SASユーザー総会論文集 1989年

日 本 SAS ユーザー会論文集 1 9 8 9 ¥ ド8月 3l ! ( 木 ) ・ 4l !( 金 ト 5E J( 1 : ) ‑ ! f I I " " TOKVOBAV SAS UsersGroupI n t e r n a t i o n a l ‑ J a p a n 長

目 次 統計/医薬 NLINプロシジャの薬物速度論への応用 ー辻井 敦 日本ロシュ掛 高橋行雄 側日本科学技術研修所 7 折笠秀樹 エーザイ 側 1 3 大石雅彦 ヘキストジャパン欄 1 7 生存時間解析のマクロ作成についてーー一一一一...日.........・ 張 SAS行列演算言語の医学統計への一応用 ， . ‑ . SASによる Friedman検 定 ‑ 元宗 PROC FREQによるノンパラメトリック検定ー.......一一ー大橋靖雄 東 十 A主t与 2 3 FREQプロシジャによる探索的データ解析..... ......・ 日本ロシュ糊 2 5 =井製薬工業側 3 3 東京都母子保健 サービスセンター 3 9 ー高橋行雄 PC/SASを用いた臨床試験データ集計解析システムの検討...命令平河 威 尽 大 木 村 聡 SASによる周産期医療情報解析システムーい................一....一一篠塚憲男 中 村 敬 吉村公一 倉橋俊至 升回春夫 平山宗宏 ハUU 44 院一 病け 立川い 祖父江友孝 大大 青木浩二 府立人 阪開成 症例対照研究における 外来対照患者抽出支援システムの開発 鈴木隆一郎 " " " ' " 土 井 修 野 村 裕 SASを中心とした 医薬品開発総合支援システムについて ‑‑....ー一一一・ ー一ー岡田麻弓 住商コンピューター サービス欄 5 3 市 川 均 新村秀一 社内における SASの使用経験 田中和哲 附ミドリ十字 5 7 SAS/SQL‑DSを利用した 村野弘行 持 田 製 薬 側 5 9 日本化薬における SASの運用 高田季久代 日 本 化 薬 側 6 5 アプリケーションシステムの開発 ︑ ︑ ﹄ ノ Yi fL ・

統計/経済 日本の株式市場の曜日効果について ー加藤 清 南 山 大 学 7 1 家計の住宅立地と住居保有形態の質的選択モデル ー森泉陽子 神奈川大学 8 9 東邦仁虎 拓 殖 大 学 9 5 SASによる企業・組織の業績測定と評価 および R&Dストックの推定 高橋敏夫 張健浩 東京国際大学 SASによる産業連関分析システムー........ーー一一一一ー.......一一一一一園漆直樹 東京電力側 1 1 9 a . 司 統計 ノイージョン 6PLANフ。ロシジャによる 実験計画の無作為化 SAS/QCソフトウェアの SASFACTEXプロシジャの紹介 ー岸本淳司 SASソフトウェア欄 1 2 3 ー柴山忠雄 (前・所属〉 名古屋市工業研究所 1 3 7 竹内恵行 福 島 大 学 1 4 5 広計 慶慮義塾大学 1 5 1 PC SAS/ETS Version6の紹介ー・ー 統計/理論 SAS/IMLによる拡張一般線形模型解析の実現…ー一一一一一椿 一般逆行列の応用 門山 允 東京国際大学 1 5 5 射影追跡 ( p r o j e c t i o np u r s u i t )と多変量データ解析 岩崎 学 防衛大学校 1 5 7 九 州 大 学 1 6 7 福永真美 定 検 偏 概 不 工藤昭夫 : t ! i P貴 久 男 、 a ーj ︑ ft E

アプリケーション 唱訪問竺禁P 伊技術 上回一夫 新日通鉄信 情報 システム欄 1 7 1 SASを活用した全社総合生産技術. ・.............・.....・ぃ 関根美智代 新日通鉄信情報 シ ステム欄 1 8 3 企業イメージ報告システムの開発一 鈴木督久 側日経リサーチ 1 9 3 新村秀一 住商コンピューター サービス糊 2 0 7 SASソフトウェア側 2 1 1 2 2 1 管理システム その 2‑ 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 SASを中心とする金融情報分析支援システムーー 苅部晃一 SASパージョン 6を使用したセミナー管理システムー 山本二郎 ‑ SAS&PC‑CADによる 智 開 日水コ ン 二宮清高 R . P . L . 栗林章二 テクニカルブレイン掛 山田邦彦 欄 嶋津吉秀 日本情報サービス欄 碇 マッピングシステムの事例報告 SASアプリケーション開発支援ツール 入力/プリントの簡便化システムー EASY‑IO カ ス 、 、 2 2 7 237λグ 土師誠哉 ' 1 ' 福井嘉則 マクロ機能を用いたデータ変換 一 一 一 一一一一一ー一一荒川和仁 ヘキストジャパン欄 2 4 3 教育 除 ， 大学に於ける文科系学生のための SAS教育一 高田茂樹 関西学院大学 2 5 1 PC脹 SASの 1年 米 谷 淳 奈 良 大 学 2 5 5 SASソフトウェア側 2 6 3 碓井照子 長谷川計二 SASのマニュアルはどこへ行くのか 久保元治 一日米の新ドキュメント体系一 Jノ 〆f ︑ ︑ E ︑ ︑

グラフ マトリクス言語による ファジィ推論エンジンの試作と評価 川畑茂男 側竹中工務庄 2 7 1 周防節雄 関 西 大 学 2 7 9 村松 宰 北海道大学 2 9 1 ...・......ーーーーーー渡辺和子 ヘキストジャパン側 2 9 7 佐藤元昭 SASソフトウェア鮒 3 0 3 小野寺徹 冊目立製作所 3 1 3 山口克彦 .‑ューディナル・データの利用による 上での構築一 データ・エラー・チェック・システムの SAS Computermappin 広からみた北海道内 218 市虚町村別におけも死亡水準の地理的分布 ANNOTATEを用いたグラフの応用 池尻恒子 武井利充 リリース 5.18における SAS/GRAPHの注意点 、 a SAS/GRAPHのための 対話型図形編集ソフトウェア 森野明和 黒木道雄 目立エンジニアリング NeoVisuals . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ・ . . . . . . . ー ー 川 久 保 光 明 センチュリリサーチ センタ株式会社 3 1 9 平田明弘 SASソフトウェア側 3 2 3 SQLプロシジャの紹介 一 一 ー ー ー 一 一 一 一 一 一 一 一 ー 一 一 一 一 一 一 一 ー ー . . . . . . . . . . . . . .竹 中 寿 仁 SASソフトウェア欄 3 3 5 PC版 SASの稼働環境 忍 SASソフトウェア欄 3 4 7 a DB2 インタフェースの機能 一 一 一 一 一 一 ' 一 一 日 ー ー . . . . . ‑ . . . . . . . . . . . . . . . . . ー ー 矢 作 浩 行 SASソフトウェア欄 3 5 7 SAS/ACCESS I n t e r f a c e t o ORACLE 今城義高 SASソフトウェア欄 3 7 3 SAS/ACCESS ADABAS インターフェース ・ーーー・ーーーーョー平田明弘 SASソフトウェア欄 3 7 9 SAS/SHAREの機能についてーーー 一一一一ーーー..............・............鈴木一彦 SASソフトウェア欄 3 8 9 大規模統計計算における パフォーマンス向上について (SASベクトル版 )φ ー B r u c eF o g a r t y 1 B M C0 rp . 403 L e i g hI h n e n S A S Institute 松永憲幸 日本アイ・ビー・エム槻 宮腰光岡 SASソフトウェア側 4 1 5 VAXと PC間での処理分散の為の MHL. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ・ . . . . . . 竹 原 信 一 日本ディジタル イクイップメント欄 4 2 5 3次元 CGシステム 大 石 勲 システム SAS6.06 エンジンの紹介ー 。 C) h ー細川 PC版 SASと他ソフトウェアの 汎用データ交換ユーティリティ (町) 、

住商コンビューター サービス欄 429 ー馬場和彦 掛アイ・アイ・エム 4 3 3 河野知行 側アイ・アイ・エム 4 4 1 パージョン 6 .06の紹介...今日一一一一一一ーーー......・..........一一ー 萱野真一郎 SASソフトウェア掛 447 ノてージョン 6 SAS/AF拡張テーブル作成機能 SASソフトウェア掛 G l e n nH .I ta n o SA S I n s t it ut e 4 5 3 ミニコンビュータとパーソナルコンビュータ聞の ー 市川 マイクロメインフレームリンク環境における SASの利用ーー 均 針生伸一 新村秀一 システム /CPE ・ a SAS/CPEキットプロダクト 富士通、目立システムでのパフォーマンス管理 新機能 ん . . . . . . . . φー 井 上 憲 樹 Q パージョン 6 SAS/AFアプリケーションーーー...・........松谷尚子 一一作成上のヒント一一 SASソフトウェア欄 467 高有製薬掛 479 ， ポスター SAS/GRAPHにおける ANNOTATE 一 ， MAPの使用例 鈴木浩司 松井和浩 EWSの動向と HP9000の紹介 森 裕行 横河・ヒューレット・ パッカード欄 481 SAS/QCを用いた層別ヒストグラムを描くマクロ 谷岡日出男 SASソフトウェア欄 487 エンジニアリング・ワークステーション (HP‑UX，S u n O S )におけるグラフィック環境 竹中寿仁 SASソフトウェア欄 497 (v )

S e c t i o n C h a i r 統 計 東 戸 寸t 一 . 大 橋 慶 鷹 義 塾 大 ; 戸 注 子 " ‑ 椿 日 本 ロ シ ニ エ 欄 τ f i ' 吉 司 橋 東 尽 国 際 大 降 寸 五 ー. ~~ 山 開 折 笠 エ アプリケーション 大 尽 ザ イ 靖 雄 広 計 f丁 雄 充 秀 樹 い す ゾ 自 動 車 開 高 島 邦 彰 住 友 化 学 工 業 側 吉 田 元 教 育 関 西 学 院 大 学 雄 山 真 弓 グ ラ フ 全 日 本 空 輸 開 加 賀 三 郎 システム 東 京 理 科 大 学 芳 賀 敏 郎 側 竹 中 工 務 居 八木 住商コンビューターサービス欄 新 村 秀 SA S ソフトウェア欄 辻 本 雅 志 由主. 周 防 節 雄 新 機 能 関 西 大 (日) 寸」 、 a 章 a

日本 5A5ユーザー会 (5UG ト J) NLINプロシジャの薬物速度論への応用 。辻井敦 高橋行雄 日本ロシュ株式会社開発本部 NLIN Procedure f o r Pharmacokinetic Analysis A t s u s h iT s u j i i Yukio Takahashi Nippon ROCHE K . K . MAPD D i v i s i o n 6‑17‑19 Shinbashi Minato‑ku Tokyo . 要旨 薬物を生体内に投与した場合の吸収、分布、代謝、および排池についての検討は、薬 物の有効性、安全性などに関する重要な情報をもたらすことが多い。そして、このよう な薬物動態についての検討に際しては、コンパートメン卜モデルと呼ばれるシミュレー ションが広く用いられている。 今回は、 SASの N L I Nプロシジャを中心として、 SASと O Sの コ ン ト ロ ー ル 言 語やエディタとを組み合せることにより、データの選択やコンパートメントモデルへの あてはめからレポートやグラフの作成までを非常に効率的に行うことができたので、' こに紹介する。 キーワード: PROC N L I N、薬物速度論、 CMS/REXX、 CMS/XEDIT 1. は じ め に J I f / I I I I A 「医薬品」を開発していく過程は、動物 等での試験などで、 「薬物」の基本的な有 効性、安全性について検討する前臨床試験 と、実際に「薬物」をヒ卜に投与して、そ の「薬物」の最終的な有効性、安全性につ いて検討する臨床試験と呼ばれる段階に分 h a se 1 か けられる。さらに臨床試験は P ら P hase 皿 と 呼 ば れ る い く つ か の 段 階 に 分けられ、多くの視点から様々なデータを 収集し、慎重にその「薬物」の有効性、安 全性を検討して行かなければならない。そ の結果、有効でかつ安全性が高いと判断さ れた「薬物」のみが、 「医薬品 J と し て 世 の中に送り出されて行くことになる。 実際に「薬物 Jが初めてヒ卜に投与され hase 1 の 段 階 で は 、 患 者 に 投 与 さ れ る P ることになる P hase I 以 降 の 試 験 に お け る安全でかつ有効な投与量、投与方法など を検討して行くために重要な情報を得るこ とができる。この段階で収集される多くの データの中でも、特に「薬物」をヒ卜に投 与した場合の吸収、分布、代謝、及び排池 についての情報は重要であり、この目的の ために経時的に「薬物」の血中、濃度のモニ タリングを行う。そして、得られた血中濃 度データについて、薬物速度論的解析を行 うことになる。 2. 薬 物 速 度 論 血中濃度データの解析に際しては、コン パートメン卜モデルによる解析が広く用い られている。これは、生体内で同ーの薬物 分 布 を 示 す 部 分 を lつ の 区 画 と み な し て 、 これをコンパートメン卜と呼び、生体をこ のようなコンパートメン卜の複合体である と想定して各コンパートメン卜聞の薬物の 動きをシミュレーションしようとする方法

実 際 に 薬 物 を 静 脈 注 射 し た 場 合 の lーコ ンパートメントモデルにおける薬物の体内 からの消失速度は、次式により表すことが できる。 である。ただし、あまりにコンパートメン トの数が多くても臨床上の意味付けが難し くなることなどから、薬物が微量しか分布 しない組織は生体全体および他の組織中の 薬物濃度にはほとんど影響を与えないと考 えて、コンパートメントとしては無視する ものとし、全体として薬物の血中濃度推移 を示すために必要かつ十分な、最小限のコ ンパートメントによりモデルを構成するこ とになる。 例えば、投与された薬物が生体内に一様 に 分 布 す る と 想 定 さ れ る 場 合 に は 、 図 1の よ う な lー コ ン パ ー ト メ ン ト モ デ ル が 仮 定 dX 一 一一=‑K I0X dt また、投与量を Dとすればこの微分方程 式 を 解 く こ と に よ り 、 血 中 濃 度 C pは 次 式 により表すことができる。 Cp=De される。 D~ ‑ K 10 t 同様にして、 2 コ ン パ ー ト メ ン ト モ デ ルの場合の消失速度は、次式で表すことが できる。 x vh 司 d d Xム (KI日 + KI 2) XI+K2 IX2 dt dX9 」 ー ニ . . . . . . . = KI2X I‑K21X 2 dt o :投与量 :薬物量 :分布容積 KI日 : 消 失 速 度 定 数 X V そして、上記の微分方程式を解くことに よ り 、 血 中 濃 度 Cpは 次 式 で 表 す こ と が で きる。 図 1. 1ー コ ン パ ー ト メ ン ト モ デ ル これに対し、薬物が生体内で血液部分と 組 織 部 分 の よ う に 2つ の コ ン パ ー ト メ ン ト に分かれて分布すると想定される場合には 図 2の よ う な 2 ー コ ン パ ー ト メ ン ト モ デ ル が仮定されることになる。 一 αt ‑H L Cp=Ae +Be A=12(K 判 一 α) ‑ V1 (s 一 α) B=12(Kタ T ー β ) V2 (α s) このようなコンパートメントモデルによ るシミュレーションの結果として得られる 各種のパラメータとしては、薬物の動きの 特徴を表す指標となる体内薬物濃度が半減 す る ま で の 時 間 を 示 す 半 減 期 (TIノ 2 ) 、 最 高 血 中 濃 度 (C max ) 、 最 高 血 中 濃 度 到 達 時 間 (Tr n a x )、体内に吸収された薬物 量 を 示 す A U C (Area Under the Curve) 薬物の体内からの消失に関連する指標であ るクリアランス、薬物の体内での分布の状 態に関連する指標である分布容積、薬物移 行を表す速度定数など多くのものがある。 そして、これらのデータを参考にすること により投与量や投与方法などについての重 要な情報を得ることになる。 D o :投与量 XI、 X 2 .薬物量 V 1、 V 2 .分布容積 K1 2、 K2 1、 KI日 : 速 度 定 数 図 2. 2ー コ ン パ ー ト メ ン ト モ デ ル ' ヮ 'u

3. デ ー タ 解 析 3 今回作成したアプリケーションプログラ ム は 、 図 3に 示 し た よ う な フ ロ ー チ ャ ー ト R E X Xとは、 I B M の 汎 用 機 用 oS で ある V M / C M Sに 用 意 さ れ た コ ン ト ロ ー ル言語であり、 SA Sの 実 行 も コ ン ト ロ ー ルすることができる。特に、エディタと組 み 合 わ せ る こ と に よ り 、 S A Sプ ロ グ ラ ム に従って処理を行う。点線で固まれた部分 に つ い て は 、 す べ て SA Sだ け で コ ー デ ィ ン グ さ れ て い る が 、 SA Sプ ロ グ ラ ム に 対 ・ 4 h して実行の度ごとに症例の選択条件や非線 形最小二乗法の初期値などのパラメータを 引き渡すことが必要なため、メニュー画面 を C M S / X E D I Tの マ ク ロ 命 令 で 作 成 し、簡単に初期設定を行うことができるよ うにしている。そして、アプリケーション プ ロ グ ラ ム 全 体 を C M S / R E X Xと 呼 ば れる言語でコントロールしている。これと 同 様 の 機 能 は S A S / A Fで も 実 現 で き る とは思うのだが、残念ながら SAS/AF は、まだ導入されていないためにこのよう な方法を採用した。 R E X Xに よ る コ ン ト ロ ー ル の一部を変更した上で実行させることが可 能であり、今回はこの機能を活用した。 例えば、読み込ませたいデータファイル 名 を 外 部 か ら 指 定 し た 上 で 、 S A Sプ ロ グ ラムを実行させる場合には、最初に以下に 示 す よ う な オ リ ジ ナ ル と な る S A Sプ ロ グ SAS) を 用 意 す ラム ( S A M P L E l る 。 *ーー‑ SAMPLEl SAS ‑‑‑‑一* ; XF I I N l DISK <FN> <FT> <FM> ; DATA X l ; INFILE I N l ; INPUT A BC ; RUN ; PROC PRINT DATA = X l ; RUN ; 次に、 SA Sプ ロ グ ラ ム を 編 集 し た 上 で 実行させるために、以下のような REXX プ ロ グ ラ ム ( S A M P L E EXEC) を 用意する。 /*ーー‑ SAMPLE EXEC ‑‑‑一一*/ PARSE ARG FNl FTl FMl PUSH FILE PUSH 'CH/<FM>j 'FMl'/* * ' PUSH 'CH/くFT>j 'FTl '/* ピ PUSH 'CH/<FN>/'FNl'/* * ' PUSH SET STAY ON PUSH SET MSGMODE OFF PUSH TOP PUSH GET SAMPLEl SAS XEDIT SAMPLE2 SAS EXEC SAS SAMPLE2 EXIT " " ' " 図 3. 処 理 の 流 れ 以上の各プログラムが用意されると、実 際にプログラムを実行させることが可能に。 なるのだが、指定したい外部のデータファ 3

イルを "TESTl DATA A" とするならば、 ントで定義する。 MODEL 血 中 濃 度 = モ デ ル 式 ; また、 D U D法 以 外 の 手 法 を 用 い る 場 合 に は、推定されるパラメータごとにモデル式 に つ い て の 偏 微 分 式 を 、 D E Rス テ ー ト メ ントで用意しなければならない。 実際に血中濃度をモデルに当てはめる際、 に重みをつける場合もある。一般的に測定 されたデータに絶対誤差が含まれていると 考 え ら れ る 場 合 に は 、 重 み と し て lを用い、 相対誤差が含まれていると考えられる場合 に は 、 重 み と し て 1/Y2 を 用 い る こ と が 多い。このような重みづけに対応するため には、 WEIGHT ステートメントが 用意されている。 この他、特定のパラメータに対して理論 上、正の値しか許していない場合などに、 非線形最小二乗法でのパラメータの計算範 囲 を 限 定 す る た め の B O U N D Sス テ ー ト メントも用意されている。けれども、コン パートメントモデルへのあてはめに際して は 、 B O U N D Sス テ ー ト メ ン ト を 使 用 す と入力すればよい。すると、オリジナルの S A Sプ ロ グ ラ ム 中 の " く FN>" の 部 分 が "TESTl"、"く FT>" の 部 分 が "DATA"、 そ し て "<FM>" の 部 分 が "A" に そ れ ぞ れ 置 き 変 え ら れ 、 最 終 的 な 実 行 用 の SA Sプ ロ グ ラ ム ( S A M P L E 2 SAS) が 作 成 さ れ た 上で実行されることになる。 3.2 N L I Nプ ロ シ ジ ャ 測定された血中濃度データを各モデル式 にあてはめることが、コンパートメントモ デルによる薬物速度論的解析の中心である。 モデル式へのあてはめは非線形最小二乗法 を 用 い る こ と に な り 、 S A Sには N L I N プ ロ シ ジ ャ が 用 意 さ れ て い る 。 N L I Nプ ロシジャには、非線形最小二乗法の計算ア ルゴリズムとして、ガウスーニュートン法、 マルカー卜法、グラディエン卜法、 D U D 法 の 4種 類 が 用 意 さ れ て お り 、 こ れ ら の 手 法の選択は、 M E T H O Dオ プ シ ョ ン に よ るよりも、パラメータを自由に変化させて おき、もしも理論上考えられない値に収束 してしまった場合には、データそのものに 異常値が含まれていないことを確認したり、 初期値を再検討した上で再実行する方が実 用的な結果を得ることができる。 これまでのことを参考にして、実際に静 注の 2 ー コ ン パ ー ト メ ン ト モ デ ル に つ い て の あ て は め を 行 う 場 合 は 、 血 中 濃 度 を CP 、 時間を T I阿E と す る と 次 の よ う に な る 。 り指定することができる。 一般に、非線形最小二乗法の計算におい て適切な解を得られるかどうかに関しては、 初 期 値 が 重 大 な 関 わ り を 持 つ 。 N L 1N プ ロシジャでは、 P A R M Sス テ ー ト メ ン 卜 に よ り 初 期 値 を 設 定 す る が 、 こ の 時 に lつ のパラメータに対して複数の値を与えるこ とにより、各パラメータのすべての組合せ について残差平方和を計算し、最適と思わ れるものを実際の初期値として採用させる ことカtできる。 伊jえ l ま 、 、 a 、 a PROC NLIN 阿ETHOD = MARQUARDT ; PARMS A =125， 250， 500 B = 5， 1 0， 1 5 ALPHA = 0.1， 0.5，1.0 BETA = 0.01， 0.05 問O DEL CP = A * ( EXP( ‑ALPHA*TIME ) )+ B * ( EXP( ‑BETA *TIME ) ) ; =EXP( ‑ALPHA*TIME ) DER.A = E XP( ‑BETA *TIME ) DER.B DER.ALPHA = ‑A * TIME * EXP( ‑ALPHA*TIME ) ; DER.BETA = B * TIME * EXP( ‑BETA *TIME ) ; PARMS A =1 0 TO 50 B Y1 0 B = 1 TO 3 C= O .1 TO O .5 BY O .1 という P A R M Sス テ ー ト メ ン ト の 場 合 、 5 x 3 x 5 = 7 5通 り の 組 合 せ に つ い て 残 差平方和を計算した上で、初期値を決定す る。このような指定方法は、計算時聞はか かるが極めて実用的な手段である。 さて、実際にあてはめたいモデル式につ い て は 、 次 の よ う に M O D E Lス テ ー ト メ 4

ま た 、 こ の リ ス ト の M O D E Lス テ ー ト メント以下の部分は、次のように書き換え ることにより、計算時間を短縮することが できる。 な出力として得られるが、残念ながらこの ままでは最終的な報告書として利用するこ と は で き な い 。 け れ ど も 、 N L I Nプ ロ シ TEMP1 =EXP ( ‑ALPHA *TIME ) TEMP2 = EXP (‑BETA *TIME ) MODEL CP = A *TEMPl + B *TEMP2 = T EMPI ; DER.A DER.B = TEMP2 DER.ALPHA = ‑A *TIME *TEMPI DER.BETA = ‑B *TIME *TEMP2 と予測値の残差などを新しいデータセット に 出 力 す る た め の O U T P U Tス テ ー ト メ ントが用意されている。そこで、この新し いデータセットを利用して各種の薬動力学 的パラメータを計算し、 T A B U L A T E プ ロ シ ジ ャ な ど を 利 用 し て 表 l、 2の よ う な報告書用の資料を作成している。この他 に 、 S A S / G R A P Hを 利 用 し て 図 5の N L 1N プ ロ シ ジ ャ の 結 果 は 図 4 の よ う ジャには、推定されたパラメータや実測値 ようなグラフも作成している。 ・ ah NON‑LINEAR LEAST SQUARES SUMMARY STATISTICS 凶EIGHTED MS 36 ︐e q u 1 ハU ︐ w 内 o u内 〆 ﹄ dO ︽ nuRd ︽ υ .• 5 司・ ヲf υ ︒ u'J 61 匂︽U d ' h︾ ︽ U ヲf 内 〆﹄ハ U J ' ESTIMATE 190 d A ALPHA BETA LAGT 8 1 PARAMETER d (CORRECTED TOTALI n u ハU 司 459 REGRESSION RESIDUAL UNCORRECTED TOTAL WEIGHTED SS ︑ ︐ O 内 ヲ0 ︑ ︐ 4 50 ヲf 内 〆﹄ハ U 450 ヲf ' h︾ ︐ 匂 ‑‑‑ DF ︑ ︑・ SOURCE DEPENDENT VARIABLE Y 16.615541599 ASYMPTOTIC STD. ERROR ASYMPTOTIC 95 % CONFIDENCE INTERVAL LOωER UPPER 75.87516693 1462.3604789 ‑3683.1876330 3834.9379668 0.31494544 0.5747954 ‑1.1625917 1.7924826 0.38235354 0.7360384 ‑1.5096659 2.27' 込3730 0.43827950 0.0524078 0.3035630 0.5729960 ASYMPTOTIC CORRELATION MATRIX OF THE PARAMETERS " ' " CORR A ALPHA BETA LAGT A ALPHA BETA LAGT 1.0000 0.9992 0.9991 ‑0.3528 0.9992 1.0000 ‑0.9966 ‑0.3399 ‑0.9991 0.9966 1 .0000 0.3665 ‑0.3528 ‑0.3399 0.3665 1.0000 図 4. N L 1 N プ ロ シ ジ ャ か ら の 出 力 IIDNO A I ALPHA BETA I S.s. I AIC I R‑SQUARE I 1‑ーーー ー +ーーー【ー ーーーーー+一一一ーーーーーー町一一+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ーーー+ーーーーーーーーーーーー 1 1003001 1 75.875171 0.314951 0.382351 0.652601 4.158831 0.962161 1‑‑ーーー一一一+ーーーーーー一一一一ーー+ーーー ーーーーーーーー+ 10030021 1‑一一一ーーーー+ー 1003003 1 55.984701 ーーーーーーー 0.386901 +ーーーーー ーーーーーーーー +ー目ーーーーーー‑‑‑‑+ーーーーーーーーーーー 0.520981 ーーー+ーーーー一一ー 102.028511 0.531511 0.637671 ーーーーーーー四+ ーーーーーーーーー+ 31 31 1‑ーーー 31 +ーーー IMEAN 77.962791 IS.D. 1 0.411121 +ーーーーーーー 23.092791 0.513671 +ーーーーーーーー 0.110301 0.990521 1 0.974931 0.322931 ‑1.042531 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 l 31 31 ーーーーーーー+ーーーーーーーーー一一一+ーーーーーーーー一一一一+ーーーーーーーーー一一ー+ーーーーーー ]‑‑‑‑‑‑一一+ーーーー一一一ーーーー +ーーーーーーーーーーーー 1 ‑11 .967991 ーーー+ーーーーーーーーーーーー+ーーー一一一ーーーーーー+ーーーーーーーーーーー 1‑‑ーーーー一一+ーーーーーー一一一ーーー+ 1N 0.108751 0.127821 表 1. 推 定 さ れ た パ ラ メ ー タ の サ マ リ ー 表 ‑5 0.361431 +ーーーーーーー一一 ーー+ーーー ‑2.950561 31 ーーーーーーー 1 0.975871 ー+ーーーーーー一一一一ーー+ーーー一一ーーーーーーー 1 0.273961 8.230981 0.014201

1IDNO 1‑ーーー ー 1003001 1 KA KE + ーーーーーーー+ーーーー 1 VDCC 1 AUC 1 THALF1 1 +ーーーーーーーー+ーーー田町ー一一+ CL 1 C門AX 1 T門AX 1 LAGT 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 1 ーl 0.3821 0.3151 37.3791 42.4731 2.2001 11.7721 5.4051 3.3001 0.4381 1 回田町ーー一一一+ーーーーーーーー+ーー一一一一一ー+ーーーーーーーー+ ーーー『ー +一一一ーーーーー+ーーーーーーーー+ーーーーーーーー+ーーーーーーーー+ーーーーーー【ー l 1003002 1 0.5211 0.3871 34.7011 37.2421 1.7911 13.4261 6.1061 2.6001 0.3821 1‑ーーーーーーー+‑ー一一一 +ーーーーーーーー+ー一一一一一一一+ーーーーーーーー+ーーーーーー‑‑+一一ー一一一一一+一一一一一一ーー+ーー 0.6381 0.5321 29.4361 31 .9571 1‑ ーーーーーー+ーーー一一 + ーーーーーーー+ーーーーー一一一+一一一一一一一一+ 1N 31 31 31 3 1 1‑‑‑‑‑‑ ー+ーーーーー目ー + ーー+ーーーーーーーー+ー一一ーー一一一+ l 門EAN 0.5141 0.4111 33.8391 37.2241 1 .3041 1003003 1‑‑‑‑‑‑‑‑+ーーーーーーーー+ー IS.D. 1 0.1281 ー +ーーーーーーーー+ーーーー一一一一+ 0.1101 4.0411 5.2581 15.6461 6.8241 +ー ー ー1 2.1001 0.4211 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+ーーー四ーーーー l 31 31 3 1 31 31 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 l 1.7651 ー 13.6151 6.1121 2.6671 0.4491 1 .9441 0.7091 0.4141 ーーーー+ーーーーーーーー I ーーー+ーーーーーーーー+ーーーーーーーー+‑ーー 0.6031 0.0291 表 2. 計 算 し た 薬 動 力 学 的 パ ラ メ ー タ の サ マ リ ー 表 4. おわりに 円開眼Jnet l 且 一 個 ・H・・a・ 岨 ー 薬物速度論の分野ではすでにいくつかの 優れたプログラムが発表され、多くの場で 利用されている。 し か し 、 残 念 な が ら 出 力 結果をそのまま最終報告書に利用できるほ どのものは見かけたことがない。そこで今 、 a SA Sを 利 用 し て 一 速 の 処 理 を 行 う プ ログラムを作成してみたのである。その結 果 、 SA Sの DATAス テ ッ プ に よ り デ ー 回 、 タのチェックや選択などの処理を簡単に行 うことができ、 P R O Cス テ ッ プ の 組 合 せ により、複数症例の処理を一括して行った 場合にも、各パラメータの平均値や標準偏 差などの基本統計量を算出したりすること も簡単に行うことができ、最終報告書とし て利用可能な程度の出力を得ることができ たと考える。 また、新しいモデルへの対応や、各種パ ラメータの計算などについても柔軟に対応 することができ、きわめて効率的に作業を 行うことが可能になったといえるだろう。 今後の課題としては、非線形最小二乗法 の初期値をデータに応じて、ある程度自動 設定できるように改良できれば、より効率 . . . 1 ‑ ‑， 図 5. 実 測 値 と 推 定 曲 線 化を実現することができると思う。 、 a nnu

日本 S A Sユ ー ザ ー 会 ( S U G I ‑ J) 生存時間解析のマクロ作成について 張 ー一己ヨ フE 方ミ システム第二部 側日本科学技術研修所 i f e t e s t A Note on L Chang， Yuan‑Tsung fS c i e n t i s t& E n g i n e e r s n i o no a p a n e s eU fJ The I n s t i t u t eo 要 ・ 旨 BASE/SASの L I F E T E S Tプロシジャと SAS/GRAPHにおける A N N O T A T Eおよび 4 G P L O Tプロシジャを用いて、生存時間解析のためのマクロ命令を作成した。その内容、および作成した 生存曲線を紹介する。さらに、 L I F E T E S Tで提供された各手法をグラフで比較した結果を紹介する。 キーワード: LIFETEST， G P L O T， G R E P L A Y はじめ 癌を対象とする生存時間の研究の中で発生したデータの編集、生存率の解折、およびグラフの作業を一貫 にするのは困難である。しかし、 SASのデータステップ、プロシジャ L 1F ET E STおよび S A S / G R A P Hの G P L O T， G R E P L A Yを利用すれば上記で述べた作業を簡単に行える。ここで、この作業 ̲ . . の手続手法および解析実例を紹介しプロシジャ LIFETESTの特徴をまとめた。さらに、プロシジャ L S u r v i a l IFETESTで提供された KM(Kap!an‑Meier)法と LT (LIFE‑TAsLE)法に翠づいて計算した S DF ( Distribution Punction)をグラフで比校して見た。 2 データの編集について データの入力、生存期間の計算、死亡、再発の打ち切りの設定、症例の仙出等の作業は SA Sデータステ ップ上で行い、内容を表 lにまとめた。 表 1 tAqLqdA データの読み込み 項目情報の抽出、表示 症例の削除、検索 特区 生存時間の計算 内 υ U 死亡、再発のセンサー データセットの結合、更新 ‑ 7‑

3 プロシジャ LIFETESTについて プロシジャ LIFETESTは右側打ち切を含むようなデータに対して、生存分布のノンパラメトリック 推定値を計算するため、群問の関:iill性の順位検定を行うためのプロシジャである。プロシジャ LIFETE S Tは下記のようなステートメントを用いること事ができる。 PROC LIFETEST オプションリスト TIME 時間の指定: STRATA 変数(範囲) TEST 変数リスト 1D 変数リスト FREQ 変数リスト BY 変数リスト 各ステートメントについての詳しい説明は SA S U s er ' s G u id e :S ta tis tie sを 、 a 参照されたい。 プロシジャ LIFETESTの特徴を表 2にまとめておく。 表 1) 2 基本統計量 i)KM法または L T法を用いた S D F推定値 i i )生存時間の推定平均値 i i i )推 定 平 均 の 標 準 偏 差 i v )クロス表 2) 生存率の算出方法 i)KM法 i i )LT法 3) a S D Fの検定方 i )ウイルコクソン検定 i i )ログランク検定 i i i )指数分布に基ずく尤度比検定 4) プリンタプロットの程類 i )打ち切り時間に対する S D Fのプロット i i )打ち切り時間に対するー 1 0 g ( S DF)のプロット i ii )l o g (打ち切り時間) I こ対する l o g( ‑ I o g( S DF))のプロット ‑ 8一

L T法が指定された場合には i v )打ち切り時間に対する推定 PDFプ ロ ッ ト v )打ち切り時間 i こ対する推定 HAZARDプ ロ ッ ト 詳しい出力または手法について SA S U s er ' s G u id e :S ta t is t ic sを参照され たい。 4 解析事例 臨床試験で得られた 2群のデータについての解析例を紹介します。解析手続の流れ図は図 lのようである。 ・ 4 PROC LIFETEST SAS/GRAPH PROC GREPLAY ・ ah 図l 図 2'iKMに基づいてかかれた SDF図およびー log(SDF) 図である。図 3は KM法に基づいて かかれた SDF図と life table法に基づいてかかれた SDF図である。 9

l mJ t J J I l n K M法 T l B eJ U J IU l K M法 『写発車 oも〉 C 事3 3 c E P F 4 〉〉 ド 1 回 弓 品 詐F 一A 川E 一一合併 ‑ 一 一 ‑ 一 . 一‑ ‑ ‑ B俳 B i 鼎 一‑ 1 . . . 70 白 日 48 予 2 LfLJ 一 、 1 . ̲ . i‑liiiil.i I liiiii 'jii1 r rr‑irr寸 o 10 2a 一?R (ケ月 o h ー 一 ヌ 司 10 月数 a ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ . . . . ・ 〔ケ月 月数 図2 再発期間 午コ; 1 1 平 一‑ A群 ー ‑ " B l l ' t ‑ a Lμ子二 円刀 い 月数 3 1 1 6 ; : o 10 ， ‑ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ‑ . ̲ ‑ B ケ 8 LT法 1 0一 臼 1 0 月数 くケ月 1

参考文献 SAS U ser ' s G u id e:Basics 2 SAS U ser ' s G u id e :S ta t ist ics 3 S^S/GR^Pll User' s Guide 4 富永祐民 :治療効果判定のための実用統計学 一生命表法の解説と臨床試験の実際一一 ~ P ‑ 11‑

日本 SASユーザー会 (SU G ト J) SAS行列演算言語の医学統計への一応用 O折 笠 秀 樹 エーザイ(鮒研究開発本部 An a p p l i c a t i o no ft h e SAS m a t r i xl a n g u a g ei nm e d i c a lb i o s t a t i s t i c s . H i d e k i Origasa， P h .D . td .， R & D D i v i s i o n E i s a i C o .， L Tokyo 112‑88 Japan 要旨 a・ SAS/IML(旧版では、 SAS/STAT中の PROC MATRIX)は、行列演算 を可能にするソフトウエアである.統計学の応用研究には、この槽能は欠かすことのできない ものである。本稿では、臨床試験の多重エンドポイントの解析に用いられる総合(グローパル) 統計量の計算、要因試験に伴うレスポンス・サーフェス法の実施を例にして、本ソフトウエア の有用性を示す。こうした行列演算の機能は、製薬企業統計家にとっても、新しく提案されて くる統計的方法の評価とその実行には、今後より必要性を増してくることが予想される。 キーワード:行列演算言語、医学統計学、臨床試験、応用統計研究. 1. PROC IML について IMLとは、 Interactive Matrix Language (会話型行列言語)の略であり、旧版では P ROC MATRIXとして存在していた。会話型モードで計賞する方法があることから、そ の名前がついたと思われる。行列計算を、各ステップでチェックしていける機能もある。 基本的特徴を若干述べておく。行列(ベクトルも含めた意味で)の定義は、その要素を並べ あげる方式では{ }を用いて、 X = {1 ‑1， ・ a 1 0， 1 1); のように行なう。ここで、行列 X は 3x2のデザインを示していると考えられる.すでに定義 済みの行列の要素は、 c = X[l， l]; のように、大括弧を用いて記述される。各種ファンクション(逆行列、固有値分解など)は、 ふつうの括弧で指定する。 統計学上便利な点として、いわゆる正規方程式 (X'X) b = X'y を解きたいとき、 b = solve (X、 *X， X、 守 ) ， (1M Lでは、転置は、で表示) または方程式を解いてしまい、 4Ei 司υ

b = inv{X、可) * ( X、守) (i nvは逆行列計算のためのファンクション) としても構わない。 SAS/IMLは、汎用行列言語 APL{Aprograrnrning Language)に代 わるものとして、多数の統計計算機能(分布関数などを中心として)を搭載した、大変使いや すい言語である。 統計学でのシミュレーション研究にも、 SAS行列演算言語は有用で・ある。統計量の計算ル ーチンに加えて、繰り返しごとの推定値、帰無仮説を棄却する回数を保存する行列を設定して おき、十分な数(例えば 1000回)の韓り返しの後、推定値のバイアス、 MSE、経験的危 険率、検出力などを計算することができる。 2. 応用例 1 :多重エンドポイントの解析 臨床試験において、いくつかのエンドポイント(評価項目)があるとする。各エンドポイン トに関して、 2群問比較を行なうことは通常行なわれる。しかし、それらを統合した指標とし て提唱されたものとして、 O'Brien の global 検定統計量 (0Bと略す)がある 1)~2) 。そ れは、 、 a J' S‑1 t OB = 一一一一一一一一ー一一 (J' S‑1 J)1/2 として表現される。ここで、 Jはユニット・ベクトル、 Sは 2群をプールした共分散行列、 t はエンドポイントごとの t値を含むベクトルである。即ち、エンドポイントごとの t値を共分 散行列で重み付けた指標となっている。 OB統計量の計算プロセスにより、 2群間差の総合的 p値まで計算できる。 さらに、多重エンドポイントを伴う解析の補正法として挙げられている、ポンフェローニ補 正 2)との比較を行なうため、シミュレーション研究を企画したとする。シミュレ ション研究 では、乱数を発生する必要性がある。この場合でも、 SAS行列演算言語は、何なくこなすこ とができる。エンドポイント数が 2つの場合、まず独立に 2つの正規乱数を RANNNORフ ァンクションで発生させ(x )、そこに適当な変換 y = T x， ここで . . T T' = L = {l p， P l} を施せば、エンドポイント聞に相聞を入れることができる。かかる Tはコレスキ一分解(H A LFファンクション) T = HALF ( L ) で得られる。データを発生させた後は、図 1の涜れの解析計算ルーチンをかけ、繰り返しごと に必要とする推定値、統計量などを保存して、最後の繰り返しのところで、繰り返し回数での 平均を取る。乱数発生機能、行列漬算機能、確率分布関数により、いかなる新しい方法が現わ れでも、容易に SAS行列演算言語でその評価を行なうことができる。実際、新しい方法論は、 本言語で書かれていることも多いヨ)。 3. 応用例 2: レスポンス・サーフェス注 レスポンス・サーフェス (RS)法は、高名な統計学者である Box によって提唱されたもの であり 4、 ) 2つ以上の要因を伴う実験(試験)データの解析に有用でmある。つまり、いくつか 占 444 a a

の要因による可能な組み合わせの水準で、レスポンスが知何程になっているかを、立体的にサ ーフェスとして把握するのが目的である。そして、どの水準で最大のレスポンスを取るかも明 らかにできる。 2つの要因を含む試験(例えは， 2成分を含有するコンビネーション薬剤)で、各要因 3水 準(例えば、各成分の合有容量により高、中、低)、 2次項まで含むレスポンス曲線における 例を示す(図 2 )。この一部分は、 PROC G L Mでもできるが、困難な部分が一部存在し ている。 4. 弓l 用文献 1.0'Brien，P. Procedu工es fo工 comparing samples with multiple endpoints. Biometrics 40: 1079‑1087. (1984) 2 . Pocock，S.J.，Gelle ， 工 N.L.，and Tsiatis，A.A. The analysis of multiple endpoints in clinical trials. Biometrics 43: 487‑498. (1987) . The application of the GSK method to the determination of 3 . Rochon，J minimum sample sizes. Biometrics 45: 193‑205. (1989) 4 . Box，G.E.P. The exploration and exploitation of 工esponse su工 faces: some general considerations and examples. 型 om 旦玉主主 s 10: 16‑60. (1954) . . 関 1 .オープライアンの盤合続計量計隻プロセス [ w r i t t e nb yP R O CM A T R I X J / 牢d a t ao fg r o u pA牢/ キ /d a t ao fg r o u ps 牢 / ， 321 . 421 . 041 . 132 } ; X A ={ 1 23 X B ={ 1 4 10 ，168，243，333 } ; N A =N R O W ( X A )ニ 5 ~ キ /n u m b巴ro fo b s e r v a t i o n s牢/ N s =N R O W ( X B ) =4 ; S U旧 =X A ( +， ) ; S U M B=X B ( +， ) ; 牢 /s u mw rt . 巴a c he n d p o i n t牢/ M E A N A =S U M A# /N A ; M E A N B =S U M Bt /N B ; M D I F F =M E A N A‑M E A N s ; キ /m e a nw r t .e a c he n d p o i n t * / / * m e a nd i f f e r e n c ew r t . 巴a c he n d p o i n tキ / X P X A =X A 牢 ・X A‑S U M A '牢S U M A# / N A ; X P X s=X B 'キX B‑S U M s 牢 ・S U M B# / N日; / キc r o s s ‑ p r o d u c t牢/ S A =X P X A# /( N A ‑ l ) ; S B =X P X B# /( N B ‑ l ) ; 牢 /c o v a r i a n c em a t r i xキ/ S P= ( ( N A ‑ l ) # S A+ ( N B ‑ l ) # S s )非 /( N A + N B ‑ 2 ) ; キ /p o o l e dc o v a r i a n c cキ / D A =D I A G ( S A ) ; D B =D I A G ( S B ) ; / * 3 x 3d i a g o n a lm a t r i x( v a r i a n c e )キ / JJ= ( 1 11)・; / * u n i tv e c t o rf o r 3e n d p o i n t s * / D D A =J J'キ D A ; D D s=JJ ・ 牢 D B 牢 /v a r i a n c ev e c t o r( l x 3 )牢/ D I N= ( ( N Aー 1 ) # D D A+ ( N B ー1 )叩 D B )非 /( N A + N s ‑ 2 ) ;牢 /p o o l e dv a r i a n c e ( l x 3 )牢 / D I N 2= ( ( N A ‑ l )叩 A+ ( N B ‑ l )叩 B ) 非/ ( N A + N B ‑ 2 ) ; 牢 /p o o l e dv a r i a n c em a t r i x ( 3 x 3 )牢 / S E =S Q R T ( D I N# ( 1 # / N A+ l # / N B ) ; / * S . E .v e c t o r ( l x 3 )f o r 3e n d p o i n t sキ/ T=M D I F F# /S E ; / * t ‑ v a l u e sv e c t o r ( l x 3 )f o r 3e n d p o i n t sキ/ S=S Q R T ( I N V ( D I N 2 ) ) * S PキS Q R T ( I N V ( D I N 2 ) ) ; 牢 /p o o l巴dc o r r e l a t i o nm a t r i x牢/ J=(11)'; /れ n i tv e c t o rf o rt w og r o u p s牢 / O B= ( J牢 ・I N V( S )キT・ )ヰ /( S Q R T (J ' キI N V( S )キJ ) ); 牢 /0 ・ B r i e ng l o b a ls t a t i s t i c牢/ 戸 U h 4EA

図 2. レスポンス・サーフェス法実被プロセス M O D E L : y= c+ ( b 1 * x 1 ) +( b 2 * x 2 ) +( a 1 1 * x 1 ^ 2 ) +( a 1 2 * x 1 * x 2 ) +( a 2 2 * x 2 ^ 2 ) +e r r o r = c+b ' x+X Ax+e r r o r 川 r ' . ‑ 内 ︐ ︐・V京‑A tTdA m n u u e o ρu σ 0 ・ l ‑ 京 ・ パ ' r ' A n ︐ ︐ n VA ︐ ︐ x l *x 2 ︐1t1ill1111+ +1ill111︐ 1 101101101 ー よ ハU1AnununU1ム ハU 1 よ VA A n + ︐ ︐ 1よ x 2 ーよ 1ょ 1よ nununU1ょ 1ょ 1 A ゐIL し TA ρu P e n t n ‑ ‑ ーよ nU1 ょ 1ム ハU ' 1 1よ nu‑‑ ( ーよ 1ょ 1よ nununU1よ 1ょ 1よ ‑ ‑ ‑ 昆八︽ 111111111 +1illli‑‑;1111ili‑‑ ) ‑‑nhu v A u d V x 1 、 a + 8 1 .2 2 2 2 2 2 1 .9 6 6 6 6 6 7 0 . 2 1 6 6 6 6 7 ‑ 3 .9 3 3 3 3 3 2 . 2 2 5 ‑ 1 .3 8 3 3 3 3 b e t a= ( 6 x1 ) / * p a r a m e t e re s t i m a t e s * / + c= 8 1 .2 2 2 2 2 2 / *i ntercepU/ +l ‑hυ 一 一 + ll+ ﹄ 1 .9 6 6 6 6 6 7 / * l i n e a re s t i m a t e s * / 0 . 2 1 6 6 6 6 7 + + + A=I ‑ 3 .9 3 3 3 3 3 ‑ 1 .1 1 2 5 I / * s y m m e t r i xm a t r i xf o rq u a d r a t i ct e r m s * / I‑ 1 .1 1 2 5‑ 1 .3 8 3 3 3 3 I + + ( r e c a l lt h a ta 1 1= ‑ 3 . 9 3 3 3 3 3， a 1 2= ‑ 2 . 2 2 5， a 2 2 =一1.3 8 3 3 3 3 ) 61 崎 +Ill‑+ ︽ l 円n kυ u d n k υ ηu v n k υ ︐AAphυ 9 1 n ︐︐ . ‑nHv nU一 +1111+ x x= / * c r i t i c a lf a c t o rv a l u e * / s o l u t i o no f : x+b d Q / d x x= 2Ax 。 = =‑0.5 i n v ( A ) *b . y o p t =8 1 .4 9 5 0 3 2 / * r e s p o n s ea tt h ec r i t i c a lv a l u e * / =c+b 'x x+x x ' Ax x . S o l u t i o nw a sam a x i m u m . ‑ 16‑ a

日本 SASユーザー会 (SUG ト J) SASによる Friedman検定 大石 雅彦 ヘキストジャパン株式会社 医学統計調査室 Friedman Test uSlng SAS くo O hishi Masahil Medical Biometry & Surveillance O f f i c e， Hoechst Japan LTD. 要 ' 8‑10‑16 Akasaka Minato‑ku Tokyo 107 旨 新薬開発のための臨床試験では各種データが収集されるが、薬効評価を行う上で患者の 各種臨床症状の重症度の推移は重要な情報である。各患者の重症度の経時的推移が得られ た と き に 、 そ の 改 善 の 有 意 性 を 確 認 す る た め の 方 法 と し て Friedman検 定 が あ る 。 SAS を 用 いて Friedman検 定 を 行 う 3手 法 を 紹 介 し 、 さ ら に 独 自 に 開 発 し た Friedman検 定 と 多 重 比 較 のプログラムを紹介する。 キーワード: J 順序カテゴリーデー夕、 一元配置ブロック実験、 1. は じ め に frie d皿an検定、 PROC RANK 新薬開発のための臨床試験では対象患者の背景を始めとして、臨床症状の経時的推移、 各種検査値、主治医の効果判定等の各種データを収集し、その統計解析結果に基き薬効を 評価する。個々の患者の情報として収集されるデータの型は、連続データ(検査値等)、カ テゴリーデータ(診断名、症状、効果判定等)、二値データ(尿検査等)と多岐に渡り、ま た臨床検査値のように時聞を追って繰り返し測定されるデータと患者背景のように初診時 . 1時 点 で 収 集 さ れ る デ ー タ が あ る 。 こ の 中 で 思 者 の 臨 床 症 状 の 推 移 は 薬 剤 効 果 を 見 極 め る 上で重要な要素である。例えば尿路感染症に対する抗生物質の臨床試験では排尿痛、頻尿 等の重症度の推移、感染症そのものの重症度の推移等がそれに当たる。これら臨床症状の 重症度は主として主治医により"重症、中等tE、軽症、症状なし"等のカテゴリーで判定 されるため、解析データとしては順序のあるカテゴリーデータと把えることができる。臨 床症状重症度の経時的データが各患者について収集された時、その改善の有意性が解析の ︒ 判 対 象 と な る 。 例 え は 先 に あ げ た 試 験 で 7人 の 患 者 の 排 尿 痛 に つ い て 表 1に 示 す 結 果 が 得 ら れたとしよう。 表 l 尿痛 の推移 者 占 時 7日 後 ‑TH廿++一++ * * + + し 症な 症等症状 重中軽症 5日後 川 市 H廿 + 3日後 品川H廿H廿++山甘口廿 ‑AnLnJaq 巳d p O t 司 投与前 品川1TH廿H廿+H廿川明 隠 ， t : . . . . 寸﹄ム ni

この結果より排尿痛は有意に改善したと結論できるであろうか。 2 . Friedman検 定 表 1 に 示 し た 形 の デ ー タ は 臨 床 試 験 で は 非 常 に 一 般 的 で あ り 、 Friedman検 定 の 適 用 に よ り そ の 改 善 の 有 意 性 、 即 ち 処 理 効 果 の 有 無 の 検 定 が 可 能 で あ る 。 Friedman検 定 は 一 元 配 置 のブロック実験で、ブロックごとに処理聞で順位付けを行い、各処理の順位和又は平均順 位 を 用 い て 検 定 を 行 う 方 法 で あ る 。 表 1の 例 で は 患 者 が ブ ロ ッ ク 、 時 点 が 処 理 で あ る 。 次 に Friedman検 定 の 概 略 を 述 べ る 。 n ブロック、 k処 理 の 一 元 配 置 実 験 の ブ ロ ッ ク 内 順 位 を 表 2 に示す。 表 2 一元配置ブロック実験での順位 Treatment Block ー ょ っ ム ・ ・ ・ ・ 1・・・ n R11 2 J k R12 R1j R l k j R2 R2 k R2 1 R2 2 R1 孟 Ri2 Rij R i k Rn 1 Rn 2 Rn n， ; Rnk Rij !土第 iブ ロ ッ ク 第 J 処理の順位の確率変数 、 a 帰無仮説 H o ! 土 、 H o O， = e2=・ ・ ・ ・ = ek ， た だ し ej は 第 j 処 理 の 母 平 均 順 位 で あ る 。 確 率 ベ ク ト ル Ri=(Ril' Ri2'・ ・ ・ ・ ， Rik、 )i =， 1 2， ・ ・ ・ ， nを 第 i 番 目 の ブ ロ ッ ク 内 順 位 、 例 え ば (ai1， ai2， ... ・ ， aik) の 同 一 確 率 で の l 収 列 と す る 。 Rij に つ い て は 、 k k + l ) / 2 (Laij)/k = ( j=1 K Va， .(Ri L{ a j‑(k+l)/2}2/k j) E( Rij ) 孟 J Eυn ( ) ‑ ) nHH (2 a)‑ =rfL とおくと 、 a χ2k‑1 J nHU‑‑ ︑ ‑nMH J‑a E‑( ・‑Hv J υvJ‑ ‑ ‑ ‑︑ J J );E aJnn‑ '='un 一 l ︐r' ょ︑ DH1 A z J 白'= ︐ ︑ nu‑‑t ︐白 ︑ ︐ . ︑ 孟 eJnH nuH= 0 (l v(1 FUUn となる。 R• j ︐ ︐ ︐ j=1 が成り立つ。ここで E(R.j) = n(k+l)/2 Var(R.j ) n L Vor(Ri j) である。 各 処 理 問 の 多 重 比 較 は 帰 無 仮 説 の も と で は 、 I R・j ‑ R• j • I {Vor(R.j‑R・j.)}1 /2 N(O，l ) と な る か ら 、 両 側 α %の 有 意 水 準 で は 、 l a・j ‑ a・j • I {(2k/k‑l)Var(R .j) }1/2 l a・j‑a・j.I {(2k/k‑l)Var(R・ j ) }1 / 2 二 三 Z α1 2 ( k ‑ l ) Dunnett 型 多 重 比 較 詮 Zα I k (k‑l) Pairewise 多 重 比 較 のとき有意とする。 ‑ 18‑

3 .SAS の 既 存 プ ロ グ ラ ム に よ る Friedman検 定 SAS プ ロ シ ジ ャ ー で Friedman検 定 を 行 う に は 次 の 3種 類 の 方 法 が あ る 。 何 れ も タ イ の 補 正がされているが、多重比較は行われない。 表 l に 示 し た デ ー タ が SASデ ー タ セ ッ ト DT01と し て 、 以 下 の 形 で 得 ら れ て い る と す る 。 I D 1 1 1 1 2 . . VISIT 1 2 3 4 1 GRADE 3 3 2 2 2 4 こ の デ ー タ セ ッ ト を 用 い て Friedman検 定 を 行 う 。 3.1 F R E Qを 用 い る 方 法 SAS/Statisticsの FREQプ ロ シ ジ ャ ー の CMH 統 計 量 に よ り Friedman検 定 を 行 う 方 法 で あ る。これはブロックを層別クロス表の層に置き換え各層のクロス表で順位を割当て Friedman検 定 の 統 計 量 を 算 出 す る 。 検 定 統 計 量 、 自 由 度 、 有 意 確 率 が 表 示 さ れ る 。 プ ロ グラムと出力結果を次に示す。 PROC FREQ DATA=DT01; TABLES ID*VISIT*GRADE /CMH2 SCORES=RANK NOPRINT; COCHRAN‑MANTEL‑HAENSZEL STATISTICS 2 ROW MEAN SCORES DIFFER nド A ALTERNATIVE HYPOTHESIS n u STATISTIC (BASED ON RANK SCORES) NONZERO CORRELATION VALUE PROB 11 .912 13.235 O .001 O .004 3.2 M R A N Kを 用 い る 方 法 SUGI/Supplemental Library の MRANK プ ロ シ ジ ャ ー で モ デ ル 指 定 を 行 い Friedman検 定 を 行 う 方 法 で あ る 。 VAR. CLASSス テ ー ト メ ン ト に よ り 変 数 と 因 子 を 、 PARMCARDS ス テ ー ト メ ン ト に よ り モ デ ル の 指 定 を そ れ ぞ れ 行 う 。 PARMCARDS は VAR ス テ ー ト メ ン ト に 表 示 ， . した変数に対応させて、 B (ブロック)、 T (処理)、 D ( 従 属 変 数 ) の 何 れ で あ る か を 指 定 す る 。 次 に 示 す 例 で は B T Dと な る 。 検 定 統 計 量 ， 自 由 度 ， 有 意 確 率 ， 分 散 共 分 散 行 . 7 " J Iの 退 化 次 数 ， ブ ロ ッ ク ・ 処 理 の 水 準 等 が 表 示 さ れ る 。 プ ロ グ ラ ム と 出 力 結 果 を 次 に 示 す。 TOTAL NUMBER OF BLOCKS TOTAL NUMBER OF TREATMENTS 7 4 CH1 SQUARED = PROBABILITY = D . F . 13.2353 0.0042 ‑ 19‑ NULLITY = n u I D GRADE VISIT l u m n ハ H u u W民 u m n n u pu I YL ハU ︐ nD nド u 11 p ・u n u nUAA AAunMHU nknu n u 凡・・ A M N H .︐.︐ ハU 1よ → i →i nUTi‑‑ → i → inbnb nu‑‑TSA‑‑A =v'wvqu 1 →i nD → inununbwv AnTiTinu hunkp AAハU vnnbpu M円 nbH川 → i A凡 nHA凡 n目 PU DHUAny‑UAnpu H川 WVPUPARr n・ ド pupu ハ H U nwunHU PA BLOCK VARIABLES. .. DEPENDENT VARIABLES. TREATMENT VARIABLES.

3.3 RANKと ANOVAを 用 い る 方 桧 SAS/Statisticsの RANKと ANOVA 両 プ ロ シ ジ ャ ー を 組 み 合 わ せ て 検 定 統 計 量 を 算 出 す る 方 法 で あ る 。 Friedman検 定 の 統 計 量 と ブ ロ ッ ク 内 で の j 順位に対する一元配置ブロ内ク実 験分散分析の分散比 Fとの関係は次により示される。 S T2=nh(5 ・j ‑ζ.)2 j=l SE2= L k n k n M ST =ST2/k‑1 L (aij‑a .‑a.j+a..)2 i = l j=l 且 / (nk‑n‑k+1) M S E = SE2 = L L (aij‑a・j )2 i = l j=l F=MST / M SE 、 とおくと、検定統計量 Qは k ̲ k +1 a L (a.j‑一一一一)2 j=l Q= 2 k 一 一 L{(aij‑a・j )+( a・J ‑a..)} 2]/{n(k‑1)} i = l j=l n [L S T2 (S E 2+ S T2) / {n(k‑1)} =n(k‑1)F'/ (l+F') ただし F' = kl nk‑n‑k+1 F 従 っ て 順 位 デ ー タ を 用 い た ブ ロ ッ ク 実 験 分 散 分 析 に よ り F値 を 算 出 し た 後 に こ れ を 用 いて Q を 算 出 す る こ と が で き る 。 手 順 の 概 略 を 次 に 示 す 。 ( 1 ) RANKプ ロ シ ジ ャ ー に よ り ブ ロ ッ ク 内 で 順 位 付 け を 行 う 。 (2) (1)で得られた順位に対し、一元配置ブロック実験分散分析を行い、分散 比 F を求める。 ( 3 ) Fを 用 い 検 定 統 計 量 Q を算出する。 (4) 自 由 度 k ‑ 1に よ り 有 意 確 率 を 算 出 す る 。 SAS プ ロ シ ジ ャ ー で の 演 算 は 手 1 ) 慣れ)，(2 ) のみであるが、 プ ロ グ ラ ム と 出 力 結 果 、 及 ぴ計算結果を示す。 hHU nドA SOURCE 6 1 D VISIT 3 F' Q a ANOVA S S F VALUE PR >F 0.00000000 16.07142857 O .0 0 1 0 .2 3 1 .0000 0.0004 3x10.23/18 = 10.23/6 7x 3x (10.23/6)/ { 1+(10.23/6) =13.24 20 、 n u PROC RANK DATA=DT01 OUT=DT02; BY VAR GRADE; RANKS FRANK; PROC ANOVA DATA=DT02; I D VISIT; CLASS MODEL FRANK=ID VISIT;

4. S A S プ ロ シ ジ ャ ー を 用 い た Fri ed 皿a n検 定 の プ ロ グ ラ ミ ン グ DATAステップ， RANK.MEANSプ ロ シ ジ ャ ー を 用 い て 独 自 に Fri ed皿a n検 定 ， 処 理 の 多 重 比 較 を 行 う プ ロ グ ラ ム を 作 成 し た の で 紹 介 す る 。 マ ク ロ 形 式 に な っ て お り 、 出 す1タ イ ト ル ， 読 み込みデータセット名，属性によりデータを制限するための変数名とその値・ラベル，ブ ロック・処理・従属変数の各変数名，処理数をマクロ変数とした。また D unnet t型多重比 較と Pairewise 多 重 比 較 の 出 力 も 処 理 数 に 関 係 な く 可 能 で あ る 。 手順を次に示す。 ( 1 ) RANKプ ロ シ ジ ャ ー に よ り ブ ロ ッ ク 内 で 順 位 付 け を す る 。 (2) 平均順位，分散を算出する。 (3) 検 定 統 計 量 ， 有 意 確 率 を 算 出 す る 。 (4) D unnett 型 多 重 比 較 ， Pairewise 多 重 比 較 を 行 う 。 (5) 全 体 の 結 果 を 編 集 し て 出 力 す る 。 次に出力例を示す。 Var C hisq d f P ~ SUGI‑j 8 9 Drug‑A Friedman Test 0.17347 13.23529 3 O .0 0 4 Group Means o f ranks 1 2 3 .3 5 7 3 .1 4 3 3 1 .8 5 7 4 4 3 1 .6 2 ‑ 1 0.3638 0.3580 3 ‑ 1 2.5466 0.0054 4 ‑ 1 2.9104 0.0018 # # 3 4 Dunnett type multiple compari~on Paires o f groups Z value P Sign Pairwise multiple comparison Group 1 2 + " " この例では、投与前との D unnet t 型 多 重 比 較 で は 5 日後， * + 7日 後 は 有 意 に 改 善 し た こ と が認められた。 P airewise 多 重 比 較 で は 投 与 前 に 比 べ 7 日 後 が 有 意 水 準 5 %で 有 意 に 改 善 し 、 ま た 投 与 前 に 比 べ 5 日後が、 3 日 後 に 比 べ 7 日 後 が そ れ ぞ れ 有 意 水 準 10%で 有 意 に 改 善していた。 参考文献 ( 1 ) T h o皿a sP . Hettmansperger ( 1 9 8 4 ) Statistical inference based o nr a n k s . o n s， I n c . John W i1 e y &S . L . レ ー マ ン ( 19 7 8 ) ノンパラメトリックス(鍋谷清治他訳 森北出版) ( 2) E ( 3 ) International association f o r statistical computing ( 1 9 8 8 ) Statistical Software Newsletter. V ol .1 4，N o . l ( 4 ) 岸 本 淳 司 ( 19 8 8 ) S A S FREQ プ ロ シ ジ ャ に よ る Cochran‑Mantel‑Haenszel 統計量の使い方 S A S ユ ー ザ ー 会 第 2ワ ー キ ン グ グ ル ー プ 資 料 f ︒

日本 SASユーザー会 (SU G ト J) ー PROC FREQによるノンパラメトリック検定 大橋靖雄 東大病院中央医療情報部 Nonparametric t e s t sb y PROC FREQ Yasuo O h a s h i U n i v e r s i t yH o s p i t a l Computer C e n t e r， U n i v e r s i t yo f Tokyo H o s p i t a l， B u n k y o ‑ k u Tokyo 要旨 反 応 変 数 が o‑1の 2値 変 数 あ る い は 順 序 カ テ ゴ リ 一 変 数 で あ る 場 合 、 CMHオ プ シ ョ ン と 共 に FREQプ ロ シ ジ ャ を 用 い る こ と に よ り 、 ， . . 較 あ る い は ( 層 毎 の 情 報 を 併 合 す る こ と を 合 め ) 層 別 解 析 を 柔 軟 に 行単 う純 こな と群 が間 で比 きる。実際、 ゥ イ ル コ ク ソ ン 検 定 ・ フ リ ー ド マ ン 検 定 ・ どが実行可能である。 しかし、 (拡張)マンテル検定な 分かりやすい日本語のテキストが存在しないため、 、 は未だ十分理解されているとはいえな L ラテジーを含め、 解説する。 このような使い方 ここでは、数理的な背景・解析のスト FR E Q プ ロ シ ジ ャ に よ る ノ ン パ ラ メ ト リ ッ ク 検 定 の 実 行 法 を キーワード: PROC FREQ. CMHオプション， ノンパラメトリック検定 臨 床 試 験 あ る い は 疫 学 的 な 研 究 に お い て 、 反 応 変 数 が o‑1の 2値 変 数 あ る い は 順 序変数で与えられている場面を想定しよう。解析の最終的な目標は、臨床試験で あったら治療法(あるいは薬量)、疫学研究であったら関心対象であるリスク因 子への曝露の有無(あるいは曝露レヴェル)と反応変数との関連を調べることで ある。 ほとんどの場合、 反応変数とはもちろんのこと、 群」とよぷ)とも関連を持つ共変量が存在し、 a 除 究の場合には交絡因子の存在、 治療法・曝露(以後、 これが解析を厄介にする。 疫学研 臨床試験の場合には背景因子が群間でアンパラン スとなることがこれにあたる。 このような場面においては、通常次のようなストラテジーに基づいて解析がな されている。 し 共変量の分布を群間で比較する 2 . 共変量と反応変数との関連を調べる 3 . 上記の検討を通じて、偏りを減少させる a n d / o r比 較 精 度 を 上 げ る 必 要 が あ ると考えられれば、共変量を考慮した解析を行い単純な群間比較結果と比較する 2の 解 析 に お い て は 、 群毎に層別して検討を行い、 さらに群間で関連の方向・ 強さに違いが無ければ群毎の情報を併合することを考える。 この層別解析も合め、 多 値 (2値 を 含 む 分 類 ) 変 数 あ る い は ) 1 国 序 変 数 に 対 し て は 、 l、 2の検討、 と 、 く に 有 意 性 検 定 は FR E Q プ ロ シ ジ ャ を 用 い て 容 易 に 実 行 す る こ と が で き る 。 ( た だし層閣の一様性の検定は、 いない。 2値 * 2値 の 場 合 の B r e s l o wD a y検 定 し か 提 供 さ れ て ← そ れ 以 外 の 型 の 場 合 に つ い て は 標 準 的 な 方 法 が 確 立 さ れ て い な L、。) 2 3一

実際には、変数の型に応じて、 多値*多値 多 値 *) 1 自 序 順序*順序 CMHで 出 力 さ れ る 次 の 行 を み れ ば よ い 。 General Association Row Mean Score Differ Nonzero Correlation CMHオ プ シ ョ ン の 計 算 過 程 は マ ニ ュ ア ル に あ る が 、 実 に そ っ け な く 分 か り に くい。 も う 少 し 分 か り や す い 解 説 と し て 柳 川I (1986 、 ) Koch and Edwards(]988)が 薦められる。 誤解をおそれずに言えば、 待値)をセルごとに計算し、 (観測値)一(行.} I Jが 独 立 な 下 で の 期 それをペクトル xとして並べ、適当な重み行列 Wを とり、 ( L :W x ) ， ( L :W (x の 分 散 共 分 散 行 列 ) W ' ) ‑ (L :W x ) で 独 立 性 か ら の ず れ を 示 す χ Eを 計 算 す る の で あ る 。 L : は 層 に 関 す る 和 を 示 し て い る 。 ーは一般化逆行列である。 Wの 次 元 の と り 方 が 3種 の CMHの出力に、 、 次に述 a ベるスコアのとり方が W の要素の大きさを決定することに対応する。 順序変数については、 適当にスコアを与え、 これに基づいて行平均 (Row m ea n ) や 相 関 係 数 (Correlation) を 計 算 す る こ と に な る 。 ス コ ア と し て は 、 平 均 順 序 ( RANK) 、 リ ジ ッ ド (RIGID) 、 修 正 リ ジ ッ ド (MODRIGID) 、 デ ー タ 値 (TABLE) の 4通 り が 指 定 可 能 で あ り 、 こ れ を 適 当 に 選 ぶ こ と に よ り 、 次 の よ う な ノ ン パ ラ メ トリック検定が導かれる。 スコア 層別 RANK RANK なし CMH出 右 Nonzero C . Row Mean なし ノンパラメト u ク検定 スピアマンの相関 (X(]‑]/n)) クラスカル・ワリス (2群 の と き ウ イ ル コ ク ソ ン ) RANK ブロック因子 TABLE なし Row Mean Row Mean フリードマン 一般化マンテル (2群 の と き マ ン テ ル ) TABLE 層別因子 Row Mean 一般化拡張マンテル (2群 の と き 拡 張 マ ン テ ル ) 3の 共 変 量 調 整 法 に は 、 大きくいって二つのアプローチがある。 ロジスティッ ク回帰などの確率モデルに基づく方法と、層J3 J I・ 併 合 を 基 本 と す る CMH流 の ノ ンパラメトリックな方法である。検証が困難な確率モデルに基礎を置いているこ とが前者の欠点であり、 多くの共変量を同時に調整できず、 か っ 共 変 重 の 効 果 を 定量化できないことが後者の欠点である。 両者の限界をわきまえて、 補 完 的 に 用 いることが望ましい。 文献 柳 川 尭 (]986) ， 離 散 多 変 量 デ ー タ の 解 析 ， 共立出版 Koch， G . and Edwards， S . (1988): Clinical efficacy trials with categorical data， C I N : Peace， K .E.) Biopharmaceutical Statistics for Drug Development， Mercel Dekker. ‑24‑ 、 a

日本 SASユーザー会 (SU Gト J) rPJy手 FREQプロシジャによる探索的データ解析 。高橋行雄 日本ロシュ株式会社開発本部 Exploratory Data Analysis Using FREQ Procedure Yukio Takahashi Nippon ROCHE K . K . MAPO O i v i s i o n 6‑17‑19 Shinbashi Minato‑ku Tokyo 要旨 ・ 群間法による二重盲検比較試験で患者の背景に薬剤聞で差が出た場合を 4 h 例にして， FR E Qプ ロ シ ジ ャ に よ る ノ ン パ ラ メ ト リ ッ ク 検 定 ， 一 般 化 拡 張マンテル検定， オ ッ ズ 比 と そ の 95%信頼限界， お よ び Breslow‑Dayの オッズ比に対する均一性の検定を組み合せた探索的なデータ解析を例示す ると共 l ， こ 2つ 以 上 の 背 景 因 子 を 組 み 合 わ せ た 場 合 の 交 互 作 用 の 検 討 に 有 益 な C A T M O Dプ ロ シ ジ ャ に よ る ロ ジ ス テ ィ ク 解 析 の 使 い 方 を 示 し た . キーワード: PROC FREQ， PROC CATMOD，一般化拡張マンテル検定，ロジット解析 1. はじめに FREQプロシジャは，汎用的なクロス集計および m X nの分割表に対する各種の検定を行う 伝 統 的 な プ ロ シ ジ ャ で あった.パージョン 51より， 1 F R E Qプロジジャで一般化拡張マン!テル検 o c h r a n ‑ M a n t e l ‑ 8 a e n s z e l ) が行えるようになり，その有用性が高まった.しか 定 (CMH検 定 C ' しながら， SA Sのマニュアルは難解で FREQプ ロ シ ジ ャ を 使 い こ な す に に は 骨 が お れ る . マ ンテル・へンセル検定は，層別された 2X 2の 分 割 表 (4分 表 ) を 併 合 す る 場 合 の 検 定 手 法 と し て知られている. C M H検定は層別された m X nの 分 割 表 を 併 合 す る た め に 拡 張 さ れ た 検 定 手 法 で あ る が ， デ ー タ の 作 り 方 お よ び S C O R Eオ プ シ ョ ン の 指 定 の 仕 方 い か ん に よ っ て は ， ウ ィ ル コクソンの 2標 本 検 定 ， ク リ ス カ ル ・ ワ リ ス の 検 定 ， フ リ ー ド マ ン の 検 定 な ど の ノ ン パ ラ メ ト リ ック検定も行うことができる汎用的な検定手法である.さらに，層別された 4分表にたいして F REQプロシジャは，オッズ比とその 95%信頼限界の計算ならびにオ'ッズ比の均一性の検定と して B r e s l o w ‑ D a yの検定を行うこともできる. これらの検定手法の使い方について，群間法によ る二重盲検比較試験を例にして解説する. 2. 患者の背景に差が出た場合 新 薬 Dlと標準薬 D2との聞で二重盲検比較試験を行い， 患 者 の 背 景 と し て 図 表 1の 結 果 を 得 た.性，併用薬の有無，および疾患の重症度の 3種 の 患 者 の 背 景 に つ い て 薬 剤 聞 で 分 布 の 差 が 出 F h υ ︐ ︒

てしまった.図表 2の効果判定では，新薬 Dlが標準薬 D2に比べてウィルコクソンの 2標 本 検 定 で有意に優るという結果であった.しかしながら，患者の背景で薬剤聞に差が出てしまっている の で ， 図 表 2の結果をそのまま信用することができない. 図表 アイ 7 ム カテゴリ 性 男 女 併用薬 無 重症度 軽度 中等度 有 高度 E 十 1. 患者の背景 D1 80 74 86 68 72 D2 言 十 61 141 87 155 P=0.0253 キ 53 1 25 44 45 38 53 89 91 Z=2.3059 P=0.0211 キ 154 15 1 305 検定 X 2= 3.541 90 164 P=0.0554+ 64 150 x2=5.001 、 a 図表 者効 D1 D2 員 十 29 2. 効果判定 有効やや有効無効 19 51 34 44 35 23 95 69 42 悪化 9 20 29 百 十 有効率 検定(全体〉 有効以上 154 5 9 .7% Z=2.4270 X2= 3 . 5 4 2 151 48.3% P=0.0152 キ P =0.050 + この問題に対してはさまぎまな探索的なデータ解析のアプローチがあり，その方式は定まって いない.藤田・椿 (1988) は ， i B r e s l o w ‑ D a y の検定などを用いて予想していた交互作用が存在 しているかを確認するのがよい.大きな交互作用がない場合には， M a n t e l ‑ H a e n s z e l法や拡張 M a n t e l 法による各層に共通な要約的な検定を参照する.患者因子が薬剤聞で均等である場合には， 単純に集計した分割表に対する X2検 定 ( Y e t es の補正)や U検定などに基づく推測を行うこと にする.交互作用が検出された場合 l こは，要約的な検定を実施することには問題があり，各層ご との薬効差の検討が必要となる.なおこの際には， B o n f e r r o n i 不 等 式 な ど を 用 い て 第 1種 の 過 誤を抑える必要もあろう. Jと述べており，ロジスティックモデル，対数線形モデルや分散(共 分散)分析などの使用に対して解析過程をブラックボックス化してしまい問題をかくしてしまう 危険さえあると警告している. 藤田・椿の提唱する解析方式の大部分を FREQプロシジャでカバーすることができるので， その使用方法について紹介すると共に探索的な層別解析で有用と思われるオッズ比とその 9 5 % 信頼限界も合わせて示す.とはいえ，同時に検討しなければならない背景因子が増加すると FR EQプロシジャだけの検討には限界があり， CATMODプロシジャあるいは GLMプロシジャ による解析も合わせて行うことが望まれる. 立ム.. f 9 ! l 図表 3に解析に用いるデータを示す.紙面の都合上， の形式で与え，各変数のカテゴリ名は， 3 0 5人分のデータを 5次元のクロス表 FORMATプロシジャのパージョン 6の新規能 CTL 1Nオプションを用いて "SA Sデータセット"から与えている. ‑ 26一 、 a

3.

図表

データリスト

FREQ.02 1 ;
SEX
CON 申 ;
INPUT
SEV
00 ORUG = '01'. '02' ;
00 EFFECT
1 TO 5 ;
N 曲;
INPUT
OUTPUT ;
ENO ;
ENO ;
一
一 01 EFFECT
CAROS ;
9 9 5 3 2
1 1 1
3 3 2 1 0
1 1 2
3 4 210
1 2 1
1 2 2
3 6 3 2 1

OATA

、

a・

02 EFFECT ‑‑ ;
1
3
1
2

1 1 1
3 3 2
232
3 2 1

1
1
2
1

o1

1 3 1
1 3 2
2 1 1
2 1 2

2 3 200
3 5 210
4 5 5 1 1
5 7 4 2 1

2 2 1
3 4 6 4 2
2 3 6 3 2
5 9 3 1 2

2 2 1
2 2 2
2 3 1
2 3 2

4 4 1 1 0
1 1 3 3 1
3 3 4 3 2
1 1 1 1 1

2 3 2 2 2
4 6 2 1 2
3 4 3 3 3
3 5 2 1 1

;
OATA

FREQ.F2 1 ;
I
<
I
E S
INPUT
FMTNA
00 1 = 1 TO N ;
INPUT
START S
OUTPUT ;
ENO ;
CAROS ;
C
ORUG
2

TYPE S

N

申曲

J LABEL S

01
02

;

E LABEL $

;

新標準薬
薬

New̲Drug
Standard

SEi{

N

2

l
2

女
男

Ma1e
Female

SEV

N

3

l
2
3

高軽中等度

~!i ld
Moderate
Severe

有
盤

N
Yes

Z虫

Execelent
Good
Fair
poor
Aggravate

N

2

l
2

EFFECT N

5

l
2
3
4
5

CON

。

悪害有語
化

，
OATA WORK.F2 1 (RENAME=( J LABEL=LABEL )) ;
SET FREQ.F2 1 ;
PROC

l
I
/
I
f
I
l
A

PROC

FOR~!AT

CNTLIN=WORK.F2 1

FORMAT;
VALUE
E2FMT

PROC

1‑2
3‑5

;

有無効以効上'

!!:m';

OATASETS OONAME=FREQ;
02 1 ;
DRUG
FORMAT=SORUG.
ATTRIB
FORMAT=SEX.
ATTRIB
SEX
FORMAT=CON.
ATTRIB
CON
FORMAT=SEV.
ATTRIB
SEV
ATTRIB
EFFECT FORMAT=EFFECT.

~!O O 工 FY

薬
性剤'
LABEL='
l
'
F'
LABEL='

;

併用症薬効
度
;
LABEL='重
LABEL='
.
i
I
!
:
l
]
E1
l
t' ;
LABEL=' 総 合 果 '

RUN ;

図表 4 に F R E Qプ ロ シ ジ ャ で S C O R E = R A N K および C M H 2オ プ シ ョ ン を 用 い た ウ
イルコクソンの 2標 本 検 定 を 示 す

Statisticの (
2
) の 欄 の 自 由 度 1の X2値 が 検 定 統 計 量 で 売

り，その平方根を z値 と す れ ば 通 常 の ウ ィ ル コ ク ソ ン の 2標 本 検 定 と な る ( 但 し ， 連 続 修 正 は さ
れていない)

27

図表 F R E Qプロシジャによるウィルコクソン検定 4. FORMCHAR(1， 2， 7)=' = ・ DATA=FREQ.D2 1 PROC FREQ WE工GHT N ; DRUG EFFECT / TABLE ・ CMH2 SCORE=RANK NOCOL NOROW NOPERCENT ; EFFECT(総 合 効 果 ) DRUG(薬 剤 ) Frequency 著 効 有 効 ヤ ヤ 有 効 無 効 悪 化 Tota1 新薬 41 51 34 19 9 154 標準薬 29 44 35 23 20 151 Tota1 70 95 69 42 29 305 SUMMARY STATISTICS FOR DRUG BY EFFECT Cochran‑Mante1‑Haensze1 Statistics (Based on Rank Scores) Statistic 1 2 A1ternative Hypothesis DF Va1ue Prob Nonzero Corre1ation Row Mean Scores Differ 1 1 5.893 5.893 0.015 0.015 r qu ︐ ︑ ︑nHU 図表 5 ，こ性別薬剤別の効果を示す. X2検 定 、 a (Yetesの補正〉の結果， 男で X2=9.052 (P=O.O と薬剤聞に有意な差があるものの，女では X2=0.004 (P=0.948) と差がない. M E A S U R E Sオプションで出力されるオッズ比で見ると， 男では 3 . 0 2 6( 1 .515~6. 0 4 5 ) ， 女では 0.932 ( 0 .503~ 1 .7 2 8 ) となる. F R E Qプロシジャでは， 3種 類 の オ ッ ズ 比 ケースコントロール 2) コホート (カラム 1のリスク〉 3) コホート (カラム 2のリスク〉 が出力される. ケースコントロールのオッズ比は， 男の場合であれば， 白 nt'‑an‑ ‑‑‑ qu‑9 rhu‑ の' ' u q‑VEnt' Anζ‑TA n〆﹄ ‑ n 〆﹄ ‑t‑nζ 1‑‑ n一n n一n 3 .0 2 6 として表せる. この統計量の持つ意味は，新薬の有効率 6 6.25% と標準薬の有効率 39.34% との 8 4 (カラム 1のリスクである) ， 同様に"無効率" の比(カラム 2のリスクである) 3 比1.6 3 .7 5%/60.66%=0.556 の逆数を掛けた1.684/0.5 5 6=3 . 0 2 6 であり新薬が標準薬に比べてどのく らい優っているかの総合指標と見なせる. X 2検 定 は ， 有 効 率 の 比 が 同 じ で あ っ て も サ ン プ ル 数 の大きさにより結果が左右されるので，探索的な層別解析には使いずらい面がある. さて，女で のオッズ比(ケースコントロール， 以下同様〉は， O .9 3 2 であり， その 9 5 %信 頼 限 界 が O .5 0 3 ~ 1 .7 2 8と 1 .0 0 を完全に含むので統計的には有意な差でないことが判る. Breslow‑Dayの検定， これはオッズ比が均一であるか否かの検定となっており， 自由度 1の X 2 値は， 6.248 (P=O.012) と有意な差となっている. これは，男でのオッズ比 3 .0 2 6 と女での O .9 3 2 との差が無視できないこと意味している. Breslow‑Day の検定が有意でなければ， CMH 検定により薬剤聞にあった患者の分布の偏りを補正した CMH検定を用いて効果の差を検定する ・ Tし u ︑︑︐︐︐ ︑ ことができるのであるが， この場合 l こは適用できない(結果は出力されているが用いてはならな • ‑ 28 、 a

5. 図表 性別薬剤別有効率の比較 PROC FREQ DATA"FREQ.D2 1 FORMCHAR(1.2.7)"'" ; WE工GHT N ; SEX DRUG EFFECT / CH工SQ MEASU且且昌司 CMH2 NOCOL NOROW NOPERCENT ; TABLE ・ ・ て FORMAT EFFECT E2FMT. ; RUN ; CONTROLL工NG FOR SEX"女 CONTROLLING FOR SEX"男 DRUG(薬 剤 ) DRUG(薬 剤 ) EFFECT(総 合 効 果 ) Frequency 有 効 以 上 無効 無効 Total 新 薬 53 27 80 新 薬 39 35 74 標準薬 24 37 61 標準薬 49 41 90 Tota1 77 64 141 Total 88 76 164 SEX "女 CONTROLLING FOR SEX"男 ‑ EFFECT(総 合 効 果 ) Frequency 有 効 以 上 Tota1 Statistic DF Value Prob DF Value Prob Continuity Adj. Chi‑Square 1 9.052 0.003 1 0.004 0.948 lEstimates of the Relative Risk (Row1/Row2)I Type of Study Value 95% Confidence Bounds Value 95% Confidence Bounds Case‑Control Cohort (Col1 Risk) Cohort (Co12 Risk) 3.026 1.684 0.556 1.515 1.188 0.385 0.932 0.968 1.038 0.503 0.727 0.746 6.045 2.386 0.804 1.728 1.290 1.444 lCochran-Mantel-Haensz~l ~tatistics (Based on Table Scores)1 Statistic Alternative Hypothesis DF Value Prob 1 2 Nonzero Correlation Row Mean Scores Differ 工 3.938 3.938 0.047 0.047 工 ￨Estimates of the Common Relative Risk (Row工/Row2)I 95' 幅 Type of Study Method Value Confidence Bounds Case‑Control Mantel一Haenszel 1.572 1.006 2.456 1Breslow‑Day Test for Homogeneity of the Odds RatiosI " " Chi‑Square" 6.248 DF" 1 Prob " 0.012 患者の背景で薬剤聞に差があった併用薬の有無と重症度についても同様に解析した結果を図表 . P=0.025) であるから 6に示す. 併用薬についてみると Breslow‑Dayの X2値 が 5.031 (df=1 併 用 薬 の 有 と 無 で の オ ッ ズ 比 の 差 を 無 視 で き な い こ と に な る . 重 症 度 で の Breslow‑Dayの検定結 果は， X2=0.088 (df=2. P=0.957) と有意な差ではないので薬剤聞の差について CMH検 定 を行うことができる. 検定の結果は， X2=3.368 (dfニ1. P=0.066) と図表 2で 示 し た 全 体 で の x2検定の結果とほぼ同様であり，重症度の偏りがあっても薬剤閣の判定では無視できることが 示されている. なお， SCOREオプションで、 RANK， R 1G 1Tあるいは MODRIGI， : 1 を指定すれば， 著効，有効， のままの尺度で CMH検定でき， l ま X2=5.634 (df=， l P=0.018) となり， RANKオ プ シ ョ ン で の 結 果 図表 2で示した全体での結果とほぼ同様である. 29一

z
‑
=
znυ

Z

zn4

=
一
一
=P4

ム
句
=
・
=ハυ

一
一

一
一
‑
一

=
・

‑oo
一
‑
一

A‑
一
一一
一nL

=au
一
一
一
一

‑nL
一
VA
一
一
一
一

一
一=nu

z‑

znu

一一RURυ
42

=
=
=
=
=
=

=・・

一
一
一↑nuマt

=auτム

一
↑

一
一
一
一

=Ruqv
=τ ム ハυ

一
一
=

一
一

ZRURU
z
‑‑

=τ ムnu

=
=

一
一
一
一

一
一一
一
一
↑一氏un4
=n4nJ

ZOQM

=
・‑
znJnu

一
一

‑
‑
一
一
一
一
一
一
一
一
一
一

一
一

‑e

IF‑︑
==9
1

‑
‑=
一
一
一
一
一
一
一
一
一‑一

=
h
R

2.594

CMH X2=4.725
0.782
0.597
0.696

3.296
3.195
3.729

B‑D X2=0.088
P=0.957 NS
DF=2

1.536

0.971

2.431

CMH X2=3.368

度度度
等
軽中高

1.051
1.605
1.382
1.611

1.006

2.456

CMH X2=3.938

P=0.047
2.863
0.995

1.464
0.524

5.598
1.890

B‑D X2ニ 5.013

P=0.025

P=0.030 ・

無有

P=0.066φ

1.651

度
症
重

Bounds

••.•

一一一‑
ム
句

値

ザ

1‑fili‑‑ilillit‑

ザ

71+Illit‑‑lili‑‑‑

一一畠

一‑=

‑‑=

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一一
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一一札一男女一無有一男女

30‑

Breslow‑Day
薬剤聞で当然差が出てしまう. 背景の差をどこまで考慮すべきなのであろうか

、
RTS= 24 ;
PROC TABULATE DATA=FREQ.D2 1 NOSEPS ;
FREQ N ;
CLASS
SEX CON SEV DRUG EFFECT;
TABLE
ALL SEX CON SEX.CON
，DRUG=' ，・( EFFECT=' ，
・
( N=' ，
・ F=4.
・ F=PCNTFMT.)) /
PCTN<EFFECT>=' ，

a

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SEV='==重症度‑‑
EFFECT E2F~π;
SEX='==性==' CON='=三併用薬=='
LABEL

性別薬剤別のオッズ比

7.
図表

Bres1ow‑Day & CMH tests

・
・
1.572

併用薬

Case‑Contro1

95屯
Confidence Bounds

オッス・ヒ

一
一

¥

薬剤閣の効果のついてのオッズ比

6.
図表

性と併用薬，性と重症度，併用薬と重症度，あるいは 3つの背景因子を組み合わせた場合でも

RUN ;

、
局
4. 2つ以上の背景因子の組み合せ

の検定で一つでも引っかかった場合には， CM H検定で薬剤聞の差をうんぬんするこにと意味がな

い.そこで， B
reslow‑Day の検定で有意となった性と併用薬を組み合せた場合のオッズ比を図表

7に示す. 男 で 併 用 薬 が な い 場 合 の オ ッ ズ 比 が 5
.
0
0
0 (1. 631~15.503) と際だって高い.もち

PROC FORMAT;
PICTURE
PCNTFMT LOW ‑ HIGH = '000.0%' ;

ろん B r e s l o w ‑ D a y の一様検定で X2ニ 12.779 (df=3 . P=o .005) と 有 意 な 差 が 出 て い る の で 2 つ の 因 子 を 組 み 合 せ た CMH検 定 に よ る 背 景 因 子 の 偏 り の 補 正 は で き な い . こ の 様 な 場 合 i こ，オ ッズ比とその 9 5 %信 頼 限 界 を 用 い て ， ど の 層 に 有 効 率 ( 悪 化 率 ) の 差 が 出 て い る の か 調 べ る と よい.むやみに各層に対しての有意差検定だけで評価すべきでない. 5. 交互作用 B r e s l o w ‑ D a y の検定では，性×薬剤j の 交 互 作 用 ， 併 用 薬 × 薬 剤 の 交 互 作 用 を 検 出 し て い る こ と に な る が ， 性 × 併 用 × 薬 剤 の 3因 子 交 互 作 用 を 検 出 し て い る わ け で は な く ， そ の 中 に は ， 性 × 薬 剤 な ど の 2因子交互作用も含まれてしまっていて分離できない. 2つ 以 上 の 背 景 因 子 を 組 み 合 わ せ た 場 合 に オ ッ ズ 比 で の 評 価 だ け で は 交 互 作 用 の 考 え 方 が 含 ま れていないので不十分である.この問題を解決するためには， 戸 島 G L Mプ ロ シ ジ ャ を 用 い た 分 散 分 析 あ る い は CATMODプロシジャを用いたロジスティク解析を行う必要がある. GLMプロシ ジ ャ を 用 い た 分 散 分 析 流 の ア プ ロ ー チ に つ い て は 高 橋 ・ 藤 丸 (1987) を 参 照 し て も ら う こ と に し て ， ここでは， 有効以上の率 CATMODプロシジャによる解析事例を図表 8に示す.この解析は，効果判定の P!こ対して，いわゆるロジット変換 l o g (P/ (l‑P) ) 重 み 付 き 最 小 2乗法(最小ロジット法)を適用している. したデータに対して この結果 3因 子 交 互 作 用 性 × 併 用 × 薬 剤 は な く ， 性 × 薬 剤 お よ び 併 用 × 薬 剤 の 2因 子 交 互 作 用 だ け が 有 意 な 差 と な っ て い る . し たがって，性と併用薬と薬剤を組み合わせたオッズ比を見る必要はなく性あるいは併用薬それぞ れのオッズ比のみで判定すれば良いこが示されている. 6. まとめ 二 重 盲 検 比 較 試 験 な ど で 患 者 の 背 景 の 分 布 が 比 較 し た い 薬 剤j 聞で異なった場合の問題は，探索 的なカテゴリカル・データ解析の実践の場として， また統計ソフトウェアを評価する場として 手頃と考えている. FREQ プ ロ シ ジ ャ で オ ッ ズ 比 の 均 一 性 の 検 定 と し て B r e s l o w ‑ D a y の検定， ~ オッズ比とその 9 5 %信 頼 区 間 ， お よ び 一 般 化 拡 張 マ ン テ ル 検 定 が サ ポ ー ト さ れ る よ う に な っ た ので，探索的なデータ解析を行える前提が揃ってきた.これらの統計量および検定法の使い方に つ い て 例 示 す る と 共 に ， 交 互 作 用 の 検 討 に つ い て CATMODプ ロ シ ジ ャ は 非 常 に 有 用 と 思 わ れ るので，その使用例を示した. 主一車主 藤 田 利 治 ， 椿 広 計 (1988) :薬効評価解析システムの試作.臨床評価， 1 6 3 ‑ 2 3 . 高 橋 行 雄 ， 藤 丸 清 志 ( 1987): G L Mの 臨 床 試 験 デ ー タ 解 析 へ の 応 用 . 日 本 SA Sユ ー ザ 会 論 文 集 ‑ 31‑

図表 PROC 8. C A T M O Dプ ロ シ ジ ャ に よ る 最 小 ロ ジ ッ ト 解 析 CATMOD DATA=FREQ. ・ D2 1 ; WEIGHT N ; RESPONSE LOGIT; MODEL EFFECT = SEX CON DRUG SEX*DRUG CON*DRUG SEX*CON*DRUG / NODESIGN ; TITLE2 '<< Generalized Logits >> ' ; FORMAT RUN ; EFFECT E2FMT. ; qu 司ム ︐ naauRJvqu ハU 噌よ LU ハυ ===一 rt )))) ﹂ FL+ RSNs T nvou ・可ム ρME可ム vunqaO OT stp a nav ム ムr puae SFts eoob RPTO y t︑ ︑ ︐s ︐ l︑ c en ves esun 下IOD PROCEDURE CAT Response: EFFECT Weight Variable: N Data Set: D2 1 、 a POPULATION PROFILES Sample SEX CON Sample Size DRUG ; ii i : ; RESPONSE PROFILES Response 1 2 EFFECT 有効以上 無効 ANALYSIS OF VARIANCE TABLE Source DF Chi‑Square Prob INTERCEPT SEX CON DRUG SEX*DRUG CON*DRUG SEX*CON DRUG 1 1 1 1 1 1 1 0.54 0.10 2.61 5.72 7.43 5.39 0.52 0.4641 0.7546 0.1059 0.0167 0.0064 0.0202 0.4691 RESIDUAL 1 0.04 0.8367 ・ 、 a ANALYSIS OF WEIGHTED‑LEAST‑SQUARES ESTlMATES Effect INTERCEPT SEX CON DRUG SEX*DRUG CON DRUG SEX*CON*DRUG ・ Parameter 1 2 3 4 5 6 7 Estirnate 0.0897 ー0.0385 0.1975 0.2926 0.3308 0.2843 0.0891 32 Standard Error Chi‑ Square Prob 0.1225 0.1231 0.1222 0.1223 0.1214 0.1224 0.1231 0.54 0.10 2.61 5.72 7.43 5.39 0.52 0.4641 0.7546 0.1059 0.0167 0.0064 0.0202 0.4691

日本 SASユーザー会 (SUG 卜 J) PC/SASを用いた臨床試験データ集計解析システムの検討 。平河 木村 威* 三井製薬工業株式会社 *医薬情報室 聡料 料学術部 I n v e s t i g a t i o no fc l i n i c a ld a t aa n a l y t i c a ls y s t e m by u s i n g PC/SAS Takeshi Hirakawa . . Akira Kimura M i t s u i Pharmaceutical， I N C . 3‑12‑2 Nihonbashi Chuo‑ku Tokyo Japan 要旨 我々は臨床試験のデータ解析に自社開発ソフトを用いてきたが、統計解析の高度な要求に対応すベ イ PC 版 SASの導入検討を開始した。統計解析機能は十分な能力であったが、エンドユーザーが使 h するには、対話型のインターフェイスが整備されておらず、プログラミング言語に慣れていないと 使い難い点があった。 昨年、一般ユーザーを支援する S A S / A F， S A S / F S Pが PS版でリリースされた。そこで、当社において 一般ユーザーがS A Sを容易に使える環境を作るべく、 A F，FSPを用いてメニュー対話形式で、操作可 能な臨床データ解析システムの作製を試みた。 エンドユーザーである我々がプロトタイピング手法を用いて設計、作成を行った場合の、 P C版 S ASの使用環境やシステム作成上の特徴および問題点を中心 i こ報告する。 キーワード :AF， F S P，臨床試験 第 l章 は じ め に a・ 1.1 臨 床 試 験 デ ー タ 集 計 解 析 と は 薬剤の人における有効性評価や副作用調査を目的として、臨床試験が実施されてい る。試験のデータ処理の質や量は、薬の性質や目的(初期検討試験、比較試験、頻度 調査)によって、調査する項目は数十から数百まで、データ件数も数十から数万件と 帽が広いが、運営方法は比較的同様であり、その解析手法もほとんど共通項目が多い。 これらの集計・解析を行うには、薬の特性のみならず、該当領域の基礎的・臨床的 な知識を十分持っている者でないと、適切な情報を得る事は困難である。従って、テ‑ ータ処理は集計・解析の専任者のみでなく試験担当者も解析に参画する事が重要であ る 。 1.2 開 発 の 必 要 性 と 検 討 項 目 試験担当者が、計算機のプログラム作成の素養や、常に処理言語の知識を持ってい る事を期待する事はできない。そこで試験担当者の集計・解析を支援する為に、一般 的な統計解析の基礎的知識があれば、メニュー形式対話形で操作できるシステムが必 要である。 現在当社では、自社内開発のソフトで解析を行っているが、より高度な解析への対 応、メンテナンスの簡素化の点などから、パッケージソフトの導入を検討し、 SAS を第一候補として評価を開始した。 S A Sは、統計解析・集計能力は十分であったが、 S A SB A S E ) ではユーザーフレンドリーとは言えなかった。そこで、一 基本操作機能 ( 般 ユ ー ザ ー が 容 易 に 基 本 的 な 集 計 ・ 解 析 が 出 来 る 環 境 を 目 標 に 、 A F， F S Pを用い て解析システムの開発を行った。 このシステムを作成するにあたり、専任のシステム要員に開発依頼せず、エンドユ ーザーである我々が開発を行ったので、開発後の維持・管理が容易な構成が要求され た 。 ぺυ n 門 ぺυ

以下、 S A Sを用いて ①一般ユーザーがメニュー対話形式で集計・解析できるシステムが構築可能か? ②エンドユーザーで容易 i こシステム開発が可能か? の 2点 で 検 討 を 行 っ た 中 で の 、 開 発 手 法 と 、 現 在 ま で に 作 成 し た シ ス テ ム に つ い て 報 告する。 第 2章 目標システムと開発ステップ 2.1 臨 床 試 験 デ ー タ 集 計 解 析 の 琉 れ 臨 床 試 験 の 中 で の デ ー タ 集 計 解 析 の 流 れ は 、 図 lに 示 す ご と く 、 ① 試 験 計 画 、 ② デ ータ構造の設計、③運営管理、④調査項目入力、⑤集計・解析、⑥報告書の作成、か ら な る 。 こ の 流 れ を 総 て lつ の 処 理 形 態 と し て 構 成 で き れ ば 、 ま さ に 試 験 の 運 営 は 効 率化され精度が向上するであろうが、現行のハード、ソフトの能力からして構築する には多大の時間と費用が必要である。(多くの製薬・食品会社における G L Pシ ス テ ム はこの一括処理を目標として開発されている?0 ) 我々は、②，③，④，⑤，⑤を同一システム内で処理する事を目標としているが、 現 在 の S A Sの 処 理 機 能 な ど か ら 、 今 回 は ④ ， ⑤ の 処 理 を 開 発 対 象 と し た 。 臨床データ解析においては、最初に試験計画が決まれば、解析項目もほぼ定まって いる。従ってデータ構造の設計については初期の段階が良いし、またデータ構造設計 には、解析の専門家が試験実施者と相談して定めることが、データの互換性，処理の 効 率 ， そ の 後 の 解 析 の 利 用 に と っ て 重 要 で あ る 。 今 回 、 S A Sデータ構造については、 専 任 者 が S A Sプ ロ シ ジ ャ ー を 書 い て 作 成 す る 事 と し た 。 、 a 、 a ︑ ︐ 今回の開発対象 図 l ￡ 亘 ヨ 局 臨床試験データ集計解析の流れ ‑ 34 図 2 PC/SASを 用 い た システム開発手順

2.2 シ ス テ ム の 開 発 ・ 運 嘗 開発では、システムライフサイクルを数回行うプロトタイピグ手法を用い、プログ ラム作成などについてはトップダウンで行った。 要求されている処理項目の分析、 S A Sの 操 作 法 の マ ス タ ー 、 小 ス ケ ー ル で の プ ロ シ ー ジ ャ ー の 検 討 を 同 時 進 行 で 行 っ た ( 図 2) 。 プロトタイピング手法を用いた理由は、機能は未熟でもある程度実行可能なシステ ムを作成して運営しなければユーザーの意見を聞けない事、また簡単な機能でもシス テムの能力が速度・操作性の点で劣っていた場合、再度システム構成を早急に練り直 す必要があったからである。 また、第 4世 代 言 語 に 相 当 す る SASで は 、 言 語 の 基 本 機 能 を 理 解 し て い れ ば 、 最 低限の処理から作成可能であり、オプション設定を追加する事で機能充実ができたか らである。 ' 第 3章 臨 床 デ ー タ 集 計 ・ 解 析 シ ス テ ム 今回、作成したシステムの概要を示す。 3.1 ハ ー ド ・ ソ フ ト 構 成 ハード・ソフトは以下のものを用いた。 E CP C ‑ 9 8 0 1V X 2 ハード: N ハードディスク ( I C MS T R I D E4 0 M )，E M S (メ!日 E M S ‑ 2 0 0 0 ) プリンター(カシオ L C S ‑ 2 4 0T y p e 6 0 ) ソフト: M S ‑ D O S ( V e r3 . 1 )，SAS( V e r6 . 0 3 J ) 3.2 メ ニ ュ ー 構 成 現在のデータ処理は基本機能のみである。但し、メニュー構成は今後の拡張が容易 なように考慮した。 S Pの F S E D I TとF S P R I N Tを利用してあり、 1オ ブ ザ ベ ー シ ョ ン ( 1 データ入力部分は F 症例単位)と、数オプザベーション(表形式入力)画面を選択できるが、 F S E D I Tでは、 修正した S C R E E N画面は用いていない。 3.3 操 作 方 法 留 意 点 3.3.1 初期操作と H E L P機 能 ， h 開始方法は、 M S ‑ D O S上でパ、ソチコマンドをタイプするとメニュー画面がスタートす E L P機能を目標として、 るようした。メニュー画面では、一太郎やマルチプランの H H E L Pキ ー を 押 せ ば そ の 画 面 で 表 示 し で あ る 項 目 の 説 明 を 入 れ た 。 特 に ト ッ プ メ ニ ュ ー か ら は 、 初 心 者 の み な ら ず 、 シ ス テ ム の メ ン テ ナ ン ス や S A Sの A F機 能 を 勉 強 す る 担の加工・選択 並び替え デ一書の入力・変更 画面モ ド (FSEDIT) 表 形 式 モ ー ド (FSPRI~ T) 基本集計 デ 症例一覧 クロス集計(検定あり) ク ロ ス 表 の 作 成 (tabu!ate) 基本統計量 ゲラフ C H A R T PL0T 検定、その他 計量 γ 聖 計数 ' i寸 回帰分析 特殊処理 図 3 メニュ 梅成 Fhd q δ

rfSPRINT: WORK.EXEl ( 日 〉 ICommand :::) 1 OI lS C002 COOl C004 C005 ‑A つ‑quつ ‑ 守 d守ο 1014 1285 1254 1354 2665 1245 1254 1568 2564 1025 っ‑14つ‑qd ︐ 司 ︑ 戸︑ 戸 ー oon ロハ u AuznbAUEQO にυ A1auaUFhd に dRυnJ‑qυqυ υ υaqRunJ‑ ︐ 司 図 4 C003 AnAAAAAAAAaAロununDnD ーム nJ‑qd 凋崎 Runb 001 002 003 004 005 006 007 008 009 010 R‑C一一一一一ー」 (FSPRINTを 利 用 ) データ入力形式の一例 rAF [Comlnand =::) データの内容を打ち出します. AU Len 、 a e w o ‑ ‑ ﹄ n1 ム し し M U no 白 色 白MunJ‑ の し CHAR CHAR NUM CHAR NUM a s Type op l x nu‑ VR nn P﹂ 1 ム +UEL e 口 ︑F S M W し 図 5 ‑ 一 ・ パu 2 e t・ ・ te 円 ︑J・ ・ dls n m lae12345 ma n l ta mo oo oo oo oo o m a F F F FUF o‑{ OHunuM Fし υ‑ に 一 cf rh 一 6/ AU‑An1 ‑AU‑ 司J イ F し‑シ リ一‑‑ 2) ︽ Z 伶 ︽u Anoo 一 ︑ 匂 ハu ‑ e 内 u‑a Fし 一 AVAn‑no cU = 一 一ら p し nu 内 U li a a ‑ ‑ 大ム ー さ{ き数 のラ 紙カ 周 例例一例‑一 一 一・ 1 定臼 ‑tn 2 条件 ︐︑︐︑一 ︐ ︑︑︐︐ ‑e ? 70‑o'' { 例 SW.EXEl イ C ヲ:一二﹄ SASファイル名 EXEl SAS変 数 名 Label 症例番号 群 年齢 Stage 検査姐 PRINT 処 理 実 施 時 の 画 面 一 例 1n1t : /掌刊ロ変数 csas .fil e( 以 前 入 力 さ れ た sasfile名 ) を 読 み 込 む り SASFILE=symget(・csasfiI c・ ): return; ma1n: ;‑ VARLIST の 内 容 が ? な ら SASNAHの 項 目 ー 貨 を 表 示 し て 選 択 さ せ る り dsid=open(SASFILE， '1・); if VARLIST = ' ? ' then VARLIST=varlist(dsid， 'all'， 100): return; term: 川 設 定 し た SAS77イル名を刊日変数に入力する cal1 symput('csasfile' ， SASFILE): 内 command line で cancelさ れ た ら 終 了 if (̲5tatus̲ = ・ C' ) then return; 付 条 件 が 選 択 さ れ た 時 の み where 文 を 作 成 if varl : • • or vardata = • • 本 ﹀ / /掌/ 玄/掌 then wheresub = ";"; 1 "=" 1 1 VARDATA; else wheresub = VARI 1 片 S AS7'日シシートを刊成し即実行 i submit immediate; / 率 SAS7'ロ シ γト 実 行 中 に oul， log薗 面 を 表 示 す る り d悶 .1og;Q Ul '; / 奪 SAS 7 'ロ シ γャ ー 定/ option pagesize=品PSIZE linesize=品LS1ZE; proc print data=量SASFILE; &wheresub; var &VARLIST; run; ハ 画 面 を AFに 戻 す り endsubmit : return; 図 6 PR1NT処 理 で の A Fの S C L ( Screen Control Language)の 一 例 ‑3 6 、 a i

人が参考にできるよう、システムドキュメントも見れるようした。 SASデ ー タ セ ッ ト の フ ァ イ ル 保 管 場 所 は 、 基 本 的 に は 各 ユ ー ザ ー に 任 せ て あ る が 、 通常は R A Mディスク上において処理し、 SAS処 理 終 了 後 は フ ロ ッ ピ ー に 戻 す よ う に している。 3.3.2 実 行 結 果 メニュー画面では、基本画面である O U T， L O G， P G M 画面を意識して表示してある。 こ れ は 、 シ ス テ ム が SASで 作 成 し て あ り 、 最 終 的 に は プ ロ シ ー ジ ャ ー が 書 か れ て 処 理されている点を示す為である。 O U T画面はできるだけウインドウ環境で表示し、 Function Keyで、ズームアップや、 O U T画 面 の 内 容 を ワ ー ク デ ィ ス ク エ リ ア に 保 存 出 来 る よ う し た 。 その後の処理は、 パソコン上のエディターソフトまたは一太郎で必要箇所を各自で切取り、文章作成を 行うようしている。 ・ 4 3.3.3 SASデ ー タ 構 造 臨床データの SAS 変数名は、 COOl~C010 と連続な数字の並びがあると便利な構成と した。臨床試験の場合、数項目でのクロス表などを取る事が多く、 C OOI‑C052牢C O0 5の ような設定が頻繁に行われるからである。 3.3.4 デ ー タ 処 理 の 一 例 以下実l 擦 の 操 作 設 定 画 面 と A Fで用いた S C Lの一例を示す。 国4 データ入力形式の一例 P R IN T処 理 実 施 時 の 画 面 一 例 図6 P R I N T処 理 で の A Fの S c r e e nC o n t r o l Langauageの 一 例 園 5 第 4章 現状の問題点、今後の課題 第一段階のプロトタイプが作成できた段階であるが、評価と問題点、また今後の課 題について考察した。 4.1 開 発 手 法 今回は SASの 機 能 の 検 討 で あ っ た の で 、 プ ロ ト タ イ ピ ン グ 手 法 を 用 い た が 、 比 較 的 短 時 間 に 、 あ る 程 度 の 評 価 可 能 な レ ベ ル に 達 す る 事 が 出 来 た 。 第 3世 代 の 言 語 と 比 較 し て 作 成 開 発 ス テ ッ プ は 効 率 化 さ れ た が 、 処 理 が SASのルールに規定される為に、 ユーザー側の細かい要望に対し充分な対応が困難であった。 J I / / ! I t t . 4.2 臨 床 試 験 デ ー タ 集 計 解 析 シ ス テ ム メニュー形式で簡単に処理できる事を目標としたが、ある程度実用可能な範囲で操 作できた。但しデータ変換などの複雑な処理をメニューに組み込む事はできなかった。 操作性の向上を目指したが、操作対象となるエンドユーザーは普段パソコンユーザー としてマニュアルを読まなくても操作できる環境に慣れており、ユーザーフレンドリ ーの点で評価されるとまだ劣る点が多々ある。 パソコンでは、打ち出しフオームが直ちに報告書として利用可能であり、また保存 も個々のフロッピーで可能であるなどパソコンならではのメリットもあった。 速度の点で、キータッチからのレスポンスにー呼吸置く感じであるが、ハ ドの処 理向上で改善されると考えられる。 4.3 今 後 の 予 定 図 lの 対 象 範 匝 の 中 で は 、 外 注 業 者 と の 外 部 デ ー タ と の コ ン パ ー ト や 、 集 計 ・ 解 肝 出 力 時 の グ ラ フ 出 力 の 対 応 な ど が 完 成 し て い な い 。 ま た SASの 操 作 機 能 や デ ー タ の 構成方法にも検討が必要 ( formatタイプのデータ化)である。 t ウ ηベ υ

4.4 S A S社 へ の 要 望 点 パ ソ コ ン の 処 理 速 度 の 点 か ら EWSへ の レ ベ ル ア ッ プ を 考 え た が UNIX版 は 漢 字 対 応 し ていない。また、日本語版のマニュアルは文法書のみで、実用例で学べるような入門 書・解説書が必要である。 データ処理機能の点から、特に臨床データ集計ではデータのミスチェック、選択、 変更が集計作業と平行して行われる事が多いので、 RDBの 機 能 を 取 り 入 れ た 改 良 が 望 まれる。 まとめ メ ニ ュ ー 形 式 で 操 作 容 易 な 臨 床 デ ー タ 処 理 シ ス テ ム を S A Sを 用 い て 開 発 し 評 価 検 討 し た 。 今 回 開 発 し た シ ス テ ム で は 一 般 ユ ー ザ ー が 基 本 的 な S A Sの 操 作 を 知 っ て い れば、メニュー操作で一通りの集計・解析は可能であった。なお開発には多大な作業 量は要しなかった。 今後はデータの入力・ハンドリングの点で改良が望まれる。 、 a 、 a o o q a

日本 S A Sユーザー会 (SU Gト J) SASによる周産期医療情報解析システム 0篠塚憲男 中村敬 倉橋俊至 吉村公一 升田春夫 平山宗宏 東京都母子保健サービスセンター Perinatal Medical I nformation Analysis System by SAS N . Shinozul くa T . Nakamura H . Masuda and M. Hirayama K . Yoshimura T . Kurahashi (Tokyo M e t r o p o l i t a nG o v e r n m e n tM a t e r n a la n dC h i l dH e a l t hS e r v i c eC e n t e r ) 要 ~‘ 旨 東 京 都 母 子 保 健 サ ー ビ ス セ ン タ ー で は 現 在 東 京 都 内 の 産 科 17施 設 と 新 生 児 集 中 治 療 施 設 17施 設 と の 聞 に コ ン ビ ュ ー タ に よ る 医 療 情 報 ネ ッ ト ワ ー ク を 組 ん で い る 。 各 医 療 機関の協力のもとに産科及び新生児の病歴要約を統一フォーマットで集積、 データベース 化している。 こ れ ら を マ ス デ ー タ と し て 解 析 し 、 母 子 保 健 や 医 療 の 分 野 に フ ィ ー ド パ ッ ク す る の が わ れ わ れ の 責 務 と い え る 。 こ の よ う な 目 的 か ら S A Sを 導 入 し た 。 セ ン タ ー 側 で は個人識別情報を除く全データを解析し、各医療機関では、 自施設のデータ解析のみ可能 と な っ て い る 。 各 医 療 機 関 向 け に S A Sに よ る 病 歴 情 報 の 解 析 が 容 易 に 行 え る よ う S A S / A Fを 用 い て ア プ リ ー ケ ー シ ョ ン を 作 成 し た 。 ア プ リ ケ ー シ ョ ン は 臨 床 医 学 統 計 で あ る ull ため、 医 師 に よ っ て プ ロ グ ラ ム さ れ た 。 ま た 自 由 に 詳 細 な 統 計 解 析 を 行 な う た め に 、 F ‑ s creen modeもエンドユーザーに解放した。 キーワードS 直SA F . 医学統計解析、 ︑ ︑ ‑vU4'‑‑ ︐守司﹄ hH刊 H 昨門戸一寸﹂︐ノ ﹁ ￨ 叫 J長 ‑s 一 一病病病 一板陸一大医 一大地一一示恵 一日築帝慈 p h u AnxunJ臼 ttAU冗 { 一 花 山 一 克 一 EFFF ‑ 施病院病病 7 円子泊陪蛍aHん l大 保 大 小 U 一邦平 尽ム斗 C 市‑K母 帝 国 ︐ 川 ︒ ひ っ ︼14n1b 4 u τ 4‑ h y P 1 よ EU ょ 1よ JUW1 TL 今 ︑ U F 4 39‑ 一絹川崎 L 一院定民 一病院病病 一学健{子大 一﹃︐大保大医 一勺邦子杯本 一チ東母否日 u u F j s i︑ r 一 ︑ ︑ l'つ 一︐ l 凡 文 ︐ よ 1A 司寸 7 J4Jニbk''J747 f rイす作︐︐ 一ッ布山 ‑‑司歪︑ q a 肉 ・ 一 ネー十 一マ ‑一白川 古江・{元 一J 7 1 4F Hし 也 花 { 元 / 一 J H P R ︐ ︑ . P 一 s 一医並 ﹄丙' 主一い ギ内諾パピ 一ツネ il‑‑‑ 一三不良東涜定 一療院麻民一出現府民同 一定二柄円子清 旧公荊 AZe 産児 一性学大院大院生学大赤院小 一母大宝病区病新大堂口一病子 一部和天・十八京悠一都和天飾塚王 一京昭⁝順東東謹京昭畑一吉田大八 東i 三 9 3 7 一東 l‑3337 一 ﹁Ellis‑silli‑‑gis‑‑ (表 1) 一持産大院赤民(大民学療 一持(医病日病ク再開一様一大医 一一日ク子島前塚二十島林赤 友由一平杏日 一対一女豊葛大 一i 7 〆: zc 叩 M 一策い・ ;iuuu ツ 一 ・ ‑ . 周産期医療データベース 1 . はじめに 東京都母子保健サーどスセンターは各母子医療機関及び保健機関との聞の相互連絡体制 や 協 力 体 制 を 確 立 す る ご と に よ り 、 母 子 医 療 の 向 上 を は か る こ と を 目 的 と し 、 1 ~l 8 7年 10月に l 調設された。 ゼ ン タ ー は い く つ か の 機 能 を 有 し て い る が 、 新 し い 試 み と し て 都 内 の 2 1病 院 の 産 科 お よ び 小 児 科 (N 1C U: 新 生 児 集 中 治 療 施 設 ) と の 協 力 に よ り 周 産 期 医 療 ネ ッ ト ワ ー ク を 構 築 し た ( 表 l) 。 本 稿 で は ご の ネ ッ ト ワ ー ク で 現 在 稼 働 し て い る シ ス テ ム の 一 つ で あ る S.'¥Sに よ る 産 科 お よ び 新 生 児 の 病 歴 情 報 ( カ ル テ サ マ lトー)の解析 システムについてる百介したい。 日大板橋病院￨ 築地産院 ￨ 東京医大病院 l 清瀬小児病院￨

2 . システム 母 子 保 健 サ ー ビ ス セ ン タ ー に 設 置 し た 1B! V 14 38 1の 端 末 (IBM5550) を都内 2 1病 院 3 4施 設 ( 表 1) に 設 置 し た 内 病 歴 情 報 等 個 人 情 報 に あ た る 機 密 度 の 高 い 情 報 を 扱うため、 N T T専 用 回 線 お よ び 回 線 暗 号 化 装 置 を 使 用 し て い る 従来周産期医療統計は各施設から独自に報告されてはいても.現状ではある地域をまと めた大量のデータ解析は不司能であった。そごでわれわれはネ吋トワーク内の産科・新生 児の病歴情報を共通フォーマットでデータベースに蓄積し、解析を行なう試みを始めてい る 。 セ ン タ ー 開 設 時 に は デ ー タ ベ ー ス ソ フ ト ウ ェ ア と し て D B 2、 デ ー タ 処 理 ア プ リ ケ ー シ ヨ ン と し て 八 Sが 導 入 さ れ 、 基 本 設 計 が 行 な わ れ て い た が . 医 学 統 計 解 析 を 行 な う た め には A Sは不適なた吟、 S A Sを 導 入 し 、 新 た に 病 歴 情 報 解 析 シ λ テムを作成したむ この シ ス テ ム の 概 要 を 区11に示す。 G 1 )病 歴 情 報 の i 収集 各医療機関で、産科カルテサマリ一、新生児カルテサマリーと呼 ば れ る デ ー タ シ ー ト ( 図 2) を 記 入 後 、 セ ン タ ー に 収 集 . 一 括 入 力 を 行 な っ て い る 。 各 随 設の端末からじた:オンライン入力も可能であるが、 デ ー タ シ ー ト の コ ピ ー は 各 施 設 の 病 歴 サ マリーとしても用いられているため、現在データの直接オンライン入力はあまり行なわれ ていない。データの修正、訂正は端末から行なうようにしている。 2 )SASへ の デ ー タ の 取 り 込 み DB2に お け る 産 科 お よ び 新 生 児 の 病 歴 デ ー タ ベ ス は デ ー タ シ ー ト の イ メ ー ジ で l症 例 産 科 で 1U6Obyte、 新 生 児 で 1509byteを要し、 そのま ま SA Si こ取り込むことは、効率が悪いと考えられる。そこで項目のコード化等のなど解 j フ ォ ー マ ッ ト を 行 な う た め 、 統 計 解 析 用 心 中 間 フ ァ イ ル を 作 成 し たc こ 析に適した形に : の 中 部 フ ァ イ ル は i症 例 約 700by切である。 batch処 坦 に よ り 中 間 フ ァ イ ル を 経 て 解 析 用 S A Sデ ー タ セ ッ ト を 作 成 し て い る ( 図 3) 。 、 a ( 図 1) シλテムの概要 ネヴトワーク加盟各医療機関 入 KE 報用] l l i I M i t a ‑ ‑ ι ν 情一人 児サ括 間刊 新病 生歴一 産科病歴情報 己 直空自 病歴情報・診療能力情報 の(1nIine 入力 S A Sによる自胞設ヂ‑'; の統計解析 、 j各 医 僚 機 関 へ の / a フィードパ、ソ 7 : ¥ V /行政への 7 プ ロ 一 千 / 母子保健サーヒスセンヲー 0各 胞 設 の 分 娩 ・ 入 院 台 帳 J J出 力 昌平圏車問問再 ‑ 40 IBM 4381

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3 )ユーザー但J Iの 環 境 A )セ キ ュ リ テ ィ ー : 患 者 の 病 暦 情 報 は あ く ま で 也 個 人 情 報 で あ 句 、 外 部 へ の デ ー タ の 漏 出 を 防 ぐ 対 策 が 必 要 と な る 専 用 回 線 の 設 置 、 個 人 識 別 情 報 の きs 分の暗号化、 アクセス権限の徹底、 TDカ ー ド ・ パ ス ワ ー ド の 定 期 的 な 璽 新 . ネットワ ク加開施設との協定書締結などにより厳重なせキユリ子ィ一対策を行なっている B )デ ー タ の 取 扱 : 各 医 療 機 関 の 端 末 で は 自 施 設 の デ ー タ の み の 出 力 ・ 解 析 が 可 詫 で . セシ ターでは主にマスデータとしてデータの加工・解析を行なうごとを目的とし、全体のデ タのうち個人識別情報に関する部分(氏名、住所等)はアクセスできない仕組みとなって いる。分析されたデータは年次報告として公表し、 そ の 範 囲 内 で の デ ー タ の 利 用 は セ ン タ ー お よ び ネ ッ ト ワ ー ク の 各 施 設 で 自 由 に 行 な う こ と が で き るu C )エ ン ド ユ ー ザ ー の S A Sの 利 用 環 境 S A S / A Fによる M E N U方 式 に よ る 簡 易 な 症 例 検 索 ・ デ ー タ 解 析 の 手 法 を 提 供 す る と と も に 、 基 本 的 に は SASを フ ル ス ク リ ー ン で ユ ー ザ ー に 解 放 す る 方 針 と し て い る 。 ユ ー ザ ー 側 で の デ ー タ の 保 存 を 行 な う た め 1S P F の機能の一部(データの B R O W S E .D E L E T E . など)を解放し、 oS上 に プ ロ グ ラ ム 等 の 保 存 が 可 能 な 設 定 と し て い る 。 セ キ ュ リ テ ィ ー 上 の 問 題 も あ り 、 oSレ ベ ル の 使 用 は あ る 程 度 限定せざるをえず、 1S P Fの 他 の 機 能 は 現 段 階 で は エ ン ド ユ ー ザ に は 解 放 し て い な い 。 S A Sデ ー タ セ ッ ト を 保 存 は シ ス テ ム の 機 動 時 に D D名つ U Tで立ち上がるようにしており、 ユ ー ザ ‑j g l jで L J D名 や デ ー タ セ ッ ト の ア ロ ケ ー シ ョ ン と い う 概 念 を 気 に せ ず SA Sの 世 界 に 入 れるよう配慮、した(図 3) 。 詳 細 を 以 下 に 迩 ベ る c u ν 、 a (図 3) シ ス テ ム 利 用 5 景境 [解析ファイルの作成処理とシステム利用環境の僚念図] 一 一 一 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ー ー ー . . . . 一ー ー 白 ーー一 ・・ ・ ー ・ ・ ・ ・ ・ ー . ・ ・ ・ ・ ・ ・・ ・ ー ・ ・ ・ ー ー ー ー ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ー ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ー 一一 一 一 ‑夜間パッチ処煙 解析ファイル 作成処理 、 a ー ・ ・ ・ ・ ・ ・ ー . . . . . . . . . ・ ・ ー ・ ー ・・ ー . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1・ ・ . . . . . . . . . . . . . . . . . . ・ ・ ・ ・・ ・ ー・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・・ ・ ・ ・・・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・4 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ー ・ . . . . . . . TSOシステム 個人用 os千~t7ト オンラインの 利用環境 ー 白 . . . ー ー ー ・ . . . . . . . . . . ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・・ ー ・ ー ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・・ ー ー ー ・ ・ ・ ー ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・・ ー ー ・ ・ ・ ・ ー ・ . . . . •... ・ ・ ・ ・・ ・ ・ ・ ・ ・ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ・ ・ ・ . . ・ . . . . マ ョ ~.... a 42一

o ‑ 4 )ヌ AS/AFに よ る ア プ リ ー ケ ー シ ョ ン の 開 発 病照慢報の解析ぞコンビュータ IENU方 式 の ア プ の 知 識 の な い ユ ー ザ ー で も 容 易 に 行 な え る よ う に SAS/AFを 用 い Y リケ ション奇開発した、 SAS/AFに よ る 病 歴 要 約 情 報 の 解 析 シ ス テ ム の 処 理 概 要 ASを フ ル モ ドで利用することを前提とし (扇面フロー)売図 4に示す 基 本 的 に は S. ているため、 SASが 1 i ‑ t ぅ上がった後、 " M: FNlJ"というコマンドを入力するごとによりアプ リ ケ ー シ ョ ン が 機 動 す る よ う に し て い る れ メインメニュー画面を図尽に示すご 三 の よ う な 病歴要約情報の利用法として最も頻庭の高いと思われるのは症例検索であるが. 検察期間 条件および出力項目を入力することにより、 簡 易 に 検 索 フ ァ イ ル の 出 力 が で き る よ う に な っ て い る ( 図 6) 。 定 型 解 析 は 各 医 療 機 関 の デ ー タ ー を セ ン タ ー で 集 計 す る 全1 1 施設の年次 統 計 ( 母 子 医 療 統 計 ) に 準 じ た 項 目 ( 産 科 3 1項 目 、 新 生 児 6 1項 ヨ ) を 出 力 す る も の で あ る 。 産 科 の 定 型 解 析 メ ニ ュ ー を 図 7に 示 す 心 項 目 を 選 択 し 、 解 析 す る 期 聞 を 入 力 す る ご とにより、統計解析結果が出力される (~8~1 0 )。 ま た 各 メ ニ ュ 画 面 に は 必 要 に 応 じて H ビ L P幽 面 を 設 定 し た ( 図 1 1)， 自 由 解 析 メ ニ ュ (図 1 2 )およびデー タファ イル ω管 理 メ ニ ュ ー ( 凶 1 : 3)は S A Sの 知 識 の な い ユ ー ザ に 対 し 穴 埋 め 式 メ ニ ェ 』 に よ り 限 ら れ た 解 析 を す る 目 的 で 作 成 し たc し か し 詳 細 な 解 析 を 行 な う の に は 不 十 分 で あ り 、 わ れ わ れ は 各 医 療 機 関 の ユ ー ザ ー に 対 し SASの プ ロ グ ラ ミ ン グ ! こ 関 す る 講 習 会 を 定 期 的 に開催し、 SAS本 来 の モ ー ド で の キ] 1肘を勧めている。 メインメニュー [B Y E J SA S 71.ス ク リ ー ン [~1 E :‑Jじ] 開始画面 ' ト 7 / ヂ ‑ ' 1アイ叩/ /一栄 ア カル子サマリー 解析メニュー 7 (図 4) S A S / A Fに よ る 病 歴 要 約 情 報 解 析 シ ス テ ム (画面フロー) 43一

RET.MEHU SELECT OPTIOH ===) PRESS EHD T O RETURH. . . . ~~~士主主主::;::;三百:::;:::;こここ................. 1 . 症例検索 2 . デーヲファイルの管理 3 . 定型解析 4 . 自由解析 X . 終了 (SA Sを 終 了 し ま す ) E H D . M EN Uを 終 了 し SA S FULL SCREEH MODE (こうつります。 VER 1 .02 PROGRAHED B Y H.SHIHOZUKA (図 5 ) 産 科 サ マ リ ー 解 析 メ イ ン メ ニ ュ ー RETRIEVE.PROGRAH 主主主字詰本土** S A S 検索条件 、 a COHHAHD ===) 設定主主主字特科ネネ# (伊~ 8 81001) 検索期間指定・一一一日 から ・一一一一一日 条件 1 条件 2 出力項目 (アイテム名をスペースで区切って入力して下さい) ソートする項目 : ー 出力 77イ 品 名 : 一一ー ( 必 ず 指 定 し て く だ さ い 。 : 英 数 字 8文 字 以 内 ) 入 力 77イ 品 名 : 一一 (ヂ寸セットが既に作成されている時) 世イト品 名 く 入 力 が 終 了 し た ら PF3キ (図 6 ) 症 例 検 索 > 条件設定画面 RE̲AHA.HEHU SELECT OPTIOH ===) PRESS EHD TO RETURH. 事会占必.占占.占................~，.....................占...........~島晶......................司』場 ........1，・.............合.............................骨骨....................ーー.. 守守守守守守守守守守守守守"や守守守'守守.~守~守守守守~守守守司..守~守守守守守司r 守守守守守司"守争守守守守守守守守勾F S A S 産科サマリ一 定型解析 メニュー . . 占 . 占 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 吋 . . . . . . . . . . . 命 事 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 吋 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 晶 . . . 事 事 事 合 唱 . 吋 " . 命 令 命 事 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ~.守守守守.守守~.~守守守守~・.~守司..............守............守守守守守守守守守守雫~~守守守句F キ守守守司.~守司.~守守守守守守 1 . 分娩数 4 . 結婚・職業 7 . 既往歴・合併症・手術歴 1 0 .分娩週数別分布 1 3 . 胎盤重量 1 6 . 吸引・錯子分娩 1 9 .早産 2 2 . 多胎 2 5 .胎児仮死 2 8 . 新生児予後 31.年次変化 2 . 年齢分布 5 . 飲酒・喫煙 8 . 今回妊娠中の異常 11.分娩時間 1 4 .分娩異常 1 7 .分娩時処置 2 0 . 過期産 2 3 . 妊娠中毒症 2 6 .新生児所見 2 9 .周産期死亡 3 . 検査所見 6 . 既往妊娠分娩歴 9 . 分娩時母体所見 1 2 . 出血量 1 5 .帝王切開 1 8 . 高年初産 21.骨盤位 2 4 .稽 尿 病 2 7 .新生児処置・異常所見 3 0 .Y . r 予 後 体 重 週 数 別 PLOT 9 9 . 児予後・体重・週数チェックリスト X . 終了 .02 VER SHIHO̲l PROGRAMED B Y H.SHIHOZUKA (図 7 ) 定 型 解 析 メ ニ ュ ー 画 面 ‑44 、 a

帝王切開の統計 T A B L EO FC S LB YG S T C S L G S T (妊 娠 週 数 ) F R E Q U E N C Y C O L PCT 1 2 4 W ‑ 2 7 W1 2 8 W ‑ 3 1 W1 3 2 W ‑ 3 6 W1 3 7 W ‑ 4 1 W1 4 2 W ‑ ーー‑‑‑‑ーーーーーーーーー φーーーーーーーー φ ーーー 経陸分娩 . . +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+ I 1I 2 1I 6 0I 7 2 2I 1 3I I 0 . 5 7I 6 . 9 5I 5 . 9 7I 4 . 4 9I 3 . 7 6I ーーーーーーーーーーーー一ーー+ーー 緊急帝王切開 8 1 7 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 φーーーーーーーー φ I 3 7I 1 1 3I 2 2 8I 8 1 3I 5 1I 1 2 4 2 I2 1 . 0 2I 3 7 . 4 2I 2 2 . 6 9I 5 . 0 6I 1 4 . 7 4I 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+ーーーーーーーー+ T O T A L 1 7 6 3 0 2 1 0 0 5 1 6 0 8 3 3 4 6 ( 図 8) 定型解析:帝王切開の慌十の出力例 喫煙 TABLE OF SMN BY 5MB SMN(今回妊嬢中 5MB( 今 回 妊 蝦 前 FREQUENCYI PERCENT I有 . ‑ . T O T A L ーーーー+ーーーーー一ーー+ーーーーーーーー+ I 1 3 8I 1 6 8I 7 1 7I 1 4 5 4 8I 2 8 2I 1 5 8 5 3 I7 8 . 4 1I5 5 . 6 3I 7 1 . 3 4I 9 0 . 4 6I 8 1 . 5 0I ‑‑ーーーー品目ーーーーーーー φ ーーーーーーー 予定帝王切開 ーーーー+ーーー i無 I TOTAL -ーーーーーーーー+ーーーー一ーーー+ーーーーーー--~ 有 14691811550 ￨2.691 0.4613.15 -ーーーー-ーーー+ーーーーーーーー+ーーー-ーー--~ 無 1653116244116897 ￨3.74193.10 196.85 ‑ー一ーーーーーー+ーーーー一ーーー+ーーーーーー一ー+ TOTAL 1122 16325 17447 6.4393.57100.00 FREQUENCY MISSING =466 ( 図 9) 定型解析:妊娠中の喫煙の出力例 1 7 9 1 2 Fhd A佐

NEα~ATAL C O U R S E 臼 LOCK CHART 奮剤61‑冨掲&包 OF ~UU~ 点h 0> 4時 ...9 CE~TATIONAL YOC C:=二五 LIVE NORUAL WEEK c三 コ ALIVE A NORuAL 包 尽玄~ OEATH ( 7 [ lAY: 5 ~EATH <2e OAYS ， ' < l X A P由 抽 制 問. BA V礼 岬 町 田 ( 図 10) 定型解析:新生児予後のグラフィック出力例 新生児の予後(正常・異常・ 7日以内死亡・ 28日以内死亡)を 体重別、分娩週喜朗J I に出力したもの。 J

R ET .HELP コマンド=> 次のページに続く *氷水症例検索 HELP::~ 1.~::~ 条 件 を 設 定 し 症 例 を 検 索 し ま す 。 ( SA S '1~サセ、y トがつくられます。) 出力ヂー抗ヴト名は必ず指定して下さい。 項目名のへ灯。はコ守ツドラインに H ELP と入力し 条 件 の と こ ろ へ か ソ 島 を も っ て ゆ き 実行 キ ー を 入 力 す る こ と に よ り 見 る こ と が で き ま す 。 主ヰヰヰヰヰヰヰヰ主主主宇宇宇主宰ヰヰ主 ・ a 例 1 :;ーーー占占占占占占占占占占占晶占占占占占占占占占占占占占占占占占占占占 や 守 字 予 や 字 予 字 予 字 予 字 予 字 予 字 予 や 守 守 司F 字 予 や や や や 守 守 守 司 . . . ， . . ， . . ， . . ， . . ， . . 産 科 オ 1)γ 刈 77イ島から 妊 娠 中 毒 症 重 症 か っ 緊 急 帝 王 切 開 の 症 例 を 検索し 1 D，妊娠週数、 APGAR SCORE(lHIH) をヂ『悦ット名 TOX で 出力させる。 検索期間は 1 9 8 8 .1 .3 1 から 1988.12.31 までで、 妊娠週数別にソートする。 出力 Tサセット名は T OX とする。 主主宇宇ヰヰヰヰ字宇 S A S 検 索 条 件 検索期間指定:8 80131 から:8 81231 設定宇牢宇宇牢宇字宇主宰宇宇 ( 例 8 81001) R ET .H ELP コマンド=> 次のページに続く 条件 1 条件 2 :TOX=2 AHD CS=l一一一一一一一一一一一一一一一一一一ーーーー一一一一一 一 一 一 一 出力項目 (アイテム名をスペースで区切って入力して下さい) 一 一 一 一 ー 一 一 一 一 ー ー :RECID GSTW GSTD C S TOX APGAR1̲̲一一ーーー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一一一一一一ー一一一一 . . ソートする項目 :GSTW̲̲ 出カファイル名: TOX̲̲一一 入 力 77例 名 : 一 一 判トル 名 一 :TOXEMIA̲ 一 ( 必 ず 指 定 し て く だ さ い 。 : 英 数 字 8文 字 以 内 ) (ヂー抗叫が既に作成されている時) 一一ー一一一ー一一一一一一一一一一ー一一一一 < 入 力 が 終 了 し た ら P F 3キ ー > ( 図1 1)HELP画面の例 ヴ︐a d佳

F R AHA.HEHU SELECT OPTIOH ===) PRESS EHD T O RETURH. S A S 自由解析 メニュー 2 . データセット管理 1.デ一世の取り出し 3 . データセットの加工 4 . PRIHT PROCEDURE 5 . HEAHS PROCEDURE 6 . FER日 PROCEDURE 7 . UHIVARIATE PROCEDURE 8 . TTEST PORCEDURE 9 . CORR PROCEDURE 1 0 . PLOT PROCEDURE 1 1 . CHART PROCEDURE 1 2 . GPLOT PROCEDURE 1 3 . GCHART PROCEDURE X . 終了 ( 図 12) 自由月草析メニュー VER SHIHO 1 .02 PROGRAHED BY H.SHIHOZUKA 、 FILGEH.HEHU SELECT OPTIOH ===) 玄本字字字本字 S AS 7 '生 t ッ ト 7 7イ品 a PRESS EHD T O RETURH. 管理 : ; . : ェ 字本字主主主字ヰ (SA VE :永久 S A Sデ 1 . S A Sデ ー タ セ ッ ト の 保 存 2 . 保 存 S A Sデ 一 世 セ ッ ト の 一 覧 ・ 削 除 3 . S A Sデ ー タ セ ッ ト の 内 容 表 示 4 . S A Sデ ー タ セ ッ ト の 結 合 5 . S A Sデ 6 . データのソート(並べ変え) 7 . 定型解析メニューへ 8 . 自由解析メニューへ X . 終了 タセットの作成) タセットの結合(マージ) ( 図1 3)データファイル笥里メニュー 5 )S . A ̲S フ ル モ ー ド で の 利 用 S. t . . Sを 自 由 に 琵 ラ た め に は メ イ ン フ レ ー ム の { ]S 等 に 関 し 多 少 の 知 識 が 必 要 と な る ι そ ご で 各 1D ごとに S A Sが 立 ち 上 が っ た 段 階 で O S 上 の プ ロ グ ラ ム 等 を SAVEす る エ リ ア と SA S デ タセットを~;..;， VEす る ヱ リ ア の D D名 を そ れ ぞ れ PRG.お よ び Ol JTの D D名 で 定 義 す る よ う に て い る ε 現 在 必 要 最 小 限 の エ リ ア を 各 I D 毎に設定しているが、ユーザーの便用状況および要望に 1 :0じ、使用できる範囲は今後拡張 す る 予 定 で あ る ω ま た パ ソ コ ン で 待 問 し て い た 摺 人 の 研 究 デ ー タなどの解析に:三人 .'~使 いたいという要望もあり.現在セ:ノターで;土可能な!V1S ‑ D O S ファイ jレと S . ! i . . S との間 のフ 7 イ ル 配 送 に つ い て も 検 討 し た い と 考 え て い る s G 3 . おわりに 周産期地域医療のシステム化における一つ試みとして三のようなシステムを婿築ーした 今までは各医療機関独自の周産期医療統計は発表されていても.多施設問共同の医療統計 を算出することは難しかったれ杭ーフォーマサ卜での医療情報の入力により大量のデータ を集積解析することが可能となったが、入力 l 帳票にある項目の解析だけで真に意味のある 結果を得られるとは考えていない。われわれの目標は j 司産期医療体制!を向上させるごとに あり、 こ の た め に は 各 症 例 ご と の 治 療 ・ 菅 理 指 針 等 の 詳 細 な 検 討 や 、 多 数 の 医 療 デ ー タ の 解析結果を実地鵠床や:散急医療体制にフィードバックしてゆく必要があると考えられる。 今後は共通フォーマットになった各施設のデータにリンクする形でさらに詳しい医療情報 を収集し、多施設司での共同調査研究を行なう予定である。 u 48 、 a

日本 5A5ユーザー会 (5UG ト J) 症例対照研究における外来対照患者抽出支援システムの開発 0青木浩二 1 祖父江友孝 2 鈴木隆一郎 2 土井修 3 野村裕 4 大阪府立病院情報企画室 1 第二外科 3 大阪府立成人病センター調査部 2 情報企画室 4 C o n t r o lS a m p l i n gS y s t e mf o rH o s p i t a l ‑8 a s e dM a t c h e dC a s eー C o n t r o lS t u d y くo u j i Aoki1 Tomotaka Sobue~ Takaichirou Suzuki2 l O s a r r 1U D oi2 Yutaka Nomura2 Osaka Prefectural H o s p i t a l1 The center f o r adult d i s e a s e s， Osaka2 要旨 ・ a 研究支援システムのーっとして、症例・対照研究における、対照群の抽出を支援するシステム 』調発した。当システムは、大阪府立成人病センターへの外来患者から、症例と性・年令・初診 年をマ、ソチさせた患者を対照群候補として、指定した数だけ無作為に抽出する。また、対照群と して避けたい病名を、非抽出条件として付加することも出来る。 プロトタイプシステムを SASで開発し、有効性を確認し、 PL/Iにより記述した。解析に は SAS (MCSTRAT，PHGLM) を用いた。 キーワード: ・ 4 研究支援システム、症例・対照研究、 MCSTRAT 1.はじめに 2. システムの概要 C a s e ‑ C o n t r o lS t u d y )は 、 症例・対照研究 ( 2. 1 システムの目的 研究対象となっている疾患を持つ者(症例)と 持たない者(対照)の両群聞において、その疾 患に関係すると考えられるある特性や曝露に聞 症例と対照の抽出方法は、実際にはその研究 のデザイン、データ保存環境等に依存すること が多いと思われるが、従来、センターでは、カ しての比較を行う。 卜 l a t c h e dC a s e ‑ C o n t r o lS t u d yでは、対照群の 抽出において、症例と性、年令等の背景因子を ルテ等を参照しながら研究者自身が手作業で抽 出する方法が一般的であったため、かなりの手 マッチさせておいて、交絡を除去し、曝需に関 する比較を行う。 大阪府立成人病センター(以下センター)で は 1977年に病院情報システムを導入して以 来、各種診療データベースを構築し、検察・集 計・解析などに利用してきている。 今回、センターへの外来患者に基礎をおいた 症例・対照研究 ( H o s p i t a l ‑ B a s e dM a t c h e dC a s e ‑ C o n t r o lS t u d y ) を支援するために、外来対照 聞を要していた。特にマッチングを考慮して対 照を抽出するには膨大な時聞を要した。 そこで今回、対照抽出作業の負荷を軽減すべ く、センターへの外来患者のデータベース ( O L / 1、約 20万件)を用いて、既に研究者により 選択された症例群に対して、次項に示す基本条 件・付加条件を満足させながら対照群を抽出す ることを目的としたシステムを開発した。 患者抽出支援システムを開発した。 以下にその概要と応用例を紹介する。 ‑49‑

2. 2 抽出条件 m 表1 ニ 症 盟主三室i之互ユ左三三之上一 対照は、次に挙げる基本条件と、研究者が指 定する付加条件を満足させながら抽出する。 項目名 基主益性 ・症例と対照の性別を一致させる .症例と対照の生年を一致させる カラム S t r a t aK e y 内容 1‑5 性(1桁) ・生年〈西暦下 3桁) ・初診年 ( 2桁) ・症例と対照の初診年を一致させる .症例が対照に選ばれてはいけない S e r i e s Flag 6 ・ 6 症例と対照の識別フラグ I DN u m b e r Set I D ・対照は重複して選ばれてはいけない ・対照は各条件を満足した候補群の中から 無作為に抽出する 7 寸 6 患者番号 1 7 ・2 6 症例の識別番号。ユーザ で自由に設定 、 仕組益主主 a ・1症例に対する対照数の指定 .病名による非抽出条件の指定 .出力リストのタイトル指定 函汚¥ 雪§ d ‑ 5 4 1 m 1 2. : 3 システム詳細説明 症例は、表 1に示すフォーマットに従ってコ 5!同 t 目2 ーディングされる。 マッチングをするために、まず、外来患者を o3 5!~!0 4 5!同 ! 図1.外来患者の層別 。 性・生年・初診年で層化する〈図 1) 次に、研究者より与えられた症例のデータを もとに、それぞれ症例と同ーの層を選択し、各 種条件を満たしながら、対照群の抽出を行う〈 図 2) 。 最後に、抽出サマリリスト、抽出詳細リスト 置~ を出力する。サマリリストには、付加条件で指 定した内容と、各々の症例に対する対照の抽出 患者データ ~~@~ ¥ 、 也 、 + 〆 状況を出力している。 詳細リストには、症例と対照を対応させて、 最終来院日、病名等の情報もあわせて出力して I 7 鍾砂←函 いる。 「肺小細胞癌に対する喫煙リスク評価」にお ける対照抽出例を図 3、図 4に示す。 システムは、プロトタイプを IBM4361 上の CMS/SASで開発し、機能検討後 PL /1で開発した。解析には SAS 門 (C S T R A T， 〉 千 ・ 是安安芽音 書芳芳〉や芳安 58! I 宴会安安安 58!2 5 8 !n P H G L 門)を利用しているので、すべて SASで 記述できれば良いのだが、患者データベースへ のアクセス法、漢字出力等の問題により最終的 に PL/lによる開発となった。 図2 . 対照群の抽出 司 a E υ ハU

‑ ・ 車 窓 STRATA 189884 SETID 右 ‑ ‑ 戸 l t 生 日I I J CC CASE CONTROL ' l 'L1 '・ J 18日8 ' 1 ' 1.l 11~NO ・ 9811̲5 怠仰 1~ CONTROL CONTROL V l 9802.....6 ・9 8 0 6 ̲ 9 、 l l } ) 診' 1 ・ J 1リ 8~ ' 1 . !l¥者名 : ・ ・ ・ ・ ・ ・ ウ ̲ ̲ f 三 . ‑ ウ ミ つ ・ ・ 脚 ω 刊用哩園・ 5 ~・・・・圃P ドハむ L ， ( り1 I 全 日 応終米院日 ! ， i ， 名 コ ー ド J ， i ; 84‑04‑16 84‑07 25 Z221 上拠出炎 84‑04 16 Z510 肺n mW i 疑 84‑04‑23 同 名 診WIJl I~:;11 】 162 気管・気管支・肺感性問燭 84‑05‑07 162 気管・気管支・肺思性問1 高 84‑05‑21 600 附立腺肥大症 84‑05‑21 84‑10 09 84 12‑18 600 的立腺肥大症 84 10‑09 84‑09‑14 84‑09‑21 600 的立脚肥大症 84‑09‑14 5960 肪脱矧郎閉塞 84 09 21 司 84‑03‑06 白 88‑12‑01 (]l ‑EONtRPL ー 白日ー 12‑22 BGJ l むj 診1 1 占4t~ 令 J 84‑02‑13 84‑02‑13 図 4. 抽 出 詳 細 リ ス ト 出 力 例 】 同 向 Z226 心不全 84‑03‑06 Z541 不 脈 m 84 03‑06 V450 体内心臓ベースメーカー 84‑03 14 V450 体内心眼ペースメーカー 85‑03 01 4260 完全 m室プロック 85‑03 01 同 同 向 向 Z249 消化官服燭疑 85‑09‑20 Z221 上気迫炎 85 10‑11 Z230 前化1 生 I 1 ' t I l 5 85‑12 19 】 】 Z220 控f l l( f s郎) 86‑04‑11 Z221 上 空 ¥ i J : t 炎 86‑07‑04 Z249 刑化管服廟疑 87‑12‑11 Z480 陳旧性肺結 I A 84 02‑13 5110 胸膜炎 NOS 84‑02‑21 聞

88‑1ど‑2ど * * * 1)λ ザ司リ 一症例に対するコントロ ルの数 除外したい病名の ICDコード 卜 * * 寧 ー〉 20 ーーーーーー〉 157 473 7931 140 150 160 163 179 180 188 189 410 414 440 448 490 496 531 532 ーー 病名が未登録のデタも徐〈 自晶子 NO STRATA件数 j 0802̲2 163 。 ' l I ・ ・ ・ ・ ・ ロ I J ̲ " 0802̲2 88 20 0812̲3 88 20 ザ‑‑ザ 0812̲1 ・ 圃 ， 。 84 20 0804 84 20 0809̲1 54 20 090~9 192 20 0909̲ 140 17 0908̲ 6 114 20 0911̲6 91 20 0902̲3 77 20 77 20 STRATA SETID 190879 190882 190882 190883 190883 190884 190978 190980 190981 190982 190984 190984 190986 191077 柑 . . ツ 掴 圃 ・ ‑ ' " ' コ・ ・ ・ ・ ウ 二 ‑ . ， 、 、 4 ヰ ‑ ‑ 手 ア ‑ ‑ ウ ヒ ‑ ‑ ‑ チ イ ‑ ‑ モ 1 ¥ ・ 圃 ・ ・ ・ ・ ォ 牟 ‑ . ・ ・ チ 。 ・ CONTROL件数 ・ 圃 ・ ・ 圃 . 。 0911̲1 43 20 265 20 0903 2 ・ 191080 ̲ " O I 1007 ミ 1011. 圃1 7 168 20 191082 二-~ 1005̲5 118 20 図 3. 抽 出 サ マ リ ー リ ス ト 出 力 例 3. まとめ 研究支援システムのーっとして、外来対照患 者抽出支援システムを開発した。これにより、 研究者の研究初期における負荷が大幅に軽減芦 れた。 しかしながら、現状では曝揮に関するデータ は、ほとんどの場合カルテ等への記載のみであ り、コンビュータベースでデータ収集を行うこ とは困難である。 今後とも、診療データベースの拡充とデータ 利用環境の整備が必要である。 ‑ 52 、 ， 、 a

日本 SASユーザー会 ( SUGト J) SASを中心とした医薬品開発総合支援システムについて O岡 田 麻 弓 市川均 新村秀一 住商コンビューターサービス株式会社新規事業開発部経営科学システム第 1 課 The I ntegrated system f o r supporting development o f pharmaceuticals u s i n g S AS S h u i c h i Shinmura H i t o s h i Ichikawa Mayumi Okada Sumisho Computer S e r v i c eC o . 3‑8‑16 Iwamoto‑cho Chiyoda‑ku Tokyo 要旨 l f / I I l ! a 医薬品開発に関連した分野はその特性上コンビュータ化が他分野に比べ比較的進んでいる分野で ある。しかし、開発のステップ毎に異なったタイプのコンピュータシステムが完成してしまったために 統合的なシステムを構築しようとした場合困難を招いている。ここでは、 VAX/SASを中心にパーソナル 寸ンピュータを統合したシステムの構築についてそのコンセプトについて紹介する。 キーワード: MML、医薬品、 VAX、 PCSA ‑ . 1. は じ め に 2. 医 薬 品 開 発 関 連 業 務 の 現 状 医薬品開発関連分野はその特性からコン ビュータが比較的進んできた分野である。 しかし開発におけるステップ(フェーズと 呼んでいる ) ζ とに扱うデータ形式、解析 対象、目的が異なるためにそれぞれが違っ た進化を遂げてしまっている。これらは 医薬品開発作業を一貫してコンビュータで サポートするようなシステムを構築しよう とした場合、大きな障害となり、多くの 場合、これを断念してしまっている。 ここでは、この問題を解決すべく、必要と なる製品群及びコンセプトについて紹介す る。 一般に医薬品は、その発売及び発売後の 管理 i こ 際 し 以 下 の 様 な 段 階 (PHASE) i こ分かれている。 分子レベルでの研究 物理研究 動物レベルでの研究 動物実験 臨床試験 試験投与 追跡調査 市場での追跡調査 これらはそれぞれ段階別に要求される機能 が異なるためにそれに対応した支援コンピ ュータシステムも異なった物が利用されて い る 。 表 lに こ れ ら を ま と め て み た 。 PHASE 主なコンビュータ化項目 利用されている H/W 物理研究 分子設計、分子分析、データベース EWS、 PC 分子設計、分子分析 動物実験 飼育管理、実腕章歴管理、集計 ソコン 飼育管理、実験管理、集計 臨床試験 データ管理、統計解析、報告書 パソコン又は大型機 統計解析、報告書作成. 悶司査 追1 データ管理、統計解析、報告書 パソコン又は大型機 統計解析、報告書作成 ノf 利用されている S/W 表 1 :医薬品開発に関連して利用されているコンビュータリソース ‑ 53一

PHASE 処理速度 データ量 汎用性 柔軟性 イ1 7 ‑ 7工‑"). 物理研究 r < 口 司 中 医 口 司 コ 行 司 吉 問 口7 匝ロ 司 丘 ( 中 動物実験 丘 ( 中 低 低 R ロ 玉 J 医 口司 中 戸 口司 臨床試験 中 大 匝ロ 司 問 口7 中 中 医 口 司 r ロ z 口 ョ 追跡調査 中 大 低 中 同 口1 中 医 日司 間 日7 ゲ5 7 ' 1 ? " ) . 7 1 げ エ ー サ ' 一 機密保持 表 2 :システム化における要求条件 3. シ ス テ ム 化 に お け る 前 提 条 件 4. シ ス テ ム 化 案 各 PHASEに お け る 機 能 面 で の 要 求 を 表 2に ま と め て み た 。 表でもわかるように要求ポイントが不統ー であるため完全同一ハードウェア上での システム統合は無理と考える。しかし開発 作業の一貫性を保つためにデータリソース の集中管理を第一前提に異機種を組み合せ システムを構築することを検討してみた。 シ ス テ ム 化 に あ た っ て は 、 日 本 oE Cの ipCSAJ に よ り デ ー タ レ ベ ル で の 統 合 を図るものとした。 参 考 文 献 1を参照。 P C S A については、 、 a 4 ‑ 1. 物 理 研 究 レ ベ ル 図 1， こ 物 理 研 究 レ ベ ル で の シ ス テ ム 案 を 示 す 。 こ こ で は R 1 C S系 U N I X マ シ ン に 3次 元 グ ラ フ ィ ッ ク 処 理 機 能 を 有する分子設計ソフトウェアを搭載して 利用する。文、検証、計測用機器は、 優秀かっ廉価なノミーソナルコンビュータ 用の計測システムを利用する。 共にテータリソース i まP C S A及 び N F S機 能 に よ り V A Xコ ン ビ ュ ー タ 上 l こ集中的に管理される。 従 来 か ら 当 社 が 扱 っ て い た oEC (株) (Digital Equipument Co.) の V A Xスー パーミニコンビュータはこう言った異機種 をネットワークを介してリンクすることに 強い為、かっソフトウェア面で医薬品開発 関連業界においては標準ソフトウェアと な っ て い る S A Sを 利 用 す る こ と を 前 提 に システム化を行うものとした。 Ethernet (TCP/IP) PCSA 日 員 PERNONAL COMPUTER UNIX WORK STATION 分子設計 計測システム (グラフィックス) 物性解析 レポート ライテイング 分子分析 データ管理システム E 司 1 =ヰ勿王里を汗ラ宅レベノレで之のシステムイ七三主 、 a phd sny

ル ‑T 一 ス 峨 山 町 ジな ケ要る 卜 布右ト L H ス必一れ 験にさ 日一ロ の ヘ タ 一 はコ A のユり そピよ ︑ ンX でル V 就 ・ ‑複数のパーソナルコンビュータから計測さ1 吠:データ は 、 VAXシステム上て集約ー官呈される。また、各 パーソナルコンビュータは、随時これらのデータを 明言できる。 ; t、VAX/VMS の広大， " 1dW 昆 を 干I I H Jし ‑データの分新( さまさまなアプリケーションを利用し (SASなど) 行うことかできる。 ・ 4 データ管理システム 区 J2 :重力牢勿予定堕食レベノレでのシステムイヒ三軍 4 ‑ 2. 動 物 実 験 レ ベ ル 図 2に 動 物 実 験 レ ベ ル で の シ ス テ ム 化 4 ‑ 3. 臨 床 試 験 レ ベ ル 図 3， こ 臨 床 試 験 レ ベ ル で の シ ス テ ム 化 案を示す。ここでは、パーソナルコンビ 案 を 示 す 。 こ こ で は SA Sを 利 用 し た ュータの能力を最大限生かす。実験現場 解析業務が最も重要な要素ではあるが、 では、キーボードを操作できないため、 最も時間的に多く使うのはデータエント ライトベンなどの入力を行う。さらに リーレベルである。つまりデータエント c‑SA Sを 提 供 し 管理システムによりスケジュールに基づ リーユーザーには p きパーソナルコンビュータのソフトウェ デ ー タ を V A Xで 菅 理 分 析 し よ う と す る ア運用を完全にコントロールし、実験 ものである。これにより貴重なコンビュ 現場の管理を行うと共に集中管理した ータリソースをより有効に利用できる デ ー タ を SA Sを 用 い て 随 時 分 析 し て はずである。 行くことができる。 " 分析ー管里 Lぺ. ， CPU依存♂清川断レ吋内、テータの集中 / VMS のSAS 管理の必要託部州立、 VAX を利用する。 f 井氏(システム)レベル エ ン ト リ ー レ ベ ル を 含 肘 井 ] ) i ' l ; l : 、 VAX/VMS 上 の SASで集中して行う。 エントリーレベル CPU依 f F J ) 低L江ントリーレ PC‑SASを 干l 閉して行う。 " ' . 0 ホ鶏立、 レポーテインクレぺl‑ l 多くの日認否処理を必要とするレポーティング は 、 PCのワードフロセソサーの!，ワーをフル じ活用する。 VAX/SASシステム 区J 3 :臣詰炉転言式竪貧レベノレで之のシステムイヒヨミ F h υ Fhd

4 ‑ 4. 追 跡 調 査 レ ベ ル こは、図 3の 構 成 と 同 じ で あ る 。 基本的 i データエントリーの時閣の占める割合は こちらの方が多い。従って PC‑SAS への依存度はより大きくなる。 こ れ ら の 各 構 成 要 素 は 、 V A Xコ ン ビ ュ ー タ上でデータのレベルで完全に一元管理 される。 V A X版 S A S は、 V M S環 境 下 のコマンド及びアプリケーションをかなり の レ ベ ル ま で S A Sか ら コ ン ト ロ ー ル す る こ と が 可 能 で あ る 。 従 っ て 、 SA Sと言う キーワードにより、ユーザーは大部分の システム l こ係わる操作やデータ抽出・分析 作業を行うことが可能となる。 当 然 A Fに よ る メ ニ ュ ー シ ス テ ム か ら の アプローチも可能であり、ユーザの要望は、 かなりの部分でフォローできる。 、 a 5. ま と め V A Xス ー パ ミ ニ コ ン ビ ュ ー タ に S A S と IPCSAJ を組み合せることにより、 複数の異なった要求を複数の異なった 、ードウェアを有機的にリンクし、データ レベルで一括管理し、分析し蓄積すること ができる。 更 に デ ー タ エ ン ト リ ー な ど CP Uパ ー フォーマンスをあまり要求しない機能を パ ー ソ ナ ル コ ン ビ ュ ー タ の SA Sを 有 効 利用することによりコンビュータシステム 全体の持つ総合能力をローコストで高める ことができる。 司 a 6. 参 考 文 献 1 : Iミ ニ コ ン ビ ュ ー タ と パ ー ソ ナ ル コンビュータ聞のマイクロメイン フ レ ー ム リ ン ク 環 境 に お け る SA S の利用について。」 市川均 住商コンビュータサービス(株) 1 9 8 9年 S U G 1 ー J論 文 集 5 6‑

日本 SASユーザー会 (SUG 卜 J) 社内における SASの使用経験 田中和哲 株式会社ミドリ十字 The e x p e r i e n c eo fu s i n g SAS s o f t w a r ei nt h ef i r m i くa z u a k iT a n a k a T h eG r e e nC r o s sC o r p o r a t i o n 1‑3‑3 i m a b a s h ic h u o ‑ k uO s a k a 541 ‑ 要旨 「数百症例に及ぶ YeastlIsワクチンの目間帯践で、その経過グラフを描きたいのだ が、ワープロでは気の遠くなるような作業になる。コンヒ。ュータで何とかならな L、 か ?J という本庫支が臨床開発部よりあった。これに対し、 SAS のデ タステッフ。でキャラク ターを生成し、 PRINT フ。ロシジャで出力するとしウ方法で応えてみた。その結果が果 こは役立ったようである。 たして満足できるものかどうかは定かでないが、作業量の軽減l 中心となるのは、いくつかの変数からなる時系ヲ[Jデータセットの転置と、 DO ループと 1F文からなるロジックステップであるが、力まかせのデータハンドリンクずになった。 DO; レープ キーワード: TRANSPOSE PRINT ' 1F文 Fhd i 円

日本 SASユ ー ザ ー 会 (SUG 卜 J) SAS/SQL‑DSを利用したアプリケーションシステムの開発 村野弘行 持田製薬株式会社安全性研究所 Development of application system using SAS/SOLー DS Hiroyuki Murano Mochida Pharmaceutical C o .， L td . Toxicology Laboratory 342 Gensuke Fujieda Shizuoka 426 Japan ・ a 要旨 安 全 性 試 験 デ ー タ の 効 率 的 な 管 理 を 目 的 と し て 、 SQL/DSデ ー タ ベ ー ス を 導 入 し 、 そ の 利 用 手 段 と し て SASを 用 い た ア プ リ ケ ー シ ョ ン シ ス テ ム を 構 築 中 で あ る 。 両 方 を 相 補 的 に 利 用 す る こ と に よ り 、 デ ー タ の 管 理 や SASで の コ ー デ ィ ン グ の 面 で い くつかの利点があるので、 SAS/SQL‑DSの 使 用 経 験 等 に つ い て 発 表 す る 。 キーワード: SQL/DS、 SAS/SQL‑DS 1. は じ め に ・ ・ a 新薬の開発過程において、実験動物でその安全性を確認する安全性試験においては、大 量のデータが日々発生する。当研究所では従来から、ミニコンビューターのデータベース を用いてそれらを管理してきたが、近年、ミニコンビューターの磁気ディスクのスペース の不足によるメインテナンス業務の繁雑化やファイルがフレキシプルに扱えないことなど の欠点が表面化してきた。そこで、ホストコンビューターの導入を機に、それらを解決す る た め に リ レ ー シ ョ ナ ル デ ー タ ベ ー ス の ひ と つ で あ る SQL/DSデ ー タ ベ ー ス を 利 用 し た デ ー タ 管 理 シ ス テ ム を 精 築 し 、 SAS/SQLー D Sイ ン タ ー フ ェ ー ス を 用 い た ア プ リ ケーションシステムを開発中である。ここでは、その概要について、主にデータの管理お よび SASユ ー ザ ー か ら み た SQL/DSを 中 心 に つ い て 述 べ る 。 2. シ ス テ ム 構 成 本 シ ス テ ム で は 、 ホ ス ト コ ン ビ ュ ー タ ー と し て IBM4381 CVM/SP リリース 5) 、 デ ー タ 収 集 用 の ミ ニ コ ン ビ ュ ー タ ー と し て IBM8140 CDPPX/SP リリー ス 2) を使用している。 SQL/DSは リ リ ー ス 2. 1、 SASはパージョン 5. 18の も と で SAS/SQL‑ D S、 STAT、 GRAPH、 A F、 FSPを使用している。 デ ー タ の 流 れ を 図 ‑ 1に示す。 実験室や動物飼育室で発生する実験データは端末やパーソナルコンビューターを介して、 オンライン文はオフラインで入力され、すべて、ミニコンビューターに集められ、ここで 一次処理をうける。つまり、データの確認作業、定形的な統計処理および定形的な帳頭類 の作成は、このミニコンビューターですべて行われる。次に、このミニコンビューター内 の デ ー タ ベ ー ス を ホ ス ト コ ン ビ ュ ー タ ー に 転 送 し 、 C M Sファイルを作成する。最後に、・ この C M Sフ ァ イ ル を 用 い て 、 デ ー タ ベ ー ス を 更 新 す る 。 こ れ ら の 作 業 は 数 個 の コ マ ン ド の入力で完了する。 戸 n川υ υ h

S A Sユ ー ザ ー は デ ー タ ベ ー ス か ら の デ ー タ の 抽 出 機 能 の み を も つ よ う に 設 定 さ れ 、 こ れを使用している。 S Q L / D Sデ ー タ ベ ー ス は 数 十 種 類 の テ ー プ ル (SA Sか ら 見 る と デ ー タ セ ッ ト に 相 当するもの)から構成されている。テープルはデータで構成されているものとデータの属 性を表す情報で構成されているものとに大別でき、使用時はそれらを組み合わせて使用し て い る ( 図 ‑2) 図 ‑1 デ ー タ の 流 れ 日 ︑ ノ = = ︑ ノ hvh リ一一一一日 ;'H 一にに凶 一一一い九一一一一い一一一一ト J一 一一‑一]げ一一リパ 一 ‑ 一 ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ 一 一 ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝FO j寸 ⁝ 一 ︑ ノ llid‑‑ ︑ ノ データ収集 ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ 一 一 三 ⁝ ⁝M y⁝ ⁝ ⁝ ⁝ フ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ 一 C⁝ 一 ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ↑ 目 ホストコンビューター ミニコン 、 a 図 ‑2 デ ー タ ベ ー ス の 構 成 データベース データの属性 データ E E テープル S Q L / D Sに つ い て の 細 か い 説 明 は 省 略 す る 。 3. デ ー タ の 管 理 3. 1 デ ー タ の 保 全 性 、 a 一 般 の S A Sユ ー ザ ー は テ ー プ ル か ら デ ー タ を 取 り 出 す 権 限 (SELECT権 限 ) し か 持 た な い よ う に S Q L / D S側 で 設 定 し て い る 。 つ ま り 、 ま ち が っ て も 一 般 の S A Sユ ー ザ ー が テ ー プ ル を 更 新 す る こ と は な い 。 そ の た め 、 一 般 の S A Sユ ー ザ ー は マ ス タ ー デ ー タであるデータベースの保全に関しては全く注意する必要はない。ユーザーが個人的にデー タ を 持 ち た い 場 合 は 後 述 す る プ ロ シ ジ ャ ー を 用 い て 各 テ ー プ ル か ら S A Sデ ー タ セ ッ ト を 作成しこれを利用する。 テープルの更新はデータベースのメインテナンス専用のユーザーのみが、その権限を持 ち 、 C O B O Lプ ロ グ ラ ム で こ れ を 行 っ て い る 。 こ の ユ ー ザ ー は S A Sに つ い て の 知 謡 を 必 要 と し な い 。 テ ー プ ル の 大 量 更 新 中 に ト ラ プ ル が 起 き て も 、 S Q L / D Sの 持 つ デ ー タ の保全に関する機能、つまり、チェックポイント、ログ、アーカイプなどの機能を利用で きるためテープルのメインテナンスは非常に楽である。また、テープル内に同ーのデータ を複数もってしまうといった、データの重複を防ぐために、それぞれのテープルのキ一項 目に対してユニーク索引を定義し、その項目がテープル内でユニークであることを宣言し ておくと便利である。これを定義しておくと、データの更新時にデータの重複が起こると nHV RU

エラーとなって返ってくるので、未然に防ぐことができる。 こ の よ う に 、 デ ー タ の メ イ ン テ ナ ン ス の 面 で は S Q L / D Sの 持 つ 、 非 常 に 便 利 な 機 能 を利用できることになる。 3.2 他 の ア プ リ ケ ー シ ョ ン と の デ ー タ の 共 有 ' S Q L / D Sデ ー タ ベ ー ス は S A S以 外 の ア プ リ ケ ー シ ョ ン で も 使 用 が 可 能 で あ る 。 例 えば、 A S等 の I B Mの プ ロ ダ ク ト や F O R T R A Nや C O B O L等 で 作 成 し た ユ ー ザ ー プ ロ グ ラ ム で の 利 用 が 可 能 で あ る の で 、 S A Sに 不 足 し て い る 機 能 を こ れ ら で 補 う こ と も できる。 4. S ASユ ー ザ ー か ら み た S Q L / D Sデ ー タ ベ ー ス a S A S / S Q L ‑ D S特 有 の プ ロ シ ジ ャ ー に は S Q L E X T、 S Q L L O A D、 S Q L U T 1Lの 3種 類 が あ る 。 ま た S A Sデ ー タ セ ッ ト と 同 じ よ う に S Q L / D Sデ ー タ ベ ー ス の テ ー プ ル に 対 し で も F S E D I T、 F S B R O W S Eが使用できる。 S Q L E X Tは テ ー プ ル か ら デ ー タ を 抽 出 し て S A Sデ ー タ セ ッ ト を 作 成 す る プ ロ シ ジ ャ ー で あ り 、 テ ー プ ル 中 の デ ー タ を S A Sで 利 用 す る 場 合 は 、 ま ず こ れ を 用 い て S A S データセットを作成する必要がある。 S A Sデ ー タ セ ッ ト の な か か ら 条 件 に あ う も の だ け を 選 択 し た い 場 合 は D A T Aステッ プのなかで 1F 条 件 式 ; を 用 い て 行 う が 、 同 じ こ と が S Q L E X Tス テ ー ト メ ン ト の な か の S E L E C Tス テ ー ト メ ン ト で で き る ( 図 ‑3 )。 図 ‑3 T A B L E 1から G R O U Pが 1の も の だ け を 選 択 す る 。 l D 001 002 003 004 ‑ ‑ TABLE1 GROUP SEX DATA1 DATA2 M 11 1 1 .1 2 M 12.5 2 M 15.6 3 1 . M 42.5 2 2 S A Sデ ー タ セ ッ ト SQL/DS テープル DATA OUT 1 ; SET TABLE1; 1 " 1 GROUP = 1 : RUN; PROC SQLEXT OUT=OUT1: SELECT 本rR OM TABLE1 WHERE GROUP = 1 ; RUN; OUT 1 l D GROUP SEX DATA1 DATA2 001 1 M 11.1 1 003 1 M 15.6 3 デ ー タ と デ ー タ の 属 性 が 別 々 の デ ー タ セ ッ ト に あ る 場 合 、 そ れ が S A Sデ ー タ セ ッ ト で ある場合はデータステップでソートしたあと、キーに対してマッチマージを行って使用す る 。 こ れ が 定 形 的 な も の で あ る 場 合 は マ ク ロ を 使 用 す る 。 S Q L / D Sデ ー タ ベ ー ス を 利 用 し て い る 場 合 、 こ の 操 作 を S Q L / D S側 で 行 う こ と も で き る 。 つ ま り 、 2つ の テ ー ア ルをマッチマージしたものを別のテープル(視点と呼ぶ。ただし、実際のテープルとして は存在しない)として予め定義しておけるので、使用する場合はこの'視点'を参照すれ 61‑

ば よ い ( 図 ‑ 4)。 (SQL/DSデ ー タ ベ ー ス の 場 合 、 予 め テ ー プ ル の キ 一 項 目 に 索 引 を つ け て お け ば 作 成 される S A Sデ ー タ セ ッ ト は そ の キ ー の 界 願 に ソ ー ト さ れ て い る 。 ) 図 ‑ 4 視点の利用 データ 属性データ I D 001 002 003 004 TABLE1 GROUP SEX 1 M 2 M M 1 M 2 TABLE2 I D DATA1 DATA2 .1 1 0 0 1 11 002 12.5 2 2 004 42.5 003 15.6 i ̲ j S Q L / D Sテ ー プ ル の 場 合 ( T A B L E 1 と TABLE2を 結 合 し た も の を 視点 TABLE3 と し て 定 義 し て お い た 場 合 ) PROC SQLEXT OUT=OUT3: SELECT FROM TABLE3: R U N : S A Sデ ー タ セ ッ ト の 場 合 PROC SORT DATA=TABLE1 OUT=OUT1: BY I D : PROC SORT DATA=TABLE2 OUT=OUT2: BY I D : DATA OUT3: MERGE O UT 1 OUT2: BY I D : R U N : 、 a * OUT3 I D GROUP SEX DATA1 DATA2 1 M 11 .1 001 1 002 2 M 12.5 2 M 15.6 3 003 1 M 42.5 004 2 2 テープル中のデータを加工したものを、新たな褒散とみなして抽出することもできる。 た だ し 、 新 し い 変 数 は 自 動 的 に 変 数 名 が 付 け ら れ る の で こ れ を R E N A M Eす る 必 要 が あ る ( 図 ‑5) 図 ‑ 5 図 ‑ 4の T A B L E 2に 褒 数 D A T A 3を追加する S A Sデ ー タ セ ッ ト SQL/DS テープル DATA OUT1: PROC SQLEXT OUT=OUT1: SET TABLE2: SELECT ID.DATA1.DATA2. DATA3 = DATA1/DATA2: DATA1/DATA2 FROM TABLE2: R U N : RENAME 4=DATA3: R U N : OUT3 DATA1 DATA2 DATA3 I D .1 11 .1 0 11 1 001 1 2 . 5 . 6 . 2 5 002 2 15.6 5.20 003 3 004 42.5 2 21.25 、 a 戸 h u つ &

こ れ ら の よ う に 、 デ ー タ の 加 工 に 関 し て は S A Sの 機 能 の 他 に S Q L / D Sの 機 能 も 利 用できるので、便利である。 S Q L E X Tによる S A Sデ ー タ セ ッ ト の 作 成 は 上 記 の 様 に プ ロ グ ラ ム 内 で 行 う 他 に 対 話形式でも可能であるので、データベースに慣れていないユーザーやプログラムのデパツ グ時に都合がよい。 S Q L U T 1 Lは S A Sデ ー タ セ ッ ト を 用 い て テ ー プ ル の 更 新 、 挿 入 を 行 う プ ロ シ ジ ャ である。データの削除もこれで行える。 S Q L E X Tと 同 様 に 、 対 話 形 式 で テ ー プ ル の 大 量 更 新 が で き る の で テ ー プ ル の 新 規 作 成時やルーチンの更新作業等に利用できそうであるが、残念ながら、現在のパージョンで はこのプロシジャーの処理効率が非常に悪く時間がかかるので、実用にならない。前述し た よ う に 、 更 新 は も っ ぱ ら 、 C O B O Lで コ ー デ ィ ン グ し た プ ロ グ ラ ム を 用 い て 行 っ て い る。 S Q L L O A Dは S Q L / D Sの テ ー プ ル を 作 成 す る プ ロ シ ジ ャ ー で あ る 。 現 在 ま で は ほとんど使用していない。 ' デ ー タ ベ ー ス の 操 作 の た め の I B Mの プ ロ ダ ク ト で あ る QM F ( Q u e r yM a n a g e m e n t F a c i l i t y )を 利 用 す れ ば 、 対 話 式 に テ ー プ ル 内 の デ ー タ の 表 示 が 行 え る が 、 こ れ は F S B R O W S Eを 使 用 し た 方 が 断 然 見 映 が よ く 、 使 い や す い ( 図 ‑3) 。ただ、 Q M Fの 場 合 は 条 件 に あ う デ ー タ を す べ て 同 時 に 表 示 で き る と い う 利 点 が あ る 。 ま た 、 Q M Fで デ ー タ のグラフ表示や簡単なレポートの作成が簡単にできるが、その機能には、かなり制限があ り 、 凝 っ た も の が で き な い の で 、 こ れ も 、 S A Sの プ ロ シ ジ ャ ー を 用 い て 作 成 し た 方 が 断 )。 然 見 映 が よ い ( 図 ‑6 図 ‑ 6 F S B R O W S Eと Q M Fの比較 FSBROWSE E x p ̲ n o . S u b t y p e 1 2 3 4 5 6 7 ・ A n i ai H e . ̲ d a y S e x M G r o u p ̲ n o .:1 S e r i a i :1 0 0 0 1 8 9 0 ーーー一ーー̲̲̲ー『ー『ーーーー一一一一』ー』ーーー‑ーーーーーーーーーーーーーーーーーー一一ーーーー一一一ー‑‑‑‑ーーーー一一一一一一一一『ー R B C H g b . Ht . M C H M C V : M C H C . R et . Pit 9 0 4 1 4 . 6 41 .0 1 6 . 2 4 5 . 4 3 5 . 6 2 6 . 9 6 1 6 W B C P T A P T T F b g . 6 3 B a s o .( X ) E o si .( X ) B . n e u .( X ) S . n e u . ( X ) L yp .( X ) M o n o . ( X ) ・ 。 。 1 .0 0 . 0 1 7 . 0 8 0 . 0 2 . 0 1 0 . 7 2 8 . 9 2 5 6 T E Gr 圃. . a : F L R e: 8 . 0 2 . 0 6 8 . 0 1 2 . 5 2 1 3 C P CH S P H M P: H E P: H W : 9 8 8 2 6 3 3 5 k l f I I I l I O : QMF E X P H O A HI M A L S U B T Y P E 1 2 3 4 0 0 0 1 干 干 干 斡り 5 6 7 H E M D A Y R B C H G B H T M C H M C V 8 9 0 8 0 4 1 4 . 6 .0 41 1 6 . 2 4 5 . 4 ー ー こ れ ら の よ う に S A Sで 参 照 す る デ ー タ を S Q L / D Sデ ー タ ベ ー ス の 形 で も ち 、 S A S / S Q L ‑ D Sを 利 用 す る こ と に よ り 、 デ ー タ ベ ー ス の 利 用 範 囲 が 広 が っ た 。 5. 問題点 S A Sデ ー タ セ ッ ト か ら 約 50.000件 の デ ー タ を 抽 出 す る の に 要 す る 時 間 と S Q L ‑6 3

/ D Sデ ー タ ベ ー ス か ら S Q L E X Tを 用 い て 約 50.000件 の デ ー タ を 抽 出 す る の に 要 す る 時 聞 を 比 較 す る と 、 や は り 、 前 者 の 方 が 圧 倒 的 に 速 い 。 ま た 、 Q M Fを 用 い て の デ ー タ ベ ー ス か ら の デ ー タ の 抽 出 と SQLEXTを 用 い て の デ ー タ ベ ー ス か ら の デ ー タ の 抽出を問機に比較すると、 Q M Fの方がかなり速い。 S Q L / D Sデ ー タ ベ ー ス を 利 用 す る と パ フ ォ ー マ ン ス が か な り 落 ち る こ と は 予 想 し て い た が 、 せ め て Q M Fと同程度の時間 で 処 理 が で き る よ う に 、 今 後 、 パ フ ォ ー マ ン ス が 上 る こ と を 期 待 す る ( 図 ‑7) 。 図 ‑7 デ ー タ の 抽 出 に 要 す る 時 間 の 比 較 S A Sデ ー タ セ ッ ト < < SQLEXT n ﹄ J・ ' ︐ . nι1 ー し ム p u 日 =mEA nDvL annD ・ m laA ml nku Huum nunu nHUawmT Iし 中i F 円 VA QT s c p u ︐ 日NH 円 し 'L. ・ nHVFμu SELECT 牢 FROM TABLEl: < nkebHU nk n v DATA TABLE2: SET TABLEl: R U N : QMF 、 a 6. 最後に S A Sと S Q L / D Sデ ー タ ベ ー ス を 組 み 合 わ せ 、 両 方 の 機 能 を 相 補 的 に 利 用 す る こ と により、データの管理機能が充実し、データベースの利用範囲の拡大も計れた。パフォー マンスの面で若干の問題が残っているが、今後、両方の特長を生かしてアプリケーション を充実していきたいと考えている。 a ‑6 4

日本 5A5ユーザー会 ( 5UG 卜 J) 日本化薬における SASの運用 高田季久代 日本化薬株式会社情報システム部 ENVIRONMENT FOR SAS USERS K i k u s h i r oT a l くa d a I n f o r m a t i o nS y s t e mD i v i s i o n， N I P P O N KAYAKU C o .， L t d . 要旨 ・ a S A Sを 利 用 す る 側 に と っ て 、 コ ン ビ ュ ー タ ー 側 の 環 境 に 作 用 さ れ る と 非 常 に や り ず らい面がある。 S A Sを 利 用 し た い の に 、 そ の 他 の コ マ ン ド を 覚 え る 、 又 は 使 用 方 法 を 理解することなど余計なことである。できれば、 S A Sの コ マ ン ド で す べ て 事 が 運 ぶ の が理想的である。 S A Sを 理 解 す る だ け で 仕 事 が で き る よ う 当 社 で の 環 境 や マ ク ロ に ついて紹介する。 キーワード: 課金、 A U T O E X E C、マクロ、 PROC ATS 1.はじめに 当 社 で は 、 ホ ス ト コ ン ビ ュ ー タ ー と し て F A C O Mを使用している。 一 般 の 業 務 と し て 使 用 さ れ て い る ホ ス ト に 同 一 環 境 下 で S A Sを使用している。 S A Sを使うハードの環境としては次のような構成になっている。 M760/10 ・ 4 h 端末系 F6658WDS F 9 4 5 0L : FMR NLP こ の よ う な 傍 成 下 に お い て 、 計 算 機 に 関 す る コ マ ン ド を 知 ら な く て も S A Sを実行で きる。 但し、ホストは事務計算処理として使用されている為、計算機全体の運用配下で S A Sを利用していることは言うまでもない。 現 在 、 主 業 務 は 臨 床 デ ー タ 解 析 処 理 で あ り 、 主 に S A Sを 利 用 し て い る 部 署 は 、 本 社 内のみで、医薬データセンター・安全情報室・臨床開発部などがある白 Fhυ phu

2. S A S配下の課金システム 一般的に、 T S S及びバッチ J O Bは課金コードを入力して各種情報を管理できるが T S Sの課金管理体系では、ユーザー側でもシステム部門側でも管理体系が複雑にな ︑ I hノ 自由な課金コードや運用ができない。 当社では、後で業務の内容が把握できるように S A Sを起動した後で課金情報を入力 するごとにしている a 之れは、 S A Sを起動したら、 A U T O ‑ E X E Cの機能を利用して誰でも課金 コードを入力する。課金コードを入力しない限り次のステップに進めないようにして ある。 これから作業するプロジェクト名を入力して下 さい。途中で，プロジェクトを変える場合は， %JOBCHNG を 実 行 し て く だ さ い 。 プロジェクト名 、 ， 終 了 " *P F 3 課金コード=プロジェクトとして定義し、後でどのプロジェクトが、いつ、 どのくら い時間をかけて行われているか把握できる。 又、パッチ J O Bもシステムの種類を体系的にコード化し運用しているので、 どのシ ステムが利用されているか把握することもできる。但し、バッチ情報は SMFのデー タを使用している。 このような情報はいつでもユーザー側でみることができる。 3. S A Sデータの使い方 S A Sは 、 T S S配下で使用しているため、 ホストが動いている限りいつでも自由 に使用することができる。 又、データは D A S Dに常駐化しているのでいつでも利用 できる環境に設定している。 使用するデータは、常に D A S Dから S A Sの W O R K上にコピーして使う。 簡単なマクロのパラメータ指定でデータがセットできる。 データの更新(修正・削除)は、システム部門が作成したマクロで実行される為、 ユーザーが D A S Dのデータセットをダイレクトにアクセスすることはない。 SAS W O R Kデータセット ====> XXX PROC COpy DASD 、 a p n u p n u

4 SASのプログラム SASを運用していくなかで、 プログラムの保存やコピーが頻繁におこなわれる。 ライブラリイの管理として、 個人用のライブラリイ、 保存用のライブラリイ、共通フォーマット用のライブラリィなど セットしてあり、 SAVEコマンドや COpyコ マ ン ド で い つ で も 自 由 に 使 用 す る 之とができる。 プログラムの作り方として次のような形式で作成している。 . . 百 円 ACRO PMSSIDF2(FREQ1.FREQFMT.TLT.CHISQ=YES.DATA=̲PMS1. OUT=.ADD=); /・・・・・・・・・・"""""""""""・・・・・・・・・・..""". . . ."". .. .. .. .. . "". .""". .. .. .. .. .. .. .. .". .. .， ， / /・再審査システム ・/ / ・ 年 次 報 告 副 作 用 発 現 症 例 数 2元 表 の 作 成 ・/ / ・ ・ / / ・ FREQ1 :要因 ・/ FREQFMT : 要 因 の フ ォ ー マ ッ ト ・/ / ・ / ・ T LT : タ イ ト Jレ ・/ CHISQ :カイ 2乗検定 ・/ / ・ / ・ DATA / ・ OUT / ・ AD D / :インプットのデータセット名 : 7 ウトプットのデータセット名 : 7ウ ト プ ッ ト 結 果 を 保 存 す る デ ー タ セ ッ ト 名 ・/ ・/ ・/ / ・ ・ / ・ 作 成 年 月 日 : 19XX.XX.XX 作 成 者 : XXXXXX ・/ /・". .". .". .. .. .". .. .. .. ."". .. .. .. .". ."""""". .""""". .". ."". .. .. .""". .. .. ."""""".. .""・・・・/ 尚 、 このようなリストも %XCOMPRI というマクロで簡単に表示ができる。 ‑パッチ J O B 基本的には、 ユーザー側でバッチ J O Bの JC Lを作りサブミットすることはない。 す べ て シ ス テ ム と し て 作 成 さ れ た も の の み が バ ッ チ J O Bとして実行される。 5 . ユ ー ザ ー 側 か ら み た SASの環境 ユーザーは、 T S Sのコマンドを意識せず運用できるように、 システム部門で o ‑ マクロを作成し、簡単なパラメータのみで実行できる環境にしている。 ι TSS マクロ 特に、 TSSの ア ロ ケ ー ト 命 令 を 知 ら な く て も 自 由 に デ ー タ を 使 用 で き る e TSSコ マ ン ド を 意 識 し な い マ ク ロ の 例 : 67

ユーザー側の命令 マクロの内容 DASDのデータを WORKにセットする %MACRO PRJSET(ZZZZZZ); X ALLOC F ( D D ) DA(??????) S H R ; %PRJSET(XXXXXX); DATA &ZZZZZZ;SET DD.&ZZZZZZ; R U N ; X FREE F ( D D ) ; その他 .NLP (日本語プリンター)への出力 .パソコン端末プリンターへの出力 ‑ワープロへの出力 一一一一一→ F9450:Eのエポワードへ 一一一一一一→ F M Rの O A S Y Sへ 、 a . P U T文を使用するユーザーへ 6. メニューとマクロ メニュー方式は、パラメータとしてその場限りの時のみ使用する方式として採用して いる。(パラメータが少ないケース、又はガイド通りに進むケース) 例えば、検索系で ・医師名からコードやその他の情報を知りたい場合 .副作用の検索 一つのシステムのなかでいろいろな方法があるも場合 ・フォーム・オーバレイ作成システム 当社では、特に機動性をもたせるためマクロを中心にして動かしている。 マクロもパラメータを多く持たせ、汎用性のある、自由度の高い方法をとっている。 又、マクロならパラメータと組み合わせてプログラムとして保存でき、便利である。 ユーザーからみると、 J0 B (仕事)の流れがマクロの順序により実行されるため メニューより分かり易い形式と思われる。 解析の追加や、今回の特別処理などコマンドで保存しである方が機動性がある。 伊 l: t 年次報告システムのコマンド /・・・・・・・・・・.. .. . . ..... . .. .... .................. ........... ..... / / ・ ???再審査・年次報告用品力 /・解析部分 / ・ 3年 次 /・作成年月日: 1 9XX.XX.XX 作成者: ・/ ・/ ・/ ・/ XXXXXX /・・・・・・・・・・・..............................................・・・・・/ HMSKSET; $PMSSIDF2(XSEX，XSEXF， 性 別 ， OUT=XCARD); $PMSSIDF2(XAGES，XAGESF， 年 齢 ， ADD=XCARD); $PMSSIDF2(MLTDS，XADOSEF， 一 日 投 与 量 ， ADD=XCARD); $PMSSIDF2(XTDOSE，XTDOSEF， 総 投 与 量 ， ADD=XCARD); $PMSSIDF2(XCURC，XCURCF， 併 用 薬 有 無 ， ADD=XCARD); . UTDSET=̲PMS1 1); H MSFMTX(1，̲CC，nE~ P1F，O 一C C， 聖T EMPIF， 併 用 薬 剤 ， DATA=̲PMS11，ADD=XCARD); HMSSIDF2( $PMSSIDF2(XNKRT，YXNKRTF，投与法， ADD=XCARD); $PMSSIDF2(XDIAG1，XDIAGF， 使 用 理 由 ， ADD=XCARD); 68一 、 a

例:パラメータの多いマクロ " 凶 ' ︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐ 444111111112111111111 ︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐ ﹄ ﹄ ﹄ ﹄ ﹄ 噂 ︼ ・・ ﹄宵﹄ ︾ ︾ ︾ ︾ ﹄ ︼ ︼ 内 ︼宵ト︼ 卜 ︼ ︼ 一‑‑ 一一‑‑‑‑一一‑‑ し ︾引 ﹄ ﹄ ドト︼ ドト︼ ドト︼戸 ドト︼円 噂 ︼ ︾ ドト︼円 ︾引 ︼ 噂引 ドト︼ ドト︼ ドト︼戸 ドト︼円 噂 ︾引 qu ) ︐ ・ ︼ ︼ ︾ ‑69‑ ﹄ 噂引 登録申請用 エリアの確保 ・ ・・ 噂引 常駐データセットの う と ・ nHUF punHUF pupunHUAU削同町内町内町内町内削同町内制問 M L P L FMLF p ip ir 巳 川 内 ?LTATA?﹄?ATATATAEし F DDDIIII‑IIILEEEEEEEEA ptptpuHnHnHnHnHnHnHnHnF nknMnmnMnMnmnMnmVι pupuDHM M‑MWM M M‑MWMWVιFUFUFUFUFUFUFunupu ︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐ u d ヨ nudnudququququququqL n 9ιnυnυnυnυnυnυnυnυFU TA'I9ιquaqFhd民U守︐OMUR巳 勺 ι ? q49ι? q49ι? q u Fし FUFUFし pupupupunn nυvιVι14nfhqu 凋1RυεU7 0OVAVAVAVAVAVAVAVAVAVA cunυnuvAVAVAVAVAVAVAVA‑‑‑‑‑‑‑ M川副同町内nuvnuvnuvnununuvnunuvnunuv nuTムA瓜 TA'I14'I141414'ITAnυnunυnυnunununUFU ・00nb149ιqu 凋1FDEU7 ・00rE F し nbun'i?=Jn怜 FDEU7 VAVAVAVAVAVAVAVAVAVAVAVAFし pupupupupupupunn ︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐VAVAVAVAVAVAVAVAVA ︐︐︐︐︐︐︐︐︐ TAq41uaqFhd民U守'oo nunununununυnununudqu ptF F巳puF RMRURMqLnudquququququququqL F し pupupupupupupununununυnununununυnu nυnononυnononυロυ?ATA?﹄?L?﹄?ATA?﹄?LTA ︑up 肉 ︑肉 ︑肉 ︑ up ︑ 肉︑ up ︑up ︑ 肉︑ up DYY12345678 ︑ cunυnunununununυnunununuvnuvnunununununununu 川内川内川内γ ムマiγ ムTムマiγ ムマi?inυnunυnununυnunυnUTA ︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐ M ︼円 AυγiAAFし pupupupupUFし FVTATATA?LTATATATA?﹄nυ 戸 し nbunnDnonDnnnDnDnnnDnbnbnbqunbququququ?﹄ 引 噂 pupH punuu削NM刊削川副NM川MM同制刊削川副閃 pupuF巳puF ?L?L?﹄?L?﹄?LTA?LTAEしF F HL F HL F F HL HL Mm M H L u n H L u n H L U F F HUEL A nυnυnυγiTムマiγ ムγムマi TよTよTムEしF F H ptpunHUHnHHHnHnHnHnHHHnHnnH nknnnknnnnnnnnnknmVι DHOHDHM曹u'M曹MWM'MWM M M'vιFUFUFUFUFUFUFUFUFUFU ︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐ ︐ ・・・・・・ 2)))))))) N))))))))‑‑‑‑‑‑‑‑ 戸.心 σb ・ ようになっている。 ‑ AMU‑‑ ?L?﹄?ATATA?L?﹄?﹄ M 山'''?L?LTA?LTA?﹄?L?﹄'FUFUFUFUFUFUFUFU ?ill﹄E3'FUFUFUFUFUFUFUFUHυHυHυHυUUHυHυuu k 日錫 E ' U U U U U U U U * H R H R R H H R ︐IlltHRRRHHOURIDDDDDDDD M月 置 遁 * D D D D D D D D ' 軍 E z z z z z z z MLIt‑EEZZZZEz‑‑︐︐︐︐︐︐︐︐ M‑a﹁P 山 町 剛 山 e R ' ' ' ' ' ' ' ' F UH14q41uaqRUFO守'oo' 内d 凋1RUCO守'oo‑‑EL u'一一.︑︐a'''!14 勺ι ・MmM同釦同釦阿川川釦同MmMmSE n Fし pupupupupupUPU‑Euvpupupupupupupupu噌費 M‑a眉・喝盛曳司a MWIl‑‑‑nυロυロυロυnonυロυロυ1hFUFUFし FUFUFUFUPU‑t 問問︑じ詞唱*ftJt︑ftJι ・ ftJtJt︑ft︑回世*ft︑ftJtftJt︑ftJtJt︑ . d 1 lsjji ft︑︑︐︐︐︐?L?L?A?L?L?﹄?A?﹄︐︐?A?L?L?A?A?L?A?﹄.︻γ ム HH H U M. a U MH HH HH HH H HH H U U MU U MH U MH H a U U MU U MU U U MH U vp p p p p p p p p p p p p p p p ︐= " U npvr 削閃 F h ah 7. 新規データセットの作成(エリアの確保) データが今後定期的に発生し、データセットが必要な場合ユーザー側で作成 することができる。 この場合でも、 T S Sコマンドを意識せず簡単なマクロでエリアの確保ができる。 当システムもホスト全体の D A S D管理システム配下にあるため、消去されない ように、又 M Tヘパックアップされるようシステム部門に常駐データセットの申請 このマクロを動かした場合には、端末のプリンターへ申請用紙が同時に出力される .承認を得なければならない。

8. A D A B A Sとの連携 当社の臨床データ解析処理のシステムのなかで、一部 A D A B A S . N A T U R A Lを使用しているものがある。 このようなケースでは、 PROC ATS を利用している。 データエントリー系は N A T U R A Lで作成し、伝票の印刷の即時処理に対応してい るが、データの状況を知りたい場合などランダムなプリント処理は A T Sで S A Sに データをセットし、帳票をプリントしている a これは、データの加工においては S A Sの方が優れている為このような方法を とっている。 SAS 、 NATURAL ぐっ二 a ATS ADABAS 口 口 伝票 ‑帳票 ・チェックリスト 9. おわりに S A Sの運用にあたっては、システム化できるものはマクロとして提供する方式を とっている。パターンの標準化ができればいろいろなケースがマクロ化され、ユーザ ーにとって有益になる。 、 a n u u 勺t

日本 SASユーザー会 (SUG ト j) 日本の株式市場の曜日効果について 加藤 t 重E J円 南山大学 Weekly Patterns i n Japanese Stock Returns く ￨i y o s h i I くa t o S c h o o lo fB u s i n e s sA d m i n i s t r a t i o n Nanzan U n i v e r s i t y Nagoya Japan 要旨 a邑 This paper further investigates the day of the week effect in 七 ~e J apanese stock returns. Low Tuesday and high Wednesday returns are observed. Most of the positive returns arise during the non‑trading period. A negative Monday effect is also observed in the week whose previous week is closed by Friday trading. Low Tuesday returns appear to be related 七0 lowMonday returns in the U.S. The weekly pattern is more pronounced for the returns of smaller firms. A reverse size effect is observed during the trading period. キーワード: ・ 4 ワt

Review of Past Literature U.S. market CROSS (1973)，FRENCH (1980) GIBBONS AND HESS (1981)，LAKONISHOCK AND LEVI (1982) DYL AND HARTIN (1985) 、 a Keim AND Stambaugh (1984) ROGALSKI (1984)，SMIRLOCKλ.:¥D STλRKS (1986) HARRIS (1986) I ¥ : EHJ (198i) 1) LO¥ r .NONDAYλND HIGH FRIDAY ERROR 2) NO HEAS じ RE~IENT 3) i~O SETTLEHENT EFFECT HYPOTHES1S 4) NO SPECIALIST RELATED 81λS 5) HIGH FRIDAY RETURNS ARE SIZE RELATED. 6) LESS ¥ vEEKLY PλTTERN IS OBSERVED IN JANUARY. 、 a Japanese market PETTWAY AND TAPLEY (1984) JAFFE AND WESTERFIELD (1985) IKEDA (1988) 1) HIGH WEDNESDAY AND LOW TUESDAY 2) NO HEASUREMENT ERROR 3) SETTLEMENT EFFECT PARTLY EXPLAIN WEEKLY PATTER~. 72

PRESENT STUDY ・ ah 1. USE OF THE INDIV工DUAL STOCK RETURNS AS WELL AS INDEX 2. USE OF INTRADAY STOCK RETURNS 3. ANALYSIS OF 工NFREQUENT SATURDAY TRAD工NG JANUARY 1973 ‑ JULY 1983 CLOSED ON THE 3RD SATURDAY AUGUST 1983 ‑ JULY 1986 CLOSED ON THE 2ND SATURbAY AUGUST 1986 ‑ JANUARY 1989 CLOSED ON THE 2ND AND 3RD SATURbAY ・ ah ‑ 73

DATA UTILIZED 工. INDEX TOPIX A COHPOSITE INDEX OF ALL STOCKS LISTED ON THE FIRST SECTION OF THE TOKYO STOCK EXCHANGE NIKKEI 225 A PRICE WEIGHTED INDEX OF 225 HAJOR SECURITIES OF THE FIRST SECTION OF THE TOKYO STOCK EXCHANGE a司. . . A. DAILY RETURNS APRIL 1978 ‑ JUNE 1987 B. HOURLY RETURNS JANUARY 1982 ‑ DECEHBER 1987 1. 2. 3. 4. 5. 6. 11. THE PREVIOUS DAY'S CLOSE TO 9:15 AM 9:15 AM TO 10:00 AH TRADING TRADING 10:00 AH TO 11:00 A~ 11:00 AM TO 1:15 TM NON TRADING 1:15 PM TO 2:00 TM TRADINQ 2:00 P: 1 TO 3:00 TM TRADING INDIVIDUAL STOCKS ALL STOCKS LISTED ON THE FIRST SECTION OF THE TOKYO STOCK EXC"ANdE DAILY RETURNS JANUARY 1974 ‑ JUNE 1987 1. 2. 3. CLOSE‑TO‑CLOSE RETURNS CLOSE‑TO‑OPEN RETURNS OPEN‑TO‑CLOSE RETURNS ‑ 74一 A

MODEL 1 u ︑ 令 + ﹄h ︑ 令 hu bA a i 唱 k RU ヤ 臼 = = DA L ‑ ， . Dlt = 1 IF DAY t 工S A HONDAY oOTHER¥HSE MODEL 2 RJaP It ‑ RuS It・1 = 6 : E k=l ak Dkt + Dkt 15 A DUHMY VARIABLE. P Ut Fhd ηl

Table 1
Summary statlstlcs of the percent retul'n of the Tokyo Stock Exchange Index from'
the close of the previous trading day to the close of the day indicated
Ine 18， 1987
Tokyo Stock Exchange Index (Val11e Weighted) Aprll 4， 1978 ‑ J1

Period

Statistic

1978‑1987

~jean

，
.
.
、
口

t‑value
Slandard Dcvialion
Skewness
Kurtosis
Observations

~f 0 ndI
IY

T1e5dI
IY

Wcdne5day

Thur5day

Friday

SatU rday

AI1day5

F

0.0039
(0.13)
0.64
ー1.66
8.78
449

ー0.0902
(‑3.0[l)
0.65
‑0.08
9.37
464

0.1449
(4.95)
0.62
ー0.59
3.71
464

0.06，
1
8
(2.22)
0.69
0.37
5.15
465

0.1049
(3.60)
0.66
0.66
5.45
467

0.1397
(4.11)
o
.'16
0.07
3.74
343

0.0581
(4.72)
0.63
ー0.22
6.48
2652

11
.47**

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目白ー『目ー四ーーーーー同時四ー一ーー目ーーーーーーーーーーーーーーー』ーー四ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー司ーーーーーーーーーーーー『ーーーーーー

1978‑1981

~lean

t‑value
Standard Deviatlon
Skewness
Kurtosis
Observations

1982‑1987

~fean

t‑value
Standard Deviation
Skewness
Kllrtosis
Obs'ervations

0.0007
(0.02)
0.53
ー2.33
16.78
182
0.0061
(0.14)
0.71
ー
]
..'
1
3
6.28
267

‑0.0852
(‑2.58)
0.48
1
.02
15.02
185

0.1283
(3.89)
0.47
ー0.15
2.43
186

ー0.0273
{
ー 0.83)

‑'0.0935

0.1561
(3.58)
0.7
"1
ー0
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3.09
2
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(
ー'
2
.
.15)

0.74
‑'0.27
7.16
21
'
9

0.0957
(2.54)
0.31
0.17
0.92
142

0.0302
(2.17)
0;45
ー0.71
9.64
1072

.5.90**

3.42
189

0.0834
(2.54)
0.41
ー0.75
3.03
188

0.1279
(2.92)
0.81
0.31
3.65
276

0.1195
(2.74)
0.78
0.69
3.75
279

0.1707
(3.33)
0.55
ー0.06
2.81
201

0.0771
(4.19)
0.73
ー0.17
4.75
1580

7.44>
1
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*

0.44
ー0.85

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曲目白ーーーーーー‑ー一ー四ーーー四ーーーー

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Table I
1
Summory stotistics for intrndoy relurns of lhe
Tokyo Stock Exchange 1ndex
Tokyo Slock Exchange Jndex (Value Weighted) Jan. 4， 1982 ‑ Dec. 25， 1987
自由ーーーーーーーーーーー世田ーーーーー『ーーーーーーー『ーー・ーーー四ーーーーーーーーーーーーー目『ーーーーーーー『白司司由目白白ーーーーーーーーー由ーーーーーーーーーーーーーーーーーーー甲田ーー一ーーーーーーーー目

Period

~Io n
uay

Variable Slalistic

Tnesday Wednesday Thursday

J
iriuay

Saturday

Al1uays

F

ーー目ーーーー申ー四ーー『ーーーー田ーーーーーーーーーーーーー『由・ーーーーーーーー『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『ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー‑‑‑

1982‑1987 R
R11

。
。
h

斗

R12
R1
R2
R3
R4
R5

Mean
t‑valuc
~fean

l‑valu巴
Menn
t‑valu巴
Mean
t‑value
ト
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:
ll
ue
Mean
t‑value
Mean
t‑value
Mean
t自 value

ー

0.0213

(
叩 0.41)

0.1002
(5.08)
ー0
.1217
(‑2.73)
ー0
.00'10
(白 0
.2，()
‑0.0543
(ー 0
.262)
‑0.0514
(‑4.22)
ー0
.0516
(‑3.44)
0.0387
(2.12)

町0.1331
(‑2.60)
0.0013
(0.07>
自0
.1344
(‑3.07>
‑0.0671
(‑4.13)
‑0.0589
(‑2.90)
‑0.0097
(‑0.8I>
ー0
.0251
(ー 1.
71)
0.0215
(1.20)

0.1702
(3.52)
0.1177
(6.11)
0.0611
(1.41)
(
0.011，
(0.70)
157
‑0.0，
{
勾 2.26)
0.0232
0.95)
ー0
.0160
(‑1.09)
0.0885
(，
(.97)

O.1201
(
2.35)
0.1211
(6.26)
ー0
.0017
(‑0.0.
1)
0.0065
(0.40)
四0
.05'16
(‑2.69)
0.0029
()
(0.2，
ー0
.0035
(自 0
.24)
(66
0.0，
(2.62)

嶋田ーー甲南白"ー句ーーーーー『ーーー‑‑目白ーーーーーー由明ーー白ーーーーーーーーーー『ーーーー『ーー『由四ーーーーーーーー

0.1212
(2.38)
0.1134
(5.88)
0.0069
(0.16)
0.0237
(1.47)
ー0
.0627
(‑3.11
>
0.0019
(目 O
.16)
0.0070
(0.48)
0.0'(07
(2.29)

0.1983
(3.28)
0.0487
(2.13)
0.1490
(2.89)
0.0278
(1.45)
0.1210
(5.05)

0.0723
(3.350)
0.0855
(10.466)
ー0
.0135
{ー 0
.735)
ー0
.0015
{
町 0.230)
ー0
.0330
(‑3.837)
ー0
.0070
(ー1:2
95)
‑0.0175
(‑2.551>
0.0，
173
(5.902)

目

、
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Rl2 ls open-to-~Iose retur~.
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e from 10 a.m. t
o 11 3.m. R3 is thc perccnt~lge change
R2 is the percentage chang
;hange from 1:15 p.m. t
o 2 p.m.
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目

6.88:
ド中

，

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I
I
I

Table

lch day of the week
Mean return of the Tokyo Stock Exchange Index for CC
by four gronps classlfied by Saturday trading

Exchange Index (Value Weighted) Apri1 4， 1978 through June 18， 1987

Tokyo Stock

F(group)
N

2.36
449

‑0.1102
{
ー 1.66)
目

0.0649

{ 1.27>

(1.9
2)

0.1931
(0.52)

0.2'179
(0.67)

2.93*
464

6.74**
454

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.
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0.1790
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(1.63)
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0.0198
(0.50)
‑0.1008
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0.1135
(2.15)
0.3489
{
ー 0.90)

Wednesday

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0.0605
(1.55)

0.1582
(2.42)
0.1341
(2.63)
0.2193
(0.59)
3.58**
467

Satllrday

F(day)

N

0.1678
(4.30)
0.0793
(1.20)

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1406

2.53*

649

4.05*本

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0..

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16.93*水
343

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(NS‑S) means no Saturday trading j
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(S‑NS) means Saturday tradirig in previolls week and no S.
(NS‑NS) means no Saturday tr~din~ in previous week as well as this week.

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Appendix

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何回

Settlement procedure for each day of the week of the
τokyo Stock Exchang
巴

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' Table V Mean returns for slze related portfolios 一一一一一一ーーーーーーーー‑‑‑ー『ーーー‑ーー目『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 Markct value ~1 ean return ーーーーーーーー‑‑‑ーーーーー四・・ーーーーーーーー‑‑‑ーー‑ーー『目ー由一ーーー・・ーーーーーーーーーーー‑ーーー・・由ーーーーーー『ー目ーーーーーー Firm Size Smallest (YJ ミ N 2 3 4 Lnrgest ( ￥ millions) close‑to‑close 773 716 1， 275 3， 554 6， 32， 689 0.1492 0.1058 0.0859 ) . 1 0.071 0.0653 close‑to‑open 0.1784 0.1545 0.1354 0.0076 0.0483 open‑to close 四 ー0.0295 ‑0.0489 ー0.0495 ー0.0213 0.0168 一一一一一一一一一ーーーーーーーーーーーーー‑ー由自ーーーーーーーーーーーーーーーー何回ーーーーー田ー司甲『骨四ーーー・・ー‑ーーー『時四 ーーーーーー‑‑‑ー一一一一一一 ー aMarket value for a portfolio I s measured by lhe average，across all 'yenrs， of the mean market values of that size related portfolio i n each year.

.問 E H ‑ 、 ¥ ヨ 0一 8vBhEδ ε~ c> N.0 ﹄ ‑ a tHFR2 oha teBG o 、 ‑ ". 砂 川 " . . . ." 円.0 司 . . ， . . . .同 . L 刻 月 ~ E23ha 言 d a " ‑ . 宮戸 " v sb B 一u @ 目 一 3 ト ・ 雪 E卓 00 4 N.? 巴 d ‑ L . o ' N.0M 円.0

J a n u a r y( cI o s e ‑ t o ‑ cI o s e ) 0 . 5 0 . 4 0 . 3 l J e d n 田也y PHHOUふ し ・・ ah F r i d a y 0 . 2 HUFan S at u r d a y 0 . 1 Z M o nぬy T h u r s ぬy 叫 。 3 2 ‑ ‑ 0. 1 a ・ ・ 4 月 ' 凶 S m a l l e s t S i z e Fhd oD

H o nJ a n u a r y( c l o s e ‑ t o で l o s e ) 0 . 3 0 . 2 V 吋1 巴ぬy S at u r d a y . . . . F r i d a y EMurn nkou ふ 0 . 1 . . " ' 。 S i z e 3 4 L a r g 田t T u田也y ‑ < l. 1 a p n u o o

HAJOR F1ND1NGS 1. LOW TUESDAY AND H1GH WEDNESDAY AND SATURDAY RETURNS. 2. HOST OF THE POS1T1VE RETURNS AR1SE DUR1NG THE NON‑ TRAD1NG PER10D. (1NDEX AS WELL AS F1VE S1ZE RELATED PORTFOL10S) 3. BOTH HONDAY AND TUESDAY SHOW NEGAT1VE RETURNS DUR1NG THE TRAD1NG PER10D，ESPEC1ALLY THE LAST TRAD1NG PER10D 1N THE HORN1NG. 4. POS1T1VE RETURNS ARE OBSERVED FOR THE LAST TRAD1NG PER10D OF THE I l AY. (SAHE AS THE U.S F1ND1NGS) 5. NEGAT1VE HONDAY RETURNS (HONDAY EFFECT) ARE OBSERVED WHEN THE PREV10US WEEK CONCLUDES W1TH FR1DAY TRAD1NG. 6.' THE TUESDAY EFFECT 1N JAPAN 1S CLOSELY RELATED TO THE HONDAY EFFECT 1N THE U.S. 7. THE WEEKLY PATTERN DECREASES AS THE SIZE OF THE FIRH INCREASES. 8. A REVERSAL S1ZE EFFECT 1S OBSERVED DUR1NG THE TRAD1NG PERIOD. 9. THE WEEKLY PATTERN 1S HORE SEVERE 1N NON‑JANUARY HONTHS. (SAHE AS THE U.S. F1ND1NGS) ・ a ・ 4 ‑8 7

日本 SASユ ー ザ ー 会 (SUG 卜 J) 家計の住宅立地と住居保有形態の質的選択モデル 森泉陽子 神奈川大学経済学部 TENURE CHOICE MODEL I N JAPAN Yoko Moriizumi Department o f Economics， KANAGAWA UNIV. 3‑27‑1 Rokkakubashi I くanagawa‑ku Yokohama‑shi 要民 ・ ah 経済学において、近年、従来からの量的経済変数に加えて質的変数が分析の対象に ペれている。代表的例が、 「どの横な条件のもとで、家計は持ち家に住むか、借家に 住 む の か J、 と い う 住 居 保 有 選 択 の 分 析 で あ る 。 こ の 分 析 で は 、 持 ち 家 居 住 を 変 数 1 と し 、 借 家 の そ れ を 0と し 、 こ れ ら の 離 散 型 変 数 と 経 済 変 数 の 関 係 を モ デ ル し パ ラ メ ータを推定する。用いる手法はプロピット、ロジット分析である。 S A Sの P R O CP R O B I T、 P R O CL O G I S Tを 用 い る こ と が で き る 。 前 者 は 集 計 デ ー タ に 、 後 者 は 個 票 デ ー タ に そ れ ぞれ適用できる。本分析では、東京圏の持ち家選択の分析を行った結果、家計の所得 と世帯主年齢は持ち家選択の時の重要な変数となることが明らかにされた。 R O CP R O B I T，P R O CL O G I S T キーワード:住居保有選択、プロピット・ロジット分析、 P 1 .I ntroduc t .ion ρ n tdρv什opJlwnt i n .， ronom~tri( meth 円心 provirlp~ u st . o >c hniqu月 f O Tthe analy~is o fsom" R月 F o d e l si nwhich. t hed . . . p何 Hl. . n tv a r i a b l e sa r eq u a l it . a .t i v e . Thesemodelsa .r ecommonlyencoun . t e r d l T I . . i n E'm p i r i ca .1work. t ha .ta nalyz四 i n d i v i d ua . lda . t a . .F o ri n s ta .n ιe， i nt h ec a s eo ft h eh o u s e h o l d ' s ， : h o i c守 口 ft . : n u r ρ d e c i s i o n，wha . twedo0b s e r v ea . r et h rb i n 3 r yindex;t h ef a .m i l i e s 'd e c i s i o n st o け wn o rr ρ n l . 1 'h何 守 品 目 manyo t h e rq l la . l i t a t i v ev a . r i a b l p st ha .ta .r eo f t e nused i n econometric w o r k . TheyJ.fea. llll~ll a.ll'y known. asdllmmyv a r i a b l e s . W h. a twe. a r econcernedwitha r emodels i n which t hぞ d l lfTlmyv a r i a b l e sa r ee n d o g e n e o l l sr a .t h e rt ha .ne xogeneous. F o rt h i sp l l r p o s e， we U S l l i t l l yU S f et h "p r o ] 、 i . ti t n c ll o g i . ta n a l y s e s . ' Thド p l l rJ >o sρof. I h i spゐppri s. 1 0p r e s e n tt h eincomee f f e c t sona .h O l l s e h o l d' sc h o i c eo ft e n l l r e nToky円 Metr円 p o l i t a nArea .by u s i n gbotht h emicro da . ta . and a .g g rl'ga .t eda .t a . . The d ρ C l ( H川 i ρ c o n o l悶 t . r i cmethodusedi nt h i spaperi 6t h ep r o b i tandl o g i tmodels. 2 .1 ¥ Iodel ‑89

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Tahle3 . Estim a .t e sfromt J l egroupedda .t a .1) o p r o b i t πl1nlmUmγ I n t e r c e p t 3 . 2 9 ]3 0 . 3 4 ]3 I ncome 0 . 7 9 0 E ‑ 5 0 . ]136E‑5 、 1 )Thesef i g n r " sCil.nn o tbec o m ν 品r a b l d i r e d l y . 旬 Table4 .Probitmodelw i t hgroupθdd a ta . I nt町 cept I nGome Ageく 3 0 2 . 7 7 6 2 0.675E‑5 : 3 0:~ Ageぐ ' ) 0 3 . 3 2 0 0 O.798E‑5 Age三5 0 5 . 2 3 0 3 0 . . 3 7 1E ‑5 Ageく 3 0 2 . 6 6 4 4 0 . 7 5 3E ‑5 : 1 0壬Ageく 50 2 . 9 5 3 9 0 . 8 3 4E ‑5 Age2 :50 2 . 9 1 9 4 0 . 8 9 8E ‑5 . Ag ε<30 2. 4689 0.931E‑5 . 3 0: : ;Ageぐ 50 . 3 . 0 2 0 2 。E‑ 0 Ageど 5 3 . 3 ] 15 . 0 . 9 . 3 t J E ‑ . 5 . 4 .1 1z o ne Center 、 a 8uburb ‑ 94一 1 0 8 4

日本 SASユーザー会 (SUG ト J)

SASによる企業・組織の業績測定と評価
および R&Dストックの推定

0東 邦 仁 虎 *

高橋敏夫*

*拓殖大学商学部

ネネ東京国際大学商学部

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健浩料

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12 Japan

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要旨

ふ研究・訓告は、

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ことのような

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[ 帰 分 析 を J I l い て 、 研 究 u 売 の 主 制 へ の 庇 智 を 測 定 1 る 乙 と を ; ， ( iI>品。

キーワード:企業・組織の業績

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と穴

目

I. 本 論 の 目 的 と 意 義

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m党 位 青 か ら 抜 1
ヰ
J知
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I

研究・調査の方法

国.伝統的経営財務指標に基づいた企業・組織業績の測定とランキング
I
V
. F A C T O R分 析 に よ る 、 企 業 ・ 組 織 の 収 益 性 、 成 長 性 、 流 動 性 、

安全性、

R 0 V A. そ し て 、 効 率 性 に つ い て の 6個 の 統 合 的 業 績 尺 度

の提案
V. F A C T O R分 析 結 果 の ス コ ア リ ン グ と 6個 の 各 々 の 統 合 的 経 営 財 務
指標のランキング

V
I
. 技術知識ストック (
R
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)と 研 究 開 発 の 効 率 性 に つ い て の 推 定

v
n
.結論と議論および将来の研究・調査の拡張方向

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I. 本 論 の 目 的 と 意 義 本研究・調査は、企業・組織経営と戦略的経営管理の国際的比較分析の観点、から、トッ プ・マネジメントの組織構造と機能、役割の遣い、戦略の違い及び企業・組織の様々な構 造とシステムの違いと企業・組織の業績とに関わる研究仮説と操作仮説を検証する研究・ 調査の一環として実施されたものである。 本 論 の 第 1の 目 的 は 、 経 営 学 並 び に 経 営 戦 略 論 の 研 究 ・ 調 査 に お い て 、 伝 統 的 経 営 財 務 指標及び業績尺度に替わって、 R O V Aと そ の 関 連 指 標 の 有 効 性 を 示 し 、 そ れ の 使 用 を 提 案することである。 R O V A及 び そ の 関 連 指 標 は 、 伝 統 的 経 営 財 務 指 標 と 比 較 し た 場 合 、 相対的に産業聞のバラツキが小さく、産業全般の中での企業・組織の業績の比較分析に、 比較的良く向いていると考えられるからである。 本 研 究 ・ 調 査 の 第 2の 目 的 は 、 経 営 学 及 び 戦 略 的 経 営 管 理 論 の 研 究 ・ 調 査 に お い て 、 伝 統的業績指標の単一的使用よりも、研究・調査の目的に応じては、多数の収益性指標又は 多くの成長性指標等をなるべく統合的化して用いる方が有効的であることを示し、その使 用を提案し、奨励することにある。その為に、ここでは、主成分分析と因子分析を行い、 収 益 性 、 成 長 性 、 流 動 性 、 安 全 性 、 R O V A、 そ し て 、 効 率 性 の 6つ の 主 成 分 並 び に 因 子 を抽出し、これを統合的指標として用いることを提案する。 そ し て 、 本 論 の 第 3の 目 的 は 、 創 出 さ れ た 6つ の 統 合 的 業 績 指 標 を ス コ ア リ ン グ し 、 そ れらに各々ウエイト付けを行い、全体のスコアを合計することで、企業・組織の業績を総 合的に捉えることを試みることである。現代における企業・組織の成果の評価は、状況に 応じては多面的に捉えることも必要であり、エクセレントなカンパニーに成るためには、 なおさら、バランスの取れたパフォーマンスを達成することが企業・組織に求められてい るのではなかろうか。 本研究・調査における最後の目的は、技術知識ストック( R & DS T O C K )と研究開発の効 率性についての推定を行うことである。先ず最初に、研究開発投資額の技術知識ストック への転換構造式から技術知識ストック(R & DS T O C K )の計算を行い、これと付加価値とを 関連付けるために、回帰分析を行う。この回帰分析によって、研究開発の効率性(技術知 識ストックの産出弾力性や研究開発投資の限界収益率)を推定することを試みる。 次 に 、 本 論 の 研 究 者 と 実 務 家 に 対 す る 意 義 は 、 次 の 5つ に 集 約 さ れ よ う 。 第 1番 目 の 意 義は、経営学理論および経営戦略論の理論構築を目指す研究・調査に於て、本論で提案さ れた 6つ の 統 合 的 業 績 指 標 を 積 極 的 に 用 い る こ と が 出 来 る こ と で あ ろ う 。 研 究 調 査 者 は 、 理論を構築するために幾つもの研究仮説を作成し、検証する訳だが、様々な経営の構造、 システム等と企業・組織の業績とが、何等かの特定の関係を有する、と言うような仮説を 検 証 す る 場 合 、 業 績 尺 度 と し て 、 こ こ で 開 発 さ れ た 6つ の 統 合 的 指 標 を 、 活 用 す る こ と が 出 来 る で あ ろ う 。 第 2の 意 義 と し て は 、 研 究 調 査 者 が 企 業 を 評 価 す る 時 に 、 6つ の 統 合 的 指標と、これをウエイト付けし、総合得点を以て、各々の企業を総合的かつ全体的に評価 することが出来る点にある。更に、研究調査者は、これらをベースに、様々な企業・組織 の 経 営 財 務 分 析 お よ び 業 績 の 比 較 分 析 を 、 よ り 適 切 に 行 え る よ う に 成 る で あ ろ う 。 第 3番 目 の 意 義 は 、 こ こ で 提 案 さ れ た 6つ の 統 合 的 業 績 指 標 と 、 そ れ ら の 総 合 的 評 価 尺 度 を 企 業 ・組織の国際比較に適用し、国際的な類似性と相違性を明らかにすることが出来るだけで は無く、それらの原因・理由をも解明することが出来るように成ることである。研究者と 実 務 家 に 対 す る 4番 目 の 意 義 は 、 戦 略 を 策 定 し 、 実 行 し た 後 に 、 そ れ を 解 釈 、 評 価 す る 時 に、ここで紹介された様々な企業・組織の業績指標を用いることが出来る点にある。 そして、最後の意義としては、技術知識ストックと研究開発の効率性に関する研究調査 が、これからの企業にとって、最も重要な研究開発戦略の策定および技術政策と効率性に 関する研究を行う上で、基本的な知識と基盤を提供することである。本論での技術知識ス トックと研究開発の効率性に関する研究・調査は、技術知識ストックの計算式や計算プロ セスを提供するだけではなく、今後の研究開発投資の大まかな方向性をも提示している。 これらが、本研究・調査の意義である。 96 、 a 、 a

I I . 研究・調査の方法 1. 使 用 デ ー タ 研究・調査において使用したデ タは、日本開発銀行の.財務データバンク.の金 融 と 保 険 業 を 除 い た 、 19 5 7年 か ら 19 8 7年 ま で の 上 場 企 業 全 社 の デ ー タ で 、 こ のデータを加工して、様々な分析を行った。 2. 分 析 に 使 用 し た 経 営 財 務 指 標 表 I ‑ 1]に ここでの研究・調査において使用した経営財務指標および変数は、 [ 記 載 し た 16個 で あ る 。 一 連 の 研 究 ・ 調 査 に 於 て は 、 5 5個の変数から始め、 4 0数 個、 3 0数個、 2 0数個、そして、 10数 個 と 言 う よ う に 、 幾 通 り も の 変 数 の 数 を 用 い、また、単年度、数年、数十年の期間に渡って分析を行った。 使 用 し た 16個 の 経 営 財 務 ・ 業 績 指 標 の 一 部 が 、 [ 表 E 一 2 ]に紹介されている。 [表 I ‑ 1. 分 析 に 使 用 し た 16個 の 経 営 財 務 指 標 ] l J / I I I I t . 番号 ， . 経営財務指標 変数名 関 係 式 l 流動比率 RYUDOHIR 流 動 資 産 / 流 動 負 債 2 当座比率 TOUZAHIR 当 座 資 産 / 当 座 負 債 3 固定比率 KOTEIHIR 固 定 資 産 / 自 己 資 本 4 負債比率 FUSAIHIR 負 債 / 自 己 資 本 5 自己資本経常利益率 JISIKEIR 経 常 利 益 / 自 己 資 本 6 売上高経常利益率 URIAKEIR 経 常 利 益 / 売 上 高 7 総資産事業利益率 SOUSIJIR 事 業 利 益 / 総 資 産 8 経営資本営業利益率 KEISIEIR 営 業 利 益 / 経 営 資 本 9 ROVA ROVA 税引後純利益率/付加価値 10 ROVAUA ROVAUA R O V A /売 上 高 純 利 益 率 11 ROVASS ROVASS R O V A /総 資 産 純 利 益 率 12 売上高成長率 URIAGE‑K (当年売上高 前年売上高)/前年売上高 13 総資産成長率 SOUSIS‑K (当年総資産 前年総資産)/前年総資産 14 従業員数成長率 JUGYOI‑K 従 業 員 数 経 年 変 化 率 15 総資産回転率 SOUSIKAI 売 上 高 / 総 資 産 16 経営資本回転率 KEISIKAI 売 上 高 / 経 営 資 本 ‑9 7一

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3. デ ー タ 解 析 の 流 れ こ の 研 究 ・ 調 査 で の 分 析 ス テ ッ プ は 、 下 図 ( 図 . II‑l) の 流 れ に 沿 っ て 、 実 行 さ れた。 f A . l I / f I J I t . <図Il‑ 1 . 分 析 ス テ ッ プ > ‑99一

回.伝統的経営財務指標に基づいた企業・組織業績の測定とランキング 従来から使用されて来た伝統的経営財務・業績指標は、経営学、経営戦略論の研究に於 ける研究目的や企業・組織の設定した目的等を反映させることによって、それぞれ固有の 意義を強調し、加えて、重要な役割を果して来た。 各々の研究領域において使用されて来た伝統的経営財務・業績指標には、次のようなも の が あ る 。 経 営 戦 略 論 で は 売 上 高 成 長 率 (sales growth) 、 純 利 益 (net profit s )、 ROI (return on investment)等 が あ り 、 マ ー ケ テ イ ン グ で は 市 場 占 有 率 (market share) 、ブ ラ ン ド 知 名 度 (brand awareness)、 財 務 管 理 に お い て は 株 価 (stock price) 、 EPS(earnin g per share) 、 純 収 益 (net income) 、 キ ャ ッ シ ュ ・ フ ロ ー (cash f l o w ) 、流動比率、 当 座 比 率 、 組 織 行 動 で は 従 業 員 の 満 足 度 、 転 職 ・ 離 職 率 (turnover r a t e )、 そ し て 、 生 産 管理領域においては単位コスト ( unit c o s t ) 、在庫レベル、労働生産性等の伝統的業績指 標が研究・調査や企業・組織の目的に応じて、使用されて来た。 経 営 学 や 経 営 戦 略 論 に 於 け る 、 過 去 20年 間 の 研 究 ・ 調 査 の 多 く は 、 現 象 と し て 現 わ れ た構造とその機能に係わるものであった。すなわち、それは、多角化戦略や組織構造の遣 い、リーダシップ・スタイルや動機づけのタイプの違い、 トップ・マネジメント構造と機 能の違い、そして、さまざまな経営管理システムの遣い等が企業・組織の成果とどのよう に関係するか、と言うものであった。 更 に 、 伝 統 的 経 営 財 務 指 標 に 基 づ い た 企 業 ・ 組 織 の 業 績 尺 度 は 、 こ こ 3 0年 来 、 多 く の 企業および企業・組織の研究・調査を行う、様々な機関において使用されて来た。本論に おいても、 SORT、 RANK、 PRINT プ ロ シ ジ ュ ア ー 等 を 用 い て 、 比 較 的 容 易 に 企 業 ・ 組 織 の 業 績を計算し、評価することが出来ることを示している。 例 え ば 、 日 本 開 発 銀 行 の デ ー タ を 利 用 し て 、 19 8 5年 度 の 金 融 、 保 険 を 除 い た 上 場 企 業 全 社 の 売 上 高 経 常 利 益 率 (URIAKEIR、 P 1 ) 、 総 資 産 事 業 利 益 率 (SOUSIJIR 、 P 2 ) 、経営 資 本 営 業 利 益 率 (KEISIEIR 、 P 3 ) 、 自 己 資 本 経 常 利 益 率 (JISIKEIR、 P 4 ) の 4つ の 収 益 性 に 係 わ る 指 標 に つ い て 計 算 を 行 い 、 そ れ ら 各 々 の 利 益 率 を 高 い 順 に 、 降j 頓に DESCENDINGを 用いて、簡単に並べ替えることが出来る。更に、全社の利益率を出力させるだけでは無く 上 位 5 0 0社、 10 0社、 5 0社等を、 OBS=、 FIRSTOBS= 、 を 使 用 し 、 デ ー タ を サ プ ・ セ ッ ト 化 し て 、 そ の 一 部 だ け を も 容 易 に 出 力 さ せ る こ と が 可 能 で あ る [ 表 回 一 1] 。 加 え て 、 上 述 の 4つ の 指 標 を P 1、 P 2、 P 3、 P4の順にソートをして、 PROC RANKを使って 一 緒 に 表 示 す る こ と も 可 能 で あ る [ 表 皿 ‑2] 収益性に関する指標だけで無く、総資産成長率、売上高成長率、従業員数成長率の成長 性指標についても同様の処理を行う乙とが可能である。更に、琉動比率と当座比率の流動 性指標、総資産回転率と経営資本回転率の効率性指標、負債比率と固定比率の安全性指標 そして、 ROVAお よ び ROVA 関 連 指 標 に つ い て も 同 じ よ う な 処 理 を 行 う こ と に よ っ て 、 容 易 に企業・組織の業績を評価することが出来る。加えて、伝統的経営財務・業績指標につい て の 各 々 の パ フ ォ ー マ ン ス を 企 業 毎 に 識 別 す る こ と が 、 S A Sを 使 用 し て 、 比 較 的 簡 単 に 出来る。 しかし、このような伝統的経営財務・業績指標の使用は、一方において、ある研究・調 査で有効的である反面、他方において、ある種の問題点を内在している。例えば、効率性 指標としての総資産回転率を取って見ると、鉄鋼や造船業界のように、設備・装置と言っ た固定資産が巨額にのぼり、総資産が大きいのに対して、相対的に売上高はさほど大きく 無いがために、総資産回転率は小さい値を持つようになる。反対に、卸・小売業界や商社 のようなところでは、固定資産等を含んだ資産の額は比較的に小さく、売上高が大きいた めに、総資産回転率は大きな値を持つようになる。 このように、伝統的経営財務・業績指標のそれぞれの値は、個々の企業および産業の違 いによって、バラツキが存在するので、多くの産業にまたがって企業が存する場合には、 比較の対象とする指標としては使えない場合が多い。 ‑100‑ 、 a 、 a

， Y T ， ， ， 11 1 83 12 6 l ， l .6， 1 ， ， 2 ， 2" 2 ， ， 00 21 29 137 102 70 318 1395 37 36 387 10 20 29 65 124，1 80 05 99 18 267 92 985 4 51 16 783 68 ， ， ， ， ， ， ， 25 710 311 ， 17 107 6 f ， ， 7 p 766 51 123456789012345678901234567890123ι567890123456789012345 1111111111222222222233333333334444444444555555 ン ャ似 ‑/印レ ω MW J 8411079875042363450572111692018738000717814802608051869 Y940868435756867348177005354990907151519466386141181515 75464581020567861664021065105913090079868928504785125 3364336664433363443324422346133213472363343671333644 ω ω ω ω MW ω ω ω 7 ω ωω ωω MWω 7 ，， ， 6 9日6 3861 396 4238 3880 6562 7016 ω ， 648 ω ， J ， ω ， 4 f M w f ω ω ζ ω77 7 一 ル閥的 ン一卜必来 ア 発プ 側ケ一以ト山山ム 一日開制判所 間一肌レ梁川刊明広スルポンスムル一仰川州側 γ同協議制作 出川シ仰仙川イ工来合ネピ仰側一 地ンル仰ク一犯 栄 ィ 光工天・ 一宜的工凶仙川山側 ヒ刈ツジ川一菜市町凡工 制瓦一ク石 去一学 工山 グイ政的住山田リ ルンぬヂ注 所エパ小山タれ山コミ物町民間村栄ヌ来ク競テス鳩山(川出品出工誌イ航深川︾信同国築制 川 土 山 府 民 γウ札制仙川山伎 来然才ツr物工ン化楽 日 企天一ナピ山山ミヅホ山(山門よ挺凶以一ン不石不舛ノ 地 ドセス不フガ他写山本原エ工 7部 工川山本内向村山机ス川川副化泊村監♂フ 戊京日7 Zフ阪↓ セテ本天川町子正ニザ・1凹州政 γ附託才了日阪和ニツ京土川は川県木村立点‑フ一一凶日之向土際工立一羽ヒ叫Mmt 命中山県日仏国州刷新鋭回目池山刷名京 立 川 附 フア大コ タ士ロ任小川叩大ソ側京市川販制 淡三ピ側ヒ大平 京官山花 的自日日一民グ JA ， ， ω 3934936166766663393634364463733663633464366633695664314 2121122221212212212211221122121112112111111 ， 3 9 3 4 9 3 6 1 6 6 7 6 6 6 6 3 3 9 3 6 3 4 3 6 4 4 M口 口 口 口 6 M リ μ 口 口 M M M U 6 M 6口 口 2121122221212212212211 35" 3662 3783 6866 3673 413，( 45 4680 3615 307 2072 4201 101 2051 2636 3559 ，l tl .2 6090 1591 3908 3197 2303 1078 3910 050 7010 2757 3911 6897 ，， ， 3718 3810 1234567890123456789012345678901234567890123456789012345 1111111111222222222233333333334444444444555555 EAl LTE E‑K OFA 内 uyI& 3778 359 6441 4601 3 80 3567 6889 61 8 6037 '255 070 ， ， ， ω ω ン ヤ ω ω ω ω ω ω ωω ω m 0. 78169 0.376923 0.36 015 0.344032 0.3 0717 0.321633 0.306519 0.304560 0.292081 0.292056 0.28B917 0.278398 0.271750 0.266902 0.257270 0.255527 0.2 9 89 0.244315 0.2 2368 0.238961 0.238705 0.230873 0.228305 0.218626 0.216860 0.211503 0.210213 0.206065 0.199075 0.197318 12S O.191. 0.189668 0.189583 0.1889'6 0.185918 . 7 0.18001 0.179097 0.178230 0.176880 0.1763 1 0.17 26 0.171953 0.171896 0.170478 0.169678 0.169263 0.167109 0.165701 0.165560 0.16067 COMC lDC 1" 0 FULLNAME 戸 州 OBS Pl RANK γ ‑ o ω 74E ω 7 ω ω ー ωωωωω ω ω ω 7 ω ω 1 2 3 4 5 6 7 8 9刊 日 日 口 μ 日 目 日 日 刊 m u u n μ η M U M日 初 日 日 日 UHHUMMMM刊 U H O μ り 日 刊 日 刊 叫 日 1 2 3 4 5 6 7 8 9 刊 日 日 日 日 目 凶 げ 凶 刊 mnη 口 目 白 M U M 日 初 日 ロ ロ MHUMUMM 刊 日 は り μ り 川 口 同 日 日 ω ω EnnR ジ側 ν L RPu 一 ル的 n v︐ 'rVB U 時ン一ト間出来側了 ERN ︒:ー a y ‑ プ相川ケ一以卜山(ム SK E 5UN 一 1 相ルルポンスムル一 引 山一仰い aunUA nyM nn γ 地 γ ル州側タ一磁的 菜 ィ 一ミテ ‑‑ MJJ 曲山的イ工業合︒一平ピ 国 出一川 K セ的ツジ以築山 m工 一四 同州日一一川石 栄 一 年 制 工 地 グイ庄 産 山 田 リ 側 ル ン 段 ヂ 住 附 フ 光 工 夫 ・ 4L L A E 豹然ヰッr h昨工ン化決側 H川1一政 γウ肋川肋佼 ェ所九州地タ仙コ︑︑︑物 wH似村山山町メ来ク川以テス桜山間刷出品問工涜イ航部 本山氏工工 7都 エ 壁 内 前 日 ス 川 製 川 が 天 一 7ピ 位 ︑ ︑ ︑ フ 員 選 官 一 ン 不 行 不 抑 ノ フ 地 フ ド セ ス 不 U 位 以 ‑7Y一フ版ナセテ本天川町子 比ニリ・1同川似 γ山川誕才 7 H一阪和♂一ツ点士川出制京木村立京ラ一一旧日正首汁際工立一 日日日東グ才帝中山東宮国 新第 川引開 フア大コ州側安吉任小叩大ソ 一民帝阪 了淡三ピ ヒ大平側一側来日花 内 ， ， 211 35 103 27 0 26 268 219 3555148488222573963960492728171662664349B19445860251654 76422723132158633911786321B965127B25118516033286 16303111233114423382122111 1111 16 51 230 957 118 1 7ι8 170 35 1026 62 29 163 1085 189 582 556 12 473 669 1389 205 20 587 68 100 195 1 6 1273 221 39 517 76 1072 658 1183 79 396 218 1225 1172 507 78 90 88 17 563 618 866 13 185 121 152 '01 129 106 lDC E I ﹄ ‑B T R ‑ PROFITABILITY RANKING:1985 BEFORE OELETE ， ， P3 P2 Pl CO門 C OBS URIAKEIR [表回一 2. 4つ パ 収 益 性 指 標 の ラ ン キ ン グ (1 9 8 5年 度 ) ] ι [表 lll‑l. 売 上 高 経 常 利 益 率 上 位 50社 (198 5年度) ]

上述の問題点以外に、幾つかの伝統的経営財務・業績指標とこれらに対応する問題点を 整 理 す る と [ 表 田 ‑3] のようになる。 [ 表 田 ‑ 3. 伝 統 的 経 営 財 務 ・ 業 績 指 標 に 内 在 す る 問 題 点 ] 売 上 高 (SALES) インフレーションの影響を除去しなければならない。 市 場 占 有 率 (MARKET SHARE) マーケット・シェア 占有率を測定すべき市場を厳密にどのように定義する のか、と言う問題がある。 純 利 益 (NET PROFITS) 最適な目標値を設定することが難しい。 売上高純利益率 産業聞の格差を標準化することが困難であり、多くの 特異な値を有する企業の扱いが難しい。 ROI(RETURN ON INVESTMENT) 投 資 と リ タ ー ン (RETURN)の 定 義 が 多 い の で 、 ど れ を 用いるか、特定させることが難しい。 EPS(EARNINGS PER SHARE) 多くの産業にまたがる各々の企業を比較するのが 難しく、産業聞の比較も難しい。 株 価 (STOCK PRICE) 様々な理由によって激しく変動する株式市場の影響を 取り除くことが出来ない。 株価が産業聞を循環的に変化する時等には、企業問、 産業聞の比較が現実性を持たないことがある。 l株 当 り 配 当 企業発展の段階とか経営管理の慣行等に大きく依存 する傾向がある。 流 動 比 率 (CURRENT RATIO) 産業の特性、企業規模、戦略等によって、いろいろと 変化することがある。 上 述 の よ う な 問 題 点 を 克 服 す る た め に 、 本 論 で は 2つ の 問 題 解 決 方 法 を 提 案 す る 。 最 初 に 、 第 1の方法は、 ROVA、 ROVAUA、 ROVASSと 言 う 付 加 価 値 に 関 連 す る 指 標 で 、 産 業 の 遣 い によってその値に大きなバラツキを見せない、新しい尺度を創出、提案することである。 第 2の 方 法 は 、 次 の W で 明 ら か に さ れ る よ う に 、 因 子 分 析 に よ っ て 、 企 業 ・ 組 織 の 収 益 性 成 長 性 、 流 動 性 、 安 全 性 、 R O V A、 そ し て 、 効 率 性 を 示 す 6つの因子、すなわち、 6つ の統合的指標を抽出し、それらをベースに、総合的に企業・組織の業績を評価しようとす る方法である。 このようなアプローチが必要になる理由は、経営学および経営戦略論の研究・調査にお いて、規範的、実証的研究・調査が重要視されるようになり、企業と産業のパフォーマン ス の 比 較 分 析 を 可 能 に す る 、 ' 安 定 的 成 果 尺 度 (invariant performannce measures) .を 創出する必要性が高まって来ているからである。 本 研 究 ・ 調 査 は 、 幾 つ か の 重 要 な . 伝 統 的 経 営 財 務 ・ 業 績 指 標 . に 加 え て 、 R O V A関 連 指 標 に 代 表 さ れ る 、 ' 安 定 的 成 果 尺 度 (invariant performannce measures) ・を導入、 活用し、多くの企業や産業に適用することが出来、国際的にも通用する'統合的かっ総合 的業績指標'を提案、提供する。 ‑102 ・ ・ a 、 a

l V F A C T O R分 析 に よ る 企 業 組織の収益性、成長性、淡動性、安全性、 R 0 V A、 そして、効率性についての日倒の統合的業績尺度の提案 1 主成分分析による企業ー組織の統合的業績尺度 企業・組織の業績を分析するには、従来から財務資料を巾心とする経営財務指傑を分析 する手法が存花する。このような、いわゆる伝統的な方法によって求められた経営指標は、 企業・組織の目標と関連して各守異なっており、それらの経営指標は、ひたすら企業・組 織 の 平1 '話 向 上 や 同 業 同 規 模 の 企 業 組 縞 の 比 較 と 云 っ た 極 め て 狭 い 範 岡 に 於 て 有 効 的 で あ っ た。従って、伝統的な経営:H1僚では、企業 組織問の体系的な比較分析が、大変舵しい現 状である。 古川した経営財務指僚の統計約解析が活発に行われているが、 近時、多変̲Iit解析の手法を i 上述の問屈を必ずしも満足するものではない。本章の目的は、分析するデータの範囲を銀 行 、 金 融 業 を 除 く 全 産 業 に 佑 大 す る と 同 時 に 、 そ の 期 間 も 3 5年 間 と 長 期 r H1を分析対象に して、前述の問題点を解決する統合的業績尺度を見い t Hす こ と に 焦 点 を 当 て て い る 。 ~ 主成分分析の粗いは、提供される財務データ内に存在する変動、換言すれば、企業の有 す る 本 買 を 、 失 う こ と な く 変 数 を 縮 小 す る こ と で あ る 。 こ こ で は 、 す で に 述 べ た 1 6f 困の 経営財務比率を企業 組織の収益性、成長性、涜動性、安全性、そして、効率性という観 点から集約された尺度に分類することが出来るかどうかについて、主成分分析を用いて吟 味 す る 。 分 析 結 果 の 掲 載 は 、 年 度 的 に 比 較 的 近 い 年 代 で し か も 特 徴 的 な 、 ① 1 9 7 0年 度 高度成長期 8 0年度 ② 1 9 7 4年度 第二次石 i l l iシ ョ ッ ケ [表lV ‑ I A l を岡有価、 とくに、 ‑ 第一次石油ショック ⑤ 1 9 8 5年 度 [表 IV‑5Dl 7 寄与率、累h1干寄与率(表 A ③ 1 9 7 8年度 低成長 ) i j J 回復期 ④ 19 の各年度とした。 までの各表は、各財務比率の主成分分析の結果 c r)と 同 有 ベ ク ト ル ( 表 B 群 ) に 示 し た も の で あ る . 1 9 8 5年 度 に つ い て は 、 各 主 成 分 に つ い て レ ー ダ ー チ ャ ー ト く 図 l V‑ 1 > を 用 いて表示してある。これらの表、並びに、図で明らかなように各主成分毎に織つかの財務 比率が明確に他の財務比率と異なる性質のものであることがわかる。これらの財務比率の 持つ窓 l 床から、各守の主成分がどの慢な情報を集約したものであるかは想像に舵くない。 但し、矯つかの主成分については、 <閃 Wー 2つの異なった財務比率に集約された結果(例えば、 I> に 於 け る 第 一 主 成 分 、 お よ び 、 第 四 主 成 分 の 搬 な 結 果 ) が 見 い だ さ れ る 。 こ の吟 l 味については、 F A C T 0 R 分 析 に よ る 制iの 回 転 を し て み る 必 要 が あ る 。 次 に R 0 V A に つ い て の 結 巣 を 同 じ く く 図 l V‑ 1 > の 第 七 主 成 分 に 示 し で あ る . こ の 結 束から、 R 0 V Aが 独 立 し た 指 掃 と と し て 使 J l l で き る 可 能 性 を 示 し て い る 。 .". [表lV ‑ I A . ? r 主 成 分 に 対 す る 悶 有 倍 、 寄 与 率 、 累 l i ' l 寄 与 率 ] (1 9 7 0年 全 産 業 ( 高 度 成 長 期 ) ) ‑103一

[友 N ‑ 1 B 1 9 7 0年 度 ( 高 度 成 長 期 ) ー主成分分析 全産業についての財務比率に対する各主成分の回有ベクトル] 主盛2l̲[ii=主主主立主 館 主 成 分 窮 四 主 成 分 0.24628 1‑0.02132 0.13800 ‑0.43247 日.01039 0.16653 ‑0.44717 0.24033 0..37855 0.39518 ‑0.11334 0.02100 0.00579 0.45737 ‑0.37854 ‑0.14492 [¥主主率 0.05008 ‑0.36924 0.36285 0.17124 且売三上主高主経盆常主乞 手l益 率 0.04112 0.02339 ‑0.00648 0.43688 0.43276 0.09790 0.15525 0.01032 三経塁営笈資産本主営茎業主!利 L 益益豊率 一 0.43662 0.09143 0.13903 0.02990 0.15385 0.08467 ROVA 0.27323 0.04157 ‑0.24209 0.35991 0.30469 ‑0.00742 ROVAUA ROVASS ‑0.25723 。 18193 0.03128 0.02251 0.17194 0.15366 0.00914 0.42021 f e上 高 成 長 率 総資産成長率 0.14315 ‑0.05314 0.46908 。 ー 15975 0.11951 従業員成長率 O .12481 0.03092 0.38477 総 資 本 ロ￨転率 0 . 3 5 0 6 3 0.13828 0.43731 ‑0.02717 経 営 資 本 ロ￨転率 0.35120 ‑0.14356 0.42665 ‑0.03312 館 五動比率 当座比宰 固定比率 負債比率 m0五.主432E基20金1箆‑0六.2主0盛 71 乏 3 度‑ O 主 .主 0 2 E 0 1 1 2 2 E 0.40890 0.07238 ‑0.01357 0.06256 0.03798 ‑0.20490 ‑0.23043 0.04531 0.19400 0.44490 0.22235 0.29936 0.27097 ‑0.20531 0.21881 0.19854 ‑0.06771 0.02661 0.08632 0.27227 0.13968 。.14532 0.39129 0.29199 0.56381 ‑0.28648 ‑0.10211 ‑0.20930 ‑0.21906 ‑0.22276 0.00783 0.06663 ‑0.01396 0.08616 0.13657 O .11770 0.09554 ‑0.42422 0.08643 0.12443 0.50234 。 11023 ‑0.69117 ‑0.02470 0.01022 a [表 W ← 2A. 各 主 成 分 に 対 す る 国 有 側 、 寄 与 率 、 累 積 寄 与 率 ] (1 9 7 4年 全 産 業 ( 第 一 次 石 油 シ ョ ッ ク ) ) [表 N ‑ 2 B ・ 主成分分析 1 9 7 4年 度 ( 第 一 次 石 i l l lシ ョ ッ ク ) 全産業についての財務比率に対する各主成分の岡有ベクトル] 際 u担 比 率 巳龍 韓 韓 監 ROVAUA ROVASS 売上高成長、 走資産成長 盆翠豆盛長 主資本ロ転ー 』王室資本回転ヨ巨 昨誌ザ 時?晶子再訪t F 時去i t F第‑七0.主131成50分 主主主公 際O .主 1 7 E 8 E 1 2 8 4 0.21020 0.22639 0.04854 0.08914 0.43353 ‑0.09178 0.56936 0.04000 0.00330 ‑0.09513 0.56811 0.04782 0.00915 0.11052 ‑0.56377 0.03175 ‑0.02390 0.43058 0.07094 0.03315 0.05242 0.43287 0.06810 0.14992 0.01559 0.43521 0.06777 ー 。 14515 ‑0.01009 0.34518 0.05527 0.02572 0.05986 ‑0.20636 0.06090 0.45458 。 11435 0.23489 0.03684 0.18522 0.12470 O .19821 0.02566 0.28307 0.37904 自. 17091 0.02327 0.19402 0.43437 0.14135 0.01853 0.19448 ‑0.28984 ‑0.06039 ‑0.05910 0.50686 0.32230 0.06057 0.06066 0.50663 I 0.31467 [表 N ‑ 3 A 0.36452 0.27067 ‑0.02039 0.00115 ‑0.01265 0.00241 0.00197 0.00427 0.10070 0.16429 0.00537 ‑0.35257 ‑0.01917 0.34507 ‑U.25512 0.13755 。 14419 0.33589 0.59454 0.25467 0.15174 0.01242 O .11949 0.26004 0.08592 0.62931 ‑0.22189 。 10978 ‑0.23182 0.10774 0.19444 ‑0.00717 ‑0.00275 0.00368 0.20399 0.10254 0.09799 0.09428 0.12350 0.19775 ‑0.39681 ‑0.49871 0.63194 0.08568 I q 二 日 旦3 H I 各主成分に対する固有価、寄与率、累間寄与率] (1 9 7 8年 全 産 業 { 第 次石油ショック回復期) ) 一 世 茄lil十 需R 主L E需間 E 豆亙E ‑104一 、 a

[表 N ‑ 3 I 主成分分析ー 19 7 8i ドl 且(第一次石油ショツケ回復期、) 全 産 業 に つ い Eの 財 務 比 率 に 対 す る 各 主 成 分 の 問 有 ベ ケ ト ル ] (1 9 8 0年 全 産 業 ( 第 二 次 石 油 シ ョ ッ ケ ) ) ・ a [表 J V‑ 4 B 主成分分析ー 1 9 8 0年 度 ( 第 二 次 石 油 シ ョ ッ ク ) 全廃業についてのJl A務 比 率 に 対 す る 各 主 成 分 の 回 有 ベ ク ト ル ] 川 町 一 4 ‑. . . . . . rI問~ ~】」パ-~ ゐ占一 0.02524 0.05326 0.07884 0.094日7 0.18530 0.08737 0.24675 0.22659 ‑0.86005 0.00684 L旦 . s 1 日 0.19828 ‑0.20885 0.00052 .u足並 0.01606 [表 N ‑ 5 A. 名 主 成 分 に 対 す る 聞 有 価 、 寄 号 率 、 累 積 寄 与 率 ] (1 9 8 5年 全 産 業 ( 低 成 長 期 ) ) ~ [表 N ‑ 5 B 主成分分析 1 9 8 5年 度 ( 低 成 長 U J I) 全産業についての財務比率に対する各主成分の悶有ベクトル] 六主 O .19172 Q . . . . Z . 旦 盆 旦 0.04638 .u笠笠 0.18544 ‑0.19502 0.30781 0.31449 0.30505 ‑0.17060 ‑0.54074 0.25621 0.19446 0.16756 0.23535 0.22823 白 ‑105‑

引川町一宙

混一

慣

開う知
事伊

1985年金産業(I!UX.表舟)
第
二
主
.
r
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.
分

程菅直本回目ー "i~喝座協

牌

3
:j‑‑'

臨本四率ノヰ
偉業員成長;t;;

負債比~

従業員成長率

自己資本主主常利益事

総資産成長;t;;

負債比窓

総資産成長;t;;

自己資本経常利益率

売上高成長率

益率
完上高経常申j

克上高成長率

固定蹄

え上高経常甲庖率
総資産事業利益率

1985年金産業(低成長期〕
富三主成分

偉業奥尻長;t;;r，̲

人d判 子 〆

四員髄率ヘヘ~3J!/

シ 負 債 比2
巨

一51半器一

'

総資産成長率"い 1 ・ヘ~~f ・~自己資本経常利益率

総資産成長率 g川
，
.
.
‑
t
，
川ι
;
I
港
住fど1・1・L.1‑‑，‑‑‑1自己資本経常幸!庖;t;;
た上高成長率戸

J 負債版事

、

<
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‑
¥
'
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/ 可売上高経常甲l
益率

1985年金産業(低成長期)

1985年全産業(低月間却〉

第六主成分

第五主成分

日 ~~mヂ時
‑
l

♂
・ 3‑
j

，>固定民主事
四 員 鵡 事 手 守 魁 命 一 時
総資産成長率 e

，
‑，

自己資本程常利益事
売上高成長寧円

、

[1
よl V

E

自己資本程常利益率

可ぜた上高経常利益率

掛帥一

蹴う崎戸
'
f
'

1
i

航蛸湖

経制

同第率な

誠
一
七

、
，

負債比~

従業質成長率

自己資本経常利益率

総資産成長率

完上高経常申j
益事

たと高成長率

年 度 ({!IO成長， U
I
!)
〈図!v ‑ 1 . 1 9 8 5'
全産業についての各主成分に対するレーダーチャート〉

106‑

2. F A C T 0 R 分 析 に よ る 統 合 的 業 績 尺 度 の 吟 味 と 提 案
ド4 子分析は、潜花自~J な変数の存在を仮定して、実際のデータから変数問の関連を求めよ
うとするものである。データの本買を失うことな〈集約的な変数を求める目的に於いては
主成分分析と同ーであるが、凶子分析が主成分分析の様に座得変換そのものではなく数学
的モデルを惣定している点では、異なるものである。また、凶子を回転することにより、
解釈し易い附子負荷 1
1
1の パ タ ー ン を 得 る こ と が 出 来 る の も 附 子 分 析 の 特 徴 で あ る 。 従 っ て 、
主成分分析に於いて潜在的な変数の存在を確認されたものの意味付けと、同時に、凶子に
よ り 明 確 な 解 釈 ( 2 つ の 偏 り に よ る 不 IJ j 確 さ に つ い て ) を 行 う た め に 、 因 子 の 回 転 を F A

C T 0 H うH庁を!'Tうこと力 f ここでの!liいである。
[表 l
V‑ 6 1

‑

[表lV ‑ 7 1

は、各財務比率について F A C T 0 R分析を行い、か

っ 休l子 の いl転 を し た 結 架 で あ る ( 紙 帽 の 関 係 で 1 9 7 0年 ‑ 1 9 7 8 年 の 出 力 結 果 に つ い
ては省略した)0

・

ah

<閃lV ‑ 2 >は、

1 9 8 5年 に お け る 各 財 務 比 率 に つ い て 因 子 の 回 転 後

の F A C T O R分 析 の 結 果 を レ ー ダ ー チ ャ ー ト と し て 示 し た も の で あ る 。
この結果から 1
1
1
1か の よ う に よ り 1
1
1
1確 に 収 益 性 、 成 長 性 、 流 動 性 、 安 全 性 、 そ し て 、 効 率
性 に つ い て の 6{ 聞 の 統 合 的 業 績 を 導 き t H す こ と が 出 来 た と 言 え よ う 。 ま た 、

R O V Aに つ

いても同慢である。

[表1V ‑ 6 . ‑ [
柑子分析

1[
l 8 0年 度 ( 第 二 次 石 油 シ ョ ッ ク )

全産業についての財務比率に対する各国子の FA CT 0 R

EE
第

i
区
ヰ
主
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率宰3d̲
1
L
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良
9
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3
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E4
8
L

因子￨第四因子

第五盟主

P A T T E R N例]
第六因子

第主亙王ー

1‑
=
‑
L00225 0.00037 0.06838
0
1
1
1
1 I 0.94205 0.00325 ‑0.02943 0.05500
0.02160 1‑0.08847 1‑0.04091 0.02010 0.05064
斗E
ー
至
。02232
0.02981 ‑0.06657 0.02480 0.09396 ‑0.05777
0.01930 ‑0.06204 0.08895 0.03797 ‑0.06248
‑0.16951 0.38959 O
.1
1
9
9
7 0.13427 0.20615
一 0
.00707 0.16400 0.15006 ‑0.15030 0.11908
句 18051 0.13305
0.13614 0.15471 。
0
0側
02752 0.12547 0.09988 ‑0.08818 0.90944
.
7
1
7
5
3 0.02377 0.01559 0.61930 0.01258
ASS
‑0.30676 0.05500 0.01611 0.02026 0.00178 0.91088 0.09138
0
.
0
2
.
1
9
1 0.01123 ‑O
0.30297 ‑
.1
3
1
3
1 0.77288 0.12530 0.04901
‑0.11980 0.00475 0.72672 0.06093 0.29477
fjf1
E
E
L
5
9
0
8 0.09601 0.13044 0.80581 ‑0.16933 ‑0.03588
i
瀧週イド
3
盛
亙
阿
L
転三
笠
圭
字生三
‑0.01744 ‑0.01592 0.98754 0.05170 0.00372 0.01668 0.00200
‑0.00853 0.01470 0.98056 ‑0.06781 0.00383 0.03694 0.00325
←

日 10817 よ 0.943~7

帯
帯
同
ヰ
十
鮮
罫
は
需
i
s
i耳
ば
若
干i
‑ト

占

.
.

[表lV ‑ 7.

附子分析ー

1 9 8 5年 度 ( 低 成 長 期 )

全廃業についての財務比率に対する各因子の FACTOR
凶工二

宅

と

3，‑::::民主第三肉子

第四因ナ

P A T T E"R N 値 ]

第 五 民 主D担 六 因 子 ￨ 第 七 区 三 一

‑0.107071‑0.0693210.9645110.042671‑0.0060810.01303
0.06809 1‑0.07209 1 0.96473 1 0.05942 1‑0.00650 1 0.02846
0.0489710.818661‑0.199041‑0.0756110.0698210.02654
0.04547 10.966221‑0.070431‑0.0516810.1090610.00070
0.00753 1‑0.84305 1‑0.09019 1 0.03360 1 0.04905 1 0.01988
0.205641‑0.1532310.4542710.2028510.0227610.09525
0.05189 1‑0.09745 1 0.08653 1 0.10834 1‑0.09115 1 0.03553
一‑
0
E
二
.0
43gl‑0.087530035680114710.10825002685
04300 1‑0.00202 1 0.10063 1 0.08017 1‑0.207011 0.85621
0.70640 I 0山 2I‑0 川 41‑0.04135 I 0山 41‑0
.
0叩
0.00415 1 0.09071 1 O
.日0
4
5
3 1‑0.02778 1 0.94718 1‑0.12555
0.03996 1‑0.07114 1‑0.03114 1 0.82457 1‑0.06218 0.02976
目

0.05838 1‑0.03148 1 0.14056 1 0.479211‑0.19246 1‑0.46244
0
0
.
.
2
9
8
7
5
2
g
350.021240.08744‑0.035430.007500.08349
11‑0.01877 1‑0.10207 1‑0.03194 1‑0.00631 1 0.02376

1
0
7一

1985年全産業(低Ji1'.E:期)
回在後の因子分析(第因子〕

1985年金産業(低戚長期)
圏在後の因子分析〈第二因子)
流動比~，

経営資本回配~~ ~ ̲í)'.if/J~è量産比率

備本時/翌日

総資産成長率

自己資本経常利益率

売上高成長率

売上高経常利益事

1/
‑ 固定上回

従業員成長率 2

負債比戸巨

総資産成長率

自己資本経常利益率

~完上鶴間率

売よ高成長率

"
1

鯖産事業利益率

6
4
F
占本回在日巨ヘ

総資本回程率，

¥

従業員成長率

負債比率

総資産成長率

自己資本経常利益率

従業員成長率

員fI比戸巨

総資産成長率

自己資本経常利益事

司

d

¥可 、ぜ完上高経常利益率

売よ高成長率

完上高成長率

売上高経常利益率

ROVASS

1985年全産業(低Jitfi期)
回長後の因子分析〈第六因子〉
経営責相脇

内 h唱 座 蹄

1

総資本固聖E
寧
従業員成長率
総資産成長率
売上高成長率

自己資本経常利益率
¥丸紅鵬常利益事

了、

R

固定此;:$
員慣比戸巨

総資産成長率

自己資本経常利益$

完上高成長率

益率
売上高経常甲j

'<‑)舘産事業手 I
J
蹄

¥

総資産事業利益事

句営資本営業利益率

、OVA

経営資本回町一!刊号室田

固定比淳
従業員成長率

負慣比;:$

総資産成長率

自己資本経常利益率
吐

完上高成長率

売上高経常利益率

く関lV ‑ 2 . 1 9 8 5年 度 ( 低 成 長 期 }
全産業についての各民子に対するレーダーチャート〉

‑108‑

、

a

1985年金産業(低成長期〉
回陸後の因子分析(~七因子〉

V. F A C T O R分 析 結 果 の ス コ ア リ ン グ と 6個 の 各 々 の 統 合 的 経 営 財 務 指 標 の ランキング ・ ・ a ・ ah 経営学および戦略的経営管理論における伝統的な研究・調査のアプローチは、主に、伝 統的な経営財務・業績指標の特定の指標の値と企業・組織の構造、システムとの関係に係 わる様々な仮説および理論を検証する、と言う方法を取る。 こ の 時 に 使 用 さ れ る 伝 統 的 経 営 財 務 ・ 業 績 指 標 は 、 [表団‑ 1] に 示 さ れ た 指 標 の よ う な 、 様 々 な 個 々 の 指 標 が 用 い ら れ る 。 こ の よ う な 個 々 の 指 標 は 、 [ 表 団 ‑3] に 一 部 紹 介 されたような、様々な問題点を内在しているのである。 そ れ ら の 点 を 考 慮 に 入 れ 、 本 論 で は 、 次 の 2つ の 方 法 を 導 入 す る こ と に よ っ て 、 よ り 企 業・組織の業績を客観的、統合的、そして、総合的に評価しようと試みた。 その 1つ は 、 企 業 ・ 組 織 の 業 績 を 、 収 益 性 で あ れ ば 収 益 性 の 幾 つ も の 指 標 を 統 合 的 に 表 ) わ す 方 法 を 考 え る こ と で あ る 。 [ 表 皿 ‑2] で は 、 売 上 高 経 常 利 益 率 (URIAKEIR、 P1 総資産事業平J I益 率 (SOUSIJIR 、 P 2 ) 、 経 営 資 本 営 業 利 益 率 (KEISIEIR 、 P 3 ) 、自己資本経 4 ) の 4つ の 収 益 性 に 関 わ る 指 標 を 並 列 的 に 表 示 し て 、 各 企 業 の こ 常 利 益 率 (JISIKEIR、 P れ(~ 4つ の 利 益 率 を 全 体 的 に 見 る ご と が 出 来 る よ う に し て あ る 。 こ の 方 法 も 、 視 覚 的 に は 「指標を単独に使用するよりは説得力が有るに違いない。 しかし、本論では、さらに客観的かっ統合的に企業・組織の業績を評価出来るように、 scoringcoefficients) に 、 各 変 数 の 因子分析において回帰法で計算されたスコア係数 ( 囚益性、成長性であれ 実数を乗じて、各因子のスコアを計算して、それを収益性であればi ば成長性の業績を表わす統合的指標として、用いることにする。ここでは、収益性、成長 性、流動性、安全性、 R O V A、 そ し て 、 効 率 性 の 6つの統合的業績尺度を、 15個 の 指 標 を ベ ー ス に 抽 出 し て 用 い る こ と に す る 。 こ れ が 第 1の方法である。 1 9 8 5年 度 に お け る 、 金 融 と 保 険 業 を 除 い た 、 上 場 企 業 16 5 3社 を 対 象 に し た 因 子 分 析 の 結 果 、 回 帰 法 に よ っ て 推 定 さ れ た ス コ ア リ ン グ 係 数 [ 表 V‑ 1] と 、 抽 出 さ れ た 因 子 1 (FACTOR1) の 各 企 業 に 対 す る ス コ ア が [ 表 V ‑ 2]に示されている。 FACTORl は岨 益性を表わす統合的指標なので、降順にソートをし、ランク付けを行い、更に、ごとでの 実 例 は 、 分 析 と 出 力 を 簡 易 に す る た め に 、 上 位 5 0社 と 下 位 5 0社 に つ い て 、 デ ー タ セ ッ ト を サ ブ ・ セ ッ ト 化 し 出 力 さ せ た も の で あ る 。 [ 表 V ‑ 2 ] の 上 位 5 0社 に お け る 第 1位 の会社は、 [表皿 2] に お い て 4つ の 指 標 の 各 々 が 第 1位 ま た は 最 上 位 に 属 し て い る こ easonable) な も の で あ と か ら 、 乙 こ で の 収 益 性 に 関 す る 統 合 的 指 標 が 、 リ ー ズ ナ プ ル (r る こ と が 理 解 出 来 る で あ ろ う 。 そ れ に 加 え て 、 変 数 と し て の 因 子 1 (FACTOR1) に つ い て UNIVARIATEで 基 本 統 計 量 を 計 算 す る と [ 表 V‑3] の よ う に な る 。 特 異 値 を 除 去 す る 前 の 因 子 1(FACTOR 1) の 分 布 か ら も 、 収 益 性 に 関 す る 特 異 な 数 値 を 示 す 企 業 の 数 を 、 明 ら か 囚益性のずば法けて良い会社は、 BOXPLOT の 左 側 に 1社、 1社 と 言 にすることが出来る。 i う よ う に 合 計 2社 が 表 示 さ れ て い る 。 乙 の 会 社 は 、 [表 V‑ 2]の FACTORlの ス コ ア で 第 l位 と 第 2位 を 示 し て い る 会 社 で あ る こ と は 容 易 に 理 解 で き ょ う 。 同じ手順で、 FACTOR2から FAVTOR6 まで処理をし、出力をさせ、 6つ の 統 合 的 指 標 の ス コ ア リ ン グ を 行 っ た 。 こ れ ら 6つ の ス コ ア に ウ エ イ ト 付 け を 行 い 、 総 合 的 に 企 業 ・ 組 織 の 業 績 を 評 価 す る 方 法 が 、 第 2の方法である。 本 研 究 ・ 調 査 で は 、 経 営 財 務 指 標 と し て 考 え ら れ る 殆 ど の 指 標 を 網 羅 し た 5 5指 標 ・ 変 数から分析を始め、 4 0数個、 3 0数個、 2 0数 個 と 言 う ふ う に 、 指 標 を 順 次 減 ら し な が ら分析を行った結果、分析の対象とされた指標・変数の数が減少するに比例して、創出さ れる主成分および因子の数がある一定の比率で減少すると言う事実をも発見した。因子分 析の 1つ の 目 的 が 、 変 数 お よ び 因 子 の 数 を 、 操 作 可 能 な 数 に ま で 減 少 さ せ る こ と で あ る 以 上、因子の数が、 1 0数 個 と 言 う よ う な 大 き な 数 に な る よ う で は 、 こ れ か ら の 、 ご の 研 究 ・ 調 査 に 適 す る も の と は 考 え ら れ な い 。 よ っ て 、 本 論 で は 、 最 終 的 に 15個 の 指 標 を 用 い て 、 6個 の 主 成 分 ・ 因 子 を 抽 出 し て 分 析 を 進 め る こ と が 、 最 も 適 切 で あ る と 判 断 し た 。 ‑109

[表 V ‑ 1. 回 帰 法 に よ っ て 推 定 さ れ た ス コ ア 係 数 ( 19 8 5年 度 ) J ‑ ‑ ・ ・ ‑ ‑ DS B ‑・ 6a 1‑‑ RZ A ・ ‑ ・ ‑ ・ 奪 奪 玄 R‑‑ V‑ F D S T E 5・ ・ 5S AB‑‑ TS AR‑‑ DA‑‑ Ee EY H TF‑‑ DS NB OY‑‑ ST I s ‑ ‑ SU N‑‑ YD 寧 LN‑‑ AI‑‑ ‑ ・ ・ ・ ・ ・ ・ AL‑‑ L‑e EA‑‑ E ι h ・4 B A ‑ g R‑‑ A V ‑S I‑‑ 7 L‑e u ‑‑ 阿‑‑ •• ROTATI口N METH口D: VAR1阿AX SCORING C口EFFICIENTS ESTI刊ATED BY REGRESSI口N SQUARED MULTIPLE C口RRELATI口NS OF THE VARIABLES WITH EACH FACT口R FACT口R1 1.000000 FACTOR2 1.000000 FACT口R3 1.000000 目 R4 FAC丁 1.000000 FACTOR5 1.000000 FACTOR6 1.000000 FAC丁 目 R7 1.000000 STANDARDIZED SCORING COEFFICIENTS RYUDOHIR 丁 目 UZAHIR KOTEIHIR FUSAIHIR JISIKEIR URIAKEIR SOUSIJIR KEISIEIR ROVA ROVAUA ROVASS URIAGE K SOUSIS K JUGYOI K SOUSIKAI KEISIKAI FACTOR1 FACTOR2 ‑0.07463 ‑0.06963 0.08590 0.06088 0.03833 0.26395 0.44318 0.45027 ‑0.04609 0.00929 0.05597 ‑0.07198 ‑0.08815 ‑0.00186 ‑0.01117 ‑0.00386 0.04218 0.02589 0.05876 0.02723 ・0.03518 0.35189 0.01857 0.42438 0.37941 ‑0.03294 ‑0.07070 0.00364 0.03665 0.01251 0.04006 0.00665 0.01333 0.03576 0.22697 ‑0.01344 ‑0.11161 ・0.02508 0.01623 0.04272 ‑0.04465 0.01360 0.04752 0.08180 0.00473 0.41938 0.00558 0.41432 FACTOR3 旬 . FACT口R4 FACT口R5 FACTOR6 0.48632 0.48586 ‑0.06660 0.02128 ‑0.11815 0.10889 ‑0.07920 0.10574 0.00870 0.03986 ‑0.02121 ‑0.07166 ‑0.02457 0.06547 0.04646 0.03518 ‑0.04529 ‑0.03445 0.00234 0.02590 ‑0.03198 0.00141 ‑0.08254 0.07710 0.10021 0.03111 0.02495 0.54483 0.54834 0.25123 0.00730 0.01015 ‑0.02330 ‑0.03091 ‑0.02338 ‑0.01533 0.02625 0.01897 0.01499 ‑0.00067 0.03947 0.11771 0.12344 0.05020 0.02903 ‑0.05292 0.01930 ‑0.06217 ‑0.02351 0.87716 0.40474 0.05950 0.71167 0.01804 ‑0.01135 0.02659 0.13254 0.19069 ‑0.20603 ‑0.50146 ‑0.12494 ‑0.01663 ‑0.11784 0.00512 】 FACTOR7 ・ ah [ 表 V‑ 2. 統 合 的 収 益 性 指 標 の 上 位 5 0社 ス コ ア ・ ラ ン キ ン グ (1985年度) ] SCORING YEAR FACTOR1 lDC CO阿C ω ωω 00800117431497085871626622676753181980149493167884 87435008085589888756373903437747151415432934673126 4013061327058181778602512128415119764195150629 34624441532363343232212443313643336423467366 MW ω 97143469164666316346444691511393431554330931574145 11211121212112122211111111221112211212 2 ン ヤ ω T 26478201378941642894986860625410872508483332257811 48909303119526573430526340309913897428135995020343 36631683131872103544108186442217309997310887650944 72962187655444443222221100000009998888888777777666 ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 14333322222222222222222222222221111111111111111111 ω ω 12345678901234567890123456789012345678901234567890 11111111112222222222333333333344444444445 12345678901234567890123456789012345678901234567890 11111111112222222222333333333344444444445 ω ωω lωω ω ω ω ω ω ω M W ω ω ω MW ωω ω ω ω ω ω ω ω ω ω ωω ω ω ω ω ω ω Fl RANK ル γ 9 一 ・ ンア東側 トム一ル笠発ン ブ ・刷出 一問的く口 レ菜一ン ル ポテカ所 ムス 斯造一ト業 作車山田シ 仙イ工シ イ業業ル梨 一ホ 一所 ミ菜一テ菜 ク工附 一産 瓦制点ら 石一子・クル工ャ 斯ヨ 附 工 機 製 勤空 ン 工 業 7 工 工 セ製機リル 五一一粉 仙時間信機籾自航気1到 工 然 破 い カ ラ ン レ 子 加 ン市ヌツエ子チ古田パ白川工良川尚一俗学業クお屯ェ ヤ一 川了 t品川出化企 7 m抽セ 7 Kイト造道ト製ノ石四件↑油精製タ川電一不鎚天機か電力ウエ電瓦 川 ピ 堂 ブ 寿 エ ナ 7硝・製ド楽︑︑︑p 川山一フ天セ下本ア1島ニ疋了川町ゴ士市井羽飛立国ロ路D ロ ン 沼 海 イ 福 7国悦上森ジヨ立際テ宝砂東士す陛夕日フ京菜一双 ダ山政北 一以了管 池側フト新国 町民寸前間一品 北 ク京双京 印 了 任 仰 必 日 フ ピ 広 ユ 大 小コ自束三災立日品川ヒ淡 OBS 1985 司 d Ei 唱 n u u

[表 V ‑ 3. 収 益 性 因 子 ・ FACTORl の 基 本 統 計 量 ( 1 9 8 5年 度 ) ]

本

Ru‑‑

OS

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Fg

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L
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u
‑
M‑

••

SAS

UNIVARIATE
VARIABLE=FACTORl

QUANTlLES(OEFロ4)

MOMENTS
1653
4.477E‑15
1
5.82849
1652
99999
1.820E‑13
‑26324.5
1653
0.131151

N

ト
ー
ト
ー

MEAN
STO OEV
SKEWNESS
USS
CV
T:MEAN=O
SGN RANK
NUM .
.
，
:
:
;
: 0
O:NORMAL

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SUM
VARIANCE
KURTOSIS
CSS
STO MEAN
PROB>ITI
PROB>ISI

100χMAX
21.7342
75% Q3
0.375777
5
0
χ 阿 EOω0.0495992
0.426546
25χQ1
0χMIN
‑5.599

1653
7.40H 12
1
137.515
1652
0.0245959
】

目

1x
RANGE
Q3‑Q1
MOOE

1
0.175023

PROB>O

<.01

.

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.
'

2

2

E

ー" ー+・" ー+‑‑‑‑+ー 尚司+ 自ーー+帽明国的+‑‑回目+ーー偽同・+阿‑‑ +‑ー・"
HAY REPRESENT UP TO 18 COUNTS

1
29
739
854
25
4

EXTREMES
2.36737
1.3125
0.928785
‑0.762309
‑1.09675
‑2.979

LOWEST
‑5.599
‑5.5378
5.19246
‑4.75435
3.98452

同

】

HIGHEST
3.21978
3.63073
3.96943
4.2686
21.7342

27.3332
0.802323
‑5.599

BOXPLOT

HISTOGRAM

.
"
‑5+̲

99%
95%
90χ
10χ
5%

NORMAL PROBABILITY PLOT

21+

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‑
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‑
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1
a
1 a s
5+率
+ーー・・ーー+ー・・ ‑+ーー "問+‑‑回目+ーー剖同+ー曲目‑+ー目"・ー+ーーーー+ーー田町+ーーーー+
‑2
1
0
+1
+2
凶

Vl.技術知識ストック ( R & Ds t o c k ) と研究開発の効率性についての推定 1. 研 究 開 発 投 資 と 技 術 知 識 ス ト ッ ク 企業からの物的生産物が年々の設{ ! I i投 資 の 諮 杭 と し て の 資 本 ス ト ッ ク か ら 生 み 出 さ れ る のと同じように、企業の経営活必j にJ;~官を与えるような:!Jdfi 知戎以企業の年々の仙究 1J\l)l 努力が蓄積されて形成されるものと考えるのが妥当である。 ところが、われわれが技術知識ストックの形成を論ずるときに考慮しなりればならない のは、研究開完投資が J 支術知識ストックとして定着し企業の経営活動に影笹を与えるよう になるまむに要するラグ別問 ( I a gp e r i o d )と 、 研 究 開 発 投 資 の 技 術 知 識 ス ト ッ ク へ の 松 倹 t )は 、 の 的 造 で あ る 。 従 っ て 、 一 般 的 に 、 技 術 知 識 ス ト ッ ク R( ) 1 1 ( eW(t) E(tl dt t ‑ R(t) =f ー 00 w h e r e R( l ) :1 主 体j . )J凶器ストック ( B & Ds t o c k ) 。研究開発投資のラグ閉山 ( l a Qp e r i o d ) W(tl : 研 究 開 完 投 資 の 技 術 知 識 ス ト ッ ク へ の 転 換 の 附 造 を 表わす式 ( c o n v e r s i o ns t r u c t u r e ) R & De x p e n di t ur e ) E(tl :研究開完投資額 ( ・・ a h の よ う に し て 得 ら れ る bのと考えられる。 ま ず ラ グ 問 問 (θ) は 、 ミ ク ロ 的 な 観 点 で は 研 究 開 発 プ ロ ジ ェ ク ト 勾 に 異 な り 、 ま た 1 聞を通じて変化する性質のものである。しかし、 つの研究開発プロジェク卜においても!日i J問 は 、 研 究 開 発 の 開 始 か ら 新 J 支持j .J J証の実用化ま マクロ的な観点、での日本の産業別ラグ W での1Vl聞に閉する、次のよう伝データから推定することができる。 [註] [ 表V I‑ 1 . 産業別平均日i 究i l lJ発問 i 出] コトくと 化学産業 電気電子際械産業 給造問機械産業 製造業全体 i 昭如 3 0年 代 昭和 5 0年 代 7年 調 査 ) (昭如 3 (昭如 5 6年 調 査 ) 3 . 0年 3 . 1年 2 .1: : i ̲ 1 O 2 .~ : 1 0 1 3 .7年 2 .1: i ̲ ド 3 .0年 2 . 8年 [表明 ‑ 1Jの 昭 和 5 0年 代 の デ ー タ に 従 え ば 、 化 学 産 業 ( 以 下 、 C産 業 と 略 祢 す る ) の ラ グj 山間が 3 . 7年 と 相 対 的 に 長 く 、 電 気 電 子 機 械 産 業 ( 以 下 、 E産 業 と 略 祢 す る ) の そ れ は 2 .1 年と割合短い。輸活用概械産業(以下、 T 産業と略称する)のラグ l~J 間は 3.0 年で製 造業全休のそれ ( 2 . 8 年)に近い。 昭和 3 0年 代 と 昭 和 5 0年 代 の ラ グ W J問を比較して見ると、 E産 業 だ け が ラ グ W J悶を 1:4縮 めており、 1 C産業と T産 業 の よ び 製 造 業 全 体 に お け る ラ グ j 町田は半年ないし 1 年弱 1 !Iびて [注] [ 表V I‑ 1]で昭和 3 0年 代 の 数 値 は 工 業 技 術 院 の 『 技 術 動 向 詞 査 報 告 書 ( 昭 和 3 8年 m工 し た も の で あ り 、 昭 和 5 0年 代 の 数 値 は 経 済 企 画 庁 の 『 新 し 度 ) .1のデータを 1 い効率経営と技術開発に挑戦する企業戦略(昭和 5 7年 度 ) jの デ ー タ ( 上 場 企 業 6 0 0数 社 を 対 象 と し た ア ン ケ ー ド 調 査 に よ っ て 接 待 し た デ ー タ ) そ そ の ま ま 転 枕 したものである。 、 a ワ ム

いることがわかる。

このように庄業別のラグ WJr~1 は巽なるが、本初究では、今までのいくつかの分析例に習

m

い、
聞 を 通 じ て 一 定 の 平 均 ラ グ (0= 3年 ) を 山 い て 技 術 J
J
Jil~ ストックを求めることに
する。

J誠 ス ト ッ ク の 推 定 に お け る 次 の l
i
l
JI
T
l
は
、 i
v
l究fJl
i完 投 資 の 技 術 知 識 ス ト ッ ク へ の 転
技術 J
換 柿 造 を 表 わ す 式 W(t)を決めることでめるロこの W(t)を雄定するには、

ω
i究 開 発 投 資

Jらなければならない。例えば、 50年 も 前 に 行 わ れ た 研 究 開 発
の有効!日j聞 と 残 存 有 効 率 を J
投資が現在の技術知立ストックの形成に貢献しているとは到底考えられず、従って、その
桟在有効率はゼロと考えぎるを得ない。このように、過去何年間までの研究開完投資が技
.)..!]詰ストックの形成に貢献している
術 知 立 ス ト ッ ク の 形 成 に 貢 献 し て い る か 、 ま た 、 肢 体j

t
) I
J
..
7
ためら
過 去 の 研 究 開 完 投 資 が そ れ ぞ れ そ の 何 % が 有 効 に 貢 献 し て い る か に よ っ て W(
れるのでめるロ
j;ず研究開完投資の有効期間については参考になるような決定的なデータがないので、
暫定的に過去 1
0 年前までのiVJ究!iu
完投資は現在の技術知識ストックの形成に貢献してい

a

るとする[註]。
技 術 知 識 ス ト ッ ク の 形 成 に 貢 献 し て い る 過 去 の 初 究 開 発 投 資 の 残 存 有 タj率 は 、 技 術 革 新
のスピードが早まっているぷ近の状況を考臨するはらぱ、過去に遡るほど研究l
i
i
l
R投 資 の
桟 与 有 効 率 の 減 少 率 以 1 m え て 行 く と 考 え ら れ る 。 例 え ば 、 現 在 を I年 度 と し 、 研 究 開 発 の
ラグj
目聞を O年 と す れ ば 、 各 年 度 ご と の i
v
l究 開 発 投 資 の 残 存 有 効 率 は [ 表 V
I
‑
2] の よ う な
形を取り得る。
[表 V
I
‑
2
. 年度別研究開完投資の残存有効率の例]

吏(
x
)
年j
残存有効率 (
y
)

l
:
J
.y / I
:
J
.x
以 上 で 述 べ た よ う 令 考 え 方 や 紋 値 を ベ ー ス に し て 、 技 術 知 識 ス ト ッ ク の 推 定 式 (1
.
1)を
具体化すれば、次のような式が導かれる。

V人

AU

VA

仁し

‑

]

VA

GU

t

e

︑
A

w
h
e
r
e

qt

L
ou﹁

rJ

‑L
L
t

一
一

D山

t

.
.
.

(
1
.
2
)

0= 3 品 λ =0
.
0
7
i
F 3 三 t壬 1
2 ，l
t
l
e
n LL= 0
h
e
n LL= t
‑
1
2
i
F
l> 1
2 、t
(
I
.L
: L
o
wL
i
m
it
)

λ(t‑ O‑x)
[
2 ‑e
.] は 技 術 知 識 ス ト ッ ク の 形 成 に 貢 献 し て い る 過 去 の
研 究 開 発 投 資 の 践 存 有 効 率 を 表 わ す 77ク タ ー で 、 え =0
.
0
7にすると、 1年度の{支綜i
知識
ストックの形成に対する t
‑ 0年 度 以 前 の 研 究 開 発 投 資 の 残 存 有 効 率 は [ 表 V
I
‑
2]のよう
になり、 t
‑θ 年 度 か ら l
‑ 0‑9年 度 ま で の 過 去 1
0年 間 の 研 究 開 発 投 資 が 現 在 の 技 術 知
(
1
.
2
) 式で、

誠ストックの形成に貢献することになる。

[注]

r
D
.しBosworth， "The I
l
a
t
eo
FO
b
s
o
l
e
s
c
e
n
c
eo
FT
e
c
h
n
i
c
a
lK
n
o
w
l
e
d
g
e
‑
^1
1
0
t
e
"， 、
J
o
u
r
n
a
lo
Fl
n
d
u
s
t
r
i
a
lE
c
o
n
o
m
y， H
a
r
c
h1
9
7
8 Jで は 、 パ テ ン ト の 更 新 デ ー タ
か ら イ ギ リ ス 製 造 業 の ほ 併I知識の臥!腐化率を 1
0
%としている。
︑
ηυ

もし λの 1
直が小さくなると、 j
支山知識ストックのJ!;成に貢献する過去の研究開発投資の
こ
、 t
‑G年 度 以 前 の 1
0何年間の i
v
f究 開 完 投 資 が
残存有効率は全体的に多少高まると岡崎 i
現在の j
支持j
知 誠 ス ト ッ ク の 形 成 に 貢 献 す る こ と に とIる。

(
1
.
2
)式により 3つ の 技 術 革 新 志 向 産 業 の 各 年 度 の 技 術

以上のような考え方に基づさ、
知立ストックを計符ーすると、

[荻 V
I
‑
3]のようになる。

[表 V
I
‑
3
. 3産業の技術)，[1
証ストック]
単位:億円

な込ご

化学

産業

(C庄 菜 )
6
5
.
6
2
3
5
.
3

6
5 年
7
0 年
7
5 年
8
0年
8
5 年
8
6 f下

，

電機電子 l
怨械産業

~íì 送問機械産業

(E産 業 )

(T産 業 )

3
7
8
.
2
5
5
2
.
9
2
1
8
2
.
6
5
3
5
6
.
5
1
0
1O
.
'
i
.7
1
2
0
3
5
.
3
3
6
6
5
.
8

~1
.
0

22~~.2

6
6
1
7
.
9
1378~.8
15859.~

65~86 平均

~~98.8

7
7
.
9
9
7
8
.
9
3
1
6
3
.
3
6
3
9
9
.
9
7
5
2
9
.
5
2
0
6
3
.
3

.
.
.
.

ま ず 、 技 術 知 識 ス ト ッ ク の 絶 対 額 は 3産業とも年々 l
自J目 し て き て い る こ と が わ か る 。 特

0年 代 に 入 っ て 急 に 川 究 f
i
l完 投 資 を l
lや し て は い る も の の 、 過 去 に お い て 碕 続
に E産 業 が 8
的 に 研 究 開 発 投 資 の 多 か っ た C産業が 7
0年 代 以 後 の 技 術 知 識 ス ト ッ ク に の い て E産 業 を 上

I
‑
1>参照)、その平均的水準においても、
回 っ て お り (<図 V

C 産業 (4~98. 8
)>E産 業

(
3
6
6
5
.
8
)>T産業 (
2
0
6
3
.
3
)の 順 に な っ て い る ( [
表V
I
‑
3]参照)。

Tl門 E TREND OF 丁目 H L R&D 5TOC~

・

PLOT OF T5 T門
T5 1

5YMBOL 1
5 VALUE OF lDC
1

1

15000 .ーーーーーーーーーー『ーーー 1‑ーーーーーーーーー
1

ーーーーーーーー 1‑‑ーー司『ーーーーーーー司司

1

12000 <ーーーーーーーーーーーーーー

C

[
‑
‑
‑
‑
̲
̲
̲
̲
̲
̲
̲
̲
̲
̲
̲
̲
̲
̲
̲
1
，
‑
‑
‑
‑
‑
‑
‑
‑
‑
‑
‑
‑
ー
‑I‑‑‑‑‑‑‑C‑‑‑E‑‑‑

1
1
1
C
E
9000 +ーーーーーーーーーーーーーー 1‑ーーーー句ーーー自ーーーーーーーーー!ーー ‑C‑ー‑E‑ーーーーーー
1
1
1C
T
1

1

C

E E

6000 +ーーーーーーー司ーーーーーー 1‑‑ーーーーーーーー 司ーーーー ‑C‑Iー E‑ーーーーーー T‑司ーーー
1
CEE
TT
1
1
CE
1TT
3000 φーーーーーーーーーーー ー‑1‑ーーーーーーーーー ‑C‑E‑ーー T‑T‑ーーーーーーーーーーーーーー
1
1
CC
TT
1
1
EEE EECC TTT
1
。+ー‑
C‑C‑C‑C‑C‑C‑C‑C‑T‑T‑ーーーーーーーー"ーーー 1‑‑ーーーーーー ーーーーーー
ーーー+ーーー+ーーー+ーー一+ーー‑.f.̲̲̲.f.̲ー【争ーーー+ーー『みー一一+ーーー+回目‑<‑ー句

64 66 68 70 72 74 76 78 80 82 84 86

く図 V
I
‑
1
. 技術知識ストックの推移>
次に、単位技術知証ストック当 1
こり付加 {
d
f
i{直を調べて見ることにしよう。
単 位 技 術 知 識 ス ト ッ ク 当 た り の 付 加 価 値 は 3産 業 と も 減 少 傾 向 を 示 し て お り 、 相 対 的 に
j
支持j知 識 ス ト ッ ク の 少 な い T産 業 が El
‑
;
f
'
業
や C産 業 よ り 単 位 技 術 知 識 ス ト ッ ク 当 た り の 付
加 価 値 が 多 く な っ て い る ( [表 VI-~ ]とく図 V
I
‑
2>参照)。

‑114‑

、

a

[
表V
j
‑
4
. 単位技術知識ストック当たり付加価値]

?E¥
三
三
￨弘 2
?l
t
円2
2
7業￨悩j
!
?
2
2
?

斗1
二l
二
古
二
二
「‑
i
i 円市‑

「;
L
4
1
I

8
6 年
65~86SF. 均

I

・
・
・

;;:十ーす;ト十一 1
;
:
; ￨
I

2
.
1
9
23.88' I

I

5
.
1
2
1
3
.
0
1

I

6
.
9
6
7
1
.
3
8

TI門 E TRENO OF VALUEAOOEO/TOTAL R&O 5TOCK

4

・

PLOT OF V5 T門
V5 1

5Y門 BOL 15 VALUE OF 10C
1

250 <‑ーーー句ーーーーーーーー ‑1‑ーーー『ーーーーーー司自白ーーーーー!ーーーーーーーーーーーーーー句

200 +ーー『ーーーーーーーーー T‑T‑ーー ーーーーーーーーーーー『前回ーー 1‑‑‑‑ーーーーーーーーーーー
1 T
1 T
1
1
T
1
1
15日 φーーーー T‑T‑T‑‑‑‑‑I‑ー"ーーーーーーーーーーーーーーー時 1‑‑‑‑‑‑ーーーーーーーー

100 φー‑C‑ーーーーー ーーーー 1‑ーー T‑ーーーーーーーーーーーーー ‑1‑‑‑‑ーーーーーーーーーーー
1
C
1
1
C C C
1
1
50 <ーーーーーーーーー ‑‑‑C‑C‑ ーーー T‑ーーー
ーーーーー ‑‑1‑ーーーーーー事ーー回目ーーー
1
EC
TTT
1 E E E E E'
E 1
C C C C E E T T T T T T T T
。+ーーーーー【ーーー ーーーー 1‑ーーーーーーーーー ‑C‑C‑C‑C‑C‑C‑C‑C‑C‑C‑C‑ーー

ーーーやーーー+ーーーやーーー+ ーー+ーーー+ーーー+ーー‑<トーーー+ー『ー+ーー‑<ドーーーやーーー

6ι66

68

70

72

74

76

78

80

82

8ι86

<図 V
j
‑
2
. 単位技術知識ストック当たり付加価値の推移>

・

a

2
. 研究開発に閲する生産開放と研究開発の効率性
前田における~査分析で明らかになったように、技術知識ストックと付加価値との関係

を見る限り、研究開発努力の少伝かった T産業が旺盛な !
v
f究開発努力を行った E産業や C
産業より単位肢体i
知識ストック当たりの付加価値が多くなっている。しかし、単位 j
支
持i
知
識ストック当たりの付加価値という経営成果が必ずしも研究開発努力のみによって影富さ
れるとは限らず、研究開発以外のファクターに負うところが多いかも知れない。そういう
l
1
J
定す
ことで、この即では回帰分析の手法を いて、研究開発の経営成果への真の影官を 3

m

ることを試みる。
研究開発に関する生産開放を具体化するために、ここで以、次のような 2つの仮定を設
ける。すなわち、

(
1)資本・労働の付加価値への結び付きはコプ・ダグラス (
C
o
b
b
‑
D
o
u
g
l
a
s
)型の生産開
数で特定化される。

(
2
) 1vf究開発以外の技術水件決定安囚はタイム・トレンド (
t
i
m
ct
r
e
n
d
)により近似さ
れる。

1
1
5一

このような 2つの仮定に基づく生産関数は V(t)=Aeal・R( l ) b・K(tf. L(dα ( 2 . 1 ) V(t) :U ， i 山 t におりる付 } J I I価値 R( t ) : 日 、H出tにおける技術知誠ストック ( R & Ds t o c k ) K(t) :U ， i 問 t における資本ストック L(t) :時間 t における労働投入量 で表わされる。 ( 2 . 1 ) 式において、 a(;1.たとえ技術知識ストックがゼロであっても生ずる r であろう『非休化技術進歩率』であり、 b( j 技術知識ストックの産出弾力性』、 Aおよ び α( 資本分配率)はパラメータであり、防問は基準年からの年数で a~l る。 次に、技術知識ストックを追加l 的に 1単 位 増 加 さ せ た と き に 得 ら れ る 付 加 価 値 の 増 加 分 を 『 研 究 開 発 の 限 界 収 益 率 j と定義すると、それは以下のように表現される。 。 V dR It b .Ae~ b‑1α1‑α .R(t) ・K(l)・ L( t ) b. (V/S) ョーなわち、 . . ( 2 . 2 ) N I究 l iiJ売の限界収益率以、技術知識ストックの産山弾力性 ( b ) (こ、対象 j 目i 出 の平均的な付加価値の技術?Jl 話ストックに刻する比率を采じて推定できるのである。 ここで、まず、実際のデータを用いて技術知識ストックの産出弾力性を測るために、生 2 .1)式を若干変形し、両辺を刻故化すると ( 2 . 3 ) 式が得られる。 産出故 ( I n ( V /L ) =α ・ I n( K /L )+ b. I nR + 品t ( 2 . 3 ) ( 2 . 3 ) 式で α (資本分配率)は所与のものとするが、それは多変量の経済データを使っ た回帰分析でしばしば見られる多重共続性の問姐を避けるためである。というのは、通常 資 本 ス ト ッ ク (K )、技術知識ストック (R) 、タイム・トレンド ( t ) 等は互いに密接に 関連しており、それらの成長傾向は似通っているからである。 付加価値 ( V ) 、資本ストック ( K ) 、労 l I ' l J &入量(L)、(1.2) 式で計算した技術9Jl証スト ツク(R ) 等の時系列データを使い、 ( 2 . 3 ) 式の生産開放の係数 ( b &a ) を回帰分析でJ1t定 2 . 2) 式 に 基 づ い て 研 究 開 完 投 資 の 限 界 収 益 率 を 計 算 し た と 乙 ろ 、 そ れ ら の 結 果 した後、 ( I‑ 5]のような緩められた。 は次の[表 V [表 V I‑ 5‑ 1 .J l t定期間 1967 ~1986 (前!VJ) h I a 0 . 1 6 9 (6 . 4 4 4 ) I‑0.002(‑0.332) 本 I R‑SQJ l^ H E I 0.977 I 0.958 0 . 2 1 8 (2 . 1 3 8 ) 0 . 0 2 7 (1 . 3 9 8 )本 I 0.982 0.022(2.764) 0.128(4.634) J t 定期間 1 9 7 2 ~1986 (後山) ] [表 V I ‑ 5 ‑ 2 .1 a b R ‑ S Q U ^ R E ‑ 0 . 0 0 7 ( ‑ 0 . 5 5 4 )本 0 . 1 9 7 (3 . 6 7 2 ) 0 . 9 3 4 ‑ 0 . . 0 0 2 (0 . 0 9 5 )本 0 . 9 4 5 0 . 3 1 5 (2 . 8 8 5 ) 0 . 0 2 0 (2 . 3 1 3 ) 0 . 1 3 0 (3 . 4 6 0 ) 0 . 9 7 6 ‑116 d V / d R 1 . 3 5 1 3 .1 7 5 3 . 1 6 3 、 a

[注] (
1
) *はJIt定胞が ;
J
% 水準で有意でないことを表わす。
(
2
) bは『技術知識ストックの産出弾力性 J、aI
よ『非休{じ j
支持j
進歩率』であ
り
、
d
V
/
dIìは ~'lvl 冗1I11~ の限界収益率』でめる。
(
3
)J
H定!日]山 1857 ~198G~iV]1日!と伯、し、 J!t 定 m 山 1972 ~198G を後 WJ と J与す
るのは以後の説明の似宜をはかるためでめる。
まず、研究 1
m充に l
目する生産開放の J
H
一定結果から l
吟味していくことにしよう。

m

主山弾力性 (
b
)は
、 3産業の中で E産業が i
誌も高く(前!日J0
.
2
1
8、
技術 誠ストックの j
後!町 0
.
3
1
5)
、 1庄5itが最も低い(i
j
:
jJ
Y
JO
.1
2
8、後 j
山0
.
1
3
0)
。 従って、 f
v
l究開発活動の
効率性は E 庄来が広 ÚI~ く、 T 庄~~が吊 Ú{氏い乙とになる。また、 E 産業の j支持í )，O ~.~スト

ックの産出引力性は後Jif]に入って大幅に目立っているのに刻して、
後 ではとんど変らない己とらわかる。

m

・

a

T庄来のそれは i
i
u
mと

E庄某 >C在来>丁産業』の 1
mになっていることを前提と
技術競争の激しさの程度が W
すれば、技術)，1]話ストックの庄出子i
i
力性 (
b
) にl
刻する以上のような事実からわれわれは、
技術時争のぬしい産業に d:Jいて、技術知::~ストックの庄山 ~ìn 力性 (b) が際立って日く、 ltil

究l
iIl充活動(技術).11
~.~ストック)の効率性が lZ いと吉えることになる。
非体化技術進歩率 (a) にのいては、

C 庄来と E 庄 5E の fül が有志でないことから、 ~I: 体化

技術進歩率におりる 3庄主の但劣は比較でさないの
次に、業日別の研究開発投資の限界収益率 (
d
V
/
d
ll)を見ると、技術知識ストックの産山
弾力性 (b) の比枝分析でねられた粘~と相反リーる t1'i 以 JJÎ 1Hられる。すなわら、fVI究 I
)
i
l先投
d
V/
d
l
i
) にむいては、 3産業の'11で T産業が i
UJ8.120、後 J
V
J
資の限界収益率 (
品b口
iく(前 l
3
.1
6
3
) 、その次が C庄業 (
i
V
j
JY
J3
.1
2
4、後 J
U
J1
.
3
5
1
) 、広も低いのが E産業(前 W
J 2.8

.
1
7
5
) となっている。
3
8、後lYJ3
このような現象はおよそ次のようなことから起凪しているように思われる。まず、技術
競争の泊しい産業では生き残りのために磁んな研究開発活動が行われた結果投資時会が減
少し、より収益性の少ないプロジ工クトまで b選択せざるを得ないということが挙げられ
l
i
発活助を行う他産業あるいは産業外
る。次に、技術競争が激しく伝い産業は盛んな研究Il
(大学や研究機関)で自J
Wされた技術知識を I
!
R慌て、流入できる場合も多く、その流入され
た技術知識によって付加価値が高められる可能性は大と思われることである。

'

d
V
/
d
R
) を比校して見ると、
しかし、前!日jと後期の研究開発投資の限界収益率 (

E産業の

に入って j
目J
I
目しているのに対して、 C産業と T産業のそれは後間に入って大幅
それが後日i

に減少していることがわかる。これはもはや他産業や産業外からの技 í~ïW 識の無償導入が

n

段々 しくなったことから、白産業独自の日l
究開発努力なくしては収益性の向上は見込ま
れないことを代弁しているといえよう。

‑117‑

四.結論と議論および将来の研究・調査の主主張方向 本 論 に 於 け る 第 lの 結 論 と フ ァ イ ン デ ン グ は 、 主 成 分 分 析 と 因 子 分 析 で 抽 出 さ れ る 主 成 分と因子の数は使用する変数の数と一定の比例関係を有している、と言うことである。一 連 の 研 究 ・ 調 査 に 於 て 、 使 用 し た 経 営 財 務 指 標 数 は 、 5 5個から始まり、 4 0数個、 3 0 数個、 2 0数個、 10数 個 と 言 う ふ う に 幾 通 り に も 及 ん だ 。 更 に そ の 期 間 も 単 年 度 か ら 、 数年、そして、数十年に渡って、様々な角度から分析、調査が成された。抽出され、要求 される主成分および因子数は、研究・調査の目的によっても違うであろうが、通常、操作 可能な少数の数になることが、主成分分析と因子分析の使用目的から見ても好ましい。操 作可能な数と言うごとになると、恐らく、 か。 5~6 個以内と言うごとに成るのではなかろう 5~6 個の主成分または因子を抽出するためには、累積寄与率・説明率が 80% 以上 の場合、通常、 15個 か ら 16個の変数が必要とされる。 したがって、各研究・調査機関に於ても、主成分分析と因子分析を行う時には、使用す る 変 数 の 数 は 15個 程 度 を 使 用 し て い る の を 見 て も 理 解 出 来 ょ う 。 50数 個 の 変 数 を 用 い て 、 10数 個 の 主 成 分 と 因 子 を 抽 出 し で も 、 そ れ ら を 実 用 的 に 使 用 す る こ と は 難 し い で あ ろう。 第 2 に、本研究・調査では、 16個 の 経 営 財 務 ・ 業 績 指 標 を 用 い て 、 主 成 分 分 析 と 因 子 分析を実施した結果、更に、因子分析に於て、バリマックス・ローテーションを行った結 果 、 収 益 性 、 成 長 性 、 流 動 性 、 安 全 性 、 R O V A、 そ し て 、 効 率 性 の 6つ の 統 合 的 尺 度 が 得 ら れ た 。 こ れ ら 6個 の 統 合 的 業 績 尺 度 は 、 企 業 ・ 組 織 の 業 績 を 全 体 的 に 評 価 す る の に 、 最も適した尺度である、と考えられる。 第 3に 、 企 業 ・ 組 織 の 成 果 を 評 価 す る 場 合 、 例 え ば 、 収 益 性 に つ い て 述 べ る な ら ば 、 様 々な多数の収益性に関連する指標を統合した、こごでの収益性に関する統合的尺度を用い て、企業・組織の成果をスコアリングして企業・組織の成果を評価する方が、より適切か っ 包 括 的 に 、 評 価 す る ご と が 可 能 で あ ろ う と 言 う こ と で あ る 。 上 記 6つ に つ い て も 同 じ こ とが言えよう。乙の場合、回帰分析によって推定されたスコア係数を用いて、スコアを計 算 し て 、 そ れ を そ の ま ま 用 い る だ け で は 無 く 、 そ の ス コ ア を 1 0 0点 滴 点 に 変 換 し て 用 い ることも出来る。 第 4に 、 現 代 の 企 業 ・ 組 織 は 、 多 面 的 に 良 い 業 績 を 達 成 す る こ と が 社 会 か ら 要 求 さ れ て い る こ と に 対 応 し て 、 そ の 成 果 ・ 業 績 の 評 価 に 於 て も 、 上 記 6つ の 統 合 的 尺 度 の ス コ ア を ウエイト付けし、総合的に、バランスの良い成果を達成した企業・組織を識別することが こ れ に よ っ て 可 能 に 成 っ た こ と で あ る 。 6個 の 統 合 的 尺 度 を 全 部 用 い る の で は 無 く 、 幾 つ か の 尺 度 、 例 え ば 、 収 益 性 、 成 長 性 、 流 動 性 の 3つ の ス コ ア を ウ エ イ ト 付 け し 、 総 合 得 点 を計算する己とも出来る。それは、研究・調査の目的に応じて、選択する己とが可能であ ろう。 最後に、 R & Dス ト ッ ク と 研 究 開 発 の 効 率 性 に 関 す る 研 究 ・ 調 査 の 結 論 と フ ァ イ ン デ イ ングは、技術指向と考えられる、化学産業、電気・電子機械産業、そして、輸送用機械産 業 の 3つ の 産 業 に 於 て 、 研 究 開 発 の 成 果 が 時 系 列 的 に ど の よ う に 変 化 し て 来 た の か に 関 し て、新しい洞察を提供した点にある。加えて、こごでの結論をベースに、将来の研究開発 投資の方向性を提示した点も、評価されるべきであろう。 将 来 の 研 究 ・ 調 査 の 拡 張 方 向 と し て は 、 先 ず 最 初 に 、 己 ご で 使 用 し た 16変数以外に、 もっと総合的に企業・組織の成果・業績を評価する指標を探索する必要があるのではなか ろ う か 、 と 言 う 点 で あ る 。 第 2に 、 乙 れ ら の 分 析 に 加 え て 、 ク ラ ス タ ー 分 析 等 、 他 の 分 析 をもを実施し、己己での結果との整合性を見て見ることも必要であろう。最後に、本研究 ・調査は、日本開発銀行の財務デ タパンクを使用して、日本の上場企業全社を対象に分 析を行ったが、乙れを拡張して、韓国と米国の上場企業全社についても、同じ方法で分析 を行い、その比較分析を実施する己とが必要であろう。現在、その作業を実施中である。 118‑ a 、 a

日本 SASユーザー会 ( SUG卜 J) SASによる産業連関分析システム 園津 直樹 東京電力(槻 情報システム部 NALYSIS SYSTEM BY SAS I NPUT‑ OUTPUT A Naoki I くunisawa 均衡産出額 輸出入 京 町 ︐ 4 キーワード: 産 業 連 関 分 析 用 PA Sは 今 ム表合 テ関統 F回 ス連・/今が シ業開 S ︑た 関産展︒ Aが れ 連るの ) Sい ら 業い門用(なみ 産て部利ンはが ︑れ︑ L ヨで例る てさに oMシ の 事 あ I 一も用で し供点る と提発作/レる利針 的で 出 をS ュ ま に 方 o 自 プ う を 表 Aミ ど 的 く を 一 行 列 の Sシ と 発 ゆ とテを行成(のに 散て o こ o気 析 の 構 算 額 れ た り つ るる磁分成門計出こつよ図 すいらで構部の産︑行来を 与てか順門た表衡はを従大 寄し関手部つ数均法化は拡 に用機なのな係た手ムで用 務利係うかか列いのテ内利 業︑関よれに行用析ス社 画し府のず的逆を分シ当に 計築政次い目・表関の︑機 営構︑︑類析表数連みはを 経りはに分分数係業の析化 ︑よムと小︑係列産分分ム はにテも中い入行り部関テ でS ス を 大 行 投 逆 よ な 連 ス 社A シ タ ・ を ・ ・ と 的 業 シ 当S 本一 1 2 3 も 本 産 の ヒ日 ・ a 白をデ基回 要 Tokyo E l e c t r i c Power Company， Information Systems Dept . 1‑1‑3 Uchisaiwai‑cyo Chiyoda‑ward Tokyo シミュレーション 1. 経 営 計 画 業 務 に お け る 産 業 連 関 分 析 シ ス テ ム の 位 置 づ け ー 当 社 に お い て は 、 経 営 計 画 業 務 と し て 、 「需要想定 J と 呼 ば れ る 一 種 の 販 売 予 測 を も と に、電気の需給バランスについての計画である「供給計画」、供給の裏付けとなる設備に 関する「施設計画 Jが策定されている。これらはいずれも電気事業法等により、公的な位 置 づ け を 与 え ら れ て い る も の で あ る が 、 こ の 他 に も 「 収 支 計 画 J等 が 、 経 営 計 画 業 務 の 一 環として、 「需要想定 J と整合性をとりつつ作成される。 「需要想定 J は 経 済 フ レ ー ム と 呼 ば れ る 経 済 指 標 の 予 測 値 を も と に 、 各 種 の 個 別 情 報 を 勘案して作られるが、用途別(家庭用、業務用、産業用等をあらわす需給契約上の区分) ・業種別の内訳を想定して積み上げ る手法を採っているため、産業別の細かい動向とマク ロ 経 済 指 標 の 双 方 を 念 頭 に お い て お く 必 要 が あ る ( 図 ・ 1)。 当システムは、主として「需要想定」に対する情報提供を目的としたものである。 E 争 用途・業種別の需要想定 想定値の積み上げと マクロチェック dコ その他の情報 経済フレーム (図・ 1) 経 営 計 画 業 務 の 流 れ 最大電力の想定 供給計画・施設計画・収支計画・ ‑119 十 n o﹁ ￨ ι

2. 産 業 連 関 分 析 シ ス テ ム の 概 要 今 回 の シ ス テ ム 化 の 主 要 な 目 的 は 、 次 の 2点である。 ① ② 分析目的にかなった部門分類の表を簡易に作ること。 最終需要部門の変動が各部門の均衡産出額に与える影響の シミュレーションをおこなうこと。 当システムは、産業連関表の基本表を出発点としている。最初に基本表から、標準的な 部門分類としての大中小分類それぞれの表を作る(レディーメードの表)。利用者はこれ らいずれかの表をもとに部門の展開・統合を行い、分析目的にかなった表を作ることがで きる (オーダーメードの表)。この機能によって、例えば標準的な大分類ではガス・熱 供給業等といっしょになっている電力部門を、独立させて分析を行うことができる。 次に投入係数表・逆行列係数表の計算を行う。当システムでは、輸入の取扱の違いにも とづく、次の 2通 り の 逆 行 列 係 数 表 を 作 る こ と が で き る 。 こ の 処 理 に は SAS/IMLの 行列演算機能を用いている。 a CI‑A)‑l ， CI‑CI‑M)A) 1 引き続き、作成した逆行列係数表をもとに、最終需要部門の変動に応じた各部門の均衡 産 出 額 の 動 き を 、 シ ミ ュ レ ー ト す る こ と が で き る 。 こ の 処 理 は SAS/FSPのスプレッ ドシート機能を用いて、試行錯誤的に作業を進めることができる。シミュレーションの結 果は、 SASデータセットに出力できるので、グラフ作成などに利用することができる。 基本表 Q三 台 レディーメードの表 (共用データ) ユーザーデータセット ; 1 二 オーダーメードの表! 投入係数表 ユーザーのアプリ 逆行列係数表 シミュレーショ ン結果 (図・ 2) 処 理 の 流 れ ‑120一 、 a

3 . 分析事例紹介 ・・ a 分析事例として、スカイライン図表 C s e l f ‑ s u f f i c i e n c yc h a r t 別名:自給自足図表) を示す(図・ 5)。この図は所与の技術体系のもとで、内需により派生する産出額(自給 産出額)を基準にして、輸出入が各部門の産出額にどのような影響を与えているかを示す 図で、縦軸に自給率(産出額のうち内需に依存している部分を lとおいた場合の比率)横 輸に自給産出額をプロットした面積グラフになっている。 C但し横軸は付加価値ベースで はなく産出額ベースであるため、部門の基本分類の設定に依存する。) . 00のところに引かれた水平線は各産業の自給水準を表し、各部門を表 図中で縦軸 1 す長方形の、アミ掛け部が実際の産出額、白抜き部が輸入により失われた産出額を示して いる。アミ掛け部と白抜き部を合わせた長方形が自給水準線を越えた部分を、輸出により 。 誘発された産出額とみることができる(図・ 4) 今回の分析では、データとして我が国の昭和 45 ・50 ・ 55年接続産業連関表と昭和 60年産業連関表を用いている。又、価格の実質化はおこなわず、各年の名目価格によっ ている。部門分類については、各々の表の大分類にもとづく部門設定を行ったが、時系列 民二整合性のない一部の部門について、当システムの機能を用いて部門の展開・統合をお こない、なるべく整合をとるように配慮した。例えば昭和 60年表では鉄鋼と非鉄金属が 区別されているが、昭和 45 ・ 50 ・55年接続表は金属一次製品として一括している。 このような場合は、中分類表のデータを取り込んで、部門分類の整合を図っている。 タイプの逆行列を計算し、最終需要の スカイライン図表の作成には、先ず CI‑A) J 項目別実績値との行列積を計算しなければならないが(図・ 3)、ここまでの処理は当シ ステムの内部で処理することができる。システムからえられる部門毎の最終需要項目別生 産誘発額を IMLプロシジャーで処理することにより、グラフを出力している。 (図・ 3)最終需要項目別生産誘発額の計算 × ‑輸入 ・輸出 ・内需 逆行列計数表 生産誘発額 ‑輸入 ・輸出 ・内需 CI‑A)‑J 最終需要 ・ a (図・ 4)スカイライン図表の見方 →自給率 つつ 輸輸 11 輸輸 1 .0 0 ̲j J U 円 nU n u 実績 生;謹額 ̲j J 実績 生産額 U 円 nHU n u • 入出 自給生産額ウェイト→ 1 2 1

(図・ 5) ス カ イ ラ イ ン 図 表
部門分類(左から順に)

1970
し 農 林 水 産 業

2
.鉱 業

0
.
2
0
0
.
0
0--J".令~白!" " l' '" l " " ! " " ! " ・ l
I
‑
' '" 1
.
o 0.10 0.20 0.30 0.40 0.50 0.60 0.70 0.80 O.ω

∞

げ

1
.0
0

PRODUCTIONWEIGHT

1985

5
;
:
:
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0
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2
0
0
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0
0寸 寸 【 寸 寸 寸 " 1 " " J " " J'" l' ιI
0
.
0
0 0
.
1
0 0
.
2
0 0
.
3
0 0
.
4
0 0
.
5
0 0
.
6
0 0
.
7
0 0
.
8
0 0
.
9
0 1
.0
0

3. 食 料 品
4. 識 維 製 品
5. パ ル プ ・ 紙 ・ 木 製 品
6. 化 学 製 品
7. 石 油 ・ 石 炭 製 品
8. 窯 業 ・ 土 石 製 品
9. 鉄 鋼
1
0
.非 鉄 金 属
1
1.金属製品
1
2
.一 般 機 械
1
3
.電 気 機 械
1
4
.輸送機械
1
5
. その他製造工業製品
1
6
.建設・土木
1
7
. 電気・ガス・水道等
1
8
.商 業
1
9
.金融・保険
2
0
.不 動 産
21 . 運 輸 ・ 通 信
2
2
.サ ー ビ ス
2
3
. 公務・文教・医療
2
4
. 分類不明・その他

、

a

PRODUCT
lONWEIGHT

このスカイライン図表から、以下のようなことがわかる。

①
②

第 3次 産 業 系 の 部 門 の ウ ェ イ ト が 、 著 し く 高 ま っ て い る こ と 。
製造業については、素材系・機械系の双方で、輸出依存が高まって
いるが、特に機械系でその傾向が顕著なこと。

レオンチェフはスカイライン図表について、経済が発展するにつれて各産業の内需依存
が 高 ま り 、 各 部 門 の 実 際 の 産 出 額 を 表 す 長 方 形 の 高 さ が 揃 っ て く る と 主 張 し て い る l が、
(図・ 5) を 見 る か ぎ り で は 、 高 度 成 長 後 の 日 本 経 済 は 別 の 道 を 辿 っ て き た よ う に 思 わ れ
る
。

〔参考文献) 1
.W
a
s
s
il
y Leontief(
19
6
6
)，INPUT‑OUTPUT ECONOMICS，

Oxford University Press
(新飯田 訳(19
6
9
) ，産業連関分析，岩波書屈)

‑122

、
局

日本 SASユ ー ザ ー 会 (SU Gト J) パージョン 6 P L A Nプロシジャによる実験計画の無作為化 岸本淳司 SASソフトウェア(株) R a n d o m i z a t i o no fE x p e r i m e n t a lD e s i g nu s i n gV e r s i o n 6PLAN P r o c e d u r e J u n j iK i s h i m o t o SAS S o f t w a r eK . K . 14‑4 I くo d e n m a c h oN i h o n b a s h iC h u o ‑ k uT o k y o 103 要旨 ， . ‑ . 実験の場に於て系統誤差の可能性のあるところでは処理の割付を無作為化する必要がある。 ところが現場では無作為割付の重要性が認識されておらず、また面倒なこともあり、順番 に 割 り 付 け る よ う な こ と も な さ れ て い る 。 パ ー ジ ョ ン 6の P L A Nプロシジャはノ Tージョン 5 に比べて大幅に革張され、各種実験計画に対する無作為割付を手軽に実行することができ L A Nプ ロ シ ジ ャ の 機 能 は 一 般 に あ ま り 知 ら れ て い な い と 思 わ れ る の で 、 紹 介 す る 。 る 。 P キーワード: 1 . ， . . P L A N 実験計画 無作為化 無作為割付 無作為割付の重要性 実験計画に於ける無作為割付は、系統的な偏りの中立化と、分散分析の基本仮定に根拠 を与えるために用いられる。適切な無作為化を行っていないと、実験により引き出された 結論は妥当性がない。ところが、多くの実験計画の書物では、分散分析の計算に力点が置 かれ、無作為な割付の重要性を説いたものは少ない。そのため実験の現場では、実験者の いいかげんな恐意性による「無作為化」とか、ひどい場合には順番に処理を割り付けるよ うな例がよくあるようである。 1冊 の 本 の 中 で 無 作 為 な 割 付 を 一 貫 し て 説 い て い る の は 、 奥野・芳賀(1969) の 「 実 験 計 画 法 」 で あ る 。 同 書 で は 、 比 較 し た い 「 処 理 」 を 構 成 す る 因 子と、実験の場への配置の仕方とを明確に区別し、 i2元 配 置 法 」 の よ う な 暖 昧 な 用 語 を 避けている。 さて、同書で紹介されている配置の無作為化の方法は、(1)乱数表、 (2)ランダム配置表、 (3 )乱数サイ、を用いる 3つ で あ る が 、 現 在 の 計 算 機 を 自 由 に 使 え る 環 境 か ら み る と や や 使 A Sの P L A Nプ ロ シ ジ ャ を 用 い れ ば 、 様 々 な 実 験 計 画 に 対 す る 無 作 いにくいように思われる。 S 為化配置を手軽に得ることができ、 「 面 倒 だ か ら 」 と い う 理 由 で 正 確 な 無 作 為 化 が な さ れ て い な い と す れ ば 、 有 益 で あ ろ う 。 パ ー ジ ョ ン 6の P L A Nプロシジャはノ fージョン 5のそれ に比べて非常に革張されたが、一般にはその機能は十分に認識されていない。そこで以下 L A Nプロシジャの利用法を紹介する。 にP 2. 基本的使用法 2. 1 完 全 無 作 為 化 法 ‑123一

4水 準 の 因 子 A (各水準を A1， A 2， A 3， A 4とする)について、各水準で 3回 繰 り 返 す 完 全 無 作 為 化 実 験 を 考 え る 。 全 部 で 12個 の 実 験 を 無 作 為 に 割 り 付 け る こ と に な る 。 そ の た め の プログラムは次のようにすればよい。 proc plan seed二 27371; factors unit=12; まず、 PROCス テ ー ト メ ン ト で PLANプロシジャを起動させる。 SEED=オプションには、 PLAN プ ロ シ ジ ャ が 使 用 す る 疑 似 乱 数 の シ ー ド を 5ー 7桁の奇数で指定する。 SEEDニオプション を省略すると計算機内の時計の値が利用される。次に、 FACTORSス テ ー ト メ ン ト で 、 名 前 = 数値の形式で計画の構造を指定する。すると、次の出力が得られる。 Procedure PLAN d司 Factor Select Levels UNIT 1 2 1 2 Order Random UNIT ー一一+一一一ー+ー ーー+一一一一+ーー ー+一一一一+ーー一一+ーーーー+一一一一+ーーーー+一一一ー+ーー一一+ 4 5 8 6 2 1 2 7 3 9 1 0 1 1 要するに、 1から 12ま で の 整 数 の ラ ン ダ ム な 並 べ 替 え が 得 ら れ る 。 そ こ で 、 た と え ば UNITと処理との関係を次のように定義すれば、 U NI TI 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 1 1 1 2 1 A 1 A 1 A 2 A 2 A 2 A 3 A 3 A 3 A 4 A 4 A 4 処理￨ A 結局次の順で実験すればよい。 順序 処理 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 1 1 1 2 A 1 A 3 A 2 A 2 A 1 A 2 A 3 A 4 A 1 A 4 A 4 A 3 同じ結果を、 2要 因 完 全 無 作 為 化 実 験 に 適 用 す る こ と も で き る 。 た と え ば 、 因 子 A が 4 水準 ( A 1， A 2A 3， A4)、因子 Bが 3水準 ( 8 1， 8 2， 8 3 )で、反復なしとすると、 UNITと処理とを次 のように対応させて、 ‑124 a . 司

U N I T 2 4 3 5 6 7 8 9 1 0 1 1 1 2 処 理 IA I B IA I B 2A I B 3A 2 B IA 2 B 2A 2 B 3A 3 B IA 3 B 2A 3 B 3A 4 B IA 4 B 2A 4 B 3 次の順で実験することになる。 2 順序 4 3 5 6 7 8 9 1 0 1 1 1 2 処 理 IA I B 3A 2 B 3A 3 B 3A 2 B lA I B 2A 2 B 2A 3 B 2A I B lA 4 B lA 4 B 2A 4 B 3A 3 B l ・ 2. 2 ah 無作為抽出 L A Nプ ロ シ ジ ャ を 使 う こ と 母集団から一定の数のサンプルを無作為に取り出すときにも P 0 0の 母 集 団 か ら サ ン プ ル を 1 2取るというような時は、 F A C T O R S ができる。たとえば大きさ 1 ステートメント中に、名前=サンプル数 O F母 集 団 数 、 と い う 指 定 を す る 。 す る と 母 集 団 からランダムにサンプルを選び、さらにそのサンプルをランダムに並び替える。 p r o cp l a ns e e d2 7 3 7 1; f a c t o r sa ニ1 2o f1 0 0 ; 二 P r o c e d u r eP L A N F a c t o r S e l e c t L e v e l s A 1 2 ・ ah 1 0 0 O r d e r R a n d o m A ー一一ー+ー一一一+一一一一+一一一一+ーーーー+一一一ー+ー一一ー+ーーーー+ーーーー+一ー一一+一一ーー+一一一ー+ 6 2 3 1 6 0 4 2 2 1 4 8 9 9 4 9 2 1 0 0 8 8 2. 3 階 層 型 計 画 F A C T O R Sス テ ー ト メ ン ト 中 の 「 名 前 = 数 値 」 の 指 定 を 繰 り 返 す こ と も で き る 。 p r o cp l a ns e e d = 1 7 4 3 1 ; f a c t o r s a4b = 3 ; 二 IM υ 戸﹂吋 つ

Procedure PLAN Factor Select Levels A B 4 3 A 4 3 Order Random Random B 一一一一一ーー一 一一一一+一一一一+一一一一+ 2 1 3 ' 3 2 3 4 1 3 2 2 1 3 2 す る と 、 ま ず 最 初 に 指 定 し た 因 子 Aに つ い て ラ ン ダ ム に 並 び 替 え ら れ 、 そ の 各 水 準 に つ いて因子 Bがランダムに並び替えられる。これは階層型実験(枝別れ配置)に対応する。 2 . 4 乱塊法 乱塊法では、各プロックごとに処理群をランダムな順で実施する。基本的には階層型の 構造を持っている。プロック要因についてランダムな並べ替えをしない表を作成するには、 「名前=数値」の指定の後に ORDEREDというオプションをつける。 司 proc plan seed=17431; factors r = 4 ordered a=3; d Procedure PLAN Factor R A Select Levels 4 3 Order 4 Ordered 3 Rando田 ‑126一

R A 一一一一一一一一 一ーー一+一一一一+ーー一一+ 3 ・ ・ a 2 2 2 1 3 3 3 1 2 4 1 3 2 すなわち、次の順で実験すればよい。 実験順序→ プ ロ 、 y ク R l R 2 R 3 R 4 A l A 2 A 3 A l A 3 A l A l A 3 A 2 A 3 A 2 A 2 2 . 5 分割法 ・ 4 h 分割実験で最もよく使われるパターンは、 1次因子の配置は乱塊法で行い、 2次因子の 配 置 は 1次 因 子 の 水 準 内 で ラ ン ダ ム に 行 う と い う も の で あ る 。 そ の よ う な 割 付 を 作 成 す る に は 、 今 ま で の 知 識 の 応 用 と し て 次 の よ う に プ ロ グ ラ ミ ン グ す れ ば よ い 。 た だ し 、 R をプ ロック因子園、 Aを 1次因子、 Bを 2次因子とする。 proc plan seed=37277; factors r=3 ordered a=3 b = 2 ; Procedure PLAN Factor Select Levels Order ndndnL nnaAnD 3 Ordered 3 Random 2 Random 414 ウ t ηL

この結果は、次のような順序で実験することを意味する。 実験順序→ ι 唱 a・ 内 4 0ι 噌 44a nHUnkunku ︒ ‑ a ・ H a ・ H a H 噌1 a H a H ・ ηζ ηζ4Aηζ η ζ ・・ nkunkunku ‑ a H 8 唱 44qaηζ aHaaH eiqJW a H 句l a nHUnkunku ・・ d 内 ・ e a H a H ηζqI qA ・・‑・ nkunkunku ‑ a H n y﹄ 内 d I ‑‑ nDRun 口 内 η ζ ・A ‑AAH ︒ 令 内 ・ ηζn 内 nkun︐ kunku d d 4 ‑AAH A ︒ 令 4aηζ nkunHunku ロック l l プ a. 司 3 . 実験計画のファイル出力 3 . 1 OUTPUTステートメント L A Nプ ロ シ ジ ャ で も 実 行 で き る が 、 以 降 で は パ ー ジ ョ ン 今 ま で の 内 容 は パ ー ジ ョ ン 5の P 6で拡張された機能を紹介する。 O U T P U Tス テ ー ト メ ン ト は P L A Nプ ロ シ ジ ャ が 生 成 し た 実 験 . 4で 作 っ た 乱 塊 法 の 計 画 を フ ァ イ ル に 計画をファイルに出力するものである。たとえば、 2 出力するには次のようにする。 p r o cp l a n seed=17431; factors r = 4 ordered a = 3 /n o p r i n t ; output out=rbplan; ‑128一

OUTPUTス テ ー ト メ ン ト 中 の rOUT=SASγ 寸わト」オプシ E ン で 計 画 フ ァ イ ル の 出 力 先 を 指 定 する。 F ACTORSス テ ー ト メ ン ト 中 に NOPRINTオ プ シ ョ ン を 指 定 す る と 、 生 成 し た 計 画 の 表 示 を 行 わ な い 。 こ の プ ロ グ ラ ム で 、 次 の S A Sデータセットが出力される。 O B S 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 1 1 1 2 a ・ ・ R 2 2 2 3 3 3 4 4 4 A 3 2 2 3 3 2 3 2 この S A Sデ ー タ セ ッ ト を 適 当 な レ ポ ー テ ィ ン グ プ ロ シ ジ ャ に か け て 、 見 や す い 形 に し て実験のオペレーターに渡せばよいであろう。 3 . 2 水準値のフォーマット化 3 . 1の 出 力 で は 、 変 数 の 値 は 水 準 の イ ン デ ッ ク ス で あ り 、 見 や す い も の で は な い 。 実 際 に 実験する水準値を出力させるには、 P ROC FORMATを使う方法もあるが、 PLANプ ロ シ ジ ャ 内 で 済ますこともできる。 ・ 4 p r o cp l a n seed=17431; factors r = 4 ordered a = 3/n o p r i n t ; o u t p u t out=rbplan2 rcvalsニ( ' R l '' R 2 '' R 3 '' R 4 ' ) a' c v a l s = ( ' A l '' A 2 '' A 3 ' ) ; つまり、 O U TP U Tス テ ー ト メ ン ト 中 に 因 子 名 を 指 定 し 、 さ ら に そ の 後 に 各 水 準 に 対 応 す る 文字列を C VALSニオプションの後に列挙する。すると、 OUT=で 指 定 し た デ ー タ セ ッ ト 中 に は 選 ば れ た 処 理 水 準 と 1対 1で 順 に に 対 応 す る 文 字 列 が 出 力 さ れ る 。 文 字 列 で 対 応 さ せ る の ではなく、数値で対応させるには C VALS=オ プ シ ョ ン の 代 わ り に NVALS=オ プ シ ョ ン を 使 う こ とになる。 ハ 同υ QL

OBS 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 1 1 1 2 R A R 1 R 1 R 1 R 2 R2 R2 R 3 R 3 R 3 R4 R 4 R 4 A1 A 3 A 2 A 2 A1 A 3 A 3 A 1 A 2 A1 A 3 A 2 . 司 a 3 . 3 既存ファイルの無作為化 PLANプ ロ シ ジ ャ に は 、 標 準 的 配 置 の 実 験 計 画 を SASデ ー タ セ ッ ト に 予 め 用 意 し て お き それを無作為化させる機能もある。標準的計画は(可能なら)事前に P LANプ ロ シ ジ ャ で 作 成しておくか、または実験計画の教科書から引用して D ATAステップを使って作成しておく。 たとえば、 2 . 1の 2要因完全無作為化実験の場合、 UNITと 処 理 と の 関 係 を 定 義 し た 次 の よ う なファイルを作っておく(データセット名を F 2CRとする)。 OBS 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 1 1 1 2 A B A1 A l A l A 2 A 2 A 2 A3 A 3 A 3 A4 A4 A4 B l B 2 B 3 B1 B 2 B 3 B1 B 2 B 3 B l B 2 B 3 UNIT 2 3 4 5 6 . 司 a 7 8 9 1 0 1 1 1 2 既存のファイルを無作為化するには、 E ACTORSス テ ー ト メ ン ト で 適 切 な 因 子 構 造 を 指 定 し 、 OUTPUTス テ ー ト メ ン ト 中 に 入 力 デ ー タ セ ッ ト を DATAニオプシ冒ンで指定する。この例の場合、 UNITを ラ ン ダ ム に 並 べ 替 え て 、 後 で そ の 変 数 で ソ ー ト す れ ば 実 験 す る 処 理 の 順 が 得 ら れ る 。 ‑130一

proc plan seed=27371; factors unit二 1 2 / noprint; output dataニf2cr out=f2cr2; proc sort data二 f2cr2 out=f2cr3; b y unit; OBS 2 3 4 5 ・ ・ a B 7 8 9 1 0 1 1 1 2 4 . A B A l A2 A3 A2 A l A2 A3 A l A4 A4 A4 A3 B3 B3 B 3 B1 B 2 B 2 B 2 B1 B1 B 2 B3 B1 UNIT 2 3 4 5 B 7 8 9 1 0 1 1 1 2 さらに進んだ計画 4 . 1 ラテン方格法 ・ a パ ー ジ ョ ン 6の PLANプロシジャでは、 TREATMENTス テ ー ト メ ン ト が 新 設 さ れ た 。 こ れ は 、 FACTORSス テ ー ト メ ン ト と 併 用 し て 、 実 験 計 画 の 処 理 を 指 定 す る も の で あ る 。 TREATMENTス テ ー ト メ ン ト で は FACTORSス テ ー ト メ ン ト と 全 く 同 じ 形 式 で 因 子 構 造 の 指 定 を す る 。 そ の 中 で指定された因子群は、 FACTORSス テ ー ト メ ン ト 中 の 最 後 の ( 最 も ネ ス ト し た ) 因 子 に さ ら に ネ ス ト す る 。 た だ し 、 新 し い セ ル は 作 ら ず 、 FACTORSス テ ー ト メ ン ト で 構 成 さ れ た セ ル 内 で処理を変化させる。 パ ー ジ ョ ン 6か ら は 、 因 子 の 水 準 の 選 択 を 循 環 的 に す る CYCLICと い う オ プ シ ョ ン も 利 用 できるようになった。つまり、水準の初期プロックを ( 1 23 4 ) とすれば、 ( 234 1 )， ( 3 4 12 )，…と変化させることができる。 この 2つ の 機 能 を 組 み 合 わ せ る と 、 標 準 ラ テ ン 方 格 を 構 成 す る こ と が で き る 。 proc plan; factors r=4 ordered c=4 ordered; treatment aニ4 cyclic; 41ム ﹃υ

P r o c e d u r eP L A N P l o tF a c t o r s F a c t o r S e l e c t L e v e l s 4 O r d e r e d 4 O r d e r e d 4 4 R C O r d e r n tF a c t o r s T r e a t皿e F a c t o r S e l e c t L e v e l s 4 4 A O r d e r l n i t i a lb l o c k/ I n c r e m e n t C y c l i c ( 1 23 4 ) /1 a R [CA J ーーーー一一 日 一一一一一+一一一ーー+ーーーーー+ーーーーー+ [ 1l J[ 22 J[ 33 J[ 44 J 12 J[ 23 J[ 34 J[ 4l J 2 [ 3 [ 13 J[ 24 J[ 3l J[ 42 J 14 J[ 2l J[ 32 J[ 43 J 4 [ さて、ラテン方格の無作為化は、標準方格の行と列の順序をランダムに並べ替えること L A Nプ ロ シ ジ ャ で 実 行 す る に は 、 水 準 値 を フ ォ ー マ ッ ト 化 によって行う。この無作為化を P して計画をファイルに出力するときに、整数と水準とをランダムに対応させる。そのため V A L S = (または N V A L S = ) オプションで水準を指定した後に R A N D O Mオ プ シ ョ ン を つ け には、 C る 。 次 の 例 で は 、 変 数 Rと変数 Cと の 組 合 せ で 決 ま る プ ロ ッ ク に 、 変 数 Tの 値 の 水 準 を 割 り 当 てる。 閉山 p r o cs o r t data=latin o u t = l a t i n 2 ; b y rc ; ‑132‑ 開幽閉山 nunu nHnH auaHW I n u w J n u w E an‑‑an噌 RA "A" Anu ︐ ・ JU n H ︑ ︐ ノ ︑' ノa ' ︐ ndnd' EU 円 し ''1j ''nu n k u 円し︐ k u 円 し ︐n︐ ︐ ︐ ︐︐ 円し nLnL 一 ‑ ‑ ‑ ‑ ''nD .︐︐ nu ︐ ︐ i l l 'し aA 1lnE 円 ︐︐︐ ︑ ︑ L ゐ S S S nu υJnHrs rs rs nu‑YE‑ ‑ ︑ 4 ‑ a 1 l 1 l 1﹄ =1laaa 岡 山 ゐL OU L=u'u'u ︐ ゐ LCnuC ゐ AY‑uHU nH ハ U R A n u ゐL L ゐ &EUHu FAHU L ハU ゐ o u ap p r o cp l a ns e e d = 3 7 4 3 1 ; f a c t o r sr = 4o r d e r e dc = 4o r d e r e d /n o p r i n t ; a

1 i n L η O 組処 E U n D 弓t n o n a n u ‑ ‑ n L η O 組処 EUno 1i1111119f 69f & q d q d q u q d 凋 性 凋 性 凋 性 凋 性 nkunwunMMnMMnMMnMMnwunMMnMMnMMnwunMMnMMnMMnMMnMM 1iqf qd 凋性 11 L q u 凋性 119f qd 凋性 119f qd 凋 ‑ nunununununununununununununununu nυAAnUDυAADυnυ ・ ・ a 円u n u n υ n D A A D υ T ︒ C ︒ ︒ R 円U A A n υ 1111111 O B S 4 . 2 一般化循環不完備プロック計画 4 .1 で紹介した C Y C L I Cのオプションには、 さ ら に 初 期 プ ロ ッ ク と 増 分 の 指 定 を す る こ と も できる。たとえば、 t ニ4o f3 0 cyclic ( 1 34 2 6 )2 という処理の指定をすると、 3 0の 可 能 な 値 か ら 、 サ イ ズ 4のプロックに対して水準を選び、 1 34 2 6 )で、増分が 2という指定になる。 その初期プロックが ( 円 n o n u n L a n噌 o nLnLnd 11 wu'tA eハ ー a H宅 nnvnonunL ︐ 円 の ベ υFhυ tinORU7gqυ: ・ a この一連の処理は、 J arrett a n d HaII(1978)の 一 般 化 循 環 不 完 備 プ ロ ッ ク 計 画 を 構 成 す 5とし、無作為化を含めて P L A Nプ ロ シ ジ ャ で 実 行 す る に は 次 の よ う に る。プロックの数を 1 する。 p r o cp l a ns e e dニ3 3 3 7 3 ; factors b = 1 5p = 4 ; treatment t = 4o f3 0c y c l i c( 1 3 42 6 )2 ; output o u t = g c i b ; 1 3 3一

P r o c e d u r eP L A N P l o tF a c t o r s F a c t o r S e l e c t L e v e l s 1 5 4 B P O r d e r 1 5 R a n d o m 4 R a n d o m T r e a t m e n tF a c t o r s F a c t o r e v e l s O r d e r S e l e c t L l n i t i a lb l o c k/ l n c r e m e n t 『ーー一一一ーー一一一一ー一一ーーー一一一ー一一一 T 4 3 0 1 342 6 ) /2 CyC1 i c ( . . B[PTJ 一一一一ーーーー ー一一一一一ー+ー一一一一一一+ーー一一一ー一+ 一一一一ーー+ J[3 3 J [1 4 J [22 6 J 1 2 [4 1 J [1 6 J [2 5 J [32 8 J 1 1 [4 3 J [2 7 J [3 8 J [43 0 J 4 [1 5 J [2 9 J [11 0 J [3 2 J 7 [4 7 J [31 1J[4 1 2 J [2 4 J 1 0 [1 9 1 J [21 3 J [3 1 4 J [1 6 J 1 3 [41 [41 3 J [31 5 J [11 6 J [2 8 J 5 J [31 7 J [4 1 8 J [11 0 J 9 [21 7 J [31 9 J [42 0 J [11 2 J 3 [21 9 J [42 1 J [32 2 J[ 1 4 J 5 [21 1 J [22 3 J [42 4 J [31 6 J 2 [12 3J[22 5J[42 6J[31 8J 1 4 [12 5 J [42 7 J [32 8 J [22 0 J 8 [12 6 [12 7 J [32 9 J [43 0 J [22 2 J J [42 4 J J [1 2 9 J [2 1 1 5 [32 ‑134 a

︐ . p r o ct a b u l a t ed a t a = g c i b ; c l a s s bp ; ; v a rt t a b l e b，p * (t *f = 5 . ) /r t s = 4 ; nH HU P ‑ . P 1 1 12 13 141 l 一一一一ー+一一一一一+ーー一一ー+ ー ー ー ーl 1T 1T 1T 1T 1 ・ ah 1‑‑‑ー一+ーーー一一+ーー一一ー+ーーーー一 l 1S U M 1S U M 1S U M 1S U M1 1‑一+ーーーーー+一一一一一+一一一 ー +ーーーーー l 1B 1 1 ‑ ‑ 1 1 1 11 1 6 1 8 1 1 5 1 1 3 1 l 一 一 + 一 ー ー ー + ー ーーー+一ー一一ー+一一一一一 l 1 21 2 1 1 2 3 1 1 6 1 2 4 1 1‑ー+一一一一一+ー一一一一+ーーーーー+ーー一一一 l 1 31 1 2 1 1 7 1 1 9 1 2 0 1 1‑ー+ーーーーー+ー一一一一+一一一ーー+ーーーーー l 1 41 5 1 7 1 8 1 3 0 1 1‑‑+一一一一一+一一ーー一+ー一一一一+一一一一一 1 1 51 1 4 1 1 9 1 2 2 1 2 1 1 1‑ー+一一一ー一+ー一一ーー+一一一一一+一一一一一 l 1 61 2 7 1 2 2 1 2 9 1 3 0 1 l一 一+一一ー一一+一一一ーー+ー一一一ー+一一ーー一 l 1 71 1 0 1 9 1 2 1 7 1 1‑ー+ー一一ーー+ーーーーー+ー一一ーー+ー一一ーー 1 ・ 4 1 81 2 5 1 2 0 1 2 8 1 2 7 1 1‑ー+ーーー一一+一一一ーー+ーーーーー+一一一一一 l 1 91 1 0 1 1 5 1 1 7 1 1 8 1 1‑ー+一ー一一一+一一一一一+ーー一一ー+ーー一一一 l 1 1 0 1 9 1 4 1 1 1 1 1 2 1 1‑ー+ー一一一一+ーーー一一+一一一一ー+一ーーーー l 1 1 1 1 6 1 5 1 2 8 1 3 1 l 一一+一一一一一+ー一一ーー+一ーーーー+ーーーーー l 1 1 2 1 4 1 2 6 1 3 1 1 1 l一 一+一一一一一+ーーーーー+ー一一一一+一一一一一 l 1 1 3 1 6 1 1 3 1 1 4 1 1 1 1 1‑一 +一ー一一一+ー一一一ー+ー一一 ー+一一ー一一 l 1 1 4 1 1 8 1 2 6 1 l一 一+一一一一一+一一一一一+ー一一ーー+ー ー ー ! 1 1 5 1 2 3 1 2 1 2 5 1 1 1 2 9 1 2 4 1 一1 3 5 ‑

5 . 視数の計画の生成 P L A Nプ ロ シ ジ ャ で は F A C T O R Sス テ ー ト メ ン ト を 複 数 個 指 定 で き る 。 各 F A C T O R Sステートメ ントの指定に対応した計画がそれぞれ得られる。 T R E A T M E N Tス テ ー ト メ ン ト を ( 最 初 の R U N ステートメントより前に)緩数個指定した場合は、最後の T R E AT M E N Tス テ ー ト メ ン ト の み が 有効になる。複数の F A C T O R Sス テ ー ト メ ン ト と T R E A T M E N Tス テ ー ト メ ン ト ( 群 ) を 用 い た 場 合には、 1つ の 有 効 な T R E A T M E N Tが 、 す べ て の F A C T O R Sに対して適用される。 O U T P U Tステー トメントは最後に生成された実験計画を出力する。 P L A Nプ ロ シ ジ ャ は 会 話 的 に 利 用 で き る 。 最 初 の R U Nステートメントを実行すると、それま でに指定した計画を作成するが、その時点で P L A Nプ ロ シ ジ ャ は ま だ 終 了 し て い な い 。 続 い て適当な計画を指定し、さらに R U Nステートメントを実行すると、 P L A Nプ ロ シ ジ ャ を 最 初 か ら起動し直すことなく続けて結果を得ることができる。 P L A Nプロシジャは、 D A T Aス テ ッ プ か、別の P R O Cス テ ッ プ か 、 ま た は Q U I Tス テ ー ト メ ン ト を 実 行 す る こ と で 初 め て 終 了 す る 。 6 . ・ 結論 a h L A Nプ ロ シ ジ ャ を 用 い れ ば 各 種 実 験 計 画 の 構 成 と 無 作 為 化 を 容 易 以上見てきたように、 P に得ることができる。大規模な実験の割付には、乱数表を引いたりサイコロを振ったりす るのは現実的ではないので、 P L A Nプ ロ シ ジ ャ か ま た は 同 等 な 計 算 機 プ ロ グ ラ ム を 利 用 す べ きである。無作為な割付は今までの教育の中で過小評価されてきたように思われる。今後 SASユーザーが実験を計画するときは、 P L A Nプ ロ シ ジ ャ の 利 用 が 常 識 と な る こ と を 期 待 したい。 7. 参考文献 1 .J a r r e t t，R . G .a n dH a I， IW . B . (19 7 8 )，" G e n e r a l i z e dC y c l i cI n c o m p l e t eB l o c k "B i o m e t r i k a，6 5，3 9 7 ‑ 4 01 . D e s i g n s， 2 .奥野忠一 芳賀敏郎(19 6 9 )実 験 計 画 法 培 凪 館 3 .S A SI n s t i t u t e (1988) S A S / S T A TU s e r ' sG u i d e，R e l e a s e 6.03 E d i t i o n， S A SI n s t i t u t eI n c .，C a r y，N C . a 1 3 6 十

日本 SASユーザー会 (SUG 卜 J) SAS/QCソフトウェアの SASFACTEXプロシジャの紹介 柴山忠雄 (前所属) 名古屋市工業研究所 I ntroduction t ot h e use o ft h e FACTEX procedure o ft h e SAS/QC software Tadao Shibayama (Formea f f i l i a t i o n ) Nagoya m u n i c i p a lI n d u s t r i a l Research I n s t i t u t e 要旨 ・ ・ a 官l ef a m o u s softwarefors t a t i s t i c a lquali匂 control，SAS/CC@Software，has h4 k i n d so fp r o C E 姐u reors o f t w a 工e s y s t e m beenequipped i nt h eVersion 6，wit 工d esigna n da n a l y s i so fexper おant，a snameda st h e FAcrEX forstatistica procedure，t h eOPTEXprocedure，せl eADX口Bcrosystem，a n dt h eADXmenu s y s t e m， respectively，a n da s explained i na s omuchilluminatingand fascinatingwayむ1 t h ebest readable S A S /広 @S o ft w a r eR e f e r e n c e，V .6 ，l steヨ . ， j ustas t ogive t h epurchaser t h ebest a p p r e h e n s i o no ft h en 副 h c r l s，t h a t shallbe i n t r α i u c e dt o 廿l eJ a p a n e s epurchasers，t ∞ ， i nJ a p a n e s el a n g u a g ei fpossible，a st ohelp t h e appropriat e口Bsteryo ft h et e c h n o l o g yt h a ti s evenscientificallyv a l u a b l e . キーワード: FACTEXプロシーヂヤ 1 . ・ ， SAS/QC@ソフトウエア・パージョン 6 SAS/QC@ソフトウエアの新段階 品質管理技術への関心が世界的に高まり，統計的実験計両法が新たに注目されている. その中で， SAS/QC@ソフトウエアは，パージョン 6から，統計的実験計画法に関す るソフトウエアとして，つぎの 4種類の処理プロゲラム， 1) FACTEX プロシーヂャ :多方配置・直交配置の計画， 2) OPTEX プロシーヂャ :最適配置の計画， 3)ADX マクロ・システム :計画・解析， および， 4)ADX メニュー・システム : 3)の対話化， を装備した.バージョン 5までは，管理図関連の処理プログラム， 5) CAPABILITY プロシーヂャ :工程能力指数関連， 6) CUSUM プロシーヂャ :累積値管理図関連， 7) MACONTROL プロシーヂャ :移動平均値管理図関連， および 8 ) SHEWHART プロシーヂャ :3シグマ管理図関連， が主体であったから，パージョン Gでは新しい性格が兼ね備わったといえる. 内容および使用方法は解説文書 1)に，読みやすししかも，詳細に，説明されている. 解説も，手法自身も，十分に整理されていて，実に魅力的である.数理もわかりやすく説 明され，基本的な参考文献を引用して，根拠が明示されている.パージョン 6よりも前か らの方針が，徹底して貫かれている.解説文書が，実務的な文書でありながら，美しい記 載に成功しているのは，関わった人々の並々ではない実力と努力とを表している. 各プロシーヂャおよびマクロ・システムには対話的な機能が組み込まれている.特に， A D Xマクロ・メニューは，完全に対話的な利用を前提とし，初心者にも使いやすい，と 規定されている.これが信頼できることは，ほかの部分の実態からも推察できる. このソフトウエアが高度の専門的な実務的な使用に適していることは当然であるが，そ t ヴ nぺU 1i

の処理プログラム本体の使い勝手とそれを支える付属文書類とが，このように整備されて いる事実は，学術または教育の面でも意義が大きい.ソフトウエア付属の解説文書の記載 に沿い，日本語への意訳を主体として，概要の紹介を試みる. プログラムの記法は解説文書に忠実に従う.必要に応じて， ユ個だけを，または，複数 個を空白で、区切って並べ連ねて，付け加える部分は，記号< および 記 号 > で、括って 記載する.どれか 1つを選んで用いる要素は 記号 1 をはさんで並べて記載する. 2. FACTEXプロシーヂヤの機能 要因の種類・水準数と必要な効果成分の種類とを FACTEXプロシーヂャに入力する と，この条件の下で必要となる試行の水準値組合せが，計算機の内部に，表の形で組立て られ，印刷を実行させれば，表として出力される.その前に，計算機の内部に組立てられ た水準値組合せが実験に使えるかどうかを，検討できるよう， FACTEXプロシーヂヤ は，その配置の特性値を， SAS通報領域の出力として提供する: すなわち， 1)これに含まれている試行数， 2)これに含まれている区画(ブロック)の数および大きさ， ーただし，適正のものが存在する場合にのみー， そして， 3)これから得られる分解数(resolutionnumber)2 )3 )の最大値， が SAS通報領域に出力される.使用者は，これに基づいて，その結果が，もしも適当で なければ，入力した条件を変更して再入力を繰返す.こうして，満足な結果が得られたと きに，その配置を実験に使用する.一連の操作は対話的に行なわれる.結果は， SAS演 算値領域に保持され，前後のプログラムとの問で受け渡しが行なわれる. 3. FACTEXプロシ ヂヤの基本数理 必要な配置を組立てるために， FACTEXプロシーヂャは，要因配置の基本数理に基 づいて，演算を行なう.まず，配置決定のための計算式を作り，これを用いて，水準値組 合せを算出する.すでに作られている水準値組合せのさまざまな表の中から，要求仕様に 適合する配置を探す，というのではないから，実用上で，要因数や試行数が制限されるこ とはない.与えられた条件に適合する配置が，数学的に存在するものでありさえすれば， FACTEXプロシーヂャは，かならず，それを見出すことができるはずである. その水準値組合せを組立てるのに当たり， FACTEXプロシーヂヤは直交配置の理論 を用いる.この理論により，要因の水準値組合せとして，本来，可能な完備多方配置の組 合せのうち，一部の組合せだけを選んで，実験に使用する水準値組合せとする. この水準値組合せを選ぶのに直交配置の理論を用いると，あらかじめ必要な効果成分と して指定したものは，すべて，互いに独立の効果成分として推定される.なお，あらかじ め無視できると想定した効果成分がこれに合算されることがあり得るが，どんな項がどの 項に合算されるかは，いわゆる同項異名(alias)の関係，すなわち J 交絡関係として， 事前に，また，必要のたびごとに，印刷して出力させることができる. この理論を用いるための条件として， ユつの配置の中の各要因の水準数は互いに等しい ことが要求される.水準数の異なる要因としては，水準数が等しい要因の直積として導か れる要因だけが考慮され，誘導要因と名付けられる.誘導要因の水準数は，水準数が等し い要因，すなわち，この配置の基本要因，の水準数の正整数乗である. 区画化(ブロック化)または部分化(一部実施)を指定する場合には，基本要因の水準 数は素数または素数の正整数乗であることが要求される.しかし， 2から 9までの整数の うち，素数または素数の正整数乗でないのは 6だけである.また， 2x3などの混合水準 数の配置はそれぞれの水準数配置の直積配置として扱うこともできる. 4. . . FACTEXプロシーヂヤの使用手順 、 a 4 司 ︑ ηυ ︒ 口

使用者は命令文の連鎖を用いて FACTEXプロシーヂャを使用する. まず， PROC FACTEX文は， FACTEX処理プログラムを呼出すための命令 文であり， FACTEX処理プログラムを使用して，最後に， Q U 1T文で作業を終るま での，最初に 1回だけ，かならず，使用者が与える必要がある. 作業の間は，ほかの命令文を処理内容の指定に必要なだけ任意に与え，さらに RUN命 令を与えて，処理を実行させ，その結果， SAS通報領域に表示される情報を見ながら， 異なる内容の処理の指定と実行とを重ね，対話的に，目的の配置に到達できる. FACTEXプロシーヂャには，つぎの命令文が用意されている. ‑ PROC FACTEX< 付属指定節>; FACTORS 要因名< /付属指定節>; ・ ah これらの命令文は 常に必要である SIZE 試行数指定節; MODEL 分解型指定節; 完備多方配置より 小さい西日置に必要である BLOCKS 区画化指定節; これらの命令文は 複数個を使える EXAMINE< 付属指定句>; OUTPUT OUT=演算値記憶領域名 < 出力値設定節> < 付属指定節>; TITLE<行番号>< '頭注原文， >; FOOTNOTE<行番号>< '脚注原文， >; RUN; QUIT; a これらの命令文は FACTEX以外の SAS処理プログラムと 共通である 配置の基本特性値は SAS通報領域に表示されるので，使用者は，これを見るほか，必 要ならば，配置の詳細を表示または印刷として出力させることを EXAMINE文で指定 して RUN命令で実行させ，その結果に照らして，その配置を最終のものとして探用する か，または，要求条件のほうを変化させて，新しく配置を求めるか，を判断する. 配置は，これを記憶させるために， OUTPUT文で SAS演算値の記憶領域名を指定 し ， RUN命令で記憶を実行させる.なお， OUTPUT文に出力値設定節や付属指定節 を付け加えて，水準値の表示や配置の構造に補足的な指定を与えることがある. FACTEXプロシーヂャの OUTPUT文は直接に外部への出力を命令するもので、は ない.直接の外部への出力は SAS通報領域のものか EXAMINE文の指定を RUN命 令で実行させたものだけである.配置に関する OUTPUT文による指定は，この RUN 命令での出力に，組込まれる，この出力の各貨の上端または下端には，それぞれ，使用者 が TITLE文または FOOTNOTE文の中に書込んで与えた注釈行が付け加わる. 新しく配置を求める場合には， S 1ZE文 ， MODEL文 ， DLOCKS文，などのほ か ， OUTPUT文を与え，必要ならば， FACTORS文を与えて，新しい条件に移行 する.与えた条件設定値は，つぎに同じ種類の命令文で設定値を変更するまで，もとの値 に保たれる.ただし， FACTORS文は，これを与えると，ほかの命令文による設定値 もすべて失われてしまい， FACTEX処理プログラムの原始状態に復帰する. 4.1 PROC FACTEX文の付属指定節 この命令文には，ただ一つ，つぎの付属指定節がある:一 NOCHECK これを付け加えると，配置を求めるために， FACTEXプロシーヂヤが計算機の内部で 1 3 9

実行する探索の回数の制限が解除され，常に，数理が完全に実行される.しかし，演算時 間が著しく大きくなる慎れがあるから，付け加える場合には，注意が必要である.これを 付け加えることが必要な場合としては，区画内試行数が 2で，分解数の小さい部分化配置 の場合だけが今までに知られている.多くの場合，付け加えなくても差支えがない. 4.2 FACTORS文 この命令文では，国置を構成する要因，すなわち，配置要因 ( d e s i g nf a c t o r s } の要因 名を指定する.配置要因の水準数は，基本的に， 1つの配置の中では，互いに等しく，共 通であるとする.要因名には SASソフトウエアで許される変数名を用いる. また，つぎの付属指定節が用意されている:‑ NLEV=q この qは ， 2以上の正整数であり，配置要因の水準数を指定する.部分化配置または区画 化配置を作る場合には，直交配置の理論により，素数または素数の正整数乗とする. この付属指定節を付けなければ， qを 2とするのと同じことになる. 4.3 SIZE文 a司h この命令文を与えなければ完備多方配置が得られる.この命令文は部分化配置などの試 行数を指定する.この命令文にはつぎの指定節のどれか lつを付け加える. 1) DE S 1GN=nI IM 1N 1MUM この nは配置に組込まれる実際の試行数である.これは FACTORS文の付属指定節 NLEV=qで指定される要因水準数 qの正整数乗であることが必要である. この SIZE文に直ちに先立つ FACTORS文に付属指定節 NLEV=q が無け れば，要因水準数 qは自動的に 2として設定されるから，そのときには， S 1ZE文の 試行数指定節 DESIGN=n の試行数 nを 2の正整数乗とする. 試行数指定節を DESIGN二 MINIMUM として指定すれば，与えられた制約 条件の下で，試行数が最も小さい配置が作られる.この意味で，配置は最適化される. 2) FRACTION二 dllMAXIMUM 3) NRUNFACS=rnIIMINIMUM この 2つの指定節は，それぞれ，指定節 DESIGN二 nI IM 1N 1M U M と同値 f である.ただし， dは部分化数であり，実際の試行数 nが完備多方配置の試行数 qf ( :配置要因数)の 1/2，すなわち， 1/2実施のときには d=2 とし， 1/4，す なわち， 1/4実施のときには d=4 とする. したがって，部分化数 dは要因水準数 qの正整数乗であることを必要とする.また， mはこの配置の試行識別要因の数であり， qmが配置の実際の試行数 nに等しい.試行識別要因とは，配置要因のうちでも，この配 置の各試行を，完備多方配置として識別するのに必要な最小数の要因である.この配置の 各試行はこの配置の試行識別要因の完備多方配置の各試行と l対 lに対応している. 3つの試行数指定節による配置の最適化指定は互いに同値である.なお，この配置最適 化と後出の BLOCKS文による区画最適化とを同時に指定することはできない. 4.4 BLOCKS文 この命令文は，区画化を行う場合にだけ，用いる.この命令文は配置内区画数(ブロッ ク数) bを指定する.または，それと同じことであるが，区画当りの区画内試行数 kを指 定する.または，やはり，同じことであるが，区画識別要因数(配置内の区画の識別に必 要な最小数の要因の数) sを指定する.なお，区画識別要因の水準数も試行識別要因およ びそのほかの配置要因と共通とする. 3つの指定は互いに同値であり，命令語につぎの区 画化指定節のどれか lつを付け加えて指定する.なお，区画最適化は，前出の SIZE文 による配置最適化と類似の表現で指定できるが，両方を同時には指定できない. 1) NBLOCKS=bIIMAXIMUM ‑140 、 局

2) 3 ) S1ZE=k1 M1N1MUM NBLKFACS=sIIMAXIMLTM 区画内試行数 kは配置の各要因の水準数 qの正整数乗であることを必要とする.区画内 試行数 kと配置内区画数 bとの積は配置内試行数 nに等しいから，配置内区画数 bは配置 各要因の水準数の正整数乗 qS に等しく，この巾指数が区画識別要因数 sとなる. 区画識別要因は試行識別要因と類似の形式で区画を識別する.区画識別要因の完備多方 配置の中の水準値組合せと区画とが 1対 1に対応する.区画識別要因は，本来，ブロック 要因(区画要因)として，配置要因とは別に導入され，配置要因とは異なる種類の属性を 試行に付与するので，特に，擬要因(pseudo‑factor) と名付けられることがある. 5 . 配置構造の数理の詳細な指定 5 . 1 MODEL文 ・ ・ a この命令文は効果成分の分解の型を指定する.そのためにつぎの指定節を付け加える. 一直接指定の分解型指定節一 ESTIMATE= (効果名) <NONNEGLIGIBLE= (効果名)> または EST= (効果名) <NONNEG= (効果名) > このうち， ESTIMATE=句(または EST=句)は推定の対象とする効果を指定 する. NONNEGLIGIBLE=句(または NONNNEG=句)は推定の対象とは しないが影響の無視できない効果を指定する.しばしば，同じ効果が両方に含まれる. 効果名は主効果については要因名で表し，交互作用については要因名を記号*で結んで 表す.被数個の効果は各々の効果名を空白をはさんで並べ連ねて指定する. なお，効果名の表現に， Searle の縦線記法 4)を用いることができる.例えば， 3つの 要因， A， B，および C，について AIBIC と書けば，これを縦線記法の演算規 則にしたがって，つぎの手)1債で展開でき，その結果を指定したのと同じことになる. AIBIC → (A!B)! C → (A B A*B) !C → A B A*B C A*C B*C A*B*C また，この縦線記法に記号@を併せ用いるっきーの略記法が用意されている.例えば， A!B!C@2 → A B Aネ B A*C B*C ‑ . である.記号@のあとの数字は指定した交互作用の含む要因の最大数を表す. 一間接指定の分解型指定節一 RESOLUTION=r または RES=r この指定節は配置かち得ちれる分解数 2)の最大値 rを指定する.分解数は部分化配置を 分類するために導入され，その後，一般の不完備配置の分類に拡張された概念である 3 )• PROC FACTEX文は指定された分解数最大値 rをつぎのように解釈する. 指定値 rが奇数の場合:一 階数 (r‑1)/2以下の効果を推定する. 階数がこれよちも大きい効果は無視できる. 指定値 rが偶数の場合:一 階数 r/ 2‑ ‑ 1以下の効果を推定する.また，これと 階数 r/2以下の効果とを互いに交絡させない. 階数が r/2を超える効果は無視できる. 階数 r/2以上の効果を区画要因と交絡させる. 間接指定はこれと同等の直接指定よりも簡潔であるばかりでなく，内部演算の数理の上 で、も効率が良い.特に，要因数の大きい場合に顕著で，演算時間が大巾に節約される. 指定値 rを 5とすると，主効果と 2要因交互作用とが全部を互いに独立に推定できる. 4とすると，主効果を互いに独立に，また， 2要因交互作用と独立に，推定できるが， 2 ‑141

要因交互作用は互いに独立でなくなったり，区画要因と交絡したりする.また， 3とする と，主効果を互いに独立に推定できるが，その一部に 2要因交互作用が交絡する. 指定値 rを大きくすると，一般に，配置が大きくなるが，できれば 4以上とすることを 多くの統計家がすすめる.主効果を 2要因交互作用と独立に推定できるし， 2要因交互作 用を含む項が有意になったち，つぎに，その交格成分を分離する実験を計画できる. 5.2 EXAMINE文 つぎの付属指定句の 1つまたはいくつかを EXAMINE文に付け加えて指定すると， RUN命令を与えたとき，配置の詳細が外部に出力される.指定は，別の EXAMINE 文を与えるまで，もとのままに保たれる.付属指定句のない EXAMINE文を指定する と，もとの指定の全部が取り消され， SAS通報領域の特性値のみが出力となる. 1) 異名構造の出力 ALIASING<(d)> 1 A<(d)> この付属指定句を用いると配置の問項異名構造がつぎの形の関係式として出力される: 効果名=効果名= ... =効果名 付属指定句の中の定数 dは関係式に階数 d以下の効果成分を含ませることを指定する. ごの定数 dの指定を行わなければ，つぎの値が自動的に定数 dの値として設定される. ‑MODEL文の分解型指定が直接指定の場合一 推定を要するとした効果成分の階数に lを加えた値と影響を無視で、きないとした効果成 分の階数とのどちらか大きいほうの値: 主効果成分の階数を 1とする. ‑MODEL文の分解型指定が問段指定の場合一 指定された分解数最大値 rかち (r+1)/2として得られる値の整数部分. 同項異名の効果成分は分離できない.分解数が偶数の配置には，分解数の 1/2に等し い階数の効果成分の聞に，同項異名の関係式が lつ以上ある. 区画要因を含む同項異名の関係式は左端に [BJ を付けて出力される. 2) 交絡則の出力 C0NF0UND ING1 C この付属指定句により交絡則が出力される.交絡則は，配置を演算で得るに先立って， その演算の基礎として選ばれた計算式であり，これに対して，異名構造は，演算の結果と して配置が得られたときに，その配置に見出される構造である. 交絡則は，配置内の試行ごとに試行識別要因に付与される水準値から，その試行に対し て他の聞置要因および区画‑要因に付与される水準値を算定するための計算式である.この 計算式に基づいて配置が算定される.また，その異名構造が算定される. 配置を比較するには，交絡則の比較によるほうが，異名構造の比較によるよりも，有効 な結果を与えることが多い. FACTEXプロシーヂャによって得られる酎置とは異なる Wを見出して比較すれば，差異を明かにすることができる. 配置についても，交絡J 要因の水準数 qが 2の場合には， FACTEXプロシーヂャは，交絡別を積の形で出力 する.要因の水準値としては‑‑1と+1とが用いられる.例えば，つぎの交絡則 X8=X1*X2*X3*X4*X5*X6*X7 は，配置内の試行について，要因 X8の水準値が要因 X1から X7までの水準値の積とし て定まることを意味する.要因 8の水準値は，要因 Xlから X7までの水準値と同様に， ‑ 1または+1のどちらかとなる.要因の水準数 qが 2よめも大きい場合には，交絡則が 和の形で出力される.この和は大きさ qのガロア場の演算となり， qが素数の場合には q を法とする合同式の演算となる.例えば，要因の水準数 qが 3の場合に，交絡 H り F=B+ (2*C) +D+ (2*E) は要因 Fの水準値が，要因 Bの水準値，要因 Cの水準値の 2倍，要因 Dの水準値，および 要因 Eの水準値の 2倍，の 3を法とする和であることを意味する.なお， c]が素数自身で 142‑ 、 圏

はなく素数の巾であれば，ガロア場の演算は qを法とする演算とは一致しなくなる. 区画化配置については，区両化のために，区画化擬要因が用いられる.その i番目の区 画化擬要因を定める交絡則は左端に[Bi] を付けて表示される. 3) 配置内試行の水準値組合せの出力 DE S 1GN 1 D この付属指定句により聞置内試行の水準値組合せが出力される. 5.3 OUTPUT文 ・ ・ a ・ a 1) 配置に対する記憶領域名の付与 OUTPUT文の基本的な機能は，組立てた配置の内容を SAS演算値として記憶させ るために，この西日置に，そのための演算値記憶領域名を付与することである. この領域名は記憶させた配置を呼び出すための呼出符号，すなわち，配置名となる. 2) 出力値の設定 FACTEXプロシーヂヤの内部処理では，要因の水準値は，水準数に応じて，それぞ れ，標準の形式で表現されるが， OUTPUT文に出力値設定節を付け加えて，標準形式 の内部表現と実験に使用する外部表現との対応関係を指定すれば，聞置の内容を出力させ るときに，水準値組合せを外部表現で、出力させることができる. 出力値設定節を指定しなければ，内部表現の標準形式のままで出力される: 一水準数 qが 2の要因の 水準値は ‑1 および +1. 一水準数 qが 3の要因の 水準値は ‑ 1， 0， および +1. 一水準数 q ( >3) の要因の 水準値は 0， 1， 2，... ， q‑1. なお，区画数 bの区画があるときには， OUTPUT文で配置のために設定した SAS 演算値記憶領域の中に， BLOCKを要因名とする 1f 聞の区間要因が定義される: じ 2，... ， b . 一この区画指定要因の水準値は 出力値設定節はつぎのどれかの形で与えられる: ‑a. 配置要因名 NVALS= (外部水準値列) ‑b. 配置要因名 CVALS= ('外部水準値文字値'の列) ‑c . BL0CKNA ME=外部要因名 < NVALS= (外部水準値列) >1 < CVALS= ('外部水準値文字値'の列) > ‑d . [配置要因名の列] =誘導要因名 < NVALS= (外部水準値列) >1 < CVALS= ('外部水準値文字値'の列) > このうち， aおよび bは配置要因の内部水準備に外部水準値を対応させるものであり， aは外部水準値が数値のときに用い， bは外部水準値が文字値のときに用いる. また， cは区画指定要因の内部要因名 BLOCKに外部名を対応させ，必要に応じて， その内部水準値に数値または文字値の外部水準値を対応させる. また， dは配置要因に基づいて新しい要因(誘導要因)を定義する.誘導要因名はすで に配置要因名などとして用いられている要因名と同じではいけない.この出力値設定節の 中で，配置要因名の列として，複数個の配置要因を指定すると，内部演算では，その直積 として誘導要因が定められる.その水準値の内部表現の標準形式はつぎの形となる. 誘導要因の水準値は 0， 1， 2，... ， qk ‑1. ここで，正整数 qは配置要因の水準数であり，正整数 kは誘導要因を作るために用いた 配置要因の数である.誘導要因の内部水準値は，これに用いた配置要因 k個を試行識別要 因とする完備多方配置の試行番号と見なすことができる. 3)試行の反復および実施順序 つぎの付属指定節により，配置について，それから出力される試行の配列順序および皮 復回数を， OUTPUT文で指定できる: ‑a. DESIGNI 1EP=反復数 1演賃値記惜領域名 ‑143一

‑b.

POINTREP=反復数 1演算値記憶領域名
R AND0M 1ZE< N0VALR AN>
このうち， aは，組立てた配置(基本配置)について司その試行全体を 1組とする実施
の反復数を指定する.すでに記憶されている別の配置(補助配置)の記憶領域名を指定す
ると，補助配置の水準備組合せごとに， 1日!ずつ，基本配置の試行全体が配置される.
また， bは，組立てた配置(基本配置)について，各試行ごとに実施を反復すると想定
して， 1試行当たりの反復数を指定する.別の配置(補助配置)の記憶領域名を指定する
と，基本配置の水準値組合せごとに， 1回ずつ，補助配誼の試行全体が配置される.
どちらも指定しなければ，組立てた配置の試行全体が 1回だけ配置される.
なお， cを指定すると，試行の順序およ・び内部水準値と外部水準値との対応付けが確率
化されて出力される.ただし， NOVALRAN句を付け加えると試行の順序だけが確率
化され，内部水準値と外部水準値との対応付けは正i
l
債のままで出力される.
区画化配置では，区画内が区画ごとに確率化されてから，医両の順序が確率化される.

‑c
.

6
. SAS/QC@ソフトウヱアの実験計画法関係の処理プログラム

・

ah

FACTEXプロシーヂヤと同時に， OPTEXプロシーヂャが SAS/QC@ソフト
ウエアに新たに付け加わった.これは， FACTEXプロシーヂャでは処理が困難な場合
の実験の計画に使うものである.水準値組合せ，すなわち，試行点，が各要因の水準値を
座標とする空間の中の不整形な領域に広がっていて，理論的な要因配置の一部しか実現で
きない場合，実行できる実験の数が制限されている場合，直交西日置の効果成分の展開とは
異なる線形または非線形の数式が想定される場合，などがその例となる.
FACTEXプロシーヂャは最も基本的な実験計画を取扱うので， OPTEXプロシー
ヂャとともに，複合的な実験計画と実験結果の解析とを含めて扱う ADXマクロ・システ
ムの中で，その基本部分として，使われる. ADXメニュー・システムは， ADXマクロ
・システムと同じ機能を多く具えるほかに，さらに多くの機能があり， しかも， ADXマ
クロ・システムに比べて，未経験の人にもなじみやすく作られているとされる.
SAS/QC@ソフトウエアが，難解な数理統計学の基本理論の本質を少しも損なうこ
と無く，しかも，これを実務の中で，極めて容易に，正しく活用し得る形式で，市場に提
供し得たことは，日本国内での実験計画法の利用および普及のありかたを格段に好ましい
方向に推進するであろう. SAS/QC@ソフトウエア解説文書は， SAS/QC@ソフ
トウエアの主要部分を構成する重要な製品でーあるとともに， SAS/QC@ソフトウエア
の購入利用者の利益を通じて，産業と学術とに広く寄与すると判断される.

a

謝辞

SAS/QC@ソフトウエアの詳細を知る機会を与えられ，さらに，その結果を，この
紹介論文として，日本 SASユーザー会 SUG 1‑J' 89に提出する機会を与えられた
SASソフトウエア株式会社および同社の皆様に深甚な謝意を表します.
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144‑

日本 5A5ユ ー ザ ー 会 ( 5UGト J) PC SAS/ETS V e r s i o n 6の紹介 竹内恵行 福島大学 経済学部 Introduction to SAS/ETS Version 6 for PC Yoshiyuki Takeuchi Faculty o f Economics， Fukushima University Asakawa Matsukawa‑machi Fukushima 960‑12 Japan ‑ 要旨 キーワード: 式インフレーム版に先立ち、 P C版 SAS/ETS パージョン 6が リリースされた。バージョン 6で追加されたプロシジャーは統計手法 としては特記するものはないが、 P R O C E X P A N Dで時系列デー タのタイプ変換が可能となった。この機能は今まで時系列データの扱 いが比較的苦手であった SA Sの操作性を向上するものである。 本報告では P R O C EXPANDを中心にパージョン 6で拡充された 機能を紹介する。 時系列データ， SAS/ETS， P R O C E X P A N D 1 . SAS/ETSパージョン 6の特徴 メインフレームに先立ち、このぼど P C版では Release 6.03から S A S / E T Sがリリ ースされた。パージョン 6で E T Sに追加・変更があった機能は主に次の 3点である。 ， P R O C E X P A N Dによる時系列データのタイプ変換のサポート 月次データ → 四半期データ 年次データ → 四半期デー夕、月次データ のように双方向の変換が可能 . I ) (非)線形構造モデルの解析・シミュレーシヨンを行う M O D E L、 S Y S N L I N、 SIMNLINの 3プロシジャーを PR 0 C ! > . f OD E Lに統合 号他の計量経済学用パッケージでサポートきれていたが、 S A Sで は ま だ サ ポ ー ト が なされていなかった手法の一部サポート ‑ 完 全 情 報 最 尤 波 (FIML) .....PROC SYSLI. ¥ J .%ARマクロ .....PROC M O D E L 多変量モデルで A R構造を持つものの推定が可能 (VA Rモデルの推定が簡単化) その他にもパーソナルコンビュータでの使用に配慮した変更が行われている。例えば、バ ，，1Tベースの C I T I B A S Eのみに ージョン 5では C I T I B A S Eプロシジャーは、 1 対応していたが、それだけでなく FD (フロッピー)ベースでの利用が可能なように証張 されている。 これらの事からもわかるようにバージョン 6は統計手法の面からみると、特に目新しい ものはないものの、データハンドリングの点では競合する計量経済学用パッケージをかな り意識したものとなっている。以下では、①の E X P A N Dプロシジャーを中心にパージ ョン 6の新機能について概説する。 T ' 十 145‑

2. P R O C E X P A N D S A Sで時系列データを扱ったことがある人なら、月次データを四半期データに変換す る時に苦労した経験が少なくとも 1 ・2回はあるはずである。信じられないごとに S A S マニュアルのどごを捜しても、ごのような時系列データのタイプ変換機能は今まで提供さ れていなかった。そのため S A Sを時系列データのデータベース・マネージメシトシステ ムとすることはできず、敢えて用いようとすれば時系列 ;ーー一一一一一一一一 一「 のタイプ別(年次、四半期、月次等)にデータをそれぞ iYEAR MONTH GENSAKI れストアしておくということしかできなかった。その意 1 9 8 5 1 6 . 2 6 1 味で、 E X P A N Dプロシジャーは、さしずめパージョ I1985 2 6 . 3 1 5 ン 6での目玉商品に相当する。 I1985 3 6 . 2 7 例として、右に示した月次データを四半期データに変 :1 9 8 5 4 6 . 2 5 換する場合を考えることにしよう。 G E N S A K Iは 3 カ月物の ) ) 可 ! 現先レートであり、四半期に変換するに当たっては期中 ; 、 、 ， 平均をとるものとする。以下にパージョン 5 までの変換 」一‑W ORK.MONTHの中身‑‑‑' コーディングと、 E X P A N Dプロシジャーを用いた変換を示す。 ， 、 a 「現行( V e r s i o n5 ) 一 一 一一一 一つ d a t aq u a r t e r :s e t 皿o n t h ; ! g O = g e n s a k i : g l = l a g ( g e n s a k i ) :g 2 = l a g ( g e n s a k i ) ，‑ E X P A N D U~.t γ ャー (Version 6 ) 守; I data month; set 回onth、 ;date=回dy(month， O l， y e a r ) ; f o r m a td a t ey y m m c . :d r o pm o n t h : gensaki=(gÛ~gl+g2)/3; r u n : n th / 3: q t r =皿o → p r o ce x p a n d data=month 3 ) = Ot h e no u t p u t ; : i f mod(month， ! 日ut=quarterf r o m =田口 n t ht o = q t r : r u n c o n v e r ty e a r /m e t h o d = a g g r e g a t e : !data quarter s e t quarter ! convert gensaki/ method= I keep year qtr gensaki : a g g r e g a t e observed=average at e: i I idd r u n ; r u n d a t aq u a r t e r ;s e tq u a r t e r . q t r = q t r ( d a t e ) : f o r m a t d a t ey y q . ; 上の例ではパージョン 5 までの方がコーデイン ー L二 竺 ; グが短いが、月次→年次変換の時などは E X P A N Dプロシジャーの方が運かに簡単である。 右上の図を見ても分かるように、 E X P A N Dプロシジャーを用いるには 1D変数として S A S日付変数を持っていなければならない。 ハージョン 5までも A R I M A、 FORECASTプロシジャーなど S A S日付を必要と するものがあったが、パージョン 6では必須と云っても差し支えないほどである。しかし、 今までのマニュアルの記述では S A S日付の説明が分かりにくく、筆者の周りのユーザー はW ORK.MONTH(上記)にあるように、 Y E A R， M O N T Hという 2つのインデヅクス変数を作って データの管理をしている。これはインデックスが自動的につく多くの計量経済学用パッケ ージと比較しても非常に煩わしい点であった。パージョン 6のマニュアルではその点に配 慮したためか、 SA S日付とその使い方に関して 1章 ( T i m eU n i t sa n d Interva1) を割い て解説している。また E T Sでは新たに 3 4種に及ぶ S A S日付フォーマットを提供して いる(次ページ表参照)。以下に上記の W O R K . H O N T Hに S A S日付変数を付ける例を示す。 ， ‑YEAR，MONTHを用いる場合 d a t am o n t h :s e t 田口 n t h : I date=mdy(month，O l， y e a r ) . i format date yy回 瓜 ; L二土 ， ‑ YEAR，HONTHを用いない場合 I ~ 一一一一「 d a t a 田口 n t h :s e t 田口 n t h : d a t e = i n t n xC 'M O N T H '，' O l J A N 8 5 ' d， ̲ n ̲ ‑ 1 ) ;! 1 f o r m a td a t ey y m m s .: Lr u n ; ‑ ‑ J ; 1 4 6一 a

、 7 ' "ト ( T a b l e 2 . 1 )と S A S / E T S日付ブト?ト ( T a b l e 2 . 2 ) 表. SAS 日付 ~t ‑ • T a b l e2 . 2 SAS/ETSDaleFormals Format D e s c r i p t i o n DAYw. DOWNAMEw daγofmonlh nameo (dayo ft h eweek JULDATEw J u l i a ny e a randdayo fy e a r JULDAYw. MMYYw d.γofγear e a r month'M'γ MMYYCw month' : 'y e a r month' ̲ 'y e a r Width Range D e f a u l t Width TabJe 2 . 1 SASDate.Time，andDatetimeInformatsandFormats SASDate ，Time，andDatetimeInformals DATEw ん1MMyy datesofformdd 7‑32 DATETIMEw.d datetimevalues 13‑40 DDMMYYw. datevalues 6‑32 )UL lANw ) u l i a ndates 5‑32 MMDDYYw. datevalues 6‑32 5‑32 Japanesedates 7‑32 TIMEw.d timevalues 5‑32 YYMMDDw. datevalues 6‑32 YYQw. yearandqua代 e r 4‑32 凋怜 monthandγear NENGOw コハ U n O A U MONYYw D e f a u l t Width 斗 ‑hH l 7‑40 datevalues 2‑8 HHMMw.d hourandminutes 2‑20 HOURw.d hour 2‑20 )UL lANw ) u l i a ndates 5‑7 MMDDYYw datevalues 28 匂 MMSSw.d minutesandseconds 2‑20 MONYYw monthandyear 5…7 2‑10 timevalues 2‑20 TODw. timeofday 2‑20 WEEKDATEw. datevalues 3‑37 WEEKDATXw. datevalues 3‑37 WORDDATEw datevalues 3‑32 WORDDATXw. datevalues 3‑32 YY 九 ぺ 九 ぺ DDw. datevalues 2‑8 YYQw. r yearandqua同e 4‑6 UQOQOQJQJQOQOQU4 japanesedates ︽ NENGOw T lMEw.d QTRw qua同e ro fy e a r QTRRw. WEEKDAYw YEARw qua内e ri nRomannumerals dayo (week YYMMPw YYMMSw. YYMMNw W datetimevalues DDMMYYw nameo fmonlh montho fy e a r v ・v ・v ・v ・v ・v ・ v ・ ‑vvv ・ ‑vvv ・ ‑uv lMEw.d DATET MONNAMEw. MONTHw MQQQQQ 5‑9 MMYYNw Nwwwww o cops ん1MMyy datesofformdd ︑ DATEw. D e f a u l t Width 官‑'ー・ヲムヲム唱'唱目 Width Range 7 ' ' b a u F b ヲ'hFJ Q O F b F b Description monlh' ， 'y e a r month' j 'γear monthandy e a rw i t hno s e p a r a t o r MMYYSw. YVMMw. YYMMCw. YYMMDw. Time， andDatetimeFormats SASDate， Format MMYYDw MMYYPw YYQRw YYQRCw YYQRDw YYQRPw YYQRSw YYQRNw γ e a rfromad a t ev a l u e y e a r'M'month y e a r' : 'month γ e a r' ̲ 'month γear'， 'm onth γ e a r' / 'month γ e a randmonthw i l hno s e p a r a t o r γ e a randmonlha b b r e v i a t i o n 同e r γ e a r' : 'qua .qua内er y e a r 'ー γ e a r' . 'qua同e r γear'j 'qua巾 r rw i t hno γ e a randqua同e s e p a r a t o r y e a r' Q 'qua 同町 i nRoman numerals ri nRoman γ e a r' ; 'qua内e numerals γ e a r' ， ̲ qua内e ri nRoman numerals γ e a r' . 'qua同e ri nRoman numerals j 'qua巾 ri nRoman y e a r' n u m e r a l s ri nRoman γ e a randqua同e numerals 1‑32 13 2 1 ‑ 3 2 3‑32 1 ‑ 3 2 2‑32 5‑32 2 53 5‑32 5‑32 5‑32 4‑32 921314777776 Width Range 11 Description ヲ JnOAUE3roE Informat 2‑32 1 ‑ 3 2 5ω32 3‑32 5‑32 5‑32 5‑32 5‑32 5‑32 4‑32 5‑32 4‑32 4‑32 4‑32 4‑32 3‑32 6‑32 らω 32 6ω32 63 2 伊 6‑32 5‑32 " S A S / E T SU s e r ' sG u i d ev e r s i o n 6l s t / e d "より引用

また PROCステップ中で SAS日付を使って F
I
R
S
T
O
B
S
.O
B
Sと同様の指定ができる WHE
¥
1
0Y， Y
REステートメントが追加された。しかし¥1/HFREステートメ〉トの中では .
Y Qといった C
Ia t e関数が使えな
‑ WHERE~ .:r-い:トの例~ 一 一 一
一一一一いため、サシプルの範聞を月次や四
p
r
o
cp
r
i
n
td
a
t
a
=
q
t
e
s
t
半期の具体的イメージで指定するこ
w
h
e
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e'
O
l
j
a
n
8
2
'
d<
=d
a
t
eい '
O
l
o
c
t
8
5
'
d
とができず、折角の機能が生かしき
v
a
rd
a
t
er
g
n
pc
p
i
:
きれないでいるのは残念である。
r
u
n
.
i さて EXPANDフ'ロシジャーカ f
一一一一
一一一一一
ーサポートする時系列タイプはY
E
A
R，
「‑WHEREてれ打;トで許されない指定
一‑‑‑‑‑‑• S
E
M
I
Y
E
A
R，Q
T
R，M
O
N
T
H，S
E
M
I
M
O
N
T
H，
:x w
h
e
r
ey
y
q(
19
8
2，1
)く=
d
at
e
く=
y
y
q
(
1
9
8
5，4
)
:
T
E
N
D
A
Y，W
E
E
K， D
A
Y，H
O
U
R，M
I
N
I
T
E，
:x w
h
e
r
e回d
y
(
1，O
l，1
9
8
2
)
>
=
d
a
t
e&
S
E
C
O
N
Dと多岐にわたる。その上隔年
i
d
a
t
eく=回 d
y(10，O
l，1
9
8
5
)・
・隔週など複雑な t
i
m
ei
n
t
e
r
v
a
1も
一一一一，扱うことができる。例えば隔週の水
曜 (1週と 3週)に得られるデータ
i
m
ei
n
t
e
r
v
a
1は
、 "WEEK2.4"の様に指定する。(注. これらの t
i
m
ei
n
t
e
r
v
a
1
のt
のうち幾っかは、 B a s eなど ETS以外ではまだ使用できないものがある)。このよう
に豊富な時系列タイプが扱えることになった背景には、 EXPANDプロシジャーのタイ
プ変換機能がかなり強力であることが挙げられよう。週次から月次、月次から年次といっ
i
m
ea
g
g
r
e
g
a
t
i
o
n(時間集計)は期中和、期中平均のほか期初、期末に加えて期中間値
たt
が指定できる。さらに年次から四半期、四半期から月次というように t
i
m
ee
x
p
a
n
s
i
o
nが 可
i
m
ee
x
p
a
n
s
i
o
nの手法は状況に
能となっているのが、他のパッケージにない特徴である。 t
応じて、 3次多項式によるスプライン補問、近接した 2点を直線で結ぶ線形補問、 s
t
e
p
i
m
ee
x
p
a
n
s
i
o
nの手法はタイプ変換だけで
f
u
n
c
t
i
o
nによる方法の 3種が選択できる。この t
なく、欠損値の補間法としても利用可能である。
4

3. PROC MODEL
バージョンが上がる度に変更が加えられているのが、線形並びに非線形連立方程式推定
・シミュレーションに対応するプロシジジャーである。機能が豊富になってゆくのであま
り文句はいえないが、ユーザー泣かせの様な気がしないでもない。今回も SYSNLIN，
SIMNLINが MODELに統合されてプロシジャーリストから削除されるという変更
が行われている。とはいうものの SYSNLIN， SIMNLIj¥;のコーデイングは依然
そのままパージョン 6で動作するので旧来からのユーザーには朗報であろう。
新しい MODELプロシジャーの特徴は以下の 4点である。
まARIMAや REG同様に i
n
t
e
r
a
c
t
i
v
eになった
②モデルに使用する変数を外生変数と内生変数に分けて指定する必要が必ずしも
なくなった。(といっても E
X
O
G
E
N
O
U
S，E
N
D
O
G
E
N
O
U
S行ー仰けが必要な場合もある
ので注意)
@モデルの記述が正規化した方程式だけではなく、一般形でもできるようになった
(内生変数について解いた形でモデルを記述しなくともよい)
また正規化した方程式と一般形の方程式の混在も可
@モデルの管理機能の拡充
変数名の長さが 40文字まで虹張可
以上に加えて MODELプロシジャー上で動作する %ARマクロが提供された。これはベ
ク ト ル 自 己 回 帰 モ デ ル (VARモデル)を推定するためのものであり、係数のゼロ制約も
サポートしている。マニュアル (
C
h
a
p
t
e
r
6
.T
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c
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1
i
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a
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n
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i
n
e
a
rM
o
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l
i
n
g
)
には簡単な概説があるが、以下では具体的な例について説明を行うことにしよう。
a
)
. ベクトル自己回帰モデルの推定(ゼロ制約のない場合)
0指定方法
%AR (ラベル， ARの 次 数 ， 内 生 変 数 リ ス ト し ラ グ リ ス ト ] ， t y p e = v )

‑148

A

、

、

a

EL み ・ g 4 内u & E i・ る ﹃ 且 . ヂ ム u 内唱 ι u 内ノ 内唱 n e J V 3 u a E4 句 4 内u nu 品 4[ . Zt‑4J e n J ι a 内ノ ι ι 内ノ R u u xt‑4I Y. . 1 + t‑ 4I 内 4U E4 句 ι 句 内ノ E A 3 u a E E ' 句 十一，̲+ 今 ι 内u ι 内ノ 内ノ a 3 2 a ι 内ノ ム 句E 内 4U R u u Zt 句 今 t E E ‑ 句 内ノ a13i ‑ ι n4u 3 u a a [ Xt‑1 内 X J R dー 品 ι A E A VH ι 量品 a ホ主 q u . 例1 上 に 示 し た 典 型 的 な VARモ デ ル の 場 合 に e 一一一例 lの コ ー デ ィ ン グ ー一一一一一一一 は左図のような指定をすることによって推定 p r o cm o d e l d山 =vM することができる。ごの場合の推定法は CL x = O : S( c o n d it i o n a ll e a s ts q u a r e s )が 採 用 さ れ y = O ; Iている。 ま た 上 の モ デ ル に 定 数 項 ベ ク ト ル z = O : !が加わる場合には、下図のように変更する。 lzar(naTIdeEo，4，xy z， type=v)i i u e一一︐凋唖 ACr / a zD " y 目&.ヲ v τa ︑d H V V A 雪 ‑ ) '‑‑'E ・ ︐ auau huaaz‑ ・ ・ る 1 Z ‑7avJ 一d r L ‑P ベ川引 i L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」 ‑ h u ヲ 1ノ v E type=v) ム EL み ・る﹃且. ef ︐ 内 ノ 色 ﹄ る﹃且. ・ & E i g 7 u 内 anu 内 内 唱u ι J H ︽V ・hM 内 ノ ι 内 ノ ι ‑ h H M 14 nノ ι nu 十 唱 & E i・ la‑‑A Y t‑2 + +E xt‑2 "y 色 ι ゐ 14 る﹃﹄る﹃且・ ︑ 唱 U 内 唱U ι J ︑111111111I1111J レxyz 唱 T I l l ‑ ‑ l l 1 1 j 一 ナ ︑ モ 33 ta‑n anua ︑内ノ色内 df 内 ノι t )11111111 ︐ ︑ 臼 つ All Roaa z 司 ムYE‑ iqL r Y Vaa ‑‑o YL 量fi‑‑ 変= l ︐ Kム ‑xy 例 っ J γゐ 守 & /exxxvd ︐ ノ ︐ ︑4V4 ︑ ︑ ︐ ︐ ︐ v " ノ= ︑1 VE‑nu ︑!ノ︑︑︐︐︐ ounvvv rr‑HY‑‑‑‑ n u L る ・ P‑ '"y"y nU&Ei・ 内 巳 dD ︐︐︐ VA"y守& '14+ι 内 ノ 色 ・ AUAU‑AHU 内巴内巴内巴内巴ヲ白 u ︑ 刊 '='''' a u ︺ ナU'''' ・ 刷 ‑ dDODD ‑盟国四国・' 7 14 ‑‑OLV ︑ ︐ m ;a︑ .司(((( oヘノd on an an an ay nunHnunuvA ム ︑ 日明ecnυnunυrrrrt‑ n似ド n u ‑ ‑ z ‑ ‑ n U 2 U 3 u a u . n u rxvJZ 伽品ザ勿 q a相 即 ゐ F ゐ U 一 nrva ・ 7 ︐vCnMuy z y z . . 。。。 。 ︐ ベクトル自己回帰モデルの推定 (ゼロ制約のある場合) ご の 場 合 に は %ARマ ク ロ を 各 式 毎 に 指 定 する必要がある。指定方法はa )の 場 合 と は 若 干 異 な る 。 ま た 各 式 指 定 の %ARマクロ 文 の 先 頭 に 次 の %ARマ ク ロ 文 が な く て は ならない。 0先 頭 に く る %ARマ ク ロ 文 %AR (ラベル，ラグ次数， 内生変数リスト， defer) O各 式 指 定 の %ARマ ク ロ 文 %AR (ラベル，方程式リスト， 被 説 明 変 数 リ ス ト し ラグリスト]， n U . ‑ n M v 1tiam' U 内 ‑h以 内 巳 句 & . ︑d ︑ ノ ・ AUX ・ υnuVE‑VE ・ γa‑nuUJ 'n‑E aa aE aDa ・D ‑ b n u x ︑ ‑JPUVE‑VAUJ hf I nenu α = = ‑ ‑ V E &L u nuvvE‑nvvA"y守&nu‑‑ n pw ‑u ゐF ﹁l i l i ‑ ‑ ￨ r . . ! fitxyz: 1run 例 1' に 示 し た よ う に 、 定 数 項 を 含 む 場 合 は 左 図 の 0を パ ラ メ ー タ で 置 き 換 え れ ば よ い。また各式の右辺に外生変数を加えるご とによって、 ARXモ デ ル の 推 定 に も 対 応 することができる。 こ の 他 に も %ARマ ク ロ は 一 変 量 時 系 列 モ デ ル の 推 定 や AR構 造 を も っ 撹 乱 項 の 推 定などにも用いることができるが、説明は 省略することにする。 (注. %ARマ ク ロ を 使 用 す る 時 は 方 程 式 が正規形で記述されている必要があるこ とに注意されたい) 1 4 9 ←

4. まl':めぞの他 メインフレームで稼働していた計量経済学用のパヅケージをみていると、パーソナルコ ンビュータ版への移行は時代の趨勢になってきた。その中で、今回リリースされた E T S の位置を考えると、解析ツー I L‑もさることながらデータ管理ツー I L‑としての役割が大きい。 いままで資源が豊富なメイインフレームではデータはデータベース専用ソフトの上に蓄積 されることが多かった。しかし、パーソナルコシビュータ(またはワークステーション) レベルでは資源が限られているし、 またデータベースを構築するための人的資源にも事欠 くことが多い。 パージョン 6の E T Sは E X P A N D、 X 1 1 ( t ;れ 局 法 季 節 調 整 ) と い っ た 強 力 な デ ータ変換・加工機能を持ちあわせている。これらと A F、 F S Pを結びつけることによ η 1 ¥ー ソ ナ ル コ ン ビ ュ ー タ ベ ー ス で の デ ー タ ベ ー ス が 比 較 的 容 易 に ( か っ マ シ マ シ ン イ ン タ ーフェイスのよい形で)情築できる可能性がある。 重畳 本稿作成にあたって S A Sソ フ ト ウ エ ア 械 の 岸 本 淳 司 氏 よ り 資 料 の 提 供 を 頂 い た 。 こ の 場を借りて感謝の意を表したい。但し含まれるであろう誤りはすべて筆者に帰するもので ある。また本稿の記述は β テストパージョンに基づいているため、プロダクトパージョン では仕様が変更されている場合があるのでご了解頂きたい。 、 a 、 a 41A nHV FKU

日本 SASユーザー会 (SUGI
‑J)

SAS/IMLによる拡張一般線形模型解析の実現
広計

椿

慶慮義塾大学理工学部数理科学科

Extended GLIM w
i
t
h SAS/IML
H
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b
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くl
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Departmento
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く
￨e
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i
v
e
r
s
i
t
y
要旨

「田口メソッド」として知られる新製品開発におけるロバスト設計な
... ど の 問 題 で の 位 置 母 数 と 尺 度 母 数 の 同 時 要 因 解 析 、 計 量 生 物 学 に お け る O
v
e
rD
i
s
p
e
r
s
i
o
nを 巡 る 推 論 な ど は 、 従 来 の N
e
l
d
e
rの 一 般 線 形 模 型 の 枠 組 み で は 取 り 扱 え な い 問 題 で あ
る
。
椿 1)は、これらの問題に接近するために、 W
e
d
d
e
r
b
u
r
nの 擬 似 尤 度 を 最 良 推 定 方 程 式 の 理
論i
こ 基 づ き 拡 張 し 、 拡 張 一 般 線 形 模 型 と 呼 ぶ べ き モ デ ル に 対 す る 推 論 手1
)
闘を与えた。本報
告は、はじめにその概要を r
e
v
i
e
w した後に、拡張一般線形模型に基づく位置尺度同時要
因解析を S A S / I M Lで行なった例を紹介する。

キーワード : S A S / I M L、 ネ ル ダ ー の 一 般 線 形 模 型 、 拡 張 擬 似 尤 度 、 同 時 要 因 解 析
1.
拡張躍似尤度
ここでは、擬似尤度の拡張とそれに基づく解析手順を簡単に紹介する。(ベクトル)確
率 変 数 Yニ (Yj) .j=l，"・ .
n は、正規直交系
φi(Y.μ) (
i=
0
.....m.μ=(μk).k=l
，
.
.
.
.
.p
)

を、以下の性質を満たすように定めることができるような分布族に従っているものとする。
ここで、 μλ は期待値母数とは限らず、散らばり・形状母数等を含み得る。
̲

1)φ 口(Y.μ)三 1
.

2
) Ey[φdY.μ)φj(Y.μ)]=δ!j .クロネッカーのデルタ

さてこのとき、 Y の μkに関する一般化擬似有効評点関数を次のように定義する。

a

]

φ;(Y.μ) • k=1，.
・
・.
p

•

1

I
=1
~ ，
.

1
ょ

δφ;(Y.μ)
t".Ey[ 一 一 一 一 一 一
μk

』
‑

)よ

q
.k"
.~ ，

(

S .(Y.μ)三

更に、 Yj(j=，
l ....n)が 独 立 に 同 一 分 布 l
こ従うときは μ の一般化擬似尤度方程式推定量を、
次の擬似尤度方程式の解として定義する。

f
lSq.k(YJ，μ) = 0

(k=
，
l ...p)

(
1
・ 2
)

適当な条件のもとで、推定量は一致推定量となり、次のような漸近多変量正規性をもっ。

.
rn (μq -μ)~ Np(O，1q(μ)一1)
但し、 1
q(μ)=(
1q
K
K
')
は、 μ の一般化擬似情報量行列であり次のように定義される。

a
a

.
J
I
I ~ c
φ
q
..
!(
y
，μ
)Eδ
φ. "
q， !
(
y，μ) 、
，
.
.
.
.
~ '
]
[‑ :
' • ." ~ ， ]
.
y
1q
K
K
' =打Ey[‑:
戸1
‑'•
μ正
δμK
・
4

(
1
.3
)

よ
41

Fhυ

さて、(1.1
)式のように擬似尤度を拡張しでも、一般線形模型を用いた要因解析の手順は、
殆 ど 変 わ ら な い 。 ま ず 、 未 知 母 数 βj を推定するための擬似尤度方程式は次のようになる。

一ι~'. q1ik (μ!(β ， xd ;Y ! )
δβJ 1
=
1

X1J

.j=l
，
・
・
・ .P

'
a
A

d
η

寸戸

)

S"(μ1 ，y 1)
Iq (μ1 )

1
(

.
.
‑
n
14W1

•

ただし、 w
! = [(dη/dμ1 )2
J‑
1 1q (μ1 ) で あ る 。 従 っ て 、 擬 似 情 報 行 列 1q (β)
のj
.k
成分は、次のようになる。
1J
k= L

'
11 X
1J

(
1
.5
)

X
!k

作

x = (X1J ) ， W (r) = diag(wl 仕))，

ただし、
W

Z(
r
)

)hu

x
' W (r)X β ( r +1> x
' W (r)

‑
‑
(

故i
こ、通常の一般線形模型 (GL 1M) 同 様 、 次 の よ う な 重 み 付 き 最 小 二 乗 法 の 正 規 方 程
式を反復的に解く Gauss‑Newton 法で擬似尤度方程式推定量が求まる。
Z = (Zi(r
)
)

、

a

i〈ど) = [(dη/dμ1)2 V(μdJ ー1I.
.
(
μ! =μi、

Z 1(
r
) =η(μ1〈X})+Sq(μ1(
r
) ; Y! )
η ， (μ1(r))/ 1q(μ1(
r
))
Y

﹀

μ

η 1(pl Xijβj(
r
)
) ， wh巴n r ) 0
←

(口〉

= Yi

とする。
2. 拡 張 一 般 線 形 模 型
=l
，
'
・
'
.nの確率的
こ こ で は 、 一 般 線 形 模 型 の 枠 組 み を 拡 張 し よ う 。 独 立 な 観 測 値 Y 1， i
挙動は m 次 元 未 知 母 数 ベ ク ト ル (
)i= (θik) ， k=l.・
・
・
.m， に よ っ て 規 定 さ れ る も の と
する。例えば、 θ l1=E[
Yd ， θ!2=Var
[y!J等となることが考えられる。
ここで未知母数 θ 1k'こ対して、それぞれリンク関数 ηk (
θ 1k)が想定されているものと
する。但し、簡単のため複合リンク関数は想定しないものとする。この各リンク関数 i
こ対
して次のような線形模型が想定されるものとする。
‑EA

)

‑

nJ白

(

ηk (θ1k)=Att‑bl

各 母 数 θlkに対して、一般化擬似有効評点が定義されているものとする。すなわち、
.
J
I
1 ~ rO ou(
Y!
.(
)!
)
Sqk(Yl.()I) 三 ‑ t
"
.Ey[ 一 一 一 一 一 ] 九 (Y!.(
)1
)
u‑=lθθlk

、

(2.2)"

が 、 適 当 な 正 規 直 交 基 底 関 数 Ou(u=l....m) の選択によって定義されているものとする。
このとき、 βkv(V=
，
l ....qk) に関する擬似有効評点は次のようになる。
S qkv (Y.β) =

~ 1W1k Sqk (y1
.(
)!
) / 1q (θlk) dηk/dθk X!kv

(
2
.
3
)

但し、 W1
J‑
1 1q (θ!k ) • 1q (θ!k )は、 θlkの 擬 似 情 報 量 で あ
k= [(dηk/dθk )2
り、次のように定義される。
.
‑
l
I
1
θφi(Yi
.();)う
1q(θlk)=~...Ey[ v :. ' ̲ " "
"]2
f=l‑. θ θ ! K
V

3

山

数 値 反 復 に 必 要 な β に閲する擬似情報量行列の βkvと βk'v
'の 相 互 情 報 量
1q (βkv， βk'v
')を計算すると次のようになる。
nJ白

a
n1

') / (dηk/dθk dηk./dθk・
)
，
但し、 Wikk・= 1q (θik.θik

•

1q (θik.ei
k
')は、

)

(

1q (βkv， βk v)=211kk X1kv Xlh v

"
h
υ

9u

θIkと θIk' の相互情報量で次のようになる。
.
J
)
1 ~ r aφi(
Y
i，D J δ φ i(yi
.D ・
)
1q (θIk，θlk') =C'，
Ey
[‑:'，~，..，
~ "]E
Y[
1
ム~，
.~.
i=l‑.' a l
K
.‑.. aθlK'

e

特に、 1q (θik，θik') = 0 (if k=
f
.k
') が 成 立 す る 場 合 、 す な わ ち 母 数 θ はが直交
(Cox and Reid2りする場合には、 Wl
k
k
'ニ o(if k=
f
.k・)も成立するので、ガウス・ニュ
ートン反復は特に容易になる。すなわち、重みの更新と、次の更新規則
Zlkω=η(θ1k(r)) + sqk(θ1(r) ; Y 1)
η ， (θIk(r) )/Iq(θIk(r))

のみを考えれば良い。 Cox and Reid2)は、母数の直交化のメリットを種々挙げているが、
上に述べたような計算手順の簡略化という意味でも、その意義は大きいと言える。

3. 位 置 母 数 ・ 尺 度 母 教 の 同 時 要 因 解 析
Ne1
de
r の 一 般 線 形 模 型 で は 、 デ ー タ Yは 散 ら ば り 母 数 併 を 含 む 指 数 分 布 族 ;
exp[{Yf‑b(f)}/ゆ +c(y，ゆ)]
~

(
3，1
)

に従うことを仮定する。但し、 Eは正準母数、 b(
・
)
.c(・，・)は既知関数である。
位置母数と尺度母数の同時要因解析の問題で、確率分布 (
3，1
)を 想 定 し た デ ー タ 解 析 を 行
なうことは、確率分布 (
3，1
)の期待値母数 μ と 散 ら ば り 母 数 ゅ は 直 交 す る 。 す な わ ち 、 一 つ
の母数の推定誤差が他の母数に伝搬しない。このことは、母数ゅの推定誤差が一般に大き
くなることを考えると、大きな特長点と考えられる。
未知母数 r
t1、 μ1に対して、個々にリンク関数(解析特性値 ) η dゆ).η2(μ)が想定さ
れているものとし、各リンク関数に対して次のような線形模型が想定されるものとする。
η1(rtl)=Xl1' β 1 . η 2(μ1)=X 21'β2

但し、 β1 .β2 は推定すべきパラメータベクトル、 X jiは 説 明 変 数 ベ ク ト ル 。 母 数 μ 、ゅ
の推定には、次の擬似有効評点を用いることができる。

s
=
μ

yμ
r
tv
(μ)

s，
=(
x
:
ー μ )2̲rt {
V
. (μ)(y ‑μ)+V(μ)}

r
t

~

r
t2
V(μ){r
tV" (μ)+2
}

このとき、 β1 (
i
.=1
.2)の第 j要 素 β1jに対する擬似有効評点は、 (2，3)式で計算される。
但し、 1(μk)=1
!{rtkV(μk)}， I(rtk)=1/[rtk2{rtkV"(μk)+2
}]である。(1.6
)の 反 復
計算の初期値としては、 μk(O)=Yk，ゆ k{口〉は繰り返しがあれば、群内分散を用いることが
できる。

4. SAS/IMLに よ る 解 析 例

L8直 交 表 実 験 ( 繰 り 返 し 数 2)によって単位面積当たりの傷個数の要因分析を行う。
取 り 上 げ た 要 因 は 、 あ る 処 理 の 温 度 ( 高 低 2水 準 ) 、 圧 力 ( 高 低 2水 準 ) 、 時 間 ( 長 短 2
水準)である。データが頻度データなので、ぽあそん分布の類推で、その期待値を m = E
[YJ とし、分散をゆ m = Var [Y] と し よ う 。 リ ン ク 関 数 と し て は 、 ゆ も m も正数なの
で、どちらにも対数リンク関数を想定する。
ま た あ る 種 の 事 前 情 報 か ら 、 平 均 m は 圧 力 要 因 に 依 存 せ ず 、 散 ら ば り 母 数 ( 一 般 化 SN
比)ゅは、処理時聞に依存しないことが分かっていたとしよう。また、交互作用もないこ
とが仮定できるとしよう。すなわち、
Log r
t =一般平均±温度効果±圧力効果，

Log m = 一 般 平 均 士 圧 力 効 果 ± 時 間 効 果

という拡張一般線形模型を解析することになる。
こ の 実 験 か ら は 、 次 の よ う な デ ー タ が 得 ら れ た 。 こ の デ ー タ を SAS/IMLを 用 い て
解析した。

υ

︒にJ

表 1. 同時要因解析のための L 8実験の結果 温度 要因 圧力 E G L 1M の 推 定 値 時間 φ m 結果 長短長短長短長短 高高低低高官同低低 高高高高低低低低 2 .5 1 .5 O .8 1 .3 1 .5 O .5 O .7 O .2 1 .8 2 .3 .9 1 .1 O O .7 1 .2 . 4 O .6 0 O .0 9 3 O .0 9 3 O .1 9 7 O .1 9 7 O .0 2 0 O .0 2 0 O .0 4 3 O .0 4 3 2 .0 3 7 1 .0 1 3 O .9 6 8 O .4 8 2 2 .0 3 7 1 .0 3 1 O .9 6 8 O .4 8 2 解析に用いた SAS/IMLのプログラムは次のようなものである。 DPHI={11 1 .11 1 . 1 .8.2.3.1 . 1 .0 . 9 INV(DPHI 宇 WWPHIキDPH1 ); 11 1 .11 1 . 0 . 7 .1 .2.0.6.0.4}; W W M = D I A G ( W M ); 1 .1 1 ‑ 1 . M=Y; 1 1‑ VARM= INV(DM、 宇 W W M宇DM); 1 1 ‑1.1 1 ‑ 1 . PHI={ O .2 5 .O .2 5 .0 . 1 2 .O .1 2 . . 3， 1 ‑11.1 ‑11. 0.5.0.5.0.3，0 BETAPHI= 1‑ 11 .1 ‑ 11 . 0 . 0 6 .O .0 6 .O .0 2，O .0 2 . VARPキD P H I 宇WWPHI*ZPHI; 1‑ 1‑ 1 .1 ‑1 ‑ 1 . 0.13，0.13，O .0 4 .O .0 4 } ; BETAM= 1 .1 ‑1 ‑1}; DO 1 =1 T O5 ; 1‑ 1‑ VARM宇DM キW W MキZM; .1 1 1 . WPH1 =O .5; DM={ 1 11 PHI=EXP(DPHI*BETAPHI); .11‑1 . WM=M/PHI; 11‑1 M=EXP(DMキBETAM); 1‑ 11 .1 ‑ 1 1， SQM=(Y‑M)/PHI/M; PRINT BETAPHI; 1 .1 ‑1 ‑ 1 . SQPHI=((Y‑M)#非2‑PHI非y) 1‑ 1‑ PRINT VARP; 111 .1 1 1 . /2/PHI#非2 / M ; PRINT PHI; 1 1‑ 1 .1 1 ‑ 1 . ZPHI=LOG(PHI)+ PRINT BETAM; .1 ‑ 11 . SQPHI#2#PHI; 1‑ 11 PRINT VARM; 1‑ 1‑ 1 .1 ‑1 ‑1}; ZM=LOG(M)+SQM非P H1 ; PRINT M ; .5 .O .8 .1 .3 . W WPH1=D1AG( WPH1); Y={ 2 .5 .1 END; 1 .5.0.5.0.7.0.2， VARP= 上のプログラム i こ記したような 5回 の 反 復 計 算 で 、 要 因 効 果 の 推 定 値 は ほ ぼ 収 束 し 次 の よ うな値となった。この解析から、圧力要因は散らばりにあまり影響しないことが分かる。 表 2. 要因効果の推定値と標準誤差 一温圧時 均 平 般度力間 ゅに対する要因解析 推定値標準誤差 2.760.35 0.76* 0 . 3 5 ‑0.38 0 . 3 5 無視 m 'こ対する要因解析 推定値 標準誤差 ‑0.01 0 . 0 6 無視 0.37** O .0 6 0.35** O .0 5 なお、各実験のゆと m の推定値は表 1の右端 i こ既に示した。 もし、傷個数が望小特 性ならば温度は低水準 とした上で、圧力も 低水準、時聞は短水準 設定するのが良い。 室主主藍 1 )椿 広計(19 8 8 )一 般 線 形 模 型 の 問 題 点 と 擬 次 尤 度 の 一 般 化 ， 応 用 統 計 学 .17.1‑12. 2 ) C o x .D .R . a n dR e i d .N .(1987)Parameter. O r t h o g o n a li t ya n d Approximate Conditional Inference.J . R . S . S . B89.1‑39. 、 a 、 a 同 A性 ‑aA υ h

日本 5A5ユ ー ザ ー 会 ( 5UG卜 J) 一般逆行列の応用 門山 允 東京国際大学 An Application o fg e n e r a l i z e d I n v e r s e Matrix Makoto I くadoyama Tokyo I n t e r n a t i o n a l U n i v e r s i t y 持 1‑13‑1 Matoba‑I くi t a I くa wagoe‑shi S a i t a m a ‑ I くe n 要旨 ・ 4 寸腿行列とし】うとあまりなじみのない人がおおいが実は統計計算では有効である。しかし従来は実用上あま り利用されていない。しかし SASにおいてはこれが簡単に計算できるのでもっとー殻逆行列が利用されてもよ い。その利用作例として要文量化 I類への応用をとりあげる。 キーワード: 一般逆行列，数量化理論，回帰分析 回帰分析においては Xをデータ行列， Yを従属変数として ( ) 'aA 唱 y=xβ+ε として最小 2乗法により ' 2=(XX)1(日 ) ( 2 ) を計算して Y の推定値を 〈へ y= X ' β ( 3 ) によって計草する。このような計算は多くの市販のソフトウェアパッケージになっており，プログラムを わざわさ.組む人はいないであろう。 しかしデータ行列 X の列，いし 3かえると説明変数聞に線形関係があると積稲子列 ・ X はf u l lr a n k ではなく ( X .X ) は逆行列をもたない。このような場合。)-ØlJが ~ìわゆる事た量化 I 類でありこの困難をどう 回避するかが要た量化 I類のプログラムの工夫がある。 ところが一郊槌行列の概念を利用すす工はこの問題は簡単に解くことができる。 x ー殻逆行列の定義は p ろ し Eろあるが応用上次ぎのように定義しておく: n x m行列 Hに対して H什 殻 逆 行 列 H +を W =lim(H' H+O '2I )‑1 H ' (4) 0 '‑ ‑ > 0 と定義する。 F K υ F K υ

このように定義すると任意のn 次元ベクトル y に対して y= H'y ( ら ) は. I l y‑ y 1 Iを最小にする内ただし， 1 1 ) ;‑ ‑y 1 1= (~ ‑y )・( y‑ y ) ( 6 ) この性質がー殻的に最小 2乗解をもとめるときに役にたつ。 さて SASでは PROC MATRIX の中で Hの‑舟立逆行列を求めるのにG I N V ( H) と す すLはよしに したがって(1)においてテータ行列 Xが f u l lr a n k でなく ( X ' X )の逆行列カマ百五しなくても X ' GINV(X) 二 ( 7 ) とすれば. y=xγ が求める最小 2乗解になる。 、 a 例. データ 。 。。。。 。 。 。。 o o o 。 。 。。。 。。 。 。 。。 。。 Y X1 X . XJ X4 X5 X6 1 .0 1 4 . 0 1 4 .1 1 9 . 00 9 . 1 0 9 . 20 1 6 . 00 1 61 0 2 5 . 00 目 [ ) [ ) [ ) I ( J 、 a ‑156‑

日本 SASユーザー会 (SUG ト J) 射影追跡 (projection pursuit) と多変量データ解析 。岩崎 学* 0福 永 真 美 料 *防衛大学校数学物理学教室 料防衛大学校理工学研究科 P r o j e c t i o np u r s u i t and m u l t i v a r i a t e data a n a l y s i s Mami Fukunaga* * Manabu I w a s a k i* *Departmentof MathematicsandPhysics，TheNational DefenseAcademy * *Graduate Student， The National Defense Academy 1‑10‑20 H a s h i r i m i z u Yokosuka Kanagawa 239 Japan 要旨 ~ 射影追跡 (prOJection PUrsuit) は，多次元空間にあるデータをより低次 Jの空間(直線・平面)に線形射影し，それをグラフィック端末などに表示 することによって，その多変量データの持つ特徴的な構造を目で見て捉える という探索的なデータ解析手法である.この手法は，コンビュータ，特にそ のグラフィック機能をフルに用いた解析方法であり，実際のデータ解析の場 面で今後ますます多く使われることが予測される.本報告では，射影追跡の アウトラインを述べ，従来の(線形の)手法ではつかみきれなかった非線形 構造が，この手法を用いることによって見出されるという例を紹介する. キーワード. ， . 探索的データ解析，線形射影.非線形構造， S A S / G R A P H 1. はじめに 近年のコンビュータの発展は、統計的データ解析の世界に大きな変化を呼び 起こした。コンピュータを用いたデータ解析人口の増加という量的な側面も見 逃せないが、統計解析手法そのものにも、コンビュータに大きく依存した新し い手法が現われるといういわば質的な変化をもたらした。ここで「大きく依存 した」というのは、コンビュータがあれば能率的かつ迅速に処理が行なわれる といった程度のものではなく、コンビュータがなければ実行不可能であるとい う意味である。そのような手法のひとつが本論で紹介する射影追跡 (proJec‑ tion pursuit) である。 射影追跡は、一言で述べると、多次元空間にあるデータ(すなわち多変量デ ータ)の興味深い構造を表現するような、直線ないし平面への射影をコンピュ ータを用いて自動的に選択し、その射影をグラフィック端末などに表示して、 そのデータの持つ特徴的な構造を解析者が実際に目で見て探す、というもので ある。これは、主に統計解析の一連の手順の中でも、極めて初期の段階におい て行なわれるべき探索的なデータ解析手法であると言える。 射影追跡の基本的な文献は、 Friedman and TUkeY(1914)，HUber(1985)， Friedman(1981). Jones a n d Sibson(1981) である。また、日本語のものとし ては、後藤他 (1988)、田崎他 (1989)、岩崎 (1990) 等を参考にされたい。 2. グラフ化の効用と限界 多変量のデータに対し、初めから何らかの確率的なモデルを想定し、形式的 な検定などの手続きによって解析を進めることは極めて稀であろうし、また危 ‑157

υ ο ‑158一 、 a 多変量データは、その名の通り変量数が多いため、その構造を捉えることが 一般に困難である 前節で述べたように目で見るかどうかにかかわらず、 3変 量以上の関係を一度に考えることは非常に難しい。仮にデータが多変量正規分 布に従っていると想定されるならば、 3変量以上を同時に考える必要がなく、 各 2変量聞の 2次までのモーメント、すなわち平均及び分散共分散行列だけで 話が出来る。この場合、データの次元を減らすテクニックとして通常主成分分 析が用いられる(主成分分析は多変量正規分布の仮定無しでもその正当性が主 張される。この点に関し、 C a u s s i n u s(19 8 5，1 9 8 6 )，H u b e r(19 8 5 ) 等を参照)。 しかし、現実にはデータが多変量正規分布に従っているとの保証はほとんど無 く、また後に述べるように、正規分布でないほうがむしろそのデータは興味深 い構造を含んでいると言える。 正規性に基づかない多変量手法やノンパラメトリックな方法も考えられるが、 それもデータの次元が高くなるとうまく働かないことが多くなる。その理由と して、通常「次元の呪い」といわれる現象がある。次元の呪いとは、高次元空 間はほとんど空であるという事実を指す。例えば、原点を中心に 1 0 0 0個のデー タがランダムに分布しているとすると、 2次元空間であれば各象限には平均 2 5 0個ずつのデータがあるが、 1 0次元空間では、各象限に平均 1個ずつのデー タしかない。また、 1 0次元の単位球の中に点が一様に分布している場合、それ 0 5) } i . =0 . 7 4 になってしまう。 らの点のうちち%を含むような球の半径は(0. A司 ︑叫戸新グるいお力れ元み︑すい図あ数変に はがィ︑トあ多使能い次組がをな布も個多末 で 性 じ に ス で が に の 用 1 のいフい散性の︑端 析要 し ヒ と と ル 識 を は つ な ラ 遣 は 能 図 で ク 解必;無ばここフ認能にずはグにい可布こヴ のる ο人 ら く る を ン 機 的 量 で の い る る 散 そ イ 階れれ導な描な力一ク本変とらなあれ︑︒フ 2 これいムわム)ラ 段さ村のタをに能タツ基 い用一口)ル一図わのパイり︑なそりラ現ラ日グ な適いれデデ布ら識つフはや難︑まグにグ"をる 少 し 主 ︑ モ 元 散 あ 認 持 ラ や ム 困 り あ ト 向 ト Uれあ が対日や次ばがンのグ︑ラはな︑ス方ス仰そで 報に m m念 1 ら く 一 々 の が グ の と は ヒ の ヒ ・ 川 ︑ 跡 情タリ概︑な多タ我タいトる業人の合き的し追 一川たはタのパ常一なスす作たと結べ︑出影 識デ川町れ歩一造た通ユはヒ討なえご形すばし射 知にげさ一デ構れにピでの検変備数線示︑ぇ捜が る的 M 定 第 元 つ 優 と ン 能 ︒ と に 大 を 変 の 表 例 に れ す誤 C 想 ︒ る 次 持 つ こ コ 可 る ご 細 り 力 各 種 ︑ ( 的 そ 関 錯 L にうえ 2 の 持 な の 不 な 量 子 な 中 ら る と る 動 に行竹前ろ捉︑タの念近もと変をか集れあるく自る タ試問事あをを一間残最と心各らはとそのめてをく 一︑川︑で質)デ人︑︒こ中︑れれ耐︑数合つ質て デが同を要性示て︑しるくがばそそ忍が変でな性つ だ法川ム重な表つりかれ描フれ︑との造︑まになな ま手︑ズも的葉よよしらをラけきるど構ず性の的と のばニと徴一にに︒限図グな描なほつら能も徴要 c る々えカこ特幹と化るに布の少をくる持限可な特必 あ種例メるつはこフあ間散元が図多見のはな大つが もな(のえ持いるラで空の次数布がくタとう膨持法 で 的 る 成 捉 の る 見 グ 訳 の 元 2個 散 数 深 一 る よ す の 手 と索い生でタあをのう元次はのの個意デれのまタる こ 探 て の 目 一 ( ら タ い 次 3し 量 せ の 注 ︑ わ こ す 一 す なずれタなデムれ一と低︑い変わ量てた現︒まデ示 険まば一鮮ラこデうはばな合変べまにるは量表 3. 多変量データの解析上の問題点

高次元空間では、各点聞の距離が非常に大きくなるのである。各データ点の閣 の距離に基づく方法の多くはこの次元の呪いによってうまく機能しなくなって しまうり 射影追跡は、高次元空間そのものを直接扱うのではなく、低次元空間に射影 するため、この次元の呪いを回避することが出来る。 ム盈造立)盟墜翌日ー ' 射影追跡の目的は、高次元データの持つ興味深い構造を最も特徴的に表わす ような、]ないし 2次元の射影を、コンビュータによって自動的に見付け出す n t e r e s t ‑ ことであるのそのために、データの持つ構造の興味深さ・面白さ(i i n g n e s s)を表わす何らかの指標を定義し、その指標の値が最大になるような 射彰を選択するという手続きを取る。この指標を射影指標 ( p r o j e c t i o ni n d e x ) という。このために、まず興味深い構造とは何かを数学的に定式化しなくては ならない。 興味深い構造の例として、例えばデータがいくつかのクラスターから成り立 っている場合、明白な非線形構造を表わす場合など様々なものが考えられる。 このように、興味深さには種々のものがあり得るため、それらを個々に数量化 するのは困難である。そこで、逆に輿昧の薄い(つまらな V ¥)構造を定め、そ れから離れるほど興味深いと考えることにする。そして、次のように定める。 定義 4， 1 データが正規分布になるとき、構造としては最もつまらない。 「構造(s t r u c . t u r e ) J は統計におけるキーワードのひとつである。そして、 文献などにおいては EE .. • ) Aτ (唖処 DATA=STRUCTURE十 ERROR の形で言及されることが多い(例えば、 d eL e e u w (1 9 8 6 ))。ここで記号「十」 ， . は単に足し算を表わすものではなく、もっと広い意味に解釈されるべきもので ある。通常、正規分布は誤差分布であるとされる(より強く、究極的には誤差 は正規分布に限るというのが著者の一人(岩崎)の考えである)。その理由と して、正規分布は、中心極限定理によって、また分散一定の条件の下でのエン トロビー最大の分布として特徴付けられることがあげられる。 ( 4，1)のように、 構造を誤差と対比されるものであると考えると、定義 4，1の意味がよりはっ きりする。また、データが正規分布に近い場合には、主成分分析など従来の手 法で十分解析が出来ることから、射影追跡では、これまでの手法ではつかみき れなかった構造を明らかにするとの解釈も可能である e 9. 射影指標 n個の品次元データを X ， 、・・・、 X n とする。 a をある単位ベクトル(長 さが lのベクトル)としたとき、 X j の a方向への射影した点の座標は Xj a となる。ここでプライム l'Jは転置を表わす。 2次元の場合には、 射影平面を表わすこつの正規直交ベクトルを a，bとしたとき、射影座標は (Xi 'a，X j 'b) となる。簡単のため以下では l次元の射影のみを取り 1 5 9

上げるが、 2次元への拡張は(計算の手聞の増加を除けは )容易である。 射影されたデータの構造は、射影する方向 aで定まるので、射影指標を aの 関数と見て 1(a)と書く。 1(a)として持つべき望ましい性質を以 Fに列 挙する J ( 1 ) I(a) は、データが正規分布の時に最小値を取り、正規から離れる に従って大きな値を取る。 ( 2 ) 計算が簡単で、 aに関し滑らか(連続偏微分可能)である。 ( 3 ) I(a) は A f f i n e 不変である。 (4)外れ置の影響をあまり受けない。 1を反映したものであり、 ( 2 ) は実際の計算 これらのうち、(1)は定義 4. 上必要な要請である乞また、我々が検出しようとしている構造(例えばクラス f f i n e変換、すなわち、 Aをk次 ターの存在、非線形関係等)は、データの A の正則行列、 cをある k次ベクトルとしたとき、 Y i = AX i 十 c という変 ) の条件が課せられる 換、によって変わらない性質のものである。従って、(3 (ただし、異論もある)。 以上の考察から、これまでに提案されている正規性の検定統計量はすべてこ こでの射影指標の候補となることが分かる。しかし、多くの正規性の検定統計 量は、分布の裾の重さに敬感なものである。すなわち、外れ値があると大きな 値を取りやすくなる。外れ値の存在はそれ自身データの持つ構造を表わすとも J o n e sa n dS i b s o n(19 8 7 J ) 、多次元のデータでは真の外れ値で 考えられるが ( はない見かけ上の外れ値 ( F r i e d m a n ( 1 9 8 7 a . 1 9 8 7 b ) は疑似外れ値(p s e u d o ‑ o u t J i e r ) と呼んでいる)が現われる可能性が高い。このことより、(4)の条 件が必要となる(これも異論がある)ハ疑似外れ値の存在に関しては、次の例 が参考になろう。 ̲ f r l j ̲ ̲ ̲ ̲ 2 よ U} 、 ・ ・ ・ 、 U n を互いに独立に k次元正規分布 N(O.Ik ) に従う確率変 数とする。 U n ・ ・ ・ 、 U n のうちで原点から最も遠い点とすると、原 r をU } 、 点から U m までの距離の分布(自由度 kのカイ (1)分布)のモード(最頻値) は G u p t a ( 1 9 6 0 )の T a b l elIを用いて計算すると次のようになる。 b 8 n= 5 0 n=100 2 . 7 9 7 3 . 0 3 4 3 . 4 2 6 3 . 6 5 1 3 . 8 9 2 4 . 1 1 1 4 . 2 8 0 4 . 4 9 5 ai 4 ︐ a 2 n u 次元(k) 標本数 4 . 6 2 0 4 . 8 3 2 原点と U m とを結ぶ直線上に U m 以外のデータを射影したものは標準正規分布 に従うので、 U m は一見外れ値のように見える。図 1は k=6. n=100 の 場合の一例である。 ‑160‑ 、 a 、 a

町 山 州 " 謝 ; "1 I / I A L一一一璽関 ‑ 5 . 0 5 ‑ ( . 0 ‑ 3 . 5 ‑3.0 -2.~ ‑ 2 . 0 ‑ 1 .5 ‑1.0 ‑(l. 5 0.0 医 1 . 0 O.~ 1 .5 2 . 0 2 . 5 3 . e 3 . 5 c 5 5.0 図 l 疑似外れ値の例 上に述べた 4条件を満たすものとして F r i e d m a n ( 1 9 8 7 ) は次の射影指標を提 案している。 : J J " 1(a)=(1/ 2 )l :( 2 j + l ) [n‑ 1l : Pj ( 2中 (a'Xj )‑1)]2 ' ( 5 .1 ) ここで、 Pj (・)は j次の L e g e n d r e 多項式、 φ(・)は標準正規分布の累積分 布関数、 Jはユーザーが定める定数である。このほかにも、 H u b e r (1 9 8 5 )， J o n e sa n dS i b s o n ( 1 9 8 7 ) は別の指標を提案している。 6. 解析の手順 射影追跡は次の手順に従って実行される。 ( 1)データを平均 O、分散共分散行列 11:となるよう規準化する(これをデ c e n t e r i n g ) ，球状化 ( s p h e r i n g ) という)。 ータの中心化 ( ( 2)方向ベクトル aの初期値を定める(通常、主成分分析における主成分を与 えるベクトル(固有ベクトル)が取られる)。 ( 3)非線形最適化の手法を用い、 1(a) を最大にする a を見出す。 ( 4)結果をグラフに表示し、構造を目で見て確認する。 ( 5)初期値を変えて ( 3)、(4)を繰り返す。あるいは、(3 )、(4)で見つけら )、(4)を繰り返す。 れた構造を何らかの方法で除去し、(3 ( 6 ) 新たな構造が見つからなければ解析を終える。 7. 解析上の注意点 射影指標 1(a)は通常多くの局所的な最大値を持つ。したがって、前節で 述べたように、初期値を変えるなどして、繰り返し計算する必要がある。 よ 41 ρnU

また、得られた 1構造」がデータの持つ真の構造ではなく、単なる偶然な標 本変動の結果得られた見かけのものであることも多いと思われる。例ち.1、 あるいは、例えは、 D a y(19 6 9 ) に見られるように、多変量データではみかけの 構造が現われる場合が少なくない。ところが、真の構造とうわべの構造とを区 別する形式的な方法はまだ確立されてはいない。形式的な検定を行なうことも 考えられるが、帰無仮説の下での射影指標の分布などは得られていない。もっ とも、仮説検定のみが客観的な判断方法であるわけではなく、様々な要素が考 慮されなくてはならない。仮説検定は万能ではなく、常にその限界を認識しな くてはならない ( C o x(19 7 7 )) 。 8. 関連した話題 射影追跡の考えは様々な分野に応用されている。例えば、ノンパラメトリッ クな方法として射影追跡回帰 ( F r i e d m a na n dS t u t z l e ( 1 9 8 1 ) ) ，射影追跡密度 推定 ( F ri e d m a ne ta 1 .( 1 9 8 0)等がある。また、離散変量の射影追跡も重要 な研究分野である ( D i a c o n i s ( 1 9 8 3，1 9 8 5，1 9 8 8 ) )。さらに、これらの手法に触 D i a c o n i sa n d 発された新しい数学的な結果も徐々に得られつつある ( F r e e d m a n ( 1 9 8 4 )，D i a c o n i sa n dG r a h a m ( 1 9 8 5 )，D o n o h oa n dJ o h n s t o n e ( 1 9 8 9 )， F i l la n dJ o h n s t o n ( 1 9 8 4 ) 等)。 コンビュータグラフィックスの分野では、静的なグラフだけではなく、ダイ ナミックなグラフ解析手法が脚光を浴びつつある(例えば、 B e c K e r， C l e v e l a n da n dW i l k s ( 1 9 8 7 ) 等)。さらに、グラフに関係した人間の認知活動 C l e v e l a n d，D i a c o n i sa n d の研究も取り上げられるようになってきている ( 、 a 門c G i lJ(1 9 8 2 ) )。 9. 計算例 ここでは、実際のデータ及び人工データに対し射影追跡を適用した例を示す。 例 9.1 (分類データ) これは、ある種のカプト虫の分類に関するデータである ( L u b i s c h e¥oJ( 1 9 6 2 ) を参照)。分類が既に分かっているデータが射影追跡によって、どの程度機械 的に分類されるのかを見る。 A，B，Cの 3種に対しそれぞれ 6項目の測定値 が得られ、標本数は 21(A)， 31(B )，22(C) の合計 74である。主成 分分析における第 1及び第 2主成分によるデータの散布図、ならびに射影追跡 による結果を図 2に示す。射影追跡により、それぞれの種のクラスターが一層 分離されている様を見て取ることが出来る。 例 9.2 (人工データ) y = si n (x) に適当に正規乱数を加え、 4次元空間内で回転した 4変量 の1 5 0個のデータを用いた。それらの各変量ごとのヒストグラムならびに散布 図を図 3に、さらに主成分分析における各主成分ごとのヒストグラム、散布図 を図 4に示す。これらからはデータの持つ「構造」を読み取ることが出来ない。 このデータを射影追跡にかけた結果が図ちであり、見事に構造を検出している。 162‑ 、 a

6 e 。 。'" 。。 。 。 。 : . ι o ‑ 埠 xx 乱 ヨ lD 0001 x 氏 ヨ 主 x × ヨ X X X2 Y 1 イ : . 6 》 受 xx x x v x 6 0 . ， 。 d 。 。 。 。。 ! D 0001 X X x2 do . d .3 図 2 分類データの主成分分析及び射影追跡による散布図 nhu ﹃υ

、 a 図 3 4変量の人工データのヒストグラムと散布図 J 、 a ー 1 一一一一一一一戸圃 J 、‑ 一 一 ， 一 一 ー 「 一 ‑‑‑ 4 、 一 一 一 一 一 一 ← . 図 4 人工データの主成分得点のヒストグラムと散布図 1 6 4 一一一間

' . ' 1 . ・ • .・・ . ・ h • •• ︑ ︐ • ・ ・ . ・. .'・ .. . . ' . . ....・・.• ・ ム ・ . ーヰ?←F 戸--ー守 v 一一一一_T_ ，，_~_←ー一一一干ず一一「←--~一一十マー~--一一一「 図ラ 人工データに射影追跡を適用した結果 1 O . おわりに ‑ ‑ 射影追跡はまだまだ新しい多変量手法で、さらにこの手法に関する理解を深 めるため、より多くの経験の蓄積をする必要がある。また、射影追跡に限らず、 統計解析におけるグラフ手法の研究をさらに発展させなくてはならない。 藤沢薬品の松岡氏には貴重な資料を提供していただいた ο ここに感謝の意を 表する。 9節の例は Friedman(1987) に基づくアルゴリズムを J.H.Friedman 自身が作成したプログラムで計貫し、 SAS/GRAPHを用いてグラフ化し た。射彰追跡のプログラムを(この原稿執筆時現在) SAS/IMLで作成中 である。 最後に、 2 0年以上前に F.Yates が言った言葉を引用する。 . C o m p u t e r sa r eg o o d servants b u tb a dm a s t e r s . " (Yates(1966)) 果たして現在は " g o o dm a s t e r s " であるか。 室主主玄藍 l f I / I J I t . 後藤昌司‑松原義弘‑脇本和昌 ( 1 9 8 8 ) グラフイカル接近法の最近の発展. 行動計量学、 1 5、4 5 ‑ 7 0 . 岩崎学 ( 1 9 9 0 ) 射影追跡 (proJection pursuit) と多変量データ解析.人間 行動の計量分析一多変量データ解析の理論と応用(柳井・岩坪・石塚(編)). 東京大学出版会(1 9 9 0年 3月刊行予定) . 田崎武信・財前政美・後藤昌司<19 8 9)最近の平滑化とその応用.計算機統計 学 、 2、5 7 ‑ 6 9 . Asimov，D .( 1 9 8う) Theg r a n dt o u r :at o o lf o rv i e w i n gm u l t i d i m e n s i o n a ld a t a . 主旺旦呈l o fS c i e n t i f i candS t a t i s t i c a lComoutin ， 定6 ，1 2 8 ‑ 1 4 3 . .A .，C 1 e v e l a n d，W.S .a n dW i l k s，A .R .( 1 9 8 7 ) Dynamicg r a p h i c sf o rd a t a B e c k e r，R c i e n c e，2，3うう‑3 9う a n a l y s i s( w i t hd i s c u s s i o n 1 . ~tatistical S C a u s s i n u s，H .( 1 9 8う) C o n t r i b u t i o nt ot h ed i s c u s s i o no fJ o n e sandS i b s o n( 1 9 8 7 ) . 包旺旦乱旦uheR o v a lS t a t i s t i c a lS o c i e t v .S e r i e sA l う0 ，2 6 . C a u s s i n u s，H .( 1 9 8 6 1M o d e l sa n du s e s0' 1p r i n c i p a lcomponenta n a l y s i s( w i t h d i s c u s s i o n l .l nM u l t i d i m e n s i o n a lD a t aAnalvsi~ ( J .d eLeeuw，W.H e i s e r，a n d. J Meulman，e d s . 1，1 4 9 ‑ 1 7 8 . DSWOP r e s s，L e i d e n . F K υ p n υ

C h a t f i e l d，C .( 1 9 8う) Thei n i t i a le x a m i n a t i o no [d a t a( w i t hd i s c u s s i o n l ム辺住込L o f血旦 R o v a lS t a t i s t i c a lS o c i e t v註E並立ム 1 4 8、2142可3 C l e v e l a n d，W.S .，D i a c o n i s，P .a n dM C G l l l，R( 1 9 8 2 ¥V a r i a b l e sons c a t t e r p l o l sl o o k moreh i g h l yc o r r e l a t e dwhent h es c a l e sa r ei n c r e a s e d . 主i 豆 旦c e，216， 1138‑1141 . C O X，D .R .( [9 7 7 ) Ther o l eo fs i g n i f i c a n c et e s t s( w i t hd i s c l l s s i o n J .S c a n d i n a v i a n l o u r n a l0' 1S t a t i s t i c s，4，4c ). 7 0 .E .( 1 9 6 9 )E s t i m a t i n gt h ec o m p o n e n t so fam i x t u r e0' 1n o r m a ld i s t r i b u t i o n s . Day，N ! ， う6 ，4 6 3 ‑ 4 7 4 . B i o m e t r i k， d eLeeuw，j .( 1 9 8 6 )C o n t r i b u t i o nt ot h ed i s c u s s i o n0' 1C a l l s s i n u s( 1 9 8 6 ) . JdeLeeuw，W.Heiser，andj .Meulman， I nM u l t i d i m e n s i o n a lD a t aAnalvsi~ ( e d s . l1 7 1 ‑ 1 7 6 . DSWOP r e s s，L e i d e n . D i a c o n i s，P .( 1 9 8 3 )P r o j e c t i o np u r s u i t' 1 o rd i s c r e t ed a t a .I e c h n i c a lR e o o r 1 . . . N ιよ旦生 D e o a r t m ent0' 1S t a t i s t i c s .S t a n f o r dU n i v e r s i t v . .( 1 9 8う )C o n t r i b u t i o nt ot h ed i s c u s s i o no fHuber( 1 9 8う).主旦旦単主主[ D i a c o n i s，P 包旦 i s t i c s，1 3，4 9 4 ‑ 4 9 6 . D i a c o n i s，P .( 19 8 8 ). GrouDReoresentationsi nP r o b a b i l i t vandS t a t i s t i c s .I n s t i t u t eo f M a t h e m a t i c a lS t a t i s t i c s，Hayward，C a l i f o r n i a D i a c o n i s，P .andFreedman，D .( 1 9 8 4 )A s y m p t o t i c s0' 1g r a p h i c a lp r o j e c t i o np u r s u it . 9 3 ‑ 8 1 5 . A n n a l so fSt atistic~， 12 ， 7 .a n dGraham，R .L .( 1 9 8う) TheRadont r a n s ' 1 ormon E a c i f i cl o u r n a lo f D i a c o n i s，P 、 a Z / . Mathematic~， 1 1 8，323.34う . Donoho，D .L .a n dj o h n s t o n e，1 .M .( 1 9 8 9 )P r o j e c t i o n ‑ b a s e da p p r o x i m a t i o n sanda d u a l i t yw i t hk e r n e lm e t h o d s .. A .n n a l s0' 1S t a t i s t i c s，1 7， う8 ‑106 i 1 l ，j .A .a n dj o h n s t o n e，1 .( 1 9 8 4 ) Onp r o j e c t i o np u r s u i tm e a s u r e s0' 1m u l t i v a r i a t e F l o c a t i o na n dd i s p e r s i o n .. A .n n a l so fS t a t i s t i c s，1 2，1 2 7 ‑ 1 41 . Friedman，j .H .( 1 9 8 7 a )E x p l o r a t o r yp r o j e c t i o np u r s u it .1 o u r n a lo ft h eAmerican l .8 2，2 4 9 ‑ 2 6 6 . S t a t i s t i c a lA s s o c i a t i oJ .H .( 1 9 8 7 b )C o n t r i b u t i o nt ot h ed i s c u s s i o no fj o n e sandS i b s o n( 1 9 8 7 ) . Friedman，j 6 ‑ 2 7 . l o u r n a lo ft h eR o v a lS t a t i s t i c a lS o c i e t v .S e r i e sA.lう0，2 .H .a n dS t u e t z l e，W.( 1 9 8 1 )P r o j e c t i o np u r s u i tr e g r e s s i o n .J o u r n a l0' 1t h e F r i e d m a n .j 1 7 ‑ 8 2 3 . Am e r i c a nS t a t i s t i c a lA s s o c i a t i o n . 7 6，8 F r i e d m a n .j .H . .S t u e t z l e .W.a n dS c h r o e d e r .A .( 1 9 8 4 )P r o j e c t i o np u r s u i td e n s i t y e s t i m a t i o n . jQ旦坦LQft h eAmericanS t a t i s t i c a lA s s P J : :i a . u QJ l .79， う9 9 ‑ 6 0 8 . F r i e d m a n .j .H .andTukey，j .W.( 1 9 7 4 ) Ap r o j e c t i o np u r s u i ta l g o r i t h m' 1 o r E E ET r a n s a c t i o n sonC o m p u t e r s .C ‑ 2 3 .8 8 1 ‑ 8 9 0 . e x p l o r a t o r yd a t aa n a l y s i s .1 G u p t a .S .S .( 1 9 6 0 )O r d e rs t a t i s t i c s' 1 romt h egammad i s t r i b u t i o n .I e c h n o m e t r i c s，2 . 2 4 3 ‑3 6 3 . Huber，P .j .( 1 9 8う) P r o j e c t i o np u r s u i t( w i t hd i s c u s s i o n ) .. A .n n a l so fStatistic~， 1 3， 4 3うう 2う . j o n e s，M .C .a n dS i b s o n，R .( 1 9 8 7JWhati sp r o j e c t i o np u r s u i t ?( w i t hd i s c u s s i o n ) . e r i e s， . A 1 う0 ，1 ‑ 3 6 . l o u r n a lo ft h eR o v a lS t a t i s t i c a lS o c i e t v，S Tukey，j .W.( 1 9 7 7 )E x o l o r a t o r vD a t aAnalvsi~. A d d i s o n ‑Wesley，R e a d i n g，M a s s . Y a t e s，F .( 1 9 6 6 )C o m p u t e r s，t h es e c o n dr e v o l u t i o ni ns t a t i s t i c s .1 2 i o m e t r i c s，2 2 . 233‑251 . ‑166一 、 a

日本 SASユーザー会 (SUG 卜 J) 概不偏検定 0工 藤 昭 夫 相P 貴久男 九州大学理学部数学教室 e s t Nearly Unbiased T くu o Yanagi K i l ￨u do Akio く n i v . c i， Kyushu U fS ， t Faculty o Mathematics Departmen Fukuoka 812 要旨 数理統計学の両側対立仮説についての不偏検定の理論によれば離散分 ・ 布の場合は棄却域の境界点では確率化をする(特定の確率で棄却するかしない ah か 決 め る ) 事 に な っ て 居 る 。 こ れ は ， 理 論 的 整 合 牲 を 追 求 し た 結 果 で ， 実 地 で 法確率化する点を採択域に入れて，有意確率の用語を用いている。この検定か ら 出 発 し て ， サ イ ズ 条 件 を 満 た す 範 囲 内 で ， 検 出 力 関 数 の 微 分 を Oに 近 づ け る 方向で，採択城を縮小したものを，概不偏検定と呼ぶことを提案する。 こ の 検 定 は rxc表 の S A Sが 採 用 し て い る 検 定 で r=c=2 と し た 場 合 と よま一致しない。この報告では， : 2 x :2表の検定について， S A S検 定 と ， 概 不 偏検定を比較し宍結果について述べる。 : 2 キーワード: x2表 フィシ 。 〉 直接確 叶' 言 十 算 法 2 x2表 に お い て 出 現 し た 通常のフィッシャーのi 亘接銃撃計算法は， の確率を超幾何分布により求.~) ， 踊 接 す る 三 友 ーすー fEL! C HL の 確 率 の 小 に な る も の の 確 率 次々に，同じ方向に端までの確率を合算し，それを有意穣率とするも を求 r f ) のである。 こ れ は ， 片 側 検 定 で あ る か ら そ の 2情 を 用 い て 両 側 検 定 の 有 意 確 率 とする考え方がある c J A S Aの 1 S83 年の 4 27‑34page 所 載 の 論 文 で C .R，Mí~H 'f A と N ，Ï(， PAHL o ‑ 考えを一般の 確率を持つ ν この rx c 表 に ま で 拡 大 定 義 し ， 出 現 し た CELL の 確 率 よ り 小 さ い CEL[ の ど と て に つ い て 合 算 し た 数 仰 を . 有 意 僻 率 と 呼 び そ の 計 質 ア ゴ リ ズ ム に ヮ い て 論 じ て い る 3 この方法は， え方を三 は， x2記 長 : に 適 用 す る と EiAS も 諜 用 し て い る 。 こ の 考 いわゆる両側検定になる。これとは独立に ; r記 の 論 文 に 同 じ : 2 x ~:表の両側検定の有意確率の計算法が発表されている。 粟谷典量，米虫節男: 直接 6 存率の能率的貨同法" 臨床薬理 ¥ 1 9 ' 1 7 ) 85‑o7page この計算方法は最近刊行された 斧回 大公望著:医薬統計解析マニュアル。 株式会社メデイカルリサーチセンタ一発行 で KK方 と し て 紹 介 さ れ ， 効 豪 的 な 方 法 と し て 激 賞 ざ れ て い る の 筆 者 も 計 算 方 ;去が効率的であることについては同惑である。 SU G 1の 一 年 生 で あ る 筆 者 は こ こ で 発 表 す る の に ふ さ わ し い 研 究 は ま だ 無 レ 、 . ， しカ し ， 理 論 的 に 上 記 の 2 種 類 の 両 候1 1検 定 に つ い て 物 足 り な い と の 感 想 、 を h ‑167‑

持って居るので不十分ながらこの接会に 5
2表 さ せ て 頂 ぐ と と と し た 。
全く実用にならないが、理論的には重要な概念:として確率化後定と云う概念
がある。データの舘によっては定められた確率で帰祭伝説を棄却する手法であ
る 。 こ れ は 数 学 的 理 論 の 整 合 性 追 求 し た 結 果 で 確 率 化 は 実 用 kは:無用なモノと
して主義祝されている。

しかしこれを足がかりにして新しい手法を作り出せる可

能性がある。
二項分布、超幾何分布等は指数分布践と呼ばれる分布の旗に入る。

一般にー

母数の指数分布族族においてはs 両側不偏検定は，次の形で、与えられるごとが，

E L LEEMMit l ' の 検 定 論 の 教 科 書 に 記 載 さ れ て い る 。 分 ， 市 を 非 負 整 数 の 値 を 取
I

るものとする。
rt(x):=l ，

、

a
X := "

"

a一 ]

d
l !
r
:
;
= 庁
r
、
.
.
.
.
.
.
.¥
I
.
.
.
.
.
.
. ，

φ(x):= 0 ，

x:=a+l ，'"， b ‑ J

~ :1
‑;.5
，
.
.
r
p
tU‑一、.
J二
，

φ(X)・
= 1•

:
x :=b+l.

こ こ で a， b は 非 負 整 数 で ，
ズ条併と，

(
]
三 α， β 三 1 をみたし，

a， b ， α， β は サ イ

J
!
最;緊仮説における検出力関数の微分の侵が 0 でJ>るとの条件から一

意に定まる定数である。
筆家{ヒ ;
1
.実 用 的 で は な い の で ，
点.a， b ど は ， 確 雪 主 化 を 行 う 点 で ま2 る c l

先ず

φ(a.)= φ ib )= 0 と 変 更 し ， 採 択 域 を 広 げ る と 不 偏 で は な く な り ， サ イ ズ は
減少する。そこで，サイズ条件を満たす範居内で，検出力関数の，~:分そ G に i丘

づける方向で，採択域を縮小したものを，概不偏検定(演題の検定)と H
手び .
その詩の第一・種の確率を概不偏検定の有意確率と呼ぶごとを提案する。
分 布 が 対 称 の 時 ， す な わ ち 2 項 分 布 で は 纏 率 が 1 // 2 で あ る ご と を 帰 無 仮 説
とするとき、

または 2)
( ~~表で積または縦の和が同・の場合は上述の二つの検

主と一致してしまう￠であまり意味は無いが非対称の時には意味方:忘る場合が
ある。
こ の 報 告 で は ， 二 項 分 布 の p の検定と，

2 x 2表 の 検 定 に つ い て ， 直 接 確 率

計算法の類似な両側核定と，概不偏検定を比較した結果について述ペる。
検討の結果を簡略に述べると次の犠になる。
概不偏検定は S A Sの検定とは殆どめ場今一致するか、サイズが小になっ検出
力が劣っている。読不偏検定が S A Sの検定よりも優れている場合は、次の j
道
‑168一

、

A

りである。

2 x 2 表でトZA S の 棄 却 : 援 の 中 の 1 点 が 概 不 信 検 定 の 採 択 域 に 入 り

S A S の 採 択 械 の 1点 が 概 不 偏 検 定 の 棄 却 域 に 入 る 場 合 で あ る 。

こオ1i
ま
、

標本

空間を・直線上の等間賠の点で去したときには採択域(棄却嵐)カト・つだけ右か
左にずれる場合である。
向、，

次に、去やグラフを示すが.記号は次の通りである。

τ
i寸t
;
‑
r
‑
;
‑
l i-l;;-~T;τコ7τ)
i
一二一一ニ一二一二一」一

，
.
，

寸 ・ 、 け い fιレ 1‑門司/‑‑J'ゐ，

'{巴吋ソー

無仮説は

‑̲ιー " 才 v
c
. -:.__~に、

ム =0

‑b

1
宅

L
l
.

ρ

グラフの積軸

八

グラフの縦翰

積出刀

ム は 対 数 オ ヴ ヅ 比 と 呼 ば : れ 2X2JZ:の 検 定 の 帰

である。
a偽
︐
ゐ

同は

一J

n

以下の，

~吾、-r;.‘

︐

'

H

ハ

1
‑
1
‑
)~-~ ‑
‑
.
:i--~--l

n
u

~__L__ι一_j

1
;
‑
I
‑
r
‑
1
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P ! 1 P 22~/ P l!"~ P 2t
T3
l

￨一一一十一一寸一ーイ
I~二上E72i p.♂￨

︑
I

トト‑十ーイ
ピ-~上~j

ρ

. . 古 川

c
:
.^ e
.
. ~ ~ð..

m

の場合で，

R

何:れも，

域で下側が概不偏検定の採択域である。

を越えない範囲内で採択域を広げたもので，

とが S 1
¥Sの 検 定 の 底 抗

有 意 水 準 は 5 %として，

棄却主主の中で採択主主と接している

(直を得た時の有意確率を右側に示した。

吋

'Rυ

l
・

L

‑
‑

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，
‑
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‑
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，
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iI i!ii !!!‑
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iーよ~L.J_上ーしよ_L_j_上ーしよ上」ーよ~j

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5%

有;宮高惇:

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ー
「71 u.02912

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︽

U

1よ

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このページでは前ページの 3担場合についての検定刀関数を呂示する。 市 1 τ Z b ' 1 1: 16.*‑=/5 、 . . . . . . . . . . . . : " ‑ : : : ; ̲ t y一 a V I 1= l b 、¥ L J W\~ ' 2 .b . M~ ¥b .~ ー. 2 ‑170 、 a t~ 1 つ ヒ コ L 3 子 《

SASを活用した全社総合生産技術管理システム その 1 ， . 上田一夫 新日鉄情報通信システム(欄 東京システムセンター SAS a p p l i c a t i o ni nT e c h n i c a lI n f o r m a t i o nC o n t r o lS y s t e m" ' "P a r t1" ' " l くa z u o Ueda S y s t e m Center‑Tokyo NIPPON STEEL I n f o r m a t i o n& C o m m u n i c a t i o nS y s t e m sI n c . 要旨 ， 4 A . 新 日 本 製 銭 ( 株 ) は 技 術 戦 略 構 想 を 具 現 化 す る た め 、 操 業 実 績 B0と 汎 用 検 索 ソフトからなる、生産技術管理システムを全社的規模で構築した。 当 シ ス テ ム は 自 営 の ネ ッ ト ワ ー ク の N S ‑ 1N Sに よ り 本 社 及 び 全 製 鉄 所 の oB もアクセスでき、鉄鋼製造部門の技術スタッフが全員参加型で利用する。 キーワード:データベース;生産管理システム;技術管理; SA S 1. は じ め に 新日鉄情報通信システム(株)は、新日本製織(株)と共同して、今回、全社総合生産 技 術 管 理 ス テ ム ( S G K) を開発し、 S 6 3 ・ 7月 よ り 新 日 本 製 銭 ( 株 ) で 運 用 を 開 始 し た。当システムでは本社及び各製織所に、共通構造のデータベースとデータ利用システム を置き、社内をネットワークで結んでデータの共有化を図っている。このシステムにより 利用者は、大量のプロセスデータから、自分が必要とするデータを必要とする時に抽出し 即時に解析を行い、結果を見易いグラフにすることができる。豊富な機能を誰もが容易に 利用できることを設計思想、としており、メニュー画面からの機能選択方式、データ項目の 統一、漢字名称出力など、マンマシンインタフェースに工夫をしている。更に、利用シス l I / I f J I a テ ム の 一 部 に は SA S言 語 で 開 発 し た ソ フ ト を 組 み 込 み 開 発 効 率 、 メ ン テ ナ ン ス 性 の 向 上 を図っている。 ここでは、システムの概要、その特徴についてのべる。 2 システム開発の背景・狙い 2. 1 シ ス テ ム 開 発 の 背 景 新日本製銭(株)は、従来から鉄鋼の一貫製造工程に汎用コンピュータ及びプロセスコ ンビュータを導入して、生産管理の分野で広く活用してきた。(図 1 ;鉄鋼製造工程) 鉄鋼製造部門における生産技術管理業務は、製造技術開発・新製品開発などを実施するも のであり、製造ラインの工程管理・操業管理・設備制御などを行う生産管理業務の上位 i こ 位 置 づ け ら れ る 。 ( 図 2参 照 ) 新 日 本 製 銭 ( 株 ) は こ れ ま で 、 当 業 務 領 域 に お い て 多 く の 成果を上げてきており、鉄鋼製造技術の向上に貢献してきた。この結果、近年、製造プロ セスはますます高機能化してきている。 さらに、需要化ニーズが高級化・多様化の度合いをますます強めるなど、生産技術管理 業務の一層の高度化・戦略的展開が必要とされる状況になってきている。また、新日本製 銭 ( 株 ) は 全 国 に 9製 鉄 所 ・ l製 造 所 を 有 し て お り 、 所 を ま た が っ て 製 造 さ れ る 場 合 も あ ‑171

直J a ~ 国 1 1 l i 日 ば ↑ 1 7 2 定が彰一︿ ¥ l ̲ ̲ ̲ ̲ ̲ j E2たとけ吋問RHM河‑ m 到E L gmHR一 同 ， . H ( { 引 支 出 ) ︹ 川 川 市 一曹 は 川 川 一 凹 占 的 GEi‑‑ !四四回目四四回 i 宮時 巴 1 { f ? l ; そ; 3 3 : 〈乙 、 a U . ‑ ‑ ‑ u ̲ ̲ j ζ こ r n 川 口 l > 団 、 目

り、また、操業技術面で他所の同一工程の操業実績を参考にする場合も多い。さらに、当 業 務 に 従 事 す る 技 術 ス タ ッ フ は 社 内 で 約 7 0 0 0名 に も の ぼ り 要 員 合 理 化 の 観 点 か ら も 、 従来以上に強力なシステムサポートが望まれる状況になっていた。 こ の よ う な 背 景 か ら ， S 6 1. 4月 ， 全 社 総 合 生 産 技 術 管 理 シ ス テ ム ( 以 下 S G K と 記 す。)を社内プロジェクトとして開発をスター卜した。 2. 2 システム化の狙い (1)社内共通技術基盤の確立 ま ず 、 今 回 の SGK開 発 は 、 下 記 の よ う な 目標を達成するための、鉄鋼製造部門におけ る社内共通の技術基盤を確立することを大き な狙いとした。 ( a l高 度 化 す る 生 産 設 備 の 実 力 を 発 揮 す る た めの操業技術面での技術力向上。 ( b l製 鉄 所 内 お よ び 製 鉄 所 間 で の 一 貫 品 質 管 ' 理の一層の充実。 ( c l要 求 品 質 の 厳 格 化 に 迅 速 に 対 応 で き る 技 術開発力の一層の向上。 ( 2 )戦 略 的 業 務 展 開 の 実 現 新日本製銭(株)鉄鋼製造部門では、従来 から、操業面、品質面の高位安定のために、 ライン部門・スタッフ部門共、日常管理を実 A ! 1 長 所 実施し、問題点の早期摘出と操業改善を行っ てきた。今回のシステムでは、大量かっ長期 本社 在.略~~説明 B~ 長所 o ES(~roer E n t r yS y s t e i ) 間のデータを保有し、従来以上に高度な解析 機能を簡便に実現できるソフトを開発した。 これらを活用することにより、ライン部門で は、日常管理業務の範囲を拡大し、管理サイ 図 2 生産技術管理業務と SGKの 位 置 付 け クルの短縮化・技術力向上を狙っている。 さらにスタッフ部門では、従来以上に、高度な戦略的業務の比重を高め、今後の飛躍的発 展・コストの抜本的削減につながるような技術革新を強力に推進することをねらっている ， . 3. シ ス テ ム 開 発 方 針 3. 1 社 内 統 一 開 発 の 実 施 今回のシステム開発では，データベース構造の標準化を行い、 D B利 用 シ ス テ ム を 社 内 共通システムとして統一開発した。これにより、利用部門にとっては、マンマシンインタ フェースが統ーされた社内共通基盤構築が達成できた。更に、システム部門にとっては、 システムトランスファーという域にとどまらず、共通システムを統一開発・統一保守する ことにより開発・維持負荷の軽減を目指した。 3. 2 エ ン ド ユ ー ザ 全 員 参 加 方 式 の 採 用 生産技術管理業務は大半が非定型業務の性格を持つ。これに対し、ユーザの必要な資料 に至るまでその通りにサービスする個別業務対応型のシステム開発方式で対応していたの では、ユーザにとっては、ニーズの発生から必要なアウトプットが得られるまで長期間待 たされることになる。また、システム部門にとっても、パックログの増大につながる。従 って SGKで は 、 ユ ー ザ ・ シ ス テ ム 双 方 に メ リ ッ ト が あ る 『 必 要 な 人 が 、 必 要 な 時 に 、 自 分でデータを取り出して解析する』エンドユーザ全員参加型のシステムとした。 1 7 3一

3. 3 自 製 ソ フ ト と 市 販 ソ フ ト (S A S ) の 併 用 デ ー タ 解 析 機 能 ( デ ー タ 加 工 ・ 作 図 ・ 作 表 ・ 統 計 解 析 等 〉 は 市 販 DSSソ フ ト を 用 い て サポー卜することが可能な領域である。しかし、市販ソフトのみを用いたソフトウェア構 成とすると、ユーザニーズに対する機能猫足度・操作性・応答性等において満足できるレ ベルに到達できない。一方、全て自製ソフトでサポー卜するのは、システム開発・維持の コストパフォーマンスを考えると得策ではない。従って、 SGKの ソ フ ト ウ ェ ア 構 成 は 自 製 ソ フ ト と 市 販 ソ フ ト ( 今 回 は S A Sを 採 用 〉 の 併 用 形 態 と し た 。 自 製 ソ フ ト は 比 較 的 良 く使う機能に絞り、操作性・応答性等において使い勝手のよい仕組みをめざした。市販ソ フトには、使用頻度の低い復雑な機能を受け持たせることとした。こういったソフトウェ ア構成とすることにより、多様な処理機能を、操作性も良くマシン負荷も抑えてサポート 出来ることを目指した。さらに、両方のソフトウェア群の問には、データのやりとりが可 能なインタフェースを持たせることとした。 3. 4 プロトタイプ的システム開発の実施 今回のシステムにおいては、開発開始時点、で技術的に完成されているものだけではなく 、極力最新の技術をとりこんだものとすることを目指した。新しい技術については、プロ 、 a トタイプを作成して実現可能性を見極めた上で、本格版システム開発に聖書げることとした また、対話型指示直面および処理結果の出力画面のマンマシンインタフェースが重要な 役割を占めるため、この部分についてもプロトタイプ開発をすることによりユーザの使い 勝手のよいものを目指した。 4 システムの概要 4. 1 シ ス テ ム 化 対 象 業 務 ・ 規 模 本 シ ス テ ム の 規 模 を 表 lに 示 す 。 デ ー タ ベ ー ス は D I S K容 量 で 14 0 G B と 膨 大 な 量 に の ぼ り 、 開 発 ソ フ ト ウ ェ ア も D B構 築 系 で 2 3 0万 L S ( ロ ジ カ ル ス テ ッ プ : 実 行 文 の 行数〉、 D B利 用 系 で 5 0万 L S に 達 す る 。 鉄 鋼 製 造 ラ イ ン の 内 、 高 炉 を 有 す る 製 銑 工 程 を 除 く 全 て の 工 程 を 対 象 と し て い る 。 D B構 築 シ ス テ ム に つ い て は 、 対 象 工 程 が 多 い た め I期・ E期 の 分 害J I開 発 を 行 っ た 。 対象工程 I期 ( S 6 3 . 7 ) E 期 (H 製鋼・厚板・鋼管 熱延・ J 令延・表面処理 ステンレス・条鋼・電滋 4) 備 考 、 a 生産技術 S62. 4 ‑ S63. 7 S62.10 工 期 ソ D B構 築 系 1 0 0万 L S フ 卜 0 8利 用 系 5 0万 L S 、 ノ 端末 1 1 1台 ド DISK ‑ H 1.4 1 3 0万 L S 製 鉄 所 担 当 社内共通システム 1 2 8台 6 7G8 7 3G8 表 1 SGK シ ス テ ム 規 模 ‑174 2 3 9台 1 4 0GB

4. 2 システム構成 本システムは，データベース及び B構 築 シ ス テ ム 、 B利 用 シ ス テ ム ， 並 び に 各 所 シ ス テ ム を 結 合 す る 社 内 ネ ッ ト ワ ー ク か ら 構 成 さ れ る 。 ( 図 3参 照 ) 以 下 に 各 々 の 構 成 要 素 o o について説明する。 (1)データベース oBの 構 築 に 当 た っ て は ， 社 内 で デ ー タ を 共 有 で き る よ う 、 oB 保 持 単 位 及 び oB 収 録 項目(名称・桁数・データタイプ・単位・定義)について社内共通化を図った。さらに、 それら項目定義内容は， 0 Bに 付 属 し た 0 0 / 0 ( デ ー タ デ ィ ク シ ョ ナ リ ー デ ィ レ ク ト リ ー)として保持し、項目名称(漢字)等の内容はデータ利用システムにつながる仕組みに なっている。 ① 原 始 oB 今回の開発においては、 『データベースは、できるだけ生データに近いデータを情報の 発生箇所に持つ』という考え方をとった。これにより、物単位データ(チャージ・スラプ ・ コ イ ル 等 ) を 格 納 す る 原 始 oBを 各 製 鉄 所 に 設 置 し た 。 原 始 oBに は 通 常 l回/目、 D B構 築 シ ス テ ム に よ り 発 生 I J 頂 の 時 系 列 デ ー タ が 蓄 積 さ れ 、 標 準 的 に は 6ヵ 月 間 保 持 さ れ る ... 。 当 oB に は 、 デ ー タ 圧 縮 機 能 ・ 未 完 デ ー タ 管 理 機 能 な ど の 必 要 な 機 能 を 持 た せ て お り 、 最 大 8個 の キ ー を 持 つ こ と が で き る 。 検 索 時 間 等 の 性 能 面 で の 要 件 を 満 足 さ せ る た め 、 当 oBは VSAMを ベ ー ス と し た 独 自 構 造 に し た 。 o B ②加工 技術管理業務の中には、日々の操業管理のように定型業務の性格を持ったものもある。 これらの業務に対し、使い易く、タイムリーに情報を提供できるよう、原始 oB を 期 間 で 集 約 加 工 し た 加 工 oBを 持 つ こ と と し た 。 加 工 oBに は 、 表 形 式 の 利 点 、 多 種 多 様 な 報 告 書の作成容易性、将来性等を考慮しリレーショナルデータベースを採用した。 ( 2 )0 B利 用 シ ス テ ム ① oB抽 出 ・ 参 照 機 能 原 始 oB ・加工 oBの デ ー タ を VDT.PRTに 表 示 ， 或 い は デ ー タ を 抽 出 し て 、 解 析 周一時ワークファイルである中間ファイルへ格納する。なお加工 oBの 参 照 は メ ー カ ー 魁 品を用いた。 ②汎周作図解析機能 中間ファイル上のデータを対象として、データ加工・作図作表・統計解析を行う。尚、 oB抽 出 ・ 参 照 、 汎 周 作 図 解 析 の 両 機 能 で は 、 一 連 の 処 理 手 順 の 再 利 用 が 可 能 で あ る 。 ③データ保存管理機能 データの再利用を可能とする機能であり、中間ファイル上のデータを、常駐ファイルであ P る保存ファイルへ格納、或いは、保存ファイル上のデータを呼び出して中間ファイルを作 成することができる。 ④中間ファイル受渡し機能 データ処理を市販 SSソ フ ト ( 今 回 、 社 内 共 通 ソ フ ト と し て SA Sを 採 用 ) や 、 ユ ー o ザ ー オ ウ ン コ ー デ イ ン グ の FORTRANプ ロ グ ラ ム で 、 更 に は W Sで 行 う た め 中 間 フ ァ イルのデータを形式変換して渡す機能である。 ⑤パターングラフ 加 工 oBを 対 象 と し 、 定 型 的 な グ ラ フ を ワ ン タ ッ チ で 出 す こ と の で き る 機 能 で あ る 。 ( 3 )社 内 ネ ッ ト ワ ー ク S G K が 稼 働 す る 各 箇 所 ( 本 社 及 び 9製 鉄 所 ) の ホ ス ト を 新 日 鉄 社 内 ネ ッ ト ワ ー ク (N S‑INS) に よ り 結 び 、 各 所 の W Sか ら 互 い に ア ク セ ス す る こ と に よ り 、 デ ー タ の 共 有 を可能としている。 4. 3 0 B利 用 シ ス テ ム 維 持 管 理 oB利 用 シ ス テ ム は 現 在 本 社 に て 統 一 保 守 を 行 っ て お り 、 S G K が 今 後 と も ス ム ー ズ に . 運用され、更に一層の機能アップを図っていくために、下記のルールで維持管理している ‑175一

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(1)緊急対応 異常発生等緊急に各所の oB利 用 シ ス テ ム に メ ン テ ナ ン ス 内 容 を 反 映 す る 必 要 が 生 じ た とき、原因の究明、ソフトのメンテナンスを行った後、メンテナンス済のソフトを新日鉄 所 間 フ ァ イ ル 転 送 シ ス テ ム (F T S) に て 発 送 す る と と も に 関 連 す る ド キ ュ メ ン 卜 類 を 発 送 す る 。 な お 異 常 発 生 時 、 本 社 端 末 か ら 当 該 箇 所 に L0 G0N し て 異 常 内 容 の 再 現 、 異 常 原因究明、一時的修正が出来る遠隔地保守体制をとっている。 ( 2 )定 期 対 応 異 常 回 復 内 容 、 約 束 し た 機 能 ア ッ プ 内 容 を 反 映 し た ソ フ ト は 定 期 的 に ( 1回 / 3 ヶ 月 ) 新 パ ー ジ ョ ン と し て M / Tに て 全 箇 所 に 送 付 す る 。 5. シ ス テ ム の 特 徴 5. 1 全 員 参 加 方 式 の 推 進 策 『必要な人が、必要な時に、自分でデータを取り出して解析する』全員参加方式が浸透 するためは、使い勝手のよいシステムである必要がある。このため、 は、下記のような工夫を行っている。 ~ oB利 用 シ ス テ ム で ( ll J .ニュー画面からの機能選択方式と穴埋め方式の指示画面 各種処理の指示はさほどの事前学習をしなくても、画面にそって進めていくことにより 、 可 能 で あ り 、 各 指 示 画 面 で は 出 力 方 式 に 応 じ て 穴 埋 め 方 式 で 指 示 出 来 る 。 ( 図 4に 指 示 画面とアウトプットサンプルを示す) ( 2 )処 理 手 I J 頂の登録・再利用機能 データ抽出、 j 凡用作図解析の両機能では、一連の処理手順の登録・再利用を可能とした これにより、パラメータ入力負荷の軽減を図るとともに、ある程度パターン化された業 務では、操作をワンタッチ化することが可能である。 ( 3 )デ ィ ク シ ョ ナ リ 内 容 の 一 貫 活 用 Bに 付 随 し た 0 0 / 0の 内 容 は 全 て D B利 用 シ ス テ ム に つ な げ る シ ス テ ム と な っ て い o る。それらのうちでも、項目漢字名称・単位名称については各種出力グラフ・帳票などに 表示される。 ; ) . 2 開発効率・メンテナンス性向上対応 開発効率・メンテナンス性向上のため、 oB利 用 シ ス テ ム で は 汎 用 作 図 解 析 サ ブ シ ス テ ム 、 パ タ ー ン グ ラ フ サ ブ シ ス テ ム に 第 4世 代 言 語 で あ る SA S言 語 で 開 発 し た ソ フ ト を 組 み込んでいる。これにより、開発時にはプロトタイプ的開発を行うことによる効率アップ が図れたと同時に、メンテナンス時にも、プログラムの見やすさにより効率アップが期待 ~ o 出来る。汎用作図解析は B抽 出 等 に く ら べ 、 出 力 の 見 栄 え 等 に 関 す る 改 善 要 望 が 多 い と 予想され、そういった際にはプログラム修正後、コンパイル・リンクという処理を経るこ となく、即結果が確認出来るという薗でも大きな効果がある。 5. 3 異機種体制への対応 先に述べたように、 SGKで は 本 社 お よ び 9製 鉄 所 を 対 象 と し て お り 、 互 い に 他 所 の D Bを 参 照 し 、 デ ー タ を 入 手 出 来 る こ と が 必 要 で あ る 。 ま た 、 各 所 は 同 じ メ ー カ ー の メ イ ン フレームではなく目立・ IBM ・ 富 士 通 の 3メ ー カ ー の 混 在 と な っ て い る 。 こ う い っ た ニ ーズおよび計算機環境に対応するため、下記のような対応をとった。 (1)社内ネットワークおよび異機種共用端末ソフトを用いた所間相 E接 続 SGKが 稼 働 す る 各 箇 所 聞 は 新 日 鉄 社 内 ネ ッ ト ワ ー ク (NS‑INS) に よ り 結 ん だ 。 他 所 SG Kへ の ア ク セ ス は 、 異 機 種 共 用 端 末 ソ フ ト (IBM端 末 に 560/20エ ミ ュ レ ー 夕 、 目 立 端 末 に 3 2 7 0エ ミ ュ レ ー タ ) を 搭 載 し た 自 所 S G K 用 端 末 か ら 相 手 側 箇 所 ホ NS‑INSを 介 し ホ ス ト パ ス ス ル ー で 行 う 方 式 と し た 。 な お 、 IBM端 末 用 5 60/2 0エ ミ ュ レ ー タ は 自 社 開 発 し た 製 品 で あ り 、 シ ン グ ル / ク ラ ス タ の 両 接 続 方 式 だ サ ポ ー ト 可 能 で あ る 。 こ れ ら エ ミ ュ レ ー タ ソ フ ト に よ り 、 目 立 ・ IBM聞は、 ANK ・漢 字 ・ 罫 線 レ ベ ル で E換 が 可 能 と な っ た 。 ストへ、 177

・ ， 、 " 、 ， ' . 、 . 句 、 句 、 222t*ヒストグラム(1)手順 N O =1P̲̲ 、 処 理 =3 0 0 登 録 = 1(呼出 = 0実行 = 1登録/実行 = 2登録 = 3確認 = 4 置換 = R ) く3 0 0 > ヒストグラム X軸項目 N O 0 3 1‑一一 座樟 ( 1 ) ( 2 ) ( 3 ) ( 4 ) < 8 0 0 > リスト 下限値 クラス幅 1 6 0 0 1 0 Y軸スケー島変更 座標 ( 1 ) ‑ ( 2 ) ( 3 ) ( 4 ) ー ー < 9 0 0 >項目一覧 Z指定 ( Y ) B Y B Y B Y B Y 1 5 一一一一一 一一一一一 一一一一 月間 標準偏差 1 1 4 0 1 6 5 7 . 1 4 9 3 1 2 4 . 7 9 3 3 1 2 0 0] ‑ 1 0 0i L イシ例ルつ 。 」 ‑ . V J/ 」/ ν ν ν ν A / ν b F 」 一一一一一 一一一一一一 一一一一 一一一 1/ Jr‑ 1 12345678911111111 o1234567 凶 項目数= 3 0 ( 31) ド数= 1 1 4 0 (1 1却 ) R N O 内容 H数 % 1 く= 1 6 0 0 2 く= 1 6 1 0 1 6 2 0 3 く= 4 く= 1 6 3 0 5 く= 1 6 4 0 6 く= 1 6 5 0 7 く= 1 6 6 0 8 く= 1 6 7 0 9< = 1 6 8 0 1 0 < = 1 6 9 0 1 1 < = 1 7 0 0 1 2< = 1 7 1 0 1 3< = 1 7 2 0 1 4< = 1 7 3 0 1 5 く= 1 7 却 1 6 >1 7 4 0 50 . 4 1 4 1 .2 4 9 4 . 3 5 8 5 . 1 1 1 71 0 . 3 1 9 91 7 . 5 辺 11 9 . 2 1 8 21 6 . 0 1 4 11 2 . 4 8 3 7 . 3 3 5 3 . 1 50 . 4 30 . 3 30 . 3 1 8 1 .6 70 . 6 温度 xx 図 4 、 局 xx温度分布 平均 グタj LCL A( A .B .c .D ) N数 ∞ CL UCL グラフリスト ( Y ) グラフサイズ タイトル 月間 xx温 度 分 布 一 一 一 一 pn8:表題入力 pn2:層別画面 必要なパラメータを入力して下さい。 N数 クラス数 指示画面とアウトプットサンプル 1 7 8一 、 a

(
2
)F T S を 用 い た 他 所 D B抽 出 機 能
他 所 D Bの デ ー タ を 自 所 の デ
タと比較解析するためには、データを自所ホストへ持っ
て く る こ と が 必 要 で あ る 。 こ れ に 対 し て は 、 新 日 鉄 所 間 フ ァ イ ル 転 送 シ ス テ ム (F T S)
を組み込み、抽出データを自所ホストへ随時に伝送することができるようにしている。

5. 4 原 始 D B徳 造
当 D Bは 大 量 デ ー タ を 効 率 的 に 構 築 ・ 検 索 ・ 退 役 す る た め 梅 造 面 で 下 記 の よ う な 工 夫 を
し 、 図 5の よ う な 構 成 と し た 。

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図 5原 始 D B構 造
(1)時系列キーの採用
鉄鋼業において大量の操業実績データを解析する際には、ほとんどの場合、期間による
絞 り 込 み が 行 わ れ る 。 こ の こ と を 考 慮 し 、 原 始 D Bの メ イ ン キ ー は 時 刻 と し 、 発 生 1
1
頂にデ
ータを格納する事とした。
(
2
)検 索 フ ァ イ ル の 設 置

原 始 D Bの 検 索 に お い て は 、 通 常 大 量 の デ ー タ の 中 か ら 必 要 な 条 件 を 満 た す レ コ ー ド を
絞り込む処理が行われる。これに対し、常に全項目の格納された長いレコードを読み込ん
でいたのでは高速な検索性能は保証できない。また、検索時に用いる条件項目の内、良く
使 わ れ る も の は ほ ぼ 決 ま っ て い る 。 こ う い っ た 面 を 考 慮 し 、 原 始 D Bに は 検 索 条 件 と し て
よく用いる条件項目のみ格納した短いレコードで構成した検索ファイルを設けた。

(
3
)完 了 デ ー タ 格 納 用 フ ァ イ ル の 設 置
̲..

D B数 が 多 く な っ て く る と 、 定 期 的 に 行 わ れ る 保 持 期 間 経 過 レ コ ー ド の 削 除 お よ び D B
再編成ファイルの処理時間も無視出来ない大きさになる。このため、ラップアラウンド方
式の完了データ格納用ファイルを設け削除・再編成処理の負荷を小さくできるようにした

5. 5 稼 働 管 理 機 能
S G Kが 平 均 的 に ど の よ う な 使 わ れ 方 を し て い る か の ト レ ン ド を 掴 ん で お く こ と は 、 機
能 の 不 備 の 改 善 、 リ ソ ー ス の 修 正 計 画 な ど の 為 に 必 要 で あ る 。 こ の た め 、 SG Kに は 稼 働
管理機能を設けて下記のような実績を把握可能とした。

(1) D B利 用 シ ス テ ム 各 機 能 の 利 用 回 数 ・ 利 用 ノ f タ ー ン
(2) D B お よ び 項 目 の 利 用 回 数

(3) 各 種 リ ソ ー ス の 利 用 状 況
当 機 能 で は こ の よ う な 内 容 を 格 納 し た ロ グ 情 報 を 原 始 D Bと 同 じ 形 式 の フ ァ イ ル に 出 力 す
る。これにより、

SG Kの 利 用 状 況 の 解 析 は SGK 自 身 で 行 う こ と が 出 来 る 。

‑179
←

6. 開 発 体 制 ・ 経 緯 6. 1 開 発 体 制 図 6に 開 発 体 制 を 示 す 。 全 社 的 な 推 進 を 行 う た め 、 本 社 に 技 術 部 門 と シ ス テ ム 部 門 か ら なる S G K 総 合 推 進 班 を 設 置 し た 。 さ ら に 、 本 社 内 の 各 工 程 技 術 部 門 か ら な る S G K 工 程 推進班を設置し各工程技術部門毎の全社推進に当たらせた。また、各製織所にも技術部門 . シ ス テ ム 部 門 か ら な る S G K推 進 班 を 設 置 し た 。 『本社』 、 a 『製銭所』 図 6 開 発 体 制l 6. 2 開 発 経 緯 図 7に 開 発 ス ケ ジ ュ ー ル を 示 す 。 各 開 発 工 程 の 概 要 を 以 下 に 示 す 。 ︑ He￨ jeh 愉 崎川 川 別枠副 叱 恥 d 訊‑ (M H ・ 'H ‑TJ 寸人且允 'A 内MHM 関川川 ・ り ノ 町制H H M 間 n u 世m H l j 三テストす￨ . . . . . O Bl ' l 冊m 出 荷 i 自￨ o BI~~ . .I シ ス テ ム ¥ I !t ! 図 7 開発スケジュール 1 8 0 . . . A 川 ¥ ¥ 制作 A VI.日 V1.J~ VU~ ¥ 日 卜 設計 開 完 . . .. . . i U i . l W Ui ( 革 本i l i 如) (本 ~n如) i~.j

(1)設計 シ ス テ ム 部 門 の 社 内 会 議 に て 、 oB構 築 シ ス テ ム と oB利 用 シ ス テ ム の 問 の イ ン タ フ ェ ー ス と な る デ ー タ ベ ー ス の 仕 様 を 確 定 し 、 oB利 用 シ ス テ ム に つ い て は 、 各 所 の 英 知 を 結 集 す る 形 で 進 め て い っ た 。 な お 仕 様 確 定 に 当 た っ て は 、 『サポートする機能』、 『サポー トしない機能』及びその理由を明確化しユーザ、システム双方の認識を共通にすると共に 、機能の漏れを防いだ。 ( 2 )製 作 oB利 用 シ ス テ ム は 、 先 ず I B M版 を 開 発 し 、 品 質 的 に 落 ち 着 い た と こ ろ で 、 目 立 版 に コ ン バ ー ジ ョ ン し た 。 な お SA S言 語 で 開 発 し た ソ フ ト は 、 ~PROC CPORT PROC CIMPORT 』を活用しコンパージョンの効率化を図った。 ( 3 )テ ス ト F T Sを 用 い た 他 所 oB抽 出 機 能 で は 、 所 問 で イ ン タ フ ェ ー ス テ ス ト を 実 施 す る と と ‑ もに、出来上がったソフトの性能テストを実施し、業務モデルによる定量的検証を行った ( 4 )ユ ー ザ マ ニ ュ ア ル 作 成 SGK総 合 推 進 班 の 技 術 グ ル ー プ が 中 心 と な っ て 約 200頁 の 利 用 マ ニ ュ ア ル を 作 成 し た。 ( 5 )ユ ー ザ 教 育 所 SG K の 中 核 と し て 所 内 教 育 を 行 え る メ ン バ ー を シ ス テ ム 、 ユ ー ザ か ら 選 抜 し 、 本 社 OAル ー ム の ホ ス ト 結 合 ノ fソ コ ン を 使 用 し て 講 習 会 を 行 っ た 。 講 師 は SGK総 合 推 進 班 の メ ン バ ー が 分 担 し た 。 講 習 内 容 は 具 体 的 業 務 を 想 定 し て 作 成 し た fS G K講 習 会 テ キ ス ト』に従って実習形式でおこない、最後に終了課題を解くことで評価した。本社講習会の 終了者は各所の普及徹底の中核者として、各部門でのリーダ育成及び一般利用者への oJ Tで の 利 用 者 層 の 拡 大 を 図 っ た 。 ( 6 )出 荷 ・ 本 番 各製鉄所でのインストール作業のためのマニュアルを作成し、説明会を開催した後、 D B利 用 シ ス テ ム の ソ フ ト ウ ェ ア を 出 荷 し た 。 ま た 、 本 番 環 境 の 設 定 に つ い て は 、 社 内 ネ ッ トワーク・端末定義等、箇所をまたがる要素も多く、社内的な推進体制の中で進めた。 ( 7 )利 用 状 況 フ ォ ロ ー SG Kの 稼 働 管 理 機 能 を 利 用 し て 、 定 期 的 に 利 用 状 況 を 把 握 し 、 啓 蒙 活 動 を 行 う と と も に機能の改善リソースの修正計画に反映している。 ・ 4 h 7. 活 用 事 例 及 び シ ス テ ム の 評 価 7. 1 活 用 事 例 本システム稼働により、迅速な意志決定や技術対応処置をとった例を次にあげる。 (1)新製造プロセスの技術改善 SGKで は ス ピ ー デ ィ ー な 技 術 解 析 技 術 解 析 が 容 易 に 出 来 る た め 、 新 製 造 プ ロ セ ス の 技 術改善にも戦略的な対応がとれる。このような例としては，厚板工場に設置されている制 御圧延及び制御冷却連続プロセスによる.新製品の強度や形状などの品質安定化がある。 (図 9参 照 ) ( 2 )一 貫 品 質 管 理 体 制 の レ ベ ル ア ッ プ o SGKの Bは 、 前 述 し た 通 り 、 技 術 上 の 意 味 が 社 内 的 に 統 ー さ れ た 同 一 名 称 、 を 持 つ 収 録項目から構成されている。このようなデータの社内共有体制が、前後工程での詳細な品 質管理情報の迅速なフィードフォワード、フィードパックを可能にし、従来以上充実した 一貫品質管理体制になった。 ( 3 )工 程 能 力 の 向 上 に よ る 品 質 レ ベ ル の 安 定 化 工程能力調査では、管理すべき特性値、その特性値を変動させる各種の要因とその寄与. 度などの大量のヒストカリデータを元に解析する。設備能力を極限まで発揮させるため、 SGK シ ス テ ム に よ っ て 、 常 に 工 程 能 力 の 迅 速 な 把 握 を 行 い 、 各 操 業 要 因 を 時 系 列 的 に 傾 1 8 1

向管理している。これにより、常にタイムリーで適切なアクションをとることができ、品 質レベルの高位安定に大いに役立っている。 、 a 冷却 加熱 図 9 7. 2 製品 SGKシ ス テ ム の 戦 略 的 活 用 例 システムの評価 当 シ ス テ ム は 稼 動 後 l年 程 度 し か 経 過 し て な い が 、 そ の 効 果 は 予 想 を は る か に 上 回 る も のである。 これは当システムによって必要な質の高い情報がタイムリーに得られ、問題解決への試行 錯誤的アプローチが容易に、しかも短期間にできるようになったからである。問題発生か ら解決までの時聞が大幅にに短縮したばかりでなく、それ以上に技術解析も質の高い密度 の濃いものとなっている。 8. お わ り に 当 シ ス テ ム は 昭 和 6 3年 7月 の 立 上 げ 以 来 、 各 所 に お い て 順 調 に 利 用 さ れ て い る 。 現 在 の 活 用 状 況 は 30.000機 能 / 月 と 当 初 の 予 想 を 大 き く 上 回 り 、 鉄 鋼 製 造 部 門 の 業 務 遂 行 上なくてはならない強力な武器としての位置づけを占めつつある。今後、さらに技術的・ 機能的なレベルアップに取組み、社内での適用部門の拡大を図る予定である。また共通シ ステムについては外販化を検討中である。 ‑182 ← 、 a

SASを活用した全社総合生産技術管理システム その 2 ‑ ‑ 関根美智代 新日鉄情報通信システム(掛東京システムセンター SAS a p p l i c a t i o ni nT e c h n i c a lI n f o r m a t i o nC o n t r o lS y s t e m， . ，P a門 2， . ， M i c h i y oS e k i n e S y s t e mC e n t e r ‑T o k y o o m m u n i c a t i o nS y s t e m sI n c . NIPPON STEEL I n f o r m a t i o n& C ' 要 旨 : 全 社 総 合 生 産 技 術 管 理 シ ス テ ム ( S G K) は、 oB構 築 シ ス テ ム 、 oB利 用 シ ス テ ム 、 並 び に 各 所 SG K シ ス テ ム を 結 合 す る 社 内 ネ ッ ト ワ ー ク か ら 構 成 さ れ る 本システムは、生産技術管理業務を強力にサポー卜するものとして開発され、 『必要な人が、必要な時に、自分でデータを取り出して解析する』全員参加型の システムとなっており、メニュー直面からの機能選択方式、穴埋め方式の直面採 用など、マンマシーンインタ フェイスに工夫をしている。また、 oB利 用 シ ス テ ム の 一 部 に SA S言 語 で 開 発 し た ソ フ ト を 組 み 込 み 、 開 発 効 率 、 メ ン テ ナ ン ス 性の向上を図っている。 キーワード SAS/AF. SAS/GRAPH， ANNOTATE 1. は じ め に 育 i j稿 で は 全 社 総 合 生 産 技 術 管 理 シ ス テ ム ( S G K) の 全 体 の 概 要 、 機 能 面 ・ 開 発 面 の 特 徴について述べたが、本論文では、そのなかの 込んで開発した、 行うための、 oB利 用 シ ス テ ム 、 特 に S A S言 語 を 組 み 『 汎 用 作 図 解 析 』 及 び 『 ノ fタ ー ン グ ラ フ 』 と デ ー タ 処 理 を 直 接 S A S で 『データ受渡し機能』についてその概要、特徴、構造等について述べる。 こ れ ら S A S言 語 を 使 用 し た サ ブ シ ス テ ム は 開 発 、 メ ン テ ナ ン ス 性 、 機 能 拡 張 面 で の 効 率向上が図られた。 ... 1. 生 産 技 術 管 理 業 務 と 各 サ ブ シ ス テ ム の 位 置 付 け 生産技術管理部門は製造ラインから発生する大量のデータをベースとして、操業管理、 品質管理、コスト管理、新技術の開発等の業務を行っている。これら業務の実行形態には 工場管理としての定型・定例のものから、新技術の閣発や操業品質異常に対する原因究明 といった非定型・非定例のものまで種々ある。 SGKの oB利 用 の 各 サ ブ シ ス テ ム は そ れ ら 業 務 の 実 行 形 態 に 対 応 し 、 非 定 型 ・ 非 定 例 の処理に対しては、データ加工・編集及び各種の統計手法により解析・作図ができる『汎 用作図解析』、日報、月報の作成といった定型・定例処理に対してはワンタッチでグラフ を出力する事のできる『パターングラフ』をサポー卜した。 な お 両 サ ブ シ ス テ ム で サ ポ ー 卜 さ れ て な い 、 分 散 分 析 等 の 機 能 は 直 接 SA Sで 処 理 出 来 るようになっており、より汎用性の高いシステムとなっている。 図 lに 各 サ ブ シ ス テ ム の 位 置 付 け を 示 す 。 ‑183一

S ラ戸ーータ7'.r‑.::::. ‑.:::;<二 K 仁 エ テ‑ ‑ ー タ 禾 リ 戸 司 梧 虫 色 曾 包 ￨原始 oB 自 製市 加工 oB 販 メ ζ Pラ ゴ ー ー タ 塁 塁 手 貝 電 l汎 周 参 照 ・ 抽 出 l川 lMAFCfE3 l l lソ カフ 卜 ︑ク トヴ 間 中 ②デ I タ抽出 他 T 変 R タ O 一 S デ ︑換 算 計 グググ 列俸卜 ︑ 演処⁝タタ 別工 算理一層加 時累ヒ 系積ス ν m Bけ 四累一デデ 則積一一一 ‑フ ‑7‑フ フフム ④作図 DE ③デ I タ加工 角率 、 a ￨ キ斤 l散 布 図 、 折 れ 線 グ ラ フ 折れ線・散布図、パレート図他 、 a 成 作 イa 円階分 グ段散 フ他 7 フフラ析 ラグ分 A S S ⑤上記以外の機能 本原始 oB 一 一 一 一 物 単 位 の デ ー タ が 発 生 11頂 ( 時 系 列 ) に 蓄 積 さ れ た デ ー タ ベ ー ス 。 本加工 oB. 図 l 原始 oB を 期 間 で 集 約 加 工 さ れ た デ ー タ ベ ー ス 。 サブシステムの位置付け ‑184

3. 各 サ ブ シ ス テ ム の 概 要
3. 1 汎 用 作 図 解 析
汎用作図解析はデータベースから抽出された中間ファイル上のデータに対し、データ加
工やデータの絞り込み等が自由に出来るデータ前処理機能と、加工・編集したデータをも
と に し て グ ラ フ 作 成 や 統 計 解 析 が で き る 作 図 解 析 機 能 で 権 成 さ れ る 。 ( 図 2参 照 )
本システムではメニュー画面からの機能選択方式とパラメータの穴埋め方式の画面を採
用し、使い勝手の良いシステムとなっているが、より一層操作性を良いものとするために
、手/11
員登録・再利用機能をサポートし、後日同じ処理をするか、あるいは類似したノぞラメ
ー タ を 一 部 修 正 し て 使 用 す る 場 合 ノξ ラ メ ー タ 入 力 負 荷 軽 減 が 図 れ る 。 ま た 非 定 型 的 な 処 理
もある特定の期間をみた場合、一定の処理を行っている場合も多い、これに対応して、各
個別機能を組合せて登録し処理を連続して行える連動処理機能もサポートしており、操作
のワンタッチ化が可能となっている。
図 3に グ ラ フ イ メ ー ジ 及 び 操 作 手 順 を 示 す 。

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イ 乍 図 解 析 機 能 の 対 話 画 面 は S A S / A F、 グ ラ フ 作 成 は S A S / G R A P Hを 用 い て 開

発 し た 。 な お S A S プ ロ グ ラ ミ ン グ 上 の 特 徴 と し て は 次 の 2点 が 挙 げ ら れ る 。
1
)G C H A R T . G P L O Tと A N N O T A T Eの 併 用
開 発 の し 易 さ か ら グ ラ フ の 大 半 は G C H A R T、 G P L O Tプ ロ シ ジ ャ で 作 成 し て い
るが、バレート図のように、折れ線グラフと棒グラフを重ね合わせたグラフやグラフ
上 に 統 計 量 等 の コ メ ン ト を 表 示 す る 場 合 は A N N O T A T Eを 使 用 し て 、 ユ ー ザ の 要
望に合った見やすいグラフとなっている。
②マケロコーデイング
マクロコーデイングをして、多様な機能を少ないステップ数で開発した。
またマクロ変数をファイルに格納し、

C 0 B 0 Lで 開 発 し た プ ロ グ ラ ム と は フ ァ イ ル

によるインターフェイスをとっている。これにより、作図解析機能においても手順登
録・再利用およびデータ前処理との連動処理も可能となっている。

前処理...作図・作表・解析の前に種々な
データ加工処理を行う。

.
，

作図・作表・解析・・・パラメータを設定して

目的の出力を得る
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本ここでは年月日時分秒のデータを日

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別に集約する。

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9 パラメータ呼び出し完了しました.

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〔時系列グラフ〕

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②期間集約、グラフサイズ等の計算を行
い、コメント欄を作成しグラフを出力
する。

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図 3

グラフイメージと操作手順

‑186一

3. 2 ターングラフ ノf 生産技術管理業務のなかには、日報の作成といった日々の操業管理のように定型業務の 性格を持ったものがある。パターングラフはこれらの業務に対応し、加工・集約した加工 D B (RDB) を 対 象 に 、 定 型 的 な グ ラ フ を ワ ン タ ッ チ で 出 力 で き る 機 能 で あ る 。 図 4で 示 す よ う に 、 日 報 、 月 報 等 1 0パ タ ー ン の グ ラ フ を サ ポ ー ト し て い る 。 グ ラ フ 作 成 の 手1 1 固 と し て は 、 ま ず グ ラ フ 作 成 条 件 登 録 フ ァ イ ル (VSAM/KSDS) にあらかじめ作成条件を登録しておく。そしてグラフ作成指示は、出力したいグラフ NO を 選 択 す る だ け 良 く 、 簡 単 な 操 作 で グ ラ フ が 出 力 で き る 。 ( 図 5参 照 ) さらに、グラフ 作成はパッチ処理でも実行可能となっている。パッチ処理で作成されたグラフ、保存指示 の さ れ た グ ラ フ は 、 グ ラ フ 表 示 デ ー タ 格 納 フ ァ イ ル (S A S グ ラ フ ィ ッ ク カ タ ロ グ ) に グ ラフイメージで保存され、グラフが必要なタイミングに再表示指示で表示できるような仕 組みとなっている。 図 6に パ タ ー ン グ ラ フ の 出 力 例 を 示 す 。 ' プ ロ グ ラ ム は 、 各 指 示 画 面 は S A S / A Fで 作 成 し 、 デ ー タ の 抽 出 部 分 は C 0 B 0 L で グ ラ フ の 作 成 は S A Sで 構 成 さ れ て い る 。 l こ挙げるようなことがある。 ① S A Sプ ロ グ ラ ミ ン グ 上 の 特 徴 と し て は 、 以 下 グラフ作成部分について 全 て A N N O T A T Eを 使 用 し て コ ー デ イ ン グ し た の で 、 ユ ー ザ ー の 使 用 目 的 に あ っ た見やすいグラフが作成できるようになっている。 ② グラフ表示部分について グラフ作成時に、 E P LA Y ③ GOUT= で グ ラ フ ィ ッ ク カ タ ロ グ に 書 き 出 し 、 PROC 全般について 汎用的な使い方ができるよう、 . ， GR を使ってグラフの再表示を行うようになっている。 SASマ ク ロ を 多 用 し た 。 月報{時系列 J1 ) 月 報 ( 時 系 列 :J 2 ) 月 刊 ( 時 系 列 :J 3 ) J If f i 何者系列: J4 ) 月t U (時系列: J 8 ) JII世(ヨ.~WI.年 R l ) 口!u(時系列: S 3 ) 目指 ( 1 1守系列:川) 加 工 1 l 1 l ‑ I l(Uげう L:1 1 2 ) ) J I I工 D I l ‑ I l(Uげう L:1 1 4 ) 図 4 パターングラフの種類 ‑187

パターングラフ ①グラフ作成指示の選択 メニュー コマンド=) 8 9 ‑ 0 62 1 1 3 : 1 4 : 5 7 S E K I H E 田 担当者名 トグラフ作成条件設定 1 DP‑HO = 2. グラフ作成指示 1 DP‑HO = 3 .グラフ・パッチ作成分 4. グラフ作成 表示。R再表示指示 パッチ実行状況問い合わせ 実 行 JOB名 = 一一一一 あなたの氏名を入力し、実行する業務を選択してください。 、 = = = ) 実行する業務 ②すぐにグラフを見たい時は コマンド=) 実行指示 i こ 実行方法=> G (パッチ実行 =~~o_~ / 即 実 行 持 ) 1 DP‑HO 8 9 ‑ 0 6 ‑ 2 11 6 : 1 0 : 3 7 グラフ作成者 S E K I H E ヮ ・ う7 く作成条件一時的修正〉 ハ e型 ー ン 対象期間 H 3 8 8 1 2 一 ‑ 8 9 0 6 2 0行・ J l 8 8 0 6 8 8 0 7 苛. R l 8 8 0 6 ‑ 8 9 0 5 行. J 3 8 8 0 6 ー ‑ 8 9 0 5 マ7 ・ H 4 ̲ ~= 8905 J 3 8 8 0 6 8ω5 苛 . J 4 8 8 0 6 ー ‑ 8 9 0 5 行. J 8 8ω6 ー ‑ 8 9 0 5 マt" J 2 8 8 0 6 ‑ 8 9 0 5 行. N 4 8 8 1 2 一 ‑ 8 9 0 6 2 0押・ N 4 8 8 1 2 ‑ 8 9 0 6 2 0行 . 作 保 以x x 成存 S H ゲラフ H O 登録名 一 ー ∞ 01 t.YA"シ守イ約二I 1~ト H3 S ̲ 0 0 0 2 J l冗 STD A T A ‑ 24 / 1 3 0 3 官 官 R l官 官 ‑ 0 4 月報 一日∞6 H4 i'~ト 6110 ぽ 泊7 DT~ ト (J3) 日 ∞8 DT~ ト (J4) 0 0 1 0 DT~ト (J8) 1 5 J 2T E S T ̲ 0 0 4 5 H 4 DB~-i工ト句ト 5 0 凶リ 1 1 ず 4 ・7 / 1 ∞ ∞ ∞ ∞ ← ‑ →‑ ∞ ースのまま。イ乍成したいグ ラフ N Oを をたてる。対象期間を変更 してグラフ作成できる。 園 女︑‑ だ一 ︒ ‑ ︑ . L ︐ ︑ ‑ て一 MC‑ 歩 'レ一 押一 Qu‑ + A a ‑ ‑‑ F‑Ill1V P‑ ka‑ 修一 正一 一 一 類一 分一 コ 一 一 の一 ム一 tRa‑ ‑ 7 グ一 レ﹂一 ス 一 ︐ ︑ ‑ ' e ‑ ︑ ︐ ‑ 問 中 向 島 問 中 日 . . 1 1 1守ーーーーーーーー‑‑‑一一一ー四ーーーーーーー‑ー一一一一一一ーーーーーーーーー一一一一一ーーーーー : 1 ， 1 > > 図 5 パターングラフ S' で セ レ ク H' 卜する。保存指示は ③グラフの表示 T G' を 選 択 す る。パッチ作成の時はスペ 操作手I J 慣例 ‑188‑ 、 a

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3. 3 データ受渡し 汎 周 作 図 解 析 、 パ タ ー ン グ ラ フ で サ ポ ー ト し て い な い 機 能 を 直 接 S A Sを 使 っ て 処 理するために、中間ファイルのデータを形式変換して SA Sファイルを作成する機能 である。 SASの コ ー デ イ ン グ を よ り 簡 単 に す る た め に 、 項 目 定 義 フ ァ イ ル よ り INPUT ステートメントを自動生成するなどの工夫をしている。 仁コ ①中間ファイル作成 位台I F市 1 . 1 . ̲ ~ ~ .1 二手￨データ抽出￨ づ/民主=...i、 【SG K共 通 L一一ー一一」【汎用抽出 画面】 データベース 、 { 指示直面】 ↓ 仁コ a 中間ファイル (VSAM/RRDS) ② SA Sフ ァ イ ル 作 成 → 【SA Sフ ァ イ ル F 作成指示画面】 7‑977イ) y に コ Cコ 変 数 71イ) y 仁コ ③ SA Sファイル利用 E2f 、 C争 a 【SASDMS画面】 主主 l 二 戸 コマンド=> コマンド=> 00001 DATA XX; 00002 INFILE XHGDWOSl; 00003 %INCLUDE XHGDWOS3; 00004 00005 00006 00007 リスト 本操作手"頃 ①データベースから、対象データを抽出し、 中間ファイルへ格納する。 ② SAS用 フ ァ イ ル 作 成 指 示 直 面 で 指 示 さ れ た項目・レコードを対象に SA Sファイル を作成する。 ③ SAS/DMS画 面 を 出 力 し SA Sコ ー デ ィングを行い実行する。 00008 190‑

4. シ ス テ ム 実 行 環 境 と プ ロ グ ラ ム 構 成 図 7に 示 す よ う に 、 シ ス テ ム 実 行 環 境 は TSS/TSOが 主 体 と な る が 、 前 述 し た よ う に、パターングラフの処理はパッチ環境下でも実行できるようにしている。 また、グラフ作成機能のサポー卜においては、開発効率、メンテナンス性の向上、及び 将 来 の 拡 張 性 を 考 慮 し て SA Sで開発し、 C0 B 0 Lで 開 発 し た プ ロ グ ラ ム と 有 機 的 な 結 合を図っている。 別?芸亡コ 亡コ (T S S / T S O ) 肌周作図解析} SGK共通 汎周作図解析 ， . 主主̲， LEf 哩 ， I C J I 以5 用ファイ Jレ 仁 コ 匹以州 中間ファイル 仁 コ 時比M汗臼:s [パターングラフ〕 . ， 〔データ受渡し] 仁 コ 直司 以 5ファイル (SMI) [凡例] 仁二コ 図 7 汎周作図、パターングラフの実行環境とプログラム構成 1 9 1

5. 終 わ り に SGKの oB利 用 シ ス テ ム の う ち 、 SASを 活 用 し た サ ブ シ ス テ ム に つ い て の 概 要 、 特 徴、構造等について述べてきた。これらのシステムはメニュ一方式の採用、手順登録・再 利用機能の採用により使いやすいシステムとなり、全員参加方式がより拡大され、生産技 術 管 理 業 務 の 効 率 化 に 大 き く 貢 献 し て い る 。 ま た 開 発 面 で は S A Sを 採 用 し た こ と に よ っ て、多種・多様な機能を開発工数を抑えて開発することができた。今後さらに機能的、性 SA S ソ フ ト ウ ェ ア 社 に お い て も 性 能 改 善 能的なレベルアップを図って行く予定である。 面での SA Sソフトウエアの新リリースが出荷されることを希望する。 最後に、このシステムの開発にあたっては、 SA Sソ フ ト ウ ェ ア 社 技 術 部 の 方 々 に 大 変 御世話になった。この場を借りて深くお礼申し上げたい。 、 a 、 a ロ n ワω

日本 S A Sユーザー会 CSUGI‑J) 企業イメージ報告システムの開発 鈴木督久 (掛日経リサーチ D e v e l o p i n gaP r e s e n t a t i o n System f o rC o r p o r a t e Image Data Tokuhisa Suzuki NIKKEI RESEARCH I N C . 1‑3‑1 Uchikanda Chiyoda‑ku Tokyo 1 0 1 . ， 要旨 日経「企業イメージ調査」は、人々が企業に対してどのようなイメージを 抱いているかを測定するために企画された。この調査は 19 6 8年 か ら 継 続 的に実施されており、 20年 聞 に わ た り 枠 組 み を 変 え な か っ た 。 し か し 社 会 の枠組みの方が変貌し、 19 8 8年以降の調査フレームの変更を決定した。 再出発に際し、新しい「企業イメージ調査」の報告システムは S A Sを中心 に開発することにした。調査とシステムの概要を紹介し、開発過程で印象に 残った話題や、 SA S言語によるプログラミングの感想、などを述べる。 キーワード: SASAUTOS. MACRO. SASLIB. FORMAT 1. はじめに 日経リサーチは、市場調査をはじめ世論調査や経済調査など多くの分野で S A Sを活用 している。ここでは「日経マーケテイング・データ」のひとつである「企業イメージ調査」 の報告システムに S A Sを適用した経験を報告する。 ・ ， h マーケテイング関係者にとってはデータの内容自体が興味深いものと思われるが、調査 内容や分析伊l の紹介については概略を報告し、 ISA Sによるアプリケーション開発」と いう側面で特に配慮した「マクロ J I 効率 J I 検索 J I 漢字変数」の 4つ の テ ー マ に つ い て考える。 システム環境は、 IBM3090. MVS/XA. SAS 5.18 である。 2. 調査の概要 図表 1，こ「企業イメージ調査」の概要を示す。従来の調査フレームと比較して、大きな 変更があったのは、次の 3点、である。 (1)母集団、 (2)質問項目、 (3)調査周期 従来の母集団は世帯主(しかも単身・老齢のぞく)だけであった。これでは「シングル ・ライフ」と「高齢化社会」を反映しない。また結果的に女性と若者は極めて少数となる。 今回から母集団をふたつ設定した。ひとつは<一般個人>で、 1 8‑6 9歳の男女個人。もう ひとつは<ビジネスマン>で、都内有力企業に勤務する管理職と一般社員。 よ 41 内 υ ペ ハud

[図表 1]

日経「企業イメーシ該医」の調査概要

<ビジネスマン>

吉田蹴

<一般個人>

東京都内

首都圏 40Km圏

有力企業に勤務する男性ビジネスマン
1事業所につき、管理職(課長以上)・ 1名
一般社員
:2名

調査対象

18‑69歳の男女個人

調査方法

質問紙留置法

質問紙留置法

抽出方法

都内に所在する上場企業および有力非上場企業
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1988年 9月

喜怒瞬期

調査企画
調査主体
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設定数

日本経済新聞社広告局マーケティング企画部

! 日経産茸蛸費研究所
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日経リサーチ

イメージ測定の対象企業i
説
ヲ r1100社」。ひとりの回答者に 1100社について聞くのは不可能に近く、精度も落ちる.そこで"
1100社
止、いわゆる有力企業を中心に選定した。
を37グループに分類し、ひとりの回答者に 30社の企業イメージを答えてもらう.言誼対象企業l
図表 7(1;言誼対象企業の知名率の要約出十量を参照。

質 問 項 目 を 図 表 2に 示 す 。 企 業 の 総 合 的 な 評 価 項 目 と し て あ ら た に 「 好 感 度 」 を 加 え た 。
イメージ項目は、数項目の取捨とワーデイングの見直しを施し、 2
1項 目 に ま と め た 。
調 査 周 期 は l年 と し 、 毎 年 ほ ぼ 同 時 期 に 、 す べ て の 対 象 企 業 に つ い て 一 斉 に 実 施 す る 。
従 来 は 同 じ 企 業 が 調 査 さ れ る の に 2年 半 を 要 し た 。 対 象 企 業 を 5つ の 調 査 グ ル ー プ に 分 割
し、半年ごとに調査していたからである。そのため周期の他社データを比較する際に、時
点の異なる数字を分析せざるをえない場合があった。今後は時系列データの構造も単純に
なる。広告キャンペーンの期間とも対比できるだろうし、財務データの決算期間とも同じ
だ。まさに企業財務が決算報告されるように企業イメージが決算報告される。
こ の 調 査 は 毎 年 3万 人 を 抽 出 す る 大 規 模 な も の だ 。 回 収 率 は 60%前後で、

l企 業 あ た り

の 標 本 数 は ふ た つ の 母 集 団 の そ れ ぞ れ で 約 250と な る 。 調 査 対 象 企 業 は 約 110 0社。
図 表 7に 知 名 率 の 要 約 統 計 量 を

3.

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システムの概要

スタッフ自身による手作りシステムであり、現実的な部分から開発していった。システ
ム の 構 成 を 図 表 3に 簡 単 に 示 す 。 主 な 目 的 は 次 の 3つである。

1) デ ー タ ベ ー ス 管 理

2) レ ポ ー テ イ ン グ

3) 分 析 環 境 の 充 実
データベースは調査データを時系列で蓄積するだけでなく、ほかのデータと連結して活
用していく予定である。
析のしやすさから、

DB2な ど の DBMSも 考 え た が 標 本 調 査 デ ー タ と い う 性 格 、 分

SA Sデ ー タ セ ッ ト で 管 理 す る こ と に し た 。 SASデ ー タ ラ イ ブ ラ リ
‑194一

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{図表 2] f 妻 触 l 広告をよくみかける 2 広告をときどきみかける 3 . 広告をあまりみかけない 4 . 広告をみたことがない 斗 l i 白 : : 、 業 主 E 知 L 製品・サービスをよく知っている 2 . 製品ーサービスを少しは知っている 3 . 社名だけは知っている 4 . 全く知らない 広 と口 乞 評 ( 価 メ 〆 、 ユ 項 L 好き 2 まあ好き 3 あまり好きでない 4 . わからない 好 車 、 ! 也 度 o ‑ 株 購 入 育 、 向 就 イ L 一流だと思う 2 . 二流だと思う 3 . 三流だと思う 4 わからない j を 隠 意 向 日経「企業イメージ調査」の質問項目 目 L ぜひ買いたい 2 買ってもよい 3 . 買いたくない 4 わからない キ企 業 活 動 l ぜひ就職し(させ)たし、 2 . 敦澱し(させ)てもよい 3 積識し(させ)たくない 4 . わからない 1 . 親しみゃすい 2 . 顧客ニーズへの対応に熱心である 3 . 研究商品開発カカ弔王盛である 4 信頼性がある 5 . センスカfよい E 営業・販売カカ号車い 7 . 製品サービスの質がよ L、 8 安定性がある 9 . 活気がある 1 0 よい広告活動をしている 1 1 . 成長力がある 1 2 . 伝統がある 1 3 個性がある 1 4 国際化がすすんでいる 1 5 文化・スポーツ・イベントに熱心 1 6 . 新分野進出に熱心である 1 7 . 社会の変化に対応できる 1 8 . 経営者がすぐれている 1 9 . 技術力がある 2 0 . 優秀な人材が多い 21 . 財務内容がすぐれている 1 . 21世紀までに飛躍的に伸びる企業 2 . 女子社員の活用に熱乙々企業 3 . CI活動に熱c.v'，:企業 4 情報収集力がある企業 「企草野百動」は、司主査時点での興味に従い、可変的にt&う項目で、 ( i カザ消蹴項目に対する摘もlEo 8 8 年話国立 4項目を設定した。 には分析用データセットのほかに、コードテーブルなどの管理用データセットも含まれる。 変数ラベルと共に格納し、 P ROC CONTENTS を デ ー タ セ ッ ト の 説 明 書 表 示 と し て 使 う 。 レ ポ ー ト は 3種 類 で あ る 。 p 1) 個 別 レ ポ ー ト [定型] 調査終了後に一括処理 2) プ レ ゼ ン テ ー シ ョ ン ・ レ ポ ー ト [定型] 分析企業の選択は随時 3) 特 別 レ ポ ー ト [不定型]各自のテーマ i こ応じて分析 「特別レポート」以外は定型であり、クロス集計、ランキング、因子分析などの表やグラ フ を レ デ ィ メ イ ド で 用 意 し て い る 。 図 表 4 に ラ ン キ ン グ 軒 、 図 表 5と 図 表 6に 因 子 分 析 の結果を掲載する。 「個別レポート」はすべての調査対象企業に、個別に用意される 3 7頁 の サ マ リ 報 告 で 、 各 社 ご と に す べ て 異 な る 内 容 で あ る 。 調 査 終 了 後 に 約 1100社 分 の 、 4万 頁 を 超 す 出 力 を BATCH処 理 す る 。 「プレゼンテーション・レポート」は他社との比較分析を中心とする。分析したい企業 のコードを与えると指定された数社分のデータが作成され、 T S O転 送 ユ ー テ ィ リ テ ィ で パソコンに転送される。印刷はパソコンでおこなっている。 「特別レポート」は各スタッフが、定型レポート i こない分析をして特別に作成する。 問 題 に な っ た の は グ ラ フ で あ る 。 ホ ス ト で SAS/GRAPHを 使 用 す る の は 、 プ リ ン タの制約など運用上の理由から見送り、パソコンを利用することにした。切貼などの人手 による加工は一切しない、という条件で市販ソフトを検討したが、細部まで含めて完全に 満足するものはなく (PC‑SAS/GRAPHは リ リ ー ス 前 だ っ た ) 、 専 用 ソ フ ト を Cで 独 自 開 発 し た 。 プ リ ン タ は 牛 ヤ ノ ン の iLASER S HOTJ 。 ‑195一

{図表 3] IBM 3090 <MVS/XA> 企業イメージ報告システムの構成 SAS DATA LIBRARY (企業イメージデータベース) レポート出力 SASAUTOS SASLIB ̲ C一一一ーーーーー一一一一一一一一一̲̲一一一一一一一一一一 I C A N O N/L B P7 0 0 0 TSO レポート出力 C A N O N/L A S E RS H O T 分析・研究 4. 、 SA Sによるアプリケーション開発 「企業イメージ報告システム」を開発しながら、いくつかの問題に対処した。アプリケ ーション開発という視点、から、一般的な話題を 4っとりあげて検討する。 1)マクロ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ どんな使い方をしているか 2)効率・・・・・・・・・・・・・・ C P U効率をあげる時の副作用 3)検索・・・・・・・・・・・・・・ポインタによるダイレクト・アクセス 4)漢字変数・・・・・・・・・・ Version 6 への期待 4. 1 マクロ S A Sの発想(着想)の中で重要な概念、はふたつだと思う。ひとつは「還元」である。 大きな問題を解決するために小さな問題に分割すること。複雑な手続きを単純な手続きに 還元していくことである。プロシジャとは還元された要素の別名だといえる。もうひとつ は「連結」という概念である。分割するだけだとしたら、それは破壊というものだ。還元 された要素は連結されねばならなし、。小さな要素をつなげて積み上げ、大きな問題 i こ対処 する。いったん最小に収束したら、今度は最大にむかつて構築していく。 私たちがアプリケーション開発する時は、 S A Sの発想、に乗り移ればよい。最も簡単な 相似は、マクロによる対比的照合である。すなわち、プロシジャにはプロシジャマクロを、 関数 i こは関数マクロを対照させる。 POINTDS DATA=masterds OUT=pntds BY=code FIRST=firstvar LAST=lastvar 貯O INTDSは、ポインタデータセットを作成するプロシジャマクロである。出力には、 BYグ ループの最初と最後のオプサベーション番号値を持つ変数が含まれる。 形式的な約束は簡単だが厳格である。マクロは囲むだけでなく、引数を用意することで 連結可能になる。 D A T A = は入力指定であり、出力指定であってはならない。分析変数の指 定は、 VAR=とすべきであり、 VNAME=などという違反をしてはならない。プロシジャマクロ 、 a nHU Ru

[図表 4J 企業イメージ総合ランキング(上位 20社) 合計スコア <ビジオ、スマン> ー ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ー ー ー ー ー ー ー ー ー ‑ ‑ ‑ ー ー ー ー l.ソニー 1 9 2 0 1 8 2 3 2 . トヨタ自動車 3 本田技研工業 1 6 8 2 4 サントリ 1 6 4 6 5 . ブリヂストン 1 6 4 5 1 6 4 4 6 味の素 1 6 0 0 7 松下電器産業 1 5 8 6 8 ヤマハ 5 5 6 9 富士写真フィルム 1 1 0 日産自動車 1 5 5 4 1 1 資生堂 1 5 4 6 1 5 2 0 1 2 花王 1 5 0 7 1 3 日立製作所 1 5 0 6 1 4 キリンビール 1 5 ミズノ 1 5 0 1 ~~アサヒヒル 1 4 9 1 1 4 6 4 7 日本電気 1 4 5 4 1 8 . 東京電力 4 3 1 1 9 . 日本コカ・コ ラ 1 1 4 2 4 2 0 . 東芝 . ， I ランキング 主成分スコア くー制国人> ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー 一 ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー 一 ー ー l ソニ 1 6 1 7 1 4 4 8 2 . サントリー 1 4 4 5 3 . トヨタ自動車 1 3 6 7 4 松下電器産業 1 3 5 0 5 . 資生堂 6 . 日本コカ コーラ 1 3 2 8 7 キリンビール 1 3 2 4 1 3 1 6 8 東芝 9 . 味の素 1 3 1 4 1 3 1 1 1 0 . ヤマハ 1 1 日産自動車 1 3 0 3 1 3 0 1 1 2 東京電力 1 2 7 9 1 3 . 花王 1 2 7 3 1 4 . アサヒビル 1 5 . ブリヂストン 1 2 5 4 1 2 4 7 1 6 本田技研工業 1 2 3 3 1 7 . 東京ガス 1 8 . 富士写真フィルム 1 2 1 7 1 2 0 9 1 9 . 日立製作所 2 0 . ライオン 1 2 0 1 くビジネスマン> ー ー ー ー ー ー 一 ー ー ー ー ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ → ー ー ー ー ー ー ー 1.ソニ 2 2 . 3 2 2 トヨタ自動車 2 0 . 3 2 3 本田技研工業 1 8 . 3 2 1 6 . 1 0 4 . ブリヂストン 5 . 昧の素 1 5 . 8 4 6 . サントリー 1 5 . 7 2 1 5 . 4 8 7 松下電器産業 8 ヤマハ 1 5 . 1 1 日花王 1 4 . 2 7 1 0 . 富士写真フィルム 1 3 . 7 7 1 3 . 7 6 1 1 資生堂 1 3 . 6 7 1 2 日産自動車 1 3 西武百貨庖 1 3 . 6 5 1 4 . 西武銃宣 1 3 .3 9 1 5 アサヒビール 1 3 . 0 9 1 6 . 日立製作所 1 2 . 8 8 1 2 . 7 5 1 7 . ミズノ 1 2 . 7 0 1 8 日本電気 1 9 . 京セラ 1 2 . 5 5 2 0 旭化成工業 1 2 . 4 4 ランキング く一般個人> ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー 一 ー ー ー ー ー ー ー ー ー ‑ ‑ ‑ ̲ ー ー 1 ソニー 2 4 . 3 0 2 0 . 6 3 2 . トヨタ自動車 3 . サントリ 1 9 . 3 1 1 8 . 1 2 4 . 松下電器産業 1 7 . 5 9 5 . 本田技研工業 6 . 日産自動車 1 5 . 9 8 7 . 日本コカ・コ ラ 1 5 . 9 8 1 5 . 6 1 8 . ヤマハ 1 5 . 2 8 日資生堂 1 0 . 東芝 1 5 . 2 5 1 4 . 7 7 1.ブリヂストン 1 1 4 . 6 2 1 2 . 味の素 1 4 . 4 8 1 3 . 東京電力 1 4 アサヒビール 1 4 . 4 5 1 4 . 3 5 1 5ーキリンビール 1 3 . 7 8 1 6 . 花王 1 3 . 7 7 1 7 .角 川l 書庖 1 3 . 6 2 1 8 . 西武百貨庖 1 3 . 5 6 1 9 . 日立製作所 2 0 . 富士通 1 3 . 1 7 合計スコアは、 3 1個の変数(図表 2参照)の単純な総合計(ただし、広告接触、企業認知の 2変数は重みつき)。主成分スコアは 3 1変数の第 l 主成分。ビジネスマンの回有値は 1 9(寄与率 6 1 % )。ー殻個人の固有値は2 0(寄与率 6 4 % ) .I、 す サL も元の変数の全てと正の棺関か首く ( 3 1 変数の相 関行列に負値はない)、その企業が市場に形成している「イメージの厚さ」をあらわしている。 の、キーワードパラメータの名前をプロシジャのオプション名に揃えるのは、新しい記憶 OTE: WARNINNG: ERROR: と無用な混乱を避けたし、からである。メッセージを出す場合も、 N を 使 え ば 一 般 性 が 保 証 さ れ る 。 ユ ー ザ 作 成 LOGメ yセージも、 N OTE: は NOTES/NONOTES システム・オプションの抑制下に置かれるし、 WARNING: ERROR: は強調表示される。プロ シジャマクロはある入力を受け取り、何かをやって出力し、その出力はまた、別の手続き の入力になるという連鎖構造を形成する点ではプロシジャと等価であるべきだ。連結を媒 介するのは SASデータセ y トと SASフ ォ ー マ ッ ト で あ る 。 媒 介 の 始 発 か 終 点 に だ け な ， . れるのは D D名(ファイル参照名)である。 P 叩D S 札L印 1 B叩 D 恥 D ト 伽 加 可 = 山 司 司 I m 町a 目c 叩 仰叩 p 悶 明 g m川 0u 町 汀 j T ド 肝 山 = 刊 山 日 可 r 吋 r m I 町 n 陀 l 陀 e 附 完 貯 PDSLl 印B ，は土、区分データセットのメンバ名をオブザベーションとする SA Sデータセット を作成する。 %AGEは 誕 生 日 か ら 年 齢 を 返 す 簡 単 な 関 数 マ ク ロ だ が 、 誰 か の 作 っ た も の が あ れ ば 、 自 分 が 使 う 時 に は 1行で済むからありがたい。 %AGE(BIRTH.AGE.ERA=NENGO) 関数マクロでは必須引数に定位置ノぞラメータを、選択引数にはキーワードパラメータ使う。 、 関 数 の 引 数 は 位 置 が 重 要 で あ り 、 マ ク ロ 変 数 の 名 前 は 忘 れ て し ま い た L。 D A T A . PROC)を 含 む o %NOBS は プ ロ シ ジ ャ マ ク ロ は 、 ど う し て も ひ と つ 以 上 の ス テ yプ ( オブザベーション数を返すだけなのに、 DATAステップを 1回実行する (SYSDSNがあるのに、 SYSNOBS がどうして無いのだろう) 0 %GETWRD はマクロプロセッサしか動かない。 %GETWRD(現 在 過 去 未 来 ) %DO 1 = 1 %TO &NWORD; 色W & l %PUT & %END; 現在 過去 未来 → 197‑

[図表 5 l 企業イメージの因子パタン F A C T O R l F A C T O R 2 F A C T O R 3 くビジネスマン> I N I T I A LF A C T O RM E T H O D :P R I N C I P A LF A C T O R S 則U N AL lT YE S T lM A T E S :S M C P R I O RC O R O T A T I O NM E T H O D :V A R I臥 X X 2 X l 0 X l X 5 X 9 X 6 X 7 X 1 3 X 1 5 X l l X 1 6 X 1 7 X 3 X 2 0 X 1 8 X 1 9 X 1 4 X 8 X 1 2 X 4 X 21 相包菩 (現在) 8 4キ 8 3， 8 2事 7 6， 7 2' 6 8， 6 8， 5 5' 5 3キ 4 8 3 4 4 6 4 6 6 3 8 1 4 3 0 2 2 1 6 3 5 2 2 躍動感 (未来) 3 4 2 8 9 2 4 5 3' 3 7 2 3 2 8 3 3 7 6' 7 2中 7 1中 6 9' 6 9キ 6 8' 6 5中 5 1キ 3 4 1 3 3 0 5 3中 安定号車 (過去) 1 6 2 5 3 8 2 1 4 4 4 6 8 2 4 1 6 1 8 3 2 2 2 6 2' 3 0 3 0 3 4 8 6キ 8 4' 8 4キ 6 2 噌 顧客ニーズへの対応に熱心である よい広告活動をしている 親しみゃすい センスがよい 活気がある 営業・販売カカ号室い 扱っている製品・サービスの質がよし、 個性がある 文化スポーツ・イベント活動に熱心 成長力がある 新分野進出に熱じ、である 社会の変化に対応できる 研究開発力・商品開発力か宜盛である 優秀な人材が多い 経営者がすぐれている げ術力がある 国際化がすすんで〉いる 安定性がある 伝統がある 信頼性がある 財務内容がすぐれている 、 N O T E :P R I N T E DV A L U E SA R EM U L T I PL lE DB Y1 0 0A N DR O U N D E DT OT H EN E A R E S TI N T E G E R V A L U E SG R E A T E RT H A N0 . 4 9 1 5 3 3H A V EB E E NF L A G G E DB YA N' ， ' V A R I A N C EE X P L A I N E DB YE A C HF A C T O R F A C T O R l F A C T O R 2 F A C T O R 3 5 .9 2 0 7 7 7 5 .1 3 7 7 3 2 4 .1 6 2 5 6 5 F I N A LC O l 1 . ¥ 1 ¥ JN AL lT YE S T I M A T E S :T O T A L= 1 5 . 2 2 1 0 7 4 F A C T O R l F A C T O R 2 F A C T O R 3 くー制匝人> I N I T I A LF A C T O RM E T H O D :P R I N C I P A LF A C T O R S P R I O RC O 附U N A L lT YE S T lM A T E S :S M C X l 0 T lO NM E T H O D :V A R I M A X R O T A x 2 X l X 9 X 6 X 5 X 7 X 3 X 1 3 X 1 5 X 2 0 X 1 1 X 1 6 X 1 8 X 1 7 X 2 1 X 1 9 X 1 4 X 1 2 X 8 X 4 存在守、 (現在) 寵動~、 (未来) 安定感 (過去) 8 3' 7 8• 7 8命 7 5中 7 2' 7 0 E 日中 6 2' 6 0• 5 0• 1 0 5 5中 5 3キ 4 5 5 5中 2 0 2 6 3 1 2 2 3 0 3 9 2 7 3 1 7 4 4 3 5 2 9 2 2 5 3中 2 8 3 7 7 6中 7 日中 6 4• 6 4 6 4中 6 3中 6 3• 6 0• 2 2 4 1 3 5 2 9 2 8 5 1キ 1 1 4 6 2 3 4 9' 2 1 4 2 1 4 6 2 2 6 2 9 2 7 5 6 2 4 2 5 8 4中 8 2• 8 1中 市 事 よい広告活動をしている 顧客ニーズへの対応に熱心である 親しみゃすい 活気がある 営業・販売カカ弓貴い センスがよい 扱っている製品・サービスの質がよし、 研究開発力 商品開発カカ司王盛である 酎生がある 文化・スポーツ・イベント活動に熱心 優秀な人材が多い 成長力がある 新分野進出に熱心である 経営者がすぐれている 社会の変化に対応できる 財務内容がすぐれている 技術力がある 国際化がすすんでいる 伝統がある 安定住がある 信頼性がある N O T E :P R I N T E DV A L U E SA R EM U LT lP L lE DB Y1 0 0A N DR O U N D E DT OT H EN E A R E S TI N T E G E R V A L U E SG R E A T E RT H A N0 . 4 9 3 3 1 7H A V EB E E NF L A G G E DB YA N・ 〆 V A R I A N C EE X P L A I N E DB YE A C HF A C T O R F A C T O R l F A C T O R 2 F A C T O R 3 .9 1 3 6 8 7 6 . 5 2 2 3 8 84 . 8 9 5 7 1 9 3 l 1 . ¥ 1 ¥ JN AL lT YE S T I M A T E S :T O T A L= 1 5 . 3 3 1 7 9 4 F I N A LC O (注)因子分析に使ったデータセット 妥当吹は 2 li 回のイメーシ項目。オプザベーションは各企業の平均値(イメーシ項目につ L、て「そう思う」 と答えた人の比率)。固有値とそのスクリプロァトなどから因子数はくビジネスマン>とく‑JR個人>のいずれも f3J とした。 ‑198一 、 a

[図表 6] 因子スコアによる企業のプロット <ー殻個人>
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かに答えた人の比率)

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語数 ( & N W O R D )と、その語値をもっマクロ変数(附 1 ) が語数個できるだけだが、いたるとこ ろで使われる。 こ従って作り、他人と将来 私たちは、このようなマクロをたくさん作る。 SA Sの約束 i A S A U T O Sに の自分の仕事に連結させる。有用なマクロは社内で検討し、基準に合格すれば S 格納して全員で使う。一般性のある便利なマクロを数多く作ることは SASの豊鏡を増殖 するだろう。これらは習慣的に使用できる成果となり、この成果によって繰り返し新しい ものを獲得できる。よく似た仕事をするのに、前のプログラムをコピーして修正するのは Iよく似た」部分は一般性へ還元する。還元されない残余だけが、そのアプ 徒労である。 リケーションでコーデイングされる。人聞が「プログラムを作る」のではなく IIプログ ラムを作る Jプログラムを作る」。この次元展開性はマクロによって与えられる。そして SASの重層構造をさらに強化していく。 ' 4. 2 効 率 SASに対する批判のひとつは < C P Uの>効率である。しかし、 1)コンビュータ・リソースよりヒューマン・リソースの方が高価である。 2)効率より安全が大事。 それでも効率が問題になるのは、そのプログラムが毎日何十回も実行される場合だ。もう ひとつは大規模ファイルを扱う場合である。要するに総合的判断による。ここで私たちに 制御可能なのは「ディスク容量」と ICPU時間」だろう。 SASが比較的大容量を要すのは数値変数のせいである。 SASの数値変数には倍精度 浮動小数点しかなくて、フラグ変数でさえ 8パイトで格納される。しかも変数宣言という 強制労働がなし、。いつでも都合のよい場所でいくらでも変数を作成できる。倹約の精神に は欠けやすい。マーケテイング・リサーチなどのアンケート調査のデータでは、数千個の 変数ができあがる。その多くは O と 1の二値変数か、たかだか 2桁のカテゴリカル変数で ' ある。従って、演算不要のフラグ変数は 1バイトの文字変数で、二値変数や 2桁の整数は 2バイトで格納する。大規模ファイルの場合は決定的な節約になる。だだし、 L E N G T Hステ ートメントで、 D E F A U L T = 2 という指定は禁止している。 SASには変数宣言の習慣がない から、要素が 300の配列を作っていても、インデソクス変数の最大値が 255に制限さ れたことは忘れてしまいやすい。危険への自己防衛である。 データ形式についての配慮も効果が大きい。階層構造にしないまでも、簡単な関係構造 は考えるようにした。例えば回答者のデータセ y トと、企業のデータセ y トは別にする。 回答者が l万人で、ひとりが 30社について回答すれば、企業ベースに編集したデータセ ット i ま 30万オブザべーションになる。ふたつのデータセットは B Y変 数 さ え あ れ ば M E R G E できるから、企業のデータセットの全オブザベーションに回答者データをぶらさけ、て格納 しなくてもよい。保存すべきは関係の構造であり、関係した結果ではない。そして構造は 関数に閉じ込めてしまう。 O B S C O D E 2 3 9 0 0 1 9002 9 0 0 3 9004 4 N A M E AAA自動車 xxx電 機 1 1 1商事 SSS出版 ‑2 0 1 G Y O C D G Y O S H U 1 5 2 1 4 5 3 3 自動車 電機 商社 出版

データセット i こ格納するのは CODEだけだ。あとは 3つの関数を SASLIBに保存すればよ L 。 、 1) CODE から NAME を返す S A Sフォーマット 2) CODE から GYOCD を返す S A Sフォーマ y ト 3) GYOCD から G Y O S I I U を返す S A Sフォーマット DATAステップなら PUT関数、 PROCステップなら FORMATステートメントで必要になったらい つでも呼べる。これはディスク容量だけでなく、プログラミング労働も減らす。テーブル の記述がプログラム中に SELECTステートメントや PROC FORMAT で埋め込んであるとすれば テーブルに変更がある度にプログラムを修正しなければならない。テーフ ルは業務の中で e 頻繁に変更があるだろう。そのプログラムを書いた人は、いつまでもそのプログラムと別 こ詰 れられなし、。管理すべきはプログラムでなくテーフ命ルだから、そこを取り外して関数 l こ扱えるから、データ め込む。 S A Sでは関数の管理は S A Sデータセ y トの管理と等価 i セ y トのメンテナンスという作業だけが独立する。構造を保存するという S A Sの発想は OUTSTAT=オプションなどにも端的に現れている。 、 . . . 一般に、 S A Sで C P U時聞を節約する方法のひとつは、 4 G L (第 4世代言語)とし ての S A S言語の世代を退化させることである。よくやる例は入出力ルーフ。だ。 DATA N E W : D O WHILE(NOT ENDOBS); SET OLD END=ENDOBS; OUTPUT: E N D ; S T O P ; R U N : DATA N E W ; SET O L D : R U N : これで 10%から 20%は C P U時聞がもうかるのだが損したものも多 L、。ここでプログラマ l こ課せられた負担は少なくとも 3つふえた。 1)いつファイルが終わるのか (END= 2)データセットへの出力命令 (OUTPUT ) 3)いつ DATAステップを止めるか (STOP ) これらは 3GLではほとんど常に意識的だろう。 S A S言語ではこうした日常性はデフォ ルトとして、いわば「無意識」の領域に閉じ込められる(眼 l こ見えない入出力ループ〉。 無意識を司るのは S A Sスーパパイザであり、 C P U時間の 20%とは、 S A Sスーパパイ ザに預けておいた負担を、プログラマ l こ返済した分である。この返済には C P U時 聞 が 含 まれるだけではない。世代の退化とは、いいかえれば S A Sスーパパ イサ、の制御の減少だ から、 S A Sスーパパイザが何をやっているのか、従ってプログラマの守備範囲はどこま で拡大したのかを理解していなければならない、ということになる。 テクニックについては多くの研究発表があるので、私たちは返済された負担の重さを強 調したい。例えば「変数の初期化」という作業が SASスーパパイザから返却される。 E W ; DATA N ARRAY X X( 3 ) X1‑X3; D O WHILE(NOT ENDOBS); SET OLD END=ENDOBS; I=CODE; I F 1< = 1< = 3THEN XX(I)=l; OUTPUT; E N D ; STOP; R U N ; 202 、 a

CODEの値によって、 X1‑X3 のいずれかの変数に I1Jを代入したいのだろうが、結果は 3変数が同時に I1Jという値を持つ。ここで忘れている 3G Lの規律は「まず、変数に こ、条件 i こかなえばその現在値を否定して別の値を代入する」という 初期値を与える。次 i やり方だ。 S A Sではそんなことは意識しないですんでいた。変数が欠損値で初期化され ているのは無意識の領域でのできごとである。 SETステートメントの直後に次のような DO ループが必要になる。 D O1 =1TO 3 ; X X( 1 )= E N D : これは S A Sスーパパイザが「黙って」やっていてくれたことである。しかしこれからは 「自分で」やらねばならなし、。私たちは過剰な意識を背負う。ここが 3GLのプログラマ には過保護 l こ見えて、 S A Sプログラマには楽園追放となる最初の岐路である。このよう ， . な現象はいたるところで発生する。 本質的にだけいえば、 C P U H 寺聞を節約するための方法の多くは、 S A S スーパ川イザ がやってくれることをプログラマが肩代りすることである。 ARRAY を使わずベタベタ書く 方が C P U効率はよいし、リスト入力よりカラム入力が、カラム入力よりフォーマット入 力が、￥より￥ CHARの方が速いのは¥)、 S A Sスーパパイザのやる雑務が減るからである。 IS A Sは簡単だ」というのは、 S A Sスーパパイザの「見えざる手 J(こ導かれて、人聞 は最低限のことしか要求されないからであった。 C P U時間をもうけるために失ったのは、 犯さなくてもよいパグの回避装置であり、得たものは何秒かの時間と何重もの危険である。 C P Uに楽をさせれば人聞が苦労する。 4. 3 検 索 プレゼンテーションしたい企業とその競合企業数社分のデータをマスタデータセットか ら検索するプログラム %PRESENを考える。一般的 i こは MERGEを利用して次のようにやる。 . ， 1)企業コードのデータセットを作成 2)企業コードのデータセットを SORT 3) マスタデータセ y 卜を SORT 4)企業コードで MERGE マスタデータセットが SORT済みとしても 3 ステップが必要だ。コードデータセットはど うやって作ろうか。 B A T C Hならエディタで外部ファイルに書く。 T S Oなら FSEDITを 使うだろう。しかしこの場合は数社分の企業コードだから引数にした方が簡単だ。 %PRESEN(9901 9902 9 9 0 3 ) とすれば、 3社 分 の デ ー タ が 検 索 さ れ る 。 こ う い う 時 に も 別 ETWRDという小さなマクロは 便利だ o %PRESEN は、引数を内部で %GETWRDに渡す。 %MACRO PRESEN(CODEL1ST); 出G ETWRD(&CODEL1ST) DATA CODEDATA; %DO 1 = 1 %TO &NWORD; CODE=&&W&1; OUTPUT; %END; R U N ; 203

PROC SORT DATA=CODEDATA; BY C O D E ; R U N ; PROC SORT DATA=SAVE.MASTER OUT=MASTER; BY CODE; R U N ; DATA TARGET; D O WHILE(NOT ENDOBS); MERGE MASTER CODEDATA(IN=INCODE) END=ENDOBS; BY CODE; I F INCODE THEN OUTPUT; E N D ; STOP; R U N ; %MEND PRESEN; ステップ (DATA， PROC)が多いほど効率は悪くなる。マスタデータセットが大規模であれ ばSORTだけでも大変だ。検索プログラムは大規模なデータセットから少しばかりのオブザ ベーションを SETするだけだが頻繁に実行され、その度に数十万オプザベーションが読ま 、 a れるのである。従って、効率を無視することはできない。 Ray のアイデアを使う 2)。 %MACRO PRESEN(CODELIST); %GETWRD(&CODELIST) PROC FORMAT; VALUE SELCDF %DO 1 = 1 %TO & N W O R D ; ' & & W & I = 'Y %END; O T H E R = 'N ': R U N ; DATA TARGET; D O WHILE(NOT ENDOBS); SET SAVE.MASTER END=ENDOBS; E L C D F .)='γT! lE N OUTPUT; I F PUT(CODE，S E N D ; STOP; R U N ; %MEND PRESEN; ステップは減り、マスタデータセットの SORTも MERGEも不要になった。このアイデアは、 FORMATが出力形式を指定する機能でなく、一種の関数であると指摘していることになる。 この関数によって S A Sデータセットは MERGEを使わずに連結される。 FORMATは MERGEと 同じく連結の媒介となった。 S A Sフォーマット l こはまだ利点がある。 PROC FORMAT の実行結果は、永久フォーマッ トとしてロードモジュール形式のライブラリに保存できる。 SASLIBは重要なフォーマット の保存庫として使うことができる。私たちは SASAUTOSと同じく SASLIBも「共通の場所」と いう地位を与え、社内で市民権を得た FORMATを格納して全員で使っている。 %MACRO PRESEN(CODELIST); %GETWRD(&CODELIST) DATA TARGET; N W O R D ; %DO 1 = 1 %TO & PNT=INPUT(PUT(&&W&I，PNTF.)，8 . ); SET SAVE.MASTER POINT=PNT: OUTPUT; %END; STOP; R U N ; %MEND PRESEN; 204 司 a

これで最低限のステップ数になった。 PNTドが S A S L II3に保存されている永久フォーマット で、企業コードとオブザベーション番号との関数になっている。これならマスタデータセ ットにはダイレクトに 3( 制 WORD)回 し か ア ク セ ス し な い か ら 、 全 て の オ ブ ザ ベ ー シ ョ ン を 順 番 に ア ク セ ス す る よ り 速 い 3J。 マスタデータセットに同じ企業のオブザベーションが複数ある時(データが時系列化し た場合など)は少し修正する。 . . . . %MACRO PRESEN(CODELIST); %GETWRD(&CODELIST) DATA TARGET: %DO 1 = 1 %TO &NWORD; FIRST=INPUT(PUT(&&W&I，FIRSTF.)，8 . ) ; LAST =INPUT(PUT(&&W&I，LASTF.)，8 . ) ; DO PNT=FIRST TO LAST; SET SAVE.MASTER POINT=PNT; OUTPUT: E N D ; %END; STOP; R U N : %MEND PRESEN: 管 理 担 当 者 は 年 に l度 だ け 、 調 査 終 了 時 に 新 規 デ ー タ を APPENDしてから、マスタデータセ ットを SORTし、ポインタデータセットを作成して永久フォーマットを SASLIBに保存する。 プログラムは変更せずにデータセットの管理だけすればよい。 ポ イ ン タ デ ー タ セ ッ ト 作 成 に は %POINTDSを使う。 POINTDS DATA=save.master OUT=pointer BY=code FIRST=first LAST=last SA Sデータセットから S A Sフォーマットを作るには、 %MAKEFMT2Jを(吏う。 MAKEFMT DATA=pointer KEY=code LABEL=first FORMAT=firstf O T H E R = . DD=saslib MAKEFMT DATA=pointer KEY=code LABEL=last FORMAT=lastf O T H E R = . DD=saslib 4. 4 漢字変数 ~ 1 DATA X ; 2 LENGTH K 1 Y22 K 2Y 1 6 ; 2 ); 3 K1=SUBSTR('漢字の圧縮連結をすると.，2，2 4 K2=SUBSTR('定数の値が変わる.，2，1 6 ); 5 OUTPUT; OUTPUT; 6R U N : NOTE: DATA SET WORK.X HAS 2 OBSERVATIONS AND 2 VARIABLES. 1 1 1 6 OBS/TRK. 7 DATA NULL 8 LENGTH CATKANJI Y 4 0 ; 9 CONSTANT=l; 1 0 SET X ; 1 1 CATKANJl=PUT(COMPRESS(K1) 11 COMPRESS(K2)， YKANJI40.); 1 2 PUT "RELEASE %TRIM(&SYSVER)" + 1 CATKANJI CONSTANT=; 1 3R U N ; RELEASE 5.18 漢 字 の 圧 縮 連 結 を す る と 定 数 の 値 が 変 わ る CONSTANT=l RELEASE 5 .1 8 漢 字 の 圧 縮 連 結 を す る と 定 数 の 値 が 変 わ る CONSTANT=0.0625 ‑205

変数 i こ対する SASの態度は、数値変数と文字変数の 2種類しか持たないというところ に現れている。しかし、 R e l e a s e5 . 1 8の漢字機能を使っていると漢字変数という「第 3の 変数」が導入されたような印象を与えられる。 1ハ イト文字は正当な扱いを受けず、排除 される。ところが、シフトコードがあれば 2バイト文字だとわかる筈なのに L E N G T Hが奇数 e r s i o n 5では文字変数は 1種類だという基本デザインを変更して であっても容認する。 V いないのに、漢字変数を別種扱いしたところに矛盾(定数の値が変わる!)が発生してい るのではないだろうか。漢字変数が低次でどんな領域のとりかたをしているかは見えない が 、 SASの発想からは、 1バイト文字と 2バイト文字は、同じ文字変数として等価に扱 えるべきだという結論しか導くことはできないと思う。ちょうど数値変数において、整数 R O CC H A R Tなどで使うと離散的 か実数かをチェックしてから表示してくれたり、連続値を P l こ扱ってくれるようなスマートな単一性に対応している。 SASの漢字機能は、全体からみれば周縁か辺境である。しかし統合化というのは、ど こ同じ思想が一貫しているアーキテクチュアのこ んな個別的な側面で切り取ってみても常 i 、 a とであり、細部でいくら具体的な誤りがあってもよいが、よく考えられて SASの全円性 に適応しなければ採用せず棄却すべきである。そうでなければ、全体が部分によって否定 されてしまう。 5. おわりに プログラミングの方法を中心に述べてきた感想をまとめておく。 1) S A S A U T O Sと S A S L I Bはアプリケーション開発環境を支援する。 2)完全に独立した(小さな)マクロは生産的なソフトウエア資産となる。 3) SA Sフォーマットは、関数やテープルとして扱うことができる。 4)データセットとフォーマットは、 P R O CF M T L I Bと % M A K E F M T2)で入出力できる。 5)ポインタ機能で疑似リレーショナル・データベースを構築できる。 6)なぜ効率的かをよく心得なければ、そのテクニックはしばしは、過ちを誘引する。 7)しかし効率のための実証的研究は、 SASフログラムに対する理解を深める。 8) R e l e a s e5 . 1 8の漢字機能は、私たちのパグ検査には合格しなかった。重要なアプ リケーション i こ組み込むのは不安である。 「企業イメージ報告システム」の開発は、日経リサーチの開発グループの共同作業によ っておこなわれたものである。特に「グラフレポート」の開発者は、島田喜郎(開発言語 は C) 、 「ランキングレポート」の開発者は、吉田昌亮(開発言語は SA S) である。 【参考文献】 1 )M o p s i k .J .H .( 19 8 3 ) :" E F F I C I E N TT E C H N I Q U E SF O RL A R G ED A T AF I L E S " .P r o c e e d i n g s o ft h eE i g h t hS A SU s e r sG r o u pI n t e r n a t i o n a lC o n f e r e n c e . C a r y . N C : S A SI n s t i t u t e . 1 n c . 2 )R a y .C .( 19 8 6 ) :" E F F I C I E N TU S EO FT A B L EL O O K U PP R O C E D U R E S " .P r o c e e d i n g so ft h e E l e v e n t hS A SU s e r sG r o u pI n t e r n a t i o n a lC o n f e r e n c e . C a r y . N C : S A SI n s t i t u t e .I n c . .P .( 1 9 8 4 ) :" ? F F I C I E N TD A T AR E T R I E V A L : D I R E C TA C C E S SU S I N G 3 )H o w a r d .N .a n dL i n d a .W T H EP O I N TO P T I O N " . P r o c e e d i n g so f t h eN i n t hS A SU s e r sG r o u pI n t e r n a t i o n a l C o n f e r e n c e . C a r y . N C :S A SI n s t i t u t e .I n c . ‑206 、 a

日本 S A Sユーザー会 (SU G ト J) SASを中心とする金融情報分析支援システム 0苅 部 晃 一 新村秀一 住商コンビューターサービス株式会社新規事業開発部 経営科学システム第一課 The Analysis Suport System of Financial Information 8ased On SAS Shuichi Shinmura く ￨o u i c h i I くa ribe . t1 Sumisho Computer S e r v i c eC o . Management S c i e n c e System S e c 3‑8‑16 Iwamoto‑cho Chiyoda‑ku Tokyo ， . 要旨 金融先物取引の拡大などにより、今後ますます日本の金融業界は、活発化していき、 投資分析の分野においてもシステム化が進められると思われる。 弊社では、このような分析システムを構築するにあたり、 SASによる分析を前提と した DBの構築、また、そのデータを最適化するシステムの開発を行ってきた。これら の経験をもとに、分析支援のための S 1 (システムインテグレーション)サービスを確 立したのでここに紹介する。 キーワード: S 1、 金融、 日経 NEEDS 1. は じ め に 弊 社 で は 、 製 薬 メ ー カ 一 向 け に GLPか らt 台 ま り 、 フ ェ イ ズ Iか ら フ ェ イ ズ W へ の ' 種の株を組み合せ、一定のリターンをもと にリスクの最小化するような組み合せを決 め運用している。このようなことをポート フォリオといい、そのための手法がポート フォリオ分析といわれている。ここでは L 一連のサービスを従来より提案してきた。 ま た 、 製 薬 メ ー カ ‑ ( こ 限 ら ず 、 広 く SA S ユ ー ザ ー に 利 用 で き る 、 S A S 一 1N 、 低廉なレ ザープリン夕、またレーザーフ オーム等の周辺機器、アプリケーションの 開発を行なってきた。ここでは、金融機関 1N D 0 ( Linear Interactive a n d Discr e t eO p t i r n i z e r )の よ う な 数 理 計 画 の パ y ケ 向けに、投資調査分野に限定されるが、 つ の S 1サ ー ビ ス を 報 告 し た い 。 ポ ー ト フ ォ リ オ 分 析 に お け る S A Sの 役 割は、株価データ(時系列データ)を調査 分析する事、そして株価分散共分散を L 1 N D Oの よ う な 、 数 理 計 画 法 ノ マ y ケ ー ジ に ージが用いられてる。 2. 金 融 機 関 投 資 調 査 部 に お け る シ ス テ ム ヲlき渡し、 2次 計 画 法 モ デ ル を 解 く と い う 一連の流れがある。 また、 S A S / E T S の よ う な 予 測 プ ロ グラムを用いて株価時系列の予測があげら れよう。 とは 近年の金融革命により、様々な投資分析 手法やシステムが、金融の分野に導入され て い る 。 例 え ば 、 A L M、 フ ュ チ ャ 一 、 オ プション、スワップなどである。 ここでは、その中で古くから行われてい るのポートフォリオ分析に民点をあてたい。 証券会社や信託銀行などでは、主として数 2 0 7 このため、金融機関に単に VAX/SA Sシ ス テ ム を 提 案 す る の で は な く 、 日 経 N E E D Sのようなデータをユーサ.が利用し や す い 形 で D B化 す る 作 業 が 必 須 で あ る 。

3. 2 標 準 シ ス テ ム 作 成 こ の た め 、 弊 社 で は こ の D B化 作 業 を 数 ユ ーザーに対し開発してきた。 そこで、金融機関の投資調査部門におけ 図 l は、 日経 N E E D S '土 、 I B M i'，凡用機上に投 資情報データベースとして構築されており、 I B M ‑ V A Xデ ー タ 移 植 シ ス テ ム " と る研究員のために システム設計 ・日経 NE EDSの DB構 築 . S A S な ら び に L I N D Oの 作 業 環 境 呼ぶパッチプログラムで日次処理として必 要データが切り出される。 このテ.ータは、 3 7 8 0 R J E ま た は 3 の整備 ・アプリケーションの開発 の 一 連 の 流 れ を 一 つ の S 1サ ー ビ ス と し て W Jへ 転 送 さ れ る 。 2 7 0 T E により V A X f この例では、 V A X倶IJ の D B は D E C 社 裂 の" R d b" を 採 用 し て い る が 、 こ の 他 に O R A C L E " も対象となろう。 また、データ量が少ない場合には、 D B 形式ではなく、シーケンシャルファイルと 確立したので報告する。 3 I B Mを フ ァ イ ル サ ー パ ー と し 、 V A X上 に S A S が あ る シ ス テ ム 例 で あ る 。 システム概要 日経 N E E D S の D B化 日経 NE ED Sの DB化 に 関 し て は 、 住 3. 1 商 コ ン ビ ュ ー タ サ ー ビ ス ( 株 ) で は 、 IB M汎用機並び i こ V A X上 で の 構 築 の 経 験 が ある。どの機種にするかは、ユーザーの判 断になろう。 、 R d b、 このため、対象となる D Bも D B 2、 オ ラ ク ル な ど ユ ー ザ ー と の 協 議 で して蓄え、 S A S / D Bの 管 理 に ま か せ る ことも考えられる。 ア プ リ ケ ー シ ョ ン と し て は 、 S A Sを 中 心 に L I N D O、 G I N O、 そ し て 開 発 言 語 と し て は F O R T R A N ( C O B O L、 B A S I C ) が考えられる。 決めることにしている。 日経 N E E D Sのデータは、 M Tベース さ ら に " P C S A" とは、ノマーソナルコ でユーザに配布され莫大な量であり、全て のデータがそのまま使えるわけではない。 N I V A R I A T Eプ ロ シ ジ ャ このため、 SA Sの U ーで分布の特徴をとらえたり、 S A S / G R A P Hの 利 用 が 勧 め ら れ る 。 ン ビ ュ ー タ ー を DEC製 タ ー ミ ナ ル と 同 等 の機能を持たせるためのソフトウェアであ る。 OS:VMS n e t F 81c10 AlolR s18 1T 1101R CILIA N a コンビ A1'711 パーソナル ‑208‑ 町四 日目 os一M V S ぎ 1I PCSA 1 1 I~ : > 1 / ‑j1 標準システム構成図 、 SAS V A Xコ ン ピ ュ ー タ ー 工コ王三仁二 図1 、

I B M P S 2、 P S 5 5、 東 芝 J 3 1 0 0、 そ し て N E C p C 9 8が 上 げ ら れ る ハ ハーソナルコンビューター側でのアプリ ¥ ' O 、 Lotusl‑Z‑3、 ケーションとして、 VI 1 PC S A S そして各種])Bが 対 象 と な る 。 P C S A 利 用 の メ リ ッ ト は 、 D 0 S形 式 の フ ァ イ ル が V A X上 の デ ィ ス ク に 一 元 管 E 呈できることである。そのため、パーソナ ルコンビューターでは実現できないことが 可能となる。たとえば、同一ファイルの複 数ユーザからのアクセス、ファイルのプロ テクションなどである。 対応機種として、 ' 4 今後の課題 今回提案したシステムは、投資調査室向 けのものであり、ここで確立された作業手 順をメニュー化しルーチンワークとしたシ ステムを今後開発していく。 3. 3 シ ス テ ム の 処 理 構 成 五 [2 i 土、図 l と は 見 方 を 変 え 処 理 の 流 れ i を表したものである。 こ の 図 に よ り 、 I B M汎 用 機 か ら V A X へ の デ ー タ の ダ ウ ン ロ ー ド 、 P Cユ ー ザ へ のデータ提供などが明確になるであろう。 ﹁ k 司日ド 日次処理 ̲ . 図2 ~r パーノナル コンビュータ‑，. ト (154 (初期及び例月作業) システムの処理構成図 209‑ ~I2:;:z1-1~ : I : :どとタI ‑~

日本 SASユーザー会 (SUG ト J) SASバージョン 6を使用したセミナー管理システム 山本二郎 SASソフトウェア株式会社 技術部 U s i n g SAS/AF ，F S PS o f t w a r et od e v e l o p aS e m i n a rM a n a g e m e n ts y s t e m J i r o Yamamoto T e c h n i c a lD e p a r t m e n t， SAS S o f t w a r eK . K . 3‑1‑7 A w a j i m a c h iC h u o ‑ k uO s a k a . . 要旨 弊社で行っているIf'S A S教 育 セ ミ ナ ー 』 の 管 理 業 務 を パ ー ジ ョ ン 6の SA S シ ス テ ム を使用してコンビュータ化した。 こ の シ ス テ ム は 、 S A S / A F、 S A S / F S Pの 新 機 能 で あ る S C L (Scr巴 n Control Languag巴 ) を 使 用 し て お り 、 複 雑 な セ ミ ナ ー 管 理 業 務 の 作 業 負 担 を 大 幅 に 軽 減 し た 。 本発表では、このシステムの概要と、そのなかで使用しているプログラムを紹介する。 キーワード パージョン 6 S A S / A F、 SAS/FSP 1. は じ め に 昨年までセミナーの管理業務は、全て手作業で行ってきた。一昨年までは、セミナーの コースもあまり多くなくコンビュータ化しなくても十分管理できる状況であった。 しかし、昨年よりコースの増設、参加者の増加に伴い十分な管理ができなくなった。そこ で今年度よりセミナー管理業務をコンビュータ化することにした。 今 回 セ ミ ナ ー 管 理 業 務 を 開 発 す る に あ た り 、 P C版 SA S を 使 用 し た 点 は 、 S A S / F S Pの S C Lが 使 用 で き る こ と で あ り 、 S A S / A F、 S C Lを 使 用 す る こ と に よ る 操 作 性 を 重視した点と、データ量が他のシステムに比べて少ない事が大きな要因であった。 しかし、考慮しなければいけない点も多く、メモリーサイズ、ディスク容量と処理スピー ド等の問題があった。 S A S / A F、 F S P を 使 用 し て 開 発 す る た め 、 ' ー不足になる。しかし、この問題は、 6 4 0K の メ モ リ ー サ イ ズ で は 、 メモリ メモリー拡張ボードを設置することにより解決した。 ま た 、 デ ィ ス ク 容 量 の 問 題 は 、 常 時 必 要 と し な い 項 目 は 、 見J Iフ ァ イ ル に 持 ち 、 長 い 項 目 ( コ ー ス 名 等 ) を F O R M A T化 し 、 な る べ く マ ス タ ー フ ァ イ ル に 持 た な い よ う に 設 計 し た 。 処理スピードの問題は、 SCLを 多 用 化 す る こ と で 少 し で も ス ピ ー ド ア ッ プ を 計 る こ と を 考 慮 、 し た 。 フ ァ イ ル は 全 て S C L で 更 新 し 、 後 処 理 を D M S上 で 処 理 す る よ う 設 計 し た 。 こ の よ う な 点 を ふ ま え て P C版 SA S で 開 発 す る こ と に 決 定 し た 。 2 . 処理概要 2‑ 1 . 使用ファイル ①受講者マスター:受講者の各情報(受講者名、会社名、部署、住所、電話番号)、 受 付 番 号 、 請 求 番 号 、 コ ー ス . 1D、 登 録 状 況 等 で 情 成 し て い る 。 こ の フ ァ イ ル は 、 受 講 者 l人 に つ き l件 作 成 さ れ る 。 ② コ ー ス マ ス タ ー . コ ー ス ・ 1D 、 コ ー ス コ ー ド 、 開 催 目 、 終 了 目 、 収 容 人 数 、 登 録 数 、 待ち数、受講料等で惰成している。このファイルは、 lコ ー ス に つ き l件 作 成 さ れ る 。 ③コントロール ファイル :受付番号、請求番号で構成している。このファイルは、登録された 最後の受付番号と請求番号を持っている。 受講者を登録する時、 のファイルを読み受付番号と請求番号をセットする。 ‑2 1 1一 v

2‑ 2. 処 理 フ ロ ー 、 ④ ② ⑤ ⑧ ①セミナー受講者登録 ‑登録画面は、 SAS/FSPを 使 用 し て デ ー タ の 入 力 を 行 っ て い る 。 こ の 画 面 で 入 力 す る 項 目 は 、 受 講 す る コ ー ス ・ ID ( コ ー ス 名 ) 、 受 読 者 の 情 報 に な っ て い る。受付番号、請求書番号は、 FSPの SCLと AFの SCLで 自 動 的 に 番 号 を 振っている。入力間違いを防ぐため、入力項目は、極力少なく受付番号、詩求番 号のように重複しではならない項目については自動設定にした。 ②セミナー登録状況検索 ‑現時点の各コースの登録人数、空き人数を即座に画面に表示する。 ③セミナー取消処理 、 a ‑セミナーの取消処理は、受講マスターの登録状況の変更と、コースマスターの登 録人数を減らす処理をしている。 ④セミナー料援込更新 ‑受講マスターの援込ステータスを更新している。この項目をチェックして、月末 作業で入金額を求める。(経理用) ⑤セミナー受講票、請求書等プリント ‑受講マスターから受付番号をキーにして受講票等をプリントし、受講票発送ステ ータスを更新する。 ⑤待ちから登録への処理 ‑ コ ー ス 開 催 2週 間 前 に 取 消 等 で 空 席 が で き た 場 合 、 待 ち の 受 講 者 を 登 録 に す る 。 ⑦受講者各種リスト ・コース別に受付用リスト、講師用リスト等を出力する。 ③出欠更新処理 ・コース開催後、受講者の出欠状況を更新する。 ③各種マスターメンテナンス ‑コースマスターの登録、各種フォーマット作成等を行う。 'U 9h っ

: l . セミナー受講者登録プログラム 3‑1. A Fプ ロ グ ラ ム ( 1) マスターメニューより受講者登録を選択することにより受講者登録プログラムが起動 する。このプログラムは、 r l i準備と、 A F の S C Lか ら ド S E D 1T プ ロ シ ジ ャ 呼 び 出 す ま で の FSEDITプ ロ シ ジ ャ の 起 動 ス テ ッ プ で あ る 。 length c̲id $ 6 sales pay $ 1 ; n u ・ l 1 ci d = ' ' ; salcsニ return; ma1n rcturn; tc rm ~ ， cntl=open('c.cntl'，'u'); ) ︐ . l nu t l c ( nU 1hu し S Lu c t ρ f c r ‑ 一 call set(cnll); ① call symputn('lastcnt'，lastcnt+I); ' ); emaster=open( 'c .emast巴 r 日 ̲=sysmsg(); rcturn; end; i f emaster=O t h巴n do; ̲msg call sort(巴master，'cnt') ); last=nobs(emast巴r call symputn('last'，last); ③ call close(cmastcr); caII fsedit(' c .cmaster'，' c .fsedi1. e master'，'edit'，9999); 一一一一一④ ①最後の受付番弓;の取り出し 1件 目 の デ 'Iastcnl' に 格 納 最後の受付番号、訪求番号が格納されているファイルをオープンし、 ー タ を 読 み 最 後 の 受 付 番 号 + 1し 、 そ の 他 を マ ク ロ 名 する。 I T A ②受講者マスターのオープン 1 受 講 者 マ ス タ ー を オ ー プ ン し 、 受 付 番 号1 1 浜に 7 Jび替える。 ③登録件数を数える 受 講 者 マ ス タ ー の 総 件 数 を 求 め 、 そ の 仰 を マ ク ロ 名 ， I a s t' に 格 納 す る 。 次 の F S E D I Tプ ロ シ ジ ャ を 起 動 す る た め 、 受 講 者 マ ス タ ー を ク ロ ー ズ す る 。 ④ F S E D I Tプ ロ シ ジ ャ の 呼 び 出 し S C Lの 機 能 と し て SC Lより FSEDITプ ロ シ ジ ャ を 1子 び 出 す こ と が で き る 。 こ こ で は 、 受 講 者 マ ス タ ー に 対 し て ス ク リ ー ン 名 E M A S T E Rを 使 用 し て 入 力 するため、データセット名とスクリーン名を指定して実行している。 CALL FSEDIT( ，部 Ode， υ ︑ ︒のム

3‑2. F S E D I Tフ 。 ロ シ ジ ャ の 開 始

< F S E D I Tの S C Lプ ロ グ ラ ム >
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214‑

⑤

① FSEDITプ ロ シ ジ ャ を 実 行 す る ま で の 前 処 理 AFの SCLよ り 液 さ れ た 最 後 の 受 付 番 号 を セ 受講者登録をする前準備として、 ットし、登録時のコース情報を取り出すために、コースマスターを使用可能な状 況にする。このルーチンが終了すると入力画面が表示される。 ②登録時の初期値設定 ここでの処理は、オブザベーション単位の初期信[設定のルーチンであり、登録毎 1D 、 コ ー ス 名 、 受 付 番 号 、 入 力 日 を セ ッ ト す る 。 にコース・ <入力画面> 受講者主主録同i f i U Command = = = > ， . コース・ O b s 1D ; ¥ 0 5 1 9 S A S基 本 コ ー ス 2 31 受付番号 2 3 1 入力日・ 18MAR89 SAS2タトt7:'i'7欄 会社名 会社名(肘): S ¥ tS 1持 持 T抑 川 村 山 対 所属:技術部技術諌 郵便番号 5 4 : 1 住所:大阪府 大 阪 府 中 央 区 淡 路 固r:hl ; el ジシRコ ウ ピ /k3F 受講者:山本 ご.郁 ?立話番号 出欠状況:欠席 請求書番サ s 05+122+1691 登録状況 請求完了ステータス:未処理 娠込僻認ステータス:未処理 ' ③項目チェック RETURNキ ー を 押 す と 、 こ の ス テ ッ プ が 実 行 さ れ る 。 こ こ で の 処 理 が 、 SAS/FSPパ ー ジ ョ ン 6の 大 き な 拡 張 点 と な っ て い る 。 パ ー ジ ョ ン 5 ま で の FSPは 、 た だ SASデ ー タ セ ッ ト に 入 力 す る こ と だ け を 目 的 と し て 使 用 さ れ て い た が 、 パ ー ジ ョ ン 6で は 、 デ ー タ の 入 力 時 に 各 項 目 を チ ェ ッ ク し 正 し い デ ー タ だ け を SA Sデ ー タ セ ッ ト と し て 作 成 で き る 。 1D に 存 在 す る か チ ェ ッ ク し 、 存 在 し な け れ ここでの処理は、入力したコース・ ばエラーメッセージを表示する。 ④次のレコードの準備 受付番4 4 4の カ ウ ン ト ア ッ プ と 、 同 一 コ ー ス の 入 力 の た め に コ ー ス ・ し、次の入力準備をする。 ⑤ FSEDITプ ロ シ ジ ャ の 後 処 理 ︐ ︒ コースマスターをクロースする。 IDを セ ッ ト u FhU 4Ei

3‑3. A Fプ ロ グ ラ ム (2) F S E D I Tプ ロ シ ジ ャ で の 受 講 者 の 入 ブJが 終 了 す る と 、 ま た A Fの S C Lに 反 っ てくる。ここでは、コースマスターの登録人数により、コース登録ができるかどう かを判断をしている。廷録可能であれば、コースマスターの登録人数をカウントア ップしする。登録人数が定員に達していれば、待ち人数をカウントアップする。 コース登録されると、請求番号と登録日が自動的に設定される。 ) ︐ . t n ' c n u p﹂ t t s a 内 VA d l ( pし m t ‑ 一nu 内 d 5 t l A )、 待 ち ( W )の判断と、 コ ー ス マ ス タ ー へ の 反 映 ， 本登録 ( emaster=open('c.emaster'，'u'); call set(emaster); cmaster=open('c.cmaster'，'u'); callset(cmaster); d o i=last+l t o nobs(emaster); rc=fetchobs(emaster，i ) ; rc=locatec(cmaster，varnum(cmaster，'c̲id')， c id，'a'" ' ) ; i f c sales=. then c sales=O; *自動設定項目の初期化; stag= ftag= ' ; result= udate= fdate=.; cdate=. i f sales = ' ， then d o ; *登録、待ちの判断; i f c̲max‑c̲sales>c̲accept then d o ; i f c wait=O then link shoril; else link shori2; end; else d o ; link shori2; end; end; else d o ; i f c sales > c sales2 then d o ; link shori3; end; else d o ; link shori4; end; end; *各マスターを書き戻す; rc=update(emaster); rc=update(cmaster); *最後の受付番号、請求書番号をとる; end; lastx=nobs(emaster); rc=update(cntl); 2 1 6 、 a ② ③ 、 a

①コースマスターの取り出し 入 力 さ れ た 受 講 者 レ コ ー ド よ り コ ー ス 1D を も と に コ ー ス マ ス タ ー を 取 り 出 す 。 コースマスターには、定員人数、登録人数、待ち人数を持っているためこのファ イルを読み込んで登録可能カ どうかを判断する。 ②項目の初期化 0t . 1 ' 1 こCDATEの 更 新 、 受 講 票 お よ び 請 求 書 自動設定項目に対して、初期化する。登録1 等 の 発 行1 1 年に STAG、 UDATEを 吏 新 、 受 講 料 振 込 処 J lj!の実行時に FTAG、 FDATEの更新、 出 欠 状 況 更 新 処 恕 の 実 行1 1 寺に RESULTが更新される。 ③登録、待ちの判断「 . . 入力されたコースが、定員に rl~j たなければ、登録処理を行う。 登 録 処 理 は 、 受 講 者 レ コ ー ド の STATUSを 登 録 と し 、 登 録 日 、 請 求 番 号 の セ ッ ト 、 コースマスターの登録人数をカウントアップする。待ち処理は、受講者レコード の STATUSを 符 ち に し 、 コ ー ス マ ス タ ー の 待 ち 人 数 を カ ウ ン ト ア ッ プ す る 。 sh0ri1: rc=fetchobs(cntl，1 ) ; status='A'; cdate=today(); c̲accept + 1 ; 登録処理 lastsno + 1 ; sno=1a stsno; rc=update(cntl); return; shori2: St atusニ ' w I c wait + 1 ; result=' 待ち処理 .︐. ︐︐ 内 σbσb ‑ 一 一 一 a d tt sf; sno=・' '' . ， pL n pL n u ﹁ t ④各マスターの更新 登録および待ち処理を終了すると、受講者レコードとコースレコードをそれぞれ 更新する。 217

3‑4. A Fプ ロ グ ラ ム (3) 前 記 の S C Lプ ロ グ ラ ム に よ り 各 フ ァ イ ル の 更 新 処 理 が 全 て 完 了 し た 1 1 寺点で、セミナ ー登録りストを出力する。登録リストは、 D M Sに プ ロ グ ラ ム を 渡 し D M S側 で プ リ ントの処理を行う。 C品 1 1 c10s巴(cnt1); C品 1 1 c10s巴 ( 巴 m品 ster ); C品 1 1 c10s巴(cmaster); ① 1 ast+1; i f last > lastx t h巴n r巴 turn; submit primary; x "erase &Iistfile"; ② options nodal巴 LS=78 PS=60; 、 proc printto f ile=1i s t new; data nu l1 a first0bs=&1 ast ) 巴nd=巴of ; set c .巴m品 Ster( file prinl header=head nOlitle 1inesleft=l; p u t7 8ホ put 申1 cnt 4 . @7 sno 4 . @15 c i d @2S comp $ 3 0 . 申6 0 name $ 1 8 . S : l slatus $statfml.; / @SO'登 録 状 況 = ' @ if 1 く 4 then d o ; p u t7 8ホ p u t ̲page̲ @ ; ③ n d ; 巴 if 巴o f then put 7 8本'ー return; head: * セミナー登録リスト 牢牢*" / p u t# 1 @12 " 牢 * @70 "&sysdate" / 5 '会社名， @60 '受講者名' @ 1 '受付， @7 '請求'住 1 return; nu n u r ‑ ︐ 、 proc prJ ntto; options nodat巴 a LS=78 PS=60; %inc printx / source2; ndsubmit; ② 巴 return; ①使用ファイルのクローズ 受講者マスター、 コースマスター、コントロールマスターをそれぞれクローズす る 。 受 講 者 の 入 力 が な い 場 合 は 、 以 降 の 処 理 は 実 行 し な い 。 ( 1a s tは 入 力 前 の件数を持ち、 1a s t X は 、 入 力 後 の 件 数 を 持 っ て い る ) ② 、 S U B M I Tス テ ー ト メ ン ト D M S側 で 実 行 さ せ る S A Sプ ロ グ ラ ム を 生 成 す る ス テ ー ト メ ン ト で あ る 。 S U B M I Tス テ ー ト メ ン ト か ら E N D S U B M I Tス テ ー ト メ ン ト の 間 に あ る ス テ ー ト メ ン ト が S A Sプ ロ グ ラ ム と し て D M Sに 渡 さ れ 実 行 さ れ る 。 ‑218‑

③セミナー登録りスト こ こ で 実 行 さ れ る SASプ ロ グ ラ ム は 、 受 講 者 登 録 (FSEDITプ ロ シ ジ ャ ) で入力されたデータが全てプリントされる。 4. お わ り に このシステムを使用することによりセミナー管理業務担当者は、受講者申し込みから受 講 票 、 請 求 書 発 送 ま で 1 日 4 0件 か ら 5 0件 の 処 理 を こ な す こ と が で き 、 そ の う え 申 し 込 み時に登録状況の確認も、そのつど即座に対応できた。 問 題 で あ っ た 処 理 ス ピ ー ド は 、 現 在 750件 の 受 講 者 数 を 処 理 し て い る が ス ピ ー ド は そ lH題は、各月のセミナーが全て終了し れほど問題になっていない。また、ディスク容量の I た後、月末処理を実行し終了データを別ファイルに移す。月末作業により受講者マスター は、常 H 寺 50 0~ 7 0 0件 の デ ー タ 量 に な り 今 後 デ ィ ス ク 容 量 に 関 し で も 問 題 な い 。 SA Sパ ー ジ ョ ン 6の SAS/AF、 FSPを 使 用 し た セ ミ ナ ー は 、 操 作 性 重 視 、 そ し て管理業務の作業負担の軽減に対しては￨分効果を得ることができた。そして管理者は、 S A Sを 意 識 す る 事 な く セ ミ ナ ー 管 理 業 務 を 行 う こ と が で き た 。 ' ~ ‑219一

日本 SASユーザー会 C SUGI‑J) S A S&P C一CADによるマッピングシステムの事例報告 碇 智* 1 0二 宮 清 高 *2 栗 林 章 二* 3 * 2R .P .L . *1~欄日水コン * 3テクニカルブレイン(棉 REPORT f o rE x a m p l e so f MAPING m a n a g i n gs y s t e mb y SAS&P Cー CAD S .I k a r i * 1 K . Ninomiya*2 S .K u r i b a y a s h i * 3 td . 3‑20 B a n z a i c h oK i t a ‑ k u Osaka * 1NSC C O .， L a k a z a k i n i s h iK i t a ‑ k u Osaka * 2R .P .L 3ー 2 N td . 4‑23‑10 T a i t o u h i g a s h iT a i t o u・k uT o k y o * 3 T e c h n i c a lB r a i nC o .，L 要旨 ‑ 本文は地図情報及び数値情報から構成される計画情報の入出力部をノマソコンで稼働する C A D システム CA U T 0 ・ C A D) で 、 デ ー タ の 管 理 ・ 分 析 を ミ ニ コ ン C V A X ‑ S A S / B A SE&GRAPH) で行う計画支援システムを構築し、下水道計画に援用した事 例を示す。 具体には、地域を分析目的に見合った精度で任意の大きさのポリゴンの集合で表現する。 これをイメーシスキャナーでラスター化、さらにベクトル情報に変換する。 別途入手したポリゴン毎の統計値と前述したベクトル情報を統合した地図情報データ マ ッ ピ ン グ ー を パ ソ コ ン の 柔 軟 な 編 集 機 能 さ ら に は 低 廉 で 優 秀 な 市 販 ソ フ ト 及 び C言 語 で独自に付加した機能で実現した。 得られたデータ・ベースを基に従来より汎用ミニコン上に構築してきた調査/計画/設 計システムの入力情報とし、下水道計画のプレゼンテーションに適用した事例をしめす。 キーワード;マッピング 、 P C ‑ C A D 、 G M A P、 1. は じ め に 従来、我々は地域計画策定のための計画情報データベースとしてメッシュデータによる 手法を提案してきた。これは、以下の制約条件において提案したものである。 ① ポリゴンデータによるデータベースを作成することはデータの処理、保存が多量 . となり、我々が持っている計算機の能力で対応ができなかった。 ② また、ポリゴンデータの入力、加工に対して多大な労力、時聞を必要とした。 し か し 、 近 年 の ハ ー ド コ ス ト の 低 下 、 E W S， C A D， O Aから F A へ の 移 行 等 の 状 況 により、上記挙げた制約条件はほとんど解消されるに至っている。 本文では、このような背景を受け"より現実に近い精度で地図データを収集/加工する た め に 、 ポ リ ゴ ン 処 理 に 着 目 し た 。 具 体 的 に は 、 S A S と P C ‑ C A Dの 連 携 を 図 り 、 地 図 情 報 デ ー タ と 統 計 デ ー タ を 用 い た マ y ピングシステムを実現した。 ‑2 2 1

2. 基 本 シ ス テ ム 我 々 が 実 現 し た マ ソ ピ ン グ シ ス テ ム の 構 成 は 図 ー 1の通りである。 PC‑CAD 、 局 図 1基 本 シ ス テ ム 構 成 / SA S PC‑CAD 回 a 本文でのプレゼンテ ション また、 P C ‑ C A Dに よ る 地 図 情 報 の 入 力 及 び 加 工 は 図 2の 通 り で あ る 。 ま ず 、 地 図 を イ メ ー ジ ス キ ャ ナ ー に よ り ベ ク ト ル 化 し 、 市 販 の P C ‑ C A Dに よ り 画 層 の 合 成 、 編 集 を行う。さらに、地域計画に必要な基礎データ(面積等)を自動的に計算処理できるプロ グラムを独自開発し、これにより地図情報の入力、加工を簡素化した。 図 ‑3 に ポ リ ゴ ン 処 理 の 実 例 を 示 す 。 222‑

tta 図 ‑2 泊合世 ， 再 三 九 旦 52‑3 77イルも F 平 三 52‑4 1 :集前 1 ; . .長 ! 52 F62 旦F フ7 イ ル も ‑223 地図情報の入力加工フロ←

3. 事 例 本 シ ス テ ム の 事 例 を 図 ‑4、 図 ‑ 5に 示 す 。 図 ‑ 4に つ い て は 下 水 道 計 画 に 必 要 な 計 画 情報を地図情報から自動的に取り出し、施設の縦断図、計算表を作成したものである。図 5 は SA Sに よ り 種 々 の 地 域 特 性 値 を 統 計 解 析 し 、 S A S / G r a p hに よ り 地 図 上 に 分 布 図 を 作 成 し た も の で あ る 。 尚 、 こ の と き S A S / G r a p hと P C ‑ C A Dノ デ ー タ 互換を図っている。 N1AY o 10口 2口0' 「一一一T 一一一一「ーー一丁一一一一1 、 、 a 2 2 4

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4. 本 シ ス テ ム の 特 徴 本システムの特徴は地図情報の加工をポリゴンによる処理で行っているため、①計画目 的に見合った精度のデータが確保でき、②分析データをイメージ、ラスター、ベクトル及 び数値で持っているためデータの編集が容易となった。③さらに、計画のプレゼ、ンテーシ ョンが視覚に訴えるため、計画策定作業がスムーズとなる。 ま た 、 経 済 的 な 視 点 も 加 え 、 本 シ ス テ ム の 特 徴 を ま と め る と 図 ‑ 6 の通りとなる。 I N / O U Tを ノ マ ソ コ ン を ホ ス ト に し て い る た め シ ス テ ム 構 成 が コ ン パ ク ト I A 、 経済的 ヰ ﹁1 f ￨ 也事業所の既存システムで稼働でき普及が容易! l そ の 結 果 デ ー タ ー の立 収集が容易 l 応 用 ・ 利 用 技 術 の シ土 ステム内部化が容易 L̲j 既存図面等各種計画情報を高密度で 圧縮保存が可能 t 三 !過去の情報が容易に利用可能 ￨ + ￨同一一ヒ糊待できる ?ヰ 新たな分析手法の提案等により 従来の方法に対し差別化が期待できる 図 6 本システム特徴 男之ご向t Jリ ん を f也 f f 千ク十二重i 計 五1! ュ ル¥ 1~ 主 ; ̲l r f 11 ーす ρ 竺?」 ノ f86. 5υ今工 J 苛~ ρ } ; : . /j王、̲; / J . a : ‑ ;:/ f にF : 宅 主Y. 戸 J 戸A ' l . ' 7 つー守二 J 1 i f ! '令 4 説、 r ! 笥 ρ n υ qL nノ

日本 SASユーザー会 (SUG 卜 J) SASアプリケーション開発支援ツール O山 田 邦 彦 株式会社カスミ 経営企画部 SAS Application Development Aids For End User く ￨u n i h i l くo Y amada KASUMICO.， LTD. 1‑3 Nakanuki Tsuchiura I b a r a g i Japan 要旨 ‑. 本文は、エンドユーザ自身が TSS環境下で SASを使用したアプリケーシヨ ンシステムを開発する場合に、 TSSコマンド等を意識しなくてもよいようにシ ステム開発を対話的に支援するツールの紹介です。 キーワード: 1.会社のご紹介 当社は、茨城県を中心に埼玉県、千葉県、群馬県、栃木県に庖舗網を有し、食 料品、日用雑貨品、衣料品等の小売販売を行うスーパーマーケットチェーン、ショ ッピングセンタ一等を展開しております。 また、グループ各社においてもレストラン、コンビ.ニエンスストア、自動車販売、 家電、書籍、住宅サービス、損害保険代理屈等、あらゆる業種、業態への可能性 ・ ・ 4 を追求し、お客様のご要望にお応えできるよう努力を続けております。 ‑227一

2. 開 発 支 援 ツ ー ル の 開 発 背 景 近年、当社におげる非定型アブリケーシヨン、、ノステムの開発形態は、エンドユ}ザ ニーズの多様化に伴い りステム開発部門による集中開発からエーノドユーザ自身 l こよ る分鮫開発へと変わりつつあります。 経 営 企 画 部 に お い て は 、 放 年 前 か ら S A Sを 使 用 し て 経 営 分 析 、 予 実 弾 管 理 等 を 行 っ てきましたが、一方では t アブリケージョンシス子ムが高度化すればするほど工~，' } ‑ : ユーザのホストコンビュータに対する知諜不足が目立つようになってきました。 一般的にエンドユーザは、業務には精通しているもののアブリケーシヨンシステムの 開発が何の支噂なく行える程、ホストコンビュータには明るくはありません。 また、これを補うためにはホストコンピュータ教育に多大の時間を必要とし、本来の 駿務であるべき情報の分析よりも、情報の加工に大きな労力が必要となります。 そこで、ホストコンビュータの知識が不足していても、 S A S言 語 の み を 修 得 す れ ば エンドユーザ自身が容易仁自分 i 童のニーズに遡合したアブリケーシヨン:、ノヌテムの開 発ができる惑に、開発支援ツールを開発しました。 、 a 3. 開 発 支 援 ツ ー ル の 開 発 に お い て 考 慮 し た こ と エンドユーザ自身が、 SA Sを使用してアブリケージヨシシステムの開発をするた め に 開 発 支 援 ツ } ル 開 発 に 当 っ て 、 下 記 の 5点 、 を 考 慮 し ま し た 。 ①ホストコンビュータの知識が不足していでもアプリケーシヨンシステムの開発がで きること。 ② S A Sの プ ロ グ ラ ム ラ イ フ ラ リ と し て L 1 M E が 使 用 で き る こ と 。 ③ホストコンビュータに蓄積されたデータを簡単にとりだせること。 ④情報処理センターと経営企画部は別建屋であるため、少量の処理結果は端末ヲリン タに直接出方できるとど。 ⑤将来の栂能 l 広張に備え、ツール自体の保守が容易であること。 4. 開 発 支 援 ツ ー ル の 動 作 環 情 当 社 は 、 ホ ス ト コ ン ビ ュ ー タ と し て 目 立 製 作 所 の M 6 8 0 ‑ D、 M 2 6 0 ‑ Hを 2 セット導入し、 当ツールは、 oS は V O S 3 ‑ E S ユを L C M Pで 使 用 し て お り ま す 。 W S 2 0 5 0、 T ， f 6 0 ‑ 2 0 を T S S吉 右 京 と し て 動 作 し ま す 。 経営企画部の機器情成を、図 4 ユl こ示します。 、 a 巴 C ; : J X ユ 国 己 ι2 ιコ ニ X 1 図 4 ‑ 1経営企画 部の機器構成 228‑ X工 II

5. 開 発 支 援 ツ ー ル の 被 患 と 械 能 当ツ}ル l 立、将来の機能広張に柔紋 l こ対応、できる様に、 をペースに開発し これ bの機能ば V O S 3の T S Sコ マ ン ド 図 5 ‑ 2t :示 す 8 つ の 4 豊能があります。 工 よ ド ユ ー ザ が 操 作 マ ニ ュ 7ル が な く て も 、 ホ ス ト コ ン ピ ュ ー タ の 環 増 や T S Sの コ マ ン ト を 知 ら な く て も 、 メ ニ ュ ー 画 面 や ガ イ ダ ン ス 画 面 に 応 答 す れ ば容易に希望の機能を選択できるように考慮し 7あります。 5. ユ 開 発 支 援 ツ } ル の 概 念 U 同 TSS o ‑ プログラム ライブラリ r!護法 データセットの接続と解除得能 指*プリンターへの出力得能 D E S Pイ ン タ フ ェ ー ス 機 能 処理結果の照会機能 A C E 3イ ン タ フ ェ ー ス 機 能 図 5‑ 2開 特 Yl 要ツールの織能 ‑2 2 9一 一リノ ジョブのサフ 2 ッ nノ S A Sイ ン タ フ ェ ー ス 機 能 47‑7 . . 開発支援ツ}ルの栂能 qu‑7 5. 2 開 発 支 援 ツ ー ル の 憎 能 ロ 5 ブ Aィ 図 5‑ ユ 開 発 支 援 ツ ー ル の 概 念

5.3 開 発 支 援 ツ ー ル の 機 能 の 選 択 0 7:処理結果を照会する A C E 3を 使 用 す る 。 E 終了する。 a 8 3 ジョヲをサづきッ卜する。 4 データセジトの援続又は、角H:皐をする。 表 5‑ 4開 発 支 援 ツ ー ル の モ ジ ュ ー ル 情 ' * L ， '(いる。 当開発支援ツールはエツドユーサ自身が直後録作することを前焼と 、 a ︒︒ る ee る ・す ・︒︒︒す︒ 0.0 定るeeるるる・る・除・る ︒.︒ .0 るるる決す・'すすすす削け すす一す︒をト‑一・写納入出をづ 被⁝格撮線ル置づ 定をを・る・Lッ・ 0 設e e し 回 m. す. C ミ . る に へ へ へ イ 位 争﹂出解・ 定 J フす・よEE‑よ 7・へ 0 タ呼‑とるeu決. サ定⁝sM・M‑成フ・段︒ 能一一一一の一一一続一一す︒一を⁝は一を一一決一M一I⁝I⁝編一ク一よ一る 機一メ一一能一一︒⁝接⁝⁝求一︒一竺又一L一⁝を一D一L一L⁝順一一一左一す な一ラ⁝︒⁝慢︒一る一的一 ι 要一る一ン一ム⁝ C一一ズ一を一を一乏を一ワ⁝を一 ‑ m 主一パ一る一各二合一す⁝動一る一を一す⁝リ⁝ラ一 J⁝︒一イ一ム一ム一ム一ム の⁝ル 事費 一ル一す一と⁝す⁝をJの一す⁝力一を一ブ一グ一へ⁝る⁝サ一ラ二フ⁝ラ一ラ⁝用 ソ⁝で 一パ一を⁝御一玄続一ト⁝を一員隙一京一日夕⁝す 紙一グ グ⁝ゴグ一い一三色 一三理一則し一接一ツ一し⁝ヘト解⁝堵ブ⁝三を⁝用一口一口一日口一払一カ一定 一ロ⁝処一の⁝出⁝の一セ一出JT⁝の⁝る⁝ S一ユ⁝し の ブ一ブ一ブ一フ一け⁝︑一指 一グ一後一面一時一ト⁝タ⁝呼一 N⁝卜⁝す一 A一ピ一出 タ⁝り⁝b一り b⁝受⁝し一を 一の一の⁝画一の一ッ一一一の一I一ッ一力一s一ノ⁝呼一ジ一よ一か一よ⁝か一ム一去一ジ 一ム⁝ム⁝一一 3一セ一デ一p一R一セ一出⁝る一コ一の一リ一E一占よ二ι⁝ラ⁝誠一‑ 一テ一テ⁝ユ一E⁝タ⁝s⁝ S一p一タ⁝を⁝す一ト一 S一ブ M一 S一成⁝M一グ⁝を一セ E 一 S一一⁝票一動一ス一 A一京一I一M一編⁝I ロ⁝面一ツ 一スス⁝ニ⁝c 一⁝ A⁝ 一 ア ⁝ S一D一D一デ結⁝起⁝ホ一 S⁝諸⁝L一D↑願⁝L⁝ブ 函 メ 一シ一シ メ一 A一 i一T⁝T一T一T一T一T⁝T⁝THT⁝T一T⁝T一T⁝T⁝⁝⁝T⁝T一T⁝⁝ SJ‑s⁝s⁝s⁝s⁝ S一S一S一S一S⁝ s ⁝ S一S⁝ s ⁝ S一 一 一 S一S⁝s⁝一 ト一一I⁝I⁝I⁝I⁝I⁝I⁝I⁝I一I一I⁝I⁝I一I⁝I⁝s⁝s⁝I⁝I⁝I⁝M⁝M U一L⁝L一L⁝L⁝L⁝L一L⁝L⁝L⁝L⁝L⁝L L一L一 A⁝A一L⁝L一L一 S⁝ s z = . 一C一C一C⁝C一C⁝ c ⁝ C⁝C一C一C⁝C⁝C一C一C⁝s⁝s一c⁝ C一C一A⁝A B一C 一⁝⁝⁝⁝⁝⁝⁝一⁝⁝⁝⁝一一T⁝p⁝⁝T⁝⁝ 名一⁝⁝⁝⁝⁝⁝⁝⁝⁝⁝⁝⁝⁝⁝I一E一 N⁝U一一 U⁝F c ⁝ A一F一T一E⁝ R⁝s⁝T⁝L⁝E一D一E一I⁝ 0⁝L⁝s⁝D 二 T一 H一N⁝3⁝ E ⁝ k一E一E⁝E一T一T パ一I一 S⁝I一E一 O一 T ⁝ S一p⁝EUD一M⁝M一 A一S一 N⁝N⁝A⁝c⁝L一 A⁝E⁝s⁝ R一A⁝G⁝B⁝C一I⁝M一M一M⁝M一D⁝ u⁝U 一 ン メ一I⁝ F⁝ M ⁝ A一A⁝D⁝D⁝D⁝ P一p⁝p一 S⁝s⁝s⁝ G⁝G⁝I⁝I⁝s⁝p⁝p xxxxxxx‑xxxexxxxppL‑LDeT.T ‑230 1 業務えご SAS 、 D E S Pを 使 用 す る 。 6 突す図:. ‑ ':¥に子、すえニュー画面を喪示し希望の 4 豊能 L O G O N後 に 従って を 選 択 さ せ 、 さ ら に 必 要 に 応 じ て ガ ( 1 :でと亙!ii，~ 0 t~ 応答していきます。 ， 工 : S A Sを 対 話 型 で 実 行 す る 。 2 : S A Sを バ ッ チ 型 で 実 行 す る 。 5 :縞末フリンタを使用する。 希望するメニューを選択してください。==> 図 5‑ 3メ ニ ュ ー 画 面 5.4 開 発 支 援 ツ ー ル の モ ジ ュ ー ル 情 ' * 当 開 発 支 援 ツ ー ル は 、 表 5 ‑ 4 で 示 す 通 り T S Sコ マ ン ド を ベ ー ス に 開 発 し て い ます。

o. 開 免 責 媛 ， ー ル の 憎 能 概 要
当開発支援ツールは

基 本 的 に は S A f:，と表 6 ‑ 1 示 す 目 立 製 作 所 提 供 の ブ ロ グ ラ

ム づ ロ ダ ワ ! と の ‑(>1‑7エ ー ス を と つ で い る に す ぎ ま せ ん 。
仕控￨上はメニュー薗面を過して選択された個々の憎能が、

T S Sの コ マ ン 1
，'を組立て

るためぶ必要な情報をガ寸ダン λ直面を表示して利用者に応答させ、

T S Sの コ マ ン

ドを利用者 l
こ代わっ 7 当開発烹拶ツールより発行しています。
今回は

S A S ど 直 摂 関 係 す る L 1 M E 及び、

D S P R I N Tの イ ン タ ー フ ェ ー ス l
こ

コいて仕訴の徴要をご紹介します。

p，ユ開発支援ツールで使用する目立製作所提供のブログラムブロダクト
主な 4
豊能

ブロダクト名

~

L 1t
v
lE

圧縮型のブログラムライヲラリ。

むE SP

ゾ}スプログラムエディタ及び、ユーティリテの起動。

こ出力する。
D S P R I N Tフ リ ン ト イ メ ー ジ フ ァ イ ル を 端 末 ブ リ ン タ i

TWTR

S Y S O U Tフ ァ イ ル を 縞 末 ブ リ ン タ に 出 力 す る 。

ACE3
表 6ーユ目立製作所浸供のブログラムプロダクト

6.2 L 1 M E イ ン タ ー フ ェ ー つ え の 概 要
6.2.1 開 発 の 首 景
S A Sを 対 話 型 ( 図 5 ‑ 3 の メ ニ ュ 一 番 号 ユ ) ( ' ・ 起 動 し 、 ブ ロ グ ラ ム 開 発
を行う場合の SA Sソースライブラリは原則的には

oS の 区 分 霊 ラ イ ブ ラ リ

となります u しかし、当社ではソース系のライフラリは下記の理由により区
分 割 型 で は な く 目 立 製 作 所 提 供 の L 1M E を 導 入 し 使 用 し て い ま す 。 従 っ て 、
ホストコンピュータの環境保全上、

S A Sだ け を 例 外 と し て 認 可 し て も ら え

ず L I M E t S A S / D M S閣 で S A Sの ソ } ス プ ロ グ ラ ム を 受 付 払 い す る

ツールの開発を余儀なくされました。

く区分型ライブラリをソースライブラリとして使用しない理由>

<
1
'定期rt‑:1(ラ( ‑ ; ラ り を コ ン ヂ ス す る 必 要 が あ り 保 全 力1大 変 で あ る 。
②ライフラリを被数人が同時に更新モードで彦照できない。

̲
.

③ソースブログラムの世代管理ができない。
④ソーヌブロゲラムの記録効率が良くない。

6.2.2 受 け 払 い コ マ ン ド
アヲリケーシヨンの開発途上で、

L 1 M E と S A S / D M S閣 で S A S の

ソ ー ス ブ ロ グ 弓 ム を 受 け 払 い す る 表 6 ‑ 2に 示 す コ マ ン ド を S A S の マ ク ロ
機能(コマンドスタイル)を使用して作成した。

4
担能

コマンド名

P G M E D I TL 1 M E よ り 指 定 さ れ た S A Sの ソ ー ス プ ロ グ ラ ム を S A
S / D M S上 に 被 写 す る 。
P G M K E E P SA~， /DMS 上から L 1 M E へS A S の ソ } ス ブ ロ グ ラ ム

l
亭格納する。
表 6 ‑ 2受 け 払 い コ マ ン ド

‑2
3
1一

ε~. 3 P G M E D 1T コ マ ン ド の 仕 楳 L 1M E か ら S A S / D M S ( 二SA Sブログラムを複写する PGME D 1 T コ マ ン ド の 仕 様 を 図 6 ‑ ~，に示才。 PGMEDIT SAS/DMS LIMEOUT ①P G円E D I TS A円P L E E X I T 、 a TEMP LIME 図 6 ‑ 3 P G M E D I Tコ マ ン ド の 仕 犠 く仕識の説明〉 ① S A S / D M Sよ の コ マ ン ド 掴 よ り 、 ブ ロ グ ラ ム 名 を 指 定 し て P G M E D I Tコ マ ン ド を 発 行 す る 。 ② L 1M E よ り 指 定 の ブ ロ グ ラ ム を 1 瞳 出 寸 る た め に L I M E O U Tコ マ ン ド ブロシジャーを起動する。 ③ L 1M E よ り 指 定 の プ ロ グ ラ ム を 搬 出 す る た め の 一 時 順 編 成 フ ァ イ ル を 確 保する。 @ L 1M E を オ ー ブ ン す る 。 ⑤ 指 定 の フ ロ グ ラ ム を L 1M E よ り 一 時 顕 編 成 フ ァ イ ル に 搬 出 す る 。 指 定 の フ ロ グ ラ ム が L 1M E ょ に 存 在 す る か 否 か は こ の 時 点 ま で わ か ら な ぃ。指定のプログラムが存在する場合は後続の処理を行うが、存在しない 場 合 は R Cを 設 定 し 、 後 続 の 処 理 を 迂 回 し て P G M E D I Tコ マ ン ド に 復 帰する。 ⑤ R Cを 設 定 し 、 P G M E D I Tコ マ ン ド に 復 1属 す る 。 ⑦ L I M E O U Tコ マ ン ド プ ロ シ ジ ヤ } が 正 常 に 終 了 し た ら 、 一 時 順 編 成 フ ァ イ ル よ り 指 定 の ブ ロ グ ラ ム を S A S / D M Sょ に 複 写 す る 。 。 @一時順編成ファイルを削除する。(詳細は割安する。) S A S / D M Sょ に 復 帰 す る 。 2 3 2 、 a

6.2.4 P G M K E E F コ マ ン ド の 仕 犠 S A S / D M Sか ら L 1 M E に S A S フ ロ グ ラ ム を 格 納 す る P G M K E E Pコ マ ン ド の 仕 穣 を 図 6 ‑ 4 に 示 す 。 SAS/DMS PGMKEEP ① PG円KEEP 5A門PLE E XI T ， . TEMP LIME 図 6 ‑ 4 P G M K E E Pコ マ ン ド の 仕 様 〈仕様の説明> ① S A S / D M Sよ の コ マ ン ド 慣 よ り 、 プ ロ グ ラ ム 名 を 指 定 し て P G M K E E Pコ マ ン ド を 発 行 す る 。 ② L 1M E へ 指 定 の ブ ロ グ ラ ム を 搬 入 す る た め の 一 時 願 編 成 フ ァ イ ル を 確 保する。 ③ S A S / D M Sよ か ら 一 時 順 編 成 フ ァ イ ル に 指 定 の プ ロ グ ラ ム を 格 納 す る 。 ④ 指 定 の ブ ロ ノ プ ラ ム を L 1M Eへ 搬 入 す る た め l こ L 1M E 1N コ マ ン ド ブ ロ ジヅヤーを起動する。 ⑤ L 1M E を オ ー フ ン す る 。 ⑤ 指 定 の プ ロ グ ラ ム を 一 時 願 編 成 フ ァ イ ル よ り L 1M E に 搬 入 す る 。 " ' " 指 定 の づ ロ ゲ ラ ム が 既 に L 1M E ょ に 存 在 す る か 否 か は こ の 時 点 ま で わ か らない。指定のブロゲラムが存在する場合は①で置換指定があれば後続の 処理を行うが、置換指定がない場合は Rじを設定し、後続の処理を迂回し て P G M K E E Pコ マ ン ド に 復 帰 す る 。 ⑦ R Cを 設 定 し 、 P G M K E E Pコ マ ン ド に 復 帰 す る 。 ③一時限編成ファイルを削除する。(詳細は割愛する。) @ S A S / D M S上 に 復 帰 す る 。 6.2.5 受 け 払 い コ マ ン ド の 問 題 点 受け払いコマンドを開発したことにより、一つのソースライブラリを同時 に更新モードで使用でき、 なりましたが、 S A Sソ ー ス ブ ロ ヴ ラ ム を 一 括 管 理 で き る よ 損 に 1N C コ マ シ ド に 比 べ て 多 少 処 理 時 閣 が か か り ま す 。 3 ︒ a ︒ qL

6 . 3 D S P R I N Tイ ン タ ー フ ェ ー ス の 概 要 6.3. ユ 開 発 の 背 景 経営企画部は、情報処理セ J ノ タ ー と 約 ユ K mを 鴫 て た 別 建 屋 に あ り ま す 。 S A S を パ ッ チ 型 ( 図 5 ‑ 3の メ ニ ュ 一 番 号 2 ) で 起 動 に は 処 理 結 果 従って、 の ア ウ ト プ ッ ト を エ ン ド ユ ー ザ 僧jの 端 末 プ リ ン タ に 返 送 す る 必 要 が あ り ま す 。 エ ン ド ユ ー ザ が T S S端 末 か ら 出 力 す る 端 末 ブ リ ン タ ー の 種 頚 や 用 紙 の サ イ ズ 等の条件を意識して、 T S Sコ マ ン ド を 発 行 す る こ と は 容 易 で は あ り ま せ ん 。 そこで、開発支援ツールのメニューのユヮとして組み込み、ガイダンス画面に 応答することで簡単に賞者烹プリンタに返送できる様にしました。 6.3.2ガ イ ダ ン ス 薗 面 の 伊j エ ン ド ユ ー ザ 傍lの 責 右 京 プ リ ン タ ー に 返 送 す る た め に 使 用 す る ガ イ ダ ン ス 画 面 の伊jを 図 6 ‑ 4 、 図 6 ‑ 5 に 示 し ま す 。 、 a 用紙サイズの指定 B 5版 サ イ ズ の 時 は 、 ， l ' B 4版 サ イ ズ の 時 は 、 ， 2 ' A 4版 サ イ ズ の 時 は 、 ， 3 ' 懐 準 ( 11X1 4)の 時 は 、 ， 4 ' ，l '，，2 '，'3 '，，4 'を 指 定 し な い で A 4を 仮 定 し ま す 。 [送信]を押せば、 希望のサイズを指定して下さい。===> 図 6‑ 4用 紙 サ イ ズ を 指 定 す る ガ イ ダ ン ス 画 面 D S P R I N Tの 出 力 先 の 指 定 、 a J fn614 勺 J 内u ‑‑. h Jhku nnnknr AHVAHVAHV UAMARk hyp‑HV ︑ ) ︒ ︑ ︐ ︐ ・内 ((( J' 二一一‑‑ ‑‑‑一句一 J ︐︐︐ Juno 11 ︐︐︐ p︑ ︑ ︐ ︐ ︑︐ J ) n p ︑ ︑ ︐ qonAvqU Ill ‑22 ‑一一 H H H H門 司 ' ' 司 ︐ ︐ 司 ︐ ︐ 吋 ' ' 司 ︐ ︐ 司 ︐ ︐ H門 目 m a 目 目 m a‑ mB‑ ・ りJ 444 一‑‑ HJ 予担 ((( J ﹃︐ り ノ リ 代 ・ J' ﹃ ‑‑担 リリ t削 内 寸J ηAV4p la υ h //" ︒ U n H W A M U ‑リ ノ FhUFhuw 00 ・ ︒ ︐ 旬 ︒ ︐ ，l '，'2 '，，3 'を 指 定 し な い で [送信]を押せば、当該処理を中止します。 出力先を指定して下さい。===> 図 6 ‑ 5錦 烹 ブ リ ン タ の 出 力 先 を 指 定 す る ガ イ ダ ン ス 画 面 234‑

6.3.3D S P R 1N T イ ン タ ー フ ェ ー ス の 仕 標 当インターフェース i 立 、 表 5 ‑ 4開 発 支 援 ツ ー ル の モ ジ ュ ー ル 偶 成 で 示 し た モ ジ ユ } ル を 図 6‑ 6概 要 図 の 襟 に 組 合 せ て 使 用 し ま す 。 ま た 図 6‑ 4の ガ イ ダ ン ス 直 面 は X S 1 Z E 、 図 6 ‑ 5 の ガ イ ダ ン ス 直 面 は X D S P Tで 表 示 す る ものです。 ② S A Sの パ ッ チ 型 起 動 ③ XPGMS 起動プログラムの決定 ④ X S 1ZE : 用 紙 サ イ ズ の 決 定 φ X S C A L : S A Sの 呼 出 し ' ⑤ XPADR 潟末プリンタの決定 ⑦ X D S P T : D S P R I N Tへ 出 力 要 求 ③ DSPRINT 図 5 ‑ 5 D S P R I N Tイ ン タ ー フ ェ ー ス の 概 要 〈説明> ① 図 5 ‑ 3 で 示 す メ ニ ュ ー 画 面 で S A Sの パ ッ チ 型 を 選 択 す る 。 ② S A Sを パ ッ 手 型 で 起 動 す る 準 備 を す る 。 ③ 庁 イ ダ : ノ ス 函 面 を 表 示 し 、 起 動 す る S A Sブ ロ ゲ ラ ム 名 を 取 得 す る 。 . ， 指 定 さ れ た ブ ロ ゲ ラ ム 名 を S A S起 勧 用 C L 1 S T に 設 定 す る 。 ④ 図 5 ‑ 4の ガ イ ダ ン ヌ 画 面 を 表 示 し 、 処 理 結 果 を 出 力 す る 用 紙 サ イ ズ を 取 得 す る 。 指 定 さ れ た 用 紙 サ イ ズ よ り S A Sの オ フ シ ヨ ン で あ る P A G E S 1Z E、 L 1N E S 1Z E 、 マ ー ジ ン 等 を 決 定 す る 。 ⑤ ガ イ ゲ ン ス 画 面 よ り 取 得 し た 情 報 を 基 に C L 1S T を 作 成 し 、 SA Sを N O D M Sで 起 動 す る 。 9 ， 1 11 里結果 l 立 、 プ リ ン ト イ メ ー ジ フ ァ イ ル と し て D A S D上 に 保 持 す る 。 ⑥図 6ー ら の ガ イ ダ ン ス 直 面 を 表 示 し 、 処 理 結 果 を 出 力 す る 鑓 京 プ リ ン タ 番号を取得する。 指 定 き れ た 端 末 プ リ ン タ 番 号 を D S P R I N T用 C L 1 S T に 設 定 す る 。 ⑦ ガ イ ダ ン ス 函 面 よ り 取 得 し た 情 報 を 基 に C L 1S T を 作 成 し 、 D S PR 1 N Tに 端 末 ブ リ ン タ 出 力 を 要 求 す る 。 ⑨ D S P R I N Tが プ リ ン ト イ メ ー ジ フ ァ イ ル を 端 末 ブ リ ン タ に 出 力 す る 。 ⑨ 約 2分 程 で 指 定 の 端 末 ブ リ ン タ に 処 理 結 果 が 出 力 さ れ る 。 Fhd η ' ' u q a

7. お わ り に 当 開 発 支 援 ツ ー ル の 開 発 で エ ン ド ユ ー ザ 側 の T S Sコ マ ン ド 等 の 教 育 は ほ と ん ど 不 必要になりました。現在、経営企画部においては 非定型アブリケーシヨンシステム の 開 発 は 情 報 処 理 部 門 の 手 を 煩 わ す こ と な く 、 す べ て を S A Sで 対 応 し て い ま す 。 し か し な が ら 、 エ ン ド ユ ー ザ に と っ て S A Sは 他 の 手 続 き 型 の 言 語 ( 例 え ば C O B O L や PL /1) に 比 ベ る と 理 解 し や す い 言 語 で は あ り ま す が 、 完 全 に 使 い こ な す に は まだ難しさを感じます。従って、 S A Sを も っ と 手 軽 に 使 用 す る に は プ ロ グ ラ ム の 部 品化等の工夫が、今後の課題になってくると思われますので、さらに機能を充実させ て日常の業務に活用して行きたい。 、 a 、 a ‑236‑

日本 SASユーザー会 (SUG ト J) 入力/プリントの簡便化システム EASY‑IO 0嶋 津 吉 秀 土師誠哉 福井嘉則 日本情報サービス側社会システム営業部 Easy System f o r Input/Output (EASYー 10) u s i n g SAS Yoshihide Shimazu S e i y a Haze Y o s h i n o r i Fukui Dept .o fS o c i a lS c i e n c e， Japan I n f o r m a t i o nS e r v i c eC o .， L td . 1‑6‑3 Shinmachi N i s h i ‑ k u Osaka ・ 要旨 ah OSファイルから SASデータセットの作成及び SASデータセットの内容のプリントを 「項目定義ファイル」を介在させることにより自動的に行うシステム( EASY‑IO ) を開発し、現在利用している。 本システムの特長として、①入出力に伴うプログラム作成の不要化，② FSCALC利用 による項目定義ファイルの作成及びプリントレイアウトの指定，③項目定義ファイルで の非入力変数の指定，新しい変数の定義，オブザベーションの選択，の 3点を挙げるこ とができる。 キーワード:省力化 入出力 FSCALC FORMAT 1 . 開発の経緯 ある程度以上の規模のデータ量を処理す ャで印刷する事が多い。 る場合、担当者が直接入力せずに外部の入 ここでの問題点として、 力サービスを利用するのが一般的である。 ' ①変数の指定もれ，カラム指定のズレ， そのようなデータを SASで利用する場合、 変数名の誤り等が発生しやすい。 図 l に 示 す よ う に Dataス テ ッ プ で ② Dtatステップ中で新たに定義した変 INPUT文により入力し、 PRINTプロシジ 数は入力変数の後に続けられ、変数の順 序を任意にプリン卜したい場合は、 D A T A D A T A l; I N F I L E IN; I N P U T ( X! ‑ XI O )( 5 . ); L A B E L X l = .いち X 2 = .に PRINTプロシジャで VARステートメン 卜が必要となる。 ③ Dataステップで LABEL文.FORMAT 文が必要となる場合もある。 X I 0 = .じ申う . F O R M A T X lX I F M T . X 2X 2 F M T . P R O CP R I N TL A B E L; T I T L E. タ イ ト ル ; R U N; ④ 簡 単 で は あ る が SASプログラムを コーデイングすることになり、担当者に ある程度の SASへの習熟が要求される。 図1.通常の入力プログラム 等を挙げることができる。 これらの問題点を解決するために、入力 i 巧 べ q υ ワ 臼

から印刷までをプログラムを意識せずに運 SASデータセットの作成及び SASデータ 用できるシステム(EASY‑I O)の開発 セットのプリントを図 2 で示す簡単な定 を試みた。本システムは、 r VMASTERJ 義で行うことができる。 と名づけられた項目定義ファイルを介在さ Sデータセットから せることにより、 O また、本システムには上記の入出力機能 の他に、 %INPA ( I N= O Sデー然、yト 名 • OUT ニ SA町、、内ット名 VMASTER = VMASTER 名 %LISTA( I N = SASデータモット名 TYPE =アリント.タイア VMASTER = VMASTER 名 、 図2 . 本システムによる入力とプリ ン ト a 、 a 各 種 PROC での利用 formatサ プ シ ス テ ム * V Mサ プ シ ス テ ム OSデ ー タ セ ッ ト I/Oサ ブ シ ス テ ム 図 3. EASY ‑238 IO の 構 成

① ② 各種のコードファイルよりフォーマッ ③ 変数ラベルの割り当て制御 卜の登録を行う %CDFMTマクロ。 ④ フォーマットの割り当て制御 FSCALCプロシジャを用いてリスト ⑤ プリントの制御 また、 VMASTERは以下の項目から構 形式でのデータ入力・修正を行う( Version6では FSPRINTプロシジャで 成されている。 EDITが可能)。 ①項目番号 ②レコード番号( 1データが複数レコー 等の機能を有している。 ドにわたる場合) 2 . EASY‑10の概要 ③入力データ上のカラム位置 本システムは、図 3 に示すよう、① ④変数の型(数値型の場合はブランク) ， . . formatサブシステム，② V Mサブシステ ⑤入力インフォーマット(通常はブラン ム，③ I/Oサブシステムから成っている。 ク) また、各サブシステムとも、 OSデータセッ ⑥ SAS変数名 トの読み込みから開始することができる。 ⑦変数ラベル ⑧出力フォーマット 2‑1 . formatサブシステム ⑨出力ページ番号 SASLIBへのフォーマットの登録を行う ⑩出力順序 次の 2つのマクロから成る。 ⑪出力段位置 %CODEIN O/Sデータセットとして ⑫条件，演算指定部 のコードファイルから SAS ここで . ① ⑤は入力に関する情報， ⑧，⑫は SASデータセット作成 データセットのコードファ ④，⑥ イルを作成する。 に関する情報，⑦ ⑪はプリントに関す る情報である。 SASデータセットからフ ③のカラム位置をブランクとした場合、非 ォーマットの登録を行う。 入力変数とみなし、⑫でその変数の定義を %CDFMT 行う必要がある。 2‑2 . VMサブシステム ⑧出力フォーマットはフォーマット変換し ( 1 ) VMASTERの機能と内容 てプリン卜する必要がない場合はブランク VMASTERは後述する %INPAマク とし、出力時長さは入力時長さが割り当て ロ(入力) ，%LISTAマクロ(プリン られる。また、フォーマットの長さを指定 ト)で用いられるが次の機能をもっ。 しない場合は最大長さが用いられる。 ① OSデータセットからの読み込みの ⑨ ⑪は任意のプリントで行う為の指定 であり、無指定の場合は、データセット屯 制御 のすべての変数が①項目番号にしたがって ② 変数の追加及びオブザページョンの プリントされる。 選択の制御 239

( 2 ) VMASTERの修正 SASデータセットとそれに対応する クロ.%INPAマクロ.%LISTAマク VMASTERが用意できれば、 %LISTA ロを実行する。この場合、 V Mファイ マクロを用いて、データリストをプリン ル . SASデータセットの数が増え、 トできるが、全項目のリスト以外に、 CPU負荷が高まる等の欠点がある。 ② VMASTERを FSEDITプロシジャを ①特定項目だけのリストが必要 ②変数ラベルを訂正して、見やすいリス 用いて修正する。この場合、 %INPV トとした L 。 、 マクロ. %INPAマクロの実行が不要 等の需要がある。この場合は、元となる となり、 CPU負荷は増大しないが、 VMASTERを 修 正 し て プ リ ン ト 用 の FSEDITはオブザベーション単位の表 VMASTERを作成して %LISTAマクロ 示のため、項目問の関連がわかりにく によりプリントする。 いという欠点がある。 VMASTERの容易な修正方法としては、 の2つが考えられるが、いくつかの欠点を ① V Mファイルを修正して、 %INPVマ 、。また、 V ersion もつため適当で、はな L 基本スプレッドシ ト ( F D RV M ) コマンドニ〉 ノート: 必要な初期記憶域は 4 4 4 4 バイトです. C 3 C 4 C 5 C 2 C 6 C 7 C 8 カ カラム 位置 ~{; 型長 C 9 変数名 入力 7才一， . yト ( 漢 字 ) さ 終 ー一一ーーーー← 4 4 ‑4 6 A G E 4 7 ‑4 7 SEX 4 8 ‑5 0 A 6 5 1 5 5 WEIGHT 5 7 .5 7 A 7 7 3 ‑7 3 A 1 0 8 9 .9 5 SDATE 一ー‑ ーーー ーーーー『ーー ーーーー‑ー‑ーー一一一一一ー‑ 3 年令 F 性別 身長 3 5 7Y Y M M D D 7 . じ1 1 C 1 2 C 1 3 7・ リ ユ 《 ヘ 出力 7宥 ー 7・ ' ). 1 ~ 位 段 ー‑ 3 . Y S E X F . L L 、 コ. L 5 . 1 L V G A I N Y U F .1 Y S IN D A N J .1 Y Y M M D D 1 0 . 1 ¥E L F . Y L El Y G R O U P F . C 1 6 CI P j下 入 力 番 . 、 主 主 、 2 ヨ 一 円 l T ヲ 一 h 4 " 8 、 フ つ コ 一 3 ー ウ E J q ‑ J ー 勺 8 2 0 1 0 8 6 l 口 1 1 M b 7 b b つ u 3 4. V M A S' TE Rの FSCALC画 面 ‑240一 a ( ' 1 5 長 シ 、 、 置 . ̲ ー ・ ー 、 体重 入院 外来 診断名 投与 開始日 子 子 C I 0 図 定義函面 変数 変数名 .一一一一一一一 鳴 ト 、 a 1 3 1 4

5 . 1 8の FSPRINTプロシジャは表示機能し 3 . システムの評価と今後の課題 かないのでこの目的には利用できない。 本システムを利用することにより、 そこで FSCALCプロシジャを用いて図 ①コーデイングミスの解消 4に示す VMASTER専用のプロフィルを ②プリントプログラムの作成不要による 作成して、修正・入力を行っている。 時間短縮。 ③ VMASTERのプリントが項目定義書 2‑3 . 1/0サブシステム として利用可能。 入力データ( OSファイル)を読み込ん 等、生産性の向上，データ及びソフトウ で SASデータセットを作成する %INPAマ ' ェアの品質向上に改善効果がみられた。 クロと、 SASデータセットからデータリス 今後の課題としては、 トをプリントする %LISTAマクロの 2っか ①現在一部の業務で使用を開始した本シ ら成る。両マクロとも VMASTERからの ステムの AFによるプログラムレスを 情報により SASステートメントを生成す 多業務へも拡大する。 る。図 5 に%LISTAマクロによるプリン ②項目定義書をワープロで作成し、それ ト例を示す。 を直接 VMASTERに取り込む等のよ り簡便化した使用法の研究 ③プリントレイアウトの自由度の拡大。 等を挙げることができる。 患脅It I 医 (J S笥 式会社} ^[ a.. 名 ". . 。 明‑u 有 ー ‑241 ← 2 図 5 . データリストの例 会C .康嗣 I l f ， " で 高度 " ‑ p qワ 7 チ 入院 度全値 n 内科 a‑ s ‑ 名 古 厩 大 学 医 学.. 隻﹀ 男 U.D 宮崎 ιF 1 z 駁"医叫刊 . ・ nN‑ ・ 口 個 '""度 思桧 ︐ z ・ ー ‑ ー ー 金 崎W !!度 陵高中止 男陶 'AM 外来 磁活安全度 m 不安" 本・性低血圧 l i 制 凶合湖樋 併政 度︿価 内科 A陀 制作 恩 定 中 止n ""金持 大匝市立同院 m 脱落・中止 ・伺全き &史で U.D 県佐 その惜の合 t fa ， 見 合併立 ‑ m n u 自貸与 醐蛤日 E 忠雄・併 '見当医 名 "名 断度 施 体爾 惨量 性別 身長 名院 S 年令 番号 畠伺民衆人 aun . . 区例

日本 SASユーザー会 (SUGト J) マクロ機能を用いたデータ変換 荒川和仁 ヘキス卜ジャパン(糊 医学統計調査室 D a t aC o n v e r s i o nU s i n g Macro F u n c t i o n くa z u h i t oA r a l くa wa l u r v e i l l a n c eO f f i c e， H o e c h s tJ a p a n LT D . M e d i c a lB i o m e t r y&S 8‑10‑16 A k a s a k aM i n a t o ‑ k uT o k y o 干 107 要旨 人に関する経時的データが傾数のオフザペーションに股がっている場合は時点聞の比 . . 較を行うために、その傾数のオフザベーシヨンを一つにまとめる必要がある。このような e 場 合 の 効 率 的 な デ ー タ 変 換 に つ い て マ ク ロ 機 能 と A R R A Y機 能 を 比 較 し な が ら 考 察 し て みた。 ︺ ︺ PL Q O Q P N A R T C O R p zF EF 〆 ︑ メ 一 ア ス Y R A R ︺ 崎恥寝耳 機環 ロ用 ク利 マS A ha ト ワ 一Q キ 我 が 社 で は 種 々 の 事 情 に よ り S A Sを 搭 載 し て い る IBMの メ イ ン フ レ ー ム に 直 接 ア ク セ ス し て イ ン タ ー ラ ク チ ィ ブ に S A Sを 利 用 で き る 環 境 で は な く 、 HP‑3000 シ リ ー ズ 上 で SASの プ ロ グ ラ ム を 作 成 し 、 デ ー タ フ ァ イ ル と 共 に IBMの メ ン イ フ レ ー ム に 転 送 す る と い う パ ッ チ 処 理 で S A Sを利用している。 又 、 結 果 も S A Sロ ク と 共 に ス プ ー ル フ ァ イ ル と し て IBMメ イ ン フ レ ー ム よ り 転 送 さ れてくる。 デ ー タ ベ ー ス に つ い て は HP‑3000上 に あ り 、 従 っ て デ ー タ 入 力 も HP‑3000上 の デ ー タ ベ ー ス に 行 な っ て い る 。 こ の た め こ の デ ー タ ベ ー ス か ら S A Sへ の 入 力 を 少 し で も 簡 素 化 す る た め の ソ フ ト が 開 発 さ れ て お り 、 S A Sの 1 N P U Tフ ォ ー マ ッ ト と 読 み 込 み 用 デ ー タ が 自 動 的 に 作 成 さ れ る 。 ( 作 成 さ れ る フ ァ イ ル を 以 下 rS A S読 み 込 み 用 フ ァ イ ル 」 と す る 。 ・ a こ の よ う な 環 境 の 下 で S A Sを利用しているため、 S A S本 来 の 機 能 を 充 分 に 活 用 で き る と い う 状 況 で は な い こ と も 予 め 述 べ て お く 。 ( 図 ー 1) [デ←タファイルの作成] 我々は以下の理由で解析用データファイルを新たに編集し作成している。 1) FORTRAN プ ロ グ ラ ム (HP‑3DDD) に よ る 解 析 を 行 な っ て い る た め 、 そ の READ文 用 に デ ータを変換する必要がある。 2) ケースカード上の項目は全てが解析対象とはならない場合が多く、予め解析計画事 に従って膨大なデータから必要項目を選択して解析用ファイルを作成したほうがプロ クラムの実行時間等に有利である。 3) それぞれの解析プロゲラムごとにデータを作成していると領雑になり誤りを起こし ハ ペυ d佳 nr'

易くなる。 HP‑3000 図 ‑1 「一一一一一一一一一寸 し‑:二‑i I B Mm a i nf r a田E E三 ご 二H ピ ゴ こ ぞ 一 三 上 L 七 三 つ ト 、 IHf 'UτDATA Eヨ : 5AS ! ̲ : Tf 'U 1 " ， " ) な お 、 解 析 用 デ ー タ フ ァ イ ル の 作 成 は 図 ー 1に 示 す よ う に S A S読 み 込 み 用 フ ァ イ ル を 用 い て デ ー タ ベ ー ス か ら S A Sに 読 み 込 み 、 デ ー タ 編 集 後 P U Tス テ ー 卜 メ ン 卜 を 用 い て 外部ファイルを作成している。 FORTORANフo ロ グ ラ ム を 一 部 解 析 に 用 い て い る 理 由 は S A Sプ ロ シ ジ ャ ー の 出 力 結 果 が コ ン パ ク 卜 な 表 に ま と め に く い 。 又 、 S A Sを 導 入 す る 以 前 に 既 に FORTORANに よ る プ ロ グ ラ ムを開発していた。等の理由による。 データファイルの様造は患者の背景情報のデータと症状重症度や指標となる検査数値の 経時的変化を扱ったデータの二重構造になっている。(表 ‑1) 叉 、 I B Mの メ ン イ フ レ P‑3000と の フ ァ イ ル 転 送 時 の 制 約 に よ り 、 一 行 の 最 大 長 は 80カラムとなっている。 一ムと H 表一 1 (患者コード) 001 (時点情報) o1 o2 o3 20 データファイルの構造 (施設コード) {年齢) o1 38 (項目] ) (項目 2 ) 34 28 (体重) 30 26 25 20 45 (項目 3 ) 105 100 90 15 10 86 (身長)・非時系列データ 156 ‑時系列データ このデータファイル作成にあたり問題となるのはデータベースの構造が 患 者 1D コード ・ i ‑ 時点コード ー+ 各観察項目及び測定値 と な っ て い る ( 表 ー 2 ) こ と で あ る が こ の よ う な 情 造 の 場 合 例 え ば 、 観 察 O時点、の観察項 目 と 観 察 X時 点 の 観 察 項 目 の 差 や 比 を 取 る 場 合 に S A Sは 1オ フ ザ ベ ー シ ヨ ン 毎 に デ ー タ ‑244‑ 、

を読み込み変数に与えているためかなり綾雑になるc 表‑ 2 データ(ースの傍造 (情報別コード) (占者コート) (施設コード) (時点コード) (項目 1) (項目 2 ) ( )1 0001 001 o1 34 28 0001 o1 o2 001 30 25 0 0 02 ‑ 001 o1 o1 (項目 X 1 ) (項目 X 2 ) 100 89 まず、初めに J 思 い 付 い た 変 換 法 は A R R A Yス テ ー ト メ ン 卜 を 用 い て 各 時 点 毎 の デ ー タ を 1オ ブ ザ ベ ー シ ョ ン に 変 換 す る こ と で あ っ た が 、 後 数 の オ プ ザ ベ ー シ ョ ン に 股 が る 異 な っ た 時 点 の デ ー タ は A R R A Yに置き換えることはできなかった。 次 に 思 い 付 い た 方 法 は T R A N S P O S Eプ ロ シ ジ ャ ー を 用 い て 行 と 列 を 変 換 し て lオ ブザベーション内に各時点のデータを配置できるようにし，各時点のデータを比較編集す るものである。 次 に 変 換 し た デ ー タ を マ ク ロ 機 能 を 用 い 、 P U Tス テ ー ト メ ン 卜 で 外 部 に デ ー タ フ ァ イ J~ を作成する。この時 ARRAY を用いてみたがマクロ機能下では不都合が生じた。もち 論マクロ機能を用いずにプログラムを書けば問題はないのだが、練り返しが数十にもおよ ぶ試験では大変面倒であり、我々にとりこのデータ変換はルーチンワークであり、効率の 良い変換が望まれた。 そこで、再度、必要とする機能を整理して、以下の点に要約した。 1) 観 察 時 点 の 異 な る ( オ ブ ザ ベ ー シ ョ ン の 異 な る ) デ ー タ を 同 じ オ ブ ザ ベ シ ョ ン 内 に 存在させる。 2 ) 変 後 ・ 編 集 し た デ ー タ を P U Tス テ ー ト メ ン 卜 を 用 い て 外 部 フ ァ イ ル に 出 力 す る 。 3 )上記点を踏まえてテータの比較・編集が効率良く行える。 以 上 の 3 点になる。 ‑ 1 ) の 点 に つ い て は 前 述 の T R A K S P O S Eプ ロ シ ジ ャ ー を 用 い る 方 法 と マ ク ロ 機 能 と併せて変数に時点情報としての添え字をマクロ変数で持たせて各オフザベーション毎( 各 時 点 毎 ) の デ ー タ セ ッ ト を 作 成 し 、 最 後 に M E R G Eして 1オ ブ ザ ベ ー シ ョ ン に 全 時 点 の デ ー タ を 存 在 さ せ る よ う に す る 方 法 の 2が考えられた。 ‑245‑

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マクロ機能を用いた例 えーーーーーーーーー ーーーーーーーー一ーーーーーーー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 ， ーー一一ーーーー ーーー・ TRA¥SLATE‑MACROPROGRAX DATA FILE :TE5TVD2.DATA 半 申 牢ーーー ー ーーーーーーーー 一 一 ー ー ー 一 一 ー ー ー ー ー ー ‑ ‑‑ ー ー 一 一 ー 一 一 ー ー 一 一 一 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 ・ DATA E5ETl ; I~fILE ' A:TESTVD2.DAT' I¥PUT PATNO VI5IT VARl VAR2 VAR3 VAR4 ; 本 = = = = = = = = = = = = = EXJOB = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = ニ ニ = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = ; EXJOB (REPNO， MVI5I1， VNA月E) %~ACRO 、 VARR; %~1AC[W a %DO f = 1%TO &REP刊O &V¥A月E&f. &N = &VNAME&F %E~O; OC1PCT V5ET &N % ' 1END VARR PROC SORT DATA二 ESETl ; BY PATNO; SJ ‑ ‑ ︑ L nHU U 川 % ' 1END EXJOB ‑248‑ ﹁ ;B Y PATNO 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 qhm ‑ DATA SETVISIT MERGE %00 N=l %TO &MVISIT ; VSET&N %END;; BY PATNO 牢ーーー 、 a %DO N=l %TO &MVISIT PROC SORT OATA=V5ET&~ ; BY PATNO %ENO ; PROC SORT DATA=SETVI5IT 町 ︑ 介 ︒在 PVA ︒α 北円 FL 引 い ‑ A M川1 f ‑ L ' nυ 川 α o F ドL ︐ .州︑ nE nr α o nu 巾 i w勾 FFA 1 nuu nHU ‑ ‑ 巾 & ' m ; Ii ︐ ・ q u 叩 T A i T i v害 1i qJri rlnurL uvm‑汁F a PT nHu‑‑FFL Mパ 中 irL Q S A片 FFL E 命ゐ F n H υ ・ ' riPAqd U即日 UOHUN 円 JV 1 i w h・ ︑' ‑‑〆 't m J 1 F nU 巾i F L L ︑ 円 WゐELWA 4 Aパ nU 干 ‑ 晶 ︑ ‑ %DO N=l %10 & ' 1VISIT ; If VI5IT = &N THES 0 0 ; %VARR END; %E河D ; ーー ーーーーーーーーーーーーーーーーー

;::=ご ====P じ TJOB(~AXMUMVISIT ， REPTE&VNAMEIABULE) = = = = = = = = = ニ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ニ = 二 二 ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ % M A C R OP U T J O B ( M V I S I T，R E P N O，V N A M E ) DATA N U L L S E T SETVEIT F I L EP R I N T ~OTITLES P じT PAHO % 0 0 N=1% T O& M V I S I T; % 0 0 f=1% T O& R I P N O ; .& N & V N A M E &F % E N O ; . % f N O Z 可E N DP じT J O B ; * = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = ニ ‑ ‑ 二 二 二 = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = ニ = = = = = = = = = = = = = = ニ ‑ ‑ ‑ ・ % E X J O B( 4，4，V A R ) R U N ; P R O CP R I N TO A T A =S E T V I S I T ; ; RじN O PT lO N S MPRI~T; % P U T J O B ( 4，4，V A R ) R t;~; 事 ニ = = = = = = = = = = = = = = = ニ = = = = = = = = = = = = 二 ‑‑ ニ = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 二 = 二 二 = ニ = = = = = = = = = = = ・， . . 上記プログラムの入力データと出力例 1 :1 ;E 'U T F ‑: ‑ . . T Nン 、T五五 T"iDι. D A7; ~.M.て A γ1::' 1T . よ VA?‑;' v " : "r 1 1 2 4 2 2 2 ι η 3 4 三 百 Tt " コτ 1 : l 1 5 1 2 1 0 1 2 1 4 1 6 1 2 1 1 1 2 1 5 1 9 2 0 2 2 1 7 '/AP ‑3 '/AR4 1 3 1 7 1 2 1 6 1 4 1 3 1 1 1 9 1 4 1 2 1 5 1 8 1 6 1 3 1 7 1 9 DA";; ， . 11 11 21 31 41 31 11 i1 21 51 21 21 51 21 51 61 8 21 01 91 41 61 22 01 31 31 42 21 11 71 61 71 91 9 2 4 9一

[まとめ] SASは プ ロ グ ラ ム 言 語 と し て も デ ー タ 編 集 に と て も 使 い や す い 言 語 で あ る と 思 わ れ る ただし、時系列データの編集時にいくつかの問題点があるように思われる 、 、 Fhυ nU ヮ

日本 SASユ ー ザ ー 会 (SUG ト J) 大学に於ける文科系学生のための SAS教育 O高 田 茂 樹 関西学院大学情報処理研究センター SAS E d u c a t i o nf o r NoS c i e n c eM a j o rS t u d e n t si nU n i v e r s i t y くiT a l くa d a S h i g e l ，I くw a n s e iG a l くu i nU n i v e r s i t y 1 n f o r ma t io nP r o c e s s in gR e s e a r c hC e n t e r 1‑1‑155 U e g a h a r aN i s h i n o m i y aH y o g o6 6 2 要旨 近年大学教育において学生が問題解決やデータ解析のためにコンビュータを道具として . . . 利i!Iできるようにすることは必、修となってきている。 しかし、文科系学生にごれらを行なう場合、殆どの学生はコンビュータは苦手であるとか、 難しいとか、自分に合わない等の先入観を持っている場合が多い。したがって、これらの 学生により多くのコンビュータアレルギーを起こぎせないように、しかもコンヒ。ユータを 有効な道具として使えるようにする導入教育への工夫は是非必要である。 以 土 の こ と を ふ ま え て 、 S A Sを用いた教育のための教材を作成したので報告する。 キ ー ワ ー ド : S A S教育、文科系学生、 S A S C A I 1.はじめに I / J I I I I I > . コンビュータは現代社会において、企業、 大学教育においても今や E 里科系、文科系を 家庭、そして学校と幅広く利用きれるように 問わず情報処理教育が行なわれるようになっ なった。それはハードウエア開発技術の進歩 てきている。しかし現時点、で は、上記のよう によるものだけではなく、ソフトウエア開発 なソフトウエアは少なく、データ解析等を行 の速さによるものでもある。むしろ後者ーのほ なう際にプログラミングが必要とされる。当 うがユーザー側には重要であり、今後のコン 大学で最もよく使われているli'S A S~でき ビュータの苦及に大きな影響を与えるもので えも文法的には簡単ではあるカ i プログラミン あると思われる。しかし短時間で開発され供 グが必要である。このことは、初心者の(特 給されるだけではこれからのユーザーは納得 に文科系の)ユーザーにとっては大きな壁と しないのではないだろうか。今までは、ハー なってしまう。そこで、メインフレームのコ ドウエアの知識があり、プログラミング言語 マンドプロシジャを使って、初心者にもわか の知識もある理科系のユーザーが中心であっ りやすい S A S入門システムを作成してみた。 たと思われるが、これからはハードウエアの 知識がなく、プログラミングの概念も知らな 以下はその報告である。 い文科系のユーザーが増加していくことにな 2. 情報処理研究センターの概要 るだろう。ユーザーの層が広くなると、今後 はより簡単に誰でも使え、しかも処理が高速 関西学院大学情報処理研究センターは、電 で多くの機能を備えたソフトウエアの開発が 子計算機を利用して本学における研究・教育 求めるられるようになるごとは必然である。 事業の推進に寄与することを目的とし、各学 2 5 1

2 5台 GD‑E ヲ 5台 喧豆コ 1 I I 1教 育 椙 末 宣 /三亙 プリンタ￨ ¥dtulti16! l I2 台 l台 /一 1 1 1 4罰 宵 端 末 宣 5台 l l ' l2教 育 端 末 宜 G‑eヨ 乏 三 ) ‑ c ヨ Cベ ヨ ヨ l台 c 喧豆コ 1台 1台 11127ロ グ ラ ム 相 l 王室 研究端末宣 Cラモヲ εラ喧豆コ 入出力宣 G2也 G‑‑OJ 3白 持政端末宣 2台 直喧豆コ 事同室 、 a カフェテリア宣 図 1 学内システム構成図 部には属さない全学的な研究機関である。 コンビュータ端末操作の教育にも使用するこ 当センターの学内システム構成は図 1のよ とができる。 うに HITAC M‑280Dに約 160台の 学外への通信は、 NTTデジタルパケット ワークステーション 2020を端末として接 網大学問ネットワークにより、国立大学大型 続し各利用者に供している。主なソフトウエ 計算機センター(東京大、京都大、大阪大、 アはホスト系では、 SA S (統計分析システ 北海道大、筑波大他)、私立大学センター ム)・ STEPS (計量経済分析システム) .NEEDS/MICRO(日経財務データ 大、名古屋学院大、西南学院大他)、学術情 ) ・NEEDS/MACRO(日経総合経済 報センターへ接続がで きる。 (関西大、立命館大、大阪電気通信大、中部 、 ファイル) .REDUCE(数式処理プログ ラム)・ COBOL.PL/I .FORTR a 3. SAS入門システム A N等で、パソコン系では、 oF 1S/WO R D‑ D (日本語ワープロ)・ OFIS/T RANS (ファイル転送ソフト)・ OFIS /CHART(グラフ作成ソフト)・ OFI S/POL(表作成ソフト)等である。 第 3教育端末室には A Vシステムを採用し て、学生卓に設置されたワークステーション で行なわれる各学生の学習内容を、映像信号 として分配し取り込み、さらにその内容や教 師の模範例を各学生阜のディスプレイに表示 するごとカ1で きる。テ ィスフ。レィにはコンビ 今回作成した SAS入門システムは、文科 系学生にコンヒ。ユータ入門のきっかけを与え て、学生がコンヒ。ユータを有効な道具として 認識し、使えるように教育することを目的と する。私はこのシステムを ~SASCAIJJ と名 f すけ、ーをにでも手リ用できるようにメイン フレームのユーザーライブラリから供給し、 コンヒ。ユータを使い慣れていない文科系学生 への SAS教育のために対話形式でー進んて い けるようにしてみた。 ュータ出力の情報以外に、通常のビデオによ 図 2はシステムの簡易流れ図でコンヒ ユー る映像情報も表示し、語学教育や映像による タからの質問に対してユーザーが入力する項 o つ ‑ F h υ つμ

日は全て番号または、 Y、 Nである。 SAS C 八 Iを起動すると T S Sのメモリーサイズ の雌認 i 由i l I iになる。これはこのシステム内の 例題に SAS/GHAPllを使用しているた め、、当センターの標権 u f i以上のメモリーサイ ズが必要となるためである。 次にユーザーはテキストをプリンタに出力 するか問われる。 SASCAIはコンヒ。ユー タの画面だけで学習できるようになっている が、テキストを併用するとプログラムやデー タ等を同時に参照することができ、理解しや すくなる。 ・ ah 次はコースの選択である。今回作成した S ASCAIは 2種類のコースを用意した。私 の経験から、 S A Sを利問するときに重要で かつ初心者が理解し難いと忠われるのがデー タを扱い加工を施すデータステップである。 SASはいろいろな形のデータを処理できる 優れたソフトウエアであるためユーザが周忌 するデータは多種多様となる。そこで 1つ目 はデータ加工コースと名付けてそれぞれ違っ た形のデータを用意し、データ加工を主題と した例題を 9問作成した。 2つ目は初心者に 興味を持たせることを目的に作成したもので グラフ出力コースと名付けた。文科系学生の 多くはコンビュータと聞くだけで、それは珂 科系の内容で自分には不向きであるとか難し い等の先入観を持ってしまいコンヒ。ユータに ' 図 2 SASCAI簡易流れ図 触れたがらない。これらの学生は子供の食べ ず嫌いと同じで、見かけを変えたり味付けを 変えたりすると食べるように、コンヒ。ユータ を意識しなくてもよく、かっインパクトの強 とにより、デ←タ編集の仕方を理解させると いものを彼らに与えて入門のきっかけを作っ ともに、結果に違いを生じさせ、コンビュー てやらねばならない。その最適な手段がグラ タを道具として使い、自分で作り出した結果 フィックスを利用して視覚に訴えることであ であるという実感を持たせることを目的とし りこのコースではきれいな絵図を描くグラフ ている。サンプルデータが大量な場合や内部 ィックスの例題を 7間作成した。 発生させている場合は、データ表示及び修正 コース選択をすると次は例題選択である。 ここでは、例題番号と見出しが表示され番号 は省略される。 を入力して選択を行なう。例題を選択すると れ、そのプログラムの解説をみるかを問われ 次は、その例題の模範プログラムが表示さ その課題とそこで扱うサンプルデータが表示 る 。 Yを選択すると 1ステップずつのプログ され、そのデータを修正するかを問われる。 ラムとその解説が表示され、初心者にも理解 Y を選択するとエディターにサンプルデータ できるようにしてある。データ加工コースで は、特に INPUTステートメントの解説を が読み込まれ修正可能になる。これは、ユー ザ一白身の手でデータを修正や追加させるこ 詳しくした。プログラムの解説が終わると、 F h υ η〆 η a

そのプログラムを修正するかを問われ、 Yを することを目的としている。以下はこの例題 選択すると、データのときと同様エディター にプログラムが読み込まれ修正可能になる。 の模範プログラムである。 D A T AB U N S E K I ; これは、同じ処理をする場合でもプログラム の書き方は多種多様であることを理解させる 1 CODE草 4 . I N P U T 骨1@ INFILES A H P L E ; @ 8T 1 @ 1 4T 2 @ 2 0T 3 @ 2 6T 4 とともに、各プロシジャの機能を知ることを # 2@ 8T 5 @ 1 4T 6 @ 2 0T 1 @26 T 8 目的としている。 最後はプログラムを実行するかを問われ、 # 3@ 8T 9 @ 1 4T 1 0@ 2 0 T11 @ 2 6 T12 Y を選択すると実行され結果が出力される。 # 4@ 8 T13 @ 1 4T 1 4@ 2 0T 1 5 @26 T 1 6 ; 結果の出力先は、標準では画面のみであるが U N S E K IN O O B S ; PROC PRINT D A T A二 B プリンタへも出力できる。ログは画面には表 示されず、ファイルに出力させている。そし て結果の出力後にログを出力するかを問われ R U N ; Yを選択するとログが画面に表示される。 トメン卜の解説であり、 SASCAIではこ 図 4は模範プログラムの INPUTステー 以上が通りの流れて、ある。 のような形式でプログラムの解説を各ステッ 次に、このシステムで使用している例題の プごとに行なっている。 、 一部を紹介する。 世比j- 'J~掛仁詣込町齢です. 時 "1 "と い う の 陸 行 ポ イ ン ヲ ー コ ン ト ロ ー ル 申 告 で ヰユ，~t)~t)~t)!t)!t 糊え中主主事事 時7 7イ! v M‑J '仁 ょ っT 、 臣l 削デー州車貴行仁 枝がってしまう場合があります.揮監はたがっ H‑ を J ' l 件 のj ‑' J tし て 理 理 Ghtき の 慣 で す . 世のよう仁川にある 17 . ト を1 6回やってもらっ坤蜘手側 時械の躍で臨し閉仁移調して姐の植を鄭込みます. "@8"tいうの帥弘前月寸ントロール宙令で 8の量の躍で指定し白うは楠 vr姐の植を誌]j~]j1す. この蝿でほず l 佃の事 l カ う ム か ら4 J tラ ム のj‑J 'を あります.これを読み込んで~~去をプリントし Tみましょう. "CODE"という瑚仁詩み泊、拡都カラム仁捕し T そ こ のj ‑' Jを" T1"という姐仁品卸討. l ! ? ? 竺f f ? ¥ . . + . . ・ ・ 1・ ， ・ ・ + . ・ ・ ・ 2・ ・ ・ ・ + . ・ .• A001 A002 A003 1 2 0 200 210 1 6 0 1 9 0 1 5 0 150 2 2 0 280 220 1 0 0 1 1 0 300 310 210 2 6 0 200 210 280 1 8 0 250 280 300 2 1 0 図 4 プログラムの解説画面 4. おわりに 220 300 200 1 6 0 今回はこの SASCAIのシステムができ 310 200 250 2 3 0 1 5 0 250 310 2 3 0 て間もないということで、ユーザーの利用実 態等を報告できずシステムの紹介だけになっ 1 0 0 220 150 2 6 0 てしまった。今後、ユーザーの要望を取り入 210 310 100 1 2 0 れて、(1 J I 題内容の定期的な変更、新しいコー 280 150 210 3 0 0 スの追加、 SASCAIシステムの改良を試 みて、文科系学生に利用しやすい環境を整え 図3 例題とそれに使用するデータ ていきたいと考えている。 例題番号を選択すると図 3のような形式で 課題とサンプルデータが表示される。この例 は、データ加工コースの中にあるもので、複 数レコードにまたがった l件のデータを処理 ‑254 、 a

日本 SASユーザー会 C SUGI‑J) PC版 SASの 1年 米谷 淳 O碓 井 照 子 長谷川計二 奈良大学 One year a f t e r i n t r o d u s i n g PC SAS く ￨i y o s h i Maiya くo U s u i T e r u l K e i j i Hasegawa Nara Uni v e r s i t y 1500 Misasagi‑cho Nara 631 Japan 要旨 " ， . . 奈 良 大 学 に P C版 S A尽 を 導 入 し て か ら 1年 に な ろ う と し て い る 。 こ の 1年間. S A S の? f及のため， P C版 S A Sの研究に力n えていくつかの試みを行った。例えば S A Sイ ン ス ト ラ ク タ ー の 養 成 や 学 生 へ の S A汽 に よ る 情 報 処 理 作 業 の 下 請 け ア ル バ イ ト の 斡 旋 で あ る 。 こ の 作 業 の 中 で SAS BASEの EDITORと P ROC F O附 Sが 名 簿 作 成 や ラ ベ ル 印 刷 に 優 れ た 能 力を発揮することがわかった。また，昭和 G~ 年度後期には奈良大学ては初の PC 版 SAS に よ る 実 習 ( 半 年 間 〉 が 開 講 さ れ た 。 今 回 ほ ; 主 ず P C版 S A Sの 常 及 の た め に 行 っ た 2つ の 試 み を 紹 介 し . 次 に 毎 回 の S A S実 習 終 了 時 に 学 生 に 保 存 さ せ た L O G画 面 の 分 析 結 果 を険討し.長徒に今後の課題を述べる。 キーワード: S A S実習， SASLOG， SAS BASE，PROC FOR~S 1. は じ め に 奈 良 大 学 は 文 学 部 と 社 会 学 部 G)2学 部 か ら な る 私 立 大 学 で あ る 。 当 然 . 入 学 し て く る 学 生は大半が理数科系の科目は得意ではない。まして，機械いじりや試験管振りや生物の解 剖などを志して奈良大学の門をIlfH 、た学 }t~ ば皆慢とい-~)てもよいであろう。いにしえの都 ， . . 奈良に砲された古文書や史跡や文化財を鑑賞したり発掘したり、古都の情緒の中で文学作 品に却しんだり雅楽を閉じたりしたいがために あるいは.地理の専門的な高等教育を受 けたいがために立学部にくるのであり.また.ビジネス社会・情報化社会のリー夕、ーや社 会話j 査のスベシャリストになりたくて社会学部をめざしてくるのである。もちろん.なか に辻野匡正彰のし、う「コシヒコータリズム」を経験した，いわゆる，パソコン少年〈少女 はなぜか L 、ない)も，筆者が確認しただけーでも 2 ‑ ‑ ‑ ‑ 3人は存荘する。 し か し な が ら 彼 ら に と っ て の コ シ ピ コ ー ゲ は 趣 味 と 娯 楽 の 世 探 で お り ， 断 じ て 7カヂミ、ソクな探究の対象では な L、。確かに ffj入 S 1( く ら い は で き ま す よ っ ゲ ー ム だ っ て 2‑ ‑ ‑ ‑ ; 3木 作 っ た こ と も あ り 玄すし. . . J な ど と 胸 を 張 る 学 生 も 4 ‑ ‑ ‑ ‑ 5人し、る。が，彼ら:こ「それなら情報処理の国 家試験を受けてみたら」と薦めても， r 好 き で や "j ‑ Cる ん で す か ら . そ こ ま で す る 気 は あ りません。」という答えがかえってく弓のがオチである。このような学生はあくまで奈良 大学においては例外的存在といえる c 大多数はコンビコータ・アレルギーをもちやすく， できることならハードウェアなどという言葉とは縁の無い科目だけ走とって卒業したいと 忠〉ているようてある。しかしながら.かえゥてこのような学生の中に文科系らしく言語 的センスのよいものをもった者や，おもしろい小説や短歌を創作する者や，歴史や政治や 討会や文化;こ関する事柄や哲学的問題や人生問題をあおでもないこうでもないと思索した り，議論することにおいてきらめくよ→な秀でた才能を有する者がいることも事実である。 彼 ら 文 系 学 生 が コ 二J ヒ ュ ー タ 社 会 に お い て ま っ た く 無 能 で . 使 い も の に な ら な い の だ ろ う か。文系学生:こはコンビュータ・リチラシーが形成できないのであろうか。これについて F円 υ Z 1 υ つω

‑ c :ま，筆者も近年，実験や調査によりチー?を収集していると二弓 j.~ ~) ，はっきりしたこ とがし、える段階には来ていない。しかし.それ枕.これらの命題が花咲的に貝であると言 うこともできないわけである。従って.アナロジーや比日訟で推論ずるよりない。ソフトウ i u様 ， t j j . i r 8や エアはなんらかのプログラム言語で書かれている。この言語の学習は英語と f 文法の暗記から始まり，解釈や作文へと進展する。また，ソフトウェアの作成過 f !I.は小説 の執筆過程にたとえられ.ソフトはひとつの文芸作品と同じような扱いを受けることが多 い。これらを拠り所に下記のような作業仮説の形で筆者の立場を表明しておく心 j 主主1 亙蓋:言語的センスにすぐれ，文学的創作能力があり.社会のニーズやヒューマン .ファクターへの洞察力のある文系学生法ユニークなソフトウェアの創造に抜群の才能を もっゆえに，コンビュータ産業や情報化社会のエキスパートたりうる。 アメリカの巨大情報機器メーカーのコピーなどせずに日本独自の OSをつくりあ;ずるに はソフトウヱアのエキスパートがどうしても必要であろう。そして.彼らに要求されるの は人の物まねをしたり.数学や理科の.それも，計算問題を間違いなく素早く解く能力よ りも，むしろ，誰にも思いもつかないような空想世果を表現したり，途方もないスケール のストーリーをまとめあげたりする.俗にいう文系的能力なのではないかと考えるのであ る。また，ユーザーフレンドリーなシスチムを構築するシステムエンジニアーやシステム イシテグレーター.わかりやすく魅力的なマニュアルを書くテクニカルライター，それを 初心者や受注先に上手に説明したりするインストラクタ一等.情報化が進むにつれてこれ かうますます必要となってくる職種ば組織や人間といった「ソフト」な問題について正面 から取り組む訓練を受けている文系学生の方が適しているといったら言い過ぎであろうが。 あいかわらず「情報処理教育=大型計算機による FORTRANプログラミシグ実習」 という固定観念を学生や大学当局や，さらには情報処理の授業と無関係の教員にまで押し つけようとする情報処理関連科目担当教員が存在する。彼らは，メカをいやがる文系学生 にトラシジスターや電子回路を勉強さそうとしたり，面倒な代数や微積分の計算から逃げ るために文系大学にきた学生をつかまえて数値計算のもととなる高等教学の基本公式を理 解させようとしたりする。 rそれより O Aに役立つキーボード練習や市販のパソコン用パ ッケージも授業に取り入れてほしい」などと要求しでも，あいかわらずブライン Fタッチ もできず，よく知られた人気のあるワープロ・ソフトを使ったこともないという先生がも しもおられたならは ，かえって， rそんなものは大学で教えるものではない」とかなんと か言って聞き直られ パソコンソフトが授業から排除されてしまうかもしれない。さらに. 「統計パッケージなどといったものがあるから学生が頁面白にプログラミングを勉強しな くなるので統計パ、ソケージは情報処理教育には害がある」といった内容の強硬掃の意見の a もとに，社会科学にとって不可欠な多変量解析用統計パッケージがひとつもメインフレー ムにのせられないという事件すら起こるかもしれないのである。 確かにパッケージの年間使用料は安くなない。しかし，それによるメリ、ソトは現在計り しれないものがある。高いものには手を出さない事務サイドのガートと強硬 i f f xの圧力とに より，かくして，メインフレームで S A Sを思う存分使おうとする一部教員の夢と，ユー ザーフレンドリーなシステムとガイドプ、ソクなしには情報処理教育は成功しないと思われ る大多数の私立文系学生のコンビューヲ・リチラシーの芽はメJ Iり取られてしまうことにな る。そこで，なせ、か文系大学にも結構置いであるという，最近どこにでもある自称国民機， ; ¥ JE C PC9801シリーズのパソコン:こ P C版 S A Sをのせて.興味のある学生だけ に個人指導をしてみようという草の根運動がスタートすることになる。ここまでの記述は 一切ノン・フィクションではないとお断りしておくが.このストーリーが何枇か現実味を 帯じ、ていると感じられるかもしれない。 いくつかのハードルを越え，さらに前回報告した汗と涙のインストール作業を終えた直 後に S A S教育のあり方についての私論を害いてから 1年〈正確に:正 3 5 7日〉になる。 この 1年間の P C版 S A Sとの歩みを振.り返り.今後の課題を考えてみたい。ここで特に ¥S教育のベテラン ことわっておかねは、ならないことがある。それは. 1年間の歩みは Sr である碓井照子助教授の強力なバ、γ ケア、ソプなしにはありえなかったということである。 、 、 256‑

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) ーターのようなもの，すなわち， S
A日!)‑ '1ーとでも言え弓ようなも山としてとらえている。つまり. SASインストラク
ヲーの養成を J
正!しょ(̲)一¥山推進況を担うゲループ・ 1
)ー ダ ー と し て の 資 質 を 学 生 に 身 に つ
けさせようと考えている ω℃める。
ー1シ ヒ ュ ー タ ， な か て や 六 型 計 算 機 と 聞 く と す ぐ に . 端 末 の 前 に 黙 っ て 座 っ て ひ た す ら
デ ィ ス フ レ イ を に ら み な が ら キ ー ボ ー ド に よ っ て CPlJと対話する，暗く孤独な非社会的
;
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)
)多いであろう。コンビュータ沼一けとなっている人には，まわり
作業環 j立を想像される 1
の人間との情緒的相互作用を不得手とする者が多いという。しかし.内向性はコンビュー
タに限らずーー舵!匂な憐同好さーすなわち「メカニック」と呼ばれる人に特徴的な性格特性
である。例えば人よそ)機械が好きで大学の工学部や工業高専へ行く者はこの傾向の代表と
いえようっ機械の ;W みケでや f;~ J
l
J
lな ど
とりわけ機械が精密なものであれはある程，精神
を集中してひとりで黙々と作業を行う必要があることは容易に理解できる。それ故， r
機
ト!一三:主ん j ~こ人つきあいの能力があ‘士り求められないと考えられがちであるが，これには
いささか疑問がある c 特 に ， 情 報 機 器 と い っ た 「 ソ フ ト 」 な マ シ ン に つ い て は そ う は い か
なし，と考える。
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マン・マシンインタフェースという慌念を人間の側からみればヒヱーマンインタフェー
ヌになる c コシヒュー γ. リ チ ラ シ ー 左 感 性 拡 張 の 手 段 と し て コ シ ビ ュ ー タ を 活 用 で き る
詑i
]と j るなら.ヒ :
1ー マ シ イ シ ヲ ブ エ ー ス を 考 慮 し な い . ユ ー ザ ー ブ レ ン F1
)ーでない
シスチムはコシビューヲ・リチラシー育成の障害となるといってもよいであろう。ヒュー
マンインタフェースの確立には人間の側を考えてシステムを設計するのみならず，システ
ムの導入や通用にあたって常:ニューサーとシスチムの知的・有機的な接点〈インタフェー
ス〉となるべき人間が必要とされるのてはなかろうが。そうした意味で，コンビュータを
用いた人間のためのシスチムを設計・製作・運用するエンジニアはコンビュータだけに向
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Jじだけ人間の方もみていかなければならないと考える。
かっていてはならず.それと l
長j
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・(Colllputpr‑Su仰 0γTei
I Coopera
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tivE' \~orl、)に関する研究が欧米で盛ん
に な っ て い る 。 去 年 9.
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j:こアメ 1)カのオレゴシナ;けてートラ;ンドで開催された cS C'
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Vの国
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0・¥ーンにのぼる分厚いものである。 [CSCWにつ
際シシボジウムの発表論文集ば約 1
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l付 ~1J.rI. 長引日 timan lntt
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きの 1
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8年 3 号 (315‑320) に
い て 立 京 都 工 芸 結 社 大 学 C);
紹介してい 4
3の で そ の 論 文 を 参 照 さ れ た い 。 ] cS C¥¥'研究のメイシテーマは人と人との
協同作業を支援するにはコシビ」ーヤをどのように用いればよいかというものである。コ
ンヒュータ:こよソて人と人とが切り離された時代は終わりを告げようとしている。今後，
仁 SCW
の潮流が大きくなり，ゴシどヱータが人と人，集団と軍団.組織と組織令共同体
と共同体とを結じっ〈ナ，協同作業をするための紳としての役割をさらに強めていくことは
問遣いなかろう。
二のような認識にすーコならばコシピヱーゲの専門家辻同時に人間関係の専門家でなけれ
はなうないということが理解されよう c このように考えるなら.気むずかしい社交下手の
理科系学生(全部が全部そうであるとは言っていない〉よりも、少々メカに弱くても人の
ことをよく知コている，人つきあいの得意な立系大学生(特:こ女子大学生)の方がコンビ
jー夕、ーに向いているのではないか，という筆者の主張
ヱーヲのインストラクターや()入 I
もおかしな世迷い事とは思えないはずである。 SAS社 が 提 唱 し て い る MVA (
門 uti‑Ven
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.llre) の 峰 想 を ハ ー ト の 制 約 を 考 え ず に ソ フ ト だ け を 考 え て い け ば よ い 時 代
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の到来の前兆と解釈するなら. メ カ や ハ ー ト と い っ た 言 葉 に 恐 怖 心 を 持 つ ソ フ ト ウ ェ ア の
天才が出現する上台は整えられつワあるといえよう。
奈良大学における六入ヌリーゲーの養成にあたっては.このような観点、から，グループ
ワークやリーゲーシップのトレー二ングにかなりウェイトをかけている。また，コンビユ
ーゲにネガチィフなイメージ?をもっ者以汚 ASリ ー ゲ ー の 資 格 な し と し て ， 積 極 的 に SA
Sの研究に取り組む??だけを候補者として選抜することにしている。
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SASリーダーの養成にあたって，最初に情報延理一般の知識を収得させるために情報 処理国家試験の受験勉強をさせた οFORTRA:¥の手ほときも行ったが，それは学生に 単純な計算や並べ替え，ファイル管理等の仕事に.どれだけ大変なプログラムを害かねば ならないかを理解させるのに役立ったものの.それを実際に自分たちの日常のヂータ処理 の作業に使ってみようとする学生は予想通り現われなかった。その後，学生にパソコン用 . . . ̲ .2週間で与えておいたマニ 1 アル の表計算ソフトやデータベースを紹介したと二ろ， 1 やガイドブックを勝手に読んで使い方をマスターしてしまった。それからはそちらばかり を使うようになり， FORTRA:¥fコンパイラーには見向きもしなくなってしまった。 また，ワープロソフトの使用許可を与える前にブラインド・夕、ソチのマスターを義務つげ た。そのため，筆者が学生用に作ったキーボー~・トレ一二ング用ソフトを毎日定らせる 姿がしばらく (2週間 ‑ . . . 2カ月)みられた。そのかいあってか，今ではいく人かの学生は 筆者よりキ一入力が上手になってしまった。 それでは SASはどう教えたかということであるが，実のところ，まだ本格的な指導は 行っていない。勿論，筆者が SASで仕事をしているのを見せたり，他の人:こ SASの使 い方を教える時に一緒に参加させてやったりはしている。しかし.本格的な只 A S教育は まだ早いと考えている。なぜなら，彼らには大量のデータ処理をしなけーればならないとい う要求がないのである c 現在筆者のもとに集まっている SASリーダー候補生の学生たち は 2 ・3年生であり.データを処理して.分析結果をレポート l こして期日までに提出しな ければならないという緊急事態に未だ遭遇していない。実生活で必要の無いものを教えれ ば.ただの物知りにさせるだけである。また.ペーパードライパーと同様，一度習ったこ とでもしばらく使わないと駄目になる。 従って， SASの学習に先立ち SASへのニーズを学生に起こさせることが大事な仕事 になる。そこで，筆者はまず SASの根幹である S A SB A S Eをしっかり身につけさせるため に学生にデータ入力と基礎統計呈の出力という簡単な情報処理作業のアルバイトを斡旋し てやることにした。 、 ー ; 3 . 情報処理アルバイ j 、による SAS実習 Ed nL ︒ ︒ 社会学部には社会調査の専門家がおられ、時々データ入力作業を謝礼を支払ってでもし Vという話を耳にする。 r プロ l こ外注することはできる。確かに早くて正確だ。し てほし L かし，とにかく高い。」といった悩みもよく聞く。そこで. SASリーダーの養成課程 l こ データ入力という作業をはめ込み.学生にも先生にも喜ばれ.なおかつかなり高い教育成 果も期待されるこの一石三鳥の試みを実行してみることにした c しかし，雑なデータ人力ばクリーニンゲにヂータ入力にまさるとも劣らぬほどの労力を 要することは.筆者も懲りた経験があり，重々承知している。そこでまず，ヂータ入力の 信頼性を高める作業から始めた。実際にアルバイトを他の先生から詰け負う}誌に，筆者の 手持ちのデータを入力させて，信頼性をチ工、ソクさせた。やり方は単純にした。 2人に別 ‑ D O Sの F Cコマン F) (こよ 々に同じデータを入力させ，全部入力した後でファイル比較(月 S り食い違いの出た箇所を探し，それをまた別々に入力し直させた。そして，この作業をフ ァイル比較の際に CRTに O Kのメッセージが出る玄で繰り返させた。 この作業は，最初時間がかかったが， 1カ月もしないうちにほとんどミスがなくなった。 ファイル比較によるフィードパックを通して各自の入力ミスの傾向を各自に自覚させるこ とができたことが人力ミスの追放へとつながったようである。そして，実際にアルバイト を請け負ったのは去年の年末頃からである。その主なものは社会調査に関するデータ入力 の仕事と，ある学会の会員名簿と郵送用ラベル印刷の仕事であった。前者については作業 についてとりたてて報告する事柄がないと思われるのでここでは触れない。ただ.アルバ イトの謝金が学生にとって意外によい額であったので，その後，大いに学生の士気があが り，情報処理に対する強い正の強化因子となったことは特記すべきであろう。役者の仕事 では筆者も S A SB A S Eを見直すよい機会になったので，以下に詳しく紹介することにする。 名簿入力とくればなんとかという有名な表計算ソフトの名があがめ，ラベル印刷とくれ ばこれまたなんとかという表計算ソフトや人気ワープロソフトの名があがる。しかしなが 、 a .

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う，実際に 1.000をこえる 4
2員 の 住 所 や 所 属 や 電 話 番 号 を 楽 に 扱 え . し か も ， い ろ い ろ な
5え . な お か つ 桜 々 な 他 の ソ フ ト と の 互 換 性 が あ る も の を 選 ぼ う と す る と 悩
操作ごが簡単に 1
んてしまう。筆者も名簿入力とうヘル印刷の仕事を最初はある表計算ソフトで済ませてし
J
E江 う と 考 え て い た 。 し か し ， 長 か っ た り 短 か っ た り す る 住 所 を 2つや 3つ の セ ル に 分 け
て入力することやフォーム打ち出しの調整の手間を考えて.それを断念、した。
と に か く . 入 力 た け は あ ろ 人 気 ワ ー プ ロ ソ フ ト で 済 ま せ て し ま お う と ，L
l ・5人 の 学 生
に 手 分 け し て 名 簿 入 力 を さ ぜ る こ と に し た c 入力→打ち出し→校正→入力というザイク;1.，
そかなり繰り返しじ伺とか全部の入力;を済;主せたときは学生もへとへとになったようであ
るc 次:こ，そのワープロソフトのラベル印刷機能を使ってラベルを印刷しようとする段階
になって.うまくいかないことに河がっし、た。入力した名簿の会員情報には住所の他に所
属や名前のフリガナなどがはいっている。また，住所も改行せずにだらだら続けて入力し
た ωて長いものは 1枚のタックシートに.;)さ立りさらない。さらに，あいうえお!闘にソー
トしたり，いろいろな条件にあう会員だけを拾い出してくる作業はワープロソフトの限界
を 越 え る も の て お 弓 。 時 は RAsrcで プ ロ ゲ ラ ム を 書 く こ と も 考 え た が . と り あ え ず
SAS(こ た よ っ て み る こ と に し た 。 そ し て ， マ ニ ュ ア ル を パ ラ パ ラ め く っ て い く う ち に フ
オーム機能の筒所に日が止まり. . . ，*
‑
8.ff~J ，わけなく上記の問題が SAS で片付いてし
まったのである。実際に使用した SASプログラムを以下に示す。これは，門 S
‑
D
O
Sのテキ
ストファイルにあ'$名簿情報から会員 1}ストを作成し、次に郵便番号，住所，氏名を取り
出 し て 住 所 は 3行 に 分 け て 郵 送 用 づ ベ ル を 印 刷 す る ( そ の イ メ ー ジ で M
S
‑
D
O
Sのテキストフ
γ イルに落とす〉というプ uグラムである。
メ イ ン ・ フ ロ ゲ ラ ム の 初 め の 3 りは j
、二うイブ 8u;nwillol.j入
1
.
， mt;ibol
.dat， meibo]'frm
と.
t¥つ実際のファイルに.それぞれ.サブ・プロゲラム (shori.prg) の中の fiI
eO •
fiI
e
l ， fi1
e2 というファイル名をあてる fi1
ename丈である。 4行 自 の マ ク ロ 命 令 に よ り
ドライブ cに あ る サ プ ・ プ ロ グ ラ ム が 実 行 さ れ る 。 こ の メ イ ン ・ プ ロ グ ラ ム に よ り . い ち
い ち サ フ ・ プ ロ ゲ ラ ム を 書 き 挽 え ず に メ イ ン ・ プ ロ グ ラ ム の 1~:3 行にある f iI
ename文を
書き挽えれば作業ができるようにした。 [メイン・プログラムを使わずにサプ・プログラ
ム を 直 す と し て も 3行 だ け 書 き 問 え れ は よ い が . そ の 度 に 直 面 を ス ク ロ ー ル さ せ な け れ ば
な ら な い の で こ の 方 が 効 率 が よ い よ う に 思 わ れ る c ]この請負作業を通じて学生.と筆者が
A
SB
A
S
Eの統合型パッケージとしての性能である。 S
A
Sが 単 な る 統 計 パ ッ ケ
見直したのは S
ーシてなく、デーゲベースやブオーム印刷、/ブトとしても優れたものであることがわかっ
たのである。

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1)の一部
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十日田
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撤収へとつながりかれない、 し が る に ， 奈 良 大 学 に お い て は 椎 井 照 子 助 教 授 に よ る S A S
実 73 が良市大学C;')メイシフレーム 1ω 汚i\ S~.T 汚 S '
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業目{本にはなんらイ:安はない、ただし、同時;こ何台ものバソコシを使つての S A S自習は
初めてており.社会学:自1の 学 部 棟 で の 学 生 G
)実習がと ω程 度 な さ れ る か ほ と ん ど 見 当 が つ
かなか..)た。実習は講義とは異なり， r
!Jい授業時間中ではこなしきれない課題を与えられ
i
:が長業時間外に円ら実留守に足を運んで，自ら{了う問題解決学習がその成果を大
た受講 P
r
iす ろ 。 そ こ で 受 講 守 山 自 習 の 実 体 を 調 べ る た め に ， パ ソ コ ン 使 用 簿 に 毎 回 の 自 習
き〈んJ
i付 111(j)S
;
¥
SL
O
G!扇面を 1
j
1[
o
JC)終了時:こフロッピーディスケッ
時間を討さ込ませ，また， t
トに書き込玄せてチーヲを集めることにした。この記録法若干の不備があり完全なものと
1
.奇を)jえる Lで 貴 重 な 資 料 と な る と 思 わ れ る の で ， 以
はならなかったが，今後の:ヨ入'::iJ
下にその分析結果を述べるし
;
'(

c
‑

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1
. 1 f:l河の町 r~l とがj 数の分析

ヱグ、ハソコン使用簿;こ 1己人があった 1
5名の受講生 ω記 誌 を も と に 自 習 の 実 体 を 報 告 す
2名，女子 3名であり， 2'q:次生 7名
， 3年 次 生 7名. 4年 次 生 1名であ
る。内訳辻男子 1
勾の差ーや変動;こてJ いては S入 Sブ[1ゲラムて分散分析及じ下位険定
った。以下に述べろ 子i
:
)
:
t水 準 で 有 意 て な い こ と が わ か っ た 。 し た が っ て ， 以 下 の 記 述 は す
を行コてみたところ ;
べ仁傾向]として読みとっていただきた Lo
自習の回数は最高が 8@}. 最低が i 回であった。平均回数は男子~~. 5
回 に 対 し 女 子 2.0
回と男チの方が I
奇い。学 ーごとの平均回敢についてほ 2年 次 生 ( 2.3回)より 3年 次 生
( 4.4回 〉 が 平 均 自 習 回 数 が 多 か っ た (4年;):生泣 1回，ただし N
=
1 )。総自習時間は男
子 248.7分:こ到し友子 178.3分と男子が女子左上回った c 学 年 別 で は 2年 次 生 1
41
.0分
，
;
3年次生 3叩 .
4分と 3年 次 生 か 2年 次 生 を 大 き く 上 回 っ て い る (4年 次 生 は 1
7
7分，ただ
1 ) 。 平 均 自 習 時 聞 は 男 子 102.8分 l
こ対し女子 74.9分と男子が女子を上回っている。
し
日=
学年月J
1では 2年 次 生 が G
G.8分. 3年 次 生 が 80.0分と 3年次生が 2年 次 生 よ り 長 か っ た (4
年次生は 1
7
7分.ただ L二
¥ 1 )。以上の結果から. 2年次より 3年 次 の 方 が よ く 自 習 に き
て
1回 あ た り の 自 習 時 間 も 長 く . ま た ， 男 子 の 方 が 女 子 よ り 頻 繁 に く る け れ ど も 1回あ
たりの白習時間では女子の方が長いという傾向が言えるかもしれない。しかしながら， 2
年次生で頻咳:こ?三人 S実 習 を し に き た 者 が 記 入 を 怠 っ て お り ， こ の 傾 向 は さ ら に 新 た な デ
‑ '7:こより確かめる必要が凸る。
1. 2 S A S L O G画 面 の 分 析
PC
:I
阪 S A Sでは実行させた S A Sプロゲラムに対するシステムからのメ、ソセージが S
A
S
L
O
Gウインドウ L
こ出される。この画面を F
I
L
Eコ マ ン ド に よ り フ ロ ッ ピ ー デ ィ ス ケ ッ ト に
¥
rS L
u
G画面にはプログラムだけでなく各ステ、ソプに要した C P
書き込むことができるの S
U 時間やエニラーメ、ソセージが出されるので.これをてががりに自習中の学生がどのような
エラーをよくするのかを知るために S
A
SL
O
G画面の分析を行った。 T
a
b
l
e
. 1に は 各 受 講 生
.Sの 使 用 回 数 (
A
S
A
SE
X
E
C
. ). エ ラ ー の 総 数 ， 各 種 エ ラ ー の 回 数 . C P U時 間 ( 秒 ) ，
のS
各プ[.Jシージャについての CP1
;時間(秒〕を掲げた。 inv. d
a
t
aのエラーが顕著である
が.これは漢字をテータに用いた際に桁を正しく揃えていなかったための誤りであり，学
とをがこの摂りの原!苅:こ気づかずにむやみに実行を繰り返したためによると考えられる。プ
f¥
rT
A
S
E
Tやし I
B
Nr¥町などの比較的高度なものまで，短期間の実
ロシージャについてみると l
行 c:) .";ちに収得できた学生がいることがわか;，s。その他.詳しい分析結果については紙面
の都合で割愛すろ。
2

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ミ大学におけ..(>1、 f
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iぼS ヘメの普及活動はこれから本格的なものになっていくだろう。
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1
.Lの 実 現 へ の 準 備 を 進 め て 行 き た い と 考 え て い る 。 ( 文 責 まいやきよし〉
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6
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日本 SASユーザー会 (SUG ト J) SASのマニュアルはどこへ行くのか 一日米の新ドキュメント体系 (A New D o c u m e n t a t i o nA r c h i t e c t u r e )一 久保元治 SASソフ卜ウェア株式会社 SAS出版局 A New Documentation A r c h i t e c t u r ef o rt h e SAS System くu do Motoharu I SAS Software K . K .P u b l i c a t i o nD i v i s i o n 要旨 ' SAS出版周では、今回 S U G11 4で発表された aN e wD o c u m e n t a t i o nArchitectureCNDA)を踏 まえて、今後の日本語マニュアルに適用されるドキュメント体系を検討した。 我々は、アメリカの NDAに準拠した上で、日本特有の事情も考慮した。つまり翻訳の難易度、 体裁や記述方法、分冊化、価格面での配慮など、多岐にわたって検討を加え、単に翻訳するだけの 段階から脱却し、日本人に使いやすいドキュメントを作ることをめざした。 本発表では、この検討過程と、その日本、アメリカの NDAの概略を発表する。 キーワード AN e wD o c u m e n t a t i o nA r c h i t e c t u r e、 NDA、日本語マニュアル はじめに 戸 本年 S a nF r a n c i s c o で開催された S U G I1 4で 、 S A SI n s t i t u t eI n c .の H e l e nW o l f s o n および B r e n d aK a l t により、 SASソフトウェアに閲する新ドキュメント体系 ( AN e wD o c u m e n t a t i o n A r c h i t e c t u r e、以下 NDA)が発表された。本発表ではまず、その概要を紹介する。そして米国で の検討と並行して検討してきた、日本でのドキュメント体系に対する考え方を述べる。日本でのド キュメント体系は、まだ作業仮説にすぎない部分も含まれており、ユーザーの皆様の意見・要望を 取り入れながら完成させたいと思っている。 なお本論文では、 「マニュアル」は、 SASソフトウェアを使用する上での直接的な解説書(ガ イドブックやリファレンスガイドなど)を指し、 「ドキュメント」はこれらの他に参考書や例題集 などを含めた、 S A Sに関する解説書全般を指している。 これまでのドキュメント体系 ノて一一ジョン 5 位1.盲可 O J ド キ ュ メ ン ト ノてージョン 5以前の SASソフトウェアのドキュメントの中心は、各プロダクトごとに用意され た U s e r ' sG u i d e であった。 U s e r ' sG u i d e の主な役割は、 「リファレンス」にあった。つま り、対象プロダクトの全機能を網羅的に配列し、各プロシジャ、ステートメントやオプションこ句と に解説を加えていた。同時に U s e r ' sG u i d eは、そのプロダクトの各機能をどう使うかという、 「ガ イドブック」の役割も兼ねていた。 nhu ﹃u つム

ノてーージョン 5 <7:>ドヰニュメント ソフトウェアの機能要素があまり多くないときには、個々のマニュアルのページ数もあまり多く ならず、 1冊で「ガイドブック」と「リファレンス」を兼ねるのは、有効である。しかしパージョ A SU s e r ' sG u i d e :B a s i c s のように、 1 ， 0 0 0 ページを越えるようになると、さまざまな ン 5での S 問題が生じるようになった。つまり「ガイドブック」として使うには大きすぎる、 「リファレンス」 として使うときはガイド部分が邪魔になる、などである。 もちろんこれまでも、入門書の役割を持つ S A SI n t r o d u c t o r yG u i d e や、高度なデータ処理のた めの参考書 S A SA p p l i c a t i o n sG u i d e など、 U s e r ' sG u i d e でカバーしきれない範囲を記述したド キュメントも発行されており、米国でも日本でもかなりの売れ行きを示している。 日本語マニュアルの現状 、 SASソフトウェアに関する日本語マニュアルの最初のものは、 S A SI n t r o d u c t o r yG u i d e であ a った。そして 1 9 8 2 Edition では、 S A SU s e r ' sG u i d e :B a s i c s、 S A S / G R A P HU s e r ' sG u i d e、 S A S / E T SU s e r ' sG u i d e を日本語化して発行した。 ノTージョン 5 になってから、我々は各プロダクトの基本的なマニュアルを日本語化することを目 a s eS A S、 S A S / A F、 S A S / F S P、S A S / D B 2 および S A S / O Rの U s e r ' sG u i d e およ 標に掲げた。そして B びいくつかのその他のドキュメントを日本語化した。またパージョン 6の日本語マニュアルもいく つか発行し、現在もリリース 6 . 0 3用のマニュアルを制作している。 我々は、これらのマニュアルを日本語化することで、 SASが広範にしかも高度に使われるよう になり、日本での SASの普及に貢献できたのではないかと思っている。また、テクニカルサポー トセンターへの質問状況からも、 SASをより深く使いたいという質問が増えつつあることが認め られている。 しかしマニュアルを日本語化する作業過程で、我々は次のいくつかの間題点を感じた。これを以 下に順不同で列挙する。 ‑内容面の難しさについて A S / O R、 S A S / E T S などのマニュアルは、内容が非常に高度で最新の技法が含まれ 統計、 S ている。的確な日本語の用語が確立されていないだけでなく、概念そのものが日本に紹 介されていないこともある。したがって日本語化には、高度な専門知識を持つ人の協力 を得ることが欠かせない。 ‑記述方法について 英語版での説明方法が、日本人にわかりやすい説明方法とは限らない。 SASのマニュ アルに限らず、英語のマニュアルは文章だけで説明するケースが多いが、日本人には表 や図解が好まれるのではないか。 ‑日本語処理の記述について 当然のことながら、英語版には日本語処理の記述がない。日本語処理の使い方や注意点 は、現在はテクニカルレポートで補っているが、マニュアルに盛り込むのが望ましい。 また実際に日本語を使った例題を入れると、親近感も増すだろう。 ‑マニュアルの種類について 現在の U s e r ' sG u i d e の構成は、ガイドブックとしてもリファレンスガイドとしても使 いにくい。この 2つの要素をうまく分割できると、使いやすくなるのではないか。 ‑264一 、 . .

‑日本語マニュアル発行までのタイムラグについて これまで¥ソフトウェアがリリースされてから日本語マニュアルの制作にとりかかるの では、どうしても 1年以上のラグが生じていた。今後タイムラグを短くする工夫が必要 である。 ‑マニュアルの価格について 翻訳、編集などの段階が必要なため、制作コストが高くなり、 1冊単価を安くできない。 しかし印刷部数を多くすれば、 1冊単価は安くなる。リリースのレベルやオペレーティ ングシステムに依存しないマニュアル(ガイドブックなど)とそうでないマニュアルに 分けて制作し、ガイドブックなどは印刷部数を多くしてもっと安くする、などの工夫が 必要になろう。 . . 新しいドキュメント体系 (~A~ I n s t i t u t eの場合) S A SI n s t i t u t eI n c .は約 2年間の内部討議の結果、次の考え方を打ち出した。 すべてのプロダクトに適用される、 NDAを確立する。つまり、各プロダクトのドキュメントは 次の 5種類のマニュアルから構成される(括弧内は暫定的につけた日本語書名である)。 •i n t r o d u c t o r yg ui d e s(入門ガイド) ・ u s a g eg u i d e s(ガイドブック) •r e f e r e n c eg u i d e s(リファレンスガイド) •s y n t a xg u i d e s (クイックリファレンス) •o p e r a t i n gs y s t e ms p e c i f i cd o c u m e n t s(専門ガイド) ただし、すべてのプロダクトのドキュメントが 5冊で構成されるとは限らない。プロダクトの性質、 機能の量などによって、現実のマニュアルの数は変りうる。また複数の性質のマニュアルが 1冊に まとめられることもある。 この体系は、読者層の設定にもとづいて定められたものである。つまり想定した読者層とは、 •n e wc o m p u t e r ‑ n a i v eu s e r s ・ ah コンピュータの操作方法(キーボード操作やログオン方法など)は知っているが、プロ グラミングはまったく初めてという読者層。さらにファイルの概念など、コンピュータ 全般の基礎知識、 SASを使いたいと思っている目的の分野(統計、グラフィックス等 々)に関する知識を持っていることを想定している。 •n e wc o m p u t e r ‑ ]i t e r a t eu s e r s コンピュータプログラミングの経験はあるが、 SASは初めてという読者層。 •e x p e ri e n c e du s e r s SASシステムを使った処理の経験があり、 DATAステップと PROCステップのプ ログラムが実際に書ける読者層。 である。 各タイプのマニュアルと読者層は、次のように対応するものと想定されている。 •I n t r o d u c t o r yG u i d e s •U s a g eG u i d e s •R e f e r e n c eG ui d e s •S y n t a xG ui d e s C o m p u t e r ‑ n a i v e&C o m p u t e rL i t e r a t e x p e r i e n c e d C o m p u t e r ‑ L i t e r a t e&E C o m p u t e r ‑ Li t e r at e&E x p e l 、i e n c e d C o m p u t e r ‑ Li t e r at e&E x p e l 、i e n c e d Fhd 内〆臼 ρ h υ

つまり、 SASシステムを使う上での導入部を担うのが l n t r o d u c t o r yG u i d e で、その後実際に使 う上で必要な知識をさまざまな形式で伝えるのが他のタイプのマニュアルということになる。 Introductory Guide ( ; 入 戸 守 ガ 、 イ ド 〉 この本は、 B a s eSAS に対して作られる。従来の l n t r o d u c t o r yG u i d e の初めの 1 0章を書き改め、 同時にデバッグとディスプレイマネージャ・システムに関する章が追加される予定になっている。 U s a g e Guide ( ガ 、 イ ド ブ ッ ク 〉 このマニュアルは、まったく新しいタイプである。想定した実際のデータ処理にもとづき、各プ ロシジャの典型的な使い方を説明する、 t a s k ‑ o r i e n t e d なアプローチにもとづくマニュアルになる 予定である。 このマニュアルの目的は、ある処理目的に対してどう SASを使えばよいかを解説することにあ る。したがって、すべてのステートメントやオプションを詳しく解説するわけではない。 、 a ReIerence Guide ( リ フ ァ レ ン ス ガ イ ド 〉 上の 2種類のマニュアルで使い方の概略を覚えた読者に対し、実際に使う上での詳細な情報を与 えるのが、リファレンスガイドである。 s e r ' sG u i d e より参照しやすいレイアウト、記述になると思われる。たと したがって、現在の U えば、 INPUTステートメントでは「カラム入力」、 「リスト入力」、 「フォーマット入力」、 「ネーム入力」、 「共通事項」という、サブタイトルを持つ 5つのセクションに分割され、ページ レイアウト、見出し処理も見やすく考慮される。また、関数やフォーマットなどの章では、関連事 項の参照ページを示すなど、個々の記述が改良される。それだけでなく、ページをめくって必要な 記述に到達するという参照方法に対応するために、辞書式の柱(ページの上などに付けられる見出 し)を付けるなど、本の体裁も改良される予定である。 Syntax Guide ( ク イ ッ ク リ フ ァ レ ン ス 〉 従来英語版の U s e r ' sG u i d e の最後にはさみこまれていたボール紙製のリファレンスカードをや め、独立した小冊子にする。綴りやパラメータの指定方法の確認のために、つねに数百ページのリ ファレンスガイドを使うのは不便なので、日常の SASプログラミングに非常に有用になると思わ a れる。 、 日本での新しいドキュメント体系 我々が日本語マニュアルの制作経験を積む中で感じた、前述の問題点を解決するために、次のよ うな考察を行った。 ‑内容面の難しさについて 統計、 ETSなど、高度なデータ解析手法を取り入れているプロダクトでは、翻訳・編 集過程で手法そのものを把握するのが主要なハードルになる。しかも定着した訳語が見 つからなかったりするので、これらのマニュアルについては翻訳ベースで日本語化する のが精一杯になるだろう。また現状では、各プロダクトの対象分野に非常に精通した社 外の専門家の協力を得られるかどうかが、日本語版作成のキーポイントになる。 ‑266一

‑記述方法について 一般に好まれる学習方法が、日本とアメリカでは違っていると思われる。表や図解を取 り入れたマニュアル作りも、考慮すべきだろう。また日本語処理も、できる限りマニュ アル本体に組み入れるべきである。さらに SSN (社会保障番号)などのように、日米 で環境や習慣が違うところもあるので、例題も我々の周囲の事例から見つけるようにす べきである。 a s eS A S、 S A S / G R A P H、S A S / A Fおよび S A S / F S P などの基本的なプロダクトの これらは B マニュアルで持に重要であり、したがって翻訳ベースではなく日本独自の編集が望まし い 。 ・ ‑日本語処理の記述について 現在はオペレーティングシステムごとに日本語処理のサポートレベルが異なっていて、 統一的な記述が難しいが、リリース 6 . 0 6以降は MVA(Multi V e n d o rA r c h i t e c t u r e ) のおかげで統一的な記述が可能になると思われる。将来の日本語マニュアルには、日本 語処理に関する記述を加えるべきである。 4 h ‑マニュアルの種類について アメリカで考慮されたのと同様に、日本でも読者層を想定したマニュアル作りが必要で ある。 SASシステム自体または対象プロダクトの初心者には、それらをわかりやすく 説明した「ガイドブック」がまず必要である。基本概念を理解し、明確な処理目的を持 ったユーザーには、必要な機能を詳しく説明した記述に容易に到達できるよう構成され た 、 「リファレンスガイド」が必要である。さらに指定方法レベルの確認のためには、 「クイックリファレンス」が有用だろう。またさまざまなデータ処理技法を豊富に取り 上げた「例題集」も将来検討すべきである。 ‑日本語マニュアル発行までのタイムラグについて 日本語マニュアルがソフトウェアのリリースより遅れるのには、 2つの理由がある。ま ず、英語版のマニュアル自体がソフトウェアのリリース直前に完成すること、そして日 本語マニュアル制作スタップ数の不足である。 将来にわたってタイムラグをなくすのは、第 1の理由により難しい面があるが、社内外 のスタップの増強によってずれを短縮するよう、すでに対策を始めている。 ・ ah ‑マニュアルの価格について 制作コストは、翻訳ベースの万が安上がりになるが、わかりやすいマニュアルを提供す るために、上で述べたアプローチは欠かせない。 . 0 3 のマニュアルは P CS A Sと U N I XS A S で共通であり、 幸いなことに、リリース 6 . 0 6 以降のマニュアルはより広い範囲のオベレーティングシステムの SAS リリース 6 で共通になる。また、ユーザー数も増えており、印刷部数を増やせるので、 1冊単価を 従来より低く抑えられるようになるだろう。 ガイドブックは、対象プロダクトの基本的な機能もが変らない限り、リリースレベル が上がってもそのまま使えると思われる。また変更が必要になってもわずかですむと期 待される。 リファレンスマニュアルはリリースレベルごとに制作すべきであるが、この場合でも、 DTP)の採用により、マイナーチェンジ時 日本語のデスクトップ・パブリッシング ( のコストダウンが可能になると思われる。また従来と同様に、テクニカルレポート等で 補うこともありえる。 これらの考察にもとづき、我々は次のようなマニュアル体系を考案した(本年 4月に発行した rSASガイドブック」より転載)。 各プロダクトのマニュアルは、 「ガイドブック」と「リファレンスガイド」の 2本立てになる。 phU つμ 勾 ‑

「ガイドブック」は、各プロダクトの機能や使い方を、例題を通して説明する。英語版の U sage G u i d e の構成を参考にしながら、日本のユーザーが使いやすい本にまとめていくつもりである。本 質的なオプションや、頻度が高いと思われる使い方を中心に取り上げていきたい。 「リファレンスガイド」は、構文、計算方法その他の参照用マニュアルとして、各プロダクトが サポートするすべての機能を取り上げる。参照のために使いやすいレイアウト、体裁も重視する。 この 2つのマニュアルの性格は異なるが、アメリカのドキュメント体系と同様、物理的に l冊に まとめることもある。またこの体系図には掲げなかったが、クイックリファレンスの発行も検討し ている。 SASマニュアル 、 a ， 、 a ‑268‑

こ の 構 想 の 第 1弾 と し て 発 行 し た の が r S A Sガイドブック Y e r s i o n 6F i r s tE d i t i o n J であ る。今後も積極的に日本語マニュアルを発行する予定である。 メ咽 件桁 今回 S A Sl n s t i t u t eおよび我々が発表した新しいドキュメント体系は、読者のレベルや目的に対 応して、よりわかりやすいマニュアルを提供するするための体系である。さらに日本の場合、日本 )ーなマニュアル提供という課題が加わっている。また提供する価格も の環境に合わせた、タイム 1 考慮に入れている。 「入門ガイド」や「ガイドブック」は SASシステム全体または特定のプロダクトの使い方を紹 介するマニュアルとなり、 「リファレンスガイド」や「クイックリファレンス」はさまざまな場面 での参照用のマニュアルとなる。 .参考資料 l n t r o d u c i n gN e wD o c u m e n t a t i o nf o rt h eS A SS y s t e m .K a l t，S A SI n s t i t u t el n c .，C a r y，N C H .W o l f s o n，B 4P r o c e e d i n g s( u n d e rp r i n t i n g ) S U G l1 ' ‑2 6 9一

日本 S A Sユーザー会 (SUG ト J) マトリクス言語によるファジィ推論エンジンの試作と評価 0川 畑 茂 男 山口克彦 側竹中工務庖情報センター Fuzzy I nference Engine by SAS Matrix Language Shigeo Kawahata く ￨a t s u h i l くo Y amaguchi Information Management Center， Takenaka Corporation 1‑13 4‑chome Hom‑machi Chuo‑ku Osaka 541 Japan ‑ . 要旨 我 々 は 、 フ ァ ジ ィ 理 論 を 理 解 す る 目 的 で 、 S A Sの マ ト リ ク ス 言 語 を 使 用 し て 、 フ ァ ジィ推論エンジンのマクロを試作した。本マクロは、メンバーシップ関数定義部、ファ ジィ論理部、ファジィ合成部、非ファジィ化部、及び推論結果グラフ作成部より構成され ている。このマクロを使用して、室温の簡単なファジィ制御の実験を行ない、特に THE N倒 の メ ン バ ー シ ッ プ 関 数 の 形 が 推 論 結 果 に 及 ぼ す 影 響 に つ い て 、 い く つ か の 特 徴 を 推 察 する事ができた。また一方では、 SASの マ ト リ ク ス 言 語 が 、 こ の 様 な 分 野 に も 効 果 的 に 応用でき、マトリクス処理を理解すれば非常に強力なツールとなることを実感した。 キ ー ワ ー ド : ファジィ理論、 P R O CM A T R I X 1.はじめに 当社は 1982年に SASを 導 入 し た 。 当 初 3年 間 は 、 基 本 提 供 機 能 の 有 効 活 用 を 目 指 して教育・普及に重点をおいて活動してきた。その後、 S A Sの 活 用 範 囲 も 鉱 大 し 、 基 本 提供機能はもとより、 DEMATEL法、 A H P、 星 座 グ ラ フ 、 双 対 尺 度 法 (19 8 7年 S U G 1‑J) 等を新しくプログラム化してきた。 最近のパソコン、通信等をはじめとしたコンビュータ環境の進展はめざましく、その利 用形態も急速に変化してきている。また、一方での新しい進展は、 C G (コシビュータ‑ グラフィックス)、 A 1 (人工知能)、ファジィ(あいまい)理論、ニューラルネット等 で あ る 。 フ ァ ジ ィ 関 係 に つ い て い え ば 、 こ の 3月 に は 産 学 官 で の 「 国 際 フ ァ ジ ィ 工 学 研 究 所 (LIFE) J がスタートし、また、 6月 に は 「 国 際 フ ァ ジ ィ 学 会 (IFSA) 日本支 部」が「日本ファジィ学会」に拡大組織された。 この様な状況下で、我々はファジィ理論の考え方を理解する目的で、初歩的ではあるが ・ ah ファジィ推論エンジンを SASの マ ト リ ク ス 言 語 を 使 用 し て 作 成 し 、 い く つ か の 実 験 を 行 なったので報告する。 2. ファジィ理論について 2.1 フ ァ ジ ィ 集 合 ファジィ理論の原点は、 1965年に発表された L.A.Zadeh教 授 ( カ リ フ ォ ル ニ ア 大 学 パ ー ク レ イ 校 ) に よ る "Fuzzy Sets" (ファジィ集合)である。 従来の集合(たとえば整数の集合)は、任意の要素がその集合に所属するかどうかはっ きりしている、いわゆるクリスプな集合である。これに対し、 Zadeh教 授 が 提 案 し た 集合(たとえば室温が高いの集合)は、室温が何度から高いの集合に所属するのかはっき ‑271‑

りとは言えない、いわゆるあいまい(ファジ ィ)な集合である。教授はこの「あいまいさ 」を図・ 1に 示 す よ う な メ ン バ ー シ ツ プ 関 数 を用いて表現し、積極的に取り入れた。例え ば図・ 1で 「 室 温 22度 」 は 、 室 温 が 暑 い の 集 合 に 約 4 0 %所 属 し て い る 事 に な る 。 2.2 署 、 可Dj: ノ パ ー ンγプ 関t t 所属度 1 . 口 0 . 9 暑い 0 . 7 0.6 0 . 5 O .崎 0.3 0.2 ファジィ推論 0 . 1 この様なファジィ集合を利用して、以下の ような一つのファジィ推論のルールを定式化 できる。 O .口 一 一 1 9 22 2 1 20 図・ 1 ~i品 24 23 至ー 【 l C OL 暑いのメンバーシツプ関数 、 「 も し ( 1F) Xが Fな ら ば 、 そ の 時 は (THEN) Yを Gにする」 a こ こ で 、 室 温 制 御 を 例 に と れ ば 、 X、 Yは そ れ ぞ れ 「 室 温 」 、 「 暖 房 の 出 力 」 の 変 数 、 「弱くする」のファジィ集合である。言い換えれば以下のよ うになる。 F、 Gは そ れ ぞ れ 「 暑 い 」 、 「もし室温が高ければ、暖房の出力を弱くする」 τ 1 lEN 弱 く す < P . > . 〆Y γ E 署 も 叩 ， j : ノ パ ー ク グ 箆 数 パ ー シプ 関 数 l所属度 所属度 1 .0 口百 口 . 日 口. 7 0 . 7 0.6 0.5 0 . 4 0.3 口. 2 O .J 0.0 1 9 口E 弱くする 日. 5 4 23 ~盃- 温 2 ・ 目 l C OL 0 . 4 0 . 3 0.2 0 . 1 0.0 1 0 0 200 、 300 a C D L I 図 . 2 )レール 1 : iも し 室 温 が 高 け れ ば 、 暖 房 の 出 力 を 弱 く す る 」 実際に室温を制御する時には、 加える。 1個 の ル ー ル の み で な く た と え ば 次 の よ う な ル ー ル も 付 け F ー ずシプ 関 数 強くす ιD メ す 山 百E Nγ 耳 、 時 メ ン パ ー ン7プ 関 数 所属度 所属度 1 .0 寒い 0 . 8 0.7 0.6 0.5 0 . 4 0.3 0.2 O .J 口 . 口 1 9 口 . 日 強くする 日. 7 日. 6 0.5 日. 4 日. 3 口. 2 口. n 1fl . c . . . = . 且 且 且 . . . ， . . . ， . . . ， . E口 2 1 22 C口L I 400 23 室温 C D L I 切D 図・ 3 ル ー ル 2: iも し 室 温 が 低 け れ ば 、 暖 房 の 出 力 を 強 く す る 」 ‑272一 出力

この織なファジィ推論を使って、ある室温(t0 )が 入 力 さ れ た 時 に 、 暖 房 器 の 出 力 (w0 ) をどのくらいにするかを、ファジィ的に、経済的にコントロールする事ができる。 室温制御の例を用いて、具体的なファジィ推論の方法を図・ 4に示す。 ル ー ル : 1F 寒ければ、 THEN 暖房を強くする IF 暑ければ、 THEN 暖房を弱くする メンバーシツプ関数 : j ぐ "0 1 : 強くすい 0 暖房出力~ . 5 室温 l il l ; 。 暑い ‑ 。 弱くする Wo 暖房出力 5 。 t o室温 : 1 ぐ ¥ よ J1 . 5 。 室温 暖房出力; ユ 1 一一一一 t o 室温 暑い 強くする 一: ‑ 5‑ ‑ 1 一 一 一 一 。 1 暖房出力 弱くする . 5 。 σ 1 ‑ 手ドファジィ化 (例えば重心) ζ}I ファジィ論理 I( 寒い . 5 。 。 t o 。 。 回出 代 いv 1 : 0 ，どて‑ 暖房出力 ￨ファジィ合成￨ 暖房出力 室温 図・ 4. ファジィ推論の方法 2.3 フ ァ ジ ィ の 実 用 化 最近のファジィの実用化はめざましく、多くはファジィチップ、ファジィコントローラ ト等のハードウエアーとして機械に組みこまれている。実用化、試作例としては、たとえ ば、以下のものが知られている。 1980，F .L .S m i d t k社 ‑セメントキルン(セメント作成炉)のファジィ自動運転 ( デンマーク) ・仙台市営地下鉄のファジィ自動運転 (1987. 日立製作所) ‑273

‑しゅんせつ船のファジィ制御(明電舎) ・ファジィ・エキスパートシステム構築用ツール (FLOPS) 3. ファジィ推論エンジンの試作 容 一 ν 方 3一 牢 .mr‑zt の一叫吋刈 ルル‑‑シ予 I一 一句︑ ウナ ︑lF‑一 ︑ ︑ . 7 、 a Fι ー z ‑一 三 ィ メ 一 1 waT‑waTiwaTiwmT4w‑TiwmTiwmT FJ 一 也 千 合 や 也 守 也 や ・ 亭 rJ& ・ U一 / / / / / / / 同; ‑)︐;. ︐ F一 0 ω ノhu一︑lF︑︐JFb QF 一 = 日 目 rt一1LTipし.︐.︐ 一︐oa・︐︐r'HWml ロ一ド︐ヰ)韓 一TAFし︐nRnu ク 一 マ一ぷ;し臼邸お即寸 a 4 ︐ ・︐ iwaTiwaT‑wmT ウイ iw' 骨J t ・ LJ J ︐/ h y iwaTiw‑TiwaTiwmTiw‑T LJ9 平・草 i ヴ ・由伊 ︐r'︐r'︐r'︐r'︐r' ) zt ︐ノ 酌牢ト ・ J 日 w︐ぃ H L Y J ロコ日シ ン ンシ主力イ ・︑ J 77 ・ヴ 77 シケ nR 四川部的 U ︽ 1 噌 E'1SSU iw‑T 刊 7 7 OU PMω 当初、マトリクス言語、ファジィ理論双方の知識不足のため、このマクロは非常に長く なってしまったが、試行錯誤していくうちに非常にすっきりしたものにする事ができた。 ES1( く ) .) ;) 例えば可変個のメンバーシツプ関数のファジィ合成部は、結局一行の命令(R で記述できた。本マクロは複数回の推論を行なうことができるように作つである。たとえ ば、第 1回目のファジィ推論の出力によって、一定時間後の第 2回 目 の フ ァ ジ ィ 推 論 の 入 a & 胃 一 =;;;;)(IRD2 uV 且 吉岡一Mnp・V 且口 141υ・'q0・'rt‑1L 品匡一TiTAVAmlvA︐︑.J'ob;DR.︐.︐;nu もT ‑ e d e h p ・ 9 h H n p し ‑ ノ ︑ 〆 L D A ︑ l m l ︑ l ; ; ハυ m l m i F し f一'=:yi・'=・︐ml.︐Hn:HInし'obqLqL︑︐︐.︐HIHUHU ︐ 一 = a 品 ︑ j = ︑ j a 品 ︑ j = ︑ j ; : ・ ︐ . ︐ . ︐ m l v A ︑ ノ ﹃ 晶 ︑ ノ ωゐ obob 1 噌 ︑ ︐ ︐ J l ︑ n u n u m ‑ T; T T;')))))'F;i くく ‑ ノ 一 HT J二 T A A 品 ψ A H U ︑ J D A A 円 @ 島 市 H U ︑ J D A V且V 且V 且V 且 ハυDATirtrt¥ノrt 命令 D R J / 1 i ' + o 白 o白 nu F一'nunFnup‑‑'nFnUHnnunn.︐Hnp・p・HnHn'nFJl︑τipU 唱 IJl︑ unJl︑句1・︐oa t ‑ = T i T i ︑ J T i m i m ‑ ︑ J T A T ‑ T i m i m ‑ q J ‑ . ︐ T i e d p u a 品 V I o b V A U 円 u n 〆 t u n v A ‑ ‑ F 1 0白 ヴ ノ 一 円 F ; r t r t ' ・ ・ r t r t ' : r t r t r t r t ' T L J t B U T A T ‑ u u p u u u H u t ‑ T iハ υTipupu‑‑ ・ 一 y i U 円 D R V 且MwtiqιpnHV且MW1 ょ っ &1LUW1LUW1LP白 TdAnqonumlpnmlqu 守d 守d V且q M M H m l q d t i 一rt・'yiTAVAnurtrtTAVAnurtrtnunununUEUHU1L・︐ 入円 HaFu 入n Hanknu円Ha円HaHHUFM .一TIE‑vzHFM 入 HHunkuHHUHHH円lunknu円lunknur‑ ︑nHu‑‑============nHu・︐nHUT‑A TL一VIyiehTAUATAMHyiyimluAmluHmim‑ununuHUnydmim‑‑︐FしVI 白一ワLn匹︑.1︑.1ワLHU一ワL ・一7bTA‑‑‑‑TA‑‑===TA‑‑======‑‑1A1A ワt H P ・ n u M H P U 7 b i‑‑HUA品HnHUHnHU''ob 口MHU 且P a z ‑ 官 民 一 円 F U 円 F し V且p a p U V ょ っ & 1 A つ& 1 L 1 L m l e h A n n F 三 d‑UHmlvAmlDRVAVIm‑vAmlDAVAV‑FしDRFしDnedpupuedobob〆L〆LVAUnHU=un nUFしTipup‑nunFP・p‑puuuHuuuuuuup・p・日uuu7臼1LDATiTADnpupu 唱iqJ﹄ハυ7臼7b円HUT‑‑︐pa.︐Anpu DAnuednド・TinUTiTiTinド・mEAnumEAmEAmEAyiTimEAmEAnド・FしededpしDRUDRobeovInド‑nH‑MHobnumEAUHF‑uHDRunu n'unknunHUHNHHHUHHUA HHNH A品phnupununknupu uMMm ωゐ卸ゐ ‑274‑ ︑‑ 3 FUZZYI) を試作した。 我々は、表・ 1に示す様な S A Sで 実 現 す る 一 つ の フ ァ ジ ィ 推 論 エ ン ジ ン ・ マ ク ロ ( %

力をジェネレートできる。また、取り扱える特性値(変数)の種類は、 IF側、 T H E N 倒それぞれ一種類であるが、ルールの個数には制限がない。 %FUZZYIは 、 表 . 2に示すようなコーリング・シーケンスを持っている。 表 . 2. ファジィ推論のコーリング・シーケンス % FU Z ZY 1 (I F = f，TH=g，SIN=t，SOUT=d，L=n ) f :ルールの 1F側のメンバーシップ関数の SASデータセット名 g :ルールの THEN側のメンバーシップ関数の SASデータセット名 t :ファジィ推論を開始する時の最初の入力値 d :ファジィ推論の結果出力の SASデータセット名、変数名 n :ファジィ推論の繰り返し回数 ・ ・ 4 このほかに推論結果をビジュアル化させるためのグラフマクロ (%FUZZYG) を作 成した。そのコーリング・シーケンスは表・ 3に示す通りである。 表・ 3. グラフ作成のコーリング・シーケンス 9 6FUZZYG (MF= a1a2 ・ ・ ・ ， R F = b 1b 2・ ・ ・ ， V AXIS=c ) 2 ・・・:メンバーシップ関数の縦軸変数名( COL2 COL3 ・・・) a 1a 2 ・・・:推論結果グラフの縦軸変数名、 SASデータセット名 b 1b :推論結果グラフの横軸目盛(例えば 1 9T O2 4) c 4. 簡単なモデルによる実験 4.1 モデルの説明 下記のモデルを設定し、 このマクロを用いて室温制御に関する実験を試みた。 表 .4. 実験の概要 ‑ . :メンバーシップ関数が室温の収束速度、振動に与える影響の検討 I IF部屋が寒ければ、 THEN暖房器の出力を強くする。」 I 1F部屋が暑ければ、 THEN暖房器の出力を弱くする。」 :1分 後 の 室 温 (ti +d は 、 現 在 の 室 温 (ti )、暖房器の出力 ( Wi ) モデル 外気温等の関数として決定される。 ti+l=f (ti，Wi，外気温，・・・・・・) (実際には、室温入力は温度センサ一等より、暖房出力は電気的 に行なわれると考えられる) 実験回数 :20回 (20分) フロー ファジィ推論 (メンバーシッ 一 > 暖房器の出力￨ プ関数) 目的 ルール I ー 275‑ ノ¥ (t川 Wi，外気温，・・・・・・)

4.2 実験 1 (目標温度への収束速度の検討) の結果 I1 F側のメンバーシップ関数を固定し、 THEN側 の メ ン バ ー シ ツ プ 関 数 (MF )を 変えた時、室温の収束速度はどうなるか。」 こ れ に つ い て 2種 類 の THEN側メンバーシップ関数(凹型、凸型)、 2種 類 の 初 期 室 温 (23.5度 、 19 .1度)で実験を行なった(表・ 5) 。その結果を図・ 5に示す。 表・ 5. 実験 1のプログラム 実験 1‑ 1 : % H = T H l，SIN=23.5，SOUT=FZl，L = 2 0 ) ; FUZZYI(IF=IFl，T %FUZZYI(IF=IFl，T H = T H l . SIN=19.1，SOUT=FZ2，L = 2 0 ) ; %FUZZYG(MF=COL2 COL3 ， R F = F Z l FZ2 ， VAXIS=19 t o2 4 ) ; FUZZYI(IF=IFl，TH=TH2，SIN=23.5，SOUT=FZl，L 実験 1‑2 : % = 2 0 ) ; = 2 0 ) ; %FUZZYI(IF=IFl，T H = T H 2，SIN=19.1，SOUT=FZ2，L R F = F Z lF Z 2 ， VAXIS=19 t o 24); %FUZZYG(MF=COL2 C O L 3 ， 、 a 四 一 畑 験 一 実 一 実験 1‑2 (凸型) 所属度 I F倒の M F l .0 0.9 0.0 0.7 0.6 左に同じ 0.5 o .叫 0.3 0.2 0 . 1 O . O ! I 1 9 20 2 1 22 23 CDL l T H E N倒 の M F 所属度 室温 強くする」措〈すι D/O ノ，マーンγ; r r . w 強〈払弱〈すω〆 "てーシ71'開放 所属度 1 .日 1 . 0 0.9 0.9 0.0 o .日￨弱くする 強くする 0.7 0.7 0.6 0.6 0.5 0.5 o .刊 o .刊 0.3 0.3 0.2 0.2 0 . 1 0 . 1 0.0 lO O 0.0 1 0 0 、 a 200 300 400 CD L l ' l l! 室 温 推論結果 ' l l 室温 E 刊 23 500 出力 室温申推移グヲ 7 初期室温 2 3 . 5度 の 場 合 22 2 1 2 1 1 9 12 3 4 5 6 7 B 91 0I I1 2 1314 1 51 61 71 8 1920 N 分 図・ 5. 実験 1の結果 ‑276 N 分

この結果より、 と推察される。 THEN側のメンバーシップ関数が凸型に ηる程、収束速度が遅くなる 4.3 実験 2 (室温の振動の検討) の結果 I 1F 側のメンバーシップ関数を固定し、 THEN側 の メ ン バ ー シ ツ プ 関 数 ( MF) を 変えた時、室温のバラツキはどうなるか。」 これについて 2種類の THEN側メンバーシップ関数(ほぽ対称、非対称)、 2種類の 初 期 室 温 (23.5度、 19.1度)で実験を行なった(表・ 6) 。図・ 6 に結果を示す。 実 験 2‑1 (ほぽ対称) 所属度 1 .0 IF倒の MF ， . . 実験 2‑2 (非対称) 暑い) > 1司1 1'/"マ一切プ目立 寒い 0 . 9 O .日 0.7 左に同じ 0.6 0 . 5 0 . 4 0.3 0.2 0 . 1 0.0 J 9 2 J 22 COL l T H E N 側の M F J 1 .0 0 . 9 ご 弱くする 0 . 9 O .日 O.B 0.7 0.7 0.6 0.6 0.5 0 . 5 O .叫 O .叫 0.3 0.3 0.2 0.2 O .J O .J 強くする O .日 200 ∞ 5 ∞出力 6 1 0 0 推論結果 Z I 室温 ~ZI 室温 2 4 2 4 23 ι ι 7 ) / " / パ シ ァプ民致 強くす 弱 く す 所属度 1 .O~ 0.0 J O O ' ι ω〆 シ ぜーシグ民主主 強くす 弱くす 所属度 初期室温2 3 . 5度 の 場 合 初期室温 2 3 . 5度の場合 23 2 1 初期室温 1 9 . 1度の場合 N 分 J 9 1 2 3 4 5 6 7 8 9 JO J1J2 J3J 4 J5 J 61 71 8 1920 N 分 図・ 6. 実験 2の結果 この結果より、 THEN倒 の メ ン バ ー シ ッ プ 関 数 が 非 対 称 に な る 程 、 室 温 が 振 動 し だ す も の と 推 察 さ れ る 。 ま た 、 実 験 2‑1と実験 2‑2で は 、 収 束 温 度 が そ れ ぞ れ 約 22度、 22.5度 で 違 っ て い る 。 こ れ は THEN側の「弱くする」、 「強くする」のメンバーシ ツプ関数の出力交点が違うためと考えられるが、誤差等の問題も含めてそれ以上の検討は できていない。 ‑277一

表 . 6 実験 2のプログラム F U Z Z Y 1 ( 1 F = 1 F 2 .T H = T H 3 .S 1 N = 2 3 . 5 .S O U T = F Z l .L = 2 0 ) ; 実 験 2‑1 : % % F U Z Z Y 1 ( 1 F = 1 F 2 .T H = T H 3 .S 1 N = 1 9 . 1 .S O U T = F Z 2 .L = 2 0 ) ; o2 4 ) ; %FUZZYG(MF=COL2 C O L 3 . R F = F Z l FZ2 . V A X 1 S = 1 9t 実 験 2‑2: % F U Z Z Y 1 ( 1 F = 1 F 2 .T H = T H 4 .S 1 N = 2 3 . 5 .S O U T = F Z l .L = 2 0 ) ; % F U Z Z Y 1 ( 1 F = 1 F 2 .T H = T H 4 .S 1 N = 1 9 . 1 .S O U T = F Z 2 .L = 2 0 ) ; o2 4 ) ; %FUZZYG(MF=COL2 C O L 3 . R F = F Z 1 FZ2 . V A X 1 S = 1 9t 4.4 %FUZZY1の推論速度について 図 .4に示したファジィ推論マクロ (%FUZZY1) の 20回の実行時聞は、 IBM 3090マシンで 0.17秒 (CpUタイム)、 1回当たり 8500ナ ノ 秒 で あ っ た 。 こ T o g a i1 n f r a l o g i c1 n c . )、 渡 辺 教 授 ( ノ ー ス カ ロ ラ イ ナ れは、 1985年 に 戸 員 博 士 ( 大 ) が 開 発 し た デ ィ ジ タ ル 技 術 に よ る フ ァ ジ ィ 推 論 チ ッ プ ( ル ー ル 数 16で 12.5ナノ 秒 ) よ り 約 700倍 も 遅 い 。 し か し 、 こ れ は 、 ソ フ ト ウ エ ア ー で 推 論 を 行 な っ て い る た め 、 a であり、当然であると考える。 5. ま と め 我 々 は フ ァ ジ ィ 理 論 理 解 の 第 1ステップとして、 S A Sの マ ト リ ク ス 言 語 を 使 用 し て ファジィ推論エンジンの試作を行なった。この結果マトリクス言語が、この様なファジィ 推論プログラム作成においても効果的である事を実感した。 次に、 T H E N倒のメンバーシツプ関数の形がどのように推論結果に影響を与えるか、 についてシミュレーションを行ない、以下の結論が推察できた。 1) THEN倒のメンバーシップ関数が凸型になる程、目標特性値に遅く接近する。 2) THEN倒のメンバーシップ関教が非対称になる程、推論結果が振動する。 この結果は、一種の特殊解であって一般化はまだできないが、複数個のメンバーシップ関 教の決め方によって、推論結果が大きく左右される事は結論付けられると考えられる。こ の件についてはさらに検討を進めていきたい。 ファジィそのものは、今までとくにハードを伴った制御分野で効果をあげ、ファジィ推 論そのものもチップ化、コントローラ化されてきた。しかし、一方では意思決定支援、 マーケティング、人材管理等のソフト的な分野へのファジィの適用も活発化してきてい る。我々は、ファジィ理論を既存のコンピュータ・システムのヒューマン・インターフ ェース等にうまく応用したいと考えている。 最後に本マクロの作成、シミュレーションについてご協力を頂いた(徐)S M Cの 石 川 浩 二氏に感謝の意を表します。 参考文献 [1]水本雅晴(19 8 8 ) :rファジィ理論とその応用 J .サイエンス社 [2] 広田 薫(19 8 9 ) :セミナー「あいまい工学の基礎と最新応用技術の実際」資料， (練)システム総研 [3] 水 本 雅 晴 . ..ファジィ制御の改善法(111 ). . 第 5回ファジィシステムシンポジウム 講演論文集. P .499‑504(1989/6) ‑278一 、 a

日本 SASユーザー会 (SUG 卜 J) ロンジテューディナル・データの利用による データ・エラー・チェック・システムの SAS上での構築 周防節雄 関西大学経済学部 l f I / I A 各省庁の統計作成機関は、各種統計調査を実施して得られたデータをコンビュ ータにより集計処理する際に、調査個票データのエラー・チェック方式を、これ まで過去の知識や経験に基づいてそれぞれ独自に開発してきた。 しかし、その具 体的なチェック技法は、昨今のコンビュータのハードウェアとソフトウヱアの両 面の急速な発展に充分対応できるものでなくてはならない。そこで、統計審議会 調査技術開発部会(奥野忠一部会長)では、昭和 f j O・6 1年 の 両 年 度 に 亘 っ て 、 「 デ ー タ ・チェック標準システムの開発に関する調査研究」プロジェクトけを編成し、今一 度 チ エ ヴ ク 技 法 の 開 発 の 現 状 を 展 望 し た ; 2 ) .;)上で、具体的なエラー・チェック手 法を試作してみた。本稿では、その試作システムのうち、目的外使用申請により 入手した工業統計調査の回票データから作成したロンジテューディナル・データの 利 用 に よ る エ ラ ー ・ チ ェ ッ ク ・ シ ス テ ム を SAS上 で 開 発 し た 実 験 結 果 に つ い て 報告する。 ~ 色エ査のユレデ︑ 2 をク にた調)テ票・た︑況ヅ タし計施︑ン個ルまひ状工 一う統実ン︑カ︒選布チ デそは年ロりリるつ分︒. で ︑ 発 毎 て よ ゴ す 2 のる一 程て開(しにテ出を率すラ 過つの査ととカ検数動出エ な従法調タこ︒を変変検︑ 々︒手計一るたタののて査 加様いる統一アすし一意っし調 叩のなき業用較作デ任 2 と計 rl山 で れ で 工 験 比 試 常 る の タ 統 4 まら見︑実をに異なそ一業 は ・ 即日るけ発でを点上らと︑一ア工 S か象し常︑ 川ヨ至避にこタ時 山山批には的そ一 2A点対算異タ i h 析と動︒一アの S 観 の 計 を 一 日(分こ自つ票ちをのクをルデ 倒閣・るり立個うム率ツ)フ‑ K釦計すよ役ののテ確工率︑ノル cw} 集 入 に に 県 そ ス 移 チ 長 サ ナ ‑mk の 混 理 い 某 ︑ シ 遷 一 成 た イ uh タ度処大のしるのラ(れ一ア m計一程タに分成す問エ率ず一 bm デる一の年編出点︑動はユ f Y 査 或 ユ る 5 に 械 時 は 変 ら ‑7 05 調がビげのタを 2 てのがジ WG 計 一 ン 上 年 一 夕 ︑ し れ 準 ン 川小統ラコを叩デ一は対ぞ基口 出一エを度ら・デてにれる F3 のタ精かル常しタそ或: 類一の年ナ異対一のて寸 旨種デ夕日イのにデ問しナ な一一和デルタ値点に一 L! 4 重々ラデ昭一ベ一数時基 The C o n s t r u c t i o no fD a t aE r r o rC h e c k System i n SAS b yU s i n gL o n g i t u d i n a l D a t a S e t s u oS u o h 1. は じ め に J υ a 査がけず仏ょをで規 調クソきにクま員 計ツハで理吋 年業 統工し一一仁別処ヱ前従 業チ い大なチ︑や 工一ソリに速とや付 るラ d ブ迅容性格 いエはツ︑内合業 てなわ一ア上人整産 れ様ース向記なめ わのJ四のの的 など勺の度査理す ム一行でいク精調論か テ一在こぺツ査年の生 ス一現そペエ審前聞に シ一で︑クチ︑で目ム 里省てツ業化階項テ 盤産し工産力段査ス 立通明︒チ④省票調シ 現す説るの︑の個 ・ る一まをす計付査け︑ク け一︑略に統格審︑るツ お一に概と業業︑め図工 に=削のこ工産はたをチ 査のムくる③てる性を 産一説テおい︑い図合果 遁解スててケおを整結 の一のシ見れツに化の析 査一ム理をわエプ率と分 週テ処かなチヴ効査・ 卦臥スのる行のテの調験 鐘シりいで目ス務年程 業一の汁て省品各業前の 工一々月れ産造︑査い査 ﹂我ドさ通製た審な審 2一 け 施 @ ま る 行 の 279‑

模格付、資本金規模格付なと、調査項目の記入内容から格付が可能なものは自動的 に行なう、といった措置を施している c その後の段階として、産業変更灰色事業所チヱツク、一次サマリーや中間サマ リーの段階での品目と産業の前年調査との比較シスチム、公表時の概況作成シス テム等が用意されており、更に、不審なデータについても個票横索システムによる 検索が可能である。また、それらのチ工ツケを効率的に行なうために、「事業所マ スター」、「品目マスター」、「許容範囲マスター J等 の フ ァ イ ル を 毎 年 更 新 す る と と もに、各ステップのチヱツク結果をデータレコー i 、に付加し、自動修正やエラー・ チヱヅクの履歴を管理している。 なお、昭和 6 0年 調 査 か ら は 、 チ ヱ ツ ク 作 業 の 効 率 化 と 統 計 精 度 の 一 層 の 向 上 を 図るため、チェック・システムの改善が行なわれた。 3. デ ー タ ・ エ ラ ー ・ チ ェ ッ ク 手 法 の 開 発 今回我々が開発したチヱツク手法は、例えは、或る調査項目について、その取 り得る値は本来或る一定の数値の範囲内にあるはずであるといった様ななんらか の外部情報を予め導入するのではなく、調査結果そのものから自動的に異常値と 思われるものを析出するという基本的考え方の上に立っている。実験に際しては、 某 県 の 昭 和 56年 か ら 60年 ま で の 5ヶ 年 の 実 際 の 工 業 統 計 調 査 の 甲 票 の 個 票 デ ー タ を 使用している。ただ、目的外使用の申請をして実際に我々が入手したデータは、 前節で述べた通産省の処理システムで異常値等のチヱックを済ませた最終確定値 であるので、エラーチ工ツク実験用には、異宿値をわざと人工的に発生させて、 それらの異常値をどの程度まで析出できるかによって、本システムの評価ができ る よ う に し た 。 ま た 、 昭 和 60年 に つ い て は 、 通 産 省 の 処 理 シ ス テ ム に よ り エ ラ ー データの修正を施す以前のデータも入手しており、開発した技法の有効性の楠討 に使用した。 なお、人工的エラーの発生は、各種のエラー・チ工ツク・システムの精度険定の ためにも必要な作業であり、人工的エラー生成システムの開発自体重要な技法の ーっとして、今回、新規に作成したレ。 、 4. 人 工 的 エ ラ ー 生 成 シ ス テ ム データのエラーの種類としては、これまでのデータ入力時に実際に起こるエラ ー の 解 析 結 果 7) を 基 礎 に 、 次 の 三 類 型 を 想 定 し て い る 。 (1)正しい数値よりも大きくまたは小さく桁ずれを起こす。 (2) 隣 接 す る デ ー タ 項 目 同 士 を 取 り 違 え る 。 (3) 字 体 の 似 て い る 数 字 を 誤 っ て 読 み 取 る 。 但 し 、 こ の 場 合 、 下 位 の 桁 の エ ラ 桁 ま た は 2桁 目 に の み 発 生 さ せ て い る 。 ーは実際、には析出し難いので、上位 l 発 生 さ せ る こ と の で き る エ ラ ー は 、 第 1表 に 示 さ れ る よ う に 、 A から I迄 の 9 種 類 が あ る 。 発 生 さ せ る エ ラ ー の 個 数 は 、 次 の 5変 量 で 決 め ら れ る 。 (a) デ ー タ ・ エ ラ ー 発 生 率 (b) 発 生 個 票 数 ( 無 作 為 に 選 ぶ ) (c) 発 生 個 票 の 選 定 ( 無 作 為 に 決 め る ) (d) 発 生 エ ラ ー の 種 類 ( 実 験 者 が 決 め る ) (e) 発 生 項 目 の 選 択 このうち、 (a)、 (e)に つ い て は 、 無 作 為 に 決 め る 場 合 と 、 実 験 者 自 ら が 決 め る 場合との二種類の選択ができる。 欠の手順で決定した。工業統 実 験 に 際 し て は 、 (a)の デ ー タ ・ エ ラ ー 発 生 率 は 、 J 計甲票某県の昭和 6 0年 デ ー タ は 、 確 定 値 と 未 確 定 値 の 両 方 の フ ァ イ ル を 入 手 し て お り 、 こ の 両 方 の フ ァ イ ル に 存 在 し て い る 事 業 所 が 、 3900件 で あ る こ と が 判 明 し た。そのうち、数値項目の少なくとも一つが修正されていた事業所の数は 1 7 4件 で あ っ た 。 そ こ か ら 、 エ ラ ー 発 生 率 を 174+3BOO=4.46%とした。 ‑2 8 0一 、 a

(e)の エ ラ ー 発 生 項 目 の 選 択 に 開 し て は 、 今 回 の 一 連 の 実 験 で 使 用 予 定 の 1 4個 の 調査項目を下の①から~)のクループに分け、その中から以下の手 11m で選択している。 を 延 常 用 労 働 者 数 ( ¥ 的 、 出 荷 額 計 ( x1 0 ) ~j 現 金 給 与 総 額 ( XI4)、 原 材 料 使 用 額 (XI5)、燃料使用額 (XI6)、電力使用額 ( X1 7 ) ③内国消費税 ~HX20) 、有形固定資産年初現在高:土地 (X21). 有形固定資産年初 現在高:土地以外合計 ( X22) @減価償却額 ( X28) ⑤製造品年初在庫額( ¥40) 、 半 製 品 ・ 仕 掛 品 年 初 在 庫 額 ( X4 1) ⑮製造品年末在庫額( X44)、 半 製 品 ・ 仕 掛 品 年 末 在 庫 額 (X45) (なお、上の r x+ 数 字 」 は 変 数 名 で 、 各 数 字 は 、 フ ァ イ ル 上 で 数 値 子ータの物理的配予 IJlllfj~ 示しているの) 発 生 す る エ ラ ー の 種 類 の 内 、 A 、 B、 C、 D に つ い て は 、 上 の 1 4項 目 す べ て に 発 生 さ せ る 。 但 し 、 元 の 値 が Oの時は、そのままとする。 エ ラ ー の 種 類 E で は 、 ( む か ら ⑤ の 各 グ ル ー プ で 1ケ ー ス ず つ 発 生 さ せ る 。 例 え (;C グ ル ー プ 舎 の 場 合 、 X 9と X10に 隣 接 す る ¥ 8と X1 1の 変 数 も 関 係 し て き て 、 隣 接 同士の取り違えの可能性のある三つのケース 1 ) X8← → X9、 2 )X 9← → XI0、 3 ) ¥10← → X1 1 のうち、 1ケ ー ス だ け が 起 こ る c エ ラ ー の 種 類 F は 、 上 の E で そ む か ら ⑥ の グ ル ー プ で 起 こ る 各 1ケ ー ス の 内 か ら 、 無作為に選はれた任意の一つのクルーフでの取り違えだけを選択する。 4項 目 そ れ そ れ に つ い て 独 立 に 、 工 ラ ー エ ラ ー の 種 類 G、 H、 !については、 1 を発生させるかどうかを無作為に決定する。 . ， 5. ロ ン ジ テ ュ ー デ ィ ナ ル ・ デ ー タ ， 異 時 点 聞 の 同 一 個 体 の 情 報 産 結 合 し た デ ー タ を ロ ン ジ テ ュ ー デ ィ ナ ル (Iongi‑ tudinal)デ ー タ と 呼 ん で い る 。 人 口 統 計 で 使 わ れ る コ ー ホ ー ト ・ デ ー タ と い う の はロンシチコーディナル・ヂーヲの集計量表示の特殊な形と考えると判りやすい。 統計調査の結果は、異時点聞で変わる側面と変わらない側面とがある。変わる 場合であっても、その変わり方は、一定の傾向を持っていることが多い。従って、 前期の調査時点からの変化の様子が大多数のサンプルとかけ離れているサンプル は、一応エラーが含まれている可能性があると考えて再吟味してみる必要がある。 工業統計調査の場合は、製造業事業所にそれぞれ固定識別番号を付しているので、 異時点聞のデータを結合することが可能である。 この実験では、比較的様々な種類の製造業事業所がある某県の甲票(従業員規 模3 0人 以 上 の 事 業 所 を 対 象 ) の デ ー タ を 使 用 し た 。 実 験 対 象 と し た 5年 間 に 出 現 した事業所は 4 ( : ; 3 1事 業 所 に の ぼ っ た 。 そ の う ち 、 そ の 5 年 間 に 連 続 し て 存 続 し て ¥ 7 .114%c l1 2:3件)である。その 5年 に 限 っ て み れ ば 、 製 造 業 事 業 所 と いた事業所辻 ( し て は 廃 業 ま た は 移 転 し た と 思 わ れ る も の 14.%%(693件 ) 、 新 規 に 設 立 ・ 開 業 し た 7件 ) で あ る の こ の 5年 間 で 、 甲 票 調 査 対 象 か ら 乙 票 対 象 へ 移 動 し 再 もの 15.48%(71 び 甲 票 に 戻 っ た も の 、 あ る い は 中 途 一 時 休 業 し た も の が 2.12%(98件)である U 。 この県では、製造業事業所の若干の純増(新設)があったとみることができる。 以下では、このロンジテヱーディナル・データを利用したデータ・エラー・チ ェ ッ ク の 実 験 の 概 要 に つ い て 述 べ る 主 主 IJI。 6. 質 的 デ ー タ の エ ラ ー の 析 出 統計調査の調査票のデータ項目には、質的(カテゴリカル)データと量的(ニュ ーメリック)データとがある。規模区分のように量的データであっても質的ヂー タと同じカテゴリ一変数として扱うことのできるものもある。工業統計調査の場 合 の 質 的 デ ー タ と し て 最 も 代 表 的 な も の に 、 産 業 格 付 が あ る 。 4桁 の 数 値 か ら な . る 産 業 格 付 コ ー ド は 標 準 産 業 分 開 に 準 拠 し て お り 、 上 位 2桁 で 中 分 類 、 上 位 3桁 で 小 分 頬 、 全 4桁 で 細 分 類 を 示 し て い る 。 こ の 産 業 格 付 に 対 し て 、 エ ラ ー 析 出 の ‑281‑

実験を試みた。その手 I i l f iの 概 略 は 以 下 に 示 す 通 り で あ る 。 ① エ ラ ー ・ チ 工 ツ ク の 対 象 時 点 で あ る t時 点 と 、 そ れ 以 前 ω基 準 時 点 と な る t ‑1 時点のロンジテユーディナル・データそ編成する。 ② カ テ コ リ ー 〈 こ の 場 合 は 4桁 の 産 業 格 付 コ ー ド ) 聞 の 遷 移 確 率 を 求 め 、 カ テ コ リ ー が 不 動 の 事 業 所 は も と よ り 、 t‑1 時点で同ーカテコリーに属する全ての 時点、で皆揃って別のカテコリーに移っているくつまり遷移確率が 1 ) 事業所が t ならは、それがたとえ前回と同一カテコリーでなくても正常とみなしてくつ まり、産業構造の変化とみなす)、以下のチヱックの対象からはずす。従って@ 以 下 の チ 工 ツ ケ の 対 象 は カ テ コ リ ー の 遷 移 確 率 が 1未 満 の も の た け で あ る 。 ③ 産 業 格 付 の 4桁 コ ー ド ( 細 分 類 ) の 移 動 の パ タ ー ン は 数 も 多 く 、 ま た 、 実 際 上 は 、 上 位 2桁 ( 中 分 額 ) の し ペ ル で 整 合 性 が 保 た れ て お れ は 良 い の で 、 こ の 上 位 2桁 ( 中 分 類 ) が 移 動 し て い る 格 付 コ ー ド の パ タ ー ン だ け を 抽 出 す る 。 ③この抽出された中分類コードの移動のパターンのうち、通商産業省、で経験的 に 判 っ て い る 「 産 業 移 動 の 許 容 範 囲 J :1) か ら は ず れ て い れ は 、 デ ー タ ・ 工 ラ ーの可能性があるとして、それに該当する格付チータのある事業所の個票を a 再検討すべきヂータであると判定する。 1 国③、@の実験 遷移確率、に関する実験結果については、紙幅の関係上、上の手1 6年 か ら 57年 の 移 動 を 示 す 遷 移 マ ト リ ッ ク ス と 判 定 結 果 表 を そ れ 結果のうち昭和5 ぞ れ 付 録 1、 付 録 2 に 載 せ る に 留 め る 。 ま た 、 昭 和 5 6年 か ら 60年 ま で の 51年 分 の 判 定 結 果 表 か ら と り ま と め た 実 験 結 果 の 要 約 毛 第 2表 に 示 す 。 な お 、 エ ラ ー ・ チ 工 ツク・システムとしては、この最終的に格付の再械討が必要な事業所については、 再検討のための参考資料として全データ項目を打ち出す様になっている。 、 7. シ ス テ ム 実 験 用 の エ ラ ー デ ー タ の 組 み 込 み 本 ブ ロ シ ヱ ク ト で 使 用 を 許 さ れ た 工 業 統 計 の 個 票 デ ー タ ( 以 後 、 「原データ」 と呼ぶ)は、既述の様に、エラー修正済みであるので、量的データ i こ対する我々 のエラー・チェック・システムの性能評価のために、乱教を用いて故意にエラーを 組み込むことによってエラーデータの管理を厳密に行なった上で、実験を試みた。 1 国 人工的エラーデータの原データ〈エラーチェック対象年次)への組み込みの手1 は、次の通りである。 1) 人 工 的 エ ラ ー 生 成 シ ス テ ム に よ り 、 エ ラ ー チ ェ ッ ク 対 象 年 次 の 原 デ ー タ がらいくつかの事業所をランダムに抽出した後、あらかじめ用意した 9 種 類 (A‑ . . 1) の エ ラ ー 方 式 で 各 調 査 項 目 に 対 し て そ の 原 デ ー タ の 数 字 を 基に人工的エラーデータを発生させる。 2) こ の 故 意 に 生 成 さ れ た エ ラ ー デ ー タ を 含 む 各 事 業 所 に 対 し て 、 実 験 対 象 の属性である延常用労働者数、現金給与総額、出荷額計に関して、。から 9ま で の 10個 の 乱 数 を 使 っ て 、 こ れ ら の 3 変 数 に ど の 種 類 の エ ラ ー デ ー タ を 割 り 当 て る か を 決 め る 。 そ の 際 、 ① 乱 数 の lから 9を エ ラ ー の 種 類 の A から Iに 対 応 さ せ て 、 人 工 的 エ ラ ー デ ー タ を 割 り 当 て る 。 ② も し も 乱 数 に対応する種類のエラーデータがたまたまその事業所に対して生成され て い な い 時 に は 、 一 応 SASで 欠 損 値 を 意 味 す る r . J (ピリオド)を与 え て お く 。 ③ 乱 数 が Oの 場 合 は そ の 調 査 項 目 に は エ ラ ー デ ー タ を 割 り 当 て ないことにする。(結果的には、②と③は同じ効果を持ち、その調査項 目は原データのままで使用されることになる。) 3) 事 業 所 識 別 コ ー ド を 照 合 変 数 と し て 、 手1 1 国2 で 得 ら れ た 人 工 的 エ ラ ー デ ータを当該の原データに組み込む。 8. 量 的 デ ー タ の エ ラ ー の 析 出 量的データは、工業統計調査の中核である。この量的データのエラー・チ工ツ ク に つ い て は 、 任 意 の 二 つ の 調 査 項 目 に 対 し て 、 そ れ ぞ れ 基 準 時 点 の t ， ‑1 時点か ‑282 、 A

らエラー・チエソケ対象時点の t 時点の聞の成長率を求め、その二つの変量の成長 率の関係がとのようになっているかを調べるために相関図を作成する。今、成長率 の大きさについて任意の規模区分を付して、この相関図を規模区分の二元クロス 表に置き換える。その時、或る事業所の取る値がその他の事業所の動きの傾向と著 しくかけ離れているならは、その事業所の属するセルは頻度がゼロのセルに周囲 を取り固まれ、他の大多数の事業所が落ちるセル群からオ;ツンと離れて孤立する ことになる υ こ う し た 「 孤 立 」 し た セ ル に 落 ち る 事 業 所 を 一 応 異 常 デ ー タ の 可 能 性があるとみなし個票の再チェックに回す。 今回の実験では、二元クロス表を作るための成長率、の規模区分は、最小の階級 .1倍 未 満 、 最 大 の 階 級 を 5.1倍 以 上 と し て 、 そ の 聞 を 0.2の 階 級 幅 で 区 切 っ て い る 。 を0 o .9‑ . .1.1Jの 階 級 に 落 ち る 。 この場合、ほとんど変化しなかった時には、成長率が r 属性データには、企業または事業所の成長と其 i こ変動するもの(延常用労働者 数、製造品出荷額計等)と、一般的な経済変動により影響を受ける属性(現金給与 総 額 等 ) と が あ る 。 今 回 の 実 験 で は 、 こ れ ら 3変 数 相 互 の 関 係 を 実 験 対 象 と し た が、本稿では、紙幅の関係上、延常用労働者数と現金給与総額の場合の結果だけ を掲載している。 kで 述 べ た 「 孤 立 」 の 状 態 と は 、 あ る セ ル を 取 り 囲 む 通 常 8 つ の セ ル の 頻 度 が 全 てセロである時、「そのセルは孤立している」と定義する。(クロス表の端のセルは、 当然取り固まれるセルの数が減る。)これが挟義の「孤立」の定義であるが、実験の 過程で、表の一番端のセルは、成長率がいかに激減しようが、激増しょうが、全 て最小の階級 r O.1未 満 」 あ る い は 最 大 の 階 級 r 5.1以 上 」 に は め 込 ま れ て し ま っ て お り、実質的には、表の端のセルに落ちるデータは全て孤立していると見なしでも よいと判明したため、狭義の孤立の概念に更に「端のセルは全て孤立している」 をつけ加えて、広義の「孤立」を定義することにした。この二つの「孤立」の定義に 従って、昭和 5 6年 か ら 昭 和 60年 ま で の 5ヤ 年 の チ ー タ を 対 象 に し た 延 常 用 労 働 者 数 と現金給与総額の場合のエラーデータの可能性のある事業所を析出する実験の結 果 を 示 す と 第 3表 の 様 に な る c 紙幅の関係上、昭和 5 6年 か ら 昭 和 57年 の 延 常 用 労 働 者 数 と 現 金 給 与 総 額 の 成 長 率 の ク ロ ス 表 だ け を 第 4 表 に 、 ま た 、 そ の 三 次 元 の 分 布 図 を 第 1図 に 示 し た 。 そ の 7年 の 実 験 用 デ ー タ の 方 に は 、 n 事 業 所 に つ い て そ の 2変 数 の 少 な く と も 一 際 、 5 方 に 対 し て 、 人 工 的 エ ラ ー を 組 み 込 ん で い る ( 第 3表 参 照 ) 。 二 重 丸 ( @)のセルは l "、一重丸 (0)のセルは原テーータのままのセルで、共に狭 人工的エラーデータのセ J 義の「孤立」のセルを示している。広義の「班、立」のセルは、その狭義の「孤立」セル に、更に表の一番外枠そ形成しているゼロでない全てのセルを加えたものである。 ち な み に 、 外 枠 の セ ル に 落 ち て い る 知 事 業 所 の 内 、 一 重 丸 (0)の 1事 業 所 を 除 く 3 5事 業 所 は 、 少 な く と も 一 方 の 変 数 に 人 工 的 エ ラ ー を 与 え た 事 業 所 で あ る 。 ま た 、 エラーデータを組み込まれた残りの 1 2事 業 所 は 内 側 の セ ル に 落 ち て い る 。 そ の う 牛 は 二 重 丸 ( @) が 付 い て お り 、 挟 義 の 孤 立 の セ ル で あ る 。 「 ム 」 と 「 企 」 の 付 ち 、 2j い た セ ル は 、 そ の セ ル に 落 ち た エ ラ ー 組 み 込 み 済 み の 事 業 所 が そ れ ぞ れ 1件 と 2 件であることを示す。 二の表や図からも判るように、この方法で二つの変数の成長率の関係を見る場 合、必ずしも相関係数とは関係がなく、線形関係を前提としてはいないし、また、 稜雑な多次元方程式を当てはめようともしていない。むしろ、個票を審査する人 聞が、経験的に一種の感で異常データを見つけるときの手法に似ていると言って も よ い 。 そ う い う 意 味 で は 、 人 工 知 能 で い う ヒ zー リ ス テ ィ ッ ク な 手 法 に 近 い 。 先 の 第 3表 に あ る エ ラ ー ヂ ー タ の 析 出 率 に も 示 す 様 に 、 今 回 の 実 験 結 果 は 予 想 以 tの 成 果 を 得 る こ と が で き た 。 ま た 、 階 級 区 分 を 更 に 工 夫 す る こ と に よ っ て 、 今回禎出できなかったエラーデータもかなりの程度まで析出できる様になること も確認済みである。結論として、本手法は実用性が十分にある優秀なシステムで あると言える。 . ， . ， 283‑

注 1) (昭和 6 0 年度 1 9 2頁、昭和 6 1年 度 3 2 0頁 、 共 に 総 務 庁 統 計 局 統 計 基 準 部 発 行 ) 。 以 下 そ れ ぞ れ [ 6 0年度]、 [ 6 1年度]と略記。 2) 梅 崎 靖 ・ 大 久 保 恒 治 [ 6 1年 度 ] r 実 態 調 査 の 集 計 ・ 解 析 結 果 (日)J 1 53 8頁 3) 松 田 芳 郎 「 デ ー タ ・ チ ェ ッ ク 標 準 シ ス テ ム の 開 発 に 閉 す る 調 査 研 究 ( 1 )J、 F 統計情報』昭和6 3年 8月号 2 L J・ 3 0頁 、 総 務 庁 統 計 局 統 計 基 準 部 監 修 、 全 国 統 計 協 会 連合会発行。 4) 佐 藤 五 十 六 [ s O年 度 J r工 業 統 計 調 査 の デ ー タ ・ チ ェ ッ ク ・ シ ス テ ム J 1 1 1・1 3 8 頁、及び、 [ 6 1年 度 ] r 工 業 統 計 新 旧 シ ス テ ム の 比 較 J ; ; 7 ‑ G 8頁。 5 ) ii'工業統計処理システム(システムの手引 個票審査編)~ (昭和 ; ; 8年、 通商産業大臣官房調査統計部工業統計課〉 6) 大 久 保 恒 治 [ 6 1年度]rデータ・エラー・チエヅク・システムのシステム・チ工ツ ク 用 エ ラ ー ・ デ ー タ 生 成 シ ス テ ム J 295 ・ :~04 頁。 7) 松 井 博 [ 6 1年度]r入力エラー・チェック J 2 8 1・2 9 4頁。 8) 工 業 統 計 調 査 で は 、 甲 票 は 従 業 者 数 3 0人 以 上 、 乙 票 は 2 9人 以 下 の 事 業 所 が 調 査 対 象 と な る 。 ま た 、 特 定 の 年 次 に お い て は 、 従 業 者 3人 以 下 の 事 業 所 の う ち で 特 定 業種に該当しない事業所を乙調査の対象から除外する、いわゆる裾切調査も実施 している。従って、或る事業所が同ーの住所で実際にずっと存続していても、年次 によっては従業者規模が3 0人 以 上 か 未 満 か 、 あ る い は 」 人 以 上 か 未 満 か に よ っ て 、 ファイル上ではその事業所があたかも新設あるいは消滅したかの様に見える。 9) 周 防 節 雄 [ 6 1年 度 ] rエ ラ ー 発 見 シ ス テ ム ( 1) 一 口 ン ジ テ ュ ー デ ィ ナ ル ・ ファイ)[.，.の利用 J 1 6 6 ‑ 2 6 5頁。 1 0 )松田芳郎・周防節雄「データ・チ工、ソク標準システムの開発に関する調査研 究 (2)J、 『 統 計 情 報 』 昭 和 6 3年 9月 号 、 総 務 庁 統 計 局 統 計 基 準 部 監 修 、 全 国 統 計 協 会連合会発行。 1 1) 実 際 の 工 業 統 計 課 の 作 業 と し て は 、 同 一 事 業 所 の 前 年 と 当 年 の 産 業 格 付 ( 上 2 桁〉のくい違いに対して、あらかじめ定めた「許容範囲」を設けている。ただ、昭 0年 の 調 査 か ら 、 標 準 産 業 分 穎 の 改 正 に 伴 っ て 、 産 業 格 付 コ ー ド の 見 直 し が あ 和6 ったので、昭和5 9年 か ら 昭 和 t i O年 の 変 遷 に つ い て は 、 新 旧 格 付 対 照 フ ァ イ ル ( 通 商 0年 の 新 格 付 コ ー ド を そ れ 以 前 の 旧 格 付 コ ー 産業省工業統計課提供)を使って昭和6 ドに変換した上で実験しているため、今回の実験で使用した格付の許容範囲は、 昭和 5 9年 ま で の 旧 格 付 体 系 に お け る も の で あ り 、 下 記 の 表 に 示 す 通 り で あ る 。 な 0年 以 降 の 新 格 付 の 許 容 範 囲 に つ い て は 、 6 1年 度 報 告 書 所 収 の 佐 藤 「 工 お、昭和 6 業統計新旧システムの比較」を参照されたい。 ~データ・チェック標準システムの開発に関する調査研究報告書Jj ョ 旧格付体系での産業移動の許容範囲 旧格付体糸どの産業移動の許容範圏 1 8:食料品 → 1 8 . 2 6 . 3 9 2 9 :な め し か わ → 21.29.39 3 0 : 窯業・土石→ 2 6.27.30.39 2 0 :繊 維 → 2 0・2 1・M ・3 9 → 3 1 . . . . . . . 3 7 . 3 9 1:鉄鋼 9 3 2 1:繊維製品→ 20.21.24.28.29.36 3 → 3 1 . . . . . . . 3 7 . 3 9 3 2 :非 鉄 金 属 2 2 :木 材 木 製 品 → 22.23.39 3 3 :金 高 製 品 → 2 3 . 3 1 . . . . . . . 3 7 . 3 9 2 3 :家 具 装 備 品 → 22.23.33.39 2仁川 J 川 川 … 、 り ル J 川 ( . ;7 ' .抵→ 2 剖l山 3 拍9 3 比H 4 仁:一般機輔 → 2 5 :印 刷 ・ 出 版 → 24.25.39 1 1 3 5 :電 気 機 械 → 31.......35.37.3~l 2 6 :化 学 → 1 8• 2 0• 26• 27• 30• 3 8• 3 91 36:輸送構械→ 2 1 . 3 1 . . . . . . . 3 4 . 3 6 . 3 83 9 2 7 :石 油 ・ 石 炭 → 2 6.27.30.39 1 13 7 :精 密 機 械 → 3 1 . . . . . . . : 3 3 . 3 5 . 3 7 . 3 9 1 3 8 :武 器 → 2 6.34.36.38.39 2 8 :ゴ ム 製 品 → 21.28.39 r3 9 :そ の 他 の 製 造 業 」 は 、 ど の 産 業 へ の 移 動 も 可 I 1 [ * 2 8 4 一 G 、 a 、 a

第 1表 種頬 A 類型 (1) 内容 x ' = xx 1 0 (1桁左に桁すれ) x ' = xx 100 (2桁左に桁ずれ〉 x ' =[ X‑ ; ‑1 0 J (1桁右に桁ずれ) x ' =[ x‑ ;100] (2桁右に桁ずれ〉 B 桁ずれ C D E 同一クループ内の調査項目に物理的に 隣接し合っている 2つの調査項目から 成るベアの内、無作為に選はれた 1つ のベア中で互いの数値の取り違えが起 きる。これが各グループで発生する。 F G 各クループ毎に発生した Eの種類の取 り違えの内、無作為に選ばれた一つの クループの取り違えのみを採択する。 最上位の桁の誤読 H 最上位から 2番目の桁の誤読 (2) 隣接 項目 同士の 取り 違え ‑ (3) 頬似の 字体の 数字の ‑ ， KUE 上位 2桁共誤読 冗の数値 エラーの数値 吾 u吾三r ; 主 : x x ' 星♀去 対象年次 発生エラーの種類 [] ガウス記号 産業格付コードのチェック状況 対象事業所 総数 産業移動の許容 範囲のチェック前 に横討を要する 格付移動 事業所 }ドトン数 数 圧業移動の許容 範囲のチェック後￨ に険討必要する 格付移動 事業所 ) γ ヲーン数 数 昭和 5 6‑57 ‑ 3 5 3 3 8 1 8 5 1 7 1 8 57‑58 8 5 3 5 8 2 9 3 2 2 2 4 3 6 : 3 1 7 5 58‑59 8 0 2 2 2 0 59‑60 3 6 6 4 1 2 4 1 4 3 2 3 2 5 注:昭和 5 9‑60年で許容範囲のチ工ツク前に要横討の格付移動の パターンが急増しているのは、 6 0年度で工業統計調査用産業 分類の改訂があったためである。実験に当たっては、 6 0年の データを旧格付コードに変換して行なった。 主主主 数値データのエラー析出状況 対象年次 (昭和〉 狭義の孤立する セル数 56‑57 57‑58 58‑59 59‑GO 1 2( 5 ) 1 4 (日) 1 4 (日) 1 6( G ) 事業所数 (延常用労働者数と現金給与総額の場合) 】 人工的 Iフ 人工的 広義の孤立する を含む エラー 事業所数 事業所総数 析出率 Z セル数 4( 3 7 ) ) q 7(20 1 2 ( 5 ) 2 2 0 ) 4 1 (~~1) 1 5 ( 7 ) :~O ( 7( 1 9 ) 5 0( 4 0 ) 2 1( 12 ) 2 2 6 ) 5 6G~8) 1 9 ( 6 ) :~8 ( 4 7 4 4 5 2 4 4 7 8 . 7 7 0 . 5 7 6 . 9 8 6 . 4 在:ヵ、ソコ内の数字は、人工的エラーを組み込まれた事業所だけの内教である。 人工的エラー析出率 二広義の孤立するセルに落ちたか汀内の事業所数÷人工的 Iラーを含む事業所総数 ‑285‑

第 4表 昭和5 6年から 5 7年の聞の現金給与総額と延常用労働者数の成長率のクロス表 与 蛤の寧 金額長 現総成 延常用労働者数の成長率 TotaI 15 67 334 1946 ∞ml iN 966 1" 47 23 1 2 51 388 2483 453 61 注:見やすさのために、頻度ゼロのセルは空白にしている。 J 27 16 11 ， 3533

700 今 15 467 ー ト ∞ Nl a

I H f i i 1 I 産 業 格 付 け コ ー ド の 遷 移 マ ト リ 、 ソ ク ス ( 昭 和 56年 か ら 昭 和 57年 ) OBS FROH TO ̲1912ω19: 1 9 ̲2199 ̲2311 CNT 、 1 811 2 ¥e31 5 : 1B7Z 1 . 20]1 5 2096 6 2113 72222 8 2299 9 Z4SJ 10 2499 " 2696 12 2633 13 ]022 Tι'0ι 15 304ι ， 12 8.3 6 ‑‑‑‑ 31 ‑‑‑‑ 6 ‑ ーーー 7 ‑‑一ー 6 ‑ ーーー 1 .0 ー ーーー S ‑ーーー 1 .8 ‑ ‑ー ー 11 一一ーー ι ーーーー 2 3 ‑ー ー ー 2 1 ‑ー ー ー "一一ー '6 ‑ーー ‑一一ー ， aBS ̲3358 ̲33H ̲3369 ̲3371 ， ， 1 ‑ ー一一 ‑ーー ‑一一ー ι ーーーー 5 ‑ ーーー 6 ‑ーーー ‑ーーー 6 ‑ ーーー ‑一一ー 10 ・ ーーー " ‑ーーー " ‑ーーー "ーーーー " ‑一一一 " ‑ーーー ， ， 一一一旬 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 ーーーー ーーーー ーーーー ーーーー 一一一ー ーーーー ーーー 句ー『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 ， ， 1 ‑ ーーー ‑ーーー ‑ーーー 1 . ‑‑‑‑ 5 ‑ ーーー 6 ‑ 司ーー 7 ‑‑‑‑ 8 ‑ ーーー 9 ‑ ーーー 10 ‑ ーーー ， ，、 、 τ3 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 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 ーーー守 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 10 ・ ーーー ーーーー 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 4 ' 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Computer mapplngからみた北海道内
218市区町村別における死亡水準の地理的分布
。村松

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北海道大学医療技術短期大学部

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死亡水準の地域集積性を観察するために白地図上にその発生頻度をプ口、ソトす
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今 回 は SAS‑GF:APHの G M A Pを 用

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な ど の 情 報 を わ か り や す く 視 覚 化 ( r(>m
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2. 資 料 及 び 方 法 1 ). 資 料 一 一 総 務 庁 の 承 認 を 得 て 厚 生 省 大 臣 官 房 統 計 情 報 部 か ら 提 供 さ れ た 1 9 7 9 8 3年 ま で の 1 0年 聞 の 北 海 道 に お け る 主 要 疾 患 の 性 別 、 年 齢 階 級 別 、 市 4年から一 1 9例 年 の 国 勢 調 査 報 告 で あ る 。 区町村別の死士情報が収録された磁気テープと 1 2 ). 死 士 水 準 の 定 量 化 一 一 2 1 8市 区 町 村 別 に 胃 癌 、 肺 癌 、 脳 梗 塞 、 心 不 全 の そ れ ぞ れについて標準化死亡比 ( S. ta ndardized M o r t a li t y R礼 ti 0，以下 SMR) を 茸 出 し た。 SMRは 年 齢 構 成 の 異 な る 小 集 団 ( 例 え ば 市 区 町 村 ) か ら な る 全 体 集 団 ( 日 本全国)があるとき、それぞれの小集団の死士率が全体の死亡率より高いか低い かを年齢構成の影響を除いて比較する死亡水準の指標である。実際には次のよう に表される。 SMR=u/E*100 ただし、 Oは そ の 小 集 団 で 観 察 さ れ た 死 士 数 、 Eはそ の小集団の年齢階級別死亡率が全体集団のそれと等しいと仮定した時に期待され 0 0と る 死 亡 数 で 、 も し あ る 市 町 村 の SMRが 日 本 全 国 と 同 じ で あ れ ば S M Rは 1 、 a なる。計算にあたって 1 9例 年 の 国 勢 調 査 と 人 口 動 態 統 計 か ら 全 国 の 9歳階級別、 1 8市区町村別、 性別、疾患別の死士率を求め、これを基準死士率として北海道内 2 性 別 に 期 待 死 士 数 (E ) を 計 算 し た 。 一 方 、 上 記 の 地 域 別 、 性 別 、 疾 患 別 死 士 者 9 7 4年 か ら 1 9 8 3年 ま で 観 察 期 間 1 0年 間 の SMRを算出した。 数を集計し、 1 3 ). コ ン ビ ュ ー タ マ ッ ピ ン グ 一 一 2 )で 計 算 さ れ た SMRに つ い て ( 1 ). 全 道 の 平 均 値 を O .与S Dおよび1.5S Dで 区 切 っ た 5段 階 評 価 法 及 び SMRの 1 2 0，1 4 0で 区 切 る 5段 階 評 価 法 で GMAPプ ロ シ ジ ャ ー を 使 っ て 分 布 地 図 を 自 動 作 成 し 1 8市 区 町 村 区 域 図 の デ ー タ セ ッ ト は SASに は 用 意 さ れ て い た。この際、道内 2 ないので独自にデジタル.ポイントを入力した。 (2).SMRの 幾 つ か の 条 件 の 組 合 せ に つ い て は 数 値 を 高 さ に 置 き 換 え る プ リ ズ ム 法で立体的に表示した。 ( 3 ). 市 町 村 別 の 分 布 が 込 入 っ て 繁 雑 過 ぎ る 場 合 に は 、 S U R FA C E法 で 処 理 し た が 高 さの高低が視覚にとって凸凹がきっくならないで見やすくするためと極端に高い 値を補正する意味で減衰関数を用いた。 ( 4 ).計算及び graphicsは 北 大 大 型 計 算 機 セ ン タ HITAC‑M682H SYSTEMを 用 い 、 出 力 は L B Pを使用した。 E五ヨ時 田 U 0 . 1 7 ‑ 1 5 . 1 1 1 . . . . " . ， 田 島 ・・ 盟 国 ・ ・ ・ ・ 4 n a l c a .n‑t.且" ・ 圃 圃 圃 皿 時 四A 図2 g 図 1 男子胃癌標準化死亡比 (S~lR)白市町村別分布図 ‑2 9 2 男子胃癌 SMR白起伏図 、 a

=c E二 二 二 二 = 二 コ 0 .0 0 ‑0.8S SMR 広シ河鵬 犀 至 宝 ヨ ヨ ヨ ヨ ，" ・ ・ 四 日2・ ・ ‑ E・ 田 ・ ・・ 4・ . . " ， . . ・ . . . ‑ 圃 圃 ・ ・ ・ 1m， Eコー 59 ~ 60‑79 mm60‑119 .120‑139 .140‑ g 電 図 5 男子脳梗事 SMR的 分 布 図 3 ' 女子胃癌棟摺化死亡比 (SMR) の市町村別分布図 SMR コー 59 E l Z 2 : l 60‑79 E I H I l .80‑11白 ・ .120‑139 .140 F 図B 図 4 女子脳煙草 SMR的 分 布 男女共胃癌 SMRが 1 2 0 以上田市町村分布図(プリズム法) ， . 3. 成 績 1). ま ず 死 因 で 最 も 死 亡 者 が 多 い 胃 癌 に つ い て は 、 男 子 の 胃 癌 は 全 国 と 同 様 に 日 本 海 沿 岸 地 域 に 高 か っ た が ( 図 1、図 2 ) 、 女 子 で は そ う 顕 著 で は な か っ た ( 図 3)。男子胃癌 SMR及 び 女 子 胃 癌 SMRの 両 者 が と も に 120以 上 の 市 町 村 は 寿 都 町、島牧村、黒松内町、積丹町、増毛町の日本海沿岸と下川町、端野町、佐呂間 町、本別町、留辺蕊町などの北見管内が多く、由仁町を除くと地域集積が二分さ れ た ( 図 4) 2 ). 予 防 対 策 上 重 要 な 脳 梗 塞 に つ い て は 、 男 子 で 高 い SMRを 示 す 市 町 村 は 深 川 市、妹背牛町、中川町などの日本海側の内陸部が(図ラ)、女子の場合は深川市、 中 川 町 、 幌 加 内 町 な ど が 高 く 、 男 子 と 同 様 の 結 果 が 得 ら れ た ( 図 6 、図 7 ) 3 ). 近 年 、 増 加 し つ つ あ る 肺 癌 SMRは 男 女 共 130を 越 え る 地 域 は 海 岸 治 い の 港 湾 市 町 村 が 殆 ど で 全 国 の 場 合 と 類 似 の 傾 向 が 認 め ら れ た ( 図 8 、 9) 。 h v J } ︐ 旬﹃ム った(図 ︑ ( 4 ).心不全 SMRが 男 女 共 高 値 を 示 す 地 域 は 医 師 充 足 率 の 低 い 厳 寒 の 地 域 が 多 か ‑293‑

図7

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考察
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).干、ろ時菅、 ~7 i ~発生や死亡の頻度がある地践で高い(低しい渇合、

その地岐で

(1 )病問:7)頻度が高(低}い
~ )住民の遺伝的感受性が高(低)い、

(弓)環境的要因が発病を促進(抑制)する，
七どの要因のうちーーつ、または三ワ以上が支絡している。そこで

頻度))地域差

を分析 L て、~:.-:;.発地帯を抽出することにより、こ h;ちの点を解明する手がかりを

うることができる，さらに予防対策がかなり有効な疾患の場合、多発地帯は予防
への努力が特に必要な地域ゐを示唆することになる

本研究では胃癌の得合では

日 本 海 沿 辛 で 死 亡 水 準 が 高 く 食 生 活 と の 関 係 を 論 じ て い る 報 告 が 多 い 心 今 役 S1
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1

Rグ ) 年 間 変 動 係 数 の 低 い 増 毛 町 を 中 心 と し た 疫 学 調 査 が 待 た れ る と こ ん で あ る 、
脳械室については、死亡率が高い道北の日本海側内陸部と死亡率が低い十勝 1
1と
もに極寒地帯でしかも日本海側は豪雪地帯でもある、しかし、前者では農業、林
業 を 主 体 と し て い る の に 吋 Lて 、 後 者 で は 酪 農 を 主 体 と し て い る

v

このような基

幹産業向遣い.あろいはそれに基づく生活習慣グ)遺¥.¥などが地域差の形成に関与
しているのかもしれない《また発車時の救急医療体制を含む成人病吋策の遅れな
どの要因についても検討していく必要があると考えられ、これは心疾患について
も同僚のことが言える

肺癌については港湾市町村が多いことかん漁業関係者の

生活背景に共通する要因について検討する必要が ~tt) ると考えられる C

2). SA 又

GRAPH

グ)(;MAP

7"ロ シ ジ ャ ー を 使 う こ と に よ り 数 字 の 羅

列である市町村の死亡水準を論理的条件のもとで視覚的に空間 ，
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察、理解することは提学的に有意義であり、今後 (~M A P

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ACE機 能 や PRJSM機 能 を 工 夫 し て 利 用 し た な ん ば 、 新 Lぃ 知 見 を 見 出 す 機 会 が 増 え
ることが期待されようー

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ミ ( ‑ 1 1 ¥ご、 、 a 図1 0 !!1菩弓~，乙、有て孟主主棺票当皇イヒヲEτご上仁グコ干行回丁キ寸男 q づき~平旨~ヨ surface ~夫氏 与.参考文献 1 ) T l l k哩 Y .J .W.: Statis. tical Mapping:What Should not bぞ Plotted.Proce仔d lngs o f the 1976 Workshop on Automated Cartogr品 phy and Epiderniology. Arlington. Verginia. 18‑26，1979 2) 青 木 国 雄 、 他 : 日 本 に お け る が ん 死 亡 の 地 理 分 布 と そ の 発 生 要 因 、 が ん . 日 本と地理、 110‑128，篠原出版(東京)、 1980 ヲ)厚生省大臣官房統計情報部:昭和 6 0年 主 要 死 因 別 訂 正 死 亡 率 の 概 況 、 厚 生 の 指標、 3 5 ( 4 )、24‑41、1988 4 )厚 生 省 保 健 医 療 局 老 人 保 健 部 : 全 国 市 町 村 別 健 康 マ ッ プ 数 値 表 、 財 団 法 人 健 康 . 体 力 っ く り 事 業 財 団 、 1984 与)島田彰夫:胃癌死亡率の地域差と住民の食生活、癌の臨床、 3 2( 6 )，692‑698、 1986 6)Tajima、K .、Torninaga，S.: Dietary habits and gastrointestinal cancers， A compar ative case‑control study o f stomach and large intestinal c a ncers i n Nagoya， Japan，Jpn J Cancer RES，7 6，705‑716，198ち 7 )村 松 宰、志渡晃一、斎藤和雄:北海道内市町村別にみた主要死因の訂正死 2 )、80、1987 亡 率 と S M Rの 比 較 、 北 海 道 公 衆 衛 生 学 雑 誌 、 1( 一296‑ 、 a

日本 SASユーザー会 (SUG ト J) ANNOTATEを用いたグラフの応用 。渡辺和子 池尻恒子 武井利充 ヘキストジャパン株式会社医学統計調査室 P l a c t i c a l a p p l i c a t i o n o f GRAPH using ANNOTATE くazuko Watanabe l Tsuneko I k e j i r i Toshimitsu Takei u r v e i l l a n c eO f f i c e Hoechst Japan LTD. Medical Biometry & S 10‑16 Akasaka 8‑chome Minato‑ku Tokyo 107 要 旨 ・ a 本報告では ANNOTATE 機 能 を 用 い た ク ラ フ の 出 力 例 を 2種 類 紹 介 す る 。 ひ と つ は 、 G P L O Tプ ロ シ ジ ャ 上 に A N N O T A T Eデータの情報を加えた例、ひとつは、 等、グラフ作成のプロシジャを使用せずマクロプロセッサと G P L O T .G C H A R T ANNOTATE 機 能 を 用 い て 複数のグラフを同一用紙に作成した例である。 キーワード A N N O T A T E マクロプロセッサ G P L O T G S L I D E はじめ{乙 血圧値，臨床検査値などの経時変化を、 G P L O Tプ ロ シ ジ ャ を 用 い て グ ラ フ 化 す る こ と は頻繁に行われることであるが、例えばその経時変化に薬剤の投与期間を合めて表現で きれば隠れた事実や相互の関係を視覚的にとらえることができる。それは通常の G P L O T ~ プロシジャに加えて薬剤情報を A N N O T A T E機 能 で 定 義 し 、 グ ラ フ 上 に 重 ね る こ と に よ り 可 能となる。 また、 S A Sグラフはプロッター等に出力させる場合、プログラムの実行時間よりも その出力により多くの時閣を費している。そのために、同一用紙に複数の症例の検査値 をまとめてグラフ化したい、という要望も生じてきた. S A Sグラフで提供されている G R E P L A Yは 、 既 存 の グ ラ フ を 合 成 表 示 さ せ る プ ロ シ ジ ャ で は あ る が 同 一 用 紙 な り 画 面 に 複数のグラフを作成するプロシジャではない。 G R E P L A Yを 実 行 さ せ る た め に は 、 あ ら か じめ G P L O T . GCHART プ ロ シ ジ ャ 等 で グ ラ フ を 作 成 し 、 外 部 フ ァ イ ル に 出 力 し て お く こ と と 、 出 力 配 置 ( Template) を 決 定 し カ タ ロ グ 化 し て お く こ と が 必 須 と さ れ る 。 ‑297‑

そこで上記の過程、グラフ作成から出力配置までを、マクロプロセッサと A N N O T A T E 機 能 で す べ て 定 義 し 、 出 力 は GSLIDEプ ロ シ ヲ ャ で 行 う と い う ロ ク ッ ク の プ ロ グ ラ ム を 作 成した。その結果、前述のグラフ出力時間の問題，グラフの見易さ，比較の容易さの改 善につながった。 以下ではまず、 G P L O Tプ ロ シ ジ ャ の 応 用 と し て A N N O T A T E機 能 を 加 え た グ ラ フ を 3例、 次に同一用紙に複数のグラフを作成するプログラムの例を、散布図とヒストグラムに より紹介する。 、 1. G P L O Tプ ロ シ ジ ャ の 応 用 a 図 治療を行った時期と期聞を、グラフ上部 OneP a t i e n t，Male，58years withLungCancer I[T ne P L A T t L E T t 叫 1‑1は 、 化 学 療 法 及 び 薬 剤 に よ る N N O T A T Eで 加 え た 例 で あ る 。 にA (Xl・ ‑ ・ 4】 (110.." 期間は X軸 ι . /、立込芭包 ご : : t 了 (time) の ス ケ ー ル に あ わ せ box で 表 わ し 、 薬 剤 投 与 量 x 投 与 回 数 を ι ̲ ̲〈/. その中に明示した。また、タイトル下の " ♂ H ♂ 一 . ‑ ♂ ♂ . 日 ♂ 一 . . ‑ . . ‑ . 戸 一 . ‑ . . ̲ … ̲ . . ‑ . . . . . . . . . . . . . ご ご 戸 二 こ ご : 乙 一‑♂̲̲/J ノ N N O T A T Eで 書 か せ た 。 ラベルも A 、 a その結果、各臨床検査値の経時的な推移 . ， J o ZO 。 官且・{白戸} 図 ' 0 . 0 ・と 、 薬 剤 投 与 の 関 連 が 同 ー の グ ラ フ 上 で 7 1‑ 1 表現できた。 298‑

図 1‑2で は 、 グ ラ フ 下 部 に 投 与 量 の 推移を加えた。それに対するスケールは ‑ 岨 ・ ・ 1 1 右軸に、 ︑ ヘ 1 :ヘ 、 . G P L O T中 の オ プ シ ョ ン を 使 用 し 付加した。また、 ¥ X 鞍(胃 eek ) の Tick /.̲.、‑宇 ︑ ︑ い ・ し ノ ー~/~-"'-.._--..--... . . . . 、 マークも A N N O T A T Eで 書 い て い る 。 " ・ それは G P L O Tにより、均一幅でマークを 7 ・ . 5 0 同 2 ・ ':::付けるのではなく、各検査値の測定され a た週のみ、それが何週目かがわかるよう 図 1‑ 2 にする必要があったためである。 図 1 ‑3 の例は、 S Y M B O Lス テ ー ト メ ン ト 中に提供されている T e m p e r a t u r e 1=HILOxxx オ プ ションを用いず A N NOTATE機 能 で 書 い た ， ( . . 5 g ，.'g，z .'g) B o x ‑ w h i s k e rp l o tである。 . . ・ 3 最大値、最小値など必要な値は A N N O T A T E ・ 3 データのステップ以前に U NIVARIATEプ ロ " シジャを実行させ算出している。 " " こ の グ ラ フ は X 軸 l時 点 に つ き 3 種 の u.tt ， 1"'1 11. 図 ・ " ， . . ， . ・ ・ ・ ・ ， . l 1 1 " I 1‑ 3 投与量の B ox‑whisker plotの 例 で あ る が、 l時 点 で い く つ 書 く か は ロ ジ ッ ク 中 の変数で与えれば自在である。 ‑299一

2. 同 一 用 紙 に 複 数 の グ ラ フ を 出 力 す る プ ロ グ ラ ム の 例 以上で示してきたように、 A N N O T A T E機 能 を 使 用 す れ ば 本 来 の 注釈を付ける"という U T P U Tし ラ ベ ル と さ せ る こ と も 容 意味通りに、必要な箇所に線を加えることも、文字を O 易である。しかし、もっと広義に考えると、この機能を用いれば用紙上の任意の箇所に X ，Y の 座 擦 の 組 み あ わ せ を 指 定 し て い く こ と に よ り 、 自 由 に 線 を 引 き 文 字 を 書 く こ と ができる訳である.この発想とはじめに述べた現場でのコンパクトなグラフの必要性か N N O T A T E機 能 で グ ラ フ 自 体 を 書 か せ る こ と に し た 。 らA S A Sの マ ク ロ プ ロ セ ッ サ は 、 デ ー タ ス テ ッ プ や P R O Cス テ ッ プ を 外 側 か ら コ ン ト ロ ー ル することのできる便利な機能である。 、 a A N N O T A T Eで グ ラ フ を 書 か せ よ う と す る 時 、 こ の マクロプロセッサを利用して必要な情報をパラメータとして与え、 ANNOTATEデ ー タ ステップを、制御することができた。 その情報とは 1) グ ラ フ の 変 数 名 2 ) X • Y軸 の 長 さ 3 ) グラフの出力始点 4 ) X .y 軸 方 向 ヘ ス ラ イ ド さ せ る 長 さ 5 ) Tickマ ー ク の 情 報 、 である。 a ま ず 、 マ ク ロ 変 数 で 与 え た 始 点 を 基 準 に し て lグ ラ フ を 作 成 す る 。 次 の グ ラ フ は X 軸， y 軸 方 向 へ ど の く ら い ス ラ イ ド さ せ て 書 く か と い う マ ク ロ の 値 を 基 に 始 点 を 決定し、同じようにグラフを作成していく.始点，軸長，スライド長を変えれば任意の 笛所に任意の大きさのグラフをいくつも書くことができる。そしてそれはプログラムの ロジックに触れることなくマクロ変数の値を変えればよい。入力変数の値は、 X 軸， Y 輸の長さに比例して縮小させる計算式を通せば、そのままグラフ上示せる値となる。 ‑300‑

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に よ る デ ー タ 作 成 は 約 140 ス テ ッ プ で
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2では、 15種 類 の ヒ ス ト グ ラ ム を lプ ロ グ ラ ム で 作 成 さ せ た 例 で あ る 。

l用 紙 上 に は 6種 類 の グ ラ フ を 書 い て 改 ペ ー ジ さ せ た 。 最 後 の 3種 類 は 、 与 え る マ ク ロ

の値を変え、 位 置 ， 大 き さ を 変 化 さ せ た . こ の プ ロ グ ラ ム の A
N
N
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A
T
E部 分 は マ ク ロ 指 定
を合め、

170 ス テ ッ プ で 完 成 し た 。

おわりに

以上、

A
N
N
O
T
A
T
E機 能 を 中 心 に グ ラ フ 作 成 の 応 用 例 を い く つ か 紹 介 し た が 、 複 数 グ ラ

フ作成のプログラムは、 今後、種々のニーズに対応できるよう、 汎 用 化 し て い く と い う
点でさらに工夫と簡素化が必要とされる。

‑301一

日本 SASユーザー会 (SUG ト J) リリース 5 . 18における SAS/GRAPHの注意点 佐藤元昭 SASソフトウェア側 技術部 A POINT TO NOTICE I N SAS/GRAPH FOR RELEASE 5.18 M o t o a k iS a t o T e c h n i c a l Departmen ，t SAS S o f t w a r eK . K . 14‑4 I くo denmacho N i h o n b a s h i Chuok u Tokyo ・ 要旨 ・ ・ 4 日本ユーザにリリース 5 . 18が 提 供 さ れ て 約 半 年 が た ち 多 く の ユ ー ザ が 5 . 16から 5 . 18へ の パ ー ジ ョ ン ア ッ プ が 行 な わ れ た 。 リリース 5 . 18を使用する上で、 5 . 1 6と 5 . 18を 比 較 す る と 表 現 方 法 が 若 干 異 な る 点 等 が あ る 。 SUGI‑j88で は リ リ ー ス 5 . 18の 機 能 概 要 を Pー 175エ ン ハ ン ス メ ン ト マ ニ ュ ア ル を も と に 紹 介 さ れ た が 、 今 回 は SAS/GRAPHに つ い て そ れ ら マ ニ ュ ア ル に 記 述されていない仕様変更点やコーディングの注意点を記述している。 キーワード :SAS/GRAPHの 変 更 SAS/GRAPHの変更点。 SAS/GRAHでは、 GCHART、 GPLOT、 そ し て LABEL等 の 仕 様 が 変 更 になった。 . 第 1に LABELス テ ー ト メ ン ト の 変 更 で あ る 。 こ の LABELステートメントでは、 5 16の と き は 、 グ ラ フ 出 力 時 に 変 数 を 出 力 し な い と き な ど は ス ペ ー ス ま た は 、 HEXの 0 0でクリアーできたが、 5 . 18の 場 合 は ス ペ ー ス ク リ ア ー が 指 定 で き な く な っ た 。 仮 に LABELの ス ペ ー ス ク リ ア を し た と し て も SYNTAX等 の エ ラ ー 処 理 は さ れ な い が 変 数がそのまま出力されてしまう。コーディングでその比較をしてみる。 ~ リ リ ーJ 5 . 1 6 リ リ ーJ 5 . 1 8 1 ) P R O CG P L O T P L O T Y車 x=Z ; L A a E t : 沼 乞 ; 主j e ‑ ‑ 3 ; ‑ R U N ; 3 ) P R O CG P L O T P L O T Y車 x=Z ; u a E t : 清 三 三: Q o r x : ; ・ R U N ; または 2 ) PR O CG P L O T P L O T Y*X=Z ; t As t l t主 示 。a ' d 主 恥 R U N ; AHU 司U ︒ ︒ このプログラムは縦軸の変数， Y ' をグラフ上出力させない場合のコーディングであるが、 . 18で上記， 1) ，のコーディングで実行すると， Y' は そ の ま ま 出 力 さ れ リリース 5 てしまう。

第 2~こ、グラフ出力サイズの定義の変更である。例えば、 5. 16で作成したプログラ . 18で 実 行 す る と 出 力 サ イ ズ が 変 わ っ て し ま う 場 合 が あ る 。 こ れ は ド ラ ムをそのまま 5 イパがもっ縦横サイズをデフォルト値で使用する場合は、同じサイズの出力を得ることが で き る が 、 縦 横 幅 を VSIZE，HSIZEで 指 定 し て し ま う と 出 力 サ イ ズ が 変 わ っ て し ま う 。 こ れ は 、 先 に 述 べ た よ う に VSIZE，HSIZEが 指 し 示 す 範 囲 が 変 わ っ て し ま ったためである。ではその違いを図で表わせてみる。 図 1(YY‑A5.16) B 円 し ﹁￨﹂ 、 ， Y 作画領域 A A1 LJ D D 円 し LJ ﹁l﹂ し し 一 一 一 … … 一 一 ー と … … 一 … 一 一 ; : : : : : 図2 (リリー A 5 . 1 8 ) 円 し つ ﹂ B Y 作画領域 ﹁ ﹂ ￨￨﹂ A 304 a

左記の図 1、 図 2で示した様に， A' で示した部分が， VSIZE' 、， B' で示した 部分が 'HSIZE' となり、網掛けで示した部分， C' は ド ラ イ パ ー 側 の 制 御 で 使 用 す る部分であり作画できない領域である。 ， B' を示すと 図 1で は 、 プ ロ グ 1 ムで VSIZE， HSIZEの指定範囲は， A' と いうのが 5 . 18の 仕 様 で あ っ た た が 、 実 際 に VSIZEでは、 ドライパーの制限により ， C' の 部 分 ( 合 計 1インチ)が削除され、残りの部分， A 1' が 実 際 に 作 画 さ れ る 領 域 としてドライパーがグラフを作画する。 HS 1ZEについては、， D' の部分は、 Y軸を AXISを 描 く た め 、 例 え ば 、 縦 に 2行 AXISとして作画すると， D' の 部 分 も 作 画 領 域 か ら は 削 除 さ れ 、 最 終 的 な HS 1ZEは ， E' + ' B 1'が作画領域となる。 ・ a 図 2では、 VS 1ZEをドライパーが実際に作画する部分， A' を指し示し、 HSIZ Eでは YAXISでとられた， D' (図 1)も作画領域とするようになった。このため、 例 え ば グ ラ フ を VSIZE=5， HSIZE=7で 指 定 し た プ ロ グ ラ ム を 5 . 18で出力 . 18の出力よりの方がサイズが小さくなってしまう。 してみると、明かに 5 しかし、 5 . 18の 仕 様 で は 希 望 す る 大 き さ に 縮 小 し よ う と す る と き に は 、 扱 い に く い と い う 問 題 が で て く る 。 つ ま り プ ロ グ ラ マ ー は 、 作 画 出 来 な い 図 1の ， C' と ， D' の部 ， HSIZEを 試 行 錯 誤 で 指 定 し な け れ ば な ら な い と い う こ 分を考慮しながら VSIZE . 18で は 、 直 接 作 画 領 域 の み を 指 定 し た 方 が 効 率 の 良 さ 等 を 考 とになる。そのため、 5 えこの様な変更となった。 ， HSIZEを 変 更 し た 様 な プ ロ グ ラ ム を 5 . 18と 5. 18で比較 但し、 VSIZE ， HBAR' と PROC して出力サイズが大きく変わるのは、 PROC GCHARTの GPLOTの， PLOT' で あ る 。 そ の 他 の プ ロ シ ジ ャ に つ い て は 特 に 出 力 サ イ ズ は 変 わ らない。これらの問題となる GCHARTと GPLOTの 解 決 法 と し て 以 下 の よ う コ ー デ ィングにより出力サイズの問題を回避することができる。 GCHARTの HBARの場合。 .1 6 ) サンプル 1(リトス 5 a 邑 G O P T I O N SD E Vニ I B M 5 5 5 0V S I Z E = 5H S I Z E = 7 ; P R O CG C H A R T ; H B A R Y E A R/D I S C R E T E F R A M E S U M V A R =T O T A L R U N ; 3 0 5 ‑

リリ‑~5. 1 6 T O T A LSU~ Y E A R 喧 問 問 刷 機 欄 ￨ 580 1 8 0 1 2 7 7 5 H 。 1DD 2 D D 3 0 0 4 0 0 6 0 0 5 ω . . . . U Y T D T札 S リ リ ー ス5 .1 8 T O T A LS U I I Y E A R 1 削除初段級泌総紋織機織欄￨ 5 8 0 8 0 1 2 7 7 5 r ? .， ， 。 1 0 0 2 0 0 .iiiiii. 4 7 ， ， I.ii".iiiiiiiii.i""'iiiiiiil.iiilliiil 3 0 0 4 0 0 5 0 0 6 0 0 T O T A lS U I I a サンプル 2( リリー ~5018) GOPTIONS DEV=IBM5550 VSIZE=5 HSIZEニ7 ; PROC GCHART ; HBAR YEAR / DISCRETE FRAME SUMVAR = TOTAL 時I : o n r主 ・: 2 .; R U N ; 前 頁 の サ ン プ ル 1のプログラムを 5 . 16と 5 . 18で 実 行 す る と 出 力 サ イ ズ が 大 き く 変わってしまう。これは、 5 . 16では個々の HBARの幅が 2CELLで作成されてい たが、 5 . 18では 2.4CELLで 作 成 さ れ て い る の が 原 因 で あ る 。 そ の た め サ ン プ ル 2のプログラムで HBARの OPTIONSで 'WIDTH=2' の指定を行なうことで、 5 . 18でも 5 . 16と同じ出力が得られる。 ‑3 0 6一

GPLOTの場合。 サンプル 3(リト A 5 .1 6 ) GOPTIONS DEV=IBM5550 VSIZE=5 H S I Z E = 7 ; P R O CG P L O T; TOTAL ニ GROUP/ F R A M E ; P L O TY E A R* R U N ; リ リ ーA 5.16 Y E A R + 1 9 8 3 ・ ah + + 1 9 8 1 1 + 1 9 8 0 1 I r r， ‑ ，， T 1 0 0 1I 1 1 I・ 5・ 1111・ '1"'''''''1''・ ι" 2 0 0 3 0 0 4 0 0 ， ιιlι1" 5 0 0 + I11I 6 0 0 T O T A L リ リ ーA 5.18 YE~R 1 9 8 4 + 1 9 8 3 + 1 9 8 2 ・ ・ + 1 9 8 1 + 4 + 1 9 8 0 1 0 0 2 0 0 3 0 0 4 0 0 T O T A L サンプル 4 (リト A5.1 8 ) B M 5 5 5 0 VSIZE=5 H S I Z E = 7 R~O$:長男2; GOPTIONS D E VI P R O CG P L O T ; R O U P /F R A M E ; P L O TY E A R *TOTAL =G R U N ; 二 5 0 0 6 0 0 t 巧 nJ ハ u

GPLOTの 場 合 、 サ ン プ ル 3の プ ロ グ ラ ム を 5. 18と 5. 16で 実 行 す る と 5. 1 8では 5. 16よ り も 出 力 サ イ ズ が 横 に 大 き く 出 力 さ れ て し ま う 。 こ れ は 、 先 に 述 べ た よ うに横の出力に対して最大限に出力するため、プロシジャレベルでこれを調整することは で き な い 。 そ の た め こ れ を 回 避 す る に は HPOSの 値 を 変 更 す る こ と で こ の 問 題 を 解 決 で きる。例えば、 IBM5550端 末 の 場 合 HPOSは 80CELLあ る 。 こ の HPOSを 1割 マ イ ナ ス し た 値 を 指 定 す る こ と で 、 5 . 16と同じ出力を得ることができる。 第 3点 目 は 、 シ ュ ミ レ ー ト フ ォ ン ト の 変 更 で あ る 。 こ の フ ォ ン ト は SAS自 身 が も っ て い る フ ォ ン ト の こ と で あ る が 、 グ ラ フ 出 力 の と き SASは こ の フ ォ ン ト を 使 用 し グ ラ フ の AXIS等 を 作 成 す る が 、 、 リ リ ー ス 5. 18の 場 合 は 、 完 全 に フ ォ ン ト 体 型 が 変 わ っ て しまった。 変更理由として、リリース 5 . 16で の フ ォ ン ト は 、 縦 長 の フ ォ ン ト で あ っ たが、もう少しハードウェアフォントに近い形にした方がよいという理由によるものであ る 。 そ の た め に lセ ル 内 の フ ォ ン ト が 若 干 縦 に 短 く 、 横 に 長 い と い う よ う に な っ た 。 司 d 例 え ば 、 以 下 の プ ロ グ ラ ム を 使 っ て ア ル フ ァ ベ ッ ト ， A BC' の文字が、 18の フ ォ ン ト が ど の よ う に 変 わ っ た か み て み る 。 5. 16と 5. P R O C G S L I D E ; T I T L E F = S I M U L A T E ' A B C ' ; R U N ; 5 .1 8の出力 リト A リ リ ー A5.16の 出 力 C A B B A C 、 a 第 4点目として、 GSPイ ン タ ー フ ェ ー ス の 変 更 で あ る 。 例 え ば グ ラ フ を フ ァ イ ル に 出 力する場合 5 . 16で は 、 ア ロ ケ ー シ ョ ン し た フ ァ イ ル に 対 し て の 属 性 や レ コ ー ド 長 な ど . 18ではそのようなチェックをせず、 の最低限のファイルチェックを行なっていたが、 5 GSPド ラ イ パ に は 論 理 フ ァ イ ル 名 の み の 情 報 を 渡 す よ う に な り 、 実 際 の フ ァ イ ル チ ェ ッ クは GSP側 で チ ェ ッ ク す る よ う 変 更 さ れ た 。 こ れ は 、 SAS側 で GSPの グ ラ フ の 出 力 フ ァ イ ル を チ ェ ッ ク 行 な う に は GSP側 で 内 部 的 に ど の よ う な チ ェ ッ ク が お こ な わ れ て い るか正確に判断できないためである。 3 0 8ー

一を︒ 一ルク 一 J・ッ 一フテ 一アエ GSP ‑'レ‑ s . ︐︐. 一イ一し チェック γiJtltJ 照 一力ア 一出フ一一参 fl ・‑'ZESEl‑‑ SAS ・ a ' 一 イ 一ν γS3222gsJ 一力ア ⁝出フ一一 SAS .• ・ ︐︐. ・ ファイルを参照し チェック。 4 h これにより 5 . 16で は ア ロ ケ ー シ ョ ン し た フ ァ イ ル フ ォ ー マ ッ ト が 間 遭 っ て い る 場 合 や 、 SYSOUTファイルを指定しない場合、 SAS側 で エ ラ ー メ ッ セ ー ジ を 出 力 し 処 理 を 終 . 18では GSP側 の メ ッ セ ー ジ を 出 力 し 処 理 を 終 了 す る 。 了したが、 5 例えば、 DMSで FT21FOOlの 論 理 フ ァ イ ル 名 で SYSOUTに出力ファイルを害 IJ り当てずに、 GOPTIONSで UNIT=21の よ う な プ ロ グ ラ ム を 実 行 す る と 5 . 1 6と 5 . 18では、 DMSの処理が異なる。 ‑3 0 9一

リリー ~(5.16) DMSl L O G SCREEN PROGRAM EDITOR COMMAND = > J f ' i: I I : i ; ; 2 1 DEV=GSPXXXX; 0 0 0 1 GOPTIONS l 0002 PROC GTESTIT; 0003 R U N ; 0004 0005 ・ ah PF3で実行 DMS2 MUU3 ‑・. n u ‑ ‑ HHUJ 山列・一 nk M U z 一 •• i ‑ ‑ M N ‑ 一 U ︽ h γ十一‑ 附 l e ‑ ‑・ hK L ・ AU ‑ ・ 一 ‑ ・ nE 一‑‑ h u ‑ し ue 一 ・ n u M u ‑ ‑ ‑ 一 向h u γ HW ・ U ι r ト ・ ・ . ・ . W u ‑ ‑ A 守・ 曹叶 わ れ ・ 一 ‑ M U ‑ 一 0‑ 小 1γ‑ ト ・ の位・一 ν H FETe h似 れ ・ ‑ 山 由 口 A U ・ 一 u 一‑‑ H付Uτ ト れ 公開‑ 計 目 ︑ J MRE P M U ‑ ‑ ‑ m w u v v ・ . ︐ 0. U﹃ κ u n・ 内 nNU‑‑ N W u ‑ ‑ . れ れ ︑ 刷 L O G SCREEN TOR PROGRAM E Dl COMMAND=> a司h 0 0 0 1 0002 0003 つぎに 5 . 18ではどのな動きになるか見てみる。 ‑3 1 0

リ リ ー A(5.18) DMS3 L O G SCREEN COMMAND = > PROGRAM EDITOR l r ' Hl 乙2 1 DEV=GSPXXXX; 0 0 0 1 GOPTIONS l 0002 PROC GTESTIT; 0003 R U N ; 0004 0005 ・ 4 PF3で実行 TSOl JZN502W 1 / 0O P E N ERROR T‑GSP (INPRT ) REPLY K I L LO R CONT > 0 1 3 F T 2 1 F 0 0 1 K I L Lまたは C O N Tを応える。 G S P側 の 制 御 . . D M Sにもどる。 こ の よ う に 、 前 頁 に DMSl、 3の プ ロ グ ラ ム を 実 行 す る と 5 . 16では、 S A Sは 、 SYSOUT中に FT 2 1F 0 0 1に 対 応 し た フ ァ イ ル が 存 在 し て い る か ど う か チ ェ ッ ク し、この場合は実ファイルが存在していないため、 G S Pに 制 御 が 渡 る 前 に S A S側でエ ラ ー で あ る と 判 断 し オ ー プ ン エ ラ ー の メ ッ セ ー ジ (DMS2の L O G画 面 を 参 照 ) を 出 力 し D M Sにもどる。 5 . 18で は 、 こ の S A S側 で の チ ェ ッ ク を 外 し FT 2 1F 0 0 1と い う 論 理 名 だ け を G S Pに 制 御 を 渡 す た め に 、 そ れ 以 降 の フ ァ イ ル チ ェ ッ ク は G S P側 で 行 な う た め 、 前 頁 の TSOlの様なメッセージが出力され、 C O N Tまたは K I L Lを応 えると D M Sに戻るようになる。 . 18のこれら仕様変更点については、 P‑175 ( 最後に、今回の論文でのリリース 5 エンハンスメント)に記述されていないが、ユーザにとっては非常に大きな問題であると 思いこれを補うべく私は， こ の 論 文 を 書 く に 至 っ た 。 こ れ を SUGI ー Jに 参 加 し た 方 だ けでなく S A Sを 使 う ユ ー ザ に こ の 情 報 を 有 効 に 活 用 し て 頂 き た い と 思 う 。 さ ら に こ れ か ら も こ の 様 な 情 報 を 資 料 及 び 論 文 等 で 発 表 し 日 本 の S A S社として日本ユーザのために、 私達テクニカルサポートスタッフは一層の努力して行きたい。 q t υ 1i 1i

日本 S A Sユ ザ ー 会 (SUGI‑j) SAS/GRAPHのための対話型図形編集ソフトウェア 小野寺 徹* 森野明和料 *側目立製作所武蔵工場 O黒 木 道 雄 料 **目立エンジニアリング(棉 I n t e r a c t i v eG r a p h i cE d i t o rf o r SAS/GRAPH ・ ah T o r u Onodera* A k i k a z uM o r i n o * * *M u s a s i Works， H i t a c h i， L td . td . **H i t a c h iE n g i n e e r i n gC o .， L M i c h i oI くu r o k i** 要旨 一般的にデ タベースは処理速度を重視する1)が、 S A Sは機能を重視してき たように思われる。前者はリアルタイムで多量データを扱うごとに起因し、後者 は各種統計手法や結果のグラフ化を可能とするごとに起因している。今後ますま す収集される情報は増大する傾向にあり、両者の特徴を生かしたシステム化が重 要な鍵を握るものと考えられる。中でも、グラフイツク技術はビジユアライゼー シヨ(可視化)技術が普及段階に入ろうとしている 2) 。ごの技術はデザイン期間 を短縮したり、より優れたデザインをするための利用であり、本報告の主題の狙 いからは逸/J治している。本報告はグラフイツク技術で言えばワイヤフレ ム技術 に位置付けられるが S A S等を用いて行なわれる解析分野では欠かすごとが出来 ない技術である。 1.はじめに ・ a h 分析結果は『生産的』知見を生み出し、イ乍図や作表は解析結果の直感的な理解 を容易にする 3) しかし、作図や作表するには各メーカより提供されるパッケー ジを理解し利用出来なければならない。例えば、日本無線製のグラフイツク端末 を利用するとなれば、 G R A P A Cと呼ばれる描画サブルーチン群を使う必要が ある。従って、目的とする図形や表を作成するにはサブルーチンの使い方を熟知 した土でプログラムを作成しなければならない。 一方、 S A S / G R A P Hは解析結果をグラフ化する 4) だけでなく、図形を表 現する線分、多角形、円、文字列などの基本機能を持つ A N N O T A T E機能や X 、 y の座標値ーから直接描両する M A P機能により、思い通りのグラフ化が可能 であるが作成には可成りの時間を費やさなければならないごとも事実である。 今後、ビジュアル化が益々重要となって来るごとは明らかである。そのために、 豊富な機能を持っている S A S / G R A P Hを利用した会話型図形編集、ソ ルは 重要な役割を果すものと想像される。 η ベ υ η ベ υ 1よ

2 . ソフトウエア概要 源情報を生きた情報にするため S A Sは統計解析だけでなく、グラフイツク出 力処理にかなりの工夫が凝らされている。特に、解析結果をグラフ化するごとに 関しては簡単な記述で実現出来る良さがある。しかし、希望する図形や表も含め た表示をするにはそれらの情報を生成しなければならず、その内容が複雑になる に従って生成が困難もしくは不可能となる問題も含んでいる。 そごで、本ソフトは以上のような問題を解決するため、ホストに接続されたグ ラフイツク端末とタブレツトを利用し、図形もしくは表を会話形式に入力し結果 をM A Pもしくは A N N O T A T E情報として指定された S A Sデ タセットに 格納するソフトウエアと位置付けている。本ソフトを開発するに当たり主な考え 方を示すと ‑ハードウエアは J R C製 N W X 2 3 3とする :TSS端末 ・本ソフトは S A Sから起動する:プロシジャ 化 。 ・機能選択、凶形や表の入力はスタイラスベンから行なう:操作性 ・修正、削除、追加が出来る:編集機能。 ・色、パタ ン、線種の指定が出来る:属性指定。 ・入力ファイル、出力ファイルの指定が出来る :SASデータセット ・ 1D、セグメントの指定が出来る:データ識別。 ・回転、拡大、移動が出来る:拡張編集機能。 0 d司 ・h 0 0 とした。 3. ソフトウエア構成 本ソフトは G T A Bと呼ばれる S A Sプロシジャとし、以下に示すような構成 図になっている 5) 。プロシジャは主に図形や表を作成する編集部、作成された情 報を M A Pまたは A N N O T A T E情報に変換し S A Sデータセットに格納する 変換部から構成される。また、 G T A Bの専用ファイルとしてはガイダンスファ イル、メッセージファイル、作業用ファイル、図形情報登録ファイルおよびログ ファイルがある。 、 a ツ kt Aタ ‑314 Sセ J ア 図1.会話型図形入力編集ソフトの構成図 一 QU 図形情報 編集部

4 . 機能概要 本ソフトの機能はプロシジャ機能と入力編集機能に分けられる。プロシジャ機 能は M A Pおよび A N N O T A T E用 S A Sデ タセットの割り当てや表などの 変数名を指定し、編集機能はグラフィック端末の管面に表示したガイダンスをカ ーソルにて該当コマンドを選択し、図形や表の入力、修正、削除、追加等を行な う。以下にプロシジャの場合は文法を編集機能の場合はガイダンス例を示す。 4. 1 プロシジャの文法 (MAP = S A Sデータセット〕 (ANNOTATE=SASデ タ セ ッ ト 〕 (OPTION =出力オプシヨン〕 (LABEL = 変数名〕 (ND 1V =円、楕円、孤の出力ポイント数〕 (N 1 =直線、折れ線、多角形管理テーブルサイズ〕 (N2 =座標値管理テーブルサイズ〕 (N3 =円、円弧、楕円管理テーブルサイズ〕 (N4 =表管理テーブルサイズ〕 (N5 =割り当て情報テ ブルサイズ〕 RUN PROC GTAB a. ・ (1) M A P : 図形情報を x、 y 座標値と情報識別のための 1D番号からなる M A P情報 を生成した上で指定された S A Sデ タセット名に格納する。更に、 1Dの 集合識別としてセグメントおよびピクチャーがある。 (2) A N N O (TATE) S A S / G R A P Hには図形処理するための専用コマンドが容易されてい る。但し、サブルーチン形式ではなくデータセット形式である。主に、 S A Sでは解析結果のグラフに i 説 明等を補充するために用意されたものであるが 表の描画.に有利である。 ‑ (3) O P T (ION) S A S / G R A P Hのコ ディネイトシステム 3) .を指定する。無指定の場 合は X S Y Sおよび Y S Y Sが 1 (d at a%)となる。 (4) L A B (EL) 表内に割り当てる文字列を指定する。 ‑3 1 5一

4. 2 入力編集機能 グラフイツク端末の管面に表示されるガイダンスには補助コマンド群、システ ム制御コマンド群、図形処理コマンド群、表処理コマンド群および共通処理コマ ンド群などがある。以下の図に管面内のそれぞれの表示箇所を示す。 ' μ:O(シ凶'ト t ‑ m 。 ニ'11'1'幻 ト " ンiH付目 図2 . 各コマンド群の表示例 通常、タブレット上に入力したい図面を置き、表示画面を見ながらスタイラス ベンにて該当コマンドを選択し図形や表を入力する。基本的な操作を以下に示すロ ①図面の定義 これから入力する図面の図面サイズ、図面名称等を設定する。 、 ②図面の読み込み a 既に登録した図面を読み込み修正、削除、追加することが出来る。 ③図面の編集 スタイラスベンにて選択されたコマンドを用いて図面の入力、修正、削除な ど編集作業をする。終了コマンドの実行にて M A Pあるいは A N N O T A T E 情報に変換され S A Sデ タセットヘ格納される。 ④図面の登録 作成した図面を再利用したい場合は図形データ登録ファイルに登録する。 316

5. SA Sデータセット S A Sデータセットに格納されるデータは M A P情報あるいは A N N O T A T E情報である。 M A Pは図形情報に適しているが A N N O T A Eは表情報に適し ている。以下に P R O C P R I N Tにて表示した例を示す。 (1) M A P情報の例 Y O B S 1 1 .5 2 .4 2 3 4 5 ・ 1 . 8 2 .5 1 . 5 2 .3 I D 3 .2 2 . 5 2 . 4 2 .5 2 a 1D番号は基本図形単位(円、多角形、円弧など)ごとに自動的にインクル メントされ、他の S A Sデータセ、ソトとジョインするすることが出来る。 S A S / G R A P Hの G M A Pを利用する場合の 1Dに対応する。 (2) A N N O T A T E情報の例 ﹁ hU1i1i nMU ‑ 円 戸入 UW ﹁ MNH p入U Ifb hU hU nu I i巾i nMU 向 h ﹁ U h ﹁ u υ ハ nV1・ AAHAAH M同日 F入U nH mwAH A 円 HU F入U WV4 hHU VAH 巾i 門H U MNM 中よ TLμ n n I P‑vp し Fし ハ UNMMH TUAHAA ハ υvIVI ・・ HU 門 TLM 戸入U WY4 中よ p入U u n︿U WV4 n¥U WY4n/山 内 / 山 U ι 内入 F入U WV4 VAnLnL ハ nMU 中よ U AA 巾よハU ハ U υ ハ n n U ハ ハ nMU TLμ MNH n h u w F入 u AA n D 1 i n /心 nU ‑ WY4 VAハU E U O B SF U N C T I O N 1M O V E 2D R A W S E G M E N TP I C T U R E 1 1 1 1 A N N O T A T Eコマンドは S A Sデータセットの変数名に対応している。 また、 S A Sにおける実行はオブザベ シヨン(処理単位)ごとに行なわれるロ 従って、上に示した情報を S A S / G R A P Hにて利用されると情報内の変数 名は実行単位ごとに解釈され実行される。上の例ではファンクシヨンが M O V Eであるから書き出し点の座標を決めており、次の実行では D R A Wであるか ら、書き出し点(ごの場合 x yとも 0) から x = 5、 y=3の座標まで線を引 く。このときの線の色はシアンとなっている。 このように S A S / G R A P Hにて利用出来る状態にして S A Sデータセット に格納されるため、要求された凶形や表を簡単に作成し利用出来ることを意味す る 。 ‑3 1 7一

6. おわりに 最初に述べたように、これから益々多様化が進む方向にあってビジュアル化は 今後重要な課題である。特に、作図、作表などのグラフ機能は分析の最終目的で あるが、より利用価値を高めることも更に重要である。従って、 MAPや ANN OT"ATE情報の生成を容易に行なえること自体、 SAS/GRAPHにて容易 に仕様を変えられる豊富なオプションが追加されたとも言える。 最後に本報告をまとめるにあたり多大な協力を頂いた日本無線(株)三鷹工場 の 西 川 裕 氏 、 小 幡 秀 仁 氏 お よ び SAS社の谷岡 日 出 男 氏 、 井 上 窟 樹 氏 に 感謝いたします。 季五三三雪二文南た 1) 上 林 弥 彦 、 最 近 の デ タベース技術動向 2) 日経エレクトロニクス、ピジュアライゼーシヨン、 1989 3‑6 3)水野 欽 司 ( 1 985) :統計ソフトウエアに期待するもの、数理科学、 N O. 2 6 2 、 5~9. ' 4) SAS Institute Inc:SAS/GRAPH User' s . Guide versi0 n 5 Editi0 n 5)目立エンジニアリング株式会社 :GTABの操作説明書 6)高橋行雄、大橋靖雄、芳賀敏郎 :SASによる実験データの解析 東京大学出版会、 1989 . 、 a ‑318‑

日本 5A5ユーザー会 (5UG ト J) ™ 3次元 C G システム NeoVisuaI s O川 久 保 光 明 * 大石 勲料 *営業第 2部 センチュリリサーチセンタ株式会社 料応用技術第 2部 T h r e e ‑ d i m e n s i o n a lg e o m e t r i cm o d e l i n g，g r a p h i c s and a n i m a t i o n Software s y s t e m N e o V i s u a l s™ M i t s u a l くi1 くa w a l くu bo* I s a oO i s h i* * *S a l e sD e p ' t NO.2 * *A p p l i e dE n g i n e e r in gD e p ' t NO.2 C e n t u r yR e s e a r c hC e n t e rC o r p o r a t i o n uT o k y o 3‑6‑2 N i h o n b a s h i ‑ H o n c h o Chuo・k 要旨 NeoVisuals™ は、米国 S ・ ・ a AS lnstitute l n c .が 開 発 し た 1‑1f .7 レ ン ト 1な 対 話 型 3次 元 J，t'r7' 1 ' ' j7jマ打 ( C G )niLです。f:T'リング，レ i f "l } i 1 ".7ニ メ ‑')3i の日持 z ールが有 機的 i こ 結 合 さ れ て い る の で .C Gイ メ ー γが 容 易 i こJit ・r 7上 で 作 り 上 げ る こ と が 可 能 となっています。 ︿ 'ム ︐ Pし ハU 7 ︐ マ ‑ JY ・ ヨ dh' ︐ ﹄ ・ υ ン 7I ︐ hH 7A ‑ F︐ イ f ︐ ︐ ‑守︐︐ ︐ 寸 ゐH hH ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ j ︐ 川 ︐ v十'﹂﹄ ‑γ︐ 内 d C J M l ed H u o u ‑ ‑ w v UN o ‑ ‑ HP キ 一 ワ 一 1 はじめに l n s t i t u t巴 1nc .が 開 発 し た 1‑lf .7レンドリな対話型 3次 元 Jit ソサ・ゲ 5 7イヴ打 .' J J .i Lで す 。 最 近 の J i t '1 ‑ 7に よ る 設 計 (CAD)の 普 及 i こ対し、その eoVisualsT門 は 完 成 品 の i 't "イ ン を 柔 軟 で わ か り デずれの検討が重要となっています。 N やすい操作により説得力のある映像に作り上げることができます。 1 ¥ ドウェ 7 に依存し ない 1 7ト ウ げ と な っ て い る と 同 時 に 、 Jit'r7知 識 の 少 な い 人 で も 容 易 に 利 用 で き る メ ニ r 方 式 も 用 意 し で あ り ま すo ' / 7 ト ウ ェ 7・ : r : ; "1‑)レ は 目 的 と す る 形 状 を 作 成 す る 日 ") 1il 'と、 こ れ ら 3次 元 物 体 に 色 や 質 感 な ど を つ け 加 え る レ ン ゲ l } i1 ' ， 動きの確認と動画制作を行 NeoVisuals™ は、米国 SAS ... なう 7ニメ‑')3，とに分けられています。 rf"イ?に と っ て こ れ ら 一 連 の 作 業 を 分 断 し な い で続けられることは最大の川けです。 N eoVisualsT門は日 "} I， 1 '，レン ゲリ i 1 ' 、 7ニ メ ‑ ' ) ョy の 各 日 1‑)レ有機的に結合しているので、 Y"f "イy ・J .Y‑' J 3iと し て そ の 目 的 を 無 理 な く 十 分 に 達 成 す る こ と が 可 能 で す 。 工 業 rf"打 、 建 築 ・ 土 木 7 レγ l i ‑ ' ) 3 i、 7 '5i卜設計、 C G 7 ‑ト、ジミ zレ ー ジ ョ ン 、 2 fレ ピ C F、 イ ヘ ザ ン ト 映 像 、 広 告 と そ の 利 用 は 大 変 広 い 範 囲 に 及 ん で い ま す 。 主な特徴 2 ‑ 1 1ーサ' ・7レント'リ J，t ' 1 ‑ 7を 利 用 す る と き に 何 よ り も 望 ま し い の は 、 機 械 と い う 感 じ の し な い 人 間的なれわェゴを持っていることです。 N eoVisualsT門 は 、 デ サ ' れ す る 人 が Jit'1‑7自 7 7エースを 体 の 知 識 や 操 作 方 法 を し ら な く て も 自 由 に デ サ イ ン 指 示 が で き る 7，.7')，・イ i 用 意 し て い ま す 。 7ウスまたは 7 7 "h卜 を 用 い て 画 面 上 の ;':1ーを 1 1 )' 1 1(指示)すれば、 T f イY作 業 が 思 う よ う に 行 え ま す 。 ‑319一

2‑2 統 合 化 さ れ た nih NeoVisualsT円 は 、 形 状 を 作 り 上 げ る h'l } i 7 '部 分 の 1 : : 1 '1‑)レ 、 色 付 け や 物 体 の 質 'リけ'部分の 0'1‑)! 1 、 動 画 を 作 る 7ニ メ ‑:hi部 分 の 1 : : (1‑J ! Iに 分 か 感 な ど を 設 定 す る レ ij れています。各日'ヱールは完全に結合されており、 1‑ずは日'ヱールを意識することなく ?‑7Ai‑' Jョ Y上 で 連 続 し て 実 行 す る こ と が で き ま す ( 図 1 。 ) 必要な作業を同‑ 図 1 nih. 0" rJレ 、 a 、 a 2 ‑ 3} ¥ ‑ ト ， ? 1 7独 立 NeoVisualsT円 は 、 特 定 の 1 ¥ー ト ，? 17 に依存しないため、 r7.1¥‑ド ウェ 7の 選 定 が 出 来 ま す 。 対 応 Jit"r‑7 は以下の通りです。 • Silicon Graphics IRIS‑3000シリース'、 IRIS‑4D' J リ ‑A • Hewlett Packard HP9000/350SRX.850SRX • DEC VAXl， l6 ***.8宇宇宇 .Micro VAX **宇 • CRAY X/MP • Sun‑3/260 GP2(近 日 中 予 定 ) 1 ‑ γ は 自 由 に 適 切 な Jit ' 2‑4 。 中} lJ"iと N URBSの 両 立 王子")Hil¥・ け 面 定 義 の f リJ" iに よ る も の と 、 曲 面 定 義 に 欠 か せ な い NURBS(Non‑U niform Rational B‑Spline)の 両 方 が 用 意 さ れ て お り 、 エ サ ' は 目 的 に あ わ せ て 選 択 ‑3 2 0

できます。曲面のないものは~: } IJ ' ツ で 、 逆 に 滑 ら か な 曲 面 の あ る も の は NURBSで 形 状 定 義 す る こ と に よ り 最 適 な モ ， (I } iγ が 可 能 で す 。 2‑5 1 GESイi77工 ‑ 7 . NeoYisualsT門 は 独 自 の 優 れ た 対 話 型 3次元モデ I } ij '機 能 を 保 有 し て い ま す が 、 C ADで設計したモデリンケ'デー?を 1 GES形 式 の i '‑ 7で 受 け 取 る こ と も 、 NeoYisualsT門のそ f ト で 修 正 し た 後 に CADに 返 す こ と も で き ま す 。 こ れ は 、 設 計 製 品 や 建 物 の デ サ ー イ ン や 景 観 の 検 討 、 確 認 を 一 層 強 化 す る も の で す ( 図 2。 ) 図 2 他 の CADとのイ i 7 7ェス ・ ah NeoVisualsT円 2‑6 FEMイi 77エ ー ス 有 限 要 素 法 (FEM)解 析 7 '0 1 "7 'J. の~: 7.ト処理(計算結果のれー表示 Hこ も 最 適 で す o NASTRAN.ANSYS.DYNA3Dからのわわエースがあります。 2‑7 7ti卜・エデイ? )3iに は 対 象 物 の 形 状 表 現 に 伴 う 商 品 名 、 口 丁 、 製品デサ'イ Yや 7.レ~' ii‑' P イ トl 、 レ 説 明 文 な ど の 文 字 が 不 可 欠 で す 。 こ れ ら の 文 字 7ti卜 専 用 の エ デ 付 が 用 意 さ れ て お り 、 a 晶 基 本 村 仰 の 文 字 か ら 、 目 的 と す る デ ザ イ Yに 合 っ た 文 字 リ 仰 を 対 話 方 式 で 決 定 し 、 映 像にはめ込むことができます。 3 模能 3‑1 行， } Iiγ 機 能 日'リ il 'はディス 7 レイのけリー Y上 で 各 種 形 状 定 義 メ ニ ヱ ー を 使 っ て 行 な い ま す 。 4分 割 されたピヱーホ.ート i こX .Y .Z面と1¥'‑7 . ， ， '1 Tイ7 な 形 状 が 表 現 さ れ 、 3次元ワイト・ 7ト ム 表 現 ではゲイ日刊に回転、拡大などの操作ができ、見やすい t "1 ‑品。ートを選んでモデ hの 入 力ができます。日， } Ii 1 'の 機 能 と し て 以 下 の も の が あ り ま す 。 • Rational B‑Spline1 . J‑ 7 '/ 1 ¥ ' ' I f .ホ.リ]ン • B‑Spline l\'けから~: } IJ " iへ の 変 換 ・トレース(管状物体作成) .~'7ìJ. 7t ート y ョ ì (移動、スケ‑I }i l '，回転)を使ったイ打トル‑')"3i(2D‑‑)3D物 体 ) 7イ ス ト 、 i ‑ 1 ¥ '、 ス ト い ' lf 、エケス 7.ロード ・へ'ンド、 ‑回転(軸は自由に設定) 'イ 7 'i ‑複数の7.7 ・物体移動トレース 1 . J‑ 7'を 接 続 す る 対 二 il '(3Dサ 7エース作成) ‑3 2 1一

‑曲面のセ灼ョニ/1'/トリミ/1' 等 3 ‑ 2 レ/ 7 ') 1/l '機 能 日， ) 1/l 'されたオ 7 γ d卜 に 対 し て 色 合 い や 材 質 感 、 透 明 感 を 付 け て 表 現 す る 機 能 で す 。 色 、 質 感 は 基 本 形 状 ( 球 、 円 柱 ， * '"灯、円錐)をもとに、ディス 7 レイ上の設定 レ"ーを 7ウスによりJ..5 イドさせて色、質感の連続的変化の中から選択されます。 表現方法を以下にあげます。 •7 5ヲト/ゲー日 / 7~ /')ェーデイ/1' ‑可変 7 if 工1'J7 ' )/ ゲ ・ レ イ トレサ/1' ・ト 7エースの質感特性 G B、 H S L、 y‑7') レによる色指定 キR キ反射、透過性、J..'I.~ 1 5リfイ キY 1. Jh " " t ./1'、反射わ'lt ./1'， 透 過 性 円 キ屈折 t ./ 1 ' 、 1 ド/7.ヲ "t ./1' キ サ ー 7ェ ‑ J . . J‑yイけ， 7 イ7 . (光沢、 鈍 い ) 宇 レ イ ト レ ‑ ' ) / 1 ' 、 ト リ ー デ7 .. J キ' ) t卜 ' ー キ t. Jyイ / 1 ' 、 7ヲt・/ 1 '7 5 1 ' 、 a 等 仁川 ‑ 7、 光 源 l仁川 ‑ 7 .t '1 ‑インゲ 1 キ3 2光源設定可、 ゲ口一 7 光 、 J . . * .ヴト光、 γ l ー光、 " .7 V ) レ 光 キ工//¥'イロリントマヴ t ./ 1 '、')t卜 ' ー 7 5ゲ キその他各種 1仁川 ‑ 7 キ光源イ lレミ~-')ョ Y 3‑3 7ニメ‑'JJ/機能 7ニ メ ‑ ' )3/の実施は、 n J5の 動 き や 対 象 物 の 動 き を 、 メ ニ ヱ ー に よ り 画 面 上 で そ の 軌 跡 次 元 7イト 7レーム表示で 1 J7)けイムに 7 レt '1ーすることができます。 を定義し、その場で 3 確 認 後 、 自 動 レ yグ リ け ' に よ り 色 彩 処 理 が 施 さ れ て t 'y'HJ‑7'などにJ7撮りされま す0 J ‑ 7の Fイミ/l '力 ー7 表示 ‑各種".5 • 1 ¥イ7 7ト 構 造 定 義 ‑光源、視覚属性指定 等 ・軌跡定義 ト ロ ー jレ ・J..t.ード、方向等の正確な J/ . 力 メ7 位置指定 4 接続装置 こはピデオレコーダ、 7ィ)Hレコーダ、イ Y灼'エヴト 7 リ1 7な ど が 接 続 で き ま す 。 結果映像の出力 i 7か ら デ γ l イスド 7 イ1 ¥ という l '7ト ウ ェ 7を 通 し て デ γ7) レデー?として装置へ送 こ れ ら は J1t・r .レイ画面の R G B信号を直接受けてJt.ーす ら れ て 映 像 出 力 が さ れ ま す が 、 この他にディス 7 る出力装置の利用もあります。その他対け等の利用も可能です。 5 利用分野 これまでの C Gは 主 に yH'C Fゃい/卜映像 i こ多く利用されていました。その際その映 像の独自性、個性を重くみるため、何秒かの映像作りに多くの時間や労力が費やされ てきました。 しかし、 C G技術もハート， I '1、 了 l '7ト ウ ェ 7の 進 歩 i こより生産性が向上し、 また 表現方法が数多くなってきているので、工業分野への利用が可能となってきましたo NeoVisuals™ はこの工業デ f 打に十分役立つ多くの機能を盛り込んでおり、単なる C G制 作 だ け で な く 下 記 の よ う に 広 く 利 用 で き ま す 。 ‑工業 y'l J ' イ /(自動車、電気製品、".けー〆) ・ 建 築 土 木 7.H'IY‑')3/(完 成 7ニトショ Y、 内 装 表 示 、 都 市 計 画 ) .5 /卜 設 計 、 分 子 設 計 、 医 療 分 析 ・7 .C G7‑ト/7ニメージョ Y • 1~lV-13/( 口 f 川、流体、飛行解析など) • yレt 'C F、広告、イヘ， /ト映像 等 以上 ‑3 2 2一 、 . .

日本 SASユーザー会 (SUG ト J) SAS 6.06 エンジンの紹介 平田明弘 SASソフトウェア側 技術部 An o v e r v i e wo f SAS V e r s i o n 6.06 E n g i n eA r c h i t e c t u r e A k i h i r oH i r a t a T e c h n i c a lD e p a r t m e n t， SAS S o f t w a r eK . K . 3‑1‑7 A w a j i m a c h i Chuo・k uO s a k a 要旨 本論文は、 S A Sパ ー ジ ョ ン 6. 0 6よ り 追 加 さ れ る エ ン ジ ン の 機 能 に つ い て 具 体 例 を 用 い て 紹 介 す る も の で あ る 。 エ ン ジ ン と は SASシ ス テ ム に お け る フ ァ イ ル 1/0ル ー チ ン の 総 称 で あ り 、 DBMS (インターフェース)エンジンと BASEエ ン ジ ン の 2種要員がある。 ・ a DBMS， ACCESS， V 1 E W， 1NDEX， SQL キーワード 1. はじめに SAS6.06では、 MEAコ ン セ ブ 卜 に よ り 様 々 な DBM S (ファイル)をあたかも SAS デ ー タ セ ッ ト の よ う に 処 理 す る DBMSエンジンと SASデ ー タ セ ッ ト の 機 能 拡 張 で あ る BAS Eエンジンが追加された。 MEAの 概 要 に つ い て は 、 昨 年 の 当 SA Sユーザー会にて述べたが、 今回は具休化されたエンジンについて紹介する。 (ME A :M u lt i p l e Engine Architecture) 2 . DBMS ( イ ン タ ー フ ェ ー ス ) エ ン ジ ン SASシ ス テ ム で は 、 既 に パ ー ジ ョ ン 5にて代表的な DBMSと の イ ン タ ー フ ェ ー ス は サ ポ ー 卜 し て い る が 、 パ ー ジ ョ ン 6. 0 6で は イ ン タ ー フ ェ ー ス の 方 法 が 変 更 さ れ た 。 6 ' ハージョン 5で は 各 DBMSよ り デ ー タ を 取 出 し SASデ ー タ セ ッ ト を 作 成 す る 必 要 が あ っ た 。 . 0 6で は 各 DBMSとの V 1EWを 定 義 す る こ と に よ り SA Sデータ ところが、パージョン 6 セットを作成することなしに、 S A S の処理が実行できる。 ① パ ー ジ ョ ン 6. 0 6で リ リ ー ス 予 定 の エ ン ジ ン • DB2 0 n MVS( lB M ) .SQ L/ DS 0 n CM S( 1BM ) ・ORACLE o n VAX(DEC) 'Rdb/VMS o n VAX(DEC) ②その後のパージョンでリリース予定のエンジン 1M S .ADABAS 'DATACOM/DB (IDEAL) 1DMS/R ‑323‑

• D BM Sインターフェースの比較 ' 到、紙4乙 SA S6. 06DBM Sエ ン ジ ン SA S VERS 10 N 5 、 a * バ ー ラ ョ ン 5で リ リ ー ス さ れ て い る イ ン タ ー フ ェ ー ス .DB2( I3 M ) ・・・ SAS/DB2 1M S( IB M ) ・・・ SAS/IMS .SQ L/ DS( JB M ) ・・・ SAS/SQL‑DS .A 1M ( F A C O M ) ・・・ SAS/AIM 1DM S/ R ( C S ) ・・・ SAS/ACCESS C A ) ・ SAS/ACCESS .DATAC0M/ DB( .0 RACLE( Oi IA C L E )・ . .SAS/ACCESS ・・・ SAS/ ACCESS( b e t a ) .A DA BA S (SAG) ‑324

③ D B M S エ ン ジ ン の 使 用 例 (D B 2 イ ン タ ー フ ェ ー ス ) .プロシジャのスタート SASUSER PROFILE CATALOG SASUSER SASPARM DATA a ・ ACCESS; PROC RUN ‑ ア ク セ ス ・ ウ イ ン ド ウ の 表 示 (ACCESS ¥ ' II N D O W ) マ ス タ ー ・ デ ィ ス ク リ ブ タ の 定 義 を 行 う 為 に C R E A T Eコ マ ン ド に て タ イ プ ACCESSを 入 力 こ の ウ イ ン ド ウ で 使 用 す る D B M S との連結を行う。 1 る。 ACCESS WINDOW Command ===) CR~虫T.R..s il.s jJ s.éd~む2; ACC ] IS S Memtype l n d e x Libname N a m e ‑ディスクリブタ選択パネルの表示 こ の パ ネ ル に て D B M Sを選択する。 Command ===) N O T E : Position cursor o n engine y o u wish t ou s e and press e n t e r . rn nunv ゐし.︐ 守一一一一一一一一一一一 ・ ︐ n u w nu j u E胃 ‑ ‑ A L nr ゐ ‑‑AF し VEO ︑ 目 nLtaa し qda enb v‑FVAVEVEnHUVAVEVEVAVAVEVE 内 AVOL nvnvnvnunvnvnunvnv U L ゐ し 舎︑ゐL ゐ し ゐ し 一 ゐ し ゐ し ゐ し ゐL ゐしゐL ゐ "vnrnynrnrnrnrnrnrnrnY24 ‑1φ:agi‑‑r‑sa‑‑‑l I s i ‑ ‑ ‑ I n 市 VE'VEVEVEOLVEVEVEVAVEVAVE‑A 目 ︑ " LVFし Fし nLgbpし Fし Fし nLPし P P ︑ 目 屯 cdqdF3qdqdq dF3VE i 件 一 一nAvcdcdF3 a 仰︑ ρ し ρuρunuρ し ρLP﹂ P ﹂ ρUO pup﹂ ︑ 目 nunununuanununununun unU 小A Mm e d M E a ︒ nnUAυ 川 AUnP 24nHUnHU / st a2M v ︐ ︐ ︐ し ﹄ ‑ ‑ ︑ UFMlMMmmnHUHMm UAHvnNM u E n 畠 PU/'E 巴 nUTLUVFt ︑ 円A ︑ 円U 軒 J n J q L 小A n D A A c d n n c d 小A A4yLaALU J F D A A 小AcdMmnuaA51 むn q R d S Y D A M n u N B V A hUTnbnUDHMnuquaAnuvA'iyAAUFH aF ‑325一

• D B 2マ ス タ 一 定 義 ウ イ ン ド ウ の 表 示 ( 0 8 2 M^5TER OE5GRIPTOR IOENTIFIGATION WINOOW) こ の パ ネ ル で D B 2 アクセスに必要な情報を入力する。 Command ===) DB2 MASTER DESCRIPTOR IDENTIFICATION 官INDO胃 AUTHORIZATION I D : ~旦晶 8130 e且p . l TABLE NAME: t SSID: db2 ASSIGN NAMES: NO LIBRARY: SASUSER DESCRIPTOR TYPE: ACCESS MEMBER: DB2 、 ・ a 入 力 後 E N T E Rキ ー を 押 す と 連 結 さ れ た D B 2テ ー ブ ル の フ ィ ー J レドが表示される。 こ の パ ネ ル に て S A S変 数 へ の 選 択 が 可 能 と な る が 、 今 回 は V I E Wに て 選 択 す る の で E N D コマンドにて終了する。 Command ===) DB2 MASTER DESCRIPTOR DISPLAY WINDO胃 AUTHORIZATION I D : DSN8130 LIBRARY: SASUSER SSID: DB2 TABLE NAME: TEMPL I I E M B E R : DB2 FUNC SEL COLUMN NAME TYPE: ACCESS SASNAME FORMAT ‑aT+aT 占 晶T 合千台千台千台千台守合千台千台 $ 6 . $ 1 2 . $ 1 . $ 1 5 . $ 3 . aT+aT EMPNO FIRSTNME MIDINIT LASTNAME WORKDEPT P I I O N E N O HIREDATE JOBCODE EDUCLVL SEX BRTHDATE SALARY $ 4 . D A T E 7 . 5.0 6.0 $ 1 . D A T E 7 . 1 0 .2 ‑ 326一 、 a

. V I E Wの定義 ( D B 2 SUsDESCRIPTOR DISPLAY WINDOW) 先 の ア ク セ ス ・ ウ イ ン ド ウ で'Memtype=ACCESSの FUNCに C Vを入力 1る 。 ACCESS WINDO胃 Command ===> Libna阻 e Name CY Memtype 1ndex ACCESS SASUSER DB2 SASUSER PROFILE CATALOG SASUSER SASPARM DATA ・ a 次に V I E W定義ウインドウが表示されるので、 FUNCに S を入力することにより、 S A S変数の選択を行う。 S A S変数への取出しが可能となる。 Command ===> DB2 SUBDESCRIPTOR DISPLAY 胃INDO官 AUTUORIZATION I D : DSN8130 s e r LIBRARY: i . a s J i MEMBER: db~ OUTPUT SAS DATA SET: LIBRARY: 凶 ︒ FUNC SEL COLUMN NAME quwqu リ ・ Hev 也aquRdvaow 司 日v a 九 ・ 4h SSID: DB2 TABLE NAME: TEMPL TYPE: VIE曹 MEMBER: SASNAME FORMAT $ 6 . EMPNO FIRSTNME MIDINIT LASTNAME 胃O RKDEPT PUONENO HIREDATE JOBCODE EDUCLVL SEX BRTHDATE $ 1 2 . $ 1 . $ 1 5 . $ 3 . $ 4 . DATE7. 5.0 6 . 0 $ 1 . D A T E 7 . a 円︐ ﹃υ れ つ

S A S変 数 の 選 択 さ れ た V 1 E W ウインドウ
これにより V I E Wの 定 義 は 終 了 す る が 、 さ ら に W H E R Eコマンドを使用すると、 W H E R

E句 を 追 加 す る こ と も で き る 。 各 ウ イ ン ド ウ を E N D コマンドにて終了し、

A C C E S Sプロ

シジャを終了する。
Com田 and ===>
DB2 SUBDESCRIPTOR DISPLAY WINDO胃
SSID: DB2

TABLE NAME: TEMPL

AUTHORIZATION I
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: DSN8130

TYPE: VIE冒
MEMBER:

LIBRARY: SASUSER
MEMBER: DD2
OUTPUT SAS DATA S
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• S Q Lプ ロ シ ジ ャ の 実 行 PROC S Q L ; : t CT 牟 SEL FROH sasuset;db2 I I H E R E empno > = ・ 000100・ R U H ; The SAS System ・ ah HIDINIT LASTNAHE EHPHO FIRSTNHE JOBCODE EDUCLVL SEX BRTHDHE 0 5 :3 6 Tuesday. Hay 1 6 . 1989 6 WORKDEPT PHONENO ーーーーーーーー一一一ー‑ーーーー一一一ーーーーー‑ー一一一ーーーーーー一ー‑ーーーーーー一一一ーー HIREDATE ーーー一一ーーーーー一ーーー 999999 YAHAHOTO 66 1 8 H JIRO AOO 3978 01JAN1965 009999 HIRATA 66 1 8 H AKIHIRO AOO 3978 01JAN1965 000110 VINCENZO 58 1 9 H LUCCHESI G 05NOV1929 AOO 3490 16HAY1958 000140 I I E A T H E R 56 1 8 F NICHOLLS A 19JAH1946 C 0 1 1793 15DEC1976 000130 DOLORES 55 1 6 F H QUINTANA 15SEP1925 C 0 1 4578 1971 28JUL . . ‑329一

‑パージョン 5 との比較 ( S A S / D B 2イ ン タ ー フ ェ ー ス ) プロシジャのスタート PROC DB2EXT; RUN; デ ー タ ア ク セ ス ・ パ ネ ル の 表 示 (DATA ACCESS PANEL) こ の パ ネ ル で 使 用 す る D B 2テープルの指定を行う。 D B 2 アクセスに必要な情報を入力する。 DB2 1HTERFACE DATA ACCESS PAHEL COHHAHD===) SAVE SELECT10HS (savesel): H OUTPUT SQL L1BRARY: OUTPUT SAS DATA S E T : test DB2 SUBSYSTEH 1 D : DB2 、 ， UH1QUE SAS HAHES ( u n i q u e ) :H A U T I I O R 1 Z A T I O H1 D TABLE HAHE d S 1 1 8 1 3 0 . t e圃p .l . .• • •• • デ ー タ 選 択 パ ネ ル の 表 示 (DATA EXTRACT PANEL) こ の パ ネ ル に て D B 2テ ー ブ ル の 列 名 よ り S A S変数への選択を指定する。 DB2 1HTERFACE DATA EXTRACT10H PAHEL COHHAHD===) ーーーー n 4 1 T B ‑ し M 干 l ーーーーー『ーーーーーーーーー n H U F" F M ︑ F E v n H U ' E u n H U 干l ‑ ‑ n 4 1 T ‑ F し l ¥HERE CLAUSE ‑‑ーー AH‑7E t 司 ﹃u p u MMHFa‑‑ nKMNH‑n4 ・k u ‑ ‑ T品 目 v・Tan4 nvMMHnD1A1A'i J 内 aAYAH‑. A ・ ︐iau F‑HU ゆる tw ゆるゆるゆるゆる nuaqku ゆる n n u u 'L n U ーーーーーー【ーーーーー‑ y ーーーーーーーーーー ・ COLUHH HAHE TABLE‑TEHPL EHPHO F1RSTHHE H1D1H1T LASTHAHE l ¥ ORKDEPT P I I O H E H O H1REDATE JOBCODE EDUCLVL SEX BRTHDATE SALARY iw‑T *牢牢 官 U牢 Fu‑Eb'ah 作 巴 ⁝ D R U M H 牢⁝ unTHF87TEbT ‑ I A 高吉田ナh iE干高一一 一 割 一 unnUTI‑MmmmmnhunE7bunυtb 何 日? "E ︑v u" 併e s 干tpaHunpuFLWHLuna SPRESRnuEEUUVA‑‑L anMHY‑‑aaH u 内n nTanunU?回早曹関maH ︐MV H " u e 円U Fw 九h MUW Fon"M"w'uun E U H ‑ ‑ w n v" ︼ ス ? E FUHC TABLE H A H E : TEHPL SAS DATA S E T : WORK.TEST 、 a ハ H U 司u q a

デ ー タ ア ク セ ス ・ パ ネ Jレの再表示 テーブル取出しが終了すると再度データアクセス・パネルが表示される。その際 S A S デ ー タ セ ッ ト に 出 力 さ れ た レ コ ー ド 件 数 と S A S変数の数が表示される。 さらに作成した S A Sデータセットを参照するには、 する。 B R O W S E (B) コ マ ン ド を 入 力 D B 2 INTERFACE DATA ACCESS PANEL COHHAND===> b SAVE SELECTIONS (savesell: N OUTPUT SOL LIBRARY: OUTPUT SAS DATA S E T : WORK.TEST DB2 SUBSYSTEH I D : DB2 ・ UNIOUE SAS NAHES (uniquel: N TABLE NAHE AUTHORIZATION I D 4 TEHPL DSN8130 主さきさ82i~~~~~~ 能登 iiii???銭信 SAS Data S e t : WORK.TEST Co盟国 and ===> FIRSTNHE HIDINIT LASTNAHE 1 999999 YAHAHOTO 2 009999 HIRATA 3 000110 VINCENZO 4 000010 CHRISTINE 5 000020 HICHAEL 6 000140 HEATHER 7 000130 DOLORES 8 000030 SALLY 9 000220 JENNIFER 1 0 000210 WILLIAH 1 1 000200 DAVIO 1 2 000190 JAHES 1 3 000180 HARILYN 1 4 000170 HASATOSHI 1 5 000160 ELIZABETH 1 6 000150 BRUCE 1 7 000060 IRVIHG 1 8 000270 HARIA 1 9 000260 SYBIL JIRO AKIHIRO LUCCHESI HAAS THOHPSON NICHOLLS OUINTANA KWAN LUTZ JONES BROWN WALKER SCOUTTEH YOSHIHURA P1 ANKA ADAHSON STERN PEREZ JOHNSON OBS EHPNO . . 日 L A H A K T 1 s J R F L V 33 12 Observations First Last 1 9 WORKDEPT PHONENO AOO A O O AOO A O O B 0 1 C 0 1 C 0 1 C 0 1 D 1 1 D 1 1 0 1 1 D 1 1 D l l D 1 1 D l l D l l D 1 1 D 2 1 D 2 1 3978 3978 3490 3978 3476 1793 4578 4738 0672 0942 4 5 0 1 2986 1682 2890 3782 4510 6423 9001 8953 ペ u n ペ u n

3. B A S Eエンジン B A S Eエ ン ジ ン に よ り S A Sデ ー タ セ ッ ト は 機 能 拡 張 さ れ た が 、 そ の 主 な 機 能 に は 下 記 の よ うなものがある。 • S A Sデ ー タ セ ッ ト に イ ン デ ッ ク ス を 付 加 す る こ と に よ り 、 高 速 ‑インデックス化・ ( Indexing) アクセスが可能となった。 (cp uタイム. E X C Pカ ウ ン 卜 の 減 少 ) イ ン デ ッ ク ス は 、 単 一 S A S変 数 あ る い は 祖 数 の S A S変 数 で 作 成することができる。 ‑レコード中のブランクやゼロを S A Sの ア ル ゴ リ ズ ム に よ り 圧 縮 ‑ファイルの圧縮・ し 、 (Compress) ' W H E R E句 E X C Pカウン卜の減少を行った。 ・・・・・ W H E R E句を F S E D I Tプロシジャでサポー卜した。 さらに S Q Lプ ロ シ ジ ャ に て S Q Lオ ペ レ ー シ ョ ン で S A Sデー タセットのアクセスが可能となった。 (Where processing) 、 . . ① B A S Eエ ン ジ ン の 使 用 例 ( イ ン デ ッ ク ス 化 ) ‑インデックスの定義は、 D A T A S E T Sプ ロ シ ジ ャ ま た は S Q Lプロシジャにて行う。 サンプ J レ・データ Variable Type Len Pos 。 OBS HAKE HODEL SALES 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 1 1 1 2 1 3 1 4 1 5 TOYOTA HISSAH TOYOTA TOYOTA HISSAH TOYOTA HATSUDA TOYOTA TOYOTA I 1 0HDA TOYOTA HISSAH HISSAH TOYOTA HISSAH COROLLA SUHHY CARIHA HARK2 BLUEBIRD COROHA FAHILIA STARLET WH CRO' CIVIC CRESTA SKYLIHE CEDRIC SPRIHTER H A R C I I 109000 94200 85000 81300 69100 66100 60800 60400 58000 54000 43000 42600 36600 36400 34400 ーーーーーー一一一一一一一一一一一一一一一一ー一 ー ー ー ー ー ー ー 一 ー ー ー ー ー ー 一 一 一 ー 1 2 3 HAKE HODEL SALES Char Char Hum 8 8 8 8 1 6 、 a ‑インデックスの作成 D A T A S E T Sプロシジャ PROC OATASE 1 'S . 1 ! Ycarsl MODl INDEXCREATE.ake: l i o d e lヨ(Ila 量e .we1): 1 1 1 D E XCREAtE l 伊 . S Q Lプロシジャ PRocSQLi ほ EATElliDEX田ake0 陸 宮 盛r s ( 掴a k 絞; CRE 語TEl NDEX掴 ̲.odefOU宅ars( 1l昌主宰，圃 o o e 1): ‑332‑

‑インデックスの参!!百

ACCESSプ ロ シ ジ ャ に て f
卜j
えしたインデックスの内容を参照する。
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Data Set Name: WORK.CARS
Engine: V60G
Created: HAY 1
6
. 1989
Last Hodified: HAY 1
6
. 1989
Type:
Data Set Label:
一一一一一一一一

Type Len

Num Name

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Variables: 3
Record L
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Observations: 2
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Options: NONUNIQUE HISSING
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Variables: I

' S Q Lプ ロ シ ジ ャ の 実 行

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TOYOTA
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CARINA
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STARLET
CROWN
CRESTA
SPRINTER
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COROLLA2

109000
85000
81300
66100
60400
58000
43000
36400
33200
32500

18.0
14.1
13.4
10.9
10.0
9.6
7.1
6.0
5.5
5.4

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4. まとめ S A S 6 . 0 6エンジンのサポートにより、 D B M S と の イ ン タ ー フ ェ ー ス が よ り 簡 単 に な り また S A S デ ー タ セ ッ ト の 拡 張 に よ り 高 速 ア ク セ ス が 可 能 と な っ た 。 汎 用 機 H 反S A S では、との パージョンよりリリースされる予定である。 *参考文献 • Version 6 S A S Data sase S y s t e m .A r c h itecture SUGI‑13( S U G I ‑ J 8 S ' ) • Database Access Made Easy SUGI‑14 • Using New S A S Database Features a n d Options SUGI‑14 ・U sing t h eS Q L Procedure i nS A S Program SUGI‑14 • Database lnterface under t h e Version 6 Engine Architecture SUGI‑14 、 a 、 ， 334‑

日本 5A5ユーザー会 ( 5UGト J) SQLプロシジャの紹介 竹中寿仁 SASソフトウェア(欄 技術部 Using the SQL Procedure i n SAS Programs H i s a h i t o Takenaka ， t SAS Software K . K . Technical Departmen 3‑1‑7 Awajimachi Chuo‑ku Osaka 要旨 ・ ・ 4 SAS シ ス テ ム で は 既 に パ ー ジ ョ ン 5にて、さまざまな DsMSと の イ ン タ ー フ ェ イ ス を サ ポ ー ト し て いるが、パージョン 6 .0 6では MEA コンセプトにより DsMSをあたかも SAS デ ー タ セ ッ ト の よ う に 扱 え る よ う に な っ た 。 そ こ で 登 場 す る の が 本 文 の SQL プロシジャである。 SQL プロシジャは、 ANSI S Q Lに 準 拠 し た SQL コ マ ン ド を 使 用 し て DsMSのデータ (SAS/ACCESSソフ トウェアで作成した VIEW) あるいは SAS デ ー タ セ ッ ト を 処 理 し 、 レ ポ ー ト あ る い は VIEWを作成する プロシジャである。 本文は、 SQL プロシジャの機能を具体例を用いて紹介する。 SQL MEA Structured Query Language Multiple Engine Architecture キーワード: SQ L， V1E I Y， Ds MS 1.はじめに ' SQL プ ロ シ ジ ャ は 、 先 に 米 国 サ ン フ ラ ン シ ス コ で 開 催 さ れ た SUGI‑14 に お い て 発 表 さ れ た 新 し いプロシジャである。 .0 6で リ リ ー ス が 予 定 さ れ て い る も の で あ り 今回紹介する SQL プロシジャは、 SAS パージョン 6 SAS パ ー ジ ョ ン 6 .0 6の MEA コンセプトにおいて、 SAS シ ス テ ム 用 の SQL(Structured Query Lang‑ uage) としてたいへん有用である。 .0 6の SQL プ ロ シ ジ ャ の 機 能 お よ び 基 本 的 な 使 用 方 法 を 紹 介 す る も の 本文は、 SAS パ ー ジ ョ ン 6 である。 Fhu ハ ペu q a

2. 概 要 S A Sパージョン 6 .0 6では、 S A S / A C C E S Sソ フ ト ウ ェ ア に よ り DB M Sに 対 し て V1 E 耐と呼ばれる仮想、 I E Wを 使 用 す る こ と に よ り S A SのD A T Aステッ 7 P R O Cス テ ッ プ テーブルを作成できる。そして、 V B M Sを あ た か も S A S データセットのように直按処理できる。 で 、 D そして、 D B M Sの T A B L E お よ び V1 日の処理概念を元に作成されたプロシジャが S Q Lプ ロ シ ジ ャ で ある。 S Q L プロシジャは、 S Q Lを 組 み 入 れ た プ ロ シ ジ ャ で 使 用 方 法 は A N S IS Q Lに準じている。 よって、その基本的な使用方法は ①S A S / A C C E S Sソ フ ト ウ ェ ア な ど で 作 成 し た V I E W、 あ る い は S A Sデータセットを入力し、デー タの加工、検索、および項目の追加、削除などを行いレポートを作成する。 ②S A S / A C C E S Sソ フ ト ウ ェ ア な ど で 作 成 し た V I E Y I、 あ る い は S A Sデータセットを入力し、デー I E Wを作成する。 タの加工、検索、および項目の迫力!1、削除などを行い V ③S A Sデータセットへのデータの挿入、削除および変更などが条件付きで行える。 また、 S A S データセットを作成することもできる。 、 . . . (本文では記載しない) 図2 .1は、 S Q L プロシジャの処理のフローチャートを S A S / A C C E S Sソ フ ト ウ ェ ア と の 関 係 を 含 めて表したものである。 図2 .1 S Q Lプ ロ シ ジ ャ 処 理 フ ロ ー ‑ ‑ ・ SAS/ACCESS SOFTWARE ↓ I l TYPE VIEW 、 a j ↓ ‑ ‑ ・ ~ B l 'ANNOTATEF z m c t i o n o fSASIGRAPH REPORT ‑336一 J I 主ヨ

3. SQL プ ロ シ ジ ャ (SAS シ ス テ ム ) に お け る TABLE とは SQL の TABLE は ROWS と COLUM~S で構成されており、 ー 月 比1 ' 1 < ;i こR仰 は レ コ ー ド 、 C OLUMNは 項 目 と .1 の 従 業 員 の マ ス タ ー TAsLE において、 RO官 は 各 従 業 員 の レ コ ー ド と さ される。たとえば、図3 れ 、 COLUMNは 各 従 主 九 の い く つ カ ・ の 項 目 ( 従 業 員 コ ー ド 、 氏 名 な ど ) と さ れ る 。 この構造は、 ROW をオブザベーションと考え、 COLUMNを変数と考えると、 SAS デ ー タ セ ッ ト の AS シ ス テ ム に お い て TAsLE とは、 SAS データ デ ー タ 部 の 構 造 と ま っ た く 同 じ で あ る c よって、 S セットのことを指す。 SQL で TABLE を更新できるのと同係に、 SQL プ ロ シ ジ ャ で TAsLE す な わ ち SAS デ ー タ セ ッ ト の 更新が可能である(本文では記載しない)。 以J3 .1 従 業 員 マ ス タ ー TAsLE COLUMN (変数) ・ 4 h ROW (オブザベーション) ‑ 従業員 コード D ) ( JC 氏名 ( S1 ME1 ) 資格 コード ( S C D ) 部箸 (BUSYO) 性別 ( S EI ) 年齢 ( N E N ) 基本給 (KIHON) 1 0 1 山下 3 0 総務 男 3 7 380000 1 1 1 岡田 1 0 総務 女 2 6 250000 2 0 1 平岡 3 0 技術 男 3 6 370000 202 沢口 2 0 技術 男 3 0 310000 203 桝井 1 0 技術 男 2 5 260000 2 1 1 北村 1 0 技術 女 2 4 220000 3 0 1 田村 3 0 営業 男 3 5 360000 302 鈴木 2 0 営業 男 3 1 320000 3 1 1 佐藤 2 0 ' s ιと ミ 升 当 法 女 2 8 280000 312 秋山 1 0 営業 女 2 3 200000 4 0 1 山本 3 0 企画 男 3 4 350000 4 1 1 D I中 1 0 企 [ 1 女 2 3 200000 ‑337‑ m

4. SAS シ ス テ ム に お け る VIE' I I と は SQL においても SAS シ ス テ ム に お い て も VIEYiは、基本の TABLE か ら 作 り 出 さ れ た 仮 想 の 表 で 、 TABLE デ ー タ は 物 理 的 に は 記 憶 さ れ ず 、 変 数 名 な ど の 情 報 の み が 記 憶 さ れ る 。 そ し て 、 VIE¥ I i 使 用 時 に は 、 そ の 情 報 を も と に し て TABLE に記憶されてるデータを使用する。 SAS シ ス テ ム に お い て V I E Y Iは以下の内容が考えられる。 ①S QL プ ロ シ ジ ャ で 単 ー ま た は 被 数 の SAS デ ー タ セ ッ ト に 対 し て 定 義 し た VIEi I ¥ ②S QL プ ロ シ ジ ャ で 単 ー ま た は 複 数 の V I E Y Iに 対 し て 定 義 し た V I E Y I ③S QL プ ロ シ ジ ャ で 複 数 の SAS データセット、 V I E Y Iあ る い は そ の 組 み 合 わ せ に 対 し て 定 義 し I E Y I たV ④S AS/ACCESSイ ン タ ー フ ェ イ ス で 、 他 の D B M Sに 対 し て 定 義 し た V I E Y I 図4 .1 V1 E Wの 定 義 DBMS TABLE SAS データセット (TABLE) COLUMN 、 a ROW ; ; ￨ ; ! l l m ￨ ; SAS/ACCESS イ ン タ ー フ ェ イ ス SQL プロシジャ UH‑ aA TJ 一 vn‑ し一 I SIMEI I SCD I 附 oI SE1 I NEN I K1 HO NI !一 一 回E" 一n 一 L u一 YA‑P ︐ ‑ T J一 v ￨JCD SAS データセット (TABLE) SQL プ ロ シ ジ ャ VIEI ' JIKAN*TANKA V I E Y Iは SAS データセットと同様に、 SAS の プ ロ シ ジ ャ お よ び D A T Aス テ ッ プ で 自 由 に 処 理 で きる。 ‑338‑ 、 a

5 .S Q Lプ ロ シ ジ ャ の 基 本 的 な 使 い 方 S Q Lプロシジャについての基本概念は前述してきたとうりである。ここでは、その基本概念に .1の 従 業 員 マ ス タ ー フ ァ イ ル を S A Sデータセット ( T A B L E ) として、 S Q Lプロシジャ 基づき、図3 の基本的な使い方を具体例を用いて紹介する。 なお、従業員マスターファイルは、ライブラリ参照名S A S D A T Aの S A Sデ ー タ ラ イ ブ ラ リ に デ ー タセット名 M A S T E Rに て 保 存 さ れ て い る も の と す る 。 5. 1 レ ポ ー ト 作 成 ここでは S Q Lプ ロ シ ジ ャ に よ る レ ポ ー ト 作 成 を 紹 介 す る 。 ①データの検索 プログラム 5 .1 .1で は 、 従 業 員 マ ス タ ー フ ァ イ ル の 内 容 を 出 力 す る 。 た だ し 、 オ ブ ザ ベ ー S C D ) が， 1 0 'あるいは， 2 0 'の も の の み 抽 出 し 、 ま た 、 変 数 に つ い て も ションは、資格コード ( ・ a 性別( S E1)および年齢 ( N E N ) は、出力しないようにする。 出力結果を出力5 .1 .1 に記載する。 .1 .1 プログラム 5 P R O CS Q L ; I M E I，S C D， B U S Y O，K II lO NL A B E L = ' K Y U Y O 'F O R M A TD O L L A R 9 . S E L E C TJ C D，S F R O MS A S D A T A .M A S T E R 二 買 HERE.S~D I S . . . V l { ]; : 2 0 ' ) ゑ 出力 5 .1 .1 ‑ J C D S1M E1 S C D B U S Y O K Y U Y O ー一一一一ーー一一一一一ー一一一一一一一一一一一一一ー一一一一一一ー一一一一一一一一一一一一一ー‑ 1 1 1 2 0 2 2 0 3 2 1 1 3 0 2 3 1 1 3 1 2 4 1 1 岡田 沢口 酒井 北村 鈴木 佐藤 秋山 田中 1 0 2 0 1 0 1 0 2 0 2 0 1 0 1 0 ‑339‑ 総務 技術 技術 技術 営業 営業 営業 企画 $ 2 5 0，0 0 0 $ 3 1 0，0 0 0 $ 2 6 0，0 0 0 $ 2 2 0，0 0 0 $ 3 2 0，0 0 0 $ 2 8 0，0 0 0 $ 2 0 0，0 0 0 $ 2 0 0，0 0 0

②抜玖のテーブルの連結 w 力5 .1 .1 で は 資 格 が コ ー ド で 表 示 さ れ て い る 。 よ っ て 、 従 業 員 マ ス タ ー フ ァ イ ル と 残 業 .1 ) を資格コード ( S C D ) をキーとして連結し、残業手当単価ファイル 手当単価ファイル(図 5 から資格 ( SIKAKU) を l f ]J出する。 プログラム 5 .1 .2 を参 m~ されたい。 図5 .1 残 業 手 当 単 価 フ ァ イ ル (SASDATA.TEATE) 資格コード 資格 (SIKAKU) ( S C D ) 単価 (TANKA) 8 0 0 1 0 0 0 1 2 0 0 1 0 2 0 3 0 一般 係長 課長代理 、 a プログラム5 .1 .2 PROC SQL; E I， SIKAKU， MASTER.SCD LAsEL='CODE'， SELECT JCD， SIMEI， S BUSYO， KIHON LABEL='KYUYO' FORMAT=DOLLAR9. FROM SASDATA.MASTER， SASDATA.TEATE 削!ERE.:MKStE R~SCD";TEATE~.SCD ORDER:BV."AST E R : ;SCD:.DESC; KIIION:.DESC;:JCD さらに、このプログラムではオブザ、ベーションの出力 ) 1 真を資格の高い順(資格コード ( S C D ) の大きい順)、基本給 ( K I! IO N ) の 高 所 得 者 、 従 業 員 コ ー ド ( JC D ) 順とする。 出力結果を出力5 .1 .2に記載する。 出力 5 .し2 JCD SIMEI S E I SIKAKU CODE BUSYO KYUYO ーーーーー一一一一一一一一一一一一一一一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 1 0 1 2 0 1 3 0 1 4 0 1 3 0 2 2 0 2 3 1 1 2 0 3 I I I 2 1 1 3 1 2 4 1 1 山下 男 課長代理 平岡 男 男 課長代理 課長代理 沢口 男 男 男 佐藤 女 係長 酒井 岡田 男 一般 女 一般 田村 山本 鈴木 課長代理 係長 係長 北村 女 一般 秋山 女 田中 女 一般 十般 3 4 0一 3 0 3 0 3 0 3 0 2 0 2 0 2 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 総務 技術 営業 企画 営業 技術 営業 技術 総務 技術 営業 企画 $ 3 8 0，0 0 0 $ 3 7 0，0 0 0 $ 3 6 0，0 0 0 $ 3 5 0，0 0 0 $ 3 2 0，0 0 0 $ 3 1 0，0 0 0 $ 2 8 0，0 0 0 $ 2 6 0，0 0 0 $ 2 5 0，0 0 0 $ 2 2 0，0 0 0 $ 2 0 0，0 0 0 $ 2 0 0，0 0 0 、 a

5 c) ム V I E Wの作 } i : X 」こでは S Q L プロシジャによる V I E'IIの作成を紹介する。 .L，. 1は 、 プ ロ グ ラ ム 5 .1 .2で 作 成 し た 出 力 イ メ ー ジ の V I E'IIを作成している。 プログラム 5 I E Wは、ライブラリ参!!日名 S A S U S E Rの S A S データライブラリに、 V I E W名 このとき作成した V M A S T V I E Wにて保存する。なお、 S Q L プロシジャは、 V I E Wを 作 成 す る と き は レ ポ ー ト を 作 成 し な い。そこで、 PRINTプ ロ シ ジ ャ で V I E Wの内容を確認する。 PRINTプ ロ シ ジ ャ に よ る 出 力 結 果 を 出 力 5 .2 .1に記載する。 .2 .1 フ。ログラム 5 P R O CS Q L ; . . . . v S E L E C TJ C D .S I M E I， S E I .S I K A K U .M A S T E R .S C DL A s E L = ' C O D E ' . B U S Y O .K I U O NL A s E L = ' K Y U Y O 'F O R M A T = D O L L A R 9 . F R O MS A S D A T A . M A S T E R .S A S D A T A . T E A T E W H E R EM A S T E R .S C D = T E A T E .S C D O R D E RB YM A S T E R . S C DD E S C .K I H O ND E S C .J C D CREATE 平 IE 肩 SKSUSER~ M 直S rI E事 A S P R O CP R I N TD A T A = S A S U S E R ̲ M A S T V I E WL A B E L ; R U N ; 出力 5 .2 .1 一般 一般 ‑3 4 1一 B U S Y O 務術業画業術業術務術業画 総技営企営技営技総技営企 一般 ︿ 係長 一般 般 ︿ 係長 ︿ 係長 ハH U n H U n H U ハHU ハHUnHU ハHU ハHU ハ HU ハ HU ハ HU ハ HU 課長代理 つd n d n d n d n︐b n ︐b n︐L 1 i 1 i 1 i 1 i 1 l 課長代理 F u ドl 課長代理 PEU 課長代理 nHU S I K A K U ハHU I I 1 2 1 1 3 1 2 4 1 1 S E I 男男男男男男女男女女女女 111 ‑lAn''un︿d 4 4 & F h d ρ h u n t a n k v n刈JvnHu‑‑n''u ' 1 01 2 0 1 3 0 1 4 0 1 3 0 2 2 0 2 3 1 1 2 0 3 S1 M E1 下岡村本木口藤井田村山中 山平田山鈴沢佐沼岡北秋田 O B S J C D K Y U Y O $ 3 8 0 . 0 0 0 $370.000 $ 3 6 0，0 0 0 $ 3 5 0，0 0 0 $ 3 2 0 . 0 0 0 $ 3 1 0 . 0 0 0 $ 2 8 0 . 0 0 0 $ 2 6 0 . 0 0 0 $ 2 5 0 . 0 0 0 $ 2 2 0，0 0 0 $200.000 $200.000

6 .S Q Lプロシジャの使用例 Q Lプロシジャの基本的な使い方を紹介してきた。ここでは先の従業員マスター 前述までは、 S ファイルとその他のファイルを使用して、 S Q Lプ ロ シ ジ ャ の い く つ か の 機 能 お よ び 利 点 を 説 明 す る 。 .1 ) に登録されている従業員の残業日と残業時聞が残業時間ファ 従業員マスターファイル(図 3 イル(図 6 .1 ) に 入 力 さ れ て い る 。 ま た 、 残 業 手 当 の 1時間あたりの単価は資格によって異なり、 .1 ) に入力されている。これらのファイルを使用して、従業員別残業 残業手当単価ファイル(図 5 手当一覧表を作成する。 6. 1 残 業 時 間 の 合 計 計 算 ( S Q Lプロシジャによるグループサマリー処理) 残業時間ファイルは、従業員の残業時間が残業日別に入力されている。そこで、 .1 ) ジャで従業員ごとに残業時間の合計を計算する(プログラム 6 P R I N Tプ ロ シ ジ ャ に よ る 出 力 結 果 を 出 力 6 .1に記載する。 S Q L プロシ 、 a 図6 .1 残 業 時 間 フ ァ イ ル ( S A S D A T A .Z A N G Y O ) O B S 2 3 4 5 8 9 従業員 コード ( JC D ) 残業日 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 1 1 2 0 1 2 0 1 2 0 2 2 0 3 2 0 3 6 / 0 5 6 / 1 3 6 / 2 6 6 / 2 6 6 / 2 2 6 / 3 0 6 / 1 6 6 / 1 9 6 / 2 8 ( D A T E ) 残業時間 ( Jl K A N ) 3 5 2 3 2 4 4 残業日 O B S 従業員 コード ( JC D ) ( D A T E ) 残業時間 ( JI K A N ) 1 0 1 1 1 2 1 3 1 4 1 5 1 6 1 7 1 8 3 0 1 3 0 2 3 0 2 3 0 2 3 0 2 3 1 1 4 0 1 4 0 1 4 1 1 6 / 1 5 6 / 1 5 6 / 1 6 6 / 2 2 6 / 2 3 6 / 2 8 6 / 2 9 6 / 3 0 6 / 3 0 2 5 2 2 2 3 5 2 2 プログラムム l 一 、 a P R O CS Q L ; C R E A T EV I E WW O R K . J I K A N T O TA S S E L E C TJ C D .$ u M U i K A N )北S :: J 1 :K A N F R O MS A S D A T A .Z A N G Y O G 丑o v : : P: s y j C i I P R O CP R I N TD A T A = W O R K . J I K A N T O T ; R U N ; 3 4 2一

出力 6 .1 O B S 2 3 4 5 6 7 8 ， . ， 1 0 JCD J I K A N 1 0 1 1 1 1 2 0 1 2 0 2 2 0 3 3 0 1 3 0 2 3 1 1 4 0 1 4 1 1 1 0 P ‑343‑ 5 4 7 2 1 1 3

6. 2 従 業 員 別 残 業 手 当 一 覧 表 の 作 成 ( 3つ の フ ァ イ ル の 連 結 お よ び 新 変 数 の 作 成 ) .1で 作 成 し た 残 業 時 間 合 計 フ ァ イ 従業員マスターファイルと残業手当単価ファイルおよび 6 .2 ) 。なお、従業員マスター ルを連結して、従業員別残業手当一覧表を作成する(プログラム 6 フ ァ イ ル と 残 業 手 当 単 価 フ ァ イ ル は 、 従 業 員 コ ー ド ( JC D ) をキーとして、従業員マスターファ イルと残業時間合計ファイルは、資格コード ( S C D ) をキーとして連結する。 T A N K A ) X 残業時間(JI K A N ) で 求 め て 、 変 数 名 は TEATE また、残業手当は、残業手当単価 ( とする。 出力結果を出力6 .2に記載する。 .2 プログラム 6 ︐ A 八 U N μ → i vnMR ・ ︐ 14d ︑ 0d lR 甲 UR の り IR ‑ W faJ ‑且 AHV w m u nk l 小 ー 叩I AA' 世H れ酬し M 小j 'れ︑u anA unI '市十ール whFE Y‑ JIR ydn Va 曹 ハU U ‑ nbml 'mlto u HUYA nDnu EiMFa ム︐ U 引 I A F a wnpu AAT whMm Tiwb quιA nドL U L A U h h u iR れ ︐j ︑ yiuRnk M 車一 'IOA‑ MmvRmI Ti$Loa ・4 I 丸 m¥uf nuoa‑‑KO Fし M賀 市 I rJKAuhAU KAA ‑mIRH um‑﹃ミ:oa rLnU 川 qFEU F E U Fド lMnuA rLTloa n ︐ .q dpbuM nk n v 1 ・ nuquFA 、 a ， c l YI I E R El o LJCD土J ;まCD<AND t SCD; o :L .SCD ORDER B Y JCD 出力 6 .2 JCD SIMEI SIKAKU BUSYO JIKAN TANKA TEATE ーーーー‑ー一一一一一一一一一一一一一一一一一ー一ーーー一一一一一一一一一一一一ーーーー一一一一一一一一一一一一ーーー一一一一一一一一一一ーーーー 1 0 1 1 1 1 2 0 1 2 0 2 2 0 3 3 0 1 3 0 2 3 1 1 4 0 1 4 1 1 山下 課長代理 総務 岡田 一般 総務 平岡 課長代理 技術 沢口 技術 酒井 係長 一般 1 0 4 技術 田村 課長代理 営業 鈴木 係長 営業 佐藤 営業 山本 係長 課長代理 田中 一般 企画 企画 ‑3 4 4 1 1 3 12 0 0 8 0 0 1 2 0 0 1 0 0 0 8 0 0 1 2 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 2 0 0 8 0 0 1 2 0 0 0 8 0 0 6 0 0 0 4 0 0 0 5 6 0 0 2 4 0 0 1 1 0 0 0 3 0 0 0 8 4 0 0 1 6 0 0 、 a

6. 3 SQL プ ロ シ ジ ャ の 利 点 SQL プ ロ シ ジ ャ に よ る こ れ ら の 処 理 を 、 従 米 の DATAステップと PROCス テ ッ プ の 組 み 合 わ せ で .3となる。 プログラミングするとプログラム 6 .3 プログラム 6 ① PROC SUMMARY DATA=SASDATA.ZANGYO NWAY; CLASS JCD; VAR JIKAN; OUTPUT OUT=ZANGYO SUM=JIKAN; RUN; DATA MASTER; MERGE SASDATA.MASTER(IN=M) ZANGYO(IN=Z DROP=̲FREQ C D ; B YJ I F M=I AND Z=I; RUN; ← ー 中 n u ドl ︐ .Al nu l F ドl 中 小 l n ド LM HHU AU ‑ ‑ n ド LM ② ③ u ドb ④ ・ ' l Ti aau ‑ → ︑ AA Tink AAF nUTi pu n AnuaAA ・ ' ︑ tdum ‑ ‑一‑ ・ AnHAnu TiTl AnuaaH nunu ︑ 以 ︑ ︐ →i ' T i nkhunknU AHuptν ハ HUFtν F MF u p MF ︑︑ ptνvvi‑‑'ptνvvi‑‑ ハ HunkυUNH ハ HUnmuMNμ nHAHHunMAHHu ny‑‑nνAny‑‑nMA ‑ TYPE̲); DATA ZANTEATE(KEEP=JCD SIMEI SIKAKU BUSYO JIKAN TANKA TEATE); MERGE MASTER TEATE; B Y SCD; TEATEニTANKA*JIKAN; RUN; ⑤ PROC SORT DATA=ZANTEATE; B YJ C D ; RUN; ⑤ PROC PRINT DATA=ZANTEATE; RUN; ⑦ ①残業時間合計ファイルの作成(従業員ごと ( B Y JCD)) ② 従 業 員 マ ス タ ー フ ァ イ ル と 残 業 時 間 合 計 フ ァ イ ル の 連 結 ( キ 一 、 従 業 員 コ ー ド ( JC D )) ③残業手当単価ファイルのソート(資格コード ( S C D )) o ‑ ④②で作成した新従業員マスターファイル(残業時間を含む)のソート(資格コード ( S C D )) ⑤新従業員マスターファイルと残業手当単価ファイルの連結(キー、資格コード ( S C D )) 残業手当の計算(残業手当単価 (TA~KA) x 残 業 H 寺i [ J j( JIKAN)) ⑤ 残 業 手 当 フ ァ イ ル の ソ ー ト ( 従 業 員 コ ー ド ( JC D)) ⑦レポート作成 プログラム 6 .3と SQL プロシジャを比較する。 • DATAス テ ッ プ で フ ァ イ ル を 連 結 す る と き は 、 あ ら か じ め 連 結 の キ ー と な る 変 数 で ソ ー ト し なくてはならない。よって、従業員マスターファイルと残業時間合計ファイルおよび従業 員 フ ァ イ ル と 残 業 手 当 単 価 フ ァ イ ル を 別 の DATAス テ ッ プ で 連 結 し な く て は な ら な い 。 ι ニ瓦斗札ぷ旦とぷエエ接ぷ底 琵数￡之L;iム段仏エニ之友ふ上品1以1 怠 よ 二 之ゑι よって、 これは、 SQL プ ロ シ ジ ャ の 利 点 と 言 え よ う 。 ‑345‑

7. おわりに これまで述べてきたように S Q L プロシジャは、 S A S プログラムに大きなノ号ワーと柔軟性を増強 するプロシジャである。 A S / A C C E S Sソ フ ト ウ ェ ア と と も に 使 用 す れ ば 、 こ れ ま で 以 上 に D B M Sを 処 理 す る 強 力 な また、 S ツールとなる。 *参考文献 .S A S 6 . 0 6エ ン ジ ン の 紹 介 S U G I ‑ ] 8日 .U si n gt h eS Q LP r o c e d u r巴 i nS A SP r o g r a m sS U G I ‑ 1 4 、 、 ‑346一

日本 SASユーザー会 CSUGI‑J) PC版 SASの稼働環境 細川 忍 SASソフトウェア(捕 開発部 Running Environments f o r PC/SAS S h i n o b u Hosokawa o f t w a r eK . K . D e v e l o p m e n tD e p a r t m e n t， SAS S 14‑4 I くo denmacho N i h o n b a s h iC h u o ‑ k u Tokyo 要旨 ・ a 現在リリースされている PC版 SASパージョン 6 . 03は、メインフレーム版 SASなどと同 等に近い機能を備えるまでに強化されてきている。 しかし、 SASシステムは大規模なソフトウェアであり、それを稼働させる環境として現在のパ ソコン環境にはまだまだ微力さを感じる向きも多く、またそのパソコンも、特に国産機の場合は各 メーカーによってハードウェアおよび MS‑DOSの仕様や構成が異なっていることが多い。 このような環境を踏まえ、本論文では、 PC版 SASを使用する場合のいくつかのチューニング 方法などを話題の EMSを含め、筆者の考察を交えながら各種紹介する。 . 03，MVA， EMS，キャッシュディスク，数値演算フ。ロセッサ キーワード: PC版 SAS， 6 しはじめに ・ ah 昨年、米国 SAS 1nstitut巴 I nc. (SAS社)は SASシステムの開発コンセプ トとして M VA (Mu1 ti‑V end0 rA rch it巴 cture)を発表した。これは、 ハードウェアおよびオベレーティング・システム (0S) に依存する部分を最少限に抑え、ソフト ウェア本来の機能となる大部分のコードを共通化することにより、システムの操作方法、処理、機 能などを統一化し、また開発自体の効率化をはかることを目的としている。 一方、このコンセプトが、現在のパソコンの小規模なメモリを更に圧迫する要因にもなってしま ったことは否定できない。しかし、いずれにしても現在の MS‑DOS環境には限度があり、 PC 版 SASの使用者にとっては、いかにメモリを捻り出すかということが、最大の悩みとなる。 ここでは、日夜その稼働環境と戦っている P C版 SAS使用者のために、 P C版 SASがサポー トしている機能と、 SAS社が推奨している環境等を、 PC版 SASの国産機対応に従事する者の こなれば幸いである。 立場から紹介して行く。 P C版 SASを使用する上で参考 i 2 . SA Sシステムの開発コンセプト MVA MVAはアプリケーション・レイヤ、コア・レイヤ、ホスト・レイヤの 3つのレイヤで構成され ている。アプリケーション・レイヤは、 SASシステムの全ソースコード約 120万ラインのうち の約 70%を占め、コア・レイヤは、約 20%、ホスト・レイヤは約 10%という割合である。ま た、アプリケーション・レイヤおよびコア・レイヤは、すべて C言語で書かれ、この両レイヤのコ ードは共通のコードとして、各ホストでリコンパイルさえできれば、移植が完了する。一方、ホス ト・レイヤは C言語とアセンプラで書かれており、ここだけは、各ハードウェアおよび、 OSに依存 するコードである。(図 l参照) このようなコンセプトを実現するには、それぞれのホストに対応した優秀なしかも標準仕様の C コンパイラーの存在が第一条件となる。 SAS社はこのコンセプトをかなり以前から意識していた のかもしれなし、。 ‑347一

1984年 、 SAS社はパソコン用 Cコンパイラーとして有名な Lattice Cをメインフ レームにインプリメントすべく、 Lattice社との共同開発を始め、そして 1985年には、 Lattice C/370 (現在の SAS/C) を発表した。また 1987年には、その Lat‑ t ice社を子会社とし、本格的にメインフレームからパソコンまでの Cコンパイラーの開発にも 乗り出し、 ANS1 (the American National Standards 1nst itute) 委員会のメンパ としても、その標準化のために積極的に取り組んでいる。 l 玄 11 恥 佳 、. TJミ = イ メ ー 一 志F " ‑" ‑ く " ‑ " ‑‑ " ‑" Appllcatlons " ‑ " ‑ 一一"‑ " ‑ " ‑ /ノ // / / // /一一一一 一一〉 // "‑"‑ Core // " ‑ "‑(Supcrvlsor)/ / " ‑ " ‑ // ¥ー¥一一一一一一一一/̲/ 1 " ‑ " ‑ //11"‑"‑ //11"‑"‑ //1 1" ‑ " ‑ "0 st// 11 " ‑ " ‑ "0 st// 11 " ‑ " ‑ "0 st// 1 CMS ノ 1 1 "‑"‑2// 1 1 "‑"‑3//1 1 "‑"‑1/ 1 "‑V/ 1 1 "‑V/ 1 1 "‑V/ 1 UNIX 1 ' v 〆 11 V 11 V 1 . MVS 1 1 VMS 1 1 MS‑DOS 1 ctc 1 ̲̲̲̲̲̲11̲ 一一一一一一一一一 1 1 1 、 ， 3 . ハードウェア環境および OS環境 PC版 SASも当然 MVAの同一ラインにおいて開発されているプロダクトである。ということ は 、 SASシステムがサポートするメインフレーム、ミニコン、ワークステーションなどと同一ス テップ、同一量のコードをパソコン上でも稼働させなければならないということになる。単純に考 えても、これは並大抵のことではない。しかも、現在の MS‑DOSが管理できる 640Kバイト というメモリ制限のなかでである。このなかには当然 MS‑DOS自身も含まれているのだから、 もう最悪の環境条件というしかない。しかし、このような難解な問題を、 SAS社の PCホストの 開発陣はその技術力により解決していったのである。 SAS社による PC版 SASの開発は当然冴ミ国向けのものであり、そのままでは 1s M PCまた はその互換機でしかフルにその機能の恩恵にあずかることはできなし、。我々は日本のパソコンのシ ェアなどを考慮した上で、これを国産機種用に移植し、また新たに日本のための開発をも行なった。 また日本語の出力はもちろん、入力のための日本語フロントエンド・プロセッサ (FEP) も各 パソコン・メーカー製のものや主流と言われるサードパーティー製のものをサポートした。 【PC版 SASサポート機種】 .1sM PC， PS/2およびその互換機 .NEC PC‑9800シリーズ '1sM PS/55シリーズ 'FUJ1TSU F M Rシリーズ 'Panasonic PanacomMシリーズ 'H1TACH1 2020シリーズ(グラフィック機能は未サポート) ※ 敢えて公にはしていないが、 PC版 SASは NODMS (ラインモード)やノ '¥";1 チ モ ー に また SAS/GRAPHでは NOD1SPLAY(ただし、ダミー的 i こデパイス名の指定が 必要)での使用ならば、 MS‑DOSマシンであれば上記の機種以外でも稼働可能である。 ただし、 SAS/AFや SAS/FSPなどのようなフルスクリーンでの処理を必須とする ものは除く。また OS/2の MS‑DOSモードでも、メモリなどの制約はあるものの基本 的な稼働は確認されている。 ‑348‑ 、 a

4 . メモリ環境 ・ 前項でも触れたが、現在の MS‑DOSか管理できるメモリは 640Kバイトという範囲でしか 告ものサイズがあり、ここに FEPなど ない。そして、日本語 MS‑DOS自身は、米国版の約 2j のデパイス・ドライパーまでも載せてしまうと、 SAS自身が載るかどうかという非常に微妙な状 況をも生じかねないのである。 しかし、 SAS社の開発陣はそのような状況をも予め考慮しいくつかの解決方法を用意していた。 この辺にも開発陣の苦労の跡が伺える。 PC版 SASの実行モードには通常の DMSモードと、 NODMSモード、パッチモードの 3種 類があり、 SASの立ち上げ時にその指定を行うことができる。これらが必要とするメモリはそれ ぞれ異なるので、この点を生かし、 SASの使用目的などに合わせてモードの選択を行えば、メモ リの制約にもつながる。 また、 PC版 SASは EMS (Expanded Memory Spec ification) をサポートしているので、これを用いれば、更にメモリを効率的 i こ使用することができるだろう。 しかし、のちほど説明するが、これは PC版 SASを使用する上での必須条件ということにはつな カまらない。 ah 4 . 1 EMSとは? 最近になって、急激に注目を集めている EMSは 、 MS‑DOSで利用できるメモリ領域を拡張 するための規格で、 1985年、米国 Lotus Development社，同 1nte1社によ って初めにパージョン 3 . 0として発表された。その後、米国Microsoft社が加わり、こ . 2およびパージョン 4 . 0に代表される仕様が提唱された。またこ の 3社によってパージョン 3 れは、 3社の頭文字から LIM/EMSとも呼ばれている。 EMSパージョン 3 . 2およびパージョン 4 . 0の発表の聞には、米国 AST Research 社による EEMS (拡張 EMS) という仕様も発表されている。 EEMSは EMSバージョン 3 . 2に対して上位互換であり、また EMSパージョン 4. 0は EEMSおよび EMSバージョン 3 .2 'こ対して上位互換である。 これらの仕様では、拡張メモリを使用するための各種ファンクション、またそのファンクション をコールするための割込みベクタなどの、ソフトウェア・インタフェースについては規定している が 、 EMSを実現する手法、つまり各種ファンクション内の処理方法については、一切定めていな い。そのため、パンク切り替えなどのハードウェア機能によるものや、ソフトウェア・レベルでの エミュレーションによるものなど、さまぎまな方法によって実現された EMS機能が各パソコン・ メーカーやサードパーティーにより提供されている。 ... EMSパージョン 3 . 2を例に簡単に説明する(図 2参照)と、 1Mバイトのアドレスを超える 拡張メモリ(最高 8 Mバイト)は、 16Kパイト単位の論理ページと呼ばれるブロックに分割され る。また、 640Kバイトから 1Mバイトまでのアドレス空間で、 VRAMや B10S (ROM) としてマップされていない連続した領域に、 16Kバイト単位の物理ページが 4ページ設けられる (ページフレームと呼ぶ)。そして、この物理ページ毎に論理ページ.をマップし、これを切り替え て使用することにより、物理的には 1Mパイトの範囲内しかアクセスできないアプリケーション・ プログラムも、あたかも物理ページにアクセスするかのように、 1Mパイトを超える論理ページ i こ までアクセスが可能となる。また、アプリケーション・プログラムと EMS機能の間で、これを制 御する EMM (拡張メモリ・マネージャー)は、デバイス・ドライパーとして用意されている。 . 0では、論理ページとして使用できる拡張メモリは巌高 32Mバイト 尚 、 EMSパージョン 4 で、またページフレームは 4ページ 上の物理ページが設定でき、原則としては 640Kバイト以 下のメモリ領域もページフレームとして使用できるようになっている。 ι L ‑349

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4. 2 PC版 SASにおける EMS
PC版 SASは EMSをサポートしているが、これは 1987年の SASウェア・パロットで、
こ応え、 EMS
もっとも多くの票を得た結果による。 SAS社はさっそくこの多くのユーザーの声 l
ノイージョン 3
. OY̲上をサポートした。正確には、 EMSパージョン 3
. 2および 4. 0，そして
EEMSを示している。
現在、 EMS機能を用いたアプリケーション・ソフトでは表計算ソフトとして有名な某ソフトが
よく知られている。これは、実行フ。ログラム自身は基本メモリにおかれ、処理中 i
こデータが膨れて
基本メモリだけでは足りなくなった場合に、 EMS機能により拡張メモリを使用するというような
操作を行なっている。このため、拡張メモリの容量が大きければ大きい程、大容量のデータを扱う
ことが可能ということになる。
一方、 PC版 SASでは、スーパーパイザー常駐部(メモリ管理部など)、一部のフ。ロシジャ、
データ部はあくまで基本メモリにおかれ、その他のプログラム部(スーパーパイザー非常駐部、デ
ィスプレイ・マネージャー、各プロシジャなど)が拡張メモリにおかれる。 SASの仕様ではデ
タを拡張メモリ上に持つことはできないのである。(図 3参照)
PC版 SASで EMS機能を使用することによる効用というのは、基本メモリに常駐していたプ
ログラムが拡張メモリ上にロードされたことにより、基本メモリが余分に使用できるということで
ある。確かに、大きなプロシジャなどを載せるためには有効であるが、その実行によって使用する
データ領域が大きくなれば、メモリ不足になることもある。この場合いくら拡張メモリを増やして
も残念ながら SASはその処理を行うことはできない。また逆に、小さなフ。ロシジャを実行してデ
ータ量もさほど大きくならない場合に使用すると、処理スピードが遅くなるだけで、 EMS機能自
体が無駄になる可官出生もある。
また PC版 SASはその大きなシステム故にオーバーレイの構造をとっている。ところが EMS
機能を使用するには、このような構造体は不向きであり、さまざまな制約を生じてしまう。このた
めに一部のフロロシジャなどのモジュールでは、 EMS機能の使用を断念しているものもある。

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メモリが割り当てられ、これを
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このようなことから判断すると、あくまで EMSというのは MS‑DOSの限られた 640Kバ
イトの基本メモリを節約するための方法のーっと考えるべきで、あり、その他の方法として、 FEP
などのデバイス・ドライパーやメモリ常駐フ。ログラムは必要としない場合は取り除くようにしたり、
NODMSモードを利用する(1 20Kバイトもメモリが空く)などして、なるべくお金のかから
ない方法での対処も考えられる。もちろん、 EMS機能があれば最良と言えるが、これは利用でき
る環境が限られる上、費用もかかってしまう。
パソコン用のソフトウェアには、このような環境に依存する制限は常につきまとうものである。
それ故に、 EMSは限られたメモリを効率よく使用するための選択肢のひとつと解釈し、いずれの
方法をとるかは、 PC版 SAS使用者の半l
血
行i
こ任せたい。
尚、そのための資料として役立てば良いが、 PC版 SASの DMSモード、 NODMSモード、
EMS使用時の各メモリ環境における BASE，STAT，GRAPHの各フ。ロシジャ毎の成功率
を求めるベンチマーク・テストを行った。このテストは処盟主度を比較したものではないので、使
用機種にはこだわらないものとする。またこの表は、各フ。ロシジャの使用回数に対して成功した回
数およびメモリ不足で失敗した回数を求め、その割合を表わしている。もちろんすべての状況に当
てはまるとは言えないが、この結果においては EMSを使用しなくてもほとんど のフ。ロシジャが問
題なく実行できるようだ。(図 4参照)
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i 玄 14. 毛吾メモリ王J:;1J J l l lこヰ古げる毛5‑‑;7"ロシジャロコ疋父: : 9 J ' 耳司 BASESAS 6.03 プロシジヤごとの成功事 1 1 E n viron.ent I 1 D H S 1 HDDHS 1 1 D K 1 l 一 一 一 ー ー ー ← ー ー ー ー ー ー ーl D K 1 1 ‑ ‑一一一一一一一一一←一一一一←一一一ー l 1 Procedurc 1 1 1 1 1 一一一一一ー一一一一 1 1 1 1 1 l ， P P E I I D 1 3 1 1 0 0 1 3 1 1 0 0 1 I I l 一一一一一一一一一‑‑+‑ー・一一→ーー・一一ー l I C A L E I I D A R 1 6 1 1 0 0 1 G I 1 0 0 1 I C I I A R T 12 3 1 1 0 0 12 3 1 1 0 0 1 ICOHPARE 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1 I C O I I T E H T S 1 2 1 1 0 0 1 2 1 1 0 0 1 l 一一一一一一一一一一・‑‑‑+‑‑‑‑‑+ーー←一一 l 、 ， 1 ‑ ‑一一一一一一一一一←ー・一一→ー→一一ー 1 1 ‑ ‑一一一一一一一一‑‑+‑ー←一一←ー←一一 l l 一一一一一一一一一一←ー←一一←ー←一一 l I C O R R 1 2 1 1 0 0 1 2 1 1 0 0 1 l 一一一一一一一一一一←ー←一一←ー←一一 l I U A T ^ 1 1 5 6 1 1 0 0 1 1 G 3 1 1 0 0 1 1 ‑ー一一一一一一一一‑‑+‑ー←一一←ー←ー ‑ ‑ 1 IFORHAT 1 8 1 1 0 0 1 9 1 1 0 0 1 1 一一一一一一一一一→ー→ー ←ー←一一￨ I F U R H S 1 2 1 1 0 0 1 2 1 1 0 0 1 I F R E Q 11 4 1 1 0 0 11 5 1 1 0 0 1 I H E M I S 11 9 1 1 0 0 11 9 1 1 0 0 1 I P L O T 1211 1 0 0 12 2 1 1 0 0 1 l 一一一一一一一一一一←‑‑+‑一一←ー←ーー￨ !一一一一一一一一一一←ー←一一・一←一一 l l 一一一一一一一一一一←‑‑+‑一一←ー←一一 l l一一一一一一一ーーいー←一一←ード一一 l I P R I1 I T 1 1 1 7 1 1 0 0 1 1 1 7 1 1 0 0 1 l 一一一一一一一一一一←ー←一一←ー←一一 I I R A H K 1201 1 0 0 12 1 1 1 0 0 1 I R E G 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1 ISURT 12 9 1 1 0 0 13 0 1 1 0 0 1 l 一一一一一一一一一一←‑‑+‑一一←→ 一ー l 1 ‑ ‑一一一一一一一一一←ー←一一←一・一一ー 1 l 一一一一一一一一一ー←ー←一一←ー←一一 l I S T ^ I I D A R D 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1 ISUHHARY 1 9 1 1 0 0 1 9 1 1 0 0 1 l 一 ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー 一 一 ー ーφー ーφー ー ー ー い ー φ一 一 ー1 1 ‑ ‑一一一一一一一一一←ー←一一←ー←一一￨ I T Al IU . I ATE 1 5 1 1 0 0 1 5 1 1 0 0 1 ITIHEPLOT 1 1 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 1 ITRMISPOS 12 0 1 1 0 0 12 0 1 1 0 0 1 !一一一一一一一一一一・一ー←一一←‑‑i‑‑一一 l 1 ‑ ‑一一一一一一一一一←‑‑+‑一一←ー・一一 l l 一一一一一一一一一‑‑+‑ー←一‑‑.‑ーい一一 1 I U I I I V ^ R I ^ 1 G I 1 0 0 1 G I 1 0 0 1 I ^ L . I 1 4 G G I 1 0 0 1 4 7 8 1 1 0 0 1 1 ‑ ‑一一一一ー一一一一ー・一一一ー一←一一一一 l 352‑ 、

S ^ S / S T I ¥ TG .0 3 プロシジャごとの成功率 ll‑Emir‑n!1 ， ‑ ー ー ー ー ー ‑ ー ー ー ー ー ー ー 『 司 自 ー ー ー ー ・ ‑ ー ー ー ー ー ー 『 司 ‑， l 一一一一一一一一ー →一一一一ー←一一一一←一一一一一￨ IProcodurc 1 1 1 1 1 1 1 l ー 一一一一一一ー 1 1 1 1 1 1 1 1 ‑ ‑ ‑一一一一一一一一→ーーい一一←ー←一一←一一←一一 l l 一一一一一一一一一一・‑‑‑‑+‑一一・一一←一一←ーー←一一 l l 一一一一ーーーーーーーーーー・一一←ーーーー←ーー←ー一一←ーーい一一 i 1 ‑一一一一一一一一一←ー→・一→一一・一一←ーーい一一 l l 一 ー 一 一 ー ー 一 一 ー ー 司 一 一 ー ・ ー ー ー ・ ー ー ー ー → ー ー ー ー ・ ー 一 一 ← ‑ ‑ ‑ + ‑ ‑ ‑ ‑ ー ! 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S A S / G R A P I IG .03 プロシジャごとの成功率 喝 ︽ ︽ 内 司自今︑ 自︽ ︽ 内 司 ︽ ︽ 句 一内 司 内 命‑ 崎 句 ‑‑‑‑‑‑‑‑司‑‑E司‑‑‑ ‑ ‑ ‑ ‑‑ ‑‑ ‑‑ ‑‑ ‑‑ ‑‑ ‑‑ ‑‑ ‑‑ ‑‑ ‑‑ ‑‑ ‑‑‑一 ‑ ‑ ‑‑ ‑‑ ‑‑ ‑‑ ‑‑ ‑‑ ‑‑ ‑‑ ‑‑ ‑‑ ‑‑ ‑' ‑‑ ‑‑ ‑‑ ‑ ‑‑ ‑ ‑‑‑‑ ‑ ‑‑ ‑司一 ‑‑ ‑ ﹃司一 噌‑ ‑ ‑‑ ‑‑ ‑‑‑ 司‑ ‑ ‑‑ ‑‑ ‑EE‑‑ ‑ ‑ ‑‑ ‑‑‑ ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑一‑‑一‑ 同 ー ー 守 l‑ +o l‑ ‑o i‑ φO iφO 1‑1 16‑ 1o1 ‑D l‑ il o‑1 0 ・l 3 ‑ o‑ ‑1 ‑o o‑ ‑‑ o‑ ‑1 o‑ ‑o1 ‑o ‑ u ‑ u ‑ ‑ n u ‑ ‑ a ‑ ‑ n u E ‑ ‑u ‑n ‑‑ 1‑ ‑n 1u ‑‑ 1u ‑‑ 1 ‑ ‑u ‑ ‑‑1‑u 1 ‑u I E l‑ ‑‑UIu E lu ‑ ‑ ‑‑F ‑ ‑ ‑ ‑ 8 ‑ 7 ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ 7 ‑ ‑ 一 ‑ ‑ K ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ 9 ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ 9 1‑ 1 1 lφ ￨ 1 6 1 +7 1‑ ‑ ‑ ‑l i ‑‑ ‑ 1s 1 3‑ B3 ‑ l ‑1 2 42 ‑1 l 4‑ ‑2 ‑ ‑o‑ 3‑ ‑l 3 ‑ 一 5 ・1 ‑︐ . 4 ・6‑一 2 ‑ ‑‑‑ ‑l ‑ ‑‑ ‑ ‑‑1 ‑B ‑ 7 ‑ ‑ ‑ ‑ 骨 崎 噌 ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ 司 1 lI 1 1 1‑ 1‑ 1 E E‑ l‑ ‑+ l‑ l i‑ ‑‑ 19 1‑ 1 1‑‑ 1‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑‑ ‑1 ‑ ‑ ‑ ‑‑ ‑4 ‑ ‑ ‑‑ ‑ ‑‑ ‑‑ ‑‑ B ‑‑ ‑‑ ‑‑ ‑‑ ‑e ‑‑ ‑ ‑‑ l ‑ ‑ ‑ R ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ o ‑ ‑ ‑ 7 ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ t‑ ‑‑‑ R ‑‑‑‑‑ ‑ ‑‑‑ ‑ ‑‑‑‑‑ ‑1 ‑il‑ ‑1 ‑l 1 1 ' 1 n ‑ ‑ R F I l ‑ ‑ ‑ 1 1 1 1 ‑ ‑1‑目 ・ ・‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ q 4 e ‑ " b ‑ F t ‑i ‑ ‑‑ ‑ ‑ ‑1 ‑ ‑4 ‑ H ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ n ‑ E1 ‑l ‑ ‑‑ a ‑i ‑‑‑ ‑ ‑l ‑ '‑ l' ‑l'l 1 l'l O ‑ ‑‑ i‑ l‑ ‑‑ 1‑ l+ 1‑ 1‑l r ‑ s ‑ ‑ o ‑ o ‑ o ‑ o ‑ 1 ‑ o ‑ o ‑ o ‑ o ‑ o ‑ o ‑ o ‑ o ‑ o ‑ G i ‑ H ‑ ‑ o ‑ o ‑ o ‑ o ‑ 3 ‑ O E O ‑ o ‑ o ‑ o ‑ o ‑ o ‑ o ‑ o ‑ s v ‑ D E ‑ ‑ ‑ 1 ‑ 1 ‑ 1 ‑ ‑ 1 ‑ I ‑ 1 ‑ 1 ‑ I h ‑ ‑ l ‑ 1 1 ‑ ‑ ‑ ‑‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑‑‑ S n‑ ‑‑ 日 E ‑ k " ‑‑ ‑‑ ‑ 9‑ ‑2 ‑‑ ‑‑ ‑ ‑‑ ‑‑ ‑‑ ‑‑ 1 1 1 1 1 1 I l l ‑ ‑ ‑ l + 1 l φ 1 1 ‑ ‑ 0 ・ 1 1 ‑ ‑ 3 ‑ 3 ‑ 6 5 ‑ 4 ‑ ‑ l ‑ 7 2 ‑ 4 ‑ ‑ 4 B ‑ 4 ‑‑ ‑ 4 ‑ ‑‑ ‑ 2 ‑ 37 ‑ ‑ ‑‑ ‑l‑ 2 ‑ 1l‑ ‑‑ 7 ‑ ‑1‑‑‑ ‑‑ ‑ ‑ ‑l ‑ ‑‑‑‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑1 ‑ I 1‑ 1 l‑ ' i ‑1 l‑ l l‑ + 1‑ ‑ ‑‑ ‑‑ 3l ‑‑ 7‑‑ ‑l ‑l 4e ‑l ‑‑ ‑‑‑ ‑1 ‑‑ EO1 ‑‑ o‑‑ 0 ・ B ‑ 6 ‑ ‑ 3 ‑ 5 ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ o ‑ ‑ o 3 ・ 司 ‑O‑ ‑‑ ‑‑ ‑ ‑ ‑‑R‑‑‑‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ・ 3 ‑ l ‑ B ‑ ‑ 2 ‑ o ‑ ‑ ‑ ‑ 0 ・ ‑ ‑ ‑‑ ‑R0 R ‑il 1 ‑ 4 ‑ ‑e ‑ ‑‑ ‑ ‑‑5 ‑ ‑‑ 5 ‑2 14・ l l ‑ 1 l l' 1 1‑ ‑ ‑‑ i ‑‑ ‑l ‑ 1‑ ‑‑l l ・ ‑‑ ‑ ‑1 ‑ 24 ‑' ‑7 ・1 ‑ ‑l ‑5 ‑ ‑ ‑ ‑‑ ‑E ‑‑‑ ‑ ‑‑ EI ‑ ‑l ‑ ‑5‑ ‑‑‑ h‑‑ "‑‑ 骨 ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ s ‑ 1帽o ‑ U H‑ ‑ ‑白 ll‑ l‑ ‑‑o 1‑ 1‑ l φ一 1‑ l' l‑‑ 1‑ 1‑ 1‑ 1o O‑ ‑7 0 一 D h ‑ ‑‑ ‑o o‑ ‑7 3‑ ‑3 3‑ ‑o‑ ‑9 6‑B 4‑ ‑o o‑ ‑o‑ ‑o o‑ ‑O‑ Eo O‑ ‑o o‑ ‑O 0 ・0 ・ 一 l ‑ 1 ‑ " l ‑ ‑ 一 ‑‑1‑‑‑‑‑1‑‑‑‑‑1‑1‑1・ ・ ・ 4 ‑ ‑一 ‑ s ‑‑3 ‑‑ 7 ‑5 9‑ ‑5 ‑‑ ‑‑‑‑‑ o ‑‑ ‑ B7 s s1 ‑‑ ‑o ‑‑ 5‑ ‑‑ 5 ‑ ‑K ‑2 1‑1 ‑ ‑i ‑ ‑‑ 1‑ ・8 ‑‑ ‑D‑ 3li‑ ‑ 5 5‑l 5‑ 1‑1 7‑1 1 ・1 2‑1 2‑1 l‑1 7‑1 B‑l 5 ‑ m ‑ 3 ‑ ‑ ‑ l ‑ ‑ ‑ ‑ 一 2 ‑‑‑ ‑ ‑ ‑ ‑2‑‑‑ ‑ ‑ ‑一 ‑ ‑1 一‑ ‑l‑‑‑3I l‑ l1‑ 11 φ‑ l ll ‑‑ ‑1 ‑i‑ ‑ ‑ ‑1‑1‑1‑1‑1‑1‑l‑ ‑1 ‑‑ ‑‑DR‑ 一 ‑‑‑1‑2‑‑‑‑‑‑‑‑‑2 ‑‑o‑ 一 ‑‑ 'a 一一 1 ‑1・ ‑1・ ‑1‑ ‑ ‑ 1 ・‑・ ・ ・ ・1‑ ・1 ・1 ・E ・l ‑‑ R ‑ ‑ 1 1 1 1 ・ ‑ ‑‑ E‑ ‑i ‑l ‑i ‑‑ ‑‑ ‑ ‑ ‑ 3 ‑ 1 ‑ ‑ 一‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑4 司 ‑‑ ‑‑ ‑一 ‑ ‑‑ ‑ s 一 ‑‑‑ ‑ ‑ H・ ‑‑‑ ‑ ‑・ ‑‑ ‑F 一・ 一 ‑ "‑ ‑ ・ ・ ・‑ ・・ ・ ・・・ ・・・・・・ ・・・・・・・・・・・・ ・・・・・・・・・ ・・ ・ ・ ・ ・・ ・・ ・・・ ・・・・・・・ ・・ ・・ ・・・・ ・ ・・ ・ ・ ・・・・ ・・・・・・・ ・ ・・ ・・・・・・・・・ ・ ・・・・・・・ ・・・ ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ ‑‑ ‑‑ ‑‑ 5‑ ‑7 ・ 一 ‑ R‑ ‑‑‑‑‑ ‑‑‑ ‑ ‑‑ ‑‑ ‑‑ ‑‑ ‑‑ ‑‑ ‑‑ ‑2 ‑ li l‑ Il im 11 1‑ 11 1‑ 11 1 1 1 1 1 1‑ 1‑ 1‑ 1 1 1 1 17 1 ‑ ‑ ‑ ‑ ‑1 ‑‑ ‑ ‑ ‑ 一111 ‑‑ ‑l‑ ‑l ‑ ‑1 ‑1‑ ‑1 4 0・ 、 争 司 司 ‑ ‑‑6E‑ ‑‑‑‑‑ ‑‑‑‑‑ 一‑ ‑ ‑e r‑ R‑ ‑‑ ‑‑ T‑ ‑‑ ‑ ‑e E E Y ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ u ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ c ‑ E ・u ‑ ‑ in ‑ c uu ‑ M H w ‑ A H ‑ υ‑ ‑ F d ‑ ‑ T ‑ n u ﹁‑ ‑ e ‑ n u ‑i DA ‑ T i‑Ti‑ ‑‑ T iT ‑" ‑ 'l ‑u um n u ‑ ‑ h ‑F nt u‑ ‑‑ ‑n TA ‑ c ‑ H ‑ A ‑ H ‑ H ‑ F E O ‑ ‑ ‑ o ‑ D ‑ H ‑ p ‑ I ‑ ‑ R ‑ ・ 0 L ‑ ‑o r‑ ‑H A‑ ‑H c‑ ‑0 c‑ ‑ F‑ ‑A H‑ ‑L F‑ ‑R p‑ aR p‑ ‑E R‑ ‑E R‑ ‑E R‑ ‑L s‑ ‑D 3‑ ‑E 3‑ ‑L ‑ p ‑ G ‑ G ‑ E G ‑ G ‑ E ‑ G ‑ E ‑ G ‑ E i l I l l i 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1G 1‑ 1G 1‑ 1E 1‑ 1E 1‑ 1A 1 354一 a 、 a

5. R A Mディスクおよびキャッシュディスク ・ a 昨今のパソコンの、ハードウェアの進歩による処理速度の向上には目を見張らされてしまう。し かし、それに対してフロッピー・ディスクやハード・ディスクといった外部記憶装置のアクセス速 度はそれほど高速化したとは言えない。どんなに処理速度を意識して最適化したプログラムでも機 械的なディスクのアクセスが多ければ多いほど、総合的には処盟主度は低下してしまう。 このような問題を緩和するために、増設メモリをディスクとして利用する R A Mディスクが登場 した。これは、電気的なテ会イスク・アクセスなので、そのスピードは著しく向上している。また、 最近では不揮発モードが設定できる R A Mディスクもあり、電源を切ってもファイルが消去されな いので、高速なディスク装置としても利用できる。しかし、このようなモードの設定ができない場 合は、電源を切る前に必要なファイルをセーブするという作業が生じてしまうので、あまり便利と は言えない。 R A Mディスクはテンポラリーなワークファイル用として使用すべきである。 そしてもう一つ、 R A Mディスクと同じく、増設メモリを利用した方法でキャッシュディスクと 呼ばれるものもある。ただし、これは R A Mディスクとは異なり、物理的には外部記憶装置が増え たことにはならない。キャッシュディスクは他の物理的ディスクから読み込まれたデータを格納し ておくことにより、再び同じデータを読み込もうとしたときに、物理的ディスクへのアクセスを省 略し、既に格納されているデータを渡すことにより、高速なアクセスを実現する。 しかし、キャッシュディスクはデータの読み込み時は良いが、ディスクへのデータの書き込み時 に問題がある。もしこれが、キャッシュディスクだけに書き込んでいた場合、電源を切ってしまっ たら、それで一貫の終りである。このような場合を考慮し、キャッシュディスクでは通常、ディス クへのデータの書き込みだけは、物理的ディスクとキヤソシュデ河スクの両方に行うライトスルー 方式を採用している。これにより、キャ y ンュディスク内のデータと物理的ディスクのデータの同 一性を常 l こ保つことができるほか、不揮発モード以外の R A Mディスクのような、電源切断による 被害などの余計な心配がいらないのである。 しかし、この方式はデータの読み込み時には有効であるが、データの書き込み時には通常よりも 若干オーバーヘッドが増してしまうのが、最大の丸布、である。 SAS社の報告によると、 80386マシンで 1280Kバイトのキャッシュディスクを使用し た時、 1変数で 1万オブザベーションの SASデータセットを読み込みにかかった時聞は、キャッ シュディスクを使用しない場合の 69% 程度の時間で済んだということである。 6. 数値演算フ。ロセッサ (NDP) 現在のパソコンに使用されている CPUは、米国 Apple Computer社の Mac in t0 shなどに搭載されている米国 MOTOROLA社製の 68系チップ以外は、米国 1nte1 社製の 86系チップが主流となっている。ここで稼働するフ。ログラムは、機械語レベルの命令セッ ' トになっており、これが CPU' こ渡され処理される。命令セットには、演算命令なども含まれてい るが、これは CPUへの負荷が比較的多く、処理効率に影響を与えてしまうことが多い。 これを軽減するために、数値演算専用のチップが用意されている。 1n teI社製では 87系チ y フ。の数値演算フ。ロセソサがあり、 86系チップと併用して使用する。ただし、これは 87系独自 の命令セットを使用しなければならないので、ただ単にこのプロセッサをパソコンのスロットに装 着しでもプログラム側でこれに対応していなければ使用できない。 PC版 SASは技術計算、特 l こ統計分析を得意とするソフトであることから、当然このようなサ ポートも行っており、数値演算プロセッサを装着さえすれば、あとはフ。ログラム側でそれを認識し 87系の命令セ y トが使用される。また、数値演算フ。ロセッサを使用することにより、 86系チッ プのみの場合に比べ、 2倍以上の処理速度の向上が期待できる。 尚 、 SAS社の報告にもあり、また最近その種の問い合わせにもあったことだが、 1n teI社 製 80287チップの処理の一部に問題があり、 PC版 SASを立ち上げようとした時点で、セッ ト・イニットの計算で異常が生じたりするようだ。このような場合は、とりあえず NONDPオプ ションを指定することにより、強制的に 87系の命令セットを使わせないか、または数値演算プロ セ y サ自体をスロットから外すなどの処置をしていただければ、計算処理の速度は低下するが、一 応正常に稼働するはずである。 hd 戸 phd ヨυ

7. おわりに 米国をはじめ、海外における 86系のパソコン市場は、 1BM PCまたはその互換機一色である O また、その OSである MS‑DOS (PC‑DOSを含む)も共通で、多くのアプリケーション・ フ。ログラムが、どの機種でも稼働してしまう。 一方、日本市場においては、同じ 86系マシンであっても、メーカーや機種が変われば、名前は 同じでも MS‑DOSも変わるし、プログラムも変わってしまうという異常な環境下にある。 このような環境に対応することが我々の任務であるが、 MVA' こ象徴される SAS社の開発ポリ シーに近づくためにも、次のような判断によって PC版 SASの開発および移植を行っている。 それは、各ハードウェアとの 1/0を行う際、そのメーカーが正式に公開している B10Sイン タフェースを使用し、極力、ハードウェア・レベルへの直接アクセスを行わないということである。 これについては、メーカー側も強く勧めており、また BIOS仕様の互換性は今後も保証されるよ こも影響されない対応か可能とな うである O この結果、機種や MS‑DOSのパージョン・アップi るO またこのインタフェースは一部の機能を除いて、パソコンの次期 OSである、 S/2の MS DOSモードにも受け継がれている。 今年の 4月に米国サンフランシスコで開催された SUGI14では，既に OS/2のプレセ、ンテ . 06が紹介されている O またリリ ーション・マネ ジャーに対応した PC版 SASパージョン 6 ース時期も来年の第一四半期l こ予定されており、日本でのリリースも同時期を目標としている o PC版 SASパージョン 6 . 03は 、 MS‑DOS用としての最後のパージョンとなるだろう。 しかし、 OS/2は大容量のメモリやハードディスクなどを必要とするため、非常に出費がかさん でしまう代物である O そのため、すぐにすべてのパソコン・ユーザーが OS/2に切り換わること はないだろう。しかも、 MS‑DOS自体のパージョン・アップはまだまだ続けられそうである O それ放に、当分はパージョン 6 . 03もパージョン 6 . 06と平行してリリースが行われることに . 03へのプロダクトの追加リリースも予定されている。 なるだろう。事実、パージョン 6 最後になってしまったが一応ここであくまで参考干置支に、 SAS社が推奨している PC版 SAS ノ，，'̲ジョン 6 . 03のためのマシン環境を紹介しておくこと i こする。 o 、 a 【80286マシンの場合】 -クロック 10MHzιL上の 80286CPU 、 640K~lM バイト以上の RAM ‑平均アクセス時聞が 40ms以下で容量 40Mバイト illのハードディスク 上の EMSメモリ・ボード、 1Mバイト ιL 上のキャ y シュデ ・オプションとして、 1Mバイト ιL ィス夕、 80287数値演算プロセッサ 【80386マシンの場合】 上の RAM ‑クロック 16MHzillの 80386CPU、 1Mバイト ιL ‑平均アクセス時聞が 30ms以下で容量 60Mバイト ι u のハードディスク ・オプションとして、 1Mバイト ιL 上の EMSメモリ・ボード、 1Mバイト ιL 上のキャッシュデ ィス夕、 80387数値演算プロセッサ . 03使用者にとって有効なものとなること 本論文で述べた内容が、 PC版 SASパージョン 6 を希望しつつ、筆を置く。 室主主盤 1) SAS Institute I n c . : SAS Communications 2) 日経 BP社 : 日経データプロ 3) 日経 BP社 : 日経バイト 4)Dave Brumitt (1989)， SAS Institute Inc. : "Configuring Your PC to Run the SAS System" 3 5 6 、 a

日本 5A5ユーザー会 ( 5UG ト J) DB2 インタフェースの機能 矢作 浩行 SASソフトウェア(欄 技術部 n t e r f a c e f DB2 i The features o Hiroyuki Yahagi Technical Departmen ， t SAS S oftware K . K . くodenmacho N ihonbashi Chuo‑ku Tokyo 14‑4 I 要 kニ 目 . S A S / D B 2 )は 、 1BM社 の DB2C D a t a b a s e2 )の DB2イ ン タ フ ェ ー ス C テープルを簡単な操作で抽出、更新、作成、照会する機能を提供するものです。 現在のリリース 5 .18で の 機 能 と 使 い 方 を 中 心 に 、 将 来 の リ リ ー ス 6.06での 機能も紹介します。 キーワード: SAS/DB2 SAS/ACCESS はじめに l / I f I J I I t . 近 年 の DB2の 普 及 に よ っ て DB2イ ン タ フ ェ ー ス へ の 関 心 も よ せ ら れ る 事 と 思 い ま す 。 ここではそのような関心にお応えできるように機能と使い方を中心に説明しであります。 この DB2イ ン タ フ ェ ー ス の メ リ ッ ト は 、 全 社 的 に あ る い は 部 内 で 使 用 さ れ て い る DB2 のデータを処理するのに、 SASの 統 計 解 析 、 レ ポ ー ト や グ ラ ブ ィ ッ ク な ど 強 力 な ツ ー ル を フ ル に 活 用 で き る こ と で す 。 も ち ろ ん DB2の 詳 細 な 知 識 は 、 必 要 あ り ま せ ん 。 こ の 論 文 は 現 在 の リ リ ー ス 5.18と 将 来 の リ リ ー ス 6.06での DB2イ ン タ フ ェ ー ス の説明をします。 リリース 5.18 DB2イ ン タ フ ェ ー ス (SAS/DB2) DB2イ ン タ フ ェ ー ス は 、 テ ー プ ル の 抽 出 、 更 新 、 作 成 、 照 会 の 機 能 を 持 つ そ れ ぞ れ 5 つのプロシジャから構成されています。 1:DB2EXT 2:DB2UTIL 3:DB2LOAD 4:FSEDIT 5:FSBROWSE テ ー プ ル の デ ー タ を SASデ ー タ セ ッ ト に 抽 出 SASデ ー タ セ ッ ト を 基 に テ ー プ ル の デ ー タ を 更 新 SASデ ー タ セ ッ ト を 基 に テ ー プ ル を 作 成 、 デ ー タ を ロ ー ド テープルのデータをプルスクリーンで照会、検索、更新 テープルのデータをプルスクリーンで照会、検索 これらのプロシジャは、 プルスクリーンモード、 実行できます。 ラインモード、 パ ッ チ モ ー ド の 何 れ で も 巧︐S Fhu ︑ qυ

ここでは、 2つの DB2テープルを使用して紹介します。 PRODUCTテープル INVOICEテ ー プ ル R O D C O S T P P R O D N A M E P R O D L I S T 圃 ー ‑‑ ‑ ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ‑‑ ‑ ‑ ・ ・ ー ー ー ー ー f l i p p e r s 1 6 j e ts k i 2 1 5 0 k a y a k 1 9 0 r a f t 5 s n o r k e l 1 2 s u r f b o a r d 6 1 5 0 9 0 w i n d s u r f e r 1 2 0 2 6 7 5 2 4 0 7 1 5 7 5 0 1 3 2 5 I N Y N U MC U S T N A M E P R O D N A M E I N Y Q T YI N Y P R I C E 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 B e a c hL a n ds n o r k e l C o a s tS h o pw i n d s u r f e r C o a s tS h o pf l i p p e r s C o a stS h o p raf t C o a s tS h o ps n o r k e l C o a s tS h o pw i n d s u r f e r k a y a k D e1M a r D e lM a r r af t l i p p e r s N e wW a v e s f N e wW a v e s s u r f b o a r d S u r fM a r t s n o r k e l S u r fM a r t s u r f b o a r d p p e r s S u r fM a r t f1i S u r fM a r t s u r f b o a r d 2 8 0 3 1 0 3 4 0 3 5 0 3 6 0 3 8 0 4 0 0 4 1 0 4 5 0 4 8 0 5 0 0 5 1 0 5 3 0 5 7 0 2 0 2 1 5 4 0 1 0 3 4 0 5 4 2 0 2 1 5 3 1 4 1 3 0 5 1 9 6 1 5 1 3 2 5 2 3 0 6 2 0 7 3 5 1 4 7 4 0 1 9 7 4 0 ' 1:DB2EXTプロシジャ DB2EXTプロシジャは、 DB2の テ ー プ ル の デ ー タ を SASデ ー タ セ ッ ト ヘ 抽 出 し ます。 プロシジャを実行するためには、次のステートメントをサブミットします。 P R O CD B 2 E X T ; R U N ; 最初に表示されるのは、 S c r e e n1 の D A T AA C C E S S ハ.机です。 ここで必ず入力しなければならないフィールドは、テープル名だけです。テープル名には、 抽 出 し た い テ ー プ ル 名 PRODUCTと INVOICEを入力します。 出力 S A Sデ ー タ セ ッ ト の フ ィ ー ル ド に は 、 抽 出 デ } 夕 を ス ト ア す る SASデ ー タ セ ッ ト の 名 前 を 入 力 し ま す が 、 こ こ で は SASデ ー タ セ ッ ト 名 を 入 力 し ま せ ん で し た の で デ フ ォ ル ト の I ¥ 'O R K . D A T A 1になります。 べ qυ Fhu ︒ ︒ c r e e n2の γサ抽出}¥.机が表示されます。 このパネルを実行すると S ここには抽出するテープルに含まれている全ての列名がリストされますので、テープルか S "で選択します。 PRO ‑DUCTテ ー プ ル の 選 択 は 、 列 名 で は な く ら抽出したい列名を " テープル名を選択していますが、これはテープルに含まれる列名全てを選択したのと同じ ことになります。 選 択 さ れ た 列 名 に 対 し て SAS名 と フ ォ ー マ ッ ト が 与 え ら れ ま す 。 与 え ら れ た SAS名 、 フォーマット名を変更したければ、その名前の上から新しい名前をタイプします。 こ こ で は 、 作 成 さ れ る SAS名 " P R O D C O S Tヘ "PRODUSTヘ " I N Y P R I C E "に C O M M A w . dフォーマ S c r e e n3 ) ットを与えています。 ( この例は、 2つ の テ ー プ ル を 結 合 し 抽 出 し ま す の で 、 両 者 の テ ー プ ル を 結 合 す る 基 準 を 指示する必要があります。ここでは、共通の列名 " P R O D N A M E "を 基 準 に し 、 そ れ を パ ネ ル 下 H E R EC L A U S Eに 指 定 し ま す が 、 指 定 の 仕 方 は SQ L ( S t r u c t u r e dQ u e r yL a n g u a g e )の 部の W WHERE句と全く同じです。 ( S c r e e n3 ) このパネルを実行するとデータが抽出されて S c r e e n4の D A T AA C C E S S Jドネ)~に戻ります。 ' ¥ IO R K . D A T A 1には、 14オプザベーションが抽出され、 6変 数 を 持 っ て い る こ と が E X T R A C T情 報(抽出情報)からわかります。 S c r e e n5は、I¥'O R K . D A T A 1のプリントです。 、 司 d

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2:DB2UTILプロシジャ DB2UTILプロシジャは、 D B 2テープルのデータを更新(挿入、変更、削除)し ます。 windsurfer"のコスト(列名 PRODCOST)を ここでは、 PRODUCTテープルの商品名 " "1090"から "1000"に変更してみます。 更新するデータの情報を SASデータセットとして用意します。 変更する為に用意する SASデータセット ¥ ¥ ' O R K . T R A N 1 ま、次のようになります。 O B S PRODNAME 1 windsurfer PRODCOST PRODLIST 1 0 0 0 1 3 2 5 プロシジャを実行するためには、次のステートメントをサブミットします。 、 a PROC DB2UTIL; R U N ; 最初に表示されるのは、 Screen 1 1の D A T A ACCESS n"1 です。 ここで必ず入力しなければならないフィールドは、入力 SASデータセット、テープル名、 処理です。 入力 S A Sデータセットには変更する為に用意した " ¥ ¥ ' O R K . T R A N "を、テープル名には変更する テープル名 PRODUCTを、処理には変更するのですから " UPDATE"と入力します。 UPDATE"，'INSERT"， "DELETE"を入力できます。 処理のフィールドは、処理内容に応じて " このパネルを実行すると Screen 12 のトプ)~ M A P) ¥ 'H が表示されます。 ここには、変更するために用意した SASデ ー タ セ ッ ド' ¥ ¥ ' O R K .TRAN"に含まれている全ての 変数名がリストされますので、これら変数の値に基づいて変更したいテープルの列名をそ Screen 1 3 ) の左側(割当て列名)のフィールドに入力します。 ( この倒は、テープルに更新を行なうわけですから、更新する行の基準を指示する必要が PRODNAME" あります。ここでは、更新のターゲット行を指示するために、テープルの列名 " と SASの変数名 " PRODNAME"を基準にし、それをパネル下部の D B 2¥ ¥ ' H E R E STATEMENT:に指 定 し ま す 、 指 定 の 仕 方 は SQLの WHERE句 と 全 く 同 じ で す 。 た だ し 、 テ ー プ ル の 列 名 と SAS変数名を区別できるように SAS変数名には、 1カラムめに"%"記号を付けます。 (Screen 1 3 ) このパネルを実行するとテープルのデータが更新されて Screen 1 4の DATA ACCESS ハ .机 に戻ります。 PRODUCTテープルの更新には、 SASデータセット 1オ ブ ザ ー ベ ー シ ョ ン を 処 理 に使用し、 SQLを 1回使用したことが更新情報からわかります。 Screen 1 5は、更新後の PRODUCTテープルの内容です。 ‑362ー 、 a

DB21HTEiFACE A I I E L DATA ACC~SS P OB2lHTEilFACE テ プル H ， ¥P J ¥ネル コマンド吋 ト ヲ ‑88 マ L 1MIT: 5 0 0 0 ‑AA MM ‑‑・ 20MM S加凹帥 E TT M55 5AOI 4 HCL :UPOATE Ap Up Rp a s l I l I I て IPROOUCT 名 e 列︒ テープル名 当・ 闘い C O M W I T I l IVORI.T l WI 入力 S A S データ智ツト D B 2テ ー ブ ル ー P : lOOUCT S A S データセット W O i l .T i lA H 選択:H A P '100 :・・ cc コマンド・〉 フ 4 ールドにデータ&入力し τ下 主 い . 印 目E . IAT lO M名 DB2ザプシステム 1 0 I0 8 2 ，.入力 Q. 出 } l : MAP データセット SOL ライブラリー ・ E i RO il O GF I L E g Screen 1 2 デ ー タ MAP パ ネ ル Screen 1 1 DATA ACCESS ノfネ ル a O B 2I I I T E R F A C E テープル N A 'パネル コマンド.， D B 2I H TE iFACE O A T A ACCES5 P A I I E. i DB2 テ ー ブ ル ー PROOUCT S A S デ タセヲト f 1O R I .T R A I I 逝 侠 IM A P コマンド.， 割当て ' J名 m 名 フ aーマヲト ROOHAHE $ 1 0 ・ ・ ............ P PiODCD汀 e e テープル名 IPROOUCT I ! ! 理 IU P D A T E N A ' データセヲト 0 8 2Y I I E U STATEMEHT: P iOOl IA I I E = lP iO D I I A M E S O L ライブラリー g ‑ ‑ ‑ ‑ z m S B mo 国慌た乱 畑山敵 PRODCOST PRODLIST 1 6 2150 1 9 0 5 1 2 615 JOOO 日脱却禾 flippers j e ts k i kayak raft snorkel surfboard windsurfer 脈れ S 吏gm ・ 1 ・ 入 力 Q. 幽力 Screen 1 4 DATA ACCESS /fネ ル Screen 1 3 デ ー タ MAP パ ネ ル 4 s ERROI i.回目". a L曙旭 更衛関個 PRODNAME 000 L l l I l T I5 lO V名 CORRELAT 0 "ザ プ シ ス テ ム l D ・ ' " 1 1 1 時 S 別IUE コマシドョ〉 COWMl T : J JS A 5 データセット s刊 Rl.TUII 入j PVOOCOST C O NJ lA d ・ ・.......t ' l l :OO. iI S T C O M H A 6 . 2 0 2675 240 7 1 5 750 1 3 2 5 Screen 1 5 更 新 後 の P R O D U C Tテ ー プ ル の 内 容 nhu 喝 qυ ﹃υ

3:DB2LOADプロシジャ DB2LOADプロシジャは、 SASデ ー タ セ ッ ト を 基 に 新 し く テ ー プ ル を 作 成 し て 、 データをロードします。 ここでは、 S creen 1 6の SASデータセット"¥¥， ORK.EMPLOYEE"を 基 に 新 し い テ ー プ ル EMP LOEEを作成してみます。 プロシジャを実行するためには、次のステートメントをサブミットします。 PROC DB2LOAD; R U N ; 最初に表示されるのは、 S creen 1 7の D A T A ACCESS n.'a です。 A Sデータセット、テープル名です。 ここで必ず入力しなければならないフィールドは、入力S 入力S ASデータセットには"¥¥， ORK.EMPLOYEE"を 、 テ ー プ ル 名 に は 新 た に 作 成 し た い テ ー プ ル 名" EMPLOYEE"を入力します。 、 a creen 1 8の ト 7 '}~作成/ L O A Dn .H が表示されます。 このパネルを実行すると S こ こ に は 、 テ ー プ ル を 作 成 す る 為 に 用 意 し た SASデータセット"¥¥， O RK.EMPLOYEE"に 含 ま れ ている全ての変数名がリストされます。さらに新しく作成するテープルの列名、フォーマ ット(データ・タイプ)も自動的に与えられます。与えられた列名、フォーマットを変更 したければ、その名前の上から新しい名前をタイプします。 ここでは、作成される列名 " EMPNUM"、 "EMPYEARS"、 "EMPBOSS"に DECIMALフ ォ ー マ ッ ト を 与 えています。 ( Screen 1 9 ) このパネルを実行するとテープルが作成され、データがロードされて S creen 2 0の DATA ACCESS ハ.H に戻ります。 新 し く 作 成 さ れ た EMPLOYEEテープルは、 SASデータセット"¥¥， O RK.EMPLOYEE"を 基に 11行挿入された事が作成情報からわ‑かります。 作 成 さ れ た EMPLOYEEテープルの内容は、 SASデータセット"¥¥， O RK.EMPLOYEE"と全 く閉じになります。 、 a ‑364‑

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以 上 説 明 し ま し た プ ロ シ ジ ャ は 、 DB2の テ ー プ ル を 抽 出 、 作 成 、 更 新 す る の に 使 用 し
た S Q Lステートメントを、 O Sの 順 次 編 成 フ ァ イ ル 、 ま た は 区 分 編 成 フ ァ イ ル の メ ン バ
ーに保存する機能も用意しています。
さ ら に 、 貴 社 で 使 用 さ れ て い た S Q Lを そ の ま ま 実 行 す る SQL ENTRY/EDITス ク リ ー ン も 用
意されています。

‑365

4:FSEDITプロシジャ CSAS/FSP) FSEDITプロシジャは、 DB2テープルのデータを紹介、検索、更新(挿入、変更、 削除)をプルスクリーンで対話形式で行え、これらに使用するパネルは、レイアウトの変 更、コメントの追加など自由に行えます。さらに入力される値の初期値、範囲チェック等 の基本的な機能も提供します。 ここでは、 EMPLOYEEテープルを照会、検索、挿入してみます。 プロシジャを実行するためには、次のステートメントをサブミットします。 PROC FSEDIT TABLE=PRODUCT SCREEN=官ORK.PRODUCT; R U N ; Screen 2 1の編集ハ 'H が表示されます。 こ こ で 表 示 さ れ た 編 集 ハ 川 の レ イ ア ウ ト は 、 SASが用意したデフォルトのレイアウト です。 こ の デ フ ォ ル ト の 編 集 }¥'H を修正するために、 M O Dコマンドを実行します。 (Screen 22) Screen 2 3の}¥.f : J L変更メニヱ"が表示されます。ここで 2を 選 択 し て 簡 単 に 変 更 す る こ と が で きます。そのほか、 3 (フィールド属性定義)を選択すれば、入力される値の初期値、範 囲チェックなど基本的なチェックを行なわせることができます。 5 (パラメータ定義)を選択すれば、検索コマンドが検索の対象にする列名を予め定義し ておけるので便利です。 Screen 24は 、 変 更 後 の 編 集 }¥':f]L です。 、 A さて、検索をするには、文字列、数値の値やその範囲での検索がありますが、ここでは、 単純に何行目かを入力してその行を照会(表示)する例を示しであります。 Screen 2 5は 、 1 0番目の行を照会する為にコマンドに 1 0を入力したところです。 これを実行すると、目的の 1 0行目が照会されます。 (Screen 26) 、 a ‑366一

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次は、行の挿入の例を見てみます。
挿入するには、 PF9 (PFキーの 9には、挿入する為の A
D
Dコマンドがセットされていま
す)を押します。新しく挿入された行が表示され (
S
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)、 次 に ア ン ダ ー パ ー 上 に デ
ータを入力します。 (
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9は、追加後の EMPLOYEEテープルの内容です。
変更と削除については例を用いて説明することは省きますが、変更するには表示されて
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Eコマンドを実行するだけです。
いる値の上から新しい値をタイプし、削除は、 D

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9 EM PL0YEEテープルの内容

5:FSBROWSEプロシジャ (SAS/FSP)
FSBROWSEプロシジャは、更新できないことを除いて FSEDITプロシジャと閉
じ機能を提供します。尚、これらの機能は、 SAS/DB2が必要です。

以 上 紹 介 し た 4つのプロシジャ (DB2EXTプロシジャ以外)は、 GRAPHICデー
タ・タイプをサポートしていません。現在開発で対応中です。

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6
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リリース 6.06 DB2イ ン タ フ ェ ー ス (SAS/ACCESS) リリース 6.06の DB2イ ン タ フ ェ ー ス は 、 パ ー ジ ョ ン 5の 機 能 に 増 し て 、 さ ら に 強 化 され接続性、柔軟性、汎用性等に優れており、強力なユーザー・アプリケーション作成の機 能を提供します。 リリース 6.06で は 、 イ ン タ フ ェ ー ス の 方 法 が 変 更 さ れ て い ま す 。 こ れ ま で 紹 介 し ま し た よ う に リ リ ー ス 5.18は 、 抽 出 、 更 新 、 紹 介 す る プ ロ シ ジ ャ の 集 り で 、 統 計 解 析 、 レ ポ ー ト や グ ラ フ ィ ッ ク を す る た め に DB2の テ ー プ ル を SASデータセ ットへ抽出して行ないます。 ほ と ん ど の 場 合 こ れ で よ い の で す が 、 テ ー プ ル の デ ー タ を SASデ ー タ セ ッ ト へ 抽 出 す る ことなしに、 SASプ ロ グ ラ ム か ら 直 接 テ ー プ ル に ア ク セ ス し た い 方 も い ま す 。 こ れ が 、 リ リ ー ス 6.06の イ ン タ フ ェ ー ス 開 発 理 由 の 一 つ で す 。 . . こ の イ ン タ フ ェ ー ス の 意 味 す る こ と は 、 デ ー タ の 保 存 先 が DB2の テ ー プ ル で も SAS デ ー タ セ ッ ト で も 同 一 SASプログラム (DATAステップ、 PROCス テ ッ プ ) で 実 行 ーきるということです。 これにより SASプ ロ グ ラ ム は 、 抽 出 さ れ た SASデ ー タ セ ッ ト を 処 理 す る の で は な く 、 直 接 DB2テープルを処理できます。 も ち ろ ん リ リ ー ス 5.18と 同 じ よ う に 、 テ ー プ ル の デ ー タ を SASデ ー タ セ ッ ト に 抽 出 す ることもできます。 この機能の例を紹介するためには、マスターディスクリプター、サプディスクリプター という 2つ の 新 し い 用 語 を 説 明 し て お く 必 要 が あ り ま す 。 ‑マスターディスクリプター DB2の テ ー プ ル の レ イ ア ウ ト な ど ア ク セ ス す る の に 必 要 な 情 報 を 定 義 す る SASファイ Jレ 。 ・ a ‑サプディスクリプター マ ス タ ー デ ィ ス ク リ プ タ ー の 情 報 を 基 に 作 成 す る SASファイルで、 DATAス テ ッ プ 、 プ ロ シ ジ ャ で テ ー プ ル を 処 理 す る の に 使 用 し ま す 。 ‑3 6 9ー

これらを作成するには、 ACCESSプロシジャを使用します。
ここでは、 EMPLOYEEテ ー プ ル を 例 l
こします。
ACCESSプ ロ シ ジ ャ を 実 行 す る に は 、 次 の ス テ ー ト メ ン ト を サ ブ ミ ッ ト し ま す 。

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このウインドウは、 EMPLOYEEテープルの列名、 DATAス テ ッ プ 、 プ ロ シ ジ ャ で
使 用 す る と き の SAS変数名などの情報が定義されます。
この例のマスターディスクリプターの定義内容は、 SASファイル "
WORK，EMPLOYEE，ACCES
S
"に保存されます。

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n3
1のサプディスクリプターを作成します。
次に S
こ の ウ イ ン ド ウ は 、 マ ス タ ー デ ィ ス ク リ プ タ ー の 情 報 と 基 本 的 に 同 じ で す が 、 SAS変 数
名
、 SASフ ォ ー マ ッ ト 名 な ど の 変 更 、 そ の ほ か 必 要 の な い デ ー タ や 行 を サ ブ セ ッ ト す る
WORK，E
M
ことができます。この倒のサプディスクリプターの定義内容は、 SASファイル "
PLOYEE，VIEW"に保存されます。

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DB2の テ ー ブ ル を PRINTプロシジャで処理してみます。 PROC PRINT DATA=EMPLOYEE; R U N ; 、 S c r巴巴 n 3 1の サ ブ デ ィ ス ク リ プ タ ー の DATA二 ス テ ー ト メ ン ト で 指 定 し て い る "EMPLOYEE"は 名前を指しています。 Screen 3 2は、出力結果です。 a・ O B S EMPNUM EMPNAME EMPYEARS 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 1 1 1 2 1 0 1 2 0 1 2 1 3 2 1 4 2 1 5 2 1 6 3 0 1 3 1 4 3 1 8 4 0 1 4 1 7 4 1 8 Herb B巴t t y Joe Jeff Wanda F r e d Sallly Marvin Nick Chuck Sam Jim 1 4 8 2 1 0 6 9 5 1 2 7 。 EMPCITY EMPTITLE EMPBOSS O c巴a nC i t y O c巴a nC i t y Yirginia B巴a c h Yirginia Beach O c巴a nC i t y O c巴a nC i t y W il m i n g t o n W il m i n g t o n Myrtle Beach Charleston Charleston Charleston p r巴sident manager salesrep salesrep salesr巴P salesrep manager salesrep salesrep manager salesrep salesrep 1 0 1 2 0 1 2 0 1 2 0 1 2 0 1 1 0 1 3 0 1 3 0 1 1 0 1 4 0 1 4 0 1 Screen 3 2 P R 1NT プ ロ シ ジ ャ に よ る EMPLOYEEテ ー ブ ル の 出 力 結 果 こ の 例 の よ う に DB2の テ ー ブ ル を あ た か も S A Sデ ー タ セ ッ ト の よ う に 処 理 で き ま す 。 ‑ . さ ら に 、 新 し く 追 加 さ れ た S Q Lプロシジャによって、 S A Sデ ー タ セ ッ ト を S Q Lス テートメントによって処理することもできます。 A C C E S Sプロシジャ、 S Q Lプロシジャ、 M EA (刊チ 7 .レ工ン γン・トキ子何十の略、様々 な フ ァ イ ル を S A Sデ ー タ セ ッ ト の よ う に 扱 う メ カ ニ ズ ム の コ ン セ プ ト ) に つ い て の 詳 細 は 、 SUGI‑J'88の 論 文 発 表 IISAS6.06 エンジンの紹介』、 S Q Lプロシジャ についての詳細は、 SUGI‑J'88の 論 文 発 表 1SQ L プ ロ シ ジ ャ の 紹 介 』 で 述 べ ら れ ています。 ‑3 7 1一

まと反 SASシ ス テ ム は 、 統 計 解 折 、 レ ポ ー ト や グ ラ フ ィ ッ ク な ど の 機 能 に 加 え て 、 多 く の デ ータベース・インタフェースを備えています。 将 来 の リ リ ー ス 6.06は 、 MEAなどの新しい SASの 開 発 コ ン セ プ ト に よ っ て 、 デ ー タ ベースを意識せず、にアクセスできるシステムになります。 .18のその他のデータベースインタフェース。 リリース 5 • 1M S ( 1B M ) • SQ L/ D S ( 1B M ) ・ A 1M ( F A C O M ) • 1DM S/ R ( C S ) 、 • DATA C0M /DB ( C A ) ・oRACLE (ORACLE) a • ADABAS (SAG) 参考文献 .SAS/DB2 User's Guide Version5Edition •O a t a b a s eI n t e r f a c e sU n d e rt h eV e r s i o n 6E n g i n eA r c h i t e c t u r e S U G I ‑ 1 4 百 、 a ‑372一

日本 S A Sユーザー会 (SUG I‑J) SAS/ACCESS I n t e r f a c et o ORACLE 今城義高 SASソフトウェア(柑 技術部 SAS/ACCESS I nterface to ORACLE Yoshitaka Imaki . K . Technical Department， SAS Software K 14‑4 I くodenmacho N ihonbashi Chuo‑ku Tokyo 要旨 ・ 4 V A X / V M S上 で 稼 働 す る デ ー タ ベ ー ス に は い く つ か あ る が 、 こ こ で は V M S版 SASリリース 5 . 1 8よ り プ ロ ダ ク ト と し て 発 表 さ れ た 、 リレーショナル・データベース管理システムのひとつである O RACLEとの インタフェースプロシジャ S A S / A C C E S SI n t e r f a c et oO R A C L Eの 機 能 概 要 について紹介する。 キーワード: SAS/ACCESS ORACLE 5 . 1 8V M S O R A C L Eと は ? R A C L Eそ の も の の 概 要 に つ い て 述 べ る 。 O R A C L Eは 、 業 界 標 準 の リ レ ー シ ョ ナ ル ・ まず、 O デ ー タ ベ ー ス 言 語 SQL ( シ ー ケ ル と 呼 ん で い る ) に 基 づ い て 開 発 さ れ た 世 界 で も 初 の 分 散型のリレーショナル・データベース管理システムであり、現在メインフレーム・スーパ ミニ(ミニ、マイクロを除く)の世界だけでも約7 ， 0 0 0サ イ ト の 販 売 実 績 を も っ て い る 。 O R A C L Eは 1 9 7 7年 に 設 立 さ れ た 米 O r a c l eC o r p .の 製 品 で あ り 、 日 本 で は 株 式 会 社 オ ラ ク ル が 米 国社と協力して国産機の対応、日本語処理対応を協力会社の支援のもとに開発、販売され ‑ ている。 O R A C L Eの 特 徴 O R A C L Eの 特 徴 と し て は 、 次 の 4つがあげられる。 (1)標準と E換 性 ( 2 )移植性 ( 3 )接続性 ( 4 ) 生産性 ま ず 標 準 に つ い て だ が 、 こ れ は 簡 単 に 言 う と ユ ー ザ は SQLの み を 覚 え れ ば 良 い と い う 点である。というのも O R A C L Eの カ ー ネ ル 自 体 が SQLベ ー ス で 設 計 さ れ て い る た め 、 他 の デ ー タ ベ ー ス に 見 ら れ る よ う な 独 自 の コ マ ン ド 体 系 の 外 側 に SQLイ ン タ フ ェ ー ス を 付 加 したものに比べ、 SQLを 最 も 効 事 よ く 正 確 に 実 行 す る こ と が で き る 。 ま た 、 1BM社 の DB2や SQL/DSと の 互 換 も あ る た め 、 既 存 の ア プ リ ケ ー シ ョ ン を 変 更 な く 利 用 す る ‑373‑

ことができる。 移植性も高い。 O RACLEはメインフレームから PCまで、あらゆるコンビュータ上で稼働 する。したがって、 ORACLEを ユ ー ザ の コ ン ピ ュ ー タ 環 境 に 最 も 適 し た レ イ ヤ に 位 置 付 け て 利用することができる。この点では、 SASによく似ていると言えるであろう。 接続性の面においても、異機種混合ネットワーク上の分散データベースを実現できるた め、ユーザはデータの所在を意識する必要なくデータをアクセスすることができる。 最後の生産性については、 ORACLEが リ レ ー シ ョ ナ ル ・ デ ー タ ベ ー ス で あ る こ と 自 体 が 生 RACLEのオプション・ソフ 産性の向上につながるということはもちろんのこと、その他に O トェアとして提供される各種の生産性ツールによるものがある。たとえばオプション・ソ Formsを使用すると、アプリケーションの自動生成ま フトウェアの一つである SQL・ で行ってくれる。これは、 SAS/AF、 SAS/FSPに似ている。 RACLEはユーザに注目され受け入れられているのだと思われる。 以上のような理由で、 O SAS/ACCESS Interface t o ORACLEの概要 SAS/ACCESS Interface t o ORACLEは 、 VMS版 SASリリース 5 .18で稼働し、 VMS版 SASでサポートしているすべての実行モード (DMS、ラインモード、非会話モード、 、 a A S /ACCESS Interface t o ORACLEを使用 パッチモード)で使用することができる。また、 S する場合、 O RACLEのパージョンは 5 .1 .1 7または 5 .1 .2 2である必要がある。 AS/ACCESS Interface t o ORACLEには次の機能がある。 この S • ORACLE上のテープルおよびビューからデータを抽出する。 ・抽出した ORACLE上 の デ ー タ を 標 準 SASデータセットとして作成する。 ORACLEのデータ構造 RACLEのデータ構造について説明する。 1つ の デ ー タ ベ ー ス は 次 の 図 に 示 まず、最初に O すように、関連する複数の表より構成される。この表のことをテープルと呼んでいる。 カ ラ ム 方 ラ ム カ ラ ム カ ラ ム ! I E 、 a 日 目 ‑ ー ロ デ‑ 1 ]ヘ .-~ テ ー7 .品 テープルはローとカラムより構成される 2次元の表形式となっており、 1つのローには 1組の情報が、 1つのカラムには 1種類の情報が格納される。つまり、テープルは SAS データセットに非常によく似ており、ローおよびカラムはそれぞれオプザベーション、変 数に相当する。また、ビューはテープル上の情報を参照したりすることのできる窓のよう なもので、テープルと同様ローとカラムより構成される。ただし、ビュー自体はデータを 記憶しているわけではなく、テープルとほぼ同様に扱える仮想テープルのようなものであ る。ビューを利用すると、テープル上の特定のローとカラムをサブセット化した別テープ 374一

ル(この時データの実体はもたない)として参照できる。 このように、 S A Sデ ー タ セ ッ ト の 構 造 と 非 常 に よ 〈 似 て い る の で 考 え や す い 。 デ ー タ を表現する場合に用いる用語の関係を表わすと次のようになる。 ORACLE table r o w column field G e n e r a l SAS fi1 e record variable f i e l d dataset observation variable v a1 u e SQ L (Structured Quer~ Language) a ORACLEで は 、 業 界 標 準 で あ る S Q Lに よ り テ ー プ ル 作 成 、 デ ー タ ベ ー ス 更 新 、 抽 出 お よ び保守を行う。 O RACLEで は 、 こ れ に SQL'Plus(シ ー ケ ル ・ プ ラ ス ) と 呼 ば れ る コ マ ンド言語を使用する。 SQL'Plusプ ロ グ ラ ム は 、 キ ー ボ ー ド か ら 入 力 さ れ た SQ L' P 1u sコマンドを受け取り、 ORACLE RDBMSを 介 し て コ マ ン ド を 実 行 し 、 結 果 を 指 定 さ れ た書式で表示する。 S AS/ACCESS Interface t o ORACLEで は 、 こ の SQL'Plusコマンド をそのまま S A Sプログラムに記述できるようになっている。したがって、 S Q Lを知っ ている人であればS AS/ACCESS Interface t o ORACLEはすぐに利用できる。 しかしながら、 S AS/ACCESS Interface t o ORACLEで サ ポ ー ト し て い る ORACLEに 対 す る 操 作機能はデータベースの抽出のみのため、 SQL'Plusコ マ ン ド の 内 、 使 用 で き る コ マ ンドは、抽出用のコマンドのみである。 SAS/ACCESS Interface t o ORACLE の仕樺 SAS/ACCESS Interface t o ORACLEは 、 S A Sプロシジャとして提供される。 O RACLEとの RACEXTプロシジャ (PROC ORACEXT)により行われる。 インタフェースは、 O ORACEXTプロシジャの構文は次のようになっている。 PROC ORACEXT [options]; SELECT SQL̲select̲statement; ~ PROC ORACEXTステートメントには次のオプションを指定する。 O U T =S A S γ サわト名 作成する S A Sデ ー タ セ ッ ト 名 を 指 定 す る 。 ル ー ル は S A Sデ ー タ セ ッ ト 名 の ネ ー ミング規則に準ず、る。 O U T ニオプションを指定しない場合、 W O R K，DATAn の形で作成される。 NAME ='ORACLE1-~' 名' ORACLEのユーザ名を指定する。 P W D ='ORACLEn'lワ ド' NAME =で指定したユーザ名のパスワードを指定する。 SELECTス テ ー ト メ ン ト に は 、 デ ー タ 抽 出 用 の SQL'Plusコマンドである SELECTコマ F h υ ntu ワt

ン ド を 指 定 す る 。 ( 本 文 で は SQLそ の も の に つ い て は 説 明 し な い ) 次に簡単な使用例を示す。この例は、 O RACLEユーザ名 SCOTT に よ り 作 成 さ れ た テ ー プ ル BOOKS の 全 ロ ー お よ び カ ラ ム の 情 報 を S A Sデータセット NEW.TEST として作成するもの である。 LIBNAME N E W 'DUAO:[SCOTT]'; PROC ORACEXT O U TニNEW.TEST NAME='SCOTT' PWD='TIGER'; O O K S ; SELECT *FROM B R U N ; また、 O RACEXTプ ロ シ ジ ャ は フ レ キ シ ビ リ テ ィ を 考 慮 し 、 あ ら か じ め SELECTステートメン トをファイルとして作成しておき、 % INCLUDE (または引 NC) ス テ ー ト メ ン ト に よ り 呼 び 出 して実行することができるようになっている。 、 LIBNAME NEW 'DUAO:[SCOTT]'; PROC ORACEXT O U T = N E W .TEST N A M E = ' S C O T T 'P W D二 ' TI G E R '; 見I NCLUDE 'SELSTMT.DAT'; R U N ; a なお、基本的に SQL.Plusの S ELECTコ マ ン ド は す べ て て 指 定 可 能 で あ る が 、 置 換 変 数シンボル(品)は使用できない。これは、 S A Sの マ ク ロ 変 数 と 競 合 し て し ま う か ら で あ る。さらに O RACLEで は 、 テ ー プ ル 名 、 カ ラ ム 名 お よ び ロ ー 名 等 に 漢 字 が 指 定 で き る が 、 現 行パージョンにおいてはサポートしていない。 データ変換規則 ORACLEのテープルを S A Sデ ー タ セ ッ ト と し て 作 成 し た 場 合 、 そ れ ぞ れ が サ ポ ー ト し て いるデータ属性の違いにより、いくつかの制限がある。 (データタイプ) ORACLEのデータタイプ(型)にはいくつか種類があるが、 ORACEXTプロシジャでは、 L O N A W，LONGRAW型を除くすべててのタイプをサポートしている。 ORACEXTプロシジャは、 G、 R 単純に文字型あるいは数値型として作成するだけである。 ORACLEフォーマットを S A Sフ ォーマットに変換することもしない。ただし、 D A T E (日付)型に関しては S A S日付とし て取り込む。 (データ値) DATE (日付)型の場合、形式に制限がある。 S A S日 付 と し て 取 り 込 む に は dd‑MON‑yy の形式になっている必要がある。 D ATE (日付)型に限り S A Sフォーマットを付与する。 また、 O RACLE NULL値は S A S欠損値となる。 (文字型) ORACLEで は 、 文 字 列 と し て 最 大 240文字まで格納することができる。 文字のため、 2 0 1文字以上の場合、 2 0 1文字以降が切り捨てられる。 (変数名) 376一 S A Sでは最大 200 、 a

ORACLEの カ ラ ム 名 は 3 0文字まで指定可能である。 SASで は 変 数 名 と し て 8文 字 ま で の た め 、 8文 字 を 超 え て い る も の に 関 し て は 、 先 頭 6文 字 ま で は カ ラ ム 名 を 採 用 し 、 そ の 後 に Oか ら の 連 番 を 付 与 し た 変 数 名 と な る 。 そ の 場 合 、 カ ラ ム 名 全 体 は SAS変 数 ラ ベ ル に 書 き 込 ま れ る 。 ま た 、 カ ラ ム 名 が SAS変 数 名 に 使 用 で き な い 文 字 を 含 ん で い た 場 合 に は 、 ア ン ダースコア(ー)に問き換える。 今後のサポート予定について これまで述べてきたように、現在のパージョンにおいては、データ抽出のみしかできな RACLE側 の 全 デ ー タ タ イ プ が 扱 え な い 等 の 制 限 が あ る 。 そ こ で 、 近 い 将 来 リ リ ー ス 予 い 、 O 定 の SASパ ー ジ ョ ン 6 .06で の 対 応 予 定 に つ い て 述 べ る 。 こ こ で 述 べ る の は あ く ま で も 予 定であることに注意されたい。 ... (1)一番の違いは、 SASリリース 6 . 0 6では ORACLE上 の テ ー プ ル を 直 接 DATAステ ッ プ あ る い は PROCス テ ッ プ で 読 み 込 め る よ う に な る 。 し た が っ て 、 現 行 リ リ ー ス の よ う に 一 旦 SASデ ー タ セ ッ ト を 作 成 す る 必 要 が な く な る 。 ( 2 ) ORACLEの 全 デ ー タ タ イ プ 、 値 を 扱 え る よ う に な る 。 ま た 、 ORACLEフ ォ ー マ ッ ト を SASフ ォ ー マ ッ ト に 変 換 す る 機 能 も 追 加 さ れ る 。 ( 3 ) ORACLEテ ー プ ル へ の ラ イ ト パ ッ ク 機 能 が 追 加 さ れ る 。 ( 4 ) ORACLE以 外 に も V A XR D Bや I n g r e s 等もサポートされる。 まとめ 現在のパージョンにおいてはいくつかの課題が残されているが、この O RACLEプロシジャ により、 O RACLEデ ー タ ベ ー ス を SASよ り 直 接 キ ッ ク で き る よ う に な っ た 。 色 々 な 利 用 法 が 考 え ら れ る と 思 う が 、 例 え ば PC版 SASを 導 入 さ れ て い る ユ ー ザ で あ れ ば 、 SAS/ MHL機 能 に よ り 、 パ ソ コ ン か ら ORACLEデ ー タ ベ ー ス を ア ク セ ス す る こ と も で き る 。 今 後 ユーザの方々からの事例発表を期待する。 ， . 重量考文献 The Lifeboat PERSPECTIVE 1988/September SQL*Plus ユ ー ザ ー ズ ・ ガ イ ド VERSION 2 . 0株 式 会 社 オ ラ ク ル SAS Technical R e p o r t : P‑181 SAS/ACCESS lnterface t o ORACLE 4 巧 勺 ・ t ・ ο つ

日本 SASユーザー会 (SUG 卜 J) SAS/ACCESS ADABAS インターフェース 平田明弘 SASソフトウェア側 技術部 Using SAS/ACCESS I n t e r f a c et o ADABAS Akihiro H i r a t a Technical Departmen ， t SAS Software K . K . 3‑1‑7 Awajimachi Chuo‑ku Osaka ・ 4 h 要旨 木論文は、 S A S バ ー ジ ョ ン 5. 1 8 よ り 追 加 さ れ た S A S / A C C E S Sプ ロ ダ ク ト に つ い て紹介するものである。 S A S / A C C E S S とは、 S A S システムと D B M S (データベース ) と の イ ン タ ー フ ェ ー ス を 取 る プ ロ ダ ク ト で あ る 。 S A S / A C C E S Sでは A D A B A S . I D M S / R . D A T A C O M / D B (1 D E A L ) イ ン タ ー フ ェ ー ス 等 が あ る が 、 と り わ け S A Sユ ー ザ ー と 関 連 の あ る A D A B A Sイ ン タ ー フ ェ ー ス の 機 能 に つ い て 記 述 す る 。 キーワード DBMS. ADBEXT. D D M 1. イ ン タ ー フ ェ ー ス 機 能 ・パネル表示による A D A B A Sデ ー タ ベ ー ス の 検 索 ( A D B E X Tプ ロ シ ジ ャ ) ̲ . 亡 1‑̲ ADABAS (D D M) 実行モード 会話 ( 7J v Z ; / 7リ‑)) ノてッチ S ^ s' i :‑jh卜 テ ー ヲ ベ ー ス ︒ っ I 円斗υ 勾

2. A D B E X Tイ ン タ ー フ ェ ー ス 使 用 上 の 注 意 点 SA S 541 ‑導入環境 リリース A D A B A S バージョン N A T Ui IA L( D D M )パ ー ジ ョ ン 1 8以上 1( S M1 0 )以上 2( S M 07)以上 3. A D B E X Tプ ロ シ ジ ャ の 処 理 フ ロ ー A D A B A S (D D M) 、 日3 L a 一一一一一 _l~_____ 」ーーー一一ー一一一一一ーーー ノ / 、 〆 ノ / f f / S A Sデ ー タ セ ッ ト ノ ノ ノ ノ ノ / ノ / / ‑380一

4. A D A B A S フ ァ イ ル の 取 出 し 例 ( A D B E X Tプロシジャ) ①プロシジャのスター卜 PROC ADBEXT RUN; ②デ タ ア ク セ ス パ ネ ル の 表 示 (DATA ACCE55 PANEL) このパネルで A D A B A S ファイル名等を拍定する。 ADABAS INTERFACE DATA ACCESS PANEL ~ COMMAND===> FiII i nt h e fields below and press ENTER SAVE SELECTIONS (savesel): N OUTPUT SAS DATA SET: W O R K .DATAl UN1 QUE SAS NAMES ( u ni que): N 'O RD( S ) PASSI NATURAL SYSTEM FILE ADABAS NATURAL ADABAS FILE NUMBER o r DATA DEFINITION MODULE C1 PI lER CODE(S) ADABAS NATURAL 008 008 ‑各フィールドの説明 OUTPUT 5A5 DATA 5ET :A D A B A S ファイルより取出したデータを保存する。 S A S データセット名を指定する。 ~ 5AVE SELECTION :MA Pデータセ、y 卜作成の有無を指定する。 (作成する: Y. し な い : N) (savese1 ) UNIQUE 5A5 NAME :S A S 変数名の重復を避ける為に指定する。 (unique) ADABA5 FILE NUMBER OR :A D A B A S フ ァ イ ル 番 号 あ る い は D D M名を指定する。 DATA DEFINITION MODULE NATURAL 5Y5TEM FILE :N A T U R A L S Y S T E M フ ァ イ ル 番 号 (D D M) を 指定する。 PA55¥ ' 10 RD( 5 ) :ADABAS. N A T U R A しのパスワードを指定する。 ADABA5 NATURAL C I P I I E R CODE( 5 ) :ADABAS. N A T U R A Lの サ イ フ ァ ー コ ー ド ADABA5 NATURAL を指定する。 ‑381

③ D DM選 択 パ ネ J レの表示 (DDM SELECTION P^NEL) 先 の パ ネ ル で ADABASフ ァ イ ル 名 (DDM名 ) が 分 ら な い 場 合 は 、 D DM名 に * を 入 力 すると当パネルが表示される。 ADABAS INTERFACE DATA ACCESS PANEL COMMANDooo) Fill i n the fields below and press ENTER. SAVE SELECT10NS (savesel): N OUTPUT SAS DATA SET: W O R K .DATAl UN!QUE SAS NAMES (unique): N PASSIIORD(S) NATURAL SYSTEM FILE ADABAS NATURAL ADAsAS FILE NUMBER or DATA DEFINITION MODULE ADABAS ' NATURAL 008 008 事. . 之のパネルで、 C!PHER CODE( S ) F U N Cへ .S' を 入 力 す る と そ の D D Mが 選 択 で き る 。 ADABAS INTERFACE DDM SELECTION PANEL COMMANDooo) FUNC DDM NAME ‑作詰・・・・・ A ADAM ALLFMTS OVERMAX ALLFORMATS ALLFORMATSX ALLFORMATS2 ALLFORMATS3 ALLFORMS2 ALLF3 ARTS‑DDM AUTOIHJB l LES AUT02 BAD‑SAS‑NAMES BXB CARYFILE CHARLOTTE‑MECHLENBERG FROM NATURAL SYSTEM F1LE 008 ‑382‑ 、 a

④ 変 数 選 択 パ ネ ル の 表 示 (DATA EXTRACT lON PANEL) ・ デ ー タ ア ク セ ス パ ネ ル あ る い は D D M選 択 パ ネ ル で A D A B A S フ ァ イ ル を 指 定 す る と 当 パ ネ ル が 表 示 さ れ る 。 こ の パ ネ ル で A D A B A Sフ ィ ー ル ド の 選 択 及 び S A S変 数 名 の 定 義 を 行 う 。 i 小 aA ‑ ‑ aA nu wn nn so w nE 町 zb 小 AUrE MmoD n υ GROUP nEνnv 且 ︽ 川 n H H 円U L U M ︑T v A A 畠 H D. . . . . . . .3 . 0 川 円︑ HTETRFNETT nuunHUTLU‑nHLMFHlunvnHUHHunHH U S A 一EEVABET‑GOIR 息 M M m M M m n E ν h V A A川 町 AAnuoDVE‑nu‑TAnn GROUP 盲目 6 . 0 D•••••••• $ 1 0 . ・ 4 . 0 D. . . . . . . . 事1 4 . D. . . . . . . .$ 2 0 . D. . . . . . . .$ 1 5 . D.....•.. 4 . 0 6 . 0 D ••...... 3 .0 GROUP MmumpunrnU TR A OEVA‑O N T E T R P A N一 ETT ・ A 且 V GROUP ・ 6 .0 D. . . . . . . .$ 1 0 . cd 中 l nnMN FHIMFHiu RHUMMm wMM 円 R H u nbnuzln し 畠品川 F H b ' L U M 盲目且 'L iVATLNμ 小 ﹄ n v 且 Ta nEνnv且 ︽ 川 RυYA 一 puqUTLI EιnunnFtFprETi‑‑TA 町 WHnu‑A GROUP D. . . . . . . .3 . 0 T ・ HUuvnHUTLU‑RMLRML ハ uvnHUHHUnHH 円υ ︑ OD A ‑ P E F E u ‑ n p F D 中l 一 nunu'inn 畠 ‑AwmnnnuAnunUMMnnnbnn1 ・'LFU A nD 一 FD‑AAAnunununula AEunUPERM ‑AFEY‑nし MMMMnbM円 Hnnrnし町円 Fし nnva nu'L し aAnnFuqbnuaA司JaA aAIa'lIAaAnnn し nunU R H Aゆ る nu‑AaAaAnkunkunnnunbn TL UV+干 のυ 1ょ う'uqbqbqbqbqb'iqLqL'iqL TLU‑ATAHvnHυAHVAHvnHυAHvnHυAHvnHυAHVAHvnHυAHV nし 晶 + wn︑ "M HU F μ a ‑383一 i a u: i NHUTA ‑AAA nu D. . . . . . . .4 .0 6 . 0 CU 小 i nnwmn rERHu nHUMM 川 MNHMNHFHb nbnuzln し l'LaA 巴冒 D. . . . . . . .3 .0 E D R E F R uV ‑ ‑T WHnHuan Y 4 ・ nv且 n H u z a且 一 T L TYLH 4 . 0 aAwnnnuAnunUMMnnnbnn'l'LnuaA np 一 円 ︑υ A 畠 a Aハ Ununu‑‑aAFEnUEUEU Uハ ‑AR巴 7inし MMMmnnUM円 HnnrFし E門 戸 し nnvI nUTL‑ ‑AYAri'iaAnuFUAAnpn し qLnu‑A 司J A 畠n 畠 aA A kunkunkununkun し nunU R H A 向J ︑ nU A TL UV キ n U 1ょ う'uqbqbqbqbqL1iqLqL14qL TLU6+ ハ ハ ハ HυAHVAHvnHυAHvnHυAHvnHυAHvnHυAHV + a T υ H υ H Fし p μ 白昼 Mn nu RANGE D SAS NAME FORMAT FIELDS‑ 1 7 ホホ SELECTED‑ 0 本 キキ TA M M川 円 ︑u hHUann nunb RANGE D SAS NAME FORMAT FIELDS‑ 1 7 ホキ SELECTED‑ 0 本 ホキ 一 一 一 一一一一一一一一一一一一一一一一一‑ WHERE CLAUSE ‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 一 一 一 ー ー →ー一一一一一一一一一‑ WHERE CLAUSE ‑ 一 一 一 一 ー 一一一一一一一一一一→ー GROUP ・ D D M : AUTOMOBILES SAS DATA S E T : WORK.DATAl ADABAS INTERFACE DATA EXTRACTION PANEL COMMANDooo) ， . D. . . . . . . .$ 1 4 . D •••••••• $ 2 0 . D. . . . . . . . 事1 5 . ah ‑ ‑ ADABAS INTERFACE DATA EXTRACTION PANEL COMMANDooo) ‑ フ ィ ー ル ド を す べ て 選 択 す る 場 合 は 、 LVL が 水 水 水 の FUNCに ・ 5・を入力する。

• S A S変 数 名 の 生 成 外 部 名 (DD M) の 先 頭 の 8文 字 が S A S変数名となる。 ハイフン('‑・)はアンダーパー('̲')に変換される。 マ ル チ ブ ル バ リ ュ ー フ ィ ー ル ド は 、 オ カ レ ン ス 分 の S A S変数名が生成される。 ピリオディックグループフィールドは、そのオカレンス分のレコードが出力される。 ‑データ属性の変換 S A S フォーマ、y 卜 A D A B A Sデ ー タ 属 性 ￥ LEN A (英数字) LENは A D A B A Sフ ィ ー ル ド の 長 さ B (バイナリ) LEN <= 4 F (固定小数点) 2*LEN+l ￥I I E X(2 * LEN ) 2 * LEN + 1 p (パック 10進) 2 * LEN LEN > 4 、 a u (アンパック 10進) LEN <= 1 6 LEN + 1 LEN> 1 6 ￥I IEX(2 *LEN) *2 0 0文 字 を 超 え る デ ー タ は 先 頭 よ り 2 0 0文字のみ有効となる。 ‑レコードの選択 A D A B A Sフ ァ イ ル の レ コ ー ド 選 択 は W H E R E句 ( W I I E R E CLAUSE)にて指定する。 W H E R E句の指定方法。 フィールド名 比較演算子 値 フ ィ ー ル ド 名 : A D A B A Sフ ィ ー ル ド 名 あ る い は 外 部 名 ( D D M ) 比較演算子 < (LT) <= (L E) > (GT) >=(GE) より小さい 以下 より大さい 以上 (EQ) 等しい (N E) 等しくない 論理演算子 & (AN D) [ (0 R) ‑ ， (N 0 T) ‑384 かつ または 否定 、 局

' W H E R E句 の 指 定 例 ︑ 制特官 島 ⁝ ア 付陪 留品日﹁⁝乍 NATURAL ADABAS l‑aT 中 川 曹B aA MM a 噌 A ・・・・ のりのりのり nn'inU 凋悼のUF J のりのりのU nu ・︐ i 今'u'i ・ ・ ・ 1 A ‑ F M且 a n y q v ゅ︑場か︑場弓3aA噌ι υ r h v ゅ ︑ 場 弓 3 Enypq 巾 * 川 R H U R H U RHu‑ATRHunHunHunHunU lflnmERllF S員S V 車 ，R SC l I J M T 量百公 1 4 MMEuuE7wauu 一 l ATt‑P OZ 商 品 "r gsaaunr unnし れ r r I EGEEYES EG‑‑ w uOUR いT e ‑ LR OE A S LL ES OEZ HB AE AE 8B 00 0A 3S tT R E O SSIGHMBNnHPG'CGY F H i u ドU R ‑385‑ Gl u ︐ 句 um Am h M A一 円︑ nu 'L I 畠 J c si喜怒盟主.ERo F$ 高Sii在s C J iEAtE語宅 H 8 T : /S I ' WnS1 ' E : f f l t A s ネ ネ T 008 008 AUTOMOBILES DDM: AUTOMOBILES SAS DATA SET: WORK.DATAl ADABAS INTERFACE DATA EXTRACTION PANEL COMMAND===) C1 PHER CODE(S} PASSIIORD( S ) NATURAL SYSTEM FILE ADABAS NATURAL ADABAS FILE NUMBER or DATA DEFINITION MODULE SAVE SELECTIONS (savesel): N R K .DATAl OUTPUT SAS DATA SET: 胃O Fr ぃ 一EEYBST‑Go‑‑R 中 l nb hMHMH TEEM nUM 問 n h u Mnu 円 nし ednu‑‑ n hU T i ‑ L A A l uI'LMm YL 巾 pnu ‑pn し ・ nD'A‑nnqurLyi l 中 nMLnUDAEunvrE'i'i nし nrnU 町n n U A A A A M問 M問 A 畠 Unbu‑‑ ハ U 一 市l n n ハ 中 l 巴中 lnnnru円 RU 中l u門 中 l r nunutL‑RupEnununnnnnb SA FSGAAABBBGBCGD ・ A 畠 A 円 畠 MmnnvnnunuuMnnnbnnvi'L U nD‑nbAmaAnunununuylaAr︐ r nuTEEM AAEMTinし MmM問 nDM刊 行upznし 町H nし DUVι nu'L A 弓 AA‑‑'I1laAAnDnし AmnDnしヮ nUAA 3 M 円‑ COMMAND===) " ' YL U 今'U1A ヮ U 今'u? 今' u ヮ ヮ 1A 今' り v * のり 1A 今' IM 占 奪 回 ︽U HVOHVOHVOHvnuoHvnuoHVOHVOHvnunv 川O HU Fr ・ FU晶 + ah P F 3キーを押すとレコードの取出しが開始される。 選択条件を入力後、 MÄ J(Ë，， ~FôlllF I I H E R E CLAUSE ⑤データアクセスパネルの再表示 デ ー タ の 取 出 し が 終 了 す る と 再 度 デ ー タ ア ク セ ス パ ネ ル が 表 示 さ れ る 。 そ の 際 S A S データ セットに出力されたレコード数と S A S変数の数が表示される。 (エラー等があった場合も同様) ADABAS INTERFACE DATA ACCESS PANEL UNIQUE SAS NAMES (unique): N

⑥ S A Sデ ー タ セ ッ ト の 参 照 作 成 し た S A S デ ー タ セ ッ ト の 内 容 を 参 照 す る に は B R O W S E (B) コマンドを入力する。 ADABAS INTERFACE DATA ACCESS PANEL COMMANDo==> B SAVE SELECTIONS (savesel): N OUTPUT SAS DATA SET: W O R K .DATAl UNIQUE SAS NAMES (unique): N ADABAS FILE NUMBER o r DATA DEFINITION MODULE PASSWORD( S ) NATURAL SYSTEM FILE ADABAS NATURAL AUTOMOBILES C I P I I E R CODE(S} ADABAS NATURAL 、 a 008 008 EXTRACT STATISTICS: NUMBER O F SAS OBS CREATED = 1 1 8 NUMBER O F SAS VARS CREATED = 1 4 SAS Data S e t : WORK.DATAl Com田and ===> OBS I S N MAKE MODEL 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 1 1 1 2 1 3 1 4 1 5 1 6 1 7 1 8 1 9 1 FORD 2 0 FORD 22 FORD 3 0 FORD 3 6 FORD 38 FORD 46 FORD 53 FORD 6 3 FORD 7 3 FORD 88 FORD 9 0 FORD 102 FORD 105 FORD 132 FORD 201 FORD 203 FORD 207 FORD 208 FORD MERCURY COMET GT V 8 COUPE SEDAN HARDTOP MERCURY MONTEREY LINCOLN CONTINENTAL COUPE lON WAGON STAT LTD COUNTRY SQUIRE LINCOLN CONTINENTAL COUPE MERCURY COMET GT V8 COUPE COUPE l l A R D T O P MUSTANG BOSS 351 LINCOLN CONTINENTAL COUPE MERCURY COMET GT V8 COUPE IARDTOP SEDAN ! MERCURY MONTEREY MERCURY COMET GT V 8 COUPE SEDAN I I A R D T O P MERCURY MONTEREY LINCOLN CONTINENTAL COUPE SEDAN I I A R D T O P MERCURY MONTEREY GRAN TORINO SPORT V8 COUPE FASTBACK COUPE CAPRI RS 2600 IARDTOP SEDAN ! MERCURY MONTEREY GRAN TORINO SPORT V8 COUPE FASTBACK LINCOLN CONTINENTAL COUPE BODY TYP ‑386‑ Observations Fir st Last 1 9 NUMBER 0 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 6 4 8 6 8 、 a

5. まとめ SAS/ACCESSプ ロ ダ ク ト の リ リ ー ス に よ り 、 様 々 な DBMSに て 構 築 さ れ た デ ー タ を SA Sシ ス テ ム で 容 易 に ア ク セ ス 可 能 と な っ た 。 よ っ て ア プ リ ケ ー シ ョ ン を 構 築 す る 上 で S A Sシ ス テ ム は 、 よ り 強 力 な ツ ー ル と な る だ ろ う 。 6. i f 日 足 SAS/ACCESSで 追 加 さ れ た DBM Sイ ン タ ー フ ェ ー ス は 、 下 記 も の が あ る 。 IDMS/R 'DATACOM/DB .0RACLE( V A Xのみ) .A DA BA S ( b e t a X ‑ジョン) P P 387

日本 SASユーザー会 (SUG 卜 J) SAS/SHAREの機能について 鈴木一彦 SASソフトウェア側 技術部 An I n t r o d u c t i o n t o SAS/SHARE Kazuhiko S u z u k i o f t w a r eK . K . T e c h n i c a l Department， SAS S Tokyo Japan 要旨 SASデータセットに対するマルチユーザーアクセスと同時更新の機能は、 SASデ ー タ セ ッ ト を デ ー タ ベ ー ス と し て 位 置 づ け た 場 合 に は 必 須 条 件 と な る であろう。 本論文は、この処理を可能とするプロダクト 機能について述べる。 ‑ キーワード: SAS/SHAREの SHARE SERVER はじめに: 従来、 SASデータセットへのマルチユーザーアクセスは、 Read‑onlyで オ ー プ ンした場合のみ可能であった。 そのため、ユーザーが同一データセットに対して読み込み、更新、追加処理を同時に行な うことができず、その代替策として他のデータセットヘ更新等を行い、最終的にマスター ファイルヘコピーしていた。 この処理は大変非効率であり、この処理のために本来不必要な資源まで用意しなければな らず、また、ダイレクトに更新するよりもパフォーマンスの低下にもつながる。 これは SASシ ス テ ム を 使 用 し て 情 報 活 用 系 シ ス テ ム を 構 築 す る 場 合 な ど に は 大 き な 問 題 である。 そ こ で 、 こ れ ら の 問 題 を 解 決 す る た め に 開 発 さ れ た プ ロ ダ ク ト が SAS/SHAREであ る 。 このプロダクトの出現によって大きく利用価値が変わったプロシジャがある。 それは、 SAS/FSPフロダクトの FSEDITプロシジャである。 FSEDITプロシジャは、ダイレクトにフルスクリーン・イメージでデータの更新、 追加、削除が行えるというのが販売コンセプトであった。 しかし、現実問題として更新処理時におけるアクセスはシングルユーザーしか許可されて おらず、更新処理における FSEDITプロシジャの利用範囲に制限があった。 しかし、 SAS/SHAREを 導 入 す る こ と に よ っ て 同 時 に 複 数 の ユ ー ザ ー が デ ー タ エ ン トリーをすることが可能になった分けである。 . ， ‑389

従 来 の ラ イ プ ラ リ と SHARE導 入 後 の ラ イ プ ラ リ の 比 較 従 来 の SASライプラリ 、 a R e a dO n [ y オベレーティングシステムでは、二つのアクセスタイプがある。 • readー on 1y acc ess • read/ write access 共用ライブラリは、 read‑ 0 n 1y accessの み 認 め ら れ て お り 、 複 数 ユ ー ザ ーからのアクセスも可能である。 この場合、 SASデ ー タ セ ッ ト の デ ィ ス ポ ジ シ ョ ン は OSでは SHRであり、 CMSでの アクセスモードは R eadである。 私用ライプラリは、 read/write accessが 認 め ら れ て お り 、 こ の 場 合 の SASデ ー タ セ ッ ト の デ ィ ス ポ ジ シ ョ ン は OSでは OLDであり、 CMSで の ア ク セ ス モ ードは、 read/writeである。 ユーザーは、 SASデータセットに対して読み込み、更新が可能であり、 オベレーディングシステムによって複数ユーザーからのアクセスが抑止される。 SAS/SHARE導 入 後 の SASライプラリ 、 a R甲 dO n [ γ ‑390

オペレーティングシステム環境下でサーパー空間が新たに作成され、 SASデータセット に対するアクセス制御を行なう。 ユ ー ザ ー は 、 サ ー バ ー と 連 絡 を 取 る こ と に よ っ て SASデータセットに対し読み込み、 更新処理が可能となる。 捜 数 ユ ー ザ ー か ら の SASデ ー タ セ ッ ト に 対 す る 読 み 込 み 、 更 新 の 同 時 処 理 も サ ー パ ー に よって排他的に制御される。 ま た 、 サ ー バ ー は 複 数 CPU聞 の 処 理 に 対 し て も 考 慮 さ れ て い る 。 損 数 CPU聞でのユー ザ ー と サ ー バ ー と の 通 信 に は VTAM(Virtual Telecommunicat ions AccessMethod)SNAネットワークが用いられる。 サーパーライプラリとは . . . サ ー バ ー に 割 当 て た SASデータライブラリをサーパーライブラリという。 サーパーライブラリへのアクセス要求は、 LIBNAMEス テ ー ト メ ン ト を 用 い る こ と に よってアクセス可能になる。 LIBNAMEステートメントについての詳細は後で述べる。 アクセスモード、ディスポジションは、サーバー管理者によって割り当てられるが、 OS ではユーザーによっても割当て可能である。 サーパーのアクセスモードのデフォルト値は、 read/writeであるが、 SAS データライブラリのメンバータイプによってアクセスモードは左右される。 SASデータライブラリのメンバータイプの種類には以下のものがある。 DATA CAT GCAT IMLWK MODEL SASデ ー タ ラ イ ブ ラ リ の 中 で read/writeがサポートされているのは、 DATA、 IMLWK (IML work spaces) タ イ プ で あ り 、 そ の 他 の タイプに対しては、 ' read‑ 0 n 1y モードとなる。 SASデ ー タ ラ イ プ ラ リ の コ ン ト ロ ー ル レ ベ ル ( 制 御 レ ベ ル ) に つ い て サーパーにおける SASデータライブラリの制御単位として下記のレベルがある。 メンバー ブロック レコード ‑391‑

レベルの構成を図で表わすと以下の通りになる。 Library Member B 10 ck Record 、 a こ の レ ベ ル に よ っ て ア ク セ ス 制 御 を 行 な っ て い る わ け だ が 、 使 用 す る DATAステップ、 PROCステップによって制御レベルが異なっている。 下記に PROCステップ、 DATAステップによる制御レベルの表を示す。 PROCス テ ッ プ で の 制 御 レ ベ ル と 制 御 状 態 ステートメント PROC FSEDIT DATA= PROC FSEDIT NEW= PROC FSBROWSE DATA= PROC APPEND BASE= DATA= PROC CONTENTS DATA= PROC COpy I N = OUT= オープン モード 制御 レベル 制御 状態 車 更新 レコード 排他的 * * 出力 メンバー 排他的 入力 レコード 制御なし 更新 入力 レコード プロック 排他的 制御なし 入力 プロック 制御なし 入力 出力 プロック メンパー 制御なし 排他的 車 車 392 、 a

オーフン モード ステートメント 制御 レベル 制御 状態 PROC DATASETS 0 0二 プルスクリーン でない時) DELETE SAYE MODIFY メンバー 排他的 更新/ 出力 メンバー 排他的 更新 メンバー 排他的 メンバー 排他的 PROC DATASETS 00= " . . プルスクリーン の時) D ， . B 入力 メンバー 更新は許可 しない C 入力 メンバー 更新は許可 しない V 更新 メンノ{‑ 排他的 更新をしない 場合 入力 メンバー 更新は許可 しない P 更新 メンバー 排他的 更新/ 出力 メンノ fー 排他的 入力 メンパー 更新は許可 しない その他すべて のプロシジャ 車 (注)車 は 、 ユ ー ザ ー に よ る 制 御 レ ベ ル 変 更 可 料は、ユーザーによる制御レベル変更不可または変更 しないほうがよい。 ‑3 9 3一

DATAス テ ッ プ で の 制 御 レ ベ ル と 制 御 状 態 ステートメント オープン モード 制御 レベル 制御 状態 出力 メンバー 排他的 入力 メンバー 更新は許可 しない メンバー 更新は許可 しない メンバー 更新は許可 しない DATA ステートメント D A T AS A S d a t a s e t ;* * * SET ステートメント S E TS A S d a t a s e t ; 車 、 a S E TS A S d a t a s e t ; * * B Yv a r i a b l e ; S E TS A S d a t a s e tP O I N T = v a r i a b l e ;* * MERGE 入力 ステートメント M E R G ES A S d a t a s e tS A S d a t a s e t ;* M E R G ES A S d a t a s e tS A S d a t a s e t ;* * B Yv a r i a b l e ; UPDATE 入力 ステートメント U P D A T ES A S d a t a s e tS A S d a t a s e t ;* * B Yv a r i a b l e ; 、 a (注) *は 、 ユ ー ザ ー に よ る 制 御 レ ベ ル 変 更 可 **は、ユーザーによる制御レベル変更しないほうがよいo ***は、ユーザーによる制御レベル変更不可 394‑

ユーザーによる制御レベルの変更 CNTLLEV=オ プ シ ョ ン を 使 用 し て ユ ー ザ ー に よ っ て 標 準 制 御 レ ベ ル を 無 効 に す る こ とができる。 このオプションは、 SASデ ー タ セ ッ ト に ア ク セ ス す る 時 に ユ ー ザ ー に よ っ て 指 定 す る 。 この制御レベルの変更は、データの保全性に関して問題が生じない場合のみ指定すべきで ある。 指定方法は、以下の通りである。 CNTLLEV=MEM CNTLLEV=BLK CNTLLEV=REC ~‘ メンパー プロック レコード 下 記 の 処 理 は 、 ユ ー ザ ー Aが FSEDITプ ロ シ ジ ャ に て 編 集 を 行 な っ て い る の に 対 し 、 ユーザー Bが 同 ー の メ ン バ ー に 同 時 ア ク セ ス す る 例 で あ る 。 ユ ー ザ ー A: PROC FSEDIT DATA=DB. JINJI; ユ ー ザ ー B: DATA JINJI; SET DB. J INJ 1 CCNTLLEV=BLK) IF BU=3001; RUN; CNTLLEVオ プ シ ョ ン を 指 定 し な い 時 の 実 行 ロ グ DATA A ; E R R O R : J.輩出Kß.$:::8.~V.D.S.::XWNE制限 IN(! 諮o.ß.:KHf~K:m到 i事5i奴間業法:ns.EiRYER#翠日 29.除問 サーパーによりロックされている S E TI N . V 5 1 8 ; R U N ; N O T E : SAS STOPPED PROCESSING THIS S T E P BECAUSE O FE R R O R S . N O T E :D A T AS E T WORK.A H A S 0 OBSERVATIONS A N D 0 VARIABLES. ， . . CNTLLEV オプションを指定した時の実行ログ DATA A ; SET I N .V 5 1 8 ; R U N ; N O T E :D A T A SET WORK.A H A S 252 OBSERVATIONS A N D2 9 VARIABLES. た だ し 、 出 力 モ ー ド で オ ー プ ン し た デ ー タ セ ッ ト に 対 し て の CNTLLEV= オプションは、メンバーレベルでの排他的制御を必要とするため無視される。 ‑3 9 5

サーパーのオベレーシ日ンについて サーバーの起動、実行制御、及び終了を行なうために各プロシジャが用意されている。 サーバーの開始 サーバーを開始するためには、 SERVERプロシジャを使用する。 サーバーは、 MVSでは、 T S Oセッション、パッチジョブ、 STCの環境下で実行する ことができる。 CMSのもとでは、 CMSセ ッ シ ョ ン ( 会 話 モ ー ド 、 デ ィ ス コ ネ ク ト モ ー ド)、 CMSパッチマシンあるいは、サービス仮想マシン内で実行できる。 SERVERプロシジャの文法は以下の通りである。 PROC SERVER [オプシ日ン]; 、 オプション a SERVER= M V S下 で サ ー パ ー を 識 別 す る た め の 8文字のサーパー 1Dを指定する。 CMS下 で は こ の オ プ シ ョ ン は 無 視 さ れ 、 か わ っ て CMSユーザー 1D が使用される。 M V S下で省略した場合には、 TSOユーザー 1D、 JOB名 、 STC名の いずれかが使用される。 PASSWORD= PW= サ ー バ ー に 対 し て SAS/SHARE導入時にパスワードを与えている場合のみ指定する。 これにより、サーバーの実行を抑止することができる。 MSG M V S下 で サ ー パ ー 実 行 の 終 了 時 に シ ス テ ム コ ン ソ ー ル ヘ メ ッ セ ー ジ を 表 示 す る こ と が で きる。 オペレータがサーパーの終了に気づくようにメッセージはハイライトで表示され、スクロ ールできない。 下記にサーバーの開始の例を示す。 PROC SERVER SERVER=SHARE; R U N ; 09:49:02.00: USING SHARE A S THE SERVER I D . 09:51:00.10: SERVER SHARE STARTED 10:09:15.00: SERVER LIBRARY SYS0001 ACCESSED A S LIBRARY X B Y USER JOHN 10:35:40.12: X.USAGE OPENED FOR I N P U TB Y USER J O H N ‑3 9 6一 、 a

サーパー実行制御 サ ー バ ー の 実 行 制 御 及 び 終 了 を 行 う た め に OPERATEプロシジャが用意されている。 このプロシジャは、サーバーのリソース(ユーザー、ライプラリ、メンパー)を制御した い場合などに使用する。 このプロシジャは、 SERVERプロシジャと同様、どの SAS環 境 に お い て も 実 行 可 能 である。 OPERATEプロシジャの文法は、以下の通りである。 PROC OPERATE [オプシ a ン]; COMMANDS ‑ . SERVER=サーパー 1D 制 御 し た い サ ー バ ー 1Dを指定する。 PASSWORD=パ ス ワ ー ド PW= サーパーにパスワードが設定されている場合には、そのパスワードを指定しなければなら ない。 COMMANDS 下記に OPERATEプロシジャにおける使用可能なコマンドを記述する。 指定方法 コマンド リソースタイプ . ..• ] ; [リソース 1D コマンドの種類 ' STOP、 START、 QUIESCE、 DISPLAY、 SET、 ALLOCATE、 FREEがある。 リソースタイプの種類 USER、 LIBRARY、 SERVERがある。 リソース 1Dの種類 フ ァ イ ル 参 照 名 、 サ ー バ ー 1D、 ユ ー ザ ー 1D、 ‑397‑ ALL̲ (すべて)がある。

コマンドの説明 STOPコマンド リソースに対する処理をただちに終了させる。 終了したリソースに対してユーザーがアクセスするとエラーメッセージが出力される。 QUIESCEコマンド STOPコ マ ン ド と は 異 な り 既 存 の ジ ョ ブ の 継 続 は 許 可 し 、 新 し い ジ ョ ブ の ア ク セ ス は 阻止する。 STARTコマンド STARTコ マ ン ド は 指 定 し た リ ソ ー ス の 終 了 あ る い は 静 止 ス テ ー タ ス を も と に 戻 す 。 SETコマンド 次のコマンドを受け取るサーパー名を変更したい場合にだけ用いる。 このコマンドは複数のサーバーに対してコマンドを実行する場合に便利である。 ・ 司 d 下 記 に OPERATEプロシジャの使用例を示す。 ライブラリの状態表示ログ DISPLAY LIBRARY ̲ALL̲: を実行 L I B R E F S T A T U S U I E S C E D S Y S 0 0 0 5 2 Q A S T A T A C T1 V E Q U I E S C E D B S T A T C S T A T S T O P P E D D S T A T I N A C T I V E U S E R S 2 3 。 。 D A T AS E T U S E R L I B . S A S L I B . D A T A S A S L I B . D A T A l . M A I N .S A S L I B S T AT S A S U T L . F S P . M S G L I B S U M L I B . S A S . D A T A ライブラリ参照名に対する状態表示ログ DISPLAY LIBRARY ASTAT; を実行 L I B R E F S T A T U S U S E R S D A T AS E T 3 A S T A T A C T1 V E S A S L I B . D A T A l . M A I N T H E S ED A T AS E T SI NL I B R A R YA S T A TA R EA C T I V E : M E M B E R S T A T U S U S E R O P E NM O D E U S E RL I B R E F M E M B E R l A C T1 V E M E M B E R l A C T1 V E M E M B E R 2 A C T1 V E I N P U T J O H N M A R Y U P D A T E U S E R R ¥ ¥ ' M O U T P U T ‑398 I N L I B L I B 2 L IB R E F 4 、 a

サーパーユーザーの表示ログ DISPLAY USER ̲ALL̲;を実行 USER 1 0 USERHIM JOHN MARY STATUS ACTIVE QUIESCED STOPPED NUMBER O F LIBRARIES 5 4 0 サーパーの終了処理のログ STOP SERVER;を 実 行 ・ 4h SERVER SHARE I S NOW STOPPED. サーパーライプラリの割当て方法について OS環 境 で は SASデ ー タ ラ イ ブ ラ リ の 割 り 当 て に は シ ス テ ム で 用 意 さ れ た コ マ ン ド を 使 用 す る の が 普 通 で あ る が 、 こ れ と 同 様 の 目 的 で ミ ニ コ ン 、 パ ソ コ ン で SASシステムを使 用する場合には、 LIBNAMEス テ ー ト メ ン ト を 使 用 し て フ ァ イ ル の 割 当 て を 行 な っ て いた。 同 様 に サ ー バ ー ラ イ ブ ラ リ の 割 当 て も LIBNAMEステートメントを使用して行う。 下記に LIBNAMEステートメントの指定方法を示す。 サーパーライプラリの割当て LIBNAME ライブラリ参照名 'データセット名' SERVER=サーパー 1D ; こ こ で 指 定 し た ラ イ ブ ラ リ 参 照 名 を DATAステップ等で指定する。 実行ログ ~ LIBNAME I N 'SAS.CUSTOMER.DB' SERVERニS H A R E ; NOTE:LIBREF SUCCESSFULLY ALLOCATED A SF O L L O W S : NOTE:LIBREF=IN SERVER=SHARE SLIBREF=DATALIB NOTE:DSN=SAS.CUSTOMER.DB NOTE:DISP=OLD ライプラリ参照名の状態表示 指定されたライブラリ参照名に対応づけらてたデータライブラリ名を表示する。 LIBNAME ライブラリ参照名 QUERY; 現在割当てられているデータライブラリ名を表示する。 LIBNAME ALL QUERY; 399一

サーバーライプラリの解除 指定されたライブラリ参照名を解除する。 ライプラリの再割当てを行なう場合に使用する。 LIBNAME ライブラリ参照名 CLEAR; すべてのライブラリ参照名を解除する。 LIBNAME ̲ALL̲ CLEAR: SAS/SHAREを 使 用 し た 場 合 と し な い 場 合 と の 処 理 速 度 の 比 較 テスト内容: このテストでは単純に DATAス テ ッ プ を 用 い て 大 量 の デ ー タ を 作 成 す る 場 合 に つ い て 行なってみた o 変数および件数は以下の通りである。 変数の数: 件数 : 、 A 50 数値タイプ 100， 000オプザベーション SHARE未 使 用 の 場 合 C P UT I M E :1 .4 3 T O T A LE L A P S E DT I M E :2 . 5 0 P A G E I N G 2 E X C P 2 0 4 7 E X C P 2 2 7 SHAREを 使 用 し た 場 合 C P UT I M E :1 .4 6 T O T A LE L A P S E DT I M E P A G E I N G :7 3 . 3 0 EXCP回 数 が 違 う の は 、 サ ー バ ー ラ イ ブ ラ リ に 対 す る 1/0は サ ー パ ー 自 身 が 行 な う た めに違っている。 、 a 導入時における考患点 システムの設定 MVS環 境 に お け る サ ー バ ー と ユ ー ザ ー と の デ ー タ の 受 け 渡 し に は 、 シ ス テ ム の 提 供 す る 仮想メモリー間サービス機能を使用する。 SASで は 、 こ の 処 理 を ユ ー ザ ー SVCルーチンを組み込むことによって行なっている。 そ の た め 、 タ イ プ 4のユーザー SVCが必要になる。。 CMSの も と で の デ ー タ の 受 渡 し に は IUCVが使用される。 サーパーの仮想マシン・ディレクトリには、サーバーが同時にコミュニケーションを行え るユーザーの最大数が定義されている。 ‑400一

SASデ ー タ ラ イ ブ ラ リ の 運 用 サ ー バ ー で サ ポ ー ト さ れ る SASデータライブラリのデータタイプは、 DATA、 IMLWKだ け で あ る た め 、 同 ー の デ ー タ ラ イ ブ ラ リ に CAT等 の タ イ プ が 存 在 し で も 更新することができない。 こ の た め 導 入 時 の 考 慮 と し て 特 に FSEDITプ ロ シ ジ ヤ で 使 用 し て い る ス ク リ ー ン カタログ等を別のライブラリヘ移行する必要がある。 セキュリティプロダクトを導入している場合の考慮 RACF、 SAFE等 の 機 密 保 護 の プ ロ ダ ク ト を 導 入 し て い る 場 合 に は 、 サ ー パ ー 自 身 の 持 つ ア ク セ ス 権 限 を UPDATEに設定しておく必要がある。 これを怠るとサーパーは、サーパーライブラリに対して更新処理ができない。 ・ サーバーのパフォーマンスグループ 4 h サーパーに対するパフォーマンスグループ等の設定は、サーパーユーザー数に応じて 決定しなければならない。 参考文献 SAS/SHARE Administrator' s Guide SAS/SHARE User' s Guide ~ ‑401一

日本 SASユ ー ザ ー 会 (SUG卜 J) 大規模統計計算における パフォーマンス向上について (SASベクトル版) Bruce Fogarty (IBM) Leigh Ihnen (SAS) 0松永憲幸(日本アイ・ビー・エム) Improving Performance i n S t a t i s t i c a l Analysis of Large Data Sets:Vector Processing of SAS@ Code Bruce Fogarty (IBM C o r p .， D a l l a s， Texas) Leigh Ihnen (SAS I n s t i t u t e ) Noriyuki Matsunaga (IBM JAPAN， L t d . ) 要旨 ・ ah 本論では、 SASシステムによる大規模な統計計算を行うに際、パフォーマンス向上 ) を使用した事例を紹介している。 のため、 1BM3090ベクトル機構 (VF 今回、ベクトル化された SASの機能は、 SAS/1MLと BASE SASの一部 の機能 (MEANS. SUMMARY. CANCORR. FACTOR，GLM， PR 1NCOMP， REG) である。 また、 SASユーザーが VFによる効果を得るための方法についても言及している。 キーワード: SASシステム，大規模統計計算、 1BM3090ベクトル機構 (VF) 1.はじめに 科学技術計算分野において、大規模数値計算 (N1C :N u m e r i c a l } yI n t e n s i v e ' C o m p u ti n g ) を行う場合、処理時間短縮のためスーパーコンビューターが広〈利用され ている。スーパーコンビューターの特長として一般にベクトル処理があげられる。ベク トル処理とは、夜数のデータをオペランドとするベクトル命令により、一度に大量のデ ータの計算を行う処理を指す。(これに対し、従来の逐次処理をスカラー処理とよぶ) IBMは 1985年 10月に汎用大型計算機 IBM3090に付加するベクトル機構 (VF) を発表、汎用機の世界でベクトル処理の機能を実現し、多くのユーザーにスー パーコンビューティングによるパフォーマンス向上を提供してきた。 今回、 SASベクトル版を開発し、大規模な統計計算を業務としている SASユーザ ーは、ベクトル処理による処理時間の短縮を享受できることになった。 本論では、ベクトル化された SASの機能とその性能について報告する。 一403一

2. ベクトル処理 IBM3090ベクトル機構によるベクトル処月は、 171種類のベクトル命令によ り利用できる。ベクトル命令は、 8 Kまたは 16Kバイトの容量を持つベクトル・レジ スターに数値データを受け渡したり、ベクトル・レジスター内の数値データの四則演算 を行う。ベクトル命令を生成するコンパイラーとして FOHTHANが用意されている U もちろん、アセンブラで直接コーディングすることもも可能である。 SASインスティ チュートではアセンブラでコーディングをしたため、 SASプロシジャは高度な最適化 が図られている。 ベクトル処理の具体例を次に示す。配列と実数の和を求める場合、 FORTRANで 、 は次のようにコーディングする。 a R E A L * 8A ( 1 0 0 )， B ( 1 0 0 )， C D O1 01 =1 .1 0 0 1 0 A( I ) =B( I )+C この FOHTHANプログラムは従来のスカラー・オプションでコンパイルされると、 次のアセンプラー・コードを生成し、 L O A D B (I ) A D D A( I )， B( I )， C 100回操り返す S 叩R E A( I ) B R A N C H 約 400回分の命令が実行される。 、 これを、ベクトル・オフ。ションでコンパイルすると a V E C叩 RL O曲 B( I ) V E C叩 R凶 D A( I ) ， B( I ) ，C V E C叩 RS T O R EA( I ) となり、 3命令で処理が終了する。ベクトル・レジスターに配列をセット・アップす るオーバーヘッドを差し引し、ても、十分ベクトル化の効果を得られる。 (IBM3090vn こ関しては、日本アイ・ピー・エム ンター ( T E L : 0 3 ‑ 8 0 8 ‑ 8 0 8 9 )にお問い合わせ下さい) 4 0 4一 N1Cマーケティング・セ

3. パフォーマンス・テータ 1989年 3月現在、ベクトル化された SASの機能は、 SAS/IMLと BASE SASの一部の機能 (MEANS、 SUM阿 ARY、 CANCORR、 FACTOR、 G L M、 PRINCO阿 P、 REG) である。これらは、 1B川の OS:MVS/XA 環境で稼働する SAS 5.16と5. 18で使用可能である。 測定に当たっては、 1B川キングストン研究所サイヱンティフィツクセンター内の I BM3090‑200Eを使用した。 . . NEANSI PROC MEANSプロシジャでは、第ーに観測データの数、第二に変数の数が、 ベクトル処理によるパフォーマンス向上のキーになる。 ( 表 1参照) 表 1:PROC M EA NS (ベクトル版)の CPU時間の短縮 (アウトプット: N. ドlIN. MAX. SUM. VAR) C P U 時間(秒) 例 ， . 観測十世数変数の数 Zカ ラ ー ベ ワ ト 品 1 .8 4 1 .8 4 1 .4 9 M . 1 5 . 6 2 5 3 2 3 . 1 1 M . 2 5 . 6 2 5 6 4 4 . 3 9 M . 3 1 5 . 6 2 5 2 1 .8 0 M . 4 1 5 . 6 2 5 8 2 . 5 6 M . 5 1 5 . 6 2 5 1 6 3 . 7 3 M . 6 1 2 5 . 0 0 0 1 6 2 0 . 5 5 1 .6 8 1 .9 9 6 . 1 1 7 . 9 7 1 4 . 7 3 3 2 . 5 7 C P U時間の短縮率(%) (ベワト品/:幼ラー) 4 1 5 8 1 7 3 4 4 7 7 0 6 4 M . 7 2 5 0 . 0 0 0 8 2 2 . 3 6 M . 8 5 0 0 . 0 0 0 8 4 3 . 3 4 M . 9 5 0 0 . 0 0 0 3 2 1 4 7 . 7 3 M . 1 0 1 .0 0 0 .0 0 0 1 .0 0 0 .0 0 0 . 0 0 0 . 0 0 0 M . 1 2 2 4 3 . 3 5 5 2 . 4 9 2 5 6 M . 1 1 6 4 5 6 6 . 5 8 1 0 8 . 9 6 8 1 2 6 9 . 1 5 4 0 . 3 4 4 2 6 6 7 8 ベクトル処理による効果 (CPU時間で最低 10%の短縮)が得られるデータ規模の 『フ守レーク・イーブン・ポイント』は、観測データ数と蛮数の数の積が最低 20. 0 0 0である(例えば、観測データ数が 10.000、変数の数が 2) 。また、テストされ . 1 1のケースにおいて最大 81%の CPU時間が短縮された。 た限りでは、 M 4 0 5一

長七日市石y1 表 2のとうり、 PROC SU阿 MARYでは、分析する変数 (VAR) と対象とな る CELLの数がキーとなる。 (CLASS変数の LEVELとCELLのサイズとの 独自の組合せが、その CELLに落としこむ観測データの数として、 CELLは定義さ れる) 表 2:PROC SU阿 M ARY (ベクトル版)の CPU時間の短縮 (アウトプット :N，N阿 1SS，阿 IN，MAX， SUM，VAR) C L A S S変数 C P U 時間(秒) C P l l時間の短縮率(%) 例 観測十台数 C LASS数 変 数 の 数 L E V E L S Z方 ラ ー ベ ヲ ト 品 (ベヲト品ノスカラー) 000 2 5 0， 2 2 1 0 x 1 0 20.68 1 8 . 6 1 1 0 S . 2 2， 0 0 0， 0 0 0 2 L 円 1 0 x 1 01 4 9 . 1 81 2 8 . 3 2 1 4 S . 3 5 0 0， 000 3 2 2 0 x 5 0 x 5 4 9 . 7 9 4 5 . 3 8 8 S . 4 0 0 0 500， 4 1 0 3 8 . 5 7 2 6 . 1 7 3 2 1 01 4 7 . 3 3 98.02 3 3 S . l S . 5 2， 0 0 0， 0 0 0 1 L 4 0 0 0， 0 0 0 S . 6 2， 2 4 1 0 x 1 01 8 2 . 7 51 3 9 . 4 2 2 4 0 0 0 5 0 0， 」 4 2 0 x 1 0 x 5 59.80 4 9 . 1 0 1 8 0 0 0， 0 0 0 S . 8 2， 3 4 2 0 x 1 0 x 52 2 5 . 4 11 8 5 . 7 3 1 8 S . 7 S . 9 0 0 0 5 0， S.10 2 5 0， 0 0 0 8 1 .000， 000 S . 1 11 1 0 0 0 9 . 1 8 6 . 8 1 2 6 8 1 0 29.56 1 6 . 3 9 4 5 8 1 01 0 9 . 6 6 57.12 4 s S.12 1 .200， 0 0 0 1 8 1 0 0 0 147.14 9 5 . 0 4 3 5 S . 1 3 1 2 5， 0 0 0 2 8 1 0 x l O 1 9 . 0 1 1 2 . 6 8 3 3 S.14 0 0 0 5 0 0， 2 8 1 0 x 1 0 67.25 4 1 . 1 7 3 9 S.152.000， 0 0 0 2 8 1 0 x 1 0 253.76 1 5 5 . 3 9 3 9 5 0， 0 0 0 4 8 4 x 5 x 5 x 1 0 1 4 . 1 4 1 1 .50 1 9 12 0 0， 0 0 0 S .1 7， 4 8 4 x 5 x 5 x 1 01 9 5 . 3 51 4 4 . 2 8 2 6 1 2 5， 0 0 0 2 1 6 2 0 x 1 0 27.27 1 5 . 5 8 4 3 S.192， O O O， 0 0 0 2 1 6 1 0 x 1 03 9 3 . 8 01 9 1 . 5 9 5 1 S.20 2， 0 0 0， 0 0 0 2 3 2 1 0 x 1 0 659.122 6 6 . 4 3 6 0 S.16 S.18 、 a 、 a SUMMARYにはベクトル化できない部分のオーバーヘッド、つまり CELLにデー タを落としこむ時間が含まれてる。そのため、 CELLがより小さく、また CELL内 のデータの数が多いほど、ベクトル化による効果が得られる。 CELL内のデータの数 とは、分析する変数と CELLサイズとの積である。 CELLサイズが小さく (およそ 10変数未満)なると、スカラー処理の方がベクトル処理よりも速〈なる。それは、 V Fがベクトル演算を準備するオーバーヘッドを相殺するほど、ベクトル処理による効果 が得られないからである。したがって、小規模な CELLの数が少ないほど、スピード・ アップが図られる。また、大規模なデータ・セットを使用するユーザーはメモリーの有 効利用を考慮することも重要である。 ‑406一

統計L こ関するプロシシャは各々ベクトル化されているので、 ' i ISAS USER'S GUIDE 統計編』、に必要とされるコンビューターのリソースについての解説が 掲載されている。ベクトル化による効果を熟慮したいユーザーは、実行時聞に影響を及 ぼす要因を珂解するために、その解説を読むことをお勧めする。 GLMに関しては、実 行時間は観測データ数と、解析する変数の数の指数関数値(通常、 2乗又は 3乗)に著 しく影響を受ける。 匹E ・ ah PROC GLMプロシジャは、大規模数値計算の最たるものであり、 SASシステ ムでは非会話型のプロシジャとして提供されている。ベクトル処理による効果を最大化 するためのキーは、モデルのパラメータの数であり、モデルの特徴により決定される。 (SAS USER'S GUIDE:統計編 P457‑462 にモデルのパラメ ータ決定とコンビュータ資源への GLMの影響に関しての解説が掲載されている) GL Mのパラメータ空間の階数(行列の階数)はデータにより決定され、行列の線形独立な 列の数と同じである。 550の観測データを用いた PROC PR0 GLMの 6つの事例に関しての CPU時間の報告である。これらの事例の詳細 ( C GLMコード、観測データの数、 CLASSレベルの記述を含む)に関しては、付 表 3 は、 3~4CLASS の変数と 90~2 ， 録を参照されたい。 表 3:PROC ， . GLM (ベクトル版)の CPU時間の短縮 C P U 時間(秒) 伊j パラメータ数 G . 1 G . 2 9 3 2 5 0 G . 3 G . 4 G . 5 G . 6 1 1 3 5 3 3 2 4 3 2 4 パラメータ空間の階数 4 2 1 4 4 8 5 2 8 1 6 2 1 6 2 ス カ ラ ー ベ ワ ト 品 C P l l時間の短縮率(%) (ベワト晶/スカラー) 1 .6 7 1 .2 6 1 9 . 8 6 5 . 4 6 6 . 1 9 3 . 5 2 1 .3 9 1 .2 6 2 5 8 . 4 2 4 6 . 9 7 81 .0 1 4 5 . 7 0 5個の応答変数の多変量解析、タイプ 1とタイプ 3の平方和 竹 5個の応答変数の多変量解析、タイプ 1とタイプ 4の平方和 ‑407 2 5 7 3 4 3 9 8 2宇 4 4ヰ宇

F瓦石千百五1 L 一一一一一 ~ 共通因子分析には、 2つの方法がある:つまり主因子法と最尤推定法である。麦 4の とうり、与えられたモデルについて、 2つの方法のベクトル版は同じ割合の CPU時間 の短縮をもたらす。しかし、絶対的な CPU時間の短縮は、最尤推定法のほうがはるか に大き L 。 、 (SAS USER'S GUIDE:統計編 P340 参照) 表 4:PROC FACTOR (ベクトル版)の CPU時間の短縮 、 観測データ数 500 変数の数 a 主因子法 最尤推定法 C P U 時間(秒) C P U時間の短縮率(%) C P U 時間(秒) C P U時間の短縮率(%) ( ベ り ト 品 / ; 幼 ラ ー ) ス カ ラ ー ベ ヲ ト 晶 ( ベ ヲ ト 品 / ス カ ラ ー ) Z カテ ベ ワ ト 品 2 0 0 1 6 7 . 3 9 3 7 . 0 4 7 7 1 ] . 2 2 4 . 2 3 6 2 1 0 0 5 2 . 8 7 1 3 . 9 7 7 3 3 . 0 8 1 .8 0 4 2 5 0 ]1 . 3 2 4 . 8 0 5 7 1 .6 2 1 .2 8 2 1 2 5 2 . 5 1 1 .9 0 2 4 1 .1 3 1 0 1 0 1 .2 3 1 .2 1 1 .2 6 1 . ]4 1 .1 1 観測データ数 1500 最尤推定法 変数の数 主因子法 C P U 時間(秒) C P U時間の短縮率(%) C P U 時間(秒) C P U時間の短縮率(%) 油ラー 1カ ラ ー ( ベ ヲ ト 晶 / ス カ ラ ー ) ベ ヲ ト 晶 ( ベ ヲ ト 品 / ス カ ラ ー ) ベ ヲ ト 晶 2 0 0 5 2 2 . 5 5 1 0 0 . 5 5 8 1 1 8 . 2 5 5 . 5 6 6 9 1 0 0 .9 4 91 .6 2 21 7 6 4 . 7 7 2 . 2 8 5 2 5 0 7 . 0 4 3 . 0 2 5 7 2 . 0 8 1 .4 5 3 0 2 5 2 . 3 5 1 0 1 .3 2 1 .6 2 1 .1 8 3 0 ] 0 1 .4 3 1 .2 7 1 .2 2 1 .1 4 1 4 1 0 4 0 8 、 a

lq15EKFiiJFHKEE CANCORH、 PRINCO阿 P. REGプロシシ、ャは、ベクトル化に関してよく 似たパターンを示している。 CPU時間を 10パーセント短縮するのに、モデルは約 1 O. 000 個の観測データと ~5 伺の変数を使用した場合、 PROC PU 時間はスカラー版が~. REGでは、 C 8秒に士、jしてベクトル版が 1. 9秒であった。しかし、 P ROC REGによる CPU時間の短縮は、モデルのサイズが大きくなるにつれ、例え ば 、 50.000個の観測データと 5 0個の変数というモデルに関しては、約 6 5 %に 近づいていく (スカラー 23. 8秒、ベクトル 8. 0秒)。他のベクトル化されたプロ シジャに比べて、これらのプロシジャは長時間のジョブではない。 6社のユーザーから 得たデータによると、これら 3つのプロシジャの最長ジョブは約 100秒である。 l f I / I I I O lSAS/IMLJ SAS/IMLの重要な機能のほとんどは、テストパージョンではベクトル化されて いるが、すべての機能が製品となるわけではない。キーとなる変数は行列のサイズであ り、このケースでは、行と列の積である。 CPU時間の短縮は、 50x50の行列では、 5 0 %であり、 200x200の行列では、 75%である。 SAS/IMLのテスト・ アプリケーションの 1つの例では、 100x100行列の実行時間は、スカラーでは 2 6. 2秒、ベクトルでは 11. 5秒であった。同じモデルを 200x200の行列で実 行したところ、スカラー 190. 3秒、ベクトル 58. 5秒であった。(非常に大まか だが、行列のサイズが倍になると、実行時間はスカラーで約 7倍、ベクトルで約 5倍に なる) ， . . ‑409

4. SASベクトル版の試用 個々の SASステップ毎にシステム・リソースの使用率をモ二ターするために、 S A e e o ‑ Sインスティチュートは MVS環境で S阿 Fレコードを記録する SAS S Mド R d i n gM o d i f i c a t i o n (SMF‑RM) を開発した。これを利用することにより、ユーザー 自身で SASベクトル版による潜在的なパフォーマンス向上を評価することができる。 もし SMF‑R阿のレポートが、 SASベクトル版により効果が得られる可能性が有 ると報告した場合、 SASユーザーは SASインスティチュートより SASベクトル版 を要求することができる。 (3090VFをお持ちでない場合) スーパーコンビューターを導入する際には、 『ベンチマークテスト』によりスカラー・ プログラムをベクトル・プログラムに変換して、効果を測定する。日本アイ・ピー・エ 、 ムではお客楼のベンチマークテストの実施を検討中である。他のオベレーティング・シ ステムを利用している場合は、 MVSへのコンパートも可能である。 5. SASベクトル版の将来動向 ユーザーに提供した SMF‑RMの情報によると、 TABULATEとUNIVAR IATEプロシジャがベクトル化に適していると報告されている。これらのプロシジャ は、それぞれ PROC SUMMARYとPROC MEANSに似たベクトル・コー ディングになっている。 SAS/ETSとSAS/ORにもベクトル化の可能性がある。 同じように SAS/IMLの一部にもベクトル化の可能性がある。 SASがパージョン 6. 06で真の MVS/XA対応プロダクトになって、ベクトル化による効果が増加す るであろう。なぜなら、現バージョンではメモリーの使用上の制約 (16MB以下)が 有るからである。 PROCはベクトル化されれば十分な効果が有るが、まだベクトル化されていないも のに関しては、ベクトル化のために 2つの可能性が有る。 1つは、 PROCが SASシ ステムの一部ならば、 SASインスティチュートにベクトル化のサポートを依頼する。 こういった要求は SASware Ballot調査を通じて行なわれている。 198 9年は、 1988年 8月 19日が締切であった。もし読者が科学技術計算ユーザーをサ ポートする立場であるなら、彼等に是非お教えしていただきたい。 もう 1つは、 SASインスティチュートに SMF‑RMレポートを提出する方法であ る。詳細は SASソフトウェアにお問い合わせいただきたい。 410一 、 a

ユーーザー自身が作成した SASのプ nシジャがベクトル化に適している場合が有る。 易合、ベクトル化は符坊では伝レが、 2つの対応がある" 1つは、 C P Uを頻繁に この i 使用じている部分を FORTRANに書き替えることである。これは、高度にベクトル 化されたザブル‑‑チ、ノ・ライブラリーである ESSLや T M SL (共に日本アイ・ピー・ 工ムから入手可能)を使用すれば、それほど難し〈はな L、。これらのライブラリーは、 統計計算で‑頻繁に使一同される線形代数を含む様々な機能を有している。 もう lつは、 SASインスティチュートが今回のベクトル化で行ったように、アセン ブラのベクトル命令を i 直接利用する方法である。この方法はアセンブラと SASシステ ム 、 SAS言語を熟知したプログラマーの援助が必要である。 6. おわりに ~ スーパーコンビューターが全てのユーザーに必要でないように、 SASベクトル版も 全てのユーザーには必要ではな L川 SASのジョブをより効率的に使用する必要の有る 、非常に大きなデータ・セットを扱う技術者や研究者が、 SASベクトル版の恩恵を最 も享受することができる。これらのユーザーの多〈は、既に大規模数値計算 (N1C) のためにスーパーコンビューターを使用している。今回のベクトル化により、コンビュー ター使用コストが低下すれば、彼等はより大きな、より裡雑な問題に取り組むことが出 来るであろう。 最後に、 IBMワシントン・システム・センターの R o nS a u n d e r sとK e v i nG o i n、 IBMダラス ESNSCのC h e s t e rD a v i sとK e nJ a c o sの建設的な意見と、 SAS 1nstitu teのS u eG l e n nのサポートに感謝するつ SAS， BASE SAS， SAS/1ML， SAS/ETS， SAS/OR及び SASware Ballotは SAS 1nstitu te社の登録商僚。 1MSL ， は 1MSL社の登録商標。 Bruce Fogarty Leigh 1hnen I B MC o r p o r a t i o n，2 8 ‑ 0 7 ‑ 1 0 1 5 0 3L B JF r e e w a y D a l l a s，TX7 5 3 2 4 ‑ 6 0 3 2，U . S . A . ( 2 1 4 )4 0 6 ‑ 7 3 9 9 S A SI n s t i t u t e P . O .B o x8 0 0 0 C2 7 5 ] 1 ‑ 8 0 0 0，U . S . A . C a r y，N ( 9 1 9 )4 6 7 ‑ 8 0 0 0 松永憲幸 (システムズ・エンジニア) 〒1 0 3 東京都中央区日本橋箱崎町 1 9 ‑ 2 1 日本アイ・ピー・エム株式会社 E/Sセンター内 N1Cマーケティングセンター(社内メールコード: HZC‑M62) 電話 (03) お 08‑8089 ‑411

FU ‑ E 習 SAS PROC G L M事例 ' IR O CG l J I ; C L A S SB L O C K ST R TR W S PT R T ; M O D E Ls UA Cニ R L O C KST R TR W S PR W S P立S ̲T R TB L O C K : : : R W S P : : : S ̲ ̲ T R T ← T R TTRT:~S T R TTRT~'RWSP T RT : : :STRT~'RWSP; C O N T R A S T' A， LV SC / T R Tl ' 1‑ 2 1 ST R T R T : ! : T R T S ̲T 10 00 0 ‑ 2 0000 1000O / E ; 、 a C l a s sL e v e lI n f o r m a t i o n C l日s s L e v e l V a Ju e s B L O C K 3 123 STRT 3 R W S P つ ι 4 123 2 TRT 5 2 345 N u m b e ro fo b s e r v a t i o n si nd a t as e t =9 0 G . 2 : P R O CG L M ; C L A S SS I冗 O B S E R VA L L O Y ; I T E I O B S E R V I A L L O Y ; M O D E LY=S 、 ' C O N T R A C T' O B S E R I J E R SA TS I T E2 O B S E R V 100‑ 1 S IT E : ! : O B S E R V 0000100‑ 1 ， a O B S E R V 010‑ 1 S I冗牢O B S E R V 0000010‑ 1 . O B S E R V 001‑ 1 S I T EヰO B S E R V 0000001‑ 1 ; C l a s sL e v e lI n f o r m 日t i o n 日 目 ‑412一 円︐t N u m b e ro fo b s e r v a t i o n si nd 日t 日 s e t =1 4 4 ︒ ︒ phU 9 n h v A L L O Y 勺 J 4 8 4 A 8 4 A A斗 4 O B S E R V 可u 可 U S J T E V a l u e s nLnLnL L e v e l 111 C l a s s

G . 3 : 5 6 1 0 ・ 8 5 a V a l u e s o1 2 3 o1 2 3 4 o1 2 3 4 5 o1 2 3 4 5 6 7 8 9 2 3 4 5 6 7 8 91 01 11 21 31 41 51 61 7 1 81 92 02 12 22 32 42 52 62 72 82 93 03 13 23 33 4 3 53 63 73 83 94 04 14 24 34 44 54 64 74 84 95 05 1 5 25 35 45 55 65 75 85 96 06 16 26 36 46 56 66 76 8 6 97 07 17 27 37 47 57 67 77 87 98 08 18 28 38 48 5 N u m b e ro fo b s e r v a t i o n si nd a t as e t =2， 5 5 0 G . 4 : P R O CG L M ; C L A S SD A Y GROUP T R TC O WH A L F ; A Y : ! : C O W ( G R O U P ) M O D E LR E S P = G R O U PC O W ( G R O U P )D A Y冗 TD H A L F ヰG R O U PH A L F立C O W( G R O U P ) DAY:~HALF TRT:~HALF HALF ヰD A Y : : : C O W( G R O U P )/ S S 1S S 2S S 3S S 4 ; L S肥 A N SG R O U PD A YT R T / ES T D E R R ; ， . . C l a s sL e v e lI n f o r m a t i o n C l a s s L e v e l s V a l u e s D A Y 2 2 G R O U P 2 2 TRT 2 2 C O W 5 2 3 4 5 H A L F 2 1 2 N u m b e r 、 o fo b s e r v a t i o n si nd a t as e t =9 0 ‑413 MH IEU 4 。 7tム TI HU nu ︐JJa ob ) ﹃μ nu nD r u 円 ドa AH ( ) nu ﹁u nD 円 H U AH ( ) Fし AH nD nu ( ) nn 円 BU AH ) ( ・' 2 ︐ .nU ド n H U t 円 u nHu nUAH AHVA nHUAHH ︐ .n a f l ‑ ‑ 一 umv心 ‑ 1u ・ hV1 ー し 守 ︑unHU ρUAHnuuH 1LnUHU ρ し ﹁ h u 門 nk nU nk C l a s sL e v e lI n f o r m a t i o n L e v e l s

G . 5 : P R O CG L H ; C L A S S ABC DEF ; H O D E L l ‑ Y 5 = ABCDA キBA . 1 : C MD B : : : C C:~D A : : :B : : : C . 1 : D FA ヰFB : : : FC ' : : FD なF A土 B:~F A : : : C ヰFMDW B:::C~:F C : : : D : ; : F E( A : : :B : : : CヰD )/ S S lS S 3 ; 肥A N S ABCDA ヰBA ヰCA ヰDB キCC 牢DA:~B 河本 D/DUNCAN; T E S T H=ABCDA 立BMCA 立DB : ; : C C~:D A 宇B : ; : C : : : D E=E (A : : :B 主C 宇D ); R E Q l l E S T I N GS S1A N DS S 2 G e n e r日1L i n e a rH o d e l sP r o c e d u r e C J a s sL e v e lI n f o r m a t i o n C l a s s A L e v e l V a l u e s 2 B 2 C 3 D 2 o1 o1 o1 2 o1 E 5 12 3 4 5 F 4 12 3 4 、 a 6 0 N u m b e ro fo b s e r v a t i o n si nd a t as e t =9 G r o u p O B S D e p e n d e n tV a r i a b l e s 7 2 0 Y l 2 1 6 0 Y 2 3 3 2 0 Y 3 4 3 2 0 Y 4 5 9 6 0 Y 5 、 a G . 6 : タイプ 1とタイプ 3の平方和を除いて G . 5と同じである。 ‑414一

日本 SASユーザー会 (SUG 卜 J) PC版 SASと他ソフトウェアの況用データ交換ユーティリティ 一一 EXPORT/IMPORT/BASPORT マクロの紹介一一 宮腰光昭 SASソ フ ト ウ ェ ア 株 式 会 社 営 業 部 企 画 課 Data Conversion Macros between PC/SAS and Commonly Used PC Softwares Myakom Miyakoshi SAS Software K . K . Marketing Department Planning S e c t i o n 14‑4 I くodenmacho N i h o n b a s h i Chuo‑ku Tokyo 1 03 要旨 P C版 SASと他ソフトウエアのデータ交換は、 DBFプロシジャが使用できる L 0 tu s 1‑2‑3や dBASEII/illのみが可能、との誤解が多い。本来ならば、 SASシス テムの提供する強力なデータ加工機能は、 DBFや DIFプロシジャではなく、 DATA ステップを指すはずである。今回、この誤解を解き SASシステムの提供する強力なデー .. タ加工機能の一例を紹介するため、パーソナルコンビュータで使用される他ソフトウエア との簡易なデータ交換マクロを作成した。 本論ではこのマクロの紹介を通じて、 P C版 SASと他のパーソナルコンビュータ用ソフ トウェアとのデータ交換方法を考える。 1 4 JTJ ︺ s‑ Dタク D トソた一がウフ︑一 フ一しデアトソもデ︑一マ一 S ソパ積︒ヱフのて︑がデ換 M 系︑蓄るウソ々い︒ばろの交 立どのいトる個おるれことタ︿ 7 タ γ 独な一てフす︑にいいと S て 用 ︒ A デ一 汀︑スザしソトで 代れタ一供筋一ム A れ を る S たユ Sさ 能 あ 版 し ピ 引さ一ユ提れポズ ー売ロはを売サリ版意機で C 用ン 販同く段なをゴ C 用 工 能 P 利コ Pが 加 可 ﹁ を ル れが︑多手一式ル γ アト︒ののヤ形ア︒ヤタが︑式ナ 汀ヱフるそ換ジのなるジ一換に形ソ 川︑ウソい︑交メこ単きシデ交めタ一 口トロてがタの︒︒簡でロなタた︒一バ いいフクねい一どるる的がプ度一がるデが i ソイ連なデないあ較との高デたい準能 のマをくの K てで比こ換るのして標機 L 川く国名なとしれの︑る変す互トじの工 行多米が少ア Y さ る く す タ 供 相 一 生 S加 る S 用 き な 換 一 提 の ボ が Oタす て数︑業はヱ は 企 ア ウ ︑ 利 で は 変 デ が と サ 解 D 一介 ko Fが用でヘ︑プトを誤二ア紹 刻タに発ヱト 一 位 開 ウ フ I 式 利 の 式 は ツ ツ ヤ の S のを F ユ 上 ア ト ソ D 形 に も 形 て テ セ ジ と M ムと ︑ピのエフ他︑準互なルいスタシ J るテこ F 様 相 殊 イ つ A‑ ロ る れ ス る ﹁ングウソ︑ ﹁ コ ン ト る め B のを特アに Tデプ阪ばシあ S︑R ル キ フ れ た D 上 タ は フ 式 A S Fに 呼 S で AO ナ ン ソ ば る ︑ 実 一 式 の 形 D A I FとA 効 QUPA Kf 3 ソ ラ の 呼 す は 事 デ 形 自 両 の S D I V S有 t 一 の タ と 用 て ︑ ︑ タ 独 の ム ず ︑ D S ︑も CA 一 一 一 利 っ た ば 一 つ F テ ら ヤ ︑ C てて PB' こ に一 い ダ ユ ラ 効 た し れ デ も I ス わ ジ F ︑じい ペ め 一 し ン ピ セ 有 あ 定 あ の の D シ 関 シ B は通お ﹁ じ 一 著 ベ ン ト を に 決 で ら ア ︑ S にロ D で を に ヴ は 一 長 ア コ ス タ 換 を 間 れ ヱ F A式 プ は 論 例 ﹀ 一 ・ 一 成 エ ル ベ 一 交 様 ア こ ウ B S形 F 換 本 の S D タB 交 ロ O 1一 ウ ナ デ タ 仕 ヱ ト キ aF 2. パーソナルコンビュータにおけるデータ交換とその問題点 多くのソフトウェア、主にスプレッドシー卜やデータベースソフ卜ウエアには、必ずと いってよい程、すでに述べた標準データ形式を利用するデータ交換機能が用意されてい名。 ところが、これらのなかには「他のソフトウヱアのデータを自身のデータ形式に変更する」 415一

ことはできても、その逆ができないものが多い。これでは、データの有効利用とは言えな 言うまでもなく、原因はソフトウエアの肱売戦略にもとづくもので、 「他のソフトウエ アから自身への乗り換えは歓迎するが、その逆はご遠慮願いたい」からである。このよう なソフトウエアは一般に「自閉症」ソフトウエアと呼ばれる。 i自分に合わせることので きる相手とだけお付き合いしましょう」といった姿勢のソフトウエアが依然として多いの は、非常に強念なことである。 ところが、 S A Sシステムの場合はそのデータ形式のレイアアウトさえ明らかであれば、 D A T Aステップで対応できる。もちろん、一方通行のデータ交換ではなく双方向のコミ ュニケーションが可能だ。 2 . CSV形式とは 今回作成したマクロは、すでに述べたように C S Vと一般に呼ばれているデータ形式を 利用している。このデータ形式は、古くはマイクロソフト系 BASIC言語の外部ファイ ル形式として、最近は Lotus 1‑2‑3のファイル変換ユーティリティの K 3フォー マットとして知られている。 Multiplanでも読み込みだけだが、サポートされて いる。一太郎の T (ファイル)・ S (保存)コマンドで指定できる「リンク形式 1 ・2J もこの形式である。また、 「カンマ区切りデータ形式」と呼ばれることもある。 、 a 次に C S V形式の例を示す。(文字データを示すダブルクォーテーションは使用されな いこともあるが、今回作成したマクロではこの形式を採用している) 〔例】 "山田ぺ 9664， " e a s t "， "S門 " 画 "佐藤"， 22969， " e a s t "， "S門"~ "鈴木"， 27253， " e a s t "， "SM"ヨ "田中'勺 86432， " e a s t "， "C"団 "小山ぺ 99210， " e a s t "， "C"司 "小林"， 38928， " w e s t "， "C"囚 このように C S V形式は、各フィールドの長さや細かな約束ごとにうるさくない、非常 にシンプルな構成をしている。 S A Sシステムの D A T Aステップに詳しい方ならば、こ の形式のデータを読みこむことの容易さを、すぐに理解していただけることだろう。 次に、この形式を S A Sシステムで読み込む際の、具体的手順について簡単に紹介する。 (C S V形式ファイルの読み込み》 読み込みにあたってはリスト入力で、バージョン 6. 0 3からサポートされた 1N F 1 L Eステートメントの DLM=オプションを使用すればよい。 【例】 D A T AS A L E S ; ' IL E" S A L E S . C S V "D L門 = ' " ， ' ; I N F I N P U TS A L E S R E P$ S A L E SR E G I O N$門 A C HI N E$; R U N ; (C S V形式ファイルの作成》 S A Sデータセットの内容をこの形式に変換するには、 P U Tステートメントを使用し、 文字ならばダブルクォーテーションで囲み、数値はそのままを、カンマで区切ればよい。 【例】 D A T A̲ N U L L ̲ ; S E TS A L E S ; F I L E" S A L E S . C S V " ; P U T ""S A L E S R E P "'，''' S A L E S . '， ' "R E GI 0 N"'，'''門 A C HI N E" " ; R U N ; 416 、 . .

今 回 作 成 し た マ ク ロ は 、 こ の よ う な SASプ ロ グ ラ ム を 自 動 的 に 生 成 ・ 実 行 す る も の で 次の 3つから構成されている。 個々のマクロの使用法については、添付したりストや【実行例】を参照していただきた 3. EXPORTマクロ S A Sデ ー タ セ ッ ト の 内 容 を C S V形 式 に 変 換 す る 。 変 換 に あ た っ て は 、 文 字 、 数 値 を 自動的に判断し適当な区切り文字を付加する。 《バリアブル・テーブル》 EXPORTマ ク ロ を 実 行 す る と 、 最 初 に CONTENTSプ ロ シ ジ ャ が 実 行 さ れ 、 バ リアプル・テープルという S A Sデータセットが作成される。このデータセットは、 C O NTENTSプ ロ シ ジ ャ か ら 出 力 さ れ る 情 報 を も と に し て お り 、 次 の よ う な 変 数 を 持 つ 。 字 文 昧 2 意︑ と値 名数 数 変‑ の名タル 容プ 内イ M ル数数さベ ブ変変長ラ テ UL ルE N E プMRNB アA A E A リ NVTUTU バ①②③④ . . こ の テ ー プ ル を も と に 実 際 に デ ー タ 形 式 の 変 換 を 行 な う S A Sプ ロ グ ラ ム を 生 成 す る の が EXPORTマクロである。 以下に紹介する、 IMPORT、 BASPORTマ ク ロ で も こ の テ ー プ ル の 内 容 を も と に処理を行なっている。 のに﹂る順 )た・れ昇 数新﹁さに 変ら値定一 ︒ 一 のか損決キ ト 3 ) 欠にか﹄ ツ O照にとM セ・参ドも U タ 6をルをN ‑ン︼一値 R デヨ例イの A S ジ行フ M V A 一実 M U は S バ ︻ U Nル (P(NR プ ド SORA ル Fた A Vテ 一 / し V は・ イ S用のびル A使上並プ Sを面力ア 各 フ ︑ヤ画出リ りはジ︑のバ 一 よ︒にシばド︑ にる定ロれル後 とき決プあ一了︒ ︾こでのTがイ終る 定る定位N数フのあ 決す指順I変各ヤで の 更 に 力 R い︑ジら 位変意出Pたたシか 順を任とSしまロる 力ル︑択F除︒プれ 出プも選た削い T わ と一順ドれによNな 択 テ 力 ル さ 際 ば I行 選︑出一トのれ R が 数たやイ一換れPト 変ま択フボ変入 S ︽選サを Fソ .̲ 4. IMPORTマクロ EXPORTマ ク ロ で 作 成 さ れ た C S V形 式 フ ァ イ ル を 、 再 度 S A Sデ ー タ セ ッ ト に 変 換 す る 。 他 の ソ フ ト ウ エ ア で 処 理 が さ れ た デ ー タ を 再 度 S A Sで 使 用 す る と き に 用 い ら れ る 。 バリアプル・テープルの内容は、 EXPORTマ ク ロ 実 行 時 の FSPRINTプ ロ シ ジ ャ で 変 更 さ れ た ま ま で あ る 。 欠 損 値 を V A R N U Mに 入 力 し 変 数 の 削 除 を 行 な っ た 場 合 に は注意が必要である。 5. BASPORTマクロ EXPORTマ ク ロ で 生 成 さ れ た バ リ ア プ ル ・ テ ー プ ル を も と に し て 、 変 換 さ れ た C S V形 式 フ ァ イ ル を 読 む BASICの サ ブ プ ロ グ ラ ム を 生 成 す る 。 非 常 に 簡 易 な マ ク ロ で あ り、わずかの修正で書き込みのサブルーチンも付加できるはずである。 生 成 さ れ た BASICプログラムは、 M E R G Eコ マ ン ド な ど で 、 メ イ ン プ ロ グ ラ ム に ま とめればよい。 417

6. おわりに マクロのリストと実行例を添付したが、あまり「美しい SASプログラム」とは言えな いだろう。私が、今回これらのマクロの作成を通じて明らかにしたかったのは、 SASシ ステムによるデータ加工の容易きと、それを使いやすくするための充実した概能である。 今回は C S V形式についてのみサンプルを作成したが、 S Y L Kであれ、その他のデータ 形式であれ、 SASのデータ加工機能を使用すれば容易に処理できる。しかも、 SAS/ FSPや SAS/AFなどのオプションを組み合わせれば、操作性も大いに向上する。 今回の例を「踏台」に、ユーザーのみなさんによって開発された、さらに高度で使いや すいツールが発表されることを期待したい。 {お断り】本論で紹介したマクロを、第三者がそのままあるいは変更の上使用することに ついて、著者および SASソフトウェア糊はその権利を主張しませんが、使用法に関する コンサルテーション、バグの修正など、マクロの動作に関する、いかなるサポートおよび 保証が提供されないことを、あらかじめご承知おきください。 a司h 、 a ‑418

、
(前ベ}ジから統く)

[ E X P O R Tマ ク ロ 】
/毒事本毒事毒事事事事事毒事事事毒事事事事事事事事事事毒事事事事事事事毒事事毒事事毒事事事事事事事事事事本意本意本意本意本意書本意書/
/

毒

事

/

1
* EXPORT 回acro ・Version 1
.3 07JUN89
1
* AUTHOR:
門yakom 門i
yakoshi，5A5 50ft"are K
.K
.
/
本 FUNCTION5: S A Sデ}タセットから csv形式の M S ‑ 0 0S
バ
ファイルへ変燥を行なう.

csv形式は、 Lotus 1‑2‑3やマイヲロソフト系の

/
本
/
本

/
意
/
審

判 PPORT:
/本lJ5
AGE:

/
本
片

1
*

B A S I C、一太郎などでも使用できる媛準データ
形式のひとつである.
いかなるサボ}トも作成者からは提供古れない.
XEXPORT(dal
a
‑set‑na.e，
externa1‑fi1
e
‑name);
I
J
h
e
r
e
:
山 ta‑set‑name .
....... S A Sデ ‑'1セット名
external‑file‑日間..， C S V形式ファイル名

事/

本/

*
/
本/
本/
本/
本/
本/
本/

事/

主J

事/
/
本
意
/
/毒事事事事事事事事事事事毒事事事事事事毒事毒事事事事事事事事事事事事事毒事事事事事事事本毒事事事毒事事事本意書本意本本意書毒事本意/

%macro export
(dsna血e，
extnal
1e
);

1
*・・ーー・鳴‑ ‑ ‑・・・・・・・‑・・・ー・，ー・ーー"・ー・本/
1
*
DEFINE VARIA8LE5
本/
/ 本 ・ ・ ・ ー ・ ・ ・ ・ " ・ ・ ー ‑ ‑ ‑ ~ ‑ ‑ ‑ -ー・・ー・・~

‑~

‑ ‑本/

Xput NOTE: SA Sデータセット "&dsna酎"を外郎ファイル"品目 tname"に変換しま

す
.
，

1
* 5A5 Dataset Na聞 e of variable Table 事/
/
本 5A5 progra
咽 n
a悶e t
o be generated 本/

ρ

0

h'
"
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'

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o
o
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本/

︐
A
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.︐
・
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'
︑
︐

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%putNOTE: 必要ない変散の場合は VARNU川こ欠鍋値を入れてください.，
proc fsprint data=&vars edit;

pu
tu
tn
d
y
t
pp
e

Xput NOTE: 変 数 テ ー プ ル を 表 示 し ま す か ら 出 力 す る 変 数 の 胤 位 を 指 定 し て 〈 だ

e
'
"
h︐
.
︐
t
"
n
'U
2'
'
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=
e"・
'

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1
*
5 E L E C T V A R 1A B L E 5
本/
1
* ‑‑‑‑ 岨 ・ ・ ・ ・ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑陶‑ ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ ・ ・ ・ ・ 本 /

鍋

proc sort data=&vars out=&vars;
by varnu回
;
run，

d
n
a
e
︒

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* ‑・ ・ ・ ー ・ . 句 " ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ‑ ‑ ・ ・ ・ ・ ー ・ ・ ・ 開 ・ ・ ・ ・ 本 /
/
*
BU I L 0 V A R 1A 8 L E T A B L E
本/
1
* ‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ ‑ ・ ー ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 本 /

a

i
f eoff1
g=
1 and type=1 then d
o
;
put"'，
'
"
;
end:

f
f
o
e
f

%put NOTE: 変数テープ)L，.."&vars"を作成します.，
proc contents noprint data=&dsname out=&vars;
run;
data &vars;
set &vars;
for.at varnu聞 3
. length 3
. type 1
.
;
keep varnu回 name type lengt
h labe1
;
run;
dat
a &vars;
set &vars;
rena回e length=len;
run;

2'
=
・'

本/
・・ー事/

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・ ー ・ ー ‑ ‑ ‑ ‑ ‑網‑ ‑

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p
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i
f type=2 then p
ut "
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i
f type=l then put na.e ' best. '
;
鍋

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&
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I
"を生成します.，
data;
set &var
s end=eoff1
g
;
f1
1e "&sasP&m";
i
f ̲N̲ロ 1 then do;
put "data ̲NULL̲;";
put "set &dsna咽 e;";
1e
' recfD
1:
:
:
u
;
"
;
put "file '&extnal
put "put "
;
end;

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12

/本‑ ‑ ・ ー ・ ー ・ ー ‑ ‑ ‑ ・ ・ ・ ・ ・ ー ー ー ・ ・ " ・ ‑ ‑ ‑ ・ ・ ・ ・ ー 本 /

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G E N E R A T E A 5 A 5 P R 0 G R A門 書 /
1
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品‑∞￨

Ilet vars=vars:
Xlet saspg回=conv.sas:
options Is=80 ps=128;

var varnu岡 name lype label;
run;
%put NOTE: 変数子}プルの編集を行ないま j‑ •
dal
a &vars;
set Ivar
s
;
jf varnu町ロ. then delele;
run;
proc sort data=&vars oul=&vars;
by varnum;
run;

•.

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f eofflg and type=1 then d
o
;
put '
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x
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'
'
;
put "run;";
end;
run;

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E X E C U T E 5 A 5 P R 0 G R A門 事 /
/
* ‑‑ ・ ・ " ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ " ・ ・ ー " ・ ー ー ー " ‑ ‑ ‑ ‑ ・ 事 /
ω

%put NOTE: S A Sプログラム "&saspgm"を実行します.，
Xinclude "&saspg眠 ，
%put NOTE: すべての処理を終了します.，
X
mend export;

〈 自E ベージから続く) ( I IVl P O R Tマ ク ロ 】 i f lype=2 /U主主主主主主主主主審本本主審本本本主主審主主本本本主主毒事本主本主本主主主主主主本主本主主本主主主主主本主主主本主本主主本主主/ 1 * 客/ 本/ / 事 円 PORT .acr o ・ Versi on 1 .1 07JUN89 XO la cro j port(dsname， extnal 1e ); m / 本 SAS nrogra. n a刷e l o be general e d 客/ lhHNC 1 * ‑‑ ー ー . ‑ ~ ‑ ‑ ‑ ・ ー ー ー ー ー ー ー " 舗 網 ‑ ‑ ・ ー ー ー ー ー ー ー 本 / 1 * GENERATE SAS PROGRAH 本/ 1*‑ ・ ー ー ‑ ‑ ‑ ・ ‑ ‑ ‑ ー ー ー ー ー " ‑ ‑ 拘 命 的 ・ ー ー ー ー ー ー ー 本 / 1pul NOTE: 外部ファイル "&exl n a n l e "から SASデ‑:;セット "&dsname"へ変挽し ます.， dal a̲ N L J L L ̲ ; %pul NOTE: SA Sプログラム"品 saspgm"を生成します.， sel品vars end=eoffI g ; fj1 c "&saspgm" OLD; i f N =1 lhen " 0 ; pul "data & L lsname;"; pul "LENGTII"; enJ l: i f lype=2 ︐ ; ot ud n ︐ . ••• ︐ ふ u v ︐ ︐ ‑ ‑ ︐ . R E M川 QM 国 P3 υ n ︐ ︐ ︐ ︐ = 巴M •• AU e a ︐ 'ρ m a n t x e lu lt ︐ .︑ ρ ' ' n v ‑ ‑ n' n ) ジ 年八 ︿ ベ 統 ︑ ノ へ oHouun f 0・ 'ttd zlI B I‑‑"" fD‑‑ 司 n se envLH edppe = " d ‑n 司 st ︐ .L s L a uu s︐A N ar a = "‑ aV N at e‑ ‑ ni ︐ ︐ .u ra de sl fr l dpe n ρ l u tH f ︒ ︐ f o a L f lhen do; put name " $ " l e n ; end; • J ︐ r u n ; I亀 ー ・ ー ・ ・ ・ ・ ・ ・ ー ー ・ ・ ー ・ 鋤 抽 ー ‑ ‑ ‑ ー ー ー ー ー ー ー ー ー ・ 主 I /t EX EC U T E S A S P R0 G K A門 主 / / j ミ ー ・ ー ・ ・ ・ ・ ・ ・ ‑ ー ・ ・ ・ ・ 敏 晴 ー ・ ー ー ー ‑ ー ー ー ー ・ ・ ・ ・ 主I % p l l l NOTE: SASプログラム'百 saspe町"を実行します.， l l Xinclude "&saspgm ; %pul N O T E : すべての処理を終了します.， lmend i m p o r t ; 1 * .‑‑‑ ‑‑ ‑ " 値 制 ・ ‑ ~ . ‑ ー ・ ー ・ ー ・ ‑ ‑ ・ ・ . " " 本 / 1 * OEFINE VARIABLES 本/ 1*‑ ー ‑ . ‑ ‑ ~・・"・. ~ ‑ ‑ ‑ . ー ー ー ー ・ " ・ ‑ ‑ ・ ・ ‑ ‑本/ %Iel vars=vars; 1 * SAS Oalasel Name of variable Table 本/ l1et saspgm::conv.sas; oplions Is=80 ps=128; ︐ . ・ "n u 1 * 主/ / 本 C AUTION: このマクロは E X P O R Tマ ク ロ で 作 成 さ れ る 本/ バリアアル・テーアルを参lIflする. I M P O R T 本/ / 本 / 本 の 前 に 必 ず E X P O R Tを実行すること. 本/ / 主 主 / 1 *本主本主主主審本容本主本主主本本主本主本主主主主主本主本主本主本主主主本主主本本本主審本本本主主本主主本主審主主主主本主主主本主/ ‑‑‑L‑LAu ouu ︐ .n dpp e 主/ ~ala.sel.na.e •••••••• ︐ . ‑ ‑ r ︐ . ︐ ︐ 本J SA Sデ 一 世 セ ッ ト 名 exlernal‑file‑name ••• C S V形 式 7 7イル名 / * eau "here: n e t&H 本/ /t f f 本/ 11 門 PORT(dala-sel ‘ na 凹 e ， external~f i le‑name); SUPPORT: f いかなるサポートも作成者からは提供されない. 1 * USAGE: / 本 if lype=1 o e 1 * AUTIIOR: Hyakom Hiyakoshi，SAS Sofl"are K.K. 本/ / 本 FUNCTIONS: E X P 0R Tマ ヴ ロ で 作 成 さ れ た CSV形式ファイル本/ / 本 を SASデ‑:;セットに変娩する. 本/ then do; put name "$ " ; end; then put namc; J

( B.
E
‑
入 S P OR. T でマク

=J

/H本奪事草本孝孝章孝章孝章孝章キ孝章孝章本本本 H 本孝章毒事本本 H孝章本奪事奪事**毒事 H 孝章毒事 tHt孝奪事孝章孝 H本/
/
t
本/
BASPORT .acro ̲Version 1
.
0 18APR89
t
/
/
本
/
t AUTHOR:
門y
ako
棚門 i
y
a
k
o
s
h
i
. SAS Software K
.
K
.
章/
/
キ f
UHCTIOHS: S A Sデ‑'}セットから E X P O R Tマクロで変徽
章/
凡
された C S V形式ファイ J
しを説むマイクロソフト系
章/
/
本
B A S 1 Cのサププログラムを生成する.
t
/
/
本 S
UPPORT:
いかなるサポートも作成脅からは提供されない.
本/
/
t USAGE:
%BASPORT(cxlna.e.fn.socnamc.1i
n
c
)
;
章/
/
本
where:
本/
/
t
exlname ••• C S V形式ファイル名
事/
/
孝
f
n ........ BA S 1Cのファイル番号
本/
/
本
Socname ••• BA S 1Cプログラムのファイル名
本/
/
t
1i
n
e •.•.•• BA S 1Cプログラムの先 l
i
l
ilJ番号
本/
/
t CAUTIOH:
このマクロ t
;
tE X P O R Tマクロで作成される
本/
/
章
バリ 7 プル・子一プルを努照する . I M P O R T
本/
/
章
の前に必ず EXPORTを実行すること.
ν
/

。

本h

p

トーム

毒

事

/

/
1
同事孝 tHt
本本意孝 Ht
本Ht
本孝章毒事孝 H 孝
孝H H H H H
毒
事
事 H毒
事 HHHt
本H 本
意H H
孝章本/
%macro basporl(exlname，f
n，socnamc，1i
n
c
)
;
/
t ̲ ー ー " ー ー " ー " ・ ̲ ̲ ω ー ω ・ ・ 拘 ・ ・ ー ‑ ‑ ‑ ‑ ー ̲ ̲ ̲・本/
/
t
0 EF 1H E V A R 1A B L ES
本/
/t ̲ ̲ ー ー ・ ー ー ̲ ̲ ̲ 】 " ・ ・ ‑ ‑ ‑ ‑ ー " ー ̲ ̲ ー " ー ̲ ̲ー ω ー本/
%Iel vars=vars;
/
t SAS Dalaset Hame o
f variable Table 本/
/
t ̲̲ ー ・ ー ー ー ー " ー ー ‑ ・ " ー ・ ー ̲ ̲ ̲ 拘 ー ・ ・ ー " ・ ー ・ ー 本 /
/
t
G E H E R A T E BA S 1C P R 0 G R A円 本 /
/
t ̲̲ ー " ・
ー‑ ‑ ‑‑ー̲ ̲ ̲
‑ ‑ ‑‑明ー"・・"・・・ー本/
d
al
a ̲HUL1
.
̲
;
relain I
n&
1i
n
ef
il
e
n
u
m &fn;
lenglh bname $ 2
q
;
sel &vars cnd=coffI
g
;
fi1
e"&socname";
i
f̲
H
̲
=
1l
h
e
nd
o
;
門 事草本奪事 tHH
事
本 Ht
本
孝 H 孝章孝 Ht
本孝奪事草本 tH**tH
本H H
本本本";
pul I
n "RE
In=ln+10;
"
;
p
l
l
lI
n "REH t This parl was generaled b
y PASPORT macro. 本
In=ln+10;
孝****本 Ht
本Ht孝章孝章本 H本H孝章本本本本";
pul I
n "REH t孝章本 **t本Ht孝章本 H H
1
n
=1
n+10;
p
ul 1
n "tOPEH.SAS";
In=ln+l0;
fil
e
n
u問
=
&fn;
pul l
n "OPEN ""&exlname"" for inpul as
fjl
c
n
u
m
;
In=ln+10;
pul 1
n "RETURH";
In=ln+10;
p
ul 1
n "tGET.SAS";
end;
ω

・
'
.

.
.

=
'
b
n
a剛e
'
b
p
o
s
=
1;
blen=length(na聞c
)
;
d
op
o
s
=
1¥
'
0b
len;

〈次ベージヘ続()

ー

〈前ベージから続<)
hf'ndo:
i
f subslr(namc.pos.1)ー=・， l
s
l
l
b
s
l
r
(
b
n
a開 e，bpos，l)=substr(namc.pos，1):
b
l
1o
s=bpos+l;
end;
end;
i
f lype=2 lhcn d
o
;
bpos，
1)="事.
subslr(bnamc，
end;
1
n
ロ1
n
+
10
;
p
ul I
n"
1NPUT .
" fiI
enum "t " bnal
'
1e
;
i
f eoff1g lhen d
o
;
In=ln+10;
pul I
n "RETURH";
1
n
=
1n
+
1
0
;
円 本本本意孝本孝本本本孝本本奪事本本本奪事事本本孝本本意本意本本本意奪事事事奪事奪事事事事事事
pul I
n "RE
end;
r
u
n
;
%mend basporl;

E多言 =
1
'
T1
ヲ団】
N
O
T
E
: Copyrighl(c) 1
9
8
5，
8
6，
8
7 SAS I
n
s
l
i
l
u
l
eI
n
c
.，Cary，N
C 27512‑8000，
U
.
S
.
A
.
N
O
T
E
: 5AS (
r
) Proprielary Soflware Rclcase 6.03
L
i
c
e
n
s
e
d1
0 SAS SOFNARE K
.
K
. ‑T
R
I
A
LI
N
S
T
AL
l.
A
T
I
O
N，S
il
c 00000001
.

τ

F
S
P
R
I
N
T
: ~OR K. VARS (
E
)

1
11 Command 口 三 〉
OBS

N
O
T
E
: AUTO
.
F
X
E
Cp
r
o
c
c
s
si
n
g compl
e
l
e
d
.

12345676
q4

dala s
a
l
e
s
;
l
a
b
c
l salcsrep='営鷺担当者'
s
aI
c
s
=
'売上高'
r
e
g
i
o
n
=
'地峻コ}ド'
m
a
c
hi
n
e
:
:
:
'マシンヲイプ';
i
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I
I
I salesrep $ sales r
c
g
i
o
n $ machine $
;
c
a
r
d
s
:
r
u
n
;
(テストデーヲ 1
9
6
6
4 eas1
2
2
9
6
9 cas1
2
7
2
5
3 casl
8
6
4
3
2 eas1

M川 M川
5M川5
5c

I
r

1
I W回
佐蔵
鈴木
悶中

〈附ベージから続<>

『 【変数選択と出力順位の決定]

2
3

4

V
A
R
Nげ1 N
A
門E
T
Y
P
E LAsEL
.
I
ESREP
2 営業偲当者
1 S
A
2 SALES
1 売上高
3 REGION
2 地峨コード
4 H
A
C
I
I
I
N
E
2 マシンヲイプ

l

R ̲j

1

^

〈途中省略〉
M川 M川 M川
FιMF3caF3FU

hHMM

N
O
T
E
: Thc PROCEDURE FSPRINT used 34.00 s
c
c
o
n
d
s
.
N
O
T
E
: 変数テーブルの編集を行ないます.
N
O
T
E
: The dalascl ~RK.VARS h
a
s 4observalions a
n
d 5variable会.
N
O
T
E
: The D
A
T
Aslale
情e
nlus
町 12
.00 s
c
c
o
n
d
s
.
a
s 4observalions a
n
d 5variables.
Non: Thc dala sel ~RK.VARS h
N
O
T
E
: The PROCEOURE SORT四回1.0
0s
e
c
o
n
d
s
.
N
O
T
E
: S Sプログラム "conv.sas"を生成します.
N
O
T
E
: Thc (
i
l
e "conv.sas" i
s(
i
l
eA
:
Y門YAKOHYUPOATEYCONV.S
A
S
.
N
O
T
E
:1
3r
e
c
o
r
d
s wcre w
r
il
1
.en ¥
0l
h
c(
i
l
e A:Y~YAKOHYUPOATEYCONV.SAS.
The m
i
n
ilRJ. r
e
c
o
r
d len81h was 3
.
The maxi
mum r
e
c
o
r
d1
cngl
hw
a
s2
5
.
R
K
.
I
J
A
T
A
Ih
a
s 4obscrvalions a
n1
< 5v
ariahles.
N
O
T
E
: Thc d
a
¥
a scl凶J
N
O
T
E
: The D
A
T
A sl
alemcnl used 9.00 s
e
c
o
n
d
s
.

…

F

【生成された SASプログラム]

I
1

~山

NULL_;

1 sel s
a
l
e
s
;

N
O
TE
: Thc da¥
ascl ~ORK.SALES h
a
s1
8 observalions and 4 variables.
: Thc OATA slalc
桐c
nlused 6.00 s
e
c
o
n
d
s
.
N
O
TE
2
7
%exporl(sales.sal同 ;
c制):
N
O
T
E
: SA Sヂーヲセット "salcs"を外部ファイル "saI
e
s
.csv"に変検します.
N
O
T
E
: 変敬子}フソl/'
v
a
r
s
"を作成します.
N
O
T
E
: The dala s
e
l ~ORK.VARS h
a
s 4observalions a
n
d1
8 variables.
N
O
T
E
: The P
R
O
C
E
D
U
R
ECONTENTS I
I
s
e
d 2.00 s
e
c
o
n
d
s
.
N
O
T
E
: The d
al
as
e
l ~ORK. VARS h
a
s 4observaIi
ons a
n
d 5vari
a
b1
e
s
.
N
O
T
E
: The D
A
T
As
l
.
a
l
e
m
e
n
l used 3.00 s
c
c
o
n
d
s
.
.
: Thc dala scl WORK.VARS h
a
s 4observalions a
n
d 5variables.
N
O
TF
N
O
T
E
: The D
A
T
A slalemenl used 2.00 s
e
c
o
n
d
s
.
N
O
T
E
: Thedala s
e
t
. WORK.VARS h
a
s 4ohserva¥ions a
n
d 5variables.
N
O
T
E
: The P
R
O
C
E
D
U
R
E SORT usod 2.00 s
c
c
o
n
d
s
.
順位を僧定して〈ださい.
N
o
n
;
: 変数テーブルを表示しま世から出力する変教の l
N
O
T
E
: 必要ない変敬の場合(;tVARN加に欠 1
1
1慣を入れて〈ださい.

lfile
v
'r
c
c
f
m
=
u
;
1
1 pul
1
"" S
ALESREP
SALES b
e
sl
.
"" REGIO~
"" H
A
C
I
I
IN
E
"" '
O
D
O
A
'
x
;
r
u
n
;

N
O
T
E
: SA Sプログラム "conv.sas"を実行します.
N
O
T
E
: UNRUFFERED i
sl
h
cd
c
f
a
u1
1w
il
h RECFH=N or R
E
C
F
H
=
L
J
.
N
O
T
E
: Thc (
i
l
e'
s
a
l
e
s
.
c
s
v
'i
s(
i
l
c A:YHYAKOHYUPDATEYSALES.CSV.
Non: The dala sel ~RK.DATA2 h
a
s1
8 ol
J
se
rvalions and 4variables.
Non: The O
A
T
A slalemcnl us回 5.00s
c
c
o
n
d
s
.
N
o
n
;
: すべての処理を終了します.

(i欠ベージヘ続<)

J

(i欠ベージヘ続<>

J

(前ベージから続 [生成された C S V形式ファイル] " 1 1 1R l " 日 66q， "easl "SM" " j I ; 日 藤 " 22969， "easl， ""S門 " "鈴木" 27253， "east， ""S門 " " f T I' I ' ぺ 86Q32， "east， ""C" o ヘ 〈途中省略) "浜田"， "山崎ぺ "井上"， "木村" "内山"， 61700， "south"/ ' C" 21634， "sou . t h， ""S門 " 32119， "north， ""S門 " 38112， "north， ""S門 " 9 7 2 I Q， "north ‑A炉問ω ￨ 4 1 limporl(拘 ￨ 田 ， 叫 1 es; c s v ) ; N O T E : 外R Bファイル "salcs.csv"から S A Sデーヲセット " s a lcs"へ変j 慢し主す. N O T E : SA Sプ口グラム "conv.sas"を生成しま昔. N O T E :T h ef i l e "conv.sas" i sf i l eA : Y門YAKOMYUPD^TEYCONV.SAS. N O T E : 6 records w c r e wrillen 1 01 h cf i l c A:Y門YAKOMYUPDATEYCONV.S A S . The .ini.". r c c o r dl e n g l h was 1 . T h c開 aximumrecord l e n g t h was 1 3 . N O T E :T h cD A T A slalemenl used 4.00 seconds. N O T E :T h cf i l e "conv.sas" i sf i l e A:Y 門Y AKOMYUPDATEYCONV.SAS. N O TF . : 8 records were wrillen 1 0 1he f i l e A:Y門YAKOMYUPD^TEYCONV.S A S . n l l l l U聞 r e c o r dl e n g l h was 1 . T h e田 [ T h e剛a x i問u mr e c o r dl e n g l h was 3 7 . N O T E :T h e DATA slalemcnl l Is ed 4.00 seconds. 『官官= [生成された S A Sプログラム 1 1 1 dala s . l e s ; LENGT l I SAL . F SREP $8 R . F GION $8 円A C I I IN E $8 i n f i l e' s a l e s . c s v ' dlm コ ' " ， ' 門 ISSOVER; n凹J l SALESREP $ SALES REGION S 門^ C I I IN E$ ， r u n， N O T E : SASプログラム " c o n v .sas"を実行します. N O T E : The i n f il e' s a l e s . c s v 'i sf il e A:YMYAKOMYUPDATEYS^LES.CSV. N O T E :1 8r e c o r d s町 内 r e a d fr o岡 l h ei n fi 1 eA :刊 YAKOMYUPDATEYS^LES.C S V . T h e m， n， 閉 " .record 1ength was 27. T h el Ia xi 岡U 問 r e c o r dI c n g l h was 2 9 . 〈次ベージへ続<) ' o 〈前ベージから続 N O T E : The da1a s c l WORK.S^LES h a s1 8 obscrva1ions a n d qvariablcs. Nl JT E : The D^T^ sla1emen1 l Is cd 3.00 scconds. N O T E : 世べての処理を終了します. 白 ， 56 lhaspor1(s.1四 . c s v， l les;has.50閃); N O T E : The f i l c "s.les.b.s" i s file A:YMY^K加 YUPDATEYS^LES.R ^ S . 官 f il eA :Y 円Y AKOMYUPD^TEYSA . I E S .B A S . N O T E :1 3 records were w r il l e n1 01 t The聞 i n i r n u m record length was 1 1 . The ...iml Jm r ecord l e n g 1 h w.s 5 6 . N O T E : The D^T^ s l . . t emenl used 13.00 seconds. =‑‑=τ= [生成された B A S I Cプログラム 1 ， ， ‑ 50 R E門件件特件付村材料本件付材料************件付**** 1 1 5010 R E門本 This p.r1 was gene1ed by P^SPORT . a r r o . 1 I 円 本本字本書本本本幸孝章ヰキ本幸孝章本事孝章幸孝章孝章幸孝章孝字書本幸孝幸本字本字本字本字本 l 5020 R E P E N. S A S 5030 本O 50QO OPEN "sales.csv" for Inpuas官1 5050 RETURN 5060 本GET.S^S 5070 1 NPVT 1 1• S A. I ESREP$ 5080 1 NPUT 1 1 • S^LES R E G1 ONS 1 5090 I N P I庁 引 5100 I N P川 書 1• MACH1 NE$ 1 1 5110 R E T I I R N I i 5120 R E円 本幸孝章本本本本幸キキ幸孝章本幸孝章本本本幸孝章孝章本幸孝本字本字本書本字本字本幸本字本 H ∞ *

日本 SASユーザー会 C SUGI‑J) VAXと PC聞での処理分散の為の MHL 竹原信一 日本 DEC~捕 ソフトウェア部 ACT The MHL of Processing d i s t r i b u t i o n for VAX and PC S h i n i c h i Takehara i g i t a l Equipment Corporation Software S p e c i a l i s t ACT， Nihon D Ogawamachi M i t s u iB l d g . 1‑3，I くa ndaOgawamachi C h i y o d a・k uTokyo 要旨 ' キーワード: VAX PC MHL データの重要性 こ こ 数 年 、 エ ン ド ユ ー ザ の コ ン ビ ュ ー タ に 対 す る 関 IL.'が高まってきている。これには、 ハードウェアのローコスト化もさることながら、新製品、新商品の開発において競争力を 高めるための意志決定や戦略的情報システムの構築に関心がよせられ、データに対する重 要性の認識レベルが高まってきたためと思われる。 ‑ ネットワーク時代を迎えて 数年前から提唱されているネットワークを利用した分散処理。この言葉の定義は分散さ れた各リソースをネットワークを介して檀数のユーザが有効利用する、というものであっ た。メインフレーム、 ミニコン、パーソナルコンビュータを有機的に接続することにより、 ビジネスに大きな戦力となるはずであった。しかし、現実的にはハードウェアレベルでの 接続はある程度まで実現されでも、ユーザが求める機能そのものを実行するアプリケーシ ョンソフトウェアレベルでの互換性は、現在でも色々な課題を残している。たとえば、同 じオペレーティングシステムを使用するパソコンでさえ、メーカの違いはもちろんのこと、 同一メーカであっても機種が異なることにより、ソフトウェアを変更しないとうまく稼働' しないのが現状である。パーソナルコンビュータ間でこの状態だから、インストラクショ ン等のアーキテクチャそのものが異なる対ホストコンビュータやミニコンにおいては、ソ フトウェアはもちろんのこと、データのコード体系も異なるため、その互換性はなかった。 ‑425一

最 近 に み る MML機 能 最近、各ソフトウェアパッケージ会社で発売されている商品を見てもわかるように、こ の問題を重要視してか、ホストコンビュータとパーソナルコンビュータを接続するために 色々な商品が考案されている。たとえば、パーソナルコンビュータでネイティプ端末をエ ミュレーションするターミナルエミュレータ等がそれである。かつそれらには、対ホスト コ ン ピ ュ ー タ と で 、 デ ー タ の UPLOADや DOWNLOADが で き る 機 能 や オ ー ト ロ グ イン機能等も兼ね備えており、実際ネイティプ端末よりコスト的にも機能的にも優れてい ると言えるであろう。まさに既存ハードの有効活用である。 た だ 、 こ れ に も 問 題 が な い わ け で は な い 。 本 来 MML機 能 は 、 分 散 処 理 シ ス テ ム の レ ベ ルで考えた場合、単純に分散するデータ群をだれもが容易にアクセスできるだけではなく、 ホストコンビュータにかかる負荷を軽減し、ソフトウェアの性格にあったマシンで実行で きるようなものでないと意味がない。たとえば、大容量データの処理はスピードの早いホ ストコンビュータで実行し、スプレッドシートによる表計算などは、ユーザインタフェー スの優れているパーソナルコンビュータで実行するのがもっとも素直な選択なのである。 、 a ソフトウェアパッケージの選択 そこで一番ポイントとなってくるのがソフトウェアパッケージの選択である。これらを 実現するためには、次のような条件を満たすものでないといけない。 まず、データ解析(処理)に必要な機能そのものを備えており、かつどのコンビュータ 上でも同じプログラムで実行できないといけない。また、操作レベルにおいても機種を問 わず同じであり、ジョブの形態に応じてダイナミックに実行環境(ホストコンビュータで 実行するか、パーソナルコンビュータで実行するか)を選択できる必要がある。つまり、 ユ ー ザ は MMLや コ ン ビ ュ ー タ ア ー キ テ ク チ ャ の 違 い 等 を 意 識 す る こ と な く 、 必 要 な 時 に 必要なだけデータを取り出して、処理にあったコンビュータ上でプログラムを実行できる 環境が必要なわけである。それにより、必然的にコンビュータシステム全体のスループッ トの向上につながるのである。 しかし、現実的には異なるコンビュータ上で同ーのプログラムが同ーの操作で実行でき、 かつダイナミックに実行環境を変更できるアプリケーションパッケージは、これまでほと んどなかった。 M V Aの 証 明 ‑SASシステム そ こ で 、 唯 一 こ れ ら を 実 現 で き る ア プ リ ケ ー シ ョ ン パ ッ ケ ー ジ の ー っ と し て SASシス テムがあげられるわけである。 SASシ ス テ ム は 、 メ イ ン フ レ ー ム か ら パ ー ソ ナ ル コ ン ビ ュ ー 夕 、 さ ら に は EWSま で あ り と あ ら ゆ る コ ン ビ ュ ー タ 上 で 稼 働 す る 代 表 的 な 第 四 世 代 言 語 で あ る 。 さ ら に 、 ど の コ ン ビ ュ ー タ 上 に お い て も 、 キ ー ボ ー ド か ら 、 "SAS" とタイ プすることにより、すべてに共通な統合化操作環境でプログラムを実行することができる。 ここでもっとも重要なポイントは、単にプログラム言語仕様が同じというだけでなく、プ ロ グ ラ ム エ デ ィ タ や コ マ ン ド 等 も す べ て 同 じ で あ る と い う 点 で あ る 。 つ ま り 、 SASシス テムの使用法され習得すれば、コンビュータが異なっても今まで蓄積した資産をそのまま 生かせるのである。 SAS社 は 今 年 の 3月 、 M VA ( M u l t iV e n d o rA r c h i t e c t u r e ) を発表した。これにより、 複 数 の コ ン ビ ュ ー タ シ ス テ ム に SASを 効 率 よ く イ ン プ リ メ ン ト す る た め の コ ン セ プ ト を 確立したのである。これらは、 SASパージョン 6よ り 適 用 さ れ る 。 現 在 、 メ イ ン フ レ ー ム 版 お よ び ミ ニ コ ン 版 SASはノ fージョン 5で あ る た め 、 パ ー ジ ョ ン 6で あ る パ ー ソ ナ ル コ ン ビ ュ ー タ 版 お よ び UNIX版 SASと 仕 様 が 異 な る 部 分 が あ る 。 こ の パ ー ジ ョ ン に よ る違いは、近い将来に解決されるようである。 426‑ 司 d

SASが提供する M M L機 能 SASでは、この M M Lのことを M HL ( M i c r ot oH o s tL i n k ) という表現を用いてい る。これは、メインフレームおよびミニコンを総称してホストとして定義しているからで ある。この M H Lは 、 P C版 SASリリース 6 . 0 3 とメインフレーム版およびミニコン版 SASリリース 5 . 1 8 で 実 現 さ れ る 。 ( 以 降 、 ホ ス ト 側 を V M S版 SASに 限 定 し て 話 を す すめる)この M H Lには次にあげる機能がある。 ‑データの DOWNLOADおよび UPLOAD機能 • P C側 SASプ ロ グ ラ ム の 実 行 を ホ ス ト 側 で 行 わ せ る リ モ ー ト サ ブ ミ ッ ト 機 能 ' まず、 DOWNLOADお よ び UPLOAD機能は、 SASデ ー タ セ ッ ト は も ち ろ ん の こと、 SAS以 外 の フ ァ イ ル ( バ イ ナ リ 形 式 も 含 む ) に つ い て も 機 能 す る 。 こ れ は 極 あ た りまえのことである。 次 の リ モ ー ト サ ブ ミ ッ ト 機 能 は 、 全 て に お い て 共 通 で あ る SASシ ス テ ム だ か ら こ そ 実 現できた強力な機能である。この機能により前述したほとんどの問題を解消できる。 S A Sプログラムは基本的にどのコンピュータ上でも変更することなく実行できるため、 V A X上 で 開 発 し た プ ロ グ ラ ム を P C版 SASで 実 行 し た り 、 そ の 逆 も 可 能 で あ る 。 こ の 利 点 をさらに発展させたのが、このリモートサブミット機能である。通常、 P C上 で 作 成 し た プログラムを実行する場合、 "SUBMIT" と い う コ マ ン ド を 入 力 す る わ け で あ る が 、 こ の時、 "RSUBMIT" と い う コ マ ン ド を 入 力 す る と 、 実 行 は V A X上の SASで行われ、 その結果のみが P C側 SASの OUTPUTウ イ ン ド ウ に 表 示 さ れ る 訳 で あ る 。 も ち ろ ん グ ラ フ ィ ッ ク に 関 し で も 同 様 に 実 行 可 能 で あ り 、 ま た V A X上 に 存 在 す る SASプログラ ムでさえ実行を指示することができる。このように実行するコマンドの一文字を変更する だけで実行環境をダイナミックに変更できるのである。 SAS/MHL機 能 の 有 効 利 用 ~ このリモートサブミット機能と DOWNLOADおよび UPLOAD機 能 を う ま く 組 み 合わせることにより、色々な利用法が考えられる。 たとえば、本番プログラムの開発やテスト、あるいは小量データの分析等は、ユーザイ ンタフェースの優れている P C側 で 行 う 。 も ち ろ ん 課 金 や 時 間 的 な 制 約 も 受 け な い と い う メリットもある。そして、処理時間のかかるプログラムや大容量データを扱うプログラム は 、 V A X側で実行させる。 また、業務をコンピュータ化した場合、マシンダウンの許されない入金処理や発注処理 は 、 P C側 で 実 行 さ せ る 。 こ の 時 、 デ ー タ は ト ラ ン ザ ク シ ョ ン と し て P C上に作成する。 規模にもよるが、一日に発生するデータ量はそれほど多いものではない。 P Cのディスク 占有率は微々たるものである。一日の業務が終わり、当日発生分のトランザクションを V A X上のマスターファイルに反映させる。これには、 UPLOAD機能により P C上のト ランザクションファイルを V A X上 ヘ ア ッ プ ロ ー ド す る 。 そ の 後 、 リ モ ー ト サ ブ ミ ッ ト 機 能により V A X上のマスターファイルを更新するプログラムを実行し、 P C側 の マ ス タ ー ファイルを更新する必要があるのであれば、 P C側 マ ス タ ー フ ァ イ ル 更 新 用 の ト ラ ン ザ ク シ ョ ン フ ァ イ ル の 作 成 も ス ピ ー ド の が 早 い V A X上 で 実 行 さ せ て し ま う 。 作 成 さ れ た フ ァ イルは、今度は DOWNLOAD機 能 で P C上 ヘ ダ ウ ン ロ ー ド し 、 最 後 に P C上で P C側 のマスターファイルの更新処理を行えばよいのである。 こ の よ う な 処 理 は 、 一 連 の ジ ョ プ と し て P C側 SASよ り コ ン ト ロ ー ル で き る 。 さ ら に は 、 VMS版 SAS特有な機能であるデータベー ス イ ン タ フ ェ ー ス 機 能 ( 現 在 の と こ ろ 、 ORACLEと V A X Rdb/VMSインタフェースがある)と連帯させることにより、 V A X上のデータベースをノ fー ソ ナ ル コ ン ビ ュ ー タ か ら ア ク セ ス す る こ と も で き る の で あ る 。 427‑

今後の課題 これまで述べてきたように、 SASシステムが提供する MHL機能には優れたものをも っている。これらをうまく利用することにより、コンピュータシステム資源全体の有効利 用につながるであろう。 最後に実際に SASの MHLを使用して感じた率直な意見、並びに今後への期待につい 非同期) て述べさせていただく。現在、 MHLがサポートしている通信回線は ASYNC C であるために、ホストによる実行結果が多い場合などは、その結果を転送するための時聞 CPersonal C o m p u t i n g がかかってしまう。今後は弊社製品である DECn et/ PCSA S y s t e mA r c h i t e c t u r e )等の利用により便利な統合化環境の提供を考えて行きたい。 なお、この SASによる MHL機能について SAS社の今城氏に色々な情報、及び環境 を提供していただいた。この場を借りて深く感謝する。 、 ， 、 ， ‑428‑

日本 SASユーザー会 (SUG 卜 J) ミニコンビュータとパーソナルコンビュータ聞の マイクロメインフレームリンク環境における SASの利用 O市 川 均 針生伸一 新村秀一 住商コンビューターサービス株式会社 The Environment f o r SAS Under Micro Mainframe L ink between Super‑Mini Computer and personaI Computer 同 H i t o s h i Ichikawa S h i n i c h i Hariu S h u i c h i Shinmura Sumisho Computer S e r v i c eC o . 3‑8‑16 Iwamoto‑cho Chiyoda‑ku Tokyo 干 1 0 1 要己 目 t>. SASの利用環境の lつである VAXスーパーミニコンビュータ用に IPCSAj と呼ばれる新しい 製品がリリースされた。これは、 VAXスーパーミニコンのノ¥ ドウェア環境をパーソナルコンビュータに 対し解放するだけでなくデータレベルにおいて相互間に論理上の境界を無くすことができる。 こ応用した場合、多ユーザーでミニコン SAS利用に際し問題とされていた実行 これを SASの利用環境 i 負荷を PC-SAS~ こ分散できる。また PC-SAS で問題となるデータのセキュリティー及び一元性管理 を VAXに任せることができる。この場合でもデータ及びプログラムリソースは VAX上に一元管理され、 従来の MMLで問題であったファイル転送は必要とならない。 これによりインターフェースに優れた PC‑SASと巨大な計算能力を持つ VAX‑SASを理組的な関係 で融合し利用できる。 キーワード: MML、 PC‑SAS、 VAX、 PCSA M M Lを 利 用 す る 第 一 目 的 は 、 メ イ ン フレーム(またはミニコン)とノマーソナル 1. は じ め に コンビュータの持つ利点及び欠点を補い 最 近 MM L (マイクロ・メインフレーム つつ最適のユーザ一環境を得ようとする リンク)と呼ばれる大型計算機とノマーソ ところにある。 メインフレームとノマーソナルコンビュー ナルコンビュータの融合利用環境の提案が ¥ードウェア・ソフトウェアの両面から ， 多く行われている。これらをうまく利用し た場合ユーザーは快適なコンビュータ環境 タ の 長 所 及 び 短 所 の 比 較 を 表 l に示す。 メインフレーム 7 1 ¥ ' ー ソ ナ ル コ ン ビ ュ‑ 処理速度 速い 遅い 販 売 す る 日 本 D E Cか ら こ の M M Lに 関 連 運用管理 面倒 簡単 して I P C S A j と 呼 ば れ る 製 品 が 本 年 6月 に 発 表 さ れ た 。 データ容量 大容量 小量 こ こ で は 、 こ の IPCSAj を 利 用 し た M M L ~こ関して紹介する。 機密保護 可能 不可 2. M ML と は ? 操作性 悪い 良好 悪い 良好 低い 高い を安く利用できる。 S A S の 利 用 可 能 環 境 の lつ で あ る ス ー パ ー ミ ニ コ ン ビ ュ ー タ IVA Xj を 一般に M M Lと 言 っ た 場 合 に は ノ ぞ ー ソ ナ ル コンビュータに女守してホストコンビュータ を物理的(通信レベルも含む)に接続した 環境下においてデータを論理的なレベルで サービスするものを指している。 ‑429 項 目 ヱ ー サ ' ー イi 7 ‑ 7ェ‑A JA卜 1 ¥‑ 7 j ‑ 7 i A 表 l:PC‑MF比較表

M M Lに よ り パ ー ソ ナ ル コ ン ビ ュ ー タ の ユーザーはホストコンビュータから必要な 4. PCSAと は ? データを随時取り出して利用することが P C S A :Personal Computing Systems Architectureは 日 本 デ ィ ジ タ ル イ ク イ y プ できるようになった。また、データの取り 出し方法については、 SA Sの 持 つ マ イ ク メント株式会社のノぐーソナルコンビュータ ロメインフレームリンク機能(参考文献: サービス製品群の総称である。 1) に 代 表 さ れ る よ う に P C ユ ー ザ ー に 立すしデータサービス日寺におけるオベレーシ ョンの統一化を行うべく専用のインターフ ェース及び制御言語を持つものが多い。 EthernetL A N ま た は 一 般 の 通 信 回 線 で D E C / V A Xコ ン ビ ュ ー タ に 接 続 さ れ た ノ マ ー ソ ナ ル コ ン ビ ュ ー タ に 対 し V A Xの 物理・論理的なリソースを解放しようと するものである。 3. M MLに お け る 現 状 の 問 題 点 現 状 の M M Lに 関 し て は 、 実 用 上 い く つ かの問題点が指摘されている。 その Iつ が フ ァ イ ル 転 送 で あ る 。 現 状 の M M Lが あ く ま で も デ ー タ サ ー ビ ス を 限 度 としたものであるため実際メインフレーム 側のデータを利用する場合、まずメイン フレーム側のデータをデータ抽出を行った 後パーソナルコンビュータ側へ通信回線を 介してファイル転送により「コピー」して いる。 M M L関 連 の 多 く の 製 品 は こ れ ら の 作業をエンドユーザーが容易に行えるよう にサービスしている。これにより上下方向 のデータリンクは成立しているが、 MML の目的である「資源の一元管理」が成立 しない。 又、データリンクの方法があくまで上下 関係を基準とした転送がベースのため、横 方向、具体的 i こはノマーソナルコンビュータ P C S A の 接 続 形 態 の 概 要 を 図 1 ，こ示す。 P C S A の特徴は、 V A Xコ ン ビ ュ ー タ i こEthernetL A N ま た は 一 般 の 通 信 回 線 を 介 し て 接 続 さ れ た ノ fー ソ ナ ル コ ン ビ ュ ー タ に 対 し て V A X側 の ハ ー ド ウ ェ ア ・ ソ フ ト ウェア環境を解放しようとするものである。 こ れ に よ り P C S A に よ り V A Xに 接 続 されたパーソナルコンビュータのユーザー は、 V A Xの ハ ー ド デ ィ ス ク を P C (こ接続 されたハードディスクとして利用できる。 こ の デ ィ ス ク 上 の フ ァ イ ル は 複 数 の PC ユ ザ ー よ り 共 用 で き る う え V A X側 か ら もアクセスが可能である。これにより P C ユーザーのデータリソース管理を一括して 行うことができる。 更に個々のパーソナルコンビュータの フ ァ イ ル は 他 の V A Xデ ー タ と 同 じ 管 理 サービスを受ける事ができる。つまり機密 保護やパックアップリソースは VAX の機能・環境を利用可能である。 ユーザー聞のデータの共有が成立しない。 、 実際使用時において、抽出データ量が多い 場合、転送に要する時聞がネックとなり a 利用方法にいくつかの制約が生じている。 R S 2 3 2 C DEC‑VAX 、、 シリース EthernetLAN 図 、 a 1 : P C S Aの 4 3 0一 f 妾キ亮汗三三怠芸棺正主要

物理レベル 。 ( 目 白 ; ; ) 仁 〉 VAX Jrレ w~産品ま怜 TCP/I P 怜たs f f 3 9 M 3ゴ ア 匡 ヨ2 : P C S Aア ク セ ス 夕 、 、 イ ア ク ゃ ラ ム 当 社 で は 現 在 D E C MicroVAX3 5 0 0 P CSAに よ る PCユ ー ザ ー の メ リ ッ ト l / J I I f I a を利用している。 S A Sの 実 行 に 際 し 必 要 となる lユ ー ザ ー 当 り の 記 憶 容 量 は 約 4 0 を列挙すると以下のようになる。 M B ( S A S / G R A P H使 用 時 、 仮 想 ) である。従って、いかに大きな記憶容量を . P Cソ フ ト ウ ェ ア ・ デ ー タ の 集 中 管 理 . P Cソ フ ト ウ ェ ア ・ デ ー タ の 共 有 化 . P Cソ フ ト ウ ェ ア ・ デ ー タ の 機 密 保 護 持つスーパーミニコンでも同時利用ユーザ ー 数 で 6を 越 え る と さ す が に レ ス ポ ン ス が • PCに 対 す る 大 容 量 デ ー タ の サ ー ビ ス 低下してくる。 .ファイル転送の必要がない ユーザーの作業内容を分析した場合、 S A Sを 利 用 し て い る 分野にもよるが、医薬品開発関連分野では、 図 2に PCSAの ア ク セ ス ダ イ ア グ ラ ム を示す。 形 式 と し て は 、 PC側 に LANと の イ ン ターフェースボードが追加する形となって いる。このインターフェースボードは、 大 部 分 が S A S / F S Pを 用 い た デ ー タ エントリーであり分析に利用している ユーザーは意外なほど少ない。 こう言ったケースでは多人数でデータを エ ン ト リ ー す る 為 の み に C PUを使いきっ PC側 か ら の ア ク セ ス 時 に は イ メ ー ジ 的 に てしまうケースが多 ~\o 外付ディスクのインターフェースに模擬 高価なコンビュータリソースの利用方法に これは、非常に さ れ て る 。 こ の ボ ー ド は 、 独 自 の CPUを なってしまう。このような場合に PCSA 持 ち PCに 対 し て DEC側 の フ ァ イ ル 環 境 環 境 下 で の S A Sの 利 用 が 大 き な 意 味 を を ネ ッ ト ワ ー ク 経 由 で P Cの 支 配 下 の 持ってくる。 'A F及 び F S P を 構 成 は P C ‑ S A S/ . ， ファイル環境であるかのように見せかける (エミュレートする)機能を持っている。 使用してデータエントリーを行い VAX/ S A Sで こ れ を 集 中 管 理 、 分 析 と す る も の 5. SA S環 境 へ の 応 用 で あ る 。 構 成 の 概 念 、 を 図 3 ，こ示す。 こより、エントリーユーザーが この構成 i SA Sは 現 在 ノ マ ー ソ ナ ル コ ン ビ ュ ー 夕 、 増加した場合でも柔軟にシステムの変更を P C ‑ S A Sで 問 題 と な E W S、 ス ー パ ー ミ ニ コ ン ビ ュ ー 夕 、 メ イ ン 計画できる。又、 フレームと幅広い機種に対応している。 当 社 で は 現 在 1 BM メ イ ン フ レ ー ム お よ び V A Xス ー パ ー ミ ニ コ ン ビ ュ ー タ で S A S るデータの機密保護及び一括管理もデータ 転送無しに保証することができる。 SA S デ ー タ セ y 卜 に 臥jし て は 、 P R 0 C を利用している。また、医薬品開発関連 E x p o r t、 I m p o r t オプションにより自由に PC‑VAX/ 会社を中心l こV A X / S A S コ ン ビ ュ ー タ システムを販売・納品を数十社に対して行 った実績を持っている。この際よく問題に なるのがコンビュータシステムの有量力の 限界である。 COpy SA S聞 で デ ー タ 交 換 が 行 え る 。 データサービススピードは 10MBPS ほどあるためデータアクセスにおいてレス ポンスの低下が問題になることは少ない。 ‑431‑

、 V A Xコンビュ ‑j パ ー ソ ナ ル コ ン ビ ュ ‑j 、 T A X / Tl ¥ . ペ rs DISK 匡 ヨ 3 : P C S A /S A S I構反文有正含三巨司 、 a この他、 V A X R d bな ど メ イ ン フ レ ー ムのデータベースをメインフレーム上で 直接パーソナルコンビュータユーザーの 7. ま と め P C S A により P C ‑ S A S 、 V A X ‑ フ ァ イ ル に リ ン ク さ せ PC‑SA Sにより S A Sを 連 係 使 用 す る こ と に よ り ユ ー ザ ー アクセスを行うことも容易に行える。更に パ ー ソ ナ ル コ ン ビ ュ ー タ ユ ー ザ ー の iA U はインターフェースに優れた総合分析シス T O E X E C . B A T J i S A S E X E Co B A T Jを ス ケ ジ ュ ー ル 管 理 な ど の 管 理 ソフトウェアに更新させユーザーの作業を 司有巨である。 テムをハードウェアの垣根を越えて構築 P CSAにより、システムの 構成及び設計が今後大幅に進化する事が 予想される。 管理することも可能である。 参考文献: 1 :S A S 6. 利 用 可 能 環 境 マイクロ・ホスト・リンク 機能 1 9 8 9年 6 月 現 在 で は 以 下 の 機 種 が 対 応 している。 メインフレーム SA Sソフトウェア 1 9 8 8 S U G 1‑ J論 文 集 、 V A Xシ リ ー ズ (OS:VMS) パーソナルコンビュータ a 日本電気 P C‑ 9 801 シリーズ (OS:MS‑DOS) 東芝 菅野真一郎 J‑ 3 10 0 シリーズ (OS:日本語 MS‑DOS) IBM P C/ A T ( 日 本 語 対 応 せ ず ) PS/2 (RS232C経 由 の み ‑432ー

日本 SASユーザー会 (SUG 卜 J) SAS/CPEキッ トプロダクト 馬場 和彦 アイ・アイ・エム 株式会社 SAS/CPE KIT PRODUCT 1 1 M CORPORATION o k y o 113 4‑1‑4 H u n k y o ‑ I くU T o n g oB 旨 要 ュ P るピと でコト あン側 ル︑ス 一はホ y ト 支グあ 園田クり v﹂ よ ノ のロで 理プの イ 菅のも テ︒行 シるを パす価 ャ明評 のてン キ説ス タいマ ‑つ一 ユにォ ピ﹂フ ントパ コツル﹄ たキ理︒ ム キーワード: し E 菅る ので 閉 山 阿 用 p 績す 利 C 実作 を/働動 AA J C 55 稼も C︺ ︽ ︺ 勿 ﹁一 ・ 4 S A S / A F ， S A S / G R A P H， M X G ， C P E ， P C ‑ S A S はじめに コンピコータによる情鰻化が高まるにつれ、使用するコンピュータ・システムも巨大化 してきた。こうした中で、コンピュータが効率的に使用されているか、また将来必要とす るコンピュー亨能力は、との問題を取ぬうコンピュータのキャパシティ管理の必要性もで てきた。 般的 i こキャパシティ管理は、パフ方ーマンス管理とキャパシティ計画に分けることが ， . . できる。ここで言うパフォーマンス管理とは、コンピュータの穆由実績データを管理し、 現行システムを評価することである。これに対して、キャパティ計画とは、過去の稼働実 績データを基に将来予測を行う事である。 f 耳来 過去 図 1 キャパシティ管理 ︑マ ムロサ 場を コノ々 品ι f‑ 寸 一 イ過 理集 管去収 ン l ザア︑ノ ヤ T( や41 冬期聞に分けると次の筏になる。 一 宮 理 て LrL J レ Y ﹄ ↓ ア 433一 (図 2 参 照 〕

(2 ) 現 在 収集データを基に評価 (3 ) リ ア ノ レ タ イ ム 連用中のシステムの監視と瞬時の対応 (4 ) 将 来 過去の収集データを基にした将来予測 コンピュータ・システム 、 a 予 逼1 ι ， ， ， ， 草 J ， ， 去 } 作 導入計画の立案 ， ， 、 a 業 務 量 予 温1 図 2 キャパシティ管理での作業 ト4 ル おト 能ボ 機る スす ‑価 ベ評 v ョ ア ︒ ア タを 一ム とスる 能シな 栂行と 析現能 解と可 統菅測 計理も つ吋ア問川 たの予 れタた 優‑し 持続使 A 去解 の実を 5 の祈 ︑︑銀 5 過形 ヲAV 卜周・ま はで︑ でした '手 l︒ て 忌・志 C E 系す P 体有 C誌を /言析 ぴネ 5 な解 A 易ク 5 容ツ 2. プ ロ ダ ク ト 恨 要 コンピュータ・システムの穆自由実績データは、各 oS や オ ン ラ イ ン ・ サ ブ シ ス テ ム に よ っ て 出 力 さ れ て い る 。 こ の 中 に は 、 パ 7・ ォ ー マ ン ス 計 温1 ツ ー ル に よ っ て 出 力 さ れ た デ ー タ や、実際のシステムの運用ログとして出力されたものがある。これらの中から、キャパシ ティ管理の基礎となるデータ群を、 SAS (MXG) を介しで、 ‑434 S A Sの世界に取り込み

s コ一がをに良よ レッドタ‑︑デ 5 )測一‑グで A 5 計コデンと M スレスベこ 5 5 ン力ン・る( はマ出マアす化 で‑の‑ヱ化理 5 ォ)才ウス管 E7R7 ト‑の /パ A パフベ一 3 の 5 とソタ問 S 供はグの‑を︒ O 握所ロ者デタい V カ作用三を一き (一製運第群デ大 F メ立に︑タのは M 名臼穫も一てト ︑︑同にデ八王ツ ては A ︑外の︑リ して D も以ら合メ とし F で供れ均も グと/ム握このて ロタ L テカ︒こっ 周一 D1‑ る︒と 遭デ F シメあるに ︑スはブ︑がきザ はン遇サてタで‑ てマ士・え一がユ い‑富ン加デと︑ お方︑イに・こは に 7F ラれヌる事 ムパ M ンこンすく テ︑ R オ o マ理蜜 スしは︑る一菅に シ力 M たいォに) 5 出 E まで 7 的ス しパ果﹂ VをIo M ド(る力る効ベ ‑ルあ出よりタ ‑435‑ t a a こ f 聖書目実 I IT ー タ の 管 理 3. 1 データの流れ 図 3 S A Sマ イ ク ロ (ファイル転送文は (P C 由 1) 1 nb ル﹄ ・ ︑︑ / 4 ら︒すスの か斎う混ホタ 末資行轄・‑ 鑓荷ををロデ 0 負)荷クに S 過 H 負イ 3 T の p のマ図 はム A そ 5 ︒ で テ R ︑A る 側ス G め S き トシ/た︑で ス行 S るはも ホ現 A なたと パフォーマンス管理 3 " ， . . に)(妻(う 基去力︑必送行 を過出が転を ス (7 源ル析 一トラ資イ刷用 ベ一グのァタ タポの橡 7‑ 一レめ名ヘデ デ繍た︑側の の実のは C で こ働析に P 側 ︒核抑用力を C る︑細出 1F すで詳の一︑ 成︺やフベし 作 F 矯ラタ) を A 指グ一周 ス/ののデ使 ‑s) で S を ベ A ク側 A 能 タ S ツト S 格︒ ‑(︑ネス︑クす デ弐ルホにン一ホ S 形ト︑めリを A 話ボたた・れ S 会(まるト涜 CPEキ ッ ト S A S (MXG) ( ホ ス ト 由1) 1 ホスト・リンク格能) 昏一ーーー一歩 テムの評価を行い過負荷資源を指描する必要ある。 パフ方一マンス管理では、過去の穆艶実 I Iデ ー タ の 管 理 と レ ポ ー ト 出 力 、 及 び 現 行 シ ス

C P E キット ー ー ー. . . . 一一一一一一一ーテ S A S (M X G ) 、 a 図 4 1 重働実績菅理をする場合、 パフォーマンスデータのデータベース化 般的には、各資源の使用状況と名業務からみた時の資源使 用 状 況 、 処 理 業 務 室 や サ ー ピ ス レ ベ ル が あ る 。 下 包 に い く つ か の 伊lを 示 す 。 ( 1) プ ロ セ ッ サ プ ロ セ ッ サ の 使 用 状 F兄 を 管 理 す る 場 合 は 、 プ ロ セ ッ サ ピ ジ ー 撃 が あ る 。 こ の ビ ジ ー 率 を サ プ ン ス テ ム 単 位 や 業 務 日J Iに 時 系 列 に グ ラ フ 出 力 す る の が ー 鮫 的 で あ る 。 使用率引 サブシステムや 業務単位に分割 、 時間/日/曜日 図 5 a プロセッサの使用状況 (2 ) ス ト レ ー ダ ストレークもプロセッサと同筏に使用撃を基にサブシステムや業務単位に時系 列にグラフ出力する。 使用牽引 サプシステムや 業務単位に分割 時間/日/曜日 図 6 ストレージの使用状況 ‑436‑

︒待理 D ちす るス菅 すセを 理ク憧 菅 7 悪 をの園田 況卸て 等で︑ 状 5 し 用 O 劃 使︑分 のしに 置定閉 装設時 プをス チ田仲﹂ ‑値ピ や限サ dJV 問︑る 時はあ スてで 間 ︑ ポつ時 スに 7 レ間エ ムの時ウ テ D スド ス S ン一 シ A ポハ .D スの サはの実 ブ︑レ際 時る 0 常 D と S 閉︒ /遇 IA 内︿ JV ︺ レスポンス 時間 サーピス時間 アクセス待ち時間 時間/日/曜日/ボリューム通番 ~ 図 7 D A S Dの レ ス ポ ン ス 時 閉 (4 ) 業 務 処理業務量としてトランザクション数や終了ジョプ、サ}ピスレベルとしては、 レスポンス時聞を管理する。 斗~ レスポンス 時間 トランザクション 時閉 時間/日/曜日 図 8 ， . 3. 2 レスポンス時間とトランザクション件数 現行システムの評価 現在、運用中のシステムにおいて湾在的に存在する過負荷資源を洗い出す作業をシステ ム評価という。この評価を行うには、まずシステム負荷量を示す係数を決定する必要があ る。通常、 T S 0 や パ ッ チ シ ス テ ム で は 、 プ ロ グ ラ ム ラ 重 度 (M P L ) を 用 い る が 、 オ ン ライン・システムにおいては、 トランザクション数やそれに比例する 評価作業では、下記の項目毎に行う。 (I) プ ロ セ ッ サ (2 ) ス ト レ ー ジ (3 ) プ ロ セ ッ サ と ン ス レ ー ク の パ ラ ン ス ( 4 ) 1 / 0 サ 7' ・ ン ス テ ム (5 ) 業 務 4 3 7一 1 / 0数 を 用 い る 。

着キをす に一盆少 数ワ容認 ム(用が 使数 ‑2 レ容来ム フ憧ら‑ 記かレ ジる量 7 ‑い容・ レで樫プ トし記ィ ス用実テ な使(ク ブが率ア イ務用と C テ業使 1 ク︑慢 U 7は記 とと実︑ 量数︑し 容ム︒て発 憶‑るつ今 記レあよか 実フでにグ ‑値とン はプ計こヴ に イ 4口 内 也 一 よノテのすべ 行ク︺大 をアズ増り 析うイがな 解ニロ z サ 量 く ので・荷官四 ジこ卜負も 一こッム︺ レ︒セテ値 卜る・スた スすグシじ︒ 目ン減る ストレージとシステム負荷量 図 10 プロセッサ・スラッシング 図 9 業務量 ‑x サ︒用‑一 ツる使レレ セあのトト ロがジスス プ要一と の必レサは ムるトツ合 テすスセ場 ス握とロの シ杷サプム のをッ︑テ 中格セでス 用性ロいシ 運のプおな ︑務にに様︒ で業品開荷のる Y 負図す との︒ 乙ムる︑ムの昧 るテき度テこ意 すスで重ス︒を 定シ断今シると 判の判ムるあこ を中にラあでい ス用易グ︑態さ ン彊容ロは状小 ラ︑らプと例で パはかにこ比べ のにタ品開るの比 判そに ジれ ‑v ﹂ デ ︑ ら ︑ 力 レ︒績はかと能 卜る実で図とサ スき︑ i のこッ と で は 1 こ・つセ 叶定性図︒浬ロ ツ決特︑すがプ セを車問ば一ホ率が ロ成業えを用量 プ憎の例況使容 めこ状ヅジ ‑438 、 スラッシング・ポイント ︒ ド大あロシ発ぷ ツ増がプとが呼 ヘ eU 駅 間 ︑ ヲ 匂 争 且 L﹂ パ率余はせ現卜 一周に合さるン オ使力増大がイ .サ能い増下ポ ムツサなをに・ テセツが量激グ スロセ裕荷急ン シプロ余負がシ と︑プ︑ム間ツ 閉て"がテ時ラ 時つるるスサス たよすきシツを しに大で上セト 周と増が以ロン 使こもとれプイ がる量ここるポ 務すドる︑すの 葉大ツす︿己周そ に増へ理場使︑ 際がハ処のでぴ 実荷一をこ務呼 ︑負オ量︒業と はム・荷る︑グ 合テム負すしン 甥ステム逮加シ うシステに増ツ 行︑シス%がラ O ドス をちにシ O ツを 析即時た 解︒同し 1 へ象 のる︑大がパ現 サす時噌率一の ツ自の︑用オ匂﹂ セ着こは使・︒ ロに︒合サムる プ閣る場ツテす 時するセス生 ピジ一家 100% システム・オーパ〈ッド a システム負荷量 100~ 、 a

JJ μ﹂ 100% t ‑ー一一一一一一ー一ー一守ー一ーー....̲‑‑‑‑‑‑̲ー:~ ~ ‑ーー・ プロセッサ M PL 100% ストレージ MPL 図 11 ・・ 4 h プロセッサとストレーグのパランス 1 / 0サ プ ン ス テ ム の 解 析 は 、 次 の よ う に す る 。 1 / 0サ ブ シ ス テ ム は 複 数 の デ ィ ス ク 1 / 0サ ブ シ ス テ ム の 処 理 の装量とアクセス・パスによって憎成されている。このため、 能力を愚大限に引き出すためには、システム負荷がそれら同種の資源に均等に分散されて いる必要がある。乙の事から、各ディスク装置や各アクセス・パスの負荷の分散状況を確 認する。 負 荷 アクセス・パス 図 12 アクセス・パスの負荷分間主状況 い吠⁝{疋ス ての時時 F﹂ 世 代 ド つ当一ン LO ︑; 合るがス 岨喝ないレ のとな︑ O 領はは S 指要れ T が︑必こ ︑数の︒ こシに︑り 陪円聞出増嗣 入出力動作時閉 C PU使 用 時 間 図 13 はン祈い でヨ解な AV 今 こク符な ︒ザ︑ば るンはれ あラ合け がト岨喝な 要とのし 必閉内査 ト﹁︺ ︑つ調 してベ 知ス時を をンの因 性ポ定原︒ 符ス一のる のレがそな 務︑聞︑と 棄は時は能 のムロス︿己可 そ矯ン場で ︑のポる事 は 01 いる で 5 解︒らなを 析 T 記こ閉間 のるがに訳 務すな上内 業述と以の aF レスポンス時閉 何 スワップ・アウト時間 T S0 レスポンス時間の内訳 S A S / C P E キットでは、上記の項目に対し、内部で判断して、過負荷資源~指渇す る。また、上述の項目以外でも、ネットワークの解析や特定のグョブの追跡調査等の繍能 も 有 す る 。 図 1 4 に S A S / C P Eキ ッ ト の メ イ ン ・ メ ニ ュ ー を 示 す 。 4 3 9

CP E メイン・メニュー K 1T オ プ シ ョ ン = == > エンド・キーで終了 1234567x セッション・パラメータの設定 システム負荷の分析 ネットワークの解析 特定グョブの追跡調査 1 聖書出実 i l報 告 書 の 作 成 過負荷資源(ボトルネック〕 の指 f 由 システム構成の表示 終了 図 14 SA S/ C P Eキ ッ ト 、 メイン・メニュー a I h作 条 件 4 ︒ロ官﹄ るプ 4A叫 ︒ P f ︐ 且 ノ ノ 〆 宵 貝 ん ﹂ ︑必 卜 が ク 一 グ PA H SA の AR 次 BG ︑// は 55 に AA H な と EP 須 SA 必 AR 動一‑ 55 が BG ト//作 で pp の CC C P ク 55G グ AAX ロ 55M プ側 次 の 5 終わりに このレポートを書いている時期は、 プロダクトの内容と S A S/ C P E キ ッ ト の 開 発 期 間 中 の た め 、 実際の 部異なる部分がある。 以上 、 a ‑440

日本 SASユーザー会 ( SUGト J) 富士通、目立システムでのパフォーマンス管理 河野知行 .株式会社 アイ・アイ・エム PERFORMANCE MANAGEMENT FOR F U J I T S U ' S AND H I T A C H I ' S SYSTEM 1 1M C ORPORATION 4‑1‑4 Hongo 8unkyo‑1くu Tokyo 113 要旨 . ‑ . 富 士 通 の O Sl V ‑ M S Pや 目 立 の V O S 3 / E S の 析する必要かある。このレポートでは、 ータ形式に変換するプログラム キーワード: oS を 使 用 し て お ら れ P D Lや SA R デ ー タ を 解 るユーザがパフォーマンス管理を実おされる際、 ζ れらのデータを 1B M の RM Fデ (CPEMAGIC) について紹介する。 SAS. CPE 1. は り め に コンピュータがより巨大化してくるに伴い、その管理も複雑になってきた。約 2 0年 前 、 オ ペ レ ー シ ョ ン ・ リ サ ー 子 (0 R ) の 研 究 が き か ん に 行 わ れ て い た 。 当 時 、 コ ン ピ ュ ー タ のパ 7 才一マンスを菅理する際 i こも、重要経飽解析 . (CIRITICAL PATH M ETHOD) 、ヒユースティック・スケジューリング手法および線形計画法などの工学的 知識を活用しようとした。また一歩進んで、 G P S S言 語 で の コ ン ビ ュ ー タ ・ シ ュ ミ レ ー ヨンなどの行われるようになった。しかし、この oR 期 の コ ン ピ ュ ー タ 規 模 は 小 さ く 取!.!lうべきテータ量も少なかった。しかし、現在のコンピコータは規模とその速度に関し、 当時と比べものにならないほど巨大化し、取!.!lうべきデータも慶大になっている。 一方、コンピュータの利用方法もパッ子主体からオンライン主体へと変化してきた。 パッ子主体のンステムにおいては、ジョブ・スケジューリングの方法を考察するだけで、 パフォーマンス(システム・スループット)の向上を図ることができた。しかし、オンラ イン・システムにおいては、入力トランザクションはエンド・ユーザが直後入力するため、 ジ ョ ブ ・ ス ケ グ ュ ー リ ン グ 手 fま と 間 後 の 方 法 で パ 7 才 一 マ ン ス を 改 善 す る こ と は 不 可 能 で ある。乙のため、現在、ろくのユ}ザはピーク時閉幕におけるシステム・ボトルネック解 析を行うことが重要であると認識しておられる。 2. プ ロ グ ラ ム 開 発 の 狙 い DU ム 白出 ︒ル︑り I ・独 たベか 互 M きレ 5 ての O し 5 像 錐と 化O tunbT 複 AE ム E の テ/前 ス5 年 シ V5 ・Ml イ YHnb グ・約 ン A も テ /O ‑5 の レ V 立 ベ M 目︒ オ'やた ︑P 遇 き ︑読 に 5 士て 同 5 時/宮け 一長 と V 方を る M すら︒成 化かたっ 大 E きつ ES てし が/つ加 ム 5 行進 テV をを ス MJj 能 シもッ傑 MT の ‑441一

こうした中で、 1B M ユ ー ザ は 1B M ユ ー ザ 会 ( G U I D E / S H A R E ) に お け る パ フ，t ~ ' 7 ン ス 管 理 投 法 の 研 究 成 果 を 活 用 し 、 省 実 に そ の 管 理 体 制 を 笹 え て き た 。 こ の よ う な背畢には、第 3者 ソ フ ト ウ ェ ア ・ ハ ウ ス の 協 力 が あ っ た こ と も 見 逃 せ な い 。 例 え ば 、 I B M は パ フ ォ ー 7 ン ス 管 理 用 の デ ー タ を 収 集 す る プ ロ グ ラ ム (RMF R E S O U R C E M A N A G E M E N T F A C I LITY) を 窪 供 す る が 、 そ れ ら の デ ー タ を 効 果 的 に 活 周 し 解 析 す る た め の ツ ー ル は 第 3者 ソ フ ト ウ ェ 7 ・ ハ ウ ス が 開 発 し て い る の が 現 状 で あ る 。 米国では、約 5 000シ ス テ ム の 大 型 コ ン ピ ュ ー タ が 稼 働 し て い る と 言 わ れ て い る 。 こ 3者 ソ フ ト ウ ェ ア ・ ハ 1N S T 1 T U T E も そ の 中 の 1社 で あ る 。 当 然 の こ と な れらのシステムを利用しているのはユーザを市場として、今くの第 ウスが活動している。 SA S がら市場規慣が大きければ、賎合も激しく、ヅフトウェア商品のライフサイクルも短い。 つまり、高いプロダクトのみが長〈使用されている。 ζ うした中で、 S A Sプログラムとしてコーディジグされた M X G が欧米ユーザで高〈 2 0 0 0以 上 の ユ ー ザ で パ フ ォ ー 7 ン ス 管 理 ツ ー ル と し て 使 用 さ れ て い る 。 こ 評価され、 うしたプロダクトの恩恵を受けられるのは 1B M ユ ー ザ で あ る 。 日 本 で は 、 1BM と富士 3 社 の そ れ ぞ れ が 約 100 0 シ ス テ ム の 大 型l コ ン ピ ュ ー タ を 販 売 し て い る 。 合 計 す る と 3 0 0 0シ ス テ ム あ る に も 拘 わ ら ず 、 富 士 通 と 目 立 の 約 2 0 0 0 シ ス テ ム で は 、 通、目立の 、 a 欧米のソフトウェア資産を活用できないでいる。 株 式 会 社 7イ ・ ア イ ・ エ ム で は 、 パ フ ォ ー 7 ン ス 管 理 用 ソ フ ト ウ ェ ア (CPE/EXP E R Tや E X P E R T S Y S T E M / l ) を 開 発 し 販 売 し て い る 。 ま た 、 同 時 に 富 士 通 や目立システムを使用中 ( f )ユーザへのサポートを強化するために、今回、これら M X Gの ようなパフォーマンス管理ツールを利用できるよう C P E M A G 1C と 呼 ば れ る プ ロ グ ラ ムの販売を開始した。 I B M シ ス テ ム ( M V S / X A ) 、 a 会 「 図 1 1BM のパフォー 7 ンス・データ ‑442‑

3. C P E M A G 1 C の 得 能 今回発表する C P E M A G 1 Cは、当社の C P E / E X P E R T と 呼 ば れ る パ フ ォ ー マ ンス菅理用プログクトの つのコンポ ネントであり、すでに多くのユーザで使用されて い る 。 こ の プ ロ ダ ク ト で は 、 富 士 通 の P D L (P E R M A R M A N C E G ) や 目 立 の S A R (S Y S T E M フォーマンステータ群を、 A C T 1V 1T Y DA TA L0 R E P 0 R T)が出力しるパ 1BM の RM F互換レコード形式に変換する機能を待っている。 P D Lや S A Rが 出 力 す る デ ー タ 群 は 、 基 本 的 i こ 1B M の R M F が 出 力 す る デ ー タ 群 と 同じである。しかし、そのレコード形式が異なるため、欧米のプロダクトで処理する ができなかフた。 ζ の問題を解決するためのアプローチとしては ζ と 2つの方法がある。一つ が、富士通や目立のサポート機能を欧米のプロダクトに追加する方法である。もう一つは、 類 似 デ ー タ 項 目 を 監 理 し 、 全 で の プ ロ ダ ク ト が 処 理 で き る レ コ ー ド 形 式 (R M F 形 式 ) に データ変換する方法である。いずれの場合におドでも長所と短所がある。しかし、枝々は 後者のアプローチを選択することにより、ユーザが幅広いプロダクト選択のオプションを ・ 1 1得 で き る と 確 信 し て い る 。 4 4. 富 士 通 ン ス テ ム で の 現 状 現在、富士通システムには、汎用シス子ム用の テム周の V S P と呼ばれる 2つの大型システム用 は M S Pをベースにした oS N / F 4 ‑ M S P と ス パ コ ン ・ シ ス oS が 用 意 さ れ て い る 。 し か し 、 V S P oS で あ り 、 パ フ ォ ー マ ン ス 管 理 上 同 と考えてよい。いずれの システムにおいても、パフォーマンス管理で使用するデータは SM Fや P D L/ P D A お よび P D L Fが 出 力 す る デ タである。 愚近、富士通はパフォーマンス解析ツーんとして E SH E LLをベースとした E X P E CTを出荷し始めた。この E X P E CTにおいても、 P D Lや P D L Fの出力データを使 用している。しかし、ユーザが独自の解析を行うためには、 SM F な ど の デ ー タ を 直 棲 取 吸う必要がある。 SM Fに お い て は 、 そ の レ コ ー ド 形 式 が ほ ぼ 1BM の SM F と同ーがあるため、 M XG などのプロダクトを使用する際に問題は発生しない。このため、アカウント・システム (課金用のレポート)作成は容易であると言える。しかし、穆飴実績レポートの作成やシ ステム・パフォーマンス解析を行おうとすると P D Lや P D L F のデータが必要となり、 そのレコード形式が問題となる。 ‑ 宮士通は P D L Fの レ コ ー ド 形 式 は ユ ー ザ 公 開 と し て い る が 、 出 力 さ れ る デ ー タ 項 目 白 C P EM 1 ¥G 1 C に お い 体が少ないため、ユーザが滋足できるものではない。このため、 ては、より広艇なデータを収集している P D Lの出力データを RM F レコード形式に変換 している。 P D Lは シ ス テ ム 負 荷 は た か く 、 ま た そ の 出 力 デ ー タ 量 が 今 過 ぎ る と 感 じ て お ら れ の ユーザも多い。現在、当社では今くの富士通ユーザにプロダクトを出荷しているが、その 経厳により、 P DLのシステム負荷および出力データ量を削減する方法をコンサルテー ションしている。こうした努力により、 SM F と P D Lから作成した RM F互換レコ」ド (S M F レ コ ー ド の タ イ プ 70"‑'79 レ コ ー ド ) を 活 用 し で 、 効 果 的 に パ フ ォ ー マ ン ス 管 理を行フで i 買いている。 ‑443

山︒ S A S C P E M A G IC 図 2 富士通のパ 7 ォーマンス・データ 5. 日 立 シ ス テ ム で の 現 状 日 立 の 大 型 シ ス テ ム 周 の oS と し て は . V O S 3 / E S が あ る 。 こ の V 0 S 3で は 、 5 M S と SA R 、 IM F / 3、 SA R / D の デ ー タ を 用 い て パ 7 ォ ー マ ン ス 管 理 を 行 う 。 S M S は、 IB M の SM F と 同 時 の レ コ ー ド を 出 力 し て い る が 、 詳 細 を 倹 討 す る と か な り 日 立 シ ス テ ム 独 自 の デ ー タ 項 目 が あ る 。 ま た 、 IB M の SM F レ コ ー ド で 出 力 さ れ る 項 目 の 内、 SM Sで は 、 出 力 さ れ な い も の も 多 い 。 こ う し た 点 、 に お い て 、 第 3者 ソ 7 ト ワ ェ ア ハワス(主 i こ幡入ソ 7 トワェア)を使用してアカン卜・システムなどを情築するなどの場 合、充分注意する必要がある。 S A Rや IM F / 3 の デ ー タ 群 は SM S に 直 銀 出 力 も し く は 編 集 し て SM S 7 ァ イ ル に マーブすることができる。しかし、そのレコード形式が目立システム独自の形式となって いる。このため C P E M A G I Cで は 、 M F 互 換 レ コ ー ド (S M Sの タ イ プ 7 0 SA Rや IM F / 3 ( オ プ シ ョ ン ) の デ ー タ を R 'v 79レコード)に互換する。 現在、目立システムのユーザは S A R / D を使用してパ 7 ォーマンス評価を行っている。 しかし、 S A R / D はリアルタイム的な得能を提供するプロダクトであるため、そのデー タを解析するのは容易なことではない。当社では、日立システム・サポートのプログク卜 を出荷し始めてから、パ 7 ォーマンス菅理の主 j J il : lSA Rデータの解析に移行してきた。 ‑444 、 ー

J ョ つ 目立のパフ庁ーマンス・データ 今後のサポート 当社では、 l / I I I I t O . ン オ 図 3 プ SM F 7 ァイル C P EM A G 1C 6 '・ン ・ 4h SA Sユーザの方々への C P EM A G 1Cを提供することにより、欧米で開 発された豊富な SA Sプ ロ グ ラ ム を 自 社 ン ス テ ム で 連 用 で き る と 確 信 し て い る 。 そ れ ら の 中でも、現在 2 00 0ユーサ以上で使用されている M X G ソフトウェアが使用できること は非常に有意義である。 当社では、さらにユーザの方々のパフォー.マンス管理を支慢するため、 キットを開発している。このプログクトは、 S A S/ C P E M X Gを J ースし、さらに日本のユーザの妻 望を盛込めるように全て日本で開発したプログクトである。 1BM シ ス テ ム と 同 僚 に 富 士 通や目立システムをサポートすることにより、長年積み重ねてきたパ 7 ォーマンス管理の ノ ウ ハ ワ を 国 産 権 ユ ー ザ の 方 々 に 利 用 し て T r l < 基 礎 が C P E M A G I Cと S A S / C P E キットで完成されたと言える。 尚、当社ではこれらのプロダクトの他に、エキスパート投 j 去を使用したパフォーマンス 評価プログクト ステムのパ ( E S / l ) も 販 売 し て い る 。 こ の E S / 1に お い て も 、 富 士 通 や 目 立 シ 7庁ーマシス・ボトルネック解析を 1 1っ て い る 。 マンヌ管理ツールの っ と し て E S/ 1を 加 え て 成されると考える。 4 4 5 ← SA Sを 中 心 と し た パ フ 庁 ー T i iく こ と に よ り 、 よ り 充 実 し た 体 系 が 完

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日本 SASユーザー会 (SUGト J) バージョン 6.06の紹介 萱野真一郎 SASソフトウェア株式会社開発部 H i g h l i g h t so f6 .06 R e l e a s e S h i n i c h i r o Kayano SAS S o f t w a r eK . K .， Tokyo J a p a n 要旨 ・ a SASノfージョン 6 . 06の新機能の中から、ユーザインターフェース、データ マネージメント・サービスについて紹介する。 キーワード・.M l /A，MEA，SQL プ ロ シ9 ， 0 ; ACCESS プ ロ シ ジ ャ はじめに 本論文では、パージョン 6.06 で提供される 主要な機能、概念について説明する。尚、本文 中で紹介する機能は開発段階のもので、リリー ス時に若干仕様が異なる可官出生があることをご 了承いただきたい。 ~ 6.06 は、昨年のユーザ会で紹介された Multi M l /A) をはじめて本格的 Vendor Architecture ( に実現じたリリースである。動作するプラット フォームはパージョン 5で動作していたホスト， O S / 2 ，さまぎまな U N I X システムか順次予定 されている。 6.06 はMl/A ，こ基づいて開発され ているため、今までにない短かい期間でのリリー スか期待される。 6 .06 のリリースは今までのパージョンアップ に見られないほどの拡張がなされている。特に パージョン 5 の機能と比べた場合フルスクリー ンを管理するシステムの違 L、から、ユーザイン ターフェースに関する部分がかなり変更されて いる。また、今まで問題であったデータセット の編成、スペース効率の問題も、データライブ ラリの変更により改善された。その他 i こも新し いプロシジャの追加、ステートメントの追加等 数の拡張がなされているが、本論文ではユーザ・ インターフェース、データマネージメントの 2 点にしぼって紹介する。 ユーサ、・インターフェース SAS システムとユーザとのインターフェースは ディスプレイ・マネージャ・システム ( D M S )、 またはライン・モードといった環境で提供され ている。しかしパージョン 5での D聞 は フ ル スクリーンの対話型開発支援システムとはいえ、 IBM メインフレームの世界から発展して開発さ れたものであり、ワークステーション、パソコ ンといった環境で利用するには機能、操作性、 共に時代遅れの惑があった。そこで、パージョ ン 6.03 より独自のオーバラップ型のウインド ウ・システムを用い D M S をサポートするよう になった。これらのシステムは現在、 P C，H P ‑ U X， SUNOS上で利用が可能である。 6.06 では次のよ うな D憾の機能が追加され、さらに操作性か高 こ 。 まっ T 1 ) ネイティブ・ウインドウ・サポート フルダウン・メニュー スクロールパー ダイアログ・ボックス 447‑

アクション・パー マウスのサポート 強化された。 ASSIST メニューは、 ASSIST ボックスとよばれ 2 ) ASS ISTメニュー・システム 3 ) グ ラフィック・ウインドウ 4 ) アウトプット・マネージャ るメニューをカーソル、またはマウスで選択す ることによって、処理を進めることができる。 データセット、変数、処理項目の選択に関して も一連の処理と同様にカーソル、またはマウス による選択で操作を行うことができる。 ASSIST を利用すれば端末操作になれていないユーザも 簡単に SAS システムを利用することができる。 また、生成された SASプログラムをさらに編 集したり、保存することも可能なので、一度、 ASSIST を利用して作成したプログラムを再度利 用することも可能である。 5 ) サービス・ウインドウの追加 3 ) ク。ラフィック・ウインドウ A PATTERN SYMBOL AXIS LEGEND GRAPH SERVICE PATTERN. SYMBOL. AXIS. LEGEND ウインドウは SQL クeローパル・ステートメントを変更するための ウインドウである。これらのウインドでは現在 の設定を確認したり、変更するために使用する。 さらにグラフィックの出力を表示するためのウ インドウも用意されている。 GRAPH ウインドウ では、グラフイック出力のスクローリングもサ ポートされるので、一度実行したグラフを再表 示したい場合でもフ。ロシジャを再度実行したり、 GREPLAY フ。ロシジャを実行する必要がない。 CALC APPOINTMENT FSEDIT FSVIEW FSLETTER FSLIST 6 ) 各種ホスト・ウインドウ MEMLIST 、 a 4 ) アウトプット・マネージャ FNAME EDIT 1 ) ネイティブ・ウインドウ・サポート ネイティブ・ウインドウとはオベレーテイング システムの提供するウインドウ・システムのこ とである。プレゼ、ンテーション・マネージャ ( P M )、DecWindow.X‑Window などに代表される ウインドウ環境である。 DMS をこれらのネイティ ブ・ウインドウのインターフェースを用い実現 することにより利用するホスト環境にあったイ ンターフェースで DMS を操作することができる。 さらに、ウインドウ・システムのサポートにと もない、プルダウン・メニュー、スクロールパ一、 ダイアログ・ボックスといったようなウインド ウ・システムに欠かせない Widget を使用しマ ウスのようなポイント・デバイスで DMS を操作 することができる。 アウトプット・マネージャはプロシジャの出力 を管理するウインドウである。今まではパージョ ンでは一度出力されたアウトプットは順次デー タセットのイメージで保存されていたが、アウ トフ。ット・マネージャにより、プロシジャ単位 に管理されるようになった。アウトフ。ット・マ ネージャを利用すれば、プロシジャ単位に必要 な出力だけを印刷したり、不要ページを削除し たり、必要な出力を迅速に検索することができ る 。 5 ) サービス・ウインドウの追加 SERIVCE ウインドウは、データセットのリネー ム、表示、編集、データセット・インデックス の作成、 ACCESS ディスクリプタの変更等、デー タセットの保守を行うための機能を提供する。 SQL ウインドウは SQL プログラム専用の編集ウ IBM メインフレイムの様なウインドウ環境が存 在しない環境には独自のウインドウ・システム で同等の機能が提供される。 インドウである。 SQL ウインドウより SUBMIT されるプログラムは SQL プロセッサにより処理 されるので、 PROC ステートメントを記述する 必要はな L 。 、 2 ) ASSIST メニュー・システム CALC. APPOINTMENT ウインドウは簡易電卓、ス ASSIST メニュー・システムは 6 .03 より提供さ ケジュラーである。 れてきた機能で、 SAS/AF により作成されたフ。ロ シジャ・メニューシステムである。 6.06ではウ インドウ・システムが拡張されさらに操作性が FSEDIT. FSVIEW. FSLIST. FSLETTER とL、 っT こ よ うな SAS/FSPオプションのプロシジャをウイン ‑448一 、 a

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451‑

持つデータセットを定義したらデータベースの論
理的構造を変更しないかぎり利用できる。定義さ
れた ACCESS データセットは通常の SAS データ
セットと同様に処理することが可能である。

ように処理を行うことができる。
例えば、データセット 1NSTALL から変数 PRODUCT
の値が・ BASE' のものだけの VIEW を定義するに
は
、

以下のエンジンが 6，
06 では予定されている。
PROC SQL ;
• DB2 エンジン仰VS)

CREATE VIEW PRODBASE AS

• SQL/DS エンジン (CMS)

SELECT PRODUCT，~コ UNT， SALES

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• ORACLE ，RDB エンジン (
・データベース・マネージャ エンジン

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α引 INSTALL
WHERE PRODUCT = 'BASE' ;

(OS/2)

RUN ;

これ以外にも現在サポートしているデータベー
スへのインターフェース・エンジンも開発中であ
る。残念ながら 6，
06 ではディスクリプタ情報を
持たないようなデータベースには対応できない。
IMS，VS刷
， 1
順次ファイルなどのエンジンは将来
のパージョンでサポートされる予定である。

PROC PRINT DATA=PRODBASE ;
RUN ;

このプログラムは、次のプログラムと同様である。
DATA PRODBASE ;

、

a

ネイティブ・エンジンとインターフェースエンジ
ンにより 6.06 では 3種類のタイプのデータセッ
トを用途に応じて作成できる。

SET INSTALL ;
KEEP PRODUCT AMOUNT SALES ;
I
F PRODUCT = 'BASE' ;
RUN ;

タイプ

作成法

PROC PRINT DATA=PRODBASE ;
DATA

ネイティプ・エンジン

ACCESS

ACCESS フ。ロシジャ

ま7
こ
は
、

SQLVIEW

SQL フ。ロシジャ

PROC PRINT DATA=INSTALL ;

それぞれのタイプを持つデータセットはデータ・
ステップ、プロシジャ・ステップで同じように処
理することができる。これらのデータマネージメ
ントの機能によりより柔軟なデータ処理が可能に
なるであろう。

RUN ;

VAR PRODUCT AMOUNT SALES ;
WHERE PRODUCT = 'BASE' ;
RUN ;
SQL プロシジャを用いればこれ以外にも、デー

タセットを論理的に連結したり (JOIN)，並べ変
えを (ORDER) 行うことができ、いままで、複数
のデータステップ、プロシジャの組み合わせで
処理をしなければならなかった様な複雑なデー
タ処理を VIEW という形であらかじめ定義して
おくことができる。これにより、プログラムの
簡略化、ホスト資源の節約が期待できる。

主主立E
6，
06 は米国では 1989 年末から 1990 年にかけて

それぞれのホストに順次リリースされる予定であ
る。国産機に関しては今のところ未定であるが、
できるだけ近い時期にリリースできるように努力
していきたい。

2
) インターフェース・エンジン

インターフェース・エンジンは、従来のインター
フェース・プロシジャ l
こ代わる外部データベー
スをアクセスするためのエンジンである。これ
らのエンジンは ACCESS プロシジャによって一
括して管理される。

参考文献
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ACCESS プロシジャは、外部データベースと SAS

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データセットの論理的な構造の定義を行うフ。ロシ
ジャである。 ACCESS プロシジャは、実際のデー
タベースのフィールド、カラム名と、 SAS 変数名
の対応づけや、データ形式を SAS で可能な形式
と対応づけ、 ACCESS というタイフ。を持つデータ
セットを作成する。 一度 ACCESS というタイプを

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日本 S A Sユ ー ザ ー 会 (SUGI‑J) パージョン 6 SAS/AF 拡張テーブル作成機能 0井 上 憲 樹 * Glenn H . Itano** SASソ フ ト ウ ェ ア 株 式 会 社 技 術 部 * 米 国 SAS社 料 Using Extended Tables i n Version 6 SAS/AF Software N o r i k i I noue， SAS Software K . K . Technical Department 14‑4 I くodenmacho N ihonbashi Chuo‑ku Tokyo n s t i t u t e I n c .， Cary， NC Glenn H . I t a n o， SAS I 要旨 ・ 4 拡張テープルは、パージョン 6 SAS/AFの機能の一つである。 本論文では、拡強テープルを使用する為の条件とこの機能を使用する SASカタログの PROGRAMエントリをどのように作成するかに ついて述べている。 この機能は、 SCL (スクリーンコントロール言語)の特殊な機能で SCLによって実行制御される。本論文では、 3つ の 拡 強 テ ー プ ル プログラムの例を示しながら機能を紹介する。 キーワード: SAS/AF SCL 拡張テープル 1 . はじめに ・ ah 拡強テープルは、パージョン 6SAS/AFの PROGRAMエントリの 1つとして作 成し使用する。標準的な PROGRAMエントリは、固定のテキストと入力フィールドを 表示する。拡強テープル PROGRAMエントリは、 SCLによって作成されたスクロー ル可能なエリアを含んだ形で表示する。 SASカタログのディレクトリは、 PROC B UILDが拡張テープル機能を使用することによって表示される。表示される画面は、上 部に固定のテキストを持ち、縦にスクロール可能な情報がその下に続く構成になっている。 拡張テープルは、情報を表示するものである。但し、それは SASデータセットや、デ ータベースのテープルのようなデータストレージを示す構造ではない。拡張テープルは、 次に示す情報を表示するものである。 .SASデータセットの内容 • SCL配列変数の要素 • SCLステートメントによって作成される値 .マクロ変数から受け渡された値 本論文では、次のトピックスについて触れている。 ‑拡張テープル PROGRAMエントリの作り方 .拡張テープルのための SCLの特別な機能 ・拡張テープルのための SCLコードの実行順序 .拡張テープルの 3つの例 453

2 . 拡張テープルエントリの作り方 拡強テープルは、他の SAS/AFエントリと同様に PROC BUILDによって作 られる。 PROGRAMエントリを拡張テープルとして使うためには、 まず、始めに PRO GRAMエントリを印 I Tコマンドで聞き、次に GATTRウインドウを聞いて拡張テープ ル属性に ' γ 'を入力する(画面1. ) 。 B U I L D : GATTR EXAMPLEl.PROGRAM ( E ) Command ===> Window N a m e : Start r o w : Number o fr o w s : c o l : c o l s : ーーー 、 G e n e r a l H e l p : K e y s : Lookup d a t a s e t : Extended t a b l e :X Parent 画面 L N a m e : T yp e : a L i b r e f :: 1 : C a t a l o g :: 1 : GATTRウインドウ 加えて PROGRAMエントリを拡彊テープルとするには、エントリの表示部をデザイン しなければならない。拡強テープルの表示部は、固定の常に表示されている部分とスクロ ールできる部分の 2つから構成される。それらは 1‑3カラムに 3つの山形記号 c ‑ ‑ )によ って分割する。それぞれの部分は、固定のテキストと画面変数を持つことができる。 画面 2 . は、簡単な拡彊テープルの表示部である。スクロール可能な部分は、画面変数 N U MとSQUAREの行が繰り返しとられる。 B U I L D : DISPLAY EXAMPLEl.PROGRAM ( E ) Command ===> 、 a 正数 平方 制U M 品S QUARE 画面 2 . 簡単な拡強テープルの表示部 ‑454

3 . 拡 張 テ ー プ ル の た め の SCL 2章で PROGRAMエ ン ト リ は 、 拡 張 テ ー プ ル と し て 定 義 さ れ た の で 、 次 に ウ イ ン ド ウ処理に適切な SCLコ ー ド を 書 き コ ン パ イ ル し な け れ ば な ら な い 。 全 て の SAS/AF PROGRAMエ ン ト リ 同 様 、 予 約 さ れ た ラ ベ ル が 、 決 め ら れ た 時 に 実 行 さ れ る SCLコ ードのセクションを示すために使われる。 .. I N I T : プログラムがはじめて呼び出されたとき実行されるセクション。 M A I N : ユーザーが画面変数の値を変更して E NTERキーを押したとき等、 常の処理時に実行されるセクション。 T E R M : E N Dまたは CANCELコマンド処理時に実行されるセクション。 プログラムの通 上記以外に 2つ の 予 約 さ れ た ラ ベ ル が 拡 張 テ ー プ ル PROGRAMエ ン ト リ の た め に 用 意 されている。 GETRO官: 情 報 を ウ イ ン ド ウ 一 杯 に す る の に 必 要 な だ け ( 行 数 分 ) 繰 り 返 し 実 行 さ れ る セ ク ション。 G ETROWセ ク シ ョ ン は 、 拡 強 テ ー プ ル を 実 現 す る た め に 必 要 で あ り 、 拡 張 テープルを表示するときに最後に実行される。よって G ETROWセクションで更新さ れた値は、次の実行サイクルまで I N I Tや M A I Nセクションで使用できない。 P U T R O W : ユーザーによって変更された行に対して実行するセクション。 拡張テープルのスクロール可能な部分に非保護のフィールドを持ち、そのフィー ルドが変更されたときに実行すべきステートメントがある場合、このセクション が必要になる。 P U T R O Wセクションは、 MAINまたは TERMセ ク シ ョ ン の 前 に 実 行 さ れ る。よって P UTROWセ ク シ ョ ン で 更 新 さ れ た 変 数 の 値 は 、 同 じ 実 行 サ イ ク ル の 聞 で 使用できる。 2つの SCL CALL関数が拡張テープルの処理のために用意されている。 . ， SETRO官 拡張テープルに行数をセットする関数。 拡張テープルを使用するには、 S ETROW関数を使わなければならない。 SETROW関数 は 、 G ETROWや PUTROWセクションでは使用できない。 TOPRO官 指定した行にスクロールする関数。 T O P R O W関数は GETROWや PUTROWセクションでは使用できない。 1つの拡張テープルでのみ使用される自動変数がある。 ̲CURROW̲ この自動変数には、現在処理されているテープルの行の番号が値としてセットさ れる。これは、主に G ETROWや PUTROWセクションによって処理される。 Fhd Fhd A生

4 . 実行順序 拡張テープルで予約されたラベルセクションの実行の一般的な順序は次の通りである。 プログラムがはじめて呼び出されたとき • I NI Tセクションが実行される SETROW関数が呼ばれて行の数が Oより大きな値がセットされたならば • GETROWセクシ冒ンが ̲ C U R R O W ̲ I こ lをセットするために、少なくとも l度は実行される。 もし S ETROW関数で 1行以上の拡張テープルを生成したならば、 GETROWセクションは、 ウ インドウが一杯になるか、または拡張テープルで指定されている行数分まで繰り返し実 行される。 PUTROWセクシ冒ンは、初期化時には実行されない。 a司. . . O W Nや BOTTOMのような縦スクロールのコマン ユーザーが縦スクロールキーを押すかまたは D ドを実行すると、 G ETROWセクシ冒ンは再び拡張テープルの情報をウインドウが一杯になる まで繰り返し呼び出される。 CONTROLステートメントを使用して CONTROLENTERかまたは CONTROL ALLWAYSにセットして エンターキーを押すと • M AI Nセクシ冒ンが実行される • GETROWセクションが拡張テープル行を書き直すために呼ばれる ONTROLステートメントの設定 非保護の変数がありその値を変更しエンターキーを押すと、 C とは関係なく、上記の内容が実行される。 最後に、もし表示されているスクロール可能な部分の変数の値を変更しエンターキーを 押すと • PUTROWセクションが変更された行のために実行される • M AI Nセクシ胃ンが実行される • GETROWセクションが拡張テープル行を書き直すために呼ばれる ENDコマンドを実行するとき、 CONTROLステートメントが CONTROL ENTERかまたは CONTROL ALLWAYSにセットされているか、何かフィールドの値を変更すると •M AI Nセクションが実行される ・ TERMセクションが実行される N Dコマンドを実行すると 表示されているスクロール可能な部分の変数の値を変更し E • PUTROWセクションが変更された行のために実行される • M AI Nセクシ a ンが実行される • TERMセクションが実行される ‑456 、 a

ENDコマンドを実行するとき、 CONTROLステートメントが CONTROL ENTERかまたは CONTROL ALLWAYSにセットされてなければ、画面変数の値を何も変更しなければ TERMセクシ E ンが実 行されるだけである。 CANCELコマンドを実行すると、 C O N T R O Lステートメント等の設定に関わらず TERMセクション だけが実行される。 Executes before p a n e Ii s displayed ・ ah . . END I ff i e l di s modified since I a s t ENTER 図1.拡強テープルのための SCLプログラムの流れ υ に 訓告 ηt

倒1.正数とその平方を表示する 2章の画面 2 . は、この例の表示部である。このプログラムで変数 NUMとSQUAREは、次の ように属性を設定しである(数値、保護、右寄せ)。 この例の SCLコードは、画面 3 . に示しである。このプログラムでは、 50行の拡張 テープルを定義している。拡張テープルのスクロール可能なテキストとして行番号とその 平方を表示する。この例は実際的な例ではないカ人拡張テープルのいくつかの特徴を学ぶ ためのものである。 B U I L D : SOURCE EXAMPLE1.PROGRAM ( E ) Command ===> 00001 i n i t : 00002 c a l l setrow( 5 0) ; 00003 return; 00004 i n : 00005 皿a 00006 return; 00007 00008 t e r m : 00009 return; 00010 00011 g e t r o w : 00012 NUM 二 ̲CURROW̲; U M 2 ; 00013 SQUARE = N 00014 return; 00015 00016 p u t r o w : 00017 return; 00018 a h * * 画面 3 . t1A張テープルの為の SCLコード 、 a このプログラムは、はじめて呼び出されると、 I N I Tセクションを実行し SETROW関数で 5 0行の拡張テープルを生成する。この時 GETROWセクションは、 5回実行され画面 4 . のよ うに表示部を作り出す。パネルは表示されてユーザー入力を待つ。 ‑458一

A F Command ===> 拡張テープルの例: 正数とその平方 正数 平方 幽 IAHunhvFhυ t 唱 Aan ‑AOL ' l n L n A V A守 F h υ ‑ . . 拡聾テープルプログラムの実行画面 画面 4 もし下ヘスクロールするために D OWNコマンドを使用しでも表示部上部のテキストは、そ のまま残る。 GETROWセ ク シ ョ ン は こ の 肱 行 8‑10のために実行され結果として新しい 行番号と平方を表示する(画面 5 .) 。 MAIN， PUTROW， TERMの各セクションは、このプログラムでは、何の処理も行わない。 ENDま たは CANCELコ マ ン ド を 実 行 す る と ウ イ ン ド ウ は 、 単 に 閉 じ ら れ る だ け で あ る 。 拡 張 テ ー プ ルプログラムを終了させるために、何も特別な処理を行う必要はない。 A F Command ===> 拡張テープルの例: 正数とその平方 正数 ー 円v h nt‑nnunwunHV ' 平方 36 4 9 6 4 8 1 1 0 0 画面 5 . 下スクロール後の拡張テープル ‑459

例2 . SASデータセットの編集 この例では、拡張テープルを使用した SASデータセットの編集の仕方を示す。 SASデータセット SUGIJ.NAMESには FNAME.LNAME.PHONEの 3つの変数がありオプザベーシ ョン件数は分からないものとする。 . に示しである。変数 FNAME.LNAME.PHONEは、全て拡張テープ この例の表示部は、画面 6 ルの行を生成するために使用される。全ての変散は、次のようなフィールド属性を持って いる(文字、非保護)。 B U I L D : DISPLAY EXAMPLE2.PROGRAM ( E ) Command ===> 編集する SASデータセット: S U G I J .N A M E S &Add observation? 司 d First Name Last Name Phone Number &FNAME̲̲̲̲一一一̲̲ &LNAME̲̲̲̲̲一一一ー &PHONE 画面 6 . 拡強テープルを使用して SASデータセットの編集をするための表示部 A d d observation?" というテキストの左隣にア 表示部のスクロールできない部分には、 " I E L D l がある。 ンパサンド(めによって示される非保護のアクション変数 F SCLプログラムでは、ユーザーがデータセットにオプザベーションを追加しようと思っ たときにこの変数を使うよう設定している。そのプログラム全体を画面 7 . に示す。 、 a ‑460一

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画面 7
. 拡聾テープルを使用して SASデータセットを掴集する為の SCLコード

注:このプログラムでは、実際のアプリケーションでは必要なデータセットのオープン時
の戻りコードの確認などは、プログラムを短くするために省略している。

一4
6
1一

I N I Tセクションでは、 SASデータセット SUGIJ.NAMESは オ プ ザ ベ ー シ ョ ン を 追 加 し 変 数 の値を変更するために更新モードでオープンしている。 SASデ ー タ セ ッ ト の 変 数 FNAME.LNAME.PHONEと画面上の同じ名前の SCL変 数とを連係させるために使用している。 SETROW関数は、 SUGIJ.NAMESのオプザベーション数と等しい拡張テープルの初期サイズをセ ットする。 I N I Tセ ク シ ョ ン の 処 理 が 終 了 す る と 、 は じ め に 述 べ た よ う に GETROWセ ク シ ョ ン が 革 張 テ ー ブルの行を生成するために鰻り返し実行される。 この例では、 G ETROWセクションは、 ̲CUR R O W変数にセットされている行に一致する番号のオプザベーションを単に取り出している E T関数が前の I N I Tセクションで既に使われているので、変数の値を だけである。なぜなら S ETYARC関数を使用する必要がないからである。 取り出すために G S E T関数は、 M A I Nセクションの最初のステートメントは、 E N Dコマンドが実行されているかどうかを確 A I Nセク 認している。もしそうならば、データセットにオプザペーションを追加せずに、 M E R Mセクションへ処理を移す。 ションをすぐに抜けて T 、 a E L D1 に.X 'を入力し、オプザベーションを追加したいという事をプログラム ユーザーが F1 に知らせると •F IE L D lはプランクにリセットされる。 NAME.LNAME.PHONEはプランクがセットされる。 ・画面変数 F ・プランクを値として持つオプザベーションがデータセットに追加される。 • TOPROW関 数 は 、 デ ー タ セ ッ ト の 1番目のオプザベーションを 1行自に表示する。 ・指示変数 U N S O R T印が 1にセットされる。 もし変数 U NSORTEDが値として 1を 持 っ て い た ら デ ー タ セ ッ ト は 、 ア ル フ ァ ベ ッ ト 順 に ソ ートされる。もしプランクの値を持ったオプザベーションがデータセットに追加されてい たならば、 S ORT関 数 は デ ー タ セ ッ ト の 最 初 の オ プ ザ ベ ー シ ョ ン と し て 新 し い オ プ ザ ベ ー シ ヨンを置き換えるだろう。 PUTROWセクションは、拡張テープルの変数 FNAME.LNAME.PHONEの内 1つでも値を変更した 場合に実行される。 UPDATE関数は、 SUGIJ.NAMESに画面上で変更のあった行を更新する。 もし F NAMEまたは LNAMEの ど ち ら か が 変 更 さ れ た な ら ば 、 デ ー タ セ ッ ト は ア ル フ ァ ベ ッ ト 順 ではなくなる。そのときには変数U NSORTEDは 、 1にセットされる。 SASデータセット SUGIJ.NAMESは 、 T E R Mセクションでクローズされる。 ‑462‑ 、 a

例3 . 項目選択画面の作成 SAS/AFで は 、 い く つ か の 選 択 リ ス ト 用 の SCL関数が用意しである。例えば、 L I B L I S T， D I R L I S T， V A R L I S T関数等。 T L Eステートメントの色 ユーザーが色の選択リストを使用して、 SAS/GRAPHの TI の指定を行う為には、 どうすればよいかをこの倒は示している。 このような関数は、用意されていないので拡張テープルを使って、 カーソルの位置で色 の選択を行うウインドウを作成する。 N T E Rキーを押すだけで選択 ユーザーは単にカーソルを選択したい色の名前の上に移動し、 E ができる。 . に示しである。 この例の表示部は、画面 8 変数 R O W T E X Tの属性は、文字で非保護である。 ・ a B U I L D :D I S P L A YE X A M P L E 3 . P R O G R A M( E ) Command ===> Please make a selection. &ROWTEXL̲̲̲ 一一一一一一一一一一一ー 画面 8 . 拡張テープルを使用した項目選択リストの例の表示部 . . . 463 ←

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nununu
nununU

00001 array color {6 }$ 6 ( "PURPLE" "GOLO" "REO"
00002
"GREEN" "BLUE" "PINK" )
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00003 l
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h choice $ 6
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l setrow( dim(color) )
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i
f (choi
c
e ̲= ' ，)t
;
00012
choice ニ upcase( curword() )
00013
i
f ( choice i
n color ) t
h
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kt
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r
m
;
00014
choice =
00015
return;
00016
00017 t
e
r
m
:
00018
c
a
l
l symput( '
c
h
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c
e
' ，choice )
;
00019
̲STATUS̲ ='
H
'
;
00020
return;
00021

00025
00026 p
u
t
r
o
w
:
00027
choice = color{ ̲CURROW̲ }
;
00028
return;
00029

画面 9
. 拡強テープルを使用した項目選択リストの例の SCLコード
色の選択項目は、 SCLの文字配列 C
OLORに入っている。配列は、色の初期値をセットす
る為のものである。新しく選択した値を持つ文字変数 CHOICEは
、 LENGTHステートメントで
初期化される。

1
NI
Tセクションでは、 CONTROL ENTERがセットされている。これはフィールドが変更され
でもそうでなくても M
AINセクションを実行させるためである。
SETROW関数は、配列 COLORの要素と同じだけの行を拡張テープルとして生成するために呼ば
れている。もしこの例で設定している色よりも多く選択リストに入れたければ、 A
RRAYステ
ートメントだけを変更するだけでよい。
GETROWセクションは、拡張テープルの行に配列の要素を単に読み込むだけである。

‑464

司

a

A F Command ===> Please make a selection. PURPLE GOLD R E D GREEN BLUE PINK 画 面 1O . 項目選択リストの倒の拡強テープル実行画面 ・ ah もしテープル行を変更すると、このプログラムはその行をユーザーが選択したものと判 断する。 M AINセ ク シ ョ ン の 実 行 の 前 に 変 更 さ れ た 全 て の 行 に つ い て PUTROYr'セクションを実 行する。もしフィールドが変更されたならば、変数C HOICEに選択された色がセットされる。 M A I Nセクシ旦ンでは、 HOICEに値が入っているかを確認する。もしそうならば、 プロ ‑プログラムはまず最初に C グラムは、 T ERMセクションにプランチする。 • CUR' r YO R D関数は、 ENTERキ ー が 押 さ れ た と き に カ ー ソ ル の 位 置 に あ る テ キ ス ト を 保 存 す る のに使われている。 • 1 N 演算子は、変数C HOICEの値と配列 COLORのいず、れかの要素とがマッチしているかどうか ERMセクシ旦ンに をテストするために使われている。もしそうならば、プログラムは、 T プランチする。 • 2つの I F文 の 条 件 に 合 わ ず に TERMに プ ラ ン チ し な け れ ば 、 変 数 CHOICEは プ ラ ン ク に リ セ ットされる。 TERMセ ク シ ョ ン で は 、 マ ク ロ 変 数 CHOICEに SCL変数 CHOICEの現在の値がセットされる。 プログラムは、変数 ̲ STATUS̲に ，H 'をセットする事によって無条件に終了させられる。 ~ このプログラムは、他の SCLプログラムから呼ばれるようにデザインされている。 色 を 選 択 す る こ の 例 を 呼 び 出 す た め の サ ン プ ル SCLコードは、画面 11 . に示しである。 B U I L D : SOURCE EXAMPLE4.PROGRAM ( E ) Command 二 二 二 〉 00009 m a i n : 00010 i f (upcase( curword() ) = ' C O L O R S ' )t h e n 0 0 0 1 1 d o ; ， ); 00012 c a I I display( ' e x a r n p l e 3 . p r o g r a皿 00013 color =symget( ' c h o i c e ') ; 00014 巴n d ; 00015 r e t u r n ; 画 面 11.項目選択リストを呼び出す SCLコード ‑465‑

5 . まとめ 拡張テープルは、パージョン 6 SAS/AFアプリケーションの可能性を拡大するもの である。この機能は、情報を蓄えるためのものではなく、情報を表示するためのものであ る 。 SCLの特徴的な要素は、拡張テープルに独占的に集約される。 トメントラベル、 SETROW関数、 そして ̲CURROW̲自動変数である。 GETROW 、 PUTROWステー PUTROWセクションは、テープル行がユーザーインプットによって変更された時に最初に 実行する事が予約されているラベルである。 これは、 PUTROWセクションに含まれるどんな 情報も MAINや TERMセクションで参照できる事を意味する。 GETROWセクシ百ンは、拡張テープルの行を繰り返し生成するために実行される。 ウイン ドウが表示される前に実行する最後のラベルである。 これは、 GETROWセクションに含まれ るどんな情報も I N I ， T MAINそして TERMセクションでは参照できない事を意味する。 、 a 最後にメニュードリプンアプリケーションを開発しようと言う人たちにとって、本論文 で紹介した例が参考になる事を願う。 参考資料 • Using Extended Tables i n Version 6 SAS/AF(r) Software (SUGI14 Tutorial ) • SAS/AF(r) User's Guide Release6.03 • SAS/AF(r) Software Applications Using Screen Control Language Course Notes 、 a ‑466一

日本 5A5ユーザー会 ( 5UG卜 J) バージョン 6 SAS/AF アプリケーション 一一作成上のヒント一一 松谷尚子 SASソフトウェア(糊 技術部 V e r s i o n 6 SAS/AF A p p l i c a t i o n s 一 Some H e l p f u lH i n t s一 . . S h o k oM a t s u t a n i o f t w a r eK . K . T e c h n i c a lD e p a r t m e n t， SAS S ￨ くu O saka 3‑1‑7 A w a j i m a c h i Chuo・ 要旨 SAS/AFは 、 ユ ー ザ ー フ レ ン ド リ ー な メ ニ ュ ー 形 式 の ア プ リ ケ ー シ ョ ン 開 発 ツ ー ル あ る 。 VERSION6では、 S C L (Screen Control Language)が サ ポ ー ト さ れ 、 さ ら に 柔 軟 性 に 富 ん だアプリケーションを構築することができるようになった。 本 論 は 、 い く つ か の ヒ ン ト を 加 え な が ら 、 S C Lを 使 っ た SAS/AFの ア プ リ ケ ー シ ョ ン を 紹介していく。 キーワード: SAS/AF SCL はじめに S A S / A Fには、 M E N Uエントリ、 P R O G R A Mエントリ、 H E L Pエントリ、 C B Tエ ン ト リ な ど が あ る 。 各 エ ン ト リ は 、 そ れ ぞ れ い く つ か の ウ イ ン ド ウ を 持 ち 、 S A Sの カ タ ロ グ フ ァ イ ル に 保 存 さ れ る 。 こ の セ ッ シ ョ ン で は 、 P R O G R A Mエ ン ト リ について説明していく。 ~ P R O G R A Mエ ン ト リ は 、 次 の ウ イ ン ド ウ か ら 構 成 さ れ て い る 。 . D I S P L A Yウ イ ン ド ウ は 、 ユ ー ザ ー が 自 由 に 函 面 設 計 を 千 子 う ウ イ ン ド ウ で あ る 。 . G A T T Rウインドウは、車見エントリ、 H E L P、 K E Yな ど を 定 義 す る ウ ィ ン ドウである。 . A T T Rウインドウは、 D I S P L A Yウ イ ン ド ウ で 使 用 す る フ ィ ー ル ド の 属 性 を 定 義するウインドウである。 . S O U R C Eウ イ ン ド ウ は 、 ユ ー ザ ー に よ っ て 提 供 さ れ る 情 報 を 操 作 す る S C L プロ グラムを作成するウインドウである。 ‑467一

PROGRAM エントリ 、 a [PROGRAMエ ン ト り の 作 成 ] PGMウ イ ン ド ウ で bu i 1dプロシジャを実行し、 カタログのディレクトリをオープン する。 libname ラ イ ブ ラ リ 参 照 名 ' デ ィ レ ク ト リ ' proc build c=ラ イ ブ ラ リ 参 照 名 . カ タ ロ グ 名 カ タ ロ グ の デ ィ レ ク ト リ ー で e d i t コマンドを実行。 e d i t print. p r o g r a m => B U I L D :D I S P L A YP R I NT .P R G R A M( E ) Command ===> くくく DISPLAYウ イ ン ド ウ の 作 成 Print Program >>> & D S N A M E データセット名 タイトル & T I T L & N オブザベーション Xで 選 択 し て 下 さ い 品 オブザベーションナンバーの削除 品 データのソート S O R T V A R ソー卜する変数==> & 品 S ASス テ ー ト メ ン ト の 確 認 女フィールドのネーミングルール ‑入力フィールドは、&記号ではじまる ・ 入 力 フ ィ ー ル ド 名 を つ け る 場 合 は 、 & 記 号 の 後 に 有 効 な SAS変 数 名 を つ け る ・ 入 力 フ ィ ー ル ド 名 を 定 義 し な い 、 あ る い は 入 力 フ ィ ー ル ド が 1文字の場合は、 ‑ ア ク シ ョ ン フ ィ ー ル ド と し て F IE L D n が 自 動 的 に 生 成 さ れ る 。 ‑ そ れ ぞ れ の 入 力 フ ィ ー ル ド の 前 後 に は 、 1つ 以 上 の ブ ラ ン ク が 必 要 で あ る 。 ・入力フィールドの長さは、&、フィールド名、アンダーパーの合計になる。 0 ‑468‑ 、 a 0

7子斗J λ ¥ 二ヨ(属性ウインドウ) D i s p l a yウ イ ン ド ウ の そ れ ぞ れ の フ ィ ー ル ド に は 属 性 が あ り 、 次のような情報を 提供する。 ・フィールドがどの様に入力されるか (Informat) ・フィールドがどの様に表示されるか (Format) ・ フ ィ ー ル ド に 関 す る H E L P情 報 ( H e 1 p) ・ フ ィ ー ル ド 名 の 別 名 (A 1 i a s) ・ フ ィ ー ル ド に デ ー タ が 入 力 さ れ た と き の 確 認 (L i s t ) A T T Rコ マ ン ド を 実 行 す る と A T T Rウ イ ン ド ウ が オ ー プ ン さ れ る 。 rBUILD: DISPLAY PRINT.PROGRAM (El ICommand = ==> ~ ﹃ 一V A ‑ ゐ ﹄ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ tdy cea l ‑ ‑ム ρV tlp ous rqAl pe d R‑ n o N 一 LX ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ u ︒ dtp as‑‑ puk マ s u qdvl‑ P F﹂ ﹂ ↑ A XX ‑ ‑ ‑ ‑ as cr ︒ u 100001 Uti1ity program to Prlnt a Data Set 10rBUILD: ATTR PRINT.PROGRAM (El 10lCommand = ==> 1 0 1 1 0 1 Use the scro11 commands or function keys to review the fie1ds: 1 0 1 Row: 3 Page: 1 Co1: 38 Length: 17 1 0 1 Fie1d name: DSNAME 1 0 1 A1ias: DSNAME 1 0 1 Type: INPUT 1 0 1 Format: 1 0 1 Informat: 1 0 1 attr: REVERSE He1p: 1 0 1 Error co1or: RED 1 0 1 List: 1 0 1 1 0 1 Initia1: 1 0 1 Rep1ace: 1 0 1 1 0 1 1 0 1 R‑( ごー一一一一一一」 Lー 公 A 1 ia s ' ア ク シ ョ ン フ ィ ー ル ド は ， D I S P L A Yウ イ ン ド ウ の そ れ ら の 位 置 に 基 づ い て フ ィ ー ルド名がつけられる。もし、新しくフィールドを追加・変更したり、フィールド名を変更 した場合、 S C Lコ ー ド を 書 き 直 さ な け れ ば な ら な い 。 し か し 、 A T T Rウ イ ン ド ウ の A 1 i a sを ア サ イ ン し て お け ば 、 フ ィ ー ル ド 名 の 代 わ り に A 1 i a s名 を 使 用 す る こ と が で き る 。 そ う す る こ と に よ り 、 た と え フ ィ ー ル ド を 迫 力 日 ・ 変 更 し で も 、 S C Lプ ロ グ ラ ムを変更する必要はなくなる。 〉Q 1 Rー ウ ィ J司 S O U R C E ( S R C ) コ マ ン ド を 実 行 す る と 、 S O U R C Eウ イ ン ド ウ が オ ー プ ン さ れる。 S O U R C Eウインドウは、 Screen Control Language (S C L) を 使 っ て プ ロ グ ラ ム を 作 成 す る ウ イ ン ド ウ で あ る 。 S C Lは 、 変 数 、 関 数 、 ス テ ー ト メ ン ト な ど を 含 む プ ロ グラミング言語である。 S C Lプ ロ グ ラ ム の 構 成 : S C L プログラムは、 3 つ の セ ク シ ョ ン か ら 構 成 さ れ 、 始まり、 retornス テ ー ト メ ン ト で 終 了 す る 。 ‑469 1 N1 T， M A1 N， T E RMという 1 ab e1で

DISPLAYウィント守ウ (エテやットモート事) SCL Program Command ==> Command ニ=> Print data s e t : &dsname 00001 INIT: 00002 SCL statements 00003 return; 00004 l . tA IN: 00005 SCL statements 00006 return; 00007 TERt . l : 00008 SCL statements 00009 return; Tit1e : 品ti t1e Number o fo b s . 品n 、 a 1N 1Tセ ク シ ョ ン I N1 Tセ ク シ ョ ン の ス テ ー ト メ ン ト は 、 ウ イ ン ド ウ が 表 示 さ れ る 前 に 次 の 項 目 を 実 行 す る 。 ‑変数の初期化。 ・マクロ変数を通じて値を入力する。 ata s e t sをオープンする。 ・アプリケーションで使用する d ‑ウインドウがオープンされるときの初期メッセージを表示する。 SCL Program 実行中の画面 Command 二二〉 F lf o r HELP Print data s e t : 巴 : Tit1 Number o fo b s . 、 a 女 MSG は 、 メ ッ セ ー ジ 行 に メ ッ セ ー ジ を 表 示 す る S C Lの 自 動 変 数 で あ る 。 M A I Nセ ク シ ョ ン ユ ー ザ ー が D I S P L A Yウ イ ン ド ウ の フ ィ ー ル ド を モ デ ィ フ ァ イ し 、 リ タ ー ン キーを押す度に、 M A I Nセ ク シ ョ ン が 実 行 さ れ る 。 ‑ 入 力 さ れ た フ ィ ー ル ド 値 を 、 A T T Rウ イ ン ド ウ で 指 定 さ れ て い る 情 報 に 基 づ き デ ー タチェックを行う。 ‑ 全 て の フ ィ ー ル ド 値 の チ ェ ッ ク を 行 い エ ラ ー が な い 場 合 、 M A I Nラ ベ ル の ス テ ー ト メントが実行される。 ‑ フ ィ ー ル ド 値 エ ラ ー が あ る 場 合 、 エ ラ ー メ ッ セ ー ジ を 表 示 し 、 M A I Nセ ク シ ョ ン 内 のステートメントの実行は、エラーがなくなるまで一時保留される。 470

実行中の画面

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T E R Mセ ク シ ョ ン
E N Dコ マ ン ド 実 行 H
寺の標準機能では、
・必須フィールドの確認を行う。
. T E R Mセ ク シ ョ ン 内 の ス テ ー ト メ ン ト を 実 行 す る 。
. D I S P L A Yウ イ ン ド ウ を ク ロ ー ズ す る 。
' S A Sの ス ー パ ー パ イ ザ ー に S A Sス テ ー ト メ ン ト を 実 行 さ せ る 。

C A N C E Lコ マ ン ド 実 行 H
寺の標準機能では、
‑フィールドのチェックをしない。
. T E R Mセ ク シ ョ ン 内 の ス テ ー ト メ ン ト を 実 行 す る 。 ( た だ し 、
S T A T U Sーと
いう S C L の 自 動 変 数 を 使 用 す る 事 に よ り 、 S A Sス テ ー ト メ ン ト の 実 行 を 制 御 す る
ことができる。)
. D I S P L A Yウインドウをクローズし、そのi!l
J
I御 は 親 エ ン ト リ へ 戻 る 。

.
，

実行中の画面

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‑471

S C Lプ ロ グ ラ ム フ ロ ー P R O G R A Mエントリの実行 入力待ち '. . . 司 a 実行が終了 弓ta ワ 白 τ u バ

SCLプ ロ グ ラ ム の コ ン パ イ ル プログラムを実行する前に、作成したステートメン卜をコンパイルする必要がある。 コンパイルの仕方 ・ プ ロ グ ラ ム エ ン ト リ の 各 ウ イ ン ド ウ よ り COMPILEコ マ ン ド を 実 行 す る 。 ‑ カ タ ロ グ の デ ィ レ ク ト リ で COMPILEコ マ ン ド を 実 行 。 ‑=>compile print. p r o g r a m ‑カタログのディレクトリのセレクションフィールドで， C' と 入 力 し て リ タ ー ン キ ー を押す。 ・ S C Lプ ロ グ ラ ム に コ ン パ イ ル エ ラ ー が あ れ ば 、 エ ラ ー メ ッ セ ー ジ は 、 M E S S A G E (MSG) ウ イ ン ド ウ に 表 示 さ れ る 。 ah SOURCEウ イ ン ド ウ Command==> Compile I N I T : return; MAIN: return; TERM: return; sourceウィント e ウ Command==> Compile error (s ) detected... エラーメッセーンーハ シ ュ 7リョクザレル ・ sourceウィント。ウ ah エラーメッセ】 νー ハ Command==> Code generated (with messages) γ 7 官ゲラ ι 0 ホ ソ ー ン ザ レ レJ ハペυ ︐S η 4

((SAMPLEプ ロ グ ラ ム で 使 用 す る S C L の紹介》 CURSOR: フィールド名; CURSOR C U R S O Rステートメントは、 ーソルを置く。 ERRORON and ERRORON ERROROFF ウインドウが表示された時に、指定したフィールドにカ ERROROFF フィールド名 フィールド名 フィールド名 フィールド名 E R R O R O N、 E R R O R O F Fス テ ー ト メ ン ト は 、 指 定 し た 変 数 値 に エ ラ ー が あ れ ば エ ラ ー フ ラ ッ グ を た て る 。 フ ィ ー ル ド の エ ラ ー フ ラ ッ グ が O Nの場合、 E N Dコ マ ン ド は 認 め ら れ な い 。 フ ィ ー ル ド の 値 が 正 し く 入 力 さ れ る と 、 必 ず E R R O R O F Fス テ ー ト メントでリセットしなければいけない。 、 a EXECCMD CALL E X E C C M D (command) E X E C C M Dル ー チ ン を 使 用 す る こ と に よ り 、 S C L プ ロ グ ラ ム 中 か ら D M S (子守イ7.70 レイ・マネー〆ャ)のラインコマンドを実行することができる。その動きは、 次 に 表 示 さ れ る ウ イ ンドウのコマンドラインにコマンドを置き、そのウインドウが表示される前にコマンドが 実 行 さ れ る 。 複 数 の コ マ ン ド を 1つの C A L Lの 中 に 指 定 す る 場 合 は 次 の よ う に す る 。 CALL EXECCMD ( ' c m d 1; c m d 2') REPLACE REPLACE windowvariable ' 置 き 換 え 文 字 ' R E P L A C Eステートメントは、 S U B M I Tブ ロ ッ ク の 入 力 フ ィ ー ル ド 値 比 fie1 d ) の置き換えをする。このステートメントを使うことにより、ユーザーがデータセット名を 入力しない場合は、 d a t a ‑ ス テ ー ト メ ン ト は サ ブ ミ ッ ト さ れ ず 、 シ ン タ ッ ク ス エ ラ ーは起こらない。 R E P L A C Eス テ ー ト メ ン ト は 非 実 行 ス テ ー ト メ ン ト な の で 、 S C L プ ロ グ ラ ム の ど こ に 置 い て も 良 い 。 ま た 、 i f / t h e n / e ! s eロ ジ ッ ク の 使 用 を 削 減できる。 i f dsname n e ' ， then submit; proc print data=&dsname; run， 'endsubmit; replace dsname 'data=&dsname'; submit; proc print &dsname; run， = = = = = = = = ニ >Iendsubmit; e1 se submit; proc prInt run; endsubmit; 4 7 4一 、 a

SUBMIT SUBMIT オ プ シ ョ ン ; S A Sス テ ー ト メ ン ト ENDSUBMIT; S U B M I Tブ ロ ッ ク 内 の ス テ ー ト メ ン ト は 、 P R E V I E Wウ イ ン ド ウ に 集 め ら れ 、 最 後 の S U B M I Tブ ロ ッ ク に 至 る ま で 、 あ る い は S U B M I Tオ プ シ ョ ン を 指 定 す る ま で実行しない。 S U B M I Tブ ロ ッ ク 内 の ス テ ー ト メ ン ト に 対 し て は 、 S C Lコ ン パ イ ラ ーによるシンタックスチェックは行われず、それらが実行される時にチェックする。故に、 プ ロ グ ラ ム を 作 成 す る 時 に は 、 シ ン タ ッ ク ス チ ェ ッ ク を S C Lコ ン パ イ ラ ー に 頼 っ て は い けない。 S U B M I Tス テ ー ト メ ン ト の オ プ シ ョ ン を 指 定 す る こ と に よ り 、 実 行 時 の タ イ ミ ン グ を コントロールすることができる。 . . CONTINUE P R E V I E Wウ イ ン ド ウ に 生 成 さ れ た コ ー ド を 実 行 し 、 S U B M I T以 降 の ス テ ー ト メ ン ト も 続 け て 実 行 す る 。 END IMMEDIATE P R E V I E Wウ イ ン ド ウ に 生 成 さ れ た コ ー ド を 実 行 し 、 そ の プ ログラムウインドウを終了し、その親エントリを表示する。 E N D S U B M I T後 の S C Lス テ ー ト メ ン ト は 実 行 し な い 。 PRIMARY P R E V I E Wウ イ ン ド ウ に 生 成 さ れ た コ ー ド を 実 行 し 、 マンドの"オプション"で指定したエントリに戻る。 TERMINATE P R E V I E Wウ イ ン ド ウ に 生 成 さ れ た コ ー ド を 実 行 し 、 ア プ リ ケーションを終了する。 会 S U B M I Tオ プ シ ョ ン を 指 定 し な い H 寺は、 A Fコ S C Lコ ー ド は P R E V I E Wウ イ ン ド ウ に 保 持 さ れ A Fを 終 了 し た 時 に 実 行 さ れ る 。 会 S U B M I Tブロックは、 ， . D O / E N Dブ ロ ッ ク が な く て も I F / T H E Nス テ ー ト メ ン ト の 中 で 、 複 数 の S A Sス テ ー ト メ ン ト を 実 行 す る こ と が で き る 。 S U B M I Tブロ ッ ク が D O / E N Dブ ロ ッ ク に 置 き 換 わ る か ら で あ る 。 TERM: i f noobsニ.X ' the n submit; proc print data=品dsname(obs=品n ) noobs; endsubmit; e1 se 5日b mit; FA ︐ .nnuu proc print data=品dsname(obs=品n ) endsubmit; ; submit immediat巴 tit1巴 1 品tit1e N N ; ndsubmit; 巴 return; ‑475‑

STATUS
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STATUS

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ユ ー ザ ー が C A N C E Lコ マ ン ド を 実 行 し た 1
1
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STATUS

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S C Lプ ロ グ ラ ム を 再 実 行 す る 。

STATUS

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ユ ー ザ ー が E N Dコ マ ン ド を 実 行 し た 時 を 示 す 。

プログラムエントリの実行を中止する。

、
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((SAMPLEプ ロ グ ラ ム の 各 ウ イ ン ド ウ の 紹 介 》
D r S P L A Yウ イ ン ド ウ
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Row: 1
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P R O G R A Mウ イ ン ド ウ

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.

Print Program
Command ===>
くくく

Print Program >>>

データセット名
タイトル
オブザベーション
Xで 選 択 し て 下 さ い
オブザベーションナンバーの削除
データのソート
=>
ソートする変数 =
SASス テ ー ト メ ン ト の 確 認

Type:
Press:

END

F1
0

programの 実 行
programの 実 行

CANCEL
F1

‑477一

キャンセル
He1p

SOURCEウ イ ン ド ウ 1 NI T : controI enter; return; MAIN: i f sort n e blank and sortvar= blank then d0; msgー ゴ ソ ー ト 変 数 を 指 定 し て く だ さ い ; erroron sortvar; cursor sortvar; a1arm; en d; else i f sort= blank and sortvar n e blank then d0; 間s g =ソートをする場合は Xを指定してください erroron sort; cursor sort; a1arm; end; else erroroff sort sortvar; return; I 、 し ︒ na nhu‑‑A n υ a aJ q u unnu?L‑YL rn 也 UAU πd=ny' vs'Lfl 'L. thunuw ;rE00 巴 f f 山 +Lnυm 1 1 uqνaE'v pn 也 nmPE tsaor unyAuntP OEtboas; 'hu= ・' t A u n u ‑ ‑ A 'ttdaroao‑‑; Oし 十 Lπd d aノ FA. 一一円 aH tavamc' ρ w L A F I ‑ ‑パ u' LnutAU ・t s ‑ ‑ n u n υ F ι π d n υ n u n u ' 4 1 u p L ' L π d p ︑以 + L n υ t A U ' uo し p 勾 ・' ' h u︐ . ︐ . ︐ ゐ 唱 ︒ aMFιqν ︐ t+Lir‑ tthuooa nrustnuAu u n也 一 nMEMey‑‑D m t ・' e ・' I l c h u m r t ・' v λ C HUT‑&6tnut‑‑'Lnυ'hunμanu'L'PL nυρ 1 ・ ti‑‑tiFAnu‑' ハ υ‑Y4 一 ‑ρ '11mtmtpsc;'mwx ・ し L'hUFA'hutAU+Lnυnu'huρiUPU ・ m川 . ︐Anu ハυ u u・ ‑ 3 1 川 n u ‑ ‑ A F A H u m 川 n ' A 相川町 A U φ L q u q ν q ν n i v m 川 nμaFAtAUQMVV‑1 ‑hutAuthutAu‑‑ nunuF す A U 汁凶 nunすA A qUPU‑2sqνρ し‑ TAp‑ ︐ . 令︑︐ TERM: replace noobs 'noobs'; i f status ='E' then d0; ︐ 一 AU"vd ︐.︐ nu' .︐︑ ︑・ ; ︐ .5 LU ︐ ー︑︐ ︑ ︑ ﹂ ︑ ︑aJ' ・︐ 同 ︑ . ︐ t A u n U PU‑ ︐ n u ρし n u t r r おわりに 本 セ ッ シ ョ ン は 、 ア メ リ カ の SAS社 で 行 わ れ て い る 3 日 聞 に わ た る S A S / A F の Training Courseの 内 容 か ら 抜 粋 し た も の で あ る 。 し た が っ て 、 こ こ で 紹 介 し た も の は 、 SAS/AFの 機 能 の 極 一 部 で あ る 。 ま ず 、 A Fの 各 エ ン ト リ お よ び ウ イ ン ド ウ の 機 能 を 理 解 す る 。 そ し て SCLの 機 能 を 知 る こ と が 、 さ ら に ユ ー ザ ー フ レ ン ド リ ー な ア プ リ ケ ー ションを構築していく鍵となる。 参考文献: SAS/AF User's Guide Release 6.03 SAS/AF Software Applications using Screen Control Language Course Note Trouble‑shooting Version 6 SAS/AF and SAS/FSP Applications (SUGI‑14) ‑478 、 a

日本 SASユ ー ザ ー 会 (SUG 卜 J) SAS/GRAPHにおける ANNOTATE，MAPの使用例 鈴木浩司 高有製薬(棉 松井和浩 臨床開発部 A p p l i c a t i o no f SAS/GRAPH by GMAP く ￨a z u h i r oM a t s u i くo j i Suzuk i 1 Banyu P h a r m a c e u t i c a lC o .， L td . C l i n i c a l Research D e p t . 2‑2‑3 N i h o n b a s h i Honcho Chuo・k u Tokyo 要旨 ・ a S A S / G R A P H の使用例を 2つ紹介する。 1つは変量が多い場合の相関行列の各相関 M A P が使わ 係数の値を楕円の歪みで表わして、視覚的にとらえようとしたもので G M A P の応用であるが、ドットイメージのイラストを G M A P の機能 れる。 2つ目も G を使用して表現した。 A N N O T A T Eも補助的に使用された。 キーワード: SAS/GRAPH GMAP ANNOTATE 相 関 係 数 確 率 楕 円 1 .1 確率楕円 2次元標準正規分布の確率惰円: x2̲2rX y + y 2 = C( 1 ‑ r2 )，I rI く1，00 ・ ・ ・ ・ ・ ( A ) は、相関係数 rの{直によって、ゆがみ具合いが変化する口 ] [ 2 J。 ・ 4 変量が多い場合の相関行列で、相関係数 rの代わりに確率惰円を表示し、 視覚的に見やすくしようというわけである。 x， y ) ( u， v ) に変換する。すなわち、 座標を π/4 回転して、 ( ド ((u‑v)0 y = ( u + v )/.J 2 → ・ (B) により、 (A)は ー」乙+ v乙= C l+r l‑r となる。簡単のため、 C =1として い = 圧 倒 (t) v =ィ l‑r s i n ( t ) ( 0封 印 ) とすると (B)は 、 (x=IEEh 叫)ー訂マ丙 s i n ( t ) . . . . . (c) y =JTC;~)/五 cos(t)+ J (l‑r)/2sin(t) と書ける。 r=c o s(2α) とおくと (c)は 、 (x=州 α+t) . . . . . (D) y =c o s(α‑t) と書けるから、 r=: !1 の場合も含めて、惰円(D)は領域ト1.1Jx[一 1 .1Jの 中に納まることがわかる。 4 7 9

1 .2 HAP の定義とプログラミング Px Pの相関行列のイメージどおり、 DATA ステップで、 p 2個の正方形内にそ れぞれ、楕円の領域を定義する。 GMAPプロシジャを使い、以下のようなプログラミングが考えられる。散布図を 見ないで、相関係数だけを見るのは危険であるが、 G H A P の 1つの使用例として 紹介した。 ん凶同 ︐ 甲 4 8 0一 ... 日 =・・・・= m‑nHunHU‑‑.︐ m‑uNHun‑‑︑︐J znιFu‑‑Mn ==・nn =・・・・=uI Z︑E︐︑E'‑‑FEU ‑‑vhdFhdv= =・''2VA‑‑ =VAHUZHZUNH・ =官M﹃u=TAnr =lulu=p‑An ‑‑p p ・‑ ‑ u n ・ =HMHUH‑‑punk ‑‑TAT‑=Tank =p︑MOO‑‑vi‑‑nU =''‑‑nn‑‑nUFし =・'句A'i‑‑HEnuun‑ ‑‑︑E'''=︐z︑MNH円抑M =︑E'AHVAHv==M H 悶円 hunHU ‑‑・・・‑‑eoaAFMMn =司uAU‑‑'nv=nkzlunU =︐︐︑J'F‑nununUMn =vEゐ円抑M︑E'nHU='EMM H 悶 MNH= =・'r︑申iqd叩l‑‑nUMn円r =︑﹄'mEaYEA‑TEAm‑FEνaHH円抑M =︒ノ﹄HHUHHunnunHu‑‑市EAFEU =︐E︑nv・HM開・HME‑‑司 unv・nHu‑‑ =叩lf︑.︐nk︐‑‑nuuAnnkrd =nkuTaTAPUTA‑‑7EHHFし 瓜= =向日︼司円制 V n 瓜 nHVVH nJIM.︐.︐.︐=F︑一wn"u 官A ‑‑Fb﹃u﹃MFし円ι=qupup‑ E TA ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ E E M 市 E E . ︐ . ︑ m E a ‑ ‑ M M H v a u u N H 市 E A aHnHUVEA =.︐uaU1'EE''叩i︐=nDunaAyiunnn ‑‑Rvvau・'句EA‑‑linUHHUnu=YEA‑AVιHH'''HW ‑‑︑J+nu'vapzva==papuuwRUTA= ‑‑u 害 una‑vinuu円'f︑︐="ι=‑‑‑‑2:申iFし =Fu‑‑円巴nU叩inu‑‑FしFしFしFしaAnuaA =叩lnHqLnrun叩lvAPrvA=vi叩lyinr'i ‑ ‑ V A 川 市 E E ‑ ‑. . .︐e MUVE目.︐z︑円抑u︐z︑="u︐F︑MF︑口町円抑uaHH‑‑ ‑‑円巴・・・'uauqLrdf︑nn︐ELELEL=円巴=‑‑znυnn =・・T nu︐句luau‑︑牟牢T 2pu.︐=nHunranHuu'"vu'nU ‑nUNHAN‑‑MMHEuvhTaRMnUT RuaAP‑nk =un‑‑nHun‑‑HH﹃uvhuh‑uVAHAHnHUUAAHMMUFb1A9‑quAHnU =Mnnp申lAn=unTA叩l$牢=FUEL円巴﹃しpuunMnMnMnuHnunn ‑‑a品 目 u'SUNn‑AHFbn49‑VITaeゐ﹃uT 主唱=nunkunknkFUTAFし'EA ‑ ‑ T H H F し n H M T v ι ‑ ‑ ‑ ‑ Fふ ‑‑vipupuF巴円ι ‑‑AH円巴円巴nu"H円r円巴ponunU円rsし=叩l申l申l叩lFしEL‑‑ ‑‑T F︑MIM‑ゐHMTAnk‑ゐVAu‑‑APu=p‑T TAT nUT HH =aau‑‑nHUAHH‑nna unMny︐AHHu tnu牢nup・p・p・p‑TAnk 帥 守 .︐.︐.︐ =‑‑・'‑‑ ='EA勾︐EnJIM‑‑︒ノ﹄‑一 =内''an‑znuu‑‑== ‑‑AHvnnu‑EA‑‑mEA‑‑ ‑‑nnuFhdnuu‑‑mEA‑‑ =an‑車内xυ H ︽ V‑‑‑nn‑‑ ‑ h 勾 ︐ 目 ︒ ノ ﹄ a n噌 ‑‑nv‑‑‑‑‑ ‑‑‑‑‑‑‑‑‑nHU =0・nvAHV1A=HH=MH ==Fu=円巴:: ==Hu‑‑︑︐J︑︐J =9‑nvnJh=:Ta=:22.︐zp・nr =FD7Enuu=1'=︑︐TaTATATap‑nr ‑‑nku勾︐E'EA‑‑市EE‑AHv=叩EAHHUHHUHHUHHu‑‑ =1Aqunuu=申lJε︑‑‑HHnrp・p・nrkHVA 干 A =qLauyAυ‑‑AM︑J=円ι申l 中 i 中i 申 l + ‑ H a H H ・ ・ ‑‑nv・nku‑‑MMHHHUHHUHHUHHU・︐a ‑ ‑ A U V 司 u a n噌 =・・・=nk.︐=pununununuqLnnnnnu ‑‑AUVAUv'EAAHv‑‑nk nHV司 u‑‑n"u・・'''nv・nv‑uNH =‑‑‑nkuFEU‑‑=Fb;Ta‑‑::・・1'lulun 且 =‑‑nHv︐z︑市EE・‑‑AHVM H 悶 UAHUAHUAHUAHnkuaHHa" =・'qdAυ勾f‑‑Fし・・Mn叩l=uIn口・'EuuauvAVAUaunkf︑f︑.︐ onυ f8Uz‑‑PE.︐口UAM=.︐F'nυu円・'‑‑++nU ぞ心 e =︑JqL 勺 =nr句A勾fn口=rdeardyinr=vAnu‑'unFU1'nunununUFし.︐nunuun =ea︒onMEd‑‑"v+eo‑‑'=nUAvnι﹃U1A・'vιV 且V 且va'tnupupuwu ︐ ︐ ="vaqauyoo‑‑vL‑︑JMnnυ円ιnu‑‑''tea+nu‑‑===eaFD‑ =‑ . . ︐勾dqdqL='i・''i官 FMMnMnviun1'F0・'vinUVIVEVEVEnUVAVA‑‑︐ ='inr・‑・=nυ"vnr‑YAHnPUT‑=Fuq'hnu‑‑nr‑FしnUVAUau申i ︐nk干i++HU z " v e a A υ ' A A υ A υ = y i e A U Y A 干 i p r D z n n ' t F し = D E D E M H....... ︐.︐nEP巴叩l叩lnk申i・︐ea円巴VAVAVAVAaAnununr z‑‑uv‑‑一=︑.a'f︑.︐ . . =p‑‑‑‑p・IunU牢"VIA‑uTAnunHunkAHUNHuh‑uf︑HukuvAEuku‑‑nvynuI叩l z﹃u'iqdqL'i=円ι︐t叩lnr===nUVA'inHWA掌﹃UVAL‑‑T﹄・干叩l‑++‑‑‑hu‑‑z‑‑HU ワukd7E‑‑punvtunkT TAP・p・‑︑=FbaqunvhkunununununUHHVAUAVanu .︐znHUM‑ auyzkH1ARunv‑FEu‑︐.︐︐EA‑‑nKum‑申lAHnr・‑‑‑‑‑‑nuHHVAMu‑uvAVAUAVAnunr =‑‑f︑Tanku1ARu‑‑f︑AHUI一=nunUAHP HUMMUAHRUHnvhp‑﹃uTゐ牢・芋====‑‑Iunu 且 nr‑‑AUNU‑‑aqnJhany‑‑RUAHun‑uyiFEMP‑‑AnuzuH‑kup‑qMAH内JunJhTAVAUAVAUA﹃MAunu =p‑Fbqunv7目=TAnk‑=T Ta‑‑=Fb IM 市l‑‑AHMNnnu‑‑・=AH官unk=nv=AHnHM官 n H u n u n U P且 円巴=T Tank‑AAHVAHvnv=T FbANTinu‑‑T FbvinkynuIviEU ﹃し‑‑AHAN‑‑AH=AH ‑ゐ牟nHU ﹁u ・ 写 n u e n H U 2 . 1 GHAP の応用例 A Pd a t as e t を作成し、ドットイメージのイラスト 正方形を RxC に並べた H e s p o n s ed a回 s e t として c h o r o p l e t h . を 1ドットを 110変数に割り当て、 R s u r f a c e . prism などで表現してみた。なお、ドットパターンで書かれたものなら どの織なパターンでも描写できる。 [ 1 J 脇本和昌他(19 7 9 ):多変量グラフ解析法，朝倉害届. 1 1 3 ‑ 1 1 5 . [ 2 ] 水野哲夫 ( 19 7 6 ):臨床統計学，医学書院. 2 9 2 ‑ 2 9 4 .

日本 SASユーザー会 (SUG 卜 J) EWSの動向と HP 9000の紹介 裕行 森 マーケティング 1部 2課 横河・ヒューレット・パッカード(附 f Technical Workstation and HP9000 Trend o Hiroyuki Mori o r k s t a t i o n Group くo gawa H e w l e t t Packard W Y o l S h i n j u k u ‑ku Tokyo 160 Japan 15‑7 N i s h i ‑ s h i n j u l くu 4 ‑chome ・ ah 要 kニ 目 経済的な価格で、高速処理(優れたレスポンス)、グラフィクス処理、対話的な操作環境を 実現するエンジニアリング・ワークステーションは SASを実行するプラットフォームとして 注目を集めている。 本論文は、エンジニアリング・ワークステーションの一般的な動向と共に SASの EWSパー ジョンを最も早くからサポートしてきた HP社の H P 9 0 0 0ファミリ EWSの紹介をする。 キーワード: はじめに 図l 人間と情報の結びつき 九問時一心 A G制緩僻十 聞 い KNfAmト ロ担割判 掛 ヰットワーク による統合 現在 ‑481 しを介い 新ト紹て コンピュータ処理形態の変化 がツをめ Sポ∞深 W ス叩を Eに即解 ヨたもと ︑長の理 来特社の 以 や P状 て向H現 れ動たの さのれ S 化S さ W 品 W発 E 商E 聞の が︑くて ン中早し シし最ム 一︑って一 ニ始の近 テこしオ スはとフ ク文ント 一品嗣ヨツ ワ本ジラ ︒‑プ グるパな ンい Sカ リて W強 アめ E で ジし S身 ︒ ン及 A るる エ普 S え あ のに︑使で 初激にがい 最 急 時S 幸 に て 同A ぱ 年しと S れ 加とる︒け 日波てるだ い当すた ‑ . 2.

ω にピ率短の処あムツが一︑限︒ソさ上問・来 何ン効の社チでテネ及シら制た/︒ク叩従 如コの ) P ッ 態 ス ル 普 ト が は っ ア る 一 C は をて体間 H パ 形 シ ト な ツ な に あ エ あ ワ 比 S Uえ 自 時 ︑ ︒ る り ボ 的 レ し ど も ウ つ ト 附 W P抱 タ の 社 た き ょ が 発 プ か な 題 ド つ ツ U E Cを一で C き で に 度 爆 ス し 能 問 一 れ ネ ︑ たドュま E て 育 大 速 の ︑ ︒ 機 た ハ さ ら S で つ一ピる D し 専 増 送 タ び た ス つ の 化 か C中︒ あ カ ン す や 及 が 者 伝 一 学 つ ク い ち 格 ム N たる でチコ決ム普ザ用のユをあイと持本テるしい 価ンは解一が一利間ピ語でフい手がスきうて 高 パ 態 を レ 態 ユ ︑ U ン言代ラな o 用シでこめ に は 形 題 フ 形 を ら P コC時 グ え る 利 の 用 ︒ じ ︒ 常 ザ の 問 ン る ル が C ・I た や 使 え な ク 利 る は る 非 一 こ ( イ れ ナ な と ル S れスはい度一てれし み︑ユ oム メ さ ミ し ル ナ A さ ン に と 高 ワ し ら 及 て 時 ︑ た イ に 表 一 か ナ oソB化 マ 理 た の ト と え 普 つ当りつタ他代タしミた一も衆一処しクツ源考に 迫 ︒ あ あ ・ の に た o一 つ バ 人 大 オ る 来 一 ネ 資 と 激 にたででド理理れたタあ︑たがフす到ワのタる急 的つ態のン処処さし︑がりつタバ求がト心一き在 史 あ 形 も ウ ︒ チ S放 縮 と ど よ か 一 る 要 代 ツ 中 ユ で 現 歴 で 理 た ラ た ツ S開 短 こ な に 無 ユ よ を 時 ネ が ピ 現 ︑ を 体 処 つ ア つ パ T接 に る と 歩 の ピ に ス の の 送 ン 実 り 態 主 の い ン か の の 直 的 ち こ 進 み ン U ン合ダ転コもあ 形 が で と 一 な 型 型 に 劇 落 る の 染 コ Pポ統ンルに用で 理 理 想 く タ え 中 散 所 は て な 街 馴 い C スるベイ的利品 処処発行のい集分場ム見に技に使のレよチア過な商 のチうにザはのたなイら題体タをトゃにルフ透度の ムツい頼一と来し近タか問導一どツ理クマるが高ト テパと依ユる従に身・人が半ユなピ処一たなザ︑プ ス の か 理 ︑ あ ︑ ス の ド 個 ス ︑ ピ サ6 計 ワ め 単 一 し セ シ 型 く 処 り で と 一 ザ ン ザ ン と ン ツl統 ト 含 の ユ 及 ン ・中いにあ分るべ一ウ一ポるコセはなツも来を普コ タ集てタで充なをユラユスなでロく模ネ産従タもな 一はつン主はにど︑アがレにまプし規在資︑一)新 ユ代使セが慮代なりン力︑代今ドも大現アはユ側斬 ピ年く・用配年ンな一能り年︒一ト︑てエ後ピ叫た ン印なタ運の河コ異タ理な加るワツりしウ今ン勾つ コ 凶 駄 一 な へ 凶 ニ と ︑ 処 に 凹 ま や ピ あ そ ト に コ rか 無 ユ 的 縮 ミ 理 り の ク 始 ト 8が フ ら の 民 な 主C J F 置の を来 パ従る サるて /あっ ンで持 コルを ニ一長 ミツ特 コ並ハム 482 ︑なの タ力次 一強て ユるベ ピす比 ン存と 一 ︑ν ぷノ .とテ ルムス ナテシ ソス・ ︑'りユ パの一 ﹀りノ¥ソ ムかピ 一来ン レ従コ フたの ンしど イうな メ︾﹂ン の︑コ 経済性 パソコン並の価格からメーカによってラインアップ化されているのが普通であり、魅力 P 9 0 0 0では次の特長がある。 的な価格になっている。こうした眼に付きやすい価格の他に H ③ かなパ 来はや 従でム はの‑ 換イ Sもレ W るフ Eえン ① 個人で独占するシングルユーザ指向。 強力な CPUパワー、グラフィクス機能をユーザー人が基本的に専有し、パフォーマン スが不安定になったりしない。また、強力なマン・マシン・インタフェースを持ち、イ ンタラクティブな処理に向いている。試行錯誤を含む非定形業務に適するものである。 ② 機能的な特長 米国 M I Tのアテナ計画の EWSの定義をベースに列挙すると次のようになる。 a * 1 多くの EWSで使われる M 1PS植は DEC社の VAX11/780とのベンチマ ークテストとの比で表したものである。使われるベンチマークテストはメーカによ り異なっており、実際のアプリケーションで示す性能と結びつかないことがある。 ③‑ 1 業界標準の積極的採用によるお客様のハードウェア/ソフトウェア資産の保護。 ③ 2 メーカによる高信頼性/高品質の追求とメンテナンス・コストを含めたオーナー シップコストの低減。 A 、 * 1 ②‑ 1 大型コンピュータ並の CPUパフォーマンス。 ( 3 2 b i tC P U， H P 9 0 0 0では制 I P S 以上) ② 21 0 0 0x1 0 0 0のビットマップ・ディスプレイ。高解像でレスポンスの速いディスプ H P 9 0 0 0は1 0 2 4 x1 2 8 0 文は、 1 0 2 4 x7 6 8 ) レイを持つ。 ( ②‑ 31 0 門b p s以上のネットワーキング機能。 ( E t h e r n e tなどが標準装備であり、ネット ーキングが基本機能としてある。) 4 0Sとして UNIXを採用。 ②‑ 5 大容量外部/内部記憶装置(10 0 1 1 B 以上のディスク、 4 M Bの内部メモリが 般的) ②‑ ② 6 ポインティング・デバイス。(例:マウス) 、 a 3 . EWSの特長

③ 3 ハードウェアのアップグレード・パスや、ソフトウェアのマイグレーションの 考慮。 ③‑ 2 圏内で販売されているソフトウェアに限定しても 4 0 0以上の各種アプリケーショ ンが利用できる。 以上、 EWSの一般的特長を述べてきたが、以降最新の EWSの特長を H P 9 0 0 0 E W Sファ ミリを参照しながら、より詳しく述べてゆく。 4 . 優れたレスポンスを実現する CPUパワー 図2 HP9000EWSファミリ ， 、 フ 4ーマンス . . スー，、一 ，、フォーマンス 8 J5CHX 83ssnx I 8 25CHX 82SSRX 引 31DSRX ( 8 . 1 4 M I 370MH ， 、 イ IJ60MH 34QMH クラス (4MIPsl! 340M モノクロ 370TurboSRX J70CH J70C+ J60SRX 360CHX (6MIPsl !635γurboSRX J60TurboSRX 360CH 360C+ 34QCHX 34QSRX 34QCH J4QC+ ヲラフィクス 4 理能 2Dカ 7 一 3 Dソリッド 3D高性能ソリッド H P 9 0 0 0ファミリはモトローラ社の 3 2 B i tのプロセッサ門C 6 8 0 3 0をベースにしたシリーズ3 0 0 系列と最先端の R 1SC( R e d u c e dI n s t r u c t i o nS e tC o m p u t e r h 1アーキテクチャを採用したシ ーズ8 0 0の 2系列を持ち、どちらも共通のオペレーティング・システム H P ‑ U Xを搭載している。 シリーズ3 0 0の CPUの処理性能は 4 ' "制 I P S，浮動小数点演算ではLin p a c kD . P .で 1 4 0 ‑ 7 3 01 ( F L O P Sを実現しており、大型のコンピュータに迫るパフォーマンスを誇っている。シリーズ3 0 0 に 門C 6 8 0 3 0を搭載している他の理由としては、 EWSの歴史がモトローラ社の門C 6 8系マイクロ プロセッサの歴史と重なり、 EWSの実質の業界標準のプロセッサであるためであり、今まで 膨大なソフトウェア資産を持っていることがある。一説によると R I S C 系の流通ソフトの 1 0 倍以 8系プロセッサはプライス/パフォーマンスの点から見て のソフトがあると言われる。また、 6 6 8 0 4 0 も次世代以降も極めて明るいものがある。 HP社は既に次世代のマイクロプロセッサ門C の採用をいちはやく決定している。 シリーズ8 0 0 はR I S Cアーキテクチャの H P ‑ P A ( H e w l e t t ‑ P a c k a r dP r e s i s i o nA r c h i t e c t u r e )を 採用している。 H P ‑ P A はR I S Cアーキテクチャを本格的に商品化した最初の製品であり、 8 ' "1 4 川P Sクラスの高いパフォーマンスを中心にラインアップ化している。 H P ‑ P A は H P社が9 0 年代 以降の将来動向を見据えて開発した画期的なアーキテクチャであり次のような大きな特長をも ている。 ‑ 4 0種 テクニカルからビジネス分野まで幅広く対応できるよう吟味されており、最適な 1 の命令セットを持っている。 ② リアルタイム処理に対応しやすい絞り込まれた 3 2個のレジスタ。 ③ 8つのコ・プロセッサのサポートが可能。 ④ 重要性を増やすセキュリティ機能に効果的に対応する 4段階のセキュリティ・システム。 4ピットの仮想、アドレ ⑤ 今後のグラフィクス・アプリケーションや A 1などを前提とした 6 ス 。 H P ‑ P Aを採用したシリーズ8 0 0 は今後も、高機能 EWSとしてシリーズ3 0 0 と補完しあい、強 力なラインアップを形成してゆく。 ① 本 l 多くの演算処理において限られた一部の命令が頻整に使われるのに着目し、少数の単純 な機能からなる命令セットで、命令の実行サイクルを短縮するレジスタ指向のアーキテ クチャである。さらに効率的なパイプライン処理で高性能化を図り、高機能の命令は高 I S Cの単純な機械語に展開するため、 水準言語側にもたせている。コンパイラがそれを R 語に展開するため、コンパイラでの最適化が重要になる。またキャッシュ・メモリも性 一能向上のうえで大きな要因となる。 483一

5 . グラフィクス・サブシステム EWSのグラフィクス・サブシステムは EWSの最大の特長の lつである。 CPUでの処理 の後、ターミナルへの伝送と異なり直接内部の高速のパスで送られた座標データをデバイスに 対応する座標に変換する。さらに塗りつぶしゃ、隠面処理、色の補間計算なと'をハードウェア で処理しピットマップ・ディスプレイに高速で表示するものである。通常、グラフィクス処理 はトータル・スループットを決める重要な要因となるため、 H P 9 0 0 0では CPUと並び、パフォー マンスを決定するサブ・システムとして位置付け EWS開発のポイントとしている。 H P 9 0 0 0フ C+ ァミリではグラフィクス・サブシステムとして 2次元表示のモノクロ(門，間)、カラー ( C H， C H X ) 、 3次元ソリッド用 ( S R X， T u r b o S R X )の各種のグラフィクス・サブシステムを用意し、 C A D / C AI1，ビジュアル・シミュレーション、 D T P， C A S E、イメージ処理などのアプリケーションに 幅広く対応できるラインアップとなっている。 図3 、 a 円ロド M グラフィクス・サブシステムの実際として T u r b o S R Xのブロック図を図 ‑ 3にあげる。プログラ 0万変換/秒を実現する他、 NURBS( N o nU n i マプル・ピットスライス・プロセッサにより 9 f o r mR a t i o n a lB ‑ s p l i n e ) 、イルミネーション・モデルがマイクロコードで提供される。 N U RBSは 3次元のモデリングにおいてデータ量の削減と画期的なパフォーマンスの増大をもた らす。これは場合によるが各々 l万分の l、 l千倍になることがある。また、イルミネーショ ンモデルは各種ライティングモデル、スムーズな陰~を与えるグローシェイデイング、材質感 を表すフォン・シェイディング・モデルがある。こうしたモデルをインプリメン卜することに より機械系 CADなどに必要な写実性をレスポンスを犠牲にせず実現できる。スキャン・コン パータでは端点データを取込み、各ピクセル・データの 6軸 (X， ， の位置と赤、緑、青 色)同時補聞を生成する他、ディザリング処理、半透明処理も行う。フレーム・バッファはデ ィスプレイ上の各ピクセルの色情報を保持するものであり赤、緑、青色各 8プレーン合計 24 プレーンで 1 6 7 0 万色を同時表示可能にしている。 以上は、 3次元ソリッドやイメージング用のグラフィクス・エンジンの例であったが、 2次 G r a p h i cP r o c e s s i n gU n it ) とトランスフォーム・エンジンで構成さ 元では 2次元用の GPU( れ、アクセラレータを付加し、ズーム/パン、回転なども含めた高速処理できるシステムにな っている。 向、グラフィクス・サブシステムのパフォーマンスの表示に関しては CPUの削 P S値以上に 混乱があり、仕様性能が勝っているワークステーションが実際のアプリケーションでは仕様の 劣るワークステーションよりパフォーマンスが劣るといった話すら耳にする。これは、グラフ ィクス・サブシステムのアーキテクチャに起因するものや、パフォーマンスを表す数値が測定 値の他に理論植なども使われているためである。クリテイカルな選択の場合は実際のアプリケ ーションに近いベンチマークでテストしてみるのも lつの手であろう。 yz 484‑ 、 a

資ソあ換か界 の︑でを多葉 ザンどカがる 一ヨな一とい ユシアメこて ︑一子も︑っつ りケウていな よリドいとに にプ一てい題 とアハれな話 こるはさら︑ るよい証な今 すにる保ばに 用資あ度れ次 採投︑程け︒ にな資るなる 的大投あえげ 極多育は換あ 積は教でいに をとの新買﹂ ど護連更度表 な保聞の再を 準のス器︑部 標産一機り一 の資エタたの 上うフ一し準 実言タユ正標 事でンピ修界︒ はこインを業い いこ・コアるた る oザ の エ い み ある一内ウてて 準いユカトしベ 用標てや一フ用述 採 界 し S メソ採を の 業 指 O 一てでト 準︑目︑同し∞ン 標はをアは労卯イ 界∞護エ来苦即ポ 業叩保ウ従と︒の 即のト︒るた準 産フるえっ標 6 表l HPの業界標準のサポート ズイレーテインク P ‑ u x システム イ ト AT&T 'sU NIXSVIO 4.2/4.3BSO POSIX持 X/OPENXPG2 OSFぺース* ' 芭畠 C CommonL lSP P a s c a l P円OLOG 7 FO円TRAN7 Ada クラコィヲス/デザインコ?イル ネットつ】キンデ IEEE802.3，802，4，E t h e r n e t， S t a rLAN T C P / I P，A円P A / B e r k e l e y O S I X . 2 5 H y e r c h a n n e !，SNA&BSC OECnetGateway X‑Window，NFS GKS CGI，CGM CO円E PHIGS+ IGES EOIF 7レーン/インヲフェース VME }¥'Yク 子一タ・マネージメント SQL 円S ‑232 IEEE488I H P ‑ I B I SCSI ‑ 開尭申 ~~~ロKロ QAWA HEWI .! T T 'PACKAR ロ H P 9 0 0 0では osはU N 1 X系の H P ‑ U X を採用している。 U N 1 Xは汎用的 osとして注目され、従来 約 2 5 5種類あったという U N 1 Xも1 E E E， X / O P E N， O S F， U 1 1 Eプロジェクトなどの標準化団体により 急激に統一化の方向に向かっている。 U N 1 Xが汎用的 osとして注目されている理由としては多く語られているが、次の点があげら れよう。 ① ' ② ③ 1 9 6 9年に米国のベル研究所で開発が始まったものであるが、当初よりソフトウェア開発 などに向く対話性の強いシステムであった。 機種依存性の少ない互換性の高い C言語で書かれており、他の osと比ベポータピリテ ィに優れている。 AT&T社の U N 1 Xに対するオープンな対応で大学や企業で広範に利用されており、ソフ トウェア資産の膨大な蓄積がある。 P 9 0 0 0のH P ‑ U X は現在X / O P E Nの CAE( C o m m o nA p p licationEnvironment )X P G 2の正式認 向 、 H 可を得た市場初の osである。業界標準準拠のオープンな osであると同時に次の特長などを 含んでいる。 ① ② ③ ④ カーネル・レベルで 8 / 1 6ピットの各国語対応になっており現在2 2ヶ国語に対応している (日本語含む)。 デパイス 1/0ライブラリを持つ。 リアルタイム処理。 ディスクレス機能のサポート。 さて、オープンなソフトウェア環境は osばかりではない。ユーザインタフェースなどの分 野が、現在話題の中心になっている。 HP社は、業界標準の追求と積極的な採用を推進する他 門S ‑ D O SとU N 1 Xの利用環境の統合化という視点からユーザ・インタフェースの標準化に取り組ん でいる。現在、 H P 9 0 0 0用に出荷している Xウインドウ、パージョン 11上のユーザ・インタフ ェース C X 1 の技術のうち、マイクロソフト社と共同開発したウインドウ・マネージャー、 3次 S F / ト 1 0 t i f に採用されているのも一例である。また、 HP社のア 元表示のアピアランスなどがO プリケーションの総合的環境を目指したオブジェクト指向のユーザインタフェース、 N e w W a v e ‑485

︒ 参考文献 の A口のとス ∞統会ひセ 叩な社にク 即的報うア た格情よが し本︑の報 載のれイ情 搭クら図い て一れ︑た 1 9 8 8 年 1 0 月 V o I 2 9 めワ入後い 始トけ今使 でツ貝又︒の Wた 客 れ 自 Sネ に る 分 ‑486 を含の思単 ( 4 ) YHPセ ミ ナ 資 料 他 工業調査会 ( 2 ) 工藤安信:ワークステーションがわかる本 Eめ顧わに Sも く に 簡 A種 多 う ︑ ︒ る S機 は よ に る い︑異 S る由す Wあ自に 4 てて︑ E つずと図 つい在 なつ現︑っせこ ににがでし識く Sた中保意置 ト 講談社文庫 ( 3 )脇英世:パソコン新世紀 Wれの確をを E触 況 を タ 筆 (1)鹿野良夫:コンピュータグラフィックスとエンジニアリング・ワークステーション 「情報処理 J ン イ ポがも状座一て . ・ EWS土 に お け る CAO囚函.文 例 のたに代のユつ 化つ先時てピ願 準あ︒たしンを 標はたしとコと のできうトやこ 後単てこンクる 今簡し ネ一す o に明る一ワ来 め常説いポト到 集に非めでンツが を後︑含んコネ日 光最上も進なでる 脚 ・ 日 長 が 力 Sき も 7 特 化 有W で a 、 I 注値解析の各ウイ〆 Fウ 、 a

日本 5A5ユーザー会 (5UG 卜 J) SAS/QC⑬を用いた層別ヒストグラムを描くマクロ 谷岡日出男 SASソフトウェア側 営業部 %HIST， A SAS Macrofor Generating S u b g r o u p e dH i s t g r a m sU s i n g SAS/OC H i d e oT a n i o k a ， . t SAS S o f t w a r eK . K . M a r k e t i n g Dep . 要旨 SAS/QCには品質管理を行なう上で有用な様々な管理図を描く機能が備わっている。 SHE¥ . I HARTプロシジャの BOXCHARTステートメントが描く箱型管理図(層別箱ヒゲ図)もその一つ であり、平均・中央値・最小・最大・ 25%値・ 75%値の 6つのグループ別統計量をコンパク トに 1つの図上に表現することができるものである。 しかし、層別箱ヒゲ図には、 1つ欠点がある。それは、分布の"厚み" (もしくは"山 ，)の情報が失われてしまう点である。 SAS/QCにない層別ヒストグラムを描く機能を、 SAS/QCのCAPABILITYプロシジャを用いた マクロとして作成したので発表する。 キーワード: ， . ‑ . SAS/QC.層別ヒストグラム 1. 序 1変量データのグループ別分布を図表示する方法には、次のものがある。 ・層別ヒストグラム ・層別箱ヒゲ図 .各種管理図 上記のうち、層別箱ヒゲ図を描く機能については、 SASはSPLOTプロシジャ (OS.C門S版 SAS V.5)、 UNIVARIATEプロシジャ (P， CU NI X版 SASV.6) を備えており、 SAS/GRAPHと共用 . IH ARTプロシジャ (SAS/QC) しカラーグラフィックで描く機能をも備えたものとしては、 SHE¥ がある。(但し、 SHE¥ . IH ARTでは各グループのサンプル数が 2 5以内でないと箱型管理図を描 けないという制約がある。) なお、 3年前の SUG1 ‑J で 、 SAS/GRAPHを用いた美しいカラー グラフィックの層別箱ヒゲ図を描くマクロの発表がある(大橋、 1 9 8 6 )。 層別箱ヒゲ図では、分布の幅、対称性、スソの長さ、中央値、外れ値といった分布の 特徴をグループ別に把握できる。しかし、分布の膨らみは把握できない。例として、表示 1の層別箱ヒゲ図を見てほしい。 3つのグループ (SA門P ‑ l， SA門P‑2， SA門P‑3) の箱ヒゲ図は 全く同じである。しかし、同じデータを表示 2の層別ヒストグラムで見ると分かるように、 各グループの分布形状は全く異なるのである。(表示 3にデータとプログラムを示した。) 2.層別ヒストグラムを描くマクロについて 表示 5にプログラムリスト、表示 4に実行例を示した。このプログラムは V.5のSASで 開発したが、 SAS/QCがV.6で利用可能になれば、そのまま使えるはずである。(筆者は V.6 で全くテストしていないので、保証はしない。)以下、若干の説明を加える。 1)特徴 • CAPABI LI TYプロシジャの特徴を生かし、正規分布曲線・管理限界線の表示が可説。 ・各グループのサンプル平均・標準偏差、および全サンプルの平均・標準偏差の表 方t ‑487

‑特性値の軸のスケーリングは自動・ユーザー指定いずれも可。 .グループ・サンプルの散に特に制限はない。 2)利用上の注意点 ・漢字表示は可能だが、グループラベルは最大 4 文字。半角・全角の混在は注意。 ・色指定は、デバイスによって変更が必要となるかもしれない。 3) 改良点 ・対数正規・ワイプル・ガンマ等分布曲線の表示を可能にする。 • 1ベージに全グループを表示できるようにする。 3.結び 層別ヒストグラムを描く方法は、他にも、 ANNOTATEのみを使う等、色々考えられる。 この発表がユーザーの参考となることを期待する。最後に、このプログラムを作成する契 機を与えてくれた附日立製作所の小野寺徹氏に感謝する。 参考文献 大橋靖雄(19 8 6 ). S A Sによる層別箱ヒゲ図の描き方 . ' 8 6SUGI‑J論文集. SAS INSTITUTE(1985).SAS USER'S GUIDE V.5.SAS INSTITUTE I N C .， CARY N C . SAS/QC USER'S GUIDE V.5.SAS INSTITUTE I N C .， CARY N C . SAS INSTITUTE(1985)， SAS INSTITUTE(1985).SAS/GRAPH USER'S GUIDE V.5， SAS INSTITUTE I N C .， CARY N C . d司 表示 1 SPLOTによる層別箱ヒゲ図 表示 2 %HISTマクロによる層別ヒストグラム 1 0 . 0 E X A M P L E ‑ 1 8 . 5 0 5 E N E 1 0 M A T 、 C 7.00 司ト 4 0 P L O T S ﹂︿一 F o 5.50 υ 一Lト R V a ::~.-;. A R NLd I A B L 4.00 E ・ ー ー ー ・ ・ ー ー ー ・ ・ ー ー ー ・ 2 . 5 0 S A 貯‑ 1 S A M P ‑ 2 S A M P ‑ 3 1 .0 0 G!OUP G!OUP 1 ‑ーーーーーーーーーーーーー ‑ 1 ‑ーーーーーーーーーーーーーー 1 ‑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 ‑ SANP‑j SAMP‑3 ・ SAMP‑2 4 8 8

表示 3 表示 1、表示 2を描く S A Sプログラム * 00001 EXAHPLE‑1 字; 00002 DATA ART; 00003 1HPUT X ~~; 00004 I F ̲H̲く=27 THEH GROUP=・ SAHP‑1' ; 00005 ELSE 1 F H く=44 THEH GROUP='SAHP‑2'; 00006 ELSE GROUP='SAHP‑3'; 00007 CARDS; 00008 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4 4 5 5 5 5 5 6 6 6 6 7 7 7 8 8 8 9 00009 1 2 2 3 3 3 4 4 5 6 6 7 7 7 8 8 9 00010 1 2 3 4 5 6 7 8 9 00011 00012 PROC SPLOT DATA=ART;VAR X;CLASS GROUP;RUH; X=X.GROUP=GROUP， BARHUH=9. 00013 %H1ST(DATA=ART， 00014 T1TLE=EXAHPLE‑1.XLABEL=ARTF1C1AL DATA) ・ a 表示 L l % H I S Tマクロ実行例 a ・ 00001 ヰ TESTPROGRAH 本; 00002 DATA A ; 00003 DO GROUP=1 T O1 2 ; 00004 DO 1 = 1T O5 0 ; 00005 X=ROUHD(UH1FORH( 0 ) .. 1 );OUTPUT; 00006 EHD; 00007 EHD; 00008 DROP 1 ; 00009 RUH; 00010 %H1ST(DATA=A.X=X.GROUP=GROUP.F1T=HONE) 00011 DATA B;SET A ; 00012 HUH=COHPRESS(PUT(GROUP.8.)); H U H ; 00013 1 F LEHGTH(NUH)=1 THEH HUH=・・[[ 00014 GROUP1='H‑・ [[ N U H ; 00015 RUH; 00016 %HIST(DATA=B.X=X.GROUP=GROUP1.XLABEL=X LABEL.TITLE=TITLE TITLE. 00017 LSL=0.2.USL=0.7.HAX=2， HIH=ー 1 ，S TEP=O.0 5 ) ‑489

. 11 0 . 9 u x 0 . 3 。 ! ~~住マ仔-~任~S-ß=- ・ a ‑ 0 . 1 1 2 3 4 5 6 7 8 . 11 0 . 9 u x 。 . 3 。i 生ト佐子~B=二一 ‑ 0 . 1 9 1 0 1 2 1 1 ← 490‑ 、 ，

T I T L ET I T L E ‑ 5 t 5 7 1 ﹂ 凶 ∞ JH﹂ 0 . 5 x E 1 7 1 ー .. ‑ 1 .0 5 M ‑1 M ‑2 M ‑3 M ‑4 M ‑5 T I T L ET I T L E ‑ 5 q 5 1 1 ﹂凶∞︽﹂ x 0 1 7 1 . . 0 . 5 5 1 1 • M ‑9 M ‑ I 0 M‑ll M ‑ 1 2 ‑491一 M ‑6 M ‑7 M ‑8

表示 5 % H I S Tマクロ プログラムリスト 00001 字率卒事事卒事事事事卒事事卒事事卒事字率ホホホホ卒事事字率ホ卒事事事事卒事事字率ホホホホホホホホホ卒事事事車川ド卒事字率ホ字率ホホホホホホホ 00002ホ 車 00003 ホ SAS(Rl MACRO FOR GENERATING SUBGROUPED‑SAMPLE HlSTGRAMS. ホ 00004 車 BY HIDEO TANIOKA， SAS SOFTWARE K.K. 車 00005 車 1989， 8TH SUGI‑J POSTER PRESENTATION. 車 00006 ホ USAGE: 辛 口0007 ホ %HlST(DATA=， X=， GROUP=， XLABEL=， TlTLE=， BARNUM=， FlT=， USL=， LSL=， ホ 00008 車 SlGMA=， MAX=， MIN=， STEP=l 辛 口0009 ホ REQUIRED PARAMETERS:DATA=， X=， GROUP=. ホ 00010 車 DEFAULT PARAMETER VALUES:XLABEL=&X， TITLE=， BARNUM=II， FIT=NORMAL， 車 00011 傘 USL=， LSL=， SIGMA=2， MAX=， MIN=， STEP=. 車 00012 車 PARAMETER CONSTRAINTS:FIT=NORMAL， NONE. 率 00013 ホ MAX， MIN， STEP SHOULD BE SPECIFIED AS A SET. 車 00014 ホ OPERATING SYSTEM:OS， CMS， PC‑DOS， HP‑UX， SUNOS. ホ 00015 車 SAS PRODUCTS:BASE， GRAPH， QC 車 00016 車 CAUTION:THlS PROGRAM lS JUST A SAMPLE. lF YOU FIND SOME TROUBLE， ホ 00017 車 PLEASE MODIFY BY YOURSELF TO RECOVER ERRORS. ホ 00018ホ 車 00019 傘 SAS， SAS/GRAPH， SAS/QC ARE THE REGISTERED TRADE MARKS OF ホ 00020 ホ SAS INSTITUTE INC. ホ 00021ホ ホ 00022 ホホホ卒事車川ドホホホ**ホホ*ホホホ車車率ホホホ傘ホホホホホホホホホ傘ホホホホホホホホ傘ホホホホホホホホ判ドホホホホホホホホホホホホ傘ホホホ; 00023 ~MACRO HIST(DATA=， X=， GROUP=， XLABEL=， TITLE=， BARNUM=II， FIT=NORMAL， 00024 USL=， LSL=， SIGMA=2， MAX=， MIN=， STEP=l; 00025 見事 PREPARATIONS ; 00026 %IF &BARNUM=O OR &BARNUM =1 OR &BARNUM=2 %THEN %LET BARNUM=3; 00027 GOPTIONS NODISPLAY; 00028 00029 TITLE;FOOTNOTE; I車 HISTGRAM OUTLINE ホ/ SYMBOLl C=WHITE L=I; 00030 PATTERNl C=WHITE V=E; Iホ INSIDE LSL AND USL PATTERN ホ / 00031 PATTERN2 C=RED v=s R=2; Iホ USL AND LSL OUTSIDE PATTERN ホ / 00032 SYMBOL2 C=YELLOW L=20 R=2;1ホ USL AND SLS L1NE ホ/ 00033 SYMBOL4 C=GREEN L=I; Iホ NORMAL LINE ホ/ 00034 PROC DATASETS DD=WORK MEMTYPE=GCAT NOLIST; 00035 DELETE GSEG; 00036 RUN; 00037 PROC SORT DATA=畠DATA OUT=̲A; 00038 BY 畠GROUP; 00039 00040 DATA ̲B;SET ̲A; 00041 LENGTH GROUP $8; $8.ll; 00042 GROUP=LEFT(PUT(畠GROUP， 00043 RUN; 00044 RUN; 00045 PROC TRANSPOSE DATA=̲B OUT=̲C; 00046 BY ̲GROUP NOTSORTED;VAR &X; 00047 RUN; 00048 PROC TRANSPOSE DATA=̲C(DROP=̲NAME̲l OUT=̲C; 00049 RUN; 00050 00051 %車 MEANS AND STANDARD DEVIATIONS ; 見事 FOR EACH SUBGROUP ; 00052 00053 PROC MEANS NOPRINT DATA=̲B; 00054 VAR &X; 00055 BY ̲GROUP NOTSORTED; 00056 OUTPUT OUT= STAT 00057 MEAN=MEAN 00058 STD =STD 00059 00060 RUN; 00061 ~. FOR OVERALL PLUS MAX AND MIN ; PROC MEANS NOPRINT DATA=̲A; 00062 VAR 8X; 00063 OUTPUT OUT= STATALL 00064 MEAN=MEAN 00065 00066 STD =STD 00067 同IN=MINVALUE 00068 MAX=MAXVALUE 00069 00070 RUN; OOOilχ 車 CHECK HOW MANY GROUPS EXIST ; 00072 DATA ̲NULL̲; 00073 P=I;SET ̲STAT POINT=P NOBS=N; 00074 REPEAT=INT(N/8l; LEFT(PUT(N， 8.lll; 00075 CALL SYMPUT('GROUPN'， 00076 CALL SYMPUT( REPEAT'， LEFT(PUT(REPEAT， 8.lll; 00077 STOP; 00078 RUN; CHECK AXIS MAX AND MINI VALUES ; 00079 00080 DATA ̲NULL̲; . ・ ホ " ‑492‑ . 、 a

00081
SET ̲STATALL;
00082
1F 阿AXVALUE=O THEN 阿AXVALUE=.OOOOOOOI;
00083
IF MINVALUE=O THEN MINVALUE=ー .00000001;
00084
1F 阿AXVALUE)O AND MINVALUE)O THEN DO;
00085
VAL=LOGI0( MAXVALUEl;LINK CAL;阿AX= VAL5;
00085
VAL=LOGIO( 阿INVALUEl;LINK CAL;MIN= VAL5;
00087
END;
00088
ELSE IF 阿AXVALUE)O AND 阿INVALUE(O THEN DO;
00089
VAL=LOGI0( MAXVALUEl;LINK CAL;阿AX= VAL5;
00090
VAL=LOGIO(‑MINVALUEl;LINK CAL;阿IN=‑VAL5;
00091
END;
00092
ELSE IF 阿AXVALUEくoAND MINVALUE(O THEN DO;
00093
VAL=LOGI0(ー阿 AXVALUEl;LINK CAL;MAX=‑VAL5;
00094
VAL=LOGI0(‑MINVALUEl;LINK CAL;阿IN=‑VAL5;
00095
END;
Y
.LET BUNBO=Y
.EVAL(畠BARNU阿ー1);
00095
00097
STEP=ABS(MAX‑阿1Nl/畠 BUNBO;
CO阿PARE &MAX，畠阿 IN，畠 STEP ;
00098
00099
MAXX=INPUT(SY阿GET<'MAX'l，
8.l;
阿INN=INPUT(SY阿GE
T<・阿 IN・l，8.l
;
00100
;
00101
STEPP=INPUT(SY阿GET<・ STEP・l，8.l
00102
IF MAXX=. OR 阿 INN=. OR STEPP=. THEN GOTO IGNORE;
00103
IF MAXX(阿AX THEN GOTO IGNORE;
00104
IF MINN)阿IN THEN GOTO IGNORE;
00105
STEPNU阿=(MAXX‑阿INNl/STEPP;
ll NE 0 THEN GOTO IGNORE;
00105
IF 阿OD(STEPNUM，
00107
IF STEPNU阿く =2 THEN GOTO IGNORE;
00108
阿AX=阿AXX;阿IN=阿INN;STEP=STEPP;
00109
IGNORE:
" 牟 阿 AKE EXTRA RANGE ;
00110
阿AX=阿AX+STEP;阿IN=MIN‑STEP;
00111
00112
"LET BUNBO=χEVAL(畠 BARNU阿"
'
1
);
00113
STEP=ABS(阿AX一同 INl/畠BUNBO;
00114
CALL SYMPUT(・阿 AX't阿AXl;
阿I
N'，阿 INl;
00115
CALL SY阿PUT(，
， STEPl;
00115
CALL SY阿PUT('STEP・
00117
RETURN;
00118
CAL:
00119
DO 1=‑8 TO 8;
00120
IF I)=VAL THEN GOTO NEXT1;
00121
END;
00122
NEXTI:VALI=10事事 (ll;VAL2=VALI/IO;
00123
DO I=VALI‑VAL2*10 TO VALI BY VAL2;
00124
IF 1)=1口 事 事 (VALl OR ABS(I‑IO.牟 (VALll(=IOE‑5 THEN GOTO NEXT2;
00125
END;
00125
NEXT2:VAL3=I;VAL4=VAL2/10;
00127
DO I=VAL3‑VAL4*10 TO VAL3 BY VAL4;
00128
IF 1)=10牟 事 (VAL> OR ABS(I‑IO事事 (VALll(=IOE‑5 THEN GOTO NEXT3;
00129
END;
00130
NEXT3:VAL5=1;
00131
RETURN;
00132
RUN;
00133 記事 CREATE ANNOTATE DATASETS ;
00134
"DO 1=1χTO &GROUPN;
00135
DATA ̲ANNO&I;
00136
FUNCTION='LABEL';
;YSYS=・
3';
00137
XSYS='3・
00138
COLOR='WHITE';
00139
X=50;Y=50;SIZE=10;
00140
SET STAT(FIRSTOBS=畠 1 OBS=畠 Il;
00141
TEXT=̲GROUP;
00142
RUN;
00143
PROC GANNO ANNO=̲ANNO&I NA阿E="ANNO&I";RUN;
00144
DATA ̲STAT&I;
00145
SET STAT(FIRSTOBS=畠 1 OBS=&I IN=STATl ̲STATALL(IN=STATALLl;
00145
IF STAT THEN DO;
00147
WHEN= A';
;
00148
XSYS='2・
00149
COLOR='WHITE
00150
LINE=O;
00151
X=阿EAN;
00152
FUNCTION='阿OVE';YSYS='2・
;Y=O ;OUTPUT;
00153
X=阿EAN+STD/2事畠 SIG阿A;
00154
FUNCTION=・BAR ・;YSYS=・5・;Y=IO ;OUTPUT;
00155
X=阿EAN;
2';Y=O ;OUTPUT;
00155
FUNCTION='阿OVE';YSYS=・
00157
X=阿EAN‑STD/2事畠 SIG阿A;
00158
FUNCTION='BAR ';YSYS=・
5・
;Y=10 ;OUTPUT;
00159
END;
00160
IF STATALL THEN DO;

牟
"

・

ah

・

a

・

‑493‑

WHEN=・ A'; 00161 XSYS='2・ ; 00162 COLOR='WHITE ' ; 00163 LINE=1; 00164 X=MEAN; 00165 FUNCTION= MOVE';YSYS= 2 ;Y=O ;OUTPUT; 00166 FUNCTION= DRAW';YSYS= 5 ;Y=100;OUTPUT; 00167 X=MEAN+STD/2ホ 8SIGMA; 00168 ;Y=O ;OUTPUT; FUNCTION='MOVE';YSYS='2・ 00169 ;Y=100;OUTPUT; FUNCTION='DRAW';YSYS='5・ 00170 X=MEAN‑STD/2事畠 SIGMA; 00171 FUNCTION='MOVE ;YSYS= 2 ;Y=O ;OUTPUT; 00172 5・ ;Y=100;OUTPUT; FUNCTION='DRAW';YSYS=・ 00173 00174 END; 00175 RUN; 00176χEND; . v : CREATE XLABEL AND TITLE ANNOTATE DATASETS ; 00177 ホ 00178 DATA XLABEL; 00179 XSYS='9 ;YSYS= 9 00180 COLOR='WHITE ;HSYS='4';SIZE=0.5;POSITION='E'; ・ ・ ・・ ・・ ・ ・ ・・ ・・ : ・ ; 00181 X=50;Y=100;FUNCTION='LABEL・ 00182 . v :IF 8XLABEL=χSTR()χTHENχLET XLABEL=畠X; v .STR(畠XLABELl"; 00183 TEXT=": 00184 RUN; 00185 DATA TITLE ; 00186 XSYS= 9';YSYS= 9 00187 COLOR='WHITE';HSYS='4・;SIZE=I;POSITION='E・ ; 00188 X=50;Y=100;FUNCTION='LABEL';TEXT="χSTR(畠TITLE)"; 00189 RUN; v . ホ RUN CAPABILITY TO GET DATA AXIS ; 00190 : 00191 PROC CAPABILITY DATA=̲B GRAPHICS NOPRINT; 00192 HIST 8X/NORMAL(NOPRINT) NOLEGEND NOFRAME NOBARS 00193 HAXIS=AXISI VAXIS=AXIS2 00194 MIDPOINTS=8MIN TO 8MAX BY 8STEP; 00195 AXISl LABEL=NONE VALUE=(A=‑90 H=I.5) LENGTH=70 PCT 50 PCT) STYLE=O: 00196 ORIGIN=(10 PCT， O U 1 9 7 A XI52LABEL=NONE VALUE=NONEHAJOR=NONE LENGTH=0.3CH5TYLE=0; 00198 RUN; . v : RUN CAPABILITY TO GET HISTGRAMS ; 00199 事 00200χIF 8FIT=NORMAL OR 8FIT=NORM : v .THEN : v .LET FFITT=畠FIT; 00201 00202 . v :ELSEχLET FFITT=: v .STR(); 00203 PROC CAPABILITY DATA=̲C GRAPHICS NOPRINT; : v .IF 8USL NE : v .STR() OR 8LSL NE . v :STR()χTHEN . v :DO; 00204 : v .LET PPR=(FILL NOPRINT); 00205 00206 : v .STR(SPEC ) : v .IF SUSL NE . v :STR() . v :THENχSTR( USL=畠USL ); 00207 : v .IF 8LSL NE . v :STR() . v :THEN : v .STR( LSL=8LSL ); 00208 : v .STR(;) 00209 . v :END; 00210 : v .ELSE : v .IF 8FFITT NE . v :STR() . v :THEN . v :LET PPR=(NOPRINT); 00211 : v .ELSE : v .LET PPR=: v .STR(); 00212 00213 : v .DO 1=1 : v .TO 8GROUPN; : v .STR( HIST COL81 ) 00214 00215 I畠FFITT &PPR NOLEGEND NOFRAME ANNO= STAT81 00216 HAXIS=AXISI VAXIS=AXIS2 00217 MIDPOINTS=畠MIN TO 8MAX BY 8STEP; : v .END; 00218 20 PCT) 00219 AXISl LABEL=NONE VALUE=NONE MAJOR=NONE ORIGIN=(10 PCT， 00220 LENGTH=70 PCT; 00221 AXIS2 LABEL=NONE VALUE=NONE MAJOR=NONE LENGTH=70 PCT STYLE=O; 00222 RUN; 00223 ホ . v : XLABEL AND TITLE ; 00224 PROC GANNO ANNO=XLABEL NAME='XLABEL';RUN; 00225 PROC GANNO ANNO=TITLE NAME= TITLE';RUN; 00226 ホ . v : TEMPALTES MANIPLATION ; 00227 寧 . v : RENAME PANELS ; 00228 PROC GREPLAY IGOUT=GSEG NOFS; 00229 : v .LET GN=. v :EVAL(畠GROUPN+l); 00230 MODIFY 8GN/NAME=AXIS : v .DO 1=1 . v :TO 8GROUPN; 00231 : v .LET GNI=χEVAL<畠 1+畠 GN); 00232 00233 8GNI/NAME=HIST畠I 00234 : v .END; 00235 ; 00236 RUN; : v . 寧 DEFINE TEMPLATE PANELS ; 00237 00238 PROC GREPLAY IGOUT=GSEG TC=TC NOFS; 00239 TDEF A l/LLX=20 LLY=10 ULX=‑5 ULY=10 Iホ AXIS ホ / 00240 URX=‑5 URY=10Q LRX=20 LRY=100 ・ 圃 a ・・ ; ・ 4 9 4一 、 ，

・ ・ a 2/LLX=125 LLY=ー 150 ULX=O ULY=ー 150 I牟 XLABEL 牟 / 00241 URX=O URY=250 LRX=125 LRY=250 00242 3 / L L X = 0 L L Y = O L R X = 1 0 0 L RY=O I牟 TITLE 牟 / 00243 URX=100 URY=100 ULX=O ULY=100 00244 4/LLX=15 LLY=10 ULX=25 ULY=10 ノ ホ EACH HISTGRA同 市 / 00245 URX=25 URY=100 LRX=15 LRY=100 00246 Y . D O 1 = 5 Y . TO 1 1 ; 00247 出 LET Il=Y .EVAL(畠 1‑ 1); 00248 81/COPY=811 XLATEX=10 00249 Y. E~D; 00250 12/LLX=12 LLY=O LRX=22 LRY=O Iホ SUBGROUP LABEL * 1 00251 URX=22 URY=10 ULX=12 ULY=10 00252 Y .DO 1=13 %TO 19; 00253 Y .LET 11=%EVAL(81‑1l; 00254 81/COPY=811 XLATEX=10 00255 Y . E N D ; 00256 00257 00258 RUN; ~DO R=O ~TO 8REPEAT; 00259 00260 7 .LET FROM=7 .EVAL(畠R*8+1l ; 00261 7 .LET TO = 7 .EVAL(8R*8+8l; 00262 ~IF 8TO)=8GROUPN 7 .THEN 7 .LET TO=8GROUP~; 00263χ* SHOW HISTGRAMS ; 00264 GOPTIONS DISPLAY; 00265 PROC GREPLAY IGOUT=GSEG TC=TC NOFS; 00266 TEMPLATE A; 00267 TREPLAY I:AXIS 00268 2:XLABEL 00269 3:TITLE 00270 Y .LET J=O; 7 .DO I=8FROM Y .TO 8TO; 00271 7 .LET J=χEVAL(81+3l; 00272 00273 8J:HIST81 00274 Y .END; 冗 LET J=O; 00275 00276 ~DO 1=畠FROM Y .TO 邑TO; 7 .LET J=7 .EVAL(81+11l; 00277 00278 8J:ANN081 Y .END; 00279 00280 ; 00281 RUN; Y .END; 00282 00283 PATTERN1;PATTERN2;PATTERN3; 00284 SYMBOL1;SYMBOL2;SYMBOL3;SYMBOL4; 00285 %MEND; ・ ・ a ‑495‑

日本 SASユーザー会 (SUG ト J) エンジニアリング・ワークステーション CHP‑UX，S u n O S )におけるグラフィック環境 竹中寿仁 SASソフトウェア(槻 技術部 T h ee n v i r o n m e n to fG r a p h i c so nE n g i n e e r i n g Work S t a t i o n(HP‑UX，S u n O S ) 要旨 トンラ 一イド ポ日ス サM イ 17 ︑ u‑J LU4flp 回一戸 準日エ ︒を︑一 る夕︑もタ すンてン 介リしイ 紹プ対日 ケノケ〆 をザに凶 境一末日 環レ川漏れ ツびツと イよイカ フおフ出 一ブ一フの グタグへ︒ のツのスる 日プトるパ述 キーワード: E W S， SAS/GRAPH， ドライパ， 5 ロ外︒イす 版一きイ記 ば末ポでデて 山端サ成・い ︑ク準作クつ るツ襟でツに いイ身イ力 てフは自フ出 しラでザラの 供グ境一グそ よ多寸パ一よ 提の環ユの りく X を ト び 度数川イポお ν いフ文の 年ラサ 本はたド準服 Hまス標手 ︑ は日︒イ︑成 で印るエは作 文 本山て一本パ しタイ • H i s a h i t o Takenaka ， t SAS Software K . K . T e c h n i c a l Departmen 3‑1‑7 Awajimachi Chuo‑ku Osaka Slarbase 1.はじめに ・ SAS システムは、 1 9 6 6年 に 1 B M メインフレーム用の統計解析ソフトウェアとして開発が開始さ 9 8 4年 に VAX 版 を は じ め と し て ス ー パ ー ・ ミ ニ コ ン ピ ュ ー タ 用 、 1 9 8 5年 に パ ー ソ ナ ル ・ コ ン れ 、 1 ピュータ用と、 MVA(Multi Vender Archileclure)コンセプトとして、 次 々 に 対 応 機 純 を 拡 大 し て きた。そして、 さらに、 UNIX版(I!P‑UX，S unOS)SASが エ ン ジ ニ ア リ ン グ ・ ワ ー ク ス テ ー シ ョ ン (E W S ) で発表された。 J I I始された、 U N I X J 1 R S A Sバージョン6 .0 3の グ ラ フ イ ツ 本文は、本年度より日本でも正式出荷が I ク環境について紹介する。 a 497一

2 . グラフイック環涜 S A S / G R A P l l は、数多くのグラフイツク綿末、プロッ夕、および、 レ ー ザ プ リ ン タ を サ ポ ー ト し ており、グラフイック・デイバイスごとにドライパを用意している。 (標準サポートドライバ) ドライパは、 指定例 DEVICE=オプションで指定する。 GOPTIONS DEVICE=l IP 2 3 9 3 ; ， SAS!GRAPH ' DRIVERS e x .H P 2 6 4 8 戸lilllli‑‑‑ ︹ ハ ハ ハ ハ リ ハυ 端末 ( 図 ‑1参照) e x .H P 7 5 5 0 e x .A P L P L U S プロッタ レーザ・プリンタ ByA N N O T A .T EF Z Inc t i o no f5 . 4 S / G 孔， 4 P H 標準サポー卜しているグラフイック・ディパイスと、そのドライパの一覧は図 ‑ 1を参照のこと。 A S インストール・ディレクトリのサブ・ディレクトリ S A S l l E L P 各ドライパに関する情報は、 S の中のカタログ ( D E V I C E S ) に作成されている。 ド ラ イ バ に は 、 そ の グ ラ フ イ ツ ク ・ デ ィ パ イ ス の 仕様に合わせて、呼び出すグラフィック・モジュール、および、そのディパイスの出力サイズな どが定義されている。 A Sの GDEVICEプロシジャで変更できる。また、 GOPTIONSステートメ ドライパに関する情報は、 S ン卜で、 ‑ 1 1 寺的な変更もできる。 ‑498‑ 、 a

3 . グ ラ フ 出 jJ形 式 S AS / G R A P I I が、そのグラフイック・デイパイスごとにドライパを用意していることは前述した。 それでは、 さ ま ざ ま な グ ラ フ イ ツ ク ・ デ イ パ イ ス 、 ま た 、 そ の い く 通 り か の 接 続 の 仕 方 に 対 し て S ^ Sは ど の よ う に 対 応 し て い る の だ ろ う か 。 S A Sは 、 各 ド ラ イ パ の GACCESS=の 定 義 で 対 応 し て お り 、 グ ラ フ の 出 力 形 式 を 決 定 し て い る 。 GACCESS=の定義は、 ほ ぼ 、 下 記 の 3通りの内容となる。 SAS!GRAPH 、 b ル 、 ・ GACCESS= GACCESS田 'sas日asld>/mydir/hpgs" ・ 2 OR 'sas98556>/dev/Uy' 1 4 h GACCESS. . 'sas日acmd>lp‑dgoulpul' '5a5日acmd刈p‑ddesl' 合 ー3 ψ 三 己 端末 フ。ロッタ ByANNOT . l ¥ . T EF z m c t i oI 1o fS i えS /C 孔 えPH ユーティリテイ コマンド ル 、 プロッタ 名︒ ルる スラも ヤあ シで ぺ名の の一た スプし イスグ パの名ン イタラミ .リフ︑ネ 一ア︑〆一一 クプヌり ツザのよ イ一タに フレツ義 一フロ{疋 グはプザ nυρ し pレ は仰はユ @ 1 ︑ YU5も ﹂ ヲ ︑ 'BAnrb ハ︽u tEAULd ***し . . 、 b 、 b 明U 一 プロッタ GSFMODE‑REPLACE NOPROMPT ダイレクト出力は、 あらかじめ、 グ ラ フ イ ツ ク ・ デ イ パ イ ス に ス ペ シ ヤ ル 名 を 定 義 し て お く こ とにより、直接出力するものである。 スプーラによる出力は、 UNIXの コ マ ン ド で そ の 出 力 先 に グ ラ フ イ ツ ク ・ イ メ ー ジ を 送 る も ので、そのイメージはスプーラを通じて各グラフイツク・ディバイスに出力される。ただし、 GACCESS=で そ の コ マ ン ド が 指 定 さ れ て い る の で 使 用 者 は あ た か も 直 接 出 力 す る よ う に 使 用 で き る 。 GSF出 力 は 、 一 度 グ ラ フ を グ ラ フ イ ツ ク ・ ス ト リ ー ム ・ フ ァ イ ル と し て 出 力 し 、 UNIXのコ マンドで、各グラフィック・デイパイスに出力する。 ‑499

4 .S t a r b a s eイ ン タ ー フ ェ イ ス ・ ド ラ イ パ 有力述までは、標準でサポートされているグラフィック・デイパイスについてである。それでは 標準サポート外のグラフィック・ディパイスに対してどのように対応すればよいにだろうか。 I 1P‑UX 環 境 で は 、 標 準 サ ポ ー ト 外 の グ ラ フ イ ツ ク 端 末 に 対 し て 、 ユ ー ザ 自 身 が Starbaseイン ターフェイス・ドライバを作成できる。 S A Sは 、 S t a r b a s eイ ン タ ー フ ェ イ ス ・ ド ラ イ パ を 作 成 す るために、オブジェクト・フアアイルを用意している。よって、下記の通り比較的簡単な手順と なる。 l X : 手 川 氏 作J ‑導入しているグラフイツク・サブシステムの S t a r b a s eL ib r a r yを 使 用 し 、 オ ブ ジ ェ ク ト ・ファイルをリンクしてモジュールを作成する。 ‑端末の仕様に合わせて、 S A S のディバイス・カタログへ登録する。 . 作成例を付録として後述する。 使用方法 そのグラフィック端末のスペシャル名を、 G A C C E S S =で 指 定 し て ダ イ レ ク ト に 出 力 す る 。 二 二 二 =D ・一 一 A 一 =R 一 l& =G 一 s ︐ 一 = SI 一 =A 一 S 一 MH 一 Starbase Interfase Driver . ・ . GACCESS. . . 'entry>/dev/crt' ‑ 1 合 2 、 a グラフィック端末 ByANNOT . A .1EF Z1nc t i o n0 1S A . S j G . 孔4P H ネ 1e nt ryは 、 S A Sデイパイス・カタログへ登録したときのエントリ名 2c r tは 、 グラフイツク・デイバイスのスペシャル名であり、ユーザ定義によりネーミングし 本 たものである。 5 0 0一

5 . おわりに H P ‑ U X，S u n O S ) のグラフイック環境をディパ 本文は、エンジニアリング・ワークステーション ( イス・ドライパと共に紹介してきた。 本文が、 U NIX版 S A S おいて、 SAS/GRAPH を有効に利用するための参考となれば幸いである。 参考文献 .SAS/GRAPH User's Guide R e l e a s eS . 0 3E d i t i o n .SAS/GRAPH Guide t o Hard~\V are Interfaces S . 0 3E d it i o n ‑ ， . ‑501‑

Starbaseイ ン タ ー フ ェ イ ス ・ ド ラ イ パ 作 成 例 付録 I P 9 8 7 5 2 A端 末 に 対 す る Starbaseイ ン タ ー フ ェ イ ス ド ラ イ パ 本例は、 HP9000/370CHX において、 I A S をインストールしたディレクトリ名を、 '/usr/li b / s a s 'とする。 の作成例である。なお、 S 作成手順 1.モジュールの作成 、 (2) Makefileの 変 更 v i Makefile 附 山 十 け ﹄ 油川 ﹁"﹄ 90 QU 守 ︑ ︒ ﹄ 司 川 F 川町 ・‑ ・ 十 ふ町 い れ ・ 川 F 川 守 し 仁 Pし 旬︑ふ ︒ ・ ‑502一 ﹄ ﹄ し " M a k e f i l e "3 2l i n e，1 3 5 8c h a r a c t e r s は 、 ユニークな名前に変更すること。 Module Nam巴 Library Name は 、 図 ‑ 2の HP‑UXグ ラ フ イ ッ ク ・ サ ブ シ ス テ ム と Library を参照のこと。 (3) Makefileのリンク makc (4) モ ジ ュ ー ル の コ ピ ー c p /usr/lib/sas/utilities/starbasc/sas98556 /usr/lib/sas/sasexc/graph/sas98556 '/usr/lib/sas/sasexe/graph' は 、 S A S / G A R P I Iのグラフィック・モジュールが用意されて キに参照される。 いるディレクトリで実行H 、 司 L i b r a r yN a m e 5 t a r b a s e .。 / b i n / l d ‑0 $ @s t a r b a s e . o‑ r‑ d$ ( D D L I B I ーI s b l‑ l s b 2‑ 1 m‑ l c $ ( N A M E I ド e ρu s ・ raw ‑ th ee‑bHM ド ﹄ Rd︐ mvInu 1 i J Pし r v uob ina‑‑ a n u eacyA unvnv s s s n l t 3︐ het(V o plh 'Aau A Uu n v e tIoHE ee・t νehH ︑ ct u q npn M 1 h u v ι h t円 eB cu neAG ρu' utch anvs atD ;AhTInk oiitd f A F U Fし a ρU + L︑ yeeovn s;Arfnυ Auvr‑i CCFTeea e v A ・5 R eidr eor elnAue L U T ‑ u t︐A P lA VORd muwauH uw ia A U ‑ F A 1 h U T I ‑ ︐ .U aer'nF︑ t ae︑ e A b 円qu 戸 E bec ndets 7 ・ V I l c e n t G i A R d 1 A r i a ‑ me q u a q u 1 h U H u ' n H ‑ ' oueV4 eEepBC3 t h H A e1dtn t i hsr ﹀R i 2 t5 h HS n 弘 nh t tAeAvp tSreu elt B t m T e︐ H SI oper h sha aLnkue︑ M a u n ︑ u A U M u e o ρ u n v ‑ ‑ttm L U A同 u n t k s n n ︑ 戸・o ve T ee Rd ' a 2n ae ︐ H o n bm d e d 4 t T 弘 H 弘1 mS a pe dtvh + L ・ ︒ σM L ' L n v s n υ asn n a t enom‑ o y r i o a c u E h ‑ ‑ e s o a e naA t‑‑gvi eioI untasits‑ O F U ert 'tiyo AktUP ・ 2 4 F ︑ u d n v yseea c Y山O n a " e e m tA U H u c d o a r ‑ n V 3 n Hhm ︒ t i c ‑ e m h a RU tlttI cdrn t‑nmatx punvnv 'Aρunv ︐ ︑ 戸' equnh o a n e n F + A vtvi A u ︑ ー + e n u sBoclnhd lseen esit ItItdtnr m T i uashul d u r p ︐ ︐ r L v v p daao u q u oi Jdo inutnF onpnt p L A同 hdvtd ド﹄ enusnu' O F U snrhe u︐ H vlGHeek‑ A U oes‑‑ 戸 A e i d A itdνelhHos ︑ n H υ n H F + 4 ‑ uphi‑ ︑ 戸 u・ n ine‑etoe k u n V ‑ 1 ‑ a v c d Lm d n 1 1 Auaufnu'n‑b・ hun y e o t A c r 円 otAuvsi ︑ l y e The‑ eo ︐ F t︐v d o i t d t tL U R E A ‑ F I ‑ ‑ a uA u 5cE Q u r n m ︐ nn v︐t q u n v c d ' n H u c Aes‑‑unuae nvA u n v ecet: yλ ee BveohH nvie c t o nHρ v ' n H A I i ) e i t E k u c isusf aih t Tr rshtaro ox vo'ba m t ︑U uA Rdpu'Ln n V O L ‑ ‑ yi' U 1 1 ιρ ne ρ F+AρM rur i onva da s env ︑ 戸ar‑h t ︑ nlt tr tp rd V 'n 110 oiyiw‑dra ia ratau a e m ee AUSA‑‑isnnuC s ecaLUFU h v t e Itesa Yts h s iir lernseee ρ U ' t e e s u rd useeuc'CC . occs odet . n 1hUHuuvp ρ U 1 A 1 a : ・ I v F t a S ‑ a d l e u a m v v Tir‑‑ l l vve 5dn oo‑‑nogaee nuatn oeeeS zi AAnHO ︑ ︐ T t d T y w n D d N p t FA ドA UA U 1 h UU lsaD 司 トl o d uI eN a m e ¥AH = 5 a 5 9 8 5 5 5 D D L I B =‑ l d d 9 8 5 5 5 上記 S A S ディレクトリの あらかじめ、 Starbas巴用のオブジェクトファイルと M a k e f i1 巴 は 、 下の 'utilities/starbase'に用意されている。 (1) デ ィ レ ク ト リ の 定 義 c d /usr/lib/sas/uti1i ties/starbasc a a

(3)端末の仕係の設ii: 守 守し 守し 守し 机 ︒606060606nxunxunxun606060606060606nxunxun606n6060606060606060606 Aun60606060606060606060606060606060606060606060606000606060606 守し ﹄ 司 舟 ﹂ ﹄ バ ﹂ ド﹂ J 一一ーー一一一一一一一一一一一一一一一一一+ +‑一一一一一ーーーー一一一一一一ーー一一一一一一一一ー一一一一一一一一一一品目ー一一一一 + 一++ :A‑ F 晶 勺 fド 小 j E 山而戸市 ﹄日一 ド F ム ヲ 可 守 且 02/26/88 02/26/88 02/26/88 02/26/88 02126/88 02126/88 02/26/88 02/26/88 02/26/88 02126/88 02126/88 02/26/88 02/26/88 02/26/88 02/26/88 02/26/88 02/26/88 一一ー一一一一一一一一ーー一一一一一一‑‑‑‑一一一一一一一一一一ーー一一一一一一一一一一ーーーー一一一一一一一一ーーー+ ‑ 一 一 ‑ ‑ 2︑‑ d‑ 一 c‑ 7‑ 一 ‑‑ 82 04‑ レ‑ 4 一‑9T82一 二一‑PR20一 :‑‑HCI‑‑ ﹀ ィ J一 A一‑ ‑ ‑ し︑一一::‑ ・‑ 托竹一一 s‑ l ' 一 一 : : l lsn K‑一 ‑一 yr le ‑e ‑x ex el e‑ ‑ A / ?‑一tdpiif一 E ‑‑noypps一 作 ; 一一EHTXYG一 ゼ辛子一‑町内‑ t r L: 一I 一‑ MUNMU‑‑uh‑ 'rL一一1417Ayinυ一 re pri V λ U )一一 ‑‑Ilearrlree ι一一ハUハUハUAUnUB eeeeppeeeeppr (一一60000 て・・二 pa pa pa pp ae pa p 仁一ト 一一にdnUハ u nu‑snu‑‑ a ap ap aa pa pe p ︑dUハ・ ヲ〆一一 ・・・ ‑ ρ L ‑ ‑ h n v n v n v n v Rd n v n v n v n v ‑‑80000‑ETI‑‑ 而 t e1eep 2 ‑‑9‑apn一一 山 ez ez ei zs ei z‑ z‑ s zez ze ze ze z 々 ノ‑ 一‑ ‑e aa a‑ ‑c sd :n pH u ‑ ‑ 二 s nnniillS2njillssa :一‑S2‑ed‑‑ 一 ‑ R u ‑ ‑ ‑ ‑ m 川 o u ‑ ‑ eeessssAessssl W/ p p P I ‑ 2 t 一 一 : 7 n n : e e ‑ ‑ ‑ B A DP CA r Hu ADCAat 一 一 e 8 : : l i e d f d p ‑c u ‑ Pr ure ‑r ‑rc イ 一一 一) 1u9pezezE I‑ rI tr rrie iE it ae uI eo ma m‑ ‑ 7 1 B d h L i r ‑ t e p f v 一 rr‑eeeeetIeeeeeet L t ・‑ e e e t t + L t t o e t 令 ︑ t t ‑ ︐ n n ' t o s s o o o u a s e ‑ t t t t t t t t l t t ttttth ‑7(5HrHVHVRQPGD一 t ttoooooptooooooc ‑ v J P ︑ M FL n v ‑ i τ i 1 A ‑ 1 ‑ A r i 1 i ︑ i 1 i O T i O O O r ECf‑ ι T 4 pppppPAA pよ1 p p p p ワ ‑ ‑ T L 1T 乃/ C I N N ‑ nvnv v‑ ‑a n2 ur Ivri‑‑ on o ‑u 2 DOll222 :vEe一 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 ﹀ EDvoo‑ r P I n y ‑ P 6 p l P 6 n y P I n y p a p ι P 6 n y p L Y P I n y B n H u n u υ HvnHV一 n ・r 0 5 t‑n HMMHHHHHHMHHHHMMM 一‑o ‑ ‑r一 n u n u n u n u n u n u n u n υ n u n υ n u n u n u n u n u n u n u ・ FOEsd HECE?40'c一 lCICE‑‑/a t Ivisv‑ ︿ VELHae‑ ‑EDEobd‑ r 一 ︑ n υ p u n u n u r フ ノ一 ‑FU‑qda‑‑‑‑旬︑︐一 一v‑nuphtxx‑a一一一 弓 ι‑一一 IUInkpζHnsaa ﹁ RodC川間一一一5‑一‑ r Hレ刻 一U t一一‑ n Tiny‑vAVAF ・ 百弓 O一‑一 T l pしe H V τ EE‑‑‑y‑9一‑一 二‑ C E R﹀ Drn0055‑IP‑‑一 寸 dpnγi=pueORunυ7at‑e:LU‑‑‑ l I D = v i 1 ‑ H u ‑ ‑ ・・・・‑ 営者 D = : i t ‑ q 0 t:Erpcseb‑ L:FLAuonui‑‑::::Iosma一 利H E C n l r s s s s t e t e a t ‑ ド ‑ )CIaaEcvlvlcvocnn一 丈 Ivmtisooooe‑‑rcfa一 (VEmarercrcsrpasr一 K ↑ EDOC0DLLPFADGEGT‑ 3DE +C 1一 11111lili‑‑+ ‑503‑ e ノ ' ノ ' ノ ' / ' / ' / ' / ' / ' / ' / ' ノ ' ノ ' / ' ノ ' ' ' ' ノ ' ノ ' / ' / ' / ' ノ ' / ' ノ ' / ' ノ ' / ' / ' / ' / ' / ' t666666666666666666666666666666 a222222222222222222222222222222 ︐ パ u ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ r ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ P222222222222222222222222222222 U000000000000000000000000000000 曹 を 11 ee vr v‑ r i e ivle ︐di︐drr:piI reeirrrealrrlee E1GEppeeeeppeeeeppr uuaappppappppaae LυEkuppaaaapeaaaappp seueppppzppppa utdbd34ejeep ‑aeAAeeeezseeeezz PImTdTsszzzzizzzzi‑‑ lrerRRhhnnnJills2n111issa ‑‑eetotcTCtteeessssAessssi leetttfaRiipp pip‑2u attttomecevw 日ADCAIBADCAAt nAi i‑ O IPt ‑1‑ 1l 6 6‑e lrc ; ri ‑G 11 X0 be o1 r‑ rr it‑‑11rre mL wppefalaeel‑‑eeeeetreeeeeet ? L ? L n u ρ ω ?L ? L ? L ? L m A r a p A V A ハ H U ? L n H 1 h u n H ? L ρ L P u p u ? LL eee14Rylaittttttttttlttttttth tssoooonrrrsins‑ootttoooooptooooooc a a n kn aa l e ‑ ‑J 11 o o ‑ ‑l 1i 1 1 1 1p AO 1 1 τp lA ‑ I 1A iA l OL L P p ue e n d f U0 p p ‑ ‑ ?1 l p p p p‑ η‑ L 1 1 p‑ p1 p p P AUmmILTよi e p p P A A P oeeooDeb‑dr990011220011222 ιワι よ D R U F D R d F D P D R U O一Oワ n J q u a ‑ A A A A d a A A A A A A d Til‑‑iccpし l p l n r p l p l n r n r n r n r n r p s n r n r p a QUPPI‑‑AT‑‑Lin14Pιptnrnrpp 羽 川 U 川 ベ U刊U円U 叫 パ U円U 1 M九U A puppaanrnunυooou川口unパUM川U丹UJ J U円U U 川 UU 丹 丹羽 AAACCHDDCHCDDDDDDDDDDDDDDDDDDD レド﹄ vt vとF vvF vt v v v v v v v v v vk v vF vp v v v v v vF v v tv ph ιF t Fh tF N L P tv F字 N L F t F t t F L P Kv い い と い Lv F= tF tF F DDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDD 引 h DEV 0E V DEV DEV DEV DEV DEV DEV DEV DEV DEV DEV DEV DEV DEV DEV DEV DHP3 DMP3s DMP4 DMP40 DMP40A DMP41 DMP41C DMP42 DMP42A2 DMP4s DMP50 DMP50A DMP51 DMP51C DMP52 DMP52A2 DMP52AR +一一一一ーー一一一一一ー . ， n u osuR422R OULPNCNPAACAACAA o ‑ ‑ 2 2 日0011222 OLE14RlGGG99 日 o・ ιワ U F O R U 1 s p S I L o o o o n u n n u u n UUつ ι n J q u a ‑ 44 A A A d a d a d ‑ A U 1 F O R U F D R u弓 Q U I L n r I L I L I L I L I L n o n D n D p s n r n r n r n r n r n r n r n r n r n r n r n r n r n r n r n r n r n r m u w J U M m U 1 U 1 u 汽 U 1 u 川 p u n r n r A A A A n u n u n U F E K F t u門M司叫べU 1 uu n H U円u門u門U司u 門 AAACCCDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDD日 ・・ a Description Type N a r n e 一一ー一一一一一ー‑‑‑‑‑ー+ +GDEVICE: DINECTORY GDEVICEO.DEVICES(Bl ー ー 一 司 自 Command ===) edit hp98752a.dev

2 . ドライパの登録 トリとして登録する。 S A S の GDEV!CE プロシジャを使用し、 '/usr/!ib/sas/sashe!p'に 1つ の エ ン ドライバは、 (1) GDEVICEプ ロ シ ジ ャ の 実 行 ーー ーー ーーー一一ーー一一一ーー一一 白ー一一一ーーーー 『ー ーーー 一一ーー一一一ーーー + P R O G R A ME D I T O R 一一一ーー一一ーーー I C o l l l l l l a n d= = = )s u b m i t loomlibn山 g d e vi 叫 'j山 川 凶 a 山川山'. 1 0 0 0 0 2p r o cg d e v i c ec = g d e v i c e O . d e v i c e s ; 1 0 0 0 0 3r u n ; 一一ーーー一一ーーー 戸 戸 戸 戸 戸 戸 nonδohunAEonORunononononδnononAZononδnononononδnonδnonδnonono oonononδnonδnonδnonδnonδnonδnδnonononononδnonononδnonononδno J JJ J J J J J J J︐ JjJJJ JJJ J J J J J J J J J J r︐ JJJ JJJ JJJ J︐ J J r J︐ J︐ J︐ J J︐ 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 u p h u n h Uh u p h u ρ h u p h u n h u p h u h u p h uh u p h u n h u p h u p h uh u p h u p h u p h u h u p h u p h u n h U F h u n h U F h u n h u F h u p h uh ム ﹄ ﹄ ﹄ ﹄ ﹄ ﹄ ﹄ 何 ﹄ ﹄ 円 ﹄ ﹄ ﹄ ﹄ ﹄ ﹄ 円 m Uppaanrnunuoooumu川M門u門umu門U U門M U門u門U門u門Mmu門M門M門MM ︑ 戸F AAAAA八FしFしHnnunupしMNFしnununununununununununununununununununυ ︒ rr ee vrv ieeir raU.w.PAp r1 AulAurrr&rnp ド reerrrrearrrIee EAUEPPeeeeppeeeeppr uuaappppappppaae bEbppaaaapeaaaappp seueppppzpPPD‑a uφLAULUAuqddAeieep ‑‑aeA 八 AAeeeezseeeezz prmTdTsszzzzizzzziil 172fi‑‑s rrelnknWHIn‑hunnn・ i'filsSa っι n・ r r e e t o t pしTlpしt t e e e s s s S A八 e s s s s r ιu 1 eeφLttFAanKHei‑‑ppp‑AP1A つ aφLtφL+LOmepしe v v n D A 八nupしAnrnDA八nupしAAAAt niloo‑tr11616elc irrllpxobebrrrrrrrtlir‑‑re mvvppefalaeerlreeeeetreeeeeet rIrotnbntteeetttttoetttttti eee‑‑dAnky‑‑aEitttttttttt1よtttttttLH tssnδnδnrrrptnptoott‑L00000p‑L000000C a a n k a a e i e 1ム1iooOTi‑‑︑ i1i3101よ1よ1A1ATA‑‑r dpt︐ dpP1ATA‑‑PppppqL1ipPPD‑PPAA nυTLTLPpnuen︐ nυmmTL1121epppAnnur dIQυqunυnu‑‑TLqJZLnunU1ム3 1ワ ιワムワι nυeeoonuCLur︐ 1A1よ1iccpし O 一 OつιιneuquAqdAdAdAA‑dAAqdARUFhrbRυpbFD弓υ Upp‑‑14TLTLvin‑‑PP P P P P P P P P P P PιPPιP Pn r p ι ︐ 一 一 一 一 一 ︐ 一 22222︐ 2222︐ 22 2︐ 22︐ 22 22 22222222 222 2 ︐ J JjJJJ J J J J J J J J JJJ J︐ JJJ J J JJJ rJJJ JJJ Jjr︐ J J Jjrjr︐ J︐ J︐ J︐ J 一 一 一 一 2 22 2 2 2 22︐ 22 2 2一 222J2 2一 2一 22一 2 22一 2 2222 2 2 一 ︐ 一 一 000000︐ 00一 0000︐ 000000000 000︐ 000000 U p d at e d vvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvv ﹄ ハ U ﹄ ん ﹄ ﹄ ﹄ FLFtrhFtFιτに と F FLFFtpFktFKFttFtp=ιFFttFtpktFFKELPk nunununununununununununununununununununununununυnu円u n u n υ n υ n υ ﹄ ﹄ ﹄ ﹄ ﹄ ﹄ ﹄ ﹄ ﹄ ﹄ ﹄ ﹄ ﹄ ﹄ ﹄ ﹄ ﹄ ﹄ パ ﹄ ︒ ﹄ ιnk nuqvド皆 nKAqqL っ A n pし AAAA A八 Fし A八 nUHUTLP﹄ 川 内 Fし町川P﹄ A八 ι nUTLPTAA‑nkyipUFUFU quQυnDnυnu‑‑TAqLつιnonunUTi‑Aつ っιι 1&PTLoooonυn ロHUHUHuqLつιquqeU4・ AAA‑dAA14・ d A F h υ F h r b F h υ p b p b p b 4・ ロnopP P P PAPP P P P P n r A P P P PιPP P qvTLP TLTLTLTLTLn ロn rupP A八A八ハUnunUFtFtιu門U円u門M m d u門u円u門u円U門u門U門u門Mmu門U門M門M U門M円 +一一一ーー一一一ー一一ーー一一一ーー一一一ー一一一ー一一一ーー一一ーー一一ーーー一一ーー一一ー一一一ー一一一ーー一一ー一一四ー一一ーーーーー一一一ー一一ーー一一ーー‑ーーー一+ 、 a AAACCCDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDDD 504‑ ーーー一一ーー一一一ーーーー+ ーー D e s c r i p t i o n + ーー ‑‑‑ 一一ーー一一一ーーー ーー +ーーーー T y p e N a m e 日0 0 0 / 3 3 0 . M o d e l =H P ーーーーーーー一一ーーーー N O T E : C P U I DS e r i a l =X X X X X X X X ーー+ (2) ド ラ イ パ ー の 作 成 ' G D E V I C E :D I R E C T O R YG D E V I C E O . D E V I C E S (日) ーー ー ーーー ーーー一一ーー一一ーー一一ーー一一ーー一一 ーー ーーー ー ー C o m m a n d= = = >C O p ys a s h e l p . d e v i c e s . h p 3 0 0 h . d e vh p 9 8 7 5 2 a . d e v ーーー+ ーー ーーー一一ーーーーー ー 一一ーーー一一 L O Gーー ーーー一一一一ーーーー C Ol!lm a n d: ; = = ) 一一回ーー一一ーーー + 一ーー一一一一ーー一一一一ーーー一一+ ーーーー一一一ーー 一一一一ーーー 'ーーー一一一一ーーー + O U T P U T ‑ ‑一司ーーーーー一一 C O l l l m a n d= = = ) a 、

ドライパーの登録の終了

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