SASユーザー総会論文集 1988年

日本SASユーザー会論文集 昭和 6 3年 9月2 0日(火) 2 1日(水) ・‑ h ・ ah SAS UsersGroupI n t e r n a t i o n a l ‑ J a p a n 宵

目 次 エンドユーザ CPUタイムを節減する SASコーディング…… 一一一一一竹中寿仁 SASソフトウェア欄 部品展開ロジックとパソコンの活用…一一…守岡山昌二 日本エー・ エム・ピー側 7 国際連合大学 13 淳 専 修 大 学 19 ー…一一一瀬戸章博 25 鈴木敦詞 側日本マーケ ティング研究所 側エムシープログラム P C ‑ S A S . . . . . . . . . .森 田 卓 司 日本ノレセノレ側 29 日揮情報システム欄 33 日本の金融機関での S ASを利用する環境についてーー……岸本光永 側日本金融 システム研究所 39 株式システム運用と SAS事例一一一一一一一……………一一一川崎章弘 ア コ ム 樹 41 フォーム・オーバレイを活用したプリントシステム…一一一高田季久代 日本化薬欄 43 SASによる医療情報システム……一一一一一一一一一一一一一一一一一有国 日本チパガイギ一樹 47 住商コンピューター サービス欄 51 日本シェーリング欄 57 海外工場からの購買予測シュミレーション 国際連合大学の財務及び予算システム…………一一一 一一一グラトン・ミサコ POSデータによる広告・プロモーション効果測定一一一江原 マーケティング企画支援における S ASの利用 o l レ セ lレにおけるマーケティング・ツールとしての 一一他ソフトを利用した MHL、グラフ機能の実現一 阿部謙哉 SASによる社内システムのプロトタイプ構築……一一一…布施一範 釣井豊 岩崎雅彦 石坂真紀子 ・ a エンドユーザ/製薬 尚 沢井江津子 山本登貴彦 SAS‑P h a s eI V(第四層比較臨床試験〉一一一一一一一一一一一一一新村秀一 市 川 均 SASマトリックス言語による AIDの開発と事例一一日一一拝野克行 沢 淳 悟 坪田邦広 TEA ーj 〆 ︑ I

統 計 GLMによる実験データ解析入門一一一一一一一一…一一一一一一一一高橋行雄 日本ロシュ側 大橋靖雄 東 京 大 学 芳賀敏郎 東京理科大学 REGプロシジャの新機能による会話的回帰分析一一一…一一一岸本淳司 SASソフトウェア掛 63 非回答サンプ jレの推定手法一一一一‑一一一一一周防節雄 関 西 大 学 69 SASによる経営財務分析と探索的データ分析一一一…一一一一東邦仁虎 拓 殖 大 学 75 張 健 浩 橋 大 学 61 SAS上で行なう統計的照合による 米国職業被曝解析ー…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熊津 蕃 日本原子力研究所 91 沼宮内弼雄 A .Wolbarst ・ ah 米国環境保護庁 A .C .B .R i c h a r d s o n 尤度関数に基づく統計的推測一一一一…ー …'一一一一一一一一一岩崎 学 防衛大学校 95 時間依存性共変量を含むコックス回帰・一一一一一一一一一一一一一一大橋靖雄 103 石垣智子 東 京 大 学 スミスクライン・ 藤沢側 ロジスティック回帰法の適用一一一一一一一一一一…吉田元二 住友化学工業開 107 開 111 構造活性相関分析における PRINQUALマクロの 比較対照臨床試験データへの適用一一一一一一一手良向 聡 共 a 教 育 エンドユーザー SAS使用環境の設定について……………ー吉田正寿 全日本空輸側 115 奈良大学への PC‑SASの導入と普及のために一一一一一一‑米谷 淳 奈 良 大 学 119 大学教育での SASの実践例…一一一一一一一一一一一一一一一一一一一武藤宣道 名古屋商科大学 125 神田範昭 中山功 ︑ ︑ ﹄ ノ ft E

情報処理教育のあり方について…一一一一一一一一一一一一一二宮正司 岡 山 大 学 133 SAS教育と認知カウンセリング…一一一一一一一一一一一一一一一市川伸一 埼 玉 大 : 品 子 孟4 139 社会科学教育と SAS..一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一一竹中 東 海 大 学 143 宇都宮大学 147 東 北 大 学 151 国際航業側 159 側 バ ス コ 165 側コスモ コンビュータセンター 169 SAS/GRAPHにおける ANNOTATEの使用例……一一一一岩本光司 側ミドリ十字 175 自然、発症疾患モデルにおける病態指標推移の検討ー一一一一一五島滋喜 大鵬薬品工業開 179 ……一一一一一一ー佐藤朋彦 総務庁統計局 181 久保元治 SASソフトウェア側 治 大学情報処理センターにおける SASの利用について …一一一一一一古池弘隆 文科系学生に対する SAS利用教育....̲‑‑‑.…ー一一一一一一一一一一金井 浩 静谷啓樹 川添良幸 奈 良 久 ・ ah グラフ/地図 SAS/GRAPHを用いた地盤情報の処理についてー‑‑‑‑̲……岡 秀行 畠山主税 江上直子 パスコ GISにおける SASの導入一一一一一一一一一…ー一一一一一野口哲也 鹿島健弘 EASYMAPC 地図表示の簡易化〉一一一一一一一一一一一一一一一一菅野敬三 上山常雄 . グラフ/応用 香山一之 武内利治 SASによるプレゼンテーション用 統計グラフ表示システム……… Cm)

システム/グラフ VS3270PC COAX‑‑‑一一一一…………一一一一………… 佐藤 保 側インターコム 187 徹 側日立製作所 193 JRC製インテリジェントカラーグラフィック 端末のための SAS/GRAPHドライパーについて一一一小野寺 坂本寿夫 西 川 裕 小幡秀仁 日本無線欄 GSPドライパーの紹介…一一一一一一一一一……………一一一一鈴木一彦 SASソフトウェア鯛 199 ・ a システム/データベース SAS‑汎用 DBMS インターフェースプログラム開発一一一一一一一一…森野明和 目立 エンジニアリング鮒 203 川上昭二郎 黒木道雄 小野寺徹 鮒日立製作所 データベースシステム・アーキテクチャー……………・ステファン・ ビートラウス 米国 S A S社 平田明弘 SASソフトウェア鮒 …...‑̲若松市子 東亜燃料工業側 SASノぜージョン 6 SAS/SHAREを用いた図書管理システムの開発… e 中田信子 石井哲夫 (町) 207 213 a

システム SASマイクロ・ホスト・リンク機能…・一一一一一一一一一一一萱野真一郎 SASソフトウェア欄 219 SASシステム・リリース 6 .03の 環 境 設 定 一 一 一 一 一 一 一 久 保 元 治 SASソフトウェア欄 223 コンビュータ・キャパシティ管理と MXG一一一一一一一一 河野知行 日本アイ・アイ・エム 229 一一一一出田耕一 日揮情報システム鮒 235 SAS/MXGによる ジ ア一 'h ・ ウ 斗 ノ メインフレーム用ソフトウェア開発の意義一一……守一古山一夫 フ 側 C"による ι ‑エエ 磁気テープ装置稼動管理レポートの活用事例 241 ・ 4 新 機 能 SASパージョン 5 .18の概要……一一一一一一一一一一一一一佐藤元昭 SASソフトウェア欄 247 SASソフトウェア側 251 新しい統計プロシジャー一一一一一一一一一岸本淳司 SASソフトウェア鮒 255 SAS/FSPパージョン 6 .03新機能紹介一一一一一一一一一井上憲樹 SASソフトウェア鮒 261 SAS/AFおよび SAS/FSPの 新 し い 考 え 方 … 一 一 一 今 城 義 高 SASソフトウェア側 267 SAS/GRAPH FOR PC V e r s i o n6 .03一一一一一一一一矢作浩行 SASソフトウェア側 275 SASシステム パージョン 6 .03の概要 一一 MVAコンセプトが実現する マルチレベル統合化データ処理環境一一一…一一宮腰光昭 Tージョン 6 .03で追加された ノ a ・ ・ . 03における ノマージョン 6 (V)

ポスター PROC 恥1ATRIXによる 逐次最小二乗推定用マクロ…一一一一一一一一一一一一一竹内恵行 SASによる銀行財務データの検索一一一一一一一一一一‑‑‑‑‑・‑一一…鷹野三千代 東京大学大学院 281 う A孟4 己 与 283 日本原子力研究所 住商コンピューター サービス側 291 武田薬品工業側 295 高有製薬鮒 303 エンドユーザーによる各種処理の自動実行一一一一一一一一一一ー舟喜光一 持田製薬側 305 漢字関数と漢字フォーマット 側日経リサーチ 309 SAS/IMLによるアプリケーション一一一一一一一一一一一一友永昌治 立 正 大 学 317 毛利宏 SASソフトウェア側 大学センターにおける SAS利用状況について一一日一一一谷岡日出男 SASソフトウェア側 米国職業被曝解析の図形出力一一一一一一一一一一一一一一一一一熊津 蕃 長谷川征四郎 橋 大 長屋誠一郎 SASによる患者・対照研究の解析……・ー…日…ー一一一一一一一一川名敏夫 寺 尾 哲 SAS/ORAPHによる マトリックス散布図の紹介…一一一一…一一一一一一ー… 鈴 木 浩 司 a 松井和浩 …………… … … …..鈴木督久 吉田昌亮 321 岡 田 恵 毛利宏 a (羽)

S e c t i o n Chair エンドユーザー ， . ‑ . 名 古 屋 商 科 大 学 武 藤 宣 道 国 際 連 合 大 学 グラトン・ミサコ 日 本 ロ シ ュ 開 高 橋 行 雄 東 京 国 際 大 学 門山 住商コンピューターサービス掛 新 村 秀 東 京 理 科 大 学 芳 賀 敏 郎 慶 臆 義 塾 大 学 椿 東 京 大 学 大 橋 靖 雄 育 東 学 教 高 島 邦 彰 Y 海 大 関 西 学 院 大 学 フ ・ 玉 埼 グ ラ 允 計 統 自 動 車 側 いす 大 学 広計 竹中 治 雄 山 真 弓 市 川 伸 全 日 本 空 輸 開 加 賀 三 郎 住 友 化 学 工 業 側 吉 田 元 一 4 h 武 田 薬 品 工 業 側 側 竹 中 工 務 庖 SA S ソ フ ト ウ ェ ア 鮒 学 関 西 大 学 (四) 司雄 大 正節 山 宮防 岡 辻 本 雅 志 一周 新 機 能 行光章 エム 知義 日本アイ・アイ 野原木 テム 河藤八 シス

日本 SASユーザー会 (SUG卜J ) CPUタイムを節減する SASコーディング 竹中寿仁 SASソ フ ト ウ ェ ア 掛 技 術 部 Producing Efficient SAS Applications H i s a h i t o Takenaka T e c h n i c a l Department SAS S o f t w a r e K . K . 3‑16， Awajimachi， H i g a s h i ‑ k u， Osaka 要旨 本文では、 S A S実行時の C P Uタイムの節減を目的とした S A Sプログラムテクニックを紹介 ・ 4 h する。 本テクニックとは、 D A T Aステップのコーディングテクニッ夕、および P R O Cステップにお けるプロシジャの効率的な使用方法の 2つに大別される。ここでは、大小さまざまなデータを使用 し、種々のコーディングによる C P Uタイムを実測し比較検討を加える。 キーワード: C P U タイム， D A TA ステップ， P R 0 Cステップ 1. はじめに ングテクニックによっても C P Uタイムを節減 できる。そこで、本文では SA Sの 2つのステ S A Sシステムは、当初 ( 196 6 年)汎用統計 ップにおける C P Uタイム節減のテクニックを 紹介する。 分析システムとして開発されたがプログラムの 改良、および新オプションプロダクトの追加に 本文はあくまでも、 より、今日ではデータ管理・検索.レポート作 . 成，統計解析の機能を包含する総合的なシステ ムとして位置付けられてきた。さらに S A Sシ C P Uタイム節減を主体 においている。よって、本文中のテクニックは 決して、 S A Sを初めて使用する人には推めら れないコーデイング内容もある。なぜならば、 ステムは簡単でかつ、多くの機能を持っている ので、ユーザー数も増え、多くの人が S A Sシ 貴れ素見しんできたと，思われる。しかし ステムに f 簡単な S A Sプログラムを C P Uタイム節減の ために少し手をくわえコーディングしているか らである。しかし、本文冒頭にもあげたとうり 今日では S A Sプログラムに多くの人が慣れ親 しんできていることを前提にすれば、、決して難 、その反面マシン全体に対しての S A Sの C P U使用率も上昇し、 S A Sプログラム実行時の C P Uタイムについても考慮、する必要が生じて きた。 しいものではなく、 C P Uタイム節減方法のー っとして有効な手段である。 C P Uタイムについては、コンビュータを有 効に使用しようとするシステム担当者、あるい は C P Uタイムによって課金されている各種セ ンタ一利用者には興味あるものであろう。また C P Uタイムとプログラム処理時聞は、マシン ンの使用状況と環境による相違はあるが、一般 的には相関関係がある。よって、前項以外の人 も、急、を用する仕事が生じた場合には C P Uタ イムを全く無視することはできない。もちろん S A Sシステムは、 C P Uタイムを節減する方 向においても、システム改良を行ってきた。し かし、 S A Sに限らないが、各人のプログラミ 4EA

2. D A T A ステップ 2.2 2. 1 変数の初期化の回避 R E T A I Nステートメント D A T Aスッテプにおいてプログラムで変数 に初期値を設定するときは、 R E T A I Nステ ートメントを使用する。 R E T A I Nステート メントは情報ステートメントで、 D A T Aステ ップの最初に 1度だけ参照される。また、 R E T A I Nステートメントで指定された変数は欠 損値に初期化されない。よって、 S A Sデータ セット中に定数を持つ場合は、割当てステート メントではなく、 R E T A I Nステートメント を使用することが CPUタイム節減につながる。 ここで、この R E T A I Nステートメントと ロジックの組合わせにより、 CPUタイムを節 減するテクニックを紹介する。たとえば¥今日 の目付、あるいは現在の時聞を S A Sデータセ ット中に持ちたい場合がある。 D A T Aステップは、データのレコード数だ け繰り返しデータを処理する。 1‑ 1 外部ファイルからのデータ入力 DATA T E S T 1 ; INFILE I N ; INPUT X Y Z ; R U N ; D A T Aステップは、各々のデータの処理の 前に全ての変数(プログラムデータベクトル) を欠損値に初期化する。そこで、 D A T Aステ ップのループを制御して、変数の初期化を回避 すると、 CPUタイムを節減できる。 1‑ 2 )レーブの制御 DATA T E ST 1 ; INFILE I N END=EOF; D O UNTIL(EOF); INPUT X Y Z ; OUTPUT; E N D ; R U N ; 2‑ 1 一般的な今日の日付の抽出 DATA T E S T 2 ; I N FI L EI N ; INPUT X Y Z ; DATE=TODAY0; R U N ; R E T A I Nステートメントの使用 DATA T E S T 2 ; RETAIN D A T E ; INFILE X Y Z ; 2‑2 1‑ 1と 1‑ 2のプログラムを、各々し 0 0 0、 1 0，0 0 0、1 0 0，0 0 0レコードのデータで実行し、 C PUタイムを測定した。 I FD A T E = . THEN DATE=TODAYO; R U N ; (欠損値チェックは、 I F ̲N̲=1でも可) 1，0 0 0 1 0，0 0 0 1 0 0，0 0 0 1‑ 1 o .144 0 . 9 1 2 8 . 6 5 2‑ 1のプログラムは、レコードの数だけ T 1‑ 2 o .141 0.832 7 . 7 4 O D A Y関数にて日付が割当てられる。一方、 2 ‑ 2のプログラムは変数 D A T Eの値が欠損 節減率 2.1% 8.8% 1 0 . 5% 値 (1レコード目)のときのみ、日付が割当て 0 0，0 0 0レコードのデータで実行 られる。各々 1 し CPUタイムを測定したところ 2‑ 1のプログラム ・ ・ ・ 14. 7 7 2‑ 2のプログラム ・ ・ ・ 9. 0 0 3 で C P Uタイム節減率は 約 3 9 % となった。 このテクニックによって得られる C P U タイ ム節減率は外部ファイルのレコード数、および D A T Aステップ中の変数の数によって異なる また、このテクニックの使用時に注意する点は .̲Nー (DATAステッブの実行回数の値) は常に 1である a & S Y S D A T Eの使用 DATA T E S T 2 ; RETAIN D A T E "&SYSDATE"; I N FI L EI N ; INPUT X Y Z ; R U N ; 2‑3 0 ・INPUT ••• @; は 、 I N P U T ; で終了させな けれぼならない。 の 2点である。(いずれも RETURN ステートメ ントが実行されていないため) このテクニックは、非常に大きな外部ファイ ルのデータを単純に S A Sデータセットに変換 するときに、比較的簡単に使用でき C P U節減 に効果がある。 また、 2‑ 3のプログラムように自動マクロ YSDAT E (時聞は SYSTIME) を使用しでも 変数 S ほぼ同量の CPUタイムを節減できる。 a ワ臼

2.3 K E E P， D R O P データセ v トオプション 既存の S A Sデータセットから、必要な変数 を、新しい S A Sデータセットに出力するとき 2. 4 入 力 デ ー タ の 検 索 4 ‑ 1のフ.ログラムは、外部ファイルからレ コードを読み、データを検索する場合の一般的 なプログラムである。 には、一般的に K E E P、あるいは D R O Pス 4‑ 1 テートメントを使用する。しかし、 KEEP， あるいは D R O Pデータセットオプションでも D A T AT E S T 4 ; I N FI L EI N ; I N P U TJ O B N A M E VC P U T I M EI O C O U N T D A S D S PP A G E S E C ; 1 FJ O B N A M E = 'J P N H B T '; R U N ; 可能である。そこで、これらのステートメント およびオプション使用時の C P Uタイムを比較 する。 3‑1 K E E Pステートメント D A T AT E S T 3 ; S E TT E S T ; K E E PX 1 ‑ X 1 0 ; R U N ; ・ ・ 4 3‑2 とのプログラムをデータ検索に必要とする変 数のみ入力し、検索を行って条件を満たしたと きに、残りの変数を入力するように変更した。 4‑2 K E E Pデータセットオプション D A T AT E S T 4 ; I N FI L EI N ; I N P U TJ O B N A M E V@; I FJ O B N A M E = ' J P N H B T ' ; I N P U TC P U T I M EI O C O U N T D A S D S PP A G E S E C ; R U N ; D A T AT E S T 3 ; S E TT E S T( K E E P = X 1 ‑ X 1 0 ); R U N ; S A Sデータセット T E S Tを オプザベーション数 変数の数 K E E P変 数 の 数 1 0，0 0 0 2 0 0 1 0，2 5，5 0 として実行した。 各々のプログラムを、 1 0 0，0 0 0 レコードのデ K E E P変 数 の 数 10 25 50 ータで実行し C P Uタイムを測定したところ 4 ‑ 1のプログPラム 3 ‑ 1のプログラム 4‑2のプログラム 2 . 8 1 2 .9 53 . 2 2 で C P Uタイム節減率は 3 ‑ 2のプログラム o ・ ・ 1 1. 8 4 ・ ・ 8. 664 約 2 7 % となった。 . 5 7 2 .9 7 2 . 3 2 2 4 ‑ 1のプログラムは、全てのレコードにお C P U節 減 率 ( %) 1 7 . 4 1 2 .9 7 . 8 いて全変数を入力する。一方、 4‑2のプログ ラムは、まず、データ検索に必要な変数のみ入 力し、データ検索後、条件を満たしたレコード あきらかに、 K E E Pデータセットオプショ ンの方が効率がよい。との要因は、変数の入力 にある。 K E E Pステートメントは既存の S A Sデータセットの全ての変数を D A T Aステッ のみ残りの全変数を入力する。よって、 C P U タイムを節減する。 このプログラムは、@による入力レコードの ポイントのホール Kさえ理解していれば、あま プ中に入力してから、新しい SA Sデータセッ り難しいものではない。よって、手軽に使用で トに出力すべき変数を選択する。一方、 K E E Pデ ー タ セ ッ ト オ プ シ ョ ン を 使 用 す れ ば 、 既 存 の S A Sデータセット中から入力すべき変数の みを選択し、不必要な変数を D A T Aステップ 中に入力しない。よって、 C P Uタイム節減の ためには、 K E E P、 お よ び D R O Pデータセ ットオプションを使用すべきである。(ただし 既存の S A Sデータセット中に D A T Aスッテ プ内でのみ必要な変数がある場合は、 K E E P ステートメントを使用すること。) き 、 C P Uタイム節減に効果的である。 ‑3‑

S E Tステートメントは、 SA Sデータセッ トT E S T 1、 お よ び T E S T 2のディスクリ 3. P R 0 Cステップ 1. 1 A P P E N Dプロシジャ 既存の S A Sデータセットに、新しい S A S データセットを追加する場合には、通常次のよ うなプログラムを作成するであろう。 1‑ 1 S ETステートメントの使用 D A T AT E ST1; S E TT E S T 1T E S T 2 ; R U N ; プタ部の情報を入力したのち、 S A Sデータセ ット T E S T 1、および T E S T 2の全てのオ プザベーションを入力して、 S A Sデータセッ トT E S T 1を 作 成 す る 。 (1 ‑ 3図) それに対・して、 A P P E N Dプロシジャは、 S A Sデータセット T E S T 1 とT E S T 2の ディスクリプタ部を参照し、データに関する情 報を入力して、ポインター処理を行い S A Sデ ータセット T E S T 1を 作 成 す る 。 (1‑ 4図) このプログラムのかわりに A P P E N Dプロ D A T Aステップにおける各種テクニックを シジャを使用すると、 C P Uタイムが大幅に節 減できる。 使用し、データの入力をコントロールすること で 、 C P Uタイム削減に大きな効果があること A P P E N Dプロシジャ は述べてきた。そして、ここでもデータを入力 する D A T Aステップの S E Tステートメント と、入力しない A P P E N Dプロシジャの C P 1‑2 P R O CA P P E N DB A S E = T E S T 1 D A T A = T E S T 2; R U N ; U タイムの差が歴然、としている。 . . 既存の SA Sデータセットに新しい S A Sデ ータセットを追加するときは、データセットの 各々のプログラムを、 S A Sデータセット TEST1 1 0 0， 0 0 0 大小にかかわらず、 A P P E N Dプロシジャを S A Sデータセット TEST2 0 0 1 0，0 使用すべきである。 各々の S A Sデータセットの変数の数 2 6 で実行し C P Uタイムを i J!iJ定したところ 1‑ 1のプログラム ・ ・ ・ 1 1. 0 4 1‑ 2のプログラム で C P Uタイム節減率は <1‑3 ・・・1. 1 6 0 約 8 9% となった。 S E Tス テ ー ト メ ン ト > ディスクリプタ部 ト 一 一 一 「 データ部 S A Sデータセット TEST1 ト ー ー ー ー D A T Aステップ ←一一ー SET ステートメント ディスクリプタ部 S A Sデータセット T E S T 2 (データ部) <1‑4 A P P E N Dプ ロ シ ジ ャ > ディスクリプタ部 ト一一一 データ部 S A Sデータセット TEST1 ←一一ー ディスクリプタ部 P R O Cステップ APPEND プロシジャ トーーー S A Sデータセット T E S T 2 (データ部) ‑4‑ ・ ah

0 0 0オプザベーション実行時 2‑ 3図に 1 0 0， 3.2TABULATEフ.ロシジャ T A B U L A T Eプロシジャは記述統計量を 計算し、これらの統計量、およびパーセントを 表形式でレポート出力する。 2‑1 T A B U L A T Eプロシジャ PROC TABULATE DATA=TEST2; CLASS DIV DEPT YRMON; VAR TSOCPU; YRMON+ TABLE ( D I Vキ DEPT ALL)， TSOCPU(SUM PCTSUMく DIVキDEPT ALL>); RUN; 2‑ 1のプログラムを単独で実行する場合と N W A Yオプションを{吏用した S U M M A R Y ・ a の各々のプログラムを各プロシジャの内部処理 を含めて図解する。 2‑ 3図のより 1 0 0，0 0 0オプザベーションの ソートが C P Uタイムに大きく影響しているこ とがわかる。しかし、少量のデータの場合は、 T A B U L A T Eフ.ロシジャに均、ヵ、る C P Uタ イムより、 S U M M A R Yプロシジャを実行し て 、 T A B U L A T Eプ ロ シ ジ ャ を 実 行 す る C P Uタイムの方が大きい場合がある。これは この 2つのプロシジャのローディングによる負 荷、およびデータセットの I / Oの負荷が大き いことを示す。 0 0 すなわち、大量データ(目安として 1 0，0 プロシジャで統計量を求めたデータを使用して オプザベーション以上)を処理する場合には、 S U M M A R Yプロシジャであらかじめ統計量 このプログラムを実行する場合とを比較する。 を求めておくことにより、 C P Uタイムを節減 できる。 2‑2 S U M M A R Yプロシジャとの併用 PROC SUMMARY DATA=TEST2; 2 ‑ 2 SUMMARY1ロシジャ併用 上 T I l l ‑ ‑ S U M M A R Y lll11 CLASS DIV DEPT YRMON; VAR TSOCPU; OUTPUT OUT=SUMDATA SUM=; RUN; PROC TABULATE DATA=SUMDATA; CLASS DIV DEPT YRMON; VAR TSOCPU; TABLE (DIV+DEPT ALL)，YRMONキ TSOCPU(SUM PCTSUMく DIVキDEPT ALL>); RUN; 各々のプログラムを ・ オブザベーション 1，0 0 0 1 0，0 0 0 4 1 0 0，0 0 0 3 0 0 1，0 1 0，0 0 0 2‑ 1 0.5376 3.1 1 7 2‑ 2 0.5742 1 .7 4 0 1 2. 98 節減率 ‑6.8% 44.2% 5 5 . 5% TIll‑TABULATE 分類変数 分析変数 分類変数カテゴリー数 各 5 で実行し C P Uタイムを測定した。 1 0 0，0 0 0 この C P Uタイムの相違は、 S U M M A R Y プロシジャ、およひ、 T A B U L A T Eプロシジ ャの特徴によるものである。 ‑5‑

4. おわりに 本文では、 C P Uタイム節減のために S A S アプリケーションを効果的に実行するためのテ クニックを紹介してきた。 本文中の内容を各自のプログラムに反映させ ることにより、 C P Uタイム節減につながれば 幸である。 また、本文中のテクニックだけでなく、 CP U タイム節減のための新たなテクニックを考え ることは、 C P Uタイム節減とともに、自己の S A Sプログラミングのテクニックの向上にも 有益であろう。 参考文献 S U G I ‑ 1 3 P82‑P88 Producing Efficient S A S Applications Daniel J . Squillace S A S Institute I n c . a 、 a ‑6‑

日本SASユーザー会 (SUG卜j ) 海外工場からの購買予測シュミレーション 部品展開ロジックとパソコンの活用 岡山 Eヨーー 匡ヨーー 日本エー・エム・ピー株式会社 システム本部システム管理課 S i m u l a t i o no fF o r e c a s t i n gf o rP u r c h a s i n gf r o mO v e r s e a M a n u f a c t u r i n gP l a n tP a r tE x p l o s i o nw i t hM a i n f r a m e SAS a n dU t i l i z a t i o no fP e r s o n a lC o m p u t e r S h o j i Okayama S y s t e mA d m i n i s t r a t i o nS e c t i o nI n f o r m a t i o nS y s t e m sD i v i s i o nAMPJ a p a nL t d . 7‑15‑14 R o p p o n g i， M i n a t o k u， Tokyo Japan 要旨 毎期に作成される年度予算および毎期予算のため、資材本部で l 士、日本 AMPの子工場である AMPシンガポール 工場からの購買予測を年に 6回程度作成する。以前、これらの業務はパソコンを使って処理していたが、完成品から . ‑ . 子部品への展開、製造グループごとのマシン負荷計算などパソコンにとっては負荷が重く、すべてを計算し終えるの に約 8時間を要し亡。 この度の事例紹介ではパソコンで行っていた処理の中核部分をホストの SASプログラムに移行したことにより、 処理時間を 10分に短縮でき、業務自体のシュミレーション性を向上できた点、パソコン上のスプレッドシート型の 簡易ソフトを用いて SASプログラムへの入力データファイルを作成し、これをホストに転送して SASで処理した 後、出力リストを再度パソコンで受取り印字するという、ホストとパソコンのそれぞれの長所を業務に活かした点、 これら 2点について論じる。 キーワード: SAS MERGE パソコン ファイル転送 1. は じ め に 当社では、 3) 製 造 グ ル ー プ ご と の 容 量 負 荷 計 算 S A S を 1 9 8 3年 に 導 入 て J 2 A 資料作成の作業は製品ごとの購入数量を変化 来、主にこれをデータベースの状態・コン させて製造グループごとのマシン負荷を確定 ビュータのパーフォーマンス管想など、情報 するのに時間がかかり、資料を迅速に作成す のグラフ化に活用してきた。そして、これら るためには、できるだけ速くシュミレーショ のデータを加工するに従い、 S A Sデ ー タ セ ンできるシステムが必要であった。 ットの高速性、サマリー・マッチングのコー ・ 4 ディングの容易性から、 SA Sが事務処理用 3. シ ス テ ム の 情 成 にも十分対応できることがわかり、今回紹介 このシステムはパーソナルコンビュータ する事例やデータディクショナリの検紫シス (IBM5550) とホストコンビュータ テムが開発された。 本 報 告 で は 、 当 社 が 6 2年 度 に S A S を 用 ル転送プログラムで結んだ構成になっている。 ( I B M 4 3 8 1 ‑ R 1 4 ) を C M Sフ ァ イ いて開発したシンガポール工場容量負荷計画 .購買予測システムについての適用事例を紹 介する。そのなかでも特に、 S A Sを 使 っ た 部品展開のロジックに関する点とパソコンを ホ ス ト コ ン ビ ュ ー タ で 稼 働 す る SA Sの デ ー タ 入 出 力 機 器 と し て 活 用 し た 点 、 こ の 2つ に 主眼をおいて述べる。 2. 業 務 の 概 要 年度予算および毎期予算のため、資材本部 で は 日 本 A M Pの 子 工 場 で あ る A M Pシ ン ガ ボ ー ル 工 場 か ら の 購 買 予 測 を 年 に 6回程度作 成する。資料には次に挙げる情緒が含まれる 1) 製 品 ご と の 購 入 数 量 ・ 金 額 ・ 生 産 必 要 時 間 2) 半 製 品 ・ 原 材 料 の 数 量 図 1ーシステム情成 7

親部品を構成する子部品を登録する部品構 次にこれらのハードウエア/ソフトウエア 成マスターは、 で行う処理の説明をする。 前 処 理 と し て ロ ー タ ス 1 2 3を 使 い 、 部 品 SA Sデ ー タ セ ッ ト 内 で 次 の ように登録されている。 構成マスター/製造グループ容量マスターの たとえば、製品 Aが図 2のように部品構成 維持更新、品目ごとの購入予定数量の入力を されているとすると部品構成マスターには表 行う。入力終了後、これらをテキスト形式で lの 形 で 登 録 さ れ る 。 ファイル出力し、パソコンからホストコン ロ 企μ E ロ ロ ロ 子部品 ホ ス ト 側 で の S A Sプ ロ グ ラ ム に は 、 1N F 1 L E ス テ ー ト メ ン ト を 使 っ た S A Sデ ー A A X Y タセットへの変換プログラム群、部品展開を A Z S A Sデ ー タセットを印刷する印刷プログラム群がある N X CM Y 9 N 9 9 ビュータにファイル転送する。 中心としたメインプログラム群、 。これらはすべて個別のプログラムで、 S命 令 実 行 プ ロ グ ラ ム (CM Sで の SA Sプ 必要数量 2 3 1 . ~j . . Z 表 1一 部 品 構 成 マ ス タ ー ログラム・命令の実行、ホストへのジョプの サブミット、ジョプの終了確認、ホストから のデータの受取が可能。 ( 子 部 品 が 9で あ る 貌 部 品 は 原 材 料 ) R E X Xで 記 述 ) が 部品構成マスターに対し、マッチングの相 あらかじめ登録された順序で SA Sプログラ 手となるのが、品目ごとの購入予定数量であ スムを実行する。 す べ て の SA Sプ ロ グ ラ ム が 終 了 し た 後 、 S A Sの 計 算 結 果 で あ る リ ス ト フ ァ イ ル は ホ ス トからパソコンにファイル転送され、 ・ a る。これには部品に対する数量が、機方向に 月単位で時系列に入っている。 BA S 1C プ ロ グ ラ ム が こ れ を 印 字 す る 。 こ の よ う 数量 1 に印字においてパソコンの機能を利用するこ 3 I と に よ り 、 横 が 1 9 8の 文 字 ま で 印 字 可 能 と ることができ、帳票設計が無理なくできるよ I B 7 8 表 2一購入予定数量データ なり、慣方向に時系列を設定するような帳票 のタイプに対して、以前より多くの列を入れ 部 品 展 開 の ロ ジ ッ ク で は こ の 2つ の フ ァ イ うになった。 ルをマッチングさせるのであるが、大事な点 4. シ ス テ ム の 内 容 は通常のマッチング処理のマスター・トラン ザクションの関係を逆にしなければならない 4. 1. 部 品 展 開 の ロ ジ ッ ク S A Sデ ー タ セ ッ ト を 使 っ た 部 品 展 開 の ロ 、すなわち、部品構成マスターをトランザク ジックはシーケンシャルファイルのそれとま て扱かつてマッチング処理をしなけれ l まなら ない，点である。 ったく同じで、マッチングのロジックを利用 す る 。 た だ し 、 一 回 の マ ッ チ ン グ で は 1階 層 ション、購入予定数量データをマスターとし の展開しかできないので、マクロコーディン グを行ない、展開できるデータがあるかを判 断しながら、マッチングのロジックをループ させている。 図 2一製品 Aの部品構成 図 3一部品展開フロー ‑8‑ a

原材料 1 OATA 図 2 で 1サ イ ク ル の 部 品 展 開 フ ロ ー を 示 す 。 SET 図 2のエラーファイルとは、購入予定数量デ 1F ータに登録されているにもかかわらず、部品 M E R G E出 力 : THEN OUTPUT 子部品 ='9' 情成マスターに登録されていない品目が出力 RUN:PROC APPENO B A S E =累 積 原 材 料 されるところである。 これ以降、実際のプログラムを簡略化して O A T A =原 材 料 ; 示し、購入予定数量がどのように部品展開さ RUN れていくかを説明する。 OATA ム p a y ‑ ・ 00 数 量 1 = 数 量 1W ; 数 量 2 =数 量 2 W : 部品: & 数 量 2‑‑‑'= TH EN = OUTPUT EN 0 RUN:PROC APPENO BA S E=累積製品・半拠品 O A T A =製 品 ・ 半 製 品 : 00: TH EN 1 F 子部品‑‑‑'= 9 00 数 量 1W = 数 量 1 2 1 4必 要 数 量 4 S E T M E R G E出 力 : 子 部 品 ‑‑‑'='9' THEN 1F M E R G E出 力 : MERGE 部品情成マスター 購入予定数量データ BY 数 量 1， ‑ 製品・半製品: OATA % W H I L E (&LP‑‑‑'=X) %00 RUN: 数 量 2 W =数 量 2 2 1 4必 要 数 量 OATA ENO: OUTPUT; 部品=・・ 1F ENO エラー品目 S E T M E R G E出 力 ; RUN RUN PROC 表 3 ‑M E R G Eス テ ッ プ 表 1の 部 品 構 成 マ ス タ ー と 表 2 の 購 入 予 定 RUN 理すると表 4の内容となる。 2 υ口口口 子 必用数 童 文1 A X Y 2 Z 1 3 3 3 ・ ah A A B " N 9 X N Y Z 3 数 2 数 lW 数 2W 6 9 3 5 5 5 8 a 15 b 5 c 9 9 表 4 ‑ M E R G Eス ッ テ ッ プ の 出 力 ここで、 デー夕、 OATA 10 」 部品 M E R G E出 力 & ‑‑‑'=" THEN ='9 ・ 00 部品=子部品: 数 量 1 = 数 量 1W ; E 数量 2=数量 2W; h OUTPUT a b cは 要 再 展 開 か っ 製 品 / 半 製 品 dはエラー、 e f g hは 不 要 の デ ー タである。処理ロジック上、 要展開ファイル; SET 子部品‑‑‑， 1F .7 . .d . . . . .e . . . .f 2 ... . . ... . . 一 APPENO BA SE=累積エラー品目 O A T A =エ ラ ー 品 目 数量データを表 3 の M E RG Eステップで処 5 ロ陀 T H EN OUTPUT EN0 RUN PROC 1回 目 の 展 開 で C LA SS は原材料のデータは作られない。 部品: VAR 数量 1 数量 2 OUTPUT OUT =購入予定数量データ: 次のステップではこのファイルを、製品・半 製品/要展開/エラー/原材料に娠り分ける。 スッテップの終りに、要展開ファイルは展開 SUMMARY NWAY O A T A =要 展 開 フ ァ イ ル ; RUN 表 5 一{辰分ステップ するたびに部品ごとにサマリーして、再度、 部品展開ロジックの入力データとしている。 ‑9

4. 2. 2. 印 字 次に部品展開全体のループ終了判定を行う。 こ こ で は 購 入 予 定 数 量 デ ー タ の 1件 目 が 存 在 横に時系列をとる帳票は、殻計時にいつも するかで判断している。処理的には S ETス 何列入るか試行錯誤して苦労する。そこでこ テ ー ト メ ン ト の P O I N Tオ プ シ ョ ン を 用 い のシステムでは、手軽に利用でき、しかも機 て S A Sデ ー タ セ ッ ト を ダ イ レ ク ト ア ク セ ス が 1 9 8文 字 ま で 印 字 可 能 な パ ソ コ ン の プ リ している。 ンターを活用するツールを作成した。 CMS下 で の SA Sの 印 刷 出 力 フ ァ イ ル は DATA NULL フ ァ イ ル タ イ プ が L 1 S T 1N G で 作 成 さ れ 、 1 1= 1 SET 購入予定数量データ そ の フ ァ イ ル の 1バ イ ト 自 に は プ リ ン タ ー の 制御コードが入っている。そこで、これをそ POINT=II 1F ERROR =1 のままパソコンに転送する。そして、 THEN 1C プ ロ グ ラ ム で ホ ス ト コ ン ビ ュ ー タ の プ リ CA LL SYMPUT ンター制御コードをパソコンに変換して印字 x .) LP BA S す る 方 法 で 、 機 19 8文 字 ま で の 印 字 を 可 能 ST 0 P にしている。 RUN SA Sプ ロ グ ラ ム で の コ ー デ ィ ン グ 例 を 表 7に示す。 %END ・ 司 d 表 6ーループ終了判断 CHS FILEDEF FT12FOOl DISK LIST LISTIHG A (LRECL 178 RECFH VBA BLKSIZE 182 DISP HOD: ループ終了後、各累積ファイルをサマリー する。ここで注意することは半製品のみを抽 OPTIOHTS PS=57 LS=173; 出するには累積製品・半製品ファイルから製 品(購入予定数量データ)を差し引かなけれ PROC PRIHT ばならないことである。 RUH: このように購入予定数量データを部品展開し、 半製品と原材料を算出した後、次のスッテツ プで、これらのデータと製造グループのマシ 表 7一様の文字数が多い帳票のコーディング ン容畳データをマッチングすることにより、 製造に必要な時間とマシン負荷を算出してい 次 に パ ソ コ ン 領) 1の 印 字 制 御 プ ロ グ ラ ム る。 給紙機構付)を例として示す。 4. 2. パ ソ コ ン の 機 能 活 用 1 4.2.1. デ ー タ 入 力 1030 REH (自動 REH SAVE"A:CHSPRIHT" 1040 REH 6 件 読 ん で 検 の サ イ ズ を き め る このシステムでは、購入予定数量データを (横 8 列 の 8 0 0件 の デ ー タ サ イ ズ ) 毎 期 ご 1050 REM と に 新 規 入 力 し 、 部 品 構 成 マ ス タ ー ( 機 8列 の 2 2 0 0件 の デ ー タ サ イ ズ ) 、 製 造 グ ル ー 1060 OPEH "C:PRIHT.DAT" FOR IHPUT AS "1 1070 IF EOF(I) THEH 1470 プ 容 量 マ ス タ ー ( 横 12 列 の 3 0 0件 の デ ー 1080 HAX=O タサイズ)を維持更新しなければならない。 1090 LIHE IHPUT "I.A$:A=LEH(A$):I F A>HAX そこで、これらのデータを簡単に速く正確に THEH MAX=A 1100 LIHE IHPUT "I.A$:A=LEH(A$):IF A>HAX 入力するためのツールとしてロータス 123 を 用 い て い る 。 注 意 す る こ と は S A Sの 入 力 とするファイルをロータス THEH HAX=A 123側 で 、 テ キ 1110 LIHE IHPUT "I.A$:A=LEH(A$):IF A>HAX THEH HAX=A 1120 LIHE IHPUT "I.A$:A=LEH(A$):IF A>HAX THEH HAX=A F A>HAX 1130 LIHE IHPUT "1.A$:A=LEH(A$):I スト形式で出力する点である。これは印刷を ファイルに対して行うことで簡単にできる。 あとはこのファイルをホストに転送し、固定 長 の CMSフ ァ イ ル を 作 成 し て データとするだけである。 SA Sの 入 力 THEH HAX=A 1140 LIHE IHPUT " 1 .A$:A=LEH(A$):IF A>HAX THEH HAX=A 1150 IF HAX=< 133 THEH LIHES=132:LI$="132" . . ‑ Eよ n u

そのため、日本から、リストをテキスト形式 1160 IF HAX>=134 AHD HAX=く159 THEH LIHES=158:LI$="158" でディスケットに入れて送り、工場側でこれ を ロ ー タ ス 1 2 3に 取 句 込 ん で 予 算 の 作 成 作 1170 IF HAX>=160 AHD HAX=く177 THEH LIHES=176:LI$="176" 業をしている。しかしながら、リストのファ 1180 IF HAX>=178 AHD HAX=く199 THEH LIHES=198:LI$="198" 変換するのに半日ほどの時間がかかる。その イルサイズが大きいので、複数のファイルを 1190 ¥ r /I DTH "LPT l:".LIHES 1200 SHELL "HODE LPT1:"+LI$+".7" ため、技術的な面から考えると、ホストの S 1210 CLOSE 1 1 1 1220 CLS ードし、これを工場側で直接、加工する環境 1230 REH 1240 REH きると考える。 A Sデ ー タ セ ッ ト を PC‑SASに ダ ウ ン ロ をつくることにより、より能率的に作業がで STEP‑2 印 刷 を 開 始 す る 6. シ ス テ ム の 効 果 1250 REH 1260 LOCATE 13.30:PRIHT " た だ い ま 印 刷 中 で す。 " 一回のシュミレーションに要する時間 1270 OPEH "C:PRIHT.DAT" FOR IHPUT AS 1 1 1 4邑 1280 IHIT$=' 1290 IF EOF(I) THEH 1470 8時 間 1300 LIHE I I I P U T 甘1， A$ 一一> 10 分 購入予測資料の作成時間 1310 IF LEFT$(A$.I) <> " " THEH 1340 1320 LPRIHT HID$(A$.2.LIHES) 6 4時 間 1330 GOTO 1460 1340 IF LEFT$(A$，I ) < > "0" THEH 1380 一一> 3 2時 間 人件費効果(年間) 1350 LPRIHT 1360 LPRIHT HID$(A$.2.LIHES) 倹約時間 1370 GOTO 1460 1380 IF LEFT$(A$.I) <> "ー" THEH 1430 ( 6 4 H ‑ 3 2 H ) x 6回 / 年 = 1 9 2 H 1390 LPRIHT 人件費 1400 LPRIHT 4 0 0 0円 / H x I 9 2 H = 7 6 8千 円 1410 LPRIHT HID$(A$.2.LIHES) 1120 GOTO 1460 1430 IF LEFT$(A$.I) <> "1" THEN 1460 1440 LPRIHT CHR$(27)+"S" ・ 4 h 7. ま と め このシステムは当初、エンドユーザー・コ ンピューティングの考え方で構築する予定で 1450 LPRIHT HID$(A$.2.LIHES) あったが、現場の人は教育・システム開発に 1460 GOTO 1290 1470 LPRIHT CHR$(27)+"V" 時間がとれないという実情から、すべて DP 部門のコーディングになってしまった。現場 1480 CLOSE 甘1 で は SA Sを コ ー デ ィ ン グ で き る 程 の 能 力 の 1490 SYSTEH ある人に、なかなかプログラムを書く時聞は くれないのである。しかしながら、このシス 表 8一印刷プログラムリスト テムは、毎期に予算を立てる度に、帳票の時 系列のラベルを変更するためにプログラムを 5. 出 力 帳 票 例 修正しなければならないというユーザ一作業 文 末 に 、 こ の シ ス テ ム の 出 力 帳 票 を 2. 3 を一部残している。これにより、いつしか S 例として示す。 A Sを 十 分 に 扱 え る ユ ー ザ ー が 現 わ れ る 望 h 1) 製 造 グ ル ー プ 負 荷 計 算 リ ス ト も残している。 2) 製 造 必 要 時 間 リ ス ト 最後に、この事例紹介が、そのようなユー 3) 製 品 数 量 リ ス ト ザー'の'手によって部品展開のロジックが構築 されるとき、ユーザーが自分のパソコンをよ 実際、これらの帳票は表紙が付けられてシ り活用したいとき、その人に少しでも役立っ ンガポール工場に送られる。工場ではこれに てもらえれば幸いである。 他の固からの注文を加えて、実際の工場の予 以上 貨を立てる作業を行っている。 4E1 4EA

S I N G A P O R E削 U F . 旧1JR I N GP L A N 一mmmm 4 叩 M L ノ 司 ・2 ω EA 唱 ' E A 田山押 m∞河 mMm 制 服m 鰯加川鴎湖姉脇問問問冷白々慨仰白河 唱 8 1 口町内仇LLLι ぉ 2 EAnJhn 札雪山 行 nv 唱tA 服飾胤胤 41606180ω 館山 m m527071901 倒4 1 6 0 7 1 8 0 m ''AHvnHU 巧 mmmmmmmmm 則 自 制 服 組 問 河 訓 EAF町 dAHvnnv A U G mmmmmm 脱 却mm 別 ぉ 別 府 m S 即 J U L A 飾 部ηm 却 mm 川 市 問 問 問 加 制 凱 冷 ' お辺 J U N m527081902 mmmmmm 問m 鰯mmmωmmηm nノLMan マ唱 陥Y ︒ ︒ uvnHU Q T I (間四)(脚ーJ ) R U NH O 限S ( A H J >‑ J ) < A FF I LH R S 刈D > 陪 ( A F F I υ R U NH O U 1m札 R U NH O U R S G町 U PR A T I O > 町 U PH O U 応 S 幻1)R 回D叩収S 回DH 陪 I NS 問問 A D D N LR 買汀札 R 回Dl 1 0 l J R S A V A I L A B L EWC 叩R K I N GD A Y 日 O R K I N GH I V 勺A Y 町r R A T I O > < I N D I R A V A I L A B L EH O U R S S T ， 刷D A R D 町I L ( 耳 ) P R 町n c 札 U T I L( % ) n叫 uaas'EAnnuAuvnnu'EA 司 ︐ ・ ハ 民X J， 5 1 0S T A H P I N G A P R mmmmmmmmmm 別 目 別 府 川 邸 内 ︒ ︒ 聞はCEN1ER 1 幻 ち9 9 2 2， 日4 2 2， 1 8 7 . 9 4， 回4 2 6， 9 3 4 O .凹5 2， 5 5 9 2 9 . 4 9 3 3 ∞ ，8 3 2 . 5 0 1 ∞ 2 5 . 0 5 5 2 2 . 0 0 . 0 0 5 2 8 .お4 1 0 4 1 1 5 . . . 表 8一製造グループ負南十算リスト 町 陥問問 P A R E I 汀 凶 的I N G A P R M A Y R A T E 3 5 . 1 3 5 . 1 7 1 .4 5 7 . 1 0 . 0 5 7 . 1 P N O ベ X i1 1 1 6 ‑ 1 ベ X i1 1 1 6 ‑ 4 0 0 ベ X i1 1 1 8 ‑ 1 0 ベ X i 1 1 l8 ‑ 4 0 ‑1 7 ' ∞14‑5 7 ' ∞15‑1 0 ‑1 2 0 ‑ 1 7 1 6‑ 3 5 . 1 3 5 . 1 3 2 . 7 3 2 . 4 7 0 . 2 ∞ 0 . 0 7 1 .4 1 9 . 2 4 1 2 2. 1 1 0 . 0 0 . 0 0 . 0 0 . 0 0 . 0 0 . 0 R U N N I N GH O U R J U N 2 ND 5 7 . 0 9 . 9 7 1 .4 5 . 0 1 幻. 5 0 . 0 0 . 0 J瓜 A U G S 即 認D 1 8 5 . 5 51 .3 7 . 2 5 1 . 3 3 . 7 1 1 0 . 2 7 1 .4 9 . 2 5 7 . 0 ¥. 1 8 1 2 2 . 4 日. 3 9 . 9 7 . 2 臼. 3 3 . 7 1 1 0 . 2 1 8 7 . 0 2 3 . 6 1 7 2 . 6 1 2 . 2 3 4 2 . 8 0 . 0 0 . 0 0 . 0 0 . 0 O . 0 . 0 1 9 9 . 9 2 4 . 2 3 6 9 . 9 0 . 0 0 . 0 。 0 . 0 O . 。 表9一製造必屡!時間リスト a F I N I S HQ U A N T I T Y 司 ∞ 0 ‑1 7 ' ∞30‑1 円 ﹁ 円 ﹁ 官a n r 円r n r 円﹁ A R E t 汀 P A R . 四T P P F . C N 問C P N 反X J O ベ X i1 1 1 6 ‑ 1 ベ X i1 1 1 6 ‑ 4 0 ベ X i1 1 1 81 0 ベ X i1 1 1 8 ‑ 4 0 4 ‑ 5 0 ‑ 1 71 7 ' ∞15‑1 0 ‑1 A P R M A Y J U N 2 N D J 瓜 2 5 0 4 . 0 0 . 0 2 5 0 4 . 0 6 7 2 . 0 45 . 0 0 . 0 3 α X J . 広X J 3 . 0 0 . 0 2 αX l. O 3 4 5 . 0 2 5 0 4 . 0 1 7 2 . 0 1 8. 0 2 5 0 . 0 1 8. 0 1 2 9 . 0 浅 知. 0 4 日 目0 . 0 6 5 0 7 . 0 3 4 5 . 0 .0 7 0 11 白4 . 0 1 2 1 0 5 . 0 0 . 0 1 ぉ ∞.0 ∞ 0 . 0 忽X J 3 . 0 。ω∞ 0 . 0 . 0 0 . 0 ぽ 削. 0 表 10一製長政量リスト 12‑ ∞ ∞ ま担~5.0 0 . 0 日 ∞.0 A U G 2 5 0 4 . 0 辺0 . 0 2 0 0 0 . 0 1 6 5 . 0 45 . 0 ∞ 0 . 0 反 則. 0 S 即 双D 辺 国. 0 6 5 5 8 . 0 お0 . 0 む0 . 0 即日 . 0 2 2 5 4 . 0 1 2 9 . 0 3 6 0 5 . 0 0 . 0 日 ∞. 0 位3 . 0 1 1 2 1 5 . 0 0 . 0 ∞ 1 ω . 0

日本 SASユーザー会 (SUG卜j ) FINANCE AND BUDGET SYSTEMS OF THE UNITED NATIONS UNIVERSITY M. Gratton C h i e f o f Computer S e r v i c e s U n i t U n i t e d N a t i o n s U n i v e r s i t y 2‑15‑1， Shibuya， Shibuya‑ku， Tokyo 要旨 ABSI'RACf . . secause of its relative importance in an organization. finance related systems receive special care from its operational staff and necessary priorities from its management. I ti s not rare for such systems to bewell protected and to be resistant against changes even for the better in terms of operational efficiency and qualitycontrol. This paper describes an evolutionary process through which finance and budget systems have been changed a t theUnited Nations University. Thediscussion includes: ( a ) accounting requirements of an organization belonging to theUnited Nations System; ( b ) system changes and factors initiating thesechanges; ( c ) effectiveness of SAS used for the conversion of systems in developing new parts and phasing out old ones; t s . ( d ) summary of dos and don・ S ( エAIM回 DI Anyviews expressed i n this paper are thoseof theauthor and donot represent thepolicy of the United Nations and theUnited Nations University. " ' BkαGROUND I n1 9 6 9 . U Thant. then Secretary‑General of the United Nations. proposed the establishment of a Unfited Nations University that would be "truly international and devoted to the charter objectives of peace and progress. Subsequently. and after world‑wide consultation. a United Nations‑appointed committee recommended that， to promote international scholarly and scientific co‑operation，a new kind of academic institutionwas required. That new kind of institution was l 呪JC harter，adopted by the United Nations General Assembly in 以 三c ember 1 9 7 3 . enshrined i n the u 市. TheUniversitycommenced operations from itsTokyoheadquarters inSeptember Ig I n the UN System. Figure 1 shows u l 叩 o n the s四 e level as UNDP ‑ United Nations De velopment Programme and UNICEF ‑ United Nations Children's Fund. Therefore. in terms of operations， the 4 J University i s expected to follow the Financial Rules and Regulations of the United Nations [ They include: ( a ) compilation of progr創 r u n eand budget every twoyears. ( b ) closing of accounts every year， ( c ) reportingfinancial status at six‑month closing， ( d ) auditing oncea year. Until 19 ヨ 5，theresponsibilityfor theaccountingcontrol oftheUniversityrestedwith theOffice 政) L‑based system of Financial Services. United Nations in New York. Therefore. only a small CO was developed at the headquarters i nTokyo to record budget and appropriations of funds. 守hム 円4U

WiththegrowthofUNUas an organization. thefull responsibility was transferred fromNewYork. Even though the headquarters was and still i s in temporary starting 1 January 1~お accommodations. the transfer inevitably led to thefollowing decisions: ( a ) acquisitionofamainframecomputer withthemonthlypaymentspaid out for time‑sharing servlces; ntrol ( A 民3 ) System based on the original ( b ) development of a newAccountingandBudget Co A 配 2S ystem). system (ABC System) via a transitional system ( From 1 January 1 9 8 7 . a new mainframe FA Ga1 340R with 12 mega bytes of main memory became operational. By the summer of that year. ABC3 System became fully operational. As in any new system. one by o n e . problems have been discovered although no major accidents occurred. One of 銃犯 b y two engineering the problems. namely. the lack of the mainframe capacity was solved i n1 changes. one to increase main memory by 4 mega bytes and the other to upgrade CPU from 340R to 34OS. I I I D 伍NfS BASICR図 U Regardlessof itssmall sizeas an organizationoperating i n Japan. theUnitedNationsUniversity headquarters i s required to maintain financial records based on the financial rules and regulations of the United Nations [ 4 J . Like those of other headquarters operations. the UNU's financial transactions takeplace i n different currencies. timeand spaces around the world. To facilitate and control these transactions. the University needs a system of some complexity compared to theoperations i n a government o r private organization stationed i n a single country regulatedunder the lawof onecountry. Furthermore. there i s added complexityfor sucha system tohavesomecompatibility with financial systems of thehost country. Japan. 司 A n this paper to describe i n detail the 日t・ s While it would not be possible nor appropriate i financial rules and regulations. basic requirements are similar to those of large international corporations. Additionally. the University has some unique requirements being a non‑profit and non‑Japaneseorganization operating from its headquarters i n Japan. Simply stated. budget estimates are prepared every two years based on the available funds consisting o f : ‑income based on theendowment fund. contributions fromgovernments and privatesources. other than the above. e . g . carry‑overs. n a followingmanner: A simple transaction may∞cur i Approved Budget一 一 一 >Obligations‑‑‑>Disbursements‑‑‑>Payees ( 1 ) ( 2 ) ( 3 ) ( 4 ) For example. the Co mputer Services Unit has an approved budget item for the purchase of e : consumables. Onesimplehypothetical exampleof financial transactions may b ( 1 ) A budget item of$10.000 i s approved for purchasingpaper for laser printers. mpany A for 1 0 boxes of paper at $10 per box on 1 June，i . e . $100 ( 2 ) An order goes to Co i s obligated， ( 3 ) On 15June. 1 0boxes arrivewithan invoiceof$釦 asCo mpanyA had asale. Disbursement of$ 旬 occurs. mpanyA . ( 4 ) Thedisbursement i s deposited toBankB asspecified by Co Whenthetransaction i s completed，theobligation i scancelled and thebalanceof approved budget 0 1 0 . becomes$9， A more complicated transaction is when an advance i s required i n a case of，say，staff travel. This may be represented a s : Approved Budget‑一 >Obligations一 一 一 >Disbursementsー ( 1 ) ( 2 ) ( 3 ) ! 一 一 一 >Payees ( 4 ) >Advances &Recoveries ( 5 ) A very simplified scenariomight b e : ( 1 ) TheCo mputer Services Unit has an approved budget of$5， 000for staff travel. ' ム 4E AU宝

( 2 ) The University decides to send a representative to a SUG1 conference in Florida at an 0 0 . estimated cost of$3， 0 ( 3 ) A round‑trip airplane ticket was purchased at 経 乙 000from Travel Agent C . ( 4 ) The payment of綴乙 000 i s made toBank 0 as specified byTravel Agent C . ( 5 ) An advance of $ 1， 000 i s given to the staff member，who spends 叙おoand returns $100 to theUniversity. ( 6 ) Disbursement of $900 i s postedmaking thecost of this staff travel to be位 ， 叩O . Theobligation i s cancelled and the balanceof this budget item now becomes 綴~， 1 0 0 . 1 n real life situations， transactions are far more complicated as they interact with decision t is absolutely crucial for making processes that may changeover timeandspaces.Therefore， i theU r l l v e r s i t ytobeabletoobtainaccuratei n f o r m a t l O r lonitsfinancial statusatanygiventime onan on‑demand basis. AB ロ SYSI'El1 Originally，the system was intended to automatemost of operations required to control the flow of funds includlng straight forward disbursements mentioned in the previous examples.When l t began operating on1January 1gZ7， the System vas usable to enter all transactions but much remainedtobehandledmanually.Likemostconventionalsystems，dataareenteredandmasterfiles werecreated.However.necessaryresultshadtobeCAlculatedandcheckedalmoste r i t l r e l ybyhand. egroupedintothefollowingthreegroups: TodescribetheSysteminbrief，itsmasterfilesmayb ( i ) themaster filecontaining approved budget， (ii) theobligationmaster file for posting obligations， ( i i i ) thedisbursement master files containing information about disbursements，payees，andadvances. They are all VS 釧 f ilesand data entry operations are performed interactively through menus and screens. 白 1 thedisbursementmasterfiles，general ledgerdata includingvarious incomesarealso k e p L . 1n terms ofsystem components，theA 政:3S ystem consists of thefollowing four components: ( a ) budget data entry component which was developed nearly ten years ago inABCSystem; ~‘ ( b ) obligation and disbursement data entrycomponent newly 銃汚 b yprofessional developers hired through developed in 1 a contract toa Japanesefirm; ( c ) report generationcomponent developed inC080Lby two individual progr剖 nmershired through separatecontracts; ( d ) interfacecomponent to " g l u e " together ( a )一( c ) above. Themain reasonfor such a patchwork system i s the lack offunds for thedevelopment. Since the University tried but did not succeed in raising sufficient funds towards the acquisition of the twasimpossibletocarryoutthedevelopment i nitsoriginal mainframeanditsinstallationcost，i s c o p e . This was followed by theescalation of yen‑dollar exchange rate，which banished any hope of hiring additional contractors to smooth out operational problems. Thus， the operation 留 7 . 1n spite of these continued to accumulate problems and manual operations for the year of 1 difficulties，thefinancial accounts wereclosed normally usingA配 3System. 1 n1 銃犯， w ith the start of a new biennium， a new budget master file had to be initiated after s accounts. Signs of troubles began to appear first with the the closing of the previous year・ budget component. Coupled with system problems，theUniversity went throughmajor restructuring which necessitated changes of some control codes used to account for organizational boundaries. Partlyduetothesystemproblemsand partlyorganizational changes，the initiation of theBudget i m e . Master was delayed for sbme t WhetherornottheBudgetMasterwasinplace，obligationshadtoberaisedandpaymentsprocessed. Withapatchworksystem built fromfourcompletelydifferent backgrounds，seriouscracks appeared i ntermsofdataentrycontrol. Tomakemattersworse，their significancecouldnot beunderstood by the user area because， within each component， operations appeared as usual. Partial phu

rea1ization of prob1ems came much 1ater when repeated attempts fai1ed to produce reports containing information on budget performance ( h o w much budgeted， ob1igated， disbursed， remained as ba1ance as shown i n Figure 2 ) . The genera1 perception of prob1ems was that the report generation component was not satisfactory and that they wou1d be solved by upgrading this component. V E l 伍NTUSINGSAS PHASE 1 IMPRO SAS was acquired by the University i n 1987 as an internationa1 software product ( 1 ) for severa1 reasons inc1uding: ( a ) tosupport a11 future app1ications， ( b ) toensure the independencefrom thehardware，a particu1ar operatingsystem and proprietarysoftwarepackages that are tight1y contro11ed by vendor organizations. t became a natura1 choice for Since the software has exce11ent report generating capabi1ities， i creating a new set of programs to rep1ace the report generating component. At the same time，a decisionwasmadetoreada11 VSAMmaster fi1es direct1y using ( 2 )，ande1iminatea11 OSJobSteps requiredforsorting，mergingandfi1econversionoperations. Thisdecisionimp1icit1ye1iminated theneedforstoringintermediatefi1es，whichhadbeenoneofthesourcesofconfusion叩 ongusers and systems personne1. Need1ess to say，the report generation operation was great1y simp1ified. Reading VSAMmaster fi1es direct1y intoSASdata sets gaveadditiona1 operating benefits for the backupsandarchives inase1f‑documentingf o r m . Thepreviousmethod，deve10pedusingproprietary software faci1ities，might have been satisfactoryfor systems engineers from a particu1ar vendor organization. However，the method gave no contro1 to the user organization creating a possib1e "Archilles tendon" in terms of data integrity and security. This was especially important because， due to the 1ack of deve1opmenta1 funds， the data entry component for ob1igation s and disbursements had no built‑in checkpoint/restart capabi1ity necessary for a norma1 on‑line transaction processing system. a Within a matter of weeks using a spare time of systems personne1，the Phase 1 Improvement was comp1eted. Towards its comp1etion，however，a newset of prob1ems was discovered. l 唱PROVD 伍NTS ADDITIONAL I I nshort，new1ydiscoveredprob1emswerein threeareas we11‑hiddenamong thecracks of theabove mentionedcomponents. t was discovered that a 1 . When an attempt was made to produce a budget performance report， i 3 )， fair1y complicated set of codes， imp1emented by the user area based on a UN manua1 ( contained inconsistencies for processing d a t a . Before Phase I Improvement，the prob1em was never correct1y identified as the systems‑side b1amed the user area and vice versa. With mu1tip1e conversion of fi1es imbedded i n the patchwork system， neither side cou1d correct1y identify the prob1em. This a1so de1ayed the estab1ishment of a set of codes that satisfied user's needs as we11 as being consistent for the purpose of computation. I t was on1y after the Phase I Improvement that the user area cou1d c1ear1y understand the prob1em with their codingstructure. 2 . I n re1ation to the coding structure prob1em， a gross deficiency was discovered in hand1ing coding structura1 changes. Perhaps being used tooutsidedeve10pers and their responding to prob1ems on1y in acute emergencies， the user area was changing codes without consu1tation nor communication with the systems personne1. The communication prob1em was made worse by ng1ish. Firstly， the user requirements had to be the fact that all UN manua1s are in E regargitated by the user area， second1y， by the systems personne1 and， fina11y， they were n such a circumstance，when the system was given to the outside deve10pers in Ja旦り旦竺・ I ng1ish user's manua1 meant a prohibitive amount of fina11y deve1oped， trying to prepare an E time and resources both on the part of users and the systems personne1 who was responsib1e for supporting theapp1ication. 3 . Whenthecodingstructurewasfina1ized，thebudgetdataentrycomponentwou1dno10ngeraccept the new set of codes. This was because the component was a part of A欧~ System， which was deve10ped on the basis of theorganizationa1 structureof theUniversity around 1~ヨO. To solve the first prob1em，a series of meetings was he1d to redesign codes. Since a11 of five 釧 d atasetswere invo1ved，theywerereadusingVersion5 VSAMProcessing ( 2 ) . Then，usingSAS， VS for each master fi1e，a 1ist of entries and statistics were produced. They were most usefu1 in conducting meetings and in arriving at desirab1e conc1usions. Since SAS a110ws production of reports in a time1y manner， usua1 buck‑passing and b1aming‑others syndromes did not deve10p a110wing prob1ems to be solved in a most speedy and efficient manner. ‑16 ・ A

From thesecond problem，thefollowingconcerns emerged: ( a ) for applications of complex and international scope， hiring outside systems developers i s far less cost effectiveand less desirableoperationally; ti s a must to have good and accurate ( b ) to avoid problems in computerized operations， i communication between the user area and thesystems area; ( c ) similarly， i ti s a must for the University to follow faithfully the Allotment Account Co des Handbook [ 3 ) and decisions must not bemade unilaterally by the user area. For thethirdproblem，acompletely newcomponent would bedeveloped to replacetheold oneusing PandS A S j A F . As of this writing，preliminarytesting was completed torewriteaVSAMfile S凶:;FS for Budget Master. ti s completed，should look like as follows: ThenewA配 3System，when i ( a ) budget dataentry component written inSAS; ぉ; ( b ) obligations and disbursement components as developed in 19 ( c ) report generation component written i nS A S ; ( d ) backup and archivingcomponent written in S A S . 以)'SAND 以)N・ TS ~ Anumberoflessonscouldbelearnedfromthesoftwareexperiencesdescribed inthis paper. Since i ti s not practical to mention all of them， several important ones are selected for possible interest and applicability toother organizations usingS A S . ( 1 ) For any system intended to process information， an important， if not the most important， component i s the report generator. Nomatter how expensive the data entry component may be with all the sophisticated facilities of transaction processing，data are useless without a s one of the best software products currently good report generator. I n this regard， SAS i nerator System). Very few files give problems for available for developing 尽芯 (Report Ge SAS to read， its computing capability offers mathematical accuracy， and most reports are producableby coding a small number ofSASstatements. f their operating language i s not Japanese，hiringoutside ( 2 ) For international organizations， i system developers i n Japan i s not practical nor economically justifiable. This practice creates serious communication problems leaving well‑hidden cracks in the system. Unlike systems or progr剖 nming bugs， they are likely to become fundamental problems whose solution f theycan be solved at a l l . commands more resources， i ( 3 ) In developing systems to process the organization's financial data， i ti s crucial that key ti s large，complex developershaveagood understandingoftheorganization，particularlyifi and international. " " ( 4 )I ndevelopinganycriticalsystems，theuseofproprietarysoftwareshouldbeavoidedassooner or later incidentswilloccurwherethevendorsrather thantheorganizationwill havecontrol over thesystems. ( 5 )I n relation to ぼ~， even if the user area does not request them， a basic set of statistical reports should be prepared since they are so easy and inexpensive to produce using SAS，and yet their usefulnesscan not beoveremphasized. For example，theyare useful for operational purposes including data quality control and communications with users. Most of all， they are useful for organizational decision making as simple statistics convey exact messages e liminating the need to explain systems to users who have nothing to do w ith systems development. ( 6 ) Development of new systems should not coincide with the acquisition of a new mainframe. One central computer unitcannotcopewithresponsibilitiesfor makingthemainframeworkon time and，at the same time，being responsible for designing，developing， testing， and other user support functions let alone human related problems of introducing a new computerized operation. A new mainframe should be acquired and all existing systems should be safely transferred. Only after the conversion problems settle down， then the development of new systems should be undertaken. REFERI 到CES 〔 1〕 Gratton， M .， SAS User Training i n InternatIonal Organizations， Proceedings of SUGI‑J 1987，Tokyo，Japan， 1987 [2) SASInstitute，SASGuide toVSAMProcessing，Version 5 日 ition，Cary，N . C . お5 . ワt 1i

[3) .Uni.t~d ̲ N ations. AHdtm~nt Account Codes Handbook 1 鰯 泊5 Activities. NewYork. 1 [4 ) UnitedNations OfficeofFinancial Ser v i c e s . FinanceMan u a l . 1 留 7 . United Nations and O ther Figure 1 . AnAbbreviatedDiagram of theUN System 21切~ariat) 寸neral 臼叩 、 a Organs Established byGA Autonomous Organs 日 、I D P (1部5 ) UNEP ( 1W2) HABITAT ( 1W8) 日明{ C R (jgヨ 1) i l ' ，1 CEF け946) 1TU ( 1 1 : お5 ) 1AFA ( 1缶，7 ) 1 9 1 9 ) 1LO ( FAO ( 1 9 4 5 ) o(1946) o(1948) 日 ' I E : ' : 氾 日 ' I1 TAR (Hお 5) 叩 日I D (lW3) 1CAO ( 1 9 4 7 ) GATI (1948) 1MF ( 1 9 4 5 ) a Figure2 . A Hypothetical Budget PerformanceReport BU 以AI' P E1否。悶'1ANCES TATUSRE1羽町 ASAT30APR1L 1 銃犯 CODE B U D G E T D1SB 叫'lL1 Q c α1PUTER‑5QO c α1PUTER‑227 10.000 5.000 釦 2.000 O 1.000 釦 9.010 0.9 3.000. 2.000 60.0 TOTAL 1 0 0，000 300，000 1 0 0， 000 000 600， 000 40.0 400， TσIALE X P . B 此 %EXP ホ町、~1QU1DATED i s the term used for funds that areobligated but not yet disbursedon an outstandingobligation. s produced in the middle of t l i e N O T E : 1n the travel example， this report i travel. i . e .，the obligation has not been cancelled until advances are recovered. 口 0 よ 4E

日本 SASユーザー会 (SUG卜j ) POSデータによる広告・ プロモーション効果測定 江原 淳 専修大学商学部 Evaluating Advertising and Promotion Effectiveness using Scanner Data A t s u s h i E h a r a S e n s y u U n i v e r s i t y ，i Kanagawa‑Ken H i g a s h i ‑ M i t a 2‑1‑1， Tama‑ku， Kawasaki‑sh 要旨 ・ a P O Sデータで得られる週単位の売上高やシェアを使って、値引き、エンド陳列などインストアプロモ‑ シヨンとテレビ C Fを中心にしたマス広告の効果を分析した白 エンド陳列で説明できる。 いa 個底でのシェアの変動の大半は値引きと テレビ広告の影響は既存製品の倒腐別、週別シェアの変化には殆どあらわれな 広告効果測定には時系列モデルの工夫だけでなく、データのレベルを再検討しなければならないと思 われる a プロモーションの効果の方ははっきりと分析できるので、最適なプロモーシヨンミックス計画な どに応用できるが、交差価格弾力性や交差エンド陳列弾力性を求めて百hat‑if 分析を行うだけでも実用的な 値は高いと思われる固 キーワード. POS 回帰分析シェアモテル 交差弾力性広告効果プロモーション 1.はじめに ラム(スキマティック)シミュレーションソ P O Sデータは小売業の成果変数を明らか l f I J I I t > . フトはまだ端緒にすぎないのである。 にするだけでなく、その 1 古・業態に対する消 証券業ではポートフォリオ革命によって、 費者のレスポンスを示すものでもあるので、 情報処理能力そのものが企業間隔差をうんで そのチャネルにかかわる全ての構成員にとっ いる。流通業でもアソートメント形成をこの てなんらかのイノベーションにつながる可能 商品の特徴と傾向はといったテクニカル分析 性をもっている。 レベルでなく、商品ミックス全体をポートフ たとえば、 P O Sによる販売データを、発 ォリオ的に評価することは不可能ではない。 注、配送、検品、値づけ、品出し、値引き、 つまり、 P O Sデータの本来のメリットは というマーチャンダイジングサイクルに位置 複数商品に付いて分析するときや、他のデー 付け、データの重複入力を無くしデータベー タと結合して目的をもって分析するときにえ スを基礎にこのサイクルを回していくことが られるのである。 できる。これは、小売業でなく発注代行業者 ここでは、だれでも簡単にできるその素朴 やサービスマーチャンダイザーやメーカーが な例として、ある商品がべっの商品にどのく 行っても橋わない。別々だった業務システム らい影響を与えるか、その逆はどうか、とい をインテグレートすることは確実に効率化に うことを示す交差弾力性モデルを中心に事例 つながる。 Cornputer を紹介したい。 Integr 2. 広告・プロモーション効果指標 広告効果は a. 認知理解態度行動といっ ated Distribution とで もいうべき方向である。 た線形の態度変容指標 しかし、 P O Sデータはそのような定常的 ないし b. 売上高 業務だけでなく、このサイクル自体のレベル で評価されてきた。プロモーションについて アップや意思決定支援にももちろん有用であ は態度指標を作成する試みはあるが、定着し る 。 P O Sの成果変数に、投入している資源 ているものはない。 aについては近年の消費 のデータを結合して、様々な配分問題につい 者行動研究から多くの疑問がだされている。 て what‑i f分析、感度分析、 goal seek分析、最適化もできる。プラノグ bについては月次の売り上げデータを月次の 広告費支出で説明するというような集計デー QU

タ (aggregate data) レベル

以上の(
3
1
.(
4
1
.(
5
1
のモデルで POSデータを中心にプロモーション効果を分析し
たい。(二れらは予測モデルとして考察されたものであるが，データ解析では予測

で成されていた。

と説明とは同義である)

その場合、営業努力、チャネルプロモーシ

しかし. 1
4
1
積乗型モデルが対数をとって容易に線型になるのと異なり. (
5
1
魅力型

ョン、消費者プロモーションなど、他のマー

モデルはそのままの形ではパラメター推定ができない。そこで，中西(前掲)論文

ケティングミックスの手段の効果と議別でき

にしたがって.各期ごと各プランドごとに S，(
1
1とX
.
.
(
I
I
を対数中央化して. (
6
1
式

なかった。 P O Sにより目別、週別の正確な

でバラメタ

単品別売上高が得られるので、それを値引き

推定を行なうこととする。

もちろん(
6
1
式では(
5
)
式の β" ，が求まるのでなく，その偏差値 β'" ・が推定で
きるだけだが， β'" ・と S，とから ε "が求まるので実用上は問題がない。

エンド陳列、広告などで説明してみたい

Sι(1)も"
"
I
t
)を求めてから逆対数中央化を行なえばよい。

3̲交差弾力性モデルヨタイプ

Eよ ν
.，: d.. (2，，(11‑2.，)

月別の販促費や広告費を説明変数とし.集計 (
a
g
g
r
e
g
a
t
e
)レベルでのシェアを被

(
6
1 "
"，
I
t
l
‑A
i
で
，

内部デ

‑

タがあるが.他社プランドについてはデータが不十分となりがちであった。

ション変数が欠けることが多 L
。
、

，、""、，
(X
，
包(
t
)
/
X
.
.
.
，
) (X山は X足
，(
t
lの t期の殺何平均)

2. ， (t)~Jog

下記の 3つのシェアモデルを見ると明らかなように.交差弾力性型のモデルの方

"""2叶
， τずはそれぞれ..， ，
I
t
l
. 2.，
1
1
1
. e・
，(
1
1
の T期間の平均)

が説明変数が多いだけ説明力が上がったはずである。コーザルデータ(庖頭販促要
因)の付L、
た POSデータは.どのプランドについても十分な情報を持っているの

d，は. d(~i ~ jのときI.

で.この交差弾力性モデルがふさわし L
。
、

それ以外は Oの値をとるダミー変数

(1)単純型

S，
I
t
)ーα1 +~β.X 斗 Itl+ε(1)

(
2
) 効果差型

S ， lt)~α+~β 川 X 川 Itl+ε ， (
t
l

(
3
) 交差弾力性型

S ， ltl~α ， +~Ltß."X"

包し

~

包し ，
.
.，(t) ~Jog(S ， (I)/S.，)(Sへ は Sj(l)の t期の幾何平均)

また.市場調査(サーベイ)データでは.他プランドのシェア情報は得られるもの
のプロモ

‑

+ (e，・ It)‑τa ・)

説明変数とするというような従来のモデルでは.自社のプランドについては十分な

注)

、

a

中西正雄「市場占拠率モデルのペラメータ推計 J
(商学論究3
3
‑
1 関西学院大)

(
1
1
+ε，(
1
)

(結票)

S，I
t
)
: t期におけるプランド jのシェア
X
.
.
l
t
l
: t期におけるプランド jの κ番めの説明変数

ン ・ンプ
1
' ノス
l
ソ
ル
ク .~;;t
~~~;!
~::J シャワ|チィモレ!??|州|シル:1
チィモ lht〉|シャワ
.l~ 1 rr~ /
J
'
:
:
i
r 川 島 ラン
テ
/
1
1
.
l
i
1 刊ー テ
川島
ラン
i刊‑1. I
官Z
0
5
1 I0
.
8
3 0
.
9
2 i0
.
1
1 I0
.
7
8 i0
.
8
6 ~色白 0.79 ，
1.
O司 0
.
8
5 10
.
8
3 10
.
6
5
四 I2
1
羽
7
冊
， 1
田 3; 盟 O I 1
6
2i 口5
0
1 白 描 1曲4
4
1 I
お0
1 1
7
田 11
田7
1
1
2
不胤盈P
係
E世￨
O
.
5
1
2
i
。時'
6
1
ぞ .0
.
7
7 10
.
9
1 10
.
9
8 10
.
7
7 0
.
2
6 10
.
7
6 10由 0
.
7
9 I0
.
8
8 1.
o臼 10
.
9
1 10百
胤P
E I1
9
7
9
7
: 甜甘
国7
I2
4
1
9
! 1
白 1
1 1
6
2
: 1
由1
1 担3
2
:1
7
4
白 白2
3
8
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1
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:
n
J
不致時世 J
0
.
6
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.
O7
Z
i
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.
77I 11. .20 込
I
~町
10
二五
M
五
rlE訂L1L
，
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L
よ
μd
主土
f色
LiEu
色
LL
占
主竺任
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￨ 貼陀
1 ，パ~j汁 1，0
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T
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l
不
.
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f
<
{
，
措
0
. 7
反 u
正J

テ
モルi
e

X
.
i
l
l
l
: t期におけるプランド iの κ番めの説明変数
1

録

型

積
睡

型
駐
力

型

り，交差弾力性型は jプランドのシェアに他の 1プランドの説明(変数)も影響を

4

i

E

，
1
>

与えているとするモデルである。
特に，スーパーマ

ケットにおけるインストアシェアを扱う場合.プランド間践

合が強いことが多く.他プランドの値引きゃ特別陳列の影響を無視しては説明でき
なL、ことも少なくない。

、

型
不一致時数!
しかし，必ずしも線型のモデルがふさわしいとは限らない。たとえば，価格とシ ;L主:_T.~;_".，jÍ込山斗

ェアの関係は一次関数でなく指数関数の方があてはまりがよ L 、かもしれな~ '0 そ ζ 刀

ザ

E I.
i
4‑: z
町 . 悩 !l
i
s
:
i!

a

で積乗型のモデルも加えた。
凶積乗型交差弾力性モデル
S， (tl~ exP (
α ，+ε ，(
1
1
) llllX
，I
t
)

I

β'"

l
さ)

I
C
D
T
h
e
i1
の不一致係数

^

しかし. (
3
1
.(
4
1のモデルとも，シェアの合計が L0を超える二とがありうる 3 中

Er (S，k，‑S，，)'

{注}

西正雄は次の魅力型モデルこそ(原理的にシェア合計が 1
.。になるので)論理的整
U~

合性があり.予測精度に差がないのなら内容妥当性の高い魅力型モデルを使うべき

K

(
5
1 魅力型交差弾力性モデル
S，III~

但し

S'"

zzh

だとしている。
但し

A，(
t
l

ー一一一一一一
LA，(
1
1

A，III~ exp (
α ，+ E，(
1
)
) llllX
，1
1
1

S，，:プランド jの t期のシェア
念日:プランド jの t期のシェア予測値

k:期間数
β"

(今回の分析では k~52 である。また.パラメタ

推定は上位 6プラン

ドで行なったので. n~ 6である。)

;
iAfo"'61年 9月 l日から 52週 の 削 デ タ

データ;t脚
分析対象

②R
a
oのM
A
P
E(
M
e
a
nA
b
s
o
J
u
t
eP
e
r
c
e
n
t
a
g
eE
r
r
o
r
)

: シャンプー. 1
)ンス.スナック菓子，カップ鱈
をそれぞれの年間売上の上位 67イテム

被説明変数

: 各アイテムの品目内シェア(週別)

説明変数

ー

1
0
0，0

一一一‑ L

k ・
'1

各アイテムの売価(週平均) .特別陳列日数.テレビ広
告(スポット+番組) GRP (交差弾力性モデルなので，

〈

ISt‑S， IS，

、

書考:R
a
o
.V
.R
.
.‑
A
It
e
r
n
a
t
i
v
eE
C
O
n
o
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A
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r
t
i
s
i
n
gR
e
l
a
t
i
o
n
s
h
i
p
s・
‑

3 (説明度数) x6 (アイテム) ~18変数となる。

J
o
u
r
a
lo
f!
.
&
ar
k
e
t
i
m
l
:R
e
s
e
.
a
c
l
I
，
l
I
ay
，19;2

n
u

白
つ

4.交 差 弾 力 性 に よ る what‑if分 析

(環境としては以下のとおり

積乗型交差弾力性モデルで回帰分析をおこ

1BM4361，VM /CMS，>554

なうと、各商品のプロモーション変数のパラ

0，日本語 3270PC/G>Lotus

メター推定値は交差弾力性そのものを示すの

1‑2‑3. SAS‑PCSAS'
こよる M

で 、 こ の 推 定 値 デ ー タ を ダ ウ ン ロ ー ド L、 P

MLな ら ば も っ と 簡 単 だ と 思 わ れ る )

C側 の 表 計 算 ソ フ ト で 読 ん で シ ミ ュ レ ー シ ョ
ンを行うことができる。

バーモントカレー、ジャワカレーの儲熔及びエシド政策の評価

バ ー モ ン ト カ レ ー と ジ ャ ワ カ レ ー を 現 状 価 格 か ら 1 0 %値 引 き し さ ら に エ ン ド 陵
J
I
I日 数 を 月 当 り 5日 増 や す と 、 バ ー モ ン ト カ レ ー の エ シ ド 回 数 を 培 や し た 混 合 (
表 6) に は 販 売 数 量 、 粗 利 益 預 と も 変 わ ら な い が 、 ジ + ワ カ レ ー の エ ン ド 回 数 を
増 加 さ せ た 楊 合 ( 表 7) t
;
:t
;t阪売数量で約 3 4 %、 粗 利 益 舗 で 9 2 0円 / 週 t
i
!
加
する. し た が っ て 、 ジ ャ ワ カ レ ー の ヱ シ ド 陵 列 効 果 の 方 が 高 い と い え る .
(表 6) バ ー モ ン ト カ レ ー の 値 引 き 及 び エ ン ド 陳 列 回 数 増 加 と ジ + ワ カ レ ー の { 直 ヨ !

亘亙三重

1
ウ
;
:
(1
¥ー
モ
ン
ト カしーアマクチ 250G
ウスシ、ャワカレーアマクチ 220G
h
I
可B コ ‑
)
0子、ンカレー 7マクチ 240G
、ウスザ カリーアマクチ 135G
同 リココーンカレーアマクチ 100G
リ
コ ワンタヲチカレー 7マクチ 220G
7 ラント、
阪商数~
R
H1
寺敏蛍
7 ラ〉ト A
98
139
7、ラント B
7
9
7 ラ〉ト、 c
13
13
7 ラント、 D
6
6
フ ラシト、 E
2
ー
ヲ
7 ラント F
4
4
会計
1
130
173

・

a

7 ラント
7、ラント、 A
7 ラント、 B
フ、ラント、 C
7 ラント、 D
7 う〉ト E
7 ラ〉ト F

現状売価
修正売!否
￥189
￥1iO
￥199
￥179
￥196
￥196
￥240
￥240
￥138
￥138
￥213
￥213

員i
j1
奇且寺 l
粗 利 吉E
飽和I~~
3087
(854
3941
、
与 36
232
269
425
425
240
240
46
46
メ
テ
て
ち
〈
ミ
142
142
(
8
̲
9
0
)
1
(33.08¥
4172
5062
、
、
ー
ー
〆
'
¥ ノ
〉
ト DAY/M 1
1
1!
1
:
:DAY/M 工ンド t宮~
修正~
5
19
24
/
全 10
¥.‑10
6
6
11
11
2
2

変化忠

41.84
28.57
0.00
0.00
0.00

。
。
。

。
。
。」。

。
。

。
。

。
。
。
。
。

(表 7) パ ー モ ン ト カ レ ー の 値 引 き と ジ + ワ カ レ ー の 値 引 き 及 び エ ン ド 陳 列 日 数 の 増 加
!?ラ〉ド i
商品名
:7、ラ〉ト A ~\ウ;:( 1
¥ ーモ;，トカレーアマクチ 250G
「
ヲ
=
ヲ
ヲF
てB れ
ウZ シ ャワカレー 7マ
フ
チ 220G
17 ラ〉ト C !
SB コ ー礼子、〉力レー 7マクチ 2~OG
lフ う〉ト D i
¥ウヱサ 力')‑ }
'
マ
ク
チ 135G
￨7 ラント E !? リココーンカレーアマクチ 100G
iアラント F 1
7
‑')コワンタッー問レーアマクチ 220G

.
.

「 ラント、
、、，

販 売 数 盆 I~Jf 1
寺数主3
1 9 8I
139
7I
10
'1

錯綜

I 7、ラント
7、フント A
フ フシト、 B
17・フント C
フ ラ〉ト D
7 ラント E
フ ヲント、 F
合計

飯事宅数量
矧{奇数量
98
176
7
10
13
13
5
6
'ー
3
ワ
ー
当
4
130
211

フ、ラ〉ト
フ ラント A
フ ラント、 B
ント C
7フ
フ ラント、 D
7 ラント E
ント F
17 ラ

現状宮 j
i
!
J 修正て筒
￥189
￥170
￥199 1
￥179
￥196
￥196
￥240
￥264
￥138
￥138
￥213 1
￥213

月
?
奇1
且主i 粗 利 喧A
4990
(
1903
299
¥
. 6ら
425
，
o
.
̲
264
24
1
6
142
I 三三旦
1993、
6165
¥
、
̲
̲
̲
.
/
¥ノ
ン
ト
、D
AYIト
i 隆一正 D
i
若正*
AY/M エント、 I宮 i~x
(‑10
‑5 、
19
14
‑10ノ
6
11
5Y
且
，
11
11
匂
イ
〉
10
ー
ヲ
、σ
C

変化率
穏利吉自
79.59
3087
42.86
232
0.00
425
0.00
240
0.00
46
0.00
112
，
1172
162.31，

。

。
。

21

。
。

。
。
。

ラ.効果差モテ.ルによる分析

〈モデル式における回帰係数〉

l
て

〔使用したデータ期間 J 6
1年 9月 I日‑62年 8月3
1日
〔
形

カネボウ
花王メリヲ 花王コンデ 牛乳シャワ テ4モ手
シルククリー トシャンプー ィショニング ランシャンプ シャンプー
ムシャンプー ‑ポンプ
シャンプー
一・ポンプ

式]週別単品別データ
(したがって，売価は週平均売価.チラシや特別陳列の
有無などは，それらの週合計日数として表現されている。

〔広告データ〕

以 下 の 4変数(プランドごと)

X， 売 価

l担
?
・
(2.1< )

7
.
9
0
1
'
(6
.
3
9)
0
.
0
4
0
1
(1.4
1)
0
.
1
1
4
'
(3
.
3
5)
‑8
.
l
i
5
・
(6.π)
0
.
0
0
7
5
3
(0
.
2
7)
0
.
1
4
4
(1話〉
0
.
0
1
3
(0
.
4
6)

0
.
2
1
7・
(1
.9
5)

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

6叙
l
6
・
(2由 }
0
.
0
6
7
(0
.
4
0)
O
.
O
l
i
{色 2
4)
0
.
1
0
1
(0
.
6
4)
0
.
0
9
6
(1
.3
1)
。白4
(O
.
l
l)
6
.
8
6
2・

X，符耳1
'
障問

X.テ レ ビ

S

X.ラジオ

の週平均売価の
11

の週合計チラシ回数

11

の週合計特別陳列回数

0
.
7
5
0
・
(1.8
1)
1
.0
5
1・
(7
.
8
3)

0
.
0
3
6・
(2
.
0
5)
0
.
0
1
4
(1
.2
1)
0
.
1
1
6・
(1
.
7
3)
0
.
0
3
9
i)
(O
.2

。曲4i
8
(0描 }
0
.
2
1
2・
(3.37)

液体

ボーナス

(2.叩〉

〈走査体茸嗣〉

下
ご
ご

X，・当該プランドの週合計新聞広告段数

〔使用したモデル〕

0
.
2
5

X.蝿 誌

Xz:

7
日 d

0
.
7
6

④週ごとのラジオ広告の合計秒数

X3 :

曲Oml

0
.
9
7

x
.I
荷 聞

，
:

2
2
0m
l

止8
9

③週ごとのテレビ番組，スポットの合計 GRP

X

8
0
0o
l

。7
9

②週ごとの雑誌広告の合計頁数

当該アイテムの週別数量シェアの自然対数

包 Ool

lP

X.チラシ

①週ごとの新聞広告の合計段数

〔使用した変数)

〈シャンプー〉

Xs:

11

の週合計雑誌広告頁数

X6 :

11

の週合計テレビ広告の GRP

X7:

fI

の週合計のラジオ広告秒数

カネヨ
ニA ービーズ チピッコ

液体

買

0
.
4
1

X， 売 価

1
8
.
9
2
6
(1.1
1)
1
7
.
3
8
5
(1
.1
3)
。1
2
3
(0
.
3
6)

X.チラシ
X，特耳陳列

ザプ・大

0
.
3
3

0
.
1
3

0
.
2
7
3・

0
.
0
3
6
(0
.
0
7)
0
.
4
6
8
・
(3
.
1
2)
0
.
8
1
2
(1
.5
1)
0
.
3
7
2
(1
.30 )
0
.
1
9
9
(1
.5
9)

【5
.
1
4)

X
.駅 間
.
1
7
5
I
!
> (0
0
.
9
7)
ω
x
.テレビ (。。
0
.
4
6)

X.I
t

S j(tJ=exPc，
(
t
)l
JX， (t)β '

X，ラジオ

2民l
l
l
m
l
0
.
5
1

0
.
4
9
4・
(2
.3
8)

、

0
.
1
7
2
(0部 〉
‑0
.
3
剖
(1
.6
9)

a

0
.
0
1
(0
.
0
6)
在) ()円は t直

al
ま恒輔度95%で有理

〔結果〕

X，‑ X，は符号が正て'なければならないが，次に示すように結果は必ずしもそうで
はなL
。
、
シャンプ

では信頼度 9
0%で有意な広告変数は花王メリットの X， (新聞広告).コ

ンディショニングの X， (テレビ広告) . シ ャ ワ ラ ン の X. (新聞広告)と X， (ラジ

〈リンス〉

¥

花王メリソ
花王
コンディショ トリンス
ニングリンス ‑ポンプ

官Z

0
.
9
9

0
.
7
9

オ広告) . テ ィ モ テ の X， (ラジオ広告)であたが.コンディショニングの X，とシャ

X， 売 価

ワランの X，以外は符号が逆て ある。

0
.
3
3
3
・
(2
.
9
4)

X.チラシ

1
0
.
8
9
1
(7
.i
2)
0
.
0
2
7
(0
.
6
3)
0
.
1
9
4・
(4
.
4
0)
1
0
.
9
9
3
・
(1
.
9
5)
0
4
5
(1
.1
3)
0
.
0
9
7
(0
.
6
2)
0
.
0回 7
ぐ0
.
2
4)

a

これに対し X， (チラシ).

x， (特別陳列〕は t値で有意なものは全て符号が正と

なっている。

0
.
0
3
ι・
X，特有1
'
田所I
(2.51 )

X. I
再開

、

0
.
0
1
9・
X.I
種I!> (1
.9
5)

液 体 洗 剤 で は t値・符号条件ともクリアしている広告変数は一つもな L

リンスでは，同様に.花王コンディショニングリンスの X，(雑誌広告)のみ.カッ

X.テ レ ビ

プめんでは日清カップヌードルの X， (ラジオ広告) .チャルメラの X， (テレビ広告・

X，
ラ 3オ

のみで，スナックでは.クリアしたものはな~ '
0 これに対し. X， (売価).

x， (特

別陳列)という庖内プロモーション変数は.多くの場合 t値 も 高 め て 符 号 も 正 で あ
る
。

このように.同一週の時系列デ

タで見る限り.広告変数は I
苫内プロモ

ション変

-筒、~肉、~、F匂【戸、，、~旬、，、場内、~

0
.
0
1
8
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.
3
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0
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9
5
(0白 )

晶

カネボウ
シルククリー
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ティモテ

花王

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〈カップ鱈〉

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日清
サンヨー
エースコソク マルチャン
明星
カヲプヌード カγ プスター カγ プチャル ワカメラーメ 搬めん
，
.
メラめんま
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正袖
0
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.
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6)

X， 売 恒

数に比べてインスト 7 ・ンェアへの説明力が弱いと言わざるを得ない。

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ま惜傾度 90%で有憲

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。曲8
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9)

注) ()円'"'直
a'ま摺輔置 95~ で有~.

bは信頼度叩 ?
6で有憲

〈スナヲク車子〉

~

カルビー
松田
ポテトチップ ベビーラーメ
ス・コンソメ ノ

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X ，符 1'1闇 ~I

X.I
奇 聞
X.雄

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X.テ レ ビ
X，ラジオ

明治国票

胡池厘

カール
チズ暗

カラムーチョ

カルビー
カγ パえ日せ

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6. 広告の時間的効果

シャンプ

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の方法で広告ストックを求めてみた

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カルヒー・ポテトチヲプ コンソメ

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2}

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n

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花王・.Lヲセ//.ル

カルヒ

一喝

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カネボゥ ‑'/Jレククリームリンス

俗図・ベピラ

‑
1

カ γプ

コノディン ョニング

花王メリヲト

羽掬田回一時

J(，孝水産.~メノ

花王

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一也

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一

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メシマ

エスコヲク・ワカメラ

4040

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一

サノヨウ・カヲプスター
明星・カップチ，ルメラ

0

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醐拙蜘四一醐却

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ンンンププ一
ヤボ令ンン‑﹀
ン(ンヤヤ一中
ム一グンン一︿
一プン一ズ

ヲデン・一ニピ

タヤヨラモ一ビ
タシシワイ一一コ

明日一百件

.リン・パ一体チ
ウメコ値‑一成・
ポ・
‑F 匂 リ 一 ・ ヨ

HEE

P&G・ポナス
目調・カヲプヌードル

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DUU

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5

〈サノプル散〉

花王.;t体ザプ〈大)

"
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"

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(
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)

次に McGuinessとCowling

T V G R P の時系列伺関係数

‑
3

0〈7
1
7
9
9
3〉

。

{曲目

(担1)
。

a皿 i

()
，
均 tサパ弓 ‑1.̲<9̲措 官 自 由 白 華 街 著 作 。 )

ι-~

〈 売 上 高 シ ェ ア の 残 差 と テ レ ビ GRPの時系列相関〉

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1
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3

。田 3

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〈前田

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(田1)

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。 α氾8

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￨
β (1‑ A)

居内変蛍 1

'
也

β (1‑λ)

β (1ー λ)

の R' I
当 遇 ーl
週 ー2

よ

R

￨アシェア，説明変数はそのアイテムの売価と特別陳列の日数)で週

プラノド包〉

DA

λ

ション要因て'説明できなかった変動である残差について広告の効き方を分析してみた

f

G

カップ薗

.

P

λ
更
1

β (1 λ}

とを売価・特別陳列などの底内プロモーション要因でまず回帰分析し，底内プロモー

ステップ 2I
i!!別の残差に対する.テレビ広告(番組・スポットの合計 GRP)

ツ

スナ y ク車子

そこで，広告の当期効果がそのように POSデータではとらえにくいため，売上高

I
~Ij・アイテム別の残差を出す。

テ

β(1‑A)

ステップ 1I
効果差型積乗型モデル(被説明変数は各アイテムの週別のインスト

プ

全て. n=51

タであり，売上高がその個庖の庖内プロモーション(大量陳列，値引など)に大きく
影響され，マス広告の影響が見えなくなっているためである。

のム

VAVA

︒

A庖という限られた範囲でのデー

タ)が

tt

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連
関

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と向

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A
ア

‑ァ︐也

量で

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それは，売上高 (POSデ

スピ

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.
(‑II
時全テj
相関

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， +).y，‑1+ (U，‑).U，
‑
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逐友 F 干安定 CS-:メコk芋)ず信~tM.在来式で
BfI~プTγ フ。先 1(. 〆うめ人まについ τ 守村民

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a，
.blltt(~)T 千 Tcパ h

ιぃ?回'
1
;
‑
六
百
;
. ?I・ 0・ /-ð・~H・ 11fベ

その結果.
①カルビー・カッパえひ'せんとティモテは広告投下量との相関が高い.
(どちらも 4‑ 5週前の広告出稿量が当週の売上シェアとの相関がある)
②カップ麺では.最も売れている日清カップヌードルが売上高シヱアと広告投下
量の関係が見られないが，ワカメラーメン，チャルメラメンマなど比較的新しい
プランド・アイテムでは正の相関が見られる.
といった傾向が見られた。

(
)
.
r
.

ただし.ー般的に「当週に近い広告出稿など売上高への影響は高く.前週.前
々週の広告ほど効果は減衰する」といった傾向は検証できな~ '
0

それは，スナックの一部を除いて今回分析対象とした 5品目の上位 5アイテム
は新拠品ではないため，継続して広告出稿が行なわれている(たとえば花王のメ
万 GRP以上の出稿が数年続いている，
リットシャンプーは年間 l

トッププラン

ドなので予算も多いため)といったことも影響していると思われる。

L

円

q
u

7.広告の価格弾力性への効果
広告の効果については.広告は商品差別化につながり，商品の価格弾力性を低める
という説(産業組織論)と，広告は消費者に情報を与えるので比較購買を促し.購買
プランドの探索範囲を拡大するので価格弾力性は高まる(情報の経済学)とする説と
がある。
しかし，商品の差別化の訴求は主としてメーカ一広告にあてはまり，消費者の購買
行動における比較探索を促進する訴求は小売広告(チラシ. POPなど)にあてはま

r
メーカーのテレビ広告の出稿量が多いほど価格弾力性は低L
」
、

ると思われるので

「小売業のチラシ掲献回数が多いほど価格弾力性は高 L、」という作業仮説が検証でき
れば.この両者は対立しないと考えられ又
そこで. 6
1年日月 l日‑62年 8月3
1日の年間の①広告出稿量(プランド別テレビ合
計 GRP).②小売レベルのプロモーション(

• ‑

A庖でのそのプランドのチ

週別データから求めた価格弾
ラシ掲載回数)のいずれかを x軸にとり，同庖の POS
力性を y輸にとってクロスさせてみた。
(弾力性については，交差弾力性型積乗型モデルの回帰係数を使用したので.特別
陳列の影響と他プランドの価格・特別陳列の影響は除かれている)

、

もしこの仮説通りであれi
;f下図のようになるはずである。
〈価格得力色への1li11!>
《桂}鑑他揮力性は負がふつうである

+

~

a

~

テレビ GRP

:~多

カ
性

ンヤンプーとリンスは仮説どおりとをったが
もちろん統計的に有意ではをい
〈リンスの価格弾力性〉
o;俗視力盤

.花王・コユグィシ置ニング R

220m!

X 花王ーメリヲト R ~ンプ

890mtl

0"皐ポワ 山レタクリーム R 220ml

ロ自本 'J-~("ティモテ

価格調力性

へ7 ‑コンディショナ̲ 700

A 花王エヮセンシ令ル R

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ポンプ

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Y=‑14.J1959+0.a007691 X

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Y=‑4.921974‑0.356544X

，
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十

，

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、、

三ト、

‑10

、
、
×
、

。

8. 課題と展望
個々の底の P O Sデータでは、そこでのイ

しかし、当面は個底ごとのデータをこのよ

ンストアプロモーションの影響が強く、広告

うに分析しても手がうてないことから、チェ
吉単位で、安定した弾力性デ
ーン単位、標準J

効果を識別することはむづかしい。
広告管理を目的とするなら a，個人別に購

ータをうることが課題となろう。もちろん業

買履歴データがとれるスキャンパネルかホー

務システムに組み込んでいくには、金融業の

ムスキャンに個人別広告接触データを結合す

情報系にも匹敵するような D S S化が不可欠

b
. GRPなど集計データと同レベルで

となろう。しかし、情報化、 P O S化はあら

集計された市場代表性を持つ P O Sデータと

かじめ使用目的の決まっていない機械可読型

を結合する

のデータを大量に生み出している。これを最

る

のいずれかが必要であろう。

プロモーションなどの管理にはすぐにでも

もよく情報削減し戦略に変換したものが、最

つかうことができょう。販売促進プランの作

もよく果実を手にするであろうことも明らか

成や評価に交差弾力性は有用である。

であろう
ゐ
つ

4

日本 SASユーザー会 (SUG卜J) マーケティング企画支援における SASの利用 鈴木敦調** 0瀬 戸 章 博 * **側エムシープログラム *側日本マーケティング研究所 A Case Of Using SAS For Marketing Planning * Japan M a r k e t i n gR e s e a r c h I n s t i t u t e， L t d . * *Marketing Communications Program， Ltd . くo j i m a t i 3 chome， Chiyodaku Tokyo Sogo D a i ‑ I c h iB l d g . 2， I ・ 要旨 マ ー ケ テ イ ン グ 企 画 ス タ ッ フ の 支 援 に ミ ニ コ ン ピ ュ ー タ ー な ら び に S A Sを 利 用 し た 経 験から、スタッフ支援のためのツールとしてデータハンドリングを行うソフトに求められ ~ る要素について考察した。 キーワード: ・マーケティング どのようにすれば解決するのか 当社は、リサーチを中心とした各種のマー ケティング・サービスを提供している機関で といった形の対応が求められており、当社が あ る 。 当 社 で は 、 昭 和 62年 3月 よ り M i cr0 従来から主強してきた『外部にいる内部スタ VAX な ら び に S A S の 導 入 を 行 い 、 各 種 の デ ッフ』という形態となりつつある。 このようなスタッフ業務化が進むにつれ、 ータハンドリングを行っている。 ・ • PROC TABULATE どのようにすればわかるのか 1. は じ め に ah • Micro VMS ‑企画支援 こ の 1年 間 の 利 用 内 容 は 、 当 社 の 業 務 性 格 上、 データハンドリングは従来よりも試行錯誤的 な 処 理 を 求 め ら れ る よ う に な り 、 従 来 の RJ 『マーケティングスタッフ支援」といっ た内容のものがほとんどであった。 Eサ ー ビ ス に よ る 社 外 コ ン ピ ュ ー タ ー の 利 用 本稿は、この経験から得たスタッフ支援シス やパーソナルコンピューターでは、 テ ム と し て の 『 ミ ニ コ ン +S A S J に つ い て 述べるものである。 特に試行錯誤的な処理を求められ、ま 2. S A S 導 入 の 背 景 の利用機会の増大。 た cp uコ ス ト の 高 く つ く 多 変 量 解 析 当社のクライアントとして接しているセク rx x企 画 J rx x開発』 データに関しては日頃から収集・蓄積 といった名称、のスタッフ部門が殆どである。 しておき必要な時に活用するという D これらのセクションからの依頼テーマの特徴 SS的 な 対 応 に 対 す る ニ ー ズ の 増 大 。 ションの多くは、 は 、 従 来 の よ う な rx x に 関 す る 意 識 調 査 」 といった『状況把握吟報告型」ではなく、 といった点に対応が取りにくい状況となって rx x事 業 改 善 の た め の 提 案 』 と い っ た 形 の 、 し T こ。 『問題発見=争解決策提案型』のテーマが増加 している点にある。このため、当社側の対応 しかし、導入に際して次のような点が問題と も調査機関として単に指示されたデータを収 なった。 集整理するというスタンスでは済まず、 1.基本的に One‑Shot‑Jobで あ る ス タ ッ フ ‑何が問題なのか 型の業務の場合、毎回毎にプログラミ ・何がわかればよいのか h 戸 u 白 つ

FORTARN に つ い て は 、 M Tに よ る デ ー タ な ングが必要となるが、そのコストが吸 ど の [EBCDIC 吟 ASCIIJの コ ー ド 変 換 の み の 使 収可能な金額・時間におさまるか。 用となっている。(他に多次元尺度構成法の 2 .同 様 に 、 試 行 錯 誤 的 に デ ー タ ハ ン ド リ のデータ処理 i こ若干使用。) ングを行う際にその手聞が吸収可能な 主力となっているものは、 範囲であるか。 SA Sと A C T I V E ‑ D S Sで あ る が 、 そ の 利 用 の 割 合 は 1 0対 l程 度 と な っ て お り SA Sの 頻 度 は 高 3. 出 力 の 内 容 に つ い て は 、 要 求 に あ っ たものが出力できるか。(出力に合 まる一方である。このような差を持つことは わせてレベルを落とすことはないか 導入前の予想には無いことであった。この差 をもたらす事となった両ソフトの差がスタッ 4. コ ン ビ ュ ー タ 保 守 の 専 任 的 な 人 材 を フ支撞 i こ於けるソフトの資質とおもわれる。 以下は、 極力必要とせずに運用できるか。 S A S主 体 の 運 用 に 至 っ た 背 景 で ある。 以上のような問題点がどのような状況となっ ているかを中心に以下で報告する。 5 .1 デ ー タ 加 工 の 容 易 さ 第 四 世 代 言 語 ( 以 下 4G L ) と い わ れ る 言 3. ハ ー ド ウ エ ア ー の 選 択 語の場合、宣言型の採用によりプログラミン 現在のハードウエアー構成は以下のように の 点 で は S A S も A C T I V Eも 同 様 で あ る なっている。 が、 MT 456MB + 159MB LA280 TK50 TS05 端末 VT282 ラ イ ン 7リ ン ヲ CMT A C T I V Eの 場 合 は 通 常 の 全 て の イ ン ターフェイスが宣言型である。このため、多 Micro VAX I ( ヲ イ 15) ハードディスク 、 a グの簡便化がうたわれているものが多い。こ 少複雑な設定のデータ加工が困難な状況にな っている。この点、 S A Sの 場 合 は D A T A ステップと PR 0 Cステップに分離されてい ることによりこの点を克服している。 例えば、以下のようなデータ加工は、売上 分析の場合必須ともいえるが、このような加 工 が A C T I V Eの 場 合 困 難 で あ っ た 。 ミ l レ‑ ' 1 VT100) IBM5550x2"(エ PC9800 ( エ ミ l レ‑ ' 1 VT286) 価格 ( PR1CE ) に よ り 価 格 帯 (PZONE) に いる。但し、一時期(二ヵ月程度)環境の整 10000 円 未 満 は A 10000 以 上 50000 円 未 講 は B C 50000 円 以 上 は 備のために臨時でエンジニアを確保した。そ を代入。 ハードに関しては、当初の目的であるコン ビュータ保守の専任者を置かずに運用できて 、 a a れ以降は、パソコンレぺルの管理コストで運 このような場合、 用できている。 S A Sで あ れ ば 能 力 的 に は 、 現 在 ま で の 経 験 で は S A Sの I F PRICE<10000 THEN PZONE='A ' I F 10000<=PRICE<50000 THEN PZONE='B ' THEN PZONE='C ' I F 50000<=PRICE 場 合 12000 オ ブ ザ ペ ー シ ョ ン を 5 変 数 合 計 で 約 6000 レベル (5X5X5X5X10 レベ I~ ) の サ マ リ ー プ ロシジャーを経験しているが問題なく終了し ている。多変量の場合ここまでオブザペーシ A C T I V Eの 場 合 サ ョン数の大きいものについては扱っておらず とするだけであるが、 1000オ ブ ザ ぺ ー シ ョ ン 程 度 ま で に つ い て の 経 ポートより指示された方法は以下のように 験ではあるが演算に問題は生じていない。 DUMMY=PRICE/10000 (DUMMYは 整 数 型 ) と い 4. ソ フ ト ウ エ ア 現在、以下のようなソフト構成である。 う変数を作成し、右の 様なテーブルとマッチ SAS(BASE，FSP，GRAPH) ACTIVE‑DSS VAX‑FORTRAN (SAS ソ7トウエ7) ングを行う。 ( 但 し 、 価 格 は l千 万 (東洋情報シス テム) (日本 DE C) 円を超えないこと) ‑26‑ o 1 2 3 4 5 I I A B I B I B I B c トー‑‑ . . . ̲ ‑ 三 F ニ ニ 二 一 一 一 上 一 一 一 一

1 0 0 0レ コ ー ド の テ ー ブ ル を 作 成 す る 方 法 で あ が婦人したい部分に記述できる。 っT こ 。 (通常、 が、行頭・左列も可能。 スタッフの業務は、完成されたデータベー スから単純にデータを並べてみるといったケ 下図のような場合の『男性』は、合 ースの方が少ないはずである。前記の価格帯 計ではなく、プレイクダウンする前 のケースの場合も区切り目はどのように設定 の集団であるから上部に有る方が自 することが適切であるのかが問題となってい 然。) た。従って、この後に行われるグラフ化や多 m 変量解析(この場合、判別分析を利用した。 λ、 者 人 ロ 売上 A 売上 E f 生 男 )が重要であり、その結果により再度区切り 会社員 目を変更して検討する(試行錯誤)訳である 自宮婁 が、その度に 1 0 0 0レ コ ー ド の テ ー ブ ル を 作 成 情 する手聞が必要なのでは『経理・給与』等の ルーチンなコンピュータ一利用ならば問題な • 1 性~ いであろうが、スタッフ支援としては問題外 金社員 といえよう。 ~ R D Bな ど で は 行 末 ・ 右 列 に な 宣言型の場合、そのパンフレット等では穴 .%の分母が自由に設定できる。 (縦・横・全体・変数部分何れも分母 埋め式による簡単なプログラミングが売りも にとれる。 のとなっているケースが多い。確かに、その ACTIVEに は そ も そ ように簡便なプログラミングは有効な面も確 も作表時に%の機能が無かった。) かに見られる。しかし、多少のプログラミン ・セル内に量数・頻度のほか平均・最大 グは必要となっても、 SA Sの DATAステ ップのような手続き型の部分を持たないもの 各種報告書・分析の際に最も多用されるク は、トップ向けに確立された出力を提供する ロス表作成の能力はスタッフ支援上重要なポ E 1S ( E X E C T I V EI N F O R M A T I O NS Y S T E出)とし イン卜であろう。 ては有効でも、日本のようにミドルスタッフ 5 .3 エ ン ド ユ ー ザ 一 環 境 による意思決定案の策定が要となる風土では 、非定型・例外処理の多発するスタッフ業務 当社の場合、全員がエンドユーザーである D S S構 築 の ような状態からスター卜したために、この点 には不向きであるだけでなく、 ではベンダーのサポー卜に頼る他なく、非常 ツールとしても不向きのように思われる。 に苦労を重ねた。 ACTIVEの デ ー タ 加 工 に つ い て スタッフ支援システムの場合、操作する人 はそのリリースが一部の機種についてはア 聞はコンピュータを専門とするものではない ナウンスされているが、ミニコン版につい ため、従来のソフト以上にセミナー・マニュ (なお、 ‑ ては、半年以上経過しているがまだ連絡の アル等の充実が求められる。この点、 ない状態。本稿脱稿時。) はS T A S T I C A Lの 日 本 語 化 も 暫 定 版 で は あ る が SA S 完成したことで一応の満足を得ている。(今 5 .2 出 力 の 内 容 後は、 O S別 C O M P A N I O N，T A B U L A T EG u i d eな ど の 統 計 パ ッ ケ ー ジ と し て の S A Sの 定 評 に つ 日本語化を期待している。)また、各種の出 いては、既に確立されたものがありここでは 版物がサードパーティーから出され、各出版 触れない。 物の性格にあわせて利用でき、 予想外であったのは、 S A Sの T A B U L A T Eプ 有為義であ った c ロシジャーの強力さであった。大変取りつき 特に、 にくいプロシジャーであり、分析変数・分類 I N T O R O D U C O R YG U I D Eは 極 く 普 い 分 量 で あ る が 、 入 門 者 に 的 を 絞 り S A Sの 概 念 か 変数・縮退などの概念を掴むまでには時聞が ら 、 多 変 量 解 析 ま で l通 り の 自 習 書 と な っ て かかったが、現在では大変利用頻度の高いプ おりユーザーの拡大のためには大変有効であ ロシジャーとなっている。 っT こ。 こ の 点 も 、 残 念 な が ら ACTIVEの 場 合 特に、次のような点が評価される。 大変厚いパインダー形式のマニュアルがある •A L しを T A B L Eれ れ す る だ け で 合 計 ￨ が、索引がなく出力例は別冊という状態であ り、アメリカ製ソフトとの差を見た感がある。 t 司 qL

マニュアルの索引の有無などは、そのソフト の出来には優先しないいう考え方では、スタ ッフ支援のツールとしては失格であろう。 セミナーについては、 S A S の 場 合 1B 1 テーマで完結しているコースが頻繁に聞かれ るという形式は、参加の容易さという点であ りがたかった。特に、コンピューターは業務 を 行 う lツ ー ル で あ る ス タ ッ フ の 場 合 、 SA S の セ ミ ナ ー は rう ま く 日 程 が 合 え ば 行 け る のだが』という位置づけの場合が多いと思わ れる。 6 . S A Sへ の 希 望 以上の様な理由から、殆どのデータハンド リ ン グ を S A Sで 行 う よ う に な っ て い る 。 し かし前に述べたように、 10対 lの う ち lだ け A C T I V Eが 利 用 さ れ て い る の は 以 下 の よ う な 点 で S A Sに 問 題 が あ る た め で あ る 。 a司h すなわち、 • TABULATEプ ロ シ ジ ャ 一 時 の 漢 字 の 字 化 け0 ・ 滋 倒 罫 線 (+ 一 ) の 行 間 罫 線 化 0 .数量化理論のプロシージャ化。 ・ マ ク ロ 言 語 の VMS版 へ の 本 格 対 応 。 (現状では、 AFを 導 入 し て も 余 り 意 味 がなくメニュー型アプリケーションの 作成が難しい。) おもに、日本特有の問題が多いがこれらを クリアーして、はじめて日本化されたと言え るものと思う。 今後の SA Sソフトウエアに期待したい。 、 a 4 ノハ‑ n6

日本 SASユーザー会 (SUGI‑j) ルセルにおけるマーケティング・ツール としての PC‑SAS ‑‑‑他ソフトを利用した MHL，グラフ機能の実現一一 O阿 部 謙 哉 森田卓司 日本ルセル側学術部 The PC‑SAS as a Roussel 's marketing tool 一 一 Therealization o f MHL a n dG r a p h i cf u n c t i o nw i t ho t h e rs o f t w a r e s‑ T a k u j i Morita Kenya Abe Nippon R o u s s e l K.K. S c i e n t i f i c Department 1‑5，Muromachi 4 chome N i h o n b a s h i，Chuo‑ku，Tokyo ・ 要旨 メインフレーム上の SASでの、データ処理により得られるファイルを分 . . . 割し、 IBl V I3270エミュレーターでパソコンに転送後、 PC‑SASを 用いて、より細かい処理を行う。こうして得られた結果を、グラフ機能を持 つソフトを用いて、顧客に視覚的にアピールする方法を紹介する。 PC‑SAS 1.はじめに 当社は、フランスに本社を置く国際医 データセット変換 M H L はじめた、ラップトップ型パーソナルコン ビューターの機動牲に組合わせることを考 えた。 薬品企業ルセル・ユクラフグループの一 員であり主に医薬品の研究開発を行って 2 .シ ス テ ム いる。日本においては、法人設立以来 3 0年 目 を 迎 え た 。 ~ 住商コンビューターサービス側 I B M4 3 8 1 日本国内で製薬企業は、薬事法により 医薬品の有効性、安全性を確認するため メ イ ン フ レ ー ム SA S に 、 市 販 後 医 薬 品 調 査 (PMS:Pos t M a rk e t in g S u rv e i llance) として多数の臨床データ を収集し、有効性、安全性、に対する解 析を行わなければならない。 P M Sで収 集される臨床データには、年齢、性、疾 患名、改善度、併用薬名など数多くの項 目が含まれる.また、そのデータ数も数 万件にのぼる。 一方、大量に収集されたこれらのデー タをマーケティングに生かすことを考え 様々な角度からこれらのデータを解析 す る た め に 、 P C版 SA S を 用 い る こ と が経涜的にメリットがあるものと評価し た。さらに、医師(顧客)のニーズに合 せ、 P M S に よ り 収 集 さ れ た 臨 床 デ ー タ より取出された情報を、最近特に普及し ‑29

による S A Sのグラフ出力は、必ずしも見 3.71イル転送 やすいグラフとは言えないため、汎用ソフ ト ウ エ ア で あ る 、 M i c r 0 S 0 f t社 の P C版 S A Sの最大のメリットは、そ マルチツールチャートを使用することにし た。 P C 版 S A S には、 M S ‑ D O S環 境 の経涜牲にある。しかしその反面、メモ リーキャパシティーが小さいという物理 で使用される他ソフトウエアとのデータ交 的なデメリットを持合せている。 換のためのプロシジャがあり、 先に述べた PM Sで収集された臨床デ ータは、 D B Fと D 1 Fが そ れ で あ る 。 D 1 F (D a t a 1nte rexch a n g e Forrnat) は、 L 0 t u S 1 ‑ 2 ‑ 3な ど の ソ フ ト ウ エ ア と 、 他 ソ フ 1つ の フ ァ イ ル に 数 万 件 の レ コ ードが収められているのが普通であり、 この解析に P C版 S A S を用いることは 事実上不可能である。実際、レコード長 トウエアとのデータ交換のために使用する が 3 0 0バ イ ト で 、 ファイル形式である. 1~ 2 0 0 0件 く ら ま た D B Fは、 いのファイルでも SA Sデータセットへ の読み替えにかなりの時聞がかかるなど 処理時聞から見てもあまり実用的とは る。 思われない。 P C 版 S A Sで は 、 同 名 の プ ロ シ ジ ャ がそれぞれのファイル形式と SA Sデータ セット聞の相互のデータ授受を行う。 そこで、まずメインフレーム上の SA Sにより、臨床データのマスターファイ もちろん、 ルを分割し(例えば疾患ごと)、 1B M ララ 6 0 に フ ァ イ ル の 転 送 を 行 っ た 。 現 在 の P C 版 S A S には、 d B A S El I/ill に お い て同じ目的で使用されるファイル形式であ P C版 SA Sはデータステッ アでの強力なデータハンドリング機能によ り 、 ど の よ う な M S ‑ D O S フ ァ イ lレとも M H L (マ コミュニケーションが可能であるが、今回 ホストーリンク)機能が搭載さ は使用する上での簡易さと、他ソフトウエ れておらず、これにかわる手段として、 アに於いても、データの有効的な利用がで イクロ 1 B M 日 本 語 3 2 7 0パ ー ソ ナ ル コ ン ビ きるようあえて、 ューターのファイル転送ユーティリティ いることにした。 ーを使用することにした。 D BFフ ォ ー マ ッ ト を 用 この方法をとれば、メインフレーム上の デ ー タ ベ ー ス を P C 版 S A S経 由 で 、 グ ロ ファイル転送ユーティリティーを使用 するためには、 S A Sデ ー タ セ ッ ト を P ーバルに使用することが可陸である。 U Tス テ ー ト メ ン ト で 、 シ ー ク エ ン シ ャ また、 dBA SEによるデータベースの ルデータに変換しておかなければならな 構築や、すでに dBA S Eを使用している い 社内の他部門に対するデータサービスも可 次 に 、 日 本 語 3 2 7 0パ ー ソ ナ ル コ ン ビ ュ ー タ ー の R E C E I V Eコ マ ン ド で 能となる。 さらに、今回使用した M ic r0 S 0 f t社 の 、 マ ル チ ツ ← ル チ ャ ー ト の 外 部 デ ー P C版 S A Sは 1 B M ラ ラ 6 0 に M S ‑ D O Sフ ァ イ ルとして、ファイルの転送を行う。ファ タ 形 式 で あ る S Y L K を、 イルの転送は、環境の制限にもよるもの サポートしておらず、この意味でも、 と 思 わ れ る が 、 621，9 21 バ イ ト 以 上 の 転 ASEill を 利 用 し て の 、 デ ー タ の テ キ ス ト 送は無理であった。 化が必要であった。 P C版 S A S に よ る 解 析 結 果 を 、 マ ル チ dB ツールチャートでグラフ化するためのデー 4 .グラフ化 タセットの変換などは、下記のとおりであ る. 転 送 に よ り 得 ら れ る M S ‑ D O Sファ イルを、 ・ 司 d 1) ま ず 第 一 に 、 P C版 S A Sで解析することに P C版 S A S で の 解 析 なるのであるが、最終目的は様々な解析 結果を、 結果を、医師に視覚的に訴えることであ るので、 S A S の 出 力 結 果 を 見 や す い グ =オプションにより、 PROC S T E Pで の O U T S A Sデータセッ トとして保管する。 2)この S A S デ ー タ セ ッ ト を 、 D B F ラフにしなければならない。 現在、 S A S ソ フ ト ウ ェ ア 社 よ り 供 給 プロシジャにより dBA SE i lデ ー タ セ さ れ て い る P C 版 S A S は、 S A S / B A S E 、 S A S / S T A Tと S A S / I ットに変換する。 3)dBASEill デ ー タ セ ッ ト を 、 M Lで あ り 、 A S E コ マ ン ド C O P Y T Oで テ キ ス ト S A S / G R A P Hは 未 着 ファイルに変換する。 である。また、チャートプロシジャなど dB a ヨリ n u

4) 以 上 の デ ー タ を 、 3. 5 イ ン チ フ 5.おわりに ロッピーディスクにコピーする。 5) ラ ッ プ ト ッ プ 型 パ ー ソ ナ ル コ ン ビ 以上により、製薬企業に蓄積されてい ユ←ター上のマルチツールチャートに る膨大な数の臨床データを、メインフレ て、解析結果をグラフに再現する。 ー ム 上 の SA Sに よ り 解 析 、 分 割 し 、 さ らに p C 版 S A S で 、 細 か く 目 的 別 に 解 析を加え、医師に対してラップトップ塑 パーソナルコンビューターを使い、医師 の望むような解析結果を出力する。これ 症例ケースカード により、現場で効果的に薬剤の臨床的特 徴を示すことができた。 最後に、 SA Sに よ る よ り 柔 軟 な デ ー p C 版 S A Sに タ処理を行うためにも、 M H L機 能 が 一 日 も 早 く 搭 哉 さ れ る こ と ・ a 、 也 三 二j メイン フレーム ‑RECE }'¥ソコン MS‑DOS フ ァ イ Iレ DBF フォーマット ~ SY L K フォーマット マルチツールチャート グラフ化 3 1 を S A Sソ フ ト ウ ェ ア 社 に 希 望 す る 。

日本 SASユーザー会 (SUG卜J) SASによる社内システムのプロトタイプ構築 布施一範 0釣 井 豊 日揮情報システム株式会社 岩崎雅彦 石坂真紀子 ソフトウェア事業部応用システム部 Bui I ding prototype of corporate system by SAS Yutaka T s u r i i I n d u s t r i a l Systems Departmen ， t S oftware D i v i s i o n， JGC I n f o r m a t i o n Systems C o .， L t d . 55‑1， Hagoromo‑cho 3‑chome， Naka‑ku， Yokohama， Japan 要旨 一般に、企業・組織内の管理情報は、適切に加工されたデータを適切なタイミング、適切な形で提供す ・ ah ることが要求される。従って、管理者の要求に対し、データの加工、タイミング、図表など柔軟に対応 できることが不可欠である。この要求に応えるには、通常の高級言語によりリジッドに構築された所謂 コーポレィトシステムでは現実的でなく、 SASの よ う な エ ン ド ユ ー ザ 志 向 の ソ フ ト ウ ェ ア に よ り 実 現 可 能となる。即ち、 「当初から固定的な設計は行わず、プロトタイプから随時、ユーザ・リクワイアメント を付加し、目的とするシステムを構築する柔軟性」を持ち合わせているため、ユーザおよび開発者に とって比較的満足の行く展開となる。 本 稿 で は 、 こ の よ う な 観 点 か ら 構 築 し た SASに よ る マ ネ ー ジ メ ン ト 支 援 の た め の 社 内 シ ス テ ム プ ロ ト タイプ開発事例を報告する。 キーワード: 1 .は じ め に という観念が強く、費用・期間の問題を考慮した 当社は、ソフトウェア開発・電算機セン ・ 4 ター・OA 機器販売機能から成る情報処理企業であ 場合、 るが、社内システムについては多くを親会社で たプロダクト(帳票、グラフ、対話画面)について あるプラント・エンジニアリング企業のシステム も段階的に修正・追加を行う手法が困難である」な 「ユーザ・ニーズに柔軟に対応できない」ま を踏襲しているため、情報処理企業に適合した社 どの問題が存在する。これらの要件を満たすため 内システムを構築すべく計画を進めている。 には、高級言語によるプログラム開発(コンパイ 管理システムを例として、このよ 本稿は M H ル・リンク・ゴー)やツールの複合的な使用では過負 うな背景と、 SASの 持 つ シ ス テ ム 構 築 に 対 す る 荷が生じると判断し、 SASを 利 用 し て ラ フ な 設 計 柔軟性を生かした、マネージメント支援のため から始めてユーザに随時プロダクトを提出し、 の社内システムプロトタイプ開発事例を報告す ニーズを反映していく方法を取ることとした。 るものである。 3 .対 象 シ ス テ ム 2.SASによるプロトタイピング 本 報 告 で 取 り 上 げ た 阻E 管理システムは、 当社の原価計算は、個別プロジェクト単位の 計算方式を採用しており、それには個別プロジェ クト遂行に要した人員の直接作業時間すなわち 阻 Eデータを把握することが基本となっている。 ‑他システムとの独立性が強い ・ソフトウェア部門内での管理ツールである そのため、プロジェクト別にジョブ番号を設 定し ( OCR 入力)、班王使用実績を記入した勤務旬報 ・ユーザが限られている に基づく M H 管理システム"を構築・運用してお 等を勘案してプロトタイプ方式によるシステム り、給与計算にも利用している。 開発を主眼に、他のシステムに先行して開発を 開始した。 以 下 に 当 社 に お け る M Hデ ー タ の 収 集 過 程 を 紹 介する。 従来の開発形態では、「初めに設計ありき」 ︒ 円 ︒ 円

4 .ユ ー ザ ー 要 件 社員および協力会社員は、勤務日に以下に示す勤務旬 報に記入する。 前記の過程を経て蓄積された阻王データを処理 の対象とし、事業部内管理に関する以下のグラフ 巴年日月 及ぴ帳票を出力する。 …口O呂D巴巴E E3E2 3 E 2 ( J O B 2 ) 1 9 第口旬勤務旬報 従業員番号 仰 (1)MH実績推移 1 ) 年 間 阻E 実績を月別に集計し、主分類に基 ∞E づいた阻王数の推移をプロットする。 ( 2 )各部の阻王構成比率 日付 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 1 MH 実績を月別・部門別に集計し、各部門の MH 構成比率のグラフを作成する。またク ロス集計表も併せて出力する。 ( 3 )受注JOB比 率 年間 MH実績を部門別・月別に集計し、各部 門 単 位 の 阻E 構成比率の推移をグラフ化す る 。 この勤務旬報を匂単位に OCR から読み込ませ、ホス トに転送、 a 5 .システム構成図 MHデータベースに登録する。 例として、 4 . ( 2 )の「各部の MH 構成比率」を 取り上げ、プロトタイピング手法により開発し たS ASシステム構成図を次頁に示す。 ① ‑ 最終的なグラフ・帳票は日本語プリンター (NLP)および静電プロッターに出力されるが、 開発段階ではビジネス・グラフイツク端末や 巴巴 毎月各旬終了後 ローカルプリンターに出力しレビューを 1 i ' っ ・ た 。 ( 1 )， ( 2 )， ( 3 )の グ ラ フ は 、 全 て グ ラ フ イ ツ ク・カタログに登録し、最後に GREPLAYによ り再配置を行い(運用の効率上)、カラー静電プ 各人が記入 ・ ロッターに出力した。 帳票については、日本語コードをそのまま 用いたが、グラフについては漢字フォント テープルを使って日本語出力を行った。なおこ の点については、 SAS V e r 5 . 1 8の レ ベ ル に な ると漢字フォントテーブルを使う必要がなくな る 。 、 a A吐 q u

M Hデ ー タ ベ ー ス 「当該事業部」と「当該月」 のデータを抽出 EE 「当該事業部」と「当該月」 の生データ JOB再分類(主分類) I 時間計算 区分(社員・外注) a ・ ￨の付加 I 「当該事業部 J i当該月」 の加工後データ ￨ ( 1 ) ( 2 ) ( 3 )で共通 .~_._._._._._._._._.!!lf-._._._._._._._._._._._._._._._.~ 喫!?伊 I s ι …川崎抑制 I ITA山川 DATA 百分率の算出 匡子[ GCHART DATA GREPLAY ¥ プロッター出力用 中間データセット 一山際 グラフ シフトコードの調整 ω際 ( ﹄ ++ ・ ah 百分率算出後 のデータ l Fhu qu

( 2 )グラフ作成上の留意点 6 .プログラム開発に際しての留意点 ( 1 )百分率の算出 通常TABULAτ官 等 の プ ロ シ ジ ャ で は 、 百 分率の計算を直接行えるが、百分率構成グラフ を作成する場合には、 DATAス テ ッ プ や プ ロ シジャの組合せにより百分率を計算し、 グラフ 化する。 DEP)， 各 例えば、 M Hデータを各部門(変数: ジ ョ ブ ( 変 数: J O B )の 分 類 に よ り MH(変 数 :MH)の合計を取ると、 2 PROC SU MlほARYDATA=α; CLASS DEP JOB; VAR MH; s O U τ'PUT OUT=. SUM=MH̲TOTAL; RUN; 上の様な横棒グラフを例にとると、 1お よ び2の 方向についてのデータの並ぴについて、該当変数 にフォーマットが指定された場合は、フォーマッ ト化された値が順序のコントロールとして使用さ れ、フォーマットが指定されていない場合は、該 ' 当変数の値がそのまま順序のコントロールとして この時、作成されるデータ(.s)は以下の椋にな る 。 用いられる。 従って、 1および2の方向を表す変 数に対しては「日本語データを直接与える」ある 唱 咽 ︐q Ana O AqG''BEES 唱 ABCAAABB‑SEES 叫hl:AAABB 123 唱 U 句 hhuh吋 匂 住 khhuh吋h 匂 T JOB 阻 DEP 唱 ︐qGqG︒ n U A A Anu oqo︒ ︒ ︒ ︒ ︒ OEESSE‑ TYPE いは「日本語データによるフォーマットを作成す る」いずれかの方法をとった場合も、日本語コー ドの順序付けが行われてしまう。(但し、 1の方向 については MIDPOINTSオプションを用いて順序 付けが行える) 以上の点に留意し、グラフ表示上の順序付けを コ ン ト ロ ー ル す る た め 、 今 回 は SASデータセット 上に代替値(例えば 1 ， 2， 3， …e t c )を新たに設定し、 VALUEオ プ シ ョ ン の ττCKマ ー ク で 日 本 語 に よ る 説明を行った。 例えば、分類変数(仮に S IZEとする)の値とし て、 AγBγC' その説明として したい場合、 小γ中' J大'を使用 AXISnあ る い は LEGENDス テ ー ト メントの VALUEオ プ シ ョ ン に よ る コ ー デ イ ン グ は 、 こ こ でt oは 事 業 部 全 体 で の ト ー タ ル B個、 VALUE=(T=l FONT=FONT45 5D'X T=2 FONT=FONT45 5C'X B ' X ) T=3 FONT=FONT45 5 tLkt 3は事業部全体のジョブ 1‑3の そ れ ぞ れ の cは部門 A， B， Cの そ れ ぞ れ トータル B四、 tA九 t 個、 tlA， t 2 A ， t3A， tlB， t2Bは 各 部 門 の の ト ー タ ルB となる。 各ジョブのM H 数を示す。 ここで T=nはn番目のティック・マーク(目盛り)を 従って事業部全体の構成比を求める場合 は 、 分 母 に ーTYPE̲=OのM HTOTALを、 表し、その説明として漢字フォントテープルの コードを指定している。しかし、分類変数の値と TYPE =1の そ れ を 分 子 に 用 い る こ と に よ り して B 'が 存 在 し な い 場 合 、 上 記 の コ ー デ イ ン グ は 算出できる。同椋に、各部門についても 明らかに誤りである。この現象を回避するために ̲TYPE̲=2と̲TYPE̲=3を 用 い る こ と に よ り は、対象となるデータの中での各分類変数値の存 百分率の算出が可能となる。 以下の部分をジェ 在有無を確認し、上記の VALUE ネレートする(マクロ機能)。以下その部分のコー ディング例を示すと ‑36‑ a

PROC SUMMARY DATA=対象データ NWAY; の道具であることは否めない事実であり、より一 層の活用を図りたい。このためにも SASの今後の CLASS S I Z E ; O U τ' P UT OUT=a N=N; DATA ァ ; 旧 RGE a ( 町 = 町A ) 1 3 ; 発展を期待したい。 BY S I Z E ; E 問 A ; RUN; DATA ̲Nl.江.Lー; SET ァ END=EOF; E、 EOF THEN ・・ 4 CALL SYMPUT(N'， ̲ N ̲ ) ; MACRO=COMPRESS(L A B ' I I ̲ N ̲ ) ; LABEL); CALL SYMPUT(MACRO， RUN; PROC G… ・ ・ ， VALUE=(%DO 1=1 %TO &N; T=&1 &&LAB&1 %END; 上記のコーデイングにより、説明が正しく表示さ れる。また、 SASデータセット Pの変更・追加を行 うことにより、説明の変更・追加が行えるため、プ ログラムを直接変更しなくて済むなどのメリット がある。 7 . 考察 以上に示したように、 SASに よ る シ ス テ ム 開 発 は、従来型のホスト系のシステム開発に比べ趣き が異なる。 ・ ・ a 開発者は、データの操作(データステップ)と予 め用意されたいくつかの手順(プロシジヤ)を組み 合せることにより効率的な情報システムの構築が 可能である。 また、当初から固定的な設計を行わず、プロト タイプから随時ユーザー・リクワイアメントを付 加し、目的とするシステムを構築する柔軟性を持 ち併せているため、ユーザーおよび開発者にとっ て比較的満足の行く展開となる。 今回報告したシステム事例は、従来、感覚的に とらえていた各部門あるいは全体の班王の稼働状 況を、ビジュアルにかつタイムリーに出力するこ とで、マネジメント支援のために有効に機能する ものと考える。 当社においても、現在また将来にわたって予想 される情報システムの構築にとって SASが不可欠 i 司 qべU

日本 S ASユーザー会 ( S U G I ‑ J ) 日本の金融機関での SASを 利用する環境について 岸本光永 株式会社日本金融システム研究所 要旨 . . キーワード: ・ ・ 4 日本の金融機関において「第三次オンライン 計画」というものが現在峠にかかろうとしてい る。一体「第三次オンライン計画」というもの は何かということを答えられる人はいない。 その定義は、銀行と証券でも異なるし、銀行 の問、証券の間でも各企業ごと異っている。 欧米の金融機関では、日本の様に各社が一制 にシステム更新を行う例はあまり知らない。 「第三次オンライン計画」を集約すると、 ほとんど勘定系と呼ばれる業務処理システムの レベルアッフとなっている。 「第三次オンライン計画」は、利用者レベル から見ると「第二次オンライン計画」とほとん ど違いはわからないというのが実感であろう。 「第三次オンライン計画」の特徴は、利用者 の部分より、コンビュータセンター側の方に ウェイ卜が高く、その内容は、ホストコンビュ ータの更新と、パッチ処理体制の大幅な手直し と云えるだろう。 一方、金融の規制の緩和や、ディーリングの 拡大で、コンビュータの使い方が変って来てい る。しかし、従来からコンビュータ部門を担っ て来た部門であるシステム部門は依然、として 勘定系中心とした考え方であるため、非定形の コンビュータの使い方に対して、なかなか適合 しない。今、金融業界のコンビュータの利用に ついては、ルネッスサンスを迎えていると云っ てもよいであろう。 (1) 定 形 型 と 非 定 形 型 の コ ン ビ ュ ー タ 利 用 形態の違い 定形型のコンビュータ利用は、従来から行わ れて来た業務処理システムのほとんどをいうこ とができる。決められた処理ルールで正確に、 速く、大量に情報処理を行うことが目的とされ ている。金融機関では勘定系システムであり、 生産会社では生産管理システムを云っている。 定形型システムの開発は、伝統的なシステム 開発の手法である基本設計から始まりプログラ ミング，テストという「フェーズ型」の開発を 行う。 rS A S J の様なサードパーティのソフ トを使う機会がほとんど無いといってもよい 別用形態である。定形型に対して非定形型の コンビュータの利用は、伝票入力の様なものは 存在しないので、データベースが情報の出尭点 になる。データベースにある原情報をコンビュ 情報系システムについて云えば「営業庖情報 システム」がスタートしているが、一方的に 情報を流すシステムが大部分であるので、いわ ゆる非定形型の情報系とは違い、業務処理シス テムの延長線で考えられるシステムとなってい る。内容に見れば、証券会社でいえぼ、株式投 資情報、銀行でいえば、顧客情報の一部となっ ている。 39

ータを利用する人の各々の意思で加工を行う。 システム開発も多くはプロットタイプを作っ てみることから出発し、フェーズ型の開発の様 に定められた開発ステップはたいがいは無い。 金融機関では、ポートフォリオ等の資産の最適 投資の分析、 ALMの 最 適 化 の 分 析 に 使 わ れ る 。 rS A S J の 様 な ソ フ ト が 必 要 な 部 分 で あ る 。 (3 )意思決定支援ソフトと S A S 1 B M の rA S J と非常に有名なパッケージ ソフトが存在するが、意思決定支援という大き なタイトルのため、これで何でも間に合うとい う印象を与えてしまっている。事実、コンビュ ータ部門の人達は、その様に信じている人も多 ' 0 し 意思決定支援ソフトは手軽にグラフィックや 単純な統計計算には向いている。しかし、株式 先物のポートフォリオ計算等の統計計算に利用 することは、非常に難しい。 (2)非定形の利用で有効な分散処理 金融機関でのコンビュータシステムは、ほと んどメインフレームによって行なわれて来た。 金融理論のほとんどは、米国で開発されたも の で あ る 。 シ ャ ← ブ の CA PM，ブラック・ シュルツのオプション価格理論しかりである。 しかし、その理論も米国で成立していても 日本で成立するかどうかわからない。そこで、 日本でのデータをもとに実証分析が不可欠であ る。又、より進んで日本のデータから実証分析 して、新たな金融理論を作ることも必要と考え る。その時、 rS A S J は大きな力となってく れるのに違いない。 日本において、金融市場の実証分析する研究 者は非常に少ない。今後、システム環境が整っ て来たら、新しい発見があることを期待してい る 。 金融機関のシステム部員は、メインフレでマ 以外ほとんど知らないという人が多いのも事実 である。意思決定システムの導入が呼ばれでも 依然、としてメインフレームのみでシステムを 考えようとしている。現場の実務担当者は、 やむを得ず苦労してパゾコンで業務処理を行っ ているのが実状となっている。現在の日本の金 融機関のシステムの中では、メインフレームと パソコンだけしかコンビュータは存在しないと 云うのは極端ではあるが、それに近い状況であ 在かである。 ることは E 非定形業務でコンビュータを使うことが多く なれば¥コンビュータは、パラメータの入力ミ ス等でダウンすることは少ないことではない。 基本的には定形型の勘定系システムとはホス トコンビュータと非定形型の使い方をするコン ビュータを分離することは当然であろう。 しかし、単純に分離すれば良いという問題で はない。非定形型の使い方は、どちらかと云え ぼ 、 1人 1人 の ソ フ ト は 大 き く な い の が 普 通 で ある。その中華なとき、メインフレーマのコンビ ュータは、データベースエンジンとして、会社 h d司 '司h 共通の情報資産であるデータベースを構築する ことが有効となる。そして、データベースエン ジンから分散処理として、ミニコンにつなぎ、 ミニコンで解析することが利用者として最も 使い易い方法である。 ミニコン，ワークステーションが発達し、 他のコンビュータ利用者を気がねせずにコンビ ュータを利用できる時代になった。ミニコンの 処理スピードも、メインフレーマのマシンと変 、 わ り が な く な っ て 来 た の で 、 rS A S J は 今後ミニコンで使われるケースが多くなるであ ろう。 メインフレーマとミニコン，ワークステーシ ョンの共存共栄ができるシステム作りが期待さ れているのである。金融機関では、未だ非常に 遅れているコンビュータのオープン利用は、 メーカーと同様今後急速に、分散処理の形で進 む で あ ろ う が そ の 時 、 最 も 有 効 な ツ ー ル が rS A S J であるとイ言じている。 ‑40‑

日本 SASユーザー会 CSUGI‑j) 株式システム運用と SAS事例 川崎章弘 アコム側情報システム本部 S y s t e m a t i cu s ef o rs e c u r i t i e sa n d SAS s a m p l e s Akihiro Kawasaki D u p t yG e n e r a l Manager I n f o r m a t i o nS y s t e mD i v i s i o n ACOM CO.，LTD. 2‑15‑11， Fujimi， Chiyoda‑ku， Tokyo 要旨 現実に実務面で利用している圏内株式システム運用とアウトプット ‑ 資料の利用法を説明する。関連してシステム運用の考え方、特徴、 証券投資分析校法と時系列データ解析についても概説する。 キーワード E T S • G R A P H • F 0 R E C A S T • A R 1M A 属する」 1. シ ス テ ム 運 用 と は 「システム運用とは、現代投資理論とコン 3. シ ス テ ム 運 用 と 解 析 手 法 ピュータを駆使した運用方法である」 システム運用は米国の巨大年金、運用会社 を中心に急速に普及し、日本でも 8 6年 頃 か ら . . ここで取りあげるシステム運用の領域は、 従来のポートフォリオ理論、 CA PM (資本 資産評価モデル)、 A PT (裁定価格理論) 普及してきている。 システム運用には安全型と積極型がある。 を基礎とするのではなく、運用において最も 安全型の代表はインデックス型で、下げ相場 重視される投資の売買タイミングの測定及び に強いポートフォリオ・インシュアランス型 解析を対象とする。すなわち、売買タイミン があり、積極型にはインデックスを上回るイ グ測定には、テクニカルアナリストが利用す ンデックス・プラス・アルファー型と称する るチャート分析、*離度分析等、無数の証券 ものがでできている。 投資分析法が存在するが、とりわけ「時系列 分析」手法による投資タイミングの判別、及 2. シ ス テ ム 運 用 の 特 徴 び*離分析の加工処理に焦点をあてる。 システム運用は、銀人の意志を入れず、シ ステム自体の良さを生かして運用するという この分析と設資タイミシグ判断資料の策定 に S A Sツ ー ル を 利 用 す る 。 ことが重要である。従って、運用の優劣はシ 4. シ ス テ ム 構 成 ステム自体に大きく依存する。 図 1に 示 さ れ る と お り 、 国 内 株 式 運 用 シ ス 従来型のアクティヴ運用とシステム運用の 最も大きな違いは、 「従来型のアクティヴ運用においては、資 テ ム は 、 す べ て 1 B M 大型、 金運用の成績はファンド・マネージャーの腕 ウトプット(チャート主体)は、 をより明確に反映し、運用成果は、運用会社 R A P Hを 利 用 し て い る 。 の方針と運用担当者の責任に帰属する」のに 対して、 P C配 下 で 稼 働 し て い る 。 解 析 ツ ー ル は S A S ‑ E T S。 ア SA S‑G 外部データは、白経テレコムより国内株式 2 4 4銘 柄 の 株 価 、 出 来 高 デ ー タ を 採 用 。 計 「システム運用では、運用担当者と 運用成果の問にシステムが入ってきて、運用 算対象は毎日の終値ベースで処理している。 成果の良し悪しは、システムの良し悪しに帰 基本的にはバッチ処理である。 ‑41一

図 1

システム構成図
情報システム本部

rn+1ZEal官 n+I‑;+En+1に お い て aiの 固
定 お よ び Pの 次 数 決 定 を 行 な う 。

5. 時 系 列 デ ー タ 解 析

推定に関して確立された手法は、固定にも

まず前提として、過去の株価、出来高等の

、

a

用いられ、ここでとりあげるのは固定の手法

数値列が与えられているということである。

である。

この数値列(時系列データ)に、現状のコ

固 定 手 法 の 中 で も A R (Aut0‑Regression)

ンビュター開発、ソフト開発をあてはめると

ARIMAを 利 用 す る 。

以下のように規定される。
①

過去の時系列データの評価は、過去に

6. ア ウ ト プ ッ ト 資 料 と そ の 利 用

あった各種イベントに対応した、その

最終的に株式運用トレーダーが利用するア

前後の時系列データの統計的/確率的
②

ウトプットは下記資料である。

特性の把握を行なう事である。

①

現在推移しつつある時系列データの統

②

計的/確率的特性の正確な把握を行な

G 3 Dに よ る 時 間 、 価 格 、 出 来 高 チ ャ
一ト

つ
。
③

株式ポートフォリオ(短期運用)

③

FORECASTに よ る 時 系 列 チ ャ ー

@
)

FORECASTに よ る ノ イ ズ 時 系 列

⑤

終値移動平均チャート

@

出来高移動平均チャート

②で行なわれた現状解析結果をもとに

ト (2指 数 )

①で得られたノウハウに照し合わせて
各種指標値、グラフより売買の判断を

チ ャ ー ト (2指 数 )

行なう。
時 系 列 デ ー タ 解 析 は 大 き く 2つ に 分 け ら れ
る。

上 記 ① ‑ 6の 各 ア ウ ト プ ッ ト を 、

一つは、観測センサーの時系列データと、

a

O H Pに

て紹介する。

その時系列データを発生ずる基本的メカニズ
ムが、事前に規定されており、観測センサー

文献

の中に若干のノイズが乗っている時、システ

[1] 株 式 の シ ス テ ム 運 用

ムの挙動を推定する手法である。

大和投資顧問(株)

-;t =A X' +Bli+c~
ー
ー
.
.
.

システム運用部編

.
h=H̲
文 +G Y
‑ーも

中央経済社

[2] 証 券 投 資 の 新 技 法

x
:シ ス テ ム の 挙 動 を 表 わ す 状 況 変 数

石井吉文

B百 : シ ス テ ム へ の 制 御 量

清水博共著

Cw: ノ イ ズ に よ る 効 果
官:時々刻々の観測センサー出力

Gw:観 測 機 器 上 で 発 生 ず る ノ イ ズ

= {ず1
• h~} が与えられていて、各 h; が確率的
に 推 移 し て い る 時 に hn+I の 値 を 確 率 的 に 決 定
もう一つは、単に時系列の観測値 H

するシステムを固定する手法である。

金融財政

円 ruH

凋

τ
ι

日本 SASユーザー会 (SUG卜J) フォーム・オーバレイを活用した プリントシステム 高田季久代 日本化薬株式会社情報システム部 P R I N T SYSTEM USED uFORM OVERLAY" i くi k u s h i r o Takada I n f o r m a t i o n System O i v i s i o n 要 旨 NIPPON KAYAKU C O .i Ltd. 入力データのチェックは、データ解析処理において非常に重要である。出力される リストの見やすさによりチェックもスムーズに行われる。 . . SASデータセットのプリントには、 PRINT プロシジャがあり、項目が少ない 場合や、 lデータ lぺージに納まる場合など簡単に使用できる。又、 PUT文を利用す ることによって適当に見やすいリストを作ることもできる。 項目数の多い医薬品のケースカード(調査用紙)のデータは、 lデータ lぺージに納 まるものは少ない。かっ、項目は関連するものが多く印刷時はまとまった位置に設定さ れるのが望ましい。データセット毎に PUT文を用いて見やすく作るのも大変である。 これらの点をカバーし、見やすく、かつどのようなデータセ y 卜にも対応し、即座に フォーム・オーパレイを作成し、プリントするンステムを紹介する。 キーワード: PRINT CONTENTS しはじめに 当社では、 60年 12月に SASを導入し、 ' 当システムでは、 SASデータセットから 臨床データ解析処理システムを開発してきた。 PROC CONTENTS より各種情報を 当システムは、解析処理などすべてエンド・ユ 得て、これらをもとにフォーム・オーパレイの ーザー(システム部円以外の人:以後ユーザー デザインを自動設計する。同時に、そのデサ イ と呼ぶ)が実行することを基本に構築されてい ンに応じたリストをユーザーはいつでも、即座 る 。 に実行できる。 そのなかで、プリント処理の代表的なものと 煩わしいコントロールや運用に一切関係なく して、症例一覧表作成システムとフォーム・オ 対応できるものである。 ーノイレイを利用したシステムなどがある。 主な特徴は、 ここでは、フォーム・オーバレイを利用したシ 1)フォーム・オーパレイの設計は、シス ステムについて紹介する。 テムがきめる。 このシステムは、入力データのチェックリス 2)ユーザーは、自由に設計を変更するこ トとして位置づけられ、利用されている。 とができる。 3)フォーム・オーバレイのデザインに応 じたデータの出力はシステムが対応す る 。 2 . システムの特徴 4)運用は、すべ、てユーザーでおこなえる。 一般的には、フォーム・オーパレイはシステ ム部門が作成し、定型的フォームとして登録し このような特徴をもつことにより、ユーザー 実行される。 に対して柔軟な対応がシステムとしておこなえ 臨床データ等ケースカードデータには、定型的 る 。 なものはなく、ケースカード単位に内容が違う ので定型化しにくい。 43‑

3 . アウトプットの基本デザイン lぺージ内のフォーム・オーバレイの設計 このシステムの最大の特徴は、このデザイン 原則は、次のようにしている。 にある。 1 ) 1ぺージを 4分割する。(これを段と称す) B行以上になる場合は、ユーザーが表示位置 を設定すれば、システムが自動的に表示領域を 拡張して、 lぺージに納まるよう設計する。 (ユーザ、ーは、 B行をこえる、こえないなど意 識せず、目的の形式の表を作ることができる) 4 . 日本語処理 NLP (日本語レーザープリンター)は、文 字サイズ?として、 7ポイント・ 9ポイント・ 12ポイント相当などがある。 、 a 一般の文字は、 ANKが 7ポイント、漢字が 12ポイント相当の大きさで出力される。 2)各段は、上下に分け、上方向にタイトル、 l行は、 ANKで 136桁表示可能である。 下方向にデータを表示する。 漢字表示では、 ANK2桁が漢字 l桁に相当す FORMATがついている場合、縦に 8文 る。もし、漢字のみのデータなら 68桁表示で 字表示する。 きる。 FORMATのない場合は、横に表示する。 NLPに出力される字の大きさで、漢字とし て見やすいのは 9ポイントである。 ANKの し 25倍の大きさである。漢字を 7ポイント I: 1 II ~~~ で表示すると、表示桁数は増えるが漢字が小さ くて、見にくくなる。 B 12ポイント相当の漢字 で表示すると、表示桁数が少なくなり、字が大 きすぎて、 ANKとのパランスも悪く見やすい とはいえない。 当システムでは、 l行の表示桁数の確保と、 一番見やすい漢字の大きさとして 9ポイントの 字体を使用している。 7ポイント 3)同一内容の繰り返し等関連する項目を 9ポイント 表現するために、下方向は、 l行単位にタ 12ポイント相当 * *3 0 ドット 40* 40ドット 24 24ドット 30 イトルをつけ、グループ化できる。 ANK10文字と日本語の対応 1234567890 7ポイント I L ， Mt 来性式会社 ケース l r J木 化 薬 株 式 会 主: 1・. .12ポイント相当 ケース 2 I ，ケース 3 1 [ 1水化主株式会社 1234567890 .9ポイント a τ ι 凋 A吐

5 . ユーザーへの対応 デザ、イン設計の流れ 特に、システムとしては、ユーザー側の便宜 をはかるために、デザインについては、 l行の 表示桁数やぺージがえなどシステムで自動的に Iで設定したものを使用 処理するか、ユーザ一個J するか、どちらでも選択できるようになってい る 。 システムで自動的に ユーザーが決めた 行やぺージを決める 行やぺージを使用する ‑ 大幅なデザイン変更などでは、 l行にどれく らいの項目を納めるのが適当か、わからない時 システムで決めてもらい、結果を見て再度変更 デザイン決定 するのがペストである。 又、デザインを決める際にもデザインの設計 に合ったノマラメータが用意されており、ユーザ 図. I ーの定義を最小限にし、効率化している。 初期デザインの出力結果 具体例: 休表会山積 外 来 カ ル テN O 入 院 カ ル テN 口 出i 孟 " " " " 出 羊f l よ 日 ; ム 1 & l : ! 出E 迫i 五 1 ;\!久~ ¥ i ;..，; !¥ j j， ¥ f !¥ i，¥ t 、1 1 ¥ 1 ‑ 1 . . .~_l\ T ~ 可カノレ 7‑N0 i i ; i ! ¥ j ¥ j i 身長 [ ̲ ! . : ， 院L i ‑一一ーーー 一一，初主主!̲Lj L t1米ーし一一一一一 j初診!:J.‑L‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑i i 1 j LL ; ム 院f J l ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑‑ l ~退院r;q_ 休表而積 デサ"イン変更後の出力結果 ・ ? 1 ~ 洋孟 L 控室 ﹁ hu 4

6 . システムの概要 必要ならそのデザインを登録しておき、いつ 当システムは、図. 2のようになっている。 与えられた SASデータセットから自動的に でも使うことも可能である。 当システムは、ダイナミックにユーザー側で 初期デザインを設計する。 運用できることも大きな特徴の lつといえる。 ユーザーは、初期デザインに対して自由に 変更し、新しいデザインを出力する。 デザインが決まれば、いつでも出力でき.る。 システム概念図 SASデfータセット 、 a フォームオーバレイ 非定型処理 定型処理 図. 2 7 . おわりに システムを開発するうえで使いやすいシステム システムは、ユーザー側で簡単に使用できる といえる。 ことを重点に作成されている。 このような機能を作るうえで、 文、ユーザーとのインターフェイスには、 SASは非常 SAS/AFを使用している。 に有効なシステムである。豊富な関数や使いや すいコマンド、データ加工の容易性など複雑な . ρhu バ 吐

日本 SASユーザー会 (SUG卜J) SASによる医療情報システム 有圏 尚* 0沢井江津子** 山本登貴彦*** 日本チパガイギー側牢国際科学研究所**医薬情報部*牢牢情報管理部 Medical Information System by SAS H i s a s h iA r i k u n i E t s u k o Sawai T o k i h i k o Yamamoto CIBA‑GEIGY Japan L imited 10‑66 Miyuki‑cho， Takarazuka， 665 Japan 要旨 ・ a 医療情報処理に SASを用いたシステムを開発し運用してきた。運用上問題となった点については、 アプリケーションを開発するなどして対処してきた。また、 SASが次第に楓能強化されてきたことも システムを改善する上で有用であったことは言うまでもない。特に、 VSAM FILEが利用できる ことにより、 SASのみで開発でき、生産性が向上した。副作用症状テーブル等の作成により、症例一覧 のレベルまでは、 SASの世界だけで、対応することができる。 キーワード: 医療情報 SAS/AF MERGE DATASET 2. システムの構成 1.はじめに 開発された新薬は、市販後定められた期間、その システムの構成を国一1.に示す。 有効性・安全性を調査・解析し、厚生省に報告する <SASによる医療情報システム> 口 中 ことが、義務付られている。 そこで、我々は、一定期間収集された多数の臨床 症例を集計・解析処理するのに SASを利用したシ ・ a VSAM ステムを開発して運用している。 運用上の問題点は、長期間システムを維持しなけ ればならないこと、データ解析及ぴ報告記述に際し、 データの均一性を保持すること、さらに、集計・ 自 解析データをユーザーの要求どうり編集し出力する ことがあげられる。 そこで我々は、こうした要件を満たすため、その 口 百 つどアプリケーションを開発してきた。 均一性を維持するには、統一化された適正なコー ド体系の運用が重要と考え、 SAS/AFを用いた、 医療情報検索システムを考案し、第 6回 SUGI‑J に報告した。今回は、こうしたシステムの利用も含め、 我々が運用している、医療情報データ処理システムに ついて報告したい。 AUZ t 庁

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.データの固定
回収された臨床症例は、コーディングシートに
コーディング後パンチされコンピュターに入力さ
れる。

データエントリの際、機々な入力ミスが

発生するがこれは避けがたく、特にケースカード
からコーディングシートに転記する際に発生する
コード選択の誤りは、エラーチェックルーチンで
の論理チェック等でも、莞見されにくい。
(エラーチェックルーチンのシステムフローを

国 2に示す。)
これまでの経験から単純な入力ミスよりも、
臨床データを判断し、適正なコードを選択・修正
する時間が膨大である。
そこで我々は、通常のエラーチェックルーチン
で、配列・重番・欠番チェック等レコードに関する

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チェックを行ない、フィールドに関しても必要な

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論理チェックを行なった後、できるだけケースカー
ドに近いフォームに全項目を出力し、ケースカード
と共にチェックする方法をとっている。
(全項目チェックリストを囲 3に示す。
いずれにしても、データを固定するのに多大な
時間と労力が必要である。
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図 2 エラーチェックルーチンフロー

図 3 全項目チェックリスト

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5.データ出力における改善 4.データ処理における改善 SASを利用する上で問題となるのは最終レポー SASプロシジャだけで集計・解析処理を行うと、 トの作成をいかに行うかという点である。 帳票数も多くなり、最終レポートとして使用できない。 1次処理及ぴ検討用には、 SASプロシジャだけで プロシジャレベルでも、かなり改善されてきている 集計・解析処理をエンドユーザーが、 TSOモードで が、ユーザのニーズを溺足させるには至っていない。 行ない、最終レポート用には SASプロシジャでの 特に、医療情報データ処理においては症例一覧表、 集計・解析結果を中間ファイルとして、 SAS D A さらには、集計帳E 震においても複雑な漢字出力が TASETに書出し、 DATASETからデータを 必要である。こうした漢字出力を行うには、 DAT 呼出し、ハンドリングして、最終レポートを作成して A いる。 必要となってくる。 STEPでの編集・オーバーレイの活用等が 以下に上記で述べた参考例を図 4‑1にサンプル 又、データ編集を行う際、 PROC FORMAT プログラムを、図 4‑2にサンプルリストを示す。 でそのたびにフォーマットを指定することは、プロ グラミングに時間がかかる上、報告記述を統一化す ~ P R O C田 R TD A T A = L U D 2 : 冗G O R Y : B YS H I K K A HC A D A T A岨 1 5( K 阻P = S H I K ̲ C DE F 陀口 CAT回 ORYCAπ̲CD): . I HS H I K ̲ C D• R町 A ' I HCAπ̲CD • R町 A . . . . る上で問題が多い。 そこで我々は第 6図 SUGI‑Jにおいて報告した ように疾患名・薬剤名・副作用症状名の各一プルを、 作成した。そしてこれらを、 KEY付きの VSAM アクセスを行ない、 SAS DATASETのデー タと MERGEして出力する方法をとっている。 町 L U D 2 : S I FSUBSπ(CAT 回O R Y . 5 . 3 ) = .ω0・T H E HD E 日π: T H E HDELEπ: ̲F L A G= ' Y ' I FT 各項目名及びカテゴリー名は、カテゴリー名テープ I=1 明 間 E F 陀口=1 :E L S E I F印 刷E よりプログラムのコーディング時聞が著しく短縮さ I FK A l Z E H=1 叩 E H E F F E C T=1 :E 山E れ、報告記述の統一化にも効果をあげている。又、 I FY A Y A =1 T H E H E F F E C T=2 :E L S E この方法をとることにより、再審査申請用の定形 ルから呼出しが可能である。この方法をとることに I FF U H凹 =1ηJEH E F F E C T=2 :E L S E 山 ER E 叩R H : I FA K K A =1 T H E H E F F E C T=2 :E S H I KC D=S H I阻釧: CAπ̲CD=S U B S T R ( C A 冗G O R Y. 1 .4 ) : フォームも比較的容易に作成できた。 園 5にテーブル検索のメエュー画面の構成を示し、 図 4‑2に症例一覧表のサンプルを示す。 O U T P U T1 4 0 1 5 : 凹 πR: P R O CP R I H T T OU H I T=1 6H E W :O P T I O H SH O C ・ ah P R O CF R回 D A T A=岨 1 5 : 寧E F F配 T/ T A B L E SCAπGORY 四I S OH O P R I H T : 冗一C D : B YS H I K ̲ C DC A P R O CP R I H T T O : D A T A嗣 1 5 ( K E E P = S H I K K A HC A π∞ 阻 C H I凶 . D FP R O BF I S H E R ) : ' . ∞ 町A I HC A π D E R A I HS H I K K A H R町' ' . ， R町 A I H四 I S OD FP R O BF I S H E R : R町 A I HW A R H I H G : I H F I L E円 1 6 F 0 0 1E 即= E O F ̲ S W I H P U T̲ ‑ 一 ー ー 図 5 テーブル検索メニュー 園 4‑1 サンプルプログラム 円、よ 5 ο i"‑ ， t : ‑ : 一一円 ト一一 : / ) ノ ‑49‑

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図4‑2 サンプルリスト

6. まとめ
特に、副作用症状名や疾患名は、 T
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本文では、運用上問題となった点に、いかに対処
したかについて述べた。システムの改善が医療情報

て基本的な検討や適正化の努力がなされており、

処理の生産性を向上させた。しかし、データ固定に

そうした状況も踏まえて、今後さらに、このシステム

ついては、依然として、膨大な時間と労力がかかっ

を向上、発展させたいと考える。

ており、改善の余地が残されている。
臨床症例のデータ処理は、入力前段階マ市南語・
コード等の十分な点績が必要である。このデータ処理
システムの出力帳票が当局への提出資料となること
から、報告記述の統ーは、不可欠である。

Fhu

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日本 SASユーザー会 (SUGI‑J) SAS‑Phase I V (第四層比較臨床試験) 新村秀一 0市川 均 住商コンビューターサービス株式会社 新規事業開発部経営情報システム課 An Application for Ure‑estimation" of medicine b y SAS S h u i c h i Shinmura H i t o s h i Ichikawa SUMISHO COMPUTER SERVICE CO. Management S c i e n c eS y s t e ms e c t 5‑15 2‑chome Higashi Kanda Chiyoda‑ku Tokyo Japan 要旨 ‑ SAS‑PHASEIVは、製薬関連会社が行う市阪後の薬効の再評価作業を支援するシステムである。 製薬関連メーカーが臨床現場である各病院から集めたカルテ(ケースカード)を入力し、入力ミスのチェック、データの編集・ 加工、漢字テーブルの登録・更新、厚生省提出用のレポート・及びデータの編集・加工、漢字テーフ.ルの登録・更新、厚生省 提出用のレポート・及びデータテープの作成、等の通常行われている作業を総合的に支援するシステムである。 sASJの普及に注目し、開発言語として r sASJ を採用し、またシステムの供給 また、本システムは、製薬関連業界での r も大部分を SASのソースとして公開することでエンドユーザーレベルでの開発・運用の負荷の軽減を計っている。 そして、データの保持を SAS‑ D A T AB A S Eとし、統計的な分析が多く用いられるこの分野のユーザーのニーズも考慮した。 更にこのシステムにより、典型的な事務処理システムも SASで開発できることが実証できた。 キーワード: SAS‑PhaseIV，Base SAS，SAS/AF，SAS/FSP，V A X 1. は じ め に SA Sは 、 日 本 に お い て も 各 種 産 業 に 導 入 仁 され利用されている。その中でも、製薬業界 における普及は著しいものがある。 この理由として次のものが上げられる。 答申 ・薬効の評価として統計処理が必須である こと ・解析結果の信頼性が国際的に保証されて 都道府県 ・ ah T: : 9 毛 主主弓ヨE幸普言義壬主主 いること ・生産性が高いこと さて、薬が研究開発された後の評価は、 動物実験による前臨床比較試験にはじまり、 第一相臨床比較試験から第三和臨床比較試験 を経て新薬として厚生省に申請する。 そして、厚生省から新薬として認可された後 調査計画書作成 一般に発売される。 調査実施 ￨再審査申請 再審査申請資料作成 市販後の医薬品は、その安全性・有効性を 再確認するため、新薬として承認された後 再審査デ訂作成￨智園 4 ‑ 6年 ( 再 審 査 期 間 ) 後 に 義 務 付 け ら れ た 再 審 査 制 度 が あ る ( 図 1 )。 舎報告 合報告 ￨臨床現場 I I 臨床現場 ￨ この再審査に関する申請作業には、膨大な 量にのぼる臨床データを扱い、その中より 安全性・有効性に係わる情報を抽出すると いう、極めて重要かっ困難な作業が要求され ている。 匡ヨ 1 :手享筆s:至霊市リ居芝 ι〉糸巨来最匡ヨ Fhu

各製薬メーカーでは、この問題に対処する また、将来解析ニーズが増大し、システム ため独自のシステムを膨大な工数をかけ構築 の 拡 張 が 要 求 さ れ た と き で も IV A X J コ ン してきた。今回住商コンピューターサービス ピュータの持つ特徴である「拡張性H統一ア SA S‑ Ph a s e N と 呼 ぶ ーキテクチャー」により、構築したシステム 株式会社では、 システムを BASE SAS、SAS/FSP、SAS/AFを 用 い を長いライフサイクルで運用できる。 て 、 ス ー パ ー ミ ニ コ ン の V A X上 の シ ス テ ム 更に、通信機能が充実している為、遠隔地 として開発した。 からの利用、更に文書作成時にパーソナル 今回はこのシステムについて報告する。 コンピュータのワードプロセッサーをシステ ムの一部として利用することも容易である。 2. 再 審 査 の 現 状 次に、基本ソフトウェアとして、統合化 ソ フ ト ウ ェ ア IS A S J を 採 用 し て い る 。 一昨年まで医薬品に関する安全性の再審査 SA Sは、臨床統計解析の分野では、標準 に関しては、厚生省の指導のもと，各製薬 ソフトウェアとして利用されているのは周知 メーカーが独自の手法・手順により評価を行 の通りである。 ってきた。しかし一般に広まってきた安全性 ログラミング言語」としての機能に注目し、 P H A S E Nは SA S の 「 プ に対する機々な要求、または医薬品の多極化 開発言語として採用している。 などから再審査を迅速かっ正確・公正に行う これによりユーザーが運用上発生する禄々な ため手順の「規格化」が検討されてきた。 システムの変更要求に対しでも、ユーザー側 こ れ を 受 け 1987年 3 月 に 日 本 製 薬 工 業 協 会 医薬品評価委員会 なるはずである。 副作用部会より「新医薬 品等の再審査申請に際し添付すべき資料に 更にデータは全て S A Sのデータベースとし つ い て J I再 審 査 品 目 に 係 わ る 再 審 査 デ ー タ て保持している。このため、解析に際して 入力ファイル」の作成の手引ーにより方向性 IS A S J の 統 計 解 析 機 能 を 最 小 の 工 数 で が示された。 充分に活用できる。 しかし、新たな問題として「システム化 J 更に、こういったシステムは構築から運用 が表面化してきた。すなわち先の指針に従い 開始まで多くの時聞を要するのが普通である。 シ，ステム化を行うには、取り扱うデータが膨 P H A S E Nの 目 的 と す る 所 は こ こ に も あ る . 大になるため、システム自体が巨大にならざ 初期の段階では、当社より供給するシステムに るを得なく、また対象薬剤により要求される より運用し、この聞に IS A S J 及 び 機能が異なるため、システムの構築が困難か IV A X J の プ ロ グ ラ ミ ン グ 、 及 び オ ベ レ ー シ っ膨大な費用を要するものとなってきた。 ョンを修得できる。その後段階でシステムに 対する様々な要求に対応して PHASEN 更にコンピュータの利用に際し、かなりの リソースを要求するため、社内のコンピュー システムを自由に変更できる。 タ一部門からは、邪魔者扱されているのが 4. シ ス テ ム の 概 要 実状かと思われる。 SA S‑ P h a s eN は、これらの問題を P H A S E Nシ ス テ ム は 、 図 2 に 示 す よ う 解決するために提案する一つのフレームであ な機能から構成されている。これらの機能は、 る。 すべて図 3，こ示すメニューから利用できるよ 3. S A S ‑ P h a s e N うになっている。 S A S‑ P h a s e N は 、 ハ ー ド ウ ェ ア と 1). デ ー タ 入 力 ケースカードからの入力・検索・修正は し て ス ー パ ー ミ ニ コ ン ピ ュ ー タ の V A Xを、 S A Sの F S Pを 利 用 し て 行 う 。 開 発 言 語 と し て は S A Sを 採 用 し て い る 。 ケースカードの書式に併せて画面への データ表示のレイアウトを自由に変更 まず、システムを構築する土台として、 D E C製 ス ー パ ー ミ ニ コ ン ピ ュ ー タ d司 で忌低限の知識が有れば充分修正が可能と IV A X J できる。またデータの修正履歴をプリン を採用している。これにより、康価でかっ ターに出力することもできる。 パーフォーマンスは大型コンピューター並の データの入力は図 4に示すようなコード 性能が得られる。また、他のシステムの影響 、みとなっている。また画面上では、 を受けにくい解析システムが構築可能である。 入力されたコードに対応した漢字データ ーが逐次表示されるようになっている。 、 a Fhu 臼 つ

1 . ) 3 、 PhaseIVは医薬品再審査申請作業をトータル的にサポートする システムです。 0作業負荷の軽減 。申請作業期間の短縮 0解析の高度化 。フレキシプルなシステム 利用環境ー C 町 :V };I.即日日シリーズ M i c r oV} ; I .3 0 0 0シリーズ M i c r oV} ; I .1 1シリーズ ソフトウェア BASE SAS SAS GRAPH SAS A F デ ィ ス ク :2 回 MBιL 上 SAS FSP プリンター:日本語トザー7 ・' f ‑ ' 7 ‑ o S :VMS Ver4.2以上 SAS周日本語 FP (SAS‑in) データエントリーを 「日本語」で l d 「 サポートします. l Jム ~ 図 2~D}~h 通 45三巴)V..;とズテ与の概要因 2). デ ー タ チ ェ ッ ク 解析資料作成 S el e c tOptia===) P 同 5 5E N Dt oretum 解析資料を作成します. PFキーて唄目を選択してください ・ 入力または修正されたデータの詣理チェ ックを行える。エラーはレポートとして プリンターに出力される。 PFl 解析要員項目および層jJl 灼設定 PF2 疾患訓・患者背景芳煤ー覧表 (瑚説量式 2 (ー)) PF3 副作用発現症例一覧表 (瑚続賦 2 (ヨ) PF4 副作用発現状況一覧表 句!隊後式 2 (五)) PF5 急 事 f ' . t 開l 昆昨用発現状況ー喧蹟 (淵位猷 2 閃 ) 解析を行う。当システムにはとりあえず (瑚説猷 3) 一般的なものを取りこんである。 PF6 使用成繍こ附する資料 PF7 再審査データ入力磁気テープ作或 PF8 終了 3). 解 析 ( 臨 床 統 計 解 析 〉 作成されたデータベースに関しての統計 O. レ ポ ー テ ィ ン グ 指針の中で指定された書式に従い、先の 図 3:PhaseIVシステムのメニュー画面 解析結果、文はケースカードのプリンター 4 への出力を行う。罫線出力機能のあるプリ E d i tS A Sd a t a5 e t :冒O R 且 剛T A B L E S el e c tO p t i o n===)A O O S cr e 田 1 O b s 1 ンターでは、罫線もサポートしている。 また B 4サイズ対応のプリンターも当社 漢字名祢テープル更新 にて開発を行っている。 5). 情 報 交 擾 3 2 2 8 9 1 これら、一連の作業により作成された 市お耳子中央頬載 「再審査申請 Jに関し、これらのデータを 収めたテープを提出するように求めている。 ここでは、このテープを作成するための 作業を行う。 図 4:漢字コードテーフツレ修正画面 これらの機能を持ったシステムは、ユーザ ーに対して大部分が rS A S 言 語 J の ソ ー ス として供給される。このソースを基にユーザ ー の 手 に よ り P H A S E 4シ ス テ ム を よ り 強化できる。またこういった作業を当社が サポートする体制も整えている。 内 ペU Fhu

l ￨日 … 別 紙 様 式 2 (三) 副 作 用 発 現 状 況 一 覧 表 主なiW J 用の種煩 肝臓・胆管系障害 症例番号 性別 年齢 報 告 年 月 日 使 用 薬 剤 名 ー [DRUG日0001 [ ]一般名ー[ 作成日 男 4 7歳 ] 企業名ー[ 0 )の 別 ] 被疑薬 ( s )又 は 併 用 薬 剤 ( 使用方法一[経路一一 DR 点滴静] [開始日ー [一日量ー 2.00GM] [終了日 副作用ー[発現日ー ] [症状ーー肝障害 88‑02‑12 PAGE: 1 3 4 [ s ] ]使用理由[腎孟腎炎 ]合併症ー[尿管結石 ] [転帰一不明 備考.ー‑ 、 a 図5 :副作用発現状況一覧表 耳IJ紙 様 式 2 (ー) 疾患別・患者背景効果一覧 対象疾患 宰丸動脈血栓症 年齢(才) 不 明 著 明 改 普 効果の程度 要因 改 善 改 普 100.0 100.0 。 症例数 不 や や 悪 変 ヒ イ 0.0 100.0 100.0 症例数 7く く =1 5 累積比率 症例数 1 5く ー く = 3 0 累積比率 総 投 与 量 (g) 症例数 3 0く く = 4 5 累積比率 症例数 4 5く 累積比率 症例数 明 不 検 定 結 ~i: 叙 累積比率 果 図 6 :疾守別・患者背景効果一覧表 、 計 ヲ ' d : し 。 。 。 。 。 。くーく= 7 累積比率 判 定 不 能 l Fhu A斗 A

5. 出 力 帳 票 SAS~IN は、 S A Sの機能はそのまま に日本語の入力を可能としたソフトウェアで 出力帳票としては、疾患別・患者背景一覧表、 ある。 副作用発現症例一覧表、副作用発現状況一覧 入 力 し た 文 字 を 1 0個 ま で 記 憧 す る リ ピ ー ト 表、患者背景別副作用発現状況一覧表などが パック機能、縦書き機能、ファンク 出力される。 ションキーの再配置機能も有している。 図 5 は 、 別 紙 機 式 2 (三) : い わ ゆ る 副 作 用 7. S A S ‑ P h a s e N開 発 の 意 義 発現扶況一覧表である。複数個の臨床検査値、 副作用、コメント等は、可変長で出力できる S A Sを S A S ‑ P h a s e N の 開 発 基 盤 のが特徴である。 図 6 は 、 別 紙 様 式 2 (ー) : い わ ゆ る 疾 患 別 ・ として選択した理由は、次の通りである。 患者背景効果一覧表である。罫線処理に注目 していただきたい。 SAS~PHASEN は、製薬関連会社が これらの出力帳票は、当社でデザインした 行う市販後の薬効の再評価作業を支援する システムである。 ものであるが、ユーザーの好みに合わせて 変更は容易に行える。 . 製薬関連メーカーが臨床現場である各病院 から集めたカルテ(ケースカード)を入力し、 6. シ ス テ ム と し て の 提 案 入力ミスのチェッ夕、データの編集・加工、 漢字テープルの登録・更新、厚生省提出用の 当社では、この他にも本システムをより使 レポート・及びデータの編集・加工、漢字テー い易いものとするために禄々な開発を行って プルの登録・更新、厚生省提出用のレポート・ いる。 及びデータテープの作成、等の通常行われて いる (1). 文 字 入 力 シ ス テ ム 作業を総合的に支援するシステムである。 手書きの文字を、ユーザーが自由に設計 また、本システムは、製薬関連業界での したレイアウトに従い入力するシステムで rS A S J の 普 及 に 注 目 し 、 開 発 言 語 と し て rS A S J を 採 用 し 、 ま た シ ス テ ム の 供 給 ある。 認識可能な文字は、 も 大 部 分 を S A Sの ソ ー ス と し て 公 開 す る こ J 1S第 一 ・ 第 二 水 準 の漢字及び英数ローマ字である。活字、 とでエンドユーザーレベルでの開発・運用の 手書き文字共に認議可能で、文字サイズも 負荷の軽誠を計っている。 3園田から 16田 阻 ま で 認 識 可 能 で あ る 。 そして、データの保持を SAS~DATA ま た 、 認 識 の ス ピ ー ド も 毎 秒 9文 字 と な っ BA S Eとし、統計的な分析が多く用いられる ており充分に実用に耐えるシステムとなる この分野のユーザーのニーズも考慮した。 予定である。 l f I J I I I O 更にこのシステムにより典型的な事務処理 ( 現 在 開 発 中 、 本 年 1 0月 発 売 予 定 ) システムも S A Sで開発できることが実証 できた。 (2). レ ー ザ ー プ リ ン タ ー 8. お わ り に 高品質低価格のパーソナルコンピュータ 用レーザープリンターを V A X用にする プリンタードライパーを作成中である。 SA S‑ P h a s eN は、日本製薬工業会 性 能 は 、 印 字 速 度 が 毎 分 8 枚 (A 4 )用紙 医薬品評価委員会副作用深いより出された サイズは薬害から B 4サイズ迄。価格は プロトコルを、第四世代言語 S A Sで実現 6 0万 円 台 を 予 定 し て い る 。 したものである。 モ ー ド 切 替 に よ り パ ソ コ ン と V A Xの 両 方 本パッケージは、完成された最終製品では から利用することができる。 なく、これを土台としてユーザーに合わせた システムに発展、成長させて行くためのプロ (3). 日 本 語 フ ロ ン ト エ ン ド プ ロ セ ッ サ ー トタイプとし位置づけられている。 SAS~IN 現 在 の S A S の パ ー ジ ョ ン は 、 Version 5 .16と 呼 ば れ る 日 本 語 対 応 パ ー ジ ョ ン で す 。 従って日本語データを取り扱う際には殆ど 問題はないのですが、実際日本語を「入力 j しようとした場合、その手段がない。 Fhd Fhd

日本SASユーザー会 (SUGI‑J) SASマ トリックス言語による AIDの開発と事例 0拝野 克行 沢 坪田 淳悟 邦広 医薬研究開発本部 日本シェーリング株式会社 Development of AID analysis programme by uSlng SAS PROC MATRIX and an example a p p l i e d . く ￨a t u y u k i Haino， Jungo Sawa & K u n i h i r o Tsubota 要 ヒ 二 ， 目 臨床試駿で効果の評価に際し，常に患者の背景因子の影響は興味ある問題の一つである. AIDは 優 れ た 手 法 で あ る . これらの問題を解決するにあたり， ・ S A Sの P R O C MATRIXを 用 い て プ ロ グ ラ ム を 開 発 し ， S A Sデ ー タ セ 今回 a ットより直接アクセスできるようにした. このプログラムを使用して臨床データを解析し 背景因子の交互作用が効果に及ぼす事実を検出することができたので， プログラムと実例 を紹介する. Interaction X， A1 0，PROC 門ARI キーワード: はじめに た個数以下の時は分割を止める. A 1 D (Aut0 • atic [nteracti0 n 0etect0 r ) 以上が計算手順である. は 1揖のクラスター分析であるが外的基講を 逐次的に要因のグルーピングを行なう 手法である. を手ク 効法シ R ら業タたれ有力 A にがのうらしとのよさジ NB スチえのてフ演ぴれユ 7T さ作‑っこを入 算計ン 演統 S ャ 発デなは‑の O み聞は行 7R A ジ川口 列 行きや F すりタを S セク はでム グズめてお一等 SP X ンリたくてデ別︿ロマ吋マ I ィゴるなに床遇多プ リックスで A D お成ポ AI らシ IX 情ン ρLli A3 多 M るがた るすらし l'R か量 T 部変 n v 沢 O 出芳使 す C 力賀周 グループのザンプル数が予め決めておい t 予 Ao <• SS 分割したときの郡間平方和が小さ め決めておいた基準以下か T 一アてがよた検事力 らの過程を繰り返し 例例 5) 分 割 さ れ た 各 勾 の グ ル ー プ に つ い て 2.か R をはを (郡問平方和 S B 実し 4) 群 内 平 方 和 S W を 最 小 を最大)にする分割を選ぶ. 行た S W を求める. =S T ‑ S B pe e r S W ( y ，‑ y ，) T. の示 3) 群 内 平 方 和 算結て一 S B = {n，n， / (n，+ n， ) ) R デルい少く堕がな とし ー郡問平方和 S B をもとめる. I ズク処に上聞ロルおのるーで D7 2 群に分けの平問{直 C に'理つよ発グのこ A ムヱ銃処い 4AW 求 め を 方 Y 2 Fnu l' 2 Y 平 を ︑ 2) 次 に グ ル ー プ ご と に 健 て一 y つ E y に ‑ と準 はy( D 基= A 外 S I 的 T 1 ‑ 背景因子と効果の聞に交 互作用が認められた実例を報告する. S 一ツ計理る以をプイを果い表ム 今回このプログラムを使用して造1<剤の臨 床デーヲを解析し， A コるれ数とま変う強は選 にした. くがべ S A S データセットより直嬢アクセス出来るよう リックス雪語による開発の経 M にれまプ述なも々はを この手 的さ含テ記く正行て我たム数う 語で開発されたプログラムをもとに， 法を S A S マトリックス曾語で組管え S A S マ C 率用くツのい修をいりしラ変な B A S 1 C 雪 O 効使多ス 芳賀らによって R 主主々は今回， P 的よン比 2 績果でヨに 有し， Fhd 庁 ‑

A 表 %AI0(門 AS.SIDTES); D 実行 例 データセットを指定 2 変数名 AG E 1 。 順序あり 5EX 0 順序鰻 Y SS/TOTAL 55 BE .T ~EEN 本本 規明変散の指定 P2 C0L1 R0~ 1 o• 0 1 本字 外的基準 6 ，‑凡・]. の 最 大 数 3 9・s・3・ の 最 小 ， )] ・ S数 T0TAL S B / S T 5EX AGE 30 S W / S T 2 17 3 AID 4 5 ST0P RU LE ヰ章 N0 • 。 0.18428 〉 シ﹂ 学準 中基 外 2 的 4 一 不 2 R0~ 1 o.08 5 し女 C0L1 を学を 身 P1 り'男小長 2 3 ~ ‑ y oB5 ITH IN SS/TOTAL SS 本ヰ ヰ本 311 3 IN A GR0UP ヰ本 N89760 C0L1 R0~ 1 HH N円 IN V a SA円 PLE N0• 併しu F3A 内 円 IN I門 U門 jiVAR 6 7 ﹀ C0L1 R0~ 1 本ヰ tEG NG門 AX ヰ本 6 F GROUP 〉 b 内 門 AX I門 U門 本主 0.09450 マf ヰ本 13 5 B/5T 0.46307 ‑ウ aoen314 o• 08 o.01 A ID oB5 3 高校 した. 門 EA N 5~ /5T 139.750 0.052115 149.444 o.121614 154.000 o.045I11 169.000 ' 司 0.039294 η3 0.258!33 つ聞 にさの 例きど 5 大な た塞却 6 の位 し梗在 役た 薬脳存 にと数し 者果日討 患効の検 梗造ま法 塞影でで 脳の査手 I D A 例を時検 実彫そよ い発係 造て生を 際剤のり 3 1) 外 的 基 準 表2 A I Dの 良 明 変 数 造~効果は各担当医が投与前後の画像から 次の基単に従って判定した. アイテム カテゴリー 定例散 コントラ Zト は 大 き 〈 士 宮 強 さ れ た . ttt tt ココトヨ Zト は 培 強 さ れ た . + コ2 ト ラ Zト は や や 増 強 さ れ た . ± J)ト ラ Zト は 変 化 な し . 験査までの日数 1 25 豆 急 住 矧 (8日以上 1カ月未満〉 2 24 慢性期 3 16 2 39 3 14 有 1 41 禦 2 24 君、住期 〈発症から 7 日以内の検査〉 (以下月以上〉 ココトラ Z ト は 低 下 し た . この判定を墓に 3， (:t) 4， (ttt) 1， (tt) 2， (+) 梗塞の大君主 (ー) 5 と数値化し外的基噂 大 中 とした. 2) 設 明 因 子 に つ い て は 表 2 に 示 し た . 便塞の大きさは， 大脳皮質 鐙当医が遺~前後の画像 より閉塞動脈を勘案して大， 中， 便 小の分類で 茎 判定した. の 発症から検査までの矧聞が 矧)， 8 日以上 7 日以内(急性 1 カ月以内(亜急性矧)， カ月以上(慢性矧〉と 1 有 1 21 懇 2 44 位 3 分題した. 脂斡 有無で分けた. 5 アイテムを続明因子とし， 大厄穿通綬 節 梗塞の部位については各部位ごとに病巣の 以上 12 梗塞の大 きさと検査までの矧聞は畑序カテゴリーとし た. 有 1 7 雪 量 2 58 Fhu n o

3) 結 果 では， 今 回 の 分 析 に 当 た り 分 割 の 5lopping ruJeを 60% . 1 0 群とし， 分割される群を最大 例散を忌小 o1 3 例， 群の中の症 郡間平方和/総平方和 検査までの矧聞が o. 群内平方和/総平方和 o.00 1と 定 め て 転している事が示唆された. まず発症から ついて層別し， この I に示した・ 結果の要約は図 7 日以内の急性矧と 検査までの期間のうち 1 カ 月 以 内 の 亜 急 性 期 と SB/ST=0.0740). 14% と な っ た 8 日以上の群で 3 )・ このことは医学的には，便塞が大き〈なる 43% を し め し た ( に従い浮腫の部位も大宮〈側副血行の発速が ここまでの分割まで 仰えられ造~剤が病巣に到達しがたいため遺 C S B / S T = O・140 彫効果が落ち， 3 群 の 中 で 最 も コ 2ト ラ Zト 増 強 効 果 が 高 か 文 梗 塞 が 小 さ い 窃 合 側 面j 血 管 る 最 も コ 2ト う Zト 増 強 効 果 が 低 か っ た . . 7 日以内の群 大脳亦通枝領i 暁(n=W 柵 i t +士一 76100 i t孟 9 3 9 6 S s / S T0 . 0 1 4 1 8日以上 ( n = 5 3 ) 俄件+士一 2 2 1 6 f j 8 1 件孟7 2 9 6 SB/ST0 . 0 7 4 0 大脳穿遇校以外 ( n = 2 5 ) 榊骨+士一 1 1 8 2 3 1 6 9 6 i t孟 7 Ss/ST0 . 0 2 0 2 全体 ( n = 6 5 ) íiif寸~ +士一 2 4 1 8 1 0 1 2 1 i t孟 6 5 9 6 S s / S TO .∞ G8 大t‑き 「中 J 以上い= 1 0 ) 僻骨+士一 l u月以上 (n=I~) ~I jト + 士 一 3 232 0 4 十孟 5 0 9 6 42350 t 十孟 4 3 9 6 Ss/ST0 . 0 2 3 4 大きさ r ' J、 J( n = 5 ) 椀+十+士一 2 1 1 1 0 特孟 6 0 9 6 大暑さ 榊 i~ 「中」以上 ( n = 7 ) +士一 l o 1 : 1 3 0 4 ト孟 1 4% 大きさ 「小 J ( n = 4 ) 倒*+士一 1 003 0 4 ト孟 2 5 9 6 S t o p p i n sルール 併の敵蝦大 1 06' 8' 内のサシプ)~敵最小 ~，内平方前1/飽平方和 ÐfI町 'f1- Jj~U/ 総平方和 T ot . J1 S W / S T = 0 . 6 7 2 9 図 1 A 1Dの 要 約 3例 0 . 0 1 O . 1 ∞ りにか S 梗ーな C S B / T = 0 . 0 2 34) ︿例 小の群に分か 25%t ; : 分かれた な更が 梗塞の大きさが中以上と， れ + + 以 上 は 50% . 1 カ月以上 なる症 りあることがわかった. つ ぎ に コ ン ト ラ Zト 増 強 効 果 の 高 い 群 は もで来 CSB/ST= o.186) 少きる 腫が出 造遣 浮彫彫 は︿も でなで 患関性 者係期 のに慢 76% と な っ た 性き上 塞カ + 以 上 で 93% . 矧さの が大脳穿 急大以 1 カ月の群では梗塞 亜の月 8 日から 通枝に存在する群とそれ以外の群に分かれ+ il. 亜急性期につい ては相関住が見られなかった(表 の再生も早〈造~効果があがったと考えられ 以上の . 大 き さ と ])トラ Zト 増 強 効 果 に つ したところ有意ではないが，急性問と慢性矧で 8) った ~曹が逆 A [Dの結果を基に検査までの期間に は明かに逆の相聞が見られ， 1 カ 月 以 上 の 慢 性 期 に 分 か れ + + 以 上 で 82% . 1 カ月以上で， い て Spearmanの 順 位 相 関 係 数 で 相 関 性 を 分 析 S B / S T = 0.0668 C 郡 聞 平方和/総平方和) ]・さらに で寄与率は 8 コントラ Zト 増 強 効 果 + + 以 上 で 33%.72%で あ っ た 【 C S B / S T = 0.0389). 7 日以内と 大 き さ が ])トラ Zト 増 強 効 果 に 及 ぼ す 分析を行なった. 日以上に分かれ， 梗:/!が小と中以上に分かれ+ +以上は 14% と な っ た Fhu n H υ

表 3 発症後の時期で層別した梗塞の大きさ(分類)とコントラスト t 郡安効果 の相関性 時期 大きさ ヱノト滞期按操 の分類 骨骨+土一 2 . . . . 7日 5 中 カ月 1 3 NS r = O . 4 0 0 3 4 p= O. l側 大 2 2 中 1 0 3 2 1 1 6 「場 . 1; 3 O O NS 大 3 3 1 7 p= O. 4 2 8 0 2 4 2 5 N S r = ‑ < > . 3 お4 5 p= O. 2 3 5 2 5 8 8日 カ月 1 S 悶 r l I l 1 l n J l 贋位相関係数 伊撒 1 1 2 中 1 6 3 大 a司h 検及段 たを手 味彰効 し響な 加に有 ル効法 D を果は モが A I デ手 たる さでは れあ 一不必択 唆要に でが選 手解子る り分け各々の層ごとに検定を行ない， 法析の その影響を検 今 ま で は 層 別 で 担E ぽと に対する重要な彫曹を及ぼし， 討す吾ことが重要であ吾. D な因え 背景因子は薬効 I 的す考 考案 一般に底床試験において， AE 4. さも特 徴があったように述べらた例が多かった. しかし効果に及ぼす背景因子は 1 つでなく， 参考文献 いろいろな要因が交互に作用しあって薬効に 彰曹を及ぼしているケースも組定され， むや みに層別解析を繰り返すだけではこれらを検 出できないばかりでなく反対に誤って解釈す (I) 芳 賀 敏 郎 第 I0回 多 変 量 解 析 シ ン ポ ジ ュ ー ム 要旨集 1986，1 1， q A I Dの 基 本 的 考 え 方 ることさえある また数量化 I 類の方法についても他の特性 との関係を見ながら彰響を及ぼす因子を見い (2) SAS MATR IX 曾語の紹介 住商])t'， ' 9 ‑ '・t ‑ l 社内資料 だせても交互作用まで検出する事は事実上困 難と曹わねばならない. A るが， 1 D 手法は (3) T e c h i n i c a lR e p o r t : P・135 1 種のクラスター分析法であ 積雑 t こ絡まった因子を 1 個 I 個ときほ ぐすように分類して行くため因子の選択ばか りでなく交互作用の検出に有効な手法の I つ である. 今回の調査においても， ることにより， A 1 D 手法を用い 検査までの期間と大きさの関 係についての交互作用があることを見いだす ことができ， でている. 臨床家の意見と一致する結果が このことを結論づけ吾ためには， ‑60‑ T h e MATRIX P r o c e d u r e : L a n g u a g ea n dA p p li c a t i o n ， 門a y 6 1985 、 a

日本 SASユーザー会 (SUG卜J) GLMによる実験データ解析入門 0高 橋 行 雄 * *日本ロシュ側 大橋靖雄** 芳賀敏郎*** **東京大学医学部 *料東京理科大学 Introduction to Data Analysis Using SAS/GLM Yukio Takahashi本 キ Yasuo Ohashiキキ T o s i r o Hagaキキキ Nippon ROCHE k . k . 2‑3 Marunouchi 3‑Chome Chiyoda‑ku Tokyo 要旨 ・ • S A S で 学 ぶ 統 計 的 デ ー タ 解 析 " と い う テ ー マ で 、 東 大 出 版 会 よ り 全 6巻 の シ a リ ー ズ と し て 出 版 が 企 画 さ れ 、 す で に 第 l巻 は 、 上 梓 さ れ て い る 。 そ の 第 5巻 と し て"実験データ解析"がまもなく刊行される予定であるのでその内容を紹介する。 キーワード S A S、 G L M、 A N O V A、 分 散 分 析 、 直 交 表 、 多 重 比 較 . 1 . はじめに 一定の 2元 配 置 の よ う に 釣 り 合 い が と れ て い る 場 S A Sによる実験データ解析の中心は、 G L M 合に、 G L Mプ ロ シ ジ ャ と 同 様 の 結 果 を 少 な い 計 プロシジャである。 G L Mプ ロ シ ジ ャ の 使 い 方 そ 算量(速い速度)で得られるという長所がある。 のものは、いたって簡単である。しかし、それを 実際のデータ解析では、計算速度は重要な制約条 適切に使えるということとは別問題であり、場合 件となる場合もあるが、本書では、特に使い分け によっては'統計パッケージ有害論"の典型例と ・ ah なりかねない。そこで、 はせずに、 G L Mプ ロ シ ジ ャ に よ る 解 析 で 統 一 し .SASで 学 ぶ " と い う ている。 方針にそって、各種の特徴的な実験データを例題 夕 、 として数多く取り上 l 幅広く対応できる汎用的なパッケージプログラ S A Sの 持 っ さ ま ざ ま な ムは、 機能を用いて、問題を解く過程を細かく示し、実 一般的に使いづらいという欠点を合わせ 持っている。 G L Mプ ロ シ ジ ャ も 汎 用 的 で あ る が 践的な実験データ解析にすぐに役立ち、かっ実験 故の使いづらさもあるが、この欠点をはるかに陵 計画法そのものも合わせて学べるように、本書を 駕するすばらしさを持っている。 企画した。 G L Mプロシ ジャそして S A Sを 使 い こ な す た め に は 、 若 干 の プログラミングのセンスを要するが、 B ASIC また 2. SASの 分 散 分 析 プ ロ シ ジ ャ は FORTRAN な ど で 若 干 の プ ロ グ ラ ミ ン グ の 経 験 1元配 を 持 っ て い る 人 で あ れ ば 、 す ぐ に S A Sを 自 由 自 2元配置法、ラテン方画法、 ・・・とそれ 在に使いこなすことができるであろう。もし、こ ぞれの実験計画法の手法ごとに別々の計算プログ れらのプログラミング言語の経験のない人でも、 これまでの統計)~ッケーソにおいては、 置法、 ラムが用意されている場合が多い。ところが S A SASに よ る 実 験 デ ー タ の 解 析 を 通 じ て 自 然 に 使 Sに は 、 こ の よ う な 分 類 が な く 、 ほ と ん ど す べ て いこなせるようになると筆者らは期待している。 の手法を G L Mプ ロ シ ジ ャ 一 本 で こ な せ る よ う に 3. G L M プ ロ シ ジ ャ の 特 徴 A n a l y s i so f なっている。 SASに は 、 分 散 分 析 C V a r i a n c e ) そ の も の ず ば り の A N A O V Aプロ 実験データの解析結果は、 l枚 の 図 i こ判りやす シジャもあるが、 A N O V Aプ ロ シ ジ ャ の 機 能 は く表現されていることが理想であろう。 G L Mプロシヅャにすべて含まれている。 A N O この図の結果がすべてを語ると言い切るためには、 V Aプロシジャは、 補助測定値(共変量)も含め他の多くの側面に対 l元 配 置 お よ び 繰 り 返 し 数 が しかし、 よ 4E ρhU

して十分な検討がなされていなければならない。 6. 欠 測 値 が 規 則 的 に あ る 場 合 の 解 析 たとえば補助測定値について十分な検討を行おう 不完備ブロック計画 とすると共分散分析の問題となるが、 G L Mプロ ユーデン方格 7. 共 分 散 分 析 シジャには、共分散分析の機能も完全に含まれて なぜ共分散分析を必要とするか いるので、手軽に検討が可能となる。 共分散分析を行う前のチェック 実験が、実験計画法の原則に従って計画され実 共分散分析により差がなくなる場合 施されたとしても、不幸なことに、ある実験条件 共分散分析により差がでる場合 で欠測値が発生してしまったり、実験条件の設定 8. ク ロ ス オ ー バ 一 法 を間違えたりしてしまう場合も起こりうる。もし、 クロスオーバー法とは それが、実験を行っている最中であったら、その Cmax. A U Cの 計 算 条件での実験をもう一度行うことは可能であろう。 分散分析 しかし、実験がすべて終わってしま"'，結果の整 実験ミスのため例数がアンバランスとなっ 理をしている時に、実験ミスに気が付いたとした 実験例数の設計 た場合 2元 配 置 の 実 験 で あ っ た らもはや手遅れである。 検出力 9. 直 交 表 に よ る 実 験 (1) としたら、繰り返し数が不揃いになっているかも 直交表の実験入門 しれな L、。繰り返し数が等しい場合の 2元 配 置 分 直交表の作成 L ，.直交実験の典型例 散分析は行えても、不揃いの場合まで対処できる 10. 直 交 表 に よ る 実 験 (2) 統計パッケージは数少ない。不揃いの場合に正確 擬水準法(ダミー法) な分散分析を行うためには、一般線型モデルに基 多段分割実一験 組み合わせ法 づいて解析するしか方法はないのである。 SAS 1 1.数量化 I類と G L M の G L Mプ ロ シ ジ ャ は 、 そ の 名 が 示 す と お り 一 般 数 量 化 I類 線型モデルの計算方式に従っているので、繰り返 単純集計およびクロス集計 し数が等しい場合であろうと不揃いであろうと同 じ解析手順で対処できる。 ただし、 グラフ化 G L Mでは 調整済み平均 T ype し T ype I、 T epeIII、および T ypeNとい S A Sデータセット G L Mで の 解 析 G L Mプ ロ シ ジ ャ の 数 量化 I類 に な い 良 う 4種 の 平 方 和 が 用 意 さ れ て お り 、 特 に 、 上 記 の 1 2 . 経 時 変 化 を 伴 う 実 験 デ ー タ の 解 析 (1) ように不揃いの場合には問題の内容によって使い 経時的な観察デ←タ 分けが必要になってくる。これらの平方和の使い 対応、のある t検 定 分けを間違えるととんでもない結論を導いてしま R E P E A T E Dス テ ー ト メ ン ト の 活 用 う危険があるので十分に注意されたい。なお、 G 乱塊法による経時的なデータ解析 L Mプ ロ シ ジ ャ は 、 こ れ ら の 平 方 和 の 使 い 分 け は 欠測値がある場合 すべて使う人の判断にまかせている。 1 3 . 経 時 変 化 を 伴 う 実 験 デ ー タ の 解 析 (2) 反応パターンの比較 R E P E A T E Dス テ ー ト メ ン ト に よ る 分 散 分 析 4 "実 験 デ ー タ 解 析 " の 目 次 イヌの~急性毒性試験データ解析 2.基本的な SASの 使 い 方 14. 多 変 量 分 散 分 析 SASの 実 行 多変量分散分析の例 G L Mプ ロ シ ジ ャ の 使 い 方 統計的な背景 15. 4種 の 平 方 和 データのグラフ化 Type1の平方和と TypeIの 平 方 和 T A B U L A T Eプ ロ シ ジ ャ に よ る デ ー タ 管 理 TypeIの平方和と T y p e I I Iの 平 方 和 平均値のプロット TypeNの 平 方 和 多様なデータ入力方法 1 6. G LM プ ロ シ ジ ャ の 計 算 方 式 外部ファイルの利用 ダミー変数 3. GLMの 各 種 実 験 モ デ ル へ の 適 応 4. 平 均 値 の 比 較 線型モデル 正規方程式の解 最小二乗平均 Type I I Iの 平 方 和 2水 準 閣 の 平 均 値 の 差 17. マ ト リ ッ ク ス 言 語 IMLによる G L M 多重比較 Type1の平方和 対比による平均値の比較 Type日の平方和 用量反応関係 母 平 均 の 推 定 お よ び 95%信 頼 限 界 5. 分 割 実 験 2段 分 割 実 験 2法 分 割 実 験 枝分かれ実験 水 準 聞 の 差 の 推 定 お よ び 95%信 頼 限 界 Type皿の平方和 、 a 乱塊訟による解析 1. S A Sに よ る 実 験 デ ー タ の 解 析 分割実験とは 、 a 2法 分 割 実 験 ρhU qL

日本SASユーザー会 (SUG卜 . . J ) REGプロシジャの新機能による 会話的回帰分析 岸本淳司 SASソフトウェア側 New Feature of REG Procedure and Interactive Regression Analysis J u n j i K i s h i m o t o SAS Sohware K . K . 14‑4 I くo denmacho N i h o n b a s h i Chuo‑ku Tokyo 103 要旨 ・ 4 線 形 回 帰 分 析 を 実 行 す る R E Gプ ロ シ ジ ャ は パ ー ジ ョ ン 6 になって 会話的解析の機能が大幅に強化された。 本論では回帰分析の諸問題に対する会話的拡張機能の実践的使用法を 解説する。 キ ー ワ ー ド : REG， Regression Analysis， Interactivity こ の プ ロ グ ラ ム で は 2つ の 回 帰 モ デ J レに対応 す る 統 計 出 力 が 同 時 に 得 ら れ る が 、 2つ の 出 力を別々に得たいときがある。まずある回帰 レをあてはめてみて、その結果を見て次 モデ J にあてはめるべき回帰モデルを探索的に決定 す る と い っ た 場 合 で あ る 。 SAS の DMS エディ タ の 会 話 性 ( こ れ は REG プ ロ シ ジ ャ の 会 話 性 と は 異 な る ) を 用 い れ ぼ 、 REG プ ロ シ ジ ャ を 2回 走 ら せ る こ と は 容 易 に で き る 。 会話性の紹介 PRDC REGは 線 形 回 帰 分 析 を 実 行 す る た め の 汎用プロシジャである。基本的な利用法は、 MDDEL ス テ ー ト メ ン ト 中 の 等 号 の 左 辺 に 従 属 変数を、右辺に独立変数をリストすることで ある。 ・ ah proc reg; model y=xl x 2 x3; r u n ; pl すると、分散分析表と回帰係数の推定値およ び t検 定 の 結 果 が 得 ら れ る 。 と こ ろ で 、 い ま 2つ の 回 帰 モ デ ル を 考 え 、 それぞれデータに当てはめてみるとしよう。 REG プ ロ シ ジ ャ は 祖 数 の MDDEL ス テ ー ト メ ン トを書くことが許されているから、たとえば 次のようにプログラムすることができる。 ︐ .HnuH proc reg; model y=xl x 2 x3; pl ︐ .HnuH [結果を出力。 そ の 後 RECALLして MDDEし を 修 正 ] proc reg; model y=xl x2; と の 方 法 で は REG プ ロ シ ジ ャ を 2回 メ モ リ に ロードする必要があり、また、積和行列も 2 回計算するととになり、計算コストに無駄が 生 じ る 。 実 は 、 パ ー ジ ョ ン 6 の REG で は 、 単 レを書くだけで次の分析結果を得 に次のモデ J るととかtできる。 p ' r o c reg; model y=xl x 2 x3; model y=xl x2; r u n ; 6 3

・・

Corr 1 tlon
CQRR

proc reg;
model y=xl x
2 x3;

X1
X2

1.0000
0.0385
‑0.4663
‑0.2434
0.2986
0.0653

X3

x<

X5
Y

[統計出力を読む]
model y=xl x2;
run;

COR肉
X1
X2
X3

x<
X5
Y

1回 目 の REG を 計 算 し た 後 、 我 々 は ま だ PR
OC
REG の 実 行 モ ー ド を 抜 け て い な い 。 積 和 行 列
も そ の ま ま 保 持 さ れ る 。 パ ー ジ ョ ン 6の 会 話
R
OC
ステートメントか
型プロシジャは、次の P
DATAス テ ー ト メ ン ト 、 あ る い は QUITス テ ー ト
メントが来るまで終了しない。このように、
プロシジャからの出力を次々と得ながらまた
別の出力を要求していく機能をプロシジャの
会話性と呼ぶ。

X'

X5

V

0.2986
0.1618
0.2509
0.0660
1.0000
0.4714

0.0653
0.0168
0.5562
0.5751
0.4714
1.0000

・"
，
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・
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I・
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P.r....t.' E l
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X1

x<

X5
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l
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ll
!

t

3.42029212
0.66806234
0.66538505
1.40485937
1.04007467
0.88539796

x3
x<

X5

・，，

，
・ ・ ・・
2
3
.
(
5

2.
1共 線 性

， ・τ・

P ob

‑0.699
0.726
0.539
0.730
・0
.
0
.
;1
‑0.050

0.5350
0.5202
0.5684
0.5180
0.9697
0.9635

0.00000000
:
. 18256129
;
. 18574018
15.78950121
5.22140390
3.92154830

X2

No岡 b r

T fgr HO
P.
t

V.r 0"
lnfI.t on

DF

INTERCEP
x1

St.nd rd
Error

1

‑2.389786
0.485234
0.42500
1.026203
‑0.042852
‑0.0440J6

x2
x3

変数選択

変数選択の過程における会話機能の使い方
について考えてみよう。以下次の人工的デー
タを用いる。

x3
‑0.4663
‑0.4523
1.0000
0.7499
0.2509
0.5562

‑0.2434
‑0.1048
0.1499
1.0000
0.0560
0.5751

， ・
:
C ・
"
・
"
・
，
，
，
・・

CoII n..'it
l
l O .;nOIII

2

X
'
0.0386
1.0000
‑0.4523
‑0.1048
0.1678
0.0168

X1

Ei '0" '0

2.13575
1.2751B
0.98052
0.57554
0.03301

・

・

Condit10円
No鳳 b r

1.00000
1.29';16
1.47587
1
.92637
8.0';406

(int

t dl

V.r Prop V.r Prop
Xl

0.0173
0.0389
0.0574
0.1236
0.7629

XZ
0.0111
0.0079
0.1755
0.0097
0.7952

V.r PrOI
l

，
v
，
，

X3

X
.
;

0.0129
0.0015
0.0001
0.0021
0.9833

Prop

、

a

0.0229
0.0048
0.0069
0.1235
0.8';20

v r Prop
N
U
l
l
l
b r X5

，
2
3
.
:
5

0.0001
0.13&4
0.0001
0.0955
0.7670

v
r
F や Condition numberの 大 き さ か ら 、 こ の
OBS
守ーヮι 2 d 4 R︾ 民 Uマ﹃ a
uqv

Y

X1

X2

5.4
5.2
4.8
4.1
1.8
2.3
1.7
2.6
0.4

5.1
5.0

5.1
1.0

0.9
1.0
4.8
4.9
1.
2
0.8
3.5

4.9
0.8
4.8
1.1

5.0
0.9
2.5

X3

X4

X5

2.7

3.8
4.3
4.0

3.7
4.1
4.6

3.6
0.4
0.2
1.7
2.9
3.6

5.0

4.5
3.9
6.6

0.2
1.4
2.2
3.1
2.6

10

4.5

3.6
2.2
0.4
2.5

ま ず 最 初 に Y を従属変数、 Xl‑X5 を 独 立 変
レから考える。
数としたそデ J

proc reg corr;
model y=xl‑x5/vif collinoint;
ru
n;
PROC REGの 会 話 機 能 を 使 う 場 合 、 最 初 に 積 和
行列を計算する都合上まず考えられるすべて
レに含めるべきである。も
の独立変数をモデ J
し縮小モデ J
レ か ら 分 析 を 始 め た い と き は VAR
ステートメントを使って積和行列を設定する
とよい。変数問の相聞をチェックするために
PR
OCス テ ー ト メ ン ト に CORRオ プ シ ョ ン を つ け
L ステートメント
共 線 性 を 調 べ る た め に MODE
r
F オ プ シ ョ ン と COLLINOINTオ プ シ ョ ン と
にv
をつけている。

レには、明らかな共線性が認められる。
そデ J

2.
2総当たり法
適切なモデルを求めるため、総当たり法に
よ る 変 数 選 択 を 試 み る 。 パ ー ジ ョ ン 5の S
AS
で は 総 当 た り 法 は RSQUARE と い う プ ロ シ ジ ャ
で 実 行 し て い た が 、 パ ー ジ ョ ン 6 で は REG に
0
3か ら は R‑squareを最
編 入 さ れ た 。 ま た 、 B.
大 化 す る 方 法 の ほ か に Adjusted R‑square や
Mallowの C
pを 最 適 に す る 手 法 も 追 加 さ れ た 。
パ ー ジ ョ ン B.
0
3か ら は 手 法 指 定 の キ ー ワ ー ド
も異なっているので注意が必要である。

model y=xl‑x5/selection=rsquare
start=l stop=3 best=5
adjrsq c
p aic;
上 例 で は R‑squareを 最 大 化 す る 手 法 を 指 定 し
ている。独立変数が多い場合は総当たり法を
まともに実行すると時聞がかかるので、たと
えば、 1変 量 モ デ J
レ (start=l) から 3変 量 モ
デJ
レ (stoP=3)ま で の な か で そ れ ぞ れ 良 い ほ う
から 5つ (best=5)の そ デ J
レをプリントする、
というふうに要求するとよい。さらに別の統
p，AICなど)を要求するとともで
計 量 (Adj‑Rsq，C
きる。

‑64‑

、

a

82378‑65207‑54944‑
8 3 2 0 9・4 4 2 1 3 ‑ 9 0 7 4 4・
37605‑25830‑18621‑
20703‑45240‑73746‑
7 0 0 3 3・7 0 3 7 3 ‑ 1 6 6 7 4 F
9 0 1 3 3・8 0 0 0 ! ‑ 9 0 o o ‑ ‑

35555‑
xxxxx‑
5 3 5 3 4・2 4 4 4 3 ‑
xxxxx‑xxxxx‑
4 3 5 1 2 ‑ 4 1 3 2 1・1 1 3 2 1 ‑
xxxxx‑xxxxx‑xxxxx‑

29656‑78722‑33868‑
02217‑94797‑57992‑
1 8 6 8 7・4 6 3 4 5 ‑ 2 3 8 4 2 ‑
2 3 8 0 3 F 7 3 6 6 4・0 3 4 7 7 ‑
0 1 7 4 4 ‑ 5 1 2 4 6・0 5 5 5 8 ‑
0 0 0 2 2 ‑ o t ‑ ‑ 1・2 2 2 2 2 ‑

・
・

・
︐
.
・

︒︑︐

8‑

o‑

OFO
a‑
ob7‑
005‑
OT‑
OP0
6Fg

︽‑

・

一

・

一

一

‑‑

︒

ph

4

8Fo
﹀
7
7bS
9
3
5T
ipO
0
0
4F8

P

EI

a

・
・

・

一
C
一
‑88
一
9r22
一
0
87
8U40
一
3q32
1125S82
‑
窓
990S4586
一 pd
515669n75
啄
0肉 2 4 2 9 9 5
tM55555
32
SOM
0000o

・

ところで、上のプログラムと同じ結果を得
るために、

3
<
:.
2
.
:
:
7
0
6

︐.︐

・

・・

E

︐
︒
‑
v c

・

・

・

門

︒

円

︒

‑P
:E
bc
‑Rd
gFEn
rTu
‑N1235
vixxxxB

・

V1298723'
oa'04loo‑
伺3
﹃写
7
5
7
0
0
u
s
‑
‑
2
6
r
2
4
8
98'
tnoooooq
川︐
132Te829326
R2
392a'177726
‑OGOOD‑‑922dr550376
J‑PRU382nE09365u
eq382
506200
fFS540t5!713a
oi24S54355
ST2
c
050520000
11112
1a
国
sau
ssds
tTe
12345vr
zvxxxxxoF
60285
sm‑E44203b
川
ta73083m
R‑a3saO7u
嗣a 4 8 2 7 5 n
4
t
8
5
4
3
7
xg$16071n
F448aE344Soo
‑DP3
!20000
・
b‑
一'
ao

・

0
.
.
.i55

116

0‑
o
‑

・

yp‑

b

・c
・ ・

・ ・
・

︐
z

D

一
・

‑‑BAle‑‑63ogo‑
‑5F741
680572
'2
74r919258
6U34ea556393‑
vea83PU8128746
7S14va6131583‑
t631γS5092003‑
n9n046838005
5
1‑
6
33eii:loo‑‑
nOM7‑
u
‑m1‑
'
・
‑
s‑

・一
︐一
・
‑
・
・
・
・
︐
・

円
・ s‑

・
・

︒
‑

Prob>F

Q.82
1.29

3.61
0.00

proc r
e
g
;
model y=xl‑x5/ss2;

フJ
レモデルで考えたときは全く有望に見えな
4と X
5が 最 良 の 2変 数 モ デ ル に な る と
かった X
いう不思議なデータである。

・
l
'
l
l ・
"
・
・
"
，

というプログラムを実行させて、

INTEACEP

X5

x2
x3
X'

print s
s
2
print vif collinoint

Partial Rsquare の 値 か ら 、 フ ル モ デ ル か ら
X
4
. X5を 削 除 し で も 説 明 力 に ほ と ん ど 差 が な
ackward法 で は 最 適 な 2変 量
い事がわかる。 B

レを発見できない。
モデ J

0.5350
0.5202
0.5684
0.5180
0.9691
0.9635

データに共線性が存在するときは、段階的
レを発見できな
変数選択法は最良の部分モデ J
い可能性がある。それでも一応の参考資料と
す る こ と が で き る 。 パ ー ジ ョ ン 5の SAS では
STEPWISEと い う プ ロ シ ジ ャ に 入 っ て い た が 、
パ ー ジ ョ ン 6の SAS で は REG に編入された。
もちろん会話的に利用できる。

Prob> :T:

run;

P.ra

3.42029212
0.56808234
0.66538505
1.':0'::85937
1.04007467
0.88539795

‑0.699
0.725
0.539
0.730
‑0.041
‑0 050
‑2.389786
O.<:85234
0.425047
1.026203
‑0.0'::2852
0.044015

T for HQ
P
.
.
.
.r m 0 "・
0

x2
x3

'5
x<

・
・
P，
I'
I
I飢 ・ t.r

Stand.td
~， r
"r
lNTERCEP
x!

Est ， ...t ・~， '
n~

DF

・，
""ft b
l

・
.
，
rr

I 5S

DF

v
.
"・
b
I

ter E

2.
3 ステッブワイズ法

.
.

1.666860
1
.801152
1.393269
1.821833
0.005マ96
0.008'::38
XI

m
o
d
e
l y=xl‑x5/selection=backward
details;
r
u
n
;

・・
・

fop'‑
︐

︐・

‑po‑

‑E‑

F

2.10962665
3.292<:5256
2.972<:7152
9.2<:3B¥522
0.0028.::291

と続けて実行させる。
eHUa‑‑22dgZ45776'‑
f
.932F61303595‑
‑T832
'2259479
一
8326'9885798‑
RU102nE2038037‑
uq932a085405‑
dS540tE660485
・
124S4664081‑
ef‑
‑e5053001!O
一
'd132‑
p‑m‑
ru
一
ot‑
zn'‑
tEr
901:31
1139359b‑
nst
64631s‑m‑
1
eR834051u‑
mim‑7202son‑
zbat955624
・
2.
882244n‑
EgF538aE344000
d
2 0 0 1 0 0一
t 一
︒
v
一一
‑e
‑
ad‑
WIn‑
ut
CAC‑
‑
‑
sn‑

一

・

円‑

としてもよい。 DELETEス テ ー ト メ ン ト だ け で
は 統 計 結 果 は 出 な い の で 、 PRINT ス テ ー ト メ
ン ト を 使 っ て 分 散 分 析 表 を 得 る 。 こ の PRINT
ステートメントは会話的分析に重要であって
MODEL ス テ ー ト メ ン ト の 統 計 出 力 オ プ シ ョ ン
をすべて使うことができる。たとえば、

11

γ¥
'1"

0.3203
0.3<:21
O.¥303
0.9750

S
u
.
. 01 Squar..

PR
OB>tの 値 、 ま た は TYPEI の SSを 参 考 に し て

Dbcs
‑RG‑
︐
a
sE
‑r7u‑
taN123450
SV1xxxxxs‑

<on

5 5 1 2 2・3 1 3 8 4・8 2 5 4 2 ‑
d
! 2 5 6 0・5 3 2 0 6・8 6 6 5 0 ‑
4 3 5 6 6 ‑ 3 1 9 0 6・1 2 3 5 5 ‑
t
Z U 6 9 5 8 3 ・1 8 6 2 1 ‑ 8 4 6 7 3 ‑
u
1 6 1 9 5・3 6 8 8 4 ‑ 2 0 7 1 2 ‑
J
5 0 1 7 2・9 8 5 9 7・4 0 5 1 7・
d ‑ 3 1 3 3 4 ‑ 5 5 3 9 6・5 4 3 3 6・
A R 2 2 1 i 3 ‑ 3 2 2 1 1・3 2 2 2 } ‑
Goo‑‑‑00000‑DODOO‑

・

一一

一2 4 3 6 8 ‑ 7 4 8 1 5 一
‑4S708
'65079‑78504‑36278‑
86110‑30152‑66741‑
U6S568‑83056‑22782‑
q73222‑40985‑40945‑
$09240‑94695‑65299‑
‑ 3 0 2 o o ‑ ‑ 4 2 9 7 ‑ 9 2 2 i 7・
R33203‑54433‑55554‑
ODODD‑OGOOD‑oocoo‑

u‑

N

一一

nFe‑
1 1 1 I l ‑ ‑ 2 2 2 2 2 ‑ 3 3 3 3 3・

v‑
‑
d‑
‑‑‑

，
・
・

R.ror
Errot
;01.1

0.00
0.00

変数選択を自動的に行なわせるのではなく
変数の実質的意味を考えながら試行錯誤てき
に変数を選ぶことは意味がある。例えぼ相聞
レ
が 大 き い 2つ の 変 数 の う ち ど ち ら か を モ デ J
‑squareの 多 少 の 違 い よ
に採用するときには R
りも変数の意味づけのしやすさを重視すべき
であろう。このような目的にこそ会話的解析
の 機 能 が ふ さ わ し い 。 MODEL ス テ ー ト メ ン ト
を繰り返し適用する方法はすでに紹介した。
たとえば、

‑‑‑
‑‑‑
・bUe M

・

o
"
0.53

delete x
4x
5
;
print anova;
r
u
n
;

So . 1

0.5350
0.5202
0.568<:
0.5180
0.9597
0.9535

run;
Prob>F

model y=xl x2 x3;
F

4h

，tI ~od ・ l

・
b
I
・
，
A!C

V""

C(ol

0...9
0.53

・

，

X4.X5 を 除 く と 決 定 し た な ら 、
R'I
l"."on
Ertor
TOll1

2
.
4試行錯誤的選択
γ

0
.
"・
"
' tlt V.r.・
"
，
for

円
"
"
・
'
.
F
i
'
l
Ir... o

・9
h

h
戸 u
ρhu

plot residual . キp redicted.=ld; plot r.*p.=ld; といった統計出力要求が現在選択されている そデルに対して随時に実行できる。 変数を追加したい時は、 ーー+ーーーーー+ーーーーー+ー一一一一+一一ーーー+ーーーーー+ーーーーー+ーーーー司令ーーーーー+ー‑ RESIDUAL 2 • a d dx 4 ; p r l n t ; • c h a f 口 run; b e • 9 ADD ス テ ー ト メ ン ト を 使 う 。 PRINTス テ ー ト d ‑2. メントでオプションを省略したときは直前の PRINT と 同 じ オ プ シ ョ ン が 指 定 さ れ て い る と 仮定される。 φ ‑4 + + ーー+ーーーーー+ーーーーー.‑ー‑ーー+一一一一ー+ーーーーー+ーーーーー+ーーーーー+一一ーーー+ーー 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 Predicted Value of Y 4.5 5.0 PRED 3. 散 布 図 と い う 指 定 を す れ ば よ い 。 PLOTス テ ー ト メ ン ト 中 で 利 用 で き る 統 計 量 は OUTPUTス テ ー ト メ 3. 1単 純 な 散 布 図 ント中で指定可能なものすべてとオブザベー ション番号 ( 0BS.)である。 データに対するモデルのフィットの良さを 直感的に評価するには散布図を描いてみるの が一番よい。 SAS で 散 布 図 を 描 く に は 、 PLOT または GPLOT プ ロ シ ジ ャ を f 吏っていたが、 パ ー ジ ョ ン 6• 03か ら は REG プ ロ シ ジ ャ 内 で 会 話的に描くことができる。たとえば、 、 a 3.3 桓 数 の 散 布 図 2 つ の プ ロ ッ ト を 重 ね る に は 、 PLOTプ ロ シ ジ ャと同様に、 plot y州 3 = ' r ' p.*x3='p' /overlay; 。 plot y*x3; l = ' l ' yキ x2=' 2'; plot yキ x plot y*(xl x 2 x3)=ld; OVERLAY オ プ シ ョ ン を つ け れ ば よ い 。 と こ ろ で 2章 に 述 べ た 回 帰 モ デ ル の 変 更 、 ま た は 4章 で 述 べ る オ ブ ザ ベ ー シ ョ ン の 削 除 (重みづけ)の前後で統計量の変化をオーバ レイで比較するときには、次のようにする。 と い っ た PLOTプ ロ シ ジ ャ と 同 様 の 指 定 が で き る(ちなみに、 PLOTプ ロ シ ジ ャ も 会 話 的 に な 1枚 目 の 図 は 次 の よ う に な る 。 った) 0 model y=xl x 2x 3 ; f '/c ollect; plot r.*p.=・ delete x 3 ; plot r.*p.='r'; ーーーーーー+ーーーーーー φ ーーーーーー φ ーーー‑ーー+ーーーーーー φ ーーーーーー+ーーーーーーやーーーーーー φ・‑ーー一‑ y 6. φ .a‑‑EA ︐ .︐ ‑E目ムマe‑‑e・e・‑‑+ . A マ+ A'A' ‑f‑ ‑ r‑ ‑f‑ +ム+ ‑f +E e e E ・ ・ ・ ‑R叫 ‑D PRED COLLECT オ プ シ ョ ン は 、 次 に 続 く PLOTを次々 とオーバレイして描くという意味を持つ。オ ー バ レ イ を 中 止 す る に は NOCOLLECT オプショ ンを用いる。 測値との関係を調べるには、 0‑ ‑4 ‑5 白 マ ‑4 ‑口 守 ‑ K叫 ‑3 ︒ ‑3 一口 ・ ‑5 ‑2 ‑D ‑5 Predicted Value of Y パ ー ジ ョ ン 6• 03の REG で は 統 計 量 を プ ロ ッ ト の変数に使うことができる。従来の方式では OUTPUTス テ ー ト メ ン ト で 統 計 出 力 を SAS デ ー タ セ ッ ト に 出 し 、 そ れ を PLOTプ ロ シ ジ ャ に か けるという手順であった。会話的に残差と予 司 ‑eι‑ φrr+ ••• ‑2 ‑nu 3 .2 統 計 量 の 散 布 図 ‑r‑ rrr‑ ‑r‑ ‑rr a X3 +φ u ‑fF 0 1 2 3 4 5 6 7 +f+ ーーーーーー+ーーーーーー+ーー‑ー一一+ーーーーー一+ーー‑ー・ー一+ーーー‑ーー φ ーーーーーー φ ーーーーーー+ーーーーー ‑f‑ . d f‑1 φ +ムマ ，s D +φ ・ ‑'・・・・e・e・‑esa+目白'・・・・a+・2aa‑‑aa+‑ EL A‑‑ HU ハ ν • ，R ，e L2D24 2 • q u • ロ円 4 • 、 a phU nhu

複数個のグラフを(オーバレイでなく)、
縦または横に並べて比較したいときもある。

直 前 の PAINT ス テ ー ト メ ン ト を 取 り 消 し た い
なら、

plot (
y p.)*(x4 x5)=id
/hplots=2 vplots=2;

paint undo;
全 て の PAINT 指 定 を 無 効 に 戻 す に は 、

HPLOTSオ プ シ ョ ン は 画 面 を 水 平 方 向 に 指 定 し
た 数 に 分 割 す る 。 VPLOTSオ プ シ ョ ン は 垂 直 方
向に分割する。したがって、上のプログラム
の場合、 4 つ の 小 さ な グ ラ フ が 1画 面 に 現 れ
る
。
，h

2・5

f

.
.

paint allobs / reset;
とすれぼよい。

4

，

d

残差分析

4.1 外 れ 値

ー;ー一一;一一一~--

外れ値の目視検査には残差プロット R
.*
P.
が有効であるが、その他にもテコ比・影響度
統計量・ Cookの D 統 計 量 な ど を 用 い る と よ り
L
OTス
明瞭に外れ値が分離できる事もある。 P
テートメントは上記統計量のすべてを用いる
4 で 紹 介 し た PAINT ス
こ と が で き る 。 ま た 3.
テートメントと併用するのも有効である。た
とえば、 Cookの D統 計 量 を 使 う 場 合 次 の よ う
にする。

なお、 HPLOTS，VPLOTS の 効 果 は 後 続 の PLOTス
テートメントにも続けて影響を与える。

3.
4ハイライティング
散布図中で特定のオブザベーションに対応
す る 点 の シ ン ボ ル を 他 と 変 え た い と き は PAIN
Tステートメントを使う。たとえば、

paint cookd.>=l / symbol='押・;
plot cookd.*p.=id;

paint id=・a /symbol='A';
paint obs.= 3 / symbol='3';
paint r.>=2 or r.<=‑2 / symbol='押';

ー+ーーーーーー φーーーーーー+ーーーーーー+ーーーー一一+一一一一ーー φ ‑ーー‑ーー+ー‑ーーーー+ー‑
+

0.4 +

C
O

a

O

K

COOKD
S

c

6
'

b

0.2 +

等 の 指 定 を す る こ と が で き る 。 PAINT ス テ ー
トメントで条件とシンボルを指定すると後続
OTス テ ー ト メ ン ト は そ の 影 響 を 受 け る 。
の PL
条件式中には、変数・オブザベーション番号
(
0BS.
)
・ OUTPUTス テ ー ト メ ン ト 中 で 利 用 可 能
な統計量が指定できる。

+

g

•

d
f

0.0 +

h

:

φ

一+ー一一ーー‑，‑ーーーーー+ーーーーーー φ 一一一ーーー φ ーー一一一ー φ ーーーーーー φ ーーーーーー+ー‑

2.95

3.00

3.05

3.10

3.15

Predicted Value of Y

3.20

3.25

3.30

PRED

plot r.*p.;
一+一ーーーーー φ ーーーー‑ー+一ーーーーー+ーーーーーー φ ーーーーーー φ ーーーーーー+ーーーーーー+ー‑

RES1DUAL
2 +

I

3

o'

‑

2

φ

#
‑4φ

，
;

φ

Cook の D を 含 む 残 差 情 報 を 表 示 さ せ る に は
Rオプションを、テコ上じゃ諸影響度統計量を
'
表 示 さ せ る に は 、 INFLUENCE オ プ シ ョ ン を
MODEL ス テ ー ト メ ン ト に つ け る と よ か っ た 。
+
パ ー ジ ョ ン 6 の 会 話 的 分 析 で は 2.
4 で述べた
ように PRINT ス テ ー ト メ ン ト の オ プ シ ョ ン と
して指定するとよい。
令

ー+一一ーーーー φ ーーーーーー+ーーー一一一 φ ーーーーーー φ ーーーーーー+ーー‑ー‑ー+ーーーーーー+ー‑

2.95

3.00

3.05

3.10

3.15

Predicted Va[ue of Y

3.20

3.25

3.30

print r influence;

PRED

円
t‑
nhu

4.2 モ デ ル の 適 合 の 評 価
，
，， R..，
・
0
，
"1 ・
" ・

¥
>
.
pv
.
u

v

0'0

5tC
l E
"
P .O Ct

V
I
I
I"
'
.

口 ".6977
口 3"..77518406

5.400
'.2 00
4.8000
4.1000
1.8000
2.3000
1.7000
2.6000
0.4000

口

:

口
口

・口
・
"
'

‑2 1‑0 1 2

0.228
0.029
I 13
ロ 788
0.006
0.07"
0.221
0
.
1
7
.
:
.
0.311

"

口

・
・
•6
・
:
7 ・
"
8
2・
.

3 ・
，

0.7023
O.485~
1 '20
7341
‑0.1696
0.57"9
0.7 57
1.1797
‑2.3750

C白 白 " 0
o R.tud

・

。
'0
2

4.8341
1.9696
1.7251
2.4057
1."2 3
2.1750

1.572
1356
1.6"9
1.687
1.447
1.465
1.567
1
.
5
9
'
:
'
1.173

本
:2

o

9

・
"
'
・

StC' E r 5tuo
ι司 u 1 F
i.'ldu I
0.971
1.255
0.835
0.75"
1.149
1.126
0.980
0.93"
1."28

， 官
，

H t 01

0.6499
0.3239
1..004
‑0.9602
‑0.1209
0.436"
0.6468
1.5064
4.8193

・
・

データに対するモデルのフィットを検討す
るため、回帰残差と各独立変数聞の散布図を
描くには、 3.1 の 応 用 問 題 と し て 次 の よ う な
PL
OTス テ ー ト メ ン ト を 書 け ば よ い 。

0.723
0.367
1.2"8
‑0.;73
‑0.148
0.51!
‑0.720
1.263
‑
).66"

c
.

H

It
10
Rl

0.7238
0.5386
0.7959
0.8333
0.6132
0.6288
ロ 7189
ロ 7444
O
."031

13 656
18.1643
0.6871
7.02':9
28.1873
17.7809
12.9667
0.4710
ロ 00 0

口

，

Dff1t

1.0520
ロ 3500
2.904
2.1466
0.1523
ロ 5680
1.0345
2.5708
4 095

p1
0t r
.キ (
x
lx
2x
3x
4 x5)=id;

口
・
・
・
口 ・口

ところで残差との関数形を明確にするため
には、他の独立変数の影響を除いた残差と問
題の独立変数との散布図(偏回帰プロット)
のほうが目的の適うかもしれない。偏回帰プ
ロットを会話的に作るには、次のように要求
する。

・ 0 "・
t，
. Dfb・
t..
Dfb・
t
l
l
'
Ofb・
tas
Ol"
b・
，
.
・ 01.・
.
・
口
‑ 1039 00..17234113 ‑00..01503210 00..05203136 ‑00..02640463 ‑‑00..5030""19
‑0.0891
5
・
2.0681 口
・ 86"2 ‑1.6030 1.1019 1.93口
0.1861
0.4515
・
0.0965
・
0.2口
02
・
0.8361
0.777"
・
0.0390
0，
0323
0.0218
0.0093 ・
0.0652
‑0.0423
0.0518 ・
0
.
0
4
4
4
‑0.1486 ・
0.0096
‑0.1561
0.197口 0.05"1
0.1420
‑0.2973
・
0
.7
.
:
.04
・
0.5818
0.6511
0.6377
・
0.6793
口3840 0.3591 ・
1.6484
‑0.6068
0.6239
2.1015
1.0586
‑2.0211
1.3066
2
..
:
.
316
‑2.9145 ・
‑8.88¥78E‑16
'
"
四
回
1 R・
ー
"
"
・
1
0
10.2430
S" .
1 S u・
r
，
・・
".ldPa，
l，
99.0593
，
ロ
.dlct・
d R..id 55 (
・
.
，
INTERCEP

<
1

<2

<3

<5

o.

圃

町

l
，
l

print partial;

、

a

こ れ で 独 立 変 数 の 個 数 +1 ( 切 片 ) 枚 の 偏 回 帰
プロットが得られる。プロッ卜する点をコン
ト ロ ー ル す る た め に は 、 あ ら か じ め 1Dス テ ー
トメントを実行しておくとよい。

さて、あるオブザベーションが外れ値であ
ると認められた場合には、そのオブザベーシ

モデ J
レのフィッ卜が悪いと誤差項の等分散
/ 独 立 性 が 守 ら れ な い 。 Heteroscedasticity
の検定を行うためには、

ョンを除外して再計算してみたくなる。その
ときには、

print spec;

reweight obs.=3;
reweight cookd.>=l;

を実行する。
と い う ふ う な 指 定 を す る 。 REWIGHT ス テ ー ト
メン卜・で指定された条件にあたるオプザベー
シ ョ ン は 除 外 さ れ る 。 REWIEGHTス テ ー ト メ ン
トは DELETEス テ ー ト メ ン 卜 と 同 じ よ う に そ れ
だけでは統計出力を表示しないので、適当な
PRINT ス テ ー ト メ ン 卜 か PL
OTス テ ー ト メ ン 卜
が後続してはじめて役にたつ。
あるオブザベーションを除外するのではな
く他とは異なったウエイトを与えたい時にも
REWEIGHTス テ ー ト メ ン ト を 使 う 。 た と え ば 、

変 数 変 換 を 実 行 す る 場 合 は DATAス テ ッ プ と
組合わせて、また重みつき最小自乗法を実行
す る 場 合 は WEIGHTス テ ー ト メ ン ト と と も に 、
REG プ ロ シ ジ ャ を 実 行 す る 。 残 念 な が ら 、 こ
れらな会話的に実行できない。
時系列誤差相聞を評価するには、

plot r
.キobs.=id;
print d
w
;
の 2つ の 統 計 出 力 が 参 考 に な る 。 DWは Darbin
‑Watson 統 計 量 を 要 求 す る 。

reweight cookd.>=l / weight=O.5;
と い っ た 指 定 が 可 能 で あ る 。 こ の 場 合 、 Cook
の D が 1以 上 の オ ブ ザ ベ ー シ ョ ン は 他 の 半 分
の重みになる。
REWEIGHTス テ ー ト メ ン 卜 で 与 え た 重 み を 元
に戻すには、 PAINT ス テ ー ト メ ン 卜 と 同 じ よ
うに、

reweight undo;
reweight allobs / reset;

5

結論

パ ー ジ ョ ン 6の 拡 張 に よ り PROC REGはより
柔軟で選択股の多いプロシジャとなった。よ
り 詳 し い 情 報 を 得 る た め に は 、 SAS の マ ニ ュ
アJ
レと Schlotzhauerの SUGI‑13 Proceedings
中の論文を参照せよ。

のような指定をする。

‑68‑

、

a

日本 SASユーザー会 (SUG卜J) SAS上で行なう統計的照合による 非回答サンプルの推定手法 周防節雄 関西大学経済学部 Estimation Technique for Identifying Non‑response Samples by the Use of Statistical Matching i n SAS Setsuo Suoh F a c u l t yo f Economics， I くa n s a i U n i v e r s i t y 3‑3‑35 Yamatecho， S u i t a， Osaka 564， JAPAN 要旨 郵送によるアンケート調査の場合、回収率を考慮して無記名で回答を依頼することが多い。その際、回答者の基本属性 (例えば、年齢、性別、職業等〉により母集団と実際の回答者の分布に極端な違いがあると、調査結果そのものの信頼性 が問われることになる。そのようなサンプルの偏りを補正する方法のーっとしては、非回答者に対して再調査をすること が考えられる。そのためには、調査対象者の中から実際の回答者と非回答者とを識別する必要がある。その識別作業のた めの手法として、統計的照合 ( s t a t i s t i c a lm a t c h i n g )を適用して実際の回答者を推定することが可能であれば、残りの非 回答者を割り出す手がかりが得られる。今回、実験に使用したデータは、我々が実絡した芸術家調査の個票データと、そ の母集団リストのデータである。前者を基準ファイル ( b a s ef il e )、後者を非基準ファイル ( n o n ‑ b a s efi l e )とし、双方の ファイルに共通な五つの基本属性である①性別、②詳細な専門分野、③専門分野大分類、④出生地府県コード、⑤ 1 9 8 6年 末現在年齢から成るパターン変数を作り、その変数を照合変数 ( m a t c h i n gv a r i a b l e )として PC‑SAS上で統計的照合を行なっ た 。 ・ a キーワード: ~ 統計的照合非回答サンプル アンケート調査サンプルの偏り 1 . はじめに 3.母集団の後遺 ソフト化社会の進行とともに、国民がレクリエーション、 教育、教養等のサービスにかなりの支出をするようになっ てきている現在、従来の経済学の様な財貨の研究だけでは 経済システム全体をうまく把握できなくなる恐れが十分に ある。そこで、我々はそうしたサービスの一つである芸術 の需要と供給の実態を研究する目的で、数種類の調査を過 去 3申年にわたり実施し、集計分析を続けてきた(文部省科 研費特定研究「わが国の芸術活動の動向予測に関する基礎 研究」研究代表者:三善晃〉。本稿では、芸術を供給する側 の芸術家のうち舞踊、音楽、演劇の三分野に絞って実施した 芸術家調査(調査責任者:松田芳郎〉の個票データを使って、 回答者と母集団を比較して非回答者を割り出すための技法 として P C ‑ S A S 上で適用を試みた一種の統計的照合 ( s t a ti s t i c a l凪 t c h i n g )の実験結果を報告する。 母集団は、舞踊、クラシック音楽(邦楽の一部含む〉、俳 優(主に新劇〉、演劇人に大別できる(表 1、表 4参照〉。 表 1 調査対象者 調査対象の芸術家母集団# 8 〈単位:人〉 1 5 8 舞踊 音楽 演劇人 俳優 8 7 1 5 個人宛発送者 6 5 6 4 ーーーーーー・・ーーーーーーーーーーー.........‑‑ー 2.讃査票の槍造 芸術家調査はA票(芸術家形成歴調査〉と B票(就業所得 構造調査〉の二種類の調査票から成る。理想的には、 A票と B票に分割しないで調査ができればよいが、そうした場合、 調査項目数の増加や特に B票にある就業所得状況の調査項 目のために全面的な調査拒否が多数出る恐れがあるので、 その対策のために二つの調査票に内容を分割し、それぞれ を異なった対象者に調査票郵送で質問する方式を採用した。 A、 B両調査票に共通な調査項目には、専門分野(自由 記入方式〉、一番最近の舞台芸術の活動年、生年、出生地、 学歴、性別、婚姻形態、本人の所得と家族全体の所得、今 後 5年先、 1 0年先の芸術活動への関わりの状況の予測、国 や都道府県への要望(自由記入方式〉がある。回答は無記 名である。 回9 1 1 1 5 9 ーー‑ーーーーーー‑ー 4 2 2 9 ーーーーーーーーーーー 非ト同トヲ トI J : U 5団員 6 3 5 団員 2 Z15194 。 。 A票 3 2 7 8 B 票 3 お6 団体経由発送分 1 5 叫 (上欄のト同師団員〉 A， s 票不明 1 7 5 。 A票 7 0 7 。 B 票 7 1 2 o ; ‑ ‑ ‑ ‑ r ‑ ‑ s ' 蚕‑漏 沿蚕平面‑‑175‑‑‑ 配 ‑ 布 [三調 1 査亙票漏内訳 非回答が判明している者 o宛先住所不明で 5 3 7 調査票返送 4 3 4 。死亡通知 2 。ト悶防の一団体 1 0 1 注:本詳細は表 4・③参照。 回答してきた梓 可能性のある者 7 回1 配布調査票内訳 A， s 票不明 1 7 5 3 7 問 OA 票 。 B 票 3 7 3 8 持詳績は表 4・@参照 o X， 1 9 8 5年 母集団リストの編成作業では、①「舞踊年揺 J I ‑69‑

7.続計的堕舎 版〈全日本舞踊連合刊〉、②「演奏年揺 J 1 9 8 5年版、演奏家 連盟刊、③「新劇便覧 J 1 9 8 4年版〈野村喬編〉テアトロ社 刊、の三冊の人名録を用いてひとまずデータベースを編成 した〈文部省科学研究費補助金「研究成果公開促進費 J : 代 表者永山貞則〉。そのうえで同一人物が複数回出現してい る場合や、死亡判明者等の修正を行なった。その結果、音 楽家の若年層がほとんどいないことが判明したので、補充 名簿として、回和5 9 年度のM音楽コンクール参加者名簿か らデータ入力を追加した。 調査票配布の際には、音楽家のうちでオーケストラに所 属している者については、所属団体毎に一括して、調査対 象者名と回答依頼調査票の種別 (A， B)を明記したリストを 添えて送付した。それ以外の者については、各個人の住所 ヘ郵送した。 再調査を行なう場合、調査者側ではできるだけ既回答者の 識別をしておき、その人々には二度目の調査依頼を避ける ようにしなければならない。そのためには、表 3の回答者 氏名未判明者である A 票8 6 6名およびB 票6 9 7名〈以後「回答者 グループ」と呼ぶ〉と、表 2の母集団リストで回答済みが未 判明である A 票3 4 7 1名およびB 票3 5 5 6名〈以後「母集団グルー 票 、 B 票毎に基本属性を逐一照合するこ プ」と呼ぶ〉とを、 A とによって、両者の突合せができれば都合がよい。ここで採 用した手法は、統計的照合の一種である。つまり、回答者グ ループを基準ファイル ( b a s ef il e )、母集団グループを非基 準ファイル ( n o n ‑ b a s ef iI のとして、同ーの照合変数の値を 持つ回答者グループの標本と母集団グループの標本の組合 せを作る〈図 1参照〉。この時、同ーの照合変数の値を持 つ標本が、回答者グループ内で複数存在する場合に、母集 団グループから同一標本を繰り返し対応させるのを許すか 否かで、非常j 限的照合と制限的照合の二通りの照合方法が あるが、今回の我々の目的から考えて、一対一以外の対応 をするものについては、あえて通常の統計的照合の織に一 対ーに対応を義務づけないで、複数同士の対応のままで済 ませている。 園 1 続計的照合 4.母集団リストに含まれる属性 主な属性は、①識別 i d番号、②漢字氏名、③依頼調査票 種類、④盤割、⑤詳細な専門分野〈表4 参照〉、@専門分野大分 担〈舞踊、音楽、俳優、演劇人〉、⑦出生地府県コード、⑧盟盟主 主盟主主盤、⑨現住所府県コードである。 [注:下線部は、統計的照合に用いられた属性である。] 司 a 5.回答状揖 回収された調査票のうち、実際に回答された詳細専門分 野別の内訳は、表 4‑ ①に示す通りである。そのほかに、表 1に示す様に、調査者側で捕捉している「非回答が判明し ている者」が5 3 7人あり、結局、これらの人々を元の母集団 リスト〈表 4‑③〉から差し引くと、実際の回答者 ( A、 B 票合 計2 0 3 3 人〉が含まれる 7 6 2 1人の集団〈表 4‑②〉が残る。つま り 、 [ 表 4‑①]+[表 4‑③]=母集団に対する国筆室、 [ 表 4‑①]+[表 4‑②]=実質的な国皇室 である。 母集団側 回答者側 6.回答者の基本属性の偏りと再調査 表 4は詳細専門分野別の数字だが、同様の数字が、性別 や年齢階層別にも得られる。仮にこれらの基本属性の特定 のセルについて他のセルと比較して著しく低い回答率、或 は回収率であったとすると、得られたサンプルが正しく母 集団を代表していることにはならない。その対策として、 調査対象者の中で回収率の低いセルに該当する非回答者に 対して再調査をすることが考えられるが、無記名調査のた めに母集団リストで既回答者と非回答者の識別が容易では ない。 表 2は、母集団リストに含まれる者の中で、調査票が本 人に届いたと推定される者〈表 1の「回答してきた可能性の ある者 J )のうち、記名人り回答のために回答済みが判明し ている者とそうでない者の内訳である。表 3は、実際の回 答者のうちの氏名判明者と未判明者の内訳である。 8.益計的照合の手踊 統計的照合は、 A 葉 、 B 票毎に別々に行なった。その手順 A Sの用語を使って図 2 の概略は、以下に述べるとともに、 S に示されている。 歪屋上第 4節の下線部の5個の基本属性から成るパターン 変数を回答者グループと母集団グループそれぞれに作成し、 m a t c h i h gv a r i a b l e )とする。〈図 2( 1 ) ，( 2 )参照〉 照合変数 ( 圭盟且その二つのデータセットに対して、ユニークな基 本属性パターンとその出現頻度〈すなわち該当者数〉から 成るデータセットを作る。(図 2( 1' ) ，( 2 ' )参照〉 圭腫E 照合変数である基本属性パターンによって、上の 二つのデータセットを門E陥 Eする。(図 2(3)参照〉 圭盟E 基本属性パターンによって、そのデータセットと 母集団データセット〈図 2(2))とを門E陥 Eする。ただし、母集 団データセットが貢献しているオプザベーションのみ飢庁‑ P lJfする。(図 2 (4)参照〉 、 A票の場合の図 2 (4)に示すデータセットの実際 表 5は の内容の一部である。同表①と②は、基本属性が、女性(F)、 日本舞踊家(11 )、舞踊家 ( D )、東京都生まれ(13 )、年齢4 3 歳 を満たす芸術家が、 A票回答者グループに 2人、また、 A 票母集団グループには 3人いることを示しており、多対多 8 6 6 6 9 7 、 ， I 司 n u

表4 芸 術 分 野 別 の 回 答 者 と 母 集 団
①歪南富調査 A曹
、 B薗回害者の内訳

j
，
主

f
i
禍骨 H
:昌姐 t
調 査 南 :f

岨周:'‑一一一一‑'
;骨"不明;閏楠平明:

日田: バレエ:現代田踊:児童胃踊:晋聾不明:

作曲:

r
固踊不明 J‑閏桶関係者であるが、回踊の帽掴不明
r
官軍不明 J‑官軍関係者であるが、専門不明

指1
1
:圃盟軍器; 弦聖昌:菅打聖留:

宜声:

男声:官軍事蝿:官軍評語:

[単包:人・ "
1

情置: 清副人

Tohl

ーーーーーーーー‑，砂ー‑ー四ーー‑‑>一一ー一一ーー‑>一一一一ーーーー・ー‑‑‑‑‑‑‑・ーーーーーーーー・ーーーーーーーー・ーーーーーーーー・ーーーーーーーー・ーーーーーーーー・ー一一ー一一ー‑，砂ーーーーーーー‑>‑ーー‑ーーーー・ーーーーーーー‑，砂ーー‑‑‑ー‑‑・ー‑ー一一ー‑ー・ーーーーーーーー・ーーーーーーーー・ーーーーーーーー・

A

20:
0.98:

9:
0.44:

5
1
4
1
38
87
2
.日 ; ε 田 1 .

e:
0
.帥

58:
2.85:

43:
2.12:

26:
1
.28:

133:
6.54:

159:
7.82:

91
..48:

72:
3.54

53
2.61

28
1
.38

2
1
1
.03

166
8.17:

1221131
6曲 : 55.63

ーーーーーーーーー・ーーーーーーーー・ーーーーーーーー・ーーーーーーーー φーーーーーーーーφーーーーーーーー，，‑‑‑ーーーーー φ一一ーーーー一一 φ一一一ー一一一一・ーーーーーーーー φーーーーーーーー・ーーーーーーーー φーー四ーーーーー・ーーーーーーー司令ーーーーーーーー・ーーーーーーーー+ーーーーーーーー・ーーーーーーーー φーー喝伊ーーーー・

B

T
o
t
a
l

4
4:
t1
2.16 :
目 .54:

32 :
1
.5
1

6
4
3.15

93
4.08

@母車団<l'で、
固害してきた
可能性のある
宥

3
e:
1
.48:

1
3:
0.64

I
0.05:

4
5:
2.21

35 :
1
.72:

23 :
1
.13:

85
4.18:

134 :
6.59:

64 :
3.16:

66 :
3.25:

37
1
.82:

21:
1
.03

16:
0.79

135:
6.64:

110:
鋭担
5.41: 4..31

1
1
3.49

5
1
2.51

I
0.05

l
e
3
5.01

79
3.84

49
2.41

218
10.72

293
14.41

155
7.62

138
6.79

抽

4.43

49
2.41

37
1
.82

3
0
1
1
4
.
8
1

232
11
.4
1

2e3
3
1
圃.曲

:
目固; バレエ:現代田嗣;児童田崎:聖笛不明:
作曲:
指lI:iII盟聖器; 弦聖昌:菅打聖昌:
宜声;
男声;官軍事蝿:官曜日昼:
情置: 調副人
一一一一叶一一一一・一一一一←一一‑‑‑.‑一一一→一一一一←一一一ー・一一
← ー ー ← ー ー叶ー一一一・‑‑‑‑‑‑一←一一一ー・一一一一・一一一一 φ一一一一←一一一→
配布繭
e:
0:
0
e:
白
0:
0:
e:
27:
36:
10:
12
7
0:
e
目
橿題不明
0
.回 : ι 回 : 0 田
0
.回 l . 白
0
.田
0
.田
0.00: 0.35: 0.'7: 0.13: 0.16
0回
o田
o回
o曲

T
o
t
a
l

20
0.99

'
1
5
2.30

ーー一一一一ーーー φーー一一一一ー一・一一一一一一ーー φー一一ーー一一一・一一一一一ーーー・ーーーーーーーー・ーーーーーーーー φーーーーーーーー・ーーーーーーーーφー‑ー一一一一一 φーーー一一一一一 φーーーーーーーー+ーーーーーーーー・ーーーーーーーー・ーーーーーーーー・ーーーーーーーー φー一一ーーーーー φ
A
291:
123:
113:
33 :
9:
lBS:
日
365:
579:
325:
四s
，四
68
98
939:
397

3.11:

1
.6
1

1
.48:

0.43:

0.12:

1
.38:

0.67:

'.19:

7.60:

4.26:

2.69

1
.57

0.89

1
.29

37
匝
5.21: 48.66

t
包 89:

ーーーーーーーーー φーーーー一一一ー φー一一一ーーーー・ーー一一一"ーーー φーーーーーーーー・ーーーー四ーーー φーーーーーーーーφーーーーーーーー+ーーーーーーーーφ』ーー句ー一一一 φーー・ー‑ーー‑・ーーーー・ーφーーーーーーーー+ーーーーーーーー・ーーーーーーーー・ーー一一ーーーー φーーーーーーーー φ
B
訂 9:
1
2
1
118:
39:
1
3
1
田:
岨
344:
635:
目 4:
232:
1
2
1
56 :
田
842

T
o
t
a
l

。芸術軍調査
母車団

3.66:

1
.59:

1
.5
5

e
.
5
1

e
.l
1
:

566
7.43

244
3.20

2
3
1
3.03

72
0.94

1
師 団7
1
.3
8
2.72

1
.34:

m

計調

0.63:

4.51

8.33:

3.86:

3.e4

1
.59

0.73:

1昂 " 臨

5.22

4
9
.酷

99

709
9.30

1
2
4
1
16.28

655
8.59

4
.
47
5.87

目3
3.32

1
3
1
1
.72

t94
2.55

7田
10.43

76
2
1
1
曲.曲

t
.30

1672
21
.94

:
目固: バレエ;現代田踊:児童胃楠;軍器不明:
作曲:
指1
1
:国盟聖置: 弦聖笛;菅打聖置; 宜声: 男声:音車事蝿:官軍 I
U
i
: 情置: 潤劇人 Tottll
一一一‑‑‑.一一一一+一一一一←一一一ー←一一一←一一ー←一一→一一一一・一一一一←一一一一←‑‑‑‑‑‑吋一一一一・一一一一ド一一一→一一一一・一一一一←一一一→
配布南
0:
0:
0:
0:
83:
0:
0:
0:
27:
36:
10:
1
2
7
0
0:
0
1
7
5
掴姐平明
e.0e
0
.回
0
.凹
0
.回 ; し 目
e.s0: 0 回
0.00 : 包 33: 0.44
0.12: e.15
e.e9
0田
o 曲: 0
.岨: 2.15
‑ーーーーーー一一・一一一一ー一一一φーーー"ーーーー・ーーーーーーーー・ーーーーーーーー・ーーーーーーーー φーーーーーーーー・ーーー一一一一一 φー一一ーーーーー・ーーーーーーーー・ーーーーーーーー・ーーーーーーーー・ーーーーーーーー・ーーーーーー‑‑・ーーーー一一ー一・'一一ー‑‑‑‑・ーーー・ーー司ー・

A
:

294:
3.60:

134:
1
.6
4

117
1
.43:

34:
0.42:

9:
包 1
1

107:
1
.3
1

52:
日.
6
4

378:
4.63:

618:
7.58:

346:
'.24

2e9:
2.56:

125:
1
.53

69:
0.85:

108
9s0
1
.32: 11
.65

・

A353985
5.33
48.85

ーーーーーーーーー φーーーーーーーー・ーーーーーーー・ー φーーーーーーーー φーーーーーーー田 φーーーーーーーー φーーーーーーーー+ーーーーーーーー・ーーーーー‑‑‑・ー一一ー一一ーー φーー‑‑‑‑‑̲・‑ーーーーーーー・ーーーーーーーー・ーーーーーーーー・ーーーーーーーー・ーーーーーーーー・ー一一一ーーーー φ

436
6.34
司

B

a
R

国田

‑B

3998
49
.
0
1
8B

•

18
・7
・
8 6・

一曲目ラ

‑8

吋回

99
11
.63

一

一明
叶不

一ーし章
一審

Hl3
1
.26

一‑132b1l
↑ケ
一1 9 ‑
一一 剖2ふ の才

58
0.71:

‑3
46
4t
3
‑

一

a7E

田

︐

↑量
一
・

126
1
.5
4

32
‑6
2
‑
23
J
朝
一不

↓薗

235
2.88

‑ 5 5司
‑
‑a
SEl

3
1
1
3.81

Ae +'φ a
‑39

•

‑e
g‑
a
m
‑8

‑77

・

4

E16

の対応である。オブザベーション 1
0、1
1、1
2にその 3人の芸
術家 i
d番号と漢字氏名が表示されている。(ただし、ここで
は個人情報秘匿のために、芸術家 i
d番号と漢字氏名は明示
を避けている。〉同表③、④からは、当該の基本属性を持つ
者が、双方のグループで一人ずつしかいないので一対一対
応をしていることが分かる。同じく⑤、⑥では、 A票回答
者グループに 1人、また、 A票母集団グループには 2人い
ることを示し、一対多の対応関係である。なお、回答者の
カラムの欠損値(. )は、当該基本属性を持つ回答者がいな
いことを示す。また、照合結果のカラムの r
O
J
JlJJ2Jは、回
答者グループと母集団グループとの対応関係が、それぞれ
「対応なし」、「一対一」、「一対一以外の対応」をしてい
ることを意味している。

682:
8.36:

‑3
22
‑
・

‑au 内ζ

349:
'.28:
‑2
79
1
‑

•

‑
‑7
80

48:
e.59

‑03

1
目8 :
1
.32:
F2

13:
e.16:

‑59
‑82

‑39
‑78
‑B

‑内︐

‑71

3
9
0.48:

• • •

‑54
E16
‑2 ・

120:
1
.'
7

‑
‑3
29

‑
吟
︐ζ 令

守

'

138:
1
.69:

‑
?3
‑
吟
︐ζ ‑
‑3

283
3.47

‑77

•

‑7a
'
晶
‑
s7
‑

‑
o
‑T

‑
‑a
t

・

a

B

表 5 A票再調査対象者の識別のためのリスト
O
B
S 基本属性回答者母集団結果 i
d番 号 氏 名

1F
1
1
D
I
3，
2
9
2 F
1
1
D
I
4，
3
1
3 F
1
1
D
I
3，
3
5
4 F
1
1
D
I
3，
3
5
5 F
1
1
D
2
6，
3
8
6 F
1
1
D
I
3，
4
0
7 F
1
1
D
1
0，
4
1
8 F
1
1
D
I
4，
4
1
9 F
1
1
D2，
4
3

2
2

.
.
.

(10 山
43(2(3
4
3① 2 ② 3
1
1 F
1
1
D
I
3，
1
2 F
1
1
D
I
3，
4
3 L2
L3
1
3 F11D.，
4
4

9.範計的照合の結果
表 6は
、 A票
、 B票別に、回答者グループに含まれる基
本属性バタ}ンについて、前節で述べたような母集団グル
ープとの対応関係を示している。表頭、表側の数字は、そ
れぞれのグループ肉で同ーの基本属性を持つサンプルの個
数である。例えば、同表 A一①から、 A票の場合、無対応
が3
3
8
件、一対ーの対応が3
0
4件、一対多が 1
2
0件(=751‑327
‑304)、多対ーが5
件(=4+1)、多対多が 3
8
件 (=805‑338
‑304‑120ーのであることが分かる。(注:これらの数字
はまとめて表 7の照合キーのカラムにある。〉一対一以外
の対応がかなりあるが、その最大の理由は、東京都出身者
が多いためである。ちなみに、東京都出身者だけを抽出し
てA票
、 B票別々に同様のクロス表を作ると、それぞれ表
6のA‑②
、 B‑②となる。
表 7は、先の表 6から計算して、対応関係をサンプル数
から見た数字である。例えば、表 7にある A票で多対ーの
対応をしている回答者数 1
1人は、表 6から、基本属性バタ
ーンが 2対 1の対応4
件(つまり、 2X4=8
サンプル〉と、
3対 1の対応 1
件(つまり、 3
X1=3)の和として計算される。
表 7では無対応がかなりあるが、これは年齢または出生
地の欠損値の者がかなりいることが最大の理由と考えてよ
い。表 8は、回答者グループ、母集団グループそれぞれに
含まれる全てのサンプルの基本属性のうち、専門分野の大

'

。
。
。
。
。
。
。
。
。.
2
2
2

。
E

注:基本属性パターン= バイト 1 :性別
バイト 2‑3:詳細分野
バイト 4 :分野(大分類〉
バイト 5‑6:出生地府県コード
(J¥イト 7
) :区切り記号のおマ
バイト 8‑9:1
9
8
6年末現在年齢

ム
4E

寸t

表 6 回答者グループと母集団グループに於ける基本属性バターンの出現頻度と対応状況

21 ・
lng
﹃
fnuz
a R u n 4 n u τ n目 白 白
AIW ﹃ ︐ ・ ・ ・ ・
oqJRununU
干
lnunU

1

﹃
﹃
﹃f R υ n u
nunU
n
x
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︐

・

'l

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1
6

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・
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1 lITs‑Elat‑‑+
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‑n
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4 lρUAU‑hunununu‑nUAUAUAU‑hUAUAUAU ・444
・
・

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'
1
・・・・

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‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑
‑nuhunu‑nunUAU‑nununu‑nununU‑AUnunu‑nu

1
‑
‑ ‑0‑・0
‑000 ・0000 ・0000 ・OGOO‑‑6
・
1
1.
︐6l7
'lhU‑hunuhu‑nununu‑nununu‑nvnunU''i

・'tIts‑814
・
'E4
・111111t14
・IIBill‑‑4
・si‑‑Z11﹄4・IIlls‑‑14

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6
.
5
5

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‑
‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑﹃内‑
‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑
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且
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tI+1111+i}11113+git‑‑El+litz‑+t'ittl+
・・・・・
1
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口 ‑nunununu‑nunununu‑nuhunuhU ・白目︒︒
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. . .︐
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司
・・
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・
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‑‑
‑
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・

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口 ‑nunununu‑‑lρUAURU‑nvnununu‑qdQU
令
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口 nuτ‑nununu‑‑lnuqd‑nvhunU‑n4RU
nu‑‑‑'IRd口
‑ ‑口i‑
‑‑‑‑
‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑
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‑Fhd‑n
・・
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白
︐
・tisit‑B14
・
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・Ilftpt114
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一
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日
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・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・
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‑ q 4 n 4口
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+11111+lt!1511+lla‑‑l+11III‑+'till‑‑+
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﹃ +1181211+・
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内Unununu‑nuhununu‑hunununu‑‑ino
‑‑l'lnu‑nuhunu‑nvhunu‑hunuhu‑hununU"'l
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‑‑‑‑‑‑‑‑‑
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2
31
11
01
01
01
01
11
01
01
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A票{東京出島者のみ〉
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表 7 統計的照合の結果 m一回一 9一幻一m一 肌 胎ト一 団ア一一‑‑一 票一集か一却一日一 9 日 ‑別‑ o一 3一 一 一 一6 B一母ゲ一2一 ‑ m m ‑ m ︐ q 2ρO 司 当 " 一η 4 ‑ 一一 ‑ E 仏﹄ h ノ一‑↑↑一 者ア一回目‑一 一 日 一 回 一 回 山 答ト一泊 位 ‑ o一 m一5一泊一湖一郎 胎ト一制一 団ア一一‑一 票一集ル一M 一5 ‑羽 ‑却 T o t a l 3一一 l一一 7 A一母ゲ一3一 者ア一一一‑一 一対一 一対多 多対一 多対多 無対応 酪川一則前一日記一知一蹴 照合 結果 表 8 基本属性パターンに含まれる欠鍋値の割合 ￨回答者側 [A票Il ￨母集団側 [A票Il ・ a Cumulative印 刷 lative KEV̲TVPE Frequency Percent Frequency Percent 印刷l ative印 刷 lative KEV̲TVPE Frequency Percent Frequency Percent ‑ ・ ー ー ー ー ー ー ー 明 司 ー ー ・ ・ 恒 国 ー ・ ・ ー ー ー ー ー ̲ ‑ 酪 ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ・ ー ‑̲ . . ‑ ー 3 0 . 1 3 0 . 1 ? X ? ? 8 . 8 8 . 8 X X ? ? 3 0 4 3 0 7 2 . 4 21 .3 X X ? X 4 3 2 1 7 3 9 0 . 5 X X X ? 1 8 7 5 7 21 .8 8 . 2 x x x x 2 7 1 4 7 3 4 7 1 1 ∞. 0 ̲ ̲ ー 司 圃 ‑̲ ー ー 軍 事 ， ー 圃 ー ー ー ‑‑ ̲ . ・ ー ・ ー ・ ・ ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー 0 . 1 0 . 1 3 0 . 3 4 0 . 5 ? X X X 0 . 1 5 0 . 6 X ? X ? 2 . 4 X ? X X 1 6 1 .8 2 1 2 0 . 2 2 . 7 X X ? X 2 3 0 . 1 2 . 8 X X X ? 2 4 関6 7 . 2 1 x x x x 8 4 2 9 ∞. 0 ???? t m 一ー③出生地 一一一一一一一②詳細専門分野 一一一・①性別 ￨母集団側 [8票Il ￨回答者側 [8票Il 印刷l ative印 刷 lative C Ul l l Ul ative C u凧 Jlative KEV̲TVPE Frequency Percent Frequency Percent KEV̲TVPE Frequency Percent Frequency Percent ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ・ ・ ー 曹 司 田 町 ・ ・ ー 柚 同 胞 ， ー ー ー ー ー ー ー ̲. 0 . 1 5 0 . 1 ? X ? ? 5 0 . 0 6 0 . 2 ? X X X 8 . 8 9 . 0 X X ? ? 3 1 3 3 1 9 2 . 5 X X ? X 4 4 3 1 7 6 2 21 .4 0 . 6 X X X ? 市4 2 2 . 0 2 2 8 . 0 x x x x 2 7 7 2 7 3 5 5 6 l ∞. 0 . . . ー ー 帽 咽 ・ ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ̲ ー ・ ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー 圃 ・ ・ ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー 0 . 1 0 . 1 ? X X X 0 . 1 2 X ?? X 0 . 3 3 . 9 4 . 2 X ? X X 2 7 2 9 0 . 1 4 . 3 X X X ? 3 0 5 . 7 x x x x 6 6 7 9 6 9 7 ∞. 0 1 表9 B 票回答者氏名未判明者対母集団B 票配布者回答済未判明者 現住所を含むマヲチン'J‑ 1対 1;1対多 s多対 1・多対多・無対応 Total 。 : 。 : 。 : 22 229 加7 : 1対 1 ' ' 2 9 . 7 0: o .∞; 3.16 32.槌 .∞: o .∞: o 9 8 1対多 3 2: 5 8' 0: 0' 8 4 . 5 9: 8 . 3 2: o 4 . 0 6 . ∞: o . ∞: 1 .1 5 1 咽 ー ー ー ̲L̲ー ー ー ー ー ̲L̲ー ー ー ー ‑‑ι ー ιー ー ー ー ー ・ ・ ・ ・ ー ー ー ー ー ・ ・ ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー 3: 0: 1 0 :・ーーーーーー0: 5 多対 1 1 8 . η 2 . 5 8 0 . 4 3: 0 . 0 0: 1 . 4 3: 0 . 0 0: o ー ー ー ー ‑r ・ ー ー ー ー ‑ ー r‑司 司 司 ー ー ー‑r喧 咽 ー ー ー ー ‑r‑ー ー ー ー ー ー 多対多 5 7 9: 3: 0: 4 0 : 5 1.却: 0 . 4 3 : O .∞: 5 . 7 4 : 0 . 7 2 8 . 1 8 ‑ ‑ ー 圃 ー ー ー ' 回・ ー ー ー ー ー 胃 』 ・ ー ー ー ー ー .‑ ‑ . ー ー ー ー ー ー ‑ . ー ー ー ー ・ " ー ー 泊5 無対応 0: 0: 0: 0: 2 9 5 o .∞・ 0.00・ 0.00・ o .∞・ 112.32 112.32 0 : 40: 335 697 単位:人 2 5 1: 6 1: 1 T o t a l 3 6 . 0 1: 8 . 7 4 :4 8 .関 1 . 7 5: 1 . 4 3: 5 % ∞.∞ 現住所無 n均 司 . a I 司 qd

囲 2 統計的照合の手順 (1)回答者データセット 回答者 基本属性 i d番号 パターン . . 分類以外の四つの属性に欠損値の含まれる割合を示してい E Y̲T Y P E は4 バイトから成り、左から、①性別、 否。変数 K ②詳細専門分野、③出生地、④年齢に対応しており、各属 ? J 、きちんと値がある時は r X J で表示 性が欠損値の時は r X X X はその四つの属性がすべて鋪ってい される。例えば、 X ることを意味する。 この表 8から、年齢または出生地の欠損値の者が母集団 側の A票回答済未判明者3 4 7 1名中それぞれ3 2 5名と 7 3 9 名 、 B票回答済未判明者3 5町名中それぞれ3 4 0 名と 7 6 1名いるこ とが分かる。 この実験の後、 B 票には現住所の調査項目があるので、 B 票だけを対象に先の照合変数に更に現住所府県コードを追 加して同様の実験を行なった。現住所を含まない先の照合 実験との比較を表 9に示す。この表から分かるように、照 合に使用する属性が増えたからといってよりきめの細かい 照合が行なわれるとは限らない。その理由としては、二点 考えられる。第一点は、追加した属性が欠損値であるサン プルがあること。第二点は、母集団リストの作成時点と調 査対象時点の聞の時間的なずれのために、属性値が変化し ( 2 )母集団データセット 芸術家基本属性 i d番 号 パ タ ー ン . . ( 1 ') 守 工サな基本属性!ドチン (回答者側〉 基本属性回答者 バターン該当数 守 ( 2 ' ) 工ーヲな基本属性!ドチン 〈母集団側〉 基本属性 母集団 バターン 該当数 . . . . . . てい~可能性があることである。 今回の一連の実験は、母集団リストから実際の回答者を . 推定す~という目的では、或る程度満足のいく結果であっ た 。 この実験結果から、今回のような統計的照合のための手 !頓としては、以下に示すように行なうのが最適であると考 え否。 1)統計的照合を行なうときは、まず、ごく基本的な属性 でしかも欠損値の少ない属性だけを使う。 2)次に、一対一対応のサンプルを基準ファイル、非基準 ファイル双方から除去したうえで、残りのサンプルについ て、更に使える新しい属性を一つだけ先の照合変数に追加 して照合を行なう。その際の追加属性としては、調査対象 者にとってできるだけ時間的経過に影響されにくい属性( 例えば、成人を対象とした場合には、学歴情報など〉が望 ましい。 3) 更に照合を続ける時は、上の 2) に戻る。 勺 基本属性 回答者 母集団 l パターン 該当数 該当数￨ ) 1 。 ト ン 1 ー ン 2 ， n . . . . 1 )0 9 ン ー i 肘i . . . ， n ‑ ン n . N . 【参考文献】 門 :E陥 EB Y基本属性)10 9 ‑ : ; jただし 三善晃(編) Ii'わが国の芸術活動の動向予測に閉す~基礎 研究(文部省科学研究費特定研究:課題番号6 2 1 2 4 0 1 4 ). 1 1 、 1 9 8 8 年刊行予定。 j :O U T P U To nI y frora 母集団 T~-9t1 ト: ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ， ( 4 ) マッチング結果 マ 基本属性 回答者 母集団 照合 芸術家 漢字! d 番号 氏名￨ パターン 該当数 該当数 結果 i . . . . . . . . . . . . . . . . ‑ . 盟L 主主盈 : 門ERGEBY基本属性)1。判! ( 3 ) r現住所」は後者の点で サンプルによっては変化しているものもあ~と思われ否。 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ‑ . I 円 a A喧

日本 S A Sユーザー会 ( S U G I ‑ J ) SASによる経営財務分析と探索的データ分析 0張 東邦仁虎* 健浩** 料一橋大学 *拓殖大学 F I N A N C I A L AND E X P L O R A T O R Y DATA A N A L Y S I SB YS A S H i t o t o r aH i g a s h i k u n i * *TAKUSHOKU U N I V E R S I T Y C o l l e g eo f Commerce Kun‑Ho Chang** * *H I T O T S U B A S H IU N I V E R S I T Y C o l l e g eo f Commerce TOKYO JAPAN TOKYO JAPAN 要旨 ・ a 本研究は、戦略、戦略タイプの違いが企業・組織のパフォーマンスにどのような影響を与えるか、 という研究の一環としてなされたものである。さらに、その第一ステップとして実施された、様々な 企業・組織パフォーマンスの統合的尺度を抽出するための研究の一部として、この研究・調査が行わ れた。本論では、比較的に正規性を有すると思われる 24の指標を用いて、主成分分析および因子分 析を行なった結果、 6つの主成分で、ほぼ 80%の説明率が達成され、収益性、成長性、安全性、そ して、株式関連の主要な主成分が抽出された。 キーワード: 猟ぬ 94f， 包 宅 ‑r.母偽向 II~ ヲ才ーマン入 r 主点 t 九州Q> ~IN (0¥吋r ) ， . l司ヰ '~tfy u : 内 【T o R ' ) 7 サ ス1 ‑九円 t(L~S fεK〉 ， d L L代 的 制 i i ?っ;f‑マワ，RAft. I 「 ・ 4 h 目つ I j I 1 第 序 1̲本研究の目的 2 ̲ 本研究の怠義 . D a t aS e t s ) の特徴 第 2章 使用経営財務指僚及びデ タ・セット ( 1.経営財務指僚の提示 2. オリジオル・データ・セット ( O r igi n aID a t aS et)の生成・処理と その統計量 3. 分析用デ タ・ヒット ( D a t a S e tf o rA n a l y s i s )の生成・処理と その統計量 第 3草 分析用データ・セット ( D a t aS e tf o rA n a l y s i s ) の処煙と企業・ 組織のパヌォーマン λについての統合的尺度の安案 第 4章 結 論 1.本研究の要約 2 . 議論と将来の研究・調査鉱強方向 [註 j と [ 参 考 文 献 ] 「付録] ‑75‑

第 1章 序 論 度に渡る膨大なデータの統計分析によって抽出される正 規性経営財務指標と、それら正規性経営財務指標のデー タを諭理的に処理して得られる企業・組織のパフォーマ 1.本研究の目的 ンスの統合的尺度は、様々な企業・組織の目的や特定の 経営財務分析の目的とは切離されており、あくまでも学 本研究以、多数の経営財務指標の数年度に渡る膨大な 問的一般性を保持する。したがって、それら指標群は経 データに統計解析手法を適用し、企業・組織のパフォー 営者や管理者の実際の経営財務分析およびパフォーマン マンスを統合的に示す尺度を抽出・活用する ζ とによっ スの比較分析において極めて不信的な道呉として栂能す て、戦略の違いが企業・組織のパフォーマンス ( o r g a ni るといえようロ z a t i o np e r f o r r n a n c e ) にどのような影響を及ぼすかを調 最後に、本研究では、 S A S ( S t a t i s t i c a lA n a l y s i sS y ‑ s t e圃)を利用することによって大量データの処理を行う べるのを忌終目的としている。 経営財務データによる通常の経営分析では、その分析 が、その副産物として S A S による大量データの処理のア 目的を反映する特定の経営財務指標を個別的に用いるか、 ルゴリズムやプロセス等が豊富に提供される。 あるいは、操作的に幾つかの経営財務指標を組合せて使 っている場合が多く、そのような場合の経営財務指標は 企業や産業閣の比較分析には過していない。 しかし、企業・組織のパフォ 第 2草 マンスの統合的尺度の 使用経営財務指標およびデータ・セット ( D a t a 、 a S e t s ) の特徴 創出を最初の目的としている本研究においては、企業・ 組織の収益性、安定性、成長性等を表わす様々な経営財 務指標のうち、企業・組織のパフォーマンスの比較分析 1.経営財務指標の提示 に使える『データの正規性が示される経営財務指標(以 下、正規性経営財務指標と略称する) jJのみを多数の経 営財務指標の豹年度に渡る膨大なデータの統計分析によ 本研究では従来から使われている様々な伝統的経営財 って判別・抽出し、それら正規性経営財務指標のデータ 務指標に付り加えて、幾つかの新しい経営財務指標を生 を用いて多変量解析を行う。 成・活用する。本研究で最初に導入する経営財務指標の 5個であり、それぞれの指標は次のような関係式 億数以 5 加えて、本研究の今後の発展方向としては、以上のよ うな分析方法を用いて、日・米・穏の比較分析を行い、 からなる。 国際的に耐え得る企業・組織のパフォーマンスの統合的 ( 1 ) 一般効率性指標 ( 6 ) 尺度を抽出することを試みる p ‑売上高総利益率=売上総利益/売上高 .売上高営業利益率=営業利益/売上高 2 .本研究意義 .売上高経常利益率二経常利益/売上高 ・売上高純利益率=税引後当期税利益/売上高 本研究は学問的次元で展開されるのみでなく、実務的 .売上高付加価値率=付加価値/売上高 .ROVA(付加価値利益率)二 にも十分活用し得るような結果を得るために計画された ものであ~-すなわち、本研究は、経営戦略と企業・組 税引後当期税利益/付加価値 織のパフォーマンスとの関係を理詰的に追及していくの ( 2 ) 資産運用効率性指標 ( 2 5 ) にとどまらず、経営者や管理者が実際に利用し得るよう な正規性経営財務指標や企業・組織の業務分析に対する .~資産営業利益率=営業利益/総資産 定量的および定性的な方法論を提供することを試みてい .総資産経常利益率=経常利益/総資産 る。したがって、本研究の意義は大きく次のような三点 ・総資産純利益率=税引後当期税利益/緯資産 に集約して述べる ζ とができる。 ・経営資本営業利益率=営業利益/(鎗資産 投資その他の資産) まず最初に、本研究は、大量の経営財務データを統計 解析することによって、経営戦略と企業・組織のパアォ ・経営資本経常利益率=経常利益/(鎗資産一 投資その他の資産) マンスとの関係を体系化していく。すなわち、定量的 結果と定性的結果を紘びつけることを試みるロ .経営資本純利益率=税引後当期純利益/総資産 投資その他の資産) 次に、本研究で以従来から使われている様々な伝統的 経営財務指標に加えて.幾つかの新しい経営財務指標を ‑総資産事業利益率= (営業利益+受取利息・配当金)/総資産 生成・活用するロそのような多数の経営財務指標の数年 a a 円︐ ハ h u

⁝ 一 一 ‑自己資本営業利益率=営業利益/自己資本 表 2 . 1:諸経営財務指標の用途 ω ・発行済資本経常利益率二経常利益/発行済資本 .発行済資本純利益率=税引後当期純利益/ 発行済資本 ( A c c o u n ti n g ) 税引後当期純利益/発行済株式総数 生産 .PER=株価 /EPS ト .PBRニ妹価/(自己資本/発行済株式総数) I 生産性 ( o u t p u t / m a n ‑ h o u r ) 、等 マーケアィング￨売上高成長率(山 S 日「川)、 .自己資本配当率=配当金/自己資本 m a r k e t マーケット・シェア ( ・配当性向ニ配当金/税引後当期純利益 b r a n d s h a r e )、プランド知名度 ( ( m a r k e t i n g ) a w a r e m e s s )、等 組織ビヘイピア e l l pI o y e e s 's a‑ 1 笹業員の満足度 ( .ROVAEPS=ROVA/EPS ( o r g a n i z a t i o ‑ t i s f a c t i o n ) 、転魁臓率 ( t u r n ‑I .ROVASIHO=ROVA/[税引後当期純 v e rr a t e )、警 n a lb e h a v i o r ) o ・株価キャッシユ・フロー比率= 株価/ー紘当りキャッシュ・フ口 ・ ( P r o d u c t i o n ) ω • EPS (ー妹当り当期純利益)= J E一 座 シ ￨ 働 ω ・自己資本純利益率=税引後当期純利益/自己資本 .発行済資本営業利益率=営業利益/発行済資本 ah 一益一当ツ等一労 一利一︑ヤ︑一 一高一 キ)一) 標 一 上 一 U ︑刊一試 指一売等一同)引一印 る一︑二 t h一 t ゅ ・ a 一川 れ 一)h 一 ea さ一回制一町﹁代一 用↑引同一代山二卜 利 一 m g 一率・山口一ス 町一比同フ一コ 益剖一動率・一位 w一 流 比 ユ 一 単 利 h .自己資本経常利益率=終常利益/自己資本 利益/(資本一当期祉外分配利益) J .ROVASORI=ROVA/(税引き後当期 経営戦略 売上高成長率 ( s aI e s gr o w th )、 ( B u s i n e s s 純利益 ( n e tp r o f i t s ) 、R O I P OI i C y ) 純利益/総資産) ( R e t u r nO nI n v e s t m e札 ・売上高減価償却率=減価償却/売上高 .総資本回転率=売上高/総資本 ‑経営資本回転率=売上高/(総資産 以上のように定義される諸経営財務指標は、経営経済 投資その 研究におりる研究目的や企業・組織の目的等を反映し、 他の資産) . 1.11参照)。 それぞれ固有の意義と役割合持つ( 表 2 r しかし、それら指標のそれぞれの値が企業や産業の遣 ( 3 ) 安全性指標(1 5 ) いによってバフツキを示す場合には、企業や産業閣の比 ・画定比率=固定資産/自己資本 較分析には使えないことになるロ最近、日増しに企業の .固定長期適合率三 競争環境が棲雑でなおかつダイナミック ( d y n a田i c ) にな 定負債) 固定資産/(自己資本+匝i . . .負債比率二負債/自己資本 るにつれ、経営計画や経営戦略の研究等において規範的 研究が重視されるようになり、企業や産業のパフォーマ ・自己資本比率=自己資本/総資本 ンスの比較分析を可能にしてくれる『安定的経営財務指 .流動比率=流動資産/流動負債 i n v a r i a n tp e r f o r m a n c e ~easures)~ の必要性が高ま 標( ‑当座比率三当座資産/流動負債 ってきている。こういう傾向に符号する指標として、最 .資本金構成率二資本金/総資本 も註自に値するものが、本研究で新しく導入・活用する ・固定負債比率二同定負債/総資本 Jとその関連指標であろう。 『印刷(付加価値利益率) I ・流動負債織成率=流動負債/総資本 .固定資産比率=固定資産/総資産 表 2 .2: R O V A (付加価値利益率)とその関連指標 ‑当座資産比率=当座資産/総資産 .現預金比率=現金預金/総資産 指標の ‑流動資産構成率=流動資産/総資産 説明力 ・外部投資構成率=投資その他の資産/総資産 成長性 R O V Aと 相当する その関連指標 伝統的経営財務指標 付加価値 .LEVERAGEニ画定負債/自己資本 資産 ( a s s e t s )、等 般収益怜 ( 4)成長指標 ( 9 ) ‑売上高 ‑総資産 ‑期末従業員数 ・付加価値[註 1J ・株価[注 2J .営業利益 .経常利益 ・税引後当期純利益 c a s hf l o w ) [ 註 3J ‑キャッシヱ・フロー ( s a l e s ) 売上高 ( ￨付加価値利益 率 ( R O V A 純利益(日 e tp r o f i t )、 売上高純利益率(日 e t t/s a le s ) 、グ R e t u r nO nV ‑ p r o fi f fi ci en cy )IaI u eA d de d) ロス・マージン、等 唖1 ‑77‑ R O V A E P S R O I R O V A S I H O R O E R O V A S O R I E P S

これらの新指標は、 『表 2 . 2J1に示されるように、バ 2. オリジナル・データ・セット ( O r i g i n a lD a t aS et ) ラツ牛の存在が予想される伝統的経営財務指標の欠点を の生成・処理とその銃計量 補ってくれる安定的な経営財務指標である。 R O V I f(付加価値利益率)とその関連指標の値が企業・ オリジナル・データ・セット(以下、 ODSと略称す 組綴の種頼や目的の違いにも拘らず、安定的であるとい る)には、日本開発銀行の経営財務データに載っている う乙とは、アメリカの各産業において平均的な企業活動 企業 ( 1 6 0 0社)の昭和 4 4~ 6 0 年の基本財務データが を営んでいる企業の経営指標に関する研究結果[註 4 J 加工され、 からも直ちに硲かめられる。 1 7 0 5 オプザページョン)が収録されて 指標のデータ(2 1 6 0 0社・昭和 4 5~ 6 0年 の 日 経 営 財 務 いる。その銃計量(付録 1)からわかるように、 『表 2 . 3 jでわかるように、売上高純利益率や売上高 ODS 付加価値率が企業ごとに相当のバラツキを見せるのに対 には特異値を含む指標がかなり多く、そのままを銃計解 し 、 R O V I f(付加価値利益率)はきわめて安定的な数値を 析の対象とするには問題がある、と考えられる。 示している。したがって、 R O V I f(付加価値利益率)は企 必ずしも一般的ではないが、特異値の存在やデータの 業閣のみでなく、産業聞の比較分析にも十分活用できる 正規度を調べるのに一つの目安として用いられるのが歪 乙とになる。 度( s k e w n e s s )、尖度 ( k u r t o s i s )、およびデータの正規度 ( D : n o r m a l )である。これらの値はゼ口に近いほどデータ 表 2 . 3 :アメリカの平均的企業の経営指標 の正規性が高いことを示し、 (単位:%) 指標別 1を越えるようならそのデ ータの正規性は保証されないことを示す。 、 a ODSの統計量で、例えば、 ROVI f(付加価値利益率) 純 利 益 / 付加価値 企業別 売上高 /売上高 R O V I f は、歪度が ‑ 1 0 1 . 6 2、尖度が 1 4 6 8 5 . 5、データの正規度 航空概製造企業 3 . 2 2 0 . 0 1 6 . 0 が 0 . 4 3 にまで達しており、その分布図を見るだりで特 軽飛行機製造企業 7 . 2 4 5 . 0 1 6 . 0 異値の存在が議別できる。こういう場合、同類データの グロッサリ・ストア 2 . 3 1 5 . 0 1 5 . 3 支配的傾向から外れる特異なものを削除する手続を取る 自動車部品卸売業 5 . 0 3 3 . 0 1 5 . 0 S田i r のが一般的で、本研究ではスミルノフ・グヲプス ( 自動車製造企業 1 3 . 0 7 5 . 0 1 7 . 3 n o v&G r u b b s ) の特異値検定方法を鐙用して、便宜的に 『平均値士 4本標準偏差』の範囲外にあるものを特異と R O V I f(付加価値利益率)とその関連指標の安定性は、 みなし削除した。 日本企業の財務状態に関する日本開発銀行のデータから 通常、特異値は一回の削除作業ですべて消え去る性質 r 表 2 . 4 J Ij日本開発銀行の のものではないので、削除すべき特異値がなくなるまで も把握することができる。 財務データを加工したもので、 R O V I f (付加価値利益率) 削除作業を繰返す必要がある。本研究では六回まで削除 作業を施したものの、三回目以降ではオプザベーション の値が、産業の違いにも拘らず、他の伝統的経営財務指 の数がほとんど減らなかったので、できるだけ多くのオ 標の値に比べ安定的であることが示されている。 プザベーションを硲保するため三回の削除作業で讃足す ることにした。特異値削除後の ODSには 1 3 5 2 1個のオ 表 2 . 4:日本の産業別経営指標 プザベーションが含まれる。 O V I f 特異値削除後の ODSの統計量(付録 2)では、 R 純 利 益 / 付加価値 R O V I f R O V I f 売上高 /売上高 ‑ E P S (付加価値利益率)は、歪度が 0 . 7 2 、尖度が 1 .師、 製造業 2 . 2% 2 3 . 8% 1 7 . 9% 0 . 0 1 2 データの正規度が 0 . 0 7 にまで下がっており、分布図を 建設業 1 . 6% 2 0 . 8% 1 8 . 0% 0 . 0 1 1 見ても特異値が消えそのデータが正規分布に近づいてい ることが硲かめられる。 指標別 産業別 卸小売業 1 . 3% 1 2 . 6% 2 0 . 3% 0 . 0 1 1 不動産業 3 . 6% 4 . 3% 0 . 0 1 6 2 6 . 6% 2 ~~日% i 0 . 0 1 3 7. 9% 11 3. 分析用データ・セット ( D a t aS e tf o rf l n a l y s i s )の 1 の生成とその統計量 乙のように R O V I f (付加価値利益率)とその関連指標 が、企業・組織のパフォ 三回の特異値削除によって、 マンスを安定的に表わすとい ODSに含まれていた特 う点、において他の伝統的経営財務指標よりも有効である 異値がほとんど削除された。しかし、特異値削除後の O こどか経験的に明らかにされた。しかし、 R O V I f(付加価 DSの統計量を観察すれば、企業グループ別あるいは産 値利益率)とその関連指標の有効性をパックアップする 業別にその値が偏り、データの正規性が疑われる指標が 理詰はいまだ存在していないのが実状である。 依然として存在していることがわかるロ 、 a I 円 n o

‑売上高 ‑総資産 対象によっ I異なり、いろいろな指標の組合せに対して ・期末笹業員数 ・付加価値 施行錯誤を繰返す必要がある。一般的には、データの正 c a s hf l o w ) ‑キャッシュ・フロー ( 多変量解析のための指標の選び方は、研究目的や研究 規性生示す指標が選ばれるか、正規性を示さない指標で 緩周が必要なものがある場合には適当な愛換が施されて 乙 の よ う な 目 指 標 の デ ー タ で 構 成 さ れ る DSAは 、 用いられる。 『付録 3.1のような形式を取っている。企業・組織のパ アォ 企業・組織のパフォーマンスの統合的尺度の創出を当 マンスを統合的に示し、企業や産業聞の比較分析 薗の目的としている本研究においては、最初に導入した に使えるような尺度の抽出のために、年度別・産業別の 目指標のうち、企業・組織のパフォーマンスの比較分析 緩々な組合せで統計解析(主成分分析、因子分析、クラ ト こ 使 λ るような正規性(分布の対称性)を持つ指標のデ スタ分析等)の対象となるの U、ここでId:DSAである。 ータのみを集めて分析周のデータ・セット(以下、 DS Aと略称する)を作ることにした。 1 1 3i 畦の判定基準 U、各指標の統計値のうち、 デ タ'"正 . 4. 研究・調査の方法論 r O 孟歪度壬 0 . 9 5 、データの正規度三五 0 .1jに属する ものとし ・ a 前の三つの節で説明した諸経営財務指標および幾つか その判定基準に合格するものとして、次のよ 4 の指標が選ばれた。 うな 2 のデータ・セットがどのように処理され形成されたかと ( 1 ) 一般効率性指標 ( 4 ) 計手品す古里問。れたかということを流れ図の形式を用い いう ζ とと、それぞれのデータ・セットにどのような統 て表現すると、 ・売上高営業利益率=営業利益/売上高 『付録4jのようになる。 『付録4.1.1は日本開発銀行の経営財務データから O .売上高経常利益率=経常利益/売上高 ・売上高純利益率=税引後当期純利益/売上高 DSを作成するまでのプロセスであり、 『付録 4 . 21 .I d : .ROVA(付加価値利益率) = ODSから DSAを形作るプロセスを表わすロ 税引後当期純利益/付加価値 ( 2)資序布団効率性指標 ( 9 ) 第 3章 .~資産営業利益率=営業利益/総資産 分析周データ・セット ( D a t aS e tf o rA n a l y ‑ .総資産経常利益率ニ経常利益/鎗資産 s i s )の処理と企業・組織のパフォーマンスに ・総資産純利益率=税引後当期純利益/総資産 ついての統合的尺度の提案 ・経営完本常業利益率二営業利益/(総資産 投資その他の資産) 本研究下 1 :1:、まず、 DSAの年度別・産業別のすべて ・経営資本経常利益率二経常利益/(総資産 ・ ah 1 : . ' ‑資その他の資産) の組合せに対して主成分分析をしているが、 .経営資本純利益率=税引後当期純利益/総資産 『付録 5 1 . に次のような代表的な主成分分析の結果のみを紹介し、 投資その他の資産) それに基づいて一次的結論を導くことにする。 . 1 :W 19 7 0年度から 1 9 8 5年度までの 1 5期分』、 ・付録 5 ‑総資産事業利益率= (営業利益+受取利息・配当金)/総資産 日本開発銀行分類『全企業』に対する .配当性向ニ配当金/税引後当期純利益 主成分分析 ・付録 5 . 2 :W 19 7 0年度から 1 9 8 5年度までの 1 5期分』、 .ROVAEPS ROVA/EPS ニ 日本開発銀行分類『製造業』に対する ( 3 ) 安全性指標 ( 6 ) 主成分分析 ・付録 5 . 3 :r 1 9 7 0年度から 1 9 8 5年度までの 1 5期分』、 ‑画定長期適合率二 固定資産/(自己資本+固定負債) 日本開発銀行分類『非製造業』に対す る主成分分析 .自己資本比率=自己資本/総資本 ・付録 5 . 4 :r 1 9 8 5年度』の日本開発銀行分類『全企 ・資本金総成率二資本金/総資本 ・流動負債構成率=流動負債/総資本 業』に対する主成分分析 .固定資産比率=固定資産/鎗資産 ・付録 5 . 5 : W1 9 8 5年度』の日本開発銀行分類『製造 ・現独全立事=現金預金/~資産 業』に対する主成分分析 ・付録 5 . 6 : r1 9 8 5年度』の日本開発銀行分類『非製 ( 4 ) 成長指標 ( 5) 造業』に対する主成分分析 n H υ ワt

ここでは、各年度別の主成分分析の結果を参考にしな 表 4 . 1:各主成分の説明力 がら、主に 1 5期分の主成分分析の結果を比較吟味するこ とによって、製造業、非製造業別に抽出される統合的指 製造・非製造崩j i 1 l 主第成 1 業種 1 標(主成分)の性格を明らかにする。短期間の小量デ タから得られる統合的指標よりも長期間の大量データか ら得られる統合的指標の方が、企業・組織のパフォ マ ンスを包括的に代弁すると思われるからであるロ 非製造業 収益性 収益性 第 2主成分 成長性 第 3主成分 * 第 4主成分 主成分分析の伝票からまずわかることは、企業・組織 製造業 株式調達 法2 3 ; L 4の指標が六つの のパフォーマンスを部分的に代表する 2 * 成長性 株式関連・一般効率性 安;性 主成分で説明できるようになったということである。す べての主成分分析で六つの主成分が 80%弱の累積寄与率 安全性 * を示すからである。 次に各主成分が何を意味するのかを見ていくことにし 第 4章 結 論 よう。 第 1主成分に関しては、製造業、非製造業を問わず、 、 一般効率性や資産運用効率性を示す指標のうち妹式関係 1.本研究の要約 O V A EP S ) を除くすべ 資産運用効率性指標(配当性向と R . 3前後の高い数値を示す ての指標の固有ベクトル値が 0 a D したがって、第 1主成分は収益性(一般効率性+資産運 本研究は、多数の経営財務指標の数年度に渡る膨大な 用効率性)の良否を統合的に示す新指標である乙とがわ データに統計解析手法を適用し、企業・組織のパフォー かる。 マンスを統合的に示す尺度を抽出・活用することによっ 第 2主成分に関しては、製造業においてのみ五つの成 て、戦略の遣いが企業・組織のパフォーマンスにどのよ .3~0. 4の高い数値を示 長性指標の函有ベクトル値が O うな影響を及ぼすかを調べるのを最終目的としている す。したがって、第 2主成分は主に製造業の成長性の良 D その目的を達成するための第一段階として、企業・組 否を統合的に示す新指標といえよう。 織の収益性、安定性、成長性等を表わす様々な経営財務 第 3主成分に関しては、非製造業においてのみ五つの 指標のうち、企業・組織のパフォーマンスの比較分析に 成長性指標の函有ベクトル値が O .3~0. 5の高い数値を 使えるような正規性経営財務指標を多数の経営財務指標 示す。したがって、第 3主成分は主に非製造業の成長性 の数年度に渡る膨大なデータの統計分析によって判別・ の良否を統合的に示す新指標であると考えられる。 抽出し、それら正規性経営財務指標のデータを主成分分 こ関しては、製造業においては妹式関係資 第 4主成分 L 析にかけることによって、企業・組織のパフォーマンス O V A E P S )の固有ベクトル 産運用効率性指標(配当性向と R を統合的に説明する六つの新指標を得ることができた。 値が高いが、非製造業においては妹式関係資産運用効率 それら統合的指標のそれぞれの性格は製造業、非製造 性指標のみならず、一般効率性指標の固有ベクトル値も 業別に若干異なるが、企業・組織のパフォーマンスを少 高い数値を示す。したがって、第 4主成分は、製造業に ない数の指標で定量的に把握・比較する￡とができる基 おいては株式関係資産運用効率性の良否を統合的に示し、 盤を提供するという点に意義が見出せる。 非製造業においては妹式関係資産運用効率性と一般効率 牲を統合的に示す新指標としての性格を持つ。 2 . 議論と将来の研究・謁査鉱蚕方法 第 5主成分と第 6主成分に対しては際立った特徴は見 出せないものの、強いていうならば、第 5主成分が製造 本研究の最終目的は、戦略の遣いが企業・組織のパフ 業、非製造業を問わず安全性の良否を統合的に示すとい えよう。 . 1Jの申で 『表 4 ォーマンスにどのような影響を及ぼすかを調べることで r *印』のついているのは、該当主 あり、本福ではその最終目的を達成するための第一段階 を通過したに過ぎない。 成分の各固有ベクトルの値が小さいが、あるいは、正負 入乱れて現われているせいでその主成分の性格が判別し これからは、第一段階で抽出した統合的指標をさらに 難いことを物語る。いいかえれば、その主成分は憶かに 精巧化するために、因子分析とクラスタ分析を行う。並 企業のパフォーマンスのある部分を統合的に表わしてい 行して、日本・米国・韓函との比較分析をするために、 るはずであるが、具体的にどの部分を統合代弁するのか 同一指標と統計解析法を用いて、国際的に耐え得る企業 いえないだけの ζ とである。 .組織の統合的尺度を抽出することを試みる。 a n u ︒ 口

[注] 1. 付 加 価 値 = 税 引 後 当 期 純 利 益 + 組 税 公 課 + 賃 借 料 + 従業員給与手当+支払利息割引料+ 社債発行差金償却+福利厚生賛+ 退臓金給与引当金繰入+労務費 2 . 妹 価 ニ ( 期 中 最 高 妹 価 + 期 中 最 低 妹 価 ) /2 3. キャッシ 1 ・フロー ( c a s hf l o w ) ニ 税号 l 後当期純利益+減価償却費 配当金 役員賞与 4. C h a r l e sW .H o f e r， ' R O V A :AN e wH e a s u r ef o r A s s e s s i日 O r g a n i z a t i o n a lP e r f o r m a n c e '， u n p u o I i s h e dr e s e a r c hp a p e r . ・ [参考文献] a 1.奥野忠一、 『多変量解析』、日科銭連、 1 9 8 1 2 . 奥野忠一・山田文道、 『情報化時代の経営分析』、 9 8 8 東京大学出版会、 1 3. 設備役資研究所・事業管理部、 『経営指標ハンド プック』、 1 9 7 7 . 4. 古川栄一、 『経営分析』、同文館、 1975. 5. A m e yL .R .， ' T h eE fficiency o fB u s i n e s sE n t e r ‑ ， ・ A Il e n& U n w i n， 1 9 6 6 . p r i s e 6. F r e u n dJ .E .a n dW i1 1i a田sF .J .， ' H o d er nB u si ‑ n e s sS t a t i s t i c s '， P i t l l a n， 1 9 7 0 . 7. K ir c h o f fB .A .，・ O r g a n i z a t i o n a lE f f e c t i v e n e s s c a d e m yo f H e a s u r e m e n ta n dP o l i c yR e s e a r c h '， A n tR e v i e w， V o l 2， J u l y 1977 H a n a g e叩e 8. R u田e l tR .， ' S t r a t e g y， S t r u c t u r e， a n dE c o n o m i c ... al 1o ri d g e， H a s s .， H a r v a r dU ni v e ‑ P e r f o r l l a n c e '， C 9 7 4 . r s i t yP r e s s， 1 4E4 nHU

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・ ・ ・ ・ ・ ・ 5 12:46 THURSDAY，JUNE 16， 1988 26 E T E aL E n υ TE 宍wno B‑E q‑‑R I D ・‑ F 0 E 7 B 9 1 3 'RAW YTE REL 且 FSAMn E M同 An a M n 'anυHV M肉 ︐ p a ︑ UAI DTR A内 LT5 LU5 Fa‑‑AMn ・ FIT nurE ‑S Fw l・ ‑A T‑T ・ uN 1 0 T‑ A‑L 78A 宍w ・ M n 伺 nu I FU I 『付録 1 .2~ UNIVARIATE VARIA8LE=ROVA MOMENTS 273638 0.0241012 0.0001 PR08>D 0.0001 182.8 0.26933 0.14803 0.064891 .6 ‑471 RANGE Q3 1 MODE 654.4 0.204439 0.0714285 • 。 刷 <.01 . ・. . ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ 傘 . . . . . .. . 傘 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ . ・ ・ ・ s ‑475.. ・‑・ ‑‑0‑‑ 0 目 幽 175+ ・ ・・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・‑ 8 t +++++++φ++++ ・ 8 ‑475+ ‑‑‑ +‑ "・ー+・ーーー+司ー目白+目ーーー+ー幽・・‑+向"岡阿+同町白ー+‑句"ー+回目白 • 1 19624 2078 HIGHEST 22.7199 24.5671 27.1939 56.411日 182.8 LOWEST ‑471.6 ‑33.4348 28.3139 26.8151 26.4889 NORMAL PR08ABILITY PLOT 80XPLOT HlSTOGRAM 175+ 1333B5 473327 564120 ︐ ︒ 司 ζコ r︐ ︒ 内 unV 231319 ・ 1 丘 且 . l l . . 1 100X HAX 75X Q3 50X HED 25% QI 0% HIN nu コ 心 21705 3436.72 12.6077 ‑h コ 。 USS CV T:MEAN=O SGN RANK NUM ~ロ O D:NORMAL SUH WGTS SUH VARIANCE KURTOSlS CSS STD MEAN PR08>ITI PR08>ISI 8 5 4 2・5 ・ ・ ・ 内 unu‑ DODO‑D 誌且民主主 21705 0.158338 3.55074 ‑101 .62 274182 2242.51 6.5る971 98745853 21705 0.430311 wゐ W ゐ W A V A V A W ゐ ・ 0'EJnvnuEJ4A nv 内 vnV‑E‑ N MEAN STD DEV EXTREMES QUANTILES【DEF=4l MAY REPRESENT UP TO 409 COUNTS +白血伺・‑+・ーー"ーー+ー回目白+‑ ・‑ ‑ φ 句ーーー+‑‑ーー+ーーーー+ ‑2 ‑1 0 +1 +2

12:25 THURSDAY，JUNE 16，198日 STATISTIC OF ALL INOUSTRY， 1970 1985 事 宜 . . . 草 事 事 草 ， INPUT DATA SET """， ' 8 ORIGINAL DATA SET (55 VARIA8LES】 AFTER 3RD DELETE 句 『付録 2 .1，~ αコ b 品 VARIA8LE I 1 URISOURI lRI URIE URIKEIRI URIJUNRI ROVA URlfUKA SOSIEIRI SOSIKERI SOSIJURI lRI JISIE JISIKERI JISIJURI SIHOEIRI SIHOKERI SIHOJURI EPS nOVAEPS ROVAsIHO ROVASORI PER KEsIE lRI SIHOHAIT HAITOSEI P8R KEsIKERI KESIJURI SOUSIJIR URIGENHI SOUSIKAI KESIKAI KABUCASH KOTEIHI KOCHOTEK fUSAIHI J1S1H1R1 RYUOOHI TOZAHIRI SIHOKOSE KOfUKOSE RYUfUKOS KOSIHIRI TOZASIHI GENYOHIR RYUOOSIK TOSIKOSE LEVERAGE URIAGE K SOUSIS K JUGYOI K FUKAKA K KABUKA K E1GYOR K . yUJon . r ZEIGOR K CASHfL K 13521 13521 13521 13521 13521 13521 13521 13521 13521 13521 13521 13521 13521 13521 13521 13521 13521 13521 13521 13521 13521 13521 13521 13521 13521 13521 13521 13521 13521 13521 13521 13521 13521 13$21 13521 13521 13521 13521 13521 13521 13521 13521 13521 13521 13521 13521 13521 13521 13521 13521 13521 13521 13521 13521 13521 ト I EAN 0.19288555 0.05840763 0.04149235 0.02098242 0.18464229 0.24096486 0.06571088 0.04922555 0.02454974 0.28729047 0.18190714 0.09009950 0.92043122 0.68142701 0.33141901 17.26788095 0.01201935 1.04053379 4.27475304 23.80892407 0.07306063 0.03667173 0.44662'350 1.99408759 0.05482672 0.02736849 0.07981730 0.05664956 1.25387925 1.39584234 8.29514402 1.64334384 0.78274989 4.052. 57547 0.26517738 1.24327209 0.83393331 0.08270413 0.17812364 0.54918925 0.34079116 0.43790824 0.15481598 0.6581201日 0.09829889 0.99363944 0.09401240 0.08851883 ‑0.00090841 0.08637027 0.09519424 0.06863771 0.06989107 0.04077769 0.07100630 HINIHU門 VALUE MAXIMUH VALUE STO ERROR Of MEAN ‑0.00667533 ‑0.07187651 ー0.11224911 ー0.05831622 0.39399261 0.02583786 ‑0.09342161 0.10411419 ‑0.06313917 ‑0.46602218 ‑0.59402521 ‑'0.35289256 ー1.0818481日 ー1.73779113 ‑0.85761407 4日.00000000 0.00736023 0.00568l86 0.56526690 0.07713267 1.90297587 0.73997642 22.32389日54 ‑118.33333333 0.04063/.18 ‑0.10109551 0.00000000 0.01685!o26 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NORMAL PROBABILITY PLOT

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‑0.353043
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‑0.284379
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EXTREMES
QUANTILES(OEF=4l
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26
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URIJUNRI URIKEIRI OB5 INCOOE COMPCOOE ANUYEAR URIEIRI

， よ旦主土ユ」ニヱι主主之上~!!鮭喧理主主旦ムー 聞 匂 c o ‑ ' l 合法的 1600吐 工主主ム辻ニ乙‑ 9・セットCl)f 坦主主旦基翠二主旦ゑニニ

『付録 5 .1 J :1970年度ーから 1985年 度 ま で の 15開]分、 日本 r m R銀 行 分 頬 『 全 企 業 』 に 卦j. リゐ I 成分分析 〈各主成分に ~4 する凶有 11旬、寄与卒、!ì?納刀 f} 半、 く指僚に ~4 ずる各主成分の倒有ベクトル j n、tI J :5 . 2 . 1 :1970年 度 か ら 1985年 度 ま で の 15期分、 =一一一一旦但むE 監主主L 空 1 4 些 L日立之主旦主主L 〈各主成分に対する悶有情 〈指標に対ずる谷主成分の l 泊有ベクトル〉 c / : ) c / : ) J Z 寄与率、累袷?，t与率〉 J

、
『付録 ~l ， 3J

:1970年l
ぜから 1985年度までの 15
1
町分、
日本JiH
発 銀 行 分 矧 『 非 判 造 業 J~対する J， 成 分 分 析

各主 I~ 分に)，1すゐ ωf.ïf[tl 、 ::;j ら卒、累的寄与キ〉

く指紋に対する名主成分の民]有ベヲ卜ル〉

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日本 SASユーザー会 (
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J
)

米国職業被曝解析
0熊 薄 蕃 *

沼宮内弼雄*
A
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. Richardson本*

A. Wolbarst料
*日本原子力研究所

料米国環境保護庁

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A
要旨
米国においては電離放射線による職業上の被曝は連邦放射線防護指針によって統一的
規制されている。現在、その人数は百数十万人と推定される。とれらの作業者の被曝

・

規制下における被爆線量分布の特徴、また産業分野、性別によるその特徴の遣いなど

a

の解析は上記の連邦指針の効果を評価するのに必要である。日本原子力研究所では、
米国環境保護庁との研究協力の取決めに基づき、当研究所で開発した混成対数正規分
布による被曝線量データの解析を効率的に実施する目的で S A Sソフトウエアの利用
を検討してきた。本報ではその概要と 2、 3の適用例を示す a

キーワード:職業被曝;米国環境保護J
r
; 混成対数正規分布: ジョンソン 58分 布 ; I
'I
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1

~

2

はじめに

米国環境保護庁の職業被曝評価法

放射線の利用は前世紀末の X 線発見以来、

米国環境保護庁の職業被曝評価は、全米の

医療、工業分野の j
唄 に 普 及 し て 来 た 。 原 子 jJ

嫌 々 な 作 業 者 グ ル ー プ を J9の 小 分 野 に ま と め 、

の利 H
Jは こ の 20年 程 度 で 発 電 な ど を 中 心 に 本

次に 5分 野 ( 医 療 、 工 業 、 原 子 力 、 連 邦 政 府

俗化して米た。そして、電離放射線に伴う職

機関、教育・輸送)にまとめ、最後に全休を

栄一 1
:の 被 i
嶋は、人民が

一つにまとめて、全米の人員及び線量・年齢

mえ て い る も の の 、 今

L
I、 あ ら ゆ る 産 業 分 野 で 安 全 な 産 業 並 の 水 準

分布を推定する。とのような推定の築本にな

を達成している。

るデータは各逮邦政府機関及び代表的な民間
サービス機関から提供される。しかし、これ

このような管理状態を保つ法制度として、
米国には述邦放射線防護指針がある。この述

らのデータはそれぞれ各機関の目的に応じた

邦 指 針 は 最 初 1960年 に 制 定 さ れ 、

ものであるため、データの形式、質などがそ

1987年 に 改

正された。米国環境保護庁は連邦指針を改定

ろわない場合がある。ま士、医青空、工業、そ

する目的で、それに必要な米国職業被曝の評

の他{教育・輸送}の分野の推定に用いる民間

価 を 1975年 及 び 1980年 の デ ー タ に 基 づ い て 笑

サービス機関からのデータは分布推定上グ代

施 し た 1• 2 ) 米 国 環 境 保 護 庁 は 連 邦 指 針 の 見

表性はあると見られるが、推定人員の一昔I~ ~こ

直しのため今後も職業被曝評価を継続する計

にまる。このため、米国伝 J
j
t保 護 庁 は 、 人 員

画である。

の推定と線量・年齢分布の推定を別々に行い
そ れ ら を 合 成 す る こ と に よ っ て 、 全 体 の 月 間L

日 本 原 子 力 研 究 所 は 、 上 記 の 1980年 評 価 に
当研究所で開発した線量分布モデルが保則さ

::I!被曝を評価する方法を取っている.

れ、かっ上記の職業被曝評価法が我が固にお

・でJの 職 業 被 曝 評 価 法 は 図 1 に 示 す よ う に 、

ける評価の参考となるため、

人 員 推 定 と 分 布 推 定 の 2つ の 流 れ の そ れ ぞ れ

1985年 評 価 を 米

が作業者グループ、

国環境保護庁と共同で笑施することにした。

ut
の 小 分 野 、 5分 野 、 全

2 年 前 か ら 当 研 究 所 に S A S ソフ

米の 4つの段階から成る構造を取っている。

トウエアを準入した。本報ではと記の職業被

主 た 、 と の 構 造 に 1960年 以 降 の 年 代 的 推 移 を

このため、

曝評価法の概要と、人員推定及び線量・年齢

;[み合わせて、年代的にも評価を確実にし、

分 布 推 定 に 関 す る S A S ソ フ ト ウ エ ア キj
II
i
l(J)

さらに将来の動向が予見できるように意図し

2、 3 の 適 用 例 を 示 す 。

である。
i
唱
Qd

3

人員推定
原子力、連邦政府機関の分野は被曝線量デ

4

線量・年齢分布推定
各作業者の被曝は基準値を設けて規制され、

ータがほ‑;.' 100%集 ま り 、 人 員 推 定 上 の 問 題

実行可能なかぎり低く管理される.この場合

はない。しかし、医療、工業、その他(教育

作業者の線量分布は混成対数正規分布(以下

・輸送)の分野では、被爆線量データが部分

HLN
分 布 と 略 記 ) で 特 徴 付 け ら れ る 3 )，

的にしか得られないので、何らかの方法で職

ヲ 噂
~

~

で 、 確 率 変 数 Xに つ い て HLN分 布 は 、

業被蟻を受ける人員を推定する必要がある。
これには、

f
mp
X+ ρX~ N(μ ，u2 )
，

X線装置台数、放射線取扱い専門

( ρ ) 0，X)O)

(
2
)

医師数及び関連者数、放射性副産物取扱い事

のように定義される.パラメータ ρ は被曝規

業 所 数 の よ う な 人 員 推 定 の 指 標 サ イ ズ Z と、

制値を反映した単位線量当たりの被曝低減効

指 標 当 た り の 職 業 被 爆 の 人 数 w を推定して、

果を示すと解釈される。

そ の 積 w Zと し て 職 業 被 爆 の 人 員 を 推 定 す る

作業者の年齢分布は、線量分布ほど重要で

方法を取る.
指 標 当 た り の 人 数 wは 部 分 的 な デ ー タ で も

はないが、生殖可能な人員の推定、放射線リ

代表的な対象を選んで決定し得る。人員推定

え て お く こ と が 必 要 で あ る . 年 齢 Yの 分 布 は

の指標サイズ Zは、全米について求める必要

通常、放射線作業に従事できる最小の年齢を

スク評価に必要なため、との分布の特徴を捉

がある.しかし、例えば、歯科用 X線装置台

a、 放 射 線 作 業 か ら 退 役 す る 最 大 の 年 齢 を b

数の全米の値は欠損を含む各弁!の報告値の和

として、 (
1
)式 の JSB分 布 で 特 徴 付 け ら れ る 引 。

である。この補正のため、①最も信頼性のあ

被曝管理状態にある職業人グループの線量

る州人口分布特性を解明する、②次に X線装

と年齢の 2次元分布を次に特徴付ける。今、

a

置台数の州分布特性を謁ベ、州人口分布特性
との関連性を検討する、③州人口当たりの X

U

ら ρX+ρX ‑JLx

線装置台数及び専門医師あたりの X線装置台
数の州分布特性を調べる、などにより、

X線

装置台数データの信頼性をパタン的に検討し

fm {(Y‑a)/(b‑Y) )‑JLy

，v

として、川、 (2) 式から、 U~N(O ， 1) 、

である。そして、

(
3
)

Uy

g玄

V~ N(O，1)

U、Vは 相 関 係 数 を rと し て

た.さらに、その年代的推移も併せて検討し
(U，V)~ N2 (0，0，1，
1
， r)

て信頼性を一層向上させた.
こ れ ら の 解 析 に SA Sソ フ ト ウ エ ア を 利
した。第一に、

m

と、

PROC SORT で 並 び 変 え て 、 特

(
4
)

2次 元 標 準 正 規 分 布 に 帰 着 さ れ る 4 J .

(
3
)、(
4
)式 の あ て は め の た め 開 発 し た FORTRAN

定の州の年代的推移を調べた.次に、人口等

コ ー ド HLNJSB4 )で、

に関する州の分布特性を歴年ごとにジョンソ

の デ ー タ に あ て は め た 例 を 図 3に 示 す . 図 の

ン SB分 布 { 以 下

(
a
)は 元 の デ ー タ の 2 次 元 頻 度 分 布 、

JSB分 布 と 略 記 ) で 特 徴 付 け て

解 析 し た 。 こ こ で 、 確 率 変 数 Yの JSB分 布 は 、

0
n{(Y-a)/(b-Y)}~ N(μ ，U2 )
，

(a(Y(b)

1980年 の 米 国 原 子 力 分 野
(
b
)は あ て

はめ後の理論分布を示す。両者は良く似てい

(
1
)

る こ と が 知 ら れ る 。 さ ら に 、 自 由 度 2のカイ
2乗 確 率 紙 に 図 の (
c
) に 示 す よ う に X2値 を 降 頃
I
}

のように定義される。データにこの分布をあ

位にプロットすると、プロット点は直線的に

てはめるには、

並び、適合度の良さが確認される.

PROC NLIN を 用 い る が 、 こ の

こ れ を S、
A Sで 行 う こ と を 試 み た . そ の プ

具 体 的 な 方 法 は 、 線 量 ・ 年 齢 2次 元 分 布 の あ

ロ グ ラ ム 例 を 図 4 に 示 す 。 線 量 Xに (
2
)式 の HLN

てはめのところで述べる。
解 析 の 結 果 を 図 2に 示 す 。 図 の (
a
)~ (
c
)は そ

分 布 を あ て は め る に は LNX=logX、 ラ ン ク ZUと
PROC REGで

MODEL ZU=X LNX; と 置 く

れ ぞ れ 1980年 に お け る 歯 科 用 X 線 装 置 台 数 、

して、

歯科医及び人口の州分布特性を対数正規確率

5 」 ま た 、 年 齢 Yに (
1
)式 の JSB分 布 を あ て は め

紙にプロットしたものである。実線は

JSB
分

る に は ラ ン ク ZVとして、 PROC NLINで

布をそれぞれあてはめた結果を示す。全体的

ZV=(LOG((ト BO)/(Bト Y)ト B2)/B3;

に良くあてはつまでいることが知られる.年

相 関 係 数 rは PROC CORRで 求 め る .

MODEL

と置く。

代的に 1960~ 1985
年まで調ベた結果、いずれ

鴎.
3
.と 同 じ デ ー タ を 用 い て 計 算 を 行 い 、

の 歴 年 も JSB分 布 で あ て は め ら れ る こ と が 知

OG G3D
及 び PROC GCONTOURで 図 示 す る と 、 図 5

ら れ た 。 こ の と き の JSB分 布 の パ ラ メ ー タ μ .

となる.相関係数 r が小さいので等高級は円

PR

σの歴年変化を図の凶に示す。ロ印で示した

に近い。しかし、データ数が多いので、相関

人 口 の μ 、 σは 安 定 し た 推 移 を 示 す 。 他 方 、

は 有 意 で あ る 。 こ れ ら の 計 算 は S A Sで 楽 に

A 印、+印で示した歯科用 X線装置台数及び

計算できるが、図 3の(
a
)、 (
b
)の よ う な S A S

商科医の μ 、 uは変化のある推移を示す e ほ

グラフは多少面倒なプログラムを作る必要が

かの州分布にも同様な特性が認められた。

ある。

‑92‑

、

a

まとめ

5

..敏・評価の釜本的方訟酋

日本原子力研究所は、米国環境保護庁との

r1985年 米 国 職 業 被

協力研究として実施する
曝 評 価 J のため、

人員推定

SA Sソフトウエアを湧入

線量年節分布指定

(
鰐 k番目の作業者グループ)

2 年 弱 の S A S使 用 経 験 に 基 づ い て 、 国
レ ベ ル の 職 業 被 爆 評 価 を 行 う の に S A S ソフ
ト ウ エ ア が 有 効 で あ る こ と を 、 2、 3の 例 で

た。

z
，
u
.:人員権定鱒観サイズ目l
のp
.
.
.
:
a
量/年・0
分布
v
.
. :鑓領当たりの人撤

c
u
.
.
.
:，j、分野での人員比率

，
J
、分野)

(
第 J番

示 し た 。 現 在 、 評 価 全 体 を S A Sで 行 う ベ く
検討中である。
(
第 i番 の 分 野 )

<参考文献>
1) USEPA:EPA 520/4‑80‑001， (Nov. 1980).

F..=J
;F.
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Na=Z
J Nu

J

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:1

"
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"
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与m呂田色凶﹀EE﹂司買どいM8za

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YEAR

州人口分布等の対数プロットい l;'~ (
c
) (実線は， ISB
分 布 曲 線 ) 及 び JSB分 布 パ ラ メ ー タ
μ 、 σ の 年 代 変 化 (1960‑19おコ)

‑93

SAS利用例

データの形式:変数とオプザペーションの 2次元配列

∞
CU; INFILE D
D
; INPUTGRP ，
XY
; LNX=ωG(X);

DATA

PROCSORT DATA=
O
CCU OUT=DSAG; B
YGRP DOSE A
G
E
;

‑
1目
'

3
.S
m
E3.0

PROCRANK NORHAL
ヰl
ρHOUT=DS; VAR X
; RANKSZ
U
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YG
R
P
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路T
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P
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N
X
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l
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OUTX P
=U R=RU; BY GRP;

H
O

PROC PLOT DATA=
OUTX; PLOTZU礼 NXU*LNX=川ソOVERLAY ;

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U LNX ;BY G
R
P
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OCCU OUT=AGDS; B
Y GRP AGED
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; RANKSZ
V
; BY G
R
P
;
PROC NLIN DATA=AG O
U花 ST=PRHY;

ι
z
2

H

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PARHS BO=17 Bl=80 B
2
=
ー1 8
3
=1
;
.)/83;
HODELzv・ 仏 何 日 ト 80)ノ 但 い 町 ト 82

目
乱.
0

DER.BO=‑1
I83/(Y‑BO); DER.Bl=
ー
1
IB3/(BI‑Y);
DER.B2=
ー
1
IB3;DER.83ー
・ (LOG((Y‑80)ノ (8ト Y))‑82)ノ83..2;
OUTPUTOUT
=
OUTY P
=V R=RV; BY GRP;
3
e
e

(

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・

PROC PLOT DATA=
OUTY; PlρTZV YV*Y='μ10VERLAY ;

・

R
P
;
PLOT R
V Y ;8YG
PROC CORR DATA=OUTUV OUTP=CORR; VAR U V
; B
YG
R
P
;
1
1
1I
J

線量年齢分布モデル用

SASプ ロ グ ラ ム

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ω3.0

1
H

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旧工日

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H

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変数変換後の線;定年 i
協の更Jl論分布

，
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，

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口

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S口

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， 2口

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7

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82

口.
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口
.
口5

カ イ 2乗 確 率 紙 に よ λ 適 合 &

線 量 年 齢 分 布 モ デ jレHLNJSBの あ て は め

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]5

‑94‑

二二 l
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二二:
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・
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向上に対する等高線

SA Sによるあてはめ結果の出力図

日本 SASユーザー会 (SUGI‑J) 尤度関数に基づく統計的推測 岩崎 学 防衛大学校数学物理学教室 S t a t i t i c a l I n f e r e n c e Based on t h e L i k e l i h o o d Function Manabu I w a s a k i h eN a t i o n a lD e f e n s eA c a d e m y D e p a r t m e n to fM a t h e m a t i c sa n dP h y s i c s，T 1‑10‑20 H a s h i r i m i z u， Yokosuka， Kanagawa 239 Japan 要旨 u nノ / ¥ " " 免 キーワード: ヲ ハV すのよい を定にた 介検とい 紹性こ用 の意るを 法有す H 方︑化 P く定フ A づ推ラ R 基問グ G に区を/ 数︑状 S 関定形 A 度推の S 尤点体 ︑全る つ後のす 一た数詞 のし関強 中を度を の明尤と チ説︑こ 一るにる ロす特れ プ開︒ら アにる得 の数べが 々関述報 種度を情 る尤ンな す数イ切 関対ラ適す にびトる示 測及ウすを 推数ア関例 的関のにの 計度法数か 統尤手母つ . . 尤度関数、検定、推定 最尤法 AIC、SAS/GRAPH 1. はじめに 2. データ解析 v s . 数理統計 一つの与えられたデータセットに対し、グラ フ表示を含めた様々な統計手法を適用しなが ら、そのデータの持つ特徴を浮き彫りにして いくというプロセスは、データ解析を行なう 上で必要欠くべからざるものである。また、 そのアナロジーとして、一つの統計手法(例 えば正規分布の平均の区間推定等)に対して も、異なる様々な立場 ( N e y m a n ‑ P e a r s o n流 、 F i s h e r流 、 B a y e s流 、 W a l d流等)からそれを 吟昧することによって、その手法に対する我 々の理解を一層深める結果をもたらすことが 可能になる。したがって、様々な統計手法の 使い方をマスターすることも必要であるが、 それらの背景にある考え方をも含めて理解す ることは劣らず大切である。これら統計的推 測に関する様々なアプローチに関しては、 B a r n e t t ( 1 9 8 2 ) が詳しい。 尤度関数を定義するには、次節で述べるよう に、確率変数 Xの分布が与えられていなくて はならない。これは言い換えると、 Xに関す る確率モデル'がひとつ特定されていることを 意味する。しかし、現実の問題においては、 そのモデルが明確な形で設定される状況は稀 であるかも知れない。 書あ推測解い 成で的推タお たい計た一に つ薄統いデ育 まがく用の教る とみづを際計れ ま染基示実統わ た馴に表︑︑思 れに数フはくと か般関ラ法なる 書一度グ方です でて尤ののけ揮 語つ︑数こだ発 本がる問︒るを 日たれ度るあ力 ︑しわ尤すで成 は︑思に介用の でくと特紹有そ 論・笹川う︑をにも 本がろ割法析て そこで、いわゆる探索的データ解析の諸手法 が、特に最近ではもてはやされていて、デー タ解析の推進者の中には、古くさい数理統計 など役に立たない、と極言する人達もいるよ うである。以前の(そして依然として)統計 の世界では、 B a y e s i a nv s .f r e q u e n t i s tの 論争があったが、最近では、 m a t h e m a t i c a l s t a t i s t i c i a nv s .d a t aa n a l y s t の対立が目 立ってきているように思われる。 確かにこれまでの「統計」の世界は、 R . A . F i s h e r 以後モデル中心に発展してきた。 E . L . L e h m a n n も、そのインタビュー記事の中 で 95‑

また、 Xが連続的な確率変数で、その確率密 度関数を f(x) とするとき、 f(x) その ものが確率を表わすのではなく、微分要素 dx をかけた f(x)dx が確率を表わす ことに注意する。したがって、 Xを、例えば g を狭義単調関数として、 Y=g(X) と変 数変換するとき、 Yの確率密度関数は単に f(g‑1 ( Y))とはならないことは周知であ ろう。 " 1l r Jo u l da g r e el r Ji t ha l lt h ec r i t i c sI r Jh o . ti c si S ) s a yi t ' s( m a t h e m a t i c a ls t a t i s r Jed o n ' t t o os t r o n g l Ym o d e l ‑ o r i e n t e d :l r Jt h e s em o d e l s . " K n ol " T h eb i gt h i n gt o d a yi sd a t aa n a l y s i s a n dn o n p a r a m e t r i c s‑ " { み4 け未 xo f での がここ 数こ︒て e c a u s et hi sdi r e c ti o ni s b a c Ka g ai n， b c h a o s ." のれトの " B u ti ts e e m st om ec l e a rt h a ta f t e ra I r Jh il et h ep e n d u l u ml r Ji 1 1p a r t i a ll ys l r Ji n g 問︒るえ 度るあ考 密すでと 率と)数 確たル聞 υ Xさ ク 0 数定べを 変特() 率つ数︒ 確と母じ ︑ひの 今と知 f と述べている ( " AC o n v e r s a t i o nl r Ji t hE r i c h 1 9 8 6 ) L .L e h m e n n "S t a t i s t i c a lS c i e n C e( 1 .2 4 3 ‑ 2 5 8 )。しかし彼は続けて L(D:x) = f(x:D) と置き、これを 0の尤度関数 ( l i K e l i h o o d f u n c ti o n)と呼ぶ。また、 L(D:x) の自然 と結論している。 、 a 対数をとったもの また、 P . D i a c o n i s は、同じくインタビュー 記事の中で ‑S14UVJ h H H ︐Fhua +L'ta hH1t ' 句4 ・ 4 句 nHVHu u n H υ ふl nHυρし " 4liFaηL nHυUY ︽巴句4 ll 4 句 J円u v l ハ 巴 J門 U ρし + l u ︽ 巴 nHPl ︽ ピ ︽ 巴 J門 uvl uvnH 4 弓 nHHU 'jLnHn川υ nud b ︐ L L ふ ふ uvJ 門 U 4 句 r t n H LHH ハ U 4 弓 paHunH HU ハ Ui1 m川 + し ハ 巴 pa 巴 uynH ︽ ︽ 巴 ハu v l ︽ 巴 L ν R H HUJ門 U+lU T‑‑nHnH "句 4il 見( D: x) = l o gイL(D:x)} を対数尤度関数 ( l o g ‑ l i K e l i h o o df u n c t i o n ) という。 o n a l dA . F i s h e r 尤度関数は、実質的に最初 R ( 1 8 9 0・1 9 6 2 ) によって導入され、以来統計的 推測の中心的役割を担ってきた ( F i s h e r ( 1 9 5 8 . 1 9 5 9 ) ) 。また、尤度による推剖の推 進者の一人である G . A . B a r n a r d は、確率と 尤度との違いについて次のように述べている。 と言っている ( " AC o n v e r s a t i o nl r Ji t hP e r s i 8 6 )1 . D i a c o n i s "S t a t i s t i c a lS C i e n c e (19 3 1 9・3 3 4)。しかし、彼は(さすがに) " P e o P l el r Ji 1 1s e et h a tt h ec o m p u t e ri s a t h m a t i c si si m p o r t a n t， a n d i m p o r t a n t， m r Ji t h o u tb o t ho ft h e m Y O Uc a n ' tg e ta l o n gl a n db e ap r o f e s s i o n a l . " "恒包E 旦t h ee x p e r i m e n ti sc a r r i e do u t ( i . e .i nt h ed e s i g np r o b l e m )p r o b a b i l i ‑ h ee x p e r i m e n t t i e sa r er e l e v a n t . 丘旦Lt 1i K e li h o o d sa r er e le v a n t . " ( B a r n a r de t 6 2 ) )。 a l .(19 と続けている。バランス感覚こそが統計には 必要不可欠であると思われる。 3. 尤度関数 3.2 尤度関数の性質 3 .1 尤度関数と対数尤度関数の定義 尤度関数は定数倍だけの自由度を持つ。すな (D:x) を (Dに無関係な)定数倍 わち、 L したものも、。に関し同じ尤度関数であると 見なされる(対数尤度であれば、ある定数を 加えることに相当する)。したがって、この 定数倍の自由度を無くすために、尤度関数を 何らかの形で規準化することが必要となるが、 通常、。に関する最大値 m a x ( }L(D:x) で 割って、その尤度関数の最大値が 1になるよ うにしておくことが多い。 尤度関数を導入する前に、まず確率の持つ二 つの役割について述べる。 2種類の事象 A 及び B の確率を、それぞれ PイA }， PイB} と書く。そのとき、 PイA}/PイB} は、事象 A の事象 B に対する相対的な確からしさ (オッズ)を表わしている(第 1の役割)。 さらに、 B として全事象 Q を取ると、 PイA} それ自身は、事象 A の絶対的な確 からしさを示すことになる(第 2の役割)。 すなわち、確率は異なる事象の聞の相対的な 確からしさを表わすのと同時に、与えられた 事象の絶対的な確からしさをも表現するもの である。 。l 、D2 を 0の相異なる二つの値としたと き、それらに対応する尤度関数の比(尤度比) a QU tu

L(81 ;x)/L(82 ;
x
)
さのれ
し数さは
ら関ルに
も度セ合
尤尤ン場
な(ヤの
的るキ数
対れで関
相さ子度
る釈分尤
す解母数
対と分対
にすは
2わ 度 )
0表 由 意
のを自注差
lい の に の
0合 倍 と ら
︑度数これ
はの定るそ

となる。さらに、正規尤度の場合、確率変数
f
i
d
u
c
i
a
l分布)に移
の分布を母数 0の分布 (
行することが容易に為される。正規尤度に関
しては A
n
s
c
o
m
b
e
(
1
9
6
4
) 等、また、 f
i
u
d
u
‑
i
s
h
e
r 自身の著書
c
i
a
l分布に関しては F
(
F
i
s
h
e
r
(
1
9
5
8
) )及び Wi
1
Ki
n
s
o
n
(1
9
7
7
)を
参照されたい。

・・

ah

‑
8に づ は る 推 で ば り す ?
判︒基々いら然︑えた慮
i数に我用か自例つ考け
り母夕︑をみは︑かもい
け知一際報ののちなをな
x未 デ の 情 報 る わ い タ ら
河︑たその情えな用一な
:はれ︑ての考すはデば
数できがべらと︒てたれ
関下測るすれるるべつけ
度の観あっそああすかな
密件はで持てでもをなけ
率条測ののしきでタれ避
理一確う推る値そべ要一さは
亙のい的れ測︑る必デ測度
重 Xと計わ観りれたた観態
本数た統なのあさまれはう
ー一変れる行らで為︑さいい人
J
一率さすてれきはり測るとる
3一 確 定 関 い そ べ 測 あ 観 あ る え

立(81 ;x
) 一 見 (82;
x
)

Jjf

が相対的な尤もらしさを表わすことになる。
このことは、前節で述べた確率の第 1の役割
(相対的な確からしさ)に対応している。し
かし、確率密度関数の場合には微分要素
d x をかけて積分することが許されるのと
異なり、尤度関数は微分要素 d8 が一般に
定義されない。このことは、確率がもう一つ
の役割(絶対的な確からしさ)を持つのに対
し、尤度は相対的な尤もらしさしか表現出来
ないことに対応している。しかし、微分要素
が無いために、 h をある(狭義)単調関数
として、て=h(8)としたときのでに関す
る尤度関数は単に

L(τ;x) =L(h‑1 (τ);x)

仮に、観測値の持つ情報はそれらの(対数)
尤度関数ですべて表現されているとするなら
ば、。に関する統計的推測は、観測値から計
草される尤度関数のみによって為されるべき
であるという結論に達する。このように、統
計的推測を観測値から計算された尤度関数に
より導かれるものに限定すべきであるとする
原理を、尤度原理 (
1i
k
e
li
h
o
o
dPri
n
c
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p
l
e
)
という (
B
i
r
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b
a
u
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0
9
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)、C
o
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i
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k
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0970、B
e
r
g
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ra
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dW
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l
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r
t
(
1
9
8
4
) 等を参
a
y
e
s統計の人達にとっては尤度原理
照) B
は当然成立すべきものであるが、尤度原理に
対する批判は多い。尤度関数による推測の最
初の推進者は R
.
A
.
F
i
s
h
e
rであるが、 F
i
s
h
e
r
の提唱する "
f
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d
u
c
i
a
l分布による推測"は尤度
原理に従わない (
W
i
l
K
i
n
s
o
n
(
1
9
7
7
) 参照)。

とすればよいことになる。

3.3 正規尤度
平均 0が未知、分散 0 2 が既知の正規分布の
確率密度関数は

f(8;x)
= (2πσ2)-~exp{-(x-8)2 /2σ2}
十度
は密
l率 は
数 U確数
関川︑関
度叩き度
尤(除尤
る度を数
す尤倍対
関規数
に正定た
0を は ま
のれ)
そこうる
︑(いす
で)と致

の X )一

る K Mと
あい M 数

で L U関

・

ah

0

4. 尤度による統計的推測

立(
8:x) = 一 (x‑8)2 /202

ここでは、考察の対象となる母数は 1個であ
るとする。確率モデルに含まれる母数は接数
個あるのが普通であろう。しかし、母数に関
する詳細な議論を行なう際、その対象となる
のは、分割表におけるオッズ比のように、 1
個である場合が少なくない。その他の母数は、
局外母数 (
n
u
i
s
a
n
c
ep
a
r
a
m
e
t
e
r
s
) として扱
われるか、あるいはそうでないにしても、と
りあえず考察からは除かれる。例えば、正規
分布に関する推測において、平均 μ と分散
0 2 の同時推測を行なうことは稀であろう。

という 0に関する 2次式となる。したがって、
その形状は最大値 8=x における 2次微係
数 (‑1/02 )によって完全に決定される。

ら場数のさ理点
かい関こ示近発
値多度︑が漸出
現が密)とのの
実数率はこて)
の本確でくべ論
数標(下づす理
変︑もの近ど計
率はて件にん統
確数つ条数との
う関あ則関ほ合
従度で正度︑場
に尤何の尤はい
布教が種数実多
分対布る対事が
一る分あのの数
同れのる布こ本
でさ元す分︒標
立算︑関規る(
独計合に正れ論

9
7

B a r n a r de ta l . ( 1 9 6 2 )、B a s u ( 1 9 7 5 )、 D e m p s t e r ( 1 9 7 4 )、 K a l b f l e i s c h ( 1 9 7 1 )、 K a l b f l e i s c ha n dS p r o t t ( 1 9 7 0 )、 S p r o t ta n d Kalbfleisch(1969) 等、特に Ed~ards(1972) の著書を参照されたい。 4.1 点推定(最尤法) 未知パラメータ 6の点推定値として、最尤推 J) 定値(すなわち、尤度関数の最大を与える ( を採用する。この方法は R . A . F i s h e r によっ て提唱され、その後推定論における中心的話 題として、数多くの研究がなされた。特に標 本数が多いときにこの方法はきわめてよい性 質を持つことが知られている。この方法の一 つの大きな利点として、最尤推定値はパラメ ータの変換に対して不変なこと、すなわち、 0を 0の最尤推定値としたとき、。の一価関 数 h(( J) の最尤推定値は h(( J) で与えら れること、があげられる。 4.2 区間推定 Hド 后 回 山 山 弁 品 尤度関数による推測のアウトラインを以下に 述べるが、詳しくは B a r n a r d (1 9 67 ) 、 かるは欠 のけと可 るおこ不 すにるに 定聞け定 設区避設 を頼撮の 端信同聞い にはと区な ろれ性頼要 ここ意信必 と︑任︑合 のがのし場 つる定かの く残決しこ いはの が性数いは 比意係な表 度任頼来数 ん + 問題は、どのようにしてある母数を他のもの とは区別した形で取り出すかであるが、これ は局外母数の消去の問題とも深く関係し、一 概にどの方法がよいとも言えず、ここではこ れ以上触れないことにする(詳しくは、例え a l b f l e i s c ha n dS p r o t t ( 1 9 7 0 )、B a s u ば 、 K ( 1 9 7 5 ) 等を参照)。 ここでの議論は、母数の値の尤もらしさが、 最も尤もらしい母数の値(最尤推定値)に比 べ、相対的にどの程度までならば許容範囲と 言えるのかという観点に基づくものであって、 尤度に関する性質として 3.2節で述べたよ うに、母数の値の絶対的な尤もらしさに基づ くものでない。絶対的な尤もらしさを保証す るためには、 N e y m a n ‑ P e a r s o n流の信頼区聞か、 F i s h e r流の f i d u c i a l分布に基づく区間の計 算、したがって標本空間に関する積分(数表) が必要となる。 4.3 検定(有意性検定) 司 a 検定も尤度比を基に行なわれる。帰無仮説 Ho:{J={Joを検定する際、 H。の下での Jo ;x) の、最大尤度 L(百 ;x) 尤度 L( { に対する比(あるいは、同じことであるが、 対数尤度の差 Q( { Jo ;x) 見 (e;x)) を取り、これがある一定の値以下であるとき に、。。はデータに照らし合わせて尤もらし くないとして帰無仮説を棄却する。 この場合も、仮説検定における有意水準の設 定と同じく、帰無仮説を棄却する尤度比の限 界の設定に任意性が残る。しかし再び、数表 は必要ない。 Ed~ards(1972) は、棄却すべき 点推定値だけではその値の精度はわからない。 そこで、ある幅をもってパラメータの推定を 行なうことが推奨されるが、その際、最大尤 度に対する尤度比がある一定の値(例えば 1 / 2 0等)であるところに区間の端を取る。こ れは、通常の ( N e y m a n ‑ P e a r s o n流の)信頼区 間と大いに異なる点である。 標本数が多い場合に最尤推定量はほぼ正規分 布に従うことを用いて(信用して)、最尤推 定値の両側に等しい幅の区間を設定すること がよく行なわれる(標準誤差)。その際の区 間幅の計算は、正規尤度の場合には分散が最 尤推定値の近傍における尤度関数の 2次微分 によって求められるという事実に基づくので あるが、局所的な性質をある意味で大域的な 場面に適用するのであるから、その推定量の 正規近似がうまく行かない場合には、結果の 解釈を誤り易い。この欠点は、尤度関数の全 体の形状を見ることによって避けることが出 来る(第 6節の例を参照されたい)。 対数尤度の差の規準として ‑2を、経験的に 薦めている。 5 モデル選択 前節での議論は、確率モデルが一つ特定され たとの条件の下での、未知母数の推測に関す るものである。そうではなく、設定すべきモ デル自体をいくつかの候補のモデルの中から 選び出すのがモデル選択である。モデル選択 の際の規準としては、赤池の A I Cが有名で ある(赤池(19 7 6 )、坂元他(19 8 3 ) 等)。モ デルに含まれる母数が複数個あるときに、そ れらの扱いをどのようにしたらよいかは、古 くから議論の対象となってきているが(例え o x( 19 5 8，1 9 61 )) 、 A I Cはその問題に ば C 対する一つの、しかし見事な解答を与えてい る。また、検定の問題もモデル選択の問題と して捉えることが出来、 A I Cが適用される のであるが(赤池 ( 1 9 7 9 ))、そのときの推論 の形式は 4.3簡で述べた方法と一致してい 98‑ 、 a

定 分 る 非 1し し 親 推︑ありが︑そ物 尤のでな方く︒放 最てフかのきるは のいラは値大かフる 2 つグ形いがわラい Uに の 数 き 値 が グ て ︑値数聞大のとてい ちの関︑も度これ付 わ n度 は り 尤 い つ 近 なの尤によもしにに す か 数 き 1り ら る ) (つ対と︑よもな数 のくるいも値尤く対 際いすさかいりきの た︑関小しさよ大度 し)にが︑小てが尤 定 1 2 数 で も つ n規 固 は U本 称 り が ︑ 正 と値散標対よたて( る (AICでは、対数尤度の差として‑1を 採用していると見なされる)。ただし、一致 しているからと言って、その背後にある考え 方が同じというわけではない。事実 A I Cは 尤度の標本空間に関する積分をその定義の中 に含み、したがって尤度原理には従わない。 モデル選択の問題と、モデルが与えられたと きの統計的推測の問題との聞には、若干のギ ャップがある。例えば、母数の推定における 一致性 ( c o n si s t e n c y )は、推定量(あるい は推定値)の持つべき望ましい性質であるが、 モデル選択においては、仮に一致性を、標本 数が増えたときに真のモデルが選ばれる確率 が 1に近づくことであると定義すると(これ とは別の定義は考えにくい)、その意味での 一致性はモデル選択の規準の持つべき望まし い性質であるとはいえない。なぜならば、真 のモデルというのは、現実の世界では到底知 り得ないからである。 盟主ムユ 図 3は、位置母数 Oを含むコーシ一分布、す なわち、確率密度関数が f(x;D) . . l/[n{l十 (X‑D)2}] で与えられる分布、から 3組の 2個の観測値 (2.8， 3.2)， (2， 4) 及 び (1， 5) を得たときの、それぞれの観測値の組に対す る 0の対数尤度関数のグラフである。 6. 尤度関数の形状のグラフ表示 (2.8， 3.2) の場合には対数尤度関数は 普通の形をしているが、(2， 4) では最大 値における 2次微係数が無限大になっていて、 (1， 5) では 2個の極大値を持っている。 したがって、後二者では、通常の手続きに従 って推測を行なうと、誤った結論に達してし まうことになる。 尤度関数のグラフ表示のいくつかの例を示す。 非 AF 'Oつ 初︑持 MoZ 日は個 以れ 1 ・印こを ' 阿る量 Pあ 変 ル M で共デ a lm aの る モ 凶も取ド 凶たを一 同つ値ザ 門取のハ らみ例 hM 一︑かの比 一 一 は )1の 一 はx 6 国図口一た印 λ(t;z) = λ 例 6.2 及び例 6.3 のグラフは SAS/ GRAPHを用いて作成した。このように、 グラフ表示はデータ解析における予備的な段 階だけでなく、解析の本質的な部分において も有効に働くのである。 。(t)exp(z {3) をあるデータに適用した際の、母数 Bに関す る周辺対数尤度立({ 3 ) (実線)及び、それ を近似する正規尤度の対数(点線)のグラフ である。この場合、正規近似が極めてうまく いっていることが見て取れよう。 前 2 . 0 一点鎖線で表されているのが、通常の検定に よって有意になる範囲であり、帰無仮説 Ho:3 {=O は、{3=Oにおける対数尤度関 Q(0)がこの一点鎖線よりも上にあ 数の値 . るので、棄却されない(A 1C を用いると、 立(0)く‑ 1 であるので、 Bはモデルに取 り込んだほうがよいとの結論になる)。 ‑ 1 . 0 。 。 1 .0 β 。 一 一 ‑2R(β)=3.84 盟立ム̲2̲ 図 2は、平均が既知 (μ=0)の正規分布に おいて、標本数 nとして、 R ( s1 、 v S 2 =n‑ 1 L : Xj 2‑ 1 Jτi 図1 C o xの比例ハザードモデルにおける周 辺対数尤度(実線)とその近似正規尤 度の対数(点線) ( K a l b f l e i s c ha n d . 8 3 )より抜粋) P r e n t i c e ( 1 9 8 0，p 99‑

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Y1=‑2.5本 (LOG(X) + 1/X) + 2.5;
Y2=‑10本 (LOG(X) + 1/X) + 10;
Y3=‑50本 (LOG(X) + 1/X) + 50;
OUTPUT;
END;
RUN;
SY門BOL1 L=1 I=JOIN V=STAR;
SY門BOL2 L=2 I=JOIN V=DIA門OND;
SY門BOL3 L=4 I=JOIN V=SQUARE
PROC GPLOT;
RUUOT 〈Y1Y2Y3〉 吋 / OVER山

'

VAXIS=‑10 TO 0 BY 1;

F

図 2 平均既知の正規分 における分散 a2 の対数尤度関数
(ただし、 n‑
1
1X j =1 と固定、 n=5、2
0、1
0
0)

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〉二;〉てー~g...&-8.'6~

，，~争&-&'O-&1õl W .. ・ .0'

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[ 1 4 ]E d w a r d s，A . W . F . ( 1 9 7 2 )L i K e l i h o o d . C a m b r i d g eU n i v e r s i t yP r e s s， C a m b r i d g e . . A . ( 1 9 5 8 )S t a t i s t i c a l [ 1 5 ]F i s h e r，R 1 1 e t h o d sf o rR e s e a r c hW o r K e r s( 1 3 t h U斗辺且1 .0 1i v e ra n dB o Y d， E di n b u r g h . (鍋谷・遠藤訳 ( 1 9 7 0 ) 室主去藍 [ 1 ] 赤池弘次 ( 1 9 7 6 )情報量規準 A I Cとは その意昧と将来への展望.数理 ‑ 1 1 . 科学(3月号)， 5 1 9 7 9 ) 統計的検定の新しい考 [ 2 ] 赤池弘次 ( え方.数理科学 0 2月号)， 5 1・5 7 . 何か . J . 0 9 6 0N o r m a ll i K e l i ‑ [ 3 ] A n s c o m b e，F h o o df u n c t i o n s .A n n a l so fI n s t i t u t e t h e m a t i c s， 1 6， o fS t a t i s t i c a l 門a 11 9 . . A . ( 1 9 6 7 )T h eu s eo ft h e [ 4 ] B a r n a r d，G l i K e l i h o o df u n c t i o ni ns t a t i s t i c a l p r a c t i c e .P r o c e e d i n g so ft h eF i f t h .2 74 0，U n i v . B e r K e l e yS y m p o s i u m， 1 e r K e l e y . C a li f o r n i aP r e s s， B [ 5 ] B a r n a r d . G . A .， J e n K i n s，G .門. a n d . B . ( 9 6 2 )L i K e li h o o d W i n s t e n，C i n f e r e n c ea n dt i m es e r i e s .組虹旦L o ft h eR o n lS t a t i s t i c a lS o c i e t y， 包斗旦U ， 1 2 5， 3 2 13 7 2 . . ( 1 9 8 2 )C o m p a r a t i v eS t a t ‑ [ 6 ] B a r n e t t，V i s ti c a1I n f e r e n c e .S e c o n dE di t i 0 n . J o h nW i 1 e ya n dS o n s .N e wY o r K . . ( 1 9 7 5 )S t a t i s t i c a li n f o r m a ‑ [ 7 ] B a s u，D t i o na n dl i K e l i h o o d . 包出出ι 包ι 旦 三 J . ， 3 7， 1 ・7 1 . [ 8 ] B e r g e r，J . O .a n dW o l p e r t，R . L . ( 1 9 8 4 ) T h eL i k e l i h o o dP r i n c i p le . l n s t i t u t e o f門a t h e m a t i c a lS t a t i s t i c s . C a li f o r n i a . [ 9 ] B i r n b a u m，A . ( 1 9 6 2 )O nt h ef o u n d a ‑ t i o n so fs t a t i s t i c a li n f e r e n c e . J o u r n a lo ft h eA m e r i c a nS t a t i s t i c a l 7，2 6 9・3 2 6 . A s s o c i a t i o n，5 [ 1 0 ]C o x，D . R . ( 1 9 5 8 )S o m ep r o b l e m s c o n n e c t e dw i t hs t a t i s t i c a l i n f e r e n c e .A n n a l so fM a t h e m a t i c a l 9， 3 5 7・3 7 2 . S t a t i s t i c s， 2 . R . ( 1 9 6 1 )T e s t so fs e p a r a t e [ 1 1 ]C o x，D f a mi 1 i e so fh y p o t h e s e s .P r o c e e d i n g s o ft h eF o u r t hB e r K e l e yS y m p o s i u m， 1 .1 0 5 ‑ 1 2 3 .U n i v e r s i t yo f e r K e1 e y . C a1 i f o r ni aP r e s s，B [ 12 ]C o x，D . R .a n dH i n K l e y，D . V . ( 1 9 7 0 T h e o r e t i c a lS t a t i s t i c s .C h a p m a na n d o n d o n H a1， L [ 1 3 ]D e m p s t e r，A . P . ( 1 9 7 4 )T h ed i r e c tu s e o f1 i K e li h o o df o rs i g n i f i c a n c e t e s t i n g .P r o c e e d i n g So fC o n f e r e n c e o nF o u n d a t i o n a lQ u e s t i o n si n 3 53 5 4 . S t a t i s t i c a l l n f e r e n c e， 3 D e p a r t m e n to fT h e o r e t i c a lS t a t i s t ‑ n s t i t u t eo f門a t h e m a t i c s， i c s， I U ni v e r si t yo fA a r h u s， D e n m a r K . ・ ・ ・ ・ 4 ・ ・ 4 h 研究者のための統計的方法，森北出版) [ 1 6 ]F i s h e r，R . A . ( 1 9 5 9 )S t a t i s t i c a l 1 1 e t h o d sa n dS c i e n t i f i cI n f e r e n c e ( 2 n dE d i t i o n ) .O l i v e ra n dB o Y d， E di n b u r g h . (渋谷・竹内訳 ( 1 9 6 2 ) 統計的方法と科学的推論，岩波書店) [ 1 7 ]K a l b f l e i s c h，J . D . ( 1 9 71) L i K e li h o o d m e t h o d so fp r e d i c t i o n .F o u n d a t i o n s o fS t a t i s t i c a lI n f e r e n c e( V . P . G o d a m b ea n dD . A . S p r o t t( E d s . )， 3 7 8・3 9 2 .H o l t，R i n e h a r ta n dW i n s t e n o fC a n a d a， T o r o n t o . [ 1 8 ]K a l b f l e i s c h，J . D .a n dP r e n t i c e，R . L . ( 9 8 0 )T l l eS t a t i s t i c a lA n a l y s i so f F a il u r eT i m eD a t a .J o h nW i l e ya n d e ω Y o r K . S o n s， N . D .a n dS p r o t t，D . A . [ 1 9 ]K a l b f l e i s c h，J ( 1 9 7 0 )A p p li c a t i o no f1 i K e li h o o d m e t h o d st om o d e l si n v o l v i n gl a r g e n u m b e r so fp a r a m e t e r s .J o u r n a lo f t h eR OYaIS t a t i s t i c a lS o c i e t y， 包じ旦U ， 3 2 .1 7 5・2 0 8 . [ 2 0 ] 坂元慶行，石黒真木夫，北川源四郎 0 9 8 3)情報量統計学.共立出版. [ 2 1 ]S p r o t t，D . A .a n dK a l b f l e i s c h，J . D . ( 9 6 9 )E x a m p l e so fl i K e l i h o o d sa n d c o m p a r i s o nw i t hp o i n te s t i m a t e sa n d l a r g es a m p l ea p p r o x i m a t i o n s . J o u r n a lo ft h eA m e r i c a nS t a t i s t i c a l A s s o c i a t i o ， ̲ Q 6 4 .4 6 8・4 84 . [ 2 2 ]W i l K i n s o n，G . N . ( 1 9 7 7 )O nr e s o l v i n g t h ec o n t r o v e r s yi ns t a t i s t i c a l i n f e r e n c e .J o u r n aIo ft h eR oYa1 S t a t i s t i c a lS o c i e t y， S e r i e sB ，3 9 . 1 1 9・1 71 . ・ ‑101‑

日本 SASユーザー会 (SUG卜J) 時間依存性共変量を含むコックス回帰 大橋靖雄* 0石 垣 智 子 料 *東京大学医学部附属病院中央医療情報部 材スミスクライン・藤沢側 EDP部 Cox R e g r e s s i o nw i t h Time D e p e n d e n t 'C o v a r i a t e s Yasuo O h a s h i* U n i v e r s i t yH o s p i t a lC o m p u t e rC~nter， U n i v e r s i t yo fT o k y oH o s p i t a l H o n g o， 7 B u n k v o ‑ k u， T o k y o * Tomoko I s h i g a k i* E l e c t r i c Data P r o c e s s i n g， S m i t hK l i n e& F u j i s a w aK . K . SKB B u i l d .，6，S a n b a n c h o，C h i y o d a ‑ k u，T o k y o 要旨 セミパラメトリックな生存時間解析を行う C O X回帰は、 S A Sでは P H G L Hプロシジャで実行できる。しかし、応用 範囲が広 L、と思われる時間依存性共変量を含む解析は、 S A Sでは実行できない。今回、 S A S /J t . I Lでこのためのプ ・ ログラムを開発したので紹介する。 a キーワード: ‑ . SAS/IJ v 1L，時間依存性笑費量 1.はじめに A S E l S A SではU陀 I E S T ' 生存時間解析のためのプロシジャとして B L I F E R 回が、サプリメンタリライブラリーでは P H G凶が提供され ている。 時間を追って能W，J Iされている共変量の例としては、癌マーカー など患者の病態と共に変化する臨床検査データ値、糖尿病の血糖 値のように i 誠現療を示す掛票、心臓地の延命効果を調べる研 白草野去(移値を行ったか否か)などがある。また時間依 究における i 存性の措置を人為的に構成して、比例ハザード性の仮定を慌E する方法も提唱されている。 ( c f .C o xa n dO a k e s・21) 本プログラムでは、フォローアッフ.デー夕、すなわち時間依存 性共変量については、銃規途中でタ損が無いことを仮定して L、 る 。 もし対員があるようなら、適当な方法で補間することが}日要であ る 。 このような時間依存性共変量を用 L、て比例ハザードモデルに基 H D Pでは m づ〈セミパラメトリックな解析を行L、たい時には、 B で実行可能なのにもかかわらずS A Sでは不可能である。そこで、 時間依存性共変量を含む∞X 回帰を S A S / 1 札でプログラミングした。 1 ]に示されて L、る通りであり、き扮尤度(J...((iL I K )に対する 文献 [ e 抗o n ‑ R a p h s o n 法で求められる。タイはB r e s l o wの 最尤推定量がN 近似によって処理して L、る。量慰明育報1 予U (I)も計算され、これ によってパラメータの標準備差も求められ出力される。 2 .プロブラムの構成 3.プログラムの限界 本プログラムの構成と作成される S A S データセットを図 1 に 、 持票のリストを図 2に示す。 解析にあたって用意するのは、 R O C 本プログラムでは、自重加ヲな変数選択は出来ない。但し P I 札中の i = : f 7 1 J のヲ脂定を通じて、計算を繰り返し変数選択に必要 な χ2を計算することはできる。 l 蹄 また、本プログラムには、基準ハザードを計算したり、層 g 析を行う梯巨もないが拡彊は容易である。 S A SM A T R 1 X によるコードについては筆者あてに連絡されれば提 S A Sデータセット名￨ 変数 B A S I C I I D，時間に依らない共変量 F O L L O¥ r I T I肥 3 つのデータセットから、解析に用いられる匿淀3士~データ セット叩郎B A S、E鋼依存性共変量データセット蹴.KFIl..(時点、 I D でソートされており、死亡の起きた時点のデータのみが抽出され ている)、死亡の起きた時点のリスクセットの情成を示す'tURKFU..P、 B E Rが作られる。 リスクセットの大きさを示す問H 最尤推定量の計算は限OC1 札文以下で行われる。計賠去は参考 ( S V ， lS V 2， ・ ・ ・ ) I I D，量廠￨蹄点(円I 阻L 時間依存性共変量 ωV ， lD V 2，…) I I D，打切りあるいは死亡時点 σ 1 H E 入 供する用意がある。 帯実におL、ては、糖尿病性綜顕曜の発症・進展に対して血中グ リコヘモグロビンおよび血鰐値の影響を調べた結果を報告する。 打切りか死亡か(四回R ) 参考文献: 以上の 3つのS A Sデータセットである。図 1、図 2では時間に依 存しむ、臣民ヂ互理として 2つ、時間依存性共変量として 1つを 郎、て L、るが、一蝦に幾つ用いてもよ L、。その場合はプログラム リストで・・・となっているところを修正すればよ L 。 、 [ l ]K al b f l e i s c handP r e n t i c e ( l 駒): " T h eS t a t i s t i ω l A n al y s i so fF a i l u r eT i舵Dat a "，' r Ii l e y [ 2 ]C ox加 dO a k e s ( l銘 4): "Anal y s i so fS u r v i v a lDa凶"， 。 J a pman 色 H a l l ‑103‑

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Y ‑
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‑106

日本 SASユーザー会 (SUGI‑J) 構造活性相関分析における ロジスティック回帰法の適用 吉田元ニ 住友化学工業側大阪研究所 On the l o g i s t i c regression analysis i n QSAR M. Y o s h i d a Sumitomo c h e m i c a lC o .， L t d . Osaka R e s e a r c hL a b o r a t o r y 要旨 分子設計、とくに薬物設計を支援するコンビュータ・システムの活用が近年注目を集めてい る。 そのなかでも薬物の構造特性と活性の関係を統計的に解析する定量的構造活性相関分析 ( Q S A R :Quantitative Structure and Activity Relationships ) は 実 用 の レ ベ ル で 活 用 ~ さ れ て い る 。 乙 の よ う な Q S A R に お い て は 、 活 性 値 が 連 続 量 の 場 合 は Hanschー 藤 団 法 が 用 い ら れ る 乙 と が 多 い 。 し か し 、 活 性 値 が 等 級 で 表 さ れ る ζ と も 少 な く な く 、 適 応 忌 小 2乗 法 が よ く 用 い ら れ て い る ロ し か し な が ら 、 適 応 最 小 2乗 法 に は ア ル ゴ リ ズ ム に 問 題 を 含 ん で い る よ う に お も わ れ る 。 そ 乙 で Ordinary data の 解 析 手 法 と し て 用 い ら れ て い る ロ ジ ス テ ィ ッ ク 回 帰 法 の QSARへ の 適 用 を 検 討 し た 。 SASの Supplemental Iibraryに ふ く ま れ る ア ロ シ ジャー PROC LOGJST が こ の 解 析 に 有 用 で あ る 。 キーワード:定量的構造活性相関分析、ロジスティック固 1 局、 PROC LOGIST 1. は じ め に 近年、分子設計、反応設計および構造同定を支援するコンビュータ・システムが研究開発の 効 率 化 の 卜 ウ ー ル と し て 注 目 を 集 め て い る 。 こ れ ら の シ ス テ ム は 総 称 し τコ ン ビ ユ タ・ケミ ス 卜 リ ・ シ ス テ ム と い わ れ る こ と も あ る 。 第 1図 に こ れ ら コ ン ビ ュ ー タ ・ ケ ミ ス 卜 リ の 適 用 分 野と問題解決のためのヌアロ チとの閣の関係を示す。 ここでは、分子設計のためのアアローチのひとつである定量的構造活性相関分析 におけるロジスティック回帰法の活用についてのべる。 ' 情報検索型 分子設計 理鎗型 経験型 香住相関 構造1 化合物検索 理論化学計算 M O， ! ; α 1， MD 反応設計 構造決定 反応、倹素 スペクト J レ検索 経験型反応設計 理論型反応設計 (LHASA型 ) (EROS型 ) 一 スペクトル. 惰造問定 シ ュ ミ レ ー γ ョン 川 データ￨ベース 第 1図 / コンビ 1 ータ・ケミス卜リの適用分野 (QSAR ワt nU

2. 定 量 的 構 造 活 性 相 関 分 析 (QSAR)
定 量 的 構 造 活 性 相 関 分 析 (QSAR) と は 、 化 合 物 の も つ 物 性 ・ 活 性 と そ の 構 造 上 の 特 徴 と
の聞の関係を統計的に解析し、望ましい物性や活性をもっ化合物の設計に利用しようとするも
の で あ る 。 こ の よ う な ア ア ロ ー チ は 1962年 に Hansch、 藤 田 に よ っ て は じ め ら れ た

Hansch一 藤 田 の 方 法 は 、 母 核 の 決 ま っ た 化 合 物 群 に お け る 置 換 基 の 変 化 に よ る 生 物 活 性 の 変
化を置換基のもつ電子的因子、疎水的因子および立体的因子の線形結合によって表現しようと
するものである。したがって統計的には重回帰分析をおこなうことになる。
こ の よ う な 非 常 に 簡 単 な モ デ ル で は あ る が Hansch

藤団法は農医薬の開発においては有効な

方法として広く活用されている。
と こ ろ で 、 Hansch

藤 団 法 に お い て は 活 性 値 が LD50の よ う な 連 続 量 で 表 わ さ れ る 時 に 用 い ら

れるが、実際には等級で表わされる場合も多い。この様な場合の解析法として森口(北里大)
ら の 適 応 最 小 2乗 法 ( A L S 法 ) が 広 く 利 用 さ れ て い る 。 し か し 、

A LS法 に は あ る 種 の 任 意

性 お よ び ア ル ゴ リ ズ ム の 非 収 束 性 が 含 ま れ て い る 。 第 2図 に A L S 法 の 解 析 手 順 を 示 す 。

l︐

タ

E2j

譲別問

‑
‑

l

•• • ••

'ι
xpx
‑

•••
•••
•••
••.•••
‑‑‑

ー

zxu

ス

フ
一
タ

‑︐
a
x
xz
‑‑
︐
︐

パラメ

f
t

，

/"'="，;
"
+
ω1
"
%
I
+U';
r
l
X
.
+

A
I
I
I

C
o
r
c
i
n
gf
a
c
t
o
rの補正

SJ22=引 artingscorc 8..{化合物 aがクラス， 1
こI
ーする昨)

1
L，
'
"
化合物 zが正しく苛閉された時
‑1Lt'.
:
tC"n:
貝って骨組された B
.
¥

S.""'~

第 2図

A LS法 の 解 析 手 順

高 橋 ら は A LS 法 に 含 ま れ る ア ル ゴ リ ズ ム の 非 収 束 性 を 解 決 す る た め に シ ン プ レ ッ ク ス 法 を
用 い た O R M U C S法 を 提 案 し て い る 。
しかし、いずれの方法も等級にたいしてなんらかの値を与えてやる必要があるという任意性
を含んでいる。
以上のような点を考慮し、

ordinery d
a
t
aの統計解析の手法である口ジスティック回帰法の

QS A R へ の 適 用 を 提 案 す る 。

3. 口 ジ ス テ ィ ッ ク 回 帰 法
ロ ジ ス テ ィ ッ ク 回 帰 法 は 、 生 物 検 定 な ど に み ら れ る 二 値 問 題 の 解 析 法 と し て Cox ら に よ っ て
提唱されていたが、その後、一般の等級データへの拡張が研究されたものである。
以下ロジスティック回帰法の考え方について述べる。
い ま 、 独 立 変 数 Xが与えられた時、

X は あ る 等 級 に 1対 1 に 属 し て い る の で は な く 、 等 級 1

，
(X ) .π :
.
z(X )…， πk( X ) で 属 す る も の と 仮 定 す る 。 そ し て 、 X が 等

2… . k に 確 率 π

級」以下に属する確率を T
j
，(X ) と す る と

T
;(X ) =π

I (

X ) +π~ (X ) +… +π j(X )

となる。
ここで

1
09 [T; (X ) / { 1 ‑ T; (X ) } ] = D
;+ β X
となるモデルを想定する。
このモデルは、等級 j以下になる確率と等級 jより上になる確率の比(オツズといわれる)
の対数(ロジッ卜といわれる)に関する線形模型を仮定していることになる。
上式は
7

Ti(X ) = 1 / [ 1 +exp‑ ( Dj+ β X ) ]
と表わせるから、

、

a

T
i(X ) に 口 ジ ス テ ィ ッ ク 分 布 を 仮 定 し た の と お な じ こ と に な る 。
‑108‑

e.β の 推 定 に つ い て 述 べ る 。 推 定 の 方 法 と し て は 、 忌 尤 蜂 定 法 と 次に、未知のパラメータ 重 み つ き 最 小 2乗 法 を 反 復 適 用 す る 方 法 が あ る 。 e.β を 線 返 し 計 算 に よ っ て 最尤推定法は、多項分布の積で表される尤度関数を最大にする 求めるものである。 最大値の求めかたとしては、 Newton‑raphson法 な ど が 用 い ら れ て い る 重 み つ き 最 小 2 乗 法 を 反 復 適 用 す る 方 法 は 、 ま ず T (X ) の 初 期 値 を 与 え 、 T (X ) の 関 数 e.β を 求 め 、 T (X ) を 計 算 し て e.β を 求 め る と い う 手 続 き を 繰 返 す 方 法 で あ る 。 乙 の 方 法 は 、 一 般 に 収 で 与 え ら れ る 重 み を 計 算 し 、 重 み つ き 最 小 2乗 法 に よ っ て 重みを変更し改めて 束は早く、最尤推定量と漸近的に同等な推定値が得られる。 ロジス 7 ィック回帰法の利点としては ① ② 境 界 値 Oが 推 定 で き る の で 、 活 性 等 級 に 得 点 を 与 え る 必 要 が な い 。 等 級 が 3つ 以 上 の 場 合 に お い て も 線 形 判 別 分 析 法 の よ う に 複 数 の 識 別 関 数 を 用 い る 必 要 はなく一つの識別関数のみで等級分けができる。 ・ ③ 独 立 変 数 Xが与えられた時、 ④ 数学モデルとしてスッキリしている。 Xの 各 等 級 に 属 す る 確 率 が 分 る 。 などの点がある。 a 4. PROC LOGIST 乙 の よ う な 口 ジ ス テ ィ ッ ク 回 帰 分 析 を 行 う SASの プ ロ シ ー ジ ャ ー と し て は 、 Library に 収 め ら れ て い る 第 4図 に そ の 出 力 例 を 掲 げ る 。 DATA A;INPUT CLASS NO PROT ASP NAG B 2 GFR ; CARDS; ・ . 4 suppleA 1e ntal PROC LOGISTが あ る 。 第 3 図 に PROC LOGIST の コ ー デ ィ ン グ の 例 を . 4 92 0 5 4 o0 1 6 4 01 3 8 3 . 2 o0 2 1 42 5 51 3 . 3 o0 3 6 . 5 o0 4 2 2 92 9 5 3 . 8 02 1 0 3 o0 5 3 31 7 8 4 . 2 o0 6 7 22 6 2 2 . 9 o0 7 3 8 9 2 2 . 0 o0 8 1 91 5 3 2 . 3 o0 9 6 2 234 1 6 . 0 o1 0 6 31 2 5 2 . 5 o1 1 1 . 8 81 7 8 3 o1 2 5 1 .9 1 8 01 1 5 1 2 61 0 1 1 2 61 3 9 1 1 7 6 9 1 4 41 0 6 3 3 6 0 3 4 01 0 2 2 0 7 2 5 8 8 4 2 2 4 8 8 1 2 7 6 2 6 1 3 7 9 3 11 1 8 30 23 2 7 63 3 0 8 1 7 7 . 8 1 30 32 1 4 03 6 5 5 30 44 4 9 1156 5.2 2 4 1 6 8 1 6 6~ 30 ち 1 m~2 ~.1 0 . 13 3 4 5 0 2 30 61 0 1 41 5 1 2 9 30 71 3 3 07 7 41 8 . 84 0 4 0 0 1 ‑ ‑ g M =n 4EA‑‑ 民 ﹃ ・ IuqL FUnD 00FU ︑ ︒A n HHnr ES 中 k ディング例 HnaA TA ︐ 109‑ F PROC LOGISTの コ qLnu ‑‑tDau nr 占 F M ︑ ‑ ‑ .︐ ・・ MnL A H F︑ Iuob‑‑ FUaMH‑nrqL TL‑nr EιFU= yiqL A 唱 V ‑YLnrnr AVJqLE﹄・・ ‑‑¥‑‑nunL U ︽ FOoonu‑‑nr eoeoHHnr AMHAA‑‑‑ lulum‑‑ FUFUHU 句A nu‑ MHMnzpaTA EEp‑o ︐ ・ 申 ‑‑nE HnHH i FAFiHU 句A P ・ nunr nU qLqd 唱 un ノ 九 =nL l eaoo=‑ ︑ M 0000VAnre AnaMH‑eo yLYLnD‑aA FUFU‑‑ 句AYL AMH=FU FFTO ︐ Tiv‑ゐaMHnrn且 ‑ ‑ n u . aA 巾 " i AM TAnu‑‑ F A e o n U 中k nUF nE 占 nr ︐ . 円 巴 yiun . S Gm i l 巴 ︐ .n D Y L F AnFUAMHFU knUTAnu 中 A M H n且 aAn且 nunrnunr 第 3図

LOGISTIC REGRESSION PROCE~URE OEPENOENT VARIABLE: CLASS 8 0 OBSERVATIONS 5 3 CLASS = 0 2 0 CLASS = 1 7 CLASS = 2 o OBSERVATIOHS OELETEO O U ET Q HISSING VALUES VARIABLE PROT HEAN HINIHUH HAXIHUH S .D . 947.35 8 7185 1348.03 ・︽ U V 句411・ ︽V の XUAUV UV︑ F ︽ ︽ ︽ υ R J W ︽ υ ・ ︽U V V ︽U U V ︽M A ‑ ‑ ‑︽ •••• P 0.0000 0.0000 0.0000 GAHHA=0.866 0.409 唱i n L ・ E 句A E 句 A4A 勺Jauy ﹁ D P D 勺f o o n B A U ' i n L 111 O 円 勺f o o n H A U 唱i n L ハU A U A U A U A U A UハU ハU ハU A u n υ ハU ‑ A n L 勺Jauy ﹁D PO P1 P2 s9 0.874986 0.8s3307 0.875775 0.847384 0.881030 0.871351 0.880726 '0.882838 0.87498s 0.87s090 0.883584 0.87s717 0.873714 0.117891 0.12880s 0.117153 0.143s54 0.112235 0.118485 0.112520 0.110512 0.117891 0.11s859 0.109843 0.11s272 0.119081 0.155315 0.123911 0.007123 0.007888 0.007 '072 0.008962 0.00s735 0.007164 0.00s754 0.006620 0.007123 0.007052 0.00s572 0.007011 0.007205 0.009838 0.007544 110 64 229 30 73 32 18 s9 s2 13 58 1 ¥ 1 <;71Qr ; 1 ¥ I ¥ I ¥Q Q Qt 1 PROC LOGIST 出 力 例 参考文献 1) 吉 田 元 二 (1986) : 「 構 造 活 性 相 関 と ド ラ ッ グ デ ザ イ ン 」 人. 司 d TAU‑A=0.430 PROT ~34818 令 ' 11 5 第 4図 U v ︽ J 27.61 35.28 24.30 RVaRVARY‑ ︑ 旬 ‑ ‑ J1E a 可4 CHI‑SQUARE 0.38932650 0.84810041 0.00029358 ︽ υ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑υ ︑ rt ヤA F u n k ‑ M H 内川 uw‑ ヤAT‑‑EEM FbFa u u n h u 内〆﹄ p u v R初 旬 " 伺μ ・ 内 H ・ E 'EM マ nx品 目a 内 HUVH ・ U FlM1EM 4 内 ︑ Fuaa . rtu 向蜘ト M R v a ‑‑ 内内 HO 133.20 •• S T O . ERROR SOHER OYX=0.865 CUSS ‑ヤA ‑ R M﹄ e a R H ‑ u v ︽ • R U u ' ︽U V R H U 予A ‑ 14 1 H H U M"?﹄ ︒︒帽﹄且 ID H " . " M 可ム"曹 • 凶盟 a n .噌 内川 ? ﹄ 且 占. F 予A 門 " ω "リ ' U. n ︑ パ 内・ uw 3109 0o'A‑‑qu ‑anrM‑ の xunE""u' 内〆﹄ 帽 "V 7 ・AA 4E14 T1 261= JM H 内V M V ︽M V ︽U V E1M ︽ F︑ 凶 作 h u の X U ︽ V 句ム可ム ︐a宅 内hu a M an‑‑ ︐ 勾 au 司4 aτ jdw ︽u OsS BETA .•• a .︐ 勾 目 匂 内〆 L F ‑ ‑︑ C=0.933 伺初旬 ト RVA 向蜘M R E品 目 向 " し MRE目品 a a MH 則R UM‑a 向 向日︼司向"し M nHM司 し edRド MヤA P ‑Favnu ‑ ︑ TAuntEMTA H H P匂 内U H n F l M UedFav RVARMM 'EMR初旬 aHH'EM h 伺M "u冒 伺 hM RUu'HMHVZORHU 内 H U V 内川u w a a円 H M ump‑vunun VARIABLE ALPHA1 ALPHA2 PROT UIU ー2 L O G LIKELIHOOO F O R HOOEL CONTAINING INTERCEPTS ONLY= 藤 田 穏 夫 編 . 化 学 増 刊 107， 化 学 周 p .19 1 2) 構 造 活 性 相 関 懇 話 会 編 . 化 学 の 領 嵐 増 刊 122， I薬 物 の 構 造 活 性 相 関 J. 南 江 堂 . (1979) 3) 構 造 活 性 相 関 懇 話 会 福 ， 化 学 の 領 域 増 刊 136， I薬 物 の 構 造 活 性 相 関 ‑ nJ . 南 江 堂 . (1982) 4) 高 橋 白 雅 ・ 宮 下 芳 勝 ・ 阿 部 英 次 ・ 佐 々 木 慎 一 (1982) ;第 9 回 構 造 活 性 相 関 シ ン ポ ジ ウ ム 講 演 要旨集. p .195 5)Cox，D.R(1970);Analysis of binery data. Hethuen，London 6)HcCullagh，P . (1980);Regression Hodel for Ordinal Data，JRSS，B42，p.109 I統 計 的 デ ー タ 解 析 J 、 日 本 規 絡 協 会 8) 奥 野 忠 一 、 久 米 均 、 芳 賀 敏 郎 、 吉 沢 正 (1971); I多 変 量 解 析 法 J 、 日 科 技 連 7 ) 広 津 千 尋 (1983); 9)SAS SUPPLEHENTAL LIBRARY USER・ S GUIDE 1983 EDITION P.181，SAS INSTITUTE 司 d EA 噌 nu

日本 SASユーザー会 ( S U G I ‑ J ) PRINQUALマクロの比較対照 臨床試験データへの適用 手良向聡 三共倒医薬情報部 An Application o ft h e PRINQUAL MACRO for the Analysis o f Controlled C l i n i c a lT r i a l Data S a t o s h i T e r a m u k a i O . S a n k y o Company， LT 3ー 10‑17， G i n z a， C h u o ‑ k u， T o k y o 要旨 ‑ 比較対照臨床試験データの解析を行う際、必ず問題となるのが、比較したい群聞におけ る背景要因の各レベルでの均衡化である。これを示すため、従来から背景要因の各レベル での度数分布を調べ、要因ごとの有意差検定で有意差なしと記述してきた。この方法を否 定するものではないが、グラフイカルな方法を導入し、自に訴えるなどの目的で、 SAS の PRINQUALマ ク ロ ( ノ ン メ ト リ ッ ク 主 成 分 分 析 ) 及 び GPLOTを 用 い た の で 、 その適用事例について紹介する。 キーワード: SAS PRINQUAL 主 成 分 分 析 1 はじめに 2 . 比較対照臨床試験において、患者背景の群 ・ PRINOUALマクロ 間での偏りは、成績に大きく影響する。従っ ノンメトリック主成分分析一 、ノンメトリック主成分分析'は、さらに て、成績を示す前に、比較の妥当性を検証す 拡 張 さ れ た 形 で 、 、 PRINCIPAL COMPONENTS る乙とが必須である。最も一般的かっ容易に OF QUALITATIVE DATA ( あ ら ゆ る 尺 度 の 混 在 を 許 す 主 成 分 分 析 )"とも呼ぶ乙とができる。 行える方法は、各要因別ζ i、群聞の度数分布 4 比較対照臨床試験 をf 検 定 あ る い は U 検 定 に よ っ て 比 較 す る 方 乙 の 手 法 は 、 Young，Takan 巴&d e Leeuw1) I Cより 法である。しかし、乙のような数字の羅列は、 提案され、 必ずしもプレゼンテーションに適していると は言いがたい。 ラ ム 化 さ れ 、 SA S V e r .6 . 0 3において、プロシ ジ ャ ー 化 さ れ る 予 定 で あ る 。 2) そ乙で、要因聞に相関がある乙とに着目し、 基本となるアノレゴリズムは、交互最小二乗 次元を縮約する乙とにより、偏りの程度と方 向 を 2次 元 の グ ラ フ で 表 現 で き な い か 、 と い a l t e r n a t i v el e a s ts q u a r e sa l g o r i t h m )と呼ばれ、 法( 適当な収束条件が満たされるまで、以下の 2 う考えに到達する。次元の縮約ζ l は、主成分 つのステップを反復する方法である。 1 9 8 3年 に SASマ ク ロ に よ り プ ロ グ 分析等の手法が有用であるが、臨床試験にお (Step1 ) 初 期 化 と モ デ Jレ に よ る 推 定 : ける背景要因の多くは、重症度に代表される 初期値として観測値データ ような順序尺度で計測され、また名義尺度の z=(zIj)を用い、 (但し、 z は 規 準 化 し て お く 〕 、 通 常 の 主 成 分 モ デ Jレ 要因も存在している。従って、計量型(メト リック型〕ではない非計量型(ノンメトリッ ク型)の主成分分析が必要になる。 S A Sの サ ン プ Jレ プ ロ グ ラ ム に は 、 ノ ン メ z= nxp X F ' nx町 、 町 、 xp ト リ ッ ク 主 成 分 分 析 の 行 え る PRINQUAL "7 X 主成分行列 クロが、ユーザーに提供されている。当報告 F 重み係数行列(負荷行列〕 では、乙の手法の簡単な解説を行ない、乙れ に よ り 、 あ ら か じ め 指 定 し た 次 元 m の X、 F をある比較対照臨床試験データに適用した結 を推定する。 果を紹介する。 4EA 4EA 4EA

(Step2 ) 最適変換( o p t i m a ls c a l i n g ) 3 .1 ノンメトリック主成分分析 実行したプログラムと推定されたスコア 最適化の基準を (表 1右 〕 、 パ リ マ ッ ク ス 回 転 後 の 因 子 負 荷 プ φ(Z勺 =t r ( Z本 一 XF')'(Z*‑XF') ロ ッ ト ( 図 1) を 示 す 。 と定義し、乙れを最小化する?を求める。 内 ︐) XT ︐ . 内 ︐ u. ︐ トリック主成分分析を行った。各要因の分布 .︐一 リンパ節転移、ボールマン分類、占居部 位 、 組 織 型 の 5 つ の 要 因 4) を 用 い て 、 ノ ン メ ︐ . る重要な予後要因といわれている、策膜面浸 潤、 ︑ 示すなどの目的で、術後胃癌の予後 i 乙影響す li 例に対し、背景要因の群聞における均衡化を r ︑ 一 ‑ 適用事例 胃癌のある比較対照臨床試験データ 2 5 9 ︐ . 3 . AAnし円し円し円し 中 inunUAUAU AAnKMnnnnnKM nuPAPAPAPA 定する。 ︐ . Kruskal & Shepard3) の 単 調 変 換 に よ り、げはもとの順序関係を維持するように決 lu A FJ 同Y ︐ ︒T=A中 n u‑ VAAA RJCLT 円 し VAAPAC a A 1 u nh‑AA v︑ A EU 円 凋 U1U皿巾lpr n H品 4J= vAnuz 中A Y L A A 4JFしPAT nu VAAAEUAA qFUAHV VA' prnKMnu ︐ ハ H U Ah=nvA EA‑‑ VA巾lyL 守 HUVAAA VATA i nUAAHM. ︐.︐ ‑w皿 可 jnKMyi VAHM・'n民qFuqJU Un民n民 T‑u円LIARJハ yLAAn民 ハ U AAnrqunEVA町内HAU AAUvnr FしHURLMAATA・'TA nu' nuハ 同 PDnunKMUV 凋U1巾lnし・'巾lnし ‑VAnUAA巾lnしAA 町川町民 RLMnKM‑一 nnnu町民ELyluTrpしAAnr nnn民 =巾lzJnrAAFr i 司 ハ UAAAAVA i pr= 可 n u 司 nrnr E nn=AAnn 軒 w瓜町四巾l巾l UAA E 軒 ハ yl E 軒 AAnuqL巾lAUAA・'巾lnu・' TADHMTA D 品nbnuD抗VAAATATAPAAATAPA PAAAT&円しAAHunupuHU ハ U円 H しA FしFしnn11nnAAnUAUAAnu HUAAnu UHmrt ハ oD E 軒 nUVAAAnrnKMPDFrnKM FbPUPATAVvTA円UWA円u nnnnnEnしnnylnnnnAAn民 EAAUI 軒 AAAAW瓜AAnuuI ゎ ‑RE E vnuuvoDnDHM 引v n D 町民HMwhpr 引 数ならば、 nuyL R F U M A A H qununu q w瓜 HUハu ハ UIuNH ylnしyl 巾 l w皿 nn nrylnr AU めん叩助命 zが 名 義 尺 度 上 の 変 数 な ら ば 、 同 じ 変 数 値 に対してがも同じ値をとり、順序尺度上の変 a RUN; を 表 1 (左〕に示す。 表1 .背景要因の分布と推定されたスコア A 群 ( n = 1 2 9 ) B 群 推定された スコア ( n = 1 3 0 ) Xl:禁膜面浸潤 S1 S2 50 79 51 79 ‑1.248 X2:リンパ節転移 No N1 N2 N3 16 63 49 1 16 64 49 1 ‑2.086 ‑0.287 1.014 1.928 20 39 56 14 25 38 52 15 ‑0.741 ‑0.741 0.153 2.549 28 33 14 42 12 36 23 20 43 8 ‑0.672 一 0.672 ‑0.651 0.533 2.874 58 71 55 75 ‑1.135 0.878 0.798 X3:ポールマン分類 0+1+5型 2型 3型 4型 X4:占居部位 M A C 2部位 3部位 X5:組織型 高分化 低分化 ‑112‑ . 司 a

3
.2
PLOT OF HCTOR PATTI
!
民
蝿 r
O.
RF
.
4
.CTO民1 A純D FACTOR2

主 成 分 ス コ ア の 9596信 頼 楕 円

3
. 1の 結 果 か ら 、 群 ど と に 主 成 分 ス コ ア の

FACTOnj

，.

平均と標準偏差を求め、

c
;
ヨ

定し、

2変 量 正 規 分 布 を 仮

9596信 頼 楕 円 を 描 い た 。 ( 図 2)

両主成分の負は予後の良い方向、正は悪い

.
.

方向を表わしている。との比較対照臨床試験

仏
い
岬

において、両群の患者背景は非常に良くバラ
ンスしているととがわかる。

4
. おわりに

‑
1 ‑.9‑.8‑.7‑.6・.5‑.‑
1‑
.3‑.2ー.
1 0.1

主成分分析、因子分析、

2

M D S (多次元尺

度構成法)などのオーディネーション手法は、

‑.l

，
.
一

主に行動科学の分野で発展し、医学分野では

5

精神科領域のデータに、主として用いられて
一.
1

きた手法である。

a

x
l

，
.
‑

・
A

X2

=s

，.

との適用事例で、とれらの手法は、群間で

‑1

の背景要因の均衡化のプレゼンテーションに

X3

"C

x
‑
i

"
!
!

X
5

"
'
l

有用であっただけでなく、疑膜面浸潤、リン

図 1. 因子負荷プロット

パ節転移の均衡化により、ボールマン分類、
占居部位、組織型などの要因も自動的に均衡
化しうるというととの検証にも役立った。

第 1主 成 分 で は 、 ボ ー ル マ ン 分 類 、 占 居 部

今後さらに、とれらの手法の適用場面を模

位 、 組 織 型 、 第 2主 成 分 で は 、 策 膜 面 浸 潤 、

索していきたいと考える。

リ ン パ 節 転 移 の 負 荷 量 が 大 き く 、 第 2主 成 分
ま で の 累 積 寄 与 率 は 63.396で あ っ た 。

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1 主成分

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>

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占居部位
組織型

4型
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>
3部 以 上
=
> 低分化

図 2. 主成分スコアの 9 5 %信頼楕円

よ
4E

よ
4E

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参考文献 1 ) Young，F.W.， Takane，Y . and d e Leeuw， ] . ( 1 9 7 8 ) . τne P r i n c i p a l Components o f Mixed Measure‑ ment L e v e lM u l t i v a r i a t e Data:AnA l t e r n a t i n g Least Square Method w i t hOptimal S c a l i n g 3，2 7 9 ‑ 2 81 . F e a t u r e s .Psychometrika，4 2) Young，F.W.and Kuhfeld，W.F.( 1 9 8 6 ) . The PRINQUAL Procedure:Experimental 1 日a l i ‑ Software f o rP r i n c i p a l Components o fQ t a t i v e Data( P r e l i m i n a r y Documention). SAS I n s t i t u t eI n c .，Cary NC. 3) Kruskal，].B.and Shepard，R.N.( 1 9 7 4 ) . A Nonmetric V a r i e t yo f Linear Factor Analy 8，1 2 3 ‑ 1 5 7 . s i s .Psychometrika，3 4) 丸 山 圭 一 、 三 輪 潔 、 木 下 平 ( 19 8 6 ). 、 a 胃 癌 取 扱 い 規 約 お よ び T N M分 類 の 問 題 点 と 遠 隔 成 績 ‑Stage分 類 の 改 訂 を 中 心 ζ i ー.癌の臨床， 3 2，1357‑1361 . ' ‑114‑

日本SASユ ー ザ ー 会 (SUG卜，J) エンドユーザー SAS使用環境の設定について 吉田正寿 全日本空輸株式会社整備本部整備部整備システム課 SET UP OF SAS ENVIRONMENT FOR END USER M a s a t o s h i Y o s h i d a SYSTEM DEVELOPMENT SECTION MAINTENANCEADMINISTRATION & PLANNING D E P T . ALL NIPPON AIRWAYS C O .，LTD. 1‑6‑6， H a n e d aA i r p o r ， t O t a k u， Tokyo 要旨 ・ ・ a 当本部では 3 年程前よりエンド・ユーザーが自らホストコンピューター上で稼働し ている整備システムの諸データを端末を使い取り出し、加工できる様、環境を整 備している。またエンド・ユーザーに対する教育も年間一回程度行っている。こ れによりエンド・ユーザーはプログラム作成および処理待ち時間等で、幾分時間 はかかるがタイムリーに欲しいデータを入手出来る様になった。以下に詳細を述 べる。 キーワード H 9 4 1 5をイ吏用している。 1.はじめに ・・ 4 h 当社の概要および、当整備本部の概要を 述べる。当社は定期、不定期航空運送 事業を主に営み、会社機構としては本 社 機 構 の 他 に 4本 部 ( 営 業 、 航 務 、 運 送、整備)、空港支屈により構成され、 全社員約1 2， 0 0 0名 の 内 、 整 備 本 部 に 約 3 ， 5 0 0名 が 所 属 す る 。 整 備 本 部 の 構 成 は 5部、 6工場、 1訓 練 所 よ り な る 。 こ の う ち工場は航空機の機体、エンジン等の 整備作業を行うライン部門とそれをサ ポートするスタッフ部門とに別れる。 また訓練所は整備士の教育訓練を行う 所である。 2.SASプ ロ グ ラ ム の 作 成 、 実 行 か 現在ホストコンピューターとして IBM、 UNISYS、 目 立 等 を 使 用 し て い る 。 こ の 内 当 本 部 で は 日 立 機 ( 現 在 M‑ 2 6 0 Dより M・660Hに移行中)を使用し、 整備系システムが稼働しているが、そ の 端 末 と し て 日 立T 5 6 0 / 2 0を 1 1 8台、 H 9 4 1 5を2 3台 、 ユ ニ シ ス B 8 0を5台 の 総 計1 4 6台 を 使 用 。 こ の 内 TSS端 末 ( S A Sの OBの 申 請 も 行 え る ) と し て も 使 編集、 J え る 端 末 と し て 日 立T 5 6 0 / 2 0及 び ‑115‑ らJOB 結果の確認まで 2 ‑1 .S ASプ ロ グ ラ ム の 編 集 各エンドユーザーは設置されている 整備系システムの端末をT SSに切り ASプ ロ グ ラ ム 作 成 、 修 正 用 替え、 S の端末として使用する。各エンド ASプログラム用 ユーザーに予め S データセットを割り当てておきエン ドユーザーはそこに S ASプログラム 及 びJ CLを作成する。 SASプログラ ムの編集には目立のD ESPを用いて いる。 2 ‑ 2 . J O Bの 申 込 み CRESTと 呼 ば れ る セ ン タ ー へ の JOB申 込 用 プ ロ グ ラ ム を 使 用 し 作 成 した S AS JOBを 申 し 込 む 。 こ の CRESTも 整 備 系 シ ス テ ム の 端 末 を 利 SS端 末 よ り 行 う 。 こ の 機 能 用 し たT として、

図1.の画面では

1
.
JOBの新規申込み

① SASプ ロ グ ラ ム が 登 録 し で あ る
データセット名

2.JOBの修正申込み
3
.申し込み JOBの処理状況照会

②メンバー名

の三つがある。、

③ JOB
名

CRESTの画面

④ TEL

⑤氏名

‑
・ TSt C/B RE・
UEST HENU PROCESS . . •

JOB新 規 申 込 み 、 修
⑥ 機 能 選 択(
正実行申込み、処理状況照会)、
JOB名 、 プ ロ グ ラ ム 名 等 を 指 定

( TC8'H'IO )

図2
.の画面では
指定されたメンバーのプログラム
が表示されるので修正実行申込を
する場合この画面でプログラムの
修正をかける。

a

図3
̲の画面では

図1. CREST
の種別指定

この JOBで 使 用 す る M庁、 FDの

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0区 分 、 オ ペ レ ー タ ー に 対 す る
注意事項等を指定する。以上図
1‑図 3の 画 面 が 一 連 に な っ て お
り、それぞれ必要事項にキーイン
し
、 JOBを 申 し 込 む 。 こ れ に よ
り 、 オ ペ レ ー タ ー サ イ ド に JOB申
込みリストが出力され、オペレー
ターが他の JOBの 処 理 状 況 を 見 な
がら SAS JOBを 実 行 す る 事 に な
る
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. SASプ ロ グ ラ ム の 修 正 、 作
成画面

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申 し 込 ん だ JOBが 未 実 行 か 、 終 了 し
たかの実施状況の確認を行う機能で
表 示 さ れ た 画 面 に よ り 自 分 の JOBが
与んな実施状況であるかを確認する
事ができる。

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23JOBの処理状況確認

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図4
. JOB処 理 状 況 確 認 画 面

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2 ‑ 4 .実行リストの画面確認 4 ‑1.教育内容 ①入門コース 申 し 込 ん だJ OBが 終 了 し た ら 実 行 リ ストを端末の画面上に表示する事が できる。ただしー画面では表示しき れないので画面スクロールを行う。 これで結果の確認を行い必要な場合 はセンターに電話し、リストを出 力、配送してもらう。だめな場合 は、プログラムを修正し、再度 JOBを申し込む。 端末操作 . J C L作 成 . C R E S T操 作 . S A S入門(座学) J高 末 実 習 に よ る 演 習 ②応用コース ・ SAS応用(座学) 2 ‑ 5 .出 力 結 果 送 付 ・ ・ 4 J高 末 実 習 に よ る 演 習 当 本 部 は 羽 田 空 港 内 の 7つ の ピ ル 及 ぴ大阪空港内、成田空港内のピルに 分かれており、出力リスト及ぴフ ロッピーはセンターより各ピルに配 送される。リスト配送の回数は一日 3回である。 4・2 .受 講 者 数 1 2名/コース 3‑4コース/年間 36‑48名/年間 4・3 .受 講 対 象 者 3 .プログラム登録制度 ， . 各部・工場の希望者で年齢層は1 0代 代まであり。 より 40 エンドユーザーはプログラムを作成す る前にプログラム申請を当課に対して 行い、当課ではすでに登録されている プログラムに同様のプログラムがある かどうか検索し、あればエンド・ユー ザーにそのプログラムを紹介する。又 作成したプログラムは登録を行うとい うプログラム登録制度を採用している が、現在ほとんど利用されていない。 これはエンドユーザーが登録作業を面 倒くさがっている為、又あまり周知さ れていない為と思われる。 5 .使 用 状 況 ‑エンド・ユーザー数 推定6 0人 程 度 ・プログラム本数 約1 500本 ・実行 J OB数 5 0件/月 約6 現在ホストマシン上のデータファイル は 目 立 の ADMフ ァ イ ル 使 用 の 為 そ の ま ま で は 扱 え な い の で M庁 に 吸 い 上 げ SEQUENTIAL F I L Eに し て い る の で、 S ASプ ロ グ ラ ム で は デ ー タ は M庁 入 力 と な る 。 そ こ で 一 件 当 た り の 処 理 件 数 が 15‑50万 件 程 度 の デ ー タ 処 ASプ ロ グ ラ ム が 結 構 あ 理をしている S り、現在マシン・センターの M庁 デ ッ キ 4 .教育 3年 前 よ り 社 内 教 育 を は じ め 過 去 3年 間 25人 の 受 講 者 が あ っ た 。 端 末 で延べ1 実習では当本部のデータを使用した問 題を出題している。コースは入門コー ス 、 応 用 コ ー ス の 2コ ー ス を 開 催 し て いる。 よ 4E よ 4E 可 ‑

の台数上の制限、およびオンラインへ の影響を考慮して、 SASプ ロ グ ラ ム の マルチ処理は 2 JOB位 を 行 っ て い る だ け なので、ほぽ処理能力いっぱいであ る 。 6 .お わ り に 現 在 SASプログラムの管理は各部・工場 ごとにキーマンが行う事になってい る。またキーマンも当初は必ず各部・工 場毎にいたが、異動でいなくなってし まい、後任の選定がうまくいかない所 もでている為、全プログラムが管理さ れている状態ではない。その為プログ ラム登録等を再検討しなければならな いだろう。又もう少し窓口人数を増や し、エンド・ユーザーの相談に応じられ る様にしたい。現在ホスト・マシンを更 新し、整備系システムを再構築中であ り、新データ・ベースは ADABASとなる の で 、 こ れ を 機 に SAS/ATSを導入し、 データベースへ直接アクセスできる様 に検討中である。 . . 、 a ‑118‑

日本 SASユーザー会 (SUG卜J ) 奈良大学への PC‑SASの導入と 普及のために ーヲ処理ソフトの使用経騒をもとに p c‑s A S について筆者なりの評価を試みてみたい. 2 つ の 経 駿 と . 肉 PP LE この 理化ニ優か左あな術い 技がユ秀が右る総斤か 術電﹁で今し合調に 者数ス狙後か周的査し 不審と創のね時制鰻て の図つ企情でシ用をフ 重義的業紹生スの迫ト 要則市曜よ処曹 性氏にり理居酒ム的れ工 がの入企試る﹀にてア 叫い手業駿たと置いを と武かい﹁会鰻利策ソ ‑7 自 ら ウ 処強がに否をった枝を こ陪速な(社情ム構な 情鰻のと策か遭っ新学ア か事情育こ産る命れう鞘エ 号と迅で 川げ会をう会こ略スム良 J の的テの賀 S のる敏うアめのさい(ウ A 学け理い工込ス遣とるト ユ絡に 一シ mh( ヲ ス 単 I S か化情る ι 社鰻そ社舷シテに す鰻な抗てあ 一立に鰻たト送レでンさソ S 大お処とウり一語スれフ C 弘紀情れフくり面エな 意ばうし舷 CS ES で S NP まの I あ前上 BMh M 7 めい点る 恩れよ利争月につを 定いにす優 1 難コいの 決てう用でロ﹃企たおこ S ピ憎う にる[る包頁もンたよ 生必企に﹀ か情要量県立で 2 たてるを生がト纏﹀ 1 P 系世のさソ多国掴方イが乙 ぜ鞘 め出数曹冬ザ唱な な文 足勧な的先な戸川学告 (量鰐告つな進い惜明日 ま﹀のしい材のとフの年 い 1 逸消とて入国こソ術刊 1 C と問ルをや一じな憲一し石前イた S るがりザもてに任ン阪 さ時を・えひの C 論しをユい討のはメま P ひのド用て A しを他筆 S た検山者 S に入てに P をか難 に情パはに瞳置の弘事諸ハのまンし作 利払の社のパ陪こ行調策か段の運あ在示ぐ 工会ニ‑現ろっ入とら贈筆用ろまいこのとなま‑年 3 高キ学一ト在でた時い実亡者ブうでと満つみでで以﹀ の常用者であった. 序 6 昭し勘会ス者とにな作れの掌のが現を仰 は学活℃社キ歯車るめうルここ浅そ理で定を P 等い阪 C ので大 部入団しエい始よ‑て無上予判一担あ学 会生・慨し理いめはすス鍾いったさ憎らご 組を開錯しを羽後イ乗し機価いをれ兄告私ばた上 S でとよめ計 S と仇先こるもでレにイ A こ弘返一しいで柏町フ大メ S る多ゃう告をに僧輩の文なあ にて究べつ泊 良にけこ勘往く 4 A あ労うよや 大第るとを情とりのきくと算評は越こ諸純系れつム 学 i 社期雌目始処て進入述ンりてにしさ向島かのが学幸大のが一 掌が歯車とたのるて手るト九弘い仇かのの批 S レ A フ ‑S ン S さ A A 入( S 導ム 6 S にち月ザ昨 S A 者 3‑ た O S 当 xh で ユ れ C 年度ス都ズのそあ仕のう際がラの 劇鰻一敏こ成たの般‑遣し 設化ト育たをめ 札代育研ると環一つ恩を始統 11 ビ ジ 力 ル ク 以 来 の 長 年 の 豊 富 な パ ソ コ ン デ 奈月おる活くのづ ・ 4 h 本綴告では PC‑SASの 現 時 点 に お け る 筆 者 の 評 価 を 行 っ た 後 ， 筆 者 が 実 際 に 体 験 し た イ ン ス ト ー ル 作 業 の 過 程を紹介し，今年度の PC‑SASの 運 用 計 画 を 示 し ， 今 後 の 情 報 処 理 教 育 に と っ て の PC‑SASの 意 義 と 役 ~・・ ， 守L . . . . . 米谷 奈良大学社会学部 Toward an introduction and a good education o f PC‑SAS i n Nara University く ￨i y o s h i M a i y a a c u l t yo fS o c i a lR e s e a r c h N a r aU n i v e r s i t y， F M i s a s a g i ‑ c h o1 5 0 0， N a r a6 3 1， J a p a n 要旨 昭和 6 3年 に 発 足 し た 奈 良 大 学 社 会 学 部 の 情 報 処 理 教 育 の た め に PC‑SASを 導 入 し た ・ 大 学 が 高 度 情 報 化 社会に対応したよきソフトウエアユーザーの育成をめざしており，その要求に耐えるシステムとしてユーザーフ レンドリーな PC‑SASが 適 し て い る と 判 断 さ れ た た め 奈 良 大 学 社 会 学 部 は PC‑SAS導入にふみきった・ 割が述べられる. キーワード: 噌﹄ A n ロ

作り上げる入材を発見し. 時に. 質成することと同 ソフトウェアを適切に適用し. さらに システムを満入しても， それを使えるように なるまでに伺力月もマニュアルと首っ引きに 現行ソフトやシステムの問題点を見敏いてソ なって悪駐苦闘しなければならない， フトメー力ーに指示することのできる優秀な ている者も少なくない. ユーザーを育てることが今日の課題であろう. った自家用車が遺伝をマスターするのに何週 しかし. と考え いまどき買 よいユーザーなしによいメーカーは生まれな 間もかかるとは謹もが考えないように， いというのは. に使えないようなシステムを試厳や開発のた コンピューヲ産業にもあては まると考える. 大学. め以外~~ とくに大半の文税系弘立大学におけ るコンピューヲによる情報処理教育の目的の ひとつがコンピューヲのよきユーザー， わち. よきモニターを育てることにあるとい っても間違いではないだろう. の~;t， すな ここで大切な 文系私大の大半の掌生がフ 7 ミコンや すぐ 1 1 1入 す る こ と が ど れ i 量ど馬箆げてい るかは理解できょう. 前述したように， 現代 はコンピューヲを勉強する時代で陪なし ン ピ ュ ‑' 3 . コ それもある符定の目的のための 情報処理システムを実際に活用する時代であ り ， また. それができなければ埠烈な情緒化 社会のザパイパルレースに勝ち残れないので 衝の T V ゲームとはひと味もふた昧も遭った， ある. 本格的なコンピユ‑'3とソフトワェアに触れ を削る理工系のスタ引フ陪jJ J lにして. る量初の鳴会がまさに大掌での情相処理教育 文系ザラリーマンは使うのに何ヵ月も勉強し の場であるということである. なければならないようなシステムを溝入すべ 初期経厳がそ 新しいチップやマシンの開発にしのぎ の後の行動におよ i 宮す効果の小さくないこと きではないと考える. は心理学で陪周知の事実であるが， は優れたマニュアルがついており， 後 ， 大学事業 説嘩した磁場に置かれたコンピューヲ~~ 観しみを覚えるか， れ ， 心理的抵抗を感じるかと よく使わ 定評のあるシステムはヒューマン・イン るものである. 悲しいことに， らかの~曹を及ぼすであろうことは+分予測 しかしながら. 現状では このようなユーザー・フレ ンドリーな情報処理システムが大学にあまり 満足のいく教育がなされているか質問である. 存在しない. それどころか， いつき追い~そうとして. か え っ て コ ン ピ ュ ‑'3・スト ハード面でとにかく米国産に追 ソフトはとりあえ レス症候群予値軍か・っくりだされているおそ ずコピーで聞に合わそうとした日本のコンピ れさえなきにしもあらずの感がある. ューヲメーカーの手銀きに対するコンピュー 高..鹿.ぶ .5蕊 .ja..~.システムの概説と単調な L 0 ヲの怨みが文系学生や文系ザラリーマンのコ fI近の B A S I C ンピューヲ不信感という細いとなって現われ の入門書にも限せられていないような古典的 ているという怪談は一実にふせるものであろ G 0 N の練習， そして. r文 系 弘 立 大 学 に ヒ ュ ー マ ン ・ イ ン タ な計寓問題のための F 0 R T R A N プログラ うか. ミング実習など， フェースを考慮した優秀な情緒処理システム 数学や電気・纏械に弱い文 Jという厩いは筆者個人だけのものとは を! と実習内容が完備されているのが大掌での情 恩えない. で魁と大 S J ・とういか法つでか見 C ヲくいそな点をつるの うもと立一口こようので持まので P イいなに S 時信いわい A 現自が変な よ量ヲ私 Sf たをり系 つムブ税いマてらさ と信とも まテグ文ぜ︿しなま ‑120‑ J 自ヘヲ C にらの信一 新しい しスンいい という迷信 また. P 座かこ不デ にとりつかれている者がいる. M をけ現 てやる必要があるのではないか. L 策ばは一 M 構れ状 コンピューヲになにか仕事をさせ るためにはプログラムをーから自前でつくっ てシニなせ 変わらず， JU に ﹀ な の ぜ 即 だ や ろ コンピューヲ・ストレスに悩む世代には相 れい一ら 問題であろうと考える. そすレな になっているきらいがあることは考慮すべき かいやれ厳来ンと大草者イか燈と 大掌の情報処 理の極擦が文系学生の意欲をそそらないもの らやトばし的ヲし学なはスい問こ 国産パソコンに魅力的なマニュア 圏使ルけは得リ是良い箪ヨしらの 恩われる. ルがついていないのと岡樺に， が量ユれ現し‑とぱ卜るつ現い ら落ちこぼれていく文系掌生は少なくないと 本もアな実てムで富市﹁チか在 J といった印象をもちながら情鰻処理の額損か A メをにうとそて続に当 rコ ン ピ ュ ー ヲ と は な 冷たいものであろうか S イ夢恩所倒れ答くつが きを感じないままに. んとわかりにくく. り本マえっ導フるれあれベらてか アル手 i ごして読み進むときのあの胸のときめ 話集こらて入レこるるれスれいはな や Mac int osh の ユ ー なな与とをンみわでかがえれいつ あ力も掌 白 PP LE ザーが必ずや体騒するであろう初めてマニュ かる的にに 縄処理に関する寝業であるといっても言い過 亀﹁ 税系掌生が置も不快感をそそりそうなテーマ ぎではなかろう. 、 a 優れたマシンに ヲフェースについての配慮がゆきとどいてい いうととに大学における情緒処理教育がなん できることである. 実際， 般の

果を雑誌に飽せようとする培合に ( 2 ) P C ‑ S A Sの 現 斌 きて. P C ‑ SA Sが現時.Qでの それでは いう噂もあり， C0門 PUTERωoRLD 紙 P R 版 I987年 る研究者にとって心強い限りである. tical S A S 6月 29日 号 に S tati9 P C 販とりうと日本製のあるもののように ) は S A S 社 ( I976 ベイシッヲのリストがそのままのぞ砂るよう (統計照析システム， AnalνsIs System 議文発棄を舷務づけられてい 年 ‑) の 現 社 長 で あ る ジ ム ・ グ ッ ド ナ イ ト が な初歩的パソコン統計パッケ ノ ー ス 力 ロ ラ イ ナ 州 立 大 学 で I966年 か ら 開 発 向きもあろうか:. 1972年 に 原 型 を 完 成 し た 統 計 解 析 を開始し. 用ソフトであり， 1万ザイト 現在世界各国で 強の導入実績を持つに至っているという. 本の大学では国公立 日 7授と私学 5授がすでに S A S を導入している. なかでも， 政治経済学部では 5 0 台の 東海大学 I B M 5 5 5 0 に P C ‑ S A Sを導入しており， ・ いてはレフリーからのヲレームがつかないと 量警手である理由を考えてみることにしよう. よれば. 4 S A S につ 回大の竹中治 ジを連想する F P C ‑ S A Sは C 言 語 で 初 め か ら P C 用 I~ 開発されたものであり. 1 1近 これをもとにメインフレーム用 S A S へのコ ンパートがなされているとの話を周<. に. それ 表 1 に示すようにメインフレーム S A S / S T A T の 34プ ロ シ ー ジ ャ に 対 し . P C ‑ S A S / S T A T は 現 行 の Uersion 6.02で は I4プ ロ シ ー ジ ャ . 今年度内にリリース予定の 教慢は「多数の学生を対象 t ごした入門レベル Uersion 6.03で は 26プ ロ シ ー ジ ャ の 統 計 梅 能 の教育では， をもち， パソコン・グラフィッヲに対応した 非常に優れた織作性と負荷の分 散で大きな効果をあげています j と語ってい S A S ー G R A P H も年皮肉にリリースされ ることが S A S の P R 用パンフレットの記事 るそうである. 6目自の このような実績と S A S 祉 に.かれてある. の「パッケージソフトは， 憾々なユーザーに ら約 現 行 の Uersion 6.02で も 約 l r数 を 綬 え ( 主 成 分 分 析 や 回 帰 分 析 な 1目目). デーヲ件数について砿ハードデ 使用されて初めて価値がでる」という鎚品に ィスヲの残量のみに依存しているという制約 対するポリシー. は実証的研究をする者にとって有憎い. 及びそれを.付砂る「トラ った「ヲイムソーなトラフル. バグ. エラー の ザ ポ ー ト シ ス テ ム H O T L I N E J や. さ P C版はメインフレーム版にはない また. ッキングシステム」という世界各国にまたが 利点も有する. 伊j え 1 1 . M S ‑ D 0 Sのテキ ス ト フ ァ イ Jレ を そ の ま ま S A S のソースプロ らに「パロットシステム」といったユーザー グ ラ ム や デ ー ヲ と し て 議 み 込 め ( Command 行 ニーズの反映楓構を持っていることと陪無関 における INCLUDE 文 や プ ロ グ ラ ム 内 の 1NFILE 係 で は な か ろ う ( 前 嬬 C0門 PUTERWORLD PR版 ). コマンド). 宣伝用としてもこれだけのことがうたえ， っ た プ ロ グ ラ ム や OUTPUTウ イ ン ド ウ に 出 さ れ おかっその裏付けが示せるというの S S ‑X とは格段の相違である. 1 1 . な SP ‑ 3 年前!~出たっきりで畳近は英語版の マニュアルすら手に入れ賂い事情であるのに 対し. S A S の方 1 1日本で市販の参考書が 冊もだされており. と同じ時期 5 P C ‑ S A S のリリース I~PC-SAS た解析結果を EDITORで つ く M S ‑ D 0 Sテキストファイル と し て フ 口 、y ピ ー デ ィ ス ヲ に 書 曹 出 す こ と が ちなみに. S P S S ‑ X はいろいろな理由で日本語版基 礎編が S A S の PROGRA門 についてのスマー で 曹 る ( Command 行 に お け る F ILE文 ). ため. この 太I!! J の よ ジャストシステムの「新 うなワードプロセッザーを用いて入・出力フ ァイルの作成や編集ができるので. デーヲ入 力のためにわぎわぎ P C ‑ S A S を起動させ なくてもよいといったメリッ卜が生じている 卜でキュー卜な日本語の力イドフッヲが S A ( 図 を 番 考 ). S 社から出版されている. ープロ感覚でデーヲ処理ができるので， 文系 の特に女子学生に統計解析を鞍えたり， デ一 S P S S にも使い 勝手のある参考書が 3 冊あったが. うち 2 冊 は き わ め て 高 価 で あ る 上 に 新 た な 政 訂 君F なされ P C ‑ S A Sではワ つまり. 歩入力を積んだりする際に， いちいち焼計や S P S S の P C 版の日本 大型計算績に対する心理的抵抗を緩刊させる 語の手引が出回っているという話は耳にしな プロセスをとらずにいきなり実習や作集に入 ていない. ‑一ド ワキ 無やヒ曹 S 用情ユな A て S お S にいは大 ‑A C 常やハ P 実 日イがちちらも一さ てプコち女処こか やレンまた乱れら しスソた抽出計点が デるま亡く曹のらド まイパま統る観じっ るのいののなでスさン あそでそるとが一イ のししたりるこフえチ でんらすこと ズムがあまりよくないためソーテイングされ る用規けわえるヲ考ル 数値が単 そのうえ逆行列計算のアルゴリ でて慣を早を鞍イるは 精度であり. 曹使れつ変与えンとマ 対話聖統計パッケージのなかには. がしにヲに惑を・あて 日本県の大型・中型計算機用に開発された こロ一イシ違処マ味お である. ー ととドスン初理ンがい これは S A S と S P S S との見事な遣い るプポデマな却町一意に い. まして. てないデーヲの場合に計算不能となるような Z 多変量飽析プログラムがあるという. その応 それどころか計算媛による処理結 ‑121‑ S れ いないし， 現 るつ S A S についてこのような噌をまだ耳にして

ょくできたヘルプ画面や S A S プロシー

り.

学 S 向 S ￥S 向 STEST￥T E S T B向 S E . B L G

ジャメニューシステムといった豪華な主ーまし目立

向 SE. LOG

までついており.

B LS

コンビュータに対するイメ

との照合.

と￥門 YD IR￥TESTB

￥S A S ￥S 向 STEST￥TE ST B 向 S E •

と￥門 Y D 1R ￥T E S T B向 SE.LST と の 照 合 を 『 出 て

ージ形成のための理想的なモデルとなり得る

くるメッセージが導入の手事!と遭うな』など

ので法ないかと思われる.

と思いつつ終えた時 1
，
:
1

筆者が P C ‑ S A S を信頼できる統

以上.

その低

本当にほっとした.

気を取りなおして

SA S/ ST A T

計パ引ケージと判断した理由のいくつかを述

と S A S /

べた.

たときは身も心も盛れはてた荻態になった.

次に.

筆者が実際行ったインストール

i
t鍵 に つ い て 報 告 す る .

しかし，

1 M L のコピーとチエ引クを終え

後日おもむろに以前

1 B M メイン

フレームで S A S を使っていたときに読んで

2
.

SA S通事入の実際

rS A S に

いた市 )
1
1 .大福商氏の共著になる

ひとりで黙々とパソコンのハードディスク

よるデータ解析入門」を引っ張り出して，

そ

に P C ‑ S A S をインストーノレする作業はは

の @
J趨を入力し.

っきり言ってんーん一 ζ--~~.

果が出てきたのを見てインストールの苦労が

筆者の埠合.

ハード

大した時間もかからずに結

ディスクのフ才一マッテインクから P C ‑ S

吹き飛んでしまうような腐快感を昧った.

A S / 1M L のチェックとザンプノレライフラ

は言え.

リーの積み込み.

さらにディスプレイマネー

ために失われた時間は無厳ではないとは言え，

1台につき 3 時間以上か

入生の長さと比駁しても決して短いとは言え

ジ+ーの色設定まで
かった.

これを複数台やるのは.

一部並行で

きるとは言え本当につらい仕事であった.
まず，

門S‑DOS

と

インストールの

ユーザー・フレンドリーを看板に掲げ

S A S社に S A S のインストレーションが

る

3.1 (門 S‑DOS!
:I:マイク

Uer.

まい.

苦労 1
:1:苦労であり，

完了してあるタト付けハードディスクや力セ引

ロソフト社の正式登録商慣である)によるハ

トストリーマタイプのインストールツールの

ードディスクの初期化，

鑓供を期待するのは筆者だけではなかろうと

20MBの 領 媛 確 保 ( こ

れが案外碍闘がかかる)，

次にハードディス

、

a

考える.

クの抗感変更(スソープからアクティフヘ)，
そ し て 必 要 な 門 S‑D0 Sユ ー テ ィ
込み(

CHKDSK.E定
，

F 0R門AT • E定
，

υテ ィ ー の 摘 み

DISKCOPY.EXE，

P R I N T . S将
，

F C . E定.

RESTORE.EXE等 ).

これら P C ‑ S A S インストール以前の準備

1時間以上とられてしま

作業に下手をすると
う.

P C ‑ S A Sの フ ロ u ピ ー デ

ょうやく，

ィスクを取り出して，

1 に入れて.

ドライフ
始となる.
て
，
PC

B向 S E

DISK

を

インストール作業の開

CONFIG.SYSや

SASLO向 D • B 向 T
SAS

INSTALLATION

AU T 0E X E C • B AT
，

のコピー，

SASLOAD

そし

3.

S A S 適用のプラン

いまこの原視を.いている筆者はよ述のご
と き 汗 と 涙 の イ ン ス ト ー Jレ 作 鍵 を 終 え て く た

..という心繍であるが.

早速 S A S の講習会を行い.

普及活勘と運用

を始めなくてはな b ない時期にある.

以下 l
;
:，

現在筆者が考えている普及のための砲略と年
間の適用予定を述べることにする.
「学生に

の実行，

ザ ン プ Jレ ・ プ ロ グ ラ ム の コ ピ ー

S A S 適用はしばらく休

くたになっており，
臓をとってから.

P C ‑ S A S を教えるのは学生が

一番よい」というのが筆者の持論であり.

と

手 を 震 わ せ な が ら SETINIT を 行 い ，

れから S A S を覚えようとする教員にとって

S A S の実行.

みてもきれいな声で丁寧に教えてくれる華置

首 尾 よ く S A S loading... の メ ッ セ ー ジ が デ ィ

な女子学生の方がもったいぶった表情をしな

スプレイにあらわれ，

がら毛深い指でディスプレイを指し指し教え

を終え，

祈るような気持ちで初めての

そして待望のディスプ

レイ・マネージ+ーが出たときは思わず歓声

る男子教員よりはるかに学習効果が望めるで

をあげそうになってしまった.

しかしながら，

あろうと考えている.

これで終わったわけで涼なし

Command

口 INC 'fSASfSASTESTfTESTB向 SE.SAS'

そのため，

まず 11 初 I~

行に

P C ‑ S A S をトレーニングすべきは醤量の

(口は

よい気だての慢しい女子学生とパソコンに目

半角のスペース)と打ち込んでリターンキー

を E
置かしながら 取り組もうとするパソコン少

を 押 し，

年(男子学生)ではないかと考える.

1 E担 を 押 し て S U B M I T し て か ら 2日 分 も
河

待たなければならないとは.
ってもみなかった.
し て 力 一 ソ Jレ を
FILE

LOG

その時点では思

これが済んで，

1"
'
¥
'
3 を押

ウインドウにうつしてロ

'TESTB向 S E . L O G・ と 入 力 し て リ タ ー ン ，

現在，

筆者ほ数入の女子学生とふたりのパソコン少
年を相手につープロ〈

太郎)や P C ‑ S A

S 聖教えているところである.
時 l
;
:
.

i
a らには，

同

それらの指導法や入前での行健作法も

さ ら に L;渇 を 押 し て 力 一 ソ J
レ を OUTPUTウ イ ン

含めて教えている.

新入類も著干混じってい

ド ウ に う つ し て 口 F ILE ・TES TB 向 SE.LST'

る可能性もあるが.

結憎まじめに特訓につい

力してリターン，

と入

1
1 後 に 口 BYE と 入 力 し て S

A Sから按け出して.

D0Sの F C コ マ ン ド で

円 S‑

てきているようである.
また.

‑122‑

これと並行させて.

筆者独自のプロ

、

a

めにも.

グラムによりフラインドタッチの纏習をさせ

このようなトレーーニンクによって P

これ I
:
l P C ‑ S A Sや 情 鰻 処 理 教 育

C ‑ S A S によって柔蚊かつ高値な意思決定

とは伺の関係もないように思われるかも知れ

が行える入拐を育てていかなければならない

ないか〉

と考える.

ている.

とうしてフラインドタッチの技術こ

そがコンビュ
のである.

f

ティング」の時代であるという書曹出しで S

日本が情報産簾で欧米に遅れてい

る理由のひとつに，

A S ソフトウェア保式会社編

手書き文化とキーボード

文化の遣いをあげる講者がいる.

fエンドユーザー・コンビュー

これからは

タ教育の A B C に他ならない

入門」が始まっている.

情報入力が

fPC

SAS

これから凶ソフトワ

音声や手書き文字ではいまひとつうまくでき

エアをつくり出すばかりでなく.

ないコンビュータのハードワェアの現況を考

うことも心がけていかな砂ればならないであ

慮するならば.

ろうと考える.

やはりフラインドタッチがで

よりよく使

きるようにさせることがコンビュータ使いの

されよう.
いく

ら入海砲術で大量データを打ち込もうとして
パ ソ コ ン や T S S 端末の数 l~ 限りがある

も
，
以上.

・

a

SASの起動方法
1. 全てのドライブから "D~t・ -"，:1.7 を篠宮取り、立主之上ボヲンを押す.

0 C Rの導入と活用である.

量後 i
ζ
.

1988.6.3日 〕

(まいやきよし

名手になるための必要会件であることが理解

2. 止之ニ之キーを押して MS‑DOSにはいる.
(
図 1)
(
図 2)

2. 日付在確かめて〈るので~ニ之キーを押す.
3. 時刻を確かめて〈るので~ニ之キーを押す.

4. 立企豆と入力しリヲーンキーを押す. (図 3)

マーヲシートの利用 1
:1調査において威

力を発揮する.
駿など.

S A Sの終了方法
プ四グラム :
7，
7/
:
i
.
l
Jシ耳ンキー (f・ "6} を押し 、
3骨骨ソJI， ~PR唱鴎州 ßDJrOR 肉立替してお<1
1が孟い.

a
"

1次テストや運奄免許試

共通

一般の者がマーヲーシートを使う機

会が噌えている今日.

以前ほどマーヲシート

の使用に支障をきたさないと思われる.

τ

0コマンドラインに旦ヱ旦と入力してリヲーシキーを押す. (図 4)

マー

ヲシート方式で記入させたデータf:0 C R で

:
r
.

パソコンのファイルに吸い上 l
‑ S A S で解析する.

さらに.

ープ口によって編集して，

それを

個人 7 7イルの使用方法

P C

解析結果をワ

報告書を仕上げる.

‑プログラムエディヲー内のソースをドライブ 1の7
勘や只 z
ずに.宮込む.
コマンドラインに F ILE~' B: ファイル忽~ (寧〉と入力して
リヲーシキーを押す. (図 5)

こういった流れがきもなく遂行で曹るような
物的・入的

1
1樋 の 笠 舗 に 今 年 度 を 費 や す 予 定

である.
また.

Ie合によっては京都大学などのメイ

ンフレームにパソコンからデータを送り込ん
メインフレーム上の S A S により大量デ

で.

‑プログラムエディヲーにドライプ 1から 7 7イルを跨みだす.
， B:ファイル名'と入力して
コマシドラインに IN C】
リヲーンキーを押す. (
図 6)

ータの多面的解析を試み.

いつでもそれが可

寧・・ 7 7イル名は鉱碩子を P R Gとしてお〈とよい.倒

‑アウトプット肉のデーヲをドライブ 1のフロッピーに.宮込む.
OUTPUTのコマンドラインに F ILE~' B: ファイル忽~ (寧寧〉と
入力してリヲーシキーを押す. (
図 7)
寧寧・・ 7 7イル名はlIt楊子を L S Tとしてお〈とよい.側

能 と な る よ う な 康 似 M Mし を 構 築 す る こ と も
今年度の目標のひとつである.

M

・

4 h

4.

これからの情鰻処理教育と

SAMPLE.PRG

…
叉
，
、
，
'
‑
^

IA>ECH 0 0F F
現在の日付は ゆ88・
07・
0
1 (本〉です.
日付老人力し τ 〈ださい:~

S A S

本年度は P C ‑ S A S を楽しく使いこなせ，

図

魅力的な指導ができる入材の確保を第ーとし
ているが.

うに情報をす l
;
fゃく.

うまく使いこなせ.

れを意思決定に有意義

l~

育成であるならば.

時刻を入力して〈ださい:~

そ

lAPiMY D JR >S.AS図

実施しなければな
クループ同士

巾川副町一

力してあるデータベースをうまく利用しなが

印弘一

3

M

nkdu‑
Fun‑‑
nu‑‑‑

︼

図
A‑‑‑

‑p‑w

予めコンビュータに入

・
‑

k
pb︒
‑
‑
‑

T S Sで交信させながらある課題を協力し

国一
R
nu"E‑

例えば，

‑
崎
‑
川
‑
‑
‑

らないと考えている.

ながら態決させたり，

2

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活用できる社会入の

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表 1 SAS/STATプロシジャの比較 a .メインフレーム b.PC版 V e r s i o n 6 . 0 2(現行〉 c.PC版 V e r s i o n 6 . 0 3( 1 2 月頃か?) 霊童量壁藍 差牽量豊監 C A N C O R R F A C T O R C A N C O R R F A C T O R P R I N C O 門P ( S A SU s e r ' sG u i d e :S t a t i s t i c s) 差重量豊監 C A N C O R R (正準相関〉 F A C T O R(因子分析〉 P R I N C O 門P(主成分分析〉 % P R I N Q U A L (ノンメトリック主成分〉 国墨金量 N L I N (非線形〉 R E G (線形:変数固定，回帰診断) R E S Q U A R E(総当たり変数選択〉 R E S R E G(反応曲面) S T E P I J I S E(逐次変数選択〉 % C O N J O I N T (コンジョイント分析〉 ( P R I N Q U A L ) ( C O R R E S P ) (数量化E類) 国量金量 国屋全量 R E G N L I N R E G R S R E G O R T H O R E G(回帰係数の精密な推定〉 生韮金壷 生歪盆藍 L IF E R E G (パラメトリック回帰〉 L I F E T E S T(差の検定，共変量の影響の ノンパラメトリック検定〉 スコアリンゲ R A N K(順位と正規スコアの計算) S C O R E (スコアの計算〉 S T A N D A R D (標準化〉 O R T H O R E G スコアリング スコアリング S C O R E S C O R E クラスター分析 A C E C L U S C L U S T E R F A S T C L U S T R E E V A R C L U S クラスター分析 A C E C L U (群内共分散推定) C L U S T E R (階層的手法〉 F 日T C L U S(k‑ m e a n s 法) T R E E (樹形図作成) V A R C L U S (変数のクラスター分析〉 カテゴリ一分析 C A T 門O D(ロジステイヴタ回帰， S Kモデル〉 対数線形モデル， G F R E Q(オッズ比推定， C 門H 涜 解析〉 P R O B I T(プロピット解析) カテゴリ一分析 C A T 門O D F R E Q F R E Q 金量金藍 分散分析 A N O V A G L 門 分散分析 A N O V A G L門 N E S T E D N P A R lW A Y P L A N T T E S T 側P V A R C A N O V A (1元配置，バランスデータ〉 G L 門 (汎用，アンバランスデータ〉 N E S T E D(枝分れ〉 N P A R I W A Y(1元配置順位検定〉 P L A N (ランダム割付け〉 T T E S T (t検定〉 V A R C O 門P (分散成分推定〉 担割金量 C A N D I S C (正準判別〉 D I S C R I門 (1次， 2次判別〉 N E I G H B O R(最近隣法〉 S T E P D I S C(変数選択〉 A I I I I I I L I F E R E G N P A R I W A Y アf E S T 判別分析 D I S C R I門 カテゴリ一分析 C A T門 町D 判別分析 C A N D I S C D I S C R I M S T E P D I S C SAS/増補版 SAS/MATRIX ‑124 ・ ah

日本 S A Sユーザー会 ( S U G I ‑ J ) 大学教育での SASの実践例 0武 藤 宣 道 0神 田 範 明 中山 功 名古屋商科大学商学部経営情報学科 A n a l y t i c a l Examples o ft h eU n i v e r s i t yE d u c a t i o n U s i n g SAS Nobumichi Mutoh， N o r i a k i Kanda and I s a o Nakayama n i v e r s i t yo f Commerce， Department o f Commerce， Nagoya U Sagamine， Nisshin‑cho Aichi‑gun， A i c h i 470‑01， Japan 要旨 大学教育として経営・経済分析に統計手法を使用する際、数あるコンビュータ・パッ ケージの中で、 SASは実践的に使いやすく教えやすい。今回の発表では、 SASパッ ケージの中から教育上成果のあがった二つの具体例を示す。まず最初に、モデルに取り ・ ・ 入れるべき系統的要因の変数に対して、その選択に多変量解析手法を用い、また、診断 a 統計量を使って、データの中のはずれ値を検出する具体例を婦げる。さらに、定性デー タも定量データの中で統一的に取り扱う実践例を紹介する。二番目に、主成分分析や因 子分析を用いて、要因を組合せ、抽出して探る手法の実践例を示す。以上二つの具体例 により、大学での統計教育において、実践的に SASを用いることの有用性を示したい。 大学教育 キーワード: R E G R E S S 1 0 H 1 H F L U E H C E D 1 A G H O S T 1 C S P R 1 H C 1 P A LC O M問 H E H T 1.はじめに 本学は名古屋市の東隣，愛知県愛知郡日進町に位置し，総面積 7 2万ポのキャンパス に総学生数わずか 3， 0 0 0人弱という極めて恵まれた教育環境を有している。商学部のみ ではあるが4学科(商学，産業経営，経営情報，国際経済)を擁し i経営情報学科を中核 ・・ ah として，情報関連科目の教育にとりわけ力を注いでいる。昭和 6 2年度の開講コマ数週約 6 0 0 (すべて週 1回の講義。平均受講者数 6 2名，科目数は約 1 7 0 )のうち，約 2 0 %の講義でコシ ヒ ;2.すを活用している。その利用形態は高度なシュミレーションから C A 1コースウエアの 使用まで実に様々であるが，本発表では， SASの活用に焦点を絞って述べる。 0 2 . ハードウエア構成 B M製の 7 5 0台の端末，パソコン ( 1 8 M 5 5 6 0，5 5 5 0，5 5 4 0，5 5 3 5，J X 5 )が稼働し 本学では I ており，独立型の数十台を除くすべてが，いたるところに彊りめぐらされた学内 L A Nによっ て1 8 M 4 3 8 1，4 3 4 1と結合され，更に，国際、学術通信網 8 I T N E Tとも接続されている。このう ち約 5 5 0台が教室，自習室等で使用する純粋な教育用となっている。コンビュータを活 3年度初めには 3 0 0台の教育専用パソコンを備 用する講義が増加の一途をたどり，昭和 6 えた講義棟(高度情報化対応教室棟， 1 n t e l l i g e n tS c h o o l8 u i l d i n g ) を完成し，需要 に応える体制を固めた。 3 . ソフトウエア構成と教育体制 0 0 本学のソフトウエア権成を図1にあげる。この中にはパソコン用のソフトエア(約 1 種)は余りにも多数のため含まれていない。パッケージ・ソフトの中で，教育用として 使用頻度の高いものは SASとL I N D Oで，中でも SASは幅広く活用されている。 4E rhu 白 つよ

学生は 1 年次に全員必修の情報科学概論を受講し，コンビュータについての基礎知識 と，プログラミング ( F O R T R A N )の基本を徹底した実習を通じて学ぶ。 2 年次以降の選択科 O R T R A N . 応用 F O R T R A N .C O B O L . 目で何らかの形で利用している主な講義科目としては. F 応用 C O B O L . 経営科学 ( L I N D O ).経営数学(同)，意思決定論 ( L I N D O . SA S).経営統計学 (SAS). システム・シミュレーション ( S L A M )，コンビュータ・モデル論 (SAS). 貿 易論 ( C A I ).簿記学(同).ビジネス英会話(同)等があり，経営情報学科の科目は当然と A Iコー しても，それ以外の学科の科目における活用もかなり多い。ことに，学内開発の C スウエアの使用が増加してきたのが最近の傾向である。また，ワープロによる，論文提 出や電子メールによるレポート提出が激増している。学生は自宅に端末を備え，電話回 線で接続すれば，自宅からレポート提出が可能となった。 本学の教育システムで他と大きく異なっているのは，セミナー制度である。学生全員 が. 1 年次からいずれかの教員のセミナー(ゼミ)に所属し. 4 年間，週 1 聞のセミナーの 時間の講義と，課外の様々な個別指導を受けられる。教員側からすると. 4 年間一貫し た教育方針でじっくりと基礎から鍛えることができるため，能力と意欲のある学生を育 て上げるのに適しており，実際に大学院修士レベルの卒論が生まれるのも珍しいことで はない。 例えば，神田のセミナーでは. 1 年次に SAS. 統計学の基礎を教え. 2 年次には多変 年次には経営分析とかなり多彩な内容になってい 量解析を実習を中心にして学ぱせ. 3 る。このため，卒業論文では， ' 年を 多変量解析を用いた経営分析的なものが多く，約2 かけて仕上げることができるので，意欲次第では巨大なデータ解析に取り組むことも可 能である。このようなセミナー制度は大型パッケージを自在に用いた優れた卒論が生ま れるには好ましい環境である。本年は約 5 0名(およそ 1 5名に I 人)が SASを活用した卒 論を書くと予測している。 4 . SASを用いる効用と問題点 〈効用〉 (1)商学部という制約では通常は困難なはずの高度な統計解析を容易に使いこなすこ とができる。多少数学的素養が不足していても，商学部の出身者としては基本の発想と 応用法をマスターすれば十分なケースが多い。 ( 2 ) データ数や変数の数の制約が少ないので，納得するまでデータを駆使できる。こ とに卒論等では大型のデータに挑戦すること自体にも既に教育的意義があるから，この 点はパソコンでは得難い長所である。 ( 3 ) プログラミングがかなり簡易であるため，短期間で誤りなく目的の解析が達成で き，その分後の経営学的な考察ができる。商学部では解釈が重要で、あり，手法そのもの は最終目的とは言えないことが多い。 ( 4 ) 従来形式の講義に比して学生の参加意欲が向上し，出席も良く，理解度が向上し ている。 〈問題点〉 ( 1)原理が不明でも形式的な解析は可能であるため，あたかも理解できたような錯覚 に陥ることがある。これは，学生のみならず，教員側も同様に学生が理解できているよ うに思い込んでしまう。全部は不可能にしても，根底の論理だけでも理解していないと， 応用力がつかない。また，通常では考えられないような誤りを平然とおかすことになる。 ( 2 ) 賛沢な悩みかもしれないが，提示される情報量が多過ぎて，真に教育上必要なも のはその数分のーしかない，ということがある。教える側としては.説明に苦労する。 研究用と教育用の二つの SASがあると助かる。 ( 3 ) 表示が英語のものが多く，ことに ( 2 )の問題もあるため，多量の英語の専門用語を 並べられて当惑する光景が見られる。パソコン用は教員自作のものも含めて日本語表示 が多く，さほど問題ではない。 ‑126‑ 、 ，

5 .実践例 5 . 1 家計消費支出における光熱費の分析 一定性要因を含む回帰モデルの診断統計量を用いた分析ー 分析の目的は過去二度のオイルショック時に，消費者選好が光熱費に関して各都道府 県でどのように変化したかを探ることにある。光熱費の中味は，電気代，ガス代，灯油， プロパン，まき，木炭，石炭，他の光熱であるが，教育的観点から，説明しやすい灯油 と灯油代替財を扱う。 7都道府県で，県別に単年度での変化を調べる。 S 4 8 .S 4 9 . まず最初に，日本全国4 S 5 4 .S 5 5年の第一次，第二次オイルショックの影響を受けたと思われる年を抽出して， 機断面データで観察する。ここで県別データは光熱費の内訳が調べにくいので県庁所在 地を取り出して考えてみることにする。 分析用具は消費者行動分析で長く試し済みであるベルヌーイ=ラプラス型の選好関数 を用いて分析する。ここで，多費自分割モデルでのベルヌーイ=ラプラス型効用関数を ・ u=~αi1og( ai+qi) ︒τo ah ( 1 ) のように書けば，各財の限界効用 U 一位 u ⁝ 一 何 ( t = l，2，‑‑‑， n ) は，例えば. 4 財の場合は U唱 α1 = 一 一 ー 一 一 一 一 一 企 。 1 +q l α2 U2 = 一一一一一 灯油 日2 qd u 一 一 α， U"= 一一」ーー その他光熱費 ~ となる。ここで qi +q2 a4 +q4 ガス ( 2 ) その他消費 は消費量， αi aiは定数のパラメータである。理論的要請とし t て，限界効用は正でなければならないから U i >0が実測結果をチェックするときの 手鍋りとなる。この条件が満たきれると，ベルヌーイ=ラプラス型では必ず限界効用逓 減のかたちをとるから，効用倍大の十分条件は自動的に満足きれる。他費自分割モデル での収支均等条件は，家計の可処分所得(ないし消費支出総額)を Y. 価格を Pi とし ‑ て ， n u 三 ~Piqi ( 3 ) のように書ける。 収支均等の制約条件の下で効用 Uを極大にするための必要条件は 古 = u+入ν ( ‑ ~Piqi) ( 4 ) として 8i J != 0 ( 5 ) θq i となることである。 。 u (4) と (5) から τ一ーー入Pi= 0 a q i あるいは 'U ム 4E っ ー 円

θU θ q i 、 一一一=入 (i=l，・・・ ， n ) P i が効用極大の必要条件となる。これらを整理して簡単に書き直せば， ( 6 ) PIQl= Ayキ BP2+CP3+DP4‑ E となる。 ここで，光熱費はガス，プロパンガス，電気等で家計がふつう生活に使用する場合， 固定的にどうしても必要であるという最低必要量というものがある。このため総消費支 出の中で，あらかじめ固定費用として差し引いておいてよい部分が多いと，可処分所得 や総消費支出との相聞がかなり低くなるものもあり，これらは理論的に必要な変数では あるが，固定的な面を考慮に入れて，教育用モデルで、は定数扱いとした。 また，気温が光熱費特に暖房に使用される灯油，ガス，電気等といかなる関係にある a かは，それぞれの月別消費量をとって，月別平均気温の動きと比較すればよい。すると 両者の聞に明らかに逆相関の関係があることがわかる。ということは，気温 Tが家計の 消費選好を変位させていることを示唆するから，灯油やガス等の限界効用式に気温を反 映させるような工夫をしてみると次のようになる。すなわち αI =一一ーー一一一ーー • alO+a l nT+Q U 唱 のかたちで変位項を導入する。これは，ベルヌーィ=ラプラス型の限界効用式では ai の項が限界効用曲線の水平方向の位置を決めるからである。 以上のようなことを考慮に入れて，具体的な統計的需要関数を測定してみて，結果の 良好であったものをみてみる。前述の ( 6 ) 式を書き直して近似した式 X2+β3X3 X1+β F= s 2 o+ s 1 ただし， F.・・ガス代， X!・・・灯油代， X 2・・・その他光熱費， X 3・・・年最低気温， a より，県庁所在地別の資料を使って計測した。 ここでは SASの中にある統計的手法のうち，診断統計量の方法を用いる。この方法 は資料の中にあるはずれ値を見つけることのできる統計量 R S叩 D E H T，D F B E T A S，D F F I T S などを含んでいる。統計的理論の詳しい説明は r R e g r e s s i o nD i a g n o s t i c s J (!)等にゆ ずるとして，この方法で計測結果を判断すると， R S T U D E H Tが 2の値を越える都市がい くつかみられるので，それを取りはずした資料で，統計的需要関数の当てはめを行うと， 従来のものより有意な結果を得ることができた。 さらに，最低気温だけでなく， 5 0 万人以上都市とそうでない都市とを分けてダミー変 数として導入し，定量データだけの分析では得られない定性要因による違いが各都市で ‑ s q u a r e の値も上がり， みられるかどうかを確認してみた。 (2) すると良好な結果を得， R 各パラメータの推定値の t値もそれぞれ大きな値を取って有意であることを示している ことがわかった。ここで、独立変数の部分に灯油と最低気温をともに入れると両者の聞 にすでに逆相関が見られ、多重共線性の危険が高まるため最終計測モデルでは最低気温 を省いたものを使用した。これらの結果を示すと以下のようになる。 128‑

表1.灯油代，その他光熱費，人口の 3 変数を用いてガス代を回帰分析，診断した実例 D E P VARIABLE: GAS ・ a ・ 4h SAS SOURCE D F SUM OF lA RES SQJ MEAN lA RE SQJ MODEL ERROR C TOTAL 3 3 6 3 9 886069899 306976399 1193046298 ROOT MSE DEP MEAN C . V . F VALUE PROB>F 295356633 8527122 34.637 0.0001 2920.124 9997.875 29.20744 R‑SQUARE A D J R‑SQ 0.7427 0.7213 VARIABLE D F PARAMETER ESTIMATE O RH O : STANDARD T F ERROR PARAMETER=O PROB > I T I 1 1 1 1 32494.350 ‑0.403932 ー0 .479131 4706.115 3722.041 0.084610 0.077273 1209.854 8 . 7 3 0 ‑ 4 . 7 7 4 6 . 2 0 1 3.890 0.0001 0 . 0 0 0 1 0.0001 0.0004 INTERCEP TOUYU SONOTA I P OBS RESIDUAL RSTUDENT HAT DIAG H 1 ‑889.808 ‑0.4078 2 892.515 0.3890 3 ‑198.787 ‑0.0720 1 .5 510 4‑ 4 1 6 3 . 8 1 ー 5 ‑925.776 ‑0.3204 6 ‑612.747 ‑0.2127 7 ‑1875.26 ‑0.6483 1 .4 459 8 ‑4052.28 ‑ 9‑ 2 2 1 3 . 2 1 ‑0.8076 . 8 2 6 8 1 0 4865.61 1 1 1 5432.44 2.0534 . 0 2 8 0 1 2 ‑2924.36 ー1 . 4 3 1 2 1 3 4006.03 1 7 1 5 . 3 1 0.5928 1 4 1 1 5 ‑3573.67 ‑ 1 .2 578 . 2 2 0 4 1 6 ‑3456.34 ー1 .4 1 6 1 1 7 4000.12 1 1 8 ‑1363.76 ー0.4724 .6 5 0.5539 5 01 1 9 1 2 0 2548.63 0.8883 .1 6 1 4 2 1 3277.28 1 2 2‑ 1 3 2 2 . 3 9 ‑0.4923 2 3 2323.65 0.8609 2 4 ‑297.048 ‑0.1025 2 5 1 0 71 .9 4 0 . 3 6 9 1 .8 5 1.8766 2 6 5 1 31 2 7 ‑2053.07 ‑0.8092 2 8‑ 7 8 5 . 2 4 1 ‑0.2809 . 1 4 8 8 2 9 ‑3214.67 ー1 3 0 ‑3309.73 ー1 . 1 6 2 1 3 1 1643.08 0.5897 3 2 ‑2421.68 ‑ 0 . 8 5 6 1 3 3 ー2488.3 ‑0.8792 3 4 2736.62 0.9900 3 5 4882.66 1.9642 3 6 1 4 3 5 . 5 7 0.5215 3 7‑ 7 7 . 4 5 4 1 ‑0.0267 3 8 ‑2548.87 ‑0.8879 3 9 ‑1446.66 ‑0.5030 4 0‑ 1 2 5 0 . 0 2 ‑0.4352 0.4546 0 . 3 9 7 1 0.1297 0.1218 0.0452 0.0523 0.0346 0.0510 0.1278 0.1140 0.1059 0.0494 0.0544 0.0356 0.0380 0.0466 0 . 0 3 8 1 0.0438 0.1548 0.0404 0 . 0 5 7 1 0.1716 0.1518 0.0424 0.0344 0.0616 0.2522 0.1070 0.0736 0.0394 0.1059 0.0685 0.0665 0.1043 0.2178 0.1293 0.0378 0.0393 0.0500 0.0544 COV RATIO DFBETAS DFBETAS DFBETAS DFBETAS DFFITS INTERCEP TOUYU SONOTA I P 0 . 1 2 0 1 0 . 3 7 2 3 0.0841 ‑0.3273 ー0.0396 ‑ 2.0136 ‑ 1 . 8 2 4 9 0.3157 0.0212 0.2802 ‑0.0505 ー0.0924 1 . 2 8 5 3 0.0278 0.0077 ‑0.0239 ‑0.0066 0.0054 . 1 8 5 1 ‑0.2129 ‑0.1630 ‑0.4573 0.9770 ‑0.5777 0 0 . 0 6 9 7 0.0100 ‑0.0349 ‑0.0143 0.0229 1 .1 5 8 6 ‑ 0 . 0 4 9 9 ‑ 0 . 0 2 9 1 ‑0.0092 0.0260 0 . 0 3 1 1 1 .1 7 4 9 ‑ 1 .1 0 5 3 ‑0.1227 0.0040 ‑0.0163 ー0.0200 0.0450 0 . 3 3 5 0 ー0.2331 0 . 0 5 3 1 0.1967 0.2093 0 . 9 3 5 1 ‑ 0 . 3 0 9 1 0 . 1 2 1 1 0.0286 ‑0.1318 ‑0.2753 1 .1 9 1 9 ‑ 0.8776 0.6553 0.2054 ‑0.1647 ‑0.1917 0.3920 0.7942 0.7066 0.6089 ‑0.0301 ‑0.5770 ‑0.4508 1 .0 454 ‑0.2344 ‑0.1312 ‑0.0413 0.1153 0.1447 0 . 1 6 7 9 0.1165 0.1999 ‑0.0332 0.9428 0 . 3 4 3 3 ‑ . 0 3 5 1 . 1 1 3 9 ‑0.0124 0.0054 0.0289 ー0 1 .1 1 5 2 0 0 . 2 5 0 2 ‑ 0 . 0 9 6 1 0.0795 0.0539 0.1214 0.9749 ‑ . 1 4 3 1 0.1685 0.9938 ー0.2699 ‑0.1705 0.0134 0 . 2 8 1 9 0.0068 ‑ 0 . 0 7 8 1 0.0443 ‑0.0870 0.9312 0 0 . 1 0 1 1 0 . 0 0 0 1 0.0402 ‑0.0194 0.0255 1 .1 4 1 1 ‑ 1 . 2 7 8 8 0 . 2 3 7 1 0.1340 ‑0.0844 ‑0.1285 0.0916 1 .0 668 0.1822 0.0970 ‑0.0417 ‑0.0709 ー0 . 1 0 3 1 1 . 0 2 0 5 0.2859 0.2136 ‑0.0550 ー0.1838 ‑0.1797 1 .3 1 4 3 ー0.2240 ‑0.1276 0.1065 0.1185 ‑0.0838 1 . 2 1 3 5 0.3642 0.1975 ‑0.1388 ‑0.1873 0.1488 0 . 0 2 1 6 0.0013 0 1 .1 6 7 4 ‑ . 0 0 7 1 ‑0.0053 0.0052 0 . 0 1 1 1 0.0032 ー0.0276 . 0 6 9 7 0.0083 ‑ 1 .1 4 1 3 0 0.8128 0.4807 ー0.2623 0.0380 0.3239 ‑0.0029 0 . 3 6 0 1 ‑0.3982 1 . 3 8 9 9 ‑0.4700 0.3444 ‑0.0180 ‑ 1 .2 4 2 1 ‑0.0972 0.0039 0.0216 ‑0.0074 ー0.0774 0 . 2 6 8 1 0 1 .0 4 1 9 ‑0.3238 ‑ . 0 7 5 1 0.2382 0.2038 0 . 0 1 9 1 0.0778 1 .0 0 1 5 ー0.2354 ‑0.0249 0.0844 ‑ 1 .2 034 0.2030 ‑0.1342 ‑0.0139 0.1606 0.0289 0 . 2 3 2 1 0.1071 0.0492 ‑0.1446 ー0.0035 1.1060 ‑ 1 .0 987 0.2347 0.0864 0.0763 ‑0.1275 0.0040 1 .1 1 9 0 0.3379 0.0105 ‑0.0676 ‑ 0 . 0 0 0 9 0.2587 0.9418 1 . 0 3 6 5 ‑ 0 . 8 6 0 1 0.1157 0.9497 0.2692 1 . 2 4 6 4 0.2010 0.1858 0 . 0 6 8 1 ‑ 0 . 1 7 0 1 ‑0.1205 1 .1 6 3 2 ‑ 0 . 0 0 5 3 ‑0.0004 0.0016 ‑0.0006 0.0017 1 .0 657 ‑ 0 . 1 7 9 5 0 . 0 0 1 1 0.0523 ‑0.0340 0.0513 1 .1 4 4 7 0.1153 ‑0.0237 0.0652 0.0010 0.0356 1 . 1 5 8 3 ‑ 0 . 1 0 4 4 ‑0.0553 0.0600 0.0370 0.0480 自 ム 4E L 円 ハ 同 υ

以上の方法をまとめると，教育的に学生にこのような分析手法の段取りを SASを使っ て学ばせるのは，ステップごとの確認があるので，判りやすいと評判である。ステップ をもう一度簡単に述べると， (i)理論モデルを定式化する。 ( i i)実験計画を立て，理論変数と実際のデータを対応させる。 ( i i i)観測データを用いて，モデルのパラメータを推定し，統計的検定を行う。 ( i v ) モデルの種々の改良を行い，再び (ii).(ii!)を行う。 (v) テストに合格したモデルを用いて意味するところを把握する。 5 . 2 多変量解析による組織活性度の評価 5 . 2 . 1 概要 A社は，組織の活性度調査と称する調査を自社内で実施した。この調査は，各課にお 方面から，課と けるリーダー(課長)のリーダーシツプの状況，職場の活性度の状況の 2 いう組織単位での活性状況を把握しようとするものである。本研究はこのデータに対し て多変量解析の種々の手法を適用し，組織の評価についての考察を行うものである。 a 5 . 2 . 2 調査の内容 この調査は，全 1 2 4の課について全 5 6項目のアンケートを行い，各項目について 3つの 階層， ( 1 ) 管理者自身(課長。以下 Mと略す) ( 2 ) 一般社員(諜員。以下 Lと略す) ( 3 ) 上位管理者(部長，次長。以下日と略す) 段階得点(良い方から 5 . 4 . 3 . 2 . 1 )で求めたものである。ただし. ( 2 ) . の各々での評価を 5 ( 3 )は複数の者の評価ゆえ，平均値で算出しである。 a ) リーダーシツプの活性度. ( b ) 職場の活性度の2つ アンケート項目は次のように ( に大分類され，各々が更に 4つの中分類に層別されている。全質問をここに記すのは困 難ゆえ，質問の要旨を述べる。 ( a ) リーダーシップの活性度(以下 L e a d e r s h i pと略す)・・・・諜長のリーダーシップ 特性に関する項目 ( i ) 要望性・・・・部下に目標達成のための努力や工夫を要望し，今なすべき 事を知らせているか。 ( i i ) 共感性・・・・部下の気持ちゃ悩み，不満，長短所をつかみ，意見に耳を 傾け，職場を盛り上げるべく努力しているか。 ( ii i ) 通意性・・・・経営方針，それと職場との関連，仕事の意義等をわかりや すく伝え，必要な情報入手を助けているか。 ( v ) 信頼性・・・・部下に信頼されているか，また，信頼されるような決断力， 実行力，柔軟性，アイテ・ァ等を持っているか。 ( b ) 職場の活性度(以下 A c t i v i t yと略す)・・・・職場の雰囲気に関する項目 ( i ) 指向性・・・・目標を各人が認識し，その達成に努力しているか。 ( ii ) 効率性・・・・情報入手，業務遂行の効率は良いか。 ( ii i ) 開放性・・・・自由活発に意見や提案を出し，話し合うことができるか。 ( iv ) 意欲性・・・・創意工夫をこらしつつ，積極的に仕事に取り組んでいるか， また，そのためのバイタリティはあるか。 5 . 2 . 3 分析の概要 つの諜の評価を 3 つの方向(管理者 H . 一般社員 L . 本調査の特徴として，前記のように 1 上位管理者日)から行っていることがあげられる。ここで，之の 3者における評価点の差 ‑ H .U ‑ Hも取り上げる。評価の差異は 異が問題になる。本分析では，生データの他に差 L 、 a 4E4 ハ U qO

上下の認識のずれを意味し，値が大きい程，組織としては何らかの問題を内包している。

B
H
分析は SASの主成分分析，因子分析，判別分析，クラスター分析を，計算織は 1

4
3
8
1を使用した。

5
.
2
.
4 分析の主な結果
(
a
) 各階層，各項目ごとの平均と標準偏差を求め，その平均値を求めると，

L
e
a
d
e
r
s
h
i
pで、は，平均値で L
>
H
=
U，標準偏差で L
<
UくH，
A
c
t
i
v
i
t
yで
、
は
，

平均値で L
=
H
=
U，標準偏差で L
くU
<
H，

の傾向がある。一般に部下は課長を高く評価しており，平均値で L
>
H，U
くHが多い
のは要望性， U
>
Hが多いのは信頼性である。

(
b
) 主成分分析・・・・・ L，H，U，L
‑
H，U
‑
Hの各々について， L
e
a
d
e
r
s
h
i
p，A
c
t
i
v
i
t
yに
主成分がいずれも各項目をほぼ等ウ
区分して主成分分析を実施した。結果は，第 1
エイトで合成する形となり，平均的な評価を表す変数である。

L
が際立つた高い

寄与率を有している。 U
もかなり高い。第2
主成分以下は寄与率が低く，また，意
味づけが困難である。

・

ah

(
c
) 因子分析・・・・・・・主成分分析では第2
主成分以下の解釈が困難なため，主成分分

a
r
i
m
a
x法による回転を試みる。こ
析法に基づく因子分析を実施し，因子軸に対し V
れによって主たる因子を 4つ抽出し，解釈を行うと，表2のように要約される。 H
とUがそろって要望性，意欲性を第 1の主要因子としているのに対し， Lが共感性を
除く全般と指向性を第 1としている点に大きなギャップがある。

5
.
2
.
5 おわりに
企業は製造部門以外でも多量のデータを収集し，蓄積している。企画，営業，販売，
財務等，部門を問わず，情報機器の進歩によってデータはますます容易に，大量に処理
できるようになっている。ただ，その活用となると，多くの企業の現実はお寒い限りで
ある。現象の背後の構造を多変量解析等によって定量的に把握する技術は，真剣に取り
組む必要があり，それは商学系大学における重要な課題である。本例のような大規模な
実ヂサの解析はその研究成果が直接企業にも還元されるため真に実学的であり，学生の
意欲も驚くほど高い。勿論これも SASがあって初めて可能なことではある。

. 主 要4因 子 の 意 味 と 総 共 通 性
表2
a
c
t
4 共通位
F
a
c
t
1 F
a
c
t
2 F
a
c
t
3 F
L 全般
共感性 信頼性 通憲性 8
4
.
4
9
9
s
d
a
r
ー
・

‑
.

(共感性

体shlp

除<l
H 要望性 信頼性 通憲性 共感性 5
6
.
5
1
置
車
貫
性 通意性 7
U 要箆性 共感世 {
0
.
5
1

・
子
?

φ
{
置頼性

I
t
i
l
向性 全般

開法性

L

{
除
関主)
S
〈役

:
!
I
l
A
c
t
l
v
lt
H 意欲性

開欽性 l
I
I
l
.
敏
性

2

付旨向位

a
s
d
a
r
日

テ ~ctlvlty
恒

* 74.97

・

4

5
8
.
2
3

U 意欲性 指向性 間抜性 効率性 6
7
.
3
5
9
.
7
4
共感性 {量級性 通憲性 5
要望性 通憲性 信頼性 共感性 5
H E
5
.
2
4
L
‑
H指向性 開b
5
7
.
3
1
主性 1
1

レ
ト 要望性

・・

意欲位

φ

U
‑
H指向性1指向性 意欲性 開Iii性 5
4
.
0
4
+効率性
2

参考文献

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1
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s
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qU

) 沼1 • ソフトウエア構成図 CPU . . . O P E R A T I N G S Y S T E H U S E S A S T R O L L L I N D O S LA J . I I H S L P A C K A G E S O F T 問N E C O N D Y N A H O 回S 配P AS L A N G U A G E 牢 O S. PL !I O SC O B O L V SB A S I C 官A N G lF O R 1 ' J A 甘I V V SF O R T R A N A S S E回 L E R O SP L !I O SC O B O L V SB A S I C G lF O R T R A N ' i A T F I V V SF O R T R A N P A C K A G ES O F T S A S ...統計分析周 T R O L L...計量経済用 L I N D O...意思決定経営分析用 S L A H. . .シミュレーおン用 I 路 L ...数学用 回N E C O N'"意志決定用 D Y N A H O ...シミュ I'-~iシ周 H D S ...統計分析用 .言語学用 O C P . 1 1 . ¥ 子 メ ー 品 用 O C S a よ 4E nペU nL

日本 SASユーザー会 (SUGI‑J) 情報処理教育のあり方について ニ宮正司 岡山大学教育学部 Software Education as I t Ought to Be S h o j i Ninomiya F a c u l t yo fE d u c a t i o n . Okayama U n i v e r s i t y 1‑1 3‑chome Tushimanaka. Okayama. 700 要旨 情報化社会の進展によって、 ・ a 「一般の人々」にとってもコンビュータ・ソフトウェアの利用が不可欠になり、とりわ け、既存のソフトウェア・パッケージを誰もが手軽に利用できるようになると、これまで主として「専門家」を対象と してきた情報処理教育には新しい諌題が要求されることになる。その課題とは、専門家にはほとんど必要ではなかった 「データ分析結果の読み取り方や解釈の仕方」を身につけるということである。この課題に応えるために、これからの 情報処理教育では、プログラミングや既存のソフト・パッケージの利用方法の教育と同じ比重で、統計分析の方法や統 計学の教育が重視される必要がある。しかも、コンビュータソフトと統計分析の教育は個々バラバラではなく、両者が 融合される形で展開されるように工夫されることが望ましい。また、大学とりわけ人文系学部における情報教育にも解 決すべき問題が多く残されている。 キーワード: 情報処理教育， ソフトウェア教育， 統計分析教育， 1 . はじめに P C S A S， 大学教育 ータの発達・発展がもたらすものである。コンビュータ という道具がなかったならば、今日の情報化社会の存在 はなかったといえる。このために、 本報告は何らかのまとまったソフト開発成果あるいは ・ 4 「道具としてのコン 何らかの実証結果を紹介するものではないことをまずお ビュータ」をうまく使いこなせることがますます要求さ 断りしなければならない。むしろ、情報処理教育分野で、 れてきているということである。 今後早急に改善し、確立していかなければならいと考え られる課題のごく一部を提起するものである。また、そ 3. 統計学とコンビュータソフト の内容は決して目新しいとは言えないが、情報化社会で はそれが部分的ではなく全般的・社会的な課題として登 したがって、これからの情報処理教育は、上記の 2つ 場することになると考えられる。本報告者の報告内容が の社会的要請に応えられるものでなければならないと言 ささやかなたたき台となって、この課題に関する議論が える。 第 1の要請に応えるためには、データ解析のための「 進展し、問題の改善が進むことを期待するものである。 統計学教育」がまず必要であるが、同時に、統計分析の 2. 情報化社会の社会的要請 適用分野に関する専門知識にも精通して、データの背後 にある分析問題の構造を見極めておくことも必要である。 第 2の要請に応えるためには、 現代社会は情報化社会と呼ばれているが、その「情報 化」によって社会的に要請される内容には、大きく分け トウェア教育」が必要である。もちろん、道具としての て 2つの側面があると考えられる。第 1の側面は、われ コンビュータを一層うまく使いこなすには、 O Sやハー われの日常生活において、大量で多種多様な情報が存在 ドウェアの知識も必要になってくることは言うまでもな 「コンビュータ・ソフ する中で、その"氾濫する"情報を適切に取捨選択、利 用しながら意思決定することがますます重要になってき ていることである。このために、 「情報を適切に分析す コンビュータ・ソフトウェアは、これまで、主として 一部の「専門家」によって利用されてきた。このような る考え方や方法」を身につけ、 「情報の意味することを 状況でのソフトウエア教育は、プログラミングや、既存 正確にとらえ、それを適切に利用する方法」を身につけ のソフトウェア・パッケージの利用方法を教えることで ることがますます要求されてきているということである。 十分であった。そのような専門家が専門分野については 第 2の側面は、大量で多種多様な情報を蓄え、莫大な 言うまでもなく、統計分析についての基礎的知識を持っ ていることは常議であったからである。 量の情報を短時間で処理することを可能にしたコンビユ よ 4E 円ぺU ηべU

しかし、情報化社会が進展して、

「一般の人々」にと

一般の人々にとってもソフトウヱア利用が不可欠とな

ってもソフトウェア利用が不可欠となり、とりわけ既存

り、ソフトパッケージを誰もが手軽に利用できるように

のソフトウェア・パッケージを誰もが手軽に利用できる
ようになってきており、今後この傾向はますます進展す

なる情報化社会においては、情報処理教育に新しい課題
が要求されることになる。その新しい課題とは、専門家

ると考えられる。以前ならば何年問、何カ月間あるいは

にはほとんど必要でなかった「データ分析結果の読み取

何週間もかかっていた莫大な量のデータ処理と統計分析

り方や解釈の仕方」などを身につけるための統計学教育

作業が、今日では、日単位あるいは秒単位で実行可能に

である。しかし、現代が情報化社会への途上にあるため

なった。さらに以前ならば、データ処理とデータ解析の

に、統計学教育とソフトウェア教育は未だ個々ぱらぱら

ための種々の公式や計算手続き、プログラミングなどに

に行われてきているのが実状である。そこで、情報化社

ついて厳密に知っておく必要があったが、今ではそのた

会におけるソフトウェア教育と統計学教育を融合して行

めの優れたソフトウェアが一般に用意されており、その

くことが、今後の大きな課題であると考えられる。

必要性は以前ほどには大きくない。

5. 教科書による 1つの試み

しかし逆説的に言えば、そうであるためになおさら、
統計的考え方や統計的方法の基本をしっかりと理解して
身につけておく必要性がますます大きくなってきている

わが国では特に、教科書はできるだけページ数が少な

と言える。統計的なものの考え方や見方を用いて計算結

い方が良いとされているために、ソフトウェア教育と統

果の意味することを理解できなければ、膨大なデータも

計学教育の融合の教科書を著すことは容易ではないとい

コンビュータの威力もまったく水の泡となってしまうし、
統計数字が氾濫する現代社会でよく見うけられる統計の

える。

悪用や誤用などによる「統計の嘘」を見抜くこともでき

の一つの試みとして書いた拙著( Ii'統計分析システム』

ない。

4
) オーム社〉をたたき台としてその一
〈経営情報学講座 1

ここでは、統計学教育と P C SAS教育の融合のため

、

a

部を紹介する。

4. 情報処理教膏の新しい課題

.中二一助‑F制法定時+至け一創刊ge耐冊

6
}
酌ハbumてさ山町一九時りkJ本軍申線審ハb副冊以ハb︿ D円山ホノヘヒ掛︿b室恭A即時{同・同盟 ‑

N‑H

以︿bぃホノヘ事.ド﹂﹃持出聞け一ト小︑心術ハb山需品ホ彰嵐山相hl‑A小︿bリ・りhpF判レへ‑mhu s

‑
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2担

hh定 心 哨 Shm・・・l弘・

‑
A
町
︑
戸
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定﹂司円リリ23FE一﹁十入判fJLh二回明︐ A司令ニヤレ凶m'W 平副IFF一{入口︑川けで略取︐ H一

Wや
︼
h
F
・Er一︑制定Jレ'dvニ
︑ミ必定石川一判制定布引預竹一桜一義判官房︐荘内閣hJfA町恥ゃに m怖

UL提訴怠注射朝日常ぷ輔・一︑﹂怠︺日一九日骨沼市um︐H輔︿(丘一五↑︐H輔怠昭

Hコ平一斗印刷﹄萎川明言早︐ぺ﹃結言・3 どリ.A即吋レhlトeLUヤ駐在.惇け﹃山h︐判H

J

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H
‑
H
v
t
︐ 叩町駅吋一(mztmコ︒2E一言︒U)hmlト副霊園m.A町制蜘訴訟怠岡
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村}リk哨
ロ hv令指hev凶明

圃
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料招・ロ︿︐笠宮古勺2Eum一司)hmlu恥副援醤.A町︑￡約国帖hmリζγlふか間援剤心弘

τ
‑ 戦越川吊小怠州経計一(丘公︿︐A即吋レ⁝一品目hるゆ品︒ド怠新朴・H一

M ∞る一一昨ue栴砦惇︐A即時や出向・ 0当
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川
崎
時 近 怠 ︿ 時 二 ν J棒

9

しがど・↑同レ眠L可制制辻義1

FJ

丸刈制白レ白叫怜令国命保け干﹃吋一弘!ふさ鉱.A町︑ミ物保備や 弔 問 長 崎 ヤ 医
吋‑5.A3明 A‑n

帆

け一lphd小食e‑pt正 .2h!ト叶惜しがP4箇 .A即吋レ'hlふ

同・}[

4 んや・表提怠蒋さuι︐岬刊州車線語.山mw 4H隊司て一一拡朴回世tf﹄・端饗・一‑Rd二村一 (EZ司

hmlト 宰 恒 心 ふ lト 宰 酬

﹄一ヱホ起封一同﹁宮け 咽Eh‑‑ト.悟同法

一回U一﹄︒rzu)hmlhトpa臨 .A即時切fhl恥しが室︑草刈hlふぶき留さけ一弘一lト・一同涯

a

‑
<
:
>

ム
4E

Az
品

qU

、
1・2 質 的 デ ー タ の ま と め )
i
前 1章

・

喪 1 1 新入生の父続の職積

0
)
(データ数 3

掌 生 番 号 父閉め職県
一一一一
会社員
229

054
731
889
231
079
057
405
364
153
167
091
109
829
409

情報を与えてくれるが，度数分布表においては，その点についての情報の損失

掌生番号

父親の職県

110
278
833
899
110
189
169
391
516
429
916
759
002
934
269

個人営模

(
loss 0
1 inlorma
t
i
o
n
) が生じている. し か し 「 新 入 伎 の 父 親 の 職 業 」 の 全 般 的

自由損

傾向をみるためには個々の対応は必要がないといえる.

個人営襲
佃人営興

会社員
会社員
会社員

f
同人営襲
会社員
公務員
自由襲

会社員
会社員
公務員
農

データのまとめ方白度 t~ 分布

曹
色

自由襲

会社員

(b) 相 対 度 数

会社員
公務員

データの傾向をみるために.さらに，データ総数に対す

る級度数の比率 を求めるのが一般的である.このような比率を相対度数 (relative
A

公務員
会社員

曽川l
するが，
Irequency) と言う.度数は一般にデータの数が多くなるにつれて 1

公務員

相対度数への変換は，データの総数(総度数)を常に1.0に統ーするから，大き

会社員

'

さ(総数)の奨なるデータの比較を可能にする.また，相対度数は. 3 章で学，\~

哩
匝

会社員

確率分布(1支数分布の理論的分布)を理解するための重要な概念でもある.

公務員

これまでのデータの要約によって，度数分布表から，新入生の父親の職業は会

会社員
個人営喋

社 員 が 最 も 多 し そ の 割 合 が 5人に約 2人であること，次に多いのが公務員，最

公務員

も少ないのが農業であること，などの情報をうることができる.

ω
‑
印￨

質一同

きて. SASによって度数分布表を作成してみよう.
ープログラム 1・1
D
A
T
AD
l
;

データから職業が 5つのカテゴリー(農業，伽l
入営業，

.
.
.
一一←一一 [)ll .l昨'"巾t 'l1~， iL:H し たテ'ータセヴト1'，

I
NPUT BANGO SHOKU $
;.
.
一一一一帯号，職業内入力.変数円 r
，
f
!j
oは 8文字以内.

会社員，公務員，自 1
1
1業)に分野i
きれていることがわかる.これらのカテゴリー

CARDS;

をそれぞれクラスまたは級 {class} と岬ぷ.データをまとめる第一歩は，各クラ

2
2
9K
AI
SHA

.
.
.
一一一一←ーデータ円始まりの特担l

0
5
4 KOJIH

ス(カテゴリー)に属するデータの t
k
.すなわち度数 (Irequency)を数えることで

データ

l
f
i需
ある.それぞれのデータが 5つのカテゴリーのうちどのクラスに属するかを I
に制べて.各クラス月 )
1の度数(級度数)を求める.このようにして得られるのが

2
6
9 KOMU

度数分布 (Irequency distribution) であり，これを君主に示したものが表 1・
2の度

‑<‑一一一一ー一一ーーデータ終了の告知

R
U
N
;

数分布表 (Irequency table) である.

4 一一一一一一一ーデータ入力実行命令

一一←一一ーデ
P
R
O
C PRINT DATA=Dl; .
.
.
.

・
lの生データは，各職業がどの新入生の父親に￨到するものであるかという
表1
費 1・
2 r新 入 生 の 父 腕 の 職 横 J の t
l数分布喪

R
U
H
;
P
R
O
C FREQ DATA=Dl;

度数

職県

相対度数

会社員

13

公務員

7
3
5
2

正正下
正T
自由業 下
佃人営揖 正

"
'

集

総数

丁

30

TABLES SHOKU;

0.433
0.233
0.100
0.167
0.067

文字変教には$を付ける

R
U
H
;

タセソト円出力(学生需号，職業)

.
.
.
.
一一一一一一出力実行命令
.
.
.
一一一一一一一庶民分而伐の 1
1
'
1
えと n
l
，
}
J
←一一一一職業のみの分布表
ー一一一一一一表作成，

/
H力 内 実 行 命 令

プログラム文のJi
q吾と単持の f
l
l
l
. データとデータの問には必らず 1つ以上のブランク
tr，再の集合が 1つのプログラム文である.
を何人して区分する;で区分されたJt

f
1
.
0

石一

1
1
12

1• 2 質 的 デ ー タ 町 ま と め 方

都 11'
;
1
: テータグ〉まとめ }
j:.
1
主政分布

惨 出 力 結 果 1・
1
データ町

表の最布榊!のようなiII!i刊の尺!支を示すカテゴリーである場介には怠 l
吹をもっ.す

I
'
.
m

!
f
f
'
{分 (
1
;J
i

SflOKU

SHOKU

1

229
54
731
889
231
B

KAISHA
KOJlN
KOJIN
KAISHA
KAISHA
KAISHA

JIYU

2

3
4
5
6

の ( I ) ③C
umulattve④ C
u
m
u
l
a
t
l
v
e
P
r
e
q
u
e
n
c
y P
e
r
c
e
n
t Frequency
P
e
r
c
e
n
t

KAISHA
KOJIN
KOMU
NOGYO

三ェヲデ五~
24
25
26
27
28
29
30

516
429
916
759
2
934
269

3
13
5
7
2

①山政

10.0
43.3
16.7
23.3
6.7

3
16
21
28
30

② 1111'fi!
U
<((，.分別

①持H，
'
1
1
1
1
1
.
j
l1
'
f
'
( ((川市)

KAISIIA 、
NOGYO
KAISHA
KOMU
KAISHA
KOJIN
KOMU

•••••

ー

8ANGO

03030
03030
15790

OBS

③ 附，
1!.tJ~ f
'
(

なわち，少なくとも 5
3.3%の人々は「よ Lリ と 符 え て い る ， あ る い は ， 少 な く と

0.0%の人々は「惑し、」と考えてはいない，などである.累積度数については，
も7
1
j
¥
:(I~) データの分析で再度触れる乙とにする.

￨質的データの度数分布グラフ

以ー￨・の度数分布は，限￨に表すといっそうJ1v.解しやすくなる.一般に，質的データ
・1
のような体グラフで示されるが，比来に変換された相対
の度数分布グラフは図 1
度数分布グラフは， '
t
l
}グラフか図 1
・
2のような川グラフに表すほうが迎。jである.

‑Hω ︒ ￨

!変数分布表が表 1'2 の職業の ~t ぴ方と異なるのは. SASでは普通，自動的に文字デー
/
闘に主主べ持えるためで
タ(変数)をアルファベソト順に.教 1古データ(変数)を小きい 1
ある.データの U
'
，
j
Jでは学生帯号と職業の両方が表示きれているが，これは PROC
1
PRINTがデータの変数を指定していないのでデータファイルのすべてのデータが.'1'
j
Jきれるのである.もし職業のみ 1
'
，
j
Jしたければ PROC PRINT DATA=D1;VAR

15

頓

10

H

味がないので TABLES
SHOKU;とする. PROC FREQでは.学生帯号の度数表は窓 l
SHOKU;で職業の度数表であるよとを指定している. もしミの命令文がないと，職業

5

と学生得号の度数分布表がそれぞれ 1
・
1
，比される.今後学 .
.
.
i
:よとになる PROC.... 引の
命令文はすべてこのルールに従う.

4
'

襖

r
l
J力 結 果 1・
1の度数分布表の右から 2つ日と 1つ円の欄

(c) 累 積 度 数

(j:.累積度数 (cumulative frequency) と累積相対度数 (cumulative relative f
r
e
.
quency) の百分率をそれぞれ表してわる.各クラスの累積度数は，一苦手上のクラ

スからそのクラスまでの度数をそれぞれ累積したものである.累積百分保は，累
積度数のデータ総数に対する比率である.この例題のように，一般には，質的テ'
ータの累積度数は意味をもたない. しかし，表 1
・
3の職業のカテゴリーが， その
褒 1 ・~

度数

累積度数

累積相対度数

自由業

3

3

0.100

よL

ややよい

図 1'1 r新 入 生 の 父 鯛 の 職 損 J の 度 数 分 布 グ ラ フ

図 1・2 r新 入 生 の 父 視 の 職 償 J の 割 合

それでは. SASでグラフを H
，
'
j
l、てみよう.
・
2で は 水 平 体 グ ラ フ と そ の 度 数 分 布 袋 が 1
'
，
))される.次のフ"ログ
プログラム 1

3で I
j
:A
I
I対皮放の i
f
f
i
j町村、グラフと川グラフカワ'
1
，
))される.
ラム 1・
炉プログラム I• 2 (プログラム 1・
1に次の命令を追加する.)

r
新 入 生 の 父 観 の 職 揖J の 累 積 度 数

職襲

P
R
O
CC
I
I
A
R
TD
A
T
A
=
D
l
;
I
I
s
A
RS
I
I
O
K
U
;
R
U
N
;

順位尺度の力テゴリ

、

会社員

13

16

0.533

個人営摸

5

21

0.700

どちらでもない

公務員

7

28

0.933

ややわるい

業

2

30

1
.000

わるい

総数

30

4
'

￨

，

13

1
4

水平体グラフ町0";'<と i
l
1
7
J (1町民グラフ)

，

•

'

1• 2 質的データのまとめ )j

データのまとめ方 :
I
J
U
l:分布

第 1京

FREQ PIE CllART OF SHOKU

排 出 力 結 果 1・
2
FREQUENCY BAR CIIART

ホ

FREQ

SllOKU

CUM.
FREQ

PERCENT

CUM.
PERCENT

KAISHA ホ 命 ホ ホ ホ $ 命 ・ ホ

車事事事・ホホホ

命司幹事命

命司幹事

命命

JIYU

10.00

3

!ホ命ホホ命ホ

10.00

命ホキ

ホホ

ホホ命

命命

KAISHA

1・ ・ 命 命 命 命 命 ホ ホ キ ホ ホ 命 命 命 命 命 命 ホ ホ キ ホ ホ 命 命 命

13

16

43.33

53.33

司幹事ホ

13
43.33:<

ホホ
命・

KOJIN

21

!命命ホキ命キキ命命命

16.67

70.00

ホホ

ホホ

ホ

.

命

KOMU

lキ ホ 命 ホ ホ ホ ・ 命 キ 命 ホ ・ ホ 命

NOGYO

1・ ・ ホ ホ

28

23.33
6.67

30

・

8

10

3

.
.

ホ

...

.
2

ホ

炉 プ ロ グ ラ ム 1・
3

6.67χ

ホ

(これまでのプログラムに以下を追加する.)

.
・

ロPCT;
VBAR SHOKU/TYPE

r
1
ES
I
I
O
K
U
;

1'1:グラ 7 の it・，，~

ホホ

命
.

(度数グラ 7)

.

トー

E
コ
ム

‑
.
;
J

KOJIN

ホホ

7
23.33%

I
Eに待えればよい. TYPE=PCTで 相 対 度 数 を
はP

・・

ホ*ホ

.
命司幹事*

m定している.

ホホ
ホ$ホ

.
ホ命

ー
市i
i
'
(f
事グラフの，'
1
'
，力には.フFログラム 1・
2の 2
1
i日の HB^Rを VB^Rに. P
lグラフ

ホ

命事

・.

RUN;

ホ
ホ命

5
16.67%

$ホ

l'
i
l
[神グラ 7の作成(相対 1
J
l
:
t
'
<
グ
ラ
フ
)

ホ

キ NOGYO

ホ

PROC CHART DATA=DI;

ホ

+
. . . . 10.00% . . .ホ

・

・

12

J1YU

ホ・

..

.

100.00

司幹事

.
.
ホ

命

+ー】ー+白目白+ー"

司幹事

.

命

93.33

.

中司脈事

.

司幹事.

命命事ホホホホ*ホ

ホ申申ホ寧ホ$ホ

KOMU

h

判

排 出 力 結 果 1・
1
PERCENTAGE 8AR CHART
PERCENTAGE

1・
3 離散型データのまとめ方

‑・・・命

>
!
<
.
.
.
.
命命命.命

40 +

・命・・キ

•••••
•••••

.命命事命

命
.
.
.
.

30 +

[
l
J
I
l
鱈 1・
2
) 5
0名 の 人 々 に 世 帯 干 の 人 数 を 尋 ね た と こ ろ ， 次 の 褒 1・
4の 結 果 を 得

・命命..
・・ホ命.

•••••
•••••
e

.命・ホ命

.司 ・ ・ ・

喝

喝

3
﹃

Rd d
内 roFDau

3

a
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u守 司 3RJV 内4

凋 U守 司

4

内

凋
U守 内 dnMU‑‑

FO 3
司

・1

凋山守司d

1
6

22311

15

3
3
﹃
﹃ FDFO

SHOKU

qL

KO阿U

3
弓

KOJIN

凋崎

命・ホ命事

KAISllA

凋崎一

•••••

一3 2 3 4 4一
一

.命ホホ命

・命命・・

凋U
守 ﹃3Hhd

命$ホ$ホ

・・命..

4
内

.命事司併ホ

.命キ・・

1・
4

世帯の人数 t
データ散 5
0句単位:人)

O

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G. 経営情報学や経済情報学は、経営学や経済学に情報工 女主堂におけ ~t畜紹タL!事教育 2 0数年前に、コンビュータを教える学科が、情報工学、 学を取り入れた学際的分野であり、未だ発展途上の学問 分野であるが、事務および経済・経営管理に立脚したア 情報科学、管理工学などの名前で理工学部に新設され、 プリケーション・ソフトウヱアの開発および利用に役立 F A、高層建築の設計、実用衛星の制御などの分野で顕 著な成果をあげたものの、 O A、経営の機械化と言った つ学際的学科体系の確立が何よりも望まれるところであ る 。 分野での遅れは否めない。 近年、今度は人文系学部に、経営情報学、経済情報学 7. おわりに といった学部や学科の新設が涜行しているが、これまで もそうであったように、そのカリキュラム体系はハード 情報処理教育のための教科書にしろ、コンビュータに とシステム・ソフトウヱアに偏重していると言わざるを よる教育支援ソフトにしろ、それだけで万能なものはな えない。 「コンビュータの解説書の多くは、とかくコンビュー い。処理される情報の分野、教育の段階、教育対象者な ど様々であるから、それぞれの目的に応じた教科書や支 タのハードウェアの技術的な説明が多く、知的マスタベ ーションを満足させるものであり、それは、経営情報学 援ソフトがあってしかるべきであるといえる。したがっ て、教科書や支援ソフトの開発はそれぞれの適用分野で を学ぶ学生にとっては、ごちそうを賞味しようとすると 行われるのが最も望ましいあり方であろう。そして、情 きに、その材料の化学的構造についての講釈を聞かされ 報処理教育の基礎においては、ソフト利用教育と統計分 るようなものである。 経営情報学を専攻する学生に必要な知識は、ごちそう 析教育をできるだけ融合した内容の展開が望まれる。 いわゆる「科学技術」の発達が「産業革命」をもたら の材料は何か、料理のポイントは何か、味はどうである して工業化社会を生んだように、 かである。つまりコンビュータの基本構成、基本的仕組 み、その特徴、そしてコンビュータが何に適用されてい もたらす「情報革命」が、広く経済的、政治的、社会的、 文化的側面の変革を誘発しながら、情報化社会という未 るかである。自動車の運転免許を取ろうとする人に、エ 知の社会を形成していくであろうことは、今日では大方 ンジンやキャプレータの技術的な詳細説明はまったく不 が予想することである。情報技術は情報化社会のさまざ 「情報技術」の発達が 必要であり、スタータを回せばエンジンが回転し、アク まな「光と陰」の可能性をもたらすだけであって、それ セルを踏んでガソリンを送り込めばエンジンがかかると を現実のものとするのは経済や政治であることを考える いう、運転するために絶対に必要な基本知識こそが肝要 である。したがって、エンジンの借造がどうのこうの、 とき、今後、社会科学関連分野に情報科学を融合して、 情報経済学、経済情報学、情報政治学、政治情報学、情 クラッチの原理がどうだこうだといったことは自動車整 報社会学、社会情報学、情報文化学、文化情報学、等な 備工が知っていればよいことである。 J (定道宏『情報 どの学際的分野が確立していくことが緊要であると考え 処理概論.!l(経営情報学講座 1)オーム社、 られる。 「はしがき」 a より〉 、 a 一1 3 8

日本 SASユーザー会 (SUG卜J ) SAS教育と認知カウンセリング 市川伸一 埼玉大学経済短期大学部行動科学研究室 SAS E d u c a t i o na n dC o g n i t i v eC o u n s e l i n g S h i n ' i c h i I c h i k a w a Saitama U n i v e r s i t y 255 Shimo Ohkubo， Urawa， Saitama ・ 要旨 教育心理学や認知心理学における実践的研究活動として，筆者は「認知カウンセリング」を提唱し 何々がわからなくて困っている J と ている.これは，認知的な問題をかかえている人(主として. r いう不適応惑をもった人)に対する面談を通じて，①動機づけ.②メタ理解，③認知構造，④必要知 識の 4つ側面から原因を探り，わかるようになるための個人的指導を行なうものである.筆者自身は， ・ ・ SASの使い方や統計的手法の理解に関する認知カウンセリングを行なってきた.ここでは，そのい 4 くつかの事例を紹介する.こうした事例から，教育者，マニュアル執筆者，システム設計者などが学 ぶべきことが非常に多くあることを強調したい.また，認知カウンセリングの今後の展開について概 観し，関連分野の方々の協力を呼びかけたい. K e yw o r d s : S A SE d u c a t i o n，C o g n i t i v eC o u n s e l i n g ，P r a c t i c a lR e s e a r c h .I n s t r u c t i o nM e t h o d . ふ4 シ﹄ け ソ グ ン セ ン .. ウ ドヵ 門ノ孟臨 一凋 キ 1 ただし，問題自体が極めて具体的であっても，その 背後にはさまざまのレベルの原因が横たわっている. 筆者は近年，認知心理学や教育心理学における実践 c o g n i t 的研究活動としての「認知カウンセリング J ( ・ 4 そこで， r わからない J という状態を分析する側面と して，現在， i v ec o u n s e1 i n g )を提唱している.これは，認知的な 何々がわからな 問題をかかえている人(主として. r ①動機づけ ②メタ理解 くて困っている J という不適応惑をもった人)に対す ③認知構造 る個人的な面接と指導を通して，教授・学習過程を研 ④必要知識 究するとともに，個人に応じた教育方法を開発するこ の 4つを考えている とをめざすというものである.すなわち，認知カウン ともとそのような問題に興味がもてない J. rものご r わからない J とをじっくり考えるのはきらいである J. r どうせ自 という状態の原因を探り，わかるようになるための援 分にはわからない」といった傾向を，意識的あるいは セリングは，認知的な問題に対して， r 動機づけ J の側面とは， rも 助を与える方法を開発することを目的としている.こ メタ 無意識的にもっていないかという問題である. r こで，ある種の認知的問題がわからなくて，不適応感 理解」の側面には， を抱いている人をクライエント，相談に応じる人をカ 理解するためにどのような学習スト 揮できるか J ， r r自分の理解状態がどれくらい把 ウンセラーにみたて，それぞれ「認知クライエント J• ラテジーをとっているか」というような問題が含まれ 「認知カウンセラー J と呼ぶ. る 認知クライエントが持ち込んでくる問題は，非常に の体系という極めて広い意味で用いている.そこで， 具体的な問題(たとえば， r微積分がわからない J ， r 認知栂造」は，学習者がすでにもっている知識 メンタルモデル(ある対象を理解するために使われる この問題が解けない J 「現在完了形がわからない J ， r 概念的なイメージ) ，ヒューリスティック(多くの場 数学がわからな など)から，かなり抽象的な問題( r 合に正解を導く簡便的手続き) ，主観的定理(主観的 い J ， rコンビュータがわからない Jなど)まで，さ には正しいと思われる命題的信念)なども含まれる. まざまである.面接を通じて，問題をできるだけ具体 最後の「必要知識」とは，問題を理解するのに必要と r たとえ 1つのことがらでも，いままでわから なる知識を学習者がもっているかどうかということで 化し， なかったことがわかるようになった J というような直 ある. 接的な指導をしていくのが認知カウンセリングの第 1 の目的である. 認知カウンセリングの性格をさらに具体的にするた 1 3 9

めに，既存の隣接分野との関係を表 1として掲げた. ( 2 )発話プロトコルの利用:モデル志向の強い認知 この表における他の分野の特徴というものにはやや誇 心理学では，被験者の知識構造を推測するために，発 張があるし，それぞれの分野の中でもさまざまな立場 話思考を求めてデータとする.認知カウンセリングで がありうることを承知の上で，あえて認知カウンセリ は，必ずしもシミュレーション・モデルを作らないが， ングの特徴を明確にするためにまとめたものである. 面接や指導状況における会話を重要なデータと考える. この表の中で，次の項目はやや説明を要すると思われ る. ( 3 ) 個人差の数量的把握:テスト理論や多変量解析 r 尺度上の得点の差異 Jで ある.認知カウンセリングでは， r 何々能力がどれく における「個人差」とは， (1)実験主義:認知心理学には，実験心理学の涜れ らい遣うか」ということよりも，学習ストラテジーや をくむ実験志向の強い領域と，シミュレーション研究 知識構造の「内容的差異」を重視する.それは，可変 の流れをくむモデル志向の強い領域とがあるが，ここ 性の高く，具体的な部分を把握して，それに介入して では，前者における実験主義をさしている.認知カウ いくほうが，教授・学習にとってより直接的で効果的 ンセリングそのものは，統制された状況を設定して行 だという観点からである. なう実験ではない. ( 4 ) 表ルートの指導:ある目標課題を達成するのに 表 1 認知カウンセリングと既存の分野の関係 受容しない点 受容する点 行動主義心理学 ' 実験主義 基礎技能に対する 条件統制の重視 オペラント的手法 記述主義 個人内プロセスの重視 実験主義(1) 発話プロトコルの利用 (2) シミュレーション・モデル志向 テスト理論 個人差の重視 個人差の数量的把握山 教育工学 個別学習の重視 教育の纏械化志向 教育方法の積極的開発 表ルートの指導 (4) 直接的学習指導山 一斉授業での一般的方法論 興味・動機づけの重視 集団パフォーマンスによる評価 認知心理学 、 a 授業研究 実践主義 趨床心理学 依頼者への共感的理解 生活上・人格上の問題の重視 依頼者の全人格的理解 非指示的療法の重視 実践主義 間接的学習指導 ケース研究重視 糠の重視 研究者の経験・割i 障害児教育 直接的学習指導 対象者の限定 実践主義 基礎技能に対する学習指導 研究者の経験・訓線の重視 ‑140

ループごとに SASデ ループになっていること J ， r 必要な知識や技能を論理的に系統づけて，それを頗序 良く教えていけば効率的な学習が成立するという考え ータセットへの書き込みが行なわれること J ， rSA に立った指導を「表ルートの指導」と呼ぷ.これに対 Sデータセットは，メモリ中ではなく，ハードディス して.認知カウンセリングでは，人聞がごく自然に誤 ク中に一時的に作成され保存されること」などを知ら った知識や推論方法を獲得し，それが誤答や理解困難 ないと，大きな誤りや不適切な処置に致ることがある. の原因になっているとする「裏ルートの指導」をも重 「認知カウンセリング」という場合，その場限りの 視する. 「プログラム相談」ではなく，数回以上の面接と指導 ( 5 ) 直接的学習指導:学習内容そのものを教えるの が「直接的学習指導」であり，学校の授業はもちろん を行ない，来談者が自律的に学習できる状態を目指す のこと，認知カウンセリングも基本的には直接的学習 ことを考え，さらに事例研究として蓄積されるような 指導である.一方，いわゆる「教育相談」のカウンセ 記録をも残すことが必要と考える.筆者自身，まだそ r 勉強がわからなくて困っています」と のような事例を多く持っているわけではないが，それ いうクライエントに対して，カウンセラーが数学や英 でも来談した「認知クライエント」から， SASの指 r 間接的学習指 導法に関するさまざまな示唆を得ることができる.た リングでは， 語を実際に教えるわけではないので， とえば，筆者の事例から次のようなエピソードをあげ 導」という. られる. ・ ah 2 . SAS教育をめぐって ( 1 ) H 1 (男性)は，筆者の大学における実習講義 筆者自身が個人的に行なっている認知カウンセリン で「どうしても SASがわからなくて，レポートが出 グは， SASと密接に関連している.その 1つは， S ASというシステムの理解に関するものであり，もう せない」と言って，学年末に相談に来た.彼は，自分 1つは，統計的手法の理解や利用のしかたに関するも わらず，他の学生に比べ特に自分が実習の内容につい のである.ここでは， SAS教育というとき，前者の ていけないことにショックを受けていると言った.ま 意味で用いることとする. た ， すでに述べたように， r 何々についてわからなくて r 英語の単語集のように SASのステートメント 困っている」というような問題をかかえた来談者が認 を暗記する本があるならばそれをいっしょうけんめい ステートメント 勉強したい」と言ったが，筆者は， r 知カウンセリングの対象となるが，現在，社会的に見 の意味を暗記しただけでは， SASが使えるようには て.こうした不適応が問題とされている一例は「コン ならないだろう」と答えた.そこで，本人の希望もあ ビュータ」のように思われる.しかも，コンビュータ り，春休み中遁 1回 2時間の個人指導を受け，レポー に対する理解というのは，すでに述べた 4つの側面が トは免除することになった.面接を通じて， rメニュ すべてからんでおり，認知カウンセリングにとって格 ー形式のソフトは使えるが，ステートメントを並べて 好のテーマでもある. プログラムを作成するという概念がよくわからないこ たとえば， ， . がパソコンを持っていて，ふだん使っているにもかか r動機づけ」の側面としては， r機械が と J ， r変数とその値という概念がよく理解されてお きらい J ， r 数学がきらい J ， r 細かいことはきらい」 らず，それは中学時代の文字式の学習の不+分さに根 「ものごとをじっくり考えるのはめんどうだ J ， ざしているらしいこと」が浮かび上がってきた.また， 「コンビュータに対して，何か得体のしれないものと 「数値が変数の値になるというのはまだわかるが，名 いうイメージをもっている」というような問題がある. 前のような文字列が変数にはいるというのはよくわか 「メタ理解」すなわち「自分の理解過程に対する認知」 らない」という.なお，本を読むときには，わかるま r 論理的・数学的なことは，自分に で同じところを何回もくりかえしてから読み進むとい の側面としては， 人のプログラムをそのまま入 はできないものだ J ， r う方法をとるため，序章の概論的説明でわからない用 力して使っているうちにわかるようになるはずだ J ， 語 ( T S S，会話型処理など)がいくつか出てきてそれ 「わかるとは手続きを習得して使えるようになること が累積してくると，もう先を読む気がしなくなってし まうとのことであった. だ J， r プログラム言語を知るとは英単語を覚えるよ うにキーワードまたはステートメントを暗記すること だ」というような考え方がしばしば深い学習の妨げと なっていることがあげられる ( 2 ) S S (男性)も，筆者の実習講義の受講生であ r認知構造」の側面と ったが， r 全然わからないので，なんとかしたい」と いうことで，夏休み中に遁 1回 2時閣の指導を受ける しては，適切でないメンタルモデルを持っていたり， 概念聞の区別が極めて不明確になっていることが問題 ことになった.高校まで，国語，社会は.まあまあだ になる.特に，オペレーティング・システム，ファイ ル，変数，配列，ループなどに関する理解のしかたが ったが，数学はまったくだめであったと言う.コンビ ュータは量産しいがどちらかといえばおもしろい.特に， r 必要知識」の問題とは， 最後にうまくいったときはおもしろいと思う.しかし あやふやな場合が見られる ハードウェアや，ソフトウェアに関する基礎的知識が 「もしうまくいかなかったらどうしよう J ， r 何か迷 欠如しているということである.たとえば SASでは， 惑をかけることになるかもしれない」という不安感が rDATA ステ、yプは，オプザぺーションの数だけ回る いつもあると言う.すでに講義で行なった処理をもう 1 4 1

ー度実行してもらい，質問があれば聞くと L寸 方 法 で ステム設計者などが学ぶべきことは非常に多くあるは 個人指導を始めたが，基本的な操作(たとえば，スク ずである.ある領域になじんだ者は，自らが入門者の リーンエディットのあと改行キーを押すこと)を忘れ ころどのような点に苦労したかということを忘れてし ているために，データやプログラムが修正できないと まうことが少なくない.また，人によって，学習の進 いう問題がまずあった.口頭で言われた注意事項など め方や，理解のしかたが極めて異なっていることを十 をノートに書く習慣がなく(したがって，講義ノート 分考慮せずに説明や指導を行なってしまうこともある は，ほとんどステートメントと図の羅列である) .ノ ように思える.そのような問題に完全に対処するため ートを読み返しでもまったくわからないというので， には，個人的指導の場に託するしかないのかもしれな メモ程度でも書きとめておくよう促した.また，コマ いが，そこで得られた知見や指導法は，不特定多数を ンドに対してエラーメッセージが出て，パラメータの 対象とした教育指導にもかなり活かされるように思う. みを再入力するよう促されているとき，コマンド全体 を入れ直して何回もエラーを繰り返すということがし 3 . おわりに:認知カウンセリングの今後の展開 ばしば見られた. (これは，システムからの入力促進 メッセージが英語でわかりにくいことにも問題がある 個人指導的な要素をとり入れている学校や塾は現在 ように思えた. ) r プログラムとデータの区別 J • でもあるが，実践的研究活動としての認知カウンセリ r0Sデータセ、yトとそのメンバーの関係 J. r0S ングは，まったく未開拓の領域といってもよいであろ データセットと S A Sデータセットの区別」がかなり う.筆者自身も，限られた経験しかなく，そのたびご 困難なようであった.こちらの説明を聞いたあと，他 とに力量不足を痛感させられる.しかし，まず，自分 人に説明するつもりで言ってみるよう促すうちに. 3 のできそうな領域(コンビュータと統計学の初歩) . 回日ごろからある程度説明でき，プログラムとデータ できそうな対象(大学生以上)で実践を行ないながら. の混同に基づくエラーは少なくなった.秋からの講義 協力者の呼びかけ，研究会等の組織化を行なっていき の中で作業に遅れが出ることはなくなり，パラメータ たい.研究会では. r メンバーの事例報告とそれに対 を変えていろいろなグラフなどを出力できるようにな する討論 J. r 認知カウンセラーとしての相互訓練や って熱心にやっていたが. S A Sデータセット (OS 研修 J. r 近接領媛(教育心理学，認知心理学，教育 データセットとの関係や，セ 工学，授業研究，臨床心理学など)の研究のレビュー」 Y ト，マージ)について は.概念的な理解には致らなかったように思われた. a 「教授・学習の理論的研究や実験的研究との統合」 などを行なえればと考えている.ただし，たとえ認知 ( 3 ) TA (女性)は，文科系の大学院生で. 3か月 カウンセリングという形態で個人指導を行なう立場で ほど講義で S A Sを習ったがあまりよくわからないと なくとも，何か共通のもの(たとえば S AS) を教え いうことで，どこがわかりにくいのかを 4田の面接で る人々が，その経験や教育方法に関するアイデアを論 報告してもらい，簡単なことはそのつどノートを使っ じ合えるような開かれた場にしたい.同じような考え て教えていった.彼女は，卒論で他の統計パッケージ をもっている方々の協力が得られれば幸いである. ( B M D P )を使った経験があるが，言われたとおり実行 して結果を見ただけなので，プログラムの意味はほと んどわからなかったと言う. S A Sに関しては. rさ さいなことで(たとえばコンマを 1つ忘れて)エラー <参考文献> 認知カウンセリングから示唆される指導法の試案と して， 市川伸一(19 8 7 ) コンビュータの入門教育におけ になり，かなり悩んだ J. r 相談相手が近くにおらず， どこをどう見て直したらよいかわからない J. r 基礎 る原則論をめぐって P T I O N Sステートメント)が， 的なこと(たとえば. O 会発表論文集 講義で天下り的にこうせよと言われるだけで意味がわ 日本教育工学会第 4回大 p . 2 0 9 ‑ 2 1 0 . がある. からない」というようなことをあげた.なぜわかりに 1 9朗年 1 1月に，日本教育心理学会総会(於鳴門教育 くいかという点については，まず，用語のイメージが 大)では認知カウンセリングに関するシンポジウムが つかみにくいという.たとえば. rオプション j など 開かれる予定であるが，各発表者の要旨は， という用語は，日常生活では使わないし，意味が頭に 認知カウンセリングの構想をめぐって な手続き(たとえば. D D名の設定や割当てなど)が 必要なのか」がわかりにくいという 日本教育 心理学会第 30回総会発表論文集(印刷中) はいりにくく，忘れやすい.また. r なぜ，このよう に掲毅される. r 手順だけ説明 されても論理的な必然性や目的がピンとこないので頭 にはいらない.もっと，エピソード的に説明されれば わかるかもしれない. J. rSASの配列は，なぜこ のようなものがあるのかという目的が，講義を聞いて いてもわからなかった」と言う. こうした事例から，教育者，マニュアル執筆者，シ 142‑ 、 a

日本SASユーザー会 (SUG ト~) 社会科学教育と SAS 竹中 東海大学 ' = A ロ A 政治経済学部 Social Science Education and SAS Osamu Takenaka n i v e r s i t y TOKAI U Tokyo， JAPAN 要旨 ‑ 大学教育レベルでの情報処理教育、とくに社会科学教育のそれにおいては、学生の資質や専攻専門課程の内容に合わせた 指導とカリキユラム、さらにその実現のための環境整備が重要である。 パーソナルコンビューターの普及により、情報処 理教育教室の新騒が相次いでいるが、単にハードウヱア環境の高度さを競う時代は過ぎ、各専門教育の目的意識に合わせた 情報処理教育内容そのものの質が問われつつある。 ここでは、東海大学政治経済学部におけるこれまでの実践を例として、専門教育カリキユラム上での情報処理教育の位置 づけと SASを利用した社会科学教育の実際上の利点、問題点、将来展望を論議する。 学部レベルでの情報処理教育は、 大学計算センター設備の分散ネットワーク化の方向の中で、それぞれの専門教育分野のニーズをシステム化できる可能性を 秘めているが、その実現ヘ向けての技術上、組織上、及び資源配分上の諸点をも検討する。 キーワード ‑ : 情報処理教育、社会科学教育、情報処理環境， 1.序論 情報化社会といわれる今日、国立・私立を問わず、各 大学では情報処理設備が相当大量に導入されている。 研 究室単位でのミニコン・パソコンの設備は研究用個人的設 備として除外しでも、学生教育用の情報処理実習教室の設 置が昨今増大しており、筆者の大学のメインキャンパスだ けでも十指にあまる教育用実習室がある。これらの実習室 ・教室はメインフレームの端末機室であったり、パーソナ ルコンビューターを並べた部屋であったり、または両者を 兼ねたネットワーク化されたものであったり各種各様であ る 。 ひと昔ほど前の計算センターのホスト機を中心とした バッチ処理時代から見れば、パーソナルコンビューターを 中心とする小型汎用情報処理機器の発達と低価格化は学生 教員双方にとって、格段の教育研究環境向上が計られたと いうことができる。 しかしながら、これらの研究教育環 境の向上が学生の資質の向上に一体と、れほど、結ひ、っき、ま た寄与しているのだろうかという点については疑問がない わけではない。 我々はつい十数年ほど前から、コピーサ ービスの普及と低価格化によってノートをとらなくなった 大学生を見てきている。 はたして、身の回り品となった 情報処理機器は大学教育の目的にとって、どこまで推進す べきものなのだろうか、またどのように教育に取り込んで 行くべきものなのだろうか?。 幸いにして、我々はいま、情報処理教育の実習教育の 中で実際にパソコンを扱う学生の自の輝きを見ている。 講義では経眠学習法を実践する学生も、ハンズオン実習で は時間のたつのを忘れて熱中している。 彼らはいま、社 会が受け入れつつあるひとつの新しい道具の使い方に熱中 しているが、それが一応使えるようになったとき、それを 使って行なう自己の課題・目的を、またその必要牲をどの 程度理解しているのだろうか? 彼らの初心の興味・やる 気、即ちインセンチィプを専門教育につなげ、生かす方策 はどの様にたでればよいのだろうか? 情報処理教育を中 SAS/PC 途半端に位置づけるようでは、かえって情報処理機器に対 する過信や誤解を生みかねない。 目的と手段が転倒した組績は官僚的組織といわれるが、 手段が目的と化した情報処理教育はコンビューターサイエ ンス専攻以外の学生にとっては本来的ではない。 しかし、 情報処理教育を「手段」として、専門教育のための基礎教 育として必要としている学問分野が多いこともまた現実で ある。 大学レベルの高等教育にとって、入門的な情報処 理教育を一般教育科目(教養科目〉として位置づけること も可能であろうが、小・中・高教育に於ける情報処理教育 ないし CAI教育が普及しつつある今日、あらためて大学 レベルの情報処理教育のあり方や内容が問われていると言 えよう。 これまで、青少年人口の大幅減少を見越した各 大学の生き残り戦略のなかで、大学や学部の特色や魅力を 打ち出すために、また十分な教育計画の裏付けのないまま 予算獲得が先行して企画されたコンビューター教室も少な くない。本論は、筆者が情報処理教育の専門家ではないに もかかわらず、社会科学分野の研究・教育の道具として、 コンビューターを 25年以上にわたって利用してきた経験 と、実際に情報処理教育教室を構築した経験から、大学レ ベルの社会科学に於ける情報処理教育のあり方、現実の問 題点、将来に向けての考え方を考察する。 2. 情報処理科学技術と専門科学分野 情報処理の目的は一般に、対象に関わる情報・データ を解析して、その情報・データを生み出す対象主体の本質 .構造・意図等についての洞察・検証を得ることにあるが、 その適用する解析手法はその対象に関わる専門分野によっ ても、目的如何によっても当然異なっている。しかしその 解析手法も一般的にはシステマティ、yクな手順的論理性が あり、問題・課題に関する情報データの収集・整理・分類、 問題に対応した抽象理論モデルの構築・仮説化、適切な問 題解決論理の追求・発見、解析アルゴリズムの理解、プロ グラムコーディング、演算処理、基本解や代替ケースの妥 143‑

当性検討・吟味といった一連の手順が含まれている。 広義の情報処理はこれらの全てを指していると考えてき しっかえないが、それでは全ての科学的研究・教育が当て はまるので、さしあたり情報処理機器を利用しておこなう 狭義の情報処理を考えると、それらの適用は上記の手1 ) 国の 初頭部分と後半部分とに集中している。 長も人聞の頭脳 を必要とする部分は一連の手1 ) 国の中間にあって、整理分類 された情報データから対象とする物事の本質についての仮 説的モデルの設定、すなわち抽象論理レベルでの、前提条 件や因果関係・定義的関係・制約条件・均衡条件等を規定 ・想定する、システムの論理構造を把握・記述する部分で ある。この部分こそが最も専門性を必要とする部分であり、 また問題に対する分析者の視角や経験・態度・能力等がそ のフレームワークを左右する大きな要因となる部分である。 もちろん、この一連の情報処理手順全体に関わる時間的 ・金銭的費用上の配慮も勘案されているはずである。 従 って、専門教育の多くははその核心となる理論の前段と後 段にオーバーラップして情報処理科学技術を利用している ことが多いと言えよう。 筆者の専門とする計量経済学な と.では経済学を中心として数学・統計学・コンビューター サイエンス等が繊り合わされてその研究結果の累積から、 経験科学としてそれ自身一つの分野を形成している。 このように各専門科学分野がそれ自身広義の意味での一つ の情報処理体系として、体系の中に狭義の情報処理技術が 取り込まれている現状において、入門的レベルを除けば、 大学レベルの多くの専門教育分野が学生に対する情報処理 教育を専門の基礎課程として必要としていることには疑い がない。 過去において数値・統計計算を主体に発達してきたコ ンビューターによる情報処理は、画像処理、文字列処理、 論理処理へと開発・実用化が進展しつつあり、これまで人 間頭脳が果たしてきたある程度の部分の機械代替を進める ことができょうが、上に述べた一連の手続きの全てを自動 化することは出来ないであろう。 すなわち、いかに人間 の五感や論理的思考がコンビューターのハード・ソフトに よって代替できたとしても、問題そのものの概念規定や、 人聞の頭脳のもつ直感あるいはひらめきと言った、論理抜 きの結論の先取り仮説化は函難であろうと思われる。 人 間の夢を実現するのに役立ってきたコンビューターが夢を 見ることが出来ないと言うのは逆説的であるが、いかに高 度のエクスパートシステムでもニューロコンビュータであ っても、真にクリヱイティプなものを人の頭脳の介在なく 生み出すことは考えにくい。 このように人聞の頭脳の果たす役割を考えるとき、コ ンビューターは人聞が、人間らしく生きることを極めて強 力に補助する「道具」として位置づけられる。 当り前の ことに過ぎないが、人聞の肉体的労苦に相当する部分を代 替してくれる資本財・耐久消費財のように、考える葦の頭 痛のかなりの部分を担ってくれるだけでなく、人聞の頭脳 容量では無理であった複雑・大量の情報を高速に処理する ことによって我々の頭脳のa思考領域を広げてくれている。 このような人間の頭脳とコンビューターの両者の特性 を組み合わせることによって、我々の科学技術は発達して きたし、これから当面、まだ加速度的に発達するであろう。 革新が ここで加速度的にというのは情報処理分野の技術2 科学技術的探査における過去の成果を蓄積・検察・解析・ 検証処理する手段をより低廉・高速かっ効率よく与えてく れる方向に進んでいるからである。 このことは、情報処 理科学の進展が他の専門科学分野から見れば公共財的イン フラストラクチャーの整備・高度化であり、まさに分析手 段上、自然科学・社会科学・人文科学の全てに密鍍した境 界領場として重要な関わりがあることを示している。 問 題は、情報処理環境の充実によって解放された人的資源の 時聞をより高度な環境のもとでいかに創造的な時間・空間 として有効に活用して行くかにある。 大学が社会に対し でもつ本来的機能考えるとき、各大学が従来から巨額の費 用をかけてメインフレーム以下の情報処理設備を競って導 入・更新・増設してきたのは、必然的であったと考えられ る 。 各大学には名称はともあれ、電子計算センターとい った情報処理設備の管理・運営を一元化する部門が生まれ、 次第に各学部の専門教育から独立した学内インフラ組織と して学内〈外〉へのサービスがなされるようになった。 ただ、結果的に計算サービスそのものを一元的に管理・運 営する目的をもっ組織はどうしても制度的にならざるを得 ず、また各学部の個別的科学技術分野にきめ細かく対応し てサービスを供給するには資源的にも、費用的にも限界が ある。 勿論、各学部のユーザー代表との調整が委員会等 を通じて行なわれるが、専門教育とのすり合わせは必ずし も各学部の満足出来る程ではなかった。 このような状況のもとへ個別のニーズにきめ細かく対応 できるパーソナルコンビューターが出現したのだから、各 学部予算、研究費の対応範囲内ということもあって、性能 に差はあれ、一気に個別研究室単位でのパソコン導入が進 展したと言えよう。 研究用から、教育用へと需要のシフ トや普及の認識がたかまるにつれ、その台数は増えつづけ たが、中にはほこりを被ったパソコンも見かけるようにな り、効用期待が使いこなす能力を上回ったケースも少なか らず見られるようである。 前述の各大学の情報化戦略と 併せて、コンビューター実習教室が増えつつあるものの、 専門・専攻教育のカリキュラムの中にいかに活用され実効 的に成果が上がっているのかを見極めるのは難しい。 こ れは、ひとつには共用情報処理設備の公共財的性格から来 るものであって、これまでの集中管理されたメインフレー ムによる情報処理研究・教育であっても同様といえる。 一台二台の研究室単位のパソコンは払財と考えられるから、 、 10 そのコストバーフォーマンスは測り易いが、 5 0台 0台単位でまとまった実習教室設備は導入・運営・管理に 入手と運用予算が必要であり、実態的には何人かの先進的 教員が面倒を見たとしても、決して片手間で管理できるも のではない。 有限の教育研究資源を配算する以上、その コスト・パフォーマンスは無視出来ないところである。 3. 社会科学的情報処理ニーズ 情報処理設備環境を必要とする専門教育の中でも社会 科学系の専門教育は理工系のそれとはやや異なったニーズ を持っている。一般に自然科学系の研究対象が物性〈物理 化学的性質〉であるのに対して、社会科学は集団的社会経 済現象ないし個別的人間行動や企業行動を研究対象として いる。 自然科学系の情報処理の多くが実験によって得た 少量の標本データに複雑な変換を施して CPUバウンドな 数値計算解析を行なう傾向があるのに対して、社会科学系 では生きた経済社会に対して管理実験をする事が出来ない ために、経済社会システムの同時決定解である現象観測値 をできるだけ集めて統計的推論に用いようとする結果、デ ータベース指向かっ計算の内容は理工系ほど高度に複雑で はないといった違いをもっている。 加えて社会科学専攻 の教員・学生は一部の専攻を除けば、一般的に情報処理機 器の操作やプログラミングについて簡便なものを好む傾向 がある。このように社会科学の情報処理ニーズを記述する と、技術計算と事務計算の違いかと思われそうであるが、 定型ルーティーン処理が極めて少ないと言う意味で、ビジ ネス用の事務計算ともまた異なっている。 社会科学の 情報処理は企業でいえば調査・企画部門の情報処理ニーズ に近く、ソフト的にいえば SASのフルセット版がカバー するデータベース・統計・計量経済・ OR・プレゼンテー ショングラフィックスといった領域のニーズが多い。 社 会科学は変化する経済社会の行動科学的構造を追求してい るので、ムービング・ターゲットを追いながら普遍的因果 法則を追求する柔軟な思考を要求される。 つまり社会科 学はいってみれば、経済社会現象に関する「考え方」の科 学であり、抽象の論理的方法論では理学に、他方では医学 に似た、生きた対象に対する臨床的応用を要求される実学 的側面を持っているといえよう。 しかもこの分野の情報 は経済学のようにわりと数値データの得易い分野から、文 献情報・映像画像情報と言った情報化社会の生み出す雑多 144‑ ' . ，

・ a ・ ・ ・ 4 な情報を解析する必要から、その分析手法も多岐にわたっ ていることがこの分野の特徴でもある。 一方、教育面で一般的にみたとき、社会科学系学部で は経済学の一部を除けばあまり数学に強い学生は多くない。 これは単に大学受験勉強の課程で文科系として振り分けら れた結果であって、その素養がない訳ではないが、数理的 思考の記1礁が入学段階でやや不足していると考えてよい。 このため、社会科学系の学生に対する情報処理教育はお のずと自然科学系に対するそれとことなる対処が必要とな って来る。 たとえば、情報処理のプログラミング実習に おいて、バネとかコンデンサー/抵抗入り回路と言った理 工系の傍J I 題はたとえそれが中学レベルの常識的なものであ っても心理的抵抗は大きい。 また社会科学の論理記述は 一般に自提言語による文章記述で行なわれるので、伝統的 な情報処理手法を適用するためには数理モデルへの概念変 換・定式化の訓練が必要である。これは社会科学特有のこ とではなく、単に程度の問題ではあるが、汎用的法則公式 の少ない社会科学では、経験不足による自信の無さ、心理 的抵抗は学習意欲減退に与える影響が大きい。実際に情報 処理教育の中で簡単な社会科学的事例を織り込むことは大 切であるが、同時に専門科目カリキユラムの側でも理論の 具体的な実証法をなるべく意識して教育計画を進めるべき である。 また、社会科学系学生の興味自身が社会経済的な現象に 向いていることもあって、計算機言語教育のみからなる情 報処理教育は勧められない。 計算機言語そのものを一応 のレベルまで教えたとしても、それぞれの専攻に関わる実 証的解析が直ちに可能となることは期待できるわけではな い 。 1、 2年次の情報処理教育でかりに統計処理のプログ ラムがある程度こなせるようになったとしても、彼らにデ ータベースやグラフィックスのプログラムも書けると期待 することはできない。 むしろそのような能力は社会科学 専攻の学生に期待すべきではないし、カリキユラム上の優 先度はプログラミング技術よりも実証解析する専攻分野の 内容にあるから、そのようなデータベース機能やグラフィ ックス機能が分析上必要であれば、汎用のパッケージフ.ロ グラムを利用すべきである。 このことは計算機言語学習 の必要性を否定するものではなく、 入門的計算機科学教育と専門教育の基礎教育としての情報 処理教育が基本的にアプローチの方法と尺度概念が違って いることを主張しているに過ぎない。 もちろん入門的情 報処理教育の中で、ワードプロセ、ソサや簡易言語〈表計算 o m p u t e rL i t e r a c yとして可能であ 等)を教えることも、 C り、一部の専攻分野ではそれで十分な場合もありうる。 問題は簡易パッケージの利用だけで電子計算機利用の正し い知識と構造の教育が出来るか否かであり、この点は計算 機科学の専門家の意見に従うべきであろう。 ただ、 S A Sのような社会科学分野の分析に優れたソフトウエアがメ インフレームのみならずミニコン・パーソナルコンビュー ターレベルで利用可能となったことは、このような情報処 理教育上の問題点を解決する可能性がある。 4. ケーススタディ ー東海大学政治経済学部の実例ー 東海大学政治経済学部は二十数年前の学部創設以来、実証 的側面を強調した行動科学的分析を標携して、研究・教育 に取り組んできた。創設当時はまだ電子計算機も数少ない 時代ではあったが、専門課程の基礎教育科目の中には「電 社会科学入門 J r 基礎数学 J r 数理統計学」 子計算機 J r 「情報化社会理論」といった科目のなかで社会科学の実証 主義的行動科学分析の基礎が教えられていた。学部内には 政治学科、経済学科、経営学科の 3学科があるが、学際的 接近も当初から重視されていたのでカリキュラム上かなり の科目で相互乗入れがあり、学部の一体性と親和性が保た れている。 特に経済学科は計量経済学等の実証経済学の 重視が伝統的であり、学部の情報処理教育改革のリーディ ングセクターでもある。 当初は大学のホスト機の能力も なかったので、講義形式の授業が多く、一部のゼミのみが キャンパスの遠くにある計算センターへ出かけていたが、 50年代に入ってようやく棒内電話回線による TSS処理 5 0年代半ばにはミニコン P D が出来るようになった。 P‑llが学部に入り、やや事情は良くなったものの、多 数の学生に実証統計解析を行なわせるのにはほど速かった。 情報処理教育環境が好転したのは 5 0年代末であり、 V AX/750と 5 0台の IBM5550が導入されて学部 付設情報処理室として新設されたときからである。 これ が学部カリキユラムの大幅改訂実施の時期と平行していた のも好機であったと言える。 学部共通必修科目「電子計算機」は大ホールでの講義 から 50名単位の小クラス単位に分割され、講義/実習形 式で教えられることとなった。 また、経済学科内には数 理経済課程と称する数理・計量系専攻の特別課程が設けら れ、さらに専門科目教育での実証研究の準備として SAS による情報処理教育を行なう想定の科目「情報処理」を新 設していた。 必修入門コースである r~電子計算機」は 1 クラス 5 0名としたためクラスの数が大幅に増えたが、 「 情報処理」の科目とともに電子計算センター付設の情報処 理教育研究施設の助教授・講師 6名に協力をお願いして指 導してもらっている。 この学内の情報処理系人的資源に もまた恵まれていたことが、一連の学部情報処理教育改善 のもう一つの大きな進捗要因であり、学部教員の定員枠に 縛られているままではこのようにはいかなかったであろう。 すでに述べたようにこの学部では社会科学の実証的行 動科学の接近法を中心にカリキユラムが組まれていること から、ハードウヱア環境竪備以前から学部 3学科の情報処 理教育カリキュラムの改善に適したソフトウヱアを追求調 査していた。 どうしても社会科学系では経済社会データ の統計処理が中心となるので、計量経済を核とする統計ソ フトが最も必要であるが、線形代数系の数理計画法、さら にデータベース機能や表現力・説得力のあるレポートジ ヱ ネレーション機能、プレセンテーションレベルのグラフィ ックスなどが利用できることが望ましかった。また出来れ ばこれらの各機能は統合されていることが望ましく、それ ぞれの個別ソフトのデータ互換性維持に関わる無用な処理 やそのための教育は避けたかった。 これはまだ SASが 開発されてまもなく、メインフレームのみにサービスされ ていた頃のことであるが、 1978ー 1979年の在米研 究中にいろいろなソフトのなかで SASが我々のニーズに 完全に合致することを知った筆者は、帰国後その導入可能 性を探りながら、一方では経済企画庁の研究所で政策研究 も プロジェクトに SASを使って操作性を試していた。 ちろん代替案がなかった訳ではない。 計量経済分析に限 るならばデータバンク機能をもっ TSPや、汎用統計関係 では SPSS‑X等〈私自身米国の SPSSユーザー会に 所属していた)も存在していた。 いずれにしろ、 SAS も含めて、これらのソフトは当時はほとんど 1B M 系のメ インフレーム機でしか動かなかったから、学部レベルでは 望みょうがなかった。 昭和 58年の夏であったと思うが、 SAS社が VAX版 SASの開発予定をアナウンスしたこ とを米国情報誌で知ったとき、学部の情報処理実習室の矯 想が固まった。 すでに使っていた PDPと同じ DEC社 製と言うこともあったが、翌年度には文部省助成を受けて SASの動く VAX/750が導入できることとなった。 同じ頃、パーソナルコンビユ}ターの量産化が進み、 I BM の 5550が 4 0台寄贈されることとなり、 10台を 追加購入して 5 0台のパソコンによる実習教室も VAXの 導入と同時に完成することとなった。 その頃には米国版 SAS/PCもアナウンスされていたので日本語化を待っ てハードディスクとともに導入し、現在は「情報処理」の クラスや専門課程の教育のなかで VAX版とともに使われ ている。 SAS/PCは現在のところ、ミニコン以上の フルセット版に比べるとオプションプロシージャが無いな ‑145‑

どの多用途性に欠けるが、リリース 6. 02だけあって、 ウインドウ機能などの点で VAX版のリリース 5. 18よ りはるかに視覚的操作性が高く、入門的初心者教育には極 めて高く評価できる。 PC版の CBT ( C o m p u t e rs a s e dT r a i n i n g )のシリーズや、周辺のオプションが開発されれ ば教育サイト以外にも普及しておかしくないと思われる。 ただ、 MS‑DOS (PC‑DOS)の版が新しくなる 程システムのメモリー常駐部が大きくなる傾向があり、 6 40KBのメモリー制約の中ではドライバ一等の常駐部分 を大幅に減らさないと SASサンプルプログラムの一部は VAXは 32回線の端末ポー 動かないのが難点である。 トをもち、そのほとんどが専用端末室の CRTに接続され ているが、こちらの方の利用も 9割方は SASであり、ほ 利用主体は 3、 4年 とんど SAS専用機と言ってよい。 次の専門課程ゼミ演習、大学院研究、並びに教員の研究と なっている。 VAX版 SASには PC版に無い豊富なオ プションフ.ロシージ ャが利用できるので、専門専攻に即し た高度なプロシージャ処理を行なう利用者が多い。 例え ば、筆者のゼミの学生は毎年卒業論文に、いずれかの固ま たは地域のの計量経済モデルを作成し、政策シミュレーシ ョン分析の結果をまとめて卒業して行くのが慣例になって いるので、 SAS/ETSの利用が 10月ごろから 1月ご ろまでピークとなっている。 政治学や社会学系統の大学 院研究ではアンケート調査の統計処理が多いので、 Bas eSASや SAS/GRAPHが利用されている。 卒業 論文や修士論文のために、暮れ正月の休みにも自発的に徹 夜で端末にかじりっき、勉強不足を教科書をひもときなが らも補って、モデルの構築に励む学生が毎年増えてきてい ることは、専門科目と情報処理の融合教育が多少なりとも 今日の学生に自ら学ぶ姿勢を疎らせているのではないかと 手前みそに推測している。 SASのシステムは TSS環境下でのソフトウヱアと してはかなり重たい方に属すると思われ、同時ユーザー数 が増えるとレスポンスが悪くなるので、メモリーの 3倍増 等で対応したが、基本的には同時に多くの学生に実習をさ せるにはあまり向いてはいない。しかし入門レベルは S A S/PC上で教育を行い、専門度の高い SAS利用は利用 者が端末上で考えている時聞が比較的長く時間差が取れる ので VAX上で利用させるといった運用形式が効率的と考 えている。 パソコン実習室、 VAX端末室とも情報処理 教育の授業で使う時間以外は自由に自習用に利用できる体 制になっており、授業、自習いずれの場合も割と憐席との 対話・教え合いが起こっている様である。 これもあまり 予期しなかった現象であったが、考えてみると現代の学生、 特に大きな大学の文科系の学生は理工系の学生と違って実 験室の様なものがなく、他の学生と学習上の問題・課題に ついて語り合う場所に欠けていたのではないかと思われる。 実習室は談話室ではないが、ある種のたまり場的要素も提 供しているのかも知れない。 建設的な談合である限りに おいて黙認している。 このほか VAXステーション 2台と IBMPC/AT、 PC9801VXがイーサネット接続されているが、現状 ではネットワーク機能そのものは端末エミュレーションや、 ファイルサーバー機能に隈られており、ほとんどがスタン ドアローン利用である。 しかし現在、学内電子計算セン ターからのキャンパスネットワークである高速光ファイパ ーループのリモートステーシヨンの設置工事が進んでおり、 VAX/750や実習教室の IBM5550もこの光ファ イバーループのリモートステーションに回線接続される予 定となっている。 ローカルにはイーサネットケーブルが 次年度には学部各学科の各研究室へも延長され、研究室や 実習室のいずれの端末/パーソナルコンビューターからも、 VAX/750上の SASや経済社会データベースへのア クセス、電子メール、電子計算センターのスーパーコンビ ューター SX‑1や VAX/785 (こちらも SASが稼 働〉へのアクセス、さらには SX‑1を介して DDX経由 で東大のセンターの利用も可能となることになっている。 このネットワーク回りの整備が完成すれば、負荷分散も 容易となり、より良い教育環境が生まれるであろう。 研 究室への回線設備はいろいろなネットワークトポロジーが 考えられるが、仮想ディスク機能を利用したデータベース への高速アクセスや建物の様造上、学内ネットワークの方 針等から検討して、イーサネット対応の同軸回線を採用す る予定である。 研究室には PC9801，J3100等 が多いので、 DECnet/DOSないし SAS/RTE R Mを介した SAS/VMSと SAS/PCとのリンクが 出来ればと思っている。 5.組織運営上の問題点 これまで学部の専門教育の立場からあるべき情報処理 教育研究環境を概念形成し、その過程から VMS版 SAS とSAS/PCを核とした情報処理教育設備の情築した実 態について述べてきたが、事後の反省としては、このよう な共用教育施設はやはりそれ自身一つの管理運営組織を必 要とすることである。 いかにカリキュラムとソフトウエ ア・ハードウヱアの整合が綿密に検討され、計画されたビ ジョンに従ってカリキュラム編成、設備環境の構築、教員 配置等がうまく行ったとしても、その設備環境にに対して 管理保守の人員、維持・保守・補修・整備のための継続的 な予算が必要であり、設備と併せて「モノ・ヒト・カネ」 から成る組織が必要になってくる。 企業では当り前のこ とであっても、利益という物差しの無い教育の世界ではこ の点を事前に甘くみると後で困難に遭遇する。 運営費用 としては、消耗品、人件費、ハード・ソフト保守契約賞、 ソフトウエアレンタル・購入費用等が挙げられる。 ミニ コンクラスの保守費は結橋高いし、保険料的な性格である がパソコンの保守費も台数がまとまると馬鹿にならない額 になることを、事前に評価して置くべきである。 現在の ところ、日常業務は政治経済学部・理学部・工学部の大学 院生の中から情報処理に優れた学生を相談員として交代制 アルバイトで雇用しているが、出来れば有能な SEクラス の専任技術職員がぜひ欲しいところである。 これからの時代、高速ネットワーキングや分散処理高 性能機が普及して来るとき、我々のような専門教育のロー カルな需要に合わせるための努力はそれほど苦労しなくて も済むかも知れない。 キャンパスないしより大きなグロ ーパルネットワークの一つのローカルノードとして、他の ノ}ドの各種のリソースを活用しながら、ローカルノード として他のノードと違った資源の提供、例えば社会科学領 域のデータベースといった専門領域の質的に異なるノード 特性を様築して行くことが考えられる。 ひと昔前のメイ ンフレーム時代の集中管理方式から、ネットワークを前提 とした分散処理体系への移行は、資源配分的にいえば、中 央計画経済システムから市場経済システムへの移行程の違 いがあり、相当な頭の切り替えを必要とする。 将来の夢 の実現は多分にネットワークや分散処理機器の高度技術革 新といった技術的要因よりも人間的情報処理部門の組織サ イドのベレストロイカとその基本となるグラスノチがどの 程度柔軟に対応進展するかにかかっていると思われる。 この点で、我々の大学の場合には比較的恵まれていたと言 えるだろう。 1 4 6 . 、 a

日本 SASユ ー ザ ー 会 (SUG卜J) 大学情報処理センターにおける SASの利用について 古池弘隆 宇都宮大学 O nU s a g eo fS A Si nt h eC a m p u sN e t w o r kE n v i r o n m e n t Hirotaka I くo i k e Utsunomiya U n i v e r s i t y 2753 I s h i L Utsunomiya 321 要旨 ・ ah 宇都宮大学では、本年度から情報処理センターを開設した。 二つのキャンパスにまた が る こ の セ ン タ ー は 数 台 の ス ー パ ー ミ ニ コ ン と E W Sや パ ソ コ ン 、 専 用 端 末 を 学 内 L A N で接続したいわゆる水平分散処理方式を採用している。それぞれのキャンパスで情報処理 教育を行うための教育用端末室が設置され、一般および専門課程において今後コンピュー タを用いた情報処理教育が広範に行われることが期待されている。 電子メールを申心に し た 学 内 統 合 O Aシ ス テ ム や 学 術 情 報 セ ン タ ー へ の ア ク セ ス な ど の サ ー ビ ス に 加 え て 、 本 セ ン タ ー の ア プ リ ケ ー シ ヨ ン の 代 表 的 な も の の 一 つ が S A Sソ フ ト ウ エ ア で あ る 。 こ れ は 教育用として授業に用いられるばかりでなく、広く研究者が自分の研究室の端末から利用 できる環境になっている。 本 論 文 で は 、 本 学 の 情 報 処 理 シ ス テ ム と S A Sの 今 後 の 利 用 計画について紹介する。 キーワード: 1. は じ め に 宇都宮大学は工学部、農学部、教育学部お よ び 教 養 部 で 構 成 さ れ 、 学 生 数 約 40.00入 、 教 職 員 7 5 0人 が 2 k m種 れ た 二 つ の キ ャ ン パスに学んでいる。本学における計算機の歴 史 は 昭 和 4 2年 に さ か の ぼ る 。 工 学 部 の あ る 石井地区に電子計算機室が開設され、 FAC O M 2 7 0 ‑ 2 0が 1 0年 以 上 に わ た っ て 利 用 さ れ た 。 昭 和 5 4年 に は 機 種 が 更 新 さ れ て C O S M 0 5 0 0が 導 入 さ れ た 。 こ の 計 算 機 ‑ は、学内のローカル処理ばかりでなく、東大 大型計算機センターのデータステーシヨンと しても機能してきた。しかし、急速に進歩す る計算機技術と増大する利用者の要求に対応 できず、この数年間の利用状況は容量の限界 に達していた。一方、パーソナル・コンピュ ータの性能は一昔前の大型汎用計算機を凌ぐ ほどになり、同時にその価格は低下の一途を たどっている。そのため、学内にはパソコン が急増し、数百台のパソコンが様々な用途に 使われている。これらの申には本来電子計算 機室の計算機の能力不足のためやむを得ずパ ソコンで急場をしのいでいるケースも多かっ た 。 このような状況下で増大する利用者のシス テム更新に対する要望に応えるべく、昭和 6 0年 度 以 来 文 部 省 に 対 し て 情 報 処 理 セ ン タ ー 設置に向けて概算要求が行われてきた。その 様想については後述するとおり、急速に変化 する時代の流れに対応した新しい考え方を取 り 入 れ た も の で あ る 。 幸 い 昭 和 6 2年 度 に 概 算要求が認められ、情報処理センターの建設 が 進 み 、 本 年 2月 に 関 所 す る こ と が で き た 。 インテリジェント・キャンパス・ネットワー ク・システムと名付けられたこの情報処理セ ンター構想は、いわゆる水平型分散処理方式 と呼ばれるもので、全国の国立大学の申でも 特異な存在となっており、今後の大学情報処 理センターのあり方を示すーっのモデルとな るのではないかと考えている。 2. 情 報 処 理 セ ン タ ー の 概 要 宇都宮大学の情報処理センター構想は、研 究 、 教 育 、 図 書 館 と 3つ の 目 的 を 満 た す も の として考えられた。その際に考慮されたのは、 今後の申規模大学における情報処理センター のあり方であった。すなわち、パソコンやワ ークステーシヨンの性能アップと価格の低下 一 147‑

によるユーザー数の増加とローカルな狙立処 科のミニコンやワークステーションは TCP 理、および東大大型計算機センターなどのス ーパーコンピュータによる高速計算や、学術 / I Pを 用 い て 直 接 イ ー サ ネ ッ ト に 繋 ぐ こ と が で き る 。 既 に セ ン タ ー の 2台 の コ ン ピ ュ ー 情報センターの提供する大規模データベース 等の学外サービスの聞におかれる全学規模の タ以外に数台のスーパーミニやワークステー シヨンの接続が実施あるいは予定されている。 計算機の生き延びる道は、ネットワークコミ 将来的には る 。 ュニケーシヨンのノードとして、電子メール や電子会議などの通信機能を支援すること、 全 学 的 な デ ー タ ベ ー ス 、 D T Pを 可 能 に す る 高品質のアウトプット機器、それに便利なア プリケーシヨン・パッケージなどを提供して 特色を出すことにあるのではないか。このよ うな緩点から本学では分散処理ネットワーク の構築を主眼として情報処理センタ一徳想が つくられた。その際参考にしたのは、アメリ カにおけるキャンパス・ネットワークの変遷 と現状であり、今後の日本における大学の情 報化の予翻であった。 oS 1に 移 行 す る こ と も 考 え て い センターのコンピュータシステムは、日本 、 ・ デ ー タ ゼ ネ ラ ル 社 製 の M V 2 0 0 0 0で 峰 地 区 と 石 井 地 区 の 両 キ ャ ン パ ス に 1台 づ っ 設 置 さ れ 、 両 シ ス テ ム は 6 4 k b p sの 高 速 ディジタル回線で結ばれている。このシステ ム は そ れ ぞ れ 最 大 6 M I P Sの 処 理 能 力 を 持 ち 、 主 記 憧 装 置 は そ れ ぞ れ 3 2 M Bと 1 6 M Bとなっている。この分散処理方式により、 それぞれのキャンパスの需要のバランスを困 ることが出来る。 司 d セ ン タ ー 構 想 の 中 心 と な る 学 内 L A Nには、 混用性と拡張性の高いイーサネットを用いる こととし、二つのキャンパスのいずれにおい 情報処理センターの建物は工学部のある石 井地区に置かれ、その中には計算機室のほか ても各研究室のパソコンやワークステーシヨ に 50人 教 室 と 研 究 用 端 末 室 、 入 出 力 室 が 設 けられている。また、農学部、教育学部、教 ンから平等なサービスが受けられることを目 指した。そのために学内のほとんど全ての建 物の各階に一次幹線を張り巡らして、各階の 要所要所にコミュニケーションサーバーを設 養部のある峰地区にはセンターの分室が置か れ 、 情 報 処 理 基 礎 教 育 の た め の 1 0 0人 教 室 と研究用端末室がある。それぞれの建物には カラー漢字端末やレーザープリンタ一、 X Y 置 し 、 そ こ か ら 各 研 究 室 ま で R S 2 3 2 Cの 二次回線を敷設した。コミュニケーシヨンサ 周辺機器が配置されている。 プロッタ一、イメージスキャナーなど種々の ー バ ー は 一 台 に つ き 最 大 10本 の 支 線 が 接 続 できるため、将来増大するであろう接続希望 者に十分対応が可能である。学部あるいは学 、 (;ンテリジエントキ W パス約トワークシステムち a ゐ ノ ン セ 機 学 算 'dle 大計渇︐ぷ出 京型翠崎 東大塁 ‑148‑

ソフトウエアも多数整備されており、 A O S / V Sと U N I Xの 2つ の O S上 で 種 々 従来のコンピュータの主要な利用は学術研 究においてである。すなわち、シミュレーシ の言語やアプリケーション・パッケージが利 ヨ ン や C A D / C A M、 画 像 処 理 な ど コ ン ピ 用 で き る 。 特 に 、 統 合 O Aソ フ ト で あ る C E ユータなくしては研究が不可能な分野も多い。 Oを 利 用 し た 電 子 メ ー ル や 電 子 フ ァ イ ル が 学 パソコンでは計算速度や記憶容量に限界があ 内ネットワークの機能の有効活用を促進して るような場合、情報処理センターのコンピュ いる。教育用には新たにカリキュラム支援シ ータが利用される。センターおよび分室の建 ステムが隠発され、より効果的な情報処理教 育が行われることが期待されている。 物の中にある研究周端末室での利用に加えて、 どちらのキャンパスの何処にいても平等なサ 以下にこのシステムの構成の概略を示すこ 建物の各階に張りめぐらされたイーサネット ービスが受けられるようにするため、学内の を通して、各研究室や実験室に置かれたパソ とにする。 コン、専用端末、 ら、教職員や学生は屈ながらにしてセンター システム構成 ハードウエア コンピュータ(日本データ・ゼネラル M V / 2 0 0 0 0 2 台) 32MB+1 6 M B ( 6 M I P S x 2 ) ディスク容量 6 G B 主記憶容量 ・ a テープドライブ ネットワーク 4台 のコンピュータや他のコンピュータとを利用 することが出来る。学内のコンピュータでは 能力不足の場合、あるいはアプリケーション ソフトが無い場合には、研究室から直接東大 の大型汎用機やスーパーコンピュータにアク セスすることも可能である。 Ethernet ( T C P/IP， X O D I A C ) 約3 7 0台 ( 内 訳 教 また、学内ネットワークの特長を生かすた め に 、 統 合 O Aソ フ ト で あ る C E Oを 最 大 限 育用 7 8台 、 研 究 周 2 9台、 図書館周 1 5台 、 ネ ッ ト ワ ー ク 接 続 に利用している。例えば、電子メール、電子 ファイル、電子カレンダ一、 日本語ワープロ 端末約 2 5 0台) などの機能が、研究者同士のコミュニケーシ 接続予定端末数 セ ン タ ー EW S 1台 ヨンを促進し、研究の効率化に役立つ効果が (8 M B， デ ィ ス ク 3 2 0 M B ) 周辺機器 期待されている。最近では学内の会議の通知 レーザープリンタ‑ 8台、 も電子メールを併用して行われている。これ プロッタ一、ディジタイザ一、イ まで、異なった領域の研究者はあまり交流す メージスキャナ一、その他 る機会がなかったが、同じ興味や関心を持つ テ ー マ 毎 に B B Sを 設 定 し 活 用 を 始 め て い る 。 また、国内の他大学の研究者とは学術情報セ ソフトウエア oS AOS/VS，UNIX ‑ . ワークステーシヨンなどか C E O統 合 O Aパ ッ ケ ー ジ ン タ ー が 始 め た N A C S I S ‑ M A I Lを用 (電子メ ール、電子ファイル、他) F O R T R A N， B A S I C， P L / I， A P L， C O B O L， P A S C A L， L I S P， P R O L O G データベース S Q L， D B M S 応用パッケージ S A S， R E D U C E， S L A M ‑ I I，S A P 5，O P S 5 図形処理 G K S， G S P 言語 いて電子メールの交換が可能であり、現在 J U N E Tへ の 接 続 も 考 慮 中 で あ る 。 さ ら に C S N E Tや B I T N E Tを 利 用 し た 外 国 の 研 究者との電子メールの吏換も検討している。 3. 2 情 報 処 理 教 育 情報処理教育は、教養部の基種教育と他の 学部の専門教育に分かれて行われている。基 F O R T R A Nや P A S C A Lな ど の 計 算 機 言 語 教 育 が 中 心 で あ る が 、 礎教育では現在、 3. 利 用 形 態 これからの情報処理教育はいかにあるべきか 本学の情報処理センターの利用に関しては、 研 究 ・ 教 育 ・ 図 書 館 業 務 の 3つ の 分 野 が あ げ られる。以下、それぞれの分野について利用 という観点から全学的な検討が始まっている。 専門教育では、計算機言語教育に加えて、ア プリケーシヨン・パッケージの使い方など、 形態を説明する。 コンピュータを道具として専門教育支援に利 用しようという方向に向かっている。今回導 3. 1 入された機能にカリキュラム支援システム( C M1‑Computer Managed Instruction) が 学術研究 ‑149‑

ある e こ れ は 、 基 礎 教 育 で 100人 、 専 門 課 るが、今後は情報処理教育の主要な一分野と 程 で 50人 の 授 業 が 行 わ れ る た め 、 画 一 的 な して、コンピュータ言語の教育に加えて重要 教育の弊害を避け、多人数教育を円滑に行う 視されるであろう。学生の教育で特に効果的 ために開発されたものである。受講生の登録、 出欠管理、課題の出題、 レ ポ ー ト 提 出 、 成 績 管理などがオンラインで行われるロ電子メー ルを利用した教官と学生の聞のコミュニケー シヨンを図ることにより、個々の学生の進度 に応じたきめの細かい個別教育ができるよう さらに改良が進められている。 だ と 思 わ れ る の は S A S / G R A P Hである。 視覚的に統計データを捉えることにより、学 生の理解を助長するものと期待されている。 S A Sの 教 育 周 に 開 発 さ れ た S A S / C B T は C A Iの 教 材 と し て 有 用 と 考 え ら れ る が 、 やはり学部レベルの一般教育周には日本語で 書かれていることが必須であり、このプロダ クトの早急な日本語化およびミニコンへのイ ンプリメンテーシヨンが望まれる。 3. 3 図 書 館 業 務 図 書 館 は 本 館 、 分 館 と 2カ 所 に 分 か れ 、 そ れぞれの地区の利用者の便宜をはかっている。 今回の情報処理センターの設置を機会に図書 館も完全な電算化を行った。図書館内部で独 自の LANを 張 っ て 端 末 を つ な ぎ 、 セ ン タ ー と独立しても機能できるサブシステムを構成 している。ソフトウエアとしては、情報検索、 雑誌及び図書管理、閲覧管理などの業務支援 システムが隠発された。これらのシステムが 図書館業務の合理化・円滑化に大いに貢献し 研 究 室 か ら の S A Sへ の ア ク セ ス は ほ と ん どがパソコン上のエミュレータを利用して行 われる。そのため、データのインプットや結 果のアウトプットはパソコンへのファイル・ トランスフアーを行う場合が多い。それ故、 パソコンソフトからのデータ変換やアウトプ ットのワープロとの結合などが容易に行われ ることが必要であろう。 a 先 に 述 べ た 電 子 メ ー ル や B B Sを 利 用 し て S A Sユ ー ザ ー 聞 の 質 疑 や 討 論 が 行 わ れ て い ている。 る。例えば、次のような要望があったことを 付記しておきたい。 情報検索については学外では、学術情報セ ンターに接続し、他大学に置ける文献の所在 S A S / S u p p l e m e n t a lのよう に、ユーザーの寄付ソフトによるアプリケー ション・パッケージが、 ミ ニ コ ン で も 早 く サ ポートされることが望ましい。 を検察したり、データベースにアクセスする ほか、目録や所在情報の共同入力作業を行っ ている。文献検索は研究室からユーザーが直 接行うことができ、学術研究の効率的な運営 に寄与している。 5. お わ り に 4. SASの 利 用 に つ い て 高度情報化時代に対応すベく、新しい僑想 のもとに出発した宇都宮大学情報処理センタ ーのインテリジェント・キャンパス・ネット ワーク・システムであるが、 こ れ が 今 後 ど の 様に発展していくかは、ユーザーの利用の仕 方如何にかかっている。そのためにも、メニ ュー・ドリ・プン・ソフトウエアなど初心者に 前述したように、中規模大学の情報処理セ ンターでユーザーに提供できるサービスは、 パソコンや大型計算機センターでは必ずしも 有効でないようなものが望ましいロすなわち、 パソコン上のワープロのように常時使用する ものではないが、東大の大型計算機にいちい も利用しやすい環境づくりが必要であり、 S A Sを は じ め と す る ア プ リ ケ ー シ ョ ン ソ フ ト を更に充実していきたいと考えている。 ちリモートでアクセスするには、コストの面 で制約があるというようなものである。この よ う な サ ー ビ ス の 一 例 と し て S A Sが あ げ ら れる。事実、 S A Sは 汎 用 の ア プ リ ケ ー シ ヨ ンソフトとしては、データゼネラルの CEO と並んで主要なソフトウエアとなっている。 現在のところ、本学ではまだ利用者は以前 に S A Sを 使 っ て い た 研 究 者 に 限 ら れ て お り 、 授業への取入れも大学院のゼミや学部の少人 数の授業で少しずつ進んできている程度であ a phu ム 噌E n u

日本 SASユーザー会 (SUG卜J ) 文科系学生に対する SAS利用教育 金 井 浩 * 静谷啓樹* 0川添良幸* 奈 良 久 料 料東北大学教養部 *東北大学情報処理教育センター SAS U t i l i z a t i o n Education for Social Science Major Students H i r o s h iI くa n a i * H i r o k iS h i z u y a * Y o s h i y u k iI くa w a z o e * H i s a s h iN a r a * * *E d u c a t i o nC e n t e rf o rI n f o r m a t i o nP r o c e s s i n g，T o h o k uU n i v e r s i t y o h o k uU n i v e r s i t y * *F a c u l t yo fA r t sa n dS c i e n c e s， T l くa w a u c h ，i S e n d a i 980， J a p a n 要旨 東北大学では、教養部段階の文科系学生に対して、 SA Sを 利 用 し 、 各 学 科 の 教 育 内容に適合した情報処理教育を行なっている。一般的な高級言語に基づくプログラミ ング教育では、短時間で内容の充実した情報処理技術を獲得させることは困難であ a 晶 る。一方、 SA Sは 初 心 者 に も 抵 抗 な く 受 け 入 れ ら れ る 秀 れ た 機 能 を 提 供 す る 言 語 で SA Sの 自 学 自 習 シ ス テ ム で あ あり、教育の質的向上に大いに役立っている。今回、 る C B T を導入し、今年度 4 月に開講したほぽ均質の 2 クラスに対して、 を積極的に指導したクラスと、しないクラスを設定し、 C B T利用 S A S学習の進捗度合を比 較・検討した。その結果を纏めたものを報告し、会員の参考としたい白 キーワード:教育支援システム、 1. C B T、文科系学生、レポート処理 はじめに であり、繰り返しの記述は F O R T R A Nで全て記述す る必要があるため、普及にはやはり難点があるままであ コンビュータが、特別に訓練を受けた一部の技術者の ・ ah る 。 みの道具であった時代は終り、現在ではオフィス、工 我守は、東北大学教養部の文科系学生に対して S A S 場、家庭、教育の場と至るところで広く利用されるよう を利用し、各学部の教育内容に沿った情報処理の基礎教 になった回その変化を可能としたのは、価格の面だけで 育を施している。今年度 4月から、コンピュータに関し はなく、実は完成された良質のソフトウェア群の充実状 ては全く初心者の 2年生 2クラスに対して、 況であった。コンビュータは、 歩的な利用法を教授し、その後、 「ソフトウェアが無けれ ばただの箱 J とは昔から言われてきたが、必要なソフト S A Sの初 S A Sのオンラインに よる入門用教材である C B Tを併用したクラス及びしな ウエアを確保するためには高級言語とは言え F O R T R いクラスを作り、エラーログ等の収集・解析を行ない、 A Nや C O B O L等のプログラミングが必要であり、一 比較検討した。本学の教育周コンピュータ利用環境およ 般の人にはある程度以上のシステムを記述することは不 び、多人数クラスに対する教育支援システムについては 可能であった. 既に報告済幻であるので簡単に述べるに止め、以下では 1 fワープ口、欧米ではスプ この事実は、国内では日本 3 今回の調査結果を中心として発表する。 レッド・シート等の爆発的な普及、その他テレピゲーム の等の氾濫状況を見れば明かであり、プログラミング無 2. 東 北 大 学 情 報 処 理 教 育 セ ン タ 一 概 要 しのコンビュータ利用という滞在需要は非常に大きい。 とのような状況の中、 S A Sが統計処理周パッケージの 本センターでは、 IBM3081‑KX6に約 350 域を越え、新しいプログラミング環境を提供するように 台の端末装置を接続し、 V M / C M Sを主 O Sとして教 なってコンビュータ利用事情は一変した白必要なサブ 育 利 用 に 供 し て い る . 図 lに示すように、編末装置は 3 ルーチン・パッケージを多数準備して、主プログラムの 179G、 55XX、 お よ び 5080であり、全てにお み記述すれば容易に大規模なソフトウェアを作成できる いて高解像度カラーグラフィックスが表示可能である. システムは、特に F O R T R A Nによる科学技術計算の S A Sに関しても、我守の利用しているテキストはグラ 世界では日常化して来た。例えばその代表格としては N フィックスを大幅に採り入れたものでありお、他とは相 A S Aで開発され、現在では独立した組織によって販売 当趣を異にしている。我守の経験では、グラフィックス されている I M S Lが知られている1>しかし、その記 は入門時のインパクトとしては必須のものであり、キャ 述形式は、基本的にはサブルーチンを呼び出すという形 ラクタ端末では、一般に学生のコンピュータ利用に対す ム 4E FhU ム 4E

•. ‑ @ . . . . . : . Q ， . オープン入出力室 錨 q @.窃' 組噌 母 ‑. a 口 ' ︒ 唱 コンヒ.ュータ一室 C ….0 q 端末 2 0古 0 . . . . . 0. . . 東北大学情報処理教育センタ IBM308I ‑KX6 型プロセッサー 端末:2 0台 第 5実習室 イメージ・スキャナ :2 0台 0 . . . . . 0• 端沫: I 日台 サテライト端末局 l 錨0 1 1虻 lltlOGIltlFQ '11. 圃 1 1 . . 1 1 . . " . . 1. . .闘テプ装置 ' 色 町 仰 装 置 舗 丹 フ イ /7 柿 己…一 ， プM 印刷装置 0 図 l …ント端末 o 、 a 圃圃ィメ山 CAD 端末 システム構成図 る興味を喚起することが困難である.利用登録クラス数 3 . SAS教育実施内容 は約 2 0 0、全学生数は約 5、 0 0 0名に上っている。 これらのクラスは本センターと日本アイ・ビー・エム 本学教養部 2年次、教育学部および法学部の 2クラス (株)が共同で開発した「多人数クラスのための授業援 を選ぴ、 4月から試験的な SASによる情報処理教育を 助システム TESST‑IIJ により、 SQLデータベー 実施した.学生数は教育学部クラスが 3 6名、法学部ク スを利用して一元管理されている。学生のレポート処理 ラスが 28名であり、全て l年次で情報科学の簡単な講 も全てファイル経由で行なわれており、端末のデータ転 義を受けており、実習に関しては初めてという学生であ 送レートが 65 0 k b p sと高速なことを活用して、教 る 。 4月中は、エディタの使用法、ファイルシステム、 官は学生の図形処理結果を端末上に表示しながら評価を SASプログラムのサブミット法等について講義し、実 行なうシステムを実現している。本システムにおけるレ 習を通してコンビュータ・リテラシーを身につけること ポート処理の流れの概念図を図 2に示す。授業は、各学 を中心に行なった o SASプログラムは例題としてクラ 生に 1台ずつの端末装置を用意した教室で行なわれる。 スの共用ファイル中に既に作成しであるものを利用し ごれは現在では通常のことであるが、昭和 56年度に本 た o 5月に入り、 SASの基本的なプロシージャの利用 センターが多人数クラスに対して本格的実用化を我国で 法およびデータセットの扱い方を学習した固当センタ一 は先駆的に実現した形服である 4>0 我々のセンターの教 利用の入門クラスは 100名を越える場合が多いが、今 育支援システムの特徴の一つは、これらの端末装置は教 回は比較的少人数のクラスを対象としており、各学生ご 官の端末装置とカップリングされていることである.具 との進捗状況を把握しながら授業を行なうととが可能で 体的には、当センター仕様に従い、 トーエイ工業(株) あり、いわゆる「稽ちこぼれ J はない状況である。さら が開発した CRTエキスパンダー・システムにより教官 に、教材として共通 l次と 2次試験の成績処理という身 端末の R G B信号を学生端末に分配して、瞬時に全学生 近なテーマを与えたことが功を奏したという点も見逃せ に処理内容を教示することができる a 図 3に講義中の教 ない。以上、 2カ月間の基礎トレーニング後、 6月の 3 室の様子の一例を示す。 図の講義中に簡単な問題を与え、次週までに解答させる という形で、学習進捗状況の調査を行なった固今回は学 生が作成した SASプログラムをサブミットする度に、 ‑152‑ 、

レポートの出題/作成/提出/収集 Z ログ・オン時に画面へ・出題'のメ悼ージ衰示 6 評価 ! 出題 表示および 印刷 1 wmTE l 共用ファイル ・メ yセージ ・問題 ・デー? ' [ 図 2 U リレーショナル・データペースを用いたレポート処理概念図 ， . 図 3 カップリングを利用した授業風景 円 ペ U よ 4E F h υ

授業回数 第 7回 授業内容および宿題の内容 授業 ディスクからのデータ読込み、書込み、ソート、 宿題 l ディスクからのデータ読込み、 PROC 第 8回 1 F文 、 1 F文 D E L E T E文、 P R 1N T を 用 い る 問 題 授業 基本統計量処理 宿題 2 ディスクからのデータ読込み、 PROC F R E Q、 P R O C PROC MEANS F R E Q、 P R O C M E A N Sを 用 い る 問 題 授業 第 9回 宿題 3 図4 散布図・回帰分析、クロス集計表、 PROC I D P L O T、 P R O C PROC F R E Q、 P R O C S E L E C T文 R E G、 P R O C PLOT C H A R Tを 用 い る 問 題 今 回 の 処 理 に 用 い た SA S授 業 お よ び 宿 題 の 内 容 宿題 l 宿題 2 宿題 3 S A S L O Gフ ァ イ ル 総 数 2 6 8個 1 9 9個 1 0 7個 L 1 S T 1N G フ ァ イ ル 総 数 A ク フ ス ( 受 講 学 生 3 6人) (C B T利 用 無 ク ラ ス ) 2 1 4個 1 3 9個 8 6個 提出人数 3 4人 3 5人 3 1人 一人当りの平均提出回数 7.9回 5.7回 3.5回 a B ク ラ ス ( 受 講 学 生 2 8人) (C B T手リ用クラス) S A S L O Gフ ァ イ ル 総 数 1 1 1個 5 4個 5 4個 L 1 S T 1N G フ ァ イ ル 総 数 6 4個 4 9個 3 1偲 提出人数 2 0人 2 0人 1 6人 一人当りの平均提出回数 5. 6回 2.7回 3 .4回 図5 学 生 の SA S レ ポ ー ト の 提 出 回 数 教官の仮想リーダに S A Sのリステイング及びログファ 数を図 5に示す。 3 6人と 2 8人の受講学生中、各々お イルを転送するという形式を採用した a 従って lつの課 よそ 30人および 20人がレポートを提出している.ク 題に対して多数のファイルが提出されることになる。学 ラスによって絶対数が大きく異なる原因は、学生の個性 生にはパグがあることはプログラミングの初期状簡に於 等まで含む、複合的なものであり、単純には評価しがた ては極めて自然のことであり、デバッグ作業がプログラ い。しかし、 C B T利 用 ク ラ ス の 学 生 の 平 均 提 出 回 数 ム開発上重要な要素であることを講述し、実行を促し は 、 明 ら か に C B T利 用 無 ク ラ ス の 学 生 に 比 べ て 少 な た.この手順を踏まないと、学生には採点を意識し、パ く、同一問題に対して C B T利 用 の 効 果 が あ り 、 平 均 的 グのある状簡を憂慮しサブミットを控える傾向があり、 に早く正解を伺ることが出来るようになったということ 友人の完成したプログラムをコピーするなどの事態が発 が窺える。図 6に、エラーを種類ごとに分類し、クラス 生し、正しい評価が困難になる場合も考えられる。図 4 A と Bについて各々宿題 lから 3に対して、 に各国ごとの問題の一覧を示す園さらに、法学部クラス の発生エラー回数に規格化したものを示す.発生回数が l人あたり に対しては、講義中に C B Tの内容および利用法を周知 特に多いものは、 4 7番の INVALID DATA I N LINE ( 文 し、積極的な利用を促した。このクラスに対しては、毎 U M B 字 デ ー タ と 数 字 デ ー タ の 区 分 誤 り ) お よ び 53番の N 週 C B T中の問題に対する解答も行なわせ、結果を回収 ER OF VARIABLES OR OBS印 刷TIONS I S INCORRECT (デー した. タ数不一致)の 2つ で あ り 、 プ ロ グ ラ ム と デ ー タ の 対 応 4. 収集した S A Sログファイルの解析 回の宿題に対して解答を行なううちに急速に解消され、 に関する不注意が主な原因である。これらのエラーも 3 学習成果が見られた。初心者に対しては、特にコンピ 前節で述べた 3回の実習で収集した S A Sログファイ ユータで扱うデータの概念に重点を於て教育することが ルを、 S A Sを利用して解析した。収集したファイルの 肝要である.クラス A と B の聞の違いについては、これ 、 a 品 ム 4E FhU A E

0.25 0.15 0.05 0.05 0.38 0.50 0.75 0.38 1.20 0.05 ••• Q 2: C B T 0 0 1 Q 3: C B T O O l 第 2回 Q 4: C B T 0 0 2 0.05 0.15 0.13 11.25 0.35 1.70 1.85 1 .60 0.80 0.60 0.15 0.10 3.13 0.25 5.25 0.69 宿 題 l宿 題 2 宿 題 3 クラス A クラス B M o d u1 e1 ‑ L e s s o n6 S A S L O Gと 他 の 出 力 の 見 方 M o d u1 e2‑L e s s o n1 プ ロ グ ラ ム の 実 行 Module3一 L e s s o n1 デ ー タ の 並 び か え と 結 果 の 印 刷 リスト入力によるデータ入力 Q 5: C B T 0 0 2 M o d u l巴 2‑L e s s o n2 条 件 文 の 利 用 第 3回 Q 6: C B T 0 03 M o d u1 e1 ‑ L e s s o n1 今までの復習 Q 7 : C B T 00 3 M o d u1 e2‑L e s s o n1 印刷プロシージャの復習 Q 8 : C B T 0 03 M o d u l巴 4一 L e s s o n1 棒ヲラ 7を 描 く た め の CHARTプ ロ シ ー ジ ャ 図 7 2.63 0.05 0.35 1 .75 内容 M o d u1 e1 ‑ L e s s o n4 hM 0.35 12.50 内 ・ • AU 0.70 4~25 0.25 •. 回数番号 第 l 回 Q 1 : C B T 00 1 0.13 0.19 0.38 0.50 0.05 宿題に対する S A S L0 Gの分析結果 問題の対象 0.50 0.31 0 問題 0.19 1 .25 0.25 0.06 0.06 0.06 0.06 (右欄の数字は、エラーの一人当り平均発生回数) 授業 nV . . . 36 J5 R‑‑ 0.10 0.15 0.05 5 1 0 図 6 0.30 0.15 050 271 000 E R R 0 R又は N 0 T Eメッセージ内容 ・ 0.60 1 .00 宿 怨 1宿 題 2宿 題 3 番号 n n 1 .80 m τコ J 'dquvqω ・ 2 n n J 0.05 •••• 4 h 1 0.05 000 000 MESSAGE RPl RP2 RP3 1 E: A CHART IS NOT POSSIBLE. PAGE OR LINE SIZE IS NOT SUFFICIENT. 0.06 0.39 2 E: DATA SET ??? NOT FOUND. 0.43 0.42 3 E: INPUT DATA SET NOT IN PROPER SORT SEQUENCE. IN ASCENDING 0.03 4 E: INVALID SAS NAME. 0.06 5 E: LESS THAN 2 NONKISSING OBSERVATIONS. 6 E: NO DEVICE NAME SPECIFIED. 0.03 0.06 7 E: NO INFILE OR CARDS STATEMENT USED. 0.15 0.11 8 E: NUMBER OF NON月ISSING OBS ~ 0 9 E: PROCEDURE ENDED DUE TO ERROR. 10 E: STATUS SET. 1 1 E: SYNTAX ERRORS ijERE DETECTED. 1.59 0.06 12 E: THE VERTICAL AXIS LABELED KEN COULD NOT BE FIT AS SPECIFIED. 13 E: UNSATISFIED ijHEN CLAUSE AND NO OTHERijISE CLAUSE FOR SELECT STATEM ?? NOT FOUND. 0.32 14 E: VARIABLE ? 1 .43 0.81 15 E: 1 SYNTAX ERROR: EXPECTING CHARACTER 1.38 1 .17 1 .48 16 E:I02 ijORD DOES NOT START ijITH A LETTER OR UNDERSCORE. 0.03 0.06 17 E:I03 A NAKE CANNOT HAVE MORE THAN 8 CHARACTERS. 0.18 0.03 18 E:107 CHARACTER LITERAL HAS KORE THAN 200 CHARACTERS. 0.56 19 E:I09 SHOULD BE A NUM8ER. 0.20 20 E:116 LITERAL HAS UNMATCHED SINGLE QUOTES. 0.09 2 1 E:147 THE ijORD DOES NOT END IN A NUMBER. 0.20 22 E:154 STATEMENT IS FOLLOijED BY EXTRANEOUS CHARACTERS. 23 E:155 THE VARIABLE NAME IS NOT ON THE DATA SET. 0.03 24 E:178 ')' EXPECTED. 25 E:180 STATEMENT IS NOT VALID OR IT IS USED OUT OF PROPER ORDER. 1.29 0.66 0.26 26 E:183 THE PROCEDURE NAME IS NOT KNOijN TO THE SYSTEM. 0.20 0.19 27 E:200 DATASET NOT FOUND. 0.32 0.03 ; ' ， ' ， ' ， OR ')'. 0.62 28 E:301 INVALID SYNTAX， OR KISSING INFIX OPERATOR， ' 0.17 29 E:307 UNRECOGNIZED. 30 E:308 TOO MANY RIGHT PARENTHESES. NO MATCHING LEFT PARENTHESIS. 31 E:309 THE EXPRESSION IS INCOMPLETE. 0.56 0.17 32 E:324 NO MATCHING DO/SELECT STATEMENT. 0.09 0.52 33 E:326 MISSING END STATEMENT. 34 E:346 EXPECTING "ijHEN"，"OTHERVISE"，OR "END". 35 E:349 NO "ijHEN" CLAUSES IN SELECT STATEMENT. 36 E:352 OPENING PARENTHESIS FOR SELECT/ijHEN EXPRESSION ( OR POINTER 0.06 37 E:500 EXPECTING A VARIABLE NAME， ， 0.20 38 E:504 FORMAT LIST MISSING， FOR EXAMPLE， (5， 2 ) 0.09 39 E:526 DDNAME NOT FOUND. 0.35 0.57 40 E:535 OPTION IS NOT RECOGNIZED AS AN INFILE OPTION 0.12 41 E:536 OPTION IS NOT RECOGNIZED AS A FILE OPTION 0.03 42 E:619 UNRECOGNIZED TEXT COMHAND. 0.94 0.06 0.03 43 E:621 MISSING ~ AFTER COMMAND. 44 N:CHARACTER VALUES HAVE BEEN CONVERTED TO NUMERIC 0.50 45 N:DATA SET CONTAINS 0 OBSERVATIONS 0.09 0.77 46 N:EQUAL SIGN NOT FOUND• 0.20 . . . 1 . 1 . . J ! . 旦 ム . ! 1 1 ̲ 主 主 J ̲ L JNム旦Ij̲，‑̲̲̲̲̲̲̲̲̲̲̲̲̲̲ 16.59 I I ムI I 0.32 o R S ';‑OPTIONREA己 正品二一FURTHER 一 一一一一~ 48 N:LIMIT SET BY ERR 0.03 49 N:LOST CARD. 0.24 0.09 0.06 0.71 50 N:阿ISSING VALUES ijERE GENERATED. 0.31 51 N:NO OBSERVATIONS IN DATA SET. 2.00 0.23 1 .16 52 N:NO OUTPUT FILES OPENED DUE TO SYNTAX ERRORS. 0.59 5~NUMBER OF VARIABLELQJLQB 旦旦旦l̲IlJ! IS INCORRECT‑ 12;97 4.37 1 .23 54 N:SAS ijENT TO A NEV LINE ijHEN INPUT. 一一 E 1.00 0.10 55 N:THE VARIABLE IS NOT INTIALIZED. 3.21 0.63 5E N:OLINES MEHE READ FRONINFILE . 3 . 1 20.71 0.65 57 N:O LINES VERE ijRITTEN TO FILE. 0.76 0.03 S A S ‑ C B Tプ ロ ダ ク ト 利 用 教 育 で 指 示 し た モ ジ ュ ー ル と そ の 内 容 Fhu Fhd ム 4E

10 10 ロ 璽 20 40 1 5 0 1 5 0 10 10 100 100 01 J . lIDPDINT D2 ~IDPOINT 10 10 . lIOPOINT 0 ; 'a 07 UIDPOINT 06 UIDPOINT 図 8 a 10 10 、 a 08 UIDPOINT S A S 一 C B T 中の 7種のクイズに対する答の成績分布 だけのデータからでは残念ながら定量的な話はできな も害jに 容 易 な も の で あ っ た た め 、 高 い 得 点 に な っ て い L 回 、 る 。 3 回目の Q6は 復 習 と は い え 、 全 体 の ま と め で あ り、初心者には難しい。 Q7、 Q 8で は ほ ぼ 正 規 分 布 に 5 . CBT問 題 回 答 解 析 近い形になって、クラス全体としての学習進捗が見られ た 白 図 7に 法 学 部 ク ラ ス に 対 し ザ 実 施 し た CBT中の問題 の 内 容 を 示 す 固 各 国 ご と に 標 準 的 な 2、 3問を選ぴ、自 6. まとめ 己 採 点 を 行 な わ せ た 。 図 Bに回答の集計結果を 0点から 1 0 0点満点を 6段 階 に 分 け 、 人 数 分 布 と し て 示 す 。 各 東 北 大 学 の 文 科 系 学 部 2クラスに対して、 国ごとに異なる問題を提示している訳であり、その意味 で成績が上って行くということはない。 S A Sを利 用した入門的な講義・実習を行ない、ログを収集解析 l回 目 の 3題 し、学習進捗状況を検討した Jさらに CBTを利用した (QI‑Q3) は ば ら つ き が 大 き い が 、 こ れ は 初 回 の と クラスとしないクラスを設け、教育におけるその有効性 ーと、英語に対する不慣れさ、等が原因と考えられる。 2 を検討した園今後は、より多くのクラスに対し同様のテ 回目の 2題 スト実施し、それと共に学部進学後の追跡調査を行な (Q4、 Q5) は 、 CBT使 用 に 慣 れ 、 問 題 ︐ ょ 4 FhU ρO

い、その結果に基き、定量的な結論を得、教育方法の改 善を図る予定である.さらに、 CBTは 全 て 英 語 で あ り、日本入学生に対する使用を考えた場合、日本語化が 重要な課題となる。との事情は C A 1コースウェア全般 に対して言えることであり、我が図ではオリジナルな賀 の高い教材の開発のための人材確保も教育工学界の緊急 な課題である園 参考文献 1. " 1 M S L U S E R ・ S SL 2. 金井 MANUAL" 1M 1NC. (1987) 治、中尾光之、川訴良幸、奈良 久「多人数 クラスにおける図形処理支援システム」日本 S A S ユーザー会論文集 (1987) 3. 奈 良 久 、 川 添 良 幸 、 金 井 浩 I i 'SA S利用入門』 共立出版(印刷中) 4. 奈 良 久 、 川 添 良 幸 、 堀 口 進 、 市 村 洋 、 松 本 裕 . . . . . 司、井上清知『多人数情報処理教育支援システムと その教育効果』情報処理学会誌 2 4 (1983) 1344 ‑ . phU 14 ni

日本 SASユーザー会 ( SUGI‑J) SAS/GRAPHを用いた 地盤情報の処理について 江上直子** 秀行* 0畠 山 主 税 * 岡 国際航業側 *土木地質部 料情報システム部 A p p l i c a t i o no f SAS/GRAPH t oG e o l o g i c a l Data Process H i d e y u k i Oka* C h i k a r a Hatakeyama* Naoko Egami** *G e o l o g yD e p . * *B u s i n e s sD e p .o f Computer‑System KOKUSAI KOGYO CO.， LTD. 3‑6‑1 A s a h i g a o l くa ，H i n oC i t y， Tokyo 要旨 筆者らの目的とする地盤情報の処理は、調査及び計測したデータを保存し、調査の . . . 進 行 K合 わ せ て そ の 精 度 の 向 上 を は か つ て い く と 共 V 亡、デ タを分析・解析して、適 地 選 定 、 設 計 ・ 施 工 、 防 災 及 び 環 境 変 化 予 測 な ど K刷 用 す る こ と で あ る 。 と の よ う な 亡 、 処理の一部 V SAS、 S A S / GRAPH を 利 用 し た 統 計 処 理 や グ ラ フ イ ツ ク 表 示 を 導 入 し 、 効 果 的 な 分 析 や 表 現 方 法 を 試 み た の で 、 こ こ K紹介する。 ド: キーワ VMS ，S A S / G R A P H ，G L M 1 . はじめ K 。カラーハードコピー装置 1 ) C V 3300 当社では、蓄積された多量の情報の処理 V 亡 、 2) コシピユータ・マッピング技術を利用した各 CH C 1 19 種の情報管理システムの開発を行っており、 特 K地 図 情 報 や 都 市 情 報 管 理 の 分 野 で は 、 顧 な お 、 本 稿 K掲 載 し た 出 力 図 は 、 全 て カ ラ ーグラフィツク・ディスプレイのハードコピ 客 の ニ ー ズ K応 え た 成 果 を 上 げ て い る 。 ーである。 . . コンピユ タを刺用した情報処理技術の進 歩 Kよ り 、 土 木 地 質 的 地 盤 調 査 の 分 野 で も 地 本稿では、当社が開発したマッピング技術、 目的別の情報管理システムではな プリンター く 、 昭 和 63年 4 月 K 導 入 し た S A S を 刷 用 し て、地盤情報の処理をどこまで支援できるの か 、 そ の 可 能 性 Kつ い て 紹 介 す る も の で あ る 。 2 . 図 使用したハ ドウエア 1VCS A S で 使 用 し た 電 子 計 算 機 の 機 器構成を示した。 ホスト・コンピユター ^X 111750 (VM S) K行 な わ れ て き て い る 。 すなわち， / E F V 図情報や地盤・環境情報の蓄積や利用が盛ん l 且g r VAX11/750 オペレーティングシステム VAX/VMS o カラ グラフイツク・ディスプレイ 1) R A M TE K 6 2 1 1 2) P C98X L ( VT 2 8 6 エミュレータを使用) 図 ‑1 ‑159‑ S A Sの 機 器 構 成

3 . 地盤調査結果の分析・表現 ここ数年来地盤調査結果のデータペース化 いているが、この土粒子の理論式として導か れる、 が 進 み 、 地 盤 の 不 均 質 性 K対 処 す る 立 場 か ら 1 設 計 問 題 K統 計 的 手 法 を 導 入 す る 動 き が 盛 ん Kな っ て い る 。 し か し 、 土 質 工 学 や 地 盤 工 学 +‑‑‑‑ 100 pt= Wn 0.375 + 一 一 一 一ιー 10 0 の分野では、信頼性の研究の歴史がまだ浅く、 K近 い 結 果 で あ る こ と も 明 ら か で あ る 。 設 計 問 題 を 信 頼 性 の 立 場 か ら 解 く Kは 、 多 く 図 ‑2及 び 図 ‑3VC示 し た よ う V 亡、地盤が のデータの集積とその研究が必要な段階 V てき 持つ物性値は、いろい乃な要因 Kより必ずパ て L、る。 S A S は 、 ホ ス ト ・ コ ン ピ ユ ー タ K蓄 積 さ ラツキを持っている。また、地盤の種類 Kよ れたデータをそのまま使用できる点と、デー って性質も異る。 S A Sの 取 り 扱 い は 比 較 的 簡単で、デ タの図化も高速で行なわれるこ タの加工はプログラム中でもできるので、今 後 、 土 質 工 学 や 地 盤 工 学 の 分 野 で も 有 効 K活 とから、 SASを 計 画 段 階 や 検 討 段 階 で 用 い れ ば十分な効果を発揮するものと考えられる。 用されるものと考えられる。 地盤調査結果や土質 .岩石試験結果のデー タセットより、必要な データを呼び出し、統 D epth‑Qu ( A c 2 l 深度 (m) . . . 計分析及びグラフ表示 が容易 V てできる。 図 2は 、 東 京 湾 の ‑20 あ る 埋 立 地 の 地 下 20m ~45m 付近 K 分布する 沖積粘土層の深度とー ‑ 4 1 ものである。散布図 V て F{ug は 、 一 次 回 帰 直 線 と 95 係信頼区間も示してあ 廿百 軸圧縮強度の関係を、 G P L 0 Tで表示した る o G LM を 用 い て 回 1 .O0 帰分析を行った結果、 深度 D と一軸圧縮強度 図 ‑2 quと の 関 係 は 、 次 の よ 1 . 5 O 1 .7 5 一輔圧縮強度 q u ( k g / c a f ) 1 .2 5 2.00 2.25 地盤調査結果の散布図の例 、 (深度と一軸圧縮強度の関係) う K求 め ら れ た 。 a ω n ‑ r t D =一 1 5.64 qu ‑ 10.78 相関係数 r 0.852 湿潤密度 ρ t 1 .8 図 3は 、 土 質 試 験 結果の中から、自然含 水 比 と 湿 潤 密 度 K着 目 し 、 G P L 0 Tで示し たものである。 G L M を用いて回帰分析を行 った結果、自然含水比 と湿潤密度の相聞は、 1 .7 1 .6 1 .5 1 .4 守 1 .3 o 10 2O 30 40 50 60 70 8O 90 100 110 120 130 140 150 自然含水地 W n rニ 0 . 917 と 強 い こ と がわかった。また、図 ‑3VCは 、 出 力 の 都 合 上、二次回帰曲融を描 一一 図 ‑3 土質試験結果の出力例 (自然含水比と湿潤密度の関係) ‑160‑

ま た 、 図 ‑4VCは 、 ポ ー H E I ( ， H T(m) リング調査や地表踏査によ って推定された多摩正陵の 地質断面図を G P L 0 Tで 作成したものを示した。 標 口沖積層 高 璽新期ローム層 閤多摩ローム層 圏平山砂層(砂) ~平山砂層(シルト) 国大矢部層 さらに、地質境界のポリ ゴンデータをディジタイズ 2日 目 B 40O 6日 目 距般 し て 用 い る と 、 図 ‑5VC示 図 すような地質平面図も描く 8O0 1 0 日 目 1 2 0 0 14日 目 1600 DIST白 卜I C E(rn) G P L 0 Tに よ る 地 質 断 面 図 4 こ と が で き る 。 図 ‑ 5 は、 ・ 4 h 大 島 の 地 質 平 面 図 を G M A Pを 用 い て 作 成 し た ものである。 地質平面図や断面図は、機械的に作成する ことは困難であるが、各地層の下限深度や地 層境界のポリゴンデ タをデータベ ス化す れば、 S A S / G R A P H V Cよ っ て 容 易 に 表 現することができる。 4 . 観測データの表現 S A S / G R A P Hで は 、 地 下 水 調 査 、 気 象観測、地盤沈下及び動態観測などの各種計 調 ! j デ タや解析結果・シミュレーシヨン結果 して表現することも容易である。 図 6 は、 G P L 0 T の P L 0 T 及 び P L oT 2 ス テ トメントを用いて、地下水の日 ものである。 E三 ヨ2 仁 二 コ5 匡三ヨ 7 E三ヨ 1 0 データの最高値と最低値の地下水変動を折れ 線グラフで示し、降雨量を棒グラフで示した S A S / A Fな ど で 検 索 プ ロ グ ラム等を作成するこ 図 ‑5 とKより、地下水管 理システムに発展さ せることも考えられ ι 一口一]民仏 E E ) Z G一﹂司﹂一 Lt トト十 : : 0 一 ﹃ ﹁LlJ 芽L 161‑ E 地下水変動と降雨量の経時変化 g 図 ‑6 正首 の B L0 CKステ ‑ ‑ ‑ a s ‑ ‑ ‑ E ‑ ‑ ‑ E ・ ・‑‑‑‑ ・ E 日付 D ATE 1986/6 地図データと GMAP ぜ 2 0 P 1 0 ム P 日 FX 1 1 降雨量 4i ‑・. Lム J 九十 トー ‑‑ 別の用途別揚水量を 表現したいときは、 支 三12 ll : : : ;1 3 F‑ 二 14 H 出 A 4 1 5 剖・・・ ¥JFLI‑‑ 二 ¥.w る。下から、工業用、 わしている。市町村 高司 1 6 E で作成したものであ 建築用、水道用及び 農業用の揚水量を表 ， ﹃ 揚水量の経年変化グ ラフを G CH A R T " H F ' ! H T1 ' : ' 1 ' 11 1 ' 1 ..1 ・ . 11 4T E F :l E '1 [ [H I . . 1 [ i ~'F.F J F 'JT HT1 ( 判 地下水位 ポ 図 7は 、 埼 玉 県 全域の用途別地下水 v cよ る 地 質 平 面 図 四泊閲組担問相関岨泊8 る。 GMAP 211111 ︑ 時 ・ 4 h L A Y m m 圏 1 園園田 ̲ 4̲ 8 などを、時系列表示したり、地図情報と結合

γ 1 ) [ ̲ [ 三U I トメントを用いて、プロッ ク地図グラフを措くことも で、きる。 地図データを利用して、 揚水量 ( m3 ) 6OOO G M A Pを 用 い て 地 図 グ ラ フを作成した例としては、 図 ‑8VC東 京 都 の 市 区 町 村 別 の 人 口 1人 当 り の 公 園 面 3OOO 積を示した。前述した地質 2OOO 平面図も同じであるが、地 図デ タとしてポリゴンデ 1 0 O O O " U i ータを作成しておけば、そ れ K対 応 す る 属 性 デ ー タ を 5 1 52 53 54 変 え る こ と Kよ り 、 い ろ い 55 56 57 58 59 60 61 Y E A R(年度) ろな地図グラフができるの 工業用 は言うまでもないことであ YOUTO る。 ~ 1 建築用 ̲ 2 水道用 ~ミ~ 農業用 I Z Z Z J4 3 、 a 図 7 G CH A R Tを 用 い た 用 途 別 揚 水 量 の 経年変化図 5 . . 地形情報の表現 地形情報(標高デ ータ)の表現方法 K は、二次元的 なもの a と三次元的なものが ある。多く利用され る平面図や断面図は、 二次元的な表現であ り、しばしば全体像 を誤ってとらえるこ l JA L C : : 二 コ N悦 匿霊璽 3‑6 I T I I I I I ] O‑ 1 ̲ 6‑ ともある。 f 9 WJ : 1‑3 単位は r r U人 筆者らの地質調査 部門では、コンピュ 図 ‑8 地 図 グ ラ フ の 例 ( 東 京 都 の 人 口 1人 当 り の 公 園 面 積 ) ータグラフィックス を利用した立体図は、 表 一 1V C示 す よ う な 調 査 K用 い て 、 事 業 の 計 表 ‑1 立体図を用いた調査例 画や比較検討などの面で大きな成果を上げて いる。また、入力したメッシュの標高データ 視点別地形表現 山地の起伏表現 は 、 立 体 図 の 作 成 だ け K限 ら ず 、 表 す よ う な 解 析 等 Kも刺用している。 本 稿 で は 、 表 ‑ 1 及 び 表 ‑2VC示 し た 表 現 景観解析 地形変化の表現 方 法 や 解 析 を S A S / G R A P Hで試み、 地形デ と等高線図を作成した。 図 ‑8は、 19 84年 9 月 14日 の 長 野 県 西 部 。 及び 3D 表 ‑2 2V C示 タの活用 G C 0 N T 0 U Rを用いた立体図 地震で崩壊した御岳火山の崩壊前の地形烏か 平面図、断面図の作成 ん 図 で あ る 。 節 点 数 は 、 71X71=5041 点 で 可視・不可視解析 データの無い地点は欠損値としている。 方 向 が 北 Kな り 、 視 点 の ， ミ ラ メ ー タ は 、 土量計算 傾斜分類 TILT 地形変化解析 7 00 R O T A T E = 50 ‑162‑ X軸 、 a

UL ︹い う﹂ 地震後、斜面の一部 ﹁ / ﹄ AU である。 ( 3000~4000m2) が 崩壊したが、崩壊後の 地形は、図 10V C示 す ょう Kな る 。 図 10は、泊四 節 点 数 を 36X36ニ 1296 V C減 ら し て 、 変 化 し な い 部 分 Kは IS P A D E J、 崩 壊 跡 地 Kは I P R I Z M J の 修飾を行った。この G 3 D フ.口、ンジャ仁土、 資 料 ‑1 V C示す。 . . なお、地形情報の表 現とは全く別な事であ るが、この地震は、マ ド 6.8 (震 グニチユ 度 法 で は K = 0.22と推 定される)で、揺れの : ? 0 日 目 白 日 図 ‑9 御 岳 火 山 の 崩 壊 前 の 地 形 ( デ ー タ 数 5041 Z 2800 大きさ(震度)と斜面 の安全性を独自で計算 し た 結 果 は 、 図 ‑1 1 2000 ( G P L O T で作成し、 S P L 1 N E て?スム ズ イ ン グ し て L、る)の よう K な っ た 。 震 度 K O .1 7以 上 で 、 斜 面 の 安 全 率 F s く1.0の 二 危 険 な 状 態 Kな る こ と がわかった。 最後 U 亡、図 ‑ 12V C G C 0 N T 0 U R X Y 3 O O O O で 図 一 10 御 岳 火 山 の 崩 壊 後 の 地 形 ( デ 作成した等高線図を示 したが、地形等高線図 タ 数 129 6 ，. 1 .S ， 目~ 亡、地下水面等高綿図や基盤等高綿図な の他 U ども表現できる。 本稿では、 G 3 D を 用 い た 立 体 図 は 、 崩 壊 斜 の例を載せたが、この他 U 亡 、 面 リゾート開発、 の 、 、 、 J ¥ 1 .3 えられる。 おわり K 今回は、 地盤情報の処理 v cS A S を ど の ま う K使 っ て Fs=O.9036 !.0 Fs=， l0 r'~{ 。 fペ 也 口震率九川 地全﹁ 部安 西の 県面 野斜 長と 度 1 1震 たが、他 V ても S A S の 機 能 や 地 盤 情 報 の 使 い 方 Kよ り 、 い ろ い k=O.22 1.1 タの表現、 図 及び地形情報の表現として示し 長野県西部地震 (~l Fs 行 く か と い う 問 題 提 起 と 事 例 紹 介 の 形 K なっ た。地盤調査結果の表現、観視!jデ 、 、 率 S A S導入初期ということもあり、 、 、 r~ 1 .2 全 6 . 、 、 、 安 造成地などの計画・検討段階のシミュレーシ ヨンでは、十分な効果が期待できるものと考 1 .4ゴ 巴、官 ， ‑ ，、 r ろな用途・表現方法が考えられ 白色 Z る。 震 ‑163‑ 度 K 日.士

今後は、関係者の助言を頂き、これらの中

より、

クーシヨン・システムとして開発・利用して

S A Sが 地 盤 情 報 の 処 理 V
てすぐれてい

行く方針である。

る分野を発見し、統計分析を含めて、アプリ

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図 ‑12

資料

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日本 SASユーザー会 (SUGI‑J) パスコ GISにおける SASの導入 0野 口 哲 也 株式会社パスコ 鹿島健弘 情報技術センター SAS instaI lation for PASCO G IS Tetsuya Noguchi Takehiro Kashima Technology Center o f Informations， PASCO Corporation 53 Japan 2‑13‑5 Higashiyama Meguro‑ku Tokyo 1 要旨 . . 地 理 情 報 シ ス テ ム ( G1 S ) の統計解析ツールとして S A Sを導入した。ここでは、 G I Sに おける S A Sの役割、適用例、また、 G I S汎用パッケージ ARC/INFOと の デ ー タ 交 換 に つ い て報告する。 キーワード: SAS. SAS/GRAPH. ARC/INFO. GIS デ ー タ を 管 理 す る INFOモ ジ ュ ー ル か ら 構 成 1.はじめに さ れ て い る ( 図 ‑1) 側 パ ス コ で は 、 地 理 情 報 シ ス テ ム (G 1S) によって、都市、道路、森林、農地などの開発 ・保全計画、日常管理業務の効率化を推進して いる。 ・ a パスコ GISは 、 デ ー タ の 作 成 ・ 入 力 か ら 解 析・評価まで一貫した情報処理、さらに地理情 報のデータベース化、データメンテナンスにい たるまで、体系化したシステムである。この G 1S構 築 の た め の ツ ー ル と し て 米 国 ESRI社 オーバレイマップ で 開 発 さ れ た G 1Sの 汎 用 パ ッ ケ ー ジ ソ フ ト ウ ェアである ARC/INFOを導入している。 図一 1 統 計 解 析 機 能 を 拡 充 す る た め に 、 本 年 1月より 島性データ ARC/INFOデ ー タ モ デ ル の 領 念 SAS BASE、 SAS/GRAPHを 導 入 し 、 図形データは、ポリゴン(多角形)として入 G1Sの ツ ー ル と し て ARC/INFOと 力できるため、地図のイメージそのままをファ 連動して活用することを進めている。 本報告では、 の利用法、 )。 イ ル す る こ と が で き る ( 図 ‑2 GISの ツ ー ル と し て の SAS ARC/INFOは 、 こ の ARCファイル ARC/INFOと の デ ー タ 交 換 に (図形データ)と INFOフ ァ イ ル ( 属 性 デ ー ついての一例を紹介する。 タ)を関連づけて、解析する。 2 . G 1Sの 中 で の SASの 役 割 ARC/INFOの 機 能 を 体 系 的 に 表 し た も 2.1 ARC/INFOの 機 能 ARC/INFOの 基 本 ソ フ ト フ ェ ア は 、 図 の が ( 図 ‑3 ) である。 ARC/INFOの 独 自の解析機能としては、オーバーレイ、バッフ 形 デ ー タ を 管 理 す る ARCモ ジ ュ ー ル と 、 属 性 ァ、ネットワークなどが代表的である。 Ei 噌 Fhu phu

2 . 2 G 1Sへの SASの 導 入 理 由 オーバーレイ機能は、異なる複数の図面(カ 以上のように、 ARC/INFOは 地 理 情 報 バレッジ)を重ねあわせて新しい図面を生成す システム構築のためのツールであるが、高度な る 機 能 で あ る ( 図 ‑4) 。 パッファ機能は、点・線・面のデータの周囲 統計解析機能は備えていない。多くの要因が相 に一定幅の緩衝領減を設定し、面データを作成 互に影響する地理情報解析において、 A R C / する機能である。通常この処理は、オーバーレ INFOの オ ー バ ー レ イ 機 能 を 十 分 に 生 か す に イ機能と組み合わせて利用し、一定幅で緩衝帯 は、統計解析した地理情報も必要である。そこ をとった時の値や距離別の値を計算する際に使 で、 G 1Sの 統 計 解 析 ツ ー ル と し て SASを選 わ れ る ( 図 ‑5) 。 定し、導入した。 ネットワーク処理機能は、任意点間の最短経 2 . 3 G 1Sにおける SASの 役 劃 路検索、任意点からの時間距離図作成、任意の 現在、パスコでは、 SAS 範囲の属性集計などの機能があり、駅勢圏の検 BASE、 S A S/GRAPHを導入している。 SAS 討 な ど に 利 用 さ れ る ( 図 ‑6) BA S Eは 、 統 計 解 析 ツ ー ル と し て 利 用 し て い る 。 SAS/GRAPHに つ い て は GMAPプロン ジャー、 G 3 Dプ ロ ン ジ ャ ー な ど を 用 い て 地 図 、 ) 。しかし、 地 形 の 出 カ も 可 能 で あ る ( 図 ‑7 、 a 点、線、ポリゴンなどの地図上の図形に属性デ ータを与えられないこと、地図データのオーパ ーレイができないことなど、地理情報の高度な 解析には不向きである。したがって、 SAS/ GRAPHは 、 主 に 地 理 情 報 の 統 計 グ ラ フ 作 成 に利用している。 図 図 ‑2 ARC/INFOに よ る 地 図 表 示 伊j (長野県、 4 オーパーレイ機能 BEFORE BUFFER 1 9 8 6 ) AFTER BUFFER 判グ同 図 ‑5 バ ッ フ ァ 機 能 図 ‑3 ARC/INFOの 機 能 図 ‑6 ネ ッ ト ワ ー ク の 例 ‑166‑ 、 a

長野西方地域 4. ARC/INFOと SASの デ ー タ 交 換 T 1 . TEDTKJROTATEDATA20DEGREEA畑 正 ARC/INFOで 入 力 し た 地 理 情 報 を S A Sで 統 計 解 析 す る た め の デ ー タ 交 換 の 概 略 を 図 E ‑ 9に示すロ ARC/INFO、 SASは そ れ 2 8 4 8 .目 日 2 6 6 5 . 3 3 1 1 6 2 . 6 7 3 2 6 . 6 B ぞ れ 独 自 の デ ー タ フ ォ ー 7 ットを持っている。 現 在 ARC/INFO、 SASのデータは、 ‑ 日 . 一度、外郎データセットに出力し、交換する方 法をとっているが、今後、このデータ交換につ いては相互にデータセットを直接利用(アクセ 1 6日 . 日 目 ス)できるよう検討しているロ 叩一回一巴 図 ‑7 長 野 市 西 方 地 法 の 地 形 (SAS/GRAPH G3Dプ ロ ン グ ャ ー ) 3. G ISの シ ス テ ム 構 成 .". パスコ G ISの シ ス テ ム 構 成 を 図 ホスト計算機は、 8に示す。 図 ‑9 4381、 オ ペ レ ー テ ィ ン グ シ ス テ ム は VM/ 5 . G ISに お け る SASの 適 用 事 例 CMSで あ る 。 こ の ホ ス ト 計 算 機 に 、 多 く の 結 SAS統 計 解 析 織 能 の G ISに お け る 適 用 事 末 が 接 続 さ れ て お り ARC/INFO、 SAS 例について防災アセスメントにおける解析例と のオベレーションを行うロ して紹介する。 こ の ほ か 、 グ ラ フ ィ ッ ク 端 末 を SAS/GR 防災アセスメントとは、災害を未然に防止す A P Hの出力に用いている。 るために、地核の災害の危険性を科学的に把還 地図データは、 A 0版 の デ ジ タ イ ザ ー あ る い するための評価手法である。 は 各 種 ス キ ャ ナ ー で 入 力 し 、 同 じ く A 0版 の プ 防災アセスメントの手法の一つに、潜在危険 ロッターで出力する。プロッターは、ベンプロ 度評価がある。これは対象災害についての複数 ッターのほか、カラー静電プロッター、静電プ の潜在的要因について重みづけを行い、災害の ローターを備えている。 危険度を評価する手法であるロ 地 理 情 報 の 解 折 集 計 結 果 は 、 ARC/INF a・ SASと ARC/INFOと の デ ー タ 交 換 IBM社 製 の メ イ ン フ レ ー ム たとえば、土砂災害については、傾斜、地質 Oの レ ポ ー ト 機 能 に よ り 報 告 書 と し て プ リ ン タ などの要因が潜在的要因としてあげられる。過 ーで出力する。このほか、グラフィック端末周 去・現在の土砂災害発生地において、これらの の画面ハードコピー装置などがある。 潜在的要因を統計解析することによって土砂災 害発生の可能性を判定し、対象地境の危険度分 10. 1 1 .1 2 )。 布を把慢できる{図 ‑ E喧皐 C t ) 4 、 、 / / / 日 目 1 自 e D J B 4 B 5 8 唖jlC ・} ι 且伺と属埴 地す4耳障止E埴 掲 臨 革 I 図 図 ‑8 パスコ GISの シ ス テ ム 構 成 1 0 傾斜と賜~.地すべり防止区践との関係 (長野県、 1 986 :SAS/GRAPHによる) 昭和6 2 年長野県防災パネル展示にて発表 i 円 nhU 414

由宇 bB 有 E ET‑ ￨‑r ‑ z ‑ ・ E E l‑‑ ・ ‑‑‑‑‑.︐.︐ ‑ ‑ z ' 附﹄司・・圃・‑ 圃‑ 圃‑ E? {.︐ . a ‑ z z . . . 4 j M ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ 引 ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ ︐ ︐ ' ・ ・ ; ・ ・ ・ ・ ・ ・. 4 ・ ・ ・ a ︐ ︐ . ︐ T‑ EF 7‑ ? z ‑ E z 4 司 a 4 g ︐ . . TE ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ E F E m i ‑‑ ‑ t E ‑ ‑ EL lz : ￨1 ‑ : 1 i‑‑ dnhHM 口町 ‑‑ 4 ‑ ‑ ‑ ‑ l‑l iTi ‑ ‑Z t ・ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ i ・ ・ ・ E z ‑ ‑‑‑ ・ 2 •..••• ‑ ‑ ‑ z ‑ ‑ z ? i •• •••. ・ ・ I ‑ ‑ u t i t ︐ . ￨ ‑ : ll j J ︐ . . l i l i 1 薗 .•••• ・1 1 ・ ︐ . . . 1 11 1 2 4 ・ ・・ ・ 1 ・ ・ 1i l i ...•••• 図‑ 11 地 質 と 地 す べ り 防 止 区 援 と の 関 係 (慎軸は、地質コード。長野県、 1 9 8 6 :S A S / G R A P H ) 昭和 6 2 年長野県防災パネル展示にて発表 、 a 図‑ 12 土 砂 災 害 危 険 度 評 価 図 6 . まとめ (長野県、 S A Sを G 1Sの 統 計 解 析 ツ ー ル と し て 導 入 1 9 8 6 :A R C / I N F Oによる) す る こ と に よ っ て G 1Sの 解 析 機 能 が 鉱 充 さ れ た 。 今 後 は G 1Sに お け る 統 計 解 析 さ れ た 地 理 情 報の有効性について本システムをいくつかの G 1Sプ ロ ジ ェ ク ト に 適 用 す る こ と に よ っ て 検 討 していく。 、 a 〔参考文献〕 ) 1 ( R .J .0 l s o n .R .A .M c c o r da n dK .C .D e a r s t o n e( 1 9 8 8 ) : R E G I 0 N A L E~VIRONMENTAL S T U D I E SU S I N GN A T I 0 N A L D A T AB A S E SA N DG 1 S .d e li v e r e da t1 9 8 3E S R l A R C / I N F OU s e r sC o n f e r e n c e . a r r yS p e a ra n dJ i mD a v i s1 9 8 6 ) : ( 2 ) L A R C / I N F OA S AT O O LI N AL A R G E Ro T O O L ‑ B O X " . d e l i v e r e da tS o u t h w e s tA R C / I N F OU s e r sG r o u p F i r s tA n n u a lC o n f e r e n c e . 9 8 6 ):昭和 6 0年 度 長 野 県 地 震 対 策 基 礎 調 査 ( 3 ) 長野県 ( 報告書、長野県 ‑168‑

日本 SASユーザー会 (SUG卜j ) EASYMAP (地図表示の簡易化) 0菅 野 敬 三 上山常雄 側コスモコンビュータセンター EASY‑HANDL lNG TO DISPLAY MAP DATA l くe i z o I くanno Tuneo Ueyama COSMO COMPUTER CENTER CO.， LTD. 3‑4， Shibaura 4‑chome， Minato‑ku， Tokyo 要旨 コスモ石油では，流通販売政策の一環としてきめの細かい地域政策を推進して いる。また，エンドユーザの自主利用もポピュラになっており，定例的であれば ユーザが自由に検索加工できるようにしている。 われわれは，これらのデータを簡単なメニュー操作で ・ a な組み合わせ @プリントアウト ①市町村単位 ②自由 の 地 図 表 示 を で き る よ う な ツ ー ル (EASY1 IAP) を開発した。 S A S / G R A P Hを 使 用 し て い る が ， ユ ー ザ ー に は S A Sを 意 識 さ せ な い よ う に ， メ ニ ュ ー 方 式 で 行 う こ と と し た 。 こ れ に よ り S A Sを知らないユーザーが， 高度な地図情報を作成することができるようになった。 キーワード :SAS/GRAPH・市区町村・メニュー方式・エンドユーザ 目次 利用面では，単にエンドユーザ自身の欲す る情報を得るだけであったのが，次第にエン 1. は じ め に ドユーザが経営者や管理者へうまくプレゼン 2. 利 用 環 境 の 概 要 テーションを行う道具として利用するように 3. 地 図 上 へ の 表 示 方 法 4. 本 シ ス テ ム の 概 要 5. お わ り に なってきた。 従来は数表の形式で出力するのがほとんど であったが，最近はグラフや図形表示への要 求が高まってきた。特に涜通販売業務では， ・ 地図表示の有効性が注目されてきた。 a はじめに たとえば，ガソリンスタンドの建設計画で は，府県別・市区町村別での人口や自動車の コ ス モ コ ン ピ ュ ー タ セ ン タ ー ( 以 下 IC C 諸データの検討が必要である。これらは，地 C J と 呼 ぶ ) は 昭 和 6 1年 4 月 に 丸 善 石 油 と 図表示することが重要である。さらに，道路 大協石油が合併してコスモ石油になると同時 地図情報と共に表示できれば，種々の解析が に両社及びアジア石油のシステム部門が統合 できるようになる。 分離して設立した会社である。社外進出もし 当社は，都道府県単位では SAS/GRA ているが，コスモ石油システム部門としての P H の M A Pを 利 用 し ， 市 区 町 村 単 位 の 地 図 性 格 が 強 い 。 こ こ で は C C C及 び コ ス モ 石 油 データを国際航章株式会社の を合わせて「当社」と呼ぶ。 P 当社では，エンドユーザのコンピュータの ISAS'MA DATAJ の全国市区町村別地図(以下 「市町村データ J と 呼 ぶ ) を 購 入 し た 。 自主利用がポピュラになっている。涜通・販 われわれは，エンドユーザがそれらをメニ 売・生産データ等を公開ファイルとして整備 ュー方式で容易に画面表示およびプリントア し ， エ ン ド ユ ー ザ が S A Sな ど の 簡 易 言 語 を ウ ト で き る よ う な ツ ー ル 'EASYMAPJ を開発したので紹介する。 用いて，容易に検索加工できるようにしてい る。 なお， ‑169‑ S A S / A Fは 使 用 し て い な い 。

2 利用環境の概要 しかし，同一県でも都市部と郡部では販売 政策に違いがあるはずである。 2 . 1 当社のシステム構成 当社のネットワークは， すなわち，地域の特性を加味したエリアと いう考え方にたつと，市区町村単位までの検 cccの 大 型 計 算 討が必要となる。 機をホストとして，製油所の中型機と，支庖 これにより .営業所などの端末機とプリンタを結合して 町村一~都市部・郡部ーーー 都道府県ーー→地方・支庖ーー時全国 い る 。 ( 図 1) とさまざ まな切り口で検討を行えるようにすることが 必要になる。 このホストには，各種データを公開ファイ ルとして保存している。これらのデータには 昨 年 の S A Sユ ー ザ 会 で 国 際 航 業 株 式 会 社 す で に 市 区 町 村 の J 1Sコ ー ド が 完 備 し て い が 市 区 町 村 単 位 の デ ー タ を 作 成 し S A Sで 使 る。 用できることを知り，十分な検討をしたのち 市町村データを導入した。 ディスプレイのグラフィック領域の問題や 見やすさ・プリンタへのアウトプット方法等 を検討し，次のような表示を行うことにした。 ① 地理上の地図でなく，データの判り 、 a やすい地図にする。 ② 支庖単位の都道府県別データ表示が 簡単にできる。 @ 任意の都道府県の組み合わせが簡単 にできる。 ④ 都道府県ごとに，都市部と郡部との 区別ができる。 @ 都道府県ごとに，市区町村別の表示 カ4で き る 。 本社 製油所 関連会社 支庖 営業所 4 EASYMAPの 様 要 図 l 当社ネットワーク 4 . 1開発条件 2 . 2 SA Sの 利 用 シ ス テ ム 構 成 当社では，エンドユーザが使いたいデータ の名前とレイアウトは，すぐに判るようにな EASYMAPの 開 発 で は ， わ れ わ れ は 次 の点を考慮、した。 っている。 SA Sはホストのみで動か しかし， SA Sの 使 用 方 法 は ， ま だ 十 分 な すので，画面表示に関してはグラフィックサ 教育が行うわれていない。このため，エンド ポートの端末棲が設置しであれば，問題はな ユーザが自由に利用できることを考え，開発 には次の点に重点をおいた。 画面のハードコピーでは自動印刷に問題が ① メニュー方式を用いる。 あり，複数の種類を打ち出すには時闘がかか ② 表示する地図の種類を指定する。 S A S カtグ ラ フ ィ ッ ク の ア ウ ③ る。そのため， トプットのサポートを行っているレーザービ データセットを指定し，表示データの 位置と形式を指定する。 ー ム 方 式 の OPRに ， パ ッ チ 処 理 で 起 動 し 自 @ 動印刷を行うことにした。 ④ タイトルが自由に設定できる。 ③ 画面表示し必要ならば，プリンタを指 3 地図上への表示方法の検討 データの区分範囲を指定する。 定しアウトプットする。 SAS/GRAPHの MAPデ ー タ を 使 用 すれば，都道府県単位の表示が可能であった。 、 a よ 4E i 円 n u

コ マ ン ド プ ロ シ ジ ャ で 初 期 画 面 ( 図 3) を

4.2 利 用 方 法

呼びだす。表示したい地図の種類や見たいデ

E A S Y M A Pの 基 本 的 な 流 れ を ，

図 2に

ータの入っているファイル名・都道府県・市
区 町 村 の J 1S コ ー ド の 開 始 位 置 と ， デ ー タ

示す。

の先頭位置・バイト数・タイプ等を指定する。
その他は，必要に応じて指定すればよい。
表示地図の種類により，都道府県の選択メ
ニ ュ ー ( 図 4) に な り ， 都 道 府 県 の 組 み 合 わ
せが自由に選べる。
こ れ に よ り 実 行 周 S A Sプ ロ グ ラ ム が 作 成
さ れ ， オ ン ラ イ ン で S A Sが 動 き 画 面 に 表 示
される。必要に応じて，プリントの情報画面
(図 5) で 各 種 指 定 を 行 う 。 こ れ で ， プ リ ン
ト周 S A S プ ロ グ ラ ム を 作 成 し ， パ ッ チ 処 理
で oP R に ア ウ ト プ ッ ト を 行 う 。 再 試 行 の 場
合には，初期画面に戻りやりなおせばよい。

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4

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市別

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市町村)3
1

全国地図
→
地方地図
→
→
支庄地図
→
県地図
玄上記該当位置に 5を 入 力 す る g 地図種類(7 ロリ=日ソノド C

J︐

↓↓↓↓↓
笹超円︹
位位仙げ

pi

トーフ円レ心

品川団団

先先

1t数日下$1

パタ小

イイ数

入力データセット名
府 県 +l)~ 市コード
数値項目

印刷像番号
範 囲 指 定 1→

2→
3→

4→

5→

タ イ ト Jレ →
大 き さ ( 大 =1，
中 =2，
小 =3)
→
位置〈上=T，右=川
→
文 字 タ イ プ { 通 常 =1，ゴンック =2)

6→
7→
B→

PF3= END
PF1= HELP ，

‑

必 要 項 目 を 入 力 后 E N T E R、 PF 3

図 3

E A S Y M A P初 期 画 面

FUKEN2

>>

内

18.福 井
19.山 梨

20.長野
21.岐阜

d

内
内

内
1.

1

句
マ
コ
マ
コ
マ
コ
マ
コ
司
︑ マコマコ'匂︐句︐匂︐ ︐句︐匂 'h'

17.石 J
I
I

22.静 岡
23.愛 知

24.三重
25.滋 賀
26.京 都
27.大 阪
28.兵庫
29.奈 良

30.和 歌 山

1

31.鳥取
32.島 恨

PF1= HELP ，
PF3= END

図 4

実行時

島
山島口品川同州知阿賀前本分崎児縄
岡広山徳呑愛高福佐長熊大宮腹神

都道府県選択

345678901234567

内

1234567B90123456
・
句 4ム 4ム 句
υnunu υ υ υnunu υ 4ム ﹃ A ・

基本の流れ

<<

道日
海森手城田形島城木馬玉葉京奈潟山
北青岩{門白秋山福一次栃府埼干東神新宮田

図 2

終了

ENTER

都道府県選択画面

i
円

プリントの情報 地図 H iH i(アロヲク =6 ) 2 . 印刷機番号 3 . タイト Jレ 中 =2， 小 =1) 4. 大 き さ ( 大 =3， 5. 位置{上 =T，右 =R) 文 字 タ イ プ f通 常 =1，ゴシック =2) ====>実行=Y . キ ャ ン セ ル =N 図 5 プリ ン ト 設 定 画 面 次に，アウトプットの例を示す。 。 ① 全園地図 (図 6) @ 支庖単位地図 (図 7) @ 都道府県の組み合わせ地図 (図 8) @ 都市部と郡部別地図 (図 9) @ 市区町村単位地図 (図 10) C:=:=J 2 0 0 図 8 一 一 = ・ 。 。 。 都道府県の組み合わせ地図 、 a CHIBA JAPAN J 面軍冨 ~gggg 図 6 極量遍 1 8 8 8 麗童謡 i 5 5 5 2 図 9 種 調 詰5 g 露謡遍 i 5 3 3 、 都市部と郡部別地図 全園地図 a TOXYO cHIBA 極量 h 8 8 図 7 支庖単位地図 図 10 臨調 3 3 3 8 麗重量 i 3 5 5 市区町村単位地図 門 山 つi

4.3 開 発 で の 問 題 と 解 決 ①できるだけ地図を大きく表示するために， 北海道と沖縄県を移動させて表した。 (図 1 1 と 図 12) ②町村部を郡部として一括表示する時の， 「中抜き」処理がうまくいかないことが あった。君事部に挟まれた市があると表現 の仕方により上塗りが発生する。地図を 調べて，県単位にチェックを行った。 (図 1 3 と 図 14) ③オンラインによる画面表示と確認した後 に，アウトプットの自動出力を行う。 . . 図 13 上塗り表示 図 14 正常表示 f 図 11 標準配置 ' 1 > 1 4.4 今 後 の 改 善 点 ① タイトルに漢字を使用したい。 現 在 は . 1B M 周 だ け が サ ポ ー ト さ れ ているが，富士通マシンの漢字サポート を 早 く 行 う よ う に S A S社 へ お 願 い し た 。 、 L ② 図 12 移動配置 統計情報も同時に表示できるようにし たい。 一1 73‑

5 おわりに 今回の開発をつうじて，当社の流通販売系 のデータをより見やすく，プレゼンテーショ ンに使いやすい資料の作成が簡単にできるよ うになった。 エ ン ド ユ ー ザ に S A Sを 教 育 す る こ と は ， 必要であるとは感じるが，十分に理解して使 いこなすことは，難しいことであると思う。 エ ン ド ユ ー ザ に も 2種 類 あ る 。 ① 興味を持ち自分で色々なテストを行い 有効に使いこなす人。 ② 自分では. SA Sを 組 む ま で い か な い が，仕事に使っていきたい入。 しカ、し. E A S Y M A Pの よ う に S A S と 知らないでも使えるようにすれば，さらに有 効に使いたいという要求をユーザーが持つこ とになり，エンドユーザの弦大になるであろ 、 a うと期待する。 今後. S A Sの 持 つ 豊 富 な 統 計 解 析 撮 能 を 利用し，様々なことに使っていきたい。 司 a ‑174‑

日本 SASユーザー会 (SUGI‑j) ANNOTATEを利用したプロット図作成 岩本光司 側ミドリ十字研究開発本部開発部門計数解析室 Advanced Plots Using ANNOTATE K o u j i Iwamoto THE GREEN CROSS CORPORATION RESEARCH & DEVELOPMENT DIVISION 1‑15ー 1 Imabashi Higashi‑ku， Osaka， 5 4 1 要旨 経時観測値のデータは、時間的推移により、その変化を検討することが多い。 この時、プロット図を用いて、この変化を表現している。特に、論文等では、より見 ・ やすい表現をしている。そこで、 a ANNOTATEや DATAス テ ッ プ を 用 い て 、 ぃ く つ か の 表 示 方 法 を 検 討 し た 。 ま た 、 こ れ ら に つ い て A Fを 用 い て 、 多 少 簡 単 に 作 成 できるように試みた。ここでは、 S Dの 表 示 方 法 と 欠 損 値 の 取 り 扱 い と ポ y クスプロ ット図についての試みを紹介する。 キーワード: GRAPH. AF. ANNOTATE 重 な り 、 見 に く く な る ( 図 1) はじめに 論文等にグラフを載せる場合、単にグラフ l こより検討する場合と違い見易さや見栄えな 加 どに色々な修飾を行っている。 1 飴 SA S/ GRA PHの GPL0Tプ ロ シ ジ 測1 6 0 ャを用いて、推移図を描いていますが、色々 加 なオプションを用いてもこの修飾が十分では 定団 ‑ ‑ ない点がある。 そこで、 値 G P L0Tを 用 い た 推 移 図 の 中 か 1 ∞ 加 DATAス テ 6 0 ッ プ お よ び ANNOTATEを イ 吏 用 し て こ の 4 { ) 問題点、を解決しようと試みた。 2 0 ら、いくつか問題点を挙げて、 また、よりグラフを作成し易くするために 、 SAS/AFを 用 い て 、 汎 用 的 に 使 用 で き 7 るように試みた。 なお、この試みは、現在、 9 1 B 1 5 観測時間 SAS/GRA PH の G P L 0 T を 使 用 し て グ ラ フ を 作 成 し 図・ 1 SD表 示 例 l ている人へのサポートとして考えたので、基 本 的 な G P L 0T の 知 識 が 必 要 で あ る 。 そこで、重ならないように次の方法を考え た。 1. S D の 表 示 ( 1 ) SDの 表 示 を X軸 方 向 に ず ら す 。 SA S標 準 の プ ロ ッ ト 図 で は 、 2っ 以 上 の X軸 の ス ケ ー ル の 2 0分 の lだ け 測 定 時 レベルまたは項目の推移を表示し、なおかっ 点、を前後にずらすことにより、重なりを S D を 表 示 す る と 各 測 定 点 ご と の SD は、 X さ け る ( 図 2) 軸の同一点上に表示され、 S Dの 範 囲 に よ り l 門 Fhu

m 参 考 : 図 ・ 3の デ ー タ 加 工 部 の リ ス ト 1 0 0 T~ 定l 却 PROC SORT DATA=凶K1 ; BY CL1 T1阿 E ; DATA WK11(RENA阿 E=(阿 EAN=問EAN1)) 凶K12(RENA 阿E=(阿EAN=問EAN2)) ; SET 凶K1 ; 1F CL1=1 THEN OUTPUT WK11 ; 1F CL1=2 THEN OUTPUT 凶K12 ; PROC SORT DATA=凶K11 ; BY T1問E ; PROC SORT DATA=凶K12 ; BY T1阿E ; DATA 凶K2 ; 問 ERGE 凶K11 凶K12 ; BY T1阿E ; DATA 凶K3(KEEP=CL1 T1阿E FLAG) ; SET 凶K2 ; IF 問EAN1>阿EAN2 THEN DO;CL1=1;FLAG= l;OUTPUT; CL1=2;FLAG=‑1;OUTPUT;END; ELSE DO;CL1=1;FLAG=‑1;OUTPUT; CL1=2;FLAG= l;OUTPUT;END; . A 羽田F •B ‑ 田 ( u l 1 0 0 f 直郎 6 0 l O 加 7 9 1 B 5 1 観測時間 図. 2 S D表 示 例 ‑ 2 ( 2 )S Dの 表 示 を 上 下 片 側 だ け に す る 。 PROC SORT DATA=凶K3 ; BY CL1 T1阿E ; DATA 凶K4 ; 阿 ERGE 凶K1 凶K3 ; 2レ ペ ル に つ い て 表 示 す る 場 合 、 各 測 定時点の測定値の大小関係を調べ、上下 方 向 の ど ち ら に SDの 線 を 引 く か を き め B Y ' CL1 TI問E ; DATA 凶KANNO ; SET 凶K4 ; LENGTH COLOR ￥ 8 FUNCT10N ￥ 8 ; RETA1N XSYS YSYS COLOR ; X1 = 畠 XSTEP ; Y1 = 畠 YSTEP 1F N =1 THEN DO ; XSYS = '2 J YSYS = '2' ; = ' 凶 H1TE'; COLOR END ; IF CL1 =1 THEN COLOR='YELLO凶'; IF CL1 =2 THEN COLOR='RED' Y 阿EAN ; T1阿E X ; FUNCT10N ' 問 OVE' ;OUTPUT; Y 阿 EAN+STD*FLAG; ， X=T1阿E ;OUTPUT; FUNCT10N = 'DRA凶' ， X=T1阿 E‑Xl/20 ;OUTPUT; FUNCT10N = ' 阿 OVE' ， X=T1阿 E+Xl/20 ;OUTPUT; FUNCT10N = 'DRA凶' た の ち S D線 を 表 示 さ せ た ( 図 3) m ・ 1 0 0 測1 6 D •A 羽iU' H O 定的 •B ‑ 回 目P ∞ ￨ 植 0 0 6 0 l O . 2 0 7 9 1 B 5 1 観測時間 図. 3 S D表 示 例 ‑ 3 こ れ ら の 処 理 に は 、 M E A N Sプ ロ シ ジ ャ を 用 い て 、 ま ず MEAN. STDを 計 算 さ せ たのち、 ・ ah ANNOTATEを 用 い て 、 SDの 線を表示させた。 また、 ( 2 )の 大 小 関 係 は 、 D A T Aステップ で加工した。 1 7 6 . . .

2. 欠 損 値 処 理 この時、総量または分画値の測定がされて おらず欠損値として処理され、その前後の大 SA S標 準 の プ ロ ッ ト 図 で は 、 欠 損 値 が あ a < bの 線 が 引 か れ る 渇 合 きな変動により、 った場合は、下記のいずれかの処理をする。 が あ る ( 図 4 の 観 測 時 間 : 4~ 6の 問 で 、 線 が交錯している) (1)欠損値を無視して 2点 聞 を 結 ぶ ( 図 4) これは不合理なことで、この聞に線を引き たくないので、 測 関 /¥ KIPMJSSを 使 用 し た ( 2 )の 方 法 が 考 え ら a > bの 関 係 が 保 た れ て . A ‑ V A t l { れるが、この場合、 • B脱皮 いる湯合でも、欠損値があれば線を引かない (図 5 の 観 測 時 間 : 1~ 3 の 聞 と 4 ~ 6 の 聞 7 0 定 6 0 が、欠損値のため線が引かれていない) この方法でもかまわないが、 部 場合があるので、 . 1 0 ・ a > bの 関 係 が保たれる場合は、線を引いた方が見やすい f 直4 0 ah G PL0Tのオプションの S a > bの 関 係 が 保 た れ て い る渇合のみ線を引く処理を考えた。 2 0 D I まず、 DATAス テ ッ プ で 、 分 画 値 の 欠 損 値 位 置 (bI ) を 求 め 、 そ の 欠 損 値 の 前 後 の 分 ) 4 5 画 値 ( bト 観測時間 図. 4 1 • bi+ 1 ) と 総 量 ( a I ) の 関 係が、以下の時のみ線を引く(図日) 欠損値処理例一 l a i と (b ト ( 2 )欠 損 値 を 挟 む 2点 聞 は 結 ば な い ( 図 5) + b i+ J ) / J ∞ ￨ .H 且 旺 卯 l ∞ 7 0 定 6 0 • B-~且ほ 測 回 7 0 定 6 0 ・ ah . H I J . 旺 測 0 .H A t 旺 鈴 2 一ー① ~ ~・ 値 l O ~ . 1 0 値 4 0 ¥ 治 m 2 0 I D 0 1 ) 4 5 観測時間 図. 6 観測時間 図. 5 欠 損 値 処 理 例 ‑3 欠 損 値 処 理 仔J I‑ 2 こ れ に よ り 図 6 で は 、 観 測 時 間 : 1~ 3の 聞では①が成り立ち、線が引かれており、 推移図の中で、 ~ 2レ ペ ル の 推 移 を 重 ね て 摘 ていない。 く場合、 ( 1 )を 選 択 し た 時 、 不 合 理 な 推 移 図 と なる場合がある。 例えば、ある総量 ( 8 ) と そ の 分 画 値 伶 ) (この グラフの推移では、 a > bの 関 係 が 必 ず 保 た れている)で急激な変化を伴う羽合である。 4 6の 聞 で は 、 ① は 成 り 立 た ず 、 線 が 引 か れ ム 4E i 円 I 円

3 ボ ッ ク ス プ ロ ッ ト図 SA S標 準 の プ ロ y ト図では、ボックスプ ロット図をもっていないのでこれを表示する 処理を考えた。 U N I V A R I A T Eを 使 用 し て 、 M A X . M I N . Ql. Q3. M E D I A N Q R A N G Eを 計 算 し 、 Q l ま た は Q 3を 越 え る 表 示 に つ い て は 、 S A Sの U N I V A R I A T Eの ボ ッ ク ス プ ロ ッ ト を 参 考 に し て まず、 Q R A N G E X1 .5 以 上 の デ ー タ や そ れ を 越 え る も の な ど に つ い て SORT. M E R G E などにより抽出し、 A N N O T A T Eを 用 い て作成した。 また、複数のレペルも表示できるように S Dの 横 方 向 の ず ら し と 同 じ 機 能 も つ け 加 え た (図 7) a 1 8 1 6 定 1 0 値 ゴ :l 目 U ーキ i ~~ 1 叫別丁 11μ ヰ 干{日日制 I 1 1 1 仏山川仙川い川﹁￨ 1 2 比川市 IH ?31fli‑‑3H 4 1 測 観測時間 図‑ 7 a、 町 ボ ッ ク ス プ ロ ッ ト図 おわりに A N N O T A T Eを 中 心 に し て 以 上 の よ う な 処 理 を 作 成 し 、 A Fを 用 い て 汎 用 的 に 使 用 できるようにしたが、スケールの取り方、重 ねられるレペルに制限があり、今後は、より 汎用的なものを作成したい。 ‑178

日本 SASユーザー会 ( SUGI‑j) 自然発症疾患モデルにおける 病態指標推移の検討 0五 島 滋 喜 香山一之 武内利治 大鵬薬品工業側研究開発本部 S h i g e k iG o t o K a z u y u k i Koyama T o s h i h a r uT a k e n o u c h i 要旨 NZBWF1マウスは NZB.NZWの近交系間の交雑群であるにもかかわらず 各個体問で自己免疫疾患の発症過程に多機性が認められる。そこで本マウスにおける 自己免疫疾患の発症ならびに進行の判定のため .3次元グラフを利用して，各種検査 ・ データの検討を行った。全使用動物の死亡までの経時的変化を比較検討するため， a 検査値，個体番号，時間を軸とし，ー画面ー検査項目で 3次元表示した。動物を， 死亡時間!慣に並ぴかえ，グラフを回転させることにより，各個体問の時間的推移がより 一層鮮明になった。本検討により，病態指標となる検査項目において明らかな発症. 進行パターンが認められた。 キーワード: 病態モデル .3次元グラフ 3. 検討方法 1.はじめに NZBWF1雄マウスはヒトの自己免疫疾患， 各検査項目の個体別経時的変化を見るため， 特に全身性エリテマトーデスのモデル動物として 検査項目毎に時間，個体番号，検査健を軸として 広く用いられている。本マウスは NZB 3次元表示した。これにより.通常の統計処理で ( H e l l z e a l a n dB l a c k ) . NZW ( H e l l z e a l a n dJ ¥h i t e ) 評価できなかった各項目毎の全動物の時間的推移が . . の近交系問の F 1ハイブリツドであるが，個体問で 明らかになった。さらに，個体番号を死亡}債に並ぴ 発生過程に多様性が認められている。 替え，グラフを適度に傾けることにより個体問の そこで，本マウスにおける自己免疫疾患の発症 重なりが少なくなり，時間的推移がより鮮明に 並ぴに進行を判定するため，各種検査データの検討 なった。また，軸や背景の色も適切に選択すること を行った。 により，グラフがより効果的になった。 2. テータの内容 NZBWF1マウス雄 21匹 (18週齢)の死亡 までの (i) 体重，摂餌量，摂水量 ( i i) 血液検査 ヘマトクリツト値: ( i i i ) 免疫学的検査 血清中の免疫グロプリン (IgG2a) ( i v) 臨床検査(腎) U r e aN) 尿中蛋白排池量.血清中尿素窒素 ( 以上 .7項目。但し. (i)は毎週. ( i i ) . ( i i i ) .( i v) は隔週のデータである。 179‑

URINARYPROTEmsHANGES
I
N2
1FEMAL
ヒ NL
.
.O
VvrI 附.'-"~

4.結果
いずれの浪.
!
J定値も個体別にみると多くのマウス
で一定の経時的変動が見られた。 (Fig1‑Fig 5
)
すなわち. 1gG2aが徐々に上昇し，比較的急激
WMWMW

に下降した。 IgG2aの降下とともに尿中蛋白，
Urea N の増加，ヘマトクリツト値の減少を認め

お

死亡時にはそれぞれの極値を示した。 (
F
i
gs
)

2
1

しかし，これら測定値の変動には時期的な個体差が
見られ. 1gG2aのピーク時および死亡時の極値

6
0

4
8
匹以

にも個体差が多く認められた。

Fig 4

UREANITROGEN‑CHA!YGES

BODYWEIGHTCHANGES

t
N2
1FEMALENL
I
:
jWrIM
II.Jr;:.

l
N2
1FEMALENZBWFlM
IL;巴

1
///
ι一
3
s
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U
N

ぷ

~，/可ゴプ =f~ 7¥
l
L2
1

.
.
.

2
4
0
1
2
0

。

6
0

ω

.
.
m

匹以

Fig 5

Fig l

HEMATOCRITCHANGES

TYP1CALPROGRESSPATTERN
I
NNZBWF1M!CE

lN21FEMALENZBWF1MICE
I
N
D
E
X
4

一 弓¥引
マ
、

事さ町?とム
i
;
/ メ1

1

r、 '

ン
J 二二三一一一一十t¥}

一一一一一一一ーーへ‑ "

/

4
8

一 一 一 BodyWeight
一
ー
ー
ー
ー
‑Hematocuit
¥
f
E
E
K
Fig 6 ー
ー‑‑ IgG2a
Urea Nitrogen
一一一一 Urinary Prote~n

的

官官1

Fig 2

5.考察
以上の絡果から. NZBWFlマウスではまず

IGG2ACHANGES

自己抗体の上昇が起こり，抗体価が下降した時点で

I
N2
1FEMAしENZBWF1MtCE

腎障害が高度になって死亡する傾向が認められた。
しかし，発症時期，発症過程，重篤度および指標と
なる測定値に個体差が見られた。これは，発症に

5
4

関して一定傾向は見られるものの，個別症例での評価

1
2
∞

がより重要な意味を持つ事を示唆している。

∞
4
∞盲‑

8

6. おわりに
本検討により，経時的変化の考察に 3次元グラフが
モ
舟
庇E~

Fig 3

効果的である事が確認された。文，操作法も簡単なため，
他分野への応用も考えてゆきたい。

‑180ー

・
・

a

日本SASユーザー会 (SUGトJ ) SASによるプレゼンテーション用統計グラフ表示システム 0佐 藤 朋 彦 * 久保 ‑.ム** Iロ . J L . . *総務庁統計局統計調査部 料 SASソフトウェア胸技術部 P r e s e n t a t i o n G r a p h i c s System f o rS t a t i s t i c a l Data u s i n g SAS Tomohi ko Sato S t a t i s t i悶 IS u r v e yD e p a r t m e n tS t a t i s t i ω B u r 剛， M a n a g e m e n ta n dC ∞r d i n a t i o nA g e n c y 1 9‑1 Wakamatsu‑cho， Shinjuku‑ku， Tokyo Motoharu Kubo T e c h n i c a l Department . SAS Software K.K. 14‑4 I くodemmacho， N i h o n b a s h i， Chuo k u， Tokyo ・ 要旨 6 ス等 4 シ査 第本調 )︒勢 I る国 S すの I 介局 (紹計 会を統 儲ム︑ 計テて 統スい 際シ用 国示を た表能 れフ機 さラ種 催グ各 関たの︒ でれ等る 国さ F あ が発 A で 我関/の にに S も 月用 A た 9 ンS れ )ヨびさ 年シよ計 2 一お設 6 テH う 和ン P よ 昭ゼ A る (レ R す 年プ G 用 昨︑/適 一 ︑て S に はい A タ でお S 告に︑デ 報会は計 本大ム統 回テの ・ 4 SAS/GRAPH SAS/AF 国際統計協会 キーワード 1. は じ め に プレゼンテーシ a ングラフィック なお、本システムは、総務庁統計局および 統 計 セ ン タ ー と SA S ソ フ ト ウ ェ ア 株 式 会 社 統計データは単に統計表として示すより、 が共同で開発した。 各種のグラフ等により表現する方が、データ の持つ意味を理解する上で多大な効果を生み 2. シ ス テ ム の 概 要 出す。 2 .1 ハ ー ド ウ ェ ア そこで、統計局の国勢調査等の統計データ を、 ・ a SAS/GRAPHの 機 能 を 十 分 に 利 用 本 シ ス テ ム の プ レ ゼ ン テ ー シ a ンは、 して各種のグラフで表現することを試みた。 国際統計悩会の大会会場となった東 作成したグラフには、人口ピラミッドやレー 京 全 日 空 ホ テ ル と ア メ リ カ の N 0 r th ダーチャート等、特殊なグラフが多〈含まれ C a r 0 1 i n a州 に あ る S A S Institute ている。 ム)を、 Inc. の ホ ス ト コ ン ビ ュ ー タ ( 1B M ) を 結 び 行 わ れ た 。 また、作成したこれらのグラフ(プログラ SAS/AFI とより作成したメ ニュー画面と結びつけ、簡易なプレゼンテー 2.2 画 面 構 成 ション用グラフ表示システムを作成した。 本システムは、表示したい統計グラフ 本 シ ス テ ム は 、 昨 年 ( 昭 和 62年 ) 9月 に を画面から選ぴ、 我 が 国 で 開 催 さ れ た 国 際 統 計 協 会 第 4 6回 大 P Fキ ー で 指 示 す る と いう、きわめて簡易なシステムである。 会において、統計データによる日本の紹介も メニュー画面は、人口、労働力、物価等 兼ねた、コンビュータの利用技術のプレゼン の各分野を選択するメインメニュー画面 テーションの一部として使用するために開発 と、各分野中の表示したいグラフを選択 された。 するサプメニュー画面から構成されてい この国際統計協会は、統計の国際協力とそ る ( 図 1参 照 ) 。 の発展を促す目的で設立された国際団体であ る。今回、我が国で開催された大会には、 2.3 ソ ー ス プ ロ グ ラ ム の 保 存 7 5 ヵ 国 ・ 地 域 か ら 約 9 0 0名 の 統 計 専 門 家 各グラフを作成するソースプログラム が参加した。 は単独でも実行できるため、外部ファイ 181‑

図 1 メニューの構成 大会では英文であったが、本ユーザー会のた めに日本語化した。またグラフの作成には S A S リ リ ー ス 5. 1 8 ( デ バ イ ス ド ラ イ パ ー : IBM5550) を使った。 4. 今 後 の 課 題 今回紹介したシステムは、プレゼンテー ションに使用するハードウェア等との関係か ミ 一ーーー一一一一一一ーサブ声ニューー一一一一一一一一」 ら、グラフ表示する統計データをプログラム 中に記述する方法をとった。しかし、本来こ ルに保存した。 S A S / A Fの 各 プ ロ グ のようなシステムは、データベース等にデー ラムエントリーには、外部ファイルから タを保存し、必要なデータの検索からグラフ ソースプログラムを呼び込むための 等の作成まで一貫して行えるシステムでなく % I N C L U D Eス テ ー ト メ ン ト の み を てはならない。 記 述 し た ( 図 2重 量 照 ) 。 こ れ に よ り 、 プ 総務庁統計局および統計センターでは、す ログラムのデバッグが容易になる。 で に 1B M の 1M S を 利 用 し て 、 家 計 調 査 等 プログラムエントリーの構成 か、これら月次経常調査結果の統計データ 月次経常調査の個別原データの処理を行うほ 図 2 、 a ベースの構築を行っている。 統計データベースについては、データの検 COMMAND ===> 索から簡単なグラフ等の作成が行えるプロト %INC &PGM(ISIIIA); PROC DISPLAY;RUN; データの分析等に利用している。また、国勢 タ イ プ シ ス テ ム を S A'S を 用 い て 開 発 し 、 調査等周期調査の統計データベースも現在本 格的に開発中である。 そこで、本システムを単なるプレゼンテー シ aン・グラフィック・システムとしてだけ でなく、これらの統計データベースとリンク 2 . 4使用統計データ させたシステムに発展させ、幅広〈活用して いきたいと考えている。 今回のシステムはすでに用意されてい るデータをグラフで表示することを目的 とした。そのため、グラフを作成するた めの各種統計データは、データベースや q >> <<グラフ o 報 告 書 等 か ら 検 索 し た 値 を C A R D Sス テートメント等により、プログラム中に ‑ 人 口 ピ ラ ミ ッ ド ( グ ラ フ 1、 2) 記述した。 2種 類 の グ ラ フ を 紹 介 す る 。 グ ラ フ 1は 日 本 の 人 口 を 各 歳 ご と に 数 え 、 3. グ ラ フ 作 成 プ ロ グ ラ ム の 慨 要 各グラフを作成するプログラムは、基本的 人口ピラミッドにしたものである。塗り潰し に は S A S / G R A P Hプ ロ ダ ク ト 中 の た 方 は 19 8 5年 の デ ー 夕 、 輪 郭 だ け の 方 は G P L O T、 G C H A R Tお よ び G M A Pプ ド、レーダーチャート、特殊な形態の棒グラ 2 0 0 0年 の 予 測 デ ー タ で あ る 。 こ の グ ラ フ は す べ て を A N N O T A T E機 能 ( A N N O T A T Eマ ク ロ 使 用 ) で 作 成 し フ等は、 A N N O T A T E機 能 を 使 っ て 作 成 で あ る 。 コ ー デ ィ ン グ を プ ロ グ ラ ム 1に示す。 ロシジャ等を使用した。しかし人口ピラミッ グラフ G S L I D Eや G A N N Oプ ロ シ ジ ャ で 表 示 し た 。 ま た 、 A N N O T A T E機 能 を 多 〈 使 う も の で は A N N O T A T Eマ ク ロ を 使 し、 2は 4 ヵ 国 の 人 口 を ピ ラ ミ ッ ド に し、年齢分布の比較のために GREPLAY プロシジャで表示した(コーディングは省略 する) 用した。 いくつかのグラフについて、コーディング 例、出力結果などを本ページ後半以降に示す。 なおグラフ中の各テキストは、国際統計協会 182‑ 、 a

‑ 各 国 の 将 来 推 計 人 口 ( グ ラ フ 4)

グラフ 1

日
本 (Jリ¥仁l
l
S
J
A
‑男女日￨￨)
男=，}。… l~

こ の グ ラ フ は 、 各 国 の 1 9 9 0年 と
2 0 0 0年 の 推 計 人 口 を 鯵 グ ラ フ に し た も の

女

8
"

である。俸の折り返しのある棒グラフは

70

G C H A R Tプ ロ シ ジ ャ で は 作 れ な い た め 、
A N N O T A T E機 能 で 作 成 し た 。 背 景 の 世
界 地 図 は G M A Pプ ロ シ ジ ャ で 描 い て お り 、
A N N O T A T Eで 描 く グ ラ フ が 主 で 、

w
:
.
0

。
30
20

プロシジャで描くグラフが従になるという、

<0

ちょっと変わったグラフになっている。

一

hrn

H似

り
l

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SAS/(;R，
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I
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グラフ 4

各国の 1
9
9
0年
，
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0
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0年の j
f
i~'I 人口

グラフ 2

・

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1
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1
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S，
¥s/C
凡1
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1

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SAS/CRAPII

山内: '
1
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'
PP

:
1
:
Q
4
: u町， a胤)G1酬 H C Y官 同 町 凪 t984

‑ 経 済 活 動 人 口 の 産 業 3部 門 別 割 合
(グラフ 5)
‑ 都 道 府 県 別 人 口 密 度 ( グ ラ フ 3)
産 業 3部 門 の 就 業 人 口 の 割 合 を レ ー ダ ー

1 9 8 5年 の デ ー タ に も と づ き 、 都 道 府 県

.
.

別 の 人 口 密 度 を 4段 階 で 塗 り 分 け た 。
「東京」および「京都」という文字は、

マップデ}タセットの東京都および京都府の

チャートで表した。

G C H A R Tプ ロ シ ジ ャ

にはレーダーチャートに似たスターチャート
があるが、ここではレーダーチャートを

A N N O T A T E機 能 を 使 っ て 作 成 し た 。

座 標 点 の 平 均 の 位 置 に A N N O T A T E機 能

円が楕円にならないようにするため、プ

で付加した。

ロ ッ ト エ リ ア の 縦 横 の 比 寧 を GTESTIT

グラフ 3

プロシジャのログ出力から読み取り、補正を
行っている。

都道府県別人口密度(19
8
5年)

コ ー デ ィ ン グ を プ ロ グ ラ ム 2 に示す。

︑

りんパHVO¥V

/rkメ
rAUjFFb叫

人ロハ川町¥ぷ竹刀ケん/

刊l 制 札

部
門 UFγ

比
t 曜

183‑

品井草

/lH
い1¥

S

の川
口町出

次日

即 t~ 調査データより

は¥ほ/川¥清グ

/LHV¥

S，
¥S /
r
.
'
f
I
̲
， IPW

川おむ)山宗男?

次

￨姐田口叫図…図…臨時￨

tu時の仰山WV岬 山dM川以︑

グラフ 5

則禁防一尚一

(]平方 ¥'0)‑ノ
トl
'あたり)

:
1
:~I! :司AFt 8匝 X O F L岨Q.I1 STA.TlSTIC$

‑ 失 業 率 の 推 移 ( グ ラ フ 7)

‑ 個 人 消 費 支 出 の 費 目 別 構 成 比 ( グ ラ フ 6)

各国の失業率の推移を棒グラフで表した。

A N N O T A T E機 能 を 使 っ て 作 ら れ た 、

こ の グ ラ フ で は G P L O Tプ ロ シ ジ ャ を 使

立体的なイメージを持つ俸グラフを紹介する。
このグラフは各国の個人消費支出の構成比

い 、 凡 例 を A N N O T A T E機 能 で 付 加 し て

を比較するためのもので、個々の織を直方体

い る 。 国 名 を 記 入 す る ス ペ ー ス は A X 1S ス

の積み上げのイメージで表示し、視覚的な効

テートメントで確保した。

果を狙っている。
コ ー デ ィ ン グ を プ ロ グ ラ ム 3 に示す。
グラフ 6

グラフ 7

川は同問出t
r
:石

、

a
1975 1975 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985

:H~~ Il
印 刷 国 札o I
NCO.E品目 EXPA
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プログラム 1

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グ ラ フ 6の プ ロ グ ラ ム
プログラム 3

‑186

日本 SASユーザー会 (SUGI‑j) VS3270PC COAX 佐藤 保 側インターコム 製品企画部 IBM3270 Terminal Emulation Tamotsu S a t o Manager， P r o d u c tP l a n n i n gD e p t . I n t e r c o m . I n c . 9， Kanda‑surugadai 2‑chome， Chiyoda‑ku， Tokyo 要旨 rVS3270PC COAXJ は 、 1BM日本語 3270パーソナル・コンピュータを P C‑8800や AXパ ソ コ ン で エ ミ ュ レ ー ト す る 通 信 ソ フ ト ウ ェ ア で あ る 。 3174/ 3274通 信 制 御 装 置 へ 同 軸 (COAX) ケープルで PC‑8800や AXパ ソ コ ン を 接 続し、 30XX/43XXなどの IBMホスト・コンビュータのオンライン端末として、こ ‑ . れらパソコンを問い合わせ、情報検索、データエントリーなどの業務で利用することが可 能になる。 ま た 、 グ ラ フ ィ ッ ク 版 の rVS3270PC/G COAXJ では、 1BM 標 準 の GDDMカラー・グラフィック機能をサポートしており、 "SAS GRAPH"な どのホスト・グラフィック・アプリケーションも利用できる。 キーワード: そのため、 はじめに メーカーに対する依存度が高くな り柔軟性に乏しく、 NEC 8800シ リ ー ズ 出 荷 台 数 の 大 き な 伸び、 A Xパ ソ コ ン の 参 入 、 また、 ラ ッ プ ト ップ・コンビュータの急激な普及など、 ・ ah オフ また非効率ではあるが、 端末周パソコンと事務処理用パソコンを完全 に分けて利用しているのが現状である。 しか しながら、大手企業はホスト・システムのマ ィス内でのパーソナル・コンピュータ利用環 ルチベンダ一環境化へ急速に移行している。 このような状況下、 L A Nシ ス テ ム な ど に よ る パ ソ コ ン 聞 で の 情 報 の製品だけで全システムを梼成することを困 境が急進展している。 共有化ばかりでなく、 これらパソコンから大 型ホスト・コンビュータにアクセスし、 また、 パソコンの急激な普及は、 難にさせ、 1メ ー カ ー 異メーカーのパソコンを積極的に その 取り入れ全体システムを構築するマルチ・ベ 膨大な情報資源を何処からでも必要に応じて ンダー・ネットワーク・システムの構築が急 自 由 に 活 用 で き る 本 格 的 な MM L ( マ イ ク ロ 務になってきている。 ・メインフレーム・リンク)システムに対す 種コンビュータ(大型からパソコンまで)を rVS3270PC COAXJ は 、 PC‑ 8800シ リ ー ズ や A Xパ ソ コ ン を 3 174 /3274通 信 制 御 装 置 へ 同 軸 (COAX) 接続させ、 IBM30XX/43XXな ど の MMLに よ り 有 機 的 に 結 合 し て 全 社 的 な 高 度 日 本 語 3 2 7 0パ ー ソ ナ ル ・ コ ン ビ ュ ー タ と 情報交換/共有化を図ることは、ハードウェ して機能させる端末エミュレーシ aン・ソフ ア資産の有効利用や事務処理の効率化につな トウェアである。 るニーズが急増している。 また、 このようにオフィス内に溢れている各 このソフトウェアを利用す P C ‑ 8 8 0 0 や A Xノマソコ IBM PS/55と 混 在 さ せ ホ ス ト 端 がるばかりか、企業が経営環境の変化が激し ることにより、 い高度情報化社会を生き抜くための絶対的な ンを 条件になってきている。 末として使用することが可能となる。以下で は しかし、 これまではホスト・システムと異な rVS3270PC COAXJ の 慨 要 を 紹介するとともに、主な機能について説明す ま た 、 富 士 通 ホ ス ト 端 末 6 65 0エ ミ ュ るメーカーのパソコン聞で高度な情報交換を る 。 行 え る 本 格 的 な MMLは 実 現 が 困 難 で あ っ た 。 レー夕、 ‑187‑ そ し て 目 立 ホ ス ト 端 末 T‑560/

20エ ミ ュ レ ー タ に つ い て も 若 干 述 べ る 。 ぜなら、 な ノ fソ コ ン ・ モ ー ド と ワ ー ク ス テ ー シ ョ ン ・ モ これら各種端末エミュレータにより ードを回線を切断することなく瞬時におこな パソコンをマルチ・ターミナル化し、 えノ f ソ コ ン の ア プ リ ケ ー シ ョ ン ・ プ ロ グ ラ ム ホスト ・システムのマルチ・ベンダ一環境に対応し との連携を実現する"ホットキ‑"、 ていく傾向が今後強まると思われるからであ ー形式による簡単な"ファイル転送"、 メニュ VJ Eな ど の 日 本 語 F E Pに よ る 日 本 語 入 力 / 漢 る 。 字変換により統一化されたデータ入力法、 マ ルチウインドウ内に表示されるメニューを選 「V S 3 2 7 0 P C COAXJ の 概 要 択するだけで簡単に実行できる"ローカルコ マンド"など、パソコンの機能を最大限に利 これまでも異メーカー・パソコンでホスト端 用した優れた操作環境を提供することにより、 末を実現するエミュレーション・ソフトウェ ホストとの連携/複合処理を容易に行える。 アは各種存在した。 しかし、 パソコン・モー ドとワークステーション(端末)モードの同 また、 時平行的な利用を実現するものはなく、 S3270PC/G ホス グラフィック・サポート版である C O A X J では、 rV 1B M標 準 の GDDM ( 図 形 デ ー タ 表 示 管 理 プ ロ トとの連携プレーによる情報の加工を効率よ SAS G R A P Hな く行うことはほとんど不可能であった。(米 グラム)をサポート、 国では多数存在するが漢字処理が不可能) どのホスト・グラフィック・アプリケーシ a ま し て や 3 1 7 4 / 3 2 7 4通 信 制 御 装 置 配 ンを幅広く活用できる。 、 a 下でホスト・メーカーの端末と異メーカーの パソコンを同ーの端末として混在させて利用 3 1 7 4 /3 2 7 4 ク ラ ス タ ー 接 続 することなど皆無であった。 rVS3270PC COAXJ は 、 日本語 パソコンの急激な普及によりネットワークの 32 70パ ー ソ ナ ル ・ コ ン ビ ュ ー タ ・ エ ミ ュ 構 築 も パ ソ コ ン に よ る L A Nシ ス テ ム と ホ ス レ ー シ ョ ン ・ プ ロ グ ラ ム と 同 軸 (COAX) ト・コンビュータを接続する例が増えてきて イ ン タ ー フ ェ ー ス ・ ボ ー ド ( 写 真 1) か ら 構 いるようである。 P C ‑ 9 8 0 0 シ リ ー ズ や A Xパ ソ 成され、 の一台のパソコンをゲートウェイとして機能 コ ン を 3 1 7 4 / 3 2 7 4通 信 制 御 装 置 へ 同 させ、 軸 (COAX) ケ ー プ ル で ク ラ ス タ ー 接 続 す ることにより、 弊 社 で も L A Nシ ス テ ム 内 L A N上 の 全 て の パ ソ コ ン を 日 本 語 3 2 7 0端 末 と し て 機 能 さ せ る エ ミ ュ レ ー シ ョ 30XX/43XX/937 ン・ソフトウェアを開発している。 しかし、 0な ど の IBMホ ス ト ・ コ ン ビ ュ ー タ の オ ン こ れ ら は 新 た に L A Nシ ス テ ム を 織 築 す る 場 ラ イ ン 端 末 で あ る 3270と 同 等 の 端 末 と し 合であり、既に数多く設置されているハード て 、 聞い合わせ、照会、 情報検索、 こ れ ら パ ソ コ ン を IBM 務で、 ウ ェ ア 資 産 、 例 え ば 3 1 7 4 /3 2 7 4通 信 データエントリー、 会話型のプログラム開発などの業 制御装置の有効活用もまた必須である。 PS/55 と混在させて利用することを可能にするもの rVS3270PC である。 ン の 拡 張 ス ロ ッ ト に 同 軸 (COAX) イ ン タ 、対蝿 ーフェース・ボードを差込み、 . .鳴磁警襲勝手金正義 1B M 31 7 4 / 3 2 7 4通 信 制 御 装 置 ( ク ラ ス タ ー ・ コ ン ト ロ ー ラ ) へ 同 軸 (COAX) ケ ー プ ル s ミ︒ [ 1 C O A X J は、ノ f ソコ 詐 一 九 . ' ! . ， で 援 続 す る ク ラ ス タ ー ・ タ イ プ の 日 本 語 32 ￥ 嘘F 7 0ノf ー ソ ナ ル ・ コ ン ビ ュ ー タ ・ エ ミ ュ レ ー ションである。 E熱 J ホスト・システムとチャネル 直結されたクラスター・コントローラに接続 する rS N A ロ ー カ ル ( チ ャ ネ ル S N A) J、 そして、遠隔地に設置されホスト・システム と専用回線でリモート接続されているクラス rSNA/S DL C リ モ ー ト ( T P ‑ S N A ) J の 2つ の ター・コントローラに接続する 方 法 で 接 続 可 能 で あ る 。 ( 図 1) 写 真 1: P C ‑ 9 8 0 0用 同 軸 (COAX) ン ラ イ ン ・ シ ス テ ム の 中 に P C ‑ 9 8 0 0及 ︒ 口 インターフェースボード 現状のオ び A Xパ ソ コ ン を 取 り 入 れ 、 クラスター・コ 、 a 口 0 ょ 4︐

ファイル転送 ン ト ロ ー ラ 配 下 で P S/ 5 5 と 共 存 さ せ 同 時 に利用できるため、新たに回線を設置する必 要もなくハードウェア資産を有効活用するこ ホスト・システムとパソコン聞での"双方向 とができる。 ファイル転送機能"をサポートしている。 V M / C M S、 C 1 C S、 T S 0の 各 フ ァ イ ル転送支援プログラムとパソコン聞で行うも S E N D / R E C E I V Eな ど の コ マ ホットキー(ワンタッチ・ジ a プ切り換え) ので、 ホスト・システムとパソコンを有機的に結合 実行できる。受信したファイルは自動的に M ンドを入力していく必要のない簡単な操作で パソコン側で効寧的 l 乙データ処理/加 S ‑ D O Sの フ ァ イ ル と し て デ ィ ス ク に 格 納 工を行うためにはホスト/パソコン聞での連 されるので、必要に応じ呼び出しパソコンの して、 携プレーが不可避である。 ・ ah しかし、従来製品 アプリケーシ a ン・ソフトウェアで自由に加 では、単にホスト端末機能をパソコンでエミ 工することが可能である。 ュレートするだけで、 パソコン機能と端末機 操作はスクリーン・メニューから送信または 能を同時並行的に機能させることはできなか 受信のモードを選択し、必要なパラメータを った。 メニューに従って入力していくだけである。 そのため、 どちらか一方の機能を使用 し、使用後システムを終了、 ( 画 面 1) そして他方を立 ち上げなければならなかった。つまり、パソ また、 このパラメ}タは、 ディ スクに格納しておきファンクション・キーで コンを端末として利用してホスト・システム ワンタッチで呼び出すこともでき、業務を定 とのデータ交換では利用できるが、パソコン 型化できるときに非常に便利で、操作ミスを のアプリケーション・ソフトウェア、 例えば アルチプランなどと連動させ効率的にデータ 防げるメリットもある。 さらに、 ウインドウ 機能を利用してローカルコマンドを実行する ことによりファイル一覧やファイル内容を確 を加工することなど不可能であった。 認 す る こ と も 可 能 で あ る 。 ( 画 面 2) rVS3270PC COAXJ は 、 ワーク ステーション・モードとパソコン・モードの ローカルコマンド・ウインドウ ジョプ切り換えを回線を切断することなく瞬 時に行える"ホットキー機能"をサポートし ている。パソコンがパソコンとして動作しな 通信中でも独自のウインドウ機能を利用して がら、 飽単に実行できる"ローカルコマンド"を持 同時にホストのデータを自由に利用で きるわけである。 ・ ph ホストと通信を行っている っている。 このローカルコマンドでは、 最中でもシステムを止めることなくパソコン イル・ディレタトリー覧表示、 ・モードに切り換え、 ピー、 ホスト・データをその ままパソコンのアプリケーション・ソフトウ ェアで加工できるなど、 ホスト/パソコン問 での効率的な連携データ処理を実現できる。 ファイル内容表示、 ファ ファイル・コ ファイル削除など 頻 繁 に 利 用 す る M Sー D 0 S コ マ ン ド も サ ポ ートしており、 これらコマンドをわざわざ入 力 す る 必 要 が な い 。 ( 画 面 3、 4 ) 主妾来売仔日 3174/3274 1BMホストコンピュータ チャネル SNA接続 専用国語、岡 ド﹁ 3174/3274 TP‑SNA接続 1 8 9 また、

3 2 7 0キ ー と パ ソ コ ン ・ キ ー の 対 応 表 の 表 スクリーン・カラーの変更、 カナ/英小 文字制御の即時切り換えなどを、 示 、 3 2 7 0ス クリーンおよびファイル転送スクリーン上で 即座に実行できる。 さらに、 ‑斡鱗議札精鋭 E ホスト/パソコン聞でのモデム信号、 12 捕監笠1 伝送制御文字、伝送データ等をトレースして ディスプレイやプリンタに出力する"オンラ イン・スコープ機能"もサポートしている。 (画面 5) そのため、通信トラプルが発生 した場合など、 このスコープ滋能によりトラ プル原因を簡単に究明できるようになってい る 。 画 面 3: ロ ー カ ル コ マ ン ド に よ る フ ァ イ ル 内 容表示 a 画 面 1: フ ァ イ ル 転 送 モ ー ド で の パ ラ メ ー タ 画 面 4: ロ ー カ ル コ マ ン ド に よ る デ ィ レ ク ト リ一覧表示 入力 a 画 面 2: フ ァ イ ル 転 送 モ ー ド で の デ イ レ ク ト 画 面 5: オ ン ラ イ ン ・ ス コ ー プ 機 能 の 実 行 リ一覧表示 ‑190

カラー・グラフィック rV S 3 2 1B M 標 準 の グラフィック・サポート版である 70PC/G COAXJ は 、 GD D M ( 図 形 デ ー タ 表 示 管 理 プ ロ グ ラ ム : リ リ ー ス 4) カ ラ ー ・ グ ラ フ ィ ッ ク 機 能 を サ ポ ー ト す る 日 本 語 3 2 7 0パ ー ソ ナ ル ・ コ ン ビュータ・エミュレーションである。 ため、 "SAS その G R A P H " や " 1 BM A S" な ど の ホ ス ト ・ グ ラ フ ィ ッ ク ・ ア プ リ ケーションのレポート、 グラフ、統計予測な ど の 機 能 を パ ソ コ ン で 利 用 で き る 。 ( 画 面 6、 7、 8、 9、 10 ) 画 面 8: S A S / G R A P H表 示 I / I I I J 画 面 6: S A S / G R A P H表 示 画 面 9: S A S / G R A P H表 示 画 面 7: S A S / G R A P H表 示 画 面 10: S A S / G R A P H表 示 . . ‑191

是主主 前述したようにマルチ・ベンダー・ネットワ ーク・システムが急速に増えてきている。 それにともない今後、 端末のマルチ・ターミ ナル化が促進されると思われる。弊社では、 本文で詳細に説明したクラスター接続日本語 32 70パ ー ソ ナ ル ・ コ ン ビ ュ ー タ ・ エ ミ ュ レーション以外に、通信回線を介してリモー IBMホ ス ト ・ コ ン ビ ュ ー タ ヘ PC‑9 トで 800/AXパ ソ コ ン な ど を 接 続 す る 端 末 エ ミュレーシ aン ・ ソ フ ト ウ ェ ア を 開 発 し て い る 。 また、 富士通や目立ホスト・コンビュー PC‑9800/AXパ ソ コ ン /PS 55/J3100な ど を 6650端 末 や T ‑ 560/20端 末 を エ ミ ュ レ ー ト す る こ と に タヘ、 より接続するソフトウェアも開発している。 . これらソフトウェアでは、ハイレベルまたは ベーシック手順で、 専用/公衆回線を介して ホストと通信することが可能である。 さらに、 各 種 目 本 語 FE P に よ る 日 本 語 入 力 や メ ニ ュ ー方式によるオベレーシ a ンなどマン・マシ ーン・インターフェースを統一し、使い慣れ たパソコン・イメージで操作できるよう工夫 しである。 このように各穫エミュレーシ aン ・ソフトウェアを利用することにより、簡単 にパソコンのマルチ・ターミナル化を実現で き 、 また、操作の統一化も可能となる。(図 2) エミュレーーションによる主套爺売停日 IBMホスト PC‑9800 •3 2 7 0エミュレーション ・6 6 5 0エミュレーシ aン •5 6 0 / 2 0エミュレーシ aン A.xノマソコン 富士通ホスト •3 2 7 0エミュレーシ a ン ・6 6 5 0エミュレーシ aン •5 6 0 / 2 0エミュレーシ aン / IBM PS/55 目立ホスト •6 6 5 0エミュレーシ aン •5 6 0 / 2 0エミュレーシ aン 図2 ‑192 . . .

日本SASユーザー会 (SUG卜J ) JRC製インテリジェントカラーグラフィック端末のための SAS/GRAPH ドライバーについて 小野寺徹本 坂本寿夫料 西川裕件 。小幡秀仁村 キキ日本無線株式会社三鷹工場 本株式会社日立製作所武蔵工場 SAS/GRAPH Driver for I n t e l l i g e n t Color CRT Graphic Display Terminal o s h i oS a k a m o t o キ キ H i r o s iN i s i k a w aキ キ T o r uO n o d e r aキ T H i d e h i t oO b a t aキ キM u s a s h i Works， H i t a c h . i LTO. キキ J a p a nR a d i oC o .， LT O . 要旨 ‑ . 統 計 的 デ ー タ 解 析 が 『 生 産 的 』 知 見 を 生 み だ す lつ の 方 法 と す れ ば 、 解 析 結 果 の グ ラ フ ィ ッ ク 化 は 人 間 の 持 つ パ タ ー ン 認 識 能 力 と 直 感 力 を 最 大 限 に 生 か せ る 最 高 の 手 段 で あ る 1) 。なかでも、 SAS/GRAPHは 出 図 に 関 し て 他 に 類 が 無 い ほ ど 豊 富 な 機 能 が あ り 2) 、 統 計 解 析 結 果 の グ ラ フ 表 示 だ け で な く 、 各 種 処 理 結 果 の グ ラ フ 表 示 も 容 易 に 利 用 出 来 る と こ ろ が 大 き な 特 徴 で あ る 。 本 報 告 は SAS/GRAPHの 機 能 面 だ け で なく柔軟性、拡張性についてグラフィック端末のドライバー組み込みを行ないその評価を試みた。 キーワード 1. は じ め に 点、テキス卜などの集合を言い、例えどんな複雑な 統計解析ソフ卜だけに留まらず機能を十分に満た すためには相当の資金と年月を必要とする。しか 図形であれ基本的にはこれらの集まりとみなせる。 も、追加機能、保守等が永続的に行なわなければな らないため、実際には膨大な開発費用を要すること になる。最近の動向として既に作られたシステムを 導入してニーズに合ったソフトウエアを作成する傾 l f I / J I J a 向にある。更に今後は導入したシステムを核として システムそのものへの機能追加がなされる場合も考 図 1 Grapac一日 / M・構成図 え ら れ る 。 表 題 の よ う に SAS/GRAPHに て サ ポー卜されていないグラフィック端末のドライバー を ユ ー ザ 債IJ で 組 み 込 み 可 能 で あ る こ と を 確 認 出 来 た とすれば単に組み込み可能であると言うだけでなく 実 際 の CGに は 線 分 、 点 、 文 字 列 以 外 に も 多 角 形 や円などの基本機能がある。更に、図形の表示に関 今後のビジュアル化に向けてユーザ主導型で行なえ する機能の他に線や文字などの色、文字サイズを決 ると言う意味も含んでいる。 める属性機能、管面への表示位置や表示範囲を決め 本報告書の目的は、このような背景を踏まえてア る撮像操作機能、タブレッ卜やジョイステックなど メ リ カ の SIGGRAPH‑ ACMが 1979年 に 発 表 し た グ ラ フ イ ツ ク シ ス テ ム の 標 準 化 案 I i 'C0R の入力に関する入力機能などがある。以上のように 機能をまとめ利用しやすくしたソフ卜をグラフィッ E シ ス テ ム 』 引 に 準 拠 し た 日 本 無 線 (J R C) 製 モ ク パ ッ ケ ー ジ と 呼 ば れ て い る 。 図 1は F ortran言 語 デ ル N W X 2 3 3を 利 用 し 、 あ る 程 度 の コ ー ン ビ ュ ー で 作 成 し た N W X 2 0 0シ リ ー ズ 用 グ ラ フ ィ ッ ク パ タ知識があればドライパーの作成が容易であること ッ ケ ー ジ で あ り 、 内 部 は 目 的 に 応 じ て 3つ に 分 け る を述べるためにある。 ことが出来る。 2. コ ン ビ ュ ー タ グ ラ フ ィ ッ ク ス に つ い て ① Grapacサ ブ ル ー チ ン : コ ン ビ ュ ー タ グ ラ フ ィ ッ ク ス (CG) と は 、 コ ン ビュータを用いて、図形の定義、記憶、操作および ユーザが作成するアプリケーションプログラムか ら容易に呼び出すことが出来るように F ortran言 語 表 示 を 行 な う 技 術 で あ る 4)。ここで言う図形とは、 で書かれたサブルーチン群である。このサブルー もっとも広義な意味、すなわち表示される線分、 チ ン は 既 に 述 べ た よ う に 標 準 化 案 I i 'C 0 R E シ ス テ 1 9 3

ム』に準拠している。また、 C Gの 性 能 を 最 大 限 に 生かせるよう機能拡張も行なっている。 袋一 特一 ‑ 7 式 方 7 dp グ nノ u‑ レ l ‑ a 式一式 サ ブ ル ー チ ン の 内 容 に 応 じ て C G特 有 な コ マ ン ド の一 ‑A l‑R 者一 G K ︐ ︐ ‑ ド リ ︐ 1 3 z‑F ②コマンド生成ルーチン: (制御文字)やアドレス(文字列)などが生成され る。(端末依存) ③基本ルーチン: 低速({!!し.格納し表示した引合) ホストコンビュータ(以降単にホストと呼ぶ)に よって使われるコードや入出力部が異なっており、 どのようなホストでもグラフィックパッケージが利 用出来るよう本ルーチンにて対処している。(ホス ト依存) S A S / G R A P Hでは 2方 式 と も ア ト リ ビ ュ ー トファイルを参照しながら実行する基本的な動作は 同じであるが、メタグラフの場合はメタファイルコ 以 上 が Grapac一 I / M+ の ソ フ ト ウ エ ア 5・6)構成 マンドコード生成が主であるのに対し、 である。また、本報告にて利用したグラフィック KGRAF はグラフィックパッケージのサブルーチンコールが 端 末 は 高 解 像 度 カ ラ ー C R Tグ ラ フ ィ ッ ク デ ィ ス プ 主である。従って、前者はコマンドコード翻訳が余 レ イ 装 置 N W X 2 3 3 (または N W X 2 3 7 ) であ り、以下のような特徴を有する。 分に必要となる。 ア ト リ ビ ュ ー ト フ ァ イ ル (Attribute Fi1e) は利 用するハードウエアの能力に応じた属性を記述して ①大容量のピクチャセグメントバッファである。任 、 a おくファイルで、使用端末によって異なってくる。 意の図形集合をセグメント単位に登録することが出 来る。また、そのセグメントの集合をピクチャとし 3. 1 ア ト リ ビ ュ ー ト フ ァ イ ル の 構 成 て 登 録 す る こ と も 出 来 る 。 最 大 4メ ガ バ イ ト ま で 増 アトリビュートファイルはグラフィック端末の 設出来る。 ハードウエア能力を記述するところであり、 ②大容量のイメージメモリである。 2 0 4 8 (X) ドライ パーの名前を設定、ハードウエアがサポートしてい X 1 0 2 4 (Y) の 空 間 を 持 つ イ メ ー ジ メ モ リ と る機能の設定、最大表示エリア設定などがある。 なっている。 ③IrS I G G R A P H CORE 7 9.!lの入力機 3. 2 メタファイルコマンドコード 能全てを実現している。 ④マルチウインドー/ビューポート機能がある。各 アトリビュートファイルのフォーマット指定に よって文字列またはバイナリィの何れかでメタファ ピクチャに 16組 の ウ イ ン ド / ビ ュ ー ポ ー ト を 定 義 することが出来る。 イルが作成される。デバックするときは文字指定と ⑤ハードによる塗りつぶし機能がある。最高 10M ピクセル/秒にて処理する。 うが効率が良い。メタファイルには機能に対応した コードとパラメータが表示内容に応じて生成され る 。 し、デバック終了にてバイナリィに指定しなおすほ ⑥ グ ラ フ ィ ッ ク 専 用 32ピ ッ ト プ ロ セ ッ サ に よ り 高 、 a 速描画ができるほか、各種操作に対する応答性に優 れている。 3. 3 メ タ フ ァ イ ル を 利 用 し た ド ラ ー パ ー 以上のようなハード性能を十分満足出来るように メタファイルに格納されたメタファイルコマンド コードを翻訳しながらグラフィック処理をする方法 するには K G R A Fドライバー(目立製グラフィッ であり、最も簡単にドライパーを作成するととが が ク パ ッ ケ ー ジ ) 刊 を 利 用 し た エ ミ ュ レ ー 夕 方 式 8) 出来る。但し、コマンドコードの後に来るパラメー 最良であろう。勿論、利用目的にもよる。例えば、 タのパイト数.を間違えないように気を付けなければ 一箇所で解析した結果をグラフ化し、要求端末にメ ならない。一端コマンドコードの位置を間違えてし タ グ ラ フ (Metagraphics) 情 報 を 転 送 し 、 端 末 側 に て固有なグラフィックパッケージを使って表示処理 することが出来る引。 まうとパラメータ値をコマンドコードとして実行し てしまうことになる。以下に作成時の要点を述べ る 。 3. グ ラ フ ィ ッ ク ド ラ イ パ ー に つ い て ①イニシャライズ:グラフィック端末の初期化。 グラフィックドライパーにはメタグラフ(間接ド CALL INITG( 0 ) GRAPAC‑ I Iを 初 期 化 す る ラ イ パ ー ) 方 式 と K G R A F (直接ドライパー)方 CALL BUFFON 一括処理 式 の 両 方 が あ る 。 以 下 に 2方 式 の 比 較 を 表 に ま と め CALL MODEL( 'RGB') 1 fj‑ 指 定 を RGB と す る てみた。 CALL IMMODE・ (MC') 通常モードで 16 色 の 幻 ー 表 示 ②メタファイルから一文字読み込む。 ‑194

CALL INPUT(DATA， l， &2000) ICOM=DATA( 1 ) 分からない限り手の付けようがない。以下にエミュ 命令ヨードを一文字読み込古 I 頂とエミュレータ レ ー タ を 実 行 出 来 る 環 境 に す る 手I 命令コードを変数 ICOMt 代入する の作成例を述べる。但し、詳細な内容は本報告の目 的から外れるので除外した。 ③命令コードに対応した処理へ分岐させる。 GOTO(100，100，100，100，100，100，100，100，100， (1)環境作りの手順 1 0， 10， 10， 1 0， 1 0， 1 0， 1 0， 1 0， 1 0， 1 0 ① 既 に 有 る K G R A Fド ラ イ パ ー を 別 名 で コ ピ ー す 20， 20， 20， 20， 20， 20， 20， 20 20， 20 る。 ， 1 32， 33， 34， 35， 36， 37， 38， 39 3D， 3 ②グラフィック属性をパッチにて変更する。主な変 更内容は .)，1COM XSCAL ‑‑‑) 1279 G O T Oの 後 の 数 字 は 分 岐 先 の ラ ベ ル で あ り 、 命 YSCAL ‑ーー) 1 023 令コードの 1~99 に対応している。命令コードが 2 WIDTH ‑ーー) 1 1~ 9 は 無 い か ら 100に 分 岐 し 次 の 命 令 コ ー ド を 読 HEIGHT ‑‑‑) 24 み込ませる。また、 10~ 2 9ま で の コ ー ド は 今 回 DEVICE 一一一) NWX233 とする。 は使わないが、コードの次がテキスト長、次がテキ ・ ストとなっている。それは以下のようにして無視を a ③ NWX233用 エ ミ ュ レ ー タ を 作 成 し コ ン パ イ ル すればよい。 する。エミュレータは以下に示すようにサブルー 20 CONTINUE チ ン 名 が K G R A Fの サ ブ ル ー チ ン 名 と 一 致 し 、 一一一読み飛ばし機能一一 CALL INPUT(DATA，l，&2000) 1 バイト読み込み サ ブ ル ー チ ン 内 は G R A P A Cの サ ブ ル ー チ ン を LENGTH=DATA( 1 ) 文字列の長持 用いて作成する。 LENGTH t す る SUBROUTINE GPL(I1， X， Y ) ー多角形を描く REAL X( 2 5 6 )， Y(256) CALL MOVE(X( 1 ) ， Y( 1 ) ) 線 分 の 最 大 が 256 J tv iトポジションを移動 CALL PLINE(X， Y， I 1 ) Grapacの 多 角 形 を CALL INPUT(DATA， LENGTH， &2000) サブルーチン 長さ分だ I jの 文 字 列 を読む GOTO 1000 出力するりルー打 RETURN ④命令コードに合った機能の実行。 END Initialization 一 一 一 3 0 CONTINUE CALL INPUT(DATA，8，&2000) オ7 シ ョ Yの7 ロ;ヴトキャラクタ SUBROUTINE GFA(I1，X，y ) 8 1 1イト読み飛ばし REAL X( 2 5 6 )，Y (256) 線 分 の 最 大 が 256 1 ) CALL FILL ( X，Y，I 属 性 指 定 M‑汗 塗 り GOTO 1000 3 1 CONTINUE ~ ー】‑ A uto Copy/feed ‑ 一 一 つ ぶ し RETURN 表示完了ヒてオートコピー CALL HCOPY END GOTO 1000 3 2 CONTINUE 一一塗りつぶしりト打 ‑‑‑ Terminate Driver ) 320 CALL ENBDEV(2，l K G R A Fと G R A P A Cは と も に C O R Eシ ス トト同使用可能ける CALL AWKEYB(32000，l，DATA，LEN) テムに準拠しているがサブルーチン名称は異なって キーボード入力待ち いる。また、サブルーチンの機能は一部を除いて大 CALL DISDEV(2， l ) トボードを使用不能ける 体同じような内容なっており、異なっている大きな 1F(LEN， NE， 0 ) GOTO 320 y ‑ 1 入力尚るまで ) 理由としては、 CALL TERMG GRAPAC‑ I を停止 (製品名 :2050/32) 指 向 で あ る の に 対 し G K G R A Fは ワ ー ク ス テ ー シ ョ ン R A P A Cは T S S端 末 指 向 に あ る 。 GOTO 1000 ④リンケージエディタ。リンケージパラメータは次 3. 4 KGRAF を 利 用 し た NWX233用 エ ミ ュ レ ー タ のようになる。 既に述べたように直接ドライバ一方式とするには INCLUDE SYSLIB(NWX233X) 工ミヱレータのロードモ 9~ ール エミュレータを作成しなければならない。しかし、 CHANGE KGF560 (NWX233) 名称、の変更 KGRAFのコト版 メタグラフ方式と異なりユーザ側が作成する場合、 INCLUDE SYSLMOD(KGFNWX) 既に作成されているファイルを利用し、それにパッ ENTRY NWX233 チを当てなければならず、パッチ方法(情報)が NAME NWX233(R) 円 4i Fhu 3 ・

4. 実 行 と 評 価

SAS/GRAPHを 利 用 し グ ラ フ ィ ッ ク 表 示 す

L
主J 2

N ベ
、r
.x 2 3

3' こよる U~ :J~ 伊 U

る に は 必 ず リ ン ケ ー ジ し た 結 果 を SAS.LIBRARY (
デ
ータセット名)に格納する。そして、

TSSログオ

ン 時 の リ ー ジ ョ ン サ イ ズ を 2Mbyte以 上 に す
る 。 以 下 に 日 本 地 図 を 表 示 す る と き の SAS記 述 例
を示す。
l?X ALLOC F(
M
A
P
) DA(SAS，
MAPS) SH;

マップ情報が格納されているデータセット
2?X ALLOC F(
C
)

DA(
A，
FORT) SH;

人口の計算プログラムが格納されているデータセット
計算の実行

3?%INC C(POP80);

NOTE;DATA SET WORK，
POP80 HAS 47 OBS AND 2
VARIABLES， 2346 OBS/TRK

塗りつぶし指定

55?PATTERN V=S;

56?PROC GMAP DATA=POP80 MAP=MAP，
JAPAN;

SAS/GRAPH

Ca)日本他国の出力例く地図デ

1D に て ジ ョ イ ン

57?ID ID;

、

タは SAS祉提供〉

a

58?CHORO POP/MIDPOINTS=O TO 12000000 BY
4000000 COUTLINE=WHITE;外 枠 を 白 と す る
59?RUN

FITTEONORMALO
I
S
R
I
B
U
T
I
O
N
仙 K回 開SU 6 居 世TS

NO DEVICE NAME HAS BEEN GIVEN‑‑‑PLEASE ENTER
20

DEVICE NAME:
NWX233

エミュレータ名の指定

17.5

PRESS RETURN AFTER EACH BELL TO CONTINUE

15

ここでリターンキーを押すことによって管面が消
え、続いて日本地図を描き始める。表示結果を図 2
に示す。メタグラフに関しでも全く同じ記述となる

P1
2
.S
E
R

C
E

1.

N

T

7.5

が前もってメタファイルをアロケート(割当て)し

s

ておかなければならない。例えば、アトリビュート

2.5

ファイルにて
1
<
3

PROCESSINPUT=FT23F001

1
'
1
1

18

外 部 7，イル参照名の設定

22ε6

3O

3"

38

、

CTeq
.
E日刊['

‑‑，司貯手札

a

と し て い た 場 合 は 、 デ ー タ セ ッ ト 名 10) を META.
Cb) SAS/QCによる分布図出力例

DATAとしたとすると、ファイル参照名がIi'F T 2 3

F 0 0 1.!lであるから SA S起 動 時 に
ALLOC F(FT23F001) DA(META，DATA) REU

メタファイルの割当て
を実行する必要がある。また、性能的にはエミュレ
ー夕方式に比ぺメタグラフは描画時間の倍の時間と

長

主ミユ U
子事方式ぜ

性問

I
!
[
JI
昨夜市!JI]V{
i

なるため半減してしまう。しかし、これは利用方法
を変えれば同等かそれ以上の性能向上にもなる。

z z 方式の ~f 価 結 果 表
、.

明ェ目 t、

:
l、

前!日叫.
i
ld

00

プログラム

~

ステップ数

少ない

つまり、それは、解析する専門者に一括処理しても

アトリピュ

らい、多くの利用者は必要な時間にメタファイルか

ファイ J
レ
{
1'
J
i
t
ディバックの

らグラフィック表示する方法である。以下にこれら

容晶性

のことも含めて評価結果を示す。

メンテナンス

‑196‑

ト

パッチを当てる
炉1
'
i
I
.

5^5σ')')"1下で行なう
吋1
:
1大

[
"
'
1
1

メラグフフ方式'
メヲファイ J
レ格納時間が I
f
lI
n

百
"
阿l
咋m
l大

550
1
'
1辺
アセンプラにて{l'r.
t
問r
j
l
.
'
j
l
，独プログラムで可 1
出

i
昨
!
日i
J
'
J、
事 担j

5. お わ り に SAS/GRAPHの 機 能 が 豊 富 で あ る と と は 明 らかであり、統計解析に留まらず利用出来るとと も実証した。しかし、本報告の主題であったドライ パーの開発に際し、アトリビュート情報をパッチに よって対処する方法は、仕様の混乱だけでなく大き な過ちをしてしまう危険性を秘めている。パッチを 当てる方が素人なら、尚更、問題となろう。出来る だけ早い時期にメタグラフ方式のようなインター フェース関連ドキュメント化を望まれる。特に、こ れからは益々製品の多用化、高機能化、短いライフ サイクル化等を考慮するならば、一社にて多くの機 種をサポートすることが不可能になって来るだろ う。最後に、本報告をまとめるにあたり多大な協力 I 買いた SA S社 営 業 の 木 村 範 昭 氏 、 斎 藤 一 人 氏 、 技 術の萱野真一郎氏に感謝いたします。 . 圃 委 主Fヨ号:::s<こ南犬 1) 後 藤 昌 司 、 松 原 義 弘 (1985) : 生 物 科 学 ・ 医 学 研 究における統計ソフトウエアの現状、数理科学、 No.262， 30‑37. 2 ) SAS Institute I n c : SAS/GRAPH User's Guid巴 version 5 Edition. 3 ) Specia1 Issue: Computer Graphics a Quarter‑ 1 y Report of SIGGRAPH‑ACM，V o1 l3，No.3， August 1979. . A1an Admas: コ ン ビ ュ ー 4 ) David F . Rogers，J タグラフィックス、山口富士男訳、日刊工業新聞 .9 社、 NDC501 5 )田 村 英 世 、 他 6名 : イ ン テ リ ジ ェ ン ト カ ラ ー CRT ・ 4 h グラフィックディスプレイ装置、技術レポート 日本無線株式会社 6 )日 本 無 線 株 式 会 社 : NWX200刈 ‑ x Grapac‑ I/M' プログラミング説明書 7 )株 式 会 社 日 立 製 作 所 : VOS3汎 用 グ ラ フ 作 成 7 ロ グ ラ ム KGRAF E 2解説書、 1987. 8 )萱 野 真 一 郎 : KGRAF ドライバーの紹介、 日 本 SAS1‑ザ 会 9 8 7 . 論文集、 1 9 ) SAS Institute I n c : Technica1 Report P‑155 SAS/GRAPH Metagraphics Driver Faci1ity， Version 5 . 1 0 ) 市 川 伸 一 、 大 橋 靖 雄 : SA Sに よ る デ ー タ 解 析 9 8 7 . 入門、東京大学出版会、 1 噌Eよ i 円 n u

日本 SASユーザー会 (SUG卜J) GSP ドライバーの紹介 鈴木一彦 SASソ フ ト ウ ェ ア 鯛 技 術 部 I n t r o d u c t i o nt o GSP I n t e r f a c eD r i v e r l くa z u h i k o S u z u k i o f t w a r eK . K . T e c h n i c a lD e p a r t m e n t， SAS S 1 4‑4， Kodenmacho， N i h o n b a s h i， C h u o ‑ k u， Tokyo 要旨 一ののな パ状︒一不た行 イ現た表れを ラもら字さ明 ドらげ漢発説 F か上︑開の A 側が善︿一 てユ改負満ド 要イ R 一求改ベパ G ザ要のすイ K 一善荷たラ い通ののを お士々へ求ス p ‑ のエ に富数 U 会︑て 一こにはあこタ つ ・ P S ︒ G 一でし C たらフ ザと対︑つれ一 ユた一とで︑ン のしパ求トはイ 図表イ要一で 前発ラのポこ をドそサこ a キーワード はじめに: こ れ ら の 理 由 に よ り 作 成 さ れ た の が G S Pインターフ 従来、国産のハードウェアへのグラフィック出力は 汎 用 グ ラ フ ィ ッ ク イ ン タ ー フ ェ イ ス (LINKABLE) ェイスドライパー(以下、 G S P ド ラ イ パ ー と 呼 ぶ ) ドライパーを用いて行なってきた。 L i n k a b l e である。 ドライパーインターフェイス l 立、もともとは C A L ‑ . . ‑ . C O M P仕 様 の イ ン タ ー フ ェ イ ス を 仮 定 し て 設 計 さ れ たドライパーであり、プロッ夕、プリンタをサポート するには良いが、グラフィック端末をサポートするに ドライパーの機能: こ設計されているため は不向きである。また、汎用的 l G S P ド ラ イ パ ー は 、 こ れ ま で の F 6 6 5 3、 に、個々の装鐙に依存するグラフィック属性(ハード F 6 6 8 3、 S A S N L P ド ラ イ パ 一 等 が 備 え て い る の持つピクセル数、カラー情報、サポートするグラフ 機能に追加して数々の改善がなされている。 命令など)を完全に使用していない。特に C A L C ‑ まず第ーに、高度なグラフ命令の使用によるパフォ O M P仕 様 で あ る た め 、 グ ラ フ 命 令 と し て は 基 本 的 な ーマンスの向上があげられる。 G S P ドライパーは、 もの (PLOTS， PLOT， SYMBOL， NEWPEN)のみが使用される。 GSP (富士通製グラフィック これはグラフ作成時のデータ量を増やし、 C P U、ハ ケージ)の持つ命令をできるだけ使用するように設計 ードウェアに負荷をかける直接の原因となっている。 しである。そのため、面塗り、作函等、ハードウェア 当社では、この問題点を解決するために、根本的に に依存した機能を効果的に使用し、パフォーマンスの インターフェイスドライパーを見直すことにした。 向上が図られている。 一 199‑ サブルーチン パッ

NLP出 力 に お い て 直 接 出 力 が 可 能 に な っ デバイス名称を選択することにより、対応するグラフ た こ と が あ げ ら れ る . 以 前 の SASNLPドライパー イツク装蟹に出力することができる.次にそれぞれの PSPの コ マ ン ド を 一 時 フ ァ イ ル ドライパーの持つ属性および使用装置について示す. 第二に、 の出力方式の場合、 1 : :書 き 出 し 、 ユ ー テ ィ リ テ ィ (PSPCNV) を使用 してプリンターに出力する必要があった。この方式は F 6242端 末 非常に運用が大変であり、エンドユーザーが使用する HPOS=85. VPOS=28 i こはかなり複雑である.そればかりでなく、 CPUに オプシ回ン: 対する負荷も高い。 GSP 62 42 ドライパー名: カ ラ ー : BLUE，RED，MAGENTA， GREEN，CYAN，YELLOW，WHITE CBACK= ， CHARTYPE=1‑‑7 GDF/GPF作 成 機 能 : あり GSPド ラ イ パ ー は 、 直 接 NLP Tl ﹁ヒ u n ︐ w n w n u M川 EL ﹂ l に ﹄ A H A匂 v ' ︐ M川 = '1 nu‑ v ' ‑ lun nbS? N C: 3 4日 間 り 5 2 m刊あ 6= 九 州 山町=回目 P 0目'能 sp EAF 山 'n門 nDT Gvn山 山 成 :OLCF 名8 凶:p ‑ = Bン円 U パS:E/ 第三に、ハードウェア文字が使用できる様になった イO 一シ F ラP ラ プ D チ共に同一手順で処理が行なえる。 F 6653、 F 6 6 8 3端末 ドH カ オG に 出 力 す る こ と が で き る た め 利 用 者 は 、 T S S、パッ ため漢字表示が可能になった点である。 F 6 6 8 3 、 F 6653 ( ノ ン リ テ イ ン ・ モ ー ド ) 儲 末 以前は、漢字フォントを使用し表示していたが、これ ドライパー名: GSP 6683 HPOS=80. VPOS=24 を利用するために漢字コード表から対応するフォント 名を引かなければならず、使用するにはかなり使い勝 F9431端末 手が悪かった。 最後に、 、 a カ ラ ー : BLUE，RED，MAGENTA，GREEN，CYAN，YELLOW， WHITE オプシ回ン: C BACK= ， CHARTYPE=1‑‑4 GDF/GPF作 成 機 能 : あり GSP 9431 ドライパー名: HPOS=73. VPOS=36 SAS新 パ ー ジ ョ ン 5. 18配 下 で の カ ラ ー : BLUE，RED，MAGENTA，GREEN，CYAN，YELLOW， WHITE CBACK= ， CHARTYPE=I‑‑2 ， AU下OCOPY GSPド ラ イ パ ー は 、 文 字 サ イ ズ の 自 動 選 択 検 能 に よ オプシ回ン: GDF/GPF作 成 惚 能 : なし りハードウェア文字が使用できない場合、自動的に漠 F 9 4 3 2錨 末 字フォントが使用されるよう変更されており、これに より GREPLAYな ど で の グ ラ フ 縮 小 に よ る 漢 字 の ドライパー名: GSP 9432 HPOS=73. VPOS=36 カ ラ ー : BLUE，RED，MAGENTA，GREEN，CYAN， YELLOW，WHITE オプシ aン: CBACK= ， CHARTYPE=1‑‑2 ，AUTOCOPY GDF/GPF作 成 後 能 : 文字化けの問題が解消された。 GSPド ラ イ パ ー は 、 以 上 の よ う な 機 能 を す べ て サ ボ F 9 4 3 3端末 ドライパー名: ートしている. なし GSP 9433 HPOS=85. VPOS=38 カラー: B LUE，RED，MAGENTA，GREEN，CYAN，YELLOW，WHITE オプシ e ン: CBACK= ， CHARTYPE=I‑‑5 ，AUTOCOPY GDF/GPF作 成 機 能 : ドライパーの仕様: なし F9434、 F945011 GSPド ラ イ パ ー は 、 以 下 の デ バ イ ス 名 称 が 使 用 で き る。 GSP6242 GSP6653 (9 4 3 0 エ ミ レ ー タ 使 用 〕 端 末 GSP 9 434 ドライパー名: HPOS=85. VPOS=38 カラー: B LUE，RED，MAGENTA，GREEN，CYAN，YELLOW，WHITE E ン: C BACK= ， CHARTYPE=1‑‑5 ， AUTOCOPY オプシ GDF/GPF作 成 機 能 : なし F 6 2 3 4錦 末 GSP6683 ドライパ}名: GSP 95 30 GSP9431 HPOS=146. VPOS=93 GSP9432 GDF/GPF作 成 機 能 : カ ラ ー : BLUE，RED，MAGENTA， GREEN，CYAN，YELLOW，WHITE オプシ回ン: C BACK= ， CHARTYPE=I‑‑2 ， AUTOCOPY GSP9433 GSP9434 GSP9530 ‑200‑ なし a

G S Pド ラ イ パ ー の 使 用 例 : X ATTR NLP DSORG(PS) RECFM(V B A ) LRECL(255) F 6 6 8 3端 末 : BLKSIZE(259) GOPTIONS DEV=GSP6683; X ALLOC F(FT21F001) SYSOUT(A) USING(NLP); TITLE 'GSP6683ドライト使用自例'; PROC G3D; GOPTIONS DEV=GSP6653 NODISPLAY UNIT=21 PLOT Y*X=Z; GSFMODE=REPLACE GFORMS=PR30; RUN; PROC GTESTIT; F 6 6 8 3端 末 は 、 ノ ン リ テ イ ン ためグラブックデータが、 RUN; モードである X FREE F(FT21F001) 3 2 K Bを 越 え た 場 合 に も出力可能である。 B G Pへ の 出 力 : ・・ 4 h N L Pへ の 出 力 (TS Sの 場 合 ) ベクトル付き日本語ラインプリンターへの出力は、 ピジネス 図形印刷ファイルを作成するのと同じように出力ブ 7 イ ル の フ ァ イ ル 装 置 番 号 を U N I T =オ ペ ラ ン ド で 指 グラフィックプリンターへの出力方法 を下記に示す。 D S P R I N Tプログラムを使用し、 図形印刷ファイルをプリンターへ出力する@ 定して行う。 X ATTR BGP DSORG(PS) RECFM(V B A ) LRECL(255) 図 形 印 刷 フ ァ イ ル (GPF) の 作 成 時 の 指 定 方 法 BLKSIZE(259) x ALLOC F(FT21F001) DA(SAS.GOUT) MOD SP(l 1 ) TR GOPTIONS DEVICE= ドライバー名 USING(BGP) UNIT=GPF四77イI v装 置 番 号 GSFMODE=REPLACE GOPTIONS DEV=GSP6653 NODISPLAY UNIT=21 v仰 げ GFORMS=図 形 出 力 77イI ・ GSFMODE=REPLACE GFORMS=PR10; DISPLAY 又目、 NODISPLAY a PROC GTESTIT; RUN; G S Pドライバーで作成した図形印刷ファイルは、 フ イ夕、 DSPRINTを 用 い て 各 種 図 形 印 刷 装 置 に 出 力することが可能である. X DSPRINT SAS.GOUT T55532 DOC ; X FREE F(FT21F001) ; 出 力 す る 図 形 印 刷 装 置 に 応 じ て GFORMSオペラン ドで出力ファイルのタイプを指定する必要がある。 げ託冗内応A 1 1t ))) ))))周周周 型プ型プププ型型ンンン )型)型型型))チチチ )ト一ト一一一トトイイイ 紙 一 ケ 一 ケ ケ ケ ‑ 一 112 周 レ ス レ ス ス ス レ レ111 企 ン 一 ン 一 ン ン ン 一 一 P papa チトドトドドドトト((( イ ポ ラ ポ ラ ラ ラ ポ ポL L L 144445555NNN lAABBABABき 主 主 周周周周周周周周周ルルル (((((((((付付付 GPAPApapaPAPPAPククク PRRRRRRRRト ト ト B00000000ベベベ PR10 PR20 PR21 PR22 PR23 PR24 PR25 PR26 PR27 PR30 PR31 PR32 ‑201‑

バ ゥ チ 環 境 下 で の NLPへ の 出 力 : バッチでの指定方法は、 T S Sの 場 合 と 同 じ で あ る が 、 G P Fの フ ァ イ ル 装 置 番 号 は J C L上 で 指 定 し て おく必要がある。 //Jobname JOB //SAS EXEC SAS //FT21FOOl DD SYSOUT=*， // DCB=(RECFM=VBA， LRECL=255， BLKSIZE=259) //SYSIN 、 D D* a GOPTIONS DEV=GSP6653 UNIT=21 GSFMODE=REPLACE GFORMS=PR30 ; PROC GTESTIT; RUN; / 本 // G S P 6 6 8 3ドライバーの使用例 z 1 .00 、 0.5 自 a 0.18 ‑0.23 5.00 X 1.67 ‑1.67 Y おわりに: G S Pド ラ イ パ ー の テ ス ト 環 境 を 提 供 し て い た だ い た システムプラザ(株)の方々に感謝をしたい。 ‑202‑

日本 SASユーザー会 (SUGI‑J) SASー汎用 DBMSインターフェース プログラム開発 森野明和* 川上昭二郎* 0黒木道雄* 小野寺徹** *目立エンジニアリング側情報システム部 **側目立製作所 SAS Interface Program with Database Management System Information System Dep.， Hitachi Engineering Co.， Ltd. 3‑2‑1， Saiwai‑cho， Hitachi， Ibaragi， Japan 要旨 企 業 内 で は 多 種 、 多 量 の デ ー タ を 蓄 積 す る た め に 汎 用 D B M Sが 、 広 く 利 用 さ れ て い る が 、 こ の 蓄 積 さ れ た ・ デ}タを有効に利用するために統計、分析、レポート・グラフ作成機能に優れ、ユーザフレンドリーなツール と し て 知 ら れ て い る S A Sと の 結 合 が 望 ま れ て い る 。 a 米 C C A社 ) と R D B 1 ( 目 立 ) に つ い て イ ン タ ー フ ェ ー ス プ ロ 今 回 、 汎 用 D B M S、 M O D E L 2 0 4 ( グラムの開発が終了したので、その機能、使用法について報告する。 尚、 M o d e 1 2 0 4に つ い て は S U G 1‑'87に て 報 告 し た が 、 今 回 は い く つ か の 機 能 強 化 を 図 っ て い る 。 キーワード: RDBl MODEL204 1. は じ め に ・ a 企業内で取り扱われる情報は多量・多岐にわ たり、かつ、個々の情報について、その精度と 関連する情報との同期性など賓の高さが必要で ある。 このため企業では、情報を的確に格納・利用 するために、 DBM S ( デ ー タ ベ ー ス 管 理 シ ス テム)の噂入を行いデータベースの構築、運営、 管理が行なわれる。 しかし、データベースの運用がある程度浸透 してくるとユーザの要求が多様化してくる横に なり、格納されたデータに種々の分析を加えビ ジュアルな形で容易に判断できるように提供す るごとが要求されてきている。今回の対象とし た D B M S，M O D E L 2 0 4及 び R D B lで は、この横なツール類は用意されておらずユー ザーのニーズに応えるべきツールの整備が望ま れていた園 一方、 S A Sは レ ポ ー ト ・ グ ラ フ 作 成 、 統 計 分析作業に優れ、エンドユーザーに取って親し みやすいツールとして知られている。データベ ー ス に 格 納 さ れ た デ ー タ を 、 こ の S A Sから自 由に取り扱えるようにればユーザーの多様なニ ーズに応えられるとの観点から SAS‑MOD E L 2 0 4及 び S A S ‑ R D B lイ ン タ ー フ ェ ース・プログラムの開発を行った. 2. プ ロ シ ー ジ ャ の 概 要 2. 1概 要 今回開発のインタフェースプログラムは、 D 一2 03‑ B M S及 び S A Sの 両 シ ス テ ム 潤 の デ ー タ 転 送 を行う 2種 類 の プ ロ シ ジ ャ か ら 構 成 さ れ て い る . S A S SA S=宇 D B M S I 転送プロシジャ ￨ シ ス テ ム I ID B M S = 争 SASI i転 送 プ ロ シ ジ ャ ￨ (DB 1 S T O R，I¥{I (DB 1 L O A D，I )￨リ ￨ MT S )I :1 S T M . t l . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . X . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . プ ロ シ ー ジ ャ は 、 R D B l用 と し て M T S、 S T Mが 、 M O D E L 2 0 4用 と し て D B I L O A D、 D B 1 S T O Rが 用 意 さ れ て い る 。 D B 1 S T O R，S T Mプ ロ シ ー ジ ャ は 、 図 に 示 す よ う に S A Sデ ー タ セ ッ ト か ら R D B l 又 は M O D E L 2 0 4フ ァ イ ル へ の デ ー タ の 転 送 を 行 な い 、 逆 に D B I L O A D，M T Sプロ シ ー ジ ャ は R D B l又 は M O D E L 2 0 4ファ イ ル よ り S A Sデ ー タ セ ッ ト 八 の デ ー タ の 転 送 を行なう。

2. 2特 徴 本プロシージャの特徴としては、 ① D/Bの デ ー タ の 抽 出 条 件 指 定 が 可 能 ② D/B，SAS聞 で の 相 互 格 納 が 可 能 ③変数名の名称変更が可能 ④変数値の型変換が可能 ⑤ 対 話 、 パ ッ チ 形 式 で 実 行 で き る o (但し、 パッチの場合、排他制御を考慮していな い 。 ) 特 に 対 話 形 式 の 場 合 は F u 11 Sc r e e n 対 応 と な っ て い る た め 、 非常に見やすく便利である. ⑥ RENAME，FINDス テ ー ト メ ン ト 等は冗長度が高〈、入力が容易である。 等が上げられる。 ( 2 ) 1N (1N PU T ン F 1LEの 略 ) オ プ シ ョ とのオプションは必ず指定しなければならな い。もしとのオプションを省略すれば、 E R R O R : T H I S OPTION M U S TB ES E T T I N G な る メ ッ セ ー ジ を 表 示 す る 。 と の 場 合 PROC ス テ ッ プ か ら 抜 け 出 し 、 改 め て PROCステッ プに入らなければならない。 .DBMSから SASへ の 転 送 の 場 合 : IN=DBMSファイ J レ名 .SASから DBMSへ の 転 送 の 場 合 2. 3予 想 効 果 本プロシージャの利用により次の様な効果が 期待できる。 ① D/B及 び SASデ ー タ の 有 機 的 な 結 合 が可能なため、 SAS及 び DBMS各々 の豊富な機能が利用できる。 ② SASに て デ ー タ を 加 工 後 、 再 び D/B に 格 納 す る ご と が 可 能 な た め 、 D/Bの メンテナンスができる. ③①②等で、 D/Bデ ー タ の 質 の 向 上 、 及 ぴ D/Bデ ー タ の 有 効 活 用 が で き る 。 3. プ ロ シ ー ジ ャ の 文 法 SASの PROCス テ ッ プ に て 次 の よ う に 記 述 する。 尚 、 下 記 の DBMSファイル名とは、 MODE L204で は フ ァ イ ル 名 で あ り 、 RDBlで は テ ープル名となる。 P R O C1 ロ シ ー ジ + 名 I N =DBMS77イル名 ( 3 ) 0 U T (0U T PU T F 1LEの 略 ) オ プ ション 、 a ごのオプションは必ずしも指定する必要がな い 。 も し 指 定 が な か っ た 場 合 は SASの ワ ー ク ファイルと見なす。但し、転送先が汎用 DBM Sの 場 合 は 、 必 ず 指 定 し な け れ ば な ら な い 。 ‑汎用 DBMSから SASへ 転 送 の 場 合 OUT=A (SASの 一 時 記 憶 デ ー タセット W O R K . A ) (SA Sの 一 時 記 憶 デ ー O U Tの 省 略 O R K . D A T Aト) タセット W OUT=A. P P ( 永 久 記 憶 デ ー タ セ ッ ト ) イル名) ( 4 ) USER 1Dオ プ シ ョ ン ﹃EEd 利 用 者 の ユ ー ザ 1D を 本 オ プ シ ョ ン に て 指 定 する。とのオプションは必ず指定しなければな らない。 USERID=ユ ー ザ 1D ﹃BEd 検察条件式 変猿名 名称変更式 (一次記憶データセット) (永久記憶データセット) ﹃EEd [FIND [V A R [RENAME R U N; =A .SASか ら 汎 用 DBMSへ の 転 送 の 場 合 : OUT=PTMSOO (汎用 DBMSのファ ‑ ︐ . ︐ . ︐ ZはS A S 7 7イh名 [O U T =DBMS77イル名 ZはS A S 7 7イ ル4 U S E R I D =ユ ー ザI D P A S S W O R D =0 1オ ン 時 目 パ Zワ ー ド [O B S =オプザベーション量 [PRINT ] [COUNT ]; 1N IN=A. P P ( 5 ) P A S SW 0 R D オ プ シ ョ ン と の オ プ シ ョ ン は ユ ー ザ 1D に 対 す る パ ス ワ ードを指定する.とのオプションは必ず指定し なければならない. 但 し 、 [ ]は、省略可能なオプションである。 ( 1 ) プロシージャ名 PASSWORD=パ ス ワ ー ド 次のプロシージャが用意されている。 ( 6 ) 0BS (0BSERVAT 10Nの図書)オプ MTS..........MODEL204ファイ J レ から SASデ ー タ セ ッ ト STM..........SASデ ー タ セ ッ ト か ら M レ ODEL204ファイ l DB1LOAD..RDB1テ ー プ l レから S A Sデ ー タ セ ッ ト DBlSTOR..SASデ ー タ セ ッ ト か ら R DBlテ ー プ ル ション 本オプションでは転送するオプザベーション 数(レコード数)を指定する。デフォルト僅は 1000としている為、 1000以 上 、 又 は 1 000以 下 の 転 送 を 行 な い た い 場 合 は 必 ず 指 定 しなければならない。 OBS=1500 (1500オ プ ザ ベ ー シ ョ ‑2 0 4 、 a

( 4 )の例 :FIELD01が 20.0‑60.0 の数値範囲で検索。 ( 5 )の例 :FIELD01が 50. 0以上で検索. ンまでの転送) ( 7 ) P R 1N T オプション ( 6 )の 例 : ( 5 )の例と同じ。 とのオプションはファイルの内容を表示した い場合に使用するものであり指定された変数と オプザベーション数だけ内容が出力される.フ ァイルの内容を確認する上で非常に便利である。 上記のような演算子以外にも利用できる演算子 がある。その内容を以下に纏める。 .PRINTの み の 場 合 : (全変数を 500BS までプリント) PRINT MTS・ ・ ・ ・ ・ ・ ・ PRINT OBS=50; 演算子 まt はEQ . . . . . = まt は NE ま た は GT ま 士 は LT > = まt は GE ま 士 は LT & ま 士 は AND ま た は OR > < VAR FIELD1 FIELD2; の 場 合 : (指定された変数の内容を 500BS までプリント) 但し、 RENAMEオ プ シ ョ ン は 、 フ ァ イ ル への転送と、異なる為、無視されるがそれ以外 は有効である。 ・ ah ( 8 ) C0U NT (C0U NT D の略)オプション 0F <= LK NL RE C0 R 意 味 equal n o t equal greater t h a n l e s st h a n greater t h a no r equa1 l e s st h a no r equal b o t h operation either operation l i k e ‑ n o tl i k e ‑ ( * ) MODEL204の時は輩、?、 RDBl ファイルに格納されている変数名とその件数 を表示及びファイルに格納される.但し、プロ シージャが M T S， DBLOADの 時 の み に 有 効である。 の時は%、ーが許される。 FIND A<B & C>O ; ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ( 7 ) (ま た は FIND A<B AND C>O ; ) 8 ) FIND A<B IC>O ; 一 一 一 一 一 一 一 一 一 ( PROC MTS IN=FILE OUT=A PASAWORD=バ1ワ ー ド COUNT ; FIND FIELD1=5000; VAR FIELD1; RENAME FIELD1; RUN; ・ 4 h ( 7 )の例 : Aの 変 数 値 よ り も B の変数値が大きく 更 に 変 数 値 C が O以 上 の デ ー タ を 検 索 す る 。 ( 8 )の例 : Aの 変 数 値 よ り も B の変数値が大きい か あ る い は 変 数 値 C が O以上のデータを 検索する。 指 定 さ れ た 条 件 で 汎 用 DBMSの F 1LE を 検 索 し 条 件 に 対 応 し た 件 数 が SASファイル( WORK. A) に 格 納 さ れ る . ま た 、 検 索 条 件 が指定されなかった場合は、ファイル内の全て を 検 索 し そ の 件 数 が 表 示 さ れ る 。 も し PRIN Tオ プ シ ョ ン が 同 時 に 指 定 さ れ て い れ ば 、 変 数 とその件数も表示される。 MODEL204の パ ー ジ ョ ン 9. 0以 上 及 び RDBlで は パ タ ー ン マ ッ チ ン グ 検 索 が 可 能 となる。 FIND FIELD01 LK 'ABCDEF*' : と指定することにより以下のような値が検索さ れる。 ( 9 ) F 1N D オプション とのオプションは種々の検索条件を与える為 にあるロ次のような例がある。 OBS 1 2 • FIND FIELD01='KUROKI .M'; ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ( 1 ) • FIND FIELD01= ' AND FIELD02=10， 1 ， 1 12‑ー ( 2 ) 'KUROKI ・FIND '871001'<=DATE<='871025'; ーーーーー ( 3 ) ・FIND 20.0<=FIELD01<=60.0; ーーーーーーーーーー ( 4) ・FIND 50.0<=FIELD01; 一 一 一 一 一 一 一 一 ( 5 ) ・FIND FIELD01>=50.0 ‑ ‑ ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ( 6 ) 3 4 FIELD01 ABCDEF‑4 ABCDEFUP‑2 T ABCDEFFP・‑ ABCDEFASP‑4 ( 10 ) V A R (VARIABLEの略)オプショ ン 本オプションは取り出す変数を指定する.尚、 汎用 DBMSで は フ ィ ー ル ド 名 と 呼 ば れ て い る が SASで は 変 数 (VA R) と呼ばれている。 又 、 MODEL204で マ ル チ オ カ レ ン ス ( 一 次 元 配 列 ) の と と ろ は SASにて添字付き変数に 展開される。 (1)の例:変数 FIEELD01が文字列， K U R O KI. M' と 等 し い デ ー タ を 検 索 す る 。 ( 2 )の例:変数 FIELD01が文字列， K U R oK l' で あ っ て 変 数 FIELD02が 10，11，12で あ る デ ー タ の 検 索 a ( 3 )の例 :DATEが 871001‑87102 5の範囲で検索。 VAR P 1 P2 P3 P4 ; ー ー ー ー ー ー ー ‑ ー ー ‑ ー ー ー ー ー ( 1 ) VAR P5 P6 ; ー ー 四 ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー (2 ) nHU ﹁ D 臼 つ

目までを、指定変数名に置き換える。 但 し 、 プ ロ シ ー ジ ャ M T Sの 時 の み 有効である。 ( 4 )の 場 合 : マ ル チ 変 数 DATE01‑DATE 17を フ ィ ー ル ド 名 DATE (マル チオカレンス)に置き換える。但し、 プロシージャ S T Mの と き の み 有 効 である。 RENAME P6=P6A01‑P6A17 $20 ; VAR DATE ;一一一一一一一一一一一ー ( 3 ) RENAME DATE=DATE01‑DATE05 8 ; VAR DATA1‑DATA5 NAME :ーーーーーーーーーーー ( 4) RENAME DATA1‑DATA5=VDATA $50 NAME=UNAME: (1)の場合:指定変数のままデータを転送する。 ( 2 )の場合 :P6は マ ル チ オ カ レ ン ス で あ り R E N A M Eに て 添 字 付 き 変 数 名 と 範 囲 を 指 定しなければならない。 マ ル チ オ カ レ ン ス 名 (P6)を P6A01 ‑ P 6 A 1 7ま で の 変 数 と す る 。 ま た そ の 時 変 数 値 は 2 0の文字列とする。 ( 3 )の楊合 :DATEは マ ル チ オ カ レ ン ス で あ り転送時は DATE01‑DATE05の 変 数 と す る . ま た そ の 時 変 数 値 は 8バイト の数値とする. ( 4 )の場合 :DATA01‑DATA05の変 数 は マ ル チ オ カ レ ン ス V D A T Aに転送し 更 新 す る 。 そ の 時 デ ー タ 長 は 5 0の 文 字 列 である。 ( 12 ) R E N A M Eオ プ シ ョ ン (SAS T O 汎用 D B M Sの場合、 f 0 rm a tをいれた場合、 ERROR) このオプションは!日変数名を新変数名で置き換 えるだけでなくフォーマットを同時に指定出来る。 指定出来るフォーマットは以下に示す通りとする。 4. おわりに SASシステムと MODEL204、 R D B 1と の イ ン タ ー フ ェ ー ス プ ロ シ ー ジ ャ を 開 発 し たが、本プロシージャの開発によりデータベー ス情報の高度な利用が可能になるものと思われ る 。 従 っ て 、 両 D / Bユ ー ザ に と っ て は 有 効 な SASプ ロ シ ー ジ ャ で あ る と 考 え る a 今後、本インターフェースプログラムの性能、 操作性の向上を図り製品としての完成度を高め て行く所存である。 最後に、本プロシージャー開発にあたって、 ご 尽 力 く だ さ っ た S A Sソ フ ト ウ ェ ア ( 棟 ) の 皆様に深謝敦します。 5.参考文献 1) S A S 1nstitute 1nc SAS Programm巴 r' 5 G u i d e for PL/1 (PL/ Iによる SASプ ロ シ ー ジ ャ 作 成 方 法 解説書) 2) S A S 1nstitute 1nc SA S U 5 巴 r' 5 G u i d 巴 B a sics (SAS基 本 機 能 使 用 説 明 書 ) 3) SAS 1nstitut 巴 1n c SAS/DB2 User's G u i ‑数値フォーマット: 71‑1ト ， 国 . d 18日 . d 説 明 書 置 量E 自 力 日 固 定 二E 帥 長 さ 小 量 暗 車 種 目 長 さ 1‑32 8 d<国 1‑8 1‑10 4 右 自 IU 右 de 4) 三 井 情 報 開 発 ( 棟 ) :MODEL204 左 ホスト言語マニュアル 5)目立 :VOS3デ ー タ マ ネ ジ メ ン ト シ ス テム RDB1解 説 6)目立 :VOS3デ ー タ マ ネ ジ メ ン ト シ ス テム RDB1使用の手号 l 7)目立 :VOS2/VOS3 最 適 化 P L ‑文字フォーマット: l I W 書軍文字削 1 ‑200 主C HAR国 プランヲ文字削 1 ‑200 は 1まt 重 量 員 1ま た は 重 量 員 、 a 左 / 1言 語 マ ニ ュ ア ル 左 RENAME DATE=DATE01‑DATE17 苦2 0 ;ー ( 1 ) RENAME DATE=DATE01‑DATE17 苦CHAR20 : ー( 2 ) 0 ;ー ( 3 ) RENAME DATE=DATE02‑DATE16 苦2 4 ) RENAME DATE01‑DATE17=DATE 聖50 :ー ( (1)の場合:マルチオカレンスの一番目から十七 番 目 ま で を DATE01‑DATE 17の変数に置き換えて、転送する。 その場合 2 0文字列とする。もし、 マルチオカレンス数を指定しなかっ た場合は、マルチオカレンスの一番 目のみを転送する a 但 し 、 プ ロ シ ー ジャ M T Sの 時 の み 有 効 と な る . ( 2 )の 場 合 : マ ル チ 変 数 DATE01‑DATE 17に 置 き 換 え る が プ ラ ン ク も 文 字 列として読み込む。但し、プロシー ジャ M T Sの 時 の み 有 効 で あ る . ( 3 )の 場 合 : マ ル チ オ カ レ ン ス の 2番目 ‑ 1 6番 206‑ a

日本 SASユーザー会 ( SUGI‑j) SASバージョン 6データベース システム・アーキテクチャー ステファン・ビートラウス* *米国 SAS社 材 (0平田明弘**) SASソ フ ト ウ ェ ア 側 技 術 部 V e r s i o n 6 SAS D a t aB a s e System A r c h i t e c t u r e S t e p h e n B e a t r o u s SAS I n s t i t u t eI n c . 要旨 本論文は、 2つ の 部 分 よ り 構 成 さ れ て い る 。 最 初 の 部 分 は 、 マ ル チ ブ ル ・ エ ン ジ ン ・ ア ー キ テ ク チャー (Multiple Engine Architecture:MEA) について記述 MEAは 、 様 々 な フ ァ イ ル ( デ ー タ ベ ー ス ) を あ た か も SASデ ー タ セ ッ ト の よ う に 処 理 す る こ と を 目 標 と し て い る 。 次 の 部 分 は SASデ ー タ ベ ー ス の 機 能 拡 張 (SAS 1/0 エンジン)について記述している。 SAS 1/0エンジンは、 SASデ ー タ ・ ベ ー ス を イ ン デ している。 a ック構造により処理する。 キ ー ワ ー ド : M EA， エ ン ジ ン ， SAS/ACCESS 1 .M u l t i p l eE n g i n eA r c h i t e c t u r e‑ P A R T 1 ‑ SASパ ー ジ ョ ン 6では、 SAS 1/0ル ーチンを物理的なファイル形式に依存しないエ ンジン・スーパーパイザとして再設計している ・ SA Sフォーマットへコンパートするプロシジ ャをいくつかリリースしている。 ( D B 2 E X T，C O N V E R T，D i F，D B F等 の プ ロ シ ジ ャ ) S A S よりリリー MEAで は 、 様 々 な フ ァ イ ル を ダ イ レ ク ト に スされるエンジン(データベース・インターフ 読むことが可能になる。たとえば、ユーザが そのアーキテクチャーは、 ah 既に S A S で は 、 ベ ン ダ ー フ ォ ー マ ッ ト か ら ェース)かまたは、様々なアクセスメソ、y ドを あ る フ ァ イ ル を SA Sデ ー タ セ ッ ト へ コ ピ ー す ユーザ一作成エンジンとして組み込めるもので る場合 SASの COpyプロシジャで行う。 ある。 つまり SASパ ー ジ ョ ン 6で PROC S A S パ ー ジ ョ ン 6で は 、 再 設 計 さ れ た SAS 1/0ル ー チ ン を MEAと呼称する。 COP Yは 、 SA Sデ ー タ セ ッ ト の た め の ユ ニ バ ー サ ル・プロシジャとなる。 1.1 MEAの ゴ ー ル ② C0 m pa tib i1ity SASパ ー ジ ョ ン 6で、 SASデータセット .C l : m n e c t i v . i持 E 接続性 3 d 縄 問t . l b H l t y( . j L犠牲 j ・Fl i u d己主まれま E 業数獲) ・ ぬ 純 悩s e崎議 1 1 1霊祭{繁一タバーヨ究機能 3 のフォーマットは、変更されるがパージョン 5 で作成した S A S デ ー タ セ ッ ト は コ ン パ ー ジ ョ ンなしで 5 売むことができる。 MVS版 SASで は 、 パ ー ジ ョ ン 7 9以 来 S ASデータセ、y ト の フ ォ ー マ ッ ト は 、 変 更 さ れ ① C 0 n n e c t iv i t y SA Sパ ー ジ ョ ン 6で は 、 様 々 な フ ァ イ ル (データベース)を容易にアクセスし、 SA S プロシジャで S A S デ ー タ セ ッ ト 以 外 の フ ァ イ て い な い 。 パ ー ジ ョ ン 6の 最 終 的 ゴ ー ル は 、 パ ージョン 5で 作 成 し た SA Sデ ー タ セ ッ ト を 特 別な指定なしにアクセス(読む)することにあ る 。 ルを直接プロシジャで処理することをゴールの 1つとしている。 ‑207‑

セットをアクセスする場合、自動的に旧タイプ ② Ta p e テープエンジンは、順次デバイス(テープ) のデータセットとして認識するエンジンを持ち のファイルフォーマットを提供する。 MEAで は 、 パ ー ジ ョ ン 5の SA Sデ ー タ そ れ に よ り 、 パ ー ジ ョ ン 5の SA Sデータセ ットを検索するような定例業務もパージョン 6で 実 行 す る こ と が で き る 。 つ ま り 、 パ ー ジ ョ ン 6の い く つ か の 新 機 能 ( イ ン デ ッ ク ス 化 ， レコード圧縮)を利用しない場合には、コンバ ③ T ransp 0 rt バ ー ジ ョ ン 5で 既 に サ ポ ー 卜 さ れ て い た 移 送 ( T r a n s p o r t )フ ォ ー マ ッ ト は 、 パ ー ジ ョ ン 6で は 、 T r a n s p o r tエンジンでサポー卜される。 こ の エ ン ジ ン は 、 パ ー ジ ョ ン 5以 降 で 作 成 さ ージョンは不要となる。 れた移送フォーマットをアクセスする。パージ R O CX C O P Y( M V S .C M S )•T R A N S P O R T ョン 5では、 P ③ F 1ex ib i1it y MEAは 、 フ レ キ シ ブ ル に ユ ー ザ 一 、 ベ ン ダ ー作成エンジンをサポー卜する。 現在 S A S社 で は 、 様 々 な デ ー タ ベ ー ス と の インターフェースがスケジュールされている。 ( V M S . D G )に て 移 送 フ ォ ー マ ッ ト を 作 成 し た が 、 パ ー ジ ョ ン 6では、 L I B N A M Eステートメントへ T r a n s p o r tエ ン ジ ン を 指 定 す る こ に と よ り 作 成 する。 また、エンジンの指定方法や作成方法のドキュ メントも今後出版の予定である。ユーザー， ベンダー作成エンジンは、 S A S社 が 提 供 す る エンジンと同様の方法で可能となる。 ④D a t aB a s巴‑ A b i l i t y パ ー ジ ョ ン 6では、 S A Sデ ー タ セ ッ ト に い ④ Remote R e m o t eエ ン ジ ン は 、 パ ー ジ ョ ン 6の サ ー バ ー 、 a (S A S / S H A R E )が ア ク セ ス す る 。 パ ー ジ ョ ン 6の SAS/SHAREで は 、 他 の マ シ ン に あ る S ASデ ー タ セ ッ ト を ユ ー ザ ー が ア ク セ ス 可 能 に なるだろう。 くつかの拡張機能が付加される。 MEAで は 、 下 記 機 能 が サ ポ ー 卜 さ れ る 。 ⑤ V i ew V i e wエンジンは、 S A Sデ ー タ セ ッ ト よ り 1 つあるいは複数の変数を使用し、 SQ L操 作 ( W H E R E )を行なう。 ⑥ C 0 m p a t ib i1ity C o m p a t i b i l i t yエ ン ジ ン は 、 下 記 パ ー ジ ョ ン 以 降 の S A S デ ー タ セ ッ ト を パ ー ジ ョ ン 6で 1. 2 エ ン ジ ン の タ イ プ エンジンにはネイティブ ( Na t iv巴)エンジンと イ ン タ ー フ ェ ー ス エ ン ジ ン の 2タイプがある。 ロネイティブ・エンジン ネイティブエンジンは、下記のものが計画中 である。 読むことができる。 .PC SAS6. 03 .MVS SASパ ー ジ ョ ン 5 ・CMS SASバ ー ジ ョ ン 5 ・VSE SASパ ー ジ ョ ン 5 ・VAX パ ー ジ ョ ン 5 .DG パージョン 5 ・ P R 1M E ① Ba s e SA Sデ ー タ セ ッ ト の 機 能 拡 張 に つ い て は 、 PART2にて記述する。 ‑208‑ パージョン 5 、 a

ロインターフェース・エンジン ロユーザーインターフェース インターフェースエンジンは、様々な D B M S を S A S でアクセスするものである。 ① L I B N A M Eス テ ー ト メ ン ト 例えば、あるユーザーで部門内適用業務を D B 2で 処 理 し 、 同 じ 場 所 で 全 社 的 な 業 務 を 1 D M Sで 処 理 し て い た と す る 。 こ の 時 、 エンジンは、 で指定する。 L I B N A M Eステートメント SA S データベースに力口えて D B 2エンジンと 1D M <例 1 > エンジン名の省略 ( Ba se エ 'j~) が呼び出される) Sエ ン ジ ン が あ れ ば 、 デ ー タ 管 理 や 分 析 及 び 適 用 業 務 の 構 築 を す べ て S A S で行なえるだろ う 。 LIBNAME SAVE 'SAS.MYDATA'; パージョン 6で 計 画 中 の イ ン タ ー フ ェ ー ス エ ン ジンは下記のものである。 <例 2 > 移送フォーマットの作成 W O R Kラ イ ブ ラ リ に あ る S A Sデータセッ トを他のシステムで使用する為、移送フォー マットを作成する。 . . LIBNAME Tran port ・ 草U SER干SAS干t e st .dat'; PROC COPY IN=WORK OUT=Tran ; RUN ; 1 主) *Flat File Interface Flat File エ ン ジ ン は 、 テ キ スト・エディタ一等によって ②データセット・オプション 作成されたデータを SA S 必要な場合は、下記のオプションにより指定 する。 エンジンを使用する際により多くの情報が データセットのように扱うも の で あ る 。 ほ と ん ど の SA S ジョブは、 D A T Aステップ でそのファイルを読み SA S ・エンジン・スーパーパイザーオプション .共通エンジンオプション ・エンジン指定オプション データセットを作成する。こ エンジン・スーパーパイザオプション れではデータは重複してしま lat File エンジ う。そこで F FIRSTOBS ンをイ吏用することにより、 oB S D A T Aス テ ッ ブ を バ イ パ ス し、データのオリジナルな " " DROP フ ォ ー マ ッ ト で S A Sの処理 KEEP ができる。 RENAME WHERE パージョン 5 (メイン・フレーム) では、 CNTLLEV D B M S との 事 インターフェースは、下記のものがある。 * C N T L L E Vオ プ シ ョ ン は S A S / S H 1M S ( S A S / I M S ) AREで既にインプリメン卜されている。 DB2( SAS/DB2，SAS/SQL‑DS) A 1M ( S A S / A I M ) AT S ( S A S ADABAS イyヲ ー 7エ ー ス ) 今後リリース予定 SAS/ACCESS ( A D A B A S，IDMS/R，DATACOM/DB) ‑209‑

2. S A Sデ ー タ ベ ー ス 機 能 拡 張 (Base i/o) ‑PART2‑ 3. まとめ パージョン 6で は 、 従 来 の SA Sデータセッ パージョン 6より SA Sデータベースをより 簡 単 に 操 作 (S Q Lオ ベ レ ー シ ョ ン ) し 、 パ フ ォ ー マ ン ス を ア ッ プ す る 為 に S A S データベー トとの互換性を保ち、さらに MEAと Ba s e エンジンを組み合わせることにより、 SA Sシ ス の 形 式 が 変 更 さ れ た 。 パ ー ジ ョ ン 6では、 パージョン 5 (pC は 6. 0 3 )で作成した S ルなツー J レとなるだろう。 ステムは S A S ユ ー ザ ー に と っ て 、 よ り パ ワ フ ASデ ー タ セ ッ ト の 互 換 性 に つ い て は 先 に 記 述 したが、 SA Sデ ー タ ベ ー ス に 機 能 拡 張 が な さ れた。 2.1 SASデ ー タ ベ ー ス の イ ン デ ッ ク ス 化 レ (VS A M インデックスは、多くのファイ J 等) . D B M S で は 既 に 内 蔵 さ れ て い る が 、 SASデ ー タ ベ ー ス も イ ン パ ー テ ッ ド ・ フ ァ イ i m v e r t e df i l e )の よ う な イ ン デ ッ ク ス 化 を ル ( 行った。 Ba s eエ ン ジ ン が こ の イ ン デ ッ ク ス を使用したことによりパフォーマンスは向上し た 。 インデックスの作成は、 B a s eエンジンが 自 動 的 に 行 な う が 、 そ の 際 2つのオプションを 設定できる。まず、 UNIQUE/NON‑UNIQUE オプシ ョンはインデックス変数のユニークバリュー/ マルチプ J レ・オカレンスバリューを設定する。 次に、 MISSING/NON‑MISSING オプションはイン デックス変数に欠損値を含むか否かを設定す る。インデックス変数に欠損値があった場合、 インデックス部には追加されない。 また、上記 2の オ プ シ ョ ン は 、 ベ ア で 指 定 す る 。 イ ン デ ッ ク ス 変 数 は 、 単 一 の SA S変数や VSAMの G E N K E Yのように SA S変数を 連続して扱うことができる。 2.2 B a s eエ ン ジ ン の イ ン デ ッ ク ス 処 理 B as eエンジンでは、 W H E R E句 を 指 定 することにより、最適なレコードアクセスを 行なう。 W H E R E句 で は 、 条 件 指 定 に よ り レコード選択を行なう。 W H E R E句 の 使 用 例 年令 ( AGE ) が 2 0才 以 上 3 5才 以 下 の 人 を 検索する。 ① D A T Aス テ ッ プ DATA AGE2030; SET AGE; WHERE AGE BETWEEN 2 0 AND 3 5 ; RUN; ② P R O Cス テ ッ プ PROC PRINT DATA=AGE; WHERE AGE BETWEEN 2 0 AND 3 5 ; RUN; ‑210 、 a 、 a

<参照資料>

圃 M E Aの 概 観

アプリケーション /PROCEDURE

エンジン・スーパーパイザー

.
‑
.

.LIBNAME ス テ ー ト メ ン ト の 指 定

・

4

LIBNAME

ラ
イ7
ラリ参照名

〈

エ ン わ 名 > . 77イ)
v名 < エ ン わ ・ オ 7
ション>;

例 (MVS)

LIBNAME

ABC

Base

.SAS.MYDATA.

L~，イ)v

Disp=SHR;

Lω

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イ7
ラリ参照名

‑211‑

t
:1
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‑エンジン・スーパーバイサ. プロシジャ・インターフェース a エンジン・インターフェース 圃各エンジンの構造 エンジン・インターフェース a データ・アクセス・ルーチン ‑サブシステムとその機能 サプジステム名 慢 能 Library(Lib) S A Sラ イ ブ ラ リ へ の 削 当 て . 解 放 Dir ectory(0jr ) ブ ァ イ ル の 消 去 . 変 更 (Rena・ ， ) . ブ ァ イ ル 一 覧 Oata fi1e access (DATA) S A S デ ー タ セ ッ ト の Open.Close，Read， 町 rite By処 理 B Yス テ ー ト メ ン ト を 解 放 { 各 エ ン ジ ン は B Yス テ ー ト メ ン ト を 憲 論 し な い ) VariabIe(Var ) 変散の選択，定輯 Index S A Sデ ー タ セ ッ ト の イ ン デ ッ タ ス 付 き 処 理 C，t，!og(CAT) S A S カ タ ロ グ 7 ，.イルの Open，Close.Read.胃 rite 臼 つ 臼 つ

日本 SASユーザー会 (SUG卜J) SAS/SHAREを用いた 図書管理システムの開発 若松市子* 石井哲夫** 中田信子* 東車燃料工業側総合研究所 *調査部 **分析・技術部 Development of Library Information Management System using SAS/SHARE I c h i k o Wakamatsu Nobuko Nakata Tetsuo I s h i i Toa N e n r y oI くo g y oK . K . C o r p o r a t eR e s e a r c h& D e v e l o p m e n tL a b o r a t o r y i s h i ‑Tsurugaoka 1 Saitama‑I くe n 3‑1 N 要旨 今回、当研究所では S A Sの排他制御のオプションである S A S / S H A R Eの導入を機に、 . ‑ . S A S / A F， S A S / F S P等を用いて、研究所の IB M 3 0 8 3 CVM/CMS) 上で利用 者関連業務、管理関連業務等の機能を持つ所内図書管理システムを開発し、利用を開始した。本 報告ではシステムの概要と機能を紹介する。 キーワード: 図書管理システム、 SAS/SHARE 1 はじめに ・ a 3 ) 操作が簡単である。 誰でも簡単に操作出来る。 ーメニュ 形式での操作が出来る。 漢字操作が出来る。 4 ) 関連業務もシステム化できる。 企業内図書室に於ける業務は、資料の収集 、整理、蓄積等を通じて、有効な情報の提供 を究極の目的としている。当研究所において も、現在の様に情報、資料が急増してくると 、情報源の分散と多様化をもたらし、また研 究者の必要とする情報も、白からの領域に限 らず、広範囲、多量で、しかも短期間で入手 利用されねばならなくなってきた。しかし、 旧来からの索引・目録カード、カタカナ英数 字の図書台帳、人海戦術による督促状発行を 始めとする各種管理資料作成等によるサービ スでは、もはや限界に達した。その為、情報 ・資料の増加への対応、情報の死蔵文は私有 化の防止と共有化、集中一元管理による紛失 、分散の防止、利用者サ ビスの質的向上等 を目指して、所内図書管理システムの開発を 計画、実施した。なお、システム開発の方針 、留意点として以下の 4点を掲げた。 1 ) 当研究所ではプログラマ と言われる 載位がない為、開発/保守は司書がし なければならない。 2 ) 所内の任意の C R Tよりリアルタイム に検索が出来る。 2 動作環境 本システムの概略動作環境は図 2 . に示す 通 り で あ る 。 プ ロ セ ッ サ ー に は IBM308 3を使用し、所内にある全ての端末より(現 在は約 4 0台 で あ る が ) 利 用 者 は 検 索 業 務 が 出来る様になっている。一方、司書用として 図書室のカウンターの所には、キーボ ドイ ンターフェースに並列して、 O C R読取装置 の接続した貸出/返却専用の端末が 1台と、 新規図書の登録やキーワ ド、分類コ ド等 の修正、各種レポ トの作成等の為の端末が 1台、計 2台 が あ る 。 な お 図 書 台 帳 や 、 督 促 状発行等は、計算機室のレーザプリンターで 印刷している。またソフトウェアとしては、 O Sには VM/CMS， SASは BASEに 加え、 SHARE， A F， FSP， GRAP Hを導入している。 aA 噌 ヨu つ'u

IBM 3083 VM 京 研究室端末 連 E 軍 現 在 約 40台 a司h SERVER OCR LIBRARY 読取機 ‑購入管理 図 書 ・館十管理 マスター ‑督促 ファイ Jレ 図 2‑0‑1 システムの概略動作環境 JNPUT 3 図書管理システム の概要 当システムは、 A Fメ ニ ュ ー に よ る 会 話 型 部分と、管理資料作成のレポート部分との、 大 き く 分 け て 2つ か ら 出 来 て い る 。 な お 会 話 型 部 分 は 、 利 用 者 用 と 司 書 用 の 2つ の メ ニ ュ ーがある。以下各機能を簡単に説明する。 3‑1 . 166. Y 30 . 172. 1 7 . BSYsHEI BSYUPAN sSYURU1 BBOOKNO 164. 124. 11. 110. BFUKUSY BCOHHE1 BGENCYO SGYOSHA SSYUPAN SFLAG SKASIBI 15. 6.0 11 . 6.0 STOUROK S I I A N SYOUKYU S I I E N B I 6.0 2.0 15.0 6.0 SUDC SUKEBI SKOUNUK SIRAIBI SSYOHHI SKASICO 164. 1 6 . SCYOSYA SKASINA 162. 事1 5 . SKEY ; LAsEL sSERIES =" シリーズ名" LAsEL sSYOHEI色 " 書 名 " LAsEL BFUKUSY =" j J書 名 " LAsEL sCYOSYA =" 著者{訳者} LABEL sSYUPAN =" 出 版社 " LAsEL BCOHHHl =" 備 考 " LAsEL sCOHHE2 =" 備 考 " LAsEL sSYURUI =" 積 想 { 和 洋 ) LABHL BGENC~O =" 原 著者 " LABEL 日THIKA =' 定 価 " LABHL BBOOKNO =" 1S B N " LAsEL S G Y O S I I A =" 取次業者 " LABEL STOUROK =・登録番号 " LAsEL SUDC =" U DC分類 " LAsEL SSYUPAN =" 版 出版日 LAsEL S I I A N =" 1 I l " LABEL SUKHBI ="受入日 LAsEL SFLAG ‑" 現 状 " LABEL SYOUKYU =" 要 求 元 " LABEL SKOUNUK =" 贈 入価 " LABEL SKASIBI =n 貸 出目 " LABEL SHENBI =" 返却日予定日 LAsEL SIRAIBI =" 発 注目 " LABEL SSYOHEI =" 書 著 者 名" LAsEL SCYOSYA =" *~" LAsEL SKEY =" K W " LAsF .L SKASICO =" 貸 出 出 者 者 コード " LAsEL .SKASINA =" 貸 名 " 検索業務 システム化以前は、本社の計算機で印刷さ れた英数字による著者名・書名順リスト、あ る い は UDC分 類 カ ー ド か ら 検 索 し て い た が 、システム化後は各研究室の端末より書名、 ドで、 著 者 名 、 キ ー ワ ー ド 、 UDC分 類 コ あ る い は そ れ ら の 論 理 和 (0R) 、 論 理 積 ( A ND) で 検 索 出 来 る 様 に な り 、 最 も 評 判 の 良い機能である。なお和書に関しては、表示 は漢字、検索はカナ入力である。文最初の検 索結果を一時ファイルに書き、それを次のス テ ッ プ で F S B R O W S Eで 参 照 す る こ と に より、絞りこみが出来る様になっている。 sSERIES sCYOSYA sCOHHE2 BTEIKA 図 3‑0‑1 項 目 名 ( V A R I A B L E名 ) 一 覧 ‑214‑ 170. 172. 130. 115. 6.0 6 . 0 6.0 事7 2 . 、 a

牢字牢卓志ヰヰヰ主宰ヰネネ事事事本ヰヰヰヰ皐ヰヰヰヰヰヰ牢亭骨均会占働?曲...骨骨骨骨本立ヰヰ宇牛平$宇宇中主主主平

3‑2
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貸出/返却業務

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図書資料管理メニュー

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1.

システムの説明

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単行本検索

ヰ

ヰ

3. 終了

本

字

本

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.

牢

番号入力後「実行」キーを押して下さい。.̲

SASファイルのオプザベーション番号と
、登録番号を同一にしている為、 FSEDI
Tの画面に、書籍に貼付けしてある登録番号
を O C R読 取 装 置 で 入 力 し 、 必 要 な 項 目 を キ
ーインあるいは消却する。

牢
本ヰヰヰヰ皐ヰヰ拡.
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藍翠縦書誼澗園匡蓮司圃
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図 3‑0‑2 利用者メニュー画面

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図書管理メニュー

寧

ヰ

本

1. 台帳(登録、修正、除籍、発注)

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;
:

2.

単行本検索

$

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3.

貸出・返却手続き

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4.

発注本検索

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5. 終了

貸出・返却手続智
貸出者名 z一一一一一一一一

貸出回 (
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Y
H
H
D
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) :一一一
返却予定日 (
Y
Y
H
H
D
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) :一一一

ネ

本

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番号入力後「実行」キーを押して下さい。

本

貸出者コ‑)<:一一一

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立

合
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O
=
=
=
>に貸出文は返却する本の登録番号を入力し
「実行」キーを押して下さい.
ヰ貸出の場合は貸出者名、貸出者コード、貸出目を入力して下さい。
± 返却予定日が分っていましたら入力して下さい。
な返却の混合は貸出者名、貸出者コーに貸出目、返却予定日を
Tスペース J キーで消して下さい。
何冊も貸出・返却される場合は、この復作を録返 bてください。

ネ

が

図 3‑0‑3 司書用メニュー画面

終 了 : PF 3

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図 3‑2‑1 貸 出 / 返 却 画 面
単行本検索

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f録番号

I 現状=

(1=除符

2 =発注中

3 =貸出可

4 =禁帯出)

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3名

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苔有名:

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若者.
氏出者名 2 一一一一一一一一一
ISBN 一一一一一
KW:

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…、、………一一……ー守守一一
一一一…
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> 1を入力し「実行」キーを押してから検索して下さい。
本印刷

字
書名、著者名、 KW
、 UDC
分類、 ISBN
の単語から検索できます
宇和書は原則としてカナ、数字洋書は英語、数字から検索で普ます。
" and検索の場合
印 刷 州 o=
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> s 門事~ 6
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ω官 7
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本
or検索の場合
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∞
剛

次 候 補 : PF 5

図 3‑1‑1 検索画面

終 了 : PF 3

発注/受^関連

研究部からの図書購入依頼書により購入依
頼があると、司書は登録番号を割り当て、標
題、著者名、出版社名、価格、要求元、取次
業 者 コ ー ド 等 を 入 力 し た 後 、 現 状 FLAGを
『発注中』にセッ卜する。なお利用者は検索
画面より、注文書が入荷したかどうかを自身
で確認可能である。また受入時には、現状 F
LAGを『貸出可』あるいは『禁帯出』にセ
ッ卜した後、発注者に連絡しキ ワード選定
を依頼する。

‑215‑

様

3‑4.

棚卸し関連

キーワード (KW) 付与のお願い

分類番号順に蔵書一覧表を印刷し、実際に
確認作業を行う。棚卸しで存在せず、貸出中
でもない本については、行方不明図書として
リストを作成し、所内に回覧、掲示する。な
おこの作業は未だ実行していない。

現在進めている図書の O A化システムでは、 K Wによる
図書の検索も行える槻計画しています。
新規に購入した図書の K Wについては、購入者に選択して

I
買きたくご協力願いますの下記 Noの図書について K Wを
選択の上図書室(

j
) 迄戻して下さい。

3 与.

予算管理関連

月始めに、前月の図書予算使用実績の明細
と累計、及び年間予算に対する消化率等を研
究部門ごとに印刷する。

図書宮

宛

登録 No.

3‑6
.

督促業務関連

K W選 択 上 の 留 意 点 :

月始めに、返却予定日を 1ヶ月以上超過し
ている利用者に対して、督促状を印刷する。
司書は出力用紙を社内便で利用者に発行する

1.書名中の単語は選ばないで下さい。

2.シリーズ名、副書名、目次、本文等から選んで下さ"<

1.

3‑7
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2.

図 3‑3‑1 キ ワ

ド依頼書

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目

1 部門別購入実績一覧

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:1:含まれていません.

1988年4月

前門別図書踊入我況

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新着図書案内関連

月始めに、前月入荷した図書一覧表を作成
し、掲示及び研究グル プに配布する。

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主力ナ、洋書は英語です。

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新規登録図書一覧{和・洋単行本} . . PLASTICS A G E ENCYCLOPEDIA 進 歩 鍋 1988年 2月 登録番号 分 娘 2 7 5 1 1 678.000 90年 代 に む け て 自 動 車 材 料 の 進 展 開 東レリサーチセンター調査研究 登録番号 分 娘 2 7 5 1 2 678.060 629.113 名 者 誰にもわかる会社の人事労務の手引 労働大臣官房総務課 登録番号 分 銀 2 7 5 1 3 658.300 書 著 名 者 誰にもわかる会社税務の手引 法人税法研究会 登録番号 分 銀 2 7 5 1 4 330.000 書 著 名 者 F I N I T E ELEHENT PROCEDURES I N ENGINEERING ANALYSIS 8 A T I I E K.J. 登録番号 分 銀 2 7 5 1 5 510.000 書 著 名 者 プ ラ ス チ ッ ク 成 形 材 料 デ ー タ BOOK 力久俊二 登録番号 分 矧 2 7 5 1 6 678.000 678.600 書 著 名 者 1)1.結晶飢のコスト試算 金野健次 登録番号 分 矧 2 7 5 1 7 548.000 658.600 書 著 名 者 ハイテク開発の安全 布施隆ー 登録番号 分 娘 2 7 5 1 8 614.800 書 著 名 者 歯 科 医 学 大 事 典 第 2巻 か ん め 歯科医学大事典編集餐員会 登録番号 娘 分 2 7 5 1 9 616.000 書 著 名 者 進歩編 書 著 名 者 書 著 編集餐員会 金 全 ・8 7 ‑・8 8 きいち 図 3‑7‑1 新着図書案内 3‑8. 除籍関連 一方、開発の面から見てみると、当研究所 には、プログラマ 等の載位がない為、司書 が開発/保守をしなければならなく、所謂一 般の DBMSと画面管理パッケージ、コンパ イラ一言語等による開発は無理であった為、 SASを採用したが、そのことは安当な判断 であった様に思われる。なお、我々は次には 所内の技術資料管理システムの開発を計画し ている。 除籍する書籍に対しては現状 F L A Gを『 除籍 Jにセットし、受入日の所に除籍日を入 力する。なお、年始に前年度の除籍一覧表を 印刷する。 3‑9 . 統計業務 月別研究グループ別貸出件数一覧表等統計 資料を発行している。 . . 4. おわりに 当システムの効果としては、利用者側から 見た場合には、検索が手近の端末より簡単、 迅速に諸々の角度から出来ることに尽きる。 以前はカタカナ、英字の著者名別、書名別の 図書台帳、あるいは分類カードでしか出来な かったことを考えると、隔世の感がある。ま た司書側からは次の様な点をあげることが出 来る。 1 . 貸出、返却、督促状発行等の為のカ ドの全廃、及び特に督促状発行に伴う 大巾な手作業の削減。 2 . 利用者自身が検索作業を行う為、レフ ァレンス業務の大巾な削減。 3 . 予算管理、新着案内等の手作業、転記 作業の大巾な削減、およびきめ細かな サ ビスの向上。 ム 4E ワ 臼 可 ‑

日本 SASユーザー会 (SUG卜j ) SASマイクロ・ホスト・リンク機能 萱野真一郎 SASソ フ ト ウ ヱ ア 網 開 発 課 T h e SAS M i c r o ‑ t o ‑ H o s tL i n kF e a t u r e s S h i n i c h i r o Kayano SAS Software K . K . Tokyo 要旨 S A S5 . 1 8( O S， C H S，V H S )，P CS A S6 . 0 3より実現したマイクロ・ホスト・ リンク機能の概要と、利用例を紹介する。 a 邑 キーワード ソフトが多い。 はじめに ‑ホスト・コンビュータ MM をない又理要重性単 点ぱ良・︒処必る密筒︒ 欠れのトう書もあ機をる ︑け性スろ文事に︑らあ しな作ホあのな上ばれで かで操てで等うCれこ能 生 の は じ 利 口 よ P す o機 を も 力 応 便 プ る ︑ 存 るL 点 な 入 に が 一 す は 保 きH 利的タ要方ワ理いにでM の果一必たで処る上がが ら効デはつ上てあトとの れ な ︑ 析 行C つ oス こ る こうぱ分でP ょ う ホ る す はよえ︑タをにろもめ現 能る例い一果ムあタ高実 機 す o行 ユ 結 ラ で 一 を で 1ょっ乙 TυAせ いた てれ れ 優 o 優いに が良理 スが処 一ス書 ヱン文 フ︒マ等 一る一サ タあオツ ンでフセ イ易パロ .容・プ ザがトド 一理ス一 ユ替口コワ る L 一いでピのグるデ性作 H バな C ン 析 ロ な な 全 操 M カら P コ 分 プ と 要 安 な O .PC ‑2 1 9一 きる ︒向あ い不で 悪に変 が理大 性処が 作書用 操文運 4 つ乙司 u 噌 でしるスぞあコに L L 複 い ) ・ の oピる H H は て cト れ る ン な 利点 ︒ 一 汀 っ ︑ mpA 上 口 ‑ホスト・コンビュータ 社トいホれで・様 S 一てとそ能トの Aポ し 夕 ︑ 機 ス 次 Sサ周一しのホと がを使ユ続めとる るタをピ接た夕げ あ一現ンにる一挙 もユ表コ的すユを 現ピう・理用ピい 表ン言ル論利ン遣 うコとナをてコな 言・ L ソ タ し ・ き とト H 一 一 か ル 大 は L スM パ ユ 生 ナ の と Mホめ︑ピをソタ 能 M のたはン徴一一 機(数るとコ特パユ ι 欠・上乙雪山 本論文ではこれらの機能の概要と応用につい て紹介する。 能を ︒可理 るが管 いス源 てセ資る いク︑いい 向ア等て︒︒な に時ムしるいて 理同テ実いら持 処のス充て づを o タらシがれいしタ 一か理ア優低有一 デザ管ヱがが共デ の一ルウカカをの 量ユイト能能タ量 容数アフ理 7 理一容 大複フソ処(処デ大 L乙ふ . . 従 来 よ り 米 国 版 で 発 表 さ れ て い た MHL (マイクロ・ホスト・リンク)機能の国産 機対応版がいよいよリリースされることに なった。本機能はホスト版 S A S( O S，C H S， V H S )5 . 1 8と P CS A S 6 . 0 3の 組 み 合 わ せ で 提供されるが、今回のリリ スでは以前の CS A S6 . 0 2，S A S5 . 1 6に比べ数々 米国版 P の鉱張がなされている。

︿日ア 下 )ム 日ス p‑ る はトあ ムスで ラホ例 グいの ロ日汀め プをた .理る ト処す プン動 リオ起 クグを スロ S の動 A 下 自S 以での o 例: 1 *N a m e : sample.scr ‑Sample Script F i l e 立/ i f signoff t h e n goto o w a r i l o g' N O T E : ログオン・スクリプトの実行。'; l o g' N O T E : し ば ら く お 待iち く だ さ い 。 ; /字ログオンの処理 主/ 能能能 理機機機 処送工析 話転加分 対タタタ 齢制一一一 白デテデ t y p e' T S O・ e n t e r ; 0s e c o n d : error w a i t f o r' E N T E RL O G O N '，2 t y p e' L O G O N i n p u t 'ユーザ 1Dを 入 力 し て く だ さ い 。 ，， t y p e' 1 '; i n p u t 'パスワードを入力してください。' nodisplay; t y p e enter w a i t f o r' R E A D Y ， ・ 3 0 seconds :error waitfor 1second t y p e" S A S OPTIONS('REHOTE=PC3270')" enter stop ; c た要す をし必 o 識 求動にる意 要起めあを ンをたで境 オンる能環 グヨす機ト ロシ用のス らツ使めホ︒ かセをたはる ・ムる者え Pトテす用行 はスス化利を とホシ動り作 理︑・自よ採 処りトをにく 話たスき能な 対つホ続機と 動な︑手のこ 自行りなこる 、 a /牢エラ一時の処理ヰ/ えンはけ関タアで同く・い 言 に ヨ て だ に 一 フ C のまト違 も 単 シ く ル タ デ op上 う ス の とはツなイ一値る︑トがホ現 核とセきアデ数あがスたと表 中 送 ・ で フ 字 ︑ で だ ホ し C部 の 転 ト 送 ・ 漢 に 能 話 を と P内 ︒ 能タス転ト︑ら機るタう︑のる 機一ホもスタきなれ一よはタあ L デ oジキ一 o要 か デ し れ 一 で H oい 一 テ デ る 重 閲 ・ 理 こ デ ら M る な セ に ・ あ も く 一 処 o値 か はあはツ単一で能良リでう数い 能ででメ︑リ要機にナムいのな 機能け︑又ナ必換時イラとタい 送機だ力︒イも変のバグい一て 転なル出いバ慮る送たロなユし タ要イのなく考す転しプしピ慮 一重アららなる関ル成の作ン考 デるフかなですにイ作機動コを e r r o r ; l o g ・エラーです。もう一度挑戦して下さい。 abort /辛口グオフの処理 本/ o w a r l・ waitfor ' R E A D Y '，1 0 seconds t y p e' L O G O F F ' enter l o g ，ログオフ終了' s t o p; 1 :e n do f sample script ヰ/ • SI G N O N，SI G N O F F コマンド す場︒じを効で とるい同に発︑ら 意えなでれ開どか 得考欣境そのなる もてい環︒ンうな 最しはのいヨ戸汀に のとで方なシを能 S能 け 双 ら 一 周 可 A機 だ に な ケ 運 が S Lる う ば り の 発 Hあよれプ際聞 ︑ はM が る け ア 実 ム 析︑能きなででラ 分が機でき上上グ ︑るの択で C トロ 工 あ そ 選 用P スプ 加でにが利︑ボい タ野単者でて︑良︒ 一分︑用順ついのる デる合利子よ行率あ S I G N O N，SIGNOFF コ マ ン ド は ホ ス ト ・ セ ッ シ ョ ンと P Cの 通 信 を 開 始 、 終 了 さ せ る た め に 用 いる。 S I G N O N，SIGNOFF コ マ ン ド は ス ク リ プ ト ・ CS A S 上 の REHOTE= オ プ シ ョ ン に ファイル、 P より通信を制御する。 、 綱 以下は有効な R EHOTE= オ プ シ ョ ン の リ ス ト で ある。 るを あら でれ 能こ︒ 機にい なうた 主よし るの明 れど説 まがを 望S か にA の u I ﹄q 配 ス H はい M でて が且早し 上の現 以次実 A S Y N C x C X I FORTE I R H A I B H 5 5 5 0 PC3270x PC7879 記でテをト実 を語ス理プで 順言の処リド 手トめ動クン 話プた自スマ 対リるなたコ のクす軟しf 自 ス 述 柔 述d ' 虫 己7 己n M洲 a oエ=ロ ‑eiz=ロσ ︒ 境るをお︒.引 環あムてるM ザでラれき m 一語グきで・ほ ユ言ロ意が S はのプ用とは トめながこム プた的トるラ リる本ンすグ クす基メ述ロ ス述はト記プ RSUBHIT コ マ ン ド RSUBHIT プ ロ ッ ク ラにあ グムで ロ F7の プスも S シの M Sめ D Aた のS る 上トす C スト P ホツ はりミ ドよプ ンウサ マドを コンム T ィラ 削ウグ 山・ロ 応ムプ ‑ 220 門村M ‑リモート・サブミット機能 (スクリプト言語) Ti 昆閉‑﹃u h 見 可 茸n K業民 S A Sで は リ モ ー ト ・ リ ン ク 処 理 と し て 次 の ような機能を提供している。 信削の ︑︑複 トがに スる時る ホあ同あ のもてで 数のつ能 複もよ可 はるにも ていえと って替こ よしりる にト切す C 一の続 Pポ ン 接 るサヨと すをシト 用順プス 使手オホ S A Sに お け る M H L機 能 の 特 徴 ‑自動対話処理記述言語 νシ 行する。 しかし、現状はどうであろうか。現在、市場 に は い く つ か の M H L製 品 が 出 回 っ て い る が 、 いずれもファイル転送機能、自動ログオン機 能等、 M H L機 能 と し て 最 低 限 の 機 能 を 提 供 しているのに過ぎない。又、他社の製品( 3270 エ ミ ュ レ ー タ に 付 属 さ れ る send， receive コ マ ン ド 等 。 ) に メ ニ ュ ー を 付 加 し 製品化している様な物まである。このように ほとんどの製品がファイル転送ユーティリティ と言った程度の機能しか持ち合わせていない の で あ る 。 で は 、 実 際 に M H Lに は ど の よ う な 機 能 が 必 要 な の で あ ろ う か 。 M H Lアプリ ケーションを構築するには次のような機能が 求められる。

る。 R SUBHIT 時 の 実 行 結 果 は 自 動 的 に P C側 のログ/アウトプット・ウインドウに転送さ れる。 選 択 し P Cへ 転 送 す る 例 で あ る 。 し行日 析実 分を ︑ ヤ 工ジ 加シ 一い をロ タプ デ無 のか︒ 上しる トにす ス上用 ホト利 はスに 能ホ合 機︑場 のりる こたす 例: data subset set host.master ; i fki ndex( a d d r e s s .'東京') r u n; proc print data=subset l a b e l r u n; proc download data=subset out=pc.subset ; r u n; RSUBHIT ブ ロ ッ ク は S A Sプ ロ グ ラ ム を 部 分 的にホスト上で処理したい場合に使用する。 RSUBHIT ブ ロ ッ ク を 利 用 す れ ば P C、ホスト 環境の切り替えを自動的に行うパッチ処理が 実現できる。 る一一史ス︒ あデをホしう に・タに成な 上ン一時作行 C ヨデ聞をも Pシ ・ ︑ タ 新 はク一に一更 ムザタ更デの ラ ン ス 0・タ グラマるン一 ロトのあヨデ プり側でシ・ .よトのク一 ルタスもザタ プ一ホのンス ンデしめラマ サ一成たトの のタ作るで側 下 ス を す 側C 以 マ タ 新 トP ) 債 このプログラムがどの禄に実行されるか、 1 H S を 追 っ て み る 。 ま ず 、 プ ロ グ ラ ム を P Cの D 上に作成する。この時点では、プログラム中 の 漢 字 部 分 は シ フ ト J ISコ ー ド で あ る 。 次 に、プログラムを実行するために、 R SUBHIT コマンドでホスト ( H V S . C H S ) にプログラムを サブミットする。この時点で、漢字コードは I B H コ ー ド に 変 換 さ れ る 。 DATAステップ、 PRINT プロシジャでは I B H コードで処理が行われる。 そ し て 、 プ リ ン ト 出 力 は P Cに 送 ら れ る 時 点 で 再 度 シ フ ト J ISコ ー ド に 変 換 さ れ る 。 この時、出力中のシフト・コードは、出力イ メージを保つために削除されずに全てプラン OWNLOAD プ ロ シ クに置き換えられる。次の D ジャでは、文字変数、ラベルの漢字変換を行 い P Cへ の 転 送 処 理 を 行 う 。 こ の 場 合 シ フ ト コードは不要なので削除される。 ・ 4 例: s a皿plersubmit block application ヰ/ l i b r e fb a t c h '!sasroot¥saslink¥batch.scr' ; d a t at r a n; s e tp c . m a s t e r 、; i f date =t o d a y ( ); k e e p product quantity ; r u n; options r e皿ote=ibm5550 ; / 平 /:~ この様に、全てのコード変換は自動的に行われ る。 • U P L O A D， D O W N L O A Dプ ロ シ ジ ャ S A Sデ ー タ セ ッ ト p r o c upload data=PCDATA out=HOSTDATA r u n; proc download data=HOSTDATA out=PCDATA; r u n; S A Sカ タ ロ グ h ワ の 終 ツ ク ブ; ロ 戸 RSUBM IT ブ ロ ッ ク ヰ/ d m' s i g n o nb a t c h '; p r o c upload data=tran out=tran ; date host.master pctran(keep=product stock); update host.master(in=̲host̲) tran(in=̲pcー) ; b y product ; stock =stock ‑quantity ; t o t a l =t o t a l + quantity ヰ price ; i f host a n dp ct h e n output pctran ; drop host̲ ̲pc̲ ; output host.master ; r u n; proc download data=pctran out=pctran ; r u n; endrsub皿 i t ; : : : / / * R S U BM IT d皿 ' s i g n o f fb a t c h ' data pc.master ; update pc.master pctran ; b y product ; r u n; p r o c print data=pctran ; r u n; proc download incat=hostcat outcat=pccat ; r u n; 外部ファイル proc download infile=indd outfile='a:test.dat' r u n; U P L O A D . DOWNLOAD プ ロ シ ジ ャ は S A Sデータ セットはもちろん、 A F.FSP な ど で 作 成 し た PLOAD アプリケーション、外部ファイルの U (PC側ヵ、らホストへの転送)、 DOWNLOAD ( ホ ス ト 側 か ら P Cへ の 転 送 ) を 行 う た め に ホ ‑ホスト・ P C漢 字 コ ー ド 自 動 変 換 機 能 シフト J IS くー〉 IBMホ ス ト ・ コ ー ド RSUBHIT、 フ ァ イ ル 転 送 処 理 を 行 な う 場 合 、 漢字コードの変換はホスト ( H V S . C H S ) SA S により自動的に行われる。ホストからの出力、 ホスト・システムへのプログラム、データ セットの変数値、ラベル等が変換の対象とな る。 スト側に用意されたプロシジャである。 先 ︑ ﹀ r レ 送 イ パ イ JUi t z t ‑‑五一︿ ‑ ω MHデ て お し は 斗用ってトに 合 L存 も し ツ ヤ 場手保前義セジ る山︒は定プシ す︑る名にサロ 送名す照上をプ 転 ト 定 参 ト トD をツ指部スツ仙 トセを外ホセ札 ツタ名︑はタ セ一トは又一 J タ デ ツ 合C デ 仙 一 る セ 場P う 印 デすタのの行叩 S送 一 ト 先 を A転 デ ツ 送 送 合 Sはのセ転転場 次のプログラムはホスト・コンビュータ上に あるデータより変数 A DDRESS 中 に 文 字 列 '東京・が含まれているオプザベ ションを ム 4E ワ ム ワ ム

機能が無いので、予め D ATAス テ ッ プ 、 各 種 D Bイ ン タ ー フ ェ イ ス ・ プ ロ シ ジ ャ で デ ー タ を加工しておけば良い。 端末エミュレータ等を起動した後にユーザ・ 50 K 使 用 可 能 で あ る 事 。 メモリーが最低 4 るにグ意 中 5 れ全一 oロ用 一ンわ完ケるタが リヨ 汀 h はリあカン トジに境プでうヨ ン二時環ア要いシ エバ同行た必とプ 各 ︑ も 実 し が 5ォ ︑え理の存し町の は 加 処C 依 直 叩 め 川た でに換P に 手 u 送換変と境で門る 転 変 グ 境 環 後J す ののロ環めた門択 グトタトたし叩選 ロ ス カ ス い 送H を o タキのホな転に法る カテへ︑ははめ方い S{子6 し で ン た の で A漢 ら だ 一 ヨ の 換 れ S のかた同シそ変さ ‑ソフトウェア p C ， ホ ス ト 共 に S A S基 本 機 能 が 導 入 さ れ ていること。 S A Sの サ ポ ー ト す る 通 信 ソ フ ト ウ エ ア を 導入していること。 S 1 S オプ 外部ファイルを転送する場合には、 A ションを指定すればバイナリ一転送も可能で ある。 サポート機種 アダプター 通{言ソフトーウェア Async TTY.EXE SAS/RTERH 他の T TY エ ミ ュ レ ー タ ‑リカバリ一機能の提供 さにク C 断 き イ ツp o 切とレセ︑る がなブやでい 続様︒プウ用 接のるツドに のこれナンめ と︑さスイた トが一示のウる スる表面のせ ホあが函めさ にがウトた復 中とドスう回 行こンホ行を 実るイ︑を信 をすウは御通 能断・ウ制の 機中クドのト Mれブウシと Lりインンス Hたレイヨホ 国産機対応は開発中 C X 1 Forte P J ForteGraph 1 B H 3 2 7 0P C 専用プログラム 1BH3278179 専用プログラム 1 R H A 日本語 3 270 ( C U Tm o d e ) E78 1 .3 2+ 3270/PC 5.0+ 専用プログラム PC789 GRAPH 、 a ( D F Tm o d e ) ‑リモート・グラフ機能 ︒ スる供ポのたき︒ ホあ提サ他持た送る をでにてはをれ転れ 理の共つ一能さにさ 処もとよパ機理的一示 フうムにイ示処動表 ラ行テ一ラ表て自て グでスバドいつにつ は側シイ K 違よ上よ とC SラN とに C に 能 P AドI ン一 P 一 機 を S K Lチ バ は バ フ 理 ト N R 一イジイ ラ 処 ス I Gル ラ 一 ラ グ一不ホ L 0 ・ドメド ・表は R る 一 の イ の ト い 能G れ バ こ ・ 上 一 行 機 る さ イ oフC モでのれトラいラP リトこさ一ドなグれ 終わりに M H L機 能 は 非 常 に 便 利 で は あ る が 、 ま だ ま だいろいろな課題が残されている。ホスト上 の業務を P C上 に 分 散 す れ ば 常 に ホ ス ト の 負 荷が軽くなるように思えるが、実際にはホス トから P Cヘ デ ー タ を 転 送 す る と い う 仕 事 が 新たに増えるわけである。又、ホスト・コン ビュ タの処理能力の向上に比べ通信回線の 能力がまだまだ伴っていない。国産機におい ては、ハード上の仕織の違いによる諸々の制 限事項が残されているのが現状である。実際、 M H L機 能 を 利 用 す る に は こ れ ら の こ と を 踏 まえて行わなければならない。 最 後 に 、 本 論 文 が 御 社 の M H Lア プ リ ケ ー シ ョ ン 繕 築 の 際に参考になれば幸いである。 例: samplegrlink program ヰ/ goptions device=ega remote=async ; d m' r s u b m i t '; / 立 /本ホストの処理主/ goptions device=grlink ; proc gplot ; plot sales 字 国 onth ; r u n; endrsubmit; 参考文献 ‑各種プロトコル・コンバータのサポート SAS Guide t o the Hicro‑to‑Host Link version 6 Edition 1 B H 7171 P C 11 0 7 6 H1COH 7400 1 B H 3708 以 上 が S A Sにおける M H Lの主な機能である。 動作条件 M H L機 能 を 使 用 す る た め に は 以 下 の よ う な ハードウエア、ソフトウェアが必要である。 ‑ハードウェア 、 a 円r u 円r u 円r u

日本 SASユーザー会 (SUGトJ ) SASシステム・リリース 6.03の環境設定 久保元治 SASソ フ ト ウ ェ ア 鯛 技 術 部 System Configuration o f SAS System Release 6 .03 M o t o h a r u I くu b o o f t w a r eK . K . T e c h n i c a lD e p a r t m e n t， SAS S 14‑4 I くo d e n m a c h o， N i h o n b a s h i， C h u o ‑ k u， T o k y o 要旨 a SASシステムリリース 6. 03は 多 く の 環 境 設 定 オ プ シ ョ ン を 備 え て お り 、 う ま く 活 用 す れ ば 使 い や す い シ ステム織成が可能になる。また最近安価になってきた高速デバイスを組み合わせると、かなりの高速化も実現で きる。 ここでは環境設定オプシ z ンを概観し、いくつかのオプションの解説を行う。さらに、各種ハードウェアと組 み合わせたベンチマークテストを実施できたので、その結果を報告する。 キーワード R E L E A S E6.03，C O N F I G U R A T I O NO P T I O N S，P E R F O R M A N C E オプシ aンはその働き、指定方法によって次のように分け SASシステムオプションは、 SAS出力の現わ SASデータセットの処浬方法、 (マクロの)デバ ッグ情報の出力などを制御する。 SASシステムオプシ a ンは SAS 起動時、 SASセッシ回ン中のいつでも変更で られる。 きる。 はじめに 一方、 れ方、 SASシステムは各種の r : オプシ回ン」を持っている。 a ・ ・ ・ステートメントオプシ g ンーステートメント(または 本レポートでは、リリース 6.03(PC版)における ステップ)の機能を修飾する。そのステートメント 環境設定オプシ回ンについて、いくつかのトピックスを解 (またはステップ)の実行中のみ効力を持つ。 説する。また、環境設定オプシ回ンおよびノ、ードウェアが ・データセットオプシ回ン一指定した lつの SASデー パフォーマンスに及ぼす影響についていくつかの経験を得 タセットの処理を修飾し、そのデータセットのみに効 たので、これについても述べる。 力を持つ。 ・グローパルオプシ回ン ( G l o b a lO p t i o n s )一実行中の 1.環境設定オプシ回ンの種類 SASセッシ回ンの動き方を制御する。その SAS リリース 6.03(PC版)は多くの環境設定オプシ g セッシ回ン中ずっと有効。 SAS このうちのグローパルオプシ回ンは、これまで r ンを持っている。これは次の 6カテゴリーに分けられる。 システムオプシ g ン」と呼んでいたものである。今回のリ リ}ス 6 . 03では、これを「グローパルオプシ回ン」と ‑ハードウェア環境を設定するオプシ g ン 呼ぶ。そして各オプシ回ンは、その性格、指定方法により、 ‑FSDEVICE ‑IBM ( C o n f i g u r a t i o nO p t i o n s )j と rSASシステムオプシ回ン ( S A SS y s t e皿 O p t i o n s )に分 「環境設定オプシ回ン ‑メモリ一環境を設定するオプシ g ン ‑EMS ‑FILECACHE ‑FILEBUFFERS 類された。 環境設定オプシ回ンは SASセッシ回ンの初期設定のさ れ方を制御する。具体的には、ディスプレイマネージャ・ ‑ユーザーインターフェースを設定するオプシ回ン システム ( DMS)を使用するかどうか、メモリーをどう ‑DMSI‑NODMS 使用するか、システムファイルがどこにあるか、等々を指 定する。環境設定オプシ g ンはその性格上、 .SASシステムファイル環境を設定するオプシ ‑NEWS ‑SASUSER SAS起勤時 にのみ設定可能である。 g ン 円ぺU 山 つ 山 つ

‑MSG ‑SASHELP ‑PATH ‑WORK ‑SET SASROOT 両者の兼ね合いから 512バイトのバッファを 5本という のがデフォルトになっている。 ‑ユーザ設定ファイルを指定するオプション ‑SYSIN ‑LOG ‑PRINT 一般的に言って、パッファ長を大きくするほど処理速度 も向上するが、パッファはメインメモリーを消費するので、 ‑SYSPRINT ‑USER 1 . 4 ‑PATH SASシステムの実行モジュールが入っているディレク トリパスを指定する。 ‑その他の環境設定オプション 複数のパスも指定できるので、 SAS起 勤 時 i こ実行モ ‑AUTOEXEC ‑VERBOSE ‑XWAIT ‑CONFIG ‑ECHO ジュールを RAMディスクにコピーし、これを使って高速 に処理することが可能になる。 2 . 環境設定オプションの指定方法 以下、いくつかのオプシ a ンを解説する。 1 . 1 ‑FSDEVICE 環境設定オプシ aンは CONF1G. SASファイルま たは SAS起動時の SASコマンドのオプシ aンとして指 フルスクリーンドライパーを指定する。リリース 6 . 03では使用するコンビュータのハードウェア構成に合っ 定する。 SASセッシ a ンに入ってからの設定、変更はで たドライパーを選択できるようになっている。サポートを CONF1G. SASファイルの例を次ページに示す。 きない。 予定している国産機種に対しでも、次のドライパーが用意 される。 a SASシステムの起動時に、次の優先順位に従って環境 設定オプションが設定される。 .SASコマンドのオプシ aンとして指定された値は、 NEC PC‑9800シリーズ IBM PS/55シリーズ 富士通 FM‑Rシリーズ SASXDN98 SASXDI55 SASXDFMR つねに最優先で設定される。 .SASコマンドに一 CONFIGオプシ a~ィがあれば、 そのファイル ・カレントディレクトリ ‑FSDEVICEオプシ a ンは、日本語入力フロントプ ロセッサの種別を指定する FEP=オプションなどを使っ .DOSの PATHコマンドで指定されたディレクトリ ・ルートディレクトリ て、稼働環境をさらにカスタマイズできる。 3 . 各種ベンチマーク 1 . 2 ー EMS リリース 6 . 03では L1M ( L o t u s ‑ I n t e l ‑ M i c r o s o f t ) の EMS ( 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 ) をサポー SASシステムの処理速度は、次のような要因で変化す ると考えられる。 トしている。 EMSを使えば、 SASシステムが占有する .FILEBUFFERSなどの環境設定オプションの メモリーが 100キロバイト以上少なくなり、プロシジャ 設定。 等が使えるメモリーが増える。したがって従来より大規模 たとえばパッファを大きくすると、ディスクアクセ なアプリケーシ R ンやデータ処理が可能になる。 スが減少し、パフォーマンスは向上する。しかしその たとえば日本語入力フロントプロセッサを使っていても、 分、使用可能メモリーは減少する。 SASでのデータ処理が可能になる。 ただ現在のところ、国産機対応の EMSはソフトウェア .SASシステムファイル、データファイルの配賞。 フロッピィディスクよりハードディス夕、ハード エミュレーシ aンで実現されているものしかなく、ハード ディスクより RAMディスクの方がアクセス時聞が短 ウェアで実現されている IBM PCの EMSI こ比べて処 くてすむ。頻繁にアクセスするファイルを高速のデバ 理速度は著しく低下してしまう。 イスに霞くことは、パフォーマンスの向上に役立つ。 ・数値演算プロセッサ (NDP)。 1 . 3 ‑F1LEBUFFERS SASは倍精度浮動小数演算を行う。 NDPを使う と演算がハ}ドウェアで行われるため、計算主体の処 ディスクのアクセスを高速化するために、 DOSのファ 理ではパフォーマンスは大幅に向上する。 イルバッファに加えて SAS自身でもバッファリングを行 えるようになった。バッファリングによりディスクへのア クセス回数を減少できるので、処理の高速化が期待される これらのことを実測するために、以下のベンチマークテ ストを行った。 (後述の「各種ベンチマーク」を参照)。 ‑224‑ a

イルをフロッピィディスク上に用意し、 FILEBUFF .FILEBUFFERS環境設定オプシ aンの効果 .EMS使用による効果 .NDPおよび性能が異なる 2種類のハードディスクド ERSを 6通り設定して読み込み/書き出しを行った。そ して SASログ上の実行時聞を比較した。 ライブによる効果 ファイルの条件は次のとおりである。 ファイル 1: 20バイト/レコード X2000 ファイル 2: 40バイト/レコード XI000 ファイル 3: 80バイト/レコード X 500 ファイル 4:160バイト/レコード X 250 ノfッファは、 512 、 1024、 2048、 4096、 9192バイトの 5種類の環境設定を行った。またファイ テスト環境は次のとおりである。 ‑使用 PC NEC PC‑9801VX2 ・ハードディスク (CPU:80286、1OMHz) ICM HD‑4040HSmkII (平均アクセス時間 :25msec) ルパップァなしの条件も設けた。 ファイル 1に対するプログラムは次のようなものである .NDP 80287 (10MHz) ・拡張 RAMボード 4MB (1/0データ機器製) (ファイル 2‑5に対するプログラムも同様なので省略す る)。 なお測定は 6回ずつ行い、平均値を求めた。 ハードディスクの効果の比較の際は、平均アクセス時聞 が 85msecのドライプも用いた。また NDPは有無の d a t aa ; i n f il e' b : f il el .d a t ' ; i n p u ta$1 ‑ 2 0 ; r u n ; l ̲ ; d a t a̲ n ul f i l e' b : s c r a t c h . d a t ' ; p u ta$ 1 ‑ 2 0 ; r u n ; 比較を行う以外は装着しである。 ・ a 3 . 1 F 1LEBUFFERSオプシ aンの効果 実験内容 レコード長、レコード数が異なる 5種類のテキストファ 図 1 CONF1G. SASファイルの例 1 * SA Sシ ス テ ム の ル ー ト パ ス を 設 定 す る * 1 ‑ S E TS A S R O O TC :干SAS603 Ill‑f 1 * フルスクリーンドライパーを設定する * 1 ‑ F S O E V I C E SASXON98 FEP=VJE 1 *起 動 時 の メ ッ セ ー ジ を 設 定 す る * 1 ‑ E C H OC L S 一E C H O' S A S( V e r s i o n6 . 0 3 )L o a d i n g. . . ψAmψAmψAmψAmψAm ! s a s r o o t干s a s m s g 守争 ‑ m s g I 車 田e s s a g ef i l ed i r e c t o r y J 4 t h 五:i~asex~{ 1 *デ ィ ス プ レ イ マ ネ ー ジ ャ ・ モ ー ド を 設 定 す る * 1 ‑ d m s 1 *Oisplay Manager mode ψam 守争 ψam ︐f︐f︐f a n W 020 C凶 &E‑nu OU C凶 6LC凶 ueau Lnuco FRυnunu aunU 'ICe PHe r し民 凸 vma SE‑anw q 凶 C凶凸 V FE‑‑ZAeI OU.nuFA し ψ命 ele υC し ψ命 e‑nv nuau 凶a u 弘 auvv EUρ w 凸V FAF且 vphvnv ψ命 ‑ f i l e b u f f e r 55 1 2 ρ s eE HUIq‑‑ ' ' ' ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ 1 * ファイルパップァを設定する * 1 車/ 1 *ファイルキャッシュをパスごとに設定する本/ ‑ f i l e c a c h e ! s a s r o o t干s a s e x e干c o r e 1 6 1 *Cache often read only files 本/ ‑filecache ! s a s r o o t干s a s e x e干b a s e 5 1 * for improved performance. 本/ ‑ fi1 e c a c h e ! s a s r o o t干s a s皿s g 5 1 : 本 車 / 1 : ま 0 0N O Tc a c h e directories t h a t * 1 / 本 皿a yc o n t a i nS A Sd a t as e t so r * 1 1 *SAS catalogs. * 1 ↑わノ 1 * RA Mデ ィ ス ク 使 用 時 の 指 定 方 法 の 倒 ! s a s r o o t Y s a s e x e干c o r e1 *SAS executable files search order ! s a s r o o t干s a s e x e干b a s e ! s a s r o o t干s a s e x e干s t a t ! s a s r o o t干s a s e x e干i m l a s e x e干a f ! s a s r o o t干s ! s a s r o o t干s a s e x e干f s p ! s a s r o o t干s a s e x e干g r a p h /lw‑ ‑ p a t h ‑ p at h ‑ p a t h ‑ p at h ‑ p at h ‑ p a t h ‑ p at h ︐f︐f︐f︐f ︐f︐f 4邑 1 *システムファイルのパスを設定する * 1 ‑ s a s h e l p ! s a s r o o t干s a s h e l p 1 * help file directory 1 * user profile directory ‑ s a s u s e r s a s u s e r ‑ w o r k e : s a s w o r k 1 * work d i r e c t o r y 円/ n/ Fhd

結果 パッファ長を大きくするにつれ、処理時聞が短くなった。 またデータのレコード長が長くなるほど処理時聞が短く なった。入力と出力では、出力の方が遅い。 結果は下表に示すとおりである(単位:秒)。 表 1 FILEBUFFERSオプシ回ンの効果 データファイル 処理 ノfッファ ファイ Jレ 512 1024 2048 4096 9 19 2 なし 20バ イ ト / レ コ ー ド 入 力 18. 5 18. 3 12. 0 15. 2 11 . 8 11. 7 X2000レコード 出力 19. 3 19. 5 19. 5 16. 2 15. 2 14. 0 40バ イ ト / レ コ ー ド 入 力 17. 7 17. 7 11 .8 8. 0 9. 8 8. 2 X 1000レコード 出力 19. 0 19. 0 19. 0 12. 7 11. 7 1O. 8 80バ イ ト / レ コ ー ド 入 力 17. 5 17. 3 1 1 .3 × 7. 8 7. 0 500レコード 出力 18. 3 18. 0 17. 7 11 . 8 1O. 2 9. 0 160バ イ ト / レ コ ー ド 入力 17. 3 17. 3 11 .3 × 250レコード 出力 18. 0 17. 7 14. 0 8. 0 8. 0 6. 3 6. 2 9. 8 8. 0 8. 3 、 a このように EMSを使えば、日本語データの入力を行う 3. 2 EMS使用による効果 場合でも通常のデータ処理がある程度満足に行えるだけの メモリーが確保されると言えよう。しかし、起動時聞は大 実験内容 幅に延長する。なお、本実験データ i こは掲載しなかったが、 EMS使用の有無で処理速度、使用可能メモリーがどう 変わるかを調べた。 EMSは 64キロバイト (4ページ) を設定し、日本語入力プロセッサとして ATOK6を採用 起動後の各種処理も、 EMSを使った場合、大幅に遅く してみた。 ーシ冒ンに頼っている現在、残念ながら、日本語データの 測定した項目は、 SASコマンドを入力してからディス なってしまった。 したがって、国産機での EMSがソフトウェアエミュレ 入出力を伴うアプリケーシ a ンは難しい。 プレイマネージャが利用可能になるまでの時間(起動時 間)、 SAS起動後 l こXコマンドで DOSの CHKDSK 3 . 3 NDPおよび、性能が異なる 2種類のハードディ コマンドを実行し、そこで得られた使用可能メモリー量で スクドライプによる効果 ある。 実験内容 結果 各種ハードウェアの影響を調べるため、平均アクセス時 各測定項目を下図に示す。 聞が異なる 2種類のハードディスク、数値演算プロセッサ (NDP:80287)、 RAMディスクの効果を調べた。 ハードディスク Aは平均アクセス時間 25ミリ秒(ディ 表 2 EMSの効果 スク本体にキャッシュメモリー内蔵)のもの、 Bは平均ア 起動時間 利用可能メモリー量(バイト) クセス時間 85ミリ秒(キャッシュメモリーなし)のもの である。 EMS (秒) ATOK6付き ATOK6なし なし 16 8 49. 168 142. 480 4ページ ( 6 4 K B ) 73 70 NDPには 80287 (クロック 1OMHz) を使った。 NDPの装着、取り外しが煩雑なため、 NDPの有無によ る効果はハードディスク Aについてのみ調査した。 . 5メ メモリーボードは 4メガバイトのものを用い、 O 169. 920 注)起動時間の上段は干 SAS干SASEXE干C ORE中の実行モ ジュールがハードディスク上にあるとき、下段は これを RAMディスクにコピーし、そのモジュー ルを使って起動したとき ガバイトをディスクキャッシュ、 3 . 5メガバイトを R A Mディスクと設定して用いた。 RAMディスクの効果を調べる実験では、干 SAS干SASEXE干 C O R Eの実行モジュールすべてと各プログラムで用いるプロ シジャのモジュールを RAMディスクにコピーして、これ を用いる条件(条件 1)、条件 1に加えて WORKライプ ‑226‑ ・ a

ラリおよび関連するデータファイルも RAMディスク上に ファイルアクセスにとってアクセス時間の影響は非常に大 設定したもの(条件 2)の 2種類の条件を設定した。 きく、大容量の RAMディスクが有効であることが証明さ れた。 一方、実行時聞を測定するためのプログラムとして、次 の 3つのプログラムを用意した。 3 . 4 総合評価 プログラム l:NLINプロシジャで数百回の格子探 プログラム 2 :サンプルライプラリ中の FACTOR SASの新しい環境設定オプシ a ンのうち、 FILEB UFFERSはファイルアクセスを高速化する上で有効で (多くのステップを組み合わせる型) あることが示された。ただし、顕著な効果を出すにはかな 索を行う(計算主体型) プログラム 3:DATAステップで外部ファイルから り大きなパップアサイズが必要で、メインメモリーがその SASデータセットを作成する 分減少するという、逆効果も持っている。したがって、大 量データを SASデータセットにするというような、限ら プログラム 1は浮動小数演算が非常に多い(全実行時間の ・ 4 れたアプリケーションのみに、一時的に設定して使う( かなりの部分を占める)もので NDPの効果が現れること SASコマンドのコマンドラインに指定するなど)のがよ を期待したものである。プログラム 2は多くのステップを いと思われる。 組み合わせるため、実行モジュールのローディングが実行 一方、 NDPや RAMディスクを含む高速デバイスの効 時間のかなりの時聞を占める。実行モジュールを R A M 果は顕著であることが示された。見方によると、ハード性 ディスクに置くことで速度が向上することを期待して行っ 能が向上すれば、パフォーマンスも向上するという、きわ た。プログラム 3は SASデータセット、外部ファイルに めて当然のことを示したにすぎない。最近のハードウェア 関するファイルアクセスがかなりの時聞を占めるので、 価格の低下により、 NDPや高速デバイスを入手しやすく RAMディスクの効果を期待して行った。 なお SASコマンドを入力してからディスプレイマネー いると思われる。 ジャ・システムが使用可能になるまでの時間(起動時間) なっているので、快適な使用環境を作り出しやすくなって しかし残念なことに、 EMSの効果は現時点では認めら れない。使用可能メモリーの増大よりも起勤時間その他の も測定した。 処理速度の低下の悪影響が大きすぎるためである。ただこ の問題は、ハードウェア面の制約にもとづくため、ハード 結果 ウェアによる EMSが利用可能になれば、解決すると思わ 結果を下表に示す。 れる。また開発中の OS/2対応ノ fージ a ンを使えるよう この図から分かるように、実験のねらいどおりの結果が になると、 EMS自体が不要になるので、この問題はなく 得られている。とえに NDPの効果は大きく、プログラム なるだろう。 1以外でもなんらかの速度向上効果が認められた。また、 正誤表:論文集 2 2 7ペ ー ジ の 表 3が誤っておりました。下表に差し替えてください。 ~ 表 3 NDPおよび各種ディスクの効果 NDP B A ハードディスク RAMディスク なし 使用せず 使用せず あり 条件 1 条件 2 あり 使用せず 起動時間 0 ' 20" 0 ' 18" 0 ' 08" 0 ' 07" 0'28"1 プログラム 1 10' 05" 5 ' 58" 5 ' 25" 5 ' 12" 7' 24" プログラム 2 2 ' 11" 2' 00" l ' 22" l ' 07" 3'04"1 プログラム 3 0 ' 42" 0 ' 38" 0 ' 27" 0 ' 14" l ' 07" ‑227‑

日本 SASユーザー会 (SUGI‑J) コンビュータ・キャパシティ管理と MXG 河野知行 日本アイ・アイ・エム HOW CAN 1 START I T WITH MXG ? Tomoyuki I くawano The I n s t i t u t ef o rI n f o r m a t i o n Management 1‑1 N i s h i ‑ S h i n j u k u 2‑chome， S h i n j u k u ‑ k u， Tokyo 要旨 コンビュータによる情報処理要求が高まるにつれ、使用するコンビュータ・システムも ・ 巨大化してきた。こうした中で、コンビュータが効果的に使用されているか、また将来必 ah 要とするコンビュータ能力は、との問題を取り扱うコンピュータのキャパシティ管理の必 要性も多くの人々に理解されてきた。現在、キャパシティ管理を実践しようと計画されい る多くの人々が悩んでおられるのが、キャパシティ管理を支援するツールの選択である。 このレポートでは、キャパシティ管理の支援ツールである MXG ソフトウェアについて考 察する。 キーワード: S A S， C P E I . コンピュータとキ+パシティ管理 コンピュータの適用分野が拡大されるに伴い、処理業 務量は増大され、使用するハードウェアも巨大化してき ' た。こうした環境で、コンビュータへの投資とその効果 を管理しようとする気運が高まっている。欧米では、約 2 0 年前より地道な研究が重ねられ、キ+パシティ管理の . . [ ! . . 方法論が確立されてきた。最近、日本においても同様の 時間 気運が高まり、キャパシティ管理の実践法が注目され始 負荷 能力 めた。 図 1 バランス化とキ+パシティ公式 コンピュータのキ+パシティ管理を実践する主目的は、 運用中のコンピュータにおける業務畳とハードウェアの 元来、このサービス・レベルは、その業務処理を行う 処理能力およびサーピス・レベルのバランス化を図るこ プログラムの特性とハードウェアの能力により決定され とである。ここでいうサービス・レベルとは、エンドユ るど例えば、 lつのオンライン・トランザクションを処 ーザに対する情報処理サービスの水準を意味する。一般 理するプログラムが l 秒の CPU 時間と 4メガ・バイト 的に、このサーピス・レベルを計測するための指槙とし の主記憶域(ストレージ)を使用し、かっ2 0回の入出力 て、オンライン業務のレスポンス時間やパッチ業務の処 装置へのアクセスが必要としたとする。これがプログラ 理経過時聞が使用される。 ム特性と呼ばれるものである。このようなプログラムが 円〆u Q υ nL

同時に何本実行されるかにより、 CPUの使用率やペー 大 ジング回数および入出力装置の使用率などが変化する。 仮に、コンビュータのハードウェア能力が無限であっ キャパシティ たとすると、サービス・レベルは常に最良であり、また ワークロード (使用能力) 一定となる。しかし、残念なことに、我々が使用するハ ードウェアの能力は無限ではない。このため、ある数以 悪 、 上のプログラムを同時に実行させると、システム内での サービス 1 ノ' " " " " ‑ ) v 競合が発生し結果としてサービス・レベルが低下する。 良 プログ.ラム聞の競合により遅れが発生する要因として、 大 ページングや RPSミスなどによる時聞が有名である。 コスト (薄価) これらの遅れ時聞が発生するリソースのことを、ボトル ネックとなったリソースと呼ぶ。 図 3 キャパシティとサービス・レベル V Sコスト コンピュータ・システムのパフォーマンス管理者は、 、 a 運用中のシステムのサービス・レベルを常時監視し、一 定の許容範囲内で安定させるためのチューニング作業を E . キャパシティ管理と支援ツール 実施する。このチューニング作業では、ボトルネックと なったリソースの判定およびそのワソース負荷の軽減も 前述したように、コンピュータのキャパシティ管理で しくはリソース能力の増強を行う。パフォーマンス管理 は、コンビュータ運用の実績データを基にした解析が主 者は、これらの作業を行うことにより、サービス・レベ 流になる。このため、その作業を支援するためのツール ルを定数的なものとして取り扱っていると言える。キャ にも、データ収集のためのツールと、解析と予測を行う パシティ管理では、ハードウェア増強の時期などを決定 ためのツールの 2 種類がある。 するために、このサービス・レベルを定数として取り扱 キャパシティ管理のための基礎的なデータ群を継続的 うことが重要である。つまり、オンライン業務のレスポ に収集するためのツールは、数多く販売されている。コ ンス時間に許容範囲が設定されていなければ、業務量と ンピュータ・メーカから販売されいるものでは、 1B M ハードウェア能力のバランスを判定することは不可能と の RMF、富士通の PDA、目立製作所の SARなどが なる。 有名である。これらは、何れも O S周のデータ収集ツー ルであるが、他にオンライン・サブシステム周として、 IBMの D C /モニタ ( 1M S用)や CMF (CICS 周のモニタ)なども販売されている。 何故か、コンピュータ・メーカが販売するツールは、 ユーザにとって満足できるものが少ない。このため、第 三者ソフトウェア・ベンダが開発したデータ収集ツール も数多くのユーザに受け入れられている。 g yえば、 C1 CS周の THE‑MONITORや O S周の OMEGA M O N等が代表的なものである。他に、 CMFや lMF、 図 2 キャパプラの作業項目 RESOLVEなどもある。 、 a 内ノ臼 n4U n u

何れのツールにおいても、 1つのツールでキ+パシテ ィ管理に必要な全ての基礎データが収集できるとは限ら ない。事実、キ+パシティ管理を実施しているユーザは、 一一一争 多くのデータ収集ツールを導入しておられる。また、一 つ一つのデータ収集ツールが収集し出力するデータ項目 は数多い。このため、これらのデータ群を整理、集約す 白 るための支援ツールも必要となる。このようなツール群 を解析ツールとグループ化することができる。 現在、販売されているデータ解析ツールには、 3つの 図 4 MXGの位置付け 種類がある。その lつが、 1BMの SLRに代表される データベース形である。このデータベース形は過去の実 績管理に効果的であるが、 SLR自体が統計解析槻能を ・ 4 E . MXGによるリソース・パラシスの判定 持たないため、その使用用途が限定されてしまうのが残 念である。もう lつが、第三者ソフトウェア・ベンダ エキスパート技法を採用したデータ解析ツールの代表 から販売されている CMFや BEST/lなどの将来 例である CPE/EXPERTでは、アイ・アイ・エム 予測形である。この将来予測形の特徴は実データを基 が提唱するパフォーマンス評価の方法論をプログラミン にした将来予測が可能なことである。しかし、専門の グしている。この方法論を使用することにより、ココピ 担当者が必要であるとの欠点を持つ。最後が、 CPE/ ュータを構成するリソース群のバランスを容易に判定す EXPERTに代表されるエキスパート形である。この ることができる。ここでは、数多くのユーザで使用され エキスパート形の特徴は、ユーザが望むレベルの答えを ている CPE/EXPERTで採用されたプロセッサと ユーザの手作業なしに提示することにある。 ストレージおよび入出力サブシステムのリソース・バラ これらのツールの特徴と欠点を調べることにより、自 ンスの判定原理を紹介する。 MXGを使用することによ 社に最適なツールを選択することができる。しかし、エ り、同様のリソース・バランス判定と、ここでは記述で キスパート形以外のデータ解析ツールにおいては、その きないが、線形解析による将来予測も可能となる。 出能の大部分を、 SASのような統計解析ツールに置き 換えることができる。事実、欧米では SASをキ+パシ ~ テ管理の支援ツールとして位置付けているユーザが多い。 1.システム負荷の判定 SASをキャパシティ管理の支援ツールとして使用す る際、データ収集ツールが出力したデータ群を SASの コンピュータ・システムのリソース使用状況を評価し 世界に取り込む必要がある。しかし、データ収集ツール ようとする場合、システム負荷の定義を明確にする必要 の出力データ形式は、ツールやリリースにより勝手に決 がある。一般的なシステムではシステム負荷を示す指揮 められている。このため、そのデータの取り込み自体に としてプログラム多重度を使用する。例えば、 lつのト 問題が生じる。この点に早くから気付き、その解決のた ランザクションを処理するために、 l秒の CPU 時間と 1 . 1 ' . 1" B A R R Y " M E R R I L L めの努力をしてくれたのが、米国人1 4メガ・バイトの主記憶域および2 0回の入出力動作が必 博士であった。そして今、ほとんどのデータ収集ツール 要とするプログラムがあったとする。このようなプログ の出力データを取り込むための SASのプロセジ+群を ラム特性のプログラムが同時に何本実行されているのか MXG ( M E R R I L L ' SE X P A N D E DG U I D E ) として提供して を示すのがプログラム多重度である。プログラム特性と くれている。 プログラム多重度が明確になれば、プロセッサやストレ ージなどの各リソースの負荷量が判定できる。 ム 噌E 円ノ臼 qu

， [t/(I'I.' ー ・1 1 t 1 1 l I IU l . 町 一 CICSや IMSなどのサブシステムによるオンライ 一一r.!:'IU~1・世間一 ・ 3 1 ン専用機の場合、プログラム多重度をシステム負荷の指 1 2 t 槙にすることができない。このような場合、単位時間当 ‑ . . . . ・ 司 ・ ‑ a ・. . . ， .・ . ， ・ . . ・ ・ ・ • たりの処理トランザクション畳をシステム負荷の指槙と u t ‑3 ・ ・ 1 8 する。また、処理トランザクション畳が不明なシステム " ・ ‑ では、総入出力動作回数をシステム負荷指標としてもよ . T T Y 。、 τ b ‑ ・ n g t ' 闘 • n Y 1 T 司 ， ・， ， ， ， • t t t ' "， ， • T ' " ・ .•・ ‑•. . . . ・ ・ ・ . . ‑‑ ‑ 帽 . ‑ ・ ・ 3 ・ ・ ・ ・ ・ 一 一 一 一 一 n 容 剛 山 山 園 田 畑 町 田 阻 2 . プログラム多重度とプロセッサ 2 ) 図 6 プロセッサ特性 ( プログラム特性が明確になっていれば、プログラム多 3 . ストレージ負荷とページング 重度を判定するだげで各リソースの負荷量が求められる。 、 a 0 秒のレスポンス時間のトランザクション 前述の例で、 1 プロセッサ負荷とプログラム多重度の関係は多くの方 秒の CPU 時闘が必要であったとすると、秒当 処理で l に容易に理解していただける。一方、ストレージ負荷の たり 0 . 1秒 ( 1 0 %の CPU使用)となる。プロセッサの 判定は困難であると考えておられる方が意外に多い。 し 最大使用能力は 1 0 0 %であるため、この特性のプログラ かし、基本は全くプロセッサと同じである。 0本まで実行させることができる。 ムは同時に 1 プログラムが必要とする主記憶域には、リージョンと 0 本以上、同時に実行される もし、このプログラムが 1 ワーキング・セットの 2種類がある。リージョンとは、 とプロセッサの要求使用畳が 1 0 0 %を超える。すると、 プログラム域とデータ域の総仮想記憶域のことである。 プロセッサのアクセス待ち時間が急激に増加する。この 仮想記協方式を採用していないオペレーティング・シス ような状態が、プロセッサがボトルネックとなったシス テムでは、このリージョンの総計が主記憶容量を越える ことができなかった。また、このリージョン内のプログ テムに確認することができる。 ラム部にはリラー処理ルーチンなど、めったに実行され ない部分も含まれている。このため、 トランザクション ， 一一…̲. 処理で実際に使用れれる主記官域は、リージョンの容量 t r / t l f I I τ ̲ 1 !1 ' 1 V I 同 町 一 t . . よりもはるかに少ない。この実際に使用される主記憶域 .. . . . . . . 1 . . . . .. ・ 2 5 ' のことをワーキング・セットと呼ぶ。 ' ・ . . . ‑ ・ .・ . ・ ・ ・ . . n . ・ " ・ ・ ・ .. . . ・ 闘 " ・ ‑ ・ ・ ・ ・ ・ " ・ ・ " 1・ ' ・ ・ ・ ・ " ・ ・ ・ ・市胴 ・， ， ・ ・ 岡 . ・・ ・ . t. ，tn "m ・ ， ・山"'"'"' " : ・・s，"'・・・…一一 '"TTTTTT T B • 1.. N 前述の例では、 lつのトランザクションを処理するた • N • IUI.IIIII E 守 2 i 。 E IIUI..III1I 1 T IIln y t T1""' "・..胃，~ 3 TT m τ T 'T 1 … . '1 11 めに 4メガ・川イトの主記憶域が必要であった。この 4 f y T' 官 メガ・バイトがリージョンの容量であったとすると、主 TT 2メガ・バイトのシス云ムでは、プログラ 記官の容量が3 '""川 t 1 1 mTmTTT ，， . . . T"" ， 。 .z 山 ， ・・" .. " ' ， ， I i • m " " I 河 T1 3 2 +4 )まではページングが発生しない。 ム多重度が 8 ( n n mτ T 3 1 ・T: ..・ ， ・T i ・・ 1 .... • 2 t I Z 守 ..1 1 t 1 1 nl1 TT!f τ T ， . r .， ・ ・ ， r ， T : ・・・~t. ， T T' t1 T しかい、ずログラム多重度が 8を越えると、今度はプロ t ~・ T グラム l本当たりが使用可能な主記埠域は減少する。そ Un l T T : " : IIn π T T T ルI Tー 一 一111一 . . . . . . . ‑ ‑ . • ~ = 山 川 間 の使用可能な主記憶域の容量がワーキング・セットの大 町、岡宮川町 きさに近づくことにより、ページングが語、搬に増加する。 1 ) 図 5 プロセッサ特性 ( また、ストレージの競合を示す U 1C (アシリフ 7 レン ス・インターパル・カウント)の値も君、滋に減少する。 、 a 司ぺU 円ノ qノ

入出力サブシステムの最大アクセス回数は、要求され
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た入出力動作が全てのアクセス・パスと全てのデバイス

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最大アクセス回数は、平均プロック長とアクセス・パ

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散されていない場合、各デバイスへのアクセス聞に時間

(10S Q時間)や RPSミス時聞が極端に大きくなる

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スの数により決定される。もし、アクセスが均等に分

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図 9 入出力サブシステム特性

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N. MX Gによるサポート範囲

な統計解析掛能を利用したキ+パシティ管理を行うこと

MXGを利用することにより、 SASの持つパワフル

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ができる。現在、 1B Mの環境で動作するデータ収集ツ
ールのほぼ全てのデータが MXGで取り扱えるようにな

図 8 ストレージ特性(
2
)

っている。また、富士通の PDAや PDLF、日立製作

・ 4.

a

所の SARのサポートも近いうちに発表される。
同時に M X G利用のユーザに対するキ+パシティ管

入出力サブシステムとアクセス回数

理のコンサルテーションも、開発元の MERRILL

CONSULTATIONSの協力を得て、日本でも提

プロセッサとストレージのバランスを考える時、それ

供されるようになる。

ぞれのリソースが許す最大プログラム多重度が同じ程度
であるかを評価する。同時にプロセッサと入出力サブシ

@ィ̲8

ステムのバランスも評価する必要がある。例えば、プロ
セッサと入出力サブシステムの能力がパランスしていな

0%以上にならない場合
いため、プロセッサの使用率が5

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ー 100%ー
一
一

もある。
前述の例では、 1
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秒のレスポンス時間のトランザクシ

0回の入出力動作
ョン処理のために l秒の CPU時間と 2

0
本実
が必要であった。この特性のプログラムが同時に 1
0
0
%とな
行されることにより、プロセッサの使用率は 1
る。また、入出力サブシステムには、秒当たり 2
0回の入

図 10 プロセッサとストレージの J'{ランス

出力要求が出される。入出力サブシステムの最大アクセ
ス回数が1
0回/秒であれば、プロセッサの使用率は 5
0
%

(以上)

以上にはならない。
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日本 SASユーザー会 (SUGI‑J) SAS/MXGによる磁気テープ装置稼動 管理レポートの活用事例 出田耕一 日揮情報システム側 ソフトウェア事業部技術第一部 Resource Measurement‑Tape Drives くo u i c h i I z u t a l Computer Systems E n g i n e e r i n g Department Software D i v i s i o n JGC INFORMATION SYSTEMS CO.， LTD. 1. Saido 1‑chome， I くo hnan‑ku， Yokohama 13ー 要旨 磁気テープ装置・稼動状況管理レポートの作成ツールとして、 SAS/MXGを用いた活用を紹介する。 ・ 4 h キーワード: 2 .背 景t 狙 い 1 . は じ め に 今回のテーマに取り上げた SAS/MXGは 、 従来、当社の保有する 9台の磁気テープ装置 SAS環境下で動作し、コンビュータ・システム は、一般利用者に対する運用時間帯に限り、全 のパフォーマンス管理、及びキャパシティ計画に てを富士通倶) 1に接続し運用していた。 必要な基礎データの収集・分析機能を有するソフ ・ ah このため、 トウェア・プロダクトである。 IBM側での磁気テープ装置の利 用は、夜間に実施する 01SKボリュームのパ 当社では、富士通 M380S/18M3081 ックアップ等、運用で必要な場合に限定してい 計 2台)ホスト・コンビュータを保有してお G ( f こ 。 り、前者に SAS/MXGの動作環境を設定し、 今回、磁気テープ装置の稼働状況管理を実施 共用 OASO上の SMF/RMFレコードを入力 した背景としては、 IBM側の業務量権加に伴 し、作成したパフォーマンス・データベース(以 い、記憶装置容量の不足が表面化し、 2次媒体 降 、 MXG/P08と呼ぶ)を用いて IBMコンビ である磁気テープ装置に対する利用要求が増加 ュータの稼働分析を行なっている。 したことにある。 一方、富士通コンビュータに関しては、現在提 そこで、現在富士通側に接続されている磁気 18 テープ装置の稼働状況を管理するためのレポー M版として開発されている関係から、全機能の活 トを作成し、最低限必要な装置台数を知り、余 用はできないが、現段階で収集できる幾つかの有 剰分を IBM側に移行することで、利用要求に 効なデータ(後述)を用い、稼働分析に活用して に対応した。 供されているソフトウエア・パージョンが、 いる。 また、テープ・オペレーション要員に対する 本稿は、富士通コンビュータの SMFレコード 作業負荷の把握、及び磁気テープ媒体の品質安 を SAS/MXGに入力することにより、得られ 定性の確保も運用部門に与えられた課題として る情報の中から、磁気テープ装置の稼働状況管理 捉え、改善の基礎資料としてのレポートを作成 に活用した例を紹介する。 した。 円ノ臼 Fhu 円ペ U

3
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M
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‑
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D
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成t
分
析

‑ALOCTM
(資源、割当て遅延時間 "
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(
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牢2
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TAPEDRVS (万付内子イ装置使用台数)
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3. 1 MXG‑PDBの作成
SMFレコードファイル (
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12
63
0
を入力し、 MXG‑PDBを作成する。
(
注)M
X
G
/
P
D
Bに生成される SAS71イ品と SHFレコード

@分析方法

の関係は表3を参照のこと

a. 一時点の占有台数

3.2 MXG‑PDBの分析
ALOCTIMEから TERMTIME

3
.
1で作成した MXG‑PDBを入力/分析し

までの時間(占有時間)を 10秒単位に分
割したレコードを作成し、各インターパル

以下のレポートを作成する。

毎の占有台数を求める。
‑

磁気テープ装置占有台数レポート

b
.割当て遅延

一 磁気テープ装置割当て遅延度レポート
ー

ステップ毎・磁気テープ装置・割当て台

EXECTMに対する ALOCTMの

数レポート
磁気テープマウント回数レポート

、

a

割合を求める c

一 倍気テープ/テープ装置エラー・レポート
@レポート作成プロシジャー

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イ品名

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DATA TAPEDRVS;
SET PDB.STEPS;
IF TAPEDRVS>O;
IF INITTIME=. OR TERMTIME=. THEN DELETE;
SPECIFY INTERVAL IN SECONDS;
INTERVAL=10;
IF (TERMTIME‑INITTIME)<INTERVAL THEN DELETE;
TI問 E=INITTI問 E‑MOD(INITTIME.INTERVAL);
TAPEUSED=.;
IF ALOCTI問 E LT TIME LT TERMTIME THEN TAPEUSED=TAPEDRVS;
HOUR = HOUR(TIME);
OUTPUT;
DO UNTIL (TI問 E GE TERMTI問 E);
TI問 E=TI問 E+INTERVAL;
TAPEUSED=.;
IF ALOCTIME LT TI問 E LT TER問TI問 E THEN TAPEUSED=TAPEDRVS;
HOUR = HOUR(TI問 E);
OUTPUT;
END;
DELAY = ALOCT問 / EXECT問 *100;
FORMAT TI問 E DATETI問 E19.2;
KEEP HOUR TI問 E TAPEUSED ALOCT問 EXECTM DELAY;
PROC SORT DATA=TAPEDRVS;
BY HOUR TI問 E;
.
.
.
RUN;
PROC MEANS NOPRINT DATA=TAPEDRVS;
BY HOUR TI問 E'
OUTPUT OUT=SYS1DSEC SUM=SU問USED SU問 DLY
問AX=
問AXUSED MAXDlY;
VAR TAPEUSED DELAY;
RUN ;
PROC SORT DATA=SYS1DSEC;
BY HOUR TI問 E;
RUN;
PROC 問 EANS NOPRINT DATA=SYS1DSEC;
BY HOUR;
OUTPUT OUT=SU問 DATA 問 EAN=AVGUSEDT AVGDELAY
問AX =問 AXUSEDT MAXDELAY;
VAR s
u問USED 問AXDLY;
RUN
GOPTIONS DEVICE=CALCOMP UNIT=自 NOTEXTB2
TITLE1 H=3 F=TITALIC 'TAPE DRIVE ANALYSIS REPORT1';
TITLE2 H=2 F=TRIPLEX 'DRIVES IN USED AND %DELAY';
SY問 BOL1 C=BLUE L=1 V=NONE I=JOIN;
SY問 BOL2 C=GREEN L=3 V=NONE I=JOIN;
SY問 BOL3 C=RED
V=+;
PROC GPLOT DATA=SUMDATA;
PLOT (AVGUSEDT 問AXUSEDT) * HOUR / OVERLAY
VAXIS=AXIS1
HAXIS=AXIS2
FRA問 E;
PLOT2 問AXDELAY * HOUR / VAXIS=AXIS3;
AXIS1 LABEL=(C=WHITE 'IN USED')
ORDER=D TO 10 日Y 1;
AXIS2 LABEL=('TIME')
ORDER=D TO 23 BY 1;
AXIS3 LABEL=(C=WHITE '%DELAY');
RUN;
命

表 3H
X
G
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P
D
B
7
1イ品名と S
H
F!Iコード・何7の関係

、

4
.稼
働
分
析
レ
ポ
ー
ト
4. 1 磁気テープ装置占有台数レポート
磁気テープ装置割当て遅延度レポート

①目的
一時点に占有されている磁気テープ装置
の台数及び装置割当て遅れを分析し、余裕
度を知る。
②分析データ

STEPSファイルから以下のフィールド
を参照/分析する。

‑INITTIME (万吋開始時間)
‑ALOCTIME (資源割当て開始時間)
‑L0A0T 1M E (1ロザラム・ロード開始時間)

‑TERMTIME (
ス
テ
ッ7
終了時間)

ρhu

n︿
U

ワ
臼

⑤サンプルレポート ⑤サンプル・レポート TAPEDRIVEANALYSISREPORT1 EL‑ YA 〒 町 C‑ TN‑2200 AHrE一・・・三・ 1C‑460O UR‑8900 M rE‑el‑‑a Hunr一 EY‑ ve‑‑8590 YAM問 ︼ 司 ︐ A M守 内4 q u 4qt TEEL‑aueE 内 ︐ 内4 内 4 内 4 AHHua 一 TE 一 ・ ‑aU41 l‑Q‑ HUrE 一 間 R‑ UF‑ C ﹄ N‑ F 4 a u 司︐ A M守 4a u n O 内4 内 E‑2OBO nv‑ 一︽ ‑ V盲目 一 門 U4E pu‑ rE HU 一 N‑6768 仁ι n代 一 Q1 E‑1 AU同 一 AU円 ‑ V八 ‑ C 一 ‑1234 O 一 L‑ 間一 4日 C ‑‑‑‑‑‑ R‑4230 %OEL肉Y 1 N U SEO 1 0 v‑ 1 一一 TAPE DRIVE ANALYSIS ‑ REPORT 2 r TAPE DRIVES 10‑SECOND INTERVAL VALUES o DRIVESINUSEDAND%DELAY n30 r i i/¥ 八 ，ーー「 ‑ j ゑ j ¥l¥/11 人 〕 ¥ I l i • ¥ I¥ A ， ¥ 4.3 磁気テープマウント回数レポート I 20 i l¥fi i¥j f ¥i¥ ! ¥ l ①目的 1jLj vi f t も . テープマウント回数をサマリーすることに より、テープオペレータに対する作業負荷を 知る。 1 0 @分析データ 0 1 @ ・. ‑. ・ e ・ ・ ・ .. e STEPSファイルから以下のフィールド .. .・ を参照/分析する。 ‑TAPNMNTS (かラザ・予寸マウント回数) ト 0 0123456789111111112222 日 1234567890123 ‑TA PSMN TS ( 1 ラ イ ベ ー ト ・ 子‑1 マウシト回数) T1ME ③分析方法 M A X テープマウント回数を JOBタイプ毎に集 肥釧 @ 計する。 % D E L A Y 4. 2 ステップ毎磁気テープ装置利用台数 レポート ①目的 ・ 4 h 1ステップで使用するテープ装置台数の傾 向を知り、最低限必要な装置台数を把握する。 @分析データ 4. 1と同機 ④レポート作成プロシジャー DATA TAPEDRVS (KEEP = TYPETASK TAPNMNTS TAPS問NTS 附 コUNTS HOUR); SET PDB.STEPS; 問。 UNTS = TAPSMNTS + TAPN 問NTS; HOUR = HOUR(LOADTI問 E); PROC SORT DATA=TAPEDRVS; BY HOUR ; RUN; GOPTIONS DEVICE=CALCOMP UNIT=8 NOTEXT82 ; TITLEl H=3 F=TITALIC 'TAPE DRIVE ANALYSIS REPORT4'; TITLE2 H=2 F=TRIPLEX 'NUMBER OF ~巴 UNTS BY ，氾 B STATUS'; PROC GCHART DATA=TAPEDRVS; VBAR HOUR / SUBGROUP=TYPETASK SU問VAR=問OUNTS DISCRETE; RUN; ③分析方法 TAPEDRVSを変数として、度数分布 を求める。 ④レポート作成プロシジャー PROC MEANS NOPRINT DATA=TAPEDRVS; BY TI問 E; u問 =SU問 ALOC SUMUSED OUTPUT OUT=ALL10SEC s 問AX= 問AXALOC M^XUSED VAR TAPEALOC TAPEUSED; RUN; PROC FREQ DATA=ALL10SEC; TABLES 問AXALOC SUMUSED; TITLEl 'TAPE DRIVE ANALYSIS ‑ REPORT 2'; TITLE2 '10‑SECOND INTERVAL VALUES OF TAPE 口RIVES'; RUN; ワ t q ノμ q o

⑤サンプル・レポート

③分析方法

TAPEDRIVEANALYSISREPORT4
NUMEEROFMOUNTSEYJOESTATUS

a. ハ ー ド ウ エ ア ・ エ ラ ー の 有 無
PERMREAD/REMWR1Tの
有 無 、 及 び NOISEの 有 無 を チ ェ ッ ク
する。

b. 磁 気 テ ー プ 媒 体 エ ラ ー の 有 無
ERASEと TEMPWRIT図
書
士
の 関 係 、 及 び PERMREAD/PE

RMWRITの有無をチェックする。
30

④レポート作成プロシジャー
DATA ESV;
SET PDB.TAPES;
IF SIOCOUNT=O THEN DELETE;
NRUSEERR=O;
IF ERRORS>O THEN NRUSEERR=1;
NRUSE=1;
CHAN=FLOOR(UNITADR!256);
UA=間 口 (UNITADR.256);
%INCLUDE SOURCLIB(IMACCHAN);
UNITADR=(256念 CHAN)+UA;
PROC SORT DATA=ESV;
BY SYSTEM UNIT VOLSER;
問ACRD VAR
ERRORS PERMREAD PER問WRIT TEMPREAD TEMPWRIT
SIOCOUNT NOISE ERASE CLEAN NRUSE NRUSEERR

20

、

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1
0

PROC MEANS NOPRINT DATA=ESV;
BY SYSTEM UNIT;
OUTPUT OUT=ESVERCNT
SU問 = VAR;
VAR ̲VAR
DATA ESVSTAT;
SET ESVERCNT;
PC丁 目 R=1
ERRORS!SIOCOUNT;
PCTERR=100寧 ERRORS!SIDCOUNT;
PCTMNT=100念 NRUSEERR!NRUSE;
FDRMAT PCTERR PCTMNT 5.1;
IF (PERMREAD+PERMWRIT)>O THEN
SIO̲HARD='PERM ERR';
IF NOISE > 0 THEN SIO̲HARD='NOISE';
PROC SORT DATA=ESV;
BY UNIT VDLSER SMFTIME;
PROC MEANS DATA=ESV NOPRINT;
BY UNIT VOLSER S問 FTI問 E;
OUTPUT OUT=BADVOLS
SUM= ̲VAR;
VAR
̲VAR;
DATA BAD;
SE丁 目 ADVDLS;
IF NRUSEERR>1 OR ERRORS >50 OR PERMWRIT >0 OR PERMREAD >0
OR ERASE>TEMPWRIT ;
，THEN VOLSER ='NOLABL';
IF VOLSER='
RUN;
DATA BAD1;
.
.
.
.
SE丁 目 AD;
IF PERMWRIT >0 DR PER問 READ >0;
DATA BAD2;
SE丁 目 AD;
IF PERMWRIT =0 AND PER問 READ =0;
，
.
PROC PRINT DATA=ESVSTAT PAGE SPLIT='・
VARIABLES NRUSE
NRUSEERR PCTMNT
SIOCOUNT ERRDRS
PCTERR
TEMPREAD TEMPWRIT PERMREAD PERMWRIT
NOISE
ERASE
CLEAN
SIO̲HARD;
BY SYSTEM;
ID UNIT;
TITLE1 'TAPE DRIVE ANALYSIS REPORT3':
TITLE2 'TAPE READ!WRITE ERRORS BY DRIVE';
PRDC FREQ' DATA=BAD1;
TABLES VOLSER念 UNIT!NOPERCENT NOROW NOCOL ;
TITLE1 'TAPE DRIVE ANALYSIS REPORT3';
TITLE2 'PERMANENT READ!WRITE ERRORS':
PROC FREQ
DATA=BAD2;

∞
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4.4 磁 気 テ ー プ / テ ー プ 装 置 エ ラ ー ・ レ ポ ー ト
①目的
磁気テープ媒体、及び磁気テープ装置の
エラー発生状況を知り、磁気テープ媒体の

、

交換時期、ハードウエア保守の実施等の目
安とする。

@分析データ

TAPESフ ァ イ ル か ら 以 下 の フ ィ ー ル
ドを参照/分析する。

‑NRUSE(マウント回数)
‑NRUSEERR (工ラー発生マウシト回数)
‑ERRORS(
工ラー発生総数)
‑TEMPREAD(子、ノポラリ・リード・工ラー回数)

TABLES VOLSER念 UNIT!NOPERCENT NOROW NOCOL ;
TITLE1 'TAPE DRIVE ANALYSIS REPORT3';
TITLE2 'OTHER*ERRORS';

‑TEMPWRIT(子:ぷラリ・ライト・工テ回数)
‑PERMREAD(介吋シト・リード・工ラー回数)
‑PERMWRIT(バマわいリイ・工ラー回数)
‑NOISE(
ノ
イ1
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'
l
"f
1
検出回数)
‑ERASE(子漏ラリ・ライト・工ラー・回復処理回数)
‑CLEAN(子刈ラリ・リード・工ラー回復処理回数)

238

⑤サンプル・レポート

sampl ユニット別エラ一発生状況

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TABLE OF VOLSER BV UNIT

16:48

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samp3 テンポラリ・エラー発生状況
samp2 パーマネント・エラー発生状況

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0.0
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0.0
841516
51
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453
0.1
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0.1
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299281
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0.0
21840
2.4
3
0.0
PERMANENT
PERMANENT
NOISE
WRlTE
READ
BLOCKS
ERRORS
ERRORS
DETECTED
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206
60
261
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210
59
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47
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142
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UNIT
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16:48 FRIDAY. JULY
TAPE DRIVE ANALYSIS REPORT3
TAPE READ/WRITE ERRORS BV DRIVE

TABLE OF VOLSER BY UNlT

円べU

Q
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nL

5.今後の課題 (1)グラフィック端末からの情報入手 (2)磁気テープ品質管理の精度向上 (3) SAS/MXGの活用範囲の拡大 6. おわりに 版として開発きれた S A 今回の試みは、 IBM S/MXGを富士通コンビュータに応用する、特 異な例であったが、当初必要としていた管理レポ ートの出力等、ある程度の結果は得られたと言え る 。 但し、 SAS/MXGの機能全体からみると、 今回の活用は部分的(過程)なものであり、シス テム全体の稼働状況を管理するためにも、今後の 富士通版 SAS/MXGの提供に期待したい。 a 、 a ‑240‑

日本 SASユーザー会 (SUGI‑J) C"によるメインフレーム用 11 ソフトウェア開発の意義 古山一夫 側ソフトウェア・エージー R&Dセンタ P u r p o s eo fS o f t w a r eD e v e l o p m e n tf o r Mainfreams usi n9 C Lan9ua9e 1 1 1 1‑ l くa zuo Furuyama SOFTWARE AG OF FAR EAST INC. R&D CENTER 1‑1 Heiwajima 6‑chome Ota‑ku， Tokyo 143 JAPAN 要旨 今日のソフトウェア開発は、大きな変貌を遂げつつある。開発する対象のコン ピュータの機種は拡大し、開発するソフトウェアの規模は、大型化ししつある。そう ， . . . . したなかで、開発環境と開発ツールに対して、大きな流れが生まれつつある。分散開 発と、目的に対応した言語システムの採用である。 本論文では、目的に対応した言語システムのーっとして C"言 語 を 取 り 上 げ IBMメ インフレーム (IBM370ア ー キ テ ク チ ュ ア 対 応 機 種 お よ び 富 士 通 M シリーズ，日立 M シ リーズ等)における意義を明らかにする。 キーワード: C‑Languge， IBM， Mainfream はじめに 本論に入る前に、まず弊社の概略を説明し言語 システム等に対する弊社の立場を明らかにする。 ・ ah フトウエア・パッケージ・ベンダは膨大な資本を投下 する傾向がある。 0ヶ 国 に 展 開 し ソフトウェア・エージーは世界 2 ソフトウェア・エージーの研究開発は、西ドイ ている汎用ソフトウェア・パッケージ・ベンダであ ツ，アメリカ，日本，イスラエル，オーストラリアで行 987年 8月の統計では汎用ソフトウェア・パッ る 。 1 わ れ て い る 。 私 の 所 属 し て い る の は 日 本 の R&Dセ ケ ー ジ ・ ベ ン ダ と し て は 世 界 7位 の 売 り 上 げ で あ ンタである。 弊社:ソフトウェア・エージー・オプ・ファーイース り、大型コンビュータ向けソフトウェア会社とし トは、海外のソフトウェア・エージーと資本関係が ては、世界2位の売り上げである。 汎用ソフトウェア・パッケージ・ベンダとは、自 存 在 し な い 、 100%民 族 資 本 の 汎 用 ソ フ ト ウ ェ 社で開発したソフトウェアを汎用パッケージとし ア・パッケージ・ベンダである。以下にその概略をの て販売する企業のことであり、顧客の依頼により ベる。 ソフトウェア開発を行う受諾ソフトウェア開発業 資本金: 1 億円 とは一線を面する。その最大の相違点はソフト 億円 売上高: 昭和62年度 48 ウェア研究開発投資の対売上げ比率であり、汎用ソ 事務所: 本社 (東京，八重洲) 東京テクニカルセンタ(東京，お茶の水) ‑241‑

社員: 設備: R&Dセンタ (東京，平和島) 大阪事業所 (大阪，' C 、斎橋) が求められつつある。また、ソフトウェアは高機 名古屋営業所 (名古屋，名駅) 能が要求され、そのために規模も大型化しつつあ ニコン、パソコン等に縦断して機能提供すること 210名 る。今日のソフトウェア開発業務の困難さは、ソ IBM・4381‑12 フトウェアの規模と動作対象の種類を乗じたものに 富士通 M760・6 より表現される必要があるだろう。 DECVAX3500， MicroVAXII， VAX2000 こうしたソフトウェア開発業務の変貌は、開発 PC56台 / 端 末 108台 計 164 台 ツールに対して、大きな影響をあたえつつある。 J‑TARシステム 5ネット言十33ノード その最大の点は、目的に対応した言語システム採用 弊社の主力商品は以下のとうりである。 であろう。高い生産性を必要とする事務処理系ソフ リレーショナル型 DBMS ADABAS トウェア開発では、第四世代言語(高い生産性と適当 第四世代言語 NATURAL なパフォーマンスをもっている}の採用が当然とな 自動運用管理システム A‑BAS りつつある。同様に、弊社が開発するような、 オンラインモニタ COM‑PLETE ツールとしてのソフトウェアである汎用ソフト ホスト /PC 融合システム INTES ウェア・パッケージなども、開発言語に新しい流れ 弊社は、これら製品群の開発と販売を行ってい 、 a を必要としている。 る。開発責任は、製品によりどこのソフトウェ その中で ア・エージーであるか決められている。 目的に合わせた言語としての 弊社での開発は、これら製品群に対しておこな うもので、長期の開発計画にもとづき継続的に行っ ツ一ルとしてのソフトウエア開発で は lま、開発言 ている。こうした開発対象と開発期間についての 語として何を採用するかが重要である。ツールと 条件が、受諾ソフトウェア開発業における開発と してのソフトウェアは特徴として、利用頻度が高 の大きな相違点となっている。弊社での開発はほ くなるので、効率に対する要求が高くなる。その とんど無期限に継続して行われており、製品であ ために、 IBM型 メ イ ン フ レ ー ム で は ア セ ン プ ラ を るソフトウェアの品質が最大の関心事である。開 利用することが標準であった。アセンプラは、プ 発期間も重要なファクタであるが品質とのバラン ロラマの能力により、さまざまの技術を応用出来 スょにり決められる事のほうが多い。また開発対 るので、高度なソフトウェアを開発しやすい。そ 象であるソフトウェア・パッケージは、システムの の反面、能力あるプログラマの育成には、何年も 基幹部分で利用される事が多いため、効率を優先す の期間を必要とするために、大規模化するソフト る伝統をもっている。 ウェア開発に要員の提供が間に合わない。また、 以後の議論はこうした弊社の立場に乗っ取った アセンプラを利用するとソフトウェアのステップ 数が極めて増大する傾向をもっ。そのために、た うえで展開される。 だでも大規模化するソフトウェア開発業務を乗じて 拡大するソフトウェア開発業務 圧迫する原因となっている。 こうした背景から、言語システムにアセンプラ ソフトウェアの危機が語られてから久しい。 70年代の、 『開発するソフトウェア規模の拡大に つ い て い け な い の で は な い か j という恐れは、今 以外を利用することも多くなってきた。最近で特 に多く採用さ・れるのは、第四世代言語である。 日でも忘れることはできない。しかし、いまでは 第四世代言語は、データを集まりのままで処理 もう一つの恐れがうまれつつある。それは、開発 を記述することができるので、ソフトウェア開発 対象機種の拡大である。 コンピュータが社会に普及するにつれ、かつて ステップ数を大幅に削減することができる。それ の メ イ ン フ レ ー ム (IBM型メインフレーム等)用ソ い。こうしたことから、たいへん利用しやすい練 フトウェアだけで利用者に機能を提供すれば良い れたシステムを、限られた期間で開発できる。ま という時代は、終駕をむかえつつある。高価な た、最近の第四世代言語のオブジェクト処理効率 により、プロトタイピング開発工程を採用しやす ハードウェアを伴うメインフレームだけでは、利 は 、 COBOLな ど よ り も 高 く な っ て き て い る の で 用者の要求に答えにくくなってきたからである。 ( 図1 )、 効 率 に つ い て 心 配 す る 必 要 も あ ま り な く 今日のソフトウェアには、メインフレーム、ミ なってきた。 ‑242‑ a

生成コード 効率不良 生成コード 透明 生成コード 不透明 a 邑 生成コード 効率良 図 1 生成コードとコンパイラ しかし、第四世代言語は事務処理などのデータ そうしたことが、ソフトウェアの生産性や品質に 処理を利用用途の中心として開発されているので、 直接つながることであると考えられないからであ かつてアセンプラで利用されていたソフトウェア る。あくまで、アセンプラを代替するツールとし 作成技術を応用することは困難である。アセンプ て、比較的生産性(図 2)が 高 く 、 異 な っ た シ ス テ ム ラは、直接コンピュータのデータ構造に対応して に比較的移植がしやすい点が特徴であると考えてい 処理の記述ができるであるから、同様にデータ構 る 。 ・ ah 造を取り扱える言語系があればアセンプラを機能 的に代替できる。そこで注目されるのが C "言語で C"言 語 の ポ ー タ ピ リ テ イ かつてから、 IBM 型メインフレームにおいて、 ある。 C"言 語 は 、 ア セ ン プ ラ と 同 等 な デ ー タ 構 造 を 最も移植性が高い言語は、アセンプラであった。 採用できるので、アセンブラと同様なソフトウェ CPUの イ ン ス ト ラ ク シ ョ ン セ ッ ト が ほ ぼ 同 等 で あ ア作成技術が採用できる。また、多くの種類のコ アセンブラ ンピュータで利用することができるので、移植も 3‑8 効率 比較的容易である。言語処理系は単純であるので生 成 コ ー ド が 分 か り や す く 、 ま た 、 効 率 も COBOLや FOI 廿a nなどよりも高い(図 1)。 こ う し た 点 か ら 、 アセンブラを代替する言語として、たいへん望ま C 生産性 2‑10 保守性 2‑4 しい。したがって、第四世代言語の採用が不適当な 説明:比較は少ない値の方を 1としている 効率は (PU時間比 生産性，保守性は工数比 分野では、たいへん有効なツールといえる。 私は、ソフトウェア開発においては、目的に対 応した言語システムの採用が重要であり、さまざ まのシステムの共通言語として 図 2 "("言語の効率と開発生産性 には、あまり関心をもっていない。その理由は、 円 ベU A 斗a qL

り、アプリケーション動作環境としてのオベレー ステムやソフトウェア動作環境を持つシステムで ティーングシステム ( O S )もほぼ同等の機能を提供し はたいへん重大な問題である。 て い る 。 し か し 、 今 日 の よ う に IBM型 メ イ ン フ こ う し た 理 由 か ら IBM型 メ イ ン フ レ ー ム で は レームだけが動作環境として考えることができな C"言語は、長い間利用できなかった。 SAS‑Cで は 、 こ う し た 問 題 を 解 決 す る た め に INDepコンパイルオプション"や GOS"を提供し ており、 IBM 型メインフレームで、はじめての利 言語として登場してきた。 用しやすい C" くなってくると、アセンプラは大変都合の悪い言 語であり、代替する言語が必要となる大きな理由の ーっとなってきた。 C"言語の処理系 ( Cコンパイラ)は移植がしやす いので、ミニコンをはじめとして、パソコンなど SAS‑Cの 特 徴 を幅広く提供されてきた言語である。もっとも、 IBM型 メ イ ン フ レ ー ム で は SAS‑Cが出荷されるま SAS‑ 心 Cは標準的な ではあまり良い処理系はなかった。 るだけでな〈、いくつもの特徴をそなえている。 C"言語処理系の移植しやすさとは別に、 C"言 語ににより開発されたアプリケーションの移植性 充実した各種ライブラリ関数一一一一一一 も高い(図 3 )。 C"言語の文法的な特徴は、関数型手 これらにより、ソフトウェア開発時に、標準化 続記述にあり、 I Oな ど 各 種 の 環 境 イ ン タ ー フ ェ ー と開発工数の短縮が期待できる。 SAS‑Cで の 特 スも IO関 数 と し て 独 立 し て い る 。 こ の よ う な 環 境 徴的な関数群はつぎのとうりである。 と関係した部分の書き換えにより移植が実現する。 a シグナルハンドリング しかし、 IBM 型メインフレームでは、アプリ IUCV( I nt e r ・U serCommunication) ケーションの動作環境がたいへん複雑であり、 REXX C" 言語の作成するオブジェクトにも問題が発生す る 。 た と え ば GETMAINに 代 表 さ れ る メ モ リ 管 理 SUBCOM 各種OS 用I O関数 な ど で あ る 。 IBM型 メ イ ン フ レ ー ム で の インラインアセンブP ラインターフェース TSO 庁S SやBATCH 環境であればなんの問題もない OSを呼び出し基本的なサービ スーパパイザコール ( スを受ける手続)だが、 CICSな ど の オ ン ラ イ ン モ 容易な他言語インターフェース SAS‑Cから他言語システムを呼び出すことも、 他言語システムから SAS‑Cを 呼 び 出 す こ と も 自 由にできる。 ニタ環境で利用すると大問題になることがある。 C "言 語 の ア プ リ ケ ー シ ョ ン を 移 植 す る 上 で さまざまな環境下で利用できる INDepコンパイルオプション GOS(GeneralO p e r a t i n gSystemi n t e r f a c e ) は、言語処理系の非互換もかなり存在はしている が、それよりもこうした環境との整合性について 型メ の不透明さに問題が発生しやすい。特に、 IBM a 他言語とのインターフェース インフレームのような複雑なオベレーテイングシ 先に述べたように、目的に合わせた言語処理系 の利用が望ましい。そこに他言語とのインター フェースの重要性がうまれる。 SAS‑Cで は 、 次 の ようにインターフェースを実現している。 他言語から SAS‑Cを呼び出す場合 呼び出しは、リンケージ規約に基づいて行 各種関数 うことができる。その際に呼ぴ出す 入口名"は ￥ MAINO"である。 10 e t c ￥ MAINO"では、 ジェクトが実行に必要とする環境を、生成/解除 する処理をおこなう。この際に先頭のアーギユ 移植環境に合わせてこの メントで 部分を記述しなおせば良い(はず) C "プ ロ グ ラ ム の ラ ン タ イ ム オ プ シ ョ ンを指定することができる(図 4)。 この時に注意をょうするのは、 図3 "("言語のポータピリティ ‑244‑ C"の実行環

呼び出し元プログラム 合 。 (リンケージ規約に基づく CALL) CALL ' ￥ MAINO'parmlist CALL ' ￥ MAINO'(parmlist) L RF， V(￥MAINO) BALI ミ RE， RF COBOL Fortran アセンブラ = 図4 他言語から 11("言語をよびだす場合 ・ a クが利用されており、実行開始時にヒープ領域 GETMAINを利用し、未使用仮想空間領域を獲得 することになっている。 S A S ‑ Cの 入 口 名 ￥M AINO"で も そ う し た 処 理 が 標 準 で は 行 わ の獲得/初期化が行われる。問題は、このヒープ れる。さきに述べたように、オンライン環境の 領域の獲得の方法である。通常はG ETMAINに ようにスーパパイザを直接利用することを禁止 より獲得されるので、オンライン環境などで利 している場合には、たいへん都合が悪い。この 用する場合は問題になりやすい。 ように、リエントランであるプログラムが環境 境の生成処理である。 オブジェクトでは、一般的にスタックテクニツ S A S ‑ Cは リ エ ン ト ラ ン ト な オ ブ ジ ェ ク ト が に対して独立しているということは出来ない。 そのままで利用できると誤解をうけることがあ SAS ‑ ‑Cで は 、 こ の よ う な 場 合 の た め に 工NDepコンパイルオプション"と G OS"が用意 る。リエントラントなオブジェクトが、どの されている。前者を利用すると、生成されたオ 生成できる。そのためにどのような環境でも、 ような環境でも利用できるというものは、良く Sを 利 用 す る 部 分 は な く な ブ ジ ェ ク ト で はO あ る 誤 解 の 一 つ で あ る 。 こ れ は IBM型メインフ る。また後者を利用すると、 レームでおこなわれる標準的な作法(呼出し側で フェース部分を変更することができる。 GOS"を 適 切 に 変 更 す る こ と で 、 多 く の 場 合 すべてのリソースを用意したうえで呼び出 ・ 4 h OSと の イ ン タ ー す)の場合にのみいえることである。 は、先に述べた問題を回避することができる。 分とデータ部分が分離しているのが一つの特徴 C "から他言語を呼び出す場合 S A S ‑ Cで は 、 他 言 語 を 呼 び 出 す た め に 、 標 準 であるが、問題はこのデータ部分の獲得方法で の リ ン ケ ー ジ 規 約 の ほ か PUI規 約 も サ ポ ー ト し ある。こうした領域はスタック領域から獲得す ている。これにより、 IBM型 メ イ ン フ レ ー ム で 型メインフレー ることは困難であるので、 IBM 利用されているほとんのインターフェースが実 Sの 管 理 下 の ソ フ ト ウ ェ ア の 場 ムにおけるO DABASデ ー タ ベ ー ス 現 で き る 。 図 5は弊社の A リエントラントなプログラムは、コード部 合、スーパパイザのサーピスである ADABASをネイティブに CALLしてみる asm ADABAS(@ACB， @FB， @RB，@SB， @VB， @IB) リンケージ規約に基づいている 合 。 ADABAS 図5 " c "言語から他言語をよびだす場合 ‑245‑

マ ネ ジ メ ン ト シ ス テ ム を ネ イ テ イ プ に SA S ‑ Cから直接利用じている例である。 GOS"について GOS"は 、 SAS‑Cの 処 理 系 の 中 で 利 用 す る OSイ ン タ ー フ ェ ー ス を 集 め た 、 ア セ ン プ ラ に より記述されているモジュールである。ここの 部 分 に 、 度 々 述 べ ら れ た GETMAINなどのコー デイングされている。 GOS"の リ ラ イ ト に よ りさまざまの環境に対応させることが実現す る 。 おわりに これまで述べてきたように、 IBM 型コンピュー タにおいて C仲言語を利用するのは、アセンプラの 代替という点で非常に魅力的である。そうした中 a司h で 、 SAS‑Cコ ン パ イ ラ は た い へ ん 良 い 処 理 系 の ひ とつである。 現在は、 IBM 型コンピュータにおいても、拡張 アーキテクチュアがメーカにより異なりつつあ 1 b i tモードをサポートする SAS‑Cのオブジェ り 、 3 クトの移植性において、アセンプラよりも若干不 社の技術障がやがて解 利になりつつあるが、 SAS 決してくれる問題であろうと考えている。 メインフレームメーカ製でない C"言語は、 ユーザとして、移植性という観点から大きく期待 されるものである。 今後、 IBMのSAAを 始 め と す る 各 メ ー カ の 統 一 アーキテクチュアの進歩は、言語システムを巻き 込んで、新しい展開を示していくだろう。その中 にあって C言語は、専門家向け言語としてその可能 性をより高めていくと期待される。 a いままでは、慣習に基づき旧来の言語を利用す ることが多かったが、今後は、広くこうしした新 しい(?古くて新しい?)言語が利用されることを期待 したい。言語は利用者数が一定以上にならないと練 れないからである。 以上 246‑

日本 SASユーザー会 (SUG卜j
)

SASバージョン 5
. 18の概要
佐藤元昭
SASソ フ ト ウ ェ ア 側 技 術 部
OVERVIEW OF SAS VERSION 5
. 18
M
o
t
o
a
k
i S
a
t
o
T
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c
h
n
i
c
a
lD
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p
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t
m
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n
t， SAS S
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f
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eK
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K
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14‑4 I
くo
d
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n
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a
c
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o， N
i
h
o
n
b
a
s
h
，i C
huo・k
u， Tokyo
要旨
日本におけるソフトウェア・パッケージ市場の多様性には、目をみはるものがありその
種類、機能及び汎用性などは、コンビュータの先進国であるアメリカに迫ると言っても過
言ではない。このような状況の中で、日本の大学、企業、研究所等の多くのユーザーに幅
広く SASソフトウェア・パッケージが使用されている。しかしながら、日本でパッケー

・
・

4

ジを使用する上で漢字という問題があり、パージ aン 5
. 16では、漢字処理に対して、

. 18ついては、スーパパイザー自体に、漢字
付加的な改造版であったが、パージ a ン 5
を認識させるという手法を取り、漢字に対しての処理能力をさらに強化したパージ a ンで
ある。

パージ aン 5
. 18 と は 、 基 本 的 i
こパージ
16で 発 見 さ れ た パ グ 等 を 、 フ ィ ッ
クスしたものであるが、 先に述べたように、
大幅な日本語処理機能の向上は、 日本ユーザ

問題点

aン 5
.

・

a

にとって見逃せないポイントである。例えば
、パージ aン 5
. 16では、 シ ン グ ル ク ォ ー
テ ー シ a ン 及 び ダ ブ ル ク ォ テ ー シ a ンの h e
xコードを含む漢字が、 画面出力した時、遣
う漢字が画面に表示されたりとか、桁洛ちし

︒

d

v﹂

一6
コl

次5

て漢字が表示されたりなどの現象があったが、
パージ a ン 5
. 1 8で は こ の 様 な 問 題 を 解 決
し た パ ー ジ a ンである。

一コの一て
Rグをなる
︑
デはの奈ォれ T ンンばみ
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6 崎シてグが K しテな較
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ジのルが'シ︒ Tダ文いグデ
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パタダ一'テい C ル含らイコ
アの

1 8の 概 要

1

.
キーワード:パージ a ン 5

機能の紹介

1デ ー タ ス テ ッ プ

Le 奈デ削
一なと字場変
m美 の ら
オ︿ン漢るにみ
a崎 そ か
クな
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n川 ︑ ル
ルがシ含択よし
プ要一を選の較に︑りイ
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びる}一字︑をイ数がフ
及すオコ漢はいア変タし
ン意クのので違)フ字一択
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aて1 グ 場 タ う う を る
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シを合わ(前
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‑247‑

options dquote
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a
l
l
P
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Ia
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!ength x $20.;
i
f ̲n̲=l then d
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x = kstrcat('J
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I
崎
'
，
e
n
d
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i
fn
a
l
l
e =x
then de!ete ;
run;

"美奈");

5. 1 8の コ ー デ ィ ン グ 例 1 . 2 U P D A T Eス テ ー ト メ ン ト の 追 加 5 . 16で 更 新 不 可 で あ っ た 特 殊 記 号 ( ア ル フ ァ ベ ッ ト の 大 文 字 A ‑ Z) の 正 常 な 更 新 が data samp518; set master; input x $ i f x = name then delete cards4; できるようになった。例えば、次のコーディ ングを見てみる。 data master; input i dx ; cards; J I!崎美奈 1 10 run; 2 20 2 22 3 30 4 40 5 50 サンプルコーディングを見でわかるように 5 . 18では、 通常のカードイメージで、入力が可能となった。 b ) K I N D E X関 数 の 追 加 S A S 基 本 機 能 に あ る 、 I N D E X関 数 と 同じ使い方で例えば、 A という漢字の文字 列 の 中 か ら Bで 指 定 し た 漢 字 が 何 桁 自 に あ るか見つけだす関数である。実際に Aの文 ③ 字列に、東南西北という漢字があり、西と いう文字が何桁目にあるか見つけだしてみ る 。 ① ② a ④⑤⑥ data trans; missing A ̲ ; input i dx ; 1 100 2 201 2 222 3 4 5A data test ; 6 60 A= ' 東 南 西 北 B='西 x=kindex(A，B ) ; RUN; data new ; update master trans; by id; ru n ， こ の プ ロ グ ラ ム を 実 行 す る と X には、 ， 3' という値が返されシフトコードを考慮し、 カ ウントしてくれる。 c ) K C V T関 数 の 追 加 漢字データを扱う場合 i こ各メーカで独自に シ フ ト コ ー ド が 付 け ら れ て い る が 、 S A Sで は 、 メ ー カ が 変 わ っ て も S A Sデ ー タ セ ッ ト が使えるように、各メーカごとのシフトコー ドを指定したコードに変換できる関数を開発 。 例 え ば HITACHI コ ー ド か ら ードに変換する場合、 I B Mコ 以下のようなコーディ ングとなる。 1: マ ス タ ー フ ァ イ ル に h C 0 d e と い う 文 字 変 数 に 、 H I T A Cコ ー ド を 含 前提条件 む漢字デ}タがあり、 ードに変換する。 それを I B Mの 漢 字 コ data convert; set 皿aster; ibmcode= 'hitac'， 'ibm'，'truncate'); kcvt(hcode， run ; その他に、 F A C 0 M， D E C， J IS， シ フト J ISの コ ー ド に 変 換 す る 事 も で き る 。 ‑248‑ proc print data=new; ru n ; 出力結果は、 以 下 の よ う に な る 。 出力結果 OBS 2 3 4 5 8 7 I D 2 2 3 4 5 8 X 100 222 22 3 0 A 6 0 、 a

T グに S ンW A チE M ツN マ ︑ ︑ 件のが 11値 が対の Q U L﹂ Hh山 Tき出 A うW M 違E がN 件値 2 のが がそ値 4EA cリ FhupUFO ︒ 円 03A 5 一2 S 一 一 一 一 一 一 一 一 ABCD ssss DATATYP (&A ) DATATYP (& B ) DATATYP (& C ) DATATYP (& D ) C C yiyi R ︒R︑ 属す 性る 数検 の出 変 ︑ のか い 手 ︑ v h v るERERりで な M A M A ょっ に UHUH にな うNCNCとに よこ性 の s s s sう 属 ︒ 下 ili‑‑ 使 な る 以をうき ︑A B C D 数 よ で は関のが 力のどと ︒ C ⑥ 上 の ⑤ と 同 じ よ う に 、 MISSINGス テートメントで Aが指定されているので、 こ の 場 合 (A)は、 そ の ま ま 大 文 字 の ア ル フ ァ ペ ッ ト が NEWに 出 力 さ れ る 。 :出こがこ J ︑ ν ー 定 指( でン トロ ンコマ︒ メてれ 一と力 L 1 ν 々 ・ ス損に TTTTTABCD pupupupunu IUIUIUIUPA NEWに 出 力 さ は 、 テ値出 G欠W N殊E I特N ︑り FOM たに S はわ I) 代 M 一き ⑤(屋 . パージ aン 5 . 16 では、 カ ン マ ま た は マ イナス符号を含む数字は使用不可であったが、 5 . 1 8で わ 可 能 な っ た 。 例えば、以下のようなコーディングを行うと どのようになるか見てみる。 %%%%% ④通常の欠損値 れない。 3 . 1 DATATYPE自 動 マ ク ロ 変 数 ︐ .nunL E時力 T もT れ ② R ︑さ 1AtAQU 2 で大 のN 件最 D 件A D2の IIR I 値 にが T にがの Quti S2S ︑ N で ︒ NN AD のる ADA R I あ れ R I Rる T にでき E処出 ①R 理力 ③ 上 の ② で TRANSの 1D 2 の デ ー タ は 、 出 力 さ れ て い る た め 、 こ の 1D 2は 、 NEWI こ出力される。 3 . マクロ言語 2 . プロシジャ 2 . lSAS/AFか ら SAS基 本 機 能 へ の 移植 パージョン 5 . 16の SAS/AFに あ り ま し た プ ロ シ ジ ャ が 、 SA S基 本 機 能 に 移 植 された。 プ ロ シ ジ ャ 名 は 以 下 に 示 す 通 り で あ る 。 ~ CATOUT CPORT CIMPORT DSPLAY 4 . SA Sデ ィ ス プ レ イ マ ネ ー ジ ャ ・ シ ス テ ム 4 . 1日 本 語 処 理 機 能 1) 行 コ マ ン ド KANJI シ ス テ ム オ プ シ a ン 指 定 時 で も 、 TS行 コ マ ン ド ( " ( " 、 " ( (" ) ) が 使 用できるようになった(日本語文字に対する F 1N D. C H A N G E コ マ ン ド も 制 限 付 き でサポートされる)。 こ れ に よ り 、 SA S基 本 機 能 を 導 入 す る こ と で 、 これらのプロシジャが使用可能となる。 2 ) CAPS ON文 字 化 け 先に述べたように日本語処理の表現手法が、 ス ー パ パ イ ザ 対 応 に な っ た こ と に よ り 、 CA PS ON時 の 文 字 化 け な ど が ほ ぼ な く な っ た(英小文字相当のコードを含む)。 3) メ ッ セ ー ジ フ ァ イ ル の 日 本 語 化 富士通、 目 立 環 境 で も 、 デ ィ ス プ レ イ マ ネ ージャ・システム及びフルスクリーンプロシ ジャのメッセージファイルの日本語パージ g ンが標準提供になった。 ‑249‑

5 . oS オ ペ レ ー テ ィ ン グ シ ス テ ム 手順1. ま ず 漢 字 を 入 力 で き る 端 末 で 、 漢字 データを作成する。 SA Sを 実 行 中 に 誤 っ て BY Eコ マ ン ド を 実行したり、 コ ー デ ィ ン グ 等 の 原 因 i とより、 S A S が 強 制 終 了 し た 場 合 な ど 、 G Oオ ペ ラ ンドを指定することにより、 それまでのログ プロシジャ出力、 お よ び プ ロ グ ラ ム を リ コ ー ルすることが可能となった。 goptions gdbcs dev=ibm3279; proc gslide; ; title2 h = l '日本 1' ; title4 h=2 '世界 1' title6 h=3 '宇宙 1' r u n， proc print; run; 例1. S A Sの 立 ち 上 げ 時 R ED Y SAS 手順 2 . そ の デ ー タ を 、 1B M 3 2 7 9 P C glこ 表 示 し サ ブ ミ ッ ト す る 。 す る と 以下のような出力が得られる。 出力結果 、 例 2 . S A Sの 再 立 ち 上 げ 時 REDY SAS a 日本 GO 世界 「ムつ f十 づ 二工二け寸 れが冒一ていでィフ出 あるジデつなこフソを でれ一た拾でこラる語 末わパきを常グい本 端使︑てけ正た︑て日 るが合つだいりつに え字場入ドめてよ持常 使文いて一たれにで正 がアなしコるさと分︑ 字エえとるす力こ白い 文ウ使語きと出る︑使 語ドが本でうにすはを 本一字日示よ面定ザト 日ハ文は表し画指イン 常にアで︑力てをパオ い方は変わらないというコンセプトがある。 こ の 考 え は や は り S A S / G R A P Hに お い て も 同 じ で あ る 。 つまり、 ど の よ う な 端 末 で も同じように日本語を出力させることである。 現に、 ユ ー ザ か ら 多 種 多 様 な ニ ー ズ が あ る よ うに、 メ ー カ か ら も 提 供 さ れ て い る 端 末 に わ 色々な機種がある。例えば、最も簡単に分類 するとすれば、 日本語対応のものか、 そ れ 以 外かなど。 優れたグラフィックスーパパイ ザ 、 それは、端末がグラフィックスの機能を もっ限り、 ど の 様 な 端 末 に も 日 本 語 を 出 力 さ せることができる。 それを私達は進化とよぷ。 グラフィックススーパパイザに日本語を意 識させるために、 GDBCS/NOGDBC Sと い う オ プ シ a ンが設定された。 こ の 指 定 により、端末を選ばずに日本語出力が可能と なる。例えば、 1B M 機 の 3 2 7 0 P C G ( 日本語処理機能を持たない)端末を使って出 力する場合どのようなコーディングになるか 見てみる。 通的ェ 6 ら出つ S パフ 6. 1進 化 し た グ ラ フ ィ ッ ク ス ー パ パ イ ザ S A Sの プ ロ ダ ク ト を 使 用 さ れ て い る ユ ー ザ自身は既に理解していると思われるが、 S A Sは 、 oS や 端 末 が 変 わ っ て も S A Sの 使 ︑動ウ 1 か に な C 一 ア ︒ は自ド中理と B スエる れ︑一 5 の無字 D クウす こばハンタて文 G ツト力 6 . SAS/GRAPH まとめ 今回のパージ a ン 5 . 1 8の リ リ ー ス に お いてパグはもちろん日本語処理におけるスー パパイザ等の根本的な見直しにより、 さらに 強化されたものとなった。 ソフトウェアパッ ケージとしての制限、処理上の問題点はまだ 残 っ て し ま う が 、 S A S社 と し て の 技 術 力 及 びサポート体制等を強化し、 これからもより 一層ユーザのニーズに答えるべく努力をして いきたい。 ‑250‑ 、 a

日本SASユーザー会 (SUGト . . J ) SASシステム バージョン 6 .03の概要 一 一 MVAコンセプ卜が実現するマルチレベルの統合化データ処理環境一一 宮腰光昭 SASソフトウェア株式会社 営業部企画課 An o v e r v i e wo f SAS V e r s i o n6 .03 Myakom Miyakoshi SAS Software K.K. Marketing Department Planning Section 14‑4 Kodenmacho， Nihonbash ，i Chuo‑ku， Tokyo 103 要旨 1988年 3月米国フロリダ州オランドで開催された SUGI‑13で 、 SASインスティチュートは次世代の開発 コンセプト MVA ( M uI tiV e n d o rA r c hi t e c t ur e ) を発表した。このコンセプトによって開発される SASシステムは、 多織化するコンビュータ環境で使用されるさまざまなコンビュータシステムに最小限のモディフィケーションで SAS システムを移植できる。開発言語として Cを採用したバージョン 6は、パーソナルコンビュータ・バージョンで最初に リリースされた。これまでは、 「バージョン 6 =パーソナルコンビュータ」であったが、今年から正式出荷が開始され たバージョン 6. 03では、パーソナルコンビュータだけでなく、待望の UNIXワークステーションでも使用できる。 異なるアーキテクチュアにインプリメントされた、ふたつの SASシステムは、その 90%が共通のソースコードで 記述されている。そして、これを支えるのが M V Aである。 本文では、いよいよ日本でも出荷が開始される UNIXパージョンなど、次世代の SASシステムとなるバージョン 6. 03の概要を、 M V Aを中心とした SASの統合化コンセプトとともに紹介する。 ， . ‑ . キーワード:統合化、 M V A、 P C版 SAS、 HP‑UX、 UNIX 1.はじめに これまで、多くの言語〈仕様〉が、鎌々なコンビュータ 1966年 、 1B Mメインフレーム用の統計解析ソフト ・ ah に移植されてきたが、プログラムをエディターで作成し、 ウヱアとして開発が開始された SASシステムは、 198 コンパイル、実行するまでの手I J 園やコマンドは、すべて異 4年の VAX版発表以来その対応機種を拡大してきた。 なっていた。 そして今では、メインフレーム、ミニコン、さらにパー ところが SASの場合、プログラムの作成、テスト、実 ソナルコンビュータにまで、そのカバレージを広げている。 行にいたるすべてのフヱーズで使用されるツールを、独自 さらに、パーソナルコンビュータ版からリリースが開始 のディスプレイマネージャに含めることによって、アーキ されたバージョン 6は、開発言語に Cを採用し移植性を高 テクチュアや OSを超えた操作法の統ーを実現している。 め、マルチベンダー対応をより強力なものにしている。 どのようなコンビュータでも、国囚自国とタイプすれば、 最新のバージョン 6 . 03は、今年からパーソナルコン すべてに共通な SASの世界に入れるのである。 しかも、パーソナルコンビュータとホストコンビュータ ビュータに対応、そしてこの 3月には米国で UNIXワー 、 MHL 門 (i c r 〈メインフレームやミニコン)の SASは o s tL i n k ) と呼ばれる機能で結合することができる。 o ‑ t o・H クステーションへも出荷が開始された。 . 03は、多くのソースコードを ふたつのバージョン 6 共有しており、その比率は 90%に達している。 SASのMHLは、データ交換だけではない。パーソナ そして、わずか 10%の変更で、異なるアーキテクチュ ル・コンビュータのウインドウに入力したプログラムをホ (u l t iV e n d o rA r c アへの移植を可能としたのが、 M V A 門 hi t e c t u r e ) である。 ストコンビュータで実行するプログラムの、対話式自動生 本文では、この M V Aコンセプトによって実現する、さ . 03の まざまなユ}ザーのベネフィットをバージョン 6 機能とともに紹介する。 散データ処理環境を実現するさまざまな機能が用意されて いる。 2. SASシステムの統合化コンセプト しかも、 SASは DATAステップと PROCステップ の組合せにより、簡易でフレキシプルなデ}タ処理機能を ストコンビュータで実行させる RSUBMIT機能や、ホ 成を行うプロシジャメニュー・システムなど、理想的な分 「すべてのコンビュータシステムに同等の機能と操作性 を実現すること」これがポータビィティを重視した、 S A Sの統合化コンセプトである。 ユーザーに提供できる。そして、この機能が多くのコンビ ュータシステムで使用できることにより、利用範囲はさら に広がる。 t 唱 ム Fhu qL

M V Aコンセプトにより SASシステムのソースコード は三層のレイヤーに分類される。 「多くのコンビュータで使用できる」ことと「機能の充 実」によって実現する、 「多くのコンビュータで使用でき、 あらゆるデータ処理分野に対応するカバレージの広さ」。 これが SASの統合化コンセプトである。 一番上に位置するのが APPL1CAT10Nレイヤー であり、プロシジャなどがこれにあたる。 3. 今 、 SASに求められるもの 二番目に位置するのが SUPERV1SORレイヤーで あり、 APPL1CAT10Nレイヤーのプログラムをサ 今日の多様化したハードウェア環境の中、多くの企業は ポートする様々なファンクションから成り立つ。いわば、 複数のコンビュータシステムを使用している。基幹アプリ ケーションで使用されるメインフレーム、部門コンビュー SASの共通オベレーテイング・システムに相当する部分 であり、動的なメモリー管理や 1/0の管理までをも行う。 タとしてのス}パーミニコ二人さらにオフィスに氾濫して そして、一番下に位置するのが HOSTレイヤーである。 いるさまざまなパーソナルコンビュータ。その結果、思惑 3つのレイヤーの中で、ここだけが環境、つまり実行され どおりか否かは別として、コンビュータリソースはすでに 分散してしまった。 るシステムに依存する。 すでに述べたように、全〈アーキテクチュアの異なる他 のコンビュータシステムへの移植も、全ソースコードの 1 いま多くの企業は、この分散してしまったリソースを、 0 %にあたる、この HOSTレイヤーを書き換えるだけで 完了する。 いかに結びつけるかに腐心している。 しかし、それぞれが異なったアーキテクチュアで開発さ れたコンビュータ聞を、機能的に結合するのはやさしいこ とではない。 この新世代の開発コンセプトの採用により、 SASシス テムの動作環境は、これからますます増えていく。 データベースのハンドリングにだけ、高度な生産性をもっ そして、ー異なるアーキテクチユア聞で、ソースコードの 共有を実現した、 M V Aの最初のインプリメンテーション が、バージョン 6. 03である。バージョン 6. 03は 、 ていても、トータルなソリューションは提供できない。ア パーソナルコンビュータ版が 1987年 12月に、初の U プリケーション開発のすべてのフェーズで、ベストソリュ N1X版である HP‑UX版がことしの 3月に、それぞれ ーションを提供できるカバレージの広きが重要なのだ。 米国で発表された。 SASのような第 4世代ソフトウエアに求められるのは 生産性で表現される簡便さだけではない。レポート作成と . . . . . . 応用範囲の狭い複数のソフトウヱアを組み合わせて使用 5 .パージョン 6 . 03の機能 バージョン 6. 03といえども、これまでの各プロダク することになれば、全体の生産性は減少する。ソフトウェ アの使用法を修得する時間とインタフェースの構築に多〈ー の投資を必要とするからだ。 トの機能を継承・発展させたものであるから、基本的な機 能は変わっていない。 これまで、ソフトウエアは適材適所・ TPOによって、 欠のオプションプロ 現在のところ、基本機能に加えて、 i 最も適したものを選択することが良し、とされていた。 ダクトが米国ではリリースされている。 もちろん、国産のパーソナルコンビュータ版のように、 しかし、今やアプリケーションの数だけソフトウヱアを 用意する時代ではない。 まだインプリメントされていないオプションもある。 さらに、今日の多様化したハードウエア環境に対応し、 様々なコンビュータで使用できるポータビリティも第 4世 パージョン 6. 03になって拡張された、各プロダクト 代ソフトウエアに求められる重要な資質である。コンビュ の機能については、他の文献、論文に譲り、ここではその ータシステムの変更によるアプリケーション開発への再投 中から目立つたものをいくつかピックアップし、簡単に紹 介する。 資はナンセンスである。 ユーザーが求める、これらの問題点に対するソリユーシ BASE SAS . 03はすでに用意してい ヨンを、次世代のパージョン 6 ①WHEREステートメントのサポートにより、 SASデ 。 る。それが、 M V Aだ ータセットのオプザベーションを特定条件で按き出して、 DATAステッフ'やプロシジャで処理できるようになった。 4.MVAコンセプトとは M V Aト (l u l t iV e n d o rA r c h i t e c t u r e ) は、さまざまな異 ②L o t u s / l n t e l / 門i c r o s o f tE x p a n d e dM e m o r y$ p e c i f i c a t i o なるコンビュータシステムに SASを効皐よくインプリメ を超えた拡張メモリー仕様を使用できるようになった。 ③ PR1NTTOプロシジャのサポートにより、プロシジ n(EMS) をサポート。 MS‑DOSの 640KBの制眼 ントするためのコンセプトをまとめたものである。 ャからの出力を OUTPUTウインドウ以外のファイルに 出力できるようになった。 M V Aでは、プログラミング言語として、すべてのコン ビュータシステムで Cを採用している。その結果、 SAS のソースコードは 90%のポータビリティを持つようにな った。言い替えれば、異なるアーキテクチユアを持つ OS ④ 1NF1LEステートメントの DEL1M1TTER= オプションにより、カンマやコロンで区切ったデータを読 み込むことができるようになった。他のパーソナルコンビ ュータ用簡易ソフトウヱアとのインターフェースが容易と なる。 やコニィビュータへの移植で、書換えが必要となるソースコ ードは全体のわずか 10%、ということになる。 a ﹁円υ q ' u q ' u

パーソナルコンビュータ ⑤テキストのジャスティファィや、ウインドウ聞のカット ・アンド・ベースト(切り貼り〉、タプの設定などが可能 ① IBM PC/AT、 PS/2とその互換機 となった。 ② IBM PS/55 ③ NEC PC‑98シリーズ (LTを除く〉 SAS/STAT ①これまで使用できなかったバージョン 5の多くのプロシ ジャが、新たに使用できるようになった。生存分析(L1F E ⑤目立 FM‑Rシリーズ 2020 ⑥松下 Panacom M シリーズ ④富士通 I F E T E S T)、クラスター分析 ( A C E C L U S、C L U S T E R、F R E G、L 邸 、 T R E E、V A R C L U S )が新たに追加されており、その A S T C L UN1Xワークステーション 仕様も強化されている。 ① H Pシリーズ 300 ② HPシリーズ 800 SAS/1ML ①バージョン 5に加えて、 10個の時系列関数、 8個の行 6. これからの SASシステム 列関数が追加された。 本文では、あえて、メインフレーム版、ミニコン版とい ②バージョン 5で使用可能な、 SAS/1MLグラフィッ ったハードウヱアに依存する呼び方を避けて、 SASのバ クスインターフェースが使用できる。 ージョンで表現した。 ・ a M V Aコンセプトのもとで開発される、バージョン 6以 降の SASシステムは、基本的にひとつであり、ハードウ SAS/AF ① SCL ( S c r e e nC o n t r o lL a n g u a g e ) が新たにサポートさ ヱアに依存する部分を除いて、仕様は共通のものだからで ある。 れ、よりフレキシプルなアルゴリズムで、対話式アプリケ ーションを構築できるようになった。 SCLにより、テー これからの SASシステムの仕織の差異は、バージョン プルや SASデータセットの内容に対するフィールドチヱ の違いだけで表現されることになる。 ックなども可能となる。 ②コンパイルしたフ.ログぉラムの実行モジュールを保存でき バージョン 6 . 03はその先駆けとなる次世代の SAS るようになった。 システムであり、これからも多くのコンビュータシステム ③表示画面、フィールド属性、カタログディレクトリー、 上にインプリメントされていくことになる。そして、 M V Aに代表される SASの統合化コンセプトは、ますます多 メニューの相互参照表をプリントできるようになった。 様化するであろうコンビュータ環境の中で、その真価を発 揮するに違いない。 ④画面設計やプログラムのデバッグを対話型の BU1LD セッションで行えるようになった。 SAS/FSP M u l t iV e n d o rA r c h i t e c t u r e ① SCL ( S c r e e nC o n t r o lL a n g u a g e ) が新たにサポートさ れるようになった。 APPLICATION ②他フィールドとの演算が可能になった。 ・ ・ ③ FSPR1NTプロシジャが大幅に機能強化され、 ED a 1Tモードでは、データの追加・変更・削除・ソーティン グを対話式に行えるようになった。 SAS/AF、 SAS/FSPとも SCLのサポートによ って大幅な機能強化を実現している。 SCLの詳細につい ては、他の文献を参照していただきたい。 SAS/GRAPH ①パージョン 5と同等の機能を実現している。パージョン 6. 03では、 100以上の出力装置をサポートし、 B i t s t r e a m 社から取得した 16の新たな英字フォントもサポート している。 [1'‑任、T s 入者証エ含丈 E 司3 5. サポートするコンビュータシステム 1988年 7月 31日現在、バージョン 6 . 03がサポ ートする(予定を含む〉コンビュータシステムは次の通り である。 円ノ F h υ ペU n

日本SASユーザー会 (SUGト . . J ) パージョン 6 .03で追加された 新しい統計プロシジャ 岸本淳司 SASソフトウェア側 New S t a t i s t i c a l Procedures Added i n SAS Version 6 . 03 J u n j i Kishimoto SAS Software K.K. 14‑4 Kodenmacho， Nihonbashi， Chuo ku， Tokyo 103 四 要旨 ・ ah 心 理 計 量 ・ マ ー ケ ッ ト リ サ ー チ の た め の 3つ の 統 計 プ ロ シ ジ ャ が . 0 3の SAS/STATに追加された。 パージョン 6 C D R R E S P :数量化 I I I類 PRINQUAL: 最 適 変 数 変 換 を 伴 な う 主 成 分 分 析 TRANSREG: 最 適 変 数 変 換 を 伴 な う 回 帰 分 析 本論では各プロシジャについて概説する。 DRRESP. PRINQUAL. TRANSREG . 数 量 化 I I I類 ， 最 適 変 換 ， コ ン ジ ョ イ ン ト 分 析 キ ー ワ ー ド :C 2 開発経緯 .". orrest Young ら ノースカロライナ大学の F A S社の基金によるソフトウエア研究開発 はS 9 8 4年 か ら 1 9 8 7年 の 3 年 間 に プロジェクトを 1 行った。その内容は、心理計量・マーケット リサーチ・グラフィックに関するプロシジャ の作成である。開発予定と途中経過は毎年の S A Sユーザー会 ( S U GI)で報告されている。 PRINQUALマクロ・ CDNJDINTマクロ・ 1 DPL DTプ ロシジャなどは彼らの研究グループの成果で ある。プロジェクト終了後、研究グループの arren Kuhfeldは S A S 主要メンバーであった W 社に移り、手法群の拡張・プロシジャ化にと りくんだ。彼の最新の仕事がこれから紹介す DRRESp.PRINQUAL'TRANSREG の プ ロ シ ジ ャ るC 群である。 これら 3 つ の 統 計 プ ロ シ ジ ャ は パ ー ジ ョ ン 6. 0 3の S A S に追加提供される予定である。 したがって、現在(本論執筆時)日本のユー ザーは(筆者も含めて)利用できない。本論 U G I 1 3で 発 表 さ れ た Kuhfeld a n d Young は 、 S ( 19 8 8 )の論文と、 Kuhfeld と の 私 信 に よ っ て D R R E S P 得た情報を基に書かれている。なお C とP RINQUALについては、 PC‑SAS6.02にテスト バージョンが存在するので、実行例にはそれ を用いた。 CORRESP P R D C CDRRESPは Correspondence A n a l y s i s ( G r e e n a c r e1 9 8 4 )を 実 行 す る 。 基 本 的 な 手 法 のイ也、 M ultiple Correspondence Analysisも 実行できる。入力データは分割表・ B u r t表・ 生のカテゴリカルデータのいずれでも利用で きる。 Correspondence Analysis は 、 日 本 で 数 量 化I I I類 と 呼 ば れ て い る 手 法 と 等 価 で あ る 。 Correspondence Analysis と い う 名 は フ ラ ン enzecriの 一 派 が 使 っ て い る 。 ほ か に も スの B 等価な手法が双対尺度法とか最適尺度法とか 呼ばれることがあり、この辺の歴史的事情は 1 9 8 2 )に詳しい。 西里 ( Correspondece Analysisの 算 法 を 紹 介 し よ う。次ページのプログラム中のデータは米国 における個人の情報とその人が所有している 自動車の原産国に関する小さな調査の結果か らくクロス集計した頻度の表(分割表)であ る。まず、 1つ の 個 人 情 報 カ テ ゴ リ ー の 中 で の所有車原産国の相対頻度を計算する。これ を プ ロ フ ァ イ ル と 呼 ぶ 。 こ の デ ー タ を 、 3次 元 所 有 車 空 間 に お け る 4つ の 個 人 情 報 に 対 応 する点を表す座標値と考える。 さて、この 3次 元 空 間 が 持 つ 情 報 を で き る だ け 損 失 す る ことなくより小数次元の空間、 phu phu 白 つ

data car: input x1‑x3 id $14.: label x1='American' x2='European' x3='japanese'・ cards: 37 14 51 Married 52 15 44 Married w Kids 33 15 63 Single 6 1 8 Single w Kids た と え ば 2次 元 平 面 で 表 現 す る こ と を 考 え よ う。これはいわゆる主成分分析の問題にほか ならない。 ただし、各点にかかる重みとして所有車の 次元をつぶした相対頻度を考える。たとえば 独身子持のカテゴリーに属する人は相対的に 少ないので平面決定にほとんど寄与しない。 さらに平面決定にはまったく寄与しないが、 平面との関係を知りたいという点(サプルメ ンタルポイン卜と呼ぶ)を考えることもでき る 。 こ の よ う な 各 点 に か か る 重 み を mass (質 量)とよぶ。 outc=coord: var x1‑x3; id id; run; proc print data=coord: run; ‑e‑F ‑* 一* a' 5A' g‑ 本 ‑曽 ‑古和 一* 古和 6A7 本 7‑ 本 7+* n5‑* ︒ ‑* 1‑* t‑* 1au+ S3‑ D s M' DimI Dim2 ‑.027833 0.19912ロ ー.171597 014400 ‑.013390 ‑.006385 ‑.007622 0.194699 CoJumn Coordinates American European Japanese oim1 Dim2 0.184716 0.001289 ‑.142781 0.016601 ‑.1日7342 0.016298 N' Dr N = M' DC‑1 M = 1 08S !234567 と一般化特異値分解をする。 特 異 値 の 2乗 は 分 散 で あ る が こ れ を イ ナ ー シャと呼ぶ。 1 の 特 異 値 は 無 意 味 な 解 で あ る か ら 除 く と 、 他 の 大 き な 2つ の 特 異 値 に 対 応 する M は 最 適 2次 元 平 面 の 正 規 直 交 基 底 で あ る 。 対応する座標は、 N 本 ‑本* Married l I .arried w Ktds Singte SingJe w Kids ただし、 F ︒ 一 *率 p‑* m ‑* OQd+* @ cl‑ eF* n u ‑ ‑ a T 台小 h N 司 a Row Coordinates としたとき、 R rwhνAm aS46 u‑t81 qfn see27 ‑pcg : プ ロ フ ァ イ Jレの行列 :質量の対角行列 :重心の対角行列 CS28‑96 ﹀ 859‑4 dr75m3= n‑a‑e alU70‑8f hq‑d apus‑ ︿ S1ngU1ar VaIues 0.15122 0.04200 ti ras rc Dununu epa76‑3 n1187‑6 1ct2!‑4 nrzo‑2 1eoo‑o rne‑ ploo‑D 一方、各軸に対しでも期待頻度の逆数で重 み づ け す る 。 す な わ ち 、 カ イ 2乗 距 離 を 単 位 とする。 この、点と軸とに重みをかけたユークリッ ド 距 離 系 の 中 で 、 誤 差 の 2乗 が 最 小 に な る よ うな平面を決定する。具体的には、 proc corresp data=car ーTYPE̲ ID OBS 08S OBS OBS VARS VARS VARS Married Married w Kids Single Single w Kids American European Japanese OIMl 0lM2 ‑0.027833 0.199120 ‑0.171597 ‑0.014400 0.184716 0.001289 ‑0.142781 ‑0.013390 ‑0.006385 ‑0.007622 0.194699 0.016601 ‑0.107342 0.016298 Ds Marr土 ed . w Kids Am erilcan で求められる。 同様のことをデータ行列の行と列とをいれ かえて行なうと今度は所有車に関する布置が 得られる。 2 つ の 布 置 を 重 ね あ わ せ る と 、 各 カテゴリーの対応を示す散布図が得られる。 下 の 図 は CORRESP の 出 力 を 加 工 し て GPLOT に かけたものである。 CORRESP の プ ロ グ ラ ム 指 定 は 簡 単 で あ る 。 データが分割表の形で与えられている場合は VAR ス テ ー ト メ ン 卜 中 に 変 数 名 を 列 挙 す れ ぽ よい h 生 の カ テ ゴ リ カ ル 変 数 を 扱 う 場 合 は 、 TABLESス テ ー 卜 メ ン 卜 を 使 う こ と に な る 。 ‑ .。 D n ~ n 0.0 S i出 gユe w Kids ‑ ; ， . . M aJ : : t ‑ried Japan!ese S iJ : I lg工e ‑0.25 ‑256‑ ‑0.25 "，0 。 。 。 ・ ".1on . 2 司 a

3 P R 1N Q U A L とがわかる。次の散布図は元の変数と変換さ れたスコアとの関係を表している。 PRINQUALプ ロ シ ジ ャ は さ ま ざ ま な 用 途 の あ るデータ変換プロシジャである。交互最小自 乗法を用いて最適スコアに変換するほか、非 最適変換法も数種用意されている。可能な分 析例としてたとえば、 ‑質的データの主成分分析 • Carrolの MDPREF ( 多 次 元 選 好 分 析 ) .他のデータ解析のための前処理 data socecon; input pop school emp!oνservice house: c"rds; 5700 12.8 2500 270 25000 10 10000 1000 10.9 600 10 9000 8.8 1000 3400 380013.6170014025000 4000 12.8 1600 140 25000 60 12000 8.3 2600 8200 400 10 16000 1200 11.4 9100 11.5 3300 60 14000 9900 12.5 3400 180 18000 9600 13.7 3600 390 25000 80 .12000 9.6 3300 9600 940011.4400010013000 ‑最適スコアによる欠損値推定 ‑質量混合データの要約と非線形関係の発見 .回帰分析・クラスター分析等に先立つ変数 ・ ah proc prlnQUa! data=socecon out results n=2: var monotone(pop school emp!oy service house); 冒 proc print data=resul ts: run; proc factor data=resuJts n=2: vaf tpop tschool temploνtservice thouse: run; proc pJot data=resul ts; plot tpop本 POP tschool*school tempJoν 本empJoν tservice*service thouse*house: run; qu it; Initial Factor Method: Principal Components Prior Communalitv Estimates: QNE Etgenva!ues of the Corre(etion Matrix Tota! 5 Average 1 ・ 冒 2 factors wilI be retained bv the NFACTOR criterion Factor Pattern FACTOR1 FACTOR2 叫 ζ 勾R URJV ︑ ﹄ 白O A匂 ? anuqJV 守﹄ ‑m‑ Rukdw?a1l︐R nununununu 64396 90431 07221 86739 57697 00000 白 E ! ﹄ V p i u OOE OLVS PJU門 n rpnHυ 0CMEO PSESH E4648 04205 proc prinqual オプション; var 変 換 1(変数群[/オブショ)]) ]; [変換 2(変数群[/オプション])... id 変 数 群 ; by 変 数 群 ; Variance expJained bv eacn factor FACTOR1 2.873314 次 の 計 算 例 は Harmanの 社 会 経 済 変 数 に 関 す る デ ー タ を 分 析 し た も の で 、 PROC FACTOR の マニュアル中の例と同じデータである。まず 元のデータを使って主成分分析を実行する。 次に、 PRINQUALプ ロ シ ジ ャ を 使 っ て す べ て の 変 数 に 単 調 変 換 を 施 す 。 PRINQAULか ら の 印 刷 出 力 は 収 束 情 報 の み で あ る 。 SAS デ ー タ セ ッ トへの出力中には(デフォルトでは)生の変 ' の文字を付加した変数に変 数 名 の 先 頭 に .T 換スコアが入っている。この変換スコアに対 して主成分分析を行なう。生のデータに対す る 主 成 分 分 析 と 比 べ て み る と 、 2成 分 ま で の .4危 か ら 99. 時 に 向 上 し て い る こ 説 明 率 が 93 FACTOR2 1.796660 FlnaI CommunaI itv Estimates: Tota! = 4.669974 POP 0.987826 SCHOOL 0.885106 EMPLOY 0.979306 SERVICE 0.880236 HOUSE 0.937500 PRINQUAL MTV Iteration Hjstorv Jteration Number A...erage Change Maximum Change Proportion of Variance Variance Change 2 3 4 5 6 7 8 9 0.15316 0.0424日 0.02349 0.01609 0.01303 0.01120 0.00980 0.00864 0.00740 日 。 00648 0.51197 0.14383 0.09657 0.06946 0.05328 0.04291 0.02878 0.02640 0.02285 0.01973 0.93399 0.98929 0.99445 0.99631 0.99724 0.99781 0.99822 0.99852 0.99875 0.99892 0.05530 0.00516 0.00186 0.00093 0.00057 0.00040 0.00030 0.00023 0.00017 ! 日 ‑2 5 7一 ・内 nunu's nu 551O R d dnU 200 50D l ‑‑ nu 内 U 内 unu 44909 3706 9629 9409 98・ 00 ζ 勾 'l 内 unu 37300 3037 8947 4409 DD ?a 民dwnunu 叫 20330 6294 6853 6139 98 ‑‑ 14477 1544 3677 'B フ﹄ q ぜRURdR マ ﹃? a 8000 . . ︒ ︒ eene uc v in‑‑ aett vrra naoi efpu af m tlru EDPC 数の減少 等に利用できる。 最適スコアの計算法としては、 • MTV:分 散 合 計 最 大 化 ( デ フ ォ ル ト ) • MGV:一 般 化 分 散 最 小 化 • MAC :平 均 相 関 最 大 化 の 3つ が 用 意 さ れ て い る 。 最適変換の手法には、 • OPSCORE:名 義 変 数 に 対 し て Fisherの 最 適 スコアを与える • MONOTONE: 順 位 変 数 に 対 し タ イ を 保 存 し て Kruscal の 単 調 変 換 を す る • UNTIE:タ イ を 保 存 し な い 単 調 変 換 • SPLINE: 間 隔 変 数 に 対 し d e Boor の Bス プ ラ イ ン 変 換 を す る • MSPLINE:単 調 増 加 B ス プ ラ イ ン 変 換 • LINEARE:線 形 変 換 の 6種類がある。 PRINQUALプ ロ シ ジ ャ の 一 般 的 指 定 方 法 は 次 のとおり。 proc factor data=socecon n=2; var pop school emploνservice house;

085

5CHOOL

EMPLOY

5ERV[CE

12.8
10.9
8.8
13.6
12.8
8.3
11.4
11.5
12.5
13.7
9.6
11.4

2500
600
1000
1700
1600
2600
400
3300
3400
3600
3300
4000

270
10

123456789012

6319.11
1214.53
3250.98
3580.19
3581.44
8794.01
1214.53
8794.01
9681.72
9489.82
9489.82
9489.82

込町 i
tial

TEMPLOY

T5CHOOL

TPOP

085

13.7343
10.0891
9.7745
13.7343
13.7343
9.7745
10.2984
10.2984
[1.9685
13.7343
9.8612
10.2984

[0
140
140
60
10
60
180
390
80
100

T5ERV[CE

2478.84
485.71
1164.77
1493.32
1493.32
3180.90
432.29
3263.42
3581.34
3581.34
3263.42
3581 .34

3

A

+

+

10

+

8A

THOU5E

A

A

25[42.37
1[668.42
10530.77
25142.37
25142.37
11668.42
12942.04
12942.04
19068.33
25142.37
11668.42
12942.04

246.170
‑35.952
‑35.952
196.598
196.598
92.502
‑35.952
92.502
213.136
303.640
92.502
124.206

1 obs. B c 2 obs， etc

g

AA

11

POP
5700
1000
3400
3800
4000
8200
1200
9100
9900
9600
9600
9400

フ﹄

̲NAMC
0851
0852
0853
0854
0855
0856
0857
0858
0859
085[
日
08511
08512

000DODODODOD
ODODDODODODO
DODDODODDODD
509552648523
21221111211

123456789012

̲TYPE̲
5CORE
5CORE
5CORE
5CORE
5CORE
5CORE
5CORE
5CORE
5CORE
5CORE
5CORE
5CORE

A

Legend:

Plot of TSCHOOL本5CHOOL
T5CHOOL
HOU5E 14

A
A

A

・‑
一+ーー‑‑ーーー一+ーーーーーーーー+一一ーーーーーー+ーーーーーーーー+ーーーーーーーー+一一ーーーーーー+

8

9

10

1
1

12

P!ot of TEMPlOV本EMPLOY

Logend

A E

1 ob5

40口
口

φ

3000

+

2

3
0.002554
0.000903
0.0005
0.9996

8 ・2 obs， etc

2000

φ

1000

+

A A

、

A

a

A

Elgenva!ues of the CorreJation Matrjx:
Total ; 5 A
，
.
.erage '
" 1

1.939379
1.936825
0.3879
0.9991

I

B

A

Prior Communa!itv Estirnates: ONE

3.055903
1.116524
0.6112
0.6112

14

TEMPLOY

Factor Method: Principal Components

EigenvaJue
oifference
Proportion
Cumu!ati
，
.
.e

13

5CHOOL

4
0.001651
0.001139
0.0003
0.9999

5

AA

0.000513

A

0.0001
1.0000

AA

2 factors wil! be retained bv the NFACTOR criterion
φ

一ーーーーーー一一一++++++++++++++司令 +..φ+++++++++++~・++++++一ーー- ‑句ーーー

Factor Pattern
FACTORI

0.83142
‑0.57025
0.79090
‑0.01975
‑0.54499

0.55485
0.82098
0.61117
0.99898
0.83818

TPOP
T5CHOOL
TEMPLOY
T5ERVICE
THOUSE

111111
1111222222222233333333334
4567890123456789012345678901234567890
0000000000000000000000000000000000000
0000000000000000000000000000000000000

FACTOR2

EMPLOY

T5CHOOL
0.999186

TEMPLOY
0.999053

A

=4，995282

T5ERVICE
0.998360

=1 obs， 8 " 2 obs， etc
A

FACTOR2
1.939379

Fina! Communa!itv Estimates: Total
TPOP
0.999127

A

T5ERVICE
300
+

Variance explained bv each factor
FACTOR1
3.055903

Legond

Plot of T5ERVICE本5ERVICE

A

200

+

100

+

THOU5E
0.999557
A
A

、

a

+
C

+

ー!日日

ー+ーーーー‑+‑̲.̲一一+一ーーーー+ーーーーー+ーーーーー+ーーーーー+ーーーーー+・‑ーーー+ーーーーー

o

50

100

150

200

250

300

350

400

5ERVICE
PI0t 0f TPOP京 POP

legend

" 2 obs， etc
A : t obs， 8 '

PI0 t 0 f THOUSE本HOU5E

legend:

A E 1 obs， 8 : 2 obs， etc.

THOU5E :
25000φ

TPOP :
10000 +
A

D

A8 A
A
20000

+

15000

+

A

A

5000 +
AA
A

A
A

。

A

A

B

A

AA

10000

+
ーー司‑.ー‑+‑‑+‑ー+ー
~--~--~--~--+--+--+司自+ーー+ー一+一一+ーー+ーー+ーー
ー+ーー ̲+̲̲+̲̲T̲̲T̲̲T̲̲T
φ ーーーー

φ

一ーー一一回+++++，・+令 ++φ+++φ+++++++++++++++++φ+令φ++++φφ++++ーーーーーー

1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2
901 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
o 0 0 0 0 0 0 0 0 000 0 0 000
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

o

1111122222333334444455555666667777788888999990
0246802468024680246802468024680246802468024680
OOOOOOOOOOOOODOOOOOOOOOOOOOOOODOOOOOOOOOOOOOOO
000000000000000000000000000000000000000000000口

HOU5E

POP

‑258‑

4 [変換 2(従属変数群[/オプション J ). . . J = 変 換 3(独立変数群[/オプション J ) [変換 4(独立変数群[/オブショシ J ). . . J [ / オ ブ シ ョ シJ ; output オブショ/; id 変 数 群 by 変 数 群 SCORE ROW2 SCORE ROW3 SCORE ROW4 SCORE ROW5 SCORE R 9 W6 SCORE AOW7 SCORE ROW8 TY ̲INTERC̲ X1A X市B X2A x2目 ∞ 。 0∞ 0∞ o∞ 1四3 O四J 1日3 7 . 3 9 1 . ( ) ( ) 7 . 3 9 1 . ( ) ( ) 4. 2 5 唱 ( ) ( ) 4 . 2 5 ∞ ∞ 1 4. 2 5 1 T ∞ O . 4. 25 1 . ( ) ( ) T日J 0日3 1 . 1 1 1 コ 日 1 . ( ) ( ) 1 1日J T 1日3 . 3 . 1 4 ‑3.14 唱1 1 M COEFFI TY 7 . 3 9 M MEANS TY ∞ ∞ ∞ 5 . 8 2 2 . 6 8 5.82 2回 コンジョイント分析は要因X lと X2の 分 散 分 析 主効果モデルに対し従属変数y の最適な単調 変 換 を 求 め る 。 デ ー タ セ ッ ト 中 、 Y.Xl.X2 は 変 換 前 の 生 の 値 で あ る 。 分 類 変 数 X1 .X 2 を展 開した結果は ̲ I N T E R Cーから X2B ま で の 変 数 に 収 め ら れ て い る 。 変 数 TYに は 従 属 変 数 Y を 最 適単調変換した結果が入る。ここでセル内変 動 と 交 互 作 用 効 果 は 0に最小化されている。 最 終 的 な 線 形 モ デ ル は 、 9番 め の オ プ ザ ベ ー 0番 め の オ プ ザ ベ ー ションに示されている。 1 ションには周辺平均が入っている。 次の例は変数聞の非線形関係を直接分析す るものである。次の式 y X ) x/4 + sin( に 従 う オ プ ザ ベ ー シ ョ ン が 4 0 0あ っ た と す る。このデータに対し次のプログラムを実行 する。 proc trasreg; model s p li n e(y/nknots=4)= s p li n e(x/nknots=4); output; この例は双方の変数に K N O Tが 4の 3次 ス プ ラ イン関数をあてはめている。変換の結果は次 のように表すことができる。 O r i g i円a lS c a t t e r p l o t Y F A U O たとえぼコンジョイント分析を行なうとき には次のようなプログラムを書く。 A K RF P l N K B EQ K H K D U J RGUG M J C NFG H proc trasreg; model monotone( y )=class( x l x2) /nocenter; output coefficients; K O U N X ー o∞ mMaabbaabb proc transreg オブショ/; model 変 換 1(従属変数群[/オブショ /J) ̲NAME̲ ROW1 maaaabbbb ah ̲TYPL SCORE Y87435421 TRANSREGプ ロ シ ジ ャ は 各 種 線 形 モ デ ル に つ いて交互最小自乗法を適用して最小自乗最適 なデータの線形/非線形変換を行なう。可能 な分析例として、たとえば、 ・コンジョイント分析等、最適変数変換を伴 う分散分析モデル ‑計量/非計量のベクトル/理想点選好回帰 外的展開法 ・最適変数変換を伴う単回帰・重回帰・ 多変量回帰分析 ‑最適変数変換を伴う冗長度解析 ‑最適変数変換を伴う反応曲面分析 等に利用できる。 変 数 変 換 法 と し て は 、 PRINQUALで 利 用 で き るすべての最適/非最適変換法のほかダミー 変数に展開する変換法の混合が独立変数群側 にも従属変数群側にも利用できる。変数展開 t まには、 • CLASS:離 散 変 量 を 分 散 分 析 モ デ ル の ダ ミ ー 変数に展開する。 • POINT:連 続 変 量 か ら 円 反 応 曲 面 回 帰 または円理想点回帰用新変数を作る。 • EPOINT: 連 続 変 量 か ら 楕 円 反 応 曲 面 回 帰 または楕円理想点回帰用新変数を作る。 • QPOINT: 連 続 変 量 か ら 2次 反 応 曲 面 回 帰 または 2次 理 想 点 回 帰 用 新 変 数 を 作 る 。 の 4つ が 用 意 さ れ て い る 。 TRANSREGプ ロ シ ジ ャ は デ ー タ 変 換 プ ロ シ ジ ャとして設計されているから最終的な分析を す る た め に は TRANSREGか ら の 出 力 を REG.CANC o R R .GL M .PL OT .G PL OT .G3D等 に か け る こ と に な る。一般的な指定方法は次なとうり。 叩 ・ すると次のようなデータセットが出てくる。 叩 123456789 ・ 4 h TARNSREG 259‑

W 6 CA MZC GP陪i CSRJ C Y I I ' MZZB Greenacre.M.J. 1984 Theory and Appli‑ cations of Correspondence Analysis. London:Academic Press J~VJ Kuhfeld.W. and Young.F.W. 1988 New Developments i n Psychometric and Market Research Procedure. SAS Users Group Internatinal Conference Proceedings: SUGI13. Cary.NC: SAS Institute B Z S T X T r a n s l o r 了 n a t l o n01X TX D BUO AH P刊 K J C GN H J L 西 里 静 彦 1982 質 的 デ ー タ の 数 量 化 一双対尺度法とその応用.朝倉害庖 G U M SUUE LA L BP MHJ J 参考文献 H U M X a司h T r a n s l o r m a t i o n01Y TY CA RZB C R U G OSN A K Z B HTZV O S O J OZC Y Y州 の プ ロ ッ ト は 生 の 変 数 聞 の 関 係 を 示 す 。 TY*TX は 変 換 後 の 変 数 聞 の 関 係 を 示 す 。 T X叶 の 散 布 図 で わ か る よ う な 非 線 形 関 係 と 、 TY叫 の 散 布 図 で わ か る よ う な ほ ぽ 線 形 な 変 換 によって、変換後の両変数の関係はほぼ直線 的になっている。 5 結論 CORRESP.PRINQUAL.TRANSREG の 3 つ プ ロ シ ジャ群は、いずれも極めて幅広い応用範囲と 柔軟なデータ操作性と簡潔な文法をもってい る。しかし、背景の理論の難しさと、目的が 固定されていない柔軟性のため、ユーザーの 自には刺用しにくいプロシジャと映る可能性 もある。ユーザーの別用し易さを増大させる ためにも、今後これらのプロシジャを使った 応用例が数多く発表されることを期待する。 ‑260‑ a

日本SASユーザー会 (SUGトJ ) SAS/FSPバージョン 6 .03新 機 能 紹 介 井上憲樹 SASソフトウェア株式会社技術部技術課 Overview of the SAS/FSP Version 6 .03 N o r i k i Inoue T e c h n i c a l Department， SAS Software K.K. 14‑4 I くodenmacho， N ihonbashi， Chuo‑ku， Tokyo 要旨 SAS/FSPプロダクトは、メインフレーム、ミニコン版の SASのオプシ a ンプロダ 、 SAS クトとしてパージョン 6以前から用意されていた。しかし PC版 SAS/FSPは 基本機能発表からほぼ 2年遅れて、今回のパージョン 6 . 03で追加された。今回追加され た SAS/FSPプロダクトは、パージョン 6以前のプロダクトを単に PC版に追加しただ ・ ah けではなく、新パージョンということで様々な新機能を追加したプロダクトになっている。 この論文では、新機能及び改良されたプロシジャについて紹介する。 キーワード SAS/FSP FSPRINT FSLETTER CUT PASTE はじめに MARK SAS/FSPパージ a ン 6では、データエントリ、 CUTまたは STOREコマンドで取り 出すテキストの範囲を設定する。 FIN Dまたは CHANGEコマンドでサーチ 表示、及びレポート作成等において様々な新機能が追加 する範囲の設定にも使用できる。 されている。また SASのテキストエディタにはカット ウインドウ内に限られる。 1つの アンドペースト機能が追加され、さらに強力になってい る。この新機能は、 SAS基本機能及び SAS/FSP ・ ah を含む全てのオプシ aンプロダクトに共通している。こ PASTE の論文では、特に強化または新たに追加された SAS/ SASテキストエディタ中にベーストパ ップァーの内容を挿入する。 FSPの機能について紹介する。 PCLEAR ペーストバッファーの内容を消去する。 PLIST 新テキスト編集機能 ログウインドウにペーストパップァーの 名前のリストを出力する。 SASパージ a ン 6 . 03の新機能として、スクリー SMARK I STOREコマンドを使用して表示画面 ンまたはウインドウの内容を切り出し、別の場所へ挿入 の内容を取り出したいときに、その範囲 するカットアンドペースト機能が追加された。 を設定する。ウインドウを越えて設定で きる。 次のリストは、追加されたカットアンドペースト機能に STORE 関連するコマンドと簡単な説明である。 マークされたテキストを一時ペーストパ ップァーにコピーし、マークを取り消す。 CUT マークされたテキストをウインドウから 切り出し一時ベーストバッファーに保存 UNMARK 設定したマークを解除する。 する。 ‑2 6 1一

MARK及 び SMARKコマンドは、テキスト操作の範 囲を設定する。 STORE及び CUTコマンドは、範囲 表一 1 MARKと SMARKコマンドの遣い 指定されたテキストを一時ペーストバッファーに入れる。 テキスト範囲設定条件 STOREコマンドは、範囲指定されたテキストをコピ ーした後、設定範囲を解除する。 CUTコマンドは、一 MARK SMARK STOREコマンド YES YES ーした後、テキストをテキストエディタから削除する。 CUTコマンド F 1N D，CHANGE YES YES NO NO ペーストバッファー中のテキストは、 PASTEコマン コマンド YES NO NO NO YES NO YES YES YES YES YES NO YES YES テキスト編集ノ fネル YES YES その他 NO YES 時ペーストバッファーに範囲指定されたテキストをコピ ドを使って SASのテキストエディタに挿入する。 ウィンドウサイズより長いもの 複数ウインドウに跨ったもの ボーダー及びコマンドライン カットアンドベ}ストは、どこで使用できるのか? 全てのディスプレイマネージャ・ウインドウと SAS /FSP及び SAS/AFのウインドウでウインドウ上 のテキストを取り出せる。全ての SASテキストエディ HELP及び MENUウインドウ その他の DMSウインドウ SAS/FSP タ・ウインドウでは、 CUTと PASTEコマンドが使 テキスト編集ノ fネル 用できる。また STOREコマンドは、全てのウインド その他 ウで使用できる。 ・ ah SAS/AF MARKと SMARKコマンドの遣い MARKと SMARKコマンドは、 STOREコマン SAS/FSPグローパルコマンド ドでテキストを取り出す範囲を設定するのに使用する。 また MARKコマンドは、 CUTコマンドでテキストを 切り出す範囲を設定するのにも使用できるし、 FIND 次のリストは、 SAS/FSPのプリント出力に関係 及 び CHANGEコマンドでテキストをサーチする範囲 するグローパルコマンドである。そして次の章で SAS を設定するのにも使用できる。 /FSPのプロシジャとの関連を見る。 ただし、 MARKと SMARKコマンドでは、いつ、 FONT どこで使用できるか機能的に違いがある(表ー 1)0 M ARKコマンドは、全てのディスプレイマネージャ・ウ インドウと SAS/FSP及 び SAS/AFのテキスト エディタ・ウインドウ中で使用できる。 SMARKコマ ンドは、 MARKコマンドで使用できないウインドウで も使用できる。 SMARKコマンドは、表示している複 現在のフォームのフォント情報を表 示する。 FORMNAME プリント出力のフォーム名を指定す る 。 FREE 数のウインドウに跨って、またはコマンドライン、ボー 内容をプリントキューヘリリース、 またはプリントファイルのクローズ。 ダーラインも含めたテキストを設定できる。もう一つの 重要な違いは SMARKコマンドは、現在表示している スクリーンの内容に制限される。すなわちある点に設定 PRTFILE SPRINTコマンド、 FSLET TER、 FSEDITからレターを 始めのマークを付け、ウインドウをスクロールして設定 出力するファイルの指定をする。 終わりのマークを付ける事はできない。もしこの様にス クリーンのサイズ以上のテキストを取り出したいときは、 SPRINT 複数回に分けて STOREコマンドの APPENDオプ シ a ンを使えばよい。 一2 62‑ ウインドウの内容をプリンターまた はファイルに送る。 a

フォームの効用

FSLETTERプロシジャ

FORMエントリは、 SAS/FSPのプロシジャで

FSLETTERプロシジャでは、主に次のような点
でパージ a ン 5から変更及び拡張されている。

作成した内容をプリントする為のフォ}マットを与える

• H 1GHL 1TE (M0V E、REPEAT、DEL
ETE) コマンドがなくなり、カットアンドペースト

ジンなど)。このフォーマット情報は、 FSLETTE

(例えば、文字の種類や下線のような文字修飾及びマー

Rスクリーンや FSEDITスクリーンからのレター出
力、または全ての SAS/FSPウインドウから SPR

等の機能へ鉱強、包含された。

INTコマンドを使ったときに使用される。

・同時に被数のレターまたはフォームが編集できる。
.レター編集時の環境設定ノ fラメータ設定ウインドウ

(EDPARMS) が追加された。
・ディスプレイマネージャ・ウインドウも同時に使用で

FORMエントリの傍成

きる。
・プリント出力フォームの設定がよりきめ細かくできる。

FORMエントリは、被数のパネルから構成されてお

(機種に応じてフォントや文字修飾など)

り、各々のパネル i
こプリントする為の情報を役割別に設

・

a

定する。次にエントリを構成しているパネルを紹介する。

FSLETTERプロシジャと DMSウインドウの併用
‑テキスト部とマージンの設定ノ fネル

ノ
Tージ a ン 6の重要な拡張点としてマルチウインドウ

1行の文字数、 1ページの行数、左端マージン、上端

・サポートがある。その中には全てのプルスクリーン・

マージン、下端マージン等を設定する。

プロシジャから、他の様々なウインドウヘジャンプする
ことも当然含まれている。例えば、レター編集中に、プ

‑プリントファイルパラメータ・ノ fネル

ロシジャを終了させる事なく、ディスプレイマネージャ

改ページのタイミングを設定する。

・ウインドウのいずれかを表示させることができる。ロ
グまたはアウトプットウインドウのテキストを簡単に取

‑フォントコントロール情報ノ fネル

り出し編集しているレターへ挿入できる。ディスプレイ

このパネルは、パージ a ン 6で新しく追加されたもの

マネージャ・ウインドウのいずれかを表示したいときに

である。テキストを色と属性を使ってどの織にプリン

は、単純にコマンドラインにウインドウ名を入力するだ

トするかを設定する。例えば、色が" CYAN" で属

けでよい。また元のプルスクリーンプロシジャのウイン

性が "HIGHLIGHT" のテキストはポールドフ

ドウヘ戻るには、" NEXT ウインドウ名"をコマン

ェースで、色をー RED" にすると網掛けパタ}ンで

‑

ドラインに入力すればよい。例えば、ログウインドウか

あるというように設定できる。プリンターの機種によ

ら LETTERエントリヘ戻るには、 "NEXT FS

って使用できるフォントと制御コードが違うので注意

"コマンドを実行すればよい (NEXT FSコマンド

する。図 ‑2は
、 NEC 日本語ページプリンター PC

は、活動状態の SAS/FSPプロシジャのウインドウ

‑PR 602用に FORMを作成した例である。

ヘ戻る)。

rFSLE円芭肉

， 吋
・
FSlEfTE
R:

OA02.lε T
1
l
'R (ε)

C剖 刊..nd aa盆》

N
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.XTSCR

1988'~2 円 O 八 ìrifb'i，リスト
DATE

I12FEBSd
112FEB88

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l

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l
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t
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27

J.200 210‑3304 PPC P，
t
.PER A4 S!ZE
5，
800 210・3404 C
t
iP FlLM l
.4 SlZE

LOG‑ー‑ー

28
12

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l
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岨
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白
，

Control

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F6
FF

01

Color

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a.TR<
λ lNFC
炉也ATIC
制

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S.
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:
，

51.r

!c..l.
Stop: !c..O

・
・

AEP

同
。eu:: bold f c

~_j

~_j
図 ‑2A フォントコントロール情報パネル

図一 1 FSLETTERとログウインドウ

円4U

Fhu

nノ臼

7 H1
!
'
: I.
c
;
: IJNnFRl ' NE
:

• SCL (
S
c
r
e
e
nC
o
n
t
r
o
lL
a
n
g
u
a
g
e
) の追加によって
FSEDITの裏でプログラムを実行できる。この言
語によって FSEDIT、 FSBROWSEは、単な

THIS I
S BOLD FACE

るデータエントリ、データ検索のプロシジャでなくな

E

島田岡璽罫軍事1R，;m密電話留廓可E

THIS I
S ITALIC LINE

った。 SCLについては SAS/AFも関連し、また

γHIS

別の論文で紹介するのでここでは詳しく触れない。

IS

SU~E~

SC~I~γ

THIS I
S 3D I
I
I
A
G
E
THIS

I
&
:

‑エラーまたは必須フィールドを無視する OVERRI

SUB$CRI~γ

i
T
I
i
i
霊

DEコマンドが迫加された。

下銀ライン

婁銀空

‑スクリーン編集画面のフィールド定義段階で使用する

ポ ー ル Fフ 墨 ー ス

コマンドがパージ a ン 5の FREE、 HOMEがなく

イ :?Y~:?

上付き

32+

42 =5 2

なり、 WANTED、 UNWANTEDコマンドが追
加された。その他 SCLを使う演算フィールドも作成

立体文字
下付き

できる。また属性として NODISPLAY(非表示

H20

エb
.
c
s
.
.j.
s.
A
a.
sb
.
.
v
no.
ac.Une
.
.
2

属性)が追加された。

図 ‑2B フォント使用例

1度フォームを LETTERに害1り当てる (FSLE
TTER. FORMまたは FORMコマンド)と FON

Tコマンドでレターで使用するフォント、色、震性を表
示できる。図 ‑3は
、 FSLETTERプロシジャの編
集しているときの例である。

FSlE竹 田
r

QA02 日 γπ~

c
何
。T ...nd :::)

'0
肉"
':PCP
内.02

t2FE588
15FES88
15FEB68
lSFES86

P
P
C
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.
¥
o
l
(
)
‑
tP‑A4

1200・P1ST
NPR‑NI‑1
o
I

'
.
2
0
0

ば

ば'.2
刈
コ

I
.
IfO‑200

<'‑"岨U

・プロシジャを終了せずに、別のファイルを表示できる。
.複数ウインドウをオープンできる。

19自白年 2月O A桶 I
t
品リスト

.
88
12FeB
12FEB88
12FEB
.
8a

FSLISTプロシジャでは、主に次のような点がノ f
ージョン 5から変更及び拡張されている。

された。

(E)

<
C
l
.
J
O
.
O
<U

'

• CC (キャリッジコントロール)、 NOCC、 OVP、
(オーパープリント)， NOOVPオプシ a ンが迫加

鴨

DATE

FSLISTプロシジャ

.
.
.
，
岨EA

H!N
t
，
正I

210・3JOol PPC PAP
宣R A
o
l SIZE
5，800 210・3404 (
)
‑
tp FIL~ A4 SIZE

~.200

4，500
.1，600
2，400
3，000
3，500

210・5576 PAINTEA 151NOi PAPER
~40 ・ 1000
PC‑PA201 PA1NTEA RIB
788・ 1200 2
.00 FLOPPY D1SC 5.25
788‑1400 2岨 FLOPPY D1SC 5.25
788・2200 200 FlOPPY D1SC 3.5

FSPRINTプロシジャ

FSPRINTプロシジャは、パージ aン 6で多くの

〈
ー
」
図 ‑3 FSLETTERプロシジャ編集例

新機能が追加され、まったく別物の素晴らしいレポート
ジェネレータになったと言える。 FSPRINTプロシ
ジャでは、主に次のような点がノ tージ a ン 5から変更及
び拡張されている。

• PCL (
P
r
i
n
t
e
rC
o
n
t
r
o
lL
a
n
g
u
a
g
e
) ノfネル
PCLパネルは、ページ単位でのフォントの変更、政
ページやフォントコントロール情報ノ fネルで設定でき
ないことを指示するのに使用する。

.SASデータセットのエディト及びソート
・コマンドにより表示する変数の指定、並べ変え
・新 SASデータセットの作成

.SPRINTコマンド及びカットアンドペースト機能
によるレポート作成

FSEDITと FSBROWSEプロシジャ
FSEDITプロシジャでは、主 i
乙次のような点でパ
ージ a ン5から変更及び拡張されている。

ノ
fージョン 6の FSPRINTプロシジャは、単に S
ASデータセットを表示するだけのプロシジャではなく
なった。 SASデータセットの作成、データのソート、
データの追加、削除等が行えるようになった。また表示
している変数の変更、並べ変えを行うこともできる。当
然のことながら全ての機能は、フルスクリーンで会話的
に実行される。

264‑

、

a

表示している変数の変更

P
R
O
CF
S
P
R
I
N
TO
A
T
A
=
S
U
G
I
J
.
O
AE
O
I
T;
R
U
N;

次のリストは、使用できるコマンド一覧である。 SO

R Tコマンド以外は、表示画面中でのみ有効である。実
際のデータセットは、変更されない。

COLOR

フィールドタイプごとに色と属

フィールドタイプ

性を設定できる。フィールドタ

色属性

イプには、 VAR (変数値)、

SPAINT:

虜
"W過の d

~IJ.OA

(E)

.寧.)

as

1D (1D変数値)、 VARN
AME (変数名)、 IDNAM
E (1D変数名)がある。 CO

OAT
I
. t.:.cu.o叫

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.
:
.
A
A
.
A
A
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10269 PPC‑A4
)
‑
IP‑A4
10269 (

‑3304
41.200
800 210・3404
5，

10259
10269
10272
10272
10272

t200‑P1ST
NP
f
'
¥‑Nl‑u

4.!
M
X
l 210‑5576
800 440‑1000
1，

1
.
0‑200
LO‑2t<)

2，400 788‑1200
3，000 788・1000
3，500 788・ZZOO

M
.
.
J
I
r
，
I
正
問

:
2
、
。

WFO‑200

LORコマンドは、 FORMN
AME、SPRINTと関連し
レポート出力時に重要な意味を
持つ。
‑
c
.

・

DROP 変数名

a

図 ‑4 FSPRINT初期画面

表示画面から外す変数を指定す
る。再度外した変数を表示する
には、 SHOWコマンドを使う。

FORMAT 変数名

表示上での変数のフォーマット

FSPRINTスクリーンにフォームを害リり当てる
には、 FORMNAMEコマンドを使う。また作成
しであるフォームで使用できるフォントは、 FON

フォーマット'

を変更する。 SASデ}タセッ

Tコマンドを使うことで確認できる。指定した色と

トには、指定したフォーマット

使用したいフォントが正しく対応していることを確

は反映されない。

認する。

MOVE 変数名

1つまたは複数変数の表示位置
FSPA1NT;

を移動する。

OBS

SHOW
VA R I1D

を設定する。現在表示していな

変数名

い、または表示から外した変数

SlJG1J.O，
l
. (
E)

c
。符首Nlod :
::)

どの変数をどの様に表示するか

OATE JI，(U.O(U

)
:
.
A
AA
A
.U

Ms.EEA

・
"

HU

.

12FEB8B PPC‑A4
4，200 210‑3304 PPC PAP
fA A
.
4 SIZE
lZFEB88 (
)
‑
IP‑A4
5，
800 210‑3404 I
>
1P FllU ，
1
.4 SIZE
FSPRINT: F剖 τPCP
崎 02.FC
刷但)
.
.
n
d :::)

c
。
四
割
、

、

Font eontrol InfOrlratlon
U
l
o
e Scroll 1
(
.
1
1
:
'
1
'
・

を指定できる。 SHOWコマン

臼
，
.
，

ドを使って変数を VARまたは

・

nε....ASE
Rε....RSE

AMIKAJ(E PATTE何 世

r
;
y
"
，
G肉εEN

円E
V
官A
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A
A
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y
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，

Rε....ASE

'"町内.5CAIPT
息 """pτ
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，
.
.
岨
:
:
EAL1NE

nεo

IDとして再定義することもで

a

きる。

De$crIptlon

円ED

ITALIC

a

・
<
.2:

‑C.

SORT
変数名 I

指定した変数でデータをソート

図 ‑5 FONTウ イ ン ド ウ

できる。またソートされたデー

DESCENDING タを保存することもできる。
変数名

FSPRINTプロシジャ実行例
次に FSPRINTプロシジャを使って、レポートを
作成する例を紹介する。
①

図ー 4は、次のステートメントを実行したときに、
最初に現われる表示画面である。

円
〆

D
﹁

PO

②

レポートに必要ない変数を表示画面から外す。ここ

歳 後i
こ
、 SPRINTコマンドでレポートを出力す

⑤

では変数 NUMBERを外し、 SHOWコマンドを

る。レポートには、コマンドラインやボーダーライ

使 い 変 数 DATEを 1D変数として定義している。

ンは、必要ないので SPRINTコマンドに NOC

M DとNOBORDERオプシ a ンをつける。

・

r'SP
和 NT;

SUGl.
J.OA (
E)

co
伺m n
C
l ..:)
O.H
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図 ‑8 SPRINTコマンド出力例
‑
c

図 ‑6 SHOW IDコマンド

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a

③

表示している変数のフォーマットを変更する。この

この論文では、 SASパージ a ン 6
. 03の機能につ

フォーマットは、表示に関してのみ有効で、 SAS

いて幾っかを紹介したが、その中には、 SAS/FSP
プロダクトの機能としてではなく、 SAS基 本 機 能 の 拡

データセットには保存されない。

張である部分が含まれている。例えばカットアンドペー

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スト機能や SASテキストエディタである。そのような

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ものを含めて SASの 使 用 に お い て 役 に 立 て ば 幸 い で あ
る
。
最後にこの論文を作成するにあたって、以下のようなも
のを参考とした。

④

出 力 す る 為 の フ ォ ン ト 指 定 を 行 う 。 こ れ は FORM
エントリ中のフォントを使用して出力するので、こ

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こでは COLORコマンドで各々の部分に色の指定

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4

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」

図 ‑7 フォントの指定

‑2
6
6ー

日本SASユーザー会 (SUG卜J ) バージョン 6 .03における SAS/AF および SAS/FSPの新しい考え方 今城義高 SASソ フ ト ウ ェ ア 側 技 術 部 New features of Version 6 .03 SAS/AF and SAS/FSP Software Y o s h i t a k a I m a k i T e c h n i c a l Department， SAS Software K . K . 14‑4 I くo denmacho， N i h o n b a s h i， Chuo‑ku， Tokyo 要旨 PC版 SASパージ aン 6 . 03では、 SAS/AF、 SAS/FSPがインプリメントされた。 ・ ah これらのプロダクトではメインフレームおよびミニコン版の SASパージ a ン 5で提供されている 機能をベースに大幅な機能アップが行われており、より高度なアプリケーシ冒ン関発をエンドヂー ザ・レベルで可能にしている。 追加された機能の一つに SCL ( S c r e e nC o n t r o lL a n g u a g e )がある。ここでは SCLとは何か、 また SCLの利用によりアプリケーシ a ン開発においてどのような改善が計れるかについて説明す る 。 キーワード SCL SAS/AF SAS/FSP SCLの概要 はじめに ・ ah SASパージョン 5の SAS/AF、 SAS/FSP SCLはアプリケーシ冒ンを梅築する際のスクリーン を、アプリケーシ冒ン開発支援ツールとしてそれぞれメ 管理、スクリーン上の個々のフィールドを制御するため ニューシステムの構築、データベース (SASデータセ のプログラミング言語であり、 ット)の管理に用いた場合、問題となった項目の一部に 機能および柔軟性を兼ね備えている。乙の SCLは SA は次のものがあげられる。 S/AFのプログラム・エントリおよび SAS/FSP の FSEDIT、 FSBROWSEプロシジャで使用す ることができる。(本文では FSBROWSEプロシジ ャについては触れない) FSEDITプロシジャおよび AFは SCLを使用することにより、プログラミング可 能な DATAステップと同様に機能し、ユーザがスクリ .FSEDITプロシジャにおけるフィールド間のパ 。 リデーシ a ン .SAS/AFにおけるシンボリック言語(##条件 付き実行指示子、 1 平1 宇持マクロ)の制約によるプロ DATAステップのもつ ーン上のフィールドヘデータを入力する度にそのデータ がトランザクシ冒ンとなり、データを処理する制御がユ グラム実行の制御およびメンテナンスの容易性。 ーザに渡される。ユーザ i こ渡されたデータの処理は SC SASパージ冒ン 6では、 SCLと統合することによ LI こより行い、その後再び制御がスクリーン戻るメカニ り、これらの制約を解消すると共に、さらに高度な機能 ズムとなっている。従って SCLの機能を理解すること を提供することを実現している。また、システム稼働時 が、パージ冒ン 6で提供された追加機能を知るカギとな のパフォーマンス面においても十分な考慮が施されてい る 。 る。このように SCLにより実現されるこれらの機能は また、 SCLによるプログラムは、コンノマイル・フェ エンドユーザのための対話型システムの開発の基礎とな ーズと実行フェーズの 2つのフェーズで処理される。 B るものである。 UILDプロシジャおよび FSEDITプロシジャによ るスクリーン梼築中(修正中)はコンパイル・フェーズ で 、 AFコマンド (BUILDプロシジャにより作成し スクリーン・カタログを実行するコマンドでパージ冒ン 5の DISPLAYプロシジャに相当)実行中およびデ ータセット編集中には実行フェーズで処理される。つま i 庁 nhv n〆臼

り 、 SCLによりコーディングされたプログラムはスク リーンを構築するレベルでコンパイルされ、中間コード また、 FSEDITプロシジャについては以下の通り である。 に置き換えられる。(中間コードはカタログ中に自動的 に保存される)これにより、実行時 i こ問題となる多くの 処理(プログラムを解読し中間コードを生成する処理) 持続議( j 誠 S C Ls t a t e m e n t s r e t u r n ; がセットアップ時に移されるため、実行時にはできるだ け小さなオーバヘッドでジ g プを実行することが可能と なっている。 ま説経 S C Ls t a t e m e n t s r e t u r n ; SCLの構造 SCLはいくつかのセクシ aンにより構成されている。 獄絵 S C Ls t a t e m e n t s r e t u r n ; それぞれのセクシ aンには特定のラベルがオーダされて おり、前述したスクリーンからの制御をこのラベル通じ て受け取ることができる。 SAS/AFとFSEDIT 説草絞 S C Ls t a t e m e n t s r e t u r n ; プロシジャとでは機能の違いにより、スクリーンからの 制御を受け取るタイミングが異なるため、セクシ aン数 に遣いがある。 a SAS/AFの場合は 8つのセクシ a ンで構成される。 総主総漏出 S C Ls t a t e m e n t s r e t u r n ; 以下にプログラム構成と実行されるタイミングを示す。 諸機. S C Ls t a t e m e n t s r e t u r n ; f s e i n i t : プロシジャ起勤時。 総 選 総t i n i t : S C Ls t a t e m e n t s オプザベーシ g ン起動時。 r e t u r n ; m a i n : ま 詠 革 委 t e r m : 現行オプザベーシ aンの修正時。 S C Ls t a t e m e n t s 現行オプザベーシ g ンの終了時。 f s e t e r m : r e t u r n ; プロシジャ終了時。 :ラボミ J レ 各セクシ aンはラベルで始まり RETURNステート i n i t : スクリーンが起動する直前に l回のみ実行される。 メントで終了とみなされる。 通常、当該スクリーンにおける初期処理として、 このように、タイミングに応じた個々の処理を分割し 必要変数の初期化およびデータセットのオープン て記述できるため、スクリーンの流れを容易に理解する (後述する)等を行う。 ことができ、メンテナンス性も向上した。 a l n ; 国 スクリーン上のフィールド値をモディプァイし E NTERキーを押す度に実行される。個々のトラ プログラムの構成要素 こ対する処理を行う。 ンザクシ g ンl t e r m : ENDまたは CANCELコマンドを受け取った 時に実行され、当セクシ g ンを実行するとスクリ ーンを終了する。当該スクリーンにおける後処理 を行う。 SCLステートメントには、宣言ステートメント、害J 1 り当てステートメント、条件ステートメント、 DO‑E NDプロックなどがあり、シンタックスは DATAステ ップと同様である。また、 SCL特有のステートメント や変数の他に 70種類以上の SCL関数が用意されてい る。さらに、 DATAステップで用いられる SAS関数 も使用できる。 一 268‑ (49種類) a

•V A R F M T 以下に代表的なプログラムの構成要素および機能を示 データセヴト中の変数のフォーマットを返す。 す 。 ・ V A R I N F M T データセット中の変数のインフォーマットを返す。 -ラ ~Jレ •V A R L A B E L ‑条件ステートメント デ}タセット中の変数ラベルを返す。 •D O ‑ E N Dプロックにおける L E A V E . C O N T I N U E •S U B M I T •A P P E N D オプザベーシ巨ンを追加する。 SASプログラム CDATAステップ、 PROCス •C U R O B S テップ)をサブミットする。 ・フィールド修正ステートメントおよび関数 現行のオプザベーシ巨ン番号を返す。 .ウインドウ関数 •D E L O B S オプザペーションを削除する。 表示するウインドウの位置、サイズを制御する。 ・データセット関数 ・ F E T C H (後述する「データセット・インタフェース」の項 次のオプザペーシ aンを読み込む 0 •F E T C H O B S を参照) ・ファイル関数 ・ 4 指定したオプザペーシ巨ンをフェッチする 0 ライブラリ参照名およびファイル参照名の割り当て、 •G E T V A R SASカタログおよび外部ファイルの存在チェック 現行オプザペーシ a ンの変数の値をフェッチする 0 •P U T V A R 機能。 ・フォーマット関数 現行オプザペーシ巨ンの変数の値を変更する 0 フォーマット、インフォーマットの属性チェックお •S E T 画面変数または非表示変数を SAS変数とリンクさ よびフォーマット入出力 ・マクロ関数 ( S Y M G E T . S Y M P U T ) せる。 •U P D A T E プログラム・エントリ間で値の受渡しができる 0 ・コントロール・ステートメント フェッチした現行オプザベーシ a ンを更新する。 スクリーンからの制御を受け取るタイミングを変更 •L O C A T E する。 特定の変数の値をリニアまたはバイナリ・サーチに ・配列 ・ 4 より検索する。 データセット・インタフェース プログラムの単位 SCLにはデータセットを操作するための関数が用意 プログラム・スクリーンおよび FSEDITプロシジ されており、スクリーンから入力されたデータをチェッ ャはサブルーチンとして呼び出すことができる。 SCL クする場合などリスト・データをデータセットから得る にはプログラム、ヘルプ、メニュー・エントリを呼び出 ことができる。また、データセットを検索する場合には す DISPLAY関数、 FSEDITセッシ巨ンを開始 リニア・サーチまたはバイナリ・サーチで行うことがで する FSEDIT関数が用意されており、通常の SAS きる。 関数のように呼び出すことができる。また、 SCLによ り作成されたプログラムはリエントラントなオブジェク 以下に代表的な関数を示す。 トであるため、自分自身を呼び出すこともできる。 •O P E N / C L O S E データセットのオープン/クローズを行う。 O P E N関 プログラム例 数を呼び出すと dsid (データセット id)がリ ターン・コード として返される。以後、当該デ 文末に SCLのプログラム例を示す。 ータセットの操作はこの dsidを遜じて行う。 •D E L E T E データセットの削除 0 まとめ •E X1 S T データセットの存在チェック。 •S O R T 最後に補足として、パージ巨ン 6の SAS/AF、 S 指定されたキーでデータセットをソートする。 AS/FSPを導入する場合にはできる限り EMSを使 •N V A R 用されるのが望ましい。プロシジャが必要とするメモリ データセット中の変数の数を返す。 を確保する段階でメモリ不足が発生する可能性があるか 円ノ臼 nhu Q υ

らである。 このように、パージ aン 6の SAS/AF、 SAS/ FSPではパージ aン 5での問題点を吸収すると共に、 あらゆるスタイルのアプリケーシ回ン開発を容易にかつ スピーディに行うことが可能となった。また、 SCL以 外にも便利な機能(例えばコマンド・メニューの表示な ど)が追加されている。パソコンの世界では必要不可欠 であったこの機能を是非とも早〈使っていただきたい。 参考文献 •S A SI n s t i t u t eI n c .， S A S / A FU s e r ' sG u i d eR e l e a s e 6 . 0 3E d i t i o n . S A SI n s t i t u t eI n c .， S A S / F S PU s e r ' sG u i d e R e l e a s e6 . 0 3E d i t i o n . S A SI n s t i t u t eI n c .， S A SL a n g u a g eG u i d eR e l e a s e 6 . 0 3E d i t i o n . 、 ， 一2 7 0ー

プログラム例 ー 1‑ プログラム例 送付状発行スクリーンとしてユーザはスクリーンから 送付状番号を入力する。 SCLプログラムではその番号 により、既存の送付状発行プログラム ( i n v o i c e ， 12 )を ー 2‑ スクリーンから入力された値をチェックする例として その正しい値が固定的な場合のサンプルである。ここで は正しい値を配列として持っている。 実行する。 【スクリーン] [スクリーン] C o m m a n d= = = > C o皿m a n d= = = > P l e a s ee n t e rd a t av a l u e ー ‑ ‑Print invoices‑‑‑ = = = > & v a l u e P l e a s ei n p u ti n v o i c en o . 品i n o ・ ah P r e s sE N T E Rt op r i n ti n v o i c e s . [プログラム] a r r a yo k v a l s [ 1 0 ] ( 11 0 0， 1 2 3 0， 1 4 5 0 . 1 6 7 0 . 1 7 8 0 . 1 8 0 0 . 2 1 5 0 . 2 2 4 0 . 2 3 5 0 . 2 5 0 0 ) ; g [ O :1 ] $2 5 a r r a yd s p皿s ( ' o k ' .' i l l e g a ， lP l e a s er e e n t e r .' ) ; [プログラム] i n it : r e t u r n ; m a l n ; i f( i n o < = Oo ri n o > 2 )t h e nd o ; ̲ m s g ̲ = ' E R R O R :P l e a s er e e n t e r e r r o r o ni n o ; e n d ; e l s ed o ; e r r o r o f fi n o ; i f( i n o = l )t h e ns u b m i tp r i m a r y ; % i n c l u d ei n v o i c e 1 ; e n d s u b l l l i t ; e l s es u b m i tp r i m a r y ; % i n c l u d ei n v o i c e 2 ; e n d s u b m i t ; r e t u r n ; e n d ; : t e r皿 r e t u r n ; i n i t : r e t u r n ; 皿a i n : 1 i n kl o o k u p ; l i n kp u t r e s u l t ; r e t u r n ; : t e r皿 r e t u r n ; ， ， ' ; ・ 4 p u t r e s u lt : ー 皿s g ̲ = p u t n ( v a l u e， 'b e s t 5 . ' ) 11 ' i s ' 11 d s p m s g [ i n d e x = O ] ; r e t u r n ; l o o k u p : i n d e x = O ; d oj = 1t od i . ( o k v a l s ) ; i fo k v a l s [ j ] = v a l u et h e nd o ; i n d e x = j ; l e a v e ; e n d ; e n d ; r e t u r n ; ‑271‑

また、配列 o k v a l sの値がソートされいる場合にはバイ プログラム例 ‑3‑ ナリ・サーチ手法を適用できる。 プログラム例 ‑2ー と 同 一 ス ク リ ー ン で 、 正 し い 値 が l o o k u p : h i = d i m ( o k v a l s ) ; 1 0 = 1 ; 皿i = 1; i n d e x = O ; d ow h i l e ( l o< =h i ) ; 皿i = i n t ( ( l o + h i ) / 2 ) ; i fv a l u e <o k v a l s [皿i Jt h e n h i = m i ‑ l ; e l s ei fv a l u e = o k v a l s [ m i Jt h e nd o ; i n d e x = m i ; l e a v e ; e n d ; e l s el o = m i + l ; e n d ; r e t u r n ; 可変の場合のサンプルである。ここでは正しい債を更新 o k d a t a ) 中に持っている。 可能な SASデータセット ( Eプログラム] i n i t : / 車 : SASデータセットのオープン&チェック車/ d s i d = o p e n ( ' o k d a t a ' ) ; i fd s i d = Ot h e nd o ; ー 皿s g ̲ = ' U n a b l et oo p e nt h ed a t as e t ' ; r e t u r n ; e n d ; d s i d . ' s o m e v n a皿'); v n u m = v a r n u皿( i fv n u m = Ot h e nd o ; 一 皿s g ̲ = ' V a r i a b l en o ti nd a t as e t ' ; r e t u r n ; e n d ; r e t u r n ; m a l n . 1 i n kl o o k u p ; l i n kp u t r e s u l t ; r e t u r n ; t e r m : / 車 SASデータセットのクローズ車/ c a l lc l o s e ( d s i d ) ; r e t u r n ; ~ p u t r e s u l t : /車プログラム例 ‑2ーと同様車/ r e t u r n ; l o o k u p : /車データセットがソートされていない場合車/ i n d e x = l o c a t e n ( d s i d， v n u m， v a l u e ) ; r e t u r n ; l o o k u p : /車データセットがソートされている場合車/ i n d e x二 l o c a t e n ( d s i d， v n u m . v a l u e， ' a s c e n d i n g ' ) ; r e t u r n ; 一2 72‑ a

‑4‑ プログラム例 FSEDITプロシジャで SASデータセットに保存 Y P Eと I N P D A Tとし、確認のために入力したデ する変数は T ータをもとに計算を行い、その計算結果をスクリーンに 表示させる。 [スクリーン] C O l l l m a n d=ニ=> P l e a s ee n t e rT Y P E& I N P D A TI I r2 ) T Y P E : 目 ( 1o ・ I N P D A T :ーー 4 h C A L D A T :̲ 一 一 T Y P E = l :I N P D A T * 1 0 2 :I N P D A T * 1 0 0 [プログラム] f s e i n i t : r e t u r n ; i n i t : r e t u r n ; maln; ・ ・ a i ft y p e ‑ = la n dt y p e ‑ = 2t h e nd o ; ー 皿s g ̲ = ' P l e a s er e e n t e rT Y P E1 1 ' ; e r r o r o nt y p e ; r e t u r n ; e n d ; e I s ed o ; e r r o r o f ft y p e ; i ft y p e = l t h e nc a l d a t = i n p d a t * 1 0 ; e I s ec a l d a t = i n p d a t * 1 0 0 ; r e t u r n ; t e r皿 : r e t u r n; f s e i n i t : r e t u r n ; 丹ベU i 円 qL

日本 SASユーザー会 (SUGトJ) SAS/GRAPH F o r PC V e r s i o n6 .03 矢作浩行 SASソ フ ト ウ ェ ア 掛 技 術 部 技 術 課 SAS/GRAPH For P C Version 6 .03 Hiroyuki Yahagi T e c h n i c a l Department， SAS Software K.K. 14‑4 I くodenmacho， N ihonbashi， Chuo ku， Tokyo ・ 要旨 新 た に リ リ ー ス 予 定 の P C版 S A S / G R A P Hパ ー ジ a ン 6 は 、 パ ー ジ a ン 5と の 上 位 互 換 性 を 保 ち 、 か つ 多 く の 新 し い 機 能 が 取 り 入 れ ら れ て い る 。 こ の 論 文 は 、 P C版 S A S / G R A P Hパ ー ジ a ン 6 の い く つ か の 新 し い 機 能 を . ‑ 紹介するものである。 キーワード はじめに こ の 論 文 は 、 新 た に リ リ ー ス さ れ る P C版 ‑ S A S / G R A P Hパ ー ジ a ン 6 に つ い て 紹 る た め に 使 用 す る G D E V I C E プロ 介するものである。 シジャとデバイスカタログ。 S A S / G R A P Hとは、 S A S基 本 機 能 と と も に 使 用 さ れ る オ プ シ a ンプロダクトで、 ・ a デバイスドライパ属性を変更、管理す これら新しい機能を以下の章で紹介する。 S A Sデ ー タ セ ッ ト を 入 力 し グ ラ ブ ィ ク ス 出 力する機能を提供するものである。 新フォシトの追加 S A S / G R A P Hは 、 大 型 コ ン ビ ュ ー タ ユーザ、 スーパーミニコンピュータユーザへ B i t s t r e em は 、 パ ー ジ a ン 8 2、 パ ー ジ a ン 5 等 で 以 前 からリリースされていたが、 P C版 に リ リ ー なった。 スされるのは、今回が初めてである。 これ ιの フ ォ ン ト に は 、 注 記 に 使 用できる各種記号も含まれている。 さ ら に パ ー ジ a ン 6に は 、 多 く の 新 し い 機 能が取入れられており、 1n c . の数種のフ ォ ン ト が 、 パ ー ジ a ン 6で 使 用 で き る よ う に 新 フ ォ ン ト の 例 を 図 1ζ ! 示す。 これらの機能は新し い 能 力 を 実 現 す る と と も に パ ー ジ a ン 5 との 図 1 パ ー ジ a ン 6の 新 フ ォ ン ト 上位互換性を維持している。 P C版 の S A S / G R A P Hパ ー ジ a ン 6 l こ迫加された主な機能をいくつか挙げると、 ABCabc123 • • • 文BCGbC123 ABCabc123 治 Cabc123 ABCabc123 ABCabc123 ABCabc123 ABCabc123 ABCabc123 ABCabc123 以下のものがある。 新フォントの迫加 新グラフィックス・オプシ a ン G O P T I O N Sプ ロ シ ジ ャ に お け る 新機能 SWISSXB ABCabc123 A2?~/2g i 円 phu qL

︒ ︐ uCw JU 多 〈 の 数 の フ ォ ン ト を オ ー プ ン し て (F CA 以 ﹀h t みn 令 1U ぬ守政 cc 池山必 ‑.V I ‑ ‑ a m 似vv ﹄ F4 仙 川ω A 4 Cζ ⁝品川山一⁝︒ ↑ s t‑ 実行時聞を減らしたい場合に有効である。 CH E値 が 大 ) お く と 、 ‑ ‑ l 砂 A C H E値 が 小 さ け れ ば 、 +* RESET= オプシ aン R E S E T = オプシ a ンを使用すると、 グ ラ フ ィ ク ス ・ オ プ シ a ン (GOPTION S) を デ フ ォ ル ト 値 に リ セ ッ ト し た り 、 いくつかの新グラフィ ク ス ・ オ プ シ a ン ( G O P T I O N Sス テ ー トメントなどで使用)が使用できる。 こ れ ら の オ プ シ a ンには、 FC メモリ必要量が小 さくなる一方、実行速度は遅くなる。 新グラフィクス・オプシ aン パ ー ジ a ン 6 では、 メモリ必要量が多く なる一方実行速度は速くなるのに対し、 以下のものがある。 グロ ( T I T L E、 F O O T N O T E、 P A T T E R N、 S Y M B O L、 A X 1 S、 L E G E N D ) を ク リ ア す る こ と ーパルステートメント ができる。 • • • RESET= CTEXT= HTEXT= FTEXT= FCACHE= RESET= ROTATE= オプシ a ンの値によって、 どのオプシ a ンやステートメントをリセット するかが決定される。 たとえば、 T = G O P T I O N S とすれば、 RESE すべてのグ a ラフィクス・オプシ a ンがデフォルト値にリ セットされる。 また、 RESET=GLO B A Lとすれば、 す べ て の グ ロ ー パ ル ス テ ー ト メ ン ト ( T I T L E、 F O O T N O T E、 C T E X T =、 H T E X T =且 FTEXT= P A T T E R N、 S Y M B O L、 A X 1 S、 LEGEND) がクリアされる。 オプシ aン こ れ ら の オ プ シ a ンを使用して、 テキスト のデフォルトの色、高さ、 フォントをコント ロールすることができる。 これらは以下の 2つ の 機 能 を 提 供 し て い る 。 1 . 個々のグローパルステートメントにお さらに、 グローパルステートメントにおい ては個々についてクリアすることもできる。 R E S E T = P A T T E R Nと す P A T T E R Nス テ ー ト メ ン ト だ け が たとえば、 れば、 クリアされる。 いてテキストの属性を明示的に指定す ( T I T L E、 A X 1 S、 L E G E N Dな ど ) こ と な く 、 そ の 属 性 を コ ン ROTATE= トロールできる。 おいては、 る 2 . こ れ ら の オ プ シ a ンを使用して、 CH A R Tプ ロ シ ジ ャ の B L 0 C K， P 1 E， S T A R チ ャ ー ト に お け る ラ ベ ル のフォント、高さ、色をコントロール することができる。 従来これらのラベルの属性は、 AXI Sス テ ー ト メ ン ト を 使 用 し て も 、 コン トロールすることができなかった。 こ の 機 能 は 、 T 1T L E， N 0 T E， F 0 O T N O T E， A X I S， L E G E N Dス テ ートメントに有効である。 オプシ回ン 従 来 の パ ー ジ a ンの S A S / G R A P Hに R O T A T Eま た は N O R O T A T Eオ プ シ a ン を 使 用 し て グ ラ フ の 方 向 を 変 化させることができた。 しかし、 このオプシ aンはドライパのデフォ ルトの方向ζ i左右されてしまう欠点があった。 つまりドライパのデフォルトの方向が POR T R A I T [縦 長 ] で あ る 場 合 に は 、 O P T I O N SR O T A T E と指定すれば、 そ の グ ラ フ は L A N D S C A PE [ 機 長 ] の モ ー ド で 捕 か れ る こ と に な る 。 パ ー ジ a ン 6に お い て は 、 R O T A T E = オプシ a ン で 方 向 を 明 示 的 に 指 定 で き る よ う たとえば、 R O T A T E = L A N D S C A P Eと 指 定 す れ ば 、 ド ラ イ パ の デ フ になった。 FC A C H E = オプシ a ン F C A C H E =オ プ シ a ン を 使 用 し て 、 ォルト方向にかかわりなく、横長の方向のグ P ラフが描かれることとなった。 t ; .お か つ 、 従 C上 の SA Sシ ス テ ム で 一 時 に オ ー プ ン し て 来 と 同 様 に G O P T I O N Sス テ ー ト メ ン ト おくソフトウェアフォントの数をコントロー に お い て R O T A T Eま た は N O R O T A T Eを ( 値 を 与 え ず に ) 指 定 で き る が 、 そ の 場 ルすることができる。 このオプシ a ンは、多くのフォントを使用 するグラフを描く際に、 メモリ使用量または 合のグラフの方向はデフォルトの方向によっ て決まることに注意されたい。 2 7 6 . ，

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図2

デバイスカタログの使われ方

ス ク リ ー ン 1:

" S A S H E L P. D E V 1 C E S" の
カタログスクリーン
GOPTIONS
OEVICE=EGAL ;

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バイスカタログの内容を検索し、修正するこ
とができる。
た と え ば 、 " SA SHELP
.
DEVICES" に入っているエントリを検
索するためには、以下のようにすればよい。

"SASHELP. D E V I C

E S" の カ タ ロ グ ス ク リ ー ン が 、
1に 示 す よ う に 表 示 さ れ る 。

スクリーン
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このスクリーンは、

グラフィクスエリアの

大きさ、行および列、解像度などの、 EGA
Lドライパが使用するいくつかの属性を示す
ものである。

P A R A M E T E R Sス ク リ ー ン は 、 さら
に多くの情報を示すものである。
こ の ス ク リ ー ン は 、 N E X T S C Rキ ー ( 通
常
、 シ フ ト F 9) を 押 す か 、 あ る い は D E T
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ぱにロ
れ合タい
す場カな
限るのら
制るす分な
にき正自ば
けで修をれ
だがをリけ
グとリトな
ロこトンわ
タるンエ行
カすエのら
ザ縮のらか
‑短供れて
ユを擾こし
関 S に一
を 時 A 前ピ
索理 S 正コ
検処(修に

A 1L ス ク リ ー ン の コ マ ン ド ラ イ ン に P A R
A M E T E R Sを 入 力 す る こ と に よ り 、 表 示
させることができる。
PARAMETER
Sス ク リ ー ン は 、 ス ク リ ー ン 3 に 示 す 通 り で
ある。

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このステートメントによって、 プランクの C
A T A L O Gス ク リ ー ン ( カ タ ロ グ が そ れ ま
で存在しなかったものと仮定する〉が生成さ
れる。
こ の ス ク リ ー ン を 、 ス ク リ ー ン 4 に示した。

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スクリーン 4
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ス ク リ ー ン 3:
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COPY SASHELP.DEVICES.EGAL.DEV
ここで、 E N T E Rを 押 す と 、 E G A L エ ン
トリがユーザのカタログに現れる。 これをス
ク リ ー ン 5に 示 し た 。

‑279‑

ス ク リ ー ン 5:
コ ピ ー さ れ た E G A Lエ ン ト リ

上記の例は、

け る P R O C G D E V I C Eの 使 い 方 を 示
したものであるが、 このプロシジャはライン
モードにおいても、 また非対話型でも使用す

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ることができる。

主主主主
本 論 文 は 、 S A S / G R A P Hパ ー ジ B ン
6で 使 用 で き る よ う に な っ た 新 し い 機 能 の 一
部について概観した。
これらの拡張機能及びその他の鉱張点の詳
細については、

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03

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S A S供 給 の デ バ イ ス エ ン ト リ と の 混 同 を
避けるためにエントリをリネームしておくと
よい。
た と え ば M Y E G A Lに リ ネ ー ム す
るためには、 コ マ ン ド ラ イ ン に 以 下 の コ マ ン
ドを入力すればよい。

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nを重量照されたい。
現在、

SA Sソ フ ト ウ ェ ア 闘 で は 、 国 産 機

への対応に努力を注いでいる。

RENAME EGAL.DEV MYEGAL.DEV

最後にこの論文を作成するにあたって、以

エントリのリネーム後、 ユーザーカタログの
ス ク リ ー ン が 、 ス ク リ ー ン 6に 示 す よ う に 現
れる。

下のものを参考とした。

Enhance皿ents and Changes for Version 6
SAS/GRAPH Software SUGI‑13
• SAS/GRAPH User's Release 6.03 Edition

スクリーン 6
エ ン ト リ を M Y E G A Lに リ ネ ー ム し た 後
の C A T A L O Gス ク リ ー ン
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日本 SASユーザー会 CSUGI‑j) PROC MATRIX による 逐次最小二乗推定用マクロ 竹内恵行 東京大学大学院経済学研究科 SAS Macros f o rar e c u r s i v el e a s t squares e s t i m a t i o n by u s eo f PROC MATRIX Y o s h i y u k i T a k e u c h i n i v e r s i t yo f Tokyo Graduate S c h o o lo f Economics， U 13 7‑3‑1 Hongo， Bunkyo‑ku， Tokyo 1 要旨 逐次最小二乗法 ( r巴cursiv巴 Ieast squares)は 、 時 系 列 デ ー タ の 回 帰 分 析 に お い て 、 回 . ， 帰 係 数 の 時 間 変 化 に よ る 軌 跡 の 把 握 や 、 係 数 の 時 不 変 性 (time invariant)検 定 及 び 残 差 の 分 散 均 一 性 検 定 の た め に 用 い ら れ る 手 法 で あ る 。 こ の 手 法 は SAS/Statisticsな ら び に SAS/ETSで は 提 供 さ れ て い な い が 、 PROC MATRIXに よ っ て 簡 単 i こ記述することができる。 そ こ で PROC MATRIXに よ る 逐 次 最 小 二 乗 法 推 定 用 の マ ク ロ を 作 成 し て み た の で 、 そ の 概 略 を報告する。 キーワード:逐次最小二乗法，逐次残差， CUSUM， CUSUMSQ， PROC MATR1X ( 2 )式の逆行列は、逆行列に関する補題より、 1.逐次最小二乗法 (x‑x)=(x‑x)l t t ' t ‑ l t ‑ l 時系列データの回帰分析では、回帰係数の時不変性が ー 問題とされる場合がある。経済時系列データの場合、特 に金融関係のデータでは、 r egime c h a n g巴による構造変化 ・ 4 h f t の可能性があるため、係数パラメータが時間 l こ関して一 ( 3 ) ( x ‑ x ) lx x ' ( x ‑ x j / f t~1 t ‑ l ‑t‑t t ‑ l t ‑ l t 1 + x・ 〈x‑x)1x ‑t t ‑ l t ‑ l ‑t 定であるという仮定を置くことが適当でないことがある。 と表すことができる。従って繋理すると、 b¥は以下のよ このような場合、新たな観測値が加わることによって、 うに逐次的 i こ求めることができる。 どの程度構造(回帰係数)が変動するかを考察すること b =b ‑t ‑t‑l は、係数の安定性(時不変性)の診断にとって重要であ る 。 ( 4 ) + ( x ‑ x ) lx ( y ‑ x ‑ b ) / f t ‑ l t ‑ l ‑t t ‑t‑t‑l t いま、回帰モデル i y t = x 乏 +ut t = l，...， T ( l ) について、 t時点までのデータに基づく回帰係数の推定 このように、更新方程式 [ ( 3 )ベ4 )式]によって、逐次的に 回帰係数を求める手法を逐次最小二乗法という。容易に 解るように、この手法はカルマン・フィルターの一種で 量 b¥ と 、 t‑ 1時点までのデータに基つく回帰係数の推 あり、予測方程式が明示的には存在しない特殊ケース i こ 定量 b¥‑1の関係を見ることにしよう。 相当する。 最小二乗推定量を求める正規方程式より、 実際の計算に当たっては、更新方程式 [(4)式]の初期値 bm(m~k) が必要である。通常は最初の l 個の観測 b = ( x ‑ x ) lx'y ‑t t t t " ‑ ‑ t [X' X X = [x. い .. ‑1 1ル ト xt:k× lへ' x ] ‑t y = [ y. . . . .y] " ‑ ‑ t "1 ' t b=(x‑x)lx‑y ' m m m m' m 向、 ) Ed ( ( 2 ) + x x・] 1 [ x ‑ y + x y] t ‑ l t ‑ l ‑t‑t t ‑ l " ; ' ̲ t ‑ l ‑t't となる。ここで、 ニ 値を b a s e m e n tとして最ノト二乗推定を行い、その推定値 向、 を初期値とする。また ( 3 )式の初期値も同様に ( 5 )式の右 辺の 1項目から得る。 T:s a m p l es i z巴 である。 ‑281‑

3 )式の更新方程 る他には逆行列演算を必要としないが、 ( 2. 逐次残差と時不変性に関する検定 式を書き下していくことは若干煩わしく感じる。しかし、 次に回帰モデルを(1)式から、母数の時変化を許したモ こ拡張することにしよう。次のような一般化された デル i y t t = 1，...，T x β +u ‑t‑t t u ‑ ) RU ( モデルを考える。 PROCMATRIXでは ( 3 )式のアルゴリズムが I N Y U P D Tという関 数で提供されているため、逐次最小二乗法のアルゴリズ ムを非常に簡単に記述することができる。 推定用マクロの詳細については、当日会場で発表する。 i .i .d N ( 0，(1 2 ) 我々が通常考えている回帰モデルは、上の ( 6)式のモデル 4. 実際例 では、 H : β = β ‑ ...β=β 当日会場で発表する。 0 1 2 (1 2=(11 2= . . =(1" 2==((1 2 "= . ... 1 2 T という(帰無)仮説を考えていることに他ならない。こ 参考文献 の帰無仮説の下では、逐次最小二乗法における o ne‑step a h e a dの予測誤差 v‑y‑x b t t ‑t‑t‑l の平均、分散はそれぞれ E(v)=O， E(v2)=(1 2 f となる。基準化した予測誤差 w= v / ( f )1/2 t t t E(w)=O， E(w2)=(1 2 [ 1 ]H a r v e y， A .C . ( 1 9 8 1 a )， The Econometric Analysis h i1i pA l l a n . o f Time S e r i e s， P [ 2 ]‑ ‑ ‑ ‑ ‑( 1 9 8 1 b )， Time Series Models， Philip 、 a A l la n . ( t =l，...，T) (邦訳:図友・山本訳(19 8 5 )，時系列モデル入門， 東京大学出版会) [ 3 ]S p a n o s， A . ( 1 9 8 6 )， Statistical Foundations o f Econometric Modeling， C a m b r i d g e . ( t =l，...，T) を逐次残差 ( r e c u r s i v er e s i d u a l s )と呼ぶが、これは残差 平方和に関して次のような性質を持っている。 R S S = (y ‑ X b ). (y ‑ X b ) t ‑t t‑t ‑t t‑t + w2 R S S = R S S t t ‑ l t T R S S = R S S +: r ζ w T m t = m + l t この逐次残差を用いた時不変性 Hoの検定がいくつか提案 されている。代表的なものに、次のものがある。 、 (但し、対立仮説 Hlは H :β#βor (1 2手 ( 1 2 f o ra n yt =l ， . . . ，T ) 1 t t a ①C USUM ( m = k とする) ‑ 1 T U = S t : r w j = k + l j t =l . . . . ，T S2=[1/(T K)]J 4=[1/(T‑k)]RSS j =k+1 j H 目の下では、 Ut‑N(O， T ‑ k )であるのでこれによって検 定を行う。 ② CUSUMSQ ( m~ k とする) vt=RSSt/RSST ， . . . ，T t =l H 目の下では、 V t ‑Beta[1/2(T‑t)，1 / 2 ( t ‑ k ) ]であるので これによって検定を行う。 検定の詳細については、例えば H a r v e y11 の 5 .2 .章 、 Spanos引 の 21 .5 .章を参照のこと。 3. 推定用マクロ l節で示したように、逐次最小二乗法は初期値を求め ‑282

日本 S ASユーザー会 C S U G I ‑ j ) SASによる銀行財務データの検索 鷹野三千代 一橋大学情報処理センター 要旨 一 橋 大 学 情 報 処 理 セ ン タ ー で は 日 本 経 済 新 聞 社 の 「 日 経 金 融 財 務 デ ー タ ( 銀 行 )Jを 購 入 し ， 研 究 者 や 学 生 が 検 索 を 容 易 に 行 え る よ う .SASデ ー タ セ ッ ト の 形 に 変 換 し て 公 開 し て い " " る。利用者の要望‑は .00銀 行 に つ い て .00年 か ら 0 0年 ま で の .00と い う 財 務 項 目 に つ い て の デ ー タ が 欲 し い と い う こ と で あ り ， こ の よ う な デ ー タ の 抽 出 は SASの 得 意 と す る と こ ろ で あ る 。 一 方 ， 結 果 の 利 用 の 観 点 か ら み れ ば ， 検 索 だ け で 終 了 す る ， 結 果 を SASで 分 析 す る，結果を他のソフトの入力データとする場合などがある。そこで，これらの目的別に検索 用S ASプ ロ グ ラ ム 例 を 作 成 し ， 併 せ て 提 供 し て い る 。 キーワード: 金 融 財 務 デ ー タ データベース 銀行 1.はじめに 5 0社 これから述べる「銀行財務データ」とは，日本経済新聞社が全国の銀行，相互銀行 1 余りについて. 2 5 2財 務 デ ー タ 項 目 を 収 録 し て い る 「 日 経 金 融 財 務 デ ー タ ( 銀 行 )Jの こ と で 974年 9月 期 以 後 の デ ー タ で 構 成 さ れ て い る 。 あり，これは 1 ACOM M760/6)ではこれを購入し， 一橋大学情報処理センター(コンピュータシステムは F ~ 研 究 者 や 学 生 が 検 索 を 容 易 に 行 え る よ う に す る た め .SASデ ー タ セ ッ ト の 形 に 変 換 し て 公 開 している。 2 . 利用者の要望 利 用 者 の 要 望 は .00銀 行 に つ い て .00年 か ら 0 0年 ま で の .00と い う 財 務 項 目 に つ い て の デ ー タ が 欲 し い と い う こ と で あ り ， こ の よ う な 検 索 ( デ ー タ の 抽 出 ) は SASの DATAステ ップで簡単に行うことができる。一方，検索結果をどう利用するかという観点からみれば， 検 索 だ け で 目 的 を 終 了 す る 場 合 ， 結 果 を SASで 分 析 す る 場 合 ， 結 果 を SAS以 外 の ソ フ ト の 入 力 デ ー タ と す る 場 合 な ど が あ る 。 そ こ で ， こ れ ら の 目 的 に か な う 検 索 用 SASプ ロ グ ラ ム 例 を 作 成し，データと併せて提供することとした。 3 . SASデ ー タ セ ッ ト へ の 変 換 日経のデータは概略，表・ l のような M Tで あ り ， 単 純 に デ ィ ス ク に 落 と す と デ ー タ 量 と し て は高句 1 7MBとなる。 円 ぺU nノ臼 口 o

表. 1 日経金融財務データ M Tの 概 要 収録銀行 1 5 8社 収録項目 4 1 5(内，財務項目 2 5 2 ) 収録期間 1 9 7 4年 9月 期 以 降 レコード長 3 0 0 0.l{イト 総レコード数 お 句3 2 0 0レコード 収録項目の中には検索利用者にとって無意味な項目もあるため，それらはS ASデ ー タ セ ッ トに変換する際，除くこととした。 各項目には，それぞれの内容を表わす意味ある変数名をつけたかったが，今回はそこまで できなかった。これは筆者の知識不足と怠慢によるものであり，後述するように，変数名と 、 しては単純な連番を割りふるにとどまっている。 SASデ ー タ セ ッ ト へ の 変 換 プ ロ グ ラ ム を 図 ・ 1に示す。 a 図' 1 SASデ ー タ セ ッ ト へ の 変 換 プ ロ グ ラ ム II問問問 MMMM# J08 ， 'SASDATA'， CLASS=D， MSGCLASS=H 11* /付 S A S データセットに変換 11* 11* 11* II 8Y M.TAKANO USED 88.06.08 EXEC SAS D1SP=SHR II1NDATA DD DSN=DATA.@MG1NKOU， IISASOUT DD DSN=DATA.G1NKOU， D1SP=(NEW， CATLG)， II UN1T=SYSDA， SPACE=(TRK， (200， 10)) IISYS1N DD DATA SASOUT.G1NKOU; ARRAY DATA(*) D1 ‑ D200 D251 ‑ D302 ; 1NF1LE 1NDATA ; 1NPUT (200本 PD6.0) +300 (D1 ‑ D200) (52本 PD6.0) +114 (D251 ‑ D302) (11本 PD6.0) +288 (Z322 ‑ Z332) +676 ￥35. NAME￥ CODE 5. 4.; TERM * DO 1=1 TO 252; ・ 1F DATA(1) = ‑99999999999 THEN DATA(1) ー ‑ . ， END; 本 DROP 1; PROC PR1NT; 1* 11 上記プログラムにより変換されたデータセットの大きさは約1 0 M Bである。 4 . 検索プログラム ここでは，利用者にアナウンスした内容を記述して，検索プログラムの説明に変える。 4 .1 検 索 の 準 備 検索するためには，どの銀行の，どの決算期について，どの項目が欲しいかを，後に掲載の ‑284‑ 、 a

3つ の 資 料 に 基 づ い て 調 べ て お く こ と が 必 要 で あ る 。 資料l 銀行財務データ収録一覧 資料2 財務データ項目説明書 資料 3 属 性 デ ー タ 項 目 説 明 書 AS変 数 名 を 指 定 し て 行 う が ， 収 録 デ ー タ に 対 応 す る SAS変 数 名 の 概 略 は 表 ・ 2 実際の検索はS の通りである。 表. 2 検 索 の た め の SAS変 数 名 の 概 略 検索項目 SAS変 数 名 資料 財務データ項目 0 1 ~ 0200 資料2 ( 2 5 2項 目 ) 0251 ~ 0302 Z322 ~ Z332 ~ 資料3 NAME(英 文 銀 行 名 ) 属性データ項目 ( 14項 目 ) CDOE(銀 行 コ ー ド ) TERM(決算期) このうち，変数 N AMEだ け が 文 字 デ ー タ で あ り ， 他 は す べ て 数 値 デ ー タ で あ る 。 ASプ ロ グ ラ ム は ど の よ う に 作 成 し た ら よ い か 述 べ る 。 プ ロ グ ラ ム 作 次に検索のためのS 成を容易にするため，利用者がよく使うと思われる 4 種類のパッチ用プログラム例を作つで ある(表・ 3 検 索 プ ロ グ ラ ム 例 一 覧 ) 。 こ れ ら の 例 は ， い ず れ も デ ー タ セ ッ ト の メ ン パ と し て 用意されているので，まず自分の目的に合ったメンバを各自のデータセットに複写する。 その後，メンパの中身に対して必要な修正・編集を施してから実行する。 表. 3 検索プログラム例一覧 メンバ名 ・ ah 主 t . s ; 機 能 備 考 EX1 検索結果をプリンタに出力する EX2 検索結果を自分のS ASデ ー タ セ ッ ASに よ る 分 析 に 使 え る 。 結果は，即.S トに出力する EX4参照。 検索結果を普通のデータセットに O1 Tにより，修正・編集ができ 結 果 は .E 出力する AS以 外 の デ ー タ 入 力 に 使 え る 。 る 。 S EX3 EX4 EX2で 作 成 し た SASデ ー タ セ ッ ト の 読み込み 4.2 検 索 プ ロ グ ラ ム の 例 四つのプログラム例について説明する。 4.2.1 E X 1 検索結果をプリンタに出力する E X1の プ ロ グ ラ ム を 図 ・ 2に示す。 白 Fhd qL o

図. 2 E X 1の プ ロ グ ラ ム IIKKKKKKK# JOB ・ ，NNNNNNNN'， CLASS=B 阿 ，SGCLASS=H /1本 EX 1 検 索 結 果 を N L Pに 出 力 す る 例 ﹄白 E. ︐ 1* /本 <= 8603 BY COOE ② *1 ③ 本/ ; ④ データ項目の指定 N L Pへ 出 力 す る PROC PRINT; VAR COOE NA阿 E TERM ① 定 1ij 川 ドト TERM 87.10.02 R‑る 山一せ h一 さ 同一致 A 7903 <= 国 期間の指定 1* lF 'znRnRnR ‑nununu r ︑ 戸 E ﹁ ヲ'ヲ'ヲ'ヲ E ﹁ 円 ununu J nununU44 nunununu E ﹁ 行 銀1367 'e E ﹁ pし Pし Pし Pし Rυ u 円 nunu nunununu F炉・ T E A ‑ ''== ‑ 、 ''' I‑nU OATA AAA; r . SET SASE 一 山一 宇佐 川一名 IISYSIN PU‑nu AH ?l AH /1M， BY 阿.TAKANO nu p a M川 Aqs unu /1本 /1* /1本 /1 *1 *1 a 01 04 05 06 012 020 0251 ‑ 0302 Z322 Z329 Z330 ; /本 /1 く解説〉 ①銀行財務データが格納されているS A Sデ ー タ セ ッ ト の 定 義 。 ② 銀 行 財 務 デ ー タ を 読 む に は. O A T Aス テ ッ プ の S E Tス テ ー ト メ ン ト で .2レ ベ ル の デ ー タ セ ット名を指定する。 テ'ータセッ G I N K O Uと 固 定 ③ 銀 行 の 検 索 は .1 つの 1 F ステートメントで銀行コード(変数名 C O O E )を 指 定 し て 行 う 。 こ の 例 で は 4銀 行 が 抽 出 さ れ る 。 す べ て の 銀 行 を 検 索 対 象 と す る と き は ， こ の 1 Fス テ ー ト メ ン トは不要である。 ④ 期 間 の 検 索 は .1 つの 1 F ステートメントで決算期(変数名 T E R M )の 始 め と 終 り を 指 定 し て 行 う 。 こ の 例 で は .1 9 7 9年 3月 期 か ら 1 9 8 6年 3月 期 ま で が 抽 出 さ れ る 。 全 期 聞 を 検 索 対 象 と Fス テ ー ト メ ン ト は 不 要 で あ る 。 するときは，この 1 ⑤プリンタへの出力はP R I N Tプ ロ シ ジ ャ で 行 う 。 V A Rス テ ー ト メ ン ト で ， 出 力 し た い 変 数 名 を 書 き 並 べ れ ば よ い 。 こ の 例 の よ う に .C O O E .N A M E .T E R Mの 3 変数は，先頭に必ず出力してお い た 方 が よ い だ ろ う 。 出 力 さ れ る デ ー タ の う ち .N A M E(銀行名)だけが文字データである。 変数の指定は. 0 2 5 1 ‑0 3 0 2の 例 の よ う に ， 略 記 し で も よ い 。 0 0万 円 で あ る 。 該 当 す る デ ー タ が な い ， い わ ゆ る 欠 損 出力される財務データ項目の単位は1 値 は .(ピリオド)で出力される。 B Yス テ ー ト メ ン ト で B Y C O O E 286‑ 、 a

と指定すると，銀行ごとに整理されて出力される。その必要がなければ，このB Yス テ ー ト メ ントは不要である。 4 . 2 . 2 E X 2 検索結果を自分のS A Sデ ー タ セ ッ ト に 出 力 す る E X 2の プ ロ グ ラ ム を 図 . 3に示す。 図. 3 E X 2の プ ロ グ ラ ム IIKKKKKKK# JOB ， 'NNNNNNNN'， CLASS=B， MSGCLASS=H 11* EX2 II本 検 索 結 果 を SASデ ー タ セ ッ ト へ 書 き 出 す 例 11* BY M.TAKANO II本 II 87.10.02 D D名 を 一 致 さ せ る SA DISP=SHR SNろOATA.GINKOU， DS )r =KKKKKKK.SASDATA， DISP=(NEW， CATLG， DELETE)、 ， IT=SYSDA， SPACE=(TRK， (20， 10)) r ‑ ‑w * IISYSIN !}Q DATA 以 工 AAA; SET SASD.GINKOU; 1 . ・ ② ③ 1* 銀行コードの指定 IF CODE 70001 OR CODE = 70003 OR CODE 70006 OR ; CODE 70157 4 IF 本/ 1* 期間の指定 7903 <= TERM <= 8409 ④ e e a J w 円U 弓ζ 烹J ﹃ d BY CODE ; ⑤ 44 EJ 句 ζ υ n u 円 nu 句 ζ D03 マ RJRU マ L RU AU 内 〆 ﹄ 'h ι 'nununy 1* 以 下 SA Sに よ る 分 析 を 続 け て も よ い PROC PRINT; VAR CODE NAME TERM 44 句ζ ' J R川 M 一 m川U マ s ︑︐︐ ︑‑EISL'itIJ J 44 勺︐﹄ ︑ 個 J 弓ζ ︐︐ .︐ υ n 円U O 本 d U 円 勺︐﹄門 F マ D03 司 烹 コn u マL υ n υ uny ι 'n AU 内 〆 ﹄ 44 弓ζ ? J データ項目の指定 CODE NAME TERM 本/ ; n u n u マL 1* KEEP h /本 II ~ く解説〉 ①検索結果を出力する自分のS A Sデ ー タ セ ッ ト の 定 義 。 KKKKKKKは 各 自 の 課 題 番 号 に 変 え る。データセット名，データセットの大きさは，適宜変える。 ② D A T Aス テ ー ト メ ン ト に お い て ， 出 力 す る S A Sデ ー タ セ ッ ト 名 を 2レ ベ ル で 指 定 す る 。 D A T A O U T1 .A A A ト ①で定義したデータ セットの D D名 の識別名，適宜 ③銀行財務データを読むためのS E Tス テ ー ト メ ン ト 。 銀行コードの指定，および期間の指定については前例と同じ。 ④自分のS A Sデ ー タ セ ッ ト に 出 力 し た い 項 目 を .KEEPス テ ー ト メ ン ト で 指 定 す る 。 こ こ に 並べた変数だけが出力される。 ⑤この位置で，新規に作られたS A Sデ ー タ セ ッ ト O U T1 .A A Aに つ い て 分 析 を 続 け て も よ い 。 こ の 例 で は ， 念 の た め .P R1 N Tプ ロ シ ジ ャ で 検 索 結 果 を 印 刷 さ せ て い る 。 普 通 は ， こ の ジ ョ ブ は 検 索 出 力 だ け で 終 ら せ ， 結 果 の 分 析 は .E X 4の 例 を 参 考 に し て 新 た な ジ ョ ブ と し た 方 が 効 ‑287‑

率がよいであろう。 4 . 2 . 3 E X 3 検索結果を普通のデータセットに出力する E X 3の プ ロ グ ラ ム を 図 . 4に示す。 4 E X 3の プ ロ グ ラ ム 図. IIKKKKKKK# JOB ， 'NNNNNNNN'， CLASS=B， MSGCLASS=H 11* 11* E X 3 検索結果を普通のデータセットへ書き出す例 BY 問 .TAKANO 87.10.02 11* II EXEC SAS IISASD DD DSN=DATA.GINKOU， DISP=SHR IIOUT2 DD DSN=KKKKKKK.問Y.DATA， DISP=(NEW， CATLG， DELETE)， ) II ~IT=SYSDA ， SPACE=(TRK ， (5 ， 2) ， RLSE) ， l一 一 ① II DCEJ ー も 仇 . E . . CFM=FB， LRECL=160/BLKSIZE=1600) J IISYSIN DD * DATA AAA; SET SASD.GINKOU; ② 1* lF CODE ・ ・ *1 CODE CODE CODE a レコード長を一致させる *1 lF 8409 ; トへ書き出す *1 *1 ③ ④ 1* 結果を日本語プリンタへ書き出す PROC PRINT; VAR CODE NAME TERM D1 D6 D12 D20 D27 D31 D37 D38 D47 *1 、 L ;I ⑤ 1* II 、 く解説〉 a ①検索結果を出力する自分のデータセットの定義。 K KKKKKKは 課 題 番 号 。 デ ー タ セ ッ ト 名 ， データセットの大きさ，レコード長，ブロック長は，適宜変える。レコード長 ( L R E C L )は，出 力 デ ー タ の lオ ブ ザ ベ ー シ ョ ン の 長 さ に 合 わ せ る と よ い が ， 2 55バ イ ト 以 下 で な い と ， あ と で P F Oの E O I Tに よ る 編 集 が で き な い の で 注 意 す る こ と 。 lオ ブ ザ ベ ー シ ョ ン の 長 さ が 長 い と き は，複数レコードに分けることも考慮すべきである。 ②銀行財務データを読むためのS E Tス テ ー ト メ ン ト 。 銀行コードの指定，および期間の指定については前の例と同じ。 L Eス テ ー ト メ ン ト を 使 う 。 ③ 普 通 の デ ー タ セ ッ ト に 書 き 出 す に は ， F1 F I L E O U T 2 ‑?一 ①でデータセット LRECL 1 6 0 二 eコ ー ド 旬 ‑本‑ ま定義した0 0名 レコード長については①の注意事項を参照のこと。①で指定したレコード長と，③で指定 したレコード長が異なる場合は後者のレコード長となるが，混乱しないよう一致させてお ‑2 8 8

いた方がよい。 ④ P UTス テ ー ト メ ン ト で ， 書 き 出 す 変 数 名 ， フ ォ ー マ ッ ト を 指 定 す る 。 COOEが 数 字 5桁. NAMEが 文 字 3 5桁 ， TERMが 数 字 4桁 ， 0 1か ら 047の 9変 数 が そ れ この例では， 2桁 で 書 き 出 さ れ る 。 SAS以 外 の ソ フ ト の デ ー タ 入 力 と し た い と き は ， そ れ な り の ぞれ数字1 フォーマットを指定する。 UTス テ ー ト メ ン ト で 書 き 出 し た 変 数 に つ い て ， プ リ ン タ 出 力 を し て お く ⑤確認の意味で， P とよい。 4.2.4 E X 4 EX2で 作 成 し た SASデ ー タ セ ッ ト の 読 み 込 み EX4の プ ロ グ ラ ム を 図 ・ 5に示す。 図. 5 EX4の プ ロ グ ラ ム IIKKKKKKK# JOB ， 'NNNNNNNN'， CLASS=B， MSGCLASS=H 11* 11* 11* 11* ・ ・ a II本 II EX4 EX2で 作 成 し た SASデ ー タ セ ッ ト の 読み込み例 87.10.02 BY M.TAKANO EXEC SAS IISASI比 JLD DSN=KKKKKKK.SASDATA， DISP=SHR IISYSIN DD 正 以下 SASに よ る 分 析 に は い る *1 t﹄ E13J F 弓ζ 4ム コ n u 弓ζ ︐ . n u n u ヲ 弓ζ n U F 弓ζ D03 JZJ コn u ' L RU 一 一 守 nunu 門ヲ υ︐ ム弓 ζ ヲJ 4 R以内 L PROC PRINTi VAR CODE NAME TER問 u ' au / 本 0 0名 を 一 致 さ せ 石 ︑ DATA BBB; SET SASllr.百五; ① ② 一一一一一③ /本 11 く解説〉 ① E X 2で 検 索 し た 結 果 を 保 存 し で あ る 自 分 の SASデ ー タ セ ッ ト の 定 義 。 ETス テ ー ト メ ン ト で 読 む べ き SASデ ー タ セ ッ ト 名 を 2レ ベ ル で 指 定 す る 。 ② S ・ SET 4 h SASIN.AAA ーすー な〉で定義したデータ) ~こ / EX2の ② で 書 き 出 し た と き ③すぐにS ASに よ る 分 析 に は い れ る 。 こ の 例 で は ， 確 認 の た め ， P R1 N Tプ ロ シ ジ ャ で デ ー タ を印刷させている。 5 . おわりに 銀行財務データはここに示した方法で公開を試みたが，さらに，検索に続くデータ分析に 適した方法が追求されるべきである。利用者の意見を参考に今後の改良を行いたいと考え ている。 一橋大学情報処理センターでは，ここにあげた銀行財務データの他に，日本開発銀行の企 業財務データ，連結企業財務データなどを所有している。いずれも，商学，経営学，経済学等 の研究には重要なデータである。今後これらのものも，今回と同様な方法で検索できるよ うにするため，整備を進めて行く予定である。 ‑289‑

く参考文献〉 N E E O SI日 経 金 融 デ ー タ ( 銀 行 ) 磁 気 テ ー プ 説 明 書 」 日 本 経 済 新 聞 社 デ ー タ パ ン ク 局 中山和彦監修I.S A Sに よ る デ ー タ 解 析 」 基 礎 編 ， 丸 善 その他.S A Sの 関 係 マ ニ ュ ア ル く資料 1 > 銀行財務データ収録一覧 番号 銀行コード 1 2 3 4 5 6 7 B 9 10 70001 70002 70003 70004 70005 70006 70007 70008 70009 70010 銀行名 INDUSTRIAL BANK OF JAPAN LONG‑TER阿 CREDIT BANK OF JAPAN NIPPON CREDIT BANK DAI‑ICHI KANGYO BANK 問 ITSUI BANK FUJI BANK 問 ITSUBISHI BANK KYOWA BANK SANWA BANK SU阿ITO阿o BANK 収録始期 収録終期 7409 7409 7409 7409 7409 7409 7409 7409 7409 7409 8703 8703 8703 8703 8703 8703 8703 8703 8703 8703 以下省略 く資料 2 > 、 a 財務データ項目説明書 。原則として各行の有価証券報告書の基準による。一部の項目については日程の 財務基準により組み替えてる。 0 0万円。 1 0 0万 円 未 満 は 四 捨 五 入 に よ る 。 。単位1 @SASプ ロ グ ラ ム の 中 で は ， 先 頭 に 記 入 し で あ る 01‑0302の 変 数 名 で 識 別 す る 。 資 産 123456 DDDDDD ① 現 金 預 け 金 合 計 ②+③ @現 ③預 付 金 通貨金よび通貨と同一視できる小切手、手形の民地金銀、外国通丸 金 日本信銀氏行当座預け金、均替決済預付金』他金融機関への預け金、郵便毎替貯金、金銭 の 譲渡性預け金を含む @ コ ー ル ロ ー ン ⑤買 入 手 形 @ 有 価 箆 券 合 計 手元資金を一時的かつ短期 K運用する手段とし τ行う短資業者等への短期貸付金b 手形劃引市有畠 κをい τ取得した銀行毎出手形金よび単名手形(貸付金勘定で処理吉れ ていたもの)。 ⑦+@+⑥+⑬+⑪ 以下省略 く資料 3 > 属性データ項目説明書 @SASプ ロ グ ラ ム の 中 で は ， 先 頭 に 記 入 し で あ る 変 数 名 (Z322‑ T E R M )で識別する。 Z322 ⑧ 日経業種コード 長 期 信 用 銀 行 … 47461 都 市 銀 行 … 47462 地 方 銀 行 … 47463 信 託 銀 行 … 47464 相 互 銀 行 … 47465 証 券 コ ー ド 協 議 会 の 4桁 コ ー ド 。 上 場 廃 止 会 よ び Z323 ⑨ 株式コード 来 上 場 は 9999 ( た だ し 上 場 廃 止 銀 行 の 株 式 コ ー ド は 上 場 廃 止 日 か ら 11カ 月 間 は 上 場 I 専の株式 コードを収録してある) Z324 ⑨ 金融コード 金 融 機 関 共 同 コ ー ド 管 理 委 員 会 の 4桁コード。 以下省略 ‑290‑ 、 a

日本 SASユーザー会 ( S U G I ‑ J ) 米国職業被曝解析の図形出力 熊漂 蕃* 0長谷川征四郎** *日本原子力研究所 長屋誠一郎** 料住商コンビューターサービス暢 SAS Graphs o fU . S . Occupational Exposure Analysis S h i g e r u Kumazawa* S e i s h i r oH a s e g a w a * * S e i i c h i r oN a g a y a * * *J a p a nA t o m i cE n e r g yR e s e a r c hI n s t i t u t e u r a， I b a r a k i‑ k e n， 319‑1 1 JAPAN T o k a iィn * *S u m i s h oC o m p u t e rS e r v i c eC o r p . 51‑1ー 7 ，K a m e i d oK o t o ‑ k u， T o k y o， 136 JAPAN 要旨 . . SUGI‑J'88論文集にある「米国職業被曝解析」では、米国環境保護庁の職業被嘩評価 の慨要、日本原子力研究所がこの 1 9 8 5年評価を共同で進めている理由、またとれへの S A Sソフトウエアの利用を報告した。本報は米国職業被曝解析の結果を S A Sグラ フとして出すための図形出力コードの概要と出力例を示すものである。併せて、米国 における職業被職の 1980 年評価及び 1960~1985年に至る動向を提示する . キーワード:職業被曝:米国環境保護庁; SASグラフ; 1 2 はじめに 米国職業被爆解析では、図形出力として、 あらゆる線源からの電離放射線による総被 ・ a S A S図 形 出 力 コ ー ド シ ス テ ム 1960 曝を国民一人当たりに平均化すると、自然放 ある歴年におけるいくつかの要約図と、 射 線 の 寄 与 が 8割 、 人 工 放 射 線 の 寄 与 が 2割 年 以 降 に お け る 5年 お き の い く つ か の 年 代 推 程度である。人工放射線の寄与のほとんどは 移図が作成される.このうちの主要な図とし 診断・治療による医療被蟻である。職業被曝 て 対 象 に し た の は 表 1 に 示 す 20で あ る . 最 初 は人工放射線の寄与分の 1%程度に止まる。 の 5つ が 歴 年 ご と の 要 約 図 、 残 り が 年 代 推 移 しかし、職業上被曝する者は高い被爆を受け 図 で あ る . 年 代 推 移 図 の 内 、 G0071~ G007Aは る可能性があるので、職業被爆の動向を的確 複数小分野の職業人グループを対象にすると に把揮しておくことが必要である。 き、 米国において、職業上被曝すると推定され 5分 野 と 全 米 ご と に 作 図 し な け れ ば な ら ない。従って、図形出力の全体をシステム化 る人員は、 1960年 の 人 口 1000人 当 た り 3人 か ら 1980年 に は 6 人 と 2 倍 に 増 加 し た 1) 。 こ の しておいた方が効率的である. ように、職業被曝の年代的推移を連邦放射線 テムである.入力となるデータフ 7 イルは基 防 護 指 針 の 制 定 さ れ た 1960年 以 降 た ど っ て 将 本 的 に DOSE̲AGE，PREDICT，HEDICINE， 図 1は 表 1 に 示 す 図 の 図 形 出 力 コ ー ド シ ス 来の動向を予測しながら、特定の暦年におけ INDUSTRY，NUCLEAR の 5 つ で あ る 。 DOSE̲AGE る職業被曝を評価するというのが、米国環'境 は分野、小分野、歴年、性別、年俸区分、線 保護庁の職業被爆評価法である。この方法は 量区分、人員、集団線量を変数とする主要フ r1980年 評 価 」 の と き に 開 発 さ れ た ァイルで、ほとんどの図がこのファイルから 1) 上 記 の 評 相 を 今 後 5年 お き に 効 率 的 に 行 う 直 接 ま た は 間 接 に 作 成 さ れ る o G0001~G0005 上で、職業被曝の解析のみならず、解析結果 だけはデータ変換プログラムでフ 7イルを作 を図形出力とするコードシステムが必要であ 成し直して使う。これらの図は職業被曝の人 r1980年 評 価 J で 用 い ら れ た 凶 を 基 に し て 、 SA S ク ラ フ に よ り 作 図 す る コ 員、集団線量のバイチャート、年線量、年齢 る。今回、 1) の頻;立のバーチャート、分野と年線量または ードシステムを開発レた。本コードシステム 年齢によるプロックチャート、分野別の人員 の概要と図形出力の例を示す。併せて米国職 集団線量の積上げパーチャート及び後で示す 業被爆の概要も示す。 動向要約図である.直接作図できるのは主と ‑291‑

表 1 出力図形一覧 して確率プロット図である。また、人員推定 指 標 、 人 員 確 認 指 標 の 動 向 図 は 図 1に 示 す よ うに 3つ の フ ァ イ ル を 用 意 す る 。 3 米 国 職 業 被 曝 と 図 形 出 jJ例 表 1の 図 形 の う ち 、 SA Sグ ラ フ 作 成 上 、 指摘して置いた方が良いもの、また米国職業 被曝の 1980 年評価及び 1960~ 1985年 間 の 動 向 を示す例として参考になるものを選んで、図 2~ 図 7 にその図形出力例を示す。これらは そ れ ぞ れ 表 1 の G0001，G0021，G0022，G0005， G0072，G0008 を S A S グ ラ フ と し て 出 力 し た ものである.図 2~ 図 4 は 1980 年評価、熊り の 図 は 25年 間 の 動 向 を 示 す 。 図 2は 最 も 一 般 的 な バ イ チ ャ ー ト で 、 1980 年の米国職業被曝人員とそれらの人身の総被 曝線量とに関する分野別百分水を示す。 2つ の バ イ チ ャ ー ト を 上 Fに 弛 ベ 、 各 バ イ チ ャ ー トでは百分率の降順位に分野を配置し、かっ 分野名と百分率がバイチャートのハッチング GOOOl:産業分野別百分率バイチャート G0021:年線量によるパーチャート G0022:年齢によるパーチャート G0031:湾業分野と年線量によるプロックチャート G0032:産業分野と年齢によるプロックチャート G0041:産業分野別人員積上げ動向のパーチャート G0042:産業分野円IJ~毎回線量積上げ動向のパーチャート G0005:産業公')'(1 ) ' 1人員対年平均線量動向のログログ図 G0061:年線量 11 し i\~~ 布動向の LN確率紙#，プロット G0062:集団線量l!LN分布動向の LN確率紙プロット ロ 0063:年線量分布動向のl!LN確率紙 プロット ( ; 0 0 6 4:集団線量分布動向のl!LN確率紙プロット G0071:複数分野の年線量 HLN分布の LN確率紙プロット G0072:年線量分布の LN確率紙プロット H 母0 073:複針分野の集団線量 HLN分布の LN確率紙プロット 削0 74:集団線量分布の LN確率紙プロット H G0008:与えられた年線止を起す被曝人員の動向岡 G0091:医療分野の人民推定指傑の動向パーチャート G0092:工業分野の人員推定指標の動向バーチャート G0093:原子力分野の人員確認指標の動向パーチャート 、 a 部分に白抜きの長方形枠内に収まるようにす p 1 .対数正規確率紙を表す 円:混成対数正規確率紙を表す るのが目標であった。しかし、現状の作図機 能の枠内で、図 2の結果となった。この図か :混成対数正規分布によるあてはめ曲線付きである ら、医療分野での職業被曝人員の比率が一番 多いことが知られる。原子力分野は人員比率 DOSE AGE と し て 11% で あ る が 、 総 線 量 す な わ ち 集 回 線 沿 の 比 率 は 最 大 で 37% となる。 図 2は 年 個 人 線 量 に よ る 全 米 の 職 業 被 曝 人 員及び集団線量を性別表示で示したものであ る。縦軸左は人員、右は集団線量である。集 ~EOICINl\ 凶線量の日盛りは平均年個人線量を単位にす ~ ると、人員の目盛りと等しくなるように設計 されている。図 3 は図 2の年個人線量を年齢 に置き換えたものである。この 2 つの図は}~ の図の仕様を完全に満たしている.これらの 庁E ヨ 図 か ら 1980年 全 米 職 業 核 爆 O H 生別による年線 量噸皮分布、年齢頻度分布、 それらの被曝ぬ で重み付けた頻度分布が!i'角平される， 可対数紙の横軸に人員、縦軸に平均 図 5は I ぽ 玉 己 ニ 年個人線量、右下がり斜線に人員と平均線量 の積である集団線量を目盛ったものである。 5分 野 と 全 米 に 関 す る 1960年 以 降 5 年 お き の 動向を人員、平均線量、集団線量について集 約的に表現した図である。これもほぼ元の図 の 仕 様 を 満 た し て い る 。 先 に 1980年 評 価 と し て、人員比率の小さい原子力分野が大きな集 団線量比率を示すことを指摘した.この点を 図 5で 見 る と 、 原 子 力 分 野 は 近 年 急 速 に 発 展 した産業であるため、人員の地加がこのよう な結果をもたらしていることがうかがえる。 図 の 1985年 評 価 は 予 測 で あ る が 、 1985年 の 実 績として原子力分貯の平均線量は下がった小 で集団線量はさらに低下する。 凪 l 職業被曝解析図形出力コードシステム 図 6 は 1960年 以 降 の 全 米 の 年 線 量 分 布 を 対 292 、 a

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に関する年線量によ
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1980年 米 国 職 業 被 曝

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米国における職業被曝人員、年平均線量、年集団線量の 1960‑1985年間の動的J

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年線量分布の年代推移(196u‑1980)

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数正規確率紙にプロットしたものである。曲
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ン

るため、 1 に 近 づ く と 適 用 で き な い 。
年代が経つと曲線の曲がりが急激となる。

こ と を 明 確 に 示 し て い る 。 ま た 図 6、 ?とも

これは高い被曝の発生頻度の低下を示す.凶

)[;の図の仕様をほぼ満たしている。

7は 同 じ デ ー タ を あ る 被 曝 以 上 の 人 数 で 表 し

4

たものである固通常検出感度以下が半数ほど

まとめ
米 国 職 業 被 滋 跡 析 乞 SA Sソ フ ト ウ エ ア て

あり、とれらをどの線量範囲で対象にするか

一貫して実施する試みとして，関連図形の S
'
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'
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明確な基準がない.それゆえ、検出限界以下

グラフ作成コードシステムを開発した。

の人員を含めた図 6に対し、検出限界以下の

<参考文献>

人 員 に 依 存 し な い 図 7も 重 要 な 図 で あ る 。 ご

1) USEPA:EPA 520/4‑80‑001， (Nov.1980).
2) 熊 津 ら . " 米 国 職 業 被 曝 解 析 " ， SUGU‑J'88

の図は E
i
iい 被 曝 の 人 員 ほ ど 急 速 な 減 少 で あ る

294‑

日本 SASユーザー会 (SUGI‑J) SASによる患者・対照研究の解析 川名敏夫 寺尾 哲 武田薬品工業側医薬情報部 The analysis of matched case control studies by SAS MCSTRAT T o s h i o J くa wana A k i r a Terao Takeda C h e m i c a l I n d u s t r i e s， L t d . 2ー 27， Dosho‑machi， H i g a s h i ‑ k u， Osaka， Japan 要旨 患者・対照研究は、環境汚染による癌のリスクを評価したり、薬剤副作用の要因分析をし たり、疾病原因や予防因子を見つけるために用いられている。条件付ロジスティック・モ デルは、この解析に広く使われだしており、 SASでは PHGLMや MCSTRATで実 施可能である。ここでは、患者・対照研究、条件付ロジスティック・モデルの考え方、 S A Sでの応用例を紹介する。 ~ キーワード: PHGLM MCSTRAT 患者・対照研究条件付ロジスティック・ モデル 1.はじめに。 ここで、ユホート研究とは、先づ薬剤投与を受けたかど 新薬が承認されるまでは、限られた環境下で うかにより、被験者を類別しておき、その後副作用 而も少数例での安全性しか確認されていない。し を示す事象の発生に関して被験者をモニタしていく かし、‑̲e.それが市場に出ると広く様々な患者に ものである。単純なチサで示すと次のようになる。 副作用 ( A ) 投与され、このため重篤・未知の副作用が発現す る場合も稀にある。 + 特に稀な副作用の場合、その捕捉方法及びその薬 薬剤U + a b 固定 剤との関連性の確認が困難な問題として残る。 (B) ‑ c d 固定 PdA=+1B) を調べる。 通常医師は、薬剤副作用について何らかの予測を ' 持つ。もし(稀な)異常な副作用発現に気付くと、 患者・対照研究とは、副作用を有する患者を副作用 その事に気を配り次に来る患者で同様な副作用が 無しの対照と比較するため選ばれる。そして副作 あるかを捜し、同僚や関係機関に報告するであろ 用に関係すると考えられる薬剤!との関連性を吟味 う。副作用は、このような所謂自発的副作用報告シ する。 万ムにより、初めて報告されることが多い。自発的 副作用 (A) 報告以払は、稀な副作用の警告把握に有力である + が、本以弘については次のような欠点もあり、副作 薬剤U + a b (B) ‑ c d → ロ 用の検証・評価のためには更に医薬品疫学的， 1 が必要とされている ( H e l s o n .' 8 8 )。 Pr(B=+IA) を調べる。 固定固定 ( 1)単に関連があるという可能性を示している 特に副作用が、その治療を受けた患者の問で低頻 に過ぎない。 ( 2 ) D E S ( d i e t h y l s t i l b e s t r o l )による墜腺癌のよ 度である場合や副作用発現までにかなりの潜伏期 うな遅発型副作用は、このような河払では、 聞がある場合には、現在患者・対照研究以外の研究 報告されにくい。 手段では、副作用原因を調べることが困難である。 ( 3 )副作用の定量的把握が困難である その例を D E Sについて紹介してみる(恥 i s s ( ' 8 6 ) )。 O ( i )妊婦での D E S無作為化試験が、女児での陸腺癌 即ち薬剤治療の安全性を評価するには、治療を受 けた者と受けなかった者の両群で、治療目的に反 との関連性発見に失敗。 する効果が現れる率を比較調査する必要性が出て ( B i b b o :J . O b s t e t . G y n e c o l . 4 9 . p . 1 ‑ 8 .' 7 7 ) ( B e r a l :J . E p i d e m i o l .C o m m u n i t yH e a l t h . 3 5， p . 1 5 5 ‑ 1 6 0，' 8 1 ) くる。この比較調査の非実験的研究には、大別して 二つある。 ( a )発生率を直接推定できるユ;j;‑ト研究。 (ii)全く同じ問題が2トト研究についてもいえる。 L a n i e rらは、 D E Sに曝露した女児8 0 4名の十代で ( b )相対的な率のみを推定する患者・対照研究。 ‑295‑

て、標本に選ばれない確率。

の癌発生をと告ーしたが、ここでも墜腺癌症例は、

(3)π2・
q
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一例も見つけられなかった。

:病気にならないで、標本に

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選ばれる確率。

(
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S曝露と瞳腺癌との関連が認め

(
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)(
1
一 π2)・
q
x :病気にならないで、標本に

られたのは、患者・対照研究を遇してであった。

選ぼれない確率。

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この予マについての最初の報告は、I!e

に
とすると患者と対照の標本に於て、与えられた X

ものでありふ例中 7
例が D
E
Sに曝露されており

対して出現値 D
=
lを得る確率は、

例中 1
例以下で あっ
対照から期待される頻度は、8

px'=π1・Px/[π1・
Px+π2・
q
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]
ここで q
x'=l‑px' とすると、

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)

上記例を見ても明らかなように、稀な副作用の原

p
x
'
/
q
x'=π1・
px/π2・
q
x

因研究のためには患者・対照研究は必須のもので

故に患者・対照研究とコトト研究に於ける疾患の対

ある。(一般的な表現とするため以下、薬剤投与を

数ォ吋の関係は、

「曝露」、副作用を「疾患」と呼ぶことにする。)

log(Px'/qx')=log(π1/π2)+l
o
g(
P
x
/
q
x
)
(
3
)

実際、の患者・対照研究では、個々の患者は、疾患と

=β0'+βlX1
+・
・
・ +βkXk

危険因子の関連が交絡しているように思える変数

即ち Xに対する依存関係は、患者・対照研究とコホート

により対照にマッチさる。そのようなデザインで個々の

研究で同じになる。

患者に対して一定数 R
の対照がマ・がされた標本から、

但し、 β0・
=log(π1/π2)+
β

多重リスヲ関数の相対危険の推定の一般論を紹介す

またオ吋比は、

。

る
。

ψ(XぺX)=
eX
p
[Lβ;(Xiに X
i
)
]

A
SM
C
S
T
R
A
T の応用例を紹介する。
更に、 S

β0・は打ち消され、この項を考慮しなくてもよく

(
4
)

'

なる。

2
. ロジスティック・モデル

12 に依存
(患者・対照研究では β ぷは抽出比 π1/T

するが、通常は未知である。)

2
.
1 モ九

またロカティ7ヲ・モ叫に代わるものとして、線形回帰や

7
ロピサト・モ九が考えられるが、それでもロヨ万ィ作・モ九

現代の疫学は、コホート研究や患者・対照研究という
何7
を問わず、進行性疾患のリスヲへの多くの因子効

がよく使われるのは、

(
1
)0
豆P
r豆1という制約のため、バラメすの解釈

果を研究するように、刊のされている。そのような
研究からのヂサ解析に極めて有用な確率モデ凡は、線

とモ叫が成立する範囲に制限があるため。

形ロカティ州・モ九で、ある。

(
2
) 数学上の便宜。

=Xl.X2....に対し、個体の
これは、独立回帰変数 X

(
3
)1
ロピット・モ九と比べてより簡単な計算法があ

疾患が進行したかどうかを示す二値従属変数と関

り
、 t=LβjXjとすると、二つのモ刈は、 tの関

に対する確率は、(1)式
係している。与えられた X

数として広範囲で殆ど一致し結果も同様と

となる。

なる。

P
r(
D
=
l
!X)=
(
l+
e
x
pー
[ (α+Li=
IKβiX
i
)
]
}ー1 (
1
)

、

等の理由があげられる。

ここで

D
:疾病の有無

=
1:
有

a

=
0
:無

2
.
2
. バラメサ推定法 (
C
o
x
.'
7
0より)

X:
k個の変数ベヲ川 可能性のある危険因子

(1)式の前メサ βjの推定方法について考える。

X
j
o
=
l なる尖ー変数Xj
Oを導入すると、 α=β jQ)
C
O
j
Y
j
=f
)'Xj=L(α+Li=IKβiXji)=Li=OKβiX i

(曝露因子)
交絡変数又はその関数
関心のある交互作用

O)
i;
;
(
7ィ州・モヂ品は、

pj
=
1
/[
1+e
x
p(
‑Yj
)]
=
e
x
p(
yj
)/[
1+e
x
p(
yj
)
]

(1)式は文直接O~J トによっても表すことができる。

log(Px/qx)=logit(px)=α+Li=IKβiX
i

(
2
)

q
j=1‑p
j
=
1
/
[
1+exp(
yj
)
]

以上のロヲ;
;
(
7
‑
<
州・モ丸は、コ才、ート研究用に考えられた

但し、

ものだが、患者・対照研究用にも直接利用できる。

p
j
:一定期間で対象jが病気になる確率。

その事を、 M
a
n
t
e1
(
'
7
3
)等は次のように示した (
P
r
e
‑

q
j
:一定期間で 対象jが病気にならない確率。

n
t
i
c
e
.'
7
6も参照)。

Dを疾病状態を表す変数とすると、各対象の疾病出
.
d
2
.
.
..
.
d
nとすると尤度は、
現値を d1
L(β)=口j
=1
n
p
j
d
j
q
jl
‑
d，i

無作為標本抽出率を(患者 :
π ぃ対照 :π2)、そして

P
r
(
D
=
l
!
X
)
=
p
x• P
r
(
D
=
O
!
X
)
=
q
x とすると、 X=(X 1 •

=
口j
=1
n
yj
dj
)
/n
j
=1
n[
1+e
x
p(
yj
)
] (
5
)
e
x
p(

X2 •. .
.Xk
)の対象の各出現率は (X g
i
v
e
nで
う
、
(1)π1・P
x
:病気になる可能性があっ
て、標本に選ばれる確率。

l
o
g
{
L(s)}
nlog[l+exp(Li=oKβiXj;
K
β iL‑Lj=l
=Li
=l
)
]

(
2
)(1‑π1)・P
x :病気になる可能性があっ

(
6
)

‑296‑

但し、

1
‑
2
4
:
$
: :(
X
3，
X4
)=(
1
，O
)

L=Li=OKXjidi

25本以上:(
X3，X4)=(O，l
)

.sの最尤推定値

・患者、対照 :0=1
.0

巴の最尤推定値は、観察値Xjid;に対し、 L(巴)又

求めた最尤推定値は表 (
2
)、故に(1)式 (
1
0
1
1の発生確

は log{L(巴))を最大にする巴の値巴である。

率)は次のようになる。

、
即ち(i=sで
[θlog{L(巴))/8s;J=0

P
r
x
=
l
l{
1+expー
[(‑9.28+1.19X1+0.15X2+1.12X3

(
7
)

+2.14X4
)
J
)

の解である。

更に情報行列が求まる。
Lk
(巴)=E{‑821
o
gL
(
巴)
1θβ1・9βk)

=L;=l{
X
ji
X
j
k
e
x
p
(
y
;
)1
[
1+exp(Yj)J2)
n

宇中川比との関係
βiとリスヲの差はロヨス予ィけ・モチ晶で は単純な関係で

(
8
)

ないが，:t'J~ を使うと容易に説明がつく。 (3) 式より

.バラメサ巴の漸近共分散行列の推定値は、

F [1(
s)Jー 1

。

px'/qx'=exp(β '+βlX1
+...+βpXp)

(
9
)

二

・βiの近似(1‑α)%信頼区間は、
、
〆
β;
:
tZ
(
0
:
;;
)1
/
2

上式より X
jが X
j+
1にー単位変化すると、疾病中川は
exp(βj)倍になることがわかる。又二変数 Xj:
Xk

4

(
1
0
)

が同時にー単位変化すると同様に疾病才吋は、

(両伊泊施の場合、 Z
口. 05=1
.96)。

‑
.

exp(βj+βk)倍になる。表 (
2
)より非喫煙に対し、

・わえ比の近似 (1‑α)%信頼区間について。
、
，
l
o
g必(
X
:
:
'，
X
)の分散は、
〆 、 ‑
v=Li
=1
KC
Ti;(
X
; ̲X;)2+

25本以上の喫煙は疾病を exp(2.137(
1
)
)=8.47倍

増加させると推定される。
な
X==(X1
.X♂
，...，
Xp
*
)

L LjUij(Xi"‑Xi)(Xj~-X;)

X =(
X1.
X2 ，
.
.
.
， Xp )を比較した場合のわ 1
比

故に、
八

は
、

{

exp[I
O
g必(
X
ヰ
，X
)
:
:
:
!
:
Z(
v
)1
ノ2
J

(
1
1
)

ψ(XぺX)

.尤度比検定

={P(
0
=
1
1X ホ
)
・ P(O=OIX))1

かどうか
尤度比検定により、指定したバラメー告がO

{P(O=OIX=)・
P(
0
=
1
1X))

の検定ができる o

Xi
*
‑X;)J
=exp[Lβ;(

s :全変数を含んだモ九のバ討す推定値。

(
13
)

以上より才'J~比の性質をまとめてみると、

s*:q個の変数を除外したモヂ晶に残ったわメー世推

ぺ

・加え比 φ(X X)は、二人の間で異なる因子だ

定値。

けに関係する 0

H
o :除外した q変数のバラメサ =0 なる帰無仮説。

・Prxが小さい場合、次の近似関係が成り立つ。

とすると、

，内、〆、
xQ2=2[log L(巴)‑logLC
s")J

ォ 'J~比(疾病オ叫，相対オヴ~)=相対危険(危険比)

(
1
2
)

• (
1
3
)式は、特定の変数を研究対象の「曝露」と

これは H
oのもとで、 df=qの χ2分布に従う。

するわけでなく、全ての変数を同列に扱って

れ 2の大きな値は、この q個 の 公 がO
でないことを

いる。

示す。つまり q個の内一個以上が疾病 1
)かに有意に

主変数の相対重要度

関連していることを意味する。

・

一般に、

本

(通常 sは調べたいモヂ品 c s
'
"は、接片のみの壬制。)

係数の解釈に於て、表 (
2
)で 25本以上の喫煙の
J、 ， 肉 、
係数 β4=2.1371は、年令 β:2=0.1521よりも大きい。

2
.
3
. バラメサと結果の解釈。

これは、喫煙が年令よりもより重要な危険因子で
、
，
あることを意味しない。 β2は、年令のー才増加がリ

a

1
)の患者・対照研究の例 (Schlesselman，'
8
2
)を
表(

カのロジ外に於ける 0.1521増加、即ち exp(0.1521
)=

通して (
3
)式のロカ予ィッヲ.'E1
品のバラメサーと結果の解釈

1. 16 は疾病才'J~ の 16%増加に関連していることを

を試みてみよう。

示している。

O
C
)使用と心筋梗塞 (
MI)の
この十世は、経口避妊薬 (

変数の相対重用度は、標準化係数 β2'で比べるこ

関連を調べた患者・対照研究である。潜在的交絡影

とができる (Truett等
，'
6
7
)0

響を制御するため、年令・喫煙・体重・糖尿病・・・が

'"

対角成分の晶ートで割る。)
、
，
この β:'は、変数 X
O尺度でー単位変化したこ
iが S

Prx=Pr(
0
=
1
1X)

=
l
/{
l+exp[‑(β0・
+βlX1
+β2X2+β3X3+β4M)J)

とによるリスヲのロあト変化を測る。上記年令と喫煙の

各変数の意味は、

場合、各々 10.9と10.2で重要度はほぼ等し L。
、

:
X1=
，
10

立オ吋比の 95%近似信頼区間

・年令は中央値で代用(連続量として)

O
C使用に対してオッ1比は、

:
X2
=27，
32，
42，
47才

必l=exp(1.19)=3.29

・喫煙はれ日変数を使う
ナ
シ

I

(係数 βiをXiのSOで割る。即ち、分散共分散行列の

1
0
1
1有無を従属変数としたロカティーカ・モ九は (
3
)式より、

.
o
c使用

ヘ

βJ=6βi1
[
v
ar(
X
;)J1
/
2

調べられているが、ここでは年令・喫煙のみを使う。

95%近似信頼区間は、 (
1
1
)式より

:(
X3，
X4)ご (
0，
0
)

L
円

円
a
︐
QU

exp{1.19I1.96(0.0681)1
/
2
}
=
(
1
.
9
7、
5
.
4
8
)

問題が生じる。
マッチ又は細かく層別されたヂサの場合、 α
3バラメサの

ヰモ九の適合度検定
表(
3
)より、

o
c使用が MIのリスヲと関連を示すかの

数が観測十世数と同じオー少になったり、 βiの数よ

欄と第2
欄の対数尤度を比べ、有意差
検定では、第 1

り多くなる場合がある。このような状況では、多く

x
p(β;)は 1 と有意に異なる。
有りならば、 e

の局外局メサを含み、通常の尤度推定の方法は、著

χ12=
2ー
[716.19‑(‑718.80)]=5.22

しく偏った推定値を発生してしまうことがあるた

即ち、

o
c使用に関連した MIの粗オ叫比

め十分なる注意が必要である。基本的には、二つの

φ=exp(0.5211)=1.68は1より有意に大きい。
年令・喫煙両方に対して調整した

選択方法が考えられる。

o
c
使用の M
Iのリスヲ

1.非条件付解析の場合は、(対イツ時か文は解析時

に関して、

に)層のすはが大きくなるようし、(19
)式の尤

χ12=
2[
第4欄ー第6欄]

度より解析を行う。

=
2
ー
[5
8
2
.
3
9
‑
(ー
5
91
.7
8
)
]=
1
8
.
7
8

2
.マッチさせた患者・対照研究(次節)に於ては、条

又この検定は、 β ，をその S
E(β;)と比べることに

件付尤度による解析を行う。

よっても可能である。
χ 12
=
(
1
.
1
8
8
/
0
.
2
6
1
0
)
2
=
2
0
.
7
3

3
. 条件付ロカ予ィッヲ・モ刈

2
.
4
. 尤度関数(非条件付)

ずく最尤推定量は不適当なものになる。その理由

層G
が増えると、 2
.4.2節で述べた(19
)式にもと
は、区分数が増えると月刊すも増加し、最尤推定量
一般的な形で、(非条件付)尤度関数を、コ;1;‑ト研究・

の持つべき前提条件の一つが崩れるからである。

患者対照研究について求めておく。

このような場合には、最尤推定量の代りとして条

a

件付最尤推定量が適当である。この条件付という

2
.
4
.1.誠司ト研究の尤度関数 (
K
l
e
i
n
b
a
u
m等
、'
8
2
)

言葉の由来は、この方法がオ'J~比の尤度を基礎とし

患者 :ml人で、各人の共変量 Xl，X2，
.
.
.
， Xml

ており、その値は G
個の局外舟メサ(標本統計量の分

対照 :mo人で、各人の共変量 Xml+1，Xml+2，
.
.
，

布に関係無いバラナ主)αsに対応するだけの十分統

Xm とすると、通常のロ羽子ィッワ・モヂ品(1)式より、
mp
ml
U
L戸口 h
"1
Pr(O
=
l[Xh
)・
口h
"
m1
+l
r(
0
=
0[Xh)

計量にもとづくという条件が付けられていること
による。(条件付推測については、柳川1.'
8
6 に詳細

二
日h
"1
ml
X，，)I
e
x
p(α+β '

・

m[
日h
"1
1+
e
x
p(α+s Xh)]

な解説がある。)
マッチド・チザイシにて集められたチサは、三次元配列 Xg j k

(
14
)

で表示できる。最初の添字gは、マッチド .
t
'
Jトを表し、レシ
ヨは 1から Gまで、第二の添字J
はレシヨ 0
から Rで、患者

2
.
4
.
2
. 患者・対照研究の尤度関数。

はj
=
O対照は j
=
，
12，....
Rとする。

患者・対照研究の非条件付尤度関数は、次式のよ
うに表せる (
P
r
e
n
t
i
c
e
.
p
y
k
e
.'
7
9
)。

U
L
ca
:UL1.UL2

から K
。
最後の添字 kはリスヲ変数を表し、レンヲは 1
即ち X
は、 g番目のマッチド .
t
ットで、患者又は J
番目
gjkと

(
15
)

ここで、

の対照に対する k
番目のリカ変数の値を表している。

le
日L1
=口h
"
lm
x
p
(
α ホ +f
ヨ，Xh)1

T
ィッワ・モ九をこの場合適用すると、母集団が
線形ロヲ A

日h
=
l
m口+exp(α*+f
ヨ'Xh)]
Ih"lmp
r
(Xh) :周辺分布。
U
L2=T

(
1
6
)

1)式
マッチンザ変数のもとで¥G個の層に分けられる。 (

(
1
7
)

と同形のモ刈は、 αを層毎に変えて各個体に対して

ここで α吋 =α)は局外見ラメサである。

適用することが要求されている。しかしながら β

更に又層別したものについて考えてみる時、基本

は(
2
0
)式のように固定されたまま残っている。

個に層別したものは、(g=1"G
)
的なロカ白州関数を G

P
r(
0
=
1 g番目の層内[X)=
P
r
.(
0
=
1[
X)

P
r
.(X)={
1+e
x
p[
一 (α.+β'X)]}ー 1

=
(
l+exp[
ヶ (αS+2
:k"IKβkXk)]}‑
1

(
1
8
)

(
2
0
)

皿1
=2
:
田1
.(患者)、問。=2
:mo.(対照)とした時overa1
1

かくしてリスヲ変数 X
kの付加的効果は、 βkで表現さ

尤度は、単に各層に対する個別の尤度の積となる。

れてはいるが、層 Eでのマッチシヲ変数の特殊な組合せ

U
L
c
=
T
IS
"I
G
U
L1
0・
U
L
2
g

(
1
9
)

に関連した疾患の進行のリスヲ(確率)は、係数 α gで

ここで日 L l • ， UL2. は(1 6) (
17
)式を一つの層と見倣

表現される。この状況でもまだ同一層内での個体

して、

問リヱワ因子の値の二つの異なった tットに対する相対

.=T
Ih
"1
m1
g
e
x
p(α.*+s'Xh.)1
日L1

危険は、(13
)式で与えられる。

m
g
T
Ih"
l 口+exp(α s
'
"+s'Xh.)]
m
"
l SP
r(Xh.)
U
L
2
.
=口h

マッチド・刊のの患者・対照研究の重要な特徴は、前以
て各層からのすン7
リシザを患者一人、対照R
人と固定し

マ.，チされた患者・対照研究のデサに対して、各マ .
7
fド.
t
'
J

てしまうことである。

トを層と見倣して、この層別した非条件付尤度関数

確率モ九をもとにこの事を説明すると、各層毎にわ

(
1
9
)式を使うことが出来るが、その時いくつかの

1
1
)
げされた K
個の変数の R
+
1t
‑
Jトの与えられた後向十

‑ 298

、

a

生の条件付確率を考えることにあたる。より正確に

となる。但し、 R(no'，
.
..
.
n
k
'
)は
、 ns=no'+...+nk'

個のチサ・柑川
いうなら、第g層にて観測されたわ 1

個の数をすイ1がn1
S，
.
.
.，
nkSで h
=(
ho1
，
・
.
.，
hO
n
O"

X
.
j(
j
=
O，
l
.
.
.
.
，R
)が既知で、しかし患者のリかが未

h
l
l，
.
.
..
h
k
n
k
s
)の (
k
+1)個の集合に分ける全てのセッ

知であると仮定しよう。最初のベヲト品は観測値とし

トを示す。

て患者に相当し、残りは対照に相当する条件付確

故に一般的な overall対数尤度関数は、

21)式で表現できる。
率は、 (

L(β)=Li=1IIOg(
L
;
)

P
r
.
(
X
.oI
D
=
l
)・
口 j=1RPr.(X.jI
D
=
O
)
I

N
e抗 on̲Raphson繰り返しでの最尤法使用により

Lj=
0R
P
r
g(
X
.jI
D
=
l
)・
口 J 戸j
P
rg(
O
)
X
.
j.I
D=

(
2
1
)

(
2
4
)• (
2
6
)式の条件付尤度関数から相対危険市メサ

与えられた疾患状態の危険因子の値の個々の条件

(β)の推定は、概念的には簡単だが、ヨンピr ト処理

r(
XI
D
)は
、
付確率 P

には幾分込み入った方法が必要になる。月刊すー推

P
r(
XI
D
)=
P
r(
DI
X
)・
P
r(
X
)l
Pr
(
D
)

‑
.

(
2
6
)

(
22
)

定に対する大標本分散共分散は、これら演算の副

と表せる。つまりこの関係式は、 (
2
0
)式で決められ

産物として得られる。計算に必要な尤度方程式と

た疾患の条件付確率と、危険因子と疾患に対する

2
6
)式から直接得られる。
情報行列は、 (

2
1
)式にこの関
非条件付確率の比との積である。 (

Smith等('
8
1
)によりこの問題を解く刊ゴリ私が紹介

係を代入すると非条件付確率の項は外に出て、各

0
1
1
等
されており、文実際千すを解析するのに Bres1

2
3
)式と
層に対して一つの因子として残る。即ち (
なる。

ムがSAS用に書き替えられ、 SASsupplemental l
i
b
r

L
.(
第 E層の条件付尤度)

aryに移植されたものが、 'MCSTRAT'である。次に

=
e
x
p(Lk
=1
KβkX.Ok)1

その使用例を紹介する。

(
'
8
0
)による FORTRAN1
ロザラムが利用できる。この 7
ロ
ザ
ラ

{
e
x
p(Lk=1KβkX.Ok)+Lj=
1R
e
x
p(Lk=1KβkX.jk)}
4
. MCSTRATの使用例 (
B
r
e
s
l
o
l
l
.
D
a
y，'
8
0より)。

=
1
1{
l+ Lj=1
R
e
xP
[Lk=1
KβdX.jk‑X.Ok)]}

Mack等('
7
6
)により、子宮内膜癌のリか因子とし

(
23
)

て口トロヨェンの影響を調べるため、マッチされた患者・対

故に条件付対数尤度関数は、
G
L(
f
l
)=Lg
=l
l
o
g
(
L
.
)

・

ah

照研究が行なわれた。この研究は、 1971‑1975年の

(
2
4
)

(
2
0
)式の舟メす t
うの最尤推定項は、 (
2
4
)式の最大化

聞に， USAのLos Angel
e
s近くの裕福な引退社会の

で求められる。

居住者中の子宮内膜癌患者全員と、同一社会の名

2
3
)式の Xの中にマッチンザ変数 Xkがあると、マッチ
もし (

簿から選ばれた対照とが比較された。口トロジェンや他

しているため (X.jk‑XgOk)ニO となり、尤度関数で

剤使用、更に特定の医学的因子が調査された。

βkを含む項は消えて、 Xkの影響を表す βkの推定

3例で各患者に四人の対照がマげされた。
患者は 6

値は求められない。しかし他のリスヲ因子との交互作

B
r
e
s
l
o
l
l
.Day(
'
8
0
)にこの LosAngelesstudyに使

用としてマッチンザ変数をモ向内に持ち込めば推定可能

われた十女・リスト及び解析結果 (
B
r
e
s
l
o
l
l等 :
A
p
p
e
n
d
.
1

である。

1
.7.4節)があるので、 SASMCSTRATで再解析して
1

更に (
2
3
)式の特別な場合として 1
:
1マ げげでの尤度

みた (
M
C
S
T
R
A
Tの概要は、付録を参照)。

は
、

表(
4
)に五個の二値リスヲ因子とそれらの聞の交互作

L
.(
第 E層の条件付尤度)

用を持ち込んだ種々のモ叫についての結果がある。

K
β k(
=
1
I{
1+exp[LI
ド l
X
.j
k‑X
.0k
)]
}
(
2
5
)
(
2
5
)式は、 (
Xgjk‑X
.O
k)を一つの変数物川と見倣

ここでは、表中モ均 (
7
)について解析結果を紹介す
る
。

すと、各対は(1)式の α=0で応答は常に 1
であるよ

SAS制御文は図 1(i)、出力結果は図2である。

うな観測値の一つの単位として取り扱えるため、

2.3節より、結果図2の解釈は容易で、あろう。

この式は、ロカ向、カ・モ均の非条件付尤度関数と同じ

(1)適合度...・・・・・ (
A
)

形とみなせるので、通常のロカ子ィッヲ回帰の 7
ロザラムが

(
2
)バラメサの推定・・・ (
B
)

(
3
)共分散行列・・・・ (
C
)

利用できる (
H
o1
f
o
r
d等
，'
7
8
)。
(
2
3
)式のより一般的な表現は Prentice等 (
'
7
9
)に

又これらの機能の大部分は SASPHGLMによっても

より紹介されており、 n
o
s対照と n〆患者が層又は

可能であり、その SAS制御文は図 1(
ii)出力例図3の

1
)ンザされたとして、それらの回帰変
刊チド・セット sでサン1

ように、 MCSTRATと同じ結果をもたらすが、 MCSTRAT

数を X
;j
s(
i=
0
.
.
.
.，
k;j=l.....
n
;，)とする。観測値

の方が患者・対照研究の解析には便利である。

Xの集合が与えられた時、 X
値が、綴測された様に疾
病群として並べられる確率は、
L
;
(
第 i層の条件付尤度)

R
ef
.

ニe
xp(Li
=1
KLj
=1
n
;sβiXi
j
)
1

B
r
e
s
l
o
l
l，
N
.，
et.al
.
， '
7
8
:
E
s
t
i回ationof multiple

{Lu [
e
x
p(Li
=1
KLj
=1
ni
，
βiXhi
j
)
]
}

relative risk functions i
n matched

u :hεR(
n
o三
.
.
.
，n
k，
)

case̲control studies..

299‑

(付録) S A SM C S T R A T仕 様 A m .J .E p i d e田i o l . . 1 0 8 . 2 9 9 ‑ 3 0 7 . t h o d si n B r e s l o w . N . . D a y . N . .' 8 0 : S t a t i s t i c a l 皿e c a n c e rr e s e a r c h . . v o l1 . 1 A R C . C o x . D . R . .' 7 0 : T h ea n a l y s i so fb i n a r yd a t a . . C h a p m a na n dH a l l . (訳:後藤等.' 8 0 . :二値ヂー告の解析，朝倉書庖) k i人)・対照(皿 人)のマザされた患者・ 機能:患者 ( 2 対照研究のチー告に対し、条件付最尤法を使っ て共変量で調整されたリスヲ因子と二値疾病 状態のわえ比を推定する 7 ロ シ ヨrである。 E、わ1 比の 9 5 %区間推 オ叶比以外に、 β、βのS H o l f o r d . T R . . e t . a l . .' 7 8 : M u l t i v a r i a t ea n a l y s i s 定、推定共分散行列、尤度比検定等の結果も f o r田a t c h e dc a s ec o n t r o ls t u d i e s . . A m .J .E p i d e皿i o .. 1 0 7 . 2 4 5 ‑ 2 5 6 . 出力する。 K l e i n b a u m . D . .' 8 2 : E p i d e田i o l g i cR e s e a r c h . . . V a nN o s t r a n dR e i n h o l dC o皿p M a n t e l . N . .' 7 3 : S y n t h e t i cr e t r o s p e c t i v es t u d i e t r i c s . 2 9 . 4 7 9 ‑ sa n dr e l a t et o p i c s . . B i o田e 4 8 6 . N e l s o n . R . .' 8 8 : D r u gs a f e t y . p h a r m a c o e p i d e田i o l o ‑ g y . a n dr e g u l a t o r yd i c i s i o nm a k i n g . . D r u gI n t e l l .C l i n .P h a r m . . 2 2 . 3 3 6 ‑ 3 4 4 . fl o g i s t i c 田吋 e li nr モt P r e n t i c e . R . .' 7 6 : U s巴 o r o s p e c t i v es t u d i e s . . B i o m e t r i c s . 3 2 . 5 9 9 ‑ 6 0 6 . P r e n t i c e . R . . P y k e . R . .' 7 9 : L o g i s t i cd i s e a s ei n c i d e n c em e t h o d sa n dc a s ec o n t r o ls t u d i e ‑ s .. B i o m e t r i k a . 6 6 . 4 0 3 ‑ 4 1 1 . S A SS u p p l e m e n t a lL i b r a r y . U s e r ' sg u i d e .( V . 5 ) P R O CM C S T R A To p t i o n s ; ( 1 ) ( 2 ) M O D E L疾 病 状 態 指 示 変 数 独 立 変 数 ; ( 3 ) T A B L E S独立変数; ( 4 ) B Y 変数; 8 2 : C a s eC o n t r o lS t u d ‑ S c h l e s s e l m a n . J . . e t . aし.' i e s .. O x f o r dU n i v .P r e s s . (訳:重松.' 8 3 .患者・対照研究 . ' J 7トサイエンス社) S E TO U T :解析に使われた各マッチドセット当り一利引一 ションとして十位、y ト作成(各セ7ト毎、残差、 C o o kの指 S mi t h .P .•e t .a l .，' 8 1 :M u1 ti v a ri a t ec o n d it i o n a l l o g i s t i ca n a l y s i so fs t r a t u mm a t c h e d M A X l T E R :繰返しの m a x値 ( d e f a u1 t :1 0 )。 EPS1U 別:収束評価のための臨界値 ( d e f a u l t :1 Q‑ 6 )。 ( 5 ) P A R M C A R D S 4 ; ( 6 ) S T A R T独立変数 1 =値 1独立変知=値2 ・・・; ( 7 ) C1'n a m e'値 1値 2 ・ ・ ・ / C L = f ， 直 : ( 8 ) 、 a 説明; ( 1 )o p ti o n s : 1 D :解析から除外された全ての t外指示変数の出力 C O V :推定共分散行列の出力 D A T AO U T :M C S T R A Tで指定した S A討 すt ットと同じ 内容のチー党ットを作成する。 標等がふくまれている)。 c a s ec o n t r o ls t u d i e s .， N O U N I :単一変数の統計量を計算。 M I N C N T R :マ ッ チ ド. t ' 7ト毎の対照の田 i n数 ( d e f a u lt :1 )。 M 1 N C A S E :刊 行 . t ' 7ト毎の患者の皿 i n数 ( d e f a u1 t :1 )。 D A T A : 1 ロ シ : iv ‑で・使われる S A Sヂサセット名。 S E T I D :層別変数(マザド . t ット指示変数)。 A p p l .S t a t i s t .， 3 0 . 1 9 0 ‑ 1 9 7 . T r u e t t， J .，e t .al . ，' 6 7 : A皿u l t i v a r i a t ea n a l y s i s ft h er i s ko fc o r o n a r yh e a r td i s e a s e 。 i nF r a m i n g a m . . J .C h r o n .D i s . . 2 0 . 5 1 1 ‑ 5 2 4 . N .• ' 8 6: C li ni c a1E pi d e田i ol o g y . .O x f o r d W ei s s， U ni v .P r e s s . (訳:青木等.' 8 6 .臨床疫学，名古屋大学出版 、 a ( 2 ) M O D E L :疾病状態指示変数の値は、 c o n t r o l = O . R O C中このステトメ c a s e = lで、なければならない。 P ントは、一つしか使えない。 ( 3)TA B L E S :特定の ( 0， 1 値を持つ)二値変数に対す 会) 柳川 1 .' 8 6 :離散多変量千すの解析，共立出版 る マ Yチさせた患者・対照度数表を作成する。 ( 4 ) B Y :B Y変数毎に解析される。 ( 5 ) P A R M C A R D S 4: M C S T R A T 専用バラメサ行の開始。 ( 6 ) S T A R T :モ効内の独立変数の係数 β の開始値を指 定する。 ( 7 ) C 1 :モ九内の係数の特定の線形結合と関係した 相対危険の区間推定を行う o ' n a m e 'はその線形 結合のう仏である。 C L :区間推定の水準(例えば C L = 0 . 9 5 )。 ( 8 );; ; ; :P A R M C A R D S 4 の刊ミ少。 ‑ 300一

表(
1
)S
c
h
l
e
s
s
e
l
m
a
n
(
'
8
2
)より。
年 齢 . 喫 煙 別 に み た 最 近 的 経 口 選 妊 藁 (OC)使 用 1 と心筋便事 (Ml)的関連
年齢幹
2
5・29
MI C
t
l
'

35‑39
MI C
t
l

4
5
‑
4
9
MI C
t
l

o

8

3

2

3

1
5
3

2
0

1
5
5

哩壇

α
:班 用

なし

あ'}

o

25

なL

I

1
0
6

1
‑
2
4

あり

2
5

1
0

{本/日}

なし

7
9

1
4
2

主2
5

あり

1
2

(本/日)

なし

3
9

I
I

0

4

0

I
I

1
1
9

2
1

1
羽

4
2

1
0

3

7

5

1

3

2

7
3

1
9

5
8

3
4

6
7

3
1

50

図(1)

DATA A
1
:
INPUT SETID CST AGE GALL HYPER
OsESITY ESTRO DOSE DURA NONESTRO
T=2‑CST:
/
ヰ f
or PHGLM 牢/
I
F AGE<65 THEN D
O
: AGE1=0: AGE2=0: E
N
D
:
ELSE I
F AGE<75 THEN D
O
: AGE1=1: AGE2=0: E
N
D
:
ELSE D
O
: AGE1=0: AGE2=1: E
N
D
:
E
̲A1=ESTRO立AGE1:
/牢 i
nteraction ter田 牢 /
E A2=ESTROヰAGE2:
G̲E=GALL牛ESTRO:
N̲E=NONESTRO中ESTRO;
G̲N=GALL*NONESTRO:
E=OBESI
T
Y牢ESTRO:
CARDS:
1 1 74 0 0 1 1 3 9
61
10 7
5 00 • 0 0 0 0
1 0 74 0 0 .0 0 0 0
10 74 0 0 • 0 0 0 0
1 0 75 0 0 1 1 1 48 1
2 167 0 0 0 1 3 96 1
20 6
7 0 0 0 13 5 0
206
7 0 1 10 0 0 1

96

表(
2
)S
c
h1
e
s
s
e1
m
a
n(
'8
2
)より。

7
'同 位 尤 推 定 値

パラ〆

ふ
一 A A a向 品 品

.
.

官監

，切片

X

m

，
r
. OCf
を
.
rl

。

年齢.喫埋および最近の位ロ避妊翠使用を女性にお
ける心筋 I
f事的リスタに間1
;
量づf
けるロジスティソタ

l
f
‑
酎

，明 埋 1‑24

X

β S E ( β，
)

.
r
. ~惇2: 25
最大吋世尤!宜

9
.
2
8
3
4

.
6
3
2
8

1
.
1883

.
2
6
1
0

0.1521

.
0
1
4
1

1
.
1246

.
2
0
9
5

2
.
1
3
7
1

.
2
0
8
7

L(β}~ ‑582.39

権 定 共 分 敢 行 列 (~..)

‑22z‑

R
M
F
a
u
F
a
u
F
a
u
F
a
u
F

β.

βs

β

，

βz

β.

4
0
0
4

‑.
0
5
8
0

‑.
0
0
8
6

‑.03i7

‑.
0
4
6
0

0
6
8
1

.
0
0
1
2

0
0
1
7

0004

0002

0
0
0
2

0004

0
4
3
9

.
0
2
9
1

5ヱ ミ こ ェ グ

63 0 69 0 1 1 1 2 92 1
6
3 06
9 0 10 13 5
91
PROC SORT DATA=A1:
BY SETID DESCENDING T
:

0436

︐
.

.7
8
7
1
8
.
8
0 ‑716.19 ‑644.21 ‑582.39 ‑657.00 ‑591

︐

仇

表(
4
)B
r
e
sl
o
¥
(，
D
a
y(
'
8
0
)より。
Matchedmu[
lI
v
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n
5
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e
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.

Ho.
O
I
~，吋嗣

吋
向
"
・ 1

，
.
.
跡
"
川
畑
{
・
，
，
‑
凶".1.
.
:
1
.
句
，
"
衛
組
曲
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l
I
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1
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附
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‑
山.
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1
1
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'
'10;1'.…O
叩0・
"
'
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銅
山
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B
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6
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4
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1
5
5
.
6
8

4
1.
42

1
5
7，7
4

3
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1
5
3
.
4
6

4.66

1
5
1
.
5
8

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.
39"

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.
6
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2
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O
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・

0.
43

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3
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2
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2
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2
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2
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7
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9.
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2
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2.
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(
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.
9
3
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1
5
1回

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山

河町田川田白河町四町田川N町四叫叩叫田町田町田判

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2
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6 円6M円7 刊SMF8MいMMF口 付 泊 ロ 叩ρ 叩 付 制 ︒ 刊 門 戸

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B
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2
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2
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‑
1
.
11
)

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2
.
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B

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0
.
8
1
)

ESTRO G E
b
y PHGLM.':

︑

最大吋監尤度 L(β}

︑ ︐︑

2
.
1
i
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3

︐

2.1357

問吟

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1
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10
8
6

2
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"2
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X.

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.
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0.1373

1
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2
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日本 SAS ユーザー会 (SUGh . J ) SAS/GRAPHによる マトリックス散布図の紹介 0鈴 木 浩 司 松井和浩 菖有製薬側臨床開発部 Matrix S c a t t e r p l o t by SAS/GRAPH K o j iS u z u k i I くa z u h i r o Matsui Banyu P h a r m a c e u t i c a l C o .， L t d . C l i n i c a l Research D e p t . 2‑2‑3， Nihonbashi Honcho， Chuo‑ku， Tokyo 要旨 データをグラフ表現する方法として散布図がよく使用される。 今 回 、 多 変 量 か っ サ ン プ ル 数 の 多 い デ ー タ を グ ラ フ 化 す る 目 的 に 、 S A S / G R A P Hを使用 した。データ数が多い場合、散布団のプロットが重なり正確な分布状況を表現するのが難しく ・ ・ なるので、重なりつまり密度をシンボルの大きさに反映させて表示した。 a またニ変量の組合せの散布団をマトリックス形式の一枚にグラフ化し変量聞の関係を見やすく したので紹介する。 キーワード SAS/GRAPH 散布図 スケーリング 1. 軸 の ス ケ ー リ ン グ 6角 形 区 分 2.6角 形 区 分 二変量の散布図をマトリックス形式、つまり プ ロ ッ ト の 重 な り を 表 現 す る た め に X Y平 面 行列に配置するには、軸のスケーリングを統一 を合同な 6角 形 で 分 割 す る ( Fi g 1 ) 。 しなければならない。 S A S D A T Aステップにて変量の最大値、 最小値を求めその値より適切な軸のスケールを ・ • 算出し、マクロ変数として、 A X I Sステート a メントの O R D E Rに指定する。 DATA AXIS(KEEP=HIH MAX B Y ) ; SET A END=EOF: RETAIH L H ; I F ̲N̲=l THEH DO;L=10牢主 10;H=.; E H D : I F VALくLTHEH L=VAL: I F VAL>H THEH H=VAL; I F EOF THEN D O : R=H‑L: D=R/3: DT=FLOOR(LOGI0(D)): DV=D/( 10 ヰ立 D T ); BY=( 10 牢士 D T )牢I NT( D V ); Y )立B Y ; HIN=FLOOR(L/B Y : MAX=CEIL(H/BY)本B OUTPUT; END; F i g1 3 H 3 ‑ H n F i g2 F i g3 円 ぺU nぺU n u

子の中心点となるようにする。 3. グラフ 6角 形 区 分 に よ っ て 丸 め ら れ た 座 標 ご と に オ 次のようにして、すべてのプロットをそれを内 プザベーションを数え、その数に応じてシンボ 点 と す る 6角 形 の 中 心 の 座 標 に 丸 め る 。 ルを 6角 形 の 大 小 と し て ANNOTATEを 使 用 し て 描 1つ の 格 子 内 の プ ロ ッ ト P( x .y ) は 5個 の 6角 く。 このとき、 6角 形 の 中 心 は 、 格 子 点 か ま た は 格 H I ‑ H 5 ) のどれかの内点となりうる ( Fi g2 )。 形( また、 6角 形 に 区 分 し て い る の で 変 量 数 が P個 (x.y) を そ れ ぞ れ 四 捨 五 入 し た 点 Q プロット P の場合 ( [ x + O . 5 J .[ y + O . 5 ] ) は、 HI‑H4 の ど れ か に 一 致 AC 考えられる。このグラフを作成するために M P( P ‑l)個の 2変 量 の 組 合 せ の 散 布 図 が する " ' o H 5の座標は、 ([xJ+O.5.[ y J + O . 5 )である。 R O言 語 の %DO %TOス テ ー ト メ ン ト を 使 用 し 、 GPL Y軸 方 向 を 全 体 に v 3 倍 す る と 6角 形 は 正 6角 OTプ ロ シ ジ ャ を 繰 返 し た 。 最 後 に GREPLAYプロ 形となり、 H 5とHI‑H4を 分 け て い る 辺 は そ れ ぞ れ (P‑l ) 個 の グ ラ フ を 一 枚 の マ シジャによって P 対 応 す る 2点 の 垂 直 二 等 分 線 と な る 。 トリックス散布図にした。 PとH5の 距 離 と . PとQ の 距 離 を 比 較 し Pの 属 す る 6角 形 が定まる ( Fi g3 )。 ' 0 [ a Jは a を 越 え な い 最 大 整 数 文献 D.B.Carr. R.J.Littlefield. W.L.Hicholson， DATA HEXAGON(KEEP=X̲VAL Y̲VAL); SET B : SIZE=30: RANGE̲X=XMAX‑XMIN: RANGE̲Y=YMAX‑YMIN: R̲SX=SIZE/RANGE̲X: 3 )): R̲SY=SIZE/(RANGE̲Y牢SQRT( SX=R̲SX牢 (XVAL‑XMIN): SY=R̲SY牢 (YVAL‑YMIN): SXl=FLOOR(SX+O.5):SX2=FLOOR(SX)+O.5: SYl=FLOOR(SY+O.5):SY2=FLOOR(SY)+O.5: D D1=( S X‑SXl ) 忠 牢2 +3牢(SY‑SYl ) 牢 牢2 : S Y ‑ S Y 2 )ネ牢 2 : DD2=(SX‑SX2)芯*2+3立 ( I FD D lくDD2 THEN D O : X̲VAL=SXl/R̲SX+XMIN: Y̲VAL=SYl/R̲SY+YMIN: E N D : ELSE D O : X̲VAL=SX2/R̲SX+XMIN: Y̲VAL=SY2/R̲SY+YMIN: END: ・ a and J.S.Littlefield(1987): "Scatterplot Matrix Techniques for Large H "，Journal of the American Statistical Association， 82，424‑436. 、 a ‑304

日本 SASユーザー会 (SUG卜J) エンドユーザーによる各種処理の自動実行 舟喜光一 持田製薬株式会社開発本部研究部 Automatic d a t ap r o c e s s i n g sf o re n du s e r s l くo u i c h i Funaki M o c h i d a Pharma田 u t i c a lC o .，L t d . New Drug D e v e l o p m e n tD e p a r t m e n t 7， Yotsuya ト chome， Sinjuku‑ku， Tokyo 160， Japan 要旨 多数の t一検定を行なう場合を例として、定型化した各種処理をエンドユー ザー自身がディスプレイマネジャー環境で簡単に自動実行化するための手法を開発した。 ' この手法の手順は次の通りである。 を準備する。 1. t 検 定 を 実 行 す る た め の マ ク ロ ( 出 TTSTMAC) 2. 必要となる)~ラメータを含むデータセットを作成する。 3 .D A T AS T E P でディスク上l こ出 T TSTMAC を 呼 ぶ た め の SA Sス テ ー ト メ ン ト を 出 力 し 部 I N C L U D E する。 以 上 に よ り 、 オ ブ ザ ベ ー シ ョ ン 数 分 の t一検定が実行される。 この手法の利点は次の通りである。 1. 使 用 す る マ ク ロ お よ び パ ラ メ ー タ を 変 更 す る だ けで他の処理の自動化に使用できる。 2. 手 法 を 選 択 す る た め の パ ラ メ ー タ を 付 け 加 え れ ばいろいろな処理が混在する様な自動実行を行なうことが出来る。 キーワード: 自動実行、 F S E D I T、 D A T AS T E P、 引 N C L U D E て保存し、いわゆる「プログラムジェネレー 1. は じ め に ター」を利用し自動実行化することを試みた。 当社ではコンビュータに関する知識のない 臨床試験データの解析を行なう場合、処理 新薬の開発担当者が容易に直接データ解析を 対象となるデータは日々変化していくが、処 行なうことを目的としたメニュー選択方式臨 理方法そのものは変わらないことが多い。そ 床試験データ解析システム . . こでは定型化した処理を行なうために長い時 C l i n i c a lt r i a l A n a l i t i c a lT o t a lS y s t e mC C A T S ) l )を 使 用 し 聞が割かれている。また、単調なデータ処理 データ解析を行なっている。この解析システ を続けることによるミスも見られない訳では ムの中で各エンドユーザーが定型化した処理 ない。そこで、単純作業を不要とし、解析時 を自動実行化するためのパラメータを含むデ 閣を短縮することを目的とし、各種処理に必 ータセットを保存し使用している。なお、こ 要なパラメータのみを永久データセットとし こ で は 対 応 の な い 2群 の 計 量 デ ー タ に 対 し t 計量データ・対応、の ない 2群 の 仮 説 検 定 自動実行 ←一二￨;?￨ 図 表 1. 自 動 実 行 ル ー チ ン の 構 成 円ベU Fhu nU

検定を行なう場合を例とする。また、開発 ここで用いた各パラメータの意味は以下のと は IBM4381、 VM/CMS下 で 行 な っ おりである。 た。 DS :対象データセット名 2. 自 動 実 行 1 D :検討項目名 GR :分類項目名 2 D ドットプリンターへの出力 L :レーザープリンターへの出力 STRA : 層 別 項 目 名 1 孝博厄克 自動実行ルーチンは、自動実行のための 3 つの部分と t 検定を行なうためのマクロ 出TTSTMAC は 自 動 実 行 以 外 で も 使 用 す る た ( 出 TTSTMAC) 部 分 よ り な る ( 図 表 1) 。 自 動 め、出力先を指定するためのパラメータがつ 実 行 の た め の 部 分 は 1 . PROC FSEDIT を 用 い いているが、自動実行処理では大量の出力が 2. なされる場合がほとんどなので出力先は常に たパラメータの入力、編集、登録部分、 PROC PRINTを 用 い た パ ラ メ ー タ リ ス ト 作 成 部 分、 レーザープリンターとしている。 3. DATA STEP の PUT ス テ ー ト メ ン ト 2 ̲ に よ り 部 TTSTMAC を 呼 び 出 す た め の ス テ ー ト メントを作成し、 3 、 a ラ‑ ‑ータヌ¥ブヨ 引 NCLUDE す る 部 分 よ り な る。また、この構成の中でマクロ部分を変更 PROC FSEDIT の 画 面 ( 図 表 2) か ら 対 象 デ することにより各種の検定手法あるいはグラ ータセット名、検定項目名(白血球数、赤血 フ、チャートの作成などへの拡張が行なえる。 球数などの計量データを含む変数名〉、分類 項目名(薬剤コード、投与量コードなどを含 2 2 %TTSTMAC む変数名〉、層別項目名(性別コード、重症 度コードなどを含む変数名〉の各，{ラメータ 出TTSTMAC の 呼 び 出 し は 以 下 の 様 i こ行なう。 を入力しデ←タセット UPTTDATA を 作 成 す る 。 この例では一時データセットとしているが、 出TTSTMAC(DS.ID.GR.STRA.D.L) CATS の 中 で は 永 久 デ ー タ セ ッ ト と し て 保 存 、 計量データ・対応のない 2群の仮説検定自動実行のためのパラメータ入力 データセット名 目S: (a2 侶 3 10J t t e s t 検定項目名 ITEH: il ‑ 7 (白血球数、血圧など) 分類項目名 GRωP: i z (薬剤、投与量など) 層別項目名 STRATA: 一 一 一 (性別、重症度など) a J 動 司同 ' m一 ト 川 台 図 表 2. PROC FSEDIT に よ る パ ラ メ ー タ の 入 力 ( デ ー タ セ ッ ト 名 =UPTTDATA) phu qペU n u

し後日の使用に備えている。ここで対象デー p ut ス テ ー ト メ ン ト に よ り option の 指 定 を タセット名、検定項目名および分類項目名は default に 戻 し て い る ( strata を 大 文 字 に 必 須 指 定 項 目 で デ ー タ が 3っ と も 揃 っ て い な 変 換 し て い る の は 部 TTSTMAC の 都 合 で 大 き な PROC FSEDIT に続く いオブザベーションは 意味はない〕。 DATA STEP で 除 外 さ れ る 。 ま た 、 層 別 項 目 名 図表 4.に示した DATA STEP を 実 行 し た の指定は任意であるが、指定された場合は 結 果 C M Sフ ァ イ ル 上 に 作 成 さ れ る BY 変 数 毎 の t 一 検 定 が 行 な わ れ る 。 テ ー ト メ ン ト を 図 表 5 .に示す。 3つの SAS ス t一 検 定 を 行 な う 場 合 の パ ラ メ ← タ の 例 を 図 表 3. に 示 す 。 こ こ で は は 薬 剤 コ ー ド 、 i1 は 性 別 コ ー ド 、 utos ∞r曲 sasautos=cats嗣 CI %ttstmaclttest ， i17 ， i2 ， "XXI 叩 t ions 回 i11 は 赤 血 球 数 を 示 す 。 i17 ， i7 ， " X X】 %ttstmaclttest ， χttstmaclttest ， i17 ， i2 ， 17 ，， XX】 3つ 目 の 例 の み 層 別 項 目 名 の 指 定 を 行 な っ て いる。 叩 t ions n四国utos∞r回 sasautos~sasautoSJ 図 表 5. ‑CM Sフ ァ イ ル 上 に 作 成 さ れ た ~ ITEH 日S OBS GROUP 1 Hest i17 i2 z Hest Hest i17 i17 i7 i2 主 STRATA マクロ呼び出し文 i7 2 図 表 3. パ ラ メ ー タ の 例 5 ヨ ミ f子 牟 吉 身 ミL (データセット名ニ UPTTDATA) 図 表 5. に 示 し た SAS ス テ ー ト メ ン ト を 引 NCLUDE す る こ と に よ り 3 つ の t 一 検 定 が 2 ̲ 4 DATA 自 動 的 に 行 な わ れ る ( 図 表 6 )。 STEP 出TTSTMAC を 呼 び 出 す ス テ ー ト メ ン ト を 作 成するための 3. お わ り に DATA STEP お よ び そ れ を 実 行 す る た め の 引 NCLUDE ス テ ー ト メ ン ト を 図 表 4 . に 示 す c if に続く lつ め の put ス テ ー 1) こ こ で は 3つ の t 一 検 定 を 行 な う 場 合 を トメントではマクロライブラリーの指定を行 例として示したが、実際には教の制限はなく、 ‑ ‑ なっている。 2つ め の put ス テ ー ト メ ン ト ハ ー ド ウ エ ア の 限 界 ま で 'J)数 の 検 定 を 自 動 的 で 必 要 な パ ラ メ ー タ を 含 ん だ 自 TTSTMAC を 呼 に行なうことが出来る。 び出すためのステートメントを作成している。 2) t XJは レ ー ザ ー プ リ ン 最 後 尾 の パ ラ メ ー タ [ "X 分散分析や U検 定 の よ う な 他 の 検 定 用 の マ ク ターへの出力指定を行なっている。最後の ロ、グラフやチャートを作成するためのマク 検定のマクロを他のマクロ、例えば x fi H e 由晴耳甲 d isk H e 白鷹耳司p H e 圃聞平甲 a l data ̲nu11̲1 set l 平 Hdata 田 吋 ; lastrecl file Hee 問時司P I strata; 叫>Cas e lstrataI 1 ∞rcesas副 tos;回 ts回 CJ J if ̲"̲;1 廿 圏 、 凹t ・ 叩 tions 回 utos ' it白 咽 ， Igrcx 早 1 . . ， 'strata ' ， ' .， ) 0 ( ) ・ b put '%Hstmacl・ds ， if lastrec tl > 圏 、 put 'opti町 、s non 田u tosourca sasautos=sasautosJI J 1 1 1 、 r u rs χincl叫Ie He四~I x erase tte 田町'PP H e 世情'PP a l 図 表 4.DATA STEP に よ る マ ク ロ 呼 び 出 し 文 の 作 成 円4U ワ t nU

ロなどに交換することにより(若干のパラメ は近い将来 i こ 3) の 段 階 へ の 移 行 が 望 ま れ る 。 ータの変更も必要となるが〉種々の処理を自 5) 将 来 的 な 展 望 と し て は デ ー タ の 属 性 に デ 動実行化することが出来る。 ←タの性質(計数デー夕、計量デ←タなどと 3) 手 法 を 選 択 す る た め の パ ラ メ ー タ を 追 加 いった分類コード〉、あるいはどの項目でグ することにより色々な処理が混在するもので ループわけするかなども合わせて指定するこ も自動実行化することができる。従って、処 とにより一層の自動化を計る予定である。 理が定型化してしまったものであれば論文 l つ 分 の 解 析 を l度 の 自 動 実 行 で 行 な う こ と も 可能である。 参考資料 4 ) 現 在 CATS は 2) の 段 階 に あ り 、 各 自 動 1) 舟 喜 光 一 ( 1987 ) :> > 臨 床 試 験 デ ー タ 解 実行処理毎i こ必要な，{ラメータを含む永久デ 析 シ ス テ ム CATSの開発"、 ータセットが保存されている。ここで容量的 論文集、 1 5 ‑ 2 0 S U G I ‑ J' 8 7 な問題はないがデータセットの数の増加に伴 ない各エンドユーザーがその管理に手間取る 、 傾向が見受けられる。これを解決するために a 対応のない t検定 対象データセット名 検定項目名 分類項目名 17=1 TTEST PROC 3 t t e s t i17 i Z 対応のない t検定 対象データセット名 検定項目名 分類項目名 2 t t e s t i17 i7 VARIA8LE: N TTEST PROC 1 22 VARIA8LE: z 12 12 17 N l 341 z 281 対応のない t検定 対象データセット名 検定項目名 分類項目名 層別項目名 t t e s t i17 i2 VARIANCES ~E IlU AL TTEST PROCEDURE a司h VARIA8LE: 117 EI l UAL VARIA 恥I CES P R I I 1EAH N fOR HO: VA ~E 唖UAL • z 1 EQVAL STD DEV STD ERROR I 1INII 1 l 則 今1 394.1610318 82.11 今8 705 12.82 今1 882 今 194.6' る2 6631 593.4563584 21 る '1 8.7941852 106.2661今06 23.18917300 262.7850190 638. 00 畠82 今 fOR HO: VA PR VARIA8LE: 12 N HEAH VARIANCES ゆ 正 母JAL EI l U AL 1 2 山 恒 保JAL EI l U AL T ‑0.9296 ‑1.0101 Df PROB > ITI 32.6 60.0 0.3594 0.3165 19 384.' る Z 侮4 115 9 令48.1812693. fOR HO: VARIANCES ARE EI l UAL，f・ = PROB > f・ =0.1631 VARIANCES T ‑1.6570 ‑1.8951 11.7 26.0 KAXII 1 l 則 0.12 0.0692 fOR HO: VARIANCES ARE EQVAL，f・ = 2.12 HITH 8 ANO 18 Df =0.1780 PROB > f・ 図 表 6.実行結果 ‑308‑ 1.67 HITH 20 AHO 今oDf

日本 SASユーザー会 (SUGトj ) 漢字関数と漢字フォーマット 鈴木督久 吉田 自 主 主r Eヨヲ己 側日経リサーチ SAS MACROS FOR K A N J I FUNCTIONS AND KANJI FORMATS Tokuhisa S u z u k i Masaaki Yoshida NIKKEI RESEARCH INC. 1‑3‑1 Uchikanda， Chiyoda‑ku， Tokyo 1 0 1 要旨 SASの漢字機能の標準提供は、パージョン 5. 16のリリースで開始された。まだ 不十分な点やバグがあって完全な環境は提供されていないがシフトコードの「字化け」 問題は解消されたのでユーザコーディングによって、漢字データを処理するためのツー ".. ルを作成できるようになった。今後のパージョンでより完成度の高い漢字処理機能が提 供されると思われるが、それまで、の聞のつなぎ役として作成した漢字用のマクロの中か ら汎用性のありそうなものをいくつか紹介する。 キーワード: 漢字関数、漢字フォーマット、マクロ % F MT 16(infmt.outf田t ) 一一一ー一一一一一一【表 8】 % F 即ち X 8と同様の目的で、 1 6 b y t e切捨時の漢字 L A B E L 1.漢字関数 % 1 T O J( ib m . ji s ) 一一一一一一一一一一一一一【表 1】 I B M漢字コードを J 1 S漢字コードに変換する。 のシフトペアを維持する。 【図 2】に % F MT 8X 8と% F町 1 6の使用例を示す。 % JT 01( ji s .i b m ) 一一一一一一一一一一一一一【表 2】 M A K E F町K一一一一一一一一一一一一一一一一【表 9】 % F MT 8X 8や% F町 1 6の内部で使用されているマクロで S A SD A T A S町から S A SF O R M A Tを作成する。 P R O CF 町L I B と反対の働きをする。 M A K E F町 Kは 、 H e n d e r s o nら口]の A K E F M Tの漢字パージョンとして機能を追加 提出した M J 1 S漢字コードを I B M漢字コードに変換する。 % D T O M 1 X ( d b y t e . m i x ) 一一一一一一一一一一一【表 3】 全角文字を混合文字に変換する。 % M 1灯 O D ( m i x . d b y t e ) 一一一一一一一一一一一【表 4】 ‑ 混合文字を全角文字に変換する。 したものである。 % S 叩 D( s b y t e•d b y t e ) 一一一一一一一一一一一【表 5】 M A K E F M T Kによって簡単に漢字フォーマゥトを作成でき O R M A Tだが、この他に郵便番号 る。以下は市町村コード F 半角文字を全角文字に変換する。 % D T O S ( d b y t e . s b y t e ) 一一一一一一一一一一一【表 6】 F O R M A T や市外局番F O R M A Tなども作成できる。 1D A T A̲ N U L L ̲ ; 全角文字を半角文字に変換する。 の例。 2.漢字フォーマット % F M T 8 X 8( i n f皿t . o u t f m t ) ー一一一一一一一一一【表 7】 P R O CF O R M A Tで作成した L A B E Lの最大値は 4 0 b y t eだが P R O CF R E Qは最初の 1 6 b y t eだけを使用する。さらに 2 次元クロスの表頭に L A B E Lを使うと 8 b y t eずつ 2段分 nLqdaq A T AS T E P 【 図 1】は上記の漢字関数マクロを使用した D C O D E = 1 3 1 0 1 ; S H 1 = P U T ( C O D E . S H 1 F . ); D E = P U T ( C O M P R E S S ( S H 1 .・ O E O F ' X ) . S H 1 X F . ) ; x ∞ 5 P U TS H 1 =/X C O D E = ; 6R U N ; S H 1 =千代田区 xDE=13101 ∞ 割して表示する。この場合、 L A B E Lに漢字が含まれて 参考文献: いてもシフトコードのペアは考慮きれない。 % F M T 8 X 8 [ 1 ] H e n d e r s o n .D . J.. a n d K u h n .D .L .( 19 8 4 ) : TS T Y L EM A C R O S " . S U G 19 P r o c e e d i n g s . " S T A π肥 H によって変換された F O R M A TのL A B E Lは8 b y t eこ、とに分割 9 7 9 ‑ 9 8 8 . された時のシフトコードのペアを維持する。 ‑309‑

【表 1)%
1
T
O
J:I
B
M漢字コードを J
1
S漢字コードに変換する。

﹃

u‑t 内
onu 内
440au司EDeo ︐
f 命 ︒ 内u
‑E 内
4 d
u 1 内︐ 内dan EDPO'f の
a
内a
n EDeo'f 命 ︒ 内u
a内
't 1 内4 内
4 内︐ 内4 今︐ 内4 内
4 内
4 内︐
.a'Ie
4 内

MACRO ITOJ(IBM，JIS);

耳

/寧ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー一ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー

CONVERT <IBM‑KANJI COOE VARIABLE> TO <JIS‑KANJI COOE VARIABLE>

ーーーー

ー一一一一ーーーーーーーー一一ーーーー一一一ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー一一ーーーーーーーーーーーーーーーー寧/

﹃

・ ・・
﹄
・
﹄
︐
﹄ ・
︐
.

I
F LENGTH(&IBMl>1 & MOO(LENGTH(&IBMl，2】・ 1THEN
0
0
:
FILE L
O
G
:
N &IBM •
PUT ・ERROR: FOUNO A SINGLE BYTE CHARACTER I
/晶 I
BM‑事H
E
X
6
0
.

ABORT l
'
E
N
O
:
耳I
F "LENGTH(&JIS】・ o"THEN
"00:
O
E
O
F
'X】2
&IBM‑COMPRESS(&IBM，'
"LET JIS・&IBM.
"ENO:
"ELSE
"00;
B
M
; /寧ーーー一ーー OEFINE LENGTH OF &JIS AS SAME AS &IBM LENGTH 寧 /
&J1
S・&1
&
J1
S‑RE
PEAT(，2
1'
X，LENGTH(TRANSLATE(
&1
BM， 'X
'， '
4
0
'X】】ー 1】S
"ENO'
00
‑ー I
・ 1T
O LENGTH(TRANSLATE(COMPRESS(&IBM， 'OEOF'X】， '
X
'， '
4
0
'X】】ー 1B
Y2
'
SUBSTR(&JIS，ー ̲
1，2】
INPUT(PUT(PUT(SUBSTR(COMPRESS(
&IBM， 'OEOF'X】・ーー 1
，2
】，事 H
E
X
4
.】，事 I
T
O
J
F
.】，事 H
E
X
4
.】S
E
N
O
'
"MENO I
TOJ'
E

a

内
︐
.

【表 2)%
J
T
0
1:J
1
S漢字コードを I
B
M漢字コードに変換する。

︐

onwd u 1
440 凋﹃EDeo f の

"MACRO JTOI(JIS，IBM】Z
/*‑‑‑ー

ー

一ー一一ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー

ーー一一ーーーーーーーーーーーーーーーー

CONVERT <JIS‑KANJI COOE VARIABLE> TO <IBM‑KANJI COOE VARIABLE>
一ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー

"IF &IBM~ 耳 THEN
晶I
BM‑&JIS;

ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー一一ーーーーー寧/

I
Bt
.
I‑
&JIS;

耳 LET

内
・
11

00 ̲
̲
1・ 1TO LENGTH(RIGHT(&JIS】】ー 1B
Y2
1
，2
】・
SUBSTR(&IBM，ーー 1
INPUT(PUT(PUT(SUBSTR(&JIS，ーー 1，2】，・ HEX4，】，・ J
T
O
IF
.l
，・ H
E
X
4
.l
'
E
N
O
:
揖M
ENO JTO1
1

.
.
.
【表 3)%
D
T
O
M
1
X:全角文字を混合文字に変換する。
/寧ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー‑ー‑‑‑̲.̲ーーーーーーーーーーーーーーーーーー一一

CONVERT OOUBLE‑BYTE VARIABLE TO MIX‑BYTE VARIABLE
ーー‑ーーーーーーーーーー一ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー一一ーー‑‑ーーーーーーーーーーーーーーーー‑‑*/

・

︐
.︐

.J
M
.
' ︽u

•

•

︼︐

I

‑削川

削川内 w

310

.1
ν
u
A内

E
N
O
'
X，1
9
9】S
&MIX‑REPEAT('
4
0・
00 ̲̲1‑1 TO ROUNO(LENGTH(COMPRESS(&OBYTE， 'OEOF'X】】 /
2】3
SUBSTR(&MIX，ーー 1*4‑3，4】=
INPUT(PUT(PUT(SUBSTR(COMPRESS(
寧2
‑
1，2】，事 H
E
X
4
.】， &FMT..l，事 H
E
X
6
.】S
&OBYTE， 'OEOF'X】，ーー I
E
N
O
J
&MIX‑COMPRESS(TRANWRO(&MIX，' OFOE'X，'FFFF'X】， '
F
F
'Xl:
"IF "LENGTH(&NAKA】>0 揖THEN
"001
&MIX‑TRANWRO(&MIX，'OF450E'X，'4345'X】3
"ENOJ
"ENOMAC:
"MENO OTOMIXI

Mn

FE

︐︑〒 1

内
u
w
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E

内

u

'lvyn門
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削川

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4 令 ︒ 凋 伺KIvau ︐goon3nuw'' 内
4
l 内
4内
4 内
4 内
4 内
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4内
44040 d
4 内
4内
4 内
内

︐

"IF &MIX‑耳STR【】 "THEN
"00'
"PUT ERROR: PARAMETER NOT SPECIFIEO，1
耳G
OTO ENOMAC'
首E
N
O
;
耳I
F "LENGTH(&HIRA】‑0 "THEN "LET FMT‑ OSMIXF;
"ELSE
"LET FMT・事 OSMIX2F'
I
F LENGTH(&OBYTE】>100 THEN
0
0
'
FILE L
O
G
:
PUT 'WARNING:
/ 'WARNING:
/ 'WARNING:
l
‑
‑
M
・
﹄
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1 1 E E

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e・
・・・‑‑﹄・

‑E 内
O A 司KIvau'gaun3nHV a 今︐ 内d A崎K
I
v
a
υ
4内

"MACRO OTOMIX(OBYTE，MIX，HIRA・， NAKA‑】S

【
表 4]%
I
H
X
T
O
D:混合文字を全角文字に変換する。
1
2
3

"MACRO MIXTOD(MIX，DBYTE):

5

&DBYTE‑REPEAT('40'X，199):

8
9
1
0
1
1
1
2
1
3
1
4
1
5
1
6
1
7
1
8
1
9
20
2
1
22
23
24
25
2
6
27
28
2
9
30
3
1
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50

DO WHILE(一一 1<‑LENGTH(晶M
lX)):
l
F SUBSTR(&MIX，一一 1， l)‑'OE'X THEN
DO: 1本
ーーーーーーー
一一一一ーーー D
OUBLE BYTE CHARACTER ‑ーーーー
ーーー寧/
̲̲KANJ1‑1:
̲̲1+1:
DO WHILE(̲̲KANJl & __I<~LENGTH( 晶 M 1
X
))
;
SUBSTR(晶DBYTE，̲̲J， 2)=SUBSTR(&MlX， ー 1， 2);
l
F SUBSTR(&MIX ，ー 1+2 ， 1)~'OF'X THEN
DO:
:
̲̲KANJl・0
̲̲1+2:
̲̲J+2・
END:
ELSE
DO:
̲̲1+2:
̲̲J+2:
END:
END:
END:
ELSE
DO: 1孝 一 一 ー ー ー ー ー ー 一 一 一 一 一 ー ー ー ー 一 一 一 一 SINGLE BYTE CHARACTER ‑ーーーー ー ー ー ー ー 一 孝 /
̲̲KANJ1=0:
lX，ーー 1， l)‑'OF'X THEN ̲̲1+1:
l
F SUBSTR(晶M
DO WHILE(NOT ̲̲KANJl 晶 一 一 1<=LENGTH(晶M1
X))
;
)=
SUBSTR(晶 DBYTE，ーー J， 2
lNPUT(PUT(PUT(SUBSTR(晶MIX， ー 1， 1) ， ~HEX2. )， ~STODF. )， ~HEX4.):
l
F ̲̲I‑LENGTH(晶MIX) THEN ̲̲KANJ1‑1:
‑
'OE'X THEN
ELSE l
F SUBSTR(晶MIX，̲̲1+1. 1)
DO:
̲̲KANJl・1:
̲̲J+2:
END;
ELSE
DO:
̲̲1+1:
̲̲J+2:
END:
END:
END:
̲̲1+1:
END:
"MEND MIXTOD:

4

6
7

.

1*

一一一一一ー一一ーーーーーー一一一

ーーーー

ーーーーーーーー

一一一一一一ーーー一一一一一一一ー‑

CONVERT MIX‑BYTE VARIABLE TO DOUBLE‑BYTE VARIABLE (NO SHIFT)

‑‑ーーー

ー一一一一一一ーーー

ーーーーー一

ーーーーー

ーーーーーーーーーー一一一一一ーーーーー一一一一一ーー寧/

̲̲I‑J;
̲̲J・1:

・

a

【
表 5]%
S
T
O
D
:半角文字を全角文字に変換する。
1

2

3

4

5
6

7
8
9
1
0
1
1
1
2
1
3
1
4
1
5
1
6

"MACRO STOD(SBYTE，DBYTE):
1寧ーーーーー

ーーーーー

ーーーーーー

ーーーーー一一一

‑‑ーーー一一

ーーーー一一一

一ーーーーー

ーーー一一一一

CONVERT <SINGLE‑BYTE CHARACTER> TO <DOUBLE‑BYTE CHARACTER>
ーー一一一一ーーーーー一一一ーーーーーー一一一一一一ーーーーーー率/

"IF &DBYTE~"STR() "THEN
"DO:
"PUT ERROR: PARAMETER NOT SPECIFIED.:
"GOTO ENDMAC:
"END:
&SBYTE: 1寧ー一一一一一一ー一一一一ーーー
DEFINE LENGTH OF &DBYTE 寧 /
&DBYTE‑晶SBYTEII
DO ̲̲1‑1 TO LENGTH<TRANSLATE(&SBYTE，'
X
'，'40'X)):
SUBSTR(晶DBYTE，一一 I寧 2ー1. 2
)=
)， ~HEX2. )， ~STODF. )， ~HEX4. )
:
lNPUT(PUT(PUT(SUBSTR(晶SBYTE，一一1. 1
END:
"ENDMAC:
"MEND STOD:

円ベU

4Ei

【 表 6]% 町O S :全角文字を半角文字に変換する。 ‑内 /本一一ーーーーーーーーーーー ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー一一一ーーーーーーーーーーーー CONYERT <DOUBLE‑BYTE CHARACTER> TO <SINGLE‑BYTE CHARACTER> ーー ﹃ 4 内 OAUF bRU ヲ﹃ auQdnu''q4quAURJVFb7 ・auQdnu 唱 ﹄ 内4 内OAUFbRU7 ・auqdnuTsq4 内OAUFbFb7 ・auQdnuqa O 内 tt'1qt'hTt'l''tTl'11l'q︐色町4q4 勺4q4 勺4 q︐色町4 q︐色町4qu 内 O 内 O 内 O 内 O 内 O 内 O 内 O 内 OAU A U %MACRO DTOS(DBYTE，SBYTE): ﹃ %IF &SBYTE‑%STR() %THEN "DO: %PUT ERROR: PARAMETER SBYTE NOT SPECIFIED， %GOTO ENDMAC: %END: IF LENGTH(晶DBYTE)>l & MOD(LENGTH(晶DBYTE)，2)‑1 THEN DO: FILE LOG: PUT 'ERROR: FOUND A SINGLE BYTE CHARACTER IN &DBYTE / &DBYTE‑尊 HEX60， 本/ ' ﹃ ABORT 1 : END: IF INDEX(晶DBYTE，'OE'X)>O THEN 00: &SBYTE‑SUBSTR(&DBYTE，1，LENGTH(晶DBYTE)/2‑1): /* DEFINE LENGTH 本 / FILE LOG: IF _N_~l THEN PUT 'WARNING: FOUND SHIFT CODE IN &DBYTE / 'WARNING: THIS STEP CONTINUE COMPRESSING SHIFT CODE， ﹃ END: ELSE &SBYTE‑SUBSTR(&DBYTE，1，ROUND(LENGTH(晶 DBYTE)/2)):/本 DEFINE LEN */ DO __I~l TO ROUND(LENGTH(COMPRESS(&DBYTE，'OEOF'X))/2): SUBSTR(晶SBYTE，̲̲I，1)~ INPUT(PUT(PUT(SUBSTR(COMPRESS( 品 DBYTE， .OEOF'X)， ー 1*2‑1， 2 )，尊 HEX4， )，尊 DTOSF， )，尊 HEX2， ) : END: IF INDEX(晶SBYTE，• FF'X)>0 THEN DO: FILE LOG: PUT 'WARNING: AT LEAST ONE CHARACTER CONYERTED TO 'FF'X / ̲N̲‑ &SBYTE‑ 、 a ﹃ ﹃ END: %ENDMAC: "MEND DTOS: 【 図 1】漢字関数マクロの使用例 1O P T 1 0 H S1 H P L M A C : 2D A T A H U L L 3 πXT=' 漢字関数マクロの使用例' 4 %I叩J σEXT.J1S) 8 4 % J T 0 1 ( J 1 S . 1 B H ) 1 1 2 % D 叩H 1 X( T E X T . H 1 X .H 1 R A = X ) 1 8 0 制I 灯。D( H 1 X . D B Y T E ) 2= ' S A S ソ7ト ウ 工7・ : 3 2 8 T E XT 3 2 9 % S T O D( T E XT 2 .Z E H K A K ) 3 6 3 % D T O S ( Z凹 臥 K . H A H K A K ) 4 7 2 P U TT E X T = 4 7 3 /J 1 S = 事H E X 6 0 . 4 7 4 /1BH=~臥 HJ130. 4 7 5 /H 1 X = 4 7 6 /D B Y 百=事K A H J 1 3 0 . 2 = 4 7 7 /T E XT 4 7 8 /Z E H臥 K =事K A H J 1 3 0 . 4 7 9 /H A H削 K = 4 8 0 4 8 1R U H : O D E1 HT E X T• W A R H 1 H G :F O U H DS H 1門 C W A R H 1 H G :T H 1 SS T E PC O H T 1 H U EC O H P R E S S I H GS H 1 F TC O D E . π訂=漢字関数マクロの使用例 J 1 S = 3 4 4 1 3 B 7 A 3 4 5 8 3 F 7 4 2 5 5 E 2 5 2 F 2 5 6 D 2 4 4 E 3 B 4 8 4 D 5 1 4 E 6 3 2 1 2 1 1 B H =漢字関数マクロの使用例 H 1 X =漢字関数マヲロの使用例 D B Y T E =漢字関数マクロの使用例 πX T 2=SASソ7トウ工Y Z E H K A K = SASソフトウエア H A H K A K = S A S ソ7 ト ウ 工7 、 a ム 4E 司ベU 円〆白

【表?】 Z
開T8X
8:8バイトずつに切られでも漢字幻 ~"y を維持する FORMATに変換する。

﹃

't
︐

MACRO NAME:

FMT8X8

*/
*/
*/

/* INVOCATION: NAME‑STYLE， STATEMENT‑STYLE
/* DESCRIPTION: CONVERT FORMAT KANJI‑VALUE TO 8X8 SHIFT SET.
T.SUZUKI， NIKKEI RESEARCH INC.
/* SUPPORT:
/* USAGE:
"FM丁目 X8(INFMT，
ー
ーーー> FORMAT NAME TO READ.

本/

*/

OUTFMT， ー >
FORMAT NAME TO CREATE.
*/
INDD‑LIBRARY
‑ー> FORMAT FILEREF TO READ.
*/
OUTDD=LIBRARY) 一一> FORMAT FILEREF TO CREATE. 本 /

/*
/*
/*

/*******本本本*******本本本本本****本*****本本本本本本本本******本本******************本本/

︐
︐

ト
﹄
F

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A州

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74

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Tleoooooeoeooooo
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3 留 守 留 守 噌1 1
A
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Hmuavv
川同﹁ト﹄
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A
u
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PUM川r
t 円υ γ l T E
P O ' H門 ﹁ r ' n
門
n門
'nDTiq4A州 nυA州 n
υ
MRM川T E p u
口n
口 γlu川 Tlu川
E P O M R ‑ ‑ A州
U川 A州n

・・

門
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ununυ‑lL'LPUFUM川 削 川
n υ u m z n門 川 川 内 γ

NORMSLAASESE

umTlロ
n

州

ヒ﹁ヒ
TI
F
円
UT'nu
γlγl ︐ eOM川

川

PESREMH

﹄

TE ︐ 川川

E eo 円U

︑
︐

OPTIONS NONOTES:
"IF &INFMT‑"STR() "THEN
"DO:
"PUT ERROR・ FIRST PARAMETER: INPUT FORMAT NAME NOT SPECIFIED.:
"GOTO ENDMAC:
"END:
"IF &OUTFMT‑ "THEN "LET OUTFMT‑&INFMT:
"LOCAL ST EN OTHER TEMPDSN:
"LET
OTHER‑:
"LET
ST‑NSTART:
"LET
EN=NEND:
PROC FMTLIB DD‑&INDD OUT昌一 DATA̲ NOPRINT;
SELECT &INFMT:
HUlLM川y a M R M R A M 口
ロ川町
RMRMRnυ

﹃

・

4

/*本*本本本本本本本本本本本本本*本本本本本本*本本本本本本本本本***本本本本本本本本本本***本**本本本本本本本本******本*/
/本

sa'UODE
‑'TEロu
円
unrpUM A lL
NEOFD%%ET

4 勺AVA付 RdaU7fauqdnu‑‑qt 勺A
V
A
U Rdau?fauqdnu'iq︐ 内J A付Rdau?faunヨ 内UTlq︐ 内J A付 RJuaU7fauQdnuT﹄ qt 内
J A付 Rdau?faunヨ 内u 1 内
4 勺AVA付 民dau?fauqdnu‑‑q︐ 勺AVA付 Rdau?fauQd 内u'E 内
4 勺A
4hq︐ 勺AVA RJunhU7fauqdnu 唱l q︐ 内J A付 RdaU7faunヨ 内u a 内
V
A
U RJvau?fauqdnu
'﹄句
l'l 司ιJIT‑‑﹄
句﹄ 14q4q︐ 内
4 内
4 q︐ 内4 内
4
q
'
ι 内
4 内
4 内ペU 内ペuqJvqJvqJV 内ペU 内ペU 内ペuqJvqJVAHA付 AHAHA付 AHA付 AHA付 A付 RdRdRdRdRdRdRdRdRdRdauau 良uau 良unbauauauau?f?f?f?f?f?f?f?f ヲf?fauauauauauauauauauauQdQdqdQdQdqdqdqdqdn3nu

・

ah

"MACRO FM丁目 X8(INFMT，OUTFMT，INDD‑LIBRARY，OUTDD=LIBRARY> / STMT;

・

﹃

SET &TEMPDSN:
LABEL‑COMPRESS(TRANWRD(LABEL，• OFOE'X，'FFFF'X)，'FF40'Xl:
oTHEN ̲LAB‑SUBSTR(LABEL，1，16):
IF INDEX(SUBSTR(LABEL，I，16)，'OE'X)・
ELSE
DO:
IF INDEX(SUBSTR(LABEL，1，8)，'OE'X)‑O THEN
DO:
LAB1‑SUBSTR(LABEL，1，8):
LAB2・
SUBSTR(LABEL，9，8):
END:
ELSE
DO:
1F LENGT. (COMPRESS(SUBSTR(LABEL，I，8)，'OE'X))‑
LENGTH(COMPRESS(SUBSTR(LABEL，I，8)，'OF'X)) THEN
DO:
LABI‑SUBSTR(LABEL，1，8):
LAB2=SUBSTR(LABEL，9，8):
END:
ELSE
DO:
IF SUBSTR(LABEL，8，Il‑'OE'X THEN
DO:
LAB1=SUBSTR(LABEL，1，7>:
LAB2='OE'X I
I SUBSTR(LABEL，9，7>:
END:
ELSE
DO:
IF MOD(INDEX(REVERSE(SUBSTR(LABEL，1，8))，'OE'X，
】 2)・
oTHEN
DO:
SUBSTR(LABEL，I，71 I
I 'OF'X:
LABl・
LAB2‑'OE'X I
I SUBSTR(LABEL，8，71:
END:
ELSE
DO:
SUBSTR(LABEL，1，6) I
I 'OF'X:
LABl・
LAB2‑'OE'X I
I SUBSTR(LABEL，7，7>:
END:
END:
END:
END:
1F INDEX(LAB2，'OE'X)>O &
(LENGTH(COMPRESS(LAB2，'OE'X)) NE
LENGTH(COMPRESS(LAB2，'OF'X))) THEN
DO:
)・'OE'X THEN LAB2‑SUBSTR(LAB2，1，7):
1F SUBSTR(LAB2，8，1
ELSE
DO:
IF MOD(INDEX(REYERSE(LAB2)，'OE'X)，2l‑0 THEN
I 'OF'X:
LAB2=SUBSTR(LAB2，1，7) I
ELSE LAB2・SUBSTR(LAB2，1，6) I
I 'OF'X:
END:
END:
LAB‑TRANWRD(PUT(LAB1，
事 8.)!1 PUT(LAB2，V8.)，'OEOF'X，'4040'X):
END:
IF START・'OTHER' THEN
DO:
CALL SYMPUT('OTHER'，ー LAB):
DELETE:
END:

，

‑313‑

【表 7] 時頁からの続き。 00: CALL SYMPUT('ST'，• CSTART'): 'MPUT('EN'，'CENO'): CALL Sl ENO: ELSE 00: ・・ 'aunヨnu E 内 4 4quA崎RU 氏U7faunヨnvTiq4quA崎RU 氏U7faunヨnu‑‑q4quA崎RU 氏Uマ 'E 内 t 唱l1iqsq4q4q4q ︐ι 内4 内4 内4q4q4q ︐ι 弓O 勺O 勺d nununununununununu t 1﹄ 句5 3 唱3 t 曹 11111111111111111111111111111111 CSTART=START: CENO=ENO: NSTART=START: NEN白星 ENO: IF TYPE‑'C' THEN IF START・'LOW' I ENO‑'HIGH' THEN 00: CALL SYMPUT('ST'，'CSTART'): CALL SYMPUT('EN'，'CENO'): ENO: ENO: KEEP ̲LAB &ST &EN &OTHER: RUN: ~IF ~LENGTH(&OTHER)-O ~OO: ~THEN MAKEFMTK OATA‑&TEMPOSN KEY‑&ST LABEL‑̲LAB FORMAT‑&OUTFMT ENO‑&EN OO‑&OUTOO: ~ENO: ~ELSE ~OO: MAKEFMTK OATA=&TEMPOSN KEY‑&ST LABEL=̲LAB FORMAT=&OUTFMT ENO=&EN OO‑&OUTOO OTHER‑&OTHER: ︐ ~ENO: ~ENOMAC: OPT1ONS NOTES: FMT8X8: 、 園 ~MENO 【 図 2】漢字フォーマットの使用例 4 8 2P R O CF O R胤 T : 4 8 3 M A TF F FH A SB E E NO U T P町. N O百 : 問 R 4 8 3 V 札U EF F F1 = ' 漢 字 問R M A Tの使用例' 4 8 4R U N : N O T E :F O R M A TF 8 FH A SB E E NO U T P U T . 4 8 5% F前 回8( F F F， F 8 F ) M A TF 1 6 FH A SB E E NO U T P U T . N O百 : 問R ∞ 1 7 % F M T 16(FFF， F 1 6 F ) お側 D A T AX : 2 3 叩 R O l l = l : a 2 3 1 0 C O L = l : 2 3 1 1R U N : 町1I0 R K . XH A S1O B S E R V A T I O N SA N D2V A R I A B L E S .2 3 4 6O B S庁 R K . N O T E :D A T AS お1 2P R O CF R回 D A T A = X : お1 3 T A B L E SR O l l 牢C O L/NO R O l lN 配O LN O P E R C E N T : 問R M A TR O l lF 1 6 F .C O LF 8 F . : 2 3 1 4 2 3 1 5R U N : T A B L EO FR O l lB YC O L ∞L R O l l 1131+Bl+ ‑314‑ 問の一 1 ‑ 1 MMH‑‑ nMU‑‑ 字T 一 ‑ H 別匂 i‑ 歯宅 A U ‑ ‑ ‑申 一の一 ‑‑au‑ ‑nMU‑ ‑AH ‑HH‑ 一同一 ‑E ‑'E﹁ ‑vL ‑EF︑‑申 l 一担一叩 El‑‑+1I+ F R回U E N C Y 叩T 札

【
表 8]%
F
M
T
I
6:1
6
バイトに切られでも漢字7
7fJ1"Yを維持する F
O
R
M
A
Tに変換する。

.
.

1234567189012345671890123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890123456789012
111111111122222222223333333333444444444455555555556666666666771777777778888888888999

・

ah

"MACRO FMT16(INFMT，OUTFMT，INDD~LIBRARY ， OUTDD‑L
lBRARY> / STMT;
/率**********本本本**率率率率*********率********************本本草本****本本********/

/本
/本
/率
/率
/率
/率
/率

MACRO NAME: FMT16
INVOCATION: NAME‑STYLE， STATEMENT‑STYLE
DESCRIPTION: CONVERT FORMAT KANJI‑VALUE TO 16 日TE SH1FT SET.
SUPPORT:
T
. SUZUKI， NIKKEI RESEARCH INC.
USAGE:
"FMT16(INFMT，
‑‑‑‑‑‑‑> FORMAT NAME TO READ.
OUTFMT，
ー ー > FORMAT NAME TO CREATE.
INDD=LIBRARY
‑‑> FORMAT FILEREF TO READ.
OUTDD‑LIBRARY) ‑‑> FORMAT FILEREF TO CREATE.

率/

本/
本/
本/
本/
本/
本/
本/

/率
/率率率率率率率率率率率率率率率率本草本本率率率率率率本本本率率率率率率率率率率率率率率率率率率率率率率本率率率率率率率率率率率率率率率率/

OPT1ONS NONOTES;
"IF &INFMT‑"STR() "THEN
"DO;
"PUT ERROR: PARAMETER: INPUT FORMAT NAME NOT SPECIFIED.;
"GOTO ENDMAC;
"END;
"IF &OUTFMT‑"STR() "THEN "LET OUTFMT‑&INFMT:
"LOCAL ST EN OTHER TEMPDSN:
"LET
ST‑NSTART;
"LET
EN‑NEND:
"LET
OTHER‑:
PROC FMTLIB DD‑&INDD OUT‑̲DATA̲ NOPRINT:
SELECT &INFMT:
RUN:
"LET TEMPDSN="SCAN(&SYSDSN，2); /本ーーーーーーーー CHECK THE OUTPUT DATASET 本 /
"NOBS(&TEMPDSN，NOERROR=Y)
"IF &NOBS‑O "THEN
"DO:
"PUT ERROR: FORMAT NAME:&INFMT IS NOT ON &INDD OR ̲NULL̲・5
"GOTO ENDMAC:
"END;
DATA &TEMPDSN;
LENGTH ̲LAB
~16
CSTART .16
CEND
.16
NSTART
8
NEND
8
SET &TEMPDSN:
LABEL‑COMPRESS<TRANWRD(LABEL，'OFOE'X，'FFFF'X)，'FF40'X);
IF LENGTH(COMPRESS(SUBSTR(LABEL，l，16)，'OE'X))・
LENGTH(COMPRESS(SUBSTR(LABEL，1，16)，'OF'X)) THEN
LAB‑SUBSTR(LABEL，1，16);
ELSE
DO:
1F SUBSTR(LABEL，16，1)・'OE'X THEN LAB‑SUBSTR(LABEL，1，15);
ELSE
DO:
IF MOD(INDEX(REVERSE(SUBSTR(LABEL，I，16))，'OE'X)，2)‑0 THEN
ー LAB=SUBSTR<
LABEL，I，15) 1
1 'OF'X:
ELSE ̲LAB‑SUBSTR(LABEL，1，14】 11 'OF'X:
END:
END:
̲LAB‑COMPRESS(TRANWRD(̲LAB，'OEOF'X，'4040'X)):
1F START‑'OTHER' THEN
DO:
CALL SYMPUT('OTHER'，
ー LAB):
DELETE:
END:
CSTART=START:
CEND‑END:
NSTART‑START:
NEND‑END:
IF TYPE‑'C' THEN
DO:
CALL SYMPUT('ST'，'CSTART'):
CALL SYMPUT(
'EN'，'CEND')
:
END:
ELSE
DO:
END・'HIGH' THEN
IF START・'LOW'
DO:
CALL SYMPUT('ST'，'CSTART'):
CALL SYMPUT('EN'，'CEND'】5
END:
END:
KEEP &ST ̲LAB &OTHER &EN:
RUN:
"IF "LENGTH(品OTHER)‑O "THEN
"DO:
MAKEFMTK DATA‑&TEMPDSN KEY‑&ST LABEL‑̲LAB FORMAT‑&OUTFMT
END‑&EN DD‑&OUTDD:
実 FND:
"ELSE
"DO:
MAKEFMTK DATA‑&TEMPDSN KEY‑&ST LABEL‑̲LAB FORMAT‑&OUTFMT
END‑&EN DD‑&OUTDD OTHER‑&OTHER:
"END
"ENDMAC
OPTIONS NOTES
"MEND FMTI6:

門司U

‑hU
︐
ム
4

【表 9]M
A
K
E
F町K:S
A
SD
A
T
A
S町から S
凶 F
O
R
M
A
Tを生成する (漢字パージョン)。

守︽

.T

し

︽

Tppppp
率

︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐︐J ︐︐︐J ︐
JJr︐〆︐︐︐J
J︐
︐.︐
︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐ ︐

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235

OPTIONS NONOTES;

HELP MESSAGE 本 /
%IF %LENGTH(&HELP)~O &百 LENGTH(&H)>O %THEN %LET HELP‑晶H;
%IF %LENGTH(&HELP)>口 %THEN
%DO;
7PUT ̲ ー
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
%PUT MAKEFMTK HELP MESSAGE;
%PUT ̲一一ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
ー
ーーーーーーーーー一一ーーーーーーーーーー̲;
%PUT PARAMETER:;
%PUT %STR( MAKEFMTK) DATA‑
DATA SET NAME. ;
%PUT %STR(
) START・
(KEY・ ) VAR NAME OF START VALUE.
%PUT %STR(
) LABEL・
(LAB‑) VAR NAME OF LABEL VALUE.
%PUT %STR(
) FMTNAME‑ (FORM: FMT‑ FORMAT箇 ) FORMAT NAME. ;
%PUT %STR(
) LIBRARY~ 【 LIBNAME: LIB~ DDNAME= DD=) FILEREF.;
%PUT %STR(
) END‑
VAR NAME OF END VALUE. ;
TRIM
COMPRESS OR TRIM LABEL VALUE. ;
%PUT %STR(
) COMPRESS・
】 OTHER‑
OTHER VALUE OF LABEL.
%PUT %STR(
%PUT %STR(
) NOT NECESSARY TO ENCLOSE VALUE IN OUOTES.
百 PUT %NRSTR(
IF ASSIGN BLANK VALUE: OTHER‑%STR( ));
%PUT %NRSTR(
IF INCLUDE '晶%' VALUE: OTHER=%NRSTR(%晶));
%PUT %STR(
) HEX NUM CONSTANS，TREATS AS CHAR TXIT. ;
%PUT %STR(
) HEX CHR CONSTANS('Fl
'X)，CAN NOT ASS1GN. ;
%PUT USAGE EXAMPLE:;
%PUT %STR( 1> MAKEFMTK DATA‑X KEY=CD LAB‑NAME FMT‑CDF;);
%PUT %STR( 2> MAKEFMTK DATA=X KEY‑CD LAB=NAME FMT‑CDF DD:SASLIB;);
%PUT ̲ ー ー
ー ー ー ー ー
%GOTO ENDMAC;
%END;
/率ーー
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%1F 晶END‑ %THEN
%DO;
DATA ̲NULL̲;
LENGTH ̲̲LB̲̲ ~40;
SET 晶DATA END‑LASTREC;
̲̲LB̲̲=LEFT(晶 LABEL);
%FMT7DX(̲̲L日ー }
̲MVAR='ー FMT' [
[ LEFT(PUTLN̲，5
. )); /率一ーー TO CREATE MACRO VAR 率 /
%IF %SUBSTR(晶FMTNAME，1，1)-~ %THEN
%DO; /本
ー
ーー
ーーーーーーーーーーーーーー
CHARACTER FORMA丁 寧 /
LENGTH ̲̲ST一 一 事 16;
ー ̲ST̲̲‑LEFT(晶START);
%FMT7DX(̲̲ST一 一 }
IF &START‑' ， THEN
DO;
PUT 'WARNING: VALUE OF 晶START IS MISSING. '

/率ーー一一ーーーーー一一一一一ー一一ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー̲

/ ̲N̲‑ ̲̲L日 一 ‑

END;
CALL SYMPUT(̲MVAR，'" [[TRIM(ー ̲ST一 一 ) [ [ " ・ " [ [
晶COMPRE
SS. (̲̲LB̲ー)[[''');
%END;
%ELSE
ー
ー ー ー ー ー ー ー ー ー ̲ NUMERIC FORMA
丁寧/
%DO; /率一一ーーーーーーーーーーーーーー
IF TRIM(晶START)‑' ， [ COMPRESS( 晶 START)~'.' THEN
DO;
PUT 'WARNING: VALUE OF &START IS MISSING. '
/ ̲N̲‑ ̲̲LB̲̲‑
END;
CALL SYMPUTLMVAR，TRIM(LEFT(晶START))[['・ " [ [
晶COMPRESS. (ーー LB̲̲)[[''');
%END;
IF LASTREC THEN CALL SYMPUT('ENTRIES'，̲N̲);

RUN;
OPTIONS NOTES;
PROC FORMAT DD~ 晶 LIBRAR Y;
VALUE &FMTNAME
%DO ̲̲I・1 %TO &ENTRIES;
晶晶ー FMT&ー I
%END;
&OTHER・
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%IF %LENGTH(&OTHER)>O %THEN OTHER‑・
RUN;
%END;
/本ーーーー

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RANGE VALUE STEP ̲ーーーーー一一一一一一一ーーーーーーー

%ELSE
%DO;
率率**本本本本本本本 OMIT 187 TO 2
31 *本本率本本率率本*****
%END;
%ENDMAC:
OPT1ONS NOTES:
%MEND MAKEFMTK:

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日本 SASユーザー会 (SUGI‑J) SAS/IMLによるアプリケーション 友永 EI:A* Eョ ， ロ 宏** 毛利 *立正大学短期大学部 SASソフトウェア側 料 SeveraI applications using SAS/1 ML software S h o j i Tomonaga* H i r o s h i Mohri** *R i s s h oJ u n i o rC o l l e g e 1700 Mankich ，i Kumagaya‑sh ，i S aitama 3 60‑01， Japan キキ S AS Software K . K . 3‑16 Awaiimachi， H i g a s h ik u， Osaka 5 4 1， Japan 田 要旨 ・ ah SAS/IMLによるアプリケーション例をいくつか提示し， IM Lの有用性を実際に見 IM Lの機能増殖に直結した高水準コマンド て頂く.また，これらのアプリケーションが， の作成例でもあることに注目してもらう. キーワード SAS/IML ，モジュール機能，高水準コマンド 1. t ま ， じめに は，演算子，関数， C A LLル ー チ ン と し て 既に組み込まれており，従って，それらの アルゴリズムの実現に囚われることなく， 本来の問題の展開に沿ってプログラミング ができる. 行列そのものを基本的な操作単位として 扱うため，通常のプログラミング言語より も，遥かにコンパクトで見通しの良いプログ ラムが作成できる. ・モジュール構造を持ったプログラムが構 成できる. ・構造化プログラミングが可能. SAS/IMLは 行 列 そ の も の を 操 作 単 位 と す ・ a るインタプリタ型の行列演算用プログラミング 言 語 で あ る . IM Lの 提 供 す る 演 算 操 作 は 行 列 を演算対象とし行列を生成する.その演算操作 は，通常の行列代数における基本演算(行列積， 転置等)から，逆行列，掃き出し法，固有値問題等 の行列操作，そして，統計や時系列などの様々 な分野で必要となる行列操作(特異値分解，有限 フーリエ変換等)までを含む.これらの行列演算 操作を核に， IM Lは，プログラミング言語とし ての機能を装備する.その機能は，制御文，モジ ュール機能から， S ASデータセ、ソトの入出力， 行列ライプラリ，そして，グラフィ、ソクス機能 までに及ぶ. 本ポスターでは，実用上有益と思われる IM Lア プ リ ケ ー シ ョ ン の 作 成 例 を い く つ か 紹 介 す る. IM し を 用 い た プ ロ グ ラ ミ ン グ の 特 色 は 次 の通りである.アプリケーション例の出力結果 と共に，そのプログラムをも掲示する予定なので， これらのことを念頭に置いて見て頂きたい. 行列代数による理論展開が直接にプログ ラミングできる. ・行列代数，統計などの各分野で必要になる 行列操作(逆行列，固有値問題...等)の多く 対話式にプログラムを作成できるので， 開発効率が良い. 紹介するアプリケーション例は，いずれも有 益 で あ り な が ら ， 他 の S A Sプ ロ ダ ク ト で は な かなか得られぬものばかりである.これらは， モジュール機能を使った汎用的なサブルーチン として組まれているので，種々のデータに対し て適用可能である.掲示される出力結果もそん な中の 1適 用 例 に 過 ぎ な い . なお，使用したプロダクトは， SAS/IML Ver.5.1B 0 S版 で あ る . 丹︑U 4E4 可 ‑

2. アプリケーション型
対プロヴト
多変量データの変量の組み合わせ全
てに対するプ口、ソト図を描く.変量数
が多いときは，複数画面に渡って全て
のプ口、y ト 図 を 表 示 す る . デ ー タ 行 列
の外，

1画 面 に 表 示 す る プ ロ ッ ト 図 の

数，画面上での表示位置，変量に与える
ラ ベ ル な ど が 指 示 で き る . ここでは，
各変量を標準化し，同じスケールの下に
プ口、y ト図を描いている.

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正規確率プロヴト
与えられた変量データの正規確率プ
ロ ッ ト 図 を 描 く . 何 ら 問 題 な く SA SI
GRAPHで も 作 成 で き る よ う に 思 え
るが，縦軸の目盛りが確率(わであるこ
とに注意してもらいたい.縦軸が正規
偏 差 の 場 合 は SAS/GRAPHでも容
易だが，確率の場合はそうもいかない.
図では，変量データの平均値と標準偏差
に基づく参照直線を引いている.

V

った方法を用いている.

E

列値の表示以外には応用が利かない.
ここでは，適当なサイズの文字型行列
を用意し，そこへ表示内容を書き込み，
更に，ストリング操作などを施した後，
PRINTコ マ ン ド で 表 示 す る ， と い

川 間A
HClllCAI. t;l.lf~TI'.tl

S

‑樹形園
親と子のリストデータから，その階層
構 造 を 表 わ す 樹 形 図 を 描 く . C LU S
T E Rプ ロ シ ジ ャ の OUTTREE=
オ プ シ ョ ン に よ る 出 力 SASデ ー タ セ
ツトなどが，このルーチンの入力となる.
こ こ で は ， 階 層 構 造 の み を 表 わ す 1本
の二分木を描いているが，多分木，複数
個の木，高さを考慮した木...等の描写
も可能である.基となるリストデータ
の外，各ノードのラベル，表示時におけ
る全体のサイズが指示できる.
表示がキャラクタ・イメージであるこ
とに注意.これは， IMLに よ る レ ポ ー
ト作成の 1例 と も 言 え る . 表 示 用 の コ
マ ン ド と し て PRINTが あ る が ， 行

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クラスタ・プロヴト ク ラ ス タ 分 類 さ れ て い る 2変 量 デ ータに対し，クラスタ境界付きのプ ロヴト図を描く.クラスタ境界は， 各クラスタ内のプ口、ソト点で外側に 位置するものを取り出し，それらをス プライン補間して得る.外側に位置 3.00 A "0 F 0 2.00 004 o 1.00 ' 2 0 ，. ' i 72 ‑1.00 ¥ : 2 2? 2 • 2 C 0 0 cr 引 ， <1 ， : 2 2 ‑2.00 数. 1M Lは，このような閲数類をも 用意している. 。 一 0 4 三 IT " : 2 "7 ~ q r 有 2 す る 点 の 抽 出 は CVEXHULL関 数，スプライン補聞は SPLINE関 0 7 1 ~ ‑ ， ‑¥ ち I0¥ 九百。 2 N 。 0 0 、 ド f ¥0 凱 : 2 2 . . : 2 . . 2 : 2 ， 2z C A 0.00 0 0 。 0 0 ¥/ 0 ノ 。 z' ‑3.00 ‑10.00 5.00 0.00 5.00 10.00 5.00 10.00 CANl 3.00 正組確率楕円 1 .00 ︐ ・ ∞∞ nu 成にはコレスキー分解を要するが， IMLは，これを行う H A L F関数を 用意している . 2.00 CAN2 . . ク ラ ス タ 分 類 さ れ て い る 2変 量 デ ータに対して，各クラスタに正規確 率格円を当てはめたプロット図を描 く.確率格円の確率は任意に指示で .9の 楕 き る . こ こ で は ， 確 率 0.6と0 円を描いている.正規確率楕円の作 ‑2.0 口 、 ‑3.00 ‑10.00 ‑5.00 0.00 CANl 顔形グラフ チャーノフの顔形グラフ.各変量 を人の顔の各部分(目，鼻，口，眉，睦， 輪郭...等の 1 8ヵ所)に対応させ，多 ・ a 変量データの計量を顔の表情として 表現するものである.指定可能な変 量数は 1 8個まで.変量データの外， l画 面 に 表 示 す る 顔 の 数 ， 各 顔 に 与 え るラベル，画面上での表示位置などが 指示できる.ここでは， 5つ の 変 量 を，目，口，眉，輪郭の上下に対応させ ている. 以上の外にも，ボ、ソクス・プ口、ソト図， 2重 分 アプリケーションの意図は， 使用者の手による 高水準コマンドの作成"にある.ここで言う高 類加法モデルの適合状態図など，種々のアプリ ケーションの掲示を予定している. 水準コマンドとは，パラメータを与えただけで l個 の ま と ま っ た 処 理 を 遂 行 し て く れ る コ マ ン ド を 指 す . 確 か に IMLは 行 列 操 作 に ま つ わ る 色々なコマンド類を備えているが，これらは， 特定の数理学的手法や計算，特定のグラフ等を直 接 に 実 現 す る も の で は な い . 1M Lで は ， 散 布 図にせよれ統計量計算にせよ，回帰分析にせよ， そ の た め の プ ロ グ ラ ム を 使 用 者 自 ら が IML本 3. モ ジ ュ ー ル に よ る 高 水 準 コ マ ン ド の 作 成 IMLに よ る ア プ リ ケ ー シ ョ ン 例 の い く つ か を紹介してきたが，いずれも単機能な処理を行 う小ルーチンばかりであった.実は，これらの υ つU 同 ハ4E4

来のコマンド群を使って組まなければならない. このことは， 1 ML に よ る 分 析 作 業 の 能 率 を 低 下 させる原因ともなり得る.例えば，探索的な解 析やシミュレーションにおいては，グラフも，統 計量計算も，各種の手法も，分析のための道具と して使われる.従って，このような分析道具の 作成に手間取ることは，分析作業の本筋から外 れ，本来の問題に対する継続的な思考を中断さ せる結果にもなる.このような分析道具は， 1 M L本 来 の コ マ ン ド 群 と 同 様 に ， 任 意 の I M L プログラムがいつでも自由に使用できるよう，高 水準コマンドとして予め用意しておくべきであ る. 1M L は ， 高 水 準 コ マ ン ド の 作 成 を 使 用 者 [4] S A S ソ フ ト ウ ェ ア (1988) S A S/ 1M L (Ver. 5版)の紹介， SA Sソ フ ト ウ ェ ア [ 5 ] 友永自治(1987) M A T R 1X ユ ー ザ の た め の SAS/IML機能紹介，日本 S A Sユ ー ザ 会 論文集 [ 6] 渋 谷 政 昭 ・ 柴 田 里 程 訳 (1987) S シ ス テ ム 1• I，共立出版 [7] 田 中 豊 ・ 垂 水 共 之 ・ 脇 本 和 島 編 (1984) パソ コン統計解析ハンドプ、ソク 1• I I，共立出版 に委ねているが，そのためのツールとしてモジ ヱール機能を提供している.このモジヱール機 能により種々の高水準コマンドを作成するなら ば ， 使 用 者 の 意 図 に 沿 っ た I M Lの 機 能 増 殖 が 図 ら れ ， よ り 快 適 な I M L作 業 環 境 が 形 成 で き る. 本 ポ ス タ ー で は ， こ の よ う な 見 地 に 立 っ て，実用上有益と思われる高水準コマンドの作 a 成を試みた訳である. 4. おわりに アプリケーション例に関連するプログラム，使 用方法等については，ポスター掲示する予定で 6 ]，[ 7 ] ある.プログラムの作成に当たっては， [ の文献を参考にした. SAS/IML全般については， [1]，[2]のマ 4 ]，[ 5 ]の 紹 介 資 料 を 見 ら れ ニヱアル，または， [ よ. なお，近く PC版 S A S / I M Lの 新 型 バ ー ジ ョン (Ver.6.03)が リ リ ー ス の 予 定 に あ る . こ の 新型バージョンでは，グラフィ、ソクス機能，時系 列操作， LPルーチン，ステートメントの生成・実 行機能...などが新たに含まれる.機能的には， メ イ ン フ レ ー ム 版 SA S/ 1M L(Ver.5)を越え 、 a ており，また，より洗練されてもいる.その辺の 情報については [ 3 ]の 資 料 を 見 ら れ よ . 参考文献 [1] SAS Institute Inc.(1985) SAS/I門LUser's Version 5 Edition， SAS Institute I n c . Guide， [2] SAS Institute Inc.(1985) SAS/IML Guide for PersonaJ Computers， Version 6 Edition， SAS Institute I n c . [3] SAS Institute Inc.(1988) Changes and Enhancements to SAS/IML Software for Perso‑ n a l Computers， Release 6.03(Technical Report :P‑172)， SAS Institute I n c . 円ペ U q/ n u

日本SASユーザー会 (SUG卜.J) 大学センターにおける SAS利用状況について 富山 岡田 谷岡日出男 SASソフトウェア側 毛利 宏 営業部 Research Report o f University SAS Users H .T a n i o k a M. Okada H .M o h r i M a r k e t i n gD p t .， SAS S o f t w a r eK . K . 己[同 要 日 本 で 最 初 の 大 学 S A Sユ ー ザ が 誕 生 し て 以 来 約 8年 が 経 過 し 、 ・ 大 学 S A Sユ ー ザ 数 は 100を 数 え る に 至 っ た 。 この中には、 ah 1 9 8 8年 4月現在、 コンビュータの規模、利用 人 口 、 利 用 目 的 、 サ ポ ー ト 人 員 数 等 に お い て 様 々 な 違 い が あ る 。 各 大 学 S A Sユ ー ザ に 対しアンケートを実施し、 S A Sが ど の よ う に 使 わ れ て い る か 、 現 状 の 問 題 点 等 を 集 計 し 報告する。 キーワード 1 はじめに 汎用後・ミニコン l 立 、 1988.1.1ま でに導入された大学. (導入年数が短いと正 くアンケートの目的〉 確なデータが得られないと判断したため。) S A S は、汎用機・ミニコン・ a . ・ P C を合わ 同じ理由で、 P Cも 対 象 を 絞 ろ う か と 考 え せ て 、 現 在 1 0 0サ イ ト を 超 え る 大 学 等 で 利 た が 、 リ リ ー ス 後 ま だ l年 半 し か 経 過 し て い 用されている。その利用状況(ユーザ数、利 ないためユーザ数が少ないことと、回収率が 用目的、間基重点等)を把握するために、今回 低かったために、回収された全データを対象 アンケート調査を実施した。 とした。 ア ン ケ ー ト 用 紙 は 図 1に 表 示 し た 。 しかし、質問事項が不適当であったために 適切な回答を得られなかったものが、汎用機 く方法〉 まず、 ミニコン、 S A Sを導入している全大学の S A S 担当者宛にアンケート用紙を送付。 汎用機・ミニコンユーザ 8 5サイト P Cユーザ 2 5サイト 大型計算機センタ一等、研究利用専用と恩わ れる施設のデータは対象外とした. RJUTE‑ 件件 C が 51 数 件 長﹂コ たン 回・ でニ 収ミ ︑機 ち用 ア ﹂ ぅ︑汎P の く使用したデータ件数〉 汎用機・ミニコン P C P C ともにあり、これは対象か ら外した.さらに汎用機ユーザに関しては、 4 2件 9件 ‑321‑

図

1

大学 SASユーザアンケート

1
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Sユ
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に
つ
い
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1988/6/15

大学名
お名前

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糊仁二コ人{その内授業でお使いの制の散仁コ人}

隠員亡三コ人

学生仁二ゴ人.

2
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A
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用
状
置
に
つ
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て
'SAS利用全体の中での比率 (x)でお客え〈ださい. (Q5‑Q7)
学生制仲間時研究を含む)仁コ丸竿術研究(院生利用問}仁コ耳、その他{制処理等}仁コ克

'PC SASユーザ以外の力にお聞きします. (Q8‑Q15)
SASが 導 入 吉 川 い る コ ン ピ ュ ー タ ・ シ ス テ ム 全 体 制 フ 宏 一 一 の 中 で SAS0)~IJm11m 仁コ x- 仁コ x.
TSS下で SASを 同 時 に 最 大 亡 二 〕 人 が 利 用 し た 酬 が あ る ・ { こ の 時 TSSユ ー ザ メ モ リ 仁 コ M)
バッチ処理で SASを 同 時 に 最 大 仁 二 コ 人 州 問 し た 経 験 山 ・ { こ の 時 リ ー ジ ョ ン M

仁 三 ゴ K)

SASV5を公開し τいますか (YESまたは NO) 仁 三 コ . V5の フ ル ス ク リ ー ン 実 行 間 (DM引 を 公 開 し τいますか (YESまたは NO) 仁 二 コ

3
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住
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勝
手
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つ
い
て
.SASの使い勝手の i
f判につい τ比率{耳}でお答え〈ださい. (Q16‑Q17)

、

使 い 勝 手 山 、 と い う 人 仁 コ % 使 b、 勝 手 明 い と い う 人 亡 コ % .
? … b… … … し た な ら 一 宮 き 〈 だ さ し

(Q18)

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に
つ
い
て
.l'tセンターでの SASサポート体制につい τお聞きします. (Q19‑Q21)
日 制 は 仁 二 コ 名 配 置 し τいる・ SAS利 用 問 の た め に SAS講 習 会 抑 仁 三 コ 回 程 度 実 施 し れ 、 ふ
SASをサポートする(できる)プログラム 1

SAS教育問のメディ 7 とし τ独自に作成したものがあればお曹き下さい.
‑当社テクニカル・サポート・セン夕、セミナーの H mについ τお聞きします. (Q22‑Q23)

…

SASテ ク ニ カ ル ・ サ ポ ー ト ・ セ ン タ を 月 に 平 均 仁 = コ 田 川 し τいる・ SASソフトウエアでのセミナーに月刊J仁 二 ゴ 人 事 加 し τいる.

5
.そ
の
他

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の
仙 S^
'PC

S^sユーザの方にお聞きします. (Q25)

PC SASのオプションとし τ下記のプロダクトが慣兜開始となった場合.と'のプロダクトを使っ τみたいですか.使って'企ドフ・ロダクトに丸印を付け τ〈ださい.
1. SAS/GRAPH

2. SAS/ETS

3: SAS/OR

4. SAS/QC

5. SAS/AF

6. SAS/FSP

ユーザ数 l
土、教員 1 2 ~ 1 3名、授業で

2 .集計

は 2~ 3名、職員 3~ 4名、学生 1 5 0~

2 1

集計方怯

2 0 0名 程 度 . 教 育 、 研 究 利 用 の 割 合 は 半

集 計 は 汎 用 機 ・ ミ ニ コ ン ユ ー ザ と p cユ ー

々。主に T S Sでの教育、主にパッチでの

ザを分離して行なった。データ処理のツール

研 究 利 用 が 行 な わ れ て い る . ユ ー ザ の 7翻は

は 、 勿 論 S A S (P C 版 パ ー ジ ョ ン 6 . 0 2

SA Sは使い勝手が良い、

2 ~ 3割 は 使 い
(Ii'使い勝手が悪

)を使用した。汎用機・ミニコンユーザのア

勝手が悪いと感じている

ンケート集計には各大学の場所(県)、規模

い』と正の相関がありそうな項目はここでは

(学部数、学生数)、使用計算機の処理能力

『リージョンサイズ』である o

(機種)および S A S導入経過月数の情報を

後、年月を経るにつれて、ユーザ数は伸びて

付加した。

おり、サポートのためのプログラム相談員を

o

)

S A S導入

2 ~ 3名 配 置 し て お り 、 講 習 も 年 1~ 2 田 実
2. 2

施している。なお、

集計結果(汎用機ミニコンユーザ)

S A S社のテクニカル・

サ ポ ー ト ・ セ ン タ ( T S C )、

数 値 回 答 項 目 に 関 す る 集 計 結 果 は 表 2• 2.1

S A S社 で の

講習会はあまり利用していない実態である。

お よ び 表 2.2.2 に 表 示 し た 。
く『平均』的な利用状況>
これらの集計値から S A S導入後 2~ 3年
経過した『平均』的な大学 S A Sユーザの
S A S利用状況が、次のように集約される。

、

a

臼
つ
臼
つ円ペ
U

表 2.2.1 数 値 回 答 項 目 の 集 計 結 果 ( 汎 用 機 . ミ ニ コ ン ユ ー ザ ) <全体〉

:
1
:
I
I
I変 動 係 数 1
1件 数 i平 均 値 i標 準 偏 差 1，最小値 i量 大 値 1 (%) 1
1‑ ー ー ー ー ー ー ー 『 一 ー ー ー ー ー ー 一 一 一 ー ー ー ー + ー 一 一 ー + ー ー ー ー ー ‑ + ー ー ー ー ー 一 ー ー + ー ー ー ー 一 ー + ー ー ー ー ー 』 ￥ ー ー ー ー ー 『 ー ー i
i教 員 ユ ー ザ 散
1 391 12.7:
1.01 40.01
9.21
72.61
1授 業 ユ ー ザ 数
: 37:
2.8:
2.91
0.0:
9.0:
103.11
i聴 員 ユ ー ザ 数
: 361
3.7:
3.91
0.0: 17.0:
105.3:
i学 生 ユ ー ザ 数
1 36: 170.1:
319.41
0.0:1500.0:
187.81
i教 育 使 用 比 率 %
: 351 46.61
31
.41
0.01 95.01
68.9:
i研 究 使 用 比 率 %
1 351 48.11
30.31
0.01 100.01
62.81
iそ の 他 使 用 比 率 %
1 35:
6.31
7.21
0.01 30.01
115.01
i利 用 率 下 限 %
27: 15.11
22.21
0.0: 95.0:
147.51
l利 用 率 上 限 %
271 21
.9
:
24.31
0.11 100.01
.4
:
1
11
ITSS量 大 同 時 使 用 者 数
331 24.81
23.81
1.0: 100.01
96.11
iユ ー ザ メ モ リ (
MI¥'イト〉
: 281
2.6:
1.11
1
.01
5.01
43.2:
1
/
¥
.
.
.
."
Jチ 最 大 同 時 使 用 者 数
: 22: 9.0:
14.3:
0.0: 50.01
158.01
1リ ー ジ ョ ン サ イ ズ ( 仰 い イ ト )
1 1512551
.7
1 1686.4: 500.0:6000.01
66.1:
i使 い 勝 手 が 良 い %
: 27: 71
.6
1
18.0: 30.0: 100.01
25.1:
i使 い 勝 手 が 患 い %
: 27: 26.7:
18.01
0.0: 70.0:
67.31
:~目読員数
I 35:
2.3:
2.4:
0.0: 13.0:
100.9:
I講 習 会 回 数
: 36:
1
.2:
1
.4
:
0.01
6.01
115.1:
ISAS社 TSC利 用
: 36:
0.5:
0.9:
0.01
5.0:
183.9:
:SAS社 セ ミ ナ ー 利 用
: 32I 0.1:
0.2:
0.0:
1
.01
354.8:
i学 部 数
42I
4.31
3.11
1.0
1 12.0:
72.9:
1学 生 数
: 39:2206.3: 2038.8: 50.018560.0:
92.4:
:SAS導 入 経 過 月 数
1 421 29.91
.5
1
21
6.0: 81.0:
72.0:

‑‑‑‑一 ‑‑‑A
︐.‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑

‑803602Eg‑‑36292316826・
M場 人 経 過 月 敵 一 J J J J 1 J J 2 J I l l j J J J J J J J J H
s‑‑‑‑‑‑A
︐
一‑‑‑‑‑‑‑‑‑・・・
111:;li‑‑:1;:::iii:ii;l:111:iil
‑94382057222941064780・6
芋生政一JJJJJJJJJJJJJJ141JJJHJ

=‑‑‑‑‑‑一‑‑‑‑‑‑‑一‑‑‑一‑‑‑‑

tili‑‑i:・11i11::i::::::i;:11:13
‑li36504255226669616・02
宇部敵一2AJJJJJJJJJiJJJJJJJHJJ

S ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ 一‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑F

ii:iiiili‑‑li‑‑1:t;;;i1113:;:::::
‑504I21569006573088・688
同社セミナー利用一31lJJoJoJoJiJooJJJHJJJ

守

︐

‑A

‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑

ititji‑‑;・;::::;::;iii:;:11::;:i
‑73939510295360015・8I76
5tC41‑oi30012111202oolo‑‑131
A151R‑‑‑‑‑‑EE‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑
QM h
‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 一
;:;liili‑‑:li‑‑::;;;iili‑‑;;::::;
‑8747112799083429・5864l
M習 会 図 政 一 J 1 1 0 J I o J 4 1 1 J J i i J H J J J J J

‑‑‑‑‑‑‑e‑‑‑‑‑‑‑Fe‑‑‑‑‑‑

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‑330753963687476・910963
相続員政一PJJJoJOG‑sJJJJJOHJJJJJJ

一‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑一‑‑‑一‑‑‑‑

;tili‑‑iii・:111111:::::::ii:ii;::
‑20ii2076562088・6203602
使い勝手が悪い%一JJJ311200JJJJJHJJlJJJJ

‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑e 一一‑‑‑‑‑‑

;::iititi‑iiit‑‑:!li‑‑:i;!?ill‑i
‑3418160191690・87407619
使い勝手が良い%一2JJJιlJ002134Hil4llJJJ
白

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‑‑‑‑‑‑e 一

た.

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‑213940839817・084365642
リ!ジヨ﹀サイズ山一JιJJJJJJlιJJHAAoJ114J2

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可轟大同時使川書敵一AJ21JJJJJJJHJJJJJJJJJι
ハ
‑‑‑‑‑aA'e‑‑‑‑‑一一‑‑‑‑‑‑‑‑
ii1111:!!・ij:;11:;:itill:::i:;:i
‑3070745249e11628050223
ユーザメモリ削一JJJJJJ122JHJ5J421JJIJJ

j

で 、 図 2• 2• 1 に 層 別 箱 ヒ ゲ 図 の 形 で 表 示 し

これらの表では比較しにくいと思われるの

( 1 ) 中 小 型 機 ・ ・ 1 B M 4 3 x x. H 1
T A C M 2 6 0シ リ ー ズ . F A C O M M
3 4 0シ リ ー ズ . M 3 6 0 R . D E C V A
X
11/7xx.MicroVAX.
(2 ) 大 型 機 ・ ・ ・ I B M 3 0 8 x . 3 0
90. H 1T A C
M 2 8 0シ リ ー ズ . M 6
x x. F A C 0 M M 3 6 0 . M 3 6 0 A P
. M 7 6 0シ リ ー ズ . V P x x .

:::;11;11・ii:iji‑‑‑i::::11;il:::i
‑389653617e97816599052l

守

h‑‑‑‑‑‑一一・・・F‑‑‑一‑‑‑‑‑一‑

︿

2• 4 に 地 域 別 集 計 結 果 を 表 示 し た . し か し 、

は次のように分類した。

mE大 岡 崎 使 用 者 敵 一 0 4 J 5 A 4 1 0 0 H o J 1 1 3 J o J J J J J

‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑一‑‑‑一‑‑‑一‑‑‑

:::!:1111φ::::!;::1:;!jil‑‑;!:::
‑71262318e7489953929521
利 用 郎 上 限 % 一 i J 1 3 J 2 0 9 H I J J J J ﹄ J Aべ J J J J

‑‑‑‑‑‑‑e‑‑‑‑‑一‑‑‑‑‑‑‑‑‑

‑‑e‑‑‑‑E‑‑‑‑‑‑

::lit‑‑:・!112:;ii;:::1;iii::Jli
‑3795772・81203166706279
利川串下限%一JJIJJJJHJJJJ100A31031J
‑︐
a
・
・
・
1:i;111iiA'il‑‑:iii:11i:ii;lili‑‑
‑625974・216558079215455
その他使用比思%一20Jι21HoJIJ1232J02011J

‑‑‑‑‑e‑‑‑‑‑‑ 一‑‑‑‑‑‑‑‑‑一

・

i:::i;jil‑‑:iiiJ1;:ii::iil:iiiii
‑15437・4733400603151002
M究 使 用 比 $ % 一 J J J 4 J H J j j i J J J J J l i J ι 3 j l
‑‑‑‑一 ‑'A'a 一‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑m‑
111::1・:jil‑‑::::::;ii111:;11
‑7202+77726714125192520
教育使用比率%一14J4H92J2A012Goo‑‑ιJJJ

‑‑‑‑‑‑‑a‑‑‑‑‑‑‑‑‑ 一‑‑‑‑‑

i::::li‑‑:ii:311:::i:::ii::;::
‑184・239666019817731686
竿生ユーザ敵一JJoHjiJJJJJJJJJoJlioJ2

一‑‑‑‑F‑‑‑‑‑‑‑‑ 一‑‑‑‑‑‑・・

i;;111:・:il‑‑;:i1111:::::;;:i;i
‑12・4045929763110494313
随員ユーザ政一4JHoJAJlJιJJJJJJJJJo‑‑

一
‑‑‑‑‑‑a‑‑‑‑ 一‑‑一一‑‑‑‑‑‑‑

11;jiiiA︐i ; : i i l i : : : : : : : : : : 1 1 1 1 1
‑2・28257718041403730140
民軍ユーザ敵一JHJJAJJJJ45J0023211412

‑;t

む東日本。
算機の規模(処理能力)と東日本、西日本の

•••

一%円︾m1%%Mt
一%%早川J川使イいいJ11
一政教政拍車市中比%%川リ時ザ良望日﹄‑
41ナ過
一ザザザザ比比用保限川壬同ンがが敵利EZ
'日一:ミ週
一一一一一mm使下上リメ大ヨ手手助回目1
大
Tセ人
一ユユユユ使使他事事わザ畳ジ勝回目員全日tmmF
一 員 車 員 生 宵 究 の m m u ‑ 叶 一 い い 凶 官 UM幻 部 生 叫
一拍ほ暇牢教研モ利利目ュrリ 使 使 組 M M M芋宇品

(1 ) 東 日 本 ・ ・ ・ 石 J
I、 長 野 、 静 岡 を 合
次に、計算機センターに設置されている計

••

••••

また、地域は次のように分類した.
<計算機規模、地域で分類した結果〉

・
a

，

・

;il!:::φi'Billi‑‑il:;ii::::ii::
‑$211716373382323875198
拍員ユーザ政一H3Ji‑‑2iJ一JJJJJJJJJJJJ
‑
占
︐ ...‑‑‑‑‑‑‑‑一‑‑‑‑‑‑‑‑‑
::!::!:・;jill:::;;:;::::!:::ii
一政川
m

ah

散凶回苦項目問の 4 日 I~J U政《汎/Il概.ミニコンユーザ) ，全体〉
表 2.2.2

地域分類を行なった上で、同織の集計をして

(2 ) 西 日 本 ・ ・ ・ そ の 他 の 地 域 .

みた.異論があろうとは思うが、計算機規模

表 2• 2.3 に 計 算 機 規 模 別 の 集 計 結 果 、 表 2
.

nL

qu

qu

表 2.2.3 数 値 回 容 項 目 の 集 計 結 果 ( 汎 用 機 . ミ ニ コ ン ユ } ザ ) < 計 算 縄 綬 機 別 〉

一助一

‑4)‑

・

‑‑n%‑

‑
'
︿
‑
一置一
‑:1
一回一
一太一

一間一

血司

園内

‑44‑72R6R590995Rro159306R97

園内

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‑
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一島﹀目︒2 4294427310773300939
‑A9・1111:23
‑
F{‑

︽

ログラム編集・実行環境)を公開しているサ

‑
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‑A‑

イトは 2 8 、非公開は 1 0サイトであった.

・

パ ー ジ ョ ン 5の DM S ( フ ル ス ク リ ー ン ・ プ

一品一
‑11
一晃一
一恒一
一期‑
一ほ一

ユ ー ザ に パ ー ジ ョ ン 5を 公 開 し て い る サ イ

自

トは 3 5、 非 公 開 は 5 サ イ ト で あ っ た 。 ま た

一回一

く S A Sパージョン 5公開について>

‑
4‑
‑νι‑

結果となった.

一貴一
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一回一0000000JJOOOJOAoJJ1000
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地域的な『違い』は教育・研究利用比率、

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利用率、使い勝手等に現れており、興味深い

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いずれも、当然と受け取れる結果となってい

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一一HE丙生宵究の川川刊一吋一いい持円引引開川JM
一一山口世間竿拍閉そ刊刊刊コrリ問問問日目白宇7m

、
用率、最大同時使用者数等に現れているが、

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< S A S教 育 用 独 自 作 成 メ デ ィ ア > 表2 .2 . 5 SAS教育用のメディアとして独自に作成したもの (i'J¥用機・ミニコンユーザ) 表 2.2.5 に 集 計 結 果 を 表 示 し た 。 ほ ほ 1 / 4の サ イ ト で 『 利 用 の 手 引 』 を 作 成 していることが分かった。 Fヨ 士 く イ 4守 政 ~ SA Sの使い勝手・利用上の問題点および SAS利用の手ヨ I(合入門・ DMS) S A S社に対する要望> アンケート用紙では、 『使い勝手の悪い点 珂の手引 SAS/GRAPH革l を具体的に奮いて下さい. . ! J Ii'その他 S A S S A S+:土に対する要望を自 利用上の問題点、 1 1 2 その他 由に奮いて下さい。』と関連する事項を別の SASコマンドフ.ロシジャ起動のためのメニュー画面 OHP原図の作成 刺周について) ニュース (SAS LBPへの図形出カルーチン(複数出力) アンケート項目にしていたが、まとめて集計 し た 。 結 果 は 表 2• 2• 6 に 表 示 し た 。 (1) S A S の教材について バッチの EXEC SAS講習会VTR 湛礎，艦十. G R A P H/F S P .データ管理. E T S) 最も要望が多く、マニュアルの日本語化の みならず、より分かり易いマニュアルが強〈 6 望まれている結果であった。 ・ a 言十 (2 ) S A S の 機 能 に つ い て SA Sの 使 い 勝 手 と 関 連 し て 、 プ ロ グ ラ ミ ング仕様の簡易化、出力結果の見易さ、メッ セージの日本語化等が望まれている結果であ った。 (3 ) コ ン ビ ュ ー タ 資 額 に つ い て S A Sは コ ン ビ ュ ー タ 資 額 を 使 い す ぎ る の ではないか、という指摘がなされた。 表 2.2.6 SASの使い勝手・利用上の問題点および SAS社に対する要望 (汎用機・ミニコンユーザ) (1) SASの教材について 毛買 ・ a マニュアル . 芸書き 三塁 イ牛費支 多くのマニュアルが英文で・ある。日本語版を早〈出してほしい。 S t a t i s t i c s .G R A P H也 イ 7 目 医男 長選 ， キ ヨL わかりやすいマニュアルを 現在ある日本語版マニュアルはわかりにくい。 解説付の応用例を多く裁せたものがあるとよい。 機能別・オプション別・メーカー別の初心者向入門書、技術解説書が あるとよい。 也 イ 1 2. 1 市販本 SAS社の出版するマニュアル以外にも、使用例を多く載せた市販本を 多数発行してほしい。 ビデオ セミナー 2 入門用ビデオがあるとよい。 講習教材用ビデオがあるとよい。 2 無料セミナーを多く開催してほしい。 セミナーはすべて実習付にしてほしい。 2 言十 ‑329一 2. 4‑ 1 9

(2) SASの機能について 畏号 モ貫目 建言 . 芸主主 ̲ " 気 三塁 イ牛裳女 使いにくい プログラミングがむずかしい。 データハンドリング冶y 問=使。 出力結果か見にくい. 1 2. 也 イ 日材置機能 ヘルフ主亙面・エラーメッセージ MVS版・ FACOM環境 の強化 5 他 4 その他 言十 2. 1 (3) コンヒ.ュータ資額について R号 是蓋 事 主 主 ̲ " 気 a 主童 CPU時間の消費が大きい。 メモリー(リージョン値)が大きすぎる。 (4)その他の意瓦 複数導入時の割引またはサイトライセンスを検討してほしい。 SUGI Supplementalのサポートをしてほしい。 PC版の GRAPHのリリースを早くしてほしい. MHL機能のリリースを早くしてほしい。 UNIX 版 SASのリリースを早くしてほしい。 い。(机用機) 値絡が漕1 価格が百冊、。 ~ (PC) CPUの処理能力に応じた価格設定をしてほしい。 2. 3 等 S A S社のテクニカル・サポート・センタ 集 計 結 果 (P C ユ ー ザ ) 数 値 回 答 項 目 に 関 す る 集 計 結 果 は 表 2• 3• 1 (T S C )、 S A S社 で の 講 習 会 も ほ と ん ど 利用されていない. お よ び 表 2• 3• 2 に 表 示 し た 。 表 2• 3• 2 に 相 関 係 数 も 載 せ た の で 、 参 考 に 9件という少ないデータで分析することは していただきたい. 大変難しいが、この集計値からみると、汎用 機・ミニコン同様、ユーザの 使い勝手が良い、 7割 は S A S は く 2‑ 3割は使い勝手が悪い と 感 じ て い る . し か し 、 後 の 「 表 2 .3• 3 問 題 点・要望」で寄せられた回答と併せて考える と、この数値には若干疑問を感じる。 一3 30一 S A S教 育 用 独 自 作 成 メ デ ィ ア > 1件 の み 「多変量解析プログラム (共立出版)との結合」 HA L BA U

表 2.3.1 数 値 回 答 項 目 の 集 計 結 果 (p cユ ー ザ 〉 I I ! J J ω i変 動 係 敵 1 1件 数 l平 均 値 l i 畢 準 偏 差 i量 小 値 : t i大 f i f !I (96) 1‑ー ー ー ー ー ー ー 一 一 ー ー ー ‑‑ ー ー + 一 一 一 一 + ー ー ー ー ー ー + ー ー ー ー ー ー ー ー + 一 一 一 ー ー ー + ー ー ー ー ー ‑ + 回 目 ー ー ー ー ー ー i 91 6.71 3.41 2.01 13.01 51.4 1 l教 員 ユ ー ザ 敵 !援護ユーザ敏 8I 0.31 0.51 0.01 1.0I 185.21 71 1.91 2.91 8.01 瞳員ユーザ敏 1. 0.01 156.81 71 3.31 5.5: 0.0: 15.01 168.31 i学 生 ユ ー ザ 散 i教 育 使 用 比 率 % 91 7.81 16.61 0.01 40.01 201 .01 21.11 60.01 100.01 i研 究 使 用 比 率 % 91 82.61 25.51 16.41 0.01 50.01 iそ の 他 使 用 比 率 % 91 9.71 169.51 23.21 40.01 100.01 :使い勝手が良い% 61 71.2I 32.71 27.11 i使 い 腿 手 が 悪 い % 6 1 21.71 0.01 60.01 125.31 0.91 3.01 I相 談 員 数 91 0.91 0.0: 104.41 1絹 習 会 回 数 81 1.41 4.01 0.91 0.01 155.01 0.71 2.0j ISAS~土 TSC 利用 8I 0.41 0.01 183.21 ' 8 0.0: 0.11 ISAS~上セミナー干111111 1 0.01 0.01 282.81 表 2.3.2 数 値 回 答 項 目 聞 の 相 関 係 敵 (p cユ ー ザ 〉 ‑Ruqua句勺'﹄守︐pb氏ua句nu ヲ‑nb︒︒事 他社セミナー利用一 n J J J J J J J J J J J J H Ciu一+++++‑‑+++‑+$ ‑ags・g・‑‑‑ea'・e︐ . . +‑Esse‑‑s'ess'e‑‑‑a‑s・a・‑'a ︼氏u'Anuqunu'a ・4句quqd'A'A‑‑au s tCH・‑ ' ‑ 0 1 3 0 1 1 0 0 0 1 0 $ l ︑ 句 ・ A tq 事守肉HU‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑‑事 c J M 守&e‑+‑+A'AT‑+ ‑4v‑‑‑A' 'tsaSEa‑‑s・a・‑'・・0Aマ . .︐e‑a.︐as‑‑ee‑‑‑sag‑E・・E・ ‑A7+A7‑‑++一++事‑‑ ‑2685511392 1 6 語習会回数一 J J J J J J J J J J H J J 一+++++﹃+‑F$++A' . .︐.Sza‑‑‑‑a・BSA7‑‑‑azssage‑‑'asa‑‑SSSEgs‑ss 一︽Unヨaoqunヨ内J'A勾︐.︐An沼 町dnu 相級員数一︐ J J J J J J J J J H A J J ‑勾4nU︽uqu の 4qu'a勾''A事勾L︐A勾4 11111111A'liIllit‑‑li‑‑ ︐ s 38 唱勾Lnhunwd‑'勾︐勾'qdqua‑ i111111lili‑‑ 一‑一+目+‑A7‑‑‑+‑AV 使い勝手が惑い%一 J J J J J J J J H J J J J Illi‑‑ll マ ム‑zozoa ‑︼‑‑+目+一事‑‑‑一+ 使い勝手が良い%一 J J J J J J J H J J J J J ‑EUA唱︽UnU勾4勾'‑'nョ︐A'A'AS唱にu lill1111+1111111111111 その他使用比率%一 J J J J J J H J J J J J J ‑03055$7633115 研究使用比率%一 J J J J J H J J J J J J J 一+‑+‑‑‑‑‑++++‑ se'e‑a'a'a‑azoa‑aAマ's・a・58aeEsta‑‑ssa‑‑.︐︐tss p ‑4316$52292507 教育使用比事%一 J J J J H J J J J J J J J 目+‑‑‑‑‑‑一+‑‑+‑‑ sssa︐a・・83φ・・・‑‑‑aA7・・・・'a・ ・sggas‑ιe・o・‑za'i‑‑esss ・ ‑‑+A'Aマ率一‑‑++‑+A' ‑t・・・・・・・・'・・e‑saSAV‑‑・31aa︐...︐eas‑‑.︐a︐e'a'・8a ‑a ︐︐anヨ$eozO︽US 市内JquEU内Jq︐‑ 学生ユ l ザ敏一 J J J H A J J J J J J J J 聡員ユ l ザ敏一 J J H J J J J J J J J J J ‑A7A7A7 AV‑‑+‑+‑+A' s'aa‑‑'''a‑sees‑Av‑‑‑︐.ES︐ .. SE・g・‑sa'ass‑i・a'a ‑nU勾'‑'n却︑ム︽Unua 3 0 6︽Unonus唱 便 業 ユ l ザ敏一角 J H J J J︐ JJJJJJJJ 一++事++‑+‑A'++++ 'B'aa‑‑‑s'saa‑‑‑‑e・+・・'SS1aa‑‑zss・a・‑z・'・ 2・aB' ‑A唱‑'勾︐T4内J内JS ︐E1unヨ︽Ueo'Aqd SAS/FSP 教員ユーザ敏一 H J J J J J J J J J J J J んどで、ユーザの声を充分反映させたアンケ 。 。 。 やっと使い始めたという状怒のユーザがほと 3 SAS/OR SAS/GRA これは予想通りの結果で、 表 2. 3.4 使ってみたい P C版 SASプロダクト (MHL) メインフレームとのデータ交換をやりたい。 P C版 SA S! 土 、 SAS/ETS はじめに述べたように、 8 SAS/AF 一令事A7+A'‑一‑一++‑+ ・6Bass‑‑z‑‑z'EesムマEEE・e‑assas‑‑︐.︐︐︐.SSEa‑‑・0 一事A唱nua 3 8 ︐nURUE‑unu ヲ‑の4aupb 2 SAS/GRAPH SAS/QC 一%%%叩 非線型の推定が現パージョン (6. 02) ではできない. a ・ 日本語処理をもっと容易にしてほしい。 能 機 ‑事A7++一+A7‑‑+++φ ' ' e ・ e ・‑ 2 . ︐aAマ ・ 2・'ssa‑B'eggs‑‑a'ag‑‑'aa‑‑aa 一%%率いい叶 一散散散数率率比良悪用 一ザザザザ比比用がが散利一一 一‑一一ご刷用使手手数回記い一 一ユユユユ使使他腿勝員会 T 4 一沖十吐 一 員 業 員 生 育 究 の い い 銃 習 MMMM 一数回目職学教研そ使使相語 M M . . 表 2. 3. 3 S ASの使い勝手・利用上の問題点および SAS社に対する要望 (PCユーザ) 入力時に ATOKが使用できない。 コマンドがめんどう. そ の 他 導入作業が難しい.マニュアルの説明が不充分. 導入および使用のための指導員を派遣してほしい. 価格が高い。 SAS社に SASプログラム作成を依頼できないか。(統計) ていることが確認された. P H のリリースに多くのユーザが興味を持っ ートを取るのはやや時期が早すぎたようだ. 4 Eよ 円ペ U qu

3 .おわりに
今回実施したアンケートは回収率が 5 0%
程度だった。質問事項がわかりにくかったと
いう意見もあった。それにもかかわらず、意
見・要望を寄せて下さった多くの方々に感謝
したい。
アンケートの対象から外した回答にも様々
な意見が載せられていて、これも今後の参考
にしたい。

ご協力ありがとうございました.

く参考 >SASプログラムリスト (
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IN; SET SAVE.ALL;
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表 2.2.I 敵 値 図 書 項 目 の 集 計 結 果 ( 汎 用 慣 . ミ ニ コ ン ユ ー ザ ) <全体 γ:
TITLE ・
PROC TABULATE F=8.J NOSEPS;
VAR QI Q2 Q3 Q. QS Q6 Q7 Q8 Q9 QIO QII QI2 QJ3
QI6 QJ7 QJ9 Q20 Q22 Q23 GAKUBU GAKUSEI DONYU;
TABLE QI Q2 Q3 Q. Q5 Q6 Q7 Q8 Q9 QIO QIJ QI2 QI3
QI6 QJ7 QI9 Q20 Q22 Q23 GAKUBU GAKUSEI DONYU，
N.F=4.0 MEAN..F=6.1 STO MIN.F=5.1 HAX.F=6.1 CV/RTS=25;
KEYLABEL N='件数， MEAN='平 均 値 ・ STD='狸準原差・ MIN='畳 小 値 ・
MAX=.晶大個・ cv=.変動係数ー ( 6 ) ・
;
RUN;

PICTURE F尚T
0‑ (1
OTHER

. PROGRAM TABHAIN.SAS
・
:
CREATE BASIC STATISTICS
.;
TABLE 2.2.I ) ・ :
OPTIONS L511:133 PS..60;
LIsNA何E SAVE ・
B:事MEGUM1・
:
PROC DATASETS LIBRARY=SAVE;
MODIFY ALL;
LABEL
QI= ・ 町 員 ユ } ザ 数 ‑
Q2.. 捜 量 ユ ー ザ 敵 ‑
Q3=・ 随 員 ユ ー ザ f
t
.
Q.=. 竿 生 ユ ー ザ 敵 ・
QS=. 丹 胃 使 用 比 串 % '
Q6ド 研 究 使 用 比 串 % '
Q70・その他使用比率9<;'
Q8=・ 利 用 $ 下 限 % ・
Q9='引 用 率 上 限 % ・
QIO='TSS置 大 岡 崎 使 用 者 数 ‑
QII=・ ユ ー ザ メ モ リ (
H
l
¥
・イト}・
Q12=・'"ヲテ轟大岡崎使用者 J
i'
Q13c・リージョンサイズ《引いイト γ
Q16=' 使 い 騎 手 が 毘 い % ・
Q17=・使い聞手が悪い9<;'
Q19=・相続員敬・
Q20='1.官 会 回 数 ・
Q22=・SAS社 TSC刺周・
Q23='SAS社 セ ミ ナ 一 利 用 '
GAKUBU='竿郎前・
GAKUSEI=・竿生前'
DONYU='SAS海 人 経 過 月 敵 ・

・
・(

MULT=IOO)
MULT=lOO)

T1TLE ・表 2.2.2 敵 恒 回 菩 項 目 問 の 相 関 係 敵 〈 汎 用 担 . ミ ニ コ ン ユ ー ザ ) <全惇 γ ;
PROC CORR NOPRINT OUTP=OUTP;
VAR Ql Q2 Q3 Q Q5 Q6 Qフ Q8 Q9 QJO QJJ QJ2 QJ3
Q16 QJ7 QJ9 Q20 Q22 Q23 GAKUBU GAKUSEI DONYU;
PROC ThBULATE F='.2 NOSEPS DATA=OUTP(FIRSTOBS=
ORDER=DATA;
CLASS ̲NAME̲;
VAR QJ Q2 Q3 Q Q5 Q6 Q7 Q8 Q9 QJO Qll Q12 Q13
Q16 Qli Q19 Q20 Q22 Q23 Gh!
(
L
1BU GAKUSEl DONYU;
TABLE NA"'‑E̲=・・，
(Ql Q2 Q3 Q' Q5 Q6 Q7 Q8 Q9 QIO Qll Q12 Q13
QI6 Q17 Q19 Q20 Q22 Q23 GAKUBU GAKUSEI DONYU】.SUH.F=FMT./RTS=22;
FORMAT NAME̲ SNAME.;
LABEL Ql= ・ 教 員 ユ
l ザ位
Q2=' 銀 翼 ユ
1 ザ世
Q3 ピ聴員~
1 ザ敵
Q<4=. 学 生 ユ l ザ 匙
. PROGRAM SPLOT.SA5
.
.
:
Q5=・ 殿 胃 使 用 比
%
CREATE SCHEMATlC PLOTS
.;
Q6=' 研 究 使 用 比 率 %
・
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Q
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:
;
‑. そ の 他 使 用 比 率 %
DATA ALL:SET SAVE
.ALL;CATEGORY='全 体
Q8='寺J
I 用 事 下 限 %
DATA A B;SET ALL;IF MACHINEC='A THEN DO;
09;' f
l
J 周 忌 上 限 %
CATEGORY='中小型慣・;OUTPUT A;END;
QIO=・TSS 量 大 岡 崎 使 用 者 慰
ELSE lF MACHINEC='B' THEN DO:
Qllピ ユ i ザ メ モ リ (M)・
CATEGORY=・大型擁
・
;OUTPUT B;END;
Q12=・
1
¥
"
'
.
，1 量 大 同 時 使 用 者 散 ‑
DATA H1GASH1 N1SH1;SET ALL;1F KENC= HIGASHl THEN DO;
Q13='リ
l ジ ョ ン サ イ ズ (K)，
CATEGoRY='JII!:自草・;OUTPUT H1
GASH1;END;
Q16=' 使 い 臨 手 が 良 い 9 < ; '
ELSE IF KENC='NlSHl・THEN DO;
Q17=' 使 い 勝 手 が 悪 い % '
CATEGORY=' 西 日 本 ・ ;OUTPUT NlSHI;END:
Q19=' 相 EZ 員 敵 ‑
DATA SPLOT;
Q20=・ 語 習 会 図 敵 '
SET ALL A B HIGASHI NlSHI;
Q22='SAS 土
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1 TSC 利 用 ・
RUN;
Q23='SAS .
1
土七ミナ l 利用‑
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UNIVARIATE PLOT;
GAKUBU=' 竿 酎 敵 ・
VAR QI‑‑QI3;
GAKUSEI= ・ 竿 生 敵 ‑
BY
CATEGORY NOTSORTED;
DONYU='SAS 9
軍人経過月監・
RUN;
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FOR THE OTHER VAR1ABLES GROUP ・
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KEYLABEL SUM='
• BECAUSE OF THE DlSK SPACE
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f PROC UNlvARIATE PLOT;
VAR QI6・
・ Q23 GAKUBU GAKUSEl DONYU;
BY CATEGORY NOTSORTED;
RUN; f

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・

・

・

‑332‑

・

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a 日本 SASユーザー会 代表大橋靖雄東京大学医学部附属病院 副吃表高橋行雄日本ロシュ株式会社 会計高島邦彰いす三自動車株式会社 幹事雄山真弓関西学院大学 、 岨 加賀三郎全日本空輸株式会社 新村秀一 舗コンピューターサービス株式会社 椿広計慶慮義塾大学 芳賀敏郎東京理科大学 吉田元二住友化学工業株式会社 事務局 SASソフトウェア株式会社内 (無断複写・転載を禁ず) 干1 0 3 東京都中央区日本橋小伝馬町 14‑4 ラ ン デ ィ ッ ク 第 3日本橋ピル TEL0 3( 6 6 1 )3 4 0 1 干5 4 1 大阪市東区淡路町 3 1 6 シンコーピル ー TEL0 6( 2 2 2 )7 6 9 1