl DD DSN=DBMANG.SORTWK01. // DISP=(MOD.DELETE.CATLG). // SPACE=(16384.(20.20)...ROUND). // UNIT=SYSDA //DSNUPROC.SORTWK02 DD DSN=DBMANG.SORTWK02. // DISP=(MOD.DELETE.CATLG). // SPACE=(16384.(20.20)...ROUND). // UNIT=SYSDA //DSNUPROC.SORTWK03 DD DSN=DBMANG.SORTWK03， // DISP=(MOD.DELETE.CATLG). // SPACE=(16384.(20.20)，..ROUND)， // UNIT=SYSDA //DSNUPROC.SORTWK04 DD DSN=DBMANG.SORTWK04. // DISP=(MOD.DELETE.CATLG). 16384. (20.20)...ROUND). // SPACE=( // UNIT=SYSDA //DSNUPROC.SYSREC DD DSN=INSTR.TRANS.DATA. // DISP=OLD //DSNUPROC.SYSUT1 DD DSN=DBMANG.SYSUT1. // DISP=(MOD.DELETE.CATLG). // SPACE=(16384. (20.20)...ROUND). // UNIT=SYSDA //DSNUPROC.SORTOUT DD DSN=DBMANG.SORTOUT. // DISP=(MOD.DELETE.CATLG). 1 1 SPACE=( 16384. (20.20)...ROUND)， // UNIT=SYSDA //DSNUPROC.SYSERR DD DSN=DBMANG.SYSERR. 1 / DISP=(MOD.DELETE.CATLG). 16384.(20.20)...ROUND). // SPACE=( // UNIT=SYSDA //DSNUPROC.SYSMAP DD DSN=DBMANG.SYSMAP. // DISP=(MOD.DELETE.CATLG). / 1 SPACE=(16384.(20.20)...ROUND). // UNIT=SYSDA IIDSNUPROC.SYSIN DD 宇 LOAD DATA INDDN(SYSREC) RESUME ON LOG YES INTO TABLE TCD05W CHAR( 7 ) (CD05K001 POSITION(001:007) / / 付録 2 SA Sパ ッ チ 用 J CL //SASBATCH JOB CLASS=A.MSGCLASS=X.MSGLEVEL=( 1 .1 ) .NOT1 FY=USER01 . // USER=USER01 //SASBT10 EXEC PGM=SASXA1.PARM='SORT=4 LINESIZE=80 NOSTATS'. // REGION=4096K IINULLPDS DD D1 SP=( M O D .PASS).DSN=&&NULLPDS.UN1 T=SYSDA. q a ヮ ヮ

SPACE=(TRK.( 1.1.1)).DCB=BLKSIZE=6160 //STEPLIB DD DISP=SHR.DSN=キ.NULLPDS.VOL=REF=キ.NULLPDS DD DISP=SHR.DSN=USEROl .SAS607.LIBRARY / / DD DISP=SHR.DSN=USEROl .SAS607.LIBRARY / / DD DISP=SHR.DSN=DSN230.DSNEXIT. / / UNIT=SYSDA.VOL=SER=USER01 / / DD DISP=SHR.DSN=DSN230.DSNLOAD. / / UNIT=SYSDA.VOL=SER=USER01 / / .CONFI G(BATCHXAJ ) .D1 SP=SHR .SAS607 //CONFIG DD DSN=USEROl DD DSN=NULLFILE / / //SASAUTOS DD DISP=SHR.DSN=*.NULLPDS.VOL=REF=キ.NULLPDS DD DISP=SHR.DSN=USER01.SAS607.AUTOLIB / / //SASHELP DD DISP=SHR.DSN=USER01.SAS607.SASHELP //SASMSG DD DISP=SHR.DSN=USER01.SAS607.SASMSG 1000.500)...ROUND). DD UNIT=SYSDA.SPACE=(6144.( //WORK DCB=(RECFM三FS.LRECL=6144.BLKSIZE=6144.DSORG=PS) / / //SASLOG DD SYSOUT=キ //SASLIST DD SYSOUT=キ 4 0 0 .( 100.300)). //SASPARM DD UNIT=SYSDA.SPACE=( DCB=(RECFM=FB.LRECL=80.BLKSIZE=400.BUFNO=1) / / //SYSUDUMP DD SYSOUT=キ //SYSIN DD キ %'INCLUDE • USEROl .SASLIB.SAS(MNORMALL)'; %INCLUDE • USEROl .SASLIB.SAS(DELINS)'; / / / キ / / 付録 3 ディスクリプタファイルの生成 宇====================================================================; 宇 NAME キ F UNCTION : CREAV.SAS :アクセスディスクリフタファイル， タファイルの作成。 ビ ュ ー デPイスクリフ。 宇 宇 P ROGRAMED BY : Monju System I n c . 宇 D ATE : 1993.05.10 ; ; ; 宇====================================================================. PROC ACCESS DBMS = DB2 ; CREATE USER01.TCD05H01.ACCESS ; SSID = DSN TABLE = USER01.TCD05 ; LIST ALL ; CREATE USER01.TCD05H01.VIEW SELECT ALL ; RUN ; ワ ー ク テ ー プ ル か ら 重 複 デ ー タ を 削 除 す る SA Sプ ロ グ ラ ム . ︐ . ︐ ...︐ . ︐ ...︐ . ︐ 一‑= 一‑‑一 一‑= == == ‑一= =一‑ ‑一= == == =‑一 == == 一‑= 一‑一‑ =一‑ == ‑一= =LV= =︐J= ='= =〆= ='= =‑a= =''= =・︐= a 可 一一ロタ一一 l 4 ﹄ ‑224‑ ‑‑Fit!= ﹁ ゐ nz nu nu‑‑ nb ‑‑vIpu punu ‑‑puv且nu .︐nu‑nb vnnU l 叩 VI TAD比nしqupu ponuvInkv且 M川町胃puy﹄ y l v且n Hnr TAnu‑︐ AHEMU‑nrnk 中 lponDTAnuMm AAnu nunk THEN OUTPUT ; =PSF‑‑ =Jd‑d= 4 ‑一‑.︐ ︐ = ='VU7= ︐= = ︐ a勾E = ヨ 寸 唱︐ ︐︑= =ふ+A0・ ︐ ・ = =:rz'nし= =7ム‑コ︐旧日= =Luvbヤわf 吋 y﹄= =︐J"WMV よi ' = =︑.IJ︐︑Jum= m H M 'nHU‑‑ = n H u ・ ︐ V 且 nk nU 町 胃 FOV 且 ︐ AA. TA AApu nunU ハU T i n し nnvI n u n H U nし v a nunDM目 nknu nrnk ‑ ‑ ‑‑M目・画一町胃VI‑‑‑ =TA よd一・ぐAMηi= ‑‑rt3nznu= = Mクテ M U ・ = =nE‑ιvAAAYJηd=・' =nv‑ 車京MNMMNHnuu= =町四y ‑ 司 亘 干lnuqu=1J SMO也HM 唱i=nz = u川rdゐ ==um =::::::=AA =‑‑MNH =vI= l 叩 =nD‑‑f︑ =pu‑‑um =umnu=nk =AAHMNHnHU=ハHV =町四ハUum=町四 =Y﹄AA=um 干 n E = =nU l =DAnbnunz‑‑nu 干‑ mnk =nbwHAUl ZAAHUnEAA=nb =umnrnrnu=AA ==um 岳 守 也 守 岳 守 岳 守 岳 守 岳 守 岳 守 岳‑ v V A = u m b RTA i = 一タはs o= = A 付録 4

PROC SQL DELETE キ FROM &TNAME.W ; INSERT INTO &TNAME.W SELECT キ FROM INST ; QUIT ; %MEND ; キ====================================================================・ ・ ; ; キ DATE : 1993.07.07 ・ キ====================================================================. %MACRO MNORMALL 見キ=================================================================== ‑ 見 事 T C D 0 5 Wの 正 規 化 H ユニークキ一候補の作成 ; 見キ===================================================================・ DATA WORK SET TCD05W KEYCODE =CD05K001 1 1 CD05K002 ; RUN ; %MNORM(TCD05) キ M ACRO NAME : MNORMALL キ F UNCTION :正規化マクロ キ P ROGRAMED BY : MONJ U SYSTEM 1 N C . 軍キ=================================================================== 軍事途中省略 軍事=================================================================== %GOTO SUCLBL ; 見キ=================================================================== 見 キ E R R O Rラ ベ ル 見キ=================================================================== %ERRLBL: DATA ̲NULL ; ABORT ABEND 200 RUN ; 軍キ=================================================================== 制正常ラベル 軍事=================================================================== %SUCLBL: %MEND ; キ====================================================================; キ MACRO NAME : MNORMALL ; キ F UNCTION :正規化メイン ; キ PROGRAMED B Y : MONJU SYSTEM 1 N C . ; キ D ATE : 1993.07.07 キ====================================================================; %MNORMALL ......︐.︐.︐ . ‑...‑ ‑ ‑. 守 ‑一一‑ =ー︐.一‑ ‑一男1 = ‑一'= =d J= ‑一‑= = ‑‑‑ ・= 一 ‑= よεJ = =‑ ‑ザ 智﹂ == P 剛山 守 H =Luv= =︐J= =・'= ‑‑d' =山 2 2 5 一‑一= =・・= =よJ= =︑J= =nHM= ‑‑47 ︑ = ‑ ‑一 rι = =与回︑= ‑‑w v = =dHHa= ‑‑一= =‑= =ε・= =よJ= =︑︐= =一t‑E・= =331ρu= = 2 刀 口 H M川 = =︑︐︐レH11A= =nzJ王町・= ‑‑mmFhzTAn‑= =干l‑oi300nu= 屯 一一⁝州プの間一一 一一円テる照幻1一 一 寸 =TE‑‑JHunu= = Tク﹂旦ロ回U ・= w ‑ ‑ ︑︐ ︐ ‑ ‑ n ︑ u ‑ 1周 H U ︐ E d nH 4目 吋 =nu =円HU一ふ川刈回目ロMNunu ド 一一川ワ追相旧日一一⁝ M ‑‑A ‑‑A ‑‑‑‑MNH ‑‑・・・・・・・・=TA ‑‑=︐﹃︑ =wVA=nHI‑ ‑‑nku=Tla‑ ‑‑nι= l 小 =umnu=00 =AAUHnz=nu ‑ ‑ m m n u M川 ‑‑vJ =yiAA=uM =ハU l 小 n E = =nEρununι=nu U干l‑‑nE =ρUM川 口 =AAnunEAA=ρU ZHMPAPAnu=AA ==uM 岳・・岳守岳守岳守岳 事岳 事wm %PUT "&TNAME DEL‑SQL" &SQLXRC &SQLXMSG = ‑ ‑ ‑ 4 ‑ ‑︐‑ = D Bメ ン テ ナ ン ス プ ロ グ ラ ム = = 'J口= = 付録 5

︐ ︑ ︐ ︑ ︐ ︑ ド ︑ ド HM 田町 ‑VAH nι1U HM ハu q Aup 占 ‑‑MNUOM Ti n し nu‑‑o 白 nunk v A q L M 山 VA nDnUYL MNHnHunkunuu u れド un"ap nnwInι ︒ 白 TanDum‑‑T VAAA" JMN 小 lyL ln しハ H 小 VA nEeaM u yi 山刊ハ U 小 1 0 ︑u 小 1 0uηLMH J nU 干i M 川1 nDT﹄ yiyinunu =umnι TITiVAM山 M川 戸しハU n k n し nDaA nEn し れ ιnHUMH l VAf t P占YL1J 小 vEunu UMNHnHUO向u ド nド nuqTIT‑‑anb" F ・ F 司 凶 nu ︑u ︑ l 川 円 ︑ ︑ ・ ' ‑ ︑ ︒白ハし nし 小 ︑unuunuu VAAVAAnva panιnιuzm ︐ ︑ t nunu n u u VA l %IF (&SQLXRC =0 ) .%THEN %DO EXECUTE(COMMIT WORK) BY DB2 %END : %ELSE %DO : EXECUTE(COMMIT ROLLBACK) BY DB2 %END : %END : %ELSE %DO : EXECUTE(COMMIT ROLLBACK) BY DB2 : %END ; %MEND ; * = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = ; キ M ACRO NAME : MDELINS キ F UNCT lON : メ ン テ ナ ン ス S Q L マクロ キ 相関副照会の利用 キ P ROGRAMED BY : MONJU SYSTEM I N C . キ D ATE : 1993.07.07 ; ; ; : キ====================================================================; %MACRO MDELINS ; PROC SQL ; CONNECT TO DB2 ; 百キ=========================================一 百 キ TCD05の メ ン テ ナ ン ス ; 百キ===================================================================. EXECUTE( DELETE FROM TCD05 ORG STS (SELECT キ FROM TSCD05W WHERE EX1 R G .CD05K001 AND WHERE TCD05W.CD05K001 =O R G .CD05K002 ) TCD05W.CD05K002 = O ) BY DB2 %MJUSTIF(TCD05) %IF (&SQLXRC ‑= 0 ) %THEN %GOTO ERRLBL Zキ=================================================================== 肘途中省略 百キ=================================================================== %GOTO SUCLBL ; %ERRLBL: DISCONNECT FROM DB2 DATA NULL̲; ABORT ABEND 200 RUN ; %SUCLBL: DISCONNECT FROM DB2 %MEND : * = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = ; * ACRO NAME *M FUNCTION : DELINS : メ ン テ ナ ン ス SQ Lマ ク ロ 実 行 キ P ROGRAMED BY : MONJU SYSTEM I N C . 宇 DATE : 1993.07.07 ; : ; * = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = ; %MDELINS Fhu ヮ ヮ

<参考文献> 4Eb ORACLEは ， ORACLE Corporationの登録商標です。 SQLキPlusは ， ORACLE Corporationの登録商標です。 1234 I B Mは ， ス International Bussiness Machinesの登録商標です。 ••• DB2は， International Bussiness Machinesの商標です。 のn ‑‑‑‑‑‑‑ qdanTphunbmi 口δQd <登録商標・商標> 点n 張 E 拡m 1 7 0き ン or引 レ i手 ア ・ 6 vの フ スnL書 リ 説び 一E Q 1 アリ S解 よ 2 エリSび イ ド お 2 ウの Vよ テ イ ド 一トS Mお リ ガ イ P フD グ イ 者 ガ ソ/ eン テ 理 ズ t L hミ一答同一 rSQtラ ユ ス ザ oSS グ び ス 一 一 PE'rロよ書ンベユ eC20プお説レタ RCBf務ド解ア一 S A D 業ン L フデ u l / n用マ Qリ l aSoo適コS語SP CAt‑‑ 吾一口 M* isn222LBL n E a ススス Q D Q h2cp一一一 S R S C9amベベベ eJfoタタタEEE T'rC 一一一 L L L I e デ デ デC C C SJtSMMMAAA AUnABBBRRR SSIs‑‑1000 2 ヴt っ っ

日本 5A5ユーザー会 (5U G卜 J) SAS/AFソ フ ト ウ ェ ア の 拡 張 テ ー ブ ル を 利 用 し た アプリケーション事例 手塚節子 開 SASイ ン ス テ ィ チ ュ ー ト ジ ャ パ ン 営業部 S A S / A F Software Application Using Extended Table Setsuko Tezuka t d . S A S Institut巴 ]apan L 3‑1‑7 Awajimachi Chuo‑ku Osaka‑shi. Osaka 要旨 データの検索には検索コマンドなどにより単純にレコードを表示する方法、プログラム により条件を与えて複数レコードを抽出する方法、 さらには、複数のレコードを抽出し て か ら 1つ の レ コ ー ド に 絞 り 込 む 方 法 、 な ど 様 々 な 方 法 が あ る 。 本 論 文 で は 、 ア プ リ ケ ー シ ョ ン 構 築 ツ ー ル と し て 認 識 さ れ て い る SAS/AFソ フ ト ウ ェ ア の 拡 張 テ ー ブ ル を 使用してデータ検索、更新、詳細情報の表示などを行うアプリケーション事例を紹介す る 。 キ ー ワ ー ド : SAS/AFソ フ ト ウ ェ ア 鉱張テーブル 1.はじめに SASシ ス テ ム よ る デ ー タ 検 索 の 方 法 と し て は 、 次 の 方 法 が あ げ ら れ る 。 .FSEDITプ ロ シ ジ ャ を 使 用 (フルスクリーン上でのコマンド検索) SQ Lプ ロ シ ジ ャ で の 条 件 デ ー タ 抽 出 .DATAステップ、 (プログラムによるレコード抽出) SAS/AFソ フ ト ウ ェ ア の 鉱 張 テ ー ブ ル の 使 用 (データ検索システムの構築) FSEDITプ ロ シ ジ ャ を 使 用 し た 場 合 、 SASデ ー タ セ ッ ト の 全 変 数 を 表 示 し 、 検 索コマンドを入力してシーケンシャルに検索するため、 目的のデータにたどりつくまで 時聞がかかる。 DATAス テ ッ プ や SQLプ ロ シ ジ ャ を 使 用 し た 場 合 は SA Sデ ー タ セ ットより条件に該当するデータを抽出するため、ファイルの更新を目的としている場合 には、 も う 一 度 DATAス テ ッ プ を 実 行 し な け れ ば な ら ず 、 柔 軟 性 に 欠 け る 。 こ れ ら に 対 し て 目 的 の デ ー タ を 直 接 読 み 込 み ( 検 索 ) 、 同 時 に 更 新 が 可 能 な SAS/AFソ フ ト ウェアの鉱張テーブルはたいへん有効な検索、更新ツールである。 2. 拡 張 テ ー ブ ル を 使 用 し た 検 索 の 考 え 方 拡 張 テ ー ブ ル を 使 用 し て 検 索 を 行 う 場 合 、 FSEDITプ ロ シ ジ ャ や FSVIEWプ ロシジャと比べ便利な点は拡張テーブルによって表示されているその画面がそのままメ ニュー画面(選択機能を有する画面)となり、任意のオブザベーションの詳細な情報を 表 示 で き る と い う こ と で あ る ( 詳 細 な 情 報 の 表 示 に は FSEDITプ ロ シ ジ ャ を 使 用 ) 。 例えば、拡張テーブルで氏名と会社名だけを表示する。そして、この函面に選択機能を 付加し、任意の人物を選択すると、部署名や住所、電話番号などの詳細な情報を表示、 修正するということができる。 また、あらかじめ、条件にあったオブザベーションだけを表示対象としたり、拡張テ ‑229一

、ーブルから直接データ値を入力、更新することもできる。 このように、 SAS/AFソ フ ト ウ ェ ア の 拡 張 テ ー ブ ル と DATAス テ ッ プ や FSE D 1T プ ロ シ ジ ャ を 組 み 合 わ せ る こ と に よ り 、 柔 軟 性 に 富 ん だ 検 索 シ ス テ ム を 構 築 す る ことができる。 3. ア プ リ ケ ー シ ョ ン で の 使 用 例 こ の 例 は SUGI‑J' 9 3の 参 加 申 込 の 登 録 を お こ な う ア プ リ ケ ー シ ョ ン で あ る 。 全 体 の ア プ リ ケ ー シ ョ ン は < 図 1> の よ う に な っ て い る 。 芸 の 部 分 で 拡 張 テ ー ブ ル によるデータの表示がおこなわれている。 <図 1 S U G I ‑ ]' 9 3管理川テム畑メニュー > 使 用 例 1 一 一 鉱 張 テ ー ブ ル 表 示 画 面 か ら SASデ ー タ セ ッ ト を 直 接 更 新 す る 。 上図①は RTD (ラウンドテーブルデイスカション)の参加分野を検索、決定するプ ログラムである。メニューで「ラウンドテーブル番号決定」を選択すると、<画面 1> が表示される。 (SCLで 、 参 加 希 望 欄 が 欠 損 値 表 示 対 象 と な る の は RTD参 加 希 望 者 の み で あ る 。 以外のデータを抽出)。ここでまだテーブルナンバーが決定していないものについて、 決 定 の 欄 に テ ー ブ ル ナ ン バ ー を 入 力 す る と ( < 画 面 2>) SASデ ー タ セ ッ ト の 該 当 オ ブザベーションも同時に更新される。 子 J 一 夫邦紀五ロ雄吉美郎基二時掛字郎人二一 武昌美伸孝大由一秀彦伸彰来総二孝安一 昭 Jur 前山川本ロ井下本河谷野川本堂本木川∞ 16 名 寺 細 山 関 土 山 山 竹 青 森 秋 立 向 遊 山 鈴 平Z F ‑230‑ タ 社ン社 会所セ社会所総 晶 式究チ会式究策社 縁研一式味研時期会 社社社ス報社サ縁発社報報式社社 会会会ピ情会リ行開会情社嶋田﹁味会会 式式式一ス式連銀報式ス会決一業式式 株縁抹ササ妹浪ル情株サ式学工縁妹 薬薬薬報社薬社ナア聞社縁数学材ロ問品 晶 aE a E 3 3 u r 9 5日 総 ﹁ ぺ 16122238H 一 一一ぬ一一一一 一 名製製製情会製会ヨリ新会業会犬建薬薬 社天茶葉塚式友式シミ西式乳諸山田ンン 会四千千大味三味ナフ東縁林綾東村ポボ 品︑よ 089l57234 12345689111222333 U山 ア ﹁ 一 一 H 斗申) ン v t 1 ムー ム2 24581211 冷話コ6コ 卜︐︑ ︑ム 61 ﹁ マ肘 ﹁1}1111BTill‑‑Illit‑‑lIl‑‑stIllit‑‑11l11Ilei‑‑ Uコ > <画面 1

A M 子一 夫邦紀吾雄吉美郎基ニ濠子郎人二一 武昌美伸孝大由一秀彦伸彰笈聡二孝安一 昭‑ RTD I 昼 ス 招 報 協 論 座 任意のオブザベーションの 使 用 例 2一 一 拡 張 テ ー ブ ル 表 示 画 面 に 選 択 機 能 を も た せ 、 1 I I 一一高一一一一一 l 一 一 一一一一一一一一一一吉一 l I I I I 8 I 14 I 一一一一一一‑1r I 一一ー一 一一ーー 昼ーー l 一一一一一昼ー l 昼 l 昼 l 天葉葉塚式友浜式シミ印印下式式式 四千千大株三舞株ナフ星星森禄禄禄 製製製情会製商会ヨリ製製建会会会 薬薬薬報社薬科社ナア菓菓設社社社 式式式一ス式学速銀報式式式クク川 株練株ササ株大浪ル情禄抹株ココ吉 株研一式抹 社社社ス報社サ株発社社社イイ業 会会会ビ情会リ行開会会会ササ興 会所セ社会 式究チ会式 寺細山関土山平山竹青横木九猫細宮 山川本口井下賀本河谷井下重田川原 夫邦紀五回雄吉夫美郎基一元治二子雄一 武昌美伸孝大康由一秀影秀浩芳幸健 子 6 1 2 2 2 一一 ‑ 一一一‑‑ ‑ ‑15 一一一一論 昼 ￨ 可ム可ム可ム可ム可ム可ム可ム ‑234567890234567 ‑231‑ 前山川本口井下本河谷野川猿堂本木川∞ 名 寺 細 山 関 土 山 山 竹 青 森 秋 立 潟 近 山 鈴 平Z J 々 社ン社 会所セ社会所続 式究チ会式究努社 株研一式株研務会 社社社ス報社サ禄発社報報式社社 会会会ピ情会リ行開会情社績株会会 式式式一ス式速銀報式ス会涼業式式 株株練ササ株浪ル情練サ式晶子工株株 薬薬薬報社薬社ナア聞社徐経学材ロ聞品 名製製製情会銀会ヨリ新会業会大建薬薬 社天葉葉塚式友式シミ西式乳袋山田ンン 会四千千大禄三練ナフ東禄林篠宮山村ポポ ‑6 M l 6 1 2 2 2 3 8 M 一一沼一一一一 3 3 U T 9 5日 お ﹁ 3> <函面 世 名前 会社名 No. ω山 ア ﹁ {l6122258121135611 ︽l 4 4 5 = > rAF ￨コマンド の申) ン ド ﹁1i'lili‑‑iIlli‑‑e1III‑4111111111111 ・1111111111 マ恥 089157234 F1 12345689111222333 こ メインメニューで「参加者一覧表」を選択すると、全参加登録者の会社名、氏名など C<画 面 3 >) が表示される。 2> <画面 * プ ロ グ ラ ム の 詳 細 は 資 料 lを 参 照 詳細な情報を表示する。 す る た め に 使 用 さ れ る 。 1000以 上 の 参 加 登 録 者 デ ー タ の 中 か ら 、 目 的 の オ ブ ザ ベ ー ションを迅速に探し出し、詳細データを表示するために、拡張テーブル表示画面に選択 機能を有する画面としている。また、会社名でデータ検索、表示を行うこともできる。 <図 1> の ② は 、 参 加 登 録 者 の 詳 細 な 情 報 ( 所 属 部 署 や 電 話 番 号 な ど ) を 確 認 、 修 正 会社名: 工一一一一一一」

ここで画面の上部、会社名:

に検索したい会社名を入力すると、

4>)

該

当する登録者のみの表示がなされる。(<画面
画面の左端に '
E
' または '
S
' を入力すると選択されたオブザベーションが FSED
1T プ ロ シ ジ ャ に よ っ て 表 示 さ れ る 。 ( < 画 面 5>)

4>

<画面

rAF
lコ マ ン ド = )

会 社 名 z 縁寺主要最重車業務型車線電器 覚、続
r

No.

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土秋山

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研研研

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サササ
社社社

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縁株縁

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会社名

3

<画面
rAF
1rFSED工T CATLIB.JPNSAT3
1
1コ マ ン ド = )

31

OBS

1
1

25 1

縁式会社サス情報研究所
調査部

1
1姓 ・ 名

山本

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1姓・名{カナ}ヤマモト

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トモヒコ
友彦

工M C

1
1会 社 名
1
1所 属 部 署
1
1

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1
1会 社 名 { カ ナ } サ
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1
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1
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1
1郵 便 番 号
1
1住 所
1
1電 話 番 号

2

19MAY93:15:05 V 93‑07‑22
30JUL93:20:40 N

06‑222‑7695

合 計 金 額 ￥ 16，
000

確定
Y

3

昼食希望する X
{論文)
(協賛}

しない
{報道)

(招待}

l
(SAS)

1
1
L

* プ ロ グ ラ ム の 詳 細 は 資 料 2を 参 照

4. 分 散 環 境 で の 応 用
最近のコンピュータの利用においてホストコンピュータとワークステーションの分散
処 理 が 徐 々 に 取 り 入 れ ら れ る よ う に な っ た 。 そ こ で 、 S A Sシ ス テ ム に よ る 分 散 環 境 の
検索システムを例に考える。通常ホストコンピュータ上のデータは大容量であり、すべ
てのデータをワークステーション上に転送するとネットワークへの負荷が大きくなるの
は言うまでもない。そこで、ホストコンピュータ上でデータ検索(このときのデータ検
索は、通常はプログラムによる条件データ検索)を行い、必要なデータのみを転送し、
ワ ー ク ス テ ー シ ョ ン で さ ら に 検 索 を 続 け る の が 理 想 で あ る 。 S A Sシ ス テ ム で は ホ ス ト
コンピュータとワークステーションのオベレーテイングシステムが異なっていても SA
Sシ ス テ ム の プ ロ グ ラ ミ ン グ は 全 て 同 じ で あ り 、 前 述 し た 処 理 の 鉱 張 テ ー ブ ル の 検 索 シ
ステムを含め、 メ ニ ュ ー 選 択 、 項 目 指 定 等 の 機 能 は ホ ス ト コ ン ピ ュ ー 夕 、 ワ ー ク ス テ ー シ
ョンのどちらでも作成、実行できる。

‑232‑

5 . まとめ S A S / A Fソ フ ト ウ ェ ア は ア プ リ ケ ー シ ョ ン 構 築 の た め の ソ フ ト ウ ェ ア と 思 わ れ て い る が 、 拡 張 テ ー ブ ル と F S E D I Tプ ロ シ ジ ャ な ど を 組 み 合 わ せ た デ ー タ 検 索 、 更 新 といった処理を行うことができる。構築の仕方によっては、汎用機上の何万件もあるマ スターファイルの中から、エンドユーザーが必要なデータだけをワークステーションか ら検索し、データ処理を行うという分散処理アプりケーションの開発が可能である。 ‑233 一

資 料 1 使 用 例 1の DISPLAY エ ン ト リ : RTDENTRY.PROGRAM ATTRIBUTE SCL 更 新 日 : 07/31/93 RT Dテープル番号の決定 * * * * * DISPLAY ***脅脅 +ーー ーーーーーーーーーーーーーーー一一ー l 1 ー ーーーーーーーーーーー一一ーーーー一一ー ーーーーーーーーーーー一一一一一一ーー一一一+ 1 《申込》 守 口 ( 1 ) (2) 決 定 会 社 名 ￨ 凶o &R1 &R2 晶R * * * * * 一凶A M E ‑ ‑ l 一 一 一 一 &COMP +ーーーーーー一一一ーーーーーーーーーーーー ￨ 名前 ーーーーーーーーーーー一一ーーーーーーーーーーーーー一一一一一ーーーーーー ーー ー * * * * * 属性 コ 吋 数 桁口 内ノ 名3 桁 ド行 イ関 数 行 ン始︒ 内ノ Genera1 he1p: Function keys: Parent: 3 ﹁ 司 h ・ t dva t c e a q J e E 可ム nt ・ ‑P eous LEqel ped nR‑ n o N ‑234‑ 内J 白 attr: REVERSE dtp Row: 1 Caps: Cursor: 可ム司 page: 2 Length: 3 Protect: Required: Non‑disp1ay: He1p: マ attr: REVERSE 必 せ Co1: 8 Pad: Just: L Autoskip: X Das‑‑ Row: 1 Caps: X Cursor: ‑‑‑‑‑‑‑‑ Help: attr: REVERSE Page: 2 品一 Row: 1 Caps: X Cursor: D page: 2 htdy tcea q J e E 可ム n ‑LP& e﹂ ous L↑ Eqfl ped D n attr: REVERSE cpuk us o Fie1d name: R Alias: R Type: NUM Format: 工nformat: Error co1or: RED List: 工nitial: Rep1ace: Co1: 2 Pad: Just: L Autoskip: X u ﹂ ↑ Rn Fie1d name: R2 A1ias: R2 Type: CHAR Format: 工nformat: Error co1or: RED List: 工nitial: Replace: Row: 1 Caps: X Cursor: ‑ 一 LX Fie1d name: R1 Alias: Rl Type: CHAR Format: 工nformat: Error co1or: RED List: Initia1: Rep1ace: page: 2 MU Fie1d name: NO A1ias: NUMBER Type: NUM Format: 工nformat: Error color: RED List: 工nitial: Rep1ace: Defau1t lookup dataset: Extended tab1e?: X He1p: Co1: 17 Length: 2 Pad: Protect: Just: R Required: Autoskip: X Non‑disp1ay: He1p: +

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資料 2 使 用 例 2の DISPLAY エ ン ト リ : ENTRYTBL.PROGRAM 合合合合合 S U G 1 ‑ J' 9 3 参 加 者 更新日: 覧表の表示 DISPLAY 合 合 合 合 合 +ーーーーーーーーーーーーーーーーーー ーーー ー ーーー一一ーー一一一一ーーーーー一一一一一一一一ーーーーーーーーー一一一一一ーー+ 一一一ー一一一一一 会 社 名 : 晶 COMPSEL No. 会社名 名前 世 座 論 協 報 招 ス 昼 &NO &COMP &NAME &A &B &C &D &E &F &G &H +ーーーーーーーーーーーーーーーーー **合合合 ATTRIBUTE SCL 属性 ーーー ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー ーー一一ーーーーーー ー+ 合**** ウインドウ名: 開始行: 0 桁:0 行数: 0 桁数: 0 Genera1 he1p: Function keys: Parent: Defau1t 100kup dataset: Extended tab1e?: X N dy ea E 可ム ip us ql ed R‑ n o 一 LX u'K tp sl ︒ JS Length: 29 Protect: He1p: Row: 1 Caps: X Cursor: Co1: 2 Pad: Just: L Autoskip: X attr: REVERSE Length: 1 Protect: Required: Non‑disp1ay: He1p: a ι τ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ He1p: N ﹄ ﹂ JS O ‑236一 ldtp oasl cpuk u A attr: REVERSE 可 ム ゐ He1p: lx wSE OFO u c CE Ras q4 p e q J a •• ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ eous htdy tcea q d e E 可ム ・ p n t‑ eous 守臼 E q ped 目 Rエ ‑ n o o attr: REVERSE htdy cea q J e r 可ム ﹂ ↑ n 1D n N 7 一 RX JS O L ﹄ U A ・ ↑q‑‑ LE ped R一 LX 4 一 可ムd t p Das‑‑ cpuk lx •••••••• ゐ WEE OD O Ras U F﹂ CE q4 e ‑‑ qJ p Fie1d name: NO A1ias: NUMBER Type: NUM Format: Informat: Error co1or: RED List: Initia1: Rep1ace: attr: REVERSE a Fie1d name: FIELD3 A1ias: FLAG Type: CHAR Format: Informat: Error co1or: RED List: Initia1: Rep1ace: ﹄ page: 2 Co1: 16 Pad: 'w Fie1d name: FIELD2 A1ias: CMD Type: CHAR Format: Informat: Error co1or: RED List: Initia1: Rep1ace: Row: 1 Caps: X Cursor: u page: 1 A Fie1d name: COMPSEL A1ias: COMPSEL Type: CHAR Format: Informat: Error co1or: RED List: 工nitia1: Rep1ace:

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日本 SASユーザー会 (SUG1 ‑， ) ) SASシステムを利用した電話通話料収入の分析について 武内智裕 日本テレコム株式会社経営企画部 A na n a l y s i so ft e l e p h o n er e v e n u ew i t hS A Ss y s t e m c h i T o m o h i r oT a k巴u C o r p o r a t eP l a n n i n g .J A P A NT E L E C O MC o . .L td . 4 ‑ 7 ‑ }H a c c h o ‑ b o r iC h u o ‑ k u .T o k y o 要旨 SASシステムを引用して、電話の通話料収入の予測を実施した。基礎トラヒック データよりスプライン補聞を利用して様々な料金体系や課笠秒数が適用できるように データ加工を行った。 キーワード: SAS/ 通話料収入分析システム 1.はじめに 前回の発表では DEC社の VAXワークステーション上で SAS社のソフトウェアを利 用して、当社の電話のトラヒック分布の分析を行った。今回は前回のスプライン補間の手 法を活用して将来の料金体系の変化(距離段階、課金秒数〉や新サービスの導入の予測収 入等に利用している。 以前はノ〈ソコンレベルで市販の統計ソコ卜を利用して収入を分析していたが、データ容 量や分析結果の正確性の観点からみると必ずしも満足のいくものではなかった。 そこで‑今回は SASシステムを利用してより高度な分析・予測に活用した。 2 . 分析内容 基礎データとなる電話の保留時間トラヒックは図 lのようになっている。問題となるの . 5秒ではなく 5秒ない は基礎データの保留時間の秒数のきざみが課金秒数の単位である 0 0 秒になっていることである。そこで最も当てはまりの高いスプライン補間(図 2)を し3 . 5秒きざみに変更し実際の課金秒数を使って通話料収入の予測を 引用して基礎データを 0 行った。(図 3) 3 . 分析結果 上記の手法により i目 、 l月 、 l年あたりの通話料収入を現在と将来の料金体系の変化 と連動させて各々算出した結果、実際の通話料収入との誤差は数%であった。 4 . おわりに 今回の分析結果に基づき、今後スプライン補聞を利用して様々な料金体系や課金秒数を 適用した場合への応用に更に活用していきたいと考えている。 ‑241‑

呼数 図 i 基礎保留時間トラヒックデータ ∞ 1 90 8 0 7 0 6 0~ 5 0 4 0 3 0 2 0 1 0 01 'J"， ferγ";"['γ"t‑r ‑ 'γ ' p' t， "Fi''""T"'i4一 γ"i"' i o 。 〆 保留時間 呼数 図 2 スプライン補間モデ jレ ∞ 1 9 0 8 0 7 0 6 0~ 5 0 4 0 3 0 2 0 1 0 。 。 。 保留時間 図 3 通話料収入の予測モテリレ 通話数 0 . 5 X X X A A A Z Z Z c c c T T T $ $ $ 1 .0 1 .5 合計 通話料収入 秒数 Y Y Y B B B ‑242‑

日本 5A5ユーザー会 (5U G卜 J) 流通業界における商品需要予測の考え方 0袴 田 剛 史 株式会社 ミツク システム事業部システム開発部 A I開発課 A Solution Of A Goods Demand Forecast I n The Distribution Business T a kesh i H a k am a t a ~， 1. f t Q e y eI opme[ 1t ~ec. Systep 1 .d~y 宇 lopmen.t de . pt . MI CC O . .LT D . 3 1 2 ‑ 3 2 .Tenma‑cho.Hamamatsu‑shi.Shizuoka‑ken.Japan 旨 要 商品の需要を予測する知識は，無形な状態(商品担当者の経験や感覚)で商品担当者の 中に存在していると思われでも，いざ他の人が活用しようとしもなかなか困難な問題である.ま 各商品担当者の経験や感覚というものも各人の主観によってもかなりの相違が発生すると考えら れる.そこで. S A S システムの SAS/BASE. FSP. AF. STAT. G R A P Hを活 用し，過去の受注履歴データ(各種商品情報含む)から統計的手法を用いて各商品担当者の経験 や感覚といった部分を数値的に捉え，その知識を利用して未来商品の需要を自動算出するシステ ムを構築しようと考えている. 現在上記システムはまだ開発途中であるため，詳細な画面説明，アウトプット説明等はできな い.従って，今回は全体概要及び過去の受注履歴データからの未来商品需要予測方法について述 べる. キーワード : S A S / B A S E ・ F S P ・A F ' S T A T ・GRAPH. 商品需要予測j方 法 1‑ ( ま じ δb lこ 本システムは，過去の受注履歴データ(各種商品情報含む)から未来商品の需要を予測する機 能に加え，様々な経営戦略，意思決定に役立つ情報を提供することを目的に考えられたものであ る.このようなシステムの構築を試みた背景として，下記のようなユーザニーズをよく耳にした ことが挙げられる. 『過剰在庫，欠品を無くしたい. J 『過去の受注履歴データはホストコンビュータに存在しているが，その有効利用がなかなかされ ていない. J 『過去にどんな商品が売れているのか，感覚的には把握できているが，数値的に把握できていな . 、J L 商品を企画・販売する会社であれば必ず持っていると思われるニーズである.そういったユーザ ニーズに出来る限り対応可能なシステムとして考えられている. さ て ， 本 シ ス テ ム は ワ ー ク ス テ ー シ ョ ン 用 の S A Sシ ス テ ム で 構 成 さ れ て い る . 活 用 理 由 と し ては，大きく下記のようなことが挙げられる ・大型コンビュータ!こ比べてのコストが低減できる. .システムのダウンサイジングイヒ. ‑近年その性能も日増しに進歩し，処理スピードにおいてもかなり高速である. ・基幹システム(ホストコンビュータ上)に負荷をかけることなく実行できる. .多彩のグラフィック表現が可能である. ・各種プロダクトの充実により，開発工数の削減が図れる. ま た ， プ ロ ダ ク ト に つ い て は . B A S Eは も ち ろ ん の こ と ， 簡 易 な ユ ー ザ イ ン タ ー フ ェ イ ス で . 統 計 解 析 処 理 に 必 要 な STA T. デ ー タ を 簡 易 的 に 更 新 す る FS P. 操作可能にするための A F ‑243‑

ア ウ ト プ ッ ト を ビ ジ ュ ア ル 的 に 表 現 す る た め の G R A P H，以 上 5つ で 構 成 さ れ て い る . 2. シ ス テ ム 壬 主 主 4 本イメ一一ジ 本システムの全体イメージを以下のような構成で開発を行っている. ホスト コンピュータ S A Sシ ス テ ム :知地べ‑1作成: リスト ‑244 一

3. シ ス テ ム 布 篭 成 図 本システムは以下のようなサブシステムの構成で成り立っている. 注予測支援システム 1 1 I 1 1 商品データ管理システム 商品情報システム 「 知識ベース作成システム 一 寸 …システム コ 受注予測精度検証システム 4̲ 毛 壬 そ ナ ブ . シ ス テ . b . . 柱 建 省 巨 布 証 吾 妻 4 .1 商品データ管理システム 商品データ管理システムは，ホストコンビュータで所有していると思われる，過去商品のコー ドや単価，その他の商品特性情報(衣料関連を例として挙げるのであれば，エレガンス，カジュ アル，シック等の感覚や綿，麻，毛，シルク等の素材などが考えられる) ，受注数，受注金額が 含まれる過去の商品データや予測商品のコードや単価，その他の商品特性情報(過去商品データ と同様)が含まれる予測商品データをホストコンビュータからワークステーション上に受信し， 管理するシステムである. 上記商品データについては，本システム全体を動作させるための基本となる最も重要なデータ である.その商品データの価格や設定する商品特性は，過去の受注傾向を統計的手法を用いて数 値的に捉え予測商品の需要数算出に活用し，また経営的意思決定に役立つための各種リスト，グ ラフのキ一項目として使用している.従って，商品特性は，受注に影響があるであろう項目，経 営的意思決定のための判断材料となる項目を設定する必要がある.故に商品データの設計には充 分に考えた上で作成する必要がある(基本項目はホストコンビュータ上で作成する) 具体的に当サブシステムにおいては以下の機能で構成されている. ①過去/予測商品データ画面更新機能 過去/予測商品データを簡易に画面から更新が行うことができる機能. ②過去/予測商品データ一括削除機能 過去/予測商品データを各種キー単位に一括削除が行える機能. ③過去/予測商品データ一覧表出力 過去/予測商品データの内容を各種キー単位にリスト出力する. U にd 4 つ

;一一一一.商品データ内容例一一一一 価格;素材:感覚;色 媒体番号;商品番号;商品名 j :ー:受注数;受注扇「 :叫万/;赤系;ー; 1256; 2486880 毛 : ;山;白系;ー: 1479: 3667920 a n﹃ ‑ 内 4uve ︽V F ハ HV‑ H nmu‑Fnu‑ nU‑nU‑ nmuenJι一 ‑ E3‑qv‑‑ nt‑ ヲ1 ・ 9 6 5 ; 3 0 8 8 0 0 0 2 0 8 9 : 4 1 3 6 2 2 0 1 8 9 1 : 3 9 7 1 1 0 0 P0 ・ A 守‑‑ 系一系一一 緑一茶一・ 1 ・ リ ' 一‑ T '一 :赤系:ー: 綿 : ;川;黄系;ー: 毛一麻一‑ 41E‑nJ﹄ 一 rD‑A守 一 仁'一戸U 一 E‑ 商一商一 ︐ 守 Fnv‑ 一 内4uv‑ 内4 uv nuu‑AUd ・ 一 nHV‑nHV 内喝口 v‑q喝口v‑ 一 nHV‑nHV 一 nU‑nv 9 3 0 1 0 1 ;9 3 0 1 0 1 0 1;商品 A ;1 9 8 0綿 ; 9 3 0 1 0 1 ;9 3 0 1 0 1 0 2 ;商品 8 ;2 4 8 0 9 3 0 1 0 1 ;9 3 0 1 0 1 0 3同品 C;3 2 0 0;!ll川 ‑T ; 自 民 一 ; 9 8 0:* i l 川ュ 7 9 3 0 1 0 1:9 3 0 1 0 1 0 4: 商 品 川 1 9 3 0 1 0 1:9 3 0 1 0 1 0 5:商品 E:2 1 0 0 4 .2 商 品 情 報 シ ス テ ム 商品データを使用して，エンドユーザ向けに簡易な操作によ 商 品 情 報 シ ス テ ム は ， 過 去 / 予 測l り経営的意思決定に役立つ各種リスト・グラフ出力を行うサブシステムである. I金 額 等 の 集 基 本 的 に は ， 商 品 デ ー タ 内 の 商 品 特 性 を キ 一 項 目 と し て ， 受 注 数 ， 受 注 金 額 ， 組 手J 計，構成比等を算出し，その結果の傾向が視覚から捉えられるようにビジュアル的(各種グラフ を用いて)に表現を行うものである. 具体的に当サブシステムにおいては，以下の機能で犠成されている. ①各種条件入力 画面から各種グラフ/リストを出力するうえでの各種条件の入力を行える. ②各種グラフ・リスト出力 ①の条件に従い 過去/予測商品データから各種グラフ・リストを出力する. : 守一・グラフ出力例一一ー一一一ーー・・・ーー・・ー 92年春号 総合カタログ 婦人衣料 受注数=価格 x 色系 246 一

4 .3 知 識 ベ ー ス 作 成 シ ス テ ム 知識ベース作成システムは，過去商品データを使用して，統計的手法により受注の傾向を数値 的に捉え，その情報を知識ベースファイルに格納するシステムである.その知識ベースを使用し て商品の需要数の予測を行うのである. 具体的に当サブシステムにおいては以下の機能で構成されている. ①知識ベースファイル作成 過去商品データを活用して，商品ジャンル毎(商品の性格が類似している商品群毎) に各商品の受注数を外的基準に，複数の商品特性(衣料品を例として挙げるのであれば 価 格 ， 素 材 ， デ ザ イ ン ， 色 な ど が 考 え ら れ る ) を 説 明 変 数 に 設 定 し た 数 量 化 理 論 l類を 実行する.その分析モデルの結果を評価し，精度の高い分析モデルの情報を知識ベース フ 7 イルに格納する.精度の高い分析モデルを発見するためには，様々な分析モデルパ ターンで分析を実行する必要がある. また，分析モデルに使用されている商品特性(説明変数)の受注数に与える影響を互 いに考慮した場合においての，商品特性のカテゴリィ(素材であれば，綿・絹・毛 E ポ リエス，色であれば，黒・赤・青・黄・白等)の平均受注数に与える影響の度合(カテ ゴリィウェイ卜)を把握することができる. '一.知識ベースフ 7 イル作成のための作業フローー一 ￨￨ 商 品 特 性 ( 説 明 ) の 選 出 I 1 1 φ I ー性(…)の袴副1 I 1 ￨l 数 量 化 理 論 類 の 実 行 l i ! l 結果考察 ? ドG I ̲j 沼 τ ョ I 4=n吾容も r ，一一.カテゴリィウェイ卜出力例一ー ; 外的基準:受注数 平均受注数 カテゴリィウェイ卜 説明変数 カテゴリィ名 素材 綿 5 2 3. 8 絹 ‑ 401 . 5 毛 ‑ 2 9 O. 1 3 7 5. 2 ポリエステル . ー 可 . . ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー . . . 一 一 一 ー ー ー ー ー ・ ・ ー ー ' 一 一 一 一 一 一 一 一 ー 一 一 ー ー ー ー ー ー 可 . . . 一 一 一 ー ー ー ー ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ . ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ 一 一 一 ー ー ー ー ー ー ー 一 一 ‑247‑

②受注影響度調査 過去商品データを活用して，商品ジャンル毎(商品の性格が類似している商品郡毎) に，各商品の受注数を外的基準に， 1個 の 商 品 特 性 を 説 明 変 数 に 設 定 し た 数 量 化 理 論 l 類を実行する.その分析を各商品特性毎に行い統計値を比較することにより，受注数に 影響を与えている商品特性を数値的に把握できる.①の知識ベースファイル作成システ ムにおける，分析モデルを決定する際の重要な参考資料となりうる. また，他の商品特性の影響を全く排除した場合においての，商品特性内のカテゴリィ の平均受注数に与える影響の度合(カテゴリィウェイト)を把握することができる. @商品特性間関連性調査 過去商品データを活用して，商品ジャンル毎(商品の性格が類似している商品郡毎) に，各商品特性問(例えば 価格と素材，色と柄等)の連関度合を統計的検定手法であ る，カイ 2乗 検 定 を 実 行 す る こ と に 導 き だ す . ① の 知 識 ベ ー ス フ ァ イ ル 作 成 シ ス テ ム に おけ分析モデルを決定する際の重要な参考資料となりうる. 4 .4 受 注 予 測 シ ス テ ム 受注予測システムは， 4 .3で 作 成 さ れ た 知 識 ベ ー ス フ ァ イ ル ( 過 去 商 品 デ ー タ に よ っ て 作 成 さ れた受注傾向情報ファイル)に基づき，予測対象商品の総需要数を自動算出を行うサブシステム である. 具体的に当サブシステムにおいては以下の機能で構成されている. ①受注予測数算出 知識ベースファイルの情報を基に，予測商品データの受注数を自動算出する. ②予測商品受注数一覧出力 予測商品の受注数及びその受注数算出過程等を一覧表として印刷出力する. I商 品 結 果 フ ァ イ ル 作 成 @予現J 予測商品の受注数及びその受注数算出過程等を予測商品結果ファイルに格納する. 4 .5 受 注 予 測 精 度 検 証 シ ス テ ム 受注予測精度検証システムは，予測商品の情報の履歴管理，精度検証等を行うサブシテムであ る. 具体的に当サブシステムにおいては以下の機能で構成されている. ①予測商品データ実績受注数取込み ホストコンビュータから精度検証を行ううえで必要となる実績受注数をワークステーシ ョン上に受信し，予測された受注数の含まれる予測商品データに展開する.またその商品 データは次回から過去商品データとして活用される. ②精度検証 4 .4受 注 予 測 シ ス テ ム の 算 出 し た 受 注 数 と 実 績 受 注 数 を 比 較 し ， 精 度 の 検 証 を 行 う . @精度検証一覧表出力 精度検証結果内容を一覧表として印刷出力する. ? n o ‑ d

一.精度検証結果出力例一一一一一一一 9 3 豆室長号 系企会壬き「ブコタ7 ロ ラf 商品ジャンル:婦人衣料・ポロシャツ 的中範囲 :80~120% 的中範囲 :4 0見 5 0 % 6 0出 7 0 % 8 0 % ;達成率 9 0 % ; 1 0 0 % 1 1 0 % 1 2 0 % 1 3 0 % 1 4 0. Y 1 5 0見 1 6 0弘 的中率 73% :一一一一一・精度検証結果用語説明ー : ・達成率: ; 一 一 一 一 一 実績受注数 予測l 受注数 牢 10 0で 算 出 さ れ る 値 . 商 品 個 々 の 予 測 精 度 の 検 証 を 行 う : ための指標 ‑的中範囲:商品ジャンル毎の予測精度の検証を行うための指標(ユーザ任意に設定) ‑ 的 中 率 : 的 中 範 囲 に 存 在 す る 商 品 数 の 全 体 商 品 数 に 対 す る 害J I合. ‑249 一

5. 注S 才 コ り t こ 現在流通業界におけるフルフィルメント系(基幹業務系)のシステム化はほぼ完成された状態 にあると思われる.データの単純集計の時代は終わり，データの活用方法が問題となる時代であ る.今後のシステム化要望として挙げられるのは，業務の効率化を図るための情報提供，経営的 意思決定に役立つ情報提供だと推察される.本システム!まそういったユーザニーズに充分対応可 能なシステムとして提供できると確信している. ‑250 一

日本 5A5ユーザー会 (5U G卜..J) U N I X版 SA S シ ス テ ム を 利 用 し た L P シ ミ ュ レ ー ション・システムの開発 0竹 内 敬 治 株式会社三菱総合研究所 社会情報システム部 D e v e l o p e m e n to fL Ps i m u l a t i o ns y s t e mu s i n gU N I X ‑ S A S K e i j iT a k e u c h i . ，M it s u b i s h iR e s e a r c hI n s t it u t e，I n c . S o c i a lI n f o r m a t i o nS y s t e m sD e pt ‑ 1，S H I M O M E G U R Ol ‑ C H O M E，M E G U R O ‑ K U，T O K Y O1 5 3 A R C OT O W E R，8 要旨 制 約 式 数 が l万 を 超 え る 大 規 模 な 線 形 計 画 (L P) 問 題 を 解 く シ ミ ュ レ ー シ ョ ン ・ シ ス テ ム を 開 発 し た 。 ハ ー ド ウ ェ ア は U N I Xワ ー ク ス テ ー シ ョ ン で あ る 。 LPソ ル パ ー に は KMPS、 デ ー タ ベ ー ス に は ORACLEを使用し、 SAS/AF、 SAS/FSP、 S AS/GRAPHソ フ ト ウ ェ ア に よ り GUI を 開 発 し た 。 ま た 、 開 発 環 境 と 運 用 環 境 と で ハードウェアが異なるため、アプリケーションのプラットフォーム間移植を行った。本論 文では、この事例を基 l こ 、 キーワード: 線形計画法 SASシ ス テ ム に よ る ア プ リ ケ ー シ ョ ン 開 発 技 法 を 紹 介 す る 。 FORMAT SQL SAS/AF UNIX はじめに コンビュータの性能向上と価格性能比の低下、線形計画法の新解法である内点法の研究 の 進 展 、 そ し て SASシ ス テ ム に 代 表 さ れ る 統 合 ア プ リ ケ ー シ ョ ン 開 発 環 境 の 充 実 に よ り 、 従 来 は 構 築 で き な か っ た よ う な 大 規 模 な L Pシ ミ ュ レ ー シ ョ ン ・ シ ス テ ム が 、 ワ ー ク ス テ ーション上で簡単に実現できるようになってきた。 本 シ ス テ ム は 、 制 約 式 数 が l万 を 超 え る 大 規 模 な 線 形 計 画 (L P) 問 題 を 解 く シ ミ ュ レ ー シ ョ ン ・ シ ス テ ム で あ る 。 こ の よ う な 大 規 模 な L P問 題 を 解 い た 事 例 は 、 圏 内 で は ほ と んどない。しかし、内点法を利用することで、今まで解けなかったような、スケジューリ ン グ 、 配 送 計 画 等 の 大 規 模 な L P問 題 が 解 け る よ う に な る 。 今 後 、 L Pの 応 用 範 囲 が 広 が ることが期待される。 さて、本論文では、事例紹介的な記述は控え、 ョン開発に際しての技法を中心に、 SASシ ス テ ム を 利 用 し た ア プ リ ケ ー シ トピックをいくつか紹介する。 ‑251‑

大 規 模 LP問 題 1. 1 内点法 L P問 題 の 実 用 的 な 唯 一 の 解 法 と し て 、 長 ら く 単 体 法 ( シ ン プ レ ッ ク ス 法 ) が 用 い ら れ てきた。 L P ソ ル パ ー と し て は 、 いた。 I B Mの 汎 用 機 周 の M P S Xが 、 実 質 的 な 標 準 と な っ て S A S社も L P ソ ル パ ー を 提 供 し て い る が (SAS/ORソ フ ト ウ ェ ア お よ び S A S / I M Lソフトウェア)、 M P S Xと の 互 換 の た め に % S A S M P S X Sマ ク ロ を 用 意 している。 S A Sシ ス テ ム を 含 め て 、 市 販 の L Pソ ル パ ー は 、 全 て 単 体 法 を 用 い た も の で あった。この単体法は、問題のサイズが大きくなるにつれて、計算時間が急速に増大し、 制 約 式 数 が l万 を 超 え る よ う な 問 題 は 実 質 的 に 解 け な か っ た 。 ところが、 19 8 4年に、 A T & Tの N. カ ー マ ー カ ー が 内 点 法 を 提 案 し 、 よ り 大 規 模 な L P問 題 が 実 用 的 な 時 間 内 で 解 け る こ と を 示 し た 。 そ の 後 、 A T & Tは 内 点 法 に 関 す る 特許(いわゆる Karmerkar特 許 ) を 取 得 し 、 専 用 ハ ー ド ウ ェ ア と 一 体 に な っ た K O R B X S y s t e m を発売した。 一方、近年、コンビュータの性能が急速に向上し、現在のワークステーションの計算能 力は、数年前の大型汎用機を凌ぐものとなっている。また、価格性能比も年々低下し、従 来では考えられなかったような計算能力が手軽に手に入るようになった。それに伴い、単 体 法 を 用 い て 大 規 模 な 問 題 を 解 く LPソ ル パ ー に つ い て も 、 何 社 か の ベ ン ダ ー が 、 ワ ー ク ステーション、 PC用 の 製 品 を 販 売 す る よ う に な っ た 。 最 近 、 内 点 法 を 用 い た L Pソ ル パ ー に つ い て も 、 ワ ー ク ス テ ー シ ョ ン に 対 応 し た 製 品 が 現 れ た 。 そ の う ち の 一 つ 、 K M P Sは 、 KORBX S y s t e mの ソ フ ト ウ ェ ア 部 分 を S U N、 H P、 I B M等 の ワ ー ク ス テ ー シ ョ ン に 移 植 し た 製 品 で あ る 。 数 十 万 変 数 、 数 万 制約式の問題を実用的な時間で解くことができる。 今 回 開 発 し た シ ミ ュ レ ー シ ョ ン ・ シ ス テ ム で は 、 制 約 式 が l万 を 超 え る 大 規 模 な L P問 題 を 解 く 必 要 が あ る た め 、 K M P Sを採用した。 S A S / O Rの 採 用 も 検 討 し た が 、 ベ ン チ マ ー ク 試 験 の 結 果 必 要 な 性 能 が 得 ら れ な か っ た こ と と 、 D A T Aス テ ッ プ に よ る M Gの 作成が必要なことにより、採用を見合わせた。 M G ( マ ト リ ッ ク ス ジ ェ ネ レ ー タ ) は 、 LP計 算 に 利 用 す る デ ー タ を 、 ソ ル パ ー が 読 み 取 れ る 形 式 (MP S フ ォ ー マ ッ ト ) に 変 換 す る プ ロ グ ラ ム で あ る 。 M P S Xが 主 流 で あ っ た時代には、 D A T Aス テ ッ プ は 優 れ た M G開 発 用 言 語 で あ っ た 。 し か し 、 現 在 で は 、 L Pモ デ ル 記 述 言 語 が 利 用 可 能 に な り 、 M Gを 開 発 す る の と 比 べ で は る か に 簡 単 に 、 L Pモ デ ル を ソ ル パ ー へ の 入 力 形 式 に 変 換 で き る よ う に な っ た 。 S A S / O Rは L Pモ デ ル 記 述 言 語 を 持 た な い た め 、 現 在 で も D A T Aス テ ッ プ で M Gを 開 発 し な け れ ば な ら な い の で あ る 。 本 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン ・ シ ス テ ム で は 、 L Pモ デ ル 記 述 言 語 と し て 、 A T & Tの 開 発 し た A M P Lを 採 用 し た 。 ( 図 l参 照 ) 今後、 S A S / O Rが 内 点 法 を サ ポ ー 卜 す る こ と は 、 Karmarkar 特 許 が 成 立 し て い る の で難しい。しかし、 I B Mの O S Lと同様の方法で、 K M P S等 の 内 点 法 パ ッ ケ ー ジ を ソ ル パ 一 部 分 に 使 う こ と は 可 能 で あ ろ う 。 ま た 、 D A T Aス テ ッ プ に 代 わ る L Pモ デ ル 記 述 言語のサポートも望まれる。 ‑252

AMPLに よ る 表 現 数式によるモデルの表現 目的関数 Minimize TotalCost: 全コスト最小化: s u m ( pi np r o d u c t ) エ生産量×製造コスト 1 1晶 帽 銅 p ] M a k e[ p ]本MakeCost[ E争 S u b j e c tt o resource(r i nr a w ) 原料制約(各原料別) エ s u m ( pi n product)Make[p]本Rate[p.r] (生産量×原料割合)壬在庫 < = Stock[r] 1 1占孟橿 1 1 ︒ A円 A D るす T でき き下 が書を︒ こ全のな とて例る るを配に すら上要 現れ︒必 表そ)が ルで怠ン をは照グ で M 料一 デ L 約イ モ p 制デ 形 A原コ 間合上量 じ︑記の ど場(大 んるる︑ ほ数でる とあきと 1. 2 と多述す 現が記と 表式てう 式約めよ ︑のま現 数制とし でじくで は形︑実 Mた要テ し同なプ P ︑はツ Aま必ス 図 1 AMPし に よ る モ デ ル 記 述 例 SA Sシ ス テ ム と 外 部 プ ロ グ ラ ム と の 連 携 U N I X版 SA S シ ス テ ム と 外 部 プ ロ グ ラ ム と を 連 携 し て 動 作 さ せ る 方 法 と し て は 、 以 下の外部インタフェースが用意されている。 ① Xステートメント ② CALL ③ P 1PEオ プ シ ョ ン (F 1LENAMEス テ ー ト メ ン ト ) SYSTEMル ー チ ン 本システムでは、②と@とを用いて、 SAS‑AMPL間 の イ ン タ フ ェ ー ス を 開 発 し た 。 SA Sの 子 プ ロ セ ス と し て AMPLを 起 動 し 、 さ ら に AMPLが KMPSを 起 動 す る 形 に なる。 SASの 外 部 イ ン タ フ ェ ー ス を 使 う 際 に は 、 p 0 p d、 p u s h dの よ う に 通 常 sh e 11内 で 処 理 さ れ て い る コ マ ン ド が 機 能 し な い こ と 、 同 一 の DATAス テ ッ プ で p i p e オ プ シ ョ ン と call systemル ー チ ン を 併 用 で き な い こ と に 注 意 が 必 要 で あ る (リリース 6. 0 7の 場 合 ) 。 ま た 、 ハ ー ド ウ ェ ア に よ っ て 、 微妙に異なる場合があることにも注意が必要である。 ‑253一 un ixコ マ ン ド の 動 作 が

2 データベースの構築 データディクショナリ 2 本システムでは、 シ ミ ュ レ ー シ ョ ン に 必 要 な デ ー タ が 多 岐 に わ た る た め 、 デ ー タ ベ ー ス の テ ー プ ル 数 ( デ ー タ セ ッ ト 数 ) は 約 70種類になる。 また、 D B M Sと し て O R A C L E を 利 用 し て い る た め 、 S A S ‑ O R A C L E間 イ ン タ フ ェ ー ス の 開 発 が 必 要 で あ る 。 ア ータベース関連のプログラムが多数必要になるが、 そのほとんどは自動生成が可能である。 ( リ ポ ジ ト リ ) を作成し、 テ ー プ ル 名 、 変 数 名 、 変 数 タ イ まず、データディクショナリ プ、変数長さ、プライマリキー、外部キ一等を定義する。 そして、データディクショナリ を利用して、 プ ロ グ ラ ム を 自 動 生 成 す る 。 今 回 、 自 動 生 成 し た 主 な も の は 以 下 の と お り で ある。 ' S A Sデ ー タ セ ッ ト 定 義 ' O R A C L Eテ ー プ ル 定 義 'SAS~ORACLE インタフェース ' O R A C L E吟 SA Sイ ン タ フ ェ ー ス 'Format、 Informat定 義 ‑データベース仕様書 プログラムジェネレータ .︐命幽 n c m 同' ;a 九 ‑勾 ︐ し 'n'e P ug‑‑A qa= ・' n u pov﹄ n u n u ' adu1A/︑︑ 'wv'P し nununu' ' i ' 1 1aρu・ ︐ ・vi ・ ︐ ︐l ・ ! ' ・ ' V t﹄ nu ne‑'ALHH'znu 命q 幽 a 'irl t ; a 田 Luti‑‑LHnu ayeqncn la‑'1av﹄ ‑ V ﹄ V ﹄ "u‑EE‑‑hunし の む &ELnHFnし ρし 刊 t a b l e' ( ' ; v .︐︐ ︑ ︐ ︑J H ︑ トー }J 命幽0 wynurnν fL proc s q l ; create t a b l e zaiko ( ) fuctory char( 4， product char( 8， ) stock numeric( 5， ) d a t e numeric( 8 ) ~ ︐ . L 田 TIedem ! m b t u ) ・''' ・︐!・ u a c a l e ‑ ‑ ︐ .t‑ nυnurnuHu a ρ u ' J H u tbnua 内 Junun‑TA‑‑‑LAU 命叩 C C n H yme ︐ uune'' I 一 it=ar;4t'' 気 日 ca‑ms''r11J1J n U aIanvnvnu‑‑'i/︑︑/︑︑ ・qlaunwlu・ nu‑‑Agl unc pogig‑‑'anvpo ︐ n u データディクショナリ 。 トー 」ーー るみ ︒ でが き読 庁‑一 ft ト b こコ す一 るス 成ソ︒ 勤めあ ‑254‑ 生︑る プログラムの自動生成 自たが を吾妻 ラさる ムれ必 ロ多グ グ周す ︑;ィ プがン 一 て'デ lu" 利はて 用︑コ り一意 をタし ヨネ︑ ナレ注 シエで イムる クジの デラな 一ロ︿ タグ︿ デプに 図2

2.2 Formatの 活 用 通常、データベース設計の際には、正規化と呼ばれる作業を行い、データをたくさんの 表(テープル)に分けて格納する。しかし、完全に正規化すると、データベースを利用す る際に j 0 i n 処 理 ( 複 数 の 表 を 、 共 通 の キ ー で 突 き 合 わ せ て 新 し い 表 を 作 成 す る こ と ) が頻繁に発生する。 j 0 in 処 理 は 、 デ ー タ 量 が 多 く な る と 多 大 な 実 行 時 聞 を 要 す る よ う になる。そこで、システムの性能を維持するために、一部分のデータについては正規化を あきらめることが多い。そうすると、非正規化部分については、データが重複して格納さ れることになる。そのために、データ更新時にデータベース全体の整合性を保つような工 夫が必要となる。ところが、 SASシ ス テ ム で は 、 完 全 な 正 規 化 が 可 能 で あ る 。 SASシステムでは、 FORMATプ ロ シ ジ ャ に よ っ て 、 独 自 の Format、 In f ormat (以下では、 Format と 総 称 す る ) を 作 成 す る こ と が で き る 。 変 数 の 値 に ラ ベ ル を 付 け る の が Formatの 一 般 的 な 使 い 方 で あ る が 、 Formatは 、 他 の 用 途 に も 応 用 で き る 。 簡 単 な 例 を 図 3に 挙 げ る 。 図 3で は 、 時 間 の か か る j 0 i n処 理 の 代 わ りに Formatを 使 う こ と に よ り 、 プ ロ グ ラ ム の 簡 素 化 、 実 行 速 度 の 向 上 を 実 現 し て い る 。 SASシステムでは、 Formatを 使 う こ と に よ り 、 デ ー タ ベ ー ス の 美 し い 正 規 化 、 高性能、処理プログラムの簡素化を同時に実現することができるのである。 理論的には、 E R図 の Entityの 全 て の 属 性 に 対 し て 、 Formatを 定 義 し 、 こ れ を 用 い て Entityの 属 性 に ア ク セ ス す る こ と が で き る 。 R e !a t i0 nに つ い て も 、 複 数 の キ ー を 結 合 し て ひ と つ の 変 数 に し て か ら Fo rma tを 定 義 す る こ と に す れ ば 、 全 て の 属 性 を Format化 で き る 。 そ う す る と 、 j 0 in処 理 が 発 生 し な い の で 、 非 常 に高速の検索能力を持つシステムが実現できる。 ただし、 F 0 rm a t化 す る 項 目 は 、 更 新 頻 度 が 低 く 、 参 照 頻 度 が 高 い も の が 望 ま し い 。 項目内容が変更されると、 Formatを 作 り 直 す 必 要 が あ る か ら で あ る 。 都 道 府 県 名 、 市区町村名、顧客名、製品名等の、更新頻度が低く頻繁に参照するデータについては、 F o rm a t化 す る こ と の メ リ ッ ト が 大 き い 。 Formatを 利 用 し た 処 理 j 0 in 処 理 p r o cS q ! ; s e !e ctc .c u st n a m e . P .p r o d n a m e . u .sa! es from uriage u . custmast c . prodmas! p where u .c u st c o d e = c .c u st c o d e a n du .p r o d c o d e = p .prodcode; q p r o cS q ! ; s e ! e c tp u t ( c u s t c o d e .$ c u s t n . )c u s t n a m e . prodcode format=$prodn. s a ! e s f r o田 u r i a g e ; データセット u r i a g e( 売 上 台 帳 } は 、 変 敏 コード)、 c u s t c o d e ( 顧 客 コ ー ド } 、 prodcode ( 製 品 saIes( 亮 上 高 } を 含 ん で い る 。 こ の デ ー タ セ ッ ト と 、 cust 聞a st( 顧 客 台 帳 } prodmast ( 製 品 台 帳 ) と を 用 い て 、 売 上 レ ポ ー ト を 作 成 す る プ ロ グ ラ ム で あ る 。 F o r m a t$ c u s t n . . 製 品 台 帳 よ り F0ra t$ p r o d n .を 作 成 し て お く と 、 右 図 の 顧客台帳より 悶 ようにプログラムが簡単になり、実行速度が向上する. 図 3 Formatの 利 用 例 ‑255

3 G U Iの 開 発 SASシ ス テ ム に お け る GU 1の開発方法は、 SAS/AFソ フ ト ウ ェ ア の FRAME エ ン ト リ お よ び SAS/EISソ フ ト ウ ェ ア の 登 場 に よ っ て 大 き く 変 わ っ た 。 本 シ ス テ ム の 開 発 時 に は FRAMEエ ン ト リ が 利 用 で き な か っ た た め 、 主 に PROGRAMエ ン ト リ お よ び C B Tエ ン ト リ で 開 発 を 行 っ た 。 以 下 で は 、 FRAMEエ ン ト リ の 登 場 に あ ま り 影 響されないと恩われるトピックについて述べる。 3. 1 S U 8 M IT S Q Lの 利 用 例 使 い や す い GUI の 設 計 ・ 開 発 は 、 案 外 難 し い も の で あ る 。 プ ル ダ ウ ン メ ニ ュ ー 、 ラ ジ オ ボ タ ン 、 選 択 リ ス ト 、 ス ク ロ ー ル パ 一 、 ス ラ イ ダ 一 等 、 GUI の 部 品 を 単 に 寄 せ 集 め る だ け で は 、 な か な か 使 い や す い GUI と な ら な い 。 こ こ で は 、 一 例 と し て 、 ソ フ ト ウ ェ ア の SUBMIT SAS/AF SQL機 能 を 利 用 し て 開 発 し た GUIを紹介する。 図 5に 示 す 画 面 で は 、 ユ ー ザ が デ ー タ を 自 由 な 切 り 口 で 分 析 で き る 。 直 観 的 か っ 柔 軟 な 操 作 性 を 持 つ ユ ー ザ イ ン タ フ ェ ー ス で あ る 。 REPORTプ ロ シ ジ ャ よ り も 使 い や す い 。 SUBMIT S Q L機 能 を 利 用 し て 、 こ の よ う な ア プ リ ケ ー シ ョ ン を 作 成 で き る 。 図 4は 、 図 5に 示 す ア プ リ ケ ー シ ョ ン の ソ ー ス リ ス ト の 一 部 で あ る 。 マ ウ ス に よ っ て 選 arlist に格納し、 択された変数の名前を v SUBMIT SQL機 能 で V I E Wを 動 的 に 再定義している。 vcreate: / ヰ 表示用のデータ C dspview ) を 作 成 す る section * 1 c a l l close(id); / ヰ 現 在 表 示 中 の vi e w を c1 0se する ヰ/ varlist= ...; / ヰ 変数リスト(例:'o f f i c e，produst .person') ヰ/ wherelist=・ ; / ヰ w here 条 件 ( 伊I J : 'w here o f f i c e = "品川 1 "' ) ヰ/ grouplist=・ / ヰ g roup 句 ( 'group b y' !! v a r Ii s t) ヰ / orderlist=・ ， / 本 o r d e r 句 ( 'o r d e rb y' !! v a r Ii s t) ヰ / s u b皿i t continue s q I ; create view dspview a s /ヰ新しい v iew の 定 義 ヰ/ ヰ .sum(sales) sales / s a1es(売上高)を集計する.ヰ/ s e l e c t& v a r Ii st f r o m saledata / ヰ 元となる売上データ 本/ &wherelist &gr ouplist &orderlist ; endsubmit; i d = o p e n ( 'dspview・); /卒新しい v i e wを o p e n する 章/ c a l ls e t ( i d ) ; / ヰ d spview の 変 数 を display変 数 と 対 応 付 け る 章 / r e t u r n ; 画 面 上 の ボ タ ン を 押 し た 時 に 、 押 さ れ た ボ タ ン に 応 じ て varlist 等 の 変 数 の 内 容 を 更 新 し、 sub岡 it sq1機 能 で 表 示 周 の デ ー タ を 更 新 す る 。 図 に 示 し た ソ ー ス リ ス ト は 、 表 示 デ ータの定磁をするセクションで、ボタンを押した時に呼ばれる。図中のコメン卜に奮い てある例は、次頁図 5の 5番目の直面に対応している。 図 4 SU8MIT SQLの 利 用 例 nhU Fhu qL

営業所 担当者 製品 顧客 売上月 売上高 5，256，120 :年間の全営業所の売上高合計が表示されている 「営業所」をマウスで クリックする 匡量彊盟 担当者 製品 顧客 売上月 売上高 品川 1 .867，340 大田 2，144，900 986，190 257，690 港 渋谷 ;営業所別の年間売上高に展開される 1 「品 J I IJ を マ ウ ス で クリックする 匡皇室盟 国阻 担当者 製品 顧客 売上月 売上高 1 .867，340 :品川営業所の年間売上高のみ表示される 圏机椅棚 囲子 担当者 「製品」をマウスで クリックする 顧客 売上月 売上高 125，120 334，710 1 .407，510 :品 J I I営 業 所 の 製 品 別 年 間 売 上 高 に 展 開 さ れ る 「担当者」をマウスで クリックする ‑ 彊 盟 臨E置彊 E盟国 盟四 鈴木 匝園 匝園 田中 山田 顧客 売上月 机 机 机 売上高 26，000 64，020 35，100 : 品 川 営 業 所 の 製 品 男J I担 当 者 別 年 間 売 上 高 に 展 開 山 る 匿霊墨彊 E 国臣薗 鈴木 囲阻 園町 田中 匝園田 山田 . " ， 口 語史ロロ 「製品」をマウスで クリックする 顧客 売上月 : : : : : f : = ̲ L 主主r 7c̲Lr 司 445，300 976，710 445，330 :品川営業所の担当者別年間売上高に集計される 「売上月」をマウスで クリックする ‑彊彊甑彊盟薗 匝圃 鈴木 塵圃 鈴木 園田 鈴木 製品 顧客 薗量盟副 1月 2月 3月 売上高 1 5，000 32，400 44，910 :品川営業所の担当者別月別売上高に展開される ユーザは、 :一寸 直観的な動作で自由にデータを詳細化、 図 5 GUIの例 ‑257 統合化できる。

3. 2 操作自動記録・自動実行機能の実現 SAS/AFア プ リ ケ ー シ ョ ン で 、 ユ ー ザ が 行 っ た 操 作 を 自 動 的 に 記 録 し 、 そ の 記 録 デ ータを基にアプリケーションを自動実行する機能があれば、以下のような用途に利用でき る。 ‑デモシステムの作成ツールとして利用する .システムテスト用のツールとして利用する • U 1の 解 析 、 改 良 の た め の デ ー タ を 収 集 し た り 、 ユ ー ザ の 操 作 習 熟 度 の 測 定 を 行 う .セキュリティ管理機能を向上させるために利用する 図 6に 示 す 方 法 で 、 既 存 の SAS/AFア プ リ ケ ー シ ョ ン ( 複 数 の P R O G R A Mエ ン トリで構成されているもの)に操作自動記録・自動実行機能を付加することができる。操 作の記録は簡単であるが、自動実行機能を実現するためには若干の工夫が必要である。 P 1N 1Tセ ク シ ョ ン の 実 行 が 終 了 す る と 、 制 御 が ユ ー ザ に 渡 R O G R A Mエ ン ト リ で は 、 ってしまうので、自動実行が続行できなくなる。そこで、 操 作 を 再 現 す る 必 要 が あ る 。 図 6では、 1N 1T セ ク シ ョ ン 内 で 全 て の REFRESH文 に よ っ て 、 1N 1Tセ ク シ ョ ン 内でも画面が表示・更新されることを利用して自動実行を実現している。 もっとも、このような機能は、ユーザが苦労して付加するよりも、 SASシ ス テ ム 自 体 に組み込む方が自然かっ簡単である。 ︐J'︐J ' ' J ' 目 占Z 7 にい川録ち 6s nEJ'NqJhy‑‑ + 守 川 f ・ T ︐J' ︐J'︐J' 晶r 孟‑ Z7‑z? 行a ‑U操 画 ・ 占 争 ︑Bノ . ︐ 占 昼 T 占 星 〒 ︐J'︐J' ︐J' r‑Z7 晶r 孟 晶孟 呈 コ]ムロた寸 一三一ロ & f ' b 占星〒V﹄占昼 ︐J' r‑Z7 晶孟 T ︑ 作 内 行し円十九円開示問行新 実録行録じ行表時実更 しハ動記実記川実面川作面 目白は動作日動画 内 ltt!il a f ι 十自操幻自;引 日首占昼 ‑‑.︑ ・ 州 ( =i nit から変更 /本本来の i nit処 理 本 / r e t u r n ; m a l n s e l e c t ;1 * 6.08 以 降 で は 本 c o n t r o ll a b e l * 1 when(modified(a)) 1i n ka ; when(modified(b)) l i n kb ; / 本 そ の 他 の fi e1d 処 理 本 / r e t u r n ; te r m : %write('END'.' • " ) (=追加 * status = ' H・; (=追加 s t o p ; 一 (=returnか 要 望 a : % w rit e( 'M O D '. 'A '• a ) (=追加 τ r e t u r n ; % w r it e ( 'M O D ' . 'B ' .b ) 晶孟r 晶孟r ノ/ J / 0・司& c︐川 の更 録変 七百但 一 言 ロ JU い コp v ' l ' u ρlnu snR‑‑EE‑‑un hFP'Anu ‑手品孟 r ・'i ︐ .・ ︑ ︑ 解 'JJ'JJ'JJ'JJ'nunUJJ'JJ' J/J/1 ﹄ A H u・ ︐ . ︐ nu=nHU yinu B l B nu ・︐︑ ノ ︑ノ n u olvAU. Bノ' n U J u n u ︐︑ n u Bノ 'JUσ 0 ' ・inu IJLH .︐︑ rlnMAunU14S1 よ nuznu 'e;;itsnd dl)E A U 1 n H z n u n c p a n u z n u・' n u f n u nu' m‑‑iuAua' j h H ; h︑ H1 u u ︑︐︐︐ .且 Y A し n nc且 I / ︑ ︑ n ・' ' f E n u ‑ ‑ ‑ lし .︐︐ p'A' f︑ ︐ . ︐ . ︐ l AUAuf nu‑‑a A l1Aし n ︑j n u f l︑ nCMN円znup'AW首 n u ・'・︑1︑ ・lphu︐ ' n u n v u = n u・ ' ゐ J H u n H υ ︑ E nu ・ l ' m 山 内ιunLUnvunvununcznuuNH・ 'ap'AnuvA1nu m M c︐ e ‑‑i=し n ==nν E L m s Eof ' 1 4 f m山 内Uphu pし'nctnH v﹄ n u t u z n u n u n ν : l m山 m山 ゐL 一一句4 ・'nu r TKW ・ 冒 ﹄ I n u ︑ ︑ w 山‑ E ='EZHU A U・' V﹄ の wywynvununutnH''a 11uuv﹄ . ︐ . ︐ I︑ ne ude‑‑=dwssSITS‑lnfAdn puncphu n U a m 出‑ z a a nし n u ‑ ‑ ‑ ‑ n u n u t n H n u ・ 勾 勾 p U H 'invunuvi rczlvrE : 0 ' l a ‑ K r w l a r e H u lw n‑νrlnu l l・ 1Ayinur‑‑L nし n c ・ ・ ・ 日 ・ ・ ︒ a ‑ z a n u ‑ ‑ i日 HuphM A U F A : l日 nununu nuphu m山 m山 nuqaAHUPU‑EB'tAV﹄J H U T A V A M ZW M Z 州 ・2且 n u realinit: r e t u r n ; / 本 その他の (=迫力日 fi e1dの 処 理 本 / である。 m ︐ . ﹄ tnc ~writel孟、慢作配録子・ H ヲトに 操作を記録するマヲ口、 init: は 自 動 実行を制御する s ection 、 exec: は 操 V 出 L k u n u ‑‑ ) ︐ l ︐ .・ ' ' W" n H U U N円 znunMU n u nuAuf nu nu ︑ nunU LH 左図は、漫作自動記録・自動実行償能 を付加する際に追加するソースリスト 作 記 録 j '‑ Hヲ ト の 内 容 を 解 析 す る s ection である。右図は、本来のソースリスト に対する変更点である.観エントリで マヲロ変数をセッ卜する必要がある. e n d ; r e t u r n ; 図 6 操作自動記録・自動実行機能の実現 ‑258

プラットフォーム間移植 4 本 シ ス テ ム は 、 H P 9 0 0 0 / 7 2 0上で開発し、 SU N S P A R C s t a t i0 n 1 0に移植した。 S A Sシ ス テ ム で ア プ リ ケ ー シ ョ ン を 開 発 し た 場 合 は 、 ハ ー ド ウ ェ ア の 違 い を S A Sシ ステムが吸収するので、移植は比較的簡単である。しかし、最小限、以下に述べる検討は 必要である。 4. 1 ベンチマーク試験 S A Sシ ス テ ム は 、 異 な る プ ラ ッ ト フ ォ ー ム で も ( ほ ぼ ) 同 ー の 機 能 ・ 仕 様 を 実 現 し て いる。移植してもアプリケーションの機能は維持されるはずである。しかし、ハードウェ ア性能の違いが問題になる場合がある。特に、移植先のハードウェアの方が性能が低い場 合、使い勝手が悪くなり、結局アプリケーションを書き直すことになりかねない。そこで、 移植に先立って、ハードウェアの性能を確かめる必要がある。カタログスペックは、必ず しも現実的な性能を表さないので、ベンチマーク試験を実施しなくてはならない。 ベンチマーク試験で確かめるべき性能は、以下のとおりである。 ・グラフィックス性能 ・ディスク I / O性 能 'CPU性 能 ・マルチタスク性能 S A S / A Fア プ リ ケ ー シ ョ ン や S A S / E I Sア プ リ ケ ー シ ョ ン を 移 植 す る 場 合 に は 、 特にグラフィックス性能に注意するべきである。 また、ベンチマーク試験に先立って、性能に影響を与えるオプションは、最適化してお い た 方 が よ い 。 M E M S I Z E =、 S O R T S I Z E =、 B U F N O =、 BU F S IZ E = 、 C A T C A C H E =、 C O M P R E S S =等である。 なお、 U N I X版 S A Sシ ス テ ム の ベ ン チ マ ー ク 試 験 の 方 法 は 、 O b s e r v atio n sv o1.2 No .1に 書 か れ て い る が 、 サ ン プ ル プ ロ グ ラ ム の 一 つ に M I X E Dプ ロ シ ジ ャ が 使 わ れ て い るため、その部分については、リリース 6 . 0 7で は ま だ 利 用 で き な い 。 その外、プラットフォーム間移植に際して考慮すべき事項として、以下のようなものが ある。 ・外部コマンドの仕様 ・ファイルシステムの仕様 ・ シ ス テ ム の パ グ C X w i n d o w等 ) .使用できる色数 ・ 使 用 で き る f 0 n tの 種 類 、 サ イ ズ ・画面の解像度 ・キーボードの仕様 • et c . ‑25 9‑

4. 2 インストールプログラム S A Sシ ス テ ム の 場 合 、 小 規 模 な ア プ リ ケ ー シ ョ ン の 移 行 方 法 は 非 常 に 単 純 で あ る 。 全 て の デ ー タ お よ び カ タ ロ グ を lつ の S A Sラ イ プ ラ リ で 管 理 し て い る 場 合 に は 、 CPOR T プ ロ シ ジ ャ お よ び C I M P O R Tプ ロ シ ジ ャ に よ っ て 簡 単 に 移 行 で き る 。 しかし、 ア プ リ ケ ー シ ョ ン が 大 規 模 に な る と 、 移 行 の 方 法 は 複 雑 に な る 。 多 数 の サ プ デ ィレクトリ、 S A S ライプラリ、 I N D E X、 V I E W、 テ キ ス ト フ ァ イ ル (S A S のソ ースプログラム等)がある場合には、 それらを正確に移行する必要がある。 I N D E X (リリース 6. o7の 場 合 ) お よ び V I E Wは、 C P O R Tで は 移 行 で き な いため、 イ ン ス ト ー ル 先 で 再 定 義 す る 。 ま た 、 テ キ ス ト フ ァ イ ル は 、 プ ラ ッ ト フ ォ ー ム 問 で 漢 字 コ ー ド 体 系 が 異 な る 場 合 、 変 換 が 必 要 で あ る 。 漢 字 コ ー ド の 変 換 は k s 2 e等 の ユ ーティリティでもできるが、 S A Sカ タ ロ グ の S O U R C Eエ ン ト リ に 格 納 す る と 、 C P O R Tプ ロ シ ジ ャ が 漢 字 コ ー ド を 変 換 し て く れ る 。 テ キ ス ト フ ァ イ ル を S A Sカ タ ロ グ に 格 納 す る た め に は 、 ‑s.P R O G R A Mウ イ ン ド ウ や N O T E P A Dウ イ ン ド ウ に 読 み 込 む必要があるが、 こ の 時 に 長 い レ コ ー ド が 切 り 捨 て ら れ る こ と に 注 意 す る (読み込める最 大 長 は リ リ ー ス に よ っ て 異 な る ) 。 図 7は 、 以上のような作業を自動的に行うプログラム の生成方法の概要を示したものである。 アプリケーション移送プログラム インストールプログラム 作業用ディレクトリの作成 (プログラム自動生成) サブディレクトリの検査 (プログラム自動生成) 各 S A Sラ イ プ ラ リ の 移 送 形 式 化 (プログラム自動生成) テキストファイルのカタログ化 (プログラム自動生成) テキストカタログの移送形式化 作業用データセットの移送形式化 移送形式ファイルの圧縮 移行用テープへのアーカイプ 作業用ディレクトリの削除 インストールディレクトリの作成 作業用データセットの復元 サプディレクトリの作成 各 S A Sラ イ プ ラ リ の 復 元 テキストファイルの復元 V I E Wの 再 定 義 I N D E Xの 再 定 義 (リリース 6. o8以 降 は 不 要 ) 左図のアプリケーション移送プログラムを実行すると インストールプログラムが自 動生成され、移行用アーカイプテープが作られる。 図 7 インストールプログラムの自動生成 おわりに 以上、 様 々 な ト ピ ッ ク に つ い て 述 べ て き た 。 グラフの活用、 D Bイ ン タ フ ェ ー ス 、 S Q L と D A T Aス テ ッ プ と の 使 い 分 け 、 マ ク ロ の 活 用 等 に つ い て は 割 愛 し た 。 本 論 文 の 技 法 だけでアプリケーションが作れないのはもちろんであるが、 何かのヒントになれば幸いで ある。 {注) UN1Xは UNIX system Laboratories.lnc. が 開 発 し 、 日RACLEは日 rac1e社の、 ライセンスしている o Sで す 。 K日RBX System、 KMPS、 AMPしは AT&T社の 2 印ー (登録) 商標です。

日本 5A5ユーザー会 (5U G卜 J) G U 1初 体 験 を S A S で (創立 2 0周 年 記 念 デ モ を 3 ヶ 月 で 完 成 ) O入 来 院 貞 子 (株)全労済システムズ 要旨 調査研究室主任 メインフレームでの開発・運用が主体のわが社にも、新潮流の研究をと U N I X研 究 プ ロ ジ ェ ク ト (U チ ー ム ) が 発 足 し ま し た 。 研 究 用 に 、 H P 9 0 0 0 / 7 0 5 を 1 9 9 2年 末 購 入 し ま し た 。 折 し も 1 9 9 3年 6月 は 、 わ が 社 創 立 2 0周 年 。 こ れ を 記 念 し て デ モ を 行~\， . . U N 1X な ん て " な ど と 云 っ て い る 世 間 に 疎 い 方 々 の 啓 蒙 を 行 う ことになりました。とはいえ時聞がない。既成のパッケージを買って利用 するグループと、開発ツールを導入して作成するグループに分かれ、後者 の 私 た ち は S A S を選択し、 S A Sテ ク ニ カ ル サ ポ ー ト セ ン タ ー を 質 問 責 めにして無事完成。美しい画面は充分インパクトを与え目的を果たすこと ができました。 キーワード: デ モ の 構 成 は S A S / A Fで P U SHボ タ ン の メ ニ ュ ー C言 語 の サ ブ ル ー チ ン 取 り 込 み 多様なグラフ ‑261

[当社の沿革] 商号 (株)全労済システムズ 創 立 昭 和 4 8年 5 月 資本金 社員数 l億 5 0 0 0万 円 141名 全 労 済 の 1 0 0 %子 会 社 と し て 、 共 済 事 務 処 理 シ ス テ ム の 設 計 ・ 事業内容 開発および保守、大型コンビュータの運営管理を行っている。 1B M 9 0 2 1 2台 1BM 3 0 9 0 1台 運営機種 1. Uチーム誕生 当社は、上記の通り、大型のメインフレーム上で、一千二百万人もの組合員 を有する膨大な量のデータを処理するシステムの開発・運用に携わっている。 シ ス テ ム と し て は 、 VSAMを 中 心 と し た 長 期 契 約 も の を 処 理 す る シ ス テ ム と 、 IMSの DBに よ る 、 短 期 契 約 を 処 理 す る シ ス テ ム の 二 系 列 が 稼 働 し て お り、殆どがメインフレーム中心のシステムである。 そ の 為 p cや ワ ー ク ス テ ー シ ョ ン と は 余 り 縁 の な い 世 界 の 仕 事 に 終 始 し て 、 オープンシステムとかダウンサイジングなどとは、あくまでも耳学問にすぎな かった。しかし、この日々新たな技術の洪水の中にあっては、ソフトウエアに 携わるものとしては、新潮流に目をつぶっている訳にはいかないのではという 声が上がってきた。 昨 年 6月 、 当 社 調 査 研 究 室 が 音 頭 を と っ て 全 社 プ ロ ジ ェ ク 卜 が 発 足 す る こ と が決った。一つは戦略策定プロジェク卜、もう一つは業務改善プロジェク卜と いう 2チ ー ム で あ る 。 前 者 は 、 会 社 の 企 業 戦 略 を 練 る チ ー ム ( 愛 称 Sチーム)、 後者は、 U N I Xプ ロ ジ ェ ク 卜 ( 愛 称 U チ ー ム ) と い う こ と で 、 事 務 局 は 調 査 研究室、構成員は希望者からなる積極的なメンバー(精神的に若い人たち)が 集 ま っ た 。 業 務 改 善 が 何 故 U N I Xな の か と い う と 、 い き な り U N I Xという の は 、 当 社 の 場 合 唐 突 な 感 が あ り 、 全 社 O Aシ ス テ ム を U N I Xベ ー ス で 構 築 し業務改善を行う、ということを足掛かりとしたのだった。ともあれ新潮流に 取り組もうという意気に燃えている人たちが、開発・技術・運用・総務の各部 から集まった。かく云う私も、当時はシステム開発二課に所属していた。 7月 2 1 日 両 プ ロ ジ ェ ク ト が キ ッ ク オ フ 。 Sチ ー ム 9名、 U チ ー ム 1 7名。 2. 活 動 開 始 8月末、 U チ ー ム は 活 動 を 開 始 し た 。 本 業 の 業 務 の 合 間 に 時 聞 を と る の で 、 は か ぽ か し い も の で は な か っ た が 、 週 2 回 、 市 販 の 1U N 1X 入 門 」 の ビ デ オ 学 習 を 定 期 的 に 行 う こ と に な っ た 。 演 習 は 、 と り あ え ず 手 持 ち の U N I X搭 載 の p cを 使 っ て 、 コ マ ン ド や V 1エ デ ィ タ を 、 手 の 空 い た 時 に 町 い て 見 る 程 度 だったがともかく一歩を踏みだした。 別タスクで検討していた購入するワークステーションの機種と機器構成は、 ヒ ュ ー レ ッ ト パ ッ カ ー ド 社 の H P 9 0 0 0 / 7 0 5と 決 定 し て 、 起 案 が 承 認 さ れ た 。 そ し て 翌 9 3年 5月 の 会 社 創 立 2 0周 年 祝 典 に 、 デ モ ン ス ト レ ー シ ョ ン を行って、成果を発表することが決まった。新潮流を形としてアピールしよう、 目先の仕事ばかりでなく外の進歩や潮流にも目を向けるようにして、わが社が いつの聞にかとり残されてしまうことのないようにと願って。 ‑262一

3. S ASと の 再 会 と Sグループ ワ ー ク ス テ ー シ ョ ン の 入 荷 は 、 年 末 と い う こ と で 、 実 際 の 開 発 は 、 2月 か ら となる。 3 ヶ 月 で 何 が 出 来 る だ ろ う か 。 し か も 、 全 員 本 来 の 業 務 を も っ て い る 。 結局、 UNIXシ ス テ ム の ハ ー ド ・ ソ フ ト の 保 守 ・ 運 用 グ ル ー プ 、 事 務 改 善 を市販のパッケージをカスタマイズして実現するグループと、簡単に導入可能 なソフトを使って開発するグループに分かれ、私は後者のリーダということで、 H Pの ソ フ ト ウ エ ア カ タ ロ グ を 眺 め て い た 。 そ こ に SA Sを 見 つ け た の だ っ た 。 1 0年 ほ ど 前 、 ま だ 日 本 語 対 応 も な い SA Sで グ ラ フ を 作 っ た 経 験 が あ っ た 。 一昨年のユーザ大会に参加して美しいグラフに感嘆したこともあった。しかし あくまでメインフレームでの対象としか考えていなかったので、ワークステー ション上でも稼働するということは、私にとっては一つの発見だった。 折 り よ く UNIXフ ェ ア が パ シ フ ィ コ 横 浜 で 開 催 さ れ た 。 1 2月 中 旬 の こ と で あ っ た 。 私 は 、 タ ー ゲ ッ ト を SA Sブ ー ス に 決 め て 1 5分 の デ モ ン ス ト レ ー ションを先ず見学した後、他にもっと適当なプロダクトはないかと、歩き回っ た。しかし私達の望んでいたプレゼンテーションを実現出来そうなソフトは見 当たらず、 SA Sを 使 っ て 開 発 す る こ と を 提 案 す る こ と と し 了 承 さ れ た 。 Uチ ー ム は 、 デ モ ン ス ト レ ー シ ョ ン に 向 け て 大 幅 に 体 制 を 変 更 し 、 作 業 分 担 を明確にして、 LAN接 続 (Lグ ル ー プ 〉 、 遠 隔 地 端 末 接 続 (Rグループ〉、 UNIX管 理 (Uグループ〉、 M A C ( Mグループ〉、 SA S (Sグループ〉、 ス ー パ ー 秘 書 優 子 (y グ ル ー プ 〉 の 6 グ ル ー プ に 分 か れ た 。 Sグ ル ー プ は 、 デ モ ン ス ト レ ー シ ョ ン 用 と し て 、 BASE SASの他に、 SAS/ASSIST SAS/AF SAS/GRAPH SAS/FSP SAS/INSIGHT の 5個 の プ ロ ダ ク ト を 導 入 す る こ と に し た 。 cS グ ル ー プ の 作 業 経 過 〕 9 2年 1 2月 1 0 日 UNIXフ ェ ア 参 加 。 資 料 入 手 。 1 6日 Uチ ー ム リ ー ダ 会 議 で SA Sの使用決定。 2 5日 HPワ ー ク ス テ ー シ ョ ン 搬 入 。 X端 末 は 3台。 1月 1 3 日 SA S導 入 の 決 裁 が 下 り 即 日 発 注 。 9 3年 2 8日 S A S入 荷 。 仮 イ ン ス ト ウ ー ル 。 1 日 S A S デ ィ プ レ イ マ ネ ー ジ ャ ー 講 習 参 加 ( 2名 ) 2月 9 ・ 1 O日 BASE SAS (1) 講 習 参 加 ( 1名 ) 1 5 ・ 1 6日 BASE SAS (2) 講 習 参 加 ( 1名 ) 17日 SASイ ン ス ト ウ ー ル 完 了 1 9日 S A S紹 介 無 料 講 習 会 参 加 (1名 ) 1月 13 日 S A S発 注 を 行 っ て か ら 、 入 荷 ま で 2週 間 も あ る 。 そ の 聞 も 時 聞 が 惜 し い の で 、 営 業 の 下 吉 さ ん に 事 情 を お 話 し て 、 IS A Sガ イ ド ブ ッ ク 」 を お借りして、予め目を通しておいた。このことがその後大変役だったと思う。 なんといっても、ワークステーションに触れるのは初めてで、キーボードの 操作も慣れないものだったし、マウスのクリックもぎこちなく、毎日の立ち上 げや終了処理にも神経を使った。しかし、新しいことにとり組むことは、何と 心躍ることだろう。各チームそれぞれが生き生きと活動を開始していた。わが Sグループも時間のやりくりをつけながら、新しいマニュアルの頁を繰った。 ヮ q a p o

4. 開 発 過 程 2月 2 2 日 よ り 本 格 的 開 発 が 始 ま っ た 。 と は い え 、 専 任 は グ ル ー プ 長 と し て 私一人。期末処理を控え、業務が忙しいことから各部長よりの依頼でメンバー を ぐ っ と 減 ら さ ざ る を 得 な か っ た っ た 。 還 暦 を 迎 え る と い う 私 の 他 は 、 50% ほ ど の 工 数 を 使 う こ と の 可 能 な C言 語 に 詳 し い 優 し い お 母 さ ん Y さ ん と 、 週 1 日を U チ ー ム に 当 て る こ と を 許 可 さ れ た 、 元 気 の よ い 運 用 部 の パ . ソ コ ン お ね え さん K さ ん で 、 都 合 3人 と い う 女 性 だ け の 組 み 合 わ せ に な っ て し ま っ た 。 ともかく 4月 末 に は リ ハ ー サ ル 。 そ れ ま で に は 何 と か 格 好 を つ け て お く 必 要 が あ る と い う こ と で 、 月 1回 開 催 さ れ る SA Sの 各 プ ロ ダ ク ト の 講 習 会 を 待 っ て 受 講 し て か ら で は 、 残 り 1ヶ 月 し か な い し 、 メ ン バ ー も い な い 。 B A S E S A Sを 受 講 し た の も 私 一 人 だ け 。 と い う 訳 で 頼 み の 綱 は 、 S A Sテ ク ニ カ ル サポートセンターということになってしまった。 こわごわインストウールして、既にその段階で何回も質問して、やっと動く ようになったのだったが、何をやるにしてもすぐ蹟いてしまう。マニュアルと 首 っ 引 き で 画 面 と に ら め っ こ 。 不 明 な 点 は 、 Q & Aシ ー ト に 書 い て す ぐ F A X。 答を待って、それをみながらまた格闘、といった毎日が始まった。 イ ン ス ト ウ ー ル 時 の 質 問 も 含 め て 、 実 働 で 4 0 日 程 の 聞 に 、 実 に 5 6回 も の Q & Aシ ー ト の や り と り を 行 っ た 。 そ の 間 テ ク ニ カ ル サ ポ ー ト セ ン タ ー が 実 に こ ま め に 対 応 し て 下 さ っ て 、 そ れ で 何 と か 開 発 出 来 た の だ っ た 。 こ の Q & Aの 対 応 の 良 さ に も SA Sの 歴 史 を 感 じ た こ と だ っ た 。 5 . 開発内容 デモンストレーションのテーマとして、ビジュアルな効果を期待して、次の 3つ を S A S / A Fの 機 能 を 使 用 し て 組 み 立 て る こ と と し た 。 ① ねんきん受取額試算 ② ③ 全労済の営業実績グラフ 全労済の経営分析グラフ 斗‑ 円 a n o L

① ねんきん受取額試算 性 別 ・ 年 齢 ・ 掛 金 額 ・ 受 取 方 法 等 の 、 基 本 項 目 を 入 力 す る と 、 60才 か ら 8 0才 ま で の 受 取 金 額 を 、 グ ラ フ で 表 示 し 、 明 細 リ ス ト も 作 成 し プ リ ン 卜 する。リストには、年毎に、それまでの受取額累計も表示する。 こ こ で は 、 入 力 さ れ た 項 目 の 値 を 引 数 と し て 、 C言 語 の 計 算 サ ブ ル ー チ ン を 実 行 さ せ 、 そ の 出 力 レ コ ー ド を 入 力 し て SA S フ ァ イ ル を 作 成 、 グ ラ フ ・表を出力する。 ② 全労晋営業実績グラフ 全 労 済 の 営 業 実 績 フ ァ イ ル を も と に し て 、 入 力 条 件 に よ り S A Sフ ァ イ ル を編集し、各種グラフを作成する。 a 商品別 了 棒 グ ラ フ ( 件 数 ・ 口 数 の 2表作成、 P F キ ー で 切 替 え る 〉 b ③ イ地図グラフ(・地図上に実績の柱を立てる。・前年度比較を%にし +ーを寒色から暖色で表示する。件数・口数の切替えは同上〉 県別 了 円 グ ラ フ ( 全 商 品 の 比 率 を グ ラ フ 化 、 l画 面 に 件 数 ・ 口 数 併 示 〉 全労活経営分析グラフ 全労済の賢料を予め入力、グラフ化してカタログに登録。メニュー画面の 選択により、表示する。 経 営 分 析 の 5指 標 が あ り 、 そ れ ぞ れ の 指 標 に は 、 1 5種 類 程 の デ ー タ が あり、 8 0 種 程 の グ ラ フ に な る 。 そ れ を パ レ ッ 卜 の 手 法 で 5 0種 程 に 纏 めた。グラフの形態・色に変化を付けて、印象を与える様に工夫。 6. デモンストレーション 突 貫 作 業 で 、 何 と か 4月 末 に は 形 が 整 っ た 。 発 表 は 、 5月 2 7 ・ 2 8 ・ 3 1 の 3 日 間 。 社 内 向 け と い う こ と で 、 l回に 12‑ 1 3人 。 社 員 を 1 2グ ル ー プ に 分 け 、 半 日 コ ー ス で A ・B 2コ ー ス で 行 っ た 。 会 場 は 、 4F の 会 議 室 と 3F の 調 査 研 究 室 。 4 F は 2分されて、 Y グループは、 P C 9 8 0 1 L X を繋げ、 OHPの ス ク リ ー ン に 拡 大 し て 説 明 。 そ の 後 、 M グ ル ー プ が 、 隣 に 展 示 さ れ た M A C 2台 で 実 演 す る 。 S グ ル ー プ は 3Fで、 4F と 併 行 し て 行 い 交 代 す る 。 各グループのレポートも、用紙を色分けしてコピーしパンフレッ卜にして、 人 数 分 用 意 し 、 3F には SA S、 4 F に は 優 子 の カ タ ロ グ も 置 い た 。 2 7 日には、 リ ハ ー サ ル を 行 う と い う こ と で 、 前 日 の 2 6 日 は 設 営 で あ る 。 L グ ル ー プ .Rグ ル ー プ が 大 活 躍 で 、 ケ ー プ ル と ネ ジ 回 し を 持 っ て 接 続 工 事 に 大 童 で あ っ た 。 3F に は 、 ワ ー ク ス テ ー シ ョ ン ・ X 端 末 等 の 全 て が 存 在 す る 。 事 務 机 を 奥 に 寄 せ 、 L 字 型 に 端 末 を 配 し て 、 メ イ ン の 画 面 の 前 に 椅 子 を 1 5個 並 べ 、 全 て の 画 面 に 一 斉 に SA Sの デ モ 用 初 画 面 を 表 示 し 、 コ ー ナ ー に は 飲 物 ・紙コップも用意することになって、いよいよ本格的になってきた。 3 F では、 S A S の 1 グ ル ー プ の 発 表 の み で 、 4 F に 合 わ せ る と 時 間 の 余 裕 が あ っ た の で 、 用 意 し た メ ニ ュ ー の 他 に 、 今 回 利 用 す る に 至 ら な か っ た SA S /INSIGHTと、 SAS/FSPの 機 能 の 説 明 を 入 れ る こ と に し た 。 デモ用にと、社員データとして、性別・年齢・入社年月日・経験年数・所属 な ど を 適 当 に 作 成 し 、 SAS/INSIGHTの 「 基 本 操 作 手 引 き 」 の 手 順 に 従って説明する。 Fhd p o ヮ

また、 F S P は 、 管 理 費 の イ メ ー ジ で 、 年 月 日 ・ 支 出 の 費 目 名 ・ 金 額 な ど の 単 純 な 例 で フ ァ イ ル の 作 成 手 順 の 実 演 を 行 う こ と と し た 。 X端 末 の 前 に 座 っ て 、 実 際 に マ ウ ス を ク リ ッ ク し て GUI を 体 験 し て も ら う 時 間 も 取 っ た 。 2 7 日第 l回 の S グ ル ー プ の 発 表 会 に 、 SA Sの 営 業 部 の 下 吉 さ ん が 見 学 に 来て下さった。最初だったこともあって、満足の行く出来映えとは云えなかっ たが、下吉さんより、テクニカルサポートセンターの方々が「もう出来たの」 と驚いていたと聞いて、苦闘の甲斐があったねとグループで話し合って、一寸 お鼻を高くしたことだった。 Sグ ル ー プ の Y さ ん の 懇 切 な 説 明 、 K さ ん の 巧 み な 説 得 力 も 、 回 を 重 ね る に つ れ て 、 磨 き が か か っ て き た 。 3F ・ 4Fで 一 斉 に 稼 働 さ せ た た め に 、 H Pが ダウンしてしまうというハプニングはあったが、成功裡に終了したのだった。 7 . 反響と今後 いままで、センターの業務にのみ携わってきた大方の社員は、美しい画面に 様々な形態のグラフが、メニューからの選択で次々と表示されることに素直に 感嘆してくれた。まさに、"百聞は一見に如かず"ということだった。新しい 技 術 (WINDOWS ・ ア イ コ ン の し く み ・ 鮮 明 な 画 面 ) は 相 当 な イ ン パ ク ト を与えたことは確かで、もはやパソコンやワークステーションの時代が到来し ているのだということを肌で感じてもらえたと確信している。 生の声として、 「 年 金 受 取 額 試 算 を 実 際 の 営 業 に 使 っ て も ら っ た ら 」 と い う 声や、 「 お え ら い さ ん 達 に 、 最 新 の 経 営 情 報 の 分 析 を 見 せ て 、 現 状 認 識 を し て ほしい」という戸もあった。また、これらの新技術を実際に役立たせるために、 センターと繋げて、実際のデータを取り込めばよいのではないかいう戸も多く 聞こえた。適当に作った人事データを本物と思って、どきどきしたなどという 人もいて、 K さ ん の 演 技 も な か な か の も の だ っ た 。 かくして、お祭は終った。 U チームは、 6月 の 総 括 を も っ て 解 散 と な っ た 。 問題は、これらの成果を、如何に実際の業務に役立てていくかである。当社の 現 在 の SA Sは 、 実 験 室 の 中 の サ ン プ ル に し か 過 ぎ な い 。 H Pの ワ ー ク ス テ ー ション自体お勉強用である。しかもまだ、ほんの入り口をなぞっただけである。 Sチ ー ム の 成 果 物 と し て 、 当 社 の 「 中 期 ヴ ィ ジ ョ ン 実 行 計 画 」 が あ る 。 そ の 中 の 「 経 営 ・ 組 織 改 革 実 行 計 画 」 の 5番 目 に ' 新 潮 流 対 応 組 織 の 設 置 ' と い う 項があって、その担当部署が調査研究室である。 当 社 は 、 全 労 済 の 新 事 務 セ ン タ ー が 、 9 5年 夏 八 王 子 市 に 完 成 す る の に 伴 い 移 転 す る こ と が 決 っ て い る 。 そ の 際 に は 、 新 し い 社 内 O Aの シ ス テ ム も 必 要 と なることだろうし、それに向けての研究も調査研究室の仕事である。その聞も、 ユーザーの新技術へのニースに頬かむりしている訳にはいかない。むしろ積極 的に、ユーザーのニーズを掘り起こすことに勤め、新技術に挑戦していかなく ては、この目まぐるしい進歩に取り残された存在になってしまうことだろう。 私 達 は 、 ま だ SA Sに 何 が で き る か を 充 分 理 解 し て い な い 。 こ の ユ ー ザ ー 会 での様々な発表を見聞し、今後の活動に大いに役立てたいと思っている。 c f. 次 頁 は 、 調 査 研 究 室 の あ る シ エ ロ ビ ル の 機 器 構 成 図 。 5F ・ 4 F会 議 室 3 F調査研究室。 2 F研 修 室 。 本 社 は 調 布 東 口 ビ ル 。 他 に 高 橋 ピ ル 全労済第二会館(国領)。 266‑

(シエロピル l i¥:1鶴器構成菌) ， . o f / 国領第 2会 館 IBMホスト様 14.4Kbos 4 酷 : 640MB .磁気テrィスク H P製 WS 3 障 CANON YS‑90180H レーザープリンタ 3階 F ‑ '・・・ 。 国領第 2会 館 0. . . . ク製)一 レス s エク 忠二末 藤口端 伊卜 XB .a ・ B a @ 2 2一 s一 a 一 一 e一 o一 け 一 K 一O l け 一 O 一B J l 一A ) Y続 一N D接 0ム ロ 2 障 司 東芝 J 3 10 0Z D ハU 瓜斗 + 之3 東J トラン 東 芝 J31LBP01 レーザープリンタ ぐ一東芝 J3100DYNAーさP BOOK17台接続 l 咽 nU ELH ソ 4 J V 内 マ︐︐ E3 Pタ2 B ン・ 1プ ・ 3 一3 Jザ 9 +之一 9 東レ 1 M同 'L A U c e o n r ‑267 ー

日本 5A5ユーザー会 ( 5UGト J ) ジャパニーズ・プロブレム" 鈴木督久 日経リサーチ the Japanese Problem i n Release 6.07J under MVS T o k u h i s aS u z u k i N I K K E IR E S E A R C HI N C . uT o k y o1 0 1 1 ‑ 3 ‑ 1U c h i k a n d aC h i y o d ak ← 要旨 R e l e a s e6 . 0 7 J のBas eS A Sを中心に、日頃から感じている日本語処理の諸問題をまとめ要望 e l e a s e6 . 0 7 J から豊富に提供された D B C S関数、フォーマットをテストした結果 を提出する。 R を示し、これまで作成・使用してきた D配S用の関数マクロとの性能比較もする。レポート作成 関連プロシジャに関する問題点を改めて指摘し、罫線問題の解決案などを提案する。ユーザ専用 の D B C S コード変換関数を実現する D B C S T A Bプロシジャの使用経験も報告する。 キーワード D B C S， F U N C T1 D N， F D R M A T，D B C S T A B，T R A N T A B，M A C R D，罫線 1.はじめに IBM漢字コードの特徴は、第 lに E B C D I C と重複するコード区域を採用したこと、第 2に日本語をシ フトコードで囲む('O E・Xで始まり、， O F・ Xで終る〉約束をしたことである。 SASはこの特徴との調和 をめざして V e r s i o n5以降困難な努力を続けている。 V e r s i o n8 2 . 4 の頃は I B M 5 5 5 0 も発売されておらず、 SASも日本語機能をサポ トしていなかったが、 2 7 0端末でのプロ 文字関数を駆使すればそれなりの日本語処理ができた。もちろん日本語表示できない 3 。 グラミング環境が良かったとは言えない(16進数で日本語を入力していた!) R e l e a s e5 .1 6での日本語機能の「付加」は、日本語を入出力できる端末機で V e r s i o n8 2 . 4 が動いて いるだけのような印象だった。 R e l e a s e 5 .1 8 は 「スーノ fパイザ等の根本的見直し」 をしたというもので、 確かにスーノ fパイザは E B C D I C だけが文字コードではないことを認識した。しかし日本語関数やフォーマットの不具合は、かえ って深刻なものとなり本格的使用は敬遠すべきだと判断せざる得なかった。 V e r s i o n 6は J a m e sH .G oodnight社長が「デザインの段階からそれ(日本語〉を考慮、し、完全なサポ S A SC ommunications‑Japan，SPRING 1 9 8 9V ol .1N o .1)と言明したものだ。 にも ートをめざしている J( ジャパニーズ・プロブレム" (日本語問題〉は国際経済摩擦のように、いまなお かかわらず SASの 「完全な」調和をみていない。しかし SASで日本語を自由自在に扱いたいという要請もまた不可避であ る 。 R e l e a s e6 . 0 7 J の日本語機能はかなり充実したとみられるので、 R e l e a s e5 .1 8 のプログラム修正作業 などを踏まえて日本語機能を整理、 要望をまとめた。 環境は M V Sのもとでの I R e l e a s e6 .0 7J .T S 3 0 7 . D B C S 2 5 01Jである。 日本語、漢字、 2バイト文字、全角など 12バイトで 1字を表現せざるをえない日本語のような 256 ‑269一

以上も種類のある文字セット」は D 配 S (D o u b l eB y t eC h a r a c t e r S e t ) と表現し、 特記しなければ 1B M漢字コードを指す。 1バイト文字は S B C S と表現し、特記しなければ E B C D I Cを指す。 2 . 関数 2 .1 提供されなかった関数 6 . 0 7 Jでは、表 1にあるように、 D配 S専用の関数が 8個に増え、 DBCS にない関数は 1 2個に減少した。 配 S 用か、英語文化に根差したもので、対応する D B C S関数があって このうち以下の 8関数は本質的に S も利用は少ないだろう。 N D E X W，Q U O T E ，T R I M N O L L A T E，R A N K，S O U N D E X，D E Q U O T E ，I B Y T E，C 残ったのは以下の 4関数である。 C A S E ，R E P E A T ，T R A N W R D C O M P B L， 印 W COMPBL も単語を空白で区切る英語文化の産物ではあるが日本でもよく使う。 D B C S関数が提供されてい O M P B Lは簡単だ。 なければマクロを作成すればよい。関数マク白紙C 百 l ! A C R OK C O ! l P B L ( V A R ); T R A 附R D (C O l ! P B L (& V A R， ) ' 4 0 'X ，' 4 0 4 0 'X) 耳 l ! E N DK C O l ! P B L ; D A T A̲ N U L L ̲ ; X 東京 ベイ Y=% K C O M P B L (X) P U TX =/Y = ヒルトンホテル; R U N ; ペイ ヒルトンホテル X =東京 Y =東京 ベイ ヒルトンホテル K L O W C A S E に関しては、 K即CASEがあるのだからすぐにリリースされるだろう。しかし D B C S の文化的 背景を考えると、 「大文字/小文字」という変換よりも「全角/半角」の方が利用場面が多い。 数値変数として演算に使い、出力では数字を D 配 S に拡大して見やすくしたり、 D B C S の長い文字列の うち、変換できる部分を S BCS に圧縮する。また日本経済新聞の新聞制作システムでは「数字」を含めす 配 S なので、演算するための数値変数への変換が必要である。 べてが D 配 S から S 配 S に変換後、文字変数から数値変数に変換している。その際、以下の関数マクロ 現在は D で「全角/半角」変換をしている。 国D T O S 応T O D ~DTOMIX 百! ! I X T O D D配 SをS配 Sに変換 S民SをD 配S に変換 D 民S を混合文字列に変換 混合文字列をD 民S に変換 要望 1 :D 配 S/SBCS 変換関数またはフォーマットが欲しい K R E P E A Tは 、 S 配 S 関数でも特に不都合はない。たとえば D 配 S の罫線文字を作成する場合は (16進 コードは調べる必要があるが〉以下のようにすればいい。 D A T A一 N U L L ̲ ; L lN E= R E P E A T ( '4 3 7C "X ，1 5 ) ; P U T •O E 'X L l N E$ 3 2 . ' O F 'X; R U N ; ただ、プログラムが目に見えることは重要なので K R E P E A Tは必要である。 ‑270一 後て・プログラムを見た時に

【 表 1]D A T Aステップ関数/DBCSとS配Sの比肢と、 R e l e a s eの推移 S配 S関数 D 配S 関数 ( K P R T F l i C A L L J レーチン) 6 . 0 7 5 . 1 6 B Y T E ∞L L A T E ∞M P B L ∞貯胞s s [ [ 2 l ] ] 5 . 1 8 K C V T D 民U O T E I N D E X I N D E X C I N D E X f L E門 別G T H K L E L E N G T H [ 3 ] K P R T F A S E ρ I育C Q U O T E K I N D E X K L E N G T H 下 K P R T 6 . 0 6 J 6 .0 7 J ‑ 6 .0 9 K C O M P R 民[ [ [ S 2 3 l ] ] K C O M P R おS K C O U N T K ∞凶T K C V T K C V T [ 4 ] K I N D E X K I N D E X K I N D E X C K I N D E X C [ 5 ] K L E F T 訂H K L E N K L E N G T H K P R T F K P R T F 問 [ 貼N K R E P E A T R E V E R S E R I G H T S C A N [ 4 ] KS 叩C A T 百 K S U B 釘R S U B S T [ 5 ] 開D E X 50 T R A N S L A T E T臥N'lRD T R I M T R I削 [ 6 ] 即C A S E [ [ 7 8 ] ] 機能 問E 児R S E 7 6 ] ] K R E 四R S E K S T R C A T K S U B 釘宮 K R I G H T K S C 凶 ， K S T R C A T K S U B S T R K S U B S T R B K S C 州 ， 旬 以T KS K S U B 釘R T R A N S L [ A 1 T 0 E 1 E 叩州S L A T EE [ 1 1 ] K T R I M E T R m C A [ T 1 2 E] K U 陀' A S E K U P D A T E K U P D A T E B K V E R I F Y E 即C A S E K U P D A T E K V E R I F Y V E R I F Y 【 表 2]D 配 S/日本語フォーマット、インフォーマット (6 . 0 8から N E N G Oは J N E N G O .J N E N G 仰に変更される) 機能 ローマ字をカタカナ変換 シフトコードの着脱 シフトコードの着脱 文字列の切り捨て 日付値を年号表示する カタカナをローマ字変換 配S 関数にシフトコードのない引数を与えた場合の動作一覧 【 表 3]D E ∞M P R E S S S れ 恥 かS 片 と 方 み が な シ し フ ∞ ト 貯 コR ー 民 ドS 有 と ( 同 無 じ ) 動 の 作 時 を は す 何 る も。第 l、 2>1 数のいず しなし、。 K C O U N T S恥S とみなし 0を返す。 K C V T オプションを用意している。 K I N D E X K I N D E X C S配 S とみなし、ー方の引数だけがシフトコード有(無)の時は O を返す。 K L E F T S配 S とみなすが、結果的にはうまくいく。 K L E N G T H S配 S とみなすので、文字数でなくパイト数を返す。 K P R T F 何もしない。シフトコード無しはナンセンス K R E V E R S E S配 S とみなす。 R E V E R S Eと同じになる。 間I G H T S恥S とみなすが、結果的にはうまくいく。 K S C A N と す み 。なし、一方の引数だけがシフトコード有(無)の時は空 S配 S返 白を K 釘百C A T S配 S連結関数になり、結果的にうまくいく。 K S U B S T R X S U B S T R B S配 S とみなし、 SU 郎T R と同じ動作をする。 K T 臥N S L A T E と ド み 有 な ( し 無 、 lバ 時 イ は ト 何 単 も 位 し で な 処 し理する。一方の引数だけがシフ S恥Sー トコ 〉の 。 、 K T R I M S配 S とみなすが、結果的にはうまく L味。 K T R U N C A T E S配 S とみなし、ポインタは Iバイト単位で動作する。 K U P D A T E K U P D A T E B I引 、第 4引 、ポイ 動作し 第 l、数 数 は 4に は 引 パS 数 無 有 イ 恥 と り く トSもに シ フ 数 作 数 。 ト 結 す に に コ 無 果 有 ー る 。い に る ド が と 無 、い と 引 コ ンS タ 数 ー B c s ド は をS 文 を と 民 字 鋪 み S単 な う と 。す 位 み 。で な 、 単 と 第 位 みなす はシフト 第 4引 Iタ 引 で 4動 ~I と、第 l し、ポ イン S配 S とみなす。 K U P C A S E S B C S とみなす。 U P C A S E と同じになる。 K V E R I F Y 検出時は正しく 0を返すが、非検出時に返す結果は誤り。 ￨ ヴ ︐ . ヮ

16進数がなんという字なのか、普通はすぐには分からない。 K T R A N W R D はぜひとも必要である。 K T R A N S L A T Eは「字」を変換するが、 「 語 」 を対象にしていない。 D配S 関数マクロを作った人なら、 T R A N W R Dが不可欠のツールであることは理解できるだろう。実際、あ る長さの「誇」から、別の長さの「語」へ変換する場面は多い。関数マクロ % K T R A N W R D はし、まや D配S 関数を使って以下のように修正できる。 自臥C R OK T 助 問 問( S O U R C E .T A R G 町. R E P L A C E ) ; E . K U P D A T E (おO四C K I N D E X (& S O U R C E .& T A R G E T) . N T (& T A R G 町). K U &阻P L A C E ∞ ) 国郎防 K T R A N 胃R D ; D A T A NULL; 胤 E =.日本経済生活協同組合; N N胤 E =~KT貼附RD( N 組E . . 日 本 経 済 日 経 .) N胤 E雪国K T 貼 附R D (N A I ! E . .生活協同組合¥・生協. ) P U TN A I ! E =; R U N ; N 組E =日経生協 このマクロの長所は簡潔さである。下の P C版の % K T R A N W R Dをみるとわかるように、 SBCS関数で記述 すると ( R e l e a s e6 .0 4で T R A N W R Dが使えないせいでもあるが〉プログラムは長くなる。 ~macro k t r a n w r d ( s o u r c e .n e w .t a r g e t .r e p l a c e ) ; i=1; d oi=1t ol e n g t h(& s o u r c e )b y2 ; e n g t h (& t a r g e t)); s e l e c t ( (l e n g t h (& s o u r c e )‑it1))= l w h e n ( 0)s u b s t r (& n e w .i . 2)=substr(&source. i . 2); w h e n ( 1)d o; .l e n g t h (& t a r g e t))=& t a r g e t ); s e l e c t (s u b s t r (& s o u r c e .i 官h e n (0)s u b s t r (& n e w .i . 2)=substr(&source. i . 2); w h e n ( 1)d o; s u b s t r (& n e w .i . length(&replace))=&replace ; it(l e n g t h(& t a r g e t) ー 2); it(length(&replace) ー 2); e n d ; e n d ; e n d ; e n d ; it 2; e n d ; 国 国e n dk t r a n w r d ; シフトコードのあるホスト版 C R e l e a s e5 .1 8 )では、 D B C S 関数マクロの作成に際して以下の 4パタン を配慮する前処理が加わるので、さらに複雑になる。 ，‑D配 Sのみ D 配S 変数 ' ‑ ‑ ‑s 配 SとD 配S が混在 ] l ] [ 2 [ [ ー ド 有L ，‑D 配S のみ [ 3 ] ' ‑ ‑ ‑s 配S のみ [ 4 ] シフトコード無￨ 長所の第 2は関数らしさだ。 P C版では C A L Lルーチンのように、 e w， t a r g e t， r e p l a c e ) ; % K T R A N W R D ( s o u r c e，n と記述しなければいけないが、 R e l e a s e6 . 0 7 Jでは左辺の変数に、右辺の関数マクロが返す結果を代入 するという普通の関数形式で記述できる。 問題点は引数に「シフトコードがついている」変数・定数しか指定できないことだ。保存データにはシ フトコードをつけない業務も多い。その場合は引数に、 $ K A N J I フォーマットを P U T関数で出力する「式」 を指定しなければいけない。 要望 2 :K T R A N W R D関数が欲しい ‑272 ー

2 . 2 提供された OBCS関数 2 . 2 .1 KCOMPRESS D A T A NULL; X=漢字などのテストなのです. Y =K C O M P 肥S S ( X . .なの.) ; P U TY = ; R 印: Y =漢字どテストです K C O M P R E S S の特長は以下の諸点である。 (1)第 2引数(除去文字)として「字」しか扱わない。 1 語」を対象としない。 ( 2 ) 除去文字を省略すると、 D B C S空白と S B C S空白だけでなく、隣接したシフトコード('O F O E 'X ) も除 去する。 ( 3 ) 除去文字に S B C S空白 1個('4 0 'X ) を指定すると、 SB 岱空白だけ除去して D B 岱空白は維持する。 ただし第 1引数がシフトコード付きの場合のみ。シフトコードがないと全部の空白を除去する。つま り COMPRESS と同じになる。 (4)除去文字に D B C S空白 1伺('O E 4 0 4 0 0 F 'X ) を指定すると、 D B 岱空白だけ除去して S B C S空白を維持 する。ただし第 1引数がシフトコード付きの場合のみ。シフトコードがないと D B C S空白なのか判断 できないので何もしない。 ( 5 ) 除去文字として S B C S も普通に指定でき、第 1引数が D B C S / S B C S 混在文字列の場合には除去指定さ れた S B C S だけが除去される。 ( 6 ) 第 1引数にシフトコードのない変数・定数(もちろん D B C S のみの文字列)を指定すると、エラーで はないが結果は字化けなどをしてうまくし、かない。 要望 3 :シフトコード無しでも D B C Sとして処理するオプションが欲しい 引数の片方だけがシフトコード有(無)という指定も可能にして欲しい 語」を処理対象にした K C O M P W R D関数が欲しい 要望 4 :1 K T A R N W R D と同じ理由で「語」の除去が必要な業務は多い。関数マクロの % K C O M P W R Dは R e l e a s e6 .0 7J では以下のようになる。 % K C O M P W R D も引数の変数・定数にシフトコードが必要だという制約があるつ ∞ 組A C R OK M Pr R D( V A R . 官O R D ) ; K U P D A T E (& V A R .K [ N D E X (& V A R . &WORD). K C O U N T (胃 &ORD)) 耳舵N DK C O M Pr R D ; D A T A 削 LL ; X ‑ = • iii.字などのテストなのです' Y=~KCOMP胃RD(X. 'なの.) ; P l π ト; R 印; ト漢字などのテストです 2 . 2 . 2 KCOUNT， KLENGTH 両者の主な相違は以下の 2点だ。 ‑273一

シフトコードがない場合に SBCS として扱われる点では両方とも同じである。仕様としては悩ましいと ころだが、 KCOUNT に「シフトコードがない偶数長」の引数を D B C S とみなすオプションをつけると都合 カfよ し 、 。 シフトコードがないという状況は、 S 配Sが混在していないのが一般的だ。 そもそもシフトコードがな くて SBCSが混在していれば偶数長であってもエラーである。それはユーザが悪い(悪くなければ承知し ている〉のであって関数の責任ではない。 2 . 2 . 3 K CVT R e l e a s e5 .1 8 から提供されていたこの便利な関数を、これまで使わなかった。 SASが提供するテー ブルは「外字」管理ができなかったからだ。 しかし、 Release6 . 0 7 J で D配STAB プロシジャが提供されたので問題は解決しそうだ。 ユーザ外字を 含むテーブルを扱えるほか、独自のコード体系の変換も可能になった。 一方、変更された仕様もある。変換できなかった(テーブルに存在しない)場合の出力コードの扱いで ある。 IBM漢字コードと J1Sコードの場合については以下のように変わった。範沼外値をどのコード に始末するかはユーザに選択権が欲しい。 F O R M A Tプロシジャの O T H E R オプションのような機能を追加 二 すればよい。 R e l e a s e5 . 1 8 I K C V T CJI S '，'I B 岨・) K C V T CI B M '，'JI S ') R e l e a s e6 .0 7J I K C V T CJI S '，'1 閲 ，) K C V T CI B M '. ' JI S ') これまでは外字やユーザ独自のコード処理に F O R M A Tプロシジャを利用してきた。変換のための永久フ ォーマットを保存し、 PUT関数で変換するマクロを作ったうえで、 百J T O I C J I S . I B M ) と指定するのである。この別 T O IとK C V T関数の C P U時間を比較したのが Figure1である。外部ファ イルから 8 0ノ〈イト固定長の J1Sコードデータを入力して 1B M漢字コードに変換、再び外部ファイル に出力するプログラムを、オブザベーション数を 1 1 0 0 .5 0 0 .2 0 0 0 J と変化させて実行した。 圧倒的に K C V T関数の方が速い。 2 ，2 .4 K1N0EX， K1N0EXC 両者の相違は「字」が対象か、 「語」が対象かということだ。 D B C S 関数の配慮点としては、 ほかにシ フトコードの「有」と「無」、位置指標の「文字」と「バイト」ーーなどがある。 1 字」と「語」が問題 となる残りの関数でも両機能の提供を望む。 字 C C h a r a c t e r ) 語〔胃o r d ) 2 ，2 .5 K LEFT， KR 1GHT， KTR 1M 品質の悪いデータは左右に余計な D B C S空白を含んでいることが多いので重宝する。この関数はシフト J 1Sを使う P C版にこそ欲しい。シフト J1Sでは D B C S空白と S B C S空白のコードが違うためだ。そ の意味では KCOMPRESS も P C版に必要である。 2 .2 .6 KPRTF )レーチン 274 一

F i g u r e1 . KCVT v s . 弘 TTOI JIS‑Io‑IBM∞n v e r s i o n0 1DBCS 180b y t 田 i nl e n g t h) e x t e r n a l1 / 0(r e c o r d s0 250 g ω FUDrHU secondus 150 1 0 0 50 。 。 10 ω 5ω 1 5 1 ω gωo N u m b e ro fOBS 一一o/oJT OI ‑ ‑KCVT F i g u r e2 . $KANJI v s . %SHIFT addss h i f t ‑∞de1 0DBCS SAS VO( v a r i a b l e0 1200b y t 回 i nl e n g l h) 1 . 1 1 .0 0 . 9 FUDrHU 0 . 8 secondus 0 . 7 0 . 6 0 . 5 0 . 4 0 . 9 0 . 2 0 . 1 。 0 . 0 I ω00 ∞ s ∞ 2 Numbero fOBS 回 . . . . ・ ‑$KANJI ‑ ー 一 %SHIFT 4 ω00 ωo 50 t 巧 Fhu ヮ

プリンタ出力の際、シフトコードは他の制御文字と同じく印刷されない。しかしプロシジャはシフトコ ードを無視せず出力デザインするため、印刷結果はズレてしまう。 T S Oセッション下で、直接システムプリンタへの出力が許されている運用環境では F O R M S エントリ の r D B C S プリントパラメータの指定」というウインドウで、この変換を登録できるが、パッチ環境では 印刷ファイルの変換が必要だ。 K P R T Fはこの変換のための C A L Lルーチンで、第 1引数に文字変数名、第 2引数に処理後の長さ変数名を指定する。 CALLK P R T F ( T X T ，L E N ) ; これは、 百 l ! A C R OK P 町F ( T X T ，L E N ) ; 島T X T=T 臥 川R D (& T X T ，' O E 'X ，' 4 0 0 E 'X); & T X T T貼 附R D (品T X T ，' O F 'X ，' O F 4 0・ X); 乱E N =L E N σ r a ( 品T X T) ; ~MEND K P R T F ; 二 のように TRANWRD 関数でシフトコードの前後に空白文字を挿入するマクロを作り、 克K P R T F ( T X T， L E N ) と呼び出した結果に等しい。ただ K P R T Fルーチンは以下の点が異なる。 (1)第 2引数に数値定数も指定できる。 ( 2 )第 1引数が欠損値の場合の長さが rOJ になる。 ( 3 ) 最右端が・ O F ' X の場合に追加された空白文字を L E N G T H にカウン卜する。 右端の空白を L E N G T H に数える仕様は独特である。また文字変数の欠損値の長さは 1というのが S A S の原則なのに、 0を返すのは S A Sとしては異質な動作である。もっとも、これには実害はない。テクニ カルレポートの使用例をみてみよう。 D A T Aー阻止L; 川F I L EF T 2 0 F O O lL E N G T Bニ L E NR E C F M=V B ; F I L EF ' 陀l F O O lN O P R I N T ; I N P U T@ 1T E X T$ V A R Y I N G 2 0 0 .L E N ; I FL E N=0T H E NL E N=1 ; ，L E N ) ; C A L LK P R T F ( T E X T P U T@ 1T E X T$ V A R Y I N G 2 0 0 .L E N ; R U N ; I F文には意味がない。 I N P U T文の $ V A R Y I N G インフォーマットの長さ変数 L E Nは 、 TEXT が欠損値な ら 1を返すので条件評価は常に偽である。 K P R T Fが Oを返した時のための処理なら CALL文の次に書くべ きだ。 しかし L E N の値が Oでも最後の P U T文の $ V A R Y I N G フォーマットは L E N を lに戻してくれるの で 、 I F文は実質的には何もやっていない。 K P R T F が欠損値の長さに Oを返すのは「ひとり相撲」だが、 S A Sプログラマには無用な混乱をもたら す。長さ Oはありえない原則だったからだ。 S A S変数には欠損値はあるがヌル値は存在しない。これは 統計パッケージを出自とする S A S言語の特徴だ。マクロ変数にはヌル値があるが、マクロ変数は S A S 変数ではない。 しかし本質的問題は 1行 2 0 0バイトまでしか印刷できないことだ。これは文字変数の最大値 2 0 0バイ トに由来する。困ったことである。なぜなら、 ( 1 )L S=256 が最大値なのに、結局 2 0 0バイト以下のレコードしか印刷できない。 ( 2 )K P R T Fで空白文字を増やした結果が 2 0 0バイトを超え、印刷結果が桁落ちする危険がある。 ( 3 ) フォントを小さくして長い文字列を印刷するなどのプリンタ側の機能を活かせない。 からである。 D 配 S は常に S B C Sの倍以上の幅が必要なのだから、 ‑276一

要望 5 :文字変数の最大値を 2 0 0から 5 1 2以上に増やす 要望 6 :L S =オプションの最大値を 2 5 6から 5 1 2以上に増やす % K P R I N T Wは文字列を 2分して問題 ( 2 ) に対処している。 ~l!ACRO K P R I N T I (I N F I L E .O U T F I L E .D I S PO L D .l ! AX = 2 5 1) ; 士 D A T A一町L L ̲ ; L E N G T HC C $1 T X T l $2 0 0 T X T 2 $2 0 0 /*キャリジ・コントロ ル文字率/ /本テキストの前半文字列 本/ /本テキストの後半文字列 本/ I N F I L E& I N F I L EL E N G T H=L E N; T F I L EN O P R I N T品D I S P; F I L E&OU I N P U TT X T$ V A R Y I N G 2 0 0 .L E N ; C C =S U B S T R (T X T . l . 1); T X T l =S U B S T R (T X T . 2 .1 0 0) ; T X T 2 =S U B S T R (T X T .1 0 2 . 99); C 札 LK P R T F ( T X T l .L E N I ); C A L LK P R T F ( T X T 2 .L E N 2 ); 首 ， c o 閃T C H R ( T X T l .. O E 'X .C O U N T E R = O El ) 百C O U N T C H R ( T X T l .. 0 1 "X .C O U N T E R = OF!) 百C O U N T C H R ( T X T 2 .. O E 'x .C O U N T E R = O E 2 ) ~CO印TCHR(TXT2. • 0 1 "X .C O U N T E R = O F 2 ) L E N I =1 0 0t O E I t0 1 '1 材料材料料率 e r r o rc h e c k省 略 特 科 材 料 率 ; P U T@ I α $ 1 . T l $ V A R Y I N G 2 0 0 .L E N I @ 2 T X 乱E N I t 2T X T 2 $ V A R Y I N G 2 0 0 .L E N 2 R U N ; K P R1 N T I; ~l!END ところで獄 P R I N T Wは R e l e a s e6 . 0 7 Jで動かなくなった。 K P R T Fルーチンの仕様変更が理由だ。 プログラムを R e l e a s e5 .1 8と R e l e a s e6 . 0 7 J で実行すると違いがわかる。 D A T AN U L L ; L E N G T 8T E X T$1 0; T E X T=.印刷文字; E V N L=S U B S T R(T E X T .し5 ); O D D L=S U B S T R(TEX T .l .4 ) ; U B S T R (T E X T . 6) E V N Rニ S O D D R=S U B S T R (T E X T . 5) .L ̲ E V N L) ; C A L LK P R T F (E V NL C A L LK P R T F (O D D L .L ̲ O D D L) ; 札 LK P R T F (E V N R .L ̲ E V N R) ; C C 札 L即町1'( O D D R .L ̲ O D D R) ; P U T人 R E L E A S E& S Y S V E Rー " /T E X T =$ H E X 2 0 . /EVNL $ H E X 2 0 .L ̲ E V N L = /O D D L =$ H E X 2 0 .L ̲ O D D L = /E V N R =$ H E X 2 0 .L ̲ E V N R = /O D D R =$ H E X 2 0 .L ̲ O D D R = 士 R U N ; 下の T IA L I Z E D . N σ r E :T 8 EV A R I A B L ELE V N LI SU N I Nl T IA L I Z E D . N a r E :T H EV A R I A B L ELO D D LI SU N I Nl N O T E :T H EV A R I A B L ELE V N RI SU N I Nl T IA L I Z E D . N O T E :T 日EV A R I A B L ELO D D RI SU N I N I T I A L I Z E D . ー ‑R E L E A S E5 .1 8 T E X T= 0 E 47 99 4 8 C F 4 5 C A 48 F 20 1 ' E V N Lニ4 0 0E 47 9 9 4 8 C F 4 0 4 0 4 0 4 0LE V N L = 6 O D D L = 4 0 0臼 7 9 9 4 8 4 0 4 0 4 0 4 0 4 0LO D D Lニ5 48 F 2 0 F 4 0 4 0 4 0 4 0 4 0LE V N ト6 E V N R = 4 5 CA O D D R = C F 4 5 C A 48 F 2 0 F 4 0 4 0 4 0 4 0L ̲ O D D R二7 ‑R E L E A S E6 .0 7ー T E X T = O 凶7 9 9 4 8 C F 4 5 C A 4 8 陀0 1 ' E V N L = 4 0 0 凶7 9 9 4 8 C F O F 4 0 4 0 4 0LE V N L = 8 O D D Lニ6 1 '6 1 '6 1 '6 1 '6 1 ' 4 0 4 0 4 0 4 0 4 0LO D D L = 5 E V N R = 4 5 C A 48 F 2 0 F 4 0 4 0 4 0 4 0 4 0L ̲ E V N R = 5 O D D R = C F 4 5 CA 48 1 ' 2 0 F 4 0 4 0 4 0 4 0L ̲ O D D R = 6 R e l e a s e6 . 0 7 J での大きな変更点は 2つである。 (1)シフトコードのぺアが満たされなければ、シフトコードを付加する。 (2) DBCS が奇数なら LENGTH の数だけ i ? J文字(， 6F・X) で置換する。 この仕様変更のために紙P R I N T W は動かなくなった。 2 0 0バイトの文字列を 1 0 0バイトで二分すれば、 i ? ? ? ? J 文字列 に置換されてしまったのである。 K P R T Fルーチンの仕様として、さらに以下の点を指摘できる。 DBCS 変数が泣き別れになる不運もある。シフトコードが知らないうちに増えていたり、 ‑277一

( 3 ) シフトコードのぺア検査は 'OE'X の発見から始める。すなわち 'OE'X に対する 'OF'X (左から右) は走査するが、・ OF・ X に対する ' O E 'X (右から左)はチェックしない。 ( 4 )奇数・偶数チェックも 'OE'X に依存する。 'OF'X を「期待された出現」と「不意の出現」 に区別し て監視しない。 ( 5 ) 'OE'X が見つからなければ、 'OF'X があってもその右に空白を挿入しないし、 LENGTH の数にもいれ ない。つまり 'OE'X がない限り何もしなくなった。 ( 6 )LENGTH 変数が未定義だという不要な NOTE: が出なくなった。 ' O F 'X の自動付加や、 i?J 文字置換の仕様が適切か否か、議論の余地があるだろう。奇数は i?J に変 身するまでもなく、化けて出る。シフトコードを補う親切より、ケタ落ちに気付かず出力してしまう危険 の方が大きいのではないだろうか。 2.2.7 K SCAN DBCS のデリミタを指定できる関数は、ある種の業務にとって魅力的である。 日本経済新聞の新聞制作 システム iANNECSJ の DBCS コード体系はそのひとつだ。しかし残念なことに今のところ KSCAN を活用 していない。 KSCAN はデリミタも第 l引数もシフトコードが必要で、シフトコードがない場合は単なる SBCS とみな される。 ANNECS コードにシフトコード('O E 'X，' O F 'X) を付加して KSCAN をだますのもひとつの方法だ が、重ねて残念なことに 'OE'X，'OF'X は ANNECS コード体系の領域内にあるので、これも破綻してしま 。 っ 要望 7:KSCAN でシフトコードなしの引数を処理するオプションが欲しい このオプションを指定すると、シフトコードはないものとし、すべて DBCS とみなす。混在モードは前 提しない。 LENGTH が奇数ならエラーで終了して欠損値を返す。文字列中の， O E 'X，' O F 'X も制御コ ド 0 0 'Xから 'FF'Xまで単なる文字とみなす。 D 配 S のコード体系の種類は問わない。ただ として扱わず、 ' 常に 2バイト単位で処理が進む 。KSCAN がこんな仕様を持つと便利である。この仕様をもっ関数マク 白 紙SCAN を作るとこうなる。 淵A C R OK S C A N( O L D ，N E ， 官 N ，D L M ) ; ̲ O L Dニ ωLD; C f (M O D (L E N G T 8 (̲ O L D， ) 2)); S E L E W H E N (日 ) 閃 ; 0 0̲ [ =1T OL E N G T 8 (晶D L M)B Y2 ; ̲ O L D=T R 刷l R D ( O L D ，S U おT R (晶 D L M， ， [ 2， ) ' F F ' X) ; E N D ; 晶 郎 官 二 SCAN(̲OLD， 晶N，' F F 'X); E N D ; 開E N ( 1)P U T' E R R O R : ~KSCANの引数， E N D ; " & O L D " ，の長さが奇数; 淵E N DK S C A N ; D A T A̲ N U L L ̲ ; L E N G T 8X$ 4 8D L M$ 6 ; xx= 日経リサーチ③マーティング女新製品戦略。システム; D L ='@*O'; O M P R E S S ( X X， ' O E O F 'X); X =C O M P R E S S ( D L， ' O E O F 'X); D L M =C 見K S C A N ( X，y ，3 ，DLM) PUTY= $ K A N J[ 4 0 .; 縦S C A N ( X，y ，2 ，DLM) PUTY=$ K A N J[ 4 0 .; 耳K S C A N ( X，y ，1 ，DLM) PUTY= $ K A N J[ 4 0 .; 縦S C A N ( X，y ，4，DLM) PUTY=$ K A N J[ 4 0 .; R U N ; Y =新製品戦略 Y =マーティング ト日経リサーチ トシステム 2.2.8 KSTRCAT ‑278一

連結演算子で文字列を作ると隣接シフトコードを除去しなければし、けない。 S B C S では簡単な 2項連結 でも、 E O F 'X ) 11 ' O F 'X; ・O E 'X11 C O M P R E S S ( N A M E 11 ' 様 ， O N A M E= となる。連結項目が増えるともっと複雑になり、プログラムを見たくなくなる程だが、 N A M E=K S T R C A T ( N A M E ， 市 ); と書けるということは便利だ。 S B C Sにも利用できるので連結演算子は不要になる。 2 .2 .9 K SU BSTR， KSUBSTRB， KTRUNCATE K T R U N C A T Eの機能は K S U B S T Rの一部にすぎない。 K S U B S T Rと S U B S T R との大きな違いは、 部分文字列 U P D A T Eがその代用関数ということらしい。 置換のための疑似変数関数の機能がないことだ。 K 長さと位置をノ〈イト単位で処理する K U P D A T E Bでは、ポインタ位置が「第 1バイト」か「第 2バイト」 になり得る。 S U B S T R もバイト単位で処理するが、 K S U B S T R Bとの違いはマニュアルに明記してない。結果 S U B S T R Bの規則は、 から推測した K (1)抽出開始ポインタは第 1バイトでなければいけない。第 2バイトまたはシフトコードが指定されたら、 ポインタは lバイト右に移動する ( 2 ) 抽出終了ポインタは第 2バイトでなければいけない。第 1バイトまたはシフトコードが指定されたら、 ポインタは 1バイト左に移動する ( 3 ) 抽出結果にシフトコードを補う ということになる。 U B S T Rと異なる仕様は、新しい変数の長さがデフォルトで最大値の 2 0 0 ノ〈イトになることで さらに S ある。 S U B S T Rでは元の変数の長さが採用される。スマートであり過不足のない仕様だ。最大長の採用は K S U 酪T Rだけではない。 D B C S関数はほかにも K U P D A T Eなど多くの関数が 2 0 0 バイトをデフォルトにし S U B S T R，K T R A N S L A T E，K C O M P R E S Sのように元の変数の長さを決して超えない関数は、やはりも ている。 K E N G T Hを宣言する習慣を身につけると との変数の長さをデフォルトにすべきではないだろうか。つねに L いう教育的効果はあるかも知れないが、ユーザとしては不自然さを感じる。 2 .2 .1 0 KTRANSLATE この関数があれば下のようにすっきり書けるが、 S B C S 関数だけではこの程度の処理でも見苦しいプロ グラムになる。関数はパワフルである。 N 組 E= K T 以N S L A T E ( N 脱E ， .沢証塚高ががっつの '淳一謹E圃ケヶツッノ' 2 . 2 .1 1 KUPDATET， KUPDATEB 位置と長さの指標を文字単位で与えるか、 バイト単位で与えるかという違いのほかに、 凹D A T Eでは、 「元のバイト位置を維持する」ので戸惑う。 K K 印' D A T E Bl ま n4u ︺ 語 国 l ・ ト 白 ‑ア ス の 字 漢 ( p u ︑ ︑ 国 =tJI 灯; ‑ n v n u TEU 引U U M F ULh ︐ . mLEX 勺 N=T 一 つ ‑ X即 諾 MmRX というように元のテキストの「漢字の J3 文字を、 「国語 J2 文字に減らすことができるのに、 K 印'DA T E B では変換される文字〔漢字の)長さが、変換する文字〔国語)より長いと文字列が崩れてしまう。変換す ‑279一

る文字より長い分は空白文字になる。 配 S の疑似変数関数である S U B S T R と同じ仕様であり、 むしろ K 凹D A T E が特殊で、 ただ、これは S K U P D A T E B が S日STR の対応関数だともいえる。もっともバイト単位で処理するのなら S日STR を使えば よい。 K 凹D A T Eは S B C S混在文字列も処理できるから完全だ。 2 . 3 関数とシフトコード R e l e a s e6 . 0 7 Jの D B C S関数は、 S配S が混在していても問題なく処理できるようになった。 引数が S B C S だけなら S B C S 関数と同じ動作をするので、 S配S 関数の機能は D配S 関数の一部になったともいえ る 。 配 S 関数はシフトコードが付いていればうまく動 残った問題はシフトコードの問題である。すべての D C V Tだけで、ほかは基本的に S配 S とみなした動作をす 作した。シフトコードの有無を明示できるのは K る。シフトコードがあるのは当然だという考え方もあるが、実際にはシフトコードを付加しないデータは C V T関数に N O S H I F T オプションがあるのは、まさにそのような状況を認知しているか ありふれている。 K らでもある。これまでの要望と重複するが、 B C S関数に N O S H四T オプションを追加して欲しい 要望 8 :すべての D B C S だけの場合と D B C S だけの場合がある。 S B C Sと D B C S が混在して シフトコードがない状況には、 S シフトコードがない状況は単なるエラーである。 1数を指定した場合の動作を表 3にまとめた。 シフトコードがない 5 3 DBCSフォーマット/インフォーマット シフトコードの着脱は頻繁にあるが、これまでは D 配S フォーマットを使わず、マクロを使用してきた。 R e l e a s e5 . 1 8では下のプログラムがエラーとなり、問題があったからである。 D A T A̲ N U L L ̲ ; L E N G T HX $ 4 ; X 4 4 4 4 'X; P U TX;$臥NJl4 . R U N ; 竺 . 奇妙にも i $ K A N J I 6 .Jでなければならず、 LOGや外部ファイルに出力すると、 ' O E，4 4 4 4，0 0 0 0 .O F ' X が出力され、特殊関数で変数に iP U T ( X，$ K A N J I 6 . ) J と出力すると、 ' O E，4 4 4 4，O F，4 0 4 0 ' X また欠損値の場合は、 LOGや外部ファイルに出力すると、 ，O E，4 0，0 0，0 0 0 0，O F 'X 特殊関数で変数に出力すると、 ' 4 0 'X となるのであった。 1 N P U T ，1 N P U T C ，I N P U T N，P U T ，P U T C，P U T N などの特殊関数はもともと、 S B C S体系の内部で設計された のだが、特殊関数の第 2引数はフォーマット/インフォーマットなのだから、 D B C S フォーマット/イン フォーマットも S 配 S と同じように一般的に指定できなければならない(少なくとも禁止されていなしリ。 D B C S の欠損値については下記のような考え方があり得る。 ( 1 )' 4 0 'x ( 2 )' O E，4 0 4 0，O F ' x ( 3 )' O E O F 'x S 配Sの文字変数と同じく空白 1バイト シフトコードのついた 2バイトの空白 1組のシフトコード ( S O S ! ) のみのぺア 2 8 0一

R e l e a s e6.07J は(1)に統一された。 文字関数の欠損値は空白 l個とする基本規則に従った妥当な決 定である。 ただ実際には ( 3 ) のようにシフトコードだけの値を欠損値にしたい場合がある。テキストデ ータをホストからパ、ノコンに転送する時、欠損値にシフトコードがないと列が不揃いになる。 %SHIFT に は欠損値オプションがある。 部 l ! A C R OS H I F T ( V A R， O N O F F ，M I S S I N G = ) ; 引 F& O N O F F=O N首T H E N 部閃; I F& V A RN E. .T H E N& V A R=' O E ・ X1 1T R I M (& V A R) 1 1' OF ' X; I F& V A R=" T H E N& V A R=釧ぬS I N G;; 耳E N D ; 耳E L S E~IFωNOFF =O F FnHEN& V A R =C O l I PR 民S (& V A R ，' O E O F 'X); 首M E N DS 8 I F T ; 部 IF 釧ぬSING 肥 ~R() 耳T郎:N R e l e a s e6.07J の DBCS フォーマット/インフォーマットは R e l e a s e5 .18 の諸問題を解決したようだ。 これからは $KANJI を使った方が便利だろう o %SHIFT では特殊関数の引数として指定できないし、 外部 ファイルのフォーマット入力 (出力〉にも使えない。ただ、 CPU 時間を比較してみると、 %SHIFT の方が やや速い ( F i g u r e2 )。 4 プロシジャの問題 4.1 0BCSTA Bプロシヲャによるテーブル作成 マニュアルの説明があっさりしているので不明な点もあるが、まず下のようなユーザ独自のコードテー ブルを SASデータセットとして用意する。 ANXは日本経済新聞の新聞制作システム IANNECSJ の DBCS コードである。 P R O CP R I N TD A T A =T A H限 R T A H L E (0 郎 =1 0 ); F O R M A TJI SI B MA N X$ H E X 4， ; R U N ; O B S 2 3 4 5 7 8 1 0 JI S I B M A N X 2 1 2 1 2 1 2 2 2 1 2 3 2 1 2 4 2 1 2 5 2 1 2 6 2 1 2 1 2 1 2 8 2 1 2 9 2 1 2 A 4 0 4 0 4 3 4 4 4 3 4 1 4 2 6 B 4 2 4日 4 3 4 5 4 2 1 A 4 2 5 E 4 2 6 F 4 2 5 A O C A 2 0 4 2 C 0 4 3 C O E 6 B O E 1 9 0 2 3 C 1 6 1 9 1 6 1 A 0 5 5 B 0 4 4 C ここで、各変数で対応するコードがない場合に、 どの値を与えるべきかという問題が出る。 たとえば J 1Sコードの， 2A21 'x から '2F7E'x あたりの区画は外字領域で、対応する 1B M漢字コードがない。 試みに 1B M漢字コードでは使わない ，8989'x という値を与えて KCVT 関数を実行したら、変換された J 1Sコードは '7D7E'x だった。このアルゴリズムは不明である o '7D7E'x は J 1Sコードの最大値で も最小値でもない。 また現実問題として(一般にはこんな問題はないのかも知れないが〉、 ANXコードのうちの複数の別 値が、 1B M漢字コードの同値に対応してしまう問題がある。 11 :複数」対応の場合、同値に対する相 手の値は一意に決まらない。実際にどう変換されるか調べた結果、入力オブザベーションの順番とは無関 係に決まるようだ。具体的には以下のような例である。， 4040'x は期待に反して， 2121 'x に変換されな かっ T こ 。 O B S J I S I B M A N X 1 2 3 4 2 0 2 0 4 0 4 0 4 0 4 0 2 1 2 1( ‑4 0 4 0 ー) O C A 2 2 2 2 1( ‑4 4 E 8ー) 1 5 1 9 A 1 2 E 4 4 E 8 O A 2 B J 1S、 ANX の両コードはユニークなので、問題は IIBM ‑) JISJ IIBM ‑) ANXJ の変換動作である。 期待するのは矢印で示した動作で、第 2、第 3オブザベーションの変換を有効にしたい。しかしこれを制 ‑281‑

御する方法がない。 要望 9:1 1→複数」対応のテーブルで変換相手の明示オプションが欲しい テーフツレデータセットの変数名としては D B C S T Y P Eシステムオプションで認知した名前しか使えない。 上のデータ例では ANXという変数名があるのでエラーになる。これでは単に既存テーブルの部分的追加・ 修正ができるだけで、独自コード用のテーブルを創設できない仕様ということになってしまう。 要望 1 0:ユーザ独自コードも D B C S T A B で使用可能にして欲しい しかたないので ANXを DGに改名した。 DGコードを使用していないからだ。そして D B C S T A B プロ シジャを実行する。 P R O CD B C S T A BD A T A =X K R T A B L E N A I I E =N B A S E ' 町P E=JI S D E S C =日経リサーチ専用 DBCSテープル' C A T A UX; =S A S U S E R .D 配S R U N ; これに V E R I F Yオプションも指定すると大量の W A R N I N G : が出るがテープルは作成される。 凶G =オプションはデフォルトが S A S U S E R . D 配Sであるとマニュアルに書いてある。 省略せず別名 C A T A を明示指定し、別の場所にカタログしたうえで、 " ， """ N K R T A B L E ) O P T I O N ST R A N T A B=( と指定すると、テーブルを探せない旨のエラーが出る。カタログ名は D B C S以外は指定できず、カタログ L D で使用するので共用カタログとして使 先も選べないようだ。しかし S A S U S E Rは各ユーザが D I S P O えない。それでも使うとしたら関係者全員に同じテーブルをコピーしなければいけない。冗長である。マ ニュアルには書いてないが S A S U S E Rか S A S H E L Pにしかカタログできないようだ。 S A S U S E Rが個人的ファイルなので不適切なのに対し、 S A S H E L Pは逆にシステム全体のファイルなのでエ ンドユーザが書き変えるのは不適切だ。 F O R M A Tカタログには F M T S E A R C H オプションによる選択の自由 がある。同様に、 二 二 要望 1 1:T A B S E A R C H=システムオプションで自由にカタロクー先を決めたい 4 . 2 レポート関連プロシヅャ E 問R T ，T A B U L A T E，F R E Q，円ρTなどレポート作成に関連するプロシジャには、積年の課題が残 P R I N T， R されたままになっている。 4 . 2 .1 変数ラベル、変数値・フォーマット値の問題 問R Tプロシジャ等の折り返しは D B C Sを P R I N Tプロシジャの縦書き、 F R E Qプロシジャ等の切捨て、 R E 配慮しない。 S P L I T =オプションでも D B C Sが使えないし、指定した S B C Sのコードが D B C S のいずれか のバイトと同じ場合は、そこで折り返してしまう。 ‑282

要望 1 2:縦書き、折り返し、切捨て時にシフトコードを補って欲しい 要望 1 3:縦書きの際は、混在する S B C Sを組み文字にして欲しい 要望 1 4: S P L I T竺オプションは、 D B C Sを配慮、して欲しい 要望 1 5:L A B E Lは 40バイトでは短い。 80バイトにして欲しい 組み文字とは下のような処理である。 D B C Sの縦書きでは l列 4バイト占有する。 1 9 9 3 L A B E LX 1 =• 1 9 9 3 年度伸び率(%)'; 年 度 伸 び 率 ( 耳 ) FORMAT プロシジャは長さ制限を 2 0 0バイトに拡大したので、応用範囲が広がった。ただ PICTURE ス テートメントの PREFIXオプションの問題は残った。新聞紙面ではマイナス数字の接頭辞に「企」を付け る習慣が根強い。シフト] 1Sコードなら簡単で、 p i c t u r ek u r o s a n 1 0 冒 ー( 0 = '0 0 0 .0 0 0 .0 0 0 .0 0 9 '( p r e f i x =・ A') o ‑high= '0 0 0 .0 0 0 .0 0 0 .0 0 9 '; とするだけだが、 IBM漢字コードでは下のようなマクロを作らなければならない。 % m a c r ok u r o s a n ( n u m .c h a r .f o r m a t ) ; s e l e c t ; 田(0 )晶c h a r=. A' 1 1 c o m p r e s s( p u t( & n u m .& f o r m a t ) . .一'); w h e n ( . (& n u o t h e r冒 i s e& c h a r=p u t ( & n u m .& f o r 田a t ); e n d ; & c h a r=r i g h t (晶c h a r); 耳m e n dk u r o 日 n ; 要望 1 6:PREFIXオプションを 2バイトから 4バイトに増やして欲しい P L 町プロシジャのラベル印字はよく設計されているが、 する。それは仕方ないが、 どうしても重なりを避けられない時は上書き ￨ 要望 1 7: 問 問 の 上 書 き 時 は … ー ド を 補 f 欲しい ラベルやフォーマットを記述したプログラムを実行し、結果を LOGに出力する。指定されているライ ンサイズでステートメントを改行するが、そこでも D 氏 S の配慮をしていない。 DMS環境で SASを実 行していると字化けで「プログラム・チェック」がかかってハングアップする。印刷する際にもプリンタ がエラーで中断する。 ‑283‑

要望 1 8 : L0G出力も D B C Sを配慮し、きりの良い改行をして欲しい 4 .2 .2 F0RMCHARオプションと罫線問題 R E P O R T ，T A B U L A T E ，F R E Q，P 1 ρ T ，C A L E N D A Rなと・のプロシジャは、 F O R M C H A R = システムオプションの文 字を使って表枠を作る。 日本では表枠に罫線を望む声が強い。グラフイカルな実現方法としては J P R I N T プロシジャで罫線に変換できるが、もっと単純にキャラクタで実現できるように、 9:F O R M C H A Rオプションに D 配Sを指定できるようにする 要求 1 実際には、デフォルトである最初の 1 1文字 F O R M C H A R=• I 一一 1 + 1一 一 に対して、 1 ‑lTl H L U，; F O R M C H A R ( / D B C S ) =' のような指定を可能にするのである。カッコ内の位置指定オプションに続く / D 配S オプションは、 罫線の採用を告知している。 シフト J1Sコードを使うパソコンの場合は簡単に罫線を実現できる。例えば、 D 配S F O R M C H A R ='ツサソ tJ~ 壬ネルメロ と指定する。文字はレポートに出現しないユニークな文字で、上例はキーボードの最下列 1 1個のカナ文 字だ。 T A B U L A T Eプロシジャを実行すると、以下のような出力を得る。 ソmtt サt t t t m t t ササ付すすすすす号付ttmm 村守すすすt t す す すm ttt す す す す す す 守 す す す す す す す コ 1 1 販売形態 7 7 ミ mサササ号付ササササササササtササ守サササ刊号竹村ササササ* 1 1 1 小売り 7 卸売り ワ 合計 7 7 ミ サ サ サ サ サtm ササ村材"モサササザザサササt すすすすすすすすをすすすす併すすけす併すすササ4 1 1 数量 1 '$金額 7 数 量 ， $金額 7 数量'1$金額 7 7 ミサササ材料ザモザサすすすすすすモすすす付す't t モ サ ザ サ サ サ サ サ サ モ す す す す すす す す モ サ す す す す せ す す4 ) ' 1 売上 7 売上 7 売上 7 売上 7 売上 7 売上 7 ミササササササザサササササモすすすすすすササ討すすすすすすすモサササ刊号ササモササ村ササ村モサ村ササ村サモ併すすササ号外 7【地域区分]1 1 1 ' ) ' ) ' ミザザサすすすすすすすササ* 1 ' 1 ' 1 1 ' 1 1 ' 7 中北部 ) ' 3 8 1 0 1 9 5 2 0 0 1 3 8 1 0 1 7 6 2 0 0 1 7 6 2 0 ' ) 1 7 1 4 0 0 ' 1 ミ特例"すすすす付モサザ併すすすすそすすすすす村沢村付けすすけ村サササササモ村竹村付け村竹村サ4 7 北東部 1 4 8 6 9 1 1 2 1 7 2 5 1 4 8 6 9 1 9 7 3 8 0 1 9 7 3 8 12 1 9 1 0 5 1 ミササササササササササササモ村村村ササモササササササ村モササササササササ吋村村村mt ササ仲村け村サササ村4 7 南部 7 5 7 0 6 1 1 4 3 4 5 0 1 5 7 0 6 7 1 1 4 1 2 0 1 1 1 4 1 2 12 5 7 5 7 0 1 ミサ村サササササササササモササササササササモササササササササ壬ササササササササモササササササササモササササササササモサササササササ件 ヴ西部 1 ' 5 5 7 6 ' 1 1 3 9 4 0 0 ' 1 5 5 7 6 1 1 1 1 5 2 0 1 1 1 1 5 2 ' 12 5 0 9 2 0 ' 1 ミサササ村サササササササモササササササササモササササササササモササササササササモササササササササモササササササササモササササササササ4 7 全地域合計 1 1 9 9 6 1 ' 14 9 9 7 7 5 ' 1 1 9 9 6 1 13 9 9 2 2 0 1 3 9 9 2 2 18 9 8 9 9 5 ' 1 h村村村村村村片付サササササメササササ竹村片付村村り村ササササササメササササササササメサササササササ守口 この出力を適当なフィルタの入力として、表枠文字を罫線文字に変換すれば以下のような出力を得る。 この場合は 2バイトの半角罫線文字 (98罫線)に変換した。 2 8 4

販売形態 卸売り 小売り 合計 数量 S金 額 数量 S金 額 数量 S金 額 売上 売上 売上 売上 売上 売上 【地域区分】 中北部 3 8 1 0 9 5 2 0 0 3 8 1 0 7 6 2 0 0 7 6 2 0 1 7 1 4 0 0 北東部 2 1 7 2 5 4 8 6 9 1 4 8 6 9 9 7 3 8 0 1 9 1 0 5 9 7 3 8 2 南部 4 3 4 5 0 5 7 0 6 1 5 7 0 6 1 1 4 1 2 0 1 1 4 1 2 2 5 7 5 7 0 西部 3 9 4 0 0 5 5 7 6 1 5 5 7 6 1 1 1 5 2 0 1 1 1 5 2 2 5 0 9 2 0I 全地域合計 1 9 9 6 1 4 9 9 7 7 5 1 9 9 6 1 3 9 9 2 2 0 3 9 9 2 2 変換結果が 2 0 0バイト以下なら SASで以下のようなフィルタを作成できる。 耳M A C R Ok e i s e n ( i n，o u t ) : D A T A NULL; L E N σr Hi n l i n ep u t l i n e$ 2 0 0i n c h a r$ 1p u t c h a r$ 2; R E C L=2 5 6L E N σf H=l e n; I N F I L E記 n L F I L E & o u tL 隠C L= 2 5 6N O P R I N T ; I N P U Ti n l i n e$ V A R Y I N G 2 0 0 .l e n ; p u t l i n e=" j=1; i=1T Ol e n; i n c h a rニ S U B S T R ( i n l i n e， i ，1 ); S E L E C T (i n c h a r) ; J I l EN ( '，') p u t c h a r=' 8 6 4 5・ x; W H E N (・ f) p u t c h a r= ' 8 6 4 3 'x; 胃H E N (・ γ) p u t c h a r=' 8 6 4 F 'x; W H E N ( 'ピ) p u t c h a r= ' 8 6 6 F 'x; W H E N ( 'J') p u t c h a r= ' 8 6 5 3 'x; i H E N ( 'ど) p u t c h a rニ， 8 6 5 F 'x; 開E N ( '，') p u t c h a r= ' 8 6 8 0 'x; 四E N ( 'r) p u t c h a r= ' 8 6 67 'x; J I l E N (・ ν) p u t c h a r=' 8 6 57 'x; 町E N (・j') p u t c h a r=' 8 6 77 'x; 阿E N (・ロ') p u t c h a r=' 8 6 5 8 'x; 官I S E ; O T H E R E N D ; 鉱山口( I N D E X ( ' 7サ ソt コ ミ モ ネ ル メ ロ i n c h a r )) ; 四E N (0)閃; S U B S T R ( p u t l i n e， j， 1 ) =i n c h a r; ∞ j +1 E N D ; O T H E R i I S E閃 ; S U B S T R ( p u t l i n e， j ，2 ) =p u t c h a r; j+2; E N D ; E N D ; 0 0T H E N I Fj)2 ∞ ;PUT• ERROR: 出力行が200fイトを超えた. ノ ， S T O P ; E N D ; E N D : E N G T H ( p u t l i n e ) ; l e n=L P U Tp u t l i n e$ V A R Y I N G 2 0 0 .l e n; R U N ; nENDk e i s e n ; ︒ ︒ ︒ ︒ ︒ ︒ ︒ 5 その他 ReIease 6.07J の使用雑感 D M Sは Release 5 .1 8よりかなり退くなって重苦しい。もっともっともっと速く! backward， forward の cursor オプションが無効のウインドウがあり戸惑う。 起動直後のカーソル位置が、エディタ先頭からコマンド行に変わった。馴染めない。 memlist， fname，dsinfo が非常に便利。メンバー数や登録簿使用量も表示すれば最高。 browse の際に 16進数表示のオプションがあると開発環境がより充実する。 inc 'prefix .user(aaa)' のような非割当参照が可能になり便利になった。 iTS307J でもまだ英小文字メッセージが残っている。 ‑285‑

6 おわりに 米国生まれの SASに、かつては日本語機能そのものを期待さえしなかった。しかし近年の充実ぶりを みて、ユーザはむしろ積極的に声をあげるべきだとの思いを強くした。遠慮せずに 1 9項目の要望を提出 した理由だ。実現が難しそうなことが分かっている要望もあるが、物分かりのよいユーザの遠慮は悪徳で ある。 F O R M A Tプロシジャの長さ制限が 2 0 0バイトに拡大したり、制御データセット方式が採用されたのはユ ーザの要望が強かったからに違いない。ユーザは機能の貧困を工夫で補う。与えられない関数をマクロで 作ってみるようなことが工夫だ。 R e l e a s e6 . 0 7 J によって古いマクロは不要になるだろう。 SASコードにして数十万ステップ以上にな e l e a s e6 . 0 7 J で書き換える方針である。書き換えは細部にすぎないが、 新しい機 っている各種業務を R 能が信頼できなければ決断できない。これからもユーザの工夫をどんどん追い越すような信頼できるサー ビスを期待する。 言及したのはすべてのプロダクトではない。プログラミングの中心であるBas eS A Sに焦点をあてた。 しかも、かなり潰末な話題であり、特に D 配 Sでは OSによる事情の違いも大きいだろう。また同じ環境 でも運用環境は異なる。慎重にテストしたつもりだが本番業務による実績は積んでいないので、間違いが あるかも知れない。説明が足りない部分もあるかも知れないので、何か気がついたり意見のある方、紹介 I F T Y したマクロを使ってみたい方は筆者に連絡していただければ幸いである。連絡先はノ fソコン通信の N i I D:KGH00763J (鈴木督久〉。 286‑

日本 5A5ユーザー会 (5U G卜 J) 新機能を利用してディスクの有効活用とパフォーマンスアップを目指す 谷内富美 SASインスティテュートジャパン 教育セクション T h ee f f e c t i v eu s eo ft h eh a r dd i s ca n dt h ei m p r o v e m e n to ft h e p e r f o r m a n c ea b i l i t yb yt h eR 6 . 0 7S A Sn e wf u n c t i o n . F u m iT a n i u c h i S A Sl n s u t i t u t eJ a p a nL t d . N i c h i r e iA k a s h i c h oB l d h .6 ‑ 4A k a s h i ‑ c h oC h u o一k uT o k y o1 0 4 要旨 パージョン 6で登場した機能を利用して、ディスクの有効活用と、パフォーマンスのアップの方 法を例題に添って紹介する。 新機能の中でも INDEXという機能は、大量データから小さなサブセットを行う場合、処理速 度の面で大きなメリットがある。しかし、 INDEXファイルという持別なファイルが余計に作成 されるため、ディスク要領を多く必要とする。 このように、処理速度を重視するか、ディスク容量に気を使うかによってプログラムの組み方が 変ってくる。したがって、以下の例はメリット、デメリットを明確にしながら説明する。 キーワード: は じ め に SASのパージョンは大きくパージョン 5とパージョン 6に分れており、また細かくリリースと いう形で分類されている。マシン環境によりパージョンはまちまちだったが、今年度になってほぼ 全プラットホームはパージョン 6に統ーされた。 ノT ージョン 6 (リリース 6 . 0 7 ‑ ‑ ‑ ) では、 SAS/ACCESSソフトウェアのリリースにより、 外部データベース ( A D A B A S、 O R A C L Eなど)を SASデータセットを作成せずに直接アクセスしたり、 SAS/CONNECTソフトウェアによって、中間ファイルを作成しなくても、さまざまなプラ ットフォーム間でデータを共有利用できるようになった。 今回は、 BASE SASソフトウェアで追加された機能を中心に紹介する。 W H E R Eステートメント WHEREステートメントは、既存の SASデータセットから条件を満たすオプザベーションを 選択するステートメントである。 WHEREステートメントはサブセット化 1Fステートメントと 役割や構文が非常に似ている。しかし実際は異なったステートメントなので使う上で注意が必要で ある。 便利な面として、 WHEREステートメントは DATAステップと PROCステップの両方で実 行でき、 WHEREステートメント独自の演算子 (CONTAINSまたは?、 LIKEなど)を 使うことにより、検索がより幅広くできるようになった。 以下に、 DATAステップと、 PROCステップで使用している例を示す。 ‑287‑

<PROCス テ ッ プ >
P
R
O
CP
L
O
TD
A
T
A
=
S
A
S
U
S
E
R
.
C
L
A
S
S
;
P
L
O
TW
E
I
G
H
T*
H
E
I
G
H
T;

変数 S
E
X が， F
'のもの

百
H
E
R
E
i
f
S
臨 むE
総
R
U
N
;

<DATAス テ ッ プ >
D
A
T
AC
L
A
S
S
;
S
E
TS
A
S
U
S
E
R
.
C
L
A
S
S
;
官>>ERE~NAMF:::!苧泌を~ÄNDHGF:活2眠気
R
U
N
;

C
O
N
T
A
I
N
S演算子を使用
変数 N
A
M
Eに， A
' が含まれる
文字列で、なおかつ変数 A
G
E
が 2
0 より小さい。

ある条件を満足したものに対して結果を出力する場合、今まではサブセット化 1Fステートメン
トにより検索し、新しく SASデータファイルを作成した上で PROCステップに渡していた。し
かし WHEREステートメントでは直接 PROCステップで、条件式により処理対象となるデータ
に対してのみ実行できる。
ある値が含まれる文字列を検索し結果を求める時に、サプセット化 1Fステートメントを利用す
ると、 SUBSTR関数と、 INDEX関数を組合せてコーディングをしなければならない。しか
し
、 WHEREステートメントの CONTA1NS (または?)演算子を利用すれば簡単なコーデ
イングで目的の処理が行なえる。しかも DATAステップを必要としない。
デメリット
オプザベーションの選択は、プログラムデータベクトルにデータが引渡される前に作用するた
め
、 INFILEステートメントなどで読み込む外部ファイルからは検索できない。
また、 FIRST. B Y変数などのようなデータを読み込むことによって値を検出するような
処理を行なうことはできない。

S
O
R
Tプロシジャ
SORTプロシジャは SASデータファイルのデータを並べかえて SASデータファイルを再作
.
0
7から、以前に並べかえられたデータに対して、再度同じキ
成するプロシジャである。リリース 6
ーでソートを行なうと以下のようなログ情報を表示し、 2重ソートしなくなった。
理由は、ディスクリプタ部にソート情報が追加されたからである。 OUT=オプシ冒ンを指定す
ると、データファイルは単にコピーされるだけとなる。
L
O
OS
O
R
T
I
N
GD
O
N
E
.
N
O
T
E
:I
N
P
U
TD
A
T
AS
E
TI
SA
L
R
E
A
D
YS
O
R
T
E
D，N

CONTENTSアロシジャによる出力の一部
U
T
P
U
T
ー一一ーー

一

‑
S
O
R
TI
N
F
O
R
M
A
T
I
O
N
‑
‑ ー一一ーー

S
O
R
T
E
D
B
Y
:
V
A
L
I
D
A
T
E
D
:
C
H
A
R
A
C
T
E
RS
E
T
:

N
A
M
E
Y
E
S
E
B
C
D
I
C

288‑

S O R T E D B Yデータセットオプション リリース 6 . 0 7よりディスクリプタ部にソート情報が記録されるようになった。そのため既存の S ASデータファイルを利用して、新たに SASデータファイルを作成すると、データのソート情報 を読み込んで利用できる。次のプログラムは、あらかじめ変数 S T Y L E ごとにソートされているデ ータ ~SASUSER.HOUSES~ から STYLE " R A N C H " を取り除き、ソート情報を保存して SASデータフ ァイル ~\\'ORK.NOTRANCH~ を作成している。そしてそのデータファイルは次のステップで BY グル ープごとにプリント処理を行なっている。 D A T AN O T R A N C H ( S O R T E Q B Y 子S T Y L E ); S E TS A S U S E R . H O U S E S; I FS T Y L E = ' R A N C H 'T H E ND E L E T E ; R U N ; ソートする必要はない。 P R O CP R I N TD A T A = N O T R A N C H ; B YS T Y L E; R U N ; SAS データファイル ~WORK.NOTRANCH~ のソート情報も読み込まれるため、改めてソートする 手聞がはぷかれ、無駄なディスクスペースを使用することもなくなる。 S A Sデータセットの圧縮 リリース 6 . 0 6 より、 SASデータファイルを圧縮して保存できるようになった。 圧縮することによって、オプザベーションの保存に要するスペースに影響をおよぽし、データを小 さく持つことができる。 通常 SASデータファイル(非圧縮)の変数の長さは、変数を最初に定義した時に決定され、各 オプザベーションの長さはすべて同じとなる。しかし、圧縮を指定するとデータは各オプザベーシ ョンごとに以下の条件で圧縮され、それぞれの長さが異なって格納される。 • 2バイトから 17バイトのプランクあるいはバイナリゼロは 1バイトに圧縮 • 18バイトから 1040バイトのプランクあるいはバイナリゼロは 2バイトに圧縮 • 3バイトから 18バイトの同一コードの連続は 2バイトに圧縮 • 19バイトから 1041バイトの同一コードの連続は 3バイトに圧縮 圃非圧縮 全オプザベーションに対して、 5 川 l A I 圃圧縮 1 0 35バイト使用 2 0 1 5 2 5 3 0 3 5 ISIIIIIIIIIIIIIIIBII 1L ILI.IIIIIIIIIIIII オプザベーションごとに大きさが異なり、以下のオプザベーションは 13バイト使用 5 州 I @ I A I 1 0 1 5 2 0 2 5 3 0 3 5 仲 111111111111111111111111 SI#HBII 1 @・・・非圧縮文字が続く #・・・このポイントからプランクが続く ‑289‑

圧縮は、 COMPRESS=データセットオプション、または COMPRESS=システムオプ ションで設定すればよい。前者の場合は個々のデータファイルごとに圧縮し、後者の場合はセッシ ョン中に作成する全ての SASファイルが、圧縮される。 D A T A COMP(COMPRESS~n:S); または O P T I O N SCOMPRE$S すE S ; このように圧縮は、 SASデータファイルを小さく持てるため、ディスク容量をかなり有効に使 うことができる。 デメリット 圧縮ファイルを読み込んで処理をする場合、非圧縮ファイルに変換して読み込むので、非圧縮 ファイルを読み込むより処理時間がかる。 I N D E X機 能 インデックスは 1つ以上のキ一変数の値に基づいて、オプザベーションの位置を指定する補助的 なデータ構造をファイルとして持っている。 A T E がインデックスキー変数とすると、 " 0 I J A N 8 0 " オプザ 例えば、以下のようなデータで変数 D ベーションが、何ページの何オプザベーション目にあるのかが、インデックスファイルに登録され ているのである。 インデックスファイル インデックスのイすいた SASデータファイル O B S F L I G H T D A T E D E P A R T D E S T 2 9 0 1 1 4 1 8 2 0 1 J A N 8 0 0 1 J A N 8 0 0 1 J A N 8 0 6 : 5 6 2 3 7 :1 0 8 : 2 1 W A S L A X Y Y Z K E YV A R I A B L E = D A T E K E Y V A L U E L O C A T I O N O B S . . . ) P A G E ( O B S， ， 12， 3， . . . ) 2 ( .. . )• ( 0 1 J A N 8 0 1 ( 2 2， 2 3， . . . ) 2 ( .• . ) .•. 0 2 J A N 8 0 1 2 2 2 9 0 0 2 J A N 8 0 6 : 5 6 W A S インデックスは小さなサブセットに対して速いアクセスを提供する。インデックスなしのデータ ファイルとありのデータファイルでは、以下に示すログ情報を見ると明らかに処理時聞が異なるこ とがわかる。 インデックスなしのデータファイル L O 1 D A T AS U B S E T ; 2 S E TS A S D A T A . H I S T O R Y ; 3 W H E R ED A T E = ' 1 2 J U L 8 7 ' D ; 4 R U N ; N O T E :T H ED A T AS E TW O R K . S U B S E TH A S2 0O B S E R V A T I O N SA N D1 3V A R I A B L E S . N O T E :T H ED A T AS T A T E M E N TU S E DT H EF O L L O W I N GR E S O U R C E S : C P U T I M E‑ 0 0 : 0 0 : 0 0 . 1 1 00~00:00~73 E L A P S E DT I M E‑ ‑290 一

インデックス付きのデータファイル L O 1 D A T AS U B S E T ; 2 S E TS A S D A T A . H I S T O R Y ; 3 W H E R ED A T E = ' 1 2 J U L 8 7 ' D ; I N F O :I N D E XD A T ES E L E C T E DF O RW H E R EC L A U S EO P T I M I Z A T I O N . 4 R U N ; N O T E :T H ED A T AS E TW O R K . S U B S E TH A S2 0O B S E R V A T I O N SA N D1 3V A R I A B L E S . N O T E :T H ED A T AS T A T E M E N TU S E DT H EF O L L O W I N GR E S O U R C E S : 3 C P U T I M E‑ 0 0 : 0 0 : 0 0 '0 OO!OO:OQ~06 E L A P S E DT I M E‑ ， インテ'ックス機能はデータファイルがある順番に並んでいなくても、オプザベーションを並べか えて処理をする。しかし BYグループにインデックスを使用すると、データの内部的な並びによっ てその処理に必要なリソースが増えることもあり、データファイルが BY変数で並べかえられてい れば、インデックスは使用されない。 インデックスが、使用されるかされないかは、 SASシステムの条件によって異なる。 使用されるのは、 WHEREステートメントがインデックスキー変数を参照する時や、 BYステー トメントの変数リストがインデックスキー変数で始まる時などと条件が決まっている。しかし、必 ずしも使用されるとは限らない。例えば、データがシーケンシャルに読む方が効率がよいと SAS システムが判断すれば、インデックスは条件を満たしていても使用されない。 インデックスの作成は、以下のような方法が用意されている。 ‑データファイル作成時に INDEX=データセットオプションを使用してインデックスを作成 .DATASETSプロシジャの使用による既存データファイルへのインデックスの作成と削除 ACCESSウインドウの使用による既存データファイルへのインデックスの作成と削除 (S AS/ACCESSが導入されている場合のみ有効) .SQLプロシジャによる既存データファイルへのインデックスの作成と削除 ・ 以下の例では、データファイル作成時に指定する場合の、 を使用した方法を紹介する。 INDEX=データセットオプション D A T A SASDATA.HISTORY(lNDEX=(思.~!I~.9!(~l;fJ.J.虫江 ~QIgムf..~Is~P.H主主U9!11λ!.~~!9!1ID) *1 *2 *1 *3 *4 ; 制単一インデックス・・・・ 1つの K E Y変数で、 K E Y変数と同じ名前をつける O M I S Sオプション・・・・欠損値のオプザベーションを含まない場合のオプション 判 N 判複合インデックス・・・・ 1つの値を形成するために複数の K E Y変数を連結 データファイルに中にすでに存在する変数名以外の名前をつける 判 U N I Q U Eオプション・・・ .KEY変数の値がユニークな場合のオプション インデックスを作成すると、以下のようなログを表示する。そして、ディスクリプタ部にインデ ックスの情報が登録される。 L O N O T E :8 2 2 6 6R E C O R D SW E R ER E A DF R O MT H EI N F I L ER A W F I L E . N O T E :T H ED A T AS E TS A S D A T A . H I S T O R YH A S8 2 2 6 6O B S E R V A T I O N SA N D1 3V A R I A B L E S . I N F O :C O M P O S I T EI N D E XD T E ̲ F L TD E F I N E D . I N F O :S I N G L EI N D E XF L I G H TD E F I N E D . I N F O :S I N G L EI N D E XD E S TD E F I N E D . ‑291一

CONTENTSプロシジャによる出力の一部 U T P U T 一一一一エンジン，ホスト関連情報一一一一 l 2 S a データセットのページサイズ: 1 データセットのページ数: 6 . 0 J E A データページの先頭: 1 ページごとの最大 O B S数: 1 3 7 先頭ページの O B S数: 1 1 6 インデックスのページサイズ:日1 4 4 j インデックページの数: $ 7 J 設 一一一一一インデックスと属性の昇順リスト一一一一一一一 U N I Q U E N O M I S S 幹 索引 オプション オプション 1 2 D E S T D T E ̲ F L T Y E S V A R 1 V A R 2 D A T E F L I G H T Y E S SASDATA. H 1STORYにおいてはデータファイルの全容量の約 24% (あるいはそれ 以上)がインデックスファイルとなる。インデックスファイルを保存するのに余分なディスクスペ ースが必要で、ある。 メリット デメリット オプザベーション数の少ないサブセット に対してはアクセスが速い インデックス作成時に余分な CPUおよび 1/0 が必要 値はソートされて戻される インデックスファイルの保存に余分なディスクス ペースが必要 インデックスを使用するためにインデックスペー ジとコードをロードするために余分なメモリが必 要 インデックスをメンテナンスするために余分な C P Uおよび 1/0が必要 S E Tステートメントの K E Y =データセットオプション SETステートメントは、既存の SASデータセットを読み込む場合に使用するステートメント である。通常 SASデータセットを読み込む場合、シーケンシャルに読み込んでいるが、 POIN T =オプションを使うと、ランダムに読み込むことが可能である。それに加えリリース 6 . 0 7より S E Tステートメントに KEY=インデックス変数オプションを指定すると KEY変数の値と等しい 値を持つオプザベーションを読み込むことができるようになった。 当然ながら、 KEY=オプションを使用する時は、 SETステートメントを実行する前にインデ ックス変数に値を割り当てておかなければならない。 以下のプログラムは、 SASデータファイルIf'S A S D A T A . D E L A YJlとIf'S A S D A T A . H I S T O R YJlから、 K 292‑

EY=で指定した " D T EF R T "インデックス変数がマッチするオブザベーションを読み込んだ例であ る 。 D A T AD E L R E A S N ; S E TS A S D A T A . D E L A Y ( K E E P = D A T EF L I G H TD E L A Y ) ; S E TS A S D A T A . H I S T O R Y ( K E E PニB O A R D E DN O N R E YT R A N S F E RF R E I G H TM I L E S ) K E Y = D T E ̲ F L T ; U M ( B O A R D E D，N O N R E Y， T R A N S F E R ) ; O N B O A R DニS R U N ; 上記の例は、 MERGEステートメントに IN=データセットオプションを一緒に指定した場合 と同じような処理をしている。しかし、 KEY=オプションによってランダムに読み込むので処理 速度が速く、あらかじめマッチさせたい変数ごとにソートしておく必要がない。 M O D I F Yステートメント DATAステップの MODIFYステートメントを使用すると、追加のデータセットを作成せず に 、 SASデータセットを操作することができる。 園 SASデータセット中の全オプザベーションの更新(シーケンシャルアクセス)。 D A T AI N . P E R S O N A L; M o OIFY..IN~ PERSONAL; S A L A R Y = l . l * S A L A R Y ; R U N ; L O N O T E : データセット I N . P E R S O N Lが更新されました. 1 4 8件のオプザベーションが再書き出しされました.追加された オプザベーションは 0件で O件が削除されました. N O T E :D A T AS T A T E M E N Tは0 . 0 3C P U秒と 4 3 3 3 Kを使用しました. SETステートメントと MODIFYステートメントのデータ更新を比較してみると、 SETス テートメントや次項で説明する UPDATEステートメントを使用すると、更新されたデータは新 たに作成された SASデータセットに書き込まれるが、 MODIFYステートメントの時はもとの SASデータセットに書き込まれる。そのためディスクスペースを有効に利用することができる。 例えば 10件のデータを読み込む 1寺 、 SETステートメントだと 20件分のスペースが必要だが、 MODIFYステートメントは、 10件分で済むのである。 デメリット SETステートメントを利用すると、すべてのオプザベーションをパップァ内へ読み込み、変 更などの処理をするたびに別のディスクスペースを利用し、書き込みを行なっている。 しかし、 MODIFYステートメントは 1オプザベーションを読み込むたびに、パッファに読 変更を加えるともとのディスクに書き込む。その繰り返しを行なっているため、 SETステー トメントを使用するより処理時間が多くかかる。 n﹃ U つd 白 つ

圃トランザクションデータセットと B Yステートメントを使用してオプザベーションを更新 (マッチングアクセス)。 D A T AI N . P E R S O N A L ; MODIFY I N . P E R S O N A LN E W S A L ; BY I D N U M ; R U N ; UPDATEステートメントと MODIFYステートメントの特徴を以下のように比較した。 MODIFY UPDATE トランザクションデータ セットにある欠損値 マスターの値は更新されない マスターの値は更新されない マスターデータセット中の B Y変数値が重捜する場合 エラー: 重複するデータは扱えない B Y変数値に最初にマッチする あるマスターオプザベーシ ョンに複数の処理を行なう すべてをアップデートする すべてをアップデートする データセットがソートされ ていない場合 両方のデータセットは必ずソ 一トしておく必要がある データセットはソートしておく 必要はない ディスクスペース 2コピー分のスペースが必要 1コピー分のスペースが必要 CPUタイム アップデートオプザベーションの位置による オプザベーションが更新される 圃インデックスを使用したオプザベーションの更新(ランダムアクセス) MODIFY SASデータセット名 KEY=インデックス変数名; 事事 件指定したインデックス変数の値に基づいて SASデータセットのオブザベーションにランダ ムアクセスを行なう。 I N . P E R S O N L O B S I D N U M 1 9 1 9 1 4 0 0 1 3 5 0 I N . P E R S O N A L N S A L A R Y 3 7 8 1 3 . 6 3 2 7 4 5 . 9 3 6 1 7 4 . 6 D A T AI N . P E R S O N L ; S E TN E W S A L ; = I D N U M ; M O D I F YI N . P E R S O N L阻 Y S A L A R Y = N S A L R Y ; R U N ; ‑294 O B S I D N U M = = > '19ωndduTFhu 34376.0 35108.0 29769.0 32886.0 38822.0 O B S I D N U M 1inLnd 1 i n L n d d斗 Fb 1 9 1 9 1 6 5 3 1 4 0 0 1 3 5 0 1 4 0 1 SALARY W O R K . N E ¥ ¥ ' S A L 1 9 1 9 1 6 5 3 1 4 0 0 1 3 5 0 1 4 0 1 S A L A R Y 37ßJ~沼 38618.8 3 2 7 4 5 " n i "3~E74::;B 42704.2

園オプザベーションナンパーによるオブザベーションの更新(ランダムアクセス) MODIFY SASデータセット名 POINT=変数名; 字率 特オプザベーションナンバーによってランダムに SASデータセットを読み込む I N . P E R S O N L O B S I D N U M 11nLηdan噌 F h u 1 9 1 9 1 6 5 3 1 4 0 0 1 3 5 0 1 4 0 1 W O R K . N E W S A L S A L A R Y O B S O B S N U M I D N U M N S A L A R Y 1 9 1 9 1 3 5 0 3 7 8 1 3 . 6 3 6 1 7 4 . 6 3 4 3 7 6 . 0 3 5 1 0 8 . 0 2 9 7 6 9 . 0 3 2 8 8 6 . 0 3 8 8 2 2 . 0 4 2 D A T AI N . P E R S O N L ; S E TN E W S A L ; M O D I F YI N . P E R S O N LY O I N I 竺O s S R U M ; S A L A R Y = N S A L R Y ; R U N ; MODIFYステートメントと以下のステートメントを併せて使用することにより、更新処理の 制御を行なうことができる。これらは同ーの DATAステッフに記述できるが、 REMOVE、 R EPLACEと併せて OUTPUTステートメントを使用する時は、インデックスの保護のために、 OUTPUTステートメントは REMOVE、 REPLACEステートメントの後に指定する必要 がある。 これらのステートメントをひとつも指定しなければ暗黙的に REPLACEステートメントが D ATAステップの最後で実行される。 .REPLACEステートメント カレントオプザベーションがマスターデータセットに再書き出しされる ・ OUTPUTステートメント 0 カレントオプザベーションがマスターデータセットの最後に書き出される 0 .REMOVE カレントオプザベーションがマスターデータセットから削除される。 以下は、 SASデータファイルlFI N.PERSONAU を 、 SASデータファイルlFW O R K . N E W I N F OdJの I D N U M " の等しい値を持つ変数を対象に、変数 " T データで更新する例である。インデックス変数 " 'のものはアップデート、， D 'のものは削除、 ' A 'なら追加にする。 Y P E "が， U I N . P E R S O N A L D N U M O B S I 3 4 3 7 6 3 5 1 0 8 2 9 7 6 9 3 2 8 8 6 3 8 8 2 2 O B S T Y P E 'inLnda4Fhu 'inLnda4Fhu 1 9 1 9 1 6 5 3 1 4 0 0 1 3 5 0 1 4 0 1 S A L A R Y W O R K . N E W I N F O : u ; t ; ' : ; A 交 とö1~ i : u 議 議 A ] ， I D N U M N S A L A R Y 1 6 5 3 1 4 4 7 1 4 0 0 1 9 1 9 1 9 9 8 3 8 0 9 0 2 2 1 2 3 3 6 5 0 0 2 3 1 0 0 戸 町U Qd ヮ

D A T AI N . P E R S O N L ; S E TN E W I N F O ; M O D I F YI N . P E R S O N LK E Y = I D N U M ; S A L A R Y = N E W S A L ; I FT Y P E = ' U 'T H E NR E P L A C E ; E L S EI FT Y P E = ' D 'T H E NR E M O V E : E L S EI FT Y P E = ' A 'T H E NO U T P U t ; R U N ; MODIFYステートメント、または SETステートメントに KEY=オプションを指定すると、 ̲ I O R C ̲ " が作成される。この自動変数は DATAステップ中の異常な 1/0をモニター 自動変数 " するものである。それを判別し前項で紹介したステートメントを利用して制御することができる。 VO R K . N E W I N F OJlから、自動変数 " ̲ I O R C ̲ " を使用してト 以下の例では、 SASデータファイル I¥ ランザクションファイルが SASデータファイル I I I N . P E R S O N U にマッチするかどうかを確認し、 トランザクションがマスターオプザベーションにマッチすればマスターを書き換えるようにする。 それ以外は I I I N .PERSONU にデータを追加する。 W O R K . N E W I N F O I N . P E R S O N A L O B S I D N U M S A L A R Y 3 4 3 7 6 3 5 1 0 8 2 9 7 6 9 3 2 8 8 6 3 8 8 2 2 tlA のノ ︒ぺUan噌 噌 ' ー の L n d A EU 1 9 1 9 1 6 5 3 1 4 0 0 1 3 5 0 1 4 0 1 O B S I D N U M N S A L A R Y 1 6 5 3 1 4 4 7 1 9 1 9 1 9 9 8 3 8 0 9 0 2 2 1 2 3 3 6 5 0 0 2 3 1 0 0 D A T AI N . P E R S O N L ; S E TN E W I N F O ; M O D I F YI N . P E R S O N LK E Y = I D N U M ; S A L A R Y = N S A L A R Y ; I F~10RC:~O T H E NR E P L A C E ; E L S EO U T P U T ; R U N ; デメリット SETステートメントや UPDATEステートメントは変数を追加できるが、 MODIFY ステートメントは追加できない。 D A T Aステップビュー SASシステムで使用される SASデータセットは、 2種類に分類される。 1つはデータの履歴情報を含むディスクリプタ部とデータ値を持つデータ部で構成されている S A Sデータファイル、 2つめは論理 SASデータセットを作成するための情報を持っているだけで、 データ値を含まない SASデータビューである。いずれもライブラリの中に保存されるものでメン ノTータイプで識別できる。 SASデータファイルは" DATA" であり、 SASデータビューは "V 1EW" である。 nHd 円 L pb

SASデータビューはデータを作成するための情報だけを持ちデータ値を持たないので、 SAS データファイルと同じ容量は必要ない。リードオンリーであたかも SASデータファイルのように 扱うことができる。 SASデータビューは PROC ACCESS， PROC SQL，そして DATAステップの 機能を使用して作成する。 これまで外部ファイルの生データの場合は、プロシジャによる処理を行なう時に SASデータフ ァイルを作成する必要があった。 これからは DATAステップビューの使用により、 SASデータファイルにコピーせずに、ダイ レクトに外部ファイルを処理することができる。 SASのソースコードから DATAステッフビューを作成すると、コンパイルをして生成された 中間コードは SASライブラリ中に保存される。 WORKライブラリ • D A T AN E W/ V I E W = N E W ; I N F I L E. . . ; I N P U T. . . ; R U N ; → コンパイル → 1 ・ I N:EW 作成した V 1E Wを DATAステップあるいは PROCステップで参照する時、コンパイラーは 中間コードを実行可能コードに変換する。そして生成されたコードは DATAあるいは PROCス テップ中で実行されるのである。 WORKライブラリ . P R O CP R I N T DAT R U N ; • N: E : W 実行← ↓ ←￨外部ファイル に斗 以下の例では、ファイル参照名 I J R A W D E FJlで参照されるファイルを読み込んで、 SASデータビ ュー I J I N . C U R R E N T J J を作成する。 D A T AI N . C U R R E N T /別 E l f とI N ;' CUR . R E N T ; I N F I L ER A W R E F ; I N P U T@ 2 0 TRANDATE M M D D Y Y 8 .@ ; I FT R A N D A T E = ' 2 0 J A N 9 2 ' D ; I N P U T@ 1I N Y O I C E$ C H A R 4 .S U P P L I E R$ C H A R 1 5 .@ 2 8I T E M N O$ C H A R 4 . A M O U N TC O M M A 8 .C L E A R K$ C H A R 6 .L O C A T I O N4 2 .S T A T E$ 2 . B I L L C O D E$ 3 .P R I O R I T Y$ 1 .Q U A N T I T YC O M M A 6 .P A Y F L A G$ 1 . ; I FB I L L C O D E = ' 1 2 0 'T H E ND U E = T R A N D A T E + 4 5 ; E L S ED U E = T R A N D A T E + 3 0 ; F O R M A T TRANDATE D U ED A T E 7 . ; R U N ; 一 ‑297

L O G N O T E :D A T AS T E PV I E WS A V E DO NF I L EI N . C U R R E N T . N O T E :T H EO R I G I N A LS O U R C ES T A T E M E N T SC A N N O TB ER E T R I E V E DF R O M AS T O R E DD A T A S T E PV I E WN O RW I L L AS T O R E DD A T AS T E PV I E WR U NU N D E R AD I F F E R E N T R E L E A S EO FT H ES A SS Y S T E MO RU N D E R AD I F F E R E N TO P E R A T I N GS Y S T E M . P L E A S EB ES U R ET OS A V ET H ES O U R C ES T A T E M E N T SF O RT H I SD A T AS T E PV I E W . データはビューを作成する時ではなく、ビューを使用する時に読み込まれる。 DATAステップビューはビューへの書き込みができないことを除けば、 SASデータファイ ルのように使用できる。 SASデータビューは、データを持たず、必要な時に読み込みを行なう ので、無駄な SASファイルを作らずに、常に最新のデータを使用することができる。 前例で作成した SASデータビューを PROCステップを利用し、実行可能なコードに変換し てファイルの内容をプリントする。 P R O CP R I N TD A T A = I N . C U R R E N TN O O B S ; T I T L E" T O D A Y ' SA C C O U N T SP A Y A B L ET R A N S A C T I O N S " : R U N : 閉じデータが 1つのプログラム中で何度も使用される場合は、ビューを作成するよりもデータフ ァイルを作成して参照する方が効率がよい。しかし、ビューは使用した時にその都度データを読み 込むので、最新のデータに対して処理することができる。 ビューは、保存されている中間コードそのものを変更することはできないので、内容をよく変更 する(データ加工など)ファイルに対しては、ビューの作成は避けた方がよい。 デメリット 同じデータを PROCステップや DATAステップで読み込む場合、その都度データを読み 込む分、 SASデータファイルを読み込むより処理時聞がかかる。 ビューそのものを変更できないため、ビューを作成するプログラムを保存しておく必要があ る 。 S T O R E DP R O G R A M機 能 STORED PROGRAMは、あらかじめ DATAステップのプログラムをコンノ Tイルして 保存しておく実行形式のプログラムである。 STORED PROGRAM機能を利用すれば、多数のステートメントを含むきわめて大規模 な、そして繰り返しの多い DATAステッププログラムの処理速度を削減することができる。 この機能によって、実行のたびにソースステートメントのコンパイルに要する時間が短縮できる。 PROCステップで使用するプロシジャはすでにコンパイル済みのモジュールの呼び出しとなっ ているので、 STORED PROGRAM機能は DATAステッププログラムだけで使用する。 STORED PROGRAMは 2つのステップで処理する必要がある。 ステップ 1 ソースプログラム作成、テスト、デバッグが完了したら、コンパイルしたソースコー ドを、指定した SASファイルに保存する。ただしソースプログラムは保存されず、 STORED PROGRAMからソースプログラムを復元することもできないので、 ソースプログラムは外部ファイルに保存する必要がある。 また、 OPTIONS，TITLEステートメントのようなグローパルステートメン トはコンパイルされないので注意が必要でユある。 2 9 8 一

一 > 一 一 一一一 sy‑ ‑ノ一 一 一‑プ一 一 J・‑ 一ン一 一コ一 > ソースコード 一 一 DATAステップ STORED PROGRAM ステップ 2 コンパイルした STORED PROGRAMを実行する。この DATAステップは 独立したプログラムとして、また他の DATAステップや PROCステップと組合せ た大きな SASプログラムの一部として実行できる。 REDIRECTステートメン ト (STORED PROGRAMのみ使用)を使えば、異なる入出力 SASデータ セットを指定できる。 STORED PROGRAM 一一一>にふじ(一 一 一 > 実行形式 SASプログラム 以下の例では、ファイル参照名 R A W R E F で参照されるファイルを読み込んで、データ加工した後 SASデータセットに格納する DATAステップステートメントを STORED PROGRAM として保存している。 外部ファイルから読み込む場合、ファイル参照名を用いれば入出力を切り替えることもできる。 D A T AP A Y M E N T /PGM 竺I N . . P A Y P G M ; I N F I L ER A W R E F ; I N P U T@ 1I D N U M$ 4 .@ 6S A L A R YC O M M A 7 .@ 1 4N A M E$ 2 0 . 3 5D E P T$ 6 .@ 4 2S E X$ 1 . ; B O N U S = S A L A R Y * 2 . 5 ; R U N ; 。 L O N . P A Y P G Mに保存しました. N O T E :D A T AS T E Pプログラムをファイル I N O T E :T H EO R I G I N A LS O U R C ES T A T E M E N T SC A N N O TB ER E T R I E V E DF R O M AS T O R E DD A T A S T E PP R O G R A MN O RW I L L AS T O R E DD A T AS T E PP R O G R A MR U NU N D E RA D I F F E R E N TR E L E A S EO FT H ES A SS Y S T E MO RU N D E R AD I F F E R E N TO P E R A T I N G S Y S T E M . P L E A S EB ES U R ET OS A V ET H ES O U R C ES T A T E M E N T SF O RT H I SS T O R E DP R O G R A M . N O T E :D A T AS T A T E M E N Tは0 . 0 2C P U秒と 5 8 9 5 Kを使用しました. 保存した STORED PROGRAMを実行する。その時、 STORED PROGRAMが 保存されているライブラリと、 STORED PROGRAMの中で使用されるファイルをそれぞ れ定義した後、実行形式の SASプログラムに変換する。 L I B N A M EI N' J E D . V 5 V 7 . S A S D A T A 'D I S P = S H R ; F I L E N A M ER A W R E F' J E D . V 5 V 7 . R A W D A T A ( M K T ) ' ; ♀i 恥P l Y P O M ; D A T A pdM R U N ; L O N . P A Y P G Mから N O T E :D A T Aステップのプログラムはファイル I 読み込まれました. N O T E : 入力ファイル R O W R E F二 D S N A M EニJ E D . V 5 V 7 . R A W D A T A ( M K T )， U N I T = 3 3 8 0， V O L U M E = S A S 8 3 9， D I S P二 S H R， B L K S I Z E = 6 4 0 0， ‑299一

L R E C L = 8 0 . R E C F M = F B N O T E : 9R E C O R D SW E R ER E A DF R O MT H EI N F I L ER A W R E F . O R K . P A Y M E N Tは9オプザベーション. 6 変数です. N O T E : データセット W N O T E :T H ED A T AS T A T E M E N Tは0 . 0 4C P U秒と 4 1 2 0 Kを使用しました. 以下のプログラムは、 STORED PROGRAMとREDIRECTステートメントをとも に利用して、前例とは異なる入力データファイルから、 STORED PROGRAMで指定した 出力 SASデータファイルを変更し、他の SASデータファイルヘ格納させる例である。 ファイル参照名は、 STORED PROGRAMで指示したファイル参照名を指定する。 REDIRECTステートメントの OUTPUTオプションにより出力先を、 SASデータファイ ルIi'PA Y M E N TdJからIi'PA Y M E N T 2dJに変更させている。 F I L E N A M ER A W R E F' J E D . V 5 V 7 . R A W D A T A C S A L E S ) ' ; D A T AP G M = I N . P A Y P G M ; REOIRECTO U TP UT ' P . A Y M E N T = : P A Y M E N T 2 ; R U N ; L O N . P A Y P G Mから N O T E :D A T AS T E Pプログラムはファイル I 読み込まれました. N O T E : 3R E C O R D SW E R ER E A DF R O MT H EI N F I L ER A W R E F . O R K . P A Y M E N Tは3 オプザベーション， 6 変数です. N O T E : データセット W デメリット STORED PROGRAMそのものを変更できないため、 STORED PROGRA Mを作成するプログラムを保存しておく必要がある。 FILENAMEステートメントなどのグローパルステートメントは、コンパイルされない ので、 VIEWに入れることはできない。 お わ り に 本内容は、新機能を中心に述べたが、以前からあった機能も見逃しではならない。 例えば、 MODIFYステートメントのオプションとして紹介していた、 POINT=オプショ ンは、 SETステートメントのオプションとして以前のパージョン 5でも充分に使用できる。 数値変数は、標準で 8バイトとられるが、データの長さがそれより少ないのであれば、 LENG T Hステートメントにより、任意に小さく持つことができる。これもディスクの有効活用のひとつ である。 また、 1つの DATAステップ中に、何度も同じステートメント群を使用する場合、 LINKス テートメントを使って分割記述させたほうがプログラムのコーディングが簡単になり、プログラム を理解しやすく、デノ Tッグ等を行なう上でも結果的には効率がよい。サブセットをする場合にも記 述する順番によって、効率がかなり違ってくることも忘れないでほしい。 SAS利用者の、ユーザの事情を念頭に入れず一方的に紹介したものだが、それらを刺用するこ とによって少しでもお役に立てれば幸いである。 本文は、 【E n h a n c e m e n t st ot h eS A SS y s t e m ( R e l e a s e 5 . 1 8t o6 . 0 7 ) : C o u r s eN o t e s】をもとに作 成した。ファンクションの詳細は ~SAS T e c h n i c a lR e p o r tP ‑ 2 2 2 :C h a n g e sa n dE n h a n c e m e n t st o B a s eS A SS o f w a r eR e l e a s e6 . 0 7dJを参照してほしい。 ‑300 一

日本 SASユーザー会 (SUGI‑J) UNIX上での S A Sと D T P連携 O商速地利己 茨城県健康科学センタ一 保健情報部 TheSASs y s t e ma n dD胃 u n d e r耐 UNIX T o s h i m iS a i r e n c h i I b 紅a k i ‑ k e nK e n k o uK a g a k uC e n t e r 9 9 3 ‑ 2 ，K a s 油 紅a ‑ c h o uA z a ‑ F u d o u y a m ， a Mit o ‑ c i t y，I b a r 百k i， J a p a n 要旨 非定型業務におけるデータの集計・解析等に、 SASは非常に強力なツールである。さらに、その結果 をテキストファイルや P o s t s c r i p t ‑ l ファイ J レ等に格納できる。 2 o s t S c r i p tデータ等を取り込める機 また、 UN 1X.上で動作する DTPソフト等は、テキストデータや P 能を備えているものが多い。この二つの機能を組み合わせるとデータの集計処理から、レポートの作成ま でを一台の UNIXコンピュータ上で簡単に行なうことができるようになる。 キーワード: UNIX DTP TABULATE 1 はじめに 茨城県健康科学センターは、茨城県における健康づくり事 業の中核施設として、平成 3年にオープンした。事業内容と しては、保健情報・調査研究・教育研修の 3部門に別れ、そ れぞれ、健康に関する情報の収集と集計・疫学的研究・教育 や啓発活動などを主な事業として行っている。 そのなかでも、保健情報と調査研究の部門では、さまざま な情報を、適切に集計・解析しなければならないため、定型 的な集計だけでは間に合わない。そのような状況の中で、 S ASは非常に強力なツールとして使用されている。 SASと DTPの連携もその一つである。 ここでは、その例として、データの集計からレポート作成 までの方法を、居住者サンプルデータを使って紹介する。 2 概要 図 Iに、これから説明する操作の概要を示す。データが用 意されたら、プログラミングをする。 SASのエディタを使 用しでもよいし、他のエディタを使ってもよい。あまり慣れ A S / A S S I S T を使用しでもよい。ここでは、 ていなければ、 S v i を使用している。 プログラミングが終了したら(当然、デバッグをした 後)、出力結果をファイルに落とす。その後、エディタを ‑301‑ 図1 レポート作成の概要

使って体裁を整えてもよい。
あとは、結果を見ながら DTPソフトを使用してレポートの本文を作り、最後に結果ファイルを取り
SunDrawを使用している。
込めばよい。ここでは、 SunWrite，

3 環境
参考までに、コンピュータ環境を紹介する。

CPU
メモリ

富士通

5‑4/2
128MB (仮想メモリを含む)

ディスク

300MB+1GB

05

SunOS.3

ウインドウ

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DTP
4 レポート作成の例

4
. 1 データの用意
図 2に、今回のレポート用に用意した居住者サンプ J
レデータの一部を示す。全体で、 17， 600
レコードを用意した。項目として、市町村コード・年齢・性別・人数になっている。

4
. 2 プログラミング
図 3は、図 2のデータを処理するプログラムを作成している様子である。どのようなエディタを
iを使用した。
使って作成しでもよいが、ここでは v
プログラムの先頭には、市町村を日本語表示するための FORMATプロシジャ、その後に ATIRlB
ステートメントを付けた DATA ステップ、表にするための TABULATE プロシジャと続いている。
DATA ステップでは、高齢者か非高齢者かのフラグを設定している。このプログラムファイ J
レを、

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1

図 3 プログラミング

図 2 居住者サンプルデータ
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ヮ
ηJ

dummy 凋 sというファイル名を付けて保存しておくことにする。 4. 3 結果ファイルの作成 図 4に 、 DMS (ディスプレイマネージメント・システム)を使用して処理を行った様子を示す。 u τ'PUTウインドウのファイ Jレコマンドにより UNIXのテキストファイ Jレに格納しでも ここから、 o よい。ここでは、コマンドラインから次のようにタイプすることにする。 sasdummy こうすることによって、 dummy. ls t というファイ J レに結果が格納される。 もし、この出力に何らかの不服があるのなら、手持ちのエディタを使用して修正することもでき 、 dummy. ls t ファイルの内容を示す。表 2に、それをエディタを使って修正したものを示 る。表 lに す 。 図 4 DMSを使用した処理結果 ls t ファイ J レ 表 2 修正後の dummy. レの内容 表 l dummy.lst ファイ J 男女別年令区分別居住者数 l 高齢者 ￨ 男 ￨ ￨計 女 l非 高 齢 者 l 9 ワ0 . 3 2 2 1 9 3 0 . 9 7 9 1 日 11 . 9 0 1 . 3 0 男女別年令区分別居住者数 計 1 0 1 .侃 4 11 . 0 7 1 . 4 0 6 1 1 5 0 . 9 3 4 11 . 0 8 1 . 9 1 3 1 2 5 2 . 0 1 8 12 . 1 5 3 . 3 1 9 1 3 0 3 一 性別 高齢者 非高齢者 女 男 9 7 0 . 3 2 2 9 3 0 . 9 7 9 1 0 1 . 0 8 4 1 . 0 7 1 . 4 0 6 1 5 0 . 9 3 4 1 . 0 8 1 . 9 1 3 計 1 . 9 0 1 . 3 0 1 2 5 2 . 0 1 8 2 . 1 5 3 . 3 1 9 計

4 . 4 コメントの作成と結果ファイルの合成 このように作成した結果を見ながら、 DTPソフトを使用して本文を作成する。その後、適当な場 所に結果ファイルを読み込めば、レポートの完成となる。図 5に、編集作業の様子を示す。 図 5 編集作業 5 おわりに このような方法を用いることによって、データの集計や解析からレポート作成までを簡単に行うこと ができる。このレポートもこの方法で作成している。そのため糊とはさみを使用した切り張りは、一切 行っていない。 Sc r i p t ファイルに格納し ここでは表の取り込みだけを紹介しているが、 SAS/GRAPH の出力を Post て、レポート内に取り込むことも可能である。 コンピュータの環境が似ている方は、ぜひ一度試してみてはどうだろう。 . 1 Pos t Sc r i p t は AdobeS y s t e m s 社の登録商標です。 勺 UNIXオペレーティングシステムは AT&τ社が開発しライセンスしています 0 ・ 3SunOS は 米 国 SunMi c r o s y s t e m s 社の商標です。 .40 戸 nWindows は 米 国 SunMi c r o s y s t e m s 社の商標です。 .5 S u n W r i t e ， Sun D r a w， SunP血1 t は 米 国S unMi c r o s y s t e m s 社の商標です。 A守 口 U 司d

日本 5A5ユーザー会 (5U G卜 J ) 健康管理情報を得るための標準システムの開発 0青 野 裕 士 大分医科大学 公衆衛生医学 Approach f o rt h es t a n d a r ds y s t e mo f taking t h e information o fH e a l t h Services a n d Promotion AONO Hiroshi Department o f Public Health a n d Hygiene， Oita Medical University Hasama‑machi， Oita 8 7 9 ‑ 5 5， Oita， J a p a n 要旨 職域および地域の対象者の健康管理をすすめる上で、健診対象者の登録、それに伴う未受 診者、有所見者の把握、健診案内通知、健診結果の記録蓄積および通知、各種統計図表の 作成は一連の煩雑な業務である。今日各種のコンビューターの導入で一つ一つの業務は軽減 されているものの、一連の作業は未だ効率がよくない。そこで健康保持増進に取り組む上 で の 一 連 の 標 準 管 理 シ ス テ ム を SASパ ッ ケ ー ジ を 用 い て 作 成 し 、 未 熟 練 者 で も 応 用 で き 、 対象者に迅速かっ高度のサービスのできるネットワーク健診システムを開発して紹介する。 キーワード: 健康診断対象者把握 健康保持増進 一次および二次予防 P C版 S A S システム BASE S A Sソ フ ト ウ ェ ア SAS/FSPソ フ ト ウ ェ ア SAS/GRAPHソ フ ト ウ ェ ア SAS/STATソ フ ト ウ ェ ア ‑305‑

【はじめに】 保健の分野では、今日早期発見、早期治療の二次予防から一歩踏み出して、 生活習慣の改善を中心とする一次予防が求められている。このためには、迅速で正確な対 象者の把握、また適格かっ迅速な健診受診者への結果の通知と保健指導が必須である。さ らに保健行政が適切に運用できる各種報告書が適宜公表される必要がある。しかしながら、 職域および地域における健康診断対象者の登録、それに伴う未受診者、有所見者の把握、 健診案内通知、健診結果の記録蓄積および通知、各種統計図表の作成は一連の煩雑な業務 である。今日各種のコンビューターの導入で一つ一つの業務は軽減されているものの、一連 の作業は未だ効率よく運営されていない。そこで健康保持増進 i こ取り組む上での一連の標 準管理システムを S A Sパッケージを用いて作成し、未熟練者でも応用でき、対象者に迅 速かっ高度のサービスのできるネットワーク健診システムを紹介する。 0 0 0人から 5 0 0 0人の場合が多く、 【対象と方法】 主として、職域や地域の対象者の単位は 1 また N E Cの P Cでの M S ‑ D O Sシステム導入よりも、より早い時期にオフィスコンビ ューターの LAN形式による健診データの把握がなされた.しかし各種のデータベースで作成 されたものでも、 S A Sデータセットへ変換後、使用するようにしている。具体的には、 ‑ 2 ‑ 3 あらかじめ、固定デスクの中に P C版 S A Sシステム、 d B A S EllIシステム、 Lotus 1 システム、忍者システムを保持し、 d B A S EllIのデータは DBFのプロシジャーで、また ‑ 2 ‑ 3のデータは DIFのプロシジャーで SASデータセットへ変換して使用する.そ Lotus 1 の際、データベース上での各変数名、サンフ。ル数は確認することにしている。また、ほと んどのアプリケーションがサポートしているカンマ区切り形式のデータは、わずか数行の DATAステッププログラムでデータ変換をおこなうことになり 1 )、忍者のデータはこの方法 で S A Sデータセットへ変換している。 I B M形式あるいは前述の LAN形式のデータは IDOLWORD [ (株)ディアイエス]で M S ‑ D O S上で読める様にしてから、 S A Sデータ セットへ変換している。 さらに詳細なデータチェックを行うことになるが、その際 FSEDITプロシジャーで修正を 行い、 FSPRINTプロシジャーで欠損値や不合理な数値のチェックを行う事となる.ただし画 面上で見にくいとか全体の状況が知りたい時は、 PRINTプロシジャーで印刷してチェックを イ丁つ。 有所見者の把握の方法は先ず厚生省、各都道府県、各市町村の衛生行政資料をもとに、 それぞれの基準値を調べ把握した。今日までに使用したものは、循環器疾患基礎調査資料、 各都道府県の保健医療計画報告書と衛生年報、保健所年報などであった。 また厚生省、労働省、文部省の委託研究報告書をもとに成人病発症の危険因子の至適基 準値の把握をおこなった。 こうして特定の集団の健診成績の基本データができあがるが、解析は集団のばらつきを 明かにするか、または個人ごとに経年の差異とするか、その優先順位を決めなければなら ない。 1ヶ月単位でその順位を決めるために、 Calendarプロシジャーを使用する。 特定の集団の健診成績を集団レベルで比較する場合、性別、年齢の影響をまず優先して 考慮する必要がある。年齢は本人の任意記載のままにファイルされることが多く、そのた め誤っている場合が多い。生年月日も収集した S A Sデータ l こして、 INFILE、 INPUTを用い たDATAステッププログラム上で、 FORMATプロシジャー使用による生年月日を特定化して、 特定の年月日で各対象者の年齢を正確に得る。集団の成績は、ある基準値より以下か、以 上かを表に、あるいは図で示すとわかりやすいことが多く、 FREQプロシジャーと SAS/GRAP Hを用いて行った 2)0 SAS/GRAPHでは垂直棒グラフ、水平棒グラフ、折れ線グラフ、ブロッ クチャートで示すことが多かった。これらの成績を報告書とする場合、一旦 OUTPUTエディ ターで呼びだして、テキスト形式にして、一太郎で編集した。個人ごとに成績を示す場合 はFSEDITプ ロ シ ジ ャ ー を 用 い て 個 人 コ ー ド (8バイト)、名前を特定して、特定の変数に ついての経年変化を数値で示す表を OUTPUTし、指導医のもとで、ハードコピーを本人にし めし、細かな健康相談を行った。その際個人のプライパシーにふれることになり、個人コ ードと名前は限られたスタッフのみわかるようにして操作は個人コードのみで行われた。 【結果】 これら一連の操作は試行錯誤の中で、 S A Sの操作手引き書をくりかえして得ら れた。従って操作の為の基本のプログラムをフロッピーディスクに保存して、必要に応じ ‑306‑

てP ROGRAMエディターにのせて、 SASデータセットにそって一部 PROGRAMを修正して操作 した。作業は日程表の表示で SA Sデータをいかに効率よく処理するか(表 1)決め、次 に、コンピューター操作上のデータ変換、 SASプログラムと一太郎の配置(表 2)をも とに、 M S ‑ D O S形式で SA Sデータセット変換(表 3)を行った。年齢の算出と標準 化(表 4)が最終の解析で問題となり、やや煩雑だが、最初からこの操作をすすめた。離 散量を取り扱う SA Sの分散分析(表 5)は処理が早かった。報告は図や表 l こした(表 6) 。 【考察】 職域や地域の対象者の健康管理をすすめる上で、健診対象者の登録、それに伴 う未受診者、有所見者の把握、健診結果報告または記録蓄積、各種統計図表の作成 i こP C 版 SA Sシステムの各プロシジャーを用いることで、対象者に迅速なサービスのできるネ ットワーク健診システムの開発をすすめている。 SASシステムは公表された PROGRAMのライブラリーの使用可能であり、修正と蓄積をくりかえしながらすぐれた健診シ ステムを構築できるものと思われる.S AS/GRAPHを使用することはかなりの慣れが必要であ るが 3 )、視覚に訴えて明確な結果とするには避けて通れない手法である。単に PLOTプロシ ジャーだけでは縦軸、横軸の意味づけが不十分で、一般の健診対象者の理解はえがたい 4 )。 幸い S AS/GRAPHは公表された PROGRAMのライブラリーの使用可能であり、修正しながらすぐ れた図を得ることが可能となっている。 A Sシステム R e le a s e6 . 0 7 を使用しており、ソフトウェア、ハードウェアの両面 現在、 S でW I N D O W s版 Release 6.08 の動作のできる環境となってはいないが、 SASシステムは分散分 析にすぐれており 5 )• 6 )、集団レベルで、費用効果の解析に有益であると考えている。今後 主成分分析 7)などを使用して、健診項目の見直しを行うことが有用と思われ、さらに高度 な健診システムの構築で導入されよう。 【まとめ】 1)月間スケジュールを決めて、 SA Sの使用時聞を計画する。 2)対象者の把握と SA Sデータセット化とチェックをして、欠損値をなくす。 3)集団レベルの比較においては欠かせない属性である性別、年齢が正確かのチェックを する。 4)各種行政資料の把握を行って至適基準値を把握し、分散分析する。 5)以上の操作を SASで行って、健康診断受診者への結果通知と健康教育・相談を迅速 i こ行う。 上記の 5つの対応によって、健診システムを効率的にすすめることが可能であり、 S A Sシ ステムのもとに、適宜に各職場、地域 l こ応じて形式を修正することで、汎用できょう。 参考文献 1) SA S I n s t it u t eI n c . (1 9 9 2) " SA S Strategic A p p li c a ti o n Software General Information Guide " 2)九州大学大型計算機センタ一広報教育委員会編 (1982) S A S / G R A P Hの使 用について、 広報 1 5 : 3 6 7 ‑ 3 9 7 . 3)高橋行雄、大橋靖雄、芳賀敏郎 (1989)SASによる実験データの解析。 東京大学出版会。 4)市川伸一、大橋靖雄 (1987) SASによるデータ解析入門、 東京大学出版会。 5)奥野忠一、久米 均、芳賀敏郎、吉津 正 (1981) 多変量解析法、改訂版、日 科技連出版社。 6) 森 敏 昭 、 吉 田 寿 夫 (1990) 心理学のためのデータ解析テクニカルブック 北大路書房。 7) SAS I nstitute I n c . (1992) SAS/STAT ユーザーズガイド、 Release 6 . 0 3 Edition(日本語版). ‑307

日程表の表示とそのプログラム 表1 Thursday Wednesday Tuesday Monday ーーーー ーーー+ーーーーーーーーーーーーーーー+ーーーーーーーーーーーーーーー+ーーーーー ー Friday +ーーーーー ーーーーー 1 +==新 O 協 ; : : ; ; : : ; ; ; ; + 一一 ーーーーーーーーーー+ーー ーーーーーーーーーーーー+ーー【ーーーーーーーーーーーー+一一一 +=======;;;::研究班会議==========+ +=== =============日本疫学会‑‑‑‑‑‑ー==========+: ーーーー ー ーーーーーーーー+ーー一一一一一一一一一 プログラム : 12 + ーーーーーー : ー ，‑‑‑‑‑+ーーーー 13 : +大 O 労 Oセンター=+ ーーーーー+ 14 ーーーーーー一一 8 7 6 5 4 ーーーー一一一+ : ーーー一一一 ーーー 15 ー・骨成人の白骨骨骨骨 data hol; infile cards missover; input 曲ohdat巴 date7. @10 h巴vent $ 10‑23 list; cards; 15JAN93 成 人 の 日 run; uり ム ヮ tよ q tょ tょ ノ 々 UV 会議 学試会 O 協疫入班協労 新日大研新大 O 本 学 究O O data; infil巴 cards missov巴r; ; ; ; : : ; : ; : : = + input 曲2 date dat巴8. 曲11 巴V巴nt $ 11ー 24 duration; 折 O 協 ーー一一一一一一ー+ーーー一一一一一ーーーー一一一 list; 2 1 : 22 cards; 1JAN93 4JAN93 16JAP93 6JAN93 14JAN93 8JAN93 run; proc sort;by date; proc cal巴 ndar; ; id dat巴 dur duration; run; ーーー 28 titl巴 1 大 分 医 科 大 学 公 衆 衛 生 医 学 1993年 1月 日 程 表 ， . titl巴2 ' ( 国 民 休 暇 日 ， 週 末 あ り ) '; proc cal巴 ndar holidata=hol weekdays; id date; dur duration; holidays hdate; holinam巴 h巴V巴nt; run; 一3 0 8 一 ーーーーー+ ーーーー一一一一ーーーー 29

表2 システム管理におけるコンビュ←ター操作上の データ変換、 SASプ ロ グ ラ ム と 一 太 郎 の 配 置 (MS‑DOS形式) ￥ !一一 LOTUS i 一一 DBASEI I I :‑‑‑IDOL :‑‑‑NINJA l ←一一 DATA i 一一一 CHANGE :‑‑‑MIFES :‑‑‑SAS : :‑‑‑SASWORK : :‑‑‑CALENDAR : :‑‑‑AGECAL : :‑‑‑CHART i l ‑一一 FREQ i +一一 CORR :‑‑‑JSW +一一一 FD 固定デスクの中には P C版 SA Sシステム、 dBASEIIIシステム Lotus 1‑2‑3システム 忍者システム を保持し dBASEIIIのデータは DBFの プ ロ シ ジ ャ ー Lotus 1‑2‑3のデータは DIFの プ ロ シ ジ ャ ー により SASデ ー タ セ ッ ト へ 変 換 が で き る カンマ区切り形式のデータは D M Fを 使 っ た わ ず か 数 行 の DATAステッププログラム データ変換をおこなう。 データの変換を行うまえに、それぞれの形式でデータが変数、サンプルの形で記入されて い る の か の チ ェ ッ ク が 必 要 で あ り 、 そ の た め SAS以 外 の ソ フ ト を コ ン ビ ュ ー タ ー に 導 入 する。さらに編集やデータの整理のため、 F Dや MIFESのソフトを利用する。 表3 忍 者 デ ー タ の 例 と SASデ ー タ セ ッ ト 変 換 プ ロ グ ラ ム Zま デ ー タ 編 集 文 書 カ ー ド 登 録 [1] LEAD.CRD [1ト 一 一 一 一 項 目 名 検索他印刷 100f 牛 一一一ー+一一一長一一一 1一一一長一一一 2一一一一長 1 : 事業所名 :9 : 41 3: 性 別 :1 4: 血 中 鉛 : 2.7 5: δ ア ミ ノ レ プ リ ン 酸 : 1.2 6: 環 境 濃 度 : 0.0023 春、者でーたを覇集用ソフト MJFESで見た形式を示す。 E:￥NINJA ￥LEAD￥L E A D . C R O " "9"，"41"，"lH，"2.7"，"1.2"，"0.0023" 2: 年 齢 "9"，"49"，"1"，"3.0"，"1.2"，"0.0023" "34"・"25"，"0"，"5.7"，"5.6"， tt アログラム 、 OPTIONS LS=85PS=65NODATE; "， ￥LEAD￥LEAD.CRD' DLM=' ， DATA DATE;INFILE'H:￥NINJA MISSOVER; / 長 読 み 込 む cS V 形 式 フ ァ イ ル の 指 定 長 / INPUT FACTORY AGE GENDER BPB UALA ENVCONC; RUN: PROC PRINT;RUN; ‑309ー 一

表4 年齢の算出と標準化とそのプログラム 誕生日を書き出す SEX 3 4 5 6 7 8 9 10 ー よ 1ょ 1よ 1よ ー よ り 血 ワ 山 ー よ り 血 ワ 山 1 2 AGE BIRTHDAY AGEYEARS ・Q u q血 qUハb q 血 司IquQU QU4 寸snO ハ b 司I 司I 司I 司I ハ b ハ b 司I OBS ‑18973 ‑13085 ‑14960 ‑12382 ‑16215 ‑17298 ‑16093 ‑18128 12652 ‑18665 84.4 68.3 73.4 66.3 76.8 79.8 76.5 82.1 67.1 83.5 OPTIONS LS=85 PS=65 NODATE; TITLE . 現 在 の 年 月 日 の 設 定 .; /骨現時点、の年齢算出のプログラム骨/ DATA DAYS;INPUT BIRTHDAY YYMMDD10.; CARDS; 19920604 o 句 句 句 QUQUQuquqυquqυQU 白υQU 白υquqυ 白υQU 白υ 白υquqυ 白υ 白υquqυ 口υ 白υ白υQdquodQuquqυ 白υ白υ白υququqυ 白υ 1よ可よ可よ可よ 1よ 唱 よ 可 よ 唱 よ 1よ 1よ 可 よ 可 ム ー よ 寸 よ 1よ 1ょ1よ 1よ 唱 よ 唱 よ 寸 よ 唱 よ 可 ム 寸 よ ー ム ー ム ー ム 可 よ 寸 よ 寸 よ 司 よ 寸 よ 寸 よ 1よ1ム司よ 1ょ 1ムーム 156602052427411745233070305857158710572 ηLnutよnU1よ 勺 ム 胃 よ 唱 ム ー よ ηLqム勺ム唱ム勺ム nU1よ唱ム nunuqム 勺 ム 胃 よ nuqムnuηLqム勺ム寸よ勺ムつ白 1ムヮ nuqムqununU 寸よ l31288255143201205386029103094232444418 nunununununU 咽よ nunU inununU 咽よ nunU1よ nunununU1よ nununU 咽よ nU inunU 可ムハU inunununU 寸よ nU 849652505880189033822588980458542532451 021211112041430232221023121439133022152 RUN; PROC PRINT;RUN; / 暑 こ の 擬 作 で OUTPUTに ① の 数 字 数 字 が 表 示 さ れ る 。 暑 / TITLE . 誕 生 日 を 書 き 出 す ; DATA DAYS;INFILE CARDS MISSOVER;INPUT SEX AGE 自12 BIRTHDAY YYMMDD8.; CARDS; 1 79 1 64 1 69 1 62 1 73 2 76 2 72 誕生日から正確に年齢を算出するプログラムであるが、 1 77 B S 1で年齢 7 9歳とした者でも、生年月日をデータ 2 63 2 79 9 9 2年 6月 4 日現在で、実は 84歳と出て にしておけば、 1 2 40 くる。高齢者で自分の年齢を正確に覚えていない場合、 2 78 1 47 市町村の戸籍 l こ基づいて誕生日を利用した方が正確である。 1 49 2 79 1 68 1 54 2 66 1 60 1 66 1 77 1 84 1 61 1 51 1 70 1 60 2 79 2 44 2 54 2 91 1 74 1 55 2 57 2 85 1 67 1 68 2 76 1 35 2 68 DATA DATE;SET DAYS; PUT sIRTI lDAY DATE7.; /骨ここに 1960年 l月 l日 か ら 現 時 点 の 時 間 と し て 暑 / TODAY=1l844; AGE1=TODAY‑BIRTHDAY; / 骨 ① で 得 た 数 字 を い れ る 。 暑 / AGEYEARS=AGE1/365.25; PROC PRINT ROUND;VAR SEX AGE sIRTHDAY AGEYEARS; FORMAT AGEYEARS 4.1; RUN; 3 1 0一

表5 四分表を省略した S A S による分散分析の例とプログラム Cochran‑Mantel‑Haenszel Statistics (Based on Table Scores) Statistic Alternative Hypoth巴sis DF Valu巴 Prob 1 2 3 Nonz巴 ro Correlation Row M巴an Scores Differ Gen巴ral Association 1 1 1 2.359 2.359 2.359 0.125 0.125 0.125 CONTROLLING FOR AGE Estimat巴s of th巴 Common R巴lative Risk (Row1/Row2) 95% M巴thod Valu巴 Confid巴nc巴 Bounds Typ巴 of Study 一一ーー一一一一一ー一一一ーー』一一一ーー一一一一ー一一一ーー一一一ー一一一ー一一ーーー一一ーー一一一ー一一ーー一一ー‑ Case‑Control (Odds Ratio) Mantel‑Ha巴nsz巴1 Logit 0.459 0.458 0.170 0.162 1.240 1.298 Cohort (Coll Risk) Mantel‑Ha巴nszel Logit 0.866 0.874 0.721 0.718 1.040 1.064 Cohort (Co12 Risk) Mantel‑Haenszel Logit 1.847 1.755 0.844 0.781 4.039 3.942 Th巴 confid巴nc巴 bounds for th巴 M‑H 巴stimates are t巴st‑bas巴d. Breslow‑Day Test for Homog巴n巴ity of th巴 Odds Ratios Chi‑Square = DF = 1.484 2 Prob = 0.476 Total Sampl巴 Siz巴 = 148 中A PU +レ w 相川 DU U h 十し m c O n ・ 1 r MH ︐ ︐ / sp Nn E ワL. ワL ワ 心 よ Tよ Tよ A凡相川 伸︑ ω γ .︐KEE nu A;AA DAakk nu 門口十し普普 NEaAA R・ 1GHH = p μ ﹃臼 FUπ 臼 6SGrRR = 3 0 1 9 0 2 4 5 7 1 0 7 0 4 2 3 A e 普・ 巴e 5 巴 111133d; pgyrtgg aBowaa ︐ Ru. 8;;1111222211112222Tqtss =︑dtsRe︑ne 巴 shudorE11 1 ム ・ b γ﹂c p r s f ・ 0 ・ 巴aa na2222222211111111 sa‑‑cccwtt Ntoo oarr 咽よ ηLqdAせ マ ム ηLqdA斗 マ ム ηLqdAせ市ム ηLqdAせ ・'nyny γム AU T p 分散分析はまず離散量を明かにして M ‑ N分表をもとに求めるが、上記の例ではその内 宗を S A Sプログラムに n 0 p r in tをいれて分表を表示させず、さらに h(cmhTaIl‑Mantel‑Haemelの手・法)でまとめである。さらにこの S A S デ ー タ セ トに共分散分析プログラムを導入して高度の解析が可能となる。 ; m y ‑311‑

表6 グラフ作成例とそのプログラム 圭垂 E豆 ブ ロ ッ ク 図 学年性別 NG t ， ilDPQltn GLU8 l 2 Z Z Z l GF 圃 ・ ・ SK C二 二 コ SW ~ lE プログラム TITLE H=2 F=NONE C=WHITE ' 垂 直 ブ ロ ッ ク 図 ' TITLE2 H=2 F=NONE C=WHITE ' 学 年 性 別 ' ; PATTERNl V=Rl C=GREEN; PATTERN2 V=S C=RED; PATTERN3 V=E C=WHITE; PATTERN4 V=L2 C=GOLDEN; PROC GCHART;BLOCK NG/MIDPOINTS= 1 TO 4 BY 1 TYPE=PCT GROUP=GENDER GI00 SUBGROUP=CLUB COUTLINE=WHITE;RUN; 上図は学年、性別に所属するクラブの分布を示しているが、このプログラムを応用して、 各地域別、年齢別の高血圧者の割合を示すことができる。 S A S / G R A P Hソフトウェ アにあるライブラリーを利用して、棒グラフ、折れ線グラフ、立体図なども図形化でき、 広く応用できる。個人ファイルをもとに血圧値の経年変化を折れ線グラフで表すこともで き、健康相談などに有効であると思われる。 3 1 2

日本 5A5ユ ー ザ ー 会 ( 5UGト J ) ア ン バ ラ ン ス な 一 一 女 王f 上己章受宇去テターータの S .A S C . 二 よ る 君 事 有 斤 0 芳賀敏郎 鈴木ことぱ 東京理科大学工学部経営工学科 A na l y s i so fu n b a l a n c ep a i r ‑ t e s td a t ab yS A S T o s h i r oH A G A .K o t o b aS U Z U K I S c i e n c eU n i v e r s i t yo fT o k y o K ag u r a z a k a .S h i n j u k u ‑ k u .T o k y o 要旨 官能検査で広く用いられる一対比較法のデータの解析法として一般に知られ ている方法は，すべての比較対について同数個の観測値が得られている場合にのみ利用可 能である.現実には，観測個数にアンバランスが生じる.そのようなときでも使えるアル O G I S T I C .R E G，G L Mを使って解析する手噸を簡単な例で解 ゴリズムを提案し. SASの L 説する.また，対象の良さについて事前情報が得られる場合には，差の明らかな対につい ての比較を省略することによって，実験の効率を高めることができることを紹介する. 一対比較法 キーワード: ~ (1) ， 7 ラ ッ ドl rヴリーの方法 " . I x "7ェの方法 凶G I S T I C R E G G L M f亨 量 党 1 一対比較法 3つ以上の対象の良さを比較評価したいときに，一つ一つを絶対評価することが出来な いときがある. たとえば，食品の旨きのように，人間の五感や好みによって評価する場 合には点数をつけることは極めて困難である.このような場合には .2つずつ対にしてど ちらが良いかを沢山の人に評価してもらう方法が用いられる.このような方法を「一対比 較法」と呼ぶ. 5つの対象について比較した結果の例を表示1.1に示す.行の対象が列の対象より良 いとされた度数が示されている.例えば. A が A より良いとされた度数は 1 4 .A が A 1 2 1 2 より悪いとされた度数は 6 である. 単にどちらが良いかだけを評価するだけでなく，その違いを対象 iが対象 jに比べて， ‑ 2 悪い 。 ‑1 どちらかというと悪い 差がない 1 どちらかというと良い 2 良い 勺 qtu a

のように，半定量的に評価できるときの解析方法がシェフヱの方法である. シェッフェの モデルでは比較する順序によって評価が変化すること(順序効果) を配慮してデータを取 り，解析することができる.表示1.2にデータの例を示す. +‑3 (明らかに良いと悪 い)を加えて 7段階で評価する場合もある. 表示 1.1 一対比較法のデータ 表示1. 2 シェッフェのデータ ‑4EA 一 一 L aqoO ・ RU i 句 a q 7 iAυ 句 ハ υAυ 噌 ooaqno i nonL i 句 円 ハ u 一円L n L A υ A υ n υ ハ 噌 ‑ 一 ‑ υAυAυ iAυAυ 句 ‑AUVAUVAUVAUVAUVAUV 先後 円ノ﹄ ーよ一円 LAυAυ qL 一向υ A υ A υ A υ A υ A υ ーよ一 a q o o q O R U Q u a q 401512 O一 (2) 一 nudnonL noaqFDFhd 己 6 8 1 4 qL qLaaτQ01iqLRU 先後 ブラッドレー・テリーの方法 対象 iの良さを πi としたとき，対象 iと対象 jを比較したとき，対象 iが良いとされ る確率 πijが (1• 1) πij ‑πi /(πi+πj) で表わされるものと仮定する.観測された割合 P i jを p.. = l J (1.2 ) r・ ・ " l JIn ‑ ‑l J とする. '‑'‑に‑. ni j と ri j は，対象 iと対象 jの比較回数と対象 iが良いとされた回 数である.なお， πi は比率のみが意味を持つ量であるから，次の条件を加えて一意に決 める. Zπi‑ 1 (1.3) ブラッドレーとテリーは p ..から最尤法によって π l J. ̲ ‑ ‑ . ‑ ̲. ̲. 1を推定する方法を提案した. ~-_.~ ・ k てる しす 対定 に仮 J W B U V )を シェッフエの方法 ︐ . ‑プ 1 1モ A の (次 対 し (3) (k=1 .2.....nij) 番目の人のつけた評点を Y i j k で表わ y・ ・ L ‑ :J :+( α ・ 一α ・ )+β .. ・ ・ L K =δ ‑l . ‑1 ‑J ' ， ‑l J+ε ‑l J K (1.4) ここに， αi は対象 iの平均的な良きであって，その差だけが意味を持つ量であるから， 。 次の条件を加えて一意に決める. Eαi‑ (1. 5) βij は，良さが 1次元の尺度の上に並ばないために生じる効果(組合せ効果) である. A1は A2より 1点良い .A2は A3 より 1点 良 い と す る と . A1は A3 より 2点良く なるはずであるが，実際には1.5しか良くならないと評価されたとき，その食違いが組 合せ効果である. 314

δij はAiをAJ より先に評価すると有利である効果(順序効果)である.
4
) のモデルを仮定して，観測値 Y i
j
k から， α，β ， δを推定し，
シエツフエは式(1.
その統計的有意性を判断するための分散分析の手順を示した.

(3)

アンバランスな一対比較法データ

ブラッドレー・テリーの方法とシェッフェの方法の具体的解法は参考文献 1に述べられ，
そのアルゴリズムと BASICプログラムは参考文献 2に詳しく説明されている.

j がすべて等しい場
しかし，そこに述べられているのは，各対についての観測個数 ni
合だけであって，その条件が満たされない場合の取扱いは説明されていない.同数で計画
したが，実際に得られた観測値の数が一致しないということはしばしば起こる.
また. S4で述べるように，対象の良さについて事前に情報がある場合には，明らかに
差のあることが予想される対については比較を省略して，その労力を良さが接近した対の
比較に回した方が，推定の精度が向上する.このような計画で得られたデータはアンバラ
ンスであって，従来の方法では解析できない.

S2. S3でアンバランスなデータを SASで解析する手順を紹介する.
~

2

フーでラッドレー‑‑ .
.
:
:
:
rリ ー‑ 0コヌヲま去

(1)ブラッドレー・テリーモデルとロジスティックモデル
対象の iと対象の jの良さの比の対数を式(1.
1
) から求め，変形すると

l
o
g(πi/πj) = log(πi)一 l
o
g(π) =αi‑αj

(
2
.1)

が得られる.これから，対象 1の良さを αi で表わすこともできる.この式は更に

= l
o
g
(
π・
:
1π
)
o
g
{
π
，
1(
1一 π
::
)}
J
"
"
̲γ
Jl
' = l
̲
‑
"
̲，
l
J
"
，‑
"
̲l
J
-~

(2.2)

となり，最後の式はロジツト変換に外ならない.これから，観測された割合 PIJ のロジツ
トを目的変数とする回帰分析(ロジスティック回帰分析)を適用すると，良さ αi を推定
できることが分る.回帰モデルは次のように書ける.
Z ij=log
(Pij/Pji)=αiー αj+ei
j

(2.3)

αi は差のみが意味を持つ量であるから，次の条件を加えて推定される.

(2.4)

Eiαj = 0

式 (2.3) に基づいて αi の推定値 aiが得られたならば， πi の推定値 Pj は

(
2
.5)

p i= e
x
p(ai
) I Li
e
x
p(ai
)

として得られる.

(2) データ行列の生成
表示1.1から. A1が A2 より良いとされた度数は 1
4
. A1が A2 より悪いとされた
度数は 6 となる.これから，

z12 = log(P12/p2
1
) = log(r12/r2
1
)= l
o
g(
14
/
6
) = α 1ー α2+ε12
315‑

という式が導かれる.これを. Z12 ‑α1・1+α2・(ー1)+α3・0+α4・0+α5・0+ε12 一 . 1. 0 が説明変数 x(5変数)となる.この回帰モデル と書きなおす .αi の後の 1 には定数項が含まれていない.ロジスティック回帰分析 (PROC LOGISTIC) のモデルの記述方法には 2つある. 方法 1: m o d e l RIN=X 1 ‑ X 5 : Ai とAj の対について. 1つのオブザーベーション. 方法 2: o d e lY=X 1 ‑ X 5 :w e i g h tR : 皿 Ai とAj の対について. y=o と y=1 の 2つのオブザーベーション. ここでは，方法 2を採用する. 対象 1と2の比較に対して，次の 2つのオブザーベーションを生成する. x1 X2 x3 X4 X5 1 ‑1 o 0 0 1 ‑1 o 0 0 y r 1 0 1 4 6 iと j (i<j) の比較の場合. xi に 1. xjに ‑1を代入し.他の xには Oが代入さ と Ajを比較して. y =1 には A1 ・が良いと判定された回数が. y=O れる.また . A・ には Ai が悪いと判定された回数が rとなる. 表示1.1のデータ(参考文献 2) から，解析用データ行列を生成する SASプログラ ムを示す. SASプログラムの中で. SASによって決められている単語は小文字で.利 用者が任意に決められる単語(変数名)は大文字で区別する.また，プログラム中でアン ダーライの引かれた 5は，比較対象の数であって，実験に合わせて修正する. d a t aB R A D : :a r r a yX { 5 } : N=5 d r o p 1JKN : 由 1=1t oN :d oJヒ 1t oN : d oK=1t oN :X { K } =0 :e n d : i n p u tR帥 2 i f 1く Jt h e n d o : Y=1 :X { I } =1 :X { J } =‑ 1 :e n d : e l s e d o : Y=0 :X { J } =1 :X { I } =‑ 1 :e n d : i fR^= " . "t h e no u t p u t : e n d : e n d : c a r d s : .1 41 61 51 5 6 .1 11 41 8 4 9 • 1 41 2 566 .6 5 2 81 4 p r o cp r I n td a t a=B R A D :r u n : 一3 1 6一

'のマークは比較されない組合せを示し，欠測値が存在する場合も，"."とすれば解析

吋1ム 吋

句

1ム

ooa性

ー
ム
ー invnunu‑‑nuAVAVAV
句tA

4 nLFHURURunhuFhd

句

‑‑‑‑‑‑

y+A

a
吉町三

‑
n

IT41

る
るめ
す求
算を

を合
iの

P ・
l

'
り p
かと

︐

A. A

‑冒

aa

コ‑︐

。

と 1 にする

P
I =P{D/
S
P
; ai と p iの合計を

﹄
つ
ハV 1
ム
ハ Vハvnu‑‑ i1L iti
vtititi‑‑nunuハvti

ー
ム
ハ
‑
‑‑‑
tiAVAU‑‑AVAVAU‑‑AV

︑

l
o
g
i
s
t
i
c の出力 B
R仙 OUT を入力とする
I;n
︐
.
nRu‑
‑Ju
urtTir
rpart︑

B
R
A
D
O
U
T の内容を確認する

︐

••
且

且

ianrnk
中
u
rSA
ド
nup‑‑'n
a
nHunu︑ー'=nHM
Aun︑.︑J・nHi
nk‑︐yinrnk
︑u ・ ' n k u
円
︑︐Jr
L
nu
︽ F
RU
VANU
一
‑‑rt︑.︐rt‑‑'ff=
VAnu‑︐D・︑t︐.︐VA
a・︐NxINSa
一&し
L
rL
&し.︐.︐VJYEA‑‑
凸v
︽
aAn 中i a n r o f f V A G ‑ ‑ a
AunEHurnrみし1i++しT4.d
Annup・yieOVA‑︑目︑.︐
+しnrnuaVA‑‑=ed‑‑VAみし+u
nuhHuhaH・'Hunu
‑‑Anp 民 : 7 1ハv ‑ ‑ ︑ I = = = p ・
l
rRBRu‑‑tr
D‑RUD‑‑‑TArt︑VA・'TATiu‑'D‑
0.AUAn0.AU
みし=enr
ぐ
caeevAononc
otsNksdedeo
F muF
p.dp

をアンダーラインで示す.

ム
ー
ハVハVハV11ハvnunu‑‑nvハV

z
げ
n‑‑

句

l
A l
A l
A l
A l
AUVAHVAHV l
A
U
v
句A
句
句
句A
句

解析

R
A
D
O
U
T に出力する
解析結果 (ai
)を B

n
o
i
n
t
: 定数項を含まない
p
r
o
cl
o
g
i
s
t
i
co
u
t
e
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t =B
R
A
D
O
U
T
o
r
d
e
r =d
a
t
a
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m
o
d
e
l Y=X
I
‑
X
5
/n
o
i
n
t
;
w
e
i
g
h
tR
:
r
u
n
o

ハVハV11ハVハvnu‑‑nuハVハV
nL 司U 4 Fhuno7・OOQUAυ
I
A l
A E
A l
A E
A l
A l
A l
A l
nノ﹄
司
句
句
句
句A
句
唱
句
唱

ム
ー

VA1A1A1A1AAHV1A1A1AOvhυ
a性 ooa性 向U
﹄
U
J n k a性 nORUFHURU i
司
4
4ノ
14141A1A1A1A i
噌

>

VAH‑一

出
の 50001000100

ム
ハ VハV i
TUハvtiハVハVハV 1
句 1L

nka性 AυAυ i
ハ
υ ハ
υ i
司 Aυ
唱 AυAυAυ
nkuHEA‑‑

曲

免

免
u

n
u
し
+
‑
Y
A

唱

E
A
p V
A
・
n
v

(3)
rS1234567890
nvnkU

c
o

l
A
句

‑
‑dし+U2V1Z0H0‑o‑t‑i‑t i l ‑ ‑ n u ‑ ‑

このプログラムで生成された解析用データ行列の内容を次に示す.

︒
<

できる.

SASにはロジスティック回帰分析のためのプロシジャーとして. l
o
g
i
s
t
i
c
.c
a
t
m
o
d
.
p
r
o
b
i
t がある. ここでは. l
o
g
i
s
t
i
c を使って説明する.

プログラムは極めて簡単である.

以下出力を示す. この解析のためには不必要な部分は省略し，説明で引用している部分

t
ヴ

qJ

<proc l o g i s t i cの出力> ∞ T h eL I S T I CP r o c e d u r e D a t aS et :W O R K . B R曲 R e s p o n s eV a r i a b l e :Y R e s p o n s eL e v e l s :2 N u m b e ro fO b s e r v a t i o n s :2 0 W e i g h tV a r i a b l e :R S u mo fW e i g h t s :2 0 0 L i n kF u n c t i o n :L o g i t 反応変数 反応レベル 観測数 重みの変数 重みの合計 R e s p o n s eP r o f i l e (省略) S i m p l eS t a t i s t i c sf o rE x p l a n a t o r yV a r i a b l e s (省略) ss e s s i n gM o d e lF i t C r i t e r i af o rA C r i t e r i o n A I C S C 一2L O GL S c o r e W i t h o u t C o v a r i a t e s 2 7 7 . 2 5 9 2 7 7 . 2 5 9 2 7 7 . 2 5 9 W i t h C o v a r i a t e s 2 4 7 . 3 4 1 2 51 .3 2 4 2 3 9 . 3 4 1 C h i ‑ S q u a r ef o rC o v a r i a t e s 3 7 . 9 1 8w i t h4D F( p = O . O O O l ) 3 5 . 6 8 0w i t h4D F( p = O . O O O l ) A n a l y s i so fM a x i m u皿 L i k e l i h o o dE s t i m a t e s P a r a m e t e r V a r i a b l e E s t i m a t e 1 .4 0 8 0 X 1 0 . 8 8 3 5 ロ X 3 0 . 4 4 2 9 ‑ 0 . 2 8 1 6 X 4 牢 O X 5 S t a n d a r d W a l d C h i ‑ S q u a r e E r r o r 0 . 3 2 7 6 1 8 . 4 7 0 8 8 . 2 3 7 2 0 . 3 0 7 8 0 . 3 0 0 5 2 . 1 7 2 7 0 . 3 0 7 8 0 . 8 3 7 4 S t a n d a r d i z e d P r> C h i ‑ S q u a r e E s t i m a t e 0 . 0 0 0 1 1 . 2 3 3 8 6 8 0 . 0 0 4 1 0 . 9 4 8 2 0 4 0 . 1 4 0 5 0 . 5 0 1 0 4 5 0 . 3 6 0 1 一0 . 3 0 2 2 7 3 N O百: V a r i a b l e sw h o s ep a r a皿e t e re s t i m a t e s回 r k e dw i t h .牢. a r er e g a r d e da s r e d u n d a n t . A s s o c i a t i o no fP r e d i c t e dP r o b a b i l i t i e sa n dO b s e r v e dR e s p o n s e s (省略) <procp r i n td a t a=B R曲 O U Tの出力> O B S L I N K T V P E N A 阻 X 1 ロ X 3 X 4 X 5 . 8 8 3 4 9 0 . 4 4 2 8 9 ‑ 0 . 2 8 1 6 4 0 1 L Q G I T P A R M S 回 TlMAπ1.40804 0 318‑

<p r o cp ri n td a t a =B R A D P A R Aの 出 力 > O B S K A K 1 1 0 . 9 1 7 4 8 2 2 0 . 3 9 2 9 3 3 ー0 . 0 4 7 6 6 3 . 7 7 2 2 0 4 4 ー0 5 ‑ 0 . 4 9 0 5 6 5 P K 0 . 4 1 6 3 3 0 . 2 4 6 3 9 0 . 1 5 8 5 9 0 . 0 7 6 8 5 0 . 1 0 1 8 4 5つの対象聞に統計的有意差があるかは， Criteriaf o rA ss e s s i n gM o d e lF i t の中 2L O GLの行の値を使って χ2検定で判定される .χ2値は 3 7 . 9 8 1でその p 値が の ， ‑ 0 . 0 0 0 1 である.この値は 0 . 0 1 より小さいので， α=1%で有意である. αi の推定値 aiは ， p a r a m e t e re s t i m a t e の欄に求められる.しかし，この値は平均 値が Oになるように基準化されていない.次の dataステップで基準化するために，推 R A D O U Tに出力する.その内容が上に示されている. 定値を B dataステップによって， aiを基準化された推定値が計算され，また， αi からプ ラッドレー・テリーのパラメータ πi の推定値 p iを求め，合計が 1になるように基準化 した値と共に B R A D P A R Aに出力される. B R A D P A R Aの P R I N T出力の A Iと P I の欄に，基 準化された aiと Pi の推定値が表示されている. r o cc a t m o d を使う.次 ブラッドレー・テリーのモデルの適合度を検定するためには p にそのプログラムと出力を示す.適合度検定の χ2値(自由度 6 )は 9 . 1 5， P値は 1 6 . 5 % であって，モデルを否定できない. p r凹 c a t m o dd a t a =B R A D o d i r e c tX 1 ‑)(5o 阻o d e lY=X 1 ‑ X 5 /n o i n t ; w ei g n tRo r u n o <catmod の 出 力 > C A 澗O DP R O 回D U R E R e s p o n s e :Y V e i g n tV a r i a b l e :R D a t aS e t :B R A D F r e q u e n c yM i s s i n g :0 R e s p o n s eL e v e l s( R ) = 2 P o p u l a t i o n s ( S ) = 1 0 T o t a lF r e q u e n c y( N ) = 2 0 0 O b s e r v a t i o n s ( O b s )= 2 0 P O P U L A T I O NP R O F I L E S (省略) 邸 内N S EP R O F I L E S R (省略) ∞ L Y S I S M A X I M U M ‑ L I K E L I H D釧 A ‑319‑ (省略)

∞ M A X I M U M ‑ L I K E L I H D凶 札 Y S I S‑ OF ‑ V A R I凶 C ET 他L E D F C h i ‑ S Q u a r e S o u r c e P r o b ーーーーーーーーーーーーー一一ーーーーーー一一ーーーー一ーーーーー一一ーーーーーー一ーーーーー一ーー X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 ∞ L I K E L I H DR A T I O 1 1 1 1 牢 O 1 8 . 4 7 8 . 2 4 2 . 1 7 0 . 8 4 0 . 0 0 0 0 0 . 0 0 4 1 0 . 1 4 0 5 0 . 3 6 0 1 6 9 . 1 5 0 . 1 6 5 3 釧 札Y S I S01"臥X I削 M ‑ L I阻 L I H O O DE S T I M A T 邸 ~ :3 (省略) シェッフエの元日去 シェッフェのモデル (1) 表示 シェッフエは，順序効果のある場合のモデルを提案 3. 1 観測値 2 一1 し，その解法を示した.ここでは，順序効果のない場 一 合(芳賀の変形と呼ばれる)について，表示 3.1の 。 1 2 0 6 2 A1，A2 6 1 データ(参考文献 2) を用いて説明する. 2 A1'A3 1 2 1 200 順序効果のないモデルは ・ lJし k =α l一 αj+βij+εijk 。 (3.1) 書き表わされる.ここで .αi は Aiの平均的な良さ (主効果)，βij は Ai とAj を比較したときの良さの 。。 。 。。 。。 9 4 1 A1，A4 1 3 5 1 A2，A3 5 1 3 2 A2・ A4 9 1 2 1 0 2 A3，A4 1 差が， αi‑αj では表きれない部分(組合せ効果)で ある.通常の解析法で求めた推定値と分散分析表を表示 3.2と表示 3.3に示す. 表示 3. 2 推定値 表示 nI4mom‑ aiI J 1 要因 bi j 2 3 3. 3 分散分析表 平方和 自由度分散 F比 4 処理効果 2 4 6 . 7 0 8 6 主効果 2 31 .6 4 6 37 7 . 2 1 51 日. 0 3 2 脚 ‑ 0. 3 4 4I0 . 1 7 7 一一 ‑ 0 . 3 4 40 . 1 6 7 組合効果 1 5 . 0 6 3 3 5 . 0 2 1 1 0 . 1 4 6 5 3 1 誤差 6 8 . 2 9 21 3 8 0. 49 5 0 . 2 2 91 0 . 1 8 8 0 . 3 4 4 一一‑0. 0. 1 6 7 0 . 5 3 1 一一 全体 3 1 5 . 0 0 01 4 4 1 . 1 1 5r O . 3 6 5‑ (2) 解析用データ行列の生成 表示 3.1の形式のデータを入力し，各比較対について，比較回数 ( W T )，平均値 ( A V E ) と誤差平方和 ( S E ) を求める.誤差平方和の累積値 ( S S E ) も計算しておく. 3 2 0一

内

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0
131
21
0
141
9 4
23 51
3
24 91
3
341
21
0

出力されたファイルの内容は，解析で組合せ効果の推定値を加えたあとで，印刷する.

(3) 解析
解析は回帰分析を使う.

p
r
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cr
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: 残差を出力する

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5
1

Root郎 E D e pM e a n C . V . 2.24072 ー1.27083 R ‑ s q u a r e A d jR ‑ s q 0.9389 0 . 8 7 7 9 一1 7 6 . 3 1叩 8 Parameter E stimates Parameter Estimate ー1.000000 ー0.343750 0.229167 1 .114583 V a r i a b l e D F 1 X 1 1 x 2 1 X 3 1 X 4 RESTRICT ‑ 1 S t a n d a r d E r r o r 0.19805368 0 . 1 9 8 0 5 3 6 8 0 . 1 9 8 0 5 3 6 8 0.19805368 0 . 0 0 0 0 0 0 0 0 。 Tf o rH O : P a r a m e t e r= O ‑ 5 . 0 4 9 一1 . 7 3 6 1 .157 5.628 P r o b>I T I 0 . 0 1 5 0 0 . 1 8 1 0 0 . 3 3 1 0 0 . 0 1 1 1 <proc print data =HAGA の 出 力 > OBS 1 2 3 4 5 6 。。 。 。 。。。 。 。 。。。 SSE x 2 X3 X4 ー 1 1 9 . 3 3 3 3 ー1 29.1667 ー 1 35.6667 1 X 1 1 1 1 ‑ 1 1 WT 24 24 24 49.5000 24 一1 5 8.4583 24 一1 6 8.2917 24 A V E S E BETA ー 0 . 8 3 3 3 3 19.3333 ー 0.17708 ー 1 .41667 9.8333 一0.18750 ー 1 . 7 5 0 0 0 6.5000 0.36458 ー 0.91667 13.8333 ‑0.34375 ー 1 .29167 8.9583 0.16667 ‑ 1 .41667 9.8333 一0.53125 回帰分析の分散分析表で. M o d e l (自由度 3 ) は主効果に対応し. Error (自由度 3 )は 組合せ効果に対応している. UT o t a1 (自由度 6 ) の U は未修正の総平方和(修正項を引 く前の平方和)であって，表示 3.3の処理効果に対応している. d ata ステップで，各対 毎に誤差の平方和とその累積値が計算され. p r i n t の出力の. SE と SSE の欄に表示され SE の欄の最後から誤差の平方和を知ることができる.これらを集めて，分散分 ている. S 析衰を作る.各対毎の誤差の平方和から，特にバラツキの大きい対があれば，その理由を A V E ) の絶対値が Oに近いときバラツキが大きく， 検討する.ただし，一般に，平均評点 ( 平均評点が限界値 (5段階法では土 2) に近いときバラツキが小さくなる傾向がある. モデタル式のパラメータ αの推定値 aは. p r o cr e g の出力の. Parameter Estimates か ら，また， β の推定値 bは. print の出力の B ETA の欄から知ることができる.なお. b には b， ， = ‑‑ blJ Jl の関係がある. ここには，バランスのとれたデータでの解析例を示したが，韓返し回数を考慮して導い た正規方程式を解いているので，アンバランスなデータについても，全く同様の手順で解 a t a ステップの cards で，その行を 析が可能である.全く比較しない対がある場合は. d 除けは良い. 322‑

(4) 1 ) 贋序効果を含む解析 表示1.2のように，評価の1 ) 贋序を変えて評価したとき，順序の効果のモデルに含める. 1 ) 頂序効果として，シェッフエは Yijk ‑δij+(αi一 αj)+βij+εijk (1.4) というモデルを提案している.このモデルによると，順序効果が比較する対によって異な ると考えており，順序効果の自由度が比較した対の数となる.したがって，順序効果が対 によって大差のないとき，検出力が低くなる.順序効果が比較する対によらず一定である とすると Yi j k ‑δ+(αiαj)+βij+εijk (3.2) というモデルが得られる.このモデルによれば，順序効果の自由度は 1で ， δは定数項と して推定することができる.定数項の有意性も検定するために，解析用データに定数 1を 追加する. ~4 三事育引育幸慢を主主ヵ、した室電庫負 レーザープリンタの画像はハード的に線密度を増やすことにより良くなるが，ソフトを 工夫することにより画像の良さを改善する方法を開発した.サンプルは次の 9個ある. 荒い< 従来法 A1 A2 線密度 A3 AS >細かい A7 Ag A6 A8 改良法の効果を定量的に把握したい. A2は A l ' A3・ AS と比べてどの位置にあるかを 改良法 A4 知りたい.全部の対について比較するのは大変であるばかりでなく， A1 とAgのように， 極端に差のある対については，比較をしても情報量が増えないと思われる. この例のように，事前情報がある場合や.比較対象の数が多いときには，予備実験でお よその順位付けをして，明白な差のある対の比較を省略し，比較する組合せを少なくする ことが考えられる. (1) ブラッドレー・テリーの方法 ロジスティック回帰分析では，比率が 0， 1に近い観測値の重みが小さくなる.従って， そのような比較を省略し，その労力を良さが接近した対の比較に回した方が推定精度が向 上することがシミュレーションで確かめられた(参考文献 3) . ‑323‑

シェッフェの方法 (2) 5段階法では評点の範囲が土 2点に限定されているため，良さの差が大きくなっても， 平均評点は土 2点に接近するだけである.したがって，良さと平均評点の聞には直線関係 が成立しない.組合せ効果の中には，この非直線性による成分が含まれる. 上の例では. A とA4 の差を主効果から推定すると，一1.000‑1 .1 1 5= ‑ 2 . 1 1 5 とな 1 . 0を越えることはできず，実際の平均評点はー 1 . 7 5 0である.両者 ると予測されるが. 2 の差が組合せ効果であるが，非直線効果といった方が妥当かもしれない.良さの離れた対 については同様の傾向が見られる. この例が示すように，明らかに差のあることが事前に知られている対については，比較 を省略することにより，実験のコストを下げるだけでなく，見掛けの組合せ効果を減少す ることができる. 参考文献 1. 日科技連官能検査委員会偏， 「新版官能検査ハンドブック J .日科技連出版社 ( 19 7 3 ). 2. 芳賀敏郎・橋本茂司， 「統計解析プログラム講座，第 3巻 実験データの解析 (1) J .日科技連出版社 ( 1 9 8 9 ) . 3. 芳賀敏郎・鈴木ことば， 「アンバランスな一対比較法データの解析 J .日本品質 管理学会，第 4 3回研究発表会要旨 ( 1 9 9 3 ) . 324‑

日本 5A5ユーザー会 (5U G卜 J ) GENMODプロシジャの紹介 。山本精一郎 大橋靖雄 東京大学医学部健康科学・看護学科 I n t r o d u c t i o nt oGENMODprocedure YasuoOhashi S e i i c h i r oYamamoto， Departmento fEpidemiologyandB i o s t a t i s t i c s U n i v e r s i t yo fTokyo 7‑3‑1， Hongo， Bunkyoku， Tokyo， 113， Japan 要旨 R e l e a s e6 . 0 8 (WINDOWS版〉からリリースされる GENMODプロシジャについて紹介 する。 GENMODプロシジャは一般化線型モデルを実行するためのプロシジャで ある。 本報告では GENMODプロシジャの S y n t a xとその適用例を簡単に紹介する。 キーワード: 1 GENMODプロシジャ、一般化線型モデル はじめに GENMODプロシジャは一般化線型モデルをあてはめるために G . J o h n s t o nによって作 ATs o f t w a r eのプロシジャであり、 r e l e a s e6 . 0 9 (実験ノぐージョンで・はr e ‑ 成された SAS/ST 江NSIGHT でも適用可能である。 l e a s e6 . 0 8 ) より利用できる。一般化線型モデルはSAS e l d e ra n dWedderbum(1972)によって定義された。一般化線型モ 一般化線型モテ、jレはN デルは指数型分布族に従う確率変数に対し、非線型を含むリンク関数とパラメータの 線型結合を用いてモデル化を行うものである。一般化線型モデルの枠組みで、いわゆ る線型モデルや分散分析、ロジスティックモデル、プロピットモデル、ポアソン回 帰、対数線型モデルなどを統一的に議論できる。 従来の SAS/STATプロシジャでは一般化線型モデルを統一的に取り扱うことができる プロシジャは存在せず、線型モデルや分散分析は GLMプロシジャで、ロジスティック モデ、ルやプロビットモデル、対数線型モデルは LOGISTICプロシジャや CATMODプロ シジャで、行っていた。ポアソン回帰については LOGISTICプロシジャで近似的に行うし か方法がなかった。これらを一つのプロシジャで実行できることが GENMODプロシ ジャの大きな特徴である。 ‑325

2 . 一般化線型モデル 一般化線型モデルを簡単に説明する。通常の線型回帰モデルは次のように定義され る 。 μ = x ' β μは反応変数yの期待値で・あり、 xは計画行列、 βはパラメー夕、 yは正規分布に従う確 率変数である。これに対し、一般化線型モデルは g ( μ ) = x ' β とモデル化される。 μは線型回帰の場合と同様、反応変数yの期待値で、あり、 xは計画 行列、 βはパラメー夕、 gはリンク関数であり、 yは指数型分布族に従う確率変数であ る。反応変数の分布を正規分布に限るのではなく、指数型分布族の分布へと拡張した こと、期待値の単調かっ微分可能な関数であるリンク関数をモデル化することによっ て娘型モデルを大きく拡張することができたといえる。パラメータの推定には最尤法 あるいは反復的な重み付き最小自乗法が用いられる。モデルの適合度を調べるには、 対数尤度比統計量や残差を用いることによって調べることができる。 3 . GENMODプロシジャ 3 .1 . GENMODプロシジャと一般化線型モデル GENMODプロシジャは上で述べた一般化線型モデルをそのままの手順で適用するこ とができる。手順は 1 . 2 . 3 . 4 . 5 . 6 . 7 . 仮説をたてる 反応変数の分布を指定する リンク関数を指定する モデルをあてはめる パラメータの推定 モデルの適合度を調べる 不用な要因を取り除く を繰り返してやれば良いことになる。 ‑326 一

3 . 2 . Syntax GENMODプロシジャの Syntaxは次の通りである。 PROCGENMOD< o p t i o n s >; 創n mings t a t e m e n t s p r o g r BYv a r i a b l e s; CLASSv a r i a b l e s; 'e f f e c tv a l u e s<… e f f e c tv a l u e s >< / o p t i o n s >; CONTRAST' l a b el e x p r e s s i o n ; DEVIANCEv a r i a b l e= I F 阻 Q田 N CYvari 批 ; F阻 Q FWDLINKv a r i a b l e=e x p r e s s i o n; e x p r e s s i o n; INVLINKv a r i a b l e= ピ OUT= SASd a t as e tn a m e ; MAKE'tabk v a r i a b l e< io p t i o n s >; MODELr e s p o n s e= SCWGTv a r i a b l e; e x p r e s s i o n; VARIANCEv a r i a b l e= 3ふ 詳 細 本報告で・は上の Syntaxのうち主要なもののみを説明する。 Modelstatement ここではモデルの指定と反応変数の分布、リンク関数を指定する。指定できるのは 次の通りである。 Poisson e v n 'A ・ gamma i n v e r s eGaussian Linkf u n c t i o n l o g i t p r o b i t i d e n t i t y ∞mplement訂 Ylog‑log l o g power nu‑MUOLVa b i n o m i a l 一市 一‑K'K‑K‑Em normal ・引 U ‑HH n一 O一 c 一 d n一 e u一 r p a ‑ JLJ eu ‑時一山 t m 叫 一 L‑ K 唱旧ENe 一 u一 a f A 一 ρu‑ D一 D i s t r i b u t i o n 円 ︐b qtu 巧 ‑

さらにゆ( d i s p e r s i o np訂 a m e t e r )の指定やo f f s e tの指定もできる。モデルに含めた項の効 果を含めない場合との対数尤度の差の‑2 倍によって報告する。これは GLMプロシジャ の分散分析表(平方和の分解〉に対応するものであり、それになぞらえて、 TYPE1， TYPE3の解析ができる。他に予測値や i t e r a t i o nh i s t o r yなどの出力の指定もできる。 FREQs t a t e m e n t これによってデータを度数によって入力できる。 CONTRASTs t a t e m e n t ユーザーが見たいコントラストを指定し、その効果を尤度比検定で調べることがで きる。 CLASSs t a t e m e n t 分類変数を指定できるため、 l o g i s t i cプロシジャで、で‑きなかった分類変数の効果も見 ることができる。 MAKEs t a t e m e n t MAKEs t a t e m e n tで ‑ はMODELs t a t e m e n t で指定したほとんどの出力を SASデータセット に落とす指定ができる。 実際の指定の仕方は次の例を通して説明する。 4 . 使用例 4 .1 . Lo g i s t i cR e g r e s s s i o nt oK o c h ' sC l i n i c a lE f f i c a c yData データは Kochら( 1 9 8 8 )のリウマチ性関節炎患者に対する無作為化二重盲検試験のも のである。関心のある薬剤がプラセボに対し効果があるかな~\かを調べたいとする。 効果は症状の改善の有無であり、共変量は性、年齢とする。 r やや改善」と「改善」 をまとめて「改善」とした。改善割合と共変量の関係を見るために、 GENMODプロシ ジャによってロジスティックモデルをあてはめる。 OD ワU η a

・ ‑ ︽ 円 1E 円 ︽U H nJιnJι ︽υ H nJι A Hυ ︽ Hυ ︽ H ︽υ 4El Hυ ︽ 4 U 内 a内 MUFhv 内 4UFhJur 同 戸v JM h ︐ 守 ﹁ F ﹁ F ﹁ F ﹁ AAnrnrnrnrnr HmF 凶u nJ nHU 内 MU 内 MU h 戸 v n u d 円以守︐ aan 守 FhJUFnuFhJU F AAA HmHmFrF ﹁ F ﹁ A 円 且''‑nH円 且nH円 且 n v vnJ‑nJ‑41EnHvnJ‑nHV41EnJ‑ A 畠 Anr 畠 ﹄ ・ H ︽U ︽ u nιnHU411 H ︐ nnuwn 同unMUW anJ‑nHV 内 4 U 内 4U41E a r円 FhdnhU7tFhd 4 内J WFhd︐ FhdnhU u Fhdnhuan守 ︐ J 守 守 umHmF ﹁ HmF ﹁ F ﹁ F ﹁ F ﹁ F ﹁ F ﹁ F ﹁ AAaA 畠 A 畠A a A a A n r n r n r n r 円 ﹁ η L 4 l 内正門 4 4 l ' l n u n u n u n u n u pnuvaaマ 4 ﹄内同 u n J ‑ n J ‑ n H M aaaマ 1 E anJ 守 Fnuan 守︐ 戸 vFhJun4uan 守﹁︐ 同 戸v a n FhJUFnU h 守 守JM h umHmF ﹁ HmFrF ﹁ F ﹁ F ﹁ F ﹁ F ﹁ F ﹁ 円﹁円﹁ n r n r AaAaA 畠 ︽ ︽ ︽ ︽ ︽ ‑329 aA H ︽U AAAAAAppppppp ︽ 少の工夫が必要となる。 実行結果を次に示す。 . . ︐ ︐ ︐ auu= υ Hn''‑nHvnHvn''‑nJ‑nHvnHvnJ‑41EnHun''‑41EnJ 命 wvHm ' a t n ' ' ‑ a aマ 4 同M ・E ・司 tU41E 内 円 内 ︐ ・ 4a'n xur 4uaaマ 1 E守 nr 司U F O a 4 F D F n M F n v F D F n v q u a 4 r M JDFD7 HmFE llnbHmHmF ﹁ HmHmFrFrFrF ﹁ F ﹁ F ﹁ F ﹁ F ﹁ lL A 円﹁円﹁ nr 円 ﹁ nrnrnr FEFEaA 畠 A 畠 A 畠 A 畠 A 畠 ︽U a a H 4 1 1 n H u n H U 4 1 1 nι n ι n ι H ハ U .︐ ‑ ‑ tvHmnv 司u 7 a p o n v n u n v n t n U F O A マ 4 l n u 戸v FhJW h 戸v 内 uan守 F 4 hJUFhvFhv tIn4UFhun4UFhJUFhV h vA FEMNHmHmFrFrF ﹁ HmHmF ﹁ F ﹁ FrFrF ﹁ F ﹁ nbFE 円 ﹁ n u n u n U 内正門 4 4 l n u n u n u n u n u η 4 4 l nnnu Tl=qu unLFDqunUAマ ntnUFDA 守口 u F D 司 nr;ntpoquFDFDFDa4FDqua4FDFDFD 〒 lHmnb HU i ﹃ ・' n u M m M m F ﹁ F ﹁ F ﹁ F ﹁ E' ﹁ E'E'E'MmMmF S 刊 nu V R H 4uan anud 内 4UFhJunud a anud 内 守 a 守 nud h 戸v n 円unJ‑aaマ F 円un''‑F 円JWF 円Jwp n u v︐ 司tuF 円JWF 円JWFnv ﹄F nJ ︐ 守 守 ︐ 守 ﹁ F ﹁ F ﹁ FrF ﹁ FrFrFrHmHmF ﹁ ‑‑MNF A‑A 円 ﹁ nr 円﹁円﹁ n r n r 円 ・ A ・ ﹁ A ・ A ・ H l l﹁N =Ca A ・A ︐ ︐ι HU HU HU HunHU411 Hu ︐ι n nlU411n ι Hu︐ nι n AA TIHmHmF MAAAAAAppppppp M O D E L( 市 I / N j T RS E XA G ES E X叫 G E / D I S T = B I N O M I A L 、 P R O CG E N M O DD A T A = K O C H : C L A S ST RS E X M A K E' O B S T A T S 'O U T = O B S : ぐ‑ L I N K = L 閃 I T T Y P E 1T Y P E 3 O B S T A T S ;ー R U N : ロジスティックモデルをあてはめる場合には、反応変数をいわゆる " e v e n t s / 仕i a l smodel s y n t a x "で、指定しなければならないため、データが度数で入力されていない場合には多

TheGENMODProcedure M o d e l I n f o r m a t i o n Descri p ti on V aI u e Data Set Distribution Link Function Dependent Variable Dependent Variable Observations Used Number Of Events Number Of Trials WORK.KOCH BINOMIAL LOGIT 1 M N 8 4 4 2 .0 0 0 0 8 4 .0 0 0 0 The GENMODProcedure Class L e v e l Information Levels Values Class T R 2 AP 2 FM S E X 部に上記のような情報が報告される。 Header TheGENMODProcedur巴 Criteria F o r AssessingGoodnessOf F i t DF C ri t eri on J W ︽U J W ︽ud n u J W ︽U 717t7t7t Deviance Scaled Deviance Pearson Chi‑Square Scaled Pearson X2 Log Li keI i hood Value Value/DF 8 8 . 6 4 0 0 8 8 .6 4 0 0 8 8 . 9 3 2 2 8 8 . 9 3 2 2 4 4 .3 2 0 0 1 . 1 2 2 0 1 .1 2 2 0 1 .1 2 5 7 1 . 1 2 5 7 TheGENMODProcedure AnalysisOf Parameter Estimates DF Estimate StdE r r ChiSquare P r > C hi 4E14EE ︽HU4El ︽HU4E14El Parameter 1 . 8 0 4 1 ‑ 1 .7 9 7 0 O .0 0 0 0 2 .7 5 0 7 O .0 0 0 0 0 . 0 0 2 1 O .0 7 9 4 1 . 8 6 0 0 0 . 5 6 0 0 O .0 0 0 0 2 . 3 4 8 7 . o0000 0 . 0 3 3 1 O .0 4 3 1 . o9408 0.3321 . 0 0 1 3 1 0 . 2 9 9 0 0 M m AM 円 円 ﹁ F ﹁ INTERCEPT TR TR SEX SEX AGE F AGEヰSEX . 2 4 1 5 1 .3 7 1 5 0 . 9 4 9 3 O .0 0 4 0 0 o0654 3 . 3 9 3 6. The GENMOD Procedure Analysis O f Parameter Estimates Parameter Estimate StdE r r ‑ nHU ︽Hu nHU ︽Hu nHU ︽HU ︽ HU ︽HU VA ‑‑‑ nHV411J円u aU F 守﹄ ‑‑ 白 しV nH A u nυnυlE Rd p a 白 いW ﹁ 白 しV +ι VE m ・ ﹁ Mmw ﹄ φAT﹃1 ﹄ VA E 自 n aEa M ﹁F ﹄ 畠aH2u nun‑unv AA ︑ 向 lν au c nb ρ u ﹂ H Tl 附T E : DF 330‑ O .0 0 0 0 O .0 0 0 0 ChiSquare P r >C hi

以上d e f a u l tの出力で・ある。次に TYP E 1 ， TYP E 3 ， OBSTATSoption~ こよる出力を示す。 T heGE 酬∞ P r o c ed Jr e 日S t a t i s t i c sF o rT y p e1ん凶 y s i s S ou r c e m 立X A G E A G E *箆X D F C hi S Q J a r eP r >C hi 1 0 . 9 6 1 5 0∞ 0 9 7 0 7 . 2 6 5 7. O∞ . 61 5 8 7. O0 1 3 1 3 . 4 2 2 8. O0 6 4 3 T heGE 酬∞ P r o c ed Jr e 日S t a ti s ti c sF o rT y p e3ん 百I y s i s S ou r c e 1 R 箆X A G E A G E * 鉦X h i S Q J a r eP D F C r > C hi . 0 0 0 6 1 . 19 0 0 00 . 2 4 1 2 . 13 7 3 40 . 0 7 8 8 3 . 0 9 0 10 3 . 4 2 2 80 . 0 6 4 3 C 1 Js er v a t i∞S t a t i s t i c s 1 M N P r e d X be t a S t d H e s s W g t L o w e r L P 問「 R e s r a w R e s c h i R e s d e v u. 川 1 nUTi‑‑nununu‑‑ln川 IT‑‑lnHUT‑nMUTI‑‑'n・ 1nu‑j'nunununununun川︾ u 10 . 5 1 5 9 6 6 8 40 . 0 6 3 8 8 9 0 70 . 9 7 5 0 9 7 4 30 . 2 4 9 7 4 5 0 60 . 1 3 6 1 9 4 1 30 . 8 7 8 1 5 1 9 5‑ 0 . 5 1 5 9 6 6 8‑ 1 .0 3 2 4 6 0 2‑ 1 .2 0 4 6 5 9 2 10 . 5 1 7 0 1 7 9 90 . 0 6 8 0 9 8 2 70 . 9 1 8 1 7 4 0 50 . 2 4 9 7 1 0 3 90 . 1 5 0 3 9 7 1 20 . 8 6 6 1 9 0 3 40 . 4 8 2 9 8 2 0 10 . 9 6 6 5 2 4 0 2. 11 4 8 6 3 1 8 9 10 . 5 1 7 5 4 3 5 10 . 0 7 0 2 0 2 8 6 0 . 8 9 0 1 9 3 80 . 2 4 9 6 9 2 2 30 . 1 5 7 8 1 9 1 60 . 8 5 9 9 5 9 1 40 . 4 8 2 4 5 6 4 90 . 9 6 5 5 0 7 4 8. 11 4 7 7 4 7 0 8 10 . 5 1 8 5 9 4 4 30 . 0 7 4 4 1 2 0 50 . 8 3 5 3 5 7 4 40 . 2 4 9 6 5 4 2 50 . 1 7 3 2 3 6 8 60 . 8 4 7 0 5 4 3 9‑ 0 . 5 1 8 5 9 4 4‑ 1 .0 3 7 9 0 6 8‑ 1 .2 0 9 1 6 9 3 10 . 5 2 5 9 4 5 7 7 0 . 1 0 3 8 7 6 4 0 . 5 2 9 9 9 9 10 . 2 4 9 3 2 6 8 20 . 2 8 1 9 3 1 1 10 . 7 5 8 1 6 6 8 7‑ 0 . 5 2 5 9 4 5 8‑ 1 .0 5 3 3 1 0 6‑ 1 .2 2 1 8 2 9 4 10 . 5 3 2 2 3 8 10 . 1 2 9 1 3 1 5 60 . 5 1 5 1 6 6 0 3 0 . 2 4 8 9 6 0 70 . 2 9 3 0 5 8 5 70 . 7 5 7 4 6 6 3 1‑ 0 . 5 3 2 2 3 8 1‑ 1 .0 6 6 6 9 5 7‑ 1 .2 3 2 7 1 7 2 8 8 4 7 2 1 90 . 7 6 2 2 9 2 2 60 . 4 6 7 2 3 7 9 70 . 9 3 6 4 8 8 4 6. 11 2 2 2 1 2 4 8 10 . 5 3 2 7 6 2 0 30 . 1 3 1 2 3 6 1 50 . 5 2 7 5 8 7 2 20 . 2 4 8 9 2 6 6 5 02 10 . 5 3 2 7 6 2 0 30 . 1 3 1 2 3 6 1 50 . 5 2 7 5 8 7 2 20 . 2 4 8 9 2 6 6 50 . 2 8 8 4 7 2 1 90 . 7 6 2 2 9 2 2 6 ‑ 0 . 5 3 2 7 6 2‑ 1 .0 6 7 8 1 8 8 ‑ 1 . 23 3 6 2 6 1 0 . 5 3 4 8 5 70 . 1 3 9 6 5 4 5 40 . 5 9 3 3 5 5 9 50 . 2 4 8 7 8 4 9 90 . 2 6 4 3 8 4 7 60 . 7 8 6 2 7 4 0 5 0 . 4 6 5 1 4 30 . 9 3 2 5 5 4 8 9. 11 1 8 7 0 9 8 4 4 0 5 0 . 4 6 5 1 4 30 . 9 3 2 5 5 4 8 9. 11 1 8 7 0 9 8 4 1 . O5 3 4 8 5 7. O1 3 9 6 5 4 5 4. O5 9 3 3 5 5 9 5. O2 4 8 7 8 4 9 9. O2 6 4 3 8 4 7 6. O7 8位7 1. O5 3 5 3 8 0 5 5. O1 4 1 7 5 9 1 3. O6 1 3 1 7 2 5 3. O2 4 8 7 4 8 2 2. O2 5 7 3 0 2 4. O7 9 3 0 7 3 9 90 . 4 6 4 6 1 9 4 5. O9 3 1 5 7 4 0 8. 11 1 7 8 3 4 9 3 10 . 5 3 5 3 8 0 5 50 . 1 4 1 7 5 9 1 30 . 6 1 3 1 7 2 5 30 . 2 4 8 7 4 8 2 2 0 . 2 5 7 3 0 2 40 . 7 9 3 0 7 3 9 9‑ 0 . 5 3 5 3 8 0 6‑ 1 . 0 7 3 4 5 1 9‑ 1 .2 3 8 1 7 3 3 1. O5 3 7 9 9 7 1 3. O1 5 2 2 8 2 1 1. O7 2 6 9 0 9 9 1. O2 4 8 5 5 6 2 2. O2 1 8 8 4 0 6 8. O8 2 8 7 7 9 1 3. O4 6 2 0 0 2 8 7. O9 2 6 6 8 5 4 8. 11 1 3 4 6 4 9 1 10 . 5 3 8 5 2 0 20 . 1 5 4 3 8 6 7 1 0 . 7 5 1 9 6 7 90 . 2 4 8 5 1 6 1 90 . 2 1 0 9 1 0 9 3 0 . 8 3 5 9 2 5 2‑ 0 . 5 3 8 5 2 0 2‑ 1 .0 8 0 2 5 0 9‑ 1 .2 4 3 6 3 7 4 10 . 7 2 6 8 8 0 4 30 . 9 7 8 8 5 2 3 1 0 . 9 2 6 3 0 2 50 . 1 9 8 5 2 5 2 70 . 3 0 2 2 3 7 1 70 . 9 4 2 3 7 0 9 30 . 2 7 3 1 1 9 5 70 . 6 1 2 9 7 8 0 50 . 7 9 8 7 4 0 6 1 10 . 5 7 0 2 2 6 0 60 . 2 8 2 7 7 3 5 50 . 7 2 2 5 6 9 5 2 0 . 2 4 5 0 6 8 30 . 2 4 3 5 2 7 4 30 . 8 4 5 4 0 1 9 60 . 4 2 9 7 7 3 9 40 . 8 6 8 1 5 3 4 7. 10 5 9 9 2 6 7 8 10 . 4 7 4 0 3 9 1 5‑ 0 . 1 0 3 9 3 6 90 . 6 2 4 0 1 6 1 10 . 2 4 9 3 2 6 0 30 . 2 0 9 6 5 8 3 6 0 . 7 5 3 8 2 4‑ 0 . 4 7 4 0 3 9 1‑ 0 . 9 4 9 3 5 8 8‑ 1 .1 3 3 6 0 3 5 10 . 3 9 8 1 1 9 8 6‑ 0 . 4 1 3 3 0 5 20 . 5 5 7 6 3 4 5 90 . 2 3 9 6 2 0 4 40 . 1 8 1 4 9 5 3 70 . 6 6 3 6 5 8 0 10 . 6 0 1 8 8 0 1 4. 12 2 9 5 5 5 3 61 . 35 7 2 0 4 6 1 5 7 6 3 4 5 90 . 2 3 9 6 2 0 4 40 . 1 8 1 4 9 5 3 70 . 6 6 3 6 5 8 0 1‑ 0 . 3 9 8 1 1 9 9‑ 0 . 8 1 3 3 0 2 1‑ 1 .0 0 7 6 6 7 6 10 . 3 9 8 1 1 9 8 6‑ 0 . 4 1 3 3 0 5 2 05 10 . 2 7 7 9 4 0 6 3‑ 0 . 9 5 4 6 9 9 80 . 4 8 2 6 9 5 9 80 . 2 0 0 6 8 9 6 40 . 1 3 0 0 2 1 7 40 . 4 9 7 8 4 1 7 40 . 7 2 2 0 5 9 3 7. 16 1 1 7 9 7 3 3. 16 0 0 2 1 7 3 2 10 . 2 π 9 4 0 6 3‑ 0 . 9 5 4 6 9 9 80 . 4 8 2 6 9 5 9 80 . 2 0 0 6 8 9 6 40 . 1 3 0 0 2 1 7 40 . 4 9 7 8 4 1 7 4‑ 0 . 2 7 7 9 4 0 6‑ 0 . 6 2 0 4 2 5 4 ‑ 0 . 8 0 7 0 2 9 10 . 1 8 3 0 0 8 7 5‑ 1 .4 9 6 0 9 4 40 . 4 8 0 1 2 3 1 30 . 1 4 9 5 1 6 5 50 . 0 8 0 3 8 5 6 70 . 3 6 4 6 8 8 8 4‑ 0 . 1 8 3 0 0 8 8‑ 0 . 4 7 3 2 8 9 9‑ 0 . 6 3 5 8 0 9 6 8 0 1 2 3 1 30 . 1 4 9 5 1 6 5 50 . 0 8 0 3 8 5 6 70 . 3 6 4 6 8 8 8 4‑ 0 . 1 8 3 0 0 8 8‑ 0 . 4 7 3 2 8 9 9‑ 0 . 6 3 5 8 0 9 6 1. O1 8 3 0 0 8 7 5‑ 1 .4 9 6 0 9 4 4 04 10 . 1 7 1 7 2 7 0 4‑ 1 .5 7 3 4 3 6 5 0 . 4 8 6 1 3 40 . 1 4 2 2 3 6 8 7 0 . 0 7 4 0 3 8 90 . 3 4 9 6 3 7 8 7 ‑ 0 . 1 7 1 7 2 7‑ 0 . 4 5 5 3 3 6 6‑ 0 . 6 1 3 8 6 0 8 10 . 1 6 1 0 0 3 7 5‑ 1 .6 5 0 7 7 8 60 . 4 9 3 6 3 4 2 90 . 1 3 5 0 8 1 5 40 . 0 6 7 9 7 0 9 20 . 3 3 5 5 3 1 1 6‑ 0 . 1 6 1 0 0 3 7‑ 0 . 4 3 8 0 6 4 4‑ 0 . 5 9 2 5 3 5 3 1. O1 6 1 0 0 3 7 5‑ 1 .6 5 0 7 7 8 6. O4 9 3 6 3 4 2 9. O1 3 5 0 8 1 5 4. O0 6 7 9 7 0 9 20 . 3 3 5 5 3 1 1 6‑ 0 .1 6 1 0 0 3 7‑ 0 . 4 3 8 0 6 4 4‑ 0 .5 9 2 5 3 5 3 10 . 1 6 1 0 0 3 7 5‑ 1 .6 5 0 7 7 8 60 . 4 9 3 6 3 4 2 90 . 1 3 5 0 8 1 5 40 . 0 6 7 9 7 0 9 20 . 3 3 5 5 3 1 1 6‑ 0 . 1 6 1 0 0 3 7‑ 0 . 4 3 8 0 6 4 4‑ 0 . 5 9 2 5 3 5 3 目 目 目 後は同様なので割愛する。 ‑331一

4
.
2
.P
o
i
s
s
o
nR
e
g
r
e
s
s
i
o
nt
oK
o
c
h
'
smelanomaD
a
t
a
データは Kochら(
1
9
8
6
)のものである。これは 1
9
6
9
‑
1
9
7
1年の聞に黒色腫を発症した白
人男性のデータであり、年齢、居住地のデータを共変量として持つ。このデータは
LOGISTICプロシジャのポアソン回帰の例題として挙げられているものである。黒色腫
の発症がポアソン分布に従うとして、黒色腫の発症と共変量の関係を見るために
GENMODプロシジャによってポアソン回帰をおこなう。

D
A
T
A問 I
S
S
O
N
:
D
R
O
PC
A
S
E
̲
NC
A
S
E
̲
SP
O
P
̲
NP
O
P
̲
S
:
:
L
E
N
G
T
HA
G
E
̲̲
G
R
P$5
A
S
E
̲
NC
A
S
E
̲
SP
O
P
̲
NP
O
P
̲
S
:
I
N
P
U
TA
G
E
̲
G
R
P$C
C
A
S
E
=
C
A
S
E
̲
N
:P
O
P
=
P
O
P
̲
N
:R
E
GI
O
N
=
'N
O
R
T
H
E
R
N
' :L
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P
O
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=
L
O
G
(
P
O
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)
:O
U
T
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U
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:
C
A
S
E
=
C
A
S
E
̲
S
:P
O
P
=
P
O
P
̲
S
:R
E
GI
O
N
=
'S
O
U
T
H
E
R
N
' :L
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P
O
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=
L
O
G
(
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O
P
)
:O
U
T
P
U
T
:
C
A
R
D
S
:
>
=
7
5

8
02
7 1
6
1
8
5
0

3
4
2
3
3

6
5
‑
7
4
5
5
‑
6
4
4
5
‑
5
4

6
34
5 2
7
0
9
0
8

7
0
7
0
8

1
0
46
3 4
5
0
7
4
0 1
3
4
0
8
4
9
86
8 5
9
2
9
8
3 1
9
8
1
1
9

3
5
‑
4
4
<
3
5

7
67
5 5
6
4
5
3
5 2
2
0
4
0
7
6
16
42
8
8
0
2
6
21
0
7
4
2
4
6

P
R
O
CG
E
N
M
O
DD
A
T
A
=問 I
S
S
O
NO
R
D
E
R
=
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A
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A
:
M
A
K
E'
L
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C
I
'O
U
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=
L
R
C
I
;
CLASSA
G
E
̲
G
R
PR
E
G
I
O
N
:
M
O
D
E
LC
A
S
E
=
A
G
E
̲
G
R
PR
E
G
I
O
N
I

D
I
S
T
=
P
O
I
S叩 N
L
I
N
K
=
L
O
G

ψ
尋.

，
'
乍
向
"
，
"
t
克
'
A
O
F
F
S
E
T
=
L
N問 P〆?‑ 'PO;~7<> ，
T
Y
P
E
3
L
R
C
I
:
C
O
N
T
R
A
S
T'
R
E
G
I
O
N
'R
E
G
I
O
N‑
11
/
E
:
C
O
N
T
R
A
S
T'
A
G
E
'A
G
E
̲
G
R
P 1‑
1，
A
G
EG
R
P 10 ‑
1
A
G
EG
R
P 100 ‑
1，
A
G
EG
R
P 1000‑
1
.
A
G
E
̲
G
R
P 10000‑
l
/
E:
R
U
N
:
P
R
O
CP
R
I
N
TD
A
T
A
=
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C
I
:
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U
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:

参考のために I
o
g
i
s
t
i
cプロシジャによるポアソン回帰のあてはめプログラムを次に示
す
。

一3
3
2

D A T AP O I S S O N : D R O PC A S E ̲ NC A S E ̲ SP O P ̲ NP O P ̲ S ; ; L E N G T HA G E ̲̲ G R P$5 I N P U TA G E ̲ G R P$C A S E ̲ NC A S E ̲ SP O P ̲ NP O P ̲ S ; A G E ̲ G R P 2 = C A G E ̲ G R P = '3 5 ‑ 4 4 ' ) ; A G E ̲ G R P 3 = C A G E ̲ G R P = ' 4 5 ‑ 5 4 ') ; A G E ̲ G R P 4 = C A G E ̲ G R P = '5 5 ‑ 6 4 ' ) ; A G E ̲ G R P 5 = C A G E ̲ G R P = '6 5 ‑ 7 4 ') ; A G E ̲ G R P 6 = C A G E ̲ G R P = ') = 7 5 ' ) ; C A S E = C A S E ̲ N ;P O P = P O P ̲ N ;R E G I O N = O ;O U T P U T ; C A S E = C A S E ̲ S ;P O P = P O P ̲ S ;R E G I O N = I ;O U T P U T ; L A B E LR E G I O N = ' O = N O R T H E R N I = S O U T H E R N '・ C A R D S : ) = 7 5 6 5 ‑ 7 4 5 5 ‑ 6 4 4 5 ‑ 5 4 3 5 ‑ 4 4 < 3 5 8 02 7 1 6 1 8 5 0 6 34 5 2 7 0 9 0 8 3 4 2 3 3 7 0 7 0 8 1 0 46 3 4 5 0 7 4 0 1 3 4 0 8 4 9 86 8 5 9 2 9 8 3 1 9 8 1 1 9 7 67 5 5 6 4 5 3 5 2 2 0 4 0 7 6 16 42 8 8 0 2 6 21 0 7 4 2 4 6 P R O CL O G I S T I CO R D E R = D A T A ; M O D E LC A S E / P O P = A G E ̲ G R P 2 ‑ A G E ̲ G R P 6R E G I O N ; R U N ; LOGISTICプロシジャを用いた場合には3値以上をとる分類変数はそのまま用いること o d i n gし直すことが必要になる。 ができないため、上記のように c 次に GENMODプロシジャによる実行結果を示す。 T het 1 : 剛 l )P r ∞edure 険対e 11 n f o r m a ti o n 炉 格 ロ D e s cr i p ti o n V a l u e D a t aS e t D is t ri b u ti o n L in kF u n c ti o n D e p e n d e n tV a r i a b l e O f f s e tV a r i a b l e O b s e r v a t i o n sU s e d T h et 1 :r f t mPr ∞edure C l a s sL e v e lI n f o r m a t i o n C l a s s A t 1 : ̲ G R P 旺G I倒 L e v e l sV a l u e s 6 ) = 7 56 5 ‑ 7 45 5 ‑ 6 44 5 ‑ 5 43 5 ‑ 4 4 < 3 5 21 ' { 沢TA 剛釦凹疋剛 ‑333 一

T h eG : I ‑ M X )Pr∞edure C r i t e r i aF o rA s s e s s i n gG o吋1 e s sO fF it C r it e r i∞ D F 2 S c a l e dP e a r s o nx L勾 L i k e li h o o d FhdEdEdEd D ev ia n c e S caledD eviance ‑鈎u a r e P e a r s∞Chi V a l u e V a l u e / D F 6 . 2 1 4 9 6 . 2 1 4 9 6 . 1 1 5 1 6 . 1 1 5 1 2 6 9 4 . 9 2 6 2 1 .2 4 3 0 1 . 2 4 3 0 1 . 2 2 3 0 1 . 2 2 3 0 ∞ 刊 e伍酬∞ P r e d u r e 如1al y s i sO fP a r a n e t e rE s t i m a t e s P a r a n e t e r D F E s t i m a t e S t dE r r C hiSquare Pr>C hi I N T 四庄内 1 ‑ 9 . 8 3関 0 . 0 9 7 4 1 0 2 1 1 . 4 1 1 7 O .0 0 0 0 . 0 0 0 0 0 . 1 3 2 0 4 9 7 . 2 9 8 1 0 0 . 1 3 1 5 3 . 0 0 0 0 2 3 . 5 6 3 1 0 0 . 1 1 8 3 3 . 0 0 0 0 5 8 . 8 8 7 20 0 . 1 1 8 4 2 6 0 .9 0 3 3 0 . 0 0 0 0 . 0 0 0 0 0 . 1 2 0 9 2 2 0 .9 2 0 40 0 . 0 0 0 0 0 . 0 7 1 0 1 3 3 . 1 1 3 8 O .0 0 0 0 0 . 0 0 0 0 0 . 0 0 0 0 AG :GRP > =7 5 1 2 . 9 4 4 7 A G : ̲GRP 6 5 ‑ 7 4 1 2 .3657 AG :GRP 5 5 ‑ 6 4 1 2 .2418 AG :GRP 4 5 ‑ 5 4 1 1 .9 1 3 1 AG : ̲GRP 3 5 ‑ 4 4 1 1 . 7 9 7 4 A G E ̲ f f i P < 3 5 0 O .0 0 0 0 R E G I O N N C 府T H 四N 1 ‑ 0 . 8 1 9 5 R E G I O N S < X . 刀 刊 回N 0 0 . 0 0 0 0 王 1 . 0 0 0日 S C A L 間' T E : 而 es c a l ep a r a m e t e rw a sh e l df i x e d . o 次に L R C l o p t i o nの結果を示す。尤度比に基づくパラメータの信頼区間を求めている。 T heG E 柵防 P r o c e d u r e L i k e li h o o dR a t i os a s e dC o n f i d e n c eI n t e r v a l sF o rP a r創 田 t e r s P a r a r 田t e r C o n f i d 町田 L i m i t s on f i d 昔 、c eC oe f f i c i町 t :0 . 9 5 T w oS i d e dC P a r劃 ほt e rV al u e s 円 刊3 門 司1 円 相E 円削 P R ¥ 1 5 円削 円割目 11223344556688 L o w e r‑ 1 0 . 0 3 4 5 2 8 8 3‑ 1 0 . 0 3 4 5 2 8 8 33 .1 0 3 6 8 9 6 8 9 22 . 5 2 7 2 7 9 2 5 0 42 . 4 0 5 0 1 7 7 7 0 82 . 0 7 7 8 1 5 5 7 1 31 . 9 6 4 1 7 1 8 3 0 7‑ 0 . 7 6 5 6 4 U p p e r‑ 9 . 6 5 2 6 1 4 3 2 9‑ 9 . 6 5 2 6 1 4 3 2 92 . 7 9 5 9 7 7 1 6 2 12 . 2 1 4 3 2 9 8 0 2 42 . 0 8 8 6 5 9 0 6 6 81 . 7 5 8 3 5 6 0 8 9 71 . 6 4 0 4 7 8 6 6 2 4‑ 0 . 8 7 5 5 0 L o w e r 2 . 6 8 4 6 5 8 7 1 2 ‑ 9 . 7 3 3 1 0 2 8 9 2 . 6 8 4 6 5 8 7 1 22 . 2 5 3 7 6 0 5 2 2 12 . 1 3 0 1 4臼0 9 71 . 8 0 1 7 1 1 3 6 1 51 . 6 8 6 3 8 0 7 5 4 6‑ 0 . 8 0 9 5 6 U p p e r3 .2 0 2 9 8 4 6 6 7 9‑ 9 . 9 6 0 0 8 8 2 1 63 . 2 0 2 9 8 4 6 6 7 92 . 4 9 3 3 0 5 5 2 2 82 . 3 6 9 0 7 0 7 0 5 32 . 0 4 0 0 7 1 2 6 2 61 . 9 2 3 9 6 9 8 5 3 7‑ 0 . 8 2 9 5 6 L o w e r2 .1 0 6 7 9 4 5 0 5 7‑ 9 . 7 3 0 7 4 1 8 0 22 . 8 3 包4 8 9 1 9 22 . 1 0 6 7 9 4 5 0 5 72 . 1 2 9 8 7 7 4 9 3 61 . 8 0 1 3 4 4 0 8 3 6. 16 8 5 8 7 8 9 5 5 5‑ 0 . 8 1 3 0 5 U p p e r. 26 2 3 0 4 2 5 9 2 9‑ 9 . 9 6 2 5 0 3 7 2 9 . 30 7 2 7 5 5 5 8 92 . 6 2 3 凶2 5 9 2 92 . 3 6 9 3 6 5 7 0 7 9. 20 4 0 4 6 6 9 9 5 1. 19 2 4 5 0 3 0 5 4 7‑ 0 . 8 2 5 9 9 L o w e r2 . 0 1 0 8 9 5 7 9 3 3‑ 9 . 7 1 5 9 8 9 3 0 3 2 . 8 1 8 6 9 0 6 7 32 . 2 3 9 9 5 7 7 1 0 22 . 0 1 0 8 9 5 7 9 3 3. 17 8 7 5 9 7 4 6 0 2. 16 7 2 0 6 4 3 7 1 4‑ 0 . 8 1 4 8 2 U p p e r2 . 4 7 5 2 8 6 1 6 1 3‑ 9 .9 7 6 2 9 3 8 4 43 . 0 8 5 2 2 9 7 6凶 Z叩6 0 5 7 0 4 6 32 . 4 7 5 2 8 6 1 6 1 32 . 0 5 3 1 5 0 0 5 1 61 . 9 3 7 2 6 1 3 4 9 2‑ 0 . 8 2 4 0 4 L o w e r1 . 6 8 1 9 5 例4 6 7‑ 9 . 7 1 4 8 2 6 5 7 42 . 8 1 9 1 3 6 6 2 3 12 . 2 4 0 2 9 0 4 3 6 52 . 1 1 6 4 3 9 6 1 0 81 . 6 8 1 9 5 例4 6 71 . 6 7 2 1 6 4 6 4 9 7‑ 0 . 8 1 7 1 9 U p p e r2 . 1 4 6 7 5 1 8 8 2 1‑ 9 . 9 1 1 4 4 9 6 5 33 . 0 8 4 8 1 4 6 9 2 42 . 5 0 5 7 5 3 0 1 9 7 2 . 3 8 1 7 6 1 8 9 52 . 1 4 6 7 5 1 8 8 2 1. 19 3 7 1 8 5 0 6 2 5‑ 0 . 8 2 1 7 2 L o w e r1 . 56 0 9 6 9 6 H ) 8‑ 9 . 7 1 5 9 2 1 5 3 32 . 8 2 2 4 0 6 8 7 5 72 . 2 4 3 4 0 7 3 1 5 82 . 1 1 9 4 5 6 6 2 6 51 . 7 9 0 7 1 5 5 4 0 21 . 5 6 0 9 6 9 6 1 0 8‑ 0 . 8 2 0 4 1 U p p e r2 .0 3 5 5 4 6 5 6 2 5 ‑ 9 . 9 7 6 5 5 6 3 23 .0 8 1 7 8 9 1 3 1 22 . 5 0 2 8 7 7 9 2 1 32 . 3 7 8 9 8 4 7 5 4 9 2 . 0 5 0 2 9 5 9 9 12 . 0 3 5 5 4 6 5 6 2 5‑ 0 . 8 1 8 5 6 L o w e r‑ 0 . 9 5 8 2 1 4 8 3 3‑ 9 . 7 6 6 0 8 2 1 1 62 . 9 6 3 5 3 4 5 6 2 12 . 3 7 7 8 3 6 5 8 9 22 . 2 4 9 5 4 8 9 5 8 51 . 9 1 6 8 7 9 4 7 4 51 . 7 9 5 7 9 1 6 4 2 3‑ 0 . 9 5 8 2 1 U p p e r‑ 0 . 6 7 9 6 8 0 0 2 3‑ 9 . 9 1 6 9 5 4 5 7 82 . 9 2 6 2 4 2 5 6 2 8 2 . 3 5 3 8 0 2 1 0 3. 22 3 4 1 4 4 7 9 7 1. 19 0 9 3 2 4 7 6 0 91 . 7 9 8 9 5 4 6 7 9 3‑ 0 . 6 7 9 6 8 ‑334‑

TYPE3optionとCONTRASTstatementの出力を次に示す。 T h e伍 M剛 P r∞e d u r e 防 LRS t a t i s t i c sF o rT y 3Analysis S ource ~ AaG R P R E G I側 9 6 . 7 4 3 60 5 7 . 0 0 0 0 C hi S q u a r e P r >C hi 1 2 4 . 2 2 0 30 . 0 0 0 0 T h e伍 M剛 P r∞e d u r e C oefficientsF o rR 印I O N R ロ w1 P a r a m e t e r n H u w n H u n H u n H u n H u n H H WH 内U 41141E 崎町 n M u n u J V 4 E E n J ι 4 内u an F h d n h U g ︐ 守 T h e庄酬∞ P r∞e d u r e C o e f f i c i e n t sF o rA G E R口w4 T he庄酬∞ P r∞e 山r e α 別T R A S TS t a t n tR e s u l t s 加陪 ， C αt r a s t R E G I ( 別 Aa D F ChiSquare Pr>C hi Type R . 0 0 0 0L 1 2 4 . 2 2 0 30 R . 0 0 0 0L 7 9 6 . 7 4 3 60 P a r a n e t e rI n f o r m a t i o n f f e c t P a r a n e t e r E 1 川T E ぼ : E P T 2 AGE̲GRP 3 Aa僻 4 Aa̲GRP 5 Aa̲GRP 6 Aa̲GRP 7 Aa̲l仰 A G E ̲ G R P R E G I O N > = 7 5 6 5 ‑ 7 4 5 5 ‑ 6 4 4 5 ‑ 5 4 3 5 ‑ 4 4 < 3 5 8R E G I O N 印I O N 9R 糊 n 四N 細 川 田N R o w5 内u nu nu‑‑nunununu‑‑ H nU4El‑‑nununu H 内u nunu R o w3 内u ‑‑nunu H 内 U nu‑‑nunu H ︐Fhdnhu7gnMunud n J ι d 内 aa ーl R o w2 nu‑‑nunu‑‑nunununu R o w1 nHU4EEnHU4EEnHunHunHunHunHU P a r a n e t e r 戸 i D qd qd

次に MAKEs t a t e m e n tによって作成した SASデータセット "LRCI"の出力結果を示す。 官 、eS T SS Y S l師 使 l S 内則 L o w e r 2 3 4 5 7 8 1 0 1 1 1 2 1 3 1 4 U pp e r 2 2 3 3 4 4 5 6 B B L lM I T S S I D E L o w e r U pp e r L o w e r U p p e r L o w e r U p p e r L o w e r U p p e r L o w e r U p p e r L o w e r U p p e r 開 1 1 0 . 0 3 4 5 1 0 . 0 3 4 5 ‑ 9 . 6 5 2 6 ‑ 9 .6 5 2 6 ‑ 9 . 7 3 3 1 2 . 6 8 4 7 ‑ 9 .9 6 0 1 . 32 0 3 0 ‑ 9 . 7 3 0 7 2 . 1 0 6 8 ‑ 9 .9 6 2 5 2 . 6 2 3 0 ‑ 9 .7 1 6 0 2 . 0 1 0 9 ‑ 9 .9 7 6 3 2 . 4 7 5 3 ‑ 1 . 6 8 2 0 ‑ 9 . 7 1 4 8 9 . 9 7 7 4 2 . 1 4 6 8 ‑ 9 . 7 1 5 9 1 . 5 6 1 0 ‑ 9 . 9 7 6 6 2 . 0 3 5 5 ‑ ‑ 0 . 9 5 8 2 ‑ 9 . 7 6 6 1 9 .9 1 7 0 ‑ 0 . 6 7 9 7 ‑ ー 内M2 円間 円削 P R M 5 円 相 町 円絢 3 . 1 0 3 6 9 . 27 9 5 9 8 . 26 8 4 6 6 3 . 2 0 2 9 8 2 .8 3 2 2 5 3 . 0 7 2 7 6 2 .8 1 8 6 9 3 . 0 8 5 2 3 2 . 8 1 9 1 4 3 .0 8 4 8 1 2 . 8 2 2 4 1 3 . 0 8 1 7 9 2 . 9 6 3 5 3 2 . 9 2 6 2 4 2 . 5 2 7 2 8 2 . 2 1 4 3 3 2 . 2 5 3 7 6 2 . 4 9 3 3 1 2 . 1 0 6 7 9 2 . 6 2 3 0 4 2 . 2 3 9 9 6 閃0 6 2 . 5 2 . 2 4 0 2 9 7 5 2印5 2 . 2 4 3 4 1 2 . 5 0 2 8 8 2 . 3 7 7 8 4 2 . 3 5 3 8 0 2 . 4 0 5 0 2 2 . 0 8 8 6 6 2 . 1 3 0 1 5 2 . 3 6 9 0 7 2 .1 2 9 8 8 2 . 3 6 9 3 7 2 . 0 1 0 9 0 2 . 4 7 5 2 9 2 . 1 1 6 4 4 2 . 3 8 1 7 6 2 . 1 1 9 4 6 2 . 3 7 8 9 8 2 . 2 4 9 5 5 2 . 2 3 4 1 4 2 . 0 7 7 8 2 . 17 5 8 3 6 1 . 8 0 1 7 1 2 . 0 47 1 . 8 0 1 3 4 2 . 0 4 0 4 7 . 17 8 7 6 0 2 . 0 5 3 1 5 1 . 6 8 1 9 6 2 . 1 4 6 7 5 1 . 7 9 0 7 2 2 . 0 5 0 3 0 1 . 9 1 6 8 8 . 19 0 9 3 2 1 . 9 6 4 1 7 . 16 4 0 4 8 1 . 6 8 6 3 8 . 19 2 3 9 7 1 . 6 8 5 8 8 . 19 2 4 5 0 . 16 7 2 0 6 . 19 3 7 2 6 1 . 6 7 2 1 6 1 . 9 3 7 1 9 . 15 6 0 9 7 2 . 0 3 5 5 5 1 . 7 9 5 7 9 . 17 9 8 9 5 ‑ 0 . 7 6 5 6 5 ‑ 0 . 8 7 5 5 1 ‑ 0 . 8 0 9 5 6 0 . 8 2 9 5 6 ‑ 0 . 8 1 3 0 6 0 . 8 2 6 0 0 ‑ 0 . 8 1 4 8 2 ‑ 0 . 8 2 4 0 5 ‑ 0 . 8 1 7 2 0 ‑ 0 . 8 2 1 7 2 ‑ 0 . 8 2 0 4 2 ‑ 0 . 8 1 8 5 6 ‑ 0 .9 5 8 2 1 ‑ 0 . 6 7 9 6 8 ∞ OUTPUT の詳細については当日説明する。 GENMODプロシジャでは本日紹介した他にも、 o v e r d i s p e r s i o nの場合のモデ、jレ化や擬似 尤度による推定も(マニュアルにはそのコメントはな Lゆり可能である。何でもでき 江NSIGHTと同様、正しい使用 て非常に便利で簡単なプロシジャのようであるが、 SAS にはいくらか知識を必要とするように思われる。 5 . 参考文献 N e l d e r ， J . A . ， andWedderbum， R.W.M.( 1 9 7 2 ) .G e n e r a l i z e dl i n e a rmodels.J o u r n a lo f t h e R o y a lS t a t i s t i c a lS o c i e 砂， S e r i e sA • 1 3 5， 3 7 0 ‑ 3 8 4 . McCul l a g h， P .， a n dN e l d e r ， J . A .( 1 9 8 9 ) .G e n e r a l i z e dL i n e a rM o d e l s .Lon d o n :Chapmana n d . H a ll Dobson， A .( 1 9 9 0 ) .AnI n t r o d u c t i o nToG e n e r a l i z e dL i n e a rM o d e l s .1 ρ n d o n :Chapmana n d . H a ll J o h n s t o n， G .( 1 9 9 3 ) .SASs o f t w a r et of i tt h eg e n e r a l i z e dl i n e a rmodel .P r o c e e d i n g sofSAS k . U s e r sGroupI n t e r n a t i o n a l 1 9 9 3 .NewYor Koch， G.G.， a n dEdwards， S .( 1 9 8 8 ) .C l i n i c a lE f f i c a c yT r i a l sw i t hC a t e g o r i c a l D a t a B i o p h a r m a c e u t i c a lS t a t i s t i c s f o rDrugD e v e l o p m e n t .e d s .K . E . P e a c e .NeyY o r k : M a r c e lDekke r . Koch， G.G.， A t k i n s o n， S . S .， a n dS t o k e s， M.E.( 1 9 8 6 ) .P o i s s o nR e g r e s s i o n . E n c y c l o p e d i aof 1 I c e ぁv o l7 .e d s .S .K o t z， N.L .J o h n s o n， a n dC .B .R e a d .NewY o r k :J o h n S t a t i s t i c a lS c i e o n s . Wiley& S ‑336 一

日本 5A5ユーザー会 (5UG卜 J) SA Sに よ る 生 存 時 間 解 析 0 浜田知久馬 大橋靖雄 東京大学医学部 S u r v i v a lA n a l y s i su s i n gS A SP r o c e d u r e s C h i k u m aH a m a d a， Y a s u oO h a s h i U n i v e r s i t yo fT o k y o H o n g o 7‑3‑1， B u n k y o ‑ k u， T o k y o，1 1 3 事旨 rSA Sに よ る 生 存 時 間 解 析 」 の 出 版 が 東 京 大 学 出 版 会 よ り 企 画 さ れ ， ほ ぽ 原 稿 が 完 成 し た の で そ の 内 容 に つ い て 紹 介 す る . SA Sで は 生 存 時 間 解 析 を 行 う た め の 主 な プ ロ シ ジ ャとして， LIFETEST， P H R E G， LIFEREGの 3つ が 用 意 さ れ て い る . こ の 本 は ， こ の 3つ の プ ロ シ ジ ヤ を 使 い こ な す た め に 必 要 な 統 計 数 理 的 な 前 提 知 識 ， 使 い 方 ， 適用例を与えるものである. キーワード: 生存時閥解析， L I F E R E G， P H R E G， L I F E T E S T 1. は じ め に 1972年 の D . R . C o xの 比 例 ハ ザ ー ド モ デ ル の 提 唱 以 来 ， 医 学 ・ 生 物 学 の 分 野 で 生 存 時 間 解 析 が 標 準 的 な 統 計 手 法 と し て 適 用 さ れ る よ う に な っ て き た . こ の 背 景 に は SASを 中 心とした統計パッケージの普及が重要な役割を果たしている.また欧米では生存時閥解析 のテキストとして， C o xa n dO a k e s， K a l b f l e i s c ha n dP r e n t i c eに よ る 良 書 が 既 に 出 版 さ SA Sの 持 つ 高 度 な 生 存 れている.しかしながら我が国においては，現在までのところ， 時閥解析の機能を十分に説明するような日本語のテキストは出版されてない.このため統 計パッケージの高度な統計解析の機能を十分に活用できてない解析事例や，生存時間解析 について誤った記述が見受けられる.我々が rSA Sに よ る 生 存 時 間 解 析 」 を 執 筆 し た 動 機 の 1つ は ， こ の よ う な 現 状 を 踏 ま え ， 生 存 時 間 解 析 の 正 し い 知 識 を 広 め る 必 要 性 を 感 じ たためである. 2. 執 筆 の 経 緯 rSA Sに よ る 生 存 時 閥 解 析 」 の 構 想 は 著 者 の 一 人 大 橋 に よ る . た だ し 時 間 の 制 約 が あ る た め ， 日 本 科 学 技 術 連 盟 で 実 施 さ れ て い る 統 計 解 析 専 門 コ ー ス ( 通 称 B i 0 S) で ， 生 存 時 間 解 析 に つ い て 199 1年 に 計 12時 間 に 渡 っ て 大 橋 が 行 っ た 講 義 の 録 音 テ ー プ を 元 に，浜田が原稿の作成と内容の補足を行い，大橋がチェックするという形式で原稿の大部 分 は 作 成 さ れ た . そ の 間 著 者 た ち は SASユ ー ザ 一 会 等 で ， ‑337‑ SA Sを 用 い て 生 存 時 間 解 析

を 実 行 す る 方 法 の 紹 介 も 併 せ て 行 っ て き た . こ の 本 の 内 容 の 一 部 は SASユ ー ザ 一 会 で 発 表 し た 内 容 が 蓄 積 さ れ た も の で あ る . 著 者 た ち が 行 っ て き た 生 存 時 閥 解 析 に 関 連 し た SA Sユ ー ザ 一 会 で の 発 表 を 以 下 に 示 す . 1990年 7月 SU J 1J 9 0 "PROC LIFETESTに よ る 生 存 時 間 解 析 " 1 9 9 1年 7月 大橋靖雄 SU J 1J 9 1 "PHREGプ ロ シ ジ ャ の 紹 介 " 1992年 10月 大橋靖雄 S U第 2 W G "PHREGプ ロ シ ジ ャ に よ る COX回 帰 入 門 " PHREGプ ロ シ ジ ャ に よ る 時 間 依 存 性 共 変 量 の 取 扱 い " "PHREGプ ロ シ ジ ャ に よ る 比 例 ハ ザ ー ド 性 の 検 証 " 1 9 9 3年 1月 浜田知久馬 岸本淳司 石塚直樹 S U第 2 W G "LIFEREGプ ロ シ ジ ャ に よ る ワ イ ブ ル 回 帰 " 1 9 9 3年 4月 浜田知久馬 S U第 l W G "LIFETESTプ ロ シ ジ ャ に 関 す る 2， 3の 話 題 " 1 9 9 3年 9月 浜田知久馬 SU J 1J 9 3 " SASに よ る 生 存 時 間 解 析 " 浜田，大橋 3. SA Sの 生 存 時 間 解 析 の プ ロ シ ジ ヤ の 比 較 モデル 推定法 検定 LIFETEST PHREG LIFEREG ノンパラメトリック セミノ tラ メ ト リ ッ ク パラメトリック 比例ハザードモデル 加速モデル 最尤法 K a p l a n ‑ M e i e r法 部分尤度に対して 保険数理法 最尤法を適用 ログランク検定 スコア検定 W a l d検 定 一般化W i l c o x o n検 定 W a l d検 定 (尤度比検定) 尤度比検定(指数分布) 尤 度 比 検 定 共変量の調整 TEST文 に よ っ て 可 可 可 変数選択 T E S T文 ) 変数増加法 ( 総当たり法 不可 変数増減法他 特徴 基準生存関数の推定 4. rSASに よ る 生 存 時 閥 解 析 」 の 目 次 案 1章 生存時閥解析の基本概念と基礎用語 ‑生存時間解析とは? ‑生存時間解析の歴史 ‑生存時間解析の適用場面 左，区間打切り可 qJ qJ nE

S A Sとは ・ S A Sと 生 存 時 閥 解 析 .文献の紹介 •f a i l u r e と打切り .f a i l u r eの 概 念 の 拡 張 ・打切り ( c e n s o r (i n g ) ) ‑共変量の影響とそのモデル化 ・共変量 ( c o v a r i a t e s ) ‑他の解析手法と生存時閥解析の手法の比較 .生存関数とハザード関数 .r a t e，p r o p o r t i o n， r a t i o ・生存関数とハザード関数の特徴 .ハザード関数の例 ・何故ハザードを用いるのか 2章 L I F E T E S Tプ ロ シ ジ ャ 2. 1 必要な前提知識 (1) ノ ン パ ラ メ ト リ ッ ク な 生 存 関 数 の 推 定 .K a p l a n ‑ M ei e r推 定 量 (2 ) 生 存 関 数 の 違 い の ノ ン パ ラ メ ト リ ッ ク 検 定 2.2 L I F E T E S Tプ ロ シ ジ ャ の 文 法 2.3 L I F E T E S Tプ ロ シ ジ ャ の 基 本 的 な 実 行 例 2.4 L I F E T E S Tプ ロ シ ジ ャ の TE S T文 の 使 用 例 2. 5 多 群 の 場 合 の ロ グ ラ ン ク 検 定 と Tarone検 定 (1) 2群 ご と の 対 比 較 (2) 対 比 (c o n t r a s t ) による解析 2.6 L I F E T E S Tプ ロ シ ジ ャ に よ る ハ ザ ー ド 比 ( 相 対 リ ス ク 比 ) の 推 定 (1) L I F E T E S Tプ ロ シ ジ ャ に よ る 解 析 (2) P H R E Gプ ロ シ ジ ャ に よ る 解 析 2. 7 層 を 併 合 し た 解 析 と 層 聞 の 一 様 性 の 検 定 (1) L I F E T E S Tプ ロ シ ジ ャ に よ る 解 析 (2) P H R E Gプ ロ シ ジ ャ に よ る 解 析 3章 P H R E Gプ ロ シ ジ ャ 3. 1 必 要 な 前 提 知 識 (1) 臨 床 試 験 に お け る Cox回 帰 (2) Cox回 帰 の モ デ ル ( 比 例 ハ ザ ー ド モ デ ル ) (3) 比 例 ハ ザ ー ド モ デ ル の 特 徴 (4 ) 比 例 ハ ザ ー ド モ デ ル の 下 で の 推 測 ( 部 分 尤 度 ) (5) タ イ デ ー タ が 存 在 す る 場 合 の 部 分 尤 度 ‑339 一

3.2 P H R E Gプ ロ シ ジ ャ の 文 法 3.3 P H R E Gプ ロ シ ジ ャ の 基 本 的 な 実 行 伊j 3.4 P H R E Gプ ロ シ ジ ャ に よ る 変 数 選 択 (1) 変 数 増 減 法 (STEPWISE法 ) に よ る 変 数 選 択 (2) 総 当 た り 法 (SCORE法 ) に よ る 変 数 選 択 3. 5 時 間 依 存 性 共 変 量 の モ デ ル 化 (1) p H R E Gプ ロ シ ジ ヤ の 処 理 の 流 れ (2) 時 間 依 存 性 共 変 量 の 応 用 例 3. 6 モ デ ル の 検 証 ( 解 析 事 例 ) (1) 比 例 ハ ザ ー ド モ デ ル と は (2) モ デ ル の 検 証 (3) モ デ ル の 検 証 4章 事例紹介 生存時閥解析に関連した他のプロシジャ 4.1 L I F E R E Gプ ロ シ ジ ヤ (1) 加 速 モ デ ル (2) 3種 類 の 打 切 り (3) L I F E R E Gプ ロ シ ジ ャ の 文 法 (4) G e h a nの デ ー タ に お け る 実 行 例 (5) 発 癌 実 験 デ ー タ の 解 析 (TD 5 0の 推 定 ) (6) 区 分 指 数 モ デ ル に よ る グ ル ー プ 化 さ れ た 生 存 時 間 デ ー タ の 解 析 4.2 L O G I S T I Cプ ロ シ ジ ャ に よ る ポ ア ソ ン 回 帰 4.3 L I F E T E S Tプ ロ シ ジ ャ と 他 の プ ロ シ ジ ャ の 関 係 (1) N P A R 1 W A Y (2) P H R E G (3) F R E Q 付録 A テキストで用いたデータ B 臨 床 試 験 の 統 計 解 析 の 位 置 付 け と S A Sの プ ロ シ ジ ャ C d e s i g n ‑ b a s e dな 解 析 と m o d e l ‑ b a s e dな 解 析 D 尤度原理に基づいた推測 I 正規分布 l標 本 問 題 11 指 数 分 布 1標 本 問 題 ( 打 切 り が な い 場 合 と あ る 場 合 ) 111 正 規 分 布 2標 本 問 題 I V 指数分布 2標 本 問 題 V 一般論 V I G eh anの デ ー タ に お け る 例 E 生命表法 F G r e e n w o o dの公式 d性 qtu n u

日本 5A5ユーザー会 (5U Gト J) みんなの回帰診断 麗野元久 (株)リコー 品質管理本部 信頼性保証伎術室 Diagnostic Regression Analysis f o r Beginners Motohisa Hirono RICOH COMPANY，L T D . Quality Control Division 1 ‑ 3 ‑ 6 Naka‑magome Ohta‑ku ， Tokyo Japan 要旨 回帰分析を行うに当たって、回帰診断はもはや必修のアイテムである。回帰診断の種 々の診断統計量はユーザーが簡単にデータセットを診察できるツールとして提供されて いる。しかし、実際はユーザーが回帰診断を行うには分からないことが多い。そして、 出力結果が多くなればなるほど混乱の度合は増大する。そこで本報では、統計的な見地 からではなく、品質管理分野の実務的見地から回帰診断を考え、回帰診断の混乱から逃 れるための七箇条をまとめてみた。 キーワード: 回帰分析、回帰診断、識別分析、 L ‑ Rプロット、 R E Gプロシジャ 1.はじめに 統計モデ、ルの残差分析や感度解析を行う場合、外れ値(だと思っている、あるいは思 い込みたい)の取扱いが問題になる。回帰診断を勉強すると探索的データ解析と称して 「外れ値=データ解析から外す吟寄与率の向上」という図式て、モデ、ル設計をしがちであ る。一方、品質管理の分野に限らず、都合の悪いデータをモデルからむやみに外すべき でない。それはデータのねつ造であり自己中心的なデータ解析であると指導された。回 帰診断を行うにあたりこの矛盾(?)にまず遭遇してしまう。 次に遭遇するのは外れ値の判断の仕方である。回帰診断の診断統計量の多さは解析す る側の人間を圧倒する。色々な文献を読むと夫々の著者が様々なことをおっしゃている。 調べれば調べる程、頭が痛くなる。仕方ないので、診断統計量の箱髭図でも作って、全 データセットの中で極端な値を持つものをマークしよう。 さらに、遭遇する壁は高くなる。外れ値の性質を考えなければならない。一つの外れ 値があるとき、それは本当に単なる外れ値(計測ミスとか何かの)なのか、局所的な交 互作用があるのか、それとも元々二次的傾向があるのか、あるいは現象そのものが対数 線形モデルなのかを物理的に検討しなければならない。どちらかというと品質管理の分 野では、特性の取られるべき範囲は案外狭く線形式で事足りる。この事が反ってモデノレ

設計を困難にしている。さらに、更に、回帰診断の壁は厚く、ユーザーには堪え難い障 害が待ち受けている。このため、方便でも良いから回帰診断の指針があれば役に立つの ではないだろうか。そこで、誠に不肖ながら回帰診断の指針の叩き台を提案する。まず 2に示す。 は、データセットとデータ解析結果を S 2. アナログ・カラー複写機の出力画像の官能評価 かなり古いデータ・セットであるが、表 1は、アナログ・カラー複写機の出力画像の 各色の色差とオリジナル原稿に対する官能評価の得点で、ある。ただしデータセットは、 それぞれの変数毎にある値を加減している事をお断りする。 表 l 色差のデータセット B C 1 4 . 3 2 1 3 .日 1 0 . 7 6 D E 器 : 許 5 9 . 4 2 5 9 . 9 1 5 1 .3 4 4 4 . 7 2 3 3 . 4 3 3 0 . 2 7 3 5 . 6 2 2 4 . 7 2 1 9 . 5 0 4 2 . 4 3 2 6 . 9 3 1 9 . 8 1 5 4 . 1 4 3 8 . 6 4 3 1 .2 4 45.% 3 3 . 7 0 2 5 . 5 7 4 7 . 4 8 7 . 0 1 6 . 2 9 6 . 3 4 1 2 . 8 6 1 3 . 1 6 1 5 . 3 1 F 話: ; i G 5 3 . 6 0 5 0 . 7 4 5 3 . 2 2 4 7 . 3 1 3 9 .日 3 7 . 2 9 4 4 .日 4 0 . 2 3 4 8 . 1 8 4 7 . 9 7 3 9 . 6 5 9 . 8 7 5 0 . 1 8 4 2 . 5 5 : 法 認: E i i : 2 1お ヰ: 3 i 翌 立 : 認 2 語: i 1 34.日 : 8 i : 留 2 2 : 盟 i :詰 1 1 7 .回 7 . 8 1 1 4 . 4 8 4 話 7.78 21.ω 3 9 . 哲: 1 4511..的14 . 8 9 7 . 0 5 1 8 . 6 . 5 6 2 2 . 4 6 4 3 . ω 1 .8 4 1 2 . 2 5 1 .79 1 2 . 4 4 4 i ; : i ; 1 0 . 8 3 4 9 . 8 0 6 . 5 7 4 4 . 8 3 4 . 8 9 3 9 . 2 7 3 7 . 1 6 2 9 . 9 4 詰: ii M 3 : i 4322..0992 2 4 8 . 5 5 : 益 6 . 9 2 i 3 9 . 3 8 i : E 2 46.% 2 3 . 1 5 1 1 .9 7 .65 7 . 3 4 31 5 1130..2460 3 9 . 9 5 3 9 . 0 6 j 3 : ; i i : 議 3 0 . 2 . 5 0 1 7 . 9 8 4 1 2 . 1 1 4 6 . 5 6 2 2 . 8 6 8 . 3 3 43.83 国 却 開 H 泣担ち回卯日明却師団6B回目以山印斗羽田回幻M2mm田明︒話 A m M口口MMM日mUMM口口国立MMU5u m m m口四日目却v ‑ ‑ ‑‑‑‑‑一一 一一一一‑一一‑‑一‑‑‑‑‑‑‑‑ αヨ 5 I R E S •..•...•••••••••••.•••••.• O .∞ i 一 i 1 一 口. 2 却0 一1 5 . 8 8 ‑1 1 .93 二 世 : 詰 ‑ 8 .斗 二 i : 2 2 : 2 1 ‑ 9. 0 1 ‑ 1 2 . 9 9 ‑ 9. 8 7 1 . 日 一 刻i 2 5 ‑ U J j: 2 話 ‑立 . 1 6 4 . 8 8 ここでの問題はオリジナル原稿に対する官能評価の得点に対して、設計プロセスで制 御できる条件を変えて作った 27枚の出力画像の各色の色差との関係に線形性が成り立 っかどうかを評価する事で、あった。興味は、安定な重回帰式が作れるかどうかであった。 素朴な重回帰式は R E Gプロシジャを用いればすぐに求まるが、目的変数に対する計量値 の説明変数の効果が一次式に限られるし、変数問の交互作用が考慮、できない。 まずは素朴に一通り回帰分析を行ってみよう。変数の選択はステップワイズを用いた。 分散分析表、偏回帰係数は表 2のようになる。一昔前ならば、 これでデータ解析は終り になる。欲しい結果は重回帰式のみだから。 A ι τ 臼 つ ηJ

表 2 素朴な重回帰分析の結果
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現代の重回帰分析では、回帰診断を行うのが筋になっている。回帰診断には、データ
診断・構造診断・モテ、ル診断等に分類で、きる。本報では、特に外れ値に焦点を絞って、
構造診断やモデ、ル診断については解析結果を省かせて頂いた。また、解析を行う前に重
回帰分析の事前分析と称して、散布図行列とか各 l変量毎に基本統計量やグラフを用い
てデータのチェックを行う事が多い。この事前分析は、回帰診断に対して予防接種的な
役割を果たしている。例えば素朴な重回帰分析を行う前に、散布図行列を眺めて説明変
数に二次項を予め追加しておいたり、対数変換を行ったりする事は可能である。本デー
タセットにも目的変数に対して、変数 E とF とは二次的傾向がある。また、簡単な共線
性のチェック(構造診断)にもなる。データの事前解析は地味だけれど有用である。
急がば回れ!" ，
次にデータ診断を行なってみよう。このとき全ての診断統計量を出力する必要はない。

SAS/ASSISTを用いると誰でも簡単に診断統計量の設定ができる。表 3が診断
統計量の出力結果である。表 3は眺めるのもうんざりするが、基準化残差・テコ比・ク

Fbetas などはちゃんと調べておきたい。テコ比は説明変数側の外れ
ックの統計量・ D
値を指摘するのに優れている。この外れ値は、解析結果全体への影響が大きく、この l
個のケースを除くと解析精度が変化する、普遍性を揺るがすものである。このとき、ケ
ース 22は高テコ点である (
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)によると注意領域)。この様子は図 1のよう
な箱髭図と幹葉表現をすれば良く分かる。
基準化残差(通常の残差でもよい)やスチューデント残差(外的・内的)を眺めると
目的変数側の外れ値(単なる外れ)を発見できる。普通 2.0を基準とする事が多い。
343
一

表 3 診断統計量 cb; 0日k コ Bヨ V aE 誠 l 2 4 3 . q P z v e d a i i c L t E 十 ‑ 3 乞・ 2 . ・ 3 6 1.努 3 日6 α お α3 ] 7 2 . 9 8 0 0 2 . 3 9 4 4 1 3 i . 4・ 2 l . 2・ E s Z t 宅 dd E i e E t r Resid 泊 l R s e s t i dd 山 E E ヨ r l E セ s ヨ u 5 1 x 註 d 且罰1 t 0 . . ‑ 0 l . . . 一 0 2 . 0.0. ‑ 0 ・ 0 . 9 9 9 0 0'. 9 6 4 1 1 . 二 ‑8 0‑ . ‑ . ‑ • 0 '. 2 6 8 o'. 0 ・ 3 i i ・ ・ 0 0 . 4 3 7 5 5 3‑ 1 . 8・ ~~8 ‑ ‑ 8 : α3S REhZHEtfbtDiaHq *台** 台 大 d k 官 官 ** . 表大 0 . . . 安* 223::i: 2224. . . . ‑ . 5 . 5 7 0 0 . 8 4 7 9 . 4 8 3 . 7 2 2 1 1 . 5 7 0 0 4 1 . 7 6 5 3 0 0 . 3 3 2 ‑0 0. 1 9 5 3 ・ C に刈f ' s D 3‑J tg.1. ・ ‑2‑i ー 012 ・ h G t i 3 o r ・ . 官官 ‑・. 0 . 8 9 9 0 . 9 6 5 . ‑ . . . ， ， . ̲ ̲ E 涯f its I N D I f E E E R 回 33P s O . 世 * ‑0. . . . . DfhA ョ tas 官官官官古 匠 kD tas D82tas j 3 ;鶏 ; 8 謹12 2 墾 i 3 : : 9 3 5 2 3 3 3 4 3 : :縄 b a l 6 1 3 : : 1 2 3 3 号 2 3 3 1 0 ; . i 0 i 6 i 6 i 2守 o : f 場 ~36 最 9 . ; n も 1笠 0f t 告 N自 主 id 関 ua 選 1 51 曾きS) 3 2 : 2 灘0 この場合にはケース 1&25の残差が大きい。また、説明変数側・目的変数側・両方の 合併症をみるには L‑Rプロットが良いと言われている。また、回帰係数に対する影響 度を調べるには DF b e t a sやクックの統計量等がある。図 2の L‑Rプロットをみると ケース 1が高影響点、ケース 22が高テコ点、ケース 25が単なる外れ値である事が理 解できる。各説明変数の係数に影響を与えるケースも 1， 22， 25の場合であり、こ れらのケースについて詳しく調べる必要がある。 3つのケースはいろいろな副作用を持 ち強いて特徴付けるならば、高影響点、高テコ点、外れ値と分類されたのかも知れない。 次に、 DFb e t a s について確認してみよう。参考のために重心に近いケース 15を含め て 、 1個ずつケースをマスクして偏回帰係数の変化の様子を調べてみる(表 4) 。ケー ス 15を解析から外しても個々の偏回帰係数の変化はほとんどないが、ケース 1&22 ‑344‑

Uni 混 ぜi a t ePrcce:加工e 取 r i a b l e 唱 工 . e v e r agc S t e 4 nI 8 正迫f b 宅10t 4・Nu22 白 M . . u t i p 1 yS t 四1 . 1 血 f句 1 0 * * ‑ 1 図 1 テコ比の箱髭図 S i k i s adata: 官 官 L ‑ Rp l o t プロット: H I I * A II. 凡例 :A=lαE，B=2 α， E : 0 . 6 A (22) 。高テコ点域 0 . 4 f 宜I 0 . 2 0 . 0 高影響点域 A J A (1) AA A A 。Jjtなる外れ{血液 A A B主I AB A AA A . A 0 . 0 0 A A 0 . 0 5 0 . 1 0 A (25) 0 . 1 5 0 . 2 0 0.25 0 . 3 0 A I I 図2 L ‑ Rプロット 表 4 偏回帰係数の変化の様子 全ケースの場合 ケース 1 5をマスク 切片 変数 A 7 . 5 6 4 1 ‑ 0 . 2 1 3 2 ‑ 0 . 1 8 2 8 0 . 1 3 9 5 ‑ 0 . 2 2 3 3 ‑ 0 . 1 9 5 5 ‑ 0 . 2 1 3 7 ‑ 0 . 2 5 0 8 0 . 1 3 9 5 0 . 1 4 3 2 0 . 1 5 8 9 0 . 1 3 3 5 I 7 . 5 6 6 2 I 6 . 1 9 8 9 8 . 2 1 6 3 7 . 6 2 9 2 変数 D ‑ 0 . 1 8 2 7 ‑ 0 . 1 5 7 7 ‑ 0 . 2 1 6 5 ‑ 0 . 1 7 4 7 変数 E 一一一一一一一一一一一一一一一←一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一 ケース lをマスク ケース 2 2をマスク 5をマスク ケース 2 &25の場合は DFbetas の値どおり偏回帰係数の変化が大きい。特にケース lは切片、 変数 A， Dに対して、ケース 22は変数 D， Eに対して、そしてケース 25は変数 Aに 対する影響が大きい事が分かる。 外れ値かどうかを検討する方法に主成分分析や識別分析を用いてもよい。識別分析は l個の外れ値の候補にコード lをそうでないケースにコード Oを与えて二値回帰分析を ‑ 3 4 5 一

表5 3つのケースの識別分析の結果 切片 変数 A 変数 D 変数 E ケース 1の場合 ‑ 4 9 . 1 4 1 .2 5 9 ケース 2 2の場合 6 8 . 6 6 ‑ 3 . 0 8 0 ケース 2 5の場合 標準化距離 2 . 5 5 6 1 .7 5 6 4 . 3 8 9 (変数が選択されず) Fin=Fout=2.0 行うものである。変数選択によって選ばれた識別関数によって外れ値の性質を確認する 方法である。もし、全ての変数が選択されなければ、外れ値とする根拠はなくなる。以 下に 3つのケースについての識別分析を行った結果を示す。 ケース 25は目的変数側の外れ値であったから、説明変数側の識別分析では外れ値で 2は識別分析で外れ値と判断された。その結 あるとする根拠はない。一方、ケース 1と2 果は偏回帰係数の変化の様子とよくマッチしている。識別関数をみるとケース 1とケー ス2 2との性質の違いを調べる事ができる。ケース 1の場合には、変数 D とE との第 1主 成分の正方向に付置している。一方、ケース 2 2は第 2主成分の正方向に付置している ( 図 3参照)。 素朴な重回帰分析の結果(データ診断)から上記の 3つのケースに問題がある事が分 かった。変数 D とE とは相聞があるがトレランスはそんなに小さくない(構造診断)。 また、変数 Eと目的変数との聞には二次的な関係が認められるので、回帰診断後、変数 Eに 2次項を加える方がよいかも知れない(モテ、ル診断)。 以上で回帰診断の初診が終る。このとき、官頭で述べた頭を悩ます壁に遭遇する。 I I i壁 iこの後、どうすれば良いのか分からない? L ・ 一 一 ー ーJ 1)統計的な外れ値は分かつた。その後、そのケースを除いて再解析するのか? 2 ) 本当は外れ値などはなくて、変数 Eに二次項を入れるのでは? 3) 回帰診断の結果は無視する? 「・ーー・ー一司「 I‑‑r" ' 1 " 1dft I ・克服策.分析者が意志決定しなければならない(好きなように?)。己を信じる事。 I‑ ‑ ， ‑ ‑ ‑ ‑ ， ‑I 1)の立場を取ると、 3つのケース全てを解析から外すというのは乱暴すぎる。では 優先順位として、どの順番がよいか。これも自身で決定しなければならない。このケー スでは、実際のコピーの画像を眺めたり、データ収集事の事柄を思い起こしながら、統 計モデ、ルを適用しようとしている場にそぐわないものを外れ値として除外する事になる。 ケース 1の場合は極端な設定で、カラーの再現性以外の要素が官能得点に加味されてい ると考えられので、このケースを除外して再解析した。他のケースは特に画像上の不具 ‑346一

3D‑plot D 申 E=res 22 ︑r a ‑ ‑ d し均︑:: t r 九ぶ詰 i JF 一 ゾ/干し ﹃ 句 Z 下/' 〆 九 九 九 九 九 宅 ヨ.，'; 一 /J / 図3 目的変数に対する説明変数 D， Eの 3 Dグラフ 合はなかったので外れ値として解析から除外していない(すべきではない)。 2) の場合だと、素直に再解析を行えばよい。 SASを用いれば、そんなに面倒は掛からずに 1)の場合も、 2) の場合も解析でき るので、両方の場合について解析して、その結果を素朴な重回帰分析の結果と比較して、 固有技術的に(分析者の責任において)モデ、ルを選択すればよい。 本データセットの場合には、ケース 1をマスクする方が変数 Eに二次の項を追加する より若干寄与率が向上する。表 6に、変数に二次の項を追加した場合とケース lを追加 した場合の分散分析表と偏回帰係数の比較を示す。変数 D とE とに相聞がある事などに より、本データセットの場合には変数 Eに二次項を追加するよりは、ケース lを解析デ ータから外す方がこの回帰モデ、ルを適用する場にマッチしているかも知れない。あるい はその逆かも分からないが、このような場合には追加データで確認を取る事が重要であ った。 実際には、ケース lを外した重回帰式をモデ、/レとして採用した。採用したモデ、ルの回 帰診断を行ったが、ケース 2 5が単なる外れ値、ケース 2 2が高テコ点である事は変わらな かった。本データセットの回帰診断がどの程度、素朴な回帰式を採用した場合よりも有 効であったかは不明だが、回帰診断を実際に行うには、どうしても統計的要素から離れ ‑347

た固有技術的教養が必要であると強く感じたのである。統計は論理ではなく、使って役 立つてなんぼの(工業)科学であると思った次第。本データセットの場合、最終的な重 回帰式は分析者の考え方でかなり違ったものになると思われる。データセットは単なる 数字の集まりに過ぎ無いと思ったら、もっとうまいモデルができるかも知れないし、最 適モデルは、我々が採用したもので、は無かったかもしれない。 表 6 分散分析と偏回帰係数(上が二次項、下がケースの削除) E42Mm s a n : c e M : : x 主 三L F議 al lbot E E寺.回 陸 1 I N I E R : : E P A D E E2 Ell‑t Var主 量 コ ，1e Er ror cτbtal R沼 t肘SE E匪P l'駐留1 工 N 1 ' E R ヨ ヨP A D E Ell‑‑ Var主 語ble s よ 宣 詫 F Value i i j g i i j Z :努33f 0 . 6 3 7 1 0 . 5 7 1 8 3 2 3 豊 富 話鴫 F包LcI!e ter 出 t 羽田，t e S回 r r l a r d Er ror 9 . 6 7 9 ' I 'f or国 4箆 喜2 2 i il g : 2 鍛 F Value 勾 町 田 1 2 . 8 6 7 3 2 i 議 題 駕3 官雷主主 Prd:J )F O.【 X氾l Paraate 云司 ま 欝 3 1 : 謀 議 二 鴻 ‑ 0 . d 0 3 4 2 3 6 : d i 誘32‑i: 鋭 E3nz s a m : 怠 M:泊邑1 g 勾配 議 ; Prd:J )F 0 . 0 0 0 1 8 : E 2 3 2 f 25 FTrfaoarte r=O k 油 >I T I 4 . 6 3 7 鰐 二 3 : t 2 2 5 . 1 6 3 0 . 0 α ) 1 St 宅 4 j i 馨i j i Z ? 藷 却Z 包 j i 3 . まとめ S2では、 一つの事例を使って回帰診断を行った。データ解析の結果に対するコメン トはいろいろあると思われるが、回帰診断を行う事による一つの障害は外れ値の処理を どのようにすべきかにある。これを克服するためには、回帰分析でモデ、ルを作る前に、 もっと言えば、データを収集する以前にモデ、ルにする事象を明確に定義しておく事にあ る。そして、定義に従ってデータ解析から外すかどうか(設定した事象に属するかどう か)の判定を行えば良い。そして、定義は科学的に設定されるものが望ましい。 次に、診断統計量がどの値になったら危険信号かを決定するのは、諸説あるけれども 用いたデータセットによる相対的な値を考えるしかないように思われる。品質管理分野 の中小規模のデータセットにおいて多数の外れ値候補がある事自体不自然と考えるべき で、極論すれば一番大きな値のケースに着目して、それが箱髭図の髭を越えていたら注 ‑348

意すれば良いのではないだろうか。また、診断統計量は、 l{固ずつパラレルに考えるの ではなく(ケースの不具合がパラレルに診断統計量に現われるとは思えないから)、 L ‑Rプロット ( hii VS ejj2/LeTe) のようなものを作って外れ値の分類を予 め行っておいて、各診断統計量を眺めたらいかがだろうか。識別分析を行うのも一法で あろう。 品質管理分野の回帰診断のモデ、ル診断は、まず計測値の単位に目を向けるとよい。そ して、使われている公差の設定(誤差の伝播)が加法的であれば、テーラー展開の一次 近似(主効果のみの重回帰)モデルでよいだろうし、乗法的ならば、対数を取るのが望 ましい場合が多い。例えば、複写機・ファクシミリやレーザープリンターの給紙機構の 紙分離圧やローラトルクなどは対数変換を行った方が筋がよい(狭い範囲ならば、対数 を取った効果は少ない)。また、探索的立場から事前分析の散布図行列を眺めつつ、ベ キ変換して、後知恵で意味を考えてもよいと思う。 設定したい統計モデルの候補が複数ある場合には、技術的知見と個人的な勘で、モデ、ル を仮に設定して、後で追加データを取ってみたらいかがだろうか。 最後に、みんなで困らずに回帰診断ができるように、 7箇条をまとめておく(方便)。 回帰診断を克服するためのまとめ テータ診断 /.外れ値の解釈は、外れ値の分類をまず行う。 時 L ‑ Rプロットのプロット位置に注目、識別分析 2. 外れ値の分類に従って、診断統計量(テコ比，基準化残差，クック， DFbetas 等) を眺める。 吟幹葉図&箱髭図、 DFb e t a sの 散 布 図 、 ク ッ ク & テ コ 比 の 散 布 図 等 3. ケースの除外は設定したモデ、ル化する事象に属するかどうか、診断統計量をもと にして技術的・経験的に決める。 時 除外したケースの性質・履歴の明記 吟 面倒でも一度に複数除外しない 構造診断 ダ.モデ、ルに組み込む変数の数は F値 ( 0r p値)を参考にするが、共線性に不安が ある場合は相関行列の固有値の値から変数の数を概算しておく。 時 主成分分析の固有値・因子負荷量など、散布図行列 ‑349一

モデ、ル診断 $.変数変換や二次項・積項の追加は収集した変数の測定単位の物理的意味も考える。 。 吟残差のプロット、ベキ変換 工程データの場合 説明変数の目的変数のタイムラグが入る場合がある 日常管理項目を説明変数としてもモデル化できない場合がある 寄 与率 ι 寄与率の値にこだわらない。モデ、ルは事象の簡略化が目的だから、技術的・経験 的に判断する。得られたサンプルを記述するのではない。 7 . 回帰診断(データ解析)には分析者の意志が入る。収集したデータ・解析した結 果に責任を取る。 吟良心と努力 参考文献 (1J蓑谷千風彦(19 9 2 ) (2JA t k i n s o n( 19 8 5 ) ["計量経済学の新しい展開」 多賀出版 P l o t s，T r a n s f o r m a t i o n sa n dR e g r e s s i o n O x f o r d (3JC h at t e r je e&H adi ( 19 8 8 ) S e n s i t i v i t yA n a l y s i si nL i n e a rR e g r e s s i o n W i l e y i e d w y 1( 19 8 8 ) " M u l t i v a r i a t eS t a t i s t i c sAP r a c t i c a 1A p p r o a c h (4J F i u r y&R C h a p m a n& H a 1 1 (5J椿広計(19 8 9 ) "回帰診断を受診される人のために" 第 1 3回多変量解析シンポ ジウム発表要旨集 (6J贋野元久(19 9 2 ) 人とデータ解析とソフトウェアと" 品質 1 9 9 2 .V o1 .2 2N o . 2 Fhd qJ nU

日本 SASユーザー会 (SUGI‑. . J ) ARIMAモデルによる需要予測 ‑SASによる時系列分析 0村上正人 近畿コカ・コーラボトリング(械情報システム部 D e m a n dF o r e c a s tw i t hA R I M AM o d e l M a s a t oM u r a k a m i K i n k iC o叩 C o l aB o t t l i n gC O .，L T D . 7 ‑ 9 ‑ 3 1，S e n r i o k a，S e t t s u ‑ C i t y，O s a k a ‑ P r e f . 要旨 SASシステムで提供されている、 SAS/ETSソフトウエアに納められている ARIMAプロシジャを用いて、製品の需要予測を行なう。 .ボックス・ジェンキンズ手法 キーワード. ARIMAプロシジャ SAS/ETSソフトウエア ノ 1.はじめに 現在、弊社では SASシステムを刺用した需要予測を以下の場面で使用している。 ①販売目標・販売計画策定のための需要予測 ②原材料の調達・製造計画のための需要予測 ※③自動販売機の商品補給量算出のための需要予測 ※は現在のところ未稼動 この場でご紹介させていただくものは、上記のうちくE ②にあたる需要予測である。 対象としている商品は、ボトル・缶・パック入り製品 150品種余りとなる。 また、実際の予測作業としては、①は年に 2回(年初および期央〉そして、②は毎月 2回の周期で行っている。(ただし、②については、別担当者が毎週 1回、さらに細 かい見直しをしている。〉 Fhu つd

2 . ボックス・ジェンキンズ手法 ここで、 SAS/ETSソフトウエア中に納められている ARIMAプロシジャで 使われる手法について簡単にご説明しておく。この手法は 1976年にボックスおよ びジェンキンズにより発表されたものであり、その特徴は、同定→推定→予測という 3段階のステップを踏むことにある(【図 1】参照)。特に、推定のステップではモ デルのあてはまりの良さをチェックし、適切なモデルとなるまでパラメータの修正を 繰り返し行なうことができる。 3 . A R1M Aプロシジャ SAS/ETSソフトウエア中には、一変量時間領域モデルを扱うものとして他に も 、 FORECASTプロシジャ、 X 11プロジジャが提イ共されているが、前者は季 節変動成分を有効に利用することが難しく、後者は入力データ系列が月別あるいは四 半期の単位で与えられなくてはならないため、うまく扱えなかった。 ARIMAとは、(A u t oR e g r e s s i v eI n t e g r a t e dM o v i n g ‑ A v e r a g e)の頭文字をと ったもので、日本語では自己回帰和分移動平均モデルと呼ばれる。おおむね 30から 2000オプザベーションくらいの時系列を取り扱うことができるが、もし、オブザ ベーションの数が 30より少ないようであると、推定 (ESTIMATE) のステッ プから先に進まず、 OUTPUTデータは空の状態となる。後述するが、とくに過去 の販売実績が少ない新製品の予測値はまず得られないと考えた方がよい。 3 5 2

図1 <ボックス・ジェンキンズ手法〉 れ た 羽胡 女 ︑ で 観 J 柵列 J 間系 ↓滞日棚 げ悶鍛 (同定 = IDENT I F Y ) (差分系列) 差分系列の自己 相関と偏自己相関 の計算 L̲̲ー ‑ーーー‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ー‑‑‑‑‑ (推定士 EST 型さI ちしー」・ー‑‑‑‑‑‑ー‑‑‑‑‑‑ーー・‑ー̲̲ーーーー"ーーー ー ー ・ ・ ・ ・ ・ ・ ー ー ・ ，g (予測値算出) 予測値の計算 ￨ 予 測 値 ￨ ‑353‑ 口 計 算 O 判断

4 . 販売予測の実際 はじめに述べたように、毎月 2回のペースで担当者が 150品種余りの製品につい て販売予測をするため、より扱い易い資料提供が、我々情報システム系のスタッフの 責務と考えるが、現実にはマシン予測値を提示するにとどまり、その後は担当者の経 験と情報収集力によって足りぬ部分を補っているのが現状である。 ここでマシン予測値を求めるシステムをご紹介する。(次ページ【図 2】参照) ARIMAプロシジャの欠点として入力時系列データのオプザベーションが少ないと 予測をしてくれないということがある。その点をカバーするために I年を 24分割か ら48分割したかたちで、入力のオプザベーションの増加を試みている。このことに より予測不可を軽減し、さらに、その副産物として、直近の動向を察知しやすくなる という利点も得ている。 実際の予測値は 4種類求め、とくに選定しなければ自動で最も予測精度が高いとされ 表 l】 たものを自動的に採用する。実際の予測値とそのグラフの例を【グラフ l】 【 【グラフ 2】 【 表 2】にあげてみる。なお、 95%の上限・下限の信頼区域は清涼飲 料の比較的短期間的な需要予測では無意味であるため、使用していない。 また、担当者が実際に利用するアプリケーションは SAS/AFソフトウエアで実現 している。 5 . 最後に ARIMAプロシジャで‑予測値の得られない新製品が 70足らずあることが、一つ の問題となっている。それらの製品の予測は直近のシェアにより基準となる製品をも とに予測している状態である(これも、 SASシステムを利用して自動で行なってい る)。この新製品に対する予測をどのように実現するかが今後の大きな課題である。 また、今年のように夏場の気温が平年を大きく下回った場合は必然的に清涼飲料の 売れ行きに響いてくる。現在のところ、気温と販売数量との関係を回帰分析を利用し て、製品単位にシュミレーションできるよう試みているが、ユーザーが手軽に使用で きるところまでは、実現できていない。というのは、この部分は最終的に天気の予想 になってしまうからである。 なお、参考までに、 ARIMAプロシジャの出力するリストとコーデ、イングの一部 を【資料 l】 【資料 2】として添付する。 k ︻ d qJ Aq

図2 <販売予測値の自動算出〉 ‑ ‑︐ ‑ ‑ a • a ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ L ︐ . a a a a a ‑ a E i 月 を 単 4 位 8分でム晶? 計 2 i :l (イ 4 2 ? ? Z S F l(/l年4 ひ ( と l年 月 単 を 位 1で合分計割) 』・・・・・圃園圃圃・・・・圃圃 ̲I •• ↓(実績値) : 7 J 三 五 反:124 で差分の叫 . ・ • : (予測値) ••• •• • E ￨ 48で 差 分 の 吋 l ひと月単位に改める II ひと月単位に改める A ‑ •••••• •••••• • ↓/' 号 車 雲 千2 察官選特有 2 比較) + 最も予測精度が高い予測値を採用 販売予測値 Fhd Fhd qd

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日本 5A5ユ ー ザ ー 会 (5U Gト..J) S A Sに よ る 多 変 量 時 系 列 分 析 駒木泰 札幌大学経荷学部 ・ ・ The Econo etric Analysis o f Multivariate Ti.e Series b y SAS Tooru K oa k i Sapporo University 3‑7 Nishioka Toyohira‑Ku Sapporo 0 6 2 要旨:経済データの時系列分析を行う。単位根の検定、 VAR ( ベ ク ト ル 自 己 回 帰 ) モデルの計測、インパルス応答関数、分散分解、共和分の検定、共和分関係を取り 入 れ た ECM ( 誤 差 修 正 メ カ ニ ズ ム ) モ デ ル の 計 測 等 で あ る 。 多 変 量 の 系 列 の 定 常 性を検定し、変数聞の影響関係を検討することができる。ここでは以上の計算プロ グ ラ ム を SAS/IMLと マ ク ロ 言 語 で 作 成 し 、 畜 産 物 市 場 デ ー タ を 用 い て 分 析 し た例を報告する。 AS/IM L、単位根、 VAR、 イ ン パ ル ス 応 答 関 数 、 分 散 分 解 、 共 和 分 キ ー ワ ー ド :S 1 はじめに 多変量時系列モデルは、予測やグレンジャーの因果関係の分析を目的として多用 されている。そこでの経済データは定常化されていることが前提である。しかし、 いくつかの変数の一次結合が定常化されるという共和分の考え方は、一階階差の V A Rモ デ ル に 一 次 結 合 項 を 加 え た ECMモ デ ル の 発 展 を 招 い て い る 。 1993) は 、 定 常 性 と 共 和 分 の 検 定 後 、 V A Rモ デ ル に よ り F検 定 タ イ プ の 駒木 ( 因果関係の分析、インパルス応答関数、分散分解により、牛肉の生産構造における 諸変数の因果関係を分析した。そこでの計算プログラムは、 SAS/IMLとマク ロ言語を用いて作成されている。 今回は、分析方法とその計算プログラムの概要、および計算結果を報告し、プロ ugu皿ented グラム作成においての課題について述べる。ここでとりあげたのは、 A Dickey‑Fuller (ADF) テ ス ト に よ る 単 位 根 の 検 定 、 Johansenの 共 和 分 検 定 、 一 階 階 差 の V A Rモ デ ル あ る い は 共 和 分 関 係 を 取 り 入 れ た E C Mモ デ ル の OLSによる 計測とインパルス応答関数、分散分解である。これらは、基本的に引数っきのマク ロとし、マクロに入る前のデータの加工は必要最小限におさえることを目的として 作成された。 Fhu qJ nF

2 計算方法とマクロ 2. 1 Dicky‑Fullerの A D Fテスト あ る 時 系 列 デ ー タ {xd があり、 X tの 平 均 値 が t に 依 存 せ ず 一 定 で あ り 、 し か も X tの 分 散 や 自 己 共 分 散 が tに 依 存 せ ず 一 定 で あ る よ う な 場 合 に 、 定 常 性 を 持 つ と いう。そうでない場合非定常性となり、非定常性は時間の経過とともに発散する場 oot、 単 位 根 ) と が あ る 。 合 ( 発 散 過 程 ) と 初 期 値 か ら 離 れ て 俳 個 す る 場 合 (Unit R 定常性の検定方法はいくつかあるが、ここでとりあげた検定方法は時系列分析で よ く 用 い ら れ る 単 位 根 の 検 定 方 法 で あ る (Dicky‑Fuller ( 1981) )。 対立仮説のモデルは、 A Xt=μ+βt + aoXt‑l+ alAxt‑l+Ut である。 帰 無 仮 説 H1と し て 階 差 モ デ ル ( ド リ フ ト の な い ラ ン ダ ム ・ ウ オ ー ク ) al1Axt̲l+U1t と 、 AXt= 帰 無 仮 説 H2と し て 定 数 項 を 含 む 階 差 モ デ ル ( ド リ フ ト を も っ ラ ン ダ ム ・ ウ オ ー ク ) A Xt = μ + a12Axt̲l+U2t と に つ い て OLSで計測し、 F値 タ イ プ の 検 定 を 行 う 。 こ こ で F値は、 = (RSS‑USS)/(制 約 数 ) F U SS/ ( デ ー タ 数 一 説 明 変 数 の 数 ) 但し、 RSS:H1あ る い は H2の モ デ ル の OLS残差平方和、 USS:対 立 仮 説 モ デ ル の OLS残差平方和。 臨 界 値 F*は 通 常 の F分 布 に は 従 わ ず Dickey、 Fuller ( 1981)による経験分布。 [マクロ] %DFTEST(DATA， VARNAME， NVAR， TIME) DATA :使用データセットの指定 VARNAME:変 数 の リ ス ト ( A B C と プ ラ ン ク で 区 切 っ て 指 定 ) NVAR :変数の数 T1 ME :タイムトレンドの変数名 [内容] データの読み込み → ラグ変数の作成と階差の算出 OLSの 計 算 と 検 定 統 計 量 の 算 出 ‑360 一 →

2. 2 Johansenの 共 和 分 検 定 非 定 常 な 時 系 列 を d次 の 階 差 を と る と 定 常 化 す る 場 合 、 d次 の 和 分 (integration) と呼ばれ、 1(d)と表す。ここで、 n個 の 変 数 か ら な る ベ ク ト ル X tが あ り 、 す べ て の 変 数 を 1(d)とする。変数の 1次結合を、 Zt=ßXt=~blXlt とするとき、 Z tが (d‑a )次で定常化すれば、 X tは (d、a)次 の 共 和 分 (Cointegration) の 関 係 に あ る と い い 、 C 1(d、a)と 表 す 。 ま た 、 ベ ク ト ル 8 は )) 。 共 和 分 ベ ク ト ル と 呼 ば れ る ( 定 義 は Granger (1981 useli u s (1990) の 検 定 方 法 H2、 H*2を と り あ げ た ここでは、 Johansen、 J (Jo hansen (1988) 、 Johansen (1991)、川崎 (1992) ) 。 Johansenは、 X tを p 変 数 ベ ク ト ル と す る V A Rモデルを考慮し、 x lX t‑1+ ・ ・ ・ + rk‑1! lX t‑k+1+ n X t‑ k+ μ + φ Dt+ 0t ! l t= r1! 但し、 X t= [Xtt、 X2 t、・・・、 Xpt] ，なる p個 の 確 率 変 数 Ot= [Utt、 U2 t、・・・、 Upt] ， な る 撹 乱 項 ( ホ ワ イ ト ノ イ ズ ) E(Ot)=O、var(Ot )=E(0tOt ' )=エ= [σ1J ] 、E(OtOs' )=0 * 's す べ て の t、 t r1= [γ し lJ] (1=1....、 p) な る パ ラ メ ー タ 行 列 。 ここで、 r個 の 共 和 分 が 存 在 す れ ば 、 n=α s' なる p X r行 列 α、 s (s' の 行ベクトルは共和分ベクトル)が存在し、 ， s ま r次 の 共 和 分 ベ ク ト ル と な る ( グ ラ horel、 Engle、 Granger (1987) )。 ン ジ ャ ー の representation t そこで、 「日のランク壬 rJ な る 帰 無 仮 説 に 対 し て 、 「 日 の ラ ン ク 壬 p J (トレ ー ス テ ス ト ) と 「 日 の ラ ン ク 三 r+1J ( 最 大 固 有 値 テ ス ト ) の 2つ の 対 立 仮 説 を 検定する。 Johansenは 、 定 数 項 μ を 分 解 す る こ と に よ り 、 以 下 の 仮 説 を 提 示 し た 。 H2 :n =α s' (μ は V A Rモ デ ル の 定 数 項 で あ り 、 ド リ フ ト ) H*2: n =α s' μ=α s0' ( μ は 共 和 分 項 の 定 数 項 で あ り 、 n X t‑kの 平 均 ) H2に つ い て の 具 体 的 計 算 方 法 は 、 ま ず 次 の 2つ の 回 帰 を 行 い 残 差 を 算 出 す る 。 ! lX tと!lX t ‑ぃ!lX t ‑ 2、・・・、!lX t ‑ k、 μ、 Dtと の 回 帰 司令残差 Ro t X t‑kと!lX t ‑ぃ!lX t‑ 2、・・・、!lX t ‑ k、 μ、 Dtと の 回 帰 司令残差 Rk t 尤度関数、 L(α 、 H 、~)= I~ Iー T/2exp [-1/2~(Rot+α ß ' Rkt )， ~ ‑ 1(Ro t+ α s'Rk ] t) t=1.T を最大にするため、 ￨λSkk‑SkOSOO‑1SOk1=0 を 満 た す λ1を 算 出 し 以 下 の 検 定 量 を 導 出 す る 。 トレーステスト -T~ln (1 -λ1 ) 最大固有値テスト ー Tln(l‑λr+1) 但し、 1=r+1.p SlJ=T-1~RltRJt t=1.T ， ij = O，k 3 6 1

臨 界 値 は Johansen、 Juselius (1990) の TABLE A lお よ び Osterwald‑Lenu皿 (1992) の TABLElにある。 H・2については、 αβ ，X t‑k+ μ = α s ' Xt‑k+αβo'=α s * ' X*t‑kす な x・t‑k= (Xt‑k，1)'として、 わち、 β*=(β ，，s0' ) 、 d .Xt‑2、・・・、.d.X t‑k、 Dtと の 回 帰 . d .X t と.d.X t‑1、 . xへ‑kと.d.Xt‑l、.d.X t‑2、・・・、.d.X t‑k、 Dtと の 回 帰 として、 → 残 差 R・o t → 残 差 R*kt H2の 場 合 と 同 様 に 、 ト レ ー ス テ ス ト と 最 大 固 有 値 テ ス ト を 行 う 。 臨 界 値 は Johansen、 Juselius (1990) の TABLE A3お よ び Osterwald‑Lenu阻 (1992) の TABLEl・である。 r個 の 共 和 分 ベ ク ト ル の も と で H 2対 日 、 の 検 定 も 可 能 で 、 ‑Tl : l n 1ー λ*1 また、 l=r+l.p 1‑λi が 自 由 度 p ‑ rの χ2分 布 に 従 う こ と を 利 用 す る 。 [マクロ] VARNAME， NVAR， DEGREE，IDE，IDENAME) %COINT(DATA， DATA :使用データセットの指定 VARNAME: 変 数 の リ ス ト (A B C) NVAR :変数の数 DEGREE :次数 1 DE :ダミーの数 IDENAME: ダ ミ ー の 変 数 名 [内容] データの読み込み → ラグ変数の作成と階差の算出 O L Sに よ る 残 差 の 算 出 → → 固有値、固有ベクトルの算出 → 検定統計量の算出 2.3 V A Rモ デ ル 、 イ ン パ ル ス 応 答 関 数 、 分 散 分 解 Xtを p 変 数 ベ ク ト ル と す る V A Rモデルは、 Xt=φlXt‑l+φ2Xt‑2+ ・ ・ ・ +φkXt‑k+Qt E(Qt)=O、var(Qt)=E(QtQt' )=エ= [σ1JJ 、E(QtQB' )=0 ' *s。 す べ て の t、 t V A Rモ デ ル は O L Sで 推 定 が 可 能 で あ る 。 こ こ で は p 個 の 非 説 明 変 数 毎 に O L Sを 適 用 し た 。 ま た 、 次 数 P の 同 定 は 赤 池 の A 1Cを考患する。 A 1C は、 A 1C =T log Il : I+2p2kである。 T はデータ数。 インパルス応答関数については、 W 1= [ φ し 1JJ (1ニ l、・・、 p) を V A Rモ デ ル の VM A (vector 皿oving aVerage) 表現のパラメータとすると r o 臼 つ﹃υ

Xt= 智 OOt‑W10t ‑1‑W20t‑2 ー となる。但1..， 1 1 '0は単位行列。 この係数 は 、 ゆ0・1J、 ‑ φ 1、1J、一 φ ト 1J、 ‑ φ 3 . 1J、 X Jの シ ョ ッ ク に 対 す る X 1へ の 動 学 的 な 伝 わ り 方 を 表 し 、 イ ン パ ル ス 応 答 関 数 と い う 。 係 数 が 大 き い ほ ど シ a ックに対する影響は大きい。 ま た 、 分 散 ・ 共 分 散 行 列 Zの 対 角 化 を 行 な っ た 。 分 散 分 解 は j番 目 の 変 数 の シ ョ ッ ク に 対 す る i番 目 の 変 数 の 影 響 度 を み る も の で あり、前述のインパルス応答関数の係数をもとにして算出される。すなわち、次数 hまでの X Jから X 1へ の 貢 献 度 は L C φ l、1J) 2σJJ l=O.h‑l L {L Cφ し 1J) 2 σ JJ} J=l.p l=O.h‑l となる。 [マクロ] %VARECM(DATA，VARNAME，NVAR，DEGREE，K，H，IDE，IDENAME) DATA :使用データセットの指定 VARNAME: 変 数 の リ ス ト CA B C) NVAR :変数の数 DEGREE :V A R モ デ ル の 次 数 K :インパルス応答関数の次数(計算しないとき 0 ) H : 分 散 分 解 の 次 数 ( 計 算 し な い と き 0) IDE :切片、ダミー、誤差修正項の数 IDENAME: 切 片 、 ダ ミ ー 、 誤 差 修 正 項 の 変 数 名 CINT DUM ECM と プ ラ ン ク で 区 切 っ て 指 定 ) [内容] データの読み込み → 分散・共分散を対角化 ラグ変数の作成→ → O L Sの 計 算 と 各 統 計 量 インパルス応答関数と分散分解の算出 → → 0階 差 等 は 事 前 に 取 っ て お く こ と が 必 要 。 O G P L O Tプ ロ シ ジ ャ ー の 結 果 は ワ ー ク ス テ ー シ ョ ン S ‑ 4 / I X C S u n O S 4.1.2) で 印 刷 さ れ な い た め 、 大 型 機 CHITAC M‑660K) に フ ロ ッ ピ ー ディスクを媒体としてデータ転送して描かせた。 0 変 数 の 階 差 を 事 前 に 取 り 、 IDE に 誤 差 修 正 項 を 加 え た 変 数 の 数 、 IDENAME に 誤 差 修 正 項 を 加 え た 変 数 名 を 指 定 す る と 、 O L Sによる E C Mモ デ ル が 計 測 さ れ 、 イ ン パルス応答関数と分散分解を算出する。 ‑363

4 適用例 4. 1 デ ー タ と 変 数 の 加 工 駒 木 (1993) で は 、 乳 お す 牛 と 去 勢 牛 ( 和 牛 ) に つ い て 、 飼 料 価 格 、 も と 牛 価 格 、 生体価格、 1頭 当 た り 枝 肉 重 量 を 取 り 上 げ 、 そ れ ぞ れ の 相 E依 存 関 係 を 分 析 し て い る。そして、牛肉生産構造においての価格政策と生産振興政策の有効性を聞いてい る。ここでは去勢牛のみについての分析結果を報告する。分析期聞は昭和5 1年 4月 か ら 昭 和 63年 3月 ま で で あ り 、 以 下 の 月 別 デ ー タ に よ っ た 。 (1)飼料価格として『農村物賃統計』より肉牛肥育用をとりあげ、月別農業生産資材 価格指数で実質化し対数変換。 ( 2 )も と 牛 価 格 と し て 『 農 村 物 賃 統 計 』 よ り 去 勢 和 牛 若 齢 生 後 7カ 月 ( 昭 和 62年 度 よ り 10カ 月 程 度 ) を 取 り 上 げ 、 月 別 農 業 生 産 資 材 価 格 指 数 で 実 質 化 し 対 数 変 換 。 (3)生 体 価 格 と し て 『 農 村 物 賃 統 計 』 よ り 去 勢 肥 育 和 牛 ( 若 齢 ) を 取 り 上 げ 、 月 別 農 産物価格指数で実質化し対数変換。 (4)1頭 当 た り 枝 肉 重 量 と し て 『 食 肉 流 通 統 計 』 よ り 枝 肉 生 産 量 / と 畜 頭 数 を 算 出 し 、 対数変換。 4. 2 実行プログラム ︐ . u 円 nk nu ︐ . J hu hu ‑ ‑ pu ︐ . j FU FU RA T L U ( nu F u 告I NC '/usr/koma/varecm'i 告V ARECM(DATA， DADB DC DD， 4， 7， 2 4， 2 4， O， ECM)i ・' tr nU RA T L U nu { 可d 口 ヨ ' n 為・ ー 一= ・ h'u 勢少 n n u n口 ・ ヨ nL ︐i u ・ hu ハ TLURd Ru ‑ ‑ ( ︐ μ n‑E G ︐ . i RA巾ム TLupn︼ 巾ム=TLU RAnDpn︼ hununu 刊H 巾ム・'mω EAE .︐︑u ‑j 巾ム huRARA YL hu nn= ︑ 円 AA ‑ (‑ AG= nnhUT4 hu TAF ︐ .E 告I NC '/usr/koma/ci'i もCOINT(DATA， A B C D， 4， 7， O， DUM)i 門U 口 μ" i!?‑H 勺 D ・' n b M山 N421'n E'tn T L U 今4 n n 巾 ム p n ︼ 門 u q J ・'寸 55RLU2 =PMOT=+ EN7FIDe L 円 ワUTム町山MUmム官 TムT4n qu 凶 P山 門 U n υ .)︐ G︐ tw 5. ︐ AapIZC4 pdTAMM=(6 ﹁ し ロμ M 巾ムーム門UMω巾ム MU1 ム 山口w m w ワ ω = 巾 ム = = 円 U 円 以 Ia・'=+ R/'YCB 即 mE 山間ジ 門﹀ O M 巾4 = N︐ kINNEe‑'1 J ' 巾 ム 町 山 巾 ム p n ︼ T L U ︑︐︐内︿ d RrEBO ESYDt . TuHUDJ11. ︐G︑2 N/TBFPN002 E'NYMKNJEYL‑ COH7IWWIP;HK‑ 一A OEMWNNTE/NPTWB 昔 日U T L U h U T ム 巾 ム = 勺 i IRE‑'U5BB PFK00 '42 ・ VNEDIY/N1;9 0IRKOFNKYT iRU 一W H / = D﹀A;‑ G‑'ALYUMM‑ NAE‑KYWWD=wwF(2 TYMWNTEF0=EEKG‑ SAKYY‑ ・ 'HI0= N D T I K H N l E N U M一 門U門UM Tムnnp&巾ムnnnnp 門unu TTNNF PAI‑‑ 告I NC '/usr/koma/dftest'i 号D FTEST(DATA， A B C D， 4， TlME)i 4斗‑ r o qJ

4. 3 出 力 結 果 Oicky‑FuJJerの A D Fテ ス ト 去勢牛 OLSの結果 VNM 也 o ︽ Tム﹁ヘ u ハH V JV ハHV ハHV υ H ハHV d FURJV 門 LRd t ﹃' ハHV ハHV ﹁/ ヘ ﹁ ハHV ︽ hHU 内︽Jvrhu 内ヘV J urhu J U ハH V F ハHV t ﹃' ハHVハHV ハHVハHv 巾141 ム R J v . ︽ ハH V a ム ー ・ ‑ハ HV υ H ハ U‑ 刊D M M 4・ 1 4 0 ︑ 円 NOBS 1 4 2 hb ﹁/ 1 4 1 B76 NOBS 1 4 2 o mム qd JL BETA STOB EE SIGM ‑0.41965 0.0765507 0.0083048 0.0000589 VNAME ︑ 円 1 3 8 n n 勺I 1ム NOBS 1 4 2 nbqJRd BqJQJ Rd BETA STOB EE SIGM ‑0.143754 0.039716 0.0069691 0.0000505 0.0001072 0.0000373 ‑0.142133 0.0383368 ‑0.41751 0.0732134 FO FO FO 検定結果 H1‑H5 PHI2 8.8165365 H2‑H5 PHI3 7.8058709 RHOtau RHO ‑13.8372 TAUtau TAU ‑3.707488 Johansenの 共 和 分 検 定 去勢牛 変数リスト v x A B C 0 A1 B 1 C 1 0 1 A 2 B 2 C 2 0 2 A3 B 3 C 3 0 3 A 4 B 4 C 4 0 4 A5 B5 C 5 05 A6 B6 C 6 0 6 A7 B 7 C 7 0 7 I N T NOBS 137 ‑365‑

Johansenの 共 和 分 検 定 ( 続 き 〉 a l t 仮説 H2 切片はドリフト項: null[ EMAX T E S T :H2( r )[H2( r + 1 ) TRACE TEST:H2(r)[H1(P) o35.272536 61.620817 同t'F︑J︾円t'Fヘd RJ︾内︐LQJ1ム ハHV凋ωaF︑J︾円︐I nuJ内叫JVF︑drhV 44a1ムro ︽HVF︑J︾ペf'u・ ・・凋ωanHU 1ム円/・一 司 同︐I円︐I司︐︐nHU 141ムームーム 一‑一一 円LnbnbnL 1ム円jqJ︽・4 nuJ凋 a円︐I‑ qJ‑‑‑F︑J︾ ・1ムーム一 ﹁ヘ d 一一 円 rhU凋 aaAanuJ4‑aム 凋 arhurhunHU︽HV Rd1414qJQJ 円t'円t'q d4iムペノ上︼ ぺ J'U︽ノιunHUF︑drhv ぺ 4︽・41ム瓜せ円/ ‑rhU︽ノ&・司︐︐ ハHV・・︽J'u・ ‑nu内︐L 4 j ・ ︽ F︑J︾凋 an内UF︑J︾﹁ヘd an宅内 dnuJrhuq d qdペ4円I1ム4a 凋 arhU円︐Irhuq d rbnせqdrb1ム ﹁ヘdnuJnHU円︐I︽ノ& ‑‑rhurhv‑ ︽ノιunuJ・・円︐I ‑‑q dnHU円︐I 内d凋 a J ︽' M t' ハHV円︐I︽HvnHU QURd1ム︽4 4i4a︽・41ム ハU1ムハunu ハHV︽日U︽HV︽HV ‑︽HV・︽HV ハHV・︽日U・ 一︽日U‑︽HV 円 1ムqJFORdFコ 円︐I円︐InuJrhunMυ F︑drhunHUrhurhv F︑J︾︽ノιuan宅rhU凋 a rhU凋 a凋 a円︐I円︐I ‑nuJ凋 a‑nHU ハHV・・ハHV・ ︽ノ色ペf'urhuaA可 rhu ‑一一一rhv 円E4aqJ︽・41ム h υ 3 6 6 一 一 ‑ 1ム 一 凋 anHU円︐InHU Rd1ム円IRJ nHunMυnMυnuJ nHU凋 anuJ︽Hv q41ムハunu ハHV︽HV︽日U︽HV ハHV︽HV︽HV・ ・・・︽日U ハHVハHVハHv‑ 司 nuJ内叫JvnMυ内MUq d ハHvrhunHuq dq d nuJ︽ノιurhvrhurhu ペ UJ ︽ J ' U ︽ HV円︐I 凋 a nxunMυnuJnuJ︽Hv q d円︐InuJaAanHU ︽UJ・nuJ・・ ‑ペノ上︼・司f'ハHV A‑‑︽・4qdqJ ・ n v nuv‑︽HV︽HV 一 一‑ rhunHUnMυペf'u qJ&ペf'uq dnuJ FL014nuoD nUハUFO‑ム ハHV︽HV︽HV︽日u ハ U nυ ‑ ︽H U ‑ ‑ V49695 F︑J︾凋 anuJq drhV 1ム4aqJ4a円/ 00円jqJqJ1ム 凋ωa︽HvrhvnHU︽ノ& F︑d・rhV凋 a・ ‑︽ノ&・・︽HV ︽J'M︽J'uハHV凋 aq d ‑ ‑ R J ︽ ・4 ‑ 円︐InuJ内叫JV4‑aムrhu ペノ色︽J'unxuq dハHV ‑‑ハU H4qJ42 nuJ凋 a︽Hvr︑Jv q dnMυq dnHu a川崎企︽Hvq dF︑ー︾ ハunU1ムハU ハHV︽HV︽HV︽HV ・・・︽HV ハHVハHVハHV・ 1 9.0183936 0.0290473 2 3.3919056 0.1834244 31.4171756 0.2338688 円 ︑ ‑ P qJFコームqJ ︽・4︽・4ハU1ム Ida‑ム R d rhvnuJFヘd1ム 凋ωarhV凋ωarhU FLorb‑ム︽︐r‑ Jv・・ 内︐︐︐u・︽Hvq d ‑ム円j ‑ TRACE EMAX CHIP C H I 同︐IF︑dnuJq d 41ムqdro q dq d司︐︐内︐︐︐u rhvp︑JVP︑JvnuJ 1ムroqd1ム 内︐︐︐unHuq dnuJ o35.309452 70.676126 NULLR 円I1ムooqJ 1ム一F︑ー︾ ・ ロ hυrL01ムRdqJrb M山 n 4 a ハ U Q J 1 ム A 鴨 unuJrhunHU︽HV一 R1619E ‑‑‑‑‑ ぺ 41ムハunuqJ nHVハHVハHVハHV凋 a o9.0553089 0.0597318 NULLR V7qLqJQJ 内MU司︐︐司︐︐nuJ ︽・41ム︽・4qJ qJqJRdn 口 F︑J︾︽日U凋ωanHU ‑‑rhu・ L 4 qd ・ ︽ ︐ 内一︽ J'MハHV︽J'u ‑F︑ー︾ nυn‑qJ司/勺I 川町ペハHVP︑JvnuJ内叫JV R民ιnuJ円︐IrhV凋ωa nHHQJ1ムn 口 n 口 rbqJqJ1ム ︽ノιunuJrhU︽ノ‑ qJ白︽HV︽日U︽HV ︽日U︽HV︽日U︽HV 仮説日 * 2 切片は共和分の定数項: null[a1t 一一一一一 ‑ ..•• •••• TRACE EMAX NULL R 1 13.39953 26.34828 2 9.9229955 12.94875 3 3.0257547 3.0257547 0.0043674 ‑0.002831 ‑0.000855 ‑0.001538 ‑0.000795 ‑0.001513 ‑0.001049 0.0011862 ‑0.013097 ‑0.004941 0.0030962 ‑0.00097 0.0006654 ‑0.000409 0.0014064 0.0003769 W E S T :日吃 ( r )[H1(P) EMAX T E S T :日吃 ( r )[H2*( r+1) TRACE T 1 19.026018 35.366674 2 11.897726 16.340656 3 4.4429303 4.4429303 4 6.084E‑14 6.084E‑14 一一‑‑‑‑‑‑ H口 ( r )[H2( r ) 尤度比検定: null[alt一一一一一一

V A Rモ デ ル (1式のみ〉 去勢牛 変数のリスト WX DB DA1 DB1 DC1 001 DA2 DB2 DC2 002 DA3 DB3 DC3 003 DA4 DB4 DC4 004 DA5 : DB5 DC5 005 DA6 DB6 DC6 006 DA7 DB7 DC7 007 OLSの結果 ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ ︐ ペ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ︽ ︽ ︽ ︽ 川 内 ︽ 川 内 川 内 ︽ ︽ ︽ ︽ 川 内 ‑367‑ mirunせ qJ 司d 1ム RdnDrbFUG‑JfU14 司dnDqJ1ょ ruruq414 司dFUG‑JqJGJq41ょっL jqJ 円 I7'qLqJqL4 14 nuqJqLnuphd 円/円j n U 1よ q41ょ 7'nU 司dn4nuqJ1ょのDrU 円 円U 円 jnununせ rU L 司dnU 司d q L 7︐14qJnせ 司dnuny 司d f U 7︐qLqJ 円 jqJqJqJRdru R4 ム ハU 司dnunU1ム ロυ 司d r U 4 q J 7 4 1ム 司d勺乙つL46fuqLQURdrunuqJQURd 1 ︐ ペ 4nDnU 司dnDqJ7'4会同/司I 1 d 7 p&runU LqJRdnDnDnunU14Rdda 司ddanDQU 内 司d 1よ qLnuqLnせ RdqJqJdaRdny 司dfU 司drUFUG‑J L 司dq41MGJfU 内 4nU funU︐ U14n口 4会 4会ハU ペ 1ょ 14 司dnU1ょ nyn口内I14qJ 司dnURJvny LRJVQJ 司d︐ ハ 内l q J nせっム ペ V υハ V υハ HvnHV uunHV HvnHV uunHvnHvnHvnHv nHvnHvnHvnHvnHV HvnHvnHvnHvnHV H HvnHvnHV H mA7'nDODqJqJnせ っLRd 円 j nせ 司dnDrU 司d nせ 司dF51ム円j q L 1よ qLQJdanロペ︐'uq︐ J司d nurU 司d 円 jqLnU1ム 司dnせ ハU 司dnURddaqL1よ qL 司d 司dqJnU 司/円joD1uqLqJ7' U 1ム 司dnU 司/ハU 円 jqJ Qununせ QJnU14n口 4 1ょ rU1ょ rurUつL 1ょっムペ︐Lnun口 司d ハ n υ 4会内lqJrunU L nせ QJODruqLつ 色 町 j r u nローム 4 rurunせ 1ム 司d14 司 l nせ っL n口 司dnH会 同j r u n口同I 1 j n口 4会内L q J 1ょの口同jnynuqLnyRdqL 司 lnDdaRdnunU 円/ ペd 円 j nせのDqLnD1ょのDqL‑nDru 7' 司d14phdn口 ・ ︐ 1dnU1よ runurU 司drb1ム 司d L 円 U Q J ・runu ‑ハUphd ・qJqLRd ・ ‑qLqJ ハ ・ハU ‑ つ'u ︐ ペ‑rコ ハU ‑ ‑ d a ヲ白内I ‑ n u n u ‑ ‑ ‑ ・1ょ ・ ・ 1ょ ・ ・ ハ U q L ‑ ‑ ‑ n u ‑ n u ‑ n u ‑ ‑ 1ょ ・ ‑ nせ 1ょ ‑ n U 1 ょ ‑ ‑ n U 1ムハu n u ‑ n u n u ‑ n u n u ‑ ‑ 1ムハu n u ‑ ‑ 1 ム 会 ︽ jauqJfU1ム Q J 4会 j r U 4 qJqLq414 円 BqLqLaurU 司d 1ょ 4会司d 円 同jrUQυrurU4 hurbrU7︐ーム 4 1ム Rdn口 4会ハU 円 j r U R J 1ムハU1dnロハUrunU 司dnD14rコーム F コペ︐LRd 巾4qLqJ4 phdnynurU4 14qLnurURd L Q J 4 RdqJnudanurbqJRddaruqJqL / 4 会内4 1ム qJ 司dFDA‑qLrurURdnunuqLFUG‑J7'qJ qununynU1ムーム qL7'4 qJ 円 ︐ ペ ーム司lqJnununun口 司d 1よ runynU14phdnURJvnunDQJnせハU 司dqJnローム RJvnynu rbqJqLrbrU1ょっム円jrunuqLODrunU 司dn口 rbnuqL 円 jrunU LrurbqJqLRd ハ U 1ムハununU1ム nununU14nu‑nU14nU1ムハU14nU14nU1ムハU14nU1ムハU14︐ ペ ‑‑‑‑‑nHV‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ HvnHvnHvnHvnHvnHvnHV uunHvnHV υ nHvnHvnHV H V HvnHV HvnHvnHvnHvnHvnHvnHvnHvnHV υ ハ I R J 1ょ 1414Rdda 勺IRd 司dfURd1ムーム rU14auaurb 勺IrU 円 AQU円 I 1ム Rd 司d 円 jqJ 4rU 円 miqJrb7︐司dn口 RdRJ1ムーム rururコーム 140J L 内 IRdrunせ 14nunDOD147' jru︐ q jrunuauRd 円 IRd 司dQυ 司dqJRd ERdRdQU46nv 司dnuqJ 円 ペJfUQυ4 qJRd 勺 nunせ 司dnU1ム RJRd1ょ っL14qL 司ddaqJn口同I 1 d LQJ1ょ dadaqL 司dGJRdnU 司d1u j n口 7'ペ I14nU1ム 司d 司dfU1ょ 14nU L 1ム 円 4会phdnせ phdqJRdnせ 1ょ 14nDnDqLrU 円 l nせハunuqL 司d14RJV1ムームハu︐ U n y nせ qLRd 司 n u r b n u ‑ ‑ム F コ ハU 司d ハ U ‑ n︐ uqJ ハ ペ ‑司d n u ‑ n u n 4 n u ‑ ‑ n u n u n u n u ‑ n u n u ‑ n u ・ハU ・14 ハ U14 ・nu‑‑4 nHv‑‑nHV ・ ・ ・ ハ HvnHv‑‑‑‑nHv‑‑nHV‑nHV‑nHV‑‑‑nHv‑nHV ・ Hv‑nHvnHV‑nHv‑ ハ ‑nHvnHv‑nHvnHvnHV 一 一 ハ HvnHvnHV ハ HvnHvnHv‑‑nHU VARLIST DA1 DB1 DC1 001 DA2 DB2 DC2 002 DA3 DB3 DC3 003 DA 4 DB4 DC4 004 DA5 DB5 DC5 005 DA6 DB6 DC6 006 DA7 DB7 DC7 007 XNVAR 28 EE SIGM 0.01456 0.0001348 SSY 0.0327602 FD RSQ ADJRSQ F PROBF DW 108 0.5555593 0.4444491 4.8215021 1.4346E‑9 2.0242866 NOBS 136

インパルス応答関数・分散分解 もと牛価格へのインバノレス(去勢牛) I M P 2 1 . 2 5 i l : シ G 与 量 与 一 二 一 ニ 。 ‑ 1 .0 巴 1 5 1 0 2 0 2 4 2 0 2 4 期間 飼料価格 生体価格 一一ーもと牛価格 一一一 被肉重量 生体価格へのインパノレス(去勢牛) 国P 3 1 .2 5 1 . ∞ 0 . 7 5 0 . 5 0オ ， 〆 、 0 . 2 5 1 ノ'¥ 、 、 0.00 十てー~、 ‑ 0 . 2 5 1 ‑ 0 . 5 0 ‑ 0 . 7 5 ・1 . 0 0 ・ 1 .2 5 4 1 5 1 0 期間 I F R O H 飼料価格 生体価格 一一ーもと牛価格 一一一 被肉重量 分散分解の結果 COVM 分散・共分散行列 0.0002904 6.776E‑21 1.355E‑20 ‑6.78E‑21 6.776E‑21 0.0001022 ‑3.39E‑21 ‑4.24E‑22 1.355E‑20 ‑1.49E‑21 0.0011272 0 6.78E‑21 ‑1.02E‑22 ‑1.47E‑21 0.0000368 PIM lMALL 寄与率 78.841154 9.2286616 0.6314332 11.298751 合 計 0.0004247 9.0695694 75.080639 0.4633175 15.386474 2.7339072 14.006329 12.931524 70.32824 0.7818847 3.31337 0.566741 95.338004 II附 2乗和 0.0003348 0.0000392 2.6816E‑6 0.000048 0.0000212 0.0001751 1.0807E‑6 0.0000359 0.0002797 0.001433 0.001323 0.0071951 4.054E‑7 1.718E‑6 2.9385E‑7 0.0000494 368 0.0002332 0.0102308 0.0000518

5 おわりに プログラムの作成および実行上の課題 (l) UNIX版 SASシ ス テ ム ( ワ ー ク ス テ ー シ ョ ン S‑4/IX(SunOS 4 . 1.2) )について。 ・非常に高速であり、計算時聞が気にならない。 ・しかし、 DMS上 で の 日 本 語 入 力 は 可 能 で あ る が 、 実 行 上 不 可 能 で あ る 。 日 本 語 のコメント部分などは t exteditと い う エ デ ィ タ ー で 対 応 し た 。 .GPLOTプ ロ シ ジ ャ ー に よ る グ ラ フ が 印 刷 き れ な い 。 ( 2 ) SAS/ 1MLソ フ ト ウ ェ ア に つ い て 。 0ル ー プ が START‑FINISH内 で な く て も 使 え る よ う に な っ た の は 便 ・ パ ー ジ ョ ン 6で 0 利。 • LAGオ ペ レ ー タ が あ る と 便 利 。 • CONTA C Tは 一 番 大 き な 文 字 の 大 き さ で 決 ま る の で 、 変 数 名 の 指 定 は 同 じ 大 き さ に し なければならない。 (例) %COINT(OATA.PRICE KG.2.2.0.0UMMY)とすると、 RICE1 K G 変数名は P 1PRICE2 K G 2 となり、 PRICE1 K G 1 PRICE2 K G 2 のよう に正しく変数名が作成きれない。 eferenceに は 載 っ て い る コ マ ン ド の 説 ・ パ ー ジ ョ ン 6の マ ニ ュ ア ル は 使 い づ ら い 。 r 明 が 本 文 中 の ど こ に も な い 場 合 が 多 い 。 結 周 、 パ ー ジ ョ ン 5の マ ニ ュ ア ル を 併 用 し た 。 ( 3 ) DM S ・大型機のパッチの場合のように 1 *で 以 下 実 行 き れ な い よ う に す る よ う な 、 コ マ ンドがほしい。 なお、 AICの 検 定 と F検 定 タ イ プ に よ る グ レ ン ジ ャ ー の 因 果 関 係 の 分 析 も 行 っ たが、プログラムについては、更新中である。またマクロプログラムは、報告者か ら入手可能であるが、元デー夕、分析結果、解釈等を御教示願いたい。 [参考文献] Dicke~.O.A. and W.A.Fuller."Llkelihood Ration Statistics f o r Autoregressive T i田eSeries with a Unit Root." Econometrica.Vol.49.1981. Engle、R.F..and C.W.J.Granger."Co‑integration and Error Correction: n d Testing."Econometrica.Vol.55.No.2. Representation.Esti皿ation a 1 9 8 7 . ‑369一

Granger， C . W . J .， "Some Properties o f Time Series Data a n d Their U s ei n "Journal o f Econo皿etrics， Econometric M o d e l Specification， V oI .1 6，N O .， 11 9 81 . Johansen，S .，"Statistical Analysis o f Cointegration Vectors， " J o r n a lo f Economic Dyna皿i c sa n d Contro ， IV oI .1 2，1 9 8 8 . .，and K.Juselius，"Maximum Likelihood Estimation and lnference Johansen，S " o n Cointegration ‑with Applications t ot h e Demand f o r Money， Oxford Bulletin o f Econo皿i c s and Statistics，V oI .5 2，no.2，1 9 9 0 . S .， "Estimation a n d Hypothesis Testing o f Cointegration Vectors Johansen， i n Gaussian Vector Autoregressive Models，"Econometrica，Vol.59，1 9 9 1 . 川崎能典 r Johansenの 共 和 分 検 定 に つ い て J IT'金融研究』第 1 1巻 第 2号、 1 9 9 2。 経済企画庁「特集計量経済学の新潮流 J ' T IE S Pl ! . 3月号、 1 9 9 2。 駒 木 泰 「 肉 用 肥 育 牛 の 生 産 構 造 に お け る 因 果 関 係 の 考 察 」 森 島 賢 編 著 I T ' (仮)構造 再編下の日本農業』富民協会、 1 9 9 3出版予定。 Osterwald‑Lenum， M .， " A Note with Quantiles o ft h e Asymptotic Distribution " o ft h e Maximun Likelihood Cointegration Rank Test Statistics， Oxford Bulletin o f Economics and Statistics，Vol.54，no.3，1 9 9 2 . 山本拓『経済の時系列分析』創文社、 1 9 8 7。 ‑370

日本 SASユーザー会 ( SUG卜 0) S. . A .S/IMLによる後分類解析 島村義一 開発 1部 科研製薬株式会社 統計解析グループ A u t o m a t i cI n t e r a c t i o nD e t e c t o ru s i n gS A S / I M L T1 2L n u n v ハ U p h v a p h V 2M HU ︐ρ u 2u m川 ﹃ MN LH n r F t ‑A UR u n ︐ 白hvnι +ιn3 I nH マ nu' ・ 2u +tEnu nH‑EE nH 日W eLn mFb 1 0・ 1thH VEMV‑ 2uauc HuauHu 2U2u mnuS ‑E 2U2u mE1v' ・ +t LHer‑ pa‑‑HU ‑VRHeaau Hu z2HuUe ‑ pu l ‑tzmmAu 日 cV 2 u n H hHro h H・ YoP H 要旨 1つ の 外 的 基 準 に 対 し 複 数 の 質 的 な 説 明 要 因 が 存 在 す る と き に 、 こ れ ら の 交 E作 用 を 評 価する手法として A I0 ( A u t o m a t i cI n t e r a c t i o nD e t e c t oけがある。 本発表ではこの手法の紹介をすると共に、 SASのマトリクス言語である IMLでプロ グラミングすることにより AIDを SAS上 で 実 施 し 、 臨 床 デ ー タ へ の 応 用 の 可 能 性 を 検 討したので報告する。 キーワード :AID， SAS/IML，交互作用 はじめに 医 薬 品 の 開 発 に お け る 臨 床 試 験 で は 、 一 般 的 に 第 l相 試 験 、 早 期 第 1相 試 験 、 後 期 第 1 相試験、第 1 1相試験の 4つのステップを踏む。 第 l相試験では健常人における薬物動態や耐薬量の確認を主に行う。 実 際 に 患 者 に お い て 薬 効 ・ 安 全 性 を 探 る の は 第 11‑111相 試 験 で あ り 、 早 期 第 1相 で は 動 物 で の 基 礎 試 験 や 第 l相試験での情報をもとに瀬踏み的に薬効・安全性を探る。 早 期 第 1相 試 験 で 大 ま か に 薬 効 ・ 安 全 性 が 確 認 さ れ た 後 に 、 後 期 第 1相試験では至適用 量の探索、決定を行い、ここで決まった用量をもって第 1 1相 試 験 で は 対 照 葉 を 用 い 薬 効 の 最終的な確認を行う。 このようなステップにおいて、薬剤の効果を明確にするため、また、薬剤の特徴をつか むためにも、薬効に影響を与える因子及び、因子閣の交 E作 用 を 早 期 に 確 認 し て お く こ と は非常に重要な事である。 このような目的のためには一般的に層別解析がおこなわれるが、早期臨床試験では倫理 的な側面からも複数の因子による層別解析を可能にするほどの例数を得られることは希で ある。 また、同様な目的で数量化理論 1類 や ロ ジ ス テ ィ ッ ク モ デ ル 等 の 回 帰 モ デ ル が 用 い ら れ る場合があるが、因子の増大に伴い解釈が難しく(不自然)なる事があり、十分な解析が 出来ない場合も多い。 A 10は 群 間 平 方 和 が 最 大 に な る 因 子 か ら 順 に 分 割 す る と い う 単 純 な ル ー ル に 従 っ て 逐 次的に計算を進めるため、結果の解釈が容易であり、比較的少数例にも適用出来るため、 臨床データの解析においては使いやすい手法ではないかと思われる。 A I0および適用データ A 10は社会調査関係の分野でデータを自動的に層別するための手法として J .N .M o r g a n とJ . A .S o n Q u i s tにより 1 9 6 3年 に 提 案 さ れ た が 、 最 近 、 様 々 な 分 野 で そ の 利 用 価 値 が 再 認 識 されているようである。 適 用 さ れ る デ ー タ は 数 量 化 理 論 1類 で 用 い ら れ る デ ー タ と 同 様 の デ ー タ で あ り 、 量 的 外 的基準と質的な説明因子からなる。 日本での臨床試験の場合、外的基準は質的な総合評価(改善度、有用度等)である場合 371‑

が多く、この場合はカテゴリをスコアとして与えるか、有効/無効のデータとして 0 . 1で . 1で与え 与える事になる。スコアで与える事はそのウェイ卜付けに問題があり、現実には 0 るのが適切であろう。 この場合、 A I Dで 計 算 さ れ る 外 的 基 準 の 平 均 は そ の ま ま 改 善 率 ( 有 効 率 ) を 表 す こ と になり、解釈が容易となる。 量的な説明因子を用いる場合には、前もってカテゴライズしたうえでデータとして与え る必要がある。 厘璽 A 10で は 外 的 基 準 の 偏 差 平 方 和 ( S t )を 説 明 因 子 の カ テ ゴ リ 情 報 に よ り 群 内 平 方 和 ( S w ) と群間平方和 ( S b )に平方和分解を行い、 S bが 最 大 と な る 説 明 因 子 及 び 分 割 位 置 を 探 し 逐 次 的に分割していく。 この分割は指定した停止条件に達するまで繰り返される。 b / S t .S w / S tを 停止条件としては、最大分割グループ数、 1グループ当たりの最小例数、 S 指定する。 最終的な結果はデンドログラムの形式で表現される。 盟主 N=46 効果 0 :無 効 1 :有効 説明因子薬剤 l:A剤 外的基準 2:8剤 年齢 1 : 3 0歳 未 満 2 : 4 0歳 未 満 3 : 5 0麗 未 満 4 : 5 0歳 以 上 :軽度 重症度 1 2 :中等度 3 :高 度 併用薬 1 :なし 2 :あり いに分床 近ずな臨 るにせ切のう な程慮適期行 に過考不初を 事断くに︑較 た判全然ぱ比 れなを偶れの さ的響︑あと 出常影めで法 検日のたの手 がのとるるの 用々子あす他 作我因で用 ︑の式利し E 交い他方ら︒示 のながるがるを 聞こ準すなれ例 のお基択いわグ十 度をの選払思ン η 症割割ををとミ寸 重分分の意うラ一 とにも注るグ 結び例率例で効に最中患れ択剤的しの分あロ た及た効MABが事が軽症そ選薬次か大十でプ け子れ有で剤方た果と重︒はで逐し最に用の か因さのB葉のれ効︒度はる度こ︑︒の点有で L にた択で︐︑剤さのる高Aか症こにる和のて D れ選例Ao%B割剤れの剤わ童︑うあ方こいM lさは症剤る泊︑︒分薬さ度葉がはちょで平︒お! A択段た薬いはりるで︑釈症︑とでわた易間るに/ を選中れがて率あか剤し解重れこ群なし容群あ析 S タ︒は︑さ例れ効でわ薬対とはさいのす示はのが解A 一す段り択特さ有%がににいで割弱B︒で釈毎性な S デ示上あ選︒例割の制と初率強A分が剤い例解子険的は 想に最ではる全分ではこ最効が剤で果薬なはの因危索に 仮 図 の 置 段 す ︑ に A 率 い ︑ 有 力 葉 間 効 ︑ い に 一 D そ 1う 揮 時 記右内位下味ず例剤効強た︑響にのはしてり丁︑に行の表 上を枠割︑意ま幻薬有がまり影次度に対れわ一Aめ純を験発 果分数をとの果よも等者にさお一た単劃試

日本 S A Sユ ー ザ ー 会 (SU Gト J) SAS関数 PROBMCの一応用:多種検定の実質限界値の評価 0森川敏彦・ 西 次男 H ・武田薬品工業側開発システム部 "日本チパヵ・イギ一樹臨床統計室 A na p p l i c a t i o no fS A Sf u n c t i o nP R O B M C : E v a l u a t i o no fa c t u a lc r i t i c a lv a l u e f o r ac o m b i n e du s eo fm u l t i p l et e s t s . T o s h i h i k oM o r i k a w a・ T s u g i oN i s h i・ ・ 4 ‑ 1 ‑ 1 .D o s h o ‑ m a c h i .C h u o ‑ k u .O s a k a5 4 1 •• 6 ‑ 1 ‑ 1 0 .M i y u k i ‑ c h o .T a k a r a z u k a6 6 5 要旨 SA Sv e r .6 .0 7では多重比較の限界値や p値を求めるための関数 PROBMC関数が組 み込まれた.この関数については昨年の SUGI‑Jで吉田・浜田(19 9 2 )が解説をしてい 1 1( 19 9 2 )により考察された臨床試験での多種検定問題の検討に PRO る.ここでは西・森) BMC関数を適用した結果を. 1つの応用例として示す.更にこの問題に関連したより広 い多重検定の問題の可能性に言及し. MULTTESTプロシージ十の拡張が，このより 広い問題の解決に寄与し得ることを示す. キ ー ワ ー ド 多 種 検 定 . PROBMC. PROBBNRM. MULTTEST 1.問題 臨床試験では主要評価項目として主治医の総合的な判定を用いることが多いが，これは 通常 5段階ないし 7段階の順序カテゴリーとなる.たとえば効果については著明改善・改 善・やや改善・不変・悪化などと判定される. 2群比較では，このようなデータに順位検 定，特に W i l c o x叩検定が好んで用いられるが，このような検定ではどのような差をみてい るのかを説明しにくく，平均順位あるいは勝ち負けの数を比較しているといってもピンと こないところがある.むしろ直観的に分かりやすい 2x2表 X2 検定による有効率の比較 の方が臨床家に好まれ，その方がまた一般的には説得力があろう.一方元のデータのもつ 情報の損失を伴うことから. 2X k表を 2X 2表に併合することには抵抗を感じる統計家 が少なくない. そこで W i l c o x叩検定と 2X 2表 x2 検定を同時に実施し，それらの結果を併記すること が自然発生的に生じた.このことは少なくとも暗黙の了解事項として容認されてきたよう に思われる. 373

このように多元的にデータを眺め解釈の助けとすることは，非常に重要なことではある が ， 1つのデータに対して複数の検定を実施することになるため，いわゆる推論の多重性 の問題が生じ特に検証的な試験ではこのことが問題視される可能性がある. 1 9 9 2 年に公 表された臨床試験の統計解析に関するガイドラインではこれを多種検定の問題として位置 付けている. 西・森JlI( 1 9 9 2 )は種々の想定されるデータ生成メカニズムのもとで， W il c o x o n 検定， 2 X2表 X2 検定の 2種類の検定の同時実施により実質有意水準がどのようになるかをシミ ュレーションにより調べており，比較毎の有意水準を 5% としたとき，じ主主企~検定で 有意となる確率(実質有意水準)は種々の実際的条件のもとで(例外的な状況を除き)約 8%となること，またこのようなデータの範囲で実質有意水準を 5%に保つためには，各 検定の有意水準を 3% 程度にすればよいことなどを示した.更にこの研究では漸近標準正 規の形式で表現されるこの 2種類の検定統計量 2 1 ， 22 聞の相関係数 ρはほぼ O .8にな ることが示された. 一方多種検定の適用に際して，これを上記のようにいずれかの検定で有意となった場合 に差の証拠ありとして捕らえる従来の多重比較の立場の他に，じ主主旦検定においても有 意となることを要求する立場も考えられる.これは lつのデータに対して独立とはいえな いまでも違った観点、からのいくつかの評価を行って，そのすべ、てのハードルを超えてはじ めて評価に値する差が存在すると認めようというもので，このような考え方もそれなりに 且旦盟璽と 合理性をもっている.いわば最初の問題は仮説検定の♀旦盟璽，後の問題はA いうことになろう. 2 . 定式化と PROBMC関数の応用 上記の 2つの問題の検討に PROBMC関数を応用することを考えよう. 21 ， 22 を 座主日相関係数 ρをもち帰無仮説のもとでそれぞれ平均ゼロ，分散 lの漸近 2変量正規分布 にしたがう 2個の検定統計量とする.これは上記のように W il c o x o n 検定と 2x2表 X2 検 定を併用し ， X2 検定の場合には ， X2 統計量の符号付き平方根を検定統計量として利用 する場合に相当する.このとき OR問題(多重比較)では Zぃ 22 それぞれの絶対値の いずれかが共通の限界値 c以上となるとき，有意とみなされる.標準正規分布の両側 α点 をZ α としたとき， c=2 α に選ぶと多重比較としての実質有意水準(棄却確率)がどう なるか，また同様に実質有意水準を名目値(たとえば 5%)に保つためには cの値をいく A‑ ni ︒ っ らにすればよいかに興味がもたれる. AND問題では明らかに 21 ， 22 の意味する差の

方向の整合性が問題となる.ここでは符号の一致性を要求することにしよう.まず OR 問 題からはじめ，次いで AND問題を検討する. (0R問題) 限界値 cを与えたとき，この問題に対する両側棄却確率 pは以下のように表される. p=P r o b . (max (IZ1 1 ， IZ2 1 ) と c) ( 1 ) これは見方を変えれば，自由度が無限大で処理群が 2個の場合のD u n n e t tの多重比較の両 側 p値に他ならない.したがって PROBMC関数の利用により上述の問題において限界 値 c=Zα とおいたときの実質有意水準の計算，逆に名目有意水準に対する正しい限界値 の計算が可能となる. D u n n e t tの多重比較において，第 i処理群の例数を n1 .対照群の例数を n0 とし，第 i処理群と対照群との比較のための検定統計量を t1 で表す. n 0 ) } 1/2 とおいたとき， . )1 ニ {ni/(nl+ t1 ， tJ 聞の相関は P1J二). I ). J となることがわかって いるので，いまの場合， nI = n (一定)とすれば ， pニ).2 ，ただし ).={n/(n+ n o ) } 1 / 2 となる. したがって限界値 c=Zα に対する実質有意水準 pは ， p=l ‑ p r o b m c( " D U N N E T T 2ヘZ α ，.，.， 2， .[p， .[p) ( 2 ) により求まり，逆に有意水準 αに対応する正しい限界値 cは ， c=probmc( " D U N N E T T 2ヘ .， 1 α ，.， 2， .[p，.[p) 侶) により求まる.圭上は限界値を PROBIT 関数により計算された標準正規分布の両側 5 %点(約1.9 6 0 )とし ， pの値を 0 . 1刻みで 0.5‑0.9の範囲で動かしたときの ω (によ り計算された)実質有意水準を示している.これから西・森川のシミュレーションとほぼ 水準で実施したときの多種検定の実質有意水準が 7‑9% 程 同じ結果，即ち各検定を 5% 度 (ρ=0.8の場合には約 8%) を得ることが分かる.特に検定統計量閣の相闘が 0 . 9と 相当高い場合でも実質有意水準は 7%程度迄上昇することが注目される.同様に圭1.は実 質有意水準を 5%とし ， pの値を 0 . 1刻みで 0.5‑0.9の範囲で動かしたときの(但)によ り計算された)正しい限界値とこの限界値に対応する標準正規分布の両側確率を示してい る.これから検定統計量閣の相関が 0 . 7以上であれば各検定を標準正規分布の 3% 点を限 界値とするこ去により多種検定の実質有意水準をほぼ 5%に保つことが可能であることが 分かる.したがって検定法の絞り込みができない場合には標準正規分布の 3% 点を限界値 に選ぶというのがひとつの可能な選択となろう.ボンフエロニ法もそんなに保守的な訳で はないので，安全を図るならこの選択もあり得ょう. 勺 ︐z Fhu qJ

実は v e r . 6 . 0 7では 2変量正規分布に対する確率を計算する関数 PROBBNRM が同時 にリリースされており，こちらを利用しようと考える方がはるかに自然である.しかし実 2 )，が( 2 )と同じ結果 際には上記のような両側確率を計算するのに少し工夫が要る.以下の ( を与える. p= 2*( 1‑ p r o b b n r r n( 2α. 2 α ， ρ) ‑ p r o b b n r r n (一 Zα. ‑2α ，一 ρ) ) ;( 2 )， (AN0問題) 限界値 cを与えたとき，この問題に対する両側棄却確率 pは以下のように表される. p= P r o b . ( r n i n (I21 1 ， I22 1 ) と c;但し 21 ， 22 は同符号) ( 4 ) この値が PROBMC関数を用い，どのようにして得られるか? 限界値を負の値に選び u n n e t tを選択すると. PROBMC関数から. P r o b . ( r n a x( 21 ， 22) 孟 ‑c 片側 D )，即ち P r o b . ( r n i n( 1 21 1 . I22 1 ) と c;但し Zぃ 22は負)が得られる. この片側 p値を二倍すれば両側 p値が得られる.この手順を逆にすれば，所与の有意水準 に対応する片側あるいは両側の AND問題に対する限界値が得られる.したがって AND 問題における限界値 c=2α に対応する実質両側水準 pは p=2 本p r o b r n c ( " D U N N E T T 1ヘ‑2α ，.，.， 2， ..，[ ρ • ..f ρ) ( 5 ) c= ‑ p r o b r n c ( " D U N N E T T 1 "， . .α/2. • ， 2 .. fρ， . . fρ) ( 6 ) により求まり，逆に有意水準 αに対応する正しい限界値 cは により求まる. OR問題と同様 PROBBNRMを用い， ( 5 )， p=2*probbnrrn( ‑2α. ‑2α ， ρ) としても， ( 5 )と同じ確率を計算できる. 主立は限界値を標準正規分布の両側 5% 点(約1.9 6 0)とし， ρの値を 0 . 1刻みで 0 . 5 ( 5 )により計算された)実質有意水準を示している.これ ‑ ‑ 0 . 9の範囲で動かしたときの ( から AND問題に対し各検定を水準 5%で実施するのはかなり厳しい基準となっているこ とがわかる.特に ρ=0.8の場合は実質有意水準約 2%の検定を実施していることに相当 する.同様に表 4は有意水準を 5%とし， ρの値を 0 . 1刻みで 0 . 5 ‑ ‑ 0 . 9の範囲で動かし たときの ( ( 6 )により計算された)正しい限界値とこの限界値に対応する標準正規分布の両 側確率を示している.これから各検定の有意水準を 8‑‑16%に緩めても実質有意水準は 5%に保てることが分かる.特に ρ=0.8の場合は有意水準を約 10%にすればよい. ワ t qJ pb

L 笠塞 西・森川の研究を踏まえ. 2節の結果から，各検定の有意水準を. OR問題では 3 9 6 . 9 6に設定するのはひとつの実際的な選捉となろう. AND問題では 10 9 2 )が指摘しているように，データが与えられたときに，このような多種 浜田・吉田(19 W e s t f a l l&Y o u n g ( 1 9 9 3 ) .S A ST e c h n i c a l 検定に対して MULTTESTプロシージャ ( R e p o r tP ‑ 2 2 9 ( 1 9 9 2 ) ) を適用することも可能である.但し現在の MULTTESTプロシ ージャでは，ここに述べたような OR問題(いわゆる多重比較)にしか適用できないが， アルゴリズム上は AND問題に適用可能なようにプロシーヅャを手直しするのに何らの技 術的問題も存在ない.即ち現プロシーヅャは最小 p値の分布を求めているが，その代わり に最大 p値の分布を求めるようにすればよい. このように本来多重検定の問題はいわゆる多重比較に限定されないのであって，更にい えば症状が多様などの理由により評価が一本に絞り切れない場合に .m 個の評価指標の中 で r個以上が有意となるときに効果の証拠ありと認めようという立場もあるだろう.この 場合は，第 r順序統計量の分布を評価すればよく，このようなことも MULTTESTの 機能を少し拡張すれば可能となる.このように MULTTESTの基本にある考え方は， 多種検定を含めた多重検定の問題に新たな展開を促す可能性を秘めているといえよう. 書考文献 (1)厚生省(19 9 2 )，臨床試験の統計解析に関するカ.イドライン. (2J西・森川 ( 1 9 9 2 ).薬効評価で多用される多種検定による多重性，日本計量生物学会 1 9 9 2 年度年会予稿集 . 3 7 ‑ 3 8 . (3J浜田・吉田(19 9 2 ) . MULTTESTプロシーゾャの紹介，日本 SASユーザー会 S U G I ‑ J' 9 2 論文集， 3 5 7 ‑ 3 7 0 . 9 2 ) . PR0BM C関数による多重比較法，日本 SASユーザー会 S U ‑ (4J吉田・浜田(19 G トJ' 9 2論文集 . 3 7 1 ‑ 3 8 8 . (5JW e s t f a l l&Y o u n g ( 1 9 9 3 ) .R e s a m p l i n g ‑ B a s e dM u l t i p l eT e s t i n g : E x a m p l e sa n dM e t ‑ I n c . h o d sf o rp ‑ v a l u eA d j u s t m e n t .J o h nW i l e ya n dS o n s， (6JS A SI n s ti t u t e .I n c .( 19 9 2 )，S A ST e c h n i c a lR e p o r tP ‑ 2 2 9C h .s1 7&2 3 .S A SI n s ‑ t i t u t e，I n c . ‑377

表1. OR問題で標準正規の両側 5% 点を限界値とした場合の 両側棄却確率(実質有意水準) p 両側棄却確率 0 . 5 0 0 . 6 0 0 . 7 0 0 . 8 0 0 . 9 0 0 . 0 9 1 0 . 0 8 8 0 . 0 8 3 0 . 0 7 8 0 . 0 7 0 表2 . 0R問題で実質 αを両側 5%とした場合の限界値と， その値に対応する標準正規両側確率 p 0 . 5 0 0 . 6 0 0 . 7 0 0 . 8 0 0 . 9 0 限界値 正規両側確率 2 . 2 1 2 1 0 2 .1 9 8 6 5 2 .1 7 9 8 9 2 .1 5 2 4 4 2 . 1 0 8 1 5 0 . 0 2 7 0 . 0 2 8 0 . 0 2 9 0 . 0 3 1 0 . 0 3 5 表3 . AND問題で標準正規の両側 5%点、を限界値とした場合の 両側棄却確率(実質有意水準) p 両側棄却確率 0 . 5 0 0 . 6 0 0 . 7 0 0 . 8 0 0 . 9 0 0 . 0 0 9 0 . 0 1 2 0 . 0 1 7 0 . 0 2 2 0 . 0 3 0 表4 . AND問題で実質 αを両側 5%とした場合の限界値と， その値に対応する標準正規両側確率 p 0 . 5 0 0 . 6 0 0 . 7 0 0 . 8 0 0 . 9 0 限界値 正規両側確率 1 .3 8 3 4 7 1 .4 6 3 8 7 1 .5 4 8 5 7 1 .6 4 0 8 3 1 .7 4 8 9 3 0 . 1 6 7 0 . 1 4 3 0 . 1 2 1 0 . 1 0 1 0 . 0 8 0 J J 円 今 00

日本 5A5ユーザー会 (5U G卜 J) 背景因子を考慮するハンディキャップ 仮説検定プログラムの試作 0揮淳悟* 坪田邦広* 比江島欣慎帥 日本シヱーリング KK 医薬研究開発本部開発部 万有製薬〈株〉 臨床統計部 h i m o m e g u r o2，M e別 r o，T o k y o . B a n y up h a r m a c e u t i c a lC o .L t d .，9・3，S 要旨 I ti sk n o¥ o ln T h eA p p r o a c h e so nR i s kd i f f e r e n c e，R i s kR a t i o，O d d sR a t i oa n d 9 0 %C o n f i d e n c eI n t e r v a l "f o re q u i v a l e n c et e s t i n gi nc li n i c a ls t u d yo f o Iep r e p a r e da p a r a r e l lg r o u pc o m p a r a t i v ed e s i g n . F o rt h eb i n a r yo u t c o m e，¥ p r o g r a m m et od ot h e s ea n a l y s e sb yu s i n gS A S / B A S E . T h e s em e t h o d sa r ea v a il a b l e f o rt h ee q u i v a l e n c et e s t s¥ o Ih i c ha d j u s tf o rp r o g n o s t i cf a c t o r so r . a l s ou s e f u lf o r b e i n gh i g he f f i c a c yr a t eo fs t a n d a r dg r o u pb e c a u s et h ee f f i c a c yは t ee s t i m a t e d o ns t a n d a r dg r o u pi sb a s e do nm a x i m u mI i k e li h o o d . . I nt h i sr e p o r t， ¥ o Iep r o p o s et h es o u r c ep r o g r a ma n dd i s c u s sa b o u ts t a t i s t i c a li s s u e s b yu s i n gp r a c t i c a le x a m p l e s . キーワード:N e g a t i v et r i a l，E q u i v a l e n c et e s t i n g，H a n d i c a p，M a x . Ii k e li h o o de s t i m a t e r はじめに 近年ハンディキャップ仮説検定のための新しいアプローチが報告されている。ここでは、応答が 2値の場合に限定した評価法で、標準群の有効率が最尤推定による手法〈リスク比、リスク差、 オッズ比)に関するプログラムを作成した。 これらの手法は、背景因子を考慮する場合の検定の ために開発されたが、標準的なケース〈背景因子を考慮しない)にも用いることができる。 ここでは、標準の信頼区聞を加え、 SAS/BASEにて、 MACRO形式で試作したソース プログラムを公表し、例題とともに、その利用上の有効性・問題点について議論する。 1.プログラムの説明 1.1 データの入力 層の数は最大 10と設定しである(18行〉。 薬剤と応答は 2値に限る。 層の数は 10未 満 (1でも)でもエラーはなく走る。 入力例 標準群 試験群 層応答+ + 13 10 15 14 2 30 20 27 18 3 19 19 8 23 ‑379

1• 2 マ クロ EXTNT(exteded negative trial) DSN:デタセット名〈例では、 A l) STR:層の変数名 ( 1，2，...10) DRG:薬剤の変数名 (1 ，2) EFFCT:応答(1，2) WT:各セル当たりの症例数 f:ハンデイキャップ〈比の形式) (O<f<l) D:ハンディキャップ〈差の形式) (O<D<Dmax) e.g.Dmax=O.l 2.データの表現と統計量 反復計算での推定値 群を固定 応答を固定 基データ + 試験群 標準群 計 + 計 X111 X112 N1 1 b 1 1 1 b112 b 1 0 1 b102 X101 X102 N10 U1 U2 N1 N1=N11+N12 + m111 ロ1 1 1 2 ロ1 1 0 1 ロ1 1 0 2 2. 1 リスク比に基づく方法 (40‑47行 〉 検定統計量 T1 L1 = 1 (X111‑n11・f• P101) L n1 1・ n1 0・f.P101 (1‑Pi01)2 2 i = l f• P1 0 1 (1‑P1 0 1 ) +n1 0(1‑f• P1 0 1 ) この式で、 P1 0 1は、最尤推定による標準群の有効率の期待値で、 P101= {‑B1‑sqrt (B12‑4・ A1C1)}/ (2A1) ここに、 A1 = (N1 1+N1 0 ) f1 ， B1 =ー {x111+n10+ (x101+n11) fd C1=X111+X101 2.2 オッズ比に基づく方法 (48‑59行 〉 検定統計量 T2 L L L1 = 1 X111 ‑ L 1 = 1 m111 T2 = L I 1 1 1 1 ¥‑1 L 1一一一+一一+一一+一一一l i = l ¥m111 m112 m101 m102 J m111、m112、m101、m102 については、柳川￨・藤井の 1PF ( 1t e r a t i v eP r o p o r t i o n a l F i t t i n g )法により求める。 層 i を省略して、計算の過程を示すと、初期値として、 m11=m12=m01= 1、m02=ψ より出発する。 ここに、 ψ =f• (1‑P 01) / (1‑f• P01) 。 群の計を固定した場合と、応答の計を固定した場合の推定値は下記の如く求める。 ‑380‑

b1 1=N1• m11/ (m11+m12) b01 =No.m01/ (m01+m0 2 ) 1 ) m11=U 1 • b11/ (b11+b0 m01=U1・ b01/(b1 +b 1 0 1) m12/(m11+m12) b12=N1・ b02=No.m02/ (m01+m02) b1 m12=U2・ 2/ (b1 2) 2+b0 m01=U2・ b02 / (b1 + b 0 2 ) 2 b1 1、 b12‑m12，b01 ‑m01、 b02‑m02 が充分小さくなった時 1‑m1 1・106 ‑ m11・106) 2 について、 収束とする。 ここでは、一例として、 (b1 総計し、 1以下で収束とした。 2.3 リスク差に基づく方法 (67‑81行 〉 統計量 T3 L L1 = 1{X111‑nl1 (PI01‑A) } T3= L (P1 0 1 ‑ / : ) . ) 2・( 1‑P1 0 1+ / : ) . ) 2、同 ι r ・怖い 2 i = l n11・ PI01(I‑PI01) +nlO( P I 0 1 ‑ / : ) . ) (1‑PI01+/:).) 下記に示した P0 1 に関する 3次方程式〈層 i を略〉により、 P01 を解析的に解くには 5) N.P0 13 {X11+X01+N+D (n1+2nO)} P012 + {nOD2+ (n1+nO+2X01) D+X11+X01} P01 ‑X01 (D+l) D =0 COS‑l.W‑B/(3A) を解く事により求まる。ここに、 P01=2U ・ U=SIGN (Y) ・ SQRT {B2/ (3A) 2ー C /(3A) } W = (1/3) ・{π+COS‑1(Y/U)3} Y=B3/ (3A) 3‑BC / (6・ A2) +D/ (2A) あるいは、 3次方程式のまま、反復計算により求める。 当該プログラムは p 01と 1の聞に真の値 (P01) と 1の聞の解を 2分法により求めた。 ー 3.有効率の差の 90%信頼区間〈片側〉 (86‑106行 )DIF̲L (DIF̲U)連続修正なしの信頼区間の上限〈下限〉 DIF̲LC(DIF̲UC)連続修正ありの信頼区間の上限〈下限〉 DIF̲LP (DIF̲̲UP)連続修正なしの p*の信頼区間の上限〈下限〉 有効率の差 P diff と、その標準誤差 SE {Pd} は 、 Pd=LWl・ Pdiff=LWl・(Pl11 ‑ PI01) LW1=1 Wi=(nl1+ nl0) /LNl、 SE {Pd} =， : LW12 • Pdi f f ={L:， WI2・(Pl11(I‑P111)/nl1+ PI01 (I‑P101) /nl0))} 1/2 連続協正 (COL) = L : ， Nl/ (2・ Lnl1・ ， : L n1 0 ) 層を考慮しない (STR=I)場合、通常の有効率の差の 90%信頼区間と一致する。 diff について、 P01 =P1 一方、 P 1=P*と考えると、 Pl* = Pl11 (N1 / N ) + P )であるから、 1 1 1 01(N1 0/ N1 SE {Pd} = { L : ， WI2. (p* ( 1‑P*) /nl1+ P* (l‑P勺 /nl0))}1/2 が考えられる。 4. fとムの自動設定 〉 P1 0 1 >O. 5で、 f=.の時は、 f=I‑0.1/PI01と自動設定してある。 (41行 D=.の時、 D=O. 1・SQRT {1‑ ((PI01‑0. 5) /0.5) 2 } (65行 〉 あるいは、 D=.の時、 D = (X01/nO) ・(1‑ f)のいずれかを選ぶ。 (66行 〉 ‑381

5.例題のアウトプット o . 0 9 8 0，ム 3=0.0875 f=.で D=. の 時 ム 1=0.0999，ム 2= T3=2. 6 8 9 6 (P=O. 0036) f=0. 9で 、 D=. の時、 P1 01= O. 5 6 0 2 P2 0 1= 0 • 63 0 7 P3 0 1= 0 • 4 0 9 1 T1=2. 1094 (P=O. 0175) オツズ比基準では、 ψ 1 = 0 . 8 1 2 9 ψ 2 = 0 . 7 8 2 6 ψ 3 =O. 8 6 9 7 T2=2. 0 5 0 0 (P=O. 0202) 9 0 %信頼区聞は 3. を参照。 f= S T R A T A 1 2 3 S T R A T A 1 2 3 . & D=. の場合 E q u 1 v a l e n c et e s ta d j u s t 1 n gf o rp r o g n o s t 1 cf a c t o r s 1 : R e l a t 1 v er 1 s k2 : 0 d d sr a t 1 0 3 : R 1 s kd 1 f f . &C . I . X l l X12 P H 0 11 T1 P 1 T 2 P 2 申 A 1 3 1 0 0 . 9 0 . 5 6 0 2 0 . 8 1 2 9 0 . 0 9 9 9 3 0 2 0 0 . 9 0 . 6 3 0 1 0 . 1 8 2 6 0 . 0 9 8 0 1 9 1 9 0 2 . 1 0 9 4 0 . 9 0 . 4 0 9 1 . 0 1 1 5 0 . 8 6 9 1 2 . 0 5 0 0 0 . 0 2 0 2 0 . 0 8 1 5 T 3 P 3 D I F D I FL D I FU D I FL C D I FU C D I FL P D I FU P X O l X 0 2 1 5 1 4 2 1 1 8 8 2 3 P H 0 13 0 . 5 8 1 1 0 . 6 4 9 5 2 . 6 8 9 6 0 . 4 4 5 4 0 . 0 0 3 6 ー . 0 2 0 0 0 . 0 8 8 8 0 . 1 9 1 1 ‑ . 0 2 9 3 0 . 2 0 1 0 ー . 0 2 1 6 0 . 1 9 9 3 考察 3，4) 本報では、最近開発されたト1 a n t eI ‑ H a e n s z eI検定の上乗せ版とも言える同等性検定のプロ グラムを使用例とともに示した。ここに示した手法は広津 1) ，D u n n e t t&G e n t2) の方法に比 べ種々の利点がある。 そのうちのーっとして、層を考慮しない通常の無作為化に基づく同等 性検定では、有効率が高い場合(たとえば 9 0 %を越える〉でも利用できる。 また、ム=(1‑f)・ P101の関係で、リスク比に基づく方法での評価が出来る。 有効率が 9 0 %より高い場合、有効率より高い f、あるいは、 f= 1‑ ( ム / P101) ( ム =0. 1が標準〉で計算される fを用いて評価できる。 一方、 〈片側) 9 0 %信頼区間の軌跡が楕円を描く事より、上乗せの最大値をム max (通常 O. 10) とし、楕円方程式に基づくムにより上乗せする方法が考えられる。 この考え方によるならば、有効率が 5 0 %で最大のム(ム max) をとり、 10 0 % (0%) に近づくにつれ、同等性評価が厳しくなる。 一方、本来の目的である層別因子を考慮する同等性検定においては、各層に一定の上乗せ率 (ム〉を考える方法が知られている。 しかしながら、著者らは、この方法は推奨しない。 なぜなら、各層で症例数が一定でも、高い有効率を示す層の影響が同等性評価に強く寄与する からである。 標準群の有効率が高い (80%以上〉場合には、標準的な値であるム =0. 1 0に こだわらず、実施可能性から考えたムを利用しでもよいのではなかろうか。 たとえば、 信頼区聞に基づく上乗せ方式を用いる場合(背景因子考置しない〉、両群ともに有効率が 9 0 %以上あれば、同等性が主張出来ると考え、ム = 0 . 1 2 5 (有効率が 5 0 %の値〉を 宣言したとするならば、一群あたり 8 7例 (86. 6例〉の試験を計画すればよい ことになる。 その場合、高い有効率のために、上乗せされるムは O. 1を越えることは な い 。 (1群の例数 = 2 * 0 . 52 (1.645/ム) 2で与えられる〉。 室主玄量 1 .H i r o t s u，T .， C li n i c a lE v a l u a t i o n1 4， 3，4 6 8 ‑ 4 7 5( 19 8 6 ) . 2 .D u n n e t t，C .W .G e n t， 門 . ， B i o m e t r i c s3 3，5 9 3 ‑ 6 0 2( 1 9 7 7 ) . .H i e j i m a，Y .&S a w a，j .，j a p .j .B i o m e t r i c s1 3，3 9 ‑ 4 5( 1 9 9 2 ) . 3 .Y a n a g a w a，T 4 .T a n g o，T .， A n n u a1ト 1 e e t i n go fS t a t .S o c .j a p .P r o c e e d i n g，2 1 1・2 1 2( 19 9 2 ) . 5 .F a r r i n g t o n，C .P .& ト1 a n n i n g，G . S t a t .ト 1 e d .9，1 4 4 7 ‑ 1 4 5 4( 1 9 9 0 ) . ‑ 3 8 2

001 寧EXTNT.SAS ̲̲̲層で調整した同等性の検定( Extended Negative Trial ) 002 寧 Coded by K . TSUBOTA. J . SAWA & Y . HIEJIMA 003 寧 柳 川 尭 等 : JAPANESE JOURNAL OF BIOMETRICS VOL.13 39‑45 004 寧 丹 後 俊 郎 第 50回日本統計学会 211‑212 ; 005 寧 佐 久 間 昭 医 学 統 計 Q & A 162‑164 信頼区間の計算に利用; 006 寧ーーー一一ーーーーーーーーーーー一ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー一一ーーーーーーーーーーーーーー; 007 寧 TEST STANDARD 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 カ ー ド 構 造 : 008 寧 + ー + ー 009 寧DSN:Data set namme STR:Strata DRG:Drug(1:Test 2:Standard) 010 寧EFFCT: Effects (1:+ 2 :ー) WT:No. o f cases 011 寧F : A given constant ( 0くf く1): Standard v alue=O.9 012 寧D : Difference t ob e allowed ( 0くDく1 ) 013 寧ーーーーーーーーーーーーーー『ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー̲̲ーー一一ーーーーー一一ーーー一一一ーーーー一ーーー; 014 TITLE 'Equivalence test adjusting for prognostic factors'; . & C.I. 015 TITLE2 '1:Relative risk 2:0dds ratio 3:Risk diff 016 OPTIONS PAGENO=1 NODATE; 017 DATA A1; 018 DO STR=1 TO 1 0 ; DO DRG=1 TO 0 BY ‑1; DO EFFCT=1 TO 2 ; 019 INPUT WT 自由; OUTPUT; 020 END; END; END; 021 CARDS; 022 1 3 1 0 1 5 1 4 023 30 20 27 1 8 024 1 9 1 9 8 23 025 ; YMACRO EXTNT(DSN.STR.DRG.EFFCT.WT.F.D); 026 . 027 DATA ̲A1(DROP=̲NN) ー T(KEEP=̲NN);SET &DSN END=LST; . ) 1 1 PUT( 品E FFCT.1 .); 028 AFFIX=PUT(品DRG.1 029 RETAIN ̲NN 0 ; ̲NN=̲NN+&WT; I F LST THEN OUTPUT ̲T; 030 OUTPUT ̲A1; 031 PROC SORT DATA=̲A1; BY &STR; 1 OUT=̲A2 PREFIX=X; BY &STR; I D AFFIX; VAR &WT; 032 PROC TRANSPOSE DATAニー A 033 DATA ̲A3; SET ̲A2 END=LST; F=&F;寧ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー̲̲ F:f value; 034 KEEP &STR x01 x02 x11 x12 F PHY T 1P 1 PHI T2 P 2 D PHT T3 P 3 035 DIF̲L DIF DIF̲U DIF̲LC DIF̲UC DIF̲LP DIF̲UP 036 1寧 Calculation o f confidence interval P01=P11=Ppool 寧/ 037 N1=X11+X12; NO=X01+X02; N=N1+NO; 038 P11=X11/N1; P12ニX12/N1; P01=X01/NO; P02=X02/NO; 039 QO = NO/N ; Q1 = N1/N; Ppool = Q1*P11+QO*P01; 寧T 1 STATISTIC‑‑一一ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー̲̲̲ーーーーーーーーー; 040 041 f =品f ; IFF=.&POl >O.5 THENF=1‑0.l/P01; 1寧 DEFAULT F 寧/ 042 A=(N1+NO)寧F ; B=ー (X11+NO+(X01+N1)寧F); C=X11+X01; 043 PHY=(‑B‑SQRT(B寧B‑4寧A寧C))/(2寧A ); 044 U=X11‑N1*F寧PHY; 045 L=(N1寧NO寧F寧PHY寧(l‑F寧PHY)寧寧 2)/(F寧N 1寧(l‑PHY)+NO寧(l‑F寧PHY)); 046 RETAIN SGM̲U SGM̲L 0 ; 047 SGM̲U=SGM̲U+̲U; SGM̲L=SGM̲L+̲L; 048 寧T 2 STATISTIC‑ーーーーーーーーーーーーーーー‑‑‑‑ーーーーーーーーーーーーーーー一一ーーーーーーーーーーーー町一ーーー; 049 U1=X11+X01; U2=X12+X02; PHI=F寧 ( l‑ P 01)1(l‑F寧PO1); 050 1 0 1 1 1 = 1 ;1 0 1 1 2 = 1 ;1 0 1 0 1 = 1 ; M02=PHI; KK=2; 1寧 initial value 寧 / 051 DO WHILE (KK>1);寧ーーーーーーーーーーーーーー IPFCIterative Proportional Fitting); 052 1寧 expected value 寧/ 053 B11=M11*N1/(M11+M12); B12=M12寧N1/(M11+M12); 1寧 test 寧/ 054 B01=M01*NO/(M01+M02); B02=M02寧NO/(M01+M02); 1寧 standard 寧/ 055 M11=B11*U1/(B11+B01); M12=B12寧U2/(B12+B02); 1寧 effective 寧/ 056 M01=B01*U1/(B11+B01); M02=B02寧U21(B12+B02); 1寧 not effective寧/ 057 KK=(B11*10寧寧 6‑M11*10**6)寧寧 2+(B12寧1 0寧*6‑M12*10*寧6 )寧寧 2 058 +(B01*10寧寧 6‑M01 *1 0寧寧 6 )寧*2+(B02*10寧寧 6‑M02寧1 0寧*6)寧寧 2 ; 1寧error寧/ 059 END; 060 RETAIN SGM̲X11 SGM̲M11 SGM̲MM 0 ; ‑383‑

061
SGM̲X11 = SGM̲X11+X11; SGM̲M11=SGM̲M11+M11;
062
SGM̲MM = SGM̲MM+1/(1/M11+1/M12+1/M01+1/M02);
寧T
3 STATISTIC‑ー‑ーーー‑ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー一一ーーーーー;
063
064
D=品D
; I
FD
=
. THEN D=0.1寧SQRT(1‑((PO1
‑
0
.5
)10.5)寧*2);寧 ELLIPTIC
;
寧D
=品D
; 寧I
FD
=
. THEN D= XOllNO寧(1‑F
); 寧 PROPORTIONAL;
065
寧D
=品D
; 寧1
FD
=
. THEN D= ‑0.400寧 (X01/NO‑0.5)寧寧 2 + 0.10;寧QUADRATIC ;
066
067
QL=D; QU=1; QM=(QL+QU)/2;ト 一 一 一 一 一 一 一 一 一 ‑ so!ution i
n (
ム.1
);
068
DO WHILE (QM‑QL>0.000001);寧ーーーー‑‑‑‑‑‑ SOLN. OF QUADRATIC EQUATION
069
Q=QL; LINK xyz; FNL=FN;Q=QM; LINK xyz; FNU=FN;
070
1
F
"O<FNL寧FNU THEN DO; QL=QM; QM=QU;
END; ELSE
071
I
F FNL寧FNU<O THEN DO; QU=QM; QM=(QL+QU)/2; END; ELSE
072
I
F FNL=O THEN
QM=QL; ・
ELSE
073
I
F FNU=O THEN
QL=QM;
074
END;
075
GOTO JAMP;
076
xyz:
077
FN=N寧Q寧寧 3‑(X11+X01+N+D寧 (N1+2寧NO))寧 Q寧寧 2
N1
+NO+2寧X01)寧D+X11+X01)寧Q‑X01寧 (
D
+1)寧 D
;
078
+(NO寧D寧*2+(
079
RETURN;
080
JAMP:
081
PHT=(QL+QM)/2;
082
RETAIN SGM̲T3U SGM̲T3L 0
;
083
SGM̲T3U=SGM̲T3U+X11‑N1寧 (PHT‑D);
1寧 (PHT‑D)寧寧 2寧(1‑PHT+D)寧寧 2
084
SGM̲T3L=SGM̲T3L+NO寧N
085
I
(
N
1寧PHT寧(1‑PHT)+NO寧 (PHT‑D)寧(1‑PHT+D));
086
寧C
onfidence !imits o
f difference‑ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー;
087
I
F ̲N̲=1 THEN SET ̲T;
088
RETAIN W SGM̲WP SGM̲WS SGM̲N1 SGM̲NO DIFCOR sgm̲s1 0
;
089
W=N/(̲NN); SGM̲N1=SGM̲N1+N1; SGM̲NO=SGM̲NO+NO;
1寧difference寧/
090
SGM̲WP = SGM̲WP+W寧 (P11‑P01);
091
SGM̲WS = SGM̲WS+(P11寧(1‑P11)/N1+P01寧(1‑P01)/NO )寧 W寧*2;1寧variance 寧 /
092
DIFCOR = (̲NN)/(2寧SGM̲N1寧SGM̲NO);
093
sgm̲s1 = sgm̲s1+( PpooI寧 (1‑Ppoo!)/n1 + Ppoo!寧(1‑Ppoo1)/nO )寧 W寧*2
094
寧ーーーーーーー一一ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー‑ーー‑ーー『ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー;
095
I
F LST THEN DO;
096
T1=SGM̲U ISQRT(SGM̲L)
; P1=1‑PROBNORM(T1);
097
T2=(SGM̲X11‑SGM̲M11)/SQRT(SGM̲MM); P2=1‑PROBNORM(T2);
098
T3=SGM̲T3U/SQRT(SGM̲T3L)
; P3=1‑PROBNORM(T3);
099
DIF=SGM̲WP;
100
DIF̲L =SGM̲WP‑(PROBIT(1‑0.05))寧SQRT(SGM̲WS);
101
DIF̲U =SGM̲WP+(PROBIT(1‑0.05))寧SQRT(SGM̲WS);
102
DIF̲LC=DIF̲L‑DIFCOR;
103
DIF̲UC=DIF̲U+DIFCOR;
104
1寧 COL = N/(2寧N1寧NO) 寧 /
105
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Dif̲!p = Dif ‑ Spoo!; D
if
̲up = Dif +Spoo!;
107
END;
108 寧ー一一一一一一ー一一一一ーーーーーーーーーーーーーーーー̲̲̲ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー一一信ー;
109 寧 proc print data=̲a2;
110 PROC PRINT DATA=̲A3 LABEL NOOBS; I
D &STR;
111
VAR x01 x02 x11 x12 F PHY T1 P
1 P
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I T2 P2 D PHT T3 P3
112
DIF̲L
DIF DIF̲U DIF LC DIF UC DIF̲LP DIF̲UP;
113 FORMAT x01 x02 x11 x12 3.0 P
H
I D 6.4 T1‑T38.4 P1‑P3 PHY PHT 6.4
114
DIF L DIF DIF U DIF LC DIF̲UC DIF̲LP DIF UP 6.4 ;
115
LABEL &STR='STRATA' F='f' PHI='φ ， PHY='PH01̲1' PHT='PH01̲3' D='ム';
116 RUN;
117 %MEND EXTNT;
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. STR. DRG. EFFCT. W
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118 寧 %EXTNT(
1
. STR. DRG. EFFCT. W
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. 0.90. • )
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119
%EXTNT(A
120 RUN;TITLE;
‑384‑

日本 5A5ユーザー会 (5U G卜 J ) クライアントサーバ型システムにおける S A Sプログラム ジェネレータ SI P Sの開発とリレーショナル処理の自動化 柴田勉， 0和気洋一， 辻 宏 臨床解析部 中外製薬株式会社 Dev巴 l o p m e n to ft h e SAS Integrated Processing and Automated Relational Management System Tsutomu Shibata， Yohichi Wake， Hiroshi Tsuji C H U G A I PHARMACEUTICAL C o . .L T D . CLINICAL DATA ANALYSIS D E P T . CLINICAL RESEARCH D E V . 要旨 SASによる解析業務の質的向上と標準化を目的として，我々は統合化した S A Sプログラム自動作 成システム， ISIPSJ を開発し SUGI‑]に発表してきている.今回さらに，クライアン卜サー パ型システムの中でリレーショナルデータベースを用いた環境を想定し，それに対応する S 1PSを 開発した.その中で特筆すべき点は，今回新たに開発したシステムにより， リレーショナル処理を自 動化することが可能になったことである. キーワード: SIPS， SAS/ASSIST，プログラムジェネレーター， リレーショナル処理 1.はじめに 医薬品メーカーの中では S A Sによって行なう業務の底辺が拡大するにつれて，それにたずさわる 者も増加してきている.そのために，解析内容の質的向上と解析作業の効率化は大きなテーマとな っている. そこで，我々は S A Sによる解析業務の質的向上と標準化を目的として，統合化した S A Sプログ ラム自動作成システム， IS 1P SJSAS Integrated Processing System を開発し， 9 1年以来 S UG 1‑]に発表してきている.本システムは，コンビュータに簡単な指示を与えるだけで，殆ど瞬 時的に多数の連続した S A Sプログラムを作成する. 今回新たに開発したシステムにより， の一括処理に際し， リレーショナルデータベースの利用などに伴う複数ファイル リレーショナル処理の自動化を行うことが可能となった. さらに，この度発売された Windows 3 .1 版 SASが提供する G U1C Graphical User Interface)によ る新しい操作体系と融合させることにより， S 1P Sと SASが連携した新しい解析業務の流れを 提示できるものと考える. 以下に，このシステムの基本構造，システムの拡張性および今後の展開などについて報告する. ‑385‑

2. ク ラ イ ア ン 卜 サ ー バ 型 シ ス テ ム に お け る SIPSの概念 現在解析業務は，コンビュータ技術の進化に伴い，多種類のハード(または異なるプラットホーム〉 上に構築された環境の中で行われることも多い. したがって S1P Sもスタンドアロンの状態でも勿論のこと，クライアントサーバ型システムであ っても，自由にデータベースサーバにアクセスし，そのデータをもとに SASプログラムをジェネ レートすることができるものとして開発した. 使用するデータベースとしてはインフォミックスを想定しているが， ' C S Y 'や ，K 3 'などのカンマ区切 りファイル， TABファイル，スペース区切りファイルなどの転換用ファイルにも直接アクセスするこ とができる. また， S 1P Sを開発するにあたっての基本的な考え方としては， UN 1Xや DOSやWindows な ど，マルチプラットホームへの展開が可能となるような柔軟な構造をもったものとしている. クライアン卜 S IPS SASフ。ログラムジェネレータ マルチプラットフォーム •.旦旦..且且.• I ..耳耳. UN IX Windows DOS ネットワーク SQL ス タセ 一ク デア D B作成用 SAS フ。ロクーラム 自動作成 UNIXサ ー バ 白 SAS RDBMS 望 E閉 S A Sによる インフォミックス データ解析 リレーショナルデータベース 管理システム 図 1.異なるコンビュータ環境における SIPSの役劃 ‑386‑

3
.W
indows 版 SASへの期待
S 1PSはマルチプラットホーム展開を指向したシステムではあるが，それはさておき，我々は今
回発売されたWin
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o
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版 SAS (
W
inSAS) に対しては大きな期待をもっている.

i
nSASは GUIによる新しいユーザーインタフェイスの提供，メモリー管理の強化な
すなわち. W
SASに最も期待し歓迎する点は. W
i
n
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w
s上において
ど多くの改善された点はあるが，我々がWin
S1PSと SASを相 Eに連携させたマルチタスク処理を実現させることが可能になったことであ
i
n
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sは疑似マルチタスクではあるが，そのことは最近のハードの処理ス
る. (ご承知のように W
ピードが早くなったことからそれほど問題とならない)

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図2
. S IPSと SASのマルチタスク機能による連携

4
. SIPSの基本構成
S 1PSは次に述べる 3つの要素によって構成される.
①統合化環境・・・・このシステムの全体の基本的枠組みである.システムはアクセスしたファイルの
データ特性を把握しており. S 1PS基本画面を中心としたユーザーインタフェースから指示す
るすることにより. SA Sプログラムをジェネレー卜する

1) 2)

② SASジェネレータライブラリー・・・・ SASプログラムをジェネレートするためのソースライブ

ラリーである. S1PSの開発にあたって我々が独自に開発した言語体系である. SA 1L
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n
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a
g
e (セイノレ)言語によって記述されている

1) 2)

SA 1Lは SAS社が提供する各 SASプロシジャに対応し，エディターで簡単に SASソース
ライブラリーを記述しシステムにエントリーすることができる.
③チュートリアル .O&A・・・・随時必要に応じてそれぞれのウインドウを聞きながら解析方法を参照
することができる 3)
システムは，ユーザーインタフェースを通じて得られる情報，システムが把握しているファイル情
報・データ特性，集積された SASソースライブラリーをもとに SASプログラムを自動生成する.

‑387

5 . リレーショナル処理の自動化 最近ではリレーショナルデータベースの使用などにより，複数のファイルにまたがってデータを集 積し，それらを一括して解析処理することも多い. その際，通常はデータベースの設計にはじまってキ一項目の定義などやっかし、なデータベースの設 計作業を行わなければならない. しかし，我々が今回開発した SIPSは，複数のファイルにわたる処理において，それらの相互の 関係に推論を加え f 必要なリレーショナル処理を自動的に行うための SASプログラムをジェネレ ー卜してくれる.図 3‑5にその概要を示した. インフォミックス (UN IXサーバ) ~習 ロ RDBMS リレーショナルデータベース . . . 町 町 町 . 管理システム F iI e l F iI e 2 F iI e 3 D B作成用 SQL データ アクセス 町 町 里 E SIPS F iI e 2 リレーショナル処理プログラム F iI e 3 白 ジェネレート F il e l 自動処理 SAS ~ プログラム SAS リレーショナル処理 (マージ) 目 F il e データ解析 図3 . リレーショナル処理を実行する過程におけるそれぞれのシステムの役割・分担 3 81 : l 一

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フアイ M 関夏一一言 ASジェネレヲ

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使用ファイル￨

SIPS W;ndow
プロヴラム

覧

Window

アヲセス

[現在の作成状況]

へ)[1プコマンド(右?
'M)

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SET DAT
A03
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図 5
. リレーショナル処理をする SASプログラムの作成状況

‑389‑

6. S IP Sシステムの構築 SIPSの構築にあたって使用した言語は Cおよびオブジェクト指向言語である C Hを使用した. ジェネレータの基本となる部分はいずれの OSでも共通のソースコードとなるようにし，ユーザー インタフェースの部分およびシステムに依存する部分はそれぞれの O Sに対応させ，そこで違いを 吸収するようにした. SASアプリケーションのソースライブラリーの記述に用いた SA 1L S A SI n t e r p r e t e rL a n g u a g e(セイル)言語は SASの文法に着目して我々が考案したもので， SASのプログラムに対応し た文法体系をもっており，基本的な SASのプログラム文を読める者なら誰にでも記述できる程度 のものである. 7 . S IPSで準備した SASアプリケーション 現在我々が準備している S A Sアプリケーションを表に示した. S A I L言語は可読性が高いのできわめて簡単にアプリケーションの追加・拡張を行うことができ る. 我々が開発した S A I L言語は， SA Sのパージョンや S A Sを稼働させるコンビュータの規模や 機種の違いで影響を受けない.すなわち，それらの違いは S A S社からリリースされるそれぞれの ージョンで解決されており，本システム (SIPS) はそれを活用しているにすぎないため，そ ノf れらの違いは自動的にシステムによって吸収されている. 表1 . S IPSシステムで準備した現在の SASアプリケーション 料予備解析料 基本統計量 基本統計量表 詳細統計量 詳細統計量(転置式) 標本数算出(対話式) 2次回帰分析 2次回帰グラフ 3次回帰分析 3次回帰グラフ 料各種グラフ料 料分散分析料 料計数値の検定料 クロス集計及び検定 クロス集計(複数) クロス集計表 クロス集計(対話式) マンテルへンツェル検定 分散分析，多重比較 共分散分析 N P A R ) 分散分析 ( リピーテッドメジャーモデル 経時データの分散分析(乱塊法) 経時データの分散分析(分割型) 料計量値の検定材 対応のない群間 ( t ‑ T e s t ) 料多変量解析料 重回帰分析 ロジスティク回帰分析 正準相関分析 主成分分析 因子分析 判別分析 対応のない群間 ( N P A R ) 対応のない群内 ( t ‑ T e s t ) 対応のない群内 ( N P A R ) 対応のある群内 ( t ‑ T e s t ) 平均値 ( S .E .)グラフ 平均値 ( S .D .)グラフ 料相関及び回帰分析料 相関係数行列表 回帰分析 1次回帰分析 I次回帰グラフ ハザード曲線(日付) ハザード曲線(月数) 日付計算処理 材生存率解析材 生存率検定(日付) 生存率検定(月数) 生存率検定(対話式) cox重回帰(日付) cox重回帰(月数) ‑390 一 横棒 縦棒 グラフ グラフ 円 グラフ 立体棒グラフ 各種 グラフ(汎用) 3次 元 グ ラ フ 回帰 グラフ(汎用) 料 縦 型 経 時 洩1定データ 料 (縦)群内 対比較量表 t ‑ T e s t ) (縦)群間比較量表 ( (縦)群間比較量表 ( N P A R ) (縦)分散分析量表 (縦)経時データの分散分析 (縦)経時データの症例変動プロット (縦)経時データの症例変動グラフ (縦)経時データの平均変動グラフ 材データ管理料 データセットの変数情報 データセットの内容表示 データセットの転置

したがって，生成される SASプログラムは MS‑DOSや Windows， UNIXなどはもちろ ん ， ミニコン，メインフレームなどでも使用することができる. 8. S IPSの一般的な特長 ①初心者でもひと通りの説明を受けるとその日からでも SASを動かすことができる. ② SASのオペレーティングが高度に進んだユーザーは，このシステムを使用することにより短時 間で自動的にプログラムを作成することができ，プログラムのコーデイングに要する時間の短縮 やタイプミスの発生がなくなりデパッッグに要する時間が不要となる. ③我々が SIPSを記述するために開発した SAIL言語は， SASのパージョンに影響されない SA IL言語は可読 ので SASがパージョンアップしても即対応することが可能である.また， 性が高いのでシステムの維持・管理・拡張が容易である. ④解析に関するプロシジャーの種類も多く，拡張も容易に行うことができる. 9 . S IPSの SAS/ASSISTに対する優位点 我々が開発した SIPSと SAS/ASSISTは ， SASのプログラムジェネレータ‑ P r o g r a m G e n e r a t o r機能をもっという点では同じ一面をもっている. しかし， SIPSは単なるプログラム ジェネレーターではなく， リレーショナルデータベース管理システム (RDBMS) などに集積さ れた複数のファイルにアクセスしながら，それらを一括して処理することなど効率の良い SASの オペレーティングを可能とする. 以下に， SIPSの SAS/ASSISTに対する優位点のいくつかを列記する. ① RDBMS (インフォミックス〉や CSVファイルなどにアクセスし，簡単に SASデータセッ トとして取り込むことができる. ② RDBMSなどに蓄積される複数ファイルを一括して処理するためのリレーショナル処理を自動 的に行うことができる. ③ SIPSと SASを同時に起動させておくことにより相互に連携させたマルチタスク処理ができ， 今後の新しい解析作業のありかたを提案する(図 2 ). ④多くのプログラムを一挙に一括して自動作成することができる. ⑤システムがデータベースの中のデータの特性を把握しているので，システムにより作成されるプ ログラムには文字・数値，連続量・離散量などの違いによる取り扱いミスがない. など ‑391

1O . おわりに 我々は SASによる解析業務の質的向上と標準化を目的として， SASプログラムジェネレータ S 1PSを開発し， 91年以来 SUGI‑]に発表してきている. 発表のつど新たなテーマに取り組み内容を飛躍させてきたが，今回の'売り'はリレーショナル処理 の自動化と W i n d o w s版 SASとのマルチタスク機能による連携である. 最近のコンビュータハード・ソフトの進歩により，何気なく我々の机の上にのっているノート型パ ソコンにも GU1環境をふんだんに取り入れたWin d o w s版 SASがはしっていたり，ユーザーが意 識するしないに関係なくネットワーク上の UNIXサーパにつながっているというようなことが珍 しくない状況になってきた. そこで，今回開発した S1PSはそれらをあまり意識させることなく，解析業務の作業の流れを分 かり易く親しみのもてるものとすることを目標に開発した. 今回開発したリレーショナル処理の自動化機能や， S1PSと SASを同時に起動し相 Eに連携し 合うことによるマルチタスク処理は，それらの目標に向かつて大きく前進しかなりの部分をクリア したものであると考える. これらはいずれも我々の日常業務の積み重ねの中から作り上げてきたものであり，今後もさらに発 展させていきた L、と考えている. 参考文献 1)柴田勉，和気洋一，伊藤千尋:統合化された SASプログラム自動作成システム iSIPSJの開 発. 日本 SASユーザ一会 ( S U G I‑ ] ) ，p .5 し1 9 9 1 d o w s3 .0 用 SASプログラム自動作成システム iSIPSJの開発. 日本 2 )柴田勉，和気洋一:Win SASユーザー会 ( S U G I ‑ ] )，p . 1 3 7，1 9 9 2 3 )柴田勉，和気洋一，伊藤千尋 :SASプログラム自動作成システム S1PSの開発と実際業務への 応用. 第 61回日本統計学会， p 9 3，1 9 9 3 ‑392‑

J ) 日本 SASユーザー会 (SUGI‑. Windows版SASシステム リリース 6 . o8の 紹 介 石井由美子 株式会社サス・インスティチュートジャパン テクニカルサポートセクション An lntroduction t o SAS System Release 6.08 for MS‑Windows Yumiko lshii t d . Technical Support Section.SAS lnstitute Japan L Tokyo Japan 要 l ニ今 日 7月 に リ リ ー ス さ れ た 新 し い SA S システム、 W i n d o w s版 S A S シ ス テ ム リ リ ー ス 6. 0 8の 概 要 を 主 に p c 版ユーザーを対象に紹介します。 o8 リリース 6 . si DdC︑ト紹 一n速 が ク を 高すダ要 M W (ま ロ 概 は oア り プ の sた エ な 新 ど wし ウ に び な oま ド 要 よ 能 dし 一 必 お 機 n消 ハ が 能 新 i解 な ) 機 Wを能ど新長 ︒点性な︑特 た弱高クたの しのてスまム ま 等 ベ ィ oテ れク比デすス υJSす ︑ がソ O ま JD き Jt 一で さスにドまシ ス タ S 一き S 一ル O ハ で A リグ D のが S リン一量と版 ス制にイを d が シ S容こ s ム ︑ M大 る w テ限は︑得 o ペ sる o 'し ム ロ 悶 bu 可 v ﹂ を ル﹂ た 巨民つ 仕付だ の 能 マ︿で︒ phH可 回ア不 り ‑ Mと 手j Sが し ν はこ cuO大 ﹄ B 方 wせ wd 上 ム ロ 口 li ιl b E on 向 Au‑‑を nw 力 m w シのすレス n Sリかプン i A モ動スマ W Sメでイ一︒ 版のルデオす s Bベ の フ ま w Kレ 度 パ い 0 0用 像 う て d4実解合れ ↓ H ιniの6をs高︑見にさ加すま O o pそ が 介 wswU れ 追 し ヴ仏り 一いレ キ MMm W i n d o w s版 SA S シ ス テ ム パソコンの処理 0 グ ラ フ イ カ ル ユ ー ザ ー イ ン タ フ ェ ー ス (G U 1) アイコンやボタン、スクロールパーなどグラフィックを利用した、わかりやす い ウ イ ン ド ウ を マ ウ ス で 操 作 す る の で 、 処 理 効 率 が 向 上 し ま す 。 ま た 、 W in d o w s環 境 で 動 作 す る ア プ リ ケ ー シ ョ ン は 、 ウ イ ン ド ウ の 形 式 と 操 作 方 法 が 統 ー されています。 0利 用 可 能 メ モ リ の 増 加 マ W i n d o w sで は 最 大 4 G Bの メ モ リ 空 間 を 利 用 で き ま す 。 これにより、 ノ ソコンでの大量データの高速処理が可能になりました。 Oマ ル チ タ ス ク 複数のアプリケーションを同時に実行できます。 Oア プ リ ケ ー シ ョ ン の 連 携 機 能 異 な る ア プ リ ケ ー シ ョ ン 聞 で の デ ー タ の 交 換 や 、 グラフなどのオフ.ジェクトの 貼り付けが可能です。 qd Qd qd

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SA Sシ ス テ ム の ウ イ ン ド ウ は コ ン ト ロ ー ル メ ニ ュ ー 、 ス ク ロ ー ル パ 一 、 最 小 化 ボ
タ ン な ど Windowsア プ リ ケ ー シ ョ ン 共 通 の GUI機 能 を 使 用 し て い ま す 。
.Windows版 SA Sシ ス テ ム の 基 本 ウ イ ン ド ウ

Windows版 SA S シ ス テ ム は 、 コ マ ン ド 行 の 他 l
こポップアップメニュー、プ
ルダウンメニューをサポートしています。コマンドの発行をマウス操作で行えます。
.ポップアップメニュー

.プルダウンメニュー

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) ウインドウ (
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の 新 機 能 リ リ ー ス 6 o8 I 円︑ u FL ﹄ ルt﹁ 0 エ士也 クす JY4c ブで オ発 の開 等を スン リノ舟ノヨ ンイ一 トツシ SAS/GRAPHソ フ ト ウ ェ ア F タせ Aボさ フ︑ ソンて トブグ ウツラ エシフ アユイ ボカ 4. 2 /オ係 Sジ連 A ラを ‑396‑ エフケ E ラリ Mグプ A ︑ア R ンな F タル む cdy グラフィックエディタ グラフの修飾や貼り込みを行えます。 4. l

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.SAS/ASSIST ソフトウエア
SA S シ ス テ ム の 簡 易 実 行 メ ニ ュ ー で す 。 ノ ン プ ロ グ ラ ミ ン グ 、 マ ウ ス 操 作 主
タ解析を行えます。

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ミングで行えます。

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タを変換なしで入力できます。
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6.2 O L E (オ ブ ジ ェ ク ト の リ ン ク お よ び 埋 め 込 み ) 機 能 oLEを サ ポ ー ト す る 他 の ア プ リ ケ ー シ ョ ン の グ ラ フ や テ キ ス ト を SA S の ア プ リ ケ ー シ ョ ン に 貼 り 付 け る こ と が で き ま す 。 た と え ば 、 S A Sの F R A M Eエントリ i こ他のアプリケーションのグラフを貼りつける等の利用法が あります。 ﹄ ニ 司 ﹃ト NHHHHHHBF 有 AHHHHHM﹃三 ︐HHHHH軸 凶 戸 mHHHHHHM司円‑ 内HHHHHM ﹃内川 HHH闘争 nHHHHUHh ¥!HHHHN凶 AHHHHM司 円 11 ν μ ‑ J叱H聞け 5E5 1 0 a 参考文献 Windows版 SA S シ ス テ ム 使 用 の 手 引 き Windows、 MS‑DOS、 EXCELは マ イ ク ロ ソ フ ト 社 の 登 録 商 標 で す 。 ‑398‑

日本 5A5ユーザー会 (5UG卜 J) 処理の比較 SQ Lプ ロ シ ジ ャ と デ ー タ ス テ ッ プ に よ る デ ー タ 操 作 回目 要 のテ ︒ 中ノ こス あデ る一 がと ン 2 た加 ︑う追 で行を 略に能 の易機 e安 L gをc ノつ σbh aス S uセ た n ア従 aタ拠 一 準 L 一 デI yの S rへN eス A u 一の Q ベこ タは uナ ︒ u 一で r レ迂阻 tリ言 ︒S や た 史︑ルれ 歴はプさ︒ のと一発た LLテ開し Q Q元 に 張 S S次 め 拡 実行方法 ・パッチモード0 .対話モード。 DMSの プ ロ グ ラ ム エ デ ィ タ よ り 実 行 。 S A S 6. 0 7 より Q U E R Yウ イ ン ド ウ よ り 実 行 司 能 。 ヤヤ ツ ヤLあ テ ジ Qが スシ S いし C ロ︑違較 Oプ が な 比 R Tる う で P Nあ よ ヤ ︑ーでのジ プ R能 ど シ ツP 可 て ロ テ oが し プ スう択とL タ行選担Q うソ使リス 一タ一たプ {ア一‑ア?しツ でデス用テ ム ︑ e使 ス テし rを タ ︒ス用巴ヤ一 にシ使 h ジ デ ︒ め Sを Wシ ︑ く じ A等はロかい はSプ で プ る て S QLプ ロ シ ジ ャ の 機 能 以 下 に S Q Lプ ロ シ ジ ャ の 実 行 環 境 及 び 機 能 を 示 す 。 J)JJ シシ ロロ ププ YLYL ponbo ノて? ‑399 n HハM た︑る れ合み さ場て 加たし 一をの負 S デ等タのび 常択一U及 通選デ P ︑ ︑︑て C プ 合トしゃッ 行︑をモ C d一 s eデ A rル S 本一な 基デ異 ててい いしら お用く に使の 6を ど ヨジで ンャは JVJシ ル﹂ 一ロフ ffp 場一用一テ 追っ較 て行比 しをを と作等 をジトメ O t ヨる cシあ 機タる 能操か 作一ン︑ R 操マメ合 P タのト場︑ SQLプ ロ シ ジ ャ キーワード: 元昭 佐藤 株式会社サス・インスティチュートジャパン テクニカルサポート AC o m p a r i s o no ft h eS Q LP r o c e d u r ew i t hD A T Aa n d P r o c e d u r eS t e p . M o t o a k iS a t o ‑ T e c h n i c a lS u p p o r tS e c t i o n， S A Sl n s t i t u t eJ a p a nL t d .

機能 ・P R I N Tプ ロ シ ジ ャ よ う な レ ポ ー ト 形 式 で 出 力 。 . G L O B A L指 定 に よ る T 1T L E、 F O O T N O T Eの 指 定 可 0 ・V 1EW タイプ、 D A T Aタイプのアクセス。 . V I E Wタイプの作成。 アプローチ 処 理 測 定 と し で 、 S Q L プ ロ シ ジ ャ で は SQ Lの S T I M E Rオ プ シ ョ ン 、 デ ー タ ス テ ッ プ で は 、 SA S シ ス テ ム オ プ シ ョ ン の S T I M E Rで C P U及 び メ モ リ ー使用値を比較する。 m a i n f r am e ョ ン ン ・ ベ ザザ 一 事 フ ユオ C ム スの Oラ Rク ︑フ pロ ス‑ プは ツ値 テ数 Oノけノ O ハ Unu 一モ ゐ 4 デメい をびて nunu 句EA X1J ト 及 し A在 ツU 用 M混 セ P使 字 タ Cを ザ文 一 oの デるも Sする A較 れ oonU o 一︑ 9 A ユ値 oso数 o なロ 以︑に G にプ時山 際ツ行 実テ実 九 司U P U F b / S比さ /数 ︑で力 M S N 亦久 で ヤ 出 B V I O 法ジへ I M M 3 方シ G リ ノ PF つ ︒ フ L v よL S のQ A 数セ 境ン Oタ 下SS 環シ S S 一 トマ OT デ テ ス・ MVS 4 E A A J白 内 ペuan 値冨 data test; set a a ; where keyid='2 '; qui t; N O T E :デ ー タ セ ッ ト W O R K，T E S Tは、 1 0 0 0オプザベーション、 1 9変 数 で す o N O T E : D A T AS T A T E M E N Tは、私斗ι ふ民政本え続QAを 使 用 し ま し た 。 テスト条件として、以下の項目について実行する。これは、通常データ操作を 行う場合、バリエーションとして最もよく使用される例である。 山山一 択 選ト JVJ 抽ソ一 ののマ 一一一 タタタ 円ア﹃ア‑ア A， デ ー タ の 抽 出 ， 2' の も の を キ ー と し て C0 D E， 抽 出 条 件 と し て 、 文 字 変 数 K E Y I Dが 日 付 デ ー タ C D A T E、 文 字 変 数 T X Tを SA Sデ ー タ セ ッ ト 、 外 部 フ ァ イ ルへ出力する。 T ︐ =EA‑ ‑'D;DDT X AIO 一 TYTCCT AEU ;DKOOOO TN123 ORE ツ 2' 4 0 0一 Y RUN; ︒ ︒Y 川 V 弓 ︐ . D D M; M 川 tA tvput プUIE@@@ テ TELT スA E H I U タTSWFP 一A デD 1)

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* I N D A T A A S A、 ヤL E T ジQTC シS A E M ロ ELO プ CRER LOCSF QR sp 司 JU ︑ ︐ノ E ‑ ︼ . ︐ HT WI R PU SCDATA A S B A. KEYID=B. K E Y 1D n u ︺﹃ ゐるホー 士 ロ 果 タ な o駐 O ︑ 度 的を一かる常/在一 ム 理 デ が あ て I現 ラ処と等でしの︒ば グのト Oト と タ い れ ロ一一/ンヤ一なあ プ同ソ Iイジデえで ︑りタのポシでいの 合よ一 U な ロ ャ は る 場.にデ P 要︒フジとい た グ ︑ C重 に シ ム て しンで︑は上ロラえ 用イプはれ一プグ考 使デツでこリのロを を一テ果でモ他プ等 ヤコス結上メゃい減 ジい C の る ¥ フ よ 軽 ︒ シ短 O ト す が ツ の U い ロり R ス 成 る テ 率 P た プよ P テ 作 い ス 効Cし Lプ の ︒ を て タ り る 奨 Qツつるムれ一まよ推 S テ 1あ ラ 優 デ あ に を にスたでグも︑︑作と 作 Cし 能 ロ 能 は は 操 こ 操 O用 可 プ 機 て 合 タ る タR使 が S理 つ 場 一 す 一P を も A 処 よ な デ 用 デ や L でS ︑にう︑使 てプ Q ま oは ク よ で を いツ S力 る ヤ ツ る ム ヤ おテ︒出いジジすラジ にスる T て シ ロ 生 グ シ 境タい Nれ ロ ︑ 発 ロ ロ 環一て Iさプめにププ S デ し R減 L た 繁 の L Vも 現 P 軽 Q る 頻 存 Q M に実のり Sす を 既 S ‑402‑ AS STIMER; TABLE MERGE CPU MEMORY DATA COMB O. 1 1 4 5 5 1K '‑ PROC S QL O. 1 8 4 5 5 1K

日本 5A5ユーザー会 (5U G卜 J) Windows版 ~A~ • rL版 ~A~ ・メインブレーム版 ~A~比較 平島昭宏。 新日本製錯株式舎社君津製銭所 C o m p a r i n gt h eS A Ss y s t e mu n d e rw i n d o w sw i t hD O Sa n dM a i nF r a m ev e r s i o n s Aki hi r0 Hi r as hi m a K i r n i t s uW o r k sN i p p o nS t e e lC o r p o r a t i o n 要旨 パン︑勝そたてを ︑イはい︑しせ目 もウて使が化わも し oし 少 る 大 合 に 折たと多あ巨み者 ︒し論︑もが組用 た現結が面体で利 つ出︒たる全位人 あ︑たしい卜単個 ががし上てクト 約境較向しダンか 制環比が係ロネい な用に力関プ一な 々利単能にはポら 様い簡もいのンな 時して理大なコは た新い処が症をに れくつタズ重けう さ全に一ウとだよ 載り能デドつ能る 搭よ性︑ンも機き の に ・ に イ oな で C S性 み ウ る 要 用 P A作 並 で あ 必 利 S操ム題もて ︑ が版・一間面つ入 版ズ能レのいと購 ムウ機フれくにに 一ドなン慣に者う レン的イはき用よ フイ本メ性つ利の ンウ基︑作つのジ イとのは操と C 一 メ 化S ス ︒ ︑ P ケ い 能 A ク た て oパ い 高 性S ツ し つ る 販 し も高版イ下えあ市欲 価ンズフ低かで般て 評コウラががと一け ソドグ手れこ︑向 W i n d o w s版 S A S，P C版 S A S， メ イ ン フ レ ー ム 版 S A S キーワード 1.はじめに ちの︑てデをが低化・でい ︑そてしな S 断 の 変 3 下 て で oさ 入 単 M 中 で な ズ 境 し 版 た o導 簡 E 理 境 き ウ 環 較 ムれる際︑は処環大ドズ比う 一 く い 実 成 約 るO も ン ウ て 思 レ て て o作 制 よ S 界 イ ド い と フついたムのに T世ウンつる ン立だっラリ足ののにイにな イにたかグモ不で Cらウ能に メ 役 い た ロ メ リ 下 P さ o性 標 ︑とてしプのモ荷︑︑たな指 は分せ周は版メ負方れつ的の 初随さ利外 S段高一さな本少 最は宝も以 O にも︒速に基多 o時 重 で 理 D 理 か た 加 う く は る当もに処︑処しつでよなに なたでぐタしい︑あ場るが人 につ事す一か高でぞ登き間た りだ仕てデしの版ルので時つ ま 生 き つ な o荷 ム ベ V 周 り か あ学でい的た負一レ/利まな 年︒用直格じなレつ Sをあり 0 る 利 正 本 感 雑 フ 立 O Cは 足 l あ が き が と 復 ン 役 D P因 物 ︑で版とたの︑イにがで今は らろムたみもずメい化境 oで かこ一出てるらも大能環い S てたレがしな至でぺ性いき A めめフ S周にはれ比高し大 S じじン A試用にそにと新が版 は は イ S て 実 決 ︒ 用 化 く 待 C‑ い出メ版り分解た利格た期 P 件 使がもC借十なしの価つ︑が条 を S でP り は 的 生 で 低 ま は い 提 S M先 前 ょ に 質 発 ス ︑ ︑ に な 前 ADめ年署理本ばンたり Sぎ較 Sど動数部整もしポれよ Aす比 う︑いたタてばス訪に S に よ後つい一ししレが 1 のる 2 2. 1 . ハードウェア メインフレーム 非 常 に 負 荷 が か か っ て い る た め TSOで の レ ス ポ ン ス は 遅 い 。 時間は経過時間で測定。 P CD O S 機 エ プ ソ ン P C ‑ 386( 8 0 3 8 6 / 1 6 M H z ) EMS4MB付 き ・ ハ ー ド デ ィ ス ク 100M B W i n d o w s機 米国サスティーン社のW i n M a s t e r3 3V L B ( 8 0 4 8 6 / 3 3 M H z ) プ ロ テ ク トメモリ 8MB ・ ハ ー ド デ ィ ス ク 230MB a ‑403

2. 2. 測 定 プ ロ グ ラ ム 今回は、単純な処理を中心に測定した。 (1) マ ー ジ 処 理 デ ー タ 件 数 100.1000.10000の デ ー タ セ ッ ト を そ れ ぞ れ 2組 用 意 し て l変 数 に つ い て マ ッ チ マ ー ジ 処 理 を 行 う 。 (2) ソ ー ト 処 理 デ ー タ 件 数 100、 100 0、 1000 0の デ ー タ セ ッ ト を 用意し、 l変 数 に つ い て ソ ー ト 処 理 を 行 う 。 (3) 2次 回 帰 プ ロ ッ ト 100個 の デ ー タ を 2次 回 帰 に て フ ィ ッ テ ィ ン グ を 行 う 。 (4) 3次 元 散 布 図 ( ス キ ャ ッ タ ー 図 ) 10x 10の メ ッ シ ュ 上 に 3次元散布図を描く。 2. 3. 測 定 結 果 表 1. 測 定 評 価 メ イ ン 7ト ム 版 。 マージ処理 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 O. 9 1 . 1 2. 0 。 ソート処理 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 CPUによる 速度差が、現 れた。 PC版 とホスト版は かなり差があ イ ンF ウ1 るが、 ウ 版はかなり健 闘している。 0 3 3. 1 ム 8g. 0 3 O. 5 2 0 g. 0 。 。 評価 ム 8. 0 18. 0 12O. 0 1O. 0 97 3次 元 散布図 PC版 1 . 4 1 . 5 1 . 7 2次 回 帰 プロット (単位:秒) 7. 0 。 . ウ イ ンF 7 A版の'i7 7ヲ? λ は、メイ ンフレーム版 とほぼ同等の 性能をみせた ム 2. 4. 測 定 に つ い て の 評 価 (1)データ処理能力は、 CPUの 速 度 の 高 速 化 に よ り メ イ ン フ レ ー ム ほ ど で も な い が 、 ホ ス ト 計 算 機 の レ ス ポ ン ス に よ っ て は 、 PC版 よ り か な り 使 え る と の 印象を受ける。 一つは、 GU1に よ る 操 作 性 の 向 上 。 二 つ 目 は 、 近 年 の 高 性 能 CPU利 用 の パソコンの低価格化による、処理能力の費用対コストの向上である。 更に DOS/Vマシンの普及・ windows3.1の 日 本 語 化 が 、 重 な ったことによる相乗効果による影響は、これから徐々にあらわれるだろう。 ‑404‑ よあ をも ︒ラ理恵 るグ処恩 いが︑の て境で化 し環と速 駕ズこ高 陵ウたの をドっ U 版ンなP ムイくC 一ウな︑ レ︑が論 フは約無 ンれ制︒ イこリる メ oモ き はるメで です︑想 味了と予 意完とと るでこる あいるあ ︑なあで はらでめ 能わ利た 性変有る スぽ︑き クほにで ツはス{付 イ問ク実 フ時ツ速 J ラ画イ高︒ グ描フりる ノ ︑ fl ︐ ︑ ︑η (3) 最 後 に 、 ウ イ ン ド ウ ズ 版 の 登 場 は 、 2つ の 点 で 、 利 用 者 に ア ピ ー ル す る 。

3 . 結論 メインフレームを利用できない、あるいは利用できても思ったようなレスポンスを得ら れない利用者にとってはウインドウズ版の登場は、朗報である。その能力はハードウェア としては、 10か ら 20MIPSで、 SASの ほ と ん ど の プ ロ ダ ク ツ が 利 用 で き て 、 そ の 性能も、今回の試用の範囲内では十分なものである。しかしながら、今回は時間がなくて 限界性能を引き出すようなテストができなかった。今後の課題としたい。限界の定義はさ まざまあるが、利用者が我慢して利用できる範囲内での処理能力の指標はやはり必要であ る。 4. 利 用 者 は 何 を 望 ん で い る か 揮ウ勝とで 発のいとと をて使ここ 一めのるる ワ初らあき パ︑かでで のズ者ルが そウ周一と でド利ツこ 境ン︑るる 環イ度せせ なウ一出さ ルのまき揮 ナてい引発 ソめ︒がを 一初か答力 パ︑う回つ いはろで持 な者だ短が の用い最ル 約利な︒べ一 制のはる学ツ り本でれでの よ日のわ荷そ はにう思負には S特惑とのらに A ︑戸る小さ的 Sし︑あ最︑体 でかにが︑て具 場しS要はつ︒ 登 oA必 と が る のた S る こ た い 版つ型すいして ズな応証ょにえ ウに対検がる考 ドうズて手れは ンよウい勝慣私 イるドついいと ウきンに使使る でイ手︑あ 長C ロ木 で 存 的 率 カ・カ る効 わと L ノ¥・カ ぐた するし がき行 方で実 使す分 のが自 能現て 機表いと るるおこ いいにる てて去あ しし過で ととは能 要要い可 必必る現 ががあ再 分分人つ 自自他か の 3点 で あ る 。 今 回 短 期 間 で は あ る が 利 用 し て み て 、 や は り あ る 程 度 ウ イ ン ド ウ ズ に 慣 れ ている人も、 SASの GUIの 世 界 に 慣 れ る ま で に は あ る 程 度 時 間 が 必 要 で あ る と 恩 わ れ る。 5. 今 後 の 展 開 に つ い て (1) メ イ ン フ レ ー ム 版 S A Sの 限 界 と P C版 S A Sの 限 界 大量データの保持・大量データからの抽出は、ホスト計算機が得意である。さらに TS Oに よ る 会 話 型 の イ ン タ ラ ク テ ィ プ な 処 理 ( 簡 単 な デ ー タ 処 理 ・ レ ポ ー テ イ ン グ ・ グ ラ フ 作成など)は、その利用の仕方から、応答速度・操作性など制約ができるだけ少ないこと が、必要条件となる。しかし、ホスト計算機は多くの場合が、共同利用である。特に、企 業ユーザーの場合多くは、ホスト計算機が基幹業務に利用されているために、会話型の T S Oの よ う な ジ ョ ブ は 、 処 理 優 先 順 位 が 低 く 、 満 足 な イ ン タ ラ ク テ ィ プ 環 境 を 実 効 レ ベ ル では利用しがたい。最近の分散化・ダウンサイジングの影響を待つまでもなく、独立した C版 S A S リソースを持つシステムのほう亦利用者にとって、システムを独占できるため、 P の登場は、まさに利用者が待ち望んだシステムであった。 P Cあ る い は D O Sの 限 界 が 見 え は じ め た 頃 、 PC‑SASが 登 場 し て き た 。 特 に 、 メ モ リ ー の 問 題 は 、 深 刻 で あ っ た 。 64 0K Bの 主 記 憶 の 限 界 は 、 E M S等 で も 本 質 的 な 解 決 に は な ら な か っ た 。 そ れ で も 当 時 と し て は 最 高 速 の C P Uで あ る 386に よ り か な り の 性能を発揮した。 (2)WINDOWSの 役 割 のにウそれB 上初ドはら K ユ最ンけ作0 シがイだに4 ツI ウ ル め 6 卜U に プ た る ンG 実 ッ の あ キる現アけで ツれ︒にだ界 マ さ い 目I 限 に表な尻U 一 先代れを Gリ 足に知迷いモ とウり低しメ ひド計上新 がンは売のに 答イ力のこ一 回ウ響ンは第 の・影コズ︒ つスのソウた 一ウそパドし のマ︑のン在 ジ・り年イ存 一ンあ数ウが ケコでこ︑点 ツイユこて善 パアシもさ改 析︒ツで︒の 分たト在るつ 計れン現い 2 統さキ年てく の現ツ 3しき 代実マ 9ば大 世りもた伸 次よのれをか もにたさ数う にp れ 表 台 ろ 肉M さ 発 荷 だ 皮U 現 が 出 の J実ズのた ‑405

一高各リて最う リり︑プしをよ モょにアうクる メば二用こスき はれ第ズ︒リで ズ あ oウ た 発 択 ウにたドつ開選 ド量つンあ︑を ン大あイでれの イ来でウ現ぼも ウ本報︑実しな ︒を朗ばのに能 た一はれ却本性 つリにす脱一高 あモム載のズり がメテ搭らウよ 理はスえかド︑ 無れシさ性ンい はこなズ存イ安 に 0・ つ ウ 依 ウ り るたよドのをよ すしのンアムを 用 とS イ エ 一 ド 遼 能A ウウホ一 く 可S と ド ト ハ よ 用 る S 一ツ 率利なO ハラは 効をと Dうプ側 をリ能にい発者 I モ可ドと開用 Uメが一る︑利 G量理ハすは︒ り容処製作側た ぎ大なカ動発れ か︑模一が開ら るえ規メンジえ あ変大ンヨ一さた がを︑コシケおっ 壁理にソ一ッにな の管速パケパ小に (3) 大 き く 複 雑 な シ ス テ ム c ウ イ ン ド ウ ズ に よ り 、 進 化 つ づ け る SASに 取 っ て は p 上 の 絶 好 な 土 台 が で き て 、 よ か っ た の だ ろ う か 。 今 回 の ウ イ ン ド ウ ズ 版 を 利 用 し て 最 も 不 満 に 思 っ た こ と は 、 「複雑に な っ た 」 こ と で あ る 。 複 雑 度 は 、 ま ず SASパ ッ ケ ー ジ の 膨 張 よ る も の と 、 残 念 な が ら 、 洗練度がまだまだのウインドウズのインターフェイスにより、わかりにくさが増大してい る 。 ウ イ ン ド ウ ズ 環 境 で の わ か り や す い 入 門 書 と SASシ ス テ ム の 利 用 の 手 引 が ま と ま っ J用 ガ イ ド の よ う な も の が 必 要 と 思 わ れ る 。 今 後 の 改 善 を 期 待 し た い 。 た導入手I 最後に、ウインドウズ版の登場を機に是非、個人向けにレンタル契約ではなく、パッケ ージ販売を行ってほしい。 6. 謝 辞 岸田場 の村の 社たこ S けに A か々 Sを方 ︑惑た た迷つ い︑さ だりだ たなく いくて 話遅え 世が与 おがを ︑出会 に提機 う稿る よ原れ る oら きんこ でさて が田つ 用岡わ 試︑か のたか S いに A だS O S たA い 版いS た ズて︑べ ウしで述 ド話まを ン世今辞 イお︑謝 ウ接た︑ ︑直まて 因︒︒り 今氏んか 本さを 参考文献 1 . S A SI n s l i l u l eI n c . :S A SC o m p a n i o nf o rI h eM i c r o s o f lW I n d o w sE v n i r o n m e nt . V e r s i o n 6F i r s lE d i l i o n， 1 9 9 3 . 2 . 北 海 道 大 学 SASユ ー ザ ー 会 編 :SAS利用の手引き， 1 9 8 7 . 3 . 平島昭宏: r I n l r o d u c l i o n1 0S A SD M S C S A SD i s p l a yM a n a g e m e n lS y s l e m ) J 北海道大学大型計算機センター・ニュース 19巻， 1号. 4 . 志渡晃一、平島昭宏: r 多 量 の 疫 学 的 資 料 の 分 析 に お け る SASの 利 用 J ， 北海道大学大型計算機センター・ニュース 19巻， 4号. 5 . マイクロソフト社:マイクロソフト・ウインドウズ機能ガイド， ‑406 1993.

日本 5A5ユーザー会 (5U Gト J) 生命保険会社における S ASシステム活用事例 杉浦俊之 住友生命保険相互会社 SAS IN 運用開発委員会 SUMITOMO LIFE Toshiyuki Sugiura Sumitomo Life Insurance Company Nittobo Bldg.8F 2‑8‑1 YAESU CHUO‑KU， TOKYO 要旨 生命保険会社の業務は、運用部門と販売部門に大別される。運用部門において は、資産運用リスクをコントロールすることを目的として、販売部門においても、 お客様サービスや効果的な販売戦略を立案するために、各社とも様々な情報系シ ステムの構築が行われはじめている。そのなかで"情報"のもつ有用性を最大限 に 活 用 す る こ と が で き る S A Sシ ス テ ム に つ い て の 活 用 事 例 と 今 後 の 取 り 組 み に ついて紹介する。 キーワード: 情 報 の 有 効 活 用 、 情 報 系 シ ス テ ム 、 F A C T O Rプ ロ シ ジ ャ 1. は じ め に 資産運用の世界において、ここ数年、資産の高騰・暴落といった不安定な状態 が続くなかで、資産運用のリスクをいかにコントロールしていくかが重要視され るようになっている。 弊社では運用部門の情報系システムとして意思決定支援システム(フロンティ ア ) を 計 画 し 、 平 成 6年 の 全 面 稼 働 を 前 に 現 在 ユ ー ザ ー 検 証 中 で あ る 。 そのフロンティアシステムのなかには、アセットアロケーション・株式・債券 な ど の シ ス テ ム の 他 に 、 統 計 解 析 ツ ー ル と し て S A Sシ ス テ ム が あ り 、 ユ ー ザ ー が自由にデータベースを索引して、非定型業務をサポートする環境が用意してあ る 。 門 daT i n u

2. 日 本 株 式 フ ア ク タ ー モ デ ル S A Sシ ス テ ム が サ ポ ー ト す る 非 定 型 業 務 と し て 、 ど の よ う な こ と が 考 え ら れ るか。 例えば、株式市場については各種の理論づけがなされているが、大事なところ がプラックボックスで提供されているものもあるし、単なる統計処理モデルもあ る。一方、運用担当者の中には自分で検証しなければそのモデルを使用しないし あるいは独自のモデルを作成したいと思う人間も多い。 そ こ で 、 モ デ ル を 検 証 す る 環 境 が デ ー タ ベ ー ス と と も に S A Sシ ス テ ム に よ り 用意されていれば、定量的アプローチが充実するのである。 実際に、 S A Sシ ス テ ム を 用 い て モ デ ル の 作 成 を 行 っ て い る の が マ ル チ フ ァ ク ターモデルによるインデックスフアンド・テイルトフアンドの検証である。 -因子分析の対象データは 1983 年 4 月~ 1 992年 3月 の 月 次 収 益 率 ( 調 整 後 ) .対象銘柄は日経平均構成銘柄 上 記 デ ー タ で 因 子 分 析 ( F A C T O Rプ ロ シ ジ ャ ) に よ る 株 式 マ ル チ フ ァ ク タ ーモデルを作成し、下記の結果を得た。 a. 最 良 因 子 数 共 通 因 子 数 を 決 定 す る 際 の 統 計 量 と し て 、 カ イ 2乗検定、 A 1C (赤池 情 報 量 基 準 ) 、 シ ュ ワ ル ツ ・ ペ イ ジ ア ン 基 準 (S B C ) 等 が あ り 、 因 子 数 S B C以 外 は 因 子 数 が l から 1 0ま で 増 え る に つ れ て 、 適 合 度 は 向 上 し て お り 、 最 適 因 子 数 は 1 0以 上 と 判 断 さ れ た 。 一 方 S B Cは 因 子 数 3の 時 が 最 も 小 さ い の で 、 最 良 因 子 数 の異なるモデルに関して、適合度を検証すると、 は 3であると判断された。 408 一

b. 因 子 群 の 相 関 係 数 対象銘柄の日経平均構成銘柄を株式コードによって前半グループと後半 グ ル ー プ に わ け で 因 子 数 3で 因 子 分 析 を 行 い 抽 出 さ れ た 因 子 の 相 関 係 数 を み て み る と 表 lの よ う に な り 、 前 半 グ ル ー プ と 後 半 グ ル ー プ の 因 子 の 共 通 性が示された。 表 1 3因 子 の 相 関 行 列 F1 F2 F3 F1 0;923 0 . 1 2 4 0 . 0 2 6 卜 7。から抽出 縦軸:前半ゲj F2 0 . 0 5 1 o n 4 1 0 . 0 6 6 横軸:後半ゲ J~-7 。から抽出 F3 0.007 0 . 0 1 9 0 ; B 3 0 c. 説 明 力 抽 出 さ れ た 3つ の 因 子 は マ ー ケ ッ ト 指 数 の リ タ ー ン に 対 し て 高 い 説 明 力 を持っている。しかし、それぞれの因子をマクロ経済によって説明するこ とは極めて難しい。 以上の結果から、安定性のある株価モデルを作成することは難しいと言える。 株式市場に対する研究者なら別の新しいモデル・新しい解釈を考えて様々な仮説 をたてて実証を試みるであろうが、安定性のないモデルを使用してアクティプ運 用をするのは非常にリスクが高いため、実務担当者はコストをかけないでポート ブオリオを維持できるインデックスブアンド(テイルトブアンド)の作成に向か うのであろう。 イ ン デ ッ ク ス フ ア ン ド 作 成 に S A Sシ ス テ ム を 活 用 す る に は 、 本 研 究 で F A C T O Rプ ロ シ ジ ャ に よ り 計 算 さ れ た マ ー ケ ッ ト 指 数 の フ ア ク タ ー 感 応 度 を も と に 構 成 比 率 を L Pプ ロ シ ジ ャ ・ Q Pプ ロ シ ジ ャ で 計 算 す れ ば 、 イ ン デ ッ ク ス ブ ア ン ドが作成できるし、マクロ変数を用いてそれにテイルトさせればテイルトブアン ドが作成できょう。 株式相場は、仕手筋銘柄等以外は、複雑な要因・動機から成立しているのであ り、機関投資家は、リスク・コスト(手数料・税金等)・時間をかけてまでアク ティプ運用に固執する必要はなかろう。テイルトブアンドでもインデックス + α を mえる。 ‑409

3. 販 売 部 門 に お け る S A Sシ ス テ ム の 可 能 性 現 在 、 生 命 保 険 の 世 帯 加 入 率 は 90%以 上 と な り 、 人 海 戦 術 に よ る 販 売 戦 略 も 転 換点を迎え、 F P (77イナンシャ J y. 7。ランナー)等の知識武装による生活総合アドバイザー の育成、アンテナショップなどの販売チャネルの多様化などで対応している。 しかし、通常、それらの販売政策の発信点は本社からで、全国一律の政策であ る場合が多いため、異なるマーケットに対して必ずしも肌理細かな対応が十分な されているとはいい難いのが現状である。また、業務系システムも本社一営業拠 点を直結できるようになって、人員の省力化等の面では効果があったが、業務系 システムに入力したデータを最大限に活用して業務を改善していう面では、まだ まだ多くの課題を残している。 今後の展開として、生命保険の販売戦略は、より顧客のニーズに密着したマー ケット重視、サービス重視の傾向が強まるであろう。そして、それを支えるもの として、今まで以上に情報の活用が重視され、情報系システムの役割も大きくな っていくと考えられる。 そ の な か で S A Sシ ス テ ム の よ う な 意 思 決 定 支 援 ・ 経 営 情 報 等 の ア プ リ ケ ー シ ョン開発システムが、情報をより活用する必要があるというエンドユーザーの意 識改革とともに重要視されるであろう。 4. お わ り に S A Sシ ス テ ム の マ ニ ュ ア ル ・ 教 育 体 制 は 、 統 計 解 析 ソ フ ト と し て 研 究 者 相 手 に 特 化 し て お り 、 エ ン ド ユ ー ザ ー だ け で は 、 強 力 な E U C (エンドーユーザー ̲.Jンドューテ S A Sシ ス テ ム が よ り よ い シ ス テ ム と な るためには新たなエンドユーザ向けマニュアル整備・教育体制が望まれる。 インゲ)機能を使いこなすことが難しい。 生命保険の運用部門はお客様から預かった保険料を効率良く運用していく使命 があり、様々なアプローチで株式市場をはじめとする資産市場の分析をしなけれ ばならない。 定量的分析だけでなく、定性的分析への時間を多く取るためにも、 S A Sシス テムを用いて、非定型業務・統計解析へのアプローチを容易にして効率的な運用 部門や生命保険経営を目指していきたい。 こ の 夏 か ら は パ ー ジ ョ ン 6.09がリリースされ、 S A S / E I Sソ フ ト ウ エ ア 等 、 E U C機 能 が 充 実 す る 。 今 後 も S A Sシ ス テ ム の 機 能 を 大 い に 利 用 し て 、 情 報 の 活用を行っていきたい。 ~410一

日本 5A5ユーザー会 (5U Gト..J) SAS/IMLのNLP機能を利用したポートフォ ) 1オ 最 適 化 中林三平 株式会社 金融エンジニアリング・グループ 代表取締役 PORTFOLIO OPTIMIZATION B YN L P ̲ C A L LI NS A S / I M L S A M P E IN A K A B A Y A S H I Co‑President， Financial Engineering I n c .， S u it e6 0 5， 8‑6‑27 Akasaka， Minato‑ku， Tokyo 要旨 ポ ー ト フ ォ リ オ の 最 適 化 問 題 の 中 で 、 リ ス ク を 収 益 率 の 共 分 散 な ど の 2次 形 式 で 定 義 す る 形 式 の も の が 大 き な 比 重 を 占 め て い る 。 こ れ ら の 問 題 は 、 2次 計 画 法 に よ り 解 を 求 め る こ と が で き る 。 S A S ソ フ ト ウ ェ ア の 体 系 の 中 で は 、 2次 計 画 問 題 を 線 形 補 完 問 題 に 直 し て 、 LC Pプ ロ グ ラ ム を 呼 ぶ こ と が 一 般 的 で あ っ た 。 今 回 の パ ー ジ ョ ン ・ ア ッ プ に よ り 、 IMLの 中 か ら 非 線 形 計 画 問 題 を 解 く た め の N L Pプ ロ グ ラ ム が 利 用 で き る よ う に な っ た 。 こ の プ ロ グ ラ ム に よ る 2次 計 画 問 題の解決の効率性などをテストした結果を紹介する。 キーワード: 非線形計画法、 1 M L、 ポ ー ト フ ォ リ オ 最 適 化 一 ス 基 次 7提 あ リ ︑ 2 0 でで がは中法 3 ‑ c る る に 6 の方 れあめ RL の さがた︑M 化ののは I唯 式も化ム︑が 定な適ラめの て々最グたる し棟︑ロのめ とりり︒フそ求 題よおの を o 聞にてめた解 化︒フったって 小イなくかし 最タと解な用 クの体をい利 スル主法てを リデが画れ) 常モの計さ題 通成も次供問 ︑生る 2 提 完 は補 は益れ o 化収さるて形 適る現なし線 最な表にと( のとでとヤ P オ景式こジ C 景リ背形く一 L 背オ︑次解シる 問一定に聞はれ ポの的画でさ ク本計ま供 のフは 2をロい 題ト義は題プて l っT こ 。 L C Pの 利 用 に 際 し て は 、 最 適 化 を 行 う た め の 銘 柄 ユ ニ パ ー ス が 大 き く な る と 非常に時聞がかかることや、希ではあるが目的関数の係数行列の状態が悪いとき の 処 理 な ど に 問 題 が 存 在 し た 。 今 回 の R6 . 0 8より、 S A S / O Rの 中 で 非 線 形 の プ ロ シ ー ジ ャ が 提 供 さ れ る と と も に 、 1M L の 中 か ら も N L P プ ロ グ ラ ム が 実行可能となっている。 IMLの 中 か ら 最 適 化 の プ ロ グ ラ ム を 呼 ぶ の は 、 様 々 な 制 約 条 件 の 変 更 ・ 修 正 を柔軟に行うという観点からは非常に機動性が高い。まだ、正式なリリースは行 わ れ て い な い 模 棟 で あ る が 、 手 元 に あ る 情 報 を も と に N L Pプ 口 、 グ ラ ム の 性 能 検 証を行った結果を報告する。 2. N L P プ ロ グ ラ ム の 概 要 IMLか ら 呼 ぶ こ と の で き る 非 線 形 計 画 プ ロ グ ラ ム は 、 解 を 導 出 す る 手 法 に 応 じて 9 つ の サ ブ ル ー チ ン が 用 意 さ れ て い る 。 こ れ ら は 、 現 時 点 で は 全 て 線 形 の 制 約条件しか設定できない。 したがって、完全な非線形計画法とは言えないが、金 融 の 世 界 で は ほ ぼ 実 用 に 耐 え る も の で あ る 。 手 法 の う ち の 1つ は 、 状 態 変 数 に 対 す る 境 界 条 件 の み が 制 約 と し て 導 入 可 能 な も の 、 2つ は 制 約 条 件 付 き の 最 小 自 乗 ‑411一

法i こ対応したものであり、一般の非線形目的関数と線形制約の形の問題を解くこ と が で き る の は 6種 類 で あ る 。 図表一 1 プログフム名 NLPNMS NL P CG N LPQN NLPDQN NLPDD NLPTR NLPNRR NLPLM NLPHQN N L Pプログラムの概要 手法名 Nelder‑Mead法 共役勾配法 Quasi‑Newton法 Dual Quasi‑Newton法 Double Dogleg法 Trust Region法 Newton‑Raphson 法 Levenberg‑Marquart Hybrid Quasi‑Newton 手法概要 境界条件のみ設定 大規模問題向き 中規模 やや大規模 関数記述 G G G G G十日 G十日 // N 小規模 中規模問題 小規模 中規模問題 最小自乗問題 最小自乗問題 J J 注 ) 関 数 記 述 の 項 : G=Gradient. H=Hessian. J=Jacobian 以上を記述ーしない場合には、 自動的 i こ数値的な近似計算を行う。 金融の世界においては、状態変数の数が数百 i こ及ぶため、計算時間の問題から 適切なのは共役勾配法のプログラムであろう。具体的な利用方法については、本 稿の最後にサンプル・プログラムを示す。 3. 性 能 検 証 牛 ム tna 441 寸ノ フ 均 ノ J4 l 唱 ロ ヲu f k ノマ 1 GU MJ 〆k q d p o VACJV ワu DW8 6BO0 8MD ︒4 4 N 6 りi2IR 通 W 境 の U M 一S 環次 PASA ス境 トは CRMS テ環: Hs テ トWW 1ス// qd テストに用いた問題は次の通り (Markowit z型 の Mean‑Varianceモデル)。 yinu qL‑ pu Mmi yinU r i︽μA MmnD MS P、宇 COV宇P e、宇 P= 1 P豆 Pma x P丞 O 3. 2 解 に 到 達 す る 時 間 最 適 化 を 行 う 銘 柄 ユ ニ パ ー ス の サ イ ズ (n) を 変 更 し て 測 定 を 行 っ た 。 測 定 に 際 し て 利 用 し た 非 線 形 プ ロ グ ラ ム は iNLPCGJ で あ る 。 目 的 関 数 と し て 示 さ れる C 0 V は 、 株 式 の 月 次 収 益 率 で あ り 、 過 去 6 0 ヶ 月 の デ ー タ か ら 分 散 共 分 散 行 列 を 計 算 し た 。 分 散 共 分 散 行 列 は POSITIVE‑SEMト DEFINITE であり、 6 0個 の 正の固有値を持つ。 図 表 ‑2' こ各 n ， こ 対 し て 、 銘 柄 を 取 り 替 え な が ら 3 回 の 試 行 を 行 っ た も の の 平 均 ・ 最 大 ・ 最 小 値 を 示 す 。 な お 、 制 約 条 件 と し て 与 え た P m a xは O . 1であり、 少 な く と も 1 0銘 柄 が ポ ー ト フ ォ リ オ に 取 り 込 ま れ る こ と に な る 。 比 較 対 象 と し て は 、 全 く 同 ー の 条 件 化 に お け る L C Pに よ る 処 理 時 聞 を 記 載 す る 。 い ず れ も 、 処 理 時 聞 は L 0 G画 面 に 出 力 さ れ る 時 聞 に よ る 。 412‑

図 表 ‑2 n 30 60 80 100 150 NLP 1 最大 : 平均 4 .2 1 2 6 .7 1 7 3 .3 t 2 : 209. 1 3 1 51 . t 4 .7 3 3 0 .5 7 8 .1 213. 177. 解に到達する時間(秒) 最小 3 .5 6 2 4 .0 6 4 .6 2 0 2 . 1 0 6 . LCP : 3 最大 : 最小 平均 4 .5 7 : 3 3 3 .0 7 7 .3 1 41 . 405. 4 .9 4 : 1 3 3 .6 8 4 .1 158. 4 19 . 4 .0 0 3 2 .4 7 2 .7 114. 3 91 . 処 理 時 聞 は 極 め て 奇 妙 な 動 き を 示 し て い る 。 ま ず 、 80銘 柄 ま で は N L P も L 1 0 %程 度 N L P の 方 が 速 い 。 1 0 0 銘 柄 で は N L Pが非常に遅くなる。銘柄を完全に入れ換えたユニパースを基礎としている た め 、 最 適 化 の 探 索 過 程 に お け る 偶 然 要 素 が 関 わ っ て い る と し た ら 、 3つ の ケ ー スが全て同程度の時聞を要するということは発生しにくい。 1 5 0銘 柄 ユ ニ パ ー ス の 場 合 の 奇 妙 な 動 き で あ り 、 N L P の 場 合 に は 1 0 0銘 柄 ユ ニ パ ー ス の 場 合 よ り 処 理 時 聞 が 短 く 、 L C Pと の 聞 に 圧 倒 的 な 差 が 発 生 し て いる。試験の手順は再三確認しているため、記録のミスではない。この原因が何 なのか、一般的な事象なのか、といった点については今後さらに検証を続ける必 要がある。 一 般 論 と し て は 、 N L Pの 方 が 高 速 で あ る と 考 え て も 良 さ そ う で あ る 。 特 に 、 こ れ ま で L C Pを 利 用 し た 場 合 に は 、 ユ ニ パ ー ス が 大 き く な る と 急 速 に 処 理 時 聞 がかかっていたが、それが改善される可能性が見られることは心強い。 CPも大きな差は見られないが、 3. 3 解の精度 解 の 精 度 に つ い て は 、 L C Pか ら 求 め ら れ た 解 と N L P か ら 求 め ら れ た 解 を 比 較 し た 結 果 、 小 数 点 以 下 第 4位 ま で は 完 全 に 一 致 し て い る 。 目 的 関 数 の 値 は 小 数 点 以 下 7位 ま で が 一 致 し て い る 。 係数行列が比較的不安定な場合における検証として、データ観測期聞を短縮 (3 0 ヶ 月 ) し た 場 合 も 比 較 し た 。 こ の 場 合 i こ は 、 正 の 値 を 持 つ 固 有 値 が 3 0個 であり、残りはゼロもしくは精度限界以下の負であることを確認した。この場合 においても、 L C Pの 解 と N L Pの 解 は 一 致 し た 。 が要めタい場にい 広必たリてた時な がくいがしれ証は 幅解無解たら検で のをはの満えのの 択題とらを与回る 選問こか件が今い 法模う P条列︒て 手規いC 約行)れ の大と L制数どさ 際︑いには係な良 くに良希にの合改 解特ば︒︑際 E場干 を︒れるに実げた若 題るめあき︑川つも 問え求でとら町田ド 画考をりなが川下一 計と解も定なーをコ 次るのつ安り︑数の 2あスる不あに柄 P ︑で一みがで特銘 C はのケて列)(成 L 用も 1し行了た構︒ 利な︑用数終い小た の用常利係常て最れ P有通を︑正しがら L て(方は(生数め N めは双にロ発の求 の極にの時ゼが値て︒ で︑合 P の=象有しる 中り場C3ド現固定れ のあた LO 一うの安さ 論 L でれとコい正は測 結 M とら P6 ・と︑解推 ‑こ迫 LR ンいや︑と るに N 一な合はか 4 ‑413 一

5. サ ン プ ル ・ コ ー ド [NLPCGに よ る 最 適 化 ] / ヰ n lp‑cg ヰ/ proc i m l worksize=5000; start o b j( x ) ; load covr03; f=xヰcovr03ヰx、 ; return(f); finish obj; /*目的関数のモジュール定義*/ start g̲obj(x); load covr03; g=2非x宇covr03; return(g); finish g̲obj; /*GRADIENTの モ ジ ュ ー ル 定 義 * / ps=le‑8; 巴 n= 6 0; nc=l; pmax=0.03; / キ constraints キ/ blc=j( n c + 2 .n + 2 .0 ) ; /* 制 約 条 件 第 l行 は 状 態 変 数 の 下 限 値 = 0 /* 2 上限値 */ */ b lc[2.1:nJ=pmax; 状態変数の合計 1 n +1行 目 = 0 は 等 号 制 約 を 示 す n +2行 目 は 制 約 条 件 R H S を 示 す */ b lc[3.1:nJ=j(1.n.l); b lc[3.n+1J=0; b lc[3.n+2J=1; /* /* 解の初期値ベクトル */ ini=j(1.n .l/n); /* NLP コ ー ル */ call nlpcg(rc.x r ."obj".i ni，.blc...."g̲obj"); /* 解は行ベクトルで与えられるのに注意 weight=xr quit; 414‑ */

日本 5 A 5ユ ー ザ ー 会 (5U G卜 J) S メ入 S / E T s rこ よ る 諜 も 主 宰 守55 則 0 嶋田幸是正 (株)和光経済研究所 企画調査部 Yuk ih iko Sh imada Forecast of Foreign Exchange Rate bv Using SAS/ETS 1 ‑ 1 6 ‑3 Shjn k a w a .Ch u o ‑ k u . To k y o 1 0 4 .Japan 要旨 円レートは 9 3 年7 月末に 1ドル= 1 0 4円2 0 銭を記録するなど最高値圏での推移が続いて いる。和光経済研究所 (WR1 )では四半期毎に経済見通しを改定しているが、重要な前 提となる為替予測も合わせて行っている。実務者の問では細かな点では多少の差異はある が、為替レートをインフレ格差(購買力平価)、内外実質金利差、さらにリスクプレミア ムとして日本の累積経常収支を説明変数として推計する例が多い。 WRIの予測も基本的 4 年にかけて徐々に円高が には同様のスペックとなっており、ファンダメンタルズ、からは 9 進展する結果となった。本稿ではこうした為替予測ついて具体的な SAS/ETSによる 予測手法や問題点などを含めて紹介したい。 キーワード: SAS/ETS REG AUTOREG MODEL 自己相関 1.はじめに 円レートは 9 3 年 7月 3 0日にはロンドン市場で 1ドル= 1 0 4円2 0 銭と最高値を記録するな ど、春先以降その急騰振りが目立つている。最高値更新の要因としては、クリントン政権 高官による度重なる円高容認発言や欧州での通貨危機再燃などで円上昇が加速されたこと 0 年代後半 は事実だが、基本的には膨大な日本の貿易黒字が背景になっていると言える。 8 2 0円が一つのシーリングを形成してきたが、これには過度のド の円高局面では 1ドル= 1 ル安を防止するため G7の中央銀行が強力な協調介入を実施してきたという経緯がある。 ところが今回はドル安というよりは円独歩高の色彩が強い。この背景としては、 9 0 年代に 1年以降急増するな 入り東西統一に伴いドイツが赤字国に転落する一方で、日本の黒字が9 ど 、 8 0 年代後半とは日・米・独の三極構造が大きく変化したことが挙げられる。 和光経済研究所 (WR1 )では四半期毎に国内景気を中心とした経済見通しの改定作業 を行い、重要な前提条件となる円レートも合わせて予測している。為替予測に関しては、 n k i n s流の時系列分析など様々な手法がある。また、この間のク チャート分析や Box・Je リントン政権の口先介入に見られるように、特に短期的には市場参加者のセンチメントや 政治的な思惑などで円レートが大きくフレてきたことは否定出来できない。しかし、中長 期的には経済ファンダメンタルズを反映するとのスタンスから予測作業を行っている。 ‑415

2 . 為替レート決定理論のフレーム・ワーク 現在、有力な為替レート決定理論としてはポートフォリオ・バランス・アプローチが挙 げられる。この理論では、為替レートは短期的には内外建て資産の相対価格として決定さ れ、内外実質金利差や将来の為替レートに対する期待に反応する。そして、このように決 まった為替レートが中・長期的に経常収支を変化させ、その過程で対外純資産残高(累積 経常収支)も変化し、それがまた為替レートに影響を与えるというものだ。また、中期理 論として、変動相場性のもとで資本移動が完全な場合、財政金融政策が経済にどの様な影 響を与えるかというマンデル・フレミングモデルが、為替レート、所得、金利等の同時決 定を議論するうえで分析の出発点とされることが多い。 P u r c h a s i n gP o w e r P a r i t y，PPP)が代 さらに、長期的な視点では購買力平価説 C 表的な為替理論と言えよう。 PPPは長期的には自国と他国の購買力の比によって交換レ ートつまり為替レートが決定されるという理論である。この仮説は、為替レートの動向は 主にインフレ率の差を反映していると言い換えることも出来る。ただ、絶対的購買力平価 の水準を知ることは困難で、相対的購買力平価にならざるを得ない点に留意する必要があ る。つまり、相対的購買力平価は、 購買力平価レート=基準時点の為替レート* C自国の物価指数/外国の物価指数) で与えられるが、為替レートの基準時点を何時にするか、また物価指数を消費者物価、卸 売物価、或いは輸出価格等どの指標を選択するかによって、その水準自体が大きく異なっ てしまうことが少なくない。 3 . 関数推計の基本スペック 実際の関数推計にあたっては、実務者(経済予測担当者)の間では細かな点では多少の 差異はあるとはいえ、為替レートをインフレ格差(購買力平価要因)、内外実質金利差、 さらにリスクプレミアムとして日本の累積経常収支を説明変数に推計するケースが多い。 これは、長期的な為替レートの趨勢を反映するアンカー(錨)として購買力平価に配慮す るとともに、もう少し短期的な変動を説明する要因として、ポートフォリオ・バランス・ アブローチの考え方を取り入れたとも解釈できる。 為替レートは外貨建て資産に対する需給関係に大きく左右される。現在のように資本移 動が自由化され外国為替市場の取引高が貿易額を数十倍も上回る、換言すれば対外資産全 体が裁定の対象となる場合は、フローの経常収支から円レートの変動を説明することは困 難になっており、対外純資産を考慮したストックからのアプローチが重要となる。フロー の経常収支黒字の累積は概ねストックである対外資産と考えられるが、外貨建て対外資産 が増加すると為替リスクが増大し、圏内の投資家はリスクを補うプレミアムがなければそ れ以上外貨建て資産を増やそうとはしない。 この結果、現在の為替レートはリスクプレミアムが高まる分増価しなければならず、対 ‑416‑

去る毛季関示室ナ旨十票 p:J/$ 90 120 150 ト ¥ ノ 一価 レ物 付 tilthp 売 p卸 ア llhpH寸l 1 〆 P︿ 180 210 240 270 中心、イ直 300 330 73 74 75 76 77 78 79 8 0 81 〈日ブa 克斤〉ブミ房~♀省、 日会良、 82 83 8 4 85 86 8 7 88 89 90 91 ク伏匡ヨ安打動毛主主 Eまカ、 92 93 94 〈主手〉

外資産の増加つまり経常収支黒字の持続は円高圧力として作用することになる。また、内 外実質金利差は、証券投資等の資本移動を通して為替変動に影響を与える。即ち、金利差 が拡大すると金利差と将来の予想為替レートが均衡する水準まで資本移動を通じて金融資 産の間に裁定が発生する。 WR1 でも基本的には円レートを購買力平価(輸出価格ベース)、日米長期実質金利、 累積経常収支要因から推計するスペックになっている。購買力平価に関して輸出価格ベ 0年代前半のドル高期を除き他の スとしたのは、貿易財の価格という点を考慮したほか、 8 物価指標よりも為替変動を比較的良く追っていると判断したからである。ただ、日本の輸 出価格(円建て)は価格転化の遅れから急激な円高時に低下する傾向が強く、これが円高 要因として作用する一種のトートロジーになっていることに注意する必要がある。また、 他の推計では為替レートを実質化することで購買力平価要因を被説明変数側に取り込むも のや、インフレ格差を説明変数にする例なども見受けられる。 で割ることによっ さらに、リスクプレミアム要因では累積経常収支を日米の名目 GNP て、経済規模に対する相対的なリスクを見る形にした。これは、ストックである累積経常 収支はフローの経常収支が赤字に転換しないかぎり増加し続けることになり、ややオーバ ーに言えば永久に円高要因になってしまうことを避けるためだ。 4 . SAS/ETSによる推計結果 従来からこのタイプの推計式では、推計期間によってパラメータが大きく変化すること .W . Cダーピン・ワトソン比)が低い値をとりがちだという問題点が指摘されて と 、 D いる。つまり、この定式化は統計的には頑健ではなく見せかけの相関が生じている可能性 を示唆していることになる。従って、本来は自己相聞を除去したうえで各パラメータの有 意性を検定する必要がある。しかし、これまでこの問題に対しては通常の最小自乗法のみ . W. が低いまま放置するか、コックラン・オーカット法によって自己相関を除去す でD る手法が採られるに留まってきた。ただ、コックラン・オーカット法の適用については、 コックラン・オーカット変換の際に最初の観測値が失われ、被説明変数にトレンドが認め られる場合にはパラメータにバイアスを生じる恐れがあるなどの批判もある。 SAS/ETSでは、 AUTOREGプロシジャや MODELプロシジャなどに自己相 関を除去するための強力なツールが用意されている C Ver6以降は PDLREGプロシ ジャも可能) AUTOREGプロシジャではユール・ウォーカ一法 C YW)、無条件最 ULS )及び最尤推定法 CML)で誤差項に一階の自己相関を仮定した推計を 小自乗‑法 C 行うことができる。詳細は ETSマニュアルに譲るが、いずれも自己相関係数が一定値に 0 収束するまで繰り返し計算を行い、最初の観測値が失われることはない。 7 年から 8 7 年まで l 年毎にずらして、 今回は推計期間の始点を 7 OLS、YW 、 ULS、 MLi 法についてノ号ラメータの変化とその有意水準をチェックしている。 OLSでは始点を ‑418

REG/AUTOREGに よ る 推 計 結 果 REG D. W. レート 金利差 0 . 8 4 0 1 3 . 8 6 3 3 ‑ 9 . 4 9 2 7 0 . 9 1 9 7 0 . 4 4 9 1 .2 8 0 7 ‑ 4 . 8 6 3 3 0 . 7 2 3 7 0 . 4 9 5 ‑ 4 .0 1 8 O .6 8 6 1 O .6 9 2 1 PA *R DA 日米実質 1~ J. ~7' ~， 711 R PA DA PA 77‑9 3 PA 計期間 AUTOREG (ML) AUTOREG (YW) n 'レ ミ7 A IR * R D. W. 日米実質 ) ' 1J . レート 金利差 1 .2 0 8 1 0 . 5 0 8 0 5 . 3 9 1 1 0 . 9 7 8 7 1 .5 4 9 1 1 .5 0 5 1 O .5 8 8 5 ー4 .1 6 9 2 0 . 8 8 8 8 1 .7 9 3 5 句 1 .6 8 3 0 . 7 4 6 7 0 . 7 9 2 7 勾 *R D . W. 1 .1 9 0 3 ‑ 6 . 9 6 9 6 O .9 7 6 1 .2 6 5 3 0 . 6 0 3 7 ‑ 4 . 4 3 1 3 0 . 8 8 4 3 1 .5 7 0 8 ‑ 0 .9 4 2 0 . 7 5 0 7 O .6 9 2 1 ppp 日米実質|リ J.~ 7 'レ ミ7 1 1R レート 金利差 1 .0 2 3 4 7 8‑9 3 7 9‑9 3 8 0‑9 3 81‑9 3 ア 82‑93 8 3‑9 3 8 4‑9 3 8 5‑9 3 8 6‑9 3 8 7‑9 3 5 . 0 4 5 ー 1 .7 3 8 7‑9 3 6 .6 2 O .9 2 1 (注) p p p レート、日米実質金利差、 ')J.~ 7 'レミ7Aの上段は係数、下段は t値 R*Rの 上 段 は 全 体 、 下 段 は 構 造 式 に よ る 説 明 力 、 D . W. の 柵 の 上 段 は D . W. 1 直、下段は ρ 8 7‑9 3 1 .4 7 9 8 6 .6 0 5 町 2 .2 3 8 ー

8 0 年代中期以降とした時期に金利要因の有意水準が低下、もしくは符号関係が逆転してい ることを除けば、全般的に各パラメータは概ね有意であり符号関係も整合的に見える。し . W. は全期間を通じて 0 . 2 ‑ 0 . 5程度にとどまっており、誤差項に自己相関が かし、 D 生じている可能性を強く示唆する結果となった。 一方、 M L法を適用した場合は全体的に金利要因の有意性が大きく低下している点が目 を引く。 D . W. については、概ね保留領域とされる1.4 を上回っておりほぼ自己相聞が 除去されたことを窺わせている。また、表には掲げていないが ULS法による推計も M L 法に類似した結果となっている。蛇足になるが、こうした金利要因の有意性の低さは実務 に携わる者から見れば、はたして為替が日米の実質金利差を意識して変化しているのかと いう素朴な疑問にはむしろマッチしている面はあると思われる。 これに対して、 Y W 法が OLSとM L法との中間的な値となっている点は興味深い。実 質金利差のパラメータは 7 0年代後半と 8 1年を始点とした推計ではほぼ有意だが、残りは有 意性が低く、符号関係自体を満たさない期間もある。また、 D. W. はOLSと比較すれ 前後の値となっており自己相聞 ば大きく改善されてはいるものの、保留領域にかかる1.4 が除去出来たかどうか微妙なところだ。ちなみに、 CPUタイムをみると、自己相関係数 の収束計算と同時に尤度関数を最大化させる M L法の負荷が最も大きく、次いで ULS、 YW 法の順となっている。 プロシジャ男IJ推 計 方 法 AUTOREGI MODEL U LS C LS 。 。 。 。 。 。 。 × ARIMA 。 。 。 一一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一一 一 一 一 一 一ーーーー・ー ー・ ー. ーーーー‑‑‑ーーー・・・ーーーーー・ーーーーーー・‑‑ ーー・ーーーー・ーーーーーー・・ーーーーー.....̲‑‑ーー，・ーーーーーーー・ーー・・ー‑‑一一一一 一 一 一 一 一 一 + 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 ML YW 白 × × ーーーーーーーーー・ーーーーーーー・ー‑.‑ーー・・ー.‑‑̲..̲..ーーーーーーー・・ーー・ー ー・・・・ーーーーーーー可‑‑‑ーーーー・ーー・・ーーーーーー‑‑‑・...‑ー ーーーーーーーーーーー・ーーーーーーーー・・・・ー HL × × (注) U L S :u n c o n di ti o n a1 1e a sts q u a r e s CL S :c o n d it i o n a ll e a s ts q u a r e s M L :m a x i m u m 1i k e li h o o d YW:Y u l e ‑ W a l k e r H L :H iI d r e t h ‑ L u .w h i c hd e l e t e st h ef i r s to b s e r v a t i o n 問題は、これらからどの期間、推計方法を選択するかである。推計期間に関しては、始 点を①変動相場制が定着した 7 0 年代後半②米レーガン政権前期の 8 0年代前半③或いはプラ 6年以降とする 3つの時期に大別されよう。 8 0 年代前半は強いアメリカを標梼 ザ合意後の 8 し軍拡、大幅減税から財政赤字が急拡大したレーガノミックス期にあたりファンダメンタ ルズ以上にドル高が進行した経緯がある。一方、プラザ合意以降はドル高修正が進み、近 年の世界経済の構造を比較的反映していると考えられるものの、四半期ベースでは統計的 7‑93 年というやや長期の推計期間を採用した。 に問題が残る。このためここでは 7 ‑420

一方、推計方法は計算過程が複雑であれば良いというものではないが、 D . W. を重視 すればML法が第一の選択肢となる。しかし、金利要因を含め総合的に統計量を考慮する 法も捨てきれない。 SAS/ETSの様な強力なツールは分析の選択肢を増やすこ とY W とは確かだが、最終的にはやはり分析者の判断に依存せざるを得ない。 全体的な結果を見ると、期間や推計方法を変更した場合のパラメータの変化は、実質金 利差要因こそ不安定だが購買力平価要因の有意水準は一貫して極めて高く、リスクプレミ アム要因も安定しており、一応、定式化の致命的な誤りは回避できていると思われる。尚、 .W . 比が低い場合、パラメータの符号条件が逆転するなど殆ど無意味な推 経験的には D 計結果に陥る場合と、今回の様に意外と安定的な結果を得るケースがあるようだ。 MODEL (ML法) 円レート=‑ 5 . 0 0 1 5 9 4 +1 .2 0 8 3 6 9 ( ‑ 0 .1 3 ) ( 7 . 3 7 ) 推計式 *(購買力平価レート) +O .5 0 8 0 3 0* (日米長期実質金利差) ( 0 . 8 6 ) ‑5 . 3 8 4 1 0 0 *く日本の累積経常収支/(日本 GNP/円レート+米国 GDP)> ーI ( ‑ 1 .3 3 ) <リスク要因〉 R2 = 0 . 9 7 7 9 D . W. =1.6 0 6 推計期間 7 7 : 2 ‑ ‑ ‑ 9 3 : 2 ( ‑ 1 8 . 3 6 ) ρ=0.919229 (注) ( )内は t値 購買力平価レートは輸出価格ベース 日米長期実質金利差は卸売物価で実質化 リスク要因のー Iは l期前を表す 5 . AUT0REG/MO0ELプロシジャを用いた推計値の外挿 テクニカルな問題だが AUTOREGプロシジャでやっかいなのは、累積経常収支の G NP比率を計算する際、一期前の日本の GNPをドル建てに換算するため円レートつまり 先決内生変数で割る必要がある点である。通常の先決内生変数であれば、 OUTESTオ プションで指定したパラメータを SIMLINプロシジャで読み込み比較的容易に外挿す ることが出来る。しかし、 AUTOREG、 SIMLINプロシジャでは、 PROC内で 演算式を扱うことができない。このため、いったんパラメータと外生変数及び予測値、残 差等を各々データセットに書き出し、データステップで処理しなければならない。 AUTOREGプロシジャでは構造方程式から得られる一階の残差をモデルに取り込ん E S I D U A L で外挿している。従って、データステップで外挿値を算出するためには、通常の R オプションによる残差ではなく、 R E S I D U A L Mオプションで指定した構造方程式からの残差 ワM 4・

を用いる。予測部分の残差の取扱いだが、 AUTOREGでは最後の残差を R H A T。、自己 相関係数を ρとすると、 t期先の残差は R H A T t =ρt *RHAT。となる。また、 SASの データステップはロータス 123等とは異なり、一期前の変数を当期に組み入れ更に先延 ばしするというロジックは単純に LAG関数を使っただけでは困難で、先決内生変数を含 む予測値の算出はかなり強引な形となってしまう。 こうした煩雑さを避ける手段としては、マクロモデルなと の連立方程式体系を処理する MODELプロシジャを利用する方法がある。 MODELプロシジャは ETSの中では、 Ver6へのパージョンアップに際して、最も大幅に機能が強化されたプロシジャの一つ である。元来、非線形の推計を目的にしており、 PROC内で柔軟に演算式を記述するこ とが出来る。 Ver6からは自己相聞を除去するツールとして %ARマクロが導入された . 1 8も 、 MODELプロシジャ内に一定の演算式を書 点も特筆される。これまでの Ver5 けば自己相関を除去することは可能だったが、 %ARマクロによって MLや ULS法など 法はサポートされていない。 がに容易に利用できるようになった。ただし、 YW ただ、 MODELプロシジャはシミュレーションを主眼にしているだけに、分析的な統 計量を検討するという面では、 REG/AUTOREGプロシジャが優れていると言える。 また、パラメータ推計値や外挿値を REG/AUTOREGプロシジャと比較すると OL Sの値は完全に一致するものの、 ML法などでは僅かではあるが微妙な差が生じている。 これは、非線形推定のアルゴリズムや初期値の設定等がやや異なっている為だと思われる。 %ARCML法等)マクロの予測部分における残差の取扱についてマニュアルには具体的 な記述は見当たらないが、実際に計算したところ、どうも最後の残差をそのままモデルに 取り込んでいるようだ。もっとも、これによる AUTOREGプロシジャとの予測値の差 法以外は、どちらの はごく僅かで、 MODELプロシジャでサポートとされていない Y W プロシジャを利用するかは好みの問題と言えそうだ。むしろ、 AUTOREGにしろ MO DELプロシジャにしろ誤差項に一階の自己相聞を仮定しモデルに取り込んだ場合、その 予測値に対して通常の OLSで常套手段となっているコンスタント修正を加えるのは、か なり問題がある様に思われる。 6 . ファンダメンタルズから見た 9 3、9 4年の円レート 最後に SAS/ETSによる予測値について若干のコメントを加えておこう。予測の前 提となる日米の物価、金利、経常収支、国民総生産等は 9 3 年 7月の W R1年央経済見通し の数字を使った。これら外生変数関しては、経済成長率(名目ベース)が日本9 3年1.8%、 9 4年 4.8%、米国9 3 年 5 .2%、9 4年 5.1%、経常収支は 9 3 年1.4 8 0億ドル、 9 4年1.3 7 3億 ドルと高水準ながら漸減すると予測。物価面では米国の輸出価格安定基調が今後も継続す るとみられることから、購買力平価レートは 1ドル= 1 2 0円台後半の推移で、実際の為替 レートよりもむしろ円安となっている点が特筆される。また金利は日米とも緩やかな上昇 4 2 2

を想定している。 今後の円レートは、推計方法によってレベルには若干の相違があるが、いずれも 9 3年 7 4年春以 9月期にかけ円高が進展した後、年度後半にはいったん円安にフレるものの、 9 降は再び円高方向に進む形になっている。リスクプレミアムである累積経常収支が膨れ上 4年中は 1 0 0円割れはなく現状の急激な がることを主因に徐々に円高が進行するものの、 9 円高からみるとその上昇ペースはやや鈍い印象を受けることは否定できない。 本来、為替が変化に伴い物価水準、金利、経常収支、 GNPは当然変化するため、一般 均衡的な分析が望ましく、単一回帰式による予測値には自ずと限界があるのは言うまでも ない。ただ、方向性としては円レートの中心軸が切り上がっていくことは確かだか、少な くとも経済ファンダメンタルズからは、 1ドル= 1 0 0円に迫る現在の為替相場は天井圏に 達しつつあると言えるのではないか。 為替見通しの前提と結果(総括表) 円レート 実績値 円レート 円レート 円レート 円レート 購買力平価 日米実質 推計値 1 推計値 2 推計値 3 推計値 4 レ 一 ト 金利差(月 9 2 /1 ‑3 1 2 8 . 4 3 0 4 ‑6 1 3 0 .3 1 9 7 ‑‑ 9 1 2 4 . 9 1 0 1 0 ‑ 1 2 1 2 2 . 9 7 0 1 3 6 . 4 9 2 1 3 2 .0 9 8 1 2 7 . 2 4 5 1 2 5 . 5 5 5 1 3 2 . 0 9 8 1 2 8 . 6 3 3 1 2 6 .1 1 5 1 2 3 . 8 5 6 1 3 2 . 5 9 9 1 2 8 . 6 8 0 1 2 5 . 3 1 7 1 2 3 .1 2 2 1 3 2 . 6 0 1 1 2 8 . 6 8 3 1 2 5 . 3 1 9 1 2 3 .1 2 4 1 3 7 . 4 0 1 3 8 .7 8 1 3 5 .7 8 1 3 4 . 9 0 9 3 /1 ‑3 1 21 .0 1 5 4 ‑6 1 1 0 . 0 0 9 7 ‑9 1 0 ‑ 1 2 1 2 2 . 4 1 3 1 0 9 . 3 1 2 1 0 3 . 0 8 4 1 0 6 .1 9 9 1 2 2 . 6 2 3 1 1 0 . 5 6 4 1 0 6 . 4 7 5 1 0 8 .7 7 1 1 2 2 .7 2 1 1 0 9 . 3 0 6 1 0 5 . 7 2 7 1 0 7 . 8 9 7 1 2 2 .7 2 4 1 0 9 . 3 0 7 1 0 5 .7 2 7 1 0 7 . 9 0 0 9 4 /1 ‑3 4 ‑6 7 ‑9 1 0 ‑ 1 2 リ対要因 ( 月 ) 1 .2 8 0 . 3 4 0 . 3 8 0 . 5 2 5 . 8 1 6 . 0 1 6 . 2 7 6 . 4 3 1 3 5 . 8 3 1 2 7 . 5 6 1 2 4 . 3 3 1 2 6 . 5 7 0 . 0 4 ， O .9 0 ， 1 .7 9 ， 1 .2 3 0 . 1 5 0 9 . 9 9 8 1 1 0 9 . 5 7 1 1 11 .1 3 9 1 1 0 . 0 0 4 1 2 8 . 9 8 ， 1 0 7 . 8 2 9 1 0 7 . 7 4 0 1 0 5 . 7 1 3 1 0 5 . 7 2 2 1 2 6 . 4 8 0 . 8 9 6 . 6 5 6 . 9 1 6 . 9 2 7 . 0 9 1 2 4 . 8 8 1 2 6 . 0 2 7 . 3 6 7 .7 1 7 .7 8 7 . 9 2 1 0 5 . 9 1 4 1 0 6 . 0 0 1 1 0 3 . 6 1 5 1 0 3 . 6 2 4 0 5 . 9 0 0 1 0 4 .1 1 9 1 0 4 .1 3 0 1 0 4 . 0 7 8 1 1 .0 9 0 . 7 4 ( 注1 )円レート推計値 1は R E Gプロシジャ、推計値 2は A U T O R E Gプロシジャ CYW法)、推計値 3は A U T O R E Gプロシジャ C ML法)、推計値 4は M O D E Lプロシジャ CML法)による推計 ( 注2 ) 円レート、購買力平価レートは￥/$。 参考文献 ・須田美矢子「国際マクロ経済学」日本経済新聞社， ( 1 9 8 8 ) ‑深尾京司「為替レートの決定と為替投機需要 J W 金融研究』第 2巻第 4号 ， ( 9 8 3 ) ・金子雄一他「四半期経済予測 N o 8 3 J 日本経済研究センター， ( 1 9 9 3 ) ‑経済企画庁「経済白書 9 3年版 J( 9 9 3 ) 'sG u i d eV e r s i o n5E d i t i o n，S A SI n s t i t u t巴 I n c •S A S / E T SU s巴r A SI n s t i t u t eI n c •S A S / E T SU s e r 'sG u i d eV e r s i o n6F i r s tE d i t i o n，S ・蓑谷千且彦「計量経済学」第 2版，東洋経済新報社， ( 19 9 0 ) E c o n o m e t r i cM e t h o d s，3 de d .， "M c G r o w ‑ H i l lB o o kC o m p a n y，N e wY o r k ( 1 9 8 4 ) •J o h n s t o n . J，" 円 ︐b qd A‑

円レートのナ佳音十宗吉身ミと関主主ナ旨穆票 Fヨ / $ 100 ̲ . ̲ ‑ ̲ . ・ ・ ‑ . ・ 一 、 ・ . ・̲ 円レーート 140 160 180 200 220 240 260 280 (%) 300 I E ︑ ‑ 15 14 13 12 11 対そと匡ヨ 30壬手三匡ヨ告書量禾リ巨]り 10 9 8 7 6 日 オ 又 10壬手三匡ヨ伝費禾リ巨]り 5 4 3 (%) 8 7 6 5 4 累 積 経 常 収 支 く仁王 D P 上七〉 3 2 1 0 1 7 7 7 8 7 9 80 81 8 2 8 3 8 4 8 5 8 6 87 8 8 8 9 9 0 91 9 2 9 3 9 4 9 5 く主主 )F 弓レーート α 〉主主みラミ C ま主主主来責、 石皮糸泉 C ま く日二1 克斤〉系歪、と斉壬主主 m : I Tff、 白 金 艮 C ま : b、 ‑424 n主音十倍王。 く壬手三〉

AUTOREG/MODELプ ロ シ ジ ャ の プ ロ グ ラ ム **念**寧念寧寧寧*寧**率八lJ i() I~ 卜:c プロシジャ寧寧*念寧*寧寧*寧****念*; PROC AUTOREG DATA=REGDAT1 OUTEST=OUTEST1; 問ODEL FRX = PPPE UJR1DF R1SK1 I METHOD=ML NLAG=l MAX1T=300 ; RES1DUALM=RHAT1 OUTPUT OUT=EST1 PRED1CTED阿=PHAT1 PRED1CTED =PHAT2 RES1DUAL=RHAT2 ; RUN ; DATA DAT1; SET OUTEST1(RENA阿E=(PPPE=81 UJR1DF=B2 R1SK1=83)) ; KEE~ 1NTERCEP 81 B2 83 A 1 FLG; FLG=l ; RUN ; DATA DAT2; SET .EST1.; FLG=l ; RUN ; DATA DAT3; MERGE DAT2 DAT1; 8Y FLG ; RUN ; DATA DAT4 DAT5; SET DAT3; lF 'lAPR93 D = DATE THEN OUTPUT DAT4 ; lF 1APR93 D =< DATE THEN OUTPUT DAT5 RUN ; DATS(KEEP=DATE FLG A 1) ; DATA DAT6; 阿ERGE DAT4(KEEP=FLG RHAT1) BY FLG ; >* * N ; A 1=ー( ‑ A 1 RUN ; DATA DAT7; 阿ERGE DAT3 DAT6; 8Y DATE ; RUN ; DATA DAT8; RETA1N PHAT4; SET DAT7; PHAT3=lNTERCEP + 81寧 PPPE + 82寧 UJR1DF +83*LAG(AC8PJ/10)/(LAG(M0100392)/PHAT4+LAG(阿GDP))一LAG( A 1寧 RHAT1>; 1F DATE =< 'lAPR93'D THEN PHAT3=FRX; PHAT4=PHAT3 ; R1SK2=LAG(AC8PJ/10)/(LAG(阿0100392)/PHAT4+LAG(阿GDP)) ; RUN ; PROC PR1NT DATA=DAT8 ; 1D DATE ; VAR FRX PHAT1 PHAT2 PHAT3 PHAT4 RHAT1 RHAT2 PPPE UJR1DF R1SK1 R1SK2 1NTERCEP 81 82 83 A 1 ; RUN ; ・ ・ ・ **寧****寧**寧 *****MODELプ n シジャ寧***寧寧寧*寧寧*寧***寧*寧**; TE Hu ︐ .nu n u 〒 l FE F3 白 OUT3; 8Y DATE ; ︐ . ︐ . ︑円円 ︐ . ︑ = V︽ 円円 FF ︐.︐ =・' RUN ; DATA OUTEST2; 阿ERGE OUT1 OUT2 PROC PR1NT ; 1D DATE ; RUN ; ︐ ︑ s FE. MH'J AH4A 弓ζ ? l M川 守t ' I H U E﹂ HU 川u n u n円 nunu ︐︑ z 司d ' i TTTU UUUp J川 nunrnrTl TE 〒l H U ︑ nUuHnUunu =削川 円﹁ ︐ ︑ ︐ V A M同 制 同 FE 円円 FEFEH円 F r H円 HnTE TETE ‑‑︐' ︑ ︐ 円 rE t﹂ MH'TIAH AHaLPivHU M川 AHTAnυ FEHunu A 弓 ζ A H n﹁ 円 円 TE‑‑‑ n TEFEpa r p ︑ i v口HEL Hu‑‑== TEVIVIVI MUTE 〒l T E lF lF lF O FEFEFE 1p 一p P n u PROC 阿 ODEL DATA=REGDAT1 L1ST ; 1D DATE R1SK1 R1SKO ; PAR阿S 1NT 81 B2 83 ; R1SKO=LAG(ACBPJ/10)/LAG(阿0100392/FRX+阿GDP) FRX = 1NT + 81*PPPE + 82寧 UJR1DF + 83*R1SKO ; : ' 4 :AR(FRX， t ， M=ML ) F1T FRX I DW ; SOLVE FRX I START=66 DATA=REGDAT1 OUT=OUTO OUTALL ; .RUN ; DATA F吋U 刈佳 ワ 臼

V V R I シコミラー . h . .Oつ本既芸宴 白糸至豪斤匝朝 M780/10 *言正 B B そ壬 C T . >イ ー 也 m M デ ︒ 四日 半々 次次 年月 WISE SAS 杉幸三玉t ・ 4 責歩手 J 貝オ矛毎・居室議室 マクロデーータ レ」レ」レ」 BGPX2 OPRX2 NLPx! VDSX6 (F6683) レ 」 FMR x4 FMPRX4 回 PC‑SAS NEEDS‑TS FP NEC‑PC IBM 他 ￨￨ レ」レ」 CANON LP他 HPプロッター 回 FP ‑426一 本社端末

日本 5A5ユーザー会 (5U G卜 J) 予 ‑UE a円 機 活 生 の 者 症樹 中津 卒討小 脳検 たの士 い子裕 用因野 1 O 発秀 をる青 析す 解与功 量関藤 変に斉 多後 大分医科大学公衆衛生医学第 A study on the prognostic factors of stroke patients during one year follow up I.Saito H.Aono H.Ozawa Departrnent of public health and hygiene. oita n redica1 universitY 要旨 脳卒中発症から一年後までの生活機能予後調査の資料を用い、脳卒中患者の発 症から死亡に及ぼす因子と、生活機能予後改善 l こ与える因子の検討を多変量解 析を用いて行った。脳卒中予防対策実施の開始年度により地域を 3区分し、そ れ ぞ れ の 地 区 別 に 解 析 を 行 い 、 地 区 間 で の 比 較 を 行 っ た 。 多 変 量 解 析 は cox比 例ハザードモデルと多重ロジスティックモデルを用い、二つのモデル、及び因 子 の 検 出 力 の 比 較 を 行 っ た 。 cox比 例 ハ ザ ー ド モ デ ル は PHREGプ ロ シ ジ ャ を 、 多 重 ロ ジ ス テ ィ ッ ク モ デ ル は LOGISTICプ ロ シ ジ ャ を 用 い た 。 脳 卒 中 発 症 後 の 生 存 率 に 発 症 時 の 生 活 状 況 、 及 び 入 院 時 の リ ハ ビ リ が 2つ の モ デ ル で 強 い 関 連 を 示 した。また、生活機能予後には入院時のリハビリが強く関連していた。 LOGISTICプ ロ シ ジ ャ 多変量解析 脳卒中予後 図 1 地区別の年齢階級分布 100% n = 1 5 3 n = 1 1 6 n = 1 0 6 M也区 B地区 C地区 5 0 。 ー ロ59歳 図 60‑69歳 圏 7079歳 .80歳以上 ・ c υ μ B っ人地発外症よ る行日 屋発に あは川︑︑︑化 で策 が能き変 区対日た可づの 地に 1 つ行基後 た特 C か歩に年 しはいな内類一 始区しれ屋分の 開地口ら︑の度 を J がみ活こ程 策る区は生は各 対あ地差上後の らで B りド予行 か区い余︒ツ能歩 ば地わてたベ機外 半た日みつ︑活屋 年し f にか要生︑ 0始U 別高必︑行 3 閉山区が助た歩︒ 和を 地合介ま内た の︑れの脳与で量一び用聞各る昭策立各割全︒屋し 中がらでのに要変同及を策︑すは対引はの︑た︑類 卒るえまで後重多て︑料対し連区られ布者はし活分 脳い考後間予はをい時資防分間地かね分齢況類生に ててと年域能と因︒お症査予区に A ばJ 齢高状分上化 いきい一地機こ要たに発調中に後︒半り年の活にド悪 おてきら︑活るのし域中の卒区予た年あ︒上生暗ツ︑ にれ大かし生すそ討地卒況脳地中つ O で)以の段ベ変 域わは症握び討︑検各脳状︑ 3 卒 行 5 区 引 歳 後 4 ︑不 地行差発把及検はて]り活内り脳を和地住0年の助 ︑法 ]は格中を︑を回よ生のよの析昭いた 8 一能介善 し方 川策の卒況後因今用にのそにと解はなつはと可全改 日予地ふ生卒えあ解げの一い始地図 ル U 対 間 脳 状 予 要 ︒ を 象 式﹂ 後︒度ごの区いあで時行︑︑ ‑ f書 年 た 年 区 子 地 て で 区 症 歩 時 り t 防域コ活中るる析 キーワード : PHREGプ ロ シ ジ ャ i 円 Aせ つfu

脳卒中発症から死亡に及ぼすと考えられる因子として、性、年齢、既往歴の有 無 、 過 去 5年 閣 の 循 環 器 検 診 受 診 の 有 無 、 発 症 時 の 意 識 障 害 の 有 無 、 麻 療 の 有 無、言語障害の有無、手術施行の有無、合併症の有無、発症時生活状況、入院 時の専門家によるリハビリの有無、退院後の地域リハビリの有無を各説明変数 とする多変量解析を行った。脳卒中死亡に及ぼす因子の解析には発症年月日、 死亡年月日、及び観察期聞により、脳卒中による死亡までの時聞を目的変数と したコックス比例ハザードモデルリ U を用いた。さらに、同ーの説明変数によ り多重ロジスティックモデル引での解析を行った。また、脳卒中発症から一年 後までの生活機能予後に及ぼす因子の解析には、目的変数を改善、非改善とし た多重ロジスティックモデルを用いた。コックス比例ハザードモデルは P H R E G プ ロ シ ジ ャ を 、 多 重 ロ ジ ス テ ィ ッ ク モ デ ル は LOGISTICプ ロ シ ジ ャ を 用 い た 。 [ 結 果 と 考 察 ] 年 齢 階 級 別 、 各 地 区 別 に 脳 卒 中 発 症 時 の 病 型 分 類 を 示 し た ( 図 2。 ) 最 も 古 く か ら 脳 卒 中 対 策 の 行 わ れ て い る A地 区 に お い て は 、 他 の 地 域 に 比 べ て 6 0 歳台、 5 9 歳 以 下 の 年 齢 に お い て 脳 出 血 の 割 合 が 低 か っ た 。 ま た 、 脳 梗 塞 は 7 0歳 以 上 の 高 齢 者 で そ の 割 合 が 高 く な っ て い た 。 各 地 区 別 に 発 症 時 か ら 一 年 後 に か け て の 生 活 状 況 の 変 化 を み た ( 図 3) 。 各 地 区 聞 に お い て 大 き な 差 は み ら れ な か っ た 。 脳 卒 中 尭 症 者 の 約 3割 が 一 年 後 に 死 亡 し て い た 。 脳 卒 中 発 症 前 5年 以 内 の 循 環 器 検 診 受 診 の 有 無 別 に 尭 症 時 と 一 年 後 の 生 活 状 況 の 変 化 を み た ( 図 4)。検診ありの方が各地区において一年後の死亡の割合が低く、また屋外 歩行の割合が高いことがわかった。入院時の専門家によるリハビリの有無別に 発 症 時 か ら 一 年 後 の 生 活 改 善 予 後 を み た ( 図 5)0 A 地区、 B 地 区 に お い て 入 院 リハありの方が生活機能改善者の割合が高いことがわかった。 コックス比例ハザードモデルにより各因子の死亡に与える相対危険度を求めた ( 表 1)0 A 地 区 で は 意 識 障 害 、 言 語 障 害 、 発 症 時 生 活 状 況 が 有 意 に 高 い 値 を 示 した。 さ ら に 、 入 院 リ ハ は 相 対 危 険 度 が 0.07(95%信 頼 区 間 0.02‑0.26)と 1 より も小さく防御因子として高い値を示した。 B地区では発症時生活状況と入院リ 図 3 地区別にみた発症時から一年後の 生活状況の変化 図 2 地区別にみた脳卒中発症時の病型分類 5 0 100% .59. A地区 圃園田盟国田城~~コ B地区 圃圃圃圃圃圃圃園田邸醐掴勿w hal 発症時 A地区 一年後 C地区 園圃圃圃圃園田園田面勿~ゴ 6 0 ・ 6 9 歳 A地区 ー綴鑓鵠醐醐線開穏編輯轍鱒配担調 B地区 発症時 一年後 B地区 ー ー ・ 園 田 間 関 犠 臨 時 弱 叫 C地区 園 園 田 盟 田 頭 醐 輔 蝿 謹 供 発症時 70 ・ 79 疲 A地区 画面白甑醐盟国艶醐邸醐叫=司 C ! 也区 B地区 画面画醐崩瞬旗開磁醐戸田物館 C地区 画 面 画 面 醐 簡 臨 絹 醐 劉 髄 由 姐 一年後 .死亡圏全介助図ベッド上 図屋内歩行 80 歳以上 A地区 ‑・園調礎国田園田醒盟盤軍軍掌=ゴ B地区 ‑ E 関盟組問曲曲同盟園田盟問喝 C地区 ‑・・・国軍醸酒彊顕軍彊顕蹟顕顕顕題扇町二司 .脳出血 圏Sl~. 園くも風下出血 目畑不明 428 口屋外歩行

ハ が 有 意 な 値 を 示 し た 。 c地 区 で は 意 識 障 害 が 危 険 因 子 と し て 、 ま た 入 院 リ ハ は 防 御 因 子 ( 相 対 危 険 度 0.01 .95%信 頼 区 間 0.00‑0.10) と し て 効 い て い た 。 次l こ、同ーの説明変数を用いて多重ロジスティックモデルによる検討を行っ た(表 2)0 A 地 区 で は 年 齢 、 循 環 器 検 診 、 意 識 障 害 、 発 症 時 生 活 状 況 及 び 入 院 リハが有意に関連していた。 B地 区 で は 発 症 時 生 活 状 況 、 及 び 入 院 リ ハ が 有 意 に 関 連 し て い た 。 C地 区 で は ど の 因 子 も 関 連 を 示 さ な か っ た 。 脳卒中発症から一年後にかけての生活機能予後をロジスティックモデルを用 い て 検 討 し た ( 表 3) 。 ど の 地 区 に お い て も 発 症 時 生 活 状 況 と 入 院 リ ハ が 生 活 機 能予後に対して強く関連していることがわかった。 A地区では年齢、循環器検 診 、 言 語 障 害 が 、 B地 区 で は 手 術 、 合 併 症 が 、 さ ら に C 地区では年齢、循環器検 診、意識障害が有意に関連を示した。生活機能予後に対しては宿環器検診の重 要性が示唆された。 脳卒中の予後、及び生活機能予後に対しては各地区において入院リハの影響 が 他 の 要 因 を 制 御 し た 上 で も 強 い こ と が 示 唆 さ れ た .) 。 ま た 、 循 環 器 検 診 受 診 が脳卒中の生活機能予後に関連があることは一次予防としての循環器検診の重 要 性 を 示 す も の と 考 え ら れ た 。 ま た 、 2種 類 の モ デ ル に よ る 解 析 を 行 い 、 モ デ ルの違いによる因子の検出力の差が示された。 図 5 専門家によるリハビリの有無別にみた 発症時と一年後の生活機能予後合 図 4 地区別にみた、循環器検診受診状況別の発 症時と一年後の生活状況の変化 。 A地区 績齢晶り 被齢なし 発症時 A地区 一年後 50 リハあり リハなし 発症崎 年後 時後 症年 発一 マ己怠岬 町抽帽 劃齢砂 リハあり B地区 リハなし リハあり 績惨なし 発症時 醐慰謝醐態調甑圃醐雌醐蝿 '@I~剖| ￨ リハなし 口改善圏不変圃悪化 時抽慣 症年 発一 出惨 豆島 α 績 一年後 圃圃圃圃圃圃圃園田恒~*簿~湖 C地区 一年後生存者についての集計 績惨なし 発症時 圃贋醐鵬網棚醐腸鵬議~j~;綴~I 一年後 -・・・・・・・闘車線n~~ 可 l .亮亡菌全介助図ベッド上 図庫内歩行 白星外歩行 文献 l)Cox.D.R.: J.Royal Stat. Soc. Serise.B 34:187.1972 2 )富 永 祐 民 : 治 療 効 果 判 定 の た め の 実 用 統 計 学 一 生 命 表 法 の 解 説 ( 改 訂 版 ).蟹書 開 .1 982 3) 重 松 逸 造 : 疫 学 ・ 臨 床 医 学 の た め の 患 者 対 照 研 究 : ソ フ ト サ イ エ ン ス 社 .218. 1985 4 )飯 野 耕 造 : 当 院 デ イ ケ ア 通 院 脳 卒 中 患 者 の 追 跡 調 査 : 小 津 班 「 脳 卒 中 の 社 会 的 対 策 の 評 価 と 今 後 の 改 善 に 関 す る 研 究 」 に お け る 班 会 議 指 針 .1993 ‑429

表 1 コックス比例ハザードモデルによる脳卒中発症から死亡に友ぽす
信頼区間
各 因 子 の 相 対 危 険 度 と 95%
性

A地区

白地区

C地区

1
.
2
4
(
0
.
5
7
・
2
.
6
7
)

1
.
5
5
(
0
.
7
2
・
3
.
3
2
)

0
.
4
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0
.
1
8
‑
1
.
3
2
)
0
.
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0
.
2
9
・
1
.
0
1
)
"

年齢

1
.
1
6
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0
.
2
9
‑
1
.
6
4
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0
.
7
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0
.
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2
・
1
.
0
7
)

既往歴

0
.
6
5
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0
.
3
1・1
.
3
6
)

。鎚(
0
.
3
9
‑
1
.
9
6
)

1
.
0
9
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0
.
3
2
‑
3
.
7
4
)

循環器検診

0
.
6
9
(
0
.
3
2
‑
1.
46
)

0
.
8
0
(
0
.
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1
‑
1
.
5
6
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1
.
7
8
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0
.
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2
・
6
.
0
9
)

意識障害

2
.
9
3
(
1
.
3
0
‑
6
.
6
3
)
.
.

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1
.
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.
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1
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2
0
.
2
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1
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3
0
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.
3
7
‑
4
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1
.
2
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.
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0
‑
4
.
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.
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.
9
1・6

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2
.
1
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7
‑
4
.
5
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"

1
.
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3
.
1
6
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0
1・
0
.
6
0
)
"

手術

0
.
4
1
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0
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1
5
‑1
.
12
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0
.
3
8
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1
0
‑
1
.
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2
.
6
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‑
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0
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合併症

2
.
0
2
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‑
4
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0
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発症時生活状況，)
入院リハ，)

0
.
0
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0
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0
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0
.
2
6
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地域')ハ，)

0
.
0
0

0
.
2
4
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.
0
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1
.
0
6
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0
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(
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0
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1
0
)
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.・

1)全介助、ベッド上生活、屋内歩行可能、屋外歩行可舵の 4段階に分類した.
2
) 入院婚の専門軍によるリハビリテ ション 3
) 市町村による地埠でのリハビリテーション.
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0
5， :
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0
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0
1
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0
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0
0
1
・

表 2 多重ロジスティックモデルによる脳卒中発症から死亡に友ぽす各国子
の検討成績

A地区

C地区

B地区

回帰係数(繍準誤差) 回帰係数(棟準誤差)回帰係数(棟準誤差)
性

0
.
8
2
0
(
0
.
5
5
7
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0
.
3
8
7
(
0
.
6
6
4
)

‑
1
2
.
4
4
4
(
1
7
3
.
2
)

年齢

0
.
7
1
8
(
0
.
2
8
6
)
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0
.
1
0
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1
2
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‑
2
3
.
2
9
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2
4
7
.
5
)

既往歴

‑
0
.
2
3
4
(
0
.
5
7
9
)

‑
0
.
3
0
9
(
0
.
6
6
4
)

2
4
.
5
4
9
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6
9
1
.
8
)

循環器検診

‑
1
.
0
9
8
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5
6
4
)
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‑
0
.
1
3
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6
6
3
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0
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1
7
2
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1
.
9
3
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)

意識障害

1
.
3
7
7
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0
.
6
8
6
)・

0
.
4
0
1(
0
.
7
8
0
)

1
1
.
2
6
3
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2
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5
.
4
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7
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8
6
2
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1
2
4
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8
.
0
)

麻薄

0
.
0
1
4
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0
.
7
7
8
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0
.
1
6
7
(
1
.
2
4
9
)

言語障害

0
.
9
6
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0
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6
0
1
)

0
.
9
5
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0
.
8
6
0
)

‑
1
1
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9
6
2
(
1
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.
2
)

手術

‑
0
.
5
2
7
(
0
.
8
9
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0
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4
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5
)

4
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1
4
.
1
9
7
(
1
9
1
8.

合併症

1
.
3
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7
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0
.
7
2
6
)

1
.
6
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1
.
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6
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1
.
3
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発症時生活状況，)

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)
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.
0
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入院リハ，)

ー7
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.
9
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(
1
1
0
0
.
9
)
‑
1
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1
)全介助、ベッド上生活、屋内歩行可能、屋外歩行可能の 4段階に分額した.
2
)入院婚の専門軍によるリハビリテ ション. 3
)市町村による地埠でのリハビリテーション.
.
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0
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地域')ハ"

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2
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.
7
1
8
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1
0
.
0
)

表 3 多重ロジスティックモデルによる脳卒中発症から一年後にかけての
生活機能予後に友!;rす各因子の検討成績

A地区

C地区

白地区

回帰係数(棟準誤差)回帰係数(樽準誤差)回帰係数(棟準誤差)
性

0
.
0
6
7
(
0
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5
6
6
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1
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既往歴

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.
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0
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0
.
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循環器検診

1
.
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.
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意識障害

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0
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(
0
.
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9
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1)圭介助 ベ守ノド上生活 屋内歩行可能.屋外歩行可能の 4段階に分類した.
2
) 入院婚の専門家によるリハビリテーション. 3
) 市町村による地埠でのリハビリテーション.

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日本 5A5ユーザー会 (5U G卜 J) 正常人電気昧覚いき値の加齢モデルについて O遠藤壮平、堀田真帆子 岸本淳司* 日本大学医学部耳鼻咽喉科 SASインスティチュートジャパン* Aging Models f o rE l e c t r o g u s t o m e t r i cThreshold i nt h e Normal Man 社a( N i h o nU n i v .S c h . o fMed.De 同.o fORL， Tokyo) S.Endo，M.Ho J .Kishimoto(SASi n s t i t u t eJapan， Tokyo) 様々な年令の正常人 5 0 0名に対して電気味覚計にていき値を測定した。いき値の加齢 要旨 効果について、回帰直線と口ジスティック回帰を当てはめて適合性を検討した。いき値 には測定上限以上のスケールアウト例と下限以下の敏感例があったため、回帰直線では 両端を censoreddataとしてLlFEREGPROCを使用、口ジスティック回帰では上端のス ケー jレアウト例は少し大きめの値で置換して NL lNPROCを使用した。 95%信頼限界の プロット図ではLlFEREGPROCでは範囲が大きくなりすぎてしまい正常範囲の設定に は実用的ではないと思われた。今後censoreddataを減らすべく、より widerangeの測 定機を使用しデータを再集積し再検討を予定している。 キーワード・ . L lLFEREGPROC，NL lN PROC， censoredd a t a，味覚、加齢モデル 1 .はじめに 昧覚は口腔内の味膏で感知され、 4対の神経を介して中枢に伝達されることが判明している。味覚いき 値の加齢による効果については、全口腔法では加齢に伴い上昇するとする報告と変わらないという報告の 両者が存在し、結論敵にも加齢に対して robustであろうとされている。一方、電気味覚いき値に対する加 齢の効果は、加齢に伴って上昇するという報告が多い。今回、我々は多数の正常人の電気味覚いき値を調 べ、その加齢モデルについて検討したので報告する。 2 .対象ならびに方法 人間ドックを受診した健康成人、看護学生、病院職員、地域老人センターを訪問者した健康老人の日 7 名を対象とした。昧覚を電動する 4対の神経支配領域のうち測定可能な舌の前(鼓索神経領域)、舌の奥 (舌咽神経領域)、軟口蓋(大錐体神経領域)の電気味覚いき値を上昇法にて測定した。測定機具は、日 本で医療用電気味覚計として販売されているリオン株式会社製T R ‑ 0 6を改良し、測定範囲を下限は・ 1 0 d B まで可能にしたものを使用した。測定上限は知覚との識別が可能と思われる 3 4dBまでであった。対象症 例の年令構成および性別は以下の通りであった。尚、測定機具は最近下限を・2 0dBに改良した。 性一性一計 男一女一 ￨10代 I 2 0代 I 3 0代 I 4 0代 I 5 0代 6 0代 I7 0代 I8 0代 I9 0代 ￨ 計 276 2 8 1 557 3 .結果 得られた結果のプロット図は図 1、2のようであった。データは測定限界にでも反応を示さず、いき値 は更に上にあるとおもわれるもの(スケールアウト例)と、測定限界最低値でも認知可能であり真のいき 値は更に低いと思われるもの(敏感例)が存在した。加齢モデルとして、直線的な上昇(直線回帰)と屈 曲点をもっ曲線(口ジスティック回帰)を考え、 SASのプロシージャーにて検討した。直線回帰では、 ‑431

範囲外の値を censoreddataとして扱える、L1FEREG PROCを使用し、スケールアウト例は右側打切り、 敏感例は当初の測定下限である・ 10dBで測定可能であったものを左側片丁切りとして計算した。ロジスティッ ク回帰では、スケールアウトは 38dBに置換し、下限値はそのままとして計算した。グラフは 95%信頼眼 界を表示させた。図をみれば明白であるが、測定範囲外のデータを censoreddataとして処理した場合、 95%信頼区聞が甚だしく大きくなってしまい、ほとんど測定範囲全てを含んでしまい実用には適さない と思われた。 以下にL1FEREGPROC を使用した時のプログラムと結果の一部を提示する。もともとスケールアウト 例は 99を代入しであり、反射が強く測定不能例は ‑99を代入しである。 DATA EGM2; I F RCH>34 THEN UPPER= . ;ELSE UPPER=RCH; I F RCH<=‑10THENLOWER=.;ELSE LOWER=RCH; lFEREG DATA=EGM2; PROC L MODEL(LOWER，UPPER)=AGE/D=NORMAL; . 0 2 50 . 50 . 9 7 5 ; OUTPUTOUT=EGM3 P=PREDQ =0 RUN; PROCTRANSPOSE DATA=EGM3OUT=TEMP; VARPRED; 8Y NAME NOTSORTED; RUN; DATA EGM4; MERGE EGM2TEMP; RUN; PROC GPLOT DATA=EGM4; WHERE RCH^=99; PLOT(RCH COL1COL 2COL3)'AGE/OVERLAY VAXIS=‑30TO508Y1 0・ SYMBOL1 V=STARC=CYAN 2V=NONE 1=JOIN C=GREEN; SYMBOL SYMBOL3V=NONE I =JOIN C=YELLOW: SYMBOL4V=NONE 1=JOIN C=GREEN; RUN: LIFEREGPROCEDURE 同:1i DataS e t =WORK.EGM2 DependentVariable=LOWER DependentVariable=UPPER Noncensored Values= 526 R i g h tCensored Values= 8 L e f t Censored Values= 23 I n t e r v a l Censored Values= 0 LogL ik e l i h o o df o rNORMAL・2028.840346 V a r i a b l e DF E s t i m a t e S t dE r r quare Pr>Chi L abeWalue C h iS INTERCPT 1・12.031057 1.076036 125.0126 0 . 0 0 0 1 AGE 10.345912340.022578 234.7325 0 . 0 0 0 1 SCALE 11 0 . 6 8 4 3 4 7 50 . 3 3 3 2 9 8 I n t e r c e p t Normals c a l ep a r a m e t e r 4AT qL q3

以下に NL lN PROCを使用した時のプログラムと結果の一部を提示する。計算法はMarquardU 去で行い、 200団施行とした。鼓索神経領域と大錐体神経領域'.1200固でも収束しなかった。当てはまりは比較的良 好と考えられた。 DATA EGMSAS2・ I FRCH=99 THEN RCH=38・ I F RCH=‑99THEN RCH= '，; OUTPUT; RUN; 1N DATA=EGMSAS2 METHOD=MARQUARDTMAXITER=200 PROC NL PARMSA=5 B=0 . 0 6 C=40 0=‑3; MODELRCH=C/(1+EXP(A‑B*AGE))+0 ; ー C/(1+EXP(A‑B*AGE) )**2 EXP(A‑B AGE); DER.A = 金 を ・ C/(1+EXP(A‑B*AGE))**2 EXP(A‑B AGE) ・(‑AGE) ; DER.B = 合 合 DER.C = 1/( 1+EXP(A‑B AGE)); を DER.D= 1; OUTPUTOUT=RCHP P=PRED U95=U95 L95=L95 RUN; PROCSORTDATA=RCHP: BYAGE; RUN; PROCGPLOTDATA=RCHP: WHERE RCH^=99AND RCH^=‑99 ; 凶 Y PLOT(RCH PRED U95 L95)*AGE/OVER VAXIS= 30TO50BY10・ 骨 SYMBOL1 V=STARC=CYAN 1 =NONE: 1NEP; SYMBOL2 V=NONE C=YELLOW 1=SPL 1NEP; SYMBOL3 V=NONE C=GREEN 1 =SPL SYMBOL4 V=NONE C=GREEN 1 =SPL 1NEP: RUN; inearLeaslSquaresI l e r a l i v ePhase Non‑L DependenlV a r i a b l eRCH Melhod:M a r q u a r d t B C Sum0 1S quares 0 . 0 2 9 0 1 1 281.539543 36795.187972 A ~er D 2 0 1 4.606614 8.280983 ・ lNl a ! i ed1 0c o n v e r g e . WARNING:PROCNL Non‑L inearLeaslSquaresSummaryS l a l i s l i c s DependenlV a r i a b l eRCH Sourω DF Sum0 1S quares MeanSquare R e g r e s s i o n 4 26012.812028 6503.203007 R e s i d u a l 553 36795.187972 66.537410 ∞rrectedTolal 557 Un 62808.000000 ( C o r r e c t e dT o l a l ) 58681.867145 556 ‑433‑

Parameter Asy m p t o t i c E s t i m a t e Asy m p t o t i c95% S t d .E r r o r C o n f i d e n c eI n t e r v a l L o wer U p p e r A 4.6066142 9.2883159 ‑ 1 3 . 6 3 8 3 6 9 5 22.8515978 B 0.0290109 0.0318718 ‑ 0 . 0 3 3 5 9 4 7 0 . 0 9 1 6 1 6 6 C 281.5395429 3079.0356341 ‑5766.5918065 6329.6708923 ‑ 8 . 2 8 0 9 8 2 8 D 6 . 5 3 0 8 8 9 6 ‑ 2 1 . 1 0 9 5 7 0 3 4.5476047 inearLeastSquaresI t e r a t i v ePhase Non‑L DependentV a r i a b l eLGP Method:M a r q u a r d t t I e r A B C Sum0 1S quares D 8 12. 474717 0.179142 20.627638 32387.791738 ‑ 1 . 9 2 4 0 7 2 NOTE:Convergencec r i t e r i o nme . t Non‑L inearLeastSquaresSummaryS t a t i s t i c s DependentV a r i a b l eLGP 1S quares DF Sum0 Source MeanSquare R e g r e s s i o n 4 13028.208262 3257.052066 R e s i d u a l 537 32387.791738 6 0 . 3 1 2 4 6 1 U n c o r r e c t e dT o t a l 5 4 1 45416.000000 ( C o r r e c t e dT o t a l ) 540 45114.306839 Parameter E s t i m a t e Asy m p t o t i c As y m p t o t i c95% S t d .E r r o r C o n f i d e n c eI n t e r v a l L o w e r A Up問 r 47471716 2.9911119080 6.598910314 18.350524014 1 2. B 0.17914184 0.0479296900 0.084987692 0.273295994 C 20.62763760 3.8601474857 13.044677905 28.210597293 0 司 1.92407218 0. 4475253772 ・2.803201001 ‑1.044943364 4 .考 察 加齢は避けて通れない生命現象であり、恐らくそれは線形である。成長曲線として Gomperz曲線が有 名である。他方、成長曲線として口ジスティック曲線も提唱されており、これら 2つのモデルを成長に適 用したところ、明確な差は認められなかったとされている。一方、電気昧覚に限ると加齢について最初に 報告した Kurarupは、回帰直線を当てはめてうまく適合したと報告している(1)。以上のことより、今 回の我々の検討は、回帰直線と口ジスティック回帰を当てはめて行った。物理的な問題としてスケールア ウト例が、機械の問題として過敏例が、多数出現してしまいそれらの扱いが問題であった。幸いにして SASは打切りデータを扱うLlFEREG PROCをサポー卜しているので比較的簡単に対処できた。しかしな がら、理論的には他の値を適当に代入して計算するよりは優れていると思われたが、 censoreddataガ多 くなると信頼区聞が大きくなってしまいほとんど実用に供さないと考えられた。 2つのモデルを比較するのは、測定範囲外のデータの扱い方が異なっているので単純比較はできない が、鼓索神経と大錐体神経領域では口ジスティック回帰でも直線に近くなっており、単調増加傾向が推測 された。又、舌咽神経領域では口ジスティック回帰の方が当てはまりが良い印象をうけた。実際には範囲 外データの扱いを閉じにしての検討が必要であろう。そのためにも現在、より wide rangeな機械を使用 し、再度データを集積中である。プログラム上でも再検討が必要と思われた。 又成長曲線でも問題となるが、生理学的な綬拠を考慮したモデル構築も必要であり、今後の検討事項 である。 ‑434‑

5 .参考文献 1)K u r a r u p8 :E l e c t r o ‑ g a s t o m e t r y :am e t h o df o rc l i n i c a lt a s t ee x a m i n a t i o n .A c t aO t o l o g i c a ( 8 t o c k h )4 5 : 2 9 4 ‑ 3 0 5， 1 9 5 8 図1 直線回帰 鼓索神経領域 dB 5 日 4 日 3日 2 日 1 日 日 1 日 ー 2 日 ‑ 3 日 1"'" 1 1' 1 " "1'" ・ l '・ ・・・"" 大錐休神経領域 dB 5 日 4 日 3日 2 日 1 0 日 1 日 2 日 3日 1 寸 寸 寸 寸 寸 " ・ ， 1'"τ""'.1""" 舌咽神経領域 dB 5 日 4 日 3日 2 日 1 日 日 1 日 2 日 3 日 T"""， ，， 1'， ， ， ，， ， ， ，1'，， ， ， 事 ， 11['ま暑 "'1'叶 . " """1'1111111'1'1 円 1 日 2 0 3 日 4 日 5 日 435‑ 6日 7日 III， 1J"'T'TTTTT 8日 9O年令

図2 口ジスティック回帰 鼓索神経領域 dB 5日 4日 3 日 20 日 1 日 ‑ 3 日 大錐体神経領域 dB 50 4日 3 日 ‑3 日 l ' 1"""1)" 11111"1'1 1"'1"1'11 " . . ， 舌咽神経領域 dB 5 日 神本 本 持 〈喧t 本 3日 * * 叫 ' 一 ‑ ‑ ‑ ー 2日 1 日 日 ‑ 1日 2日 ‑3 日 l ' 事 """'I""IIII'JIII・ " II'!"'I'!"'I'IITIIIIIIIIJIJ. . ・ ・ ， . . . . ， .'.'1・ ・ ・ . . 孟 晶 司l z 1 日 2 0 3 日 4日 5 日 ‑436 6日 7 日 8O 9日 年 令

日本 5A5ユーザー会 (5U G卜 J ) 口 唇 口 蓋 裂 自 然 発 症 マ ウ ス (CL/Fraser) に お ける母親マウスの系統の影響 0野 中 和 明 、 デ ボ ラ ・ ア リ グ マ ヨ 、 佐 々 木 康 成 、 中田稔 九州大学歯学部小児歯科学教室 Thes汀a i ne f f e c to ft h edamon出eoccuηenceofc l e f t1 i p / pa Ia t ei n l Frasermousefetuses. CL ，A l igmayoDebora ，Y asunoriS a s a k i，andMinoruNakata OKazuakiNonaka a c u l t yo fDe n t i s t r y，KyushuU n i v e r s i t y， Dep a r t m e n to f P e d i a t r i cDen t i s t r y，F Maidashi3 ‑ 1 ‑ 1，H i g a s h i ‑ k u，Fukuoka，812 口 唇 口 蓋 裂 は 、 歯 科 学 領 域 に お け る 重 篤 な 先 天 異 常 の 1つ で あ る 。 原 因 として遺伝的要因と母体の子宮内環境要因要因の関与が言われているが、未だ 要旨 明確な解明はなされていない。我々は、口唇口蓋裂疾患モデルマウス (CL/Fraser)を用いて、受精卵移植実験を行った。即ち、 CL/Frマ ウ ス 受 精 卵 を CL/Frお よ び C57BLの 2系 統 の 雌 マ ウ ス の 子 宮 内 に 外 科 的 に 移 植 し た 。 胎 生 18 日齢の CL/Frマ ウ ス の 体 重 や 口 蓋 裂 隙 部 の 形 態 な ど に つ い て 、 SASを 用 い て 生 物 統 計 学 的 に 2系 統 間 で 比 較 分 析 し た と こ ろ 、 CL/Fr胎 児 マ ウ ス の 口 唇 口 蓋 裂 自然発症には遺伝要因が第一に重要であるが、母体の子宮内環境の影響の関与 も無視できないことが明らかとなった。 キーワード:口唇口蓋裂、マウス受精卵移植、頭部 X線規格写真、母体効果、 PROCGLM まえが、き 口唇口蓋裂は、約 500ー 1000回の出産に対して 1例の割合で出現する、歯科学領域にお つである。そこでその治療法や予防法の開発は、重要な研究課 ける重大な先天異常の 1 題となっています。その発症原因として、胎仔自身の遺伝要因とその成長発育の場で ある母体の子宮内環境要因の関与が言われていますが、いまだ明確な解明はなされて いません。そこで我々は、口唇口蓋裂を高頻度に自然発症する疾患モデルマウス ( Cl . / F r a s e rマウス)を用い、生命工学的手技の 1 つである受精卵移植法を応用して、口 唇口蓋裂自然発症の原因としての遺伝要因と母体の子宮内環境要因の影響を実験動物 学的に検索しています。 材料および方法 l F r a s e r 系統の 4週齢の未経産雌マウスを受精卵のドナーマウスとし、一方 マ ウ ス :CL i 巧 d ι τ qJ

CL / Fr (口唇口蓋裂感受性マウス)および C57BL( 口唇口蓋裂抵抗性マウス)の 2系統の 1 0週 齢の未経産雌マウスを、受精卵のレシピエントマウスとした。各マウスはプラスチッ ク製の飼育ケージに入れ、床敷に木屑を用いた。飼料 (MRストック、ノーサン:東 5C士3Cに、湿度を 5 5士 10%に維持し、人工照 京)及び水は自由摂取とした。室温を 2 0 0 : 0 0から 2 0 : 0 0の間に行った。 明を 8 実 験 手1 ) 頁:多くの受精卵を効率的に得る為に、 4週齢の CL / Fr 未経産雌マウスに過排 卵処理を行った。即ち、 1 5:00に5. iu .のPMSG( 妊馬血清性性腺刺激ホルモン)とそれに 続いて 46時間後に 5 i . u .のhCG(妊婦尿性性腺刺激ホルモン)を腹腔内投与した。そして、 l匹ずつ、繁殖能力が確認されている 20 週齢前後の CL / Fr雄マウス l匹と同居させた。 翌朝、臆栓の存在によって交配を確かめた。この日を受精卵の日齢 Oと設定し、 hCG 投与 3 . 5日後(日齢 3 )に、ドナー雌マウスを C02吸入により屠殺し、 5%C02ガスを通し h i t t i n g h a m ' s medium( W h i t t i n g h a m ;1mgBSA/ml添加)で卵管及ぴ子宮内を濯 た37CのW 0 流することにより受精卵を採取し、このうち初期脹盤胞期の受精卵のみを集め、 B i g g e r s 'medium ( B i g g e r s ; 4 m gBSA/ml添加)に移した。この初期旺盤胞を、ごく小量の B i g g e r s ' medium と一緒にマイクロピペット (W田町01 、フナコシ:東京)内に 4~6 個 づっ吸い上げ、移植まで 3 7C、 5%C02、95%空気相の条件下で培養した。 0 一方、レシピエントとして用いた 2系統の未経産雌マウスは、ドナーとは 1日遅れの スケジュールで、精管を切除し不妊を確認した雄マウスと交配させ、翌朝臆栓の存在 により交配を確認した。更にこれらのマウスのうち、偽妊娠 2日目に腫垢を顕微鏡下 i e s t e r o u ss t a g eと判定された雌マウスのみを、レシピエントとして で観察し、性周期がD 用いた。各レシピエント雌マウスは、エトレン(大日本製薬:大阪)の吸入麻酔で静止 状態にし、背部を切開して子宮角を腹腔外に露出させた。そして左右の子宮角の中に、 あらかじめ用意しておいた受精卵をマイクロピペットで、各レシピエント毎に平均 8個 ずつ移植した。 移植後 1 5日目(日齢 1 8 )に胎児マウスを帝王切開により取り出した。 胎児マウスの匹数、体重および口唇口蓋裂自然発症の有無を記録した。 顎顔面頭蓋形態の計測方法:また、口唇口蓋裂自然発症胎児マウスの顎顔面頭蓋を、 頭部 X線規格写真撮影装置により観察し、二次元座標入力システムによりその形態を 4 3 8

分析した。即ち、これらの胎児マウス顎顔面頭蓋を、吸入麻酔下による静止状態で矢 状方向と水平方向の2方向から、頭部 X線規格写真撮影装置(朝日レントゲン工業 KK) により撮影した。今回は水平方向の頭部 X線規格写真上に 2 5個の X線学的計測点を設 定し、我々の開発した SOFTWARE を組み込んだ二次元座標入力システムにより各計測 に示す通りである。得られた頭部 X線 点を計測した。この計測システムの概要は、図 l 規格写真を表面反射鏡付き拡大装置(GRAND 4X5 : マスター社)を用いて、 X‑y d i z i t i z e rの台上に 4倍大に拡大投影し、パーソナルコンピュータ (Toshiba J3100SGX: i z i t i z e r ( K C 3 3 0 0 :G r a p h t e c社)のカーソルにより、各計測点の X、 T o s h i b a )に連動した X‑Yd Y座標値を直接パーソナルコンピュータに入力した 頭部 X線規格写真をプロジェクターにセット プロジ.ェクターで 3j 告に拡大 (GRAND4x5: マスタ一社 X‑yデジタイザーによる座標点の入力 ノTーソナルコンピューター (KC33朋 : G r a p h t e c ) ( J 3100SGX:TOSHffiA) SASに よ る 統 計 分 析 けL州大学大型計算機センター) 図1.頭部 X線規格写真ヒの 2 5個の計測点の入力法と統計分析法 統計分析法:九州大学大型計算機センターの S ASを用いて、頭部 X線規格写真上の 2 5 個の計測点の X、 Y座標値の入力誤差を求め計測システムの精度を確認した後、口唇 口蓋裂自然、発症の胎児マウスの顎顔面頭蓋形態の大きさを、 2系統のレシピエントマウ ス間で比較検討した。 結果 1. 妊 娠 率 、 着 床 率 、 生 存 率 お よ び 口 唇 口 蓋 裂 自 然 発 症 率 : レ シ ピ エ ン ト の 系 統 の影響を次の 4項目について調べた。妊娠率は、移植したレシビエントマウスの総匹 数に対する、帝王切開にて胎児を取り出すことができたレシピエントマウスの匹数の 割合である。着床率は、胎児を取り出すことができたレシビエントマウスに移植した 4 39‑

受精卵の数に対する、胎児の数の割合である。着床後の生存率は、着床した受精卵の 数に対する、胎児の数の割合である。口唇口蓋裂自然発症率は、胎仔マウスの総匹数 に対する口唇口蓋裂を発症した胎児マウスの匹数の割合である。これら 4項目につい て 、 2系統のレシピエント間で比較した結果、妊娠率に関しては、 C57BLの方がCL ! F r ! F rより高い傾向にあった。着床後 より高い傾向にあった。着床率は、 C57BLの方がCL l Frより有意に高かった。また口唇口蓋裂自然発症率は、 の生存率は、 C57BLの方がCL CL l F r の方がC57BLより高い傾向にあった。 2 . 胎 生 18日齢の体重:次に、胎仔マウスの全身成長を示すパラメータの l つである 8日齢の体重について分析した。この胎生 1 8日齢の胎仔の体重に影響を与える因 胎生 1 子として、レシピエントの系統、同腹胎児マウスの匹数であるリッターサイズ、雄雌 の性別、口唇口蓋裂を発症しているか正常かの表現型の 4因子を取り上げて、各因子 の効果の有意性を分散分析法により検索しました。その結果、レシピエントの系統と リッターサイズの効果のみが有意でした。 そこで、胎生 1 8日における胎児の体重を レシピエントの系統間で比較するためにリッターサイズの効果を補正した最小二乗平 均値をもとめたところ、有意な系統問差がみられました。これらの胎児マウスは、も ともと CL l F rマウスの受精卵より発育したものですが、 C57BL母親マウスの子宮内で発 l F rの母親マウスの子宮内で発育した胎児よりも、有意に大きいもの 育した胎児が、 CL でした。 3 .口 唇 口 蓋 裂 自 然 発 症 胎 児 マ ウ ス の 口 蓋 裂 隙 部 の 大 き さ の 比 較 : 口蓋裂隙部の幅の大きさを定量化する為に、 6 個の計測距離を、頭部 X線規格写真上に 設定した。それら 6 個の計測距離の総和について 2 系統問で比較したところ、 CL l F r 母親 マウスの子宮内で発症した胎児マウスの口蓋裂部の大きさが、 C57BL 母親マウスの子 宮内で発症した胎児マウスのそれより大きい傾向にあった。 l F r 系統の胎児マウスにおける口唇口蓋裂自然発症には、その受精卵の 以上より、 CL 遺伝的影響が第一次的に重要であることが明らかになりました。そしてさらに、 2系統 l F r マウス受精卵より発育し の母親マウスは、それぞれの子宮内環境を通して、同じ CL た胎児マウスの子宮内での成長発育に対して異なる影響を及ぼしていることが明らか 4 4 0

となりました。 参考文献 l .WhittinghamDG:C u l t u r eo fMouseO v a .JReprodF e r tSupple 1 4 :7 ‑ 2 1， 1 9 7 1 . h i t t e nW K，Whittingham DG:Thec u l t u r eo fmouseembryos 2 .B i g g e r sJD，W i nv i t r o .1 nD a n i e l JC ( e d ) : "Methods i n Mammalian Embryology." San F r a n s i s c o :Freeman，1 9 7 ]，p p .8 8・1 1 6 . 3 . 佐々木康成、野中和明、中田 稔:胎児マウスの子宮内成長に与える 4 系統の母親マウスの影響に関する研究(出生時体重について). Exp. Anim.， 4 2 ( 2 ) :1 8 9 ‑ 1 9 5，1 9 9 3 . a s a k iY，MatsumotoT，Y a n a g i t aK，NagataE，WatanabeY，Nakata 4 .NonakaK，S M:G e n e t i cande n v i r o n m e n t a le f f e c t so np r e i m p l a n t a t i o ndevelopmento fmouse embryoi nv i t r o .JC r a n i o f a cGenetDevB i o l，1 9 9 3( i np r e s s ) . ‑441‑

日本 5A5ユーザー会 (5UG卜 J) S A Sに よ る7 0ロ セ ス デ‑j解 析 シ ス テ ム 0 小山幸男 富士電機株式会社 松本デパイス製作所 P r o c e s sQ u a l i t yC o n t r o lS y s t e mf o rS e m i c o n d u c t o r s b yU s i n g SAS Y U K I OK O Y A M A F u j iE l e c t r i cC o .， L t d . M A T S U M O T OE L E C T R O N I CD E V I C E SF A C T O R Y .T s u k a m aM a t s u m o t o，N a g a n o，3 9 0J a p a n 4 ‑ 1 8 ‑1 要旨 プロセスデータ解析に SASを用いた事例について紹介する。 SASを有効活用 するには、データ収集 LANと解析ストーリーが重要課題である。 キーワード: SunOS/SAS REG， GRAPH， LAN Iはじめに 近年、エレクトロニクス製品の高機能化、製品寿命の短縮等、産業界の環境変化は著し い。このような社会環境の中で勝ち残る為の、戦略的情報システムの構築は企業にとって 重要な課題である。 半導体製品も機能が高度化し複雑になるほど製品開発パワーはより大きなものが必要と されるが、逆に製品寿命は短縮化しており効率の良い製品開発が要求されている。 半導体製品の高機能化に伴い、製造工程における管理項目も膨大となる。プロセスデー タ解析システムも、管理方法の高度化や変化に対応し、エンドユーザーでも改善が可能な システムが必要である。 N I XW Sを利用した LAN 情報処理システムはダウンサイジングも進み、パソコンや U システムでも実用的なシステムが出来るようになった。 4年程前からボトムアップ方式によるシステムをエンドユーザーの手で構築して来たが そのシステムと SASによるデータ解析の事例について報告する。 E手Jj用環境 1.システム構築における考え方 SASを有効利用するには、データ収集 LANとデータペースが重要となる。解析する データが手入力であれば、始めて SASを使うユーザーの立場で考えると、他の解析ソフ トウエアのほうが使いやすい場合もある。 管理方法の変化に対応し、システムのグレードアップに柔軟に対応でき、エンドユーザ ーの手でも改善が可能なシステムを条件に、段階的にシステム構築を進めるには、基本的 考え方を明確にしておかないとシステムが陳腐化する。 HH q a

システム構築における基本構想 ① 計測器出力データ(一次データ)は、英数字 lバイト文字で文字データとして出力 保存する。 ② 一次データは、 M S . D O S，U N I X 各 OS上でアスキーファイルとして入出力が可能で あり、フォーマットは自由度を持たせ、エディタで読み書きが可能であること。 ③ 二次加工データはアスキーファイルとし、フォーマットは SASや他のソフトで読 み込みが可能であること。 ④ パソコン OS上では上位 OSと互換性の無いデータペースを使わない。 ⑤ エンドユーザーに対してシステムの柔軟性を確保するため、 SASのような第四世 代言語や表計算ソフト等と連携させる。 開発初期のシステム J I ' )コンによる LAN シ ス テ ム P C . S A Sから直接、サーパ上のファイルを S . D O S 上で 読む事が出来なかった為、 M パッチ処理を行い実行した。 ユ ー ザ ー プ ロ グ ラ ム S A Sプ ロ グ ラ ム ユ ー ザ ー プ ロ グ ラ ム 計測器 作に ロ cド を イ る c てる一プラするを要 ついコンク成いル必︒ 使て一タに作てイがた をれパス為をしアト来 N わ oム つ ム を フ ン 出 Xメが A 使たイ持ラ理 E コ化 L がしタをグ管 Dり グ が 2査 に 能 ロ ル Nあ︒ン 一 3調 タ 機 プ イ 7Iで る ミ ザ 2種 一 ト る 一 S各 デ ン す フ で ト い ラ ユ Rをたエ定てトツてグ ドかムしジ指つツマれロ ンステカリを使マ一まプ エクス入テリを一オ生ン ︑ニシ︑︒ント能オフもノ を ロ Nり る イ ク 機 フ 一 ア の A有 あ に レ プ た リ デ ム !集ト う収 oンL く も 更 イ ン れ フ イ ラ 使のたセド多品︑デャさ oアグ をタつは一が製りのジ定ういロ N 一 あ ト コ の た あ o先 グ 規 行 す フ A デで一一もいがる存タををや理 L 力要ポパる付品れ保のト照い管 組出必力用れが製さに︒タン参使ル 訂 器 が 出 Aさ 能 の 減 毎 た イ メ の ︑ イ 7 用 測 夫 タ F続 機 回 軽 ド し 理 デ コ タ 等 A 計工ンめ接るん仰が一成管エと一るフ F う は リ た で けH 荷 ノ 完 タ は リ デ あ タ に 違 に プ る 2付 肋 負 各 が ‑ ル ト と で 一 集 の る の す 3 て2 の て ム デ イ ク 索 能 デ 収 様 す 器 現 2し も 一 し テ る ア レ 検 可 次 の仕現測実 Sとドパ信スよフィル加一 タ や 実 計 で R別 一 一 受 シ に タ デ イ 追 り 一一でにトは識ピサを集タ一のアによ デカト的ス一のスやタ収イデルフ由に 測一ス般コダタ送ト一でデ次イ︑自れ 7し り こ 計メコ一一一一転ンデけエ一 弘一ロリデアだ&フ成よ 一 叫4‑

現在のシステム(略図) 主な改善内容 U N I X EWSと S u n O S ISA Sの導入 L A N 3 L A N 2 一次データ7rイ)~ の二重化 一次データ7rイ)~ L A N 3 ザ ーJ l ‑ H Dと光磁気ディスク の二重化 計測器 4 .既存のパソコンも使って LANを構築する! M S . D O Sパックグランドプロセスの有効活用 組み合わせのテクニック! 光磁気ディスク ピ r ' j‑ : t 7 L A N Et h e r n e t 今では、ネットワーク OSも製品化され逆に迷う程であるが、 4年程前に基本設計をし 製品は少なく、既存のパソコン M S . D O S系 3社 ，C A S系 l社の製品、更に計 た当時まだ LAN 測器まで含めた LANと問いただけでシステムメーカーから敬遠されてしまったこともあ った。 種類の LANを目的別に有効活用している。計測データ収集に S TARLANを 現在は、 3 、更にデータ解析 使い、一次データ保存と二次加工データ処理専用にピアッーピア LAN h e r n e tを使い、データの重要度と処理の目的により LANの負荷 や他部門との連携に Et を分散した。 その結果、マルチペンダ・試行錯誤・機材有効活用タイプの LANシステムが完成した 現在、更に拡張計画が進んでいる。 5 .ウイルスの発生! ! マルチペンタ. のシステムを構築する場合、多少の危険はっきまとう。しかし、それを 恐れていては理想とするシステムは出来ない。メモリアドレス、 10アドレス等、課題と なる部分をチェックしたが稼働初期にウイルスが発生した。端末 FMRから、ある特定の 属性を付けたファイルを保存したところ、保存先のディレクトリが破壊された。端末 PC 98から同じ属性を付けたファイルを保存しでも異常は発生しない。しかも保存先はサー バ上の光磁気ディスクであり。メーカーも違う。直接原因の追求に時間がかかった。 X X X X . P R N の属性を付けたファイルを FMRから保存した時のみ発生しており、 LAN システムのパクーであることがわかった。 A9 A9 Ed

IIISASによるデータ解析 このシステムの中で SASはデータ解析ツールとして、その機能を活用している。最近 機能アップしてきた SCLは積極的に使って いない。 処 解析の為のプログラム開発は大幅に短縮さ れているが SASの解析機能を有効活用する には、解析ストーリーが固有技術的にも、統 計的にも理解できることが望ましい。 従って、 J ‑ Q C A Sを使って解析ストーリーの 訓練をしながら SASを活用している。 E W S SAS 理 解速 析度 機と 能 1 0 0 SASは多量なデータを探索的に、しかも 高速に解析できるところが良いところである 1 0 0 0 データ件数(件) 1.解析ストーリーの一例 プロセスデータの重回帰分析 持 自 ら 宇一 一度一 一尺化⁝ ‑元4 略一 一次簡一 多一 各種特性から 予測のための変数の選択 4 データ解析 データの吟昧 基本統計量、相関係数 ￨ 異常値の検討 重回帰分析、数量化 I類￨ 技術的知見に よる判断を含 める。 変数変換 1 モデル化 ￨実験計画 4 l 三; ノウハウの蓄積 ←￨固有技術との比較、検討 4 実用化 回時 に換 重ゃ 的変 験数 経変 ︒た るめ あ含 でを 例見 一知 の的 一術 リ技 ス多 析が ヲ@一 解ス けケ おい︒ にくる 析にあ 一上重 解りで タが要 デがが ス率し セ与返 ロ寄り プも繰 体ての 導つ析 半行解 はをな 記析的 上分列 帰系 4 4 6

2 .解 析 事 例 (1) 製品の特性と製造条件の解析事例 層別 多変量連関図 l 特性 条件 l 条件 2 条件 3 条件 4 層別 特性 条件 l 条件 2 層別 条件 3 条件 4 多変量連関図 2 特性 条件 l 条件 2 条件 3 条件 4 層別 特性 条件 l 条件 2 条件 3 条件 4 多変量連関図!と多変量連関図 2は時系列データを分割して解析している、条件 l、 2 、 3 に異常値が発生している事がわかる。 時系列変化を伴うプロセスデータ解析では、時期を分割して予測式の変化を検討するこ とも重要でありノウハウの蓄積となる。 447‑

3 .解 析 事 例 (2) と 特性 A 温度と時間の累積値 SAS/GRAPHの機能を使って、その因果関係が明確になった。 累積値で 1/3となるよう温度を調整したところ特性が安定した。 累積値 . . 時間 グ ラ72 一 ntu 幅値‑ 一‑﹃ J 一 寸 J' ‑Hq' MF 時系列推移→ l グ ラ 7 1等高線図 . 、 " 時間 " 官 ， 時間 グ ラ 74 Wおわりに ︒ての が所効 能く発 機行開 みるしア 進あ指エ とに目ウ 段向をト 要縮のて 一傾体フ もの導ソ 求化半︑ の短性し ︑に頼と 化更信ル トは高一 エイ質析 ンム︑ツ ジタ品解 リド高タ ‑ア一︑一 ンリらデ イのがな ︑でな要 合産図に 化まり重 複量をら ︑ら積れ 化か蓄こ 密閉術は 度発の 高︑技 S る ︑が︑ A あ は る でS で 品い中︑効 製てたが有 体ししるく 導化うあ高 半雑こでが 複存率 最後に、データ解析手法の研究については、日科技連・多変量解析研究会で講師の先生 にお世話になった、特に吉津先生、安部先生には事例研究において、大変お世話になった この場を借りてお礼を申し上げたい。 参考文献 1)吉津正 第 12章、半導体フ.ロセス 芳賀敏郎: 『多変量解析事例集(第 l集) J 「 データの解析小山幸男」 日科技連出版社 1 9 9 2 2 )奥野忠ーほか 『工業における多変量データの解析』 日科技連出版社 3 )市川伸一 大橋靖夫: rSASによるデータ解析入門』 東京大学出版会 1 9 8 7 4 )新村秀一 rSA Sによる回帰分析の実践』 朝倉書庖 1 9 8 6 ‑448‑ 1 9 8 6

日本 SASユーザー会 (SUGI‑J)

SAS
によるプロセスデータ解析システム
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近年製造業におけるプロセス制御の自動化が急速に進み、 データの蓄積および解析によ
る操業高度化の要求が強まっている。
本システムはこれらの要求に応えるため計装制御システムからのオンラインデータ収集、
一次データ加工、定型解析処理(トレンド表示、相関表示、数値表)の機能をエンジニア
リングワークステーション上に構築し、プロセスの傾向監視、制御モデル開発を支援する
環境を整えている。

キーワード:

プロセスデータベース、

トレンドグラフ、相関グラフ、数値表

はじめに

l

製造業における基本プロセスの制御システムの高度化は強力に推進されており、さら
なる操業高度化のためには、販売・物流システム、操業・品質管理・設備保全システム、
運 転 管 理 ・ 制 御 シ ス テ ム の 有 機 的 結 合 を 図 り 、 そ れ ら の 聞 の PDCAサ イ ク ル を 回 す こ
と が 必 要 と な る 。 こ の PDCAサ イ ク ル に は マ ク ロ PD CA (販売・生産計画を中心と
した中・長期の閉ループ)とミクロ
P D C A (操業計画・管理システム
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を中心とした短周期の閉ループ)が
考えられる。この中でプロセスデー

なるものである。

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質管理、最適制御モデル開発の核と

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タ 解 析 シ ス テ ム は ミ ク ロ PDCAの
中に位置づけられプロセス監視、品

2. システム構築の考え方 プロセスの解析においては、いかにしてプロセスラインのデータを安定にしかも解析 に必要とされる周期で収集できるかがキーポイントとなる。 弊 社 で は E 1C ( 電 気 、 計 装 、 制 御 ) 統 合 制 御 シ ス テ ム を 構 築 し 、 接 続 さ れ て い る 機 器の違い、存在を意識せず透過的なデータアクセスを可能とするシステムを確立してい る 。 さ ら に 、 こ の シ ス テ ム に E W Sを 接 続 し 、 製 造 ラ イ ン の 各 プ ロ セ ス か ら 発 生 す る デ ータを任意の周期で収集し、蓄積するプロセスデータベースを構築している。 解析システムは、このデータベースの上に構築されている。 3. システム構成 3. 1 プ ロ セ ス デ ー タ ベ ー ス シ ス テ ム 本システムは、データ定義サブシステム、データ収集サブシステム、一次データ加工 サブシステム、データ格納サブシステムから構成されている。 それぞれのサブシステムの機能概略、およびデータベースの構造を以下に示す。 1) デ ー タ 定 義 サ ブ シ ス テ ム E 1 C統 合 シ ス テ ム で 一 意 に 決 め ら れ た デ ー タ 名 で あ る タ グ ・ ラ ベ ル 名 を 使 用 し 、 収集すべきデータの収集周期、一次データ加工の種別、データに対するコメント等 の設定を行う。 2) デ ー タ 収 集 サ ブ シ ス テ ム 定義されたデータを収集周期に合わせプロセス制御システムから収集する機能を 持 つ 。 収 集 周 期 は 1秒、 5秒、 10秒、 30秒、 l分、 2分、 6分、 12分となっ ている。 3) 一 次 デ ー タ 加 工 サ ブ シ ス テ ム 収集したデータをデータベースへ格納する前に次のデータ加工を行うシステムで ある。 ①単位変換処理 ② 工 学 値 変 換 処 理 (1次 変 換 、 差 分 処 理 、 積 分 処 理 ) ③補正計算(折れ線グラフによるデータ変換処理) ④入力チェック(レンジチェッ夕、入力リミッタ処理) ⑤ デ ィ ジ タ ル フ ィ ル タ (1次 フ ィ ル 夕 、 移 動 平 均 フ ィ ル タ ) 4) デ ー タ 格 納 サ ブ シ ス テ ム 収 集 し た 生 デ ー タ も し く は 1次 加 工 さ れ た デ ー タ を リ レ ー シ ョ ナ ル デ ー タ ベ ー ス に 格 納 す る 。 ま た 、 指 定 に よ り 収 集 デ ー タ の 1時間、 1 目 、 1 ヶ月、 理を行ったデータの格納を行う。 l年 の 平 均 処 υ ﹁ 円 A 生 AU

5) プ ロ セ ス デ ー タ ベ ー ス の 構 造 連 続 プ ロ セ ス に お け る デ ー タ は 、 基 本 的 に 次 図 の よ う な 時 間 と 空 間 の 2次元構 造のテープルとなっており、この形でデータベースに格納されている。。 空間(サンプル場所=データ項目) 斗/ 時間 ( サ i7 ' ) i ? '時刻) 0 図2 プロセスデータの構造 3. 2 解 析 シ ス テ ム 本システムでは、日常操業レベルでのより詳細な管理、プロセス検討を行うための 解 析 環 境 の 2つ の 機 能 実 現 を 目 指 し て お り 、 各 々 に 対 し 以 下 の 定 型 処 理 機 能 を 提 供 し 、 操作の簡易化を図っている。 1) 日 常 操 業 レ ベ ル の 管 理 で は 「 デ ー タ の 見 方 」 ま で が 定 型 化 さ れ て お り 、 こ の よ う な用途に対して「ワンタッチ」で解析結果が得られる機能を用意した。 ①アウトプットとしてトレンドグラフ、相関グラフ、数値表(帳票)を用意 しT こ 。 ②それぞれに処理選択画面を用意し、解析デー夕、処理内容、表示方法等の 指定を自由に選択できるようにした。 ③ 処 理 選 択 画 面 は SCLの 機 能 を 利 用 し 、 す ぐ れ た マ ン マ シ ン イ ン タ ー フ ェ ースを用意した 0 ・ボタン選択による処理の指定 ・選択リスト表示およびマウス指定 ‑異常操作に対する警告および処理ガイダンス表示 .デフォルト値表示によるキ一入力の削減 2) プ ロ セ ス 検 討 の た め の 解 析 で は そ の 処 理 方 法 が 定 型 化 で き な い が 、 こ の 場 合 で も データベースからの指定データ切り出し処理は 1) と 同 様 の 処 理 選 択 画 面 を 用 意し、指定データセットへの格納を行うようにしている。 ‑451一

~悶・ 図3 トレンドグラフ l 1 tH‑tll:1 t 1 1 IH‑III:11 図4 相関グラフ 7 ・ 巳 殉 ." . . . . . 園田>IIliII箇IIlliIlIm園 田 一 一 一 一 ‑ "B ‑‑ーーJ ー ー ー ー ー ー ー . I J I •ー ・ ・ ・ ・ ・ ー . . . .‑ . ‑ . . . . ・ ー ・ . . .ー ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ー ・ ・ . eφ ‑y目 ・ ・ ‑色 n . " . ， . . ・・・ dn ' . 13 t I ， . . ・ ， . . ・ ‑，・ I 1 1 • 図 5 数値表 3. 図6 O. H 処理選択画面 あとがき 今 回 紹 介 し た シ ス テ ム は E 1C統 合 制 御 シ ス テ ム と の イ ン タ ー フ ェ ー ス 、 プ ロ セ ス デ ータ収集システム、 SASに よ る デ ー タ 解 析 シ ス テ ム か ら 構 成 さ れ て お り 、 デ ー タ の 存 在場所を意識せずにそのシンボル名だけでデータアクセスができ、プロセスの傾向監視、 さらには制御システムの最適化を図るためのプラットフォームとなっている。 今後、 SAS/QC， SAS/ETSの 機 能 を 取 り 込 み 、 品 質 管 理 、 時 系 列 モ デ ル 作 成による最適制御システム開発につなげていきたいと考えている。 ‑452‑

日本 5A5ユ ー ザ ー 会 ( 5UG卜 0 ) P C版 SASによる情報処理教育 長野祐弘 大阪府立大学・経済学部 Education o f data processing using PC version of the SAS s y s t e m . Sukehiro Nagano The College o f Econoics. University of Osaka Prefecture. 9 3 .Japan. 1 ‑ 1 Gakuen‑cho.Sakai.Osaka 5 要旨 本年度から大阪府立大学経済学部における情報処理教育に P C版 SASシステムを導入 した。この発表は、 P C版 SASを導入した背景、教育内容、実施状況および学生の反応 などについて報告しようとするものである。併せて、すでに情報処理教育に SASシステ ムを使っておられる皆さんから、アドバイスをいただけることを願って報告をさせていた だく次第です。 キーワード: P C版 SAS、情報処理教育、経済学、経営学 1. 沿革 大阪府立大学経済学部では、 19 6 8年に専門科目として「情報処理論 J (1987年 までは「機械計算論」という名称であった。)を開講し、情報処理に関する基礎教育を行 ってきた。学生にコンピュータを操作させることによって、コンピュータになじませ、併 せて計量的な専門科目を受講するための基礎知識を与えることを目指してきた。プログラ ム言語としては FORTRANを用い、カードベースのパッチ処理によって実習を行って きた。その後、 T S Sの普及にともなってパソコン端末による T S S処理による実習に切 り替え、昨年度まで、 FORTRAN言語による情報処理教育を行ってきた。 2. プログラム言語による情報処理教育の問題点 2. 1 プログラム言語による情報処理教育においては、プログラム言語の文法やエディ ターの使い方などプログラムを作成できるようになるまでに、余りにも多くの事柄を学ば ねばならず時間がかかりすぎてしまう嫌いがある。その後の T S S処理への移行によって、 端末装置の操作にも習熟させることが必要となり、さらにプログラムを作成するまでに習 得すべき事柄を増加させることとなった。 2. 2 経済学部の学生定員は 1学年 250名であり、ほとんどの学生が受講するので、 毎年 250名ぐらいの学生が受講する。カードベースのパッチ処理の頃は、学生に直接カ ードリーダを操作させていたので、多人数教育が可能であった。 T S S処理による実習の 場合には端末操作に習熟させる必要があるので、 250名を 2クラスに分割し 1クラスあ たり教員 2名で担当することとした。このような配慮にも拘らず、一部の学生を除いて教 育効果は余り芳しくはなかった。その原因は、学ぶべきものが多いからか、あるいは学生 の学ぼうと言う意欲が近年減退してきたからか定かではない。 453‑

3 . 経済学部において必要な情報処理技術 本学の経済学部は、経済学科と経営学科とから成っている。経済学や経営学の分野では、 学部レベルにおいては、特別なプログラムをほとんど使用することはない。 「経済統計論」、 i 計量経済学」、 「経営科学」および「経営情報論」などの分野でコンピュータを使うこ とが多いが、これらの分野では用いる計算手法は限られている。従って、汎用性は高いが、 習得にかなりの時間を要するプログラム言語を学ばせる必要性は必ずしもない。 3回生と 4回生で、学生はゼミを受講する。ほぽ 3分の lのゼミにおいて、パソコンや 汎用コンピュータを利用した授業を行っている。 FORTRAN言語を利用するゼミはご く希で、ほとんどが短時間の学習で使うことのできる使い勝手の良いアプリケション・ソ フト(表計算や時系列解析用プログラム・パッケージ)を利用している。 4. PC版 SASによる情報処理教育への移行 われわれが、 P C版 SASによる情報処理教育へ移行経緯は次のとおりである。 4. 1 パソコンの普及とともに、使い勝手が良く、しかも高度な処理ができるアプリケーショ ン・ソフトが市場化されるようになってきた。従って、ハードとプログラム言語を装備す れば良いという特に理科系の人々の固定観念が変わり始めるようになってきた。 4. 2 計算センターと図書館とから成る総合情報センターがこの 4月に発足した。それ を契機に計算センターの設備が一新されることとなり、特にパソコン用に多くのソフト (言語とエディタ一関係のソフトに加えて、日本語ワープロ、英文ワープロおよび表計算 など)が導入されることとなった。 4. 3 多くのアプリケーション・ソフトの中でも SASシステムは、短時間の学習で高 度な統計解析やグラフ処理を行うことができる使い勝手の良いアプリケーション・ソフト であり、さらに少人数の教員で多人数教育が可能なソフトであるので、特に情報処理教育 用として中心的な位置づけがなされ導入されることとなった。 5. 実施内容 SASシステムでは、外部ファイルを取り扱ったり日本語を使うので、それらに慣れさ せるために最初の 5回の授業で日本語ワープロの実習を行った。その後 SASシステムの 授業に移行し、 SASシステムの基礎的な使い方から順次守備範囲を広げつつあり、夏期 休暇後の授業では汎用コンピュータのデータベース「日経 NEEDSのミクロとマクロの データ」などを使い、 SASシステムで分析させる予定である。 6. 実施状況 学生ひとりに 1台のパソコンを使用させ、実習を中心とした授業を行っている。 7 . 学生の反応 昨年までは、夏期休暇に入るまでにドロップアウトする学生がいた。けれども今年の場 合はそのようなことはない。むしろパソコンの利用に関心をもつようになり、積極的に使 いたいという意欲をもっ学生が多くなったようにように思える。現在のところ、経済学部 の他に農学部、総合科学部および社会福祉学部においても P C版 SASを用いて情報処理 教育を行っている。 454

日本 5A5ユ ー ザ ー 会 (5U G卜.j) ~UN 1 X 版S A Sシ ス テ ム に よ る 経 済 系 情 報 処 理 教 育j (大阪大学経済学部での実施例) 0田中克明 摂南大学経営情報学部 I n f o r m a t i o nProcessingE d u c a t i o nF o rF a c u l t yo f Economics w i t hU N I XS A S K a t s u a k i Tanaka Faculty o fB u s i n e s sA d m i n i s t r a t i o na n dI n f o r m a t i o n . Setsunan University 1 7 ‑ 8I k e d a n a k a m a c h iN e y a g a w aO s a k a 要旨 経済学部での情報処理教育の一環としての SASの導入経緯と、使用している UNIX版 SASの 教育環境と問題点を示した。また SASを使った情報処理の基本方針と使用している教材の内容、半 年聞の SASの教育カリキュラムを提示した。 キーワード: 1.大阪大学 経済学部での SAS言語教育の経過 大阪大学の全学部共用の施設である情報処理教育センターのマシンを使って経済学部の「情報処理」 という科目を担当している.マシンは 5年に一度見直しが行われ必要に応じてマシンの更新がある. 1887年 IBM3080導入 通年開講科目「情報処理」のなかで，ホスト計算機を使用する半年を SASを使った情報処理 教育を始めた.残りの半年はパソコンソフトの Lotus1‑2‑3を使った教育を行うことを 決めた. 1882年 NeXT導入 従来の方法を踏襲し，半年間 SASによる情報処理教育を行い，残りの半年は表計算ソフトを 使った教育を行っている. NeXTでの表計算ソフトは WINGZを使用している. 表計算ソフトを教育している理由の一つは、経済学部の他の講義で Lo‑ tus1‑2‑3を 教育ツールとして使用しているが，体系的に教育されていないのでこの「情報処理」で基礎的 な知識を与えることを意図している. ‑455

2 . r 情報処理」の環境 ( 2 ) ‑ 1 受 講 生 約 120名 (3年 生 中 心 大 学 院 生 10名を含む) ) 2年生で「コンピュータ実習」という控業があり プログラム言語教育が行われている. コンビュータ関連の授業はこの他にはない. 「情報処理」受講生が必ずしも 2年でコンビュータ実習を受講していることはないので この講義で初めてコンビュータに接する学生が多い. ( 2 ) ‑ 2 NeXTによる使用法と問題点 NeXT (1階 50台 SAS 6セットを導入，約 10台が NETWORKで共同使用) (2階 70台 SAS 7セットを導入，約 10台が NETWORKで共同使用) 使用法 プログラムの作成 データの作成 :SASの DMSを使用して作成する. :SASの DMSを使用したり，教員がフロッピーディスクで 提供する. プログラムの実行 :DMSで SUBMIT機能を使って，プログラムを実行する. P R O C G P L O T を使って同時に使用したがレスポンスに問題はなかった. 問題点 ・ NETWORKで使用しているため，導入されていないマシンから NeXTを起動す るのに時聞がかかる. .SASがセットされているマシンでトラプルが発生するとそのマシンに導入されてい る SASを使っているマシンがすべてダウンする. .SASが導入されているマシンのハードディスクをワークエリアとして割り当てられ ているため続けて練習問題をするとワークエリア不足になり， SASがハングアップ することがある. 456一

3 . r 情報処理」講義について ( 3 )ー l 基本方針 ‑経済経営の例で S A Sの基礎をマスターさせる.将来必要があれば S A Sのマニュアルを 参照すれば各自で自分の問題を解決できる応用力をつけさせる. ‑経済や経営についての現実のデータのハンドリングとその分析方法を中心に教育する. ノfーソナルコンビュータとのデータの E換性を重視して，データの入力や確認はノ fーソナル コンピュータでおこない，複雑な多変量解析手法の利用は S A Sで行う. ‑統計学，経済統計，経営統計で学習した理論を SASを使って演習を行ったり，計量経済学 や企業財務，マーケティングなどの講義の補完となるように教材で扱うデータを配慮する. ( 3 ) ‑ 2 教材の形式 例題を提示して問題意識を形成し，その上で SASの機能をユーザーの立場から学習させる ため次に示す形式で教材を作成して配布している. 例題の提示 SASでの処理の流れをフローで示す S A Sプログラムの例を提示する 実行結果を提示する S A Sの各 PROC の形式と機能の簡単なまとめを表として提示 練習問題の提示 類似問題の提供 必要であれば ヒント を提示 練習問題では，例題で学習した機能の復習と SASの別な機能に挑戦させるという 2つの意味を持たせて提示している. ( 3 ) ‑ 3 講義の進め方 教員は例題の意味の説明を行った後、 SASでの取り組み方と必要な機能の説明を行い プログラムを作成する上での注意すべき点を解説する. 受講生はプログラム例を実際に実行したあとで、練習問題に挑戦する. 教員は各受講生が演習しているところを巡回し質問に答えたり，必要に応じてヒントを与え たりする.受講生からの質問で，一般的なものに閲しては教壇に戻って一般的な注意を促す。 必要に応じて課題を出したり，自己診断テストという名の小テストをおこない学習状況を確 認する. ‑457

4. SASの教育スケジュール(1992年度の例) 月 日 内 廿 ， プ " 備 考 4月 17日 NeXT概略説明と起動 4月 24日 SASの起動方法とエディターの使い方 データの入力 5月 8日 SASの説明，プログラム作成と実行 5月 15日 要約統計量の計算と SORT P R O CM E A N S，P R O CS O R T 5月 22日 散布図の作成 P R O C P L O T，P R O CG P L O T 5月 29日 SASでの基本的な関数とデータの生成 0 0文 正 規 分 布 の グ ラ フ 6月 5日 度数分布とクロス集計 P R O C F R E Q， S E L E C T文 6月 12日 自己診断テスト 6月 19日 データの分離と外部ファイルの作成 I F文 比 較 演 算 子 6月 26日 データの結合 S E T文 7月 3日 相関係数の計算(相関行列，分散共分散) P R O C C O R R 7月 10日 回帰分析 P R O C R E G M E R G E文 1993年度に関しては、前期に表計算ソフトの教育をして，後期に SASの教育をする予定なので まだ SASを実施していない。 ‑458‑

日本 5A5ユーザー会 (5U G卜 J ) 歯科保健情報処理の学生教育における U N I X版 S A Sシステムの利用事例 0松 久 保 隆 大 川 由 一 杉 原 直 樹 高 江 洲 義 矩 東京歯科大学衛生学講座 D a t ap r o c e s s i n gf o ro r a lh e a l t hi n f o r m a t i o nb ym e a n so fU N I X ‑ S A Ss y s t e m i nd e n t a le d u c a t i o n o s h i k a z uO k a w a， N a o k iS u g i h a r a， Y o s h i n o r oT a k a e s u T a k a s h iM a t s u k u b o， Y o k y oD e n t a lC o l l e g e D e p a r t m e n to fH y g i e n ea n dC o m m u n i t yD e n t i s t r y， T 1 ‑ 2 ‑ 2， M a s a g o， M i h a m a ‑ k u， C h i b a 要 旨 著者らは，昨年より歯科保健情報処理に U N I X版 S A Sシステムを導入し，とくに複雑な歯科保 健情報の指標化と大規模集団の情報処理に本システムが有用であることを S U G I ' 9 2で報告した。今回 は ， WSと 4台の P C 9 8 n o t eによる小規模ネットワ クを構築し.ある程度 P C 9 8の利用経験のある大 学院学生のための情報処理研修に本システムの利用を試みた. P C 9 8によるデータ入力.ファイル転 送C P C 9 8← →W S )，テキストファイルの取扱.テキストデータから SASデ タセットの作成および 統計計算， M a c i n t o 5 hによる図の作成などを研修項目とした。その結果.とくに.テキストファイル の扱いおよびファイル転送に難点があった。また，このシステムで2 0 0 ‑ 5 0 0 名，その変数 5 0 0 ‑ 1 0 0 0の デ タでは.スピードが若干遅くなる程度で操作性に問題はなかった。 N I X版 S A Sシステム.小規模ネットワーク キーワード: 学生教育， U 1.はじめに 歯科保健の包括している疾病・異常およびそれに関係する情報は多様であり.さらに，口腔内部 位別の歯科疾患の変数も必要であるなど被検者から得られる情報量が極めて多い。そのため.著者 らの研究室に所属するほとんどの大学院生や研究生がそれぞれの研究の効率を高める上で情報処理 N I X版 S A S の方法をマスターすることが必須となってきた。今回は，小規模なネットワーク環境での U システムを利用し， SASシステムの高度な利用法ではなく， SASデータセットを作成するまで 統計プログラムを用いた結果の図表の作成ができることを目標として，大 の過程と基礎的な SAS 学院生のための研修の内容について述べることとする。 2 . 歯科保健情報処理の特徴と U N I X版 S A Sシステムの有用性 歯科保健情報処理の特徴は.口腔内のそれぞれの歯種および歯群または部位別の発病性をとらえ る必要があるため被検者の歯科疾患の有病および発病状態を現わすのに多様の指標が用いられる。 たとえば.う蝕の有病状態を現わす指標を例にすると， 3種類の指標が用いられる。う蝕は一般に 自然治癒がないため.う蝕経験として表す。すなわち未処置のう蝕 C D : d e c a y e d . t e e t h )，抜歯して 口腔内からなくなっている歯(喪失歯)C M: Mi 5 5i n gt e e t h )，治療が完了した処置歯 C F : F i l l e d t e e t h )を合わせて指標化する。そして.代表的には次に示す指標を用いる。一人平均どれだけのう M F Ti n d e x，萌出歯のうちのう蝕経験歯 C D M F )がどの程度の割合かを示す 蝕経験歯をもつかを示す D D M F歯率.一般によく用いられている指数である D M F歯が l 歯以上ある人の割合を示す D M F者率などが ある。う蝕や歯周病の原因である歯垢や歯石の沈着状態や歯周組織の状態の指標は， 1歯ごとのス コアをもちい， 6歯群における最大値を用いて指標を算出する。また.歯科疾患の発病は生活行動 に起因することが多いため.上記の指標以外にアンケート調査の集計がほとんどの調査研究で必須 ‑459

となる。 このように.歯科保健情報処理は一人の被検者から 5 0 0 ‑ 1 0 0 0の変数を扱った集計がほとんどであ り，応答・処理速度が格段に速く.ネットワーク環境で同時に利用できる端末が数台設置できるこ となどから U N I X版 S A Sシステムは歯科保健情報のデ タベース構築に適したシステムである。また， 大学院学生の情報処理教育にも最適である。 3 . 小規模ネットワーク環境における U N I X版S A Sシステムを用いた情報処理の研修内容 3 ‑ 1 . 機器構成 今回行った小規模ネットワ N I X版 S A Sシステムを用いた情報処理研修プログラムに用 ク環境での U いた機器構成を図 lに略の主な仕様を表 lに示した。ネットワ クのインタ フェースは 1 0B A S ET でH A B ( C e n t r e C O MM R 8 2 0 T )を介して 4台の P C 9 8 n o t eを端末として構成されている。用いた通信ソフト はP C / T C P ( C e n t r e N E T )で. W SとP C 9 8とのテキストファイルの転送 ( F T P )および陪端末エミュレー ション ( T el n et)を行なった。 p a r cs t a t i o nI P Xの主な仕様 S U NS P A R KS T A T I O NI P X 表1 S C P U } 也 R A M S P A R C( 4 0附1 2 ) 1 6阻 M I P S M O N I T O R H A R DD I S K (内臓) P C 9 8 0 1 N : 訂 P C ! 向。 1 N S T 2 8 . 5 1 9 I N C HC O L O R 4 2 4阻 (外附) 2 0 7 M B 1 / 4 ‑ i n c hT a p e d r i v e1 5 0阻 C D ‑ R O M 図 1 小規模ネットワーク環境での機器構成 3 ‑ 2 . 全体的な流れ 今回行った小規模ネットワーク環境での U N I X版 S A Sシステムを用いた情報処理の研修内容とその流 れは.①P C 9 8による桐 V 4によるデータ入力，②桐データをテキストファイルに変換.③ファイル転 送，④S A Sデ タセット作成.⑤指標および統計計算.⑤指標および計算結果の転送，⑦P C 9 8での統 計表や文書作成，⑧M a c i n t o s hによる図の作成である(図 2) 。 3 ‑ 3 . テキストファイルの扱い C 9 8およひ下l a c i n t o s hを研究に用いている。使用している この研修プログラムに参加した学生は. P C 9 8ではワ ソフトは. P プロとして"松 *1" ..一太郎*2" デ タベースとして"桐r を使用し. M a c h i n t o s hでは " D e1 t aG r a p h ' 3 "や " S t a tV i e w叫"を主に使用している。しかしながら.ほとんどの場 合，そのソフトの中での利用で ソフト間でのテキストファイルでのデータ交換を行っていない。 そこで.研修の第 l回目はテキストファイルの取扱を中心に行い，資料として図 2および図 3を用 いた。 4 6 0一

教材としては桐で予め作成したデータを用意し.計算に用いたい桐データの項目を選択し.テキ ストファイルとして書出した。 ファイルによるデ 次に，松を用いて書出したテキストファイルを呼出し.テキスト タのやりとりを修得させた。 a c i n t o s hのfi 1 ee x c h a n g eプログラムを用いて. M a c i n t o s h t こ取 次いで.そのテキストファイ l レを M り込み. S t a tV i e wや D e l t aG r a p hに読み込みさせ.統計計算や図の作成を行った。これらの過程で テキストファイルの取扱に慣れるとともにそれが各自の研究に有効な方法であることを認識するこ N I X 版S A Sシステムを用いる場合の基本がこのテ とができたと思われた。また，ネットワーク環境でU キストファイルの取扱にあるのでこの操作の慣れは必要である。 <PC9801> : テキストファイル出力 [桐]の入力データ 文書作成 #キキキキ***.BUN 林キキ材料.TBL 一 一 一 う 直 亙 エ ] 一一一→!榊#材料.T X T I テキスト形式選択 で) データの区切り(ーあるいは 4一 <SPARK STATION> ファイル転送 ( NETWORK) 今 [ S A S ] ④作図など作業 ↑ ③ OPENで ↑ TEXT形 式 ② STAT VIEWあるいは DELTA GRAPH ↑ OPEN ① FILE EXCHANGE DOS → MAC ①データ読み込み #キキ宰***牢.S SDO1 ②データセット 小 松で加工￨材料科卒.D A T I ③統計計算 ④計算結果 FD(2DD) FD( 2 D D ) N I X 版S A Sシ ス テ ム の 利 用 の 概 要 図2 ネットワーク環境における U 袖， l テキストファイル￨ 小 二二今 U ︐ n ]nu "KHF4Ei 11﹂一 白品︒︒ HU l rへ ﹂ 可l phd ︐ ︐ ︑ 公 J]T 日一桐印 [[[ PC9801 I テキストファイル￨ 640KB FORMAT (A:VFORMAT B : / 9 ) FILE EXCHANGE ( D O S TO M A C ) ( M A C TO D O S ) Mac [ 品AGIERWA]PH] [STAT V 図3 ネットワーク環境における U N I X 版S A Sシ ス テ ム の 利 用 の 際 の テ キ ス ト フ ァ イ ル の 扱 い ‑461‑

3
‑
4
. ネットワーク環境でのデータの転送および U
N
I
X
版S
A
Sシステムの利用
2回目と 3回目の研修はネットワーク環境でのファイルの転送と U
N
I
X版 S
A
Sシステムの利用であ
る。通信ソフトの利用の概要は図 4に示し， 次の 6つのステップに従って実習を行った。
ステップ 1:
<FTPプログラムを使ってテキストファイルを転送する> (
図5
)
ステップ 2:
<
P
C
9
8
N
O
T
EをWSの SASの端末とする> (
図6
)
ステップ 3:
<SASシステムの使用法>

SASデータセットから平均値， SDをアンケ
ステップ 4:<
ステップ 5:<
SASデータセットからアンケ

トの回答別に求める>

トの回答の頻度を性別で求める

プログラムを使ってテキストファイルを転送する> (
図7
)
ステップ 6:<FTP
なお.図 3‑5にと〈にネットワーク環境での操作について資料の一部を示した。

2
0
0
‑
5
0
0名の 5
0
0
‑
1
0
0
0程度の変数のデ

N
I
X版 S
A
Sシステムを利用したが，
このネットワーク環境でU

ータでは.スピードが若干遅〈なる程度で操作性に問題はなかった。

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竺加湖

F
T
P p
u
t

桐デタ/テキストファイル

テテキストファイル

T
E
L
N
E
T

ψ

g
e
t F
T
P

V

WS端末エミュレーション
テキストファイル

ス一四﹁一

<PC>
P
C
9
B
O
lN
O
T
E

S
A
Sシステムによる計算
テキストファイル

松~t.暢集

白
事j
図 4 ネットワーク環境における通信ソフト利用の概要

1:S0Sメニューで SAS‑FTPを選択

手
順
長
主
将
子5
妙Z
E
j
フ

2:

j
;
2
1
2
2癖
二3
2
2
1
5
A
手Z
3
2
J
害
君
事t
‑4)
… SASめ命令文頃料編 p
5
‑
7
)

PCから WSへの転送は次のように行う.

1f
t
p
:
s
u
n
>p
u
t 転差したいディv
7ト
リ
ー:
7
7
イ
J
陥 転 銑 の デ ィv
7ト
リ
ー:
7
7
イ
'
J
u1
ス
ヘ
・ ‑A

7
1
へ'‑A

ftp:Wput凶 凶 凶 ↓ 組 出 幽 出 凶 ー 凶

r
.
i
sDOSのディ v
7ト
リ
ー

U
N
I
X
ちのディ v
7ト
リ
ー

悩D
O
S
ではディ v
7トリーの区;りは"
V
"

U
N
I
X
ではディv
7トリーの区切りは "i

3:終了し SOS函面にもどる.

図 5 FTPプログラムを使って P
C
9
8から同へテキストファイルを転送する

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1:S0Sのメニューから SASを選択する W Sの端末となると s u n % となる. r 2:転送した桐データ ( d a t a 2 .t x t )の区切り.. "を..f i 1 Jーに置換する. s u n %は d a t a 2 .t x t 回 開丁 iを固に献する命令 : t 鶴自54t務駁1拐な1 7 5 4 1 1 レ 3:S A Sシステムを PCで使用する. s u n %) C J ia 過 U N以版S A Sシステムにはいる命令文 図6 P C 9 8 N O T EをW Sの SASの端末とする 1:S0Sメニューで SAS‑FTPを選択 2:手順にしたがって入力を行う 転、するプログラムは 5つ d a t al .d a t : SASデタセット d a t a l a v g .d a t :平 ， 直 SD d a t a l f r e .d a t :アンケ ト回答の頻度 2 2 1 i r : : : : :手手二結J J 銃る命令文 W Sから PCへの転送は次のように行う. ;f t p : s u n )g e t 転送したいディ v 7ト リ ー: 7 7 イ J 陥 ス ヘ "‑ 7 . 転送先のディ v7 トリー :77~)V ! 7 . ' ヘ .‑ 7 . f t p : s u n )get 血呈r1企皇s/dat/ct.~t.~L.ぬ t T . ; . . d a t a Lda t ' U N I X でのディ v 7 リ ト 悩D O Sのディ v 7ト リ 一 郎 DOSて~t:l:7"ィv7トチの区iり!;l:'γ' U N I X ではディv 7 トリーの区切りはソ' 3:終了し SOS薗面にもどる. 図7 FTPプログラムを使って恥から PC98へテキストファイルを転送する 4 . 今後の課題 N I X版 S A Sシステムを使用する場の流れを学生が修得する際の重要なポイント ネットワーク環境で U は.テキストファイルの扱いとファイル転送プログラムの扱いであり. S A Sデータセットの作成する 際のポイントは.健診結果のデータ入力の確認であった。テキストファイルの取扱になれれば. U N I X版 S A Sシステムの処理速度の速さで，計算デ タを P C 9 8 N O T Eに保存でき. P C 9 8のワープロソフト S単独で用いる場合よりもはるかに効率が高い。今後 によってデータの作成が容易に行える点は. W a c i n t o s hとのネットワークを追加し. SASシステムを U N I X版 S A Sシステムのような W I N D O Wに は. M よる操作性の向上と SASシステムによって得られた計算値による図作成のシステムを作成する予 定である。また，このネットワ ク環境における U N I X 版S A Sシステムを学部学生の疫学演習に用いる 予定でいるが，さらにより操作性の良い方法を考える必要がある。 最後に，ネットワーク環境での U N I X版 S A Sシステムの利用にあたり，多くの助言と援助をいただい た三谷商事の林秀一氏および松田浩一郎氏に感謝致します。 ‑463

l松および桐は管理工学研究所の登録商標です。 牢 柁ジャストシステムの登録商標です。 3D E L T A P O I N TI n c .の登録商標です。 牢4 A b a c u sC o n c e p tI n c .の登録商標です。 牢 文献:松久保 隆ほか:U N I X版 S A Sシステムによる歯科保健情報処理， 1 9 9 2 . 啓監修/高橋行雄大橋靖雄芳賀敏郎著: S U G I ‑ J' 9 2， 3 4 3 ‑ 3 4 8， S A Sによる実験データの解析，東京大 学出版会， 1 9 8 9 . S A S出版局編:T A B U L A T Eプロシジャ例題集， 1 9 8 9 . 竹内 ‑464‑

日本 5A5ユーザー会 (5U G卜 J ) SA Sを使った統計学教育 知的ツールとしてのパ・y ケージ統計学 0高 橋 伸 夫 東京大学教養学部社会科学科 Statistical Education through Exercises with SAS Nobuo Takahashi Department of Social Science， The University of Tokyo， Komaba Meguro‑ku，Tokyo 153，Japan 要旨 統 計 学 の 講 義 と SAS実 習 を 並 行 さ せ な が ら 進 め る た め に 、 内 容 や 編 成 に も 工 夫 を し た テ キ ス ト ( 高 橋 伸 夫 著 『 経 営 統 計 入 門 ‑SASによる組織分析一』東京大学出版会)を昨年 出 版 し た 。 こ れ は 、 統 計 学 や 調 査 手 法 、 さ ら に は コ ン ビ ュ ー タ や SASの 使 い 方 ま で 、 知 的ツールとしてパッケージ化してしまおうという発想から生まれた統計学ユーザーのため の 入 門 書 で あ る 。 本 報 告 で は 、 こ の テ キ ス ト を 使 用 し た 大 学 1年 生 対 象 の 大 教 室 ( 15 0名 前 後 ) の 「 統 計 学 」 講 義 及 び こ れ と 並 行 し て 行 な っ た SAS実習の進め方の実際と、 1 0 0名規 模 の 実 習 室 か ら LAN経 由 で メ イ ン ・ フ レ ー ム 上 の SASを 学 生 に 同 時 に 使 わ せ て 実 習 を 行なってみた「実験」の結果について、授業で使用した導入用資料とともに報告する。 キーワード SASシステム、大教室講義、 LAN、統計学教育 1. コ ン ビ ュ ー タ 時 代 の 統 計 学 教 育 これまで数年間、大学の学部及び大学院の経済・経営系のゼミ等の小人数授業で、統計 学 や 調 査 手 法 、 さ ら に コ ン ビ ュ ー タ や SASの 使 い 方 ま で 知 的 ツ ー ル と し て パ ッ ケ ー ジ 化 した教育をしてきた。これはコンビュータと統計パッケージがこれだけ普及した時代にお ける統計学教育に対する私なりの新しい考え方に基づいている。それは、統計学は「数学」 の一分野ではないし、もはや一部の研究者の特権的独占物でもない。統計学は、多少なり とも知的な仕事をする人にとっては、自分で日常的に使える「ワープロと同様の知的ツー ル」であるということを初学者に理解させるということである。具体的には、 ① デ ー タ を 使 っ た モ ノの見方を教えるという統計 学 教 育 の 本 来 の 姿 を 貫 徹 す る 。 ②「コンビュータがやってくれる」という前提で、詳細な計算式や確率論の長々とした話 を思い切って省いて教える。(本来、縁の下の力持ちであるはずの数学や確率論が、こ れまでは統計学の前面に出すぎていた。) ③統計学の役割は精度の向上と評価であるという基本に立ち返り、標本誤差と非標本誤差 をデータを収集し吟味する側の立場に立って整理して教える。 ④統計パッケージの出力結果を理解し、解釈するのに必要な統計学の知識を与える。 したがって、 SASを使うことには直接的なメリットがある。 こうした基本的な考え方に基づいて、さらにこれまでの教育経験をふまえて、統計学の 講 義 を SA S実 習 と 同 時 並 行 で 進 め ら れ る よ う に 、 内 容 や 編 成 に も 工 夫 を し た テ キ ス ト を 昨年出版した(高橋. 1 9 9 2 )。 同 書 は 、 取 り 上 げ て い る デ ー タ 例 は た ま た ま 経 営 分 野 の も の で は あ る が 、 統 計 学 や 調 査 手 法 、 さ ら に は コ ン ビ ュ ー タ や SASの 使 い 方 ま で 、 知 的 ツ ー ルとしてパッケージ化してしまおうという発想から生まれた統計学ユーザーのための入門 書である。 nhU Fhd AaA

2. 新 し い コ ン セ プ ト の テ キ ス ト : 統 計 学 ユ ー ザ ー の た め の パ ッ ケ ー ジ 統 計 学 入 門 高 橋 (1992)で は 、 記 述 統 計 を 教 え て か ら 確 率 と 統 計 的 推 測 に つ い て 教 え る 、 と い う 従 来 一般的であった順序をやめ、次のような編成に改めた。 第 1章 統 計 調 査 デ ー タ と 誤 差 第 2章 SA S入門一単純集計一 第 3章 デ ー タ の 記 述 と 平 均 第 4章 相 関 と 回 帰 第 5章 クロス表 第 6章 調 査 の 手 順 と 実 際 一 「 組 織 活 性 化 の た め の 従 業 員 意 識 調 査 」 マ ニ ュ ア ル 付 章 CMS入門 各 章 は そ れ ぞ れ 教 材 と し て か な り 独 立 性 を も た せ て い る の で 、 必 ず し も 1冊 全 部 を 使 わ な くても、必要な章だけを取り上げて使用することができる。このテキストで使われている デ ー タ 例 は 、 私 自 身 が 手 掛 け て い る 経 営 学 分 野 の 調 査 か ら 選 ん で い る 。 第 6章 i こは、その 実際の統計調査手続きをまるごと掲載しているので、統計調査マニュアルとして使うこと もできる。(なお、分析の実例としては、高橋(19 9 3 )がある。) より具体的には、次のような特徴をもたせることにした。 ( a )統 計 学 の 役 割 は 精 度 の 向 上 と 評 価 で あ る と い う 観 点 か ら 、 標 本 誤 差 と 非 標 本 誤 差 に つ い て 最 初 に 取 り 上 げ る と と も に 強 調 す る 。 こ の た め 第 1章で、 こ対しては回収率が、そして標本誤差に対しては標本の大きさが決定的に重 ①非標本誤差 i 要であることを教える。そして従来軽視されているが、低回収率のデータでは、非標本 誤差が大きすぎるために、標本誤差に関する統計的推測(検定、推定)がほとんど無意味 であることを教える。 ②無作為抽出と統計的検定及び有意確率の意味を教える。その際、確率の使用は有意確率 を理解できる程度の最小限に抑えた上で教えるが、このとき従来の教育慣行にとらわれ ず 、 第 1種の過誤のみを教える。 このうち①については、標本誤差、非標本誤差は、従来、集計・分析に要する労力 i こか まけて軽視されがちであった。しかし、現在では集計・処理はコンビュータがやってくれ るので、いまや一番労力のかかる作業はデータを収集する作業である。一番重要なことは リサーチ・デザインから調査にともなう誤差である標本誤差、非標本誤差を大ざっぱであ れ評価できる知識である。最低限、回収率と標本の大きさにより誤差がどの程度になるの かを教え、学生が自分でデータの精度を大まかに評価できるようにする。 ま た ② に つ い て は 、 第 2種の過誤については、実際上使われないし、事実、 SA Sでも 扱 わ れ な い 。 こ れ ま で の 経 験 で は か な り の 学 生 が 第 1種 と 第 2種の過誤を混同しており、 むしろ混乱を避けるために触れない方が賢明と考えた。 ( b )S A S の 基 本 的 な 使 用 方 法 、 具 体 的 に は 、 デ ィ ス プ レ イ ・ マ ネ ー ジ ャ ・ シ ス テ ム 、 永 久 S A S デ ー タ ・ セ ッ ト の 使 い 方 に つ い て は 、 第 2章 で 教 え て し ま う 。 こ の 具 体 的 な 進 め 方については、次の 3 13で詳述する。 ( c )授 業 の 最 初 の 部 分 で ( a )を 済 ま せ て し ま う こ と で 、 ① 分 布 、 平 均 、 分 散 と 平 均 値 の 差 の検定、②相関と回帰分析、③クロス表は、記述統計と検定の仕方を同時に教えることが できる。その際に、一貫して、 《ステップ 1>>図・表によるデータの整理 《ステップ 2>>平均、分散、相関係数などの数値によるデータの要約 と い う ス テ ッ プ を 踏 ん で デ ー タ の 整 理 、 要 約 を 行 な う こ と を 強 調 す る 。 ま た (b)に つ い て も 先 に 済 ま せ て い る の で 、 SASの プ ロ シ ジ ャ に つ い て 、 そ の 使 用 方 法 と 出 力 結 果 の 解 釈 の 仕方を同時に教えることができる。 ‑466 一

3. S A S実 習 の 導 入 時 の 工 夫 0名 こ の テ キ ス ト を 実 際 に 使 用 し て 、 こ の 2年間、大学の 1年 生 を 対 象 に し た 大 教 室 ( 15 前後)の講義でも SASの 実 習 を 併 用 す る 形 で 「 統 計 学 」 の 授 業 を 行 な っ て き た 。 こ こ で は 、 こ の テ キ ス ト を 使 用 し た 大 教 室 講 義 で の 授 業 及 び SAS実 習 の 進 め 方 の 実 際 に つ い て 、 授 業で使用した導入用資料(付録 l ・付録 2 :これらは機種及びセンターに固有のものなので、 テキストとは別個に用意しなくてはならない)とともに報告する。 SAS実 習 の 導 入 は テ キ ストの第 1章 を 終 っ た 段 階 で 行 い 、 こ れ ま で の 経 験 か ら 次 の よ う な 工 夫 を し て い る 。 3. 1 一 般 的 工 夫 ま ず 、 コ ン ビ ュ ー タ と SASに つ い て 丁 寧 な 講 義 を 行 な う 。 学 生 は す ぐ に 実 習 に 行 き た がるが、これは経験的にはまったく非効率で、時間の無駄である。その理由は、 ①キーボードに慣れていない学生が多い上に、キーボード l こ順応するスピードに個人差が 大きく、多くの学生を同時進行の形で指導することには、もともと無理がある。 ②実習の時聞に、教官が横について、手とり足とり教えた時にはできたはずなのに、一人 でコンビュータに向かうと何もできなくなる学生が多い。 要するに、コンビュータ実習については各学生に固有の学習ベースがあり、その多様な 学習ペースに同一時間帯で個別対応することはもともと無理がある。しかも、各学生がた とえマニュアルの指示通りであっても、とにかく一人で使えるようにならなければ何にも ならない。したがって、実習室でコンビュータあるいはその端末を前にして、リアル・タ イムで説明するよりは、まずは講義室で座らせて詳細なマニュアルの解説を済ませてしま い、それから実習をマニュアルに従って各自のペースでやらせた方がよい。 3. 2 実 際 の 進 め 方 の 工 夫 《第 l段 階 》 テ キ ス ト の 付 章 な ど を 使 っ て 、 実 習 の 際 に 必 要 と な る コ ン ビ ュ ー 夕 、 oS、 フ ァ イ ル 、 必 要 な ら ば LANの 知 識 を 必 要 最 小 限 に 限 定 し て 概 説 す る 。 そ の 上 で 、 コ ン ビ ュ ー タ に 触 れ る 最 初 の 瞬 間 を 大 切 に し た 、 手 と り 足 と り の マ ニ ュ ア ル 「 そ の 1J (付録 1) を与えて、マニュアルに従った操作手順(登録、ログオン、ログオフ)を丁寧に講義する。 そ の 上 で 、 宿 題 と し て 「 そ の 1Jを 頼 り に 自 分 で 登 録 さ せ る 。 実 際 に コ ン ビ ュ ー タ に 最 初 に触れるときは、こうした簡単な作業だけを宿題として与え、手順通りに操作さえすれば コンビュータが動いてくれることを各学生に実感させることが重要である。 《第 2段 階 } ま ず 自 分 で 登 録 が で き た か を 確 認 す る 。 こ れ ま で の 経 験 で は 第 1段 階 の 翌 週 に は 9割以上の学生が登録に成功している(残りの l割 は で き な か っ た の で は な く 、 宿 題 を忘れた学生である)。この確認を終えてから、 「その 2J (付録 2)を使って、 S A S の 起 動 、 終 了 の 仕 方 の 基 本 を 教 え た 上 で 、 も う 少 し 一 般 的 に テ キ ス ト 82. 3の ISA Sの基 本的な使用方法」の ( 1 )S A S の起動 ( 2 )デ ィ ス プ レ イ ・ マ ネ ー ジ ャ ・ シ ス テ ム の 画 面 ( 3 )ウ イ ン ド ウ の 内 容 の フ ァ イ ル へ の 保 存 と 読 み 込 み ( 4 )SASプ ロ グ ラ ム の 編 集 ( 5 )S A S プ ロ グ ラ ム の 実 行 と 修 正 ( 6 )S A S プ ロ グ ラ ム の 保 存 と 終 了 こ を 解 説 す る 。 次 に 「 そ の 2Jのプログラム例の SAS文 の 意 味 を 教 え た 上 で 、 こ れ を 例 i テキスト 82.41SASプログラムの基本」の ( 1 )S A Sプ ロ グ ラ ム の 基 本 的 構 成 ( 2 )S A S データ・セット ( 3)変数 を教え、 「その 2J の演習問題を宿題として与える。その際、 SA Sに つ い て は 、 実 習 に 必要な、本当のぎりぎり必要最小限だけを教えるように心がける。 ‑467一

以 上 の 段 階 さ え 通 過 で き れ ば 、 あ と は 第 3章から講義の進行 l こ伴って、各章の終了時に S A Sを 使 う 宿 題 を 与 え て も 、 学 生 は 各 自 SASを 使 う こ と が で き る よ う に な る 。 宿 題 用 にテキストの各章末には演習問題が用意されているが、実際に宿題として与える際には、 端 末 の 画 面 で 学 生 の 視 覚 に 訴 え る よ う な 、 図 ・ 表 を 描 か せ る C H A R Tプロシジャ、 P L O Tプロシジャ、 F R E Qプロシジャのようなものを選んだ方が学生の反応は良い。 4. 学 内 L A N経 由 で メ イ ン ・ フ レ ー ム 上 の S A Sを使った実習 1 9 9 2年 1 2月 に 、 実 際 に 、 東 京 大 学 教 養 学 部 の あ る 駒 場 キ ャ ン パ ス 内 に 設 置 さ れ て い る 100 名規模の実習室に学生を着席させ、実習室のパソコン F MR‑60から、 UTnetと呼ばれる東京大 学 の 学 内 L A Nを 経 由 し て 、 本 郷 キ ャ ン パ ス に 設 置 さ れ て い る ホ ス ト の 大 型 計 算 機 FACOM M380上 の S A Sを 学 生 に 同 時 に 使 わ せ て 実 習 を 行 な っ て み た 。 何 台 ま で つ な げ る か 先 行 事 例がなかったので、漸増方式で、まず2 0台で S A Sを 起 動 さ せ 、 そ れ が で き た ら 追 加 的 に 2 0台 を 起 動 し ( 累 計 4 0台)、それができたらさらに 4 0台を追加的に起動させる(累計 8 0台)と いう方法をとった。こうして 8 0台まで順に端末の台数を増やしていったが、結局、 8 5分 た っても ( 9 0分 授 業 の 授 業 時 間 終 了 5 分前)、 7 2台までしか SASを起動できなかった。 し か し 、 一 旦 S A Sが起動できれば、その後はスムーズで、 「その 2J(付録 2) の SA Sプログラム(これは既に宿題として与えたもので、学生は別個に作成、実行させた経験が あることになっている)を実行させてみたが、ほとんどの学生は 5 分ほどでプログラム作成、 実 行 を 終 え て い る 。 ま た S A S終了とログオフは一斉に行なったが、 5分で全員が終了した。 端末起動 累計台数 2 0台 4 0台 8 0台 !ogon‑S A S起 動 1 0分 さらに 1 5分 さらに 3 0分で 6 8台 6 0分で 7 2台 所要時間 プログラム実行 各端末 5 分程度 SA S終了 ‑!ogoff 2 分で 1 1台 5 分で全員 !ogoff 0人 以 上 の ク ラ ス で 同 時 間 帯 に SA 以 上 か ら 、 メ イ ン ・ フ レ ー ム 上 の S A Sを使って、 5 S実 習 を 行 な う の は 効 率 的 と は い え な い 。 特 に 、 ロ グ オ ン か ら S A S起 動 ま で の 時 間 が か か り 過 ぎ る 。 ま た UTnet自体も L A Nとしては不安定で、こうしたグループ使用時以外でも、 ひ ど い と き に は 、 端 末 当 り 1時間に 2‑3度も回線が切れ、 reconnectし直さなくてはなら ない事態が起こる。したがって、回線断のときの対応についても、解説しておく必要があ る( その 2Jの!i4)。こうしたことから、 r ① メ イ ン ・ フ レ ー ム を 使 っ た S A S実習は、人数が多いときには、本報告!i3で述べたよ うな宿題方式でやらせたほうが効率的と思われる。 ② 大 人 数 で 同 一 時 間 帯 で の S A S実 習 を す る 場 合 に は 、 メ イ ン ・ フ レ ー ム を 使 用 す る よ り も、パソコンで分散使用することを考えた方が良いと思われる。 こうしたことはあらかじめ想像されていたことで、メイン・フレームであれ、パソコン であれ、 SASさ え 導 入 さ れ て い れ ば 、 授 業 で 利 用 可 能 な 設 備 に 柔 軟 に 対 応 す る こ と は 十 分i こ可能である。高橋(19 9 2 )では、 P C版 SASとメイン・フレーム版 S A Sを相違点な どにも言及しながら両万遣い的に取り上げているので、近い将来、パソコンでの分散使用 にもこのテキストを使ってみる予定である。 参考文献 高橋伸夫 ( 1 9 9 2 ) ~経営統計入門- S A Sによる組織分析一』東京大学出版会. 高橋伸夫 ( 1 9 9 3 ) ~ぬるま湯的経営の研究』東洋経済新報社. ‑468

付 録 1 : 東 京 大 学 教 育 用 計 算 機 セ ン タ ー の 使 い 方 ( そ の 1) 東京大学教育用計算機センター駒場支所に設置されている「ワークステーション」と呼 ば れ る パ ソ コ ン FMR‑6Dから、 UTnetと呼ばれる LAN(local area network)を 経 由 し て 、 本 郷 の ホ ス ト 計 算 機 FACOM M380を使用する方法について説明する。 1. r ワ ー ク ス テ ー シ ョ ン JFMR‑60の電源スイッチを入れる。 次のメニュー画面がディスプレイ上に表示されるので確認する。 カ入力してくださいカ 1.ユーザ名 2. ノTスワード : * 英字の入力は英小文字で行なってください * *次の行に移るには実行キーまたは[↓]を押してください * P F 1 :利用者登録 PF9 :センターニュース表示 PF3 :終了 2. 駒 場 支 所 の ホ ス ト 計 算 機FACOMM360とパソコン FMR‑60の 利 用 者 登 録 利用者登録はセンターを使用する初回に必要な作業である。メニュー画面の「利用者登 録 」 を 意 味 す る PF1 キ ー を 押 す と 、 デ ィ ス プ レ イ 上 に ガ イ ダ ン ス が 表 示 さ れ る の で 、 そ れ にしたがって、登録を済ませる。 3. 本 郷 の ホ ス ト 計 算 機FACOMM380の 利 用 者 登 録 (1)先ほどのメニュー画面がディスプレイ上に表示されていることを確認した上で、今度は 登録したユーザ名とパスワードを画面の一一一一一一一上に入力し、実行キーを押す。 ( 2 )ECCニ ュ ー ス と い う セ ン タ ー か ら 利 用 者 へ の 「 お し ら せ 」 が 画 面 に 表 示 さ れ る の で 、 内 容 を 確 認 す る 。 内 容 を 確 認 し た ら 、 リ タ ー ン ・ キ ー (RETURN)を押す。 ( 3 )こ れ で 駒 場 支 所 の 利 用 開 始 作 業 が 終 了 し 、 次 の メ ニ ュ ー 画 面 が 表 示 さ れ る 。 材料材料材料村幸 東京大学教育用計算機センター 材料材料材料材料 キ キ キ キ キ ∞∞∞ 教育用メニュー ∞∞∞ キ キ キ キ キ MS‑DOS ヰ 1 . モード ヰ ヰ ヰ キ キ 2 . MS‑DOS 3. パスワードの変更 ヰ ソフト用ヘルプの使い方 キ ヰ ヰ ヰ ヰ キ キ ヰ ヰ ヰ ヰ ヰ 4. 終了(電源切断) ヰ ヰ ヰ ヰ ヰ ヰ ヰ ヰ メニュー番号を選択してください。=> ヰ ヰ ヰ キ 日付 : 1 9 9 3年 5 月1 9日 開 始 時 刻 : 1 0時 4 4分 キ ヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰ 4 6 9 一

( 4)メニュー画面の MS‑DOSを 選 択 す る の で 、 メ ニ ュ ー 番 号 の 1 1(RETURN)J を 入 力 す る。すると、次のプロンプト (prompt)が黄または白色で表示されるので確認する。 F:Y> プロンプトはシステムがコマンド入力待ちであることを示しているので、このプロンプ トに続けて、次のように入力して、通常の授業のシステムから離脱する。(下線部分は 利用者の入力を意味する。以下すべてこの表記方法を用いる。) F:Y>exit(RETURN) ( 5 )す る と 、 新 し い プ ロ ン プ ト が 白 い 色 で 表 示 さ れ る の で 、 確 認 の 上 、 次 の よ う に 入 力 し て 、 UTnet利 用 の た め に 必 要 と な る プ ロ グ ラ ム FUSIONを起動する。 F:Y>fnsstart(RETURN) (6)UTnet利 用 の た め の プ ロ グ ラ ム が 始 動 す る と 、 今 度 は 、 新 し い プ ロ ン プ ト が 青 い 色 で 表 示される。それを確認の上、本郷のセンターに設置しである利用者登録用の計算機、 ワ ー ク ス テ ー シ ョ ン Sun‑3 のアドレス(130.69.247.2)を指定して、回線をつなぐ。 F:Y>telnet ‑k euc 130.69.247.2(RETURN) ( 7)利用者登録用の計算機、ワークステーション Sun‑3 に回線が接続されると、 Ilogin:J と表示され、ワークステーション側から聞いてくるので、次のように入力して利用者登 録 用 の tourokuというユーザ名を入力する。 login :touroku(RETURN) 後は、画面に表示されるガイダンス i こしたがい、利用者登録を行なう。 ( 8) 利 用 者 登 録 を 終 了 す る と 、 次 の よ う に メ ッ セ ー ジ が 出 さ れ 、 本 郷 の ホ ス ト 計 算 機 の 利 用 が終了する。 Connection closed b y foreign host. ( 9)プロンプトが青い色で表示されるので、次のように入力してメニュー画面を呼び出す。 F :Y>rnenu(RETURN) メニュー画面が表示されたならば、終了(電源切断)を選択するので、 14(RETURN)J と入力する。すると 電源を切断します。よろしいですか ( yまたは n )。 と表示されるので、 l y J を入力すると、自動的にパソコンの電源まで切ってくれる。 門 i A9 n u

付 録 2 : 東 京 大 学 教 育 用 計 算 機 セ ン タ ー の 使 い 方 ( そ の 2) 東京大学教育用計算機センター駒場支所に設置されている「ワークステーション」と呼 ば れ る パ ソ コ ン FMR‑60から、 UTnetと呼ばれる LAN(local area network)を 経 由 し て 、 本 郷 の ホ ス ト 計 算 機 FACOM M380上 の SASを 使 用 す る 方 法 に つ い て 説 明 す る 。 1. 利 用 開 始 の 手 続 き ( 1 ) Iワ ー ク ス テ ー シ ョ ン J FMR‑60の電源スイッチを入れる。 次のメニュー画面がディスプレイ上に表示されるので確認の上、登録したユーザ名とパ スワードを画面の一一一一一一一一上に入力し、実行キーを押す。 食入力してください食 1.ユーザ名 2. パスワード : * 英字の入力は英小文字で行なってください * * 次の行に移るには実行キーまたは[↓]を押してください * PF 1 :利用者登録 PF9 :センターニュース表示 PF3:終了 ( 2 )ECCニ ュ ー ス と い う セ ン タ ー か ら 利 用 者 へ の 「 お し ら せ 」 が 画 面 に 表 示 さ れ る の で 、 内 容 を 確 認 す る 。 内 容 を 確 認 し た ら 、 リ タ ー ン ・ キ ー (RETURN)を押す。 ( 3) こ れ で 駒 場 支 所 の 利 用 開 始 作 業 が 終 了 し 、 次 の メ ニ ュ ー 画 面 が 表 示 さ れ る 。 材材料材料件付キ 東京大学教育用計算機センター 材料材材料材料材 宇 キ 宇 宇 宇 ∞∞∞ 教育用メニュー ∞∞∞ 宇 宇 宇 宇 宇 宇 1 . モード キ 宇 キ 宇 キ 宇 ソフト用へルフ。の使い方 宇 宇 宇 宇 宇 宇 3. パスワードの変更 宇 宇 キ 宇 キ 宇 4. 終了(電源切断) キ 宇 宇 宇 宇 宇 宇 MS‑DOS 2 . 牢 MS‑DOS メニュー番号を選択してください。=> 牢 牢 宇 宇 日付 : 1 9 9 3年 5 月1 9日 開 始 時 刻 : 1 0時 4 4分 宇 宇宇宇宇宇宇宇宇宇宇宇宇宇宇宇宇宇宇宇宇宇宇宇宇宇宇宇宇宇宇宇宇宇宇宇宇宇宇宇宇牢宇宇宇事事事事事事事事事事宇事事事事事宇宇宇宇宇宇宇宇宇宇事事事事事事事 ( 4 )メ ニ ュ ー 画 面 の MS‑DOSモ ー ド を 選 択 す る の で 、 メ ニ ュ ー 番 号 の 11(RETURN)J を 入力する。すると、次のプロンプトが黄または白色で表示されるので確認する。 F:Y> このプロンプトに続けて、次のように入力して、通常の授業のシステムから離脱する。 F:Y>exit(RETURN) ( 5) す る と 、 新 し い プ ロ ン プ ト が 白 い 色 で 表 示 さ れ る の で 、 確 認 の 上 、 次 の よ う に 入 力 し て 、 UTnet利 用 の た め に 必 要 と な る プ ロ グ ラ ム FUSIONを起動する。 F:Y>fnsstart(RETURN) ‑471‑

(6)UTnet利 用 の た め の プ ロ グ ラ ム が 始 動 す る と 、 今 度 は 、 新 し い プ ロ ン プ ト が 青 い 色 で 表 示 さ れ る 。 そ れ を 確 認 の 上 、 本 郷 の セ ン タ ー に 設 置 し で あ る ホ ス ト 計 算 機 FACOM M380 のアドレス(130.69.247.4)を指定して、回線をつなぐ。 F :Y >telnet 130.69.247.4(RETURN) た だ し 、 そ の 際 に は 、 い ま 動 か し て い る パ ソ コ ン が 、 ホ ス ト 計 算 機 の 端 末 (terminal)と して機能することになるので、ホスト計算機にどのようなタイプの端末として機能させ るのかを知らせてやる必要がある。そこで、次のように聞いてくるので、端末のタイプ 番 号 と し て 19‑Jを入力する。( 19J は IFMRSJISJ の意味) PLEASE KEY 1 N "TERM1 NAL TYPE" ( E :E N D .NULL:HELP) 一 一 一 >9(RETURN) (7)本郷のホスト計算機 FACOMM380 ，こ回線が接続されると、 IENTER USERIDJ と表示され、 ユーザ名を入力するようにホスト計算機から聞いてくるので、次のように入力する。 KEQ56700A ENTER USERID ‑ 1-~. 名 s( 3000)(RETURN) ここで Is(3000)J は 、 SASを 実 行 さ せ る の に 通 常 よ り も 大 き な メ モ リ サ イ ズ 3000KBが 必 要なので、それを指定するものである。すると、続いてパスワードを尋ねてくるので、 同じ械に入力してやる。ただし、パスワードは入力しでも画面上には表示されない。 KEQ56714A ENTER CURRENT PASSWORD Fヱサ'名ー (RETURN) ( 8 )以 上 の 利 用 開 始 の 手 続 き が 正 し く 行 な わ れ る と 、 ホ ス ト 計 算 機 か ら ヱサ'名 LOGON I N PROGRESS AT 09:36:16 ON MAY 2 1 . 1993 と表示された上で、本郷のセンターのニュースが表示される。そして、 READY と表示されたら、準備完了である。あとは、自由に本郷のホスト計算機を使用すること ができる。たとえば、次のように入力すると、 SASが起動する。 sas(RETURN) 2. 利 用 終 了 の 手 続 き いきなり端末となっているパソコンの電源を切ってはいけない。 利用終了の手続きは簡単なので、あせらずに、手順を踏んで利用を終了すること。 ( 1 )SASを 終 了 す る た め に は 、 画 面 上 の コ マ ン ド 行 に COMMAND ===> BYE(RETURN) と入力すればよい。 ( 2 )デ ィ ス プ レ イ に READY と表示されていることを確認して、次のコマンドを入力する。 logoff(RETURN) すると、次のようにメッセージが出され、本郷のホスト計算機の利用が終了する。 Connection closed by foreign h o s t . ( 3 )プ ロ ン プ ト が 青 い 色 で 表 示 さ れ る の で 、 次 の よ う に 入 力 し て メ ニ ュ ー 画 面 を 呼 び 出 す 。 F :Y >rnenu(RETURN) メニュー画面が表示されたならば、メニュー画面の終了(電源切断〉を選択するので、 14(RETURN)J と入力する。すると )。 電 源 を 切 断 し ま す 。 よ ろ し い で す か (yまたは n と表示されるので、 1 yJを入力すると、自動的にパソコンの電源まで切ってくれる。 門 L 円 A U τ i

3. SASの プ ロ グ ラ ム 例 と 実 行 例 注 意 : (CAPS)牛ーを押して大文字で入力すること。 ( 1 )S A S起動時の画面 1992/11/19 11:19:18 AUAUAU H ︽V AHU H ︽V AHU H ︽V ー ム 内 FundA7DRU司tnO H Vハ H Vハ H V ハHVハHVハHunHV A H Vハ AHUAHUAHU H H ︽V H ︽V H ︽V ︽V H ︽V ハHunHVAHunHvnHVAHunHvnHV S A S ( R ) LOG 11:22 = = > COMMAND = PROGRAM EDITOR COMMAND = = = > ロ υ 1 司 AAPD 4 Eょ の 晶 ︑ ・ ' PUT‑ umyluN AA 日μ T A M N H Pu n M A ;AApa TleoHH ・ 山 AHAHnHnu AAM nu‑‑‑PU→1 'nrnE AAHunUAAnu‑ ︐ ︐ . 小 lnrnHwnnUMm H ︽V H ︽V H ︽V AHU H ︽V H ︽V H ︽V H ︽V ー ム 内 Funda4FDRU司tnku AHU H H ︽V H ︽V H ︽V ︽V H ︽V H ︽V H ︽V H ︽VH ︽U AHUAHUAHU H ︽UH ︽U ︽VH ハHVハHVハHVハHVハHVハHVハHVハH V ( 3 )プログラム実行結果 1992/11/19 11:22:52 A B 7 1 6 • ( P F 3 )牛ーで編集/ログ画面に戻る ‑ ( 1171U PROGRAM EDITOR COMMAND = = = > ‑nH AAru ‑Tl p占 M目 . n H U HUPU ‑nH qLnHU 14Tl F h u H U U V 司 tp& qLM川 nu ‑PU PU‑ ‑TU V MNHAA ハ H MNunku u ' A H V の4 ・ハH V vv‑Y1 DHUT‑ AAAA= punu HUT‑u 'nunHU 巴 n υ ‑ n punU M川 M目 ・ Tinu vI nHUV民 仙 ︽ H U U 内 T‑nU HUT‑nυ Tlnυ TinrnU Tlnunυ υ ︑ ︒TMINTHiWva= AAnET‑‑ unhunw仙 MNHMNHFhvMNH N A M E TAKAHASH OBS r e c a l l • ( P F 3 )牛ーでプログラム実行 • ( P F 4 )牛ーで直前実行プログラムの 々‑ueoAA ︑ 炉 w v n巴 007ieo n凡υ M N H 日 A u d HU 4EinhA 'TlnH1 ・ a n宮AA ハ udnxu 41414M日 ‑AU n凡υ = ︑ )5I ︑ ︒ pueo i punH ︒占 PU T‑AAVV HHpu nuIu yipu nunHnu vIyl n v a ・0u n u v nUAA1JP& pu 04ipu ハH U ‑ ‑ ‑ ‑ ︽ HU‑‑ pupunDPU T‑TlqLTl ハHVAHvnHVAHV W d t f i ;~Ä~'ät[äÅs~-~. iã-Åt-ùiiv~ä~ltY-òfr'fÒiYÒ~-~butÄ~ibNÄL-to~Þùt~k t~itäk (1 VERSION =F F SERIAL =0 0 0 8 6 0 MODEL =0 3 8 0. 6028001) N O T E : CPUID SAS(R) LOG 11:18 COMMAND = = = > ( 2 )プログラム入力終了時の画面 1992/11/19 11:22:36 9 8 8S A SI N S T I T U T EI N C .， C A R Y， N .C . 27512， U .S .A . N O T E : COPYRIGHT ( C )1 9 8 4，1 qJ 巧 ﹁ 4

4. U T n e tの き ま ぐ れ に よ る 回 線 断 へ の 注 意 U T n e tの き ま ぐ れ で 回 線 が 突 然 切 れ て し ま う こ と が あ る 。 こ の と き は 、 あ わ て ず に 、 r e c o n n e c tの 作 業 を 行 な う 。 や り 方 は 次 の よ う に 1の ( 6 )( 7 )を も う 一 度 繰 り 返 せ ば よ い 。 た だし、 ( 7 )の ユ ー ザ 名 人 力 の 際 の IR J を忘れないこと。 ( 6)回線が U T n e tの 都 合 で 切 れ る と 、 プ ロ ン プ ト が 青 い 色 で 表 示 さ れ る 。 そ れ を 確 認 の 上 、 A C O MM 3 8 0のアドレス ( 1 3 0 . 6 9 . 2 4 7 . 4 )を 指 定 し て 、 回 線 を 再度、本郷のホスト計算機 F つなぐ。 F : Y ) te l n e t1 3 0 . 6 9 . 2 4 7 . 4( R E T U R N ) その際には、やはり、次のように聞いてくるので、端末のタイプ番号として 度入力する。 1 9 J を再 P L E A S EK E YI N" T E R M I N A LT Y P E "( E : E N D . N U L L : H E L P )‑ ‑ ‑ ) 9 ( R E T U R N ) A C O MM 3 8 0 ，こ回線が接続されると、 I E N T E RU S E R I D J と表示され、 ( 7)本郷のホスト計算機 F ユーザ名を入力するようにホスト計算機から聞いてくるので、次のように入力する。 K E Q S 6 7 0 0 AE N T E RU S E R I D‑ エ‑ l f '名 s ( 3 0 0 0 )R ( R E T U R N ) ここで I R Jはr e c o n n e c t i o nを意味するものなので、必ず付けてやる必要がある。後は、 続いてパスワードを尋ねてくるので、同じ様に入力してやる。 K E Q S 6 7 1 4 AE N T E RC U R R E N TP A S S W O R DFエ‑ l f '名 ー ( R E T U R N ) 5. 画 面 の ハ ー ド コ ピ ー の と り 方 (1 )プ リ ン タ ー の 液 晶 表 示 欄 が O N L I N E になっていることを確認する。なっていなければ、プリンターの ( O N L1N E )ボタンを押し、 表示が変わることを確認する。 ( 2)プリンターの液晶表示欄が O N L I N Eに な っ て い れ ば 、 パ ソ コ ン の キ ー ボ ー ド 上 の ( C O P Y )ボ A T A タンを押す。このとき、プリンターに画面の情報が送られていれば、プリンターの D ランプがチカチカ点滅するので、確認する。 ( 3)プリンターのメモリに蓄積された画面情報が、用紙 1枚 分 た ま る と 、 プ リ ン タ ー は 印 刷 O N L I N E )ボ を 開 始 す る 。 用 紙 l枚分たまらなくても、強制的に印刷させたいときには、 ( タンを押して、 ‑ 8、 プ リ ン タ ー の 液 晶 表 示 欄 を O F F L1 N E に変えてから、プリンターの ( F F )ボ タ ン を 押 す と 、 プ リ ン タ ー の メ モ リ に 蓄 積 さ れ て い O N L I N E )ボタン たものが強制的に印刷される。その印刷が終ったら、またプリンターの ( を押して、プリンターの液晶表示欄を O N L I N E に戻しておく。 演習問題 3の プ ロ グ ラ ム 例 を 自 分 で 入 力 し て 実 行 し て み よ 。 た だ し 、 プ ロ グ ラ ム 例 の 中 の 4行目 にある I T A K A H A S H I 71 6 Jは自分の名字、誕生した月と日にすること。(レポートとして 2 )( 3 )に 相 当 す る 画 面 の ハ ー ド コ ピ ー を と っ た 上 で 、 用 紙 下 提出を希望する者は、 3 の(1)( 側の余白に、自分の学年、学生証番号、氏名を記入の上、提出のこと。) A9 A9 ni

雄津明一幸徹生閉脅彦之つ す ︑む 靖君伸聴寺成次敏悦み副 橋岡沼川槻野北川辺比瀬一同 大松青市大小川西本渡日百白 44‑aWEE‑ 士 LL 降 ︑ ︐ 工 hpH ﹁'卜 t ム回社.帆.帆 引Y 会ググ 世鋭所録株針ヒ ム瓦式作式一式社 mm F﹁ 株 製 株 ギ 株 会 以 以 .4d 業 学 立 器 イ ル 式 NMMM ト工大日電ガ一株 いい学品行業学社下パビ)社社 日以大薬銀工大会松チン製会会 日京沢干京際式口本リ研式式 釈東藤三東国株山自主株株 口U 人 人 人 局 活話 一山一一一世平白寿 一刻均一‑叫守票 代副世事 嶋中て樹有されてL 、る繭ま一部こ宅祉の舗~商標てす. L 穏訴複写転識を禁制 覇絹 株式会社 SASインスティチュートジャパン内 〒 104 東持併吹居届lIIT6 番4号 ニチレイ明召町e Jレ 〒541 刻現存村組&怨伊T 3 丁目 1 番7 号 シンコービル TEL 03一 (5565)8381 TEL 06ー ( 222)7691