SASユーザー総会論文集 1994年

日本 SAS ユーザー会論文集 1994年 7月 21日(木)・ 22日(金) '94 SAS③ U s e r sG r o u I )I n t e r n a t i o n a l ‑ j a p a n

目

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大学入試センター…… 7
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日本シエーリング株式会社・・・… 問

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呉羽化学工業株式会社…・・・ 9
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FRAMEエントリを臨む邸荷物技援システム訪韓・・・・・・・・・・・・・・・・今西康次

株式会社電麗葺努情報サービス・・・… 1
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電通国際システム株式会社

平岡正寿
佐藤数明
藤川善寛

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間 以:SASとPCソフト伏統合事例・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・松 井

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勧号「砕同じ妨健認さなる (})/;>? ・…・・・・・・・………・……・…・…・中山健夫
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吉池信男
横山徹爾
田中平三

東京医科歯科大学一・… 1
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SASシステム加は調会乙妨健艶初瑚翠子次携す・・....・ ・・…斉藤 功 青野裕士 小津秀樹 大分医科大学…… 1 2 1 醐或劫霧託費媛2 ヰこおけるポリーフ在J?1 J(腺掴殉可意義・一…・・…・…・西田 博 ー拙:/S T A Tp r o c1 頃s t i ， c p 悶 p h r e gを用した様サー 古賀才博 松下健康管理センタ一一‑一・ 1 2 5 H 医薬備計) 用量国部蜘サンフフレサイズ晴i 算・・・・………………一一・……・宇野 奈川敏彦 武田薬品工業株式会社一.... 1 3 3 同等間綻に制する跡動柑瞬揺す……・・・・…・・…・・・・・・・・・…・・上原秀昭 株式会社ツムラ・・・・・・ 1 4 1 SASPROC IML て静挺した P矧 J l a t i∞ P l 週 間 町o k i n e t i c s..…・拝野克行 を慨し、解析げ調開』を轄きする。 日本シエーリング株式会社......1 5 1 . . . . ・ ・‑栗原律子 混合奴採モ弥陀用吋点稗臨海開坊縫紋婚す…‑… ・ ・ 朝野芳郎 期l 府洋一 大和千靭 エ ー ザ イ 株 式 会 社 一 . . . .1 6 9 H H H E G ‑ 強ま里 SASによる半導体フロセステ」タ解析システム・・・・・・・・・・・・一一・・・・ー・・ 4 叫浮 ひろ子 山崎義弘 松下電子工業株式会社一.... 1 7 7 各 器i 館発任ラ弓L‑{:X‑すする MIXED フ勺シ内制調…・…・・・・・…・高橋行雄 日本ロシュ株式会社・・・・・・ 1 8 3 加択鹿去、ある川議努縮分解、さらに交国情勢斬……・・ー・・・‑…・鷹野元久 株式会社リコ一一・ー・ 2 0 3 趨斉 肇 企業方脳動トレンド分析・………・…・…....・ ・‑……・ー……浅野美代子 若杉敬日月 H 山田文道 出 品 SASを用吋謡賄罪汐行」タの分析…・……・・・・・・・…・………・・和合 山 大 学......2 1 3 株式会社エー・シー・エス・・・・・・ 2 1 9 東 京 大 学 株式会社富士通システム総研

主粉づ:析による企業功給調面と欄面・・・…一一…・・・・・・…・…・…・・青沼君明 菱 行...... 2 3 1 銀 企業罰百システム「プリズム」一..........................一・・・・・・・・・・深井 潔 鈴木督久 株式会社日経リサーチ・・・・・・ 2 4 9 思窓場鷲見る・・…・・…‑・・・・・・…・・…・・・………・・・・・・・・・・・・…一中林三平 株定会社鋪包f /こすワググルプ・・・… 2 5 7 NLP フロ弘J ャによる株会r ートフォリオのリスク最Nヒ . . . . . . . . . . . . . .¥Ib崎町抗出比四111 SAS I n s t i t u t eI n c .・ ・ ・ ・ ・ ・ 2 6 1 SAS による顧客セグメンテーションシステム r C P A JO:fJ活発一....・・・・谷向日出男 株走会社鋪包グ手E グ グJ I r 1 '・ ・ ・ ・ ・ ・ 2 9 9 SASシステム剥瀦B SAS/CONNECTソフトウェアリリース 6.10・・・・ー・・・ー・・・・・・・・竹 内 清 恵 一躍躍動静座彰滞緩能とは一 務起訴土 SAS . f m. 品‑ 1 グザr ン ・ ・ ・ ・ ・ ・ 3 0 7 UNIX 版 SAS システムにおける Xウインドウ‑リソース管理・・・・・・・・・・江崎英幸 樟5 巴 許 土 SAS 心l J i j ィ f . ， . SAS システムのニューラlレネットワークカ~灘間・・・・・・・・ー・・・・・・・竹内敬治 株式会社三菱総合研究所一・… 3 2 1 SAS/STATリリース 6.10髭混点￠籾贋・・・・・・・・・・・・・・・・・・ー.....岸 本 淳 司 務計三駈 SAS 心好品‑ 1 グザン・・・・・・ 3 2 7 ‑ w.，.，'ン・・・・・・ 3 1 3 システム w.，.，'ン・・・・・・ 329 MODIFY ステートメントじっ恥て・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・佐 藤 元 昭 務ま匂道士 SAS 本4 ザ ィ チ ユ ー HOTSPOT....................一一..............................外川禎一 ネイチャーインサイト株式会社・・・・・・ 3 3 3 SAS剖吏い良くする笥混群 務計三議団司馬t Yこ♂九グ・グ J ト プ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 3 4 1 W i n 批 総 版SAS 剖殉こー・・・・・・・・・・・・木村範昭 App l e s c r i p t による J MP3.0の閣開予理……・・・…・…・…・…・陶山昭彦 ， 鳥 ACOS 上のデータベースへのアクセスツールと・・...........・ー・・・・・・・・谷 ) I [俊彦 適用システム機製初防来折 岸本徹 中 博 幸 塩尻正幸 細 川l 豊 日 本 電 気 株 式 会 社 … 一 .3 5 3 取 大 NECソフトウェア岡lJ 学......3 4 5

Wi n ゐ略版SAS のPCネットワーク^4.滞ス経験・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・阿 部 まさ子 野口知雄 マリオン・メレル・ダウ稀5た会社一.... 3 5 9 淳 淳 悟 Win めw s版 SASシステムパフォーマン刻坦上じ%て・・・・・・・・・…・・・・・篠田 竜 司 ネイチャーインサイト株式会社・・・一. 3 6 1 メインフレーム版SASシステムのパフォーマンスチューニン列こついて・・・鈴木一彦 務出壮 SASイ:m~-w~\'ン・・・・・・ 369 ( ) p e nVMSAXP 版 SAS の 儲E 弔面・・・・・一一..........一一・・・・・・・・安達 森 永 乳 業 株 式 会 社 . . . . . .3 7 5 健 SASシステム軒l 閉したトラヒック分市汗訓白川・・……・・・…ー武内智裕 日本テレコム株式会社...... 3 7 9 SAS/ACCESS (ORACLE)でのパフォーマンス考窓点・一…・・平田明弘 徐食会社 SAS心待ィ先-t-.:l~\' ン・・・… 381 SAS軒 l 聞 は:CSS 翠鮭堂対妥システム広務溌・・・・・・・・・・・・ー・・・・・・・・降旗文 明 セイコーエプソン株式会社...... 3 関 SAS 次起草入経緯と今働移絡寺・・・・・・・・・・・一...........................三浦 雅 樹 プ ロ ミ ス 株 式 会 社 一 . . . .3 9 7 SAS /EISソフトウェアに却するカスタマイズ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 3 沼野 務計三組 SASイ冴~-w~\' ン・・・・・・ 403 実 MSWindolrs 版X-Selverを即売・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ .............r~ 隆 UNIX 版 SASシステムの慢帯j 杉原直樹 高司￨義矩 東京歯科大学・・・・・・ 4 1 1 Win 必R 版 SASシステM 勝杯ータ安救 (DDE) による・・・・・・・・・・・小沢義人 M i c r o s o f tE x c e lとの子」タ寛賞マクロ叫械 吉田彰夫 日 本 化 薬 株 式 会 社 一 . . . .4 1 5 システム(アフ。リケーション) 2 1 学一....4 SASによる図書総業扮システムd癖民一・・・・・・・・・・・・・・・ー・・・・・・・・・・・・・渋 谷 和 人 国 クロスワードノ判明割弱量 SASフログラ.ur.樹宇・・ー・・・・一一・・・・・・・・周防節雄 神 戸 商 科 大 学 一 . . . .4 3 5 際 大 該医‑マークチイング アンケート分析汐つ特紘$1....................................一・・・・・・・・藤井泰之 石井宏司 株定会社 SAS似ティ仕!古r~\'ン・・・ー・ 453

十欝礎刻絞殺激烈調する美智士祈....………..…・……‑…‑…‑犬塚正智 千葉経済大学短期大学部一・… 4 5 7 携態苓副主酪齢クラスタ→漸・・・………・・…・・・………....・ ・ ‑ 飯 塚 寿 子 N H K放 送 文 化 研 究 所 … … 4 7 7 : : J 荷物ービヰ瑠柑効出こつl，.Y ' (...…・…ー…・‑……‑田久浩志 患者より M. 東 PC 版 SASとUNIX 版 SAS による大規開誼予」タ次精祈・・・・......有馬昌宏 一実案者較糧費櫛宣と柑数 神 戸 商 科 大 学 一 . . . .4 9 3 食ほすする意識と旅裳増設支とグ澗係…..………・………一一…一園枝里美 高砂香料工業株式会社・…..5 0 3 沼乃イメー乙議誼夜来信f 解析・.......一……..…・・・ー………一・…・綿谷倫子 ニッカウヰスキー株式会社一・ー・ 5 1 5 H チ F 大 学.... . .4 . 8 3 チュートリプル SASによる菊判サきロジスティック回最………・・・ー……・・……ー浜囲気仇馬 東 京 大 学 . . . . . .5 2 7

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日本 SASユーザー会 (SUG卜 J) 続 苦tTips&Techniques ‑Q&Aシートから学ぶー 奥山真一郎 株式会社 SASインスティチュートジャパン 統計解析研究室 T i p s&T e c h n i q u e sf o rs t a t i s t i c s L e a r n i n gf r o mQ & As h e e t s ‑ S h i n 'i c h i r oO k u y a m a S A SI n s t i t u t eJ a p a nL t d， S t a t i s t i c sR e s e a r c hS e c t i o n I N U IB l d g .K a c h i d o k i1 ‑ 1 3 ‑ 1K a c h i d o k iC h u o ‑ k uT o k y o1 0 4 要旨 本稿は、テクニカルサポートセンターに寄せられた Q&Aの傾向と対策を 2、3紹介することにより、 SAS による統計角靭?を学ぶヒントにして頂くことを目的としています。今回はたいへん質問の多いノンパラメトリ ック統計検定の基礎をできる限りわかりやすくまとめてみました。 SASによる統計解析のさらなる理解へのきっかけになれば幸いです。 キーワード: U N I V A R I A T E， N P A R 1 W A Y， W I L C O X O N， F R E Q ，C M H， 1. Q&Aの中心的話題 ‑Wi 1coxon検定 Q&Aで圧倒的に多いのが統計検定に関する質問ですが、その中でも iwi1c0 x0 n検定」に関する質 問は群を抜いています。 例えば、 Q SASで、 Wilcoxonの順位和検定はどのプロシジャで実行できますか? Q 1群の場合の Wi1coxon検定を実行するにはどうしたら良いのか? Q 集計されたデータでWi 1coxon検定を実行するにはどうしたら良いのか? などなどさまざまです。 これらの質問に代表されるように、まずそれぞれの検定とプロシジャを理解するには、 ( 表 1)にまとめた ように、それぞれ 1群(対応のある問題)、 2群、多群としてケースを分けて理解するとよいと思われます。 ‑1

( 表 1) 群 検定名 対応するフ。ロシジャ 1 符号付順位和検定 UNIVARIATE (差の)平均スコアが O 2 Wilcoxon順位和検定 NPAR1WAY FREQ 平均スコアが等しい NPAR1WAY FREQ 平均スコアが等しい 帰無仮説 Mann‑WhitneyのU検定 多 Kruskal‑Wall is検定 寸如こいう Wi1coxonの順位和検定は、 2群のケースに適応され、 Mann‑WhitneyのU検 定と等しくなります。 SASで対応するプロシジャは NPAR1WAYプロシジャになります。しかし次節で 示す様に、 FREQフ。ロシジャ CMHオプション指定により、同様の検定が実行可能です。 また対応のある問題で、差のスコアの平均が Oという検定を行いたい場合は、 NPAR1WAYプロシジャ ではなく UNIVARIATEプロシジャを使用してください。その際、検定結果は、 Sgn Rank、お よび Prob>ISIのところを参照してください。 また、 3群以上の平均スコアの比較には、 Kruskal‑Wallis検定が用いられます。この検定を 2群の問題に適用すると、連続修正の問題を除いて、 Wi1coxonの順位和検定と一致します。 さてこれらの場合分けが理解できたところで、例題によりこれら検定の基礎を確認しておきましょう。 例題 1 W i1c0 x0 n J r 国位平I 験定 この例題は、ある薬品の効果を 5段階で評価したものです。そこで、各群毎で、この薬品の効果は異なるの かどうかという検定をしてみましょう。 データは次のように既に集計されたものとしましょう。 (データ) F r e q u e n c y !著明改善￨改善 i やや悪化￨著明悪化! T o t a l ￨不変 一 一 一 一 一 一 一 一 一 + 一 一 一 一 一 一 一 一 + ー ー ー 一 一 一 一 ー + 一 一 ー 一 一 ー ー ー + ー ー ー ー 一 一 一 一 + 一 一 一 一 一 一 一 一 + 1群 1 3! 1 9! 1 2! 1 7I 6 4 一 一 一 一 一 一 一 一 一 + 一 一 一 一 一 一 一 一 + ー 一 一 ー 一 一 一 一 + 一 一 一 一 ー 一 一 一 + 一 一 ー ー 一 ー ー t‑‑‑‑‑‑‑‑t 2群 5I 2 0I 1 3! 1 8! 一 一 一 ー 一 一 一 一 一 + 一 一 一 一 一 ー ー ー + 一 一 一 一 一 一 一 ー + 一 一 一 一 一 一 ー ー + ー 一 一 ー ー T o t a ! 1 8 2 5 3 9 9! 6 5 t‑‑‑‑‑‑‑‑t 3 5 1 2 1 2 9 ワ ー

(プログラム) 集計されたデータに対し、 NPARIWAYプロシジャを用いるには、次のように各セルの回数分 D O文で レーフ。させる必要があります。データの内容は、プリントして確かめてみてください。より便利な方法が、後 j で示されます。 d a t as a m p l e l ; i n p u tg r o u p$ l e v e lf r e q ; c a r d s ; x11 3 x21 9 x31 2 x41 7 x5 3 y1 5 y 22 0 y 31 3 y 41 8 y5 9 d a t as a m p l e 2 ; s e ts a m p l e l ; d on = lt of r e q ; o u t p u t ; e n d ; r u n ; p r o cn p a r l w a yd a t a = s a m p l e 2w i l c o x o n ; c l a s sg r o u p ; v a r l e v e l ; r u n ; (出力結果) NPARIWAYプロシジャの出力は次の通りです。 ‑3‑

NPAR1WAY PR0CEDURE W i l c o x o nS c o r e s( R a n kS u m s )f o rV a r i a b l eL E V E L C l a s s i f i e db yV a r i a b l eG R O U P S u mo f E x p e c t e d S t dD e v M e a n G R O U P N S c o r e s U n d e rH O U n d e rH O S c o r e X 6 4 3 7 5 6 .0 4 1 6 0 . 0 2 0 6 . 0 0 2 5 8 2 5 8 . 6 8 7 5 0 0 0 y 6 5 4 6 2 9 . 4 2 2 5 . 2 0 6 . 0 0 2 5 8 2 7 1 .2 1 5 3 8 4 6 。 。 A v e r a g eS c o r e sw e r eu s e df o rT i e s W i l c o x o n2 ‑ S a m p l eT e s t( N o r m a lA p p r o x i m a t i o n ) ( w i t hC o n t i n u i t yC o r r e c t i o no f. 5 ) S = 3 7 5 6 . 0 0 Z =一 1 .9 5 8 7 1 T ‑ T e s ta p p r o x .S i g n i f i c a n c e= Prob> I Z I= 0 . 0 5 0 1 0 . 0 5 2 3 K r u s k a l ‑ W a l l i sT e s t( C h i ‑ S q u a r eA p p r o x i m a t i o n ) C H I S Q = 3 . 8 4 6 1 D F = 1 P r o b>C H I S Q = O .0 4 9 9 (角轍〉 まず検定というからには、何を検定しているのかを把握しなければなりません。 Wi1coxon順位和検定 の帰無仮説は、「各群の平均スコアか等しい」ですから、この例では、「各群で薬品の効果に差はない」とい うことになります。 W i l c o x o n2 ‑ S a m p l eT e s t の出力は Wilcoxonの順位和検定の結果に対応します。但しこの場合は、 o . 5の連続修正を行った統社量に正規E似、 t分布近似をします。結果は P r o b> I Z I= 0 . 0 5 0 1で、 5% 水準 を少し越えていますが、ノンパラ検定なので、 5% 水準で有意と評価すべきでしょう。 r u s k a l ‑ W a l l i sT e s tの出力も、このケースは 2群ですのでWilcoxonの順位杭験定になり これに対し K i l c o x o n2 ‑ S a m p l eT e s tと比較して、生の統計量にカイ 2乗近似を行うという違いがあります。ここ ますが、 W H I S Q = 0 . 0 4 9 9で 5%ぎりぎりで、帰無仮説は では、連続修正は行っていません。この結果をみると Prob>C 棄却され、「各群で薬品の効果に差がある」ということになります。 連続修正を行うか否かは、議論が別れるところで、どちらの結果を採用するのかは、解析者が判断しなければ なりません。 ‑4‑

例 題 2 K rusk a 1‑Wa 11is検定 例題 1と同じデータ l こもう 1群を付け足し、各群 (3群)でこの薬品の効果は異なるのかどうか検定をして みましょう。 (データ) F r e q u e n c y l著明改善 l 改善 ￨やや悪化￨著明悪化 I T o t a l ￨不変 一 一 一 一 一 一 一 一 一 + ー 一 一 一 一 一 ー ー + ー ー ー ー 一 一 ー ー + ー 一 一 一 一 一 一 一 + ー ー 一 一 ー ー ー ー + 一 一 一 一 一 ー 一 一 + 1 3I 1群 3I 1 7I 1 日￨ 6 4 一 一 一 一 一 一 一 一 一 + ー ー ー 一 一 一 一 一 + ー ー ー 一 一 ー ー ー + ー ー 一 一 一 ー ー ー + ー ー ー ー ー ー 一 一 + ー ー ー 一 一 ー ー ー + 5I 2 0I 1 3I 1 8I ー ー ー 一 一 一 十 一 一 一 一 一 一 一 一 + ー ー 一 一 ー + ー + 一 一 十 一 1 7I 2 3I 2 2I 2群 3群 6 5 + 6 6 一 一 一 一 一 一 一 一 一 + 一 一 一 ー ー ー ー ー + ー ー 一 一 一 一 一 一 + ー 一 一 一 一 一 一 一 + 一 一 一 一 一 一 一 一 + 一 一 一 ー 一 一 一 ー + 2 0 T o t a l 5 6 4 8 5 7 1 4 1日5 (出力結果) NPAR1WAY PR0CEDURE W i l c o x o nS c o r e s( R a n kS u m s )f o rV a r i a b l eL E V E L yV a r i a b l巴 G R O U P C l a s s i f i巴db S u mo f E x p巴c t巴d S t dD e v M巴a n G R O U P N S c o r巴s U n d巴rH O U n d巴rH O S c o r巴 6 2 7 2 . 0 3 5 7 . 8 2 3 6 0 3 8 4 . 8 5 1 5 6 3 x 6 4 5 4 3 0 . 5 0 0 0 0 y 6 5 5 0 0 0 0 6 7 7日. 6 3 7 0 . 0 2 2日2 6 0 3 5日. 1 0 4 . 3 0 0 0 0 0 Z 6 6 6 9 0 0 . 0 0 0 0 0 6 4 6 8 . 0 3 6 0 . 5 8 7 0 8 9 1 0 4 . 5 4 5 4 5 5 A v e r a g巴 S c o r巴sw 巴r 巴 u s巴df o rT ie s K r u s k a l ‑ W a l l i sT 巴s t( C h i ‑ S q u a r巴 A p p r o x i m a t i o n ) C H I S Q = 5 . 5 3 1 2 D F = 2 ‑5一 H I S Q = P r o b>C O .0 6 2 9

(角蒋代) u上)のケースなので、 帰無仮説は、「すべての群の平均スコアは等しい」です。また今回は、多群 (3群 出力は K r u s k a l ‑ W a l l i sT e s t の 1つです。結果は、 P r o b>C H I S Q =0 . 0 6 2 9 ですので、帰無仮説は棄却でき ず、この薬品の効果の差は証明できませんでした。 2. CMHオプションの実力 ‑Mantel一Haenzseぱ詰士量 FREQプロシジャに CMHオプションがあることはご承知のことと思いますが、その内容はあまり良く理解 されていないようです。例えば Q SASで、 Mantel‑Haenzsel検定はど、のフ。ロシジャで実行できますか? Q CMHオプションの 3つの出力の意味が区別できません。 などの質問が、 Wilcoxon検定についで・多いのは事実です。前節で触れたように、 CMHオプションは、 Mantel一Haenzsel検定はもとより、 Wilcoxon検定、 Kruskal‑Wallis検 定なども実行することができます。 そこでまず、表 2、表 3で CMHオプションの 3つの出力とその使い分けを理解しましょう。 ( 表 2) 3つの Cochran‑Mantel一Haenzsel統計量の使い分け タイプ l 2 名称 使い分け 相関統語 行・列変数共l こl 明亨佐必要 ANOVA統計量 列変数l こ!胸亨性必要 (平均スコア統計量) 3 一般関連統計量 変数に!胸亨性必要なし ( 表 3) 3つの Cochran‑Mantel一Haenzse1統計量 層が lつの場合に対応する統計量 タイプ 帰無仮説 1 相聞がゼロ Mantel‑Haenzselカイ 2乗 2 行の平均スコアが等しい 分駒子析、 Kruskal‑Wall is検定 3 一般関連が無い Pearsonのカイ 2乗(漸近的に) phv

さてこれらの要点を念豆異に置ながら、例題によりこれらの基礎を確認しておきましょう。今回は特 i こ、例題 1と同じデータを用い、 CMHオプションにより、 Kruskal‑Wall is検定が実行できることを示 しましょう。 例題 3 Mantel一Haenzsel検定 (プログラム) p r o cf r e q ; e v e l/n o c o ln o r o wn o p e r c e n ts c o r e = r a n kc m h ; t a b l e sg r o u p宇l w e i g h tf r e q ; e v el .g r o u p$ g r o u p .; f o r m a tl e v e l1 r u n ; (出力結果) 印 刷A R YS T A T I S T I C SF O RG R O U PB YL E V E L C o c h r a n ‑ M a n t e l ‑ H a e n s z e lS t a t i s t i c s( B a s e do nR a n kS c o r e s ) S t a t i s t i c A l t e r n a t i v eH y p o t h e s i s 1 2 D F N o n z e r oC o r r e l a t i o n R o wM e a nS c o r e sD i f f e r G e n e r a lA s s o c i a t i o n 4 V a l u e P r o b 3 .8 4 6 o .0 5 0 3 .8 4 6 0 . 0 5 0 6 .5 9 1 O .1 5 9 T o t a lS a m p l eS i z e=1 2 9 (解釈) 今回の例では、出力の統計量の平均スコア統計量をみます。この値は、この場合(連続修正を行わない) W i 1coxon検定、すなわち NPARIWAYフ。ロシジャの出力の K r u s k a l ‑ W a l l i sT e s t の項 l こ対応します。 先の例題 1の値と比べて、 NPARIWAYプロシジャと FREQプロシジャとそれぞれ値が一致することを 確かめてください。 ‑7

また、関連の話題として ICochran‑Armitage検定はど、のフ。ロシジャでできますか ?J という 質問も非常に多いのですが、これも CMHオプションで対応できます。 厳密にいうと、 Mantel統計量 XとCochran‑Armitage検定統計量 Sの聞には、 X*N/(N‑1)=S という関係がありますが、~，<::問題はありません。 最後に、今回取り上げたトピックに関する参考テキストを紹介しましょう。 統計検定、カテゴリカルデータ解析の総合的テキストとしては、 市川伸一・大橋靖雄・岸本淳司・浜田知久馬(1993) ISASによる統計解析入門」東京大学出版会 SASインスティチュートジャパン「カテゴリカルデータ解析コース」セミナーテキスト 離散多変量データの解析」 柳 川 尭 (1986) I 共立出版 FREQプロシジャ CMHオプションについては、 岸本淳司(1990) ISAS FREQプロシジャによる Cochran‑Mantel‑Haenzse l統計量の使い方」九州大学大型計算機センタ一広報 V ol .2 3N o .6九州大学大型計 算機センター K a r lE .P e a c e編中上節夫・森川敏彦監訳(1988) I 医薬慌博」 サイエンテイスト社 などを参照していただきたいと思います。 OD

日本 SASユーザー会 (SUGI‑J) 3 A 3 シ ス ラ = ‑ Lλ O J司王女台占う ~レポート・穿三言十君主E のイ乍厄文~ 前田幸一 株式会社 SASインティチュートジャパン テクニカルサポートセクション R e p o r tW r i t i n gf o rS A Ss e g i n e r s K o u i c h iM a e d a 巴c l i o n S A SI n s t i t u t eJ a p a nL t d . .T e c h n i c a lS u p p o r tS I N U IB l d g .K a c h i d o k i8 t hF l o o r .1 ‑ 1 3 ‑1 .K a c h i d o k i .C h u o ‑ k u . Tokyo 要旨 SASシステムは、統計解析機能はもとよりデータ管理機能、プレゼンテーション機能、アプリケ ーション開発機能など、多くの強力な機能をユーザに提供する。本論では、 SASシステムを使用し 始めて間もないユーザに向けて、これら諸機能を使いこなしていく上での第一歩として、 SAS基本 機能だけで実行できるレポート・集計表の作成方法を紹介する。 キーワード: Base S A S . PRINT P R O C .D A T AS t e p . TABULATE P R O C . REPORT P R O C はじめに SASシステムのデータ菅理機能では、様々な形式(データベース、外部ファイル)で保存されて いるデータに容易にアクセスしたり、そこから独自の SASデータセットを作成したりする機能を提 供する。同時にそれらのデータを表現する方法においても、必要なデータを取り出し、ユーザが見や すく使いやすいよう、ユーザの望む形式でレポートを作成する機能が提供されている。 本論では、 SASの基本機能だけを使用して作成できる明細レポート・集計表の例題を段階を踏ん で紹介し、そのプログラミングにおいてのポイントについて述べていく。 ここでは、例題のデータとして「売り上げデータ(変数:支庖コード、日付、種類、値段) Jを使 用する。なお、それぞれのフログラムの出力例は本論の最後に記載する。 1.明細レポートの作成 (PRINTプロシジャを使って) 1. 1 最もシンプルなレポート 最もシンプルな例では、使用される SASデータセットの全てのデータのリストが作成される。各 レコードにはオブザベーション番号が付けられ、変数は変数名で識別される。 ( s t e p : l )p r o cp r i n td a t a = u r i a g e ;r u n ; PRINTプロシジャにはユーザが容易にレポートを見やすく、かっ使用しやすくするためのいく つものオプションが用意されている。 1. 2 i l 国序の変更とデー夕、および変数の選択 9ー

(
s
t
e
p
:
2
)p
r
o
cs
o
r
td
a
t
a
=
u
r
i
a
g
co
u
t
=
s
o
r
t
e
d
;
b
ys
h
o
pb
e
n
t
o
u
;
p
r
o
cp
r
i
n
td
a
t
a
=
s
o
r
t
e
dn
o
o
b
s
;
w
h
e
r
e'
1
9
9
3
0
9
01'く =
d
a
t
eく=
'
1
9
9
3
0
9
3
0
';
v
a
rs
h
o
pb
e
n
t
o
uk
i
n
g
a
k
u
;
r
u
n
;
['step2でのポイント‑"'‑，̲，‑"‑，，̲，̲，，.̲，̲，〆‑，.ヶ‑"'‑"'‑"'‑"'‑"'‑"'‑"'‑"'‑"'‑/‑"'‑'‑'‑"'‑/‑"'‑'‑/，

i ① n0 0 b sオプション

:行番号の非表示

~

:変数の選択と I
J
国序の指定

j ② whereステートメント:データの選択
@ va rステートメント

~

i
1
!

，

( P R I N Tフ。ロシジャでは、レコードは S A Sデータセ y トに現れる順番出力されるため!
; 任意の順番で出力するにはあらかじめ S O R Tフ・ロシジャで並べ替えておく必要がある)
>，.・~/_/_/_/_/_/_/_/_，_/_/_/-/-/_/_/_/_/_/_/_/_/_/_/_/_，_/-，-，-，-"'-，-，-，-，-/-，-/-，-，_込

1. 3 変数ごとの小計・合計の追加

(
s
t
e
p
:
3
)p
r
o
cp
r
i
n
td
a
t
a
=
s
o
r
t
e
d
;
b
ys
h
o
p
;i
ds
h
o
p
;s
u
mk
i
n
g
a
k
u
;
v
a
rb
e
n
t
o
uk
i
n
g
a
k
u
;
r
u
n
;
~'

step 3でのポイント‑/‑/‑/‑/‑，‑/‑，̲，‑/‑/‑，‑/‑/‑，‑，‑/‑，‑，‑/‑，̲，‑，‑，‑/‑/‑/‑，‑/‑/で

i① b Y ステートメント
i ② id ステートメント
~
~

:ク・ルーフ。化する変数を指定

:左端 l
こ表示したい変数を指定

@ s u mステートメント:合計を出力する変数を指定
(i d ステートメントで指定されている変数が varステートメントでは指定されてい

!ないような場合同変数がブレークする時と小計が出力される時にのみ表示される)

i

i

!
!
)

1. 4 外観のアレンジ
明細レポートにタイトルと各変数に見出しを付け、コードで登録されている値を文字に変換する。

(
s
t
e
p
:
4
)p
r
o
cf
o
r
m
a
t
;
0
2
=
'吉祥寺・ 1
0
3
=
'三鷹'
v
a
l
u
es
h
p
f
m
t 1
0
1
=
'井の頭公園. 1
v
a
l
u
e$
b
e
n
f
m
t'
A
0
1・ゴおにぎり， '
A
0
2
'='サンド・・ A
0
3
'='幕の内・
r
u
n
;
p
r
o
cp
r
i
n
td
a
t
a
=
s
o
r
t
e
d
;
t
it
l
e'支庖別売り上げ一覧
b
ys
h
o
p
;i
ds
h
o
p
;s
u
mk
i
n
g
a
k
u
;
v
a
rb
e
n
t
o
uk
i
n
g
a
k
u
;
l
a
b
e
ls
h
o
p =支庖========
b
e
n
t
o
u =・お弁当============
ki
n
g
a
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u
=
'売り上げ========
f
o
r
m
ats
h
o
ps
h
p
f
mt
.b
e
nt
o
uS
b
e
n
f
mt
.k
i
n
g
a
kuc
o
m
m
a
8
.;
r
u
n
;
γ s te p 4でのポイント‑，‑/‑/‑/‑，‑/‑"'‑，‑/‑，̲.ノ‑/‑，̲，‑，‑，‑，‑"'‑〆‑/‑，‑，，‑，̲.〆‑，‑，‑，‑，‑/
.
マ

! ① tit1 eステートメント

!

:レポートのタイトルを指定
② 1 ab e1ステートメント
:変数の見出しを指定
:
@formatステートメント:変数を変換する際のフォーマットを指定
~ (変換用のフォーマ y トは F O R M A Tプロシジャで・作成しておく
! labelステートメント指定する"の中の文字列をスペースで区切るとそこで見出し 1
1 が 2行に分割される)

，
:

i

i

l，_/_/_/_~_/_/_/_/_/_/_/_/_，_/_，_/_/_/_，_/_/_/_/_，_/_，_/_，_"，_，_/_/_，_， _/_/_/_/_/_/J
1i

nU

^T ^ステップを使って) 2. f l J細レポートの作成 (D 特別な形式でレポート作成を行う場合、 D A T Aステッブを使用したレポート作成が適している。 D A T Aステップを使ったレポート作成は、 f i1eステートメントと p u tステートメントを使用 して記述される。 2.1 outputへの出力 fi1eステートメントで prin tを指定し、 outPutウインドウへ出力する。 ( s t e p : 5 )d a t a̲ n u l l一; s e tu r i a g e ; f i l ep r i n tn o l i t l eh e a d e r = h e d ; p ut8 6s h o ps h p f mt . @ 2 0b e n t o u$ b e n f m t . @ 3 5k i n g a k uc o m m a 8 .; r e t u r n ; h e d : 1 7 '(DATA S t e p) '/ / ; p u t@ 1 7 ・売り上げ一覧， / @ p u t@ 6 ・支庖・ @ 2 0・お弁当・ @ 3 5 ・売り上げ・/; r e t u r n ; r u n ; r step5でのポイント‑，‑，‑，‑，‑，‑，‑，‑，‑，‑，‑，‑，‑，‑，‑，‑，‑，‑，‑，〆‑'‑'‑'‑'‑'‑'‑'‑'‑'‑'1 i ①̲ n u l l ̲ :特殊データセット(作成されない) i ② h e a d e r =オプション:見出しルーチンのラベルを指定 i 1 ④@ n ! ⑤/ ! i ③ n0 t it 1 eオプション:タイトル出力の制御 ~ 1 :ポインタをカラム nに移動 :ポインタを次行のカラム lに移動 : (header=オプションで指定される見出しルーチンは、新しいページ l こ移るごとに実 行される) i i 、~_/_/_/_/_/_/_/_/_/_，_/_/_/_/_/_/_/_，_/_，_/_，-，_/_，_/-，-，-，-，-，-，-，-，-，-，-，-，_，-，_. 2. 2 その他への出力 f i 1 eステートメントで外部ファイルを指定することで出力結果を外部ファイルに書き出すこと ができる。また、直接プリンターを指定することも可能である。 ( s t e p :6 )f il e'0 sのファイル名・; fi1eステートメントの fi1evar=オプションを使用することで、複数の fi1eステー トメントを記述することなく、 lつのデータから複数ファイルにレポートを出力することができる。 以下のプログラムは月別のファイルに支庖ごとの売上合計を出力する例である。 ( s t e p : 7 )d a t ap u t d a t ;s e tu r i a g e ;m o n t h = s u b s t r ( d a t e，3 ，2 ) ;r u n ; p r o cs o r td a t a = p u t d a t ;b ym o n t hs h o p ;r u n ; d a t a n u l l s e tp u t d a t ; b ym o n t hs h o p ; r e t a i ns e l f i l e ; i ff i r s t . m o n t ht h e nd o : t o t s a l e = O ; s e l f il e = m o n t h j j ' .t x t ' ; e n d ; i ff i r st .s h o pt h e ns h p s a J e = O ; t o t s a J e + k i n g a k u ;s h p s a J e + k i n g a k u ; f i J ed u m m yp r i n tn o t i t J ef i l e v a r = s e J f i l eh e a d e r = h e d ;

i
fl
a
s
t
.
s
h
o
pt
h
e
np
u
t@
5s
h
o
p@
2
0s
h
p
s
a
l
ec
o
m
m
a
l
O
.
;
i
fl
a
st
.m
o
n
t
ht
h
e
np
u
t@
1
8 .一一一ー一一ー. /
@
1
9t
o
t
s
a
l
ec
o
m
m
a
l
0
.@
3
3 .支庖合計
r
巴t
u
r
n
;

h
巴d
:
p
ut@
1
5m
o
n
t
h.
月 売り上げ. //
@
5 .支庖・ @
2
0 .合計. /
;
r
e
t
u
r
n
;
r
u
n
;

fs tep7でのポイント‑"'‑/‑/‑/‑一戸‑，‑，‑/‑/‑/‑/‑/‑/‑/‑/‑/‑/‑/‑/‑/‑/‑/‑，‑，‑，̲，̲，吋
t ① b Y ステートメント
:first/las t
. b y変 数 の グ ル ー プ 変 数 を 指 定 !
i② first. b y変 数
:b Y ク・ループの最初のオブザベーション
i
i ③ las t. b y変数

:b Y グループの最後のオブザベーション

j ④ f i l e v a r =オプション:外部ファイル名が入った変数を指定

i
j

、/‑/‑，̲，‑/‑，‑/‑，‑，‑，‑，‑，‑/‑，，‑，̲，‑/‑，‑，‑，‑，‑，̲，̲，̲，̲，̲，̲，‑/‑，̲，‑"'‑"'‑/‑/‑，̲，̲，ー，，‑
/
‑
ι斗

3. 集計表の作成 (TAsULATEプロシジャを使って)

集計表はカテゴリによって分類された情報の集まりである。要約されるデータには兵君をはじめと
してさまざまな統計量を指定することができる。

3. 1 シンフ。ルな集計表
先のデータを使用し、支庖ごとのお弁当別売り上げの集計表を作成する。

(
s
t
e
p
:
8
)p
r
o
ct
a
b
u
l
a
t巴 data=uriag巴;
c
l
a
s
ss
h
o
pb
e
n
t
o
u
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a
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i
n
g
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k
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t
a
b
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es
h
o
p，k
i
n
g
a
k
u宇b
e
n
t
o
u宇s
u
m
;
r
u
n
;
~'

st ep 8でのポイント‑"'‑"‑，‑，‑，̲，̲，‑，̲，̲，̲，̲，̲，̲，̲，̲，̲，̲，‑"'‑"'‑，‑，‑/‑，̲，‑，‑，，̲，‑"ぺ

! ① c 1assステートメント:グループ化する変数を指定

!

:統計量を算出する変数を指定
j ③ t ab 1 eステートメント: 2次元テーフルを設定(行と列はコンマで区切る)

I

i ② v a rステートメント

:

3. 2 合計の追加
集計表の各行/列の合計を追加する。
(
s
t
e
p
:
9
)p
r
o
ct
a
b
u
l
a
t
ed
a
t
a
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u
r
i
a
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c
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b
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pa
l
l，k
i
n
g
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k
u宇b
e
n
t
o
u宇s
u
ma
l
l宇k
i
n
g
a
k
u宇s
u
m
;
r
u
n
;
{'step9でのポイント‑，̲，̲，‑，，‑，‑"'‑，，‑，̲，‑/‑，̲，̲，‑/‑，‑，̲，‑"'‑/‑/‑，‑"'‑，，‑，，‑/‑，‑'"‑/‑，可

i ① a1 1 (i凡用分類変数) :合計の算出

i

、，-，，-/-/-，_，_，_，-/-/-/-"'-，_，-/-，_，_，_，-，_，_，_，-，_，_，_，_/_，-，-，-，_/_，-，-，-，-，_/_/_，~

3. 3 集計表の外観のアレンジ
集計表にタイトルと各変数に見出しを付け、コードで登録されている値を文字に変換する。

(
s
t
e
p
:
l
0
)t
i
t
l
e .支庖別売り上げ集計表・;
p
r
o
ct
a
b
u
l
a
t
e data=uriage f
o
r
m
a
t
=
c
o
m
m
a
8
.;
c
l
a
s
ss
h
o
pb
巴n
t
o
u
;v
a
rk
i
n
g
a
k
u
;
一1
2一

t a b l es h o pa ll .kingaku*bcntou牢s u m = 'a1 1キk i n g a k uキs u m = /b o xピサンプル・; k e y l a b e la l l =・合計 l a b e ls h o p = '支庖・ b e nt o u = 'ぉ弁当・ ki n g a k u = '売り上げ・; f o r m a ts h o ps h p f mt .b e n t o u$ b e n f mt .; r u n ; rstepl0 でのポイント_/_'_/_'_/_/_'_/_'-'-'-'-'-'-'-'-'~~-~-'-'-'-'-'-'-'-'-'-'， i ① format=オプション :データのフォーマットを指定 i② k y 1ab lステートメント:合計の見出しを指定 巴 巴 ! ③ 1ab e 1ステートメント ! ④ formatステートメント i⑤ b 0 X =オプション :変数の見出しを指定 :変数を変換する際のフォーマットを指定 :左上の s O Xに出力するラベルを指定 i t ! ! E ~，-，-，-，-，-，-，-，-，-，-，-，-，-，-，-，-，-，-，-，-，-，-，-，-，-，-，-，-，-，-，-，-，-，-，-，-，-，-，-，-，~ 3， 4 罫線文字の実線サポート (SAS/GRAPHソフトウェアが必要) SAS/GRAPHソフトウェアに R6. 08より追加された JPRINTプロシジャを使用して 集計表等の罫線文字を実線に変換することができる。 JPRINTプロシジャの詳細や使用法については i S A ST e c h n i c a lN e w s第4 号」、 i S A S Techn‑ i c a lR e p o r tJ ‑ 1 1 8:日本語 /DBCS機能使用の手引き」を参照されたい。 4. 集計表の作成 (REPORTプロシジャを使って) REPORTプロシジャには、はじめからプログラミングでレポートを作成する機能はもとより、 ウインドウ内の対話形式でレポートの出力形式をデザインしていく機能も提供されている。また、対 話形式で作成したレポートはプログラムステートメントとして生成されるので、それを保存し、再度 利用することも可能である。 ここでは REPORTプロシジャの起動と生成されたプログラムを紹介する。 ( s t e p : l 1 )p r o cr e p o r td a t a = u r i a g e ;r u n ; p r o cr e p o r td a t a = u r i a g eh e a d l i n ec e n t e r ; R E P O R TP r o c e d u r e ) '; ti t le'支庖別売り上げ集計表 ( c o l u m ns h o pb e n t o uk i n g a k u ; . right'支庖 w i d t h = 1 0 ; d e f i n es h o p /g r o u pf o r m a t = s h p f mt d e f i n eb e n t o u /g r o u pf o r m a t = $ b e n f mt .r i g h t 'お弁当・ w i d t h = 1 2 ; i d t h = 1 0 ; d e f i n ek i n g a k u/s u m f o r m a t = c o m m a 8， right'売り上げ・ w b r e a ka f t e rs h o p/ d o lu ls k i ps u m m a r i z es u p p r e s s ; r u n ; おわりに. ここで紹介したレポート・集計表作成の例は、まだまだ SASシステムのレポート作成機能の一部 こも SQ Lプロシジャ、 MEANSプロシジャ、 FREQプロシジャなどレポート・集計 であり、他 l 表を作成できるプロシジャが多く用意されている。 本論が SASシステムへの手がかりとなり、なおかつ SASシステムを身近に感じるきっかけとな れば幸いである。 A SS o f t w a r eR o a d m a p s :Y o u rG u i d et o Discovering t h eS A SS y s t e m 参考文献.口 S 口 SASCommunications. Second Quarter 1994. Volume XXNumber 2 口 SASシステムの紹介: Version 6First Edition v q oム

<本論での出力例>
!
O
u
t
p
u
tb
y訂τ'
1:
1
)
S
A
S システム
S
I
I
O
I
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花
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1
1
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1
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1
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1
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1
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1
1
0
1
)
0
1

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3
0
9
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1
9
3
0
9
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1
9
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0
9
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1
9
3
0
9
0
1
9
3
0
9
0
1
9
3
0
9
0
1
9
3
0
9
0
2
9
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0
9
0
2
9
3
0
9
0
2

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2
0
3
9
0
2
8
0
4
3
0
HO
6
6
0
3
0
0
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(1) 各 種 分 布 も と の 標 本 集 団 数 : 1 5 2名 、 、 標 本 の サ ン プ ル 数 : 3 0名 3 0 8名 、 4 6 0名 (1年 ご と に 検 査 を 行 っ た ) 50名 、 100名 群の数 :各サンプル 20群 抽出方法 :乱数を使用して抽出 各サンプルの群問、サンプル数の群間共に重なりがある。 (2) 因 子 分 析 も と の 標 本 集 団 数 : 4 6 0名 、 標 本 の サ ン プ ル 数 : 3 0名 50名 、 100名 群の数 :各サンプル 4群 抽出方法 :乱数を使用して抽出 各サンプルの群聞には重なりはなく、サンプル数の群聞には重なり がある。 数 の 子転 園田 :6 :パリマックス法 因子負荷量、二乗和、寄与率、累積%の値は回転後 因 子 分 析 は FACTOR プロシジャを用いた。 3. 結 果 と 考 察 3 .1 各種分布の場合 図 1は 各 標 本 集 団 の 各 群 の 分 布 と も と の 標 本 集 団 の 分 布 、 図 2は 各 標 本 集 団 の 累 積 度 数 分 布 、 図 3は 各 標 本 集 団 の 分 散 の 分 布 、 図 4は 各 標 本 集 団 の 平 均 値 の 分 布 を も と の 標 本 集 団 1 5 2、 3 0 8、 4 6 0別 に 示 し た も の で あ る 。 本 稿 で は 12の 特 性 項 目 の な か で 活 発 G) を と り あ げ た が 、 他 の 特 性 項 目 も ほ ぼ 同 様 の 分 布 を 示 し て い る 。 標 本 の サ ン プ ル さ ( 数について比較してみると、度数分布、累積度数分布、分散の分布、平均値の分布どれも 同じようなことが言える。 標 本 30名 の 各 群 の 分 布 で は 度 数 分 布 、 累 積 度 数 分 布 は か な り ば ら つ き が あ り 、 分 布 の 幅もかなり広い。分散の分布、平均値の分布では不偏分散、不偏推定値のまわりにはほと んど集まっていない。 標 本 50名 の 各 群 の 分 布 で は 度 数 分 布 、 累 積 同 数 分 布 の ば ら つ き が 標 本 3 0名 よ り 小 さ く 、 分 布 の 幅 も 狭 く な っ て い る 。 分 散 の 分 布 、 平 均 値 の 分 布 で も 、 標 本 3 0名 よ り 不 偏 分 散、不偏推定値のまわりに集まっている。 標 本 1 0 0名 の 各 群 の 分 布 で は 度 数 分 布 、 累 積 度 数 分 布 の ば ら つ き が ほ と ん ど な く 、 分 布の幅も狭くなっている。分散の分布、平均値の分布では不偏分散、不偏推定値のまわり ‑16‑

にかなり集まっている。 図 1、 図 2、 図 3、 図 4の 度 数 分 布 、 累 積 度 数 分 布 、 分 散 の 分 布 、 平 均 値 の 分 布 か ら 、 も と の 標 本 集 団 か 50以 上 の サ ン プ ル 数 を 抽 出 す れ ば 、 も と の 標 本 集 団 に 類 似 し た 分 布 に なるのではないかということが確認された。 また、度数分布と累積度数分布を比較してみると、累積度数分布で比較したほうがより 顕著な結果が得られるのではないかと思われる。一方、分散の分布と平均値の分布を比較 してみると、両方とも同じような結果が得られた。 3 . 2因 子 分 析 の 場 合 パ リ マ ッ ク ス 回 転 後 の 因 子 負 荷 量 、 二 乗 和 、 寄 与 率 、 累 積 % の 値 を 、 第 I因 子 は 表 2、 第 H 因 子 は 表 3、 第 皿 因 子 は 表 4、 第 W 因子は表 5に 示 す 。 二 乗 和 、 寄 与 率 、 累 積 % の 標 本 数 別 、 群 別 一 覧 表 を 表 6に示す。 因 子 負 荷 量 に つ い て は 、 第 I因 子 で は 標 本 100名 の 各 群 で 、 特 性 項 目 G、 A 、 S、 D、 Iが も と の 標 本 集 団 に ほ ぼ 近 い 値 を 示 し 、 ば ら つ き は あ ま り な い 。 他 の 特 性 項 目 、 標 本 5 0名 の 各 群 、 標 本 3 0名 の 各 群 は も と の 標 本 集 団 の 値 と か な り 違 い 、 ぱ ら つ き は 大 き い 。 第 E因 子 、 第 皿 因 子 、 第 W 因 子 で は 、 ど の 特 性 項 目 、 ど の 標 本 の 群 も も と の 標 本 集 団 の 値 とはかなり違い、ぱらつきは大きい。 二 乗 和 、 寄 与 率 、 累 積 % の 値 に つ い て は 、 第 I因 子 で は 、 標 本 1 0 0名 の 各 群 が も と の 標 本 集 団 の 値 に ほ ぼ 近 く 、 ぱ ら つ き は 小 さ い 。 第 E因 子 、 第 皿 因 子 、 第 W 因 子 で は 、 ど の 標本の群ももとの標本集団の値とはかなり違い、ぱらつきは大きい。 度数分布、累積度数分布、分散の分布、平均値の分布の結果から、もとの標本集団から 5 0以 上 の サ ン プ ル 数 を 抽 出 す れ ば 、 も と の 標 本 集 団 に 類 似 し た 分 布 が 得 ら れ た 。 し か し 、 因 子 分 析 の 因 子 負 荷 量 、 二 乗 和 、 寄 与 率 、 累 積 % の 値 で は 、 も と の 標 本 集 団 か ら 1 0 0の サンプルを抽出しても、もとの標本集団の値に類似せず、各群聞のばらつきは大きいとい うことがわかった。 1 7

布布 と 分分 群回 のの 各県 の本 県の 国根 相も 本と 工各 国 宅b と α〉事課オ三多耗BlJ 1 5 2 ¥ 何日 ， ー I l J 4 ~ G ~:1 30名群の分布と もとの根本集団の分布 ，a ， 1 由 1 1 l~ 5 0 名群の分布と 1 0 0名群の分布と もとの捜本集団の分布 もとの複本集団の分布 宅みと co 主浪*~耗 BlJ 30B 〈パ ・ 3 冊目白 f J l : . i :~ ん必A 」掛紅会 s . 、 D I 1 J • 5 5 o u 1 ， 宮 誌 と I 骨 1 1 1 1 30 名群の分布と もとの榎本集団の分布 宅B と dコ~;京司~主耗N1 460 飼 . 、 ω lVU. 骨 川 1 1 : . 1 :tC 川 ‑一」傷鎖縛 30 名 Mの分布と もとの根本集団の分布 " ~ .u 1よ 00

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表6 二乗和、寄与率、累積%一覧表 2 4一

日本 5A5ユーザー会 (5U G卜 J ) N L Pプ ロ シ ジ ャ と S A S / I M Lソ フ ト ウ ェ ア に よ る 非線形最適化の生物統計学への応用 Wolfgang M . Hartrnann 翻 訳 : 岸 本 淳 司 (SAS Institute Japan) SAS Institute I n c . Nonlinear Optirnization with PROC NLP and SAS/IML Wolfgang M . Hartrnann SAS Institute I n c . SAS C a r n p u s Drive， Cary， NC 27513， USA 要旨 S A S / O Rの 新 プ ロ シ ジ ャ N L Pと 、 S A S / I M Lの 最 適 化 サ ブ ル ー チ ン 群 に つ い て 紹 介 す る 。 ま た 、 そ の 生 物 統 計 学 へ の 応 用 と し て 、 Michaelis‑Mentenモ デ ル の 非 線 形 最 小 2乗 推 定 、 ワ イ プ ル 分 布 の 最 尤 推 定 、 常 微 分 方 程 式 で 記 述 さ れ る コ ン パ ー ト メ ン ト モ デ ル の 3 つの例を紹介する。 キーワード NLP， SAS/IM ， L Optirnization， L S， ML， C o r n p a r t r n e n t Model 1. N L P プ ロ シ ジ ャ の 概 観 NLP(NonLinear P r o g r a r n r n i n g )プロシジャは、 SAS/ORソ フ ト ウ ェ ア の 一 部 で あ る 。 NLPは 、 n 個 の パ ラ メ タ ド (Xl，...， Xn)T を も っ 連 続 な 非 線 形 関 数 f=f(X) の 最 小 化 ま た は 最 大 化 を行うための最適化技法群を提供する。制約条件として、境界・一般線形・非線形等式・ 非 線 形 不 等 式 な ど を 設 定 す る こ と が で き る 。 技 法 群 の 中 に は 、 2次 最 適 化 問 題 の た め に 特 に 設 計 さ れ た ア ル ゴ リ ズ ム が 2種 類 、 非 線 形 最 小 2乗 問 題 に つ い て 効 率 の よ い 解 を 提 供 す る ア ル ゴ リ ズ ム が 2種類ある。 2次 最 適 化 線形補数問ト題 法 2次 ア ク テ ィ ブ セ ッ 一般非緯形最適住 トラストリージョン法 直 線 探 索 っ き Newton‑Raphson 法 リ ッ ジ ン グ っ き Newton‑Raphson 法 準 Newton法 (DBFGS，DDFP，BFGS，DFP) ダ ブ ル ド ッ グ レ ッ グ 法 (DBFGS，DDFP) 共 役 勾 配 法 (PB， FR， P単 R，体C法 D) Nelder‑Mead 非 線 形 最 小 2乗 法 Levenberg‑Marquardt 法 ハ イ ブ リ ッ ド 準 Newton臼BFGS，DDFP)法 TECH= LICOMP QUADAS TECH= TRUREG NEWRAP NRRIDG QUANEW DBLDOG CONGRA NMSIMP TECH= LEVMAR HYQUAN FOD SOD FOD SOB BC LIC NLC I X X X X BC LIC NLC I X X X X x X X X X X X X X X X X X X X X X X FOD SOD X X X BC LIC NLC I X X X X IX X u F町 nλu

リリース 6
.10からは、 QUANEW と NMSIMPの 2 つ の ア ル ゴ リ ズ ム に つ い て 、 パ ラ メ タ に 非 線
形制約を課すことができるようになった。上の表では、各最適化法で必要な導関数の種類

(FOD: 1階 の 導 関 数 ; SOD: 2階 の 導 関 数 ) と 、 パ ラ メ タ に 課 す こ と の で き る 制 約 の 種 類
(BC:境 界 制 約 ;L1
C:線 形 制 約 ; NLC:非 線 形 制 約 ) も 示 し て い る 。

2. 1M L に お け る N L Pサ ブ ル ー チ ン 群 の 概 観

リリース 6
.0
8の SAS/IMLでは、

n 個 の パ ラ メ タ ド (Xl.....Xn)T を も っ 連 続 な 非 線 形 関 数

f=f(x) の 最 小 化 ま た は 最 大 化 を 行 う た め の 最 適 化 サ ブ ル ー チ ン 群 が 提 供 さ れ る 。 境 界 制

.0
9では、
約または線形等式または線形不等式の制約を設定することができる。リリース 6
こ 非 線 形 制 約 を 課 す こ と が で き る 最 適 化 ア ル ゴ リ ズ ム が 2つ 追 加 さ れ た 。 現 在 利
パラメタ i
用できる最適化サブルーチンのリストを下に示す。

最適化サブルーチン
Nelder‑MeadS(単
rc体 最 適 化 法

CALL NLPNMS(rc
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."fun".x0<
.0pt
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."ptit"
."n1c")
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2次 最 適 化 A
法(r
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共役勾配最
CG適
(r化 法

CALL NLPCG(rc.xr
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(双)準
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rレ ッ グ 最 適 化 法
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(rジ ョ ン 最 適 化 法
CALL NLPTR(rc.xr
."fun"，xOく oot
.blc.tC.oar
."otit"."買 rd"."hes"))・
Newton‑Raphson最 適 化 法
CALL NLPNRA(rc，xr，"fun"，x0<
， 00t
.b1c，tc
.oar，"0tit"
， "
sud"，"hes")・
)
リ ッ ジ ン グ っ き Newton‑Raphson最 適 化 法
CALL NLPNRR(rc.xr
."fun".x0<
.opt
.b1c
.tc
.par
."ptit
"
."grd"• "hes"));
最 小 2乗 サ ブ ル ー チ ン
Levenberg‑MM{a
rrqllardt 最 小 2 乗 法
CALL NLPLM(rc.xr."fun".xO<.opt.blc.tc.par
."ptit"."
j
̲
gc">)・

ハイブリ H
ッ
QN
ド
{
r
準cNewton最 小 2 乗 法

CALL NLPHQN(rc，xr，"fun"，x0，00t<
， b1
c，tc，0ar，"0tit
"，"̲
i
ac"))
・

補助サブルーチン
有限差分による導関数近似
CALL NLPFDD(f.l1:， h，"fun".xO<，orr
."ud"))・

制約条件をA
満(た
xrす 可 能 点

CALL NLPFEA(xr
.xO.blcく par));

ρhu

ワω

3. N L Pプ ロ シ ジ ャ と I M Lの N L Pサ ブ ル ー チ ン と の 違 い S A S / I M Lを 使 う こ と の 利 点 ‑目的関数、非線形制約、導関数などを " f u n "，" g r d "，" h e s "，" j a c "，"nlc"，"jacnlc" などの I M Lモ ジ ュ ー ル で 指 定 す る と き 、 行 列 代 数 を 使 う こ と が で き る 。 • l M LI こはさまざまなサブルーチン(たとえば、多項式の根、行列の分解、特異値、固 有値、常微分方程式、積分求積法など)があり、これを利用して目的関数や非線形制 約 を 指 定 す る こ と が で き る 。 こ れ ら の サ フ ル ー チ ン を PROC NLP (または DATAステップ、 C M P ) 中のスカラー記法で記述することはほとんど不可能である。 • "pti t "の 引 数 モ ジ ュ ー ル を 使 う こ と に よ っ て 、 ユ ー ザ ー 独 自 の 終 了 条 件 を 設 定 す る こ とができる。 S A S / O R中 の N L Pプ ロ シ ジ ャ を 使 う こ と の 利 点 ‑ 使 わ れ て い る 最 適 化 ア ル ゴ リ ズ ム は 同 ー で あ る が 、 SAS/IML の 会 話 性 や 一 般 的 性 質 i こ より、 PROC NLPの 方 が よ り 高 速 で あ る 。 ‑解析的な I階 ま た は 2階 の 導 関 数 が 、 特 殊 な コ ン パ イ ラ に よ っ て 計 算 で き る 。 • PROC NLPで し か 使 え な い 最 適 化 法 が あ る 。 そ れ ら の 方 法 は 、 I M L のために選ばれたサ プセットの手法群とは一般的には競合しない。 ‑データセットの取り扱いが I M Lよ り 簡 単 で あ る 。 最 適 化 の 結 果 は 簡 単 に 出 力 デ ー タ セ ット l こセーブでき、次回の実行で再利用することができる。 ‑プリント出力中に情報が多い。 ‑27

4. 最 適 化 に お け る 計 算 上 の 諸 問 題 最適化の過程(反復)は、必ずしも収束しない。 最適化法により、大域最適ではなく、局所最適に収束してしまうかもしれない。この ことは、 2階 導 関 数 の 行 列 ( の 近 似 ) が 特 異 に な る と き に よ く 起 こ る 問 題 で あ る 。 最適化法により、サドルポイント(ある方向では最小で、その他の方向では最大にな るような点)に収束するかもしれない。 探索領域中の全ての点では、目的関数や非線形制約は評価できない(非線形制約のな い応用では、適当な境界制約をつけることにより、この問題は回避できる)。 反復過程は、浮動小数点のオーバーフローに敏感である(特に、 3次 補 外 を 伴 う 直 線 探索アルゴリズの場合)。 目的関数が制約されていない場合、目的関数のオーバーフローが起こり得る(この問 題は、制約を指定することにより回避できる)。 非常に大きな記憶領域が必要となることがある。特に一般線形制約や非線形制約をつ けた場合。 非 常 に 長 い 計 算 時 間 が 必 要 と な る こ と が あ る 。 特 に 2階 導 関 数 を 使 う 方 法 で n が 大 き い場合(このとき、 1階 の 導 関 数 だ け で も 指 定 す る と 速 く な る ) 。 ‑28‑

5. 例 題 : 最 小 2乗 推 定 次の例は、 D .M .Bates and D .G .Watts(1988) Nonlinear Regression Analysis and it s Appli c a ti o n s . W i1 e y .か ら と っ た も の で あ る 。 酵 素 の 薬 動 力 学 に お け る Mechaelis‑Menten モデルでは、酵素反応の初期消失速度 ( v e l o c it y )Y と 基 質 濃 度 (concentration) x と の 聞 を次の式で関連づける。 f (x， e) ， 。 x e +x 2 data puromyci; input concent velocity @@; cards; .02 7 6 .02 4 7 . 0 6 9 7 .06107 .11123.11139.22159.22152 .56 1 9 1 . 5 62 0 1 1 .1 02 0 7 1 .1 02 0 0 proc nlp data=puromyci gtol=O outest=r巴S cov=2 phes pall; 1sq f ; parms theta1=100. theta2=1; f = velocity ‑ theta1*concentj(theta2+concent); r u n ; proc print data=res; r u n ; 初期値は次のようになる。 Optimization Start Parameter Estimates Paramet巴T Estimate t Gradi巴n THETA1 THETA2 100.000000 1 .000000 360.080044 22391 1 2 Value o f Objective Function = 95204.83328 ‑29一

ここでの初期推定値は、 B ates a n dW a t t s ( 1 9 8 8 ) に使われたものよりさらに最適推定値よ こは全く問題ない。 り遠くなっているが、次の反復過程が示すように収束 l Levenberg‑Marquardt Optimization Scaling Update o f More ( 1 9 7 8 ) Number o f Parameter Estimates 2 Number o f Functions ( O b s e r v a t i o n s )1 2 Optimization S t a r t : Active Constraints= 0 Criterion= 95204.833 Maximum Gradient Element= 22390.873 Radius= 1219049.908 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 a m b d a r h o I t e rr e s tn f u na c t optcrit difcrit maxgrad l 0 6 7 0 . 2 3 2 6 7 3 31 1 8 4 5 3 5 1 .3 2 9 1 .1 6 8 2 6 1 8 2 6 2 2 7 0 8 . 9 6 0 7 9 1 1 3 . 3 0 9 1 .3 1 0 8 3 1 9 8 5 5 4 1 9 7 0 . 9 1 3 2 2 0 9 4 .4 9 2 . 5 1 1 1 7 2 7 . 5 1 1 0 1 6 1 2 7 3 3 4 6 2 7 1 .0 4 0 6 . 5 0 8 1 5 4 6 4 . 2 1 .0 7 4 1 1 9 6 6 3 6 3 1 5 8 1 6 .4 0 1 1 8 3 3 . 5 7 4 9 1 5 1 1 8 3 0 7 .4 6 2 1 .0 9 5 1 2 2 2 9 . 0 4679.5 1 3 6 0 0 . 5 2 8 8 1 1 .0 0 5 . 7 9 8 9 1 1 4 5 9 7 . 7 2 9 9 2 4 0 .7 8 1 .0 1 5 5 9 7 . 7 2 4 5 0 . 0 0 5 4 0 1 2 . 6 9 8 1 5 1 .0 9 6 597.7244 0 . 0 0 0 0 5 1 .2 2 1 1 6 1 .0 9 6 1 0 1 7 5 9 7 . 7 2 4 4 4.688E‑7 O 1 .0 9 6 .1 1 8 1 1 1 8 597.72444.353E‑9 0 . 0 1 1 3 1 .0 9 7 1 2 19 597.7244 4 . 0 8 E ‑ 1 1 0.00109 1 .1 0 6 1 3 2 0 597.7244 4.55E‑13 0.00011 1 .5 5 2 1 4 2 5 597.7244 3 . 4 1 E ‑ 1 3 0 . 0 0 0 1 3 1 8 7 4 1 5 0 6 .8 3 597.7244 1 .1 4 E ‑ 1 3 0 8 8 3 . 9 2 6 1 6 . 0 0 0 1 1 5 0 .1 7 Optimization R e s u l t s : . Iterations= 1 6 Function Calls= 2 7 Jacobian Calls= 1 7 Active Constraints= 0 C r it e r i o n = 597.72441 Maximum Gradient Element= 0.000104263 Lambda= 1 5 0 . 1 Rho= 7 8 8 4 Radius= 6.687E‑10 。 。 。 。 。 。 。 。 a t i s f i e d . N O T E : FCONV convergence criterion s 最 適 最 小 2乗ノマラメタ推定値は、 B a t e sa n d Watts(1988， p . 5 1 )で 示 さ れ た も の と 一 致 す る 。 Optimization Results Parameter Estimates Parameter Estimate A p p r o x . S t dE r r Ratio A p p r o x . Prob>ltl T H E T A 1 THETA2 212.683743 0.064121 7 . 1 6 0 6 6 8 0 . 0 0 8 7 1 1 2 9 .7 0 7 .3 6 0 . 0 0 0 1 0 . 0 0 0 1 1 2 ハ u qu

Optimization Results Parameter Estimates Gradient THETA1 THETA2 ‑9.14041E‑10 ‑0.000104 Value o f Objective Function = 597.72440722 1 2個 の 各 オ ブ ザ ベ ー シ ョ ン l こ対応する残差 v elocity‑8 1キconcent/(8け concent) は、 次のようになる。 Optimization Results Function Values Function nrnrnrnrnrnrnrnrnrPAPAPA 'inLqua住 民 dRU7anDQdnUTよ nL 'I4i4i 残差の平方和 Value 25.434022 3.565978 5.810932 4.189068 11 .361587 4.638413 ‑5.684684 ‑12.684684 0.167065 10.167065 6.031148 0.968852 C/2)は 、 最 小 2乗 目 的 関 数 (597.72440722)に よ っ て 示 さ れ る 。 (制約しない〉最小化では、 2次 の 最 適 条 件 を 満 た す た め 、 最 適 ノ マ ラ メ タ 推 定 値 で の ヘ ッ セ行列は(半〉正定値でなければならない。 Hessian Matrix THETA1 THETA2 THETA1 THETA2 5.974 ‑3834.196 ‑3834.196 4036319.508 Determinant = 9410429.6374 Matrix has Only Positive Eigenvalues COV=2 オ プ シ ョ ン を 指 定 す る と 、 ヘ ッ セ 行 列 の 逆 行 列 に 基 づ く 共 分 散 行 列 が 表 示 さ れ る 。 ‑31一

Covariance Matrix 2 : H = sigm inv(H) THETA1 THETA2 .27516550 0.04870750 51 0.04870750 0.00007589 Factor sigm = 119.54488144 Determinant = 0.0015186319 Matrix has Only Positive Eigenvalues THETA1 THETA2 OUTEST=RES デ ー タ セ ッ ト に は 、 次 の 内 容 が 出 力 さ れ る 。 OBS 内川 υ υ υ υ υ 内川 内川 内川 内川 51 .2 8 O .0 5 内川 5 .9 7 3834.20 3 .9 0 υ υ 212.68 ‑ 0 .0 0 7 .1 6 0 1 2 .0 5 .9 7 ‑3834.20 4 .1 5 内川 。 O .9 0 173.48 ‑ 2 .2 6 υ 1 .0 0 95204.83 22390.87 5O .43 1 .00 2964.15 2 .0 0 1 .43 2.00 O .00 O .0 173.48 1 .00 ‑26610.10 2 .0 0 4 .3 8 1 .0 0 1 .00 O .0 0 5 .00 O .0 6 597.72 ‑ 0 .0 0 O .0 1 0 1 2 .0 ‑3834.20 1 .0 0 4204286.09 2 .0 0 6 .40 2 .0 0 0.00 O .00 3834.20 1 .0 0 2 .00 4036319.51 6 .3 8 2 .0 0 O .0 0 O .0 0 O .05 1 .00 O .0 0 2 .0 0 ITER 内川 THETA1 THETA2 CRPJAC CRPJAC CRPJAC CRPJAC THETA1 THETA2 HESSIAN HESSIAN HESSIAN HESSIAN THETA1 THETA2 RHS 内川 THETA1 THETA2 CRPJAC CRPJAC CRPJAC CRPJAC THETA1 THETA2 HESSIAN HESSIAN HESSIAN HESSIAN FTOL 100.00 360.08 O .9 0 ‑50.43 4 .4 8 THETA2 内川 INITIAL GRAD CRPJAC CRPJAC DETERMIN NEIGPOS NEIGNEG NEIGZERO HESSIAN HESSIAN DETERMIN NEIGPOS NEIGNEG NEIGZERO TERMINAT PARMS GRAD STDERR NOBS CRPJAC CRPJAC DETERMIN NEIGPOS NEIGNEG NEIGZERO HESSIAN HESSIAN DETERMIN NEIGPOS NEIGNEG NEIGZERO 2 :H C OV C OV2 :H THETA1 川 官 LEVMAR LEVMAR LEVMAR LEVMAR LEVMAR LEVMAR LEVMAR LEVMAR LEVMAR LEVMAR LEVMAR LEVMAR LEVMAR LEVMAR LEVMAR LEVMAR LEVMAR LEVMAR LEVMAR LEVMAR LEVMAR LEVMAR LEVMAR LEVMAR LEVMAR LEVMAR LEVMAR LEVMAR LEVMAR LEVMAR LEVMAR LEVMAR LEVMAR NAME 川 官 TYPE nuunυnHUnυ υ υ 官 iηLquvan ranun‑oDqdnUTよ qLquan Fhdnbマf o o q u n U 1よ ηLquan Fhdnun‑ooqunU1よ qLqu ‑ A Tよ 4 fよ 4 fよ Tよ 1よ Tよ Tょ 1 A Tよ ηLn︐白ηLnJhunJhun︐白ηLn︐白ワ白ηLququvququ 旬 TECH nru qd

3 4 LEYMAR COYRANK 3 5 LEYMAR SIGSQ COY2: H COY2: H 2 .0 0 119.54 上の形式とは異なった共分散行列 ( COY=l)を 得 る た め に 、 前 回 の 実 行 で 得 ら れ た INEST=RES の デ ー タ セ ッ ト を 利 用 す る こ と が で き る 。 TECH=NONE オ プ シ ョ ン を 指 定 し て い る た め 、 そ れ以上の最適化は実行されない。 proc nlp data=puromyci tech=none inest=res cov=l pcov; 1sq f ; parms theta1 theta2; f = velocity ‑ theta1宇concentj(theta2+concent); r u n ; Optimization Results Parameter Estimates 2 Parameter Estimate Approx. Std Err Ratio Approx. Prob>ltl THETA1 THETA2 212.683743 0.064121 5.754998 0.009395 3 6 .9 6 6 .8 3 0.0001 0.0001 Covariance Matrix 1 : M = sigm inv(H) Y inv(H) o u p o d 内 HU l nuvuv a仏A n u ︐ n b・14 * nue こ こ で PROC GPLOT を 使 っ て デ ー タ を 表 示 し て み よ う 。 title 'Data: Enzyme treated with Puromycin'; footnote j = l height=l. ' Bates & Watts (1988)' j=r height=1 . 'Data: Treloar ( 19 7 4 ) proc gplot data=puromyci; symbol color=red value=dot; plot velocity concent; r u n ; 7g ︽ じ nuwv ‑nkU =nHU‑‑4 よ ︽ HU 4E t ・ ・ u m川 内 HU'14 一円 & 目 目 ・ 06e0 A‑ ・ nuvJ eonV1 T 1 nU2U21 +Lnunu ρvqa +L'hu ‑ ‑ q a m川 ρ ν nHUVA TA & r 1 . 2u M川 qLRURU 0.04517356 0.00008827 ︐ . 33.12000430 0.04517356 cfA ハ u THETA2 nドa v A F O THETA1 THETA2 THETA1 qd qd

次l こ 、 Michaelis‑Menten モデルによる曲線も同時に示す。 data a l l ; s e t res(where=(̲type̲= 'PARMS')); keep concent velocity; 2t o1 .1 0b y .02; d o concent= ， 0 velocity = theta1宇concent/(theta2+concent); output; e n d ; r u n ; data a l l ; s e t all(in=in1) puromyci(in=in2); type = i n 1 + 2宇i n 2 ; r u n ; title 'LS Fit o f Puromycin'; footnote j = l height=l. ' Bates &Watts ( 1 9 8 8 ) ' j = r height=l. 'Michaelis‑Menten Model proc gplot data=all; symbol1 color=blue interpol=spline value=none; symbol2 color=red interpol=none value=dot; plot velocity concent = type / nolegend; r u n ; * ‑34‑

e e • • • •‑ 41 喝 VEnununununununununu 町剖却泊市げ市市叫泊 lL EL V ︒ D a t a : Enzymet r e a t e dw i t h Puromycin 120 1 1 0 100 90 80~ 70 60 50 1 40 • • • . ・ 0 . 0 0. 1 0 . 2 0 . 3 0 . 4 0 . 5 0 . 6 0 . 7 0 . 8 0 . 9 1 . 0 1 . 1 CONCENT B a t e s&W a t t s( 1 9 8 8 ) D a t a :官 e l o a r( 1 9 7 4 ) 図 1 : デ ー タ :E nzyme treated w i t hP u r o m y c i n . Treloar(1974) Fhu qu

LS F i to fPuromycin VEnunununununununununununununununu l﹂ E﹂ Tn098765432109876 α;21111111111 D V • 50j ‑. 40 0 . 0 0 . 1 0.2 0 . 3 0 . 4 0 . 5 0 . 6 0.7 0 . 8 0 . 9 1 . 0 1 . 1 CONCENT B a t e s &W a t t s( 1 9 8 8 ) M i c h a e l i s‑Menten Model 図 2 :Michaelis‑Menten モ デ ル : Enzyme treated w it h Puromycin 36‑

IMLを 使 っ て 信 頼 区 聞 を 計 算 し 、 図 示 し て み よ う (Bates &W a t t s . p.58‑59参 今度は、 照)。 AM ) ︐ . AA n v A ) ︐ .m 内 ︐ . ︐ ︑ 川 d 内 +L ρ u ' h u ︐ t " 内 4 E A n H H U ? 1 ・ ︐ ︑1 ATE‑‑ ︐ p ︐ ︑ ︑ nu J 1Jnu J・ dφL一 6L・ 1Jm 川 2urt AU‑‑'JJ' (tt) ) ︐ . n u n u n u n u V A 4' b ] ︐ n [ 2 u )t ︐ . tI4 本 ︑ niMau nHLH ot n i u f t X// /︑ C 11nu a0 hυnu ・ 円 UVA 4 E A σ011 ﹂ )[; ﹄ ︑ 内 ︐ ︑ ︐ ︑ 2U2u J 4 I &1Lnu ρνρunu 弘 ULHti tte rt vv qL=rt nHnu HuniuTA ' ? 1・ 円 U H U ・ t‑6LLH +Lρνρueu TAWVTA. A an +L ・1ム sri ) ︐ . ) n u n u n u n i u V A 山n ( n u T A n u ︐ . ︐ ︑ a t )J 内 ρ ν ︑ Lunu‑‑ +L d j) ︐ ︼ ︑nH J一 ・占守 " ︑ ︐ ﹄ .J' ︐ n iU6lbm川 n ny Hunu' PI‑‑4 ﹂ n '"4I 占守 // t n u l nド nu ・ 14TA 巴 l ︑ ︐ . ︐ ・ ・ ) ‑(5 内 内 ︑ ︑ 内 ︐ . vu ︐ ︑&E s 司 ・ I lh ︑︑ . ︐ /JSPA 本t uE1 l ︐ ︐ TATA' ub+L+Ln nsS//白 ︐ ・ 1AnH TA‑‑=au eVUn‑‑ +Lρu‑ n H ' tAVA ρuvArt rt ︑ nH6lbTA n u t TAaunyou r e 1 ょ・ 14φL 04LTATAnu PTAnu6lbnuou OUFOponu ecnronEos ‑AFbnku ょ ょ d1 otaas ' A m川 TAnunu ・ an +L' . ; 1 l A . t)) ︐ 白 ・ 1Jwvn吋d n nU6Lnu j i (・; ; O・ ︐ ︑ 宇 vtt 'nunuqaqa 'ca‑‑tnutn n U 2 u・ nU 1 nu・ 1J ? 4i・ 1Jrt︑ 必 晶YAW守 ム 率 ・ ‑gon ︐ iu+LφL i' drt nunu 旬 nu‑‑ム 6Lnd d ' t i パu r P A P A aununU1 n 且 ‑ n 白 ︐Huwvaueu T ‑wvuwv&雫 nurf f qanunu r t n u t m 1 ょ 1よ 円 unHUTAUbauau an‑‑EAVVvv ・パu nド PASSvuvu =TIU Mmu==‑一= 作し 内 ・ ・ 内 ・内 nybφLtpm OTUacD‑ny CAA‑hundnunu E U・ V Aハ nu ? 1 ? 1 ? 1 ︐ . ︐ ︑ n H E A 咽 ) ︐ . 川 ︐ ny m u 円 内 企 ? Iム // // 内 ︐ ︐. . 内 ny Jny‑‑. nunu 1 司J 11J i r I ワ白ワ白 咽 / / ﹁L ﹁L ょ 1よ '//1 nunu d 2 u n1 よ Cc nuaueueu cvxvu VAVJ=‑一 VAVA ''2U d 1 i 1よ m m aaxvu nupLV CUFO‑ 司J VAVU 1 11J ﹁L r L ((11 ee Il‑‑ ‑ ‑ 一 ‑ aaaa nunununiU FOpopopo titinn ggxy 2 U 2 u m川 m 川 ccxvJ i‑‑‑1 叫 VJ m n u ︐ . ‑ ‑ ) 一.︐ 川 m VAVA 2U2u m 川 vdvd ︐ ￨) =11. AU ・ ' " vunxqu 2A2U2u ・ m川 m川 m川 nHwvuvATA ︐ . 2Art ︑ 内 d ・ x‑‑//D‑ //" mllμu 一 n /︑ ︐ . U AnHunu xmvue 2uvAVAnν‑ VA‑‑‑‑nro m山 門 =d1 よ nU nH'IA VAVA ︾ w 山 nu パu v J・ la ‑37一 M川 ︑ 円n k ρ u ‑ 一 p v d t ( ρ u T A t‑e aw 内 +L ρU d 'hU6L +Lρν ' h u 1t 2 U 6Lnu ρV6L ιunu t‑‑ ︑ ︑ ‑rl 山町 nynyeu nununuρu r‑‑JrITA nurIA =・ ︑ ︑ ︐ ︐ 内・ m川 6 L n u E nr1Jnb eu nun ' ' ' E 1 白 ︐ . ? ︐ a f t ﹁L + L tnuar enU6Lnua ιunras d tnr ・ rt Y E U ‑ ‑ 山町 MNH‑ 一 円 U2u ryLSm nyLego = AEr ‑‑ UDIACU nH ハ c a l lg s t a r t ; x b o x = {0 1 0 01 0 0 O}; y b o x = {O 0 1 0 01 0 0} ; ︐ . ︐ nb'nu 内 ︐ . d 一一 6 L ρ u m川 qanyu dvun +L 一 ・・O ︐一 内 JA4L dtTA niunuTAqa vJ・ 2A2uvv VV m川 01ょ 1i ;r1 よ S1i 1ょ u a e a m川 n u r T A ・I A u d ρU2uρν d niUFOOUFOOU nuHUTAHUTA T A D ‑ 1 * create box around plot 本/ • • • • s t a r tf u n 1( t h e t a )g l o b a l( d a t a ) ; veloc = t h e t a [ l ]宇 d a t a [ . l ] I (theta[Z]+data[.l]); return(veloc); f i n i s h ;

" r e d "， 1 ) ; J ・ ︑ ss" ︐ ︑ 内 内 内 内 内 FLM ︒ 内 d nLu f‑‑D‑ 品 孟τ ‑'JJ' ︑lJ 内 川 円u 内 ︑ 内 内 この図は、 B ates 量 Watts(1988， p . 5 9 )の図とほぼ等しい。 vJTA m σ FAOU HU'nu ‑ ‑ ︐ ︑ lJn・ v &L u' ax "e""auτauτ"1 よる守 uee‑‑ ・1ょ 1iHUHuauτauτ'nu‑ 内 肉 38‑ . )︐ " "vJ + A 山" nH4Lnunu 円 u・ 1ALU ‑‑‑‑nし 4E‑C0 4Lnu‑‑‑‑ a 1ょ n r ‑守 rEJ/ &Lwvoo J JE" lA41よ 仰 し ' "・ 4L ・' n u j;;''ovdd d" ︑ ︒・ ・ vdm の Jum川 内 d ‑ ﹂ bIl‑‑""d+0 2"bbvdx+ '""''・率 ・' n u v J ︐ . ︐ ︑ J‑' .︐﹁L ' jaI'''' jl14Lququ ︑; ︑ "Fba s ︑ ︑ ︐ ︑ c u ‑ ‑ n λ u unu''nuunuur v n u u ' J 1 i Dパ ‑ ょ 1A lパ xx ・m 1 ・ fAXra'ED‑nY1 ょ m‑ 守 a ・ 山 " 円U R u ‑ ‑﹂ v n u n u ' ' v J nLm 川 C O L H ν ・ ' 唱 'AVJ +ACIA‑ パu u ' A ・V "vd j''xvd"'O キ パ ・ ・ . パ UFhur‑‑ ﹄''・ 4E‑vA‑r "'nu i ヨunivpuniv ‑LH d n H v 唱 ・ u tx ・ lφLnnnnunuEm‑‑nu nOWEdaooovdy‑‑xmrt nutnu︐ ︐ ︑ ︑ 唱 'AAunununuvAVAOU 会TVAFA fxweir‑xxxrtrtLUnortE ︐︐︑ 4B "f o f 4Lf f f ・ f・ ‑ ︐ E︑ vJAU 4Lnu︑ 山 ︑ E E 4LVAnu 山胃 胃 ︑ ︑ ︑ ︑" ︑"︑ ︑山 " ・ 胃A ・A t11nr ・ ‑aaaxxtxEBO BO‑‑oOTTAraaeE4LChu qunurE"nurnu‑‑U パ AUAUVAVJCJU4Lwvcdcu σoσbnkuσbnkunkunkunkunkuσ ゐ σゐ σゐ σゐ σゐ n K o 肉 u ヨU d ヨu ヨu ヨu ヨU d d d d d d d d ヨ nununununununununununununununu ll‑‑11111111111 111111111111111 c a l lg c l o s e ; c a l lg s t o p ; • . ︑ ;︑; n " Y L ︑ ︑j " " C パ・キ y / キ s e t character f o n t キ/ / キ d r a w ab o x around p l o t キ/ / キ d efine window * 1 / キ d efineviewport キ/

LSF i t0 1P u r o m y c i n velocity 鐙0 • 200 1 朗 1 印 140 1 2 0 1 臼3 ω.0 関 . 0 4 0 . 0 2 0 . 0 .以却 . 1 臼3 2目3 3α3 . 4 α 3 .日初 .民知 ∞ . 7 ∞ .900 . 8 ' . 0 0 1 . 10 C o n c e n t r a t i o n 図 3 :M ichaelis‑Menten モ デ ル : E n z y r n e treated with P u r o r n y c i n ‑39‑

さらに、スチューデント化残差を計算してプロットしてみよう。 d h a t =vecdiag(jopt宇i n v ( j t j o p t )宇j o p t、 ); stures =s i g m a宇 s q r t( j( m，1 .1)‑dhat); stures =f r e s/ s t u r e s ; / 宇 c reate b o x around p 1 0 t 宇/ c a 1 1g s t a r t ; 0 01 0 0 O}; x b o x ={0 1 y b o x = {O 0 1 0 01 0 0} ; c a 1 1 gsca1e( x s c a ， l f o p t， 1 0 ) ; t u r e s， 1 0 ) ; c a 1 1 gsca1e(ysca1， s s c a 1[ l J ;x m a x =x s c a 1[ 2 J ; x m i n =x m a x = ysca1[2J; ymin = ysca1[lJ; y m V n H ︐ . ・ l ぜ 川 川 VA. J VA ︐ d w 川 ︐ ;l; =v 内 JIll ・胃A せ J ・hU fnv ︐ ︐ r" ョ ︑︐ Vm ω a m u 3A ・ 刊 y nx︐ " ︐ ︑ ︑ d︐ n 川 m 川 m 川 m nvωxr ︐ . ︐ ﹃ ︑ ョ u ・ m 川 Ill 14nuunu VA‑‑ ‑nH U uvAVAnu‑ よ n i v ・ ︐ ︐ ︐ω ︑ ﹃ ︐ xヨm V e 川 m︐ ﹃︑円 = VA=nku =d1 則明 nun‑ょ VAVA dy‑‑a / 宇 s e t character f o n t 宇/ c a 1 1 gset("font"， " s w i s s " ) ; r a w ab o x around p 1 0 t 宇/ / 宇 d c a 1 1g p o 1 y( x b o x， y b o x ) ; / 宇 d efinewindow 宇/ c a 1 1 gwindow(wind); efine viewport 宇/ / 宇 d ca1 1g p0rt(( 1 51 5， 8 58 5} ) ; ); t u r e s， " d o t "， " r e d "， 1 c a 1 1 gpoint(fopt， s x 1= x m i n // x m a x ;y 1= { OO } ; ， y1 .3 ， "b 1 ue "); ca1 1g draw( x1 x 1 =x m i n // x m a x ;y 1 =ymax // y m a x ; c a 1 1 gdraw(x1 .y 1 ) ; x 1 =x m a x // x m a x ;y 1 =ymin // y m a x ; c a 1 1 gdraw(x1 . y1); c a 1 1g x a x i s( x y O， x d， 1 0， ， ， . .4 .4 " ， 1 ) ; c a 1 1 gyaxis(xyO， y d， 1 0， ， ， " 4 . 4 "， 1); c a 1 1 gset("height"， 1 . . 5 ) ; m a x， ymin‑0.2宇y d， " F i t t e dR e s p o n s e " ) ; c a 1 1g t e x t( 0 . 8宇x c a 1 1g v t e x t( x m i n ‑ O .2 宇x d， ymax+0.1宇y d， " S t u d . Residua1s"); c a 1 1 gscenter( 0 . 5宇x m a x， ymax+0.1宇y d， " L SF i to f Puromycin"); / 宇 s h o wt h eg r a p h 宇/ c a 1 1g s h o w ; c a 1 1g c 1 o s e ; c a 1 1g s t o p ; このプログラムにより、 B a t e s 色 Watts(19B8， p . 5 1 )と ほ ぼ 同 様 な プ ロ ッ ト が 得 ら れ る 。 4 0一

LS F r t0 1Puromycin stud ∞ 3 . 2.50一 • 2 . ∞ 一 Residuals 1.~却ー • ∞ ー 1 . 五 ∞ ー .脚→ー一一一一 ‑.50一 一一一一一ーーー • • • 一一ーー一一ー一一‑‑‑‑‑‑...一一一 ' • • • ‑1.0 ‑ • • ‑1. 5 4 0 . 0 関. 0 8 0 . 0 ∞ 1 1 2 0 140 160 1 8 0 ∞ 2 220 F i t t e dR e s p o n s e 図 4 :Puromycinの最小 2乗 フ ィ ッ ト : ス チ ュ ー デ ン ト 化 残 差 ‑41一

6. 例 題 : 最 尤 推 定 次の例題では、 パ ラ メ タ 数 が 2ま た は 3 の ワ イ ブ ル 分 布 の 推 定 と い う 簡 単 な 最 尤 推 定 事 M Lサ ブ ル ー チ ン と の 使 い 方 の 違 い に つ い て 説 明 す る 。 こ の 例 題 は 、 態で、 PROC NLPと I 1 .F .Lawless. Statistical Models and Methods for L i f e t i r n eD a t a . J .Wiley. 1 9 8 2 . .4 .1か ら 引 用 し た 。 デ ー タ は 、 ラ ッ ト の 腫 癌 に つ い て の 実 験 室 研 究 p.193‑195. E x a r n p l巴 4 ( P i k e . 1966)に 関 す る も の で あ る 。 ラ ッ ト の 腫 に 発 癌 物 質 DMBAを塗布し、 carcinorna が で 1 9匹中 17匹 の ラ ッ ト は 、 デ ー タ 収 集 期 間 中 に きるまでの日数を記録した。その結果、 carcinorna が 発 生 し た 。 下 の デ ー タ 中 の 最 後 の 2つ の オ ブ ザ ベ ー シ ョ ン は 、 打 ち 切 り デ ー タである。 I M Lでのデータ入力 proc i r n l ; 8 8 1 8 8 1 carcin = {143 164 1 9 0 1 9 2 2 0 6 2 0 9 2 1 3 2 1 6 2 2 0 2 2 7 2 3 0 234 4 4} ; 0 4 2 1 6 2 2 4 6 2 6 5 3 ; p =ncol(carcin); n r =p ‑ 2 D A T Aス テ ッ プ で の デ ー タ 入 力 1 8 8 2 0 9 2 2 7 2 6 5 nHunHunHunHU nHMmHunHunHU4Eよ nHUnHunHunHU4EA data pik巴; input days c巴ns @@; cards; 1 4 3 0 1 6 4 1 8 8 1 9 0 0 1 9 2 2 0 6 2 1 3 0 2 1 6 220 2 3 0 0 2 3 4 246 304 0 2 1 6 2 4 4 3パ ラ メ タ の ワ イ ブ ル 分 布 の 尤 度 関 数 は 次 の よ う に な る ( L a w le s s . 1 .1 9 1 )。 9 8 2 . p ρU1 vA tI 一 θ (一一一一) p 9Hh D σ o u一 一 一 Hu‑ 一 c σ L ( θ ，σ. c) σ 対数尤度は次のようになる。 ， θ) + (c‑l)Llog(t一 ， D ここで、 m は 打 ち 切 り を う け て い な い オ プ ザ ベ ー シ ョ ン 数 で 、 ︒Z H ( θ ，σ. c) = r n log c ‑ r n c logσ [ ヂ ‑ ] c pはオブザベーション総数 である。 まず、位置ノマラメタを e= 0 (Lawlessでは μ) に 固 定 し て 、 尺 度 パ ラ メ タ σ (Lawless で は α) と 形 状 パ ラ メ タ c (La川巴 s sで、は β) の 最 尤 推 定 値 を 計 算 し て み よ う 。 ‑42一

2 パ ラ メ タ ワ イ プ ル : 1M L サ ブ ル ー チ ン を 利 用 2パ ラ メ タ ワ イ プ ル 分 布 の 最 尤 推 定 値 (e， a) を 得 る た め に は 、 対 数 尤 度 関 数 1 ( e， ， ↑ eun? 卜 ) ︐ . ) 司 E E J 4 Eよ V A [ J/ p ﹃ 1・・・ 4 ν ρ m ま ・ /J ︽ nυ 一 σ ︒︑IJm 山 ︐ . U 内 4 1 4HU LS 1よ ﹁ .︐︐︐ ︑vA ︑BJ P 川 ム ・ ‑ m14 ρν︑BJ可lJm . .︐︑EEJn︐hHU & ﹃ 1 .︐︐︐ ︑可EEdn︐白FEELCQ ﹁L V A 1JnkonL φLnurtLVAZT e;1ixωAW 宇 弘 μ・ωAW品斗守︑ j +Lnu+ 骨 品 宵1JqL1 ﹂ '//1J1Jm14 n H をT ・ ' = 1 4 1 E J 4 1 4 H U F l L ・唱An︐臼m 川 4E4FEELCQVA ρし ρし の ︽ υ・︐Hur‑‑LVA︐︐ ︑ r=‑mtsx+E a 1﹂ ue//O cnLnureuhu=︐rJ可lJti f也︑rL+1・nr1i l l L 占T 'EAVA=・︐4E4nνm 川﹁ 星 a‑‑mmex hυAUmnUHuρUφLm 川 on1 ﹂ S+Lf也︑// ‑Aa・'=・lf也︑/也︑一 ﹁L n H 可 t σ︒︑EJ ﹂ σbnunFunuρuzTZTnJU可tJ ﹁L η L 1J・1・1・'m・・・1・H VACQρ v︑ ︐︐Hunu‑nし 41・n︐白内需υVAFEEL‑︐ r也︑=r・srmmxqru qL1lJanuoamuu 宇 ' h u b‑c';tcssJJ;i ・1rLr也︑qL・=m1Je evA1A'nU14=ど︑‑一一‑一mnkomw wo‑‑r也︑一 ecr也︑一‑‑一P・lqL3==nE σ︒eunu‑‑Jm 川 m川 m 川 干 ム H U i・2Aρν21HUHU・'可lJ可lJHUμμ 旬 叫 φL・2ACUCUAU4inLφLCU +L==m T A 占T 星 HununHFEELFEELOU・唱A aJ/PEsdeEErn t 4 3 c) は 、 L awless( 19 8 2， p . 1 91)に与え ，(J， ( e C の各パラメタ l こ対する導関数 1 (J， e e= 0と お い た も の を 目 的 関 数 と し て 最 大 化 す る 。 c) に 定 数 (J， s t a r t f̲weib2( x )g l o b a l( c a r c i n，t h e t ) ; / キ u s e x[1J=sig a n dx [ 2 J = c キ/ p =n c o l( c a r c i n ) ; m =p ‑2 ; s u m 1 =0 . ;s u m 2 =O .; d o i= 1 t op ; t e m p =c a r c i n [ i J ‑t h e t ; h e ns u m 1 =s u m 1 +l o g( t e m p ); i f iく= m t s u m 2 =s u m 2+ ( t e m p/ x [ 1 J ) # # x [ 2 J ; e n d ; o g ( x [ 2 J ) ‑m宇x[ 2 J宇l o g( x[ 1 ] ) +( x[ 2 J‑ 1 )宇s u m 1 ‑s u m 2 ; f =m宇l return(f); finish fw e i b 2 ; ら れ て い る 。 次 に 示 す 勾 配 モ ジ ュ ー ル で は 、 θ1/θuと θ1/θcとを指定している。

準 備 が で き た の で 、 目 的 関 数 1 CD=O.a.c) を 最 大 化 す る こ と に よ り 最 尤 点 推 定 値 を 計 算 し よ う 。 こ こ で は 、 NLPTR サ ブ ル ー チ ン を 使 っ て ト ラ ス ト リ ー ジ ョ ン ア ル ゴ リ ズ ム を 2つ の パ ラ メ タ の 初 期 値 は c=a=0.5 と す る 。 最 適 化 過 程 中 、 目 的 関 数 適用してみる。 や勾配の値を計算するときに非許容な値にならないようにするために、 c.a詮 1 0 ‑0 の 下 限を課す。 . . ︐ ︐ ︑ n︐白 ) ︐ . " βu hu ‑ ‑ n kロ m w " ︐ ' ︐ n ' J ' ' ' opu 一︑ nu る令 φL‑‑‑ ny のyh VAnyvA 1J o‑t 'nv oto ︑ ﹃ ‑nur "n?A 田 町 ・ 1 AφLρν qJULU LU' xfA nur ︐ .WρuO ‑ ︐ EJ r i ‑ ' 一 r1よ G e n w "nu= ・ 可 ム phu' L ‑eJM ゐ ρνβUφLnur ト 31‑rr ︑ ・ ・・ nu‑ XHurl 1よ EJ'po =phd ・' n h u ρ vρν ・ ' φL'nJuρν る令 一 u‑φL U n u r ﹄ ﹄ e n ‑ nTE ︑ ﹃ ︐ i ie ve r i nrax ︐﹃︑ ︐l s l I U F占 ・・・唱J = U N u ‑ ‑ hμ'1 よ咽 φ L 1よ qL=‑ =nuv =φLnuv nunynuAA nx o c n し /''nXu • 反復過程には、問題は見あたらない。 Trust Region Optimization Without Parameter Scaling Hessian Computed by Finite Differences CUsing Analytic Gradient) Number of Parameter Estimates 2 Number of Lower Bounds 2 Number o f Upper Bounds 0 Optimization Start: Active Constraints= 0 C r iterion= ‑444.533 Maximum Gradient Element= 2248.275 Radius= 1 .0 00 Iter rest nfun act 2 3 4 7 9 1 0 1 1 1 2 1 3 1 4 1 5 1 6 1 7 1 8 。 optcrit difcrit maxgrad lambda radius 1 .0 0 0 o .309 o .190 O .1 8 4 O .5 3 5 1 .1 4 4 2 .475 5 .5 1 0 12.992 35.376 2 2 6 .6 ‑94.2880 8.5820 2 .3 4 1 3 5 7 .4 ‑89.5145 4.7735 0.8910.00626 21 .9 1 7 ‑89.0460 0.4686 O .9 4 2 .9 6 1 0.0012 21 ‑88.2828 0.7631 O 22.020 .2 3 6 6 .8 7 5 ‑88.2331 0.0497 0.0145 ‑88.2327 0.000351 0.00014 1 .7 8 9 ‑88.2327 2.218E‑8 7.87E‑9 O .210 o‑214.9231 229.6 742.9 o‑161 .2 445 53.6786 1 7 4 .1 o‑156.5660 4.6786 18.334 .8 402 14.894 o‑154.7258 1 o‑152.6313 2.0945 14.251 o‑150.2078 2.4236 13.846 o‑147.3222 2.8856 13.318 o‑143.7261 3.5961 12.458 o‑138.8549 4.8712 10.774 o‑130.7830 8.0719 6 .246 .7 7 3 o‑102.8701 27.9130 8 。 。 4 。 。 。108 。12 。 1 4 。 1 6 。 1 8 。 2 。210 。 。 2 3 。 。 2 4 。 。 2 5 。 。 2 6 。 。 2 。287 。 。 44‑ 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。

Optimization R e s u l t s :I t e r a t i o n s =1 8 Function Calls= 2 9 Hessian C a l l s =1 9 Active Constraints= 0 Criterion= ‑88.232735 Maximum Gradient Element= 7 . 8 6 5 8 3 E ‑ 9 Lambda= 0 R h o = 0 Radius= 0 . 2 0 9 9 N O T E : GCONV convergence criterion s a t i s f i e d . L a w le s s( 1 9 8 2 .p . 1 9 4 )が 示 し た も の と 同 じ 結 果 が 得 ら れ る 。 Optimization Results Parameter Estimates Parameter 1 2 X1 X2 Estimate Gradient 2 3 4 . 3 1 8 6 1 1 6 . 0 8 3 1 4 7 1 .3 36087E‑9 ‑7.865827E‑9 Active B C Value o f Objective F u n c t i o n =‑88.23273515 点推定値に加えて、ヘッセ行列の逆行列の対角要素を使って、漸近正規分布 l こ基づく信頼 δ ， e) のところで、 NLPFDDサ ブ ル ー チ ン を 区聞を計算しよう。この値は、最適化した ( 使って、評価する。 C ALLNLPF DD( f ，g .hes2 ." f̲wei b2"• X0Pt .." g̲wei b2"); h i n 2 =i n v ( h e s 2 ) ;キp r i n th i n 2 ; / * quantile o fn o r m a l distribution * / p r o b =. 0 5 ; noqua =p r o b it( 1 . ‑p r o b / 2 ) ; s t d e r r =sqrt(abs(vecdiag(hin2))); t d e r r ; x l b =x o p t ‑noqua s t d e r r ; x u b =x o p t + noqua キ s p r i n t" N o r m a l Distribution Confidence I n t e r v a l " ; p r i n tx l bx o p ts t d e r rx u b ; * N o r m a l Distribution Confidence I n t e r v a l t a nDEaoD HNUnJunhu VA仙 a nz n υ ‑円 ︐ nbnuu ︐ nbnhυ FKJv‑ nJhnMU q u Tよ ︐ a nw 円 ta 円t ハu nwunxuo nHUn川u n u hHunwunJU T‑Rdoo ‑‑ nwU4EA p人uaaApnv nhυnHU PAPDηt nvn 凸 an屯 T‑‑iTi ・ 0ハu ηu n u V A Tよ Tよ a nznHu nu ‑ ︐ nbnhυ R u o D a n屯 Ttuod 句J VAqLrhd 4Elan性 a nznud ‑nmu rhdnud 4EA‑ n︐ 白 内 4U 必隼 F b

IMLの NLPサ ブ ル ー チ ン 群 の マ ニ ュ ア ル (Hartmann， 1992)で は 、 プ ロ フ ァ イ ル 尤 度 に 基 づ く 信頼区間の計算法が紹介されている。そのアルゴリズムを用いると、漸近正規分布を仮定 して得られたものと近い信頼区聞が得られる。 Profile‑Likelihood Confidence Interval XLB XOPT XUB 215.1963 234.31861 255.2157 4.1344126 6.0831471 8.3063798 ある種の対数尤度関数について、導関数を指定することが極めて難しいことがある。今 の例では、 Lawless(1982， p.191)が 与 え た 解 析 的 1階 導 関 数 i こ基づいて g̲weib2( x )モジュ ー ル を 書 く こ と が で き た 。 い ま 、 目 的 関 数 の l階 導 関 数 を 指 定 し た く な い ( で き な い ) と しよう。前の最適化法では、 トラストリージョン法に必要なヘッセ行列の近似のために、 g̲weib2(x)モ ジ ュ ー ル で 計 算 す る 解 析 的 勾 配 の 有 限 差 分 を 用 い て い た 。 も し 、 関 数 呼 び 出 し だ け を 用 い て 2次 導 関 数 の 有 限 差 分 近 似 を 行 う と 、 計 算 量 が 膨 大 に な る 可 能 性 が あ る 。 1階 導 関 数 を 解 析 的 に 指 定 し な い の な ら 、 l階 導 関 数 だ け が 必 要 な 最 適 化 ア ル ゴ リ ズ ム を 用 い た 方 が よ い で あ ろ う 。 そ こ で 、 標 準 的 な 更 新 式 ( 双 BFGS) を 使 っ た 準 Newton法 を 選 ん でみよう。 CALL NLPQN(rc， xres， "f̲weib2"， x O， optn， con); 通 常 、 準 Newton法は、 トラストリージョン法に比べてより多くの反復と関数呼び出しを必 要 と す る 。 し か し 、 こ の 例 で は 、 準 Newton法 は 驚 く ほ ど う ま く 動 く 。 Dual Quasi‑Newton Optimization Broyden ‑ Fletcher ‑ Goldfarb ‑ Shanno Method (BFGS) Gradient Computed by Finite Differences Number of Parameter Estimates 2 Number of Lower Bounds 2 Number of Upper Bounds 0 Optimization Start: Active Constraints= 0 Criterion= ‑444.533 Maximum Gradient Element= 2248.275 optcrit difcrit maxgrad alpha slope 。 o‑166.6679 277.9 26 8 0.0122 ‑51962 。 。 0o‑‑115557..60137484 9.64316365 2410.53.421 000000 ‑142..652473 。 8 o‑152.0072 3.6107 39.068 15.208 O .5 6 5 。 1 0 o‑150.7609 2463 28.532 2 .0 0 0 3 5 2 。 1 2 o‑145.5330 5.2279 2 .362 2 1 7 8 O .4 8 1 。 1 3 o‑143.0706 2.4624 45.376 10.000 ‑ 0 .6 0 9 。 1 5 o‑134.5299 8.5406 7 .9 3 1 15.214 1 2 5 。18 。97.5646 36.9653 2.438 32.304 2.488 。20 。‑96.5186 0461 4.702 2.033 ‑0.962 Iter rest nfun act 1 . 2 3 4 1 . 1 . 1 . 1 . 一 1 . 1 . 8 1 0 一 1 . 1 . 4 6一

。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 ‑96.3762 0.1424 5 .530 10.000 ‑0.0431 1 1 2 1 ‑95.2528 1 1 2 2 3 .1 233 3 .342 6 0 .3 4 3 .6 5 5 ‑ ‑90.9801 4.2728 2 .5 2 8 3 1 3 2 7 .2 3 5 1 .7 8 2 ‑88.7830 2.1971 o 1 4 2 9 .111 1 .7 7 0 2 .6 6 2 ‑88.2422 0.5407 0.0775 o 1 5 3 1 .259 4 .7 0 9 3 3 88.2334 0.00880 0.0358 1 .0 68 ‑0.0142 1 6 ‑88.2327 0.000689 0.00165 1 .0 97 ‑0.0012 1 7 3 5 ‑88.2327 0.00001 5.25E‑6 1 1 8 3 7 .0 62 ‑196E‑7 Optimization Results: Iterations= 1 8 Function Calls= 3 8 Gradient Calls= 2 9 Active Constraints= 0 Criterion= ‑88.232735 Maximum Gradient Element= 5.25096E‑6 Slope= ‑0.0000196337 NOTE: ABSGCONV convergence criterion satisfied. 2パ ラ メ タ ワ イ プ ル : P R O C N L Pを 利 用 NLP プ ロ シ ジ ャ で 2 パ ラ メ タ ワ イ プ ル の 推 定 を 行 う 場 合 、 ま ず 2 つ の パ ラ メ タ の 初 期 値 c=u=0.5 と 定 数 8 = 0 を一 TYPE一=parmsの オ プ ザ ベ ー シ ョ ン l こ入れ、また c，u ミ 1 0 ‑6 の 下 側 限 界 を TYPE =lb の オ ブ ザ ベ ー シ ョ ン l こ入れたデータセットを(ここでは p ar1とい う名前で)作成する。 内 d=== L I ι ‑ nu‑‑ ︐ + 1・ ゐ + L ︐ . Hu vny 円 HUHU Fhu‑‑‑‑ ‑nU4EA‑ 内 d 一 ・‑ . ︐ ゐ hhuHU 一 0 ...︐ AU 内 d ρ ν σ ゐ φ L σ ゐ φL LU‑‑4ρu 2 A ρ U ︐ ‑ +L 0u ・shus‑n + 1 ;tt ︾ l. ︐ ︑︑︐︐ n &El‑‑. ︐ ・・ ︐ 一 11 m M . ρu ednkOFORU dTI‑‑ e= ea 5b ・ ︐ 1よ 噌i・ p ‑ 一p・・ ・・ φLρUPLVρUPU VJρν +Lny‑‑‑ 一一‑一‑ rtV ぜ一一 A 内 U V J V J TI‑‑nyny 句よ D・D ‑ + L t 一一 内 ρ ν A 内 Uρν + L・ ν A d ・ 4 run; proc print data=par1; r u n ; OBS TYPE SIG C 2 parms l b 0.50000 0.00000 0.50000 0.00000 THETA 。 定 数 8 = 0 と し た 対 数 尤 度 関 数 1 (8，u ，c) は次のようになる。 1 (8，u，c) = m log c ‑ m c logσ+ (c‑1)Llog(t， ‑8) ‑ L ， 0 [ ヂJ c e こ れ が 、 最 尤 推 定 値 ( ，δ) を 得 る た め に 最 大 化 す る 目 的 関 数 で あ る 。 こ の 対 数 尤 度 関 数 の 足 し 算 の 項 を 作 る 入 力 デ ー タ セ ッ ト を DATA= で 指 定 し 、 先 ほ ど の 初 期 値 と 下 方 制 約 を INEST=デ ー タ セ ッ ト で 指 定 す る 。 目 的 関 数 を 計 算 す る た め の プ ロ グ ラ ミ ン グ ス テ ー ト メ ン トは OUTMOD=MODEL出 力 デ ー タ セ ッ ト に 書 き 出 さ れ 、 ま た 最 適 化 過 程 の 結 果 は OUTEST=OPAR1 出力データセットに書き出される。 ‑47一

ゐE ) ︐ . . h h μ vA nu ( ψ守 σ o nL 4 E A l ) ( ・ 4 ) FO ob ‑ ‑ nV σ o ( nu L ‑ ‑ v I 内し nu σ o ) ( ;;l ρ U & 孟T q a nし φL 必 守 ム T ・1Anu ︑ φL06 ‑ h u EJeo ‑cuou ‑n‑ / /‑n U091nU6L 門 vdφL s‑e 1 すム ・o Ea‑nu ・ AjUVA‑‑Fo FO ︐ .eo =︐︐︑ nu= 一干 T6L=nro m川 ・ h u n u n nurvApo‑'A'EA a proc nlp data=pike inest=par1 outest=opar1 outmod=model cov=2 pall; max logf; r u n ; PROC NLPで TECH= オ プ シ ョ ン が 指 定 さ れ て い な い 場 合 、 こ の 問 題 の サ イ ズ で は 、 グっき Newton‑Raphson法 が デ フ ォ ル ト で 採 用 さ れ る 。 PROC NLP: Nonlinear Maximization Newton‑Raphson Ridge Optimization Without Parameter Scaling Number of Parameter Estimates 2 Number o f Functions (Observations) 1 9 Number of Lower Bounds 2 Number o f Upper Bounds 0 Optimization Start: Active Constraints= 0 Criterion= ‑444.533 Maximum Gradient Element= 2248.275 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 Iter rest nfun act optcrit difcrit maxgrad ridge rho 1 2 o‑214.9231 1 .2 3 2 2 2 9 .6 7 4 2 .9 2 o‑161 .2 445 53.6786 1 1 .1 6 3 7 4 .1 3 4 o‑156.5660 4.6786 18.334 1 .1 1 3 5 o‑154.7258 1 .8 402 14.894 1 .4 02 4 o‑152.6313 2.0945 14.251 1 .4 02 o‑150.2078 2.4236 13.846 1 .4 0 5 o‑147.3222 2.8856 13.318 7 1 .4 1 1 9 o‑143.7261 3.5961 12.458 8 1 .4 20 1 0 0‑138.8549 4.8712 10.774 1 .4 4 0 .2 4 6 1 1 o‑130.7830 8.0719 6 1 .5 0 1 1 0 1 2 o‑102.8701 27.9130 8 1 1 .7 7 3 1 .5 7 7 ‑94.2880 8.5820 2 1 3 O .9 3 7 1 2 .3 4 1 ‑ 91 .9 674 2.3207 O 1 5 1 3 .6 7 4 0.0313 1 .3 7 1 ‑89.6667 2.3007 O 1 8 .7 9 2 .1 3 8 0.0125 1 1 4 ‑88.4677 1 1 5 .1 990 0.641 0.00313 O 1 9 .8 5 3 ‑88.2365 0.2312 0.0163 1 6 2 0 1 .0 3 3 ‑88.2327 0.00374 0.00139 2 1 1 .0 0 8 1 7 ‑88.2327 1 .339E‑6 2.61E‑7 1 8 2 2 1 .0 0 0 Optimization Results: Iterations= 1 8 Function Calls= 2 3 Hessian Calls= 1 9 Active Constraints= 0 C r iterion= ‑88.232735 Maximum Gradient Element= 2 .60631E‑7 Ridge= 0 Rho= 1 。 。 。 。 。 。 。 NOTE: ABSGCONV convergence criterion satisfied. 48‑ リッジン

この PROC N LPの プ ロ グ ラ ム に は 、 COV=2 オ プ シ ョ ン と PALLオ プ シ ョ ン が 指 定 さ れ て い る の で 、 近 似 標 準 誤 差 ( と t値 と 確 率 値 ) と 、 ヘ ッ セ 行 列 と 、 共 分 散 行 列 も 出 力 さ れ る 。 Optimization Results Parameter Estimates Parameter 1 SIG 2 C Estimate Approx. Std E r r 234.318605 6.083147 10.197541 1 .129319 t Approx. Ratio Prob>ltl 2 2 .9 8 5 .3 9 0.0001 0.0001 Optimization Results Parameter Estimates Gradient Active BC 1 SIG 2 C 7.3525549E‑8 ‑0.000000261 Value of Objective Function = ‑88.23273515 Hessian Matrix SIG SIG C C 一. 0114575593 0.0257527874 0.0257527874 ‑.9342215051 Determinant = 0.0100406922 Matrix has Only Negative Eigenvalues Covariance Matrix 2 : H = sigm inv(H) SIG C 103.9898342 2.8665879 2.8665879 1 .2753610 Factor sigm = 1 .1176470588 Determinant = 124.40725431 Matrix has 2 Positive Eigenvalues SIG C 異なる式による共分散行列 ( COV=l)と 、 そ れ に 対 応 す る 近 似 標 準 誤 差 と を 計 算 さ せ る た め に 、 OPAR1デ ー タ セ ッ ト に 保 存 さ れ た 最 適 化 の 結 果 を 利 用 す る こ と が で き る 。 4q o d

proc nlp data=pike inest=opar1 model=model tech=none cov=l pcov; max l o g f ; parms Slg c ; r u n ; Optimization Results Parameter Estimates Parameter 1 SJG 2 C Estimate Approx. Std Err 234.318605 6.083147 10.737869 1 .025482 t Approx. Ratio Prob>ltl 21 .8 2 5 .9 3 0.0001 0.0001 Covariance Matrix 1 : M = sigm i n v ( H )Vi n v ( H ) SJG C SJG C 115.3018352 ‑2.7755228 ‑2.7755228 1 .0516129 Factor sigm = 1 .1176470588 Determinant = 113.54937403 Matrix has 2 Positive Eigenvalues 再 び OPAR1デ ー タ セ ッ ト を 使 っ て 、 今 度 は C OV=3 の 共 分 散 行 列 と そ れ に 対 応 す る 近 似 標 準 誤 差を求めてみよう。 proc nlp data=pike inest=opar1 modeJ=modeJ tech=none cov=3 pcov; max l o g f ; parms Slg c ; r u n ; Optimization Results Parameter Estimates Parameter 1 SJG 2 C Estimate Approx. S t d Err Approx. Ratio Prob>ltl 234.318605 6.083147 4.688190 0.687820 4 9 .9 8 8.84 Covariance Matrix 3 : J = sigm inv(W) SIG c SIG C 21 .97912303 1 .54999959 1 .54999959 0.47309624 0.0001 0.0001 にU ハU

Factor s i g r n = 0.0588235294 D e t e r r n i n a n t = 7.9957417383 Matrix has 2 Positive Eigenvalues 3パ ラ メ タ ワ イ プ ル : P R O C N L Pを 利 用 3 パ ラ メ タ ワ イ プ ル の 最 尤 推 定 は 、 数 値 的 に ず っ と 難 し い 。 も し パ ラ メ タ O が デ ー タ 値 t， の最小値より大きいくか等しい)と、対数尤度中の対数関数が計算できなくなってしまう。 I t1‑ eI 十一一一￨ 「 P 1 (e ，σ ，c) = n r1 0g c ‑mc 1 0g σ + (c‑1)Llog(t， ‑e) ‑ L 1 ， ~ 1 D 寸 C I σ l ゆ え に 、 パ ラ メ タ Oは し の 最 小 値 よ り も 小 さ く な る よ う に 制 約 し な け れ ば い け な い 。 ま た 、 Oに つ い て 良 い 初 期 値 を 与 え る こ と が 、 最 適 化 過 程 の 収 束 特 性 に つ い て 大 変 重 要 に な る こ と が あ る 。 こ こ で は 、 し の 最 小 値 と し の レ ン ジ xO .1 と の 差 を パ ラ メ タ O の 初 期 値 と し ょ つ 。 proc univariate data=pike noprint; var days; output out=stats n=nobs r n i n = r n i n x range=range; r u n ; data stats; s e t stats; keep ̲type̲ theta; /宇1. w r it e PARMS observation 宇/ theta= r n i n x‑. 1 宇 range; .; i f theta く othen theta = O type̲= 'PARMS'; o ut p u t ; / キ 2 . w r it eu b observati o n宇 / theta= r n i n x宇 ( 1 ‑ 1e‑4); type̲= .UB'; output; r u n ; proc print data=stats; r u n ; データセット S TATS に は 、 パ ラ メ タ Oの 初 期 推 定 値 と 上 限 と が 収 ま る 。 OBS THETA TYPE 1 126.900 142.986 PARMS 2 UB 一方、 O PAR1 デ ー タ セ ッ ト に は 2パ ラ メ タ ワ イ プ ル 推 定 の 結 果 が 収 ま っ て い る 。 こ こ で は 特 に cと σ の 最 適 ノ マ ラ メ タ 値 と そ の 下 方 限 界 と に つ い て 、 S TATS と マ ー ジ さ せ て PAR2デー タセットを作成する。 唱E 目晶 Fhu

proc sort data=opar1; by ̲type一; run; data par2(type=est); merge opar1(drop=theta) stats; by ̲type̲; keep ̲type̲ sig c theta; i f ̲type̲ i n ('PARMS' 'LOWERBD' ・U B・ ); run; proc print data=par2; r u n ; OBS TYPE 2 LOWERBD PARMS UB 3 SIG O .0 0 0 .3 1 9 2 34 THETA C 0.00000 6.08315 126.900 142.986 3パ ラ メ タ の 推 定 で は 、 PARMS ス テ ー ト メ ン ト に は σ ，C ，e の 3つ の パ ラ メ タ が す べ て 指 NEST=デ ー タ セ ッ ト と し て 用 い ら れ る 。 DATA=とMODEL= の 定される。 PAR2デ ー タ セ ッ ト が I データセットは以前と同じである。 proc nlp data=pike inest=par2 outest=opar2 model=model cov=2 pall; max logf; parms sig c theta; r u n ; この例では良い初期値が与えられたので、反復過程には問題はみられない。 PROC NLP: Nonlinear Maximization Newton‑Raphson Ridge Optimization Without Parameter Scaling Number o f Parameter Estimates 3 Number o f Functions (Observations) 1 9 Number o f Lower Bounds 2 Number o f Upper Bounds 1 Optimization Start: Active Constraints= 0 Criterion= 一157.758 Maximum Gradient Element= 15.846 。 。 。 。 。 。 。 。 Iter rest nfun act optcrit difcrit maxgrad ridge o‑129.4778 28.2805 14.312 8.000 1 * 7 o‑109.3849 20.0929 11 z * .0 45 8 .0 0 0 8 o‑103.2003 6.1846 1 6 . . 0 4 2 2 .0 0 0 3 * 4キ .968 1 9 o‑100.0133 3.1870 4 .0 0 0 ‑99.4370 0.5763 O .803 O 1 0 .2 5 0 5 * 99.3580 0.0790 0.0589 0.0625 1 1 6 * 52‑ rho 1 .9 1 5 1 .8 1 0 O .5 5 6 1 .2 3 1 1 .1 2 9 1 .6 3 1

。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 7キ 1 2 ‑99.0513 0.3067 0.0599 0.0125 2 .013 1 3 ‑98.2374 0.8139 0.0633 O .039 8キ .0 0 5 2 1 4 ‑97.8068 0.4306 0.0657 0.0100 2 .030 9キ .3 621 O .3 9 5 O .005 2 .6 1 0 1 0キ 1 5 ‑96.4447 1 1 1キ 16 ‑95.1194 1 .3 253 O .363 0.0100 2 .3 3 7 1 2キ 1 8 ‑94.1041 1 .0152 O .1 8 9 0.0200 2 .1 6 3 19 ‑90.1174 3.9868 O .770 0.0100 2 .403 1 3 2 2 ‑88.2844 1 .8 329 O .1 2 2 0.0200 1 .7 59 1 4 2 3 ‑87.6441 0.6404 0.423 O .9 7 6 .005 O 1 5 1 6 2 4 87.5834 0.0606 0.0114 0.0025 1 .1 7 4 ‑87.5129 0.0705 0.00539 0.00063 1 2 5 .9 9 5 1 7 ‑87.3654 0.1475 0.2750.00013 O .9 5 4 2 8 1 8 ‑87.3281 0.0372 0.0313 0.00006 1 2 9 .1 4 9 19 3 0 87.3243 0.00380 0.00409 1 .0 89 2 0 3 1 1 .0 1 6 87.3242 0.00008 0.0001 2 1 ‑87.3242 4.563E‑8 6.12E‑8 3 2 1 .0 00 2 2 Optimization Results: Iterations= 2 2 Function CaIIs= 3 3 Hessian CaIIs= 2 3 Active Constraints= 0 Criterion= ‑87.324247 Maximum Gradient Element= 6.12282E‑8 Ridge= 0 Rho= 1 。 。 。 NOTE: GCONV convergence criterion satisfied. 3 パ ラ メ タ の ワ イ プ ル 最 尤 推 定 の 結 果 は 、 Lawless(1982)に は 載 っ て い な い 。 RU qO

Optimization Results Parameter Estimates Parameter Estimate Approx. Std Err 1 SIG 2 C 3 THETA 108.382727 2.711477 122.025947 35.496025 1 .153756 31 .266851 t Approx. Ratio Prob>ltl 3 .0 5 2 .3 5 3 .9 0 0.0076 0.0319 0.0013 Optimization Results Parameter Estimates Gradient Active BC 1 SIG 2 C 3 THETA 3.8904E‑10 ‑6.122818E‑8 ‑8.449734E‑9 Value o f Objective Function = ‑87.32424712 Hessian Matrix SIG C THETA SIG C THETA ‑0.010639974 0.045388786 ‑0.010033749 ‑4.078688311 0.045388786 ‑0.083026351 ‑0.010033749 ‑0.083026351 ‑0.014752092 Determinant =0.0000502116 Matrix has Only Negative Eigenvalues Covariance Matrix 2 : H = sigm inv(H) SIG SIG C THETA C THETA 1259.967820 35.537413 1056.985196 35.537413 ‑ 31 .662915 1 .331153 ‑1056.985196 ‑ 31 .662915 977.615961 Fact0r si g m =1 .1 875 Determinant =33350.059948 Matrix has 3 Positive Eigenvalues RU λ‑

さ て 、 こ の 最 適 化 の 結 果 を 保 存 し た OPAR2 デ ー タ セ ッ ト を 利 用 し て 、 異 な る 式 の 共 分 散 行 列 (COV=l) と そ れ に 対 応 す る 近 似 標 準 誤 差 と を 計 算 す る こ と が で き る 。 proc nlp data=pike inest=opar2 model=model tech=none cov=l pcov; max logf; parms sig c theta; r u n ; Optimization Results Parameter Estimates Parameter Estimate Approx. Std Err 1 SIG 2 C 3 THETA 108.382727 2.711477 122.025947 .304793 21 0.800589 17.944097 t Approx. Ratio Prob>ltl 5 .0 9 3 .3 9 6 .8 0 0.0001 0.0038 0.0001 Covariance Matrix 1 : M = sigm i n v ( H ) V inv(H) SIG C THETA C THETA SIG 11 .3217227 ‑328.8492853 453.8942083 0.6409421 ‑10.2929734 11 .3217227 ‑10.2929734 ‑328.8492853 3 21 .9906259 Fact0r si g m=1 .1 875 Determinant = 11644.017169 Matrix has 3 Positive Eigenvalues u に にU

こ の 例 に つ い て 、 デ フ ォ ル ト の リ ッ ジ ン グ っ き Newton‑Raphson法 に 加 え て 、 別 の 技 法 を い くつか試み、計算に必要なコストについて比較してみよう。 トラストリージョン法を用い る と 、 反 復 が 1 1固 と 関 数 呼 び 出 し が 25回 必 要 で あ る ( リ ッ ジ ン グ っ き Newton‑Raphson 法 の 反 復 2 2固 と 関 数 呼 び 出 し 3 3固と比較しよう)。 proc nlp data=pike inest=par2 model=model tech=tr; max l o g f ; parms sig c t h e t a ; r u n ; Trust Region Optimization Without Parameter Scaling Number of Parameter Estimates 3 Number o f Functions (Observations) 1 9 Number o f Lower Bounds 2 Number o f Upper Bounds 1 Optimization Start: Active Constraints= 0 Criterion= ー 157.758 .0 0 0 Maximum Gradient Element= 15.846 Radius= 1 。 。 。 。 。 。 。 。 。 I t e r rest nfun a c t optcrit difcrit maxgrad lambda radius 1キ 5 o‑104.0101 53.7482 8 .6 5 5 O .7 0 3 13.902 1亀 7 o‑103.8009 0.2092 18.106 O .6 1 9 .2 2 6 1 3キ .5 9 9 O B 0‑100.0799 3.7210 5 .1 3 1 O .8 6 3 4キ ‑99.3578 0.7221 O .9 0 8 0.0706 O .9 1 0 5キ ‑92.8904 6.4674 2.933 ‑0.0037 5 1 6 6 0 .2 6キ ‑89.7112 3.1792 0.909 0.00101 43.862 1 8 .3 9 4 0 1 1 * 1 9 88.3173 1 .5 1 9 0.00009 44.285 2 0 87 .4 1 7 7 0.8995 0.504 0.00025 44.713 8 * 9 2 2 ‑87.3267 0.0911 0.109 0.00025 9 .8 6 2 2 3 87.3243 0.00242 0.00118 10.259 1 0 . 7 . 9 E ‑ 6 2 4 ‑87.3242 4.97E‑6 6 O .8 2 2 1 1 Optimization Results: Iterations= 1 1 Function Calls= 2 5 Hessian Calls= 1 2 Active Constraints= 0 Criterion= ‑87.324247 Maximum Gradient Element= 6.79308E‑6 Lambda= 0 Rho= 0 Radius= 0.8215 。 。 。 。 。 。 。 。 NOTE: ABSGCONV convergence criterion satisfied. n o F D

準 Newton、法(これは 1次 導 関 数 の み を 用 い る ) で は 、 2次 の 導 関 数 を 必 要 と す る 前 の 2 つ の方法よりも多くの反復と関数呼び出しを必要とすることに気がつくであろう。 proc nlp data=pike inest=par2 model=model tech=qn; max logf; parms sig c theta; run; Dual Quasi‑Newton Optimization Broyden ‑ Fletcher ‑ Goldfarb ‑ Shanno Method (BFGS) Number o f Parameter Estimates 3 Number o f Functions (Observations) 1 9 Number o f Lower Bounds 2 Number o f Upper Bounds 1 Optimization Start: Active Constraints= 0 Criterion= ‑157.758 Maximum Gradient Element= 15.846 U 内川 U 内川 ︐ 内U 内U 内u H H H nHυnHυ 内U 内U 内U H H H U 内川 unHυ 内川 内U H U 内川 喝v 内 u nanMU ハ nmυnHuphdnxun同 υ4Fム の Junu phu h UJV4Fム nurhU 円tanudW4E4 喝 vnu 喝 vnu 喝 vnu n u n u 喝w 喝 J白 の JunF白 n nH an官 a h u F白 内 u n u n官 a n官 F nzan官 a 4 Eム n 内U 内U U ︽U H H nHυ n o q u n U 4 i n f u n d A 2 R U R u n ‑ R u q u n U Tよ n f u n d A宝 p h d i 1 ム ー よ 噌 i 噌i 噌i 噌i 噌i 1 ム 噌 i q L q L q L q L q L q L 噌 Iter rest nfun act optcrit difcrit maxgrad alpha slope 1 .0 0 0 ‑79.840 1 0 3 0 ‑99.6619 58.0964 2.908 ' o 5 0 ‑99.4502 0.2117 0.617 0.258 ‑2.256 .000 ‑0.0227 3 o 6 0 ‑99.4368 0.0133 0.0755 1 o 8 0 ‑99.4343 0.00256 0.213 2.570 ‑0.002 4 5 o 13 O ' ‑97.1315 2.3028 26.212 1239.9 ‑0.0033 .1994 4.035 0.0280 ‑371 .3 o 16 0 ‑95.9321 1 o ‑95.2417 0.6904 0.238 1 .090 ‑ 1 .062 o ‑95.1276 0.1141 1 .7 4 1 2.327 ‑0.0877 o ‑90.9352 4.1924 6 .613 23.036 O .2 0 4 o ‑90.2400 0.6951 O .451 ‑2.023 .6 9 5 1 o ‑89.1989 1 .0412 1 .029 O .358 4 .849 o ‑89.1110 0.0878 1 .1 5 1 1 .265 ‑ 0 .1 4 5 o ‑89.0273 0.0838 O .9 8 7 7.815 ‑0.0281 o ‑88.8860 0.1413 O .754 2.354 ‑0.0890 o ‑88.5425 0.3435 1 .188 3 .518 O .2 0 1 0 .2 4 1 o ‑88.1383 0.4042 O .441 3 .5 5 7 ‑ o ‑87.9357 0.2026 0.875 3 .822 ‑0.264 o ‑87.6503 0.2855 0.170 1 .7 8 0 ‑0.285 o ‑87.3784 0.2718 0.538 8 .5 7 9 0.0832 o ‑87.3438 0.0347 0.0873 1 .7 2 4 ‑0.0530 o ‑87.3303 0.0134 0.0285 1 .249 ‑0.0203 o ‑87.3247 0.00563 0.0596 3 .1 2 2 ‑0.0042 o ‑87.3242 0.000441 0.00098 1 .1 2 0 ‑0.0008 o ‑87.3242 2.56E‑6 0.00011 1 .164 ‑444E‑8 o ‑87.3242 3.145E‑8 3.15E‑6 1 .0 6 5 ‑59E‑9 Optimization Results: lterations= 2 5 Function Calls= 5 2 Gradient Calls= 3 8 Active Constraints= 0 Criterion= ‑87.324247 Maximum Gradient Element= 3.15334E‑6 Slope= ‑5.90661E‑8 NOTE: GCONV convergence criterion satisfied. ηt 5

一 般 に 、 共 役 勾 配 法 は 、 Nelder‑Mead 単 体 法 を 除 く 他 の 全 て の 手 法 に 比 較 し て よ り 多 く の 反復と関数呼び出しを必要とする。しかし、この例では共役勾配法は非常にうまく動く。 proc nlp data=pike inest=par2 model=model tech=cg; max logf; parms sig c theta; run; Conjugate‑Gradient Optimization Automatic Restart Update ( P o w e l l . 1977; Beale. 1972) Number o f Parameter Estimates 3 Number o f Functions (Observations) 1 9 Number o f Lower Bounds 2 Number o f Upper Bounds 1 Optimization Start: Active Constraints= 0 Criterion= 一157.758 Maximum Gradient Element= 15.846 。 。 Iter rest nfun act optcrit difcrit maxgrad alpha slope 9 ‑99.4531 58.3052 o .677 o .303 ‑253.0 ‑99.3542 0.0988 1 2 1 2 .314 36.246 ‑0.0057 ‑97.6748 1 .579 1 1 5 .6794 3 .225 o .496 3 1 97.5026 0.1722 o 4 9 .130 0.0308 ‑10.403 '‑ 91 .2619 6.2408 10.943 4460.4 ‑0.0012 4 2 9 O ‑89.6393 1 3 0 .6 2 2 6 3 .089 o .126 一123.9 89.6333 0.00602 2.789 0.00515 2 3 3 .1 6 5 ‑88.5740 1 3 5 .0592 O .459 O .2 7 6 7 .7 2 6 9 3 6 88.1906 0.3834 O .914 10.000 ‑ 0 .2 0 7 ‑87.7960 0.3946 O 1 0 3 8 .9 9 0 1 .2 3 3 ‑ 1 .5 5 5 7 4 ‑87.7894 0.00660 O 1 1 0 .6 8 6 0.0500 ‑ 0 .294 8 4 ‑87.5730 0.2163 0.0514 O 1 2 2 .8 9 1 ‑0.496 ‑87.3594 0.2137 0.0845 4 1 3 4 6 01 .7 ‑0.0024 ‑87.3582 0.00119 0.0239 0.300 ‑0.0079 1 4 4 8 9 5 ‑87.3341 0.0241 0.0306 51 1 5 1 .1 6 5 ‑0.0012 0 5 1 6 1 3 ‑87.3341 0.000078 0.00665 0.212 ‑0.0007 ‑87.3328 0.00122 0.0974 457.5 ‑536E‑8 1 7 1 0 5 6 1 8 1 0 5 8 87.3253 0.00751 0.0240 1 .9 0 8 ‑0.0087 ‑87.3252 0.000168 0.0119 0.386 ‑0.0009 0 1 9 1 1 6 2 87.3245 0.000659 0.00982 27.292 ‑483E‑7 2 0 1 1 6 2 1 1 2 6 4 ‑87.3245 0.000013 0.00049 0.266 ‑0.0001 Optimization Results: Iterations= 2 1 Function Calls= 6 5 Gradient Calls= 5 4 Active Constraints= 0 Criterion= ‑87.324487 Maximum Gradient Element= 0.00049069 Slope= ‑0.0000969083 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 NOTE: GCONV convergence criterion satisfied. ‑58

7. 簡 単 な コ ン パ ー ト メ ン ト モ デ ル 次に紹介する事例は、 IMLサ ブ ル ー チ ン を 利 用 す る と 容 易 に 実 行 す る こ と が で き る 。 IMLに は 常 微 分 方 程 式 の 数 値 積 分 を 実 行 す る oD E と い う サ ブ ル ー チ ン が あ る か ら で あ る 。 P R O CN L Pでは、 Bates &Watts(1988， p . 1 7 3 ‑ 1 7 5 )の 方 法 を 使 っ て 、 特 殊 な 場 合 の み 解 a t e s & Watts(1988， p . 1 6ト 1 7 9 )に 基 づ い て い る 。 ま た くことができる。この章全体は、 B Hartmann(1992)に 、 僅 か に 異 な っ た 形 で 収 め ら れ て い る 。 コンパートメントモデルでは、反応は常微分方程式の線形システムで記述される。ある システムは、 K 個 の コ ン パ ー ト メ ン ト に 分 割 さ れ 、 薬 物 の コ ン パ ー ト メ ン ト 聞 の 移 送 の 速 度 は 1暗 の 微 分 方 程 式 に 従 う 。 つ ま り 、 受 け 取 る 側 の コ ン パ ー ト メ ン ト ( sink )の 移 送 の 速 度は、供給する側のコンパートメント ( s o u r c e )の 濃 度 に 比 例 す る 。 推 定 す べ き パ ラ メ タ は 、 移 送 係 数 8 J. J= 1. . . . • n で あ り 、 こ れ は 時 間 に 関 し て 一 定 で あ る と 仮 定 さ れ 、 速 度 定 数 (rate constant) と呼ばれる。 テトラサイクリンの拡散 あ る テ ト ラ サ イ ク リ ン の 化 合 物 が l人 の 被 験 者 に 経 口 で 投 与 さ れ た 。 そ の 後 、 血 清 中 の 塩化テトラサイクリンの濃度が、 タであり、 16時 間 に わ た っ て 9回 測 定 さ れ た 。 こ れ が 今 回 の デ ー 2変量・ 9 オ プ ザ ベ ー シ ョ ン と な る 。 2変 量 と は 、 時 間 と 濃 度 ( ミ リ リ ッ ト ル 当 り の マ イ ク ロ グ ラ ム ; μ g/ m1) で あ る 。 こ の デ ー タ は W agnerの 本 が オ リ ジ ナ ル で あ a t e s &Watts(1988， section A l .1 4p . 2 81)にも掲載されている。 るが、 B >1血 液 コ ン パ ー ト メ ン ト ( Sink ) S o u r c e ) 内臓コンパートメント ( 薬 物 は 、 溶 解 濃 度 1 2 (t) 薬 物 は 、 注 入 濃 度 1 1 (t) 82 V 図6 テ ト ラ サ イ ク リ ン の 拡 散 に つ い て の 2コ ン パ ー ト メ ン ト モ デ ル テ ト ラ サ イ ク リ ン の 拡 散 は 、 次 の 2つ の 連 立 常 微 分 方 程 式 に よ っ て 記 述 さ れ る 。 d1 1 (t) d t d12(t) d t 11 ‑ 8 111(t) 12 81 1t (t)‑e212(t) にU 口 口

コンパートメントモデルに関する一般的注意 )に よ っ て 記 述 さ れ る 。 K個 の 各 コ ン パ ー ト メ ン ト は 、 時 聞 に 依 存 す る 濃 度 関 数 7バt 1 階の運動性は、 K個 の 関 数 7 • ( t )の ベ ク ト ル 7 で 表 し 、 線 形 連 立 常 微 分 方 程 式 を 満 足 す る と仮定する。 d7 d t 7 A 7 (t) + 1 (t) T こだし、 .Aは K X Kの移送行列であり、 A . ."まコンパートメント kか ら コ ン パ ー ト メ ン ト lへ の 移 送 を 示 し て い る 。 こ の 中 に は 、 速 度 定 数 θjを含む。 tはシステムの入力または初期状態を示す関数のベクトルである。 B a t e s &Watts(1988)は 、 2種 類 の 入 力 関 数 1 ( t )を考察した。 ‑ステップ入力:物質の連続的注入 tO ﹁IlllL 4E 一 一 ただし、 t詮 O t <0 tは定数のベクトルである。 ‑ ボ ラ ス : 瞬 間 的 な 注 入 の 方 が 、 微 分 方 程 式 7(0)=70の 初 期 条 件 に つ い て よ り 容 易 に 記述できる。 テトラサイクリンの例の指定法 血清中の塩化テトラサイクリンの初期濃度はゼロであると仮定し、内臓中の初期濃度は 未 知 パ ラ メ タ 8 3 で あ る と し よ う 。 こ の 例 に つ い て 、 次 の 移 送 行 列 A と初期条件を得る。 nU つーー﹂ s 且V ﹁lillL 一 一 ザ' 6 0一 nHV A = [ ‑ ; : ; ]

1M Lの o D Eモ ジ ュ ー ル は 、 常 微 分 方 程 式 の ベ ク ト ル ド (y， (t)，...， Yk(t))に つ い て の数値積分を実行する。 d y y ( O ) = c ‑ 一 一 = f( t，y ( t ) )， d t oDEモ ジ ュ ー ル へ の 入 力 引 数 は 次 の よ う に す る 。 ‑モジュール d e r は 、 ス カ ラ ー tと ベ ク ト ル y を 入 力 と し て 、 ベ ク ト ル f(t，y ( t ) )を 返 す。この例では、次のように指定する。 s t a r td e r ( t，y )g l o b a l( A ) ; *y; z =A return( z ) ; f i n i s h ; ここで、 A は 移 送 行 列 で あ り 、 次 の よ う に 指 定 さ れ る 。 A= ( ‑ t h e t a [ l ]1 1 0/ / 1 ‑ t h e t a [ 2 ] ) ; (t h e t a [ l ]1 ‑ ベ ク ト ル cは 、 y (O)=cの 初 期 値 で あ る 。 こ の 例 で は 、 次 の よ う に 指 定 す る 。 c= t h e t a [ 3 ] // 0 ; ‑ 時 点 の ベ ク ト ル tで は 、 小 区 聞 を つ な げ た 全 体 の 積 分 の 境 界 を 指 定 す る 。 こ の ベ ク ト ルの最初の要素には、積分の初期時聞を入れておかなければいけない。この例では、 開 始 時 聞 を 0 と し 、 そ の 後 に デ ー タ 行 列 の 第 1変 数 ( 列 ) で 示 さ れ る 測 定 時 聞 を 連 結 する。 t= 0// d a t a [ . l ] ; ‑その他の入力引数は、よりテクニカルな意味合いを持っている。詳しくは S A ST e c h ‑ n i c a lR e p o r tP ‑ 2 3 0 を参照せよ。 唱EA ρb

Bates & Watts(1988. p.175)に 示 さ れ て い る 最 適 ノ マ ラ メ タ 推 定 値 は 、 次 の よ う な 最 小 2

乗法の指定を用いることにより容易に再現することができる。
.1
4
. p.281) に 示 さ れ て い る
1.次のデータセットは、 Bates & Watts(1988. section A1
データを表している。

41ム

内u
h

よ
4
1

•

u
v

41ム nHU

••
a
n宮 内

4EA

u
a
n宮 内 h

4EAnHU

内u
h

υ
a
n宝 E

Jb

︐
n bnHU

n︽u n J b
nmO41
ム

仰しの

︐
.
命世

nu‑‑

nu

01Anu

e'i

m

..

‑‑4
︐
.eTA+
Lqtno

︐
・

・

nu
nkν41 0bnHunHu
qaHuznu
よ

wD
‑a
rT no
n

Ju
円

a.1c
4E
a

••

proc iml;
use wagner;
read all into data;

2
.最 小 2乗 ア ル ゴ リ ズ ム (
N
L
P
L
Mまたは N
L
P
H
Q
N
) の た め の 目 的 関 数 を I M Lモ ジ ュ ー ル
f 1で 指 定 す る 。 こ の モ ジ ュ ー ル 内 で さ ら に モ ジ ュ ー ル f 0を呼んでいる。

start fO(theta.data) global(
A
.t
.h
.eps);
/キ1. prepare input for ODE キ/
/
キ transfer matrix A needed by der() and jac() キ/
A = (‑theta[l] 1
1 0
)I
I
( theta[l] 1
1 ‑theta[2]);
/
キ vector of initial values y(O) = gamma(O) *
1
c = theta[3] I
I0
;
/
キ vector of increasing time points
used for the integration limits *
1
t = 0I
I data;
/
キ jac and eps are optional キ/
ca1
1 0de(
res
."der
"• c
.t
.h
."jac
"• eps
);
return(res[
2
.]
、
);
finish;
start f1(theta) global(data);
/
宇 note: we fit the concentration in the serum.
i
.e
. we compare the gamma̲2 values i
n res[2.]
with the concentration measureljlents in data[.2
] 宇/
dif = fO(theta.data[.l] ‑ data[.2]~
return(
d
if
);
finish;

3
.こ の 目 的 関 数 の モ ジ ュ ー ル で は 、 次 の 指 定 を 用 い て い る 。

/
宇 vector h needed for ODE:
h[l]: minimum allowable step size.
h[2]: maximum allowable step size.
h[3]: initial step size for integration start 宇/
h= {
1
.e‑14 1
. 1
.e
‑
5
.
};
1
* eps needed for ODE: required accuracy. default
is 1
.e‑4. not enough for fin.dif
. derivatives 宇/
eps= 1
.e‑11;

‑62

/ キ needed by ODE: evaluates system of O D E 's キ/ f y correspond t oO D E 's キ/ / キ rows o o gamma(t) キ/ / キ x corresponds t start der(t，y ) global( A ) ; z =A宇 y; return(z); finish; / 宇 needed by O DE: evaluates Jacobian o f der() 宇/ start jac(t，y ) global( A ) ; return(A); finish; 4 .NLPLMは 次 の よ う に 準 備 さ れ 、 実 行 さ れ る 。 opt = nrow(data) // ( 3 ) ; t h O = (. 1. 31 0 ) ; / 宇 constraints: a ll parameters theta[1:3] must be >=0 宇/ con = j ( ， 13 .0.); t c =j ( ， 11 2，.); tc [l]= 1 0 0 ; CALL NLPLM( r c，theta，"f1"，t h O，opt，c o n .t c ); 初 期 値 と し て theta(O)=(.l， .3 ，1 0 )を使うと、 Levenberg‑Marquardt ア ル ゴ リ ズ ム は 高 速 かっ正確に実行される。 Levenberg‑Marquardt Optimization Scaling Update of More (1978) Gradient Computed by Finite Differences CRP Jacobian Computed by Finite Differences Number o f Parameter Estimates 3 Number of Functions (Observations) 9 Number of Lower Bounds 3 Number o f Upper Bounds 0 Optimization Start: Active Constraints= 0 Criterion= 2.073 Maximum Gradient Element= 38.241 Radius= 1166.608 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 Iter rest nfun act 2 2 4 3 7 B 4 optcrit difcrit maxgrad lambda rho 0.2865 1 .7869 5 O .8 6 7 .1 9 9 0.1041 0.1824 5.6970.00311 O .7 0 6 0.0297 0.0744 1 .8 8 7 .6980.00128 O 0.0206 0.00912 O O .7 6 5 .6 9 3 0.0178 0.00273 0.0207 O .99 6 6 1 0 0.0178 9.433E‑6 0.00544 O .838 1 1 0.0178 3.668E‑7 0.00014 7 1 .8 97 B 1 2 0.0178 1 .663E‑7 0.00224 0.00508 O .1 7 8 1 6 0.0178 9.73E‑90.00092 0.0476 O .1 7 3 1 0 2 8 0.0178 5.08E‑12 0.00053 8 7 0 .6 O .339 Optimization Results: Iterations= 1 0 Function Calls= 2 9 Jacobian Calls= 1 1 Active Constraints= 0 Criterion= 0.017823397 Maximum Gradient Element= 0.000529765 Lambda= 870.6 Rho= 0.339 .311E‑7 Radius= 1 qd n o

N O T E : GCONV convergence criterion s a t i s f i e d . 最適化されたパラメタ値は、 B a t e s &W a t t s( 19 8 8， p . 1 7 5 )に 示 さ れ た も の と 一 致 す る 。 Optimization Results Parameter Estimates Estimate Gradient 4EA のJ臼 ηu vAVAVA 0 . 1 8 3 0 8 2 0 . 4 3 4 3 1 1 5 . 9 9 2 5 5 4 ‑0.000001280 0 . 0 0 0 5 3 0 0.000034860 白 ︒ u v 4EA のJ Parameter Active B C V a l u eo f Objective Function =0.0178233966 目的関数を次のように指定するならば、どの最適化アルゴリズムでも利用できる。 のJ臼 [' ] ︐ . 2u ・ & E i 2u AU ) ;] )1 2u' t[ ︐︑ 2U2u AUφL t 2U 1iAU 2u' LU2u nuφL & E ‑ W6hu 1le t︐ f︑j ︑ )qd( nHu‑‑ sf ρv t CIA ‑hunu 1 φ L e u ‑パu f ︑ ・︑︑ nH のJ臼 gi‑‑‑TA‑‑ Hu‑hu &Ei‑n?A&E・ i FO 4 TA. A ρ ν ・司 &Ei‑‑'A cun?A ︐ ・ rn ad 準ニュートン法を使うと、前とほぼ等しい最適化パラメタ値を得ることができる。しかし、 準ニュートン法では反復2 8固 と 関 数 呼 び 出 し 8 9回 が 必 要 で あ る (Levenberg‑Marquardt 法 では、反復 1 0固 と 関 数 呼 び 出 し 2 9回 で あ っ た こ と と 比 較 し よ う ) 。 一 作 ﹂ Rυ1J . ︐ . ︐ U ρνφL 4EA' nH lJpu 可 ntv' = 内 puny φLnu ︐ • [t • n川 u nuhu " 4EA' nuf‑ ︐ U =の J E JR?A 可E し pivqd 匂 &L FEEL f 1" bjou 川 ︑ hu n u ︐ . ︾ . ︐ . ︐ ・ 1))t ︐ n4uvnu ' n ;.︐︒Lr YL ょ ︐︑ Jη01 t ηU 4 E A ' ' M N H ︐ ︑ ・4i4inH ︐ ︐ ︑ ︐ ︐ ︑ nuu nVA t‑‑ft 1J・1JYEU M山 ・ 一‑‑ 一一‑= Lnun‑u ゐ ny‑hunupLVAA nuφLPLVφLnb •• ‑64一

"f2"の 目 的 関 数 を 指 定 に よ り 、 平 方 和 の 最 小 化 が 行 わ れ る 。 し か し "f1"を 指 定 し た と き の f2"の 目 的 関 数 の 半 分 を 最 小 化 す る 。 ゆ え に 、 "f2 "で の 最 適 化 目 的 関 数 最 小 2乗 関 数 で は " の 値 は 前 の 実 行 時 の 2 倍の大きさになる。 Optimization Results Parameter Estimates Parameter ︐ 4 E 4 nh の ペ HV の ペ HV VAVAVA ︐ 4 E 4 nh Estimate Gradient 0.183104 0.434285 5.991935 0.000947 0.000206 0.000425 Active BC Value o f Objective Function =0.0356467986 移 送 行 列 A が 2 x 2 のときの常微分方程式は、 A の 固 有 値 分 解 を 計 算 す る こ と に よ り 解 析 的 に 解 く こ と が で き る o そこで、テトラサイクリンの例は、 A= [ g ~J という解析的 固 有 値 分 解 が で き る 特 別 な 構 造 を 利 用 し て PROC NLP で 解 く こ と が で き る 。 よ り 詳 し く は 、 Bates &Watts( 19 8 8， p.173‑175)または Hartmann( 19 2 2 )を参照せよ。 さて、プロマイシンの例のときとほとんど同じプログラムを使って、データ・当てはめ た曲線・標準化残差などの表示を行おう。 Fhu ハ O

最 初 の 図 は 、 Bates & Watts(1988. p.176)の 図 5. 4' こ対応する。 D i f f u s i o no fT e t r a c y c l i n e C 。 n c e n ，r a t 。 1 . 4 0 1 . 3 0 1 . 2 0 ' . 1 . 1 0‑ ‑ 1 ∞ 1 . . 9 0 0 ∞『 . 7 ∞ • . 8 • .脱却 ~I n 蜘 . 4 ∞ 湖 lI ¥ ξ I I ~. . 2 0 日 ∞ . 1 . α ) ( ) . α ) ( ) ∞ 2 . 4 . 0 0 5 . 0 0 ∞ 8 . 1 0 . 0 1 2 .0 1 4 . 0 1 5 . 0 Time 図 7 テ ト ラ サ イ ク リ ン の 最 小 2乗 フ ィ ッ ト : デ ー タ と 当 て は め た 曲 線 ρb p o

スチューデント化残差の分布を検討すると、 このデータにはより良いモデルの存在が示唆 される。 D i f f u s i o no fTe 廿a c y c l i n e Stud . 創 ) ( ) • ∞ 一 . 7 正;00‑ 5似 】 ー Residuals • ∞ ー •4 . 3 0 0‑ • ∞ ー . 1 ∞ ー • 2 . 似 ) ( ) ‑;‑‑ーーーーーーーーーーーーーーーーーー『ーーーーーー ーーーーーーーーーーー 一.10‑ ‑.20‑ • • 一.30一 ‑ 一 ー. 4 0 ‑.50 ーーーーーーーーーーーーーーーーーー • • . 2 0 0 . 0 0 1 . 4 0 . 1 0 1 . 2 0 1 ∞ .4α3 .500 .600 .700 .8∞ .900 1.' . 3 0 1 3 F r t t e d Response 図8 テ ト ラ サ イ ク リ ン の 最 小 2乗 フ ィ ッ ト : ス チ ュ ー デ ン ト 化 残 差 ‑67‑

Bates and Watts( 19 8 8 . p.175) は 、 不 反 応 期 パ ラ メ タ t0 詮 O含 む よ う に 簡 単 に 拡 張 し た一般化コンパートメントモデルを示した。もし入力があったときシステムがただちに反 応 し な い の な ら 、 不 反 応 期 ノf ラ メ タ を 加 え る と モ デ ル の 当 て は ま り が 向 上 す る ( 近 似 標 準 誤差の大きさが減少する)可能性がある。一般化コンパートメントモデルは次のようにな る 。 7 (τ) = A 7 (τ) + 1 (τ) 7(0)=70 ただし、 I t‑ t0 τ I f o r t>t。 f o r t豆 t。 I0 最 小 2乗 ア ル ゴ リ ズ ム を 使 う 目 的 関 数 の い ま の 記 述 法 ( モ ジ ュ ー ル "f1") で は 、 新 し い 不 反 応 期 パ ラ メ タ t0 ‑ e 4 を 追 加 す る よ う に ベ タ ト ル tを 指 定 し な お す だ け で あ る 。 start f l 0( t h e t a .data) global( A .t .h .e p s ) ; /キ1. prepare i nput f o r ODE キ/ / キ transfer matrix A needed b y der() a n dj a c ( ) キ/ A =一 (t heta[l] I I0 ) // ( theta[l] I ‑theta[2]); / キ vector o f initial values y ( O ) = gamma(O) キ/ c =theta[3] // 0 ; / キ vector o f increasing time points / used for t h e integration limits キ / キ dead time parameter defines start キ/ t = theta[4] // data; / キ j a c and eps are optional キ/ c a l l ode(res." d e r " .c .t .h . "j a c " .e p s ) ; return( r e s[ 2 .]; finish; start f l l( t h e t a ) global( d a t a ) ; / キ n ote: we f i tt h e concentration i nt h es e r u m . i .e . we compare t h e gamma̲2 v a lu e si nr e s[ 2 . ] with t h e concentration measurements i nd a t a [ .2 ]キ / dif =fl0(theta.data[.l]) ‑ data[.2]; return( d if); finish; e• は、ゼロからデータ中の最初の時点での測定値(ここで もちろん、不反応期パラメタ は.7) ま で の 範 囲 に 制 約 し な け れ ば い け な い 。 FO a?I旬 ν ρ uf/ υ L m宇 ︑lJnl ︐ nuz‑ ‑ u ‑.︐ ヨ‑ 司 閉山内白 ・ nl + 1 et‑ u L H n ・ ρu‑‑ + 1 U J ︑・' ・ T I ‑ ρ ν 1﹂ φ L ρνT1 ・︐ n ‑ ‑ ‑ ・HU'nu + 1 ρνeAM ' の unu martLC uounH' ヨ rmot ‑'qan し n u r l'peo nhu" qdm 川.︐. 1Ie‑‑‑;nu ・nunuLμ m+1 f/tt=1 //iot ︐ ・ ‑ ・ ︑ ・‑ ‑ . ︑ E︐ f 宮 mAur1J=ηd ョ・ 1 1 . lJgi 'ρνFATム 咽i " t1.HUrlLF1L' tT よ enea p ‑ hott o n B + 1・ c e nunu Lμ ・ ; 1 4 n u n ‑ J+1 ︑︼'ョ ︑ ︐ ︐ J'L= a ヨω のu m 川 ・h u ‑ ‑ ' nし q ・ 'q'UTI‑+1 ・ ・・ T 1 1 + 1 ・+ aoau Tム ' t e ‑G1AFAr‑'Mmhu ︑ r t ‑T1 ρνqLTよ YLeL ︑ ﹁ ︑ p w e '・i r ‑ OSIP‑‑‑J・ T 1 qaMNH ・ n=om‑‑=t tSTUny =nunyuo 円 CAAιu Lu‑‑T u mt//ctput 6 8一

Levenberg‑Marquardt Optimization Scaling Update o f More (1978) Gradient Computed b y Finite Differences CRP Jacobian Computed b y Finite Differences Number o f Parameter Estimates 4 Number o f Functions (Observations) 9 Number o f Lower Bounds 4 Number o f Upper Bounds 1 Optimization Start: Active Constraints= 0 Criterion= 2.088 Maximum Gradient Element= 37 .4 7 8 Radius= 1138.113 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 Iter rest nfun a c t optcrit difcrit maxgrad lambda rho 2 0.4850 1 .6026 22.805 o .769 4 0.3930 0.0921 13.282 0.00376 o .205 3 0.0325 0.3605 2.1000.00012 O .9 3 5 4 0.005062 0.0274 O .1 1 1 O .9 9 9 0.005023 0.00004 0.00208 1 .0 0 6 0.005023 4.746E‑8 0.00074 0.00488 0.0831 1 3 7 0.005023 1 .522E‑9 0.00063 O .9 7 2 O .1 5 8 1 9 0.005023 4.9E‑10 0.00051 12.633 0.0257 2 1 8 0.005023 7 .25E‑13 0.0004 4 0 5 .2 0.0013 2 6 2 7 0.005023 2.42E‑12 0.00055 49.727 O .1 4 1 1 0 Optimization Results: Iterations= 1 0 Function Calls= 2 8 Jacobian Calls= 1 1 Active Constraints= 0 Criterion= 0.0050226682 Maximum Gradient Element= 0.000550071 Lambda= 49.73 Rho= 0.1408 Radius= 5.861E‑7 NOTE: GCONV convergence criterion satisfied. この結果は、 Bates and Watts( 19 8 8 . p.176)で 与 え ら れ た も の と 一 致 す る 。 Optimization Results Parameter Estimates Parameter 4EAnFunuan‑A VAVAVAVA 3 4 Estimate Gradient 0.148830 0.715394 10.090059 0.411994 ‑0.000159 0.000550 0.000012166 0.000027297 Active BC Value of Objective Function = 0.0050226682 n u n o

さて、プロマイシンの例とほとんど同じプログラムを使って、 データ・当てはめた曲線・ 信頼区聞を表示することができる。この図は B a t e s &Watts(1988， p .1 7 7 )の図 5. 5'こ対 応している。 D i f f u s i o no fT e t r a c y c l i n ew .D e a dT i me concentration 1 . 6 0 1 . 4 0 1 . 2 0 ∞ 1 . ー政均 .邸淘 . 4 α 3 . 2 0 0 . α ) ( ) .は加 ∞ 2 4 . ( 氾 ∞ B 氾 8 . ( 1 0 . 0 2 .0 1 1 4 . 0 1 6 . 0 T i m e 図9 テ ト ラ サ イ ク リ ン の 最 小 2乗 フ ィ ッ ト : デ ー タ と 当 て は め ‑70一

このモデルでのスチューデント化残差の分布は、不反応期パラメタがない場合に比べてよ り良いように見える。 D i f f u s i o no fT e t 阻 c y c l i n ew .DeadT ime FOφLUAU ∞ 2 . • • 1 . 5 0‑ • ∞ ー 1 . Residuals ∞ ー b ‑ m 斗ー • .日ー • ‑1.0‑j ‑1.5一 • • ‑2.0‑ • ‑2.5 ∞ .3∞ .4∞ .5∞ .600 .7∞ .8∞ 9∞ 1.∞ 1.10 2 1 1 . 2 0 . 3 0 1 1 . 4 0 F i t t e d Response 図 10 テ ト ラ サ イ ク リ ン の 最 小 2乗 フ ィ ッ ト : ス チ ュ ー デ ン ト 化 残 差 ‑71‑

参考文献 [ l J Bates，D . M . and Watts，D . G .( 1 9 8 8 )， Nonlinear Regression Analysis and I t s Applications， New York: John Wiley & Sons， I n c . .( 19 9 2 )， Nonlinear O p t i r n i z a t i o ni nI M L⑬ ， R elease 6.08， 6.09， and [ 2 JH a r t r n a n n，W 6.10; SAS Institute I n c .， Cary， N . C . .( 1 9 91 ) ， T he NLP Procedure: Extended U s e r 's Guide， Release 6.08 [ 3 JH a r t r n a n n，W and 6.10; SAS Institute I n c .， Cary， N . C . .F .( 1 9 8 2 )， Statistical Models and Methods for L i f e t i r n e Data， [ 4 J Lawless，1 New York: John Wiley & Sons， I n c， [ 5 JL i e b r n a n，1.;Lasdon，L .;Schrage，L .; a n d Waren，A .( 1 9 8 6 )， Modeling and Optirnization with GINO， California: The Scientific Press. lSoftware: [ 6 J SAS Institute I n c .( 1 9 9 1 )， SAS Technical Report P‑230， SAS/IML@ Changes and Enhancernents， Release 6 . 0 7 ; Cary， N.C.: SAS Institute I n c . ηI ︐ ︒

日本 5A5ユーザー会 (5U Gト J ) SASが提供する新しい多変量解析法 前川員一 大学入試センター研究開発部 I n t r o d u c t i o nt ot h eNewM u l t i v a r i a t eP r o c e d u r e si nSASjSTAT S h i n ‑ i c h iMayekawa R届 e a r c hD i v i s i o n TheN a t i o n a lC e n t e rf o rU n i v e I ちi t yE n t r a n c eExamination 2 ‑1 9 ‑23，Megur o ‑kuKomaba，Tokyo，153.JAPAN 要 旨 分散分析や回帰分析、また因子分析などのいわゆる多変量解析の方法を利用するためには間隔尺度 以上の水準で測定されている基準変数が必要となる。しかし、評定データ等を分析する場合、得られたデータは間 隔尺度であるというよりも単なる順序情報しか持たないことが多し L そのような順序尺度で測られたデータに、従 来の回帰分析や因子分析の方法を用いることには無理がある。本稿では、』防芋尺度そ唱義尺度水準のデータをも取 り扱うことができる回帰分析や因子分析のプロシジャである SASjSTATの PROCTRANSREGや PRINQUAL についての紹介を行う。また、個体間の類似度を分析するための方法として多次元尺度法があるが、そのための PROCMDSに関する紹介も行う。 キーワード: 順序尺度データ ( o r d i n a ld a t a )、回帰分析 ( r 甲 回i o n岨 a l 戸i s )、分散分析 (ANOVA)、因子分析 ( f a c t o ra n a l y s i s )、多次元尺度法 (MDS)、コンジョイント分析 ( c o n j o i n t叫 戸i s )P阻 FMAP 1 多変量解析における線形期待値構造モデル 個体の特性がいくつかの変数により測定されている場合、個体 iの変量 jによる測定値、 U叩 j 二 1 ， . ・ . ， p，を、そ ι f=I， . . . ， q，で説明することを考える。すなわち、 れ以外の測定値、 Z 可 ) (A i ， j+ e ; j Yij= ただし、何の、 Xi=[xι， Xi2， . .•， XiQ ' lを与えたときの期待値が、お =E(Yijlxi)、残差が eij である。変数群 Y は基準変数、 X は説明変数と呼ばれるが、上式は、基準変数 Yj の値のうち安定した部分が、 q個の要素を 持つ説明変数ベクトル Xi の関数として表されることを示している。本稿では、この関数関係の部分を Y の期待 値構造モデルと呼ぶことにする。変数の特徴(連続量か否か、観測されているか否か)や、期待値構造モデ、ルの 形(関数の形が線形か否か)を特定することにより、多くの多変量解析の方法を分類することができる。たとえ ば 、 Y が連続量の場合、モデルとして線形モデル、 i i i j x/βj 三 ( 2 ) を考えれば l 回帰分析 :Xが連続な顕在変数、 Xi は個体 iの説明変数の値、 β3は回帰係数 2 . 分散分析 :Xがカテゴリカルな顕在変数、 Xi は個体 iがどの要因の組み合わせの下で観劇されたかを示すインディケイタ(デザイン行列)、 β jは各 要因の水準の効果 3 因子分析 :Xが連続な潜在変数、 Xi は個体 iの因子スコア、 βjは変数 jの因子パタン 4 クラスター分析 :Xがカテゴリカルな潜在変数、 同は個体 iがどのクラスターに属するかを示すインディケイ夕、 βjは、各クラスターにおける変数 jの平 均値 ‑73‑

という具合になる。なお、通常の回帰分析や分散分析の場合には、推定されるべきパラメタは舟， j=l， . ・ ・ ， Pで iとして、おが、 X iで あるが、説明変数が潜在変数の場合には、 X をも推定することになる。回帰分析の特殊タJ 表される個体の属性を示す点と、 aj で表される変数 jの相生を示す点(思想的との間の距離の 2乗に関係して いるというモデル (PREFMAP) ふj = Cj‑ b j ( X i‑a j ) ' ( x α' j ) ( 3 ) も提案されているが、これも、 X を適当に展開する(xの 2乗を含む項を新たに説明変数に加える)ことによ り、通常の回帰分析の形に書くことができる。 観測される変数の尺度水準が間隔尺度水準以上の場合、これらの期待値モデルに基づく分析を SASで行う CI' ORや ためには、回帰分析や分散分析は PROCREGや ANOVA、または GLM、因子分析は PROCFA PRINCOMP、クラスター分析は PROCFASTCLUSや CLUSTERを用いて行うことになる。 2 データの最適変換を含む多変量線形モデル 2 . 1 回帰分析 実際にデータを収集する場合、間隔尺度水準以上の変数を用いることは必ずしも可能であるとは限らない。たと えば、ある商品が好まれる理由をその商品の持っさまざまな特性を用いて説明しようとする場合を考えてみる。こ の場合、基準変数 Y としては n個の商品の好みの程度を p人に評定させたものを用いることになるが、その評定値 は果たして間隔尺水準の測定値として取り扱ってよいものであろうれもしも、この評定値が単に好みの大小関係の る。従って、 Y l j二 2<ぬ: j= 5<Y 3 j=6， . . . みを示すものであれば、それ出順序尺度水準の測定値であると呼1 m l j二 6<ぬj 二 7<Y 3 j=8，..之変換してもそれが持つ情報はなんら というデータは、その順序を保つように、 Y 失われたことにならない。しかし、これらの評定値を商品の特性 X に回帰する場合、どちらのデータを用いた かにより回帰係数は一般に異なったものとなる。また、商品の特性そのものも、順序尺度や名義尺度水準の評定 値として得られているかもしれない。 このような順序尺度もしくは名義尺度水準のデータを用いて回帰分析を行うための方法として、 SAS/STATの PROCTRANSREGがあるが、そこでは通常の回帰分析のモデ、ルを修正した、以下のようなモデルが用いられて いる。 T j ( Y i j )= e ( T j ( Y i j ) ! X i )+匂 ( 4 ) S ( X i ) ' 角 ・( e(T Y i j) ! X i ) j ( 5 ) . L :St(Xi/)舟 t ( 6 ) ただし、 TjOは第 j番目の予測変数を間隔尺度へ変換するための関数、また、 SOは各説明変数を間隔尺度に変 . f 二 1 ， 2， . . . ， q，を元のデータの形に並べたもの 換するための関数 S/O， S ( X i ) [ S l ( X i l )， s 2 ( X 辺 ) ド ー . ，S q ( X i q )' l 二 ( 7 ) である。式 ( 6 )は、変換後の予測変量の X iを与えたときの条件付き期待値が、変換後の X の線形関数で書き表さ れることを示している。たとえば、被験者 k以外の評定値は間隔尺度水準の測定値とみなせるが、被験者 kの評定 値はその対数をとることによって間隔尺度へ変換されること、また、商品の相生のうち第m番目以外のものは間隔 尺度とみなせるが、第 m番目の相生はそれを 3乗することにより間隔尺度へ変換可能である、ということが前もっ て解っていれば、上記のモデルのパラメタは、 T j ( Y i j )=Y i j， j= 1 ， 2， . .，. k‑1 ， k+1 ， ・ ー， p，T k ( Y i k )= I o g ( Y i k )、 SI(X i / )= X i l， . f= 1 ， 2， ー ー， r n‑1 ， m+1， ー ー ， qS m(Xim) Z iJ、という変換を施したデータに通常の回帰分析 二 を行えば得られる。ただ、この例のように、変換の形が前もって知られている場合は希であり、実際は、その変 換の形も推定することが普通である。 (TOや'SOをの形を規定する変換のパラメタをも推定する。) 上記の回帰分析モデルの場合、最小 2乗法を用いて推定を行うとすれば、最小 2乗基準が RSS = t r ( I ( T ( Y )‑S(X)B')'(T(Y)‑S(X)B')]) ( 8 ) ワt 4

乞乞(Tj(Yij)‑S(Xi)'β~? ( 9 ) LRSSj ( 1 0 ) j=l と書けるため、説明変数の変換、 Sl， l=1， 2 ， . .，.q，が既知の場合、 RSSを最小にするような変換 TjOおよび回帰 係数舟は、各予測変数ごとに、 RSS j を最小とするように求めれば良いことが解る。また、同じ最小 2乗基準 が、第t番目の説明変数ベクトル X ( l )( nx1のベクトル)とそれを除く部分の変換 S(X( l ) )( nx ( q ‑1 )の行列) を用いて RSS ニ t r ( [ T ( Y )‑S(X( の) B ( l ) '‑S l ( X ( l ) )β( l )' l '[T(Y)‑S(X(l))B(l)'‑Sl(X(l))角川) ( 1 1 ) [ S l ( X ( l ) )一 (T(Y)‑S ( X ( l ) ) B ( l ) ' )β( l ) / ( β ( t f β( l ) ) ] '[ S l ( X ( l ) )一 (T(Y)‑S ( X ( l ) ) B ( l ) ' )β( l ) / ( β ( E ) ' β( l ) ) ] x( β ( E ) ' β( l ) )十 ( S l ( X ( l ) )を含まない部分) ( 1 2 ) と書き表せるため、基準変数の変換 T(Y)、回帰係樹子列 B 、および S (X(l))が既知の場合には、第E 番目の説 l ( X ( l ) )は上記の 2次形式を最小にするように求めればよいことが解る。 明変数の変換 S このように、モデルに含まれるパラメタをいくつかのサブセットに分割し、パラメタの各サブセットごとに同 じ最小 2乗基準を最小化する様な推定を行うことを繰り返す方法は、交互最小 2乗法(ALS) と呼ばれ、複雑な モデルのパラメタを推定する際の常套手段となっている。回帰分析モデルの場合は、データの変換が与えられた 場合の回帰係数の推定は、 B'二 (S(X)'S(X))‑lS(X)'T(Y) ( 1 3 ) となることは明かである。また、式(9)や式(12)は、 ( ' U i ，V i )を既知のデー夕、 F を推定すべき変換とすれば、 RSS=L(F(Vi)一旬?十 (Fのパラメタを含まない部分) ( 1 4 ) i=l という形をしているため、 F Oに含まれるパラメタの推定は、 u の旬へ回帰する 1変量の回帰分析の問題とな る。特に、 PROCTRANSREGにおいては、データの変換として、スプライン関数が用いられることが多いが、 これは変換のパラメタに関して線形に書き表すことが出来るため、その推定は簡単である。また、 F Oとして任 意の単調変換を仮定すれば、式(14 )を最小にするようなものは、 K r u s k a lの最小 2乗単調変換として計算するこ i s h e rの方法を用いてカテゴリの平均値を計算すればよい。このように、変 とが出来るし、名義尺度のデータは F 数の尺度水準を考慮しながら、その変数の持つ情報を損なわない形で最小 2乗基準を最小にするようなデータの 変換を求めることを、データの最適変換と呼ぶ。なお、スプライン関数を用いてデータを変換する場合は、単に その変換が連続で滑らかなものであることのみを仮定していることになる。 PROCTRANSREGは、きわめて一般的なプロシジャで、あるが、主に、説明変数として名義尺度の変数を用い たコンジョイント分析としてマーケッティングの分野で使用されることが多い。また、順序データの PREFMAP モデ、ルによる分析にも利用することが出来る。 2.2 因子分析 上記の方法は、そのまま因子分析モデルに応用することが出来る。すなわち、データを変換したものが、潜在 変数である因子スコアと線形に関係していることを仮定するモデル、 E ( T j ( Y i j) I x i )= X ; ' βj ( 1 5 ) E(T(Y)IX) XB' ( 1 6 ) である。これは、まとめて書き表せば 工 となるが、 X は潜在変数であるため、その変換 S Oをそデ、ルにいれる必要はない。回帰分析と同様に ALSによ る最小 2乗推定を行うことにすれば、最小 2乗基準は以下のように書き表される。 RSS ニ t r ( ( T ( Y )‑XB')'(T(Y)‑XB')) 一7 5一 ( 1 7 )

乞乞 (Tj(払:i)‑Xi'烏 ) 2 ( 1 8 ) j LRSS ( 1 9 ) j=1 したがって、変換を既知とした場合の因子スコア X および因子パタン B の推定値は、 T(Y)をあたかもデータ 行列のように取り扱った因子分析の解(いわゆる主成分解および主成分スコア) B ニ PA' ただし、 A と P は ~T(Y)'T(Y) ( 2 0 ) の最大 q個の固有値と固有ベクトル行列、 X =T(Y)B(B'B)ー1=T(Y)PA-~ ( 2 1 ) として与えられる。また、データの最適変換は、各変数毎に、式 ( 1 8)を最小とするように回帰分析の場合と全く同 様にして求めればよ~\この、データの最適変換を含む因子分析モデルによる分析は、 SAS の PROC P RINQUAL を用いて行うことが出来る。データの最適変換という過程が含まれるため、通常の因子分析を行う場合よりも少 ない因子の数でデータを説明することが可能となる。 3 類似度データのモデル 他方、多変量解析には、上記のようなプロフィールデータの分析ではなく、個僻目互間の関係、を取り扱う方法も ， ij=l， . .，.n とすれば、その期待値の構造として 存在する。たとえば、個体 iと個体 jの類似度の測定値を、 O j， 個体の q次元の尺度値(潜在変数による個体の測定f 由 民 i=l， 2， . . ， n、から計算された蹄監を当てはめるモデル ε ( T ( O i j ) ! X i， X j ) V(X ， ‑Xj)'(Xi‑Xj) 二 を考えることができる。この場合、もはやモデルはパラメタに関して線形とはならないが、 j . ノ RSS=乞 (T(句)‑ ( X i‑X. 川 Xi 町)) ( 2 2 ) ALSを用いれば、 ( 2 3 ) i > j、 を最小とするデータの変換は前節と同様にして求められることが解る。また、変換が既知の場合の尺度値の推定 は、例えば、 Ga u s s ‑ N e w t o n法を用いて数値的に行うことができる。 S A Sの PROCMDSはこのモデルの下で の解析を行うためのもので、類似度が多数の個人から得られている場合には、個人差を各尺度値にかかる重みの 大小とし、う形でモデルに組み込んだ、いわゆる重み付きユークリッドモデル(個人差 MDSモデル) ぷXi‑Xj)'Wk(Xi‑Xj) E ( T k ( O i j k ) ! X i， Xj， W k)= ( 2 4 ) による分析も行うことができる。 4 おわりに 本稿で紹介したデータ解析の方法は、特に、因子分析モデルや MDSモデルは、分析の結果として得られるパ ラメタの値の大小を議論することよりも、それを基にして個体と変数の関係に視覚的に表現を与えることを主眼 とした方法である。その意味でこれらの方法は探索的な方法であると言うことができる。また、推定されたデー タ変換の意味を考える為にはそのプロットは必須である。 ヮ ︐ n o

日本 5A5ユーザー会 ( 5UGト J) SASよる葉形等の楕円フーリ工形態解析 0二 宮 正 士 ・ . 古 田 尚 也 ・ ・ . 生 出 真 里 ・ ‑農林水産省・農業環境技術研究所 〒305茨城県つくは市観音台 "三菱総合研究所・地球環境センター 〒100東京都千代田区大手町 E l l i p t i cFourierAnalysiso fContourShapeo fLeafe t c .bySAS s : Ninomiya， ，N .F u r u t a "andM.O i d e ' 1Agro‑EnvironmentalSciences， Tsukuba，I b a r a k i305，Japan •N a t i o n a lI n s t i t u t e0 " M i t s u b i s h iResea閃 hI n s t i t u e，INC.αemachi， Chiyodaku， Tokyo100， J却 an 要 旨:分類学上も農業形質としても重要でしばしば評価の対象となっている葉形や粒形等の定量的評価 手法を確立した.画像解析で得られた文橡の輪郭形状を楕円フーリエ係数で表現し，さらにフーリエ係数が 対象の移動，回転，サイズ，計測開始点について不変になるよう基準化した.次に，基準化したフーリエ係 数について主成分分析で情報を縮約し，主成分スコアの変異と形状変異との関係から各主成分と形状の関係 を明らかにした. キーワード:楕円フーリヱ解杭画像解杭 SAS/IML SAS/STAT，輪郭形状 宅 作物の葉形や粒形などは，分類学上はもとよりしばしば実用上重要な形質であり多くの場面で評価の対象 となっている.しかし，それらの多くは縦横比など単純な場合を除き， r 太い J， r 細い J， r 丸い J， 「角張っている」等，定性的な評価基準に依存しているにすぎず，簡便で高速な定量的評価基準の確立か望 まれている. h r l i c handWeinberg( 19 7 0 )，Zahn剖 dRo 面白(19 7 2 )，G r a nlund( 1 9 7 2 )，KuhlandG i a r d i n a( 1 9 8 2 ) これまでE 等，フーリエ級数展開を利用する輪郭の定量的評価について多くの提案がなされている.本研究はその中で Kuhl加 dG i a r d i n a( 1 9 8 2 )の提案した楕円フーリエ記述子に基づいて，葉形や粒形の評価を行うためのシステ ムを画像解析手法や SASシステム等を組み合わせながら構築したものである. 1.楕円フーリヱ記述子 KuhlandG ia r d i n a( 1 9 8 2 )の提案した楕円フーリエ記述子は以下のように概説できる.今，閉じた輪郭上を 質点が等速で移動するとき，その質点のX，Y軸への射影は周期Tで振動する.実際にはデジタル画像を解析対 象とするため，図 lに示すように離散点が直線で結ぼれた輪郭を取り扱うことになるが，ここでは簡単のた の座標は時間 t の関数として以下のようなフーリエ級数展 めに連続で閉じた輪郭の場合について考えると X，Y 開で表現できる. =Ao+ エ (ωos平 +bnsin等 t) x ( t ) n = l 4 吋フーリエ係…ば 刊 y ( 附 ( ο ω t )=C n = l 4 1 {岬 a . X(t)C ‑77‑ t 吋 x ( t )d t …求められ

る.この時，それらの係数から逆に元の輪郭を酎薄成可能であることから，係数そのものか鳴郭を表現する
t=0における質点の位
定量的値となる.ところが求められた係数は，同じ形状の対象でも計測開始点 (

置) ，図形の移動，回転，サイズのどれにたいしても不変ではない.そのため，それらの係数をそのまま用
いて異なる対象の形状を比較することはできない.そこで，係数の標準化か不可欠となる.まず，図形の移
動については簡単に ~=O， Co=O
で不変化できる.計測開始点については，調和数 lの楕円に関する開始点

がその長軸上にあるように基準化する.これは調和数 lの楕円上での位相のずれ，

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11 1

として求められる.サイズについても調和数 1の楕円の長勅長，

で基準化した.サイズについては対象の面積の平方根よって基準化することも考えられる.さらに，図形の
回転については，同様に調和数 lの楕円の長軸で基準化した.すなわち，その長戦の回転角

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を求め，図形全体を妙回転することで基準化した.この結果，基準化されたフーリエ係数は，

と求められる.ちなみにこの係数基準化の操作で a1，b1，C1は定数となる.例えば，本研究で用いた以下の
事例では調和数 20の楕円まで求めたため 77次元のベクトルで輪郭を表現していることになる.なお，こ
こで詳細は省略するが，デ}タがデジタル画像(離散)で点関を直線で結んだ輪郭を考える場合は点聞が区
分線形であることを利用して各係数を求める.この場合係数の基準化の手順は同じである.

2
. 輪郭データの彊得
輪郭データの獲得は大きくわけで二つのステップがある.第一はデジタル画像データの獲得で第二は女橡
の輪郭情報の抽出である.本来，同ーのステップでも可能であるが，第 1のステップでインタラクテイプな
操作が多く，第二のステップではほとんど自動化可能であるため解析効率から二分した.ちなみにどちらも
現在使用している画像解析装置 (HRU‑TAIC
回‑
E
2，株イーゼル，東京)に大きく依存したソフトウエアで，
同装置のホストとして機能しているパーソナルコンピュータ (PC9801シリーズ， NEC，東京)上の環境
(MS‑CVM，マイクロソフト株，東京)で開発した.

第一のステップでデジタル画像は原画像かVτR，写真，実物(テレピカメラ入力)のどの場合も得られ
る.写真はフォトピデオプロセッサ (PHV‑AV，株ソニー，東京)でピデオ化する. NTSCピデオ信号はデ
阻 BASECORRECTOR
コーダ (DEC
・1
1
0COLORDECORDER，FA‑310 T
，株朋栄，東京)で三色分解
I

後，画像解析装置内蔵の Af
D変換器でデジタイズする.デジタル画像は 640X480ピクセル，各色 8

‑78‑

ピットである.得られた画像はメディアンフィル ターで走査線などの雑音除去を行った後，必要な 4 矩形部分をインタラクテイプにマウスで切り出 Y し. RGB画像のうち最も輪郭情報を得易いとあら に保存する.この かじめ設定した画像のみを MO 際，別ファイルに保存した画像に関する情報を記 録する. 第二のステップでは，画像の保存情報に基づい て対象の輪郭情報を抽出する.この際，複数の対 ~Yi 象が同一画像にあっても相Eに接触していない限 からロードさ りかまわ念い(最大 2 5). MO ~Xi =L~Xi Xp X れたデジタル画像はまず判別分析法で関値を求め 二値化される(手動設定も可) .つぎに，ゴミ除 y p=ヱ勾i 去の目的であらかじめ設定した面積値によってそ れより小さい対象物を消去する.また，対象物に ら=ヱ企 t i T=t K 閉じている穴がある場合は自動的に埋める(閉じ i = 1 図 1 楕円フーリ工法のを適用する輪郭の模式図. ていない穴の「補修」は設定によって膨張・収縮 法で可) .最後に対象物の輪郭のみ抽出し輪郭情 報はチェインコードで保存する.第二ステップは 完全自動モードならば 1画像数秒で実行できる(画像内の対象が 10程度で) . 3 . フーリエ係数の算出 ここでは得られた輪郭のチェインコードから基準化されたフーリエ係数を求める.この部分のソフトはMS‑ C̲V6.0 (マイクロソフト株，東京)による PC9801用と QuichWin ( V i s 凶 l C++. マイクロソフト株，東京)に よる MS‑Windows3.1 (マクロソフト株，東京)用を開発した.チェインコードのデータファイル形式さえ合 わせれば他の画像解析装置で得た結果も演算可能である. まずチェインコードから，輪郭座標を求め，基準化前のフーリエ係数を算出する.この段階で輪郭形状を パーソナルコンピュータ画面上に描画するが，対象の取捨や裏表画像の確認・修正などもソフトの設定に よってはインタラクテイプに可能である.つぎに，係数の基準化を上で述べた方法で行う.ここでも基準化 したフーリエ係数から求めた座標による輪郭を画面上に描画する.これは計測開始点に関する基準化に 18 0 異なるこつの解が可能で，生物学的基準点(例えば，葉柄の位置)との関係を一意にしたい場合に目視 0 による確認がしばしば必要であるからである.ここで必要に応じて計測開始点を他方の解にインタラクティ プに変換できる.また，設定によっては開始点について任意の基準化も可能である.なお，サイズに関する 基準化は対象の面積によっても可能である.以上の操作で基準化されたフーリエ係数が品種・系統名，反復 番号などとともにファイルに出力される. 4 . 主成分スコアと各主成分の意味付け フーリエ級数展開による形状評価は原理的にフーリエの項数を増加することで，限りなく精度が高くな る.一方，フーリエ係数それぞれと実際の形状の関連は「直感」には遠く，項数が増加すればさらにその傾 ヴt Qd

向は強くなる.本研究の事例では調和数 20の楕円までで形状を評価したが，それでもフーリエ係数は 77 次元のベクトルとなりそのままでは取り扱い困難である.そこで，フーリエ係数を変数とする主成分分析で データの縮約を行い，さらに各主成分の形状に対する意味を考察する.これは，各主成分スコアが平均を中 心に変動したときに形状が平均形状に対してどのように変化するかを検討することで行っている.例えば第 1主成分の平均スコアについてー 2 σ と2 σ の変異を考える.この時，他の全ての主成分が平均値，すなわ ち Oであるとして，主成分分析で得られた固有ベクトルからそのようなスコアになる場合(第 1主成分は 2 σかー 2 σ で，他の主成分スコアは 0 ) のフーリエ係数を連立 1次方程式を解いて求めることができる.そ のようにして求められたフーリエ係数で輪郭形状を再描画することで，第 1主成分の形状に対する寄与が判 定でき，これを他の主成分に対しでも反復することで，それぞれの主成分と輪郭形状の関係が考察可能とな る. ここでの解析は H円 α) ( ) ! 897S ( H e w ! 出 . ‑ P a c 旭 川C o .， C叩 信 也0 ) 上のS ASシステムにより行った.解析の流れ は以下の通りである. .データ入力 d a I a 入力データは上で得た基準化されたフーリエ係数ファイルそのもので，品種・系統名，反復番号などとと もに読み込まれる. ・主成分分析 princomp 共分散行列にもとづく主成分分析を 77次元のフーリエ係数について行う. o u t s 凶で固有ベクトルなどを SASデータセットに出力する. .主成分スコアのプロット g p l o t 必要に応じて，主成分スコアの散布プロットを品種・系統などのクラスで行う. ・主成分スコアの標準偏差 means 主成分スコア ( 77次元)の基本統計量を得， SASデータセットを出力する. ・主成分スコアを外部ファイルに出力する hω 対象毎の主成分スコア(第 10主成分まで)を外部ファイルに出力し，グラフソフトなどの入力データと する. ・主成分スコアに関する分散分析 anova 入力データの組に分類基準(品種・系統等)あるときそれらに基づく分散分析を主成分スコアについて行 う(第 10主成分まで) . .フーリエ係数の平均 means 77のフーリエ係数の係数毎の平均を得， S A Sデータセットを出力する. m l ・各主成分スコアか変異したときのフーリエ係数の変異量の算出 i これまでに出力した S ASデータセットから条件付きでr e a dし固有ベクトルの行列 E ( 7 7 X 7 7 ) ，主成分スコ から 2 σ とー 2 σ づっ各主成分 アの平均値や標準偏差ベクト }VS，フーリエ係数の平均ベクトル fを得る. s 7 7 X ( 7 7 X 2 ) ) を算出し， Eと併せて s o ! v eL.解の行列 Xを求める.こ について変異した値を記述する行列 D ( のXの各行にベクトル fを加えることで，目的の主成分スコアの変異に応じたフーリエ係数の行列 Aが得られ る. ・輪郭座標値の外部ファイルへの出力 i m l 求められたAから，各主成分スコアの変動に対応する輪郭座標データを外部ファイルに出力し，グラフソ 8 0

︒ CHO OHC ︒uO 204 230 548 530 602 67 山 C>0 C>e> 417 607 On 203 山 ︒mC omOH O omo ︒︒円︒日 om c 山 ︒O山︒山 c m 0000 0000 217 57 000 653 654 52a 図 2 供試した品種/系統の葉の平均形 状.葉毎に得られたフーリエ係数 の品種/系統平均から再描画した. O 。e>C> ( a )PRlNI く>c>ζ〉く〉 ( b ) PRlN 2 と>仁〉 ζ >c> (c)PRIN3 c>c>c>c> ( d ) PRlN 4 0 0 ζ >C> 図3 各主成分の変異と形状の変 異の関係.右から 2(1，平 均 ， ‑2σ ，重ね合わせた 場合の輪郭を示している. (e)PRIN5 00 ム ー

フト等の入力とする(第 10主成分まで) . 5 .事 例 ダイズ葉形の遺伝的背景を検討する目的で葉形の変異を考慮しながら 39品種/系統，各 10葉を供試し た.個葉毎に得られたフーリエ係数の品種/系統平均から再描画した平均形状を図 2に示す.また，供試し た全個葉のフーリエ係数に基づく主成分分析から，各主成分と形状との関係を示したのが図 3である.第 I 主成分は葉の縦横比，第 2主成分は葉の重心の位置，第 5主成分は葉の円形度の指標となることが示唆され ている.また，第 3，第 4主成分については葉の「ねじれ」の向きに関係している.品種/系統による分散 分析から，第 1， 2， 5の分散比は第 3， 4に比べ相対的に大きく前者グル}プの主成分がより遺伝的変異 が大きいことも示唆された.ちなみに第 5主成分までの累積寄与率は約 9 6 %であった. 6 .考 察 現在，本研究で開発した手法は，主に形態に関する遺伝的特性の解明を目的として，上で述べたダイズ葉 c l o v e ) ， トウガラシ ，B r a s s i c a属雑種等の葉形やダイズ，水稲，ソパ，ダッタン 形評価に加え，チョウジ ( ソパ等の粒形解析に広く利用され一部は成果となりつつある.これまで本手法の対象となるような比較的単 純な生物形状についても，その遺伝機構についてはほとんど未知であった.しかし，ここで述べた形態の定 量化は形態の計量遺伝学的取り扱いを可能とし，分子遺伝学的アプローチと組み合わせることで形態の遺伝 に関する多くの新知見獲得が期待できる.また，分類学上の本手法は，これまでの生物形状の定性的評価法 にかわる強力な「ものさしJとして輪郭形状測定に応用可能であると考えられる. 7 . 引用文献 E h r il i c h， R .andB .Weib 釘 g( 19 7 0 )Ane x a c tmethodf o rc h a r a c t e r i z a t i o no fg r a 泊 s h 叩e .] .S e d .Pet .40:205・2 1 2 . Granl u n ， d G.H. ( 19 7 2 )F o u r i e rp r e p r o c e s s i n gf o rhandp r i n tc h a r a c t e rr e ∞gnition.IEEE.Trans.Comput .C‑21:195・ 201 . K凶 I ，F . P .田 dC . R . Ciardina ( 19 8 2 )EI I i p t i cf o 町i e rf e a t u r e so fac l o ぉdc o n t o 町.Compu t .Gra p h .I ma ge.P r o c e s s . 1 8 : 2 3 6 ‑ 2 5 8 . Zahn， C . T .田 dR . Z .R o s k i e s( 19 7 2 )F o u r i e rd e s c r i p t o r sf o rp i a n ec l o s e dc 町v e s .IEEE.T r a n s .Comput .C ‑ 2 1 : 2 6 9 ‑ 2 81 . η4 00

日本 SASユーザー会 (SUG卜 J) Base SASソフトウエアによる臨床データのロジカルチェック 内田浩伸 日本シエーリング株式会社 医薬研究開発本部開発部東京開発調整課 Logical Check o fC l i n i c a l Oata by B a s eS A S Software Hironobu Uchida NIHON SCHERING K . K . 6 ‑ 3，Kobuna‑cho Chuo‑ku，Tokyo. 要旨 コンビュータによる臨床データのロジカルチェックは、今や欠かすことがで きない。しかし臨床データは多種多様であるため、試験毎にチェックプログラ ムを手作業で組み直しているのが現状であった。これを何とかミスの少ないシ ステマティックなチェックが出来るようにしたい。 そこで、ロジカルチェックの方法を分類・整理し、出来るだけ人の手に頼ら ずにプログラムを作成しチェックを行うシステムを考え、 Base SASソフ トウェアを用いて作成したので報告する。 Base SASソフトウェア キーワード:ロジカルチェック、臨床デー夕、 1.はじめに 年々厳しくなりつつある新薬開発の状況において、必要とされる臨床データの量も さることながら、非常に質の高いデータが要求されていることは言うまでもない。そ んな中で、臨床試験におけるデータマネジメントの役割は重要であり、特にデータの 質に直接関わるデータチェックは絶対的な正確さが要求される。 熟練したモニター担当者なら、ケースカードを一瞥しただけでもかなり的確にデー タの不備や誤りを発見できる。しかしながら、人間によるチェックだけではどうして も漏れや間違いを避けられない。故に、コンビュータによるロジカルチェックは不可 欠である。また、モニター担当者は、コンビュータでチェックできない試験の本質に 関わる問題にこそ労力を注ぐべきであり、機械的に出来るチェックにかかる負担はな るべく減らした方がよい。 わが社でも、コンビュータによるロジカルチェックはいろいろと行われてきたが、 既存のプログラムを参考に試験毎にプログラムを組み直しているのが現状であった。 q u o o

これでは能率も悪いし、チェック項目の漏れもしばしば起こる園理想的には、全く手 直しすることなく、どんな臨床データのどんなチェックにも対応できるシステムが出 来れば申し分ないのだが、千差万別の試験全てに対応できるようなシステムは不可能 に近い。しかしながら、個々のデータの抜け・誤入力のチェックなど、どんな試験で も共通に行えるチェックについては、汎用性のあるプログラムの作成が可能である。 そこで、チェック項目を分類・整理し、ロジカルチェックのシステムを B ase S ASソフトウェアで作成した。まだまだ考えも足らずプログラムも未熟であるが、苧 こで発表の場を得られ、皆様のご助言などを頂ければ幸いである。 2. システムの紹介 ケ 二 午j ス7J‑ f :uiLA ゴ ニターによるチェック・読み合せ 問い合わせ 鼠記訂正依額 t ー ↓ ↓ データ入力 ー ー ー 幽 ー ー ー データ修正 ̲ l ‑ ̲ ̲ ̲ーーーー‑‑‑‑‑ー占ーーーーーーーー jコ ン ビ ュ ー タ に よ る チ ェ ッ ク ! 粗 集 計 j 競み合せ用データ打ち出し f j 図， . 臨 床 鼠 験 に お け る デ ー タ マ ネ ジ メ ン ト の 涜 れ 臨床試験におけるデータマネジメントの流れはおよそ図 1のようになる。このうち、 破線で囲んだ部分が今回検討する部分である。 わが社における臨床試験のデータ管理方法とデータ構造を簡単に説明しておく。 SASシステムは VAX/VMS上で構築されており、臨床データは全て SASデ ータセットとして管理される。データは背景デー夕、臨床経過デー夕、副作用デー夕、 臨床検査データの 4つに大別され、それぞれ必要に応じていくつかのデータセットか らなる。各データセットは、 1症例 1オブザベーションの場合(背景データなど)と、 1症例 2オプザベーション以上の場合(例えば臨床経過データは観察日毎に 1オプザベ ーション)とがある。 入力デザインの設計からデータ入力・修正までは、マクロ言語の % W I N D O Wス テートメントを用いたメニュー形式のプログラムで行っている。 ‑84‑

3. ロジカルチェックの実行 まずロジカルチェックを分類した。いろいろな考えに基づいた分類方法があると思 うが、ここでは表 1のようにした。 表， . ロ ジ カ ル チ ェ ッ ク の 分 類 妥当性チェック…個々のデータの妥当性、有無をチェックする。それぞれのデ ータファイル内でのチェック。 ‑外れデータチェック I(例) 個々のデータが正しく入力￨合併症有無で有無コード以外が入力されている I (無= 1、 有 =2の と こ ろ に 3 が 入 力 さ れ て い る ) されているか 赤 血 球 (X10'/mm3) で 10000を 超 え る よ う な 数 値 が 入 カされている ‑データ有無チェック 必須データに入力漏れはな￨性別がプランク、生年月日がプランク いか ￨臨床経過の経過観察日があるのに以下に続く項目が プランク 合併症有無が「有 Jで合併症コードの入力がない 入力が不必要な箇所に誤っ￨臨床経過の経過観察日がないのに以下に続く項目の て入力されていないか ￨入力がある 合 併 症 有 無 が 「 無 Jで 合 併 症 の コ ー ド の 入 力 が あ る ロジカルチェック(狭麓)…データ聞の様々な論理的チェックをする。全データ ファイルを結合してチェック。 • 2項 目 の 直 接 比 較 A = B、 A > B、 A = I =B など I(例) I 投与開始自主投与前臨床検査日でない ￨投与量#規定投与量 • 2項 目 の 条 件 比 較 A が aの と き B が b で あ る ￨ 併 用 薬 有 無 が 「 無 」 な の に 併 用 状 況 が 「 維 持 J /ない ・ 3項 目 の 条 件 比 較 A が a、 B が bの と き C が l 改 善 度 が 「 著 明 改 善 J、 安 全 度 が 「 安 全 J な の に cで あ る / な い ￨有用度が「有用でない J ‑多項目の条件比較 ￨ A が a、 B が b、 C が c I 赤 血 球 正 異 が 投 与 前 後 と も 「 正 常 Jな の に 、 赤 血 球 あ る 条 件 αのとき、 XI異 常 変 動 が 「 有 J が xである/ない ・その他種々の比較 その他、試験毎に特有な様 々な比較 この分類に基づいて、妥当性チェックプログラム、ロジカルチェック(狭義)ー今後 特に断らない限り、ロジカルチェックは狭義を指すーのプログラムを作成した。 チェックプログラム自体は極めて単純で、ほとんど I F~ T H E ND O;…; E N D ;の phu n o

形式でチェックをかけ、チェックされたデータをラベルやフォーマットを使って文章 化し、 PUTステートメントで書き出すという方法で行っている。この単純だがボリ ュームの多いプログラムをいかに自動作成するかが問題であった。 まず、データファイル名・変数名の標準化は欠かせない。同じ内容のファイルや変 数なのに、その名前がデータ毎にバラバラでは同じプログラムで動かすのは困難であ る。わが社のデータマネジメント部門では既にこの点について解決されており、統一 的なファイル名・変数名でデータ管理されている。 統一化されたデータセットを元に標準的なプログラムを作り出すにはどうすればよ いか。 CONTENTSプロシジャの出力データセットを利用すれば変数名やラベル が利用できる。しかし、ユーザ定義フォーマットも関連づけて利用したい。 わが社では、データのファイルデザインを表 2のようなフォームで作成し、これを テキストファイル化して利用している。 表 2. デ ー タ の フ ァ イ ル デ ザ イ ン 例 xxxx 臨 床 第 O 相 試 験 入 力 デ ザ イ ン フ ァ イ jレ カ ラ ム 背 景 属性 変数 フ x . jレ 症例番号 6 1 $ C H A R 6 . NUM 7‑ 8 A R D 1 $ C H A R 2 .C カード N F 欠損情報 9 事C H A R1 .I SEQ S E Q 1 0‑ 1 12 . O S PC 施 設 1 2‑ 1 8 事C H A R 7 .H E X 事C H A R1 .S 性別 1 9 2 0 ‑2 23 WEIGHT 体 重 . I R T H D生 年 月 日 2 3 ‑3 0 事C H A R 8 .B $ C H A R1 . I N O U T 入院外来 3 1 3 2 ‑3 8$ I A GC 診 断 C H A R 7 .D O N $ C H A R1 .C 合併症有無 3 9 O NC 1 合併症 l 4 0 ‑4 6 事C H A R 7 .C 2 合併症 2 4 7 ‑5 3 事C H A R 7 . CONC 3 合併症 3 H A R 7 . CONC 5 4 ‑6 1 事C T A R T D投 与 開 始 日 6 2 ‑6 8 事C H A R 8 .S D E 事C H A R1 .A 副作用有無 6 9 7 0 I R 事C H A R1 .G 改善度 7 1 事C H A R1 .O S R 安全度 ‑一一一一一一 一一一 A ‑86 フォーマット 1.男 2 .女 1.入院 2.外来 1.無 2.有 1.無 2 .有 1. 著 明 改 善 2. 中 等 度 改 善 3. 軽 度 改 善 4 .不変 5 .悪化 1. 安 全 で あ る

そこで、 CONTENTSプロシジャの出力データセットとこのファイルデザイン を元にして、表 3のようなデータセットを作成した。 表 3. 辞 書 フ ァ イ ル の 構 造 お よ び 例 変数 ラベル MEMNUM MEMNAME VARNUM NAME LABEL ファイル番号 ファイル名 変数番号 TYPE 変数名 ラベル タイプ LENGTH 長さ FMTNAME FCODEl FCODE2 フォーマット名 フォーマットコード 1 フォーマットコード 2 FLABEL1 FLABEL2 フォーマットラベル 1 フォーマットラベル 2 1=数値、 2=文 字 ※ FCODE nが FLABELn に 対 応 す る 。 (例) F L o0 A B 12 1 12 男 CC DD ・ E EE L 白 つ 門 ηr ηr ηr ηr .. ・ ・ ηr ηr 用 善有 改て 明全め :著安極: ・ ・ ︐ EAη・ r・ ηr ・ ・ ηr ηr . . PAFARAFA VAnEn 且 n且 "uT よ円︑uHU ・ ・ 円 U円U円U ・ ・ : ・ ‑ ‑‑Fb ・ ・ ηr co‑‑tioDOD‑‑ti1i'I‑‑no‑‑OD‑‑ FF ロ:LAnRUPケL FAMHTAMHAnMHEU TAVApapu yhpuMHnUTAUH 号日号 番月度度度番目 例別重年善全用例察 症:性体生:改安有・・症:観: bqL 'i:Fhυnnv7 可 OD‑‑ti‑‑Rυ ・ :RV I 7ム Tム 1ょ っ 111111111 ハ H V ハ H V ハ H V ハ HvnHvnHvnHvnHvnHv vnvnvnvnvnvnwnMHMm nupupununununU?i?i AnAAAnAAAnAnAAyh'L nD‑‑nDnDnD nDnDnD‑‑nu‑‑nu ・ ・ ・ ・ ‑‑‑‑ti?A?A yhAARUEUyh UM ME nU Ti‑ HnHnnu nUTi‑ M U V A T ‑ 口A D A P U P A M H F b UEPUT‑‑sUUB MH‑‑FbuwRu‑‑nU円U円 ・ 円 U‑‑ U ‑ ‑ m n・ EM MN NA MHAAMmpu HVAHHn且 M目HUMm M ME 女 中等度改善 やや安全 やや有用 このデータセット(辞書データセットまたは辞書ファイルと呼んでいる)を活用する ことによって、様々な実行プログラムを作成することが可能になった。 まず、ユーザ定義フォーマットに関しては、辞書ファイルから制御データセットを 自動的に作成しておくことで、いつでも CNTLIN=オプションでフォーマットの 使用が可能である。また、 DATAステップで辞書ファイルを読み込み、 CALL SYMPUTステートメントでファイル名や変数名を一連のマクロ変数にし、 さらに 00 ー マ

それら数もマクロ変数にしておけば、 %DOステートメントや ARRAYステートメ ントの実行が楽になる(付録 1参照)。 そして実行プログラムは、 DATAステップで辞書ファイルを読み込み、 PUTス テートメントで変数名やラベルやフォーマットを含んだプログラムを書き出すことに よって作成される。ファイル名や変数名に一定のルールがあれば、場合によってはほ とんど自動的にプログラムを作成できる。少なくとも、 PUTステートメントで、決 まったプログラムのフォームが作れるので、変数名と少しの条件を指定し直すだけで 間違いのない実行プログラムが作成できる。 実例として、外れデータチェックプログラムとその結果を付録 1に示した。 これらの方法で作成された幾つかのプログラムによって、図 2以下に示す流れに沿 ってデータのチェックを行った。なお、図中の標準化プログラムとはプログラムの修 正なしに実行できること、半標準化プログラムとは変数名と少しの条件設定で実行で きることを示す。 生データ ↓ (， )データ抽出 標準化プログラム チェック用元データ ↓ (2) 必 要 測 の 付 ， (SA S 日 付 な ど ) l… ( 妥当性チエツク用デ一タ 一一4 令~ (3)外 れ デ 一 タ チ ヱ ツ ク M 川 4…)げ肝一デ←一一一→タ 小 (5 ) デ 一 夕 の 結 合 (6) 必 要 変 数 の 作 成 2 ( 試 験 に よ り 様 々 ) ロジカルチェック用データ ー 歩 (7)ロジカルチェック (8) チ ェ ッ ク 結 果 の 出 カ 標準化プログラム 標準化プログラム 半標準化プログラム 標準化プログラム 固有のプログラム 半標準化プログラム 標準化プログラム 図 2. デ ー タ チ ェ ッ ク 作 業 の 涜 れ (1)データ抽出 入力したデータのうち、症例番号や施設コードなどを指定して、チェックを行いた い症例を抽出する。これは、 %WINDOWステートメントを用いた、標準化された メニュー形式のプログラムで行う。 ‑88一

(2)必要変数の作成 1 抽出したデータから、チェック全般に必要な変数を新たに作成する。例えば、文字 入力された日付から SAS日付に変換した変数を作成する。標準化されたプログラム で自動作成される。 (3)外れデータチェック 各データファイル毎に外れデータチェックを行う。外れデータチェックのプログラ ムは標準化され自動作成されるが、臨床検査値などの数値データや日付データのチェ ック範囲を別途定めておく必要がある。また、性格上このチェックは決められたコー ド入力のデータと、レンジを持つデータにのみ有効である。 (4)データ有無チェック 各データファイル別にデータ有無チェックを行う。入力必須項目の場合、 I症例 I オプザベーションデータならば単純に抜けているデータをチェックする(性別、生年月 日など)。また、 I症例多オプザベーションのデータならば指標となる変数の入力有無 を元にチェックする(臨床検査データの場合、検査日の入力有無を元に検査項目のデー タ有無をチェックする)。ある条件によって入力が必須になったりならなかったりする 場合(合併症有無と合併症コード、隔週ごとに検査する血圧など)、個々の項目ごとに 条件を設定する。従って、このチェックプログラムはチェックの指標となる変数や、 変数固有のチェックの条件を試験ことに設定しなければならない。また、入力が必須 でなく、かっ入力の条件を定められない項目については、このチェックは出来ない。 なお、このチェックは たデータ入力が 抜けチェック"の方が解り易いようにも思えるが、間違っ ある"場合もチェックしているので、データ有無チェックと呼びた し 、 。 (5)データの結合 ロジカルチェックを行うために、症例番号とシーケンス変数とでデータファイルを Iつにマージする。 1症例 Iオフザベーションのデータは、各症例の Iオブザベーシ ヨン目に置かれる。標準化プログラムで自動作成される。 (6)必要変数の作成 2 ロジカルチェックに必要な変数を作成する。 2種類のケースが考えられ、 Iつは、 生年月日から年齢、観察日から投与期間など生データにはないがチェック上必要な変 数を作成するケースである。もう Iつは、各症例の Iオブザベーシヨン目にしかない 投与前のデータなどを全オブザベーシヨンに持たせたり、観察日の変数をトランスポ ーズして各週の日の変数とし、各症例の Iオフザベーション目にマージするなど、チ ェックの可能な形に変数を変更し追加するケースである。 この部分は、試験毎に手作業でプログラムを作り直している。 ‑89‑

(7)ロジカルチェック ロジカルチェックを行う。 2項目の比較、 3項目の比較などチェックプログラムの パターンは、辞書ファイルからの PUTステートメントによってあらかじめ何種類か 決められており、マクロ化されている。チェック項目は、そのパターンに合わせて、 試験毎に決めればよい。もし、どのパターンにも当てはまらないようなチェックが現 れたら、パターンを追加する。原則的に、チェックは同一オブザベーション内での比 較で済むように考える。比較に必要な変数は前記(6)で作成する。 ( 8 )チェック結果の出力 妥当性チェックおよびロジカルチェックの結果を出力する。出来るだけモニター担 当者が見て解りやすいように、症例毎にチェック表にして出力する(表 4)。作表は、 SUGI‑J'93の日本シエーリング北川らの方法を用いた。必要ならばチェック項 目毎の出力も行う。 表 4. チ ェ ッ ク 結 果 の 出 力 例 xxxx臨床第O相 試 験 妥 当 性 チ ェ γ ク・ロジカルチェック 施設 :000 医科大学 項 目 叶 ￨チェック日:9 ￨症例:川 チ Z二 ツ ク 内 A 日廿 一 ‑ 1 4 処理 寸 背景評価 背景評価 背景評価 背景評価 W 臨床経過 2 臨床経過 2 W 薬2 併用薬 臨床検査前 臨床検査終了 臨床検査 性別が f 3 J 体重入力なし 合併症 1入力なし 理由 2 . 症状悪化入力なし 観察日(19 9 3 0 8 1 2 )の一日投与量 (mg)入力なし 観察日(19 9 3 0 8 1 2 )の脈拍数入力なし 併用薬種類の入力がないのに併用薬投与量入力あり 検査日(19 9 3 0 7 2 0 )の AL‑P 入力なし 7 0 J 白血球数が f 総蛋白異常変動が有でないのに関連性入力あり 背景評価 臨床経過 2 W 臨床経過 2 W 副作用 副l 臨床検査 臨床検査 臨床検査 改善度 flJ、安全度 f 3 J 、有用度 fl J 併用薬有無が「無」なのに併用薬 1併用状況が「維持」 併用薬有無が「無」なのに併用薬 2併用状況が「維持」 投与開始日 f 1 9 9 3 0 7 3 0 J が副作用初発現日 f 1 9 9 3 0 7 1 0 J より遅い GPT正異が「正→正」なのに異常変動「無」でない AL‑P正異が「なし→なし」なのに異常変動有無の入力あり 総蛋白異常変動が「無」なのに関連性の入力あり 以上が実行したロジカルチェック(広義)のあらましである。 このチェック結果と、読み合せのためのデータ打ち出しとを併せてモニター担当者に フィードパックし、データ FIXに活用している。 90‑

このほか、平行して主要項目の組集計を行っている。粗集計によってモニター担当 者に試験の概況を把握してもらうのはもちろんのこと、場合によっては粗集計の結果 からデータの不備を発見することもある。粗集計は主に TABULATEプロシジャ を使用している。 クロス集計には絶大なる威力を発揮する TABULATEフロシジャであるが、そ の出力表は半角記号の罫線によるもので見やすいとは言い難い。過去の SUGI‑J で 、 TABULATEプロシジャの出力表をきれいな罫線の表に直す方法が論じられ ているが、 Base SASだけでも、半角記号の罫線を全角の罫線キャラクターに置 き換えるという方法で、割合満足のゆく結果が得られた(表 5)。ただし、表の区切り の幅をあらかじめ偶数バイトにしておく必要がある。 表 5. T A B U L A T Eプ ロ シ ジ ャ 出 力 を 全 角 罫 線 表 化 し た 集 計 衰 の 例 xxxx臨床第 O相試験 改 善 度 1 ‑ 1 ‑ l 投与量 1 1 1 1 中‑ 1 1 著ー￨等 ‑ 1軽ー￨ 1 i 明ー￨度ー￨度ー 1 1 1 ̲ 改 善 率 l 1 改ー￨改 ‑ 1改ー l 不‑ 1合 ‑ 1一 一 一 一 一 一 一 一 一 ￨ 1 善￨善￨善￨変 i 計￨孟中等度￨孟軽度 l l 一一一ー+ーー+一一+ーー+一一+ーー+一一一一ー+一一一一一 l 1 1 田g 1 4 1 4 1 4 1 1 11 3 1 8161 .5 11 2 19 2 . 3 1 ￨一一一一+ーー+一一+一一+ーー+一一+ーー+一一一+ーー+一一ー￨ 1 2 田g 1 5 1 3 1 2 1 1 11 1 1 8172.71 1 0 19 0 . 9 1 l 一一一ー+ーー+ーー+ーー+ーー+ーー+ーー+一一ー←一+ーー ‑ ‑ 1 ￨合計 1 9 1 7 1 6 1 2 12 4 1 16166.71 2 2 1 91 .7 1 ↓↓↓ xxxx臨床第 O相試験 改 善 度 投与量 著 明 改 善 中 等 度 改 善 軽 度 改 善 改 不 メ 口 合 、 変 計 注中等度 主 ロ主 率 ー=軽 度 mg 4 4 4 1 3 8 61 .5 1 2 9 2 . 3 2 mg 5 3 2 1 1 2 . 7 1 8 7 0 9 0 . 9 合計 9 7 6 2 2 6 6 6 . 7 2 2 91 .7 4 1 hム 唱 n u

4. 今後の課題 今回は妥当性チェック(外れデータチェック、データ有無チェック)、ロジカルチェ ックについて発表させて頂いた。今回ふれていないが、これらのチェックのほか、臨 床検査値のチェックについて現在思案中である。しかし、施設毎に正常参考値が少し づ、つ違うのをどのように扱うか、正常参考値をどれだけ逸脱した場合をチェックする のかなど、難しい問題が多い。今のところ、外れデータチェックによるチェックと、 項目毎に検査値をソートして上下の値をチェックするに留まっている。 ロジカルチェックとプロトコール違反(いわゆる問題症例)の抽出は、今のところ別 々に作業している。しかし、ロジカルチェック項目とプロトコール違反項目とは重複 する部分も多く、将来的には lつにまとめられるかもしれない。 1つにならないまで も、ある程度関連づけて考えてゆく必要があろう。 出来るだけ人手に頼らないロジカルチェックを、ということでシステムを作ってみ たが、まだまだお粗末なものである。今後、徐々に改良を加え、より良いシステムに してゆきたい 参考文献 1. 北 川 法 子 ら ( 1 9 9 3 ) :Ba se SA Sソ フ ト ウ ェ ア に よ る 症 例 一 覧 表 作 成 プ ロ グ ラ ムの紹介 第 1 2回 日 本 SASユ ー ザ ー 会 論 文 集 2. 新 城 博 子 ら ( 1992) :SA Sシ ス テ ム と レ ー ザ ー フ ォ ー ム を 用 い た 一 覧 表 と グ ラ フ の作成について 第 1 1回 日 本 SASユ ー ザ ー 会 論 文 集 3. 田 村 佳 郎 ( 1992) :PR0 C G TA BU LA T E ?‑ TA BU LA T Eの 自 動 グ ラ フィック化プログラムー 第 11 回 日 本 SASユ ー ザ ー 会 論 文 集 司 qru nu

付録 1.外れデータチェックプログラムとその結果
外れデータチヱツクプログラム
事事前に、チェック用辞書ファイル (
V
D
A
T
D
I
C
)の作成と、症例の選択が必要です:

ト一一一一(注 1
);

%LET T
l=XXXX 臨床第O相試験外れデータチェック;牢 CHKXl
.S
A
S;
章一一一一一一データファイル名ぺ散のマクロ変数作成一一一一一;
DATA ̲
N
U
L
L
̲
; S
E
T DATDIC E
N
D
=
E
O
F
; B
YM
E
M
N
U
M
; ト一一 DATDIC=辞書ファイル;
I
F FIRST.MEMNUM THEN D
O
;
N
+
l
; C
A
L
L SYMPUT('FIL" '
L
E
F
T
(
N
)，
T
R
I
M
(
M
E
M
N
A
M
E
)
)
; ト一一ファイル名:
E
N
D
;
T
R
I
M
(
L
E
F
T
(
N
)
)
)
; ト一一ファイル数;
I
FE
O
FT
H
E
NC
A
L
L SYMPUT('N'，
R
U
N
;
本==========外れデータチェック(妥当性チェック 1)マクロ==========;
%MACRO V
C
H
K
0
1
;
I
F F̲VC neυTHEN D
O
; ト一一コード入力データのチェック:
ト一一ー一一一一一一(注 2
);
PUT" IF" NAME "
n
o
t IN("" F̲VC "
)t
A
E
ND
O
;
"
;
日H
U
O
U
T
E
N
D
;
I
FI
N
D
E
X
(
N
A
M
E，
'̲
D
'
) THEN D
O
; ト一一日付データのチェック;
寧一一一ー ーー(注 2、注 3);
DATE̲X=TRANWRD(NAME，
'̲
D
'，
'̲
X
'
)
;
PUT" I
F ("NAME "
n
e
" a
n
d "D
A
T
E X"= )o
r"
;
<
"DATE̲X "
<
"MINN "or "DATE̲X MAXN ")THEN DO;";
P
U
T"
(.
%HUOUT
E
N
D
;
'̲
D
'
)T
H
E
ND
O
; ト一一数値データのチェック; トー(注 2、注 3);
I
F MINN n
e • and n
o
tI
N
D
E
X
(
N
A
M
E，
PUT" I
F.
<
"NAME "
<
"MINN "or "NAME "
>
"MAXN "THEN DO;";
出H
UOUT
E
N
D
;
日M
E
N
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;
本‑‑‑チェックプログラム共通部分マクロ===;
%MACRO H
U
O
U
T
;
PUT"
MEMNUM=" MEMNUM"; V
A
R
N
U
M
=
" VARNUM"; MEMNAME='" MEMNAME "
'
;
"
;
PUT"
NAME='" NAME "
'
; K
I
N
D
=
1
0
1
; I
T
E
M
=
'外れデータ';";
PUT"
MEMO='" LABEL "
が r
' IITRIM(" NAME ")II'J'; ":
PUT"
O
U
T
P
U
T
;
"
; PUT" E
N
D
;
"
;
トー一一一一一一一一一一一一一一一一ーー(注 4);
V
C
H
K
0
1
=
2
;
%
M
E
N
D
:
寧‑‑‑‑三‑‑‑‑‑プログラム書出マクロ==========;
%MACRO C
H
K
X
1
;
寧一一一一一一一一一一一一一一一一一一一(注 4);
DATA C
H
K
X
I
M
A
P
; SET VDATDIC E
N
D
=
E
O
F
;
B
YM
E
M
N
U
M
; LENGTH V
C
H
K
O
l8
;
FILE "CHKXIP1.SAS";
ト一一ファイル別処理一一ー;
日D
O1
=
1 %TO 品N
;
O
;
I
F MEMNUM=品1THEN D
I
F FIRST.MEMNUM THEN D
O
;
; S
E
T品
品F
I
L
&
I
; B
YN
U
M
;"
;
P
U
T"
D
A
T
AV
C
H
K品1
PUT" LENGTH HOSP̲C $
6C
T
I
M
EL
T
I
M
E 2K
I
N
D 3I
T
E
M$
1
2 MEMO $
8
0
;
"
;
PUT" KEEP MEMNUM V
A
R
N
U
M MEMNAME N
A
M
EH
O
S
P
̲
CN
U
M CARD SEQ CTIME LTIME KIND I
T
E
MM
E
M
O
;
"
;
トー症例見出し用出力一ー;
ト一一一一一一一一一一一一一一一ー(注 5
);
PUT" I
F FIRST.NUM a
n
dC
A
R
D
=
'
A
l
'T
H
E
ND
O
;
"
;
U
T
P
U
T
;円
PUT"
MEMNUM=O; V
A
R
N
U
M
=
O
; K
I
N
D
=
I
; I
T
E
M
=
'見出し'; O
PUT" E
N
D
;
"
;
E
N
D
:
寧一一，札 E
T Ll=
外れデータ;ト一一:
%
V
C
H
K
0
1
;
I
F LAST.MEMNUM THEN P
U
T"
R
U
N
;
"
;
E
N
D
;
出E
N
D
;
LABEL MEMNUM ='ファイル N
o
'V
A
R
N
U
M
=
'
変激N
o
'M
E
M
N
A
M
E
:
:
:
'ファイル名， N
A
M
E
:
:
:
'変数名， L
A
B
E
L
:
:
:
'ラベル'
T
Y
P
E
:
:
:
'データタイプ， M
I
N
N
:
:
:
'下 限 古 川 X
N
=
'上限値， F
̲
V
C
:
:
:
'コード列， VCHK01=刈L1" ;
R
U
N
;
%
M
E
N
D
:
ト一一一一ー チェック実行プログラム書出一一一一ー;
%
C
H
K
X
l
寧一一一一一チェック笑行一一一一一;
日I
N
CC
H
K
X
I
P
1
:
トーチェック結果ファイルの結合一ー:
%MACRO C
H
K
F
I
L
; %DO 1
=
1 %TO 品N
; VCHK品1 %
E
N
D
; %
M
E
N
D
;
DATA C
H
K
X
I
0
U
T
; S
E
T%
C
H
K
F
I
L
;
トー仮出力一，
TITLE 刈Tl 仮出力";
P
R
O
CP
R
I
N
TL
A
B
E
L
;
V
A
R MEMNAME S
E
Q NUM I
T
E
MM
E
M
O
;
E
Q
=
'
S
E
Q
' 削除'症例， I
T
E
M
=
'チェック分類， M
E
M
O
=
'チェック結果，
L
A
B
E
LM
E
M
N
A
M
E
=
'ファイル， S
R
U
N
;

"
>
"

一93‑

チェック実行プログラムの一部 D A T AV C H K 1 ; S E TB A C K 0 1 ; B YN U M ; LENGTH HOSP̲C $ 6 CTIME LTIME 2KIND 3 I T E M$ 1 2M E M O$ 8 0 ; KEEP MEMNUM VARNUM MEMNAME NAME HOSP̲C N U MC A R DS E QC T I M E LTIME KIND I T E MM E M O ; n d CARD='A1' THEN D O ; I F FIRST.NUM a M E M N U M = O ; V A R N U M = O ; K I N D = l ; l T E M = '見出し'; O U T P U T ; E N D : o t IN("，' 1 '，' 2 ' )THEN D O ; I FS E Xn MEMNUM=l; VARNUM=6; MEMNAME='BACK01'; NAME='SEX'; K I N D = 1 0 1 ; I T E M = '外れデータ'; M E M O = '性 別 が f '[ [ T R I M ( S E X) [ [ ' J' O U T P U T ; E N D ; くW EIGHT く3 0o r WEIGHT )100 THEN D O ; I F. MEMNUM=l; VARNUM=7; MEMNAME='BACK01'; NAME='WEIGHT'; K I N D = 1 0 1 ; I T E M = '外れデータ': M E M O = '体 重 が r '[[TRIM(WEIGHT )[ [ ' j' ; O U T P U T ; E N D ; I F (BIRTH̲D n e " a n d BIRTH̲X = . )o r (. くB I R T H ̲ Xく ー2 1 9 1 4o r BIRTH̲X )12600 )THEN D O ; MEMNUM=l; VARNUM=8; MEMNAME='BACK01'; NAME='BIRTH̲D'; K I N D = 1 0 1 ; I T E M = '外れデータ': M E M O = '生年月日が f ' [[TRIM(BIRTH_~) 日， J ' ; O U T P U T ; E N D ; (中略) R U N ; D A T AV C H K 2 ; S E TC L I N 0 1 ; B YN U M ; (後略) チェック結果の仮出力 xxxx臨床第O相試験外れデータチェック 仮出力 O B S ファイ Jレ 2 3 B A C K 0 1 L A B 0 0 1 SEQ 症例 チェック分類 チェック結果 4 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 れデータ 宮血別球が数 f3が~ f 7 0 J 注 1 : 辞 書 フ ァ イ ル (DATDIC)に 、 以 下 の 変 数 を 加 え た チ ェ ッ ク 用 辞 書 フ ァ イ ル (VDATD IC)を 作 成 し で あ る 。 • F̲VC: コ ー ド 列 … デ ー タ の コ ー ド を ， ( カ ン マ ) で 区 切 っ て 並 べ た 変 数 (例)性別 (SEX)に 対 応 す る コ ー ド 列 → ， ，l '，'2 ' • MAXN : 上 限 値 … . 数 値 ・ 日 付 を チ ェ ッ ク す る 上 限 値 • MINN: 下 限 値 … 数 値 ・ 日 付 を チ ェ ッ ク す る 下 限 値 注 2:コード列はコード入力変数と、上/下限値は数値変数と日付変数に対応してい る 。 注 3 : 日 付 変 数 名 は 全 て 末 尾 が 一D で 、 SAS日 付 変 数 名 は 日 付 変 数 名 の 末 尾 を ̲ x に変えて作成した。 注 4 : プ ロ グ ラ ム の 書 き 出 し は DATA ̲NULL̲; で 良 い の だ が 、 チ ェ ッ ク さ れ る 変 数 を 確 認 す る た め に 、 チ ェ ッ ク 識 別 変 数 (VCHK01)を 持 っ た デ ー タ セ ッ ト (CHKXIMAP) を必ず作成している。 注 5:症例毎のチェック結果出力の見出し用として出力している。 ‑94‑

日本 5A5ユーザー会 (5UG卜 J) PC 版S ASシステムによる O u t p u tE d i t i n gP r o g r a m ( O E P ) 山蘇清壮 呉羽化学工業株式会社 医薬情報部 OutputE d i t i n gProgram(OEP)u s i n gPCv e r s i o noftheSASSystem KiyosouYamagata M e d i c a l l n f o r m a t i o nDepartment，KurehaChemicallndustryCo.， L t d . 1NihonbashiHoridome‑choChuo‑kuTokyo103 1・9・1 要旨 医薬の分野で、症例一覧表や解析結果の報告書の定形的な様式は少ないため、こ れまで膨大な時間と労力を要して作業を行なってきた。過去に数々の一覧表作成等 についての報告が行われてきたが、帳票ごとに様式を事前に設計しておく必要があ り、動作環境や技術的な面から、我々が応用できるまでには至っていない。 本論克では、 PC版 SASシステムと表計算ソフトを組み合せることにより、事前の 設計を必要とせず、かつ比較的簡単で汎用的に、症例一覧表や解析結果の報告書の 作成が行なえることが分かつたので報告する。 キーワード: PC 版 SAS、 OEP、症例一覧表、解析結果報告書、臨床試験 1 . はじめに 医薬の分野において SASの普及により解析作業の効率化が進むにつれて解析結果 の報告書作成編集作業の効率化がさらに求められてきている。過去 5年間の SUGI‑J でも症例一覧表等の作成についての研究報告 1 ‑ 6 )が数多く行われてきた。これまでの 報告では帳票のレイアウトを事前に定義したり、罫線付きのテキストファイルの作 成を行なった上で SASのデータを流し込み、印刷するもので、定型的な作成編集に は、非常に有用な方法である。しかし、我々が扱っている様式は薬剤毎または研究 会毎に異なる様式の場合が多く、その都度、各帳票を設計し、自動的に一覧表や報 告書を作成することは、限られた期間内にこなしていく上で限界があり、結局は人 手に頼って膨大な時間と労力を要して SASアウトプットからワープロ等で編集して いる場合が大半であった。 近年、計算機はオープンシステム化の流れでワークステーションの普及が急で、 それに伴い、高機能な DTPソフトが市販されるようになり、 SASとし、かに連結させ ていくかが今後の課題であろう。また、昨年、提供された SASのリリース 6.09では JPRINT やプロシジャの出力を操作する ODS(OutputDeliverySystem)が、実用面 でまだ不満足であるものの強化されてきている。このような計算機のハードウエ ア、ソフトウエアの両面で様々な技術革新が続けられている現状の中で、未だ、リ リース 6.04のPC 版 SASシステムやWindows 版 S必システムを用いているパソコン ユーザーは我々を含めて多数いるものと考えられる。 このような状況から一覧表や解析結果の報告書の罫線処理を表計算ソフトの機能 で補うことにより、事前のレイアウトの設計は必要とせず、表計算ソフトへ SASの ‑95一

データを流し込んだ後に、帳票の体裁を整えるという点に着目し、今回、 PC 版S AS システムにより各ユーザー毎に応用可能な形でのプログラムを開発した。 o t u s1 ‑ 2・Yで行えるよう その機能は症例一覧表ならび可こ解析結果の報告書の編集を L に各プロシジャで出力された結果から必要な情報(変数ラベル、デー夕、基本統計 量、検定統計量等)を S ASデータセットに取り込み、 D I F ( D a t aI n t e r c h a n g eF o n n a t ) ファイルに変換出力するもので、意外に簡単な S ASのマクロ機能等7‑10)により実現 することができたのでその方法について報告する。 2 . 症例一覧表作成 症例一覧表作成については前述の通り、大変、膨大な時間をかけて作業していた ため軽減化を目的に P UTDIFという名前のマクロプログラム(以降、 PUTDIFマクロ と称す)を作成した。 2 . 1 P U T D I Fマクロの機能 ASデータセット上の変数名でPRINTプロシジャを実行 このマクロは指定された S し、その結果をそのままテキスト形式の中間ファイルに保存し、それを再度、 S AS データセットに読み込み、 D I Fファイルに変換出力するものである。出力された D I Fファイルは、 L o t u s1 ‑ 2 ‑ 3等で、罫線やカラム幅の調整などの編集を行なうこと により症例一覧表の作成が可能である。プログラム内の処理の概要については、具 体例を含めて図 1に示し、プログラムリストを付録 1に添付しておく。 2 . 2 P U T D I Fマクロの使用法 PUTDIFマクロでは、次のようなパラメータを指定する。 % P U T D I F ( S A Sデータセット名， 変数名リスト D I Fファイル名 ) ; SASデータセット名 : 症例一覧表の対象となる SASデータセット名 変数名リスト : 症例一覧表の対象となる項目の変数名 D I Fファイル名 : 出力する D I Fファイル名(ドライブ名も含む) 2 . 3 使用上の注意 変数名リストの指定で多くの変数を指定し、 1 行2 56文字以内の制限で 1 症例分の PRINTプロシジャの結果が 1行に納まらない場合は当マクロの実行結果は保証され ない。 1 行に収まるかどうかは、事前に P RINTプロシジャを実行させることにより 確認する。それでも必要な項目を一覧表にしたい場合は、 S ASデータセットの構造 を工夫し、 2 行で 1 症例とすることにより対応が可能である。また、マクロ内部で、 SASDATAという SASデータセットを作成しているので、パラメータで指定する SASデータセット名にこの名前は避ける必要がある。 2 . 4 適応例 ここでは、提供されている P RINTプロシジャのサンプルデータを用いて、適応例 を図 2に示す。 ‑96‑

¥ / 喝事瞳:マクロ内での処理 〈ヨ S A Sデータセット (PRINDATA) 定叡名 置叡ラベル デタ 3での処理 L o t u叫 EGION STATEMONTHHEADCNTREVENUEEXPENSES 地域 会社 売上月 定上件数 売上 経費 ~AN ，!S 30UTHERN 10 1 0， 000 靴型。 10 OUTHERN FL FEB78 1 1， 000 $8， 500 OUT 百E RN FL MAR78 9 13， 500 $9， 800 ， 5 0 0 $ 9 ， 800 FL M A R 7 8 9 1 3 OUTHERN • C E N τ宜 AL IL MAR78 4 $ 6 ，050 $2， 100 告…ー の実行 r‑OUTPUT‑ コマンド ， . ド / 中間テキスト ファイル仰 OR閃 会社 地 縁 売 上 月 売上件数 SOUTHERN FL JAN78 10 SOUTHERN FL FEB78 10 SOUTHERN FL MAR78 9 SOUTHERN FL MAR78 9 売上 0 $10， $11， 0α3 5 $13， $13， 5 ∞ ∞ $ 8 ， 500 800 $9， $9， 800 CENTRAL $ 6 ， 050 $2， 100 FILEコマンドにより、 中間ファイルに出力 売上 $10 ， 000 $11， 000 $13， 500 $13， 500 経 費 I SAS $8 ， 000I データ $8 ， 5001 セットへ $9 ， 800 I ‑ $9 ， 8001 ... 匙 CENTRAL I L $6 ， 050 $ 2 .100 1 可噂歯車盟量 H 4 ・・ . . . . . .で~一….....~….......・・2 … / 256文字/件 M 4 圃 ・ 園 地域売上月売上件散 FL J 刷 7 8 10 FL F町 8 1 0 FL MAR78 9 FL MAR78 9 MAR78 MAR78 ZOOM‑ c ‑ SOUTHERN SOUTHERN SOUTHERN SOUTHERN 吉社 I L 経費 ∞ 総，∞o f E ! 間 名l 属性 I 臨 ιli 釘' A T E IMONTHI H臥 OCNTI郎 VENUEWENS&'l ION $10 $10I $1q $10 I $10 I $10 上月抗上件数￨ 売上 l デーヲ鴇露 地EL域 ￨売 IJAN78I 10 10， 000 I$8， 000 経費 ヤ の . 臨 瞳︐ シ ︐ ︑ ︑ 掴掴口 司副実 m w v d 喝げ行 時 5ザ百百F 干 OUT 百宣言N FL IFEB78I FL IMAR78I FL IMAR78I 10 停11， 000 I$8 ， 500 9 際13 ， 500 I$9， 800 9 臨13 ， 500 I$9 ， 8 ENTR 瓦L l ' . 厄 膏7亙1 IL 1 4 I$6.050 I$2，100 ∞ I S A Sデータセット " (SASDATA) 印刷結果 E長 図 1 症例一覧表作成 (PUTDIFマクロ)の処理概要 ￨ / Q υ nI

プログラム例 もI NC'C:~PUTDIF.MAC'; DATAPRINDATAi INPUTREGION$1‑8STATE$10‑11+1MONTHMONYY5.HEADCNT REVENUEEXPENSESi FORMATMONTHMONYY̲5， ̲REVENUEDOLLAR12.0EXPENSESDOLLAR12.0i LABELREGION ='会社 STATE =.耳Z刃元 MONTH =.先一仁丹 HEADCNT ='売上牛数' REVENUE ='売よ EXPENSES=.経費 i CARDSi SOUTHERNFLJAN7810100008000 SOUTHERNFLFEB7810110008500 SOUTHERNFLMAR78 9135009800 SOUTHERNGAJAN78 5 80002000 2 CENTRAL IL FEB78 4 6100 2000 CENTRAL IL MAR78 4 6050 2100 runi J *P UTDIFマクロの実行による一覧表データの作成り ， もP UTDIF(PRINDATA REGIONSTATEMONTHHEADCNTREVENUEEXPENSES， B:￥PRINDATA.DIF); 編集結果 会社 地域 売上月 売上件数 売上 経費 SOUTHERN SOUTHERN SOUTHERN FL FL FL JAN78 FEB78 MAR78 1 0 1 0 9 事1 0， 0 0 0 事1 1， 0 0 0 事1 3， 5 0 0 0 0 0 $ 8， 事8 ， 5 0 0 事9 ， 8 0 0 CENTRAL I L . : 4 MAR78 事6 ， 0 5 0 図2 P UTDIFマクロの適応倒 事2 ， 1 0 0 3 . 解析結果 σTESTプロシジャ)の報告書作成 解析結果の報告書作成は、症例一覧表作成と同様に非常に手間のかかる作業であ る。たとえば、解析項目が多数にわたる場合、各プロシジャの結果を印刷後、統計 量、検定統計量などを拾い出したり、結果を直接テキストファイルに出力しワープ ロ等で編集するといった手間のかかる作業を繰り返していた。さらにプロシジャの 結果と報告書とを突き合わせてチェックする時間が加わることになる。各プロシ ジャの OUTPUT ステートメントを用いて、数値等を抽出する方法もあるが、現在の PC版 SASシステムでは限界がある。 そこで、作成作業の軽減化と信頼性の向上を目的に、ここではTTESTプロシジャ を例にとり、 TTESTという名前のマクロプログラム(以降、 TTESTマクロと称す)を 作成した。その機能はOUTPUTウインドウに表示されるプロシジャの結果から必要 な情報を直接、抽出し、 SASデータセットに出力する。 出力された SASデータセットは、前述の PUTDIFマクロにより DIFファイルに出力 してしまえば、Lo t u s1 ‑ 2 ‑ 3等で報告書を作成することが可能となる。 Qd ︒ ︒

3 . 1 TTEST マクロの機能 図3は通常、出力されるTI' ESTプロシジャの結果例であるが、このうち報告書と して必要な項目は、一般には連続量の変数ラベル、群別のカテゴリラベル、基本統 計量ならびに検定の P値である。この部分のラベルや値を SASデータセットに取り ESTマクロの機能である。プログラム内の処理の概要について 込むのが、このTI' は、具体例を含めて図4に示し、プログラムリストを付録2に添付しておく。 ouτ? コマンド => 1 1 : 4 2Thursday ，March24，1994 GOLFSCORES 1 ̲ ̲ ̲ j lTT 町 間 CEDU 阻 一 C 婦 V a r i a b l e :SCORE kスコア‑) 、ー-~ean GENDER N S十rln 2.54483604 3 . 1 4 7 1 8 3 1 7 V a r i a n c e s ⑧ 、‑ー← Unequal ‑ 3 . 8 2 8 8 11 .5 Equal ・3 . 8 2 8 8 1 2 . 0 ForHO:V a r i a n c e sa r ee q u a l，F 'ニ 川 DF=( 6， 6 ) P帥 > F 'や.ω9)⑧ ZOOM‑‑C ⑧連続量の変数ラベル ⑧群別のカテゴリラベル ⑧ t検定のP値 ⑧ F検定のP値 ⑧基本統計量 図3 TTESTプロシジャ出力結果の例 3 . 2 TTEST マクロの使用法 T I ' ESTマクロでは、次のようなパラメータを指定する。 %TTEST(入力 SASデータセット名， 群別の変数名 連続量の変数名 出力 SASデータセット名); 入力 SASデータセット名 : 検定の対象となる SASデータセットの名前 群別の変数名 :T I ' ESTプロシジャで CLASSステートメントで指 定する変数名 ESTプロシジャでVARステートメントで指 連続量の変数名 :T I ' 定する変数名 出力 SASデータセット名 : 検定の結果を保存する SASデータセットの名前 9 9一

OUTPUT ヨマンド司〉 V a r i a b l e : SCORE GENDER N スコアー Mean StdDev StdE r r o r 湧.桂.....一一……・7 ・ ー ー ・ ? 届 : め . 利 己2 a 6 " ・・: U ; ; ' ; ' 必き泌4 … ・弘吉凶泌7 61 " ‑ 女性 7 82 .71428571 3.14718317 1 . 18952343 O :Varianceareequ副 ，F '=1 .53DF =( 6 ， 6 ) Prob>F'=0.6189 F o rH TTESTプロシジャ の実行 l ZOOM‑ c FILEコ 川 山 、 中間ファイルに出力 V面 i a b l e : SCORE スコアー GENDER N Mean StdDev StdE π町 Minimum M田 imumV a r i a n c 田 T DF Prob>πl 男性 7 7 百. 85714286 2.54483604 0.96185761 7 3 . 0 8 0 . 0 Unequal ‑ 3 . 8 2 8 8 1 1 . 5 0.0026 女性 7 82.71428571 3.14718317 1 . 1895 坦343 7 8 . 0 8 7 . 0 E q u a l ‑ 3 . 8 2 8 8 1 2 . 0 0.0024 図4 報告書作成 (TTESTマクロ)の処理概要 1 0 0

3 . 3 使用上の注意 連続量の変数名は、 1 変数のみである。また、マクロ内部で、次のような名前の SASデータセットを生成しているため、パラメータで指定する SASデータセット名 は避ける必要がある。その名前は、 TEXT 、CUTF 、VARLAB、STAT 、Pl、 P2、T P、F P 、Pである。 出力される SASデータセットの変数名は、 LABEL( 項目名)、 GUN( 群別の区分 名 ) 、 N( 例数)、 MEAN( 平均値)、 SD( 標準偏差)、 S E( 標準誤差)、 MIN( 最小値)、 MAX(最大値)、 F̲P(F 検定のP値 ) 、 Pl(不当分散の場合のt 検定の P値 ) 、 P 2 (当分散の 場合のt 検定の P値)と固定した名前で出力される。 3. 4 適応例 ここでは、臨床検査値の仮想データにより、各項目ごとにt 検定を行い、前節の PUTDIFマクロを用いて、報告書の作成を行なうところまでの例を図 5に示す。 プログラム例 もINC ' C:￥PUTDIF.MAC'i もINC ' C:￥TTEST.MAC': A ‑ 句E 内 4 nO 凋 品 τ 守 ︐ 4 句 ︐& ハ U 7 ζo ︑ 司 今 ︐h q ハU nJ n ヨ ハ U hU守 ︐ 守 ︐ . ︐ ハU ハ U c o r o q︐& 日1 2 ハ U F l v 咽4 n u 句 ム ハ U PROCFORMATiVA1UE GROUP 1=， A群 ， 2='B群 ， iRUNi DATAKENSAi 工NPUTNOGUNWBCRBC GOTGPTi FORMATGUNGROUP.: LABELNO= ，症例番号， GUN= '群別¥ WBC= '白血塚， RBC = '亦皿塚 GOT= 'm‑GOT' GTP = 'GTP'i runi もTTEST(KENSA，GUN， WBC，OUT1)i もTTEST(KENSA，GUN，RBC，OUT2)i もTTEST(KENSA， GUN，GOT，OUT3)i もTTEST(KENSA，GUN， GTP，OUT4)i DATAKENTEli SETOUTl OUT2 OUT3 OUT4i RUNi もPUTD 工F(KENTE工 ， LABELGUNNMEANSDSEF̲PPlP2，B :￥TTEST.D工F)i 編集結果 項目 白血球 赤血球 群別 例数 A群 5 平均値 7540.00 1642.56 734.58 B群 5 8200.00 880.34 393.70 A群 5 241 .20 20.85 9 . 3 2 B群 246.80 1 2 . 8 0 5 . 7 2 .60 11 3 . 5 8 11 .20 2 . 5 9 1 2 . 6 0 1 1 . 6 0 2 . 7 0 1 .60 1 . 16 2 . 2 1 1 .21 m‑GOT A群 5 5 GPT B群 A群 5 5 B群 5 標準偏差 標準誤差 4 . 9 3 図5 TTEST マクロの適応倒 ‑101一 P<!t!分 離 P三i l l 併合 4581 0.2543 0. 4513 0. P<!F! 0.3671 0.6254 0.6226 0.5461 0.8450 0.8445 0.2709 0.7042 0.7012

4 .おわりに 以上、症例一覧表の作成方法を紹介し、この方法をペースに'IT ESTプロシジャの 結果の報告書作成方法を紹介してきたわけであるが、この方法は他のプロシジャに も、かつ各ユーザ毎に応用できる様、配慮したもので既にこの方法で FREQ 、 PHREGプロシジャ等でも運用している。特に一覧表の作成では事前の帳票の様式 を設計する必要がなく、変数名の指定で作成できる点と各プロシジャの結果から必 要な情報を自由に SASデータセットに取り込める点が本論文の特徴である。 また、 PUTDIFマクロ中の DIFファイルに出力する部分を K3フォーマットに出力さ せるように変更すれば、他の表計算ソフトおよひ'U NIX 版 SAS 等にも応用でき、広 く適応が可能であるものと考えている。さらに、プロシジャから出力される結果か ら必要な統計量や検定計量等を SAS のデータセットに取り込めるため、使い方に よっては解析の面でもメリットが生まれてくるものと期待される。 はじめにも述べた通リ、これまで報告書の作成業務は膨大な時間と労力を要して きた。この方法により、症例一覧表および解析結果の報告書作成業務の軽減化を計 るだけでなく、報告結果の信頼性の確保に貢献できるものと期待できる。 今後、さらに他のプロシジャに対応したマクロの充実を計って行きたいと考えて いる。最近、 UNIX 版の L o t u s l ‑ 2・ 3も提供されるようになったため、 PC 版 SASのみ にリリースされている DIFプロシジャを UNIX 版 SASにもリリースを希望したい。 また、今回は表計算ソフトへのデータの流し込みについて報告したが、これを将 来 、 DTP への適応も検討して行きたいと考えている。 参考文献 1 )渡辺敏彦 ( 1 9 9 0 )SASと簡易ページ記述言語「レーザーフォーム J を用いた一覧表 ユーザ会論文集， 5 3 ・ 5 4 . の作成について，第9回日本 SAS 1 9 9 0 )PC 版 SASによる一覧表の作成とコード管理，第9回日本 SAS ユーザ 2 )大塚芳正 ( 会論文集， 5 9 ・ 6 0 . 1 9 9 1 )SASとDTPソフトウェアによる症例一覧表の作成，第 1 0回日本 SAS 3 )舟喜光一 ( ユーザ会論文集， 4 5・ 5 0 . 新城博子 ( 1 9 9 2 )SASシステムとレーザーフォームを用いた一覧表とグラフ作成に 4 ) ついて，第 1 1回日本 SASユーザ会論文集， 1 1 1 ‑ 1 1 8 . 1 9 9 2 )PROCGTABULATE?‑TABULATEの自動グラフイツク化プログ 5 )田村佳郎 ( ラム・，第 1 1回日本 SASユーザ会論文集， 1 2 5 ・ 1 3 6 . 1 9 9 3 )BaseSASソフトウェアによる症例一覧表作成プログラムの紹介， 6 )北川法子 ( 第四回日本SAS ユーザ会論文集， 1 2 7 ・ 1 3 2 . e r s i o n6 7)SASI n s t i t u t eI n c . ( 1 9 9 3 )BaseSASソフトウエア:ランゲージガイド V F i r s tE d i t i o n . e r s i o n6 8)SASI n s t i t u t eI n c . ( 1 9 9 3 )BaseSASソフトウエア:プロシジャガイド V F i r s tE d i t i o n . e r s i o n6 9)SASI n s t i t u t eI n c . ( 1 9 9 4 )SAS/STATソフトウエア:ユーザーズ ガイド V F i r s tE d i t i o n . 10)SASI n s t i t u t eI n c . ( 1 9 9 4 )SASGuidet oMacroP r o c e s s i n gV e r s i o n6Second E d i t i o n . 2 ・ 3は、米国 L o t u sDevelopment 社の商標で、ある。 * L o t u s 1・ nノ臼 円 U 1ょ

付 録 1 PUTDIF マクロプログラムリスト %MACRO PUTDIF(DSET ， VARLIST ， D I F ) ; ****初期設定**料; OPTIONS NODATE LINESIZE=256 NONUMBER PAGESIZE=100 NOCENTER; TITLE; ! s a s r o o t ￥SASWORK ￥OUTPUT'; FILENAME WORK ' FILENAME DIFFILE" & D I F " ; D M 'OUTPUT;CLEAR;'; * * * *PRINTプシジャの実行****; PROC PRINT DATA=&DSET LABEL; VAR &VARLIST; RUN; * * * *PRINTプシジ、ヤの結果を SASデータセットに保存****; D M 'OUTPUT;FILEWORK;'; DATA SASDATA; LENGTH OBS &VARLIST $ 1 0 . ; INFILE WORK LRECL=256; INPUT OBS&VARLIST; DROP OBS; RUN; * * * *DIFファイルに変換****; PROC DIF DATA=SASDATA DIF=DIFFILE; RUN; ****後処理****; OPTIONS DATE LINESIZE=78 NUMBER PAGESIZE=50 CENTER; %MEND PUTDIF; Tよ nU nd

IESTマクロプログラムリスト
付録2 T
%macroTTES
引 DSET
，
GUN，
VAR，
OUTDSE
旬;
....初期設定 H H ;

‑
H
O
A
F
‑

f
i
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n
a
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￥SASWORK
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∞t￥SASWORK￥cutf;
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t
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c
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;
'
;
....TTESTプシジヤの実行 H H，
p
r
回 目r
t data=&DSET;by&
gun;
∞t
t
田 t
;
p
r
田
&GUN;
c
l
a
v
a
r &VAR;
r
u
n
:
•••• TTESTプシジャの結果を τ'EXT(SASデータセット)に保存 H H ;
dm '
o
u
t
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i
n
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u
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1$
2
0
0
.
n
o
+
1
;
r
u
n
:
から連続変数のラベルを切りとリ、 VAR̲LAB(SAS
データセット)に保存"";
.
.
.
.
τ'EXT
d
a
t
ac
u
t
f
;
l
e
n
g
t
hx
1$
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t
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h
e
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l
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t
e
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n
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t
a VAR̲LAB;
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n
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u
t
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d
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i
n
p
u
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i
a
b
l
e $ var̲name $ l
a
b
e
l$
4
0
.
;
keep l
a
b
e
l;
r
u
n
;
から統計量を切りとリ、 STAT(SAS
データセット)に保存 H H ;
.
.
.
.
τ'EXT
d
a
t
ac
u
t
f
;
l
e
n
g
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hx
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2
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.
;
田 t旬 x
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n
p
u
t GUN$ N MEAN SD SE MIN MAX VAR $ T DF P
;
KEEPGUN N MEAN SD SE MIN MAX;
r
u
n
;

.
.
.
.
τ'EXT
から t
検定のP値を切りとり、 T̲P(SAS
データセット)に保存 H H ;
d
a
t
aP
1
;
i
n
f
i
l
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u
t
f
;
i
n
p
u
t GUN$ N MEAN SD SE MIN MAX VAR $ T DF P
1
;
NO+1;
i
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h
e
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e
l
e
t
e
;
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1
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l
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u
t
f
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i
n
p
u
t GUN$ N MEAN SD SE MIN MAX VAR $ T DF P
2
;
NO+1;
i
fno ne 2 t
h
e
nd
e
l
e
t
e
;
KEEP P
2
;
r
u
n
;
data T
̲
P
;
merge P1 P
2
;
r
u
n
;
から F検定のP値を切リとリ、 F̲P(SAS
データセット)に保存....;
.
.
.
.
τ'EXT
d
a
t
ac
u
t
f
;
l
e
n
g
t
hx
1$
2
0
0
.
;
曲 tt
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x
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1
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h
e
nd
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u
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1
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n
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a
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;
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t
f
;
q
1$
i
n
p
u
t FOR $ HO $ VARI $ ARE $ EQUAL $ FK $ e
P
;
F DF1 $ eq2 $ DF2 $ PROB $ eq3 $ F̲
k田 p F
̲
P
;
r
u
n
;
山事変数ラベル、統計量、検定値を結合し、 SASデータセットに保存山$，
d
a
t
aP
;
merge T̲P F̲
P
;
r
u
n
;
T
;
data &OUτ'DSE
merge VAR̲LAB STAT P
;
SEQNO+1;
i
fSEQNO=2 t
h
e
n LABEL=';
' /・←漢字のスペースを補うり
f
o
r
m
a
tmeans
d田 minmax1
0
.
2P1P2F̲P6
.
4
;
l
a
b
e
l LABEL='項目
GUN='
群
5
lU
'
. N='例 数
MEAN='平均値'
SD='
標準偏差， S
E
=
'
標準誤差， MIN='
最 小 値I M
A
X
:
:
:
:
'
最大値'
P1='P>I
t1(分般)' P2='P>1t1(併合)' F̲
P='P>IFI';
DROP SEQNO;
r
u
n
;

....後処理" ;

o
p
t
i
o
田
d
a
t
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n
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s
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z
e
=
7
8 number pag
田 i
z
e
=
5
0c
e
n
t
e
r
;
干
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J ) 日本 SASユーザー会 (SUGI‑， FRAMEエ ン ト 1 )を用いた 臨床解析支援システムの開発 0今 西 康 次 渓 1， 平 岡 正寿減 2' 佐藤数明則， 藤J iJ善寛削 本 1INFORMATION SERVICES I NTERNATIONAL‑DENTSU.LTD 株式会社電通国際情報サービス 本2DENTSUSYSTEMS‑I NTERNATIONAL. LTD. 電通国際システム株式会社 ' 4・1 1・10，Nakano Nakano・k u，Tokyo，164Japan 嘗 要 ヒ : : . 日 新薬開発における臨床試験フェーズでの統計解析は、解析機能どし ての信頼性の高さや使い勝手の良さどいった観点だけでな〈、解析 結果の表現力を高めたり、論文作成への利用どいった応用面への関 心が高まりつつある 表現力の優れた解析結果をそのまま論文に取 り込めるこどは、図表データの信頼性を高め、文書作成の生産性の 向 上 に つ な が る の で 、 D T Pど の 連 携 処 理 は 重 要 性 を 増 し て い る . F R A M Eエ ン ト リ は S A S / G R A P Hな ど の グ ラ フ ィ ッ ク プ ロ ダクトを組み合わせる事が可能であるので、臨床解析システム構築 に適した開発環境どいえよう。 キーワード: S A S / A F、 F R A M Eエントリ、 DTP GUIペ ー ス の ア プ リ ケ ー シ ョ ン 開 発 はじめに を可能にした点で興味深い。 S A Sシ ス テ ム で は プ ロ シ ジ ャ ー の コ 一方、パーソナルコンビュータやワー ーディングにより、様守な統計解析機能 ドプロセサの低価格化/高性能化によ を実現できる.しかしながら、解析担当 り、様守な文書の品質は飛躍的に向上し 者すべてがプロシジャーに精通するこ てきた。しかしながら、学術論文等の文 どは容易ではな〈、ノンプログラミング 書中へのグラフなどの統計解析結果の での利用環境が必要である。 SAS/A 取り込みについては、グラフ作成ツール S S I S T は G U Iペ ー ス の 非 定 型 的 からの印刷物を紙上で切り貼りしたり、 な利用を可能どしたが、既に別のデータ グラフそのものをワードプロセサ等で ペ ー ス を 用 い て CRFデ ー タ を 管 理 し 再作成せざるを得ないのが現状である。 ている場合や、定型的な統計処理などの S A Sの 解 析 結 果 を そ の ま ま 文 章 中 に 場合にはオリジナルのアプリケーショ 取り入れたいどいう要求は日毎に高ま ンを作成した方が使いやすい場合が少 伝 〈 な い . S A S / A Fは、キャラクタ っ て い る ど い え よ う 。 S A S / A Fの F R A M Eエ ン ト リ は キ ャ ラ ク タ ど グ ラ ペースではあるが、容易にアプリケーシ フィックを同時に扱える環境を提供し ョンの開発を可能どしている。 S A S / ており、工夫して組み合わせるど使い勝 A Fの 機 能 強 化 で あ る F R A M Eエ ン 手 の 非 常 に 良 い 統 計 解 析 ア プ リ ケ ー シ ヨン構築が可能どなる。 トリは S A S / A S S I S Tの よ う な 句4 nU p h u

2. FRAMEエ ン ト リ の 特 徴 従来のプログラミングにおいては、テ F R A M Eエ ン 卜 リ の 特 徴 の う ち 、 臨 床試験データ解析支援システムにどっ て重要ど思われる事項を説明する。 キス卜文字の種類ごどにオプションパ ラメタの指定画面を作成する必要があ った。ちょっど工夫して、パラメタごど に入力ウインドにして共通のプログラ ①クラス/継承概念などオブジェ ムどするような方法もあろうが、設計上 クト指向による高い再利用性 は 複 雑 に な っ て く る 。 F R A M Eエ ン ト ② SAS/GRAPHを 組 み 合 リにおいては、共通なオプションパラメ タをまどめた指定画面を作成し、これら わせるこどが可能なこど これらの特徴を具体例を示しながら説 明する。 の値指定機能画面(フレームどよぷ)を テキス卜文字の種類ごどのパラメタ指 定 画 面 に 貼 り 込 ん で い け ば よ い ( 図 2) 2‑ 1. オ ブ ジ ェ ク ト 指 向 に よ る 高 い 再手J I用 性 つまり、 l度 作 成 し た 画 面 ( フ レ ー ム ) を他の画面で利用できるので、プログラ ムの再利用率が非常に高くなる。 グラフ作成におけるテキス卜文字の属 性指定を例に考えてみる。テキス卜文字 はタイトル/凡例/軸ラぺル/コメン 卜/プロッ卜文字などで使用するが、指 定する属性はほどんど共通しているこ どがわかる. ( 図 1) r " . ‑ : :-.~ :‑.‑:白守町田..ーーーーー":':'1 [ j :完j 至長慶襲: j j i 共通パラメタの j :ヲまシト墜聾; ; : i 指定画面を作成する 義務 ; : i￥括支 j擾望;:( フレームとして畳録 ーーーー喝主主ーーー ( 修J I1)プロットグラフにおける指定 F プロット文字属性 睦璽 塵璽 ( 例2 ) グラフタイトルでの指定 「タイトル文字属性 図 1• 位置 璽璽 カラー 塵璽 フォン卜 醒童 サイズ 陸軍 霊童 一 陣 ⁝ 一 顧 ⁝ ⁝ 関 一 フォン卜 サイズ ‑ e ‑ ‑ he ‑ 一 ・ 一 ι・ 匿璽 ‑‑ヲ壮一死守 カラー 一一‑一ひた⁝一 麗璽 一 万 ⁝ ‑ 一 ヲχサ e プロッ卜文字 図2 . オブジェク卜と貼リ込みの概念 テキス卜文字属性の指定画面 カラー/フォント/サイズは両方の画面で 共通なパラメヂである.画面聞で共通な 内容を切り出し、部品化するこどができる. ‑106一

また、上述の属性指定画面(フレーム) の 作 成 も 容 易 で あ る 。 FRAMEエ ン ト リでは、クラスど呼ばれる概念があり、 クラス:コントロール (SAS提供のクラス) 18種 類 の 主 要 伝 ク ラ ス が 提 供 さ れ て いる。クラスどは、選択用のラジオボッ クスやリストボックス，確認用のボタン む ど GUI薗 面 作 成 を 構 成 す る 基 本 部 品の雛型である。これらのクラスを薗面 作成の部品どして、作成する画面にコピ ー す れ ば よ い ( 図 3) 一 ﹄ 弘一一一岡 f 弘叩 一ン ラオ カフ E'323a'h l v ラ入ラ ぺ力ス ススの 卜卜ク キキ供 テテ提 :cu ス A bcCJ ラ S ク( ト l サイズ (カラー 醒: 共通パラメタ指定フレーム 図4 . サブクラスの作成 フォン卜霊童 サイズ 塵璽 共通パラメタ指定フレーム 2‑2 . SAS/GRAPHを 組 み 合 わせる )の作成 . フレームエント 1 図3 次 に SAS/GRAPHの 組 み 合 わ せ について考えてみる.グラフ作成におい 綴型のクラスをカストマイズし、新た て、しばしば直面する問題に、 なクラス(サブクラス)どして登録し、 『思い通りのグラフがかけ弘、い』 さ ら に 利 用 す る こ ど も で き る ( 図 4) 『作成したグラフをちょっど加工し サブクラスを作成する場合、総型どして たい』 利用した親クラスの特徴を自動的に引 『グラフを組み合わせて複雑なグラ き継ぐ。これがオブジェク卜指向におけ る継承の考えで、ソースコード記述の簡 略化に貢献している。ここで言うクラス の特徴どは、色・サイズ・フォン卜・線 種どいった属性ど、マウスクリック時む ど特定のイペン卜が発生した場合の処 理ロジックの両方を指す。つまり、一つ のクラスには画面上の部品どして目に 見える部分ど内部的むプログラムどし て の 部 分 の 2つ の 部 分 が 存 在 す る . フにしたい』 どいったものがある。 SAS/GRAPHに は グ ラ フ エ デ ィ ッ卜機能があり、作成したグラフを編集 するこどができる.また、テンプレート の機能を利用すればグラフの鮎り合わ せ も 可 能 ど な る 。 FRAMEエ ン ト リ の 特 徴 ど し て S A S / G R A P Hを ア プ リケーションに取り込むこどができる。 こ の 機 能 は rSAS/GRAPH出 力 ク 1 0 7一

ラス』にて提供される。このクラスをオ できる点である。すなわち、アプリケー プジェク卜どして画面に定義すれば、 S ション画面上でグラフを編集したり、テ AS/GRAPHの 出 力 を ア プ リ ケ ー ンプレー卜機能を利用したグラフの重 ション画面にて取り扱うこどができる。 ね合わせが可能になる。アプリケーショ rSAS/GRAPH出 力 ク ラ ス 』 の 優 ンでの活用事例を示す(図 5 )。 れたどころは、単にグラフアウ卜プッ卜 を表示て・ 5るだけでる:< 、 SAS/GR APHが 提 供 し て い る 他 の 機 能 を 活 用 3 .文書作成への活用 次に、文書作成時の活用方法について 考えてみる園 U N I Xで の 実 例 を 紹 介 す る 。 3‑l. SASア プ リ と DTPと の 連 携 UNIXの 場 合 、 大 主 < 2通 り の 実 現 手 段 が 考 え ら れ る ( 図 6) ① D T Pソ フ 卜 に X ‑ W I N D O W の機能を利用したカッ卜&ぺース 卜がある場合、マウス操作にて D T Pソ フ 卜 に イ メ ー ジ を 取 り 込 む 。 テンプレートの指定 ②グラフィックイメージを汎用的な イメージフォーマッ卜にて、ファイ ル に 保 存 す る o DTPソ フ 卜 に て こ のファイルを取り込む。 日l血 ( 直 上記の要求を満たすには、以下の機能 が D T Pソ フ 卜 に 要 求 さ れ る 。 ま た 、 こ 司￨出血 れらの方法の特徴や注意点についても 触 れ て み る ( 表 1) 。 ︐ ︑ ︑ ︑ • 一 .一 連 携 方 法 わ ト8 ペ ー ス ト イメージ 77 イ j~経由 操 作 性 簡 単 な 操 作 少L 面 目 ・，・‑ 脱 皮 図5 . グラフ組み合わせまでの操作概念 印 副 時 も 画 面t 同t 印 制 時 ! l 画 面l ~高い SASI~I~ 不 要 自 に あ る D T P 自 の 蹴 n1 ト hべ-Ä ト腕~~ 1 / ヂ7 7 1 機 能 必 須 表1 . SASと DTPの連携方法の比較 ‑108‑

① X‑WINDOW上 の イ メ ー ジ を カット&ぺース卜する機能 i 統計解析アプリケーション マウスで目標のグラフイメージをドラ ッグしてカット&ぺース卜するだけな ので、操作は簡単である。ただし、 x‑ WINDOWで の 解 像 度 が あ ま り 高 く (lOODPI程 度 ) の で 、 印 刷 物 ない は多少ギザギザする。 日 ② TIFF， PostScriPtな どのイメージフォーマットのファイ ルを読み込む機能 いったんファイルに保存するので、① ' … V‑、.、 11.・ 2 ハ 1 γ に比べるど操作は少し煩雑だが、メリッ 、ー、、 γ~ 1一 、 ， a I 目 ~ ' ¥ . . .、 " . 、 g 1 1 I t 3 トも多い。なんどいってもイメージの解 像 度 が 高 い の で 、 SAS/GRAPHで ファイ J レ の印刷イメージど同じ美しさになる。プ リンタの解像度が高ければいっそうき れいになる。 SASは PostScri p tを は じ め ど し て 12種 類 の フ ァ イ ルフォーマットをサポートしている。 D T Pソ フ ト が 異 な る フ ォ ー マ ッ ト だ けをサポー卜している場合には、変換ツ ，‑ーーーー、 11 山 一 …一 " 1 ‑ " よー・ ールがフリーソフトどして出回ってい ・ 川司、、r 1'‑‑‑ ーム' るので利用を検討すればよい。 国6 . 解析結果の DTPへの連携 3‑2. 集 計 表 の 活 用 SAS/GRAPHを 扱 え る こ と に よ り、集計表においても恩恵を受けること が で き る 。 従 来 SASで の 集 計 表 は キ ャ ラクタぺースであったが、最新リリース より、グラフ罫線がサポー卜されてい る。これはキャラクタペースの集計表を グ ラ フ 罫 線 に 変 換 す る JPRINTプ ロ シ ジ ャ ー に よ り 実 現 さ れ る 。 JPRI N Tの 出 力 は SAS/GRAPHで あ るので、 rSAS/GRAPH出 力 ク ラ ス」を利用すれば、集計表も文書作成時 に活用可能どなる。 ‑109一

4. ま と め FRAMEエ ン 卜 リ に よ り 、 SASで のアプリケーション開発機能は大きく 発 展 し た ど 評 価 で き る . 特 に 、 SAS/ GRAPHを ア プ リ ケ ー シ ョ ン に 取 り 込めるこどは、工夫次第でアプリケーシ 1す 可 能 性 ョンの使い勝手を格段に伸 1 があるこどを示している.あえて気にな る 事 項 を 挙 げ る ど 、 UNIXでの FRA M Eエ ン 卜 リ は 他 の マ シ ン 環 境 に 比 べ 必要どするメインメモリサイズが大き い.今後、メモリに関する効率面での改 善やユーザーに対する効率的なプログ ラミングのガイドライン提示などが必 要であろう. 参考文献 [11B.へンゲーソン.セラー γ (1993)， オ ブ ジ ェ ク卜指向ソフ卜ウエア工学，海文堂 [21SASIAFsoftware:FRAMEENTRY， SAS I n s t i t u t e Inc.(1993) [3 1SAS Technical News vo1 .3， SASインステイチュートシ・ャハ・ン(1994) [ 41SAS/GRAPHSoftware:Reference， SAS I n s t i t u t e Inc.(1990) ‑110一

日本 5A5ユーザー会 (5UG卜..J) LANを 利 用 し た SASとPCソ フ ト の 統 合 事 例 松井一 アップジョンファーマシュウテイカルズリミテッド 筑波総合研究所 UsingSASi nLANEnvironmentIntegratedw ithPCSoftware HitoshiMatsui UpjohnPharmaceuticalsLimited 23Wadai， Tsukuba‑shi， Ibaraki‑ken， 300‑42， Japan 要旨 ダウンサイジングやライトサイジングが叫ばれる今日、これまでのホスト・コンピュータや 版 SASの 登 場 に よ り そ の 利 用 ワ ー ク ス テ ー シ ョ ン 中 心 だ っ た SASの 利 用 に つ い て も 、 Windows 形 態 が 変 化 し て き て い る 。 こ の よ う な SASの 利 用 形 態 の 過 渡 期 の 中 で こ れ ま で の コ ン ピ ュ ー タ 資 産 を 生 か し つ つ 、 新 し い SASの 利 用 形 態 へ 向 け た 橋 渡 し 、 な ら び に 研 究 所 に お け る 研 究 員 に よる SASの 利 用 の 促 進 の た め に LANを 利 用 し た ホ ス ト ・ コ ン ピ ュ ー タ 上 の SASとPCソ フ ト ウ ェ アの統合化を試みた。 キーワード LAN、 PATHWORKS、 SAS/AF、 Wo r d P e r f e c t、 L o t u s 1 2 3、 E x c e l 1 . はじめに 前臨床データを取り扱う研究所においても、臨床データ同棟に信頼性の高いデータ解 析 が 求 め ら れ て い る 。 SASは 内 外 の 製 薬 企 業 に お け る 活 用 事 例 か ら 判 断 し て 、 こ の 要 求 を 十分に満たすソフトウェアである。しかし、臨床解析部門や情報システム部門において、 SASが 広 く 利 用 さ れ て い る の に 対 し 、 研 究 所 の よ う な 前 臨 床 部 門 に お け る SASの 利 用 は 十 分広まっていないのが現実ではないだろうか? 当研究所においてもデータ処理に研究員が、対話型のデータ解析が可能な SASIINSIGHTや SAS/LABな ど を 筆 頭 に SASを 利 用 し た い と い う 要 望 は 高 い 。 し か し 、 実 際 の利用となると処理を当方に一任するか一部のプログラミング経験のある研究員に限られ ている。では、なぜ利用度が低いのであろうか?当研究所におけるアンケート調査の結果 は 、 プ ロ グ ラ ミ ン グ に 対 す る 抵 抗 が 研 究 員 の 間 に あ る よ う で あ る 。 特 に 、 デ ー タ を SASの 世 界 に 取 り 込 む た め の プ ロ セ ス (DATAス テ ッ プ ) が 面 倒 に 写 る よ う で あ る 。 研 究 員 が 好 むデータ入力方法は、 L o t u s 1 2 3を 代 表 と す る ス プ レ ッ ド シ ー ト の 利 用 で あ る 。 Windows版 SASでは、 E x c e lと リ ン ク す る こ と に よ り こ の 要 求 に 応 え て い る が 、 当 研 究 所 で は 過 半 数 の PCが i 3 8 6ベ ー ス で あ り 、 そ れ ら を 必 要 数 i 4 8 6ベ ー ス の PCへ 買 い 換 え て Windows版 SASを 導 入 す る に は 予 算 上 の 制 約 が あ る 。 こ の よ う な 状 況 下 で SASを 手 軽 に 利 用 し て も ら う 方 法 の 一つが、 LANを 利 用 し た PCソ フ ト ウ ェ ア と SASと の 統 合 化 で あ る 。 今 回 、 こ の SASの 利 用 形 態 の 過 渡 期 と も い え る 今 日 、 現 行 の コ ン ピ ュ ー タ 資 産 を 生 か し な が ら SASを 分 散 的 に 利 用 す る 1つ の 方 法 と し て 、 研 究 所 内 LANを 利 用 し た VAX版 SAS とPCソ フ ト ウ ェ ア の 統 合 化 を 試 み た の で 報 告 す る 。 目晶 唱 ' ム ‑ E 唱 ' ム

2 . コンビュータ環境 当 研 究 所 の コ ン ピ ュ ー タ な ら び に ネ ッ ト ワ ー ク を 図 1に示す。 VAX6210 ミ ミ 参 図1.筑波総合研究所コンピュータネットワーク 2 .1.サーノてー・コンピュータ VAX6210、VAX41OOA (SAS用) 2 . 2 .PC IBMPS/55、DECpc 2 . 3 .LAN PATHWORKS 2.4.エミュレーション・ソフトウェア e X c u r s i o n、 Ref 1e c t i o n4 + 3 . ホ ス ト 上 の SASを 利 用 す る 長 所 と 短 所 こ れ ま で の SASの 利 用 形 態 の 主 流 で あ っ た ホ ス ト ・ コ ン ピ ュ ー タ 上 の SASを TSS環 境 下 で利用する場合の長所と短所は次のようになる。 3 .1.長所 1 . プログラムやデータのシェアリングが容易である。 i . i SASや プ ロ グ ラ ム の パ ー ジ ョ ン 管 理 が 容 易 で あ る 。 i i i . パックアップ等のシステムやデータ管理が一元的に行なわれる。 i v . 定形業務の自動化が容易にできる。 3 . 2 .短 所 1 . ホストのコマンドや機能を多少なりとも知る必要がある。 i i . PCソ フ ト ウ ェ ア と の リ ン ク が 困 難 で あ る 。 ‑112‑

ii . 専 用 端 末 ま た は エ ミ ュ レ ー シ ョ ン ・ ソ フ ト ウ ェ ア が 必 要 。 4 . PATHWORKSの 特 徴 当研究所では、 D i g i t a l Equipment社 の PATHWORKSをNetwork Operating System (NOS) と し て 利 用 し て い る 。 PATHWORKSの特徴として、 VAX上 の フ ァ イ ル を PC側 か ら 利 用 す る た め の フ ァ イ ル サ ー ビ ス が あ る 。 今 回 は 、 PATHWORKSの フ ァ イ ル サ ー ビ ス を 利 用 す る こ と で 、 特 別 な プ ロ グ ラ ミ ン グ を 行 う こ と な く 、 SASとPCソ フ ト ウ ェ ア と の 統 合 化 を行うことができた。 5 . LAN環 境 で の 分 散 コ ン ビ ュ ー テ ィ ン グ は じ め に 述 べ た よ う に 、 研 究 員 が SASを 利 用 し よ う と す る と き 、 SASと の イ ン タ ー フェースが大きな壁になる。特に、データ入力が問題となっている。今回、データ入力と 出 力 を PC側 で 受 け 持 つ 分 散 コ ン ピ ュ ー テ イ ン グ を 試 み た 。 本 稿 で は 、 デ ー タ 入 力 部 分 と SASア ウ ト プ ッ ト の 加 工 に 焦 点 を 当 て て 説 明 す る 。 5 . ! .デ ー タ 入 力 デ ー タ 入 力 方 法 は 、 次 の 3通 り の 方 法 を 選 択 で き る よ う に し て い る 。 i . PCソ フ ト ウ ェ ア の 利 用 SASを 意 識 す る こ と な く 利 用 し た い 研 究 員 向 け の デ ー タ 入 力 方 法 で あ る 。 通 常 、 研究員が日常業務で利用しているL otusl23や E x c e lで 入 力 し た デ ー タ を 各 ソ フ ト ウ ェ ア の マ ク ロ 機 能 と PATHWORKSの フ ァ イ ル サ ー ビ ス を 利 用 し て 、 VAX上 の 所 定のディレクトリにフラット・ファイルとして格納する。このファイルは、デー タ 解 析 時 に SASデ ー タ セ ッ ト に 変 換 さ れ る 。 i i . SAS/AFア プ リ ケ ー シ ョ ン の 利 用 定 形 業 務 向 け の 入 力 方 法 で あ る 。 VAX端 末 、 あ る い は 端 末 エ ミ ュ レ ー タ を 用 い て VAXへログインし、 SAS/AFア プ リ ケ ー シ ョ ン と し て 組 ん だ デ ー タ 入 力 ル ー チ ン を 起 動 し 、 直 接 SASデ ー タ セ ッ ト に 入 力 す る 。 l l l . エディターの利用 既 に SASを 利 用 し て い る 研 究 員 は 、 VAXや PC上 の エ デ ィ タ を 利 用 し て 、 デ ー タ ファイルを作成している。 5 . 2 .デ ー タ 解 析 入 力 さ れ た デ ー タ に 対 す る 解 析 処 理 は 、 VAX上 の SASを X端 末 、 あ る い は エ ミ ュ レーターを利用して行っている。その利用法を以下に示す。 i . 定形的データ解析 基本統計量の算出、グラフ作成ならぴにルーチン化された統計処理などは、コマ ンドプロシージャにより、データファイル名の入力と処理の選択し、パッチモー ド で 行 う 方 法 と SAS/AFア プ リ ケ ー シ ョ ン で 対 話 的 に 同 様 の 処 理 を 行 う 2つ の 方 法 を提供している。 i i . データのビジュアル化 SAS/AFで 作 成 し た メ ニ ュ ー シ ス テ ム を 提 供 す る こ と に よ り よ り 、 フ ァ イ ル の 取 り 込み、 SAS/INSIGHT、 SAS/LAB、 な ら び に SAS/Graphプ ロ グ ラ ム を 起 動 す る こ と が可能で、ある。 唱E 目晶 唱E qu ‑ 目

5.3.アウトプットの加工 SASの ア ウ ト プ ッ ト を 直 接 プ リ ン タ ー に 出 力 し て 利 用 す る 方 法 が 、 一 般 的 で あ る 。 し か し 、 編 集 等 を 行 い た い 場 合 、 VAX上 で 編 集 を 行 う よ り 、 研 究 員 が 普 段 利 用 し て い る PCソ フ ト ウ ェ ア を 利 用 す る こ と で 希 望 す る ア ウ ト プ ッ ト を 研 究 員 自 身 が 加 工 す る こ とができる。 . i 帳票 帳票類は、一度 1 ファイルに落とし DOSe(mg/kg) 1 1 10 1 100 1 1 Anima1 1 Anima1 1 たものをワープロ、 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+ーーーーーーーー・伊司ー・四ーーーーーーーーーーーー l または表計算ソフ 1 ‑ー・・ーーーーーー，ーーーーーーーーーーーーーーー+ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー l トに取り込んで加 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・・・+司ーー・ーーーー+ーーーーーーー司 l 工すると希望する 帳票を簡単に作成 できる。特に、 1 100工 1 1002 1 1003 1 3001 1 3002 1 3003 1 1(mg/m1) 1(mg/m1) 1(mg/m1) 1(mg/m1) 1(mg/m1) 1(mg/m1) 1 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+ーーーーーーーー+ーーーーーーーー+ーーーーーーーー l ITime 1 1‑ーーーー 1 10 1 1 1 4.921 1 1 4.841 1 1 1 1 1 1 1 1 4.731 3031.001 210工 001 2524.001 1 325.001 565.001 565.001 3303.001 2628.001 5007.001 1 ‑ーーーー+ー・喝ーー‑ーー+ーーーーーーーー+ーーーーーーーー+ーーーーーーーー+ーーーーーーーー+ーーーーーーー‑1 10.5 ‑ーーーー+ーーー司‑‑‑ー+ーーーーー ーー+ーーーーーーーー+ーーーーーーーー+ーーーーーーーー+ーーーーーーーー l PROC TABU‑ 1 11 1 381.001 673.001 700.001 3298.001 2492.001 5054.001 ‑ーーーー+ーーーーーーーー+ーーーーーーーー+ーーーーーーーー+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 LATEで 作 成 し た 1 13 1 92.601 142.001 65.801 2691.001 2843.001 4822.001 テープルは、 W o r d P e r f e c tの マ ク 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+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 16 1 工2.801 9.871 19.401 26工8.001 6273.001 工570.001 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+ーーーーーーーー+ーーーーーーーー+ーーーーーーーー￨ 118 1 ロ機能を利用りする 13.401 20.601 9.061 443.001 507.001 77.101 表1.PROCT ABULATEで 作 成 し た テ ー プ ル 例 こ と に よ り 、 表 l、 2に 示 す よ う な テ ー Dose(mg/kg) プルに変換して出力 10 100 す る こ と カfできる。 Anima工 i i . グラフ SAS/Graphの 出 力 も Anima工 1001 工002 工003 3001 3002 3003 (mg/m1) (mg/m1) (mg/m1) (mg/m1) (mg/m1) (mg/m1) 。 4.92 4.84 4.73 3031.00 2101.00 2524.00 ソフトウェア( 0.5 325.00 565.00 565.00 3303.00 2628.00 5007.00 CricketGraphや S i g m a P l o t等 ) に 比 l 381.00 673.00 700.00 3298.00 2492.00 5054.00 3 十分に実用に絶え得 るが、 PC上 で 稼 働 するグラフ作成用の Time ト一一一一 92.60 142.00 65.80 2691.00 2843.00 4822.00 べると小回りが利か 6 12.80 9.87 19.40 2618.00 6273.00 工570.00 ない感がある。研究 18 13.40 20.60 9.06 員にはこの点が不評 なようである。従っ 443.00 507.00 77.10 表2 .W o r d P e r f e c tの マ ク ロ で 変 換 し た テ ー ブ ル て 、 投 稿 や 学 会 発 表 用 の 凝 っ た グ ラ フ 作 成 を 行 な い た い 場 合 は 、 入 力 済 み の SAS デ ー タ セ ッ ト か ら 、 そ れ ら の PCソ フ ト ウ ェ ア の 入 力 フ ォ ー マ ッ ト に 合 わ せ て フ ァ イルを出力するだけで、後は研究員自らが好みのソフトウェアを利用して希望す るグラフを容易に作成できるようになる。 6 . 今後の課題 P e n t i u m搭 載PCが 5 0万 円 を 切 る 価 格 で 購 入 で き る よ う に な っ た 今 日 、 私 た ち は 手 軽 に 机 1 1 4

上にハイパフォーマス性能を誇るコンピュータを手に入れられるようになった。従って、 C上 で Windows版 SASを 刷 用 す る の が 主 流 に な る で あ ろ う 。 当 研 究 所 に お い て こ れ か ら はP Windows版 SASの 導 入 を 予 定 し て お り 、 今 後 の 課 題 と し て 、 Windows版 SASと W i n ‑ d o w sソ フ ト ウ ェ ア と の 統 合 、 な ら び に サ ー バ ー 上 の デ ー タ の Windows版 SASか ら の 利 用 等 、 も、 サーバー・クライアント型のチーム・コンビューテイングの研究所内における確立があげ らオ工る。 また、今回はパイロットスタデイ的な意味あいが強かったので、あまり洗練された ユーザーインターフェースを提供することができなかったが、 PCの 都 合 上 Windows環 境 に 移行できない研究員や複雑な処理を必要としないルーチン的な解析業務のために、より使 いやすいインターフェースも提供したい。 7 . おわりに 本 稿 で 示 し た LAN 環境におけるS ASの利用例は、 NOSと し て PATHWORKSを 利 用 し て いる場合、容易に実現できる方法である。特に、データの入力部分を研究員が慣れ親しん C上 の ソ フ ト ウ ェ ア を 利 用 す る こ と に よ り 、 そ れ 以 降 の 処 理 を AFア プ リ ケ ー シ ョ ン でいるP やS AS/INSIGHT、 SAS/LAB、 な ら び に SAS/ASSISTを 活 用 す る こ と に よ り 、 研 究 員 間 で の SASの 利 用 の 普 及 が 見 込 ま れ る 。 LANを 利 用 す る と こ れ ま で SASの 世 界 で 苦 労 し て い た 点 が 、 他 の 複 数 の 選 択 肢 を 利 用 することができるようになった。適材適所のソフトウェアの選択を行うことにより、今ま でS ASを 利 用 し た い が 利 用 で き な い で い た 一 般 ユ ー ザ ー へ 、 門 戸 を 聞 け る こ と が で き る と 確信している。 EA 唱 EA 唱 F h u

、 ー ー ー ー ー 参考文献 1 ) AaronL .D u k e s :G e t t i n gWhatYouWanto u toftheTABULATEP r o c e d u r ew i t hP r e ‑andP o s t ‑ P r o c e s s i n g，SUGI18 1 1 6一

日本 5A5ユーザー会 (5UG卜 J ) 誰が脳卒中や心筋梗塞になるのか? H R E Gプロシジャー 一疫学研究における P O中山健夫卒、吉池信男ヰ s料、横山徹爾卒、田中平三本 R i s kF a c t o r sf o rS t r o k ea n dI s c h e m i cH e a r tD i s e a s e ‑A p p l i c a t i o no fPHREGp r o c e d u r ef o raE p i d e m i o l o g i c a lS t u d y ‑ 本東京医科歯科大学難治疾患研究所社会医学研究部門(疫学) 村国立健康・栄養研究所成人健康・栄養部 要旨 N a k a y a m aT a k e o，Y o s h i i k eN o b u o，Y o k o y a m aT e t s u j i， T a n a k aH e i z o D e p a r t m e n to fE p i d e m i o l o g y， M e d i c a lR e s e a r c hI n s t i t u t e， T o k y oM e d i c a la n dD e n t a lU n i v e r s i t y T o k y o， J a p a n 人聞におけるさまざまな疾病の分布と頻度の決定要因を定量的に明らかにし、有効 な予防対策の樹立に役立てていくことが疫学の大きな目的である。ここではわが国に おける脳卒中・心筋梗塞という重篤な循環器疾患のリスク・ファクターを究明するた S h i b a t aS t u d y "の解析において S A Sシス めに行われた長期追跡研究(コホー卜研究) " テムをどのように活用したか、特に P H R E Gプロシジャによる rC ox の比例ハザードモデ jレ」の使用経験をまとめて報告する。 キーワード: 疫学、コホート研究、リスク・ファクタ一、 P H R E Gプロシジヤ 疫学は人間集団の撤密な観察!こより、疾病の自然史を明らかにし、対象集団におけ る健康の転帰 " H e a1 t hO u t c o m e " (下表参照)の決定要因を究明するものである。 健康の転帰と臨床的事柄(五つの 0) 健康の転帰 関連する臨床的なことがら 死D eath 万人共通の健康の最終転席，死の判定の時期が問題 病気 D i 田 a 田 病状.理学的所見.検査結果の総合 能力障害 D i s a b i l i t y 独立して生き，家庭の日常生活，仕事，レクリエーション を行う能力に関する患者の機能的状態 不快 D i s c o m f o r t 痛み，悪心.めまし'.耳鳴り，疲労といった ' L地悪い症状 不満 D i s s a t i s f a c t i o n 動揺.悲嘆，怒りといった情緒的，精神的状態 1.はじめに 疫学研究では多数の対象者について多次元的なデータが蓄積されるため、それらを 正確に、そして効率的に管理・分析するためには十分な情報処理環境の整備と、信頼 H I T A C H I 性の高い統計、ノフトの活用が必条件と言える。今回、 SAS/~ ージョン 6 ( / V OS 3)を用いて、大集団の長期追跡を行うコホー卜研究の結果を解析したので、疫学 研究における S A Sシステムの活用事例として報告する。 守4ム ー ム 可 ‑

2 . r 疾病の原因」は何か? ̲疫学的接近の原則と S A Sシステムの位置付け一 「因果関係」の追求→疾病の自然史の解明→予防対策樹立(→効果の評価) ・・・しかし実際の人聞を対象とする研究では純粋な実験型研究と異なり、コントロ ールできない要因が複雑に絡み合う。そのような状況において「因果関係」に接近す るためには次ぎに述べるように多面的な検討が必要とされる。 1 9 64 ) 「因果関係成立のための 5条件 J (米国公衆衛生局長諮問委員会 (1)関連の時間性・・・原因が結果に先行していることが保障されているか? (2)関連の普遍性・・・ある関連が多数の集団においても確認されるか? (3)関連の密接性・・・量・反応関係の成立、大きな相対危険度など (4)関連の特異性・・・疾病があればその要因があり、要因があれば予測される 率でその疾病が存在するか? (5)関連の合理性・・・従来の理論との聞に整合性があるか? (生物学的妥当性) (1)の条件を満たし得るか否かは研究デザイン(下図参照)に依存する。これは意 味のある統計解析を行うための前提条件とも言える。 (2) (4) (5)の条件を満 A Sシステムによる統計解析は(3)の たすには広範な文献レビューが必要とされる。 S 条件を検討する際に力を発揮する。 因果関係の臨床的証拠の程度 程度 証拠のタイプ 強 無作為化比較試験 コホート研究 多重時系列研究 中間 大きい相対危険度またはオッズ比 量ー反応関係、 可逆的な関連性 ケース・コントローノレ研究 時系列研究 弱 正しい時間的順序 横断研究 小さい相対危険度またはオッズ比 生物学的妥当性 結果の一致性 疫学のサイクル 3 . 脳卒中・虚血性心疾患のリスク・ファクターに関するコホー卜研究の分析 ̲"S h i b a t aS t u d y " 1 5 . 5年の追跡結果から 3 .1 背景 わが国における脳卒中・虚血性心疾患の病型別頻度と、そのリスク・ファクターとの 関連は、 1970年代中盤の"高度経済成長時代目前後でダイナミックに変化した。 1960"'‑'70年代前半!こ開始されたコホート研究では、年齢と高血圧が脳卒中 ・虚血 性心疾患の両方!こ強い影響を与え、高コレステロール血症、肥満、喫煙は強い影響を 与えていなかった。一方低血清コレステロール血症が脳出血のリスクであったことが ‑118‑

注目された。本研究は社会環境の大きな変化後と考えられる 1977年のベースライ .5年の追跡を行い、脳卒中の各病型と心筋梗塞を中心とした虚血性心 ン調査後、 15 疾患のコホー卜内発生率と、そのリスク・ファクターとの関連について総合的に検討 を行った。 3 .2 方法 ベースライン調査・・‑調査時期は 1977年 7月。対象は新潟県新発田市赤谷・五十 公野地区の 40歳以上住民 2651人。受診率は男性 85%(999人)、女性 93 % (1360人)。調査時点で脳卒中有病者を除外した 2302人を日脳卒中コホ ー卜"、心筋梗塞・狭心症有病者を除外した 2329人を"虚血性心疾患コホ一卜"と した。調査内容は、血圧測定、身体計測、血液検査、心電図検査、眼底検査、原検査 に加え、食事調査・身体活動調査を含む問診を行った。 追跡調査・・・全市的に行われている脳卒中発症登録制度、毎年の集団検診、死亡票、 救急車出動記録、病院のカルテ閲覧などにより新発症例を把握した。病型分類は厚生 省研究班の診断基準に従った。可能な場合は基幹病院で CT .心電図の所見を確認した。 統計解析・・・途中転出・死亡例を把握し、人・年法による間接法イ生年齢調整発生率を 要因別に求めた。多変量解析には SASHージョン 6 ・P H R E Gプロシジヤにより C o xの比例 J¥ ザードモデルを用いた。 < 解析プログラム例 > P R O C P H R E G ; T( 0 ) =S E XC H O LA G EM B PB M IH C TE C GA FU PU GO FS M O K E M O D E L A S T P Y叫 S D R I N K /S E L E C T I O N = S T E P W I S E I N C L U D E = 2; ‑1 M削同門 HHHV RUHH 3 .3 結果 1992年 12月までの 15.5年の追跡期間中における病型別の新発症例数は全脳 卒中 144 (脳梗塞 77、脳出血 27、くも膜下出血 12、分類不明 28)、虚血性 心疾患 50 (急性心筋梗塞 25、 24時間以内の突然死 25)であった。 リスク解析の結果を表に示す。 4 .P H R E Gプロシジャ使用に当たって # 途中打ち切り例 ( c e n s o r e dc a s e 追跡不能、または観察期間中非発症)も解析 対象とできる。従来の多重ロジスティックモデルより優れる。 # 共変量を同時に考慮することが可能。 K a p l a n ‑ M e i e r法 、 C u t l e r ‑ E d e r e r法より 勝る。 # 時間依存性説明変数を X ( t )を用いた比例ハザード性の検討 1よ 1よ Q υ

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日本 5A5ユーザー会 (5UG卜 J) SASシ ス テ ム を 用 い た 急 性 心 筋 梗 塞 患 者 の 危 険 因 子 の 検 討 0斉 藤 功 小津秀樹 青野裕士 大分医科大学公衆衛生医学第 1 Analysis of the risk factors of acute myocardial infarction using SAS system. 1 . Saito H . Aono H . Ozawa Department of public health and hygiene Oita Medical University 要旨 急性心筋梗塞 WINDOWS 版 ( A M1) 患 者 の 発 症 登 録 か ら 発 症 時 の AMI患 者 の 危 険 因 子 の 解 析 を SAS システムを用いて行った。患者の発症登録デ-~ヘ'寸は WINDOWS 上 で 使 用 可 能 な Paradox for Windows (Paradox)を 用 い て デ ー タ 管 理 を 行 い 、 AMI 患者の危険因子についての検討は、患者一人に対して性と年齢をマッチングさ せ た 対 照 5人 健 常 者 の 集 団 の 中 か ら 無 作 為 抽 出 し ， 症 例 対 照 研 究 を 行 っ た 。 条 件 付 き ロ ジ ス テ ィ ッ ク 回 帰 分 析 は PHREGプ ロ シ ジ ャ を 用 い て 解 析 し ， 症 例 対 照研究における各因子のオッズ比を算出したところ、血清総コレステロールの オッズ比が 3 .134と AMIの 危 険 因 子 と し て 有 意 な 関 連 を 示 し た 。 キーワード: 急性心筋梗塞 risk factors 症 例 対 照 研 究 PHREG7'口 : ; : ; 'r 【はじめに】 医療分野、特に臨床の場においては、 これまでデータベースの取扱いにくさ、 煩雑さのためにパーソナルコンビュータ上でのデータ管理というものはそれほ ど浸透していないのが実状であった。 しかし、患者のデータ管理を効果的に行 い、その結果を有効に臨床の場、あるいは健康管理の場に役立ててゆくために データベースの必要性が見直されている。さらに、最近のマイクロソフト社の Windows の 普 及 に と も な い 比 較 的 初 心 者 で も デ ー タ ベ ー ス の 取 扱 い が 容 易 と な ってきた。 今 回 ， 市 内 の 1主 要 病 院 の 急 性 心 筋 梗 塞 ( AMI)患 者 の 発 症 の 危 険 要 因 と 思 わ れ る因子につき、発症時の喫煙、飲酒の有無、既往歴、家族歴、血液生化学検査 値、治療方法、治療効果、及び退院後の患者の予後調査を含めたデータベース を 構 築 し た 。 ま た 他 の 1病 院 に お い て も AMI患 者 発 症 時 の 患 者 情 報 に つ き 同 様 にデータベースの構築を検討している。 これらの蓄積されたデータを解析して地域、職域での健康管理増進の立場で フ ィ ー ド パ ッ ク さ せ る こ と を 考 え 、 疫 学 的 な 手 法 の 1つ で あ る 症 例 対 照 研 究 法 を WINDOWS版 SASシ ス テ ム を 用 い て 行 っ た 。 【対象及び方法】 データペースの蓄積から SASシ ス テ ム で の 解 析 に 至 る ま で の 全 体 の イ メ ー ジ ‑121一

は 図 1に 示 す 通 り で あ る 。 現 在 用 い て い る デ ー タ ベ ー ス は ; j ; '‑7 iト'社の P aradox .O Jを 用 い て い る 。 こ の デ ー タ ベ ー ス は WINDOWS上 で 作 業 が で き f o r Windows 1 また、 D B Fフ ァ イ ル と の 互 換 が 容 易 で あ る た め 、 SAS/ACCESSを 介 し て S A Sデ ー タ セットを作成することができる。 各施設ではA M I患 者 の 登 録 用 紙 を 作 成 し ， 以 前 の 患 者 に つ い て 診 療 記 録 よ り デ ータを記入し、登録用紙をもとにデータベースに入力するようにした。 0病 院 で は 1 9 8 9年 か ら の A M I患 者 を 入 院 台 帳 、 心 臓 カ テ ー テ ル 検 査 台 帳 よ り 抜 き出し、前述の作業を行い、 A M I患 者 の 急 性 期 状 況 ， 治 療 効 果 、 慢 性 期 状 況 、 退 院後の予後についてのデータベースを作成し、登録用紙に記入した後データの 入力を行った。また、 K病 院 で も 1 9 8 9年 か ら の A M I患 者 を 同 様 に 抜 き 出 し 、 急 性 期の状況についてのデータベースを作成した。 A M I患 者 の 登 録 は O病 院 で 1 2 3例、 K病 院 で 3 8例 で あ っ た 。 今回の解析では、 A M I患 者 の 危 険 因 子 を 検 討 す る た め 、 初 回 A M I発 症 ( 胸 痛 出 現時)より 4 8時 間 以 内 に 入 院 し た 9 2名 を デ ー タ ベ ー ス の 患 者 の 中 か ら 選 ん だ 。 A M Iの 診 断 は WHO/MONICA projectl こ基づいた、 1 )定型的症状 2) 酵 素 異 常 3)心 電図所見の各所見の有無を診療録より確認し、心筋梗塞確実とされるものであ っ た 。 対 照 は 同 一 県 内 の 県 北 に 位 置 す る U地 区 に お い て ， 1992年 度 に 行 わ れ た 老 人保健法に基づく健診のデータファイルと大分市内の石油コンビナート従業員 における 1 9 9 2年 度 の 職 域 健 診 の デ ー タ か ら ， 患 者 1人 に つ き 5人 を 性 と 5歳 毎 の 年 齢階層でマッチングさせた 4 6 0名 を 無 作 為 抽 出 し た 。 A M I患 者 に つ い て 診 療 記 録 に 記 載 の あ る 採 血 時 聞 を 基 に ， 入 院 直 後 の 採 血 で 得 られた血清総コレステロール ( TC H )、 H D Lコ レ ス テ ロ ー ル ( H D L C )、 の 検 査 値 を 用 いた。また、身長、体重より算出される b ody mass index(BMI)、 喫 煙 状 況 、 飲 酒状況を診療録より調査した。喫煙状況は A M I発 症 前 に 吸 っ て い た 者 を 喫 煙 あ りとし、以前から吸わない、あるいは以前吸っていたが現在吸わない、を喫煙 なしとした。飲酒状況も同様に A M I発 症 前 に 飲 酒 習 慣 の あ る 者 を あ り と し 、 以 前から飲まない、あるいは以前飲んでいたが現在は飲んでいない、を飲酒なし とし T こ 。 血圧については患者については既往歴より高血圧の有無で区分し、対照者に ついては W HOの 基 準 に 従 い 、 収 縮 期 血 圧 160mmHg以 上 あ る い は 拡 張 期 血 圧 95mmHg 以上の者を高血圧ありとし、それ以外をなしとして区分した。 今回の解析対象とした血清脂質の T C H，HDLCの 各 因 子 に つ い て 、 これらの測定 は患者と対照者で測定機関および測定機種が異なるものの、各施設とも血清脂 質 の 内 部 精 度 管 理 は ト R管 理 図 法 を 用 い て 行 っ て お り ， 精 密 度 は 許 容 範 囲 に 入 っ ていることを確認した。さらに外部精度管理については日本医師会、及び大分 県医師会の主催する精度管理に参加し、良好な成績を得ていることを確認した。 統 計 学 的 手 法 は 各 因 子 に お い て い 5で マ ッ チ ン グ し た 条 件 付 き ロ ジ ス テ ィ ・y ク 回 帰 分 析 1) を S A S統 計 ソ フ ト の PHREGプ ロ シ ジ ャ 引 を 用 い て 行 い 、 各 国 子 の オ ッズ比と 9 5 %信 頼 区 聞 を 算 出 し た 。 1 2 2 ‑

【結果と考察】 AMI患 者 の 年 齢 分 布 を 示 し た ( 図 2 )。男女とも 6 0歳 代 を 頂 点 と し 、 3 0歳.4 0歳 代 の 若 い 層 で は 男 の 患 者 の み で あ り 、 患 者 の 男 女 比 は 男 性 が 68名 、 女 性 が 2 4名 と お よ そ 3:1の 比 率 で あ っ た 。 AMI患 者 と 対 照 者 で 喫 煙 状 況 、 飲 酒 状 況 、 BMI、高血圧、 TCH、 HDLC .に つ い て 比 較 を 行 っ た ( 表 1) 。 喫 煙 状 況 は AMI患 者 で 有 意 に 喫 煙 者 の 割 合 が 高 く ， 逆 に 飲 酒状況では AMI患 者 で 飲 酒 者 の 割 合 が 有 意 に 低 く な っ て い た 。 ま た 、 高 血 圧 者 は AMI患 者 l こ高率であった。 TCHと HDLCに つ い て AMI患 者 と 対 照 者 で 平 均 値 の 比 較 を 行 っ た と こ ろ AMI患 者 で 有 意 に TCHは高く、 HDLCは 低 い 結 果 と な っ た 。 さ ら に .AMI患 者 と 対 照 者 に お い て 各 因 子 の 至 適 基 準 を 喫 煙 状 況 の 有 無 、 飲 酒 状況の有無、 BMI24kg/ド 以 上 、 高 血 圧 の 有 無 、 TCH220mg/dl以上、 HDLC40mg/dI 以 下 と し 患 者 一 人 に 対 し て 5人 の 対 照 者 で マ ッ チ ン グ し た 条 件 付 き ロ ジ ス テ ィ ック回帰分析による多変量解析を行い各因子間で調整したオッズ比を求めた。 TCHの 調 整 済 み オ ッ ズ 比 は 3.134(95%CI 1 .823‑5.388)と 高 値 を 示 し 、 高 血 圧 も 3.031( 1 .770‑5.192)と 高 値 で あ っ た 。 低 HDLCの 調 整 済 み オ ッ ズ 比 は 1 .268(95 %CI 0.747‑2.159)で あ り 有 意 な 値 は 得 ら れ な か っ た 。 生 活 習 慣 の 内 で 喫 煙 の 調 整 済 み オ ッ ズ 比 が 2.806(95%CI 1 .586‑4.965)、 と 危 険 因 子 と し て 、 飲 酒 の 調 整 済 み オ ッ ズ 比 が 0.369(95%CI 0.211‑0.647 ) 、 と 防 御 因 子 と し て 有 意 な 値 が 求 め られた。 多変量解析でみた場合、 AMIの 危 険 因 子 と し て 喫 煙 、 高 血 圧 、 を示しており、従来より欧米で言われてきている TCHが 有 意 な 値 AMIの 3 大 危 険 因 子 3)が日本 人 に お い て も 重 要 で あ る こ と が 示 さ れ た 。 特 に .TCHに 関 し て は 、 欧 米 と 比 べ て 日 本 人 で の AMI患 者 が 少 な く 、 TCHが 危 険 因 子 に な る か ど う か 十 分 な 検 討 が な さ れ て い な か っ た 。 小 西 ら は 前 向 き 研 究 で 日 本 人 で の TCHが AMIの 危 険 因 子 に な る ことを示しており とを示している。 ¥今回の我々の症例対照研究でも このことは、 TCHが 危 険 因 子 で あ る こ TCHが 日 本 で の AMIの 危 険 因 子 と し て 重 要 で あ る ことを示唆するものであると思われる。 今後、生活習慣の改善を含む食事指導、運動指導といった一次予防の重要性 を示す根拠として、地域、職域での健康管理の面で利用できると思われた。 【参考文献】 1)重松 逸造:疫学・臨床医学のための患者対照研究，ソフトサイエンス社， 218.1985 2)SAS Institute Inc..SAS technical Report P‑229.SAS/STAT software: Changes and Enhancements.Release 6.07. 433.1992 3 )James D .Neaton.PhD.e t al.: Serum Cholesterol .Blood Pressure.Cigarett ‑e Smoking.and Death From Coronary Heart Disease. Arch Intern Med.. 152:56‑64.1992 4)Konish， iM . .e t al.: Trends for Coronary Heart Disease and its risk Factors i n Japan: Epidemiologic and Pathological studies. Jap C i r . J . . 54:428‑435.1990 EA 句 qd nL

図2 A M I患者の性年齢階級別分布 図1 S A Sシステムを用いた A M I患者登録から 解析までの流れ (人) 30 地域、聴域における 健康惨断の成績 固 20 1 5 1 0 .AMI 患者の危険因子の檎肘 .治信効果の解析 .AMI 患者の予後の解析、等 5 。 3 0 . 3 9 40・ 49 50・ 59 年齢随級 地減、聴域での健康管理面での利用 臨床における医学判断学的治癒方針の決定、等 表1 A M I患者と対照者の各因子の比較 A M I患者 対照者 92 62. 4 460 6 2 . 5 患者一人に付曹 5人の対照者を性年齢でマッチングさせた 滋: A M I患者と対照群との 2群問の差の検定により有意差が認められた ( P < 0 . 0 5 ) 表 2 条件付き口ジスティック回帰分析による 信頼区間 ( C I ) 各因子のオッズ比と 95% オッズ比 、 百 吉 元 CI 止 W 山 B M I HDLコレステロ ‑Jレ 2 4 . 0・k g / m ' ・ 23.9 1 . 0 0 0 41・ :P<0.05 ‑124一 6 0 ‑ 6 9 7 0 ‑

日本 5A5ユーザー会 (5U Gト J) 職域大腸集団検診におけるポリープ症例(腺腫例)の意義 一SAS/STAT proc logistic. proc phregを 用 い た 検 討 一 0 西田 博，古賀才博 松下健康管理センター Prognostic Cohort Study of Colorectal Adenomas i n Occupational area Hiroshi Nishida. Toshihiro Koga Matsushita Health Care Center 5‑55 Sotojimacho Moriguchi Osaka.Japan 要旨 大腸集団検診の実施 i こともない腺腫例も多数発見されるようになり，その経過 観察のため集検後精検に充分な時聞をとれなくなってきている. これら腺腫例の 対処方法を考察する目的で，経過観察を受けている集検発見腺腫例について比例 ハザードモデルを用いて検討した.その結果精検時にポリベクトミーを受けると， そうでない場合とのハザード比が O .09と な り ， そ の 後 の 癌 擢 患 リ ス ク を 低 下 さ せ 得 る 可 能 性 が 示 唆 さ れ た . 逆 に .22‑・3 4年 生 ま れ の 者 や 多 発 腺 腫 の 合 併 例 で は ， 癌擢患の可能性が高くなると考えられたが，ポリペクトミーを集検の一環に組み 入れるには，合併症や医療費の問題がありさらに検討が必要である. キーワード phreg プ ロ シ ジ ャ .logisticプ ロ シ ジ ャ ， 大 腸 集 団 検 診 1.はじめに ライフスタイルの欧米化に伴い， されている. 近年大腸癌死亡者数の増加が注目 また老人保健法に基ずく大腸集団検診(以下， と略す)も正式にスタートし， 大腸集検 全国的に大腸癌に対するマススクリー ニング体制が整いつつある. 我々の施設は松下電器産業，松下電工等松下関連企業従業員の健康 管理を目的に設立された組織であるが， 始し， 1982年 よ り 職 域 大 腸 集 検 を 開 1985年 よ り 本 格 的 i こ取り組んできている. 拾い上げにとどまらず大腸腺腫例も多数発見され， しかし大腸癌症例の この増加が集検本 来の活動を圧迫しつつあるのが現状である. そこでこれら大腸腺腫例 の増加にどのように対処すべきか検討を試みた. 2 .対 象 と 方 法 2 . 1集 検 方 法 並 び に 経 過 観 察 方 法 に つ い て 当センターでは便潜血テスト C 82‑・84年 ま で 化 学 的 潜 血 反 応 テ ス ト ， • 85年 以 降 は 免 疫 学 的 潜 血 反 応 テ ス ト ) を 1 次 ス ク リ ー ニ ン グ と し て 利 ‑125一

用し， 精密検診(以下精検と略す)は原則として全大腸内視鏡検査を 行っている. 精検にて発見された大腸癌症例は進行度 l こ応じ外科的手 術， 内視鏡的ポリペクトミ一等の治療を受けることになる. 症例は治療後当センターで経過観察されている. これらの また精検で同時に発 見された腺腫例も比較的大きなものは内視鏡的ポリペクトミーを受け るが， そうでないものは要管理者として癌治療後症例やポリペクトミ ー後症例と同様に原則として大腸内視鏡検査にて経過観察されている. 2 . 2大 腸 集 検 後 精 検 受 診 者 集 団 の 検 討 • 82年 よ り .92年 ま で の 集 検 受 診 者 で そ の 後 精 検 を 受 け ， 手術または ポ リ ペ ク ト ミ ー で 腺 腫 ， 癌 等 の 診 断 が 確 定 し た 1768例 ( 男 1596例 ， 172例 ) を 対 象 と し ， 年 齢 ， 多 発 腺 腫 の 有 無 ， 性別と癌， 女 腺腫との関 連 を ロ ジ ス テ イ 7ク 回 帰 分 析 の 手 法 を 用 い て 検 討 し た . 2 . 3大 腸 要 管 理 者 集 団 の 追 跡 • 82年 よ り .92年 ま で の 要 管 理 者 の う ち 複 数 回 要 管 理 者 検 診 を 受 診 し た 男 1025例 ， 女 93例， 計 1118例 を 対 象 と し ， 要 管 理 者 に な っ た 時 点 よ り早期癌が発見されるまでの経過を追跡し，癌の発生と精検時ポリベ クトミーの有無， ere法， 性， 出 生 年 別 の 関 連 を Kaplan‑Mai 多発腺腫の有無， 比例ハザードモデルを用いて検討した. 3.結果 3 . 1集 検 後 精 検 受 診 者 の 検 討 男 女 別 発 見 症 例 数 は ， 男 で 進 行 癌 18例 ， 女 で 進 行 癌 2例 ， 早 期 癌 8例 ， 早 期 癌 52例， 腺 腫 1526例， 腺 腫 162例 で あ り ， 男 女 間 で 特 に 差 異 は 認 められなかった. 各年齢階級別に発見病変の変化をみると， 8% で あ る の に 対 し 年 齢 と 共 に 漸 増 し ， 早 期 癌 で は 44歳 ま で が 1 . 55歳 以 上 で は 4 .8%を占め， 癌 は 45‑ ‑49歳 が も っ と も 頻 度 が 高 く 2 .0% を 示 し た . で の 97 .0% か ら 漸 減 傾 向 を 示 し ， 進行 一 方 腺 腫 は 44歳 ま 55歳 以 上 で は 94.2% で あ っ た . また多 発腺腫合併例で癌症例の占める割合は 5 . 6% で あ っ た ( 表 1 ) . 進 行 度 別 に 検 討 す る に は 進 行 癌 が 20例 で あ る た め 早 期 癌 と あ わ せ 80 例 で 以 後 の ロ ジ ス テ イ 7ク 回 帰 分 析 を 行 っ た . 年 齢 は 上 述 の よ う に 45歳 未満， 45歳 以 上 50歳 未 満 ， 50歳 以 上 55歳 未 満 ， 55歳 以 上 に 分 け 45歳 未 満を基準とした 3種類のダミー変数を用意した. また男を基準として 4tム b ハ nノ ω

女を比較し， 多発腺腫なしを基準に多発腺腫有りを比較することとし， そ れ ぞ れ 1種 類 の 変 数 を 用 意 し た . 女 は 男 に 対 し Odds比1.41と や や 高 い 値 を 示 し た が ， 有意なものでは な か っ た . 年 齢 に つ い て は 45歳 以 上 50歳 未 満 で Odds比 2 .01と 有 意 の 高 値をみたが， 他 の 年 齢 層 に つ い て は 1 .0以 上 の Odds比 を み た も の の 有 意 ではなかった. さらに多発腺腫ありが， なしに対して有意ではないも の の Odds比1.38と 1 以 上 の 値 を 示 し た ( 表 2 ) 3 . 2大 腸 要 管 理 者 の 追 跡 調 査 追跡期間は最短 4 .0ヶ月， 跡 し た 要 管 理 者 数 は 1181例 ， け た 者 が 270例 ， 最 長 177ヶ月， 平 均 83.7ヶ 月 で あ っ た . 追 うち精検時内視鏡的ポリベクトミーを受 受 け な か っ た 者 が 848例 名 で あ っ た . 標 本 よ り 癌 ( 早 期 癌 ) と 診 断 さ れ た も の が 22例 ， 248例 で り ， ポリペクトミー 癌をみなかった者は 前 者 の 22例 よ り そ の 後 の 経 過 観 察 中 に 1 例 の 早 期 癌 が 認 め られているが， 後 者 の 248例 か ら の 癌 発 見 は な か っ た . 内 視 鏡 的 ポ リ ベ ク ト ミ ー を 精 検 時 に 受 け な か っ た 848例 か ら は ， 経 過 中 に 28例 の 早 期 癌 がみられた. 性 別 に 累 積 癌 発 見 率 を Kaplan‑Meier法 を 用 い て 求 め る と 比 較 的 追 跡 早期から癌の発見がみられ， 男では累積発見率は 2 .7% 程 度 と な っ た . 女 で は 1例 の 癌 症 例 が み ら れ た の み で あ っ た ( 図 1) 精検時ポリペクトミー歴の有無をみると， よりの癌発見は 1例のみであり， ポリベクトミー歴有り群 比較は困難であるが， ポリベクト ー歴なし群では 3 .3% 程 度 の 累 積 癌 発 見 率 と な っ た ( 図 2 ) • 複数個の大腸腺腫を精検時にみた例を多発腺腫有り群とし， ない例を多発腺腫なし群とすると， そうで 統計学的有意差はないものの前者 の方が累積癌発見率高値の傾向をみた(図 3) 出 生 年 別 に '22‑'34年 ， グループに分け， '35‑'39年 ， 発見率の変化をみると， '40‑ ・44年 ， '45‑'53年 の 4 '22‑・34年 生 ま れ の 発 見 率 が も っ と も 高 く 次 い で '45‑'53年 生 ま れ が 続 い た ( 図 4 ) • 以上の因子を説明変数とする比例ハザードモデルを用いてハザード 比を算出した. 女は O . 44 ( 男 を 基 準 ) ， ポ リ ベ ク ト ミ ー 歴 に つ い て は O . 09 ( ポ リ ベ ク ト ミ ー 歴 な し を 基 準 ) ， 多 発 腺 腫 に つ い て は 1 .49 (多 発 腺 腫 な し を 基 準 ) ， 出 生 年 別 で は ， 40‑・44年 0.57， '35‑'39年 O .67， '22‑'34年1.62 ( ・ 45‑ ・53年 生 ま れ を 基 準 ) と い う ハ ザ ー ド 比 を 得 ， ワ‑ n 唱E4 ノ

女性， ポリベクトミー歴有り等でハザード比が 1以下となり， 34年 生 ま れ ， 多 発 腺 腫 有 り で 1以 上 の 値 を 示 し た ( 表 3 )• .22‑...・ また観察 期間と出生年との聞には明かな相関関係はみられなかった. 4 .考 案 集検後精検時ポリベクトミー施行例の検討では女がやや高い o dds比 を示し， ま た 年 齢 で は 45歳 以 上 50歳 未 満 で 2.01， 55歳 以 上 で 1 . 94と 高 い値で， 二峰性の形態を呈した. 検討したことによる可能性があり， 検討を要すると考えられるが， この原因は早期癌と進行癌を併せて 今後より多くの症例を蓄積し再度 いずれにしてもより高齢で癌擢患のリ スクが高くなると言える. ま た 多 発 腺 腫 例 で 1 . 0以 上 の Odds比 を 示 し て お り ， 同症例の注意深い 観 察 の 必 要 性 を 示 し て い る . つ ま り 40歳 台 後 半 で 多 発 腺 腫 を 有 す る 者 は ， 早期癌を合併している可能性が高くなるわけであるが， 以上のデ ータはあくまでポリペクトミーを受けた症例を対象としており， これ を受けていない場合の方が実際にはより重要な問題となる. そこで両 者の場合を含めた形で集検発見腺腫例の追跡調査を試みた. と こ ろ で 1992年 第 3 次 老 人 保 健 事 業 に よ り ， 大腸癌検診が制度化さ れ全国都道府県で開始された. これと同時に， 集 検 後 精 検 の 処 理 能 J) 2 )や発見腺腫の対処方法などが深刻な問題となりつつある. われわれ はー企業の従業員の健康管理を実践する立場より大腸集検に取り組ん できたが， 自治体での検診と同様の問題に直面している. すなわち集 検 後 精 検 受 診 者 の 約 20%に 腺 腫 が み ら れ ， 近 い 将 来 こ れ ら 全 て を 経 過 観 察することは到底不可能な状態になるという事実である引. しかも腺 腫例は急増しており， 今回の検討からは， できるだけ早期の対処が望まれる. ポリベクトミーを行うとその後の癌発生リスク を 低 下 さ せ る 可 能 性 が 示 唆 さ れ た . わ れ わ れ の 施 設 で は 径 7 mm以 上 の 腺腫を原則としてポリベクトミー適応例としている. し た が っ て 7 mm 以 上 の 大 き さ の 腺 腫 で ポ リ ベ ク ト ミ ー を 受 け た 例 と 7 mm未 満 の 例 ( ポ リベクトミー未実施)を比較したことになり， 題がないわけではない. 厳密 i こは比較方法に問 しかしより小さな有腺腫例と比較しでもハザ ード比の低値をみたことから， ポリベクトミーには実施する意義があ ると考えられる. ‑128‑

一般に腺腫多発例はその後の癌擢患リスクも高いとされるが U ，わ れわれのデータでも， 単 発 例 を 基 準 に す る と 1 .49の ハ ザ ー ド 比 を 得 た . 出 生 年 別 の 検 討 で は ， 22‑・43年 生 ま れ ， 次 い で ・ 45‑'53年 生 ま れ の ハザード比が高くなった. 前者は加齢による影響が大であると考えら れるが， 後者は分類上最も若年グループで，食生活等の環境因子が作 用しているのかもしれない. 以上の検討より当職域では特に高齢で発見された腺腫例に対するポ リベクトミーは， が ， その後の擢息リスクを低下させる得る可能性がある 医療費やポリペクトミーに伴う合併症の問題などがあり集検プロ グラムの一環に組み入れるにはさらに医療経済学的検討が必要になる と考えられる. また比較的若年層での癌擢患リスクの増加が懸念され， 予防医学的見地からの対策も考慮すべきであろう. 表1.大腸集検後精検有所見例の内訳 腺腫(%) 早期癌(見)進行癌(%) 計(見) x " ‑ 性別 男 女 1 5 2 6 ( 9 5 . 6 )5 2 ( 3 . 3 ) 1 . 1 )1 5 9 6 0 0 0 . 0 )I p = O .6 3 0 8 (1 ( 4 .7 ) 2 (1 .1 ) 1 1 6 2 ( 9 4 . 2 ) 8 7 2 0 0 0 . 0 ) 発見時年齢 (1 .8 ) ‑ 4 4 (歳) 4 9 6 ( 9 7 . 0 ) 9 1 7 ( 9 1 9 )1 8 ( 4 . 1 ) 4 5 ‑ 4 9 (歳) 4 8 9 ( 9 6 . 5 )1 3 ( 3 . 2 ) 5 0 ‑ 5 4 (歳) 3 5 5 (歳)‑ 3 8 6 ( 9 4 . 2 )2 0 ( 4 . 8 ) 6 (1 .2 ) 5 p = O .0 3 4 1 1 0 0 0 . 0 )I 9 ( 2 .0 ) 4 4 4 0 0 0 . 0 ) 1 ( 0 .3 ) 4 0 3 0 0 0 . 0 ) 4 (1 .0 ) 4 1 0 0 0 0 . 0 ) 多発腺腫 なし 6 (1 .0 ) 5 8 9 0 0 0 . 0 )I 同 0 4 2 1 1 3 2 ( 9 6 . 0 )3 3 ( 2 . 8 ) 1 4 (1 .2 )1 1 7 9 0 0 0 . 0 ) ‑129一

表2 . 大腸集検後精検有所見例での 大腸癌に関するロジスティック回帰分析結果 Odds比 95%C1 N 性別 男 女 発見時年齢 ‑ ‑ 4 4C 歳) 4 5‑ ‑ 4 9 C歳) 5 0 ‑ ‑ 5 4 C歳) 5 5 C歳)‑‑ 1 5 9 6 1 7 2 1 .4 1 O .7 0 ‑ 2 .8 3 5 1 1 4 4 4 4 0 3 4 1 0 2 . 0 1 1 .1 1 1 .9 4 1 .0 5 ‑ 3 .8 6 0 . 5 3 ‑ 2 . 3 5 1 .0 0 ‑ 3 .7 9 1 1 7 9 5 8 9 1 .3 8 0 . 8 7 ‑ 2 . 2 2 多発腺腹 有り 図1.性別にみた累積癌発見率 累積癌発見率 O .0 3 O .0 2 5 0 . 0 2 0 . 0 1 5 L o g r a n kt e s tp = O .3 5 9 3 G e n e r a l i z e dW i l c o x o nt e s tp = O .3 6 5 3 1 ' . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 男( 10 2 5 ) 女( 9 3 ) . . 0 . 0 1 0 . 0 0 5 。 。 5 0 1 0 0 期間(月〉 ‑130一 1 5 0 2 0 0

図2 . ポリペクトミー歴の有無による 累積癌発見率の変化 累積癌発見率 0 . 0 4 0 . 0 3 L o K r a n kt e s t̲ p= O .0 0 2 6 G e n e r a l i z e df i l c o x o n ‑ t e s tp=~ 0 0 2 7 0 . 0 2 0 . 0 1 . . . . . . . . . . . . ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ . . 。 。 5 0 2 0 0 1 5 0 期間(月) 図3 . 多発腺腫合併の有無による 累積癌発見率の変化 累積癌発見率 o .035 0 . 0 3 0 . 0 2 5 O .0 2 0 . 0 1 5 0 . 0 1 O .005 1 0 0 a ‑ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・. . . ・ ・ . . . . . . . . . . . { ' ・ ・ ・ ・ ・ ̲..1 ‑ e L o g r a n kt e s tpニ0 . 3 6 2 6 G e n e r a l i z e d官i l c o x o nt e s tp = 0 . 4 1 3 8 無し ( 8 4 8 ) 0 0 5 0 1 0 0 有り ( 2 7 0 ) 1 5 0 2 0 0 期間(月) 図4 . 出生年次にみた累積癌発見率の変化 累積癌発見率 0 . 0 5 0 . 0 4 0 . 0 3 L o g r a n kt e s tp = O . 2 0 6 8 G e n e r a l a i z e df i 1c o x o nt e s tp = 0 . 2 5 6 4 置"・・・・・・・・・・・・・・・・・・ ' 四 四 ・ 0 . 0 2 o l 0 . 0 1 5 0 期rJO~月) 1 5 0 2 0 0 旬Eム 旬Eム qu

表3 . 要経過観察群の早期大腸癌擢患に及ぼす 各因子のハザード比 ノ¥ザード比 95%C1 N 性別 男 女 1 0 2 5 9 3 0 . 4 4 O .0 6 ‑ 3 .3 0 ，4 5 " " " ' 5 3年 ，4 0， . . ，4 4年 3 5 2 3 1 3 2 5 4 1 9 9 0 . 5 7 O .6 7 1 .6 2 0 . 1 9 ‑1 .6 7 O .2 3 ‑1 .9 7 O .6 5 ‑ 4 .0 6 なし 有り 8 4 8 2 7 0 0 . 0 9 0 . 0 1 ‑ 0 . 6 6 なし 有り 6 9 2 4 2 6 1 .4 9 0 . 7 1 ‑ 3 . 1 6 出生年 ，3 5， . . ，3 9年 ，2 2， . . ，3 4年 ポリペクトミー歴 多発腺腫 文献〉 1) 森 元 富 造 ， 樋 渡 信 夫 ， 佐 藤 弘 房 ， 山 田 日 出 雄 ， 平 津 頼 久 ， 渋 木 菅原伸之， 豊田隆謙， 大腸集検における精検の問題点， 諭 ， 日消集検誌 98， 43‑48， 1993 2) 村 上 良 介 ， 今 西 清，大谷 春日井博志，奥田 透，中西克巳，石川秀樹，日山輿彦， 茂，津熊秀明，藤本伊三郎，大阪府における大 腸がん検診精密検査の実施能力， 3)西田 日 消 集 検 誌 : 98， 49‑53， 1993 博，道中智恵美，伊勢谷和史，粟井堅一，児玉 敬，新楽 正，加嶋 実，小谷睦美，吉川邦生，当職域大腸集団検診の現状と 今後の問題点， 松 仁 会 医 誌 : 32(1)，59‑69，1993 4 )Wendy S . Atkin，Basil C . Morson，Jack Cuzick， Long‑term risk of colorectal cancer after excision of rectosigmoid adenomas， N Engl J Med: 326， 658‑662， 1992 1 3 2一

日本 5A5ユーザー会 (5UG卜 J ) 用量反応試験のサンプルサイズの計算 。宇野一、森川敏彦 武田薬品工業株式会社開発システム部統計G S αm plcS i z cC a l c u l a l i o n/ 0 7 'α Dosc‑ResponseSludy H αjimc Uno T o s h i h i k oM 0 7 ' i kαωo T αk cd αchemic α1J nd1 ls l r i c s ， Ltd"Ph . a rm. nc c u l i c a lDcvclopmcnlD i v i s i o n ( .‑ 1 ‑ 1， Dosho‑mali ，Clmo‑ku， Osak α ， 5 4 1 要旨 ICHの動きとも絡み，用量反応試験のあり方が注目を浴びている.本発表では用量反応 試験について， ICHガイドライン [ 5 ]を中心に簡単にまとめ， P a t e l ( 1 9 9 2 )[ 3 ]が最近発表し た用量反応試験のサンプルサイズ、を計算する方法について述べる.さらに，用量反応性を保 証するためのサンプルサイズの計算についても述べる.また，これらの方法を簡単に使用で きるように， SASjIML言語で開発したので， SASプログラムとその使用例を提示する. キーワード: 用量反応，サンプルサイズ ， IC ， f ISASjIML， GS J(法 1 序 用量反応に関する ICHガイドラインでは，用量反応試験の主な目的は， .適切な開始用量を選択すること ・患者の必要性に合わせて用量を調整する方法を見いだすための情報を提供すること .認容できない副作用出現用量を見きわめること とされている. 適切な開始用量，認容できない副作用出現量のとらえ方は，臨床家，規制当局によって も異なってくる.そのために，必要な精度を保って用量反応曲親を推定するということが， 治療のため，開発の効率化のために非常に重要なものとなる.さらに，各個体内での用量反 応関係を見極めることも重要である. qu q a ム '

1 .1 用量反応試験の整理 用量反応試験で，従来よく現れる試験デザインの利点，問題点をまとめる. ( B c r r y [ 2 J4 章) 試験デザイン 平行群間比較 クロスオーバー タイトレーション 利点 明確な用量反応関係 が得られる. 個体内の用量反応関 係についても情報が 得られる 広い範囲の用量を含 めることができる 問題点 患者数が比較的多い 個体内の情報は得ら れない 治療中止が多いと分 析に困る 持ち越し効果に関し て不明確 時間との交絡がある データの解釈のし過 ぎ デザインの決定に際しては，開発の段階，疾患の重症度や不可逆性，母集団の均一性，薬 剤の持ち越し効果の有無や効果の現れる速度，エンドポイントを何にしているか，そして， 前の試験からどの程度の情報が得られていて，それがどこまで利用可能か?などの種々の要 因が彩響を与える. 1 .2 用量反応試験のあリかたについて 用量反応試験といっても上記のような種々の条件により，これといったデザインを一律 に決定することは，その多様性のために不可能である.適正な用量反応関係を見るためには， 薬剤の性質等を十分に考慮した上で，誤差的なは.らつきを極力少なくするように，具体的， 個別的にデザインを考えていかなくてはならないてーあろう. また， ICHでは，事後的な解析や，集積されたデータベースについての解析結果を総合 することにより，患者の状態に応じた用量の選択ができるような，個体内の用量反応関係を 提供する事が大切だとしている.そのための新しいデザインや解析方法を考えること，血中 濃度ー反応データ等 PK情報の利用を奨めている. 倫理面からいっても被検者は可能な限り少ない方が良い.そのことも併せて，必要なサ ンプルサイズを求めるのであるが，その際にも，前のステップでの試験の結果， PKの情報 等の利用が大切で・あろう. 用量反応試験の問題に対する取っ掛かりという意味で，事前の試験の結果を利用したサ ンプルサイズの求め方を以下に紹介する. 1つは，所定の反応率を与える用量の推定精度を P a t c l[ 3 ] )，もう lつは用量反応関係を証明するためのものである. 保証するためのもの ( 2 サンプルサイズの計算 P a t e l[ 3 )では，平行群間比較デザインで，定性的データを観測する場合を考えている. C l i n i c a lImportant D i恥 r e n c e， CID) を生じる用量 ( C l i n i c a lI m p o r t a . n t 臨床的に有意な差 ( D i f f e r e n c eDose， CIDD)を当てはめ曲線から推定し，その推定値が ( 1~α)100% で土 C 内に 収まるような l群当たりのサンプルサイズを計算する.当てはめ曲線のパラメータは， GSK 法 [ 4 ]で推定する. 134‑

2
. 用量反応は用量に対して単調であること(ここでは，ロジスティックモデルを仮定する)
3
. 臨床的に有意な差 (
C
I
D
)，要求される信頼巾は臨床的に与えられるということ.

2
.
2 方法
用量
反応有り
反応無し

1
1

d1
7
1
"

1‑71"

r
/
>iニ

d2

dm

7
1
"2
1‑π2

1‑7I"m

7
I
"m

=

=

l
o
g{
7
I
"
J
(
1一向)} so+s1d
i 1
，
..
.
，
m).
i.' (

(
1
)

を考える.引は用量 d
s
O，
s
1は未知パラメータである.
iにおける反応率 ，
φ= (
r
/
>hr
/
>2
ぃ・ .;
r
/
>m
)
'，X = (
1，d)をデザイン行予，]， r= (
s
o，s
1
)
'とすると.

φ= Xr

(
2
)

とあらわせる.但し， 1 = (
1，
.• • ，
1
)
'，
d= (
d1，
d2ぃ・・ ，
dm )'.
Tを G
SK法で推定すると，
争 =(
X'.
f
]‑IX)
一1X'.
f
]‑
1φ

(
3
)

1
t= v
a
r
(手
)= (X'.f]‑IX)一1

(
4
)

ここで，。は，8法による φ
の漸近分散である.

v
a
r
(争
)=ο = n‑1diag[(升1一行)一γ
1・
.，
介
(m ーペ)一 1
]

(
5
)

。 1 三 n .f]，1þ 1 三 (X' .f] ~1 X)一1

(
6
)

また，
とすると， 1tl = n1t
臨床的に重要なプラセボとの差を示すと考えられる反応確率を「とする.
'は，推定されたパラメータ s
O，
s
1から
このときの用量 d
‑ 笠ゴ旦
d
*一

(
7
)

v
a
r
(d
*
)竺 入 =si2[
Wll+(
r
/
>
*‑ s
o
)
2
s
i2
W
2
2+2
(r
/
>
*‑ s
o)si1Wd

(
8
)

V
=
(
:
:
:
:
;
;
)
=
(ぷ
お1
)
c
t
b
:
1
)
)

(
9
)

s1

と推定される.漸近分散は 6
法より，

ここて¥

ム
句E
噌Eよ

EA

噌

)

‑135

lJ

Z
α
/
2v
0
.= C.

︑

C
}

Pr{
d
*‑c<d'<d
*+ = 1‑α

︑ (

よって，

'
'
l

d r v N(d*，
>
'
)

nU

である.
n‑
→ C心

(
1
2
)

また，式 (
8
)のVを n‑1l
P
"1に置き換えると，

1
=
n19(r，(t*) ‑
n

入

一

入1とかける.

ニ

(
1
3
)

但し，入 l=g(r，
r
t
*
)は，式 (
8
)の右式における Vの成分を，対応するlP"1の成分で置き換えた
もの.
これから，

;
=
c
.

Z白/ぷ弓

(
1
4
)

よって，求める一群のサンプルサイズは

n
=
(
ぞ
)
入

1

(
1
5
)

んの計算の仕方は，

1
)式を用いて正確に， 3
1.事前の情報から， rが計貰できる.この値は， 2用量の場合は (
用量以上の情報を用いる場合には (
3
)式を用いて推定する.推定にはたとえば PROC
CATMODが使える.これを， rp = (
s
p
o，
s
pI
)
'とする.
π
p
i
)が予想される.
2
. rpから，木試験の第 i水準における反応確率 (
π
p
i= e
x
p
(
s
p
o+sp
)
j{
1+e
x
p
(
s
p
o+s
p
l
d
i
)
}
1d
i

(
1
6
)

P
"1= (
X
'
{
}
11X)
一1を得る.
3
.
π戸より， {}bが求まり， l

4
.臨床的に有意な反応確率(7r*)より， r
t
*= l
o
g
i
t
(7r*)が求まる.
5
.以上を，式 (
8
)に代入する事によりんが得られる.

3 例:用量の選択について
5mgjd
a
y
，
20mgjd
a
yの反応確率が，それぞれ 0
.
8，
0
.
9とおよその見当がついているとす
る.このステップで行う用量反応試験で¥次回のステップで使用する用量を決めたい.用量
mgjday
，2
0mgjday
，3
5
m
g
j
d
a
yで行うとすると I群のサンプルサイズ仙、くつに
水準は， 5
設定すればよいか?
5
m
g
j
d
a
yである.不安定性を考えて， c= 1
0にすれば，この三
各水準の差を見ると， 1
.
9，この反
水準のなかから一つの用量が選択できるであろう.臨床的に有意な反応確率を 0
応確率を与える用量を選択したいものとする.有意水準を 5%とすると，

s
p
o，
sPl
)=(
1
.1
6，
0
.
0
5
)
1
.(

0
.
9，
0
.
9
5
)
2.π=(
0
.
8，
3
. 入 =1
4
8
7
従って，必要なサンプルサイズは l群当たり 5
7となる.

4EA

qO

ρ
o

4 用量反応性を保証するためのサンプルサイズ この事前の情報を使うという精神を利用して，用量反応性ありを保証するためのサンプ ルサイズも計算できる. Ho:s 1= 0 H1:s 1= c>0とする. H。のもとで s1' "N(O， v a r ( s 1 ) ) Aの漸近分散は よ 噌E lJ 弓 ( ( X ' n ‑1xt1 ︑t lJF=叩 r ( r )= 2， 2 )成分である. の ( 切 r ( s1) =曽22・ ( 1 8 ) .事前の情報から推定した ，s O， s 1を s p O， ßp 1 とする • s . 凶， sp 1 から ，v ar(s1 )が.すでに示 したようにサンプルサイズに依存して求まる. αr ( s 1 )主並 22三 n‑1 並122・ り ( 1 9 ) さて，片側水準 αの検定をするとき，有意になるのは， s1 >Z α ，長石; ( 2 0 ) H1 "N(c ， V a r ( s 1 ) ) のもとでは ，s1' f、 府 dα In ‑f(s1IH ) d s 1ニ 1‑s ( p o w e r ) 1 ( 2 1 ) ‑ . ' 1 11 ' ) ' ) f ( . )は，密度関数. ‑nuF + ‑ 2 z 一 y 一 月 九 c一+み 一 み 一c ‑吟︐.吟︐.‑ i 一γ = IIjfn ' ' ' t ; 2‑ ; 1 ‑ ︑ 一哲也一 cに対する powerを決めるご乞によって，サンプルサイズを決定することが可能となる. 実際，式 ( 2 1 )を計算すると， ( 2 2 ) ( 2 3 ) ここで ，Z . 引 Z β は，それぞ・れ標準正規分布の αJ点である. 4 . 1 例: ( S e c t o i n5 ) 先の例と同じ状況で，有意水準を 5%，検出力を 80%，検出したい差を s 1= 0 . 0 5で Ho: s 1=0の検定を行うとすると.必要なサンプルサイズは， 1群当たり 69 となる. 先の例と併せて考えると，期待される反応確率を与える用量といっても用量反応性が保 7 証されなければ意味のないものとなってしまうので，単純に先ほど計算した l群あたり 5 にするのではなく，ここで得られた結果も考慮にいれてサンプルサイズを設定しなければな らないて。あろう. ‑137一

5 Patelの手法の問題点と今後の課題 この手法の問題点は，臨床的に期待される反応確率が，極端に 0， 1に近い場合に，用量ー の推定精度が悪くなり，ひいては 1 1 .が極端に大きくなってしまうことで去る.(下図) Prob 0 . 8 0 . 5 4 また，ロジスティックカーブを当てはめたが，それが成り立たないときは，非常に危険 f . a r yl o g ‑ l o gmodc 1(CLL) である.分布の非対称性が想定される場合は. complcn悶 1 ψ ;= log{‑log(l‑7ri ) }= s o+βldi ( 2 4 ) [ 1 ] などの適用も考えられる • Prob /グ/ como.loa‑Ioa I '‑' '‑' 〆 ‑ 一 一 logit / ， る ι Xb 今回. SASプログラムについては，事前の情報が 2水準に限らず、多水準の場合にも対 応できるようにした.現在，・ロジットモデルのみにしか対応していないが，今後はロジット だけでなく. CLLなど他のモデルも選択できるようにしたい.さらに，計量値. j l l f t序カテゴ リカルデータへも対応できるようにすることも考えている. 上で述べた. 0や lに近い精度の悪そうな場合の検討，また，事前の情報のばらつきに よる感度分析も必要であると思われるので，この辺りを今後取り組むつもりである. 1 3 8

SAS プログラム
トー一‑ P
R
l
g
R
‑
P
A
R
A
M
E
T
ER
'
r
S
l
f
R
‑
¥
T
F
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ß=I~V (T(!I)句)t T(M) I
Z
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:

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3
l
e
l(
J9
9
1
)の e
x
a岬 1
eを使用

ヘ

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=
B(
I1
.1 ) : ‑ で 、 ー ー ‑ ‑ ん
B
I
=
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)
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I
N
Ts
;

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I
O
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t
tt
t
t
t
t
t
t
t
t
:

〆
i
;l

tf
l
i
j
のステァプで 1
f
t
定きれるパラメータの限定価;
P
R
I
N
Ts
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:

U
S
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:
L
1
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R
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A
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' 事前情報の入力<lJ
i
与l1
t
l:

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:
1
N
P
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I
X
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5
0

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官
官
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.
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1
.
2
.0
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t
tI
t
t
I
t
t
t
tt
t
t
t
tI
tI
・
・ 事育i
j
情報の入力(反応率) (上と対応させること)

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:
I
N
P
U
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P
R
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B8
8
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C
A
R
D
S
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0
.
30
.
7
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R
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I
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tt
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t
t
t
tt
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tI
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t
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t
t
t
t
t
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J
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P
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f
:
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:
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:
I
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A
R
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:
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0
01
5
02
0
03
0
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.
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.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.ーーーーーーーーー .
t
t.
.
争
摩J
来的に有意な反応確率，有意7I<t
慌の入ブJ
.必要とする信頼rH:
D
A
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A
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0
52
5

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:

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.•••••• t""'t.••• •••••••••••• t
t

.
.
.
ー

・

孝一ー一一一一咋ー一一ー ー
ー

用車反応をf
専るためのサンプルサイズ
・有意水準(片但日
検出力
検出すべき差 ω
e
l
3
̲
1
) の入力

DAHE
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1
N
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M
(
I.
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1
%点.必夜とする信頼巾.

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(1• I1
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1.2 1):
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31
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:
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121
)
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I.
31
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21
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P
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2
)
:
T
L
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M
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Z
^
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C
)
U
2
:
NM
時間'J.T
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N
S
閥
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N
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+臨床的に意味のある反応磁率と役与
ラムダ (
c
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l
el
)
P
R
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TP
I
I
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.
D舵 DI
.
M
l
lD
l
:

雪

'有意7
1<西高，検出力とそれぞれの%点.検出したい差;

P
R1
N
TA
L
PI
l
^1R
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O
胃E
R ZHP
l
I
AZ
BF
.
T
^S
A
:

社 Vh
，
〆

t
. 1群当たりのサンプルサイズ，トータルサンプルサイズ;

P
R
I
N
TN
SN
S
T
:

.

t.

4E4

Qd

η0

参考文献 ( 1 ) Annette J.Dobson，An I n t r o d u c t i o nt oG e n e r a l i z e dl i n e r models，Cbapman a . n d Ha l 1 ( 1 9 9 0 )( 訳:田中他、共立出版) ( 2 ) D.A.Berry ， S t a t i s t i c a lMethodologyi nt h eP h a r m a c e u t i c a lS c i e n c e s， D e k k e r ( 1 9 9 0 ) . ( 3 )H .I .P a t e l， SampleS i z ef o raD o s e ‑ R e s p o n s eStudy， J.Biopbarmace凶 c a lS t a t i s t i c s， 2， 1 ‑ 8 ( 1 9 9 2 ) . ( 4 ) JRochon， TheA p p l i c a t i o no ft h eGSKMethodt ot h eD e t e r m i n a t i o no fMinimumSam‑ p l eS i z e， B i o m e t r i c s ， 4 5， 1 9 3 ‑ 2 0 5 ( 1 9 8 9 ) . 122， N o . 3 ( 1 9 9 4 ) . ( 5 ) :魚井徹他，新薬承認を支援するための用量反応情報，薬理と治療， Vo 1 4 0一

日本 SASユーザー会 (SUG卜 J) 同等性検定に おける症例数 の 中間再検討 上原秀昭 株 式 会 社 ツ ムラ Sample Size Re‑estimation 1n Equivalence Testing Hideaki Uehara TSUMURA & CO 12‑7 Nibancho. Chiyoda‑ku. Tokyo lニ~ 同'例る 的い症よ 床一一標に 臨一一目ン の 1ま ヨ 薬てまシ 準にた一 標中しレ と途持ユ 薬の維ミ 験験をシ 試試グてる て床ンいす し臨キつ介 同等性検定 とるスに紹 標すマ法で 指とら方の をうかうた 差よ率行み 間し応をて キーワード: 群証反定つ の検た設行 率をし再を 応性ルの価 日 反等一数評 要 症例数の 中間再検討 O .はじめに 二重盲験群間比較試験にて、マスキングを維持したまま目標症例数を再設定する方法が幾っか提案 されている。評価指標が二値変数となる場合については、通常の有意差検定にて有意差を得ること 2 1と、同等性の検証を目的とする場合 [ 3 1 (ただし群逐次法デザイン)について既に報 を目的とする場合 [1， enを行わない)試験のシミュ 告されている。ここでは同等性の検証を目的とする通常の(中間 KeyOp レーションから、第一種・第二種の過誤率や最終的な症例数の分布について検討した結果について報 告する。 1.検討した方法 「試験薬の反応率が対照薬のそれより A以上劣らない」ことを検証するための、二値変数を評価指標 とするこ群並行群間比較試験(割り付け比 1 : 1 )について考える。エントリー終了前のある時点にて、群 を区別せず全体をプールして求めた反応率を会とする。これとプロトコール立案の段階で仮定した反 ‑ d J 2、 p +dJ2と予想し、 これらの値を目 応率の群間差 dを用いて、対照群・試験群の反応率をそれぞれ p 標症例数の計算式に代入し、得られた結果から最終的な目標症例数を決定する。 2 .シミュレーションの詳細 ‑反応率の同等性を定義するd.: 0 . 1 ‑繰り返し数: 各条件ごとに 1 0， 0 0 0回 141‑

1 4 、 評価の得られた症例数が当初の計画における目標症例数の 1 ‑症例数再検討を行う時点: 1 / 2、 3 / 4に達した時点 ‑対照薬の反応率 予 想 値 (POH): 0 . 2 5， 0 . 5 0， 0 . 7 5 真 値 (P 予想値:t0 . 1 a r > : ‑反応、率の群間差 d : ① ー0 . 1 ②0 . 0 ③0 . 1 ①は同等性検定の帰無仮説が成り立つ場合に相当する。また計画時の段階で は②または③を対立仮説として考慮するものとする。 ‑検定統計量: 反応率差に基づく同等性検定統計量 z=( 合1 ・ Po+ム) l Y [ pOmlイ ( l ‑ p O m l . )+( POmlo‑ 6 )・( 1・POmlo+ム)] ただし 九=x/n n 。 会 =xrl n : 一群あたりの症例数 : 試験群で反応のあった症例数 x 1 x o : 対照群で反応のあった症例数 丸山: PO=Pl+ムという制約下での POTの最尤推定量 [4J ‑症例数設定のための計算式 [5J. 群あたり必要な症例数を nとして、 n=[(R+S)/(P1‑p +ム) ] 2 o 。は設定時に予想される試験群、対照群の反応率で より求める。ただし P1、P 、 R=Za/[(p+N2).(1‑p‑N2)+( p ‑ N 2 ) ' ( 1・p+N2)] 、 ・ [ p o ' ( l・PC )+P1 ( 1 ‑ P1 ) ] S=Zp/ P=(P +p ) / 2 1 o (p<N2もしくは p>l・612となるとき、それぞれ p=N2、p=l・612とした) ‑最終症例数の決め方: ①症例数の変更は行わないもの ②中間再検討の結果に応じて増減するもの(ただし再検討時点までにエント リーされた症例数より減らすことはない) ③中間再検討の結果、当初の目標値より減らすことが妥当と判断される場合 のみ変更するもの(向上) 3 .結 果 ( a )に、同じく検出力の一覧を表 シミュレーシヨンにて検討した条件下での経験的危険率の一覧を表 l 2 ( a )と表 3 ( a )に、方式②により症例数再設定を行った際の最終症例数の順位統計値の一覧を表 1( b ) 、 表2 (b)、表 3 (b)に示した。以下にその要点をまとめる。 142‑

[帰無仮説下での危険率] Type1Errorの頻度はほぼ 5%で、目標症例数の決定方法・症例数再検討時点のいずれも危険率には大 きな影響を与えていないようである。 [群間差の予想、が外れた場合の検出力] 程度となり目標値から大きくはずれ、どの方法によっても回復は不可能であった。 検出力は 30‑60% [群関差の予想が正しかった場合の検出力] . 1程度変化しても(検討した範囲の条件下では)検出力 検出力は P Hが 0 O Hのイ直に依存して変化するが、 PO が 80%を下回ることはなかった。症例数の再設定を行っても検出力上はあまり大きく変わらないよう である。 表1 ( a ) シミュレーシヨンによる経験的有意水準(繰り返し数=1 0， 0 0 0 ) 反応率の予想、値 ( p 由 ; i=0， 1 ) 桂例数 反応率 の真値 PO H=0.50 PO H=0.25 1 ) ( P i T;i=0， PO H=0.75 P1 H=0.50 P1 H=0.60 P1 H=0.25 P1 H=0.35 P1 H=0.75 PlH=0.85 1 / 4 PO ‑ 0 . 1 H T=po 1 / 2 ! . P 1 T = P O T ‑L 3 / 4 1 / 4 POT=PO H 1 / 2 P 1 T = P O T ‑L ! . 3 / 4 1 / 4 PO T=PO H+0.1 1 / 2 O T ‑L ! . PlT=p 3 / 4 4 . 9 5 5 . 9 8 5 . 9 2 5 . 3 8 5 . 2 4 4 . 7 7 5 . 1 4 5 . 1 5 4 . 6 2 5 . 7 2 4 . 9 1 4 . 5 3 4 . 6 2 4 . 1 9 4 . 2 5 5 . 2 9 4 . 9 8 4 5 5. 4 . 9 0 4 . 8 9 5 . 0 7 4 . 9 7 4 . 9 9 4 . 8 7 4 . 7 7 4 . 9 0 4 . 9 7 5 . 5 7 4 . 8 7 4 . 6 0 5 . 1 1 4 . 6 8 4 . 7 3 5 . 0 4 4 . 8 2 4 . 7 7 4 . 9 0 5 . 0 0 4 . 9 1 4 . 9 2 4 . 9 9 4 . 9 1 4 . 8 1 4 . 9 5 5 . 0 1 5 . 1 5 5 . 2 8 5 . 2 2 4 . 9 0 4 . 6 7 5 . 2 3 4 . 9 7 5 . 2 0 5 . 0 5 5 . 0 3 5 . 1 7 4 . 7 9 5 . 0 5 5 . 0 6 4 . 7 8 5 . 0 0 5 . 1 2 4 . 9 1 5 . 6 6 4 . 7 6 5 . 0 5 4 . 8 4 45 5. 5 . 2 8 5 . 1 6 5 . 4 3 4 . 8 4 4 . 7 6 4 . 9 4 4 . 9 8 4 . 8 6 5 . 0 7 4 . 9 4 4 . 6 2 4 . 9 0 5 . 0 2 4 . 9 6 4 . 9 2 4. 46 4 . 8 1 4 . 8 4 4 . 3 6 4 . 5 8 4 . 6 2 4 . 7 6 5 . 1 0 5 . 0 6 4 . 9 2 5 . 1 5 5 . 1 0 5 . 0 3 4 . 9 7 4 . 9 1 4 . 8 2 5 . 3 2 5 . 3 4 5 . 6 0 4 . 7 8 5 . 0 8 5 . 2 8 5 . 0 8 5 . 3 4 5 . 2 2 4 . 9 2 5 . 1 3 5 . 1 1 4 . 9 3 5 . 0 3 4 . 8 6 4 . 8 0 4 . 8 9 5 . 0 1 5 . 2 8 5 . 0 9 4 . 5 2 4 . 6 4 4 . 8 6 5 . 1 6 4 . 9 2 5 . 1 4 5 . 0 4 4 . 7 1 4 . 9 5 4 . 8 7 4 . 8 4 4 . 9 7 4 . 9 8 4 . 5 9 4 . 8 3 5 . 0 4 5 . 0 4 4 . 8 0 4 . 6 2 4 . 7 8 4 . 8 4 4 . 6 4 4 . 5 1 4 7 4. 4 . 9 0 5 . 2 5 5 . 2 7 5 . 0 4 5 . 2 6 5 . 1 9 5 . 0 3 5 . 2 2 5 . 0 3 5 . 1 7 5 . 2 7 5 . 3 0 5 . 0 8 4 . 9 7 5 . 0 2 5 . 0 6 5 . 5 2 5 . 5 9 5 . 3 0 目標症例数の変更一段目:無し二段目:有り ‑143一 三段目:削減のみ有り

[最終症例数の分布] 症例数の再設定を行うことによりかなり症例数が削減できる場合がある。計画時に仮定した条件が 間違っていた場合には、検出力上十分な症例数よりもさらに不必要に増やしてしまったり、逆に中 途半端な症例数追加を行なってしまう場合も生じてくるが、「最終症例数の決め方③ J(症例数の削 減のみ認めるやり方)にすればこのような損失を避けることも可能である。 4 .考察 シミュレーションの結果から、群間差の予想が正しい場合は、中間再検討による症例数削減の可能 性を試験計画書中に盛り込むことにより(予想した条件変化の範囲内で)ある程度の検出力を維持しな がら最終症例数の期待値を減らせそうである。群間差の予想、が間違っていた場合には検出力を維持 表 1( b ) 目標症例数を可変としたシミュレーションでの最終的な症例数/群の順位統計値 P iH; i=0， 1 ) 反応率の予想値 ( 反応率 の真値 POH=0.25 ( P i T ; i=0， 1 ) POH=0.50 POH=0.75 PlH=0.25 PlH=0.35 PlH=0.50 PlH=0.60 PlH=0.75 PlH=0.85 計画時の 319 89 426 105 319 68 154 ( 1 2 7， 1 7 1 ) [ 1 0 9 ， 1 9 5 ] 159 ( 1 5 9， 1 6 6 ) [ 1 5 9， 1 8 2 ] 239 ( 2 3 9， 2 3 9 ) [ 2 3 9， 2 3 9 ] 3 5 5 0 ) ( 2 7， [ 2 2 ， 5 7 ] 44 ， 4 6 ) ( 4 4 [ 4 4 ， 5 0 ] 66 6 6 ) ( 6 6， [ 6 6， 6 6 ] 387 ( 3 7 7， 3 9 9 ) [ 3 6 2， 4 0 6 ] 388 ( 3 7 9， 3 9 6 ) [ 3 7 2， 4 0 2 ] 388 ( 3 8 1， 3 9 4 ) [ 3 7 4 ， 3 9 9 ] 96 ( 9 1， 1 0 1 ) [ 8 4 ， 1 0 5 ] 96 ( 9 2， 1 0 1 ) [ 8 7， 1 0 3 ] 97 ( 9 4 ， 1 0 0 ) [ 9 0， 1 0 2 ] 409 ( 3 9 9， 4 1 6 ) [ 3 8 7， 4 2 2 ] 409 ( 4 0 2， 4 1 5 ) [ 3 9 5， 4 1 9 ] 409 ( 4 0 4， 4 1 4 ) [ 3 9 7， 4 1 8 ] 103 ( 9 7， 1 0 5 ) [ 8 8， 1 0 6 ] 102 ( 9 7， 1 0 5 ) [ 9 3， 1 0 6 ] 102 ( 9 8 ， 1 0 4 ) [ 9 5， 1 0 6 ] 275 ( 2 4 8 ， 2 9 3 ) [ 2 2 6， 3 1 1 ] 273 ( 2 5 7， 2 8 9 ) [ 2 4 0， 3 0 1 ] 273 ( 2 6 0， 2 8 6 ) 2 9 6 ] [ 2 4 6， 6 9 ( 5 7， 8 0 ) [ 4 3， 8 4 ] 66 7 5 ) ( 6 0， [ 5 3， 8 0 ] 67 ( 6 6 ， 7 5 ) [ 6 6 ， 7 8 ] 422 ( 4 1 8， 4 2 5 ) [ 4 1 1， 4 2 6 ] 422 ( 4 1 9， 4 2 4 ) [ 4 1 5， 4 2 6 ] 422 ( 4 2 0， 4 2 4 ) [ 4 1 7， 4 2 5 ] 105 ( 1 0 3， 1 0 6 ) [ 9 9， 1 0 6 ] 105 ( 1 0 3， 1 0 6 ) [ 1 0 1， 1 0 6 ] 105 ( 1 0 4， 1 0 6 ) [ 1 0 2， 1 0 6 ] 356 ( 3 3 7， 3 7 2 ) [ 3 2 2 ， 3 8 7 ] 357 ( 3 4 6， 3 6 9 ) [ 3 3 4， 3 7 9 ] 357 ( 3 4 7， 3 6 7 ) [ 3 3 9， 3 7 5 ] 88 ( 7 6 ， 9 7 ) [ 6 9， 1 0 3 ] 88 ( 8 3， 9 5 ) [ 7 6 ， 9 9 ] 90 ( 8 3， 9 5 ) [ 7 9， 9 8 ] 356 ( 3 3 7， 3 7 2 ) [ 3 2 2， 3 8 7 ] 357 ( 3 4 6， 3 6 9 ) [ 3 3 4， 3 7 9 ] 357 ( 3 4 8， 3 6 7 ) 3 7 5 ] [ 3 3 9， 8 9 ( 8 0， 9 6 ) [ 6 9， 1 0 1 ] 89 ( 8 4， 9 4 ) [ 7 7， 9 9 ] 90 ( 8 4 ， 9 3 ) [ 8 0， 9 7 ] 422 ( 4 1 7， 4 2 5 ) [ 4 1 1， 4 2 6 ] 422 ( 4 1 9， 4 2 4 ) [ 4 1 5， 4 2 6 ] 422 ( 4 1 9， 4 2 4 ) [ 4 1 7， 4 2 5 ] 105 ( 1 0 3， 1 0 6 ) [ 9 9， 1 0 6 ] 105 1 0 6 ) ( 1 0 3， [ 1 0 1， 1 0 6 ] 105 ( 1 0 4 ， 1 0 6 ) [ 1 0 2， 1 0 6 ] 275 ( 2 4 8， 2 9 3 ) [ 2 2 6， 3 1 1 ] 273 ( 2 5 7， 2 8 6 ) [ 2 4 0， 3 0 1 ] 273 ( 2 6 0， 2 8 4 ) [ 2 4 9， 2 9 6 ] 6 9 ( 5 3， 7 6 ) [ 4 4 ， 8 8 ] 69 ( 5 7， 7 6 ) [ 4 9， 8 3 ] 67 ( 6 2， 7 4 ) [ 5 3， 7 9 ] 目標症例数 1 / 4 0 . 1 P凹 =POH‑ 1 / 2 P1 O ' I ・‑ 6 T=P 3 / 4 1 / 4 p閃 =P OH 1 /2 凹‑ 6 P1 T=P 3 / 4 1 / 4 P凹 =POH+0.1 1 / 2 P1 T=POT‑6 3 / 4 一段目:中央値二段目:(上下四分位値)三段目 : [ 1 0 %点 ， 90% 点] 1 4 4一

することはできないが、「試験の結果がネガテイヴなため結果として無駄になる症例数」の期待値 を減らすには効果がある、ともいえそうである。最終的にこれらが有用なものであるかどうかは、 モニタリングの質的向上への貢献度や症例の中間検討にともなう新たな業務(評価区分の仮固定・試験 計画変更の連絡の徹底化など)の発生も含めた利得関数を具体的に定義して検討する必要がある。 目標症例数の再設定が有用となるためには、少なくとも ①群間差の予想値が信頼できる ②対照薬の反応率が母集団の性質に影響する不確定要因により変化する可能性がある の二つが必要条件である。このうち②はよほど特殊な条件が整わないかぎり臨床試験の宿命とも言 うべき問題なのでほとんど常に成り立つと思われる。対照薬を評価した過去の臨床試験と当該試験 との差異の由来(対象となる症例の定義/対照薬の使われ方/重要な予後因子の分布/評価尺度/評価方 e t c . )I こより様々な場合が考えられる。一方、①の予想値の信頼性については、パイロッ 法/実施施設 / トスタディなど根拠となる情報がない限り憶測でしかないことになるが、同等性検証を目的とする 表2 ( a ) .シミュレーションによる経験的検出力(%;繰り返し数 =10， 0 0 0 ; 群 間 差 の 真 値 =0) 反応率の予想値 ( P i H ; iニ 0， 1 ) 匪例数 反応率 の真イ直 PO H=0.25 ( P l ) i T;i=O， PO H=0.50 P1 H=0.25 Pm=0.35 P1H=0.50 Pm=0.60 1 / 4 P ・ I ' O=P 0 . 1 O H‑ 1 / 2 PIT=PQT 3 / 4 pぴr=P O H P1 T=PQT 1 / 4 1 / 2 3 / 4 P ・ I ' O=P O H+0.1 P1 T=PQT 1 / 4 1 / 2 3 / 4 PO H=0.75 P1H=0.75 P1 H=0.85 9 7 . 2 5 8 8 . 7 7 8 9 . 5 2 9 7 . 1 5 8 8 . 8 5 8 9. 40 9 7 . 5 4 .8 2 91 9 2 . 3 4 5 7 . 0 6 4 0 . 9 6 4 0 . 0 8 5 8 . 1 7 4 3 . 3 6 .78 41 5 7 . 1 2 4 6 . 7 9 4 6 . 6 5 .26 91 8 9 . 8 0 9 0 . 2 5 91 .3 1 9 0 . 1 7 9 0 . 1 1 91 .57 9 0 . 1 5 8 9 . 9 8 4 3 . 1 5 4 2 . 1 6 .80 41 4 2 . 5 4 41 .56 41 . 15 42. 4 2 4 0 . 6 2 41 .45 8 4 . 6 2 8 9 . 6 4 8 4 . 6 4 84. 4 6 8 9 . 9 3 8 4 . 7 6 8 4 . 1 0 8 9 . 9 9 8 4 . 8 1 3 4 . 1 5 .9 1 41 3 2 . 8 9 3 3 . 0 4 41 .68 3 4 . 3 0 3 3 . 1 8 .28 41 3 2 . 9 4 8 9 . 7 0 8 9 . 5 4 8 9 . 1 2 8 9 . 9 1 9 0 . 1 1 8 9 . 1 9 8 9 . 9 3 8 9 . 3 2 8 9 . 5 5 4 6 . 3 9 41 .93 4 0 . 8 8 46. 40 4 2 . 7 6 41 .30 4 5 . 8 2 4 3 . 6 1 41 .28 8 9 . 5 8 8 9 . 6 5 8 9 . 9 3 8 9 . 9 1 8 9 . 9 7 8 9 . 8 5 8 9 . 9 2 8 9 . 9 5 8 9 . 7 6 4 2 . 2 3 4 2 . 3 2 4 2 . 3 1 .6 5 41 41 .26 41 .3 9 41 .65 41 .42 41 .3 1 8 9 . 7 3 8 9. 41 8 8 . 7 6 8 9 . 9 7 8 9 . 7 3 8 9 . 0 3 8 9 . 9 7 8 9 . 5 7 8 9 . 6 4 3 9 . 1 2 41 .28 37. 4 4 3 8 . 3 6 4 2 . 2 3 3 8 . 8 4 3 8 . 2 5 4 0 . 9 9 3 8 . 3 5 8 4 . 5 8 8 9 . 8 0 8 4 . 7 2 8 4 . 5 1 9 0 . 1 6 8 4 . 7 3 8 4 . 5 0 9 0 . 1 2 8 4 . 6 9 .38 41 41 .96 4 0 . 3 4 .00 41 41 .42 4 0 . 1 6 4 0 . 3 2 4 0 . 6 9 4 0 . 6 3 91 .35 8 9 . 9 0 9 0 . 1 3 91 .43 9 0 . 0 2 8 9 . 8 9 91 .55 9 0 . 3 1 8 9 . 9 7 4 3 . 2 8 4 2 . 6 4 .92 41 4 2 . 6 8 41 .86 4 2 . 1 4 4 2 . 0 7 41 .1 2 41 . 16 9 7 . 2 4 8 8 . 3 7 8 8 . 7 8 9 7 . 1 0 8 9 . 7 0 8 9 . 3 3 9 7 . 2 7 92. 43 9 2 . 3 3 4 9 . 1 8 4 0 . 0 6 4 0 . 1 0 4 8 . 6 5 41 .36 4 2 . 1 2 4 7 . 5 2 4 2 . 3 7 4 3 . 7 3 目標症例数の変更一段目:無し二段目:有り 145‑ 三段目:背リ減のみ有り

場合に限って言えば適当な数値を用意することはさほど難しくないように思われる。よく似た薬剤 同士ならば効果差をゼロと仮定することは自然だろうし、対照薬より優れていると予想されるが 「一群 100 例程度の試験で十中八九は群間差が有意になる J(反応率の群間差 = = = 0 . 2 )と言えるほどでな . 1前後の数値を考えざるを得ないだろう。同等性検定では一般に有意差検定に比べ必 ければ、結局 0 要な症例数が少なくなるため、目標症例数の設定における仮定の違いが深刻な影響を生じにくいと いうこともあり、症例数の中間再検討には都合のいい評価方法であるともいえそうである。 最後に蛇足だが、 「総合指標」による同等性評価が実薬対照 P h a s e i l lでの評価方法の定番になると、 いわゆるゾロ新開発のプロモーターとなり、既存薬との本質的な違いを示す情報(臨床現場での使い 表 2( b ) 目標症例数を可変としたシミュレーシヨンでの最終症例数/群の順位統計値 (群問差の真値 =0となる場合) 反応率の予想値 ( p ♂i=O， l ) 反応率 の真値 症 再 時 例 検 点数 討 PO H=0.50 PO H=0.25 ( P i T ; i=0， 1 ) PO H=0.75 P1 H=0.50 P1 H=0.60 P1 H=0.75 P1 H=0.85 H=0.25 PlH=0.35 P1 計画時の 319 89 426 105 319 68 219 ( 1 9 5， 2 4 1 ) [ 1 7 1， 2 6 2 ] 218 ( 1 9 8， 2 3 2 ) [ 1 8 2， 2 4 7 ] 239 2 3 9 ) ( 2 3 9， 2 4 2 ] [ 2 3 9， 50 ( 4 3， 6 3 ) [ 3 5， 7 5 ] 53 ( 4 6， 6 0 ) [ 4 4， 6 9 ] 66 ( 6 6， 6 6 ) [ 6 6， 6 6 ] 409 ( 4 0 1， 4 1 7 ) [ 3 9 2， 4 2 1 ] 4 0 9 . 5 ( 4 0 4， 4 1 4 ) 4 1 8 1 [ 3 9 7， 409 ( 4 0 4， 4 1 4 ) [ 3 9 9， 4 1 7 ] 103 ( 9 6， 1 0 5 ) [ 9 1， 1 0 6 ] 103 ( 9 9， 1 0 5 ) [ 9 5， 1 0 6 ] 102 1 0 4 ) ( 9 9， [ 9 7， 1 0 5 ] 387 ( 3 7 2， 3 9 9 ) [ 3 6 0， 4 0 9 ] 387 ( 3 7 7， 3 9 6 ) [ 3 6 7， 4 0 3 ] 387 ( 3 7 9， 3 9 5 ) [ 3 7 2， 4 0 1 ] 97 ( 8 8， 1 0 3 ) 1 0 5 ] [ 7 6， 97 ( 9 1， 1 0 1 ) [ 8 6， 1 0 4 ] 97 ( 9 3， 1 0 1 ) [ 8 8， 1 0 3 ] 322 3 3 7 ) ( 2 9 9， [ 2 8 1， 3 5 6 ] 321 3 3 4 ) ( 3 0 4， [ 2 9 2， 3 4 6 ] 320 ( 3 0 7， 3 3 1 ) [ 2 9 6， 3 4 0 ] 80 ( 6 9， 8 9 ) [ 5 7， 9 6 ] 80 ( 7 2， 8 7 ) [ 6 6， 9 0 ] 80 ( 7 5， 8 4 ) [ 6 9， 8 9 ] 425 ( 4 2 4， 4 2 6 ) [ 4 2 1， 4 2 6 ] 426 ( 4 2 5， 4 2 6 ) [ 4 2 4， 4 2 6 ] 426 ( 4 2 5， 4 2 6 ) [ 4 2 4， 4 2 6 ] 106 ( 1 0 4， 1 0 6 ) [ 1 0 1， 1 0 6 ] 106 1 0 6 ) ( 1 0 5， 1 0 6 ] [ 1 0 3， 106 1 0 6 ) ( 1 0 6， 1 0 6 ] [ 1 0 5， 322 3 3 7 ) ( 2 9 9， [ 2 8 1， 3 5 2 ] 318 ( 3 0 4， 3 3 4 ) [ 2 9 2， 3 4 3 ] 318 ( 3 0 7， 3 3 1 ) [ 2 9 6， 3 4 0 ] 76 ( 6 9， 8 8 ) 9 7 ] [ 5 3， 80 ( 7 3， 8 6 ) [ 6 2， 9 3 ] 79 8 5 ) I ( 7 4， 9 0 ] [ 6 7， 387 3 9 9 ) ( 3 7 2， [ 3 6 0， 4 0 9 ] 387 ( 3 7 9， 3 9 6 ) [ 3 6 7， 4 0 3 ] 387 ( 3 7 9， 3 9 6 ) 4 0 1 ] [ 3 7 2， 96 ( 8 9， 1 0 3 ) [ 8 0， 1 0 4 ] 97 ( 9 2， 1 0 1 ) [ 8 7， 1 0 4 ] 97 ( 9 2， 1 0 0 ) [ 8 9， 1 0 2 ] 409 ( 4 0 1， 4 1 7 ) [ 3 9 2， 4 2 1 ] 409 4 1 4 ) ( 4 0 3， [ 3 9 7， 4 1 8 ] 409 ( 4 0 4， 4 1 4 ) [ 3 9 9， 4 1 7 ] 103 ( 9 6， 1 0 5 ) 1 0 6 ] [ 9 1， 103 ( 9 9， 1 0 5 ) 1 0 6 ] [ 9 5， 102 1 0 4 ) ( 9 9， 1 0 5 ] [ 9 7， 219 2 4 1 ) ( 1 9 5， [ 1 7 1， 2 5 5 ] 218 2 3 2 ) ( 1 9 8， [ 1 8 2， 2 4 7 ] 239 ( 2 3 9， 2 3 9 ) 2 4 2 ] [ 2 3 9， 53 ( 4 4， 6 2 ) 7 6 ] [ 3 4， 53 ( 4 4， 6 2 ) 6 9 ] [ 3 4， 53 6 2 ) ( 5 1， 6 7 ] [ 5 1， 目標症例数 1 / 4 Pσr=p 0 . 1 o H‑ 1 / 2 P1T=Pσr 3 / 4 1 / 4 Pσr=P O H 1 / 2 P1T=Pσr 3 / 4 Pσr=PO . 1 H+0 1 / 4 1 / 2 P1T=Pσr 3 / 4 一段目:中央値二段目:(上下四分位値)三段目 : [ 1 0 %点 ， 90% 点] ‑146

分けを示唆するべきもの)が不十分なまま開発を終了してしまうことの誘因になるのではないかとい う危慎を感じている。「現実的に実施可能な規模」の臨床研究を行うための根拠として有用である にしても、結果的には医療情報の質的向上に貢献しない方向に働いてしまう。主要評価の尺度では 同程度でも既存薬に無い特徴を有することが新薬の存在価値であるとするならば、差異発掘を目的 とする探索的な比較試験がより以前の段階で行われているべきではないのだろうか。同等性評価を 基準にした目標症例数の設定は、探索的な目的を持った試験の規模を決めるのにむしろ適している ような気がしているのだが。 表3 ( a ) シミュレーシヨンによる経験的検出力(%;繰り返し数 =10， 0 0 0 ; 群間差の真値 = 0 . 1 ) P ♂i=O， l ) 反応率の予想値 ( 反応率 の真値 症 再 時 例 検 点数 討 POH=0.25 ( p ; T ; i = O， l ) POH=0.50 POH=0.75 PlH=0.25 PlH=0.35 PlH=0.50 PlH=0.60 1 / 4 p何 =POH‑ 0 . 1 1 / 2 1 P1T=P ぴr +0. 3 / 4 pぴr=P OH 1 P1T=P ぴr +0. 1 / 4 1 1 2 3 / 4 1 / 4 pぴr=p 0.1 oH+ 1 / 2 1 P1T=P ぴr +0. 3 / 4 PlH=0.75 PlH=0.85 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 9 9 . 9 9 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 48 95. 8 7 . 1 8 8 7 . 9 5 9 6 . 0 3 8 9 . 1 1 8 9 . 0 8 9 5 . 5 6 9 0 . 8 3 91 .37 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 8 9 . 5 1 8 9 . 3 1 8 9 . 2 0 8 9 . 7 7 8 9 . 3 4 8 9 . 6 0 8 9 . 0 5 8 9 . 9 0 8 9 . 2 5 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 8 2 . 5 6 8 8 . 2 5 81 .76 8 2 . 3 6 43 89. 48 82. 81 .76 43 89. 8 2 . 5 3 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 8 9 . 7 1 8 9 . 0 5 46 88. 9 0 . 0 9 8 9 . 3 4 8 8 . 2 8 8 9 . 2 4 8 9 . 1 2 8 8 . 6 2 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 8 9 . 8 5 8 9 . 0 4 8 9 . 1 5 8 9 . 6 1 8 9 . 5 9 8 9 . 3 2 8 9 . 0 7 8 8 . 9 4 8 9 . 6 0 1 0 0 . 0 0 9 9 . 9 8 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 9 0 . 5 0 8 7 . 0 8 8 5. 49 90. 4 7 8 8 . 6 5 42 8 7. 9 0 . 2 7 8 9 . 1 1 8 8 . 2 2 9 9 . 9 9 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 9 9 . 9 9 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 9 9 . 9 8 8 7 . 1 5 8 8 . 9 8 8 6 . 8 2 8 7 . 3 1 8 9 . 4 4 8 6 . 9 9 8 6 . 6 1 8 9 . 0 3 8 6 . 8 7 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 9 2 . 5 8 8 8 . 9 8 8 9 . 1 5 9 2 . 3 1 8 9 . 5 8 89. 41 9 2 . 0 0 8 8 . 9 6 89. 49 1 0 0 . 0 0 9 9 . 9 6 9 9 . 9 2 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 1 0 0 . 0 0 9 9 . 0 5 8 4 . 3 2 8 4 . 9 9 9 9 . 0 4 9 0 . 0 9 9 0 . 2 5 9 8 . 9 8 9 6 . 2 1 9 6 . 0 5 」 目標症例数の変更一段目:無し二段目:有り ‑147‑ 三段目:削減のみ有り

表 3( b ) 目標症例数を可変としたシミュレーシヨンでの最終的な症例数/群の順位統計値 0.1となる場合) (群間差の真値 = 反応率の予想、値 ( P ;i=O， l ) iH 反応率 の真値 POH=0.50 POH=0.25 ( P 庁; i=O， l ) POH=0.75 PlH=0.25 PlH=0.35 PlH=0.50 PlH=0.60 PlH=0.75 P1H=0.85 計画時の 319 8 9 426 105 319 68 275 ( 2 4 8， 2 9 3 ) 3 1 1 ] [ 2 2 6， 273 ( 2 5 7， 2 8 6 ) 3 0 1 ] [ 2 4 0， 273 2 8 6 ) ( 2 6 0， [ 2 4 6， 2 9 6 ] 6 9 7 5 ) ( 5 7， [ 5 0， 8 4 ] 66 ( 6 0， 7 5 ) [ 5 3， 8 0 ] 67 ( 6 6， 7 5 ) [ 6 6， 7 8 ] 422 ( 4 1 8 ， 4 2 5 ) [ 4 1 1， 4 2 6 ] 422 ( 4 1 9， 4 2 4 ) [ 4 1 5， 4 2 6 ] 422 4 2 4 ) ( 4 2 0， [ 4 1 7， 4 2 5 ] 105 ( 9 9， 1 0 6 ) [ 1 0 3， 1 0 6 ] 105 ( 1 0 3， 1 0 6 ) [ 1 0 1， 1 0 6 ] 105 ( 1 0 4， 1 0 6 ) [ 1 0 2， 1 0 6 ] 356 ( 3 3 7， 3 7 2 ) [ 3 2 2， 3 8 7 ] 357 ( 3 4 6， 3 6 9 ) [ 3 3 4 ， 3 7 9 ] 357 ( 3 4 7， 3 6 7 ) [ 3 3 9， 3 7 5 ] 88 ( 7 6， 9 7 ) [ 6 9， 1 0 3 ] 88 ( 8 3， 9 5 ) [ 7 6， 9 9 ] 90 ( 8 3， 9 5 ) [ 7 9， 9 7 ] 356 ( 3 4 2， 3 7 2 ) [ 3 2 2， 3 8 7 ] 357 ( 3 4 6， 3 6 9 ) ， 3 7 9 ] [ 3 3 4 359 ， 3 6 7 ) ( 3 4 8 3 7 5 ] [ 3 3 9， 8 9 ( 8 0， 9 6 ) [ 6 9， 1 0 1 ] 89 9 4 ) ( 8 2， [ 7 7， 9 9 ] 90 ( 8 4， 9 3 ) [ 8 0， 9 7 ] 422 ( 4 1 7， 4 2 5 ) [ 4 1 1， 4 2 6 ] 422 ( 4 1 9， 4 2 4 ) [ 4 1 5， 4 2 6 ] 422 ( 4 1 9， 4 2 4 ) [ 4 1 7， 4 2 5 ] 105 ( 1 0 3， 1 0 6 ) [ 9 9， 1 0 6 ] 105 ( 1 0 3， 1 0 6 ) [ 1 0 1， 1 0 6 ] 105 ( 10 4， 1 0 6 ) [ 1 0 2， 1 0 6 ] 275 ( 2 4 8， 2 9 3 ) [ 2 2 6， 3 1 1 ] 270 ( 2 5 7， 2 8 6 ) [ 2 4 0， 3 0 1 ] 273 ( 2 6 0， 2 8 4 ) [ 2 4 6， 2 9 6 ] 68 ( 5 3， 7 6 ) [ 4 4， 8 8 ] 66 ( 5 7， 7 6 ) [ 4 9， 8 3 ] 67 ( 6 2， 7 4 ) [ 5 3， 8 1 ] 409 ( 3 9 9， 4 1 6 ) 4 2 2 ] [ 3 8 7， 409 ( 4 0 2， 4 1 5 ) 4 1 9 ] [ 3 9 5， 409 ( 4 0 4， 4 1 4 ) 4 1 8 ] [ 3 9 8， 103 ( 9 6， 1 0 6 ) [ 8 9， 1 0 6 ] 102 ( 9 9， 1 0 4 ) [ 9 4， 1 0 6 ] 102 ( 9 9， 1 0 4 ) [ 9 7， 1 0 6 ] 387 ( 3 7 4， 3 9 9 ) [ 3 6 2， 4 0 6 ] 388 ( 3 7 9， 3 9 6 ) [ 3 7 0， 4 0 2 ] 388 ( 3 8 1， 3 9 4 ) [ 3 7 4， 3 9 9 ] 96 ( 9 1， 1 0 1 ) [ 8 4， 1 0 5 ] 96 ( 9 2， 1 0 1 ) [ 8 7， 1 0 3 ] 96 ( 9 4 ， 1 0 0 ) [ 9 0， 1 0 2 ] 154 ( 1 2 7， 1 7 1 ) [ 1 0 9， 1 9 5 ] 159 ( 1 5 9， 1 6 6 ) [ 1 5 9， 1 8 0 ] 239 ( 2 3 9， 2 3 9 ) [ 2 3 9， 2 3 9 ] 34 ( 2 3， 4 4 ) [ 2 0， 6 2 ] 39 ( 3 4 ， 4 4 ) [ 3 4， 5 3 ] 5 1 ( 5 1， 5 1 ) [ 5 1， 5 1 ] 目標症例数 1 / 4 0 . 1 PQT=POH‑ 1 / 2 PlT=PQT+0.1 3 / 4 1 /4 PQT=POH 1 / 2 PlT=PQT+0.1 3 / 4 1 / 4 . 1 PQT=POH+0 1 / 2 P1T=PQT+0.1 3 / 4 一段目:中央値二段目:(上下四分位値)三段目 : [ 1 0 %点 ， 90% 点] 5 .追 記 本文中のシミュレーシヨンは全て SA S l BASEの DATASTEP中にて、関数 RANBINにより発生させた 二項乱数をもとに行った。 6 .参考文献 〈目標症例数再設定に関するもの〉 [ 1 ] S hih， W . J . ( 1 9 9 2 ) nC l i n i c a lT r i a l s "i n" B i o p h a r m a c e u t i c a lS e q u e n t i a l "SampleS i z eR e e s t i m a t i o ni K . E .e d .， pp.285‑301 S t a t i s t i c a lA p p l i c a t i o n s "Peace， 一1 4 8一

[ 2 ] G o u l d， A . L . ( 1 9 9 2 ) " I n t e r i mAn a l y s i sf o rM o n i t o r i n gC l i n i c a lT r i a l sThatDoNo tM a t e r i a l l yA f f e c tTheType 1E r r o rRat e " S t a t i s t i c si nM e d i c i n e， Vo1 . 11， pp.55‑66 [ 3 ] J e n n i s o n， C .&T u r n b u l l， B .W . ( 1 9 9 3 ) " S e q u e n t i a lE q u i v a l e n c eT e s t i n gandR e p e a t e dC o n f i d e n c eI n t e r v a l s， w i t hA p p l i c a t i o n sω NormalandBinaryD a t a "B i o m e t r i c s， Vo 1 .49， pp.31‑43 く同等性検定に関するもの〉 [ 4 ] F a r r i n g t o n， C . P .& Manning， G .( 19 9 0 ) " ' I ・ e s tS t a t i s t i c sandSampleS i z eFormulaef o rComparativeB i n o m i a lT r i a l sw i t hN u l l H y p o t h e s i sofNon‑ZeroR i s kDi . f f e r e n c eo rNon‑UnityR e l a t i v eR i s k " S t a t i s t i c si nM e d i c i n e， Vo 1 .9， pp.1447‑1454 医学への統計学 J ( 1 9 9 3 )p p . 2 6 5 [ 5 ] 丹後俊郎『新版 [ 6 ] 日本製薬工業協会 医薬品評価委員会 臨床評価部会 臨床試験における統計的諸問題検討分 科会『臨床的同等性の問題 J ( 1 9 9 4 )薬理と治療 Vo 1 .22No. 4pp.1641‑1658 くA ppendix> 薬効のプロフィールに関する探索的評価のための臨床試験を計画する際に、目標症例数設定の一応 の根拠として同等性検証を考えてみるというのはどうかと思い、試みに 2X2クロスオーバ一法(二倍 変数を指標とする)での評価方法について考えてみた(経験的危険率・検出力及び症例数設定方式の検討 は未了)。撹乱母数や持ち越し効果の取り扱い方などの問題を含んでいることは明らかなのだが、議 論のため参考までに示しておく。 ， ∞P 0 1Pl 0 *0を仮定)。 対照薬・試験薬に対する各反応の生じる確率を下表のように定義する(ただし P Pl" 対照薬に 試験薬に対する反応 ノ 、 ロ 岳 対する反応 無し 有り 計 無し P o 。 P O l 1 ‑Pc 有り PlQ P l l Pc 合計 1 ‑PT PT 1 また P o 、 。 P 1、 X1 0、 Xl、全度数の合計を Nとする。このと 0 1'P1 0、Pl対応、する各セルの度数を XO O、 X0 きi t>上乗せ方式」による同等性検定での帰無仮説・対立仮説は H H ・ P O l=P1 0A d=t > PT>PC‑t>手 P0 P l 0 ・A 1> dく t > PT=PC‑t > ~ ‑ P0 。なお、 HOの下で可能な P O l、P1 O l孟 (1‑t >) / 2、t > ‑ ; ，玉P1 1+t > ) / 2 となる(ただし d=P1 1) 0 0の範囲は O三 P 0壬 ( である。上の表の確率分布に従う四項分布の対数尤度は ‑149‑

1
=xl
n
(
1・p∞
‑
2
P0
d
)+x0
n
(
P0
+xlOl
n
(
P
)+x∞
l
n
(
po
)
0
1+d
1‑
11
1)
o
1
ll
・2
1
=xl
n
(
Pl
+x0
n
(
P
+x1
n
(
P
)+x∞
l
n
(
1・Pl
P0
d
)
1‑
0
1)
01
0
1+d
l
2
ll
l)
11

或いは

I
s=xl
n
(
Pl
+x0
n
(
1・p∞
‑
p
l
l‑
d
)+x1
1
n
(
1・P
O
O
‑
Pl
∞ln(PO
)
0
l+d)+x
O
ll
l)
11

と表すことが出来る。これらより、それぞれ HO:d=d.に関するスコア検定統計量 Z
l、 Z
2
、Z
sを導くと、

Zl=Z2

∞+x
l
l
)
/
(
芦田+Pl
)
‑
X1
!
c
I
¥
o
l
v
'
[{
(
Pl
(
PlO+
九)+41¥0九}瓜]
=[(x
l
l+九)
Z
3=[
X
O
/
(
2
P
0
1
)
‑
X
1
!
c
(
2
P
1
0
)
l
v
'
[{
(
pl
O
O
)
(
PlO+:
1
)
0
1
)+4P1
o
P
0
1
}
1N]
l+P
ここで
ただし

P0
[
ー{2N
d
.
‑
x
1・
d
.
)
‑
x1
1+d
.
)
}
+VD]/(4N)
0
1(
0(
1=
D={2Nd
.
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1・
d
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‑
x1
1+d.W+
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.(
1・
d
.
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0(
1d
事
。 1=P
.
1
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(
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1
‑d
.
‑
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p
0
1
)
X
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(
X
∞+xl
l
)
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(
α
1
‑d
.
‑
2
P
l
)
x
j
κ
(
X
o
+xl
)
似
叩
l=
O
O
l

となる。
通常の場合これらは同じになり、 d
.=0のときは McNemar
検定の f
近似による統計量に一致する。た
だし度数がゼロになるセルがあるとどれかが使えなくなる場合が生じる。例えば xl
∞=0のとき
l=x

P∞=pll=Oとなるため Z
l
(=
Z
2
)がイ吏えず、 X0
.
I
(
1+d
.
)>X1
sが
1=0でかつ 2Nd
0のときは P0
1=0となるため Z
使えなくなる。なお、時期効果を考慮する場合の検定統計量は、投与順序による群別に Z
l、 Z
2
、Z
sの
いずれかを求めてから

r
[平方根号の外の項]の和 JXV[(
平方根号の中の項 )
‑
1の和 ]
"
1

により計算できる。持ち越し効果の検定は 2X2クロスオーバ一法にて通常行われるやり方で行えば
よいだろう。
ここで両薬剤とも反応するか、全く反応しないかのいずれかの症例しかいなかった場合 (
X +x =0

0
1

1
0

となるのでマスキングを維持したまま判断できる)について考えてみよう。上記の方法により d
.=0̲1
での片側危険率 5%の検定を行うと、 Nミ 2
6で有意になる。だがP0
̲
1のときに、このような結
1+P1
0ミ 0
以下である (N=30だと 5%を下回る)。新旧薬剤の適切な使い分けにより利
果が得られる確率は約 6̲5%
こなる筈だから、これがあまりに小さいようだと新薬の有用性に関す
益 を 得 る 症 例 の 割 合 が P0
1+p1
01
る疑問が生じてくる。従って、このような結果から開発方針を変更したり、開発そのものを中断し
たりする決定を下すことも考えられるだろう(このことを念頭において目標症例数の最小値を決める
こともできる)。
上記以外(
X0
)の場合に対応する際に、目標症例数の中間再設定という方法が役にたつのでは
1+X1
0>0
ないかと、現在検討中である。

一1
5
0一

い r ト オ f J 日本 5A5ユーザー会 (5UGト J) SAS PROC IMLで開発した Population Pharmacokineticsを使用し、 解析した実際例を報告する。 0拝 野 克 行 日本シエーリング株式会社 医薬研究開発本部 開発部東京開発調整課 T h i sr e p o r ti sa ne x a m p l ef o ru s i n gt h ep r o g r叩 w h i c hi sd e v e l o p e d b yP o p u l a t i o nP h a r m a c o k i n e t i c sf o rS A SP R O CI M L . K a t u y u k iH a i n o . K .6 ‑ 3，K o b u n a ‑ c h oC h u o ‑ k uT o k y o N i h o nS c h e r i昭 K 要旨 P o p u l a t i o nP h a r m a c o k i n e t i c s は群としての薬剤の動態解析に有用である。そこ で山岡らが発表したプログラムを基に P R O CI M L でプログラムを開発した。 またこの h a s e1 データをいろいろな角度から解析し実用性を プログラムを使用して実際の P 確かめたので報告する。 キーワード P o p u l a t i o nP h a r m a c o k i n e t i c s， P R O CI M L しはじめに 投与された医薬品の血液中の動態を知る目的は、投与された薬剤の血液中の推移 の法則を知り、有効性の発現、維持、副作用の関連性を明らかにし、個々の患者に よりよい治療計画をたてることである。 新薬開発において、血液中の薬物動態を明らかにする事は、効果を上げ、維持し、 副作用を低減させる重要な情報とされており、臨床試験の早い段階、特に P h a s e1 の段階で求められる事が多い。その方法としてまず健常人の男性で、身長、体重な どの諸国子をできるだけそろえ、単回で投与し、血液中の薬物動態を求め、臨床諸 症状との関連性を検討する。さらにシミュレーションで薬物が効果を発現し、副作 用が低減する為の連投計画をたてる。 次に連投の試験を行い、実際の血液中の薬物 濃度から定常状態を解析し、それに伴う臨床症状との関連性を調査し、患者に対す る投与量と投与計画を決める。 これらが新薬開発の P h a r m a c o k i n e t i c sの位置づけ である。 しかし今日、 ICHの関連から、高齢者は薬物の動態は若年者に比べ、排世速度 が遅く、蓄積されやすいため、副作用の発現頻度が高く、かつ重症になりやすいと の論議が盛んになり高齢者によく使用される薬剤では、若年者と高齢者の薬物動態 の比較が必要となってきた。 このことを臨床試験で実施するならば、患者で若年者 と高齢者を層別し、それぞれの血液中の薬物動態を比較しなければならない。 し かし高齢者の患者で健常者の試験と同じ様に多数採血する事は倫理面から不可能で あり、 P h a s e1の様な I例づっの薬物動態解析はできない。 14 唱 Fhu 14 唱

P o p u l a t i o np h a r m a c o k i n e t i c s は患者一人づつの薬物動態解析を行うのではなく、 集団における薬物動態を同時に推定する目的として開発された手法である。 このことは、データの欠落した症例や、異常データに近い症例も薬物動態解析に 含める事が可能となる。また患者 l人に対し l点の採血ポイントでも、ランダムに 採血点を多数集めるならば、集団として薬物動態解析が可能となる。これらの点か ら、新薬を開発する立場にとっては、非常に注目すべき解析方法と思われた。 o p u l a t i o nP h a r m a c o k i n e t i c sのプログラムは、 しかし現状では解析に使用できる P O N M E M のみ、パソコンにおいては山岡らの発表した B A S I C のプ 大型コンピユータでは N ログラムのみである。 我々は、データの管理を一元化するため S A Sでデータを作 成し、できるだけ S A Sから実行できるプログラムを作成する事を考えていたが、現 R O CI M L で開発する事とした。 在 SASの STATには用意されて無い。そのため P 2 . PROC 1MLで開発する問題点 P R O CI M Lはかつて S A SのB a s e 'こ入っていたマトリックスの拡張版である。 しかし実 M Lを使用してみると拡張され便利になった点、従来からの欠点などをあわせ持 際 I っている。 拡張されてた点 1 .S A Sデータセットのアクセスが行いやすい。 2 . キャラクターが使用できる。 3 . 文字関数が付け足されている。 4 . グラフ関数が新たに加えられた。 従来からの欠点 1.マトリックスが 2次元配列どおり。 2 . C P UT 1 M Eがかかりプログラムが重くなる。 3 .英文のマニュアル書のみで、かつ書いてある内容が理解しにくい。 o p u l a t i o nP h a r m a c o k i n e t i c s 入門の 以上の問題点をふまえ、山岡らが発表した、 P B A S 1 Cプログラム及び F o r t r a nプログラムを基として P R O CI M L で開発を行った。 プログラムを開発するに際し、非線形最小二乗法の解法は計算に時間がかかり、 コンビュータの資源の効率化を考患しなければならないため、今回のプログラムは 表 lのように 3つの部分にわけ、実行するようにした。 プログラム lは 、 S A Sデータセットから分析する部分を抽出し、モデル式の選択、 初期値の入力などの実行条件を作成する部分。 P R O CF S E D I T、D A T AS T E Pおよびマクロで作成。 プログラム 2は非線形最小二乗法の計算をする部分 P R O CI M L で作成。 152‑

プログラム 3は計算された結果からグラフの作成、各種血液動態のパラメータの 計算等をする部分。 P R O CG P L O T 、 D A T AS T E Pマクロで作成 なぜこのように 3つの部分に分けた理由としては、 IMLで作成した非線形最小 二乗法のプログラムの実行時間が非常にかかるためである。 実際、症例数が 6例で、採血ポイント数が 8ポイントぐらいの O n e ‑ C o m p a r t m e n t の計算でさえ、 V A X 4 0 0 0モデルの計算機で 1時間ぐらい C P UT i m eがかかり、リアルタ A C H 処理とした。 イムの実行は実用的でない。そのため非線形最小二乗部分は B 表1.プログラムの構成 BACH処理 計算のデータ 計算条件など IMLマ ト リ ッ ク ス 変換 唱 ' ム F h u η a

3 . 非線形最小二乗法のアルゴリズム 今回作成した非線形最小二乗法のアルゴリズムは下記の 4種類である。 1 ) 最急降下法 2 )D F P 公式に基づく擬ニュートン法。 3 )B F G S 公式に基ずく擬ニュートン法。 4 ) シンプレックス法。 1 ) の最急降下法のアルゴリズムについては比較的シンプルなモデル式(例えば O n e ‑ C o m p a r t m e n t )で、初期値の条件が良いとき安定した解が得られる。 2 ) のD F P 公式に基づく擬ニュートン法、 3 ) のB F G S 公式に基づ、く擬ニュートン法に n e ‑ C o m p a r t m e n tなど)まで ついては、もう少し複雑なモデル式(吸収項のある O 計算は可能であるが、初期値の条件が悪いときには発散する事が多くあった。 4 ) のシンプレックス法についてはあらゆるモデ、ル式について計算は可能であるが 初期値やデータの条件が悪い時はとんでもない結果がでる事が数多くある。 以上が今まで本プログラムを使った印象であるが、どの方法をとっても初期値が 非常に重要である事は確かである。 4 . 実行方法 プログラム制御はマクロの 別I N D O Wを使用し、全画面方式のメニューで、制御する ようにしている。 今回は次に示したデータに基づき実行方法を示した。 例 データファイル N U M 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1i ワ臼ワ臼 0 0 6 0 1 1 0 1 1 S T E P A B C . A B C P L T I M E P C P 1 0 . 0 0 . 0 0 0 . 5 1 .6 8 2 . 0 9 1 .0 2 4 . 0 0 . 0 0 . 5 0 . 0 4 0 . 0 0 2 . 3 0 上記に示された SASデータセットは血液中の薬物濃度のデータであり、各変数の 内容は次のようになっている。 NUM :症例ごとにつけられる固有番号をもっ変数。 S T E P:用量もしくは試験ごとに区別する変数。 T I M E P :採血時間または測定時問。 C P 1 :血液中の薬剤濃度 1 5 4

A .前半の処理 プログラムを実行すると画面 lのような S U B J E C T名を入力する画面が現れる。 ここで登録された S U B J E C T 名は、デー夕、データの制御、マクロ変数など分析に必要 なS A Sデータセットを作成するためのものである。 1)画面 2の解析のメニュー。 lはこれから分析を開始する場合。 2は S U B M I Tが終了した後、グラフ作成や血液中の薬物動態の各種パラメータを求 める為のものである。 3の機能についてはグラフをカタログ保存できるようになっており、それを G R E P R A Y で再編集する機能である。 lを選択すると画面 3がでてくる. 2) 画面 3では分析すべき SASデータセット、必要な変数名、保存すべき SAS グラフカタログ名の入力画面となる。 ここで必要な事項を入力すると画面 4に変わる。 3) 画面 4では各グループの例数が示され、グループごとの分析か、グループ同時 推定かの選択メニューが現れる。グループ同時推定を使用する例としては各用量 世速度が一定で速度の計数のみ異なる場合の を同時に推定する場合、例えば、排1 推定に使うときである。 例示はグループ毎に解析する例で lを選択している。 ANALYSISNUMBER3はグル ープの 3番目を解析することである。 4) 画面 5はモデルを選択する画面である。 本プログラムは O n e ‑ T w oの薬物血液動態の各種モデルが用意されているが、特殊な 5 ) O T H E RM O D E L を選択しなければならない。 モデルの場合は ( 例示のデータでは O N E ‑ C O M P A R T M E N T吸収モデルを選択している。 5 ) 画面 6では選択したモデル式が表示されるが、必要なら手直しを行う。なお O T H E RM O D E Lを選択した時は自分で式を書かなければならない。 モデル式の各変数の意味は次の通りである。 C P P :計算された血液中の薬剤濃度 P[ l] ~P[N] :式のパラメーター ES[l]~ES[N] :個体間分散 EE[l]~EE[M] :個体内分散 T T[1] :血液の測定時間 T T [ 2 ] :時間の 7 う妙、、変数 ム 4E RU RU

画面 2
.

画面1.
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.

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πごとに入力する。 6)画面 7では先ほど指定したモデルの数を P 、郎、 EE 、 3， 1 ， 1となり O M E G AM A T R I Xは全て Oとした。 例題では 3， O M E G AMATRIXを Iにする場合は平均パラメータを中心として L O W から U P P E Rのデ ータを求めるとき使用する。 7)画面 8は初期値の入力である。 P1" " ̲ ' Pn 各パラメータの初期値を入れる。 S I G l 群内分散の初期値を入れる。 O M1， . . . ̲ .O Mn 各パラメータの群間分散の初期値を入れる。 本プログラムのアルゴリズムは初期値の影響を非常に受ける。 したがって何ら かの方法で初期値を求めておくことが好ましい。 8 ) 画面 9は収東条件である。 P [I]は平均パラメー夕、 Q [ 1 Jは中間パラメータを計算している。 1.の収東条件は特別な重みを無しとする方法である。なお本プログラムでは I を条件とした場合、発散する事が多くある。 2 .は収東条件では全て正になり、安定な解が得られやすい。 3 .及び4 .は平均パラメータばかりでなくオメガ及び Z行列の全ての要素に対し 選択された変換を行う。 次にアルゴリズムの選択である Iは最急下降法、 2は DFP公式に基づく擬ニュートン法 3は BFGS公式に基づく擬ニュートン法 4はシンプレックス法 2から 3は安定した初期値あるいは変数の数が少ない時、効率良く解ける。 4はどのような場合においても解が得られるが、安定した解を求めようとする 場合、初期値が大事である。 9) 画面 10は計算の条件 1 t e r a t i o nの回数を選定できるようになっている、なお D E F A U L T 値は 5 0 0回となっ ているが、計算する変数の量により回数を増やした方が良い場合もある。 1 0 )画面 11は SUBMIT条件 PROC I M Lでプログラムをコーディングしたため計算時間がかかる。従って非線 U B M I T 処理を使用している。 非線形最小二乗法は S 実行例では A BCP ( S u b j e c t 名) . S A S (非線形最小二乗法を実行する S A Sプロ BCP.COM ( S U B M I Tj o b )、A B C P . L S T ( S A S の結果)、 A BCP.LOG(SASの 1 0 グラム)、 A g ) の 4種類のファイルが作成される。 唱Eム Fhu ηf

画面 8
.

画面 7
.

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‑158‑

B . 後半の処理 先ほど示した画面 2のメニューで 2を選択すると画面が変わり、 1 1 )画面 12は途中結果の O 町P 町及び、グラフの表示である。 S U B M I Tの結果の ( Y / N )、グラフの表示の ( Y / N )が示され、 Yもしくは Nを入力 する 次に非線形のルーチンからでてきた計算パラメータを使用して A U CM R T の計算と 血液中の薬物濃度の予測値の計算がされる。その結果に基づ、きグラフが作成され る。この結果が良ければ後はグラフの編集のみであるが、パラメータの数が多く なれば必ずしも l回の計算で十分に満足のいく結果がでるとはかぎらない。その ため再度初期値を与え計算を繰り返す作業をしなければならない。 結果が良ければ、本プログラムは P R O CG P L O Tを使用して平均士 SD値と予測値を 描かすルーチンと、各症例をプロットと予測値を描かすルーチンを用意している。 さらに P R O CG R E P L A Y を使用してグラフを編集できるルーチンも用意している。 5 . 実行例 1)次のデータは経口の錠剤を単回投与した時の血液中の薬物濃度データである。 用量は 2 . 5 m g 、吸収率は 0 . 9 2 で 、 l例づ、つ薬物の動態解析を行ったところ被験者 により吸収速度及び排世速度が違い、薬物動態のパラメータを平均値で見るのが 困難となったデータである。 このデータを L a gt i m e付き吸収 O n eC o m p a r t m e n tm o d e lを使用し、 P o p u l a t i o n P h a r m a c o k i n e t i c sで解析した。 例 症 T i m e 2 3 4 5 6 1 .1 6 3 . 2 0 4 . 3 1 4 . 0 8 3 . 9 6 4 . 1 4 3 . 8 0 2 . 0 9 2 . 1 9 0 . 0 0 0 . 0 0 2 . 7 8 5 . 0 6 3 . 6 8 3 . 3 9 2 . 8 8 3 . 5 1 3 . 8 1 3 . 0 2 1 .8 5 1 .4 3 0 . 0 0 5 . 4 6 6 . 0 9 6 . 2 6 5 . 1 3 3 . 6 2 3 . 8 7 4 . 5 0 3 . 0 3 2 . 9 1 2 . 2 8 0 . 0 0 1 .6 5 3 . 6 8 4 . 2 0 3 . 3 0 4 . 0 5 3 . 3 9 3 . 5 1 4 . 5 3 4 2 2. 1 .4 6 0 . 0 0 1 .4 0 2 . 1 3 3 . 6 8 3 . 8 7 4 . 9 7 4 . 5 5 4 .7 9 3 . 0 0 3 . 0 9 2. 48 1 .1 0 (時間) 0 . 5 1 .0 1 .5 2 . 0 2 . 5 3 . 0 4 . 0 6 . 0 8 . 0 1 2 . 0 2 4 . 0 1 .7 3 7 . 3 1 6 . 2 9 4 . 6 1 4 . 6 7 3 . 9 6 2 . 8 2 2 .7 6 1 .8 5 1 .8 5 0 . 0 0 門司 にU 1ム

血中濃度モデル式は O n e ‑ C o m p a r t m e n tL a g ‑ t i r 日em o d e l から次のようになる CP=A(e‑ k e( ト lag)‑e‑ka(t‑lag)) ke:排植速度定数 k a :吸収速度定数 l a g = l a g ‑ t i m e これを拡張した P o p u l a t i o nのモデルでは Cp=(A+Wa){e‑( k e+l'l e )( tー ( l a g+l'Il)) ‑ e‑( k a + w a )( ト ( l a g ‑ W l ) } + E CP:血液中の濃度 W e : k eの分散 W l :l a g の分散 W a:k a の分散 となる。 コンビュータで定義されるモデ、ル式は次の様になる。 W a :Aの分散 E:群内分散 C P P = ( P [ I J + E S [ I J )牢 ( E X P一 (( P [ 2 J + E S [ 2 J )寧 ( TT [I J一( P [ 4 J + E S [ 4 J ) ) E X P ( ‑ ( P [ 3 J + E S [ 3 J )牢 ( T T [ I J ‑ ( P [ 4 J + E S [ 4 J ) ) ) ) ) + E E [ I J CPP:血液中の濃度 P [l ]:定数項 E S [ I J :定数項の分散 P [ 2 J:排植速度定数 E S [ 2 J :排世速度の分散 P [ 3 J:吸収速度定数 E S [ 3 J :吸収速度の分散 P [ 4 J:L a g ‑ ti l 日 e E S [ 4 J: L a g ‑ t i皿e の分散 T T[ I J:時間 E E[ lJ:群内分散 各パラメータ P [l} = 3 . 5 2 0 6 P [ 2 ]= 0 . 1 7 3 3 P [ 3 ]= 1 .8 9 8 4 P [ 4 ]= 0 . 2 7 4 3 S I G M A = 0 . 1 7 4 6 群内分散 O M E G A 1 = 0 . 0 0 6 9 O M E G A 2 = 0 . 0 0 6 6 O M E G A 3 = 7 . 7 5 8 1 O M E G A 4 = 0 . 0 0 0 0 • •• . ‑. 8 ~ 各パラメータの分散 1 1 1 ・ : iふ ・ . . ・ ・ H . . よ 会 ミ 1 1 1 I I i 1 ! I % l ! l f I I I E 一ーーーー H a l fT i m e‑ ‑ ‑ ‑ ‑ T(Ke)/2 =4.000516 K A= 1 .8 9 8 4 3 2 AUC=18.91655 MRT=5.914369 K e = O .1 7 3 2 6 4 CL=0.052864 ‑160一 V d =0.287563 m e = O .2 7 4 3 0 1 L a g ti

K A:吸収速度定数 K e :排世速度定数 C L :クリアランス L a gt i m e :ラグタイム AUC MRT はシミュレーションで求めた式から台形計算をさせ求めた。 データはかなりばらついているが、 P o p u l a t i o nP h a r m a c o k i n e t i c sで、解析するとほぼ 妥当なパラメータに収束していた。 2) 急速に静注する薬剤で用量を 3ステップに分け単回投与した。 各ステッフ。ごとに 6人の健常者を使い、各ステップの用量は l O m g， 2 0 m g， 40mgとな っている。使用するモデルは T w oC o m p a r t m e n tで、モデル式は CP=Ae瓜 t + Be‑/h P o p u l a t i o nの式では CP= (A+Wa)e‑<酎 wa)t + (B+ W b )e‑(~+wíl) t +E コンビュータで定義されるモデ、ル式は次の様になる。 C P P = ( P [ l ] + E S [ l ] )牢E X P (一( P [ 2 ] + E S [ 2 ] )牢T T [ l ] )+ X P (一( P [ 4 ] + E S [ 4 ] )牢T T [1 ])+E E[ 1 ] ( P [ 3 ] + E S [ 3 ] )牢E CPP:血液中の濃度 P [ l ]:A相の定数項 P [ 2 ]: α 相の排世速度定数 P [ 3 ]:B相の定数項 P [ 4 ]:s相の排世速度定数 E S [ l ] :A相の分散 E S [ 2 ] : α 相排世速度の分散 E S [ 3 ] :B相の分散 ES[4]:s相排拙速度の分散 E E [1 ]:群内分散 P o p u l a t i o nP h a r m a c o k i n e t i c sで各ステップごとに解析した結果は次の通りであ る 。 STEP 1 J J U ! s o 2 1 0 1 1 3 0 1 1 0 1 0 0 l 2 4 1 1 I ! 1 4 1 6 1 1 1 1 I T I M H = = = = = = =T W O ‑ C O M P A R T M E N TM O D E L= = = = = = = I N T R A V E N O U SR A P I DI N J E C T I O N P [ I ]= 2 2 0 . 1 4 9 1 P [ 2 ] =1 0 . 2 9 6 2 P [ 3 ] =5 6 . 2 6 9 8 P [ 4 ] : ; 0 . 2 9 8 0 S I G M A =6 6 . 7 9 3 1 O M E G A 1 = 1 8 7 . 2 5 5 9 O M E G A 2 =2 7 . 2 8 4 3 O M E G A 3 =6 5 . 4 9 2 7 O M E GA4= 0 . 0 0 0 3 唱︒ム 唱︒ム ρ0

ーーーー ‑Half Time ‑ー‑‑‑ T(α )/2 = 0.06732 T(β )/2 =2.325851 K12=6.945862 VC =0.036177 AUC=210.1945 MRT=3.024044 CL=0.04757S ﹄ 1 04 5 11 111 ︒l ' ︐ cp . . STEP 2 Ke=1 .315062 K21=2.333326 Vd =0.159638 Vss=0.009097 1 1 I ! 1 1 1 i 1 1 ! 0 1 ! 1 ======= TWO‑COMPARTMENT MODEL ======= INTRAVENOUS RAPID INJECTION P[1] =374.6431 P[2 ] = 9.4483 P[3] =112.7012 P[4 ] = 0.2515 OMEGA1=859.0409 OMEGA2= 60.8551 OMEGA3=202.9137 OMEGA4= 0.0000 SIGMA= 33.1502 ー ー ー ‑‑Half Time ‑‑‑‑‑ T(α )/2 =0.073362 T(β )/2 =2.755643 K12=6.322265 VC =0.041039 AUC=487.7014 MRT=3.660933 K21=2.378354 Vd =0.163032 Vss=0.011218 Ke=0.999268 CL=0.041009 STEP 3 m m S I D l O CI PmU ・ l I D 1 1 0 1 1 l ! 1 1 T ll 1 6 1 6 2一 l ' 1 1 1 1 H 2 1

= = = = = = =T W O ‑ C O M P A R T M E N TM O D E L= = = = = = = I N T R A V E N O U SR A P I DI N J E C T I O N P [1] = 6 0 6 . 8 1 0 6 P[2 ]= 6 . 9 0 3 7 P [ 3 ]= 2 3 6 . 5 1 7 0 P[4 ]= 0 . 3 2 5 9 S I G M A = 3 2 6 . 8 2 1 7 O M E G A 1 = 5 4 4 4 . 2 5 3 O M E G A 2 =6 4 . 7 2 4 0 O M E G A 3 =1 2 . 7 7 7 5 O M E GA4= 0 . 0 1 0 9 ー ー ーω ‑Half T i田e ‑ーーー‑ T(α)/2 =0.100402 T(β )/2 =2 . 1 2 6 7 3 K 1 2 = 4 . 0 2 2 3 7 6 V C= 0 . 0 4 7 4 3 1 A U C =8 1 3 . 5 8 3 M R T = 2 . 7 5 2 3 9 4 この結果からほぼ α相 、 K 2 1 = 2 . 1 7 0 7 1 2 V d =0 . 1 5 0 8 5 V s s = 0 . 0 1 6 6 2 5 K e =1 .0 3 6 5 6 F相の排拙速度は同じであり、 3群同時推定できるものと C L = 0 . 0 4 9 1 6 5 、 H相の排池速度を一定とし、 α、 Fの計数のみ用量で変化するとし 確信し、 α相 て解析した結果である。 このデータは l例ずつ解析したものと、ほぽ同じ結果が 得られている。次に α、 Hの各定数項のみが異なり、ほぽ線形性を保ちながら排泊 する事を証明するために 3ステップ同時解析をおこなった。 式は次の通りである。 G R O U P 1 C P P = ( P [ l J + E S [ l J ) * E X P ( ‑ ( P [ 2 J + E S [ 2 J ) * T T [ l J )+ P [ 4 J + E S [ 4 J )牢T T [1 J ) +E E [ l J ( P [ 3 J + E S [ 3 J ) * E X P (一( G R O U P 2 P [ 2 J + E S [ 2 J )牢T T [l J )+ C P P = ( P [ 5 J + E S [ 5 J ) * E X P (一( P [ 4 J + E S [ 4 J ) * T T [ l J ) +E E [ 2 J ( P [ 6 J + E S [ 6 J ) * E X P (一( G R O U P 3 C P P = ( P [ 7 J + E S [ 7 J )牢E X P (一( P [ 2 J + E S [ 2 J )牢T T [l J )+ P [ 4 J + E S [ 4 J )牢T T [l J ) +E E [ 3 J ( P [ 8 J + E S [ 8 J ) * E X P (一( E S [ l J : P [ l Jの分散 P [1 J:ステップ lのA相の定数項 P [ 5 J:ステップ 2のA相の定数項 E S [ 5 J : P [ 5 Jの分散 P [ 7 J:ステップ 3のA相の定数項 E S [ 7 J : P [ 7 Jの分散 P [ 3 J:ステップ lの B相の定数項 E S [ 3 J : P [ 3 Jの分散 P [ 6 J:ステップ 2の B相の定数項 E S [ 6 J : P [ 6 Jの分散 P [ 8 J:ステップ 3の B相の定数項 E S [ 8 J : P [ 8 Jの分散 P [ 2 J: α 相の排拙速度定数 E S [ 2 J : α 相排池速度の分散 P [ 4 J:s 相の排植速度定数 ES[4J:s相排世速度の分散 E E [ l J:ステップ lの群内分散 E E [ 2 J:ステップ 2の群内分散 E E [ 3 J:ステップ 3の群内分散 ハ b ‑ ょ qu

パラメータ J ¥ P [ l ] =2 0 1 . 3 4 0 7 P [ 5 ] =3 7 2 . 7 8 4 3 P [ 7 ] =6 4 3 . 1 1 1 8 nuuaaAnHV 瓜生刈 ワ臼ワ臼 δQunuu 口 Inuu nδ 可 δQURu 口 hunuu nuu 円 nLnU E E A 唱 ••• A吐 ιτnu B ﹃ EJ1EJ1EJ n ︐臼円 hunku ﹁ 一一一一一一 ﹁ E E L EELFEEL UF ︑U F︑u ︑ 戸nHUnHUnHU ぺU 1 i n ぺU n ﹁ Dnkunu n nHunku nぺU 唱1 A n 臼 ︐ 臼 ︐ 円 hunLnU 瓜生 nund tAn ノ︼ 唱 一一一一一一 1J1J1J ぺU hunku n 円 ﹁ E '﹄ ﹁ 11﹄ E E﹄ F nvAnvAnvA B ••• 分散 E S [ l ] = 9 6 . 4 7 1 6 2 E S [ 5 ] = 1 3 7 6 . 7 9 7 0 0 E S [ 7 ] = 4 . 5 0 0 4 6 αP[2]= 7 . 9 9 3 0 4 E S [ 2 ] = 3 . 6 7 0 7 2 s P [ 4 ] = 0 . 2 6 5 8 1 E S [ 4 ] = 0 . 0 0 0 0 8 E E [ l ] = 4 . 2 9 1 4 3 E E [ 2 ] = 1 6 . 3 3 2 0 2 E E [ 3 ] =2 2 6 . 6 3 2 9 0、 S T E P1 A U C = 1 9 9 . 6 5 9 1 M R T = 3 . 2 5 0 9 S T E P2 A U C = 4 3 1 . 5 3 4 6 M R T = 3 . 2 5 0 9 S T E P3 A U C = 9 4 7 . 7 1 2 4 M R T = 3 . 2 5 0 9 T (s) / 2 =2 . 6 0 7 8 2 T(α)/ 2 =0 . 0 8 6 7 ステップ lの群内分散 ステップ 2の群内分散 ステップ 3の群内分散 nrEUnμl 11 1 11 11 11 11 11 11 11 11 j i 1 i i 1 1 1 1 ︐ ︐ a n .. AI " b . 噌 ︐ A口Y tu ︐ ︐ b 1L 白 A u a 内 n a ι H H H u A u v A H u . ︐ ︐ 吋 Ah n H u . a i a . .aE ! !︐ nHHU l nMHυ qLMm l li l n H W A n u v n s h n H U M ‑ ‑ ‑ a n τ • 中 結果、排世速度はどの用量も同じで、各定数項のみが用量依存性で上がっている 事が確認できた。 ‑164‑

実行例 3 . 経口の錠剤の単回投与試験を用量ごとに 4ステップに分け、血液動態を解析した。 用量は l m g， 5 . 0 m g， 2 . 5 m g， 1 0 m gで、そのときの吸収率は 0 . 9 2 である。 L a gt i m e付き吸収 O n eC o m p a r t m e n tm o d e lを使用し、 4用量を同時推定で解析し た 。 a gt i m eは各濃度一定とし、投与量の関したパラメー 吸収速度、及び排把速度、 L タのみ異なるとしてモデ、ル式を組立解析している。 コンピュータモデル式は次の通りである。 G R O U P = 1 P [ 4 J + E S [ 4 J ) )一 C P P = ( P [ I J + E S [ I J ) * ( E X P ( ‑ ( P [ 2 J + E S [ 2 J ) * ( T T [ I J一( E X P ( ‑ ( P [ 3 J + E S [ 3 J ) * ( T T [ I J一( P [ 4 J + E S [ 4 J ) ) ) ) ) +E E [ I J G R O U P = 2 C P P = ( P [ 5 J + E S [ 5 J ) * ( E X P (一( P [ 2 J + E S [ 2 J ) * ( T T [ I J ‑ ( P [ 4 J + E S [ 4 J ) )一 E X P ( ‑ ( P [ 3 J + E S [ 3 J ) * ( T T [ I J ‑ ( P [ 4 J + E S [ 4 J ) ) ) ) ) +E E [ 2 J 3 G R O即 = P [ 2 J + E S [ 2 J ) * ( T T [ I J一( P [ 4 J + E S [ 4 J ) )一 C P P = ( P [ 6 J + E S [ 6 J ) * ( E X P (一( E X P (一( P [ 3 J + E S [ 3 J ) * ( T T [ I J一( P [ 4 J + E S [ 4 J ) ) ) ) ) +E E [ 3 J G R O U P = 4 P [ 2 J + E S [ 2 J )牢 ( T T [ I J一( P [ 4 J + E S [ 4 J ) )一 C P P = ( P [ 7 J + E S [ 7 J ) * ( E X P (一( E X P (一( P [ 3 J + E S [ 3 J )牢 ( T T [ I J一( P [ 4 J + E S [ 4 J ) ) ) ) ) +E E [ 4 J 目5 J:ステップ 2の定数項 目6 J:ステップ 3の定数項 目7 J:ステップ 3の定数項 E S [ I J : P [ I Jの分散 E S [ 5 J : P [ 5 Jの分散 E S [ 6 J : P [ 6 Jの分散 E S [ 7 J : P [ 7 Jの分散 P [ 2 J:排池速度定数 P [ 3 J:吸収速度定数 P [4 J:L A G ‑TI M E E S [ 2 J :排世速度の分散 E S [ 3 J :吸収速度の分散 E S [ 4 J :L A G ‑ T I M E の分散 P [l J:ステップ 1の定数項 E E [l J:ステップ lの群内分散 E E [ 2 J:ステップ 2の群内分散 E E [ 3 J:ステップ 3の群内分散 E E [4 J:ステップ 4の群内分散 1 6 5

L o o p回数は 664回で収束している。 A 1C=4 7 7 .4 8 8 4 分散 パラメータ P [ l ] = 3 . 2 2 7 8 2 P [ 5 ] = 1 5 . 0 6 7 9 6 P [ 6 ] = 5 . 2 2 6 8 5 P [ 7 ] = 1 4 . 8 8 9 8 8 定数項 . 0 2 7 7 9 E S [ l ] = 0 E S [ 5 ] = 2 3 . 7 2 7 3 7 . 2 6 8 1 5 E S [ 6 ] = 0 E S [ 7 ] = 0 . 2 1 3 5 3 . 1 3 7 5 8 S [ 2 ] = 0 . 1 3 7 5 8 E P [ 2 ] = 0 . 2 9 3 4 8 S [ 3 ] = 8 . 1 8 5 6 6 E P [ 3 ] = 2 . 0 0 0 4 1 S [ 8 ] = 0 . 3 6 4 5 7 E ‑T I M E P [ 4 ] = 0 L AG 排t 世速度 吸収速度 ステップ lの群内分散 0 . 1 7 7 1 6 5 . 8 8 47 2 0 . 4 5 7 5 9 5 . 9 6 0 0 8 E E [ l ] = E E [ 2 ] = E E [ 3 ] = E E [ 4 ] = ステップ 2の群内分散 ステップ 3の群内分散 ステップ 4の群内分散 各症例の血液中濃度とシミュレーシヨンのカーブを示している。 STEP 1 STEP 2 1 I ‑ ‑a 1 1 l ‑ a ‑g‑ j i •• •. ••• cf ‑a 2 .• 14 ••• ~ 1 I i !I 1I !1 l iI !1 I! l! I 1 1 1 i I1 II !I l i11 I1 I Tm T J W E STEP 3 STEP 4 1 ‑ ‑ i i a . ' . ー 1 1 1 1 1 1 1 i l 'l 1 ‑‑ 44ME ‑ i l i l i ‑ ‑ 1 1 1 1 1 1 1 ﹄ l i E 1 lH lE 'l ﹄ l 1 1 i l t ‑166一

S T E P1 A U C =2 1 . 7 2 9 4 8 M R T = 6 . 8 9 4 5 8 S T E P2 AUC=101.4365 M R T = 6 . 8 9 4 5 8 C M A X = 2 . 5 4 6 3 C M A X =1 1 . 8 8 6 5 S T E P3 A U C =3 5 . 1 8 6 8 S T E P4 AUC=100.2376 C M A X = 4.1233 C M A X =1 1 . 7 4 6 1 M R T = 6 . 8 9 4 5 8 M R T = 6 . 8 9 4 5 8 これらの結果からこの薬剤の吸収、排j 世速度と用量はほとんど関係ないことがわ かった。 ここであげた例題は健常人を対象とした、単回投与試験のデータで比較的まとま りやすい急速静注のデータと、比較的まとまりにくい経口のモデルとで解析を行っ ている。 今回のように各被験者の採決ポイントが多い場合このプログラムも実用 的であるが、今後予想される高齢者のガイドラインに沿った解析まで可能かどうか はまだ未知数である。 特に、患者の状況により採血が一点しかできない高齢者の試 験などはペイジアンの手法も検討しなければならないだろう。 参考文献 し P o p u l a t i o nP h a r m a c o k i n e t i c s 入門 堀了平監修薬事時報社 2 . ファーマコキネティクス 入門 花野学編 南山堂 3 .S t u a r tL .B e a la n dL e w i sB .S h e i n e r :N O N M E MU s e rG u i d e，P a r tI~VI November 1 9 9 2 ‑167

日本 5A5ユーザー会 (5UGト J ) 混合効果モデルを用いた糊法試験の解析法の検討 0栗 原 律 子 . 朝野芳郎， エーザイ(株) 東別府洋. 大和千靭 臨床薬理センター Application of rnixed‑effect r n o d e l l i n g to dose titration study Ritsuko Kurihara. Yoshiro T o r n o n o . Youichi Higashibeppu. Chiyuki Y a r n a t o Center for Clinical Pharrnacology & Biostatistics. Eisai C o . .L t d . Koishikawa 4‑6‑10. Bunkyo‑ku. Tokyo. Japan. 要旨 「 新 薬 承 認 を 支 援 す る 用 量 一 反 応 情 報 J (ICH2) に 提 唱 さ れ た 、 選 択 を 伴 う 漸 増試験における解析に母集団解析が必要である。混合効果モデルを取り扱う MIXEDと NONMEMを用いて検討した。 キーワード: MIXED 混合モデル NONMEM 漸増試験 1.はじめに 医薬品開発において用量一反応試験を実施するにあたり、その試験デザインは固定 用量並行群間比較試験が最も一般的な手法である。しかし群間比較のため効率が悪 く、例数も多く必要である。さらに、高用量群で安全性の問題が生じやすい、低用量 群で有効性の問題が生じやすい。また、脱落が発生しやすく、患者ごとの用量反応特 性・最適用量は未知である等の欠点が指摘されている。 1) これに対して用量漸増法試 験は、安全性と有効性の双方を確保しやすく、患者ごとの基準用量の見当づけが可能 である。即ち、最小有効用量・最大有効用量・最大安全用量等の情報が入手可能とな る。さらに、最適用量による治療を患者に対して提供でき倫理的である。しかし、こ のような利点も挙げられる一方、解析上の大きな欠点があった。即ち、増量効果と他 の効果の分離が不可能である。病態の自然変動、時間効果、特越効果、累積効果など である。また、各用量の時間・反応関係の推定は困難である。さらに高用量になるに 従い人数が減少するごとにより偏りのない用量問比較は困難であった。しかし、乙の よ う な デ ー タ に 対 し て も 解 析 を 可 能 と し た の が カ リ フ ォ ル ニ ア 大 学 の Sheiner 等 2) 3) であった。彼等は、臨床の場における患者の数点のデータを用いて薬物速度論的解析 を 行 う 手 法 を 考 え 、 母 集 団 解 析 の た め の プ ロ グ ラ ム NONMEM( 也 旦 linear 日ixed E ffect Model の 頭 文 字 ) を 作 成 し て 世 に 提 供 し た 。 と の プ ロ グ ラ ム を 用 い て 、 近 年 用 量 漸 増 法 の デ ー タ を 解 析 し 、 母 集 団 用 量 反 応 曲 線 の 推 定 方 法 を 撞 案 し て い る 4) 5) 。 1 6 9

2. 用 量 一 血 中 濃 度 解 析 S A Sに お け る M 1 X E Dプ ロ シ ジ ャ は 線 形 混 合 モ デ ル の 当 て は め を 行 う 。 し か し、用量一反応曲線は一般に下記に示すシグモイド曲線を描くごとが多く、パラメー タについて非線形となる。 E= Emax( C巴 ) y + E。 ( C巴50)Y+ ( C巴) Y こごで C巴 は 一 般 に は 薬 効 を 示 す 濃 度 で あ る が 、 ご ご で は 用 量 と す る 。 Emax は最 大反応、 Ce 50 は 50%の 薬 効 を 示 す 濃 度 あ る い は 用 量 、 シ グ モ イ ド 係 数 及 び EO は薬 効の基礎値である。 用量を広い範囲でとるとごのような式となるが、限られた用量範囲では近似的に直 線 と す る と と も 可 能 で あ る 。 そ こ で 今 回 、 降 圧 剤 E 10 15の臨床第 I相 試 験 に お け る 用 量 一 血 禁 中 濃 度 一 時 間 曲 線 下 面 積 (AU C) あ る い は 用 量 一 最 高 血 紫 中 濃 度 (Cmax ) の 関 係 デ ー タ 4) 5) を 用 い て 検 討 を 行 っ た 。 試 験 は 健 康 成 人 男 子 12名を用 いて 4用 量 (3、 6、 1 2及 び 18mg) を 十 分 な ウ オ ッ シ ュ ア ウ ト 期 聞 を 置 い て 強 制 的漸増法により投与した。なお、本剤の性質により特越し効果等はないごとがあらか じ め 確 認 さ れ て い る 。 薬 剤 投 与 後 経 時 的 な 採 血 を 行 い 、 . AUC及 び Cmax を 算 出 し た。ごれらのバイオアベイラビリティパラメータと用量の関係を検討した。ごのよう な場合、以下に示すようなモデルで検討するのが一般的である。 線形モデルを用いるとして、 Stractural Modelとして以下の 3つを検討した。 1. Proportional Model y=ax 2. Linear Model y=ax+b 3. Quadratic Model y=ax2 +bx+c ( モ デ ル は 、 本 来 Power Model y =a x で あ る が 、 ご と で は 線 形 の Quadratic b Model とした。) さらに Statistical Model の 検 討 に お い て 、 誤 差 の 発 生 を 以 下 の 2つで検討した。 まず、個体間変動においては 1. Homoscedastic Model θj =θ 。 + η J 2. Constant CV Model θJ ニ θ。 (1+ η J ここで θJ は個人 Jに お け る パ ラ メ ー タ で θ 。母は集団の平均値、 る 。 ‑170 ηJ は 誤 差 で あ

個体内変動においても =f ( eJ • X J) +ε ， eJ X υ ) (l+s =f ( 1. Homoscedastic Mode1 Y iJ 2. Constant CV Mode1 Y iJ ととで Y ij は 個 人 Jの i番目の観測値で、 また、 i 0 iJ) εij は誤差である。 η お よ び E は正規残差ベクトルであり、 εに 相 関 関 係 差 が な い と す る 。 図 lに 示 す も の は Homoscedastic error 誤 等 お互いに独立であり、 お よ び Constant CV (比例誤差) モ デ ル の 概 念 図 で あ る 。 等誤差モデル /0 0 o 0 O/ . . . 0 O/ of 。 。 〆 "'0 / O/ o 0 c ‑ ' ， 。 。 。 。 。 O/ 。 / O/ 。 O/ O/ 。 。。 。 O 。 。 。 。 。 。 。 。。 。 . . . . . . 比例誤差モデル 図 1. 誤 差 モ デ ル 3. 解 析 解 析 は 、 横 河 ・ ヒ ュ ー レ ッ ト パ ッ カ ー ド 社 製 HP 7 15お よ び 720を 用 い て N 0 N M E M (VersionIV• Leve1 1 .1 )お よ び SA S (Version 6.07)で f 子った。 SAS M I X E Dで は あ ら ゆ る 相 関 構 造 が 設 定 で き る 。 しかし N O N M E Mと 比 較 す る た め には G 行 列 の 分 散 共 分 散 構 造 か Simp1eお よ び Unstructuredの 場 合 の み で あ る 。 そ こ で、 こ れ ら の オ プ シ ョ ン を 用 い て 用 量 と Cmax あ る い は AUCの 関 係 を 比 較 検 討 し た 。 図 2 に 示 し た も の は S A Sに お け る M I X E Dプ ロ シ ジ ャ の 入 力 例 で あ る 。 R行 列 の 構 造 は 対 角 行 列 で あ り 、 一 方 G 行 列 も 対 角 と し た 場 合 で あ る 。 図 3は N O N M E Mに お け る プ ロ シ ジ ャ の 例 で あ る 。 デ ー タ は fdcmaxのファイルにあり、 用 量 (AT M) と Cmax (DV) を 直 線 回 帰 す る 場 合 で あ る 。 唱'ム 唱目ム ηI

‑ ' 日 ︐ . ︐ .︐.︐ ︐ ・ ︐ ︐ 司 ︐ 司 ︐ 司 ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ NONMEMにおけるプロシジャの例 図3 . ︐ 司 ︐ SASにおける MIXEDプロシジャの例 図2 . . ︐ ︐ ︒ ・・ ・ ︒ ︐ &L H u nV A I L ‑ nL ﹁ unuun M n h u eF Hu‑‑‑‑‑‑ M L eFh dnkunHU 内電U F h d n吋un吋un唱 unku n u ︐ 司 F h J v nL un唱 U F h J V M F﹁ 'EAan宅 内 電U e ・ ・ nH ennuwnHU‑ ︐ 司 句 t ︐ 司 uρvqLqLauτ TAhuqJauτquEJV7enLRU7e14 &Ew‑‑‑‑‑‑‑‑ nui E A n k u n u J W M A岡田 n H U ' E A F h J V en吋U ean宅p h J U唱 ‑ nL qJqJnLnL‑‑qJauτnLqJnLqu ='16M Ju'qJnL ・ 1 ムp o x e q L q L i 唱 e n u d v 内電unhu'EAFhJvnhuan宅 内 唱un αnH VAqJm‑‑‑‑‑‑‑‑‑ M L 句 a=cXRU tauzb咽iqLquoonunbRU EA'EAnL E A n u J w m山 a M e a M ' E A ' E A ・唱E A唱 E A唱 E A唱 E A唱 川 ・ '・q L navqu&Lm ・ ouCS 唱i o o nunhunhunLMFhdnkunuunhunuunL G nunur. . M F h d 4LnH4AAur‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ a G I ‑napoauzhuauτqJPEauτFhdqJRUEdnJ JUJUρvC title 'Cmax :LinearM odel'; proc mixed data=cmax method=ml scoring; classid: I 船d el'emax=dose/solution; ran l < Q 里jntdose/type=simsub=id solution; r u n ; $PROB NONMEM (Cmax) $INPUT ID AMT DV $DATA fdcmax $PRED AO = THETA( 1 ) Al = THETA(2) F = Al 寧 AMT + AO + ETA(1) 1 ) Y = F + ERR( $THETA ( ‑ 1 . .2.2)一 ( 10.10.100) $OMEGA 100 $SIGMA 2 $ESTIMATION PRINT=5 $COVARIANCE $TABLE ID AMT DV $SCATTER RES WRES VS DV ‑172一

4. 結 果 お よ び 考 察 用 量 一 血 中 濃 度 デ ー タ を 用 い て N O N M E Mお よ び S A S M I X E Dプ ロ ジ ジ ャ において比較検討した。 Zお よ び Rの 構 造 を 単 純 な Simp1eに 指 定 し た 場 合 、 両 者 の 結 果は一致した。また、全体のデータより、データを削除して、アンバランスなデータ と し て 、 検 討 し で も 両 者 は 一 致 し た 。 一 方 、 N O N M E Mにおいて Rの 誤 差 を 比 例 誤 差とした場合と、従来の等誤差の場合よりも対数尤度が小さかったため、比例誤差で 解析した方がよいごとがわかった。 表 1. N O N M E Mと S A Sの比較 NONMEM Cmax Proportiona1 L inear Quadraric 目的関数 a=2.24 a=2.20 a=‑0.0834 b=0.649 b=3.96 c=‑5.81 AUC Proportiona1 Linear Quadraric 256.623 256.560 253.561 目的関数 a=25.9 a=26.3 a=‑0.218 b=‑9.26 b=30.9 c=‑26.1 487.685 487.594 487.411 SAS Cmax Proportiona1 Linear Quadraric 目的関数 a=2.2418 a=2.2042 a=‑0.0834 b=0.6487 b=3.9632 c=‑5.8110 AUC Proportiona1 L inear Quadraric 256.623 256.560 253.561 目的関数 a=25.868 a=26.277 a=‑0.21770 b=‑9.264 b=30.870 c=‑26.134 487.685 487.594 487.411 図 4に示したものが、 S tructra1 Mode1 を 対 数 尤 度 に よ り 選 択 し た と き の 検 討 結 果 である。 aは用量と A U Cの 関 係 で 比 例 的 に 上 昇 し て い る ご と が わ か り 、 線 形 で あ る ととが明白である。一方、 Cm.x に つ い て は bの 2次 式 が 最 も 良 く あ て は ま り 、 吸 収 速度に頭打ち現象が認められた。ごのようなデータは個別解析して得られたパラメー 1 7 3一

タを平均する方法 ( two‑stage法 ) 、 あ る い は 個 体 聞 を 区 別 せ ず 全 デ ー タ を プ ー ル し て 解析する方法 ( n a i v e pooled 方)、などが考えられるが、.， two‑stage方 は デ ー タ が 欠 落している例では解析が不可能となるが、異常なパラメータが得られるようなケース aivepooled法 は 個 体 聞 の バ ラ があり、計画的な実験の場合しか使用できない。一方n ツキを考慮せずアンバランスなデータでは真の母集団の平均値は求まらないと考えら れ る 。 従 っ て 、 医 薬 品 開 発 の 分 野 で よ く 出 会 う こ の よ う な デ ー タ は M I X E Dプロシ ジャで解析することが必須となる。 ， . .c ， . .b a a、 z . . ‑・ ， 、 a 、 吾 圃 ・ x 巴 22 定 ・・ E ，・ ， 帽 。 0 . . '2 u 加 ・ ・ 《 町2 鋼冒 ・・ ，・ ， u ・ ・ ("'9) E a: D o s eと AUCの関係 t Y= a x b:Do 日とc"，..の関係， y a x '+b x+c c:Do 日とc"，，，の関係， y ‑ a x 図 4. N O N M E Mで 処 理 し た 投 与 量 に 対 す る A U C及 び Cm a x 関係 N O N M E Mお よ び S A Sはそれぞれ目指す方向が異なる感がある。 N O N M E M は薬物速度論を用いた。モデルの母集団解析法のためのプログラムであり、非線形混 合効果モデルを取り扱うことになる。最尤法の近似において、テイラ一級数展開で事 後モードの取り扱いが議論されており、との点に問題を残してはいるものの、最も広 く普及している。薬物動態モデルがあらかじめ組み込まれており、微分方程式で定義 されたモデルにも対応している、一方、 SAS は単純なモ、デ)~には対応が可能である が、現在非線形モデルが使用できないため、かなり制限された使用法となっている。 誤差構造の種類は豊富に定義されているものの、生物データでよく発生する比例誤差 モデルを定義することができなかった。非等分散モデルの設定がやや不備であるよう である。 さらに、用量一反応曲線のように非線形モデルが医薬品開発の分野では多く見られ る 。 ま た 、 薬 物 動 態 お よ び 薬 効 (PK/PD) 解 析 が 盛 ん に な り つ つ あ り 、 微 分 方 程 式 を 含 174‑

むモデルも多用される。このようなニーズに充分対応できるシステムがリリースされ るごとを今後期待したい。 参 考 文 献 1 )上 坂 浩 之 : 第 2相 試 験 に お け る 統 計 学 上 の 諸 問 題 . 臨 床 薬 理 . 24( 1 ).311‑314. 1993 2)L.B.Sheiner. B.Rosenberg. and K.L.Melmon: Modelling of individual pharmaco ‑kinetics for computer‑aided drug dosage. Comp.Biomed.Res..5.441‑459.1972 3)L.B.Sheiner. B.Rosenberg. and V.V.Marathe: Estimation of population characterisbics of pharmacokinetic parameters from routine clinical data. J.Pharmacokin.Biopharm.5.445‑479.1977 4)N.Morishita and Y.Tomono: Study of Pharmacokinetic Dose‑Linearity of a Sustained‑Release Formulation of Bunazosin(E1015) i n Healthy Voluntters. Drug Invest . .6( 2 ).57‑61 .1993 5 )朝 野 芳 郎 : 拡 張 最 小 二 乗 法 と そ の 応 用 「 続 医 薬 品 の 開 発 第 6巻 薬物動態評価法 と コ ン ビ ュ ー タ ] 田 中 久 監 修 . 山 岡 清 編 集 . 麗 )1書 届 ， 東 京 .pp.281‑282.1991 F 町U t ヴ 1 ょ

日本 5A5ユーザー会 (5UG卜 J) SASによる半導体プロセスデータ解析システム 0小山手ひろ子 山崎義弘 松下電子工業株式会社技術開発推進本部 京都研究所 P r o c e s sD a t aAna l y s i sS y s t e mf o rS e m i c o n d u c t o rE n g e n e e r i n g U s i n gSAS H i r o k oKoyamate Yo s h i h i r oYam 低 成i KyotoR e s e a r c hL a b o r a t o r y， M a t s u s h i t aE l e c 住o n i c sC o r p o r a t i o n 要旨 当研究所における SASの導入事例として、半導体プロセスデータ解析システムを 紹介する。 本システムは、半導体試作プロセスのデータを ORACLEを用いて統合データベー ス化し、 SQL*Formsで、開発したデータ検索メニューと SASプログラムを使用して データを解析するものである。 キーワード: データベース;データ解析;SAS;ORACLE 1.はじめに 松下電子工業(株)京都研究所では、主に半導体製造プロセスの開発を行っている。 半導体分野において、迅速に不良原因を特定したり最適プロセス条件を絞り込むために は、プロセスデータをデータベース化し解析するシステムが必須で、ある。特に研究開発 の場にあって、この種のシステムは、高い完成度よりも技術の発展にあわせて成長して ゆける柔軟性が大切な要件である。すなわち、研究開発者の業務効率の向上のためには、 機能追加や改善が容易で、、利用者要望にすばやく対応し、新しいデータ整理・解析の手 法を取り入れてゆけるシステムであることが重要で、ある。 当研究所の情報インフラの一環として、半導体試作ラインのプロセスデータ・検査 データをワークステーション上でデータベース化し、 SASを使用してグラフや帳票を作 成する、半導体プロセスデータ解析システム(図 1)を自社開発した。 2 . システム開発の背景 当研究所では、ロット進捗管理データと検査データの統合解析を目的として、プロセ スデータ解析システムを開発してきた。当初は大型汎用コンピュータ上で FORTRANを 177‑

使用して開発し、異種データの統合解析環境が一応整った。 しかし、下記の 1) ~ 3) のような、従来のシステムでは実現困難と考えられる課題 が出てきた。 1) FORTRANで記述したプログラムはコーデイング量が多く、作成・デバッグに時間 r がかかる。そのため「帳票出力のバリエーションを増やして欲しい J より高度な統計 解析機能が欲しい Jなどの利用者要望に応じきれない。 2)単純なデータ管理のため、データ量の増加に比例して検索時間が長くなる。また、 複雑な条件検索の実現が困難である。 3)ホストに処理が集中するため、混雑時は極端にレスポンスが低下する。 そこで、ハード・ソフトの両面から根本的にシステムを見直すことになった。 Lとして SASを採用し、開発効率を向上する。 対策 1)統計機能・グラフ機能の強い4G 対策 2) D BMS(ORACLE)を使用してデータをデータベース化し、検索速度の向上と多角 的な条件検索の実現を図る。また、データアクセスの排他制御を細かく行い、データ の待ち合わせ時間を減らす。 対策 3)データベースサーバとアプリケーションサーバを分離し、負荷を分散する。 3 . 機能 1)プロセスデータのデータベース化 プロセスデータ・電気的特性データ・検査データを自動的にデータベースに格納する。 E ア ナ 「 で 訂 工 卜解 で析 フ・ ソ理 算整 図 l 半導体プロセスデータ解析システム概要 ン﹃ア SAS 計タ 表一 ORACLE 巴詐斗 ソ自 帳票作成 I~一一一「噌簡単に報告書作成 コの プロセス データベース パ ︹ 出 データ変換 ワ I QU

具体的には、プロセスデータはデータベースリンクを利用してロット進捗管理システ ムのデータベースを透過的に参照する。電気的特性データ・検査データは、タイマー起 動の自動転送プログラムで各々の測定システムから受信する。 2) 対話形式によるデータの検索・抽出 メニューを使用する対話形式で、データ処理内容の選択やデータ検索を行う。 キ一入力を減らし、一覧表からの選択を主体に操作できる。 3)定型レポートの印刷 品質管理・工程管理や報告資料用の定型レポートを作成する。 トレンドチャート、品質管理図、ヒストグラム、ウエハマップ、相関グラフなど。 プログラムは、 SAS/GRAPH.SAS/QCなどで開発。従来のFORTRANプログラムも移植 して、利用している。 4)パソコンソフト用のデータ変換 プロセスデータベースから抽出したデータを集計し、パソコンソフトなどで利用でき る形式のファイルに変換する。 SASデータセット、カンマ区切りテキスト、タプ区切り テキスト、 L o t u s1 2 3の WJ2ファイルをサポートする。 プログラムは、 BASFJSAS(集計機能)と C言語 (WJ2ファイル作成)で開発した。 5) SASを用いた解析 データ解析システムのメニューから SASを起動できる。技術データベースから抽出・ 変換したSASデータセットは利用者ごとのSASUSERライブラリに格納されているので、 PEARL2( I o g l n :p~ ) 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 〈 控 罰 デ ー タ 解 続 シ ス テ ム ド 一 一 一 一 陀 附l 2 :l Je r5lonI J .' H ー マン N0 ..叫益且益L 丘名山崎義弘一一一一一一部署管ポート筏罰郡一一一一一一一‑ E理番号"・ ' 1 ‑ 曹関1 '. . . 2 ぷ 車l l l . J . . . . 1 主 盆 止L 1寄種定型しポート畠力〈拡敵トレ : ;rー 〉 2解 析 ン フ ト へ の デ ー タ 霊 控 3 ユーザーユーティリティ〈スベワク量陣，ヲ?イル，円表寄〉 4 システムユーティリテザ S SAS I ' :よる解続 文字モ ‑ F 置 榎 PEARl2( I o g m :pr 1) 一一一一一一一一一一一一一〈担額データ解較し ;f，‑ ~ ZIH べ ‑';/1 )一一一一一一一一一一一一一一 しポートの畏里 ・・・〉革主~ レポート出力究 目叫illL̲̲官 1 1 1 1 1 4庵 タ ー ミ ナ ル 宝J 1 ' ‑ 与 旦μ且 L一一一一 . 1 印j l部取 . . . >1.ー 抽出データの憧存 " ・ ， 〈省問時 .If 押印刷〉 1 保存しない. 2保 存 す る . 保存ファイル名 支 再 三 下1 要 ページ 1 平 図 2 メニュー画面例 179‑ カゥ :n ・ 8 匡 亙

SAS!
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NSIGHT，SASIASSISTなどを使用してデータ解析ができる。

また、サンプルプログラムライブラリを参考に各自で SASプログラムを作成できる。
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図 3 出力帳票例

4.システム構成

4
. 1 ハードウェア構成
「
図 4 ハードウェア構成 J参照。

4
. 2 ソフトウェア構成
「
表 l ソフトウェア構成 J参照。

5
. 特徴
・統計解析パッケージソフト SAS
高度な統計解析や結果のグラフ化を、簡単なプログラムで実行(品質管理図、多変
量解析、相関解析など)。
SAS/GRAPHによる、視覚的なレポート作成 0

.データベース管理システム ORACLE
製品種別や製造ロットなどを共通キ一項目として、異種データの統合を実現。
高い信頼性、複雑な条件検索や各種データの関連づけが容易。
.標準端末版の対話メニュー
対話メニューは v
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端末用に開発し、日)
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‑180一

ン・ X端末など、多くの機種から操作可能。 ‑分散化 データベースサーノ ¥ ( S o l b o u m e )とアプリケーションサーノ ¥ ( S P A R C S t a t i o n )の 垂 直 分 散 により、 システム負荷を適正化。 テス生ーネットワーク 寸 ロ F r一、、、、、、、、、、、、、、、、¥ ; j 測定器、 i : デ一生ストレージ . J ¥ 、、、、、、、 、、 、 アプリケーションサーバ SPARCS l a l i o n E l h e r n e t プ ロ ︑/ 量 重 量 重 図 4 ハードウェア構成 表 l ソフトウェア構成 ~ OS データベース サーバ アプリケーショ ンサーバ ooSパソコン M a c i n t o s h SunOS(UNIX) SunOS(UNIX) MS‑DOS 漢 字TALK7 TCP/IP v r エ ミ ュ レ ー タ 通信 TCP/IP TCP/IP K‑AShare!l') データベース ORACLE SQL*Net 検索メニュー SQL*Forms 統計・帳票作成 SAS，F o r t r a n 利用者用ツール SAS 自作ソフト i: i2) TCP/IP ASLTelnet L o t u s E x c e l 注 1)M a c i n t o s hから UNIX 機のディスクをマウントするためのソフトウェア 注 2)FTPによるファイル転送を対話的に実行できるアプリケーション ‑181 ゐf 1ノ ahl 川 ソ プ ︐.EE‑‑E ahl ス ポ l ク ス ロ

また、アプリケーシヨンサーバ側で、接続先データベースサーバを選択可能。 6 . 今後のシステム展開 現在のデータ検索メニューは S Q L * F o r m sで、開発したもので、 SASはパッチ形式で実行 する「結果出力プログラム」という位置づけである。しかし、データ解析の効率と精度 を向上するためには、対話的な環境でデータを絞り込み、あるいは加工しながら、解析 を進めることが望ましい。そこで、 UNIX 版S ASシステムに SAS/ACCESS等のプロダクト AS/AFによるデータ解析メニューの開発を検討中である。 が出揃ったのを機に、 S また、 O孔I¥CLEデータベースのテーブル構成を公開し、パソコンやワークステーショ ン上でローカルにデータ解析できる環境づくりを計画中である。 S ASシステムを利用す れば、ワークステーション上のエンドユーザコンビューティングが比較的容易に実現で きるものと考える。 7.おわりに SASシステムには多くのプロシジャが用意され、非常に強力な統計処理機能を簡単に 利用できる。これらの機能を活用するためには利用者自身に統計やデータ解析の知識と センスが要求される。今後、利用者教育の機会を多く持ち、利用者のすそ野を広げる活 動を行いたい。 *1SAS， BASE/SAS， SAS/GRAPH， SAS/QC， S A S / I N S I G H T， S A S / ASSISTは 、 S ASインステイ チュートジャパン杜の商標です。 * 2ORACLE ， SQL* F o r m s， SQL* N e tは、オラクル杜の商標です。 *その他各製品名は、一般に各メーカの商標です。 ← 1 8 2一

日本 5A5ユーザー会 (5U G卜 J ) 各種分割実験モデルに対する MIXEDプロシジャの活用 高橋行雄 日本ロシユ(株)・臨床開発本部・統計解析室 E f f e c t i v eu s ef o r! v 位XEDP r o c e d u r ew i t hS p l i t ‑ P l o t sE x p e r i m e n t a lMedels YukioTakah出 h i ∞ ，he M e d i c a lB i o m e t r i c sCRDD i v .NipponR 要旨 リーリス 6 . 0 7よりサポートされるようになった M医 EDプロシジャは， 複数の誤差構造を持ち，かつ，欠測値を含むような分割実験，経時データなど の解析に多面的に活用できる.本質的に誤差が複数ある実験計画，変量因子を 含む場合，単純な測定の繰り返し，実験の反復，多段分割，多方分割などにつ いて M医 EDプロシジャの活用法を，特に分散の期待値の構造の観点より複数 の誤差の合成について， GLMプロシジャおよび VARCOMPプロシジャと対比 しながら解説した. キーワード: SAS/MIXED，分割実験，変量因子，混合モデル 1.はじめに SASの GLMプロシジャは 一般化した解析方法により，重回帰分析，欠測値を含む 各種の分散分析，共分散分析，数量化 I類など，これまでの統計パッケージでは個別的 に取り扱われてきた問題を統一化した.一般的に，統一的な手法というものは，使い勝 手が悪いのであるが， GLMプロシジャは，それを凌駕するパワーを持っていて，応用 範囲の極めて広く，探索的なデータ解析の道具として欠かせない.しかしながら，分割 実験のように誤差が複数あるような実験データの解析には，技工的な使い方が求められ るにもかかわらず，複数の誤差を考慮しなければならない場合の水準平均および水準聞 の差の標準誤差について最高次の誤差しか用いないといった欠点がある.このために， 結果が常に過大評価(有意差が出やすい)されやすく問題である. さて，リーリス 6 . 0 7よりサポートされるようになった M医 EDプロシジャは，複数の 誤差構造を持ち，かつ，欠測イ直を含むような分割実験，経時データなどの解析に多面的 に活用できる.ただし， GLMプロシジャ以上の汎用性があるがゆえに，これを適切に 使いこななすことは容易ではない.そこで，従来の解析方法による様々な分割実験の型 を示しつつ，阻XEDプロシジャの結果と対比し適切な使用方法を示したい. 1 8 3

2.変量モデル 人を対象とした実験の場でしばしば問題となるのが"人"の取扱である.ランダムに選 び出された 5人のボランテイアに 3種類の薬物を， 1週間の間隔でランダムに投与し， 血圧の減少を計測したとしよう.結呆を表示 Iに示す. 表示 l 血圧の下降度 人 R1 R2 R3 R4 R" 薬物 D1 1 5 9 23 1 0 1 7 薬物 D2 20 1 4 1 9 1 7 22 (単位 mmHg) 薬物 D3 1 2 7 1 4 8 9 この実験モデルは，人をブロック(変量)とした乱塊法とみなせる.人を母数因子とみ なそうと変量因子とみなそうと，薬物の効呆は，繰り返しがないので人*薬物の交互作 用を誤差とみなして検定するしかない. ところが， 薬物効果の平均値の標準誤差は， "人"を母数因子か変量因子かどちらにするのかによって異なる.母数因子とみなすと， この実験のボランテイアについてのみの平均値の存在範囲の指標となり，変量因子とみ なした場合は，全く別のボランテイア 5人についての平均値の存在範囲の指標となる. MIXEDプロシジャは，人を母数因子とみなすか変量因子とみなすか，解析時にどち ら で も 簡 単 に 対 応 で き る . MIXEDプロシジャの使用方法は， GLMプ ロ シ ジ ャ に VARCOMPプロシジャの機能を組み込み、さらに機能拡張をしたものと言えよう. M医 EDプロシジャを適切に使うためには， GLMプロシジャおよび VARCOMPプロ シ ジ ャ の 結 呆 と 対 比 し な が ら 解 析 を 進 め る と よ い . 表 示 2 に GLMプ ロ シ ジ ャ の RANDOMステートメントにより変量因子を指定した結果を示す.変量因子R と母数因 子D との交互作用 R*Dも変量因子となるが， MODELステートメントに含めなければ自 動的に誤差項とみなしてくれるので RANDOMステートメントには含めないでおく.出 力 結 果 は ， 若 干 編 集 し で あ る が ， 分 散 分 析 表 の 分 散 の 期 待 値 の 構 造 Ex 戸c t e dMean S q u a r eから変量因子R と母数因子D ともに誤差項で F検定して良いことが示されている. 問題は， LSMEANSステートメントで推定されている標準誤差 S凶 E π である.これは， 因子R を母数因子とみなした結呆で， MSの欄の誤差分散 Ve=6.5500のみを用いて構 成されている.因子D の水準は 5個のデータの平均であるので SE o=FcVe/ilD) =FC6.5500/5)=1.1445 として求められている.因子R を変量因子とみなした標準誤差は， VarCR)の分散の期待 値も誤差とみなして V紅(E π o r )と合成する必要があるが， GLMプロシジャでは対応して 184‑

r 女 巾ム ︐ ︐ 巾ム X 寸ム ハHV A 阻 B P r 女 q / ‑ q d D BD qv︐ . ︐ Y ;︐ Rlt 白 川L lDtu ‑‑dec つ&勺 qL 'n‑non ヨ 寸ム寸ム ︐ 勺 寸ム寸ム ︽ ノ ' ‑ 寸 ム 寸 ム 寸 ム 弓4 q J ι dnMEFhJ ハ U nznuJ 寸ム 勺'﹄司ぺ RRRR 59307 ‑t=ptJsl DEUP DUDnudR Dpiodz nona 十﹂ a a d ︐ ︐ 表示 2 GLMプロシジャによる分散成分 proc GLM data=DD.D1 R D ; c1ass mode1 Y = R D / e1 ssl random R ; lsmeans D / stderr ; 'D1‑D2' D 1 ‑1 0 estimate 'D1‑D3' D 1 0‑1 estimate 'D2‑D3' D 0 1‑1 estimate run ; 分散分析表 Source R D Error Tota1 DF 4 2 8 14 GLM Procedure T e 1 SS 147.6000 177.6000 52.4000 377.6000 水準平均と SE MS 36.9000 88.8000 6.5500 F 5.63 13.56 Expected Mean Sauare Var(Error) + 3 Var(R) Var(Error) + Q(D) Var(Error) Least Squares Means D D1 D2 D3 Std Err 1.1445 1.1445 1.1445 Y 14.8000 18.4000 10.0000 水準平均の差と SE Paramater D1‑D2 D1‑D3 D2‑D3 Estimate ‑3.6000 4.8000 8.4000 Std Err 1.6186 1.6186 1.6186 いないので，分散の期待値の構造を参照しながら手計算で求めなければならない.この 例のようにデータが完備していれば Var(R)の係数は，整数となり簡単に求められるが， データが不揃いになった場合には，実数となり計算はかなり面倒となる.ただし， ES 百 MIEステートメントで求めている因子D の水準聞の差の SEは，いずれの場合でも V訂 ( R )の影響を受けないので， Var(E r r o r )のみを誤差とした出力は適切である.したがっ て，変量因子を含むような場合には， GLMプロシジャには，このような問題が内在し ていることに注意しなければならない. 分散成分の推定値は， VARC O:四プロシジャで手軽に求められる.表示 3に示すよう に TypeIの平方和(逐次方式)に基づく分散の期待値の構造を示す. MODELステートメ 185‑

ントで母数因子(固定効果)を先に列挙し，次に変量因子を列挙する.その境を FlXED / 〆 ・ー オプションで指示する.この結果として V紅 (R)= 10.1167が得られる.これは，分散分 析表の MSの欄より ‑ ‑ 戸一 一 一 ‑ ‑ . . Var(R)=((Var(E ηor)+3Var(R)ー ) ‑ ‑ ‑ ‑ へ a r ( E 訂or))/3 =(V R‑V e)/3= =(36.9000‑6.5500)/3= 10.1167 として求めた結果と一致する. 表示 3 VARCOMPプロシジャによる分散成分 / 大 REPB01B.TXT 女/ proc varcomp data=DD.D1 method=type1 c1ass D R ; mode1 Y = D R / fixed=l ; eR ) 一門︾内叫︾ qu‑t zl aE u‑ ‑D ‑a q ︑v M一))) 寸 ム 主7 0 onv 十﹂一r a ‑ ‑ i R d m1 一 5 ・1一・・ nuro 十 ﹂‑ s ‑ 一 E variance Component R ) Var( Var(Error) 一 n a一++ e ‑ 8 14 I 一Z Z E t e‑EEE I MS 88.800 36.900 6.550 ‑zzr d‑ooo 一r z z e Error Total Type 1 SS 177.600 147.600 52.400 377.600 一 2 4 e‑‑(( DF I I Evvv I D R p‑zzr 一a a a x 分散の期待値の構造 Source 表示 4に M医印プロシジャによる結果を示す.分散成分の推定は，制限付き最尤法 (R 日仏)がデフォルトとなっている.分散の推定値は，白varianceParameterEstimatesの Estimateの欄に示されており，話ゐ=10.1167，可否お)=宿区詰司)=6.55とVARCOMP プロシジャの結果と一致している.母数因子D の F検定は， Tests ofFixedEffectsに示さ 表示 4 MIXEDプロシジャによる解析 proc M1XED data=DD.D1 ; DRi c l a s5 model Y=D; R; random lsmeans D /c 1i REPB01C.TXT 大/ / 大 T h e M1XED Procedure Covariance Parameter Estimates ( R E M L ) 71 14 可一 司 d‑F En‑‑. ︒ 下 コ ハu a adnu t ‑ 4 0 ︑ dnu m‑l 可 ム z‑Rd a ‑u piAU ‑a v‑5 0 ‑e nhv‑nknA t d Error Estimate S 8 . 7 6 5 7 1 0 . 1 1 6 7 3 . 2 7 5 0 6 . 5 5 0 0 Z 1 .1 5 2 . 0 0 P r >I Z I 0.2484 0.0455 Tests of Fixed E f f e c t s Source D I NDF I 2 D D F Type 1 1 1F P r >F 8 13.56 0 . 0 0 2 7 大大 L e a s t Squares Means v 唱 よ ‑1ム 内4 1 d aν‑nunυnμ 一 v一 ︒ ?μ‑nununu LSMEAN 14.8000 18.4000 10.0000 Lower 1 0 . 5 8 9 8 1 4 . 1 8 9 8 5 . 7 8 9 8 S t d Error 1 .8 2 5 7 1 .8 2 5 7 1 .8 2 5 7 ← 186‑ 虫盟主 1 9 . 0 1 0 2 2 2 . 6 1 0 2 1 4 . 2 1 0 2

れている.検定結果は， TypeI I Iの F値 1 3 . 5 6が表示されていて， GLMプロシジャの F 値と同じ結果になっている(完備型データなので Type1と同じになる).因子D の水準平 均の標準誤差は， 1 .8257となっていて，因子Rの分散を次の様に誤差とみなした結果と なっていることが確認できる. = . r( ( V a r ( R )+Var ( E r r o r ))/n = . r( ( 10 . 1 1 6 7+6 . 5 5 0 0 )/5)=1 .8257 / 戸 ̲ ̲ . . . ̲ ̲ 、 、 SE n D) 3.分割実験での効果の推定 因子R を実験の反復，因子A を l次単位，因子B を 2次単位とする反復のある l段 分 割実験の例を表示 5に示す.因子R を変量因子とみなすことにより，前節と同様の考え 方で解析できる. 表示 5 反復のある l段分割実験データ 反 復 R1 A1 A2 A3 B1 1 2 . 3 1 5 . 5 1 3 . 9 B2 1 3 . 9 1 4 . 8 1 3 . 3 B3 1 5 . 0 1 5 . 2 1 4 . 3 反復R2 B4 1 5 . 0 1 4. 4 1 2 . 8 B1 11 .7 1 3 . 9 1 4 . 0 B2 1 2 . 7 1 3 . 3 1 3 . 2 B3 1 3 . 0 1 4 . 3 1 3 . 5 B4 1 3. 4 1 3 . 6 1 2 . 8 GLMプロシジャで交互作用 R*Aを l次誤差，交互作用 R唱 と R*A 唱 を 2次誤差と なるような解析事例を表示 6に示す.反復 R と因子 A は ， 百STステーメントで l次 誤 差 R*Aを指定し直して検定しているが，誤差の自由度が小さいこともあり，共に有意 な差ではない.因子Bおよび交互作用A*Bは 2次誤差に対して有意な差となる. 交互作用A唱は， 1次単位の因子A と2次単位の因子Bの組み合わせなので， 母平 均に対する誤差の推定には， RANDOMステートメントで出力される分散の期待値の構 造より， 1次誤差成分と 2次誤差成分を合成し， 稲荷沿)=(VR'A ‑ 九rror ) /4= (0.7817 0.1150)/4=0.1667 ・ として計算することができる .A 唱の各水準の平均値の誤差 SEは ， 均なので SE A' B 2個のデータの平 ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ 、 . . . . ‑ ‑ ‑ ‑ . 、 = . r ((Y‑ ar(R*A)+Yぽ但πO r ) )/n = . r( ( 0.1150+0.1667)/2)=0 . 3 7 5 3 A' B) となる.反復 R は，前節でのベた変量因子であるが， ここでは， "母数"とみなしたこ とになっている. 品位XEDプロシジャの表記法は，表示 7のように，すべての因子を CLASSステート メントにより指定し， MODELステートメントで母数因子を， RANDOMステートメン トで変量因子(R a n d o mE f f e c t s)を指定する.反復 Rを RANDOMステートメントではな く MODELステートメントに含めて母数因子としているが，これは従来の解析法に準じ EA 唱 ヮ ︐ o o

表示 6 分散の期待値の構造
T
i
t
l
e
2 '<<<反復がある 1段 分 割 実 験 G
L
M プロシジャ>>> ' ;
proc GLM
d
a
t
a =D
D
.
D
2;
古
/ R
EPB02A.TXT 古/
c
l
a
s
s
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15
5
1
m
o
d
e
l Y= R A R古 A B A古 B /e
random
R古A ;
t
e
s
t h=R A
e=R古A
分散分析表

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B
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e
R
A
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B
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2
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1
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.
8
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6
7
1
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3
5
0
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1
.
2
3
8

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2
.
4
2
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.
7
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1
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6
2
2
1. 1461~

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1
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T
v
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e
a
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o
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) +4Var(R叩) +Q
(
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) +Q
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A，
A
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B
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V
a
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) +4Var(R古A
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(
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) +4Var(R古A
)
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B，
νB)
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) +Q
V
a
r
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) +Q
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B
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4
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4
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.
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P
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0
.
1
2
6
3
0
.
2
4
3
6

ているためで，本来は，変量因子とするべきだろう(変量とした場合は表示 1
4c
)
. 1次
誤差 R*Aは 0
.
1
6
6
7， 2次誤差 R
e
s
i
d
u
a
lは 0
.
1
1
5
0と出力され手計算の結果と一致してい
る.固定効果の F検定も分散の期待値の構造に対応して行われている.
交互作用 A*Bが有意なので LSMEANSステートメントにより，水準平均と誤差を求め
る.交互作用 A*B の誤差は SEA •B ニ 0.375 と，適切に合成され，

その 95%信頼幅もオプ

ションの指定により出力される.ただし，信頼幅を求めるための t分布表の自由度はディ
フォルトでは，高次の誤差，この場合では， 2次誤差の自由度 9を使ってしまい，信頼
幅が常に小さめになり問題である.複数の誤差分散を合成た誤差の自由度の調整には，
サタスウエイトの方法が知られいるが，現在の SASのリリース 6
.
0
7では対応していな
い.そのために，実用的でないことは承知の上で，手計算で求めた調整した自由度
3
.
9
8をオプションで指定して 95%信頼幅を求めている.
ESTIMA
1Eスセートメントは，水準聞の差，その誤差などを任意の線形式に対して

求めることができる.因子A内での B の水準聞の差，

因子B 内での A の水準聞の差に

興味があるる.一例として Al内の BlとB2水準の差， Bl内の AlとA2水準の差(この場
合は自由度の調整が必要)および t検定の結果を示す.

8
8一
一1

表示 7 M医 EDプロシジャによる出力例 T i t l e 2 '<<<反復ある一段分割実験 R を母数>>>' ; proc MIXED d a t a =D D . D 2; /大 R EPB02E.TXT 大 / c l ass R 且 B; r n o d e l Y=R 且 B 且大 B; r a n d o r n R大 且 ; e s t i r n a t e '且 1 :( B 1 ‑B 2 ) ' B 1‑ 1 0 0 且 大 B 1‑ 1 0 0 0 0 0 0 00 0 0 ; e s t i r n a t e ' B 1 :( 且 1‑且 2 )， 且 1‑ 1 0 且 大B 1 0 0 0 ‑ 1 0 0 0 0 0 0 0 /d f = 3 . 9 8; 且叩/d f = 3 .9 8 cl; l s r n e a n s J ︽ HU 3ハU l ‑ ‑ n吋 ‑4141ム pLAU E‑l v ‑a a‑u ‑ l 言 ‑・司 nu‑‑nnnHA v ‑且 5 0 e t‑Anu ︑ . aτ ハu 可 ︒ n H A一・・ T h eM I X E DP r o c e d u r e C o v a r i a n c eP a r a r n e t e rE s t i r n a t e s( R E M L ) E s t i r n a t eS t dE r r o r 0 . 1 6 6 7 0 . 1 9 5 9 0 . 1 1 5 0 0 . 0 5 4 2 2 0 . 8 5 2 . 1 2 R . L . 2 . . . . よ 斗 0 . 3 9 4 9 0 . 0 3 3 9 T e s t so fF i x e dE f f e c t s S o u r c e R T v p e1 1 1F P r >F μ ヰ DDF 2 6 . 4 5 0 . 1 2 6 3 2 9 9 且 B 且 大B 3 . 1 0 0 . 2 4 3 6 5 . 4 2 0 . 0 2 1 0大 9 . 9 7 0 . 0 0 1 5 大大 L e a s tS q u a r e sM e a n s 且 大 BA 1B 1 且 大 BA 1B 2 L e v e l L S M E且N 1 2 . 0 0 0 0 1 3 . 3 0 0 0 S t dE r r o r 0 . 3 7 5 3 0 . 3 7 5 3 D D F 3 . 9 8 3 . 9 8 L o w e r 1 0 . 9 5 6 0 1 2 . 2 5 6 0 Uooer 1 3 . 0 4 4 0 1 4 . 3 4 4 0 且 大 B且3B 4 1 2 . 8 0 0 0 0 . 3 7 5 3 3 . 9 8 1 1 . 7 5 6 0 1 3 . 8 4 4 0 E S T l M A T ES t a t e r n e n tR e s u l t s P a r a r n e t e r 且1 :( B 1 ‑B 2 ) B 1 :( A 1 ‑A 2 ) E s t i r n a t e S t dE r r o r D D F T P r >I T I ‑ 3 . 8 3 大 0 . 3 3 9 1 0 . 0 0 4 0女 ‑ 1 .3 0 0 0 ‑ 2 . 7 0 0 0 5 . 0 9 0 . 5 3 0 7 3 . 9 8 ‑ 0 . 0 1 4 7大 4.整理された実験データの問題点 表示 5のように実験のランダム化の過程が詳細に記述されていれば，適切な解析が可 能であるが，表示 8に示すように単に結果が整理(常に起きる問題である)されていると しよう.表を見ただけでは，繰り返しありの 2元配置の実験が行なわれたかのように思 われるかも知れない. しかしながら，ランダム化の手順により様々な分散分析の型があ り，解析上は細心の注意を必要とする. この実験には， 3水準の因子A ， 4水準の因子B の 1 2通りの組み合わせに対し，それ 4個のデータがある.さて，この表を見て全てのデータが， ぞれ 2個，全部で 2 2元配 置分散分析の前提としている完全にランダム化された実験とみなして解析してよいのだ ろうか. GLMプロシジャを使用したからといって結果が正しいという保証はまったく ‑189

ない.実際には差がないのに統計的に差があると言ったり，実際には差があるのに統計 的に差がないと言ったり，誤用の結果はまちまちであり一定の傾向ではない.もちろん 閲 XEDプロシジャにも誤用の危険性が潜んでいることは， GLMプロシジャ以上である ことを注意したい.そこで，それぞれの型に対応した分散分析表を示すと共に，それに 対応する MIXEDプロシジャの使い方と結果の見方を次節以後に示す. 表示 8 整理された実験データ A1 A2 A3 B2 1 3 . 9 1 2 . 7 1 4 . 8 1 3 . 3 1 3 . 3 1 3 . 2 Bl 1 2 . 3 .7 11 1 5 . 5 1 3 . 9 1 3 . 9 1 4 . 0 B3 1 5 . 0 1 3 . 0 1 5 . 2 1 4 . 3 . 3 1 4 1 3 . 5 B4 1 5 . 0 4 1 3. 4 1 4. 1 3 . 6 1 2 . 8 1 2 . 8 5.完全なランダム化実験とみなした場合 繰り返しありの 2元配置分散分析というのは， 2 4個のデータが，完全にランダム化 されて得られたことを前提としているにもかかわらず，この前提が満たされるような実 験は，現実的にはほとんど行われていないと考えたほうがよい.それでは，完全なラン ダム化実験とは，どのよつな実験なのだろっか.これは，表示 9aに示すように，実際 に実験データを得たランダム化の過程として考えるとよい. 表示 9a 完全ランダム化の実験順序 Al A2 A3 B1 ( 6 ) 1 2 . 3 ( 11 ) 11 .7 ( 19 ) 1 5 . 5 ( 2 1 ) 1 3 . 9 ( 2 ) 1 3 . 9 ( 9 ) 1 4 . 0 B2 1 3 . 9 1 2 . 7 1 4 . 8 ( 1 ) ( 4 ) 1 3 . 3 ( 15 ) 1 3 . 3 ( 2 2 ) 1 3 . 2 ( 7 ) ( 16 ) B3 1 5 . 0 ( 2 4 ) 1 3 . 0 ( 3 ) 1 5 . 2 ( 10 ) 1 4 . 3 ( 1 4 ) 1 4 . 3 ( 2 0 ) 1 3 . 5 ( 18 ) B4 ( 5 ) 1 5 . 0 ( 17 ) 1 3. 4 ( 8 ) 1 4. 4 ( 2 3 ) 1 3 . 6 ( 12 ) 1 2 . 8 ( 13 ) 1 2 . 8 括弧()の中の数字が，実際に実験を行なう順番の一例である.第 1番目の実験は A2， B2の組み合わせで，第 2番目の実験は A3，B1の組み合わせで，...， 第 24番目の実験 は Al，B3の組み合わせで行なうのである. このような手順でほんとうに実験をしたな らば，表示 9bに示すように教科書的な繰り返しありの 2元配置の分散分析を用いて何 ら問題はない.この分散分析の結果は，因子A の p値が 0 . 0 5 2 3で統計的に差が有りそ うに見えるが，有意水準 α =0 . 0 5のを使うことを前提にすれば，有意な要因が全くない ことが示されている. ‑190‑

表 示 9b 完全ランダム化の場合の分散分析表 d f 2 3 6 1 2 2 3 要因 A B A*B 誤差 全体 S V 4 . 8 5 3 3 1 .8 683 6 . 8 7 6 7 7 . 6 4 0 0 21 .2383 0 . 6 2 2 4 2 2 6 6 6 7 7 8 1 4 J J J 1 . 14 0 . 6 3 。 F 3 . 8 1 0 . 9 8 1 .8 0 p 0 . 0 5 2 3+ 0. 43 5 3 0 . 1 8 1 8 6.測定の繰り返し しばしば発生するのは，表示lOaに 示 す よ う に ， 実 験 が 1 2回 の ラ ン ダ ム 化 し か 行 な ，B2の 組 み 合 わ せ で ， そ の 結 果 得 ら れ わ れ な か っ た 場 合 で あ る . 第 1回目の実験は A2 4 . 8と 1 3 . 3が 得 ら れ ， 第 2回目の実験は， Al， た 2個のサンプルを，その場で測定して 1 B3の組み合わせで 1 5 . 0と 1 3 . 0が得られ，順次第 1 2回目まで実験が行なわれたものと する. な お ， 実 験 の 結 果 と し て 液 体 の よ う な サ ン プ jレを分割できるようなものは，それを 2 等分して測定しても同じ実験モデルと考えられる.さらに， 2 4個 の サ ン プ jレを自動分 析装置などで一括して測定しても同じ実験モデルが適用される. 表示lOa 測定の繰り返しがある実験データ Al A2 A3 Bl 2 . 3 ( 10 ) 1 11 .7 ( 4 ) 1 5 . 5 1 3 . 9 ( 5 ) 1 3 . 9 1 4 . 0 B2 3 . 9 θ) 1 1 2 . 7 1 4 . 8 ( 1 ) 1 3 . 3 ( 11 ) 1 3 . 3 1 3 . 2 B3 ( 2 ) 1 5 . 0 1 3 . 0 ( 6 ) 1 5 . 2 1 4 . 3 1 4 . 3 ( 3 ) 1 3 . 5 B4 ( 8 ) 1 5 . 0 1 3. 4 4 4. ( 12 ) 1 1 3 . 6 1 2 . 8 σ) 1 2 . 8 実験の順序が記載されていないならば，表示lOaの デ ー タ は ， 表 示 9aとまったく同 じデータである.違いは，目には見えない各データに付いている誤差の構造が異なるの である.完全ランダム実験の場合は，各データにただ 1つ の 誤 差 し か 付 い て い な い の に 対 し ， こ の 実 験 に は 2種 類 の 誤 差 ， 実 験 誤 差 E(l) と測定誤差 E ( 2 )が ， 各 デ ー タ に 付 い ている. Yll1= μ+α1+ 1 ) . . 2 . 3 s1+ ( α 戸)1 1 + E( 1 1+ Eω111 =1 Y112= μ+α1+ 戸1 +( α 戸)1 1+ 1 ) . . O ) 112=11.7 E( 1 1+ E Y342= μ+G3+F4+(GF)34+E(1)34+ EO)342=12.8 実 験 誤 差 E (1)は，因子A と因子B の 水 準 の 組 み 合 わ せ を 変 え て 実 験 す る 度 に 付 く 誤 差 Q υ よ ー 1 ょ

である .Y111 と Y112 は，同時に実験されたのであるから共通の実験誤差 E{1)ij が付き， それぞれのデータに別々の測定誤差 EOLl と e (2)叫が付いている.問題は，交互作用 ( α 戸)と実験誤差 e (1) は，それぞれのデータの添字が完全一致，言い換えれば完全に 交絡しているので分離できない.このために，因子A および因子B の検定は，交互作用 ( α 戸)と実験誤差 e (1)を合わせたものを誤差とみなして検定することになる. 分 散 分 析 の 結 果 は ， 表 示 10bに示すように，分散 V の欄に検定の相手を明示するた めの矢印を入れておくとよい.因子A および因子B は，実験誤差 e(1)で検定しているの で F値は，表示 9bの分散分析表の F値に比べ小さくなり，因子Aの水準聞の差を全く 捕えられなくなっている. 表示 10b 測定の繰り返しがある場合の分散分析表 要因 d f A 2 B 実験誤差 e(1) 3 測定誤差 e(2) 6 1 2 全体 2 3 。 V F p 4 267 2. 2 . 1 2 0. 2015 1 .8 6 0 . 6 2 2 8 0 . 5 4 0 . 6 7 0 3 6 . 8 7 1 . 14 6 1 1 .8 0 0 . 1 8 1 8 7 . 6 4 21 .2 383 0 . 6 3 6 7 S ノ ∞ さて，この実験計画では，何らかの差を見つけようとする試みは失敗してしまったの である.さらに，実験誤差あるいは交E作用すらも有意となっていないのは，実験誤差 に比べて測定誤差が比較的大きいためであり，さらに実験を続けるのならば，測定の精 度を高める工夫が必要がある との教訓ぐらいは得られたことになる. MIXEDプロシジャでの解析事例を表示 1 0cに示す.札制DOMス テ ー ト メ ン ト で 交 E作 用 A唱を誤差とみなすために指定することが特徴である. その結果， A*Bは ， 誤 表示 1 0c 測定の繰り返しがある場合の M医 EDプロシジャ T i t l e 2 tくくく測定の反復)))' i proc MIXED d a t a= D D . D 2; c l a s s R A Bi m o d e l Y=A B ; random A女B i 女 / R EPB02B.TXT 女/ C o v a r i a n c eP a r a m e t e rE s t i m a t e s( R E M L ) C o v Parm A大B R e s i d u a l R a t i o 0 . 4 0 0 0 1 .0 0 0 0 E s t i m a t e S t dE r r o r 0 . 2 5 4 7 0 . 3 5 5 5 0 . 6 3 6 7 0 . 2 5 9 9 Z 0 . 7 2 2 . 4 5 P r) Z 0 . 4 7 3 6 0 . 0 1 4 3 T e s t so fF i x e dE f f e c t s S o u r c e A B N D F 2 3 D D F T v p eI I IF 6 2 . 1 2 0 . 5 4 P r )F 0 . 2 0 1 5 0 . 6 7 0 3 nHd Tよ ︒ ︒

差とみなされ，因子A と因子B の F値は，それぞれ 2 . 1 2，0 . 5 4と表示 1 0bの分散分析表 の F値と一致している. 7 . 1段分割実験 表示 1 1 aに示すように，因子A のランダム化と因子B についてのランダム化が，階層 的に行なわれることもある.実験は，ランダム化の手順により，まず因子A2の条件に 5 . 5， 固定し，その中で因子Bの水準をランダムな順序で実験を 4回行ない，それぞれ 1 1 4 . 8，1 5ム 1 4.4が得られ，次に，因子 A1の条件に固定した上で同様にランダムに実験 を 4回行ない 1 2 . 3，1 3 . 9，1 5 . 0，1 5 . 0を得，順次，因子A の水準を順次変更して行く. 1 a 1段分割実験のデータ 表示 1 A1 A2 A3 ブロック 2 ) R1 ( 3 ) R2 ( Rl ( 1 ) 5 ) R2 ( 4 ) Rl ( ( 6 ) R2 Bl 1 2 . 3 11 .7 1 5 . 5 1 3 . 9 1 3 . 9 1 4 . 0 B2 1 3 . 9 1 2 . 7 1 4 . 8 1 3 . 3 1 3 . 3 1 3 . 2 B3 1 5 . 0 1 3 . 0 1 5 . 2 1 4 . 3 1 4 . 3 1 3 . 5 B4 1 5 . 0 1 3. 4 1 4. 4 1 3 . 6 1 2 . 8 1 2 . 8 この実験の誤差の構造は， Yijk= μ + α i + E ( 1 + 戸j+ ( α 戸)ij+E{Dijk ただし， i= 1 ， 2，3 ; j= 1 ，2 ，3 ， 4 ; k= 1 ，2 のように， 1次誤差 E(1) が因子 Aの直後に現われ，交互作用 ( α 戸)が l次誤差 E(1) と lbに分 交絡しなくなっていることが，前節の測定の繰り返しの場合と異なる.表示 l 散分析表を示す. 表示 11b 1段分割実験の場合の分散分析表 要因 A l次誤差 e(l) B A*B 2次誤差 e(2) 全体 d f 2 3 3 6 9 2 3 S V 6 . 6 0 5 6 . 8 7 6 1 .0 35 21 .2 3 8 3 2. 4 267 2 . 2 0 1 7 0 . 6 2 2 8 1 .1 4 6 1 0 . 1 1 5 0 F o 1 .1 0 1 9 . 1 4 5. 42 9 . 9 7 P 0. 43 77 0 . 0 0 0 3* * * 0 . 0 2 1 0* 0 . 0 0 1 5* * 阻 XEDプロシジャでの解析事例を表示l1cに示す.表示l1aのブロック R の水準は， 単なる実験順序であり，対応、があるわけではない.従って， RANDOMステートメント で l次誤差を R (A)と指定する.この表記法は， GLMプロシジャでの考え方と同じで， 193‑

対応のない変量因子 R と交互作用 R*Aを合わせたものをまとめて誤差とする記述方式
であり， A(R)としても同じであるが，誤差であることを意識して R(A)としている.
表示 llc 1段分割実験に対する MIXEDプロシジャ
T
i
t
l
e
2 '
<<<一段分割>>>' ;
proc MIXED
d
a
t
a= D
D
.
D
2;
c
l
a
s
s
R A B;
r
n
o
d
e
l Y= A B A大B
r
a
n
d
o
r
n
R{A);

大
/ R
EPB02C.TXT 大
/

Covariance P
a
r
a
r
n
e
t
e
rE
s
t
i
r
n
a
t
e
s(
R
E
M
L
)
Ratio
4
.
5
3
6
2
1
.0000

C
o
vP
a
r
r
n
R
{
A
)
R
e
s
i
d
u
a
l

E
s
t
i
r
n
a
t
e S
t
dE
r
r
o
r
0
.
4
4
9
6
0
.
5
2
1
7
7
0
.
0
5
4
2
0
.
1
1
5
0
0

Pr> Z
0
.
2
4
5
9
2
.
1
2
0
.
0
3
3
9
Z

1
.1
6

T
e
s
t
so
f Fixed E
f
f
e
c
t
s
S
o
u
r
c
e

D
D
F T
y
p
eI
I
IF P
r >F
.
4
3
7
7
3
1
.1
0 0
.
0
2
1
0大
5
.
4
2 0
3
.
0
0
1
5 完走
9
.
9
7 0

N
D
F

且

B

且
大B

この結果は，これまでの分散分析の結果と大きく違い，因子Bの主効果，交互作用
A*Bともに統計的に有意な差となっている. どうしてなのであろうか.これは，因子 A

の水準の変更に伴い，かなり大きな l次誤差 E
:(1)があるにもかかわらず，その中での因
子B の変更に伴って発生する 2次誤差 E
:(
2
)が相対的に小さいからである.それは，表示
1
2に示すように， Alの Rlのデータと R2のデータを比べてみると， R2のデータの方

が常に大きく，次に，それぞれの Rl，R2内のデータ 4個の平均値からの偏差 dを計算
する.この dの差が， Yの差に比べの相対的に小さい (2次誤差 EG) に相当する)ことが
わかる.このことは，因子A の水準の変更に伴う誤差が大きく，因子A の水準内での因
子B の水準の変更に伴う誤差が小さいことを意味し，因子B の主効果と交互作用 A唱 が
統計的に有意な差となったと解釈される.

2 1次誤差と 2次誤差の構造
表示 1
Al内 Rl
Yljl

Bl
B2
B3
B4
平均

1
2
.
3
1
3
.
9
1
5
.
0
1
5
.
0
1
4
.
0
5

偏差 d1j1
‑
1
.75
‑
0
.
1
5
+
0
.
9
5
+
0
.
9
5

Al内 R2
Y lj2

.7
11
1
2
.
7
1
3
.
0
1
3.
4
1
2
.
7
0

偏差 d1j2
‑
1
.00
0
.
0
0
+0.30
+
0
.
7
0

‑194‑

2
Al内の差 Rl‑R
:
yの差
0
.
6
0
1
.20
2
.
0
0
1
.60

dの差
ー0
.
7
5
ー0
.
1
5
0
.
6
5
0
.
2
0

8.実験の反復 繰り返しを含むような実験を企画する場合は，完全なランダム化よりも，繰り返しの ない要因配置実験を反復する方が，いろいろな意味で実験計画上好ましい性質を持つ場 合が多い.ある実験が， 1週間で 1 2回の実験しか物理的にできないような場合に，全 体で 24回の実験をを 2週間でランダム化するよりも， 1週間単位で 1 2回のランダム化 を 2回反復すれば，実験時期に起因するさまざまな，実験の場の変化を別枠で取り出す ことが可能となり，実験の精度を高めることができる. 具体的には，表示 13aに示すように第 l反復を R1として 最初の 1 2回の実験を因子 A と因子B の全ての組み合わせに対しランダムに行なう.次に，第 2反復をR2として， ( 13 )から ( 2 4 )までのランダム化に行なう.もしも，第 3反復を行なうのであるならば， さらに ( 2 5 )から ( 3 6 )と実験を追加すればよい. データの構造は，反復 R を γk' k=1， 2 とし 九 〔j Y k i j =μ+γk+E{O}k+αi+ 戸j+ ( α 戸)ij+E となる.因子A および因子B は ， E( 1 ) で検定し，反復 R に伴う誤差 E (0) は ， γ と交絡し ているので，分離して取り出すことはできない. 表示 1 3 a 反復実験のデータ 反復 ~ R1 A1 A2 A3 R2 A1 A2 A3 B1 ( 1 0 ) 1 2 . 3 ( 4 ) 1 5 . 5 ( 5 ) 1 3 . 9 1 1 . 7 ( 15 ) ( 2 0 ) 1 3 . 9 ( 2 3 ) 1 4 . 0 B2 ( 9 ) 1 3 . 9 4 . 8 ( 1 ) 1 ( 11 ) 1 3 . 3 ( 2 1 ) 1 2 . 7 ( 16 ) 1 3 . 3 ( 1 4 ) 1 3 . 2 B3 ( 2 ) 1 5 . 0 ( 6 ) 1 5 . 2 ( 3 ) 1 4 . 3 ( 13 ) 1 3 . 0 ( 2 2 ) 1 4 . 3 ( 19 ) 1 3 . 5 B4 ( 8 ) 1 5 . 0 4. 4 ( 12 ) 1 1 2 . 8 ( 7 ) 3. 4 ( 18 ) 1 ( 17 ) 1 3 . 6 ( 2 4 ) 1 2 . 8 表示 1 3aは，一見すると繰り返しのない 3元配置分散分析の型かの様に見える.この ままで単純に分散分析をすると，反復 R と他の因子との交互作用 R*A，R唱が発生し， 3因子交互作用 R*A 切を誤差項として検定することになる.これは完全な誤りで，交 互作用 R*Aは，因子Aの反復 R1の水準平均と反復 R2の水準平均の差の食い違いの大 きさを示すものであって，これも実験誤差と考えるべきものである.同様に， R*Bも誤 差であり， R*A*Bに合わせて実験誤差 E (1) とみなし，表示 13bに示すような分散分析 表を作成する. この結果から，反復 Rの分散が， 5 . 0 4 1 7と誤差分散 0 . 2 3 6 2に比べ極めて大きいこと から実験の場の予期せぬ変化があったことになり，それにもかわらず，その中では精度 の高い実験が行なわれていたことが，因子Aおよび交互作用 A*Bが高度に有意な差と にU 1i QU

表示 13b. 反復実験の場合の分散分析表 。 要因 d f S V F R 1 5 . 0 4 1 7 ヘ 5 . 0 4 1 7 21 .34 0.0007*** A 2 2. 4 267 1 0 . 2 7 0.0030* * B 3 1 .868 0 . 6 2 2 8 2 . 6 7 0.1019 A*B 誤差 e ( l ) 6 6 . 8 7 6 1 . 1461 4 . 8 5 0.0117* 1 1 2 . 5 9 8 0.2362 全体 23 21 .2383 p なっているのである. MIXEDプロシジャでの解析事例を表示 13cに示す.反復 R のみを， RANDOMステー トメントで指定しているが，表示 13bの分散分析表は，反復 R を入れ"母数"とみなし た場合となっている.分散分析表までの段階では，"変量"とみなした場合どちらでも母 数因子についての検定結果は同じである.違いは，第 2節の変量モデルで示したように， LSMEANSステートメントなどでで標準誤差を推定するときに異なる. ︐︐︐︐︐ 巾4 ま 巾4 VA v 内 J'u ︽川 nu L 円 nMU nb p& ︐︐︐︐︐ ム.︐ n z ‑ F1 nunuRA nu 験= ︑〆・・ 'nb 〆 ︑ ﹀D ま EABJ ︑.パ U aF 47a Y 復抗 R A R ︿ 白︑.パ UU v L q u 可ム n 円 RU= J ε ︑ F ︿D m VAqu I a AUn u目︑ムoa Cmz υ ︽ l a v ‑ ‑ 白 ︑ &EM ら つ ーム内 av ︑ .m4nw‑ 表示 13c 反復実験に対する M医 EDプロシジャ C o v a r i a n c eP a r a m e t e rE s t i m a t e s( R E M L ) C o vP a r m R R e s id u a l R a t i o E s t i m a t e S t dE r r o r 1 .6 9 5 3 1 .0 0 0 0 0 . 4 0 0 4 0 . 2 3 6 2 0 . 5 9 4 2 0 . 1 0 0 7 Z P r >J Z J 0 . 6 7 2 . 3 5 0 . 5 0 0 4 0 . 0 1 9 0 T e s t so fF i x e dE f f e c t s S o u r c e A B A大B D F T y p eI I IF P r >F N D F D 2 3 1 1 1 1 1 1 . 0 0 3 0 大安 1 0 . 2 7 0 2 . 6 4 0 . 1 0 1 9 4 . 8 5 0 . 0 1 1 7 * 9.反復ある 1段分割実験データ 前節で述べた反復実験は，優れた実験計画はであるが，ランダム化の範囲がまだ大き 4aに実験順序の例を い.これに第 7節で述べた分割実験と組み合わせてみよう.表示 1 示す.ランダム化は，反復R1の中で因子A の水準変更を行ない，その中で，さらに因 子 B の 4水準の中でランダム化を行なっている.反復R2でも同様なランダム化を行な う. なお，この実験計画は，表示 5で示した分割実験のデータと全く同じであり，ラ ンダム化の順序を加えたものである. 1よ Qd ︒ 戸

表示 1 4 a 反復ある l段分割実験データ I 反復 Rl I Al A2 A3 Al R2 I A2 A3 I B1 B2 1 3 . 9 1 4 . 8 1 3 . 3 1 2 . 7 1 3 . 3 1 3 . 2 I 12.3 I 15.5 I 13.9 I 11 .7 I 13.9 I 14.0 ( 2 ) ( 1 ) ( 3 ) ( 5 ) ( 6 ) ( 4 ) B3 1 5 . 0 1 5 . 2 1 4 . 3 1 3 . 0 1 4 . 3 1 3 . 5 B4 1 5 . 0 1 4. 4 1 2 . 8 1 3. 4 1 3 . 6 1 2 . 8 I平 均 I 14.05 I 14.98 I 13.58 I 12.70 I 13.78 I 13.38 データの構造は， Ykij ‑ μ + γ k + E ( O ) k + α i + E ( 1 ) K i + F j + ( α 戸) i j + E ω kij となり，因子A のあとに 2次 誤 差 E(1)が付くことが，前節の反復実験と異なる.この誤 差は， 3配置分散分析とみなした場合の交互作用 R*Aに相当する.表示 6の GLMプロ シジャの出力を整理すると表示 1 4bの分散分析表となる. 4b 反復のある l段分割実験の分散分析表 表示 1 。 要因 df S V F R l ¥ 5 . 0 4 1 7， 5 . 0 4 1 7 A 誤 差 e(l) 2 2 6. 45 3 . 1 0 B 3 4 2 6 7 2. 1 .5 6 331 0 . 7 8 1 7 A*B 6 6 . 8 7 0 . 6 2 2 8 1 .1 4 6 1 誤 差 e(2) 9 1 .0 3 0 . 1 1 5 0 全体 2 3 21 .2 383 因子A は ， 6 . 8 0 4 2 5. 9 . 9 7 P 0 . 1 2 6 3 0 . 2 4 3 6 0 . 0 1 5 9* 0 . 0 2 1 0* 0 . 0 0 1 5* * 1次 誤 差 e(l) で検定し，因子B と交互作用 A唱は， 2次誤差 e i . 2 ) で検定する. 1次 誤 差 e(l) の分散 0 . 7 8 1 7は ， 2次 誤 差 e i . 2 )の分散 0 . 1 1 5 0と比較し有意に大きい.これ は，因子A の各水準の反復聞の平均値の差， Al: 1 4 . 0 5‑1 2 . 7 0= 1 .3 5 A2: 1 4 . 9 8‑1 3 . 7 8= 1 .20 A3: 1 3 . 5 8‑1 3 . 3 8=0 . 2 0 特に A3が他の水準に比べかなり小さく，因子B の水準変更に伴う 2次 誤 差 e i . 2lに対しに 比べて l次 誤 差 e(ll大きいことの原因となっている. 反復 R を変量とみなした場合の M医 EDプロシジャによる解析事例を表示 14cに示す. 反 復 R と 2次 誤 差 R*Aを ， RANDOMステートメントで指定する. LSMEANSステート メントで推定される交互作用 A唱の標準誤差は， 0 . 5 6 4 2となっている.これは，誤差の 分散成分の推定値 1 9 7

V紅(R) 0 . 3 5 5 0 Va r ( R*A) 0 . 1 6 6 7 V紅但r r o r ) 0 . 1 1 5 0 計 を加え合わせ， SE A • S = . . r( 誤 差 /n A• S ) 0 . 6 3 6 7 r . = ( 0 . 6 3 6 7/2)=0 . 5 6 4 2 として計算したものと一致している.反復 R を"母数'とみなした表示 7 の SEA •S =0.3753 に比べ Va r ( R)の分だけ大きくなっていることがわかる. 表示 1 4c 反復を変量とした l段分割実験に対する MIXEDプロシジャ T i t l e 2 ' <<<反復ある一段分割実験 R を変量>>>' ; p r o c M I X E D d a t a=D D .D 2; 大 / R E P B 0 2 E . T X T 2 大/ c l a s s R A B; m o d e l Y = A B A大B; 大 且 ; r a n d o m R R l s m e a n s A大 B; ・ t'nuJ U ︽‑ 司 V 1 内 ' ' ‑ . V ι ‑U ︽J nuJFhJ EJ1 ムハU v l ‑ 司t'F﹁Jwa Au‑anununu 一 " 円 Nu‑ ︒と ︽ τ コ rbEJ 主 a内 ︽ a n U 司l n u らし‑ 畠 一 54J6 1 m V1 ムーム 相 l' M1 ムーム 叫 EA1 内 V ︽ ︽V 吋叫 Jn川 υ ‑H t'nuJn川 V 一司 Enu 穐 ‑oon ︑ 目d‑ nυnEnυ ﹂ + nn一 ・ ・ ‑ mVI‑‑‑ 1 ム d a ‑u pLAU ‑︐︑ー‑ ZA5 e FU‑nMAnknk 0 回大 ︑ .与nLoし‑‑AH・V HV HV C o v a r i a n c eP a r a m e t e rE s t i m a t e s( R E M L ) Z 0 . 5 9 0 . 8 5 2 . 1 2 P r >I Z I 0 . 5 5 2 6 0 . 3 9 4 9 0 . 0 3 3 9 T e s t so fF i x e dE f f e c t s S o u r c e A B A大B N D F D D F T 2 2 3 V I ‑ ‑ ハ υ ‑ ︽J'白 内ι ︐ ・4 e a u τ Eτ4 ι 内︐ V 川 Vム‑rhupzhupzhu Tu‑EJEJEJ u ‑ 円︑ 1 2 . 8 0 0 0 ‑ n H V︽ ‑パu Hvn ↑ ー = 司 WU1unu a‑nυnu 京 T ‑nυnu MUTuqu ME‑‑ ム Z4qd ︑ 向マ 4 1ム qu ‑1ム 内4 8 ‑ 1ム ‑nbnono 胃 胃・ ・ ・ 胃A 1‑TA A ?心 v‑nDnDnD 走大量 e B A ‑‑RARA ︒=・ ‑ ‑ L e a s tS q u a r e sM e a n s T P r >I T I 2 1 .2 7 2 3 . 5 7 0 . 0 0 0 0 0 . 0 0 0 0 2 2 . 6 9 0 . 0 0 0 0 1O . 反復のある 2方分割実験 これまで，因子A を第 l分割とした例を示してきたのであるが，因子 B についても第 1の分割の対象ととしてもよい.どちらかは，実際の実験のやりやすさに依存する. 5aに示すように因子A と因子B を同時に分割の対象とすることもできる.これ 表示 1 は ， 2方分割と呼ばれているもので，反復 R1の中で因子A の水準変更を行い，第 l回 目はA2水準であるが，この時にまとめて 4個の実験サンプルを作っておく.次に A1 水準でまとめて 4個の実験サンプルを，さらに A3水準で 4個の実験サンプルを作り， 合計 1 2個の実験サンプルを作る (4個の実験サンプルでなく 1個の実験サンプルを作り， 一198‑

後 で 4等分しでもよい).因子B では，因子A のそれぞれの水準で作成された 4個 の 実 験 サンプルより l個づっ抜き出し，合計 3個のサンプルに対し，まとめて実験して結果を 得るデータの構造は， ( 0 ) ̲L ( 1a ) ̲ ( 1b ) D 〆丹、 ( 2 ) Ykij = μ + γ k + C '‑'k+ α i + c "‑'ki+ 戸j + C "0'kj+ (α 戸) i j + E kzj ̲ ̲ となり，因子B のあとに誤差 e(l防が付くことが，前節の反復実験と異なる.この誤差は， 3元配置分散分析とみなした場合の交互作用 R切 に 相 当 す る . 5a 反復のある 2方分割実験データ 表示 1 R1 A1 A2 A3 ( 2 ) ( 1 ) ( 3 ) R2 A1 A2 A3 ( 6 ) ( 5 ) ( 4 ) B1 B2 B3 B4 [ 3 ] 12. 3 1 5 . 5 1 3 . 9 [ 7 ] 11 .7 1 3 . 9 1 4 . 0 [ 2 ] 1 3 . 9 1 4 . 8 1 3 . 3 [ 5 ] 1 2 . 7 1 3 . 3 1 3 . 2 [ 4 ] 1 5 . 0 1 5 . 2 1 4 . 3 [ 8 ] 1 3 . 0 1 4 . 3 1 3 . 5 [ 1 ] 1 5 . 0 14. 4 1 2 . 8 [ 6 ] 4 1 3. 1 3 . 6 1 2 . 8 分散分析表を，表示 1 5bに示す.因子A は a方向の l次 誤 差 e ( 1a ) で ， 因 子B は b方 向 の 1次 誤 差 e(lb) で ， 交 互 作 用 A*Bは 2次 誤 差 e(J.)でそれぞれ検定する.反復R は 誤 差 e ( l a ) と誤差 e( 1a ) を合成したもので検定する必要がある.検定結果から， 1次 誤 差 e刊 の F値は， 1 .00以下であり，一般的には 2次誤差にプールして分散分析をやり直す.その 結果は、表示 1 4bに示した反復のある l段分割実験の分散分析表に帰着する. 表示 1 5b 反復のある 2方分割の分散分析表 要因 d f S V R 1 5 . 0 4 1 7 5 . 0 4 1 7 A l次 誤 差 e(la) 2 4 . 8 5 3 3 2 1 .5633 B l次 誤 差 e(同 3 1 .8683 3 0 . 2 4 1 7 A*B 2次 誤 差 e (2) 6 6 . 8 7 6 7 6 0 . 7 9 3 3 全体 23 21 .2383 0 . 7 8 0 . 6 2 2 8 6 F ノ 骨 K1 0 . 0 8 0 附 ゾ 1 0 . 1 3 。 F p 3 . 1 0 0.2436 5 . 9 1 0.0510+ 7 . 7 3 0.0635+ 0 . 6 1 0.6332 8 . 6 7 0.0094** 表示 1 5bの分散分析表を適切に構成するためには， GLMプロシジャの RANDOMス テートメント，または， VARCOMPプロシジャにより，事前に分散の期待値の構造を確 認しておくことが望ましい . M 医 EDプロシジャとの関連から言えば，表示 1 5 cに示す ように VARCOMPプロシジャの使用を薦める.この結果で注意してもらいたいのは， ‑199 ←

b方向の l次誤差 e(lb) ， V訂 (R(B))の推定量が， ‑0.0172とマイナスになっていることで ある.これは，形式的に， V a r ( R ( A ) )=(0.0806‑0 . 1 3 2 3 )/3=‑ 0 . 0 1 7 2 と計算している結果であり， 1次誤差 e(同の F値は， 1 .00以下であることに対応してい る. 表示 1 5c 反復のある 2方分割の分散の期待値の構造 T it l e 2 'くくく 2方分割実験>>>' i 大 R E P B 0 2 F . T X T 大/ a t a=D D . D 2 m e t h o d = T Y P E 1i / p r o c V A R C O M P d c l a s s R A Bi m o d e l Y=A B A大B R R 大A R 大B/f i x e d = 3i V a r i a n c eC o m p o n e n t sE s t i m a t i o nP r o c e d u r e E x p e c t e dM e a nS q u a r e a r ( R大且) +Q ( A， A女B ) V a r ( E r r o r ) +4V a r ( R大B ) +Q ( B， A大B } V a r ( E r r o r ) +3V V a r( E r r o r ) +Q(νB) a r ( R * B } +4V a r ( R叩} V a r ( E r r o r } +3V +1 2V a r( E r r o r ) a r ( E r r o r } +4V a r ( R大且} 0 . 7 8 1 7 V a r ( R * B } a r ( E r r o r } +3V 0 . 0 8 0 6 V 0 . 1 3 2 2 V a r ( E r r o r ) S FT v p e 1S S T V p告 1M S o u r c e D 2 . 4 2 6 7 2 4 . 8 5 3 3 A B 0 . 6 2 2 8 1 .8 6 8 3 且 大B l .1 4 6 1 . 8 7 6 7 6 6 R 1 5 . 0 4 1 7 5 . 0 4 1 7 R大 且 R大B E r r o r T o t a l 2 2 3 1 .5 6 3 3 0 . 2 4 1 7 0 . 7 9 3 3 1 .2 3 8 3 2 V a r i a n c eC o m p o n e n t V a r( R ) V a r ( R大且) V a r ( R叩) V a r ( E r r o r } E s t i m a t e 0 . 3 5 9 3 o . 1 6 2 4 0 . 0 1 7 2 0 . 1 3 2 2 四 さて，阻XEDプロシジャは， 2方分割の問題に適切に対処できるか，が今回の検討 のメインテーマであった. これまでの結果から，このデータでは， b方向の l次誤差 瑚の存在は否定されているのであるが，あえて，表示 1 5dに示すように， ε( 2方分割 ~ー『 の問題のままで解析した.まず，分散成分であるが， Var((R*B)=0 . 0 0 とし，論理的に ありえないマイナスになることを避けている.次に，百石両')=0.1150は ， 表 示 山 の 0.1322と異なる. これは，布石R*B)=O .∞としたことに伴い， R*Bの平方和を誤差 の平方和に自動的にプールして分散を計算し直していることによる. Ve =( S R ' B+Se)/df (0.2417+0.7933)/(3+6)=0.1150 噌 +e = R これは，表示 14cの反復のある l段分割実験の分散分析の結果となっている.母数因子 F i x e dE f f e c t sの因子A の p値は， 0 . 2 4 3 6で一致しているが，因子B と交互作用 A*Bの F 値 5. 42，9 . 9 7は，表示 1 4bの結果と一致しているものの， p値は， 0 . 0 9 9 4と 0.0066 と 一致しない.これは， DDFに出力されている F分布表の分母の自由度が異なるからで ある.これは，分散は合成したものを使用しているにもかかわらず， F分布表の分母の 200‑

自由度は，元のモデルのままの DDF=6を使用していることに原因がある.いずれにし ても，あるレベルの誤差分散が，統計的に無いと判断された場合には，解析モデ jレを変 更することが望ましい.ただし，有意でない母数因子を誤差にプーリングする場合には， 言うまでもないが，あらかじめその方式を決めておくべきであり，結果を見てから色々 と試行錯誤するべきではない. 表示 1 5d 反復のある 2方分割に対する MEXEDプロシジャ T i t l e 2 ' < < < 2方分割実験)))' proc MIXED d a t a= D D . D 2i c l a s s R A Bi model Y= A B A * B ii random R R*A R * Bi / *R E P B 0 2 F . T X T* / C o v a r i a n c eP a r a r n e t e rE s t i r n a t e s( R E M L ) C o v Parm R R *且 R * B Residual R a t i o 3 . 0 8 7 0 1 .4 4 9 3 0 . 0 0 0 0 1 .0 0 0 0 E s t i m a t eS t dE r r o r 0 . 3 5 5 0 0 . 5 9 7 7 0 . 1 6 6 7 0 . 1 9 5 9 0 . 0 0 0 0 0 . 1 1 5 0 0 . 0 5 4 2 0 . 5 9 0 . 8 5 P r) 0 . 5 5 2 6 0 . 3 9 4 9 2 . 1 2 0 . 0 3 3 9 Z T e s t so f Fixed E f f e c t s S o u r c e A B 且* B N D F 2 3 6 D D F T v o eI I I F Pr) F 2 3 . 1 0 0 . 2 4 3 6 5 . 4 2 0 . 0 9 9 4+ 6 9 . 9 7 0 . 0 0 6 6* * 11.まとめ 分散分析は，実験計画法に従った実験データの解析の基本であり，多くの統計の教科 書で取り上げられ，大小様々な統計パッケージにも必ず含まれている.しかしながら， その多くは完全にランダム化された理想の実験データの解析を主体にしており，現実の 実験の場でしばしば無意識の内に行われているランダム化が限定された分割実験につい ては，ほとんど無視されている.人および動物に対する実験の場では，必然的に起きて いることの多い変量因子の取り扱いについても無視されがちである. その結果として，分散分析の誤用がしばしば発生するのである.交互作用を無視して 主効果のみを云々したり，変量因子の認識が全く欠如していたり，明らかな分割実験を しているにも関わらず完全にランダム化したとみなしたり 実にオ華々である. SASの GLMプロシジャは，多様な実験計画モデルにたいし適用できる優れた統計パッケージ ではあるが，変量因子を含んだり，あるいは分割実験のように必然的に複数の誤差をも っ様な計画に対しては，本質的な解決がされている訳ではない. 新たにリリースされた M医 EDプロシジャは，まさに，これらの問題を本格的に取り 扱えるプロシジャである.これまで，計算が煩雑であるがゆえに敬遠されがちな問題を ‑201‑

ランダム化の方法という観点から整理してみた.分割実験には様々な型があり，同じデ ータであっても些細なと思われるような取扱いの違いが，全く異なる事例を，阻XED プロシジャの基本的な使い方，結果の解釈のしかたと共に示してきた. MIXEDプロシジャの出力には，従来の伝統的な分散分析表の F 値のみが出力され， 平方和および分散は出力きれない.このために，その F値が妥当なのか，結果を見ただ けでは判断しがたい.微妙な使い方の違いが，大きな結果の違いに結び付くだけに問題 である.そのためは，分散の期待値の構造を把握することが肝要であり，現在は VARCO 恥1pプロシジャあるいは GLMプロシジャを併用しながら慎重に対処する必要が ある. お似印プロシジャは固定効果についてセル平均モデル TypeI I ISSをに基づく TypeI I I の F値の出力がなされているが， VARCOMPプロシジャでの分散の期待値の構造の出力 は ， Type1の平方和に基づくもののみであり， GLMプロシジャでは， Type1 ， Type1 1， T y p e I I I の分散の期待値の構造の出力がされ， MIXEDプロシジャとの整合性の面では， TypeI I Iが望ましい.ただし，データがバランスが取れていれば， どちらでも同じなの でここでは TypeIを示した.違いは，データがアンバランスな場合に起き，この場合に はもはや GLMプロシジャで出力される分散の期待値の構造が複雑になり正確な検定を 手作業で行うのはかなり面倒であり， VARCOMPプロシジャの TypeIの場合は，求めら れた分散成分の推定値をもとにして，面倒ではあるが手計算可能ではあるが実用的とは 言えない. なお，今回の報告で含めなかった直交表を用いた分割実験の場合は， GLMプロシジャ では， Type1のでしか解析できないが，島区四プロシジャでは， TypeI I Iで対応でき， アンバランスな場合に適切な検定が可能である. さらに， MIXEDプロシジャは，経時測定データへの応用も大いに期待できるのであ るが，別の機会に，様々な活用方法を今回と同様に GLMプロシジャと対比しながら報 告したい. 文献 1 ) SAS I n s t i t u t eI n c .( 19 9 2 ) :T e c h n i c a lR e p o r tP2 2 9，SAS/STAT S o f t w a r eChacge a n dEnhancement ， C a r y NC USA:SAS I n s t i t u t e . 9 0 ) :SASによる実験データの解析，東大出版会. 2 )高橋行雄，大橋靖雄，芳賀敏郎(19 3 ) 山内二郎ほか偏(19 7 7 ):品質管理便覧 7 . 3 . 1実験計画モデルの問題，日本規格協会. 4 )中里博明(1970):分割実験法入門，日科技連出版社. 5 ) 朝尾正，安藤貞一，楠木正，中村恒夫(19 7 3 ):最新実験計画法，日科技連出版社. 6 ) 田中豊 ( 1 9 8 5 ):パソコン実験計画法，現代数学社. 7 ) Box， G . P . E .，H u n t e r， W.G. and H u n t e r， J . S .( 1 9 7 8 ):S t a t i s t i c sf o rE x p e r i m e n t a l，J o h n Wily& S o n s . 1 9 9 4 ):違いを見ぬく統計学ー実験計画と分散分析ー，講談社. 8 )豊田秀樹 ( 2 0 2

日本 5A5ユーザー会 (5UGト J) 双対服法、あるいは特異植分解、さらi こ交互閥解者 O鹿野元久 (稼)リコー 品質管理本部信頼性保証技術室 Dual S c a l i n g， S i n g u l a r Value D e c o m p o s i t i o n a n d 1n t e r a c t i o nA n a l y s i s 1 do t o h i s a } { i r o n o T D . QC Division RICOH C O M P A N Y ，L 1 ‑ 3 ‑ 6 N a k a ‑ M a g o m e O h t a ‑ k u， T o k y o， 1 4 3 ]a p a n 要旨 数量化 E類と呼ばれる数量化の方法は、双対尺度法・あるいは関連分析など、様々な 呼ばれ方があり、出発行列の違いから色々なタイプが存在する。しかし、これらは行列 の特異値分解と考えれば区別する必要はない。あたかも異なる手法のように宣伝するの は利用者を混乱させるだけであろう。一方、量的データでの特異値分解は、マンデ、ル流 の交互作用解析に用いられる。このような統一的な関係を事例に基づいて紹介する(掲 げた文献は有益なものであるから参照されたい)。 キーワード: 双対尺度法、パイプロット、交互作用解析、特異値分解、 I M Lプロシジャ 1.はじめに 西里氏による双対尺度法は、氏自身によって次のような分類がなされている。 順位デ ーグの数量化、一対比較法の数量化、分害J I 表・度数表の数量化、反応型のデータの数羊 化、多次元表の数量化、継次カテゴリデータの数量化の方法(19 8 2 )と一見、バラエティ ーに富んでいるかのように恩われる。そして、これら数量化の利用者が、どのような構 造のモデルかを知らずに、まるで魔法の杖の如く有り難がっている姿に以前から納得が いかなかった。数量化の方法がどうやら、単純な特異値分解ではないかと怪しんでいる 9 3 )で一対比較の数量化と特異値分解との関 最中、吉津先生らのク守ループによる研究(19 係がきちんと整理されていた。感激する一方で、日頃のデータ解析を振り返ってみると、 自分自身の素朴な疑問に耳をふさいでいたのではないかと、反省しなければならないこ とが多かった。そこで、素朴な疑問の解明のためにデータ解析の旅に出ることにした (不幸にも、この頁を聞いた方はデータ解析の小旅行にお付き合い願います)。 ‑203

2 . 順位データの数量化とは何か 計画行列に La 直交表を用いたコンジョイント分析のデータがある(ここで議論しな いコンジョイント分析そのものの結果は示さない)。データは、定価 10万未満のパー 機能の評価をするために取られた。属性として、第 1~lJ にロー ソナル・ユースの FAX ル紙の長さ ( 4水準)、第 4穿 に最大原稿サイズ、第 5列に記録紙サイズ、第 6~iJに操 I J 作パネノレの種類をそれぞ れ 2水準で割り付けた。この 8つの刺激に対して、 19人の被 験者が 1位から 8位までの順位をつけた。 .1 ノミーソナノレ・ユース用 FAXのコンジョイント分析用データ 表2 ー ロl レ 抵 長 原 諸 サ イ ズ 自 噂 紙 サ イ ズ 操 作 パ ネ ル 短 い B 4 A 4 B 4 A 4 A B 1234567891 01 11 21 31 41 51 61 71 81 9 6 237 584384 3 6 3 4 3 7 6 8 558678255 4 44 や や 短 い B 4 B 4 B 64574747 8 5 8 4 や や 短 い A 4 A や や 長 い A 4 B 4 や や 長 い A 4 長 い B 4 A 4 B 4 A 4 A B B 322433111 111112552 8 6 764326626 4 7 5 886255867 7 76 4367 7 37 76 長 い A 4 B 4 A 473 861733 6 5 7 83485 短 い l 46 4 5 いきなりデータセットをコンジョイント分析にかける事が多いが、事前分析として順 位の一致度を調べておくとよい。表 2 . 2 は、順位の一致性の分散分析である。主効果は 有意ではない。一致係数W も 、 W=0.297 でさほど高くない。このよう 残念ながら 5% . 1 を二元表と な場合は、順位の主効果と個人との聞に交互作用があることになる。表 2 考えれば、マンデ、ル流の交互作用解析を行えばよいが、データは順位であって量的デー タではない。そこで、思いつくのが、西里流の数量化(双対尺度法)である。 . 2 一致性の分散分析 表2 要 因 平方和 自由度 主効果 Sa 2 3 6 . 6 2 5 1 8 分散 Fo P1 直 1 3 ̲3 3 1 2 0 ̲ 0 6 0 . 9 5 1 5 61 .3 7 5 1 2 4 7 9 8 . 0 0 0 1 4 2 総平方和 ST W=0.297 一致係数 残差 Se . / ン/ 4 . 5 1 8 7 . 5 8 7 0 . 0 0 3 双対尺度法では、はじめに表 2 . 1 のデータについて列和を Oに基準化する。即ち、順 位を次のように変形する。 E二 (eij) = (n+1‑2Ki j) (2.1) ここに、 nは刺激の数、 8であり、 Ki jは被験者 jの i番目の刺激の順位 204‑

この行列 Eより、 [E' E/{pn(n‑1)2}一 η2IJx=O (2. 2) y ニ E x/{ηn(n‑1 )} (2. 3) により数量化を行う。 実は、この数量化は、表 2 . 1 の行列 Eを特異値分解したものに他ならない。特異ベク トルと双対尺度法によるスコアとの聞には、以下のような関係が成り立っている。 F=‑l‑×J(λi2 /p) (n‑1) (2. 4) . r v G =一一一一 x (λi2/n) (n‑1) (2. 5) ここに、 Fは双対尺度法による刺激 (n=8) のスコア行列、 Gは、双対尺度法によ る被験者 (p=19) のスコア行列である。 u、 vは特異値分解による特異ベクトル行 列である。 λ12は第 i成分の固有値である。これより、双対尺度法のスコアは特異ベク トルを各成分の分散で、基準化したものであることが分かる。また、特異値分解の固有値 と双対尺度法の固有値とは、 λcozresP2=λSVD2/ {P n(n‑ 1) 2 } (2. 6) のような関係があることが知られている。実際、例題では D . 4 0 2 32ニ 3 4 . 7 2 2 22/ ( 1 9 x 8 x 72) より、 ( 2 .6 ) 式の関係が確認できる。 生データ行列の特異値分解では、 (2. 4) " ‑ ' (2. 6) 式は成り立たない。但し、 特異ベクトル行列の値は E行列の特異値分解と同じ値を持つ。 (2. 1)式によって、 生データ行列の特異値分解の固有値は E行列のそれに比べて 1/4倍になるだけである。 従って、 E行列を作ることは本質的な意味はない。 さて、成分のスコアを調べてみよう。スコアは、双対尺度法の値を用いる。刺激のス . 3に示す。 コアは、表 2 表2 . 3 刺激のスコア 刺激 ロ ー ル 猷 賄サイズ 記最酎イズ 陸 作 パ ネ ル 第 1成分 第 2成分 第 3成分 分解前 の1 ) 頃序 一致度 短 い B 4 B 4 A 0 . 3 4 4 0 ̲1 7 9 0 ̲3 2 0 4 0 ̲6 5 6 短 い A 4 A 4 B ‑ 0 . 2 5 6 ‑ 0 . 0 9 2 3 . o545 や憎い B 4 B 4 B 0 . 5 4 6 0 ̲0 8 4 ‑ 0 . 4 0 4 0 ̲1 7 3 0 ̲7 4 7 や悼い A 4 A 4 A 0 ̲4 7 1 0 . 5 5 2 ‑ 0 . 2 2 6 6 1 . o887 や や 長 い B 4 A 4 A ‑ 0 ̲2 6 5 0 ̲6 3 0 0 ̲3 2 4 2 0 ̲5 2 0 村長い A 4 B 4 B ‑ 0 . 1 2 8 ‑ 0 .1 4 0 ‑ 0 . 3 1 0 5 O .7 4 7 長 い B 4 A 4 B ‑ 0̲5 9 3 ‑ 0 . 2 2 4 O .0 6 6 8 0 ̲7 0 7 長 い A 4 B 4 A ‑ 0 . 4 6 0 O .0 2 0 ‑ 0 . 2 5 5 7 0 ̲6 1 2 2 0 5一

これより、第 1成分はロール長さによる好み、第 2成分は操作パネノレによる好み、第 3成分は原稿サイズによる好みに分解できる。そして、図 2 . 1 の成分 1， 2のパイプロ ットによって、被験者は 2つにク令ルーピングできる。すなわち、被験者 ( 7，1 0，1 2，1 3，1 4， 1 6，1 7，1 9 )と { ( 1 ，2 ，9 )，( 3，4 ，5 ，6 ，8 ，1 1，1 5，1 8 ) } の 2群である。図 2 . 2 の順位グラフより 4番目の刺激の順位の一致度が高いのは第 1成分、第 2成分が共に正で大きなスコアだ . o 6，7でこれらは、第 1、第 2成 からだろう。同様に、一致性の比較的高い刺激は、 N 分のスコアが共に負になっている。また、ロール長さと操作パネルによる好みには交互 6 5 。 。 、 且 ︒︑︒ 。 。 。 。 ()O 。 。 1 0 1 ， 札 n =1 9 w =.296531 ; y ; Ho. S 。 6 5 ¥ 2 . 6 5 図2 . 1 成分 1， 2のパイプロット 図2 . 2 順位グラフ 作用が存在していることが分かる。 ところで、特異値分解が重要なのは、データ行列をできる限り小さな次元で表現する 技法であるからだ。ランク k<pの行列支で xを最良近似、 =L : L :(xij一主 ij )2 吟 m i n 1 1 x一五 1 12 なる行列が 支ニエ λiU IV J ( 2 .7 ) であり、データの構造を二次元で近似したものがパイプロット(図 2 .1 ) である。本例で ; { )の寄与率がある。 は、第 2成分までで 68%、第 3成分までで 81O この数量化は、順位の全体的な傾向ではつかめない、主効果+個人の交互作用の解析 になっている。順位のデータは量的データではないが、単なる量的データとして特異値 分解している事が分かつた。この一連の作業は、マンテ、ル流の量的データの交互作用解 析と同じである(マンデ、ル流の特異値分解の出発行列は残差行列である)。 3 . 一対比較データの数量化とは何か 西里の数量化は中屋変法に適用できる。これは、吉津らのグループによる研究に詳し い。その中で芳賀先生は、汎用的に用いられている主成分分析(分散共分散行列から出 9 3 )。主成分分析も特異値分解から統 発する)で交互作用解析をする事を薦めている(19 2 0 6一

一的に記述できる。一対比較法のデータも順位データの数量化とまったく同じで、出発 する行列を以下に示すように準備すればよい。 ( 2 .4 )~ ( 2 .6 )式は一対比較のデータでも 完全に成立する。行列 Fは一対比較の原データ行列で、列に刺激の対を行に被験者を配 置してその反応(得点)を取る。この場合、与える得点は 3段階でも 5段階でもかまわ ない。この Fに対して計画行列 Aを右から掛ける事によって、行列 Eを得る。行列 Eは 、 列に刺激、行に被験者が配置される。特異値分解では、行と列を入替えて分解する。従 って、一対比較の数量化も主効果+個人の交互作用解析であることが分かる。そして、 得られた成分の特異ベクトルを分散で、基準化して数量化と称している。 4 . 度数、分割表一対比較データの数量化とは何か 度数、あるいは分害IJ表の数量化は西里に限らず、林の数量化 E類や関連分析では古く から扱われている。その中では、行と列との相聞が最大になるように並べ変えて、数量 化を図る方法であると述べられているが、これも交互作用解析であり、特異値分解の立 .1は、妻Ijに1 ) 慎序カテゴリを、行は直交表 Lg に 場から眺めると見通しが良く成る。表 4 よって計画されたものであるが、簡単のために二元表の解析であるする。このようなデ ータセットの解析には、累積(カイ二乗)法、あるいは累積ロジットモデルが持ちいられ る。一方、西里には継次カテゴリデータの数量化の方法があるが、モデルを複雑にする だけなので、ここでは取り上げない。また、 ]MPのデフォルトでは関連分析が行われ る。ここでは、数量化の立場からの解析を行ってみる。 .1 順序カテゴリの二元表 表4 一 要因配置 悪い 普通 良い 11111 1 1 4 11221 2 l 3 11331 2 2 2 21122 1 1 4 21232 2 l 3 21311 3 l 2 1213 1 2 2 2 12212 3 2 1 12321 4 1 l ABCDE まず、これを素直に数量化する。 CORRESPプロシジャーを用いれば簡単に計算できる。 表4 .1のデータセットを数量化すると圧倒的に第 1成分の固有値が大きい。これは、こ のデータセットが順序について一元的であり、累積ロジットモデルも適用できることを 意味している。 207‑

ところで、表 4 .1のデータセットをそのまま特異値分解しても、傾向が似ているもの の、数量化の結果と一致しない。これは、データを量的なものではなく、度数として扱 っているからである。特異値分解は、頻度データを出現率 P行列に変換して、重みを掛 けた行列を分解する。すなわち、 R‑1/2PC‑1/2ニ エ λ 1 U IV J (4. 1) ここに、 R‑1/2、 C‑1/2は対角行列で、それぞれ対角に行・列の周辺頻度の出現率に 1/2を乗じたものである。 R‑1/2 PC‑1/2 を特異値分解することから、頻度データの 数量化という意味が良く分かる。これは、二元表のカイ二乗 χ2 の分解でもある。数量 化のスコア(基準化後)と特異値ベクトルとの関係は、 F= "r(λj2)XR‑1/ 2U (4. 2) G =" r (λj2)XC‑1 /2V (4. 3) という関係にある。表 4.2に出力結果を与える(直交表の要因解析は、表示しない)。 表 4.2 数量化の解析結果 I n e r t i aa n d Chi‑SQuare Decomposition Singular P r i n c i p a l Chi‑ Values Inertias S Q u a r c s Pcrcents 1 0 3 2 4 H 6 4 一一一一+ー一一一+ーーーー+ーー一一+ーー 0.13710 0.03108 0.16HIH 9.08182 ( D c g r c e so f Frccdom 三 Row Coordinates D i m l D i m 2 一. 538933 ー. 0 2 1 4 5 4 一. 16HH98 ー 1 0 0 5 4 8 O .0 9 1 1 0i I ー. 538933 ー 1 6 8 8 9 8 O ̲2 0 1 1 3 7 0.091106 O ̲4 6 1 1 4 1 0.571172 0 . 2 5: l 82 5 ‑̲021454 ー .1 0 0 5 4 8 1 7日 1 i4 1 O ̲2 5 3 8 2 5 0 . 1 7 4 7 3 1 一. 2 5 8 7 3 5 C o l u田nC o o r d i n a t巴S S~{ALL t . fO DERATE LARGE +ーーー 7.4033881 .52% 本字本*********本本本本*本字本****本 1 .6784418.48% 字本本本本* 0.37027 0.17630 1 1 1 1 1 1 1 2 2 1 1 1 3 3 1 2 1 1 2 2 2 1 2 3 2 2 1 3 11 1 2 1 3 1 1 2 2 1 2 1 2 3 2 1 H O D i m l D i m 2 0.389242 0 . 1 4 4 7 9 4 ‑ ̲432835 ‑ ̲1 3 5 9 8 1 O ̲: 1 22 5 4 4 ‑.052315 ‑208‑ 1 6 )

5 . 量的データの数量化とは何か 量的データの数量化というと、首を傾げるかも知れないが、新しい座標系を作るとい う意味から主成分分析・ガブリエリのパイプロットそして、マンデル流の交互作用解析 から得られたスコアも数量化された得点と言える。マンデ、ル流の交互作用解析を行う前 にガブリエリのパイプロットについて簡単に述べる。 解析に用いられるデータセットは、一般に多変量解析に用いられるような、列にさま ざまな測定尺度を持つ量的変数、行に観測したケースという n X p行列をイメージする。 しかし、ここまで考察してきたとおり、変数は質的変数でもかまわない。ガブリエリの パイプロットもデータ行列を特異値分解して、元のデータセットを 2次元近似するもの であった。特異値分解は、分散共分散型と相関係数型の解析がある。前者の特異ベクト ルとパイプロットのスコアとの関係は、 F=. r(λj2/n)X u (5. 1) G = (n)X v ( 5 . 2) . r と与えるのが流儀のようである。 ところで、マンデ、ル流の交互作用解析は、二元表にまとめられている量的変数の解析 に用いられるが、 Q C世界では公開事例を拝見したことはまだない。量的変数の二元表 データは、先程のケース×変数の多変量型のデータばかりではなく、繰返しのない二元 配置実験データも含まれる。 Q C世界では、とかく両者を別もの、例えば、男と女のご とく区別しがちであるが、データの解析上からは区別する価値が、どのくらいあるのか はなはだ疑問である。ここでは、繰返しのない二元配置実験データの量的データの数量 化を行ってみる。実験計画法によって作られたデータセットの宿命として、主効果至上 主義がある。この言葉の対局には交互作用極悪人主義が幅を効かせている。そして、繰 返しのあるこ元配置実験データでは自由度が (a‑1)(b‑1)個取れるから、残差と交 互作用が分離できるという自由度の盲信がある。回帰分析では、あれほど残差分析が奨 励されているのにも関わらず、何という悲劇であろうか。実験計画法を好まれる方々は、 説明のつかない系統誤差は、面倒臭いから誤差というゴミ箱に放り込んでしまうのがお 好きらしい。このために、わざわざ、マンデ、ル流の交互作用解析を量的データの数量化と した次第である。マンデルモデルでは、 y j j = μ + α j + s jー ト エ gkτkjγkj+Ejj (5.3) ここに、エ α j = Lsj=エ iτki‑エ iγkjニ 0， Ljτkj2=Ljγkj2=1 という構造模型を立てるものである。 Lg kτkjγkj の部分が交互作用項で、複雑怪奇 な格好をしているので、まだ日本では一般受けしない。実は、主効果からの軍離である、 Lg kτkjγkj+ E jj の部分を特異値分解して、残差と複雑怪奇な交互作用項の関係を 数量化しようというものである。 Q C界でも双対尺度法の名の下で、様々な交互作用解 析が市民権を得ているのに、量的データの数量化だけが Q C国籍を得られないのは不公 平というものである。以下に量的データの数量化の例題を示そう。 .1のようなデータを得た。応答 y は、あ 水準数のやや多い二元配置実験の結果、表 5 ‑209一

る物理特性で、 A，B共に質的変数であるが Bは環境の因子である。

︐

︐

qdqdqdnlnlnundnlndnunun‑7sndnunU7s7S
FhuphuFhυnruFhunγunHvngunkun司d n︿υ 凋U 孟 ngunkunrunrunxun司d
A ρhun4dphuaH1nHunHunudnxuEdnudn︿υ E d E d a川主 aH1nudn4dEυ

一
一

B9 9 8 8 9 9 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 9 9

旦主主

二
一

3

一 円 日 口 刊 引 M M 引M 日 目MMHMM引 河 口

配一一
元一一7 0 0 3 3 3 0 3 7 3 7 3 7 3 0 3 0 7
の一B一
8.8.111111116.6.6.11117.
‑ri‑‑

仲ヱ一一

従って、特異値分解を行うとこの

が予想される。交互作用の主原因

コ

は A の(1 ~11) と(1 2 以降)によるも

のであり、 Bの水準 lと2
，4では
川

内川

けり

HVnHunHunHunHU ハ
HunHM u
H
U ハ
一一一
一‑一一‑
‑
一 uAHU ハHunHU ハHW ハHU ハHwn

nHunHU

‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑

FDFDElukdrJRU ﹁
J に 沿 に み rbkdrυFbtdζJRdF FD
nu 内
J4‑RunORJW 勺t 勺t n泊 勺 jv 勺trJ マt f a 内
J 勺t・
'
a マt
uonucυ4qoupbqLPUla‑‑9‑cυPUAU4qQJvqJ t
司
14 行︐LnU9Lq'unL1Aqけ 4qqu 勺J21 ハ
4U9‑nU4qrhρb

A1~A11 までのグループと A12

ら
、 次のようなことが簡単に分か

ハ

︽

ハ

︽

ハ

‑一‑‑一‑‑

nUAUnununununu‑‑Ti ハ
U1LAU ハ
Unununu‑‑‑1
・

︐
‑︐
‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑

コ
ハ

VARURURupapapbElu に
J K J R U にJkiHRUPDRURurbpb
dzA069U 内
nu 勺t 勺
'
u 守u I 凋q A U t
司 'iAURU061
・ 'i
'i 勺t p b n u U 6 A U n
司
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内
J 勺t O 6 n U マtnLqJqJW
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︐︒ d a q R U T A A U つゐハヨ EA06ρU0600QJvqJqJ

ハ

0
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以降の水準の 2群に分けると、残

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差の傾向は明らかに異なる。

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因子 Bの第 1
，2
，4水準において

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0.36U5
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0.0265

行列である。残差行列そのものか
表5
.
2 残差行列

ノ

F

.1のデータセットを特異値分解してもよいが、 この場合は因子 A、 B
このまま、表 5
の主効果を引いてから特異値分解した方がよい。 この処理を二重中心化という。 このよ

うな二重中心化が意味を持つのは、データが二元配置によるからである。 SASの I M

Lプロシジャを用いて、 二重中心化したのち特異値分解する。プログラムは椿(19
9
3
?
)

.
2 は残差
に掲載されている。表 5

その傾向が逆転するであろうこと

が予想される。これは明らかに系統的な誤差である。 残差行列だけながめても、これくらいの事は分かる。表 5.3 に特異値(固有値の平方根) と特異ベクトノレ行列を示す。 表 5.3 3 さ互作用解析のための特異値分解の結果 Ql 4.1957618 1 . 7 5 & 9 9 2 2 0 . 8 0 3 9 7 8 2 0.0470883 V l ， ‑0.857931 ‑0.111392 0.0437669 0，4 9 9 13 0 1 0.367827 ‑0.658168 ‑0.401358 0.5200287 0.175937 0 . 7 4 2 8 6 1 1 ‑0.40496 0.5032009 0.3125754 0.0506396.0.8203679 0.4761605 U I ‑0.130467 0.2798776 ‑0.064266 ‑0.110628 ‑0.094423 0.2846474 ‑0.209892 ‑0.045558 ‑0.092206 0.335885 0.06163 ‑0.179674 ‑0.12804 0.317074 ‑0.210269 ‑0.072933 ‑0.139524 0.0578264 ‑0.060325 ‑0.034639 ‑0.144736 0.0747247 ‑0.145982 ‑0.000169 ‑0.0659 0.3758866 0 . 3 2 5 0 5 7 1 0.8645387 0.276852 ‑0.179278 0 . 0 2 0 9 3 8 1 0.0527927 ‑0.3149 ‑0.423752 0.0564175 0.1463036 ‑0.262659 ‑0.135237 0.0863828 0.0098184 ‑0.29176 ‑0.378376 0.1765097 0.0618471 0.2567211 ‑0.25272 ‑0.3102510.2251261 0.1976168 ‑0.122295 0.2415589 ‑0.020877 0.2262403 ‑0.079997 ‑0.183689 0 . 1 3 0 6 1 0.2478534 ‑ 0 . 1 2 5 5 6 1 ‑0.558875 0.2917122 0.25878 0.0149992 0.3212759 ‑0.107533 0.3698494 0.0105334 0 . 0 9 2 9 1 0 1 ‑0.023559 0.3913513 ‑0.050814 0 . 3 4 4 1 1 2 1 ‑0.077154 特異値より、第 1成分が 84%と圧倒的である。第 2成分まで考えるとほとんど説明 がつく。交互作用は、ほぼ一元的に表現でき比較的単純である。それは第 1成分をみれ ばよい。第 2成分は Bの第 Z，3水準に対する A の水準の残差の違いを表現している。 A の水準は、 {(9，1 1 )，( 8，1 0 )，( 5， 6 )，( 1 ，Z ，3， 4， 7 ) }，{ 1Z，13，14，15，1 6，1 7，1 8 }に分類できる。 {}が主に第 1成分による分類、()が主に第 2成分による分類である。これから第 2 成分によって A の第 1~11 水準が分類されていることが判る。このような分類は A の水 準の属性にも良く適合している。生データに戻ると、 Bの主効果は水準に従って大きく 2 1 1

なっているから、交互作用は隣あう水準聞の平均値の差の全体的傾向からのズレを意味 する。もし、 Bの水準が量的に表現できるならば、交互作用は全体での回帰からの帯離 を意味する。それは、傾き係数であり、各水準が持つ固有の効果がある(高次項を用い てもよいが)ことを意味する。 事例では比較的簡単な構造の交互作用を発見できたが、このような数量化がより役立 つのは、第 2、第 3成分が無視できないような場合であろう。また、このような交互作 用の解析では、成分の意味づけは重要ではないことに注意したい。量的データの場合、 成分の解釈は多変量空間の無作為に抽出されたデータに対して行われるべきであり、実 験計画などによって意識的に取られたデータに対する解釈は港、意的になるからである。 6 . まとめ データ要約のための数量化の方法は、特異値分解をベースに考えると理解しやすく、 特異値分解による成分は交互作用の解析、あるいは交互作用の記述に威力を発揮する。 そもそも、数量化そのものが全体を分解して、交互作用の解析を行っていると言える。 そう考えるとマンデ、ル流の交互作用解析も、複雑怪奇な技法ではないことが理解できる。 また、数量化されたスコアは、特異ベクトルをどのように重付けするかによるが、流 儀の違いがあることが分かった。 参考文献 [1J西里静彦(19 8 2 ) r 質的データの数量化」 朝倉書庄 [2J鷲尾&大橋(19 8 9 ) r 多次元データの解析」 岩波書庄 [3J椿広計(19 9 0 ) "交互作用解析コトハジメ" 品質 V ol .2 0 9 3 ? ) 古典的多次元尺度構成と数量化 E類 [4J椿広計(19 日科技連 M A 専門コーステキスト (*IML プロシジャーによる特 ~'&fil'{分解のフ。ログラムが .1古っています) [5J吉津、芳賀、椿、飯田、&、説田 多変量解析研究会 W G資料 [6JM . M i y a k a w a( 19 9 3 )" A ni n t e r p r e t a t i o no ft h ei n t e r a c t i o nt e r m si nM a n d e l 's A N O V Am o d e lf r o mH i r o t s u 'si n t e r a c t i o ne l e m e n t s " R e p .S t at .App1 . Res.. J U S E，V o1 .4 0 ‑212‑

日本 5A5ユーザー会 (5U G卜 J) SASによる経済時系列データの分析 和合肇 富山大学経済学部 A n a l y s i so fEconomicTimeS e r i e sDatab ySAS HajimeWago U n i v e r s i t yo fToyama Departmento fE c o n o m i c s， 3 1 9 0Gofuku， Toyama9 3 0 要 旨近く東京大学出版会から発売される iSASによる時系列データの分析」に基づいて，特に経 済・金融時系列データを分析する場合の問題点について解説する。 SASでこのようなデータを分析 する場合，主として SAS/ETSに含まれているプロシジャを利用する。そのほかにも SAS/STAT， SAS/GRAPH，SAS/IML，SAS/ORを組み合わせることによって，広範囲の分析を行うことがで きる。経済データを分析する場合，まずデータをプロットしてどのような動きをしているかを把 握することが必要である。定常な時系列データを適切にモデル化する方法と，実際のデータ系列 では必ずしも定常性を満たさない場合が多いことから，その取り扱い方を述べ，季節性を含んだモ デル化の方法を説明する。さらに，多くの変数聞のダイナミックな関係を一緒に考える必要から， 多変量時系列モデルの使い方を考える。これらのモデルを用いた予測の方法，そして最近経済分 析で重要な単位板，共和分，誤差修正モデル，などのトピックスについても触れる。 キーワード: 時系列分析， SAS/ETS，ARIMAモデル はじめに 時系列データは，時間に関して集計された単変量あるいは多変量の数値データであり，次のよう な分析に役立つ情報を含んでいる。 ・分析をおこなう時系列を生成するモデルを開発し，パラメータを推定する 0 ・基本プロセスの将来の値を予測する。 ・様々な時系列聞の関係をモデル化する。 ・ある時系列での変化が別の時系列の将来の動きにどんな影響を与えるかを予測する。 時系列データを使った実証分析は，経済学では長い伝統がある。応用経済分析での今までの発展 については，すでにいろいろな人々によってサーベイされている。時系列分析の基礎は戦間期に Y u l e( 1 9 2 7 )，S l u t s k y( 1 9 3 7 )，Wold( 1 9 3 8 )等によって築かれた。 計量経済学的研究における主たる論叢は，記述統計学と確率計算を線形回帰モデルの枠組みの 中で融合することを目指すフィッシャー・パラタイムを，どのように計量経済学へ組み込むかを目 的としていた。時系列分析の研究は，主として単一の系列をモデル化する方法を開発することに 関心があった。経済分析では伝統的には一つの系列を，トレンド，サイクル，季節，そして不規則な 要素という 1組の直接観測不能な要素に分解することに関心があった。これらの要素は，それぞ れ趨勢(あるいは長期波動)の考え方，景気循環の概念，季節変動，一時的影響と結びつけることが できる。 他方，オペレーションズ・リサーチは主として予測に関心があり，計算可能で局所トレンドや レベルに基づいた手法を開発することに関心がある ( H o l te ta l .( 1 9 6 0 )，W i n t e r s( 1 9 6 0 )，Brown ( 1 9 6 3 ) )。これらの指数平滑法は，後に観測不能な要素モデルとして表現できることが示され(たと a r r i s o n( 1 9 7 6 )参照)，したがって，より統合的な解析の枠組みを提供することになった。 えば， H ‑213‑

1 9 6 0年代の終わりまで，計量経済学と時系列分析の研究は別々に行われており，両者の統合は e n k i n s ( 1 9 7 6 )の有名な本の初版が出 不可能であるように見えた。しかし，この対立は BoxandJ 9 7 0年以降大きく変化した。この本は，自己回帰和分移動平均 (ARIMA)という一般的 版された 1 なクラスの実用的なモデルの作成方法を開発したものである。その後，一つの系列だけでなくい くつかの系列聞のダイナミックな関係の分析に関心が集まり，多変量時系列モデルや VARモデル を使った実際の予測分析に大きな発展があった。 経済時系列データを SASで分析するには，主として SASjETSに含まれているプロシジャー が使用されるが， SASjSTATにも多くの一般的な統計手法が含まれている。使用データの特徴 を考慮、した実証分析をおこなったり， SASに含まれていない統計手法を用いてのモデル開発には SASjIMLが便利であり ，SASjORでは数理計画などの機能が利用できる。また，結果の表示や分 析には SASjGRAPHの機能を用いると効果的である。 SASjETS以外のソフトウェアを用いて行うことができる。 多くの一般的な計量経済的な分析を ， o g i s t i c回帰 (LOGISTICプロシジャ [SASjSTAT])，制限従属変数やセンサ一回 質的従属変数や L 帰 (LIFEREGプロシジャ [ SASjSTAT])，変量効果モデルやパネルデータの分析 (GLMや MIXED プロシジャ [SASjSTAT])，線形構造モデルの共分散構造分析 (CALISプロシジャ [SASjSTAT])， 主成分分析 (PRINCOMPプロシジャ [ SASjSTAT])，ユーザが定義した尤度関数の MLE(PROC PROCNLP ， PROCIML). MODEL， SASjETSには，時系列データを扱う以下のプロシジャが含まれている。 • ARIMA(Box‑Jenkins法)と ARIMAX(Box‑T i a o法)によるモデル化の方法と予測 ARIMAプロシジャで，自己回帰和分移動平均 ( B o x ‑ J e n k i n s )モデルの同定，パラメータの 推定，と予測，季節 ARIMAモデル，トランスファ関数モデル，インターベンションモデルを 扱うことができる。 ・状態空間モデルと予測 STATESPACEプロシジャで，状態空間モデルの自動モデル選択，パラメータ推定そして予 測を行う(状態空間モデルは一般的な多変量 ARIMAモデルを含む)。 • X ‑ l lと X・1 1ARIMA法を用いた季節修正 Xllプロシジャで，センサス X ‑ l lあるいは X・1 1ARIMA法を用いて時系列の季節修正を ‑ 1 1季節修正プログラムに基づいており，さ 行う。 Xllプロシジャは合衆国センサス局の X S t a t i s t i c sCanada)が開発した X・1 1ARIMA法もサポー卜している。 らにカナダ統計局 ( ・スペクトル分析 SPECTRAプロシジャで，時系列のスペクトル分析とクロスースペクトル分析を行う 0 .誤差に自己相関と分散不均一性がある回帰 AUTOREGプロシジャで，自己相関あるいは条件付分散不均一性の誤差がある線形モデル の回帰分析と予測を行う。 ・自動時系列予測 FORECASTプロシジャで，単変量時系列の予測を自動トレンド除去法を用いて行う。 PROC o l t ‑Winter法の FORECASTは，指数平滑法，自己回帰誤差をもっ時間トレンド，それに H ような時系列の統計的なモデルを必要としない，単純なよく知られた方法を用いた使いやす い自動的な予測方法である。 ・時系列の補間と期積の変換 EXPANDプロシジャで，時系列の時間区間の変換や欠測値の補聞を行う .連立線形回帰方程式体系 SYSLINプロシジャで，連立線形方程式体系の回帰分析を行う ・線形システム・シミュレーション 0 0 2 1 4一

S I M L I Nプロシジャで，線形回帰モデルの連立方程式体系のシミュレーションや乗数分析を 行う。 ・多項式分布ラグ回帰 PDLREGプロシジャで，多項式分布ラグ ( A l m o nラグ)のある線形回帰モデルの分析を行う。 ・非線形方程式体系とシミュレーション MODELプロシジャで，ダイナミック非線形同時方程式体系モデルのパラメータ推定，シミュ レーション，予測を行う。 ・時系列とクロス・セクションの結合回帰分析 TSCSREGプロシジャで，時系列データとクロスセクション・データを結合した回帰分析を 行う。 ・金融・経済データベースへのアクセス DATASOURCEプロシジャで，様々な商用・政府データ提供会社が供給しているデータファ イルから，時系列データを簡単に読み込むことができる。 第 I部経済時系列のデータ解析 まず最初に分析対象となる時系列データの特徴を記述し，時系列データを分析するための基本 1 9 7 7 )による衝撃的な本が現れて以来，探索 的なデータ構造を把握する方法を説明する。 Tukey( 的データ解析 ( E D A )が最近 1 5年間の応用統計解析のすべての分野で，その重要性を増してきて いる。時系列分析もその例外ではなく，時系列データにも極めてうまくそのような探索的分析を 適用することができる。しかし，時系列分析や予測のテキストではデータ解析のこの面について はあまり扱われておらず，むしろ，一般的にはモデル化に関するもっと基礎的な手法を強調する傾 向にある。 この第 I部では，探索的な時系列分析の次の 3つの面について説明する。 1.グラフ表示する J 変量の時系列プロットと 2変量以上の変数閣の関係をプロットする. 2 . 時系列を，度数分布や位置や広がりの尺度で要約する. 3 . 時系列を，分析に便利なように変換したり，平滑化する. ここでの方法は探索的データ分析を中心に紹介しているが，多くの手法は本書の別の章でも使っ ている。本章では，初期データ分析の重要性を多少強調しすぎているかもしれないが，これによって よりよいモデル，より効率的な計算，そして手元にあるデータ，基礎になる理論，と採用したモデル AS/INSIGHT 化の方法聞の関係を理解するのに役立つ。ここで用いたデータ解析の多くの手法は S を用いると，対話型で様々なグラフを作成することができる。 1.1時系列のグラフ表示 時系列プロット，散布図 1 .2 時系列の要約 幹葉表示，文字値表示，中央要約値とスプレッド，ボックス・プロット 1 .3適合度 Q‑Qプロット， Q‑Qプロットの性質，ルートグラム 1 .4 時系列の変換とならし 個々の系列の変換(対称性への変換，定常性への変換) 系列聞の変換の関係 時系列のならし，移動メディアン，ハニング 反復ならしとズレ列の反復ならし，端点のならし，スプリット ム 唱E Fhu ηL

2 SASにおける時系列データの処理 ほとんどの SASプロシジャでは，データが SASデータセットにストアされていることを想 定して処理を行なう. SASjETSプロシジャでは，時系列データは SASデータセット内の特 定の形式に揃える必要がある.このために SASデータ処理手法を用いることによって， SAS データセットを作成したり，データを再編成したり，別々の系列を結合したり，数値の変換を 行なうことが出来る. SASでのデータの取扱については Ba . seSASのマニュアルに詳しく 述べられているが，本章では時系列データに関しての共通の準備事項と，データを取り扱う 上での適切で単純な SASデータ処理手法について簡単に述べる. 2 . 1 時系列データの構成 2 . 2 データの順序づけ 第I I部時系列データのモデル化 経済時系列の探索的データ分析を行ったのち，得られた情報を用いて今度は個別に分析する個々 の系列に対する統計モデルを作成することにする。時系列分析に関する理論的な研究多数あり，た とえば A nderson(1971)，F u l l e r( 1 9 7 6 )そして Wold( 1 9 3 8 )がある。第 I I部では，この理論の特徴を 筒単に回顧し，特にしばしば ARMAモデルと呼ばれる自己回帰移動平均モデルを記述する。しか し，ほとんどの経済時系列は実際には定常ではないので，次章でこの分析を非定常時系列の分析に 拡張する。和分過程のクラスを紹介し， BoxandJ e n k i n s( 1 9 7 6 )のいう同次非定常 ( homogeneous 3章 ) 。 n o n s t a t i o n a r i t y )という特定の非定常型をモデル化する ( 観測された時系列に SASを用いて ARIMAモデルを当てはめる方法は，自己回帰モデル ( 4章) と移動平均モデル ( 5章)における同定と推定の方法を説明する。モデルの同定(定式化)や当ては めたモデルの診断についての最近の発展に特に注意する。 時系列のモデル化の方法は ARIMAモデルだけが唯一の方法ではない。最近 G ardner(1985)に よって優れたサーベイがされている指数平滑法は，もともと 1 9 5 0年代にオペレーションズ・リサー チの分野で開発された手法でおもに短期販売予測や在庫管理の分野で広く使われてきた。確かに， 最近の実証分析では，指数平滑法とボックスとジェンキンスの方法を用いて得られた ARIMAモ デルとの聞の予測精度にほとんど差がみられない。指数平滑法と ARIMAモデルとの関係につい ては後で触れる予定である。また，ある種の「構造モデル」の誘導型としての ARIMAモデルの 解釈や， ARIMAモデルでは困難であるとみられる観測系列における非線形性を捕らえるように拡 張された指数平滑法の方法についても触れる予定である ( 6章 ) 。 7 . 季節時系列のモデル化 多くの経済時系列の特徴は有意な季節変動が観測されることであり，有効なよいモデルとい うのは季節性を適切に扱うことができる必要がある。そこで前章での分析をこの方向で拡張 し，さらに ARIMA理論の最近の発展に照らして，季節性のモデル化と密接に結び付けた季 節修正の方法を述べる。 8 . 時系列データの季節修正 多くの経済・社会に関する時系列データには季節的な変動がみられ，それがトレンド評価を 困難にさせている。政府や企業においてデータを季節的に修正し，季節的な変動を除去する ことに大きな関心がある。そこで，現在使われている Xll法の考え方を説明し，例を使った 季節修正の例を示すことにする。さらに， Xllでの問題点を修正した Xl 1ARIMAについ ても説明する。 9 .誤差構造が自己回帰あるいは分散不均一に従うモデル 実際のデータを用いて回帰式を最小 2乗法で推定するときに，誤差項に関する一般的仮定が 満たされていない場合がしばしば起こる。これは経済データなどの時系列データの分析では ‑216‑

誤差項の系列相関の存在が原因であることが少なくない。このような場合，最小 2乗推定量 は有効性がないことが知られている。さらに，ラグ付き内生変数が説明変数に含まれている ような場合には問題は複雑になり，最小 2乗推定量は不偏性も一致性も満たすことができな くなってしまう。本章で述べようとする相聞は，時系列データで生じる誤差項の相関である. 以下の各節では次のことを述べる. 1.誤差項に系列相聞があるときの回帰. 2 .誤差項に系列相聞があるモデルの予測. 3 . 系列相聞の検定. 4 .分散不均一性の検定. 5 .分散不均一性と GARCHモデル 回帰分析については本シリーズの別の巻で扱われているので，本章では時系列データを用い るときに問題になる誤差項に系列相聞がある場合と分散不均一性がある場合だけを扱うこ とにする。最初に回帰モデルにおける諸仮定と各種統計量の性質を概観し，それから誤差項 に相聞があることを検出する方法と分散が一定でない場合について述べる。最後に，分散が 不均ーという条件のもとでの自己回帰モデルについて述べる。このモデルは，最近金融時系 列の分析などで，その有用性が報告されている。 従属変数の動きを説明するための変数は先行指標変数 ( L e a d i n gI n d i c a t o rV a r i a b l e s ) とも 呼ばれ，このためにトランスファ関数モデルは先行指標モデルとも呼ばれる。以下では，ト ランスファ関数モデルとその特殊な場合であるインターペンションモデルについて説明す る。モデルビルデイングにおける，モデルの同定，推定，診断，そして予測のプロセスは基本 的には 1変量モデルと同じ方法を用いて行うことにする。 1 0 . インターペンション・モデルは， 1つの変数系列が特定の時点で生じたある外生的なイベン 卜によって影響を受けることが分かつている場合の分析である。これらのモデルは外れ値の 検出を含むように一般化することができる。これは，その時期が完全に正確には分かってい ない外生的なイベントである場合ということができる。インターペンションと外れ値は，ダ ミー ( 0 ‑ 1 )変数の形を取るインプットあるいは外生変数を含むように 1変量 ARIMAモデ ルを拡張することによって分析する。 11.トランスファ関数ノイズモデルは，モデルを一般化し，それ自身が確率過程であるインプッ 卜変数を含むようにしたモデルである。このモデルのすべての変数の定常性を保つように階 差をとるようにし，これは時系列の水準を用いてダイナミックモデルを作成する典型的な計 量経済分析的な手法と対照的である。これは和分過程のある回帰モデルの推定に伴う問題が 生じ，これに関連するのが共和分の問題である。 1 2 . 1変量モデルによる分析は，対象となる時系列データに含まれている情報だけを用いて分析 するものである。しかし，多くの場合分析をしようとする変数に，他の特定の事象がシステ マティックに関連することがあり，その場合は，今まで考えてきた 1変量モデルを超えて考 える必要がある。そこで 1つ以上の変数を含み，それらの動学的な特性を明示的に取り入れ M u l t i v a r 匂t eTime たモデルを作ることにする。このようなモデルは多変量時系列モデル ( e c t o rTimeS e r i e sModel )と呼ばれるものである。経済分析で最近 S e r i e sModelあるいは V よく使われているベクトル自己回帰 (VAR)モデルと， Boxa ndT i a oによる Box ‑ Je n k i n sモ デルを一般化したモデルについて述べる。 1 3 . 次にもう一つの多変量時系列モデルの方法である，状態空間表現を用いた方法について述べ る 。 STATESPACEプロシジャによる自動的なモデル構築の方法を説明した後で，この状態 空間モデルは時変パラメータモデルと観測不能な要素モデルの 2通りの解釈ができること を示し，カルマン・フィルタを用いてモデルを推定した経済分析での応用例を示す。 ‑217

1 4 . スペクトル分析について簡単に説明する。ここでのスペクトル分析は，主に回帰分析，時系 列モデルを当てはめたのち得られた残差がホワイト・ノイズであるかどうかを検定するのに 用いられる。 1 5 .第 I I部の最後の章は，経済分析を行う上で特に関心を集めている，最近発展した時系列分析 上のいくつかのトピックスを扱う。それらは，状態空間モデル，カルマンフィルター，トレン r a c t i o n a l階 ド定常と階差定常過程，トレンド循環分解と信号除去， ARIMAモデルの集計， F 2 差と長期記憧モデル，そして時系列における R 尺度である。 第1 1 1部時系列データの予測 1 6 . 自己回帰モデルを用いた予測 ‑予測プロセスについて • AUTOREGプロシジャでの予測 ・ ARIMAプロシジャでの予測 • FORECASTプロシジャでの予測 1 7 .指数平滑法と移動平均モデルを用いた予測 ‑予測プロセスについて ・指数平滑モデルでの予測 ・移動平均モデルでの予測 1 8 . 季節プロセスの自動予測 • FORECASTプロシジャでの季節予測法 ・季節時系列プロセスの予測 1 9 . 季節プロセスの予測 ‑季節予測モデルについて • ARIMAプロシジャでの季節プロセスの予測 • AUTOREGプロシジャでの季節プロセスの予測 ・季節修正への Xllプロシジャの使用 2 1 8

日本 5A5ユーザー会 (5U G卜 J ) 企業収益性のトレンド分析 浅野美代子本 株式会社エ 若杉敬明料 山田文道料本 ・シー・エス料東京大学経済学部本料株式会社富士通システム総研 AT r e n dof∞r p o r a t ep r o f i t a b i l i t yi nJ a p a I L M i y o k oA s a n o :A C S1 0 1 0 ‑ 1K U R I T A，N A G A N O ‑ S H I， N A G A N O ，3 8 0，J A P A N T a kW a k a s u g i :P R O F E S S O RO FF I N A N C EU N l V E R S I T YO FT O K Y O ∞N O 削C S7 ‑ 3 ‑ 1 HO~ω， BUNKYOU-KU， T O K Y O ，1 1 3，J A P A N F A C U L T YO FE E R C HI N S T I T U T EF O RA D V A N C E DI N F O R M A T I O NS Y S T E M B u n d o uY a m a d a :F U JI T U肥S 品 印M O N I C S9 ‑ 3， N A K A S E1 ‑ C H O 肥 M I H A M A ‑ K U， C H I B A ‑ S H I， C H I B A， 2 6 1，J A P A N 要旨 日本開発銀行の財務データにより， 1950年代半ばからの日本企業の収益性等の，変 遷について分析を行った.株主資本利益率 (ROE) の低下問題に閲する分析結果を紹介 する.我々の分析によれば ROEの低下の原因は「事業利益率の低下J I 自己資本利益率 の上昇J I 総資本の肥大」の 3つの組み合わせによるものであるが， 日本的経営という観 点から「肥大した管理コスト」による事業利益率の低下という現象が非常に興味深いとい えよう.各財務指標の探索的データ解析を， U N I V A R I A T Eプロシジャーでおこない， P L 0 1プ ロ シジャー， G P L O Tプロシジャーでのグラフや，∞mプロシジャーで各財務指標聞の関連を相 関係数を算出し吟味を行った. キーワード :Base SAS UNIVARIATEプロシジャー， CORRプロシジャー， SAS/STAT REGプロシジャー， SAS/GRAPH GPLOTプロシジャー (以上すべて， リリース 6 . 08) ‑219一

主主びよるブて企主主病 管手王里一仁の~~三究力弓計生の菩~雫責カ ~ROA イ民 T O:> JJ哀[ZJ アメリカ企業の復活が伝えられる中で、日本企業の収益性低下が指摘されてい る。今回の不況が単なる循環的なものでなく、構造的なものであるという意味で 、ガノ〈ナンス不況という言葉がきかれる。アメリカ企業と同様、日本企業におい ても経営者支配が確立しているが、株式持合を中心とした日本独自の株式構造に より、経営者に対する株主のチェックが機能しなかった。 80年代後半はその悪 い面が出て、経営者が独定して過剰な投資を行い収益性を低下させてしまったと いうのである。 イ民 T τ「る糸愈望書E ヰ=宋リ主主弓豆 われわれは日本開発銀行の財務データにより、 1 9 5 0 年代半ばからの企業収益性 E (続主資本利益 の変遷を分析している。最近は株主の復権という観点から R O' 率)がしばしば取り上げられるが、 ROEはROA (総資本事業利益率)とレパ レッヅ(資本構成)両方の影響を受ける。過去 20年近く自己資本比率は上昇傾 向にあるので、最近の ROEの低下はその影響を受けている。ここでは、より基 本的な収益性指標である ROAについて、その動向を分析してみよう。金融業を 2 5 0 社の平均 ROAの推移は図 lの曲緯①のようになっている。過去 除く全産業 1 40年近く、循環的な変動とともに明らかに下降トレンドが見られる。産業別に 見ても、一般機械、電機機器、精密機器、小売りなど代表的な産業で低下傾向は 顕著である。低下傾向が明らかでないのは、卸売、金属製品、鉄鋼、織維など一 部にすぎない。 株式持合は、見かけ上 PERを上昇させると同時に ROAを低下させる。わが国 では簿価主義が採られているので、金融資産の評価益は利益として計上されない。 配当性向が低いわが国企業の株式投資収益率は過小評価され、会計上、企業の本 来の事業からの利益率より低く表される。その結果企業全体としての ROAは低 下するように見えるのである。 過去 30年間、個人株主が一貫して減少してきたのとは対照的に、株式持合は 強化されてきた。それゆえ、株式持合の影響を除去した ROAでその傾向を見る ことにした。しかし、データベースの制約から、株式持合からの配当とその他の 金融資産からの収益とを識別できないため、結局、貸借対照表の資産から金融資 産を全て除外することにした。同時に、企業の収益から金融収益を全て控除して 再計算した ROAが図 lの曲線②である。 予想したとおり、金融資産の影響を除去することにより、 ROAは上方修正さ れたが、低下傾向には全く変化がない。産業別にみても大きな変化はなかった。 2 2 0

図 1ROAの推移 14% 12% 10% 8% 6% 60 65 70 75 80 85 90 年 但し、この間、金利も企業の利子負担率(支払利子を有利子・無利子の全負債で 除した平均金利)も低下しており、このことを考慮すると、 ROAの低下傾向は 多少割り引 L、て見ることができるであろう。 ROAのこのような長期的な傾向を見ると、 ROAの低下問題は 80年代後半 の過剰な設備投資のみに帰してよい問題ではないと言わなければならない。また 、持合を解消すれば ROAは改善するという意見があるが、表面上の ROAの上 昇はあっても低下傾向を解決するものでないことは明らかである。そもそも、株 式持合は単なる株式と配当の交換であり、企業活動の実体を変えるものではない。 むしろ、日本企業が規模の拡大とともに非効率性を蓄積してきたことに大きな 問題があるのである。 ‑221

H巴 コ た し ア こ 年 寄 王 里 コ コ ミ ト 企業に投下された総資本の収益性の低下は、 ROA算式の分子である「事業利 益の低下 Jあるいは分母である「総資本の肥大 J、さらには両方を原因として起 こる。上場企業 1 2 5 0社について、 1 9 6 0年以降の推移を見ると、資産効率の代表指 標である総資産回転率は、好・不況によって変動しているが、平成不況による大 幅な落ち込みを例外とすれば、長期的な基調に変化は無いと言ってよい。限りな き成長を前提とした従来の先行投資体質がこの不況を契機に修正されれば、従来 の水準に是正されるであろう。結局、 ROAの趨勢的低下の主因は売上高営業利 益率の低下に求められる。売上高総利益率は第 l次オイルショック後の落ち込み を底に、その後の原価低減努力を反映して僅かながら上向き傾向を示しているの に対し、逆に売上高営業利益率は販売費・一般管理費の漸増によって 1 9 6 0 年以降 一貫して低下傾向が続いている。特に、販管費中の固定費とみなされる人件費の 増勢が注目される。売上高と販管費中の人件費の伸び 0960年 =1) を比較する と図 2のように、 70年代から人件費増が売上高の伸びを上回るようになり、そ の傾向は 80年代に入って一層拡大している。 1 9 6 0 年から 92年までの売上高増 大が約 15倍であるのに対し、販管費中の人件費は約 21倍にもなっており、管 理コストの肥大ぶりを示している。 図2売上高と販管費中の人件費の推移 (1960= 1 ) 100 人 50 10 + ‑ ‑ ‑ : : τ企 = I ・ 三F : ヲ ‑ C . . ! 二 『 司 5 60 80 70 年 2 2 2 90

この傾向は、日本のリーデイング・インダストリーである自動車 5社(トヨ夕 、日産、三菱自、本田、マツダ)、高炉 5社(新日鉄、 NKK、川鉄、住金、神 戸製鋼)コンビュータ・電機 5社(目立、東芝、日電、富士通、三菱電機)につ いて見ると一層明らかになる。 C 図 2及び表 1参照) 9 8 0 年代前半までは規模 これらのリーディングインダストリーは、少なくとも 1 の経済を満喫し、 ROAも群を抜く高水準であった。しかし、管理コストは 70 年代以降年々増大し、費用構造の硬直化が需要変動に対する適応力を衰えさせて いた。高成長時代に収益力の安定性を支えてきた「規模 j が、平成不況では却っ て ROAの落込みを増幅したことは確かである。 表 1 . ROAの推移と管理コストの増大 1 2 5 0 社 自動車 高炉 コ ン ビ ユ7 9i富士写 ヤマト 運輸 平均 5社 5土 . 1 5社 ￨ 真7イ ル 1 9 6 0 ) R 岩戸景気のピーク時 ( 1 2 . 3 1 9 . 5 1 2 . 6 1 2 . 6 1 4 . 0 9 . 5 。 ばなさ景気のピーク時 ( 1 9 6 9 ) 1 1 .1 1 3 . 3 9 . 8 1 1 .9 1 8 . 6 7 . 9 1 9 9 0 ) A 平成景気のピーク時 ( 7 . 1 1 0 . 4 8 . 1 7 .7 1 6 . 3 6 . 2 ( 1 9 9 2 ) 5 . 3 5 . 1 5 . 1 3 . 4 1 3 . 8 7 . 0 % 平成不況 売上高伸率(19 9 2 / 1 9 6 0 =1 ) (a) 1 4 . 5 6 4 . 9 9 .7 2 9 . 4 5 6 . 3 1 4 9 . 8 販管費中人件費伸率(向上) Cb) 21 .3 1 0 2 . 3 3 0 . 4 5 4 .9 4 7 . 0 7 3 . 7 1 .5 3 . 1 1 .9 0 . 8 0 . 5 、 b/a 2 2 3 1 .7

ROA' ま;三事来斤プヨ巷壬&.座長をす一る 1 9 6 0 年以降データの継続性がある上場企業6 4 4社について、 1 1 9 6 0 年を基準に 9 9 2 年の売上高伸率が平均以上で、且つ 1 9 9 2 年の ROA が平均以上である企 した 1 販管費中の人件費伸率が売上高伸率以下で、ある企業 j を抽出した 業」の中で、 r 結果、約 l割の 68社が得られた。内訳は、総資産が l千億円未満 29社 、 1千 、 l兆円以上 15社、業種区分では製造業 26社、非 億円以上 1兆円未満 24社 製造業 33社、電力 9杜であった。上の条件をクリアーしている総資産規模 l兆 円以上の超大企業は電力、不動産、建設業などに集中しており、明らかに業種特 性がある。麟麟麦酒、キヤノン、富士写真フィルムなどはむしろ例外的である。 ここにリストアップされた企業の大半は、少なくとも 70年代後半からは人件 費の伸びを売上高の伸び以下に抑えている「小さな管理・大きな成長」が共通の パターンである。これらの企業の ROAは、不況期の落ち込みが小さいか、落ち 込んでも直ぐに反転してピークを回復している。管理コストの肥大を不断に抑制 して変化への柔軟性を維持している経営努力が注目される。 組織革新の先例として引用される花王やヤマト運輸の他に、固有の市場で圧倒 的シェアを獲得している東陶機器や東洋製缶、食品原料メーカーとして特異性を もっ豊醤油やオリエンタル酵母工業、など多様な企業が同類型に分類される。 一連の分析作業から、多くの企業が「規模の不経済病」に擢っていることが分 かった。日本企業は右肩上がりの成長のなかで「規模の経済J追求してきた。そ の過程でピラミッド型の階層を上へ上へと積み上げてきたために、職能別階層構 造における調整機能は一層複雑になり肥大化してきたのである。その傾向は、大 企業に限らず中堅企業にも伝播しているようである。ゼ、ロ成長でも利益が出る体 制を作るために「本社管理部門を半減」とか「製販一体にスリムイ旬、あるいは 「社内分社化によるスピードアップ j といったリストラ政策がとられつつある。 それらは、長年にわたって累積されてきた非効率性の総渡いとも言えるが、根本 的には経営環境の構造変化に対して従来の経営管理技術が限界にきたということ であって、今やマネヅメントシステムの革新が問われているのである。その取組 のヅリ貧化は避けられないだろう。 を怠れば、不況から脱出しても ROA 参考文献: I 情報化時代の経営分析」奥野忠一，山田文道:東京大学出版会 「企業財務」若杉敬明:東京大学出版会 224‑ 1988年 1978年

図 3 業種別 ROAの推移 紙・パルプ 繊維品 食料品 F ~ 司 ‑ F N ‑ @ F 。 N 。 F 。 回 70 80 60 田 70 80 60 90 10 80 '̲' y同 g y岨 『 化学工蝶 ゴム・ゴム製品 窯蝶・土石製品 。 9 ~ 司 ‑ F F @ @ F ‑ 制 e 司 N ' N 。 。 回 70 ， . ， F 60 曲 目 鉄鋼 70 60 。 9 曲 70 Y回 r ， . ， 非鉄金属 金属製品 ・ 0 自 咽 B 司 . 司 ‑ 日 F N N F 凶 w o 0 ー ・ 。 回 70 ・・ 80 60 田 70 80 y r V岨 f 一鍛償械 電気梅械器具 90 60 70 ， . ， 80 蛤送用機械器具 ， 司 ' @ ー ， 司 . 9 " " 。 。 F N 80 70 V岨 r 60 90 戸 80 10 V岨 『 ‑225 60 。 9 60 70 ， . ， ・ 0 90

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図 4 販管費中の人件費伸率が売上高伸率以下である企業 68社の
人件費一一一，売上高‑‑‑一，販管費一ーーの推移.

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主駒子分析による企業の総合評価と株価 青沼君明 三菱銀行商品開発部開発グループ E x p l o r i n gt h el i kb e t w e e nt h ee a v l u a t i o no fc O I D P a n i e su s i n gp r i n c i p a l c o m p o n e n ta n a l y s i sa n dt h e i rs t o c kp r i c e s . KIMIAKI AONUMA P r o d u c tD e v e l o p m e n t&R i s kM a n a g e m e n tD e r i v a t i v eP r o d u c t s T h eM i t s u b i s h iB a n k .L t d . 7 ‑ 1 .M a r u n o u c h2 ‑ c h o m e . C h i y o d a ‑ k uT o k y o1 0 0J a p a n 要旨 各企業の株価水準は、企業の経営力が総合評価されたものと考えられる。そこで、各種 財務指標をもとに主成分分析による総合指標を作成し、それと株価水準を比較することで 相対的に割安な銘柄が選定可能かについて検証する。 キーワード:主成分分析、財務指標分析、株価評価、 S A S / I M L 、S A S / I N S I G H T 1 . 目的と狙い 株式市場において、日経平均よりも高い投資収益 (+α) を目指す場合には、何らかの テクニカル分析や財務指標を基にしたファンダメンタル分析等により、相対的な割安銘柄 の選出が不可欠となる。ファンダメンタル・アナリストは、有価証券報告書や個々の企業 調査から得た各種情報を総合的に判断して、適切な投資対象を決定しているわけであるが、 ここでは有価証券報告書を計量的に分析することで企業の総合力を評価し、それと株価水 準を比較することで割安銘柄を選定する手段を検討する。ただし、株価評価に主成分分析 による財務指標の総合得点を利用しようとする場合、以下の点に留意する必要があると考 えられる。 ①.業態・業種により財務形態が異なる 業態・業種により会社としての特徴が大きく異なり、例えば小売業と製造業において は財務指標の内容もことなる事から、ここで得られた総合得点は同一業種内での相対 比較の指標とする必要がある。従って業種の中で相対的割安銘柄を選定することはで きても、全銘柄の中から割安銘柄を選定することはできない。 ②.総合得点と株価水準の関連性 Pム 噌 qG q o

総合得点は基準化されたデータであり、それにより企業の財務面からみた評価の指標 として考えられるが、この得点と株価水準の問には明確な関係があるわけではない。 ここでは、これらの得点が相対的に高い企業ほど財務面からみた優位性があり、株価 はこの優位性を判断して形勢され、得点が高い企業ほど株価が高くなるという仮定に もとづいて分析することになる。そうした面では、株価が現在及び将来の収益性や成 長性、インカム・ゲインである配当等から説明しようという立場に立てば全てを説明 するものではないことになる。 ③.財務データの期間 このシミュレーションで利用する財務データは、 l年毎に発表される最終的な有価証 券報告書ベースのデータである。従って、実際には速報や新聞紙上での財務予想デー タを反映した形で株価が形成されていると考えられるが、過去のシミュレーションで はこれは反映せず、財務データを 1年間そのままに固定した。従ってシミュレーショ ン上では株式購入直後に大幅な財務指標の変更があり得ることになる。また、決算デ ータには決算日から発表までの聞にタイム・ラグがある為、これを 4か月としてデー タをその分ずらして用いることとした。 ④.利用する財務指標の種類と数値変換 利用する財務指標は、できれば全業種に共通的に利用できるもの、また時系列的に安 定した指標を選ぶ必要がある。また、絶対値のデータについては対数変換したり、労 働装備率などのように一般的に低い方が良いと判断される指標についてはその逆数を 取るなどの処置も必要になる。 ⑤.複数の主成分を利用した得点化 主成分分析では相聞がない独立したいくつかの成分が求められるが、総合得点をいか にしてもとめるかという課題も残される。最も簡単な手法は説明力が高い第 l主成分 を得点化する方法であり、他には第 l主成分と第 2主成分の平均を取る、成分毎に何 らかのウエイトを決めて加重平均する等の手法がある。しかし、これらのウエイトの 付け方はあくまでも主観的にならざるを得ず、過去データからは効果的なウエイトを 算出する事ができるものの説明は難しいと思われる。 2 . 理論的背景 企業評価や経営分析では、多数の財務指標を関連づけながら企業の特徴について分析・ 2 3 2一

評価する。例えばウオールの指数法では、各指標にウエイトを与えて総合得点を算出した。 しかし、こうした分析では収益性の分析や安全性の分析のためにはそれぞれ固有の意義を 持つものの、そこで用いられる財務指標には互いに何らかの関係(相関〉があり、それら は極めて複雑なものとなっている。したがって、こうした個別指標による評価を企業全体 の評価にそのまま利用することは、何らかの影響を持ち合う財務指標のデータを、重複し て利用・評価してしまう可能性があることになる。そこで主成分分析を利用して情報の重 複を避け、しかもできるだけ少ない総合指標(場合によっては lつの総合指標〉にこれら 財務指標の値を要約するという方法が考えられる(こうした主成分分析を利用した財務分 析手法については、日本開発銀行からレポートがあがっている〉。また、株価は企業の総 合的経営力の評価値であると考えられるから、これら財務指標を基にした企業評価値と株 価水準を比較することで、相対的に割安(財務指標からみた企業力の割に、株価水準が低 い銘柄〉を選べる可能性がある。 3 . 分析結果の概要 (1).財務指標の統合と評価 ここでは財務指標の中から重要と思われるものを取り出して、影響力(相関関係〉の強 い指標を絞り込みながら、 1 8の財務指標による主成分分析を日経平均採用銘柄について 実施した(ここでは 1 9 9 2 年1 2月末の有価証券報告書ベースでの主成分分析の結果を記載 する〉。財務内容については、業種毎に異なっているため一律の比較はできないが、全 8指標を 体としては 1 ①.安全性・収益性 ②.規模 ③.活動性(効率性〉 という、 3つの大きな要因(主成分〉で捉えることができる。 各主成分は独立しており、ここで得られた各主成分の統計量(因子負荷量〉に各企業の 0ポイント、 データを当てはめて各成分毎の主成分得点を計算すれば、 A企業の安全性は9 0ポイントというように、主成分毎に企業の評価が計量的に実施できる。例え 成長性は 7 ば第 l主成分は、 1 8指標の情報を最大限に含む収益性と安全性についての総合指標であ り、この指標が同一業種の中で高い企業ほど相対的に優良な企業と判断される。また、 第 2主成分は規模の指標であり、規模の大きな企業ほど高い数値となって現れ、第 3主 成分は活動性・効率性の指標となっている。しかし、主成分分析ではこうした個々の主 η nL ηd ︒

成分毎の評価は可能であるが、株価評価のための総合得点をどう算出するかという問題 が残る。方法としては、 ( a ) . 最も多くの情報を含む第 l 主成分の得点で評価 ( b ) . 株価を説明する特定の主成分による重回帰モデルを求め、各主成分毎のウェイ トを計算 ( c ) . 各主成分毎の説明力である固有値をウエイトとして利用 ( d ) . 各主成分を等ウエイトで計算 などが考えられるが、統計的には良いウェイテイングの方法が見つけられでも、その根 拠を明確に説明できないことに、この手法の限界もある。 <1 9 9 2 年1 2月末> 指標 Z l Z 2 各主成分の因子負荷量 Z 3 Z 4 Z 5 Z s <安全性> 貌後綴 ‑ 0 . 0 9 30 . 2 4 90 . 0 5 50 . 0 2 30 . 0 6 2‑ 0 . 0 0 2 1.流動比率 投( 5 B 80 . 1 2 9三 位U j 3 5‑ 0 .0 5 5 O .0 0 5 0 . 0 4 30 . 3 9 4日 2 . 固定比率(逆数) 3 . 固定長期適合率(逆数) ‑ . 0 7 6 0 . 0 8 10 . 0 9 3‑ 0 . 0 6 2‑ 0 . 0 2 8‑ 0 . 0 8 2 務第錫努 0 貌綴綴 ‑ 0 . 1 9 30 . 1 5 7‑ 0 . 0 1 70 . 1 6 4 0 . 0 5 7 0 . 0 0 0 4 . 自己資本比率 <収益性> 5 . 売上高営業利益率 0 . 4 7 80 . 3 2 5‑ 0 . 3 7 7‑ 0 . 2 6 4‑ 0 . 2 8 8‑ 0 . 1 4 50 . 0 1 1 0 . 2 3 5‑ 0 . 1 7 6‑ 0 . 0 6 4‑ 0 . 3 2 7‑ 0 . 0 3 8‑ 0 . 0 3 6 6 . 売上高当期利益率 7 . 使用総資本経常利益率 0 . 0 7 00 . 1 6 30 . 1 1 80 . 2 0 70 . 0 2 50 . 0 3 0 8 . 使用総資本当期利益率 0 . 0 3 80 . 0 8 50 . 2 1 20 . 0 6 90 . 0 1 7‑ 0 . 0 1 6 <活動性> 9 . 使用総資本回転率 部 0 . 0 7 7' : 配 o 3O‑ 0 . 0 9 0‑ 0 . 0 2 6 ‑ 0 . 1 8 8‑ 0 . 2 8 7HE5 1 0 . 流動資産回転率 . 1 7 90 . 0 7 20 . 0 1 0‑ 0 . 0 4 6 0 . 2 5 4‑ 0 . 3 2 0貌後綴 0 1 1.固定資産回転率 . 1 7 0‑ 0 . 2 6 1‑ 0 . 0 9 0‑ 0 . 0 2 2 ‑ 0 . 3 9 30 . 2 2 3貌綴務 0 1 2 . 棚卸資産回転率 0 . 0 2 0‑ 0 . 1 3 00 . 0 3 9‑ 0 . 0 1 1‑ 0 . 0 1 3‑ 0 . 0 7 7貌影務第 <規模> 1 3 . 資産総額(対数) 0 . 1 3 6 影第務~ 0 . 2 4 3‑ 0 . 1 9 60 . 2 0 6‑ 0 . 0 1 00 . 0 2 7 1 4 . 経常利益額 . 2 7 6‑ 0 . 1 9 20 . 0 8 30 . 0 0 30 . 0 5 4 O .1 5 4 務貌修 0 1 5 . 固定資産額(対数) 0 . 0 2 8‑ 0 . 3 4 9@ J ¥5 2 3‑ 0 . 0 1 0 0 . 0 2 6 0 . 0 0 8 協 働‑ <成長性> . 0 2 30 . 0 1 00 . 0 6 3 0 . 1 6 40 . 3 3 5‑ 0 . 1 1 4 務第務務 0 1 6 . 売上増加率 1 7 . 総資産増加率 ‑ 0 . 0 7 20 . 3 2 3‑ 0 . 3 5 9 Qdi6W0 . 2 4 40 . 0 4 1‑ 0 . 0 0 7 1 8 . 自己資本増加率 . 0 1 70 . 0 4 90 . 0 1 8 0 . 1 1 00 . 2 7 1‑ 0 . 1 8 0 務努綴努 0 説明量 3 .7 7 62 . 7 0 52 . 3 6 6 1 . 8 4 4 1 . 5 3 00 . 9 9 90 . 0 0 1 累積寄与率 0 . 2 1 00 . 3 6 00 . 4 9 20 . 5 9 40 . 6 7 90 . 7 3 50 . 7 9 0 また最終的には、企業の財務指標から見た評価値と株価水準を比較して相対的に割安な 銘柄を選定することになるが、株価は財務指標には現れてこない「のれん J r 新製品開 発力 J r 販売ルート」なども含んだ企業の総合評価と考えられるため、こうした財務指 ‑234一

標のみでは十分に説明できないことも想定しなければならない。 ( 2 ) . 分析の手順 ここでは、基準化された株価とこの主成分得点から得られる総合得点の比を割安銘柄の 判定指標とし、同一業種内から相対的に判定指標が低い銘柄を l銘柄選択して層化抽出 方により株式インデックス・ポートフォリオを構築して 1年間運用する。このポートフ オリオのパフォーマンスが日経平均よりも良ければ、この判定指標は有効に機能したと 判断する。具体的な分析手順は以下の通り。 ①.シミュレーション期間は 83年 1 月 ~92年 3 月までとし、各月末に株式インテヘy ク ス・ポートフォリオを 1 0 7回作成して 1年間運用する。 ②.各時点で 1 8の財務指標を基に主成分分析を実施し、各主成分毎の因子得点を計算 する。財務データは有価証券報告書ベースとし、実際には期の途中で各種業績予 想が発表されるが、ここではこの有価証券報告書のデータを次の発表までの l年 問、固定して用いた。また、決算から発表までにタイム・ラグがあることから 4 か月のタイム・ラグを設定して株価と対応させる。 ③.各時点での額面調整株価を、全対象銘柄で基準化する。 ④.割安銘柄の判定指標の計算 財務内容は業種により異なるため、業種毎に財務指標面から見た企業の総合得点 を先の 4つの方法で、計算し、業種内の株価水準との比を判定指標として計算する (基準化後)。 株価水準 判定指標= 総合得点 この判定指標の意味する所は、この値が低い銘柄は財務指標面から見た企業の総 合得点の割に株価が低いということであり、割安銘柄の可能性があるということ である。 向、株価水準、総合得点は共に業種内で基準化されたものを用いる。ただし、士 の影響を除くため、各々の値に 1 0 0を加えたものを用いた。したがって、平均が 100であり、 99~101}去の間(士 lσ) の範囲に約 65% の銘柄が入る。 ⑤.ポートフォリオの作成 ここでは、この判定指標の有効性を見るため、業種や株価水準の影響をできるだ 2 3 5一

け除去することを目的として、日経平均に連動するインデックス・ポートフォリ オを、 5 6 業種分類を用いて作成した(銘柄数は比較的多いので連動性はかなり高 い。また、詳細の分析では 9 2 業種、 1 1 1業種についても実施しているが、紙面の関 係でここでは省略する〉。各業種毎の投資ウエイトは日経平均のウエイトと同じく し、そのウエイトと等しいだけ④の割安銘柄を購入する。ここでは当初の投資金 0 億円とし、その近辺で株式の単位売買数量に合わせて丸め処理する。 額を約3 ⑦.パフォーマンス評価 購入してから 1年間持ち続けた場合の、パフォーマンスを日経平均と比較する。 ( 3 ) . シミュレーション結果概要 ①.各種判定指標毎にシミュレーションした結果 ( a ) . 最も多くの情報を含む第 l 主成分の得点で評価 均 平 α +差大小数 値値 (偏最最値値係 α定 離 準 離 離3 事標軍事決 3 .7 4 5 2 4 .7 5 0 9 1 6 . 4 0 6 6 ‑8 . 5 3 1 1 1 .0 4 3 4 3 . 2 2 4 8 0 . 9 6 7 8 (臥株価を説明する特定の主成分による重回帰モデルを求め、各主成分毎のウェイ トを計算。基準化した株価とこの重回帰モデルにより計算される理論株価の比を 判定指標とする 対象主成分 + α 平均 標準偏差 事離最大値 事離最小値 β値 α直 ↑ 決定係数 1 ' " ' " '2 1 ' " ' " '3 1 ' " ' " '7 1 ' " ' " '4 1 ' " ' " '5 1 ' " ' " '6 1 ' " ' " '8 4 . 6 3 4 .7 3 4 .7 3 4 .7 3 4 . 5 5 4 . 9 0 4 . 5 1 4 . 6 3 . 4 1 7 . 5 2 7 .7 7 7 . 4 6 7 7 . 5 2 7 . 5 6 7 . 4 0 7 . 1 7 2 5 . 2 5 2 6 . 0 7 2 7 . 8 4 2 7 . 9 2 2 6 . 8 5 2 7 . 5 0 2 7 . 3 2 2 7 . 6 1 ‑ 1 2 . 4 9 ‑ 11 .3 7 一1 2 . 2 7 ‑ 1 2 . 4 7 ‑ 1 2 . 4 7 1 2 . 3 2 1 0 . 7 7 1 2 . 7 3 1 .0 4 1 .0 5 1 .0 6 1 .0 4 1 .0 4 1 .0 5 1 .0 5 1 .0 5 4 . 1 0 4 . 0 0 4 . 0 1 4 . 2 5 4 . 1 7 4 .1 4 4 . 1 4 4 . 0 7 0 . 9 2 0 . 9 2 0 . 9 2 0 . 9 2 0 . 9 2 0 . 9 2 0 . 9 2 0 . 9 3I ー 主成分を第 l主成分から第 8主成分までを対象とし、最大 8個の主成分を用い た重回帰分析によりウエイトを求めた。 ( c ) . 各主成分毎の説明力である固有値をウエイトとして利用 各主成分のウエイトとして、成分の説明割合である固有値を利用する ‑236

対象主成分 十 α平均 標準偏差 ヨ R 離最大値 ヨ R 離最小値 β値 α値 決定係数 1~2 1~3 1~4 1~5 1~6 1~7 3 .7 5 4 . 2 8 4 . 8 3 4 . 0 0 3 . 5 5 3 . 3 7 3 .1 3 3 . 3 6 4 .7 5 4 . 8 0 7 . 2 8 4 . 8 1 4 . 6 5 4 . 9 1 4 . 9 0 5 .1 3 1 6 . 4 1 1 8 . 0 4 2 0 .1 4 1 8 .7 0 1 6 . 4 6 1 6 . 9 0 1 0 . 3 0 6 . 6 4 2 ‑8 . 5 3 8 .1 2 ‑8 . 7 4 ‑7 . 9 6 ‑7 . 8 7 ‑7 . 8 7 ‑8 . 8 2 ‑9 . 8 2 1 .0 4 1 .0 5 1 .1 0 1 .0 5 1 .0 6 1 .0 6 1 .0 5 1 .0 5 3 . 2 2 3 . 6 6 3 . 6 8 3 . 4 1 2 . 8 7 2 .7 0 2 . 5 6 2 .7 6 0 . 9 7 0 . 9 7 0 . 9 7 0 . 9 7 0 . 9 7 0 . 9 7 0 . 9 7 0 . 9 6 ここでは各成分に園有値の値でウエイト付けを実施している為、ウエイト調整 後の主成分得点の総合計を再度基準化して、基準化した株式と比較した。 結果を見てみると、第 l主成分 第 3主成分を用いた場合のパフォーマンスが 一番高い。この手法の全体的な特徴はとしては決定係数が高く、日経平均との 連動性が良い事が上げられる。 ( d ) . 各主成分毎にウエイトを与え、効果的な水準を模索 各主成分のウエイトを思考錯誤しながら任意に設定する。ここでは任意の主成 分を選定し、等ウエイトで処理した。 対象主成分 2 3 4 5 1 . 2 2 . 3 3 .4 十α 平均 標準偏差 ヨ R離最大値 ヨ R離最小値 β値 α値 決定係数 .7 3 4 . 2 8 4 . 6 5 6 . 5 8 4 . 5 8 . 8 0 5 . 9 2 2 3 .7 5 4 . 4 5 7 . 2 2 . 2 7 7 . 4 3 6 . 4 5 6 . 9 3 6 . 6 0 8 4 .7 5 6 3 . 6 2 3 6 . 8 0 2 2 . 9 4 3 2 . 3 5 2 . 9 4 3 2 . 4 5 2 3 . 6 2 2 1 6 . 4 1 2 0 . 9 8 ‑8 . 0 8 9 . 7 8 ー1 . 0 3‑ . 6 2 ‑8 . 5 3 6 1 0 . 9 8 ‑6 . 0 3 ‑8 .0 7 1 .0 6 1 .1 0 1 .1 0 .1 0 1 .0 9 1 .0 6 1 1 .0 4 1 . 0 2 5 . 3 3 . 6 4 4 . 8 1 2 . 0 2 3 . 4 3 2 . 3 9 3 3 . 2 2 3 . 9 4 0 . 9 3 0 . 9 2 . 9 5 0 . 9 3 0 . 9 4 0 . 9 4 0 0 . 9 7 0 対象主成分 .5 3 .4 1 .4 2 .5 4 .5 1 .3 1 .5 2 十α 平均 標準偏差 ヨ R 離最大値 ヨ R 離最小値 β値 α値 決定係数 . 2 7 5 . 2 0 . 9 9 2 .7 6 4 . 3 5 4 . 3 4 5 4 . 0 6 4 . 9 4 6 . 1 7 6 . 3 3 7 . 0 6 8 . 4 6 7 . 2 8 7 . 0 4 6 . 1 6 6 7 . 2 1 2 2 . 5 6 3 6 . 3 9 3 4 . 5 2 2 5 .7 0 2 5 . 3 5 2 6 . 3 5 2 0 . 5 0 2 . 6 0 . 0 7 ‑5 . 5 1 6 . 9 8 9 0 . 3 6 一7 . 0 1 ‑8 . 6 9 ‑9 7 . 2 5 1 .0 7 1 .0 3 1 .0 7 1 .0 8 1 .1 1 1 .0 8 1 .1 1 1 .0 8 1 . 3 9 3 . 3 3 4 . 0 0 4 . 2 2 4 .7 3 3 . 0 9 4 .1 8 2 . 5 5 3 0 . 9 4 0 . 9 4 0 . 9 4 0 . 9 5 0 . 9 5 0 . 9 4 0 . 9 1 0 . 9 4 ヴ nd t q a

1~4 1~5 1~6 1~7 対象主成分 2~4 + α 平均 5 . 4 2 4 .7 2 5 . 4 2 5 . 2 6 6 . 3 0 5 .1 9 5 . 8 3 5 . 8 9 . 6 5 8 8 . 0 5 8 . 2 0 7 . 9 0 8 . 4 8 7 . 8 3 8 . 4 2 8 . 6 0 2 . 9 5 2 3 4 . 0 6 2 8 .1 2 3 4 . 4 7 3 5 . 3 0 3 4 . 2 0 2 8 .7 1 3 4 . 3 4 ‑9 . 2 1 ‑ 1 0 . 2 6 ‑9 . 5 1 ‑8 . 5 3 9 . 6 4 ‑9 . 0 3 ‑ 1 0 . 5 6 . 4 6 ‑8 1 .1 1 1 .0 9 1 .0 8 1 .1 1 1 .0 8 1 .0 8 1 .0 9 1 .0 8 4 . 1 3 3 . 6 5 4 . 1 4 4 . 3 4 5 . 8 3 4 . 4 0 4 .1 2 4 . 9 3 0 . 9 3 0 . 9 2 0 . 9 2 0 . 9 3 0 . 9 1 0 . 9 1 0 . 9 1 0 . 9 1 標準偏差 事離最大値 事離最小値 β値 α値 決定係数 3~5 2~5 2~6 第 l主成分が安全性・収益性、第 2主成分が規模、第 3主成分が活動性・効率 性の指標が中心となっているが、各成分を lつだけ取り出して割安銘柄の判定 指標を作成しインテ.ックス・ポートフォリオ作成した結果では、活動性・効率 性の指標である第 3主成分が + α を一番多く生み出し、ついで第 2、第 5、第 l、第 4の順となっている。この現象の仮説としては、 0企業の「活動性・効率性」といった指標は、相対的に見て他の「安全性・ 収益性」、 「規模」といった指標よりも、株価に即座に反映していない。 O過去の局面においては、 「活動性・効率性」に優る企業が相対的に高い成 長を遂げた。 などが考えられる。 次に主成分の組み合わせの状況をみてみると、第 2主成分と第 3主成分を組み 合わせたものが + α が最も多く、相乗効果が出ていることが分かる。これは 「活動性・効率性」と「規模」の両面で相対的に優位な企業でありながら、株 価水準では相対的に下位にある株式が、今回の分析期間の中ではより多くの株 価上昇をもたらしたことを示している。 主成分の組み合わせにより + α が高まる場合があり、企業評価を多面的に実施 する必要性を暗に示している。しかし、主成分を組み合わせる時の成分毎のウ エイトの決め方に根拠を求めることが難しいという問題がある。 b ) で実施した重回帰モデルで各主成分のウエイトを決定する方法に、 ここで、 ( + α を生み出し易い第 2主成分と第 3主成分のみを当てはめた場合はどきなる α の向上をもたらした。 であろうか。結果は次に示す様に + しかし一方で、標準偏差が増大し決定係数が減少するなどリスクの増大も観測 される。 2 3 8

恭離 ( + α 〉平均 標準偏差 ヨ E 離最大値 恭離最小値 β値 αf 直 決定係数 8 . 2 5 8 2 9 . 4 3 9 3 3 6 . 9 4 2 2 ‑ 1 2 . 3 4 1 5 1 .1 1 8 0 6 . 8 4 3 7 0 . 9 0 1 4 ②.主成分得点と株価水準の相関関係 主成分得点により株価水準を評価し割安銘柄を探すためには、この主成分得点と株 価水準の聞に正の相関関係があることが前提となる。そこで、各業種毎に作成した 第 1主成分の得点と、業種内で基準化した額面調整後株価の関係を見てみた。次の 0 年1 2月末のものである(業種構成が 3銘柄以下の業種は除く〉。 表 は9 業種N o 3 5 7 8 9 1 0 1 1 1 2 1 3 1 4 1 5 1 7 2 0 2 1 2 2 2 3 2 5 2 6 2 7 2 8 3 0 3 2 3 3 3 5 3 6 3 7 4 2 4 4 業種名 建設 食品材料 食品加工 繊維大手 繊維その他 紙パル 化学大手 ソーゲ 化学その他 医薬 石油 ガラス 鉄鋼・高炉 特殊鋼 精錬 電線 プラント 機械 総合電気 家電・通信 造船 自動車 精密機器 商社 小売 銀行 鉄道 海運 銘柄数 相関係数 決定係数 1 0 9 4 6 7 5 6 6 9 4 5 6 5 5 9 4 5 9 5 8 5 7 4 9 4 6 6 5 0 . 3 4 0 . 2 3 0 . 1 2 0 . 0 5 後務懇簿 務第~ ー 0 . 3 1 0 . 0 7 後筋線 後復韓協 後筋線ー 貌後盤整 後務費議 貌貌~ ‑ 0 . 8 9 ‑ 0 . 8 6 0 . 4 2 0 . 5 6 ‑ 0 . 2 3 0 . 2 9 0 . 1 4 ‑ 0 . 2 8 0 . 3 3 0 . 1 7 0 . 4 3 ‑ 0 . 2 1 級協議委 0 . 6 2 後 後 緩 務 須 第 緩 議 ‑ 0 .1 2 0 . 5 1 後筋線 ‑ 0 . 5 3 0 . 4 5 . o79 . o74 0 . 1 8 0 . 3 2 0 . 0 5 0 . 0 9 0 . 0 2 0 . 0 8 0 . 1 1 0 . 0 3 0 . 1 9 0 . 0 4 貌後援経 0 . 3 9 0 . 0 1 0 . 2 6 貌貌~ 0 . 2 8 0 . 2 1 ただし、業種別にみた場合標本数があまりにも少なくなるため、統計的な意味は失 年間固定されてい われていることに注意する必要がある。また財務指標データは 1 るのに対し株価データはその時点のものであるから、株価変動の要因を受けやすく 239‑

統計的な数値を以て全てを判断することはできない。 ③.業種内の主成分得点による株価評価 先のモデルでは、全体の銘柄についてまとめて主成分分析をかけ、その得点と株価水 準を比較して割安銘柄を算出していたが、財務指標は業種により内容が異なっている いることから、業種内での主成分得点と基準化した株価の相対比較により割安銘柄を 選択する。選択の条件としては先の分析と同様とした。 ( a ) . 最も多くの情報を含む第 l 主成分の得点で評価(図 l、図 2、 固 め 均 平 α 値値 +差大小数 (偏最最値値係 離 準 離 離 βα 定 事標章一帯決 5 . 0 1 6 7 6 . 2 1 0 3 2 0 . 0 1 0 7 ‑ 1 2 . 7 0 2 3 1 .0 9 7 3 3 . 9 6 3 9 0 . 9 5 6 9 ( b ) . 株価を説明する第 lから第 3主成分による重回帰モデルを求め、各主成分毎の ウエイトを計算。基準化した株価と重回帰モデルにより計算される理論株価の 比を判定指標とする(図 4、図 5、図 6 ) この場合、業種内銘柄が 2銘柄の場合には、株価水準の前月比が最も低かった 銘柄を選択し、 3銘柄の時には第 l主成分、 4銘柄の場合には第 lから第 2主 成分、 5銘柄以上の場合に第 lから第 3主成分を利用した。 平 均 α 値値 +差大小数 (偏最最値値係 離 準 離 離βα 定 事標章一帯決 4 . 0 3 3 7 6 . 6 8 4 5 2 0 . 6 8 2 2 ‑ 11 .8 3 4 5 1 .0 4 3 4 3 . 5 6 4 0 0 . 9 3 8 0 重回帰をかけた場合、第 l主成分だけ用いたものより + α が減少した。これは 業種構成銘柄が少ないこともあって、理論株価が実際の株価にかなり近似され てしまうため、割安銘柄を選定しにくくしてしまったものと考えられる。 ( c ) . 各主成分毎の説明力である固有値をウエイトとして利用 1‑ ‑ ‑3主成分を用い、そのウエイトとして各成分の固有値を利用する 2 4 0一

表3 「プリズム」ランキング(上位 120社:因子得点は平均 5 0、最大 1 0 0に基準化〉 順位 ネ 土 名 1.富士写真フィルム 2 .イトーヨーカ堂 3 .花王 4 .キヤノン 4 .武田薬品工業 6 .松下電器産業 7 .麟麟麦酒 8 .京セラ 8 .セガ・エンタープライ 1 0 .セフ。ンーイレフ.ン・ジ 1 1.山之内製薬 1 2 .任天堂 1 3 .村田製作所 1 4 .松下電工 1 5 .本田技研工業 1 6 .三共 1 7 .ソニー 1 8 .ソニー・ミュージック 1 8 .ブリヂストン 2 0 .ナショナル住宅産業 1.東京製銭 2 2 2 .マキタ 2 3 .マフ チモーター 2 3 .東陶機器 2 5 .資生堂 2 6 .トヨタ自動車 2 7 .ローム 2 8 .大正製薬 2 9 .豊田自動織機製作所 3 0 .味の素 3 1.小松製作所 3 2 .大和ノ、ウス工業 3 3 .大日本印刷 3 4 .松下通信工業 3 5 .東燃 3 5 .前回道路 3 7 .小森コーポレーション 3 8 .堀場製作所 3 9 .東芝 4 0 .双葉電子工業 4 0 .きんでん 4 2 .東洋製鋼 4 2 .日本電気 4 2 .第一製薬 4 5 .平和 4 6 .青山商事 4 6 .シャープ 4 8 .日立製作所 4 9 .厚木ナイロン工業 5 0 .凸版印刷 5 0 .山武ハネウエル 5 2 .松下寿電子工業 5 3 .三菱商事 5 4 .三菱電機 5 4 .住友電気工業 5 4 .横河電機 5 7 .サカタのタネ 5 8 .真有製薬 5 8 .三洋化成工業 6 0 .東洋通信機 6 0 .ファミリーマート a 総合環境財務活力 得点公正収益開発 順位 0 1 0 0 7 1 0 0 0 8 5 9 3 6 7 7 9 3 8 1 8 8 6 7 3 9 1 5 8 2 8 9 0 1 8 0 7 9 8 9 2 6 7 9 0 1 8 9 0 0 1 0 0 5 9 8 8 6 9 1 6 8 9 5 7 9 8 9 1 8 6 6 9 8 0 2 8 9 8 9 1 5 8 7 8 9 0 4 8 9 7 7 8 4 9 8 8 9 8 7 6 1 9 9 7 7 6 8 8 8 4 7 9 0 7 1 8 7 5 6 5 7 2 7 2 8 6 5 9 4 6 5 3 8 8 6 0 9 1 9 2 4 7 8 5 6 9 5 1 0 0 8 5 4 8 9 4 4 8 9 8 5 1 3 9 8 8 8 8 5 4 8 5 1 8 2 9 8 4 7 7 0 6 0 9 9 3 5 8 8 3 3 6 3 6 7 6 4 8 3 1 8 1 5 2 8 2 9 6 7 9 9 7 9 6 4 8 2 9 8 4 6 8 2 7 8 8 8 0 0 7 1 6 5 8 2 6 9 4 7 3 3 6 8 2 5 9 0 9 0 8 2 4 6 3 7 7 7 4 6 4 8 2 3 8 2 6 8 1 8 8 6 7 3 4 5 0 8 5 8 1 2 9 1 9 4 6 4 8 1 0 6 4 7 2 8 0 0 5 9 8 2 6 4 7 5 7 9 9 8 3 8 1 6 0 7 9 3 7 7 9 3 6 6 9 8 5 5 7 9 2 5 0 6 4 8 8 7 5 4 6 7 7 9 0 8 6 8 0 7 8 5 9 8 4 3 5 7 8 4 8 8 7 3 4 6 7 7 8 4 4 1 9 5 8 6 4 4 7 8 3 7 7 4 4 8 5 7 8 3 9 6 9 8 5 2 7 8 3 6 3 9 1 7 7 7 8 1 2 9 9 3 6 7 7 9 2 8 9 5 5 7 5 7 7 9 9 8 7 7 4 8 7 7 7 9 1 5 9 0 6 7 7 6 5 8 7 7 5 9 7 7 5 7 4 7 5 6 7 7 7 5 5 2 5 7 7 2 8 5 7 8 5 6 5 8 7 7 1 6 2 6 5 0 7 7 7 0 9 4 4 1 6 3 6 7 7 0 9 9 7 1 7 7 0 9 9 4 7 6 9 6 8 8 5 5 1 0 7 8 5 7 7 6 7 7 9 8 5 5 5 7 6 7 6 4 6 3 5 4 7 6 6 8 7 6 6 6 0 8 7 5 6 社 名 6 2 .ミニストップ 6 3 .シチズン時計 6 4 .カシオ計算機 6 5 .姐有機材工業 6 5 .信越化学工業 6 7 .日本通運 6 7 .コクヨ 6 9 .セコム 6 9 .モスフードサービス 総合環境財務活力 得点公正収益開発 7 6 5 7 6 2 7 6 1 7 5 8 7 5 8 7 5 7 7 5 7 7 5 5 7 5 5 71.オートノ〈ックスセブン 7 5 4 7 5 3 7 2 .天馬 7 3 .ノ〈ンダイ 7 5 2 7 5 2 7 3 .アマダ 7 5 .目立マクセル 7 4 9 7 5 .東レ 7 4 9 7 5 .旭硝子 7 4 9 7 8 .フタパ産業 7 4 8 7 9 .東京スタイル 7 4 2 8 0 .東陽テクニカ 7 4 1 8 1.丸井 7 4 0 8 2 .第二電電 7 3 8 8 3 .東京エレクトロン 7 3 2 8 4 .千代田化工建設 7 3 1 8 4 .クボタ 7 3 1 8 6 .三菱自動車工業 7 2 8 8 7 .ワコー jレ 7 2 3 7 2 1 8 8 .小松精練 8 8 .日本ケンタッキー・フ 7 2 1 7 2 0 9 0 .三井ハイテック 1.東京応化工業 9 7 1 9 9 2 .アイシン精機 7 1 7 7 1 4 9 3 .ハウス食品工業 9 4 .オムロン 7 1 3 7 1 1 9 5 .藤沢薬品工業 9 5 .三菱重工業 7 1 1 9 7 .三洋電機 7 1 0 9 8 .日阪製作所 7 0 9 9 9 .帝国ホテル 7 0 8 9 9 .昭和シェル石油 7 0 8 9 9 .富士コカ・コーラボト 7 0 8 7 0 7 1 0 2 .日本テレビ放送網 7 0 7 1 0 2 .大東建託 1 0 4 .北陸電力 7 0 5 1 0 5 .清水建設 7 0 3 1 0 5 .中外製薬 7 0 3 1 0 5 .大成プレハプ 7 0 3 7 0 2 1 0 8 .新日本空調 1 0 9 .日鍛パルフ' 7 0 1 7 0 1 1 0 9 .日本新薬 1 11.ホーヤ 6 9 9 6 9 8 1 1 2 .中国電力 1 1 2 .上組 6 9 8 1 1 4 .日製産業 6 9 7 1 1 5 .山村硝子 6 9 6 1 1 6 .盟和産業 6 9 4 1 1 7 .日工 6 9 3 1 1 8 .大和設備工事 6 9 2 6 9 2 1 1 8 .東京海上火災保険 1 2 0 .オンワード樫山 6 9 0 1 2 0 .塩野義製薬 6 9 0 1 2 0 .吉富製薬 6 9 0 ~256~ 6 5 7 3 8 0 7 4 7 7 7 8 7 7 3 4 6 4 4 3 3 2 3 0 8 7 8 9 9 5 7 8 6 5 3 4 2 9 7 4 2 6 3 1 7 5 9 0 8 7 5 2 6 1 5 1 7 5 5 8 8 1 6 8 9 6 7 0 7 7 9 3 3 9 5 4 6 3 6 4 3 1 1 5 7 5 6 0 6 7 5 0 4 1 7 6 6 8 5 1 7 8 3 2 3 8 6 9 5 6 6 8 5 6 6 0 3 4 6 9 7 6 8 3 8 3 5 8 7 6 7 4 7 4 8 5 8 4 8 0 9 2 8 5 8 6 5 6 5 5 8 0 7 5 9 0 7 9 8 0 7 7 9 2 6 5 7 0 6 2 6 0 6 8 8 6 8 0 6 8 8 3 5 2 8 6 4 8 6 3 7 5 3 6 8 3 7 8 8 5 8 0 8 7 9 1 7 5 8 3 7 2 9 4 8 1 6 9 7 4 7 6 6 5 8 8 6 7 7 2 6 6 6 8 9 8 6 6 7 3 7 0 7 7 5 4 4 9 7 7 4 2 5 8 5 1 5 4 7 7 5 8 5 8 6 7 8 1 6 8 6 3 4 7 5 6 3 9 7 1 7 0 6 2 5 9 9 1 6 6 6 1 6 2 7 4 4 6 5 2 5 1 5 1 7 1 5 2 7 1 7 2 5 0 7 9 5 3 5 1 5 3 3 9 5 4 7 0 5 4 5 7 6 3 4 5 6 1 4 0 5 0 6 7 5 2 5 0 7 1 4 8 5 4 5 2 3 2 7 3 7 4 6 0 4 5

9 4社だけでモデルを構築したのは、専門家といえども多くの企業は評価できないので、 代表的な モデル企業に集中して評価することで信頼性を高めるためである。目的変数はほぼ正規分布に近い。 説明変数とした因子得点は 9 4社でみると完全には直交しない。しかし相関係数の絶対値は最大で . 2 6 5と O .2 2 0で、あとは O .1か O .0だった。ほぼ無相聞といえる。 も 2組だけが 0 R E Gプロシジャによる重回帰分析の結果を表 2に示す。モデル全体の F検定は高度に有意で、決定 . 5 8であった。偏回帰係数の有意確率をみると「環境・公正 J I 財務・収益力 J I 活力・開 係数は 0 発力」が高度に有意である。標準偏回帰係数や t値などからみると「財務・収益力」は「環境・公正」 や「活力・開発力」の 2倍近い影響力をもっと考えられるが、 「環境・公正」と「活力・開発力」を 合せれば「財務・収益力」を上回るとみることもできる。 「大企業性 J I 同族性 J I 法的リスク」は 1 0 %水準でも有意とはいえない。 影響力は小さいが、 係数が負であるためこの因子得点が高いと予測値は低くなる。 7 . ランキングの作成 表 3のランキングは、 R E Gプロシジャで得た回帰式を、 S C O R Eプロシジャで 1 0 0 8社に適用して求 0 0 0点 、 めた予測値を大きい順に並べたものである。見やすさを考えて以下の式で予測値 Yを最高 1 平均 5 0 0点の整数に変換した。この変換後の予測値が総合得点と呼んでいるランキング指標である。 Y 一平均点 x 500 総合得点 + 500 最高点一平均点 8 . おわりに 「プリズム」の評価モデルは基礎データの選び方や質問票の作り方の他に、モデル企業として選定 した 1 2 0社と、総合評価した専門家 8 6人の価値観に影響されるという性質を持っている。 モデル企業は代表性と評価可能性を考慮しながら選んだが、無作為抽出ではない。選定企業を大き く変えれば重回帰式も変化するだろう。また選定はしたものの、質問紙郵送調査で回答を拒否されれ ば分析できないので実査が重要な役割を果たす。 総合評価の平均値を目的変数としたことは、評価した人々の平均的価値観を予測するように重回帰 モデルを作っていることを意味する。誰が総合評価するかによってモデルは変わるし、同じ人でもい つ評価するかによっても変わる。時代の変化とともに企業に対する見方が変化するからである。 ランキング結果は総論では満足できると判断して発表した。ただ各論では問題点もあろう。例えば 業種が持つ特徴の影響である。金融は「財務・収益力」の因子得点が低いためにランキングでは上位 に入っていない。この因子には「総資本経常利益率」などが強く関係している。銀行の総資本は他業 種に比べて格段に大きいことが「財務・収益力」因子で低く評価される結果となった。このような業 種聞の構造上の相違をどう評価するかは残された課題のひとつであり、今回の成果を踏まえてよりよ い評価システムにしていく必要がある。 「プリズム」は対象企業のすべてをランキングしたわけではない。その点も財務データによる企業 評価ランキングと異なる。質問紙郵送調査で有効回答を得られなければ除外せざるをえない。回答負 担の大きい調査票だったので回収作業は難航した。それでも 1 0 0 8: t 土の協力が得られたことは成功だ ったと考えている。協力していただし、た企業関係者に深く感謝するものである。 ‑255‑

表 1 企業評価のための基礎データ 53項目 <質問紙郵送調査の 44項 目 > 1.社外取締役 2 3 .外国人代表の起用 2 .社外監査役 2 4 .独禁法順守のマニュ 7 J レ作り 3 .監査役の常務会等参加 2 5 .独禁法順守の社員教育 4 .社長就任時年齢 2 6 .法務専門部署の設置状況 5 .取締役の平均年齢 2 7 .消費者への対応体制 6 .取締役内の同族 2 8 .環境保全の行動計画策定 7 .取締役の定年制度 2 9 .環境問題担当役員の任命 8 .中途採用者比率 3 0 .環境問題専門担当部署設置 9 .役員子弟などの採用対応 31.男性平均月額給与 1 0 .人事考課の公開制度 3 2 .国際化の進展状況 1 1.部長昇格年齢 3 3 .管理部門従業員比率 1 2 .謀長昇格年齢 3 4 .身体障害者比率 1 3 .年間総実労働時間 3 5 .女性管理職比率 1 4 .有給休暇取得率 3 6 .外国人従業員比率 1 5 .能力給イースの賃金制度 3 7 .研究開発従業員比率 1 6 .所定外労働時間割増比率 3 8 .社長在任期間 1 7 .運動会 3 9 .取締役の学閥 1 8 .社員旅行 4 0 .売上高製品輸入額比率 1 9 .社歌 4 1.株主総会 2 0 .社員聞の名称の使い方 4 2 .前期社会貢献費 2 1.売上高新製品比率 4 3 .社会貢献費過去2 年伸び率 2 2 .売上高技術料収支比率 4 4 .具体的な行動計画内容 <財務データ 7指 標 > 1.株主資本額 2 . 株主資本比率 3 . 総資産回転率 4 . 1人当経常利益額 5 . 自己資本利益率 6 . 過去 5年経常利益成長力 7 . 過去 3年平均総資本経常利益率 くその他> 1.米国ニューヨーク証券取引所の SEC基準 2 . 日本経済新聞記者による経営者の力量評価 表2 R E Gプロシジャの出力結果 A N A L Y S I SO FV A R I A N C E S O U R C E D F S U MO F S Q U A R E S M E A N S Q U A R E FV A L U E P R O B > F M O D E L E R R O R CT O T A L 6 8 7 9 3 1 3 . 7 0 2 7 1 1 0 . 0 9 9 7 5 2 3 . 8 0 2 4 5 2 . 2 8 3 7 8 O .1 1 6 0 9 1 9 .6 7 3 0 . 0 0 0 1 ∞ S E R TM D E PM E A N C .V . O .3 4 0 7 2 3 . 2 3 2 9 4 1 0 . 5 3 8 9 7 R ‑ S Q U A R E A D JR ‑ S Q 0 . 5 7 5 7 O .5 4 6 4 P A R A M E T E RE S T I M A T E S S T A N D A R D I Z E D P A R A M E T E R S T A N D A R D TF O RH O : E S T I M A T E V A R I A B L ED FE S T I M A T E E R R O R P A R A M E T E R = OP R O B>I T I I N T E R C E P 12 . 8 0 1 2 8 60 . 0 7 8 8 2 3 1 6 F A C T O R l 1O .1 9 2 6 3 1O .0 4 2 9 3 1 5 6 F A C T O R 2 10 . 3 2 3 8 7 10 . 0 3 9 2 7 9 4 5 F A C T O R 3 1‑ 0 . 0 4 6 4 1 30 . 0 4 5 2 7 0 4 5 F A C T O R 4 1‑ 0 .0 2 0 6 0 20 . 0 4 2 4 1 9 2 2 F A C T O R 5 1~ 1 9 6 2 1 7 ~0 4 4 5 5 9 1 9 F A C T O R 6 1‑ 0 . 0 7 4 5 3 10 . 0 5 0 8 2 2 0 1 ‑ 2 5 4 3 5 . 5 3 9 4 . 4 8 7 8 . 2 4 5 1 .0 2 5 ‑ 0 . 4 8 6 4 . 4 0 4 一 1 .4 6 7 .0 0 0 0 0 0 0 0 O .0 0 0 1 O . 3 4 0 0 6 6 0 1 O .0 0 0 1 0 .5 8 6 2 3 7 8 0 0 . 0 0 0 1 O 0 . 3 0 8 1 ‑ 0 .0 7 5 0 2 5 8 6 0 . 6 2 8 4 ‑ 0 . 0 3 7 4 4 4 0 6 . 3 1 4 3 8 1 4 1 O .0 0 0 1 0 0 . 1 4 6 1 0 . 1 1 1 9 2 4 5 6

分析の目的は 5 3項目の情報を集約すること、集約した結果を企業評価の側面として解釈・説明する こと、あとで実施する重回帰分析の説明変数に直交性を求めることーーなどである。 解法としては共通性の事前推定値に重相関係数の 2乗 (SMC)を指定した主因子法を用いた。因 子数は固有値の大きさやスクリープロットなどを参考にいくつかの数を試みたが、解釈のしやすさな どから最終的に 6因子とした。パリマクス回転後の因子ノ fタン、および因子得点を検討しながら以下 のような解釈をした。 第 1因子: I 環境・公正」 環境問題への取り組みを表す項目と関係が深いほか、 「所定外労働賃金割り増し率 J I 有給 休暇取得率 J I 海外法人への外国人代表の起用」とも関係があり、地球環境を含め企業活動 の公正さを表すと考えられる。因子得点は大手電機が上位を占めており、自動車なども高得 点となっている。 第 2因子: I 財務・収益力」 株主資本利益率J I 一人当たり経常利益率J I 経常利益成長力」と 「総資本経常利益率 J I の関係が強い。収益力を中心とする財務体質の良さと考えられる。 第 3因子: I 大企業性」 「前期社会貢献費 J I 男性平均月額給与 J I 役員子弟などの採用対応 J I 取締役の学閥」な どと正の関係が強い。逆に「総資本回転率J I 中途採用者比率」とは負の関係にある。個人 商庖的な子弟優遇や学閥はないようだが、中途採用の比率も低く大企業的な性質を表してい るようである。因子得点は金融・保険、電力・ガス、建設、運輸などの企業が高得点になっ ている。 同族性」 第 4因子: I 「社長就任時年齢 J I 取締役平均年齢」が低く、 「社長在任期間」が長いことを示している。 「取締役内の同族」がおり「社外取締役」がいないことも考えあわせると、若々しさという よりも同族で固めた長期政権の結果という側面が強いと考えられる。 第 5因子: I 活力・開発力」 「最年少課長昇格年齢」や「最年少部長昇格年齢」が低く、トップではなく現場の若さを表 している。 強い。 I 国際化の進展状況 J I 新製品売上高比率J I 外国人従業員比率」などの影響も I 社員聞の名称の使い方」とも関係があり、企業全体の活力や開発力の強さを表現し ていると考えられる。 第 6因子: I 法的リスク」 郎、ほか、 独禁法順守のための対応に関する項目と関係が1 「法務専門部署の設置状況」とも 関係がある。環境問題への取り組みに関する項目ともやや関係がある。建設、金融など規制 業種の因子得点が高く法的リスクと解釈した。 6 . 重回帰分析 因子分析でデータを集約したが、これだけでは一元的な指標にならない。各因子は「そのような側 面もある」ことを示すという意味では平等である。回転すれば各因子が説明する分散も均等化し「固 有値の大きさ」のような順序性もなくなる。ここから企業を一元的に評価する指標を作るには何らか の外的基準を導入する必要がある。その目的で重回帰分析を使った。ここでは外的基準はモデルにお ける「価値観」とでもいうべき役割を果たしている。 重回帰分析は 2章で述べたモデル企業 9 4社のデータを対象にして、 REGプロシジャで実行した。 6人が 5段階評価した平均点。説明変数は 6個の因子得点である。 目的変数は専門家 8 phu η ' u q u

質的データの因子分析法もいくつか提案されており、 SASシステムには交互最小 2乗法で質的デー タの主成分分析を実行する P R I N Q U A Lプロシジャもあるが、 「プリズム Jでは一般的な因子分析を採 用した。 このため質的データは間隔尺度とみなされることになる。またピアソンの積率相関係数行列を直接 因子分析するわけであり、量的データに関しては非線形関係や外れ値の存在が敏感に影響を与える筈 である。 質的変数については F R E Qプロシジャで度数を集計し、貝βT プロシジャで棒グラフを出力した。 量的変数については U N I V A R I A T Eプロシジャに P L Q Tオプションと F R E Qオプションを指定して出力、 分布の様子や基礎統計量などを検討した。 また質問紙郵送調査で避けることのできない「無回答」に関しては、オブザベーションそのものを 分析から除外しないために平均値を代入した。 S T A N D A R Dプロシヅャで平均 O、 標準偏差 lに標準化 したうえで、無回答を Oとする方法が簡単である。ただし質問全体の 3分の l以上が無回答の企業に ついては分析から除外した。 4 . 1 質的データの予備解析と処理 <得点を与える〉 2値変数は問題ないが、多値変数には「適当な J得点を与えなければならない。例えば「社 歌J について(1)毎日斉唱、 (2) 時には斉唱、 (3)斉唱なし一ーと質問した場合、カ テゴリ聞の距離をどう扱うかを開発メンバーで議論して得点を決めた。すべての変数につい て分布を参照しながらこの作業を繰り返した。 <値の大小関係と評価の方向を同じにする〉 因子パタンの解釈の際に、意味と符号が一致して解釈しやすいようにすることが目的である。 混乱を避けるため「値が大きいほど評価もよしリ方向に統ーした。例えば「取締役の平均年 齢」は小さいほど「よしリと考え、ある定数から回答値を減算した。 <分布の偏りを調整する〉 極端に回答の少ないカテゴリは併合した。また偏った分布ても単純に配分せずに背景の意味 を考えてカテゴライズした。例えば「所定外労賃割増比率Jの分布は法定基準の 2 5 % に集 中することを踏まえてカテゴリの帽を設定した。 4 . 2 量的データの予備解析と処理 <外れ値の処理〉 U N I V A R I A T Eプロシジャの箱ひげ図などを参考にした。 探索的データ解析で利用される変数 変換による処理が知られているが、非常に極端な外れ値の場合は左右の打ち切りの処理をし た。基準値としては標準偏差も試みたうえでパーセンタイルを使用した。 5 . 因子分析 質問紙郵送調査で有効回答を得た 1 0 0 8社の 5 3項目を F A C T O Rプロシジャで因子分析した。因子 ‑252

( 3 )因子得点を説明変数、総合評価を目的変数とする 9 4社の重回帰分析 である。全体像は下図のようになる。 回帰式による予測 重回帰分析 ( 94 t : 土 ) 因子分析 0 0 0 8社) ↓ 基礎データ 因子得点 x1 .. . . . . . . . . . . . .. x 5 3 2 3 → 総合評価 予測値 r日 9 4 モデルとして 選定した企業 1 0 0 8社 1 0 0 8社 1 0 0 8 4 . 予備的な解析 5 3項目の測定の尺度はまちまちで、質的データと量的データが混在している。 質的データには 2 値変数と多値変数があり、多値変数には順序尺度と名義尺度が含まれている。 予備解析のあと因子分析するのだが、通常の因子分析では量的な変数であることが仮定されている。 ‑251

2 . 分析に使用したデータ 2 . 1 全企業の基礎データ 企業を評価するために準備した基礎データは表 lに示した 5 3項目である。内訳を分類すると以下 のようになる。 (1)各企業への質問紙郵送調査で回答を得た定性データ :4 4項目 ( 2 )N E E D S(日経総合経済データパンク)の財務データ :7項目 ( 3 ) その他 :2項目 最初の定性データは特別に収集する必要があり、そのための調査を実施した。調査概要は以下の通 りである。 対象企業:東証上場および非上場有力企業、 1696社 土 有効回答 :1008*: 実施方法:質問紙郵送法 実施時期: 1993年 9、 10月 財務データに関しては成長性、収益性、規模・安定性、生産性を表わす 7指標を作成した。直近決 9 9 3年 6月とした。 算期は 1 これに日本経済新聞記者による経営者評価と、米国ニューヨーク証券取引所の SEC基準を満たし ているかどうかの 2項目を加えた。 2 . 2 モデル企業に対する総合評価 基礎データとは別に、各業種から代表的なモデル企業として 1 2 0*土を選定し、 総合評価データを 作成した。これは評価モデルを作るための基準データとなる。従ってモデル企業は対象企業全体を代 表する集団であることが望ましい。同時に的確な評価が可能な企業であることも必要である。 1 2 0社 の選定にあたってはこの点に配慮して選出した。 評価方法は 5段階方式とした。評価にあたっては 1 2 1世紀に向けてのよい会社」 まえ、 という観点を踏 専門家 8 6人がそれぞれ独自の視点で 1 2 0社を採点した。モデル企業 l社あたりの総合評価 データは採点者会員の平均点である。ただ 1 2 0 社のうちで評価に自信のない企業については採点を 6に満たない場合もある。 避けた専門家もいるので、分母は 8 「専門家 J8 6人の内訳は日本経済新聞社の企業担当記者 4 8人 、 シンクタンクの企業分析家 2 6 人、学識経験者 1 2人である。 選定した 1 2 0社のうち、基礎データ収集のための質問紙郵送調査で有効回答を得たのは 9 4 社だ ったので、モデル作りは 9 4社分のデータで実施した。 3 . 分析の手順 分析の大きな流れは 3段階になっている。すなわち、 (1)分析用データの予備解析 ( 2 )5 3項目、 1 0 0 8社のデータの因子分析 ‑250‑

日本 5A5ユーザー会 (5U G卜 J ) 企業評価システム「プリズム」 0深 井 潔 鈴木督久 日経リサーチ P R I S M :P r i v a t eS e c t o rM u l t iE v a l u a t i o nS y s t e m K i y o s h iF u k a i T o k u h i s aS u z u k i N I K K E IR 回E A R C HI N C . ‑ 7K a n d a t s u k a s a ‑ c h oC h i y o d a ‑ k uT o k y o1 0 1 22 日 要旨 日経グループが開発した新しい企業評価システム「プリズム J C P r i v a t eS e c t o rM u l t i プリズム」の開発には SASシステムを利用し E v a l u a t i o nS y s t e m )の概要を紹介する。 I た 。 SASシステムは因子分析や回帰分析の実行だけでなく、データの予備解析やレポート 作りなどの作業にも貢献した。 キーワード F A C T O R，R E G ，U N I V A R I A T E ，企業評価 1.はじめに 日本経済新聞社と日経リサーチはこのほど新しい企業評価システム「プリズム」を開発した。結果 1 日付の日本経済新聞朝刊(上位 3 0 0位まで〉 は「優れた会社」ランキングとして、 2月 2 と 3月 1日付の日経産業新聞(上位 1 0 0 0位まで〉に掲載した。 企業評価システムはこれまでもあったが、その多くは財務データを基礎にしたものであったといえ る 。 I プリズム」は従来の財務指標だけでは評価できない質的側面を含めて評価することを目的とし T こ 。 日経が「プリズム」を開発した背景には、日本の産業社会と消費社会が質的に変化したという認識 がある。直接的にはノ fフソレ崩壊で露出した諸問題の原因に、高度成長期からの価値感に基づく評価シ ステムも関係していたので、はなし、かとの反省もある。 つい最近まで、大きく儲けて成長していくのがよい会社であった。よい会社へ入るにはよい大学へ 行き、よい大学の「偏差値」は高くて、よい子の条件は一一。価値は右上がりの直線のようにみえた。 しかしその延長線上で企業を評価するだけでは不十分ではないのかと考えたのである。 生活者が会社では従業員であり、お庖に行けば消費者であり、株を持てば株主であり、家に帰れば 地域社会の一員でもあるように、生産者である企業も多角的側面を持っている。企業を取り巻く環境 は複雑なので視点を定めることは難しいのだが、 「プリズム」は財務データの他に、従業員や株主の 処遇、顧客への対応、環境問題への取り組み、国際化の状況、社会的な公正さ、社風一ーなどの定性 データを基礎とした。新しい価値観へのひとつの試みである。 ‑249

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種を増大させると対象となる銘柄が減少することから、統計的意味合いが薄れると いうデメリッ卜も生じている。業種を減少させるとリスクも増大させることになる が、局面毎の業種リスクをコントロールできればより多くの収益が期待できると考 えられる。 また、主成分分析を実施する場合には、例えば類似した業種でもっと大きなくくり で得点化を実施する方法の方が効果的である可能性もある。 ②.市場の効率化 + α の推移をグラフで見ると、近年 + α が減少してきていることが分かる。これは 市場の効率化や自己資本の充実などの財務内容の変化による影響もあると思われる が、このような局面でも上手く機能するようモデルを向上させる必要がある。 ③.主成分分析を用いた分析の説明方法 α を生みだしたものの、実際の 主成分分析を用いた総合得点は、モデルとしては + ファンド・マネージャーが顧客に説明したり、その時点時点でのリスク分析を実施 するには、かなり暖昧な表現にならざるを得ない。結果をもっと分かり易い観点に 分解する様な検討が必要である。 以上 242

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日本 5A5ユーザー会 ( 5UG卜 J) 『顧客の顔を見る』 中林三平 株式会社 金融エンジニアリング・グループ 代表取締役 Customer Profile Analyzer a n dI t s Theoretical Background S a m p e iN a k a b a y a s h i P r e s i d e n t .F i n a n c i a l Engineering G r o u p . I n c . S u it e6 0 5 .8 ‑ 6 ‑ 2 7A k a s a k a .M i n a t o k u .T o k y o .J a p a n 要 旨 顧客情報は金融・流通業界においては非常に重要なものと認識され、各社において蓄積 が進んでいる。しかし、その活用という点においては様々な試行錯誤が行われている段階である。 顧客情報の分析とは、 「顧客の顔を見えるようにする」という作業に他ならない。例えば、消費 者信用創造という業務においては、顧客の信用度を評価する仕組みが必要である。この時には、 顧客の静的・動的属性を分かりやすい形で分類し、評価 i こ結び付けていくことが要求される。同 様に新商品のマーケテイング等を考えても、有望と思われる顧客の属性の組み合わせを可能な限 り明確に発見していくことが、分析を現実の営業活動とリンクさせていくための課題である。 これまで、このような分析は多変量解析の手法等を利用して、特定のモデルを想定することに より行われることが多かった。しかし、最近では事前 l こモデルを想定しない「モデル・フリー・ アプローチ」の利用が、より有効である場合も報告されてきている。具体的なシステム開発の経 験を通じて得られた、このアプローチの特失についての報告を行う。 キーワード: マーケット分析 判別分析 判別ツリー 1.顧客分析の基本的な視点 「顧客」は特定の属性を保有する。その一部は「静的属性」と呼びうるものであり、大きく変 化しないものである(または、変化したとしても情報として極めて更新しにくいものである)。 カードの入会審査時に取得できるような情報はこれに該当する。もう一つは、 「動的属性」と呼 びうるものである。これは、顧客の取引データや DMへの反応履歴等が代表的なものであり、顧 客の行動が実際に見えるデータである。顧客の行動評価は、実際にはこの顧客の行動結果を表す 動的属性の一部を評価指標として利用する場合が多い。例えば、顧客の信用度評価の場合であれ ば「通常顧客」であるか「不良顧客」であるかといった属性は動的属性としてとらえられるし、 購買行動分析では「購入」したかどうかが評価対象となる。 「静的属性」は通常カテゴリカルデータであり、一見順序尺度を持っているように見える属性 についても、厳密な意味合いでは名義尺度として扱う方が望ましいものがほとんどである。動的 属性についても、基本はカテゴリカルとして扱うものが非常に多い。このようなデータ特性があ る以上、統計的な処理をする場合には、わが国で言われる数量化理論を含む、カテゴリカル・モ デリングの手法を利用することになる。 しかし、現実の分析を行うと、すぐに明らかになるのは属性聞にかなり大きな相互関係(交差 効果)が存在することである。例えば、年齢・職業・家族構成という静的属性を個別に分析した ときは有意な説明力がなかったとしても、特定の年齢・職業・家族構成のカテゴリーの組み合わ せを見ると、例えば非常に貸倒比率の高いグループや購買率の高いグループが発見される場合が 頻繁に見られる。このような大きな交差効果の存在が分析を多少面倒にする。 ‑257一

2 基本となるデータ分析手法 交差効果が大きなカテゴリカル・データを分析するときの出発点はクロス分析表を作成するこ r o cF r e q などを繰り返し適用して、探索的(試行錯誤的に)効いている とである。例えば、 P 属性の組み合わせを発見していくと言う方法は、原始的ではあるが実際的でもあり、無理矢理単 純な線形モデルを当てはめてしまうよりははるかに正当なアプローチである。しかし、このよう な力業のみで分析作業を行うことには限界がある。 また、交差効果を正当に評価するためには次のような方法もある。 P r o cC at r n o d. 宇b ; M o d e l r=aba しかし、分析対象とする属性が数多い場合には、クロス分析表を作成するにしても、カテゴリカ ルモデルを推定するにしても、いずれにしろ組み合わせ的な曝発が発生することは間違いがない。 こ の よ う な 課 題 に 対 す る 研 究 は 19 7 0年代後半から 80年 代 を 通 じ て 、 米 国 を 主 体 と す る 数 理 的マーケティングの分野において開発が進展してきた。 3. モ デ ル ・ フ リ ー ・ ア プ ロ ー チ A I Dに代表されるアプローチ モデル・フリー・アプローチとは、顧客行動を説明する行動方程式を前提としないものである。 例えば、しばしば利用される数量化理論に基づくモデルは基本的に線形結合(場合によっては一 部交差効果に配慮することも可能であるが)を前提としている。しかし、深い多段クロス表を作 成することにより初めて発見できるような顧客行動パターンを説明するには線形モデルには弱さ がある。 モデル・フリー・アプローチの典型と言えるものは、 A 1D (1)である。これは、手法の正式 名称が A u t o r n a t i cI n t e r a c t i o nD e t e c t o rで あ る こ と に 示 さ れ る と お り 、 属 性 聞 の 交 差 効 果 を 検 出し、ツリー状に展開されるデータの判別構造を推定するものである。明らかにツリー状の判別 構造とは、クロス分析をフルランクで展開する替わりに部分的に(情報量の大きな部分を階層的 ・選択的に)展開したものに他ならない。 A 1D の考え方比較的簡単であり次のステップを繰り返すだけである。 12345 母集団を 2分割する基準を様々に作成する 判別対象となる属性に関しての群内平方和を各分割法ごとに計算する 群内平方和最小(群間平方和最大)となる分割法を採用し母集団を分割する 分割後の集団を新しい母集団として、同じ操作を繰り返す 適切なストッピング・ルールのもとで分割を停止する 実務的に発生する問題は、母集団を分割する基準をどのように作成するかという点である。基 本 的 に は 2段 階 で 考 え る の が 適 当 で あ ろ う 。 つ ま り 、 ま ず 属 性 ( 例 え ば 年 齢 ) を ベ ー ス l こして考 え、その中のカテゴリーを組み合わせ的に区分 C P a r t i t i o n ) し、群内平方和が最小となるカテ ゴリ一区分により各属性に対する分割法を固定する。次に、属性閣の比較を行い、最終的に分割 に利用すべき属性を確定するという方法である。 上 記 の 方 法 は 、 実 際 に は 非 常 に 大 き な 計 算 量 を 必 要 と す る 。 カ テ ゴ リ ー 数 が 7つ ( の 名 義 尺 度 ) が ら な る 属 性 に つ い て は 、 可 能 な パ ー テ ィ シ ョ ン の 数 は 6 3で あ る 。 カ テ ゴ リ ー 数 が 8 になると、 162になる。属性数が多い場合にはかなり実行上問題がある。 基本となる A 1Dから様々なバリエーションが提案されている。例えば、 比 較 的 初 期 の も の で はあるが実際の利用事例を持つものには T H A I D(2) などがある。その中で、 母 集 団 を 分 割 す る と H A I D(引である。 いう方法について、ある程度明確な判断を示したものは C ‑258‑

こ れ も 基 本 と な る 考 え 方 は 比 較 的 シ ン プ ル で あ り 、 前 に 述 べ た 2段 階 ( 属 性 を 固 定 し て 、 カ テ ゴリーを統合したあとで、属性閣の比較を行う)の基準による母集団分割方法を拡張したもので ある。例えば、ある属性に着目した場合 l こ、判別基準となる属性に関して類似した分布を持つカ テゴリーは統合可能であると考える。その類似性を測定する尺度としては C h i ‑ s q u a r e統 計 量 が 基準となりうる。具体的には、各カテゴリーの双対比較によりカイ自乗を計算し、その値が最も 小さいカテゴリー・ペア(有意性の検定も用意に可能である)を統合する手順を繰り返すことに なる。 適切な有意水準のもとで「これ以上統合不可能」となれば、検討対象としている属性について は 、 統 合 後 の カ テ ゴ リ ー を 母 集 団 分 割 の 際 の 分 割 数 と す る 。 し た が っ て 、 オ リ ジ ナ ル の A 1Dで はデフォルトとして 2分 木 ( B i n a r yT r e e ) が生成されることになっていたが、 T H A I D の場合に は統合後のカテゴリーの数だけノードから枝が生えることになる。各ノードにおける分割に採用 する属性を決定するのには、 T H A I Dで は や は り 各 属 性 に つ い て カ イ 自 乗 量 を 計 算 し 、 こ れ が 最 大 となる属性を採用するという手法をとっている。(正式には、カテゴリー統合の段階では「統合」 だけではなく「再分割」という方法も考慮する必要がある。また、属性をベースとして母集団分 割を行うときにはカテゴリー数による歪みを考慮した修正を行うことが提案されている。詳組に ついては、文末の参考文献を参照されたい。また、同論文内で明確になっていないカテゴリーの 「再分割」などのメカニズムを織り込んだものとして、 SASにおいて T R E E D I S C というマクロ として提供されようとしている。) 2) A 1の 分 野 に お け る 発 展 顧客の属性を適切に組み合わせながら、最終的に顧客を分類していくというタイプの問題は人 工知能の分野では「分類問題」と呼ばれて、 「設計問題」と並ぶ重要なカテゴリーをなしている。 分類問題が人工知能分野で扱われるようになった背景には、やはり多段クロスでしか発見できな いような復雑に属性がからみあったデータ構造を、組み合わせ的な爆発を避けながら解明してい こうという流れがある。その意味で、最初に取り組みが開始されたのは知識ベースシステム(エ キスパートシステム)を技術的な基礎に置いたものである。 このアプローチは部分的に成功した。例えば、米国における損保会社のように料率査定の手順 S t a n d a r dO p e r a t i o n a lP r o c e d u r e ) として成立している場合には、 SOPの内 が完全に S0 P ( 容をルールとして記述することが可能なため、大きな効率化につながっている模様である。しか し 、 S0 Pに は な ら な い よ う な 法 則 群 の 塊 を ベ ー ス に 人 聞 が 判 断 を 下 し て い る よ う な 審 査 業 務 の 世界では、これまで行われたエキスパートシステム化の努力は成功していない。 顧客の分析・類型化に役立ちそうな技術は「学習」の分野で J .R .Q u i n l a n により提案された。 1D 3 (4) と呼ばれるこの手法の基本となる考え方・アルゴリズムは A 1D とかなり似たところ があり、判別ツリーが結果として生成される。実際の計算方法はやはり単純な繰り返しに基づく ものであり、次のようなステップから構成される。 12345 母集団が持つエントロビーを計算する 母 集 団 を 適 切 に m 分割する 分割後の各集団の持つエントロビーを計算する 各集団のサンプルサイズをウェイトとして分割後の総合エントロビーとする 分割後エントロビーが最小となる分割法により母集団を分割する ここでエントロビーは次のように定義される。 1=-~ P i宇L O G n ( P i ) P i はエントロビー測定対象となるデータセットの中の、判別対象属性のカテゴリー構成比で あ る 。 ( 判 別 対 象 が B / Wで あ れ ば 2分割、 B/W/Gで あ れ ば 3分 割 で あ り 、 任 意 の 判 別 属 性 カテゴリー数が対象となる)。対数の底は(現実的には何でも良いが)判別属性のカテゴリー数 に合わせておくと分かりやすい。 259一

このアルゴリズムに対して、若干の修正を加えた論文なども発表されてきている何〉。いずれ にしろ、 1D 3を ベ ー ス に し た 手 法 も 「 母 集 団 を ど の よ う に 分 割 す る か 」 と い う 問 題 が 未 解 決 の ままのこされている。 1D 3が 発 表 さ れ た 直 後 に 開 発 さ れ た パ ッ ケ ー ジ (C L S) (.)などもこ の点については不十分なままである。しかし、当然のことではあるが、 T HAID で示唆されたよう な手法は応用可能であり、十分に改善可能である。 3) モ デ ル ・ フ リ ー ・ ア プ ロ ー チ の 評 価 実際のデータを利用してシステムを構築した経験からは、このアプローチは極めて強力である。 強力という判断根拠は、結果として生成されたツリーが現実の審査担当者や市場分析担当者の持 つ経験的シナリオとの対比が可能であり、かっ、経験則の多くが実際 i こ有意なブランチとして生 成されてきているということをベースにしたものである。経験則の多くは、通常それほど断片的 な法則ではない。 Iこ の よ う な 顧 客 」 は 良 い と か 悪 い と い う 経 験 則 で い わ れ る 「 こ の よ う な 」 と いう部分は、結構詳細な属性の組み合わせであることが多い。これが再現できるということは、 単純なモデルをベースとした分析では手がでないところであろう。 4. システム化時の課題 判別ツリーを構築する時には、インタラクティプな操作が必須である。 A I Dや 1D 3 といっ た手法に対する批判の中には、母集団の分割が逐次的に行われるため初期の分割方法によって大 きくツリー全体の構造が変化してしまうということがある。これは確かに事実である。実務的な 側面からこれを防ぐには、機械的にツリーを生成させるのではなく、ツリー生成の各段階ごとに 分析者が分割基準となる統計量を確認しながら、分割属性を決定していくメカニズムが必要とな る。そのためには、十分な GU 1への配慮が行われなければならない。 また、ツリー生成に際しては、ある程度のサンプリングに基づくトレーニング・データセット を対象に分析を行う。したがって、生成されたツリーの検証(精度・安定性・再現性)について も、単純な統計量を算出することにより信頼度を云々するわけにはいかない(より一般的には、 モデル・フリー・アプローチそのものが通常の統計的な手法を利用してモデルを生成することを 目的としていないため、各種の検定はあてはまらない)。その難点を克服するためにも、かなり 詳細なツリーの構造をグラフイカルに表示する機能が要求される。 我 々 は 、 強 化 さ れ た S A S / A Fの 機 能 を 活 用 し て 分 析 用 の シ ス テ ム を 構 築 し た が 、 実 際 の デ モンストレーションを行う機会があろう。 【参考文献】 1 ) Sonquist， Baker， Morgan: "Searching f o r Structure"， Survey Research Center， University o f Michigan， A n n Arbor， Michigan， 1 9 71 . 2 ) Morgan， Messenger: "THAID:A Sequential Analysis Program f o rt h e Analysis o f N o m i n a l Scale Dependent Variables"， Survey Research Center， University o f Michigan， A n n Arbor， Michigan， 1 9 7 3 . 3 ) Perreault， Barksdale: " A Model‑Free Approach f o r Analysis o f Complex Contingency Data i n Survey Research"， J o u r n a lo f Marketing Research， V o ] .X V II . Nov.1980， p p . 5 0 3 ‑ 5 1 5 . n Machine Learning V ol .I .1 9 8 5 . 4 ) Quinlan :induction o f Decision T r e e s "， i 5 ) 荒木、小島: I 数値データによる決定木の帰納学習」、人工知能学会誌、 V ol .7 N o . 6， Nov.1992， p p . 9 9 2 ‑ 1 0 0 0 . u r r i m :" C L S : Inductive Production‑System Models f o r Disaggregate 6 )L e， Meyer， C f California， L o s Angeles， Consumer Demand Analysis"， University o Mar.1986， ( M i m e o ) . ‑260一

日本 5A5ユ ー ザ ー 会 (5U G卜‑J) トJ L P τ 7 亡才 0 、ふ/♀;::;寸~ ~こ.J:二之5 本 朱 三 丈 ポ ー ー ト フ ォ リ オ の リ ス ク 責 麦 ノj ' "イ ヒ W o l f g a n gM .H a r t m a n n 翻訳:岸本淳司 ( S A Sl n s t i t u t eJ a p a n ) S A Sl n s t i t u t e .l n c . U s i n gP R O CN L Pf o rR i s kM i n i m i z a t i o ni nS t o c kP o r t f o l i o s W o l f g a n gM .H a r t m a n n S A Sl n s t i t u t el n c . S A SC a m p u sD r i v e .C a r y .N C2 7 5 1 3 .U S A 要旨 M a r k o w i t zモ デ ル i こ基づく株式ポートフォリオのリスク最小化を N L Pプ ロ シ ジ ャ で 実 行 す る方法について紹介する。この中には、最小許容水準を指定した場合、有効フロンティア の作図、タンジェンシャルポートフォリオの計算、 S A S / I M Lの N L Pサ ブ ル ー チ ン を 使 っ た 例 なども含む。 キーワード N L P .S A S / I M L .P o r t f o l i o .M a r k o w it zM o d el .Q U A D A S 1 . Markowitzモ デ ル の 紹 介 M a r k o' li t z モデルは、 2 つ の 等 価 な ア プ ロ ー チ に よ り 記 述 で き る 。 あ る リ ス ク 水 準 ap を 与 え て 、 最 大 の リ タ ー ン Rp と な る 株 式 ポ ー ト フ ォ リ オ を 選 択 する。これは、 2次 の 制 約 の あ る 線 形 最 適 化 問 題 で あ る 。 あ る リ タ ー ン 水 準 R p を 与 え て 、 最 小 の リ ス ク ap と な る 株 式 ポ ー ト フ ォ リ オ を 選 択 す る 。 こ れ は 、 線 形 制 約 の あ る 2次 最 適 化 問 題 で あ る 。 本論文では後者のアプローチについて解説する。 い ま 、 最 大 n個 の 株 か ら ポ ー ト フ ォ リ オ を 選 択 し た い と す る 。 た だ し 、 各 株 は をもち、 0三 五 XJ 壬 1， j 1.....n， L~~lXJ-1 ， XJの 重 み とする。我々のの解析に必要な基 本的情報は、過去のある期聞にわたる株式のリターンを含むデータセットである。このよ う な デ ー タ を r 'J と表す。ただし、 i= 1. . . . .N は時点、 l こ対応し、 j = 1.." ，n は 株 l こ R O CC O R Rを 用 い て 次 の も の を 計 算 す る こ と が で き る 。 対応する。このデータセットから、 P ‑261一

株式リターンのベクトル r = (rJ) 。 こ れ は 、 算 術 平 均 の ベ ク ト ル で あ る 。 1 N r J ‑一‑:L r IJ N I~ I 株式リターン値の共分散行列 S = (σJ.)。 N l σJk‑ 一一一‑:L (rIJ一 rJ) (rlk N ‑ 1 I~ 1 株式ポートフォリオの重み X rk) j.k= ， l. . . n . ' J こ関連する 2つ の 重 要 な 関 数 が あ る 。 R0 (x) ポートフォリオの期待リターン R 0 (x) = : LX J r J j= 1 ポートフォリオの期待リスク σo (x) = ( : L : L σjkXJXk) 1/2 J=: 1 k = 1 2. 基 本 的 最 小 リ ス ク モ デ ル まず、ポートフォリオリスクを最小にする最適な重み XJの 計 算 法 に つ い て 紹 介 し よ う 。 minσ 0 '(x) σ o'(:主) これに次の基本的制約群が適用される。 o~ X J三 1. j 二 : L XJ この問題は、線形制約下で、 1.. .. .n 上 方 お よ び 下 方 の 境 界 制 約 1 線形等式制約 ( 半 ) 正 定 値 の ( 共 分 散 ) 行 列 Sを 使 っ た 2次 計 画 問 題 で あ る 。 minσ o'(x) min.xTSx これは、 PROC NLPや IMLで 利 用 で き る ど の 最 適 化 ア ル ゴ リ ズ ム で も 解 く こ と が で き る 。 本 論 で は 、 ま ず PROC NLPで の 2次 最 適 化 法 の 利 用 法 に つ い て 説 明 す る 。 後 l こ 、 IML サ ブ ル ー チ ン で の 非 線 形 最 適 化 法 の 使 い 方 に つ い て も 示 す 。 た だ し PROC NLPや IMLで の 2次 最 適 化 / 2X TSX で あ り 、 こ れ は 二 乗 ポ ー ト フ ォ リ オ リ ス ク の 半 分 で あ る こ と 法の目的関数は 1 )を 得 る た め に は 、 目 的 関 数 の 2倍 に 注 意 し よ う 。 す な わ ち 、 ポ ー ト フ ォ リ オ リ ス ク σ パx について平方根をとらなければならない。 次 に 示 す デ ー タ セ ッ ト は 、 あ る 10種 類 の 株 の 197 8年 1月 か ら 19 8 7年 12月 ま で の 期 間 中 の 毎 月 の 株 価 で あ る 。 元 の デ ー タ に は 1 2 0オ プ ザ ベ ー シ ョ ン あ る が 、 こ こ で は そ の う ち 最 初 と 最 後 の 3オ プ ザ ベ ー シ ョ ン の み を 示 し て い る 。 ‑262一

title 'Stock Returns: CRSP Monthly Data， J a n7 8 ‑ Dec 8 7・; data return; input x1‑x10; retain date '01dec77'd : date=intnx(・r n o n t h '，date.1); f o r r n a t date r n o n y y .; y=year( d at e ); label x1=・Gerber Corporation' x2='Tandy Corporation' x 3 = 'General M il l s ' x 4 = 'C o nE d is o n ' x 5 = 'Weyerhauser' x 6 = '1 B M ' x7='DEC' x8='Mobil Corporation' x 9 = 'Texaco' x 1 0ゴ C P L '・ cards; 一. 048 ‑.075 ‑.099 ‑.079 ‑.116 ‑.029 一 .1 0 0 一.046 ‑.054 ‑.069 .160 ‑.004 .018 ‑.003 ‑.135 ‑.043 ‑.063 ‑.017 ‑.010 .006 ‑.036 .124 ‑.023 .022 .084 ‑.063 .010 .049 .015 .017 n川 UAUd の ペu anuZ4EAnyb ununHU n川 一一 anuτ4EAnku 喝 ntι n司υ η u 4EAnHU4EA ‑ ‑ onun川 unuu ntιFhυp U 4EA4EA41 よ ‑一 414ntιan宝 onu のJun4U の︐白 4EA4EA 7ι7ιqu okunMUanuτ 一一 ‑ 一 100 4EAphun4u nipDnU の︐白 nHU4EA 一‑ niηLRU 4EA4EAnHu U nHunHun川 一一‑ nMUnybnku anuτnHunyb 4EA4EA4EA 一‑ nhunHunHu anuznudanuz q L Tよ n U 一‑ ••• ••• ••• ••• ••• ••. ••• ••• ••• ︑ nkukdnHu ooooni nybnunHU 一 一 •.• PROC CORR を 使 っ て 、 共 分 散 行 列 の 入 っ た デ ー タ セ ッ ト OCOVを計算する。 proc corr data=return cov outp=ocov n o s i r n p l e noprint; var x1‑x10; r u n ; ま た 、 初 期 値 (̲TYPE̲=PARMS)、 重 み の 下 限 XJ~ 0 一 (TYPE̲= L B )、 重 み の 上 限 XJ三 五 1( ̲TYP E Q )を 含 む デ ー タ セ ッ ト QUADも 作 成 す る 。 初 期 値 E =UB) 、線形制約 Lï~lxJ-1 し TYPE_ = i こは、詳しい情報がないので、 xJ=l/n を採用する。 / キ Creating initial values a n d constraints キ/ data quad(type=est); keep ̲type̲ x1‑x10 ̲rhs一; array x x1‑x10; / 宇 1 . p a r r n s observation with initial values キ/ ̲type一='p a r r n s ' ; ̲rhs = . ;d o over x ;x =1 / 1 0 ;e n d ;o ut p u t ; / 宇 2 . lower bounds: weights r n u s tb e nonnegative 宇/ ̲type一 = ・ l b・; d o over x ;x =0 ;e n d ; output; / 宇 3 . upper bounds: weights r n u s tb es r n a l l e r than 1 キ/ type一='u b ' ;d o over x ;x =1 ;e n d ; output; / 宇 4 . linear equality constraint: weights r n u s ts u r nu pt o 1 宇/ typ巴='e q ;̲rhs一= 1 ;d o over x ;x =1 ;e n d ; output; r u n ; ‑263一

2つ の デ ー タ セ ッ ト O C O Vと Q U A Dと を マ ー ジ し て 、 新 し い デ ー タ セ ッ ト Q U A Dを 作 る 。 こ の デ ータセットはP R O CN L Pで I N Q U A D =の 入 力 デ ー タ セ ッ ト と な る 。 O C O Vデ ー タ セ ッ ト 中 、 必 要 なのは T Y P E= 'C O V 'の オ ブ ザ ベ ー シ ョ ン で あ り 、 こ れ を T Y P E ̲= 'Q U A D '，こ改名している。 T Y PE̲= 'M E A N 'の オ ブ ザ ベ ー シ ョ ン も 保 存 す る 。 O C O Vデ ー タ セ また、後で利用するため、 ット中の他のすべてのオブザベーションは削除される。 / 宇 M e r g et h et w od a t as e t sO C O Va n dQ U A D : 宇/ d a t aq u a d ;s e to c o v( i n = D )q u a d ; k e e p̲ t y p e ̲ n a m e ̲ x1‑x10 r h s一; i f Dt h e nd o ; =' C O V 't h e n ̲t y p e ̲=・Q U A D・; i f̲ t y p e一 e l s ei f̲ t y p e ̲n e' M E A N 't h e nd e l e t e ; e n d ; r u n ; p r o cp r i n td a t a = q u a d ;r u n ; O B S T Y P E N A M E X 1 X 2 Q U A D Q U A D Q U A D U A D 4 Q 5 Q U A D Q U A D Q U A D B Q U A D 9 Q U A D 1 0 Q U A D 1 1 M E A N a r m s 1 2 p 1 3 1b b 1 4 u q 1 5 e X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 X 9 X10 0.00759 0.00213 0.00166 0.00072 0，00216 0.00160 0.00150 0.00229 0.00212 0.00070 0.01543 0.10000 0.00000 1 .00000 1 .00000 0.00213 0.01627 0.00301 0.00065 0.00502 0.00252 0.00622 0.00235 0.00223 0.00105 0.02501 0.10000 0.00000 1 .00000 1 .00000 O B S X 6 0.00160 0.00252 3 0.00063 4 0.00027 5 0.00247 0.00348 0.00260 0.00152 9 0.00103 1 0 0.00032 1 1 0.00962 1 2 0.10000 13 0.00000 X 3 X 4 0.00166 0.00072 0.00301 0.00065 0.00400 0.00104 0.00104 0.00253 0.00187 0.00068 0.00063 0.00027 0.00137 0.00054 0.00026 0.00001 0.00002 ‑0.00043 0.00113 0.00177 0.01523 0.01851 0.10000 0.10000 0.00000 0.00000 1 .00000 1 .00000 1 .00000 1 .00000 X 7 X 8 X 9 X10 0.00150 0.00622 0.00137 0.00054 0.00498 0.00260 0.00983 0.00327 0.00196 0.00126 0.01975 0.10000 0.00000 0.00229 0.00235 0.00026 0.00001 0.00264 0.00152 0.00327 0.00645 0.00453 0.00036 0.01619 0.10000 0.00000 0.00212 0.00223 0.00002 0.00043 0.00153 0.00103 0.00196 0.00453 0.00635 0.00005 0.01194 0.10000 0.00000 0.00070 0.00105 0.00113 0.00177 0.00139 0.00032 0.00126 0.00036 0.00005 0.00291 0.01270 0.10000 0.00000 ‑264 X 5 0.00216 0.00502 0.00187 0.00068 0.00724 0.00247 0.00498 0.00264 0.00153 0.00139 0.00963 0.10000 0.00000 1 .00000 1 .00000 R H S

︒ e 1 ム 1 ム 円 l 円 ︐ a n o n E a H官 nvnunu‑‑‑‑nU 円 unuunHunド u nド unHUnHU u 11・・nU41よanuzphun︐白内4U CGnu‑円lquTよquRU 一 n u a n 2 1 よ n凸 n L q d 一一一一‑Eu n H M uvnJ白4E4nHunHU円︐a 内Auphun4u 唱 NOTE: ABSGCONV convergence criterion satisfied. ‑hunMunudn ︒ハuphdnuunHunHU一 nvpb i q L 1 ム η I n u ‑ r u l‑‑‑‑‑‑806 to anununununUTよ00 ==nHu ponunJ白 1よOqu A U E U T よ p b 訓告 nL 唱i 1 ょ f l ・ ‑ yh内dFA の y h 内dnHUanuZ4E441ムnHυ の rnununununu‑nue‑ L nkonHunHunununuEU ゐ VA‑muumuunHunHυanuznu・可ム一一 anu‑‑‑‑n 凸 ore mnunununUTよ・lnunv +LTよ円t1141ム内hvphu円︐anu1よ 占 iA 司! 1 ょ 1 ょ ‑ 一 一 n p b o TAaAAnHunuunHUnHUnHUHU 吋 nunHunHunHuphu のuw内hunHi‑‑‑nd 内?4nHunHunHunMunHU41ムP04E4 ・14nunununonuu‑RU&L‑ AU‑‑‑‑‑ inEU 噌 nununUTよqu‑一・司4qu PO内AUFhu +LnJ白内hvaιAnJ白n ハu nハunuvA円︐a fAqu14nununuuqdO&LnL VA内huphu内huphucdEd‑‑‑‑ponMU cnunununununu&Ln・ 6LnHunHunHunHunHunHU内dnuqu Danunununununurnu nu‑‑‑‑‑‑ou= nunununununU+Le6L 'lEu vivn ・3Aρu t2345:tm の nuponuAU a+LAA1よ 4 5 li nH y h a n u z p h d H u n M U u st 2 内+ムρν=nu nunwuedρν 6LqavA nurvA内d UHM nU ハ ‑lJU‑‑ m‑‑m n'l ・ d 内 d n U 内d ・14pur +L ハh u ヨu φ L ワゐ n u m川 ・司ムρUHu 。 。 。 。 。 。 I t e r rest 2次 モ デ ル を P ROC N L Pで 実 行 す る た め の 情 報 が す べ て 入 っ て い る 。 データセット Q UADには、 1 .00000 1 .00000 1 .00000 1 .00000 1 .00000 1 .00000 1 .00000 1 .00000 1 4 1 .00000 1 5 1 .00000 TITLE ' C o r n p u t eM i n i r n u r n Risk Portfolio'; TITLE2 'Without Constraints o nM i n i r n u r nR e t u r n '・ proc nlp inquad=quad outest=est pall; n r1n ; p a r r n s xl‑x10; r u n ; 反復履歴には問題点は見あたらない。 PROC N L P : Nonlinear M i n i r n i z a t i o n Nullspace Method o f Quadratic P r o b l e r n N u r n b e ro fP a r a r n e t e rE s t i r n a t e s1 0 N u r n b e ro f Lower Bounds 1 0 N u r n b e ro f. U p p e r Bounds 1 0 N u r n b e ro f Linear Constraints 1 Optirnization Start: Active Constraints= 1 Criterion= 0.001 M a x i r n u r n Gradient E l e r n e n t = 0.002 υ 戸内 po nL

最適な株の重み支』は、次のように得られる。このときの最小化されたポートフォリオリ スクは、 σ pニ ( 2宇0 . 0 0 0 5 9 8 3 3 0 4 )1/2である。 Optimization R e s u l t s Parameter E s t i m a t e s Parameter 4 5 6 7 1 0 X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 X 9 X 1 0 E s t i m a t e G r a d i e n t Active B C 1 .5 6 4 8 9 3 E ‑ 1 9 0 . 0 0 1 2 9 2 0 . 0 0 1 7 3 2 0 . 0 0 1 1 9 7 0 . 0 0 1 1 9 7 0 . 0 0 1 4 9 3 0 . 0 0 1 1 9 7 0 . 0 0 1 4 6 5 0 . 0 0 1 2 1 6 0 . 0 0 1 1 9 7 0 . 0 0 1 1 9 7 Lower B C L o w e rB C 3 . 1 7 6 3 7 4 E ‑ 1 9 0 . 1 3 9 6 2 1 0 . 3 3 1 0 7 4 ‑5.41423E‑18 0 . 2 3 0 0 0 3 ‑7.84353E‑19 1 .2 7 0 5 4 9 E ‑ 1 8 0 . 1 7 1 7 2 7 0 . 1 2 7 5 7 6 L o w e rB C L o w e rB C L o w e rB C f Objective F u n c t i o n = 0.0005983304 V a l u巴 o L i n e a r Constraints E v a l u a t巴da t Solution 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 ー 一 一 ー 一 一 ー ー ー ー 一 一 一 ー 一 一 一 一 [1 ] AC T + + + 1 .0 0 0 0宇 X 1 + 1 .0 0 0 0宇 X 4 + 1 .0 0 0 0キ X 7 + 1 .0 0 0 0宇 X 1 0‑ 1 .0 0 0 0牢 X 2 + 1 .0 0 0 0キ X 5 + 1 .0 0 0 0牢 X 8 + 1 .0 0 0 0 2 6 6一 1 .0 0 0 0宇 X 3 1 .0 0 0 0宇 X 6 1 .0 0 0 0キ X 9 =8 .326673E‑17

( 局 所 的 ) 最 適 解 に な っ て い る た め に は 、 線 形 不 等 式 の Lagrange乗 数 は は 非 不 で 、 投 影 勾 配 (projected gradient)の 各 要 素 は 小 さ く な っ て い な け れ ば な ら な い 。 First Order Lagrange Multipliers Active Constraint Lagrange Multiplier 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ー一ー一一一ー一一一一一一 Lower BC Lower BC Lower BC Lower BC Lower BC X 8 X 7 X 5 X 2 X 1 0.000019248 0.000268 0.000296 0.000536 0.000095472 Linear E C [ 1 ] 0.001197 Projected Gradient Free Dimension Projected Gradient 1. 7 7612E‑19 3.82753E‑19 一1. 0 0479E‑19 9.656176E‑20 2 4 投 影 Hessian行 列 が 正 定 値 で あ る と 、 2次の最適条件を満たす。 Projected Hessian Matrix .0002178376 一. 0001037750 0.0031580084 0.0009647516 0.0009647516 0.0056104299 ‑.0009877160 ‑.0012043177 Determinant = 4.878847E‑11 Matrix has Only Positive Eigenvalues 0.0022235711 ‑.0002178376 ‑.0001037750 ‑.0007621441 .0007621441 ‑.0009877160 一.0012043177 0.0020952143 この結果は、 TECH=LCPを 指 定 し て 線 形 相 補 最 適 化 法 を 使 う こ と に よ り 容 易 に 確 認 で き る 。 円 d l ︐ . l nし D・ D ‑ ‑ βし ‑ h u + l b ‑ 一ρν 円 d AU 門 U1 u u 肉 伺u E 4 E unH d. 日 . A A u ‑ ‑ よ ︐ 4E4 nHvA nM‑VA ム企一 .1I 叩 nu‑‑cu I 仰し nuFA‑‑ nu‑TA2unH Vム m川 nurHu nurv ム ヴ t qd nb

訳注(私信より) 2次計画法は、 L C P法 で 解 く こ と が 普 通 で あ る 。 こ こ で は 、 クティプセット法)で解いて、 Q U A D A S法 (2次ア L C P と同じになることを確認している。 Q U A D A S法 には次の特徴がある。 定 符 号 で な い 行 列 で も 扱 え る 。 LCPでは非不定な行列が必要。 負の変数でも最適化できる。 L C P は常に非負の制約を持つ。 これらは Markowitzモ デ ル で は 利 点 に な ら な い 。 し か し 、 Q U A D A S法 l こは L C P法 l こ 比 べ て も う 1つ利点がある。 L C Pで は 、 共 分 散 行 列 と 線 形 制 約 と を 組 み 合 わ せ て 大 き な 行 列 を 作 る 。 も し 制 約 の 数 が多いなら、この行列は非常に大きくなってしまう。この行列の共分散行列の部分(上左 ( 1 .1 ) 側)は通常デンスである。一方、線形制約、特に単純な境界制約の場合はきわめて スパースである。 IMLの LCPサ ブ ル ー チ ン や NLPプ ロ シ ジ ャ の LCPで は 、 こ の 巨 こ保存するため、メモリ量の問題が起きる。 Q U A D A S 大な行列をデンス形式でメモリ i では、 2次 モ デ ル の 共 分 散 行 列 と 線 形 制 約 と は 別 々 に 、 ま た 線 形 制 約 は ス パ ー ス 形 式 で メ モリ上に保存される。特に境界制約は、メモリをほとんど消費しないし、演算も非常に高 速 で あ る 。 そ の た め 、 巨 大 な 問 題 で は Q U A D A S法 の 方 が 高 速 に 実 行 で き る 。 た と え ば 、 EXELや LOTUS な ど の 表 計 算 ソ フ ト の L C P に比べ Q U A D A Sの 方 が 1 0倍 以 上 速 く 計 算 で き た と い う 報 告 も あ る 。 現 在 、 Markowitz モ デ ル に は l本 だ け 一 般 的 線 形 制 約 が あ り 、 Q U A D A Sは こ れ を 効 率 的 に 処 理 し て い な い 。 将 来 こ の 種 の 制 約 を 非 常 に 効 率 的 に 処 理 する技法を取り込むことを予定している。 詳しくは、 Hartmann( 19 9 1 )または G i l， l M urray， Saunders， & Wright( 19 8 4 )を参照せよ。 Hartmann，W .( 19 9 1 )， The N L P Procedure: Extended U s e r 's Guide， Release 6 . 0 8 and 6 . 1 0 ;S A S Institute I n c .， Cary， N . C . G i l， lE .P .， Murray，W .， Saunders，M . A .， a n d Wright，M .H .( 19 8 4 )，"Procedure f o r Optimization Problems with a Mixture o f Bounds a n d General Linear Constraints"， ACM T r a n s .M a t h . Software， 1 0， 2 8 2 ‑ 2 9 8 . 268‑

最 小 リ ス ク 解 え に 対 す る 期 待 ポ ー ト フ ォ リ オ リ タ ー ン Rp ( え ) を 計 算 す る に は 、 最 適 な 株 の 重 み 文 jに 平 均 株 価 リ タ ー ン R (X) p f Jを掛ける。 L .XJfJ ここで、将来の(月次)期待リターンは、過去の平均リターンであると仮定する。(実際 arkowitz モ デ ル の 限 界 で あ る 。 ) そ の た め に 、 PROC はそのような仮定には疑問があり、 M c o vデ ー タ セ ッ ト 中 の 一TYPE =MEAN の オ ブ ザ ベ ー シ ョ ン と 、 PROC N C O R Rから出力される o S Tデ ー タ セ ッ ト 中 の ー TYPE̲=PARMSの オ ブ ザ ベ ー シ ョ ン と を 結 合 す る 。 L Pが 出 力 す る E TITLE 'Compute Expected Portfolio R e t u r n ' ; data p r e t ; k e e p ̲type̲ x 1 ‑ x 1 0 r i s k r e t n r m a x ; s e t ocov(where=<̲type̲='M E AN')); r m a x =max(of x 1 ‑ x 1 0 ) ; a r r a y xx 1 ‑ x 1 0 ; a r r a y yy 1 ‑ y 1 0 ; d oo v e rx ;y = x ;e n d ; s e te st( w h e r e =( ̲ t y p e ̲= 'P A R M S ') ); ;e n d ; r e t n =0 ;d oo v e rx ; r e t n + x宇y 宇 r h s ̲ ; r i s k =2 r u n ; p r o cp r i n t data=pret; r u n ; いまの例では、 O B S R (主) =0.014137を得る。 p TYPE P A R M S O B S X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 1 .5 6 4 9 E ‑ 1 9 3 . 1 7 6 4 E ‑ 1 9 0 . 1 3 9 6 2 0 . 3 3 1 0 7 ‑5.4142E‑18 0 . 2 3 0 0 0 X 7 X 8 X 1 0 X 9 R M A X R E T N R I S K 1 ‑7.8435E‑19 1 .2 7 0 5 E ‑ 1 8 0 . 1 7 1 7 3 0 . 1 2 7 5 8 0 . 0 2 5 0 0 8 0 . 0 1 4 1 3 7 .0011967 すべての株価の重み XJは、 0 から 1の 聞 に あ り 、 か っ 全 部 合 計 す る と 1に な る の で 、 最 小リスク解の期待ポートフォリオリターン R (主)は、 m in JfJ と m a xJfJと の 聞 の ど p こカ3 にある。 mi n fJ ~玉 R p ( 文 ) いまの例では、 三 五 m a x fJ o c o vデ ー タ セ ッ ト 中 の 一 TYPE =MEAN オ プ ザ ベ ー シ ョ ン か ら わ か る よ う に 、 m i n JrJ=0 . 0 0 9 6 2、 m a x JfJ=o .02501である。 ‑269‑

3. 期 待 ポ ー ト フ ォ リ オ リ タ ー ン の 下 限 が あ る 最 小 リ ス ク モ デ ル 最初の例題では、期待ポートフォリオリターンの最小許容水準を指定しないでポートフ ォリオリスクを最小化する最適な重みえ』を求めた。この最小化過程には、期待ポートフ ォ リ オ リ タ ー ン Rp(x， pr) が あ る 特 定 の 下 限 p rよ り 大 き い ( か 等 し い ) と い う 線 形制約をさらに課すことができる。 R. (x， pr) =LxJrJ~pr p rI こm axJ=0.02501よ り 大 き な 値 を 選 ぶ と 、 こ の 問 題 に は 許 容 解 は 存 在 し な い o ま た 、 期 待 ポ ー ト フ ォ リ オ リ タ ー ン R.(x， pr) が 最 小 リ ス ク 解 R. (主) の 期 待 リ タ ー ン よ { i 宣 を選択しよう。 り 小 さ く な る こ と を 許 す の も 無 意 味 で あ る 。 ゆ え に 、 次 の よ う な prec pr(prec)=R.(: 元)+prec宇 (max rJ‑ R• (夫)) T こだし、 0 (prec(1 QUADとPRETと を マ ー ジ し て 、 デ ー タ セ ッ ト QUAD2 を作成する。ここで、 QUAD中の TYPE = MEANの オ プ ザ ベ ー シ ョ ン を 線 形 不 等 式 の 定 数 ( TYPE =GE) に変える。これにより、 prec = 0 .5に 対 応 す る 最 小 リ ス ク 解 を 求 め て い る こ と に な る 。 4E η ︐ . 臼 ︐ ρU ︒ 伊oU ‑ t = ‑p9 円u ‑ 4E 目 HU 免u nyh AU n u n u z nun J u u 川 41ム nu‑‑aA nUVA nyvA m nHTA ‑‑一 l n l︾ nu‑‑qu D ‑ G‑‑a r m D・ ‑ ‑a ; TA n u ︐ .n u data quad2; s e t quad ( i n = D ) pret; keep ̲type̲ ̲name x1‑x10 ̲rhs̲; array x x1‑x10; array y y1‑y10; retain y ; i f D then d o ; i f ̲type̲ = parms then delete; " then d o ; else i f ̲type一 = 'MEAN do over x ; y=x; e n d ; e n d ; else output; e n d ; else d o ; ̲type̲ = parms ;output; d o over x ;x = y ;e n d ; rhs = retn + . 5 宇 (̲rmax ̲ retn); type一 = ge; output; e n d ; run; = 0 .01957に対応し、 R• ( 玄 )=0.014137とm axJrJ =0.02501と の 区 聞 の prec=0.5 (これは R. 2宇0.000598)1/2) 中 間 で あ る ) に つ い て 、 長 初 の 問 題 で の リ ス ク 値 (σ.=( き な リ ス ク 値 σ.=( 2判 .001107)1/2 の解を得る。 ‑270一 よりも少し大

Optimization Results P a r a m巴t巴rEstimates e r P a r a m巴 t ︐ ︒ h n ぺuanuz 1 0 X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 X 9 X 1 0 Estimate G r a d i e n t Active B C 2 . 4 1 2 3 5 E ‑ 1 8 0 . 1 8 3 9 3 3 5.251604E‑19 0 . 6 8 3 4 8 0 1 .4 2 9 79 2 E ‑ 1 8 ‑ 1 .0 1 9 8 3 E ‑ 1 8 0 . 0 4 9 4 8 2 0 . 0 8 3 1 0 5 1 .8 7 7 0 2 5 E ‑ 1 8 3.462247E‑20 0 . 0 0 1 1 4 8 0 . 0 0 3 9 4 3 0 . 0 0 1 3 5 5 0 . 0 0 1 8 7 5 0 . 0 0 1 8 5 0 0 . 0 0 0 9 0 2 0 . 0 0 2 2 7 0 0 . 0 0 1 1 3 8 0 . 0 0 0 5 9 3 0 . 0 0 1 4 9 4 Lower B C Lower B C Lower B C Lower B C Lower B C L o w巴rB C Value o f Objective F u n c t i o n =0.0011069826 今 回 の 重 み は 2つの線形制約を満たす。 Linear Constraints Evaluated a t Solution * [1 ] ACT + + + [2 ] ACT + + + .0 0 0 0キ X 2 + 1 1 .0 0 0 0キ X 1 + 1 .0 0 0 0 X 3 .0 0 0 0キ X 6 .0 0 0 0キ X 5 + 1 1 .0 0 0 0キ X 4 + 1 .0 0 0 0キ X 9 .0 0 0 0キ X 8 + 1 1 .0 0 0 0 X 7 + 1 = ‑ 1 .1 2702E‑16 .0 0 0 0 1 .0 0 0 0 X 1 0‑ 1 . 0 1 5 2キ X 3 . 0 2 5 0 X 2 + 0 1 + 0 0 . 0 1 5 4 X 6 . 0 0 9 6 3キ X 5 + 0.00962 キ X 0 . 0 1 8 5キ X 4 + 0 . 0 1 1 9キ X 9 . 0 1 6 2キ X 8 + 0 0 . 0 1 9 8キ X 7 + 0 = 1 .9 23808E‑18 . 0 1 9 6 0 . 0 1 2 7 X 1 0‑ 0 * * * * * ‑271

次 に 紹 介 す る S A S の マ ク ロ は 、 期 待 ポ ー ト フ ォ リ オ リ タ ー ン Rp(x，pr) の大きさ erc値 が さ ま ざ ま な 値 と っ た と き の リ ス ト の 各 値 に 対 応 し て 最 小 リ ス ク を決める値である p 解 を 計 算 す る も の で あ る 。 こ の マ ク ロ は 、 入 力 デ ー タ セ ッ ト OCOV、 出 力 デ ー タ セ ッ ト PRET、 OCOV中 の 株 式 変 数 の リ ス ト VAR、 pred 直 (0から lま で の 値 を と る ) の リ ス ト LISTを 引 数 にとる。このマクロの利用に際して、 p rec値 の リ ス ト LIST中 の 値 は 増 加 順 に ソ ー ト し て お LP の 実 行 時 に 求 め た 最 適 な パ ラ メ タ か な け れ ば い け な い 。 と い う の は 、 あ る 回 の PROC N の 重 み を 、 次 回 の PROC N LP の 実 行 時 の 初 期 値 と し て 利 用 す る か ら で あ る 。 / 宇 OCOV: Input data s e t created b y PROC CORR 宇/ / * PRET: Output data set with optirnization results 宇/ / 宇 V A R : List o f variable n a r n e s for stocks o n OCOV 宇/ / 宇 LIST: List o f perc values， 0 く perc く 1宇/ % r n a c r o mapr(ocov，pret，var，l i s t ) ; / 宇 1 . Obtain n u r n b e r nvar o f variable n a r n e si n var 宇/ data ̲ t e r n pー; array x [宇 ]& var; call s y r n p u t ( " n v a r "，t r i r n( le f t ( p u t ( d i r n ( x )，1 2 .)))); r u n ; / * Creating initial values and constraints 宇/ data ̲quad̲(type=est); keep ̲type̲ ̲rhs &var; array x &var; / 宇 1 . p a r r n s observation with initial values 宇/ type一 = 'parrns; rhs一 = ;do over x ;x = l/&nvar; e n d ; output; / 宇 2 . lower bounds: weights r n u s tb e nonnegative 宇/ type̲= '1 b・; d o o¥ le rx ;x =0 ; 巴n d ; output; / 宇 3 . upper b ounds: weights r n u s tb es r n a l l e r than 1 宇/ ̲type̲='u b ' ; do over x ;x =1 ;e n d ; output; / 宇 4 . linear equality constraint: weights r n u s ts u r nu pt o 1 宇/ ̲type̲='e q ' ; rhs̲= 1 ; do over x ;x =1 ;e n d ; output; r u n ; / 宇 Merge the two data sets OCOV and Q U A D : 宇/ data ̲quad̲; set &ocov ( i n = D ) ̲quad一; keep ̲type̲ n a r n e rhs &var; i f D then d o ; i f ̲type̲= ' C O V ' then ̲type̲= 'QUAD'; 巴l s ei f ̲type̲ n e' M E A N ' then delete; 巴n d ; r u n ; / 宇 proc print data=quad; r u n ; 宇/ TITLE ' C o r n p u t eM i n i r n u r n Risk Portfoli o ' ; TITLE2 'Without Constraints o nM i n i r n u r n Return': proc nlp inquad=̲quad̲ outest=̲est̲; r n l n p a r r n s &var; r u n ; ‑272一

‑ 可 ム ) ︐ .; ) )) )) n‑4)1 J 4EA‑ +Ln4 F04EA 巴 + L U‑‑cu ︐.︐nHAC L hυ VA ︐+ u. a nパ ‑KE' ・ ・ m川O UFOTAnu t r ・ l 一 c一・'・・re ︐ ‑ r ・ ' f ︑ 1 J v u一"r e1Jt1J一一 D・︑ju‑‑芋・'"‑‑f ︑// 一‑nurn ︑ UVAnunu+L N(M 一=ru nAA・'tDA+=‑Kup; + L E u ‑ ‑ f AAncS+Lf n eumrep&tr・lout‑‑HU T ‑ a 1 i ・ 巴 巴 n E n E f︑ + L r 一=vf︑=rpeu 一・・nm一一一m01AD‑‑' ‑ke・G仇叫・leu‑‑i︑tt sny・'nuvJ Any‑︐.︐m'im川Hue v u r e 一 + L V X1J・Io‑‑or rp rta‑'t一一nf 一一v;'i"一s・1+L+L.︐︒白 rtnxvuxf︑r'HM川r'・= a r ‑ ‑ e 白 一 一 a = e r o " v且 aey=mev‑‑dp&r t 円 U vvTA‑‑一vJ2ivA ・ ounYT‑‑ d e白er‑一O"enL+LAu" nkJU ︒ ︒ t 'nortce︐ ︑ 'Ha i ︐ t ︑ t引 川 一 w v y ‑ ‑︐ xtw‑Gt‑‑ttrit ︑ erk仏川崎一 x a u f ︑ r r c u M川n pv一mp一;qtep‑‑ vJnuvAVJm川+Lnwpoeunurm川FA =p tc一一r=V SEXV 一oese==nEnιS一 ιuvuyvx一n'K""ec nyaaoa‑‑tS1inyo etrrm1A+Le‑‑tt1AV r Eerroraerruuat;P LRBaa‑G一es‑‑D・D‑C一n HU TITLE 'Compute Expected Portfolio R e t u r n ' / 宇 Use OCOV ( M E A N ) and EST ( P A R M S )d at as e ts 宇/ / 宇 Compute and save P R and RMAX 宇/ data &pret; 句 弘 ム ヂ ぜ ぜ ヂ1 け 品守 ム ム ぜ ぜ 品守 内 必令 r// / 宇 2 .D o loop over l i s t elements 宇/ %do i = 1 %to 1 0 0 0 ; 見l e tt o k巴n=%scan( & 1i s t，& i，%str() ) ; %if %bquote(色token)= %then %goto e x i t ; / 宇 Create new i nput data s e t QUAD2 f o r NLP 宇/ / 宇 We use QUAD with basic information ( matrix QUAD and MEAN observation o f OCOV plus constraints); PRED w it hl a s t optimal parameters， P R， and ̲RMAX 宇/ / 宇 Note: We u s巴 l a s t optimal parem巴 ters a s initial values i n PARMS f o rn e wr u no f PROC NLP 宇/ data ̲quad2一; s e t ̲quad̲ ( i n = D ) e s t一 (where=( ̲t y p e ='PARMS')); keep ̲typ巴 ̲ ̲nam巴 rhs̲ &var; i f D then d o ; i f type一= parms then delete; 巴l s ei f ̲typ巴 = ' M E A N ' then d o ; r hs 一= &pr +色 token 宇 (&rmax ̲ &pr); type̲ = g e e n d ; e n d ; r u n ; / * proc print data=̲quad2̲; run; 本/ ← TITLE2 "Low巴 rBound= 色token f o r Portfolio Return"; proc nlp inquad=̲quad2̲ outest=̲est noprint; m l n parms &var; r u n ; / 本 Compute Expected Portfolio Return 本/ data ̲temp̲; k e巴p̲type̲ &var risk retn ̲perc; ‑273一

s e t &ocov(where=(̲type̲='MEAN')); array x &var; array ̲y ̲y1‑̲y&nvar; d o over x ; ̲y=̲x; e n d ; s e t e s t一(where=( ̲type̲ ・ = PARMS')); type一 = 'RESRISK'; retn= 0 ;d o over ̲ x ; retn+̲x宇 y ;e n d ; risk= sqrt(2宇 r h s ̲ ) ; ̲perc= 色t o k e n ; put "Restricted Minimum Risk= " ̲risk; put "Expected Portfolio Return= " ̲retn; r u n ; / 宇 proc print data=̲temp̲; r u n ; 宇/ / 宇 Append observation f rom ̲temp̲ o n pret 宇/ proc append data=一temp̲ base=&pret; r u n ; / 宇 proc print data=&pret; r u n ; 宇/ %end; %exit: proc print data=&pret; r u n ; %mend mapr; さて、ここでp rec=Oに 対 応 す る 最 小 リ ス ク 解 と 、 LISTIこ指定した prec=0.05， 0.10， 0.15， 1 .0の 各 値 に 対 応 す る 期 待 ポ ー ト フ ォ リ オ リ タ ー ン を 求 め る 2 0回 の 最 適 化 の 、 合 計 2 1個 の 最 適 化 解 に 対 応 す る リ ス ク 水 準 と ポ ー ト フ ォ リ オ リ タ ー ン と の 関 係 を 示 す 散 布 図 を描いてみたい。 %mapr(ocov， pret， x1‑x10， 0 . 0 5 0.10 0 . 1 5 0.20 0.25 0.30 0 . 3 5 0.400.450.500.550.600.650.700.750.800.850.900.95 1 .0 ) ; ‑274一

出力データセット P RETは 次 の よ う な 結 果 に な る 。 OBS TYPE X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 1MINRISK 0.000000 0.00000 0.13962 0.33107 ‑5.4142E‑18 0.23000 2 RESRISK 0.000000 0.00000 0.14510 0.39391 2.56227E‑20 0.20065 3 RESRISK 0.000000 ‑0.00000 0.14984 0.45189 ‑6.2342E‑19 0.17127 4 RESRISK ‑0.000000 0.00233 0.14967 0.49822 4.91279E‑19 0.14038 5 RESRISK 0.002896 0.01608 0.13800 0.52448 1 .09098E‑18 0.10190 6 RESRISK 0.008792 0.02967 0.125470.55006 6.988E‑19 0.06304 7 RESRISK 0.014689 0.04327 0.11295 0.57563 1 .73201E‑17 0.02418 8 RESRISK 0.018422 0.06179 0.09117 0.60366 6 .80337E‑18 ‑0.00000 9 RESRISK 0.018596 0.08843 0.05414 0.63573 1 .07256E‑19 0.00000 1 0 RESRISK 0.010298 0.12514 0.00000 0.67885 1 .92965E‑20 ‑0.00000 1 1 RESRISK ‑0.000000 0.18393 0.00000 0.68348 ‑ 1 .7258E‑20 ‑0.00000 1 .2 0 17E‑20 ‑0.00000 1 2 RESRISK 0.000000 0.24489 ‑0.00000 0.68294 ‑ 1 3 RESRISK 0.000000 0.32603 0.00000 0.64789 1 .18585E‑20 0.00000 1 4 RESRISK ‑0.000000 0.41464 ‑0.00000 0.58536 1 .92965E‑20 ‑0.00000 1 5 RESRISK 0.000000 0.49826 0.00000 0.50174 1 .92965E‑20 ‑0.00000 .92965E‑20 ‑0.00000 1 6 RESRISK 0.000000 0.58188 0.00000 0.41812 1 1 7 RESRISK 0.000000 0.66551 ‑0.00000 0.33449 ‑7.7292E‑21 0.00000 .07732E‑20 0.00000 1 8 RESRISK ‑0.000000 0.74913 ‑0.00000 0.25087 1 0 . 8 3 2 7 5 ‑ 0 . 0 0 0 0 0 0 . 1 6 7 2 5 7 .49095E‑21 ‑0.00000 1 9 RESRISK ‑0.000000 0 . 9 1 6 3 8 ‑ 0 . 0 0 0 0 0 0 . 0 8 3 6 2 ‑ 5 .0293E‑21 ‑0.00000 2 0 RESRISK 0.000000 1 .2507E‑20 0.00000 .00000 0.00000 0.00000 ‑ 2 1 RESRISK 0.000000 1 RISK PERC 1 ‑0.000000 0.00000 0.17173 0.12758 0.014137 0.03459 2 ‑0.000000 0.01904 0.16154 0.07977 0.014681 0.03473 3 0.002257 0.04147 0.14849 0.03477 0.015224 0.03513 4 0.016405 0.05408 0.13892 0.000000.0157680.03575 5 0.024245 0.07033 0.12206 0.00000 0.016311 0.03656 0.032216 0.08587 0.10487 ‑0.00000 0.016855 0.03757 7 0.040187 0.10142 0.08768 ‑0.00000 0.017399 0.03876 B 0.045091 0.12063 0.05924 0.00000 0.017942 0.04014 0.044946 0.14588 0.01228 0.00000 0.018486 0.04186 1 0 0.047631 0.13808 ‑0.00000 ‑0.00000 0.019029 0.04400 1 1 0.049482 0.08310 ‑0.00000 0.00000 0.019573 0.04705 1 2 0.051545 0.02062 0.00000 0.00000 0.020116 0.05127 1 3 0.026079 0.00000 0.00000 0.00000 0.020660 0.05655 1 4 ‑0.000000 ‑0.00000 ‑0.00000 0.00000 0.021203 0.06310 1 5 ‑0.000000 0.00000 0.00000 ‑0.00000 0.021747 0.07073 1 6 0.000000 ‑0.00000 0.00000 ‑0.00000 0.022291 0.07918 1 7 0.000000 0.00000 ‑0.00000 0.00000 0.022834 0.08821 1 8 ‑0.000000 0.00000 ‑0.00000 0.00000 0.023378 0.09766 1 9 ‑0.000000 ‑0.00000 0.00000 ‑0.00000 0.023921 0.10741 2 0 ‑0.000000 ‑0.00000 ‑0.00000 0.00000 0.024465 0.11740 2 1 0.000000 ‑0.00000 ‑0.00000 0.00000 0.025008 0.12757 O .0 0 O .0 5 O .1 0 O .1 5 O .2 0 O .2 5 O .3 0 O .3 5 O .4 0 O .4 5 O .5 0 O .5 5 O .6 0 O .6 5 O .7 0 O .7 5 O .8 0 O .8 5 O .9 0 O .9 5 1 .0 0 OBS X 7 X 8 X 9 X10 RETN Ru nt q o

変 数 x1‑x10は 、 最 適 化 さ れ た 重 み を 示 し て い る 。 変 数 RISK の{直はリスクの量(目的関数 の 2倍 の 平 方 根 ) を 、 ま た 変 数 ̲RETN の 値 は そ れ に 対 応 す る 期 待 ポ ー ト フ ォ リ オ リ タ ー ン を示している。ポートフォリリターンの増加を期待すると、ポートフォリオリスクがどの ように増加するのか、また株式選択の多様性にどのように影響するのかについて、この結 果の要約を見るとわかる。 この 2 1組 の ̲RISK と RETN との関係を、 PROC GPLOTを 使 っ て 表 示 し て み よ う 。 / 宇 GPLOT highlighting run 1 1 : retn=0.019573， risk=0.04705 宇/ title 'Efficient Frontier o f Portfolios: Using GPLOT'; 8 ‑ Dec 87'; footnote j = l height=l ' CRSP Monthly Data， Jan 7 proc gplot data=pret; symbol1 color=red interpol=spline value=dot height=0.5 plot retn 宇 一 risk / vref=0.019573 href=0.04705; r u n ; SAS/GRAPH を 契 約 し て い な い 場 合 に は 、 PROC GPLOTと 同 様 な 文 法 の PROC PLOTで 置 き 換 え AS中にある)。 る こ と が で き る (PROC PLOT は Base S proc plot data=pret vpct=100; plot retn 宇 一 risk = 宇 ， %̲retn; title 'Efficient Frontier o f Portfolios: Using PLOT'; 8 ‑ Dec 8 7 ' ; footnote j = l height=l ' CRSP Monthly Data， Jan 7 r u n ; ‑276

E f f i c i e n tF r o n t i e ro fP o r t f o l i o s : Using GPLDT RETN 0 . 0 2 6 0 . 0 2 5 0 . 0 2 4 0 . 0 2 3 0 . 0 2 2 0 . 0剖 0 . 0 2 0 0 . 0 1 9 0 . 0 1 8 O .印 7 0 . 0 1 6 0 . 0 1 5 0 . 0 1 4 0 . 0 3 0 . 0 4 0 . 0 5 0 . 0 6 0 . 0 7 0 . 0 8 0 . 0 9 0 . 1 0 RISK a n78 ‑ Dec8 7 CRSPM o n t h l yD a t a，J 図 1 ポ ー ト フ ォ リ オ の 有 効 フ ロ ン テ ィ ア :GPLOT使用 1 1番 目 を 強 調 : r e t n = 0 . 0 1 9 5 7 3 . ̲risk=0.04705 ‑277 0 . 1 1 0 . 1 2 0 . 1 3

Efficient Frontier o f Portfolios: Using PLOT Plot o f RETN宇 RISK$ R E T N . Symbol used i s 宇 ̲RETN I 0.026 + 0.0250083333 キ 宇 0 .0244647811 キ 0 .0239212289 0.024 + キ 0 .0233776767 キ 0 .0228341245 キ 0 .0222905723 0.022 + キ 0 .0217470201 キ 0 .0212034679 宇 0 .0206599157 0.020 + キ 0 .0201163635 キ 0 .0195728113 キ 0 .0190292591 キ 0 .0184857069 0.018 + キ 0 .0179421547 キ 0 .0173986025 キ 0 .0168550503 宇 0.0163114981 0.016+ キ 0 .0157679459 キ 0 .0152243937 宇 0.014 + 0.0146808415 キ 0 .0141372893 ーー+一一ーーー一一一一ー+一一一ー一一一ー一一+ー ー 一 一 ー ー + 一 一 ー ー ー ー+ーー一一一一一ー一一+一一一ー 一一一+ 0.02 0.10 0.14 0.04 0.06 0.08 0.12 RISK CRSP Monthly D a t a . J a n7 8 ‑ Dec 8 7 図2 ポ ー ト フ ォ リ オ の 有 効 フ ロ ン テ ィ ア : P L O T使用 ‑278‑

4. タ ン ジ ェ ン シ ャ ル ポ ー ト フ ォ リ オ の 計 算 キャピタルマーケットラインとタンジェンシャルポートフォリオを計算するためには、 リスクフリーアセットでの期待リターン リ ス ク フ リ ー の 月 次 リ タ ー ン Rr 二 ーン Rrを 指 定 す る 必 要 が あ る 。 今 の 例 で は 、 過 去 の .007161 を 使 う 。 リ ス ク フ リ ー ア セ ッ ト で の 期 待 リ タ Rrを 推 定 す る 方 法 は 、 他 に も い ろ い ろ 存 在 す る 。 E lton & Gruber(1981)を参照せよ。 キャピタルマーケットラインとは、リスクフリーアセットを通り有効フロンティアに接す る直線と定義される。キャピタルマーケットラインが有効フロンティアの曲線に接する J 点 をタンジェンシャルポートフォリオと定義する。タンジェンシャルポートフォリオの点は、 PROC NLPで 次 の ( 非 線 形 ) 目 的 関 数 を 最 大 化 す る こ と に よ り 計 算 で き る 。 閉山 VA auVA ただし、 R• (x) は 期 待 ポ ー ト フ ォ リ オ リ タ ー ン で あ る 。 R.(X)=L xJrJ また、 σ.(X ) は 期 待 ポ ー ト フ ォ リ オ リ ス ク で あ る 。 2 / 民 寸lli‑‑J 区 x x σ n: = :区 n 守山= 一 一 ﹁lil‑‑﹂ p X ) ( σ 我 々 が 作 成 し た マ ク ロ TANPORT を 次 に 示 す 。 こ の マ ク ロ は 、 以 前 に 作 成 さ れ た デ ー タ セ ット OCOVと PRETを 使 用 し 、 リ ス ク フ リ ー と タ ン ジ ェ ン シ ャ ル ポ ー ト フ ォ リ オ の 2 つ の 点 を 含 む 新 し い デ ー タ セ ッ ト TANPを出力する。 2つ の デ ー タ セ ッ ト OCOVと PRET以 外 に 、 さ ら に 3つ の 引 数 を 指 定 し な け れ ば な ら な い 。 • OCOVと PRET中 の 株 変 数 の リ ス ト VAR ‑ リ ス ク フ リ ー の 期 待 リ タ ー ン Rr • PRET中 の 2 1個 の 解 の う ち 、 タ ン ジ ェ ン シ ャ ル ポ ー ト フ ォ リ オ に 近 い も の を 示 す 数 NINIT (NINITは 、 PRET中 の ど の 重 み の 組 合 せ を PROC NLPに よ る 最 適 化 の 初 期 債 に 使 う かを指定する)。 TANPORT 中、 PROC NLPス テ ー ト メ ン ト に FDオ プ シ ョ ン が 指 定 さ れ て い る こ と に 注 意 し よ う 。 こ の 指 定 は こ こ で は 必 要 で あ る 。 な ぜ な ら 、 RETAINス テ ー ト メ ン ト が 使 わ れ て い る 場 合 、 解析的導関数コンパイラーは正しい導関数を計算できないことが多いからである。 ‑279一

/
宇 Create d
ata s
e
t TANP with risk‑free a
n
d tangential portfolio 宇/
title 'CRSP Monthly Data， J
a
n7
8 ‑D
e
c8
7・
;
title2 ・Compute Tangential Portfolio';
a
r，R
̲
f，n
i
n
it
)
;
%macro tanport(
o
c
o
v，pret，tanp，v
/宇1. O
btain number nvar o
f variable names i
nv
a
r 宇/

data ̲temp̲;
a
r
;
array x
{料 品 v
c
a
l
l symput("nvar"，trim(
le
ft(put(dim(x)，1
2
.)
)
)
)
;
r
u
n
;
/
宇
一
一
一 Compute Tangential Portfolio ‑一ー宇/

/
宇 G
e
t DATA= data s
e
t with covariance matrix 宇/
data d
a
t
keep ̲type̲ ̲name ̲c1‑̲c&nvar;
array x &var;
array c ̲c1‑̲c&nvar;
s
e
t &ocov (where=(̲type̲=
'COV'));
d
o over ̲
x
; c
=
̲
x
;e
n
d
;
r
u
n
;
proc print data=̲dat̲;

*

/
宇 G
e
t INEST= data s
e
t 宇/
data i
e
s
t一(type=est);
keep ̲type̲ name̲ &var ̲rhs一一 r1‑̲r&nvar;
array ̲x &
v
a
r
;
array r ̲r1‑̲r&nvar;
array ̲y ̲y1‑̲y&nvar; retain y
;
s
e
t &pret;
i
f n =&ninit t
h
e
nd
O
i
do over ̲
y
; ̲y=̲x; e
n
d
;
e
n
d
; else delete;
s
e
t &ocov(where=(̲type̲='MEAN'));
/
宇 1
. parms observation with initial values 宇/
̲type̲='PARMS'; d
o over ̲
r
; ̲r=̲x; ̲x=̲y; e
n
d
; output;
宇 This i
s necessary! 宇/
d
o over ̲
r
; ̲r=.; e
n
d
; /
. lower bounds: weights must b
e nonnegative 宇/
/
宇 2
type̲='lb'; d
o over ̲
x
; ̲x=O; e
n
d
; output;
/
宇 3
. upper bounds: weights must b
e smaller t
h
a
n 1 宇/
type一
=
'u
b・; d
o over x
; ̲x=l; e
n
d
; output;
/
宇 4
. lineat equality constraint: weights must s
u
mu
pt
o 1 宇/
̲type一
=
・ e
q
'
; r
h
s一=
1
;d
o over ̲
x
;̲
x
=
l
;e
n
d
; output;
r
u
n
;
宇 p
roc print data=̲iest̲;
/
宇 N
ote: Specify F
D
: Because o
f RETAIN sigma
C
M
P cannot compute correct derivatives 宇/
proc nlp data=̲dat inest=̲iest f
d outest=一oest一;
array x &
v
a
r
;
宇 t
ake x1‑x10 f
r
o
m PARMS i
nE
S
T
;
r
o
m PARMS i
nE
S
T
;
array r ̲r1‑̲r&nvar; 宇 take r1‑r10 f
a
k
e c1‑c10 f
r
o
mD
A
T
;
array c ̲c1‑̲c&nvar; 宇 t
parms &var;
2
8
0一

max tangp; retain sigma; 1 * compute sigma= x、 宇 c o v宇 X 宇/ fact = ̲x{ ̲ o b s ̲ ); i f obs̲=l then sigma=O; d oi = lt o &nvar; sigma + fact 宇 ̲ x{ i ) 宇 一 c{ i ); e n d ; 宇 p ut ̲obs sigma fact; 凶 ) ︐ .; ) ;)) P ︑︑ ︑ J J 一・︑︐︐ DAqb J E 咽A " t 2・ eunwu ・2A 一 =FO E 咽A nuρU+・ 1 TA‑hυFO HU'ρU h υ + 1・ 曳 u・ ρum川' nwunkony "(( ・ ・ + 1 + 1 qdHUHu m川nurny /︑ nKG/︑ 内 itt m よ 1i ? A FO ? ・ 1 n .︐ρuρu a"1 Is ︐︐ ︑ ︑ ︐ ︐h m川=︐︐ h nkuLRm 山 ・ l ・‑ ・ F0・'AVATA nE+・ 1 +L J/ .︐.︐"" L .. ︑ ︐ ︐ n u ‑ e u ゐ ︑JFAAur‑‑TAe TA‑‑nunurnur n U 2 n w u = q a m M m山 l a 一 +・ 1r r m nwunUTAnurny ・t go白 e O + l . ︐ A L n nva"" rtrt S 一 +・ 1 (・ tt t P 1 よ σbuu n1 RTAPOPO ‑znu" ょ a n y ‑ ‑ +・ 1 111ム σゐ 一 H U 曳 U 曳u nkununurρUC 川 m 司 RTA . ︐ A G FO&EL‑‑ム srk 一TAVuvu ‑ ‑ 一 i f obs = nobs then d o : . ; R̲p =0 d oi = lt o &nvar; i ); R̲p + ̲x{i)宇 r{ e n d ; e n d ; e n d ; r u n ; data &tanp; keep ̲type̲ &var risk ̲retn; array x &var; array ̲ y ̲yl‑̲y&nvar; array c̲cl‑̲c&nvar; / 宇 save optimal parms i n y 宇/ s e t oest一(where=( ̲type̲= 'P A R M S ') ) ; d o over ̲ x ; ̲y=̲x; x = . ;e n d ; type̲=・FRERISK'; risk= 0 . ; retn= &R̲f; output; /宇 c ompute risk= x、 * c o v 宇 X 宇/ d o n=l t o &nvar; s e t dat i=̲ n ; fact= ̲ y ; d o over ̲ y ; risk + fact 宇 y 宇 e n d ; c ;e n d ; / 宇 save mean return i n x 宇/ s e t &ocov(where=(̲type一='MEAN')); ; do over x ; ̲retn + ̲ x宇 y ;e n d ; ̲retn= 0 risk= sqrt(̲risk); put "Tangential Portfolio Risk= "̲risk; put "Tangential Portfolio Return=" retn; c a l l symput("tpri".trim( le ft(put(̲risk.best12.)))); ‑281‑

‑ ‑ HU TA n u p 611b gU μ n ︐ . o白 gu +L ︐ VA 2u. JU+L ‑ ‑ TAqa JH 6Lnu nHnur nu 卜レ︾ 川 ム ︐ .D‑φtL n Oρ n WA .nνy.m FI ム ︐ .H u T A ρ ν c a l l symput("tpre"，trim( le ft(put(̲retn，b e st 12 .)))); ̲type̲=・TAPRISK・; do over ̲ x ; ̲x=̲y; e n d ; outPut; stop; このマクロ TANPORTを 次 の よ う に 呼 ぶ と 、 タ ン ジ ェ ン シ ャ ル ポ ー ト フ ォ リ オ が 出 力 さ れ る 。 %tanport( o c o v，p r e t，tanp，x1‑x10，.007161，1 1 ) ; デ フ ォ ル ト の 最 適 化 ア ル ゴ リ ズ ム は 、 リ ッ ジ っ き Newton‑Raphson最 適 化 で あ る 。 こ の 最 適化過程は問題なく実行される。 PROC N L P : Nonlinear Maximization Newton‑Raphson Ridge Optimization Without Parameter Scaling Gradient Computed b y Finite Differences Hessian Computed b y Finite Differences (Using Only Function Calls) Number o f Parameter Estimates 1 0 Number o f Functions (Observations) 1 0 Number o f Lower Bounds 1 0 Number o f Upper Bounds 1 0 Number o f Linear Constraints 1 Optimization Start: Active Constraints= 6 + Criterion= 0.264 Maximum Gradient Element= 0.077 l t e rr e s t nfun a c t optcrit difcrit maxgrad ridge rho 1 0 2 5 ' 0.2686 0.00477 0.0486 0 0.554 5 0.2707 0.00212 0.00168 o 0.992 4 5 0.2707 4.642E‑6 9.55E‑6 o 1 .0 0 4 T a n g . Portf . ; Risk= 0.0424241117 Return= 0.0186440602 Optimization Results: lterations= 3 Function Calls= 5 Hessian Calls= 4 Active Constraints= 5 Criterion= 0.27067297 .0 0 4 Maximum Gradient Element= 0.0000108054 Ridge= 0 Rho= 1 。 。 NOTE: ABSGCONV convergence criterion satisfied. ‑282

いまのデータに対するタンジェンシャルポートフォリオは次のようになる。 Optimization R e s u l t s P a r a m e t e rE s t i m a t e s Parameter Estimate Gradient 一一一一一一一一ー一一一一一一一一一一一一一一一一一一一 2 3 4 5 7 8 1 0 X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 X 9 X 1 0 0 . 0 1 8 3 6 7 0 . 0 9 6 5 7 0 0 . 0 4 2 5 3 2 0 . 6 4 5 5 8 7 ‑ 2 . 3 6 6 4 E ‑ 2 0 8 . 5 7 8 7 5 E ‑ 1 8 0 . 0 4 5 0 2 1 0 . 1 5 1 9 2 3 7 . 8 8 0 7 9 5 E ‑ 1 8 3 . 8 6 5 8 5 8 E ‑ 1 8 0.168785 0 . 1 6 8 8 0 0 0 . 1 6 8 7 8 1 0 . 1 6 8 7 9 1 0.023357 0.103102 0.168793 0 . 1 6 8 7 8 7 0 . 1 6 7 6 1 8 0 . 0 8 6 4 0 6 Optimization Results P a r a m e t e r Estimates Active B C n''unu a n法 TIA nkunudn υ 川 X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 X 9 X 1 0 L o w e rB C L o w e rB C L o w e rB C L o w e rB C L a b e l G e r b e r Corporation T a n d y Corporation G e n e r a lM i l l s C o n Edison Weyerhauser I B M D E C M o b i l Corporation T e x a c o C P L Value o f Objective F u n c t i o n =0.2706729676 ‑283‑

( 局 所 的 に 〉 最 大 に な っ て い る た め に は 、 投 影 勾 配 (projected gradient)は小さく、 へ シ アンは負定になっていなければならない。 Projected Gradient Free Dimension Projected Gradient ︐ 4 E A nbn4uanuZFhJV ‑0.000010798 0.000009758 ‑0.000001781 0.000002972 0.000002325 ANPが出力される。 マクロ実行時の最後に、 データセット T Compute Tangential Portfolio OBS X2 X 1 X3 X 4 X 5 X6 2 0.018367 0.096570 0.042532 0.64559 ‑2.3664E‑20 8.5787E‑18 OBS X7 X 8 X9 X10 TYPE RISK RETN FRERISK 0.000000 0.007161 2 0.045021 0.15192 7.8808E‑18 3.8659E‑18 TAPRISK 0.042424 0.018644 PROC GPLOTを 使 っ て 、 有 効 フ ロ ン テ ィ ア と キ ャ ピ タ ル マ ー ケ ッ ト ラ イ ン と を 描 い て み よ う 。 / 宇 GPLOT draw efficient frontier with tangential portfolio 宇/ title2 'Compute Tangential Portfolio'; data al11; s e t tanp(in=i1) pret(in=i2); 2 ; type = i 1 +2 i r u n ; proc print data=al11; r u n ; * * title 'Efficient Frontier and Tangential Portfolio'; footnote j = l height=1. ' CRSP Monthly Data， J a n7 8 ‑ Dec 8 7・; proc gplot data=al11; symbo11 color=blue interpol=join value=star height=.5 ; symbo12 color=red interpol=spli n e value=dot height=.5 ; plot retn ̲risk = type / nolegend; r u n ; * ‑284一

E f f i c i e n tF r o n t i e randT a n g e n t i a lP o r t f o l i o N64208642086 m m m m m∞ ∞ 汀但位但位 町a n い 臥 a00000 臥臥 o . ∞ 0 . 0 2 0 . 0 4 0 . 0 6 0 . 0 8 0 . 1 0 0 . 1 2 RISK CRSP M o n t h l yD a t a，Jan78 ‑ Dec87 図3 有効フロンティアとタンジェンシャルポートフォリオ ‑285‑ 0 . 1 4

5. 1M L サ ブ ル ー チ ン を 使 っ た ポ ー ト フ ォ リ オ 選 択 A T Aステップと P R O CN L Pと を 使 っ て 実 行 し た 全 て の 計 算 は 、 P R O CI M Lを 前 の 2つ の 章 で D M L に入る前に、データセ 使えばより少ないステートメント数で実行することができる。 I C O Vは P R O CC O R Rに よ っ て 計 算 さ れ て い る と し よ う 。 I M L に入ったところで、共分散 ット O 行列は n x nの 対 称 行 列 c o vに読み込まれ、 T Y P Eピ M E A N ' のオブザベーションが大きさ n のベクトルm e a nに読み込まれる。 p r o ci m l ; r e s e tn o n a m e ; u s eo c o v ; r e a da l lv a r ( " ̲ N A M E ̲ " )i n t oV A R Nw h e r e ( ̲ T Y P E ̲ = " C O V " ) ; r e a da l lv a r ( V A R N )i n t oc o vw h e r e ( ̲ T Y P E ̲ = " C O V " ) ; r e a da l lv a r ( V A R N )i n t om e a nw h e r e (一T Y P E一= " M E A N " ); n=n c o l ( c o v ) ;n p 1 =n+ 1 ;n p 2 =n+ 2 ; T I T L E" M i n i m u mR i s kP o r t f o l i oS e l e c t i o nU s i n gI M L " ; IMLで N L P Q U Aを 使 う た め に は 、 次 の 引 数 を 用 意 し な け れ ば な ら な い 。 ‑初期値を指定するベクトル x O =l /n ‑ほとんど全てのプリント出力のためのプリントオプション o p t [ 2 ] = 3 ‑ 下 限 ・ 上 限 ・ 線 形 等 式 制 約 を 各 行 に 含 む 3行 の 行 列 b lc[3 ，n + 2 ] / 章 一 一 一 1 .P r e p a r ef i r s tr u nf o rm i n i m u mr i s ks o l u t i o n ‑一ーキ/ e ti n i t i a lv a l u e s キ/ / キ s t =1 . /n ;x O = j( n，1 .t ); / キ s e tp r i n to p t i o n* / o pt = ( O3 ) ; / キ m a t r i xb lc[3 ，n + 2 ]c o n t a i n sl o w e ra n du p p e rb o u n d s a n do n el i n e a re q u a l i t yc o n s t r a i n t キ/ b l c =j ( 3，n p 2，.); b lc[l ，1 : n ] =0 . ; /キ1. r o w =l o w e rb o u n d s キ/ b lc[2，1: n ] = 1.; / キ 2 .r o w =u p p e rb o u n dsキ/ / キ 3 .r o w =l i n e a re q u a l i t yc o n s t r a i n t キ/ b l c[ 3，1: n p 2 ] = 1.; b l c[ 3，n p 1 ] =0 ; p r i n t" 1 .M i n i m u mR i s kS e l e c t i o nW i t h o u tR e s t r i c t i o no nR e t u r n " ; C A L LN L P Q U A( r c，x r e s，c o v，x O，o p t，b l c ) ; 2 8 6一

NLPQUA (opt[ 2 ]寸 を 指 定 ) に よ る プ リ ン ト 出 力 は 、 PROC NLPに よ る も の と ほ と ん ど 同 じ で ある。 Nullspace Method o f Quadratic Problem Number of Parameter Estimates 1 0 Number o f Lower Bounds 1 0 Number o f Upper Bounds 1 0 Number o f Linear Constraints 1 Optimization Start: Active Constraints= 1 Criterion= 0.001 Maximum Gradient Element= 0.002 。 。 。 。 。 。 Iter rest nfun a c t optcrit difcrit maxgrad alpha slope 1 2 0.000632 0.000471 0.0005 O .6 8 6 ‑ 0 .001 3 3 0.000616 0.000017 0.00041 0.193 ‑0.0001 4 4 0.000604 0.000011 0.00016 0.283 ‑471E‑7 4 5 0.000602 1 .886E‑6 0.00014 0.152 ‑134E‑7 6 0.000598 3.903E‑6 0.00002 0.791 ‑816E‑8 0.000598 1 .16E‑7 327E‑21 . 1.000 ‑232E‑9 Optimization Results: Iterations= 6 Function Calls= 8 Gradient Calls= 8 Active Constraints= 6 Criterion= 0.0005983304 Maximum Gradient Element= 3.27166E‑19 Slope= ‑2.32086E‑7 NOTE: ABSGCONV convergence criterion satisfied. 最 小 リ ス ク 解 に よ る 最 適 な 株 の 重 み は 、 PROC N LPで 得 ら れ た も の と 同 じ で あ る 。 Optimization Results Parameter Estimates Parameter 3 4 8 1 0 X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 7 X 8 X 9 X10 Estimate Gradient Active B C ‑2.41828E‑19 ‑6.33581E‑19 0.139621 0.331074 7.914676E‑18 0.230003 8.978549E‑19 一 1 .4569E‑18 0.171727 0.127576 0.001292 0.001732 0.001197 0.001197 0.001493 0.001197 0.001465 0.001216 0.001197 0.001197 Lower BC Lower BC Value o f Objective Function = 0.0005983304 ‑287‑ Lower BC Lower BC Lower B C

NLPQUAの 実 行 が う ま く い く と 、 そ の 最 適 解 主 は 引 数 xres I
こ与えられる。 xresを使って、
最 適 リ ス ク 値 fmin と 、 最 小 リ ス ク 解 に 対 応 す る 期 待 ポ ー ト フ ォ リ オ リ タ ー ン pretOを 計
算することは容易である。

fmin= sqrt(xres 宇 cov 宇 xres、
);
print "Optimal Risk Value for Minimum Risk Solution=" fmin;
/
宇 compute expected return o
f minimum risk solution 宇/
pretO = xres 宇 mean、
; r
max = mean[<>];
print "Expected Return for Minimum Risk Solution=" pretO;
print "Maximum Possible Expected Return=" rmax;
さて、 こ こ で 最 小 リ ス ク 解 の 期 待 ポ ー ト フ ォ リ オ リ タ ー ン に さ ら に 線 形 制 約 を 課 し て み よ
う
。 perc=0.5として、 p
rの 点 を 無 制 約 最 小 リ ス ク 解 pretO と 最 大 可 能 期 待 リ タ ー ン rmaxと

r値とが制約を特定する。
の区聞の中聞を選択する。平均ベクトルと p
n

主 p
r
L r JX J 二
J~ 1

2回 目 の NLPQUAの 実 行 で は 、 最 小 リ ス ク 解 xresを 初 期 値 x
Oとして使おう。
/
宇
一
一
一 2
. Minimum risk solution for perc= 0
.
5 一一ー宇/
x
O = xres; /
宇 use former results a
s new initial value 宇/
perc = .
5
; pr = pretO + perc 宇 (
r
m
a
x ‑pretO);
1
) 1
1 pr
;
1ic = mean 11 {
nlc= blc // l
i
c
;
print "
2
. Minimum Risk Selection With perc=.5 Return";
CALL NLPQUA(rc.x
r
e
s
.c
o
v
.x
O
.o
p
t
.nlc);
fmin= xres 宇 cov 宇 xres、;
print "Risk Value for perc=" perc "Return=" fmin;
pret = xres 宇 mean
print "Expected Return for perc=" perc "Minimum Risk Solution=" pret;

この結果は、 PROC NLPによるものと再び同じになる。

Optimization Results
Parameter Estimates
Parameter
i

咽

勾
L q u a n宝

FhuRun‑nnu

︐

勾
Jun4uvanuZFhuphνnsnxu

vAVAVAVAVAVAVAVA

'EA

Estimate

Gradient

Active B
C

2.710505E‑19
0.183933
‑
1
.13164E‑18
0.683480
‑8.97855E‑19
‑
1
.01983E‑18
0.049482
0.083105

0.001148
0.003943
0.001355
0.001875
0.001850
0.000902
0.002270
0.001138

Lower BC

‑288‑

Lower BC
Lower BC
Lower BC

1
0

X
9
X10

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

0
.
0
0
0
5
9
3
0
.
0
0
1
4
9
4

L
o
w
e
rB
C
L
o
w
e
rB
C

V
a
l
u
eo
f Objective F
u
n
c
t
i
o
n =0
.
0
0
1
1
0
6
9
8
2
6
前i
こ作成した SA Sマ ク ロ が 、 い ま 1M Lモ ジ ュ ー ル と し て 記 述 さ れ た 。 入 力 引 数 O
C
O
V
は
、 P
R
O
CC
O
R
Rの出力データセットを指定する。入力引数L
I
S
Tは
、 p
e
r
c値 を 含 む 大 き さ m
のベクトルを指定する。これは、最小許容ポートフォリオリターンに対応する不等式制約

O
Lは
、 m 十 I個 の ( 行 と な る ) N
L
P
Q
U
A最 適 化 の 最 適 解 の
の右手側に対応する。出力引数S
行列を返す。

s
t
a
r
t mpr(ocov，l
i
s
t，s
o
l
)
;
u
s
eo
c
o
v
;
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N
A
M
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oV
A
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Nw
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r
e
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Y
P
E
̲
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"
C
O
V
"
);
Y
P
E
̲
=
"
C
O
V
"
);
r
e
a
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l
lv
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r
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V
A
R
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n
t
oc
o
vw
h
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r
e
(一T
Y
P
E
̲=
"
M
E
A
N
"
);
r
e
a
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l
lv
a
r
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V
A
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nw
h
e
r
e
(一T
n =n
c
o
l
(
c
o
v
)
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p
1 =n+ 1
;n
p
2 =n+ 2
;
p
r
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t"
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u
mR
i
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l
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一
ー 1
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n，1
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o
n キ/
o
p
t={
O2
}
;
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宇 M
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r
i
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+
2
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o
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p
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t
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o
n
s
t
r
a
i
n
t 宇/

b
l
c =j
(
3，n
p
2，.);
b
lc[1.1:
n
] =0
.
; I
宇1. r
o
w
=l
o
w
e
rb
o
u
n
d
s キ/
b
lc[2，1:
n
] = 1.; I
キ 2
.r
o
w
=u
p
p
e
rb
o
u
n
d
s キ/
/
キ 3
.r
o
w
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t キ/
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p
2
] = 1.; b
lc[3
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p
1
] =0
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n
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1
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c = 1i
s
t[
i
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e
r
c <0 [p
e
r
c >1
.0
0
0
0
0
0
0
1t
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e
ng
o
t
on
o
d
o
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289‑

r
m
a
x ‑pretO);
p
r = pretO + perc キ (
l
i
c = mean 1
1 {
1
} 1
1p
r
;
nlc= b
l
c // l
i
c
;
print "キ Minimum Risk Selection With perc="
p
e
rc[format=4.2] "Return キ .
CALL NLPQUA(rc.x
r
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s
.c
o
v
.x
O
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p
t
.n
l
c
)
;
i
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e
n
c
. x
r
e
s
;
print "キキキ WARNING: Problem with optimizationキキキ.. r
o
vキ x
r
e
s、
);
fmin= sqrt(xres キ c
print "Risk Value f
o
r Portfolio=" f
m
i
n
;
pret = xres キ mean
print "Expected Return of Portfolio=" p
r
e
t
;
I fmin I
I pret I
I perc);
s
o
l =s
o
l // (
x
r
e
sI
nodo:
e
n
d
;
finish m
p
r
;

‑290‑

6. 1M Lに よ る 有 効 フ ロ ン テ ィ ア の 作 図

ポ ー ト フ ォ リ オ の 有 効 フ ロ ン テ ィ ア と は 、 最 適 リ ス ク 値 (X 軸 ) に よ り 変 化 す る 期 待 ポ
ー ト フ ォ リ オ リ タ ー ン (y 軸)を示す曲線の図である。 O~玉 perc ~ 1の perc値群について、
I M Lモ ジ ュ ー ル の M P Rが 呼 ば れ る 。 こ れ に よ り 、 最 小 リ ス ク 解 の R D ( :元)から最大可

能2ポ ー ト フ ォ リ オ リ タ ー ン maxJrJ ま で に わ た る ポ ー ト フ ォ リ オ リ タ ー ン イ 直 RD(x，pr)
と が 求 め ら れ 、 さ ら に そ れ に 対 応 す る 最 適 リ ス ク 値 σ(X，P r ) も 計 算 さ れ る 。 こ の 2群
の 値 が 点 (σ(x，pr)， RD(x，pr)) を 定 義 し 、 こ れ が (X， y) の 座 標 系 l
こ定置さ
れ、それらを結んでポートフォリオの有効フロンティアができる。

(
X，y)= (σ(x，pr)， RD(x，pr)) を

まず、 MPR モ ジ ュ ー ル を 使 っ て 2 1個 の 点
作ろう。

事
A

OU

d
内

HU

w
v

︐ff

‑守

ム

HU

︒
︒
︐f''l

‑T

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・パu

FO&L

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ハU O U
‑‑ATI‑

‑

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1
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・
l

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ハU'νA

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r A Tム

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・

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J
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n
υ

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咽

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D‑Ju

也

・ 4EEA
A
τ
L
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￡ b n H u
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'
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E
A y
￡b
HU ハU
nV
1
・

nu‑‑

m山

‑ nし +
I

一本・l

‑s

‑
守
︐ ffTl
︐
ff

c
a
1
1 mpr(OCOV，1i
s
t，s01);
reset name;
c = VARN、[[ {"Risk" "Return" "Percenti;
print "Data for Efficient Frontier"， s01[co1name=c format=6.4];
reset noname;

これらの点は、最小リスク解から、最大リターン値 m
axJ
rJ !こ対応する 1つ の 株 だ け を 選
択 す る 解 ま で に わ た っ て い る 。 第 1行 か ら 10行 ま で は 、 最 適 な 重 み

X Jを示している。

第 1 1行 は 、 そ れ に 対 応 す る 最 適 リ ス ク 値 を 示 し て い る 。 第 12行 は 、 対 応 す る 期 待 リ タ
ー ン 値 を 示 し て い る 。 第 1 3行 は 、 対 応 す る perc値を示している。

Data for Efficient Frontier
SOL

X
1
X
8

X
2
X
9

X
3
X
1
0

x
4
Risk

一
.0000
一
.0000

一
.0000

O
.1
3
9
6
0.1276

0.3311
0.0346

0.0000
0.0141

0.2300
0.0000

0.0000

0.1717

0.0000
0.0190

0.0000
0.1615

0.1451
0.0798

0.3939
0.0347

0.0000
0.0147

0.2006
0.0500

ー
.0000

0.0000
0.0415

一
.0000

O
.1
498
0.0348

0.4519
0.0351

0.0000
0.0152

0.1713
0.1000

0.0023

0.1485

一
.0000

0.0023
0.1389

O
.1
497
0.0000

0.4982
0.0357

0.0000
0.0158

0.1404
0.1500

0.0164

0.0541
0.0029

0.0161

0.1380

0.5245

一
.0000

0.1019

0.0242

‑291一

X
5
X
6
Return Percent

X
7

0.0703 0.1221 0.0000 0.0366 0.0163 0.2000 0.0088 0.0859 0.0297 0.1049 0.1255 0.0000 0.5501 0.0376 0.0000 0.0169 0.0630 0.2500 0.0322 O .0147 0.1014 0.0433 0.0877 0.1130 0.5756 0.0388 一 .0000 0.0174 0.0242 0.3000 0.0402 ー .0000 0.0184 0.1206 0.0618 0.0592 0.0912 0.0000 0.6037 0.0401 一 .0000 0.0179 0000 0.3500 0.0451 0.0186 0.1459 0.0884 0.0123 0.0541 .0000 0.6357 0.0419 ー .0000 .0000 0.4000 0.0449 0.0185 0.0103 0.1381 0.1251 0.0000 一 .0 000 0.6789 0.0440 0.0000 0.0190 0.0000 0.4500 0.0476 ー .0000 一 .0000 0.0831 0.1839 0.0000 一 .0 000 0.6835 0.0471 0.0000 O .0196 0.0000 0.5000 0.0495 ー .0000 0.0000 0.0206 0.2449 一.0000 .0000 0000 0.6829 0.0513 一 .0000 0.0201 .0000 0.5500 0.0515 ‑.0000 0000 0.3260 0.0000 ‑.0000 .0000 0.6479 0.0565 ー .0000 一 .0000 0.6000 0.0261 0.0207 一 .0000 0.0000 0.4146 一.0000 一 .0 000 .0000 0.5854 0.0631 0.0000 0.0212 0.0000 0.6500 0.0000 ‑.0000 ‑.0000 0.4983 一.0000 .0000 一 .0 000 0.5017 0.0707 0.0000 0.0217 0.0000 0.7000 0.0000 0.0000 0.0000 0.5819 一 .0000 ‑.0000 一 .0 000 0.4181 0.0792 0.0000 0.0223 0.0000 0.7500 .0000 ‑.0000 ‑.0000 0.6655 一 .0000 0.0000 .0000 0.3345 0.0882 0.0000 0.0228 0.0000 0.8000 一.0000 0.0000 一 .0000 0.7491 一.0000 ー .0000 0.2509 0.0977 0.0000 0.0234 一 .0000 0.8500 一.0000 0.0000 0.8328 0.0000 ー .0000 0.1672 0.1074 0.0000 0.0239 0.0000 0.9000 0.0000 ー .0000 ‑.0000 0.0000 0.9164 一.0000 0.0000 0.0000 0.0836 0.1174 0.0000 0.0245 一.0000 0.9500 0.0000 0.0000 一 .0000 1 .0000 0.0000 ー .0000 ー .0000 0.0000 0.1276 0.0000 0.0250 0.0000 1 .0000 0.0000 0.0000 0.0000 ‑292‑

次 の I M Lの プ ロ グ ラ ム は 、 ポ ー ト フ ォ リ オ の 有 効 フ ロ ン テ ィ ア の 図 を 作 成 す る 。 / キ M odulef o r centering t i t l ei np l o t キ/ s t a r tg s c e n t e r ( x .Y .s t r ) ; le n .s t r ) ; c a l lg s t r l e n( c a l lg s c r i p t( x ‑ l e n / 2 .Y .s t r ) ; f i n i s hg s c e n t e r ; ︐ J / FO 岳守 ρu e u v J nH 2u 12u ︐ ・ 4E4 n︐白 n y b FO g I A ムT 円 υ nU '[I 川 川 ︐ . ︐ ﹂ 1﹂ ';1i1よ ・ i 旬 1よ S S 内 jaa ︑Ju︑ n uρUρu ρUz‑‑ Hu‑‑ ﹂ ‑よ n J U η ' u . anynY1 uvnununJunJU n‑‑ ﹁L nunun t+S r'itl ρu''VAVJ TAnu=‑UAnH よ噌 d2u r''mm nuρUTATA a1 ょ ト︾ ︑ nst =‑‑ lexx AU=t ・ ‑‑xy ‑Kn ny ・‑ a a 4Ei +lbρurtLVA'IA'IAqaqa tArf qaqaρupu qa t 可EE4 FO ρu. ︐ ' ρ ・ ・ ム . ︐ ︑︑︐︐ nboo‑‑lJ111J r1︑ j p k x Y 1 Lri L v nsf f eo‑‑lee'I1i ︐ ︑﹁ ︑ ︐ ︑ r‑ょ O W C p u s s ム qanueunueoeuVAVJ nypuTAN6nEO ρunuznH== = s = 1 i 1ょ ・1 4 ︑ nu b A ' I A ' I A n H n H J J ' n u T A m川 ρ U ρ U V A V J ま ・ ・l a a m m •• / キ c r e a t eb o xa r o u n dp l o t キ/ c a l lg s t a r t ; 0 01 0 0 O }; x b o x = {0 1 y b o x ={O 0 1 0 01 0 0 } ; m a x ‑x m i n ;y d= y m a x ‑y m i n ; x d= x x m d 1= x s c a l[ 3 J ;x m d 2= 1 .5 キx m d1 ; y m d 1= y s c a l[ 3 J ;y m d 2= 2 . 0杓' m d1 ; X y O= ( x m i n 11 y m i n ) ; w i n d =X y O/ /( x m a x 11 y m a x ) ; c a l l gopen(.effron"); c a l l gset(.font ' . . . . s w i s s . ) ; / キ s e tc h a r a c t e rf o n t キ/ c a l lg p o l y ( x b o x .y b o x ) ; / キ d r a w ab o xa r o u n dp l o t キ/ c a l l gwindow(wind); / 宇 d e f i n ew i n d o w キ/ c a l lg p o r t ({ 15 15.85 8 5 ) ) ; / 宇 d e f i n ev i e w p o r t 宇/ c a l lg p o i n t ( r i s k .r e t n ." c i r c l e " ." r e d " .l); c a l lg d r a w ( r i s k .r巴 t n .l); / 宇 c o n n e c tp o i n t s キ/ c a l lg x a x i s ( x y O .x d . 1 0 . .." 4 .4 . .1.); c a l lg y a x i s ( x y O .y d . 1 0 . • •" 4 .4".1.); c a l lg s e t ( " h e i g h t . .1 .5 ) ; c a l lg t e x t ( x m a x .y m i n ‑ y m d 2 ." R i s k " ) ; c a l lg v t e x t( x m i n ‑ x m d 2 .y m a x ." R e t u r n " ) ; m a x .ymax+ymd1 ." E f f i c i e n tF r o n t i e r " ) ; c a l lg s c e n t e r( . 5キx / 宇 s h o wt h eg r a p h 宇/ c a l lg s h o w ; c a l lg c l o s e ; c a l lg s t o p ; ‑293‑

E f f i c i e n tF r o n t i e r 円 円 e‑LHM n . 0 2 喧 . 0 2 5 . ( ロ4 . 0 Z l . 0 2 2 . 0 2 1 . 0 2 0 口 .1 9 口 .1 8 . 0 1 7 . 0 1 6 . 0 1 5 . 0 1 4 α .初 . 例 。 .蜘 . 0 6 0 . 0 7 0 . 0 8 0 . 0 9 0 ∞ . 1 . 1 1 0 . 1 2 0 . 1 3 0 R i s k 図4 ポ ー ト フ ォ リ オ の 有 効 フ ロ ン テ ィ ア : 1M Lを使用 ‑294一

7. 1M L に よ る タ ン ジ ェ ン シ ャ ル ポ ー ト フ ォ リ オ の 計 算

キャピタルマーケットラインとタンジェンシャルポートフォリオを計算するために、リ
スクフリーアセット上の期待リターン

R

，
=0.007161を 再 び 使 お う 。 タ ン ジ ェ ン シ ャ ル ポ

ートフォリオの目的関数は、行列代数を使って指定できる。

/
キ S
p
e
c
i
f
yobjective f
u
n
c
t
i
o
nf
o
rt
a
n
g
e
n
t
i
a
l portfolio キ/
s
t
a
r
tt
p
f(
x
)g
l
o
b
a
l(
c
o
v，m
e
a
n，R
̲f);

.
、

s
i
g
m
a = xキ c
o
vキ X
R
̲
p = xキ m
e
a
n
f= (
R
̲
p ̲R
̲
f
) /s
q
r
t
(
s
i
g
m
a
)
;
r
e
t
u
r
n
(f);
f
i
n
i
s
ht
p
f
;
下に示すような N
L
P
N
R
Rサ ブ ル ー チ ン の 呼 び 出 し に よ っ て 、

4章 で 実 行 し た P
R
O
CN
L
Pに よ る

タンジェンシャルポートフォリオと同じ値を得ることができる。

/
キ E
xpected r
e
t
u
r
no
fr
i
s
k
‑
f
r
e
ep
o
r
t
f
o
l
i
o キ/

R f= 0
.
0
0
7
1
6
1
;
/
キ U
s
es
a
m
ei
n
i
t
i
a
lp
o
i
n
ta
si
nP
R
O
CN
L
Pc
a
l
l キ/
x
O =s
o
l
[
1
，
11
:
1
0
]
;
/
キ s
e
tp
r
i
n
t option キ/

o
p
t={
12
}
;
/
キ M
a
t
r
i
xb
lc[3
，n
+
2
]c
o
n
t
a
i
n
sl
o
w
e
ra
n
du
p
p
e
rb
o
u
n
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u
a
l
i
t
yc
o
n
s
t
r
a
i
n
t キ/

b
l
c =j
(
3，n
p
2，.);
b
lc
[
l
， l:
n
] =0
.
; /キ1. r
o
w
=1
o
we
rb
o
un
dsキ/
b
lc[2
，l:
n
] = 1.; /
キ 2
.r
o
w
=u
p
p
e
rb
o
u
n
d
s キ/
.r
o
w
=l
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n
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u
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l
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t
yc
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n
s
t
r
a
i
n
t キ/
/
キ 3
b
lc[3
，l
:
n
p
2
] = 1.; b
lc[3
，n
p
1
] =0
;
r
e
s，"
t
pf
"
， x
O，o
p
t，b
l
c
)
;
C
A
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L
P
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R
R
(
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c，x
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r
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t
n =x
r
e
sキ m
o
vキ x
r
e
s);
t
p
r
i
s
k =s
q
r
t
(
x
r
e
sキ c
軸の座標系は、リスクフリーポートフォリオの点もグラフ中に含まれるように選ばなけれ
ばならない。
//

e
o

品
轟T

e
o

‑
‑

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内

v
v

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2
9
5一

/ 宇 c r e a t eb o xa r o u n dp l o t 宇/ c a l lg s t a r t ; x b ox= { 01 0 01 0 0 0); 0 01 0 0) ; yb ox= {O 0 1 m a x ‑x m i n ;y d =y m a x ‑y m i n ; x d =x s c a l[ 3 ] ;x m d 2 =1 .5 宇x m d l ; x m d l =x s c a l[ 3 ] ;y m d 2 =2 . 0宇y m d l ; y m d l =y x y O =( x m i n1 1y m i n ) ; y O // ( x m a x1 1y m a x ) ; w i n d =x c a l lg o p e n ( " t a n p o r " ) ; 肉 i z ‑ ‑ f/ 肉 区 区 胃 6L ffo ‑‑714 ny tf/ nHJU晶守︐Jf nunH︐Jf晶守 戸守Anu‑Z74E‑‑‑ nvTA︑︐︐・hu T A T A E胃 n u " n u r ρU9ununy・︐.︐TA9u φLJuw︑.1︑E'er CVAne""・lnku unu‑‑ム.︐AρνρUφL ヨ TA‑hUE"uvnuHunuρU dzi1 よ nuLU ‑huqaρuρu・hu・hUTA4L ρLwnHnH""nH1・ 山 " ・ 1ム . ︐ A ' ' E φL d g i g l " " φ L n u ρUTAOUρu︒︒CGnu‑hu cuJHUJHUJHu.︐.︐cu︒︒ρu︒︒ li‑‑ ))・ mwmwρUA 晶 子 A Z V 晶 子 晶 子 1 A 9白 苓 .ss ・ ' ・ 1// ////////︐ . . ︐︑︑︐︐内?ム """".︐ Jue︐︐︑︑J︑︑J"PTA ρUHU41A41A・・.︐nHnHU FA'l'' 唱 441A︑.︐JTA" "・hu''''"nu' '"'''・""'νA4E・4EA llJ"anuzanuznhu︽じ︐nu llJ" ﹃ "'﹃ e"ηL04i・・・lnEm ﹁L i ﹁L 0 4 4 R " y ‑‑lt ︑lcoqL14qL・1"""'+ .︐︑81TAJHu.︐nununH'tA'''VAVA ︑︑Jra‑‑"︑︑J4LPTA4L09 白 aa "nkunEM‑‑'4EAOU4E‑oun?A︐︐ . . ︐num川 m川 eu"︑.︐JnL'TAVATA6L︑.︐Jm 川 VJVJ eu‑︐EU' 4nHη︐b'nu'TA︐.︐EUVJ'' 唱 ・1ム︑︑JnkunH'6Lnu t nvA t A 可J 可 J n u n u n u ‑ ‑ 9白 V WVA4LnHρU6LnJ 白 41AnvA41A41A1AnuJua ﹁L 1 4﹁L ' ' ' ・ 1 m m so;'etre 白 a ワ 白 eJUJU"mVAVA "L口︑︑Jre'T9 'yd5・r2'kikexyty 一宇 白 S4L︒OVA‑'tn'nurD "・n1A1E'・un ワ 6LVA・'AS'νAPO'νA・1ムnH・'AnHAnununOVA‑'A‑ nowku・IS‑‑STET‑yy・lamrt nuLnur﹃︑4IATA‑'ATA‑‑ム︐﹃︑nor﹃︑1KAVAVAρum川 VATA PTAVAE"11︐︐ ︑TA︐︐ ︑FAゐLnHゐLPO︐︐ ︑︐︐ ︑・nuvA︐︐ ︑ρu・' "'﹃︑nur﹃︑4Lr﹃︑6Lr﹃︑nurqany‑'A︒︒︒︒"'﹃︑&L4L・・0u・' f︑vJJUφLnwnwfA 中 l・Ink‑‑fAf︑ゐLVAnHWSP t14nr・la‑‑arrxxtxeeoOG eo‑‑ooTorecaaeeφLC ﹄ U 1よ t snνmwnνnν︐nunν︐nUFOPOVAVJS&LUvpopocs gbgbgbgbgbgbgbgbgbgbgbgbgbgbgbgbgbgbeb aaaaaaaaaaaaaaaaaaa ρun ρunし 仰 し 仰 し 仰 し ρunし ρし ρし し ρし ρし ρ u nし ρし ρ u nし ρし ‑‑11111111111111111 1111111111111111111 296

E f f i c i e n tF r o n t i e r Return . 0 2 6 . 0 2 4 . 0 2 2 . 0 2 0 . 0 1 8 . 0 1 8 . 0 1 4 日 .1 2 . 0 1 0 ∞ .8 . 0 1 0 . 0 宮 口 。ω.。 ω . ∞ .110 .120 .130 印 l O . . 0 5 0 . 0 7 0 . 0 8 0 . 0 9 0 . 1 R i s k 図5 有効フロンティアとタンジェンシャルポートフォリオ 2 9 7

参考文献 [ 1 JE lt o n，E .a n d Gruber，M .( 19 8 1 )，Modern P ortfoli o Theory a n d Investment Analysis， New Y o r k : John Wiley 色 Sons， 1 n c . [ 2 J Hartmann，W .( 19 9 2 )，Nonlinear Optimization i n IML@， Release 6.08， . 6 . 0 9， 6.10; Cary，N . C . :S A S Institute I n c . [ 3 J Hartmann，W .( 19 9 1 )，The N L P Procedure: Extended U s e r 's Guide， Release 6.08 a n d 6.10; Cary，N .C . :S A SI n s t it u t eI n c . [ 4 J Markowitz，H .( 19 5 2 )，"Portfolio S election"， Journal o f Finance， 7， 91‑99. [ 5 J Markowitz，H .( 19 5 9 ) .Portfolio S election: Efficient Diversification o f 1 nvestments. New Y o r k : John W il e y& S o n s . I n c . 2 9 8

日本 5A5ユーザー会 (5U G卜 J ) S A Sに よ る 顧 客 セ グ メ ン テ ー シ ョ ン シ ス テ ム r C P A Jの開発 谷岡 日出男 株式会社 金融エンジニアリング・グループ 主席コンサルタント D e v e l o p m e n to fC u s t o m e rP r o f i l eA n a l i z e r( C P A )S y s t e mU s i n gS A SS y s t e m H i d e oT a n i o k a .S e n i o rC o n s u lt a n t .F i n a n c i a lE n g i n e e r i n gG r o u p . I n c . . 8 ‑ 6 ‑ 2 7 .A k a s a k aM i n a t o ‑ k u .T o k y o1 0 7 百; L : : : . Sぐ 日 CP A ( C u s t o m e rP r o f i l eA n a l i z e r )シ ス テ ム は 、 エ ン ト ロ ピ 一 理 論 に 基 づ く 分 類 ア ル ゴ リズムとして、 Q u i n l a n( 19 8 3 ) が開発した"1 D 3 "と 呼 ぶ ア ル ゴ リ ズ ム を 、 顧 客 セ グ メ ン テ ー ション分析向けに応用することを目的に、弊社で独自に開発したアプリケーションシステ ムである。この手法は、優良顧客とそうでない顧客をいかに切り分けるかという課題に対 し、線形モデルといった統計モデルを用いずに解答を与えてくれるものであり、これまで は統計誤差として見失っていた顧客集団の複雑な動きを検出できる点で、導入効果が大い に期待できると考えられる。 本稿では、 CPAの理論的側面と機能的側面の両面について紹介したい。 キーワード I D 3 エントロピー はじめに 近年のポストパプル期における企業の顧客分析業務は、バブル期のそれとははっきりと 異なり、大まかな顧客モデルの作成と評価で分析は終わり、というわけにはいかなくなっ た。これまでは、大まかな分析であっても、顧客の動きが活発で売上が伸び続けていたた め、担当者にとっても分析誤差の大きさはたいして気にならなかった。しかし、今や状況 は一変し、正確でかつ有用な顧客情報分析に基づくマーケテイングが求められている。 このような状況に関連して、与信分析の分野では、スコアリングと呼ばれている顧客属 性評価のための線形モデルがこれまで優勢に利用されていたが、現実の優良顧客と不良顧 客の複雑な仕切りを、スコアリングのみで評価することの限界が認識されつつある。そし て最近では、 I D 3を は じ め と す る 顧 客 評 価 分 類 手 法 が そ れ に 代 わ る も の と し て 台 頭 し て き て いる。おそらく、ここ数年のうちに、マーケティング分野においても、より現実を反映し た細かな顧客分析をめざす動きの中で、同様な状況が波及していくものと予想される。 I D 3 アルゴリズム I D 3 という名はJ.R . Q u i n l a nが A I研 究 課 題 の 一 つ で あ る 自 動 分 類 法 を 研 究 開 発 し た 時 のプロジェクトの名前に由来している。ここでの分類は、元の集団をある顧客属性により n個 の 子 集 団 に 分 割 し 、 各 子 集 団 そ れ ぞ れ に つ い て 、 さ ら に あ る 顧 客 属 性 で 分 割 し 、 孫 集 団を派生させるといった階層的ツリー構造の分類をめざしたものである。同様の目的を持 I Dや C H A I Dがあるが、 Q u i n l a nの ア ル ゴ リ ズ ム は 分 類 決 定 ル ー ル に エ ン ト ロ つ分類手法に、 A ピー基準を設定したことに特徴がある。以下、簡単に決定ルールを説明する。 まず、分類対象母集団と分類目的変数と分類属性(説明)変数をあらかじめ決めておく。 本稿では、不動産販売告知広告を個人会員向けダイレクトメールで顧客に送付している不 動 産 販 売 業 を 想 定 し 、 人 工 的 に 生 成 し た 5 0 0人 の 顧 客 デ ー タ を 用 い る 。 こ れ ら 母 集 団 に 対する業者からの販売告知D Mに対し、顧客応答のあるなし ( Y E S N O )を も っ て 分 類 目 的 変 数 と A G E )、 し、会員申込カード記載項目から次の 9個 の 項 目 を 分 類 属 性 変 数 と す る 。 顧 客 の 年 齢 ( ‑ 2 9 9

性別 ( S E1 )、世帯構成 (SETAI)、業種区分 (GYOOSHU)、仕事内容 (SHIGOTO)、勤続年数 ( K1 NNE N )、住居区分(JUUKYO)、入居年数 (NYUUKYO)、地区 ( C H I日 C D )0 (これらの属性項目には未 記入の欄も相当含んでいる。) さて、 I D 3 に よ る 分 類 方 法 と は 、 上 記 9個 の 各 属 性 に つ い て 、 次 の エ ン ト ロ ビ ー 計 算 を それそ'れ行い、その値が最小となる属性を求め、元の母集団をその属性値によって別々の 集団に分割するというものである。 。 Z L ( W "1L (‑ P " l l o g y ( P " I ) ) ) &‑1 ・I ‑ V W1 0 ヤ 白 ‑ E E n t r o p y = ここで、 P• I は 分 割 さ れ た 集 団 Eに含まれる i 番目の目的カテゴリの応答比率。 O<=p1 1 < =1 . L P， ，= 1 (各 gについて) i = 1，2 ，...，1 1‑1 ( 1は そ の 集 団 に 該 当 の あ る 目 的 変 数 の カ テ ゴ リ 数 ) W. は 分 割 さ れ た 集 団E の成員数。 g=1 .2 . . . . G (Gは そ の 集 団 に 該 当 の あ る 属 性 の カ テ ゴ リ 数 ) Entropyは定義からあきらかなように、必ず、 0 から 1 の値をとる。 そ し て 、 値 が l に近いほど各 Pi の比率が差が少なく、値が O に近いほどいずれかの Pi が 支 配 的 な 集 団 で あ る こ と を 示 す 。 値 l の場合は、 0 を除く P iの 値 が す べ て 同 値 の 場 合 で あ り 、 2種 類 以 上 の 応 答 カ テ ゴ リ の 比 率 が 等 し い 集 団 で あ る こ と を 示 す 。 逆 に 、 値 0 の場合 は、いずれかの Pi の値が l 、 つ ま り そ の 集 団 は 同 じ 応 答 を 持 つ 顧 客 ば か り で 構 成 さ れ た 純 粋な集団であることを示す。 表示 1.を見ていただくと、実際の計算方法が理解しやすいだろう。 1行自の 0.52936 という数値は分割前の 5 0 0件の顧客データにおける YESNOの 比 率 に 基 づ く エ ン ト ロ ビ ー 値 である。 2行目以降に、 9個 の 各 属 性 変 数 で 分 割 し た 場 合 の 、 そ れ ぞ れ の 属 性 カ テ ゴ リ 集 団のエントロビー計算結果を示す。各行 i こは成員比率で重みづけしていないエントロビー (ENTROPY(OBS))と重みづけしたエントロビー (ENTROPY(WEIGHTED))を 示 し て お り 、 最 終 的 な 属性変数選択基準であるエントロビー値は属性ごとの重みづけエントロビー合計値となる。 計算結果から、性別属性のように、分割する前後のエントロビー値に全く差がないもの から、住居形態や入居年数のように、分割する意味が大きいと思われる属性が見つかって いる。結局、これら 9個 の 属 性 変 数 の 中 で は 、 エ ン ト ロ ピ ー 最 小 の 住 居 区 分 属 性 (JUUKYO， エントロビー値 0.41803)による分割が、 D M応 答 を 基 準 と し た 分 割 と し て は 最 初 に 選 ば れ る べき最重要顧客属性だと教えてくれる。 ところで、分割の際に、上記のように選ばれた属性変数のカテゴリごとに別々の集団に 分ける方法と、属性変数のカテゴリ併合を行い、分類目的変数のカテゴリ数(この場合は 2) ，こ分けるかの選択がある。もしもカテゴリ併合を選択した場合は、表示 2. の結果に 変わる。各属性カテゴリは'相対的に・ YESNO 反応比率の O が多い集団と l が多い集団に 併合された後にエントロビー計算が行われる。 いずれにしても、以上の分割プロセスを繰り返し行い、もうこれ以上分割されない集団 を生成していくことが最終目的となる。 300‑

表 示 1. 各 顧 客 属 性 ご と の 母 集 団 分 割 に よ る エ ン ト ロ ビ ー 計 算 結 果 A T I R I即T E 2 5 ‑ 2 9 羽‑ 3 9 伺‑ 4 9 5 0 ‑ 5 9 6 0 ‑ 1 0 w ‑2 4 Y E S 除日 Y E S NO =I 間T 札 PRω1 P R O B 2 E 附R O P Y ( O B S ) 舵I G 町 E 間 ' R O P Y( W EI G 市E D ) 4 4 0 6 0 回 日 日 . 8 8 0 0 日 日 . 1 2 0 ∞ 0 . 5 2 9 3 6 1 .0 0日 日. 5 2 9 3 6 7 7 日 1 0 1 2 5 日8 1 8 1 8 0 . 1 8 1 8 2 0 . 1 0 . 1 0 4 札1 日 . 1 1 1 1 1 0 . 0 9 8 0 0 日 . 6 8 4 0 4 日5 5 7 4 4 5 5 0必1 0 . 4 6 9 0 0 0 . 5 0 3 2 6 0 . 4 6 5 5 0 0 . 1 5 4 0 . 2 0 0 0 . 2 5 0 0 . 1 6 日 0 . 0 5 4 0 . 1 8 2 0 . 1 0 5 3 4 0 . 1 1 1 4 9 0 . 1 2 0 3 9 0 . 0 7 5 0 4 . o日2718 0 . 0 8 4 7 2 0 . 7 9 朗3 0 . 9 3 6 0 3 日 . 2 0 1 9 7 0 . 7 2 5 8 5 0 . 3 4 3 0 2 0 . 4 0 6 0 . 5 9 4 0 . 8 4 3 3 7 0 . 8 6 6 6 7 0 . 6 6 6 6 7 0 . 9 0 3 6 5 0 . 1 5 6 6 3 0 . 1 3 3 3 3 0 . 3 3 3 3 3 0 . 0 9 6 3 5 日 . 6 2 6 1 8 O .5 6 6 5 1 O .9 1 8 3 0 0 . 4 5 7 3 0 日 . 3 3 2 0 . 0 6 0 0 . 0 0 6 0 . 6 0 2 0 . 2 0 7 8 9 0 . 0 3 3 9 9 5 5 1 O .日0 0 . 2 7 5 3 0 0 . 9 7 8 2 6 O .日2 1 7 4 0 . 0 0 0 日 . 0 5 7 1 4 0 . 2 5 4 0 0 0 . 1 0 7 5 3 O .3 5 7 1 4 O . O ( 阻∞ 0 . 2 ∞ O .1 5 1 1 0 0 . 0 0 0 0 0 0 . 3 1 6 日 . 8 1 8 9 6 0 . 4 9 2 4 1 0 . 9 伺2 9 0 . 0 0 0 0 0 0 . 7 2 1 9 3 0 . 3 6 8 0 . 0 6 0 O .日7 0 0 . 1 0 2 0 . 1 8 6 0 . 1 6 8 O .日3 6 0 . 0 1 0 0 . 0 5 5 6 0 0 . 0 0 0 0 0 O .日2 2 1 2 0 . 0 8 3 5 3 O .日9 1 5 9 0 . 1 5 7 9 7 O .日 日 日 日 日 . 0 0 7 2 2 日 6 3 8 7 1 1 2 7 2 2 4 8 2 43 1 13 1839 A G E G A T E G O R Y m 2 7 9 1 0 . 8 7 閃0 0 . 8 9印日 0 . 9 0 0 0 0 0 . 8 8 8 8 9 0 . 9 0 1 1 0 ∞ 羽 ∞ ∞ A G E 0 . 5 2 4 1 5 初3 1 伺 2 6 2 6031 m3 羽 盤 錦 町 G H I K O C D G y o a H l J 4 1 1 9 402 3 0 ool ‑ ‑ 3 s 1 6 2 2 7 8 6 419 qLnL n 加犯羽叩岨幻口品川4 G H I K O C D 1 8 4 3 0 3 5 5 1 9 3 8 4 1 8 2 7 2 市鶴欝宮地 G y o a 叩 J 山 町O 2 9 7 0 . 0 6 3 9 7 0 . 5 2 2 6 9 5 1 . 日 日 [ 旧 日 0 . 9 4 2 8 6 0 . 7 4 5 1 0 0 . 8 9 2 4 7 0 . 6 4 2 8 6 1 . 日 目 旧 日 O . ω∞ 日 ∞ ∞ 0 . 4 1 8 0 3 x 6 2 2 6 0 7 7 1 伺 1 4708 14qd 日 一 日1 2 ‑ 3 4 ‑ 5 7 3 2 9 4 8 4 1 4 8 日8 4 9 3 2 O .鎚4 3 5 0 . 9 1 6 6 7 1 .0 日 日 日 日 日 . 8 3 3 3 3 日 . 1切関 日 . 1 1 5 6 5 O .日8 3 3 3 ∞ 0 . 0 0 0 0 . 1 6 6 6 7 O .6 1 1 5 5 O .5 1 6 7 2 0 . 4 1 3 8 2 0 . 0 0 0 0 0 日2 0 . 6 5 日 . 1 4 6 0 . 5 8 8 0 . 1 6 8 0 . 0 0 2 O .日9 6 0 . 7 9 5 0 4 日 .7 1 3 1 5 O .1 4 3 7 3 0 . 2 9 1 8 2 0 . 3 9 9 9 4 日 . 4 3 9 5 0 0 . 3 9 4 8 1 O .7 7 0 6 3 日 . 1 日 . 1 8 4 日 O .日9 8 K 1 N N E N x 日 . 7 6 ∞ 日 日 . 回4 3 5 0 . 9 7 9 5 9 0 . 9 4 8 7 2 日 . 9 2 0 6 3 日. 9 0 9 日9 0 . 9 2 2 0 8 0 . 7 7 4 1 9 ∞ 0 . 2 4 0 0 . 1 9 5 6 5 O .日2 0 4 1 O .日5 1 2 8 0 . 0 7 9 3 7 日 . 0 9 0 9 1 日. 0 7 7 9 2 0 . 2 2 5 8 1 0 . 0 7 8 0 . 1 2 6 日. 1 9 8 日. 1 5 4 2 O .日6 N Y U U K Y O f m 1 1 6 3 2 4 2 5 6 1 7 8 6 1 6 4 4 1 3 2 3 6 8 日. 8 7 8 7 9 0 . 8朋4 3 日 . 1 2 1 2 1 日. 1 1 9 5 7 0 . 5 3 2 8 4 0 . 5 2 8 1 1 日. 2 6 4 0 . 7 3 6 日 . 1 4 0 6 7 日. 3 8 8 6 9 2 8 0 2 1 2 8 日 . 9 1 4 2 9 日 . 8 3 9 6 2 日 . 7 5 0 0 0 . o日8571 0 . 1 6 0 3 8 0 . 2切ω ∞ 日 . 5 6 0 日 . 2 3 6 3 2 8 3 1 3 5 1 3 2 3 7 2 1 8 6 8 1 3 0 . 8 6 7 4 7 0 . 8 5 9 2 6 0 . 8 9 3 9 4 0 . 9 4 5 9 5 0 . 8 5 7 1 4 S E l aU14 2 3・?& S E T A 1 0 . 5 2 9 3 6 0 . 4 2 2 日 . 6 3 5 2 1 0 . 4 2 4 x 19 1 14 1230911 輔膿嚇慨瀦明嚇 7 2 1 1 6 1 1 8 3 5 1 8 8 5 9 1 2 2 0 . 2 6 9 3 3 0 . 8 1 1 2 8 . o日16 日 . 日1 2 9 8 O .5 6 4 3 4 日 . 5 8 6 1 8 0 . 4 8 7 9 2 3 7 0 . 3日3 0 . 5 9 1 6 7 0 . 0 0 0 0 0 O .5 6 3 8 6 日 . 3 9 1 2 4 O .9 1 8 3 0 日 . 1 6 6 日 . 0 9 3回 日 . 1 5 8 2 7 S 訂A l S H l ω r o 0 . 0 7 9 5 0 0 . 1 3 1 2 2 0 . 0 1 4 0 9 0 . 0 2 2 7 6 0 3 9 O .日5 日 . 日8 7 0 2 O .日6 日8 0 日 . 日4 7 7 8 0 . 4 9 3 5 6 C 凶 E 胃 VA S E I 0 . 0 8 9 2 9 0 . 3 0 3 8 3 0 . 0 6 9 5 2 0 . 0 0 0 0 0 2 4 0 O .日6 0 . 5 2 5 0 4 1 日2 5 99 49 33 69 97 73 1 ‑ 2 1 1 ‑ 15 1 6 ‑ 2 日 2 1 ‑ 3 ‑ 5 6 ‑ 1 0 qLRu‑‑nLRuquRU7 ︐ 1 1 日 87 44 83 75 89 07 12 4 3 u u 町O 附 0 . 2 0 3 7 5 0 . 4 9 8 4 5 J W K Y O K I N N E N 日 . 2 9 4 7 0 日 . 5 1 8 6 3 3 1 . 日 日 [ 即 日 . 8 6 7 6 5 日 日. 9 2犯8 0 . 6 6 6 6 7 S H l G O T O 日1 3 2 5 3 0 . 1 4 0 7 4 0 . 1 0 6 0 6 O .日5 4 0 5 0 . 1 4 2 8 6 0日0 0 0 . 1 3 2 3 5 0 . 0 7 6 9 2 日 . 3 3 3 3 3 ∞ 0 . 2 7 0 0 . 2 6 4 0 . 0 7 4 日 . 日4 2 日. 0 1 6 0 . 1 3 6 0 . 0 2 6 ∞ O . 6 0 . 1 2 邸1 . o日2245 0 . 0 2 4 8 5 O .日 [ 旧 日 日 札 口7 6 6 8 O .日1 日1 7 0 . 0 0 5 5 1 0 . 5 2 0 4 2 301‑

表 示 2. カ テ ゴ リ 併 合 後 の 各 顧 客 属 性 ご と の 母 集 団 分 割 に よ る エ ン ト ロ ビ ー 計 算 結 果
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r Profile A
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)システムである。全て、 SA Sで 開 発 さ れ て お
のが CP A <
aseSAS.SAS/GRAPH.SAS/IML.SAS/FSPが必須プロダクトであり、 SAS/AF.SAS/INSIGHT
り
、 B
の 2プ ロ ダ ク ト は で き れ ば あ っ た 方 が 良 い プ ロ ダ ク ト で あ る 。
シ ス テ ム の 持 つ 機 能 モ ジ ュ ー ル は 、 大 き く 分 け て 下 記 の 2つがある。

(1) デ ー タ 操 作

A
Sデータセット(元デ←タ)への取り込み
テキストデータから S
元データから分析用データセット(分析データ)へのフォーマット変換
結果データセット(ツリ←構造、全顧客所属ノード番号情報)のテキスト変換
(2) 分 析 評 価
ツリー生成実行(各種パラメータ設定)
結果ツリー評価(ツリーチャート.ノード別属性表示等)
ノード別成員個別データ検索(元データ・分析データ)
ノード別成員統計データ表示

‑302‑

データ操作部は、分析のための準備が主な機能となっている。 ID3 の分析のためには、 エントロピ一計算のために、属性変数と目的変数の両方を、すべてカテゴリカル変数に変 換する必要がある。そのためのデータ変換作業を効率化し、変換テーブルをメンテナンス できる機能が付加されている。 表示 3. は 今 回 用 意 し た 会 員 顧 客 テ キ ス ト デ ー タ の 値 を そ の ま ま 読 ん だ SASデータセット KCDから KINZOKUま で が 、 会 員 申 込 カ ー ド か ら の (元データ)のリストの一部である。変数 CH1 顧客属性項目であり、ピリオドで表示されているデータは未入力を表す。 最 後 の 変 数 ZENKAIは前回 D Mの 顧 客 反 応 を 表 し 、 コ ー ド 5は 電 話 問 合 せ あ り 、 コ ー ド 6 は モ デ ル ル ー ム 見 学 、 コ ー ド 7は そ の 両 方 の 反 応 を 表 す も の と 想 定 し た 。 ピ リ オ ド は 反 応 なしである。 このような場合、関心のある目的変数のカテゴリとしては、反応の種類によらず反応が あ っ た か ど う か (YESNO)と い う こ と と 、 反 応 な し も 含 め て ど ん な 反 応 が あ っ た か (RESPONS) の 2種 類 が 考 え ら れ 、 そ れ ぞ れ を 別 の 目 的 変 数 と し て 分 析 デ ー タ に 変 換 登 録 で き れ ば 便 利 である。 そこで、 C P Aで は 表 示 5. の よ う な カ テ ゴ リ 定 義 テ ー ブ ル を 、 複 数 自 由 に 編 集 登 録 で きるようにしており、このテーブルを選択することにより、システムが自動的にカテゴリ 変 換 SA Sプ ロ グ ラ ム を 生 成 ・ 実 行 し 、 表 示 4. の よ う な 分 析 用 SASデ ー タ セ ッ ト に 変 換するようにしている。 表 示 3. 顧客情報データセットの内容(元データ) G ' ! f f i l I Z O 阻j Z 日恥I S H lG 0 1 0 旧N 51s ︐ ‑‑‑‑‑‑ ・・・︐ ・ ・・ 1121 ••..... 4 EB Jooqu唱︒凋性句︐句︐︐iqLE1U 句︐ 14 ・RUE‑uqLoonu︒ 110ool‑‑日日 1001010011 ・ ・ 0972U4m 2M11 313495 ・ 28481222518145114921 O J U 町O 町田Y 72143779211197417218 ω防 泣 但 泊 お お 幻 MW川 崎 辺 町 田 川 叫 M M 明品目叩 叩叫回世 11122111111111211211 0 & ‑ 1 1 ‑ 1 8 0 & ‑ 11 ‑ 1 8 0 & ‑ 1 1 ‑ 1 8 0 & ‑ 11 ‑ 19 日 一1 0 7 ‑日2 0 7 日 一2 ‑ 日 1 0 7 ‑日2 ‑ 0 3 0 7 ‑日 2 日 一3 0 7 ‑ 0 2 ‑ 0 3 0 7 ‑ 日 2 ‑ 0 4 0 7 ‑ 日 2 ‑ 0 7 0 7 ‑ 0 2 ‑ 0 8 0 7 ‑ 0 2 ‑ 0 8 日 一2 ‑ 0 8 0 7 0 7 日 一21 4 0 7 ‑ 0 2 ‑ 1 6 0 7 ‑ 0 2 ‑ 2 2 0 7 ‑ 0 2 ‑ 2 8 日 1 0 7 ‑ 0 3 ‑ 0 7 ‑ 日 5 ‑ 1 1 富山 13333111133313331132 C H lf q ; D S E I TA D A 1 E 11111111111111111111 67890 1 23456789 0 1 2 3 4 占 bCURbeu 句︐ Zn b e u C U R mu RZbEdpbpbpbpbpb 市 直 日 州n A u n u n u nb un nb un nununununu nU un nu u n u n u n u n u umu n n u n u n u n u nn Hu un nu nHununununununununuununu nU 町山nunununununununununununununununununu 97 0 15 25 35 45 55 65 75 85 96 06 16 26 36 凶5 5 56 67 68 66 ω s ClJS詑D 表示 4. カ テ ゴ リ 変 換 テ ー プ ル に よ り 変 換 さ れ た デ ー タ セ ッ ト ( 分 析 デ ー タ ) SHIωm K I N N E N 配S 剛S 000000qo日日日日日日日日日日 vv 13111111131111111 ・ xOXEnrboooboroFFFxOFF ・ 目 替轡選議議潤閣議審議議 目・ ‑303‑ mmm麓 時 川 町 時 川 町 蝉 刊 紙 叩 雌 雌 目 羽‑ 3 9 4 0 ‑ 4 9 泊 ー3 9 泊 3 9 羽 ー3 9 羽‑ 3 9 4 0‑ ‑ 49 ‑ 49 4 0‑ l c 附 2 4 田 ー5 9 田5 9 4 0 ‑ 4 9 1 c 附2 4 1 c 附2 4 羽‑ 3 9 4 0 ‑ 4 9 町WK¥' O 即 応 阻j 艦艇 ‑ 冒p apapapaE E E E‑eaeaeaE‑eaeaeaE E‑eaE 回 一 J U JK ' ! 1 l 50 50 012 日 1 5一2 5‑ 5一 E1 一 1一1 2‑5 ーへ 2一l一2一一2 一 ‑︒ 一一 1 ‑ E qd'Aqd Jeu‑4xnucoco'A'AqdX14X149EM‑・ ‑ 14 S E T A I 2 5 ‑ 2 9 町 一5 9 羽 3 9 覧盛岨酌普滝滝島灘覧謬 N iE ・・・ S E I 目 附附剛剛附附附側側刷協剛剛附附附醐剛剛 ︐ ‑唯︒ーものゆ♂岨1 E1ueu句︐︒oqunUT495MquauzEz b 句 'ooqdnU 5 5555 55556666666E 667 田川見D m m m m 幽 閉 胤 F?‑r‑ ? m 刷 阿 川 岨 阿 川 岨 剛 山 剛 山 阿 川 幽 閉 胤 阿 川 岨 阿 川 岨 F? m刷m刷 F‑ ? m 胤 m幽 D A 1 E 0 & ‑ 1 1 ‑ 1 8 & ‑ 1 1 ‑ 18 0 & ‑ 1 1 ‑ 1 8 0 0 & ‑ 1 1 ‑ 19 0 7 ‑ 0 2 ‑ 0 1 0 7 ‑ 0 2 ‑ 0 1 0 7 ‑日 2 日 一3 ‑ 0 3 0 7 ‑日2 0 7 ‑ 0 2 ‑ 0 3 0 7 ‑ 0 2 ‑ 0 4 0 7 ‑ 0 2 ‑即 日7 ‑ 0 2 ‑ 0 8 日7 ‑昭‑ 0 8 日 7 一昭一郎 ‑日2 ‑ 1 4 日7 0 7 ‑日2 ‑ 1 6 0 7 ‑ 0 2 ‑ 2 2 0 7 ‑ 0 2 ‑ 2 8 0 7 ‑ 0 3 ‑ 0 1 0 7白ー 1 1 nHnunununununununununHnununununununHnunu ω s ロ E町D m i N O

表 示 5. 元データのカテゴリ変換テープル(ユーザが編集保管するもの) 南緯也茎 2 目IfR Rvb 失損 4 甥J I i 1 位置R A G E 電e 鎗融 5 7 日 t r e r 記匂 i x 位置R s 3 蜘2 5 注毘 i 書 写 噴ア 7 寮 長買マンンヨ アノトト 寮 そ玖絶 田 8 他 住居あ士 一戸建 公団 祉生 借家 内 ・ ・ 却L3467890m JU 庇Y O 1 戸建 2 公団 内 ・ . 12 内 w 3 被欝 曹z 。 a S H l G 0 1 0 l 事務 2 堂業 3 労務 4 運転 吐 競t 姥櫛 7 自営 母蕗 x 剖l G 0 1 0 l ， 23 4 5 6 7 8 9 位置 R 務轍 z e n k a i 5 6 7 日 〈 ー1 年 1 ( ‑ 3 年 3 ( ‑ 5 年 5 ( ー7 年 7 ー く1 0 年 1 0 割礼上 矢損 反町澗 問い合わせ グレーム見学 モ 手 守L !学吋問い合わせ 購ス~し 内 1 2 3 ， 4 .6 問団 町也出 l 患鑓 2 . 1 主 主 x u 町臨則 2 ‑ 3 4 ‑ 5 6 ‑ 7 8 ‑ 1 0 1 1 四日 1 S E T A I 印‑ 銀 一 一 樹 一 畑 x ! c 附 2 4 お2 9 泊 ー3 9 4 0 ‑ 4 9 印 ー5 9 f l ) ‑ H IG l a I 1 f R 内 ・ ! c 惜 2 4 2 5 ‑ 2 9 3 G ‑ 3 9 4 0 ‑ 4 9 印 ー5 9 廿吋吋吋吋北 端即日刑制附畑 期生 対生 対貢 2 和髄坦醸鍋蹴日畑 quESAX 記 K l附E N O 一 日1 ⁝ 噸 加 B日4 m r 回日目別抑制刷川町拙 s x 内 ・ 1 n ωmmmmmm凹mmm 凶 出 国 1 ‑ 梓 3 ‑昨 6 ‑ 1 0 年 1 1 ‑ 1 5 年 1 6 ‑ 2 0 年 2 託手以上 欠損 O 川 田 町 間 叩m山 間 四 x 1 ‑ 2 3 ‑5 6 ‑1 0 1 1 ‑ 15 1 6 ‑ 2 0 2 1 ‑ H IG l o t r e r 0 B 年 ω 1 ‑ 2 3 ‑ 5 6 ‑ 1 0 1 1 ‑ 1 5 1 6 ‑2 0 2 1 ‑ 内 蕗盃ド 附U 庇Y O 叩川出 λ忌年数 凋 C H I 阻 x : o ぬ卦もcd I 1234891 01 11 21 31 41 51 61 71 81 92 02 12 22 32 42 52 62 72 82 93 03 13 33 43 63 73 B3 90 41 4 ~ 幽 凶庇L 間別品E b 400qdnu'A9‑8UZFb b 400nu'A9uqd8uzbau 400n3 00 n3 nu 'A 9u qd AZ qd b4 nb ︒ 4ι4 +z 4 444 4 5 5 5 5 5 5b5 555666666667777777778 a s I D z e n 同i a I 1 f R 反応フラグ な し あり 仕事持容 事務 営業 議 長 揃 H! 努額時 揃 E側 聞 自営・法人 綾客・サービス 欠損 対貢 次に、分析評価部は、 CPAの エ ン ジ ン 部 分 で あ る 分 析 の 実 行 と 、 実 行 後 の グ ラ フ 出 力 等の結果表示の部分と、作成された個々のツリーノードの内容を詳細に分析するための成 員個別情報検索および成員統計情報計算評価機能で構成されている。 まず、 ツリー作成実行部分では、次のパラメータを設定する画面と対話する。 0個，属性変数は最大 6 0個まで) ‑目的変数と属性変数の定義(目的変数は最大 1 (また、各属性変数，各目的変数のカテゴリの最大は 2 5レベルまで) ・ツリーの最大分割レベルの指示(最大 1 2レベルまで) ・分割レベルごとの目的変数とカテゴリ併合ありなしの指示 なお、このとき、分割属性変数を固定指示し、目的変数の指定のあるなしによる カテゴリ併合のあるなしも選択できるようにしている。 ‑各ノード(各分割段階に生ずる集団のこと)に対する分割終了のルールの指定 最小サンプル数(この数以下となった集団についてはそれ以上分割されない) 最小エントロビー値(この数以下のエントロビーを持つ集団はそれ以上分割されな 最大分割レベル(このレベルに達した集団はもはや分割されない) 一ド み ドの コ 一 客ノ 顧終 員最 ︑成 てのい しドな と一し ヨ各計 ンノ算 シ・ フ オ または全ノードのいずれかを選べる。 処理モードは、一括実行モードと、 lつのノードを l回 だ け 分 割 す る ス テ ッ プ 実 行 モ ー . ドの 2つ の モ ー ド を 用 意 し で あ る 。 実 行 結 果 は 結 果 デ ー タ セ ッ ト に 出 力 さ れ る 。 ( 表 示 6 参照) ‑304

次に結果表示の機能としては、次のようなものがある。
‑各ノード別表示
属性組み合わせ、成員数、目的変数別エントロビー値 (
W
E
I
G
H
T
E
D &O
B
S
)
.ノード間連関表示
・ツリー生成結果のグラフ表示(樹形図) (表示 7. に一例を示す)
最後にノード別検索機能として、次のものを用意している。
‑ノード別顧客個別情報検索
・ノード別統計計算の指示および結果表示
例えば、顧客に対するこれまでの D
M
送付履歴といったマーケティング変数をノ
ード別に統計計算することにより、これまでのマーケテイング活動と顧客応答
との比較検証や今後のマーケテイングの意思決定のための種々の分析が行える。
なお、統計量としては、平均、標準偏差、度数、パーセンタイル値等
P
R
O
C UNIVARIATEがサポートしているもの全てを選択できる。
表 示 6. ツ リ ー 分 割 実 行 後 の 結 果 デ ー タ セ ッ ト の 内 容

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1

305一

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表 示 7. ツリーグラフ表示の例 おわりに I D 3( 1 9 8 3 )は 、 A I D ( 1 9 6 3 ) .C H A I D ( 1 9 8 0 ) .C A R T ( 1 9 8 4 )等 の 他 の 分 類 法 と 目 的 と す る と こ ろ は D 3は 分 類 基 準 に エ ン ト ロ ピ ー 測 度 と い う 、 普 遍 的 か っ 計 算 量 が 比 較 同じである。しかし、 I 的少ないものを採用している点で、他の手法と一線を画している。この制度のおかげで、 目的変数が複数カテゴリを有していたり、欠損値が多かったり、属性カテゴリが非常に多 い属性であっても、計算に重大な支障を起こすといった問題はないと思われる。 本稿では、システムをマーケティングを例として紹介した。しかし、回帰分析があらゆ る分野でデータのモデル化に利用されていると同じように、このシステムは、あらゆる大 ・中容量のデータのセグメンテーションという広い範囲で応用が可能であり、無担保融資 与信管理、クレディットカード利用分析、労働災害種別原因分析といった、あらゆる人間 行動の因果関係の分析に応用できる。 、 S AS/AFの FRAMEエントリや S C Lリストを多用している。 今 回 開 発 に 使 用 し た SA Sは C 新しい機能はマニュアルの整備が完全でない点で苦労が多かったが、理解すると、特に S Lは非常 i こ使える感であった。 S A S社 の 開 発 担 当 者 に は 、 開 発 環 境 で の FRAMEオ ブ ジ ェ ク ト の C Lメソドの S A S 登録管理機能の強化とウィジェット・非ウィジェットクラスの開発済みの S スーパパイザなしの単独実行機能の実現を強く要望したい。 参考文献 Quinlan(1983)"Learning Efficient Classification Procedures A n d Their Application T o Chess E n d Games" i n "Machine Learning:An Artificial Intelligence Approach" Quinlan(1986)"The Effect O f Noise O nC o n c e p t Learning" i n "Machine Learning V ol .2 " nhu n u q o

日本 5A5ユーザー会 (5U G卜 J ) SAS/CONNECTソフトウェアリリース 6 . 1 0 ‑協調型分散処理の新機能とは 竹内清恵 ( 株)SASインスティチュートジャパン出版セクション Newc a p a b i l i t yf o rSASjCONNECTS o f t w a r eR e l e a s e6 . 1 0 KiyoeT a k e u c h i td .， P u b l i c a t i o nS e c t i o n SASI n s t i t u t eJapanL 11 3 ‑ 1， K a c h i d o k i， Chuo‑ku， Tokyo INUIB l d g .K a c h i d o k i8F， ・ 要旨 企業内のさまざまなコンビュータに保存されているデータを集約して、迅速かつ的確に分析し、その結果を必要とす る人に即座に提供できる環境を整備することは、現代の情報社会におけるビジネスゴールへの第一歩と言える。ネット ワーク環境下の異機種聞における分散処理を効率的に行う SAS/CONNECTソフトウエアに、リリース 6 . 1 0から リモートライブラリサービス (RLS)機能が追加される。この新機能について紹介するとともに、従来の綴能(メイン フレームでのリモート実行や、データ転送サービス)との比較、および各機能の利点や使用上の留意点について述べる。 キーワード: 分散処理、リモートライブラリサービス (RLS)、リモートエンジン、サーバー 1 はじめに 現在、 SASjCONNECTソフトウェアでは契機種聞の分 散処理方法として 2つの機能が提供されている。まずメイ ンフレームでのリモート実好機能、そしてデータ転送機能 である。リリース 6 . 1 0より新たに加わるリモートライプラ リサーピス機能は、リモートデータライプラリにアクセス して転送したデータをディスクに書き込むことなくローカ L Sの機能 ルホスト上で処理するというものである。この R について説明する前に、現在 SASjCONNECTソフトウエ アが提供している 2つの分散処理機能について簡単に紹介 する。 プログラゴ/ /〆戸E 図1 : メインフレームでのリモート実行 1 .1 メインフレームでのリモート実行 ローカルホストの SASセッションから、リモートホスト 上にある大容量のデータを処理するのに最適である。 1.ローカルホストからリモートホストへ SASプログラム を送る。 2 . リモートホスト上でデータ処理が行われる。 3 . 処理の結果(ログ、リスト、グラフイツク出力)がロー カJ レホスト上に表示される。 ‑307一

1 .2 . 1 利点 1 .1 . 1 利点 ロリモートホストのレスポンスを待つ必要がないので、ア ロリモートホストの特性を生かして大容量データを素早 プリケーション開発のデバッグ作業がローカルホスト く処理できる。 上で効率的に行える。 ログラフイカルユーザインタフェース ( G U I )機能の優 れたローカルホストで処理結果を対話的に編集し、 ロネットワークが中断した場合でも、ローカルホスト上 に作成したデータコピー(パックアップファイル)で作 P o s t s c r i p t対応のプリンタできれいに出力することが できる。 業が続けられる。 ロデータをローカルディスクに書き込む必要がないので ロ頻繁にデータ更新する場合は、 WHERE条件で指定し たデータのサブセットだけをダウンロードしてローカ ディスクに負荷がかからない。 ルホスト上で処理を行うことができるので、ネットワー ロデータを 2重持ちしないので整合性 ( i n t e g r i t y )が保 クトラフイツクの負荷が軽減できる。 てる。 ロ複数のローカルホストからリモートホストへデータを 集約したり、リモートホストから複数のローカルホス トヘデータを配送する作業が簡単に行える。 ロデータへのアクセス権限を制限することによりセキュ リティが保てる。 1 . 1 .2 問題点と解決策 1 .2 . 2 問題点と解決策 問題点 リモートデータへ頻繁にアクセスすると、処理結果を 問題点 データおよびアプリケーションファイルのコピーをリ レホストへ転送する回数が増え、ネットワーク ローカ J トラフイツクに負荷がかかる。 モートホストとローカルホストの両方に作成するため、 ハードディスクに負荷がかかる。 また、同じデータを複数のディスク上に持つことによ り、データの整合性 ( i n t e g r i t y )の問題が起きやすい。 解決策 データ転送サーピス(次の項を参照)を剥用して必要な データのサプセットだけをダウンロードし、ローカル ホスト上で処理を行った後、処理結果をリモートホス トへアップロードする。つまり、データ転送回数を減 少させてネットワークトラフィックの負荷を軽減する。 1 .2 データ転送サービス リモートホストとローカルホスト間で S ASデータセット 解決策 処理するデータが大容量の場合はメインフレームでの リモート処理を行い、中、小量の場合はリモートライ プラリサーピス(次の項を参照)を利用する。 2 リモートライブラリサービス のコピーを転送し、目的のホスト上で処理することにより、 ピ 部 の /向山 向凶/ 、 司 データがどのホストに保存されているか意識することの ない透過的な分散処理が可能である。 白 日 異機種間の協調型分散処理を行う。 デ‑9' 白 図2 : データ転送サーピス 図3 : リモートライプラリサーピス 1.ローカルセッションからリモートセッションへ転送要 求を送る。 1.ローカル S ASセッションでプログラムを実行する。処 理するデータがリモートホスト上にあるのか、あるい はローカルホスト上にあるのか意識する必要はない。 2 . データのコピーが目的のホストに転送される。 3 . コピーの転送先であるホスト上だけで処理を行う。 3 0 8

2 . ローカル SASセッションからリモート SASセッショ ンにレコード要求が送られる。 3 . レコードがリモートホストからローカル SASセッショ ンの処理プログラムに転送される。 4 .データ処理が完了するまでこのサイクルが繰り返される。 2 . 0 . 3 刺点 ロデータがある場所を意識することなく透過的なデータ 能である。 アクセス地句I 臼 ロ処理プログラムを実行するまえに、 UPLOADプロシジ ヤや DOWNLOADプロシジャを記述する必要がない。 ロデータをリモートホスト上だけに保持しながら、ロー カルホスト上で処理が続けられる。 図4 : ローカルデータライプラリにアクセスする ロ処理するデータはローカルディスクに書き込まれない ので、ディスクに負荷がかからない。 1 .L IBNAMEステートメントで、ライブラリ参照名とロー カJ レデータライプラリを指定し、ローカル S ASセッショ ンでサブミットする。 ロ複数のユーザによるデータの同時更新が可能である。 UIアプリケーション ( F S E D I T ロローカルホスト上の G など)を使って、リモートホスト上のデータ処理が対話 型に行える。 2 . 0. 4 使用上の注意点 2 . データ要求がデフォルトの(または指定した ) 1 / 0エン ジンに送られる。 3 .1 /0エンジンによってローカルデータライプラリから データ要求が受け取られる。 アクセスするデータ量 処理するデータは少量のパケット単位で転送されるた め、大容量のデータにアクセスするとデータの転送回 数が増大してネットワークトラフイツクに負荷がかか る。この場合は、メインフレーム上でのリモート処理 を行う加吻率的である。 ネットワークトラフィックの負荷 データに頻繁にアクセスする場合や、プロシジャ全体 を何度も実行する場合、データの転送回数が増大して ネットワークトラフィックに負荷がかかる。この場合 は、データ転送サーピスを使ってデータのサプセット 穿 ライプラリ をダウンロードして処理を行う方が効率的である。 図5 : リモートデータライプラリにアクセスする マルチユーザアクセスかシングルユーザアクセスか リモートホスト上のデータに複数のユーザが同時にア クセスするとレスポンスが低下する。この場合は、デー タ転送サーピスを使ってデータのサブセットをダウン ロードして処理を行う方が効率的である。 1 .L IBNAMEステートメントで、ライプラリ参照名、リ モートデータライプラリ、 S ERVER=オプションを指 レS ASセッションでサブミットする。 定し、ローカ J 2 .SERVER=オプションを指定することによって、デー タ要求がリモートエンジンに送られる。 2 . 1 機能の詳細 リモートライプラリサービスはリモートエンジンとサー バーを使用して、ローカルライプラリにあるデータを処理 するのとまったく同じように、リモートライプラリにある データを処理することができる。以下の 2つの図は、ローカ ルデータライプラリにアクセスする場合と、リモートデー タライプラリにアクセスする場合を比較したものである。 3 . リモートエンジンはデータ要求を SERVER=オプショ ンで指定したリモートサーバーに送る。 4 .サーバーはローカル SASセッションに代わって SAS ファイルにデータ要求を追加し、その要求がデフォル 1 / 0エンヅン送られる。 トの(または指定した ) 5 .1 /0エンジンはリモートデータライプラリからデータ 要求を受け取り、リモートエンヅンを経由して処理結 果をローカル S ASセッションへ返す。 309‑

2 . 2 2つのサーバータイプ 2 . 2 . 3 両ユーザサーバへのアクセス SASシステムでは、 2つのタイプ(シングルユーザとマル チユーザ)のサーバーが提供されている。以下に、各タイプ のサーバーの使用方法について述べる。 ローカル S ASセッションからシングルユーザサーパと マルチユーザサーパの両方にアクセスする場合は、マルチ ユーザサーバ名とは異なるリモートセッション名を指定す IBNAMEステートメントをサブミットすると、リン る 。 L ERVER= ク中のいくつかのリモートセッションに対して S オプションで指定した I Dが検索される。指定したリモート Dが見つからない場合は、マルチユーザサーパ セッション I に対するライプラリ参照名とみなされる。両方のサーバ名 が同じ場合は、シングルユーザサーパがマルチユーザサー パに対して優先する。 2 . 2 . 1 シングルユーザサーバー A Sセッションのシングルユーザによって使用 ローカル S されるサーバーで、リモートデータライプラリへ透過的な アクセスができる。シングルユーザによってのみアクセス するので、セキュリテイの面からもリモートホスト上の外 部データペースを更新する場合に適している。 使用方法処理するデータが保存されているリモートホス トにリンクするための S IGNONステートメントと、リモー ASデータライプラリを指定した LIBNAMEステート トS メントをサブミットする。 2 . 3 WHEREステートメント ローカルセッションで実行した WHERE条件をリモート ホスト側で評価し、その条件に令ったデータだけをローカ ルS A Sセッションに送るととによって、ネットワークの負 荷を軽減することができる。 SIGIOI <rsessid>; LIBiAKE<libref> <REKOTE><SAS‑data‑library> SERVER=(rsessid><engine/host‑opitons>i 例 以下の例では、まず T CP/IPアクセス手順で接続して NIXホストにリンクを開始する。指定した いるリモート U リモートセッション I D(REMNODE)をもっリモート S A S セッションでシングルユーザサーバーが初期化され、その a )が定義される。その後男子 サーバーにライプラリ参照名 ( PROCDATASETS)はネットワークを経 するプロシジャ ( 由して透過的に処理される。 。 ptionscomamid=tcpj filename rlink 'tcpunix.scr'j signon remnode; 2. 4 外部データベースへのアクセス リモートライプラリサーピスでは、外部データペースへア クセスするとともできる。シングルユーザサーバーの場合、 SAS/ACCESSソフトウェアの SQLエンジンの機能で外部 データペースの更新が可能であるが、マルチユーザサーバー の場合は、データペースのセキュリテイによって外部デー タペースへの同時アクセスは基本的に不可能である。そと でS AS/SHAREソフトウェアのマルチアクセス機能を使っ て、同時アクセスを可能することはできるが、アクセス権 限はリモ}トホストのセキュリティ機能に依存し各ローカ Dは意味をなさないため、セキュリティ ルホストのユーザ I レベルは低いといえる。 libn四 ea '/usr/local/prod' ・・ ・ 8 r v r=r mnode; proc datasetslib=aj 2 . 5 SASデータビュー リモートライプラリサーピスは S A Sデータピュー ( S A S / A C C E S Sピュ一、 DATAステップピユ}、 SQLピ quit; 2 . 2 . 2 マルチユーザサーバ マルチユーザサーバはリモートホストのサーバ管理機能に ASデータライプラリのデー よって初期化され、リモート S タを複数のユーザが同時にアクセスあるいは更新すること ができる。 使用方法マルチユーザサーパ経由でリモートライプラリ にアクセスするには、以下のように L IBNAMEステートメ ントの S ERVER=オプションでリモートサーバー名を指定 IGNONス する。マルチユーザサーパを使用する場合は S テートメント(またはコマンド)を発行する必要はない。 ・・ m ‑ 日P TIOISCOKAKID=<acc S 5 thod>; LIBIAKE<libref><SAS‑data‑library> SERVER=<remote‑server‑name)j ュー)も扱える。ピューとはデータの物理的な実体をもたな A Sデータセットである。ピューを含むライプラリをサー いS バー経由でアクセスすると、ピューはリモートサーバーセッ ションでそのもととなる物理的なデータに変換される(これ をピュ一変換と呼ぶ)。 また、ローカルホストとリモートホストの構造が同じ場合 は、ローカルセッションでピューの変換を行うことができる。 IBNAME 方法としては、リモートライプラリを定義する L ステートメントで REMTVIEW=NOを指定する。構造 が同じでない場合は、リモートセッションでのみピュ一変換 が可能である。 ピューがローカルセッションで後換されるとき、大量の データがローカルセッションに流れてサーバーレスポンス が悪化しネットワークに負荷がかかることがある。大量の データを扱う場合はメインフレームでのリモート処理を行っ た方がよい。 310一

2 . 6 セキュリティ 2 . 6 . 1 シングルユーザサーバの場合 シングルユーザサーバ経由で外部データペースにアクセ スする場合は、セキュリテイに関して特に問題はない。シン グルユーザサーパを使用する場合は、 LIBNAMEステート メントでリモートライプラリを定義する前に SIGNONコマ ンドを発行して、リモートホストにリンクする必要がある。 SIGNONコマンドを発行する時にはユーザ IDとパスワー ドの入力が必要なので、ローカルでログオンする場合と同 じレベルのセキュリティを保つことができる。また、 SAS データファイルやデータピューなどの SASデータライプラ リの各メンバに対してアクセス権限を制限することも可能で ある。パスワードは SASカタログ以外の会メンバタイプに 対して設定できる。プロテクションには、読み込み保護、書 き込み保護、更新保護の 3レベルがある。また、 RACFな どシステムが持つセキュリティ機能も有効である。したがっ て、シングルユーザサーパ経由でアクセスするリモートデー タベース、リモート SASデータセット、リモートピューに PROCSERVERステートメントの TBUFSIZE=オプショ ンで設定できるが、設定したサイズはすべてのユーザサー ノT ーに影響するので注意が必要である。シングルユーザサー バーの場合は、デフォルトのパッフアサイズ詩句吏われ、変更 は不可能である。 ファイルが UPDATEモードでオープンしている場合は、 1回の交換につき 1オプザペーションだけが返される。マル チユーザサーバーのように複数のユーザによってデータが 更新される場合は、これがデータの適合性を守る唯一の方 法だからである。 2 . 8 制限事項 2 . 8 . 1 アクセス手順 リモートライプラリサーピスでサポートされるアクセス 手順は以下の対等通信のみで、現在のところ端末ペースの アクセス手順 (ASYNC、HLLAPI、TELNET)をサポート する予定はない。 対して同レベルのセキュリテイが保てる。 ロ APPC 2 . 6 . 2 マルチユーザサーバーの場合 口 DECnet マルチユーザサーバーで経由でアクセスする場合は、デー タのセキュリティに関して注意が必要である。 SAS(SHARE ソフトウェアのマルチアクセス機能を使って、複数のユー ロ NETBIOS ザが外部データペースの同時更新を可能にするということ は、運用方法によってはセキュリテイホールとなる危険性も ロ TCP ある。しかしながら、サーバーおよびデータへのアクセス 権限を制限する方法もいくつかある。 たとえば、サーバーを初期化する時にユーザアクセスパス ワード (UAPW)が指定できる。方法としては、サーバーへ リンクするための LIBNAMEステートメントにパスワード を指定する。また、 NOALLOCオプションを指定すると、 サーバー管理機能によって定義されたライプラリに対して のみアクセス権限を与えることができる。さらに、個々の ファイルに対してパスワードを設定することによってデー タへのアクセスタイプを制限できる。 2 . 7 環境設定 デフォルトの設定で処理を行ってみると、設定を変更す る必要が生じる場合がある。たとえば、 TOBSNO=データ セットオプションで 1度に転送するオプザベーション数を 指定できる(これをマルチオプザペーション・パッファリン グ (MOBbing) と呼ぶ ) 0 MOBbingはデフォルトで、ファ イルがアウトプットモードおよびシーケンシャル入力形式で オープンしている時にサーバーによって行われる。ファイル をオープンする時のモードには、入力モード、出力モード、 更新モードがある。またファイルへのアクセスパターンと して、シーケンシャルアクセス、ランダムアクセス、 BYグ J レープリワインドアクセス、 2パスシーケンシャルアクセス がある。 オプザペーション数は、デフォルトでオプザペーション の長さとサーバーの転送パッフアサイズをもとに算出され る。マルチユーザサーバーの場合、転送バッフアサイズは 2 . 8 . 2 SASデータセット 現在リモートライプラリサーピスで扱えるデータは SAS データファイル (SASデータセットと SASデータピュー) のみである。 SASカタログやユティリティファイルを扱う 場合は、メインフレームでのリモート実行、およびデータ 転送サーピスでファイルを個々のホストに送る必要がある。 将来的には、リモートライプラリサーピスで SASカタログ をサポートする予定である。 文字変数は印字可能データとみなされ、数値変数は浮動 小数点っきの数値データとみなされる。アーキテクチャの 異なるマシン聞で、文字変数として保存されているバイナ リデータをアクセスすると、正しい結果地匂専られないこと があるので避けた方がよい。 特に数値変数では表現形式を変換すると変数の値が変わ り、数値の精度が落ちることがある。これは、もとになる表 現形式の仮数部のピットが目的の表現形式より多い時に起 こる。この場合饗告メッセージは表示されない。また、指数 部が失われることによって値が変わることもある。これは、 もとになる表現形式の指数レンジが目的の表現形式よりも 大きしそのレンジを勉える指数部の値が転換される場合 に起こる。この場合は警告メッセージが表示される。 ホストの種類によっては、 2バイトの数値変数を避けた方 がよい場合もある。 SASシステムがサポートする数値変数 の長さは最小 3バイトなので、 2バイトの数値変数を 2つも つデータセットへのアクセスは不可能である。この場合は メインフレームへのリモート実行、およびデータ転送サー ピスを使用するべきである。 311‑

3 おわりに 本論文で紹介した新機能(リモートライブラリサーピス) は、エンドユーザがネットワーク上のデータの保存場所を意 識することなく、簡単に高度な分散処理が行えることが震 大のメリットと言える。この機能を多くのユーザ治宝別用し、 十分に有効活用されることを期待する。 4 参考文献 ロ SAS/CONNECTS o f t w a r e : Usage and R e f e r e n c e， V e r s i o n6， F i r s tE d i t i o n(対応する日本語マニュアル は 1994年 8月発売予定) ロ SASTechnicalReprotP‑255， SAS/CONNECTS o f t ‑ R e l e a s e6 . 0 9 w a r e :ChangesandEnhancement s， ロ SASTechnicalReprotP‑260， SAS/SHARES o f t w a r e R e l e a s e6 . 0 8 f o rt h eMVSEnviroment， ‑312

日本 5A5ユーザー会 (5U G卜 J ) UNIX版 SASシステムにおける X ウインドウ・リソース管理 江崎英幸 株式会社 SASイシスティチュートジャパシ開発セクション XWindowSystemresourcemanagementintheSASSystemforUNIX H i d e y u k iE z a k i R&Ds e c t i o n， SASI n s t i t u r eJapan， L t d . 要旨 X ウインドウを複雑にしている原因のひとつにリソースが考えられるが、ととでは、とれからの SASシステムにお ける、 X リソースの取り銀いと、ユーザに対しての分かり易いインタフェースというものを考えてみる。 キーワード: 1 はじめに ‑ウインドウの大きさ、位置や色 UNIXにおけるウィシドウ・システムの業界標単となっ たかんのある X ウインドウ・システムであるが、その ‑タイトルパーやスクロールパーの形状や色 ‑バックグラウンド、フォアグラウンドの色 特徴のひとつとして柔軟なカスタマイズ機構を提供する X !}ソースをあげるととができる。しかし、同時に X ウイ ・文字の大きさ、フォントの種類 ンドウを複雑にしている原因のひとつとしてもリソース ‑キーマップ があげられるととは間違いない。 ととでは、次世代の ‑各種アプヲケーションの状態 SASシステム・リリース 6 . 1 1以降における X リソース の取り銀いと、分かり易いリソース編集イシタフェース の提供について考えてみる。 しかし X ウインドウ・システムにおいては、その要素が 膨大なため、しばし混乱の元となっている。 そとで私たちは、対象となるアプリケーショシを SASの 2 X リソース みとし、また、ユーザに対して公開するリソースを、フォ X ウインドウ・システムでは次の二つの意味でリソース シトリソース、カラーリソース、それにキーマップとに と言う言葉が利用されている。 限定し、 r e s h e l p e r "(リソースへんパ)の開発を行なっ た 。 • Xサーバで管理されるウインドウやピクセルマツ とれは、いたずらに設定できるリソースを増やし、プロ グラムを複雑にし、かっ、ユーサ' I C混乱を与えない為で プ等の資源 ・ユーザが変更可能な要素 ととで銀うリソースとは後半のユーザが変更可能な要素 もある。例えば A pple社の M a c i n t o s hをど存知の方は R e s E d i tと呼ばれるアプリケーションを使われたり、そ の名前を耳にされた事があると思う。確かに M a c i n t o s h を示す。とのリソースは、ユーザ・プリファレシスとも のリソースを編集するためには、必要、不可欠なツール 呼ばれる。以下に、具体的はリソースとして変更可能で であるが、と同時に、ヲソースの複雑さも実感させてく あるものをいくつか示す。 れる。 ‑313一

2 . 1 リソースとリソースファイル 参考までにリソースの正式な形式を図 11C.示す。実際 Kリソースを設定する際の方法は、 2 .1 . 4( リソースファ r e s h e l p e r " の実例の前 K、 r e s h e l p e r "を理解する為 イルの記述形式"で説明する。 に必要な X9ソースに関して説明する。 2 .1 .3 xrdb 2 .1 .1 リソース 通常 Pソースファイんを Pソース・データベース"に 登録するためには x r d b "コマンドを利用する。 xrdb" コマシドは リソース・データベース"にリソースファ リソースは ヲソース・データベース"と呼ばれるデー タペースに保存され、 Pソース・マネージャ"が管理 する。とれらは、実体が存在するわけでは無く、 X ウイ ンドウ.システム内に存在するデータとそのメソッドで イんを読み込む以外に、次に示すととがおとなえ リソー ス・マネージャ"のイシタフェースとして利用できる。 ある。 Pソースの指定は文字列で行なわれ、アプ Pケー ションを実行する際に、傑 h な位置から読み込まれる。 ‑現在のリソース・データペースの内容表示 各 Pソースはクラスおよびインスタ y ス名により階層的 ・特定の Pソースの追加/削除 K構成されている。つまり、階層の各ノードは、アプリ ケーショシ自身のクラスおよびイシスタンス名で成り立っ ている。慣例的に、アプリケーション自身のクラス名は プログラム名と同じであるが、最初の文字を大文字とす x "で始まるアプ Pケーショ る。ただし、最初の文字が " ・現在のリソース1C.9ソースファイルの内容を追加 する シは、歴史的理由からその次の文字も大文字となる。 x r d b "コマシドに関しての詳細は X ウインドウ・シス テムのマニュアんを参照して欲しい。 2 .1 .2 リソースファイル 2 .1 .4 リソースファイルの記述形式 一般に Pソースを編集する場合は リソースファイル" リソースファイんは リソース指定:リソース値"の形 を編集し、それを Pソース・データペース"に登録す るととによって行なう。通常 X ウインドウ・システムで は、そのサーバの起動時に以下の環境変数で参照できる リソースファイル"から、リソース情報を読み込み、 式でリソースの記述が羅列された UNIX上のプレーン ファイんである。ただし、 !"から行末まではコメント として扱われる。 Pソースの指定は、以下の要素を結合 したもので行なわれる。 Pソース・データペース"を初期化する。リソースファ イんを指定するパスを示す環境変数を次に示す。 ‑オプジェクト名 ‑サプオブジェクト名(省略可) XUSERFILESEARCHPATH XAPPLRESDIR ・リソース名 との結合の種類に関しては、次の 2 .1 .5 Pソースの結合 の種類"で説明する。ただし、サプオブジェクト名は、 r e s h e l p e r "はとれらの各ユーザ個別のアプリケーショ C . 、 ま ン・リソースファイんが格納されるデイレクト 91 たとれらの変数が設定されていない場合は、ホームディ 省略されたり、 0個主L 上のサプオブジェクトが並ぶとと レクトリ K S AS"で示される Pソースファイんを作成 もしくは取得しj 編集する。 もある。リソース構成の例を図 29ソース指定の構成 K示す。 通常アプ Pケーショシは、とれらの環境変数が設定され X ツールキットをベースとした X ウインドウのクライ ていない場合は、以下のデイレクト Pパス配下の Pソー スファイんを取得する。 ア Y ト・アプ 9ケーショシは、通常、数枚の親子関係を 持つウインドウ、ポタシ、タイトルパー、スクロールバー なとeのオブジェクト部品 1 から構成される。それぞれの /usr/工ib/Xll/app‑defaults/ オブジェクト部品は、それぞれに、背景色、文字や描画 データのスタイんや色のさまざまな情報を必要とする。 と の デ ィ レ ク ト P情 報 は 、 以 下 の 環 境 変 数 とれらの関係をまとめると次のような関係になる。 XFILESSEARCHPATHでオーバライトされる。 オブジェクトアプ Pケーション名 また、環境変数 XENVIRONMNETIC.あらゆるアプリ ケーションが参照するリソースファイルを設定するとと もできる。との変数が設定されていない場合は、ホーム e f a u l t s ‑ 担当盟盟主(担当盟監は ディレクト P下の .jXd アプリケーシヨ Y が実行されるホスト名)もしくは . j X d e ‑ f a u l t sが参照される。 サプオブジェクトオブジェクト部品 3 1 4 リソースオブジェクト部品の属性 IXウイ'"ウの世界では、一般に Widgetという名前で知られて いる。

=Conunent IIncludeFile IResourceSpec I<empty line>
="!" {<any character except null or nellline>}

ResourceLine
C
o
n
u
n
e
n
t
IncludeFile

="#" WhiteSpace "include" WhiteSpace FileName WhiteSpace

FileName

=<valid filename for operating system>
=WhiteSpace ResourceName WhiteSpace "
. WhiteSpace Value
=[Binding] {Component Binding} ComponentName

ResourceSpec
ResourceName
Binding

=

WhiteSpace

={<space> I<horizontal tab>}

n.1I

IH傘 "

ComponentName

="?" IComponentN e
=NameCh {N eChar}

NameChar

= a" Z" I"A" nz" I"0 ・
9" I

Component

四

む

l
I

叩

ーIt

1
1
‑'

ー

11̲"

I

11̲'1

={<any character except null or unescaped nellline>}

Value

図1:リソースの形式
オブジェクト名.9ソース名
オブジェクト名.サプオブジェクト名1.9ソース名
オブジェクト名.サプオブジェクト名1.サプオブジェクト名 2
.9ソース名

: 9ソース指定の構成
図2
またオブジェクト部品は、他のオブジェクト部品によっ

なる。正しい Pソース値を知るには、アプリケーション

て構成されている。つまり、ひとつのアプリケーション
に関わる Pソースを構成する要素は以下の通りとなる。

のドキュメントを参照して欲しい。
とれら S
ASシステムで利用できる X9ソースの詳細な

‑アプリケーショシが開くウインドウの種類と数

UNIX版 SASシステム使用の
手引き"の X インタフェースのカスタマイズ"を参照

.ウインドウを構成するオブジェクトの種類と数

して欲しい。

情報が必要な場合は、

・オブジェクトを構成するより小さなオブジェクト

2
.1
.5 リソースの結合の種類

の種類と数

とれまで説明してきたリソース指定の方法では、あるリ

‑単位オブジェクトの Fソースの種類

Pソースとはとれらの組合せとなる。との場合の Pソー

ソースを指定するには、必ず上位のオブジェクトから、
サプオブジェクトなどをすべて列挙する必要がある。と

スとは、ウインドウや、ボタン等の、すべてが視覚的に

のような、直接上下関係にあるオブジェクト、サプオブ

認識できるものとは限らず、アプリケーションの各種状

ジェクト、リソース名を

態を保持する保管場所ともなりうる。Oi
J
えば、仮名漢字
変換の種類、スクロールパーの有無、ピープの種類といっ

t
i
g
h
tb
i
n
d
)
" と呼ぶ。 Pソース指定には、他に 弱
合(
い結合(Ioosebind)" と呼ばれるものがある。とれは、

た状態に関する情報である。

直接上下関係にない、オブジェクト、サプオプジェクト

とれらの Pソースに対して設定できうるヲソース値とは、

または Pソース名を 傘"で結合する。

以下のようなものが考えられる。
‑数値
・文字列
‑フォント名
・特定のシンボル
実際にあるヲソースに対して、何を設定できるのか、何
を設定すべきかは、アプリケーションの種類によって異

プでつなぐ指定を

強い結

オブジェクトキリソース名

0個を含
上の例では、オブジェクトと Pソースの聞に (
む)複数のサプオブジェクトが含まれるリソースをすべ
て、まとめて、指定したととと同じ効果を持つ。図 3の
例では、該当するそれぞれの Pソースに対し、フォント
を指定したととになる。
図 4にリソースファイルの例を示す。

315

‑misc‑fixed‑medium‑r‑normal‑‑14‑130‑75‑75‑c‑140‑jisx0208.1983‑0
SAS*font:
Kule*Font: ー *‑fixed‑*一 16‑*‑iso8859ー *
Kule*FontJP: ‑*‑fixed‑*ー 16ー ト jisx0208.1983‑*
Kule*FontKR: ー *‑fixed‑*ー ‑16‑*‑ksc5601.1987‑*
Kule*FontCN: ー *‑fixed‑*一 16‑*‑gb2312.1980ー $
図3
: フォント指定の例

SAS*fontList: ー *‑fixed‑*ー$ー$ー$ー 16‑*ー$ー$ー$ー$ー$ー*:
SAS.DKSFont:
SAS.DKSboldFont:

a16
a16

SAS.DKSDBFont:

k16

SAS.DKSDBboldFont:

k16

a16
SAS*font:
SAS*DBfont:
k16
SAS.keyboardTranslations:
#override ¥
Ctrl<Key>space:
sas‑begin‑conversion()¥n¥

令

VJVJVJVJVJ

令
令

auaMau‑aMau‑

令

‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑
xkdae
︑︐︑︐︑︐︑︐︑︐

令

vnvnvnvnvn

︑
︑
J
J
︑
J
︑
J
︑
J

可ム可・晶︑・ 4 司 ム 司 ム

FLVFUFUFUFU

sas‑toggle‑dbmode()¥n¥
sas‑toggle‑insert()¥n¥

rLVrLVr LVr Lr
V
L
V

Ctrl<Key>g:

sas‑delete‑end()¥n¥
sas‑delete‑char()¥n¥
sas‑move‑begin()¥n¥
sas‑move‑end()¥n

図4
: 9ソースファイルの例

3

リソースへんパ

とれより r
e
s
h
e
l
p
e
r
"であっかえる、

3
.
2 カラーリソース

Pソースを示すが、

X ウインドウは表示するテキストとグラフィックス内の

とれらは現在開発中であり、実際の 99ース 6
.
1
1の

種々の要素の色をリソースで指定するととが可能である。

r
e
s
h
e
l
p
e
r
"では仕様が変更されている可能性があると
とを、念頭に入れていて欲しい。

能である。 X ウインドウはカラー情報を以下の様に、赤、

また、前述したが、
スの詳細情報は、

色は、抽象的なカラー名または、数値による色指定が可

SASシステムで利用できる X9ソー
UNIX版 S
A
Sシステム使用の手引

緑、青それぞれの害}合を数値データとして r
gbテキスト
に保有している。以下tc.r
g
b
.はもの一例を、表 lt
c
.
示
す
。

き"の X インタフェースのカスタマイズ"に詳しい。

x
f
f
f
f
f
fの様に表されるとともある。
とれらは 16進で O
また各マシンの表示能力に応じて設定できる範囲も変わ

3
.
1 フォントリソース

る。また、デパイスに依存しないカラー指定の方法も提
供されている。

Xウインドウに対応した S
A
Sシステムは、使用するシ

次に表 2t
c
.r
e
s
h
l
e
p
e
r
η で提供されている、カラー指定

ステムフォントとしてひとつのフォシトセットを指定す

の可能なリソースを示す。

るととが出来る。そのフォントセットは X ウインドウ.
システムの XLFD(XL
o
g
i
c
a
lF
o
n
tD
e
s
c
r
i
p
t
i
o
n
)形式
に基づいたひとつのフォントファミリーを設定するとと
が可能である。 当然ながら、とのフォントは S
A
Sシス
テムとしてのデフォルトフォントを示すものであり、と
のフォントの設定に失敗すると S
A
Sシステムにおいて
文字表示がうまくいかなくなる可能性がある。

'E4

qd

p
o

表 1
:r
g
b
.
t
x
tの例

2
15
32
5
5
B
lu
e
21523
B
l
a
c
k
255255255 White
2
5
01
7
51
9
0 Pink
24462255 Magenta
e
l
l
o
w
25525223 Y
2463423
Red
1
1
51
1
11
1
0 g
r
a
y
9
52
5
12
3
g
r
e
e
n
1
5
252
3
brown
y
a
n
87254255 c
2
4
812223 o
r
a
n
g
e

:r
e
s
h
e
l
p
e
rで提供される SASのカラーリソース
表2

i
クラス名

l
該当要素

Background
背景
S
e
c
o
n
d
a
r
yBackground 第二背景
3
.
3 キーマップリソース
F
o
r
e
g
r
o
u
n
d
前面
また X ウィシドウにおいてはキーボードもユーサ・がカス
Banner
見出し
タマイズ可能な要素のひとつである。また世の中には、
コマンド
Command
さまざまなメーカから、多種多用で、かつ異なったキー
メッセージ
Message
配列のキーボードが出されている。あるユーザはデリー
エラーメッセージ
E
r
r
o
r
トキーは直前の一文字削除かも知れないし、もしくはバッ
警告
Warning
クスペースがそれであるかもしれない。
Note
注意
.
0
9以降では Keyboard‑
さて SASシステム・リリース 6
ラベル
L
a
b
e
l
τT副 s
l
a
t
i
o
n
s
"9ソースを用いるととにより、キーボー
行ラペル
RowL
a
b
e
l
ドのほとんどのキーをカスタマイズするととが可能であ
列ラペル
a
b
e
l
る。通常、出荷時の SASシステムにはデフォルトの K
ey‑ ColumnL
S
e
l
e
c
t
e
dArea
選択領域
b
o
a
r
d
τ'
ra
n
s
l
a
t
i
o
n
s
" 9ソースが設定されており、カスタ
システムインフォメーション
I
n
f
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r
m
a
t
i
o
n
l
T
e
x
t
マイズしたいキーのみを日 #
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v
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d
e
"モディファイヤで
H
e
l
p
M
a
i
n
T
o
p
i
c
へんプ主見出し
設定すれば良い。図 5Kキーマップリソースの変更例
へんプ創見出し
H
e
l
p
S
u
b
T
o
p
i
c
を示す。
H
e
l
pL
i
n
k
へんプ参照
ソース
S
o
u
r
c
e
:キーマップリソースの変更例
図5
データ
Data
#override ¥
T
it
!
e
主題
SAS.keyboardTranslations:
Ctrl<Key>space:
sas‑begin‑conversion()¥n¥ F
注釈
o
o
t
n
o
t
e
Ctrl<Key>g:
sas‑toggle‑dbmode()¥n¥
ヘッダ
Header
Ctrl<Key>x:
sas‑toggle‑insert()¥n¥
パイライン
ByLine
Ctrl<Key>k:
sas‑delete‑end()¥n¥
Ctrl<Key>d:
sas‑delete‑char()¥n¥
Ctrl<Key>a:
sas‑move‑begin()¥n¥
Ctrl<Key>e:
sas‑move‑end()¥n

最後に SASシステムで利用できるリソース名とアクショ
シをカテゴ 9K
分けて示す。カスタマイズの参考にして
欲しい。

唱EA

ヴー

η

︒

3 . 3 . 1 カーソルの移動 ￨アクシヨン f9ソース名 Sお ーc ursor‑downO カーソルを一行、下に下げる Sお ーc u r s o r ‑ u p O カーソルを一行、上に上げる Sお ー c u r s o r ‑ l e f t O カーソルを一文字分、左に移動する s a s 引 l r s o r ‑ r i g h t O s a s ‑ n e x t ‑ w o r d O s a s ‑ p r e v カーソルを一文字分、右に移動する カーソルを次の単語の先頭に移動する 1 カーゾルを前の単語の先頭に移動する 1 I 3 . 3 . 2 フィールド内の移動 I アクシヨシ [9ソース名 s a s ‑ h o m e ‑ c u r s o r O s a s ‑ m o v e ‑ b e g i n O sas‑move‑endO s ぉ‑ n e x t ‑ f i e l d O Sおー p r e v ‑ f i e l d O s a 岳 p age ‑upO s a s ‑ p a g ←downO Sお ー p age ‑topO s a s ‑ p a g c ‑ e n d O s ぉ‑ to ‑topO s a s ‑ t c トb ottomO HOMEコマンドを実行する カーソルをフィールドの先頭に移動する カーソルをフィールドの最後に移動する カーソルを次のフィールドに移動する カーソルを前のフィールドに移動する 1ページ戻る 1ページ進む r r 最初のベージI'C. く 最後のベージに行く カーソルをテキストの最初に移動する カーソルをテキストの最後に移動する 3 . 3 . 3 編集 f9ソース名 I アクシヨン s a s ‑ d e l e t e O s a s ‑ d e l e t e ‑ b e g i n O s a s ‑ d e l e te ‑endO Sぉ ‑ d e l e t ←charO s a s ‑ d e l e te ‑wordO s a s ‑ d e l e t← p r e v ‑ c h a r O s a s ‑ d e l e t e ‑ p r e v ‑ w o r d O 現在のフィールド内のァキストを消去する カーソル位置から、テキストフィールドの先頭までを消去する￨ カーソル位置から、ァキストフィールドの最後までを消去する カーソル位置の文字を消去する カーソル位置の単語を消去する 1 カ←ソル位置の直前の文字を消去する カーソル位置の直前の単語を消去する 1 1現在のと Eろ、日本語版では未対応 ‑318 ←

3.3. 4 その他 f9ソース名 ￨アクション s お a s ‑ 初 t t ω o 邸 g g l e 守 日 ‑ i 泊 n s e r 凶t O s a s ‑ i n s e r t ‑ c h a r O s a s ‑ n e w ‑ 1 i n e O s a s ‑ d c トc ommandO s a s ‑ f u n c t i o n ‑ k e y O s a s ‑ x a t tト k e y ( ) 上書きモードと挿入モードをトグんする s a s ‑ k p ‑ a p p l i c a t i o l l O s a s ‑ k p ‑ n u m e r i c O s ぉ t oggle‑dbmodeO s お a s ‑ b e g i 泊 n ト‑ 吋 dbmodeO s ぉ‑ e n d ‑ d b m o d e ( ) s a s ‑ t o g g l e ‑ k a t a k a n a ( ) s a s ‑ b e g i n ‑ I 叫 a k a n a ( ) s a s ‑ e n d ι ‑ k a t a k a n a O キーパッドをアプ F ケーションモードに切り換える 文字列を挿入する 改行 S A Sディスプレイマネージャ・コマンドを実行する windowsk e yを設定する 拡張属性キーを定義する キーパッドをテンキーに切り換える 全角モードと半角モードをトグんする 入力を英全角モードに切り換える 入力を英半角モードに切り換える カタカナモードと英数モードをトグんする 入力をカタカナモードに切り換える 入力をカタカナモードから英数モードに切り換える IMMの制御をトグんする s a s ‑ t o g g l e ‑ i m m O s a s ‑ be g i n ‑ c o n v e r s i o n( ) IMMt c制御を渡す 4 まとめ 以上、 SASシステム 99ース 6 . 1 1より正式に提供される e s h e l p e r " の機能概要に関して駆け足で述べてき 予定の r た。すでにお気づきの方もいるかも知れないが、 X9ソー スにはととで述べた r e s h e l p e r " 自身のカスタマイズも、 Pソースファイんを編集するととにより、可能であるとい う可能性が含まれている。その機能を提供すべきかどうか e s h e l p e r " は、意見が分かれる所かも知れないが、との r が 、 SASシステムを利用される方々のお役に立てれば幸い である。 5 参考文献 1 X Windowonl i n emanua I 2 XT o o l k i tI n t r i n s i c sProgrammingManual 3XT o o l k i tI n t r i n s i c sR e f e r e n c eManua I 4UNIX版 SASシステム使用の手引き 5UNIXマガジン ‑319一

日本 5A5ユーザー会 (5UGト J) SA Sシ ス テ ム の ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク 分 野 へ の 適 用 0竹 内 敬 治 株式会社三菱総合研究所 社会情報システム部 U s i n gS A S / O RN e u r a lN e t w o r kM a c r o s Keiji Takeuchi Social Information Systems Dept ..Mitsubishi Research Institute.lnc. .SHIMOMEGURO 1‑CHOME.MEGURO‑KU.TOKYO 153 ARCO TOWER.8 ‑1 要旨 リリース 6 . 0 9以 降 の SAS/ORでは、 N L Pプ ロ シ ジ ャ を 利 用 し た ニ ュ ー ラ ル ネ ットワークマクロが提供される。このマクロの利用結果およびニューラルネットワーク分 野 へ の SASシ ス テ ム の 適 用 に つ い て 述 べ る 。 キーワード: SAS/OR ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク はじめに 近年、ニューラルネットワーク(神経回路網)の研究が、またブームとなっている。リ リース 6 . 0 9の SAS/ORで は 、 階 層 型 の み で は あ る が 、 ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク を 扱うことができるようになったので、この機能の利用方法、利用例、適用分野について紹 介する。 1. ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク ニューラルネットワークは、神経回路網と訳されており、動物の神経細胞(ニューロ ン)の結合をコンピュータ上でシミュレートすることにより、パターン認識等の情報処理 を行うものである。大きく分けて、階層型ネットワー夕、相互結合型ネットワー夕、それ らの中間型に分類できる。 階 層 型 ネ ッ ト ワ ー ク は 、 入 力 層 か ら 出 力 層 へ 一 方 向 の 結 合 の み か ら な る ( 図 l参照)。 入力デー夕、出力データを与えて「学習」させる。学習によって、各層間の結合の重み、 ユニットの結合関数のパラメータが変化し、 入力ノ ξ タ ー ン に 町 、 じ た 出 力 が 得 ら れ る よ う に りる。 SAS/ORで 扱 う こ と が で き る の は 、 この階層型ネットワークである。 ; 三 三 ; 三 三 ; 二 文字認識、音声認識、画像処理等、パターン 認識、パターン変換への応用が知られている。 図 l 3 2 1 階層型ネットワーク

相互結合型ネックワークは、各ユニッ卜が 互いに結合し合い、フィードパックが発生す る ( 図 2参 照 ) 。 階 層 型 ネ ッ 卜 ワ ー ク の よ う J5Nl に、情報が入力層から出力層へ一度流れて停 止することはない。このネッ卜ワークからの 出力は、平衡状態での各ユニッ卜の状態とし て得られる。近年、組み合わせ最適化手法の 図 2 ーっとしても注目されている。 相互結合型ネットワーク 2. ニ ュ ー ラ ル ネ ッ 卜 ワ ー ク マ ク ロ S A S / O Rで 扱 え る ニ ュ ー ラ ル ネ ッ 卜 ワ ー ク は 、 図 lに 示 し た よ う な 、 3層 パ ー セ プ 卜ロン型ネッ卜ワークである。学習には %TNN は、 % T N N N L Pマ ク ロ 、 結 果 の シ ミ ュ レ ー 卜 に S I Mマ ク ロ を 使 用 す る 。 ユ ニ ッ 卜 の 結 合 関 数 は 、 ロ ジ ス テ ィ ッ ク 関 数 で あるが、 % T N N A R Rマ ク ロ と し て 独 立 し て い る の で 、 結 合 関 数 を 簡 単 に 変 更 す る こ ともできる。 こ れ ら の マ ク ロ 及 び よ り 詳 し い 説 明 は 、 サ ン プ ル ラ イ ブ ラ リ の NLPEX7. S A Sに あるので参照されたい。簡単な使用例を次節に示す。 3. ニ ュ ー ラ ル ネ ッ 卜 ワ ー ク マ ク ロ の 使 用 例 ( 1 ) 体重の推定 ニューラルネッ卜ワークの例として必ずしも適切ではないかも知れないが、 SA S で扱える他の統計手法との対比が可能なので示した。データとして、 S ASUSER.CLASS (SAS/ASSISTの サ ン プ ル デ ー タ ) を 用 い る 。 データセッ卜には、以下の変数がある。 NA ME (名前) A G E (年齢) H E I G H T (身 長 ) S E X (性別) W E I G H T (体 重 ) 年 齢 、 身 長 、 性 別 か ら 、 体 重 を 推 定 す る こ と を 考 え る 。 数 量 化 I類 、 共 分 散 分 析 (GL M プ ロ シ ジ ャ ) を 利 用 す る こ と も で き る が 、 ニ ュ ー ラ ル ネ ッ 卜 ワ ー ク で 推 定 し て み る 。 プ ロ グ ラ ム 例 を 図 3 に 、 推 定 結 果 を 図 4に示す。 まず、 % S T D I Z Eマ ク ロ (SAS/STATの サ ン プ ル ラ イ ブ ラ リ に あ る ) を 利 用 し て 、 デ ー タ を Oから lま で の 範 囲 に 正 規 化 す る 。 性 別 は 、 0 と lに 置 き 換 え る 。 ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク の 隠 れ 層 を 2ユ ニ ッ 卜 と し て 実 行 す る と 、 図 4 に 示 す よ う な結果となる。 学習に使用していないデータ ( Sharon 及 び Thomas) に つ い て も 、 よ く 推 定 で き て い る 。 隠 れ 層 が な く 、 結 合 関 数 を 同 値 関 数 と す る と 、 数 量 化 I類 や 共 分 散 分 析 と 結 果 が一致するはずである。ニューラルネッ卜ワークは、それらのモデルの一般化ととら えることもできる。 ‑322‑

出STD1Z E(DATA=SASUSER.CLASS，METHOD=RANGE，OUT=CLASS) DATA STDCLASS; SET CLASS; 1F SEX='γ THEN SEIBETSU=O; ELSE SEIBETSU=l; / * 'Sharon' ，Thomas' は 教 師 用 に 使 用 し な い 。 * / 1F NAME 1N ( 'Sharon' 'Thomas') THEN T E A C I I = O ; ELSE TEACH=l; RUN; 自T NN NLP(DATA=STDCLASS(WIIERE=(TEACH士 1 ) )，NX=3，XVARcAGE I I E I G I I T SEIBETSU， NY=l，YVAR=WEIGHT，RANDOM=123456，IIIDDEN=2) 目TNN SIM(DATA=CLASS，NX=3，XVAR=AGE HEIGHT SEIBETSU，NY=l，YVAR=WEIGIIT， OUT=ESTCLASS，PREDICT=EWEIGHT) PROC GPLOT DATA=ESTCLASS; PLOT (WEIGHT EWEIGHT)申NAME/OVERLAY LEGEND; RUN; プ ロ グ ラ ム 例 ( 1) 図 3 。 1 . 0 × 0 . 9 Generalization Suples 。 S0 . 8 × / R d0 . 7 × 205E @ 日 × 民 。 。 × × × 。 × × m‑ahu 内 umm ‑aps × 当 コ 目 m‑SEamm幽 開 刷 UJ ! 0 4 円 。 。 m d0 . 5 g0 . 3 × 安 。 × 10 . 2 × O .1 体重推定結果 323一 ‑El‑‑iaE m w・l・ 図 4 xxxE s t i m a t e dV e i g h t 幽 Fi r s tna m e t d i z e dW e i g h t P L O T や'主 S • Sharon nN nu‑hupu‑‑at Philip Mmar‑ V R u aa'1 hU 匂J V R H帥 冒nwpLPURHM ・ ・ ・ YJaEEE ・︐ nhunu 'h nunu nhu'nw‑Ta‑‑ι ・ ・ nuuLEE ︐ ・ nHuauniv a m ︐ a a H 1 4 1 . TLPAρhv'AU AAlt‑ce 0 . 0

( 2 ) 国際航空旅客数の予測 S A S / E T Sの サ ン プ ル ラ イ ブ ラ リ よ り 、 A R I M E X 2 S A Sの デ ー タ を 利 用した。 A R I M Aモ デ ル で 時 系 列 予 測 を 行 う 場 合 と 同 様 に 、 対数をとり、 差 分 化 し て定常化してから、予測を行った。 ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク で 時 系 列 デ ー タ を 扱 う 方 法 は い ろ い ろ あ る が 、 ここでは、 1 か月前~ 1 3か 月 前 の デ ー タ を 入 力 と し て 、 した。 隠れ層は、 1か 月 先 の 予 測 値 を 出 力 す る モ デ ル と lユ ニ ッ ト と し た の で 、 結 合 関 数 を 同 値 関 数 に す れ ば 、 A Rモ デ ル と 一 致 す る は ず で あ る 。 隠 れ 層 が lユニットでは、 ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク と す る 意 味があまりないが、利用例として示した。 隠 れ 層 の ユ ニ ッ ト 数 を 増 加 さ せ る と 、 N L Pプ ロ シ ジ ャ で 求 め る べ き パ ラ メ ー タ 数 l が増加するので、 計算時間が急増する。 ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク マ ク ロ 自 体 に は 、 ニ ニット数制約はないが、計算時聞はユニット数に敏感である。 1か 月 先 の 予 測 値 を フ ィ ー ド パ ッ ク さ せ る こ と に よ り 、 長 期 間 の 予 測 が 可 能 で あ る 。 階 層 型 ネ ッ ト ワ ー ク な の で 、 学 習 時 に フ ィ ー ド バ ッ ク を か り る こ と は で き な い が 、 伊j に示すように、 D A T Aス テ ッ プ で 予 測 値 を 生 成 す る こ と は 簡 単 で あ る 。 こ こ で 説 明 し た よ う な モ デ ル 化 で は 、 ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク を A Rモ デ ル の 拡 張 ととらえることもできる。 しかし、 A R I M Aとは異なり、 ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク には、 ユニット数、 ユ ニ ッ ト 間 結 合 、 結 合 関 数 の 決 定 方 法 に つ い て 、 一 般 的 な 理 論 は 存在しない。 そ う い う 意 味 で は 、 使 い づ ら い モ デ ル で あ る 。 ooo 0 0 0 0 43 inlerEalluna‑ aA‑trii‑‑ne nununU 1 55 p a2 0 0 n g1 0 0 l A N 4 9 O C T 5 1 l U L 5 4 A P R 5 7 l A N 6 0 D A T K P L O T " ， ， ， ，0 'l n t e r n a t i o n a lA i r l i n eP a s s e n g e r s 守寺イヨ r o r e c B s t e dP a s s e n g e r s 図 5 時系列予測結果 ‑324‑ S E P 6 2

F r o mA R I M E X 2 .S A S キ/ d a t as e r i e s g ; i n p u t x@@; d i f l o g x = d i f ( l o g ( x ) ) ; y e a r = i n t ( ( n‑ 1 ) / 1 2 ) + 1 9 4 9 m o n t h = m o d ( ( n‑ 1 .1 2 ) + 1 d at e = m d y( m o nt h .1 .y e a r ) ; d r o py e a rm o n t h ; f o r m a td a t em o n y y ; c a r d s ; 1 1 21 1 81 3 21 2 9・ / キ % S T D1 Z E( D A T A = S E R IE S G .M E T H O D = R A N G E .V A R = D1 F L O G X .O U T = S E R IE S .O P T I O N S = P S T A T ) D A T AS T D S E R ; S E TS E R I E S ; A R R A YX A{ 1 3 ) X P 1 = L A G ( D I F L O G X ) ; D O1 = 2T O1 3 ; X P[ 11 = L A G( X P[ 1‑ 1 ] ); E N D ; I F N> = 1 5 ; R U N ; 月T N NN L P ( D A T A = S T D S E R .N X = 1 3 .X V A R = X P 1 ‑ X P 1 3 .N Y =1 .Y V A R = D I F L O G X .R A N D O M = 1 2 4 . N L P O P T = M A X I T E R = 3 0 0M A X F U N C = 5 0 0 . H I D D E N = 1 ) .Y V A R = D I F L O G X .O U T = E S T S E R . % T N NS I M ( D A T A = S T D S E R .n x = 1 3 .X V A R = X P 1 ‑ X P 1 3 .N Y =1 P R E D I C T = E D I F L O G X ) D A T AE S E R I E S ; S E TE S T S E R ; R E T A I NX P0 ; / キ 1か 月 先 の 予 測 値 を 7ィ ーF J l dさ せ る こ と に よ り 、 長 期 間 の 予 測 が 可 能 キ / / キ 下式の 1 1は 、 別 T D I Z Eの 出 力 す る 係 数 字 / I FD A T E < '0 1 J A N 6 1 'DT H E NX P = E X P ( L A G ( L O G ( X ) ) + (1 1 キE D I F L O G X +1 1) ) ; E L S EX P = E X P ( L O G ( X P ) + (1 1 キE D I F L O G X +1 1) ) ; P R O CG P L O TD A T A = E S E R I E S ; A T E / O V E R L A YL E G E N D ; P L O T (XX P )ヰD R UN ; 図 6 プ ロ グ ラ ム 例 (2 ) ‑ 3 2 5一

4. 適 用 分 野 ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク の 本 質 を 、 分 散 並 列 処 理 と す る な ら ば 、 現 在 の SAS/ORニ ューラルネットワークマクロは、果してニューラルネットワークと言えるか疑問である。 ユ ニ ッ ト 毎 の 分 散 処 理 、 学 習 過 程 は 存 在 せ ず 、 N L Pプ ロ シ ジ ャ に よ っ て パ ラ メ ー タ 値 が 与 え ら れ る か ら で あ る 。 分 散 並 列 処 理 を 突 き 詰 め る と 専 用 ノ fー ド ウ ェ ア の 話 に な る の で 言 わないにしても、学習過程がないために、ニューラルネットワーク自体の研究に使うには 制 約 が 大 き い 。 示l 用例に示したような、統計手法としての応用が考えやすい。 ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク 分 野 で 、 今 後 SASシ ス テ ム の 適 用 泊 、 考 え ら れ る 分 野 SASシ ス テ ム の ド メ イ ン ( あ ま り は っ き り し な い が ) と 矛 盾 し な い 分 野 一一ー として、 例を挙げると以下のようなものがある。 ( 1 ) 階層ネットワークの応用としてのパターン認識、パターン変換 f 7 i J え ば 、 数 量 化 E類 の 拡 張 と し て の ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク の 適 用 ( 遺 伝 子 の ス プ ライス部位判別等)研究がある。パターン認識の道具として(隠れ層を抽出パターン として解釈する等)の用途が考えられる。 ( 2 ) 統計手法としての応用 (1)とも関連するが、利用例に示したように、統計手法としてみても、様々な応用が 可能である。 SASの 最 も 得 意 と す る 領 域 で も あ り 、 今 後 の 展 開 を 期 待 し た い 。 ( 3 ) 組み合わせ最適化手法としての適用 相互結合型ネットワークを利用して組み合わせ最適化問題を解く試みが、多数行わ れている。その能力については、評価が分かれるところである。 現在、 SAS/ORで 組 み 合 わ せ 最 適 化 問 題 を 解 こ う と す る と 、 LPプ ロ シ ジ ャ の Branch &Bound を 使 う し か な い 。 こ の パ フ ォ ー マ ン ス は 、 実 用 に 耐 え な い も の で あ る。そこで、 L Pプ ロ シ ジ ャ を リ ニ ュ ー ア ル ( ま た は M I Pプ ロ シ ジ ャ を 開 発 ) し 、 ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク エ ン ジ ン 、 G Aエンジン、 Tabu Search エ ン ジ ン 等 を 利 用 可 能として欲しいものである。 ( 4 ) そ の 他 (SA S シ ス テ ム の 機 能 と し て ) もしも、任意の結合状態、結合関数、学習規則等を設定可能なプロシジャができれ ば、ニューラルネットワーク自体の研究に利用できる。また、ユニットをオブジェク 卜ととらえれば、オブジェクト指向技術のひとつとしてのインプリメン卜も考えられ る。画像処理、画像認識、音声認識等のマルチメディア関連技術としてのインプリメ ン卜も考えられなくはない。 終わりに 以上、未消化ではあるが、 SAS/ORの ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク マ ク ロ の 利 用 例 と 、 今後考えられる適用分野について述べた。当社は、ニューラルネットワーク分野での研究 開発を多数行っており、実用に耐えるプロシジャの実現を期待している。 本 論 文 が 、 ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク に 関 心 の あ る SASユ ー ザ に 参 考 に な れ ば 望 外 で あ る。 ‑326‑

日本 5A5ユーザー会 (5U G卜 J ) S A S / S T A Tリリース 6. 10拡 張 点 の 概 要 岸本淳司 S A Sイ ン ス テ ィ チ ュ ー ト ジ ャ パ ン 統計解析研究室 A n overview o ft h e enhancements i n release 6.10 SAS/STAT software Junji Kishimoto SAS Institute Japan L t d . Statistics Research Section I N U IB l d g . Kachidoki 1‑13‑1 Kachidoki Chuo‑ku Tokyo 104 要旨 S A S / S T A Tソ フ ト ウ ェ ア の リ リ ー ス 6. 1 0で 拡 張 が 予 定 さ れ て い る 機 能 群 の 概 要 を紹介する。 AS/STAT. F R E Q . P H R E G . LOGISTIC. G L M . MIXED キーワード:S 1. は じ め に SA S シ ス テ ム の 統 計 解 析 オ プ シ ョ ン で あ る S A S / S T A Tソ フ ト ウ ェ ア は 、 リ リ ー ス6 . 10で 大 き な 機 能 拡 張 / 変 更 が 予 定 さ れ て い る 。 こ れ は 、 リ リ ー ス 6.07に お け る拡張(丁目 h nical Report P ‑ 2 2 9 )に 次 ぐ 大 規 模 な 拡 張 で あ る 。 残 念 な が ら 、 現 在 筆 者 の 手 元には暫定版の印刷資料しかなく、 β リリースで動作を確認することができなかった。従 って、例題は用意されない。本論では、概観的スペックのみを記述する。発表当日には、 それまでには得られるであろう情報を基に、より詳しい紹介を行う予定である。 2. FREQプ ロ シ ジ ャ FREQプロシジャには、 AGREE オ プ シ ョ ン が 追 加 さ れ 、 こ れ に よ り 一 致 性 の 測 度 を 計 算 で き る 。 こ の な か に は 、 κ (カッノマ)係数、 M cNemarの検定、 Bowkerの対称性、 Cochran の Q検 定 な ど が あ る 。 こ れ ら は 、 O UTPUTステートメントを使って、 S A Sデ ー タ セ ッ ト に 出力させることが可能である。 3. GLMプ ロ シ ジ ャ LSMEANS ス テ ー ト メ ン ト に 、 多 重 比 較 と 単 純 効 果 の 検 定 が 加 わ り 、 機 能 が 大 幅 に 強 化 さ れた。 REPEATEDス テ ー ト メ ン ト に は 、 被 験 者 内 反 復 効 果 の 平 均 を 計 算 す る MEANオ プ シ ョ ン と 、 2重多変量反復ill. I J定 解 析 の た め の 反 復 測 定 要 因 と し て I DENTITY変換が加わった。 qu η o ー ヴ

4. L O G I S T I Cプロシジャ 回帰パラメタの最尤推定値が存在するか否かを判断するようになった。回帰パラメタの 信頼区聞を、プロファイル尤度による方法か、またはパラメタ推定量の漸近正規性 i こ基づ いて計算する。層別サンプリングスキーマのための事後確率として、分類表のフォールス ポ ジ テ ィ プ と ネ ガ テ ィ プ 率 が 計 算 さ れ る 。 当 て は め た 各 モ デ ル に つ い て R O C曲 線 が 計 算 さ れ 、 そ れ を SA Sデ ー タ セ ッ ト に 出 力 さ せ る こ と が で き る 。 R2 似 た モ デ ル 適 合 度 の 統 計 量 を を 計 算 す る よ う に な っ た 。 TESTス テ ー ト メ ン ト に よ っ て 、 回 帰 ノ 哩 ラ メ タ の 線 形 仮 説 が 検 定 で き る よ う に な っ た 。 ま た 、 新 設 の UNITス テ ー ト メ ン トによって、オッズ比を計算するときの説明変数の変化の単位を指定できるようになった。 5. M I X E Dプ ロ シ ジ ャ MODEL ス テ ー ト メ ン ト に DDFM= オ プ シ ョ ン が 追 加 さ れ 、 自 由 度 に 割 当 に つ い て 4 つ の 方 法が指定できるようになった。これにより、より正確で検出力の大きい仮説検定が実行で きるようになる。 LSMEANSステートメントは、 G L Mと同様に大幅に強化された。 ADJUST=オ プ シ ョ ン に よ り 、 最 小 2乗 平 均 の 比 較 に つ い て の 多 重 性 を 調 整 し た p 値が得られる。 OMオ プ シ ョ ン と BY LEVEL オ プ シ ョ ン に よ り 、 最 小 2乗 平 均 の 計 算 で 分 類 効 果 別 に 重 み づ け を す る こ と が で き る。また、 S L ICE=オ プ シ ョ ン は 、 単 純 効 果 の 検 定 を 行 う 。 1 ) 型、 さ ら に 、 共 分 散 構 造 と し て 、 不 均 ー な 対 称 複 合 型 、 Huynh‑Feldt 型 、 不 均 一 AR( ARMA( ， ll ) 型、因子分析型、平均のベキ乗型の各構造が扱えるようになった。 6. P H R E Gプ ロ シ ジ ャ C 0 X の 比 例 ハ ザ ー ド モ デ ル を 拡 張 し た Anderson‑Gill モ デ ル に よ り 、 数 え 上 げ 過 程 の 定式化を扱えるようになった。これにより、再発事象とか、非連続なリスク区聞をモデル 化できる。 MODEL ス テ ー ト メ ン ト に OFFSET変 数 を 指 定 で き る よ う に な っ た 。 こ れ は 、 線 形 予 測 子 を ず ら す も の で あ り 、 回 帰 係 数 を 1に 固 定 し た 説 明 変 数 と 見 る こ と が で き る 。 OUTPUTデータセットに、 Schoenfeld残 差 と ス コ ア 残 差 と が 出 力 で き る よ う に な っ た 。 こ れらの残差は、比例ハザード性の評価に有用である。 ‑328

日本 5A5ユーザー会 (5U G卜 J ) M O D I F Yス テ ー ト メ ン ト に つ い て 。 佐藤元岡 株式会社サスインスティチュートジャパン f r0 m M 0 D 1F Y テクニカルサポート v e r s i 0 n 6 .0 7 Motoaki Sato‑Technical Support Section. SAS lnstitute Japan L t d . 要旨 一様ス リ同 y ヤヤ︑て リヤ f てジ i しシ d ル﹂ロ 0 トプ M クもた ダにれ ロプさ プツ供 しテ提 供スり 提タょ を一 7 能デ O 機︑‑ なく 6 富なン 豊はヨ ででジ︒ 位け一る 単だパい ジジはし シシ文明 L ロロ論説 ププ本て 阜 A︑・ .+ ︐ ︑ ︒ はれるつ ムそいに テ︑てト スがれン シいさメ S て彊ト Aし拡一 S スにテ キーワード M o d i f yス テ ー ト メ ン ト はじめに。 SA Sシステムには、多種多様な要求に対応するべくプロシジャという単位で機 能 を 提 供 し て い る 。 し か し な が ら S A Sの 機 能 と し て デ ー タ 操 作 の 優 位 さ を 見 逃 す ことができない。これは、関数の提供やデータ操作におけるステートメントの豊富 さ に よ る も の で あ る と 思 う 。 パ ー ジ ョ ン 6. 0 7で は 、 こ こ で 更 に 強 力 な ス テ ー ト メ ン ト で あ る M o d i f yス テ ー ト メ ン ト が 追 加 さ れ て い る 。 マ恩問 のが 等点 ジる 一な ︒ノノ¥ やは 一き デ大 新て 更し ' h v ル﹂︒ す理る 対処あ になで 数的更 変部変 の内の 定︒ズ 特るニ ︑あカ はでメ に能部 ト可内 ンがの メと際 トこの 一る理 テす処 ス現新 y実 更 f には i単れ d簡 そ oが o M理 る 処あ タプの費の 一ツ理消ス デテ処を一 接スタスベ 直タ一一ス て一デベク しデのスス 対︑プクイ にれイスデ トさタイク︒ ツ成のデ一う セ作こなワま タが︒分︑し ‑トた余合て デツい︑場し ︑セてずう生 合タれき行発 場一さでをが のデ一待作象 等用ピ期操現 新新コがタの 更更が率一等 タにト効デう 一的ツののま デ時セ上量し ︑一タ理多て は︑一処︑し でくデりめ断 ンな用また中 ヨは新あのが ジで更はそ理 一のので︒処 パむそムうり の込︑ズまよ 前き後ニしに 以書了カて足 を終メし不 M o d i f yス テ ー ト メ ン ト で は 、 こ の よ う な 問 題 を 回 避 す る た め デ ー タ セ ' : 1 ト に直接データを更新するように変更されている。これによりワークディスクの軽減 が実現されている。 3 2 9

M 0 d i f Yス テ ー ト メ ン ト の ア ク セ ス と し て 以 下 の よ う な 形 式 が 用 意 さ れ て い る 。 セ ス HJ ア ス) セム クダス アンセ ルラク ヤ(ア シトグ ンクン ケレチ 一イッ シダマ ‑シーケンシャルアクセス形式は、最もオーソドックスなアクセス形式で、 読み込 まれるデータを順次処理していくものである。 ‑ダイレクト(ランダム)アクセス形式には、オプザベーションの番号を直接指定 し デ ー タ 更 新 を 行 う も の と 、 デ ー タ セ ・y ト に あ る i n d e x を 使 用 し 更 新 す る も のと 2 つ の 種 類 が サ ポ ー ト さ れ て い る 。 quIU Bと Nク Oス リ'' とタる 'ンあ 一一シで Toの Nる様 ーす同 O定と P 指ス ︐でク +A‑kly 合ンタ るトシ 場メン す一の 用テト 使スン ン 0ス を yメ 号fト 番i一 のd テ ヨm ' シを T 一ンE ベヨ S ザシ' ププの オオ存 のの既 初'は 最=て 次 に i n d e xを 使 用 し て の ラ ン ダ ム ア ク セ ス 形 式 に つ い て は 、 更 新 す る マ ス タ ー フ ァ イ ル に あ る i n d ex に あ た る 変 数 を ' k e y=' の オ プ シ ョ ン に 指 定 す る 。 にラ とト もと を一 件タ 条ス 一マ キは た数 れ変 大﹄一 ン大﹄ 定牛 設た でれ ヨ定 シ指 ク 00 ザるる ンすあ ラ新が ト更要 ︑を必 はタる 式一れ ︒形デま ススの含 セセルに ククイ共 アアアン ググフヨ ンン一シ チチタク ツツスザ マママン 2. シンタ・y クス。 シンタックスについては、 以下のようになる。 1 γ トがす セ記指 タのを 一︑ンン デ名︑ヨヨ ‑ U 但 o ' h v 使用するオプションによ o るあ あが で要 能必 可る 述定 S数 ︑ 名 シ シ A変名数名ププ s= 数 変 数 オ オ T変=変のの yN=s= か 数 f I Y B Dれ 複 i O E O Nず は d p K N Eい て のつ o M S A Sデ ー タ セ ッ ト 2 ; 3. 各 ス テ ー ト メ ン ト 及 び オ プ シ ョ ン の 説 明 。 がト 名ツ︐︒ トセルる ツタイす セ一ア定 タデフ指 一 o 一を デるタ' でるにン Sあスル Aがマイ S要 ' ア の必はフ ます 1 ヨ つ定名シ 2指トク 高をツザ 最名セン ︑トタラ はツ一ト でセデ' トトタ Sは ンン一 A に メメデ S2 トトの︑名 一 一 つ Aロト テ テ 1場 ツ スス低うセ y y最 行 タ ff︑を一 i iき ジ デ d d で一 s o o定 マ A M M指 の S 1) 2) P 0 1N T オ プ シ ョ ン P 0 1N T オ プ シ ョ ン は 、 S A S デ ー タ セ ・y ト を ラ ン ダ ム ま た は ダ イ レ ク ト に更新する場合に使用され、どのような変数でも指定することができる。使 用 上 の 注 意 と し て 、 P 0 1N T オ プ シ ョ ン を 使 用 す る 場 合 、 以 下 の ロ ジ ッ ク を追加する必要がある。 qd qd n u

‑ エ ラ ー の 場 合 の 条 件 設 定 と し て 、 SA Sの 自 動 変 数 で あ る ERROR を 使 用 し て S T 0 P ま た は ABORTス テ ー ト メ ン ト で 処 理 を 中 断 す る 必 要がある。 3) K E Yオプション。 K E Yオ プ シ ョ ン は 、 を指定する。 ダイレクトアクセス形式で使用され、 キーとなる変数 4 ) N 0 B S オプション。 NOBSオ プ シ ョ ン は 、 入 力 す る デ ー タ の 数 が 設 定 さ れ た 変 数 を 指 定 す る 。 5) EN Dオプション。 E N D オプションは、 る変数を指定する。 SA Sが デ ー タ EOFが 検 出 さ れ た 場 合 に 値 を 設 定 す 6) U N 1 Q U E K E Yオ プ シ ョ ン を 使 用 し た 場 合 、 通 常 最 初 の デ ー タ よ り 検 索 す る が 、 こ の オ プ シ ョ ン を 使 用 す る こ と で 、 K E Y情 報 を も と に 直 接 デ ー タ を 検 索 す る 。 4. ア ク セ ス 形 式 の 例 。 上記で説明した、アクセス形式について例をもとに説明していく。 シーケンシャルアクセス。 マスターファイルの特定されたデータを更新する。マスターファイル には、 C 0 d e、 s u m、 d a t eの 3つ の 変 数 が あ り 、 d a t e変 数 に 対 し 更 新 時 の 日 付 け を 更 新 す る 。 日 付 け は 、 S A S の today関 数 を 使 用 す る 。 data master; modify master; date=today() ; 2)マ.:;チングアクセス。 J ︐ ︐︐ ︐ ︐ノ 〆 〆 a' ︐ ︐ ︐ ︑ ︑ ︑ date master; modify master tran; by code; oldone=oldone+newone; run; ︑ ︑ data master; input code$ oldone date yymmdd8.; format date yymmdd8. cards; a 1 940101 b 2 940101 c 6 940101 d 9 940101 ︑ ︑ ︑ ︑ ︑ トランザクションファイルを使用しマスターファイルを更新する。 更新する K E Yは変数名， code' と 一 致 す る も の が 更 新 対 象 と な る 。 transaction master data tran; code ne曹 one master input code$ newone; file cards; 1000 a a 1000 6000 c c 6000 modify code oldone 1001 a 2 b 6006 c d 9 。 。 date 94‑12 94‑01 94‑12 94‑01 1 ム 唱E η0 η0

3) ダ イ レ ク ト ア ク セ ス 。 code ne胃 one code (index) a 20000 30000 d ︐ ︐〆 ︐ ︐ ︐ ︐a' 、、 タ スX マE みD master ，， 〆 a ︐ ︑ ︑ ︑ date master set idxdsn; modify master key=code; date=today0; oldone=oldone+ne曹 one; run; のN タI idxdsn a d data master(index=(code)); input code$ oldone date yymmdd8.; format date yym皿dd8.; cards; a 1 940101 b 2 940101 c 3 940101 d 4 940101 デは︒ る合る す場す 応る定 対す指 に成を ド作数 一を変 たイな data idxdsn; input ocde $ ne曹 one; cards; a 20000 d 30000 コルザ︒ さフ X れアと 定一 E 指タ D ︑ ス N しマ I ︒用︒で ス使るト セをすン クン新メ アヨ更ト スシへ一 ツオイス クプルテ デ Y アタ ン E フ一 イ K 一デ d ‑ ‑ ノ ︑ P O I N Tオ プ シ ョ ン を 使 用 し 直 接 マ ス タ ー フ ァ イ ル へ の デ ー タ を 更 新 す る 。 更 新 す る パ ラ メ ー タ は 、 P A R M D S Nの デ ー タ セ ッ ト へ 設 定 す る 。 parmdsn master data parmdsn; modno max ne曹 one modno=2; max=1; ne曹 one=2000; data master; 200000 set parmdsn; modify master point=皿odno nobs=max; i f error =1 then do; put • error appeared.; ̲error̲=O; step; end; oldone=oldone+ne曹 one; date=todaO; run; code oldone date 94‑12‑30 a 1001 94‑01‑01 b 2 94‑12‑30 c 6006 9 94‑01‑01 d modify code oldone date a 20001 94‑12‑30 b 2 94‑01‑01 c 6 94‑01‑01 d 30001 94‑12‑30 最 後 に 、 本 論 文 で は パ ー ジ ョ ン 6. 0 7で 追 加 さ れ た デ ー タ ス テ ッ プ の 一 部 を 紹 介 し ている。昨今の SA Sシステムはプロダクトの充実に目を奪われがちであるが、デー タステップなどで使用する機能もパージョンアップに伴い機能追加が行われている。 今後、データ操作のアプリケーションを作成する場合、是非とも参考にして頂きたい。 ( 参 考 文 献 :SAS Technical Report P‑242 SAS Software Changes and Enhancements) ‑332一

日本 5A5ユーザー会 ( 5UG卜 . . . 1 ) HOTSPOT 0外 川 禎 一 ネイチャーインサイト株式会社 システム開発部 S A Sセクション The HOTSPOT! Teiichi Togawa o .，L t d . System Development Department SAS Section， Nature Insight C 25‑6 Hinode‑cho Adachi‑ k u， Tokyo， 1 2 0 要旨 P R O G R A Mエントリで数年、ユーザインターフェイスの設計をおこなってきた 我々にとって、 F R A M Eエントリの lつの特徴は、 SAS/GRAPH出力を画面 に組み込むことができ、それをユーザインターフェイスの一部として利用できるとい うことだと思います。 、 今回は、主に F R A M Eエントリにおける SAS/GRAPHの G R S E Gと S e g me n t H 0 tsP 0 t及び SPOTIDとの関係について紹介します。 キーワード: SAS/GRAPH、HOTSPOT、 SPOTID l はじめに H O T S P O Tには、細かく分類すると Regional HOTSPOT、 Segment HOTSPOTの 2 種類が存在しますが、本文ではこのうち Segment HOTSPOTについてのみ紹介します。 ちなみに Regional HOTSPOTは WidgetClassの Hotspot C l a s s (フレー ム内で Iつまたは複数の他のオブジェクトに選択領域をオーバーレイ定義できるオブ ジェクト〉のことを指します。 今回、充分な調査やテストをおこなうことができなかったのですが、そのなかでも なんとか以下の 3点についてまとめまてみました。 • S e g men t H 0 tsP 0 tについて .SPOTIDと は ? .SPOTIDの使用例 司U q o qd

2 Segment Hotspotについて 2 . 1 GRSEG (A c a t a l o ge n t r ys t o r e sg r a p h i c so u t p u tf o rl at e ru s e . ) J え SAS/GRAPH出力では、グラフがセグメント単位で管理されています。f7! ば次の 2種類のグラフでは出力結果は同じですが、グラフ内のセグメントに違いが生 じます。 ソース 2 . 1 / 本 j : 林ヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰ本ヰヰヰヰヰヰ本本ヰヰヰ本本本本ヰヰヰヰヰ本本本ヰヰヰヰヰヰヰ本/ プログラム I 本/ j : 林ヰヰヰヰヰ本ヰヰヰヰヰヰヰ本本本本本ヰヰヰ本ヰヰヰヰヰヰヰヰヰヰ本本本本本本本ヰヰ本ヰヰ本ヰヰヰ本本本本/ d a t aa n n o 1; l e n g t hf u n c t i o n$8 r e t a i nx s y sy s y s' 5 ' style'S O L I D ' f u n c t i o n =' P O L Y ' ;x= 0; Y= 0; o u t p u t; f u n c t i o n =' P O L Y C O NT ' ;x=1 0 0 ;y = 0; o u t p u t; f u n ct i o n =' P O L Y C O N T ' ;x=1 0 0 ;y =1 0 0 ;o u t p u t; f u n c t i o nニ ' P O L Y C O NT ' ;x= 0; Y=1 0 0 ;o u t p u t; r u n a n n o 1; r u n; 二 p r o cg a n n oa n n o ︐ ︐︐ ︐︐ ︐ e ︐ ︐ . ︐ ︐ ••••.••••••• ﹃ ‑ ‑ 4 ︐ . ︐ ︐︐ ︐ ︐ ︐ ••• ︐.︐.︐.︐.︐.︐.︐.︐ ︐ . ︐ . ︐ ︐︐ •••• ︐ ︐ . ︐ . ︐ ••• 本本 ︐ . ︐ ••• S'ccc'ccc'ccc'ccc ︐T ︐T ︐︐ ' T T T T T︐ T︐T︐T︐T︐T MNHMNHMNH ;s''' •. ψ A T ← T 昼 n k u F h d M N H M N H M叩け MNHM叩け MNHMNHMNHM叩け ψATψAT'nunununununununununununU 料プ林 ヰヰ ixxxxxxxxxxxxxxvAVA " v d 品 室 市 目 守 J 品室市目 ← T 昼 F L 品 室 市 目 + L ... 本 f 本 本ノノ本市 f f f ψATψaTψAT ..... ψATψaT ・・・・・ ψATψaT ψATψAT+L+L+L+L+L+L+L+L+L+L+L+L+L+L+L+L a T 也 ← 昼 H U H U H U H U H U H U H U H U H U H U H U H U H U H U H U H U T ψATψATnu‑nu u‑nu‑nu‑nu‑nu・ nu‑nu‑nu‑nu‑nu‑nνnu‑nνnu・ ・ n ψATψAT+L+L+L+L+L+L+L+L+L+L+L+L+L+L+L+L ← T 昼 a 占 T H U H u H U H U H U H U H U H U H U H U H U H U H U H U H U H U ψ A T A ← T n u n u n u n u n u n u n u n u n u n u n u n u n u n u n u n u ψ A T A T ← ψ A T ← AT‑‑‑ .. ψATψAT を吊目金守口ununununununHunununununununununHU ψATψATRυEdnunUEυEdnunUEdFhdFhdEυ ψATψATti‑‑1 ょ tl 金千品不 v a ム T v ム a T 一 一 一 一 一 一 一 ↑ 二 一 一 一 一 二 一 ↓ 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 AT‑‑ ψ A T や ψ A T 4車 VdVdvdvdVdVdVdVdVdVdVdVdvdVdVdVJ A T AT' ← ← ψ A T A ← T n u ‑ ‑ ‑ 'l 本︾ d本 ψATZ4ψATYLnunununununununununununununununU ψATIA ←A T n U E υ F h υ E d n u n U E υ E d E υ F h υ ハUAUEυ ︑u t i ‑ ψATJ4ψATn ょ titi ψATH' ' ' ψ A T ' 品室市目 品室市目一一一一一一==一一一一一‑=一一二一一一一一一一一一一 ••••..• E ヂムヂム gig‑ 仰すAgig‑ ψATn+L ・ 1+L+L+L+L+L+L+L+L+L+L+L+L+L+L+L+L aga cccccccccccccccc ‑334‑ ••. 本本 SVAVAVAVAVAVAVAVAVAVAVAVAVAVAVAVA 本本 nyTUTULTUTU‑uTUTUTUTULLLLLL ψ A T ψ A T n u c リハU n u n u n u n u n u n u n u n u n u n u n u n u n u n u n U 本本 iyppapaPApaPPAPAPAPAPAPAPAPAPAPA ψAT4WAT+L'''''''''''''''' ψ A T A ← TFUCJM ψ A T A ← T‑‑nHVY‑‑一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一二 ψATψATHUG リ yム V A n u n u n u n u n u n u n u n u n u n u n u n u n H n u n u n H ψ A T ← T 昼 ny 2 ψATψATnununununununununununununununununu ←小企干 nH'nunu ・ 可 ム ・ 可 ム ・ 可 ム ・ 可 ム ・ 可 ム ・ 可 ム ・ 可 ム ・ 可 ム ・ 可 ム ・ 可 ム 可 ム ・ 可 ム ・ 可 ム ・ 可 ム ・ 可 ム ・ 可 ム ヰ 本本 ←小也年也 r u n; •••••... ••• ψATψATn+Lnnnnnnnnnnnnnnnn ψ 令本 aeeuuuuuuuuuuuuuuuu +L1iTA ヂ ム 仰 すA g i g ‑ ヂ ム 仰 す ム 仰 すA g i g ‑ ψ小 や 小 ︐f f f faJTJ2u U p r o cg a n n oa n n o =a n n o 2; r u n; ••• •..• •. .••

‑出力結果 出力 1 出力 2 どちらも画面に白く塗りつぶされた長方形が出力される。 ‑セグメントの比較 出力 2 出力 1 セグメント 1 セグメント 2 セグメント 3 セグメント 4 セグメント 1 セグメントは、 GRSEG内の文字や図形の区画である。 Fhu nd qu

2.2 Segment Hotspot Classの定義 SAS/GRAPH Outputにセグメントホットスポットを定義するには、 次の操作が必要になります。 1 . SAS/GRAPH Outputのどこかにカーソルを置き、マウスの第 3ボ タンを押します。するとポップアップメニューが表示されます。 2 . ポップアップメニューから「ホットスポットモードオン」を選びます。 3 . マウスで、ホットスポットを作る出力上の領域(セグメン卜)を選びます。する と出力上のホットスポット領域が強調表示されます。 2 . 1の 2種類のグラフを例にすると、出力 lでは領域は 1カ所、出力 2では領 域は 4カ所定義することが可能です。 4 . ホットスポット領域にカーソルを置き、マウスの第 3ボタンを使ってポップアッ プメニューを表示します。 5 . ポップアップメニューから「ホットスポット属性」を選びます。するとホットス ポットの属性ウインドウが表示されます。 6 . ホットスポットの属性ウインドウを使って、ホットスポットに属性を定義します。 2 . 3 セグメントホットスポット セグメントホットスポットは、 ̲SHOW HOTSPOTS メソッドを使用す れば定義した領域の強調表示をトクールできるため、選択可能な SAS/GRAPH ou tP u tの領域を視覚的に表現することができます。 またセグメントホットスポットは、 GRSEGに関連付けられるため、静的な GRSEG上にしか定義することができません。これは、 GRSEGを変更するとセ グメントホットスポットが削除されることを意味します。 GRSEGが変更されても選択された領域の情報を得る場合には次の SPOTID が有効です。 ηd ρb qu

3 SPOTIDとは? 3.1 SPOTID 、 SAS/GRAPH Output Classで使用する SPOTIDは GRSEG内のグラフセグメントの番号で、図形や文字の描函される順番に lから ふられています。次の例は同一グラフの SPOTIDの違いを示します。 . 1 ソース 3 ゑ ・ ︐ ・ ︐ T 目 ︑ ← ふ .. ︐ . ︐ . ︐ ︐.︐.︐.︐.・;.︐.︐.︐.︐.︐ ︐ ︐ . ︐ ︐ yyyyyyyyyyyyyyyy ふ ← ←年一一一一一一一一一一一一一一二一一一一一一一一一一一一一一一一 ︐.︐.︐.︐.︐.︐.︐.︐.︐ ・・・・・・・・・・ ︐.︐.︐.︐ ////// ← A T ←ATψAT .... ψγ ψ A γ ψAγψAT 末I + L + L f b & E L f ‑ + E L f ‑ + E L f ‑ + L + E L f ‑ + E L f ‑ + L f b ψ A T ATψATHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHU ← ψφψAγnurnurnurnurnurnurnurnurnurnurnurnurnurnurnurnur +L +L+Lf +Lf f f f f ← ATψATf f f f f f ATψATHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHU ← ψAγψATnunununununununununununununununu ← ATψAT 必 ATψAT‑‑‑ ψAγψAT HUnHUnHU HUnHUnHUnHUnHU ︽ ψ A T 'nHUnHUnHUnHUnHU ︽ HUnHUnHU ︽ ﹁U F ﹁u n H u n H U F h d F h d F h d F h d ← ATψATFhdFhdnHunHUF i ψAγψAT1A1A1A 唱 ψAγψAT ψ A T ψ小 ψAT‑‑ 本木 ATψAT' ←A T V I ‑ ‑ ‑ ← 必 A T 本1 本 HUnHUnHUnHUnHUnHunHU ︽ HU ︽ HU ︽ HU ψATdι 'nvAnHUnHUnHUnHUnHUnHU ︽ ← ATAψATU 皿 RUEdphununHVFhdFhdFhdFDnvnvphu ← ATl''eψATnHU'ii'ii'ii'ii 必 ATZ'' ←A T ' ψAT‑‑ 也 ATJ''ψATOLV ︐ ︐ . ︐ l 巾 l 巾 ︐ l 巾 xxxxxxxxxxxxxxxx 1ム Vd ︐ . ︐ ︐ ︐←ふ目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 本片ン本 本 3ψ 小 且酔 MNHM刷 川 町 川 川 4 •• .• ・・・・・・ 3 ••• b'CCC'ccc'ccc'ccc mmmmmmmmmmmmmmmmm ψAγr ψ A T + L . ← ATJFψATCJV ATFJψAT‑‑'''''''''' 必 l 巾 l 巾 ψ A γ ←A T ' l 巾 l 巾 l 巾 l 巾 l 巾 l 巾 l 巾 ATψATnxu'hduNHM 刷川町川川 MNHM刷川 U N H M 刷 川 町 川 川 町 川 川 ← AT'nunununununununununununU ψ今 必 料料叩 ATSvIvIvIvIvIvIvIvIvIvIvIvIvIvIvIvI ψ今 必 ψAγψATnvdyLYLYLYLYLYLYLYLYLYLYLYLYLYLYLYL 本木の ・・ 2 ••• ••• .•. 一一‑‑一一一一一一一一=一一一一二一一一一一一一一一一一一 ψATψAγ+L'''''''''''''''' 必 ATψATpucu ψAγψAT‑‑nuvd ψATψATHued ・・・・ l ••. 0.0000000000000000 GRSEG内の SPOTID 出力 3 .1 ••••••••• 必 ATψATntυzivAnunHnHnununHnHnununHnHnHnHnununu 小←ふ 本本 run ; .•.•••.•. ••• ψ l n H ' n u n u ・ 可 ム ・ 可 ム ・ 可 ム 可 ム 可 ム ・ 可 ム ・ 可 ム 胃 A ・可ム・可ム‑可ム・胃A 可 ム ・ 可 ム ・ 可 ム ・ 可 ム +Lf f +L+Lf f f f +L ψATψATnu+L ・ lf f f f f f 内し内し内し内し内し内し内し内し内し内し内し内し内し ψφψAγndnkondpupupu 本木 n+Lnnnnnnnnnnnnnnnn ATψATnuOLVOLVHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHU ← ψATψAT+L1irzig‑zigig‑zig‑212121212Isis‑sis‑ ψ今 必 ATψATnu r//'/'AU p r ∞ gannoanno = anno3 ;run ; •••.. ••••• ﹃u ヴ t qd

ソース 3 . 2 十L 十L + L 十L 十L + L ︐ 十L + L + L 十L ︐.︐.︐.︐ HUHunuHunuHUHUHUHUHUHUHU 十L + L ︐.︐.︐.︐ nuHUHUHunuHUHUHUHUHUHUHu nunununununununununununu ︐ ︐ ︐ . ︐ vdwyvdwyvdwyvdwyvdwyvdvy ‑‑‑‑‑ ︐ ︐ ー ‑‑一一一一一一一一一一一 一一一一一一一一一一一 AfEA'EAfEA ︐ . ︐ ︐ . ︐ ︐ . ︐ nHu nHunHunHunHunHunHunHunHunHunHunHU . ︐ ‑ ‑ FhuFhυFhdFhdnHunHUFhυFhunHunHU •••. ︐ . ︐ M a n TA ︐ . ︐ . ︐ . . .︐ Mmm YLYLYLYLYLYLYLYLYLYLYLYL n 一 一 m mmmmmmmmmmmo ''''''''''''n し n し 'P し n し n し 'pun し n し 'P し n vIvIvIvIvIvIvIvIvIvIvIvI M u同 町 四 同 町 四 四 同町四 0 0 0 0 0 0同 町0 00n TAT‑TAT‑TATAT‑TAT‑o '''''''''44 ︐ . ︐ xxxxxxxxxxxxm ‑‑===一一一↑====一一一一 Illi nHunHunHunHunHunHunHunHunHunHunHunHU F h d n H u n H U F h υ F町υ F h υ F h d n H u n H U F h υ ••• nununununununununununununu ‑338一 •• ••• nnnnnnnnnnnno 2 .•• ••... .•.•• =======一一三一一一一一 ‑nd l •••.. ‑‑‑1 ・ 1 ・ ll ・ 1・ 1 ・ n t ttt t t‑ t‑t t1t・1t・1t B し HUTA rp 4 .•• pupupupupupupupupupupupuns nHnunununHnununHnHnununH HUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHUHup 3 •• ...•• zi21212izig‑2121zig‑21︐ 2 ・1no 出力 3 . 2 GRSEG内の SPOTID •.. P PPD‑PPD‑PPPD‑P + L 十L + L 十L 十L 十L 十L 十L 十L 十L + L 十L d a t aa n n o 4; l e n g t hf u n c t i o n$8; r e t a i nx s y sy s y s' 5 's t y l e 'E M P TY ' f u n c t i o n= ' P O L Y ' ;x o;y= o;output ; f u n c t i o n =' P O L Y C O N T ' ;x= 5 0 ;y o;output ; f u n c t i o n= ' P O L Y C O N T ' ;x= 5 0 ;y= 5 0 ;o u t p u t; f u n c t i o n ' P O L Y C O N T ' ;x= 0; Y = 5 0 ;o u t p u t; 士 本 / プログラム 4 / 本 j : 同本本本本本本本本本本本本本本本本本本本本本木本本本本本本木本本木本木本本本本木本木本木本本本木本木本木本f j : 柿木本本木本木本本本本本本本本本木本木本木本本本本本木本本木本木本木本本本本本木本木本木本本本本本本木本木/ 二 二

3.2 SPOTIDの取得 SAS/GRAPH Output Obj巴 ctから SPOTIDを取得するに は 、 SCLプログラムで GET INFO メソッドを使用します。 GET̲INFOーメソッドは、グラフが選択(クリック)されたときに特定の 情報 (SPOTIDも含まれる)を返します。情報は SCLリストに格納されていま す 。 . 1のグラフから、選択されたグラフセグメント 以下の SCLプログラムは出力 3 に対応したエントリを呼び出す例です。 . 3 ソース 3 G R A P H : 本 / S A S / G R A P HO u t p u tO b j e c t* / 本 / 日 GET INFOーメソッド本/ 1 1n o t i f y (' G R A P H '， ' ̲ G E T ̲ I N F O ̲ '， i n f o) SCLリストから SPOTIDを取得本/ s e g r n e n t=g e t n it e r n n (i n f o ，' S問 T I D ' ); 本 / 本 / 4つのセグメント以外の場所が選択された場合本/ i fs e g r n e n t= 0t h e nr e t u r n; SPOTIDによる分岐本/ s e l e c t(s e g r n e n t); R A M E ' ); w h e n ( 1)c a 1 1d i s p l a y (，山.F w h e n (2)c a 1 1d i s p l a y (' R U .F R A M E ' ); w h e n (3)c a l ld i s p l a y (' L D . F R A M E ' ); w h e n (4)c a l ld i s p l a y (' R D . F R A M E ' ); e n d 本 / r e t u r n; ̲GET INFOーメソッドでは SPOTID以外に、座標や図形のタイプを 取得することができます。 ‑339‑

4 SPOTIDの使用例+まとめ HOTSPOTは静的な SAS/GRAPH Objectにしか定義できません。 したがって SPOTIDが"いきいきする場所"は、やはりフレーム内でグラフが動 的に変化する所でしょう。さらにセグメントの構造も大きく変化すれば文句ありませ ん 。 全国のデータから、ある都道府県のデータを抽出するユーザインターフェイスにこ の SPOTIDを使用すると、次のようなものが考えられます。 . 1 グラフ 4 グラフはあらかじめ数枚用 意します。 1枚はセグメント が地域単位のマップ(左側)、 2枚目以降は地域ごとに都道 府県単位に分割されたマップ (右側)。 最初に地域マップを表示し ておき、ユーザにより特定の 地域がクリックされた場合に、 その地域のマップに切り替え ます。そして県別マップの SPOTIDと抽出するデー タの都道府県コードとを対応 させておけば完壁でしょう。 (場合によっては地域に悩ま されるかもしれませんが. . ) . このようにしておけば、はじめから都道府県別マップを表示させるよりは操作ミス は少ないと思われます。少なくとも"東京都のエリアを選択したつもりが埼玉県のデ ータが抽出されてしまっとうわ一一! !"という事態は避けられそうです。 最後に:がんばれ HOTSPOT! (特に思い入れがあるわけではありません) 参考文献 :SAS/AFソフトウエア FRAMEエントリ使用法およびリファレンス SAS/AF Software:FRAME Entry SAS/GRAPH Software Volume 1 3 4 0一

日本 5A5ユ ー ザ ー 会 (5U Gト..J) S A Sを 使 い 良 く す る 部 品 群 ‑ W i n d o w s版 S A S を 例 に ー 木村範昭 株式会社 金融エンジニアリング・グループ 取締役 Convenient Prograrning Parts for Building G U l SAS Applications:Sorne E x a r n p l e s Using SAS6.08 Under Windows Noriaki K i r n u r a . Director. Financial Engineering Group. l n c . Suite 6 0 5 Sky Plaza Akasaka. 8‑6‑27 Akasaka. Minato‑ku. Tokyo Japan 要旨 ウインドウ・アプリケーションをより使いやすくする為の部品群。 フレー ム・エントリーでアフリケーションを作成する際の、ちょっと便利な機能を 紹介します。 キーワード: 1. オ ブ ジ ェ ク ト 指 向 に 挑 戦 し て み る S A S の 現 パ ー ジ ョ ン で は o0 P S ( オ ブ ジ ェ ク ト 指 向 プ ロ グ ラ ミ ン グ ) の 概 念 に 基 づ い た プ ロ グ ラ ミ ン グ の 為 に F r am e En t r y が 提 供 さ れ て い る 。 た だ し こ の 機 能 が 即 イ コ ー ル o0 P S と 言 う わ け で は な く 。 そ れ 相 応 の 作 成 手 順 を と っ た 場 合 に 成 り 立 つ と い う こ と で あ る 。 今 回 は こ の F r am e E n t ry を 使 用 し て 作 成 し た 部 品 (0 0 P S流 に 言 え ば サ ブ ク ラ ス ) の 作 成 を 例 に ご 紹 介 します。 10 0 P S は 今 後 の 方 向 の ー っ と 言 う が 今 一 つ 理 解 し ず ら い ・ ・ . J 確 か に ど の 本 を 読 ん で も 「 継 承 ・ れ へ i } 7nJ や「イ n7nJ と 1 17ス 」 と か の 用 語 が 飛 び 交 0 っているし、最初にほ乳類がいてぞの属性を継承して馬や牛、はたまた人聞がい る 。 といったような書き出しもよくある。まあ今回はパンダになった位ののんび りした気分で、 2. o0 P S に は こ だ わ ら ず ス タ ー ト し て み ま し た 。 S E L E C T 10 N L 1S Tを ど う に か し た い 今 回 は S C Lで S A Sデ ー タ を 選 択 す る と き に 使 わ れ る S election Listの 機 能 の 中で頻繁に利用される L 1BL1ST.D1RL1ST.YARL1STを よ り 使 い や す い 形 で 表 現 す る こ とに挑戦してみました。 これらの S election Listで は 内 容 表 示 が デ ー タ セ ッ ト 名 や 変 数 名 が そ の ま ま 表 示されている。 されており、 し か し な が ら S A Sで は デ ー タ セ ッ ト と 変 数 に は ラ ベ ル づ け が 許 これを直接利用することが可能であればで利用者側には実際の変数 ﹃U 4 よ ー

3. 実 際 に 作 成 し て み て さ て o0 P S 的 な ア プ ロ ー チ で あ る が 、 入 り 口 の 敷 居 が な か な か 高 L、 。 理 解 し ている者にはなかなか面白いのだが。細かい所は、可能であれば当日の参考資料 とし T こし、。 大 き な 流 れ と し て S A S / A Fで は 次 の よ う に な る 。 1. 提 供 さ れ て い る メ ニ ュ ー ( ク ラ ス と 呼 ば れ る ) を 基 に し て 新 し い コ ピ ー を 作る(サブ・クラスと呼ばれる)。 2 . サ ブ ・ ク ラ ス の 機 能 に 新 た に 追 加 ・ 拡 張 し た い 機 能 が あ れ ば そ れ を SCL 等で追加。削除したい機能があれば削除・変更。 3. サ プ ・ ク ラ ス を 新 し い ク ラ ス と し て 登 録 。 このような繰り返し(再利用の繰り返し)により、機能拡張されて行く。 1‑ 3 の ス テ ッ プ の 中 で 理 解 し ず ら い と 思 わ れ る の は 2番 目 の 作 業 で あ ろ う 。 これは、 は 、 フ レ ー ム ・ エ ン ト リ ー で の 考 え 方 ( と い う よ り o0 P S で の 考 え 方 ) で クラスそのものが持つ機能の追加・変更およびクラス内部へのアクセス、 ラス外部へのアクセスは、 きまった手順に従うことが決められているためで、 ク ど のためにユーザにはメソッドと呼ばれる関数等が提供されている。 機能説明はマニュアルに任せるとして。作成して気のついた点は、 フレーム・エ ン ト リ ー は な か な か し っ か り と o0 P S概 念 を 採 用 し て い る 点 で あ る 。 そ れ だ け に、作成された部品の再利用度は高いものになりえる。ただしサプ・クラス作成 の手順を踏んだ場合であることが前提である。 最 も 興 味 深 か っ た の は ク ラ ス の 作 成 か ら メ ソ ッ ド の 作 成 ・ 修 正 を S A Sの 中 で ク o0 P S 的 な ア プ ロ ー チ の 場 合 ど の ク ラ ス に ど こ ま で の ローズ出来る点である。 処理を任せるかが一つのポイントになるが、当然試行錯誤になり得る。その段階 S A Sは そ れ を 可 能 と す る 珍 し い シ ス で既存言語系の利用は出来れば避けたい。 テムの一つである。 4. 趣 味 で 作 っ て 短期間の作成ではあったが Selection L i s t以 外 に 次 の よ う な 部 品の作成も行った (1) S A S の 帳 票 出 力 を oU T P U T 画 面 で は な く F r a m e上 表 示 す る 機 能 斗﹂ ・ ~，___~ 8 。 ζロ て ~ ‑~土ム i t i‑̲..‑一二ごてーて士一: ? 才 ま一一三 基 ‑342 ← ー

名 を 見 せ な い ア プ リ ケ ー シ ョ ン の 作 成 が 可 能 の は ず で あ る 。 幸 い に も 6. 0 7以 降 の SA Sに は デ ー タ 関 連 の ラ ベ ル 情 報 を ア プ リ ケ ー シ ョ ン か ら 利 用 で き る 機 能 が提供されている。 この機能は SQ Lプロシジャの機能拡張によるもので、詳細 は SAS Technical Report P‑2221 こ 記 載 さ れ て い る 。 ま た LIBNAMEに つ て は ラ ベ ル 付 けの機能が提供されていないくと思った)のでそのまま表示することにする。 もちろん、プログラムの作成者には変数・データセット名が戻る。 まずは結果を見てみると、 l 一一一 項目名の選択 l F 琵! ? E 所 有 J子 ィ ア ! I 力岬対 H! 拍't~ 1 年宣言 趣味慣習 最終学歴 ー!l千メデペア興味 ηード所有種類 わード所有枚数 系居理由 当社商品購入回数 フ干 ; i jスーパソコン等所有 云 ‑ ， ' . . ' . . . ， . . . . . 圏直 量 量 逗 量 やはり見やすい表示になっている。 今 回 フ レ ー ム ・ エ ン ト リ ー で o0 P S の ア プ ロ ー チ に 基 づ い て 作 成 し た こ と に より、 このプログラムを基にして次のような一覧表示のセレクションメニューも 作 成 し て み た 、 約 1 0分 程 で 作 成 出 来 た 。 ま だ ま だ 使 い な れ て い な い た め に 余 分 な作業が必要となったが、かなりの期待をもたせる結果である。 フイプフソ‑，釜f 尺 項目名の選択 A t I 8 U Hl 寸 7 ' 妻 号 自 ~APS I W 1 l8 P A R T S S A S H E L P S A S U S E R f f i 味・慣習 s u 種 枚 1数 主 7 邑興味 詰 ・ l ・ ・ 二 詰 口 約 目 的 協l 圃_，，""詰言語~i，ci~~':畿圏 ￨ 亘 lo;~1 ‑343

(2) G P L O T の 出 力 結 果 か ら ポ イ ン ト の 値 を 拾 う ソ フJ ι三 「 千‑ヲめ 色一+ 5. 今 後 に 望 む こ と 現段階としてはなかなかだと思わせる機能があった反面、 これがあったら良か ったのにという機能もあった。 大きな点、としては、多重継承(コンポジット・ウィジェット)の機能追加とク ラス変数やメソッドの関連表示機能。オブジェクトの関連を管理する機能であろ う 。 しかしながらこれらは当然考えていることではあろう。 ‑344一

日本 5A5ユーザー会 (5U G卜 J ) A p p l e s c r i p tによる JMP3.0の自動実行処理 0陶 山 昭 彦 鳥取大学医学部 衛生学教室 BatchJobStreamF u n c t i o no fJMP3.0byA p p J e s c r i p t A k i h i k o Suyama 頁話 Departmento fHygiene ，FacuJtyofMedicine T o t t o r iU n i v e r s i t y 86 N i s h i m a c h i ， Yonago ， T o t t o r i ， Japan ヒ = 一 多ζ E I M a c i n t o s hのユーザーインターフェスの上にある JMPは I n t e r a c t i v eな操作性によって データの探索的解析には非常に便利なアプリケーションである。しかし反面 SASシ ステムのように解析処理を定型化には不向きであった。 JMP3 . 0はA p p l e s c r i p tテクノ ロジーをとりいれ、多くの JMPの処理機能を定型化できるようになった。現在、 A p p l e s c r i p tは発展途上段階で一般ユーザーに解放されていない。ユーザーによる A p p l e s c r i p tを用いた事例報告が少ない中で、、 A p p l e s c r i p t対応のアプリケーションを . 0を基本にすえた自動化処理に関する事例を紹介する。 利用し見IIP3 キーワード JMP， A p p l e s c r i p t 1 .A p p l e s c r i p tにこだわる動機 行政区域ごとの健康現象を比較した調査研究においては、人口規模の大小にかかわら ず単純な 1変数の解析から多変数聞の解析まで、図や表で結果の要約を図示した研究結 果報告書の作成に少なからず労苦をさかれる。 T a b u l a t i o nや F i g u r eについて解析結果か ら再度作成するのは、時間的ゆとりがある場合か研究経費にめぐまれてマンパワーに期 待できる場合、あるいは研究者個人の重点研究テーマであるときなどであり、多くの場 合は解説のワープロ原稿出力とプリント出力の切り貼り編集により報告書版下を作成す ることとなる。データ解析と研究報告書作成をスムーズに行うため、 DTP (デスクトッ プパブ、リッシング)処理をすすめてきた。しかし、実際には解析結果のプレゼンテー ションと図表の加工処理や割り付け処理などに手間ひまがかかっている。研究規模が小 さい場合、報告書作成のサイクルも短くデータ解析から版下原稿作成まで一貫して自動 化できる方法がないのかと模索してきた。 JMPはデータ解析に探索的アプローチがとり いれられ、プロシジャコマンドの投入による解析に対して、 Macintoshのユーザーイン ターフェースの特徴を生かした解析操作が実現されている。解析戦略に見通しがでた場 合にはインターラクティブな操作はかえってわずらわしいものとなり、同一解析処理が p p l e s c r i p tテクノロジーはこのような GUI (グラ 定型化できる機能が望まれてくる。 A フイカルユーザーインターフェース)下のマニュアル操作を同じ環境下でコマンドスク リプトによって実現できるものである。また、特定のアプリケーションに依存すること なく、アプリケーション聞で処理を継続させることが可能で、あり、前述したようにデー タ解析から報告書原稿版下作成まで M a c i n t o s h下で自動化できる可能性をもっ魅力的な 機能であろう。 nd RU 4

S c r i p tE d i t o r 2. A p p l e s c r i p t 重廃雲雲雲雲主主義 u n t i t l e d雲雲翠護室主主!密主 A p p l e s c r i p tはTh在P固有の一括処理用言語では 機警警護薬 v 務 γ2 剖1 1 なく、 Macintoshのシステム側で提供されている ものとアプリケーション側で提供されるものの 2つの体系で構成されている。 A p p l e s c r i p tに よって一括処理のスクリプトを書くためには一 スウリフト入力視沼 p p l e s c r i p tコマンドに習 定程度のシステム用の A A仰1.5町市t ・ 1~1tJ\lfl'j!mmm京税議 熟していることが必須である。 スクリプトは通常 i S c r i p tE d i t o r J と呼ばれる A p p l e s c r i p t用のエディターに書き込む。 S c r i p tE d i t o r J は実行用 I R u n J ボタンを備えており、入力されたスクリプトプログ この i R e c o r d J ボタンがあり、 ラムに従ってアプリケーションが動作する。また、あわせて I JMP の場合 IRecordJ ボタンを押すことでマニュアル作業で、実行した通りの手順を A p p l e s c r i p tのスクリプトとして I S c r i p tE d i t o r J に蓄積できる。 しかし、すべての操作に対してこの I R e c o r d J 機能は対応していない。主に解析系操作 L ア陶 吋叫 F ゲ 叩 一 ‑ZZ( UM' 耐内情叫一忠一 になる。 ‑346 回‑μIli‑‑F I 即胸 ケーション側のスクリプトを記述すること 同 ぷぷ山斗単呈 JMP3 . 0がもっ Applescript辞書 もっているので、それを参照してアプリ 一一叫句⁝噌ぜ 一一⁝菅波叩畑 ﹀一一一献町内向ゆ凶 一 一 一 一 川 町 九 ぃ 山 本 ー 内 向. 2 w 二 i 円以一叫に wp J J iJi w u⁝ 加川・畑山﹄トト一同州市 A1 Mzpwz ⁝的 叩 哨 叫 ht 却 は 町 立 叫 芯 町ケ 一一一⁝一川帆'二時 U M M m M M U H叫 問 削 叫 7 ⁝ 一 一 ⁝ 一 一 ⁝ 一 ⁝ 一 一 ユ ⁝ 町 一 ⁝ 一 位 一 ⁝ ⁝ ⁝ ⁝⁝一⁝⁝⁝⁝⁝ 3 間 一 ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ 一 ⁝ 一 一 一 ⁝ ⁝ 一 一 一 一 一 ⁝ 尚 一 一 ⁝ 捜 部 一 仙 川 一 一 一 1川十川内一 hhh p p l e s c r i p tD i c t i o n a r yを固有に ションは、 A は一回 J 一 韮 州 州 仙 川 一U U 仰 酬 仰 い 恥 叫 h M 刷 w m 向 山 肌 刷 制 山 ‑ m加 山 川 叫 仙 川 出 川 町 叫 川 ド 一 一 同一口十円山町山叫ん川い剛山口浦町即応口出向川柳川 一 一 一 一 ⁝ 間 ⁝ ⁝ 町 一 ⁝ ⁝ ⁝ 鶴 間 関 ⁝ 関 抑 制 ⁝ ⁝ 日 v L川口⁝む一読諮問 なケ川町 叫日明⁝問攻 川町日付間一一 ppfmr 置ーはほ日間同日HHHけはは﹄ ω t h 1 系が網羅されているのではなく、 JMPに 円向山由 p p l e s e c r i p tの文法体 いえどもTh在Pの持つA ML‑ JMP3 . 0には A p p l e s c r i p tF o l d e r内にドキュ ♂ 一 一 帥 A p p l e s c r i p tコマンドを知る必要がある。 翠 開ルプて備と一 添握与力の応 はアアパがトケ 系ユ︑日ルンリ 体ニが¥イメプ ドマるにアュア ンのきれブキた マ付で︑︑レドし ク・戸にぺ吐か・叩 スロと二川し氏 側 b こヨイ ム押るンァム卯 テAす十フい ス用読﹄トてず シ者精ヶンつら 発をリメわ限 トに把れ刀こ矧 プーt て そ い り ︑ こ !E'l リ K よ則汁し 3. A p p l e s c r i p tD i c t i o n a r y ;mM困問⁝ 訣⁝⁝一回 hU が記録される操作の中心である。

4. A p p l e s c r i p tによる回帰分析の実行例 a )マニュアノレ操作による解析と A p p l e s c r i p t実行によるものとの比較 事例としてサンプノレデータに含まれている IBIGCLASSJ を例にとって身長と体重の 回帰分析を施す簡単なものを示す。 Macintoshのような GUI操作環境下ではひとつの解 析結果を得るのに、何度かの画面のメニュー要求に対して応答してやらなりといけな い。マウスによるオベレーションは時として誤って指定することもある。 乃，fpの操作性で「私の好み」のことをいうと、 I C o n d i t i o n a ls e l e c t J の操作がわずらわ しい。新しく新規 I ColumnJ を作成し、条件式を記述した上で除外処理などおこない、 これを IRowS t a t e J として複写するというものであるが、実際に経験してみるとなかな かやっかいである。 回帰結果が出力されると、 IPopUpメニューボタン」によってグラフの加工などを指 示することができる。 A p p l e s c r i p tによるまったく同一の解析処理は、スクリプト体系にまだ慣れていない場 合には当然のことながらメニュー応答によるほうが利用効率が高いであろう。 b )条件判断による除外データ処理を組み合わせた回帰分析処理 ある解析結果とグラフをただひとつだけ得るためには、マニュアル操作で、十分で、あ る 。 ここでは、 「男性」、 「女性」ごとに「身長」について 60以上と 60未満のものに ついて除外条件をいれて 4つの解析結果が得られる。スクリプトの構造がほとんど同じ なので、コピー&ベーストのあとに条件を修正するだけでよい。 まさに、こうした定型的な業務で、あれば A p p l e s c r i p tによる自動化処理のためのスクリ プトプログラムを開発しても十分害J Iにあう作業となる。 A p p l e s c r i p tには JMPの I i n v e r ts e l e c t i o n J などマニュアノレ操作においては威力を発揮 するコマンドが備わっていない。これに対しては 山 e処理をした直後に f a l s eとなっているすべての rowを e x c l u d eする 一度booleanで f などで解決する。 d斗 A ワt nJ

身長と体重の回帰分析結果
HumanI
n
t
e
r
a
c
t
i
o
nによる
条件判断を伴う回帰分析処理の流れ

.
.

まず、データファイノレ BIGCLASSを開く
①条件判断処理のための C
o
l
u
r
n
nを新規作成

90

②C
o
l
u
r
n
nの項目設定

~::j~
~O

③条件設定
④除外処理結果の Row項目への Copy
⑤Ana
l
y
z
eメニューより F
i
tbyX を指定

!
I1 !
I2 !
I3 ~ ~ 56 57 '
58 '
59 60
h
.切M

⑥独立変数、従属変数を指定
最後に回帰直諌を指定して左図の結果を得る

T
c
b
l
eNcme B
1
GC
L
.
.
.
.
S
5
ColNcme
V
c1
ia
c
t
l
o
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‑348‑

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4つの回帰分析の結果

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349‑

5. JMPの出力結果の他アプリケーションによる加工

J~伊の内部においても完結した解析体系をもっているが、前述したように報告書の

版下に適したレベルに結果を扱うには、グラフィックアプリケーションによる手直し
が要求される。
事例としてはサンプルデータ IBirth‑DeathJ について出生、死亡のデータを各 10
カ国ずつパーチャートに構成するところまでを JMPによって作成する Applescriptス
クリプトプログラムを示す。
このプログラム中に先に説明した、 inveロs
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ドキュメントを作成することができるが、多くのグラフイツクアプリケーションでは
ワード、プロセッサのドキュメント書式が読み込める条件がない。そこで、

IJoumalJ 形

式ではない出力ワインドワに対して、 Macintoshセレクタ書類で出力ドキュメントをグラ
フィックオブ、ジェクトに書き込むフリーウェアツールを利用して、上記すべてのパー
チャートを IPICTJ オブジェクトファイルとして書き込む。

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5
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b ) Canvas3 . 5.1による JMPファイルの加工 PICTファイルで、書き出したグラフィックオブ、ジェクトに対して、一連の加工を施す Applescriptプログラムを以下に示す。 グラフィックアプリケーション Canvas3 . 5 . 1も同様に Applescript対応であり、このこ とによってアプリケーション間でオブジェクトのうけわたしが可能となる。スクリプト の概要については、プログラム中に提示した。 ・ propertys a v:. . 門a c in t o s hH D : D e s k t o pF o l d e r : J門p B ir t hーD e a t h .C h a r t . O O1 " t e l la p p l i c a t i o nC a n v a s口3 . 5 . 1・・ a c t i v a t e o p e ns a v I ー ・ 戸 明 押' s s s e tp o in t st o20 K i l lS e l e c t i o n14 A d dt oS e l e c t i o n8 I n v e r tS e l e c t i o n1 e n uCommand( 2 9， 日 } E x e c u t ea卜1 E x e c u t ea卜1 e n uCommand{ ヨ ， 1 0 } ラベルフォントの変更 s e tp o in t st o20 r e p e a t. . . . i t hy c o u n t e rfrom1t op o i n t sby2 K i l lS e l e c t i o n14 c o u n t e r A d dt oS e l e c t i o n28+ y I n v e r tS e l e c t i o n1 S e tF o r e c o l o rb yp a l e t t ei n d e x1 6 endr e p e a t 塗りつぶしパターンの変更 s e tp o in t st o20 r e p e a t. . . . i t hy c o u n t e rfrom2t op o in t sby2 Ki 1 lS e l e c t i o n14 c o u n t e r A d dt oS e l e c t i o n28+ y I n v e r tS e l e c t i o n1 S e tF o r e c o l o rb yp a l e t t ei n d e x1 5 i 1 lP a t t e r n20+ ( y c o u n t e rd i v2 ) S e tF e n dr e p e a t ‑‑PI'"∞自主 2 s e tp o in t st o1 0 r e p e a t. . . . i t hy c o u n t e rfrom1t op o i n t s x軸ラベルの斜体化 K i l 1S e l e c t i o n14 A d dt oS e l e c t i o n5 1+ y c o u n t e r I n v e r tS e l e c t i o n1 E x e c u t ea卜1 e n uCommand{ ヨ ， 1 0 } e n uCommand( 4， 7 } E x e c u t ea卜1 卜 1 0 v et h es e l e c t i o nt ot h i sl o c a t i o n{ 10+ y c o u n t e r普 20，2 0 0 } endr e p e a t c l o s es a v in gy e s endt e l l E4 噌 Fhu η司

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最後に、今までの作業が最終的に研究報告書作成までの一連の自動化処理の布石であ
ることを強調しておきたい。ひとつひとつの A
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ても、全体のストリームジョブとなって構成されると、見tIPによるデータ解析処理はさ
らに強力なものとなって研究支援のツールとなることであろう。

割り付けによる想定図を示した。現在、 A
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tにDTPアプリケーションは対応

してきており、 これらデータ解析からドキュメンテーションまでの自動化処理の可能性
に展望がでてきたといえよう。。

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日本 5A5ユーザー会 ( 5UG卜 J) ACOS上のデータベースへのアクセスツールと適用システム構築倒の紹介 0 谷川俊彦奪 塩尻正幸" 岸本徹奪 中博幸本 細川!豊" 日 本 電 気 株 式 会 社 汎 用 AP事業部 本 ビジネスソリューション技術部 NECソフトウェア岡山 第一システム開発部 I n t r o d u c t i o nt oR D BA c c e s s T o o If o rA C O Ss y s t e m T .T a ni k a w a本T.K i s h i m o t o本 H . N a k a本 M . S h i o j i r i " Y . H o s o k a w a " N E CC o r p o r a t i o n 1 4 ‑ 2 2 . S H I B A U R A4 ‑ C H O M E . M I N A T O ‑ K U . T O K Y O1 0 8 N E CS o f t w a r eO k a y a m a . L t d . 6 7 7 . 0 U T I D A . O K A Y A M A7 0 1 ‑ 0 1 n 本 奪本 要旨 日本電気株式会社は、 SASインスティチュートジャパン殿と協力して 1993年 6月より UP/EWS4800上で UNIX版 SASシステムの提供を行っている。 今回、 UP/EWS4800上の SASシステムから ACOS上の RDBである RIQSII をアクセスする環境を整備したので紹介する。 キーワード: ACOS RIQSII SAS/AF クライアント・サーパ 1 .はじめに 従来より、 NECのメインフレームである ACOSのユーザからも利用希望の多かった SA Sシステムであるが、残念ながら現状 ACOSにはサポートされていない。しかし、オープン、 ダウンサイジングの進展と UP/EWS4800上での SASシステムのサポートに伴い、 A COS上のデータを SASシステムで利用したいという要望が多〈ょせられるようになった。 そこで、今回、 ACOS上の RDBである RIQSIIを SASシステムからアクセスできる ツール fRDB AccessToolJ を SAS/AFで開発したので、ここにその概要と 適用例を紹介する。 2.RDB AccessTool の紹介 2. 1 機能と特徴 ① ACOS上の RIQSIIから UP/EWS4800上にデータを取り込み、 SASデ ータセットを自動的に作成するツール。 ② SAS/AFで構築しており、 Base SASだけあれば使用できる。(表示確認 するには SAS/FSPも必要〉 ﹃U ︑ qU RU

③面倒な SQLを記述することなく、マウスによる画面上での簡単な操作で、データを 選択・抽出できる。 ④抽出条件の指定もマウスで簡単に行える簡易入力機能サポート。 ⑤一度指定した抽出条件は保存/呼出できるので、毎回指定する必要なし。 機能もサポート。 ⑥ V 1E W ⑦ RIQSIIの項目名が SASデータセットの変数名として使用できるかどうか自動的 に区別し、すべて利用できる場合はそのまま利用し、利用できないものが存在する場 合は自動的に変数名が割り当てられる。(任意の変数名を指定できる機能もある) 2.2 構成 ACOS‑4 基幹 DB RIQSII サーノ f DINA o r TCP/IP UP/EWS4800 RDBサーバ ~1 RDBサーバは、今回の RDB AccessToolのような A Pと SQLベースで ホスト上の RDBへのアクセスを可能にするソフトで、 UP/EWS4800だけでな く 、 PC98などの PCも含めて NECから広く提供されている。 phu nd 4

2.3 使用例 ① RIQSIIへ接続 ②取り出したい表名を一覧から選択(図 1) ③表名と同じ手順で項目名を指定(既定値は全項目) ④抽出条件の指定(図 2) ⑤出力 SASデータセットを指定 ⑥変数名を指定(図 3) R D B AccessTool Ver1.0 RIQSIIとの接続 ホホ* ユーザ名、アカウント、パスワードを入力してください **本 L一 一 ユーザ名 アカウント パスワード 一‑EZ‑i 一一:~T ̲ j A l : : >Eヨ ホホ* 間 口 す 項 の て べ *ネ* 須準 必標 定一一田一 名一封一 強制一 抽掛向指定 V er 1.0 、 RIQSIIのデータを指定してくださ L 主主 ホホホ メ入仁三仁三 ε~~~ ーrc:>c:> 1 i標準{指定しない) 出力先 SASデータセットを指定してください ライブラリ賄側院 *ネ* I:iORK ー ヱ ニZ とこと暫J I 主合理君 j必須 変数名叫旨定 i 標準(自動) 作成形式 ・データセット I 一一室LJ 図 1 表名選択画面 ゾ VIEW 一法乙J rυ 円 rυ 円 ﹃υ

姐 到 条件式を設定してください。 項目、演算子、結合子は、一覧から選択できます. 演算子 項目 条件式 l l S H O P C D 同州￨ー IA N D ~I 結合子 剰牛式 2 I 値 w .. 州 1 コ i コ 項目を選択してください 戸+ 1 l 結合子 ~:lJ.'1 1割 I S H O P C D M O D E N A M E C L A S S C D S U 8 J E C T 五E W F R E E K I N G A K U R IRl TU K I K A N S T A R T D 条件式 3 I l~t~五 JWì~ て f " J掠 :JJ . s ! 王 」 取説j ヘルフ・ i ト一一 図 2 簡易入力画面 Eおおおお鰐甥慰怒蕩際環沼環思褐爾匂双務沼環蕩認規お務彰臨瞭歩軒忍貯胃蕊蕊原京事務環‑‑砲事窓寄環窃夜間認湾否認探湯窃揚揚積荷窃概濁爾顔窃鶴窃穣蔚務協窃務窃鳴楊鷹町V努祷務問耳主調R 一一一一一一一一一一一一一一一一一一一宅華麗邸前一一一一一一一一一一一一一一一一̲"司! 変数名、妥激ラベルを磁Z してください.変更が必要捻場合には変更 L てください. E SASデータセット 変数名 (1/ 2ページ) 妥致ラベル l 劃S T C D C U S T C D 2 S H O P C D S H O P C D 3 H O D E H O D E 4 N A H E N A H E 5 C L A S S C D C L A S S C D 6 S U 8 J E C T S U 8 J E C T 7 N E W N E W 8 F R E E F R E E 9 KINGwr KI~GAKU 1 0 日I R I T U R I R I T U 必‑S/I w r と乙J o i i i 2 . I l!'J.i i i I . . . . . : : : ! . . じ 図 3 変数名指定画面 phd qu ρ o

3.適用事例 (与信管理システム) 3. 1 与信管理システムとは 金融機関・カード会社等においては、顧客に対してどれだけの信用を与えられるか、す なわち与信管理をどれだけの精度で行うことができるかが収益を左右することは言うまで もない。与信管理システムは、与信管理業務の意思決定支援を行うために、カンに頼らな い客観的な顧客診断を行うシステムである。 さて、実際に与信管理システムを構築する場合を考えてみよう。このとき、通常数十万 件から数百万件の膨大な顧客データを管理し、運用していくのはメインフレームでなけれ ば無理が生じる。やはり、大量データはメインフレームで一元管理し、分析に使用すると きにワークステーションに抽出してきて、モデルの構築を行い、そのモデルのみを PCに ダウンロードし、庖頭で与信管理に使用するという、分散処理システムであることがベス トであろう。 3.2 与信管理システム構築倒(処理の流れ) ステップ 1 ①メインフレームの基幹 DBから必要なデータをワークステーションヘ抽出 RDB AccessToolで ACOS‑4上の RIQSIIから、顧客データを UP/EWS4800上の SASシステムヘ SASデータセットとして抽出。 ステップ 2 ②ワークステーション上で貸し付け診断モデルを作成 抽出してきた顧客データをもとに、貸し倒れリスクを予測するためのモデル式を作 成する。今回は χ2検定で返済実績と関連の深い項目を分析し、数量化理論第 H類 で貸し付け診断モデルを作成。 ③モデルのダウンロード 作成した貸し付け診断モデルを SAS/CONNECTを用い、 PC側ヘダウンロ ード。 ステップ 3 ④ PCで予測診断 庖頭で顧客データを入力し、希望融資金額が適切かどうか、また、返済可能な金額 はいくらまでかを予測し、リスクを軽減する。 ⑤ PCで実績管理 顧客の返済情報を庖頭で入力し、ワークステーションヘ SAS/CONNECTを 用い、アップロード。 ステップ 2へもどる ⑥ワークステーション上でモデル式の評価 返済実績データにもとづき、予測診断した結果がどの程度の精度で的中したかを評 価する。的中率が低い、もしくは低くなった場合は、モデルの見直し(再構築)を 行う。 に u ー ヴ qd

ステップ 1 ステップ 3 ステップ 2 、 l 貸し付け診断モデル￨ 作 成 ィ ー(烏9暢 4.おわりに 実際に RDB AccessToolを SASシステムで開発し、実業務イメージのシステ ムに適用してみたわけであるが、当初、想像していた以上に簡単に構築することができた。 S ASシステムはオープン・ダウンサイジング時代におけるエンドユーザに開放するツールとし て機能の豊富さと使いやすさを併せ持っていると思う。 RDB AccessToolは 、 ORACLE版日も用意しており、 NECグループのソ フトウェア会社である、 NECソフトウェア岡山で製品として出荷を開始している。他のデー タベースについても希望があれば対応していく予定である。また、今回、前述の与信管理シス テムに利用した数量化理論も使いやすいように改造を行った。これも今後、希望が多ければサ ポートしていく予定である。 NECソフトウェア岡山は、これまでの豊富な統計解析分野での実績をベースに、 RDB AccessToolの提供を含めて、 SASシステムによるソリューションビジネスを開始 している。 日 O R A C L Eは、 O R A C L EC o r p o r a t i o nの登録商標です。 358一

日本 S A Sユーザー会 (SU G卜 0) W i n d o w s版 SASの PCネットワークへの導入経験 0阿 部 員 佐 子 野 口 知 雄 揮 淳 悟 マリオン・メレル・ダウ株式会社サイエンティフイツクシステムズ部 Thee x p e r i e n c ef o ri n t r o d u c t i o nofSASf o rWindowsi n t oPCNetwork TomooNoguchi， JungoSawa MasakoAbe， MarionM e r r e l lDowK .K. S c i e n t i f i cSystemsDepartment， 2・1，Shibaura1 ・c home ，Minato‑ku，Tokyo1 0 5Japan 要旨 マリオン・メレノレ・ダウ株式会社サイエンティフイツクシステムズ部では、 研 究 開 発 部 門 内 で の L A N同士のネットワーク(東京本社一枚方研究所間)構築 の 第 1歩 と し て 、 部 内 で No v e l lNe t w a r eベ ー ス の パ ソ コ ン L A Nを導入した。 そ の 際 最 も 好 余 曲 折 し た Windows版 SA S6.08Jの導入の経験について述べる。 キーワ ド WindowsForWorkgroup3 . 1 1，ネットワーク，インストール 1.システム構成 当社はアメリカカンサス・シティに本社 を置く米国系の製薬会社である。当社の コンピュータシステムはグローパルスタ ンダードに基づいて構築されている。 P C レベルでの標準仕様は、ほとんどが Windows ベースのものであり、し、くつかの ソフトウェアの中から選択できるように なっている。当部では、 L A N導入前は スタンド・アロン仕様で、 i486DX1 1CPU 搭載機種に MS‑Windows3 . 1をベースにし て 、 MS‑Word， M S ‑ E x c e l，MS‑PowerP o i n t， SA S f o rWindowsを導入し、日本語 F r o n t EndP r o c e s s o rは WXIIを用いていた。ま た 、 IRMAによる本社との電子メーノレシ ステムを合わせて用いていた。今回の L A N導入では、 MS・D o s 6 . 2(英語版)上で MS‑Windows を WindowsF o rW o r k g r o u p s 3 . 1 1 (以下 WFW3.11と略す)に乗せ替え WinIVを用いて日本語に対応した。将来 は 、 MS‑Sch 吋u l e + ， MS‑Mail，M S ‑ A c c e s s ，PC‑ O r a c l e等も導入する方で検討している。 Configuration P r i n t e r s H Pl a s e r j e tIP + E P S O NH G ‑ 3 0 0 5 0 0 M BH D D C l i e n t s にU ﹃U Qd

2. WindowsForWorkgroups3 . 1 1(WFW3.11)への導入 WFW3 . 1 1の特長は、 W o r k g r o u p sという概念，ディスクとネットワークアクセスの 高速化及び P e e r ‑ t o ・ P e e rc o m m u n i c a t i o nにある。当部では試験的に、 N o v e l lN e t w a r eの L A Nの上に WFW3. l1を導入して、プリンター、 MagnetOp t i 伺 1 D is k倒的、クライ アント P Cのハードディスクの一部、サーバー機のハードディスクの一部を共有 ( S h a r e )し 、 SAS等のソフトウェアの一部も L A N対応のものはサーバーで、共有する ことを前提に L A Nシステムの検討をした。 第一段階としては、 SASをサーバーに導入せずに、各クライアントごとに必要な 版 SASシステムリリース 6 . 0 8インストレーションガ 部分を導入した。導入は iWindows イド」に従い順調に行われ、テストもほぼ問題がなかった。しかし、 SASからの日 本語の印刷がまったくできなかった。 C l i n i c a lD a t aManagementの作業において日本語 でのデータ出力は必須であり、問題解決のめども立たないため、急濯、 VESAP a t c hと MS‑Window3 . 1 (日本語版)を併用することにした。 3. MS‑Windows3 . 1(日本語版)への導入 VESAp a t c hとMS‑Windows3. l(日本語版)での運用は、以前から行っていたもので、 日本語印制も含め特に問題ないようだったが、当然 WFW3.11の目玉だ、ったプリン ター、 M O、クライアントの P e e r ‑ t o 同P e e r型のハードディスクの共有ができなくなった。 そのため、プリンターの 1台をデータマネージャー専用とした。 4. サ ー バ ー 機 へ の 導 入 1ヶ月の試験運用の後、 SASのサーバー機への移行を試みた。 SAS/COREおよび 頻繁に使用する SAS 厄 ASEをクライアント機に残し、その他をサーバー機に導入した。 導入は、インストール画面から iD凶 出 組o n J を変更することで容易に移行できた。計 算速度等は 6月現在評価中である。 5 . まとめ 今回の L A N導入では、 WindowsF o rWor ゆ oups3. l1仰 F W3 . 1 1 )を用いたが、導入 時のテストでは S A Sからの日本語印刷だけがうまくいかなかった。現在、ネット ワーク上での SASのパフォーマンス等の評価中であり、さらに日本語印刷の問題に ついては、 SAS社テクニカノレサポートの方々の多大な御協力を得て解決を図ってい る 。 以上 3 6 0一

日本 5A5ユーザー会 (5U G卜..J) W I N D O W S版S A Sシ ス テ ム パ フ ォ ー マ ン ス 向 上 に つ い て 0篠 田 竜 司 システム開発部 SASセクション ネイチャーインサイト株式会社 P e r f o r m a n c eI m p r o v e m e n tf o rW i n d o w sv e r s i o nS A SS y s t e m R y u j iS h i n o d a S y s t e mD e v e l o p m e n tD e p a r t m e n tS A SS e c t i o n， N a t u r eI n s i g h tC O .，L t d . o k y o， 1 2 0 2 5 ‑ 6H i n o d e ‑ c h oA d a c h i‑ k u， T 要旨 パフォーマンス向上のための環境設定や簡単な使用テクニックをご紹介します。 キーワード: WINDOWS版 SASシステム 1 . 動作環境 SASシステムは、 W 1NDO WS3.1の以下の 2つの動作モードで稼働します。一般的に SASシステムは、エンハンスドモードの方が効率よく稼働します。 ‑スタンダードモード .エンハンスドモード [W1ND0WS3 .1 の起動条件] 上 以上 ト以 J ︐ ︑ ︑ ︽HHV w u n a イト パイ 4υnyu 内 FhdMM山地 カカ 品︒品︒ 量量 容容 ド U空空 一Pのの モ Cリリ ドのモモ 一上メメ ダ 以 ンS 夕 日 メX ン 印 イM ス・ エンハンスドモード •i 3 8 6以上の CPU ‑メインメモリの空き容量が 3 5 0 Kバイト以上 .XMSメモリの空き容量が 3 Mバイト以上 ‑361‑

2
.

スワップファイルの設定

W I N D O W Sでは、スワップファイルに対して仮想メモリのページングが行われます。ス
ワップファイルを使用するよう設定しますと、 WINDOWSのパフォーマンスが向上し、 S
A Sシステムのパフォーマンス向上にもなります。スワップファイルには以下の 2種類ありま
す
。

‑一時スワップファイル
.常設スワップファイル
一時スワップファイルよりも常設スワップファイルの方がより高速にアクセスできるので、
ディスク空き容量がある場合は常設スワップファイルを設定するようおすすめします。常設ス
ワップファイルを作成する場合、より高速なディスクに作成します。
また、オプションで i
B
I
O
Sを経由しないでスワップファイルを利用」を選択すると、ファイ
ルに対し 3
2ビットアクセス(通常 1
6ビット)が可能になり、パフォーマンスが向上します。
(※システムによっては使用できない場合があります。〉
「コントロールパネル」→「エンハンスドモード」→「スワップファイルの設定」

1j=ijjjjコ::::議111jj111j~j綴...議怒謬mmi!!!;!m;mm~1!~!~~!~~j~~~!~!!~i!!ll~i~~1!!i!~!lm;[!!î~~!i~!m~;;~~~~i~ji~~j~l!!!!!!i!!!lmmmmmmll!!!!!mmm
OK

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3. メモリ管理 パフォーマンスを向上させるためには、メモリ管理は非常に重要です。メモリをし、かに有効 に(無駄なく〉利用するかがポイントです。ここでは、メモリの節約について紹介します。 [メモリの種類] メインメモリ (コンベンショナルメモリ〉 メインメモリは、マシンに最初から搭載されている 6 4 0 Kバイトの基本的なメモリです。 UMA UMAは 、 6 4 0 Kバイトと 1 Mバイトの聞の 3 8 4 Kバイトの領域で、ビデオ回路やハードディスク コントローラ、システム B 10 Sなどの各種ハードウェアのために予約されています。 拡強メモリ 拡張メモリは 1 Mバイトより上の領域にある連続的なメモリ空間で、 XM S ( e X t e n d e dM e m o r yS p e c i f i c a t i o n ) と呼ばれる、アクセス方法に関する規格によって管理されています。拡 張メモリの最初の 6 4 Kバイトの部分は HMAと呼ばれています。 EMSメモリ (EMS : E x p a n d e dM e m o r yS p e c i f i c a t i o n ) WINDOWSは 、 EMSメモリを一切使用しません。 拡張メモリ 1 0 2 4 K アッパーメモリ領域 6 4 0 K メインメモリ O K ‑363一

3. 1 X M S ドライノ fのロード 拡張メモリを利用するには、 X M S ドライパのロードが必要です。 WINDOWSに付属し ている H I M E M .SYSが X M S ドライパです。 3. 2 D O Sを H M Aにロード DOS を HMA にロードすることにより、メインメモリが約 40~50Kバイト節約できます。 3. 3 U M Bの作成 U M Bを作成するには、 EMM386.EXEをロードする際に " N O E I I S "オプションを指定します。 デバイスドライパや TSR (常駐型プログラム)を U M Bにロードするにより、メインメモリ を節約します。 3 . 4 不要なドライパや TSRの削除 不要なドライパや TSRを削除することによりメモリを節約します。例えば、マウスドライ パはロードしなくても、 WINDOWSでマウスを使用することができます。 [CONFIG.SYSファイルの例] DEVICE=C:YWINDOWSYHIIIEM.SYS DEVICE=C:YWINDOWSYEMM386.EXE NOEMS M B DOSニHIGH，U DEVICEHIGH=C:YDOSY$FONT.SYS ‑364‑

4 . ディスク管理 SASシステムを使用して何らかの処理をする際、ディスクアクセスにかかる H寺聞の割合は、 そう少なくないはずです。ディスク管理を正しく行うことで、このディスクアクセスにかかる 時間を短縮することができます。 4 . 1 ディスクキャッシュの利用 WINDOWSには、 S M A R T D R V .EXEというディスクキャッシュユーティリティが用意されて います。これを利用することでディスクアクセスを高速化できます。設定方法は以下の通りで、 キャッシュメモリのサイズは、自動的に設定されます。 C A U T O E X E C .BATファイルに記述すると、 マシン起動時に自動的に設定されます。〉 C:VWINDOWSVSMARTDRV.EXE 4. 2 ディスクの最適化 定期的にハードディスクの最適化ユーティリティを実行して、ディスクのフラグメンテーシ ョンを解消します。 4 . 3 R A Mディスクの作成 R A Mディスクへのアクセスは非常に高速なので、メモリに余裕がある場合 R A Mディスク を作成し、そのドライブに SASの WORKライブラリなどを割り当てます。また、環境変数 TEMPにもそのドライブを指定します。 DOSとWINDOWSのテンポラリファイルがそこに 作成されます。 SET T E M P = E : 牢環境変数 T EMPの最後に Tをつけないこと [CONFIG.SYSの例] BUFFERS=10 F I L E S = 3 0 DEVICEHIGH=C:VWINDOWSVRAMDRIVE.SYS 1 0 2 4/ e F h υ nd p o

5.

そ の 他 パ フ ォ ー マ ン ス 向 上 の テ ク ニ ッ ク ( そ の 1)

5. 1 高 速 な デ ィ ス プ レ イ ド ラ イ パ の 使 用
ディスプレイドライパによって描画速度がことなります。高速なディスプレイドライパ
を使用することによりパフォーマンスが向上します。一般的には、低解像度の方が高速で
す。

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5. 3 壁 紙 を 使 用 し な い
壁紙を使用すると、画面イメージを保持するのに余計なメモリを消費します。また、再
描画にも時聞がかかります。
「コントロールパネル」→「画面のデザイン」

背景の模様
名前(且):(なし)

アイコン
圭

模様の編集 (
E
)…

間隔(~):

8
5 ~卜可卜

OK

図長いタイトルは改行(ぜ)

十品、， 1
7
1
1

アプリケーションの切り替え
図A
I
↑+
T
a
bキーを使った切り替えを高速にする (
1
)
スクリーンセーパー
名前(直):伝言板

圭

実行までの待ち時間(旦): 1
0

3分

ウインドウ
ィ
サr
と移動の単位(豆):
日

カーソルの点、減速度 (
R
)

枠の太さ (
6
)
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へ
ル
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)
壁紙

可

7
ス卜表示(I)
設定(旦)…

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。
￨

速く
今
￨

可

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盤掴

+

0 中央に表示(♀)
⑨並べて表示

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ハ

O
ハ
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6 . 環境設定ファイル ( C O N F I G . S A S )のカスタマイズ SASシステムの環境設定ファイル ( C O N F I G . S A S )をカスタマイズします。パフォーマンス 向上に関する 4つにオプションを紹介します。 .B U F N O オプション B U F N O n (デフォルト:n =1) SASデータセットの処理の際にオープンしておくメモリバッファの数を調整します。この 値を大きくすると、パフォーマンスを向上させることができます。 もっとも適切な値を見つける必要があります。 .B U F S I Z E オプション B U F S I Z E n (デフォルト:n = O ) 出力 SASデータセット用のパッフアサイズを指定します。この値を大きくすると、パフォ ーマンスを向上させることができます。デフォルトの場合、オプザベーションのサイズに応じ た値が選択されます。 .C O M P R E S Sオプション C O M P R E S SY E S (デフォルト:N o ) データセットを圧縮します。 1 / 0のパフォーマンスは向上しますが圧縮，解凍のために C P U使 用時聞が増加する場合があります。 .S O R T S I Z Eオプション S O R T S I Z E n (デフォルト:n = l M ) ソート処理で使用メモリの量を制限します。 S O R T S I Z Eオプションを指定しない場合、使用可 能なメモリをすべて使用します。よって必要以上にスワッピングを発生し、パフォーマンスが 低下する場合があります。 ※上記オプションは、 O P T I 0 N Sステートメントでも指定可能です。 qu ρ o ー ヴ

7
.

その他ノぞフォーマンス向上のテクニック(その 2)

7
. 1 AWSを最大にする
WINDOWSアプリケーションは、 フルスクリーンにした時の方が、より快適に動作しま
す。ウインドウを最大に表示するには、 ウインドウの一番右上のボタンをクリックします。

7. 2 ポップアップメニューの使用
メニューパーを使用すると、多くのウインドウズシステムリソースを消費します。ポップア
ップメニューを利用することにより、それらを節約できます。
「オプション」→ i
D
M
Sの設定」

2 表示オアション

j口羽川・ .()'r:l? (C)

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躍お;
2
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⑨ 州 内70(f?

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;SASの終了確認 00

上で右マウスr
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0メニユ‑}ト (
8
) ク妙するとメこr が

i口Uク口表示 (M)

0 J~) ド行(L)

表示されます。::

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.H

7
. 3 L
O
Gウインドウの消去
プログラムを実行する際に、 L
O
Gウインドウを消去してから実行すると処理時聞が短くなる
場合があります。 L
O
Gウインドウの消去は '
L
O
GO
F
F
'コマンドで行います。

参考文献:

Windows版 SASシステム使用の手引き

※ WINDOWSは、マイクロソフト社の登録商標です

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日本 5A5ユーザー会 ( 5UGト 0 ) メインフレーム版 SASシステムの パフォーマンスチューニングについて 鈴木一彦 株式会社 S ASイシスティチュートジャバン開発セクショシ P e r f o r m a n c eT u n i n gf o rSASS y s t e mu n d e rMainframe K a z u h i k oS u z u k i A SI n s t i t u t eJa p a n，Ltd R&DS e c t i o n，S 要旨 本論文では、メイシフレーム環境で動作する S A Sシステムのパフォーマシスおよびチューニングについて、パージョ ン 5とパージョシ 6との比較を含めて説明する。 キーワード: PERFORMANCETUNING 1 はじめに いて、少しパフォーマシスの問題がある。その例として、 S A Sシステムバージョン 6は 、 M V A ( M u l t i V e n d o rA r c h i t e c tu r e )のコンセプトに基づき開発された。 MVAに おけるシステム設計は、ほとんどの実行コードが山一ド ウェア、オペレーティングシステムから独立していると とで、コード全体の 1 0パーセント程度が依存するとと を許している。とれにより、 SASシステムを異なった ノ、ードウェアプラットフォームにおいても問機の仕様 で使用するととができる。パージョシ 5の S A Sシステ ムでは、 IBM3 7 0アセンプラ一、 P L j Iを用いており、 3 7 0アーキテクチャの優位な部分を生かしたシステム設 計がなされていた。しかし、下位の ρ ードウェア、オペ レーティングへ移植する上において、かなりのコードの 修正が必要とされる。パージョシ 6の S ASシステムは、 ノ、ードウェア、 オペレーテイングシステムへの依存度 MVAのポータプルスーパーパイサーレーアにおける 各ファンクションの開発において、メインフレームの持 つ優位な部分を生かすために、アセンプラ一言語を用い ていない点である。とれまで、パージョン 6において、 S A Sシステムのアーキテクチャ変更に伴い、パージョシ 5よりも CPU実行時間、経過時聞が多くのケースで減 少したと発表されてきた。しかしながら、パージョン 6 のS A Sシステムにおいて、パージョン 5の SASシステ ムと比較した場合、一部の範囲においてパフォーマンス の問題があるととも無視できない。本論文では、とれら の問題を解消すべく、パージョン 6における S A Sシス テムのチューニシグポイシトについて述べる。 2 パージョン 6のパフォーマンス S A Sシステムのパージョン 5とパージョン 6の を最小限に止めるととで、仕様の異なったペンダーの ρ ー 以下に、 ドウェア上へ移植する作業において、非常に小量の変更 パフォーマシスに関しての問題点、改善された点につい て述べる。 で可能としている。また、大部分のコードは、 A N S IK 準拠した C言語で書かれており、他のオペレーテイン グシステムへのポーテイシグ時においても非常に問題が S A Sシステムを利用するユーザーに とって非常に良いととである。唯一 MVAの否定的な要 2 . 1 パフォーマンスの問題 少ない。とれは、 素として、パージョシ 5と比較した時に一部の範囲にお ‑369 ‑マクロ変数名の解決処理 • S A Sのステートメントのパーシシグ処理

• PROCFORMATによるユーザーフォーマット ‑一部のフォーマットとインフォーマット • SASデータセットにおける変数名の解決処理 ・SASログおよび SASOUTPUTへの出力処理 ソースステートメントも通常の SASステートメントと 同様に行える。 %INCLUDEステートメシトをプログ ラムエディ夕、コマンドライン上で使用し、サブミット を行うとともできる。バージョン 6では、との入力スト リームの ρ ンドリングを行うため、ロジックが追加され、 多くのステートメントを処理する場合 K、パージョン 5 より、 CPU時聞を必要とする。対策として、コメント 2 . 2 パフォーマンスの改善 • SASデータライプラ YK対する 1/0処 理 .外部ファイんに対する 1 /0処理 化された SASプログラムステートメントを取り除くと とでスピードアップされる。また、パージョン 6におい て、，，*."スタイルのコメシトより、 " j *本/"スタイル の方が、パーシシグするスーパーパイザーの関係で効率 が良い。 • DATAステップのロジック • SORT処理 2 . 5 PROCFORMATで作成されたユー ザーフォーマット ‑プロシジャ バージョン 5では、 PROCFORMATKより生成され たユーザーフォーマットは、ロードモジューノレとして存 2 . 3 マクロ変数名の解決処理 区分編成データセット) 在していた。ユーザーは、 PDS( パージョン 6のアーキテクチャの変更に伴い、 SASマ 使用するととが許されていた。パージョン 6では、 PROC クロ言語を用いた時 K一部実行時間の増加が見受けられ FORMATで作成されたユーザーフォーマットは SASカ 中にあるフォーマットライプラリを JCL上で連結し、 る。との問題に関連する SASシステムの新しいシステ ムオプションを説明する。 MSYMTABMAXオプショ ンは、メモリー空聞におけるマクロシンボルテープルの サイズを制御する。メモリー内のシシポルテープんが満 杯になった時点で、 SASシステムは、マクロシンボん を DISK上に一時的に保存する。また、 MVARSIZEオ プショシは、メモリー空聞におけるマクロ変数のシシポ ルのサイスを制御する。メモリー内のマクロ変数のシシ 、 DISK上へ一 ポんが MVARSIZEより大きい場合 Kは タログ内のオブジェクトとして保存される。との場合、 MVS， MSP， VOS3の JCLを用いて、 SASカタログを連 結し使用するととは不可能である。連結し使用するため には、 SASの CONFIGファイル内 K、フォーマットサー チリストを指定する必要がある。との違いにより、パフォー マンスは、パージョシ 5より低下している。また、パー ジョン 5形式で存在しているフォーマットライブラリを フォーマンスあるいは、フォーマットライブラリの ノf 連結の目的でパージョン 6上で使用するとともできる。 時的 K保存される。との設定値とユーザーが使用してい /0カウシト るマクロ変数の状態 Kより、 DISKへの 1 が増加し、バフォーマンスの低下 Kつながる。また、マ 2 . 6 一部のフォーマット、インフォーマット クロ言語を用いた JOBK対するパフォーマンスの改善 パージョン 6では、 DATAステップにおいてポータプ 方法として、マクロ言語プロセッサ Kより、コンパイん ルコードゼネレータがサポートされた。 されたマクロのコードを保存しておく新しい機能がある。 そのため、フォーマット使用時においては、生成された との機能は、コンパイんされたマクロの中間コードを、 マシンコードにより、別レーアヘフォーマット処理要求 DISK上に保存しておき、そのマクロが呼び出された時 を行う。また、多くの SASフォーマット、インフォー Kメモリー上 K展開し、使用される。とれをストアード マットは、アセシプラコードから C コードへ書き換えら マクロコンバイんと呼ぶ。本機能は、マクロコーデイシ れたととにより、一部パージョン 5より、パフォーマン グ中の定義マクロ変数の値 K対して毎回参照するのでは スが低下している。 なく、一度だけ参照し、判定を行う場合には非常に便利 である。 2 . 7 SASデータセットにおける変数名の解 決処理 2. 4 SASのステートメントのパーシング処 理 バージョン 5では、 SASデータセット内での変数名解 決において、パイナリサーチが用いられていた。しかし、 バージョン 6から、何種類かの SASのソースステート バージョン 6では、 Pニアサーチを使用している。その メントストリームを生成できるようになった。 SCLの ため、 PROCMEANSと PROCSUMMARYのよう 3 7 0

な出力する変数が多いプロシジャなどは、パフォーマシ スが低下するととがある。 数がかなり多い場合には、デパイスがサポートする大き なプロックサイズ K変更すべきである。また、メシパー 中のオプザペーション数が少ない場合には、プロックサ 2 . 8 SASログおよび SASOUTPUTへの イズは、 6 144が効率が良い。以下 K大容量のデータで ある場合 K指定すべきプロックサイズについて示す。 依存しない。そのため、 I EBGENERなどの MVS上 のユーティリティを用いて、 S ASデータライプラ Fを 他のトラックサイズが異なる D ASDへ制約されるとと なく、コピーするととができる。また、 1オプザペーショ ンあたりのオーバーヘッドが、 4ノfイトから 1バイト K われる。標滋は、それぞれのファイル K対する更新時 K、 レコードレベルでロックされる。 S A Sシステムは、 4つ とのオプションは、 S A Sデータセットのページパッフア サイズを指定する。とのページは、ひとつまたは複数プ ロックからなる。また、 B UFNO=オプションは、 S A S データセットオープン時 K、どのくらいのページバッフア を確保するかについて指定する。とれらのオプション K は、長所短所がある。長所として、大きなページバッフアー で 1/0オペレーショシを行った場合には、 1回あたりの データ転送量が増えるため、 EXCP回数は減少する。 しかし、短所として大きなページパッフアへ対しては、 多くのメモリーを必要とするため、 トータルメモ 9‑、 タスクメモ Pーに影響するととが考えされる。効果のあ る一例として、ページバッファー内の同一ページK.2回 ι L 上アクセスする時、たとえば、 F SEDITにおいて逆 にスクロールする場合など E XCP回数が減少し、 SAS の実行経過時聞が削減される。 • COMPRESSニオプション とのオプショシは、 S A Sデータセットのオプザペーショ ン形式を可変長にするか、標準の S A Sデータセットタ イプで持っかを圧縮、非圧縮の形で表現する。圧縮され たオプザペーションは、非圧縮状態のオプザペーション よりディスク容量は少くすみ、 EXCP回数も減少する。 また、圧縮されたデータセット内で削除されたオプザペー のオプション B LKSIZE=， BUFNO=， BUFSIZE=， COM‑ PRESS=を提供している。とれらは、 S A Sデータライ ペースは、 REUSEオプション指定により再使 用される。しかし、圧縮されたオプザペーションは、実 プラリのディスクスペースの効率化、パフォーマ、 オプティマイズを行うために重要である。各オプショシ A Sシステムオプシヨシとして、または、データ は 、 S セットのオプショシとして指定可能である。 • BLKSIZE=オプション とのオプションは、 BLKSIZE=18944 • BUFSIZE=オプション 減少した。また、新しい形式の S A Sデータライプラ P の概念として、メシパーレペル、または、レコードレペ ルでのロック機能がある。メシバーレペルのロックは、 個々の更新オープン要求 K対して行われる。レコードレ ペルのロックは、カレシトレコードを更新した時点で行 ヲ g S( F i x e dS t a n d a r d )へ変更された。 F S形式 式から F のデータセットは、順編成ファイルであり、トラック K Fb タライプラリ内の各オプザペーションどとに、 4パイト のオーバーヘッドがあった。パージョシ 6から、 DA形 o o DAは、トラッ A Sデー クサイズ K依存しているからである。また、 S 勺ゐヲ g たトラックサイズを持つ D ASDへ移動する場合などに おいて非常に容易ではない。なぜなら、 BLKSIZE=23040 4480 た。パージョン 5では、ダイレクトアクセス ( D A )デー タセットが用いられていたが、との傍造は、他の異なっ 45 ージョシ 6から S A Sライプラリの構造が新しくなっ ノf a u ︐ 理 n u 2 . 9 SASデータライブラリに対する 1/0処 auau n u Fbu‑‑ ・ 可 る 。 3sh 3tc 1 ・ a u n +LV B u‑J‑ γム prua トK対して各国言語を用いたメッセージ出力がサポート された。とれにより、 P ROCFREQのような多くのア ウトプットメッセージを出力するプロシジャの場合など、 パージョン 5よりもパフォーマンスが低下するととがあ 958 q u 勺t‑GM 345 SASのログおよび S A Sのアウトプッ 'auoo n u qus‑a ZFE 3tc 1a ・ H ・ Jt BU‑‑ ージョン 6 から、 ノf su‑‑ 出力処理 S A Sデータライプラリ K対するプ ロックサイズの標準値を指定する。プロックサイズは、 際の変数値を回復するために処理を必要とするため、そ の分 C PU時聞は増加する。圧縮すべきかどうかの基準 として、 S A Sデータセット内に文字変数がかなり多い 場合、数値変数がかなり多く変数 K対し、長さが指定さ れていない場合など効果がある。 2 . 1 0 外部ファイルに対する 1/0処理 状況に応じてセッテイングするととが望ましい。もし、 パージョシ 6における外部ファイル 1/0処理は、パージョ S A Sライプラリ中のメシパーのオプザペーショシ数、変 シ 5より、かなり早くなっている。主な理由として、パー ‑371

2 . 1 4 F ILEステートメント ジョン 5では、データ管理プログラムおけるアクセス方 式が QSAMであったが、パージョシ 6からは、 BSAM を使用している。 BSAMは、プロック単位 1/0であり、 デパイスが許す範囲において、プロックサイズをオプティ マイズするととで、重要なパフォーマンスの改善が得ら れる。 パージョシ 6から新しく F1LENAMEステートメシトが TSSの AL‑ 追加された。とのステートメントは、 TSO， LOCATEコマンドと JCLの DDステートメントと同 線の機能である。システムが提供する SVC 9 9サーピ スを使用し、 OSデータセットを動的に作成し、割り当 てるととが可能となった。とのステートメントは、 TSO， TSS環境、 BATCH環境の両方で指定できる。 2 . 1 1 DATAステップのロジック パージョン 5では、 DATAステップのさまざまなワー クエ Pア、パッファー、フラグを実行時に作成していた。 パージョシ 6では、実行前のコシパイル段階において、 2 . 1 5 DATAステップビュー パージョシ 6においての拡強点として、 DATAステッ 論理表現の評価、ファンクショシ呼び出し、実行制御に 関しての情報を中間コードとして作成し、コードゼネレー タがとれを解析し、 ρ ードウェアの持つマシシコードに 変換し、実行されている。とれにより、パージョシ 5よ り、かなりパフォーマシスが改善されている。 プピューがある。とれは、 DATAステップのコーディ シグ自体を SASのピューとして作成する機能である。 ピューは、プロシジャ等で直銭データとして指定可能で あり、外部から入力されたデータを直接 SASフ.ロシジャ に渡すととができる。パージョシ 5では、プロシジャで パージョン 6において多くのプロシジャの改良が行われ データを処理するためには、一度 DATAステップを実 行し、中間データセットを作成する必要があったが、 DATAステップピューにより、処理するデータを DISK 2 . 1 2 プロシジャ た 。 IBMのρ ードウェア上で、ペクトル演算機構が使 上 K保存する必要がないため、大容量のデータを処理す 、その他、多 用可能な場合、 PROCGLM、 FACTOR くの線形代数学をペースとしたプロシジャのパフォーマ ンスの改善がされている。また、パージョシ 5よりも遅 る時、あるいは、 DISK容量が限られている場合などに は有利である。 くなったとされる PROCSUMMARYなども、大きな アドレス空間を得るととができ、ほとんどのデータをメ 3 パフォーマンス向上へのステップ モ P一上で処理するととで実行時聞が削減される。 MVS 3 . 1 システムのリンクパックエリアへ導入 上において、大量のクロス分類処理のために、 2つの非 公開オプショシ VMNS1SA， VMNSOSAが容易されてい る。とのオプション Kよりパフォーマンスの改善を仔う SASシステムを同時に複数のユーザ←が使用するケース において、 SASシステムのスーパーパイザーおよび、 DATAステップのルーチンを Pシクパックエリアへ導入 ととができる。 各オプショシの推奨値は、 するとパフォーマンスの改善になる。また、フルスクリー ンアプリケーショシの様築、実行を複数のユーザーが行っ VMNS1SA=32K、 VMNSOSA=32Kである。 ているケースにおいても、同様のととがいえる。モジュー SASXALH)は 、 ル SASXAL(SASXALF， 2 . 1 3 ソート処理 非拡張リン クパックエリア (LPA)へロ←ドされるが、その他の全 パージョン 6において、 SASSORTはかなり改善され た。小さなデータセットに対するソート処理では、 SAS SORrの処理速度は、システムソートより早くなった。 システムオプション SORTPGM=BESTを指定すると とにより、データ件数に応じて SASSORTまたは、シ ステムソートが選択され使用される。また、ソートのパ フォーマシス改善のために、ユーティリティファイルの バッファーサイズを指定する UBUFS1ZEオプションが 追加された。との値は、 32Kから 64Kの範囲で 6Kず つ増やすととができる。 てのモジュールは、拡張 Fンクバックエリア (ELPA)へ ロードされる。もし、 LPAへ導入しなかった場合、 SAS システムのスーパーパイザーモジュールは、 SASシス テムを使用する個 h のユーザーアドレス空間毎 K ロード されてしまう。 LPAへ導入した場合 Kは、個 h のユー ザー空間毎へのロードが減少する。また、補助仮想記憶 に対して仮想ページフレーム上にある複数の SASシス テムのスーパーパイザーモジュールを待避する回数も削 減される。との効果は、 SASシステムを同時 K使用す るユーザーが多ければ多いほど大きい。 LPAへの導入は、以下の環境においてサポートされて いる。 IBM MVS/XA MVS/ESA 目立 叩 S3/ESl 叩 S3/AS ワs 白 つ qd

富士通 MSP/AE MSP/EX SAS/ASSIST ソフトウェアが使用するルーチン モジュール属性 :RE‑ENTRANT， REUSABLE， リンクパックエりアへ導入するスーパーパイザーモジュー んは、 S A Sシステムを導入されたロードライプラリに 存在し、各モジュールの属性、サイズは、以下の通りで REFRESHABLE AMODE=31， RMODE=ANY サイズ: 457K SABSCLL ある。 SAS/ASSISTソフトウェア， SCLが使用するノレーチ SASXAL ン ( IBM) モジュール属性 :RE‑ENTRANT， REUSABLE， SASXALH (目立) REFRESHABLE AMODE=31， RMODE=ANY SASXALF (富士通) サイズ: 774K ホストスーパーパイザー REUSABLE， モジュール属性: RE‑ENTRAHT， SABDBGL REFRESHABLE AMODE=31， RMODE=24 SCL Debuggerが使用するルーチン サイズ: 204K モジュール属性 :RE‑ENTRANT， REUSABLE， REFRESHABLE AMODE=31， RMODE=ANY SASXAL2 サイズ: 128K ホストスーパーパイザー REUSABLE， モジュール属性 :RE‑ENTRANT， SABFSPL REFRESHABLE AMODE=31， RMODE=ANY SAS/FSP ソフトウェアが使用するルーチン サイズ: 612K モジュール属性 :RE‑ENTRANT， REUSABLE， SASXAL(SASXALH， SASXALF)は、ホストスーパー REFRESHABLE AMODE=31， RMODE=ANY パイザーであり、アドレス空間内の 16メガパイトより サイズ: 354K 下に常駐し、 SASXAL2は、 16メガバイトより上に常 SABZPLH 駐する。とれらのモジューんには、システム依存度の高 いコードが全て含まれている。また、 SABXSPHは、 出カルーチン ポータプルスーパーパイザーであり、 16メガバイトよ モジュール属性:RE‑ENTRANT， REUSABLE， り上のアドレス空聞にロードされる。 REFRESHABLE AMODE=31， RMODE=ANY S A Sシステムにおける LPA使用時のエシトリーモジュー ASXAL(SASXALH， SASXALF)である。 ル名は、 S T S O ( T S S )環境で使用する場合、 S A S提供のコマンド プロシジャ内の E NTRYパラメータへ SASXAL， SASXALH，SASXALFを実行環境に合わせて指定する。 BATCH環境の場合には、 S A S提供のカタログ式プロ シジャ内の PGM=にて指定する。 サイズ: 55K SABXGPH SAS/GRAPH ソフトウェアが使用するルーチン REUSABLE， モジュール属性 :RE‑ENTRANT， REFRESHABLE AMODE=31， RMODE=ANY サイズ: 592K SABAFL SABXSPH SAS/AFソフトウェアが使用するんーチン ポータプルスーパーパイザー モジュール属性:RE‑EHTRANT， REUSABLE， REUSABLE， モジュール属性:RE‑ENTRANT， REFRESHABLE AMODE=31， RMODE=ANY REFRESHABLE AMODE=31， RMODE=AHY サイズ: 847K サイズ: 492K SABDS DATAステップコンパイラ、実行時コシポーネント REUSABLE， モジュール属性 :RE‑ENTRANT， REFRESHABLE AMODE=31， RMODE=AHY サイズ: 374K SABDPDL 373

• PerformanceI s s u e st oConsiderWhenMigrat‑ 以下 K LPA未使用時と使用時におけるバフォーマシス mg の測定結果を示す。 ProductionJobsfromV e r s i o n5t oV e r s i o n6o f • TSO環境 t h eSASSystemunderMVS • Acomparisono fDataStepPerformancei nV e r ‑ s i o n6 . 0 6 and5.18 DMS(Display Manager System)の初期画面が、表示 されるまでの CPU時間と経過時間 C即時間(秒) 経過時間(秒) LPA未使用時 0.25 9.0 LPA使用時 0.21 5.0 • sATCH環境 以下の簡単な DATAステップコーデイシグ Kて測定を 、 SASのシステムオプショ 行った。測定値の出カ K は ン STIMER， FULLSTATSを用いた。 data test; do i=1 to 1000; output; end; run; qdau nU9d nunu nunu ハu n u v n v n nunU004A 官 ︑ U90 nunU9droau nunU9dqL90 ρuρuvJV2 匂 ‑‑‑一一 ρup sl mmrr ・ 1・ 1too ttnmm uee ・ 0mm 4 干A p p‑‑ka ivHbr 開 A 円 ul ax ca so t p LPA未使用時 LPA使用時 CPU time ‑ 00:00:00.03 Elapsed time ‑ 00:00:00.04 EXCP count ‑ 10 Task memory ‑ 40K Total memory ‑ 925K 4 おわりに 現在1)1)ースされている SASパージョシ 6は、既 K数 多くのユーザーに利用されている。本論文では、パフォー マシスという観点から見た SASシステムについて述べ たが、パージョン 6の SASシステムは、アプリケーショ ン自身のハードウェアからの独立が特徴である。今後、 企業情報システムの開発ツールとして、さらに利用して もらうととを願ってやまない。 5 参考文献 • SASCompanionf o rt h eMVSE n v i r o l l m e n t . V e r s i o l l 6 qJ A9 ワt

日本 SASユーザー会 (SUGI‑J) Open VMS AXP版 SASの 性 能 評 価 安達健 森永乳業株式会社生物科学研究所 臨床開発室 P e r f o r田a n c日 E v a l u a t i o no fS A SS y s t e mf o rO p e nV M SA X P T a k e s h iA d a c h i H o r i n a g aH i l kI n d u s t r yC O .. L T DB i o s c i e n c eL ab o r a t o r y C l i n i c a lR e s e a r c hS e c t i o n4 ‑ 4 ‑ 2 2H e g u r oH e g u r o k u .T o k y o 要旨 Alpha AXPシステムはクロック数において、 200MHz超を実現したことによって、各種利用分野に対して生産性 の飛躍的な向上をもたらしている. そのような状況下で、 Open VMS AXP版 SASシステムが、本年 4月にリリースされた. Open VMS AXP版 SASシステムでは、 Alpha AXPの圧倒的なパワースベックによって、従来懸念されて いた VAX/VMS版 SASシステムの処理速度・漫作性と比較して、画期的な進化がもたらされたことは疑う余地の無い事実 である. 本稿においては、 Open VMS AXP版 SASシステムが、 VAX/VMS版 SASシステムユーザーの箔音足り得る 車しているのか等について今後の展 のか、カタログスベックにおける処理能力が SASシステムの中で、如何なる処理性能を発 j 望を交えながら報告する. キーワード O p e nV M SA X P版 S A Sシ ス テ ム 、A l p h aA X Pシ ス テ ム 1. は じ め に Alpha A X Pシ ス テ ム が 1 9 9 2年後半にリリースされてから、 1年 半 強 を 経 過 しようとしている。 その問、 64 ピ ッ ト 化 さ れ た 、 従 来 の R 1 S C ア ー キ テ ク チ ュ ア を 陵 駕 す る 圧 倒 的 なパワースペックに大きな関心が寄せられると共に、そのシステム性能・対応する各 種アプリケーションの処理能力等に対する期待感が益々上昇しているのが現状である。 と こ ろ で 、 本 年 4月 末 に 待 望 の Alpha A X Pシ ス テ ム に 対 応 し た S A Sシス テ ム が リ リ ー ス 6. 0 9として、販売開始された。 従来、 VAX/VMS版 S A Sシ ス テ ム を 使 用 し て い る ユ ー ザ ー に と っ て 、 V M S という O Sが U N I Xに 比 較 し て 安 心 し て 利 用 で き る こ と か ら 、 処 理 速 度 が 今 一 つ 心 許 な い も の で あ る こ と は 重 々 承 知 の 上 で 、 涙 を 飲 ん で V M Sに 縛 り 付 け ら れ る こ と も 多々あると予想される。 しかし、今回の O p e n V M S A X P版 SASシステムのリリースによって、 VAX/VMS版 S A Sシ ス テ ム ユ ー ザ ー の SASシ ス テ ム に 対 す る 不 安 ・ 不 満 は 一 挙に解消される可能性が高まってきている。 そこで、以下においては、 O p e n V M S A X P版 S A Sシ ス テ ム が 現 時 点 に おいて、如何なる処理性能を有しているか?、よりパフォーマンスを向上させるため には如何なるシステム環境が要求されるのか?等といった観点から、当社における使 用経験を基に述べる。 F ワ I QU ヘυ

2. O pe n V M S A X P版 SASシステムの処理性能 1) O p e n V M S A X P版 S A Sシ ス テ ム の 機 能 現在、 VAX/VMS版 SASは リ リ ー ス 6. 0 8であるのに対して、 O p e n V M S A X P版 SASは り リ ー ス 6. 0 9である。 従って、一概に両者の機能を云々することは、至適とも考えられない。 そ こ で 、 両 者 の リ リ ー ス の 違 い に 伴 う SASシ ス テ ム 使 用 上 の 主 な 留 意 点 に つ い て 表 1に記した。 表 1 V A玄 /VMS底 SASl :Open VMS A玄 F底 SASの栂隼比較 SASリリース VAX/VMS版 6. 0 8 Open V M S A X P版 6. 0 9 GUI D ̲ f l o a t i n g Motifo rX U I T ̲ f l o a t i n g Motif パップアサイズ 制限あり 物理メモリー量に依存 浮動小数点 一点注意が必要なのは、 V A Xシステムと Alpha A X Pシ ス テ ム の 両 者 間における浮動小数点が異なっていることである。 その結果、 SASシ ス テ ム に お い て 設 定 可 能 な 最 小 デ ー タ 長 が 従 来 の r 2J か ら r 3Jへと制限がされていることである。 そ の た め に 、 従 来 の VAX/VMS版 SASシ ス テ ム か ら O p e n V M S A X P版 SASシ ス テ ム に 移 行 す る 際 に は 、 ト ラ ン ス ポ ー テ ィ ン グ を 実 施 す る 必 要がある。 VAX/VMS版 SASシ ス テ ム と 比 較 し て 、 上 記 を 始 め と し た 多 少 の 機 能 制 限 及 び 進 歩 が 認 め ら れ る が 、 一 般 的 な SASシ ス テ ム の 運 用 に 対 し て は 大 き な ス トレスもなく利用可能とである。 今後、 O p e n V M S A X Pが O Sとしての機能進化を遂げ、 O p e n V M S V A Xの機能を包含していくに従って、 SASシ ス テ ム に お い て も 、 両 者間の親和性がとれてくることは充分に期待できる。 2) シ ス テ ム 資 源 Alpha A X Pシ ス テ ム は 、 超 高 速 C P Uを 搭 載 し た こ と に よ っ て 、 卓 越 し た 処 理 性 能 を 実 現 し た が 、 そ こ に 搭 載 さ れ た SASシ ス テ ム の 基 本 機 能 は 他 の プラットホームと大差が存在するわけではない。 従って、 O p e n V M S A X P版 SASシ ス テ ム に よ っ て 、 相 応 の 処 理 性 能を具現化するためには、その運用形態・システム構成について留意する必要が ある。 まず、実行環境としては、 M 0 t i f環 境 に お け る 操 作 性 を 考 慮 す れ ば 、 V T 端末環境にて使用するメリットは乏しい。 また、 M 0 t i f環 境 自 体 の 操 作 性 が コ ン ビ ュ ー タ ー 資 諒 に 大 き く 依 存 す る こ と か ら 、 各 ユ ー ザ ー 当 た り の R A M容 量 を 充 分 に 確 保 す る こ と が 必 要 で あ る 。 更に、システム構成に応じたモデル選択と実行環境の調整が重要となるのは自 明の理である。 一般的には、 VAX/VMS版 SASシステムのユーザーが、 O p e n V M S A X P版 SASシ ス テ ム へ と 移 行 す る 場 合 に は 、 現 行 の コ ン ピ ュ ー タ ー ハ b ηt qu

シ ス テ ム を Alpha A X Pシ ス テ ム に 置 き 換 え た 上 で 、 必 要 十 二 分 な R A M 容量を確保することにより、従来の数十倍のパフォーマンスを難無く手にするこ とが可能と考えられる。 3) 当 社 に お け る u p e n V M S A X P版 S A Sシ ス テ ム の 使 用 事 例 Alpha A X Pシ ス テ ム が VAX/VMS版 S A Sシ ス テ ム ユ ー ザ ー に 大 き な 期 待 感 を 抱 か せ る に は 充 分 な 基 本 性 能 に 対 し て 、 S A Sシ ス テ ム が ど の 程 度 答えを出しているのかを、以下では検討した。 (1) シ ス テ ム 構 成 以下では、下記の機器により、 O p e n のパフォーマンスを検討した。 V M S A X P版 S A Sシ ス テ ム SASシ ス テ ム リ り ー ス N o 機器名称 1) M i c r o VAX3400; リリース 6. 0 6、 6. 0 7 2) DEC3400 ;リリース 6. 0 9 尚 、 1)と 2)は D E C ne tに よ り 接 続 さ れ て い る が 、 ク ラ ス タ ー 構 成 に はなっていない。 (2) 時 系 列 デ ー タ を 用 い た 使 用 事 例 ある臨床試験において、症例経過グラフを作成する必要性が生じたために、 S A Sシ ス テ ム に お い て ANNOTATE機 能 を 用 い て G P L O Tプ ロ シ ジ ャ に より作成した事例を基に、 (1) 項 の 2つの SASシ ス テ ム に つ い て 、 そ の 処 理 速度の点から比較した。 ・データの仕様 全 4 0症 例 分 の 底 者 背 景 デ ー タ (1 0項目 60バ イ ト ) 各 患 者 の 血 算 デ ー タ ( 時 系 列 デ ー 夕 、 280病 日 分 4項目 約 250 0バ イ ト ) ‑処理内容 1) は V T端末、 2) は M 0 t i f環境にて実行した。 TRANSPOSEプロシジャ実行後、 D A T Aス テ ッ プ に て 各 血 算 項 目 毎 に デ ー タ 加 工 を 行 い 、 そ の 後 に 、 各 症 例 毎 に ANNOTATEデ ー タ セ ッ ト を 作成し、 G P L O Tプロシジャにてグラフ化した。 ・ 処 理 速 度 ・ 実 行 時 間 の 比 較 結 果 ( 表 2) 従 来 VAX/VMS版 SASシステムにおいては、 7時 間 以 上 を 要 し て い た 処理が、 6分 強 に て 終 了 す る こ と が 確 認 さ れ た 。 表 2 GPLOTプロシジャによる処理結果 VAX/VMS版 S A S O p e n V M S A X P版 SAS データ加工部分 8. 6 5分 2. 7 5分 グラフ作成 4 4 6. 4分 6. 4分 この結果から、 C P U依 存 型 の ジ ョ ブ を 実 施 す る 際 に は 、 飛 躍 的 な 生 産 性 の 向上が認められることが確認された。 また、従来不可能であった会話型グラフ処理が比較的簡便に実行可能となり、 作業効率に大きく貢献する結果となった。 一377一

今後、微修正を行うためにグラフ編集機能を併用すれば、更に処理時間の短 縮の可能性が期待される。 3. O p e n V M S A X P版 SASシステムをより効率 的に利用するために 1) Performance Tuning の 必 要 性 P e r f o r m a n c e T u n i n g は 必 要 で あ ろ う か ?3. 項 の 処 理 結 果 を 見 れ ば 一 目 瞭 然 であるが、標準的なシステム構成でも SASシステムの処理性能は充分に発揮さ れる.と考えられる。 但し、ディスクアクセスが極めて多くなる処理系を頻繁に使用する場合には、 キャッシュの調整・バッフアサイズの監視・システム管理情報の収集を充分に行 い、処理性能向上に努めることが望まれる。 2) 充 分 な P erformance を 得 る た め の シ ス テ ム 構 成 現在の Alpha AXPシステムの最大の難点は、比類なき CPU性 能 に 比 較して周辺装置等がそのパフォーマンスを充分引き出せるだけのスペックを要し ていないことが挙げられる。 当社程度のシステム運用であれば、個別的なシステム調整・運用努力等により 課題を吸収することも可能であるが、相当数のユーザー環境下において同種の問 題点を解決するためには、ディスク装置の高速化(シリコンディスク、 R A Mデ ィスクの適用)や FDD1 LANの構築等が要求されるかもしれない。 今後、 FDDI関 連 製 品 の 価 格 が 低 下 し て く れ ば 、 微 小 な LAN環 境 に お い て も FDD1 LANを構成して、 upen VMS AXP版 SASシステムを 利用することが標準的になることも考えられることである。 3) 最 後 に SASシステムは昨今大きな変化を遂げてきているが、それに伴う機能革新・ 処理体系の増加により、全体的なボリュームアップと多少の処理速度が認められ ていることも事実である。 そのような状況下で、 upen VMS AXP版 SASシステムを導入した 結 果 は 、 既 に お 分 か り の 通 り 、 画 期 的 な 処 理 速 度 と か な り の VAX/VMS資産 の継承を実現したこととなった。 ハ ー ド ウ ェ ア は こ こ ま で き て い る こ と が 明 ら か に な っ た の だ か ら 、 後 は SAS システムの中で何ができるのかを考えていく時期なのかもしれない。 (参考資料) [1] S A ST e c h n i c a l R e p o r t P ‑ 2 5 1，r C h a n g e & E n c h a n c e m e n t st ot h eS A SS y s t e m f o rt h eO p e nV M SE n v i r o n m e n t J [2] S A ST e c h n i c a l R e p o r t P ‑ 2 5 Z， rChange&EnchancementsJ ‑378

日本 5A5ユーザー会 (5UGト J ) SASシ ス テ ム を 利 用 し た ト ラ ヒ ッ ク 分 布 の 予 測 に ついて 0武 内 智 裕 日本テレコム株式会社 経営企画部 A Forecasting o ft e l e p h o n et r a f f i c distribution with S A Ss y s t e m T o m o h i r oT a k e u c h i C o r p o r a t eP l a n n i n gD i v . . J A P A NT E L E C O MC o . .L t d . 4 ‑ 7 ‑ 1H a c c h o ‑ b o r iC h u o ‑ k u . T o k y o 要旨 SASシ ス テ ム を 利 用 し て 、 市 外 電 話 の 24時 間 帯 ト ラ ヒ ッ ク 分 布 の 予 測 を 行 う シ ス テ ムを開発した。 SAS/ETSの A R I M Aプ ロ シ ジ ャ を 利 用 し て 時 系 列 予 測 モ デ ル を 作 成し、将来のトラヒック分布の変化を予測した。 キーワード: SAS/ETS トラヒック分布予測システム 1. は じ め に 市 外 電 話 の 24時 間 帯 ト ラ ヒ ッ ク 分 布 は 、 概 ね 図 lの よ う な 形 状 と な っ て い る 。 将来的には、 トラヒック分布形状の変化が予想されるので、 SASシ ス テ ム を 利 用 し て 、 時系列予測を行った。 2. 分 析 内 容 分析の基礎データは、 2 4時 間 帯 別 の ト ラ ヒ ッ ク デ ー タ で あ る 。 過 去 の 約 2年 の 月 別 デ ー タ を も と に 、 A R I M Aモ デ ル で 予 測 を 行 っ た 。 3. 分 析 結 果 上記の手法により、 2 4時 間 帯 ト ラ ヒ ッ ク 分 布 の 予 測 を 実 施 し た 。 予 測 は 、 2 4時 間 帯 別、事務住宅別、距離区分別等に実施し、それらを合計することにより、全体の予測値と した。予測誤差は、数%であった。 4. お わ り に 今 回 の 分 析 結 果 に 基 づ き 、 今 後 A R I M Aモ デ ル を 利 用 し て 収 入 予 測 等 へ の 応 用 に 更 に 活用していきたいと考えている。 ‑379‑

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日本 5A5ユーザー会 (5U G卜 J ) SAS/ACCESS (ORACLE) で の パ フ ォ ー マ ン ス 考 慮 点 平田明弘 株式会社 S A S イn' j ‑i h‑トゲ 1'1¥' j ' ' j ‑1 カ ニJ v付 .ート P e r f o r r n a n c eC o n s i d e r a t i o no fS A S / A C C E S SI n t e r f a c et oO R A C L E A k i h i r oH i r a t a S A SI n s t it u t eJ a p a nL t d . 3 ‑ 1 ‑ 7A w a j i r n a c h i .C h u o ‑ k u . O s a k a 要旨 SAS/ACCESSソフトウエアの中でも最もユーザー数の多い ORACLEインターフェース のパフォーマンス考慮点を UNIX. VMS環境下で解説する。 キーワード :ORACLE， BUFFSIZE. Mailbox driver. SQL 1.はじめに M 06 け ノ 4 メ モ Fb qU1i ︑j ・ よ 41 ﹄ ny H100 ft nup uyL 円︑ 4476 ︑ ︑ 1i u 円︑ 4nAS unU 円︑ //OC u 円︑ n h u M リ ノ モ ' 一 3 7 内 n d JF L 06EUnunU 4 / し M566 oE 1ip nuyL 3SAS SMRA VVOS Fし E D <VMS> 一u R A 通 企畠 士 SAS/ACCESSでは ORACLEをアクセスする場合、 ACCESSプロシジャにより VIEWを作成して使用する方法と SQLプ ロ シ ジ ャ の パ ス ス ル ー を 使 用 す る 方 法 が あ る が 各 プ ロシジャ実行時に有効なオプション設定及び WHERE句の指定箇所の違いによる CPUタイム、 ERAPSタイム等の比較を行った。また、使用した H/W， S/Wは下記環境である。 <UNIX> 2 . BUFFSIZEオプションによる比較 BUFFS1ZEオプションでは 1回の Fetch コマンドで何レコード(r o w )を処理するか を指定する。この値の指定により CPU. ERAPSタイムに大きな差が見られる。 例えば、 SQLプロシジャのパススルーにて BUFFSIZEニ I、 50で の 比 較 を す る と 資 料 I、 2の結果となった。 BUFFSIZEオプションの範囲は、 1‑32767となっており デフォルト値として 25が設定されている。今回のデータでは、 BUFFSIZE=50が最も パフォーマンスが良かった。 ‑381一

3. P A T Hオ プ シ ョ ン に よ る 比 較 P A T Hオ プ シ ョ ン で は 、 使 用 環 境 に お い て 様 々 な ORACLEdriv 巴 rを指定すること ρ ﹄ ρ ρLVρi ︾ rArA VV ‑1‑ AUAU rArA ﹄ ρ yi ︑ ︑ ︐ ︐ ︑ ︑ ︐ ︐ ﹄ ﹁ し PA rrtp v v n ノ/ rArAPU ﹁し l ・ l ・ ρし ︑﹁¥ 〆ft ︾ ddDT Uρi 内 xtt bNN @t IPAYLYL ・ @D: lE** @2: @ p: aIQQ MPSS ができる。 <例> 今回は M a i 1b 0 X d r iv 巴 rでの s iz eの違いによるパフォーマンス比較を行った。 M a i 1b0 X s iz eは 128‑1024ま で を 設 定 し テ ス ト し た と こ ろ 資 料 ‑3の結果と な っ た 。 デ フ ォ ル ト 値 は 512が 設 定 さ れ て い る が 今 回 の デ タでは、 512と 1024が同様 のパフォーマンスとなった。 4. W H E R E句 の 指 定 箇 所 で の 比 較 ORACLEよりデータを条件抽出する場合、 W H E R E句 を 使 用 し て 処 理 す る が 資 料 ‑ 4に あるように CONNECTION T O コンポーネントにて指定したほうがノマフォーマンスが 良いことが分かる。これは、 CONNECTION T O コ ン ポ ー ネ ン ト で 指 定 さ れ た ス テ ー トメントが ORACLEサーバーへそのまま渡される為である。 5 . まとめ SAS/ACCESSで の パ フ ォ ー マ ン ス は 、 い く つ か の オ プ シ ョ ン の 設 定 値 に も 依 存 す る が 先 の CONNECTION T O コ ン ポ ー ネ ン ト の よ う に コ ー デ イ ン グ に よ り 大 き な 差 が 出 る ことがある。 SASシ ス テ ム に て ア プ リ ケ ー シ ョ ン を 開 発 す る 場 合 に は 、 コ ー デ ィ ン グ に 注 意 が 必要で ある。また D A T Aス テ ッ プ に お け る パ フ ォ ー マ ン を 考 慮 し た ド キ ュ メ ン ト と し て 下 記 マ ニュアルが用意されている。 Programming A G u id e t 0 Tips E f f ic ien t SA S 382‑ P r 0 c 巴 ss in g

￨ 資 料 一 lIUNI山 o9での BUFFSIZEオ プ シ ョ ン AS6 • BUFFSIZE=l 3 し U L ︑ ︐ .ノ ' h u 3ノ 十 よ 守l 可 m川 ・ ︑.︐︐同pb ワ 白 SOS ・1ム ny e= ρt γム n n +よ u +ム m川 n +ム n HUHU 'huψAY tム n u rtc ρlvpし σbenu ‑‑ーょっ zu +Lρiv 二 C J M 司同U Aufkn rム ρivnd nu‑‑4 "Fiveu 四 saw QUγ u ムn aor 可 た 土 品 し し 口 口 使 を ス ソ 4 ︐ ︑二. 一九秒秒 ス幻必 YL 下 令 以 d 生 11 の5 l 十L 十L T I onυ L LnU 十 十 LnHV 十 onnυ co‑‑ ・可ム n b 二十 Lhu γム Pし4L ese‑L sanuw Hunu /ktIo' 内 ρlv+LnL U tム CJMρiv ︐L 川+ p l v ρ i v m同 u+Lnuau 只 rム γム ρ i v U ρ i v n +ム γム 内 1ic h u ψ tU'a l n u u︑ LPa 十 ノ 子 nEH羽HH H U H H ι 図作 円﹃ ︐ .HURHU 円 Fし日γJ 印時時 U qnu R Ep p‑gヲpu l 中 nU ι n F h u u月 で ;+Lcnb ム中 叩刊 snae‑ nesvh cornk 0ccnu 句tム ρし 1iceepι q et1 I r p 中 ' h u a l ‑ ‑ p ι 中 I nu ‑‑95uqυd生 γ川 .BU F F S 1Z E= 5 0 p r o cs q l ; c o n n e c tt oo r a c l e C u s e r = s c o t tp a s s w o r d = t i g e rb u f f s i z eニ5 0 ) ; c r e a t et a b l et e s t 1a s 4 r o mc o n n e c t i o nt oo r a c l e C s e l e c t本 f r o mt e s t d b ) ; s e l e c t本 f N O T E :T a b l eW O R K .T E S T 1c r e a t e d， w i t h1 0 0 0 0r o w sa n d2 0c o l u m n s . 2 3 5 q u i t ; ¥ O T E :P R O C E D U R ES Q Lで以下のシステムリソースを使用しました: 実行時間 1 5 . 6 7秒 C P U時間 3 .9 6秒 ‑比較‑ 1. l 単位(秒) 6 0~ 4 0~ 20~ 5 4 . 2 1 1 1 .4 8 o J νマ，..、ノ、 ， 叫 . o b ψ ミ . 3 .9 6 ムム‑>....>.̲よムニー込コ..，̲ 、 ， . ;' ， ‑ "，~、、、 '."，:1'.. ・_(， う ど 、、 ，. :シ:~~;・:交 ~モー 5 0 5 0 → ‑ ト eraps ベ ト‑cpu B U F F SI Z E G R P ηd qd o o

￨ 資 料 ‑2IVMS/SAS6.07での BUFFS1ZE オプション BUFFS1ZE=l 1 o p t i o n sf u l l s t i m e r : 2 p r o cs q l : 3 c o n n e c tt oo r a c l ea sa ( u s e r = s c o t tp a s s w o r d = t i g e rb u f f s i z e =1 ) : 4 c r e a t et a b l et e s t 1a s 5 s e l e c t本 f r o mc o n n e c t i o nt oa ( s e l e c t f r o mt e s t d b ) : N O T E :T a b l eW O R K .T E S T 1c r e a t e d .w i t h1 0 0 0 0r o w sa n d2 0c o l u m n s . * 6 q u i t : ' iO T E :P R O C E D U R ES Q Lu s e dt h ef o l l o w i n gc o m p u t e rr e s o u r c e s : B u f f e r e d1 0 : D i r e c t1 0 : P a g eF a u l t s : 5 0 2 7 7 E l a p s e dt i m e : 3 2 7 C P Ut i m e : 1 8 4 5 00 0 : 0 5 : 0 0 . 8 9 00 0 : 0 2 :1 2 . 7 4 .BUFFS1ZE=50 1 o p t i o n sf u l l s t i m e r ; 2 p r o cs q l : 3 c o n n e c tt oo r a c l ea sa ( u s e rs c o t tp a s s w o r d = t i g e rb u f f s i z e = 5 0 ) : 4 c r e a t et a b l et e s t 1a s 5 s e l e c t本 f r o mc o n n e c t i o nt oa ( s e l e c t本 f r o mt e s t d b ) : N O T E :T a b l eW O R K .T E S T lc r e a t e d .w i t h1 0 0 0 0r o w sa n d2 0c o l u m n s . 二 nHUnhU A吋υ a A ‑ A 95U1よ nHunHU 9uqd oyunHU ρし snunU OLnHUnHU 山 ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ γムnHvnHU ρし γム oHnUb ・‑ ρし γム m川・ 'l + ι HUOL n M ・m川 ‑ 川 刊 o ‑ ct‑ e um σhe‑i n st ‑40 ・ w a・U 0 1ょ PA 21ム し 1よ 官 up 1よ 0 ウinU7i E7iA ヨ 1i hU95uqdウi +lLnhu'EA nb ρ l v H u AU 円 U1i し vil‑‑+ ム rL ハ 同:: ︐ ム QUAus 1ム + ι官U ‑ ‑ ・ nwA AuvtAHU ︐ . u uea nuAHUr +ιnr p ιec pし手よee nU手よ γ σ n Eu‑‑ah paRuhuPA ︑ T 巴 TA nu n h u γ A ‑比較 •••••• 2. 1 単位(秒) 3 5 0 3 0 0 2 5 0 2 0 0 1 5 0 3 0 1 s s 1 3 3 1 4 3 1 1 1 i j j :ぶ 凶 5 0 → ‑ ト‑cpu 5 0 ト eraps 384‑ → B U F F S I Z E G R P

‑比較一 2. 2 385

￨ 資 料 ‑3IPATHオ プ シ ヨ ン (Mailbox driver) ・PATH=" @2: 128" 1 o p t i o n sf u l l s t i m e r ; 2 p r o cs q l ; 3 c o n n e c tt oo r a c l ea sa ( u s e r = s c o t tp a s s w o r d = t i g e rp a t hニ" @ 2 : 1 2 8 " ) ; 4 c r e a t et a b l et e s t 1a s r o mc o n n e c t i o nt oa ( s e l e c t本 f r o mt e s t d b ) ; 5 s e 1 e c t本 f i t h1 0 0 0 0r o w sa n d2 0c o l u m n s . N O T E :T a b l eW O R K .T E S T 1c r e a t e d，w ‑‑ n uヴt phυnB nyun4U F h J U 句11ム の け 97 ょ UAHU ‑‑‑‑‑‑ FU cdAHUAHU ρivAHUAHU 川 γ ム ハ HυnHυ HU o enb 戸 ‑ 切 γム γム Huρiv nym川 L ‑ 十‑ ‑ 同 ml σhe‑i O+L: c e um G‑‑pa 1よ ELP し n st ‑ ・ D ‑ w a NU ム 'Ei o s l /u 斗 ム u 日unHun ソu ρivoλUρhuρhu ρ﹂ ︐ 川U p a ・・: H U nuq TL nwu ︐ tA 川u パu︐ 'nuρnvn4da t Aム ワ ︒ 十 σ b bnUS ;LnI :t nμunu‑‑ pιi ec ee unuea ム ︐ .n 吐h u rム 十Ln ド ・ ‑ ‑ pし 手 nU手iγ ム nwuHu‑‑よ qG panDhupa Ti nU ι p ρ nuv 日 ︑ •••• .PATH="@2:256" 1 2 3 4 5 o p t i o n sf u l l s t i m e r ; p r o cs q l ; c o n n e c tt oo r a c l ea sa ( u s e r = s c o t tp a s s w o r d = t i g e rp a t h = " @ 2 : 2 5 6 " ) ; c r e a t et a b l et e s t 1a s r o mc o n n e c t i o nt oa ( s e l e c t本 f r o mt e s t d b ) ; s e l e c t牢 f ~OTE: T a b l eW O R K .T E S T 1c r e a t e d， w i t h1 0 0 0 0r o w sa n d2 0c o l u m n s . 6 q u i t ; ¥ O T E :P R O C E D U R ES Q Lu s e dt h ef o l l o w i n gc o m p u t e rr e s o u r c e s : B u f f e r e d1 0 : 1 2 6 9 1 E l a p s e dt i m e : 00 0 : 0 2 : 3 7 . 8 5 D i r e c t1 0 : 3 5 4 C P Ut i m e : 00 0 : 0 1 : 0 8 . 9 7 P a g eF a u lt s : 1 9 3 5 'PATHニ "@2:512" 1 o p t i o n sf u l l s t i m e r ; 2 p r o cs q l ; 3 c o n n e c t tooraclea sa ( u s e r = s c o t tp a s s w o r d = t i g e rp a t h = " @ 2 : 5 1 2 " ) ; 4 c r e a t et a b l et e s t 1a s r o mc o n n e c t i o nt oa ( s e l e c t本 f r o mt e s t d b ) ; 5 s e l e c t本 f lc r e a t e d， w it h1 0 0 0 0r o w sa n d2 0c o l u m n s . N O T E :T a b l eW O R K .T E ST 6 q u i t ; X O T E :P R O C E D U R ES Q Lu s e dt h ef o l l o w i n gc o m p u t e rr e s o u r c e s : B u f f e r e d1 0 : 7 0 7 7 E l a p s e dt i m e : 00 0 : 0 2 : 2 7 . 0 9 D i r e c t] ( ) : 3 3 3 C P Ut i m e : 00 0 : 0 1 : 0 4 . 1 0 P a g eF a u l t s : 1 9 0 2 .PATH="@2:1O24" 1 o p t i o n sf u l l s t i m e r ; 2 p r o cs q l ; 1 " ) ; 3 c o n n e c tt oo r a c l ea sa ( u s e r = s c o t tp a s s w o r d = t i g e rp a t h = " @ 2 : 1 0 2‑ 4 c r e a t et a b l et e s t 1a s r o mc o n n e c t i o nt oa ( s e l e c t本 f r o mt e s t d b ) ; 5 s e l e c t本 f ¥ O R K .T E ST lc r e at e d .w it h1 0 0 0 0r o w sa n d2 0c o l u m n s . ¥ O T E :T a b l ei 6 q u i t ; ¥ O T E :P R O C E D U R ES Q Lu s e dt h ef o l l o w i n gc o m p u t e rr e s o u r c e s : B u f f e r e d1 0 : 4 2 7 9 E l a p s e dt i m e : 00 0 : 0 2 : 2 5 ;2 5 D i r e c t1 0 : 3 5 3 C P Ut i m e : 00 0 : 0 1 : 0 3 . 7 8 P a g eF a u l t s : 2 3 5 J ‑386‑

‑比較‑3. 単位(秒) 2 0 0 1 7 3 1 5 8 1 5 0 1 0 0 1 4 5 7 4 1 2 8 2 5 6 1 2 8 5 1 2 1 0 2 4 2 5 6 5 1 2 1 0 2 4 S I Z E ト‑‑eraps一一寸 ト‑‑cpu 一一寸 ‑比較 1 4 7 3. 2 単位(図数) 3 0 0 0 0 2 4 6 8 6 2 0 0 0 0 1 2 6 9 1 1 0 0 0 0 、 ・ : ミ; 1 3総N 7 0 7 7 ~~:::~:~~見;;ぶW 1 2 8 2 5 6 「一一寸 5 1 2 S I Z E ‑387 1 0 2 4 G R P

￨ 資 料 4IWHERE句の指定 .SQLプ ロ シ ジ ャ p r o cs q l ; ，‑c o n n e c tt oo r a c l e ( u s e r = s c o t tp a s s w o r d = t i g e r ) ; ~ c r e a t et a b l et e s t 2 a s r o mc o n n e c t i o nt oo r a c l e ( s e l e c t本 f r o mt e s t d b ) 4 s e l e c t本 f S w h e r en 0 1b e t w e e n0 . 3 0a n d0 . 4 0 ; ¥ O T E :T a b l eW O R K .T E S T 2c r e a t e d .w i t h9 8 0r o w sa n d2 0c o l u m n s . 2 o qUlt; ¥ O T E :P R O C E D U R ES Q Lで以ドのシステムリソースを使Hlしました: 実行・時間 1 7 . 4 3秒 C P UI J 寺{ I l ¥ 3 . 5 9秒 CONNECTION TO ネント 川 • Qu n u m H u 1i ρし 古品 日川 た し し ︽ U H n y O ロu ' n u n u ス 使 を γム c d u " O T ﹄ノ ソ ThyhbF 一 4ノ 4bq4Un1 ム ト ドi ス7 3 シ4 7 の2 0 以 で uq nu vL ハ ︑ +LPHU ink日 リ HU HUUUHHHμ Fし ‑4lJ ハU ノF41HU nU Ti qE DH 主リ主リ H RktPA PAH7Fし ι n R υ um ハH υ 白 0 ハ υ uH h 山胃 + h ' . ‑ A 町 付 PM u e +L n u e r A nHU Ti ︑ nu 目 也 T‑ m胃 ‑ VAA nk ハU ρ I p r o cs q l ; c o n n e c tt oo r a c l e ( u s er =s c o t tp a s s w o r d = t i g e r ) ; c r e a t et a b l et e s t 1 a s s e l e c t本 f r o mc o n n e c t i o nt oo r a c l e ( s e l e c t本 f r o mt e s t d bw h e r en 0 1b e t w e e n0 . 3 0 ︑︑︐ノ ' ' aム ‑TI A H υ ハHυ'hU ︐ . 44a ‑‑ JUPι nTl anu ‑‑nLnJSAτvI ‑比較 コンポ 4. 1 単位(秒) ι 一 一 一 一 一 一 一 一 ー ー 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 ー 一 一 一 ー 一 一 一 一 一 一 一 ー ー 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 一 ー 一 一 一 一 ー ー ‑ 1 7 . 4 3 20~ 1 0~司， Q I ̲ .̲ ̲ O .7 3 OL ーム二与二三 w h e r e ‑ l トー cpu w h e r e ‑ 2 → w h e r e ‑ l w h e r e ‑ 2 ト e r a p s ‑388 → C A S E G R P

SASを利用した CSS型経営支援システムの開発 0降旗文明 セイコーエプソン株式会社情報機器管理部 ( C I M ) D e v e l o p 皿e n tm a n a g e 皿e n ti n f o r m a t i o ns y s t e mo f CSSt y p eu s i n gS A S F u m i a k iF u r i h a t a r i n t e r sA d m i n i s t r a t i v eD e p t . C o m p u t e r s&P S e i k oE p s o nC o r p o r a t i o n H i r o o k aO f f i c e8 0H a r a s h i n d e nH i r o o k aS h i o j i r i ‑ S h iN a g a n o ‑ K e n3 9 9 ‑ 0 7 要旨 クライアント&サーバー環境において、 SAS/GRAPH、 SAS/AFの FRA M Eエントリー機能等を使用して、トップ向け経営支援システムを開発した。 GUIを 怠識し、使いやすいシステムになるようめざした。また、プレゼンテーション力のある 両両やグラフになるように心がけ開発した。 本論文では、初めて SASを使!日して開発した感想も含め開発事例を紹介する。 キーワード: クライアント&サーバー SAS/GRAPH FRAMEエントリ 1.はじめに 当社では、従来よりトップ向け経常支援システムが稼働していたが次の点で問題を抱 えていた。 ( 1 )ユーザーインターフェースの視点から .WSの V T端末という環境のためマウスを利則した操作性の良いシステムを構築 できな ~\o そのためキーボードからの番号選択やコマンド入力によるわかりにく い操作である。 ‑ウインドウズライクなシステムを構築できない。 ( 2 )各種グラフ、レポートの表現力の視点から ‑グラフの表現力が弱い。(たとえばグラフの線積やパターン等) ・見出しゃコメント等の字体や大きさ、位置の選択ができない。 ‑結果的にプレゼンテーション力が不足する。 上記問題を解決すべく新しいツールの選択を開始した。時期も W i n d o w s 3 . 1が出始め抱 えている問題を解決できる製品が出始めていた。その中で、この問題を解決できるツー ルとして SASが良いという事になり、 SASを使用し、トップ向け経営支援システム の開発を開始した。 さて本論文では、はじめて SASを利川した感想、苦労話も含め開発事例を相介する。 389一

2 . システム開発の経緯 従来のシステムの抱える課題、 GUIの向上、プレゼンテーション力に優れたツール indows3.1が本格的 はなし、かと 93年 6月より本格的なツール探しが始まった。時期も W に発売されはじめていた。 ツールの選択にあたり、当社ではシステム環境において 2つ前提条件があった。 1つ は経営情報の基礎になるデータベースがホストコンビュータ ( IBM 釦9 0)上にあるので それを活用できるようにする事と EPSON P Cを端末として活用する事である。そ のため P Cだけのスタンドアロン型ツールは除いた。またホストコンビュータ上のツー ルは W Sのものに比べ価格が 1桁違うことから W SとP Cとが連携のとれるツールに絞 り調査した。幸い W SはR S / 6 0 ∞を導入してあったので R S / 6 0 ∞上で動くことも選定条件 、 SASが現在の問題を解決する最適なツールであ になった。こうして調査を進め 7月 るとして選択した。 9月に SASの導入が決まったので、 8月は SASの教育を受けて開発に備えた。実 際 9月に SASを導入して苦労したのはまず各種の環境設定であった。元々担当はホス トコンビュータでの開発が主であったため W Sは初めてであり、わからないことだらけ で SASのテクニカルサポートにはだいぶお世話になった。 本格的な開発は 10月より 3人でおこなった。開発レポート数は 120種に及んだ。 基本的なグラフや、 FRAMEエントリーを利用したメニュー画面は、外部業者の協力 を得て開発した。またそれをベースに試行錯誤を繰り返しながら内部で開発をおこなっ ていった。 12月上旬に一応システムの開発が終了したので、デモンストレーションをおこない システムの不具合をチェックし修正をかけ、翌 94年 1月 7日に本稼働した。 プリンタ事業部経営支援システム 【対象システム名】 【開発経緯】 ヴt 月 月月 689 年 QU qu 10， . . ， 11月 12月 10日 94年 1月 7日 ツールの選定 SASに決定 SASの教育 B A S ES A S S A S / G R A P H SAS導 入 (WS版 P C版 ) システム環境作成 システム開発 デモンストレーション 本稼働 【開発レポート数】 120種類 【開発環境】 サーバー :R S / 6 ∞ O( IB M ) SAS リ リ ー ス6 .07 クライアント:P C 4 8 6 S R ( E P S O N ) SAS リ リ ー ス6 .08 【開発体制】 社内 2名 外 部 ‑390‑ 1名

3 . システム概要 3‑1.システムの特徴 開発のポイントは、まずすぐれた G U1 (グラ7イカルヱーずーインター7 エース)をめざし、使い やすいシステムにする事であった。以下その特徴を記す。 【操作性】 ( 1 )全操作がマウスでできる。 ( 2 )対象のレポートを探し表示する操作が簡単である。 .1回のマウス操作で目的レポートを表示できる。メニューの階層をできる限り 浅くする。 【機能】 ( 3 )表現力のあるレポートの実現する。 これはあくまで従来のシステムとの比較ではあるが、 .PCのハードウエアフォントを利用した見栄えのする見出しゃコメントを入れる 0 'SAS/GRAPHにある線種、パターンを有効に利用する。 . A N N O T A T E 機能を利用し複合グラフで多面的見方ができるよう工夫する。 等の工夫をして心がけた。さらに ( 4 )基礎データの取り込み方法が、 l ) I B M ねトコンピ 1ータからのデータ転送 と 2)PC 上の L O T U S1 ‑ 2 ‑ 3テ・寸からの W Sへの 717.ロード という 2系統からの取り込みに した。 【機器構成】 (5)WSとP Cによる CSS (クライアント&トハ.ー)型のハード構成である。 3‑2. 機能の説明 (1)メニュー体系 120種類のグラフや数表を簡単な操作で容易に表示できるようになるべく階層を 浅くした。つまり 1画面の選択でなるべく目的のレポートを表示できるようにした。 画面は 1)初期メニュー(セキュリティーチェック) 2 )メインメニュー(レポートの選択画面) 3 )グラフまたは数表 の 3つに分かれる。(図 ‑1参照) 1 )の初期画面では正しくユーザー IDとパスワードが入力されるとメインメニュー へ移る。ここで隠しユーザー IDとパスワードを入力するとシステム管理者用のメ ニューへ移り、月次処理等が選択できるようになっている。 2 )のメインメニューでは、年次、月次、日次の時系列情報十グラフ、数表 のグルー プとレポート種類のグループより 1個づっ選択して目的のレポートを得る。しかし さらにレポートの種類が多い場合はプルダウンメニューが出て選択するようになっ ている。基本的にこの画面で 120種類のすべてのレポートが表示できる。 3 )の画面の左上に 戻るボタン を付けキーボードを操作せずマウスだけでメイン メニューへ戻ることができる。印刷ボタンが付いたタイプも用意しである。 唱EA nη ο η

阿 ‑1 プリンタ事業部経常支援ーシステム
ブ?イ>[.桐

ープノ司ノ

メニューの流れ

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1慣益計算書{限界手!溢)

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プリンタ事業部経営情報メニュー

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9貸借対照表

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ずす官官す方開「ー

0
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3完上高内駅寂量(yャンル男 1
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O~ 売上高内駅数量 (j上向先別)

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冨霜吉宗「一一‑‑.

05 亮上高内訳金額(~ャン附 Ij)

W
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評需)

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冨亙亙亙二二二E

0
6売上高内訊盆額(仕向先月 1
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392一一

一一

三E

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.
.
.
，
全
1.1.

(2)データの収集
:
で SASファイルとして持ち、 IBMホスト
経営支援用データベースは、 W Sl
‑
:のL
O
T
U
S1
‑
2
‑
3データを W Sへアップロー
機から W Sへダウンロードするか、 PC1
ドして収集する。
. 1B Mホストコンビュータより取り込む場合
￨ ・売上、在庫、為替等のデータベース
甚幹データベース
↓
・COBOLまたはユーティティーを利用
￨SAM形 式 フ ァ イ ル ￨ ホスト
↓
・ファイル転送(開発して汎用的に利用)
R
A
C
L
E IWS" テキストが主だが将来 ORACLE77 イ}~に蓄積していきたい。
同ストまたは O
↓
"SASプログラムで取り込み
lWS上 SASファイル! WS"データ加工処理(日次、月次処理)をおこなう

.PCより W Sへアップロードする場合
L
O
T
U
S1
2
3
(
W
J
2
)
! PC
"d
B
X
Lで 1行日見出しカットし、 W
J
2
→T
X
T変換する。
HXトデータ (
T
X
T
)IPC
"SAS プログラムで SAS77 イ}~作成
函5万
五(SD2) PC

函訂万五(SC2)

"7
'
J
7
"ロ
ー
ド7
"ロ
シ
ーγ十
一
で W Sへデータを 7
"
1
7
"ロードする。
W S "データ )
J
lI工処理(日次、月次、年次)をする。

上から、 FRAMEエントリで開発したシステム管理用メニューで
上記処理を PC
自動実行させる。(図ー 2 参照)
図 ‑2 システム管理用メニュー
榊柑

←

竺聖空空至宝三金堅三そ二至宝一三主Lニ竺』二士‑̲三三竺乞三空

ファイル([1 オブショノむ) つ〆ゾドウ恒} ヘL
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孟J ー孟斗 〕主」
!孟!i~-iJ

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i --:-..~;1]付ファイル型商

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±竺雪量

晶 鎗 全..

￨プリンタ事業部経営情報運用メニュー i

ι主竺副~ユ

Qu

qd

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(3)データの加工 W S上の SASリ リ ー ス6 . 0 7でデータ加工処理をおこなう。(日次、月次、年次処理) レポートに使用する SASファイルは、グラフや数表作成の直前ファイルまでデー タを作成しておき、 W S上に蓄積する。 SASファイルは処理速度を考慮し最小限に作成し、個々のレポートに対応し 120 種類作成する。 (4)レポート出力 サーバの SASファイルを P Cへダウンロードし、 P C側 SASプログラムが起動 され、グラフや数表が表示される。 グラフウインドウに戻るボタンをつけキーボードレスで操作できるようにした。 しかしその反面ウインドウの拡大縮小機能が使用できなくなってしまう。(グラフ ウインドウにプッシュボタン等のオブジェクトをつけるとこの機能が使えない。) またウインドウを複数開けるように開発した。これは、グラフと数表を並べ比べて 見たいときに有効である。 以下レポートの例を図 ‑3に示す。 図 ‑3 表示グラフ、数表の例 0 6月度 日次売上高内訳 ジャンル別 製品売上数量 単位.台 250 で " ' I l ̲ "二 尽ミヨ S1DM I j I ' 200 売上数量 E塁~ 1J E:Z3 pp その他 150 100 50 o 2 mææoowæoowßuøw~æ~~~SB~ 日付 ‑394

3‑3. ハードウエア構成 プリンタ事業部 経営支援システムは、以下のハードウエア構成上で稼働している。 図 ‑4 ハードウエア構成 WS(サ ー ハ . ー ) OS4J 一 U一 一 肝 一 一 : 一 一 一 S一 O一 ∞ 一 品 一 J ︿︑ qL石 巴 一 0 3 M B I RS/6000 340B げ7 " 9 ; ‑ ー シ ョ ン :SAS リ リ ー ス6 .071 1 oS • :A1X Ver.3.2.~ T C P / I P • PC(クライアント) 一 ・ 一 リ = e 一 一 s一 S 一 m 一 一 郎 一 一 仰 一 X 一 世 一M 一 H A一て a一 6 一S=c一郎一肌一 8 一戸二:=:=一 4 一何一一一一一 一一ト=サ一一一 c‑V一一回一S一一 一 一 円 一 わ 一 一 P 一 一 一8二旦一=一 0=0=0=一 6 一 一 e 一 五 一 1一 一 1 G Byte 肥M ORY32MByte PC PC‑486HX (EPS0N) C P U 回D 4 8 6 D X 26 6 M B z 200MByte 胞M ORY15.6 鵬y te ホ ス ト C S1 2 8 M IBM3090 200S E S 64M n区 C P U } 四D m叩 WS RS/6000 340H( IB M ) pd p o ハードウエアスペック: PA VA UU A告 M ω VA PA uu n h u m叩 PA VA UU FO 必 v PA 一 一 一 一 lL=FA= HL つJ=e=q一 u 一 o PC:5セット 戸川 υ nぺU q u

4 . 今後の課題 はじめての WS、 PCというハードウエア環境で、新しいツール SASを利用しての 開発で、しかも納期も短くボリュームも大きいという二重昔、三重苦のリスクのある開 発であったが、なんとか形にはなった。開発中は試行錯誤の連続で、やり方等がどうし てもわからない時、かけ込み寺のごとく最後の頼みの綱、 SASのテクニカルサポート へ何度も質問を送った。この時の素早いサポートには非常に感謝している。この場を借 りてお礼を述べたい。 さて、今回のシステムの当初の目的はほぼ達成できたと思うが、その反面、今回初め て SASを利用したシステムであったという点もあり、いくつか課題もある。 SAS自 体の要望も含めここにまとめてみたい。 ( 1 )クライアント側にあるアプリケーションプログラムのパージョン管理自動化の実現 ( 2 )ホスト→WSへのデータ自動転送の推進 ( 3 )SAS機能の把握と活用 ・アプリケーション事例集といった本があるとうれしいのだが....... . 特 に FRAME エントリ関係。 ( 4 )SAS/GRAPH描画処理の高速化 .W i n d o w s版 SASが、かなり高機能な PCを使用しているにもかかわらず遅い。 ・グラフ見出し等のフォントを SASフォントからハードウエアフォントに変える と 10"‑'20%程の高速化が図れる。が、さらに高速レスポンスを望む。 ( 5 )レーダーチャート等のグラフ機能の充実 ( 6 )プッシュボタン等を付けたときのグラフウインドウの拡大縮小機能の実現 5 . 謝辞 処理高速化の問題等に関し SASの井上氏、竹中氏に大変お世話になりました。 この場を借り、お礼を述べたいと思います。 以上 396‑

日本 SASユーザー会 (SUGI‑J) SASの導入経緯と今後の期待 三浦雅樹 プロミス(株) IT第一開発部 要旨 最新の情報をタイムリーに、そして積み重ねた実績をより確実にエンドユーザ ーへ提供することは、データを管理する電算部門の長年に渡る大きな課題となっ ていた。 EUCを推進ずる上で、データの整備、ユーザー教育、そして活用ツールの 機能、 HOST負荷の増大と、問題が山積みの状況が何年も続き、情報提供シス テムの変更になかなか踏みきれずにいた。 結果として行き着いた結論は、 SASを導入し、 SASを中心とした EUCの 推進、及び D Bシステムの構築であった。 キーワード: メインフレームへの大規模な投資の時代は終わった。 情報はリスト(帳票)からデータ量供(集計レベル)そして原始データヘ。 活用ツールは、機能+使い勝手。 EUC推進には会社の理解と教育システムの充実が必要。 結論はトータルバランスに優れたツールめ導入 C まだまだ導入直後、これからが本番。 Qd ー ワ qu

【当社概要】 商号 プロミス(株) 創立 昭和 3 7年 3月 130億 2299万4800円 資本金 3025人 社員数 事業内容 平成 6年 3月末現在 消費者金融 1.電算部門概要 当社電算部門は、 200万を越えるお客樺の膨大なデータ管理を中心と する勘定系システムと、情報系システム及び、コンピュータ一関連の運営 管理を担当している。 コンピューターシステムは、昭和 4 9年の IBM CALLシステム、 及び、 IBM3740‑RJEシステムによる第一次オンラインにはじまり 、昭和 5 3年第二次オンライン、そして昭和 6 0年、全社全業務を網羅する 第三次オンラインを稼働させ、現在に到っている。 主なシステム構成は、 IBM9021‑620、 IBM3090‑400 Jを中心とした HOSTシステムと、各種 UNIX、及び支底業務、情報系 で利用する P C約 1800台と、自社 A T M約 650台、提携 C D約 120 0台となっている。 担当要員は、当社社員約 100名と外注(常駐)約 5 0名で、そのうち情 報系 (EUC) は 、 10名で担当している。 2. EUCのはじまり 業界内では、早〈からコンビュータ一化に着手した当社は、その先進性を 経営に生かすベ〈、電算部門に対し、情報のフィードパックについて、厳し い要求が常に課せられていた。 当初は帳票ベースのみの提供の為、膨大な要望を担当者に振り分けて、力 作業で何とかこなしていた。 しかし、数字に対する要望は、日増しに増大し、情報提供のタイムラグが 大きな問題となってきた。また、ユーザーの考える仕様が複雑になるにつれ OUTPUTのギャップをうめる作業に時間を費やされ、パックログも増大 し、いたるところで不満が発生していた。 この状況を打解すベ〈検討した結果、電算部門はデータを提供し、ユー ザ一部門で情報ヘと加工を行なう EUC (エンドユーザーコンビューティン グ)推進の必要性がクローズアップされ、昭和 5 8年に IBM社の A S ( ア プリケーションシステム)を導入した。 3 9 8

3. 苦難の EUC EUCという考え方がまだ現在ほど浸透していなかった時期は、さまざま な問題が発生した。 レスポンス、データベース、教育方法である。 HOSTの力量の過信、無計画なユーザ一端末の導入による、ログオン I Dの増加は、たちまち異常な低レスポンスをもたらした。大規模な投資によ るHOSTの機能アップと、ユーザ一利用頻度のいたちごっこも、とうとう 限界が訪れた。結果レスポンスを死守するため、作動 IDの制御を余犠な〈 された。それでもレスポンスは日増しに悪化の一途をたどった。 データベースは、度重なるシステム変更により、あっという聞に、設計 思想など無に等しい状態となり、ユーザーの都合のいい二次加工、三次加工 データばかりとなり、どんどん電算部門のメンテナンス負荷は増大した。原 始データベースの提供などは、ソフト、ハード共に機能オーバーという理由 により夢の文夢状態であった。 ユーザー教育も思うようには進まなかった。 4GLはユーザーの為の言語 であり、アプリケーションはユーザーで開発するものというような、 EUC の思想に対し理解を示し、自ら実践するユーザーは少数派だった。結果 ユーザ一部門の為の 4GLで電算部門の担当者がアプリケーション開発する 局面が増え、既存 PGMのメンテナンス負荷も、システム変更の増大に伴い、 本来業務を圧迫していった。 又教育体制も、電算部門内業務として低いプライオリティー付けをされて いた為、要員スキル及び人数の問題は延々として解決されず、ユーザー研修 等の充実を図ることができなかった。 4. 情報系の認知 (EUCの浸透) 当社の業界は、 ドラスティックな展開を韓り返し、結果エリア単位での業頚 管理及び 500を越える現場(支庖)でのデータ活用の必要性が電算部門の 課題となった。 コンビューターとは全〈無縁な末端の社員まで、簡単に使えるソフトを 導入し、高レスポンスを実現する仕組みが検討された。平成 2年 9月のこと である。結果、リレーショナルデータベース (DB2) による D Bシステム の構築、及びユニチカ情報システムの、 OSS/NOAを導入した。 ソフトの機能としては、データ抽出今簡易集計程度を満足するものである が、当社内では大変な反響をもたらした。理由として、レスポンスの良さ、 ソフトの簡易性そして全ユーザーを対象とした社内研修の実施があげられる。 研修テキストは、そのまま業務で利用できる様本番 D Bを基にした例題で 構成し、当社業務に即した機能を重点的にサポートした。これにより、研修 受講翌日から、ほとんどのユーザーがソフトを使いこなせるようになった。 ‑399‑

この成功を機に EUCの必然性が再認識され、担当部門に対するプライオ リティー付けもアップした。また末端ユーザーからのヒアリングを実施し、 ユーザー主導の企画による新機能も稼働した。 5. SASの導入 EUCに対する認知が進み、情報の使いわけが業務に直結することが現実 の事として体で感じてきたユーザーは、データベースの充実をさらに要求し てきた。また、高機能・高レスポンスの機能を望む声が日増しに高まってき た。しかし限界はすでに目の前にきていた。 この状況を打解する方法としてさまざまな局面から検討をおこなった。 平 成 4年 12月 平成 5年 7用頃のことである。 ちまたでは W/S.PCの能力が驚異的な進歩を続け、ダウンサイジング ライトサイジング、はてはアップサイジングという概念さえも注目されてい た。仕組みを検討する前提として、 HOSTの上位機種への移行はストップ がかけられていた。 UNIXをベースとして業務分析を 行なっていた。そこで活躍していたのが SASであった。しかし当社の一般 的な見解では、 SASは特殊業務の特定の担当者が使えるソフトという評価 そのころ当社のあるプロジェクトが、 がされていた。 百聞は一見にしかず。とりあえず種々ざまざまなソフトと共に検討をした SASの慢位性がにわかに浮上した。 'SASはデータ加工能力が強力な、汎用ソフトである。』 i I これが当社の出した SASの評価であり、 SAS導入の最終的な理由は以 結果、 下のとおりである。 ‑マルチプラットフォーム(アプリケーションの移植が自由自在) .HOST‑PCによる処理の分散が可能 (HOST負荷の軽減) ・高機能な言語体系 (4GLの本質を十分満たしている) ・幅広いユーザーを網羅する汎用性 ・高レスポンス(当社テスト結果) ・当社なりに判断した将来性(機能アップが現在進行形) そして SASの本格導入は平成 5年 12月に行ない、現在 1BM3090. 各 種 UNIX. そして PC70台で稼働中である。又、当社ユーザー約 13 0人に対し、 BASE( I ) 、 BASE C 回、プログラミングコース、レポート コース、 GRAPH (I)の機能レベルを当社オリジナルテキストで、初級編 と称して 3泊 4日の集合研修を実施した。 ‑400一

6. そしてこれから 導入間もない現段階で、 SASの総合的な評価はできないが、今の所、ユ ーザーの反応は良好である。又現在進めている大量データベース (100ギ ガ超)のユーザー提供システムにおいて、 SASをメインツールとした仕組 みを検討しており、改めて SASの機能に新たな発見を見いだしている。 他ソフトのリプレースをこれから SASヘと進めることや、クライアント サーバー型システムの構築等、 SASをとりま〈要件は山積みである。文、 さらに高度な社内研修を検討中という事もあり、ますますのサポートを期持 してやまない。 S A Sに期待することは、ソフトの機能はもちろんのこと、機能紹介の充 実，各種マニュアルの整備、日本語化の推進等、トータルバランスのとれた 支援体制である。 SASに対する評価はこれから始まるのである。 401‑

巨窒ゴ • SAS導入機種 IBM3090‑400J .HOST 導入ソフト B A S ES A S S A S / A F S A S / F S P S A S / A C C E S S S A S / C O N N E C T S A S / G R A P H S A S / D B 2 S A S / S H E R E S A S / A S S I S T .UNIX • PC SUN ( 6台) COMPAQ (70台) B A S ES A S S A S / A F S A S / F S P S A S / A C S E S S S A S / C O N N E C T S A S / G R A P H S A S / E T S S A S / I M L S A S / S T A T S A S I I N S I G H T S A S / A S S I S T イーサネット LAN (フレームリレー網 18拠点) ‑ 回線 ‑ 通信速度 64K‑256K ‑ 通信プロトコル TCP/IP，SNA • OS HOST UNIX PC MVS SUNOS WINDOWS • RDB HOST UNIX DB2 SYBASE 402一

日本 5A5ユーザー会 (5UG卜 J) SAS/EISソフトウェアにおけるカスタマイズ 羽田野実 株式会社 SASイシスティチュートジャパン開発セクション U s e r ‑ w r i t t e nMethodsandObjectsi nSASjEISSoftware MakotoH a t a n o R&DS e c t i o n， SASI n s t i t u t eJa p a nL t d . 要旨 SASjEISソフトウェアで E I S ( E x e c u t i v eI n f o r m a t i o nS y s t e m )を構築する際， E I Sアプりケーション作成のための ユーザのカスタマイズ手法としてユーザ独自のオブジェクトの使用がある.とのユーザ独自のオブジェクトの作成方 法について記述する. キーワード: SASjEIS 1 はじめに する. SASjEISソフトウェアで E I Sアプリケーションを作成 SASjEISアプリケーショシは表 11'C示す SASjEISソ 7個のオブジェクトを用い フトウェアが提供している 2 する擦のカスタマイズとして以下の 3つが考えられる. て作成される.また，ユーサ・が作成したオブジェクトを 用いてアプ Fケーションを作成するととができる. ‑ユーザ独自のオブジェクトの作成 ‑新規属性の作成 2 . 1 実行条件 ‑サブクラスの作成 とれらにより作成したオブジェクト，属性及びサブクラ SASjEISソフトウェアが動作するには，以下の SASソ フトウェアが必要である. スを使用してユーザ独自のアプリケーションを作成でき る.本論文ではユーザ独自のオブジェクトを作成する方 • B a s eSASソフトウェア 法について記述する. • SASjAFソフトウェア 2 SAS/EISとは • SASjEISソフトウェア SASjEISソフトウェアは，企業のあらゆる情報をもと • SASjGRAPHソフトウェア に分析のための各種レポートや動的なグラフによって， 統合的な経営情報システムを構築するオブジェクト指向 のE I S開発環境である. SASjEISソフトウェアは， SASjEISアプリケーショシ ， また，アプ Pケーションによっては SASjCALC SASjETS， SASjFSP， SASjCONNECTなどの SAS ソフトウェアが必要になる. の作成及び使用するための開発環境及び実行環境を提供 ‑403‑

表 1S AS/EIS提供オブジェクト タイプ FILENAME アァイル参照、名の割り当て LIBNAME ライプラ F参照名の割り当て BLOCK プロックメニュ一項目の編集 CHART チャート作成 CSF クリテイカルサクセスアアクタ EXECUTE SASプログラムの実行 VIEWFILE 外部アァイルの編集表示 REPORT レポート作成 DESKTOP グラアイックメニューピルダー GRAPH グラアエントリの作成 SYSCMD ホストコマンドの実行 LETTER レターカタログの編集表示 LISTMENU Pストメニュ一項目の編集 OUTPUT 出力結果の編集表示 PLOT プロット作成 RANGE 範囲の指定 SIGNON Fモート接続 SASCMD SASコマンドの実行 EDIT SASデータセットの編集表示 AF SAS/AFアプ Pケーショシの実行 SCRIPT EISアプ Pケーショシのスク Pプト作成 FORECAST 単純予測 SOURCE ソースエント Fの 編 集 表 示 CALC スプレッドシートの編集，表示 VARREP 対比分析レポ←トの作成 WELCOME 起動ウインドウの作成 PREDICT What‑if分析 2 . 2 資源 ‑アプ Pケーションカタログ SAS/EISには以下の資源がある. 作成手順は， SAS/EIS初期メニュー>E I Sの作成>ア プ Pケーショシデータペース>データベースの作成で ‑アプリケ←ションデータペース ある.標潜のアプリケーションデータペース名は ‑オプジェクトデータペース SASUSER.SASAPPLである. ‑ユーザ定義カタログ 1 )アプリケーシヨシデータセァト ‑メタペースシステム アプリケーションデータセットは表 2に示す変数を含ん だインデックス付き SASデータセットである.標準の 2 . 2 . 1 アプリケーションデータベース アプ Pケーショシデータセット名は SASUSER.SASAPPL アプ Pケーショシデータペースには以下の 2つの資源が ある. ‑アプ Pケーショシデータセァト (標準アプ Pケーシヨンデータベース名)である. 2 )アプ Pケーショシカタログ AS/EISアプリケーショ アプリケーションカタログは S ン実行時に必要な情報を含んだ E I Sタイプのカタログ エシト Pを含んでいる.標潜のアプ Pケーションカタロ ~404~

表 2 アプリケーショシデータセット 変数名 APPLNAME アプ Pケーション名 APPLTYPE アプヲケーションのオプジェクトタイプ DESCRIPT 見出し EDITPGM CREATEメソッドカタログエシト P名 RUNPGM RUNメソッドカタログエントリ名 FRAME CSF又は DESKTOPアプリケーションの FRAMEエントリ名 CATLOC EISカタログエシト P名 ICON アイコシ番号 ある.作成手l 慣は， S A S j E I S初期メニュー>メタベー ス>メタペースである.標潜のメタペース名は グ名は SASUSER.SASAPPL (標潜アプリケーショシデー タベース名)である. SASUSER.MBUSERである(メタリスト名は 2 . 2 . 2 オブジェクトデータベース SASUSER.MLUSER) • オブジェクトデータペースには S A S j E I Sアプ Fケーショ ン作成時 K使用するオブジェクト定義を格納するイシデッ クス付き S A Sデータセットがある.表 3Kデータセッ トの内容を示す.作成手順は， S A S j E I S初期メニュー >オプジェクト>オプジェクトデータペース名>データ 3 )属性辞書 属性辞書はメタペース KSASデータセット及びデータ セット変数を登録する時 K使用可能な属性を含んだイン デックス付き S A Sデータセフトである. S A S j E I Sソフ トウェアは表 4 K示す属性を提供している.作成手l 闘 は ， ペースの作成である.標準のオブジェクトデータペー S A S j E I S初期メニュー>メタペース>属性である. ス名は SASUSER.OBJECTSである. 3 オブジェク卜 2 . 2 . 3 ユーザ定義カタログ オブジェクトを実現するメソッドを含んだカタログエン オプジェクトは，特定の機能を実行するデータとんーチ シの集まりである.オプジェクトは以下のメソッド(手 ト9を含んでいる. 続き)を含んでいる. 2 . 2. 4 メタベースシステム • CREATEメソッド メタペースは，作成するアプリケーシヨンで利用するデー • RUNメソッド S A Sデータセット及びデータセット変数)を登録す タ ( • I N I T I ALlZEメソッド る機能であり，データ K役割を定義する.メタペースシ ・S ELECTメソッド ステムには以下の 3つの資源がある. ‑メタリスト メソッドは， S ASjAFソフトウェアを用いて PROGRAMエシト 9， FRAMEエントリ及び SCLエ ‑メタペース シトリを作成するととにより実現される. ‑属性辞書 3 . 1 CREATEメソッド 1 )メタ Pスト メタリストはメタペースの Fストであるインデックス付 きS A Sデータセットである.作成手順は， S A S j E I S初 CREATEメソッドは以下の 2つの目的を持つメソッド である. 期メニュー>メタペース>メタ Pストである.標単の メタリスト名は SASUSER.MLUSERである. ‑新規アプ Pケーションの作成 ・既存アプリケーションの編集 2 )メタペース A Sデータセット及びデータセット変数 メタベースは S の登録を含んだインデックス付き S A Sデータセットで メソッドの内容は以下である. ‑405一 ‑プックマーク Fスト用に見出しを提供する.

表 3 オブジェクトデータセット 変数名 INAME (システム管理情報) MNAME (システム管理情報) NAME オブジェクト名 CFRAME CBTフレーム DESC リスト表示用見出し PMENU EDITPGM CREATEメソッド プルダウンメニュー RUNPGM INITPGM CLICKPGM R U Nメソッド INITIALIZEメソッド CBT オブジェクトのヘルプ DEFICON アイコシ番号 SELECTメソッド ‑プログラム内で使用する SCL変数のサイズを制御 する (LENGTHステートメシト)を含んでる. ‑プログラム内で使用する SCL変数のサイズを制御 する (LENGTHステートメシト)を含んでる. ・新規アプリケーション作成時，さらに既存アプ P ・必要な初期化を行う. INITIALIZEメソッドを呼 ぴ出して行うとともできる. ケーショシ編集時の処理を行う. ・作成及び編集中に実行されるコマンドが実行可能 であるかをチェックする. ‑アプ Pケーショシカタログエント Pよりイシスタ ・アプリケーショシ名がカレシトのアプリケーショ ンデータペース内のアプ Pケーションタイプでユ ニークであるかをチェックする. ・コマンドが実行可能な状態であるかをチェックす る. シス変数の値を読み込む. ‑ユーザアクションに対するアプリケーションの応 ・アプリケーショシ定義時のインスタンス変数の入 カ値を受け取るインタフェースを定義する.また 整合性をチェックする. 答を定義する. SELECTメソッドを呼び出して 行うとともできる. ・イシスタンス変数の値を解釈して処理を行う. ‑アプリケーショシカタログエシトリ ( E I Sエシト ・アプ Pケーショシの標準終了処理を提供する. 9) としてインスタンス変数の値を格納する.ま • INITIALIZE及び SELECTメソッドにユーザコ たアプリケーショシデータセットに共通変数の値 シトロール Pストの値を渡す. を格納する. ‑アプリケーション定義時のエラーに対するエヲ← メッセージを定義する. 3 . 3 INITIALIZE及び SELECTメソッド ・エラーのチェック及び無効アプリケーショシ定義 INITIALIZEメソッドは RUNメソッドが表示を行う前 に一度実行されて最初のウインドウを生成する. を阻止するエラーメッセージを提供する. • CREATEメソッド実行時にアプリケーションを テストする方法を提供する. ・編集結果の格納及び取消し処理を提供する. SELECTメソッドはアプ Pケーションウインドウ内で 選択を行なったり，フィールドに値を入力又はプルダウ シメニューから項目を選択する時に実行される. INITIALIZE及び SELECTメソッドは任意である. SAS/EISは以下のオブジェクトに対するユーサ・独自の INITIALIZE及び SELECTメソッドを定義するととを 3 . 2 RUNメソッド 可能にしている. RUNメソッドはアプ Pケーション実行時に実行される. メソッドの内容は以下である. • CHART及び PLOT ‑406

表 4SAS/EIS提供属性 タイプ 属性 DATA CSFDS クリテイカルサクセスファクタデータセット DATA DSNLEVEL ユニークなドリルレペルの組み合わせ DEFLTDS LABEL データセァトに割り当てられたヲペル DEFLTDS LIB データセットを含むライプラリ参照名 DEFLTDS KEK SASライプラリのメンパ名 DEFLTDS KTYPE SAS ライプヲリのメン-'~タイプ DEFLTDS TYPE SASデータセットのタイプ DEFLTVAR VARFKT データセット変数に定義された出力形式 DEFLTVAR VARINFKT データセット変数に定義された入力形式 DEFLTVAR VARLABEL SASデータセットの定数に定義されたヲペル DEFLTVAR VARLEN SASデータセットの変数の長さ DEFLTVAR VARNAKE SASデータセットの変数の名前 DEFLTVAR VARTYPE SASデータセットの変数のデータタイプ DRILL DEP 従属ド Pル変数 DRILL INDEP 独立ドリル変数 VARIABLE CLASS 分類変数 VARIABLE DRILL ドリルダウシ変数 VARIABLN ACTUAL 予算または予測変数の実際値 VARIABLN ANALYSIS 分析変数 VARIABLN BUDGET 対比分析レポート用の予算変数 VARIABL l l CSF クリテイカルサクセスファクタ変数 VARIABLN DATE SAS日付データを含む変数 VARIABLN DATETIKE SAS日時データを含む変数 VARIABLN DISCRETE 非連続の数値変数 VARIABLN FDRECAST 予測計算に使用される変数 VARIABLN TIKE SAS時間データを含む変数 VARIABLN x 独立変数 VARIABLN Y 応答または従属変数 • VARREP 4 . 1 作成ステップ • DESKTOP 作成ステップについて記述する. • CSF 1 )メソッドの作成 • FORECAST CREATEメソッド及び RUNメソッドを作成する.テ ・ REPORT スト及びでデパッグをする.さらに INITIALIZE及び SELECTメソッドを作成する. プログラム聞のパラメタは SCL9スト形式で行なわれ る. 4 オブジェクトの開発 オブジェクトの原発について記述する. 2 )新規メタペース属性 SAS/EISが提供している属性以外に属性を定義する場 合は，属性辞書を作成する.との場合，新規属性のため に ADDメソッド及び DELETEメソッドを作成して登 録する必要がある. 3 )データ登録 ‑407一

アプヲケーシヨシ作成及び実行のため，メタペースに登

Pケーシヨシタイプであり，既存アプリケーシヨシ編集

録されたデータを必要とするならば，メタペースにデー

の場合に設定される.

タを登録する.

2
)開始

4
)オプジェクトデータペースの作成

プログラムの先頭には以下の 2ステップを記述する.

オブジェクトマネージャを使用してオプジェクトデータ

.
Yeis;

ペースを作成してオプジェクトを定義する.

%eisentry optional=appln
祖 e$
appltype $
;

5
)オプジェクトデータペースの認識

S
A
S
j
E
I
S初期メニュー>環境設定>ユーザ独自のオプ
applds及び appldsidが定義されそれぞれアプリケー

ジェクトを実行してユーザ定義オブジェクトを使用可

ションデータペース名，アプリケーショシデータセット

能にする.

IDが渡されてくる.

6
)アプ Pケーションの作成

S
A
S
j
E
I
S初期メニュー>E
I
Sの作成を実行して，実際
にアプリケーショシを作成する.

3) 変数の初期化
SASシステムで予約されている SCL変数の初期化をする.

%akeyfld;

4
.1
.1 作成のポイント

4) オブジェクトデータペースの照会

CREATEメソッド及び RUNメソッドの作成のポイシ

オプジェクトのメソッドを参照するためには，以下のス

トを以下に記述する.

テップを実行してオブジェクトデータベースの SASデー
タセット IDを獲得する. '
I
lobjdsidK SASデータセッ

‑最初に RUNメソッドを作成する.バラメタの代
わりに固定値で RUNメソッドを単体でテスト及

トIDが設定される.

びデバッグする.

call method('SASHELP.EIS.WOBJDSID.SCL'，

‑メタペースと Pンクさせる.

'
'
I
lobjdsid'，
'
I
lobjdsid);

・固定値のイシスタ νス変数値を提供するダミーの

CREATEメソッドを作成して RUNメソッドがア

5) エラーメッセージの出力

メッセージは 5行まで指定できる.

プリケーショシデータペースの値をアクセスする

call display(%acatalog(eis，
ERRMSG)，
O，

ように修正する.

<msg1>，
<msg2>，
<msg3>，

・実際の C
REATEメソッドを作成して，アプ Fケー

<msg4>，
<msg5>);

ショシデータペースに正しい値が設定されるとと
を確認する.データ整合性チェックを行っている

6) アプ P
ケーションカタログエントリの読み込み

ととを確認する.

fillist( )関数でアプ Pケーショシカタログエント P
(EISエシトリ)の内容をプログラム上の SCL!Iストに
) getnitemc( )及び
読み込む.さらに getnitemn( ，

• CREATE及び RUNメソッドの結合テストを行う.

4
.
2 CREATEメソッド

getniteml( )関数で作業変数に設定する.

CREATEメソッド作成時の SCLコードのコーディング
のポイ Y トを以下に記述する. S
A
S
j
E
I
Sソフトウェア

7
) プックマークリストへの設定
call display(%acatalog(eis，
PSHSTCK)，

が提供しているマクロ及びカタログエント Pを使用する.

1
)呼び出し形式

'見出し文字列'， pos);
8) プックマーク要求の削除

CREATEメソッドは以下の形式で呼び出される.

call display(%acatalog(eis，
RKVSTCK));
call disp1ay(，カタログエント P名'，

9) ブックマークスタックのホ1";1 プオフ

lEPARMLST，
<applname>，
<appltype>);

call display(χacatalog(eis，
POPSTCK);

lEPARKLSTはパラメタリストを定義する.変数

10) ブックマークスタックのチェック

appln
祖 e はアプりケーション名，
appltype はアプ

gbrcの値に 1が通知された場合はターミネート処理
(term:) を実行して C阻 ATEメソッドを終了する.

‑408‑

0匂

Je

HM

"'

S
︐
.
=:11e
ll=21

皿
︑

︑J
aep e
nmv'P
可
ム atwJ
pnlt
plFl
ap p p
"p ap

司4 2 u .

'aa
︑ ︑

コマンドを取り込み BOOKKARK (プックマーク)，
SETUP (環境設定)等の SAS/EISコマシドを実行する.

・
d r .4r

1
1
) 共通 SAS/EISコマンド史以璽

11fi‑‑‑
all‑‑‑‑

pos，
gbrc);

・ m n m
1
qω‑
drr ︑
可
ム
n+b
a
p + L w‑

冒

a
h
v

r
企
ロ
e
︑
︐z

h

=
c
r

call display(%acatalog(eis，
CHKSTCK)，

if (fetch(appldsid，
'NOSET') = 0 &
nellflag = 1) then do;
エラー処理
end;
rc = 冒here(appldsid，
'UNDO');

gbrcの値iC.1が通知された場合はターミネート処理
(term:) を実行して CREATEメソッドを終了する.
%eselect(pos，
gbrc);
otherllise;

17) 説明の選択

end;

説明に使用する SOURCEエント Pの選択 9ストを表示す
る.

12) アプリケーシヨシカタログエント P名の獲得

catloc i
C
.'アプリケーショシデータペース名.アプリ
notes = catlist('*'，'SOURCE'，
l，'Y');

ケーション名 .EIS'を設定して以下のステップを実行す
ると，ユニーク性を保証したアプ Pケーションカタログ

18) カタログエント P名のチェック

名が通知される.

ユーザ入力による説明の SOURCEエントリが有効な SAS
名であるかをチェックする notes は SOURCEエシト

call display(%acatalog(eis，
URIQUE.scl，

F名を設定する.エラ一時には rci
C
.0以外の値及び

catloc);

msg iC.エラーメッセージが通知される.

13) インスタンス変数値の格納

call method('SASHELP.FSP.CATNCHK.SCL'，

setnitemn( ，
) setnitemc( )及び setniteml( )関

数を使用して SCL!}ストに値を設定する. savelist(

'catalog'，
notes，'SOURCE'，

)関数でアプ Fケーションカタログエシトヲに格納する.

'SOURCE'，
3，
msg，
rc);

14) アプリケーショシデータセットへのアクセス
アプリケーショシデータセットへレコードを追加したり，

参照するには call set( ，
) fetch( ，
) append( ，
)
delobs( ，
) update()， I
l
here()及び r
e
l
l
i
n
d
()
関数を使用する.

19) メソッド
アプリケーションのメソッド(表示の初期化，選択アク
シヨン及びコマシドメニュー)を選択する initpgm
，

clickp伊 及 び pmenuにそれぞれ選択されたエシト P名
が通知される.

1
5
) テスト

call display(%acatalog(eis，
KETHODS)，

擬似のアプ Pケーショシ名を XTSTAPPX としてアプリ

&EPARKLST，
initpgm，

ケーションカタログエシトリ名を獲得してエントリを作

clickpgm，
pmenu，

成する.アプリケーショシデータセットにも登録する.
そして以下のステップでアプリケーションを実行する.
appln
祖 e はアプ P
ケーション名，

appltype はアプリ

ケーショシタイプである.
call display(父acatalog(eis，
RUNEIS)，
&EPARKLST，
trim(applname)

1
1'
・
， 1
1 trim(appltype)，
rc);

appltype);

4
.
3 RUNメソッド
RUNメソッド作成時の SCLコードのコーデイシグのポイ

シトを以下に記述する.
1) 呼び出し形式

RUNメソッドは以下の形式で呼び出される.

テスト終了後は作成したアプリケーションカタログエン
ト
!
} (XTSTAPPX) を削除する (delete( )関数) .ま
たアプ Pケーショシデータセットからも削除する.

call display(' カタログエント P名'，
&EPARKLST，
appln出 n
e，
appltype);

16) アプ P
ケーショシ名のユニークチェック

appln
祖 e はアプ P
ケーショシ名，

appltype はアプ
リケーションタイプである. nellflag=lは新規作成を

&EPA
悶 L
ST はパラメタリストを定義する. appln
祖 e

意味する.

タイプである.

はアプリケーション名，

4
0
9一

appltype はアプ Pケーショシ

7 おわりに 2) 開始 フ.ログラムの先頭には以下の 2ステップを記述する. EISアプリケーショシ作成のためのカスタマイズとして ユーザ独自のオブジェクトの作成について記述してきた. %eis; ; %eisentry applname $ appltype $ また属性の定義，サブクラスについても紹介した.本論 文は SAS Technical Report P‑253 User‑written Kethods and Objects in SAS/EIS Soft冒 are をも 3) アプリケーションデータセットへのアクセス とに記述した.さらなる理解のためにそのマニュアルを 参照されるととを望む.またオブジェクト作成に必須で CREATEメソッド作成時と同様である. ある SAS/AF (特に FRAMEエントヲ)及び SCL (Screen Control Language)の習得が望まれる. 4) エラーメッセージの出力 CREATEメソッド作成時と同様である. SAS/EISを用いたアプリケーショシ開発がさらに発展す 5) アイコンの設定 icon( )関数を使用してウィシドウアイコシ化時のアイ コンを指定する. るととを期待する. 8 参考文献 6) アプリケーションカタログエントリへのアクセス • SAS/EIS Soft冒 are: Reference Version 6 CREATEメソッド作成時と同様に fillist(， ) First Edition savelist( )関数を使用する. • SAS Technical Report P‑253 User‑written 7) ブックマーク操作 Kethods and Objects in SAS/EIS Soft冒 む e CREATEメソッド作成時と同様である. ・ GettingStarted ith SAS/EIS Software 冒 8 ) 共通 SAS/EISコマシド処理 Version 6 First Edition CREATEメソッド作成時と同様である. • SAS/AF Soft冒are: FRAME Entry Usage 田 d 5 属性 Reference Version 6 First Edition 属性とは，アプリケーション作成時に使用する SASデー タセット及びデータセット変数を限定するために定義さ れるものである.ユーザ独自のオブジェクトを用いてア • SAS Screen Control Language: Reference Version 6 First edition 且i calReport P‑216 SAS/AF • SAS Tech プリケーションを作成する際に，特定の SASデータセッ Soft冒 む e，SAS/FSP Soft冒 む e，and SAS ト及びデータセット変数を使用するようにしたい場合， Screen Control Language: Changes 新しい属性を定義するととができる.以下の 2つのメソッ and Enhancements ドを用意する. • ADDメソッド ・ DELETEメソッド ADDメソッドは SASデータセット及びデータセット変数 をメタペースに登録する. DELETEメソッドはメタペー スからの登録を抹消する. ADDメソッド及び DELETEメ ソッドは， FRAKEエシトリ， PROGRAKエントリ又は SCL エシト Pで実現する.メタペースへのアクセスにはメタ ペースマクロが提供されている. 6 サブクラス 作成したオブジェクトを SAS/AFサプクラス (CLASSエ ントリ)としてリソース (RESOURCEエントリ)を作成 して， DESKTOPアプリケーション(グラフイックメニュー ピルダー)を作成する際に使用できる. ~4 1O

日本 5A5ユーザー会 (5U G卜 J ) M S ‑ W I N D O W S版 X ‑ S e r v e rを用いた U N I X版 S A Sシステムの使用例 0松 久 保 隆 杉 原 直 樹 高 江 洲 義 矩 東京歯科大学衛生学講座 UNIX‑SAS system using MS‑WINDOWS‑X‑Server a o k i Sugihara， Yoshinori Takaesu Takashi Matsukubo， N e n t a l College D e p t . of Hygiene and Community Dentistry， Tokyo D 6 1， Japan 1‑2‑2， Masago， Mihama‑ku， Chiba 2 要旨著者らは、 1 9 9 1年より保健情報処理に UNIX版 SASシステムを導入し、とくに複雑な 口腔保健情報の指標化と大規模集団の情報処理および、データベース構築に本システムが有 用であることをで報告してきた。今回は、 P CにWINDOWS版 X‑ServerとWINDOWS用 TCP/IPア 版 SASシステムの利用 プリケーション (Chame1eon/XTM)を導入し、 WINDOWS環境下での UNIX を行なった。その結果、 P CにX‑Serverを導入することによって wsでの使用とほとんど 版 SASシステムを利用できること、 SASシステムを使用しながらファイノレ転 同じ状態でUNIX 送や転送された計算結果を WINDOWS版のソフトによって容易にグラフ作成や報告書作成がで 版SASシステムの小規模ネットワークにおける利用例とし きることから、本システムはUNIX て優れた方法であると評価できた。 キーワード U N I X 版S A Sシステム、 W I N D O W S版X ‑ S e r v e r， T C P / I Pa p p l i c a t i o n、ネットワーク 1.はじめに 著者らは、 1990年より情報処理および統計分析に PC版 SASシステムを利用してきたが、分 9 9 2年から情報処理に UNIX版 SASシステムを導入 析対象の規模が大きくなったことによって 1 した。本システムが、とくに複雑な口腔保健情報の指標化と大規模集団の情報処理および '92で報告した。また、著者らの研 データベース作成に本システムが有用であることを SUGI 究室に所属している多くの大学院生や研究生の疫学的研究の効率を高める上でSASシステム の利用者が多くなったことから、 wsとPCNOTEによる小規模ネットワークを構築し、 MS‑ DOS環境下でのファイノレ転送およびws端末エミュレーションによる SASシステムの利用環 境を作り、その環境下での学生教育の例を SUGI '93で報告した。このMS‑DOS環境下での SAS システムの利用は、大規模な集団の分析や高速な統計処理が可能になったが、利用者にな じみにくく、システムを利用できるのは限られた人のみで、あった。そこで、研究室に WINDOWS に対応した P Cを購入したのを機会に、 UNIX 版SASシステムの wsでの使用と同じ環境を P Cで実現できなし、かと考え、 P CにWINDOWS版X‑ServerとWINDOWS用 TCP/IPアプリケーショ ン (Chameleon/XT 榊 1 )を導入し、 WINDOWS環境下での UNIX版SASシステムの利用を試みた。今 回は、そのオベレーションや 2台の P Cで同時に SASシステムを利用する場合の処理速度を 検討した。 2. 機器構成 小規模ネットワークでの UNIX版 SASシステムの利用に用いた機器構成を図 1にwsの主な 仕様を表 1に示した。 必性 ーム ーム

表 1S P A R CS T A T IONの主な仕様 C P U 臥M M I P S M o n i t o r H D (内蔵) H D ( 外付) 1 / 4 ‑ i n c hT a p e d r i v e C D 悶M S U NS P A R CS T A T I O N IP~ ， 焔C( 4 < W H z ) S p 1 6 肥 2 8 . 5 1 9i n c h 4 2 4 M B 2 07 M B 1 5 C W B P C 9 8 2 1 N e M e m o r y :1 4 M B H D : 3 4 0 M B P C 9 8 2 1 A s M e m o r y :1 4 M B H D : 3 6 0 M B PCには、 Windows土で動作する TCP/IPネット ￨ 図 1 小規律ネットワーク環境での機器構成 ワークアプリケーション集 ( B i n d ，C u s t o m ，円P， Mail/SMTP，Ping，T e l n e t，TFTP，S 川P D )とWindows 版X ‑Serverが加わったChamereon/Xlを インストールした。 C h a m e l e o nにはこれ以外にW I N D O W S専用に設計開発されたTCP/IPスタッ クNEWPが含まれている。また、 W I N D O W S版 ExceF，WORD3，Pagemaker ， 4 DeltaGraphPro5や MSDOSの桐6がインストーノレされている。 3 .データ処理の流れ 図 2に著者らの研究室で、行なっているデータ処理の流れを示した。通常の疫学データは、 桐 ( M S D O S )を用いて入力し、桐の中である程度のデータ処理を行なえる場合は処理後、 SAS システムで処理するデータをテキスト ファイノレとして出力する。 (Chamereon/X叫を利用する場合は、 P C MS‑DOSのソフトを使用するとネット ワークが終了してしまうので使用しな ∞ W I NW S いようにする。)そのテキストファイル テキスト・ファイル をWINDOWS上で動作する TCP/IPネット ワークアプリケーションのFTPを用い : S A S読み込み て 、 W Sへファイル転送する。 FTPはそ データセット l l 日旺L データベース l のままで、WINDOWS版 X‑Serverを立ち上 統計計算 げ 、 PC‑Xviewの画面上で、UNIX版 SASシ l ! 結果 ステムを P C側で立ち上げる。その後 統計表作成 グラフ作成 版1 1 ‑ S 回泥R W I N D O W S は通常のS A Sシステムを wsでの利用と 同じ状態で利用する。画面に W S但IJか P C ‑ X v i e w 円P らさまざなデータを P Cの画面上に転 送するのに若干タイムロスがある。 S A S 阪服 S T A T I制 S A S システムでのデータ処理が終了後、処 理結果をファイルとして保存し、再び FTPを用いてファイルを PC側に転送す る。その後は、 EXCELやD e lt a Graph 図2W I N ∞眠版 X ‑ S E R V E Rを用いたデータ処理 ‑412‑

Proで、処理結果のグラフ作成し、また、 PageMakerで、報告書を作成する。この間、すべての ソフトを終了させることなく処理が進行できるため、データ処理の全体の流れが極めてス ムーズであった。 4 .ネットワークでのデータ処理速度 ネットワーク環境でデータ処理が同時にデータ処理が行なわれる場合、その処理速度がど うであるかは、重要な検討事項である。 wsと 1台の P Cで同時にSASシステムを利用した 場合の処理速度の比較データを表 2および図 3に示した。表 2の'標準 の項は、データ数: H 85で、変数が 18‑662のデータを wsで処理した場合の速度である。そして、表 2の "Network" は P Cで同じデータを処理した場合の速度である。また、 P Cでのデータ処理と wsでデー タ数:5，216で変数:64のデータの処理とを同時に行なった場合の処理速度が Networkのグ並 山 tt 唱tnunB 守ufl 司uquH匂 内 ノ ﹄ 凋 件 QυEJv‑nutn ι 内 ﹄ ﹄ 一 ; 二 ﹄ 7 ' ‑ 山 * 一 ・ .......... ‑L 守 ⁝ ・ hIJZd d ? nuntnunU 唱l ? nunu? nu古 Y一 ‑ 一 ⁝ ⁝ 伊 一1 3 1 7 1一 企‑ 了L τ 1 4 1 ‑ 9 ⁝ 並 一 口 NW log(+) 一 6一 1 2 一 較 一k⁝ ) 一9 8 8 6 4 4 6 5 4 5 7 2 0 7ぽ 1 ・ ・ 山 1J ・ 一 ‑ r ‑Lrnd ・ 2 J一 町 ⁝ι ‑ 一 9 3 1 1 2 1 0 8 2 0 0 3・ 6一 一 '一 d 園栂皐 I og(+) O一 一 一 一 一 * : 並 列 処 逗 UJ 谷 重 ; 釦 佐 渡L 2 6 ‑ 2 E 口 NW log(‑) ︐ 5155uuu配川引引制﹄刻出 ‑ t一 日3 6 山︻ D‑ e ‑‑1 L一 M 同一一一一一 度二)一 一 守 ‑‑‑LQZ 一 山 Ja‑‑ 5 i ‑ ‑ 一一二8 2 1 0 2 0 0 1 2 0 0 2a 一 R ‑ dk a n nu 一 一一川﹂ Ed7t白 一 1一 一 引 o NW 並'il J LOG(ー) • 理二同一一一一 二長国一 aEE Fl ‑413‑ 処一円一ol20553553ι!L5U一 一明︑'﹂・・・ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ L L n u ‑ タ一主μパ 許 可 L12oo‑‑0025一 日 日 一 珂︐︐﹄争 一一一 1 川J1Ill斗 ゴ ‑ ⁝ ‑ 計 け ￨￨l デ﹁ i ︒ ‑s‑ 4qLQuau‑ 司 J‑927t7t37t‑ TU‑‑i (てい円一G G I ι 一 一 一 で で 下寸斗川叶川叶叶叫叫川川叫叫川斗土 ⁝ 一 IZ‑‑DnUFUnUF0414lnoF04lFoau 守‑一一 杢変一三一 μl一数一4 2 4 2 6 6 7 各丁斗引叶叶叶引叶叶叫叶叫叫叶十十斗 ip 一言︒のりのりのりのりのり nuponunUFDAB‑ 一‑ !一測数一一⁝一 ・一観健一一⁝一‑ 守 五 l 内正司 uau Tl 一一‑ み み 1 2 Eみ 4 み 一⁝ ‑Eω L ・ ﹃ 一 込 込 町 M M込 町 込 川 町 府 間 T一 日 ⁝ 刊 一 み み 叩 叩 舵 み 叩 み 引 引 引 旧 川 一 刊 一M一 読読読読阿一一一 各条件下での処理速度の比較 図 3 641770.9171 l5.2161 •......... ......•. ..

列 の項に示した。最も処理時聞が長いのが L OG画面を P Cの画面上に表示する場合であっ M た。口腔保健情報を処理する場合は、歯の種類毎に処理したり、指数化が必要であるため、 4 0， 000 行になることが多く、そのために、 特にデータセット作成のコーディングがおよそ 1 LOG画面への情報の転送が大幅に処理速度を低くしている。その他はほとんど、同じ速度で あった。したがって、コーディングが大きい場合、このようなシステムでSASを利用する場 合は、 LOG画面の表示をしないで行なう必要がある。 5 .まとめ P CにWINDOWS版 X‑ServerとWINDOWS用 TCP/IPアプリケーション ( C h a m e1 e o n / X T M )を導入 版 SASシステムの利用を行ない、以下の結果を得た。 し 、 WINDOWS環境下での UNIX ① X‑Serverによって wsの使用と全く同じ状態で P CでUNIX 版S ASシステムの利用できる。 ②SASシステムを使用しながらファイル転送や転送された計算結果を WINDOWS版のソフトに よって容易にグラフ作成や報告書作成ができる。 ③データ処理の流れは、すべてのソフトを終了させることなく処理が実行できるため、全 体に極めてスムーズであった。 ④データセット作成のためのコーディングが長い場合は、 LOG画面の表示をしないければ処 理時間はほとんど変わらない。 版 SASシステムの小規模ネットワークにおける利用とし 以上のことから、本システムはUNIX て優れた方法であると評価できた。 最後に、ネットワーク環境での U N I X 版S A Sシステムの利用にあたり、多くの助言と援助をいただ いた三谷商事の松田浩一郎氏および中村正行氏、また、ネットワンシステムズの近藤美恵子氏に感 謝し、たします。 *1:Chameleon/Xは 、 NETMANAGEの登録商標です。 2:Excelは 、 Microsoftの登録商標で、す。 牢 3:WORDは 、 Microsoftの登録商標で、す。 牢 叫 : PageMakerは 、 ALDUSの登録商標です。 5:DeltaGraphProは 、 POLAROIDの登録商標です。 牢 * 6 :桐は、管理工学研究所の登録商標です。 参考文献: 1 )松久保 隆ほか:歯科保健多元情報のデータ処理と指標化への P C ‑ S A Sの検討、 S U G I一r 9 0， 6 7 ‑ 6 8， 1 9 9 0 . 2 )松久保 隆ほか:U N I X 版S A Sシステムによる歯科保健情報処理、 S U G I‑ J '9 2，3 4 3 ‑ 3 4 8， 1 9 9 2 . 2 )松久保 隆ほか:歯科保健情報の学生教育における U N I X 版S A Sシステムの利用事例、 S U G I一r 9 3， 4 5 9 ‑ 4 6 4， 1 9 9 3 . 一4 1 4 ←

日本 5A5ユーザー会 (5UG卜 J) WindowsH 版 SAS システムの動的デ寸交換 (DDE) による Microsof世 Excel とのヂサ交換マクロの作成 0小 沢 義 人 吉 田 彰 夫 日本化薬株式会社医薬事業本部医薬デ ‑ 1セント Macros o fS A S systemunder theWindows t o exchange data t oMicrosoft E x c e l by Dynamic Data Exchenge ( D D E ) Yoshihito Ozawa andAkio Yoshida Medical Data Center Pharmaceuticals Group Nippon Kayaku C O . . L T D . TOKYO JAPAN 要旨 Windows版 SASシステムを用いて MicrosoftExcel との入出力を汎用的に行な うマクロを作成しその具体的な使用法を SAS/STAT の例題を用いて示した。 Windows版 SASシ ス テ ム ，DDE機能， MicrosoftExcel キーワード 1 .1 まじめに Windows は、様々な 7 7 'リケサョンソ 7トを統合的に組み合わせて利用するための 「アアリサョン・ 7'77ト 7オ ー ムJ として Microsoft社が開発したが。トテインク e 環 境 7 'リケサョンが並行的に他の 7 7 '9 1 ーションと で、アアリーション開通信の機能により、 7 デ サ を 共 有 で き る 。 こ の Windows上の 7 7 '9 ケサョンのーっとして Windows版 SASリトス 6.08が 1 9 9 3年 7月 よ り 円 サ さ れ 、 Windowsが 提 供 す る 環 境 を 利 用することができるようになり、従来の MS‑DOS@版 SAS システムで不可能で 7 'けーションとのデ寸共有なども可能となってきた。 Windows版 あった、他 7 SASシステムは DDE、OLEク 、9 7 7 ';1;守}ドの 3種類の手順の 7 7ロリケーション開通信を 7 '9 1 サョンとのデ寸交換も容易に 付包]卜しており， SAS以外の Windows上の 7 行なえるようになってきている。 ，93 年 日 本 SAS ユード]会 (SUGI‑]) Windows版 SASシステム円寸 6.08の紹介 1) において DDE機能が紹介されてい る。また Windows版 SASシステム使用の手引き Version6FirstEdition2) に も参考となる例題がある。 しかし、今回の報告では、 DDE機能を用いたプロ ' J "7 ~ン r をする際にぶつかっ たいくつかの間題点をまとめる形での汎用マクロを作成したので以下に使用例 題と共にマクロを示す。 415‑

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|口~届11畠/r_g_/::?'II 品~噛トブ巨回巨困匪図|盛岡~[ïìß"一回匡図|閣制匂IW/BI官同I1
国「回1
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Sにヂサをわたしています。

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S に読み込みます
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4 .入力マクロ %MACRO OOEXL1N (OUTOAT ，OTYPE=N ) %LET OTYPE =免UPCASE(&OTYPE) ; 1 *ファイル参照名として 1NVAR 1NOAT を指定 OUTDAT. . . SASデータセット名 OTYPE N C S 数 値 型 ， 文 字 型 ， 特 殊 タ イ プ * 1 本何変数の子守}タか調べる; OATA 阻止L ; 1NF1LE 1NVAR OLM='09'XNOTAB ;1NPUTA :$ 2 0 . @@; RUN; PROC SQLNOPR1NT ; CREATE TABLE̲NULLAS SELECT 九LETNVAR= &SQLOBS *FROM NULL OROP TABLE NULL QUIT ; *変数名をマクロ変数に代入5) ， OATA NULL ; 1NF1LE 1NVAR OLM='09'XNOTAB ; 1NPUT (A1‑A&NVAR) ( :$ 2 0 .) 如 o1 = 1 先TO & NV AR ;先GLOBALOATA&1 ;CALL SYMPUT (HOATA&1ぺA&I ) ;覧END; RUN; 本デーク読み込み; OATA &OUTOAT ; 1NF1LE 1NDAT OLM='09'XNOTAB OSO M1SSOVER ; 九1F&OTYPE=N切THEN%DO ; 1 * 数値で読み込む * 1;1NPUT A1一 品 川AR ; 九END 気ELSE先00 先1F&OTYPE = S 話THEN%00 ; 1 *形 式 指 定 1NPUT * 1 %00 1 = 1 先TO&NVAR ;&&OATA&1 先END ; 九ENO ;先 ELSE%00 ;1 * 文字で読み込む * 1 1NPUT (A1‑A&NV A R ) ( :$ 5 0 . ) ;免END ; 九END ; RUN *変数名付け替え OATA&OUTOAT; SET&OUTOAT ;免 1F&OTYPE=S覧THEN%00 ; 九END ; 出ELSE%00 RENAME 九00 1 = 1 覧TO & NV AR; A&1 =九SCAN(&&OATA&1 ， 1 ) 免END ; ;%END ; RUN 先MENDOOEXLIN ; 418‑

5 .出力マクロ 見MACROOOEXLOUT ( O U T O S T ) 1 *ファイル参照名として OUTV AR OUTOATを 指定 OUTOST.. . SASデサセット名 * 1 *SASデータセァトの情報を得、何変数か調べます; PROC CONTENTS OATA=&OUTOST OUT=AAAO NOPR1NT ;RUN ; PROCSORT OATA=AAAO ;BYNPOS ;RUN PROC SQL; CREATE TABLEAAAO AS SELECT NAME FROMAAAO 覧L ETNVAR=&SQLOBS ; QUIT ; PROCTRANSPOSE OATA=AAAO OUT=AAA ; VAR NAME ;RUN *変数名出力、マクロ変数に代入; OATA 問 LL SETAAA F1LE OUTVAR NOTAB %00 1 = 1 %TO &NVAR ; 首GLOBALOATA&1 CALL SYMPUT ( H O A T A & 1ぺCOL&l ) *SEP1 ]UN1 等の日付けに変わってしまうもののために SPACE を 挿 入 ; * 文 字 列 の 前 に は 必 ず SPACE が入ってしまう %IF&1 = &NVAR覧THEN覧00 PUT ' ，COL&1 %ENO 覧E LSE覧00 ; PUT' ，COL&1 ' 0 9 'X @@;免END 話E N D ; R U N ; *データ出力 OATA 問 LL ; SET &OUTOST F1LE OUTOAT NOTAB 覧00 1 = 1 見TO&NVAR ; 施1F& 1 =& NV AR免THEN覧00 ;PUT ' ，&&OATA&1 覧E LSE覧00 ;PUT " 免E ND; R U N ; PROC SQL; OROP TABLEAAAO 一 ， AAA 一; QUIT 九MENDOOEXLOUT ; ← 419‑ ;拡END &&OATA&1 ' 0 9 'X @@;免END

6 .おわりに 近年、コンビュークのゲウンサウシック¥分散化等が急速に進んで、おり Graphical User Interface ( G UI)を有するハ。ーソナl レ コ ンt ・r ク ( P C ) 等が普及している。 Windows は PC上での GUI を有する 7.77ト 7ォ 4 の代表でありその上で動作する Excel はス 7 .レット守シートの代表である。今回のマクロによりス 7 .レフドシートの持つデータハ げヘツゲ・アーキテク ft( M V A ) によるデークハンドリ ンドリンク守の良さ、 SASシステムの持つマl ンr のよさを生かした大量のヂ寸処理および解析能力の高さ等を十分に活 7 . 91"‑ション構築に役立つのではないかと考える。 用できる 7 7 .参考資料 1 ) '93年 日 本 SASユーサ 会 (SUGI‑]) Windows版 SASシステムリトス 6.08 の紹介 2 ) Windows版 SASシステム使用の手引き 3 ) SAS/STAT U s e r 's Guide Version 6 Fourth Edition Volume 1 4 ) S AS/STATユ } サ * ー ス ゃ 5 ) rィ ト 守 Version6FirstEdition Release 6.03 Edition SAS Technical News Vol .3 Microsoft は米国 MicrosoftCorporationの登録商標です。 Windows は米国 MicrosoftCorporation の商標です。 MS‑DOS は米国 MicrosoftCorporationの登録商標です。 ‑420‑

SASに よ る 図 書 館 業 務 シ ス テ ム の 開 発 渋谷和人 国際大学松下図書・情報センター/図書部門 A p p l i c a t i o nDe v e l o p m e n to ft h eL i b r a r ySystemu s i n gSASp r o g r 創u . KazutoSHIBUY A L i b r a r yS e c t i o n， M a t s u s h i t aL i b r a r y&I n f o r m a t i o nC e n t e r ， I nt e m a t i o n a lU n i v e r s i t y a p a n . Yamato‑machi ， Min 創n iuonuma‑gun ， Nugata949‑72 o fJ 国際大学松下図書・情報センターでは SAS/AF、SAS /F SPを使用して図書館業務全般に 4出 G e n e r a t i o nL加 伊a g e )に わたるシステムを開発した。その中心となるコンセプトは 4GL( 出g )で、あるが、現行の業務フローを効果的にシステムとして再 よる EUC(End‑UserCompu 現し、それによって業務の最適化を目的とするものである。最初に導入の経過について 触れ、対象業務とした図書館における各々のアプリケーションの機能とそれによる効果 について述べ、あわせて運用の時点での問題点についても付記する。最後に運用してい る図書館システムへの現状での評価と今後の方向付けについて展望する。 図書館システム、 SAS、SAS/AF、SAS/FSP、EUC、 4GL l はじめに 図書館の世界はこの 10年で大きく変貌しています。その理由としては何よりも国際 的かっ社会的な趨勢としてのコンピュータリゼーションの影響が挙げられるのですが、 それは単にハードウェアの高度化としてのみならず業務の方法やプロセスへの革新でも あります。それはこれまでの図書館という枠組みそのものを揺るがせています。コンピュ ータの歴史は戦後から 50年を迎えようとしているとのことですが、特にこの 10年の 進歩は図書館の領域においても驚異的とも言えるほどです。 そもそも図書館とは物理的資源としての資料(写本、印刷物などの媒体を持つこと) と、情報資源としての書誌情報(書名、著者名、主題情報などの物理的制約を受けない データの部分)の双方から成り立っているものなのですが、コンピュータ以前の環境で はこの 2つを明確に区分することができず、物理的な形態でしか編成されてきませんで した。その代表的な例としては情報資源としての書誌情報が近代以降、カード目録とい う形態でしか作成されてこなかったことが挙げられます。 現在の図書館での規則やガイドライン等はこのカード目録の物理的な大きさを前提と して作られています。本来は多種多様な角度からアプローチできるはずの抽象的な書誌 データをカードという二次元の枠の中に押し込むというこれまでの経過は想像以上に知 識を保管するという方法論へ影響を与えていると思われます。それが物理的な制約となっ ‑421一

ている限り、さまざまの書誌データ作成の規則などが累積され、結果として煩雑とも言 える規則の山となっていることは否めません。 最近ではオンライン共同目録といいまして同ーの図書の書誌データについては lつの 機関で作成したものを他の多くの機関でもそれを共有しよう、それによってデータ作成 の負荷を軽減しようとするシステムが国内外を問わずみられます (NACSIS‑CAT ， OCLC， RL 到など)。そこでは書誌データ作成のプロセスは他の機関で作成されたデータを複製 C o p yC a t a l o g i n g ) が中心的なコンセプトとなり、カタロガーの f 支割は するということ ( これまでのようにデータを作成することではなく、保存するデータの品質管理が主眼と なります。そこではカード時代のルールは一部しか適用されていません。 総じて、図書館の世界はコンピュータ環境以前の諸ルールと実際のデータ処理におけ る合理的なロジックとがミスマッチを起こしているのが現在の姿であると言えるでしょ う。当然ながらそれを解決しようとする努力はさまざまの先進的な図書館人によって続 けられています。 ともあれ図書館の世界においてもコンピュータの登場をもってしてデータ処理環境、 上記の言葉で言えば情報資源としての書誌情報が物理的な制約から離れることができる ようになりました。つまりデータ作成のプロセスとデータ検索、更新のプロセスとを分 離できるようになったのです。 カード上に書誌データを作成するということはそのデータは一旦作成されてしまえば その後は更新されることがほとんどないということ、およびデータの保管は先ずオリジ ナルが先にあって必要な場合その複製を作成するということですが、コンビュータ上で のデータには O r i g i n a l / D u p l i c a t eの区別はありません。データのフォーマットについてもさ まざまのアプローチでデータ構造を決定することができます。必ずしも l冊の本にたい して 1つの実体的なデータを作成する必要もありません。極端に言えばデータ保存用の フォーマットそのものをもたないでも書誌データを保存することも可能です。コンピュ ータの登場によって図書館の世界においても書誌情報の可搬性と複製可能性におけるフ リーハンドを得ることができるようになったと言えます。 従って、情報一般の特性である可搬性と複製可能性とが書誌情報の管理という点にお いても革新されたこと、それが図書館における最大のコンピュータ化の意味だとするこ とができます。こうした視点をふまえて図書館のシステム化はどのように実現されたか を次の節からみてゆきます。それは具体的には EUC ( E n d ‑ U s e rCompuung) による情 報資源の有効刺用の事例ともなるものです。注 1 2 SASシステム開発の経過 国際大学松下図書・情報センター/図書部門(以下、 MLICとします)では SAS による図書館の業務システムを構築しました。実際には SAS/AFとSAS / F SPとの 2つのツ ールを使用しての図書館情報の一元的管理というシステムなのですが、まず開発のコン ‑422‑

セプトから説明します。 一口に図書館といってもその業務はさまざまあります。大きくそれは図書館資料(図 書、雑誌)の発注・受け入れ、書誌目録の作成、蔵書検索、貸出、レファレンス(参考 業務)、総務・会計などと分けられますが MLICでは図書館での資料管理の部分を中 心にシステムを検討しました。その理由はこれが図書館の業務の中核であり、かつ最も ワークロードを必要とするところだからです。実際には図書、雑誌の発注・受け入れ、 書誌目録の作成、蔵書検索、貸出の 4つのフェーズを対象とします。 このような多様な側面を持つ図書館の業務をシステム化する際、まずどういった環境 にするかを考えた場合、その選択としては (1)図書館パッケージプログラムの導入 ( 2 )プログラムの外注 ( 3 )自館での開発 の 3つが考えられます。 ( 1 )はここ数年、ハードメーカーあるいはベンダーから提供さ れている図書館業務専用のアプリケーションプログラム、 ( 2 )はMLICでの図書館業務 3 )は言葉通り、自館において に特化した業務プログラムのソフトハウスなどへの外注、 ( 業務プログラムを開発することです。結果的に MLICでは 3つ目、即ち自館での開発 を選択することにしました。上の 2つではどうしても現行の業務のフローを再現する際 の柔軟性と運用環境を変更できる可能性が低く、従って図書館スタッフ、およびユーザ ーにとって使いやすいものにはならないと評価したからです。自館での開発といっても 高級言語 ( C、COBOLなど)を使ってーから開発するつもりもありませんでした。その スキルもないし、何よりも業務のルーチンをシステム化する際の柔軟性と変更の可能性 が犠牲になると危倶されたからです。そしてこの数年の 4G L ( 4 出G e n e r 副o nLan g u a g e ) およびそれによる EUCの潮流が大きな判断材料となりました。 コンピュータ化の進展は単にハードウェアの高度化ではないということは先の述べた 通りですが、そのメリットの 1つにエンドユーザーが自分の情報環境を独自に持ち、オ リジナ jレに情報環境を構成できるということがあります。システムを作る際、その目的 には業務の効率化とか生産性の向上とかが挙げられますが、加えてそのセクションや部 門にとっての業務をより高品位なものにするということもその射程に入れています。仕 事をするのはその最前線のスタッフ(この場合、ルーチンワークをこなすオペレータは 除外します)で、問題点およびその解決策を熟知しているのも彼(彼女)です。実務の レベルで独自に情報環境の再構築ができれば自ずと解決への糸口を探すことができます。 このことが実はエンドユーザーにとってのコンピュータ化の最大の意味でもあります。 その意味で EUCはまさにコンピュータ環境の進展によるその必然的な帰結と言える ものでしょう。 MLICにおける図書館システムの開発のコンセプトも同様に、 EUC による情報環境の再構築およびそれによる問題解決型の組織への組み替えにあるという ことになります。そして具体的には 4GLによって業務全般にわたるシステム化を計画 423一

するということです。 EUCへの評価はさまざまの機会で目にすることがありますが、エンドユーザーから 見ての 4GLを選択することのメリットについては次の 4点が挙げられます。 lつは開発、運用環境の柔軟性が確保できることです。文字通り、エンドユーザーが 情報環境を自らのものとして自由に使えるということで、繰り返すまでもなくこれは 4 GLの基本的な特徴となるものでしょう。 2つ目は業務への密着度ということです。さまざまの局面でデータが発生し、それを 取捨選択する最前線の仕事をしている人聞が使ってこそ 4GLは効果を発揮することに なりますし、それが部門ひいては組織全体のレベルへの波及効果をもたらすことが期待 できます。 修得のための学習が必要最低限で済むこと、これが 3つ自のポイントです。学習のた めのコストがさほどかからず、また学習し易いことはエンドユーザーにとっての安心感 となります。 最後に 4つ目の点ですが、これは直接 4GLによってみえる効果ではありません。そ れは組織編成の草新が期待できるということです。組織の形態を判断する lつに生産性 の評価があります。生産性は定量的な指標のみで判定できるものではありません。モチ ベーションの向上がもう lつの因子となりますが、そのためのツールとしてスタッフへ の動機付けのできるツールはとりわけ図書館のようなデータ処理の部門においては必要 です。仮にモチベーションの向上それ自体が業務の生産性には関連が薄いとしてもこう したツールの有無は結果としてデータの品質を向上させ、それによって組織編成の革新 が期待できることになります。この点については後に詳しく触れます。 これらのことから EUCによるシステムは絶えず更新し続けるものとも思っています。 実際の業務にとって必要なのはシステムではなくパフォーマンスの向上です。それを実 現する最短コースでのツールは MLICにおいては EUCによるシステム化であり、従っ て 4GLを選択することはある意味では当然でした。 l人でも言語スキルのあるスタッ フがいれば 4GLではなく、他の言語を選択することも判断の lつとなるでしょうし、 でも何でも良いことではあります。 属人性を排するという点では 4GLでも Cでも COBOL 最終的に判断する材料となったのはやはり 4GLによる成功事例の豊富さでした。もち ろん 4GLは万能ではありませんし、逆に制約は数多くあるのですが MLICでのシス テム化としては最も自由度が高く、従って開発、運用環境においても柔軟性を確保でき るものとして 4GLを使用することにしました。 4GLが SASに具体化したのはさほどの理由はありません。国際大学では以前から 教育、研究用に統計分析パッケージとして SASを使っていました。 SASにはプロダ クトファミリーとして開発環境があることをシステム担当のスタッフより紹介され、い くつか使ってみた結果、図書館のアプリケーション開発ツールとしても運用可能である と評価できたため導入することになったものです(もちろん他の 4GLについても調査 424‑

はしました)。 ただ、選択の過程において SASが複数の OSに移植されていること、それらの複合 環境での運用も可能であることは非常に大きい判断材料になりました。パッケージがほ とんどハードウェアと抱き合わせであるのと対照的にハードウェアからの独立性の高い こと、従ってマシンの透過性の高いことはとりわけエンドユーザーにとっては魅力のあ ることです。 SASは汎用機での集中処理と 図 l システム構成図 l l i M9 3 7 7P r o c e s s o r 口 なっています(図 l参照)。これ はMLICクラスの規模であれば この環境で十分であったというこ とで、運用においてハードウェア を新規導入する必要もありません でした。ただホスト集中処理にし たことのメリットはあります。 それは書誌データをネットワーク 上で一元化すること、とりわけ図 書館での業務はデータを蓄積する ことが主眼となり、銀行システム のようなオンラインリアルタイム 図書管理 雑誌管理 閲覧管理 でのトランザクションはさほど要 求がありません。データの確実な 保存とそれへのネットワーク上で のアクセスという環境が保証され ることが条件であり、ホストでの 且 和洋番目録 処理はこれをクリアします。当然 にホストの環境だけに縛られることもありません。今後、データ量の増大やマルチメディ ア化への拡張を想定した場合、他の環境へ移行することはオプションの lっとして十分 にありえることです。 ともあれ SASを選択したことはプログラムの開発過程においてもそのメリットを発 揮することができました。その lつに現行の業務フローを最大限反映することができた という点を挙げることができます。 MLICではプログラムの開発者(筆者)と実際の 業務のスタッフ、オベレータとが個々のシステムのプロトタイプを打合せしながら作成 してゆき、現行のオペレーションの流れを再現することができました。 図書の発注 lつとってみても MLICでの処理方法や運用の規則は独自のものがあり ます。それはいずこの機関でも同様なのでしょうが、それらの独自性を例えば画面展開 ひとつひとつに反映させてゆくこと、運用の段階でさらに使い易いルーチンとしてプロ ‑425一

グラム環境そのものをプラッシュアップしてゆくことはどうしても必要です。それぞれ の業務ではそれぞれ要求する仕様が異なります。ある部分で必要なフローは他のジョプ では余計はフローになることもあります。それらの仕様に個々に対応してゆくには実際 のオベレータのやり方をできるだけ反映することが最も効果的でしょう。 システムに業務のフローを合わせることはその時点では問題が顕在化することはなく ても後になって窮屈さを感じるようになるのは否めないと思われます。何よりもスムー スに仕事ができるようにはならないでしょう。その意味ではシステムの第一の評価はオ ベレータにかかっているとも言えます。 SASによるプログラム開発の過程で実感したことのもう 1つの点はデータ資産の効 果的な拡張ということです。当初は必要なジョブのみをプログラムに展開しその枠の中 での論理的な一貫性を確保しますが、実際の仕事では絶えず新しい帳票を出すとか突発 的な分析表を作成するとかの場面があります。それらはプログラムに記述されているこ とはほとんどありません。その時点でのみ必要なジョブをできるだけ短期間でかつ簡便 に処理すること、それはエンドユーザーがおこなうのが最も効果的です。システム部門 へ依頼するのでは時間もかかりますし、内容のズレを起こすこともあります。それを回 避するのもやはり SASによるところが大きいということです(とりわけ統計分析にお いて痛感しています)。 例えば、 MLICではシステムの運用後 l年を経てこれまでの貸出累計から各研究科 での貸出図書の主題分布を出力したいという要求がありました。それまでのデータでは 貸出記録にその B OOKIDと貸出をしたユーザーの USERIDをしか 1つのデータセットとし ては持っていませんでした。主題を表わす情報は図書のデータセットに置いてあります。 この 2つのファイルをマージして主題分布の統計を出力することは至極簡便になりまし た。マッチングやソートなどは SASのデータセットである限り造イ乍もないことです。 データの一元化ということはプログラムの開発時点よりもその後の運用においてより必 要とされることでしょうが、データ操作の簡便さが開発の時点からある程度保証できる ことはやはりエンドユーザーからみて心強いことです。 この 2つが SASによるプログラム開発においての大きなアドバンテージだ、ったので すが、実際の開発は非常にやり易いものでした。 MLICでは上記の 4つのフェーズで プログラム本数(=サブシステムの累計)で 100 本前後、総ステップ数は 5~6 万ス テップという小規模なものだったのですが、開発にはそれぞれのフェーズに 1、 2ヶ 月 かかった程度で済みました。 1つのプログラムのロジックは他のプログラムでもいくつ かの部分を転用することができ、プログラムの累積と共にその生産性は向上します。そ れは稼働の段階においても同様です。 そうは言っても最初は SASの開発言語 (SCL) には全く素人でしたので苦労した点 は多いのですが、そこでも言語の中身よりも業務のフローを熟知していることが大きな 強みとなりました。 EUCがエンドユーザーの見地からプログラム環境を構成するもの 426一

である以上、業務そのもののシステム化はそのスタッフにとっての具体的なワークロー ドを反映することが是非とも必要です。そうした意味で 4GLの選択、具体的には S A Sによる開発を選択したことはやはり正解であったと思います。 ここまでの記述をまとめて言えば、 SASによる開発は現行の業務フローを最適かっ 柔軟なかたちでシステムに再現し、それによって部門全体でのデータ処理環境の統ーを 計るということをその中核のコンセプトとするものであると言うことができます。 それでは次の節で MLICにおいてどのようにその具体的なワークロードをシステム へ展開したのかをみることとします。それは EUCのコンセプトが実際のシステムにお けるジョプへと展開するプロセスでもあります。 3 SASアプリケーションの運用 ここでは SASアプリケーションの運用の環境について説明します。先にも触れまし た通り SASによるシステム化の範囲は次の 4つのフェーズとなります。 (1)図書、雑誌の発注・受け入れ ( 2 )書誌目録の作成 ( 3 )蔵書検索 ( 4 )貸出 これらはそれぞれ図書館における資料管理の lつの側面です。発注・受け入れはこれ から入荷する図書の書誌データを作成、追加、更新する作業、書誌目録の作成はその書 誌データを完全なデータとして確定し、保存する作業、蔵書検索は文字通り図書館に何 があるかを探す作業、貸出は所蔵のうちどれが貸出されているかを管理する作業となり ます。つまりは 1つの実体的なデータがどの状態にあるのかを 4つのアプローチから押 さえることが図書館の業務の中核であるということになります。 MLICでの SASアプリケーションはテキストデータの操イ乍がその中心となり、統 計分析を施す際に SASの関数の一部を必要とする程度です。 SASデータセットとし て保存されるほとんどの変数は文字変数で、数値変数は日付けか金額の部分のみとなり ます。全体としては B出 eSASをDBMSとして使用し、 SAS/AFをプログラム開発および運 用環境、 SAS /F SPをデータ操作の環境とするのがMLICでの SASの基本的な構成と なります。 SASのその他のプロダクトは一切使用していませんし、また COBOLなどの 言語をアプリケーションに組み込んでいることもありません。 ファイルの操作においてはそれぞれの業務においての lデータが lオプザーベーショ ンになり、必要なデータセットを組み合わせてデータの実体を表示するという構成にな ります。上の 4つのフェーズにおいてそれぞれに中心となるデータセットがあり、必要 な情報を他のデータセットからスクリーン変数としてヲ￨っ張ってくることで論理的に 1 つのファイルであるかのように表示させます。例えば貸出のフェーズでは貸出記録のデ ータセットが中心となり、それに USERIDと氏名を変数とするデータセットからその氏 ~427~

名を、 Bα)K.!Dと図書の書名を持つ図書のデータセットからそのタイトル情報を参照し、 それにスタッフのパスワードや貸出予約のデータセットなどが必要なアプリケーション において画面表示されるということです。最も大きなオブザーベーション数を持つ蔵書 のデータセットにおいても基本的には同ーの構成となります。 オベレーション環境からみますとそれぞれの業務の端末(パソコンによる 3270 端末)が 専用の作業ボリュームを持ち、必要な時点で他の作業ボリュームへ osレベルでリンク し、データを参照するという構 成になります(図 2参照)。一 図 2 ボリューム関連図 時点で 2つ以上の端末から lつ のデータセットを更新すること は一切ありません。他の作業ボ リュームを常用するのはユーザ 一向けの検索のボリュームでそ をしか持っていません。 それぞれのアプリケーションに おいて lつのジョブは lつもし くはごく小数の画面で対応でき るようにしました。例えば、雑 誌の受け入れ画面では l画面で 受け入れするタイトルと購入先 の書庖名、前回到着した巻号、 その受け入れした日付け、そし て備考の情報などを表示させま す。データセットとしては 5つ 矢印は他のボリュームへの参照をあらわす。 をSAS/AFの lつの画面に表示 することになります(画面の情報が混雑しないようにも配慮しています)。 またコードで定義された変数を(例えば、書庖名コードなど)選択する場合について はSAS/AFにおいて CALLWREGIONルーチン、 DATALISTC関数などでウインドウを部分 表示させるだけで余計な画面展開を回避しています。これらはオベレータの操作をでき るだけ短縮することを想定してのことで、結果として全体のワークロードを圧縮するこ とができます。 理想、を言えばアプリケーションの開発において画面 lつ lつにオベレータへの表示色 の効果、項目配置への印象、キーストロークの上腕の運動量、視線の動きによる眼底へ の疲労度などを計算して情報を配置することが最も望ましいのでしょう。今回の開発で は画面設定およびプログラムのフローについて最大限、オペレータの声を取り入れたこ ‑428‑

とで少しはそれに近ずけたのではないかと思っています。これら lつ lつは小さい点で すがそれらを累積することで全体としてのワークロードの短縮にやはり効果があると思 われます。 次にそれぞれのアプリケーションの概要について触れます。それぞれの業務の内容に ついてはあまりに専門的になりますし、また報告の本旨でもありませんので略述するこ ととします。注2 最初の図書の発注管理は発注データとして lタイトルにつき lオブザーベーシヨンの データを作成し、発注、検収、受け入れ、登録した各段階でこの発注データセットを更 新することになります。中心となるのは発注情報を保存したデータセットで参照に必要 な変数値を SAS/AFのスクリーン変数として他のデータセットから表示させます。業務の 流れは時系列での SAS/AF(PRαJRAMエントリ)上でのデータセットへの更新にオーバ ーラップします。 雑誌の管理についても全く同様です。雑誌タイトルの書誌データセットと受け入れ記 録のデータセットを SAS 仇 F上でリンクし、巻号の受け入れ、未着号の督促、欠号管理、 製本の処理を受け入れ記録のデータセットに対しておこないます。図書発注のロジック とは異なるルーチンが雑誌については必要となりますが(図書は 1冊単位での管理、雑 誌はタイトル/巻号/製本の 3つのレベルを実体的には lつとして扱います)、 SAS/AF でのプログラムの記述は共通する部分がかなりあります。当然、ユーザーからは最新の 到着巻号を検索することができます。 書誌目録の作成については若干説明が必要でしょう。ここでは書誌データ作成はパソ コンでの専用のプログラムでおこない、それを蔵書データセットとして生成する際に S A SのDATAステップを使用しています。和洋書それぞれでフォーマットが異なります ので実行するタイミングに合わせて和洋それぞれの変換プログラムをパッチで実行する ことになります。パソコンのプログラムを使用する理由は単純で書誌データを作成、保 存するフォーマットにそれが最適の環境だからです。それはアラピア語などのマルチリ ンガルな処理を含めてのことです。従ってここでは SAS/AFは一切使用していません。 蔵書検索はユーザーからの書誌データの検索で、検索するキーとその値を SAS/AFで指 定し、それをもとにして SAS / F SPにより該当するオブザーベーションを和洋それぞれの / F SP 上での SCLで貸出記 蔵書データセットから表示させるという流れになります。 SAS 録のデータセットを参照していますので検索された書誌データが貸出中かどうかが画面 表示されることになります。 貸出の処理については先述した通り、中心となる貸出記録のデータセットに対して図 書の貸出、返却、期限の更新、貸出予約、返却督促などの処理をかけます。処理のほと んどは SAS/AF上でのデータセットの更新となります。 これ以外に、全体としては共通なのですがデータチェックやら例外処理の際、任意の / F SPを使っています。それぞれの担当者の権限で自由に呼び データセットの更新に SAS 4 2 9

出すことができます。 以上のように MLICでの SASの運用はデータ処理の必要に応じて、 SAS/AFでのス / F SPによって直接、変数 クリーン変数の表示、 SCLによる変数値の更新かあるいは SAS 値を更新するいう方法になります。データ更新のタイミングを計る際に SAS/AFの町汀、 MAIN、TERMのセクション毎の記述は非常に有益であることをつけ加えます。 ここまでの略述でも明らかですがMLICにおける SASの運用は大きく 2つの特徴 があります。 lつにはデータセットの更新はジョプの時系列の流れに対応するというこ とです(図書の管理では発注→検収→受け入れ→リスト出力など)。それぞれの業務の フェーズでは常に最新のデータを保存することが中心となり、業務問でその最新データ を参照することで全体と，してシステムが一元化しています。先に述べました通り、デー タセットを更新するのは lつのデータセットについては l箇所からしかなく、従って業 務の間では常にデータの整合性が保たれます。 もう lつの特徴としては MLICにおいては必要な全てのジョブを SASの環境に統 ーするのではなく、さまざまの局面でパソコンを併用しているということです。データ が一元化されておればその作業環境はそのスタッフにとって最も使い易い環境が望まし しそれが全体としての一貫性を保証すれば足りるということです。先に述べた通り M LICにおいても書誌データ作成には SASではなく、パソコンを使用しています。こ れ以外でも例えば雑誌目録のリストも別のパソコンのプログラムで出力しています。プ ロポーショナルフォントを使つてのプレゼンテーションやらチャートの作成にもやはり パソコンのプログラムの方が適しています。 データの整合性と論理的な一貫性が保証される限り、システムは単純な方が良いでしょ うし、全体としてのワークロードが短縮されるのであればオベレータが任意に環境を選 択できることが望ましいでしょう。システム環境それ自体もまた透過性が高く、かつデ ータメンテナンスの安定性が高いことは EUC環境においては今後さらに重視されると 思われます。 この節の付記としてこれまで述べた以外の SASによる開発でのポイントを以下に列 記します。 ( 1 ) SAS/AF 上ではお伍NU エントリから PROGRAMエントリを選択し、オベレータは ここでデータ処理をおこないます。その際、 HELPエントリを追加することも できるのですが、オペレータはすぐ画面の流れに慣れてしまうのでほとんど必 要ありませんでした。 ( 2 ) SAS/AFのM u l t i f r a m eD i s p l a yはデータ表示の柔軟性を高めるのに有益です。とり わけカーソルの動きをオペレータへ意識させることなく制限できるのは操作性 を向上させます。 ( 3 ) La b e l (CALLJ レーチン)の定義はSCLの記述を簡略にする際に効果があります。 ( 4 ) SAS/AFのE x t e n d e dT a b l eはデータを一覧する際、上下へスクロールさせること 4 3 0一

ができるため条件に合致するオプザーベーションが多い場合に効果があります。 ( 5 ) LISTC，DATALISTC関数によってウインドウによるデータの一覧表示を簡便に 記述することができます。 ( 6 ) SAS/AFのGATTRによる属性の定義はプログラミングの負荷を軽減します。 ここでは以上の点にとどめますが、これ以外にも SCLによるプログラミングには多く を得ることができました。プログラムの本数が予想以上に少なくて済んだことも結果と しては SASのアドバンテージとなることでしょうが、これも開発を終えての実感でも あります。そしてまた SCLの機能全体から言えば、現行のアプリケーションではその一 部を使用しているにすぎないものですのでさらにプログラムそのものを深めることもで きると考えています。それでは次の節で現状での SASによる図書館システムの効果に ついて述べることとします。 4 システム開発による効果 MLICでの SASアプリケーションの運用は現在まで 2年を経過した段階ですが、 この間さまざまの評価をおこないました。そこで提出されたのは次のような点です(重 複する点がいくつかありましたので主要な点にまとめであります)。 <メリット> (1)メニューの展開が理解し易く、かっその変更が可能であること ( 2 ) キーボードの操作が必要最低限で済むこと ( 3 ) ウインドウによるキーの選択入力ができること ( 4 ) 突発的な出力要求に対応できること ( 5 ) これまで手付かずであった仕事が可能になったこと(雑誌の督促処理など) <デメリット> (1)データ量の増加によってレスポンスが低下していること ( 2 ) GU1ベースでの操作ができないこと ( 3 ) 固定長であること ( 4 ) オプジェクトデータを扱えないこと 実はこれらは開発の時点から予想していたことでした。デメリットとして挙げられて いる点はいずれも運用当初で解決するのではなく、一定程度の経験をふまえた上で再度、 全体での討議を経てその解決を計ろうとしていたことです。つまり問題としては未解決 のままであるけれどもそのプライオリティは低いということです。解決すべき問題をか かえていない組織はほとんどないと思われますが、 MLICにおいてもシステムを構築 したからといってそれで問題が全く無くなるほと単純ではありません。逆に言えば業務 とは問題解決の永続でもあります。つまりシステムの開発は明確にそのゴールを設定し、 そこへ到達した段階で次のゴールを再設定すること、その繰り返しであるということで ← 431

す。この点をふまえて今回の SASによるシステム開発の効果としては次の 4点を挙げ ることができます。注3 (1)スタッフへのコンピュータマインドの醸成。一般的に言って図書館のスタッフの 思考はシステム的な観点が弱いと言われています。それまで経験がなかったので 致し方ないことなのですが、この 10年前後でのコンピュータ環境の進展はそう した姿勢を許すものでは無くなっています。システムを運用する過程でスタッフ への裁量部分を大きくすることで自発的なシステムへの関わりを期待できるもの となります。貸出図書の時系列での分布を業務の担当者が作成し、それによって 開館時間への提案をすることなどはその l例となります。その意識が部門あるい は全社的に共有される時、これまでの状態から lつランクアップしたと評価でき るでしょう。 ( 2 )柔軟なデータ処理環境の保証。 4GLによってデータ処理プロセスの内部が透明 になっていることで、データがどの状態にあるのか、あるいはそれによってどの タイミングで処理を実行するのが最も望ましいかがスタッフそれぞれに理解でき るようになります。先に例として挙げました貸出図書の主題分布、あるいは雑誌 管理上での未着、欠号管理などはこれまで処理するにも厄介な操作でしたが、そ れらが簡便なものになりました。 ( 3 ) 業務フローの柔軟な変更。業務にはシステムより先にさまざまの規則や J レー J 、 レ 慣習があります。それらを望ましい方法へ変更するには確かなデータに裏打ちさ れていることが必要です。データを柔軟に出力できることは先に述べました。そ れらをふまえて規則などを変更するという際、システムがそれに柔軟に対応でき ることは是非とも必要ですが、この点についてもプログラムの変更、徴調整は至 極簡便になりました。例としては AV 資料の貸出規則への変更などがあります。 ( 4 ) 業務範囲の拡張。この点は先にオベレータからの声としても挙げた点ですが、こ れまで不可能であったかあるいは量的な負荷のため先送りにされていた業務をシ ステムに取り込むことで効率化およびアウトプットの品質向上を果たすことが可 能となりました。処理を先送りにする場合の多くはそのやり方を変えることで解 決の糸口を見つけられるものですが(つまりアイデアが涌き出る)、システムの 開発当初からこの点を意識しておくことは後々の問題解決にとって有益であるこ とが多いようです。今回の開発においてもとりわけ雑誌管理上での巻号到着状況 の確実な記録(どの号が未着、欠号なのかを含めて)を敢て取り込むことにしま した。この部分を取り込み、業務範囲を拡張したことでこれまでの業務のフロー が全体として短縮されたという効果も追加されました。 おおまかに以上の 4点に集約できますが、蛇足ながら付け加えますと新規のプロジェ クトへの柔軟な対応が可能であることも 4GLを使用することの一般的な効果となるも 432‑

のでしょう。先に 4GLのメリットとして述べた点でもありますが、これからはそれぞ れの部門のスタッフが独自の情報環境を持つことが常態化します。ということは組織の 在り方それ自体が変容するということでもあります。 4GLは部門のシステム化およびそれによるパフォーマンスの向上に寄与するとして もそれが部門内での処理にとどまっているだけではないでしょう。情報環境の革新はそ の組織全体を巻き込むものになることは明らかで、故に組織横断的な、あるいは全社を 挙げての統合プロジェクトやタスクフオースの必要性も今後ますます増大することと思 われます。その局面においても 4GLは有効なのではないかということです。そこでは 特定の業務での経験ではなく、全体としての視点が求められます。 それは EUCではあるけれども、同時に EUCの枠を拡張するということでもありま す。柔構造の組織とかホロン経営とか言われますが、これまでの組織の枠には捕われな いチーム編成の場面で 4GLが利用できるということはこれまでのエンドユーザーによ る業務への知悉を前提とはしない局面での開発、運用ということです。組織横断的なチ ームにおいてそれぞれの部門の論理に捕われないレベルで全社的な問題解決を計ること、 それが可能であるのかどうか、現在までその経験がありませんので確たることは言えま せんが、それを期待させる端緒となることは 4GLを使用することのもう 1つの大きな 効果となると思われます。 MLICでの SASアプリケーションもこれまでさまざまの変更を加えてきましたし、 それは今後も変わらないと思われます。何よりも要求される業務それ自体が変転するこ とがシステムそのものの更新への圧力となります。そうした要求の多様化においてはと りあえずゴールを設定することはできませんが、段階的に対応できる体制を整えてゆく こととデータ処理の環境をより柔軟なものにしてゆくことによって部門全体の対応力を つくってゆきたいと考えています。 最後の節では現状の SASアプリケーションへの評価を踏まえての今後の拡張方針な どについて述べたいと思います。 5 今後の方向付け MLICにおける EUCの経験 (SA Sによる開発)は全体として成功であったと評 価しています。それは先に挙げた図書館という部門におけるパフォーマンスの向上とい う効果があったことと同時に、今後さらに進展するコンビュータ化の流れに柔軟に対応 できる素地を創りえたと思われるからです。それはプログラムの開発担当者のみの話で はなく、図書館のそれぞれの業務へ通底するインフラストラクチャとしてのスキルの蓄 積ということでもあります。先に挙げたレフアレンス業務、それはかなり属人化してい る業務で、したがってシステム化が難しかった業務でもありますがこれについても何ら かのシステム環境を構築するきっかけともなります。 総じて、今回の SASの経験は全体としてのシステム化、即ちシステム化された図書 一433‑

館という部門のカルチャーを醸成させる端緒となるものと評価することができます。 l つの組織にカルチャーがあるようにそれぞれの部門においてもその部門として特徴付け られるカルチャーがあります。プログラミングはそのカルチャーを構成するほんの l局 面にすぎません。さまざまのスタッフがさまざまの観点から全体の構成を検討しその過 程でみえてくるもの、それが今後の方向付けへのガイドラインとなるでしょう。 そして図書館は既にネットワークの時代に入っています。居ながらにして世界各地の 文献データベースへのアクセスが可能となり、さらには雑誌論文などのコピーを入手で きるようになっています (CA 札による U n c o v e r2など)。膨大な資料の陳列棚をもった 物理的な空間としてでなくとも、図書館は十分に成立するようになってきているのです。 こうした環境の変化に対して図書館はどういった組織へと変貌してゆくのか、これが今 後の図書館のアーキテクチャを決定する際の中核のコンセプトとなります。物理的資源 としての資料を持つことと並行してネットワーク上での書誌情報を扱う仕組みを装備し てゆくことがさらに必要とされるでしょう。ユーザーは既に自らの情報環境を持ち始め ています。資料もまた書誌J情報から全文情報へとその電子化の幅が広がっています。印 刷物という形態がなくなることはないでしょうが、電子化された情報を扱う環境がより 重視されることでしょう。 こうした展望のもとで SASは今後どのような位置付けとなるのか、書昔、データ処理 のためのツールとしてどのように成長してゆくのかについて図書館の側からの期待を表 明し、本稿の結びにかえたいと思います。 注 1 本稿でのスタンスはエンドユーザーからみてのプログラム開発の報告であり、システム担当部門 でのそれではありません。それはまた図書館という 1つの領域からの EUC事例の報告というこ とです。 注 2 SAS上での MLICの図書館業務の運用については先に雑誌に発表した論述がありますので、 興味のある向きはそちらも参照して下さい。 「情報の科学と技術 JVo l .4 3，N o .9( 1 9 9 3 ) . 「大学図書館研究JN o .4 2( 1 9 9 3 ) . 注 3 ここでは MLICにおける業務プロセスへの効果という角度から述べます。図書館もユーザーあっ てのことであり、ユーザーにとってどうであるのかは非常に重要な点なのですが、敢てここでは ser>を一般化して語ることにあまり意味がないと思えるからです。 触れません。その理由はく U ユーザー 1人 1人の指向性は全く異なりそれぞれがシステムへの要求も異なります。個別のユー ザーへのサポートはもちろん最優先で対応しますが、その過程でのシステムの機能拡張を検討し てゆきたいと考えています。 4 3 4

日本 5A5ユーザー会 (5UG卜 J) ク ロ ス ワ ー ド パ ズ ル 解 法 支 援 SA Sプ ロ グ ラ ム の 試 作 周 防 節 雄 神戸商科大学・情報処理教育センター Crossword Puzzle Solving Support Programs i n SAS Setsuo Suoh Information Systems Centre. Kobe University of Commerce 8‑2‑1. Gakuen‑nishimachi. Nishi‑Ku. Kobe 651‑21 Japan. 要旨 与えられた 1 00個 程 の 英 単 語 を 1 0x 1 5の 空 間 に 縦 横 に で き る だ け た く さ ん 詰 め 込 む crozzleと 呼 ば れ る 一 種 の ク ロ ス ワ ー ド パ ズ ル が あ る 。 こ の crozzle を自動的に解くコンピュータプログラムを適当なプログラミング言語で作ってみ ようと考えた。まず初めにこのパズルを自分で紙と鉛筆で少しやり始めたが、特 定のパターンに当てはまる単語を探す都度に雑誌の単語リストを目で追うのが面 倒になり、 に応じて、 P C版 S A Sで 単 語 リ ス ト を S A S デ ー タ セ ッ ト i こ取り込んだ。必要 スコアをカウントするプログラムや、色々なパターンの単語を検索す る プ ロ グ ラ ム を 次 々 に S A Sで 作 っ て い く う ち に か な り の 分 量 に な っ た 。 デ ー タ ハ ン ド リ ン グ 機 能 が 強 力 な SA Sで も 、 正 直 な と こ ろ こ の 種 の 文 字 処 理 に は 向 い て い る と は 言 い 難 い が 、 S A Sの マ ニ ュ ア ル や 参 考 書 に も あ ま り 見 受 け な い 種 類 のプログラミング手法が含まれているので、本稿で紹介することにした。 キーワード:文字処理 データハンドリング TRANSPOSEプ ロ シ ー ジ ャ 1.はじめに 昨 年 オ ー ス ト ラ リ ア の R M 1T ( ロ イ ヤ ル メ ル ボ ル ン 工 科 大 学 ) に 滞 在 中 に 参 加 し た い く つ か の 研 究 会 の 中 に 、 遺 伝 的 ア ル ゴ リ ズ ム (genetic algorithm)を 応 用 し たプログラムに関する一件の報告を聴く機会があった。筆者が興味を持ったのは、 使われている手法もさることながら、その応用の対象分野であった。その対象と は 、 iThe Australian Women's WeeklyJ と い う 女 性 向 き 月 刊 雑 誌 ( 以 前 は 週 刊 誌 ) に 毎 月 掲 載 さ れ て い る crozzleと 称 す る 一 種 の ク ロ ス ワ ー ド ・ パ ズ ル で あ る 。 ル ー ルは次節で解説しているが、鉛筆、消しゴムを片手にやるだけでもけっこう頭の 体操になり時閣の経つのも忘れるくらいである。元来ゲーム・プレーイングや問 題 解 決 な ど の 分 野 に 興 味 の あ る 筆 者 も こ の crozzleを 解 く コ ン ピ ュ ー タ プ ロ グ ラ ム を作ってみたいと考えた。いずれのプログラミング言語を使うにしても、まず初 めにこのパズルを少し自分でやってみないと皆目何をプログラミングして良いの か見当がつかない。試しに紙と鉛筆で少しやり始めたが、特定のパターン l こ当て はまる単語を探してみるのにいちいち雑誌の単語リストを目で追って探すのが面 倒 に な っ て き た 。 そ こ で 、 手 近 に あ っ た P C 版 S A Sで 単 語 リ ス ト を S A S デ ー タセットに取り込んでそこから欲しい単語を探すことにした。必要 i こ応じて色々 な パ タ ー ン の 単 語 の 検 索 プ ロ グ ラ ム を S A Sで 作 っ て い く う ち に か な り の 分 量 に な っ た 。 デ ー タ ハ ン ド リ ン グ 機 能 の 強 力 な SA Sで は あ る が 、 正 直 な と こ ろ こ の 種の文字処理には向いているとは言い難いがそれでも不可能と言う訳ではなく、 SA Sの マ ニ ュ ア ル や 参 考 書 に も あ ま り 見 受 け な い 種 類 の S A Sの 利 用 方 法 や プ ログラミング手法が含まれているので、本稿で紹介することにした。 435‑

2 . Crozz1eの ル ー ル ルールについては、 「与えられた単語を使って、縦 1 0字 × 横 15字 の ク ロ ス ワ ー ド を 作 っ て く だ さ い 。 十 字 に 交 差 (interlocking)し た ア ル フ ァ ベ ッ ト に 対 し て 別 表 に あ る よ う に そ の 文 字に応じてスコアが与えられます。また、使用した単語ひとつ当たり 1 0点 ず つ が 加算されます。合計点が最高点のクロスワードを作った応募者が優勝者となりま す。最高得点者が複数の場合は、最長の単語(まず 1 1文 字 以 上 の 単 語 、 1 0文字、 9文字、 8文字、 7文 字 の 順 で ) を 一 番 た く さ ん 使 用 し た 人 が 優 勝 者 と な り ま す 。 7 文 字 の 単 語 ま で 比 べ て も 差 が な い 時 は 賞 金 (2000豪 ド ル ) は 分 割 さ れ ま す 。 」 と い うゲームの一般的な解説の後、更に厳密なルールとして以下のような記述がある。 ①与えられた単語しか使えない。 ②どの単語も一度しか使えない。 ③横 i こ並んだ単語と単語の聞には 少 な く と も 1個 の 空 白 が 要 る 。 2点 4点 8点 ④使用したどの単語も他の単語と 十字に交差していなければならない。 ⑤孤立している文字にはスコアは与えられない。 ⑥応募は一人ー解答のみ。それ以外は無効となる。 ⑦応募封筒の裏 l こトータルスコアを記入のこと。 1 6点 3 2点 6 4点 A~F G~ L M~R s~ x Y Z 十字に交差した 文字の得点、 3 . 例題 単語リスト 4 letters CHAD CUBA FI11 IRAN IRAQ LAOS MALI PERU TOGO 5 letters BENIN BURMA CHILE CHINA CONGO EGYPT GABON GHANA HAI TI 1NDI A ITALY JAPAN KENYA LIBYA MALTA NEPAL NIGER QATAR SPAIN SUDAN SYRIA YEMEN 5 letters ANGOLA BELIZE BHUTAN BRAZIL BRUNEI CANADA CYPRUS FRANCE GAMBIA GREECE GUINEA GUYANA ISRAEL JORDAN KUWAIT MALAWI MEXICO NORWAY PANAMA POLAND RWANDA SWEDEN TURKEY UGANDA 7 letters ALBANIA ALGERIA ANTIGUA AUSTRIA BAHAMAS BAHRAIN BELGIUM BOLIVIA BURUNDI COMOROS DENMARK ECUADOR FINLAND GERMANY GRENADA HUNGARY ICELAND IRELAND JAMAICA LEBANON LESOTHO LIBERIA MOROCCO NIGERIA ROMANIA SENEGAL SOMALIA TUNISIA URUGUAY VANUATU VIETNAM 8 letters BARBADOS BOTSWANA BULGARIA CAMBODIA CAMEROON COLUMBIA DJIBOUTI DOMINICA ETHIOPIA 日ONDURAS MALAYSIA MONGOLIA PAKISTAN PARAGUAY PORTUGAL TANZANIA THAILAND ZIMBABWE 9 letters ARGENTINA AUSTRALIA GUATEMALA INDONESIA MAURITIUS NICARAGUA SINGAPORE SWAZILAND VENEZUELA 10 letters BANGLADESH LUXEMBOURG MADAGASCAR MAURITANIA MOZAMBIQUE SEYCHELLES I f letters AFGHANISTAN NETHERLANDS PHILIPPINES 14 letters CZECHOSLOVAKIA 【注】 fThe Australian Women's WeeklyJ1993年 7月 号 か ら 転 載 ← 4 3 6一

こ の ワ ー ド リ ス ト は iThe Australian Women's WeeklyJ 1993年 7月 号 か ら 転 載 し た も の で あ る 。 同 誌 に は 表 1に 示 し た 解 答 例 ( 得 点 、 29 6) が 掲 載 さ れ て い る 。 筆 者 が 開 発 し た SA Sで 書 か れ た 支 援 プ ロ グ ラ ム を 駆 使 し て 求 め た い く つ か の 解 答 例 の う ち の 最 高 得 点 ( 得 点 508) の 解 答 を 表 2 に 示 し た 。 同 誌 10月 号 l こ発表された 最 高 得 点 者 の 解 答 ( 得 点 610) を 表 3 に 示 し た 。 表 1‑ 3 に お い て 、 各 行 の 右 端 の 数 字 は 十 字 に 交 差 し た 文 字 の ス コ ア の 行 毎 の 合 計 、 "lnterlocking Total"は そ の 全 行 の 合 計 点 、 "10 pnts/w Total"は 使 用 さ れ た 単 語 の 数 に 10点 を 掛 け た ス コ ア 、 "Grand Total"は "lnterlocking Total"と "10 pnts/w Total"の 合 計 点 で こ れ が 各 解答の最終スコアとなる。 筆 者 と 最 高 得 点 者 の 解 答 を 比 較 す る と 、 合 計 得 点 で 102点 の 差 が あ る 。 使 用 単 語 数 で は 筆 者 の 方 は 2 語 (20点 分 ) 少 な い だ け で あ る が 、 十 字 に 交 差 し た 文 字 の ス コ アでは 8 2点 も 少 な く 、 筆 者 の こ の パ ズ ル の 解 法 に 関 す る 知 識 は い ま だ 相 当 不 足 し ていると言える。 しかし、今回の S A Sの支援システムがなければスコアは更に 悪 く な る こ と は 間 違 い な い 。 次 節 で 今 ま で に 構 築 し た SA Sの 支 援 プ ロ グ ラ ム に ついて解説する。 。 LCSRYPARBUS BUCONORGO MADAGASCAR宇宇宇宇 C 1 4 A宇宇宇 U宇宇宇 N宇宇 J宇宇 H L宇B宇Y宇宇 ETHIOPIA 26 ICELAND宇 I宇宇 R宇宇 D B 宇宇 N宇N 宇宇 U GANDA宇宇 CHINA宇Q宇U宇宇 A宇宇 J 8 H宇N宇宇宇 A宇A*INDIA 1 4 l宇*HAITIキ*R**キ P 16 L宇キキキキ A宇宇 PANAMA 4 ECUADOR**宇N宇キ *N 1 0 lnterlock Total 106 1 0 pnts/w Total 190 Grand Total 296 表 l 雑誌掲載の解答例 宇宇宇 宇 宇宇宇 宇 宇宇 宇 宇 宇宇宇 宇 宇 宇 宇宇宇 宇 宇宇宇 1 0 4 0 宇E 宇I 宇Z IMBABWE宇E 宇S 宇A宇 1 : 宇 宇E 宇宇 A宇宇 C 宇O 宇宇宇 L 宇宇 L IBYA宇U ITALY宇M宇 1*E本幸宇 A キH *A*TANZANIA *D TOGO**L宇E宇 1**宇O 宇宇 * SPAIN宇宇 NIGER 8 4 。 。 3 8 2 0 74 16 36 Interlock Total 318 1 0 pnts/w Total 190 Grand Total 508 l 表 2 宇M宇宇 B 宇宇宇 S 宇C宇T宇S 。 。 。 。 。 QATAR宇V宇URUGUAY 9 0 宇L 宇宇 A宇E 宇D 宇B宇R 宇R 宇T ANZANIA宇A宇K宇 I 9 0 宇A宇宇 i 宇E 宇N 宇宇宇 E 宇A 宇宇 B ELIZE宇LIBYA宇 106 宇P キG宇* U宇F宇T宇宇*1 KENYA宇Eキ IRAQ*宇R 4 0 *R宇 P宇キL*HL**宇A YEMEN AUSTRIA * I* 7 4 lnterlock Total 400 1 0 pnts/w Total 210 Grand Total 610 表 3 筆者の解答例 l 最 高 得 点 者 (3 6人 ) の 解 答 4 . クロスワード解法支援システムの概要 これまでに作成した S A Sプログラムは以下の通りである。紙幅の関係上、主 なプログラムについては更に解説を加える。 ①ワードリストの入力データを読み込み、 S A Sデータセットに取り込む ② 各 英 字 に つ い て (a)単 語 に お け る 出 現 位 置 と そ の 頻 度 (b)出 現 す る 単 語 の 数 ③ ひ と つ の 文 字 ノf タ ー ン と 最 大 語 長 を 指 定 し て 該 当 す る 単 語 を 検 索 す る ④ ふ た つ の 文 字 ノf タ ー ン と 十 字 交 差 の 位 置 を 指 定 し て ' 該 当 す る 単 語 を 検 索 す る ⑤ 4 文 字 密 着 ノf タ ー ン の 検 索 ⑤ 8文 字 密 着 パ タ ー ン の 検 索 ⑦ ひ と つ の 解 を 求 め た と き の 得 点 計 算 ( 表 1‑ 3 の 様 な ) 、 使 用 単 語 の ス ペ ル チ エック(ルール①)および同一単語の複数使用禁止のチェック(ルール②) 4 .1 ワ ー ド リ ス ト の S A S デ ー タ セ ッ ト 作 成 / 宇 一 一 一 一 一 一 'B:CROZ1 .SAS ̲一ー一一一一ー一一一ーー一 一一ー一一 ー ー ー ー一一一一 ー一一一ー キ/ パ CROZZLE用 :Step 1: WORD LISTを 作 る 。 入 力 用 フ ァ イ ル 名 ， 最 大 語 長 を 指 定 牢 / /宇一一 牢 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 一一一一一宇/ ASCII file name that contains word lists. No extension necessary，; %LET FILENAME= WL9307 %LET MAX̲LEN= 14; キMaximum length of words; /宇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 X 'MD D:VCROZZLE'; ‑437一 一一一 一ー 一一 一ー一一 宇/

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4 .2 ひ と つ の 文 字 パ タ ー ン と 最 大 語 長 を 指 定 し て 単 語 検 索 例えば 口口 L 口口 Y 口 i こ当てはまる単語を探すときは、下のプログラムに あ る よ う に マ ク ロ 変 数 PATTERNlを「キ L??YキJ ， こ 、 最 大 語 長 MAX LENを 7 ，こセットす る 。 ここで I?J は 任 意 の 一 文 字 を 、 「キ」は任意の数の文字列を意味する。検索 ~アウトプット画面にこのように出力 結果は( Max Length=7 I される。 Pattern:キ [ L??Yキ] この例の場合はたまたま該 当する単語がひとつだけであった。 OBS WORD LEN LIBYA 5 /章一一一ー ー 'B:1PATTERN， SAS ‑‑‑‑一ー一一一一ー一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一 一 ー キ/ / キ CROZZLE: キ/ / キ Given one pattern of letters. find a ll of such words， キ / / 章 一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一ーーー / キ Specify one pattern o f letters to look for， キ / キ Symbols used for patterns: A .B .C".Z キ/ / . ? '=any letter キ/ . キ '=wild card キ/ /キ.. ...... . ...... . .. . .. . . . ... . .. ... . ......・.•.. • •• • • • • • • ...........• • • .キ/ %LET PATTERNl = H??Y. ; キくーーーーー一一 Pattern to be found ; %LET MAX LEN = 7 ; キ〈ーー一一一一一 Maximum length of Word(<=15); /章一一一一一二一一一一一一一一一一ーー一一一一一一一一一一一一一一一一一一一ー一一一一一一一一一一一ーキ/ / キ nn n H U MH n H U M川 nu nし ハ 川 υ ハ川υ nHUT‑Ti n‑vMHM川 nEFly‑ HUnnnn nυ 川n vanva quM川M 川 M川 HMNH NONUMBER NODATE LINESIZE=80 PAGESIZE=40; ・・一 " ・ ' ︐︐/////// ・ 玄 7 4玄 7 4定 品A 7 4 F 0 ・ AU n u o u end top both T edqaqaqa ‑ ‑ K+Ltt T νA ・νA・νA OUFOFOPO ・ ム t ‑ ‑ ‑ 11 ・ aaa CMTAFATA uououou ヨ ・ ゐ 目 ︑ +・ 1 + 1 nUFOFOFO M川 ームーム nU1ムハU 1ム 山押 u 一 ‑ = = ‑ 一 Ti ︑ ︒AA e o Z T A V 晶子晶子 4 品 AA ASTA=O THEN ASTA̲SW=O; ELSE DO; ︐ ︐ ︐ ︐ Jr Jr Jr Jr ι JJ' qL VVゐ H 山 VA u WV ︑ ︒ HU T‑ ︐ . ハ ︑ Vww‑n門 =占A PUT / 'Invalid character in pattern[' "&INPUTPAT" ']:' / STOP; END; LNG=LENGTH(PATT); ASTA=INDEX(PATT.' キ ， ) nド・ ー • LNG ASTA SW MATCHKEY; nn nH n v a nu MH M川 ・ 'nu yL Jnu ""民品 V A H ︼ ︑ ‑y J'MH TAT‑TinHU AAnHTinH DanUAnTA T‑P&PA HUPU‑ U nv‑nリ u v v a ・ M川 nlvnrpU ロUTIM川 1A ︒ 也 AAnn " n H U W民民 ・znlv mtanr TA‑va AHH=nnnr nvaVAHntUTl& 率 A 1 J一 一 一 内 Tin AAHTA U n V 1・0 '+・ 1 AA+・ 1 m t a d AAnv nu Ti+lb AAe 内 ︒ ︒ ・ ょ ︒ ︒ . ・ 一 一 一 TA d 1 AA+L‑1 ょ PATi Ti+LAA‑‑ HuePA‑‑ku n r n u o白 FhdV11ょ 川一一 M 1ょpu T I ‑ ‑ 1よgetva ft一 ‑nH Ti 一 AA 一天し Ti AA TITITITITi nr‑AAAAAAAAAA 一‑nUPAnruMnr Ti‑Tio白 o白 Hn門 n H U AAHM 川 nu‑nrv171Ti 0白 PAAHHAAnu n u ‑ p u n E T i M川 nn‑AApunnnιpu n し一 TaVRAADAYU AA‑AA uA︐︐/ u mる 守 nu pE5 ' T 1ょ;; ・ OPTIONS OPTIONS キO PTIONS T ‑ LIBNAME CROZZLE 'C:YCROZZLE'; :・ onr [ oa rv 品守 = ︑ ︐ . ︑ (;j ︑ ょ ‑ わ 巴 439 る守.︐ .JJ' );; 141ょn u ‑ ‑ 伶?ム" '1ょ1 4 ‑ ‑一 一 01J nhu‑‑= EJ J M M W " w " 1よ守i TA nuAA yboooo' '一一 nU ・‑Ta T i A A A A ' M川 TITITA‑‑yL J''+・ 1H H ν J/Anququ'' ・lnr TASM 川 キ paAHAHPLr HU"07i DAM川puTADUDU PADb 白 =TipuquTATATA JU AHRunHuIuAHσ 占 σ占 TA ロυTApupiロuロυ n且 ・ ・1 : nuHHu‑‑nuvHHU nurIA" ︑u P 且Rup ‑‑AHσ 占 n且 n v a n且 nHUTAnu ハH V Avnド目・ 占 ︐ I yi Ti‑‑ わ巴わ巴 / P人uhリ M川 ・ 3" u. ︐ 川 MmnnHUnυ pup占 nu YL M川 nU AAnιnU TA日u quTA AA I F ASTA=LNG THEN DO; ASTA SW=l; END; ELSE DO; IF

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単語の複数使用禁止のチェックは、手と目でやってみるとかなり面倒な作業であ る。特 i こ、異なる解をいろいろ求めているときには煩わしい。以下のプログラム は こ の 作 業 を し て く れ る 。 入 力 デ ー タ と し て は 、 表 1‑ 3 に あ る 1 0x 1 5の 解 答 の 部分だけ(ただし「キ」はブランクのまま)をあらかじめアスキーファイルとして 用 意 し て お き 、 そ の フ ァ イ ル 名 だ け を 指 定 す れ ば よ い 。 結 果 は 表 1‑ 3 に あ る も のと同じものが出力される。スペルチェックおよび同一単語使用のチェックは、 違 反 が あ れ ば SA S ロ グ に エ ラ ー メ ッ セ ー ジ が で る 。 / 章 一一一一ー一一一一 'B:CROZLIST .SAS ̲一一一一一ーーー一一一一一一一一一一一ー一一一一一ー 一一一一一ー 一一ーー キ/ 川 CROZZLE用 :Input answer matrix， then output final list for posting キJ /トー 一一一一一一一 一一一一一一一一一一一一ー 宇 I nput answer file name， please， 1 *一一一ー 一一一一一一ー ー一一一一一一一一 一一ーーーー L1 BNAME CROZZLE 'C:VCROZZLE' ; 一一一一 一一一ー一一一一一一一一 一一宇/ ; %LET ANSDATA = 93JUL 一一一一一一一 一一一ー一一一一一一一一一一ー ー孟=ー 宇/ FILENAME 1N1 "B:ANSWERV&ANSDATA..DAT"; FILENAME OUT1 "C:TRANDATA.DAT"; ι n n . ︐ . ︐ . ︐ι 内 ︑ 凶 叩 Ti WHn ︐ YL n H U a m m vE J n H U Fu 1Aaonu nEM川 Awnupu ︒ ︐ . nunU T 一i nEnkHn nunu z i UHUH日μ ︑ M山 一 一 咽 T lnμu ム ‑ nu‑‑uuuunU ﹃b ︐ . nMUWNU nU n H v nu ド" " ドM N H 町"TLTiTiyLPU 一1inunu‑‑vtu nnpaM川nrM川 町川 nιM川n巴 pa AAT&TLylyLyl‑‑ TiM 川 AAnu nunn OPTIONS SOURCE NOCENTER NONUMBER NODATE LINESIZE=80 PAGESIZE=25; 川 ・ ' 6E﹄ ι n nし vL luN nU 干 nEyinu nr 中 lnk TiS ︐ . MHZA VAT‑u n ν u " nr PROC SORT; BY H~WORD; RUN; of Horizontal Words; B:ANSWERY&ANSDATA.， DAT"; nk ψ "v; u p占 ι nnu'i phU ︑ 円‑ ︑ 命 u m B2 ・ ︐ . 4 E A 4 E A UNlI nky‑ Tinn Tipu TLTLVI ‑‑aAA nnpann MNnE AAyiAA Ti AA nu D0 1 =1 TO 15; INPUT @̲I̲ HLI̲1 $CHAR1 . @; END; RUN; PROC TRANSPOSE DATA=H LTTR PREFIX=V OUT=V̲LTTR; VAR H1‑H15; RUN; ︐ . Ti ・‑a 0・ FRυnuv EuaeIJnU ︐ . h u n v A 1Anu ='i nRUN YL ・ twfwnupu ' pu Awnu WHnn nι'i Ti ‑‑nunU 一 nEII nEnkwv yLnunU 'inunu z i Ti 町 円" DA1AT‑ 山H n ︐ 4t ‑'Ti1A nu‑‑TinHU ‑TiTiti nunuuvvvnu ﹃l u ︐ . v l M T t u n u v w v ‑ nEM 川 一 YL 百U 一 nun巴 n n n 巴町川 nuwvvIyl 町HYLTiTiyLPU 町山 7IAnUHU=Tb PUAA7 wvpaM川nruN 平lyLnk 中 l 町山 n巴町川 nιpa purLnEnunu AAeopaAAnUPA; AHUT‑YL14YLY‑‑ ︐ TiM H 中 luN AAnu AAnu nunk nunn 内 ︐ ・ ︒ 命 哩 一 ・ . @; END; VLI̲1 $CHAR1 川 凶 ︐ .︑'nι ド Ti FL ι nnu ︐ ︐ ︑ 6L TiS 畠 nn" P ι n P しyL・ ' nuTiM川 DAyinu PATiDU ︐ .M川・1 1 ・yL PROC SORT; BY V̲WORD; RUN; of Vertical Words; &ANSDATA..DAT"; ‑448‑

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SET CHK̲DBL END=EOF; BY WORD;
IF FIRST
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'twice or more: 1 WORD=I;
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IF EOF=l AND ERR NO=Q THEN PUT 1 'You have no double words. ' 1
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RUN;
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5
.

さいごに

ここに挙げた S A Sプ ロ グ ラ ム を 使 っ て 数 カ 月 い ろ い ろ な 解 を 作 っ て 楽 し ん で
みたが、今だにどうすれば最高得点に近づけるのかよく分からない。例えば、 こ
こ で 取 り 上 げ た 月 の 最 高 得 点 者 は 3 6 人 お り 、 そ の 解 答 が MALTAと HA1
T1が 異 な る
だけでそれ以外は全く同ーというのは、いったいどういう訳なのだろうか。理論
的にその解が真の最高得点なのだろうか。あるいは誰も気が付かないもっと得点

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唱E

民U
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の高い解が存在するのだろうか。 自 分 で 解 を 求 め て み て ひ と つ 気 づ い た こ と は 、 ス ペ ー ス が 10x 15で は 縦 が す ぐ に行き詰まってしまい、せっかくうまい組み合わせを見つけても単語が長すぎて 枠 l こ納まらないことがしばしばあった。恐らく同じ様な想いをした解答者が他に も い た か ら だ ろ う が 、 最 近 に な っ て 枠 が 15X15!こ 広 げ ら れ た 。 直 感 的 l こはこれは ゲ ー ム を 更 に 奥 行 き の 深 い も の に す る 要 因 と 思 わ れ る 。 い ず れ C言 語 あ た り で 自 動的に最適解を求めるプログラムを作ってみたいが、 どういうアルゴリズムを採 用すべきなのか今のところ見当がつかない。それでも考える楽しみが増えたこと は事実である。 ‑452‑

日本 SASユーザー会 (SUGI‑J) アンケート分析の特効薬 0藤井 泰之 石井 宏司 SASインスティチュートジャノマン・ A Specific f0 r A Quest i0 nare auau ・ 4LCJU nn aa pp ︐ Aytd yd ︐ . i' hea stk Iua ふE ︒ H‑‑ .i1s& .1n uvd ‑JIo FSK Ao ・ YST 要旨 O商品開発行う為のアンケート分析は? 新商品開発のためにまたは顧客情報分析のための重要な位置づけであるアンケート。買い手行動 を掌握するための手がかりとして SASシステムを活用する。そしてマーケティングで利用するア ドバンテージを述べる。 キーワード :analysis f0 r a q uest i0 nare 第 1章 : 商品開発のためのアンケートデータ収集 『商品は直接顧客と触れあう企業の顔である。』作り手の創意をできるだけ現状のニーズに近づける ことがマーケテイングの第一歩であることは周知のとおりである。商品開発を成功させるためには、 この顧客の購買動向を分析し、またマーケテイング戦略により動向を予測させる必要がある。現状の 分析・把握は今後の開発指標を決定し将来を左右する大きな・決定要因なのである。寸貨に新商品を開 発する場合、または既存の商品をフレッシュアップさせる場合、指標にすべき項目は数点ある。以下 にその重要だと思われる点を挙げる。 1 トップの指導力 5. 企業風土の官僚的度合 2. 商品開発能力 6. マーケットシェアの拡大指向 3.権限委譲度 7.新市場指向 4. 堅実度 8.商品力 これらは 1‑5までは内的側面の因子であり 6‑8は外的傾I J 面の因子カテゴりに類別される。 勿論、業種によっても商品開発に影響力をあたえる因子は異なる。 例) 製造業: 1，2，3，6，7，8 猫車業: 1，2，3，4，7，8 などが主に影響を与える大きな因子である。 FKU Aせ qu

これらの因子の相乗効果などにより大きく 2つのマーケティングパラダイムが形成される。 1 自社商品 売上の計上 2 人聞の生活 欲求が実現する場 → マーケテイング手法の模索 市場の考え方 → 市場倉 l 障 の方法 視点 消費者の説得 そこでこれら商品開発が効率よく企業規模に適したものに、また一番重要な、顧客の要求度、満足度 を満たすものに仕上げる必要がある。そのためには顧客層から直接アンケートを採取するのが生の声 を包含していて開発コンセプトを模索する上でのヒント、または大きな即時効果が見込める。注意す べき点は質問内容が多角的で・重複質問も必要である点(多面的確認)。消費者から真の要求を引き出 し、心層に宿る購買に対する潜在意識を引き出す事が課題となる。回答者選択も基本的には片寄りの 少ない層をターゲ..:;トにし、回収率の低下を起こさないことが重要。(回収率の低下は回答者に片寄 りを発生させる原因となる。)サンプリング数は商品に適した目標値を設定しておき、回収後は分析 用に即時にコンビュータデータ化が必要となる。 それではアンケートデータはどういった項目を顧客層へ問し、かければより効果的なのであろうか? 1.新商品開発を促し評価を得る。 2.購買層(世代.t ，拐ト職業 etc ) を探る。 3.価格に対する期待度を探り購買能力を探る。 4.具体的な商品比較を行い吾訓面を得る。 5.購買までの期間を探る。 などが挙げられる。 アンケートデータの採取方法はダイレクトメール等で無作為に送付し、返送されたものから分析す る方法や、あるイベントやセミナーなどのイベントから同じ目的を持った人聞に対して行う場合な どいろいろであるが、リターンが速く安定した返答率を得る方法が荊述のとおり重要である。 一 建 一 油 購 ‑454 経経経経 日日日日 マーケティング戦略の実際 マーケティング マーケティングリサーチ入門 マーケテイング用語辞典 芸︼芽︼+著芽︼ 敵‑ F4昨 日内窪田 水田牛村 参考文献

第 2章: SASシステムのメリット それで、はマーケティングリサーチを SASで行うメリットを考えてみたい。これはそのまま他 分野においても SASシステムのセールスポイントとしてよく知られている事項ばかりであるが 再度強調しておきたい。 1.データの入出力育活E が多様である。 2. ファイルの管理能力が高く、あらゆるデータ加工が可能である。 3. 収載されている統計手法が豊富である。 4. 美しいグラフィクスが容易に得られる。 5.幅広いコンビュータ環境で動作する。 などが挙げられる。それぞれについて補足しておきたい。 1)データの入出力形態が多様である。 これは例えば、回収されたアンケートのコンビュータ入力に、 SAS/FSPの自由度の高い 入力画面設計機能を利用する、あるいは SAS/AFの機能で、多胎皇択回答はマウスのみで 入力できるといったフロントエンドとしての柔軟性から、 CONVERT、DATASOUR CEプロシジャや SASMPXSマクロといったデータ変換ツールの提供、 MEAコンセプト (Mu1t i Eng ine A rch itecture ) による、異なるアーキテクチャー を持つデータへの操作の統一化、 SAS/ACCESSによる高機能な RDBMSへの透過的 利用、あるいは SAS/CONNECTによるリモートマシンのデータの活用、などの既存の データへの強力なアクセス機能の提供までを含む。 2) ファイル管理能力が高く、あらゆるデータ加工が可能である。 マーケテイングにおいては、例えば企業経営・賄寿データから流通・広告に関するデー夕、顧 客属性・社会指標データ等々に至るまで、あらゆるレベルの情報を的確に把握できなくてはな らない。その様々な角度からデータをながめるためには、様々な角度でデータは用意されなく てはならない。常に必要なデータが 要な形で提供されている場合というのは、ある意味で非 常に限定されているといえる。すなわち、適材適所の効率のよいデータ整備環境と、マーケテ イング行おうとすることが相反する場合が、作業上多少なりとも発生することとなり、ファイ ル管理・データ加工機能はコンビュータ管理者の作業とは別に、解析者レベルで柔軟に、かっ 高度に行われるべきである。 SASシステムでは、 TRANSPOSE、STANDARD、 RANK、EXPAND、G3GRIDプロシジャ等のユーティリティプロシジャも豊富に用 意されており、また SAS言語によって多様なデータの可能性は余さずに利用することができ といえる。 ιi 3) 収載されている統計手法が豊富で、ある。 例えば売上を集計する、といった比較的シンプルなケースを考えてみても販売庖別・商品カテ ゴリ別・月別・・・といった様々な角度からの対比から、さらにはクロス分析表、多段クロス 分析表といった形で複数の要因の相互依存関係をみる、といったところまで SASでは FRE Qプロシジャひとつで、処理可能(しかも使用方法はどのレベルでもほぼ同じ〉である。このよ うに各種のプロシジャ自身に豊富な機能を持っていること、その様なプロシジャが代表的な S ASの縦十プロダクト、 SAS/STATで 41種類 (SASリリース 6.09:1994年 6月 1日現在)といったように、ユーザの選択肢が標準提供手法だけで十二分に用意されてい るということ、そしてもし万が一欲する手法が提供されていない場合でも、 SAS言語を使用 して本格的なアルゴリズムのーからの創造が可能なこと、という大きく 3つの面での多様性が 強みである。マーケテイング分野で利用できると思われる主な解析方法と、 SASの提供する プロシジャとの対応をしてみる。 Fhu FhU 4・

集計表 独立性検定 相関分析 回帰分析 分散分析 コンジョイント分析 判別分析 数量化 2類 主成分分析 数量化 3類 他次元尺度法 共分散構造分析 アンケート結果等の帳票化 属性・特性聞の関連性を探る 数量閣の線*~相互依存関係を探る 相互依存関係を利用して、ある度数を 他の数量から推測する。 属性・特性等から、あるいはそれらの 組み合わせから、数量を推測する。 商品等の多くの属性・特性から、選考 についての寄与を推定する。 要因と考えられる数量から、属性・特 性を推測する。 所属する属性のパターン等から、別の 属性・特性を推測する。 多数の指揮統合した少ない成分を新た l こ作成し、事象をより簡潔に説明する。 選択肢の選択傾向となって現れる属性 等の布置を推測する。 "似ている"といった抽象的尺度の構 造を知覚マッフ等で探る。 因果関係についてモデルを想定し、潜 在的な構造を推測する。 TABULATE 等 FREQ 等 CORR 等 REG 等 ANOVA 等 TRANSREG DSCRIM 等 CANDISC PRINCOMP CORRESP MDS CALIS 等々 この他、需要の予測には SAS/ETSのプロシジャ群が利用可能であるし、また、ダイナミ ックに多数の項目聞の関連を探るには SAS/INSIGHTの強力なインターフェースカ殺す 応する。 4)美しいグラフィクスが容易に得られる。 解析された結果を直感的に把握するためには、グラフ化された表現が最も適している。基本的 なビジネスチャートの様なものが簡単に作成できるは勿論であるが、 SAS/GRAPHのも うひとつの恒l 国は、他のフsロシジャと同様、その柔軟性にも見いだせる。解析結果が前述の様 に多様化してくれば、標準的グラフィクスだけで対応不可能な場合がある。そこで SAS/G RAPHのプロシジャに対する追記機能や、 1からの描画アルゴリズム作成機能を利用するこ とになるが、そこでは他の SASシステムの機能を自在に使用できることができる。すなわち SAS/GRAPHはアンケート集計グラフィクスツールとなり、需要予測グラフイカルツー ルとなり、品質管理グラフイカルツールとなり、グラフイカルマッピングツールとなり. .. 可能性は留まるところを知らない。 5)幅広いコンビュータ環境で動作する。 昨今のダウンサイジングブームに限らず、マシン環境の変化は多かれとよ、なかれ、常につきまと う問題である。またマーケティングでは全社的システムという概念が比較的容易に頭をもたげ てくることとなる。そのような状況で、すべての環境で同じコンビュータ環境というのは事実 上、実現が不可能ともいえる。これには SASシステムの MVAコンセプト (Mu 1 ti Vendor Architecture) がユーザーインターフェースのお町民事幅広く対 応している。 ‑456‑

日本 5A5ユーザー会 (5UG 卜~) 情報投資の決定に関する実証研究 一日本企業の SISの構築状況と財務成果との関係 0犬塚正智 ( 1 、 ) 岩重英治 ( 2 )、 吉 本 明( 3 ) 、 今井武 ( 4 ) 千葉経済大学短期大学部 ( 1)、海外再処理契約委員会 ( 2 )、日本総合システム株式会社 ( 3 ) 情報管理協会 ( 4 ) An Examination of Decision Making for 工nformation 工nvestment Strategic 工nformation System of Japanese Enterprises MasatomoI n u z u k a ( 1 )， E i j iI w a s i g e ( 2 )， A k i r aYosimoto(3)， TakesiI m a i ( 4 ) . 要旨¥ " ewou!dI ik et oc O l l s i d e rt h ed e v e ! o p m e l l . to fi l l c l u s t r yt h a . ti n f l l l e n c et h e肝 o ! l l t i o no fi l l f o r m a t i O l la l l d . t r n c t l l r ea ssymb口 !phenomenon.¥ ¥ ' ea r r a n g ew i t ha! a r g ec a t e g o r yt os a y t h ec o n v e r s i o no fs o c i a !i n f r a s ， ( 1 )i n c l l l s t r i aI iz a t i o l lo fi l l f o r m a t i o n， ( 2 )e' o ! u t i o no f i l l f o r l l l a . t i o nt er !l l l o ! o g y ， a l l d( 3 )s o r i a !i n f o r m a t i o n c e s s i勺rt oe l 1f o r c ea l l a ! y s i sa sb e i n g( jl l a n t i t y ‑ ! i k ewhetI !e rc o n t e n to fi l l f o n l l at i o n o r i e n t a t i o n .1 tb e c o l l l e sl1e i n. Ja panesee n t e r p r i s el l l a n a g e l l l el1th a sc h a l l g e do r1l0t .1 tl l l a yheimportal1tt h a tw ( 'ana!~'ze t l 1e l l la s q u a n t i t y 、i fc o n c r e t ee f f e c . to fa n m a n a g e l l l e n . t(i l l d u s t r y)a g a i n s ti n f o r l l l a t i o ni l l v e s t l l l e n thasf O l l n dw i t h 礼t e ! y ，ani l l f o r l l l礼 t i o ns y s t P l l lo fp n t e r p r i 只e si se γ a ! u a t e db J ・i l l v e s t l l l e n t γ e r s u se π e ct . a l l yv a ! u e .1 m l l l e d i I ti sd i f f i c u ! tt oe v a ! u a t ee f f e c tb e t w e p l li l l f o r l l l a t i O l ls y s t e l l landa p p ! i c a t i o ns y s t e l l la s( j u a n t i t y ‑I ik e .The で 引 叫 I la t i o nl l l e t1 1 0 d、 i ne f f e c t maybea p p r o p r i a t ei nc a s eo fwho!e("ompall~'-!il日、 aimillg a t q l l a l i t a t h 宅 e l l t e r p n円、i ;c l Il t l l r a lchal1g i n g .E γ a l l l a t i o nsystems h o1l1 dh a v en o t0 1 1 1 ye f f e c to fi l l f o r m a t i o l lsystem， b l l t a ! s odl'r . ; ' l l i E l l g0 ' 1asllbjectiγit~. o fs a t i s f a c t o r γ i l lape;~ 日 ll. キーワード・ S t r a t e g i cI n f o r m a t i o nSystem F i n a c i a lPerformance SAS/STATSoft‑ware E v o l u t i o no fI n f o r m a t i o n A c c e s s i b i l i t yo f Market 457‑

AnExaminationo fD e c i s i o nMakingf o rI n f o r m a t i ol 1I n v e s t m e n t a p a n e s eE n t e r p r i s e s S t r a t e g i cI n f o r m a t i o nSystemo fJ MasatomoInuzuka:E i j iIwasigetAkiraYosimoto;TakesiImai~ June 15， 1994 1 l n t r o d u c t i o n v V ewouldl i k et oc o n s i d e rt h edevelopmento fi n d u s t r y. t ha . ti n f l u e n c e. t hee v o l u . t i o no fi n f o r l l l a . t i o nand t h ec o n v e r s i o l lo fs o c i a li l l f r a s t r u c t u r ea ss Y l l l b o lp h e n o l l l c n o n .¥ V ea r r a n g ewithal a r g ec a t e g o r yt os a y ， 一( 1 )i n c l u s t r i a l i z a t i o no f i n f o r l l l a t i o n， ( 2 )e' o l u . t i o no f i n f ol"ll l a t i o n. t e c h n o l o g y ， a l l d( 3 )s o c i a li n f ol"ll l a t . i o l l tb e c o l l l e sI le c e s s it . yt oc l l f o r c ea n a l y s i sa sb e i n gquan . t i t y ‑ l i k ewhetherc O l l t e n . to fi n f o r l l l a t i o l l o r i e l l t a t i o n .I i nJ a p a l l e s ee n t e r p r i s em a n a g e l l l e n th a schangedo rnot .I tl l l a ybei l l l p o r t a n tt h a twea l l a l y z et . h e l l la s q u a n t . i t ， y .i fc o n c r e t ee f f e c to fallmanagement(i n d u s t r y)a g a i n s ti n f o r l l l a . t i o ni l l v e s . t l l l e n th a sf O l l n dwith anyv a l u e .I m l l l e c l i a t e l y ， ani n f o r l l l a t i o ns y s t e l l lo fe n t c r p r i s e si se v a l u a t ec !byi n v りs t . l l l e n . tv e r s u sc f f e ct . 1 ti sd i f f i c u l tt oe v a l u a t ee f f e c tbetweeni n f o r l l l a t . i o nS y S t C l l la l l c la p p l i c a t i o ns y s t e l l l礼雪 q u a n t i t y ‑ l i k e .The q u a l i t a t i v ee v a l l l a t i o nmethod，i ne f f e c t， l l l a ybea p p r o p r i a t ei nc 礼雪 eo f、 、'holecOlllpally‑likeailllingat . t i o ns y s t e l l ls h o u l! chavenoto n l ye f f e c to fi n f o r l l l a t i o l ls y s t e l l l， but e n t e r p r i s e sc u l t u r a lc h a n g i n g .Evalua a l s odependingonas u b j e c t i v i t yo fs a t i s f a c t o r yi l lap e r S O l l . wewouldl i k et oa n a l y z ehowe v o l u t . i o no fi n f o r l l l a t . i o nh a sanyc h a r a d e r i s t i cwi . t hl l l a n y 1 nt h i sr e s e a r c h， b u s i n e s sc l a s s i f i c a t i o n s .F u r t h e r， wea l l a l y z ei n f l u e n c ewhetherSISa f f e c tt o. t h r e ef i n a n c i a lp e r f o r l l l a n c e s i nt e r l l lo fq u a n t i t y ‑ l i k ei n v e s . t l l l el1tYer s u si n f ol'田Illa . t i o ns y s t . e mo fanye n t e r p r i s e . o r1 1 0 t， 2 C h a r a c t e r i s t i cbetweena c c e s s i b i l i t yo fmarketandi n f o r m a ‑ t i o n 1 ti sa l li c !eaw i t . ht h i sc h a p t e rt h a ti l l f o r l l l a t . i o l ls t r a t e g yo fe n t e r p r i s eh a sc h a r a d e r i s t . i cbyat y p e 、 ，drellellterprisesCOlls. t r u c t s1 1 1 a n a g e l l l e n t o fb n s i n e s swherei sl o c a t e di nt h a ti n d n s t r y . Fore x a l l l p l e i l l f o r m a t i ol1 s y s t e l l l，ac l e a rd i s p a r i t . yi sa d l l l i t t e dt . oe y o l u t i o no fe n . t e r p r i s ei n f o r l l l a t . i o n，a l l dt h e r ei s r e l a . t i v e l yl a r g eb e i n gs e p a r a t e dwithb u s i n e s scla~sifica t. ioll. Therei sac l o s er e l a t i o nwhatk i l l c lo fp r o c l u c t havee l l t e r p r i s emac !ei l lany1 1 1 a r k et .I ng e n e r a l曹 t .h i sp h e n O l l l e n o ngc t .. 1 0r e l a . t i o n s h i pw h e t . h e ren . t e r p r i s e belongt oa c t i v i t yt e r r i t o r yo fal l l a r k e to rtheyo f f e rt ot h e i rp r o c l u ct .Asacharactero fe l l t e r p r i s ea c t i o l l， i ts e e 1 1 1t ogape v o l l l t i o no fe n t e r p r i s ei n f o r l l l a t i o nwhe . t h c rt h e i ra c t i y i t yhavemarkc t .‑ o r i e n t . a . t i o n0 1 ・1l0 t . おei n f o r l l l a t i o nl l l i g h tshows O l l l ei l lc !C X C Si n c l l l! ci n gt h r o l l g he q n i p l l l e n tr a t eo f Thee v o l u t i o no fe u t e r p l * L e c t u r e ro fS t r a t e g i cM a n a g e m e n t， S c h o o lo fManage m e n tI n f o r m a t i o n， C h i b aK e i7 .a iC o l l e g e， T e l e p h o n0 4 3 ‑ 2 ; ' ) 5 ‑. 3451 . t C o m m i s s i o n e ro fO v e r s e a sR e p r o c e s s i n gC o m m i t t e e . t R e s e a r c h e ro fS y s t e mD e v l o p m e n t， N i h o nS o g oS y s t e mC o r p o r a t i o n . ! C h i e fE x e c t i v eo fI n f o r m a t i o nM a n a g e m e n tA s s o c i a t i o n s . 458‑

i n f o r m a . t i o nmachinci nc n t e r p r i s e， r a t ef o ri n f o r l l l a . t i o nt ooccuPYt oc q l l i p l l l CI l t .i l l V c s t l l l e n ti n v e s t l l l el 1 t .o f 哩 ani l l f o r m a . t i o nnctworkf o r l l l a t i o n， c o s . to fi l 1f o r l l l a . t i ol 1l l l a n a g e m cl 1tp e r s o n a l， andi n f o rl1la t i o np r o c e s s i n g c o s t .Ont h eo t h e rhand， wec o u l dknowa c c e s s i h i l i t yo fl l l a r k c thowl l l u c he n t e r p r i s eo ri n d u s t . r yh C C O l l l e S a c c e s st ocustomermarkct . 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Theord a d d a p t a t i o n "i u s u c n c eo r g a l l i ce f f e c . t i v e u e s s .I ti sh a s e douc O l l t i l l g e l l c y. t heory ，audi samdhod t o l l l a k e sS O l l l Chypo . t h c s i s礼ち r c l a . t i o l lo fas i t u a . t i o l lv a r i a h l candano r g a l l i cy a r i a b l c .i te x i t sC O U t i l l g C l l C y n . ta l l da l lo r g a n i ci l l f o r l l l a t i o us y s t eIll (Durns& S t a l k e r，1 9 ( H t h c o r ybetwccuu n c e r t a i l l t yo fe n v i r O UIlle ) . Furthermore，a c c e s s i b i l i t yo fl l l a r k e twhichc x p r e s s e di l l d e l 河 川e n t γ a r i a b l ea f f e c t .t oe γ o l nt i O l lo f 1l ye U Y i r O l l l l l e l l t . . e u t e r p r i s ci l l f o r l l l a t i o nwhichi si l l d e p c l l d e u tv a r i a h l ei uo r d e rt oc o p ew i t . hu l l c e r t a il t oc v o l u t . i o uo fe u t e r p r i s ei n f o r l l l a t i o ui sg r e a . t e r， l l l a u a g e l l l c u ti l l f o r m a t i ol 1systemo fe u t c r p r i s c s TheI c v e l. maybeh i g h e rc o p i l l gwi . t hu u c e r t a i u t y .F o re x a l l l p l e，e u t e r[ lr i s e si uwhicha r el o c a t e dh i g hn u c e r t a i l l t y o fc u v i r 0l 11 1 1 e n tp r o v i d et od c v e l o pc l l t t i u gdowuu n c c r t a i n t . y .I ti se x p e c t e dt . h a . te y o l u t i o no fe u t e r p r i s e s . t i o ni sa d v a l l c e d， i fa c c e s s i b i l i t yo fl l l a r kc t .i sr o s e .Thch y p o t h e s i z e sa r et e s t e df o rf i r l l l sl i s t e don i n f o r m a 1 ' vIPANYf i n a u c i a lda . t a .Theh y p o t h e s i si sa sf o l l o ¥ 円: TokyoS t o c kExchangeu s i n gNEEDS‑C0 Hypothesis: The re i s apositive relationship between accessibility of r n a r k e t and evolution of enterprises information. 2 . 2 Measurement v V ec o u s i d e r e dt h emea~ureme l1t t h a ts t a u df o re v o l u t i o no fc n t e r p r i s ei u f o r m a t i o l la l l da c c c s s i bi 1 i 勺 ，o f i t ht h r e ef i n a nc Ia li u d e x e sa~ f o l l o w s . m a r k e t .E v o l u t i o l lo fe u t c r p r i s ei l l f o r l l l a t i o ni sa h l ct omea~ure w 2 ‑459‑

羽T ec o u l de x p r e s sf i n a nc Ia li n d e x e ss . t andf o ri n f o r l l l a t i o np r o c e s s i n gc o s t s， i n f o r m a t i o nr e l e v a n te q n i p ‑ ， l I le n ti l l v e s t l l l e n t s andi n f o r m a t i o nr e l e v a l l tr e s e a r c hd e v e l o p l l l e n t .e x p e n d i t u r e ' . Table1 . Measuremen . t so fI n d e x e s X I P α+β+" Y 9 6+f+(+1+t'+I λ α . . .C O l l l p u t e r and attachment β'" T e l e c o m l l l u n i c a t . i o nd e v i c e s and r e l a . t e d expenditme 目 7・ ・ ・ C ost o fe l e c t r o n i ca p p l i e d machines ・ ・ L ahor c o s t 6・ f'• .R e n t . a lc o s t 1・ ・ ・ H o i l s er e n t ( j.. .P r i v a . t es e c . t o rc a p t . a l v . . .Taxes and p u h l i ci m p o s i t i o n s t・ ・ ・ P r o f i t λ・ ・ ・ S a l e s I P ' " A c c e s s i hi I it yo f lIle r k e t X...E v o l n t i o no fe n t e r p r i s e si n f o n n a . t i o n 〈 ・ ・ ・ D e p r e c i a . t i o n B a s i c a l Iy，t h er e s e a r c ha l l dd e v e l o p l l l e n te x p e n d i . t u r eo ff i r m swouldl i k et oe x c l n d e， h e c a u s eR & D t hei n d e x e st oe v o l u . t i o uo fi n f o r l l l a . t i o n .司 ，' ec o n s i d e r e d. t her a t eo ft l n で el l l ‑ i n v e s t m e n tc a l l ' tb e C O l l l e. . t l l l e l l . t s. t ooccupya st h ei n d e x e st . oe q u i p l l l e n t .i n v e s . t l l l e l l t sh e r e ." ' el l l a d eu s e f o r m a t . i o nr e l e v a n t .i n v e s u k e r ‑ i u d u s t r y o fan U l l l e r i c a li n d e x e st h a tG e n e r a lS e r v i c eA d l l l i n i s t . r a t i o uh a sp u b l i s h e d CouuectedI R e l a t i o u sT a h l e "，I n t e r ‑ i u d u s t r yR e l a t i o u sT a h l e "， audEcouomicPlauuingAgencya l s op l l h l i s h e dE c o ‑ 9 8 9t o1 9 91 .A c c e s s i b 1 i i t yo fl l l a r k e ti s. t h ei u d e x e s，out . h eo t h e rhand、 t .ha . t nomic" ' h i t ePaper"from1 howmnche n . t e r p r i s eg e ti l l l p o r t a n c et ot h e i rp r o d l l c t s01 'l l l a r k e . t i n g .I t .i sc o n s i d e r e dt h a ta d d i t i o n a l l l ea1雪 n r e so fa c c e s s i b i l i t yo fl l l a r k e tw i t . h. t h i sa n a l y s i s .T h i si n d e x e si se x p r e s s e dh o ¥ ¥ 'l l l u c h v a l n e s即日 l h e l o n gt oc n s . t omerapproach， . t h a thowmucho r i e n tt ol l l a r k e t i n g . Thea d d i . t i o n a l γ a l l l eh a sc o n c e p t l l ‑ Iytendeucy. t h a tl a r g eV O l l l 1 1 1 eo fuewproduc t .saudd e γ e l o p l l l e u to fk u o ¥ ¥ ' l e d g e ‑ i n t e u s i，で produc . t sha~ al ， i U C l で おe dt r i e ri u d e x e sconsequeu . t l y .F r o l l lk u o w l e d g e ‑ i u t e u s i w l yi l l d u s t r yp o i u . tofγiew，t h e' a l u e ‑ a d d . ypea c t i v i . t i e s，i .e .，R & D andproductd e v e l o p l l l e u t .a r ei u c r e a s i u g l yv e r yi l l l p o r t a l l t .a c t h ' i t yf o rt h e t v a l n e ‑ a d di u d u s . t r i e sr e c e l lt 1 y .' V cc h o s et h ef i n l l sf o r¥ ¥ ' h o l l lf i n a uc Ia ldatawerca v a i l a b l ef r o l l lTheI ¥a l ト s a iP r o d u c t . i v i t . yHeadquat.cr AdditionalV a l l l eA l l a l y s i so f? ' [ a l l a g e l l l e l l . ti l l d e x e s‑. Ja pauesee n t e r p r i s e s " 9 8 9t o1 9 91 . f r o l l lf i s c a ly c a r1 Theu， t h eh y p o t h c s e st obet c s t e di l lr e g r e s s i o na n a l y s i su s i u ga h o v e ‑ l l l e n t i o u c dlllea~urelllents. I n d e ‑ ， ii t yo fl l l a r k e ， . taudi u d e p e n d c n t' a r i a b l ei se v o l l l t . i o uo fe u t e r p r i s ei u f o r ‑ peudeutv a r i a b l en s e sa c c e s s i b1 l l l a t i o u . Thet c s to fs i g n i f i c a n c ea l o n gw i t ha c c e s s i b1 i i t . yo fl l l a r k e . ti sp o s i t i v ci u日 I le u c et oe v o l l l t i o no f e n t e r p r i s ci n f o r m a t . i o up r e s e l l t . e di uTable3 . Ther c s n l . t sshowt h a . ta c c ! . ' s s i bi 1 it . yo fIII旦 r k e twa~ ( 1 .6 5 8 ) s i g l l i f i c a u ta t .t . h e. 0 1l c v el .T h c r e f o r e， h y p o t . h何 i swass l Ip p o r t e df n l l d a l l l e u . t a U J 二andi t¥、引 S h O W l lt h a t 3 460‑

e v o l u t i o no fe n t e r p r i s ei n f o r m a t i o ni sa ( h ' a n c e d， i fa c c e s s i b i l i t yo fmarketi si n c r e a s e d .Ther e l a t i o n s h i n 川 町 ne ¥ ' 山 山 !o fe n t e r p r i s ci n f o r m a t i o nanda c c e s s i b i l i t yぱ l l l a r k e ta r ep r e S e ! 削 1 i l lAppendixT a b l e . I ti si l l l p o r t a n t. t h a t. t h ev a r i a b lぞso fb u s i l l e S Sc l λ s s i f i c a t i o l lf O r l l lS O l l lぞ g r o l l p sh e r e，a n c lweIllu s tt a k e e l o p l l l e n . tandi n f o r l l l a t i o ns e a r c ha c t i v i t yo fac u s t o l l l e rl l l a r k e t c a r eo fap o i n tt h a tf i r l l l Se n f o r c eac l引 ' beyond. t h ei n d u s t r yl e v e l s . Table 2 . Output of Regression Analysis Dependent Variable :Evolution o f Enterprise Information Beta Standard Error .658 ** Accessibility o f Merket 1 F R2 0.472 12.313 1 .20 0.618 **p > 0.01 2 . 3 R e s u l t s ¥ V ea r ec o n s i d e r e dr e l a t i o n s h i pb e 、 . t¥ ' e e na c c e s s i b i l i t yo fl l l a r k e . tanc !e v o l u t i o no fe n . t e r p r i s ei n f o r l l l a t i o n thoughac o n t i n g e n c ymodeli n. t h i schap . t e r .Thef i n d i l l g so ft h i sr e s e a r c hcanbeS U l l l l l l a l 旬e da sf o l l o w s : 1 .I tgotobvioust os a yt h a te v o l u t i o l lo fe l l t e r p r i s ei l l f o r l l l a . t i o ni sadvanced， i fa c c e s s i b i l i t yo fl l l a r k e t r i s e s .T h i sphenomenonshowss u c ha si n f orIn a t i o nr e l e v a n tf i e l dh i g h e r，o p p o s i . t e l ya g r i c1 ll t l t r e， f o r e s t r yandf i s h e r ya r el o w e rl e v e lo fa c c e s s i b i l i . t yo fmarket .I ti sr e m a r k a b l ew i t ht h esecondary a l l d / o r. t e r . t i a r yi n d u s t r ywhichwouldbee x i tt ocompe . t i . t i v e l l e s ss e 伺e 引l I I 山 t oworkg r e a t l . yt oama 巾t. 2 . Enterpr Is e sh a v et h et e l l d e n c yo fr a i s i n ge v o ll 1 t .i o no fe l l t e r p r i s ei n f o r m a t i o ni no rc !e rt oc o p ( 'w i t h l 11 1 C e r ta i n t yo fan('11¥令o n l l l e nt . Thl 1sl l l ( ' a l l St h a . te n t e r p r i s ei sp l a c e di l lt h eh i g h ( ' r1 ( ' ¥ ' ( ' l so fI 1n c e r ‑ Is ei n f o r l l l a t i o n . t a i n t yi sp r o g r e s s ( ' de v o l n t i o no fe n t ( ' r pr 3 .F r o l l li n dl 1s t r i a lI ( ' v e lp o i n to fview，I ( ' v e lo f( ' ¥ ' o ll 1t i o l lo fe n t e r p r i s ei n f o r m a t i o nb ( ' c o l l l eh i g h ， (1 ， secondaryi n d u s . t r i e s. t hanp r i l l l a r yi n d u s t r . yb e c i t l l s ( 'o fO ¥ ' ( ， I 'c omec O l l l p ( ' t i . t i o l lw i t ho . t h ( ' 1 t e r t i a r y b u s i n e s s / i吋I1s t r i e s . ， v ego . taga . t h e r i n gandr Ol 1g h l yg r o u p i n gb ( ' t . w e ( ' ne ¥ ' o l1 lt i o no fi n f o r l l l a . t i o nanda c c ( ' s s i bi I it yo f 4 .、 t .i n t obl 1s i n e s sl e v e l s .I ti sc O l l f i r l l l ( ' dt . h a . te ¥ ' ( ' r yi n d1 ls t r yd i s t i n c t l ye x i t st h ( 's a l l l ( 'c a t ( ' g or Ie s marke ，andw ( 'o b t a i l l ( ' ds a l l l p l ( 'showni nF i g l l r e1 . i l lt e r l l l So fe v o l u t i o no fi n f o r l l l a t i o nanda c c ( ' s s i b i l i t y 4 4 6 1一

。 Evolu n or lnrormatlon 一 " 喝 h • 3 d ・ h a s e a 日 ‑ 。 → 2 Acces.!'J lbl1lヒy of 刊 arkeヒ F i g u r el .E v o l l l t i o no f1 n f ol'l l l a t i o nandA c c c s s i h i l i t yo f¥ ll a r k ct . ThoughweC O l l s i dl'r c ds a m p l e sw i . t hah o r i z o n t a la n g l chyl l l e a n So fc O l l t i n gl'ncyapproach、i . twasl e f t t h a tv e r t i c a ls t r u c t u r eg e t si n f i l l c n c ct o引 ' o l l l . t i o no fe n . t c r p r i s ci l l f o r l l l a t i o n .Thati st h c. t r a n s a c t i o nc o s t anda d d i t i o l l a l、 ' a l n er a t ci sn s c da samc乳s u r e. 1 0i l l c r目 s ey c r . t i c a li n t c g r a t i o n approacho feconomics， . t e r p r i s e s . En . t e r p r i s e sr a i s e sa c c c s s i b i l i . t yo fl l l a r k c tbyi n c r c a 雪cv e r t i c a li l l t e g r a t i o ni l lc l l t c r p r i s e o fe n o r g a l l i z a t i o ni t s e l f .T h e r e a f t c r， 1woulda t . t e l l l p tt oa n a l y s i sd c p e l l d i n gO l lt h ct r a l l s a c . t i o nc o s ta p p r o a c h . 3 Influenceofrelationshipbetweenf i n a n c i a lperformanceand SISconstruction Thought h ed i f f c r e n c ebetwcent c nc !cncyf o ri n f o r l l l a t i o nanc !t . y p eo fh u s i n c s sgo . to l n ' i o l l s . how. 1 0 r e s p o n! cdowef o re n t e r p r i s e s1 i k et h i s. 1 0s it . l Ia . t i o l l .FI lr t h c r，a si n f o r l l l a t i o ni n v e s . t l l l e n . to fc n . t e r p r i s e sa s a v et oc o n s i d c rwha . ti n f o r m a . t i o nim でs . t men . tl e t .i n f i u e n c e. 1 0. t h e c O l l l p e t i t i v es t r a t e g yc O l l c c r n c d，wch f i n a n c i a lp e r f o r l l l a n c e . 3 . 1 Previousr e s e a r c ho fITinvestment 1 ti sc x p c c t e dt h a . tt h eS 1 Sc o n s t r l l c t c de n . t c r p r i s e s(dlll'i n gc O l l s t r u c . t i l l g)b C C O l l l Ch i g h c rf i l l a n c i a l lc n c ct ot h i e r p c r f o r l l l a l l c ci nc O l l l p a r i s o l lt oo t h c r w i s c .1 l l l l l l c d i a t c l y .c f f c c t i γ C l l C S So fS1Sg i γ ca l li n f iI f i l l a n c i a lp c r f o r m a n c e . ' V i t h. t h i sr c s c a l でh ，"TCw でl a . t i o n s， ，' i t hc O l l s . t r l lc t .i o l l O l l l dl i k ct od i s c l l s sO l l1 . l Ia t i o no fS I S孔ndf i n a n c i a lp C r f O r l l l a l l C C .1 n. t h i sc a s c s .wcc l l l p 1 0 y c dCOn . t i l l g c l l C yt h c o1 'e t i c a 1conccp . t s it c x p a l l d c dw i t ho r g a l l i z a . t i o n a lt h C O l ・ ) 'a nds t r a t c g i ct h c o r ya st r !cf r a l n引 ¥ ' o r k .S a l l l p l cd a t a1でg乱 n 1 i n g S I Sc O l l s . t r l l c t . i o ns i t u a . t i o nwaso b t a i l l c df r o l l l' . J o l l h ol ¥a n r il ¥y o k a i・ 0 ・ ' 1' T o y o ‑ k c i z a iS t a t i s t i c a 1¥ lI o l l t h l y R .epo1't 'byl l l e a n so fq l l e s . t i o l l n a i r eS l l l 'V c y .A 1 s o，t h ca c c o l l 1 1 t i l l gi n f o r l l l a t i o nl Is c di l lt h i spapcrwas o b t . a i n c df r o l l lNEEDS‑CO:‑'1PANY， whichThcl ' ii h o l ll ¥c i z a iS h i l l l b l l 1 1l l l a i l l t a i l l sa l l ds n p p 1 i c s . F i l h o s ct h cf i n l l sf o rW h O l l lf i l l a n c i a 1data0 1 1t h r c cγ a r i a b l c s(i . c .，p 計 ， Cc r o f i tr a t i oo ft o t a 1c a p i t乱1 ， l l C tp r o f it. 1 0n c . twor . t hr a t i oandi l l c r c a s cr a t i oo fs a 1 c s)れでl で a ¥ ' a i 1 a l 】1 cf r o l l lNEEDS‑CO:¥IPANY. t a p c s '1 9 8 2・ 1 9 8 9 .Sccond， 、 、 で dclctcdthcf i1 'l l l swhichc r !a l l g c dt h c i ra c c o l ll1t i l l g) ' C乱1'sbctwccl1 1 9 8 2 ・1 9 8 8 . f o1 " T 5 ‑462‑

T a b l e3 . R c s c a r c ho f1T1m ・ c s t l l l c n tandR e s u l t s R c s e a r c h Year Lncas . t r y/h u s i n e s s 1 n du s 1 9 i 5(a) C l o t h i n g お Luc 1 9 i 5(h) l l a n k s Panko 1 9 8 2 cAl 1tomation O侃 c Cron& Cohol 1 9 8 3 v V h o l c s a l e r s D i e h o l d 1 9 8 4 A I I1 n d u s t r i e s Turner 1 9 8 5 l l a n k s Datamation 1 9 8 6 A I I1 n d n s t r i c s 1 n s u r a n c e l l c n d e r 1 9 8 6 W e i l l 1 9 8 i F iYe1 n dl 1s t r i c s Roach 1 9 8 i S c r v i c c sS c c t o r I ¥aufman 1 9 8 8 l l a n k s H a r r i s&Katz 1 9 8 8 1 n s u r a n c e Dclone 1 9 8 8 S l l l a l l 1 1 a n n f a c t n r i n g W e i l l 1 9 8 8 I l ' l a n n f a c t .n r i n g1 n d n s t r i c s However，wcn s e d. t h eo l da c c o n n t i n g) ' c a r sf o r. t h cf i r l l l swhichchangcd. t h ca c c o u n t i n gy c a r sf o r1 9 8 9 . l l y. t heway ，wewouldl i k ct o. t a k eag c n c ! 叫 v iewo fr c s c a r c hf o r1Tandl l l a n a g c l l l c nt . Thes t . l 1dyo f1Ti n v c s t . l l l c n t .showni nT a h l c . 3i sc o n s i d c r e dfromar c l a t i o nwi . t ht h cl l l a n a g e l l l c n . t 、 、 r e s u lt . 1 n d u s t r y/l l u s i n c s s "s . t andf o rar c s c 閃a r 代 吋 c 叫 hf 制 i e ω 出 l I 【 dshm " ¥ 刊 ' ' 引 ' 1 ni 1 nTポ a 山 h 汁 I c3 a吋 h山 us i山 s sc 1a s 剖 si 日c 川 a t .i o nan 1s . t r ya r 民ed 必 l i s t .i n c t l yc o n 凶 s 討i d e 町r c 引 吋 d し . T心 a h メ l c3I is t s. t h cs t u 心 di c 何si ndndcdi nt h i sr c v i c w . Undcrt h cc o l u l l l n i n dl s t u d i c sl a hc !c d"1T1 n v c s t l l l c n t . "! でp or . to n l yont h cI c v e l so fi n v c s t l l l c n ti n1 T .Thca n a l y s i s headcdTopic， t h a t1Ti nYes t l l l c n ta si n p u tg c n c r a . t ct o1 u a n a g e l l l e n t! でs u l t .e凶 o u t . p u t . i se n f o r c e df r o l l lap o i n to fview. h ef o l l o w s . Themcthodso fl l l a i n l yr e s e a r c h e scanhea r r a n g e de凶 t t . h ed e f i n i . t i o no fwha . ti si n c l n d c de凶 p a r . to f1Tv a r i c sbctwccns . t u d i c s， ¥ ¥ ' h i c hl l l a k c sc 0 1 1 1 p a r i s o n F i r s t， .Somcs t n d i c so n l ) 'i n c l u d c d1 ‑ I a n a g c l l l c n t1 n f o r l l l a . t i o nSys . t cmsa l l dr c l a t c dp c r s o n n c l， o fr e s u l t sd i f f i c u lt c o n s u l t i n g， e x t el'lla ls e r v i c c， andp c r s o n a lc O l l l p u t . i l l ge x p c n d i t u r c st h a . t¥¥，( ' r ( 'l l l a d cw i t h i l lt h cc c n t r a l i z c d . t ( T u r n e r， 1 9 8 5 ) . Othcrs . t u d i c sb r o a d c n c c lt h cd c f i n i t i o nt oi l l c l u d cC O l l l l l l u l l i c a t i o l l sd c ¥ ' i c c s M1Shudgc c t r o l l i cl l l a i l， t c l c p h o n c s， f a c s i m i l ca l l dr c p r o d u c t i o nl l l a c h i n c . s u c hぉc1c Second，ac O l l l p a r i s o no ft h cf i n d i n g sf r o l l lt h i shodyo f¥ ¥ ' o r kp r o v i d c sS O l l l Ci l l t c r c s t i n gi ns u c ha complexp r o b l c l l l . Lucks，i l lastudyo f1 6 5b r a n c h c so faC a l i f o r n i乱 h a l l k，f O U l l dt h a t. t h cIlS Co ft h c i n f o r m a t i o l ls y s . t cms d i d1l0 tc x p l a i nag r c a . td c a lo f v a r i a n c ci l lp c r f o r m a n c c " .1 l la l l o t h c rstudyhcfound、 t h a t .i nar c a d y ‑ . t o ‑ w c a rl l l a l l u f a c t u r c r， t h c r e¥ ¥ ' c r ca ¥ ¥ ' c a ka s s o c i a t i o nhC . t W， (C l lp e r f 0l11 1 a l l C Candt h cu s c o ft h cc O l l l p u t e rs ) ' s t e m " .1 na1ll0 S . ti m p r e s s i v es . t udy ，llcndcrconcludcdt h a tt h c [ で i sanOp . t i l l l U l l lI c ¥ 'c ! o fi l l ¥ ' c s . t 1 n c n tO l li n f o r l l l a . t i o l lp r o c e s s i n gi nt h ci n s u r a n c ci n d u s . t r y .l l c n d ( ' rp ! でs c n t c dap a r a h o l i cp l o to f . t l l l e n ta g a i n s tf i r l l lp c r f o r l l l a n c ci l l d i c a t i n ganO p t i l l l l l l l lp C r f Ol'll l a l l C Ca . ta[川I g Co fi n ¥ ' c s t l l l c l l . ti l l 1Ti n v e s iI I S 1Tf r o l l l2 0t o25Hcb r o k ei l l ¥ ' c s t l l l e n tdowni l l t OC O l l l p o l l c n t sandfoundo n l ) 't h cc x p c n d i t u r c son¥ p e o p l e，hardwarcandc n ¥ ' i r 011l1 1 c n t. t obcs i g n i f i c a n t .1 m ' c s t l l l c l l ti ns o f t w a r cwasn o ts i g n i f i c a nt . Hc t obcas i g n i f i c a n tp r c d i c t o ro ff i n a n c i a lp c r f o r m a n c c . foundt o t a li l l v c s t l l l e n ti ni n f o r l l l a t i o np r o c c s s i n g. 1Y C s t l l l c l l ti l l1Tt C C h l l O l o g y(¥ ¥ 日 1 I ，1 9 8 i) .s i xc a s cs t u d i c s¥， ( ' r ( '! lc r f O r l l l c di l l I I Iastudyo ft h ep r o c e s so fi 1 6 463一

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λ… T a t a la s s e . t s( a v e r a g eo ft h i sy e a r ' s and l a s ty e a r冶 ) VI•• • T h i sy e a r ' ss a l e s VI• •• L a s ty e a r ' ss a l e s ψ . . .Net p r o f i tt on e t worth r a t i o X...P r o f i tr a t i oo ft a t a lc a p i t a l 1 ]・ ・ ・ I n c r e a s cr a t i oo fs a l e sp r o c e e d s 喝 c J' T Yαt ( 1p r o c e s s i n g F i r s t， a n a l y s i so fv a r i a n c ewasI I n d e r t a k e nont h et h r e es t a n d a r d i z e d γ a r i a b l e si no r d e r. t ot e s th y p o t h e s i s 1・1. I n d e p e n d e n tv a r i a b l e swcrec o n s t r l l c t i o ns i t u a t i o no fS I S，anddependen . tv a r i a b l e swere. t h r e e u t .a l s o f i n a n c i a li n d e x e s . Therea r e n' temployedo n l ya b s o l l l t ei n d e x e sa b o l l tdependentv a r i a h l e s，h a n a l y s i so fc o y a r i a n c ewasI I n d e r t a k e non. t h e s t a n d a r d i z e di n d e x e sI I s e de v e r yt y p eo fb l l s i n e s s .Second， t h r e es t a n d a r d i z e dv a r i a h l e si no r d e rt ot e s th y p o t h e s i s1‑2 .¥ ¥ ' 1 'I I s e dna . t l l r a ll o g a r i t h l l lo fs a l e sa s c o v a r i a n tv e c . t o rh e r e . 3 . 5 Dataa n a l y s i sandr e s u l t Tot e s tr e l a t i o n s h i pbetweenc o n s . t r l l c t . i o no fS I Sandf i n a n c i a lp e r f o n l l a n c e，a n a l y s i so fy a r i a n c ewぉ u n d e r t a k e n .I n d e p e n d e n tv a r i a b l e swerec o n s t r l l c t i o ns i . t u a t i o no fS I S(1 . Undero p e r a t i o l l、2 .U l l d e r d e v e l o p l l l e n t，3 .underexamina . t i o l l，4 .t h e r e a f t e re x a l l l i n a t i o n，5 .w i t hno代 l a t i o l l/ 山 山 n e c e s s a r y) ， anddepe吋 e n tv a r i a h l e sweret h r c ef i n a l l c i a li n d e x e s (p r o f i . tr a t . i oo f. t o t a lc a p i . t a l，n e tp r o f i tt on e tworth !l l e n c cdependingout y p eo fh l l s i n e s s， r a t i o，andi n c r e a s er a . t i oo fs a l e s) .F i r s ，i . tno r d e rt oe x c l l l d eaui uf t a n d a r d i z e d samplcwasp r o c e s s e dr e l a t i o n s h i pbetweenc o n s t r l l c t i o no fS I Sandf i u a l l c i a lperformanceぉ s os t a n d a r dd c v i a t i o n1 ， and. t h er e s u! tswasshowni nt a b l cs .Tot e s t .h y p o t h e s i s i n d l l s t r y ' sa v e r a g e d0t ，aone‑wayAN 'OVAw i t hd i s c r i m i n a n t .a n a l y s i swasp e r f o r m e d . Thel l l e a ny e c t o r sonp r o日tr a t . i o 1・ 1 引 でL p r o f i t .r a t i oo f o ft o . t a lc a p i t a lwass i g n i f i c a n t l yd i f f e r e n t .b e f o r ei n y e s t . i g a t e d5y e a r sa v e r a g e . How i g h e rt h a nt h a . tanswered"Undero p e r a t i o l l " .Them e a l l t o t . a lc a p i t a lanswcred w i . t hnor e l a t i o n "れでlで h v e l lt . h o l l g hs e e i l l gw i t h5y e a r sa v e r a g ea l li l l γ e s t i g a t i o l lago， v e c t o r so fne . tp r o f itt one . tw o r thr a t i o、e w i . t h2y e a r sa f t c rani n v e s t i g a t i o nw i . t hnos e ew a s l l ' ta h l ct od i s c o v e rs i g l l i日c a n t l yd i f f e r e nt .I n c r e a s e . ioo fs a l e si n自s c a l) ' e a r1 9 8 9wass i g l l i f i c a l l ta t. 0 1l e v e l .I l l c r e a s er a t i oo fs a l e sa l l刊 で r e d U l l d e r r at opera . t i o n "o r Underd e Y e l o p m e l l t "w e r ea sshownh y p o t h e s i s1‑1h i g h e rt h a l l I I n d e re x a l l l i n a t i o l l " a t i o l l s h i pi l lp a r t l ybetweent h e 01 't .h e r e a f t e re x a m i l l a t i o l l " .¥ V ec O l l l dS l l l l 1 1 1 1 a r i z e dt h a twesawt h c1でl hu .O tt h C I，、¥ ' i s ec O l l l dIlo tshow s . t a n d a r d i z e di l l c r e a s er a t i oo fs a l e sand c O l l s t r u c t i o l ls i t u a t i o no fS I S、 r c l a t i o n s h i pc s t i m a t e dh y p o t h e s i s1・1. I tc o u l ds a yt h i sr e s l l l t swas1 l0 t .supportedt oh y p o t h e s i s1‑1 fundamen . t a l l y . t ot c s tr e l a t i o l l s h i pbe . t w e e l lc O l l s t r n c t i o l lo fS I Sa l l df i l l a l lc Ia lp e r f o r m a l l c ea f t e re x c l l l d ei n ‑ S e c o l l d， f l u e n c ed e p e n d i l l gO l ls a l e ' ss c a l e， a l l a l y s i so fc o v a r i a l l c ewasl I1 1 d e 目 ' lt a k e n . AN 'COVAwasp e r f o r l l l e dO l l l l c i a lr a t i o sc O l l l p r i s i l l gc O l l s t r l l c t i o l ls i t l l a t i o l lo fS I S .Ther e s u l . tW il!雪 showu e a c ht h r e es . t a l l d a r d i z e d日Ila ，af . t e re x c l u d ei nf !ueuced e p e l l d i l l gO l ls a l e ' ss c a l e，p r o 日tr a t i oo ft o t a lc a p i t a l i l lt a h l c7 . Immediately a l l ta tt h e. 0 5l e v e lf o r5y e a r sb e f o r ci n v e s . t i g a t i o l lo fS I Sc O l l s t r u c t i o l l，0 ' 1 w e r ef O l l l l d. t oheas i g l l i日c f r o l l lf i s c a ly e a r1 9 8 3t o1 9 8 7a v e r a g e s .¥ V ew e r cf O l l l l da l s oa tt h c. 0 11 1 ' ¥ で1f o r日s c a ly e a r1 9 8 8t o1 9 8 9 l0 t .c o n自l'luedf o r5 'y e a r sa ¥ ' e r a g eb e f ol'で i l l ¥ ' e s t i g a t e d，hecal1s e a f t e ri n v e s t i g a . t i o n .H y p o t h e s i s1・ 2was1 U l l d c rdevelopment"wasshownt h e1l1OS th i g hs c o r e s .H o w e ¥ ' e r，hypotl Ie s i s1‑2wasc O l l f i r m e df o r2 d、日Ildt .h e l ld e c r e a s e dt o n日d e rdれ でl o p l l l e l l . t y e a r sa f t e ri n v e s . t i g a . t e d . Undcro p e r a t i o l l "a r ei l lCl'でお e 1 0 4 6 7

T a b l e5 .ANOVA:H y p o t h e s i s1 ・1; a f t e rs t a l l d a r d i zl'd1 .P r o f i tr a t i oo ft a t a Ic a p t al . 8 y e a r、 s ' 1 9 8 3 ‑ ' 8 7 y e a r ' sγ al'r a g e 8 8 9 r e a r ' s Year S I So f Mean Ml'an j ¥ ‑ I e a nI 0 . 0 4 U l l d c ro p e r a t i o n 0 . 0 1 0 . 1 2 Under d e v e l o p m e n t 0 . 1 4 0 . 0 5 Under e x a m i n a t i o l l 0 . 0 1 0 . 0 2 0 . 0 6 T h e r c a f t e re x a l l l i n a t i o n ‑ 0 . 1 5 ‑ 0 . 1 3 ‑ 0 . 1 8 も i Vi t h no e x a m i l l a t i o n 0 . 1 4 ‑ 0 . 0 1 0 . 2 1 * * 2 .Nctp r o f i tt onl'. tw o r t . hl 'a t i o . r ' sa Yl'r a g c ' 1 9 8 3 ‑ ' 8 7 ) 'l'a 8 8 r e a r ' s ' r ' s 8 9 "l'a Year S I So f Un d e ro p e r a t i o l l Under d c v e l o p m e n t l ¥ 1 e a l l ¥ l l l 'a n 0 . 0 5 0 . 0 7 0 . 1 9 ‑ 0 . 1 6 a l l l ¥ 1 l ' 0 . 2 9 ー0 . 1 5 Under e x a m i n a t i o n ‑ 0 . 0 3 0 . 0 2 0 . 0 4 T h c r e a f t e re x a l l l i n a t i o n ー 0 . 0 8 ‑ 0 . 2 2 ‑ 0 . 3 2 0 . 1 7 0 . 0 2 0 . 1 8 ~Vith110examinatioll 3 .I n c r e a s er a t i oo fs a Il'sp r o cl'c d s . c a r' 8 9 r gl' ' l 'a r ' s 1 9 8 3 ‑ ' 8 7 y e a r ' sa ¥ 'l'fa 8 8 r s ' Year S I So f Un d c ro p e r a t i o l l Under d e v e l o p m e n t Undel ' e x a m i n a t i o n T h e r e a f t e re x a l l l i n a t i o n ¥ > V i t h 110 e x a m i l l a t i o n Mean Mean 0 . 2 5 0 . 0 1 42 0. 0 . 3 4 ‑ 0 . 0 1 0 . 0 2 0 . 2 1 41 0. 0 . 0 5 ー0 . 0 1 」 ・ . ] 1く 0 . 1 0 ; pく 0 . 0 5 ; 1 . 01 . Jく 0 命 1 1 468 ー M e a l l

" Netp r o f i tt on e tworthr a t i owcrefoundt obcas i g n i f i c a n ta . tt h c. 0 5lcwlf o r5y c a r sa ' でr a g eb c f o r e 0 11 れ で1 f o rf i s c a ly e a r1 9 8 8t o1 9 8 9a f t c ri n w s t i g a t i o n .F o r5 i n v e s t . i g a t e d . Wewerefounda l s oa tt h e. . t c d， e n . t c r p r i s c so fanswcrcc ! undcro p c r a t i o n "and I ln c l c rc !cvelopmcnt" y e a r sa v e r a g eb e f o r ei n v c s t i g a w c r cg r c a . t e rt . h a ne n . t c r p r i s e so fI lndcrc x a m i n a t i o n "a n c lt .h c r c a f t c rc x a m i n a t i o n "・A g a i n .c n t c r p r i s c s o f undcro p c r a t i o n "showedt h e11l0 s th i g hs c o r e sf o r2y c a r sa f t c ri n v c s t i g a t e d .Thcr c s u l t ss l l p p o r . tt o h y p o t h e s i s1‑2 . 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K u l l i h i r oEgami， whoa c l l ' i c c dl ISt ot h i ss l l t l l d yaudc c l i t cc !. t h i sP a p c r . 1 2 ‑469

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1. Proflt ralio o Clo電nlcBpilnl 1 ・ ・ : l ‑1g87 2. N et .profl. tt .o n et .v ν 。rt.h r. o .llo. ・ 3. Incr...e rat .lo o r M 目 ‑ ・ proc̲d ・ ー. . ・ . ・. ・ 園 山 町 一 . 1 I on ̲ ・ ・ 。 Und町田・出一 on 口 VVllhno....・ . . . . . . . ¥ n . . l o n o p . . . .M Und̲ d . . . .l F i g u r e3 :S t r孔 t e g i cI n f o r m a t i o nSystemandt h cl I ‑ anagcmcntP e r f o r m a n c e 1 4 ‑471‑

A p p e u c l i x :S a l l l p l eF i r l l l sI ・ 乃 I l Id u s t r y( D u s i l l e s sC l a s s i l k a t i o l l ) I l Id u s t r y lo fE l l t e r p r i s eI l If o r m a t i O l l A c c e s s i bi I it ro f; ¥ I e r k e t E v o l u t . i OI F o r e s t r y&Fishery A g r i c u l t l l r e， 3 . 5 l .o J S c e c o l l d孔r yI l l d u s . t r y 2 i . 0 1 6 . 9 Food 31 .i 1 3 . 9 F i b e r 1 4 . 2 1 i . 1 p Paper& PlIl 1 2 . 5 1 8 . 8 Chemical 2 8 . 2 1 9 . 9 Ruher& L e a t h e r 4 5 . 5 2 3 . 5 CeramI cI l l c l u s t r y 1 9 . i .6 21 I r o l l& S t e e l 2 5 . 2 2 0 . 5 Non‑FerrousMatal 1 6 . 9 1 2 . 9 Matal 1 3 . 8 21 .5 M a c h i l l e r y 2 0 . i 2 0 . 2 ca lMachinary EledrI 6 9 . 1 1 8 . 2 . t i o l lM a c h i l l a r y T r a l l s p o r t a 2 2. 4 1 3 . 2 P r e c i s i o l lM a c h i l l a r y 4 9 . 6 1 9 . 0 l Id u s t r y M i l l i l l gI 1 0 . 6 1 5 . 8 C o n s t r u c t i o l l 6 . 3 1 3 . 6 O t . h e rM a l l u f a c t u r i l l g s 4 3 . 0 4 1 9. Ter . t i a l yI l Id u s t r y 5 5 . 0 3 2 . 6 C O l l l u l lI ca . t i o l l& Compu . t e r 9 7 . i 4 4 . 5 RealE s t . a e 2 6 . i .5 21 ce E l e c t r i c y& Gas& WaterSurvI 3 5 . 0 2 8 . 3 r C e C O l l l1lle 41 . 5 3 3 . 1 F i l l a l l c e& I n s u r a l l c e i 2 . 5 3 8 . 2 M e c lI ca l& E d u c a t i o l l i 6 . 1 3 6 . 2 1 5 472一

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‑‑‑‑‑同』 [ 3 6 ] Toyo・K e i z a iS i叩 o s y a(1 9 9 0) . Toyo・k r i z a is t a t i s t i c s11I0川 n l 吋 川 t 叶 h 咋 "Thl' 4 t hmanagl'l1Ir n ti l 巾 r n凶 i o n i n v e s t i g a t i o n. [ 3 i ]T U f l l r r， J .(1985) . Orgal 山a t i o n a 1p e r f o r l l l a n c e， s i z eandt h eU Sl' o fdatap r o c e s s i時 r e S O u r cl'sぺ :Cen . t e rf o rr e s e a r c hi ni n f o r m a t i o nS y s tl'I1IS ， WorkingPα p e r . 3 8 .l ' ¥ewY orkUni' e r s i t y. ， .D .(1 9 8 8) . Ther e 1 a t i o n s 1 均 betweeni 前 回t l l l e n ti nl n f o r l l l a t i o n"T e c h n o 1 0 g yandf i r l l l [ 3 8 ]W e i l l，P . t u r i n gs e c t o rP h .D .d i s s e r t a t i o n， F n c u l t yo fl e o n n r dN.StemS c h o o lo f p e r f o r m a n c ei nt l Iel l l a n u f a c Business ， NewYorkU n i v e r s i t y . ‑ ' < C P .D .& 0 l s o n， 1 ' 1 ' 1 .H .(1 9 8 7) . Ana s s e S S l l l e n to ft . h ec o川 河 e n c y tl Ie o r yo f. 1I I S" :C e n t e r [ 3 9 ] WciU， WorkingP n 1 J e r .1 . . ( 9 .l ¥ 'ewY orkU n i v e r s i t y . f o rr e s e a r c hO l li n f o r m a t i o ns y s t e m s， [ 4 0 ]W i s c l l l a n， C .(1 9 8 8) . S t r n t e g i ci n f oT mn t i o n叩 t em .s .R .D .l r w i n .1 9 8 8 . [ 4 1 ] Wisemall， C .(1 9 8 5) . S t r n t e g i cnndC O m 1 J u t e r s， 1 1 11'¥¥'Y ork:Dow. J o n e s‑l r w i l l .2 3 0‑2 3 5 . [ 4 2 司 ]Wo ∞ o 以 吋 伽 d ， l ， 、 、 ' a P r e s s . 1 8 475一

日本 5A5ユーザー会 (5U Gト J) 視聴率高住番組のクラスター分析 飯塚寿子 N H K放 送 文 化 研 究 所 世論調査部 CLUSTER ANALYSIS OF TV POPULAR PROGRAIS ‑From the audience rating survey inthe Kanto district. conducted by NHK Hisako Iizuka Broadcasting Culture Reserch Institute ~HK 2 ‑ ‑ 1 ‑ 1 Atago linato‑‑ku Tokyo 要旨 N H Kの 視 聴 率 謂 賓 は 、 個 人 別 の 視 聴 率 を 調 査 し て い る も の で あ る 。 したがって、性・年層別の視聴率をみることが可能である。今回の分析には、 6月と 1 1月 に 定 期 的 に 調 査 し て い る 関 東 地 方 の デ ー タ を 使 っ た 。 5番 組 の 過 去 5年 分 を ク ラ ス タ ー 分 析 を し た と こ ろ 、 特 徴 の あ る 視聴率高位 2 3つの番組群に分かれた。 N H K個人視聴率調査、クラスター分析、 s A S E / S A S キーワード 1 ・調査番組調査時期に放送された N H K ~ま L二祝う E こ ‑民放のテレビの全番組 N H Kでは、人びとのテレビ視聴行動を ・調査対象 探るために、定期的に視聴率調査を実施し 層 化 2段無作為抽出、 ている。 N H Kの調査は、個人別の視聴率 関東地区 1都 6県の 7歳以上 調 査 (5分刻み放送局時刻目盛記入用紙・ の住民、 O M Rを使用した日記式)なので、性別や 1 2人 x9 4地 点 =1 1 2 8人 年層別の視聴率をみることが可能である。 今回の分析は、 ・調査方法 1 9 8 9年から 1 9 9 3年までの 配付回収法、 放送局時刻目盛 (5分刻み) 5年間の関東地方の視聴率調査結果を使っ 記入用紙 (0MR) を使用し た。そして、それぞれの調査結果のなかか た日記式 5番組を選び出したうえで、 ら、視聴率上位 2 ‑有効率 これらの番組が、性・年層別の視聴傾向に より、どのような番組群に分かれるのか、 そして、分かれた番組群ごとに、どのよう な特徴があるかをみていくことにした。 2 s芭 F目 テ2 ー ー タ 使用した調査の概要は次のとおり。 ・調査時期 6月および 1 1月の第 1週の 7日間。 8 9年 6月(週平均) 8 0 . 9 % 1 1月 7 9 . 9 9 0年 6月 8 1 .7 1 1月 8 0 . 6 9 1年 6月 7 9 . 8 1 1月 8 0 . 5 9 2年 6月 8 1 .9 1 1月 8 2 . 2 9 3年 6月 8 3 . 2 1 1月 8 2 . 0 Aせ マt マt

タj‑t 斤cc>プ王主主 視聴率調査結果データは、 6月期ではナ 3 1月期のクラスターは、次 れた。 6月期と 1 )。 のとおり(表 2 1月期では、クイズ番組や大 イタ一番組、 1 相撲などが放送されるなど、番組編成が異 表 2 クラスター別の番組数一覧 6月期 1月に分けて分析した。 なるため、 6月と 1 2つのグループに分けた 1 2 5の番組を、 E フジテレビ ら1 9歳まで =M7と表示、 2 0歳から 3 9歳ま E 0歳以上 =M40と表示、 で =M20と表示、 4 注) 0， F4 0とする) 女性も同様に、 F7， F2 の視聴率を使ってクラスター分析 4 9本 4 4本 4 9 4 5 2 7 3 6 1 NHK さらに、性・年層別 6区分(男性の 7歳か ナイターその他 mは、 1 1月期ではスポーツその他 番組群を示す ( J A R D法) し、いくつの番組群に分かれるかをみた。 @クラスターごとの番組 そして、番組群別の特徴を把握するために、 ア SAS/STAT， BASE/SASの諸 < N H K番 組 群 > 手法を使用した。 ・ 年層別の視聴率は、 4 1 1月期 6月期の番組群 M40(相関係数 0 . 4 )と F40( 0 . 8 )が高い。特に F4 0で 4 0の視聴 は、全体との相関も高く、 F 結 果 の 概 要 率が高いものは、全体の視聴率も高い 高位番組の平均視聴率 ① ことがわかる(表 3) 。 6月 1 2 5番組、 1 1月 1 2 5番組の平均視 聴率は、 6月と 1 1月では大きな違いはない 1月のほうがやや高い が 、 M7と F7では 1 。 ( 表 1) ・ 代表的な番組は、 風J I ええによぼ J I おんなは度胸」 などの N H Kドラマ群と、 N H Kのニ ュース番組である。 なお、 表 1 高位番組(12 5)の平均視聴率 6月期 M7 M20 M40 F7 F2 0 F4 0 渡る世間は鬼ば 「水戸黄門 J I 大岡越前 J I日曜劇場」など かり J I 1 1月期 の T B S ドラマ群など、 N H K以外で I I NI A X 平均 I I NI A X 1 2 . 69 . 21 9 . 3 1 2 . 9 9 .42 1 .4 1 1 4 . 5 4 8 1 3 . 0 0 5 6 1 5 1 0 . 3 1 2 0 . 3 l 2 1 3 . 2 1 2 7 1 2 . 0 2 3 3 6 1 1 2 . 6 0 4 4 . 6 5 0 1 1 .6 2 3 3 . 3 1 3 8 1 7 8 3 . 8 l 3 1 3 . 8 3 3 9 1 は 、 8本の番組がこのグループに入る。 平均 全体 琉球の 「春日局 J I 。 <フジテレビ番組群> 年層別の視聴率は、 M7、 F7、 F2 0 で高く、 1 2 0 もやや高めである。全体 の視聴率との相聞は、 F7 ( 0 . 6 )， F 2 0( 0 .7 )で高く、これらの層の視聴率 が高ければ全体の視聴率も高くなるこ )。 とを示している(表 3 「素顔のままで J I ひとつ屋根の下」 ②クラスター群の全体像 などのドラマ群と、 6月と 1 1月の 1 2 5の番組を、性・年層 6 「サザエさん」、 「ドラゴンボール ZJ に代表されるア 区分の視聴率によりクラスター分析をした ニメ群、 ところ、それぞれ 3つのクラスターに分か かげです」なと.のバラエティ群で構成 478‑ 「とんねるずのみなさんのお

される。なお、 9 3年度に初登場した 11リーグ]もここに入る。 1 1月期の番組群 <NHK番 組 群 > イ 4 4本) ほとんどがフジテレビの番組 ( 0で特に 年層別の視聴率は、 M40、 F4 で占められているが、 「とんねるずの 高く、この 2つの層の相関係数 ( 0 . 6 生でダラダラいかせて J (NTV)、 と 0 . 8 ) も高い。その他の年層の視聴 「ダブルキッチン J 1 加とちゃんケン 率は平均より低く、年層による高低の ちゃんごきげんよう J (TB S) 、 差が大きいことが、この番組群の特種 「クレヨンしんちゃん J (テレビ朝日) である(表 4 )。 などもここに入る。 代表的な番組は、 NHKドラマ番組群 と 、 INHKニュース J (NHK番組 6本)、 「水戸黄門 J 1 八 はあわせて 3 <ナイターその他番組群> 視聴率が高いのは、 M40とM20である 0 . 代表的な番組は、 百八町夢日記」など 6月期と同傾向の 「日曜ナイター」 ( 9 0年度、 16.9%で 1位)などのナイ タ一番組群(16 本)であるが、 番組群に加えて、 9 0年度より「大相撲 8日目 J ( 19.8%、 18.2%で、 9 2 . 9 3 「千代 の富士物語 J 11 ストロ一級タイトル マッチ」などのスポーツ番組、 「ニュ 年度ともに 1位)が入った。 <フジテレビ番組群> 9 1年度、 17.0% ースステーション J ( 年層別の視聴率が高いのは、 M7. F で 1位など 5本)、 7と F2 0であり(表 4) 、アニメ、ド 「たけし元気がで ラマ、バラエティ群の 3つで構成され るテレビ」などもここに入る。 ていることも、 6月期と類似している。 表3 6月期・クラスター別の平均視聴率 NHK 6月期に比べると、 「ちびまる子ちゃ フジ ナイタ‑ サザエさん J 1 クレヨンしんち んJ 1 テレビ その他 ゃん」などに代表されるアニメ群が多 全体 1 2 .7 ( 2 . 2 )1 2 . 5 (2 . 3 )1 2 . 7 (1 .9 ) 5本のうち、フジテレビ番組は 3 9 い 。 4 M7 3 . 6 ( 2 .7 )2 4 . 5( 10 . 9 ) 9 . 3 ( 4 . 2 ) 本である。 M20 5 . 0 ( 2 . 3 )1 2 . 7 (4 . 5 )1 5 . 6 ( 3 . 7 ) <スポーツその他番組群> M4018.2(4.2) 5 . 2 (2 . 3 )1 8 . 6 ( 4 . 7 ) 年層別の視聴率は、特に高い層がない F7 3 . 4 (1 .9 )2 5 . 8 (9 . 3 ) 5 . 3 ( 2 . 6 ) こと(表 4) 、放送局単位でみると、 F2 0 6 . 9 ( 3 . 9 )1 8 . 0 (6 . 6 ) 8 . 4 ( 3 . 8 ) )、 NTV (9)、テ フジテレビ(16 F4021 .8 ( 6 . 2 ) 6 . 9 (3 . 2 )1 2 . 0 ( 3 . 0 ) レビ朝日 (7) 、 TBS (4)、 NH K (1)と多岐にわたることも、他の ↓ ↓ ↓ グループと異なる特徴である。 このグループには、 M20. M40を中心 0の視聴率も高い、 に F4 「ニュースス テーション J 1 信長 J 1‑8 9東京女子 マラソン」などの番組群と、 M7. M 2 0の 視 聴 率 が 高 い 番 組 群 ( 11リーグ」 「プロ野球珍プレー・好プレー」他) 注) ( )内は標準偏差 と 、 4 7 9一 「アメリカ横断ウルトラクイズ」

などのクイズ番組が入っている。 表 5 クラスターごとの年度別番組数 1 1月期 6月期 視聴率の分布は、最高でも 1 5.3% 年度 I E E I 11リーグ」は、 8 9 9 0 9 1 9 2 1 2 7 1 0 8 0 1 2 1 7 1 4 6 7 3 4 9 3年度の 6月期ではフジテレビ番組群 9 3 であったが、視聴者層が変化したため、 合計 0 7 8 1 4 9 4 9 2 7 8 7 1 0 1 1 1 0 4 8 1 1 9 1 0 8 7 1 0 バレーボール・日本対中国」、 8 9 (1 年 度 6位)であり、どちらかといえば 低い方に偏っている。 同じ番組でも、視聴者層が変われば、 クラスターも動く。 E E 4 4 4 5 3 6 ここに入った。同種の動きをしたもの には、 「逸見・たけしの平成教育委員 注) 1 N H K番組群 会J ( 9 2年度 6月期・フジテレビ、 1 1 E フジテレビ番組群 月期はこのグループ)などがある。 E 6月期はナイターその他番組群、 1 1月期はスポーツその他番組群 表4 1 1月期・クラスター別の平均視聴率 5 NHK ヰヨオコり 6 こ フジ スポーツ 今回は、 1 9 8 9年から 1 9 9 3年の視聴率調査 テレビ その他 5番組の による高位番組を分析した。高位 2 1 3 . 7 ( 2 . 9 )1 2 . 9(2 . 9 )1 1 .8 (1 .7 ) 10 . 3 )1 3 . 5 ( 7 .1 ) M7 3 . 7 ( 2 . 9 )2 5 . 8( M20 6 . 6 ( 2 . 7 )1 2 . 9 (5 . 9 )1 1 .9 ( 3 . 4 ) 全体 視聴率は、 10%から 20%の聞に分布してい る。したがって、統計的には、上位の 5番 組と 2 1位以下の聞に有意差が認められる程 1 .1 ( 4 .1 ) M40 1 9 . 6 ( 5 . 0 ) 5 . 2 (2 . 6 )1 F7 3 . 9 ( 2 .1 )2 8 . 4 (8 . 3 )1 0 . 5 ( 6 .7 ) F2 0 8 . 6 ( 4 . 4 )1 8 . 2 (6 . 2 )1 2 . 8 ( 3 . 4 ) F4 0 2 2 . 9 ( 5 . 8 ) 6 . 4 (2 . 6 )1 1 .8 ( 3 . 5 ) 度のものにすぎず、順位はあまり意味を持 注) えられる。 ()内は標準偏差 たない。 これらの高位番組が、それぞれのクラス ターに分かれたのは、次のような理由が考 ア ウ 最高でも 20%程度の視聴率である最近 クラスターごとの年度別の変動 の高位番組には、すべての年層からま N H K番組群は、 6月期では減少傾向 んべんなく高い視聴率を漣得する力は 1月期では、年度別の がみられるが、 1 なくなった。 9 0年度は 変動があまり大きくない ( イ 番組ごとに、高い視聴率を示す特定の 「即位の礼」があったので例外)クラ 性・年層が決まっている。これらの層 スターである。 の視聴率の高低によって、どのクラス フジテレビ番組群は、 6月期では 9 2年 ターに入るかが決まってくる。 1月期では 9 1年度頃に、ピークが 度、 1 あったことがわかる。 6月期のナイターその他番組群は 9 1年 1月期のスポーツその他番組群は 度、 1 9 0年度を底辺に、番組数が増えた。 4 8 0一

ル一1121zzzzzZ3131331331313zz一11Z33131ZZ131Z33ZEE‑‑zzzz一Z11Z1Z13Z13ZEE‑z 同一MMM輔副 MM"MMMM嶋田 MM"MMMM仙同一一四四百四四明男組沼砲切胞mm沼特毘岨沼田昌mmmm謁特毘一日託託低民 花町究即日比託託低民 ラ一.1111111111zzzzzz一1111111111zzzzzz一1111L11 F伺一泊四7却四日524M四日口7HM89M6M日36一U珂四回目的日的55口刊誌7musa4日口8836一sunsH4泊目︐dM744M6 F四一回目白口白MUUMUU日目5mm︐日94日8四日ロ一ロ目白4活7M8日目SU4MHMMHH44ロ叩uu一珂96R四百7MMZUMMM4M F7一55Z2334109ZZ410058647330z一8433855501594705088119116一Z63357450Z304838 一34133Z1111111一3133Z231Z1331一ZZ313ZEE‑ H伺一一HKM9U4U3364MM7muuu︐︐・9M4H638一四回7位回目︒︐M45MU口4794zzu口55467um555mU5MM54ZM6 "︒一880537az‑‑46Z8485934Z5861一57537596035385314Z57Z9793一10755Z6985547135 一11111Z1111111一11111111111Z11一11Z111111 H7一34白0Mm"珂何日同Z1UZMM4UMOM36白日一7zmm︐24n︐4B1"4泊初日︐︐um珂508目印ロ一日目7・uzum︐︒白羽45白山248U ::一Z733951433865109753118875一8974Z1546Z083309863110854一Z981984343175410 h n h na 叫 h 4AR一&ELFLFL札AhL乙乙乙LLLLLnh仏 仏n ah‑hah一弘a'LAhιι'LLL乙乙LLLLnhnhnhnhn叫n h na 叫h a h ‑ 二 ιELELFL弘札AhAhL乙乙LLLLL 圭一111111111111111111111一1111111111111111111111一1111111111111111 τ 一スちかス霞郁いテ一員2気‑yかちピ郁一い2あかT 一ノんおノ日物被ロラる一委・天レ b おんズイ横一な・報だおる 一回りしいのリレ2D特恵ダ山山一目育ドのプ・のし日ぺ特一いド嶋予ぷの出 Aピ 号 の ラ が 一 日 ン 品 開 イ 国 好 ド W んン号リユピ一目はイ・気ンウんLが 一日マンさんシドマプ・ i一8り・ヨなさヨル・好本戦レ刊!んダ気一8ヨ成ワ全・報ル O きヨ刊シシレ一日たワ日天ヨ A吉 報 気 時一・かデレZしなシ日ラ日日定テ7噌?さで元一・シ回平グZ・F予‑Hなレ埼マツテ一8なんグ・・シじなZ予元 清一所ぽルクルりみ日ワトレぅ・決!スもりミ生の一所日終のンル科スレ気再ワSみク点もラプ!一・あやンプ科ス‑いみル気の 哩一局鬼書エ児でかのテ・ンプよ鹿え戸ともカのし一場テ愚見ニ戸百戸プ天・・は東の児溺組とド渇え一所にちニツ百戸テだの二大し ト 一 州 ほ ん 白 ヴ 圃 ポ つ ず ス ザ ア 珍 は 玉 見 ユ い つ ・ ず け 一 州 ん ス ・ 逸 京大ユ珍・んザ界約ず問点番いの劇見一ん場時子一カ大ユスのずポ・け 四一九閉さろグぶンしるス門どグ球おねるニいる場るた一九きス門・モンツニ球スさど世のるぷ百送いち作る一吉州いはるモドツニスんるンスた ト崎一撰世エんな戸時ゴシね戸貨はつ一野KままKてて劇ね・一摸りエ戸貧しKゴレの野‑エほズ餓ね呼ズ政てた名ま一工配九た名まKルレの‑けねゴ‑‑ 甲山ト一相るザりすりをラヨんユ戸る立リロHの界Hつつ曜んオ一相らザ畏ユ戸けHラテ時ロユザるイ十んをイ峻つク界界一ザ平扱いのびHFT時ユ村んラユ才 河川清一大混サかあ J嵐ドツとニ水な炎 JプNも世N笑知日と夫一大ひサ僧ニ水たNドキ7プニサなクこと風ク地笑ポ世世一サ太相違君ちNワキ7ニ志とドニ天 一一一大 寸 E ト1一白木白木月水月水白木水月火日土金月火月日日日日水日一日月日日月月土月水日月金目火火水月木月白木白木日月一日日日月月日土水白木月月木水日日 f岨 昭l一 一‑ 目 ・ ・ 4‑1681840888068168184184644‑1181068188181884880118884‑8118181881088814 唱 A H n m ' A ' A 目 唱 A ' A 目 唱 A plw ‑ i l t i t t i ‑ ‑ t E E ‑ ‑ ‑ E ・ I ・ ‑ t i t t i ‑ ‑ E E 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日本 5A5ユーザー会 (5UG卜 J ) 患者よりみた病院サービス評価の有効性について 0田 久 浩 志 東邦大学医学部病院管理学研究室 E v a l u a t i o n01s e r v i c eq u a l i t yb yp a t i e n t TakyuH i r o s h i i，Departmento fH o s p i t a l Administration Schoolo fMedicine， TOHOU n i v e r s i t y，5・21‑16 Omori‑Nishi Ota‑ku， Tokyo， 143， Japan 要旨 サービスに対する評価の良し悪しは、その事前期待と実際の評価との相対関係で決まると 言われているが、医療の場合は患者サービスに対する事前期待の測定は困難である。そこで、事前 期待の代わりに患者に満足度測定項目の中で重要と考える項目をいくつか選択させ、その選択率を 事前期待尺度と考える重視度を定義し、重視度・満足度関係で、患者の受けるサービスの評価を試 みた。本稿では、患者より見た病院サービスの評価において、重視度・満足度関係を P C版 S A S シス テムを用いて作成し、受療推薦度、満足度、重視度の関係を用いた場合の病院サービス評価の有効 性を検討をしたので報告する。 キーワード: 満足度、重視度、 P C版S A S システム、 S A S / G R A P H ソフトウエア 1.はじめに 一般に、顧客が受けるサービスに対する評価の良し悪しは、その事前期待と実際 の評価との相対関係で決まり、事前の期待が大きいが実際の評価が小さいと不満の 原因となり、その逆では称賛のもととなると言われている1)。そのため、近年の顧 客満足を重視するマーケティング活動では、両者の関係を解析しサービスの改善が 行われてきている 2.3)。一方、患者からの病院評価は患者が受けるサービスに視点を 置いた例が多く、主にアンケート調査による満足度調査が報告されてきた4.5.6)。と ころが、それらの報告では、患者の事前期待は考慮、に入れられていない。その理由 は、一般のサービスと異なり、医療の場合は、初診患者以外は患者サービスに対す る事前期待を測定するのが困難であるためと考えられる。そこで本報告では、事前 期待の代わりに患者に患者サービスの満足度測定項目の中で重要と考える項目をい くつか選択させ、その選択率を事前期待尺度と考える重視度を定義し、重視度・満 C版 S A S システムを用いて作成し、患者の受けるサービスの評価 足度関係の図を P を試みた。その際、患者の病院に対する総合的評価尺度として、患者自身が友人知 483‑

人に本病院の受療を薦めるか否かという具体的行動を測定とした受療推薦度を用い f こ 。 本稿では、患者より見た外来患者サービスの評価において、受療推薦度、満足度、 重視度の関係を用いた場合の有効性の検討を行ったので報告する。 2 .方 法 調査は T大学医学部付属 O病院に来院した精神科と救命救急センターを除く、 2 3診療科に受診した外来患者を調査対象とした。調査票は患者に負担をかけずに 回答出来る主う、A4用紙 1枚とし、フェース項目、患者サービス項目に対する満 足度と重視度、受療推薦度、病院に対する意見の記述等の質問項目より構成した。 2 .1満 足 度 患者が受けるサービスの満足度を測定するにあたり、本報告では患者サービの定 義を、患者の快適性や利便性に配慮、したサービスとした 7)。患者サービスに対する 満足度の測定は各質問に対し、 「とても満足 (5点) Jから「とても不満足(1 点) Jまでの 5段階尺度で記入するようにした。 2 .2重 視 度 初診患者以外の再来、もしくは再来初診患者の事前期待に代わる尺度として「重 視度」を定義した。これは、各患者に表 1の満足度の質問の中のどれを大事に考え るかを 3項目選択させ、各項目を選択した人数の全体の人数に占める選択率である。 2 .3受 療 推 薦 度 患者の本院に対する総合的な評価として、受療推薦度を用いた。これは、患者自 身が友人知人に本病院の受療を薦めるか否かとし寸具体的行動を、受療を「必ず薦 1点〉までの 5段階尺度で測定した。 める J (5点) Jから「絶対薦めない J ( 2 . 4病院に対するコメント 調査用紙の最後に、病院へのコメントを自由に記入する欄を設けた、調査用紙の 回収の際にはこのコメントを、病院のサービス改善の一助に用いることを患者に伝 え、積極的に記入を依頼した。この内容は、調査票の回収後に満足度項目のどれに あたるかを分類した。 ‑484‑

3 .測 定 調査は連続した 2日に行った。両日の外来患者総数は 4 4 5 8 人で両日の配付総数 4 1 8 枚、回収枚数は 1 0 0 2 枚、解析有効枚数は 8 2 2枚であった。解析は， S A S は 、 1 V e r 6 .0 4 を用い、 I B MP S j 5 5 n o t eN 2 3 s x で 行った。 4 .結果 4 . 1 病院に対するコメント 病院に対するコメン卜は、 2 7 .8 犯の回答に見られた。その内容を分類すると待ち 3 .7 % と最多数であった。 時間に対するコメン卜が回答数の 4 4 .2満 足 度 各質問の回答数と満足度の内訳を図 1に示す。満足度平均点の最高は「医師の診 .9 9であった。低いものは、最低が I J : 各待ち時間の長さ」で 療の手際良さ」の 3 2 .2 1であった。各質問項目の回答数を比較すると、 I A :各受付の職員の応対」と 1 1症状が良くなったことについて」の回答数が少なく、患者質問項目に対する回 答にかなりのばらつきがあることがわかった。 4.3 満足度重視度関係 病院における対患者の医療サービスの満足度は、サービスに対する満足を示す値 の大小だけでサービスの優劣を判断せず、サービスに対する期待を裏付ける重視度 を考慮、して評価する必要があるべそこで回答全体の、各満足度の質問項目につい て横軸に重視度、縦軸に満足度をとり両者の関係を S A S j G R A P H を用いて満足度重 視度関係図を求めた(図 2)。この満足度重視度関係図は対象が一つのみなので、 以後単一モデルと呼ぶ。これより、多くの質問項目が重視度が増すにつれ満足度も 増している。しかし、質問 Jの「各待ち時間の長さ」は、近傍の質問項目に比べて 満足度が極端に低く、患者の不満の原因となっていると考えられる。そこで、 W i l c o x o n の順位和検定を用いて、図 3の質問Gの「看護婦の応対について」と質問 Jの「各待ち時間の長さ」を比較すると、質問 Jは有意に満足度が低いことが明かに P < 0 . 0 5 )。また、表 2の病院に対するコメン卜の内容で、待ち時間に対す なった ( るコメン卜が、コメン卜を記入した総数の 4 3 .7 %を占めていることからも質問 Jの 「各待ち時間の長さ」が患者の不満の原因であることが裏付けられた。 次に年令、通院期間で病院サービスの評価がどのように変化するかを検討した。 ‑485一

質問 FREQ. A : l l i i J B l B :I!凶 J B l C :l':1I手陣よさ O:I!凶担明 E:I! 閉さ耳 F:不宜瓜 5 レ G:書壇凶 J B l H・書壇凶処置 1 :l ! o :a ・ J:拘ち喝悶 K:院内 f t辛 L : l l明言囲気 M: プライバ~- ∞ 1 0 図とても不満足 Z 満足 ‑ . ‑ ， ∞ 3 α珂 20 ^NS冒ER WE^N 606 3 .69801980198 815 3.971779141104 809 3.986402966625 811 3.923551171393 805 3.863354037267 783 3.819923371648 804 3.810945273632 750 3.814666666667 680 3.673529411765 805 2.216149068323 805 3.370186335404 802 3 .336658354115 715 3.464335664336 α 3 4 ( ) 圏不満足 圏とても満足 図どちらでもなし、 図 1 質問の回答数と満足度 満足度 4 . 4 4 . 2 3 . 8 H A 3 . 6 ぺ 吃 3 F b 4 . 0 C ♂ F M 3 . 0 A :全体 2 . 8 2 . 6 2 . 4 2 . 2 J 2 . 0 1 . 8 1 . 6 0 . 0 0 . 1 0 . 2 0. 4 0 . 5 0 . 6 重視度 満足度・とても満足 5点、とても不満足 i点として算出 重視度:患者さんの受療時重視項目の選択数/回答総数 A:聡員応対 E:医師聞き方 1:症状改善 M:プライパシー 図2 B:医師応対 F:不安減少 J:待ち時間 C:診察手際よさ D:医師説明 G:看護婦応対 H:看護婦処置 K ・院内表示 L:建物雰囲気 大学病院の満足度・重視度関係図 ‑486‑

そのためには、単なる満足度重視度の比較だけでは不十分で、調査対象群と基準と なる対照群の 2群間で同一項目の満足度と重視度により生ずるベクトルの変化を検 討しなければならない。これを複数モデルとよぷ。この複数モデルにおける満足度 重視度ベクトルの解釈は、図 3に示す様に重視度の増減と共に満足度が増減すれば 不満は生じないが、重視度が増加して満足度が低下すると不満の原因になると理解 できる。本報告では、満足度重視度ベクトルの変化の有意差について、満足度は W i l c o x o n の順位和検定、重視度はカイ 2乗検定を用いて危険率目で‑検討を行った。 まず年令による満足度重視度関係図の変化を検討するため、対照群に年令が 5 4 才までの若壮年群を、調査対象群に 5 5才以上の老年群を用いて比較した(図 4) 。 その結果、老年群は、全体に左上へのデータの移動、つまり各問題をあまり重視せ ず、かっ、受療に満足している傾向があることがうかがえる。満足度は、全質問項 D :医師の説明のわかりやすさ J，I F : 医師との 目で有意に増加していた。重視度は I 会話による不安の減少 J，1 1症状が良くなったことについて J，I J : 各待ち時間の長 さ」の各項目で有意に減少していた。次に、新規来院患者と、 3カ月以上来院して いる患者について検討した。年齢の影響を考慮、し、対象を若壮年群として比較した。 その結果、 3カ月以上来院している患者は待ち時間の満足度のみが有意に低下し、 その他の満足度と重視度では有意な変化は見られなかった。従って診療科の差異を 考慮、しない場合、来院期間の長短は患者の重視度に影響を与えないが、受療の回数 が増加するにしたがって、待ち時間の満足度が低下していくことがわかった。これ は患者サービスの向上において重要な提示であるといえる。 4 . 4受療推薦度 本院への受診を友人知人に「絶対薦めなし、」、 「薦めなし、」、あるいは「受療の 推薦をするか否かが不明」としたものは、全体の 3 7児存在した。年令を 5 4才まで の若壮年群と、それ以上の老年群に分類して受療推薦度を比較すると、老年群の方 が「薦める」、 「必ず薦める」を選択する率が多かった。次に患者数が多い診療科 を上位 7科選択し、受療推薦度とその構成割合を検討すると、推薦をするか否か未 定のものが少ない場合に、受療推薦度が増加することがわかった。 受療推薦度と満足度、重視度の関係を検討するため、診療科の差異を考慮、し内科 の受診患者 2 3 2人を対象に分析を行った。若壮年群 1 1 4人と、それ以上の老年群 1 1 8人に分け、受療推薦度を肯定群(絶対薦める、薦める〉と否定群(肯定群以外〉 487‑

ノより重要に考え、とても良かった ¥より重要に考えるが、あまり良くなかった ど っ 満 足 度 /'あまり重要に考えず、あまり良くなかった " あまり重要に考えないが、とても良かった 図 3 満足度重視度ベクトルの解釈 満足度 4 . 4 4 . 2 C E I M H 3 . 6" L GI 3 . 8 AH E 4 . 0 E D c B 80 F A 3 . 4 3 . 2区 M A:54才まで A:55才以上 3 . 0 2 . 8 2 . 6 J 2 . 4 2 . 2 J 2 . 0 1 . 8 1 . 6 0 . 0 0 . 1 0. 4 0 . 2 0 . 5 重視度 満足度・とても満足 5点、とても不満足 l 点として算出 重視度:患者さんの受療時重視項目の選択数/回答総数 A:職員応対 E:医師聞き方 B:医師応対 F:不安減少 1:症状改善 J:待ち時間 M:プライパシー 図4 C:診察手際よさ G:看護婦応対 K:院内表示 D:医師説明 H:i 看護婦処置 L:建物雰囲気 若壮年群と老年群の 重視度・満足度関係図の比較 ‑488‑ 0 . 6

に分け満足度重視度関係の複数モデルを求めた。その結果、内科の若壮年群では、 J : 各待ち時 肯定群と否定群とで有意な重視度の変化は見られなかった。満足度は I 間の長さ J，I K :病院内の表示の解り易さ」以外は肯定群が有意に増加していた。 しかし同科の老年群では、 I F :医師との会話による不安の減少」に関して重視度が G :看護婦の応対」以外は肯定群で有意に増加し 肯定群で有意に低下し、満足度は I た。肯定群で重視度が低下することは、慢性疾患等で受療期間が長くなることと関 係がある可能性が考えられるが、今後、より詳細な検討が必要である。以上より、 全般的に重視度の変化は受療推薦度に影響を与えないと考えた。 4 .5調査対象の一般性 今回の調査結果は、対象が大学病院であるという特殊性を反映している可能性が 考えられる。そこで、同様の調査を神戸のK病院でおこなった。 K病院は、甲状腺 疾患の専門の単科病院であり、医師が限られているため、同一診療科に対して多く の資料を解析することが可能となる。 その結果、待ち時間に関しても 0病院と同様に有意に満足度が低下する傾向が認 められた(図 5)。また、同じ待ち時間でも診療待ち時間の方が、検査、会計待ち よりも重視度が多い傾向が認められた。これにより、病院では待ち時間の改善をま ず取り組むべきであることが示唆された。 5 .考 察 近年、マーケティングの立場より顧客満足の重要性が指摘され、サービス業、製 .3 )。一方、病院におけるサービスの改 造業などにその考えが導入されてきている1.2 .1 2 )。しかし病院 善も望まれており 9.10.11)、それに関するマニュアル等も作成された 7 にはそれぞれに特性があり、どのように患者に医療サービスを供給すれば、最も患 者に満足を与えられることができるかは病院毎に検討しなければならない問題であ る。本報告は佐藤の報告のを参考に、患者の側に立って患者サービスの質問項目を 重要と考える選択率により新規に重視度を定義し、満足度重視度関係図で患者サー ビスの評価を行うことにした。 5 .1単一モデルでの比較 従来のサービスの評価方法と本手法を比較するため、まず単一モデルについて考 察する(図 2)。従来の満足度のみでの評価4.5.6)を用いると、患者サービスを改善 4 8 9一

するためには待ち時間の長さを改選するとともに、次に満足度の低 L、項目である L : 建物の雰囲気と快適性」などの項目を改善 I K :病院内の表示の解りやすさ」、 I 児の人 の目標とすることになる。 しかしこれらの重視度は日以下で、全体の僅か5 しかこれを重視していないことになりこれを、サービス改善の対象とすると錯誤が 生じる。また、アンケート用紙に具体的な意見を記入したものの解析例(表 2) か らも、待ち時間に関して苦情をのべたものは4 3 . 7犯に対し、院内表示と建物の雰囲 気と快適性は合わせて 3 .怖でしかない。 これからも、満足度の分析のみでは、優 満足度 4 . 4 4 . 2 C J 4 . 0 m 3 . 8 A B E F N 。 3 . 2 3 . 0 2 . 8 H G 2 . 6 2 . 4 2 . 2 2 . 0 1 . 8 1 . 6 . 1 0 0 . 0 0 0 . 0 5 0 0 . 2 5 0 . 3 0 0 . 3 5 重視度 満足度:とても満足 5点、とても不満足 l 点として算出 重視度:患者さんの受療時重視項目の選択数/回答総数 A:受付職員 B:看護婦 1:会計待ち M:表示 J:薬局待ち N:建物 E:医師設明 図 5 F:不安減少 C:医師応対 G:診察待ち K:超音波待ち 0:治療費 D:その他職員 H・採血待ち L:他検査待ち 専門病院の満足度・重視度関係図 ‑490

先的なサービス改善の対象を抽出するのは難しく、満足度重視度関係を用いること によって改善内容をより明確に把握出来ることがわかる。 J : 待ち時間」の満足度が、重視度が近い値を持つ I E :医師が話 図 2のように I を聞くことについて」、 I G :看護婦の応対」に比較して有意に低下しているのは、 病院に対するコメントの記述からもサービス改善の対象となる優先度が高いものと 考えられる。しかし、同程度の重視度の質問項目に比較してどの程度満足度が低下 すれば、現実的に問題となるかはより詳細な解析が必要である。 5 .2複数モデルでの比較 満足度重視度関係図の複数モデルで、満足度と重視度の基準をどこに取るかは問 題であるが、この基準は病院の考えにより異なるものと考えている。複数モデルは 基準群に対してその群のサービス項目の変位を求めるものであるから、複数の病院 のアンケートの結果からの患者が患者サービスに対して持つ平均的な満足度重視度、 あるいは病院全体の平均的な満足度重視度を基準にとることもできる。しかし、個々 の病院、診療科の特徴を考えると、平均的な満足度重視度を基準にするという考え 自体が意味をなさないうえ、むしろ危険である。そこで今回の解析では病院全体の 患者サービスの平均を用いることは行わなかった。 5 . 3待ち時間改善へ向けて 今回の O病院及びK病院の調査結果より、外来患者サービスの改善は待ち時間に 対する対処が最優先の課題であると判断した。図 2より待ち時間の改善にはその満 足度を上昇させるか、その重視度を低下させればよい。待ち時間の満足度の上昇に は、再診予約システムの導入による診察前待ち時間の短縮 13)、オーダリングシステ ムの導入や、院外処方発行の推進による薬待ち時間の短縮などが有効な手段となり うる。一方、現代において重視度を変化させるには、広報活動に力を入れ、事前に 待ち時間が長いこととその理由を明確に患者に徹底させること、待つことを感じさ せないような試み 14)、看護婦の患者への積極的な声かけ運動などがその方法のーっ と考えられる。どちらの改善手法を採用するかは、病院管理者の考えにより異なる が、投資効果、職員意識の向上などを考えると重視度の変更も一考に値する重要な 因子である。 4 9 1一

6 .結論 本報告では、満足度、重視度、受療推薦度の関係を PC版SAS システムを用い、 患者サービスの評価を行うと、患者サービスの現状を簡明に評価できることを報告 した。その結果、1.満足度の分析のみでは患者の患者サービス改善項目を検出する .待ち時間 のに錯誤を生じる恐れがあるが、満足度重視度分析では生じないこと、 2 が不満の原因となること、が分かつり、本手法が病院サービス評価に対して有効で あることが判明した。満足度、重視度、受療推薦度はサービス評価尺度の一例であ る。今後、具体的な病院のサービス改善の行動を通じ、これらを定期的に求めてそ の変化を検討すれば、病院側と患者側との意識の調整、円滑な応需体制の準備と適 切な対応の設定、将来的な診療組織の組織や手順の確立などに応用することが可能 と考える。 最後に、本研究を行うにあたり、調査に御協力いただ L、た東邦大学医学部附属大 森病院、医療法人神甲会隈病院の皆様に感謝いたします。 参考文献 1)畠山芳雄:サービスの品質とは何か、日本能率協会マネージメントセンタ一、 1 8 ‑ 1 9， 1 9 9 2 2 )光岡健二郎 : C S管理の重要性と測定の考え方、日経広告手帳、 3 6( 4 )，2 ‑ 1 3，1 9 9 2 3 )佐藤行男 : S A Sシステムによる自動車の購入重視度と満足度の相関グラフ自動作成システム 日本S A Sユーザー会論文集、 1 9 7 ‑ 2 0 2， 1 9 9 2 4 )池上直巳、河北博文:患者の満足度と病院の管理姿勢、日本病院会雑誌、 1 9 8 7 . 7 、1 3 ‑ 1 9， 1 9 8 7 5 )長谷川万希子、杉田聡:患者満足度による医療の評価大学病院外来における調査から、病院管理、 1 9 9 3 .7、3 1 ‑ 4 0， 1 9 9 3 6 )三宅浩之:患者アンケートによる客観的病院評価の試みの報告、日本病院会雑誌， 1 9 8 8 . 6、5 2 ‑ 6 1、 1 9 8 8 7 )厚生省健康政策局総務課編:患者サービスガイドライン、金原出版株式会社、 1 9 8 9 8 )木暮正夫:カスタマーサティスフアクションをめぐる基本問題と 2 ，3 の考察、品質 2 2( 1 ) ， 4 6 ‑ 5 9， 1 9 9 2 9 )堀勝洋:病院の患者サービスに望むこと、病院4 9( 1 ) ，4 1 ‑ 4 3，1 9 9 0 1 0 )長谷川 武志:患者サービスと医療マーケティング、日本医事新報 N o . 3 4 0 3 ( H .1 .7 .1 5 )， 1 0 4 ‑ 1 0 5， 1 9 9 0 1 1 )森田恭彦・塙正男:患者サービスの向上をめぐって、病院4 7 ( 4 )，3 4 7 ‑ 3 5 3， 1 9 8 8 1 2 )日本医師会・厚生省健康政策局指導課:病院機能評価マニュアル、金原出版株式会社、 1 9 9 1 1 3 )笹川紀夫、大櫛陽一、尾崎恭輔:外来再診予約システムの評価、病院管理、 3 0( 1 ) ， 1 2 4， 1 9 9 3 1 4 )患者サービスのニューウエーブ、月刊ナーシング、 9 ( 1 2 )，7 7 ‑ 7 9， 1 9 8 9 4 9 2一

日本 SASユ ー ザ ー 会 (SU Gト J) PC版 SASとUNIX版 SASによる大規模調査データの解析 一実演芸術の鑑賞構造と特徴一 有馬昌宏 神戸商科大学・商経学部・管理科学科 A n a l y s i so fl a r g eS c a l eS a m p l i n gS u rv e yD a t au s i n gP C ‑ S A S a n dU N I X ‑ S A SS y s t e m s Masahiro Arima D e p a r t m e n to fM a n a g e m e n tS c i e n c e，K o b eU n i v e r s i t yo fC o m m e rc e 8 ‑ 2 ‑ 1，G a k u e n ‑ n i s h i m a c h i，N i s h i ‑ K u，K o b e6 5 1 ‑ 2 1J a p a n . 要旨 1 9 9 1年度に全国の学生 1 0 . 7 7 0人を対象とした芸術意識と芸術活動に関するアンケート調査を 実施し， PC版 SASシステムによる解析の過程と主要な解析結果を過去 2回の SUGI‑J において発表してきた.しかし， PC版 SASシステムでは， T A B U L A T Eプロシジャによるクロ ス集計までは実行することができたが，数量化理論 E類をはじめとする多変量解析手法を適用 するとなると， MS‑DOSのメモリの制約に基づく処理中断により，実行をあきらめざるを 得ないというのが実情であった.そこで，今回は， PCからイーサネットによる LANを介し てW Sのサーバーにインストールされている UNIX版 SASシステムにアクセスすることに O R R E S Pプロシジャを適用して学生の より，数量化理論 E類のサンプルプログラムの改良版や C 実演芸術の鑑賞の構造と特徴に関する分析を試みた.本稿では，この概要を紹介する. C版 S A Sシステム， U N I X版 S A Sシステム， 0 ‑ 1型調査データ， p r o ct a b u l a t e， キーワード: P p r o cc o r r e s p，数量化理論サンプルプログラム 1. はじめに 視聴覚メディアの発達・普及と軌をーにし て成長してきた現代の学生の芸術需要の実態 9 8 5年から 1 9 8 6年にかけ を把握するために， 1 て実施された「現代青年の芸術意識と芸術活 9 9 1年 動調査(第 1回調査)J 1) に引き続き， 1 1 1月から 1 9 9 2 年 7月にかけて全国の大学を中 0校に在学する学生を 心とする高等教育機関 8 対象に第 2回調査を実施した 2) 第 2回調査の有効サンプル数は 1 0，7 0 0であ り，①調査の背景，②調査の概要と調査票の 内容，③表計算ソフトを用いた調査データの 入力と SASデータセットへの変換の手順， ④T A B U L A T Eプロシジャによる無制限複数回答 形式の設問と他の設問との聞のクロス集計の 方法，⑤集計結果の日本語ワープロソフトや エディターあるいは表計算ソフトによる整表 の手順，⑥実演芸術のライブと視聴覚メディ アによる鑑賞状況に関する集計結果の概要な どに関しては， SUGI‑Jでの前々報 3)や 前報 4〉，ならびに関連する報告 5‑8) において 紹介してきた. しかし，前報までに行なってきた調査デー タの解析作業においては， PC版 SASシス テムを利用してきたために，図 1に示される 分析フレームに基づいて数量化理論 E類や数 量化理論 E類を適用した分析を行なおうとし ても， MS‑DOSのメインメモリの制限に 関する制約から多アイテム・多カテゴリーの 大量サンプルのデータセットに対してはメモ リ不足による処理中断が発生し，アイテム数 およびカテゴリー数やサンプル数を小さくし なければ分析はできなかった. そこで，今回は，パーソナルコンビュータ (PC)からイーサネ、y ト( e t h e r n e t )による L AN( L o c a lA r e aN e t w o r k )を介してワークス テーション (WS)のサーバーにインストール 版 SASシステムにアク されている UNIX セスすることにより. C O R R E S Pプロシジャや 数量化理論 E類のサンプルプログラムの改良 服を適用することによって，学生の実演芸術 の鑑賞の構造と特徴に関する分析を試みるこ とにした. 以下ではその分析の概要を紹介する. 493

日. 3 日. 2 日. 1 日 . 日 ‑ I l. l 注)口:ライブ鑑賞. +:'視覚メディア鑑賞， x :聴覚メディア鑑賞.ポ:ポピュラー音 楽.ク:クラシヲク音楽，現:現代演劇，ォ:オベラ等.芸:大衆芸能 1 '1馳 lhpmx 一 一 ロふ‑…容 1. . j ‑ I l . 日1 j 由. 0 3 1 3 . 0 1 ‑ I l . 臥 ‑ I l. 0 3 ‑ I l . 陸 王 :E 幸;男￥;せ￨ 日.聞 事 ￨ 1 '1 馳 注)口:性別， +:学部(男子 ).0:学部(女子)， 6:通学形態，男:男子，女:女子. 文:文芸系学部.社:社会系学部.理:理工系学部.保:保健系学部.自:自宅通学. 外:自宅外通学 図 3.属性別サンプルスコア平均の布置(1) ー 日 伝 現 オ 舞M M u e大一伝現オ舞MHV大一伝現オ舞MMV大一寄一 1234567roqu 4 一 51 61 71 E1 q1 u2 a2 l lo I‑ l2 l3 ‑ ‑ 一 一統代べ踊︑円. t衆一統代ぺ踊狗ピ衆鋭代ぺ扇︑押ピ衆一与一 一演摘ラ等 M印刷幻芸⁝演横ラ等何 .U芸 ・4明 演 ラ 等H d芸 一 率 一 一川川十寸時 AItr ⁝附則与﹄甲山市帝怯掛川伊川崎中即位二 一プ⁝⁝一一 デプププイプ⁝覚⁝覚一一 石イイプパヴイ⁝覚覚覚明快覚一覚覚覚間目覚一一 一ララライイ悦ラ⁝視視視覚4uR視⁝聴聴聴明1tr聴一一 u 一 258110一 一 元一必 253868⁝ H0 88 922 60 44 38 ω U回9 Ml 6 一o 閃o おo ωo η‑初 お一 一 一 o0 oH ‑0 003 0Im ‑‑ ‑ o一 同 一 次一 似2 旧日 1一 仏 仏 仏 札 仏 仏 仏 日 仏 仏 仏 仏 仏 仏 仏 仏仏仏仏仏仏仏一仏一 2一 仏 仏 仏 仏 仏 仏 仏 日 仏 仏 仏 仏 仏 仏 仏 一 札 仏 仏 仏 仏 仏 仏 一n h一 苦 叩印鉛初日一日山部口山川町 ω 白⁝ω 白目的印開問明山田一m 一 冗 一 円 山 閃 m w一 恥 へ 王 宮 ngEda 'AqdFbnυ1ι1ιnu'Aquav'A'Anυnua吉 区dnυ‑qE E 5 000020・ 000Dloo‑00001001 出 川仏 仏 仏 乱 乱 札 一 仏 仏 仏 仏 仏 4n仙 sI 仏 仏 仏 仏4 仏 ⁝ 仏 一 仏 一 元一日制 お u n町一関刊Mm印刷田川叩お一回同市川切初初回目同一お↑ 出 川 出ω w m w ωωmuω 一 mwωωωωωω 一 次 一 川 出 ωωω 川 u一 π 2 5 02819478129655︒ 一ω一 一冗 一6 白河 幻4 邸1 一 必 一 時 一 5 5ω ⁝則的災計調時刷出 ⁝ anunMMM汎 k UCEunυnununu'ιnU百ununυnununU1ιmnυnununununυnu百HZ 4一 札 仏 仏 仏 仏 札 仏 日 凶 仏 札 札 札 止 仏 一nha仏仏凪仏仏一札一 冗一部副田川叩 mmMω ⁝ ω 灯内調凹引官両日制⁝河川町刷出同日間四回一町一 k D0 50 00 12 30 30 0u MD 3O 40 50 40 30 3D 5M MO 2D 2O 3D 3O 4D 0O 2‑ ‑o 7‑ ‑ E0 5一 札 仏 仏 仏 仏0 0・仏仏0 0 0仏0日 仏0 0仏0 0仏 一n h一 目 . 目1 ;;;l‑217; 目 . 目2 表 1.カテゴリースコアと寄与率 図2 . カテゴリースコアの布置 図 1.分析のフレーム

2. SASの利用環境 神戸商科大学では， U N1X版 SASシス B a s eS A S，S A S / S T A T，S A S / G r a p h )は情 テム ( 報処理教育センターに設置されている SUN スパークサーバー ( S P A R Cs e r v e r6 7 0 M P )にイ ンストールされており，同センター内のワー クステーション室，研究棟の教員共同研究室， 学生演習室などに配置された SUN.IBM. SONYなどの W Sとイーサネットによる L A Nによって接続されている.また，各教員 の個人研究室に置かれた P Cもイーサネット ボードを装着することによって LANに接続 N E CP C ‑ 9 8 0 1V X )を 可能で，研究室内の PC( LANに接続して端末として使用している. なお，通信プロトコルは TCP/IPを用い た TELNETプロトコルを使用しており， テキストフィアルの転送には FTPを使用し ている. 一方. PC版 SASは，個人研究室内の P C(NEC PC‑9B21Ap/U7)にインストールされて おり，日本語ワープロソフトで SASプログ ラムを記述し，パッチ形式で実行した上で出 力ファイルをエディタや日本語ワープロソフ トで整表し，表計算ソフトを使用して印刷や グラフ化の処理を行なっている. 3.数量化理論 E類を適用した実演芸術の需 要構造に関する分析 1 9 9 1年から 1 9 9 2 年にかけて実施した「現代 青年の芸術意識と芸術活動」に関する第 2回 調査では. 7分野(伝統演劇，現代演劇，オ ペラ等，舞踊・舞踏・バレエ，クラシック音 楽，ポピュラー音楽，大衆芸能) 5 6ジャンル にわたるライブ，視覚メディア(テレビ，ビ デオテープ，レーザーディスク) .および聴 覚メディア(ラジオ，レコード，コンパクト ディスク，オーディオテープ)による実演芸 術の過去 1年間に限定した鑑賞状況を調査し ている. そこで. 7分野の実演芸術がライブ，視覚 メディア，聴覚メディアの組み合わせによっ てどのように鑑賞されているのかを明らかに ，1 5 4サンプ するために，欠測値を含まない 8 1カテゴリーの過去 1年間の鑑賞実績を示 ル2 ‑ 1型データに対して. C O R R E S Pプロシジャ す0 を用いた数量化理論 E類による解析を行なっ た. 解析に際しては. PCの日本語ワープロソ フトを用いて作成した SASプログラムをテ キストファイルとして保存し，この SASプ ログラムを FTPで W Sへ転送して実行した. 前報 4) で示したように. PC版 SASシステ ムではメモリの制約からサンプル数を1.8 0 0 にまで絞り込まなければ実行できなかったが， UNIX版 SASシステムでは問題なく処理 することができた. 出力ファイルに出力された処理結果を再度 FTPで PCへファイル転送し. 5次元まで のカテゴリスコアと寄与率を整表した結果を 表 lに示す. 数量化理論 E類を適用した結果，上位の次 元の寄与率は大きくはないものの，表 1およ び図 2に示したカテゴリースコアから，第 1 次元ではクラシックとポピュラー(大衆・現 代性〉の違いが，第 2次元ではライブ鑑賞と メディア鑑賞の違いが寄与していると解釈で きることが明らかとなった. また，これらの 2つの次元の属性別のサン プルスコアの平均の違いから，実演芸術の鑑 賞活動においては，以下のような特徴が見ら れることが判明した. ①図 3に示すように，鑑賞構造における性差 は顕著で，一般に女子学生はライブでクラ シックを，男子学生はメディアによってポ ピュラーを鑑賞するという特徴が見られる. また，所属学部別では，男女ともに社会系 学部の学生はポピュラーの鑑賞へ，理工系 学部の学生はメディアによる鑑賞への偏り があり，余暇時間の多寡の影響が伺える. なお，保健系学部では，医学系である男子 学生はクラシック鑑賞へ，看護系である女 子学生はポピュラー鑑賞へと相反する偏り を示している. ②生育地の代理指標として採用した卒業高校 の所在地域，および在学校の所在地域の観 点からみると，図 4に示すように鑑賞構造 の地域差も顧著であり，東京を含む関東地 域の学生はライブによるクラシックの鑑賞 へと大きく偏っており，ライブによる実演 芸術の供給の地域差が反映されていること が伺える.また，一般的に，東日本の学生 はクラシックの鑑賞へ，西日本の学生はポ ピュラーの鑑賞へと偏る傾向が見られる. ③図 5に示すように，在学校の種別では，女 子を中心とする短期大学の学生はライブで クラシック鑑賞へ，専門・各種学校の学生 はライブでポピュラー鑑賞へと偏っている. 一方，高等専門学校(高専)と大学院の学生 はメディアによる鑑賞への偏りを示してお り，余暇時間の多寡の影響がライブによる 495一

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注)口:卒業高校所在地峨. +:在学校所在地域，北:北海道・東北.東;関東，部:甲
信鱈・中部.近:近畿.中:中国・四国，九;九州・沖縄

注) ‑1 :1
万円未満 .2‑:2万以上 3万未満 .3‑:3万以上 5万未満 .5‑:5万

0万未満 .10‑:1
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0万以上 3
0万未満. 30‑:3
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図 4. 属性別サンプルスコア平均の布置 (2)

図6
.属性別サンプルスコア平均の布置 (
4
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注)口:在学校の惜別. +:学年(大学のみ).大:大学.短:短期大学.高 :
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枝，各:色種学校，院:大学院

図 5. 属性別サンプルスコア平均の布置 (3)

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注)口:主体的芸術活動経験. +:稽古事経験. i
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i
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を除く音蕪系，ロ:ロヲク・ジャズバンド系，自慢:美術系.車.，草・茶道.運:運動
系.教:教義系.他:その他

図 7.属性別サンプルスコア平均の布置 (5)

鑑賞とメディアによる鑑賞の選択に及ぼす 影響が伺える.なお，大学に在学する学生 を年次別でみると，媒体による違いは見ら れないが. 1年次と 2年次以上とでは，鑑 賞分野に違いが見られる. ④ライブによる鑑賞のためには時間に加えて コストの制約がかかるが，可処分所得の代 理指標として採用した 1ヶ月の平均小遣い の額の観点からみると，図 6に示すように， 可処分所得が増加するとともに，メディア によるクラシック鑑賞からポピュラー鑑賞 およびライブによる鑑賞への偏りを経て， ライブでクラシック鑑賞へと移行していく という構造が認められる. ⑤これまでに学校のクラブ活動や仲間などと 行なってきた芸術活動や個人的に行なって きた稽古事の経験は実演芸術の鑑賞活動に 影響を及ぼしていると考えられるが，図 7 に示すように，音楽系，華・茶道，文芸系， 舞踏系，美術系の活動を行なってきた学生 はクラシックへの，ロックミュージック系 の活動を行なってきた学生はポピュラーへ の偏りがみられる.また，舞踏系と演劇系 の活動を行なってきた学生はライブによる 鑑賞への偏りを示しているが，これは，こ れらの分野がメディアで代替できないこと を反映しているものと思われる. 4.数量化理論 E類を適用した実演芸術のラ イブによる鑑賞経験の有無の判別の試み 過去 1年間にライブで実演芸術 7分野の公 演を鑑賞したことのある学生はどのような特 徴を有しているのかを分析するために，実演 芸術 7分野ごとに，過去 1年間の「ライブで の鑑賞経験の有無」を外的基準にとり，性別， 学部，所属学校所在地域，卒業高校所在地域， 学校形態，通学形態. 1ヶ月平均小遣いを説 明変数として数量化理論 E類を適用するデー タの解析を行なった. 分析に使用したプログラムは，数量化理論 E類のサンプルプログラム引の改良版 1日}で， サンプルプログラムでは計算されなかった相 c o r r e l a t i o nr a t i o )および偏相関係 関係数 ( 数 ( p a r t i a lc o r r e l a t i o nc o e f f i c i e n t )を計 算するステップが付加されたものである. この改良版サンプルプログラムを使用して PC版 SASシステムで解析を行なってみた 5 0サンプルにまでサ が，メモリの制約から 1 ンプル(オブザベーション)を絞り込まなけれ ば実行できなかった.一方. U N1X版 S A Sシステムでも，欠測値を含まない 6 . 9 7 5サ ンプルを用いた解析ではワークエリアの制約 から実行することができず，このため抽出率 . 4 8 7サンプルにまでサン を 2分の lにして 3 プル数を絞り込んで解析を行なった. 出力ファイルに出力された実演芸術 7分野 ごとの処理結果を P Cへファイル転送し，相 関比，アイテムレンジ，偏相関係数，カテゴ リースコアを整表した結果を示したものが表 2である. 表 2より，実演芸術 7分野のいずれの解析 においても相関比の値は低く，実演芸術のラ イブによる鑑賞経験の有無に関する判別モデ ルの説明力は高いとはいえないが，各アイテ ムのカテゴリースコアのレンジや偏相関係数 の値から，ライブによる実演芸術の鑑賞につ いては，以下のような特徴が見られることが 判明した. ①伝統演劇については，所属学校所在地域の 偏相関係数が最も高く，ライブ鑑賞者は関 東地域の学生に偏っていることが示唆され ている.また，他の分野とは異なり，卒業 高校所在地域の偏相関係数の値が高く，近 畿ならびに甲信越・中部地域の高校の卒業 生で鑑賞経験の可能性が高くなることが示 唆されている.さらに，偏相関係数の値は かなり小さくなるものの，所属学部では文 芸系学部と保健系学部，学校形態では短期 大学と大学院の学生で鑑賞経験の可能性が 高くなっている. ②現代演劇についても，伝統演劇と同様に所 属学校所在地域の偏相関係数が最も高く， ライブ鑑賞者は関東地域の学生に偏ってい ることが示唆されている.また，性別の偏 相関係数の値も高く，女子の鑑賞経験の可 能性の高さが示唆されている. ③オペラ等では，性別の偏相関係数が高く， ライブ鑑賞者は女子学生に偏っている.性 別以外のアイテムでは偏相関係数は小さく なっているが，その中では学校形態，所属 学校所在地域，および所属学部の偏相関係 数の値が比較的に高く，甲信越・中部以東 の東日本，保健系学部と文芸系学部，およ び大学院と短期大学の学生の鑑賞経験の可 能性の高さが示唆されている. ④舞踊・舞踏・バレエでも，オペラ等と同様 に，性別の偏相関係数が最も高く，次いで 所属学校所在地域の偏相関係数の値が高く なっている.すなわち，舞踊・舞踏・バレ エでは，女子で関東地域の学校の通学者の ‑497‑

/牢牢牢牢牢牢牢牢柿本本本本本本本料料糾牢本料牢本本料本料牢本本本本料本料本本本本本本本本/ 牢 / 1 3 . 相関比 牢 / /料牢紳柿材料牢本料料柿本本料本料寧材料柿本材料牢本料料柿本料本料寧/ T I T L E l' C O R R E L A T I O NR A T I O ' : D A T AO R I G I : S E TS T A T : C A N C O R R 'A N D̲ N A M E ̲=' C A N l・ ; W H E R E̲ T Y P E ̲ニ ' D 1 : S O U K A N H I =A D l本A K E E PN A M ES O U K A N H I : R U N : P R O CP R I N TD A T A = O R I G I : T I T L E' C O R R E L A T I O NR A T I O ' : R U N : 図 8.数量化理論 E類のサンプルプログラムの改良(相関比の計算) 表 2.実演芸術のライブ鑑賞の有無の数量化理論 E類による分析結果 伝統演劇 相関比 性 J l J I ア イレ テン ムジ 所属学部 所属学技所在地.tt 卒業高校所在地域 学技形思 通学形怨 1ヶ月平均小遣い 性別 偏 相 関 係 数 所属学趨 所属学技所在地域 卒業高校所在地峻 学技形態 通学形怨 1ヶ月平均小遣い 性 男子 l J J l 女子 所 文芸系学部 贋 社会系学趨 学 理工系学部 部 . 挙 ー ゴ 保海 健 道 系 1 学・ 拍 部 一 t t 校 関東 所 甲信鎗・中古Z 在 近健 :11地 中国・四国 域 北 州 海道・東北 テ高 九 校 関東 ゴ 所 甲信Il!'中古Z 在 近健 リ 地 中国・四国 . t t 九州 l 学 大学 校短期大学 ス 形 高等専門学校 態各種学校 コ 大学院 通 自宅 ア学 旦 1芳 万 男 円4 未満 . . . . 111万円以上 2万円未満 ヶ 2万円以上 S万円未満 月 S万円以上 5万円未満 平 5万円以上 7万円未満 均 7万円以上 1 0万円未満 小 1 0万円以上 1 3 万円未満 遺 1 3 万円以上 1 6万円未満 い 1 6万円以上2 0万円未満 0万円未満 2 0万円以上3 万円以上 3 0 0 . 0 7 6 1 0 . 5 9 1 2 0 . 8 1 8 5 1 .5 0 2 8 1 .0 3 7 5 1 . 0 5 3 3 0 . 0 1 0 7 3 . 6 3 2 0 0 . 0 6 3 9 0 . 0 7 9 7 0 . 1 4 7 4 0 . 1 0 4 0 0 . 0 7 6 4 0 . 0 0 0 0 0 . 0 4 3 1 ‑ 0 . 2 5 0 4 0 . 3 4 0 8 0 . 4 2 7 3 ‑ 0 . 1 8 3 3 ‑ 0 . 3 9 1 2 0 . 3 6 3 1 ‑ 0 . 5 0 1 4 0 . 8 6 7 9 0 . 0 4 8 7 ‑ 0 . 6 3 4 9 ‑ 0 . 2 5 6 0 ‑ 0 . 1 2 7 5 ‑ 0 . 0 1 6 5 0 . 1 1 8 6 0 . 3 9 2 0 0 . 4 6 2 8 ‑ 0 . 1 5 9 7 ‑ 0 . 5 7 4 7 ‑ 0 . 0 8 9 8 0 . 8 1 4 3 0 . 0 4 3 2 ‑ 0 . 2 3 9 1 0 . 8 0 4 9 ‑ 0 . 0 0 5 2 0 . 0 0 5 5 0 . 1 4 6 9 0 . 0 2 7 4 0 . 2 5 3 7 0 . 0 8 2 8 0 . 2 4 4 7 0 . 7 8 7 2 2 . 7 8 4 5 ‑ 0 . 8 4 7 5 ‑ 0 . 1 4 1 9 ‑ 0 . 3 9 2 7 0 . 0 3 1 7 1 島 現代演創 オペラ等 0 . 0 6 9 5 1 .0 7 5 7 0 . 4 0 8 7 1 . 5 7 1 1 0 . 4Z 42 1 . Z7 3 3 0 . 2 6 9 9 5 . 1 9 3 7 0 . 1 1 7 6 0 . 0 4 3 4 0 . 1 6 2 1 0 . 0 3 8 5 0 . 0 5 8 2 0 . 0 3 2 7 0 . 0 2 1 4 ‑ 0 . 4 5 5 6 0 . 6 2 O .Z 43 8 ‑ 0 . 1 6 4 8 ‑ 0 . 0 9 8 1 0 . 2 1 2 8 0 . 0 5 2 6 1 .0 6 5 8 ‑ 0 . 4 5 4 5 ‑ 0. 4 0 5 5 ‑ 0 . 0 1 7 7 ‑ 0 . 5 0 5 3 ‑ 0 . 0 8 7 9 0 . 0 2 1 1 0 . 1 6 4 4 0 . 1 2 お ‑ 0 . 2 5 9 8 ‑ 0 . 0 7 1 5 0 . 0 9 7 9 ‑ 0 . 1 6 6 0 ‑ 1 .1 7 5 4 ‑ 0 . 4 1 2 3 4 ‑ 0 . 2 5Z ‑ 0 . 1 3 1 4 0 . 1 3 8 5 0 . 3 6 3 8 ‑ 0 . 1 2 0 1 0 . 0 4 0 2 0 . 1 1 8 7 ‑ 0. 3 4 7 8 1 . 0 5 4 5 3 . 6 3 1 3 ‑ 1 .5 6Z 4 ‑ 0 . 6 4 0 5 ー 0 . 1Z 46 0 . 0 6 2 7 ∞ 0 . 0 9 2 8 1 . 2 8 6 3 1 .1 9 2 8 0 . 8 1 5 3 O .Z Z 1 1 1 .3 7 2 8 0 . 2 7 1 8 4 . 7 5 7 8 0 . 1 7 3 4 0 . 0 7 7 6 0 . 0 8 5 0 0 . 0 2 0 3 0 . 0 9 1 1 0 . 0 4 0 7 0 . 0 6 5 3 ‑ 0 . 5 4 9 1 0 . 7 4 7 2 O .Z Z 5 4 ‑ 0 .1 0 8 4 ‑ 0 . 3 2 8 7 0 . 8 6 4 2 0 . 1 7 7 9 0 .3 o3 4 0 . 1 7 1 2 ‑ 0. 0 5 4 8 ‑ 0 . 2 6 2 8 ‑ 0 . 4 5 2 0 ‑ 0 . 0 4 9 6 0 . 0 3 9 6 0 . 0 7 2 1 0 . 0 0 8 8 ‑ 0 . 1 4 9 0 0 . 0 1 1 0 0 . 0 8 1 8 0 . 2 0 5 7 0 . 5 7 8 5 ‑ 0 . 8 9 3 8 0 . 4 7 8 9 4 0 . 1 3Z ‑ 0 .1 3 9 5 ‑ 0 . 1 9 5 0 0 . 1 9 1 2 0 . 3 3 5 7 0 . 2 0 0 3 ‑ 0 .お3 5 0 . 7 4 7 6 4 .1 1 4 6 ー 0 . 6 4 3 3 0 . 1 2 8 3 ‑ 0 . 2 2 1 0 ‑ 0 . 1 7 3 8 旬 4 9 8 舞踊・舞踏 クラシヲク ポピ.ュラ バレエ 音楽 音楽 0 . 0 7 5 4 1 . 3 9 2 3 0 . 4 4 1 4 1 . 3 5 3 2 0 . 3 0 6 3 1 .8 9 7 4 0 . 2 1 9 5 主3o4 7 0 . 1 6 5 7 0 . 0 4 7 1 0 . 1 2 1 4 0 . 0 2 1日 0 . 0 7 8 3 0 . 0 2 9 1 0 . 0 5 3 9 0 . 5 8 9 8 ‑ 0 . 8 0 2 6 ‑ 0 . 2 6 4 0 0 . 1 8 7 5 ‑ 0 . 0 0 2 0 0 . 1 0 3 4 0 . 0 8 7 7 ‑ 0 . 8 0 1 0 O .笥 5 3 勾 0 . 5 5 ‑ 0 . 0 0 5 2 0 . 1 9 0 1 0 . 1 7 8 1 0 . 0 6 9 9 0 . 0 0 6 6 0 . 0 0 1 5 ‑ 0 . 0 2 6 9 ‑ 0 . 1 2 8 2 ‑ 0 . 1 2 8 0 0 . 4 1 5 7 0 . 4 9 0 3 0 . 6 8 5 9 ‑ 1 .2 1 1 5 ‑ 0 . 1 0 6 9 O .1 1 2 6 0 . 1 8 4 5 ‑ 0 .1 8 7 8 ‑ 0 . 2 6 4 3 0 . 0 3 8 1 ‑ 0 . 5 5 7 8 ‑ 0 . 0 9 0 2 ‑ 2 .3 4 7 3 1 .0 1 7 4 0 . 2 7 9 0 O .1 7 1 0 0 . 1 9 7 3 0 . 0 8 9 7 1 .2 1 1 3 0 . 8 7 6 8 0 . 7 9 3 3 48 0 . 4Z 1 .4 1 3 0 0 . 0 3 4 0 1 .0 5 7 2 0 . 1 5 6 0 0 . 1 0 6 0 0 . 0 8 9 3 0 . 0 4 7 3 0 . 0 9 3 7 0 . 0 0 5 3 0 . 0 2 6 2 ‑ 0 . 5 1 3 1 0 . 6 9 8 2 0 . 4 9 1 7 ‑ 0 . 3 8 5 1 ‑ 0 . 0 9 5 1 0 . 4 6 5 7 0 . 2 2 8 7 0 . 3 8Z 4 ‑ 0 . 2 5 4 9 0 . 2 0 9 0 ‑ 0 . 1 6 3 4 ‑ 0 . 4 1 1 0 0 . 1 1 9 5 0 . 2 2 7 8 ‑ 0 .1 9 7 0 ‑ 0 . 0 5 6 2 ‑ 0 . 1 9 5 4 0 . 0 9 6 5 0 . 1 5 7 1 ‑ 0 . 3 9 5 9 ー 1 .2 5 5 9 ‑ 0 . 6 8 1 2 ー 0 . 0 0 3 3 0 . 0 1 6 6 ‑ 0 . 0 1 7 4 0 . 1 3 0 5 ‑ 0 . 0 7 9 4 ‑ 0 . 0 5 2 3 ‑ 0 .1 2 7 4 ‑ 0 . 1 6 0 2 0 . 0 8 1 8 0 . 4 5 9 0 ‑ 0 . 3 2 6 7 ‑ 0 . 5 9 8 2 ー 0 . 0 0 8 9 0 . 1 1 7 5 0 . 0 4 6 3 1 . 0 3 4 0 0 . 6 9 2 5 1 .0 6 0 7 0 . 6 5 8 0 1 .1 4 2 9 0 . 3 3 2 5 4 . 4 6 6 1 0 . 0 9 5 6 0 . 0 2 8 5 0 . 0 6 7 0 0 . 0 3 8 9 0 . 0 4 2 6 0 . 0 3 1 8 0 . 0 5 7 2 0 . 4 3 8 0 ‑ 0 . 5 9 6 0 ‑ 0 . 0 9 6 9 0 . 0 7 1 7 0 . 1 3 0 2 ‑ ‑ 0 0 . . 5 1 5 6 3 2 3 1 ‑ 0 . 5 3 8 2 0 . 5 2 2 5 0 . 1 4 9 2 0 . 0 4 4 8 ‑ 0 0 . . 0 3 6 8 9 0 5 0 46 2 ‑ 0 .Z 0 . 0 2 8 0 0 . 2 9 8 0 ー 0 . 0 4 2 8 0 0 . . 0 1 0 1 7 6 7 9 ‑ 0 . 4 6 2 2 0 . 6 8 0 7 0 . 1 7 3 0 0 . 6 6 9 6 ‑ 0 . 1 6 1 9 0 L . O 1 7 Z 0 5 6 2 ‑ 0 . 0 7 0 3 ‑ 0 . 5 5 6 0 0 . 0 0 6 3 ‑ 0 . 7 Z Z 9 0 . 0 6 6 7 0 . 6 9 4 1 1 .8 9 9 9 ‑ 2 . 5 6 6 1 0 . 1 6 1 7 ‑ 0 . 0 4 2 4 大衆芸能 0 . 0 1 8 3 0 . 6 0 6 1 0 . 8 3 1 . 9 4 7 8 1 .1 4 0 8 3 . 0 7 8 4 0 . 1 7 0 3 3 . 0 3 6 1 0 . 0 3 2 2 0 . 0 4 3 1 0 . 0 5 7 9 0 . 0 4 1 5 0 . 0 5 4 9 0 . 0 1 2 6 0 . 0 0 5 9 0 . 2 5 6 7 ‑ 0 . 3 4 9 4 ‑ 0 . 5 0 8 5 0 . 3 2 1 5 0 . 1 6 9 9 ‑ 0 . 0 7 1 2 1 . 1 3 7 8 0 . 0 1 3 9 0 . 1 8 5 3 ‑ 0 . 5 6 0 1 ‑ 0 . 8 1 0 0 0 . 3 4 9 0 4 ‑ 0 . 6 2Z 0 . 1 7 7 3 ‑ 0 . 3 7 0 6 0 . 5 1 8 4 0 . 3 3 1 2 ‑ 0 . 3 9 5 8 0 . 0 4 8 4 ‑ 0 . 8 6 5 8 1 .3 1 3 9 0 . 5 0 0 4 ー 1 .7 6 4 5 0 . 0 8 2 8 ‑ 0 . 0 8 7 4 0 . 5 4 8 1 0 . 0Z 4 5 ‑ 0 . 2 0 3 3 ‑ 1 .4 4 4 2 0 . 6 8 6 8 1 .0 3 7 0 1 .5 8 8 8 1 .5 9 1 9 1 .0 6 2 0 0 . 2 9 9 9 ‑ 0 . 1 5 7 2 ∞

鑑賞経験の可能性が高くなっている. ⑤クラシック音楽では，性別の偏相関係数の 値が最も高く，所属学部，学校形態，所属 学校所在地域の偏相関係数も比較的に高い 値を示している.すなわち，女子，文芸系 学部または保健系学部 .4年生大学，所属 学校は関東または北海道・東北または近畿 に所在という属性を有した学生のライブ鑑 賞の可能性が高いことが示されている. @ポピュラー音楽では，相関比は 0 . 0 4 6 3と低 .1を超えるアイテ く，偏相関係数の値が o ムも存在しない.このような中で，偏相関 係数が比較的に高い値を示しているアイテ ムは性別と所属学校所在地域であり，女子 で関東地域の学校の通学者の鑑賞経験の可 能性が高くなっている.なお，学校形態で は，クラシック音楽とは異なり，短期大学 の学生の鑑賞経験の可能性の高さが示唆さ れている. . 0 1 8 3と7 ⑦大衆芸能においては，相関比は 0 分野の解析結果の中では最も低い値を示し ており，各アイテムの偏相関係数の値も低 い.この結果には，前報 4)でも指摘したよ うに，大衆芸能のライブでの鑑賞は視聴覚 メディアでの鑑賞によって代替されている という事実が影響しているように思われる. 5.芸術活動・稽古事の経験と実演芸術鑑賞 旦盟畳 実演芸術の鑑賞行動には，稽古事も含めた 過去から現在に至るまでの主体的芸術活動の 経歴も影響を及ぼしていると考えられる. 4ジャン そこで，第 2回調査では. 8分野 2 ルに分類した主体的な芸術活動状況について， 過去の活動経験と現在の活動状況，ならびに 現在の活動の場について調査を行なっている. 4ジャンル また，稽古事については. 8分野 2 について，現在も含めて稽古事をしていた時 期と稽古事を始めた動機を調査している. 以下では，これらの調査データを P C版 S A Sシステムの T A 8 U L A T Eプロシジャを用いて 集計し，表計算ソフトで整表して作成した表 に基づいて分析を行なっていく. (1)過去の主体的芸術活動経験 表 3に示すように，過去に何らかの芸術活 動を主体的に行なった経験のある学生の比率 0.6%であり，顕著な (活動経験率)は全体の 4 7.7%.女子 5 8 . 6 % )が認められる. 性差(男子 2 学部別では，性別構成を反映してか，文芸系 と保健系の学部で経験率が高く，社会系と理 工系では経験率は低くなっている. 活動分野別では，音楽系と美術系で経験率 が高いが，音楽系では性差が著しいのに対し て，写真やビデオ・映画製作活動を含む美術 系では性差は小さいという特徴が見られる. また，ロック系分野で理工系と社会系学部の 学生の経験率が文芸系と保健系学部の学生の 経験率を上回っているが，これは学部の性別 構成を反映したものといえる. ( 2 )現在の主体的芸術活動の状況 現在も何らかの主体的芸術活動を行なって 8.9%で いる学生の比率(活動率)は，全体の 1 3 . 9 ある.活動経験率と同様に，性差(男子 1 %.女子2 6.0%)が認めらる.学部別では， 文芸系学部の学生の活動率が高い.ただし， 余暇時間の影響を受けるためか，保健系の学 生の活動率は低く，社会系の学生と同水準と なっている. なお，分野別では，最も高い活動率を示す .1%にとどまっている. 美術系でも 5 ( 3 )稽古事の経験 表 4に示したように，全期聞を通じて何ら かの稽古事を経験したことのある学生の比率 2.2%である.性別 (稽古事経験率)は全体の 9 では，活動経験率と同様，女子の経験率が高 9.0%にも達している.これを反映する く. 9 ように学部別では文芸系と保健系での稽古事 経験率が高くなっている.また，高校卒業時 の地域別では，関東地域出身の学生の経験率 8.7%であり. 90%前後である他地域の稽 が9 古事経験率を上回っている. 分野別では，美術系，教養系，音楽系，運 動系の経験率が高く，男女の経験率が措抗し ている運動系以外は，全体の経験率と同様に， 女子の経験率が男子のそれを上回っている. 特に，ギターを除く音楽系では，女子の経験 率が男子のそれを大きく上回っている.一方， 出身地域別にみると，全般的に関東地域出身 学生の経験率が高いが，美術系では九州・沖 縄地域，教養系では甲信越・中部地域の学生 の経験率が高いのが特徴的である. ( 4 )主体的芸術活動と実演芸術の鑑賞行動と の関係 主体的な芸術活動経験者あるいは稽古事経 験者は，それらの活動を通じて芸術・文化へ の造詣が深まり，芸術・文化を鑑賞・享受す る機会も多くなると考えられる.そこで，視 聴覚メディアと比較して特に金銭的負担と時 間的負担が高くなるライブによる実演芸術の 鑑賞に注目して，表 5に示すように主体的芸 ‑499

表 3.主体的な芸術活動の経験率 過去の主体的活動経験$ 学古書{大分類) 男子 女子 文芸~社会系理ヱ系保学健部男 学部学部学部 性別 全体 全体 現在の主体的活動経験率 学部伏分類} 男 子 女 子 文芸系社会系理工系保学健部 昇 学部学郵学部 性別 .0 0 O .0 2 O .0 0 O .0 0 . 0 1 0 . 0 0 0 . 0 2 O .3 6 0 . 2 3 O .1 5 0 . 0 0 0 0 . 2 4 0 . 3 0 O .4 2 O .1 2 O .2 0 0 . 2 0 . 2 3 0 . 0 5 0 . 4 9 O .1 5 1 . 9 8 2 . 1 1 4 . 3 1 0 1 . 2 1 5 . 8 8 5 . 2 8 0 . 1 3 0 . 4 9 0 . 6 3 O .1 9 0 . 0 0 0 . 0 0I . 48 0 . 4 2 0 . 5 5 0 . 3 9 0 0 . 7 8 0 . 2 9 1 .4 8 1 . 5 1 0 . 1 7 0 . 9 8 1 .0 5 0 . 2 8 0 . 2 0 0 . 2 0I . 5 4 2 . 4 3 2 . 6 6 4 . 5 1 0 .6 3 7 . 1 4 6 3 .9 2 1 . 0 9 0 . 0 5 0 . 1 4 .7 2 0 . 4 9 0 . 3 5 2 . 1 6 0 0 . 9 4 O .1 0 2 .1 1 1 0 . 1 7 0 . 0 3 0 . 3 5 O .2 7 O .0 9 O .0 5 0 . 0 0 . 7 3 1 . 17 1 . 1 0 2 .花 止4 2 0 . 0 5 5 . 7 2 4 . 9 3 O.ω0.25 0 . 0 0 .0 8 0 . 4 4 0 . 5 0 1 .5 7 0 . 4 4 0 . 1 0 0 . 9 1 0 . 1 3 止ま7 2 1 . 0 6 0 . 4 9 0 . 2 9 0 . 7 7 O .6 0 O .2 1 O .6 5 0 . 9 8 . 9 3 0 . 4 7 0 . 6 0 0 . 3 9 0 0 . 6 4 0 . 3 2 1 .1 0 0 .0 0 0 . 4 2 1 .8 3 1 .7 2 O .3 7 O .9 0 O .9 8 . 1 3 2 . 4 0 2 . 4 1 5 . 8 8 1 4 . 4 9 0 . 5 9 9 . 9 3 8 . 3 3 0 . 4 8 0 . 3 3 0 . 1 5 0 . 0 0 . 2 0 0 . 5 8 0 . 4 5 1 . 18 0 . 1 7 0 . 5 6 0 . 2 5 1 . 5 2 1 0 . 7 9 0 .1 4 1 .2 8 1 .0 0 2 . 5 5 0 . 9 3 0 . 6 4 1 .3 4 1 .6 3 O .6 1 O .7 0 0 . 0 0 1 . 6 2 0 . 9 8 2 .4 8 2 . 9 5 0 . 7 4 1 .2 4 1 6 . 8 1 8 . 2 6 7 . 5 31 2 .1 6 0 .420.680.950.39 . 8 51 8 . 5 51 1 1 . 1 4 5 0 . 6 1 1 .7 3 1 2 .3 5 5 . 1 6 5 .1 21 0 .勾 1 .0 7 .7 5 0 . 6 8 0 . 7 0 1 .1 8 7 . 7 7 2 . 9 41 4 . 5 01 7 . 7 71 2 . 8 61 2 . 6 62 0 .9 8 3 . 1 7 2 . 0 4 4 . 7 8 5 . 1 2 2 .2 2 2 .3 6 1 .5 7 1 8 . 1 7 8 . 7 53 1 .3 42 2 . 4 1 5 . 8 7 7 . 5 6 8 . 1 9 5 . 8 8 3 . 1 5 1 . 4 1 1 . 9 0 2 . 6 8 3 . 0 1 1 . 5 7 7 . 0 0 8 . 1 1 5 . 4 6 . 4 2 0 . 4 4 0 . 6 5 O .3 9 0 . 2 6 0 . 3 0 0 . 2 1 O .0 9 0 . 2 8 0 . 4 5 0 . 3 9 . 5 0 0 . 4 2 0 0 . 4 7 0 . 6 0 3 . 2 9 5 . 6 9 6 . 0 5 7 . 7 0 8 . 6 4 5 .8 8 2 . 3 3 1 . 5 9 1 .9 9 2 .9 2 3 .2 1 1 . 7 6 7 . 2 0 8 . 4 01 0 . 5 91 0 .1 8 5 . 5 3 7 . 0 3 9 . ω 2 . 0 7 1 .4 1 3 . 0 0 3 . 4 0 1 .2 6 1 .8 6 1 . 18 7 . 5 7 5 . 4 2 0 . 45 1 .0 0 0 . 9 0 1 .3 7 0 . 2 2 0 . 6 8 0.960.090.300.20￨ 1 . 14 1 .0 6 1 .2 6 1 . 6 5 0 .9 4 1 .9 9 1 .3 3 1 .7 1 2 .1 6 0 . 5 6 0 . 8 0 0 . 8 4 0 . 5 1 0 . 7 5 0 . 3 9 . 4 5 1 6 1 1 .6 .3 1 1 .7 3 2 .6 2 2 . 5 9 2 . 9 6 2 .1 6 1 .2 4 1 . 4 6 0 . 9 1 1 .2 7 0 . 7 2 2 .6 1 0 . 2 0I 2 .6 6 3 .3 6 1 .7 8 1 .8 0 2 . 5 6 2 . 3 5 0 . 4 9 0 . 5 2 0 . 4 5 O . 4 4 1 .3 9 O .5 8 O .5 5 0 . 0 0 1 .9 9 2 .6 9 1 .0 5 1 .7 1 1 .5 7 1 .2 3 1 .6 4 1 .9 9 1 .3 1 2 . 9 5 3 . 7 3 0 . 4 2 3 .0 1 0 . 3 9 0 1 1 .4 1 2 . 鈎 1 1 . 5 41 4 . 7 81 5 . 4 51 0 . 5 71 3 . 0 61 4 . 12 5 . 0 7 4 . 4 1 6 . 0 0 6 .9 4 7 .5 3 1 . 7 6 .9 6 2 . 8 91 4 . 7 81 1 .7 5 4 . 0 1 3 . 1 11 0 . 7 8 2 . 3 5 0 6 . 6 9 0 .7 6I . 2 5 5 . 2 9 4 .4 3 1 . 3 1 1 . 2 6 1 1 . 7 5 4 . 0 1 3 .1 1 1 0 . 7 8 2 . 3 5 0 6 . 6 9 0 . 8 91 4 . 7 81 . 2 5 5 . 2 9 4 . 4 3 1 .3 1 1 .2 6 1 .7 6I .お 0 . 6 1 O .5 4 O .2 6 O .1 0 1 .9 6 0 0 . 4 1 O . 0 7 0 . 0 7 0 . 0 7 O .0 9 0 . 0 5 O .0 0 0 . 2 0 .0 1 3 .6 5 3 .4 0 1 . 42 1 . 16 3 .3 3 1 .0 6 0 . 9 1 1 2 .1 2 1 .2 9 1 .4 2 1 .0 0 0 . 7 0 0 . 5 9 .6 4 1 .5 9 1 .2 1 4 . 7 1 1 2 .3 4 1 . 16 3 .9 8 3 .0 9 0 . 9 4 1 .3 1 1 . 4 2 1 .0 3 0 . 7 0 0 . 7 8 0 . 1 4 0 0 . 1 8 0 . 2 0 0 . 1 4 O .2 4 O .0 7 O .3 5 O . . 1 9 0 . 0 7 O .2 4 O .0 9 O .1 0 0 . 0 0 2 .3 4 1 .8 7 3 .0 2 邑9 5 1 .842.262.75 1 .7 2 1 .1 9 2 . 4 6 2 .4 1 1 .2 1 1 .8 6 0 . 7 8 .3 4 1 .9 4 2 . 5 6 2 .布 7 2 . 0 5 3 .3 0 3 1 1 .3 8 2 . 6 7 2 2 .5 1 .9 .3 8 1 . 9 6 0 . 7 8 . 7 4 1 4 0 . 5 8 2 7 . 7 45 8 . 6 35 3 .9 23 2 .3 53 4 . 4 04 6 .幻 1 8 . 9 3 1 3 . 8 92 6 . 0 22 8 .1 01 3 .2 31 7 .6 31 3 . 3 3 1 0 . 2 5 0I5 . 9 4 54 . 2 6 9I 3 . 3 2 04 . 2 8 51 .9 9 1 5 . 9 4 54 . 2 6 9I3 . 3 2 04 . 2 8 51 .9 9 1 5 1 0I1 0 .おoI5 1 0 0 . 2 6 止現代演劇 人形劇 演劇系 4 日本舞踊 5 .パレエ 6 . モダンダンス 1 舞踏・パフ才一マンス 舞厳系 8 . 邦楽 9 . オーケストラ 1 0 . プラス・パシド 1 1 . コーヲス 音楽系 2.ロヲク・パンド 1 1 主ジャズ・パンド ロヲク系 1 4.絵画 1 5 .彫刻 1 6 . 7エメーショシ・マンガ組作 a 1 7 . 写真 8.ピデオ・映画製作 1 1 9 . デザイン 美術系 2 0 . 華道・茶道 華・茶道 2 1 .和歌・俳句 2.欝・文芸 2 文芸系 23.大衆演芸 2 4 . その他 その他 全ジャンル 有効サンプル数 5 主1 ∞ 表 4.稽古事の経験率 全体 L 日本舞踊 2 .パレエ 3 . モダンダンス 4 .舞踊・パ 7: t‑ Vンス 5 . ジャズダンス・エアロピクス 舞踏系 6 . 邦奈 7 . ピアノ 8 .電子オルガン 9 . J{イオリン 1 0 . ギ主ー 1 1 .弦業器 1 2 . 管来器 1 3 . 打来器 1 4 . 声楽 音楽系 1 5 .絵画 1 6 . 書道・習字 美術系 1 7 . 華道 1 8 . 茶道 華・茶道系 1 9 . ソロ J{ン 2 0 . 外国憲 1.パツコン・ワープロ 2 教養系 2 2 . テニス お.水泳(スイミングスクール} 2 4 . 剣道・柔道 運動系 その他 全ジャンル 有効サンプル数 性別 学部(大分駒 高卒地主事 中国 九州 男 子 女 子 文芸系社会系理工系保学健部系 北 海 道 関 東 甲 信 超 近銭 学部学部学部 東北 中部 図国神縄 0 . 2 9 3 . 1 4 2 .6 8 0 . 7 9 0 . 4 5 3 . 7 3 1 .2 5 2 .0 0 1 .1 0 1 .3 1 0 . 5 7 2 . 0 9 0 . 2 5 8 . 2 7 7 . 0 2 1 .6 1 1 . 6 1 5 . 2 9 3 .3 4 6 .9 9 2 .0 3 3 .1 2 1 .6 3 2 .3 2 0 . 2 2 1 .7 6 1 .5 1 0 . 4 2 0 . 4 0 O .9 8 1.お1.8 8 0 . 3 8 0 . 4 9 O .2 8 0 . 4 0 1 . 4 7 3 . 6 0 0 . 8 6 0 . 4 6 0 . 3 0 0 . 6 8 0 . 6 0 0 . 4 0 0 . 3 0 0 . 3 9 O .5 6 O .5 9 O .2 2 O .3 3 0 . 4 3 0 . 4 5 .3 5 0 . 9 0 3 .5 3 2 . 5 1 3 .3 8 1 .2 1 2 .5 2 1 . 8 5 1 . 8 1 . 3 4 5 . 0 6 4 .1 6 1 2 . 3 0 0 . 9 61 5 . 4 41 2 .7 1 3 .6 2 3 .1 11 2 .1 6 6 7 . 0 0 0 .9 1 6 . 2 2 . 6 9 1 1 . 4 6 4 . 1 7 6 . 5 2 3 .6 0 O .6 3 O .1 5 0 . 9 8 0 . 4 2 1 0 . 8 6 0 . 2 7 1 .6 9 1 .3 3 0 . 5 5 O .8 8 O .8 5 O .6 2 3 . 9 46 6 .勾 5 8 . 4 02 4 . 4 81 9 . 3 94 7 . 4 52 3 5 . 7 91 1 .4 7 3 9 . 4 93 0 . 4 03 0 . 2 0 8 . 5 54 5 . 3 93 1 3 . 2 5 7 . 4 02 1 .4 61 9 . 1 31 0 . 6 9 9 . 4 41 2 . 7 51 3 . 2 31 2 .8 01 4 .1 1 1 3 .3 61 2 .8 61 3 . 6 3 4 1 .3 0 2 . 1 3 2 .1 1 1 .2 4 1 .7 6 1 . 1 8 1 1 .6 .1 1 2 .6 3 1 .7 6 1 . 4 2 1 .3 5 0 . 9 0 4 . 2 6 5 . 1 0 3 .白 3 .3 4 5 . 0 9 4 . 1 7 4 . 1 2 5 .0 1 4 .8 3 3 .8 4 3 .9 0 3 . 1 1 .5 6 4 .2 0 1 .5 4 0 . 9 0 2 . 1 6 O .1 5 1 .5 6 2 . 1 5 1 .6 7 1 .1 9 2 . 3 2 2 .6 9 2 .0 3 1 .9 7 1 4 . 9 7 2 . 9 1 7 . 8 2 7 . 2 0 3 .8 0 3 . 5 2 5 . 8 8 4 .3 2 6 .4 0 5 .1 1 4 . 0 0 4 . 6 9 4 . 4 1 1 . 0 4 2 . 2 7 邑 1 4 1 . 1 7 1 . 0 5 2 . 9 4 0 . 9 7 1 . 8 5 1 . 6 5 1 . 4 8 1 . 7 8 1 . 2 4 1 .5 5 3 . 2 7 0 . 7 4 6 . 7 9 6 .3 6 1 .8 4 1 .2 1 3 . 3 3 2 . 6 5 3 .5 3 1 .9 8 5 .布 孟 7 0 2 . 3 8 4 9 . 3 42 6 . 8 88 0 . 7 07 1 .4 53 8 .3 03 3 . 4 06 1 .1 84 4 .2 95 9 .7 24 6 .2 4 4 9 .9 54 4 .1 84 3 . 3 3 8 . 9 8 6 . 8 51 1 .9 71 1 . 7 2 7 . 3 5 7 . 7 9 9 . 6 1 6 .2 71 3 .1 5 7 .6 3 1 0 . 5 7 6 .8 2 5 . 5 4 1 .0 86 7 . 2 16 2 .2 05 5 . 9 25 2 . 2 46 6 . 6 75 5 7 . 7 45 2 .2 35 6 .5 05 7 . 9 9 5 7 .7 25 6 . 9 66 3 . 4 6 6 0 . 9 25 3 . 8 67 0 . 9 56 6 . 2 05 8 . 5 35 5 . 4 56 9 . 4 15 1 .3 95 8 . 5 96 5 . 3 3 5 . 2 96 1 . 8 86 0 .1 3 6 4 . 0 3 0 . 4 5 9 . 0 0 7 . 1 4 2 .4 7 1 .6 1 6 . 8 6 2 .5 1 4 .5 9 3 .7 9 3 .2 9 5 . 8 2 3 . 2 8 5 . 1 7 1 .0 91 0 . 8 9 8 . 5 2 3 .4 3 2 .6 6 8 . 4 3 5 .7 1 6 .3 2 5 .2 7 3 .7 8 5 .6 8 4 .2 4 7 . 7 6 1 .4 31 6 . 5 81 2 .8 9 5 . 1 8 3 . 6 21 3 . 3 3 7 . 2 4 9 .幻 7 . 4 7 5 .8 1 9 .5 2 6 . 7 3 4 0 . 6 53 8 . 3 24 4 . 0 43 8 .9 2 41 .4 94 0 .3 34 5 .6 93 4 . 8 23 6 .1 25 6 . 2 9 4 4 .0 34 0 . 7 73 0 . 7 7 2 1 .2 21 6 . 0 52 8 . 4 82 6 .幻 1 8 . 9 01 6 . 9 3 23.5 32 2 . 0 12 9 . 8 41 8 . 0 7 1 8 . 2 41 8 . 0 41 6 . 6 9 5 . 1 4 4 . 1 4 6 . 5 1 5 .9 6 5 .5 5 3 .5 7 2 .9 4 5 . 8 7 6 . 2 5 4 . 4 7 .5 7 4 . 7 5 4 . 7 2 4 9 . 7 46 2 . 6 15 7 . 7 45 4 . 3 15 1 .3 35 7 . 8 45 5 5 . 0 74 2 .4 94 3 . 7 8 2 .0 95 7 . 8 76 4 .5 8 5 5 . 7 55 1 0 . 4 4 7 . 4 71 4 . 5 91 2 .9 5 9 . 4 7 7 . 2 31 4 . 5 1 9 . 8 91 4 . 3 7 8 . 4 0 1 0 . 9 0 8 . 9 5 7 . 1 3 2 9 . 5 62 6 . 7 53 3 . 5 23 4 .3 72 6 . 9 52 7 . 8 8 お. 1 02 3 .6 62 4 . 7 1 3 3 . 6 31 6 . 9 72 3 . 2 5 2 . 2 84 1 4 . 9 12 0 . 8 1 6 . 7 21 0 . 0 01 7 . 3 91 8 . 9 41 1 .3 71 3 .3 11 6 . 6 21 6 . 3 5 6 . 1 61 4 . 1 01 4 . 7 2 1 4 5 . 3 44 5 . 5 34 5 . 1 64 7 . 0 84 4 . 2 74 5 . 1 04 3 . 9 24 0 . 6 75 7 .8 34 0 . 3 1 4 6 .9 93 6 .0 84 0 . 3 8 6 . 0 2 6 . 0 9 5 . 9 5 5 . 5 1 5 . 7 9 6 . 8 8 7 . 4 5 5 . 7 1 7 . 3 8 5 . 4 4 5 .6 2 6 . 1 7 . 7 0 4 9 2 . 2 18 7 . 4 99 9 . 0 29 3 .0 3 9 1 . 0 78 8 . 0 78 8 . 0 1 5 . 9 69 0 . 2 58 9 . 2 59 7 . 6 59 0 . 1 19 8 . 7 09 . 9 4 54 . 2 6 93 . 3 2 04 . 2 8 51 .9 9 1 5 1 0 . 2 5 05 .8 2 61 .4 0 81 . 7 6 8 1 0 7 1 82 . 5 4 71 . 8 2 1 1 ‑500‑

表 5.主体的芸術活動および稽古事の経験別の実演芸術のライブによる年間鑑賞経験率 性別 主体的芸術活動経験 稽古事活動経験 男 子 女 子 演劇舞踊音~ 口 付 美 術 掌 茶 文 芸 舞 踏 音 奈 美 術 革 茶 教 饗 運 動 L 能・狂百 2 . 4 1 1 .1 34 . 1 9 ~H ~IT ~~ ~IT 1 M ~OO ~~ ~<< 1~ ~n ~~ L a ~n 2 . 文楽 0 . 6 0 0 . 2 9 1 .0 5 1 .2 5 1 . 5 2 1 .1 30 . 9 5 1 .1 32 . 0 42 . 5 0 1 .6 7 O .9 3O .6 2 1 .7 6 O .6 0 0 . 8 0 エ歌舞伎 3 . 0 0 0 . 9 35 . 8 8 4 .9 9 8 . 0 44 .9 94 . 4 74 .6 1 6 .8 5 6 .6 7 L~ ~ß 1~ L~ 1~ 1 U 4 . 現代歌舞伎 0 . 4 5 0 . 2 20 . 7 7 ~% 1.~ ~Ð ~~ 1 .0 0 ~~ ~~ 0 . 7 0 O .6 3O .5 1 1 .2 6 O .5 0 0 . 6 0 5 . その他の伝統演劇 . 0 8 0 . 3 7 O 0 . 2 0 0 .5 00 . 6 50 . 3 80 . 6 8O .2 3O .2 9 O .8 3 ~~ ~~ ~22 ~~ ~25 ~~ 伝統演劇 5 . 3 2 L1 49 . 7 4 1 0 . 2 21 4 . 5 78 . 8 66 . 2 38 . 4 01 2 . 3 91 3 . 7 5 1 2 . 9 77 . 7 76 . 2 11 4 . 5 9 5 . 7 06 . 3 3 6 . 演劇 4 . 9 0 115 7 . 3 8 1 2 . 7 21 0 . 2 27 . 7 36 . 9 1 8 . 0 28 . 1 61 0 . 0 0 1 0 . 3 26 . 3 95 . 0 88 . 8 1 4 . 9 6 5 . 8 8 7 . ポピュラー演劇 1 .0 8 0 . 7 2 1 .5 7 2 . 4 9 1 .0 9 1 .7 22 .1 72 .1 22 .1 9 2 .5 0 2 .3 3 1 .0 6 1 .8 9 1.却し 3 3 . 9 3 1 8 . 新派・新国劇 O .お 0 . 0 70 . 4 7 1 .5 0 1 .0 9 O .5 9 0 . 6 8 0 . 4 5O .8 7 0 . 8 3 ~~ ~<< ~32 ~~ ~~ ~M 9 . 現代的小劇場 1 .8 1 0 . 9 43 . 0 5 5 . 7 45 . 2 22 .4 22 . 4 44 . 0 1 3 . 6 4 5 . 4 2 ~H 2.~ L a 1 m 1.~ ~~ 1 0 . 外国劇団 0 . 7 9 0 . 3 2 1 . 45 2 . 0 04 . 1 3 1 .0 7 1 .3 6 1 .5 1 1 .6 0 2 . 9 2 3 . 3 5 1 .2 50 . 9 52 . 3 9 0 . 8 7 1 .0 1 1.アマチュア演劇 1 4 . 9 7 153 6 . 9 8 1 7 . 2 11 0 . 6 57 . 6 8 8 . 5 48 . 0 97 . 5 81 3 . 3 3 9 . 9 0 6 . 3 35 . 3 8 6 . 9 25 . 4 6 5 . 2 5 0 . 7 0 0 . 3 7 1 .1 5 ~U l .a 1.~ ~m 1 .0 0 1.. L~ 1 1 2 . 児童劇 .3 9 O .9 5O .7 8 1 .2 6 0ね 0 . 9 3 1 . 苫1 0 . 8 1 2 . 1 1 4 . 9 9 2 . 1 72 . 4 70 . 6 8 1 .6 6 1 .7 52 . 9 2 2 1 3 . 人形劇 .4 3 1 .2 6 1 .~ 1 .4 0 . 3 7 1 .8 4 1 1 4 . その他の現代演劇 0 . 2 0 0 . 0 80 . 3 5 1.~ ~~ ~m ~64 ~OO ~29 ~OO 0 . 1 40 . 3 80 . 2 1 0 . 1 30 . 1 60 . 2 6 現代演劇 1 1 .7 4 7 . 5 9 1 7 . 5 5 31 .9 22 3 . 2 61 7 .6 71 5 .9 91 8 .0 01 8 .3 72 5 .4 22 3 . 2 91 5 . 6 11 2 . 5 11 8 . 2 4 lL2 11 2 . 9 6 1 5 . オペラ{日本) 1 .4 6 0 . 4 22 . 9 3 3 .U 5 .8 73 . 7 1 1 .6 32 .2 73 .5 03 . 7 5 5 .3 9 1 .5 1 4 . 2 8 1 .3 8 1 .8 5 . 1 62 0 . 9 4 0 . 4 7 1 .5 9 2 . 4 9 3 . 2 6 1 .9 30 . 9 5 1 .7 4 1.花1.6 7 2 1 6 . オペラ伊十来) .5 0 1 .0 6 2 .6 4 1 .0 6 1 .2 5 . 2 3 1 O .お 0 1 7 . 日本人の創作オペヲ . 1 0 0 . 4 7 O .布 O .4 3O .4 8O .2 70 . 4 5 O .~ 1 .2 5 0 . 7 0 O .4 2O .3 0 1 .0 1 O .お 0 . 3 2 1 8 . ミュージ;jJル(日本) .8 81 0 . 0 7 1 5 . 2 9 1 1 .9711 .9 69 . 1 36 . 1 07 . 1 99 . 3 39 . 5 8 1 4 . 2 3 8 . 2 35 . 9 11 0 . 8 25 . 5 3 6 1 9 . ミュージ;jJル(外来) . 7 43 . 9 1 3 . 0 1 2 . 9 8 118 4 . 0 82 . 9 2 5 7 0 . 6 9 3 . 2 8 2 . 3 0 2 .7 5 1 .9 74 . 1 5 1 .9 32 . 2 6 1 .7 0 . 6 1 0 . 1 0 I .M 1.花1.9 6 1 .4 5 0 . 9 5 O .9 1 1 .6 0 0 . 0 0 ~23 1.~ ~æ I 2 0 . レピュー .r e ~~ ~M 2 1.その他のオペラ等 0 . 1 3 0 . 0 50 . 2 3 0 . 2 50 . 4 30 . 2 1 0 . 1 40 . 3 00 . 5 80 . 8 3 0 . 7 0 O .2 2O .1 1 0 . 3 8O .1 9O .1 7 オペラ等 8 . 1 9 1ω15.37 1 7 . 4 62 0 . 4 31 4 . 8 89 . 4 91 1 . 5 01 6 . 6 21 5 . 8 3 21 .481 2 .928.9717.748.72 9 . 9 2 22.日本舞踊・伝統芸箆 1 . 1 4 0 . 5 7 1 .9 2 ~OO ~~ 1.~ 1.~ L04 ~04 133 5 .5 4 1 .2 02 . 2 6 1 . 17 1 .3 3 . 1 6 1 お.民俗・民族舞踊(日本) 0 . 5 5 0 . 3 70 . 8 0 1 .0 0 l .a ~~ 1 . 0 0 1.~ 1.~ ~~ 1 .2 6 0 . 6 9 0 . 4 6 1 .1 3 0 . 6 0 0 . 5 8 0 . 8 0 o.m 1 .5 5 2 . 7 42 . 8 3 1 .8 30 . 8 1 1 .8 22 . 3 33 . 7 5 2 U. 民俗・民族舞踊(外来) .M 1 .0 33 . 0 2 1 .0 6 0 . 9 3 .6 5 1 2 5 . パレエ(日本) 1 .6 4 O.~ 112 ~23 L s 2 .f i ~IT 2.~ 100 ~OO 8 . 5 1 2 .5 9 1 .7 8 3 . 5 2 1 .6 4 1 .9 4 2 6 . パレエけ4 0 . 2 2 2 . 9 5 来) 1 .3 6 4.U 8 . 7 0 1 1 .6 3 2 .M 5 .1 0 2 . 9 2 7 .1 1 2 .4 5 1 .6 0 5 . 7 9 1 .6 3 1 .7 6 1 . 1 6 O.M 2 . 3 2 3 2 7 . モダンダンス(日本) .U 6 . 9 62 .4 7 1 .4 9 1 .6 63 . 0 6 1 .6 7 5 . 3 0 1 .8 0 1 .3 3 2 . 2 6 I .U 1 .2 5 2 8 . モダンダンス(外来) 0 . 3 0 0 . 0 5 0 . 6 6 1 .2 5 1.% ~~ ~~ ~~ ~~ ~~ 1 .9 5 0 . 4 7 O.M 0 . 5 0 0 . 4 1 0 . 4 7 勾.舞踏・パフォーマンス(日本} 1 .3 0 0 . 7 22 . 1 1 3 . 7 45 . 8 72 .1 5 1 .9 0 1 .8 92 . 9 22 . 5 0 4 .7 6 1 .2 8 2 .5 2 1.勾1.1 8 .8 8 1 3 0 . 舞踏・パフォーマンス〈外来) 0 .1 8 1 .2 20 . 9 8 1 . 9 0 2 . 9 2 2 . 2 70 . 9 4 2 .U 3 . 4 8 1 . 3 7 O .8 7O .5 0 2 .0 1 O .6 0 0 . 5 8 . 5 5 0 1.その他の舞踊・舞踏等 0 . 2 1 0 . 0 70 . 4 2 ~25 I .H ~32 ~m ~~ ~29 ~~ 1 3 .2 5 ~~ ~~ ~~ ~25 ~32 舞踊・舞踏・パレエ 1 .8 5 1 5 . 9 62 9 . 1 31 1 .6 57 . 8 69 . 6 11 5 . 0 11 4 . 5 8 U.97 9 91 6 . 5 8 L7 . 9 77 . 2 51 6 . 3 57 . 1 27 . 3 6 2 . 4 71 5 . 4 31 5 . 4 79 . 6 29 . 9 11 0 . 7 91 4 . 5 8 1 7 . 0 9 4 . 5 81 0 . 6 31 3 . 2 51 0 . 5 47 . 6 21 1 .8 27 . 2 1 8 . 1 4 2.s 1 .1 64 . 3 1 ~~ ~% ~23 ~20 ~. ~% 1~ 5 . 8 6 4 .1 1 2 . 7 1 6 . 6 72 .9 2 3 . 0 6 3 3 . オーケストラ(外来) M. ピアノリサイ指ル(日本) .9 1 3 . 3 6 6 . 5 4 122 157 . 9 8 6 . 3 06 .1 84 . 0 74 . 0 8 6 . 1 27 . 0 8 6 .1 44 3 . 0 0 1 .3 0 5 . 3 6 7 ~.ピアノリサイ指ルけ4来) 1 .5 1 0 . 4 72 . 9 7 2 .7 43 . 9 1 192 1 .6 32 .1 23 .2 1 2 . 5 0 3 .7 3 川 4 . 6 5 1 .9 0 2 . 2 1 2 3 6 . 弦業器リサイ指ル(日本) 2 . 9 3 1 . 7 04 . 6 6 5 .U 5 . 8 75 . 9 13 . 7 9 171 6 . 4 1 4 . 1 7 ~~ ~29 1~ ~~ 2.~ ~~ 1 . 1 6 0 . 4 02 . 2 0 1 . 百 104 2 .3 6 1.~ 2 .0 4 L33 ~~ 2 . 3 7 2 .0 8 1 .~ 3 . 4 0 1 .5 1 1 .5 7 3 7 . 弦叢器リサイールけ4 来) .U 4 . 7 8 5 . 9 1 2 . 8 5 2 .7 23 . 9 44 . 1 7 3 3 8 . 室内楽(日本・外来) 2 . 0 2 0 . 9 1 3 . 5 8 3 . 3 5 3 . 4 22 .1 1 5 . 1 6 2幻 2 羽.管楽器(日本・外来) 3 . 6 1 2 .0 45 . 8 3 ~ß ~% ~~ 1 a ~~ ~25 ~~ ~M ~~ 194 ~04 1 M 1 U .1 72 .4 22 .1 9 2 . 9 2 3 .9 9 3 .2 6 10 62 . 0 72 4 0 . 声楽リサイ指ル(日本) 1 . 46 0 . 6 1 2 .6 7 3 .4 3 1 .6 22 .6 4 1 .4 2 1 .6 4 . 2 20 . 6 1 1.% 1.~ ~% ~% ~re ~29 ~~ ~ro ~~ ~ß 1.~ ~ß ~~ 0 . 3 8 0 41.声業リサイ指ルげ十来) . 2 36 . 9 6 9 . 9 9 5 . 0 1 7 . 1 9 6.2711 .6 7 7 . 3 9 6 . 9 04 . 9 8 8 .1 84 . 9 1 4 . 8 0 4 2 . 合唱(日本) 4 . 7 6 2 .9 8 7.U 8 .7 5O .8 7 1 .M 1 .0 8 1 .0 6O .~ 1 .2 5 0 . 8 4 0 . 9 9 0 . 6 1 1 .6 4 0 . 6 9 0 . 7 1 4 3 . 合唱(外来) 0 . 6 0 O .~ 0 . 9 4 1 . 4 93 . 9 1 2 . 5 2 1 .7 6 2 .4 22 .1 9 2 . 5 0 2 . 7 9 1 .6 0 1 .2 8 2 . 0 1 1 .2 6 1 .1 8 1 . 2 0 O . π 1 .8 0 2 .邦楽 .2 50 . 8 70 . 9 1 0 . 4 1 0 . 3 80 . 5 8 0 . 4 2 ~~ ~~ ~32 ~~ ~~ ~32 4 5 . その他の主ラシヲタ音業 0 . 3 3 0 . 2 00 . 5 2 1 クラシヲク音楽 7 321902 5 .U 3 0 . 4 2 ~. 5 92 5 .0 81 8 .1 52 8 .3 01 7 . 4 31 8 . 3 2 0 . 3 82 5 . 3 52 8 .1 83 2 .6 13 3 .5 7勾 . 1 7 . 0 5 1 2 . 3 9 2 .2 22 . 6 5 3 . 7 46 . 7 4 181 6 . 2 3 171 2 .行 4 . 1 7 凶 ..ジャズ(日本) 132 2 . 4 33 . 1 4凶 271￨ .6 94 . 4 7 1 .8 9 2.π3.75 3 . 4 93 . 7 02 . 4 9 2 1 .7 2 1 .4 8 2 . 0 6 2 .3 7 1 .6 32 .6 4 1 .6 7 1 .9 4 4 7 . ジャズ{外来) . 5 91 2 . 2 7 1 6 . 2 11 1 .7 41 2 .0 82 3 . 9 81 2 .4 81 1 .2 21 3 . 7 5 1 0. 461 1 .8 71 0 . 5 21 1 .9 51 0 . 6 8 9 . 7 7 4 8 . ロヲク(日本) 1 0 . 7 0 9 . 9 86 . 3 04 .~ 1 3 . 4 1 6 . 5 84 . 9 6 5 . 4 2 6 . 0 0 5 .1 04 .M 4 . 7 8 4 . 5 4 5 . 0 2 4 9 . ロヲク伊十来} 4 . 6 7 5 . 2 03 . 9 1 6 5 . 4 8 1145 1 2 . 0 11 4 . 7 21 1 . 7 11 1 . 9 0 5 0 . ニューミュージヲク(日本) 1 1 . 41 8.U1 5 . 8 1 15.2117.6115.1512.60115415.0117.08 1 1 0 . 5 6 1 .5 9 2 .U 4 . 7 8 1 .5 6 1 .9 0 1 .3 62 . 4 8 O .8 3 3 . 4 9 1 .5 4 1 .0 72 .5 2 1 .0 8 1 .2 7 1 .0 5 1 . ニューミュージ vクけ4 来} 0 . 8 8 O . π 1 .0 3 ~~ ~39 ~n ~<< 1.~ I .I T ~IT 1 5 2 . フォーク(日本・外来} ・1 2山 山 1 ・3 8 日 仏7 3 5 3 . シャンソン(日本・外来} 0 . 4 0 O .1 20 . 8 0 1 .5 0 1 .0 9 0 . 7 50 . 8 1 0 . 6 10 . 8 70 . 8 3 1 . 12 0 . 6 70 . 4 3 1 .0 1 0.0 0 . 5 6 .4 1 4 . 3 8 4 . 7 44 . 5 7 187 1 .9 0 148 5 .8 34 .1 7 3 .9 1 150 3 .5 9 5 . 2 8 128 3 . 5 5 5 4 . 歌話幽 3 . 2 3 2 0 . 1 7 0 . 1 5 0 . 1 9 ~OO ~OO ~m ~m ~23 ~OO ~OO 0.420.220.130.130.160.l3l1 5 5 . 民話 .7 4 ~n ~~ 1 5 6 . その他のポピュラー音業 0 . 9 0 0 . 6 9 1 . 17 1.~ ~Q 1.~ 1.~ 1 . 12 1 .1 50 . 9 90 . 2 5 0 . 7 6 1 .0 ポピュフー音型E 27.~ 2~66 3 4 . 0 1 3 8 . 6 53 9 . 1 33 3 . 9 44 1 .7 33 2 .6 03 4 . 6 93 7 . 5 03 4 . 8 731 .5 92 8 . 0 33 3 . 5 82 7 . 3 92 7 . 9 6 . 4 93 . 4 84 .1 42 . 8 5 163 4 . 0 85 . 0 0 4 2 . 6 2 2 . 0 43 . 4 7 5 64 . 4 0 L9 9 2 . 4 5 5 7 . 落語・漫才 . 4 6 114 ~ 7 0 . 1 1 O .1 20 . 0 9 0 . 2 50 . 0 0O .1 6O .1 40 . 2 3O .1 5 0 . 0 0 5 8 . 浪曲・講餓 .% 1 .0 9 1 .4 5 1 .0 8 0 . 9 8 1 .6 0 1 .2 5 0 0 . 9 1 0 . 7 6 1 .1 5 O .1 30 . 9 6 1 .7 6 0 . 9 6 1 . 2 5 5 9 . 芸能ショー . 9 8 1 0 . 5 2 0 . 4 9 0 . 5 6 ~~ ~~ ~54 ~64 ~~ 1.~ 1.~ ~ro ~fi ~54 ~~ ~<< ~64 6 0 . 大衆演劇 6 1.サ‑;jJス 2.% 2 . 0 9 3 . 6 8 3 . 4 9 3 . 0 42 .9 03 .1 22 .5 74 .0 8 2 . 9 2 177 1~ ~æ 1~ 2.~ ~~ .0 00 . 2 20 . 5 4 0 . 41 0 . 6 8 1 .1 7 1 .6 7 0 . 1 4 0 . 6 1 0 . 6 6 0 . 8 8 0 . 5 1 0 . 3 2 6 2 . 奇術 0 . 5 2 0 . 4 9 0 . 5 4 1 . 2 20 . 1 6 O .0 00 . 2 2O .1 1 O .1 40 . 3 0O .1 50 . 0 0 ~14 ~20 ~U ~25 ~m ~U 61 その他の大衆芸能 0 . 2 0 0 . 4 87 . 6 1 8 . 9 77 . 1 87 . 6 41 0 . 2 01 0 . 0 0 9 6 . 5 4 5 . 3 38 . 5 0 9 . 0 77 . 7 36 . 8 9 9 . 8 1 7 . 3 06 . 3 5 大衆芸能 5 4 . モの他 0 . 5 9 0 . 4 50 . 7 7 ~~ 1.~ ~54 ~~ ~~ ~~ 1.~ ~ro ~U ~54 ~~ ~W ~~ 全ジャンル 4 6 . 6 63 5 . 8 86 1 .7 56 7 . 8 36 8 . 0 461215 6 . 9 15 5 . 6 75 9 . 9 161 .2 56 6 . 6 75 7 . 0 64 7 . 9 961 .2 64 6 . 9 84 7 . 2 9 有効サンプル数 1 0 . 2 5 05 . 9 4 54 . 2 6 9 4 0 1 4 6 01 .8 6 2 7 3 81 .3 2 2 6 8 6 2 4 0 7 1 75 . 0 5 66 . 2 4 3 7 9 55 . 6 4 54 .5 4 6 全体 引 川 川 円 よ ーU phu

術活動 7分野と稽古事 6分野の経験者別に過 去 1年間の鑑賞経験率(年間鑑賞経験率)を求 めてみた. 表 5には全体と男女別の年間鑑賞経験率も 合わせて示しているが，主体的芸術活動につ いては，実演芸術の全分野にわたって全体の 年間鑑賞経験率を上回っており，特に伝統演 劇では舞踊系と文芸系，現代演劇では演劇系， オペラ等と舞踊・舞踏・バレエでは舞踊系， クラシック音楽では音楽系と舞踊系，ポピュ ラー音楽ではロック系の年間鑑賞経験率が高 くなっている. また，稽古事では，教養系，運動系，美術 系の 3分野では実演芸術の全分野で全体の年 間鑑賞経験率との聞に差は認められないが， 舞踏系と華・茶道については，性別構成を考 慮に入れて女子の経験率と比較しでも，伝統 演劇，現代演劇，オペラ等，舞踊・舞踏・バ レエの 4分野で年間鑑賞経験率が高いという 特徴が現われている. 得られたものである.また，本稿での分析に 用いた数量化理論 E類のサンプルプログラム の改良版は，神戸商科大学商経学部管理科学 9 9 3 年度の卒 科野脇祐次と山中和重の両君が 1 業論文の一部として開発したものを使用した. ここに記して，深謝いたします. 参考文献 1)三善晃(編)， 学研究費補助金(特定研究(1)研究課題 2 1 2 4 0 1 4 )研究成果報告書， 1 9 8 8 . 番号 6 2 ) 永山貞則(編)， ~わが国文化・芸術情報 の体系化と統計調査方法の研究~ .，平成 3年度科学研究費補助金(総合研究 (A) 研究課題番号 0 2 3 0 5 0 0 9 )研究成果報告書， 1 9 9 2 . 3 ) 有馬昌宏， r パソコン版 SASによる大 規模統計調査データの解析一「現代青年 の芸術意識と芸術活動」調査の分析 J ， 日本 SASユーザー会 ( S U GトJ ' 9 2 )論文 p .2 9 7 ‑ 3 1 4，1 9 9 2 . 集 ， p 4 ) 有馬昌宏， r 大学生の演奏・舞台芸術鑑 賞の実態とその構造 ‑PC‑SASによ S U Gト る分析 J ，日本 SASユーザー会 ( J' 9 3 )論文集， p p .5 5 ‑ 6 4，1 9 9 3 . 5 ) 法岡淑子・有馬昌宏， r 第 2回『現代青 年の芸術意識と芸術活動調査』による学 0回日本統 生の芸術活動実態(1)J ，第 6 p .2 7 9 ‑ 2 8 0，1 9 9 2 . 計学会講演報告集， p 6 ) 有馬昌宏・法岡淑子， r 第 2回『現代青 年の芸術意識と芸術活動調査』による学 生の芸術活動実態 (2)J ，第 6 0回日本統 p . 2 8 1 ‑ 2 8 4，1 9 9 2 . 計学会講演報告集， p 7 ) 有馬昌宏， r 第 2回『現代青年の芸術意 識と芸術活動調査』による学生の芸術活 動実態 (3)J ，第 6 1回日本統計学会講演 報告集， p p . 1 7 9 ‑ 1 8 0，1 9 9 3 . 8 ) 有馬昌宏・法岡淑子・折橋徹彦， r 大学 生の芸術需要活動の実態 J ，世界劇場会 議発表論文集， p p .5 9 ‑ 7 0，1 9 9 3 . 9 )掛 SASインスティチュートジャパン， e 数量化 1• I類サンプルプログラム， T c h n i c a lReport:J‑109，SAS出版局， 6. おわりに 本稿では，前報 4)を補完する形で過去 1年 聞に限定したライブとメディアによる実演芸 術の鑑賞経験の有無を示す 0 ‑ 1型データに数 量化理論 E類を適用し，学生の芸術需要活動 実態の構造を明らかにし，分析のフレームで 示した仮説の妥当性を検証する手がかりを得 た.また，実演芸術のライブ鑑賞の有無を外 的基準，性別などの社会・経済的属性を説明 変数とする数量化理論 E類を適用した分析を 行なうとともに，稽古事を含めた主体的芸術 活動の経験とライブによる実演芸術の鑑賞行 動との聞の関係を分析し，主体的な芸術活動 の経験が実演芸術のライブによる鑑賞経験率 に影響を及ぼしていることを明らかにした. 今後は，これらの分析結果を踏まえて，数 量化理論のサンプルプログラムの改良を進め るとともに，過去の主体的芸術活動経験の有 無を説明変数に含めた数量化理論 E類による 分析や過去 1年間のライブによる実演芸術の 鑑賞回数を被説明変数とする数量化理論 I類 による分析を進めていきたい. 謝辞 本稿で用いたデータは，平成 2 ・3年度文 A )r わが国 部省科学研究費補助金総合研究 ( 文化・芸術情報の体系化と統計調査方法の研 究J C 課題番号 0 2 3 0 5 0 0 9 )で実施された「現 代青年の芸術意識と芸術活動」調査によって ~わが国の芸術活動の動向 予測に関する基礎研究~ ，昭和 6 2 年度科 1 9 9 1. 1 0 ) 野脇祐次・山中和重， ‑502 r アンケート調査 による管理科学科卒業生の現状と動向‑ SASシステムを用いた数量化理論によ 9 9 3年度卒業論 る分析 J ，神戸商科大学 1 文 ， 1 9 9 4 .

日本 SASユーザー会 (SUG卜 J) 食の噌好性と味覚、嘆覚感度との関係 園枝里美 高 砂 香 料 工 業 株 式 会 社 総 合 研 究 所 基 礎 研 究 所 研 究 第2部 FoodP r e f e r e n c e sa n dT h e i rR e l a t i o n s h i pw i t hG u s t a t o r ya n dO l f a c t o r y S e n s i t i v i t yi nt h eJ a p a n e s e S a t o m iKUNIEDA B a s i cR e s e a r c hD i v i s i o n， C e n t r a lR e s e a r c hLa b o r a t o r y， TakasagoI n t e m a t i o n a l ，H i r a t s u k ac i t y，Kanagawa，254，J a p a n C o r p o r a t i o n 1 ‑ 4 ‑ 1 1N i s h i ‑ Y a w a t a 要旨 社内パネルを対象とした味覚及び喋覚検査と食に関する調査の結果について、主に双 対尺度法の手法を用いて解析を行い、味覚、嘆覚感度が曙好に及ぼす影響について考察 した。その結果、味覚及び嘆覚感度と噌好との聞には幾つかの関連性が認められ、感覚 強度が噌好に何らかの影響を与えているものと考えられた。 キーワード: 食噌好、味覚検査、嘆覚検査、噌好調査、多変量解析、双対尺度法 以下に 3グループの特徴を追記する。 1.はじめに 1 )専門パネル A. ・・サンプルの特徴 噌好調査や味覚に関する研究はいままで を含有成分などを観点とし捉える。専門的 にも数多く報告されているが、その味覚や な知識と経験を必要とする。フレーパーリ 嘆覚感度が晴好に影響しているのかどう ストを中心とするメンノ Tー 。 か、或いはどのように影響を及ぼしている 2 )専門パネル B ・・・サンプルの強度 のかについて、当社で行ってきた味覚、喋 や関値を測定する。専門的な知識は一切持 覚検査及び食に関する調査の結果をもとに たないが優れたかっ安定した感度を持つ必 検討を行ったので報告する。また、これら 要がある。当社における味覚及び嘆覚検査 のデータの解析には多変量解析の手法のひ で優秀な成績を修めたメンバー。 とつである双対尺度法を主に利用した。 3 )一般パネル・・・サンプルに対する 尚、当社では官能評価を行う際、その目的 一般的な特徴や曙好について評価する。一 に合わせパネルを大きく 3グループに分け 般消費者の代表的役割を持つ。当社におけ ており、今回紹介する検査及び調査はこれ る食に対する意識及び晴好関する調査にお らのパネルを選定する手段として活用され いて選別する。 ている。 民U ﹃u n u

表1. 味 覚 検 査 方 法 1 i 検査制ヰ 検査項目及ぴその内容 1 3 1)基本五味の識別 1 )甘 味 砂糖 O. 4 w% 2 )食 塩 食塩 0.13w% 3 )酸 味 酒石酸 O .∞ 5w% 4 )苦 味 硫酸キニーネ O . α ) ( ) 2 w % 5 )旨味 MSG 0.04w% 濃度差大 濃度差小 1 )砂 糖 5 . ∞ ， / 5. 50 5 .∞1/ 5 . 2 5 2 )食 塩 1 . ∞ 1 / 1 .06 1 .0 0 /1 .0 3 ;3)酒 石 酸 0 . 0 2 0 / 0 . 0 2 4 0 . 0 2 0 / 0 . 0 2 2 0 . 2 0 / 0 . 2 6 0. 20 / 0 . 2 4 I 1 右 の 5つ の 試 料+3つ の 蒸 留 水 の 計8つを同時に提示。 各試料がどの呈味を持っているか を探す。 I E I i I I 1 I :( ダ1 000m1 ) 2 )濃 度 差 の 識 別 1 1 l 一対になった各試料について、 どちらが濃いかをみる。 2回目は濃度差が小さくなる。 I I I 1 I 4 )MSG 表2 . 嘆覚検査方法 検査項目及びその内容 1 )匂いの識別 検査試料 I … 占 占だけ 各試料と も3 川、のつ、 ちl 違う匂いのものが含まれている。 その違うものを選び出す。 1 )M a l t o l /E t h y lM a l t o l 2 ) i s o ‑ A m y lA c e t a t e /i s o ‑ A m y lB u t y r a t e 3 )B u t y r i ca c i d /i s o ‑ V a l e r i ca c i d :4 )8‑ D e c a l a c t o n e /8‑ D o d e c a l a c t o n e I 5 )G e r a n i o l /C i t r o n e l l o l l 1 i 1 』 2 )濃度差の識別 各試料について、 5% ， 3%， 1% に濃度調整したものを提示。 濃度の濃い順番に並べる。 E t 1 )V a n i l l i n l 2 ) y‑ U n d e c a l a c t o n e ' 3 )C i t r a l 4 )L i n a l o o l 5 )L e a fA l c o h o l 6 )E t h y lB u t y r a t e I 1 i I 1 l 5 0 4一

2 .検査及び調査方法 を呈するもの同士を lグループとした)を 行った。さらに濃度差の識別についても検 2 .1.味覚検査 査を行った。詳細は表2に示す。 味 覚 検 査 に お い て は 基 本 味 5つ の 識 別、濃度差の識別を行った。詳細は表 lに 2 . 3 . 食生活及び食品の晴好性調査 示す。 食生活環境や食に対する意識に関する 項目及び約 200の食品に対する晴好度につ 2ユ 嘆 覚 検 査 いてアンケート形式により、該当箇所に 食品香料として用いる頻度の高い香料 印を付けてもらった。今回、解析に使用す について匂いの識別(非常に類似した匂い .1.、表3ユに示 るために抜粋した項目を表3 表3 .1 . 食生活及び食品の噌好性調査より 解析に使用した項目(1) i 食生活に関する項目 1 以下の項目において該当するカテゴリ一番号に Oをつける。 1 )食べることが 2特に楽しいとは思わない l楽しい 2 )味つけの好み l 濃いめが好き 2薄めが好き 3 1一般に甘味の効いた食べ物 1好きな方 2 嫌いな方 3 どちらともいえない 3 どちらともいえない 4)一般に酸味の効いた食べ物 2 嫌いな J j l好きな方 3 どちらともいえない 5)一般に塩味の効いた食べ物 l好きな方 3 どちらともいえない 2 嫌いな方 6 )食卓に出された料理にさらにスパイスを lよく使う 2料理によっては使う 3殆ど使わない 4全く使わない 7)好き嫌い lすごく多い 2かなり多い 3それ程多くない 4殆どない 8 )摂取カロリーや健康への影響 1すぐ気になる 2 それ位でもない 9)タバコを吸う量 1吸わない 1 0 )酒類を飲む量 1毎日飲む 2 一日に 1 0本以下 2 時々飲む 31 1~20本 3殆ど飲まない 42 1本以上 4全く飲まない に u にリ nU

表3 . 2 . 食生活及び食品の晴好性調査より 解析に使用した項目 (2) {食品の噌好性に関する項目〕 全1 0 0品について大好き 大嫌いまでの5 段階尺度で 曙好を調査した。 盤 主 主 コーラ・ココア・レギュラーコーヒー・トマトジュース・ 栄養ドリンク・シェーク・スポーツドリンク・乳酸飲料・ 牛乳・緑茶・紅茶・ミルクセーキ・レモンスカッシュ 製菓(冷菓含む) チョコレート・キャンデイー・クッキー.・ポテトチップス・ アイスクリーム・プリン・ゼリー・シャーベット・ プレーンヨーグルト・煎餅・ょうかん・鰻頭・汁粉・ ところてん・さきいか・ショートケーキ・ドーナツ・ ホットケーキ・シュークリーム・ムース 調理 しゅうまい・ぎょうざ・麻婆豆腐・酢豚・海老チリ・ スパゲッテイ・ピザ、パイ・ハムエッグ・ハンバーガー・ グリーンサラダ・ロールキャベツ・グラタン・ フライドチキン・カレーライス・ビーフステーキ・オムレツ・ 焼き肉・ロースカツ・すき焼き・しゃぶしゃぶ・豚生萎焼き・ 焼きそば・辛子明太子・茶漬け・親子井・牛井・雑炊・ チャーハン・プロセスチーズ・おひたし・酢の物・冷奴・ 茶碗蒸し・卵焼き・鍋物・佃煮・焼き魚・おでん・ 野菜の煮物・さしみ・天ぷら・肉じゃが・味噌汁・ 鰻の蒲焼き・キムチ・塩辛・梅干し・納立・蒲鉾・ラーメン 夏みかん・西瓜・ぶどう・レモン・菩・グレープフルーツ・ パイナップル・マンゴ・マスカット・桃・りんご・みかん・ メロン・バナナ・ミント・トマト・セロリー ‑506‑

す 。 尚、以上の検査及び調査は全て新入社員 味の識別では甘味、塩味についての正解率 が非常に高く、酸味、苦味についての正解 率は逆に低かった。また、男性に比べ女性 を対象に行われた。 の方が全般的に正解率は高かった。 濃度差の識別では酸味について正解率 3 が高く、全体で約 60%を示した。 当社における新入社員(年齢20~26 才、 4 . 2 . 嘆覚検査結果 男性 38名、女性45名) 8 3名 ‑ 3， 1 ‑ 4に示す。匂い 検査の正解率を図 1 の識別において匂い 2 ( i s o・AmylA c e t a t e/i s o ‑ 4 AmylB u t y r a t e )の識別に対する正解率が ( M a l t o l/E t h y lM a l t o l ) 最も高く、逆に匂い 1 の識別では最も低い正解率を示した。 4 .1.味覚検査結果 検査の正解率を図 1 ‑ 1， 1 ‑ 2に示す。基本 圏合計 甘味 図女性 塩味 圏男性 酸味 味 苦味 旨味 F 蒸留水 o 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1∞ 正解率(%) 図1.1.味覚検査結果(1) (基本味の識別) ヴ l nU RU

圏合計 甘味 図女性 園男性 塩味 味 酸味 旨味 o 1 0 20 30 40 50 60 70 80 90 1 0 0 正解率(%) 図 1ユ1.味覚検査結果 ( 2 ) (濃度差の識別‑濃度差大) 圏合計 甘味 図久性 国男性 塩味 味 酸味 旨味 o 1 0 20 30 40 50 60 70 8 0 90 1 0 0 正解率(%) 図1.2ユ味覚検査結果 ( 3 ) (濃度差の識別‑濃度差小) ‑508‑

圏合計 11~~t?~ E t h y lM a l t o l 図女性 a l C 2iso‑AmylA田 t i s o ‑ A m y lB u t y r a t e 園男性 FLV AU ョ m AU cIM 旧 FV J 目 MMnu 1 ・ B 今 ﹄︒﹀司‑ L 8‑ D ec a l a c t o n c 4 8‑Dodecalactone 5 ~~raniol C it r o n e l l o l 。 1 0 20 40 50 60 正解率(%) 30 70 8 0 90 1 0 0 図1.3 .喚覚検査結果(1) (匂いの識別) 圏合計 V a n i l l i n 図女性 y‑ U n d e c a l a c t o n e 園男性 O ﹄ ﹀ 珂一円四 C i t r a l Linalool LeafAlcohol EthylButyrate 。 1 0 20 70 30 80 正解率(%) 図1.4 .喚覚検査結果 ( 2 ) (濃度差の識別) ‑509 90 1 0 0

濃度差の識別ではV a n i l l i nの 正 解 率 が 裕光氏(千葉県立衛生短大)が作成したもの 他の匂いに比べ特に低かった。 を使用した。 パネルを分類した結果、性差のみが顕著に 4 . 3 . 噌好調査結果 認められたため、これを味の好みに関する 表 3にあげた 1 0 項目について双対尺度法 項目(項目 3人 5 )に絞って解析を行った。そ によるパネルの分類を試みた。双対尺度法 の 結 果 を 図 2に 示 す 。 説 明 率 は 一 軸 とは、定性的データから出発してパネルと 21 .57%、二軸 18.92%、累積すると 40. 4 9% 刺激対象にスコアとウエイトを与える であった。この図から塩味、酸味の好みの MVAで あ る 。 原 型 は 林 知 己 夫 博 士 の 数 量 位置付けは同パターンを示すのに対し、甘 化 3類 で 、 カ ナ ダ の 西 里 静 彦 博 士 が Dual 味の好みについては独立したパターンを示 ScaI I ingの名称で欧米に紹介した。 していることがわかった。さらにこれに味 )を入れて解析した結果 の濃さの好み(項目 2 尚、双対尺度法の解析においては、井上 1 1 8 . 9 2o / c 2 . 5 選一 悼未「嫌しサ由 。 溜醸 滋 甘味問子き」 橿 2l .57% 1 1 1 1 悼未「どちらともいえなしリ滋 ‑ 2 . 5 ‑ 2 . 5 。 2 . 5 図2 . 双対尺度 j 去による味の好みのパターン(1) 41ム 民U nU

I 1 8 . 2 6 % 2 . 5 事 鴎 援 磁 圏 ー樹園し llJE わ山目減 A 醐園 2 0 . 1 3 o / c w 1111﹂ 鐙 酸味「好き」 F iu ︑ 仇配 wddv y﹂ ︑ 戸 り 争 り 鐙 ‑111EUW 甘味「嫌い」 い いU i ん品+本題 積 一 味 ︑ え鴎榔 。 塩味「好き」 謹 E 書 穏 蜜 関 味付け f 濃い i ‑ 2 . 5 ‑ 2. 5 2 . 5 図3 .双対尺度法による味の好みのパターン ( 2 ) を図 3に示す。塩味、酸味は味付けの好み と深く関係しているのに対し甘味は別であ ンク剤であった。さらに、性差により曙好 性に大きな差を認めたものにはヨウカン、 ることがわかった。 ドーナツなど甘味が特徴となる菓子類が多 く、逆に差が小さいものにはみかん、緑茶 また、 100の食品の噌好性について集計 した結果、全体で最も曙好性の高かった食 などがあげられた。 品は華、最も噌好性の低かった食品はドリ ンク剤であった。性別でみると、最も曙好 4.4.感度と曙好性の関係 前述の結果をもとに味覚、嘆覚の感度と 性の高かった食品は男性では鰻の蒲焼、女 曙好性との関係について検討を行った。 性ではプリンであり、最も曙好性の低かっ た食品は男性ではヨウカン、女性ではドリ A に1v 1 ﹄& ﹄ ー

1 23.83% O . 4 9 1 ~ 色 味X 29 . 4 0 88 90 8 4 1 85 ̲̲21 32 I 2 1 ~物品 65 3 0 . 2 694 。 20 塩味 o 畏味。 30 3 1 83 1 6 8酸 味 唾 3 7 6 4 6 3 D ut 9 3 9 9 70 93 6 100 28 3 1 9 ~åo _~I 82 4 1 6 6 7 5 5 1 3 6 7 5 9 37.28% 37 旨味。 99 45 甘 味 01 73 ‑ 0 .記i 5 7 7フ4 尭 2 4 3 4 1 7 1 5 T ~~9 6 0 1 4 8 1 6 9 話 58 24 1 8 95 1 6 38 3 1 46 苦味。 27 回 56 I 2: l ー ‑ 0. 4ト 1 ? 1 40 1 7 塩味 X ~~6 35 34 78 ‑ 0 . 6 ・ 0 . 6 I I ‑ 0. 4 ‑ 0 . 2 1コーラ 2ココア 3コーヒー 4 トマトジュース 5シェーク 6乳 酸 飲 料 7緑 茶 8紅 茶 9 ミルクセーキ 10レ モ ン ス カ ッ シ ュ 1 1スポーツ Fリンク 12牛 乳 13栄 養 ド リ ン ク 14チョコレート 15キ ャ ン デ ィ ー 16クッキー 17ポ テ ト チ ッ プ ス 18ア イ ス ク リ ー ム 19プリン 20ゼリー 21シャーベット 22ヨーグルト 23煎 餅 24ょうかん 25銭 頭 。 I 十粉 26r 27ところてん 28さきいか 29シ ョ ー ト ケ ー キ 30 ドーナツ 31 ホットケーキ 32シュークリーム 33ムース 34しゅうまい 35ぎょうざ 36麻 婆 豆 腐 37酢 豚 38海老チリ 39スパゲッテイ 40ピザパイ 41ハ ム エ ッ グ 42ハンノてーガー 43グ リ ー ン サ ラ ダ 44ロールキャベツ 45グラタン 46フライドチキン 47カレーライス 48ピーフステーキ 49オムレツ 50焼 き 肉 I I I 0. 2 0. 4 0 . 6 51ロースカツ 52すき焼き 53しゃぶしゃぶ 54豚生美焼き 55焼 き そ ば Y J太 子 56辛 子 I 57茶 漬 け 58親 子 井 59牛 井 60雑 炊 61チ ャ ー ハ ン 62プ ロ セ ス チ ー ズ 63おひたし 64酢 の 物 65冷 奴 66茶 碗 む し 卵焼き 67 68鍋 物 69佃 煮 70焼 き 魚 71お で ん 72野 菜 の 煮 物 73さしみ 74天 ぷ ら 75肉 じ ゃ が 0 . 8 76味 噌 汁 77鰻の滞焼き 78 キ ム チ 79塩 辛 80梅 干 し 8 1納 豆 82蒲 鉾 83ラーメン 84夏 み か ん 85西 瓜 86ぶどう 87レモン 88 姦 89グ レ ー プ フ ル ー ツ 90パ イ ナ ッ プ ル 91 " ン ゴ 92マスカット 93桃 94りんご 95み か ん 96メロン 97ノマナナ 98 ミント 99トマト 100セロリ . 双対尺度法による味覚検査の結果と 図4 食品に対する曙好との関係 ょ 唱E にU qru

4.4.1.味覚感度と噌好の関係 の強いフルーツとシトラス系に噌好をわけ 基本味の検査結果と 100の食品について の関係を双対尺度法により検討した。検査 結果から、パネルを各味の正解者と不正解 ている傾向をみせ、 iso‑AmylA c e t a t eとi s o ‑ AmylB u t y r a t eの識別結果がこの匂い成分を 多く含む果実の晴好に関連があるものと考 者の群に分け、各群の各食品に対する晴好 えられた。また、嘆覚検査で用いた匂いに 度を求めた後、双対尺度法により解析を 関係の深い紅茶、チョコレート、アイスク 行った。パターンを図 4に示す。説明率は 一軸 37.28%、二軸 23.83%、累積すると リーム、プロセスチーズ、レモン、毒の 6 食品について匂いの識別結果とあわせ判別 61 . 11 %となった。 分析を行ったところ、チーズの匂いの成分 この図から、パネルは各味の正解者群(甘味 u t y r i ca c i dとi s o ‑V a l e r i ca c i dの識別 である B O、塩味。、酸味。、苦味。、旨味。)と不 正解者群(甘味×、塩味×、酸味×、苦味 結果、 γ‑Undecalactoneの濃度差の識別結 果のそれぞれがプロセスチーズの噌好に関 ×、旨味 X)に大別されていることがわかっ 係していることがわかった。他にも紅茶の た 。 次に食品に注目すると、図の上方では乳 匂い成分である G e r a n i o lとC i t r o n e l l o lの識別 結果が紅茶の噌好に関係していることがわ 関連の食品が多く位置していることが伺え た。さらに、左方はテクスチャーの柔らか かった。しかし、このような傾向は全てに 共通ではなくしかも暖昧なため、今後さら い食品、右方では塩分量の比較的多い食品 に詳細な検討が必要であろう。 が位置しており、中心部には調理系、外側 には製菓、飲料系の食品が多いこともわ 5 . 考察 かった。 製菓の中で甘いものに関してみた場合、 和菓子は左方、洋菓子はケーキ、アイスク 食生活に関する調査項目から、味付けの 晴好について特に解析を行ったが、ここで リームは上方、ムース、プリンなどは下方 甘みが塩味、酸味とは異なる動向をみせた の位置していた。果物では幕、パイナップ ことは興味深い。味の識別検査では各味は ル、夏みかんが上方に位置するが、他は中 関値レベルに調整された試料であったが、 心部に位置していた。飲料では茶系が中心 味の濃度差検査では濃度ははっきりとその に位置し、ミルク系は上方に、炭酸系、ス ものの味が全パネルに感じられる濃度で ポーツドリンク、コーヒーは右方に位置し あった。このとき、甘みは闇値レベルで認 ていた。 知率が非常に高かったのに対し、濃度差の 検査では逆に認知率は低かった。酸味につ 4 . 4 . 2 .喋覚感度と噌好の関係 いては甘味と全く逆の結果を示していた。 匂い感度と噌好の関係について喋覚検査 これらのことから、甘味はパネルにとって と晴好調査の結果を判別分析により解析、 検討した。判別の基本となる群は各匂いの 味の強さ(濃度)の許容範囲が他の味に比べ 大きく、逆に酸味はその範囲が狭いことが 考えられる。但し、実際の食品の噌好と感 検査での正解者、不正解者のそれぞれの群 とした。先ず、青果を中心に食品を選び解 度の関係については図 4に示したとおり、 析を行ったところ、甘いフルーツの香りの 甘味について感度の低いパネル(甘味 X) M a l t o 1とE t h y lM a l t o 1の識別結果が甘い香り は、パネル群の中ではごく少数であり、食 tム 唱 Fhu 司u

品のなかでも特に甘いものに高い噌好性を 7 .参考文献 示す傾向にあることがわかった。 塩味については味付けの好みにおいて酸 1 )古川秀子，官能検査とパネル選定，第7 味と同傾向を示していたが、味の識別検査 回 官 能 検 査 シ ン ポ ジ ウ ム 報 文 集 ， 11ト において認知される率が高いことから、味 1 2 1 ( 1 9 8 2 ) の強さの許容範囲は酸味よりも大きいこと 2 )石戸谷豊昌ら，食品の噌好と性格検査， 第4回官能検査シンポジウム報文集， 1 7 1・ が示唆される。 旨味については、味の識別検査時に「ど 1 8 3( 19 7 9 ) んな味がするとはいえないが、他の味とは 3 )吉田 敦，食品の官能評価用語につい 全く異質な味がした」と答えるパネルが多 て(その1)，第2 1回官能検査シンポジウム報 かった。通常、イメージしにくいものに対 文集， 1 4 3・ 1 4 9( 19 91 ) する認知は難しいと考えられるが、パネル 4 )武藤和久，食品の官能評価用語につい にとって旨味は表現しにくいもののはっき て(その 2 )， 第2 1回官能検査シンポジウム報 りと他の味とは区別される味であることが 5 1 ‑ 1 5 6( 19 91 ) 文集， 1 わかった。 5 )山口和子、高橋史人，食品の噌好に関 苦味は通常の食品にその特徴を持つもの が少ないため、今回はその特性を明らかに することはできなかった。今後の検討課題 報)，調理科学 VOL .1 3NO. 4 ， する研究(第 l 2 8 9 ‑ 2 9 5( 19 8 2 ) 6 )山口和子、高橋史人，食品の噌好に関 する研究(第 2報)，調理科学 VOL .1 5NO.2， としたい。 匂いの感度と噌好性の関係については 1 0 4 ‑ 1l 3 ( 19 8 2 ) はっきり結論づけることはできなかった 7 )岡安祥夫，食生活における噌好・意識 が、これらの結果からみて、また食品の特 .32 の解析と応用，日本食品工業学会誌VOL 徴を形成する要素としての匂いの役割から NO.8， 6 0 5 ‑ 6 1 2( 19 8 5 ) みても、何らかの関係はあると考えられ 8 ) H a y a s h i，c . ， OnTheQ u a n t i f i c a t i o no f る。さらに詳細な実験を行い関係を明確に PhenomenafromQuaI it a t i v eDatafromt h e していきたい。 M a t h e m a t i c o ‑ S t a t i s t i c a lP o i n to fView，A n n a l s o ft h e l n s t i t u t eo fS t a t i s t i c a lM a t h e m a t i c s， No.2， 6 . SASシステムの利用 p . 6 9・ 9 8，1 9 5 0 9 ) N i s h i s a t o，S .，A n a l y s i so fC a t e g o r i c a l 本実験において用いた双対尺度法は、 D a t a :D u a lS c a l i n ga n dI t sA p p l i c a t i o n s，Uni 司 SASシステムにおける SASjSTATソフト v e r s i t yo fT o r o n tP r e s s， T o r o n t，1 9 8 0 ウェアのコレスポンデンス分析が対応して 1 0 )西里静彦，質的データの数量化，朝倉書 おり、データに含まれた情報だけをもとに 9 8 2 庖 ，1 尺度化する方法として考えられたこの手法 は日常的なデータ解析手段として有益なも のと考えられる。 ‑514‑

日本 5A5ユーザー会 ( 5UG卜 0 ) 酒のイメージ調査の統計解析 綿谷倫子 ニッカウヰスキー株式会社 生産技術研究所/研究企画室 要旨 一般の消費者が酒に対して、どの様なイメージを持っているのか調査を行った。その 調査結果について、多変量解析の手法を用いて分析を行い、一般消費者のイメージす る酒のポジショニングを試みた。 キーワード: SAS/STATソフトウェア 主成分分析 対応分析 数量化皿類 ← 5 1 5

7• はじめに 2 . 調査方法 消費者が満足するような商品を提供するために、 消費者のニーズやウォンツを明かにすることはメー r r r 「プランデー J r 焼酎」の 6品目について、それぞ カーにとっては重要な課題である。したがって、酒 れどの様なイメージを持っているのかを S N 去を用 類業界においてもさまぎまな角度から消費者の動向 いて調査した。又、色々な TPOの中でどの様な酒 を捉えるために、多変量解析の手法を適用すること を飲みたいと思っているのかも調査した。 「ピー jレJ 清酒 J ウイスキー J ワイン j が最近多くなっている。 表‑1 パネラーの年代構成 ￨ウイスキー官能評価票 l 40代 女性 151 I13 I2 I2 I68 合計 ¥¥100¥37 ¥11 {書} 普遍 不田和 量1 1 ' 唾f l 単圃 恒い 普通 重い 圃世的 やや圃世的 普通 畠い 普通 自 主 い まろやか 普通 あらい 圃和 普通 不圃和 合計 男性 査当すると 次の項目について、香り及ぴ味を評価して下さい.又、下段の E 思われる項目にもO印を付けて下さい. 調和 以上 149 I 24 I 9 I 8 I 90 氏名 鼠料 50代 I10 ¥158 パネラーは一般消費者 158名で、男性 90名・ {除} 7エノール岨 ス"ーキ 4 畳軸" モルト番 ‑ ・・ .ぞか 甘い普 バニラ橿 栂普 ‑風車香 川ーポンー番 置 " 1 1 . 臭 チーズ臭 フー~~描臭 成は〔表一 1)の通りである。 .品臭 エステル害 アルコール普 女性 68名となっている。また、パネラーの年代構 7~- ティ 3 . 解析方法 酔エチ昏 本稿の解析には、 カラメ~. 1 1 シエリー'番 続1M トジャパンの PC 版 SAS 及び(株)日本科学技術 研修所の JUSE‑ QCAS/MA1 並びに JUSE ‑ " ， . 11J ‑ MDSAを用いて千子なった。 フ1 7テイ イ サルフ 7リ アルテヒド 異" . . . 臭 サ‑"7rJ l . . 膏臭い 含ピ臭 ゴム臭 生木具 長臭 ' i l I ' " 貧 ・8 エ7センス具 金気掴 J f ' . 4 . SD法による酒のイメージ 来県臭 異味 (株) SASインスティチュー (1) データのモ二タリング 〔 図 国一 1 ウイスキー官能評価票 2 ) の様なアンケートを各種酒のアイテム 毎に行なった。(平凡 個性的) (明るい 暗い〉 〔 図‑1)はウイスキーの官能評価票であるが、 などの形容詞対 20項目について 5段階尺度にて質 専門的な用語であり、一般の消費者には必ずしもわ 問した。 かりやすい用語ではない。したがって、その専門的 〔 図‑3) は「ウイスキー」についてグラフ化し な用語をわかりやすい言葉に翻訳するためにも、ま たものである。 ず消費者がどの様な『イメージ」で酒を捉えている r ウイスキー j は〈強く〉て〈濃 厚〉で〈アダルト〉で〈高級感〉があり〈都会的〉 のかを調査することにした。その結果から消費者の なイメージを持たれている酒だということがわか イメージする酒のポジショニングを試みた。 る 。 EA 唱 Fhu Fhu

キー」といわれると大麦、 2 あなたは清酒についてどの織なイメージを持っていますか? ると葡萄というようにイメージが即素材(原料)に 向かうと考えた。したがって、一般パネラーと専門 そう思う パネラーでイメージのギャップがみられるかも知れ ないと思い、 的 性い 個暗 う 世しそう園田う う 思 いえない そう思う し どたごうとも Ql あなたはビールについてどの織なイメージを持っていますか? t 査当する極所 l こO聞を付けて下さい. す そ l 平凡 「プランデー」といわれ 〈穀物的 果実的〉という用語をあえ ていれてみた。 4 Jに示した通り、 〔 図‑ 地味 「ワイン」ゃ「焼酎」 冷たい は一般パネラーも当社の専門パネラーも反応が似て 蹟気 いるが、 「ウイスキー」は一般パネラーでは[どち らともいえない]という反応が多かった。最も顕著 だったのは、 図‑2 アンケートの概要 ところで、 員が〈果実的〉だといっているのに対して、一般パ 〈穀物的〉と対をなすのが〈果実的〉 ネラーについてはかなりぱらついている。酒の種類 であるというのは、やや耳慣れない言葉かも知れな や使われる用語によって、一般パネラーと専門パネ r ピール J 1 r 青酒J r ウイスキー J r 焼酎」の プランデー」の素 素材は穀物で、一方「ワイン J r い 。 ラーにはイメージのギャップがありうることがわ かった。 材は果実である。専門パネラーはおそらく「ウイス 四回曲岨初日 人 1 0 0 「プランデー」で、専門パネラーは全 1 回3 ω 80 曲 8J 岨 40 初 20 バ く 命 平凡ー個性的 そう里、う 明るいー暗い 診 す / 華やかー地時 廷 。 x目眼かいー冷たい そう思う T 陸軍f陰気 四国曲 。 目 1 回 曲 40 40 40 20 日 粗野ー極細 単純一祖峰 モずンーウラシッウ ゾ尖ったー丸み 観しみ島いー鰻しみ輝い 図‑3 ウイスキーのイメージ 戸 ム 唱E h u マt

E ビール 的 実 果 的 ︑ / 一 一 イ ， . 【 ワ 巨長豆ヨ 1000 3αlO " > " " D ，.0 " " そう思う どちらとも いえない そう思う " ' " 200 20D 200 そう思う どちらとも いえない どちらとも いえない そう思う そう思う そう思う どちらとも いえない そう思う そう思う どちらとも いえない そう思う そう思う どちらとも いえない そう思う そう思う ， . ， 1αlO 200 どちらとも いえない そう思う そう思う いえない そう思う ・・<cねo 4 3 そう思う どちらとも いえない そう思う そう思う 図‑4 一般パネラーと専門パネラーの比較 (2) 主成分分析結果 まず、主成分分析の結果について報告する。パネ 〔 図‑5) は主成分得点を 2次元表示したもので ある。 r ビール j は〈親しみやすい) (ヤング〉 ラーを平均して各酒のアイテム毎にまとめたデー 〈明るい〉といったイメージで、その逆のイメージ 2点から +2点まで数値化した。この結果 を〔表一 2)に示す。この集計結果を主成分分析し が「プランデー jで〈親しみにくく) (アダルト〉 てみた。 ン」は〈華やか) (女性的〉なイメージである。 ターを 〈高級感のある〉イメージである。また、 「ワイ 〔 表‑3) に固有値と因子負荷量を示した。第 2 「焼酎」は〈地味) (男性的〉なイメージが強い。 主成分までで累積寄与率 88%、第 3主成分までで 「ウイスキー j や[清酒」は[プランデー j と[焼 累積寄与率 9 7 %となった。 酎」の中間的なイメージを持たれていると思われ 第 l主成分は〈アダルト ヤング) (親しみやす る。ただ、 い 親しみにくい〉という様な因子と相関が高い。 「ウイスキー j は第 3主成分が示す様に 〈都会的〉なイメージが比較的強いと判断される。 また、第 2主成分は〈男性的 女性的) (華やか 地味〉という因子が相関の高いことがわかった。 5 1 8

表‑2 各酒ごとの評点 平凡個性的 明るい暗い 草やか。地掠 暖かい:冷たい 陽気。陰気 重い・軽い 温厚淡泊 強い:弱い アダルト.ヤング 知的情熱的 91 202 87 ‑124 216 183 ‑139 100 95 ‑64 ‑39 ‑87‑130 62 117 141 36 ‑55 106 96 ウイスキー ‑ ‑6 111 37 一 2 113 143 172 141 96 ワイノ ‑114 152 171 44 141 ‑120 ‑55 ‑60 71 30 ブランデー 72 178 60 172 191 196 216 115 86 一 22 焼酎 ‑1 ‑22‑107 ‑20 106 54 ‑59 4 ビール 。 渚酒 粗野繊細 単純祖緯 ， 司 yン 1 守ラン 7 守 尖った丸み 親しみやすい こ く い 親しみi F 闘 リ ー ザ の ナ あ ブ るJ レ な 田園的都会的 般物的果実的 男性的女性的 甘い辛い ‑5 214 172 ‑17 173 49 113 29 74 ‑69 ‑42 124 ‑112 34 ‑27 129 162 116 ‑14 ウイスキー 41 24 133 ‑82 76 116 ‑52 81 95 ‑62 ワイン ‑ 2 09 ‑160 101 ‑162 ‑70 ‑16 ‑125 101 2 8 70 ブランデー ‑3 126‑130‑105 102 ‑85 220 ‑92 ‑38 89 焼酎 ‑ 56 12 154 124 ‑58 32 ‑189 147 170 174 ビール 潰酒 一 74 表‑3 固有値と因子負荷量 固有値 ￨ 寄与皐 ￨累積寄与率 11 11 1 . 2 1 5 1 0 . 5 6 11 0 . 5 6 1 21 16 . 4 6 4 1 0 . 3 2 3 1 0 . 8 8 4 3 1 11 .6 4 5 1 0 . 0 8 21 0 . 9 6 6 41 10 . 5 9 0 1 0 . 0 2 9 1 0 . 9 9 6 10 . 0 8 6 1 0 . 0 0 4 1 1 .0 0 0 51 ' 圃圃国謹盤面語圏・・ 三 五 ア ￨ 主 成 分 2 1主成分 3 1主成分 4 1主成分 5 1 I 平凡個性的 0 . 0 3 8 0 . 2 4 3‑ . 3 4 9 0 . 0 5 8‑ ‑ 0 . 9 0 3 0 2 I明 る い 暗 い . 1 2 6 0 . 2 1 9‑ 0 . 0 0 1 0 ‑ 0 . 7 6 8‑ 0 . 5 8 8‑ 3 I 華やか一地味 0 . 0 2 1 . 0 9 5 ‑ ‑ 0 . 3 5 4‑ 0 . 9 1 0‑ 0 . 1 9 1 0 4 I 暖かいー冷たい . 0 2 1 0 . 1 2 7 0 . 2 2 1 0 0 . 8 8 2‑ . 3 9 5 0 5 I 陽気一陰気 0 . 0 4 2 0 . 0 2 8‑ 0 . 5 2 8‑ 0 . 1 1 7‑ ‑ 0 . 8 4 0‑ 6 I 重いー軽い . 0 1 7 0 . 0 5 3 0 408 ‑ 0 . 1 3 0 ‑ 0 . 9 0 2 0. 7 I濃 厚 淡 泊 . 0 1 9 0 . 2 8 7 0 . 0 1 1 0 . 1 9 1‑ 0 . 9 3 8 0 8 I 強いー弱い . 1 2 0 0 . 0 8 2 0 . 1 8 2 0 . 5 1 3‑ 0 . 8 2 6 0 9 Iアダルトーヤング 0 . 0 6 6 0 . 0 0 6 . 2 2 1 0 . 0 3 4‑ 0 . 9 7 2 0 10 I 知的ー情熱的 42 7‑ 0 . 1 0 0 0 . 0 9 9 0 . 1 8 4 ‑ 0 . 8 7 4 0. I II 粗野一繊細 0 . 0 1 4 . 3 1 4 ‑ ‑ 0 . 6 2 7 0 . 7 1 2 0 . 0 2 8 0 12 I単 純 複 雑 0 . 0 6 6 441 0 . 1 7 3 ‑ . 1 5 5 0 ‑ 0 . 8 6 5 0. 13 I モダンークラシック . 0 2 8 430 ‑ 0 . 2 5 2 0 . 1 5 7 0 0. ‑ 0 . 8 5 2‑ 14 I 尖った一丸みのある . 1 1 2 . 3 4 0 0 ‑ 0 . 6 3 5 0 . 5 7 1‑ 0 . 3 7 8 0 回 . 1 1 1 . 0 0 5 ‑ 0 . 2 7 3 0 0 . 2 5 6 ー0 ‑ 0 . 9 2 1‑ . 0 2 4 0 . 0 1 3 0 439 ‑ 0 . 3 0 9 ‑ 0 . 8 4 3 ー0. 15 I親 し み 現 ゃ し す み い に く 16 I 高級感のある‑ 圃 リーザナプルな 17 I回 国 的 都 会 的 . 1 2 4 0 . 0 3 8 0 . 6 0 8 0 . 7 3 8‑ ‑ 0 . 2 6 2 0 18 I 穀物的ー果実的 . 0 2 1 0 . 2 9 1 0 . 1 3 7‑ . 8 7 7 ー0 ‑ 0 . 3 5 6 0 19 I男性的一女性的 43 0 0. . 2 6 7 ー0 . 0 3 1 ‑ . 9 6 0 ー0 0 . 0 6 6 0 20 I 甘いー辛い 一 . 0 1 3 . 0 9 9 0 0 . 8 0 4 0 . 5 0 8 0 1 10 . 2 9 3‑ ‑ 5 1 9一

地昧 第 2主 成 分 2 男性的 唱b 焼酎 ，清酒 。ビール .ウイスキー 場F 第 I主 成 分 ブラン司Fデー ‑ 1 華やか ワイン争 女性的 EU 田園的 卜 E ヤング 淡泊 ノ¥ 親しみやすい ‑﹂ しダ厚 親ア濃 2 みル 。 第 3主 成 分 2 「 甘い ワイン @清酒 焼酎唱惨事 。 第 1:主成分 ブランデー ビール 静 4 島 唱 ‑ 1 都会的 唱 島 ウイスキー 辛い ‑ 2 ‑ 2 1 ー 。 2 親しみやすい 親しみにくい ヤンク 淡泊 アダル卜 濃厚 [累積寄与率: 97% ( 第 1主成分 第 3主成分) ] 図‑5 主成分得点の 2次元表示 5 2 0一

[属性] (3) 多重クロス表による対応分析結果 (2)女性 (1)男性 性別 次に、多重クロス表の対応分析結果を示す。ここ 以上 2カテゴリー では「ウイスキー Jについて〈アダルト ヤング〉 以上 3カテゴリー (3) 40代以上 というイメージ項目を取り上げ、各々のパネラーの 酒の強さ 属性を含めた以下の項目で分析を行なった。 [質問項目] 「ウイスキー」のイメージは、 (2) 30代 (1 ) 20代 年代 《アダルト》かあ (1)強い (2)強い方 (3)普通 (4)弱い方 (5)弱い 以上 5カテゴリー ウイスキーの好ましさ るいは《ヤング》か? (1)アダ jレ ト (1)好き (2)少しアダルト (3)どちらともいえない (4)少しヤング (2)どちらともいえない (3)好きではない 以上 3カテゴリー ウイスキーのおいしさ (5)ヤング (1)おいしい 以上 5カテゴリー (2)どちらともいえない (3)おいしくない 以上 3カテゴリー 表‑4 多重クロス表 。。。。 。 。。。 。。 。。 。。。 。 。 。。 。 。。。。 。 。。 。 。 。 。 。。 。。 。 。 。。 。 。 。 。。 。 。 。 。。 。 。。 。 。。 。 。 。 。 。 惇 I 。。 。 。。 。 。 。 。。 。 。 。。 。 。。 7 ' ' ' 7 } 1 ̲ ， ト 7" 71 1 . ト ?1. 7~匝島 1ト どいちえ勺右といも 少 し ヤ ン タ ヤ〆タ 56 32 どちらとも いえ信い 4 少しヤ/グ 3 ヤノグ 女性 2Oj~ 37 19 22 19 23 10 2 2 1 2 2Oi~ 42 29 16 3 2 48 44 92 30' そ O代 幅が闘い 笛過 酒n 官い 1 Iワイ n唱ス干ヰ唇 『 ￨ ゥ ， ， ， ィ H〈 L ‑ な 、u どちらとも いえむい ウイスキー ~b いしい 12 10 2 3 8 8 1 12 15 9 28 15 17 16 12 6 9 5 2 1 2 8 10 13 1 39 27 16 9 4 3 8 6 10 39 32 19 3 E圃 ￨ 1 4 酒炉奮い 2 12 28 16 3 15 15 12 8 9 17 6 1 1 2 1 z a u p ‑ E E R い F どいちえ勺与といも 釘ウィ唖で 9 5 3 26 42 24 16 8 13 9 1 15 3 9 3 9 17 20 26 8 3 37 1 40 24 42 13 9 64 8 2 24 12 24 9 3 36 4 13 16 1 9 8 17 20 10 1 13 2 30 15 18 20 8 3 3 5 11 20 2 62 25 56 21 10 17 36 34 9 7 3 13 15 1 15 12 12 17 4 3 9 12 3 2 66 31 60 25 12 19 45 33 表‑ 5 固有値 固有価 ー過 1 2 1 1 2 2 81 48 20 13 17 40 24 4 56 44 10 2 20 24 12 13 女性 男色 30 問~ D ft‑ 酒 が 闘 い 37 19 42 12 19 23 29 10 22 10 16 8 2 2 3 42 n ァ..ト 男色 議 表 8 10 13 1 1 ウがィ飾スキ . 39 27 16 3 ウイ.l..‑Il 血いし'"ぃ とい、え?なといも 9 4 3 ウイスキ Uおいしい 8 39 6 32 10 19 4 3 2 15 18 62 25 3 13 12 12 66 31 20 8 56 15 17 60 21 10 1 4 25 12 17 36 34 9 7 5 11 20 2 15 1 33 87 1 19 13 3 9 12 3 2 19 45 33 19 3 13 84 16 3 84 4Jは 色 々 な 属 性 に お し て 24 97 「 山 Jのイメージは〈アダルト〉か〈ヤング〉かにつ ￨寄 与 車 ￨累積寄与車￨ 1 0.0159 32.75 32.75 2 0.0953 19.65 52.40 s 0.0465 8 . 0 5 62.00 成 分 第 2成分について、項目と 〔 図‑6J に第 l 4 0.0391 6.92 68.92 パネラーのスコアの同時布置図(累積寄与率: 52 5 0.0335 5 . 9 2 74.84 まとめた多重クロス表である。また、寄与率は 」 ー 吋 〔 表 5J の通り、第 5成分まで示した。 %)を示した。円の大きさはパネラーの人数(頻度) ‑521

第 2成分 2 •. 1 ・ • • • • ‑ .. . x • ぢ6 1 3 争 /， / /'R • て . ・ ¥ / ‑ 、 / / /‑/ d 。 . ー ‑ //精が •• / 乙 ノ / / 晶ぷ美味しく .、車叫が今金い 3 仔喝、 .轟'なり 第 l成 分 日 美 味1 ノい ー好きで・ はない ‑ 2 0 [累積寄与率: 52%] 図‑6 スコアの散布図 をあらわしている。したがって、第 4象限にパネ 40代の近くに〈ヤング〉という反応が強い。した ラーが集まっていることが観察できる。 がって、 20代の人はウイスキーは〈アダルト〉な 次にウイスキーカ{(好き) ~ (どちらともいえな イメージを持っている。一方 40代以降の高年層の い) ~ (好きではない〉とウイスキーは〈おいし 人は、ウイスキーは〈ヤング〉なイメージだという い) ~ (どちらともいえない) ~くおいしくない〉 傾向にあるデータ構造であることがわかった。 という結線が非常に類似しているので、この 2つの 項目はほぼ同じ傾向であることがわかる。また、酒 5 . さまざまな TPOでの酒のイメージ が〈強い) ~ (普通) ~ (弱い〉という項目につい ても結線の傾向が比較的似ているので、酒が強い人 〔図一 7) の様にいろいろな場面を設定し、その はウイスキー好きであり、酒が弱い人はウイスキー 場面を大まかに[時間 1・ [場所1・ [気分]に分 をあまり好んでいないことがわかる。 類し、それぞれについてどの様な酒を飲みたいかあ るいはふさわしいと思うかマルチアンサーでの回答 、 30代と大体年齢順に右上がりに また、 20代 を得た。 並んで、いて、 20代の近くに〈アダルト〉、 30 ・ Fhd っ つ

3 E まの でま'由主 2 [時間] いといまか? Q31 あ な た は 阜 の 慣 な 時 は 、 ど の 慣 な 帽 を 位 み た い と 且 い ま す か ? 。聞はいくでもどうぞ. 今調". ヒ‑ 守イ〆 ウイ，← 1 7 ‑ ) : ' ‑ ; ' ‑ー 鴻週 焼酎 仕事的慢 A B c D E F スポーツの慎 A B C D E F 食事の岬 A B c D E F T 唱を見 V危~がビらデ オ A B c c D E F D E F ~ D E F " 。 ュ H 。 H 。 H 。 H 。 H 。 H D E F G " ‑ 1E F G 菅なが殺ら を・き 伊ケ f ム ー L . . a . ̲ 会ヲ" ' ‑ ‑ ‑ ‑ ， ( ; ) 人 コ " ' 日担 H H 。 。 . . . / ， . . 図‑7 アンケー卜の概要 。 (1) 度数分布による解析 〔 表‑ 6Jはアンケートの集計結果を一覧表に したものである。[図 8 J にそれぞれの飲酒場 面での酒のイメージについてグラフ化したものを 示す。 全体的にいって、 [場所] 「ピール」はどの様な TPO でも飲んでみたいという反応が多い。 r まあ、と レ …j ということであろう。また、 りあえずピー J 【気分]のグラフについての回答量が他の場面の グラフの回答量よりかなり多くなっている。 (0 0さんと飲む) (00 気分の時飲む〉という様な 場面では、飲酒イメージが湧きやすかったものと 思われる。 ヒー島 ? " キ ー . ， 否 . 清酒 ? 1 〆 ヲ ー ラ 〉 三 一 陣酎 9・ヲ倉 γ.〆 1 却 ' 2 0 80 ， . . 。 ピデネスの相手 と飲む姥 φ /li;l貨で . 宜置伺志でおしゃ r 飲む降 . ~ べりしたい降 I l 'r ‑ ， . 置を療しみたい時 I T 廻しさや療しさをかみしめたい崎/ T. モヤモヤ!!t分を吹き飛ぼしたい時 〈どいたり〈どかれたい時 図‑8 飲酒場面 ハ ペu RU n4

( 2) 数量化 E類による解析 表‑ 7 固有値 ‑ 圃 ￨ 固 有 値 l寄 与 車 ￨ 累 積 寄 与 宰1 1 このデータを数量化 E類の手法を用いて分析し た。[表‑7)に固有値を示す。飲酒場面と各種酒 で同時布置した結果〔図 ‑9)の様になった。 「ピー J レJは〈仕事の後) (スポーツの後〉に飲 みたいという反応が強い。 SD法でも「ビールJは 〈親しみやすい〉というイメージが圧倒的に高かっ 1 0.4998 47.67 47.67 2 0.3152 18.96 66.64 3 0.3054 17.80 84.44 4 0.2206 9.29 93.72 5 0.1486 4.21 97.94 第 2成分 3 .スポツの後 カラオケスナック • 2 モヤモヤ気分をはらす時 ワイスキー プー)~サアサビジネスの相手と飲む時 ‑ L i芯計↓炉 d・どール ザ 弓 、/ ‑eJ 寝時お お は お 仕事の後 ノ ォ 、 テ J 問 J 乙 ぉ ・ ・ゥオヴ岩 スキー場 。 音楽を聴きながら h JZ Iー 罰法や . お居酒屋 本を読みなが、 第 l成分 、/ カクテ ) J " . ‑ ‑ ‑ • 酒を楽しむ時 ￨ 観光地 鍾家族で飲む時 1 ' " • 4 1おじ長 ‑ 2 会ゐ志. 焼酎 I Iで飲む時 ￨ 清酒 ワイシ・ お食事の時 。 ‑ 3 3 ・ ‑ 2 2 3 [累積寄与率: 67%] 図‑9 いろいろな飲酒渇面での酒のイメージ たことからも、手軽にのめる酒とイメージされてい ラックスタイム Jに飲みたいとイメージづけられて る 。 いると考えられる。この様に「ピー J レJと「プラン 第 2象限には「ウイスキー J i プランデー J i ウ デー Jは主成分分析と同様に対極のイメージがある オツカ・ジン Jといった比較的アルコール度数の高 ことがわかる。 めの酒が集まった。 又 、 土〈居酒屋〉で〈皆とワ 「清酒Jゃ「焼酎JI (TVやビデ イワイ楽しむ〉様な酒のイメージで「カクテルJや オを見ながら) (本を読みながら) (就寝時〉に飲 「ワイン Jは〈酒を楽しむ時) (くどいたりくどか みたいとイメージされている。この様なア jレコール れたりする時〉に飲みたいおしゃれなイメージの酒 度数の高めの酒はじっくり落ち着いて、いわば「リ である。 それにふさわしい場面はというと、 凋斗る ηノU EU

〈男性〉 第 2成分 ∞o 3 エ ・ ∞ 2 . o . 1e xウイスキー ∞o 1 • 1 1 ∞ O . o • ‑ 1 . ∞o • ∞ ‑ 2 . o ∞o ‑ 2∞ D ‑ 3 o o∞ ‑ 1 .000 • • 第 l成分 x • ビール . ∞o 2 . o ∞ 1 ∞ 3 . o 【累積寄与率: 45%] 白 〈女性〉 第 2成分 3 • ゥォ宅ヵ ジン • •‑ ・ ウイスキー 第 l成分 ワイン xビール 鍵清酒 • • 2 . 0 0 0 ‑ 3 . 0 0 0 ‑ 3. 0 0 0 • 第 ‑ 2 . 0 0 0 ‑ 1 .000 0 . 0 0 0 1 . 0 0 0 【累積寄与率: 43%] 図‑10 くどいたりくどかれたりする時の酒 。 2 . 0 0 3 . 0 0 0 pb ηL P D

7 . おわりに さて、この〈くどいたりくどかれたりする場面〉 について、もう少し詳しく分析してみることにしよ 消費者のニーズやウォンツを詳細に検討していく う。[図‑10J は男女別に各パネラーと各酒の種 ためにも、これからもいろいろな調査を続けて行き 類で、数量化旧類の手法を用いて分析した結果を同 たい。また、さまざまな角度からの解析を行なっ 時布置したものである。 て、今後とも消費者が本当に満足する商品を開発し こういった場面で「焼酎」を飲みたいとイメージ ていく所存である。 する人は、男女合わせて l名しかいなかったので、 「焼酎jは除いて分析している。 参考文献 奥野忠一.他(1971) 多変量解析法J.日科技連出版社 大隅昇.木村郁夫(1 992) 多次元統計解析システムJ U S E ‑ r この円の大きさは人数をあらわしている。男女と r r も人数の多いのは「ワイン J カクテル J プラン 学技術研修所 デー」である。したカfって、この〈くどいたりくど 酉里静彦(1982) ・『質的データの数量化J.浅倉書庖 r かれたりする場面〉では「ワイン J カクテルj 「プランデー jを飲みたいとイメージしている。高 級感があっておしゃれなイメージを持つ酒がふさわ しいということであろう。また、男性は「ウイス キー jや「ビールjの反応も多かったが、女性はほ r r MDSA 多重クロス表の対応分析法活用ガイドブック1.日本科 r とんどこの「ワイン J カクテル J プランデーj という 3つの酒に反応が集中している。女'性パネ ラーの内約 8割が 20代の女性であることから、 2 0代の女性は「ワイン J r カクテル J r プラン デー jで〈くどかれたい〉と考えている様だ。 6 . まとめと今後の方針 今回の調査で、消費者が酒にどの様なイメージを 持っているのかか整理された。各種酒のイメージは 異なっていることがわかった。 主成分分析や数量化 E類といった多変量解析の手 法を用いることによって、解析結果が二次元に幾何 学的に図示することができ、誰にでもわかりやすい 表現となる。したがって、消費者のイメージや噌好 による商品のポジショニングマップを作成するとい う様な応用が可能であろう。 また、この調査は頭の中での考えたイメージなの で、実際に飲酒してみるとまったくイメージが異な ることもおこりうる。今度は飲酒した時の各酒に対 するイメージも調査してみたい。 nJU F h d ρ o

日本 5A5ユーザー会 (5U Gト J ) S A Sによる条件付合ロジスティック回帰 0 浜田知久馬 東 京 大 学 医 学 部 薬 剤j疫 学 教 室 Conditional Logistic Regression using S A S Procedures Chikuma Hamada University o f Tokyo Hongo 7 ‑ 3 ‑ 1， Bunkyo‑ku， Tokyo，1 1 3 要旨 条件付きロジスティック回帰は疫学研究で c a s eと controlで マ ッ チ ン グ を 行 っ た 場 合 の 標 準 的 な 解 析 手 法 と し て 確 立 さ れ て い る . SA Sで は こ の 解 析 を 行 う た め に 1 :1マ ッ チ ン グ の 場 合 は L0G 1ST 1Cプ ロ シ ジ ャ 、 一 般 化 し て m nマ ッ チ ン グ を 行 っ た 場 合 に は P H R E Gプ ロ シ ジ ャ が 用 意 さ れ て い る が 、 そ の 理 論 的 背 景 に つ い て は マ ニ ュ ア ル で 充 分に説明されているとはいえない、今回の発表では理論面について補い条件付き解析の意 義について述べる.また条件付きロジスティック回帰が単純な場合には、対応のあるデー タの解析法である M cNemar検 定 に 一 致 す る こ と を 示 し 、 計 量 デ ー タ の 対 応 の あ る 場 合 の 解 析 との関連について述べる. キーワード: cNemar検定， PHREG， LOGISTIC 条件付きロジスティック回帰， M ‑527一

1. 対 応 の あ る t検 定 最初に対応のある計量データの解析方法について復習しておく.計量データの場合、対 応 の あ る 2群 で 平 均 値 に 差 が あ る か ど う か を 調 べ る た め の 検 定 法 と し て 対 応 の あ る t検 定 がある. rSA Sに よ る デ ー タ 解 析 入 門 」 の 6章 の 対 応 の あ る t検 定 の 例 を 示 す . あ る 薬 物 を 8 匹 の 犬 に 投 与 し て 、 血 液 中 の 成 分 を 投 与 し た と こ ろ 、 次 の 結 果 を 得 た . 投 与 前 後 で Aの 濃 度に差があるか調べたい.同一の個体について、投与前と投与後の値が測定されている. 投 与 前 の デ ー タ 8件 は 、 投 与 後 の デ ー タ 8件 と 犬 の 個 体 番 号 に よ っ て 対 応 つ け ら れ る . υ υ :・ハ・・ υハ l' RU ;・ ・・ HV 司︑ iqunL HU 内ぺ 円 υnぺ 内︿ Tよ qunL ﹃υ'I υ 内ぺUハHU 内ぺ 号 番前後 体与与差 個投投 3 3.29 3.20 0.09 4 3.03 3.11 ‑0.08 5 6 3.38 3.17 0.21 7 3.30 3.15 3.09 3.17 0.21 ‑0.02 8 平均 3.25 3.24750 3.09 3.20125 0.16 0.04625 こ の よ う な 対 応 の あ る デ ー タ に つ い て 、 通 常 の 対 応 の な い t検 定 を 行 つ て は い け な い . なぜならある個体はもともと血液中の成分の濃度が高いあるいは低いといった個体差が対 応 の な い t検 定 で は 誤 差 に 含 ま れ る た め 、 検 出 力 が 低 下 す る . SA Sで は l変 量 解 析 用 の U N I V A R I A T Eプ ロ シ ジ ャ に よ っ て 対 応 の あ る t検 定 を 行 う こ と が で き る . プ ロ グ ラム例を示す. 免u n A ︐ . ・ 1 免U p &ELu a u ρν JU &EM a u 免U n A V 'A ‑ ‑ nsi :A. ︐ ︽ し n u・ JU nunA ra 'D‑V ‑ ‑ data pair; @ ; input x y @ dif=x‑y; cards; 3.51 3.39 3.07 3.39 3.29 3.20 3.03 3.11 3.38 3.17 3.30 3.09 3.15 3.17 3.25 3.09 対 応 の あ る t検 定 で は デ ー タ か ら 個 体 ご と に 投 与 前 と 投 与 後 の 差 を 求 め て 、 そ の 差 が O で あ る か 検 定 す る た め 、 血 液 中 の 成 分 の 個 体 差 が 誤 差 か ら 除 け る . 対 応 の あ る t検 定 で は 差の平均をそのバラツキの大きさと比較する U N I V A R I A T Eプ ロ シ ジ ャ で は 対 応 の あ る 検 定 と し て 、 対 応 の あ る t検 定 、 符 号 検 定 、 符 号 付 き 順 位 和 検 定 の 3種 類 が 出 力 される.対応のある検定に関連する部分だけ抜き出すと、 対 応 の あ る t検 定 T:Mean=O 0.72418 PrlTI 0.4924 符号検定 M(Sign) 1 PrlMI 0.7266 符号付き順位和検定 Sgn Rank 7 PrlSI 0.3594 と な る . こ の 例 で は 3種 類 の 検 定 の い ず れ も が 5% の 水 準 で 有 意 で は な い . さ て 対 応 の あ る t検 定 は 、 個 体 差 を 分 類 変 数 と し て C L A S S文 で 指 定 す る こ と に よ っ て G L Mプ ロ シ ジ ャ で 実 行 す る こ と が で き る . プ ロ グ ラ ム 例 は 次 の よ う に な る . ‑528一

︐ . ・' u nUηi 'ワ uti FA‑‑ nun4un4U +L P T A ふEhunwuFhu ワu1a au ‑‑ tin3 ︽ n4und ・BAAHU ‑‑ n 4 J U F h u AHUnノ u n 4 J u n t u ︐ふ Ehun4Juntu n 4 J Uハ H U 'nur‑‑ nua山︑ '円 lvnu ︒ r ・' n E n E f曲 ︑ .. 0un4Jun4JU ;by しV 円 ' ' ハH U ='tnunJ nuo 円u ・ ・ nku' みしmnyn4Jun4d . ︐ ・ ・ ' r=nn3ηi A unuolvn4JUTBa u 1ム n ワU 1 a +し・ l J u a ‑ ‑2日 . ︐ .. ︐ . 円 ︐ ・ 司 nyAu 'n4unJ nunuoD aJUEAu‑ano +LFAkun4u aa‑‑ しn AUP 4 J u n t u proc glm data=pair2 ; class id t i m e ; model y=id time/ss3; 結果の本質的な部分だけ示す. 円 nuηI14 "A Source I O TIME Type I I IS S Mean Square 0.17144375 0.02449196 0.00855625 0.00855625 F Value 1 .5 0 0.52 P r >F 0.3026 0.4924 犬 の 匹 数 が 8匹 で あ る の で 、 変 数 1Dの 自 由 度 は 7で あ る . 変 数 T IMEの FValueは 、 対 応 の あ る t検 定 の t値 を 2乗 し た も の で あ る . P1 1 直 は 確 か に 対 応 の あ る t検 定 の 結 果 と 一 致 す る . 同 様 の こ と を M I X E Dプ ロ シ ジ ャ を 用 い て 実 行 し て み よ う . プ ロ グ ラ ム は 本 質 的 には p r o c glmを proc mixedで 置 き 換 え る だ け で あ る . proc mixed data=pair2 method=ml; class i dt i m e ; model y=id time; Source I O TIME N O F 7 1 結果は残念ながら、 OOF Type I I IF P r >F 7 3.43 0.0630 7 1 . 2 0 0.3098 G L Mの そ れ と は 一 致 し な い . こ れ は M I X E Dプ ロ シ ジ ャ が 推 測 の 方 法 と し て 最 小 2乗 法 で は な く 、 最 尤 法 を 用 い る た め で あ る . 誤 差 分 散 を 推 定 す る 際 に 最 小 2乗 法 で は 残 差 平 方 和 を 誤 差 の 自 由 度 ( こ の 場 合 は 7) で 割 る が 、 最 尤 法 で は 全 体 で の サ ン プ ル ・ サ イ ズ ( こ の 場 合 は 16) で 割 る . G LM の F値 O. 5 2を 16/7倍 し た も の が M I X E Dの F 値 1 . 2 0で あ る . M I X E Dで は TIMEの 効 果 を 過 大 に 評 価 し て い る. M I X E Dで 正 し い 推 定 値 を 得 る た め に は 、 推 定 法 を 最 尤 法 か ら 制 限 付 き 最 尤 法 (r e ml:REstricted Maximum Likelihood) に 変 更 す る 必 要 が あ る . プ ロ グ ラ ム 例 と 結 果 は 次 の ようになる. p r o c mixed data二 pair2 method二 r e m l ; class i dt i m e ; model yニi dt i m e ; 5 2 9一

U4A 官品目 4U 必斗 A 内 nFzun〆u ︑〆ハ Hvn叶U ム‑‑ F n V 1 ・ AHVAHV FF‑nHvn〆u 戸 U h 戸 u h Ti'inU t l‑‑ a u TIA ny ml v u t I1A ︐ 町︐ 円 RHA nuu nuu RHA 円 M 川口 n u n i v a u rnι 例入M T I A m tゐ u M onUTI ‑補足 M L (最尤法)と REM L ( 制 限 付 き 最 尤 法 ) 以 下 推 定 量 を " hat" 、 平 均 値 を " bar" で 表 す . 正規分布の場合の対数尤度関数は 10gL=‑n/2・10gσ'‑n/2 ・ 10g(2π)-~ ( x i μ ) '/2σ ， と な る . こ の 式 を 最 大 化 す る よ う に μhat、 σ'hatを求めると、 δ10gL/ δ μ = ~ (xi一 μ ) / σ 2二 O μhat=xbar δ10gL/ δ σ ' =‑n/(2σ')+~ (xi一 μ) '/2σ =0 σ'hat=~ (xi‑xbar) '/n と な る . よ く 知 ら れ て い る よ う に 、 μhatは 通 常 の 算 術 平 均 に 一 致 す る が 、 分散には一致せず、最尤推定量は分散を過小に評価している. ( 1 ) σ'hatl ま不偏 こ れ に 対 し て R E M Lは xbarを 与 え た 上 で の 条 件 付 き 確 率 に 基 づ い て 推 測 を 行 う . L (x1 、 ・・・、 x nIx bar) = L (x1 、 ・・・、 x n ) / L (xbar) (2) 右 辺 の 第 l項 は ( 1) 式 に 対 応 す る も の で あ り 、 右 辺 の 分 母 の 対 数 を と る と 1ogL (xbar) =一 10g (1/(σ ， ) )一 1/2・10g(2π)‑ ~ (xbar μ) '/(2σ'/n) と な る . (2)式 を 整 理 す る と (n‑1)/2・10gσ2ー (n‑1)/2 ・ 10g(2π)-~ (xi‑xbar) '/2σ2 こ の 式 を 最 大 化 す る よ う に σ'hatを求めると、 δ10gL/ δ σ ， ‑ 一 (n‑1)/2 ・ 10gσ'+~ (xi‑xbar) '/2σ =0 σ'hat=~ (xi‑xbar) '/(n‑1) となり、通常の不偏分散が得られる.このように最尤推定量は一般に不偏推定量とはな ら ず 、 対 応 の あ る t検 定 の 例 で 示 し た よ う に サ ン プ ル サ イ ズ に 比 べ て パ ラ メ ー タ の 数 が 多い場合にはかなり大きな偏りを持つ. 2. McN巴mar検 定 対 応 の あ る t検 定 で は 、 反 応 変 数 が 連 続 変 量 で あ っ た が 、 2項 変 数 で 対 応 の あ る 場 合 が McNemar検 定 で あ る . 典 型 的 な 例 は 後 述 の 疫 学 の ケ ー ス ・ コ ン ト ロ ー ル 研 究 で caseと contr 0 1を マ ッ チ ン グ さ せ て 曝 露 の 状 況 を 調 べ る 状 況 で 生 じ る . 1 : 1で マ ヅ チ ン グ さ せ る 場 合 と contro1に 対 応 が あ る . に は 結 果 は 次 の よ う に ま と め ら れ る . cas巴 lrhHJ ︑ H ︽ U M 川口 00 計 照あい則的 対露引引 (曝 1 予ム nu 4し ac ︑ ︐ ︐ ︐ ︑ ︐ ︐ ︐ +ら ρivhlh mし 露8 2 曝4 1 7uhJ なあ 露露 曝曝 ︑ 免U J l nし 者 問患 このようなデータに対して曝露と疾病に関連があるかを調べる方法が、 F fcNemar検 定 で あ る.検定統計量は次のようになる. X' 二 (b‑c) '/ (b+c) =4 X'を 自 由 度 lのカイ 2乗 分 布 と 比 較 す る こ と に よ っ て 検 定 は 行 え る . こ の 例 で は p値 は 0.046であり 5% の 水 準 で 有 意 と な る . ( ち な み に オ ッ ズ 比 の 推 定 値 は c/bで あ り 、 こ の 例 で は 12/4=3で あ る . ) し か し な が ら こ の 検 定 が 妥 当 で あ る た め に は 、 一 致 し て な い ペ ア の 数 b+cが あ る 程 度 η司 氏U ハU

大 き い こ と が 必 要 で あ る . Nが 大 き く て も 、 b + cが 小 さ い 場 合 に は 、 カ イ 2乗 近 似 が 悪 く 、 分 布 を 近 似 し な い 正 確 な 検 定 を 用 い る 必 要 が あ る . 1 :1マ ッ チ ン グ が 完 全 に 行 わ れ た場合、正確な M cNemar検 定 の p値 は 2項 確 率 に よ っ て 計 算 で き る . こ の 計 算 は 、 UNIV A R I A T Eプ ロ シ ジ ャ の 笠 呈 盤 阜 の 結 果 に 一 致 す る . cNemar検 定 を S A Sで 実 行 す る た め の プ ロ グ ラ ム 例 を 示 す . 次に M data d a t a ; input case control w @申; d oi = 1t o w;dif=case‑control;output;end; cards; o0 48 1 1 1 6 0 11 2 10 4 proc univariate;var d i f ; 曝 露 な し で あ れ ば O、 曝 露 が あ れ ば lと し て 、 対 応 の あ る t検 定 で 行 っ た よ う に c aseと controlの 差 を と っ た 変 数 d if を 定 義 す る . d ifは caseと controlの 双 方 で 曝 露 を 受 け 0、 c aseの み が 曝 露 を 受 け て い る 場 合 は l、 ている場合、双方で民暴露を受けてない場合は、 controlの み が 曝 露 を 受 け て い る 場 合 は ‑ 1に な る . 結 果 は 次 の よ う に な る . n u ‑‑i ﹀ 111116 mlMnnNU n‑‑nun‑‑nl ・ nr 日間 nrnr 符号検定 符号付き順位和検定 i‑‑mIlli T:Mean=O ‑2.03909 1 6 Num ‑ 二 o M(Sign) ‑ 4 S g n Rank ‑ 3 4 対 応 の あ る t検 定 0.0448 4 0.0768 0.0768 U N I V A R I A T Eプ ロ シ ジ ャ で は 、 Oで な い 観 測 値 の 度 数 を N um ‑ = 0と し て 出 力 す る.符号検定、符号付き順位和検定では、 Oで あ る 観 測 値 は 解 析 に 寄 与 し な い . こ の 例 で は 16個 の 観 測 値 が Oで な く 、 こ れ が b + cに 対 応 す る . ま た 正 の 数 の 観 測 値 の 度 数 を N u m > 0と し て 表 記 す る . こ の 例 で は 4個 の 観 測 値 が 正 で あ り 、 こ れ が b に 対 応 す る . 正 確 な McNemar検 定 は 、 分 布 の 中 心 が Oで あ る と い う 帰 無 仮 説 ( 表 と 裏 が で る 確 率 が 半 々 で あ る ) の 下 で は 、 表 と 裏 の 出 る 確 率 は 等 し く 、 表 の 出 る 度 数 は 2項 分 布 に 従 う こ と に 基 づ く . 符 号検定あるいは符号付き順位和検定の結果が、正確なM cNemar検 定 に 一 致 す る . こ こ で の p 値0 .0768は、 S A Sの P R O B B N M L関 数 で p=probnrnl (0.5， 16， 4) *2 を 計 算 し た の と 同 じ で あ る . こ の 確 率 は 16回 コ イ ン を 投 げ た と き に 表 が 出 る 度 数 が 4回 以 下 と な る 確 率 を 、 両 側 検 定 と い う こ と で 2倍 し た も の で あ る . 正 確 な 検 定 の p値 は カ イ 2乗 近 似 を 行 っ た 場 合 と 異 な り 、 5% 水 準 で 有 意 で は な い . 1 6 0人 と 一 見 サ ン プ ル サ イ ズ は 大 き そ う だ が 、 有 効 な サ ン プ ル サ イ ズ は 16ペ ア で し か な く 、 カ イ 2乗 近 似 の 精 度 は 惑 い . こ の よ う に 一 致 し て な い ペ ア が 少 な い 場 合 に は 、 カ イ 2乗 近 似 は 問 題 が あ る . 1 :1マ ッ チ ン グ を 一 般 化 し て case r n人 に 対 し て control n人 を マ ッ チ ン グ さ せ る 場 合を r n nマ ッ チ ン グ と よ ぶ r n nマ ッ チ ン グ を 行 っ た 場 合 の 正 確 な p値 を 計 算 す る こ と は 困 難 で あ る . SA Sで は M cNemar検 定 が Mantel‑Haenszel検 定 の 特 別 な 場 合 に 一 致 す る ことを利用して、 M U L T T E ST プ ロ シ ジ ャ で 計 算 す る こ と が で き る . M U L T T E S T プ ロ シ ジ ャ は 標 本 再 抽 出 法 に よ る 検 定 を 行 う た め の プ ロ シ ジ ャ で は あ る が 、 Mantel‑Hae nszel検 定 に つ い て は 、 す べ て の 可 能 な 並 び 替 え の パ タ ー ン を 数 え 上 げ る 正 確 検 定 版 を 行 う f ム にU qu

ことができる. 正 確 な 検 定 を 行 う た め に は 、 上 の デ ー タ を 次 に 示 す よ う な 4 種 の 2 x 2の 分 割 表 ( マ ッ チ ン グ を 行 っ た lつ の ペ ア が lつ の 分 割 表 に 対 応 す る ) が 合 計 8 0個 存 在 す る と 考 え 、 複 数の分割表の結果を M antel一H a e n s . z e l流 に 併 合 す る . 曝露なし 曝露あり c a s e control 1 1 0 1 o0 48(a) 1 0 o0 1 2 ( c ) 1 1 1 6 ( d ) o1 1 0 4 ( b ) プログラム例は次のようになる. data d a t a ; i n p u t case $ control $ w @ @ ; d oi = 1t o w;output;巴n d ; c a r d s ; ‑‑4 8 ++1 6 ‑ +1 2 +‑4 d a t a data;set d a t a ; strata二 一 n ; u t p u t ; respons巴二 O;exposure=case; o response=l;exposure=control;output; p r o c multtest data=data noprint o u t = o u t ; t e s t ca(response/permutation=10);class exposure; strata s t r a t a ; p r o c print; T E S T文 で C Aを 指 定 す る . こ れ は コ ク ラ ン ・ ア ー ミ テ ッ ジ 検 定 を 行 う た め の 指 定 で 2x 2の 分 割 表 の 場 合 は カ イ 2乗 検 定 に 一 致 す る . S T R A T A文 で マ ッ チ さ せ た 層 を 表 す 変 数 を 指 定 す る . こ の 例 で は 80個 の 層 を 併 合 す る . p ermutation=10は lつ の 層 当 た り の 度 数 が 10以 下 の と き は 正 確 な 検 定 を 行 う 指 定 で あ る . こ の オ プ シ ョ ン を 指 定 し な い と 、 カイ 2乗 近 似 を 行 っ た 場 合 の M antel‑Haenszel検 定 の 結 果 が 出 力 さ れ る . た だ し 分 散 の 計 算 を 2項 分 布 に 基 づ い て 行 う の で 、 F R E Qプ ロ シ ジ ャ の C M H統 計 量 に よ る Mantel一Haens z e l検 定 ( 分 散 の 計 算 を 超 幾 何 分 布 に 基 づ い て 行 う ) の 結 果 と は 異 な る . 結 果 は 次 の よ う に なる. O B S TEST 1 Trend s r T E RAW P RESPONSE 0.076813 2項 確 率 か ら 求 め た p値 と 一 致 す る . も ち ろ ん 1 :1マ ッ チ ン グ を 行 う 場 合 に つ い て は 、 わ ざ わ ざ M U L T T E S Tプ ロ シ ジ ャ を 用 い る 必 要 は な く 、 U N I V A R I A T Eプ ロ シ ジ ヤ を 用 い た 方 が 簡 単 で あ る . 1 :1マ ッ チ ン グ 以 外 の 場 合 、 特 に c aseご と に マ ッ チ さ せ るc ontrolの 数 が 異 な る よ う な 場 合 の 正 確 な 検 定 は 、 そ れ ぞ れ の パ タ ー ン を 2 x 2の 分 割 表 によって記述して、 M U L T T E S Tプ ロ シ ジ ャ を 用 い る よ り 他 に 手 は な い . マッチングを行い、 lつ の ペ ア 当 た り の 度 数 が 小 さ い 場 合 、 す べ て の 可 能 な 並 び 替 え の パターンが少ないので計算することは比較的容易であるが、 l層 当 た り の サ ン プ ル サ イ ズ が多い場合には、計算時間が非常にかかる.このような場合には標本再抽出法によって、 正確な p値を近似するのが有効である. 1 0 0 0 0回 の 標 本 再 抽 出 法 に よ る 計 算 の プ ロ グ ラ ム 例 ηA qd RU

と結果を示す. proc multtest dataニdata permutation seed=5963 nsample=10000 out=out; test ca(response);class exposure; strata strata; p r o c print; O B S TEST 1 Trend s r T E ADJ P RESPONSE 0.0766 標 本 再 抽 出 法 に よ っ て 、 正 確 な p値 を 精 度 よ く 近 似 で き る こ と が わ か る . こ の よ う に 標 本再抽出法では再抽出の回数を増やせば精度よく近似できる.もちろん同時に複数の項目 に つ い て 評 価 を お こ な っ た と き の 多 重 性 の 問 題 に つ い て も M U L T T E S Tプ ロ シ ジ ャ を 利用して対応することができる. 3. ケ ー ス ・ コ ン ト ロ ー ル 研 究 と 条 件 付 き ロ ジ ス テ ィ ッ ク 回 帰 ケース・コントロール研究は後向き研究ともよばれ、ある特定の症状や病気のある者 ase) と 、 そ の 症 状 や 病 気 の な い 者 ( コ ン ト ロ ー ル (ケース: c control) を 選 ん で 、 研 究 対象となっている疾病発生に関係すると考えられる現在あるいは過去の特性や曝露の割合 が異なるか否かを比較し、要因と疾病との関連をオッズ比をもって表す.算出されたオツ ズ比は、まれな疾病については相対危険度(疾病割合の比)のよい推定値となっている. ontrol群 を 選 定 す る か が ケ ー ス ・ コ ン ト ロ ー ル 研 究 で は 、 最 も 重 要 な 点 で あ る . どのような c control群 を 選 ぶ に 当 た っ て よ く 行 わ れ る 工 夫 が マ ッ チ ン グ で あ る . マ ッ チ ン グ と は caseと ontrolを 選 択 す る こ と で 、 目 的 と す る 仮 説 要 因 以 外 の 交絡因子の分布が同様になるように c 背 景 因 子 を 比 較 す る 2群 聞 で で き る 限 り 一 致 さ せ る た め の 工 夫 で あ る . 適 切 な 変 数 で マ ッ チングを行うことによって、交絡変数の影響を除去し研究の効率をあげることができる. マッチング変数としては通常、性、年齢などがとられることが多い. McNemar検 定 で は 1 :1マ ッ チ ン グ を 行 っ た 場 合 に つ い て 、 マ ッ チ ン グ を 対 応 と 考 え lつ の曝露因子の疾患への影響を検定することができた.マッチングを行う変数の数を多くす ると c aseに 対 し て マ ッ チ さ せ る controlが 存 在 し な く な る た め 、 マ ッ チ ン グ に よ る 調 整 に は 限界がある.調整したい因子が多数ある場合や疾病に対する影響を評価したい因子が複数 ある場合は、マヅチングと数学モデルによる調整を同時に考慮する必要がある.この目的 のために使われるのが条件付きロジスティック回帰である. 条 件 付 き ロ ジ ス テ ィ ッ ク 回 帰 の 特 徴 を 3つ あ げ る . 1) 単 に 検 定 だ け で な く 、 リスク比の推定やその信頼区間の構成が可能である. 2) マ ッ チ ン グ を 考 慮 し 、 な お か つ マ ッ チ ン グ を 行 わ な か っ た 複 数 の 要 因 の 影 響 を 相 E に調整して評価することができる. 3) 1 : 1マ ッ チ ン グ を 拡 張 し て 、 m 人 の caseと m 人 の controlの m nマ ッ チ ン グ し た 場合を扱うことができる. さて 1) 、 2) 、 3) の 3つ の 拡 張 を 完 全 に 可 能 と し た 条 件 付 き ロ ジ ス テ ィ ッ ク 回 帰 は C o x回 帰 を 行 う た め の P H R E Gプ ロ シ ジ ャ で 可 能 で あ る . こ れ に つ い て は 5節 で 述 べ る. 3) の 拡 張 を 犠 牲 に し て 、 1 : 1マ ヅ チ ン グ を 行 っ た 場 合 の み の 条 件 付 き ロ ジ ス テ イ 門司U 門喝U RU

ツ ク 回 帰 に つ い て は LOGISTICプ ロ シ ジ ヤ で 行 う こ と が で き 、 4節 で 述 べ る . C0 x回 帰 用 の PHREGプ ロ シ ジ ャ よ り 、 ロ ジ ス テ ィ ッ ク 回 帰 を 行 う た め の LOGISTI Cプ ロ シ ジ ャ で 条 件 付 き ロ ジ ス テ ィ ッ ク 回 帰 が 実 行 で き る 方 が は る か に 自 然 で あ る が 、 一 般 的 な 条 件 付 き ロ ジ ス テ ィ ッ ク 回 帰 を LOGISTICプ ロ シ ジ ャ で 行 う こ と は で き な い . 解 析 の 事 例 を 1つ 紹 介 し て お く . W .O.Spitzer等(1992)は 端 息 に 死 亡 の リ ス ク 要 因 の 解 析 に条件付きロジスティック回帰を用いた.瑞息で死亡した c aseに 対 し て 、 年 齢 、 住 ん で い る地域、生活保護の有無等をマッチさせて c o n t r o lを選択し、 Fenoterol，Albuterolな ど の 複数の βーブロッカーの死亡に対する影響を評価した. 4. 1: 1マ ッ チ ン グ を 行 っ た 場 合 条 件 付 き ロ ジ ス テ ィ ッ ク 回 帰 4. 1 マ ッ チ ン グ を 無 視 し た 解 析 最 初 に LOGISTICプ ロ シ ジ ャ で 先 の ケ ー ス ・ コ ン ト ロ ー ル 研 究 の デ ー タ で マ ッ チ ングを無視した場合の解析を行い条件付きでない解析の問題点を示す.先のデータを対応 を 無 視 し て 、 通 常 の 2x 2の 分 割 表 の 形 式 に ま と め 直 す と 次 の よ う に な る . h H J n u F A み 'iMau nUFO nU 免u pun‑u ︽ ‑Z§nvEu z唇RbnJunJU あ 曝 ? レ Z 唇 ︻ よ EFSnuηL ︐ ﹃ ・ 円 MbnhuFυ 曝 J 対あ‑一己一口 照 H ︐ . ︑ り 同υ (露 ‑A 翠際 aqRu 州版 wl'tA ふ し F A υ n 叩し Cな 露8 2 曝4 1 しり なあ 露露 曝曝 ︑ auf‑ F U 者 問患 対応を無視した通常の条件付きでないロジスティック回帰のプログラム例は次に示す. d a t ad a t a ; input response exposure w @@; d oi ニ1t o w;output;end; c a r d s ; 1 0 60 1 1 20 0 0 52 0 1 28 p r o c logistic; m o d e l response=exposure; 結果は次のようになる. W し F O 免u ρ U V ふE u 免 n A ‑l w v n u nし n A n u ‑ sa L み :Ae nHAFA 企 戸 e 句i 1 A FAnHunud aRun 口 nuA守 唱i A ‑司 円︑ nr‑ LH nし 戸 MnHV'tA 免砧円︑ O L M hun〆 nAnHU'EA aηIn3 3nunu hunxU MW‑ 1in‑‑‑ Lu nL l ・ JuquηI nAnAnudnxu aonxuauT 3nunA'tAqu nuFA‑‑ arununU A T U 円 ︑ u nAOU'EAnhu 内u nud auiTU 4 ta47 em1Aaq m・1 ・‑ a+Lnunu nAFO‑ aFι nr ‑ ‑ ‑ 〆 ︑FAn MnHunHu 1.911 w ith 1 D F( pニ0.1668) 1.905 w ith 1 D F( p二 0.1675) S c o r e Variable D F INTERCPT 1 EXPOSURE 1 zlu ︽ υ LU aunuz JUFb nu‑ Mi A ‑司 σbnu n u AC TA anL q d q u OLVAT‑vFOnhunhunhu qu snyenE4 odauiTbnxunHunku ︼ qa‑‑‑ FAnu‑ 4 内u nHvnud A 胃 rear nJ 句i u ' nu ふt 免 u n〆 内ノun/U つ 2inuv 白 223.807 226.882 221.807 F A Intercept Only l ・ ‑2 LOG L し W S C ρ AIC し 4 l ・ F A nし C r i t e r i o n Standardized Estimate Odds Ratio 0.121545 0.867 1 .615 マ ッ チ ン グ を 考 慮 、 し た オ ツ ズ 比 は 3で あ っ た が 、 こ の 例 で は 1 .615と 過 小 に 評 価 さ れ て い る.このように通常のロジスティック回帰を適用するとバイアスが生じリスクが過小に評 価され、検出力が低下する.連続データの場合でいえば、対応のあるデータに対し対応の にU nペU A ω A

ない t検 定 を 適 用 し た こ と に ち ょ う ど 対 応 す る . 4. 2 条 件 付 き で な い 解 析 G L Mプ ロ シ ジ ヤ あ る い は M I X E Dプ ロ シ ジ ャ で は 、 対 応 関 係 を 表 す 変 数 を C L A S S文 で 指 定 す る こ と に よ っ て 対 応 の あ る 解 析 を 行 う こ と が 可 能 で あ っ た . 残 念 な が ら L O G I S T I Cプロシジャでは、 CLASS文 を 使 用 す る こ と は で き な い の で 、 代 わ り に マ ッ チ さ せ た ぺ ア に 対 応 す る 80個 の ダ ミ ー 変 数 を 定 義 す る . こ の ダ ミ ー 変 数 は そ の 層 に 属 す る 個 体 は lで そ れ 以 外 の 個 体 は Oを と る . プ ロ グ ラ ム で は N O I N Tオ プ シ ョ ン を 指 定 ontrolの オ ッ ズ を 表 す よ う に し て い る . して切片項を除き、ダミー変数がそれぞれの層の c d at ad at a ; input case control w 官官; d oi = 1t o w;;output;end; c a r d s ; o0 48 1 1 16 0 14 10 12 d a t a data2;set d a t a ; strata二 一 n一 ; response=O;exposure=case; ; o u t p u t ; responseニ l;exposureニcontrol;output; data data;set d a t a ; array d(80) d1‑d80; d oj = 1t o8 0 ; i f strata=j then d(j)=I;else d ( j ) = O ; e n d ; proc logistic;model responseニexposure d1‑d80/noint; LOGISTICプ ロ シ ジ ャ に よ る 解 析 結 果 は 次 の よ う に な る . Criteria f o r Assessing Model F i t Without With Covariates Covariates Chi‑Square f o r Covariates Criterion 221.807 375.435 A I C 221.807 624.524 S C 221.807 213.435 8.372 with 8 1D F (p=I.0000) 2 LOG L 8.000 with 8 1D F (p=I.0000) Score Analysis o f Maximum Likelihood Estimates Parameter Standard Wald P r> Odds Standardized Ratio Variable DF Estimate Error Chi‑Square Chi‑Square Estimate 2.1972 0.8165 7.2417 0.0071 0.556873 9.000 EXPOSURE 1 1.000 o 1.4142 0.0000 1.0000 0 D 1 1 D 4 9 ‑2.1972 1 .6 330 1 .8 104 0.1785 ‑0.135011 O .1 1 1 D 6 5 ‑1.0986 1.6833 0.4260 0.5140 0.067506 0.333 Fhu RU q a

8 0個 の ダ ミ ー 変 数 の う ち D 1から D 4 8まで (caseも controlも と も に 濃 露 な し ) 、 D 4 9から D 6 4 まで (caseも controlも と も に 曝 露 あ り ) 、 D 6 5から D 8 0 まで (caseか controlの ど ち ら か 一 方 に 曝 露 あ り ) は 、 そ れ ぞ れ 同 ー の パ ラ メ ー タ 推 定 値 に な る . EXPOSUREの オ ッ ズ 比 は 9に 推 定 さ れ る . ま た ス コ ア カ イ 2乗 の 値 は 8 に な る . D 1から D 8 0ま で の 8 0変 数 に よ っ て 説 明 で き る カ イ 2乗 は Oで あ り 、 こ の 8は 変 数 EXPOSUREを モ デ ル に 追 加 す る こ と の 効 果 を 表 し て い る . こ の 結 果 が McNemar検 定 の 結 果 と は 一 致 し な い の は L O G I S T I Cプ ロ シ ジ ャ が パ ラ メ ー タ 推 定 に 最 尤 法 を 用 い て い る た め で あ る . 最 尤法がよい推定法となるためには、観測値の個数に比べてパラメータの個数が充分に少な い こ と が 必 要 で あ り 、 こ の 例 の よ う に 観 測 値 160個 に 対 し 、 パ ラ メ ー タ 数 が 8 1個 と 多 い 場 合 に は 、 最 尤 法 ( 条 件 付 き で な い 解 析 ) に よ る 推 測 は 大 き な 偏 り を 持 つ . 1 : 1マッ チ ン グ の 場 合 、 通 常 の 最 尤 法 を 用 い る と 、 パ ラ メ ー タ の 推 定 値 は 正 し い 値 の 2倍 ( オ ッ ズ 比 は 2乗 ) に 過 大 に 評 価 さ れ る . こ の 例 で は 正 し い オ ヅ ズ 比 が 3で あ る の に 9 と 推 定 さ れ ている. 補足 条件付きでない解析の偏り 全体の尤度は次のようになる. L = P0 04 8 P0 14 8 X P 1 0 '6 P 1 1 '• x P0 0 '2 P 1 1 '2 x P 1 04 P 0 14 (3) A ) B ) C ) こ こ で Pk lで kは 曝 露 の 有 無 、 lは 疾 病 の 有 無 を 表 す 添 字 で あ り 、 モ デ ル は 次 に 示 す 通 りである. log{P(Dニ l/x)/(I‑P(D=I/x))}ニ α + β x P = e x p (ι+βx) / (l+exp ( α 庁 βx) ) ( 4 ) こ こ で αaは 80個 の 層 の 切 片 パ ラ メ ー タ で あ り 、 xは 曝 露 を 表 す 変 数 で β は 曝 露 の 効 果を表すパラメータである. また対数尤度は次のようになる. logL= 4810gP00+481ogP01+1610gP10+1610gP1 1 + 1210gP00+1210gP11+41ogP10+41ogP0 1 Aと るえ 8 項る 1 てJ 7考 4 ' 旬 Y レα み平( のか p ょに X α1Je をC 度項 尤る) すA α， +β に の み 依 存 す る 項 B) 、 α 急 と βの双方に依存 4• 1 × l+exp ( α ， ) δlogL/δα 戸 l+exp ( α ， ) ) )= 0 1 ‑ 2 e x p (α.) / (l+exp (α ， し た が っ て 1) の 層 で は α ， =0に な る . +β) ， . e x p (α ， B) 1 る な に n u n u l+exp ( α ， +β) ' 2 l+exp ( α ， ) +β) '2 e x p (α ， × l+exp ( α ， +β) e x p (α ， ) 1 × × l+exp ( α +β) ， . × ‑ ‑β パJ = ‑ a Jβα α いで 1 ‑ a +は P の C) (︿層 x 噌Eム e + し た が っ て 2) (5) l+exp (α.) Fhu q u p o

δlogL/δ(α ， ) =4‑1 6ex p ( α ， ) / (1+ e x p ( α ， ) )=0 αaニ log (4/16/12/16) α ， +β) / (l+exp ( α +β) ) = 0 δlogL/δ(α ， +β) = 1 2ー 16exp ( α， + β =log (12/16/4/16) し た が っ て β=α ， +β 一 αaニ 210g (12/16/4/16) と な る . こ れ は 対 数 オ ッ ズ 比 を 2倍 したものである. 4. 3 条件付きの解析 4. 2の よ う な 推 測 の 偏 り を 避 け る た め に は 条 件 付 き の 解 析 を 行 え ば よ い . こ の 方 法 が 条件付きロジスティック回帰である.マッチングさせた層ごとに、両周辺和を固定させた )の 分 割 表 で は 、 両 周 辺 和 を 固 定 さ せ た と き に は と き の の 条 件 付 き 確 率 を 考 え る . (a)、(d )は パ ラ メ ー タ 推 定 に 寄 与 し な い . パ タ ー ン は lつ し か 生 じ な い の で lに な る . 故 に (a)、(d 曝露なし 曝露あり case control 1 1 0 1 o0 1 0 48(a) 4 ( b ) 1 0 。 。 12(c) 16(d) o1 1 1 (b)、 (c)の 分 割 表 で は 両 周 辺 和 を 固 定 さ せ た と き 分 割 表 の パ タ ー ン と し て は 、 (b)と (c) の 2通 り が 考 え ら れ る . 例 え ば (b)の パ タ ー ン が 得 ら れ る 条 件 付 き 確 率 は 次 の よ う に な る . POOP11/ (POOP11+P10P01) と な る . こ こ で xO、 x1は そ れ ぞ れ c ontrol、 caseの H 暴露の水準を示すものし、また 1 P00= ex p ( α ， + β x1 ) P1 1ニ l+exp ( α ， + β x0 ) l+exp ( α ， + β x1 ) 1 ) ex p ( α + β x0 P 10= P0 1= + β x1 ) l+exp ( α ， l+exp ( α ， + β x0 ) とする.この式を整理すると、 + β x1 ) ex p ( α ， P0 0P 1 1 POOP11+P10P01 + β x1 ) ex p ( α ， +βxO) + e x p ( α ， e x p (βx1 ) (6) ex p (βx0 ) + e x p (βx1 ) とする. ( 6 )式 は 、 リ ス ク 集 合 の 大 き さ が 2の と き の Cox回 帰 の 部 分 尤 度 に 等 し く な る こ と に 注 意 し て ほ し い . こ の た め P H R E Gプ ロ シ ジ ャ で 条 件 付 き ロ ジ ス テ ィ ッ ク 回 帰 を 行 う こ と が で き る . 分 子 分 母 を ex p (βx1 ) で割ると = 1 / {l+exp (β(xO‑x1)) } ( 7) となる. こ れ は 切 片 が な い ロ ジ ス テ ィ ッ ク 分 布 の 分 布 関 数 に な っ て い る . 故 に 1 : 1マ ッ チ ン グ の場合にかぎっては、 L O G I S T I Cプ ロ シ ジ ャ で 条 件 付 き ロ ジ ス テ ィ ッ ク 回 帰 を 行 う こ と が で き る . オ ブ ザ ペ ー シ ョ ン の 単 位 は マ ッ チ さ せ た ぺ ア に な り 、 対 応 の あ る t検 定 と aseと controlの x ( 共 変 量 ) の 差 を と っ た も の を 新 た に 独 立 変 数 と し て 定 義 す る . 同様に c t Fhd ヴ qJ

従属変数としてはすべてのペアで同じ値をとる変数を定義し、切片のないロジスティック
モデルを適用すればよい.
プログラム例を示す.

data data;set data;yニ1;
X二 control‑case;
proc logistic;model y二 x/noint;
結果は次のようになる.

Criteria f
o
r Assessing Model F
i
t
Without
With
Chi‑Square f
o
r Covariates
Covariates
Covariates
Criterion
110.904
108.718
AIC
110.904
1
11
.1
0
0
S
C
110.904
106.718
4.186 with 1D
F (p=0.0408)
‑
2 LOG L
4.000 with 1D
F (p=0.0455)
Score
Analysis o
f Maximum Likelihood Estimates
Parameter Standard
Wald
P
r>
Standardized
Odds
Variable D
F Estimate Error Chi‑Square Chi‑Square Estimate
Ratio
X
1
1.0986 0.5774
3.6208
0.0571
0.265683
3.000
Score Cス コ ア ) カ イ 2乗 が 4に な っ て い る こ と に 注 意 し て ほ し い . McNemar検 定 と ス コ
ア検定の結果は代数学的に一致する.今までの結果をまとめる.

内
hu
nHUaAτ ハHU
n
H
υ ハHunHU

J

a
A
τ ハH U n υ

コ

ア
︐
︑
︑

f

ス

'す1

=
エ
ロ

量

統
乗比
ズ
イ値ツ

2

カ Pオ

︑
︐

正しい値

1) ロジ (2) 条 件 付 き ロ ジ
ロジ (
(
4
.
2節) (
4
.
3節)

(
4
.
1節 )
1
.9
0
5
0.122
1
.6
1
5

8.000
0.003
9.000

4.00
0.046
3
.
0

。

ロ ジ (1) は マ ッ チ ン グ を 無 視 し た 解 析 、 ロ ジ (2) は 条 件 付 き で な い 解 析 で あ る " 条 件 付
きロジスティック回帰=正しい解析"に比べて、オッズ比をロジ (
1) は 過 小 、 ロ ジ (2)は過
大に評価している.
次に独立変数が複数ある場合を含めて一般化してみる.疾病に対する影響を評価したい
変 数 の ベ ク ト ル を x と す る . X が 与 え ら れ た と き 疾 病 の 起 こ る 確 率 PCD=l!x) に つ
いて次のようなモデルを仮定する.

β
log{P(D二 l!x)/(l‑P(D=l!x))}=α+xT

(8)

1 :1マ ッ チ ン グ の 場 合 に つ い て 条 件 付 き の 確 率 を 示 す . こ の と き X 0、 Xlが と 与 え ら
れた下での条件付き確率は

P(D=l!xl)P(D=O!xo)
X0)+P(
D
=
O!
X1)P(
Dニ 1
!X
o)
P
(
D
=
l
!X
l)
P
(
Dニo!

(9)

と な る . た だ し X 0、 Xlはそれぞれ c
aseと controlの 説 明 変 数 ベ ク ト ル 、 ま た β は 推 定 し た
い パ ラ メ ー タ ベ ク ト ル で あ る . (9)式を (8)式 に 代 入 し て 整 理 す る と

1
/{
1
+
巴X
p
((xo‑x1
)Tβ}

(1
0
)

が得られる.マッチしたペアを観測の単位と考え、ペアごとに複数の共変量の差をとった
も の を 説 明 変 数 と 考 え 、 切 片 の な い ロ ジ ス テ ィ ッ ク 回 帰 を 行 え ば よ い . LOGISTIC

phu

OD

q
o

プロシジャの高度な機能を利用すれば条件付きロジスティック回帰における変数選択、 影 響力の高いペアを検出することが可能になる. 5. m: nマ ッ チ ン グ を 行 っ た 場 合 の 条 件 付 き ロ ジ ス テ ィ ッ ク 回 帰 1 :1マ ッ チ ン グ を 拡 張 し て m nマ ッ チ ン グ を 行 う 場 合 、 PH R EG プ ロ シ ジ ャ を 用 い る 必 要 が あ る . 始 め に 2 : 1マ ッ チ ン グ を 行 う 場 合 に つ い て 、 条 件 付 き 確 率 を 説 明 す る . マ ッ チ ン グ さ せ た 第 i層 の 共 変 量 の 値 を 、 c ase1に つ い て x " case2に つ い て X " c o ntrolに つ い て は X‑3と す る . 第 i層 の 個 体 j に つ い て caseで あ る 確 率 に つ い て pj二 e X P (αι+βXj) / ( l + e x p (α ， + β Xj ) ) とモデル化する. aseで l人 が controlで あ る . 3人 全 体 で リ ス ク 集 合 の 大 き さ が 3人 で ， そ の う ち 2人 が c aseで あ る こ と で 条 件 付 け て 、 そ れ が 個 体 lと 2で あ る 条 件 付 き 確 率 は のうち 2人 が c P 1 ・p ， (1‑p3) p， ・ p ， (1‑p3) +p 1 ・ ( l ‑ p， + (1‑p1) . p ，.P 3 ) .p 3 となる. 1 2) 実 際 に イ ベ ン ト が 起 き た 個 体 の p の積を分子とし、 3 人から 2人 選 ぶ 組 み 合 わ せ (( ( 23 ) (3 1)) の 分 だ け p の 積 を 足 し た も の を 分 母 と す る . 一 般 に 層 に 属 す る 個 体 の 数 を n， タ イ の イ ベ ン ト の 数 を d と す る と ， 分 母 に 寄 与 す る 組 み 合 わ せ の 数 は nCd 個 と な る . 例 え ば n=10， d=4と す る と 組 合 わ せ の 数 は 210通 り に も な る . こ の た め nが 大 き くなると計算時間がかかる.この式を整理すると、 ) ( ‑ l exp ( β X1 ) • exp ( β X， ) exp(βX1 )・exp(βx，)+exp(βX1 )・exp(βX3 )+ exp(βX，) ・ exp(βX， ) と な る . こ れ は P H R E Gプ ロ シ ジ ャ で タ イ デ ー タ ( 死 亡 時 点 の 同 順 位 ) の 処 理 に D 1 S CRETEオ プ シ ョ ン を 指 定 し た 場 合 の 部 分 尤 度 に 他 な ら な い . このため m nマ ッ チ ン グ を 行 っ た 場 合 の 正 確 な 条 件 付 き ロ ジ ス テ ィ ッ ク 回 帰 を P H R E Gプ ロ シ ジ ャ で 実 行 す る こ と が で き る . そ の た め に 必 要 な 指 定 が T I E S = D I S C R E T Eオ プ シ ョ ン で あ る . caseと controlで 観 測 時 間 が 等 し い と し 、 エ ン ド ポ イ ン ト と し て 死亡を考えれば、 c aseは 観 測 時 間 内 に 死 亡 を 起 こ し た の 対 し 、 controlは 死 亡 を 起 こ さ な か ase， c o っ た の で 打 ち 切 り デ ー タ に な る . マ ッ チ さ せ た 層 を 表 す 変 数 を B L O C Kとし， c ntrolで 共 通 の 値 を と る 時 間 変 数 を t、 caseでは 0， controlで は 1を と る 人 工 的 な 変 数 を Rとする.このような準備を行った上で条件付きロジスティック回帰を行うためには次の ように指定する. P R O C PHREG; M O D E L T * R (1) = 共 変 量 の リ ス ト / T I E S = D I S C R E T E S T R A T A BLOCK; caseと controlを 1 :1で マ ッ チ ン グ さ せ た 場 合 に は ， タ イ は 生 じ な い の で ， T 1E S = DISCRETE オ プ シ ョ ン は 必 要 な く ， 他 の タ イ デ ー タ の 処 理 法 を 用 い て も 結 果 は 一 致するが，複数の c aseと 複 数 の controlを マ ッ チ ン グ さ せ る よ う な 場 合 に は T 1E S=D 1 SCRETEオ プ シ ョ ン が 必 要 で あ る . 条 件 付 き ロ ジ ス テ ィ ッ ク 回 帰 の 詳 細 に つ い て は ， f吋U ﹃ υ Q υ

PHREGプ ロ シ ジ ャ の マ ニ ュ ア ル を 参 照 さ れ た い . 1:1マ ッ チ ン グ に お け る プ ロ グ ラ ム例は次のようになる. ︐ 免凶 免 柚 4 E h u 免U FA 4 E L M nb し +免U ︐ . ρし nb i 唱 し ︾ ))) 戸υ 'EA nxU h nHM υη'E 仏 ‑‑‑ u n川 υ nHvn川 ゐ 4 ︑ 戸Azqυ nHunHunHU ‑ ‑ 一 一 一 一 H 円a ‑nHa‑nHa‑ ・2A;A 凶 司 nb a u 川 A m み し a AApa 免凶帆 A na 免U RA 巴 ‑iapu υ i 司 eoaU4IuunHu ︐ .v Jmed ・ O+ し FA 免uwnhu q u a u m川 n内u A4ELM‑'Anud 1 sieηι MH 免凶 VAn人M ・1ムみし ︐ au h υ 戸 LKrnJ ・2A nunuη'E ybrrηt υ 戸 unA h 気 m 1日 pu‑ nununu ma l ・ l LH nunu OWH‑H 司u Aua・ l ・ M p u J u q uワI EA‑nhU 官 nun 白 戸 ︐ .みしq u n︑ u・nHu nynyny ((( nHunHunHU ρU r 司i 1 A ' i nHugnu 巾 lnb;4 AA口企みしみしみし H・ H = u ‑ H・ pu‑HHH ・1 u'EA 'nunhun川 ‑‑nuoonuqru qu'EAAHunhu nD il‑‑‑ み し ηI 唱 1 nbnku ︐ CUQU 必仏品必仏且 ‑ntu nu ρu 'nunu +bMH n u v d p Hn 31 zie uHa‑ ・︐ MNniTlM. AnhU 3AFAnHU ・ ‑‑日 a" val LHMnu 門 nu l u n u l σb n u c d d 斗A AiTlMaunHU 免 unU4Iuund ︐ .4cIu onU u ‑ n u nu 柄 e ‑ n・lnu mtA4Iuu A'IA la i ・ M wv ソフトサイエンス社 4 )重松逸造監訳(19 8 3 ) 疫学・臨床医学のための患者対照研究 FA A T E u q J M 巴 ︐ . A T b ρU FA p u ・ l ︐ nu q J M a u 4 E U "A 巴 ︐ I ' ‑ ‑‑‑ . ︐ . ︐ nu qd nU 4IUU4Iuunμ‑ nunuvA D D ‑ e ・ みしみし= OO unu‑‑ 官 EAAU nUFD FAnu ;;( し ︐ .caUo4n1uunnμu‑ qanunb au FA ‑‑一ne‑* e ︐ . ︐ . ︐ . ︐ 二 ・ ・ 5 4 0 東京大学出版会界 5)市川伸一他 ( 1 9 9 3 ) SASに よ る デ ー タ 解 析 入 門 3種 類 の 検 定 が と も に L 0 G 1 る . ま た 1 : 1マ ッ チ ン グ の 場 合 、 リ ス ク 比 の 推 定 結 果 、 Risk Ratio 3.000 P r> Chi‑Square 0.0571 DF Variabl巴 EXPOSURE arr4L 4Eununu qanbFD'EA nununUAU nynY1 日 4LVAVAO βuρuρum 川 qu. ‑nU 唱i σ b 免 ﹂ uannp 4Iuununu aa ' D D‑C 4ELMnA'EAFanbnu U4IM‑‑QUQUFA 免 AUC04IMFA 帆Anμ・ Crit巴rion ‑ 2 LOG L Scor巴 Wald ︐ . ︐ ︐ unu‑‑ みし一 e erβ 一 一 ︐ . a SS1n data d a t a ; input case control w 申申; d oi = 1t o w;;output;end; c a r d s ; o0 48 1 1 1 6 10 1 2 0 14 結果は次のようになる. PHREGプ ロ シ ジ ャ の 出 力 は LOGISTICプ ロ シ ジ ヤ の そ れ と 類 似 し た も の で あ ST 1Cプ ロ シ ジ ヤ の 結 果 に 完 全 に 一 致 す る . ケース・コントロール研究の詳細、条件付きロジスティック回帰の理論函については、 「疫学・臨床医学のための患者対照研究」を参照されたい. 文献 I)SAS Institute(1992) S A S Technical R巴port P‑229 3)W.0.Spitzer e t al.(1992) Th巴 u s e ofβagonists and t h巴 risk o f d巴ath and near 2)SAS Institute(1992) SAS/STAT U s e r 's Guide Version 6 Fourth Edition d巴athfrom asthma The New England Journal o f medicine V o l3 2 6 No.8 501‑506

日本 SASユーザー会世話人会 代表世話人:東京大学 大橋靖雄 副代表世話人:藤沢薬品工業株式会社 人:三菱銀行 持 : 松岡 青沼君明 東京大学 市川伸一 国際大学 大槻聴幸 株式会社日立製作所 小野寺 クインタイルズアジアインク 西 キリンビール株式会社 本川 株式会社竹中工務庄 ニ . 早 . . . 八木 渡辺敏彦 世 5 百 科研製薬株式会社 事 務 徹 次男 裕 局:株式会社 SASインスティチュートジャパン 日比悦之 株式会社 SASインスティチュートジャパン 百瀬みすづ 〔順不同〕 ※者献井町脅契諸社の欝諦露てす。 事務局 株式会社 SASインスティチュートジャパン内 干 104 東京都中央区勝どき 1丁目 13番 1号 イヌイピル・カチドキ TEL 03‑ (3533) ‑6921 干 541 大阪市中央区7 組各町 3丁目 1番 7号 シンコーピル TEL 06‑ (222) 一 7691