SASユーザー総会論文集 2012年

論文

目次仁三チzートリアル【C‑1 ]SASによる 2値データの解析「ここまでできる F REQプロシジャ V . 9 . 3 J l 3 浜田知久馬(東京理科大学大学院教授) マーケテインタベ【8 ‑4]MRの生産性に関する考察一繕続的な MR生産性アップのために何が必要か一武藤猛 ( M a r l く e T e c h仁o n s u l t i n g代表) 【8 ‑12] 自主防災組織の組織化と機能化の現状と課題 i 59 69 一全国ウエブ調査の結果からーよ野卓哉(兵庫県立大学) 有馬典孝有馬昌宏(兵庫県立大学教授) 【8 ‑13]官民連携地域ボータルサイトの構築・運用に関する一考察 79 ー全国ウエブ調査の結果から一有馬典孝(兵庫県立大学) 有馬昌宏(兵庫県立大学教授) リスク管理【 A‑6】信用スコアリング・モデルの近年のパフォーマンスの傾向 i 87 岡田絵理(日本リスク・データ・バンク株式会社) 【A‑9】預金者行動を考慮したコア預金モデルの構築 99 影井智宏(株式会社浜銀総合研究所) 小柳誠医薬轟開発 1 【8 ‑ 1】リスクベース・アプローチによる解析帳票・プログラム晶質保証の提案一一一一一一 115 坂よ拓(株式会社中外臨床研究センター) 杉谷康雄(中外製薬株式会社) 【C‑2】GLMと M I X E Dによる 2剤 2期クロスオーバーデザインの解析一再考ー斎藤和宏(株式会社タクミインフォメ 137 ションテクノ口ジ) 【 8‑2】がん臨床試験における腫薄縮小効果の検討に有用なグラフの作成 151 ‑SGPLOTプロシジャの最新機能を活用ー魚住龍史(東京理科大学大学院/日本化薬株式会社) 浜田知久馬(東京理科大学大学院教授) 【C‑4】SASによる生存時間解析の実務 167 張方紅(グラクソ・スミスクライン株式会社) 【C 7】S ASと HTMLアプリケーションによる C D I S CADaM形式の解析用データセットを用いた有害事象の解析帳票・グラフ簡易作成ツールの開発事例目高浪洋平(武田薬品工業株式会社) 185

4.

【C‑g】S ASプログラムの晶質向上に向けた試み一医薬品開発におけるプログラムバリデーションを念頭にー益田隆史(株式会社 A C R O NE T l 207 本多隆之【C‑10】日中 SAS友好活用:マルチランゲージ機能を活用した医薬品開発におけるプログラム開発 219 岡部容子(サノフィ・アベンティス株式会社) 市橋里絵小泉慶一加藤智子【C‑12】【企画セッション】製造販売後調査における統計解析の業務手順 235 矢島勉(ヤンセンファマ株式会社) 菊池圭 (株式会社 C A Cエクシケア) 山之内直樹(第三共株式会社) 堺伸也(イーピ工ス株式会社) 共同会社と製造販売後調査を実施する際の留意点一製造販売後調査統計解析担当者として一瀧田厚(第三共株式会社) 山之内直樹製造販売後調査のデータ解析で受領するデータ形式について山内浩嗣(イーピーエス株式会社) 塚本成文田中祐輔製造販売後調査における解析業務の図表・プログラムの標準化一製薬企業の視点から一守田和央(ヤンセンフアーマ株式会社) 矢島勉越水孝製造販売後調査における解析業務の図表・プログラムの標準化 ‑CROの視点からー竹内英理子(株式会社 C A C工クシケア) 菊池圭一【C‑13】【企画セッション】 P M D Aの「医薬晶副作用データペース」を用いた副作用リスクの評価一自社医薬品の副作用リスクのポジショニングへの活用ー ( 1)企画の趣旨およびデータベースの概要高橋行雄 ( B i o S t a t研究所株式会社) 半田淳(日本化薬株式会社) P M D Aの「医薬品副作用データベース」を用いた副作用リスクの評価一自社医薬品の副作用リスクのポジショニングへの活用ー ( 2 )P M D Aの「医薬晶副作用データベース」の活用広岡禎(大鵬薬品工業株式会社) 山田雅之(キッセイ薬品工業株式会社) P M D Aの「医薬品副作用データベース」を用いた副作用リスクの評価一自社医薬品の副作用リスクのポジショニングへの活用ー ( 3 ) シグナル検出指標の解説と「閏貫性肺疾患」でのシグナル評価津田克彦(大鵬薬品工業株式会社) 重田寛文(キッセイ薬品工業株式会社) 255

5.

P M D Aの「医薬品副作用データベース」を用いた副作用リスクの評価一自社医薬品の副作用リスクのポジショニングへの活用ー ( 4 )J M Pを用いた副作用リスクポジショニングの視覚化山田雅之(キツセイ薬品工業株式会社) 須々田寛(田辺三菱製薬株式会社) P M D Aの「医薬品副作用データベース」を用いた副作用リスクの評価一自社医薬晶の副作用リスクのポジショニングへの活用一 ( 5 )潜在的リスク分析の事例研究重田寛文(キッセイ薬品工業株式会社) 津田克彦(大勝薬品工業株式会社) l 三J ーその他関連分野〈藍療情報学【C ‑ 6】冠動脈 C Tデータを対象とした F i n i t eM i x t u r eM o d e lによるサブボピュレーションの同定プログラムの開発 2 9 5 西本尚樹(北海道大学探索医療教育研究センター) 真鍋徳子(北海道大学病院) 伊藤陽 (北海道大学大学院) 宮本佳史子(北海道大学大学院) 寺江聡(北海道大学病院) 白土博樹(北海道大学大学院) 「統計解析【C ‑ 3】L o g i s t i c回帰モデルにおける変数変換 ( f r a c t i o n a lp o l y n o m i a l s)とモデル適合度診断古川 l 敏仁(株式会社バイオスタティステイカルリサ i 3 1 3 チ) 【C ‑5】生存関数における信頼バンド構成法の出鞍 3 2 1 佐藤聖士(東京理科大学大学院) 浜田知久馬(東京理科大学大学院教授) 【8 ‑ 6】統計教育と統計ソフトの共生新村秀 3 3 9 (成媛大学教授) 【8 ‑ 7】F i s h e rの判別分析を超えて 3 4 9 新村秀一(成際大学教授) S~ システム【C ‑ 8】S A SC l i n i c a lS t a n d a r d sT o o l k i tを用いた S D T M準拠チェック i 3 6 5 三沢喬(株式会社 ACRON訂) 北原孝志白;賓聡子李康赫【8 ‑ 8】ディズニーワールドで開催の S A SG l o b a lF o r u m2 0 1 2奮戦記 3 8 1 周防節雄(兵庫県立大学教授) 【8 ‑ 9】進化する数独解法 S A Sプログラム 3 9 7 周防節雄(兵庫県立大学教授) S D ) 知平菜美子(株式会社 N 【C ‑ 1 1】S A S8 . 2から S A S9 . 2への移行事例中川慎也(株式会社データフォ【ポスター】色を自在に操る (HSVカラーコードのすすめ) 関根暁史(株式会社 A仁RONE T ) 4 0 5 シズ) 4 2 1

6.

7.

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

8.

I‑ やおい … 一最尤法 (MaximumLikelihoodmethod) ‑尤度 L( li k e l i h o o d ):確率(密度)関数を未知母数の関数とみなしたもの. ‑確率が最大の母数の値は，観測値の関数・最尤法尤度(L)または対数尤度(IogL ) が最大になるように母数を推定 (MLE:MaximumL ikelihoodEstimator) 1 1 ユ十路…… 間 r J ω 1 0 ( n )田中 7 ( y )回表が出たときの MLE 02: マ )A 尤度 : 山 7( 1 ‑ i T 1 ( ) . 2 0 1 1 0.15 o.~l 0.05 0.00 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 05 目 0.7 0.8 0.9 πMLE = y / n= 0 . 7 4

9.

β 治¥ (I )高度を ( 2 )地図で位置を測ってみる. 確認する尤度比検定 ( 3 )傾斜角度を測ってみる. Wald検定スコア検定 5 一三ーが長会…ム‑ 一 ~~γ捌~ ‑3 9 ‑種類の検建の模式￨栄 1 0 1 一5 2 j対数土度 … 一尤度比 ; : M L E 0. 4 0.6β0.8 .ß~一一一~ 5 Wald 1 . 2

10.

I H l i # # 儲…1 1 甲町 7 ; ア三 : 却1 引寸尤度原理に基づく 3種類の検定尤度比検定， Wald検定，スコア検定 o :β=soの検定例 H 1 )尤度比検定〈山の高さの違い l o gL(β)‑logL(β。 ) 2 )W a l d検定 β‑β。最尤推定量 MLEからの隔たり 3 )スコア検定 dlogL における傾きが 0に近いか U( so β 0 )= つ辰一 I m‑ m… 回同町一ユーザー， 2 O 1 2 I ， ‑ 3種類の検定尤度比検定， W a l d検定，スコア検定例弓: β ニ A の検定 1 )尤度比検定高さ 2 )W a l d検定距離 ^ l I Xふ=2(logL(β)‑logL(β。)~ |(b-βJ~ 内 X( V a l d ~'" 二 3 )スコア検定 v2 一傾き As e 仰 I E ! 6 / ; ‑ =( β ‑ β ' 0 ) "1 [ β ] ゥ〈 ! Y[β] U(β 0 )1 ̲ U( β ) 2 ￨， 0 V[U(β。 ) ] 。 1( β。 )

11.

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

12.

口. が既知の場合分散0 Ic-~(y ‑μ [ 1 対数尤度 l o gL (μ)= 1 ゲ￨ 2 ー dlogL‑n( y‑μ ) ( μ の2次関数) スコア統計量:U(μ)= 一三J一一最尤推定量 MLE: ^ ' 情報量: 1ニ与 μ =y σ H o :μニメもの検定は? 1 1 I r ! ユ醐・4・ー踏 … … 向釧I 2 山正規分布の 3種類の検定メ度尤)一 Llp 2 一 σ μ 一2 一 X 一 y 一一、スコア Wald 、 ¥ μ μ ‑ ‑ n 8

13.

1) μ =yでは高さは C，傾きは 0 2) ふ二子から高さは~- J10 )に比例して低下 3 )ふ=子から距離はじ‑J10 )に比例して増加 4 )ム=子から傾きはじ‑J10 )I こ比例して増加 5)2次関数の場合は頂点からの離れ具合は高さ，距離の 2乗，傾きの 2乗で等価. ( 3種類の検定は一致 ) X2 二ー (yーん )2 σ 13 ，〆一 V n 一一八 π 一一 H 0:π=π 0' H] π#π 。最尤推定量: 2 O J 2 I p I A 戸+儲? … … 一標本割合の検定尤度 : L( π)=11 CYπ1( 1̲π)11‑̲l 対数尤度: 1 0 g L( π)ニ y10g π +( n‑y)1og(1‑π) スコア関数: o g L( π dl U( π)̲ . ̲ ~ ~ 0，.. ‑ ， . .) / y‑nπ d π π( 1‑π) 情報量: J( Jí )=E[U( π )2]=V[U]=~ V[p] 1 π( 1‑π) p(1‑p) 二一一一二 J( p ) n 14 9

14.

Ho:π=πO H1 :π#π 。ラ x2 二二 2 Q l o gL(p)I-~9g μz 。》￨ yl o gp +( n‑y)l o g (1‑p)I トylogJ[0 一 (n‑y)l o g (1‑π 。 r p 1‑p π。 ( 1 ‑π 。 ) ' ¥ 1̲ ̲ ， / ̲̲ = yl o gよー +(n‑y)log 15 I~ユ+語会糊抑制山地吻ンム 2項分布 Wald検定 Ho:π=π 0' HJ π :j : .π p=π x2 ー二 1 1(p) ̲ : : ̲ ，V [ p J n ~ (P一九 )2 --'2òl~ i 1 1 1 1 1 r r r r p l l l l " I I J P ( 1 ‑p ) 二一一一 = L~ ， n K P " T π。 ) 2 ‑ V [ p J ‑Ip( l‑p) n 16 1 0

15.

H 0 :1 [ 二 1[0 ，H 1 :1[‑::f:‑1[ U (1[)=̲̲l̲ nz ，V[U(z)]=I(z)= 1[(1‑1[)' "" 1 [(1‑1 [ ) (y ‑ 11 [0)2 [0)2 X2‑U(Zo)2‑Z02(l‑z)02 一 (y‑ 11 一 ‑ 1(1 [0 ) (y ‑ n1[0 )2 η2 1 1 [0(1‑1 [0 ) 11 [0(1‑1 [0 ) I( p‑ O )2 I 1[。(1‑1[0 ) 1[ z。(1‑1[。) 1 I 1 17 FREQ V9.2の割合の信頼区間 T a b l e s文の BINOMIAL オプション AGRESTICOULLI AC CLOPPERPEARSON EXACTI J JEFFREYSI W WILSON I WALD 1 8 1 1

16.

data data; input y w@ @ ; cards; o5 115 ods graphics o n ; proc f r e q ; ゐ tables y μ A b i 川 n 附o α 附 o m 町l a ods output binomialcls=out;run; ods graphics o f f ; 19 y二 Oの二項分布の比率 1 0 . 2 5 0 0 1 0 . 0 9 6 8 比率漸近標準誤差 1 9 5 %信頼限界ア一山 0.1119 0. 4687 0 . 1 0 8 1 4725 0. 一 8守一氏u n ︐﹄云o 一一一且 n U nHU u 唱E n n U nu 1 0. 4398 n O S 一一一一一一 DE Y a e 一 1 0・a 一一一・ ρU 什は S 一{ ThH d b EIU d e ︑け n 一対 v も一p d コ一心ス一トゆ一臥 gb ︿︑ ‑ vt A 0.0602 1 2 0. 4642 0. 4910

17.

[beta]

data out;set out;risk=5/20;
proc sgplot data=out noautolegend;;
scatter x 二 risky 二 type
xerrorlower二 l
o
w
e
r
c
l xerrorupper二 uppercI;
xaxis offsetminニ0.05offsetmax=0.05
0to 0.5 by 0.1);
values二 (
yaxis valueattrs二 (
si
ze=15); r
u
n
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11

1
1

.:1‑"1‑.

…
一

二十ゾ

1
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f
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7

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n=20，
y=5の信頼区間の図示
l，; onTlc陶~n c.&

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22

1
3

18.

l 1 1 1 付金 … 一一 … γゾz d 1 2 I 検定と信頼区間 (両側 1‑2αα=0.025 95%信頼区間) i p‑πo マ 1 Wald: 一 ‑Z (ljP) ‑a '"7. スコア ‑a p‑πo '7 ̲ ‑a -~(lf)| ‑Z < 史 ̲'7 ~. ̲'7 ど π 一日 π。が信頼区間に含まれる Ho:π=π 。が棄却されないでは= 不等式を π。について解く，限界値 23 円捌I 2 ‑ スコア検定に基づく信頼区間 J P一 π π。 ( 1 π。 ) 。二 Za，(P‑Jro) 2 ‑ π。についての 2次方程式 l Z̲2 1 ゥ 1 n I ヌ 2 1 。 ( 1‑π 。 ) 二 n ( J+ ~ー)ド。ム -K2p+- ー)ド。 + p" = 0 ， 1 I a n 二次方程式の解の公式，ヲ I ax2 +bx +c 二 Oコ x 一一 b: t‑ Jb2 ‑ 4ac 2a 2 4 1 4

19.

J 同寸J ︑︑︐︐ 戸E l 区胃自( ヰ白糸ド I p ( l ‑p ) ワ p 1 信 y 一刀 %= Wald信頼区間匹以 Waldとスコア (両側 1‑2a a=O.025 p I La11 一一一一 v n Wilsonスコア信頼区間 lfJZ1P+ (lp) p+-~ Z_ 2 n u 士 Z_ -1 I-a~ u 一一一一一 V4n4n l + 1 z f n 25 ;七[}+呂五匹目 n np+Za2 2 n+Z̲ 2 α pと1 / 2の重み付き平均 =1 .9 6 ZO.025 y+Z α pより戸は一 2 ̲ 'y+20.5に近づく n+Z α2 n+4 2 6 15

20.

ーユチ認さ…J r 山 u l l信頼区間 p(l‑p )) x η 2 4n n L 4+ + 1 明1 ‑ p ) 利引今ペ y ]二明1‑p) 27 ↑ 明 I 1 1 千飴 1l!l'.:J……、制1 2 I f . t l i : t c m 信頼区間 A g r e s t i ‑ C o u l l信頼区間(スコア信頼区間の近似) y+(Zα)2/2 I 二ハ ̲ 7 見守 n十 (Lar ， I p ( l ‑p ) 一一 ‑ ‑ ‑ α i pIL Clopper‑Pearson p は上側確率3αn 信頼区間 P I Iは下側確率が α 2項検定に基づく三九州 l‑p， ) " ‑ 'ニム Ho:π=π。の下で寸 I y以上の値がで、る丈 nC1141(l‑pJ‑i 二確率が上側 p値 α 28 1 6

21.

[beta]

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二二戸>>"'=W'.ff"~" '
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7
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Clopper‑Pearson(正確な)信頼区間
(
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l二 1‑cdfCb
p
u二 cdfCb
i
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.
4
9
1
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0
)
;

上側限界 :2項検定で下側 p
i
直が0
.
0
2
5になる π
下側限界 :2項検定で上側 p
i
直が0
.
0
2
5になる π
1
0
8
s I
p
l (下側限界) I
p
u (上側限界)
0
.
0
2
5
0
0

0
.
0
2
5
0
0

E吾

n=20，yニ5の
π=0.0866，5以上になる確率は .025
p
l

確率 Oお
関数 0.30
0.2:
，
0.20

上偵J
I二項検定
H 0 :Jr <0
.
0
8
6
6， HJ:Jr >0
.
0
8
6
6

p =0
.
0
2
5

0.15

0
.
1
0

5以上になる確率は .
0
2
5

(
)
.
(
)
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)

U.OU

0

1
0

20
30

1
7

22.

[beta]

I‑
俳話番町仰向一… : ♂主主制I
2
n=20，y=5の正確な信頼上限
j
JlJ
1
二0
.4910，5以下になる確率は .025
確率O.3fi
関数0.30

下側二項検定

0.25

H0 :π>0.
4910， H}:π <0.
4910

0.20

p=0.025

1
1

‑内り

50‑
o
o‑
oo‑

:
J

II

20

1
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3
1

V

I
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川

J
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y
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)

J
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s 下限 :β(ω+1，
n‑y+
信頼区間
"‑
2'"
2)
'J

上限

.

J '

:
β
(
1ーいト

D

‑y+

πの無情報事前分布

r

p(J
r
)OCJr‑0.5・
(
1
‑Jr O.5

(ベータ)分布
事後分布 :s
3
2

18

23.

n u FhJV ηL n u 子 nU 型nF h 川両 n=20，y=5J (0.1024‑0.4642) d a t aJ e f f r i e s : pI = c d f' (b e t a '，O .1 0 2 4，5 .5 ，1 5 .5 ); p u二 c d f' (b e t a '，O .4 6 4 2，5 .5 ，1 5 .5 ); p r o cp r i n t ; r u n ; 3 3 I … 一千宅金子一 … …5 1 1 1 I 1 ? ? f却I D πの事前分布 B e t a ( O . 5， O . 5 ) r s p(1[)OC1[‑ o . s・( 1 ‑1[ o. 確率密度関数 pp 担 1 j 一一一 . . . . . ̲ ̲ . . ̲ ̲ ̲ ̲ ̲ ̲ 一一一一 l. じご勺。 / J / ， J .‑ : I D.~) J，n む。， q J .J IJr 34 1 9

24.

副叩ゾ 22 I πの事後分布 B e t a ( 5 . 5， 1 5 . 5 ) I S A S ふや齢問問一一品 p (π )c x :π‑0.5 ・ ( 1‑ π )‑0.5 X π 5 ・ ( 1 π)15 ( 1‑ π )14.5 ニ π4.5 . y‑.5 4 . 5 5 一一刀‑ 1 1 9 20 ppost 一確率密度関数 4 pより 0 . 5から 3 離れる 2 0 . 0 2 5 0 . 0 2 5 I 一。 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 0 1 . ︐ ︑ J[ 3S 1m Fn// uceG 自u s s s I =n y Ooyo ι 勺 =自 E J QU G 司 ' ・ h 'Mfh ・ naw9hqb au +L4lnveawnv aVJar+La Ju. 1 l r a z l + L r a ︐ +Lnbgb HUb ﹂ ︐ ・ d ' c u b ‑ ︐ +Lnvr4Inso‑‑ns u n u n d H U ︐パu r 目白免 UHU ︐パu .Hu‑‑EnuハUFEnunvwHFEnu phi ︐ ︐ ︑ ︑ 0.1024‑0.4642 工￨ 36 20

25.

[beta]

ゆ抗争!ふろやらり.

n
=
2
0，
y
=
1の信頼区間

タイプ

9
5同信頼限界

Wald

0
.
0
0
0
0

0
.
1
4
5
5

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0
.
0
0
8
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0
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2
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2
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8

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.
0
0
1
3
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x
a
c
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)

0
.
2
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7
37

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ぷ

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川‑一

黒

日川ど三人

n
=
2
0，
y
=
1の信頼区間の図示
COJif!d<e内 ee
. Jnt.<elvAIs
. fo)" P，'oPOitl;:.nき
圃

Clopper‑Pearson(Exact)

広い

hv
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←
一
一
一
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一
一
一
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に偏る
Wilsonlこ近い

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0
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5
1こ偏る
Wald

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000

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38

2
1

￨

26.

[beta]

￨現時計向子一一ーだ一人.三..舗l
i
I
信頼水準 95%の正確な被覆確率 n=20
Wald

i
:
]
被

迎出♀旦革主主

092

覆州一
確

率

保守的

CC;連続修正

。偶{l.l}

1(
) 00

I
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割合の真値π
39

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割合の信頼区間の特徴
タイプ

信頼区間の特徴

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" 真中による

Agresti‑Coull
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(Exact)

革新的，狭い

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2
2

少し端による
保守的，広い

27.

園田現盟回顧部祖国園田明鵬臨~H，"'"己主~~:~~ RISKDIFFオプション思量盤欝鴫盟鰭醤醇穂担盟盟卑害義顧盛田園『 able36.12RISKDIFF( P r o p o r t i o nD i f f e r e n吋 Options D e s c r i p t i o n S p e c i f i e sther i s kcolumn Requestsc o n t i n u i t yc o r r e c t i o n Suppressesd e f a u l tr i s kt a b l e s 自型空 COLUMN=112 民草草孟 NORISKS D i s p l a y se x a c tconfidencel i m i t s RequestsFarrington‑Manningconfidence l i m i t s RequestsHauck‑Andersonconfidencel i m i t s RequestsNewcombeconfidencel i m i t s RequestsWaldconfidencel i m i t s Requestsane q u a l i t yt e s t Requestsanequivalencet e s t Requestsan o n i n f e r i o r i t yt e s t Requestsas u p e r i o r i t yt e s t S p e c i f i e sthet e s tmargin S p e c i f i e sthet e s tmethod S p e c i f i e sthet e s tvariance 41 FREQ V9.3 割合の差の信頼区間 Tables文の RISKDIFFオフション EXACT FM HA NEWCOMBEI SCOREI WILSON WALD 42 2 3

28.

1 1 S ギ干綿…… 仰ム I ハア‑自I 2 2 2群の割合の差の信頼区間 d a t as m a1 1; i n p u tt r e a t $o u t c o m e $c o u n t@ @ d a t a1 i n e s ; d r u g F a v o r a b l e1 0d r u g U n f a v o r a b l e2 c o n t F a v o r a b l e2 c o n t U n f a v o r a b l e4 p r o cf r e qo r d e r = d a t ad a t a = s m a l1 ; w e i g h tc o u n t ; t a b l e st r e a t * o u t c o m e/ 旦よι l ￨ r i s k d i f f ( c l = ( w a l dn e w c o m b ef mh ae x包 e x a c t rIs K dIt t : 1 !采剤群 o d so u t p u tp d i f f c l s二 p d ; 1 有効 1 1 0 同石 o d so u t p u tr i s k f i f f c o l 1 = d i f ￨無効 1 2 ( k e e p = r i s kr o ww h e r e = ( r o w = '差'));r u n ; 1… " 尚一話番一一一一一一二一十倒五 2群の割合の差の信頼区間 data risk;set p d ; i f̲n一二 1then set dif(dropニr o w ); y= ‑ ̲ n ̲ :1= y+ O.25;run; o d s graphics o n ; proc sgplot data=risk noautolegend: title 'Confidence I n t e r v a l sf o r the Difference of Proporti o n s '; scatter x二 r i s ky= y o w e r c l xerrorupper=uppercl; xerrorlower二 l scatter x= r i s k y= 1/ markerchar=type; yaxis displayニn o n e ; xaxis offsetmin=O.025 offsetmax=O.025;run: 4 4 2 4

29.

I 5 4 S H E ‑ ‑ :長主婦I 民主 " " : '? r f { 舵￨ ‑，'1f f i ; 2群の割合の差の信頼区間(修正なし) 比率(リスク)差の信頼限界列 1(outcome=Favorabl ) 比率差 =0 . 5 0 0 0 タイプ 95%信頼限界正確 ‑ 0 . 0 2 9 6 0 . 8 8 1 3 Farrington‑Manning0 . 0 3 8 0 0 . 9 6 2 0 Hauck‑Anderson ‑ 0 . 0 5 1 6 1 . 0 0 0 0 Newcombeスコア 0 . 0 3 7 8 0 . 7 6 5 1 Wald 0 . 0 6 7 9 0 . 9 3 2 1 45 ムヰムム…Iぷドフぷ2創~ ーーー一一一一一一ー ‑ 一一一一一一一ー一一ー一一一一一一一一一一一一一一圃幽 2一若手の割合の差の信頼区間(修正なし) 1 Cnll 白 Ih"Hlt~~ l f1t1"'r" ~1 只 for tht. 口 Jff ，.".例目白州I")r，..... rnp，nrlin l' l~ 正確トー Farrington一恥1anning Hauck‑Anderson Newcombe スコア Wald Jえシ 46 25

30.

Farrington‑Manning Hauck‑Andel "son トlewcombe スコア ( { I 修正〕 Wald(修 IE) 0' Jスシ ' " 48 26

31.

薬剤群対照群言十有効 a b a+b 無効 C d c+d 計 n1 n2 I n 有効割合 P1 ( a /n1) P2( b /n2) p( a + b ) / n I 49 薬剤群￨対照群￨計￨割合の差有効 10 無効 2 1 4 1 6 計 12 6 18 有効割合 83.30 / 0 6 6 . 70 / 0 33.30 / 0 s o 27

32.

I ゃ飴~仰向…rn::illl 寸 7hkm~ 力イ 2乗検定の計算 Ho:π l π2， π]=F1C2 二 x2 。 +b 12 p=一一一 = 一一二 0 . 6 6 7 n 1 8 2 ( 0 . 8 3 3‑0 . 3 3 3 ) 2 4 . 5 0 0 . 6 6 7( 1‑ 0.667) .0 . 6 6 7(1‑0 . 6 6 7 ) + 1 2 6 二二 5 1 :i…………:片羽m I 釘￨l 4&S W 2群の割合の差の信頼区間 Farrington‑Manning(帰無仮説下での分散) 力イ 2乗検定に対応 z a J I p(l‑P ~+ P(1‑P ~I n n， I P ]‑p2 : t ¥ 1I 1 o: t1 .9 6 J ! ! ̲ 6 6 7( 1‑ 0.667) .0.667( 1‑ 0.667) I .+ 1 2 =0.500: t1 . 9 6x0 . 2 3 5 6 6 =0 . 5 0 0: t0. 46 2= 0 . 0 3 8，0 . 9 6 2 52 2 8

33.

. I ぶ咲き言語I ぷ苦手以L ザ‑弓史認 2 創I 2 2群の割合の差の信頼区間 Wald(対立仮説下での分散) P 1‑p2: tzajP1(1‑P1 ~+ P2(1‑P2 ~I 一 nフ￨ αUn j 1 0 . 8 3 3( 1‑0 . 8 3 3 ) 0 . 3 3 3(1‑0 . 3 3 3 ) ， ‑ ~.~--/ + 1 2 6 =0.500土 1.96x0.2204 = ， 0.500 士1. 96~1 ~.~-- 二 0 . 5 0 0: t0. 432=0 . 0 6 8，0 . 9 3 2 53 ロ Hauck‑Anderson(Waldの保守化) J o， Ip1(1‑P1)，P2(1‑P2)1 P 1‑P2 一世乙吋十 ι~j '7 連続修正 c c 二 1 ̲ 1 =0 . 0 8 3 3 2min(np n2) 2・6 0 . 8 3 3(1‑0.833)+0.333(1‑0 . 3 3 3 ) 0 . 2 3 8 9 二 Cl=0 . 5 0 0: t( 0 . 0 8 3 3+1 . 9 6x0 . 2 3 8 9 ) 54 29

34.

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

35.

[beta]

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NewcombeScore信頼区間のイメージ
コ前初回同

711

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区間:

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57

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正確な割合の差の信頼区間
I n1，
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AmericanS
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n，75，386‑394.

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.
58

3
1

36.

I~日嚇………… 川..副I 2 正確な割合の差の信頼区間 ( ‑ O . 0 3 0 ^ ' O . 8 8 1 ) 割合の差 6を推定するときにπ2が局外母数 (邪魔者)になる n1，n2 ，π2を固定した上で，観測された割合の tO= P l ‑ P 2 = O . 5)以上の差が生じる確率がα !こな差( る 6 を求める一一 ß~T(2 π2を動かして， [)の最大値を求めるて?存fi1l →信頼限界値 l lJ.[) 1 ¥ 全ての π2について被覆確率を 1 ‑α に保つ. δ==JrI‑ Jr2 2x2表の同時確率: f (α，b，nl，n2，δ，Jr2) 二 " ，C ( /( δ +Jr2) a(l‑0‑Jr2)"，‑ a， " Cb(Jr2)"(1‑Jr2)"，‑b 上側確率: : Lf(YI Y2 nl n2 O 2)) Pu(δ)= =S U p( 下側確率: 二，ラ，Jr O ) ，，Jr2) AT壬10 π OL ， ( 工 f (YI'Y2111川 PL(δ)= = 叩p A:2x2table(nl， n2) ヲ A， T~lo 庁 T:RD tO:Observed RD sup(δ:Pu(δ)>α) Ou = =i n f (δ:PL( δ)>α) ラ 6 0 3 2

37.

πフ片側確率 0 . 0 3 0 0 . 0 2 5 o=0.881の { π 1 = 0 . 9 9 9 ) o=‑ 0 . 0 3 0の { π 1 = 0 . 5 2 6 ) 下側確率上卸j 確率，、，、，、， U . U 2 U 1 、，、，、，、，、， L i O . 01 II 、，、，、，、，、 0 . 0 1 0 / ，，，，、，、 0 . 0 0 1 1I ， .、，，、 0 . 0 0 0‑̲̲lL .0υ.1 0 . 20 .: 3 0 . 40 . 50 . 0 0.7 り .δ り .~l エ υ 1 6 0 . 5 5 6 0 . 1 1 8 。 TT ( ‑ 0 . 0 3 0 " ' 0 . 8 8 1 ) f(Yi' Y 2， l2 6， δ， π2) ヲ二 1 2C ' I(δ+π2) ) 1( 1‑5‑π2)12116CJ2(π 2) Y '(1‑π2)6 ‑ )， Y I 1 2 Y ? 1 0 2 t o P I‑Pフニー =0.5 6 υ . ~ 1 2 6 T = ‑ L ‑ ‑ L，二九( δ ニ0.881)= エf(Y Y2，ム 1 2 i' 0.881， 0.118) ニ 0.02 A T"O.5 =工 f(YI Y2， 12， 6， ‑0.030， 0.556) Pu( δ =‑0.030) ヲ A， T ， o ;O.5 = 0.025 6 2 3 3

38.

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

39.

[beta]

I
1
1
1
与やお……I
二
に
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ょ7‑rV2
舵￨
信頼水準 95%の正確な被覆確率 n1=20n2=20
π1 =0
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づき~l_4;下
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‑ ~:: I
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‑‑Ne百 C011b
e スコ 7
制正確

65

m

~ユーザー語会 ti:1"Z.tli1'7EV":.J油引神仙

割合の差の信頼区間の特徴
タイプ
Wald
Farrington‑Manning
Hauck‑Anderson

信頼区間の特徴
4

革新的，狭い

ー
，

.保守的，広い

岨

Newcombeスコア

.

中央:保守的
端:革新的

.

9
5切に近い

陣
. 保守的，広い

正確

66

3
5

40.

J. ド担金 ? … t . m ! l 月一一川正予竺 2 創2 I 仮説検証の型と帰無仮説指標:平均値の差，割合の差，ハザード比等 π1 .群 1の母発現割合(新薬) π2.群 2の母発現割合(標準薬) δ: 非劣性マージン優越性 H o:π22Eπ1 非劣性 H o:π2一 δ>π1 同等性 H o:π2一 δ ミπ and πη+ δ 三 π 1 67 帰無仮説H ( ¥ 対立仮説H， .~o... L....・H・.....L π2ミ Zπ1 ~I H1 優越性 4 〈 π π2= 1 』非劣性 ~ π2 ー δ~π π2 δ~π: ， . . . ~ 司司』， 4 . . . . . ・・・・. . 同等性司.. 一δ 三五 π1一π2Z五 δ π2+δ 孟 π T05T) 2つの片側検定 ( (two(n e ‑ s i d e dt e s t s ) ‑o oH O : ] [2 一 δ~π ， .π2+δ 豆 π1 π2 一 δ~π 1 36

41.

[beta]

信頼区間と判定
優越性
非劣性
同等性
証明されず
(
N不足)

‑
8
(マージン)

8

害Ij合の差の信頼~開

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1

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群 1(新薬)， "群 2(標準薬)
70

3
7

42.

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

43.

I 1 1 1 脅さを.己主任ヨ D 割合の差の両側 9 5弘信頼区間信頼下限は 0を含むが ‑ 0 . 1 0を含まない斗… Jntcfv，....Ic，. 101 由 e L)，廿 Cl O C ot ド向。Ot'"'llon じ ontl " ' C C . 正確 Faγrington‑Manning Hauck‑Anderson Newcombe ^コヲF Wald 企 = 1 入1 ~n， ( 1 。'0 ~~三nm 3スク 7 3 問 6(マージン)=0.10 N o n i n f e r i o r i t yA n a l y s i sf o rt h eP r o p o r t i o n( R i s k )D i f f e r e n c e H O :P 1‑P2< ニーM a r g i nH a :P 1‑P2>‑ M a r g i n . 1WaldMethod M a r g i n=0 P r o p o r t i o n ASE Z D i仔e r e n c e( S a m p l e ) 0 . 1 0 0 0 0 . 0 7 0 0 Pr>Z 非劣性の 95%信頼区間限界 ‑ 0 . 1 0 0 0 2 . 8 5 7 1 Z 一一 P I‑P2+0 0.1+0.1 二 = 2 . 8 5 7 1 ヤ1(1‑Pl) P2(1‑P2 0.0700 ￨ n， n勺￨ n I 7 4 39

44.

Farrington‑Manning N o n i n f e r i o r i t yA n a l y s i sf o rt h eP r o p o r t i o n( R i s k )D i f f e r e n c e H O :P 1‑P2< =‑MarginHa:P1‑P2>‑Margin M a r g i n= 0 . 1F a r r i n g t o n ‑ M a n n i n gMethod F ‑ M ) I Z P r o p o r t i o nASE( D i f f e r e n c e P lP l:H 8の差があるときの MLE o: ラハU U • f o 勺ム ︑ 戸00 EEl‑ 唱 n 一 Aa P1 P 一今 ︐ べ一 2 十 Eal‑ 守一一 /︐︐︑︑一 P一一 ︑l‑/‑ Eal‑ 守 P一 η Pl‑P2+8 i 11一一‑ 一ハ A. U 一U 二一0 . 0 3 7 3 O‑一: 一0 . 1 0 0 0 ︑l/一 2 . 8 5 6 0 /︐︐︑︑一一一 l‑ Z 0 . 0 7 0 0 9 5弘信頼区間非劣性の限界一 + ︒ 一 0 . 1 0 0 0 Pr>Z 75 NoninferiorityAnalysisfortheProportion( R i s k )Difference > HO:P1 ‑P2く=ー MarginHa:P1 ‑P2 ‑Margin Margin=0 . 1 NewcombeScoreMethod Proportion 5 %信頼区間非劣性の限界 9 Difference 0.1000 ‑0.1000 スコア信頼区間に基づいた方法 Pr‑P2‑ ‑ J (Pr ‑ Lr)2 + (U Pr ‑ P2 + . j(U 2 ‑ j ‑ P2)2 pj)2 + (P2 ‑ L2) 2 76 40

45.

￨丸山耕平等以却[FJ Hauck ‑ Ander s0n: 5 去 0 . 2 4 2 9 一一 Z P 1‑P2+δ 二 2 . 7 7 1 8 P1 (1‑P 1)， P2( 1‑P2) cc :contuinity ￨n1‑1 n2 ‑1 c o r r e c t i o n ' lI I 77 1% 1 5< π 1 0 = 0 . 1 5H o :] [2ー 0 . 1 5ミπ 1and π 2 +0. 'l"，.'"山臼命、 2 3 ヌ v a常叫 50% 有効 49% 50% 無効 w 山 m e 51% t 群 1(新薬)'，群 2(標準薬) 78 41

46.

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

47.

|主義手ふ民ムムーI以下二二宅~~ 95%信頼区間の出力 Con11d@'oce lntervals for the Otff~r.p nce of P r "OPO 同 iono s : 正確 Farrington‑Mannげ 19 Hauck‑Anderso円 Newcombe スコア Wald ，スク δ 1 = ‑ 0 . 1 5 δ=0 1 . 15 u(マージン)=0.10 EquivalenceA n a l y s i sf o rtheP r o p o r t i o n( R i s k )D i f f e r e n c e H 0 :P1‑P2く =LowerMarginまたは)=UpperMargin a r g i n H a :LowerM a r g i nく P1‑P2く UpperM L . o w e rM a r g i n= 一0.15UpperMarginニ 0.15WaldMethod P r o p o r t i o nD i f f e r e n c e IASE( S a m p l e ) 0.0100 1 0 . 0 7 0 7 2つの片側検定 (TOST) 検定 43 81

48.

F ar r i ng t on‑ Manni ng E q u i v a l e n c eA n a l y s i sf o rt h eP r o p o r t i o n( R i s k )D i f f e r e n c e ー LowerM a r g i nまたは〉ー U p p e rM a r g i n H O :P 1‑P2< P 1‑P2< U p p e rM a r g i n H a :LowerM a r g i n< LowerM a r g i nニー0 . 1 5U p p e rM a r g i nニ0 . 1 5F a r r i n g t o n ‑ M a n n i n gMethod P r o p o r t i o nD i f f e r e n c e 0 . 0 1 0 0 I A S E( F ‑ M ) 2つの片側検定(T OST) 検定 Z p値 LowerMargin 2.2887 Pr>Z UpperMargin ‑2.0027 Pr< Z O v e r a l l ~時頼区間同等性の限界 ‑0.1500 ￨ 0 . 1 5 0 0 ‑0.1270 1 0 . 1 4 7 0 …‑川" I 1 1 1 付金一I ^~-2dJ12I NewcombeS c o r e 5 : 去 EquivalenceAnalysisfortheProportion(Risk)Difference =LowerMarginまたは>=UpperMargin HO:P1 ‑ P2く Ha:LowerMarginくP1 ‑ P2くUpperMargin ー0.15UpperMargin=0.15NewcombeScore LowerMargin= Method Proportion 同等性の限界 95%信頼区間 ‑0.1500 ト0.1263 Difference 0.0100 84 44

49.

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

50.

1 1 1 1 1 ぃ … 一一一 r m 2 I 交互作用 ( i n t e r a c t i o n )の模式図交互作用がない:平行措抗作用 (antagonism) 相乗作用 (synergism) 交互作用なし措抗作用反、応 B+ B ‑ B7 主呈交互作用がない:平行質的交互作用:効果の逆転が生じる量的交互作用:効果の逆転は起こらないが， Aーと A +では， 8の効果の大きさが異なる量的交互作用質的交互作用反応 q u a l i t a t i v e q u a n t i t a t i v e B+ B ‑ BB 46

51.

δ i 層 iの真の治療効果 di:推定治療効果 0+ 二 ( i= 1 ，・・ .，1 1 1) (割合の差) diの SE Si : {δ120ラ・ぺ九三 O } 効果が正 0‑={ δ I豆 O ラ・・・ 9 δm三 O } 効果が負はない. であれば質的交互作用エニ 41(dI>山一 = エ 4 1夙 <0) 1 1 1 Q+ i = 1 Si i = 1 Si 8 9 (m=2) 母数空間質的交互作用 O2 ./ 交互作砂ビペ2?Pl δ1>0δ2>0 量的交互作用 O1 質的交互作用 90 4 7

52.

ぬ F内会……ふん mhm~ 質的交互作用の模式図 (m=4) d2 d3 d4 IG J u l o JU 寸ーーート￨￨ J d1 ヲ‑一ヲ‑ ヲ&一フ f‑ ﹃ l勺 d 一S 十 F白一代代一一ハU ‑ 一円 dl ‑ld 質的交互作用 d3 d4 ありイゲ Q+=ーーァ+‑‑‑‑‑"‑:‑ M S3 S4 。 + 91 Gai卜Simon ={ δ I三 0 ， . . .， δ川三 O } 。 + 園 .I E 置圏之の Ho: δ I三 0，..・ラ九三 Oの片側検定エ4I(dl<O)= Q‑= i = l Sj p 質的交互作用なし ( dj <0 ) i = l Bi~.l ( 0 . 5 )=0 . 5 ニエ (1‑Fj(Q ))Binm.i(0.5) Bi~〆0.5) =0.2 一 Fj(x):自由度 i のカイ 2乗分布の累積分布 m = 2:p 二 0 . 5( 1‑F l(Q‑ ) )+0.25(1‑F2(Q‑ ) ) 48

53.

[beta]

。
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二 {δl三0，...，九三 O} 効果が負
Ho:
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l三 Oラ... ，
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三 Oの片側検定

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のカイ 2乗分布の累積分布
1
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=2:p =0.5(
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1‑F2(Q+))

Q =min(Q十， Q‑)

Q+ニ
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エ 4I(dI<O)
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;
=
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工(1‑Fj(Q))Bin

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Fj(x):自由度 i
のカイ 2乗分布の累積分布
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.
5(
1‑F
I
(
Q
)
)
94

4
9

54.

l 二 O ラ・・・ラ δm Oの下二 i は Binm . i ( 0 . 5 ) 自由度 i のカイ 2乗分布 :混合カイ 2乗分布に個の中の負の個数したがう i は Binm . i( 0 . 5 ) 自由度 i のカイ 2乗分布を固定した下では，一:混合カイ 2乗分布にしたがう 9S Ho:ξ=0， … ， δ1ニ Oの下全て正 or 負であれば Q=O 2は i= 1 から m‑lまで i の分布は B i n m ̲l .i( 0 . 5 ) i を固定した下では自由度 i のカイ 2乗分布 Q =min(Q+ Q‑)は混合カイ 2乗分布にしたがう. ラ 96 50

55.

主主竺亘二二よ旦￨ Z lとZ 2の確率密度 ( 8= 0 / > 2 = 0沼通量 1 ¥ 二等高線プロット dl <0， d2 >タ一一一標本空間1.5 確率 OZ5 一一一dl > 0 d2 > 0 ぅ 4二月三忌j僻 ~0.25 ¥ 0.0 ， / ‑ 1 .5 d1<O¥dk万ー ‑3.0 ‑3.0 確率 0 . 2 5 ‑ ‑ ‑ ‑ / dJ >O，d2 <0 〆 ‑ー一一一 . 15 確率 0 . 2 5 0.0 ‑ L 5 3.0 zl p ‑ 0.0080 0.1035 0.0318 ‑ 0.1273 0.0557 0.1512 0.079s 97 :累積分布回吋F1(Q‑)いホ (Q‑)I 71 p=1‑O.25‑0.5F](Q‑)‑O.25F (Q‑) 2 ( ) . ! l 0.4 ( ) .:~ ¥ 0.2 o ︒ 、、 0.1 qd ι ι 円U ︐ ︑ ︐ ︑ f 守 l &干 2F 15 nur n u n ll 一一一一一一一ー一 4 5 6 Q 5 1 7 8 9 10 98

56.

p: l 0 . : '¥ 累町田 o臼 0. 4¥ 0.3 0 . 2 0.1 ¥ 、、、、ーー 0.0 日司、一一一 l 1 。 8 9 ]0 ↑ 山。 ↑ p=O. I&429 髄 99 … … 川γ ‑ 自 r J 7m 1f 7 ' 1 J Gail‑Simon検定 d a t am i g r a i n e ; r e a t m e n t $r e s p o n s e $c o u n t@@; i n p u tg e n d e r $t d a t aI i n e s ; f e m a l eA c t i v e B e t t e r1 6 f e m a l eA c t i v e S a m e1 1 f e m a l eP l a c e b oB e t t e r 5 f e m a l eP l a c e b oS a m e2 0 m a l e A c t i v e B e t t e r1 2 m a l e A c t i v e S a m e1 6 m a l e P l a c e b oB e t t e r 7 m a l e P l a c e b oS a m e1 9 t i t l e' C Ii n i c a lT r i a lf o rT r e a t m e n to fMigraine H e a d a c h e s ' 100 52

57.

[ ぬふι 存会V ‑ J ‑ ぷ;戸 Gail‑Simon検定 η . 舗嗣l n ; ods graphics o proc freq data=migraine; tables gender*treatment*response simonIriskdiff relrisk jchi s qI g aiI plots(only)=relriskplot(stats) cmh noprint; weight count;run; f f ; ods graphics o 101 ﹄ 45門‑面倒古商問例，，'を !:'~IJL' 1: ， 1 := ‑D I!: ~l!:jl ~'1 スフ ø:-車 53

58.

質的交互作用の Gail‑Simon検定統計量￨値 p I値 Q+(正のリスク差)上側検定 1 1 . 6 0 2 7 0 . 0 0 1 1 Q‑(負のリスク差)下側検定 0 . 0 0 0 0 Q(両側) 0 . 0 0 0 0 オッズ比等質性に対する Breslow‑Day検定二力イ 2乗値 1 0 .05+1 .56ニ 11 .6 0 eO 自由度ニ Pr>ChiSq ‑‑却[p) I S A S 勾 ? 尚 ; 一一一一点目叩 … d ね即日 e2;Gail‑Simon検定 ︐ 内 ︐ι 4E'nHV の 4E‑mι4E' 内 ︐ ﹃ oonanbpo ρuρuρuρu m m mG mG eG G 内内 nunu outhMauinu u'auvvau Iinu‑‑lphv キ L a u みL a 内 GElc'l 内 G 内 AMHnrAMHnr o u 0し ︒G G G G m m '121 MoueGeG SI S‑mm nnuru 内 nnunUM I‑‑ VEvtvtvt ouauouou +L キL キL キL +L+L+L+L ounununu nRURHURHURHU nunu ouEnunUEnu 内 uvnuuv G 1inu‑‑‑ ・ ouou +Lau+La c ‑‑CIl AMHnrAMHnr し aueGauau m m 11Ti MoueGeG SoI S‑mm i n p u tg e n d e r $t r e a t m e n t$r e s p o n s e$c o u n t@@: d a t a l i n e s : o d sg r a p h i c so n : p r o cf r e qd a t a = m i g r a i n e 2o r d e r = d a t a : t a b l e sg e n d e rキt r e a t m e n t キr e s p o n s e/ n o c o ln o p e r c e n t c h i s q広古市司 i s k d i f f ( c l = ( w a l d ) ) w e i g h tc o u n t : t i t l e' C Ii n i c a lT r i a lf o rT r e a t m e n to fM i g r a i n eH e a d a c h e s ': r u n : o d sg r a p h i c so f f : 104 54

59.

[beta]

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55

60.

字会問…… SAS. : : I . ‑if‑ w r t l 8 1 2 I まとめ l)Wald信頼区間は，革新的轟こ二二Z 2 )正確な信頼区間は，保守的 3 )スコア検定ベースの信頼区間は，被覆確率が信頼水準に近い Wald スコア正確 107 56

61.

62.

M Rの生産性に関する考察一継続的な M R生産性アップのために何が必要か一武藤猛 MarkeTechC o n s u l t i n g 代表 SomeC o n s i d e r a t i o n so nMR'sProductivity T a k e s h iMuto P r e s i d e n t， MarkeTechC o n s u l t i n g 要旨製薬業界においては、新薬のと市がますます困難になる中、マーケテイングと営業の役割がこれまで以上に重要となっている。このため、 SFE ( S a l e sF o r c eE f f e c t i v e n e s s )、つまり科学的手法に基づく M R 生産性アップの実践が不可欠である。本論文で、は、 SFEの枠組みを朋いて、 M Rの生産性を高める手法について考察する。 M Rの生産性を決定する最も重要な要因は、ターゲティング精度、デ、ィテーリングの質、およびディテーリング回数の 3つで、ある。ターゲテイング精度を高めるにはまず疾患分野毎に適切な医師セグメンテーションを行ったうえで、最も M R生産'性の高いセグメントを選ぶことが必要である。ディテーリングの質を高めるには測定方法を開発し、継続的な測定に基づいて質の向上策を工夫する必要がある。ディテーリング回数に関しては、売上レスポンス分析に基づいて、科学的にデ、イテーリング回数を設定する必要がある。具体的な医師アンケートを用いて検証を行った。ターゲテイング精度、ディテーリングの質およびディテーリング回数の 3要素が売上高および M R生産性の両方と正の相聞があることが分かつた。実務において継続的にターゲティング精度を高めるためには、地図上に各エリアのセグメントの種類を表示することにより、エリア戦略を自律的に最適化することが効果的である。キーワード:医薬品マーケティング、 SFE、M R生産性、ターゲテイング精度、ディテーリングの質、ディテーリング回数 1 . M R生産性の重要性と SFEの考え方 [ l J M R生産性の重要性近年、医療用医薬品市場に大きな構造変化が起こりつつある。すなわち、従来のマス市場(生活習慣病治療用医薬品など)から、未開拓マス市場(うつ病、慢性閉塞性 ] J 市疾 1 A ¥など)やノ¥イテクニッチ市場(分子標的抗がん剤や抗体医薬品など)へと成長市場が移行している (1)。また、医薬品の開発費は高騰し、画期的な新薬の上市がますます困難になりつつある。このような経営環境の中で、マーケティングと営業の役割がこれまで以上に重要になっている。 MR生産性を高めることにより、営業キャッシュフローが生み出され、新製品開発の資金確保が可能にな 59

63.

[beta]

る。新製品開発で優れた医薬品が生み出されれば、医師や患者の満足度が高まり、 MR 活動も効果的・効率
的になり、 MR生産性の一層の改善につながってし、く。このように、 MR生産性の改善は、製薬企業の活動全
体に大きな影響を及ぼしてし、く。
図表 1は医療用医薬品売上高と MR数との関係、を示したものである。 MR数は、売上高の大きな決定要因
であることが分かる。図表 2 は、 MR 生産性と MR 数との関係を示したものである。 MR 数が 490 人 ~1000

人の中堅製薬企業で MR生産性の落ち込み (rMR生産性の谷 J
) が見られる。この原因の究明には、 MR生産
性に対する科学的なアプローチが不可欠である。

図表 1 医療用医薬品売上高対 MR数

.

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MR数 (
1
1年 4月 1日 現 在 人 )
[出典]匡韮ランキンクー 2
0日 ulonthlyミクス増刊号、 2
0
11
.9
.
2.5)を参考にして作底した.

図表 2 M R生 産 性 対 M R
数から見えてくる「 M R生産性の谷」
3
5
0

r/J~i捜企誕 j 高規複長証
:り平均憧汗; 田平崎値 ι

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0
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MR数 (
1
1年 4月1日現在目人)

I
出典J
Il<韮ランキング 2
0
1
1(Monthlyミクス増刊号~ 2
0
11
.9
.
2
5
) を吾考にして作成した。

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.
0
0
0

3
.
5
0
0

64.

[ 2 J SFEの考え方マーケティング・営業に対する科学的なアプローチは SFE ( S a l e sF o r c eE f f e c t i v e n e s s ) と呼ばれている。 SFEとは、収益力・競争力向上を目的とした、データに基づいた M R生産性アップ法である。 SFEの中で、特に重要なのは売上高の決定要因に関する研究である。図表 3は、売上高の決定要因を 3つに絞り込んだ例 u 売上アップの公式 J ) を示す。なお、図表 3の考え方は、売上高だけでなく、 M R生産性に対しでも適用可能である。図表 3の 3要因について重要なことは、それぞれが独立と見なせることである。その理由は、これらの要因が目的変数(売上高または M R生産性)に働きかける場面や時期が異なるからである。このため、 3要因について個別に最適化を行うことが可能である。これは、製薬企業の営業部門における意思決定や活動レベルが異なることによるものである。ただし、最適化は、ターゲテイング精度、ディテーリングの質、およびディテーリング回数の順序で行う必要がある。図表 3 売上アップの公式売上高 ( 8 )は、次の 3要素で、ほとんど決まってしまう: Tターゲ、ティング精度(製品に最適な顧客を選んでいるか) Q:デ、ィテーリング、の質(医師が満足するテ、ィテーリング、をしているか) D:テ、イテーリング、回数(医師のニーズ、に合った頻度で、訪問しているか) 売上アップの公式: S=f(TQD )三万( T )J ; ̲( Q )J ;( D ) ラヲ【注意事項】 ① 最適化の1 ) 目序:ターゲテイング精度>ディテーリングの質>ディテーリング回数 (この薬剤を処方するのに最適な医師に、質の高いテ、イテーリングを、医師のニーズ、に応じた最適回数実行すれば、処方=売上高は後からついてくる) 要素の最適化は、それぞれ独立に考えてよい ②上記の順序を守れば、 3 要素が医師に働きかける時期、場面、内容がすべて異なるからである) (その理由は、これら 3 ③最適化の際には、売上高と 3要素との各関係は 1 次式または 2次式を想定する著者は、図表 3に示す、ターゲティング精度、ディテーリングの質、およびディテーリング回数の 3 要素を中心に、 SFEの実践と研究を行ってきた (2)相。木論文では、まず M R生産性の決定要因について個別に考察し、次に実データによる検証を行う。 2. SFEの 3要素に関する考察 [ l J ターゲティング精度ターゲティングとは、その製品やサービスに対して最適の顧客を選定し、それらの顧客に営業努力を集中することを意味する。どのような分野でも顧客のポテンシャルやニース、は様々であり、営業活動開始前にそれらを見極め、最適な顧客を選定しないと、期待した成果は得られない。適切なターゲテイングを行うことはマーケティング戦略の主要テーマの一つであると同時に、営業戦略の柱でもある。 61

65.

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

66.

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

67.

図表 6 売上レスポンス分析の流れ売上レスポンス分析① 線形回帰モデル (主に生産性を算出) 売上高ーディテーリング回数散布図(例) : : 時; L そ 8 4 =9 7 m v居 NA ︒ = 園 r ー但。。・ Q 1n ， . 2 : : t l舞踊Z 由叫!i‑"I!IA '!Z..日‑"，iiI.OJII. • 2 1 5 回岨掛 " ( l ~ ディ予ーリμ グ困敗。蝿吋似 Lー t ' ‑ z 的関吋似回岨闘 . . . . . . . . ・. .. . . ‑ ， . . 日 . .. ・. ，・•• . . . . . ; 1 ，、貫苦 0 . ( 2目み田 . . . J 元の施設別デタI 立、非常にバラツキが大きいので、 M R j j l j平均値などを用いて、バラツキを抑制する。。 . 2 3 デイ亨・ s 1 ) : : ' ‑グ困 s D 3. M Rの生産性アップに関する考察 [ 1 J マクロレベルでの「売上アッフ。の公式」の検証図表 3に示した売上アップの公式を実データで検証する。まずマクロレベル(製薬企業レベル)での検証 0 1 1年 1 1月に実施した、ある疾患領域に関する医師アンケー卜である。データを行う。使用したデータは、 2 件数は 9 0 0、調査対象の薬剤数は 1 3、製薬企業数は 1 1である。調査内容は、当該疾患に関する医師の患者数合計、薬剤別患者数内訳、 M R活動に関する医師の評価、各医師への製薬企業別 M R訪問回数などである。つまりこのデータには、売上アップの公式を検証するための必要なデータがすべて含まれている。 0 0人の医師の顧客ノくリューマトリックスを構成する。このため、 A社に注まずアンケートデータから、 9 目して、横軸に患者数、縦軸に A 社シェアをとり、すべての医師を 3X3のセグメン卜に割り振る。その際、縦軸および横軸の医師数がほぼ均等になるよう 3分劃する。その結果、各セグメン卜の医師数はほぼ均等となる。完成した顧客ノ fリューマトリックスにおいて、高ポテンシャル (HP)の 3セグメン卜の患者数は約 70% に及ぶ。つまりターゲテイングにおいて最も重要なのは、高ポテンシヤル (HP) の 3セグメントである。売上アップの公式の検証のため、要因を次の各変数で代表させる。すなわち、ターゲティング精度は高ポテンシヤル (HP) 3セグメン卜へのディテーリング回数集中率、ディテーリングの質は各社の M Rの総合評価、ディテーリング回数は各社の M Rの訪問回数とする。 a )は、売上高(患者数)と 3変数との相関、 ( b )はディテ図表 7は、売上アップの公式の検証結果である。 ( ーリング生産性と 3変数との相関である。 ( a )および ( b )のいずれにおいても、正の相闘が観察される。相闘があることは必ずしも因果関係の存在を意味しないが、今の場合は、ビジネス上の考察から、因果関係が存在すると考えられる。 64

68.

[beta]

図表 7 マク口レベルでの「売上アップの公式」の検証
① 売 上 高 ( 処 方 患 者 数 )=
fl(ターゲテインク、精度)・ f
2
(ディテーリングの質)・ f
3
(ディテーリング回数)
ディテーリンゲ回数対処方車者数
ターゲティンゲ精度対処方車者散
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総合評価対処方車者散

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処"醐
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② デ ィ テ ー リ ン グ 生 産 性 =gl(ターゲ、ティング精度)・ g

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[
2
J ミクロレベルでの「売上アッフ。の公式 J の 検 証
次に、ミクロレベルで

の売ヒアッフ。の公式の検証について検討する。ここでいうミクロレベルとは、医師

の処方レベルという意味である。ミクロレベルでの売上アップの公式の検証については、すでに発表済みで
ある (J)。 そ の 結 果 に よ れ ば 、 売 上 高 ( 処 方 量 ) は デ ィ テ ー リ ン グ の 質 と デ ィ テ ー リ ン グ の 量 と い う 2つ の 変
数で決まり、ディテーリングの質の影響力の方がやや大きい。なお、ミクロレベルにおいては、ターゲテイ
ング精度を明示的に変数化することはできない。
以 上 、 マ ク ロ お よ び ミ ク ロ レ ベ ル に お い て 、 図 表 3の 売 上 ア ッ プ の 公 式 は 検 証 さ れ た 。 も ち ろ ん 、 検 証 対
象はごく一部の疾患領域にすぎないが、他の疾患領域に対しでも適用できる可能性は大きいと考えられる。
以上の検証結果から、 M R生 産 性 の 改 善 の た め に は 、 自 社 の M R活 動 の 実 態 を 踏 ま え た 上 で 、 タ ー ゲ テ ィ ン
グ精度、デ、ィテーリングの質、およびディテーリング回数の最適化を行えばよいことになる。

[
3
J ターゲティング戦略の可視化(エリアレベル)
ターゲテイング精度を高めることは、現場レベルでは必ずしも容易ではない。その理由の一つに、現場レ
ベルでターゲティング精度の良否を実感することが難しいことがある。そこで、エリアレベルで、ターゲティ
ン グ 精 度 を 可 視 化 す る た め の 「 エ リ ア バ リ ュ ー マ ト リ ッ ク ス 」 を 考 案 し た 。 こ れ は 、 図 表 4の顧客ノくリュー
マトリックスをエリアレベルで、展開したものである。各エリアがマトリックスのどのセグメントに属するか
で、そのエリアのターゲテイング戦略が適切かどうかを一目で判断できる。エリアバリューマトリックスの
例 を 図 表 8に示す。この図で注目すべきなのは、高ポテンシャルで、あるのにシェアが低いエリアである。こ
のようなエリアの場合は、患者数が多い重要施設(病院・診療所)へのアプローチが弱く、営業資源、(ディ
テーリング回数)の配分にメリハリがないことが考えられる。このように、エリアレベルでのターゲティン
グ精度をモニターすることで、ターゲティング戦略の適否の判断と改善施策の実施が谷・易になる。

65

69.

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

70.

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

71.

4. まとめと今後の課題 [ l J まとめ M R生産性アップに対する科学的なアプローチとして、売上アップの公式(図表 3 ) を提示した。この式は経験的なものであるが、ターゲテイング精度、ディテーリングの質、およびディテーリング回数という医薬品マーケティング・営業で最も重要な因子をカバーしている。また、改善にあたって、ターゲテイング精度、ディテーリングの質、およびテ。ィテーリング回数としづ最適化の順序を守れば、各々を独立に最適化することが可能である c 医師アンケートを用いた実データにより、マクロレベル(製薬企業全体)およびミクロレベル(医師の処方レベル)の両方において、売上アップの公式が成り立つことを検証した。ターゲテイング精度の向上に関しては、量的基準×質的基準から成る顧客ノくリューマトリックスの活用が有用である。また、地図情報システムを用いて、エリアのセグメントを可視化することで、 M R活動をより効果的にしようとする自律的な動きが期待できる。ディテーリングの質の改善については、 M Rアンケートを用いて営業力やインパクトカを分析し、各 M Rにフィードパックすることが効果的である。ディテーリング回数の最適化については、売上レスポンス分析や EXCELのソルパ一機能を用いた最適配分計画の作成が効果的である。 [ 2 J 今後の課題製薬業界の構造変化に伴い、ターゲティング精度、ディテーリングの質、およびディテーリング回数の最適化の考え方も常に改善が必要になる。オンコロジー領域、スペシャりティー領域における効果的なターゲティング方法、専門 MRなど MR機能の変化に伴うディテーリングの質改善の具体的な方法などが今後の課題である。参考文献 (1)井上良一:21世紀の医薬品マーケティング、 TheJapaneseJ ournalo fA n t i b i o t i c s( A p r .2005) ( 2 )武藤猛 : 効果的顧客ターゲティングのための一手法一医薬品マーケティングへの応用、 SAS Forum ユーザ会学術総会 2005 (2005 年 7 月 28 日 ~29 日) ( 3 )武藤猛:ミクロな営業力の分析一製薬企業の M R活動を例として、 SASForum ユーザ会学術総会 2007 (2007 年 7 月 26 日 ~27 日) ( 4 ) 武藤猛 : 医師ターゲティングに関する考察行動ターゲテイングを中心に、 SASForum ユーザ会学術総会 2011 (2007 年 7 月 28 日 ~29 日) ( 5 )武藤猛・小泉芳克 : 1人でできる ! 医師ターゲテイング、メデイカル・パブりケーションズ ( 2 0 0 8 ) ( 6 ) 武藤猛 :MRの生産性アップと最適配置戦略、 AndTech社 ( 2 0 1 2 ) 68

72.

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

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

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表 I 都道府県別の調査結果都道府県北海道青森県岩手県宮城県秋田県山形県福島県茨城県栃木県群馬県埼玉県千葉県東尽都神奈川県新潟県富山県石川県福井県山梨県長野県岐阜県静岡県愛知県一重県滋賀県尽都府大阪府兵庫県奈良県和歌山県鳥取県島根県岡山県広島県山口県徳島県香川県愛媛県両知県福岡県佐賀県長崎県熊本県大分県宮崎県鹿児島県沖縄県合計自主防災組織1 舌切j カバー率 4 8 . 6 3 0 . 7 7 2 .5 8 5 . 0 6 7 . 8 7 3 . 3 8 2 . 9 61 .0 8 7 . 8 7 6 . 3 81 .8 5 7 . 3 7 7 .7 77. 4 7 5 . 1 6 6 . 0 7 6 . 5 7 8 . 9 91 .9 9 0 . 8 9 4 . 8 9 5 . 2 9 7. 4 9 5 . 1 8 5 . 5 8 9 . 1 8 2 . 0 9 5 . 5 7 7 .5 7 7 .3 6 7 . 0 5 2 . 0 51 . 3 7 6 . 6 7 9 . 1 8 7 . 0 6 9 . 7 8 7. 4 6 7 . 6 6 3 . 1 6 4 . 9 4 4 . 5 5 5 . 1 91 .0 7 4 . 8 71 .0 8 . 9 7 5 . 8 自治会・町内会力fI入率 7 8 . 6 8 2 . 5 8 6 . 7 8 5 . 5 8 7 . 7 8 5 . 5 7 5 . 3 6 7 . 5 7 3 . 2 8 4 . 2 7 4 . 8 6 9 . 1 5 2 . 5 7 6. 4 8 4 . 7 9 6 . 5 7 9. 4 81 . 3 8 3 . 3 8 8 . 8 8 5 . 8 9 2 . 0 81 .1 8 5 . 1 8 9. 4 7 7 .9 7 0 . 0 7 7 .2 8 7 . 0 81 .8 7 7 .8 8 7 . 5 8 5 . 8 8 0 . 2 8 7 . 0 7 6 . 2 7 4 . 5 8 5 . 5 81 .8 7 9 . 3 8 0 . 8 7 8 . 7 8 9 . 2 8 4 . 3 7 0 . 5 71 .4 4 6 . 5 7 5 . 7 防災日J l l i 凍参加 l 率 3 3 . 1 3 8 . 2 4 3 . 3 5 6 . 5 5 4. 4 4 3 . 6 4 6 . 9 3 8 . 6 4 0 . 2 4 3 . 8 4 7 . 6 4 4 . 8 4 4 . 9 4 6 . 1 3 8. 4 4 3 . 9 4 7 . 1 5 3 . 1 8 0 . 6 4 6 5. 4 5 9. 7 2 .9 4 4 . 3 5 3 . 5 51 .8 4 0 . 8 4 1. 4 4 8 . 6 41 .0 5 3 . 6 51 .9 5 4 . 8 3 2 . 8 3 5 . 0 3 9 . 2 4 7 . 6 3 2 . 6 3 8 . 7 3 9. 4 3 7 . 5 4 6 . 2 3 4 . 0 4 4 . 6 4 5 . 1 5 0 . 0 3 6 . 5 3 4 . 9 4 5 . 0 自主防災組織認知率 2 5 . 1 2 8 . 1 2 8 . 3 4 6 . 3 4 3 . 9 4 7 . 3 3 5 . 8 2 8 . 6 3 0 . 5 3 0 . 5 40. 4 3 8. 4 2 9 . 7 3 8 . 6 4 0 . 2 4 5 . 6 4 5 . 6 5 0 . 0 5 8 . 3 5 6 . 6 6 2 . 6 6 6 . 3 4 3 8. 5 4 . 0 4 4 . 0 3 8. 4 3 2 . 5 3 6 . 6 4 4 . 0 4 8 . 2 5 9 . 3 6 5 . 6 3 0 . 6 41 .0 3 3 . 3 4 7 . 6 4 5 . 5 4 4 . 7 3 9. 4 2 5 . 3 2 6 . 9 2 3. 4 3 3 . 8 41 . 2 3 8 . 6 2 5. 4 2 0 . 9 3 7 . 6 自主防災 i 美組 ] ，織心1 J 空 4 4 . 3 47. 4 4 3 . 3 5 3 . 2 5 4. 4 41 .8 5 0 . 6 3 9 . 5 4 5 . 1 41 .7 47. 4 4 6 . 7 4 3 . 0 4 6 . 1 46. 4 4 9 . 1 4 7 . 1 5 3 . 1 6 3 . 9 4 5 . 8 5 0 . 9 5 2 . 5 4 4 . 5 5 5 . 0 5 4 . 1 3 5 . 6 4 8 . 0 4 9 . 7 5 0 . 0 5 0 . 0 44. 4 5 6 . 3 4 7 . 0 4 4 . 3 5 0 . 6 4 5 . 2 5 0 . 9 4 4 . 0 3 9. 4 4 9 . 0 5 0 . 0 3 4 . 0 5 0 . 8 4 7 . 1 5 9 . 1 5 0 . 8 5 5 . 8 4 6 . 7 自主防災 1 入組織力1 1'.1 党~司 2 . 8 3 . 5 1 0 . 0 1 2 . 9 1 0 . 5 1 2 . 7 2 . 5 4. 4 3 . 7 6 . 3 8 . 0 8 . 5 4 . 6 11 .9 11 .6 1 2 . 3 1 6 . 2 2 5 . 0 2 5 . 0 22. 4 1 9 . 6 3 6 . 5 9 . 8 2 0 . 8 1 6 . 5 9 . 8 5 . 7 6 . 8 1 2 . 0 1 2 . 5 1 4 . 8 1 8 . 8 5 . 2 6 . 0 1 . 3 2 3 . 8 1 2 . 7 9 . 2 6 . 1 3 . 3 3 . 8 1 0 . 6 3 . 1 7 . 8 9 . 1 4 . 8 自主防災 1 入組織力1 三， ' E : 子、医， L Z r 1司市" 。。 9 . 2 2 6 . 7 3 6 . 7 3 6 . 2 3 3 . 7 4 7 . 8 .4 21 3 6 . 8 21 .6 2 8 . 8 3 4 . 6 2 4 . 1 4 2 8. 2 3 . 6 4 30. 2 9 . 0 1 5 . 2 22. 4 3 6. 4 4 0 . 0 2 5 . 7 31 .5 26. 4 31 .4 2 8 . 8 34. 4 2 3 . 2 2 6 . 1 2 8 . 2 3 6 . 0 2 8 . 3 3 5 . 0 4 5 . 8 31 .0 2 7 . 3 3 0 . 2 3 7 . 5 4 2 . 2 3 8 . 3 3 4 . 5 3 2 . 1 2 5 . 0 2 2 . 2 3 0 . 2 2 5 . 6 4 8 . 6 40. 4 2 8 . 9 2 8 . 7 サンフル数 357 5 7 60 1 2 4 5 7 5 5 8 1 1 1 4 8 2 96 4 0 1 3 6 3 8 4 3 5 7 1 1 1 2 5 7 6 8 3 2 3 6 1 0 7 1 0 7 200 4 8 1 1 0 1 8 5 1 7 4 559 354 1 0 0 56 2 7 32 1 3 4 1 8 3 7 9 42 5 5 76 3 3 2 4 3 26 47 6 5 5 1 44 36 43 7133 注)自主防災組織活動カバー率は消防庁 [ 4 ]による。それ以外の指標は、本研究でのウェフ、調査の結果によるものである。なお、本研究て、のウェブ、調査に基づいて求めた各種の比率については、詳細は文中で定義しているが、全国と都道府県別のいずれについても、全回答者を母数にして求めたもので、ある。 7 1

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

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

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1 0 0 9 0 8 0 1 0 0 9 0 8 0 ド ! r 7 0 誌~ 議而 6 0 5 0 4 0 dJ イプ 2 手 7 0 常 T 子、主市 E ど室 3 0 きぎさ 2 0 1 0 。。10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 6 日 5 0 4 0 3 0 2 0 1 0 。 o510 20 30 40 50 60 70 80 90 100 自主防災組織認知率自主防災組織 I~J 心率工頁切片自主防災組織認知率工百切片自主防災組織関心率 1 0 0 9 0 8 0 手 J 70 1 0 0 9 0 8 0 時 7 0 案援誌 60 而主室 0 . 2 7 0 4 4 7 自由度調整済決定係数オフ、ザベーション 0 . 5 5 2 3 4 7 推定値 t 値 1 9 . 5 5 5. 43 . 6日付 0 . 6 5 7 自由度調整済決定係数オフザベーション x r 印 5 0 4 0 5 雲 5 0 3 0 2 0 1 0 去推定値 t { 直 l 1 .1 5 0 . 1 1 . 2 5 <* 0 . 9 3 4 若者。 3 0 2 0 1 0 0 o510 20 30 40 50 60 70 80 90 100 o510 20 30 40 50 60 70 80 90 100 自主防災組織加入:意思率自主防災組織加入自覚率 0 . 0 0 5 8I 47￨項￨推定値 I t値 I 切片 I 38.78I5.95 I 自主防災組織加入意思率 I 0 . 2 3I1 .1 3 I 自由度調整済決定係数オブザベーション I 自由度調整済決定係数防ブrザベーション I I 項 I 切片 I 自主防災組織加入自覚率件図 2 都道府県 5 3I J の防災訓練参加率と自主防災組織に関連する各指標との問の関係り」の回答において、これらの自主防災組織への加入自覚のない住民の割合が高いことがわかる。もちろん、過去の研究(有馬他 [ 3 J )で実証されているように、住民意識調査から捉えられるのは表明選好であり、実際の活動の大変さを知らなし、ことに起因する情報の非対称性や外部性の存在によって表明選好には実際に参加するかどうかの顕示選好よりも社会的に望ましい選択肢へのバイアスがかかっていることは承知しているが、このようなバイアスの存在を考慮しても、ウェブ調査で、明らかとなった自主防災組織へ加入・参画していなし、とし、う回答者の具体的活動への参加希望に占める比率の高さは、住民の参画意欲を組織化できれば、自主防災組織を活性化でき、自主防災組織の活動を機能化できる可能性を示しているものと言える。 3 .4自主防災組織の現状と自主防災組織への関心惹起自主防災組織に対する関心は、表 lに示したとおり、全国では 46.7%となっており、全国で一定の関心が持たれて 74

78.

平常時活動日無回答・矛盾回答 5 無回答・矛盾回答 5 参加するかどうかわからない 4 参加するかどうかわからない 4 活動に参加したいとは思わない 3 活動に参加したいといは思わない 3 .時間がないので参加できない 2 体力や家族の世話などで参加できない 2 体力や家族の世話などで参加できない 1 具体的活動への参加希望有り 1 具体的活動への参加希望有り、度数水準 1 具体的活動への参加希望有り 2 体力や家族の世話などで参加できない 3 時間がないので参加できない 4 活動に参加したいとは思わない 5 参加するかどうかわからない日無回答・矛盾回答合計割合度数 5096 0 . 7 1 4 4 3 3 7 4 0 . 0 5 2 4 3 490 0 . 0 6 8 6 9 3 9 1 0 . 0 5 4 8 2 7 7 0 0 . 1 0 7 9 5 . 0 0 1 6 8 1 2 0 .0 0000 7133 1 水準 1 具体的活動への参加希望有り 2 体力や家族の世話などで参加できない 3 活動に参加したいといは思わない 4 参加するかどうかわからない 5 無回答・矛盾回答合計 h 度数 5452 554 1 4 5 9 3 4 48 7133 割合 0 . 7 6 4 3 3 0 . 0 7 7 6 7 0 . 0 2 0 3 3 0 . 1 3 0 9 4 0 . 0 0 6 7 3 1 .0 日000 ご震 " 同 '' 図 3 平常時と災害時の共助活動への参画希望 9 0 . 0 % …山一一略 8 0 . 0 一一一￨口自主防災附加入者 I . . y ￨盟 I J I I人意思あり 70.0 也 i 口加入意思なし 6 0 . 0 也 1 口全D 1 1答者 5 0 .也。 1 0 . 0 弛 30.0 弛 2 0 .弛。 1 0 . 0弛品回こよ︑ LT blptJJvv 連 υ 水川防わからないコ。その他の活性化策消と防団近隣事業所の防災組織との連携指導者への教育財政援助消防署との連携活動の場所や施設の提供活動内界の住民への PR O .。弘図 4 自主防災組織の活動の活性化策 fこ関連して、脚注 2で示したように、防災訓練を通じて自主防災組織への関心を高めるこいることがわかる。また、図 2 とも可能である。自主防災組織が主体となって行う活動で‑あれば、当然、自主防災組織の存在を周知させる場になりうる。防災訓練であれば、避難誘導や避難所運営等の訓練に参加した住民は、自らが自主防災組織の一員であるとしづ自覚を持ち、自主防災組織への帰属意識が高まるとも考えられる。このようにして、住民の閣心を高めることと成員に高い帰属意識を持たせることが、自主防災組織の活性化と災害時の有効な活動につながると考えられる。今回のウェフ、、意識調査で=は、「自主防災組織の活動をさらに高めるには、都道府県や市区町村はどのようにすればよいと思われますか」として、自主防災組織の活性化についての対策に関する設聞を行なっている。この設聞に対する自主防災組織加入者、自主防災組織に未加入で自主防災組織加入意思のある回答者、自主防災組織に未加入で自主防災組織への加入意思のない回答者、そして回答者全体で集計した回答結果を図 4(こ示している。最も多 75

79.

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

80.

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

81.

謝辞木研究は、平成 20 年度 ~22 年度科学研究費補助金 (B) I 災害時要援護者支援のための地域情報共有基盤の構 0310097)の助成を受けて実施されたウェブ調査の結果を分析したもので、あり、平成 24 年度築 J(課題番号・ 2 平成 26年度科学研究費補助金 ( C )I 自治体からの効果的防災情報発信と自主防災組織の機能化に関する研究 J(課題 4530417)の一環として行われているものである。ウェブ調査の回答者の皆様には長時間にわたる調査にご協番号・ 2 力を頂いた。ここに記して感謝申し上げます。参考文献 [ 1 ] 有馬昌宏・上野卓哉・有馬典孝 I 全国ウェブ調査に基づく住民の自主防災組織の認知の現状と課題 J，~災害情報~， N o.IO，p p . 1 3 4 ‑ 1 4 0，2 0 1 2 . [ 2 ] 有馬昌宏， I 災害時に自主防災組織は有効に機能するかつ情報経営の視点からの検討 j，~情報経営第 64回全国大会予稿集[春号U， p p . 1 5 3 ‑ 1 5 6，日本情報経営学会， 2 0 1 2 . [ 3 ] 有馬昌宏・川￨向肇 I 住民意識調査による住民ニーズ、の表出におけるバイアス問題に関する研究 J，地域学研究，，p p . 1 8 9 ‑ 2 0 3，2 0 1 0 . 第 40巻第 1号 [ 4 ] 総務省消防庁 I 平成 2 3年版消防白書J，h t t p : / / w w w . f d m a . g o . j p / h t m ν h a k u s h o / h 2 3 / h 2 3 / i n d e x . h t m l，2 0 1 2 . [5] 総務省消防庁，~自主防災組織の手引コミュニティと安心・安全なまちづくりー(改訂版)1h t t p : / / w w w . f d m a . /l i f e / b o u s a i/bo u s a i ̲ 2 3 0 4 ‑ a l. lpdf ，2 0 1 1 . g o . j p / h t ml [ 6 ] 電通モダ、ン・コミュニケーション・ラボ， ISIPS~ 来るべきソーシヤルメデ、イア時代の新しい生活者消費行動モデ、/レ概念~ J ，h t t p : / / w w w . d e n t s u . c o・j p / s i p s / i n d e x . h t m l，2 0 1 1 . [ 7 ] 内閣府， I 水害・土砂災害等に関する世論調査 J，h 叩・/ / w w w 8 . c a o . g o . j p / s u r v e y /h1 7/h1 7 ‑ s u i g a iん2 0 0 5 . 78

82.

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

83.

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

84.

[beta]

表 l 伊丹市調査での 2 工l'i ロジットモデ、/レによる地域ポータルサイ I'~'ドイrlli の部分効用値推定結果
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先行研究の実証フィールドは京阪神都市聞の一角を形成する兵庫県伊丹市と地方中 I
J、都市の典型の一つで、ある
兵庫県南あわじ市であり、地域性や地域での情報化の取組状況の違いによって回答に影響が出ている可能性がある。
そこで、南あわじ市で実施した調査と同じ設問を用いて、全国を対象に 20 歳以上に限定して応募型のウェフず調査を
2010年 8月 27 日から 1
0月 1
4 日までの 49 日間の期間で実施した。調査に際しては、総サンプル数は 5，
000以上、
300サンフ。ル以上、年齢は 20歳以上を対象として、 30歳未満、 30歳代、 40歳代、 50歳代、
性別は男女でそれぞれ 2，
60歳以上でそれぞれ 250サンプル以上、地域については 47の各都道府県のうち、 j
l
[梨、佐賀、福井、徳島、高知、

島根、鳥取の各県は 20サンプル以上、それ以外の都道府県は 30サンフ。ル以上を確保するとしづ条件をつけ、自由
応募型でも自社の調査協力者リストからのサンプリングでもどちらでもよいとして一般競争入札を行い、最終的に株式
会社データーサービスに委託して自由応募型のウェブ、調査を実施している。
調査内容には、①回答者の基本属性(年齢、性別、居住都道府県、住居形態、家族構成など)、②地域 SNS の利
用を含めたインターネットの利用の状況、③地域ポータルサイトの住民評価t
i
(官民連携地域ポータルサイトの運用主
体選択に関する AHP の重要度評価を応用した評価、情報の内容・提供方法と官民連携地域ポータルサイトの運用
組織と利用料の 3属性に関して選択実験ならびに仮想市場評価法を適用した住民評 {
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iを組み込んで、いる。
ウェブ調査の結果、基本属性に回答してしも有効回答者数は 5，
384人で、図 1に示すように、性比は男性 49.0%、
女性 51
.0%、年齢構成は 20歳代 15.1%、30歳代 3
1.
4
%
、 40歳代 27.7%、50歳代 17.0%、60歳代 7.1%、70歳以

81

85.

度数水準 1 男性 2 女性合計欠測値N 2 水準度数割合 2639 0. 49 016 2745 0 . 5 0 9 8 4 5384 1 .00000 度数。水準 1 .20揺代 2.30 車代 3 .4日歳代 4.50歳代 5.60揺代 6.70歳以上合計欠測値N 6水準割合 815 0 . 1 5 1 3 7 1 6 9 1 0 . 3 1 4 0 8 1 4 9 1 0 . 2 7 6 9 3 9 1 3 0 . 1 6 9 5 8 380 0 . 0 7 0 5日 94 0 . 0 1 7 4 6 5384 1 .00000 度数図 1 ウェフヲ周査のサンプルの構造で、あった。上1.7% ウェブF調査で、あることを反映して回答者は若年層に偏っているが、本研究では、部分効用値の推定などの分析に際して回答データにウェイト付けをするなどの調整は行っていなし、。 4 .地域ポータルサイトの評価ウェブ、調査では、 2項型選択法の回答形式の設問での 1 2のプロファイル全てに回答している回答者 ( 5， 017票)に対して、土木学会土木計画学研究委員会 [ 8 ]を参考に、回答者の個人属性の固定効果の存在を考慮、して、以下の条件付ロジットモデ、ルを適用して、部分効用値の推定を行った。 K L 円+ej = . Lβ'jXJg+. LY山 +E:j fjj= ( 1 ) ここで、 Vjはプロファイル jから得られる効用の観察可能な部分を、 Xkj はプロファイノレjの k番目の属性のダミー ;は l番目の回答者の個人属性のダミー変数、。 jとγ1 はそれぞれの推定ノミラメータを表す。誤差項 Ejは変数、 z 効用の観察不可能な部分であり、代替案と個人について互いに独立なガンベル分布に従うものとイ反定している。実際の推定にあたっては、プロファイル]が選択される確率 P jを弓=exp(叱 ) / エjexp(叱) をパラメータの関数と見なして尤度関数を作り、最尤法によりパラメータを推定している。また、部分効用値の推定にあたっては、回答者全体だけでなく、性別や年代別や職業別にも部分効用値の推定を行っており、その推定結果は表 3に示すとおりである。表 3からは、以下のような特徴が読み取れる。 ( 1 )情報の提供内容に関する評価では、個人にカスタマイズ、して行政情報を提供する方法も、個人にカスタマイズ.して行政情報と民間情報を合わせて発信する方法も、ともに係数はプラスであり、現状の提供内容と比較して、個人にカスタマイズ、して行政情報を提供することや、さらに個人にカスタマイズして行政情報と民間情報と併せて提供することで住民の効用水準が高まることがわかる。ただし、個人にカスタマイズ、して行政情報を提供することによる係数の上昇分に比べ、それよりサービス水準の高い行政情報と民間情報を併せて提供することによる係数の上昇分は若干低下(逓減)している。これは、一挙に個人にカスタマイズして行政情報と民間情報を併せて提供するより、まずは個人にカスタマイズした行政情報を提供する方が費用対効果は高いことを示唆している。 ( 2 )利用料に関しての評価は、全ての属性クールーフ。で、月額 1 5 0 円と月額 300 円のいずれの係数もマイナスであり、係数の絶対値は月額 1 5 0 円よりも月額 300 円の方が大きく、利用料は地域ポータルサイトの利用に大きく影響す 82

86.

[beta]

表 3 ウェフ 調査での 2
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1ロジットモデルによる地域ポータルサイト評価の部分効用値推定結果

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注)表中の「立 i 司有志水準では5首有江水準で，係数推定 fil(が有.~.て‘あることを示す。

る要因となりうる。また、利用料による部分効用値の減少分は逓減している c
(
3
) 運営組織については、民間企業を基準として比較すると、行政が運営することには回答者全体では 0
.
3
8
3
2とプラ

スの部分効用(金銭換算では月額 1
7
.
9円に相当)が存在すると推定されており、全ての個人属性クソレープで、推定
結果は有意となっている。

4
.おわりに
2001年策定の e
‑
J
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n戦略以降の一連の我が国の情報化戦略の中で，地域情報化を具現する電子自治体の実現

施策のーっとして、官民連携による地域ポータノレサイトが注目され、し、くつかの先進自治体では民問委託による官民
連携地域ポータルサイトの構築と運用が始まっている。本稿では、兵庫県伊丹市と南あわじ市で実施された先行調査
に引き続き、回答者が若い世代に偏りがちではあるが、回答者は特定の地域に限定されず、しかも回答者はインター
ネットのスキルや経験を有するとし、う特長を持つウェフ守調査で、官民連携地域ポータルサイトで提供される情報の内容
と運用組織に関する選択実験を適用した定量的な住民評価を試み、サイトの運営組織としては民間企業よりも地方
自治体がより強く選好されること、現状の行政情報や民間情報が別々に提供される状況よりは、既に登録された個人
情報に基づいてカスタマイズ して提供することも可能で、ある民間情報と同じように行政情報も個人情報に基づいてカ
スタマイズ、して提供することで、利用者の効用水準は増大するとともに、さらに民間情報とセットで、提供することでがJ用水
準は大きく増大することが示された。また、これらの分析結果は、インターネット利用者だ、けに限定するので、はなく、イ
ンターネットを利用できない情報弱者も調査対象に含む先行調査の結果ともほぼ同じ内容の結果となっている。
今後は、住民の持つ地域情報の提供媒体である地域 SNSとの連携の可能性の検証も含めて、民間委託の官民連
携地域ポータルサイトを成功させるための要因や環境整備、さらには住民への啓蒙などに関する分析を深めてし、きた
し
、
。

83

87.

脚注 1 )本稿は、有馬 [ 7 ]に加筆・修正を加えたものである。謝辞木研究は，平成 21 年度 ~23 年度科学研究費補助金基盤研究 (C) i 住民評価に基づく地域ポータルサイトの信用 2 1 5 3 0 3 5 7 )の一環として実施したものである。ウェブ、調査のの源泉と行政情報の持つ価値に関する研究 J(課題番号 : 回答者の皆様には長時間にわたる調査にご協力を頂いた。ここに記して感謝申し上げます。参考文献 [ 1 ] 有馬昌宏・ ) I [向肇， i 地方自治体における行政施策評価へのコンジョイント分析適応の可能性と課題 J，~地域学研究Jl.第 3 8巻第 3号， p p . 6 2 9 ‑ 6 4 8，2 0 0 8 . [ 2 ] 有馬昌宏・加藤優希・藤田昌弘， i コンジョイント分析による官民連携地域ポータルサイトの住民評価 J， ~2009 SASユーザー総会アカデミア/テクノロジー&ソリューションセッション論文集1，p p . 2 31 ・ 242，SAS ユーザー会， 2 0 0 9 . [ 3 ]Arima，MasahiroandMasahiroF u j i t a， Whos h o u l dO p e r a t eL o c a lP l l b l i cS i t巴sandWhatC o n t e n tS h O l l l dB巴 P r o v i d 巴d: AnE m p i r i c a lS t u d yBasedo naL o c a lQ l l巴s t i o n n a i r eS u r v e y ， " Joumalo fS o c i o ‑ I n f o r m a t i c s，Vo1 . 2 ，N o . I， p p . 3 ‑ 1 8， 2 0 0 9 . [ 4 ] 有馬昌宏・原田恭宏， í 地域情報化に果たす官民連携地域ポータルサイトの可能性と課題J.~経営情報学会 2010年春季全国研究発表大会予稿集1I(ウェブ版)，経営情報学会， 2 0 1 0 . [ 5 ] 有馬昌宏・川向肇， i 住民意識調査による住民ニーズの表出におけるバイアス問題に関する研究J.地域学研究，， p p . 1 8 9 ‑ 2 0 3，2010 第 40巻第 l号 [ 6 ] 有馬畠宏・藤田昌弘・加藤優希， i 地域振興に果たす官民連携地成ポータルサイトの役割とその運用形態に関 0 1 2 . する基礎的研究 J，地域学研究，第 42巻掲載予定， 2 [ 7 ] 有馬昌宏 i 官民連携地域ポータルサイトの可能性と課題全国ウェブ調査での選択実験に基づく分析 J . 2回全国大会予稿集[春号lll.p p . 2 8 2 ‑ 2 8 5，日本情報経営学会， 2 0 11 . 『情報経営第 6 [8] 土木学会土木計画学研究委員会編，~非集計行動モデルの理論と実際 11 ，土木学会， 1 9 9 5 . [ 9 ] 藤田昌弘， i 官民連携地域ポータルサイトにおける信用の源泉に関する考察と行政情報アクセスの実証分析 J ， 12 5，N o . I， p p .ト 1 3，2 0 1 0 . 『地方自治研究1，Vo. [10] 片平秀貴，~マーケティング・サイエンス 11 ，東京大学出版会， 1 9 8 7 . [ 1 1 ] 栗山浩一・庄子康， ~環境と観光の経済価値Jl. ~J 草書房， 2005. [ 1 2 ] 大野栄治編著， ~環境経済評価の実務 11 ，勤草書房， 2000. 84

88.

89.

I ふ ! 宇治 … … … ; ，九組2 I γ 信用スコアリング・モデルの近年のパフォーマンスの傾向岡田絵理日本リスク・データパンク株式会社 z C u r r e n tTrendso f C r e d i tScoringModelPerformance ERIOKADA THER I S KDATABANKOFJAPAN，L T D 2012/8 I‑ や倣…畑山押印て ‑ h 2 6 1 2 1 要旨中小企業の資金繰りを支援するための一連の政策はデフォルトの抑制に寄与したといわれている。本分析ではこれらの政策前後でのデータの特徴や信用スコアリング・モデルのパフォーマンスの変化を分析する。キーワード信用スコアリング・モデル中小企業に対する資金繰り支援策) 債務者区分 201218 8 7

90.

[beta]

-b付金~…~-'.II:.t7'.II:'ηγ姐iF)
分析の背景
2008年 9月リーマン・ショック

ぐ~

2008年 10月 緊 急 保 証 制 度 の 開 始
2008年刊月金融検査マニュアルの改定
2009年 12月中小企業金融円滑化法の施行
一連の資金繰り支援策は、資金を供給または返済負担
を軽減することで、企業の資金繰りに支障をきたさない
ようにすることを目的としていた。
2012/8

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〉銀行側の信用コスト
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〉従来の保証制度の対
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91.

(獄ル付金ふ‑…… ーいl1im I 資金繰り支援策のポイント債務者格付(行内格付)制度と債務者区分債務者区分{自己査定) 金融横査マニュアルで定量低→可ロ← A 正常先 B 聾況が良好であり、かつ、財務内容にも特段の問題がない債務者 C 要注意先 l 翠F 2 2 2 2 諸i i E 緊密:卑す詰忠2 2 5 2 2 2 … … D E 高 1 織議翼翼射喜連意先のうち，3 ヶ月以上回延滞町貰出制緩和田措置を行っている先 ; ‑ x 破綻懸念先￨現状経宮砲の状態にあり.今世経宮崎綻に陥る可能性が大きい債務者 f 盤整額 : 主要治綻先 :1 5 2 J 認J j 弘常持品言、立いが、深刻な出費にあり・実質的オ 1 館器量冨韓議蘭￨法的形式的措宜輔の事実内生している債務者ト1mB 鉱恥Gt l uam 山知ω 資金繰り支援策のポイント金融検査マニュアル改定〉貸出条件の緩和を行っても実現可能性の高い経営再建計画があれば貸出条件緩和債権に該当しないこととなった訪中小企業向け貸出における不良債権認定基準が事実上緩和された (改定前) (改定後) 要注意&条件緩和要j 諒&条件緩和￨ ¥ ￨要管理￨改善の見込無￨要注意￨￨要管理￨デフォルト 2012}8 89

92.

1 1 1 1 み . . ‑ ，，， . : . b ' ，， . : ' 一三m I nn7ITMll l ‑ & W. 資金繰り支援策のポイント金融円滑化法の施行〉従来は条件変更時に提出する必要があった経営改善計画の策定に最長 1年間の猶予が認められたコ不良債権認定基準がさらに緩和された金検マニュアル改定&円滑化法施行の効果 !金融機関は貸出条件の変更に積極的に応じやすくなり、 i i 資金繰り難によるデフォルト(延滞)を回避できる債務者 i i が増加しデフォルト件数は減少する i ーーーーーーー」 f 1 1 1 ← 均一一分析に利用したデータ日本リスク回データ・バンク事業法人データベース 0以上の金融機関が参三大金融グループを含む全国 6 加する共同データベース (2012年6月末時点) 〉財務情報、顧客属性情報、ステータス(債務者区分) 情報を個票データとして保持〉社数ベースで 70万社、決算書ベースで400万先〉全国の銀行貸出先のデフォルト(債務不履行)事象の約 7害IJをカバー 2 0 1 2 / 8 90

93.

ド‑=伝説ア吋..舗[PJ デフォルト率の動向 0 9年 3月をピークにデフォル卜率は低下 2012/8 I 1 1 巧」吟ふ弓……? ….ゾ捌~ 倒産件数の推移 0 9年 3月以降は倒産件数は減少司自由帝国デーータ』ノク一一高エυtアーチ 3 ニコ、拘『ロ，.，.~ :~Jt:): .jニ ::11/": {出所)帝国デ一世パンヲ倒産件数、東京商工リサーチ企業倒産件数 2012/8 1 0 91

94.

ム . .. 叫んぶんj γ川~亙! 分析対象データの抽出データ取得期間ぷ読み校生る必答品かデータ抽出条件財務 i 2 0 0 6年 1月‑2006年 1 2月 2008年度 i 2 0 0 7年 1 月‑2007年 1 2月デフォルト定義:要管理基準(要管理先以下をデフォルトとする) 2012/8 1 1 ISAS.:l.-~-.a …I…ザー :γ 却1~ スコアリング・モデルの判別力 2 0 0 7年度から 2 0 1 0年度にかけてのスコアリング・モデル (注)の判別力 ( A R )の推移 (注 ) ζ の分析に利用したモデル I 立、2 005年度 ‑2007年度の 3年間のデ一世により構築モデルの判別力は 2 0 0 8年度以降上昇傾向にある。け)一般的にはアウトサンプルデータでの判見 IJ力は、インサンプルデータの判別力を下回ることが多い。 2012/8 1 2 92

95.

I ぬらI 会ふんよ叫んた?乃さ捌I 2 スコアリング・モデルの判別力高スコアデフォルト先の割合 ( ; 主1 )二の分析に利用したモデルは、 2005年度 ‑2007 年度の3年間のデ一世により構築 ( 注 2)割合とは、高スコアデフォJ レトが当該年度の全デフォJ レト先数に占める割合高スコアデフォルト先(財務情報によるデフォルト判別が困難な先)の割合は低下する傾向がみられる。覇軍ι デフォルト認定基準が実質的に緩和された結果、業績改善の見込みがあると判断されテ、フォルト認定を免れたのは比較的財務状態が良好な債務者で、あったと考えられる。 2012/8 13 |山千十給-……:-iI7~)I矧~ 財務指標の推移次に指標単独でみた場合に、資金繰り支援策の前後で財務指標のデフォルト判別力等に何らかの変化があったかを確認する。財務指標はその特徴によって、流動性、安全性、成長性等のいくつかのカテゴリに分類される。ここでは、いずれのカテゴリでも財務指標単独でのデフォルト判見J I力が改善したのか、またはカテゴリによって傾向が異なるのかという観点から分析する。指標のカテゴリと、その代表的な指標として選択した財務指標は以下のとおり。涜翼活性草率率担二子負 !間i ! il 転二償金回二負純金二子高僧二利上売二有売性二率一一効二 i当座比率 i i限界インヲ‑/¥)レメジャー 2012/8 収益控 i 成長性￨売上高前年比売上高営業利益率 14 93

96.

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7

デットキヤノ、シティレシオ
実員借入金問!~現問

∞

〈注1)1(りの場合 i
立、指標値が大きいほど信用力が高い{低い)と考えられる指標
{
注 2)ARO)符号が正(負 )0)場合 i
立、指標値が大きいほどデフォルト訓告が畦下{よ昇)することを示す
(
注3
)網掛けは.資金繰り主撮量 0)影響を畳けていると考えられる 2008年度 ‑2010年度までの訟当指標の ARの平問と、
2007年度デ タでの該当指揖O)ARO)差が大きい指標{緑i
立政膏.貫は悪化)

財務指標のカテゴリを問わず、財務指標単独でのデフォルト判別力
は全体的に改善の傾向がみられる。
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デット・キャパシティ・レシオの推移{平問値)

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売上高純金利負担率の推移(平問値)

生包L一一」旦i
(>主)非デフォルトは正常先+要注意見、デフォルトは要菅理先

2007年度から 2008年度にかけて、非デフォルト先とデフォルト先の
指標値の水準差が拡大=キデフォルト半J
I別力改善の要因となった
2
0
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8

1
6

94

97.

[.円三!手尚一…11ふらふ川崎川ち m~ 本分析では、ここ数年実施された中小企業に対する資金繰り支援策の内容を確認しつつ、近年の信用スコアリング・モデルのパフオーマンスについて分析した。モデルの説明変数とする財務指標のデフォルト判別力については、 2008年以降ほとんどのカテゴリの財務指標において改善し、これに伴ってモテ、ルのテ、フォルト判別力にも改善の傾向がみられた。資金繰り支援策によってデフォルト認定基準が事実上緩和された結果、業績改善見込みが高いと判断されデフォルト(延滞)を回避できたのは比較的財務状態が良好な債務者(財務状態によるデフォ jレト認定が困難な債務者)であったと考えらえる。これによって非デ、フォルト先(正常先+要注意先)とデフォルト先(要管理先)の財務指標の水準差が拡大し、モデルのハフォーマンスの改善に寄与したと判断される。 2012/8 1 7 s 4 + "儲……一一一DPJ 今後の見通し資金繰り支援策が企業の業績改善に寄与した場合一時的に業績が悪化した債務者に対して、デフォルト認定せず条件緩和に応じたことによって業績が改善した企業が多ければ、中小企業金融円滑化法の終了後もデフォルト率は安定的に推移し、モデルのパフォーマンスにも大きな変化はないと考えられる。 ( 資金繰り支援策が企業の業績改善につながらなかった場合 ) 中小企業金融円滑化法の終了に伴い現状よりもデフォルト認定基準が厳格化すれば、当初の経営再建計函通り l こ企業業績が改善しなかった企業についてはデフォルトと認定される。このような債務者が多ければデフォルト率は上昇し、モデルのパフォーマンスは低下する可能性が高い。 2012/8 18 95

98.

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(単位埠円)

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リスク曹三官権

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うち宜二灸と嘩五二世宅

{出所)金融庁リスヴ管理債権額等の権移
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(参考)債務者区分とリスク管理債権
量益重量盆
{自己査定)

実質破綻先
般綻懸念先

(要管理先)

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要注意先
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99.

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100.

I 1 1 吋会長…一一均一 ‑γ2 阪￨預金者行動を考慮、したコア預金モデルの構築影井智宏、小柳誠株式会社;兵銀総合研究所 CoreD e p o s i t sModelingUnder D e p o s i t o r s '8ehavior TomohiroKagei，MakotoKoyanagi HamaginResearchI n s t i t u t e，L td . I 飢+踏ん…ー勺要旨: 代表的なコア預金モデルを用いた推定結果を紹介するとともに、我々の考える新たなコア預金モデルについて提案する。キーワードコア預金、上武・枇々木モデル、預金者行動、流動性質金モデル 99 2 前 I 2

101.

[beta]

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1
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.

アウトライン
1.コア預金とは
2
. 既存モデルの特徴
3
. オリジナルモデルの提案
4
. まとめと今後

1
1

却
[
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J

金l1.ll.J1.il仰向…布陣

使用データ岡分析環境概要
‑本報告では日本銀行が公開している全国銀行の預金残高や預金金利のデ‑$1を用い
る
。
・実際にコア預金を推定する際には自行の預金残高や預金金利のデ‑$1を使用する 0
・分析・モデル構築には B
A
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.
2M3を使用。

〉仰

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書
曹/京薫曹払帽/章圏/内回腫行連問人 置，人 用企・

日車圃行「圃盆ー園出圃週目肘 (
DL
lJ 人帽開閉耳

199804‑20110 t57守月

21JJ~ 固定世間車

定 回 世 罰 金 / 量這入‑・人・公室
/ * 班 / 圏 内 盟 行 商 童 書 聞 用 量 日本置行「隅宣・貰出国連凪肘 (
D
L
)
;人 格 周 司 直
{月""

199804‑20110 t
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置 遍 摘 室 蘭 童 種 田 周 '"U"
室事J
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日本圃行 f璃童，園出園連圃肘(
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aデータを月;>(月末]に量蹟し恒周 199410‑20110 20o‑rJl

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198601‑20110 305ヶ月

日本圃行『主要関東到民計デー."，

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1守月
198507‑20110 3

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/Nコール{月中平均}

102.

片ムー齢…… w I ‑却コア預金とは . ~明確な金利改定間隔がなく、預金者の要求によって随時払い出される預金(要求払預金)のうち、百 l き出されることなく長期間銀行に滞留する預金。 M金融庁「中小・ 1 也綬金融機関向けの総合的な監督指針 J )と定義される預金。・預金残高のうち市場金利に追随しない(金利リスクに E 画されている)部分を指す。・金融機関はコア預金の設定に際して「標準的手法 J と「内部モデル手，去」を選択可能。・標準的手法は推定が容易であるが内部モデル手法に比べ過度に保守的なコア預金推定となる。い J 日 ~.;.r.!"F~..1 首窃ヨ砂瞳却場 ¥r/ J ﹁志認ご=百← l : n t ' I I l ~.i.l:_[ 官墨h 5 Ifl;esぬふ…一一二.で:η.舗1~ コア預金評価の流れ ①追随率推定・流動性預金のうち市場金利に追随する部分は金利リスクフリ。・残りの部分(・)は金利リスクに日画されていることになる。 ②流動性預金残高の評価・金利上昇などによる流動性預金減少リスクを将来に渡って推定。・金利リスクに自画されている部分(・)については経過時間によらず定の割合とするのが般的。ある時点での流動性預金残高 !②? 市場金利に追随する部分 ①? 金利リスヲに晒されている部分 1 0 1 経過時間

103.

[beta]

‑ ク 倒I
2

ふーん……
追随率の推定

・預金金利の市場金利に対する金利リスク(追随率)を推定。
・将来残高のうち市場金利に追随する(金利リスクに晒されていない)部分を排除した残
高をコア預金とする。
・今回の報告では、追随率 =0.3876として使用。
追随率推定結果

O/Nコール金利と普通預金金利の時系列推移
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7

却1~

流動性預金残高の評価方法
・過去の預金残高や預金金利、市場金利の推移などの情報を用いて流動性預金残高を
モデル化 0
・モデルを用い、将来各時点の流動性預金残高Volumea
tRisk(VaR)99%残高を推定。
採用するモテ.ルによって将来の流動性預金残高は異なる。

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104.

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争点..ぷ

1舵￨

既存の流動性預金モデル
‑流動性預金モデルに関する先行研究をまとめる。
‑本報告ではコア預金推定で金融機関に広く採用されているレジームシフトモデルと、固定
性預金との関係を考慮したよ武・枇々木を推定し、よ武・Itt々木モデルの改良を行なう。
持活首謀も :
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)・間金金利で蝿高置闘を脱明する;:.血栓圃 N
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o
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モデル OTS(2001)

21JvD
モデル

童刊には HW
モデルを憧用.

市場童 ~Jで商高軍駐を脱明する~勘後間金モデル.

悦

理由性間金蝿E
積金壷利
市場童刺

JvD
モデJ>
JarrowandDeventen1998)

>
. AA‑Kijimaモデル
コア罰金モデルとして現在鐙も掴導的怠モァ J
3レジームシフトモデJ 4つモデルの'"で 1
1も保守的怠鎗定方法と冒われて 伊薗・本島 (2007)

茸白性問童暗高
市場童判

茸白性圃童暗高

いる.

固定性問童暗晶
理由性圃童唖 E
市場童利

よ武・世々木モデル

4上武・枇々木モデル 車動性碕童と固定性摘童の関係を考嘩した事動性
預金モデル.
上武・世々木 (2009)
51(0考〕梅泊瞬間手遣

コア預金は現在時点で聾高の 50%相当阻.
.5"'.
置聞は 5年.平均 2

茸白性圃童間高

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一
一
一
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二I三羽[fJ
レジームシフトモデル:概要
‑多くの金融機関が探用、内部モデルとして標準的なモデル。
・レジームシフトモデルを用いて流動性預金残高を推定。
・使用するデーヲ!主流動性預金の時系列デーヲのみ。

一一一
過去には下降レジーム
は存在しないものする

.各時点のレジームはよ昇・安定・下降の 3種類(ただ
し過去に下降レジームは存在しな L、)だとする
・過去の各時点レジームは観測できない(尤も確から
しいレジ ムを推定するだけしかできない)
・レジームと金利水準の整合性が取れているという保
~章はない(上昇期 i 立金利低下期と一致するであろ

μl
二"

う‑ーとし、う仮説を設定した上でモデル化する)
‑そのため、金利多直権担うことはない
上昇レジーム

/ぐ三、ン/

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103

105.

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レジームシフトモデル:モデル推定式
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P

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レジ一心

流動性預金残高推移{変動率・ v
t
)事尤も説明できる各パラメ ‑
1
1備を推定

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H→上 H

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) =μ交定 +σG
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D，
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a在以陶凶樋高下障問レジームが鰻〈とし.下同問レジームに創け

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同点の車動性預盆園高

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12

104

106.

I A 炉内会…‑‑ '""2Ò12~ ♂‑，上武・批々木モデル:概要 ‑上武・ m々木 (2009)で提案されたモデル。立、金利変動を要因とした預金者の流動性預金と固定性預金の資 ‑ 流動性残高の増減i 金移動によるものと考える(預金者行動を考慮)。・総預り資産と固定性預金比率(総預りに占める固定性預金の比率)の 2つを別々にモデル化し、流動性預金残高はこの 2つのモデルから推定。流動性預金残高 ‑ ・・・・・・・・・・・ '.1:1111‑1 ，一一一一 J I ! 院臨革3 ゐ艶錯麟 i ぷ × E 酒園砂健ー「一「ー / 13 時間。〈混在〉 I 均三干蛤 … … … ぃぺ m 1 1 自2 上武・批々木モデル:モデル推定式預かり資産残高 Af:t時点の碩かり資産残高 A ， DIL+DJF D ft時点の流酌性預金残高 D f : t時点の固定性預金残高三 y三 l o gA ' + I‑ logA， μ :ドリフト項 dyニメl d t+σd z， σ :ボラティリティ d z ， :標準ブラウン運動項固定性預金比率 ρ f 固定預金比率 DF t 時点、の市担金利 1 ; ・ ρ f三 ← 二一 Df ρ， αI(log/~ α 2)1 + α 31og/~ +α4 1 4 1 0 5

107.

[beta]

I 鈎~や齢~………

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γ

井
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E
I

上武・批々木モデル :VaR99%
・総預り資産の推定モデルから得られたド 1
)フトを反転させる(これまでの i
曽加スピードと
同じスピードで減少するという保守的な仮定を設定)。
・反転後の下限 1%ヲイル{直を総預り資産の VaR99%とし、それに固定性預金比率をかけ
合わせることで、流動性預金の VaR99%とする。

￨総預り資産の推定ドリフト ￨
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‑
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総預り資産の推移

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流動性預金 VaR99%の評価結果

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一一上武・批々木モデル

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106

108.

[beta]

員 長 謀 長 手 話 官 邸I
2
実務的観点からモデルに求められるもの
・実務的観点から考えると既存モデルでは上武・枇々木モデルが良いと思われる。
モデルコンセプトの納得感
銀行業務に通じた納得感のあるモテルコンセプトが望ましい。
高度な手法を用いることが重要なのではない。
よ武・ t
l
t々木モデルは預金者行動を考慮しており納得感がある。

2 金利上昇によるストレステストが可能
)スクは金利上昇時に高まると考えるのが妥当であり、
流動性預金減少 1
様々な金利シナリオ下でストレステストが可能なモデルが望ましい
よ武・枇々木モデルでは金平J
I
上昇による固定性への資金移動をモデル化 c
G

3 モデルの安定性
コア預金は長期のリスク量を推定するためのもので あり、時期により結果
(推定値)が大きく異なるようなモデルは好ましくない。
17

I
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1
1
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町~

固定性預金比率モデルの改良
・上武・枇々木の固定性比率モデルはモデル構築期間(連続しト期間である必事)の固定
性預金比率のトレンドに大きく依存する、そして観測可能な期間のトレンドは大半がダウ
ントレンド。
・一方、コア預金として必要なことは金制アップトレンドにおける流動性預金の減少リスク
定量化である(金利ダウントレンドにヨ l
きずられたモデルは好ましくなし、)。

…

・そこで我々は金利上昇時の流動性預金減少リスク定量化という観点から、新たな固定
性預金比率モデルを提案する。

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固定性預金比車{実瑚値}

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18

109.

[beta]

l
錨 ー 飴 w

…

新たな固定性比率モデルのコンセプト
・市場金利の変化が固定性預金比率の変化に起因するというコンセプ卜。
・これにより、連続した時点のデーヲである必要はなくなり、金利トレンドによって固定性比
率のモデルを変更することが可能となる(後述)・・・最も興味のある金利アップトレンドに
おける固定性比率をモデル化する ζ とが可能。
ヨ圃圃圃圃圃圃・・ー"を.~:.<í' ['JY" iI・E・・E・-

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金利感応度:金利トレンドによる非対称性
・金利トレンドによって固定性比率における金利感応度は異なるであろうと考えられる。
・流動性預金減少リスク定量化において重要な金利アップトレンドに限定した固定性預金
比率モデルを構築。
・金利変化に対する固定性預金比率変化のラグも考慮 (
3
6カ月)。

3monthUBORの推移とトレンド識別

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金利感応度:金利水準による非線形性
‑ 同 の金利変化でも金利水準によって、固定性預金比率変化への影響は異なるものと
考えられる(同一金利変化でも金利水準が高ければ影響大)。
・この非線形性を考慮し、金利変化と金利水準どちらも考慮したモデルを構築。
金利水準による非線形性
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111.

I . ，叫ん … … … ! ? 1 5 m 1 2 ) コア預金推定アプローチ以下のアプローチで、各流動性預金モデルを用いた場合のコア預金を推定。追随率は 0 . 3 8 7 6とする。 2 将来の金利は 99%タイルの上昇シナリオで推移するものとする。 3 金利シナリオはスタート時点で得られるイルド力一ブを用いて H W モデルにより推定。 4 . 金利を取り扱う流動性預金モデルにはよ記の金利上昇シナリオを適用(レジームシフトのように金利を取り扱わないものはそのまま)。 23 問 [ f l I Ir:.t~]ー綿…コア預金推定結果守口 FFDN 守口口 FDN 守口︒ロ D N 守口回口 D N 守口 hDDN 24 110

112.

. : z . ‑ ' t f ‑ . . ぷ . 仁川内創I 2 SAS まとめ ‑本報告で提案したオリジナルのコア預金モデルの特徴を以下にまとめる。 1 モデルコンセプトの納得感上武・枇々木モデルのコンセプトを踏襲し、流動性預金の減少要因を(金利変動による)固定性預金への資金移動と考え、預金者行動を考慮したコア預金モデ Jレを構築した。 2 金利上昇によるストレステストが可能固定性預金比率は金利によって決定することから、金利シナリオに準じたコア預金推定が可能である。また、金利水準による非線形性も考慮することで、本格的な金利上昇時に想定されるこれまで以上の固定性預金へのシフトも想定している。 3 モデルの安定性金手J Iのトレンド非対称性を考慮して、(コア預金にとって重要な)金利アップトレンドを対象としたモデルを構築。今後、金利上昇局面を迎えるまではモデルの再構築は不要であり、安定性は非常に高いと言える。 15 I 51 1I I 1 j 4 μ μ 吋品 . ら I ぷ 1 P 釘山ム必ふふ千ふ必宇必会 ← 一ミ戸一 … 一ふ吟 … … 一ふ戸 ; み吟一 : 五与弘与ら ‑ 子戸一一巧示 1 i j ‑ ‑ j j i ‑ ; 1 ; 1 j 1 i 川 γ 円 y ￨ ] : 山三♂ Iヤ2倒副胞~ 今後の展望 ‑今回の報告では、全預金者行動は統一的であるとして流動性預金全体での固定性預金への移動特性を考えたが、厳密には様々な要因(属性、晴好性、ロイヤリティなど)により、預金者の金融行動は統一的でない。立、流動性預金の粘着性という観点から預金者をセグメンテーシヨンすることで、よ・今後i り預金者行動の特性を考慮したモデルの構築を行う予定である。・この預金者セグメンテーションにおいてロイヤリティ軸を考慮することで、ロイヤリティ低下による流動性預金減少としづ要因も考慮することになる。・また、これまでは流動性預金の(行内)資金移動先は固定性預金が主であったが、今後は投資信託を代表とする預り資産への移動も重要な要素になると考えている。一一主な減少要因(伊o 関E L「つJ仁コ，..[ii;記[亨￨常調高い T ご三弓ド̲̲jL[二コ￨傍; 」一一̲l J し一一……… 町二日日号 ; 宮Z E ) い 1 ' ;I .‑‑一一寸 1 . . . . .r 正一一ーっロイヤリティ低下傾向 l tlli""'" I 彊量. . . . . . ̲ ̲ ̲ I I . る I(行外流 " } 三二ゴ' 竺一一; H E 1 ̲JI . II 一一 1 1 1 相続による流出 (行外流出) 26

113.

Iaザギ…別々々I…..""."ゾ2自~ 参考文献 • Hamilton，J .D .(1994 ， ) Time5 e r i e sA n a l y s i s，P r i n c e t o nU n i v e r s i t yP r e s s • H u l l， J .andWhiteA .( 1 9 9 3 ) ."OneF a c t o rI n t e r e s tRateModelsandtheV a l u a t i o no f l n t e r e s tRateD e r i v a t i v eS e c u r i e i e s " ， J o u r n a !o fF i n a n c i a !andQ u a n t i t a t i v eA n a l y s i s，28， 235‑254 • Jarrow ，R .andvanDeventer ，D .( 1 9 9 8 )， TheA r b i t r a g e ‑ f r e eV a l u a t i o nandHedgingo f DemandD e p o s i t sandC r e d i tCardLoans"， J o u r n a lo fBankingandFinance，22，pp.249‑272 ・ O f f i c eo fT h r i f t5 u p e r v i s i o n，Departmento fTreasury( 2 0 0 1 ) TheOT5NetP o r t f o l i oValue Mode， " i 5ection6 ・青野和彦 (2006 ， ) "銀行における流動性預金の現在価値と金利リスクの計測先行研究のサーベイと実際のデ一世を用いた分析"金融研究， 25(2)，pp75‑104. ・上武治紀，枇々木規雄 (2009)，銀行の流動性預金残高と満期の推定モデル"日本金融 p .361‑3 8 0 . ‑証券計量・工学学会初 09年夏季大会予稿集， p ・木島正明，伊藤優 (2007)，銀行勘定金手1 [ リスク管理のための内部モデル (AA‑Kijima ， )p p . 7 9 ‑ 9 2 . Model)について"証券アナリストジャーナル， 45(4 ・金融庁 (2012 ， ) "中小・地域金融機関向けの総合的な監督指針"， 2012年 5月 27 112

114.

115.

5~ιιhi--一一ム. リスクベース・アプローチによる解析帳票・プログラム品質保証の提案坂上拓株式会社中外臨床研究センターバイオ・メトリクス部解析プログラミンググループ杉谷康雄中外製薬株式会社臨床企画推進部統計解析第 2グループ Thep r o p o s a lo fa p p l y i n gr i s kb a s e d a p p r o a c ht oTFLsa n dp r o g r a m sv a l i d a t i o n 司 TakuSakaue ChugaiC l i n i c a lResearchCenterCO.， L TD B i o m e t r i c sd e p t .S t a t i s t i c a lProgrammingGroup YasuoS u g i t a n i L TD. ChugaiPharmaceuticalCO.， C l i n i c a lResearchP l a n n i n gdep. tB i o s t a t i s t i c sGroup2 S ' 1 1 5 9 尚子… 要旨: 解析帳票作成プログラムの開発者の立場と、解析結果を受け入れる立場の両方の観点から、それぞれに実施可能な品質保証方法、リスクマネジメント(リスクの特定と分析、評価)の考え方、リスクに応じた適切な品質保証方法の選択について述べ、実務に基づいたリスクベース・アプロチの総合的な適用を提案する。キーワードー品質保証方法、リスクマネジメン卜、リスクベース・アプローチ 1 1 5

116.

I ふーんふ ! i ! i' 1 ; 2 ..~i;7，zdt2 1 ' リスクとリスクアセスメント ‑ リスクとはー「ある行動に伴って(あるいは行動しないことによって)、危険に遭う可能性や損をする可能性を意味する概念」リスクアセスメントとは ‑r リスクの大きさを評価し、そのリスクが許容できるか否かを決定する全体的なプロセスのこと」 Wikiベディアより h t t p : / / j a . w i k i p e d i a . o r g 事 I ‑ ' ， ' ! ' ! 』 . . γ に2創2I I 1 ; ュ吋』吟 … … 一一リスクベース・アプローチの狙いリスクを選択的に許容することで、それぞれの解析帳票のバ )をつけ、より効率的リデーションに費やすリソースにメリハ 1 に、 Eつ効果的に品質保証すること。 1 1 6

117.

I 2 0 1 I 絡会……m~ リスクアセスメント .解析帳票作成業務で実践 1 . リスク分析解析帳票にミスが発生する因子(要因)の特定する。 I 飴 … … 同 2 0 1 2 リスクアセスメント .解析帳票作成業務で実践 2 . リスク評価リスク分析で選定された因子を元に、各解析帳票に内在するミスが発生する危険性を評価する。よ竺ぶ》 HighR i s k MiddleR i s k LowR i s k 1 1 7

118.

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119.

:111ド路長""IIlI-I:I'J~"'A"""""''' 〓宇古島~ プログラム開発者の立場でリスクアセスメント ‑ リスク分析検討時のポイント因子は 2、3個程度に留める一因子はリスク評価に用いられるもので、あまり細かく多すぎてはリスク評価自体に多大な時聞を費やすことになる過去に検出されたミスは、エラーディクショナリ等を使って情報を集積しておき、ミスが発生する因子を特定・更新し易い環境を構築する I‑ ト髄 γ プログラム開発者の立場でリスクアセスメントリスク分析一考えられる因子プログラム開発者の介入プログラマがミスを混入させる{解析出力を作成するのに，どれだけプログラマの手が加えられるか) ・解析要件・レイアウトの複雑さー解釈の不一致やデータハンドリング(プログラム)を誤る情報量 ‑ 1表に出力する情報や、データをハンドリング、する情報量が多く場合、間違いに気付き難くなる 10 1 1 9

120.

ワマ刷。4.11〓 : S A s . : : z . . . . o o " 1 ‑輯 .a明仰向叩111 f 1 1 f @ T 川シ下小 . ベ . ・山田国ープログラム開発者の立場でリスクアセスメントリスク E 平 { 面各解析帳票毎l 二、「プログラマ開発者の介入」、「解析要件レイアウトの複雑さ」、「情報量」の程度をそれぞれ数値化し加点方式でリスクを算定する。 E I I ) A ? I = 1プログラマ開発者の介入 1 +匡冨+[霊圏 1 1 I 話会一……… 2 副 I 2 プログラム開発者の立場でリスクアセスメント γ リスク評価ープログラマ開発者の介入標準SASmacroを使用プログラムの再利用 12 1 2 0

121.

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導出の困難な変数がある
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折り返しが多い)
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デ-~セットの結合や連結が少ない

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lや 標 準 SASmacroを使用する際、"複雑さ"は前・後処理の
複雑さ"に置き換えられる。処理が発生しない場合は、"簡単"として扱う。
13

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リスク評価

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122.

I11ト齢~…一'Þn;，ゴ♂ mI プログラム開発者の立場でリスクアセスメントリスク E 平 ( 面ースコア(リスクの算定) 15 IMJfi'飴 !l.1:LfÆ………~~ プログラム開発者の立場でリスクアセスメントリスク E 平 ( 面各解析帳票毎!こ、「プログラマ開発者の介入」、「解析要件・レイアウトの複雑さ」、「情報量」の程度をそれぞれ数値化し加点方式でリスクを算定する。 1 6 1 2 2

123.

a ヶ‑吋ふーんーム・.川一月々 1 プログラム開発者の立場でリスクアセスメントリスク対策解析帳票のバリデーションで可能な対策は限られており、数あるバリデーション方法から、リスクや帳票の特性に応じてバリデーション方法を選択する。一実施可能な対策 a l，outputs p e c i f i c ) ・チェックリスト (gen巴r .テストコード・ダブルプログラミング .コードレピ、ユー・クロスチェック 17 一一一一 … ム一人間 m J :づナr プログラム開発者の立場でリスクアセスメントリスク対策 G e n e r a l ) ーチェックリスト ( ・手順や解析出力の特定の部分に着目して検査する方法で、プログラム開発プロセスや QCプロセス、レイアウトに関する一般的な情報を確認するための検査項目を設定し、その検査項目に従い合否を判定する事で、解析出力の見た目上の問題や手順の抜け・漏れを防止する。一重要なプロセス(手1 ) 頂)を確認する際に効果を発揮ー検査者の確認抜け・漏れをなくす事ができる ‑記載内容に従って検査するだけで検査者を選!まない 18 1 2 3

124.

! ¥ 鈎〉ゃ除問的町一一川町三.自I 2 プログラム開発者の立場でリスクアセスメントリスク対策チェックリスト (OutputS p e c i f i c ) ・解析帳票毎に注意すべき箇所を特定して検査する方法で、解析出力で特に着目して確認すべき事項を検査項目として設定し、その検査項目に従い確認する事で、解析出力の確からしさを担保する。 Generalは全ての帳票に共通、 OutputS p e c i f i cはその解析憾票に特化した検査一記載内容に従って検査するだけで検査者を選ばない 19 I鋪~ー齢棚"f'll…… f . a I プログラム開発者の立場でリスクアセスメントリスク対策ーダブルプログラミング・解析出力情報の全件確認を狙った方法で、 2人のプログラマが独立に作成した解析結果が整合することで、解析出力の確からしさを担保する。 ‑解析要件・レイアウトが複雑で、出力情報量が多い場合に効果を発揮ー整合確認時 I ま電子的に比較する事が出来るのが望ましい 20 124

125.

I 問‑ぬい…ムムムー叫内攻、マ r m I プログラム開発者の立場でリスクアセスメントリスク対策ーテストコード・解析出力情報の部分確認を狙った方法で，解析出力で特に注意すべき部分(ミスが起こり得る)のみを確認するための簡易プログラムを作成して、解析出力の確からしさを担保する。一要件が複雑だが、目視可能な情報量、若しくは、情報量は多いが、同一処理の繰り返しにより出力が構成されており、一部の値が妥当で有れば、その他の値も妥当であると判断されるような場合に効果を発揮する。ダブルプログラミングと比べ、出力体裁等の制約がないため、開発が簡単で効率的 21 I‑= 話番 … … 一一 v ァ‑闘I 2 プログラム開発者の立場でリスクアセスメントリスク対策ーコードレピ、ユー・プロク、ラムコードを見て、解析出力を導くアルゴリズム自体を検査する方法で、チェックリスト、ダブルプログラミング、テストコード、で、は検出できないような潜在的なミスを防ぐ事で、解析出力の健全さを担保する。ー当該試験の要件、 SASprogramfこ関する知識が検査者に要求されるプログラムのコーディング基準やコメント等がないと検査が困難を極める 22 1 2 5

126.

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

127.

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

128.

|ム~和総…一一ー… m 2 6 1 2 I プログラム開発者の立場でリスクアセスメント . まとめリスク分析で特定する要因は 2‑3 程度に絞り込むーバリデーション方法の特性を理解し、リストとそのリスク要因に応じたバリデーション方法を選択する・検証前に計画書中で解析帳票の品質を担保するゴール( バリデーション方法の選定と組み合わせ)をしっかりと定めておく 2 7 b ! ! I 飴 ……一加川解析帳票を受入る立場でのリスクアセスメントリスク分析検査対象の解析帳票に起こり得るミスの「発生度」と「深刻度」、「検知度」を評価する。 1 2 8

129.

ゆふーん羽[fJ 解析帳票を受入る立場でのリスクアセスメントリスク分析全ての解析帳票に対して容易に検査可能なものは、チェックリスト ( G e n e r a l )として準備しておき、評価対象から除く。 29 l 騎手付金制…一一一ト ? ? 2 8 1 2 1 解析帳票を受入る立場でのリスクアセスメントリスク分析一発生度過去の試験で、発生したミスを集積しているような場合、それらのデータを元に、集積していない場合は経験的に間違い易いかどうかで評価する。 2 2 12 1 ‑ 喜一一二 129

130.

|均一ー治~……十日.ぃ二.自2I 解析帳票を受入る立場でのリスクアセスメントリスク分析一深刻度 A 司司 A 司 A 64Z その解析帳票にミスが発生することで、他部署・会社レベルでの損害に影響しうるかどうかで評価する。 JY〆/ んゲ yj * ' I i ' ‑ 4 > ' " 基本吋効性安全性の主要な帳票が対象となる￨ I十謡番問…一一 ι: か三割 1 I 解析帳票を受入る立場でのリスクアセスメントリスク分析一検知度受入検査前の QC工程で検出し難いもの(統計に特化した解析であるかどうか)を元に評価する。 32 130

131.

II堀内会村山JデJ4Likf 三.辺自~ 解析帳票を受入る立場でのリスクアセスメントリスク評価検査対象解析帳票で起こり得るミスを、「発生度」、「深刻度 J、「検知度」を元にリスクを算定する。明石一間一四一間車問一四一間一間四一四一間一間一間 High M i d d l e M i d d l e M i d d l e Low 33 11ギιぉ…………マ自~ ご〈そ解析帳票を受入る立場でのリスクアセスメントリスク対策受入検査で実施可能な対策は限られており、リスクや、帳票の特性に応じて受入検査方法を選択する。一実施可能な対策・チェックリスト (general，outputspecific) .ピアレビ、ユー・クロスチェック .テストコード 34 131

132.

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

133.

日一 … 一 . 何ゾ2創2I I a プログラム開発者の立場でリスクアセスメントリスク対策ーピアレビ、ユー・対象疾患領域の解析経験の豊富な担当者や、統計解析チームで解析出力をレピ、ユーする方法で、経験や専門性の側面からミスの発見に寄与する。 37 [ ミムヰ二 1 1 … … … 1 f I ' A 1 f f 川竹下ゾ D プログラム開発者の立場でリスクアセスメントリスク対策ークロスチェック・同じ意昧を持つ解析結果(値)同士の整合を確認する方法で、プログラム開発者で実施するクロスチェックのように、処理系等の違いは問わない。 38 133

134.

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

135.

I a ← ぷきい z 自 I 2 プログラム開発者の立場でリスクアセスメン卜 ‑ まとめーチェック 1 )スト (General)として、発生頻度だけに基づ、いた基本的なチェックを行う。ーリスク分析は、受け入れる側にもたらす影響に基づ、いて、発生度・深刻度・検知度の 3つの観点から実施ーリスクの質に合わせるのではなく、リスクの高さに応じてより労力がかかるが精度が上がる方法を選択 41 I S A Sι ぬい . : I 今後の展望リスクベース・アプローチの効果の評価 ‑従来の品質保証にかかった工数と比較し、どのように変わったかを調査する ‑従来の品質と比べ、どのように変わったかを調査する ‑エラー情報の集積一現在集積しているエラー情報(エラーディクシヨナリ)をどの ¥ックしてし、くかを検討ようにリスクアセスメント!こフィード 1 42 1 3 5

136.

8 1 t 1 1 ‑ . a 叫ん 7 1 J f l . 7" ' 1 / I l ' ) ‑ l ' l ' J IhzmI 今後の展望リスクの観点、から標準化の推進一試験毎のリスクを収集し、 Middle‑Highリスク帳票の解析内容を特定し、これらを標準化(レイアウトやプログラム )することでリスクを軽減させる措置をとる。 43 136

137.

I h 日恨みムム‑吋.m D GLMとMIXEDによる 2斉I J 2期クロスオ‑/¥ーデザインの解析再考斎藤和宏株式会社タクミインフォメーションテクノロジーシステム開発推進部 A n a l y s i so f2x2C r o s s o v e rd e s i g n u s i n gGLMandMIXED KazuhiroS a i t o n f o r m a t i o nTechnologyI n c SystemDevelopmentDepartment，TakumiI SIユーザー倣…1"/"H"J'J~"'d"b'ßlI 町一 . 舗D 要旨: 2剤 2期クロスオ‑/¥ーのデザイン l こ起因する主効果と交互作用の関係や、最小二乗平均について視覚的に確認する。また、解析は GLMとMIXEDプロシジャを用い、解析結果の遣いについて検討する。 / f ノキーワード: 2斉I J 2期クロスオ‑/¥ーデザイン、持ち越し効果交互作用、最小二乗平均、 GLM、MIXED 1 3 7 /

138.

[beta]

/
;
;
バ
ペ
ザ
仁

、

̲
"
̲
̲
f
)
Li

/

I
I
良品ふんム…ι " '~舵I
2斉I
J
2期クロスオーバーデザイン
「時期」と区別しやすくするため、「シー
ケンス J
ではなく「グループJ
と表記

時期

〆"

rGL

2

Y
i
j
k
i
番目の区北二三J
(
i
=
1，
2
)
j
番目の限験者 IU=1，
2，
…
，n
)下
k番目の時期 (
k
=
1，
2
)
主

¥

i久

グループに無作為に部り
つけられる

~

I'

で
l
L
'
l
ι‑
ー一ー‑

I
ぬ日ー飴………

~~Òl~I

クロスオーバーデザインの混合モデル
. 本稿で取り扱う解析モテデ、川このモデルに交互作用項はありません l

Y
i
j
「}
p

杢

一Y
抗:
ii !
3
0
)
?
生了プの固定効果 (
i
=
1，
2
)

‑b
i
j
:i
番目のグループ、 j
番目の被験者の変量効果
• b;j~ N(O，
σ
b2
)
σJ被験者間分散
一π
k
:k
番目の時期の固定効果 (k=1，
2
)
‑tdM):L
番目のク、ループ、 k
番目の時期に対する薬剤の固

定効果(d
(
i，
k
)
=
T
，R)

一例 d
(
l，
l
)
=
T

‑ Eリk
'被験者内の誤差
• E;jk~N(O，σ/)

σJ:被験者内分散

138

139.

1 5 い主主:ぷ.ぷY T ? ?海0 ，持ち越し効果とその差異 ‑持ち越し効果 f ークロスオーバーデザインの潜在的な脆弱性 1つ前の時点の薬剤の効果 ‑問題となるのは、持ち越し効果が同じ持ち越し効果が異なる持ち越し効果が薬剤によって三% t ζ 異り、交互作用が存在する場合ピ1 Iて~ /~ 薬斉 I~ ~/ T e s l . . . . Reference ! 鈷怯供給 … … 一一 2 時期 γ : ケ~~ 3要因の組合せと観測の有無モデル ① クロスオ‑/¥ーデザインでは要因の組合せが全てそろっていない ‑ 3つの要因の 8つの組合せの内、 4つの組合せのみが観測される。解析モデル①には、交互作用項が存在しない <グループ 1 > . 戸 ‑ ‑ へ、 <グルプ2 > . ，・ . ‑ ‑‑ r 内正期時グループ間差があるときにあたかも薬剤時期の交互作用が存在するかのように見える 139 、口、ム「うど l ' f~J 〆 ‑ ‑ ‑ 、 2 時期 ¥ 一 ‑

140.

[beta]

一

ふ
い
ι
ω
ふA
崎
I
ギ
手
J
I
与
よ
i
一
I
ヲ
=
勾
吋
i
ら
‑
4
2
吟
必
b
吟
‑
や
h
ん
…
… ‑十叩 zI
l

4

手
.
1
円
1
1
円

ν

一‑……:………問向向由一…;んム…ん
一
ム
…
…
一
…
一
白
一
一
…
一
一
…
一
…
……一一

可
寸
可
寸
?
つ
寸
寸
寸
寸
.
下

ノ

ノ

3要因の組合せと観測の有無モデル②
/

‑グループ間差がなく、薬剤・時期の交互作用項が存在

する解析モデルを想定してみる
ー全要因の組合せを視覚化すると・・..
<クループ 1
>

ぺ

3三三三~
T 時期

2

<クループ 2
>
ノ"
，
，
‑"

"

骨観測される Test
企観測される R巴f
巴「巴 n
ce
U

観測されないT巴s
t

}観 ;~[J されない Refer巴 nc巴

畠E"‑‑̲̲̲
.... ・
唱

一
一
一
一
一
T 時期

グループ間差なし

l

ノ

2

2副I
2

￨鉱幻+縫い……

3要因の組合せと観測の有無モデル③
グループ間差も、薬剤・時期の交互作用項も存在するかもしれない
ーもし 3要因全ての組合せが観測されていれば、主効果と交
互作用を両方とも推定できたで、しよう
<グループ 1
>

コ

<グループ 2
>

.
、
r
‑
‑
̲

i

T 時期

ー観測される Test
観測される Referenc巴

A

M 観測されない T
e
s
t
叫観測されない Reference

観測されるポイン卜の推

定値!立、モデル①とモデ
ル②と同じ

2

8

1
4
0

141.

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

142.

1 1 I 子会主……ーム亙自I 2 効果の混在を踏まえた解釈 ‑観測される組合せが限られるため、ーモデル①と②のどちらの解析モデルでも推定可能一つまり、どちらの効果が存在したとしても、もう一方の解析モデルを当てはめることができてしまう・ただし、 GLMでは交互作用のないモデル①のみ※ 1 .解釈無作為化によりグループ間の差はないことが仮定されるのであれば、変数 Groupが有意で、ある場合には持ち越し効果の差異が存在していると考えられる。 f ・ただし、無作為化が十分でない場合にはこの解釈はできない。来ユ GlMでは被駿者を MOOEl ステトメント!こ吉めると、ゲルプ白因子も連動してモデルに吉まれてしまうため ι 鉱ー飴……‑ 時期、薬剤と交互作用の混在 ‑変数 Period 1 1 2 6 1 2 I 〆" / 一時期と薬剤・グループの交互作用が混在一無作為化を前提として、グループが異なると薬剤問差が異なることはないことが仮定されるのであれば、時期の効果として考えられる・そもそもグループの主効果がないことを仮定しているので、それを含む交互作用も存在しないノ ‑変数Treatment ‑薬剤と時期・グループの交互作用が混在一同様に、薬剤の効果として考える 1 2 142

143.

I 一五千5 5 i 1 5 1 1 1 ふI弘行可.ヨ舵￨ GLMによるクロスオーバーデザインの解析 proc glm dョt昌二 Crossoverl; class Subject Group Period Treatment; model LnAUC = GrouD Subiect(Group) Period Treatment / 553; rョndom Subiect(Group) / te5t quit; CLASSステートメント質的変数として扱う因子を指定 MODELステートメント:目的変数と説明変数(因子)を指定 SS3オプション Type3の平方和を計算 RANDOMステートメント:変量効果として扱う因子を指定 TESTオプション適切な誤差を用いた検定結果が算出される GLMプロシジャでは、全ての因子が固定効果であることを想定してモデルを 1 当てはめ、事後的に変量効果を考慮している I111子治….戸川川片手 z自~ GLMl 混合モデルの解析結果便 / RANDOMステートメント 1 ‑ ‑ ‑ ‑ ‑ の丁目Tオプションによ￨混合モデる解析結果 JL 蒜おら仮説横定 T y p e1 I 1 自由度要因 G r o u p 平方和 2 . 0 2 0 3 2 6 又1 E r r o r E r r o r‑M S ( S u b j e c t ( G r o u p ) 要因 S u b je c t( G r o u p ) P e r j o d T r e a t m e n t E r r o r .M S( E r r o r ) 1 8 1 4 3 r' 「

144.

/ τ 二万、ィぷ ! 川いよt J r l /v い、，3 1 7 1 '‑一一一一ー ¥ことるi ￨ぬユ+繕禽………… ーマげ~~ GLM:期待平均平方と被験者間分散 lMNDOMステ引ントによるアウトプット￨札口 … 要因 Type 1 1 1 期待平均平方 Group V(Jr(Error) ‑ 2 Var(SubJect( ω G r 叫 ou 叫 p))守 O(命 Gr 叫 ou 叩同 p) {h 山山￨5仰 ct(ωGrmm y ，肘ペ T 削{ い r) ‑2川叫悶川叩 t 。巾同 ) ωrou 叩p U 山附 b 山 J 仰 J 目 ec巾凹， y 如パ T 州吋 d 伽山o 川 1 L̲̲̲j期待平均平方を基に被験者間分散を求めト¥ E(MS(S 吋 ω( G r oψ ) ) )l =Var(Error)+2Var(SIl伊 ct(Grollp)) MS(S 岬ω( G r o l l p ) )= MS(Error)+2 Ms ( S 崎町t ( G r o u p) ) ‑M S ( E r r o r ) 被験者間分散:。;= t 2 r J ; 0 . 8 1 1 2 2 0 9 1‑0 . 0 4 8 4 9 5 2 8 0 . 3 8 1 3 6 2 8 1 5= . : / ι 2 ー I I 15 I ￨鉱幻ザー織的府…… T W f h 2 6 1 2 ] 最小二乗平均とその差 ‑最小二乗平均一薬剤ごとの、 2時点の期待値の平均・グ、ループの因子が有意で、あった場合、一時期によって薬剤間差が異なるー今時期ごとの薬剤間差と最小二乗平均の差に軍離が示唆される T 時期 1 4 4 1 6

145.

‑ ‑ …山… 叫...創2 c ̲ t-ß~ーザー総会~岬:Jllll均V附V GLM:最小二乗平均の差 … 1 ￨却する 1 百二五 s‑ent/( pd工 ff=control(pR'D cl alpha=O.l; LSMEANSステートメン卜:最小二乗平均算出 PDIFF=オプション最小二乗平均の群間差の算出 CLオプション信頼区間の算出果モデルを基に最小二乗平均を求めているため、被験者間分散が考慮されていな L 、 L n Y の量小 2 T r e a t m e n t T 巴最小二乗平均の差 ( T e s t‑R e f e r e n c e) 9 0 信頼限界乗平均 40 7 7 6 7 3 35 1 6 0 3 2 R 34 3 0 6 4 3 36 0 1 4 2 0 均限界j/の---同---寸 9 90%1~*ß [21; ïß9 0%信頼区間効果 T r e a t m c n t に対する畳小 2乗 e 絹手 a j 2 乎均の差 o561641 L S M e a n( 1 ). L S M e a n( j ) 0)F i ' I~ 時 9 C 信 o682399 o440883 ~~ ι I S A S 吟 ; ん.ι‑γmI . : : I : MIXEDプロシジャによる指定その 1 ぜ〆 proc m工xed dataニ Crossoverl; class Subject Group Per工od Treatment; model LnY = Group Per工od Treatment; random S由 u 山 1 bi 沌e口 ct(Group)υJ 民斗一‑一‑‑イイ lsmeans Treatment / ‑ ‑ ‑ 一一 ‑ 一一一一、 " " " j d工 ff control('R') cl alpha=O.l; run; ゼ」士 CLASSステートメント質的変数として扱う因子を指定 MODELステートメント目的変数と説明変数(因子)を指定 RANDOMステートメント変量効果として扱う因子が指定 GLMプロシジャと異なり、 MODELステートメントに変量効果 ( S u b j e c t ( G r o u p )) となる因子が含まれない / 1 8 1 4 5

146.

[beta]

)
<

Isコ
t
‑
i
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鋪
凶
胤
ザ

:

1下‑三三三三

ト-繕曾魯ふ刊:鴻f11l書抑肺m
F
叩
4列拍恥""坤切抑
ω-ψ~
U 寸た‑川

:夜間 7

グ

介

ι1
己

γ

・~'j三塁‘・

γ

MIXED:分散成分と固定効果
共封散ハラメータ推定値

被験者間分散 i

t
i
i
Z
F
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叫))‑‑0吋0

ト」

d
;被験者内分散

国定効果ゐ T
y
p
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効果

分子の自由民/

P
r>F

F値

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100
0 0︿

2 56
5

9B
10
5
4

GLMでの混合モデル
の結果と一致している I

被験者間分散が直接推定され、 GLMでの

I

手計算の結果と一致している
1
9

Iωユザ喰問一一一一ケ[ij]~
被験者間分散も考 :¥
慮され、 GLMの信頼 I¥
区間よりも広くなって h1
いる
けj

MIXED:最小二乗平均の差
置小 2量平均
効果

T
r
e
a
t
m
e
n
t

T
r
e
a
t
m
e
n
t R
T
r
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a
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m
e
n
t T

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4
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0
7
7
7
3
.
5
1
6
0

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r>I
t
l アルファ

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0
.
1
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6
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01
4
6
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1
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1
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2
J
.8
1

2
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.
9
8

<0001
<0001

01
0
.
1

量 小 2量平均の差
効果

T
r
e
a
t
m
e
n
t

T
r
e
a
t
m
e
n
t

T
r
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m
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n
t T

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慣準誤差

自由度

t値

P
r >I
t
l

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5
6
1
6

006964

1
8

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下限

上限

アルファ

o1

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効果

T
r
e
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n
t

T
r
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m
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n
t

T
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t
m
e
n
t T

GLMの信頼区間と一致している
2
0

1
4
6

ごψ17

tしし、

147.

[beta]

臨罷麗器盟盤盟瞳暗闇韓国
GLM:負の被験者間分散 I ?
• E
r
r
o
rの平均平方よりも Subject(Group)の平均平方が

小さいデータを解木正すると、
一計算式の構造上、被験者間
分散の推定値はマイナス

‑
，
‑
，
̲
，
1
4
，s
(
s
抑
， 制(
G
r
o
l
ψ)
)
‑
M
S
(
E
r
r
町)
υ

2

ゐ

I‑0.4=工ヲニニ
MS(Subject(Group)}

3600000
1800000
115200000

E
r
r
o
r
. MS(Error)

y/
プ
値

平方品

自由度
SubJect(Group)
Period
Treatment
8

平均平

I odfiOOOO

I0.36

1800000
1
1
5 200000

14
4
9
21
6

P
r >F
0
.
9
1
5
1
o
.2645
<
.
0
0
0
1

10.000000

2
1

I
I
特科伝説.当日却iE
I
r

MIXED:RANDOMステートメントによる被験者間分散
共分散"ラメータ推定値

RANDOMステートメント

によって推定される共分
散パラメータの推定憶
約
の下限はo

GLMと異なる
固定効果の T
y
p
e3様定

効果

分干の自由度

分母由自由度

Group
P
e
ri
o
d
Treatme円t

class G工oup Subject Pe工iod Treatment;
※2
modeユ LnAUC = Group Period Treatment ;
random Subject(G工oup);
run;
※ 1 PROCMIXEDステートメント!こ NQBQUNDオプンヨンを付与することで、負回分散を許容できるように怠る
※ 2 本橋では、 GlMと由比較を容易にするため、 S
a
t
t
e
r
t
h
w
a
i
t
e
などの自由度調整方法 l
主取り級わない。

1
4
7

22

148.

ーし l 今川正γ ホ ML F m v I ふ I 一千S 今一 … ーー … ィペワv可日2 8 1 2 I MIXED:周辺モデル (CS構造) 九 =μ +Y+ k+Td(l.k)+ε i J[ 止 i 混合モデルの変量効果は誤差を一つの誤差としてまとめると、被験者ご E j j k との誤差は次のように表されるロ } M V N [ [ m γ σ町 1 ! ? i F m f 了く被験者を変量効果とした前出の混合モデルと、上の周辺モデル (CompoundSymmetry構造)は、同等なモデル(菅波，五所 ( 2 0 0 2 ) ) ただし、周辺モデルでは、 r 01J 1こ負の値も許容する。 REPEAT印ステートメントを用いて周辺モデルを当てはめる 2 3 |ω~fg#r!ぃ…一川勺却D MIXED:REPEATEDステートメントによる周辺モデル共分散パラメ一世推定値固定効果の T y p e3検定効果分干の自由度分母の自由度 G r o u p P e r i o d T r e a t m c n t repeated / subコect=Subject(Group) type=cs; ‑ ー一一 (Mueller‑Cohrs(2006)より) SU剖 ECT=:この因子の水準ごとに誤差の相関構造が構成される TYPE=CS:誤差の相関構造を CompoundSymmetryと指定 1 4 8

149.

れドバー丈r / : ‑ ; ソ ? イク 1 ぷι 主主ぷムムI 二ぷゲ匂 γ マ甜m I まとめ ‑変数 Group!こ混在する主効果と交互作用の効果一無作為化によりグループの効果は存在しないと仮定し、持ち越し効果の差異ととらえた ‑最小二乗平均 1R eferenceの最小二乗平均 T 時期持ち越し効果の差異が存在するときには、時期ごとの群間差と事離することを視覚的に確認した・負の被験者間分散(負の共分散) ‑ MIXEDプロシジャでは REPEATEDステートメントを用いることにより、負の共分散を扱うことができるようになった 2S I S A S:J.‑"f‑ぬふI ….モケ‑に舗1 J r 参考文献岸本淳司 (1996)，PROCMIXED入門， SUG卜J'96論文集， 179‑197 菅波秀規，五所正彦 (2002)，MIXEDプロシジャを用いた反復測定データの解析，日本 SASユーザー会総会および研究発表会論文集， 149‑158 高橋行雄，芳賀敏郎，大橋靖雄 (1989 ，) SASによる実験データの解析，東京大学出版会松山裕，山口拓洋 (2001)，医学統計のための線形混合モデル，サイエンテイスト社吉村功 (1987)，毒性・薬効データの統計解析，サイエンティスト社 • Z a i z a iLu(2006 ，) EstimateCarryoverE f f e c ti nC l i n i c a lT r i a lCrossov巴「 Designs，PharmaSUG2006 JochenMueller‑Cohrs(2006 ，) Analysisofincompletetwo‑period crossovert r i a l swithSASPROCMIXED，PhUSE2006 • ，) SAS/STAT~ 9.22Us巴r ' sGuide SASI n s t i t u t eI n c . ( 2 0 1 0 26 149

150.

l S A S‑ a .ふーんよみγ1門♂2 自2 I . : : I . ‑ . V . . 〆がん臨床試験における腫蕩縮小効果の検討に有用なグラフの作成 ‑SGPLOTプロシジャの最新機能を活用‑ 0魚住龍史 1.2* 浜田知久馬 1 1東京理科大学大学院工学研究科経営工学専攻 2 日本化薬株式会社医薬データセンター Drawingt h eu s e f u lgraphsf o rt h etumorshrinkage assessmenti ncancerc l i n i c a lt r i a l s ‑ I n n o v a t i v euseso fnewf e a t u r e si nPROCSGPLOT R y u j iUozumi1.2* andChikumaHamada1 1D epartmento fManagementScience，TokyoU n i v e r s i t yo fScience L td 2C l i n i c a lDataManagementandB i o s t a t i s t i c s，NipponKayakuCO.，食 e 1 l 1a i l :r y u j i . u o z u m i @ n i p p o n k a y a k u . c o . j p I千尚子一 … … 一崎 2 小川.創~ 要旨: V9.3カ1らSG( S t a t i s t i c a lQ r e i ̲ p h i 旦邑)P rocedures に新たに追加された機能を用いて，腫蕩縮小効果の検討に有用なグラフを作成するプログラム及び出力結果を紹介する ~ f キーワード:StatisticalGraphics;SGPLOT;ResponseRate; W a t e r f a I I ;SGANNO;Time‑to‑event;Cancer; C l i n i c a lT r i a l s 本発表における SASプログラムの詳細は Webページに公開しております 1 5 1

151.

i c s )P r o c e d u r e s SG( S t a t i s t i c a lGra h 砂 ‑ 2次元プロットを l枚に重ねて描くヲ k SGPLOT 亡 SGPANEL n / 指定した分類変数の水準に基づ、き複数のグラフをパネル状に表示砂 ‑ SGSCATTER .複数の散布図を並べて l 枚に描くヲ貨 SGRENDER GraohT e m o l a t eLanguage(GTL)でより詳細な設定を加えたグラフの作成 ‑ 砂 L~TE_STプロシジャによる ODS統計グラフの出力よりも見栄えの良い Kaplan‑Meierプロットを作成昨今 SGRENDER プロシジャによる Kaplan‑Meier プロットの作成 F3‑ E﹂一・主0 ‑ 。 ‑‑"，言"・" 叫 ' : O J 。。号。剛 1 ( . ( J o 1 5 0 ( 訓C 2000 2!(Q U・ V ・"I'I ce". ，. d 酬川.，~ 日目喝"，..，: C~ ~.. 38 ・， " " 1 1 2 11 I D ・怠， 1 5 2 健 h :1151 吋一崎 @ : i 06 金市 2 . E ]¥ るh w 5 ゐ﹄皿順弘 E、。 ' < 1 を( 9 5 、(1)‑ l '‑ f 1 1 " l1 9 防丞叩丁目一陣 T一 YEEA 幽 E﹂一一 YL r l ‑ 。。SGRENDER

152.

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

153.

l喪効郡吉田プロット￨被験者ごとの最大の腫蕩縮小割合￨一覧表 E亘彊・~亙圏直亘亘，奏効被験者数奏効割合 (95%信頼区間) FREQt‑4 6 . 1 5[ 3 3 . 7 0t o5 8 . 9 6 ] J .奏効郵宮司ブロノト ARMステートメントによるプロットの作成 SASによる奏効割合(%)[ 9 5 % C I lのプロット邑官民b冨E主計五回 Eヨ p r o cs g p l o td a t a =R e s p o n s e R a t e ; 主並笠豆笠旦 c a t e2 :o rv=GrouDr モs Donse=ResponseRate /l i m i t l o w e r = L o w e rl i m i t u p p e r = U p p e r ; x a x i sd i s p l a y = ( n o l a b e ln o t i c k s ) ; % ) "v a l u e s = ( Ot o1 0 0by1 0 ) ; y a x i sl a b e l = " R e s p o n s eR a t e( r u n ; 何回剖 MWm 今置温孟茸霊~彊E 副総 4耶・・守己悦司守記'WASZ ・き; i nn ω MNMU由回︒︒白出出・・ 4 aa';'''AZ6est aa'z‑BS a デーヲセット ResponscRatc:サンプルデーヲ 4 6 . 1 5[ 3 3 . 7 0t o5 8 . 9 6 ] ョ 1 5 4

154.

， ~~ l !; l f e lプ1 1 /プロッf 戸︑ OD n V且 U m a ' H C o T pb ︑t n r ‑ ‑oe ‑rJ pa e ‑ tr OE l i pu pavi ハi L 3 u ‑ r ODo γム VU ハU ハU I hun γドム庁腫場縮小効果(%) 目前百官宵z ・席 : I i r n : ヨ ︒ W a t e r f a l lプロットの概要 E車問TÙI空軍!~~~竃圃 E墨~.Jll[I~=，.聖!f::f~ 1 .被験者ごとに最大の腫霧縮小割合を求めるハU ハU l 2 .最支の腫霜縮小割合の)1頂!こ被験者を並べ替える 3 .横軸:並示替支だ設の被験者，縦軸:最大の腫蕩縮小割合をプロット 4 .00/0から最大縮小割合まで垂直線を延ばす ~ ヱI l ' t l f e ポ"，フロ' Y f . 人 I W a t e r f a l l ヲロット作成プログラム ‑111 ￨グループごとI 色を家Bi出力 procs g p l o td a t a = w a t e r f a l ln o a u t o l e g e n d ; ~U~ff ，， .m~n~ ， ~ /response=TumorChangebarwidth=0.95 t r a n s p a r e n c y = O. 5name='RECIS T ' Eouo=RECISIgrouporder=ascending E!..'F.n'吉宮間Iii~厩l:置 x a x i sd i s p l a y = ( n o v a l田 sn o l a b e ln o t i c k s ) ; % ) 'values=(‑100t o100by2 0 ) ; y a x i sl a b e l = ' C h a n g efromB a s e l i n e( keylegend'RECIST '/p o s i t i o n = t o p r i g h t l o c a t i o n = i n s i d e down=4noborder r u n ; データセット WATERFALL:サンプルデータ 155

155.

/ SGPLOT プロシジャによる W a t e r f a l l プロット 2 .m l 削/ a l lプロツ介 JCorr， øl t: t包 r~s;;onse b' l RξCi~T L iP a " ' Ua I開叩担問 byRECIST r . :Stab lt :d i st :i l. s eb. ，REC1ST Vヨロヒ i v，" d i日 0"0 byRECIST 。冊。玄 4Q ，どち、多いほど腫霧縮小効果が大きい c o 20 。 c 。 n 門。 E 。・ 1 。 L 」 C 凶 ' ニ J E '‑‑44M0 a V4 《ーで ? 一ーーーーーーー一一一一一』ー ‑日 i ‑60 ‑ 1凶2・ 2叫 1 1 ， (I : f a l lプロ'//‑ SGPLOT プロシジャによる Waterfallプロット作成時の注意点。Waterfallチャート作成のためのステートメント句~ 】 1 0 0 0 p r o cs g p l o td a t a w a t e r f a l lc a t e g o r y = o r d e r response=TumorChange /colorgroup=RECIST r u n ; 寸 ' 00‑ 1 5 6 -且司&:.f.i立湾~ifm市~~・

156.

9 W a t e r f a l lチャートの使用例プロ : Y f 1 .H i l l e r ( a l l WATERFALL ステートメントにより作成企業の利益目標までの改善活動とギャップ。 '"岱差異分析 E万弓 1 0 2 0 ， . 句、， . . 弘、点 : . .)(.....・4 ‑ . r ̲ ‑m 薦問問制限冨 . ̲ " " " .~. a 'n. 守ゃ J お霧器薬 i 冒一 100 市 i :1>"、らや，..、， 3 G e ・・ A ι ? ぞ週刊東洋経済 2 0 1 2年 6月9日号 5 7 ‑ 5 8 . 2 .J I i 斑r f a l l 7 . ロット SGPLOT プロシジャによる W a t e r f a l l プロットでアレンジさせたい内容 1 ( 珂悶 I~ ~O ，、目、，最大の腫蕩縮小割合 <0の被験者数 (割合)を出力させ，プロット上に対象データを示す矢印を加える 4 同 = 20 @ < ' 凶句 [Il c c o 0 ~ ~ E ‑ 2 0 司明日 1 U i l l 1 ょ u ‑ 4 0 ~ ‑ H I J ‑ 1而】 1 5 7

157.

[beta]

2
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r
(
"
f
Iプロット

SGPLOTプロシジャにより作成したい Waterfallプロット
1!
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(，"‑巴 a
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20%未満であるが，
新病変が観察

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‑
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‑30%未満で、あるが，
奏効が続かず

‑1

2
，m
a
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u
uプロット

SGPLOT
プロシジャにおける矢印を描くステートメント

。HIGHLOW

ι x

~x
158

u

。VECTOR

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l
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v= <orx=>
/t
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相浦

x ι x

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yongm=
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u
n
;

158.

[beta]

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l
lプロット

VECTORステートメントによる矢印の作成
1
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HIGHLOWステートメントによる矢印の作成
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11

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，~ highlowhigh=xrnaxlow=xrniny=yrnax
い/type=Iinelineattrs=(color=blackthickness=3px)
0

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i
g
h
c
ap=barbedarrowIowcap=barbedarrow

<
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.
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y
)

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1x軸 ory軸!こ平行

咽!な直線の描写

159

(high
，
y
)

159.

[beta]

，

2
.
1
11
1凹 :
(
t
u
lプロット

SGPLOTプロシジャの限界
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r
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group=RECIST
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b
l
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c
k
)
r
u
n
;

。HIGHLOWステートメントも同様に
重ね合わせることができない
ログ

ERROR:互換性がないプロットまたは
チャートを重ね合わせようとしています

SGANNOオプションにおける DRAWINGSPACE

.
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t
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160.

[beta]

ANNOTATEで矢印を作成するデータセットを作成
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lプロ '
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'"巾叫同咽 cn 羽町 H I:.t; I~!

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"
¥
‑
ヘ
1
ALLPERCENT";
y1space=可
x1=33:v1=51:x2=100:v2=51;
府開置理曹胃宵胃開
o
u
t
p
u
t
;

ー
!
∞

ANNOTATEでテキストを作成するデータセットを作成
・

巴ωli~h:t~ 1 2印調鴻1!J，
.
t REC
l
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討.
1同 叩 Of¥St
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yl=52%)

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え泣立準訟4

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x
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label="N=46/651
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%
)
"
.
‑園山 E
閥.iTIi胃謂R
outpuじ
r
u
n
;

・・

3四
ヨ

161

161.

ANNOTATEで、記号を作成するデータセットを作成 2 .m l l e r ( a l lブロ ' Y I ‑ ‑ 1 ( 匝1 80 60 40 主士ー ‑ " d a t aa n n o t a t e 3 ; s e tw a t e r f a l l ;wherea s t = l ; u s t i f y = "c e r " ; function="TEXT';j e nt x l s p a c e = " d a t a v a l u e " ;x l= o r d e r ; y l s p a c e = " d a t a v a l u e " ;y l=TumorChange; 三竺; l a b e l o u t p u t ; 直筆宣宜rn;:宜里冨 ‑E 20 F ~ 坦司 : : 。ヨ ~ ‑ 2 0 . t : ヨ」 o "~O ゐ 6 υ 8 0 ‑ ， ∞ SGANNO オプションにおける SGPLOT の作成 2 . 11 ' ( 11 ( ' / " ( 01 / ブロソf |1lHUl._~Uステートメント:参照線| procsgplotdata=waterfallnoautolegend~写anno=ann0; vbarく v b a rs t αt e m e n t > ; 邑留』肺~m需 ilni耐咽 refline‑ 3 020/axis=ylineattrs=(pattern=dash); run; 露寺お争 1 6 2

162.

[beta]

2
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f
t
，
叫，
1
/プL
J'
J
I
f
‑

SGPLOTプロシジャによる出力結果の比較
:
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GANNOによる出力
標準的な出力

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白

ヂ‘・~ <<"~崎~. m じ也、
凶自~，..・ ~y"~U~:

，
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.
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一
一

C

。最大の腫虜縮小割合く Oの被験者数(割合)を出力させ，
プロット上に対象データを示す矢印を加えた
。最大の腫虜縮小割合以外の評価項目(新病変，奏効期間)が
基準をみたさなかった被験者に記号を加えた(参照線も加えた)

3 複敵由イベント発現までの懇周司プロット

Waterfallプロットを 90度回転させたプロット
、、，.，~ .，~・、 E む ..
噌九;

，.::二、，..~

.
.
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ゴ
vze‑‑sr

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・

最大の腫虜縮小割合を生存時間
とした K
a
p
l
a
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M
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i
e
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プロット

163

163.

[beta]

複数のイベント発現までのプロット作成プログラム
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r
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cs
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p
l
o
tdata=l
Ime
v
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l
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w
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増悪までの時間

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‑
‑
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s
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a
t
t
e
rx=OSOy=order/
3有毒ヨ匝(IIJ】出1
面
目
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t
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rx=TTRy=order/
markerattrs=(symbol=DiamondFilledc
o
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g
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)
s
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rx=TTPOy=order/
m
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l
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dc
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l
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r
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b
l
，

r
u
n
;
ナー

3 複量生白イベント発現まで白期間由プロット

SGPLOT
プロシジャによる複数のイベント発現までの期間のプロット
奏効被験者のみを抽出してプロット
z

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f
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‑

HBARステートメント /SCATTER
ステートメントの組み合わせば
重ね合わせることができない

.

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.

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w

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Z切

164.

4まtめまとめ。SGProceduresによるグ、ラフ作成のオーバーピ、ユ一。V9.3から新たに追加された SGPLOTプロシジャのステートメントを用いたク、ラフの作成。SGPLOTプロシジャによって，重ね合わせることができないステートメントの組み合わせ。V9.3から使用可能となった SGANNOオプションによるグラフのアレンジ方法注意:どのグラフを用いるか，どのようなアレンジを行うかについては試験目的やがん腫によって異なるじ主要参考文献 2 . 3 . 4 . D e l w i c 1 1 eLD， S l a u g h t e rS J . U S I n t i l g e PROCSGPLOTf o rQ C u a i c kN H C i g : h ‑ Q S A u a S l i t yGIaphs.Proceedingsof SASG l o b a lForum‑ry， I n s t i t u t eI n c .， 2 0 0 9 .A v a i l a b l ea t h t t p : / / s u p p o r t品 s . c o m l r e s o u r c e s / p a p e r s / p r o c e e d i n g s 0 9 / 1 5ふ2 0 0 9 . p d f . HeathD . S e c r e t s o f t 1 1 eSGP r o c e d u r e s . P r o c A e e v d a i i n l a g b s l oft i l eSASGlobal NC:SASI n s t i t u t eI n c .， 2 0 0 9 .A v a i l a b l ea t Forum.Cary， h t t p : / / s u p p o r . ts a s .c o m / r e s o u r c e s / p a p e r s / p r o c e e d i n g s 0 9/ 3 2 4 ‑2009. p df . ， a N p h C i c sP r o c e d u r e HeathD.NowYouCanAnnotateYourS t a t i s t i c C a l a G r y r G I n r s a t p i t h u s t e ‑ P r o c e e d l I 1 8 5 0 f t h eSASG l o b a lForum‑‑SAS 2 0 11 .Av a i l a b l ea t s t i t u t eI n c .， . ts a s . c o m l r e s o u r c e s / p a p e r s / p r o c e e d i n g s1 1 1 2 7 7‑ 2 0I I . p d王 h t t p : / / s u p p o r SASI n s t i t u t eInc.SAS/GRAPH(R)9.2:GrapSh A T S e m I n p sl a t eL a n g u a 2 g 0 e 1 SecondE d i t i o n .Cary， NC， USA:SASI n s t i t u t eI n c .， 2010 R e f e r e n c e， 5 . 魚住龍史，浜 l e r 田プ知久馬作 SG 成( S S t a A t i S s t i c a lザ Gr 一 a p 総 h i c 会 s )P r o c e d u r e sによる k 1 9 a l 9 .a r トMe ロットのユ一論文集 2011， 185‑ 6 特集数字脳を鍛える.週刊東洋経済 2012， 6月9日号. 蝿 . .30 165

165.

! 山手 ' ! Y ‑ . a ムムムぷ:中一月三自rI 71IA 7" ' 1 1 S A Sによる生存時間解析の実務 / 張方紅グラクソ・スミスクライン(株)バイオメディカルデータサイエンス部 P r a c t i c eo fS u r v i v a lA n a l y s i ss i n gSAS FanghongZhang B i o m e d i c a lDataScienceDepartment， GlaxoSmithKlineK . K . 一一給一一 … .γ ‑ 要旨: SASによる生存時間解析の実務経験を共有する. データの要約・検定・推定の前提に注意し群間差の検定とハザード比の信頼区間に焦点を与える.複数に存在するプログラミング方法の聞の関係と使い勝手を紹介する. キーワード生存時間解析， L lFETESTプロシジャ，ログランク検定，ハザード、比 167 、

166.

[beta]

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一
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‑マァヤ2副2
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動機づけ:実務経験を共有

生存時間解析に報告が多い
・概念・本質
一浜田 (
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)，生存時間解析再入門「生存時間
解析のミステリーをひも解く」
〆

・学術
一平井・吉田・田崎 (
2009)，2つの生存時間の差に
対する同時信頼区間

.実務レベルの経験

HAS .::J.-..，-a~ ?;tf.i'17~/D;';-1~'i>-"，，/t>I";'
発表内容
‑仮想な臨床試験

・SASプログラミング
l
或相

‑まとめ

168

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1
2

167.

I 言語以転手房長み副賞￨仮想な臨床試験・主要目的:治験薬群である T+C併用療法と対照薬群である C単独療法とで全生存期間 (OSO v e r a l lSurvival)を比較する・主要評価項目:全生存期間 I ミミミミ! I三ぷふいl1li三川‑三弧ml r 竺川 ‑ ♂;ふ山‑主主三￨川反応さ ~ z a :; 解析方法 1 . 累積生存曲線，生存期間中央値の推定は Kaplan‑Meier 法を用いて行い、 Greenwood の公式を用いて 95%信頼区間を求める 2 . 群問比較には施設以外の割付調整因子を層とした層別ログランク検定を用いる 3 . 治療効果の推定値として、 Coxの比例ハザ、ードモテ、ルを用いて群聞の治療効果のハザード比とその 95%信頼区間を求める JCOGプロトコールマニュア jレv e r s i o n2 . 0 169

168.

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169.

監醤欝盟離覇軍輯輔麟輔レポート結果・主要評価項目である 08の中央値は T+C併用群で 1 2 . 8ヵ月、 C単独群で 8 . 1ヵ月 (HR=0.57，95%CI:0. 40 ‑ 0 . 8 3，p=0.0026)と有意な延長を示した HR:HazardR a t i o C I :ConfidenceI n t e r v a l ~i.~ ￨経常信栴 : 号機同D 解析段階と前提解析段階内容前提生存関数を Kaplan‑Meier ノン F ¥ラメトリック j 去であり，前提が必要分布の記述法で推定し，プロッ卜する要約推定された生存曲線からなし中央値を求める検定群間で生存関数の遣いがあるかを検定する推定 1¥ザード、比を推定する 171 去，ノン 1¥ラメトリック j 生存関数が群間で交差していないセミ 1¥ラメトリック j 去，比例ハザード性

170.

1 1 与怖型民i N i l ‑ l wi 1 1 : 三 ! B : : 5 2 6 1 2 I ログランク検定の帰無仮説 o s ・両群のの中央値が等しいという仮説に対する検定→× 1という仮説に対する検・両群のハザード比 = 定→× ・両群の生存関数が等しいという仮説に対する検定→ O ! 明 I I 持品. . ぷ~"，，"'，r.1~b~~ 竺空!?(126tl 中央値・ハザード比・ P値 C T+C N=58 Median(95%C I ) HR(95%C I ) N=57 5.6(~~I)_一五主 (2.8 ， 5.7) ，0 . 6 1( 0 . 3 7，1 . 0 0 ) ) (Cox) ー Two‑sidedp‑value 一一 ‑ ‑ : : : ‑ ‑ ‑ ‑ 0.0315 (Log‑rankt e s t ) C Io fHRとp値の結果と一致しない ‑前提が異なる・手法が対応していなし、:WaldV5Score 172

171.

I ふーんーャ J 一戸却w I ここまでの結論 .ログランク検定は両群の生存関数が等しいと〆いう仮説に対する検定 .中央値・ハザード比・口グランク検定はそれぞれ前提が異なる，方法が対応していない場合が多い f ￨一一治 … … … 灯、冷2前2 I ログランク検定:概念・記号口グランク ( I o g ‑ r a n k )検定は，生存曲線の差を、ある時点ではなく観察期間全体を通じて比較し検定できる方法です. X2‑(O‑E)2 V O‑Eスコア統計量 V :O‑Eの分散 0:治験薬群における観察死亡数 .E治験薬群における期待死亡数 173

172.

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

173.

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

174.

.場経伝:桜子長当.ぷ戸! : 1 1 d j 2 6 1 2 I 層別ログランク検定 :GROUPオプション PROCL 1FETEST STRATA層別変数 IGROUP=治療群変数， RUN 2 1FETEST PROCL STRATA治療群変数; BY層別変数， RUN: 大橋・浜田 (1995)，p99‑100 2つの方法で閉じ結果 SAS9 . 1GROUPオフションが便利になった明 I I 長十伝子I 雨戸ぶいて戸却r n I ログランク検定:片側 1 . ログランク検定は両側しかない 2 . 解決方法:ロクランク検定に対応する漸近正規分布に従う Z統計量を利用 Z‑2 二互 5 ‑ O‑E:スコア統計量 V :O‑Eの分散 1 7 6

175.

ιI l 三将 ι ミ点詩 ; = 戸ミ廷手吟 ‑ 会ぷ ‑ マ三一一 ? 三弘ログランク検定:片側 odso u t p u tHomStats=stats/ *O‑E スコア統計量V LogHomCov=cov;/*(V:0・Eの分散)*/ p r o cl i f e t e s t ; s t r a t a治療群変数; r u n ; 11==台一一一一二川ログランク検定:まとめ層なし PROCL lFETEST STRATA治療群変数， RUN 層あり PROCL lFETEST: STRATA層別変数 IGROUP=治療群変数， RUN: 両側スコア O‑Eとその分散 Vをデータセットに落とし， Zを計算 odso u t p u tHomStats=statsLogHomCov=cov; 片側層なし lFETEST: PROCL STRATA治療群変数; RUN; 層あり PROCL lFETEST: STRATA層別変数IGROUP=治療群変数; RUN: 1 7 7 wrz闘~

176.

I a 2 0 1 I ' " f i o 1 : 5 i = s d 会 … … 府知ノ¥ザード比 1 .C o x ; 去， 2 .P e t o 5 去 3 .P i k e ; 去， 4 .Mantel‑Haenszel法 I 鋪トトm m m … … … . 十2副2 I ノ¥ザード上ヒ:比例ハザード性を前提 λT( t )=e x p ( β ) λc ( t ) λ r .治験薬群におけるハザード λ c .対照薬群におけるハザード比例ハザード性が成り立っていれば，群間のリスクの違いを 1つのパラメータに要約することが可能となる. 178

177.

II平内ふーん.川明 ~~~ZOIZ' Cox法:部分尤度 h e x p ( β t x (i l ) L (β)=II J̲" ¥ J) つ2 ; ; : I叫(か，) y‑，，， C o l l e t tp . 10 7，( 3 . 2 8 )，x W = 1治験薬群， 0対照薬群 0 :治験薬群における総死亡数，n1jとn2)まリスク集合の大きさエル ( j ) 工=llog(と lcxp(βecJ) 10gL(β)= 二 βO‑21」￨均一ぉ………勺1m証 Cox法。 f (β)= 10gL( β) ハ β n2je x p ( β ) "‑'J=I n + n2je x p ( β ) 1 j ゃ =0‑) : ' " =0‑EIH1 EIH1:治験薬群における対立仮説の下での期待死亡数 1 7 9

178.

ぷ r . I ! やお三 … " … 均一 ^ ^ " 1 2 d J 2 I C o x 5 : 去:SAS β脱:最尤推定値 u(β'ML)=0 ， 0=EI H1 C l o fβ=βんIL士1 . 9 6 S E (βML) ClofHRニ e x p ( βML士1 . 9 6 S E (βML)) PROCPHREG; R L ; MODEL時間変数叫Tち切り変数‑，台療群変数I RUN; I sw・儲 … 片山一却1~ 'f Peto法 s : ，s の最尤推定の o n es t e p近似 β I ‑ O‑E 二 v 大橋・浜田(19 9 5 )， p . 9 1 ‑ 9 5 O‑ E:スコア統計量 V :O‑E の分散 0 :治験薬群における観察死亡数， E:治験薬群における期待死亡数 1 8 0

179.

I I ぷι 吟房長.ぷ号.だ ? ? : ! ? ? 2 6 1 2 1 P e t o 5 . 去:SAS 四月)ニふ叶ヂザ) R= o d so u t p u tH o m S t a t s = s t a t sL o g H o m C o v = c o v ; PROCL lFETEST: RUN; . 一一齢 … P i k e 5 : 去 r z 友二件日 ) 吋二 f o ーイg o l 仕± l 9 6 r L ) ' J 181

180.

￨おふ十内幸一一 … … ..グ~I 叫 ( 阿世士 1 .正L J R= 96 SAS プログラミング計算対象 dso u t p u tcensoredsummary=events; 。 oPROC L lFETEST;RUN; 0・E odso u t p u tHomStats=stats; lFETEST;RUN; PROCL E E = O ‑ ( O ‑ E ) IS胤}手強…~抑制知 : 却 [ r J I 或 * J 目，巳，、，じ，、 ‑ ログランク検定(層別あ切なし):SAS9 . 1以降は直接に出力でき便利になった. J、ザード比 : Cox法しか直接に出力できなく不便のまま J、ザード比に対して，方法論の研究と比較も不十分 182

181.

ゐミ [1 ← ι 存会ムI ム . ぷタD まとめ・中央値・ハザード比・ログランク検定の P値はそれぞれ前提が異なる，対応していない・L 1FETESTプロシジャ STRATA文は使い勝手がよい・ハザード比に対する方法論の比較研究が必要 ‑大橋靖雄・浜田知久馬 (1995)，生存時間解析 SASによる生物統計東京大学出版会. ・浜田知久馬 ( 2 0 1 1)，生存時間解析再入門「生存時間解析のミステリーをひも解く J . 日本SASユーザー会論文集， 3 ‑ 4 3 . .平井健太・吉田祐樹・田崎武信 (2009)，2つの生存時間の差に対する同時信頼区間.日本SASユーザー会論文集， 127‑ 1 5 1 . e r s i o n2 . 0 . • JCOG(2008)JCOGプロトコールマニユア jレv h t t O : / / W W W . I c o Q . I o / d o c t o r / t o o l / 1 4 20.odf(2012.6アクセス) • ASCO2012演題速報 h t t o : ! / w w w . aトcance. rnet ! ai /a sco/201 2 / r e o or t /LBA3500 L(2012.6アクセス) 183

182.

:~Ii'#必………姐[fJ 参考文献 ( 2 / 2 ) • B e r r yG.，K i t c h i nR .M.andMockP .A .( 1 9 9 1 ) :A comparisono ftwos i m p l ehazardr a t i o e s t i m a t o r sbasedont h el o g r a n kt e s . tS t a t i s t i c s . l10，749‑755 i nMedicine，Vo o d e l l i n gS u r v i v a lDatai n • C o l l e t tD .( 1 9 9 4 )，M MedicalResearch.Chapman& H a l l :London. • SatoT .(1992)L e t t e r st ot h ee d i t o r ，S t a t i s t i c si n Medicine，p .847‑848 1FETEST • SAS/STAT@9 . 1U s e r ' sGuideTheL Procedure 184

183.

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

184.

[beta]

1)テストデータ

(ADSLと ADAE)

本稿では、投与群が 2群(プラセボ群と XXXIOmg群)の並行群問比較試験を想定し、投与群聞の有害事象
発現のプロファイルを比較する集計表・グラフを作成する。上述したように、テストデータとして CDISCの
ADaM形式のデータセットを用いる。 CDISCとは、製薬業界における様々な標準化を推進している団体であ

り、全体の概要等についてはここでは劃愛するが、解析用データの標準形式である ADaMで規定されている
主な内容を以下に示す。
‑データセット名は fADJ から始まる。変数についても細かし、命名規則が存在する。
.ADaMでは、 ADSL、BDS、ADAE、ADTTEの 4つの構造及びそれらのメタデータの仕様が規定されてい

る(他のデータセットについては明示的に定められてはいなしつ。
上述した 4つのデータセットの内容を以下にまとめる。
積類

概要

AOSL

被験者情報を格納している。被験者ごとに iレコードを持つ。

BOS

基本的な AOaMのデータセットの構造として定義され、臨床検査項目等の解析項目とそれらの結果を
縦方向に格納する。解析項目・時点で lレコードを持つ。

AOAE

有害事象の情報を格納している。事象ごとに iレコード・を持つ。 BOSの構造には準拠していない。

AOTTE

生存時間解析用の情報を格納している。基本的には被験者ごとに lレコードを持つ。 BOSの構造に従
ったデータセットとしてリリースされている(イベントが l度しか発生せず、結果の 2値データが変
数 AVALに格納されている場合)。
表1.1ADaMデータセットの概要

本稿で使用する ADSLと ADAEのデータ及び仕様書の一部を下表に示す。データセットの仕様書については、
ADaMで規定されている V
a
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b
l
eMetadata (データセットの変数情報に関する定義書)の形式で提示する(変

数 AETERMの値は日本語で格納されている)。

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eMetadata (変数情報)

データセット(一部抜粋)
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1
8
6

185.

[beta]

データセット(一部抜粋)

V
a
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a
b
l
eMctadata (変数情報)

ADAE
'
，
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:
.
，

'，:¥<抑制'.:'、円.，、
.
J
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出̲"
_._~I，-_-..:.......:'一一一一一一一一

玄1
￨ 1
.1ADSLと ADAE

続いて、有害事象の集計やグラフに使用する主な変数を以下に示す。
データセット

変数

属
↑1
1
:

内容

AD八E、ADSL

USUBJl
D

文字

被験者lD(申訪単位で一立)

ADAE

TRTA

文字

投与併(文字、 ADSLの TRTOIAと同じ値を格納)

ADAE

TRTAN

長
女i
f
立

投与群(数値、 ADSLの TRTOIANと同じ値を格納)

ADAE

AEBODSYS

文字

MedDRAでコーディングされた SOC (SystemOrganC
l
a
s
s
)名

ADAE

AEDECOD

文字

MedDRAでコーディングされた PT (
P
r
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f
e
η
e
dTerm) 名

数値

因果関係 (
0・ NotR
e
l
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d、 1:R
e
l
a
t
e
d
)

安全性解析対象フラグ (Y:採月J)

ADAE

RELGRIN

ADAE

SAFFL

文字

ADAE

TRTEMFL

文字

治療期有害事象 (TEAE) フラグ (y:TEAE)

ADSL

TRTOIA

文字

投与 i
浮(文字):Placebo、XXXIOmg

ADSL

TRTOIAN

数f
i
!
'
!
:

投
与
I
t
:
(
， (数値) 1:Placebo、2:XXXIOmg

表 1.2ADaMデータセットの主な変数

2
)有 害 事 象 の 集 計
1
)のテストデータを使用して、 SQLプロシジャを用いて有害事象 (SOCまたは PT) の発現例数及び発現率を

算出する。 PTごとの集計を想定した場合のプログラムの処理イメージを以下に示す。

ADAEから PTごとに一意なデータを作成

投与群・ PTごとに例数・発現率を算出
ADSLから解析対象例数を算出

I
玄11.2有害事象の集計プログラムの処理イメージ
実際に上記の集計を行う SASプログラムと結果を格納したデータセットを以下に示す。本稿では、以下の条
件及び処理を適用して計算を行う。
‑安全性解析対象集団の絞り込み (SAFFL= "
Y
"
)
‑治療期に発現した有害事象の絞り込み (TRTEMFL= "y，
，
)
• r
i
g
h
tj
o
i
nによる ADAE由来のデータセットと ADSL由来のデータセットの外部結合

‑変数 ALLに各投与群の解析対象例数、変数 N に各有害事象 (AEDECOD) の発現例数、変数 PCTに各有
害事象 (AEDECOD) の発現率をそれぞれ格納

1
8
7

186.

[beta]

判*有害事象の発現例数及び発現率を算出，

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鐙5
町田
091
臼2
5
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骨2
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田 裕37
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回
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C田 5 m 吟 臼
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B
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7
1白 骨 お
C田明百9'l59
17
臼3
8
5
9
臼9

図1.3有害事象の発現例数と発現率の算出プログラムと結果

3
)有 害 事 象 の グ ラ フ
臨床試験の有害事象の発現プロファイルの評価においては、 2
)で算出したような数値だけでは全体のイメー
ジを掴むことが難しいが、グラフを作成することによって、どのような事象が高頻度で発現しているか等を
視覚的に容易に確認できることから、安全性評価においては非常に有効な手段となる。有害事象の発現プロ
ファイルに関するグラフには様々な種類が提案されている (
S
h
i
‑
T
a
oら (
2
0
0
2
))が、本稿においても、特に
有用と思われる下表のグラフについて、 SASによる作成方法を紹介する。なお、下表の「プロシジャ」列に
は、各グラフを作成する際に本稿で使用するプロシジャを記載している。
グラフの種類

概要

プロシジャ

棒グラフ

各投与群の発現率の棒グラフを重ね合わせて出力する。

バタフライプロット

各投与群の発現率の棒グラフを逆方向に出力する。

リスク比のプロット

各投与群の発現率、リスク比及び信頼区間のグラフを出力する。

SGPLOT
SGPLOT
TEMPLATE(
G
T
L
)
SGRENDER
G
T
I
L
E

タイルチャート

各P
T(または S
O
C
)の発現例数に比例した大きさのタイルを出力する。
各タイルは発現率で色分けされる。
表1.3有害事象のグラフの種類と概要

各グラフの SASによる作成方法の詳細を以下に示す。
①棒グラフ

b
a
rステートメントを使用して棒グラフを作成する。事前に 2
)で作成したデータセッ
SGPLOTプロシジャの h
ト iAECALJ を加工して整えておく必要があるが、それらの処理については Web上で公開されている SAS
プログラムを参照されたい。グラフ出力用のデータセット iOUTJ について、合計の発現率が高い順に各投
与群の棒グラフを重ね合わせて出力する。棒グラフを重ねることで、どの事象に発現率の違いがあるかが視
覚的に容易に確認できるため、非常に有用なグラフである。なお、プラセボ群の棒グラフは透明度を調整し

188

187.

[beta]

ている。 SGPLOTプロシジャで用いる主なオプションを以下に示す

0

・w
hcrc PAGE=1 最初の 2
6事 象 に 絞 り 込 み

•r
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1
Mを指定
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r
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c
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)
本 縦軸出力 l
順(ラベル未出力)
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l白 山 町 一

図 1
.4有害事象発現率の棒グラフ

189

188.

[beta]

②バタフライプロット
バタフライプロットとは、ある二つのカテゴリにおける検査値や発現率の棒グラフを逆方向に出力するグラ
フである。臨床試験においては、投与群が 2群である場合、各投与群の有害事象の発現率の棒グラフを逆方
向に出力して、それらの発現プロファイルを視覚的に確認することができる。①と同様、 SGPLOT プロシジ
ヤの hbarステートメントを使用して作成する。なお、棒グラフを逆方向に出力するために、事前にプラセボ
こ
ー lを乗じて負の数とし、 FORMATプロシジャの p
i
c
t
u
r
eステートメン卜を使用して負の値も正の
群の発現率 i

値として出力するよう定義しておく(フォーマット名

PCTF) SGPLOTプロシジャで使用するオプション
0

は①とほとんど同じだが、 formatオプションで発現率を格納している変数に上記のフォーマット PCTFを割
り当てておくことで、グラフの左側(負の数の部分)も軸目盛りが正の数で表示される。
料* 1'(タフライプロット用の発現率変数作成
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図1.5有害事象発現率のパタフライプロット

190

189.

③リスク比のプロット投与昨が 2群である臨床試験において、有害事象の発現率及びリスク比を評価したい場合、左側に各投与群の有害事象の発現率のプロット、右側にリスク比と 95%信頼区間のフ。ロットを表示することで、発現率とリスク比のプロファイルを l枚のグラフで比較・確認することができる。また、各有害事象におけるリスク比を降 ) ! [ j iに並べることで、プラセボ群と比べて発現率の高い(低し、)有害事象を視覚的に確認できる。これらのグラフを作成する際は、 GTL で各グラフのテンプレートを定義し、 SGRENDER プロシジャでそのテンプレートを読み込んで出力する。なお、ここで使用しているデータセット I̲PCTRR̲OUTJ は、 FREQプロシジャで各投与群の発現率、リスク比及び 95%信頼区間を算出後、グラフを出力するために加工されたデータセットとする。 • GTLでは、 layoutステートメント及び scatterplotステートメントで左側に発射卒、右側にリスク比のプロツ卜を定義する。 columnweightsオプションでグラフ出力エリアの削合を指定する。 'SGRENDER プロシジャでは、 GTL で定義したテンプレート IAEPCTRRJ を読み込んでグラフを出力する。デタセット :̲ PCTRR̲OUT AEDECOD‑ 一一 ̲ L J 1 H e p a t i c~teatosis 0 9 2 5 9 2 5 9 3 H y p o a e s t h e s i a 0 9 2 5 9 2 5 9 3 H y p o g l y c a e m i a 1B5185185 0 9 2 5 9 2 5 9 3 . . l d J a i s e ' ! 1B5185185 M u s c u l o s k e l e t a Is t i f f n e s s N e p h r o l i t h i a s i s 0 9 2 5 9 2 5 9 3 P a i ni ne x t r e m i t y 0 9 2 5 9 2 5 9 3 S y n o v i a Jc y s t 0 9 2 5 9 2 5 9 3 t i s 0 9 2 5 9 2 5 9 3 T e n o s y n o'li T o n s i l l i t i s 0 9 2 5 9 2 5 9 3 P 2 OB7719298 日B 7 7 1 9 2 9 8 1. 7 5 4 3 8 5 9 6 O B 7 7 1 9 2 9 8 1 . 7 5 4 3 8 5 9 6 日B 7 7 1 9 2 9 8 OB7719298 OB7719298 OB7719298 O B 7 7 1 9 2 9 8 V a l u e J 主空空竺QL ̲ j ̲ ̲ ̲ . l J y p e r C l 0 9 4 7 4 0 0 6 0 0 1 4 9 5 7 6 0 0 6 0 0 1 4 9 5 7 6 0 9 4 7 4 0 . 1 3 5 8 0 9 4 7 4 6 s 0 7 1 0 9 4 7 4 1 4 9 5 7 6 0 0 6 0 0 0 9 4 7 4 日1 3 5 8 6 s 0 7 1 0 9 4 7 4 日日6 0 0 1 4 9 5 7 6 0 9 4 7 4 0 0 6 0 C 1 4 9 5 7 6 0 9 4 7 4 0 0 6 0 C 1 4 9 5 7 6 0 9 4 7 4 0 0 6 0 0 1 4 9 5 7 6 0 9 4 7 4 1 4 9 5 7 6 0 0 6 0 0 N oR R 2 2 6 2 5 2 4 2 3 2 2 2 1 2 0 1 9 1 8 1 7 GTLによるテンプレートの定義(左発現率.右リスク比&9 5 弘信頼区間) proc temp!ate ; d e fi n e statgraph ̲AEPCTRR ; dynamic V A R l VAR2 AE̲NAME EST LOWER UPPER TITLE HLABEL begi n g raph ; entrytitle TITLE ; ! a y o u t !attice / co!umns=2 r o w s = l co!umngutter=3px columnweights=(.5 . 5 ) rowdatarange=uniona!! ホホホホ軸の定義 rowaxes rowaxi s ;endrowaxes coI umnaxes ;c o !umnaxi s/ I abeI =HLABEL ;endcoI umnaxes * 発現率プロット I ayout overI ay uesequence=(start=O end=& MAXP i ncrement=5) ti c k v a !uepri o ri ty=true)) /x a xi sopts = ( 1i nearopts=( ti ckvaI y a xi sopts = ( di s p !ay=( 1i n e ti cks ti c k v a !u e s ) ) i ne y=AE̲NAME / !i neattrs=( c o !o r = !i ghtgray pattern=2) referenceI scatterp!ot x=VARl y=AE̲NAME / markerattrs=( s y m b o != t ri angI e fi!! e d ) name="T1 "! egend! a b e !="&̲TRTL1 " scatterp!o t x=VAR2 y=AE̲NAME / markerattrs=( s y m b oI =square) name= T2" ! egendI abeI ="&̲TRTL2" di s c r e t e !egend "Tl" "T2" / v a !i gn=bottom : e n d !ayout ; トーリスク比プロット ! ayout overI ay / xaxi sopts = ( t y p e = !og ! ogopts=( b a s e = 2 ti c ki n t e r v a !s t y !e = !ogexponent)) reference!i n ex = l / !ineattrs=(co!or=!ightgray pattern=1 ) reference!i n e y=AE̲NAME / !ineattrs=(co!or=!ightgray pattern=2) scatterplot x=EST y=AE̲NAME / xerror!ower = LOWER xerrorupper = UPPER errorbarattrs 二 (pattern二 1co!or b!ack) markerattrs 二 ( c o ! o rニbI ack s y m b o !=ci r c !e fi!! e d ) e n d !ayout e n d !ayout endgraph : e n d r u n 竺 191

190.

[beta]

料率リスク比プロットの作成

2

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図1.6有害事象発現率のリスク比プロット

④タイルチャート
J、を表すグラフであり、有害事象の集計に
タイルチャートとは、タイルと呼ばれる四角形の大きさで3値の大 I

おいては、投与群・有害事象ごとの発現例数や発現件数等をタイルの大きさで表す。

SASでは、 G
T
I
L
Eプロ

シジャを使用してタイルチャートを作成することができる。さらに、 colorrampオプションと colorvarオプシ
ヨンを用いて、各タイルを特定の変数の値によって色分けすることも可能である。

G
T
I
L
Eプロシジャの基本

的な構文を以下に示す。
E

料率

GTILEプロシジャの構文，

proc gtile data = <dataset name>
<flow/tiI
e/toggle> <variable> t
ileby=(variable‑listl
/ detaiIlevel=<number> l
a
b
e
llevel=<number> colorramp=(color‑Ii
s
t
l colorvar=<variable>
r
u
n

有害事象の発現率を格納したデータセットから、発現例数順に並べ替えたデータセットを rAET
I
L
E
J とし

T
I
L
Eプロシジャでタイルチャートを出力する SASプログラムを作成する。主なオプションを
て、実際に G
以下に示す 0
・goptionsステートメントで deviceに javaungを指定する。

.f
10 wステートメントで、タイルの大きさを決める変数(ここでは発現例数を格納している N) を指定する o
f
10 wステートメントでは、 tilebyオプションで指定した投与群・有害事象ごとに、データ順に左から右にタ
イルが出力される。

1
9
2

191.

[beta]

•c
o
l
o
r
r
a
m
pオプションでー色のパターン、 c
o
l
o
r
v
a
rオプションで発現率を格納している変数 PCTを指定して、
発現率の値によって各タイルを色分けする。

g
o
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t
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目
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f
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'r
r
ぞdl
¥
̲
'
r
m

図1.7有害事象発現例数・発現率のタイルチャート

以上、 CDISCの ADaM形式のデータセットについて、 SASの SGプロシジャ、 GTLならびに GTILEプロシ
ジャを使用して、有害事象の発現プロファイルを視覚的に評価する有用なグラフの作成方法を紹介した。

2， HTMLアプリケーション (HTA)
HTMLアプリケーション (HTA) とは、 Windows上で動作するアプリケーションであり、その中に HTML、
J
a
v
a
S
c
r
i
p
t、J
s
c
r
i
p
t等を組み込んでそれらの機能を実装することができる(拡張子は h
t
a
)
o HTAの主なメリッ
2
0
0
8
) を参照された
トを以下に示すが、 HTAの基本的な機能及び SASとの連携の詳細については、舟尾ら (
し
、
。

.SAS上でパラメータを入力するのではなく、ユーザーフレンドリーな GUI上で様々なパラメータを指定で
き、作業速度が向上する。

• Webサーバーやソフトを導入する必要がなく、コストがかからない。
・別途作成した SASプログラムが自動的に実行されるように構築すれば、 SASに精通していないユーザーで

193

192.

[beta]

も容易に SASの実行結果を得ることができる。
• HTAを構成する言語である HTMLや J
a
v
a
S
c
r
i
p
tは
、 Wcbサイト等で広く使用されていて言語体系も複雑で

はなく、それらの解説書や使用方法を解説しているサイトも多数存在するため、 SASユーザーで、あれば基
本的な文法を理解することは比較的容易であり、便利な機能を手軽に利用することができる。
以下、実際に HTAを作成して、 HTMLや JavaSctiptの記述や処理の流れを確認する。なお、大雑把ではある
が
、 HTMLと JavaScriptについては、
• HTML:画面を構成するプログラム(テキストボックス、チェックボックス、ラジオボタン等)
•J
a
v
a
S
c
r
i
p
t:HTMLから得られたデータを用いて処理を行うプログラム

とイメージしておくと良い。

1
) SASのマクロ変数を生成する機能を組み込んだ HTA

テキストボックスやラジオボタンなどを使用して、 SASのマクロ変数を生成する機能を組み込んだ HTAを作
成する。 HTAの画面は下図のようになり、入力パラメータの内容によってテキストボックスやチェックボッ
クス等の機能を使い分けることができる。これらは Webサイト等で良く自にする機能であり、非常にユーザ
ーフレンドリーなアプリケーションであることがわかる。画面上で値を入力し、各オプションを選択して「実
行」ボタンを押下すると、最終的に入力された値を %Ietステートメン卜で SASのマクロ変数として格納する
SASプログラムファイル I
p
a
r
a
m
e
t
e
r
.
s
a
s
J が生成される。

露五「総悌一一ー一一一一ー直誕極通電
ァイ，ばE
) !草草佳j 書式(Q) 表示 {i) ヘャフ

SAS
のマヲ口変数の生成

l
e
tP
A
T
H C
:
/
t剖 p/:
l
e
tT
E
灯
=文字事収コ入力;
l
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I
O 1
l
e
t
α王α
<
1
l
e
tc
f
王α
<
J
. 0
0

0
0
0

￨HTA本体のフォルダ

~

f
i
l
e
sフオノレタ守の
parameter
.s
a
sファイノレ

￨HTA木体の画面

.
1SASのマクロ変数を生成する IHTA 例示 .
h
t
a
J の処理の流れ
図2
h
t
a
J 内の HTML による画面を構成するプログラムと、対応する値を獲得する J
a
v
a
S
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上図の IHTA一例示 .

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. "フォルダ選択" 1
6
.
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j
"
)
//フォルダのパスを取得

1
9
4

193.

[beta]

I‑ITML部分(抜粋)

J
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//各オブジェクトを解放

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表 2，
)SASのマクロ変数を生成する rHTA 例示， h
t
a
J のプログラム

2
) HTAによる SASの実行
HTAから SAS プログラムを実行する方法を紹介する。 1
)で作成した rparameter
.sasJ と、それらのマクロ変
h
t
at
os
a
s品 s
J を実行する。また、実行する際は、
数の情報を利用して処理を行う SAS マクロプログラム r
rEXE
.s
a
s
J というプログラムを作成して r
parameter
.sasJ と rhta̲to̲sas.sasJ を実行し、 rEXE.logJ にログ

を出力する。これらの処理を行う rHTA 例示 2
.
h
t
a
J の処理の流れを以下に示す。

195

194.

[beta]

且E

r~

ヨHτA一例示 2.hta

1hta t
os
a
s
.
s
a
s

図2
.
2SASを実行する IHTA 例示 2
.
h
t
a
J の処理の流れ
)で作成した IHTA 例示 .
h
t
a
J について、 SAS を実行する部分と、
各プログラムの主な内容を下表に示す。 1

IE
X
E
.
s
a
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J ファイルを作成する部分が追加されている。 I
h
t
at
os
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s品 s
J では、 I
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a
sJ ファイルに
記述されているマクロ変数の内容を %
p
l
l
tステートメン卜で IE
X
E
.
l
o
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J ファイルに出力している。 SASの実
行に必要な情報は実行ファイルのフルパスのみで、ここでは

IC
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J となっている。

プログラム

主な内容

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.
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J 内の SAS //カレントディレクトリの取得
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*
*
* CHECK2: 0*
*
*
実行部分

表2
.
2HTA及び SASの各プログラムと結果の主な内容

以上のように、サーバーや他のアプリケーションを使用せず、かっ複雑なロジックのプログラムを作成せず
に
、 HTAの基本的な機能のみを使用して、画面上の入力ノミラメータの SASマクロ変数への格納や、別途作成

196

195.

した SASプログラムファイルを実行することができた。 3 . 有害事象の集計・グラフ作成を行う HTAの開発事例本章では、 l章で作成した有害事象の集計表及びグラフを作成する HTA rAEくん J の開発事例を紹介する。また、同じく l章で紹介した CDISCの ADaM形式のデータセットを採用することによる入力パラメータの簡略化及び標準化についても提案する。 1 )AOaMによる入力パラメータの簡略化 2章でも述べたように、 HTAを使用して SASを実行することで様々なメリットが符られるが、使用するデータセットの形式が CDISCの ADaMに準拠していることを前提とすれば、阿 i I I IJ 二の入力パラメータについてもある程度の省略が可能となる。例えば、 ADAEにおいて、 SOCを絡納している変数は AEBODSYS、 PTを格納している変数は AEDECOD、治療期に発現した有害事象の集計については、 rTRTEMFL=" Y " J という条件で絞り込むこと等が決まっているので、同面上で変数名や値をわざわざ指定する必要がない。このように、入力ノ fラメータ数を極力減らすために、 rAE くん」では、下表のような条件や変数名をあらかじめ定める仕様とした。また、木稿では ADaMを想定しているが、別途定義されている社内の標準仕係等に適用することも可能である。指定を省略・簡略化するパラメータ適用される条件・変数名等被験者背景のデータセット名 ADSL 有害事象のデータセット名 ADAE 投与鮮の変数名 TRTAN 安全性解析対象集団の絞り込み SAFFL="Y" SOCの変数名 AEBODSYS PTの変数名 AEDECOD 因果関係の絞り込み因果関係あり治療期に発現した AE ( T E A E ) の絞り込み TRTEMFLニ " Y " AEの出力順群を併合した場合の発現頻度順 RELGR1N=1 . 1 各ノ号ラメータにデフォル卜で適用される条件表3 次節で、これらの条件を実装する rAEくん」の HTAと SASプログラム等の構成を確認する。 2 )AEくんの構成ここでは、 rAEくん」の画面・機能等の構成について説明する。 rAEくん」は、有害事象の集計表やグラフを作成する簡易ツールで、メインのフォルタず内に HTA本体の rAEくん h t a J、f i l e sフォルタ守ならびに DATA フォルダが存在し、 DATAフォルダ内の TESTフォルダにデータセット ADAEと ADSLが格納され、fiIe sフ s a s J が格納されている。アプリケーションの実行後は、 f i l e sフォルォルダにメインの処理を行う rAE くん . ダに rE X E . s a s J、 rEXEl .o g J、 r p a r a m e t er .s a s J ならびに r R e s u lt .p d f J がiJ¥力される。フォルダ構成のイメージを下図に示す。 1 9 7

196.

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図 3
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2 有 害 事 象 集 計 表 ・ グ ラ フ 作 成 ツ ー ル IAEく ん 」 の 画 面
各入力パラメータとそれらの内容及び対応するマクロ変数についても以下に示す。
入力ノ fラメータ

概要

対応するマクロ変数

データフォルダ

使用するデータセットが格納されているフオルタeを指定する。

CPATH フルパスを絡納

「参照」ボタンをクリックしてフォルダ を選択する。
試験名

試験コードを入力する。

STUDY

集計対象

因果関係の絞り込みを指定する。

ALLTEAE
1
:全ての TEAE
2
:因果関係ありの TEAE

AEの種類

集計表・グラフの作成について、 rSOC+PTJ、 rSOcのみ」また

DISPTEAE

は rPTのみ」の中からいずれかを選択する。

I:SOC+PT
2:S0Cのみ
3
:
P
Tのみ

グラフの種類

横棒グラフ、バタフライプロット、リスク比プロット、タイルチ

GRAPHI~ GRAPH4 にチェ

ャートから作成するグラフを選択する(複数選択可)。

ックされた場合 Iを格納

投与群

2群の場合はカンマ区切りで投与群のコードを入力する。

TREAT

表 3.2AEく ん の 入 力 パ ラ メ ー タ と マ ク ロ 変 数
IAE く ん 」 の 処 理 の 流 れ を 下 図 に 示 す 。 基 本 的 に は 2章で紹介した SASを 実 行 す る IHTA 例 示 2
.
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198

197.

同様である。実行結果(集計表・グラフ)は全て r R e s u lt .p d f J というファイルに出力される。ヨAEい υ.ht 司当 ( ー [ 当五」 @くん日 λ ) ￨ReSI 川 df f ヨ i̲EXE. lo g 図 3.3AEくんの処理の流れ rAEくん」のメインの SASプログラムである rAEくん . s a s J の主な処理フローを下図に示すが、プログラ h t a J は Web上に公開されている)。ムの詳細については付録を参照されたい UAEくん . G R A P H 1 = 1:棒グラフ作成 G R A P H 2 = 1:バタフライプロット作成 G R A P H 3 = 1:リスク比プロット作成 G R A P H 4 1タイルチヤト作成二 O D SP D Fで R e s u l t . p d f作成 4 図 3. r AEくん品s J の主な処理フロー 3 )AEくんの出力結果 rAEくん」のメイン画面で、実際にパラメータを入力し、実行結果を出力する。主な入力内容を以下に示す・データセットのフォルダを指定し、試験名に rXXX‑YYYJ を入力 ‑集計対象について、ラジオボタンで「全ての TEAEJ を選択 ‑出力する AEの種類について、ラジオボタンで r p Tの表・グラフ」を選択・「作成するグラフの種類」について、全てのグラフをチェック ‑投与群について、 r l， 2 J を入力 a r a r n e t er .s a sファイルを下図に示す。上記のパラメータが入力されたメイン画面及び生成された p 1 9 9 0

198.

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函語義
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3で示した流れで処理が実行される。 files フォルダに 1
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ファイルが作成された後、自動的にファイルが表示される。出力結果の量が多いため、抜粋して以下に示す。
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199.

リスク比プロットタイルチャート(発現例数(大きさ)・発現率(色)) . 6 fAEくん」の出力結果 f R e s u lt .p d f J (抜粋) 図3 以上のように、 HTAのパラメータ入力両面ヵ、ら SASプログラムを実行し、有害事象の集計表及びグラフについて、ユーザーフレンドリーな画面での入力、かっ必要最ノト限の入力ノミラメータ数で作成することができた。特に、有害事象の発現プロファイルについては、集計表だけでは全体のイメージを掴むことが難しいため、上記のような SGプ口、ンジャ等による高品質なグラフを出力して視覚的にもプロファイルを確認することで、より有用な情報を得ることにつながると期待される。 4 . おわりに臨床試験における有害事象の集計解析について、通常作成される発現例数・発現率の集計表に加えて、高品質なグラフの作成が可能である SGプロシジャ、 GTL及び GTILEプロシジャを用いたグラフの作成方法を紹介した。また、 HTAを用いて有害事象の集計表・グラフの作成を行う簡易ツールを開発し、ラジオボタンやチェックボックスなどのユーザーフレントリーな入力画面から SASプログラムを実行してそれらを作成する方法を紹介した。さらに、集計方法を事前に決めておくことや、 CDISCの ADaM形式のデータセットを用いることによる HTA の入力パラメータの簡略化・標準化についても提案した。 HTA については、例えば社内で集計方法等の標準化を進めるに当たっては、導入コスト、解析帳票作成業務の効率化ならびに運用・メンテナンスの観点から、導入するメリットは非常に大きいと考えられる。 CDISCについては、近年の状況から、業界標準として今後その普及がさらに進むことは間違いなく、 ADaM についても、本稿で紹介した有害事象の集計のみならず、製薬メーカー及び CRO等での使用機会の増加とともに理解が深まることで、様々な標準化の提案がより活発になされることを期待したい。謝辞本稿を作成するにあたり、日頃より有益なご助言を戴いた舟尾暢男氏に感謝申し上げる。連絡先 V o u h e i . t a k a n a m i( l V ，t a k e d a . c o m 参考文献 • CDISCA n a l y s i sD a t aModelTeam( 2 0 0 9 ) .A n a l y s i sD a t aModel(ADaM) • CDISCA n a l y s i sDataModelTeam( 2 0 0 9 ) .A n a l y s i sDataModel(ADaM)I m p l e m e n t a t i o nGuide • CDISC A n a l y s i s Data Model Team ( 2 0 1 2 ) .A n a l y s i sD a t a Model (ADaM) Data S t r u c t u r ef o rAdverse Even 2 0 1

200.

Analysis • . Kuhti 巴I d ( 2 0 1 0 ) . Thc Graph Tel l 1p l a t e Language and t h cS t a t i s t i c a l Graphics Procedures: An Warren F Exal l 1p lc‑DrivenI n t r o d l l c t i o n .SASGlobalF o r l ll l 12010 • Shi‑Tao Yeh， GlaxoSI 1 1 日h Klinc， King of Pmssia， PA ( 2 0 0 2 ) .C l i n i c a l Advcrse Evcnts Data Analysis and V i s l l a l i z a t i o n .SUGI27 ・とほぼの W W W入門 1lltO://www.tohoho‑web.comlwww.htm ・舟尾暢男、高浪洋平 (2008) rHTMLアプリケーションを用いた簡易 SASツールの開発事例ー臨床試験における症例数設計用ツールの構築ー J SASユーザー総会 2008 ・高浪洋平 (201I ) rSGプロシジャと GTLによるグラフの作成と ODS PDFによる統合解析帳票の作成 TQT 試験における活用事例 ~J SASユーザー総会 2011 付録 ( A Eくん.sas) o p t i o n ss o u r c es o u r c e 2m l o g i cm p r i n tp a p e r s i z e =A 4orientation=landscape nodate n o n u m b e rn o b y li n en o f m t e r r; 1 i b n a m e DATA"品 D P A T H "a c c e s s = r e a d o nI y; 神 * 有害事象レポト・グラフ作成マクロ C T ̲ A E 弘m a c r oC T ̲ A ELAE=) ***群数のカウント(マクロ変数一 T R T Cには 2以下の整数が格納される) 制 o1= 1唱t o2 首i f首s c a n唱 (s t r( 品一T R E A T )品 .1 .もs t r( . ) )n e首s t r0 首t h e n制 o . もI e t T R E A T品1=もs c a nも (s t r( 品一T R E AT )品 .1 .首s t r( . ) ) 唱I e t T R T C=品 l 首e n d 百e n d; ***投与群ごとの有害事象の発現率を算出， p r o cs q l A E .c o u n t( A品 A E )a s̲ N .̲ A LL . count( A品 A E )/̲ A L L * l0 0a s̲ P C T c re a t et a bI e̲ A E C A La ss eI e c tB .T R T A N .B .T R TA . A品̲ f r o m( s e l e c td i s t i n c tS U B J I D .T R T A N .T R T A .品A E n dT R T E M F L='‑y" a n dT R T A Ni n品 ( T R E A T ) f r o m D A T A .A D A Ew h e r eS A F F L='‑y" a 首i f品 A L LT E A E=2百t h e na n dR E L G R 1N= 1; )a sA ri g h tj oi n ( s eI e c tT R T 0 1 A Na sT R T A N .T R T 0 1 Aa sT R T A .c o u n t( S U B J I D )a s̲ A L L f r o m( s e l e c td i s t i n c tS U B J I D， T R T 0 1 A N .T R T 0 1 Af r o m̲ D A T A .A D S L V "a n dT R T 0 1 A Ni n品 ( T R E A T ) )g r o u pb yT R T 0 1 A N， T R T 0 1 A )a sB w h e r eS A F F L =" o nA .T R T A=B .T R T Aa n dA .T R T A N=目。 T R T A N g r o u pb yB .T R T A N， B .T R T A， A品 A Eo r d e rb yA品 A E; q u i t; p r o cs o r td a t a =̲ A E C A L b yT R T A N; r u n *特発現率の最大値(軸の割当用) p r o cs q ln o p r i n t s e1 e c tc o m p r e s s( p u t( 5 *( in t( m a xLPCT )/ 5 )+1 )• b e s t .) )i n t o : M A X P fr o m̲ A E C A L q ui t ***投与群の再寄l り当て ( 1からの連番)とラベル。 d a t a̲ A E C A L s e t̲ A E C A L ;b yT R T A N ;r e t ai nT R T A ̲ N0 i ff ir s t .T R T A Nt h e nd o T R T AN + 1 ' (TRTL"IIcompress(put(TRTA̲N.best.) ). s t ri p( T R T A ) ); c aIIs y m p u t二 e n d r u n， p r o cf o r m a t; v aI u e T R T F 1=" 品一T R T L1 "唱i f品一T R T C=2首t h e n2=" 品一T R T L 2 "; ; r u n ***例数と発現率を投与群で横展開， p r o cs o r td a t a =̲ A E C A L ;b y品 A E run; 材*例数の横展開: p r o ct r a n s p o s ed a t a =̲ A E C A Lo u t = ̲ A E C A L ̲ N( d r o p = ̲ N A M E ̲ )p r e fi x =̲ N; E i dT R T AN ;i d l a b e lT R T A; v a r N b y品 A r u n 202

201.

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* I\~ フライプロット用の発現率変数作成，

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***逆向き(負の数)でも正の{直を出力するフォーマット

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群 2の出力
群 1の出力

202.

x a xi sv a1 u e s =( 0t o&̲MAXPb y5 )1 a b e1 ニ， 1 n ci d e n c eR a t e( 首 ) r u n o d sg r a p hi c so f f; 唱e n d * * * 1¥' ; 1フライプロット見i f& G R A P H 2 = 1a n dー &TRTC=2目then百d o， o d sg r a p h i c so n /width=9in h e i g h t = 7 i n; p r o cs g p1 o td a t a =̲ O U T̲ G b y̲ P A G E; h b a r& ̲ A E/ r e s p o n s e = ̲ P l xf iI l a t t r s = ( c o l o r = 1i g h t g r a y ) ;ネ一一群 1の出力 . h b a r& ̲ A E/ r e s p o n s e = ̲ P 2 f iI l a t t r s = ( c o l o r = d a r k g r a y ) ;* 群 2の出力， y a xi sdi screteorder=DATAdi s pI a y =( n oI a b e1 ) 首 ) ' x a xi s v a1 u e s =( ‑ & ̲ M A X Pt o &̲MAXP b y5 )1 a b e1 = '1 n ci d e n c eR a t e( f o r m a t P lx P 2 P C T F r u n o d sg ra p hi c so f f; 首e n d; 件*リスク比ω5 弘信頼区間のプロット見i f&̲GRAPH3 = 1a n dー &TRTC= 2首then百d o; トー F R印プロシジャの w ei g h tオプション用デ‑';1の作成， d a t a A E R R s e t A E C A L ̲ A E Y N = 1 ;T R T A x= ー 1* TRTA̲N ;output ; A E Y N =2 ;̲ N =̲ A L L ̲̲ N ;o u t p u t; r u n p r o cs o r td a t a =̲AERR ;b y& ̲ A ET R T A x̲ A E Y N ;r u n; * リスク比と 95弘信頼区間の算出 o d se x c1 u d e a11 1 i n d e x ( S t u d y T y p e，" 5 1 >0)) o d so u t p u tR e1 a ti v e Ri s k s =̲ R R( w h e r e二 ( p r o cf r e qd a t a =̲AERR b y& ̲ A E ;weight ̲ N; t a bI e sT R T A x * ̲AEYN / r e1 ri s kn o p e r c e n tn o c o1 r u n o d so u t p u t cl o s e; o d ss eI e c t a1 1 U T 2( d r o p =̲ P A G E ) ;b y& ̲ A E ;r u n; p r o cs o r td a t a =̲ O U To u t O ネ発現率とのマジ d a t a P C T R R m e r g e̲ O U T 2̲RR ;b y& ̲ A E; r u n * リスク比の降順に並ベ替え p r o cs o r td a t a =̲PCTRR ;b yV a1 u e& ̲ A E ;r u n; d a t a P C T R R s e t P C T R Rn o b s =N O B S N oR R = N N oR R 2= N O B S̲ N + 1 r u n p r o cs o r td a t a =̲PCTRR b y̲ N o ̲ R R 2& ̲ A E ;r u n 本一一ページ番号の付与， d a t a P C T R RO U T s e t PCTRR; b y̲No̲RR2 & ̲ A E ;r e t ai n P A G E0 i fm o d( ̲ N o ̲ R R 2，2 6 ) = 1t h e n ̲PAGE+1 r u n p r o cs o r td a t a =̲PCTRR̲OUT ;b y̲PAGE d e s c e n di n g̲ N o ̲ R R 2& ̲ A E ;r u n; ト̲̲ G T Lによるテンプレートの定義(左発現率，右リスク比品 9 5弘信頼区間) p r o ct e m pI a t e d e fi n es t a t g ra p h ̲AEPCTRR ; d y n a m i cV A R lV A R 2A E ̲ N A M EE S TL O W E RU P P E RT I T L EH L A B E L; b e g in g r a p h e n t r y t i t l eT I T L E; l a y o u tl a t t i c e/ c o l u m n s = 2r o w s = lc o l u m n g u t t e r = 3 p xc o l u m n w e i g h t s = ( . 5 ，5 )r o w d a t a r a n g e = u n i o n a l l; 本車自の定義; r o w a x e s; r o w a x l s e n d r o w a x e s c oI u m n a x e s c o1 u m n a xi s/ 1 a b e1 ニH L A B E L e n d c o1 u m n a x e s ト一発現率プロット n 土 20 4

203.

1 a y o u to v e r1 a y /x a xi s o p t s 二 ( s t a r tニo e n d =品 MAXP i n c re m e n t = 5 ) ti c k v a1 u e p ri o ri t y二 t r u e )) =( 1i nearopts=( ti c k v a1 uesequence y a xi s o p t s =( d i s p l a y = ( 1i n et i c k st i c k v a l u e s ) ) r e f e r e n c e li n e y=AE̲NAME/ 1 i n e a t t r s = ( c o l o r = 1i g h t g r a yp a t t e r n = 2 ) scatterp1 o tx = V A R 1 y=AE̲NAME /markerattrs=(symbol=trianglefiI l e d )n a m e = " T 1 " legendlabel="&̲TRTL1" ; scatterp1 o tx = V A R 2 y=AE̲NAME /markerattrs=(symbol=square) n a m e = " T 2 " legendlabel="&̲TRTL2" di screte1 e g e n d" T 1 "" T 2 " /v a1 i g n二 b o t t o m; e n d1 a y o u t 目 *一一リスク比プロット 1 a y o u to v e r1 ay / x a xi s o p t s= ( t y p e =1 o g1 ogopts=( b a s e = 2 ti c ki nterva1 s t y1 e =1 o g e x p o n e n t ) ) r e f e r e n c e li n ex = l / 1i n e a t t r s = ( c o l o r = 1i g h t g r a yp a t t e r n = l l r e f e r e n c e li n e y=AE̲NAME/ 1i n e a t t r s = ( c o l o r = 1i g h t g r a yp a t t e r n = 2 ) scatterp1 o tx = E S T y=AE̲NAME / x e rr o rl o w e r =L O W E R P P E R x e r r o r u p p e r 二 U errorbarattrs 二 ( p a t t e r n二 1c o1 o r = b1 a c k ) markerattrs = ( c o l o r = b l a c ks y m b o l = c i r c l e f iI l e d ) e n d1 a y o u t e n d1 a y o u t endgraph ; e n d r u n *ー一一グラフ出力 o d sg ra p hi c so n /wi d t h = 9i nh ei g h t =7i n; p r o cs g r e n d e rd a t a =̲PCTRR̲OUT t e m p1 a t e =̲AEPCTRR ; b y ̲PAGE ; ， R e1 a ti v e Ri s k wi t h9 5 弘C I ' 品A E = '， 1 a b e1̲ P 1= " P e rcentage" V a1 u e二 d y n a mi cV A R1 = "̲P1 " VAR2="̲P2" AE̲NAME="&̲AE" EST="Va1 u e " LOWER="LowerCL" UPPER="UpperCL" TITLE="Percentages a n d Relative R i s k s( B a s e二 2 )" HLABEL="Percentage a n dR e1 a ti v e Ri s k s "; r u n o d sg ra p hi c so f f; 弘e n d 判*うFイルチャート ( til e デ一世の{直順で左下コ右上。 flow デ一世順で左=。右， toggle デ一世順で上司下 ) 弘i f&̲GRAPH4 1目t h e n制 o ， *一一頻度l 唄に並べ替え; d a t a AE T I L E merge̲AECAL ̲AEALL ;b y& ̲ A E; r u n p r o cs o r t data=̲AE̲TILE ;b y̲ N o& ̲ A ET R T A ̲ N ;r u n; *一̲̲ ~イルの出力(種類 ti1 e，f1 ow，togg1 e ) i nhtext=llpt device=javaimg ; g o p ti o n sr e s e t = a1 1 ftext="MS G o t hi c "h si z e = 9i nv si z e二 7 p r o cg t il e data=̲AE̲TILE 1 a b e1̲N = " N " ̲PCT = 'Percentage ( 弘 ) ' T R T A ̲ N =" T r e a t m e n t " f1 ow̲N ti 1 e b y =( T R T A ̲ N& ̲ A E ) c x F F F F F FcxF5DEB3 c x F A 8 0 7 2 )c o1 orvar=̲PCT ;* ‑ ̲ ̲ti1 e，色の指定， /d e t a iI l e v e l = 2l a b e l l e v e l = 2 colorrampニ( f o r m a tT R T AN T R T F . r u n ;q u i t 首e n d % mend CT AE 紳*実行マクロ R U N 首m acro R U N 首i f&DISPTEAE = 1o r &DISPTEAE =2百t h e n 弘C TAE(AE=AEBODSYS) ; ;* 一一一 S OC ; 首i f&DISPTEAE = 1o r &DISPTEAE =3百t h e n弘C T̲ A E( ̲ A E = A E D E C O D ) ; ;* 一一一 P T; 拡m end̲ R U N 神 *P D Fの作成品出力 o d s1 i s ti n g c1 o s e; e s平R e s u1 t s .p df "c o1 umns二 1 o d sp d f fi 1 e = "&̲CPATH平fi1 首R U N o d s pdf cl o s e; o d s[ is ti n g・特 *P D Fの表示 o p ti o n sn o x w ai t noxsync i1 e s￥R e s u[ t s .pdf " x"&CPATH￥f ご 205

204.

SASプログラムの品質向上に向けた試み医薬品開発におけるプログ、ラムバリデーションを念頭に益田隆史、本多隆之株式会社 ACRONET データサイエンス本部生物統計部 A p p r o a c h e st oi m p r o v eq u a l i t yo f SASp r o g r a m TakashiMasudaandTakayukiHonda B i o s t a t i s t i c sDepartment，ACRONETC o r p o r a t i o n 臨韓露顕趨醸罷輔輯謹E 圃要旨: 医薬品開発においてプロクラムバリデーションを実践するためには、プログラムの品質向上とプログラムレビューに耐え得る読みやすい記述が必須である。本稿ではこれに関するプロジェク卜での議論と成果を報告する。キーワード:医薬品開発、バリデーション、ソフトウェアコンストラクション、プログラミング作法 207

205.

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

206.

前回の発表 1)の結論・プログラムバリデーション(狭義)による品質管理を行っ f 二・ダブルプログラミングとは大きく異なる特性を持つことが明らかとなった ‑使い回しをするプログラム・データが想定できるプ口グラムには非常に有効と考えられる ‑ダブルプログラミングとの適切な使い分けにより、品質の向上と業務の効率化の可能性がある 1)医薬品開発におけるプログラムバリデーションによる統計解析の品質管理、益田隆史、 SASユーザー総会 2011 ー . 品了有守宮市型バリデーション(狭義)の実施方法・事前に計画を策定し、バリデーションの過程を記録する・具体的な手順一事前に想定されるいくつものパターンのテストデータによる動作確認ープログラムのレビ、ユ一 209

207.

バリデーション(狭義)を実現するためには…・ .高品質なプログラム一実はダフ、ルプログラミングで、あっても必須で、ある。条件は同じ・第三者のレビューに耐え得る読みやすいプログラム一読みやすいプログラムとは? I 言特長多くの組織で抱える問題 .標準化一標準化するのであれば、適切な方向に向かって標準化し T こい ‑何が適切な方向なのか分からない .使いまわしのプログラム一例)製造販売後調査の安全性定期報告 • 1年前のプログラムを変更したいが、内容を忘れている ‑他の担当者が作成したプログラムを変更したいが、読みづらい .あまつさえ、自分が過去に作成したプログラムですら読みづらい 210

208.

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

209.

プログラミングの作法、一目瞭然な例 d a t aA : m e r g eD E M O G ( i n = A )F L A G : b y S U B J I D :i fA :i fA G E) =2 0t h e n B = l:/*成人フラグ作成本/:r u n :p r o c p r i n td a t a = A : v a rS U B J I DA G E B :r u n nhM a u n ‑L FトE U ︐ W1l ﹂ H 内h u Fト E +LEb ‑ ‑ 匁 MM川 I1l ト﹂ Hu F nHU ムγL ト﹂ F a u n nUAU l qa unHU ﹄門 +LAA apu +Llu 白 ‑‑HHHW nHRHU r oa nμ ro puqa nuuvnH r u pr ‑ ‑ d a t aD E M O G wi t h F L A G m e rg e D E M O G( in = D E M O G E xi s t ) F L A G b yS U B J I D: i fD E M O G E xi s t i fA G E) =2 0t h e n A d u[ t F[ a g= 1 r u n 11 臨盟髄臨罷欝瞳闇購麟甑圏テ、イスカッションポイントのエッセンス 1 )レイアウト 2 )命名規則 3 )コメントと自己解説コード 4 )制御構造以降、その議論の一部を示す 1 2 2 1 2

210.

レイアウト・可読性・メンテナンス性に大きく影響・プログラムの論理構造を明らかにする事が重要ープロシジャーデータステッフの内部をインデントする ‑i f文・ do文等の制御構造の処理対象範囲をインデン卜するーステートメン卜が複数行にわたる場合は、その事が明確に分かるようにするま、空白行により分離する一役割・意味が異なるブ、ロック l ・マルチステートメントはプログラムを読む視点、の上から下への流れを妨げる 13 レイアウトの例 d a t a•••• 圃・・・・圃圃。thendo 園田圃圃圃圃圃・・・・・・圃・ e n d i f ••••• ・・園田・・・ d o ・・・・・・・・圃 . ・・・圃圃圃 e n d 圃圃圃・・・デヲステップの内部をインデント i fの処理対象範囲をインデント d oの処理対象範囲をインデント ••• run 異なる性格のブロックを空白行で分離する proc • • • • • • ・・・圃圃圃・園田園・・プロシジャの内部をインデント run 14 213

211.

命名規則 ( 1) ・医薬品開発では、オリジナルのデータベースでの命名は、標準化が進んでいる・ここでは、プログラマが自由に命名出来る一時的な変数名・データセット名やマクロ名等の識別子について吾主邑吾』ぉ日我日開 ‑命名ルールに関しては、歴史的に数々の研究がなされてきた ‑識別子が表すものを完全に、正確に表していることー他と混同しにくく、覚えやすいことーアルファベット一文字などの意味を持たない短い名前は、ループ変数のみに用いること 1 5 臨整監謹盤轄韓臨聾命名規則 ( 2 ) ‑例;現在の日付 0:c u r r e ntDa t e、t o d a y s D a t e X: c d、c ur r e n t、c 、x l、x 2、d a t e ・特にマクロ名は、動詞+修飾語+目的語の形式をとる事により、内容が明確になる 16 214

212.

コメントと自己解説コード ‑過剰なコメントはフログラムを煩雑にするーそもそもコメントが必要なほど複雑なプログラムでは、より簡便なプログラムを検討する方が重要 ‑自己解説コード:ソースコードを突き詰めて考えれば、それ自身が一つの詳細なドキュメントで、あるという考え方一良い構造、良い命名規則、分かりやすいレイアウト等、可読性が高いコード、は、そのコード自身を適切に解説する・コメントは主役ではなく、コード自身が主役である 17 制御構造 ( 1) ‑ループや条件分岐はプログラムの上から下への視点の流れを妨げる性質のものであり、一段の注意が必要・処理が複雑な場合は、よりシンプルな条件に置き換えられないかを検討する・ひとつの処理を複数の目的に用いない .ループの終了条件は明確に記述する 1 8 215

213.

障欝寵盤璽麟轟鞠盤韓国制御構造 ( 2 ) ‑ループや条件分岐でネストが深い場合(例えば4レベル以上)は、可読性が著しく低下するため、アルゴリズムを再考する d oG R O U P= 1t o2 d oP E R I O D = 1t o2 d o V1 Sl T= 1to 5 d oT E R M=1t o3 e n d e n d e n d e n d 19 ￨様長時I 丙房長 3 睦I ディスカッション ( 1) ・品質・可読性・メンテナンス性の向上が目的 .全てのプログラムで重要品質の向上・狭義のバリデーションと相性が良い可読性の向上・使いまわすプログラムと特に相性が良い可読性の向上メンテナンス性の向上 20 216

214.

テ、イスカッション ( 2 ) くく門HH もHH 曲目の {子一フる間よ時にグ増ン数ミ文グ hf プロイプる縮よ短縮にの短上間る縮の向時よ短る間性応にのよ時ス対上聞にグン更向時上ツナ変性認向パテ様読確質デン仕可品メ・ソフトウエアコンストラクションの技術を考慮したプログラムによって ‑個々の技術はもとより、可読性・メンテナンス性・品質の向上に意識が向く事自体が重要 21 今後の課題・今回のプロジェクトはあくまで、も皆が正しい方向を知るのが目的・ルール化・標準化とその周知徹底等、社内での統一的な記述は今後の課題ーまずは汎用マクロ等から適用? 22 217

215.

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

216.

I 極?ぷ挙協.以降..土台I 手芝雄副日中 SAS友好活用:マルチランゲージ機能を活用した医薬品開発におけるプログラム開発岡部容子、市橋里絵、小泉慶一、加藤智子サノフィ・アベンティス株式会社医薬開発本部統計解析・プログラミング部 Acaseo fJapan/Chinac o l l a b o r a t i o n: SASprogrammingu s i n gM u l tトlanguage f u n c t i o ni nd r u gdevelopment OkabeYoko，R i eI c h i h a s h i，K e i i c h iKoizumi，TomokoKato B i o s t a t i s t i c s&ProgrammingC l i n i c a lScience&Operations， s a n o f i ‑ a v e n t i sK.K 型空吋会長. . 当要旨: 社内開発した全世界共通の解析環境を基に、日本と中国でローカル言語に対応した SAS環境を整えてきた。この 2つの環境を活用し中国と日本が協力して CTD用の日本語の安全性帳票の作成を実現した事例を報告する。キーワードマルチランゲージ機能、中国語、 CTD、安全性帳票 219 γ倒I 2

217.

11ωF炉吟……~-''''';b'.IlI)I γz砲~ AGENDA • BACKGROUND • TECHNOROGYFORREPORT l NG • COLLABOLATIONOFJAPAN/CHINA • SUMMARY I 似+総合同… o f Circumstances pharmaceutical industry • P r e s s u r et odecreasedevelopmentc o s t ‑L o o s i n gmarketduet oexpansiono fg e n e r i c s ‑Needmoreinvestmentst oi n ‑ l i c e n s e dproducts ‑Outsourcing，Offshore(reducefixedc o s t ) Needt oseekane f f i c i e n tcostmodel f o rdrugdevelopment 2 2 0

218.

I. ふ俗 … … ムゾm I Ourneeds • Thenumberofs t u d i e sconductedi nJapan sincreasing decrease，butsubmissiontaski • Mostoftheworkf o rstudyl e v e lhasbeen g l o b a l i z e，butf o rCTDpreparationl o c a l languagei smandatoryf o rModule2i n Japanese Shareprogrammingresource g l o b a l l ytor e a l i z el o c a lneeds I‑= 倣…一……ゥ Chinas i t e 2 副2 I • From2009 • Members ‑B i o s t a t i s t i c s& Programmingo r g a n i z a t i o ni ns i z e o f30‑40 ‑80%i sSASProgrammer • B e i j i n g 2 2 1

219.

I鈴守ーや….一万I副~ S o l i dbusinesswithChina • Programminga c t i v i t yi nJapanhasbeen supportedbyChinas i t ec o l l e a g u e soverp a s t twoy e a r s . • Buts t i l l l i m i t e dt oproducethestudyoutputs i nE n g l i s h . … 郎子舞金1 1 S AGENDA • BACKGROUND • TECHNOROGYFORREPORTING • COLLABOLAT lONOFJAPAN/CHINA • SUMMARY 2 2 2

220.

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225.

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229.

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230.

ぷ: ι m i ‑ …タ却IfJ 1 I 参考文献 • 2 0 1 0年 S A Sユーザー総会発表「S t a n d a r dT e m p l a t eP r o g r a m s "の開発」 233

231.

製造販売後調査における統計解析の業務手順一企画セッション矢島勉町、菊池圭一勺、山之内直樹勺、堺 1 r j l也キ4 *1 ヤンセンファーマ株式会社生物統計部勺株式会社 CACエクシケア BTO第二部勺第一三共株式会社データサイエンス部吋イーピーエス株式会社統計解析 l部 Thes t a n d a r d i z a t i o noft h es t a t i s t i c a la n a l y s i sf o rt h ePMS TsutomuYajimaキ 11K e i i c h iK i k u c h iキ21NaokiYamanouchi勺 1ShinyaS a k a iキ4 * 1B i o s t a t i s t i c sDepartment，JANSSENPHARMACEUTICALK.K. キ r r 2CACDataS c i e n c eBTOGroup ，BTODep. t ，EXICAREC o r p o r a t i o n i o s t a t i s t i c sDepartmen~ D a i i c h iSankyoCompany * 3C l i n i c a lData& B ，EPSCorporation * 4S t a t i s t i c sA n a l y s i sDepartment1 企画セッションの目的薬剤の製造販売後調査 (PMS:p o s tm a r k e t i n gs u r v e i l l a n c e ) における統計解析業務については、製薬企 C o n t r a c tResearchO r g a n i z a t i o n，医薬品開発業務受託機関)の中でまとまった量の業務が発業及び CRO ( 生している。しかし、企業問で業務の進め方が大きく異なっていることもあり、効率化及び品質向上を目指した業務手順に関する発表は、学会及び SASユーザー総会などでもこれまでほとんどなされていなし、。それぞれの企業で業務手順の工夫はされているが、企業間で情報共有がされていないことから各企業の PMSの解析業務については標準化が十分に進んでいない可能性もあると我々は考えている。今回、製薬企業及び CROの数社から PMSの業務手順に関連する話題として、四題を発表することとした。各社で業務標準化を検討する際の参考になればと考えている。企画セッションの内容製造販売後調査における解析業務の図表・プログラムの標準化ヤンセンファーマ株式会社生物統計部守田和央、矢島勉、越水孝製造販売後調査における解析業務の図表・プログラムの標準化株式会社 CACエクシケア BTO第二部製薬企業の視点から竹内英理子、菊池圭一 235 CROの視点から

232.

共同会社と製造販売後調査を実施する際の留意点一製造販売後調査統計解析担当者として一第一三共株式会社データサイエンス部瀧田厚、山之内直樹製造販売後調査のデータ解析で受領するデータ形式についてイーピーエス株式会社統計解析 2部山内浩嗣、塚本成文、田中祐輔 ) 頂、業務標準化キーワード:製造販売後調査 (PMS)、統計解析の業務手1 2 3 6

233.

I 1 1 1 ιみふみ ; …L J L i J F i mャヲデ却 i D 共同会社と製造販売後調査を実施する際の留意点製造販売後調査統計解析担当者として ;~g 田厚、山之内直樹第三共株式会社データサイエンス部 A t s u s h iT a k i t a .NaokiYamanouchi C l i n i c a lData& B i o s t a t i s t i c sDepartment， DAIICHISANKYOCO.，LTD 7 1 J n 7 … ‑ 〓 ‑ ‑ 舗 i D a . SAS. : : L ‑ y ‑ 要旨: 企業内統計解析担当者からの視点で、共同会社と製造販売後調査を実施するの際の留意点・注意すべき点と思われる内容をまとめた。今後、製造販売後詞査等を共同で実施する際の標準化や効率化へも繋がると考えられる。キーワード製造販売後調査 (PMS)、標準化、効率化 237

234.

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本日の内容
・主な関連基準、関連通知
‑安全性定期報告作成分担
‑統計解析計画書作成

‑まとめ

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新用法・用量医薬品

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(新医療用配合剤は4年もある)

4

238

235.

盟盟器購盟髄盤輔瞳麟監理量今回の発表において着目するのは .共同会社で調査を実施する場合 ‑統計解析担当者がそれぞれの会社で関わる使用成績調査 ‑調査立案時一製造販売後調査等基本計画書、実施計画書、実施要綱、調査票、登録票・統計解析計画書作成時 I ぬ日明 7 1 J ， ‑ ' " ，， : ' … . マ， "2 O . 1 2 I n7 ，" Jal ' ‑ & ' J 1 J 安全性定期報告における作成分担別紙様式第 1 新医療用医楽品に関する安全性定期報告書別紙様式 1 製造販売後調査等の実施状況の概要別紙様式 2 使用成績調査における副作用・感染症の発現状況一覧表別紙様式 2の2 使用成績調査・特定使用成績調査・製造販売後臨床試験における重篤な有害事象の発現状況一覧表見J I紙様式 3 副作用・感染症症例報告における発現状況一覧表別紙様式4 副作用・感染症症例報告の目次〔※平成 18年3月 13日改訂 ) 別紙様式 5 医薬品副作用=感染症症例票依平副 B年3月 13日削除 } 別紙様式6 未知・非重篤副作用発現症例一覧票後平成17年 1 1月 25日間1 ' PSUR 定期的安全性最新報告 P e r i o d i cS a f e t yU p d a t eRepo吋 ※ ICHE2C ガイドライン添付文書 239

236.

ト:ぬ‑ー炉問J… 均一 … ドザ倒I 2 安全性定期報告における作成分担の出発点 .各書式、様式を共同で、作成するのでしょうか、あるいは各社で作成するのでしょうか? ‑各社の作成主管部門はどこでしょうか? ーこの時点で各社 SOPIこ基づく承認者(署名者)も確認しておく→統計解析計画書作成の際に有用 I 鍵会問調査立案時・実施計画書、実施要綱、調査票の調整は? 一作成分担、形式等 .登録センター業務、データマネジメント業務、統計解析業務はどの CROにお願いしますか? ‑上記業務の CROへの窓口はどちらの会社が行いますか? 一統計解析業務の窓口は一社に統一した方がスムーズかもしれません 240

237.

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長内わんよ.ふ七六円径三郎I
統計解析業務委託先 CRO確定後
‑統計解析担当者の会合 (CRO、共同会社)
一統計解析業務手順書の摺り合わせ
・統計解析計画書テンプレート、帳票レイアウトテンプ
レート、解析用データセット仕様書テンプレート等
・解析帳票出力形式

EXCELシート、 RTF，SASL
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‑使用する S
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ー解析業務スケジュールの共有
‑統計解析計画書作成時期、安全性定期報告報告期
間に基づいたデータ固定日、解析帳票固定日

一解析業務費用の分担

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使用成績調査における副作用・感染症の発現状況一覧表
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238.

… mI I A S‑ 8 . 山山 … ， 3 . ‑ " 1 ウ E 承認時のデータ・承認時に集計したデータセットはどちらの会社が所持していますか?また、統計解析担当者はそれを入手していますか? ‑有害事象名は MedORAでコーデインク、されていますか? ‑データセットを入手した場合、承認時の集計との整合性は担保できていますか? 11 一昨日会……… γ I 2 手ソペケ捌調査施設数・調査施設のコーディング体系は、調査と承認時とで同一ですか? ‑別紙様式2の2の場合は、特定使用成績調査、製造販売後臨床試験にも注意を払う ‑参考 ( i安全性定期報告書」作成の手引き‑改訂版一平成1 8年4月) ‑使用成績調査の累積及び合計欄では、同一施設を重複して計算しないこと。したがって、必ずしも各調査回数の合計調査施設数になるとは限らない。また同一施設の異なる診療科を複数施設としてカウントする場合は、その旨を記載すること。 1 2 2 4 2

239.

I I 山1 ぷI ムムムーャ.. ヤ露混ぜ￨調査単位期間・調査単位期間は両社で統ーできますが、では各社の相違点とは? ‑単位期間内にデータ一次入力された症例数(詞査票精査・データクリーニング実施は問わない) ‑単位期間内に調査票精査・データクリーニングまで実施した症例数 ‑別紙様式 2の2の場合は、特定使用成績調査、製造販売後臨床試験にも注意を払う 13 I‑= 除ャ…一一 mmI その他・当局報告用安全性データベースを別途保持している場合、調査データはその内容と整合しているケースとしていないケースがあります。 ‑共同会社に知られたくない情報がある場合、データの一部(の変数やテーブル)についてマスキングを実施しますか? 14 243

240.

11F 炉第三 … 一一 … ム吋 γ 七 ? ? 2 8 1 2 1 その他・別紙様式 2、別紙様式 2の2の出力形式はどうしますか?EXCELシート?、 RTF?、あるいはSASL lSTファイルそのまま? • SASのバージョン、 O f f i c eのバージョンはいくつにしますか? 15 同S.::l.-~-.*……均:.b'....:.二旦D 統計解析計画書・安全性定期報告において、中間集計を実施する場合 ‑調査総括報告用の集計を実施する場合 ‑再審査申請用の集計を実施する場合 16 244

241.

瞳霊園田冨歯車四悪者育景‑'11墨 :fI;_;~ C_;言デ戸戸三交主三土 ι 二 F一;二 l J 1 J ; 6$)【 "宅R c ι 司R 6 ご冨押、 : 品切ら):.令} ‑ 上 L( 一噌 " ' 、巴 s 島町 : ふ " ， )' . ? 3~ 一、写竜丸実守 C 肉、九 : ) i '"男君主一一 1 ∞~.' c 令 ? 一一一一一一一一一一一~一一 1 、( H l ' ι l 4'})ι1，処 " 一一一一一、" ~O) ， 2 : 'C 町 } 17 1 1 1 吟い…一……..三子淵グ￨川 γ ー￨要約統計量や表示桁数の相違点・要約統計量は何を出しますか?中央値、最小値、最大値も? ‑信頼区間なども出しますか? ‑各要約統計量の表示桁数はどうしますか? 18 245

242.

I 1 1 告がさ五I 三げ ? Z 2 6 n I 使用理由、合併症、併用薬集計の相違点・コーディングが行われている場合、コードを用いた集計を行いますか?あるいは、調査票の記載をそのまま採用しますか? ‑MEDIS病名コード、 MedDRA、... ‑j‑DRUG、WHO‑DRUG、. ーデータマネジメント担当者との連携必要口肝疾患( 口腎疾患( 口その f 也( 19 I A 伝子総会問一何一… I 一.ミ倒I その他の相違点・統計解析計画書に署名が必要な場合、どなたが署名しますか? • O f f i c eや S A Sのバージョンが変わる可能性があります。どのタイミンク、で、アップデートしますか? 20 246

243.

laふふ戸トム.そ.ーすき.日舗1~ まとめ・各文書の作成分担を決める必要があります ‑会社聞の相違点は多数あります 21 … ータ :一一舗r g : I 句 I ート鈴I 参考文献・「安全性定期報告書」作成の手引き‑改訂版一平成 18年4月日本製薬工業協会 ‑再審査申請の手引き一平成 22年改訂版一平成 22年 3月作成日本製薬工業協会 2 2 247

244.

製造販売後調査のデータ解析で受領するデータ形式について 0山内浩嗣・塚本成文・田中祐輔イーピーエス株式会社統計解析 2部 Aboutt h ed a t af o r m a tr e c e i v e di nt h ed a t aa n a l y s i soft h ePMSi n v e s t i g a t i o n 】 ( o u j iYamauchi/S h i g e f u m iTsukamoto/YusukeTanaka EPSC o r p o r a t i o n S t a t i s t i c sA n a l y s i sDepartment2，要旨製造販売後調査においては、データマネージメント担当者から解析担当者へのデータ移管の際に傑々な移管形式が利用されている。特に外部データ(症例及びデータの取り扱い方法をまとめたデータ)については、 SASデータセット形式だけでなく mdb形式、 x l s形式、 c s v形式など、様々な形式のデータが利用されている。これらのデータの SASへの取り込み方法について紹介するとともに、外部データ構造の標準化を目指す上で留意すべき内容についてまとめた。キーワード:移管データの標準化、データの SASへの取り込み 1.はじめに製造販売後調査では定期的に繰り返して集計を実施する。解析担当者に移管されるデータは、調査票データと外部データ(症例及びデータの取扱い方法をまとめたデータ等)の 2種類がある。調査票データは、構造が標準化されているデータベースより取得するため、データ構造に変更が発生することは少ない。一方外部データについては、解析毎に必要なデータが変わったり、手作業での作成によるブレにより、データ構造ーが変わることもある。移管されるデータの種類とデータ構造により業務にかかる時間が大きく変わることから、今回は移管データの標準化に着目しまとめることとした。 2 .データ形式について統計解析を SASで実施する場合、データマネジメントシステムから出力されるデータ(調査票データ)が SAS データセットであれば解析業務はスムーズに実施される。しかし、実際には SASデータセット以外の形式である場合も多く、テキストデータのように変数名・属性を持たないデータである場合はデータ移管後の SAS への取り込みには一定の作業量を要する。移管データとしてよく使用するデータ形式について特徴をまとめた。 SASデータや ACCESSファイルはしばしば企業の使用ライセンス数についての問題が生じるが、変数名や属性を元データから継承できるため効率よくデータを使用することができる。 249

245.

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

246.

製造販売後調査における解析業務の図表・プログラムの標準化一製薬企業の視点から一守田1' 1央，矢島勉，越水孝ヤンセンファーマ株式会社生物統計部 C h a l l e n g巴si nDataS t a n d a r d i z a t i o nf o rPMSS t a t i s t i c s(Phannac巴u t i c a lCOl11panys i d巴) KazuoM o r i t a， T s u t ol 1 1uY : 匂i l 1 1a ，T a k a s h i，Koshil 1 1i z u t， JANSSENPHARMACEUTICALK.K B i o s t a t i s t i c s0巴parim巴n 要旨製薬企業は、新薬として承認された後、安全性・有効性に関して評価・報告する再審査が義務付けられており、製造販売後調査等 (PMS) を実施し、安全性定期報告および再審査申請を行う。半年あるいは l年ごとに解析を行う必要があり、長年に及ぶ再審査期間において PMSの解析業務に多大な労力とコストが発生しているのが現状で、大きな課題となっている。課題解決に向け、解析業務の標準化を図り、各調査を通じた共通のテンプレートを使用することにより、手順書・計画書及び仕傑書作成の工数が削減できる。また、 SASプログラムについても、再利用による業務の効率化、プログラム開発時間の短縮によるコスト削減が可能になる上、一定の品質の確保と維持ができる。キーワード :PMS、再審査、標準化、 SASプログラム、マクロ、テンプレート、品質、 CRO 1.製造販売後調査における解析業務の図表・プログラムの標準化概要今までの解析業務は調査ごとにその都度実施しており、将来的な再審査申請までに多大な労力と費用が発生する上、度重なる解析仕様の変更によるプログラミングの生産性と品質の維持に関する問題が内在している。そのため、 PMS解析業務を行う各工程の共通点を取りまとめ、プログラム開発の経験を継承して標準テンプレートを作成した。テンプレートの作成は要求仕様をもとに開発業務受託機関 (CRO) に委託し、自社の経験と委託先 CROのノウハウを集約しながら、 PMS関係者と打ち合わせを重ね決定した。標準化のための期間は、要求仕様決定まで 6カ月間を要し、標準化したテンプレートは 2012年 2月より実装を開始した。製造販売後調査の解析業務における各標準テンプレートの特徴と効果・統計解析業務における標準業務手順書 (CROと締結する業務手順書) CROごとに異なる業務手順書を用いていたため、プロセスが煩雑となり文書管理労力が拡散していた。 PMS において業務手順書の遵守状況を確認する自己点検や再審査申請後の適合性調査への対応として、 CRO各社に業務プロセスの整備について協力を仰ぎ、 CRO を問わない解析業務手順書のテンプレートを作成した。 CRO問、調査問で一頁した成呆物と作業記録の信頼性を保証し、高い品質のプロセス管理体制を実現した。 251

247.

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

248.

製造販売後調査における解析業務の図表・プログラムの標準化 ‑ CROの視点から ‑ 竹内英理子、菊池圭一株式会社 CACエクシケア BTO第二部データサイエンス第二グループ C h a l l e n g e si nDataS t a n d a r d i z a t i o nf o rPMSS t a t i s t i c s(CROs i d e ) K e i i c h iK i k u c h i E r i k oT a k e u c h i， 3TOGroupI I BTODept .I I CACEXICAREC o r p o r a t i o n D a t aS c i e n c eI 要旨製造販売後調査 (PMS) の主な解析業務は安全性定期報告と再審査申請に用いる図表の作成である。トの解析業務の標準化する対象としてテンプレートに着目した。テンプレートは手順書、計画書および仕様害を一定の品質を確保した上で作成するために用いられる。安全性定期報告は半年あるいは l年ごとに複数回実施されるため、長い再審査期間において大きなコストを要している。安全性定期報告・再審査申請に用いる図表は取り決められた形式に従う図表、異なる製品で、あっても似ている形式の図表が存在するため、テンプレートを標準化することにより、解析準備期間の短縮、コストの削減、一定の品質の確保とその維持ができる。キーワード :PMS、再調査、標準化、 SASプログラム、マクロ、テンプレート、品質、 CRO 1.製造販売後調査における各テンプレートの標準化概要本発表では解析業務に用いるテンプレートの標準化とそのテンプレートの実装について報告する。製薬企業より標準化したテンプレートの作成業務を受託した。要求仕様をもとにテンプレート(出力帳票レイアウト、解析図表仕傑書、解析データセット定義書)を標準化するための作業を行った。まず出力帳票レイアウトの仕様を諸め、その帳票を作成するのに必要な解析データセットを勘案し、最後に解析図表仕様書に出力候票レイアウトと解析データセット定義書との繋がりを記載した。出力帳票レイアウトの標準化出力帳票レイアウトの要求仕様は、同内容で別の形の帳票を数種類用意することから始めた。それらを比較し、ユーザの意見を取り入れてわかりやすく作成しやすい形の出力帳票レイアウトを作成していったが、要求仕様を出力帳票レイアウトへと表現するのにかなりの回数にわたる打ち合わせを行った。出力帳票レイア限票自体の見せ方によってユーザインタウトは例示付の可変項目を用いるなどして作成していたが、例示や l ーフェーズがかなり左右されるため、出力帳票レイアウト例を数種作成し比較するなどして考慮した。 253

249.

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

250.

PMDAの「医薬品副作用データベース」を用いた副作用リスクの評価自社医薬品の副作用リスクのポジショニングへの活用 ( 1 ) 企画の趣旨およびデータベースの概要 0高橋行雄 J 半田淳 2 1B i o S t a t研究所株式会社 2 日木化薬株式会社医薬開発木部 E v a l u a t i o nofRiskofAdverseR e a c t i o n sUsingPMDA AdverseDrugR e a c t i o nD a t a b a s e ' ‑Howt op o s i t i o nana d v e r s er e a c t i o nr i s kofcompanyp h a n n a c e u t i c a lp r o d u c t s‑ ( 1 ) Thea i 1 1 1oft h i ss e s s i o nandt h eo u t l i n eofAdverseDmgR e a c t i o nDatabase 2 YukioT a k a h a s h iJ， JunHanda 1B i o S t a tResearchCo.， Ltd， 2P h a r m a c e u t i c a lD e v e p o l 1 1 1 m tD i v i s i o n， NipponkayakuCo.L td . 要旨現在では，自社医薬品の有用性を示すためには，有効性だけでなく，安全に使うための情報を継続して伝えることが求められている.自社医薬品のリスク評価は，類薬の添付文書の副作用頻度表との比較などにより行われることが多い.しかしながら，そのような資料だけでは，自社医薬品の潜在的な副作用リスクを，的確かつ見逃さずに説明することは困難である. 2012年 4月から PMDAのホームページで「医薬品副作用データベース」が入手できるようになった. 5 月現在でダウンロードしたデータベー 1 9 1人，有害事象数:338， 359件，医薬品情報数:1 ， 540， 317件，原疾患情報:632， 521 スは，症例数:219，件であった.このデータベースを用いることにより，自社医薬品の情報だけで、は困難だ、った自社医薬品が全市販薬あるいは類薬と比較してどの程度の潜在的なリスクがあるのかを明確にすること(=ポジシヨニング)ができ，臨床現場で役立つ安全性情報を提供可能になる.この企画セッションでは， SAS， JMP， Excelといったソフトを用い，上記のデータベースから必要情報を抽出し，シク、、ナル検出の手法により潜在的リスクを可視化する手順を示し，その活用法について提示する. キーワード:医薬品副作用データベースシク守ナル検出 1.はじめに製薬企業は，副作用によるものと疑われる症例等を知ったとき，薬事法の規定により，独立行政法人医薬品医療機器総合機構 (PMDA) に対して報告することが義務づけられている.これらの PMDAが集積している医薬品副作用情報は，データベース化され従来から PMDAの Webサイトの「副作用が疑われる症例報告 255

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

252.

表示1.間質性肺疾患を副作用として報告された医薬品 ‑ EL 枝索結果一一一一一一，検索の結果5 89種類の被疑薬(こっし吃報告がありました。そのうち、 1j牛目 ~25f今回を表示しています令 i ' l ‑ 数被疑~ 径路 ~ソつ川ノエソすJHA 門ケヰソ (H1N11主〉注射繋立 J 2 I . l丘公症例 BCG盤底困!lsョソノー1:1量} 外用禁立 J 2 I . l丘公 BCGb 主陸自11KB杢 f む外用~ え J 2 I . l丘三 ~寸毛筆縫製部丘.3R 内用禁立 J 2 I . l生三i E 内用~ え J 2 I . l 2C'}うリ量腰Ri塁手の i l ! ! グ ) 主釜& ui 華つ片机ヲ守1 : :著っく匡*品{.=‑!号室〉内用禁立却住 ̲ ̲ ̲ ! A 内用苦言主主1住アクJ ヲリヴt: ̲ ̲ ̲ ! A 注射秦立アケIノ立こLノソ D ̲ ̲ ̲ ! A J 2 I . l住ア立ごノ乏yツ注射繋え J 2 I . l丘公1 7吋'子オづリソ内用繋丘 J 2 I . l 仕えi 以下略表示 2 . 間質性肺疾患を副作用とする症例リストの一例アルファ力ルシドールモンテル力ス卜ナ卜 1 )ウムベクロメタゾンブロピオン酸工ステル医薬品副作用データベース ( Z I Pファイルでお MB) に含まれる 4種のテープずル 1 4MB，2 1 9， 1 9 1人) 1.症例一覧テーブル ( 報告年度，種類，性別，年齢，身長，体重，など 2 . 医薬品情報テーブル ( 1 4 1MB， 1 ， 5 4 0， 3 1 7件) 医薬品の関与(被疑薬，併用薬，相 E作用)，医薬品(一般名，販売名)，経路，投与開始日，投与終了日，投与量，使用理由，医薬品の処置，再投与による再発の有無の処置，など 3 . 副作用テーブル ( 1 4MB， 3 3 8， 3 5 9件) 有害事象，転帰，有害事象の発現日，など 4 . 原疾患テーフずル ( 1 8MB，6 3 2， 5 2 1件) 原疾患等 257

253.

表示 3に示す ER図から，メインのキーは「識別番号，報告回数 Jであり， 2 . 医薬品情報テーブル， 3 ， . 原疾患テーフ。ルには，さらにサブキーとして医薬品，有害事象および原疾患等の連番が副作用テーブル， 4 振られている. 表示 3 医薬品副作用データベースの ER図 (PMDAの W ebサイトより再掲) i de 症 rr 伊 d 1 3 4 ぷ 0 W 覧M テ断ー念 7 1 1 wレ c s v 識別番号報告回数性月J I 年齢体重身長報告年度・四半期状況報告の種類 d医ru薬I~品0情 W報Mテ断」。71•国 J L ，識別番号報告回数医薬品連番医薬品の関与医薬品(一般名) 医薬品(販売名) 経投与開始日投与終了日投与量投与単位分喜l 股与回数使用理由医薬品の処置再投与による再発の有無 n 卜￨そ : r e a 副、 d作 E用 : ' ( Y t J テ断ぷ7 イ。、1 部 i ユレロ〉J ふヨ~~>，: ず識別番号報告回数有害事象連番有害事象転帰有害事象の発現日イベ w マぶl i 一 ! 吟平一」一一 ? 患二テ削附 ‑ u 1 ; 泌遥磁ヲ語汽 : 凡例 → そご 1: 多〈民 1:0又は多 ※太文字は主キーを表します。 ι 議別番号報告回数原疾患等連番原疾患等表示 Iに示された症例に合致するデータを医薬品副作用データベースから探索すると，識別番号が B‑11018764の症例であることが検索できる.表示 2の症例に関するデータと，それぞれのテーフ、ルの内容を比較することにより I 医薬品副作用データベース Jの構成について理解を深めることができる. 258

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

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

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件となる.副作用テーフ、ルの有害事象についても発現日が異なる有害事象があり，重複を取り除くと， 3 3 1， 1 2 8 件の有害事象数となる.重複を取り除いた 2つのテーブルを併合すると 557， 045件となる 2) 実際に， 557， 045件について， I I 1X2 の分劃表の一部が集計されたとして，表示 5の 2X2の分害J I表の作成 1 1 1= 2， 7 8 5種)に間質性肺疾患(あり，なし)についての分割する考え方を示す.表示 6に示すように，薬剤別 ( 表が得られたとしよう.特定の薬剤 iに注目したときに，特定の有害事象のセルはI1j.ll となり，その他の有害事象のセルには J1I.12 が集計され，その合計は， J1jトである.列方向の合計は，11+1 ，11+2 それらの合計から J1i.ll ，ni， 1 2 J ルを差し引くと 1 1 1 1山 J 1 1 + + となるので，，J1i， 22 ，1 1山を計算することができる . SASあるいは JMPなどの統計ソフトで，m X 2 の分害J I表を作成することは標準的な P Cでも短晴間で得る x c e lシートにダウンロードすることにより，表示 6に示した m X 2 X ことができる.このII1X2 の分劃表を E 2の分制表は， E x c e lの標準機能の範四内でストレス無く計算できる.シグナル検出のための統計量の多くは，表示 6に示した行方向の 2X2のデータで計算できる.最初の行で計算式を作成し E x c e lのフィルハンドルで、 Ii ，i= 1 ，2，ー・，111 についてのシグーナル検出のための統計量を計算するこ計算式をコピーすることにより，薬斉J とができる. I2 785穐×間質性肺疾患(あり，なし)の分割表から 2X2分劃表の要素の計算表示 6 薬斉J 楽剤名(医薬品名) フルオロウラシルプレドニゾロン v i t f ホリナートカノv'ンウムその他 2， 7 8 2 、ゴ i 仁b さロ~t 特定の有害事象 405 薬剤 i その他の有害事象合計楽斉Ij i以外の楽斉J I全体特定のその他の有害事象合計有害事象 6， 958 n ..]‑11I ， l l= 1j，12= 11‑2‑l 1 1 + . . .‑11i.l+= l 1i . lt ‑ 1 1i . 2 1 1 1i . 2 2 11;.> 6， 553 1 1 ; . 1 1 1 1i . 1 2 1 6 6 9， 880 1 0， 046 214 4， 005 219 4， 1 6， 922 518， 900 535， 822 1 7， 707 539， 338 557， 045 1 11 1 1 ← 、 IL+ 4 . 潜在的リスク分析の実践に向けて本論文では PMDAのホームページからダウンロードした「医薬品副作用データベース」を用いて，潜在的リスク分析の実践をするためのデータベース内容の吟味の考え方，大規模な医薬品副作用データベースのデータマイニングの方法として用いている、ングナル検出のための統計量を得るための分割表の作成の考え方を示した. 表示 6で示したように，特定の有害事象についてシグ、ナル検出のための統計量のラインリストが得られた際，それらの情報のもつ意味を容易に理解させるために様々な視覚化が提唱されている.我々は， MPに標準的に備えられている 3つのグラフ「ドリルタ守ウン付散布図 J ，r ツ一般的な統計ソフトである J リーマップ」及び「セルフ。ロット」が， PCでも手軽に視覚化ができることに着目し「間質性肺炎」について視覚化を試みた 4) 最後の演題では，潜在的リスク分析の実践を，どのように行ない，評価し，活用するかの事例研究を行なった 5) 261

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

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PMDAの「医薬品副作用データベース」を用いた副作用リスクの評価自社医薬品の副作用リスクのポジショニングへの活用 ( 2 ) PMDAの「医薬品副作用データベース」の活用 0広岡禎 1 1 1 1田雅之 2 l 大鵬薬品工業株式会社データサイエンス部 2 キッセイ薬品工業株式会社臨床開発部 E v a l u a t i o nofRiskofAdverseR e a c t i o n sUsingPMDA Advers巴 DrugR e a c t i o nD a t a b a s e ' ‑Howt op o s i t i o na na d v e r s er e a c t i o nr i s ko fcompanyp h a n n a c e u t i c a lp r o d u c t s‑ e a c t i o nD a t a b a s e ' ( 2 )U t i l i z a t i o no fPMDA AdverseDrugR I 2 T a d a s h iHirooka， M a s a y l l k iYamada ID ataS c i e n c eDepartment，T a i h oP h a n n a c e l l t i c a lC o .L td 2C l i n i c a lR e s e a r c hDepartm巴n t， K i s s巴iPharmac巴u t i c a lC o .L td 己日要 2012年 4月より PMDAのホームページから医薬品副作用データベースがダワンロード可能になった. この貴重なデータを利用してより有用な情報を引き出すための活用方法を検討するにあたりデータの加工を行った.木論文では 4つのデータテーフ守ルの内容の簡単な紹介とデータの加工手順について報告した. キーワード:医薬品副作用データベース， JMPソフトワェア，データ加工 1.はじめにダウンロード、可能になった 4つのデータテーブル「症例一覧テープ、ル J， I 医薬品情報テーブノレ J， I 副原疾患テーブル」のうち，のちにシグナル検出の手法などを適用する際に重要になるの作用テーブル J ， I は「医薬品情報テーブル」と「副作用テーブル」である.また，データ加工においてポイントとなるのは，重複データの削除，外部データの結合の 2点である. 4つのデータテーブルの内容を簡単に紹介するとともに，データ加工の手順ならびに我々が今回試みたデ、ータ加工の際に直面した問題点を示す. 263

259.

2 . 各データテーブルの内容 2 . 1 症例一覧テーブル I症例 lオブザべーションの構造になっており，性別，年齢，体重，身長，報告年度といったデータが含 1 9 . 1 9 1オブザベーションである. まれている. 2012年 5月時点データでは 2 同一症例について複数の報告者(製薬企業，医療機関)から報告されている場合も含まれている.そのような重複データは削除しておくことが望ましいが，データから重複症例を同定することは困難のようである. 図1.症例覧テーブル A 1i 識別番号 B C 0 一報告国語性副年齢 ~ I~-~~~~~~~~ E 1女性 8 0歳代 2男性 2 0歳代 4女性 4 0歳代 3男性 7 0歳代 2女性 2 0歳代 3女性 6 0歳代 1男性別歳代 1女性 5 0歳代 1女性 3 0歳代 3 !8‑04000005 4 '8‑04000008 5 ‑:8‑04000008 6:8‑04000010 7:8‑04000011 8 :8‑04000012 9 ;8‑04000013 1 018‑04000014 F 体重 G 報告年度・四半期 2 0 0 4・第一 2 0 0 4・第一 2 0 0 4・第一 2 0 0 4・第一 2 0 0 4・第一 2 0 0 4・第一 2 0 0 4・第一 2 0 0 4・第一 2 0 0 4 .第一身長 5 0 k g台 5 0 k g台 5 0 k g台 1 5 0 c r n台 4 0 k g 台 1 5 0 cl I l 台 1 反克 H 1 J 報告の種 r~ 報告者の資裕詞萱完了自発報告詞萱完了誌験詞萱完了自発報告調査完了自発報告詞査完了鉱験訊萱完了試験訊萱完了自発報告訊査完了自発報告訊萱完了自発報告消費者等医師医師医師医師医師 2 . 2 医薬品情報テーブル l症例複数オブザべーションの構造になっており，医薬品の関与(被疑薬・併用薬・相互作用) ，医薬品 (一般名) ，医薬品(販売名) ，経路，投与開始日，投与終了日，投与量，投与単位，分割投与回数，使用理由，医薬品の処置，再投与による再発の有無といったデータが含まれている. 2012年 5月時点データでは 1 ， 540， 317オブザべーションである. 一 47777777 一日 D2222222 日立 J一 iL投 7 一m mmmmm 別加匂 ‑ 凡又一? i F終日日日日日日日叩 ⁝ 222222 一与 22 一五d22222222 40DODO 日 33 一目 ︒ 3 3 3 3 3日一ふロ nunununununununU H一開制mmmmmmm 一長一日桂昌経日世間住経縫経経 s a z 一路口口口口口口口 G 一子︑ンキ一名S 一宮冗島 F 一販苦⁝サノ一一薬ブブフ一一区パジ )E レ一一品ロレ +世写'‑ wm‑ ロ一ア一 J 一薬島ラスペ口神アピ‑ 一 ↑区耳オリピク精クソ‑ 主円一一葉塩ヨ口‑ 一﹀般塩ン事一﹁ E一名一滋ジ一般(ンン塩マ剤二剤ピドンロ用ムン] ⁝︿用吋ソチブ怪パロ 4 一白血科ンベリル神ゼケ一医一ウム一図一一割問一 EF D一の一吉田薬薬薬薬薬薬薬薬品一薬疑民社用用用用用用昌一区被被併併併併併併品一番 11234567‑ 一連一一葉一一白田一 pu 12222222 一区一薮一口U 一一ロ一‑ 一相一一幸‑ 一 qυRURURV 民URυRURu‑ t4 D4 D4 O4 D4 o4 ‑4 U1 1 1 poρLLs 写n unununununununua ﹂ ‑BEDDED01 古市 ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ ∞ 日 ω 1 .︒ ︐ ﹄令 dad‑rnvハ07aAXVQvu P一一 M L 糊 MMMMMM巴実際の集計結果の一部を表 lに示す.全体の薬斉J I数は 1 1 1=4 ， 498 種類であり，最大はフルオロウラシルの 60， 463件であり， 1件しかない薬剤も多数ある. 被疑薬と分類されているのは 568， 273件，相互作用は 3， 634件であり，単に併用薬となっているのは 968， 409 件であり，シク、、ナル検出の元となる集計表の薬剤としては，被疑薬と相互作用と分類されている薬剤 568， 273 +3， 634=5 7 1， 907に限定する必要性がある. 表 2に示すように薬剤数は m=4， 498 種類の薬剤を l薬剤当たりの件数でみると 1 ， 000件以上ある薬剤数は 359 種であり 1~3 件しかない薬剤が 547 +1 4 2 5ニ 1 9 7 2 もあることがわかる. 1 9 1人中，中央値 =5薬剤であり，最症例当たりどのくらいの薬剤が報告されているのかを調べると， 219，大は識別番号が B‑10001109の 473件数と異常な数となっている.この症例で実際に使われている薬剤数は， 1 5種類であり，静脈内投与の場合に投与 l回ごとに l件となっており，フルオロウラシルが 7 8件，オキサ 264

260.

表1.薬剤ごとの報告件数医薬品(一般名) 件数被疑薬相互作用併用薬 60， 463 22， 8 9 1 1 9 553 37，フフルオロウラシルフ。レ卜、ニゾロン 35， 372 1 2， 269 25 078 23， 3 レボホリナートカルシウム 30， 886 9， 992 6 20， 888 4 27， 700 25， 725 5 1 ， 970 5 オキサリプラチンファモチジン 1 9， 916 2， 544 7 365 1 7， 6 デキサメタゾンリン酸エステルナトリウム 1 7， 1 4 1 1 ， 1 7 7 3 9 6 1 1 5， 7 1 7， 056 1 ， 679 27 1 5， 350 8 フロセミドアムロジピンベシル駿塩 1 6， 437 1 ， 517 24 1 4， 896 9 ロキソプロフェンナトリウム水干1物 1 5， 6 6 1 454 3， 38 1 2， 1 6 9 1 0 酸化マグネシウム 1 5， 486 430 9 1 5， 047 。。頼粒球コロニー刺激因子製剤 4498 。。。。。。。。。。。欠測伊: 合計 1 ， 540， 317 568， 273 3， 634 968， 409 表2 . 薬剤当たりの症例数の分布 l薬剤当たり件数該当薬剤数 I ， OOO~ 359 100~ 688 10~ 989 4~ 490 547 2~ 1 ， 425 合計 4， 498 リプラチンが 39件となっている.このような場合にはシグナル検出の観点では，継続投与していると判断し， l薬剤とみなすことが必要と思われる.また，このテーブルには薬剤コードがデータとして含まれていないため，現状のままでは薬効分類に基づいた検討などを行うことができない. 2 . 3 副作用テーブル l症例複数オブザベーションの構造になっており，有害事象名，転帰，有害事象の発現日のデータが含ま P T :P r e f e r r e d れている.有害事象名は ICH国際医薬用語集日本語版 (MedDRA/J) に収載されている基本語 ( T巴rm) が使われている. 2012年 5月 H 寺点データでは 338， 359オブザベーションである. . 副作用テーフずル図3 TiT← Qun R冗 110qJUAM﹃耳目日日日日日 TITis‑'I'tnu ヨ +42223 1EDO‑‑O 一Lv‑eワ﹄モ4 0 0 0 0 0 22222 叫 m m F 一一宝 E 一事 ⁝ 有り nb‑‑ quqJUA吋炎肺町内ノソエ口 E一里一帰一回明明明明明明明復復復 ⁝転朱不不不不不不不回目回加ジ ‑‑増スジジ少ンイキキン加チス一ネネ減二テス一スピ増アシ一象点図ジ一一ジ口走レス孔モ一事時企性ト性グ尿クウ穿‑ ↑害輝殺発ス発モ中中レ官ユ山一有閃自遅ジ遅へ血血イ腸二一 11123123121 一番一連一事 Cぎ一数一 12444333223 !⁝時一生口一綿一叩回 B一一3 5BBB88800l D O D O D日日 o l i ‑ mmm ∞mm∞ ∞ ∞ mm m ーョD D O D D O D D O D o ‑L 号リ44444444444 石刀D O D D O D O D日日日一議 BEBBBBBBBBDr a u F一岳旨nununununununυ υ 伶n ununu 9wnロ JL3456ア8 265

261.

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

262.

2 . 4 原疾患テーブル l症例複数オブザベーションの構造になっており，原疾患等のデータが含まれている. 2 0 1 2年 5月時点デ 3 2， 5 2 1オブザベーションである. ータでは 6 'H14hAA 7213458 odnaRJ‑ nHunH‑nHU 7nununU Eτnununu コ一 A f ‑ ‑ 主0 0 0 一早世 nununu 守瓜斗一円鴨川 Mnununu 一昨日一一‑ ω ‑ ‑ E n 口門口門口玄￨1 4 .原疾忠テープずル B ミ c 日報告回観原疾患等連番原疾患等 1 1鼻炎 1 2高血圧 2 1統合失調症、芸想型 2 2高脂血症 2 4 3自殺企図 1統合失調症ー、 " ‑ ' ‑ よニニ 3 . データセットの加工 3 . 1 医薬品情報テーフ守ルの加工シグナル検出の手法を適用していくことを考慮すると，同一症例の中で同一薬剤l がリストされている場合には重複分を削除しておく必要がある.また，薬効分類コードを結合することができれば，薬効分類で・分けた検討なども可能になる. .1同一症例同一薬剤の重複削除 3 .1 JMPの「結合 J コマンド、を使って重複データの削除を行った. 図5 . 重複データ削除のイメージ I Dと dmgをキーとした重複データ削除後テープル i s a m p 1 e 1 J 4 ぶ) 校j drug 1 空j A A ・ . . . . . . . . . . . . . 3I D ‑ 0 0 2 •• •• 2I D・0 0 1 B ‑ ‑ 掴 E R‑‑R‑ 圃 E R ‑ ・‑ ID drug A . . . . . . . . . .圃圃 E C 同じデータテーフョルを準備し，重複のキーとなるデータ列と出力する列を指定しのチェックボックスでー主テープ守ル r 重複する行を削除 J 結合するテーブルともにチェックをつけて実行すると，重複データが削除された結果が得られる. 267

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i n ) コマンドの指定図 6.JMP 結合(Jo 層]苛す柏町、復撒数のげデ一タ好テ一引ゆ附行伺を酷諸賠合玲 ' s a m p l e l ' と車結 E合するテ、‑1) ル L一一一一一一…一一寸ブシヨン一一一 ; 両面el 一一 1 I ' = 則前寸) 1 . を2 番目府引のデサで更新する ! 岡雨 .i ir 同名の~II在日 j 」 ! U i 主立型斗出向コト ! i日動評価刷、 J E盟笠j 1̲ ̲ ̲ ! 色市対応の指定 j 対応する~Iゆ値で結合ゴ」止乙」 L l [織する列ぷ元の否両j IIID~ID x ‑1 f ， [ samplel !出力デ一九名: drug~drug 十一一一一一一 i 応 ID i 配 r u g オプ〉五三..(;"自主 i r主テ ‑j')lの1 I 間 j 亨を保存，三デーブJレ箔合するテーブル i 重復する行を持~~主 p' ト一致じなし司王包含I i )る r p' r ! もとの医薬品情報テーフツレのデータにおいて，医薬品の関与を被疑薬・相互作用に限定し，この重複データ削除を行うことにより 1 ， 540， 317オブザベーションから 356， 246オブザベーションになった. 3 .1 .2薬効分類コードの結合薬効分類コードを結合するために，厚生労働省のホームページに公開されている薬価基準収載医薬品リス h t t o : / / w w w . m h 1 w . ! 2 : 0. i o / t o o i c s / 2 0 1 0 / 0 6 / t o 0 6 3 0 ‑ 4 . h t m 1 ) ならびに薬効分類表 ( 1 l tめ ://www.mhlw.: e o . i o / s h i n: e i / ト( 2 0 0 5 / 0 2 / d 1 / s 0 2 2 2 ‑ 1 0 h . o d O を利用した. 薬価基準収載医薬品リストにおける成分名は，医薬品情報テーブルにおける医薬品(一般名)に相当するものとみなした.まず，薬価基準収載医薬品リストにおける薬価基準収載医薬品コードの上 3桁のコードと薬効分類表の薬効分類コードを対応させ，薬価基準収載医薬品リストに薬効分類コードと薬効分類名のデータを . 薬価基準収載医薬品リスト図7 A 区分 B C 薬価基準 J 収載医薬品コ ‑F 成分名 2 3 4 5 a 内用薬 I対用~ 内用薬内用禁 1 1 2 1 0 0 1 X I O l 8 ブロモバレリ)l，..尿素 1 1 2 1 0 0 1 X I 0 4 2 フロモバレリル尿表 1 1 2 1 0 0 1 X I 0 5 0 ブロモパレリ)l，..尿素 1 1 2 1 0 0 1 X I 0 8 5 ブロモバレリル尿素。 G 品名規格 r ，、可 W " E， f 0 1g 1g 1g 1g 1 局局局局フロモバレリル尿素ブロムワレリル尿表 r'=:AJ 「純生」ブロムワレリル尿素ブロムワレリ)l，..尿表「メタル」ホヱイ 268

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

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

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PMDAの「医薬品副作用データベース」を用いた副作用リスクの評価自社医薬品の副作用りスクのポジショニングへの活用 ( 3 ) シグナル検出指標の解説と「間質性肺疾患」でのシグナル評価 0津田克彦 1 重田寛文ユ l 大即応薬品工業株式会社データサイエンス苦1 [ 2 キッセイ薬品工業株式会社開発企画部 e a c t i o nD a t a b a s e ' E v a l u a t i o nofR i s kofAdverseR e a c t i o n sUsingPMDA Advers巴 DrugR ‑Howt op o s i t i o nanadv巴r s er e a c t i o nr i s kofcompanyp h a n n a c e u t i c a lp r o d u c t s‑ tsA p p l i c a t i o nt ot h e' I n t e r s t i t i a lPneumonia'Cases ( 3 )I n d i c a t o r sf o rS i g n a lD e t e c t i o nandI l 2 i r o f u m iS h i g e t a K a t s u h i k oSawada， H 1DataS c i e n c eDepartment， T a i h oP h a n n a c e u t i c a lC O .L td . l a n n i n gDepartment， K i s s e iP h a r m a c e u t i c a lCo.L td . 2Dev巴lopmentP 己目要本企画セッションで利用する統計学的なシグナル検出指標について説明するとともに， PMDA から公開された副作用データベースに実際にこれらの指襟を適用して医薬品の潜在的リスク分析を実施する際の効率的な考え方について提案する.提案する手)1[頁に則って PMDAの「データマイニング手法の導入に関する検討結果報告書」でも事例紹介されていた「間質性肺疾患」報告と被疑薬との関係をシグナル指標値により評価したところ，今回解析に用いたデータでも同様の傾向が確認出来た. PMDAの副作用データベースを活用してシグpナノレ指標を評価出来るようにしておく事は，医薬品の潜在的リスク分析に有用と考えられる. キーワード:医薬品副作用データベース、ンク守ナル検出潜在的リスク分析間質性肺疾患、 1.はじめに自社医薬品の副作用に関する潜在的リスク分析は企業にとって重要な課題であるが，他社の医薬品を含めて市場で処方されている医薬品の副作用情報を分析する事により，白社医薬品の副作用リスクの相対的な位置付けを評価する事が出来る 1作用データベース」が PMDAのホームページから 2012年 4月より「医薬品目) 入手可能になり，大規模な副作用データベースに基づく自社医薬品の潜在的リスク分析に利用出来る機会が開かれるようになった.本論文では企画セッションで利用するシグナル検出指標を解説すると共に， PMDA 報告書の AdHoc解析"ケーススタディ 1) を元に，公開された PMDAデータベースを用いて副作用に関す 2 7 1

267.

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

268.

表 l シク守ナル検出の元となる 4X4の分害1表薬剤l 名(医薬品名) 間質性肺疾患フノレオロワラシノレプレドニゾロンレボホリナートカノレンウム肝機能異常血小板数減少その他工 716 合計 405 43 98 6， 412 6， 958 166 6 5 75 9， 740 1 0， 046 214 20 50 3， 935 4， 219 その他 2，782 1 6， 922 1 5， 437 1 1， 565 491， 898 535， 822 合計 1 7， 707 1 5， 565 1 1， 788 5 1 1， 985 557， 045 「特定の有害事象 Jv s I その他」の 2水準で， l17X2 の分割表を作成し， I 特定の有害事象」を引き起こす全ての薬剤についてのシグナル検出の統計量と比較ナル評価する場合にはすることにより 1 1 1純類の有害事象についてシグ I 特定の薬剤」の相対的な潜在的リスクの大きさを評価できる表 2 には，表 l からフルオロウラシルと間質性肺疾患に着目して作成した 2X2 分割表を示す分割表の各セル値あるいはその周辺和を用いてシクーナル指標が算出来るわけであるが，例えば PRRの算出式は，疾患」の報告割合を計算し，その比を計算している.フルオロウラシルの間質性肺疾薬剤方向で「間質性別i 患の報告割合は P I= 4 0 5 / 6，958= 0 . 0 5 8 2 1，その他 2，784薬では，P2ニ 1 7，302/550，087ニ 0.03145となり， PRR=PI/P2ニ1.8 5 となる. 表 2 フルオロウラシルと間質性肺疾患に関する 2X2 分割表 v一n V ︑ 戸4干ム1n 一7 H f I‑ ‑J 間質性肺疾患 J フルオロウラシル一勺」ミモ」ーコロl E 吋ノ﹄一勺/ 寸その他 2，784薬その他 5，718種合計 6， 553 6， 958 785 532， 087 550， 539， 338 557， 045 方向で「間質性肺疾患」のオッズを計算し，その比を計算している.フルオロウラ RORの算出式は，薬剤l シルの間質性肺疾患のオッズは o d d sl=405/6，553=0 . 0 5 8 2 1，その他 2，784薬では，o d d s2=1 7，3 0 2 / 5 3，2785 =0.03247となり， ROR=odds1 /odds2 1 .90 となる.カイ 2乗統計量は二 x2=159.79となる 3 . 方法 PMDAの「医薬品副作用データベース」に含まれるデータテーブルから識別番号をキーにして併合して広岡 2)らが作成した 557， 045オブザベーションのデータテーブルから JMPを用いて mXp の分割の巨大な分割表を作成する事は現在の PCの性能でも容易で無く，出来るだけ PCのリソースに依存しない解析手順を工夫する必要がある. 2節で説明した考えを応用し，あらかじめ特定の有害事象や薬剤に着目して l17X2あるいは 2Xpの分割表を作成する事により今後更にデータの規模が大きくなった場合でも実務上の問題を回避する事が出来る.本論文では PMDAの AdHoc解析の事例を参考に，有害事象報告件数として最も多かった「間質性肺疾患」に着目して有害事象を「間質性肺疾患」と「その他 j に 2分類し， I 7 1X2の関係に着目して薬剤のシグナル指標を計算する方法について紹介する. 解析ツールは JMPv e r s i o n9を使用した.以下に解析の手順を記載する. 1 ) 有害事象を「間質性肺疾患」とそれ以外の「その他」に 2分類する変数(変数名:間質性肺疾患)を追加する.分類は JMPのデータ列計算式の条件関数 1 f文などを利用して作成出来る. 273

269.

[beta]

F
Jいて表似I
1を「医薬品(一般名) J，表頭を「間質性肺疾患」 とする 2元 表 を 作 成 す
2
) 「要約」メニューを J
る.
注
容
国主祖国』九団・E ・ E ・ ‑ 園 田 園 田 間 関 説 明 機 機

斗民主j

;蝉;監亙画竪監~ ク勿引
凡
J
ル
伽
レ
lば
J

，
‑
l
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j
J
I
ゆ
φ
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濯
苦
択

m

一
一 一一 一
一
一 了

ゐ

I
~[.L~語1二函了一一----~ i
!D
E
歪
:
:
:
:
J!
N
(関 1
主防鰐)
; 医薬呂(販売名)

OK

;弘
子E窓
r~長与開始B

t ii

油消~~~S)

111

アルコ

i
d
.
i

I

之
立
t
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)
， I

H

J止 J
E旦 翠j
」止乙」

担)~寸ヒ HA Il:葦玄(一般名)

1j

オフ~~ ==~-'

JJ

!
jサ
フ
予nで
立
!
年H
問実}主廓疾霊

r全体の統計量を含める
分伎点の場合、値(
0
;
0
)壱:入力

1
2
5
3
)

I

I
N
(間質性肺疾患) Jの頻度の大きしゅl
員 (間質性肺疾患の被疑薬報告件数が多かった順)にソー卜する.以
下，薬WJ分類に基づく考察をする目的で， PMDAの AdHoc解 析 事 例 と 同 様 に 各 薬 剤 は 「 薬 効 分 類 名 」 で
表記する.下図に件数の多い薬剤を示す.

4

f
司

N(間質性筋疾患) N(その他)

薬効分頬名

I
亨:

1他{こ分量重されない代議!主医薬呂

9232

991

2 その他.
(
J
)題湯沼薬

2261

982

1279

3 代謝回尻喜リ

3517

625

2892

十その他の庭用男薬

2146

570

1576

5 抗盟主i
l
生白羽成分製剤

3699

522

3177

6 代謝1
6
1
定刻

6958

405

6553

7代謝1
6
抗菩J
I

6411

381

6030

8
'
;
手笠i
服用言J
I

1191

356

835

9 抗屋場区白羽成分製剤

5906

353

5553

8241

1
0
:筑彊矯巴径勿成分製剤

3799

334

3465

1
1 そめ他立).!雲渇 E
司
薬

8259

311

7948

4
) 前 出 の シ グ ナ ル 指 標 解 説 図 の 2x2分 割 表 セ ル 度 数 c
，dに該当する部分を， JMPの新規要J
Iに 計 算 関 数 を 利

用して算出し，シグ

ナル指標を計算するための準備をする.

5
) シグ ナル指標でーある ROR，ROR95%
信 頼 区 間 下 限 (ROR下限)，PRR，PRRカイ 2乗値， PRRP値 を JMP
の新規列に計算式を入力して算出する.

間 質 性 肺 疾 患 の 被 疑 薬 報 告 変 数 上 位 10薬剤について，算出されたシグ

ナル指標値の結果を表 3 に示す.

シグナル指標値の高い薬剤も含まれるが，必ずしも報告頻度の多い薬剤のシグナル指標値が高い訳では無い
事が確認、出来る.

274

270.

[beta]

表 3 r
l
u質性J)i
i
!
疾患報告件数 I
一
一
一
位 1
0薬剤
ff
:
，
l
/
.
{ ~(間質性肺疾患) N
(その他) T
日
l
I N長iT
I
出 N長

薬効分JJi;f
1
他，̲分婦されない代謝性医来品
業
その他のr，.[[務庁1
i抗 剤
代謝 !
その他の月'E1耳刷業
抗版協性刷物成分製剤

代品 1M
抗"']

i
ti
1
l
!
.
'
占
九
五
'
]
不登脈If
l
押l
抗 腕t
括性肺物成分裂;'j']
H
I(物成分製剤
抗 版 協t

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

991
982
625
570
522
405
381
356
353
334

8
2
4
1
1
2
7
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5
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5
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4
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35
5
7日4
5

ROR

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0

ROR95%LCL PRR

3
.
8
2
4
.
7
6
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1
1.
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2
.
7

PRRCh
叫

PRR̲P

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

次に，シグナル指標として RORの 95%Cl下限値に着目し， Cl下限値の大きい1
)
慎([刷l
頃)で並び替えを行
なって確認したところ，上位には薬効分類「その他の抗感湯薬」と「漢方製剤 J の薬剤が多い傾向がある事
が確認出来た

ROR95%CI下限値上位 1
0薬剤l
の結果を表 4に示す

表 4 間質性別i
疾患、 ROR9S%Cl下隈値上位 1
0薬剤
薬効分知名

行数

l
>
Ef
耳用薬
その他の I

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

mm薬

その他のゆ'f'
波方製剤
漢方製剤
漢方製剤

1
4
9
S
2
1
1
3
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1
2
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4
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5
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5
5
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4
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2
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0
4
5
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3
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3
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5
7
0
4
5

その他の煙癒用薬

ROR

0

0

5
5
5
5
40
40
40
4
0
7
7
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7
5
55
55
55
5
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2
0
1
5
3
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7
8
9
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35
35
35
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1
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0
2

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13
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67
1
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29
26
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5 7

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5
31
547

m

不控脈 斉
1
'
o
1方製剤
その他の 1
]
0
[
[
痕
周
茶

1786
9
33
4
l
1I
21

二円用
主としてグラム賜性・陰性尚 i

N
(
l
I
I
:'
i
f
性肺疾!，!'.) N
(その他) TI
i
lI
.
N菜; T他 .N薬

i
;q PRRP
PRRCh

ROR95%LCL PRR

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.
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2
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1
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2
7
.
0<日日 0

特定の薬効分類のみに着目してシグナル指標怖を確認する事も出来る.表 5 に薬効分類「漢方製剤」と坑
J
重揚薬の ROR9S%CI 下隈値上位 1
0薬剤のシグナル指標値を示す.

表 5 漢方製剤と抗J霊場薬問質性肺疾患、 ROR9S%CI下 限 値 各 上 位 1
0薬剤
PA

吋

︐

1 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0一
0000000000
リ‑ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 一
00
00
00
00
00
00
00
0O
OO
O
F
‑ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0一
0
F‑ く く く く く く く く く く 一 く く く く く く く く く く

J

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このようなアプローチに基づき，製薬会社においては自社医薬品の潜在的リスクについて，客観的指標に
基づいた類薬との比較評価が出来る可能性がある.

275

271.

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

272.

PMDAの「医薬品副作用データベース」を用いた副作用リスクの評価自社医薬品の副作用リスクのポジショニングへの活用 ( 4 ) JMPを用いた副作用リスクポジショニングの視覚化 OUI日雅之 1 須々田寛 2 1 キッセイ薬品工業株式会社 2 田辺三菱製薬株式会社臨床開発部データサイエンスセンター E v a l u a t i o nofRiskofAdverseR e a c t i o n sUsingPMDA AdverseDrugR e a c t i o nD a t a b a s e ' ‑Howt op o s i t i o na na d v e r s er e a c t i o nr i s kofcompanyp h a r m a c e u t i c a lp r o d u c t s‑ ( 4 )V i s u a l i z a t i o nf o rt h eP o s i t i o n i n gofRiskofAdverseR e a c t i o n su s i n gJMP 1 2 u s u t a MasayukiYamada，YutakaS 1C l i n i c a lResearchDepartment， K i s s e iP h a n n a c e u t i c a lCo.L td . t e r ，M i t s u b i s h iTanabeP h a n n a c e u t i c a lCo.L td . 2DataS c i e n c eC巴n 己回要高J I作用の潜在リスクを把握するために，自発報告データを活用することが重要である.本論文では，ある副作用のシクずナル指標のラインリストが得られた￨探，それらの情報のもつ意味を容易に理解させる視覚化の方法を示す.視覚化にあたり， JMPに標準的に備えられている 3つのグラフ「ドリルタ守ウン付散布岡j， Iツリーマップ」及び「セルフロット」を用いた.本論文では， PMDAの「データマイニング Q 手法の導入に関する検討結果報告書」の AdHoc解析"で取り上げられている「間質性肺炎」を対象として， PMDAの「医薬品副作用データベース」から算出したシグナル指標のラインリストを元に，検討を行った I 間質性肺炎」でシグナルが検出された薬効分類は，漢方製剤，その他腫療用薬などであり，漢方製剤及びその他腫療用薬では，複数の薬剤が、ングナルとして検出された. キーワード:医薬品副作用データベース潜在リスク視覚化ドリルタずウン付散布図ツリーマップセノレフ。ロット 1.はじめに高J I作用の潜在リスクを杷握するために，自発報告データを活用することが重要である.本論文ではある副作用のシグ、ナル指標のラインリストが得られた際，それらの情報のもつ意味を容易に理解させる視覚化の方 p o t f i r eを用いた医薬品安全性情報の視覚化はすでに事例が示されている 1) 本論文では情報の視法を示す. S 覚化に当たり， JMPを使用する. JMPはグラフ表示による探索的解析の先駆的な統計ソフトであり，数ト万 277

273.

件にも及ぶ大規模なデータベースを取り扱うことができる.また，対話的にさまざまなグラフを作成するこ I作用リスクのポジショニングを視覚とが可能である.特に，グラフ上に医薬品名などを簡単に表示させ，高J 的に理解するのに有用である.本論文では， ?MDAの「データマイニング手法の導入に関する検討結果報告書 Jの AdHoc解析"で取り上げられている「間質性肺炎」を副作用の例示対象とした 2) 最近ダウンロー I作用データベース」を用いて， 1M?の機能である，ドできるようになった ?MDAの「医薬品面J ドリルダウン付散布図・ツリーマッフ。及びセルプロットのグラフ作成手順と解析結果を示す. 2 . 方法 1M?を用し、た情報の視覚化のために， ?MDAの「医薬品副作用データベース」を整形し，解析 J T Jに加工したデータを原データとした.原データの作成方法の詳細については，広岡らの論文を参考いただきたい 3) この原データを用いて，シグナル指標を算出し，ラインリストとした.シグナル指標のラインリストの詳細l は，津田らの論文を参考いただきたい 4) 本論文で用いたシグナル指標のラインリストには，以下の項目が含まれている. 項目名:薬効分類名，医薬品(一般名) ，報告件数 (N) ，ROR，ROR95%信頼区間下[混 (ROR下限) ， ?RR，?RRカイ 2乗値(カイ 2乗値) 1M?を用いた情報の視覚化のために，以下の前処理を行った.なお， 1M?のパージョンは 1 0 . 0である. 1 ) グラフで、薬効分類別のマークを表示できるようにする. 1M?のメニューからる色/マーカ一分け」を選択し， 2 ) r 行」→「列の値によ r 薬効分類名」を選択する. グラフに医薬品(一般名)及び、薬効分類名を表示できるようにする r 医薬品(一般名) Jを選択し， 1M?のメニューから「列」→「ラベルあり/なし」を選択する.薬効分類名も同様に設定する. 3 . ドリルダウン付散布図ドリルダウン付散布図とは， 2つのシクaナル指標の関係を示した散布図に対して，詳細を示すために医薬品 (一般名)を表示した散布図であり，情報を(府敵することができる.図 lに各プロットのシンボルマークを薬効分類で、表した散布図を示した. にカイ 2乗値を，縦軸に ?RRを示した.いずれもデータの範囲が広いため，対数軸で表示し散布図は横車 h た. ここでは，多くの医薬品が表示されているため，副作用リスクの高い医薬品に絞って，さらに検討を行う. ， ?RR ミ 1 0，カイ 2乗値三 1 0の範囲とした.ここでは医薬図 2に，図 1の一部の拡大図を示す.図 2は品数が絞られてきたので，薬効分類名を表示した. 1M?では，任意のプロットに対して，薬効分類名を表示することが可能であり，また，表示位置も対話的に調整することができる. 2 7 8

274.

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~宝合，ミ〆鮮と，書:..-;._.、~:tt古 3リ ^1~~-i 、
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， 子，勾 S益軒

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275.

[beta]

日本で承認された医薬品の中で，間質性}]fj
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グナルが検出された医薬品は，薬~)j分類で見ると，漢方製剤，その他の JJ重湯用薬等が多く示されている.す

なわち，漢方や抗ガン斉J
Iにおいて「間質性}]i
i
j疾患」の潟、在リスクがあることが推測された.以後，間質性肺
疾患が副作用として自発報告された医薬品について，薬効分類ごとにリスクの相対的な大きさを表示する方
法を説明する.

4
. ツリーマップ
ツリーマップ (
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r
e
e
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) とは，二次元平面上の領域を入れ子状に分割することによって，ツリー構造のデ
6
) ツりーマップを利用した情報可視化の有名な例としては，世界のニュース
ータを可視化する手法である 5)，

記事をタイル状に並べて閲覧できる newsmap がある.他には，世界各国の人口比率が一目でわかるものが
I
n
t
e
r
n
e
tに公開されている.なお， JMPでは，パージョン 7
.
0からツりーマップの機能が装備された.

ツリーマップの利点として，次の 2つが挙げられる.

1
)

限られた空間を利用して効率よく情報の視覚化を実現できる. 2次元で区切られた範囲を隙聞なく利
用するため，限られた空間に多くの情報を詰め込むことができる.ツリーマップを使えば，画面上に
数百，数千の区分を一度に表示することも可能となる.

2
)

分割された各領域の面積を自由に決められる. Newsmapや HatenarMapsでは，このツリーマップの性
質を活用し，重要なニュース記事や著名なブロガーほど大きな面積で表示されるように工夫を行って

し、る.

医薬品の副作用リスクの相対的な大きさをツリーマップで表示させるために， JMPのメニューの「グラフ j
→「ツリーマップ」を選択する.本論文では，長方形のタイルの大きさに PRRを用い，タイルの色の濃さに
カイ 2乗値を用いることで，両者の大きさの程度を同時に表現している.さらに，タイルの詳細を示すため，
薬効分類名，及び医薬品(一般名)を表示するように設定した.図 3に JMPの設定画面を示した.

日二易自由:D額面，.1:1剛冊 I
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圃圃圃圃圃圃圃圃圃圃圃圃圃圃圃圃圃圃圃圃圃圃圃圃圃圃圃圃圃ー I
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カテゴリ I
d:サイズに比例して並べて表示される
列の選択

二
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276.

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277.

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

278.

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

279.

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図 8 セルプロット (漢方薬及びその他のIl重場用薬)

6
. まとめ
本論文では，

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特定の副作用が起こった場合，あるいは想定された場合に，日本で承認された医薬品でこ

れまでその副作用がどのくらい報告されて，潜在リスクの可能性は他の医薬品と比べて高いのか低いのか」

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敵することで容易にその情報を把握・理解できる
等の検討の￨努に， 自発報告された副作用情報を視覚化・ i
ことを示した.
潜在リスクのポジショニングにおいて，表示するシク。ナル指標の選択など留意すべき問題は残っているが，
試行錯誤的な検討を重ねることでノウハウが蓄積されると考えられる.

参考文献
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280.

2 ) 独立行政法人医薬品医療機器総合機構成2 1年 3月)， 3 ) タマイニイング三r 訟の導入に￨到する検討結果報告書(平デ h t t D: I / w w w . i n f o . D m d a . 2 0 . i o / k v O l c ni v a k u /日l e / d m ‑ r巴D o r t 2 0 . D d f PMDAの「医薬品副作用データベース j を府し、た副作川リスクの評価一自社医広岡禎，山田雅之薬品の副作用リスクのポジショニングへの活用 (2)PMDAの「医薬品副作用データベースの活別， ( 2 0 1 2 )， SASユーザー総会論文集. 4 ) 津田克彦，重田寛文 PMDAの「医薬品百リ作用データベース j を J I Jし、た副作 J I Jりスクの評価一同社医薬品の副作用リスクのポジショニングへの活用一 ( 3 )シグナル検出指傑の解説と「間質性 J ]iji炎」でのシグナル評価， 5 ) 浜本階生:具体例で学ぶ!情報可視化のテクニック第 3回ツリーマップによる木構造の可視化 ( 前編)， 6 ) ! 1 tt D : / / g i l 1VO . i l ヲ / d e v / f c a t l l r c / Ol / v i s l l a l i z a t i o n / 0 0 0 3 浜本階生:具体例で学ぶ!情報可視化のテクニック第 4凶ツリーマップによる木構造の可視化 ( 後編)， 7 ) ( 2 0 1 2 )， SASユーザー総会論文集. 1 l t t O : / / g i h v o .i D / d c v / f c a t u r c ! O1 / v i s u a li z a t i o n / O O O 4 . ， SASインスティチュートジャパン:JMPテクニカルニュース:2012年 2月 28H号 1 l l l o : / / w w w . i m o . c o m / i a o a n / m a i l / t n 2 01 2 0 2 . s h t m1 . 285

281.

PMDAの「医薬品副作用データベース」を用いた副作用リスクの評価自社医薬品の副作用リスクのポジショニングへの活用‑ ( 5 ) 潜在的リスク分析の事例研究 0重田寛文 I 津田克彦 2 l キッセイ薬品工業株式会社 2 大鵬薬品工業株式会社開発企画部データサイエンス部 E v a l u a t i o nofR i s kofAdverseR e a c t i o n sUsingPMDA AdverseDrugR e a c t i o nDatabas巴' ‑Howt op o s i t i o nana d v e r s er e a c t i o nr i s kofcompanyp h a r m a c e u t i c a lp r o d u c t s ‑ ( 5 )ACaseS t u d yf o rP o t e n t i a lR i s kA n a l y s i s HirofumiS h i g e t alK a t s u h i k oSawada2 1DevelopmentP l a n n i n gDepartment， K i s s e iP h a r m a c e u t i c a lCo.L td 2DataS c i e n c eDepartment，T a i h oP h a n n a c e u t i c a lC o .L td 要旨本企画セッションで紹介した手法を用いて PMDAI 医薬品副作用データベース Jを活用し，開発中の医薬品の潜在的リスク分析を評価する方法について検討したので紹介する.仮想事例として新たな抗生剤 Xの開 1 作用情報を「医薬品副作用データベース j と統合し，抗生斉] 1 の治験にお発事例を想定し，治験で得られた高] ]，あるいは同種同効薬とシク、、ナル指標を比いて着目された副作用のシク守ナル指標を算出し，市販後の全薬斉 1 較し考察した.開発中の医薬品の潜在的リスク分析の一つのアプローチとして，本企画セッションで提案し医薬品副作用データベース j を活用したシグ、ナル指標の比較評価，ならびに視覚的確認手法は有た PMDA I 用であると考えられる. キーワード :PMDA副作用データベースシグナル検出潜在的リスク分析 1.はじめに自社医薬品の副作用に関する潜在的リスク分析は企業にとって重要な課題であるが，他社の医薬品を含め 1 作用情報を分析する事により，自社医薬品の副作用リスクの相対的な位て市場で処方されている医薬品の高] 置付けを評価する事が出来る 1) 2012年 4月より「医薬品司l 作用データベース j が PMDAのホームページから入手可能になり，大規模な副作用データベースに基づく自社医薬品の潜在的リスク分析に利用出来る機 1 作用に閲し， PMDAの「医薬品会が開かれるようになった.本論文では臨床開発中の医薬品に観察された高] 287

282.

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

283.

4 . 結果シクーナル指標のつで、ある PRRでの抗生斉Ijx の順位(被疑薬報告 3件以上の薬剤で PRR値降1 ) 頃にソート) を表 3 に示す.抗生斉IjXは 3番目の位置付けて、あった. 表 3 胆石症被疑薬 PRR 高値順のりスト(報告件数 3以上) ; ¥ ; 1主h うT 虹if ， 1i数 N ( I I I L f i症 ) N(その他) TJII¥.N' l ' l i Tf 也.N架 1 ROR ROR 95'YoLCL PRR PRR̲Ch"q 主としてグラム似性・陰性 i l : i に ft! t l するものての他のホノレモン例 (jAホノレモン斉I ' を含む.) 1 5 0 8 5 1 1 4 5 7 1 8 1 555476 557165 1 0 7. 4 7 8 . 4 337 9 328 2 2 3 556605 557165 6 & . 5 抗生剤 X 120 3 117 229 556816 557165 62.3 イノレス剤 jAウ 237 234 229 556699 557165 31 .2 9 . 9 3 0 . 8 8 5. 4 l i l l l .正降ド押j btウイノレス剤 255 449 252 445 229 557165 2K9 9 . 2 2R6 7 8 . 9 22~ 5 5 6 6 8 1 556488 557165 鋲けい庁I 1 359 5 5 1 229 556574 8 .1 6 . 5 21 .8 2 0 . 2 5 3 . 9 229 556382 557165 557165 21 .9 2 0 . 3 イノレス所I 1 tAウ 362 554 1 3 . 2 4 . 2 1 3 . 2 1 tl f l l f l I : 刑高l l ; ' ; j i j 814 8 1 1 229 556122 557165 9 . 0 2 . 9 4 0 5 3 . 5 3 4 . 9 1 0 3 . 8 6 6 . 7 19.7 60.8 174.3 5 5 9 . 9 7 7 .9 3 3 . 3 2 0 . 9 't.i~j 十 tl主)，， 1長 jよリ円舟l 1 6 4 9 1 6 4 6 229 555287 557165 4. 4 1 .4 9 . 0 4. 4 性 u ' ifJ5f H剤 i i ' i fヒ 2407 2403 22~ 554530 557165 4 . 0 1 . 5 4 . 0 9 . 0 その他の生物乍l'j~):民高'I 2550 2546 554387 557165 3 . 8 8 . 2 3505 2 1 4 1 3 5 2138 553433 557165 3 . 5 3 . 5 8 . 6 ;;';im~IÍll 症!tI斉'I 229 554795 557165 3 . 4 3. 4 5 . 0 5849 4247 226 229 551084 552686 557165 557165 2 . 5 1 .7 2 . 5 1 .7 5 . 3 解熱鎖~1Î'îiìtí 炎月 1I 5855 4250 1 .4 1 .4 1 .1 1 .1 3 . 8 l i l l J 五降 1舟J I 228 227 解熱主的i " i m炎剤 4717 6943 229 ヲ可9 552219 D~ 科JtJ剤 4714 6940 557165 557165 1 .5 1 .0 1 .5 1 .0 。。抗てんかん剤 ∞ 549993 0 . 5 0 . 5 0 . 3 次に山田らの論文 4) で紹介した方法に従いドリルタョウン付散布図，ツリーマップ，およびセルフ。ロットで抗生斉IjXの胆石症シグナル指標を視覚化した.結果を図 lから 3に示す. 289 7 . 8 0 . 9 0 . 6

284.

100 之、:，(バ=‑=Jム:主主 80 : ; ; : : : u r : 1、子:J.!.jすさ〉ものその他のホルモン高J I (抗ホルモン斉J Iを含む。〕 ‑ ‑ ‑ 、 . 60 降、、、、 ' f ， e L 当j !X 50 40 〆 30 血圧降下剤一一『ぽ区内比ム，《旬̲'九"ノ〆 20 f~ けい剤一一一今 f 〆〆ノ 10 来高脂血症用制 8 ; 5 j 'ごとすま皮ふ咳;，!;1用胃L 6 5 4 / 消化 tU ぬ1 1 J F 男声J : ' "/ ' t :u)ii!，cT.)邸内側制 m l 節感麟下剤点 I 3 3 4567810 20 304050 70100 200 4006001000 2000 4000 PRR Chis I~II ドリノレダウン付散布 I~ ( 縦割1 1 :P J i l i，償 i ) i i ll :カイ 2乗値) PRR 0.0000 20.0000 40.0000 60.0000 80.0000 100.0000 120.0000 図 2 ツリーマップ(長方形のサイズ.カイ 2乗値，色分け:P R l i 白色(低) 2 9 0 黒色(高))

285.

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短完全顕彰両炎剤
際君主弔部

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，
もL
C
L
盟副

図 3 セルフo ロット(応答変数:N，Plm，カイ 2乗値， IWI~ ， IWR下限)

算出したシグナル指標値を視覚的に確認する事により，図 lに示すように抗生剤 Xは市販薬で胆石症の被疑
薬として報告されている薬剤と特別異なったシク守ナルプロファイルは示していないものの，図 3では治験で

R
R値において胆石症に関するシクcナルを示している事が確認された.
得られた結果が特に P
P
R
R値の高かった薬剤のうち，抗生斉I
j
Xと同種同効と考えられる薬剤とのシグナル指標の比較結果を表 4に
示す. R
O
R，P
R
Rともに抗生斉I]Xは同種同効薬と近い値を示し，同薬に対する R
i
s
kR
a
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i
oは 0.9，O
d
d
sR
a
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o
は0
.
8
9であった.

291

286.

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

287.

288.

.. 1 1 会五一 … … 竺二一 . . 剖D 冠動脈 CT データを対象とした F i n i t eM i x t u r eM o d e l によるサブ、ポピュレ‑ションの同定プログラムの開発 / 西本尚樹 1、真鍋 f 恵子 2、伊藤陽一人宮本佳史子4、寺江聡2、白土博樹4 1 北海道大学探索医療教育研究センター 2 北海道大学病院放射線診断科 3 北海道大学大学院医学研究科臨床統計学分野 4 北海道大学大学院医学研究科放射線医学分野ムー恥開閉山11 … ーマ:ゾ2 砲 I 2 要旨: F i n i t eM i x u t r eModelの推定を行う PROCFMMを用いて、分布の混合比を推定する精度を検証した。実例として冠動脈 CT の狭窄に関する背景因子に対して、 2種類の正規分布を指定し混合比を推定した。 / げく f l . < ￠γ1 キーワード PROCFMM、冠動脈 C T、心臓周囲脂肪量、 295 j f L

289.

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

290.

[beta]

.ユ~ぬ~刊…一

2012
悪性新生物

約3
5万人

~:.t({'，

数

総

亡
死

、哩 2 ・'=;~

心疾患
約1
8万 9千人

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厚生労働省人口動態統計 (2010)

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虚血性心疾患死亡率に影響を及ぼす高血圧や糖
尿病、高脂血症などの項目は改善しておらず、こうし
たり¥イリスク者」対策をさらに充実させる必要がある。
一厚生労働省川建康日本 2
1中間報告

MRI画像による冠動脈プラークと心外膜周囲
脂肪のイ本積から、冠動脈狭窄の因子として、
一心外膜周囲脂肪の体積が示唆された。
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(MESA)，2011

2
三三立

カルシウム、脂質、細胞の死骸による堆積物

2
9
7

291.

一 1 1 ふ ‑ … … 一 … r n I けいれ?却目的冠動脈狭窄患者の中には、心臓周囲脂肪が多い群と少ない群が混在している。 CT 検査データから、心臓周囲脂肪量によってハイリスク群を特定することができれば、リスク評価に有用である。 i m u l a t i o nd a t aを作成し、分布の混合本研究では、 s 比を推定する精度を検証した。また、 F i n i t e M i x t u r eModelを適用する実例として、冠動脈の狭窄の事例に適用した。 I似+縫いん山内~trn~ 2ÒJ~ 有限混合モデル( F i n i t eM i x t u r eModel，FMM) 分布の混合比を推定するモデル。 k個の分布が混合しているデータに対して、 j番目の確率(密度)分布円を説明変数 xと位置パラメータ一戸、スケ‑)レ 1 ¥ラメータ中による分布として求める。 j番目の確率(密度)分布 P iとその混合比九の乗算を加えたものとして推定する。へヱπ μ f ( y )= 巧) P j ( Y ;X ' j s j l1 J j ) モデルの仮定 1 . FMMの要素分布の数は既知である。 2 . 要素分布のパラメータは、あらかじめ区別できる。 3 . 観点. 1値 i 立無相関である。 2 9 8

292.

[beta]

aー喰弘一一千.ーち湖~
FMMプロシージャの Syntax
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iMODELステートメントの指定の仕方がいくつかあり、要素となる
i分布毎に分布の形状や説明変数を指定できる

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eより、牛が餌箱に向かう時間間隔
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期待するサブポピュレーション
1 餌を食べる間隔が短い
2
. 1よりも長い
3
. 餌を食べる間隔が長い
‑2

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︒

.
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，
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299

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293.

!込山前哨……羽iD 有限混合モデル ( F i n i t eM i x t u r eModel FMM) ， SASのe x a m p l eより、牛が餌箱に向かう時間間隔のデータ期待するサブポピュレーション 1 餌を食べる間隔が短い 2 . 1 よりも長い 3 . 餌を食べる間隔が長い ' 2 O 1 2 J.ュザ四蝕印刷~弛仰 C 有限混合モデル ( F i n i t eM i x t u r eModel，FMM) SASのe x a m p l eより、牛が餌箱に向かう時間間隔のデータ期待するサブポピュレーション 1 . 餌を食べる間隔が短い 2 . 1 よりも長い 3 . 餌を食べる間隔が長い・ El ' 1 " I t On四[lIndEst 町喧1 edCumu!.tive 0 nsityf orLロ & 1 " ' .. 峨 E t b t l l w・唄 ' ‑ " ・ ' I I....O̲'II.' . n " " 司 h ζ丁一ーー「 'N~・民 3 lZ.o 47l! 一 Z 陶叫掛川! . : i lW..tr..w.'~lρ07;i 3 0 0 /

294.

I ムヰ戸…i ムニニ如何? ? ?3 7 1 2 飽I シミュレーションデータの作成 3群以上を推定することもできるが、今後適用する事例で、 2群が最も多いと考えられるため\~群仏群、 B群)を想定した。シミュレーションデータの条件分布:正規分布 1 .平均の距離 ( 1 0、20、3 0 ) 2 .分散比 ( 1 :1、1 : 2、1 : 3 ) 3 .混合比 ( 7 0 : 3 0、8 0 : 2 0、9 0 : 1 0 ) P 4 』ー 11 … … 一シミュレーションデータの作成 γa シミュレーションデータの条件分布:正規分布 A群 +B群 =100例 3x3x3=27条件を設定各条件 i こ 100 セ~/トのデータを発生た士一各データセット毎!こ MSEを算出した PROCFMMは、説明変数を入れて回帰を行うこともできるが、シミュレーションデータで、は、説明変数を加えないで行った。 p r o cp r i n t l ol o g = ̲dummy̲;r u n ; procFMMdata=sim05gconv=O; byl a b1i j ; modeldat=Idist=normalk=2 ; r u n ; p r o cp r i n t l o ;r u n ; 301 J

295.

︐ J/' J ltJ7d f 'h11パ / J pff パ/ q¥ ρ f (~~ メ I 舗時給…仰向‑ f J J 2 6 1 2 I FMMの結果(シミュレーションデータ) A群 N(0， 102) B群 N(20， 102) F i n i t eM i x t u r eModel による結果 A群 N(0， 102) B群 N(10， 102) 1 A群 J それぞれの分布のヒストグラム Jfr J C d ddN7 制 f J l 鉱~宇恥抑制ロ…抑 FMMの結果(シミュレーションデータ) ‑ l iJrr‑ 混合比70:30，距離 20，標準偏差 10:20 P 一一… 一‑ 一一一一 m 一守一一一、、混合比80:20，距離 20，標準偏差 10:20 真の混合比を変更して距離 20，標準偏差 10:20のときの結果 1" t 混合比90:10，距離 20，標準偏差 10・20 302

296.

[beta]

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‑平均聞の距離が大きくなるほど、
また、標準偏差の比が大きくな
るほど真の混合比に収束する

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‑標準偏差の比が大きくなるほど.
MSEが大きくなった。
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297.

へ ;じで 1) t ιL 均 l ~ J~ I 、 ‑ 不7 じんし 7イ I ' ¥ ̲ l 鋪b←蝕 71lmlfl1JI !I-&W~_' ' '. .… ο ， : ベー l m I シミュレーション結果の考察平均値のみのモデルで PROCFMMをかけたところ、標準偏差の比が大きくなるにつれて、真の混合比に収束するように見えるが、 MSEは大きい〉ぱらつきが大きくなることで、混合比の大きい分布の推定がしやすくなるためだと考えられる〉ただ、ぱらつき自体は大きいため、 accuracyは低い推定自体がうまくいかないケースもあった〉正規乱数を発生させているため、標本の平均値自体が近くなってしまうと推定がうまくいかない〉分布の形状から初期値を設定するなど、帝J I約をかける必要があるだろう， ……mJrI ￨鉱倣 ;;tL.Jn]j ~ 実データへの適用対象: 冠動脈狭窄が疑われ CT(コンビュータ断層撮影)検 1 2例中欠測を除いた 100例査を施行された 1 評価項目: 右肺動脈以下心周囲の脂肪体積性別、 BMI、年齢、腹部内臓脂肪体積、腹部皮下脂肪体積 304

298.

[beta]

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被験者背景

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陀凶画函P4..=VmA附R12V
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を結果変数にしてモデル化。

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I

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¥
¥

調主任論分布を指定￨
;回帰用に指定した説明変数

305

299.

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

300.

? r / マ 2 ; 1 χ 1I極秘重量 111W151114初出方伊miJ~ 結果 PROCFMMによる分布の推定・ 0 stributionandE s t i r 、a 官 tedOensityforVAR9 制 E.b~toodC酬開句~D・，，~，tl"" ，. J O ! 占 m " 。叩問問欄間幽明醐醐 1 醐 " ∞ " ' " ，抽 VAR9 ¥ 1 1 4 極 1 極日経.倒的モデルの判定 F i tS t a t i s t i c s ‑2LogL ik e l i h o o d 12223 AIC( s m a l l e ri sb e t t e r ) 12383 AICC( s m a l l e ri sb e t t e r ) 12399 BIC( s m a l l e ri sb e t t e r ) 12591 PearsonS t a t i s t i c 876323 E f f e c t i v eParameters 8 E f f e c t i v eComponents 2 307

301.

… 陣内」5 5 h 正規分布のパラメータと混合比の推定コンポーネント 1 ParameterEstimatesf o r' N o円 na' lModel Component E f f e c t E s t i m a t e StandardE r r o rz Value Pr> I z l 1I n t e r c e p t ょと 99 9 2 3 6 3 4 ‑342 1 BMI 1 4 1 8 4 2 36320 3 9 1 、 0 0 0 1 1 VAR12 08468 02440 347 00005 1 age 4 2 2 8 4 0 7 4 6 21 567 く0 0 0 1 1 Variance 7 5 9 8 6 1 1 3 4 5 2 9 00006 コンポーネント2 ParameterEstimatesf o r'Norma' lModel Value Pr> I z l Component E f f e c t Estimate StandardE r r o rz 2I n t e r c e p t ~旦19 4 69 7 8 7 2 Variance 9 0 3 8 . 0 3 6 1 4 0 4 6 1 1 1 1 1 縫い……? 三 1 78 9 < 0 ∞1 . 剖1~ . ParameterEstimatesforMixingProbabilities Effect しinkedScale Estimate StandardError )ntercept， 2 . 6 4 6 4 0. 4535 ，. Probability zValue Pr)I z l 571 (0001 0 . 9 3 3 8 二つの分布を推定するに当たり、 BMI、腹部内臓指肪、年齢が有意で、あった。 / 0で、あった。 / 0:70 分布の混合比は約 930 308

302.

(SAs.::z.-.，，-a.………ム鰯~ 実データへの適用結果の考察分布の推定に当たり、いくつの分布が混ざっているかは臨床的な判断が必要〉あらかじめ放射線科専門医よりアド、バイスを受けた回帰を行うにあたり、 2つのうちどちらの分布を推定しに行くのか選択が必要〉説明変数を入れる分布を誤ると推定できない平均のみで推定を行う場合、初期値の設定に強く依存する今後の課題混合比からサブポピュレーションを同定することができた。ま、今後推定したそれぞ、れの心周囲脂肪の体積の心臓 CTのデータで l 50%，75%以上)の発症割合が異なるかを調査分布で、冠動脈狭窄 ( する I f i 4 a ! 存会一一一一 …Iム川崎三m I まとめシミュレーションの結果からぱらつきが大きくなることで、混合比の大きい分布の推定がしやすくなるため、真の混合比を推定できるようになる平均値聞の距離が大きい、標準偏差の比が大きい組み合わせが推定精度が良い 2 . 実データへの適用から心臓周囲の脂肪体積がことなるサブ、ポピュレーションで、冠動 50%，75%以上)の発症割合が異なるかを調査すること脈狭窄 ( が課題である 3 . PROCFMMについて 7 0 0セットの混合比を推定シミュレーションデータの処理で、は、 2 したが、 CPUI n t e lC o r ei 52 . 5 G H z、メモリ 8GHz 、で3 分程度であった。医療の領域では、疾患群のサブポピュレーションを特定するニーズがあることから今後使用頻度が増えると考えられる。 1 309

303.

… . 1 1 5 山4 5 i 参考文献 1 .C .Miao，S .Chen，J .Ding，K .L i u，D .L i，R .Macedo，S . L a i，J .VogeトClaussen，E .R .Brown，J .A .L ima，andD s s o c i a t i o no fp e r i c a r d i a lf a tw i t h A .Bluemke，"Thea coronarya r t e r yplaquei n d e xa tMRi m a g i n g :TheM u l t i ‑ E t h n i cStudyo fA t h e r o s c l e r o s i s(MESA)， "Radiolog ， y vo. l 261，pp.109‑15，Oct2011. 2 .D .K e s s l e randA .McDowell，" I n t r o d u c i n gt h eFMM "i nt h eSAS@ Proceduref o rF i n i t eM i x t u r eModels，，NC，2012，p p .1 ‑ GlobalForum2012Conference，Cary 2 2 . 310

304.

305.

L o g i s t i c回帰モデルにおける変数変換 ( f r a c t i o n a lp o l y n o m i a l s )とモデル適合度診断古川敏仁株式会社ノくイオスタティステイカルリサーチ代表取締役 Th巴 u s eoff r a c t i o n a lpolynol11i n a l sw i t hHosm巴r‑LemeshowT e s t sando t h巴rt o o l s wh巴nf i t t i n gal o g i s t i cr e g r e s s i o n1 1 1 0 d e l T o s h i h i t oFurukawa B i o s t a t i s t i c a lResearchCo.L td P r e s i d e n t，己日要線形モデ、ルにおいては、連続量説明変数の変数形式のモデル適合度診断は、残差プロットや AICなど o g i s t i c 回帰モを用いて、対数変換など適切な変数形式を選択することは比較的容易である。しかし、 L デルに如、ては、 ÞG宣主型l_cr::~ 値変数であり、推定値と誤差は独立の関係ではない。ゆえに、線形モデルで、用いたような手法をそのまま用いることはできない。 r a c t i o n a lpolynomials といそこで、海外では一般的に用いられているが本邦ではあまりなじみのない f r‑ 一一一一一ーう手法を L o g i s t i c回帰モデルの連続量説明変数に適応し、 Hosmer‑L巴meshow検定や ROC AUCなどの適合度指標とともにモデル適合度を評価する方法を紹介する。キーワード L o g i s t i cr e g r e s s i o n，仕a c t i o n a lp o l y n o m i a l s，1 1 1 0 d巴1f i t t i n g，Hosmcr‑L巴1 1 1巴showTest，NUl11c r i c V a r i a b l e はじめに一般的に回帰モテ守ルで、は、応答 yと説明変数 x の関係は、 2次元上に x‑yプロットを描いてみれば一目瞭然であるし、また、残差への系統的なエラーの存在は、 x と残差のフ。ロットを作成すればこれまた確認できる。 Logisticモデルはリスクの評価や Propensity解析のような因果推論的解析に多用されるモデ、ルだ、が、以下の 2点のような性質から、線形モデルに用いられる fittingの良し悪しを確認するような手法はそのままでは使えない。 1 ) 応答 y は [ O， I Jの 2値変数であり、 x‑yプロットや残差プロットでは、 xの変化に伴う yの変化を確認しにくし、 2 ) 線形モデルで、は、ある x j のもとでの条件付期待値 E ( Y j l x j )と誤差は独立でhあるのに対し、 Logistic 313

306.

d; dめーモデ、ルで、は条件付期待値と誤差とには以下の関係が存在する。 Var(ち[ X j )=町 π( X j ) (1 π (巧)) ここで I 吋は x=対となる例数、 π(刈)は x=勾のときの応答 Y の予測確率 / そこで、 L o g i s t i cモデルで、は ( x j，yj ) の個別データの対応ではなく、 xを適切に E区分した区間での平均， ‑一一ー一ー一一一ー一ー一一一一一ーーーーーー一ー一一一ーー一一一ー一一一一一一値の対応を考えることになる。つまり、応答 Yを Y = 1 イベントあり、 Y 喝ーー一ー一一 ‑ . . . の区分の y と xの平均なし ‑ ‑ ‑ー ‑ とした場合、 xの k番目 mean(Y)k=丸、 mean(x)k yの平均値二確率の l o g i t変換値 l o g i t ( P k )= log(ヂ~)を ‑Pk J ̲ 求めれば、 x，yが logisticモデ、ルに適合するならば、 l o g i t ( P k )とm ean(x)kは直線関係、になる。例えば、心血管疾患 ( C V D )の発生の有無と Bi ¥ 'Pの関係をグラフ化すると図 lのようになる。 BNP値は対数正規分布することが知られており、実視[J値と対数変換値のどちらがモデル適合性がある泊、が興味の対象となる。図 1 b )は BNP ̲ 値を 1 0パーセンタイル区分したときの logit (CVD発症率)と BNPBNP (実測値、対数値)をグラフ表示したものである。実測値、対数値どちらが logit と直線関係に近いのか、あるいはモデ、ル適合性が良いのかグラフからは判別しにくい。そもそも、説明変数の区間区分は任意であり、区分の仕方によって、図表にイメージも違ってくる。そこで、 BNP のような連続量説明変数の変数変換形式によるモデル適合a↑生を定量的に評 r a c t i o n a lp o l y n o m i a l sや Hosmer‑Lemeshow検定、ノ価するような手段が必要となってくる。その手段の lつに f ROC AUCなどがある。 ‑ 0 ̲ 5 ‑ 1 ‑ 5 ‑ 2 . 5 ‑ 3 . 5 ・4 o 50 100 150 2 口戸一一一一一一一「一一ーす』一一 ? 一一一一一一一γ一一一一一一ー一一一一一)一一一一『実散軸 0 1 2 3 4 5 6対数軸モデル f ittingを評価するための統計手法 Fractional Polynomials f r a c t i o n a lp o l y n o m i a l sは、連続量説明変数の変数変換形式である。単変量解析、多変量解析どちらの場合でも lつの説明変数に適応できる。 f r a c t i o n a lp o l y n o m i a l sは一般的に以下に示す l次(1=1)、2次形式(J=2) の s)を xの l o g i t関数とする。変数変換である。 g(x，川)記せ J = I 1次形式 L p=‑2， ‑ 1， ‑ 0 . 5， 0， 0 . 5，1 ， 2， 3 ただし出 og附 314

307.

J2 2次形式二 g ( x， s )=日。 +XPs l+x P l o g ( x ) s Z g(x， s )=日。 +XP1sl+XPZsZ (pl~p2) { p， p l， p2=・2 駒，1 ー，0 . 5， 0， 0 . 5，1 ，2，3 ただし、 x O = l o g ( x ) } 例えば、 CVDの例の BNPでは、 Jニ 1 g(x， s )=日。 +BNp1sl 実視J[値値 p=1、g(x， s )=日。+log(BNP)仇対数 p=Oとなる。また J=2では、 pl=O、p2=0のg(x， s )=戸。 +log(BNP)lsl+log(BNP)zsz、pl=O、p2=ー0.5の g(x， s )=s o+1叫 BNげ s l+ 帯。 2 など問えられる。具体的な作業は以下の手順で行う。、 J 236個すべてのモデルにデータをあてはめ、 ‑ 2 I o g (尤度)を計算する。 ① Jニ 18個二 ② J 18個のモデ、/レの ‑ 2 I o g (尤度)を小さい 1 ) 頃に並べ、最もノl 、さいモデルを MinJ=Iモデルとし、その H 寺の二之l o g (尤度)を M i n ( ‑ 2 I o g (尤度 ) I J = I )とする。また、変数変換をしない J = I モデ、/レのー2 l o g (尤度)を ‑ 2 I o g (尤度l 測定値)とする。 ③ 統計量 G(I♂ 1 ) =( ‑ 2 I o g (尤度￨測定値))‑Min(‑ 2 I o g (尤度 ) 1 1 = 1)を求め、 G(I， p l )を自由度 lのが検定で検定す I ， pl)>3.84ならば、 MinJ = Iモテルの採用を検討し、 χユ検定が有意でなければ変数る円。すなわち、 G( 変換はしない。 ④ 続いて J=2モデルを検討する。 J=236個のモデ、/レの ‑ 2 I o g (尤度)をノj 、さい 1 ) 慎に並べ、最も小さいモデルを MinJ=2モデルとし、その時の ‑ 2 I o g (尤度)を Min(ー 2 l o g (尤度 ) I Jニ 2 )とする。 ( 1 ) もし、 G(I， p l )が有意ならば、 G(pl， ( p l， p 2 ) ) =M i n ( ‑ 2 I o g (尤度 ) I J =1 ) ‑ M i n (‑ 2 1 o g (尤度 ) 1 1 = 2 )を求め、 G(pl， ( p l， p 2 ) )を)を自由度 2の χ2検定で検定する円。 ( 2 ) もし、 G(I， p l )が有意でなければ、 G(1 ， ( p1 ， p 2 ) ) =‑ 2 I o g (尤度 l 測定値 )‑Min(‑21og(尤度 ) I J = 2 )を求め、 G(I， ( p l， p 2 ) )を)を自由度 3の χ2検定で検定するペ。 ⑤ J=2モデルが有意な場合、 MaxJ=2モデルの採用を検討する。 p l )、G(p1 ， ( p1 ， p 2 ) )の分布に関しては、 Royslonと Altmanらのシミュレーション研究 ( 1 9 9 4 )によって、ペ:G(I， J = 1モテ、ルは実測値モデ、ルに比べて p乗パラメー夕、 J=2モデルは、。 2ならびに p l、p2パラメータの自由度分の情報量が増加することが報告されている。 Hosmer‑Lemeshow検定線形モデルでは残差は ( y‑j i ) で示すことができるが、 l o g i s t i cモデルでも以下のような残差を考えること c o v a r i a t ep a t t e r n ) ができる。今、説明変数 x、(あるいは複数の説明変数 xでも同様)がとり得る値のパターン ( すべてを考え、 j番目の値を x J、x jを持つ例数を l 吋とし、そのときのイベント例数を刻、モデル確率をのとすれば、分ニ mjめとなり、残差 rは以下に定義できる。 yj‑m j釘) r ( y j ，命)̲ ( VJ ，， " ) / ‑ ， J} mjPJ(l‑pJ) j舟 ( ト命的j‑mj均)の標準誤差であり、白と誤差は独立ではないためこのような規準化ここで、 jm が必要となる。また、この残差の二乗和は Pearsonχ2統計量と呼ばれ、自由度 J ‑ ( p +1 )のカイ二乗分布に従 315

308.

[beta]

う。(Jは covanatep
a
t
t
e
r
n数
、 pは変数の数)
2
x
= I~=l (
r
(
払向)/

この統計量も、モデルへの当てはめの良さを示す iつの指標にはなるが、連続量変数では lつの c
o
v
a
r
i
a
t
巴
p
a
t
t
e
r
nに属する例数が lに近くなるため、カイ二乗分布への近似に問題が生じることになる。そこで、 x を

=
1
0、x値の 1
0パーセンタイル区分が用いられる。)で以下の統計量 Cを
適切に g区分した区間(一般的には g
求める。

r̲" g (Ok‑nk'Pk)2 ̲ ̲ ck ̲
. =
‑̲ ck mjp
]
L= 2
.}
;
=
1
;
;
;
;
石Z高 ， Ok =2
.]
:
;
;
1Y
j
' Pk = 2
.]
:
;
;
1 nk''
，"

，"

ck:k区分の c
o
v
a
n
a
t
ep
a
t
t
e
r
n数
1
可 : k区分の j番目の c
o
v
a
r
i
a
t
ep
a
t
t
e
r
nに属するデータ数
J
1k
'
:

k区分のデータ数

Cは Hosm巴rと Lemeshowのシミュレーション研究から自由度 g
‑
2のカイ二乗分布へ近似できることが報告
g
‑
2
) に基づく検定は Hosmer‑Lemeshow検定と呼ばれ、
されており、ぷ (

Cの が (
g
‑
2
) 近似特性は良いこ

とが知られている。
SAS では、モテールオフ。ションに LACKFIT オプションを指定すれば Hosmer‑Lemeshow 検定結果が、
SCALE=p と AGGREGATE オ プ シ ョ ン を 指 定 す れ ば P
e
a
r
s
oJ1 χ 2 検 定 結 果 が 出 力 さ れ る 。 SAS の
Hosmer‑Lemeshow検定の出力は、 1
0パーセンタイルこ、とに区分されたグ、ループ別の、例数、イベント観察例

数、期待値が出力される(表 1
)。そのため表 lを見れば、モデル適合性の良い区間と問題がある区聞が一目

f
i{[認できるようになっている。
で'
表 1 CVDデータにおける対数変換値の Hosmer と Lemeshow 検定の分割
グループ全体

CVDニ 1

観測値

CVDニ O

期待値

観測値

期待値

3
1
2

2
0
9 、

2
2
0
.
5

1
0
3

91
.5

2

3
2
4

2
9
8

2
8
5
.
2

2
6

3
8
.
8

3

3
0
1

2
8
1

2
7
6
.
7

2
0

2
4
.
3

4

2
9
4

2
7
8

2
7
6
.
8

1
6

1
7
.
2

5

2
8
3

2
7
1

2
7
0
.
1

1
2

1
2
.
9

6

2
8
5

2
7
3

2
7
4
.
6

1
2

4
1
0.

7

3
1
1

3
0
4

3
0
2
.
2

7

8
.
8

8

3
4
0

3
3
2

3
3
3
.
2

8

6
.
8

9

1
2
4

1
2
0

1
2
2
.
2

4

1
.8

1
0

5
4
9

5
3
8

5
4
2
.
5

1
1

6
.
5

Hosmer と Lemeshow の適合度検定

力イ 2乗

1
4
.
5
9
1
2

自由度

Pr>ChiSq

8

0
.
0
6
7
6

316

309.

ROC AUC ROCAUCは、検査 xに関しすべての関値をカットオフとし、感度(イベント例中正しくイベントと判定さ 1合)を縦軸に、 l 一特異度(非イベント例中正しく非イベントと判定された割合)を横1 1寺にとったときれた害) に描治、れる ROC曲線の曲線下面積で、ある。 AUCの持つ意味は以下の 2つで、ある。 1 ) 感度、特異度の期待値、すなわち検査の診断能を示す数値であり、 AUC=0.5 の場合まったく診断能のない検査であることを示す。一般的に 0 . 7以上であれば診断能がある、 0 . 8以上で良い診断能、 0 . 9以上で、際立って良い診断能といわれる。 2 ) イベントと非イベントのすべての組み合わせを考えた場合、イベントに属すると予測するモテツレ他率がイベントの方が高い組み合わせの割合。 ROCAUCはノンパラメトリック統計量ーであるため、 J = 1のような変数変換ではその値は変わらない。また、 J=2の場合において、モテ、ル適合性は増すが、 c o v a r i a t ep a t t e r n数の減少のため AUCは減少する場合もある。 AUCはモデルの診断能の評価指標で、はあるがモデ、ル適合性の評価指襟て、はない。しかし、多変量解析において、交互作用や変数の組み合わせを評価する場合、モテ、ルの診断能とモデル適合性が同一方向となる場合があり、モデル迎合性の重要な指標となる場合がある。 SAS l o g i s t i cプロシジャでは「予測確率と観測データの応答との関連性」出力の c統計量が AUCに該当する。 SASコーディング例と結果の解釈 SASコーディング作成した SASマクロ(添付 1)では、 f r a c t i o n a 1p o 1 y n o m i a 1 sの Jl、J2のすべての変数変換形式に対して、二二之1 o g (尤度)、I‑Iosmer‑Lemeshow検定の C、自由度、 p値、 P e a r s o n x2検定のが値、自由度、 p{ 直、 ROCAUC を算出し、 J = 1、J=2クソレープ別 l こ‑ 2 1 o g (尤度)のノj 、さい順にソートしている。出力の利用について CVDデータに関して、表 2に J = 1ク寸ルーフ。の出力結果が、表 3に J=2のグ、ループのー2 1 o g (尤度)が小さい 4 つモデ.ルの出力結果を示している。表 2 CVDデータにおける f r a c t i o n a 1p o 1 y n o m i a 1 s出力 J = 1 Hosmer‑Lemeshow 検定 p (次数)一 2LogLR l o g ー 1 319.8 0 . 5 1 3 2 4 . 7 4 0 . 5 1376. 1 3 7 9 . 7 1440.2 2 1485.2 2 1506. 4 3 1525.6 X2 1 4 . 5 9 46 5. 6 9 . 2 4 27.54 1 3 3 . 7 6 119.12 220.15 197.54 DF 8 B B B B B 8 6 P l 直 0.0676 0.7073 く. 0 0 0 1 0.0006 く. 0 0 0 1 く. 0 0 0 1 く0001 く0001 317 Pearsonx2検定 ROC DF 164 164 164 164 164 164 164 164 AUC 0.774 0.774 0.774 0.773 0.774 0.732 0 . 7 6 9 0.700 X2 0 . 9 9 1 . 3 0 1 . 45 3 . 1 1 2 . 2 3 5. 44 3. 40 4 . 1 5 P l 直 0.5055 0.0063 0 . 0 0 0 1 く. 0 0 0 1 く. 0 0 0 1 く. 0 0 0 1 く. 0 0 0 1 く. 0 0 0 1

310.

表 3 CVDデータにおける f r a c t i o n a lp o l y n o m i a l s出力 J = 2 Hosmcr‑Lemeshow 検定 p (次数)一 2LogLR l o g 一，0 . 5 1 3 1 0 . 9 ， ‑ l l o g 1 3 11 . 1 O . 5 l o g， 1 3 1 1 . 7 ， l og *l o g 1 3 1 2 . 1 l o g 2 4. 41 4 . 8 9 4 . 9 6 4 . 5 8 DF 8 8 日日 p l 直 0.8186 0.7689 0.7618 0.8014 Pearsonχ2検定 DF p l 直 4949 163 0. 163 0.5448 163 0.5069 163 0. 4227 2 1 .00 0 . 9 8 0 . 9 9 1 .02 ROC AUC 0.774 0 . 7 7 2 0.774 0.774 J ニ lク、、ルーフ。においては、対数変換値が最も小さな ‑ 2 I o g (尤度) 1 3 1 9 . 8であり、 p=1すなわち実測値の BNP 値の 1 3 7 9 . 7 との差は 5 9 . 9 > 3 . 8 4であり、 l次変換では BNP値は対数変換がモデル適合性が有意に高いことが . 0 6 7 6、Pearsonχ2検定の p値は 0 . 5 0 5 5であり、 Pearsonχ2 示されている。 Hosmer‑Lemeshow検定の p値は 0 検定では、モデル適合に問題となるような系統的なエラーは検出されないが、 Hosmer‑Lemeshow検定では有 )を見れば明らかなように、 BNP値は 20までほとんど CVD リス意ではないが p値は小さい。これは図 1 b クは変化せず、 20以降、対数 BNPと直線的に l o g i tが増加しているため、その分の系統的エラーが検出され ‑ Lemeshow検定の出力(表 1 )からも、 B N P : ; ; ; 2 0に該当するクーループ l ム3 たためだと思われる。また、 Hosmer のイベント数とモデル期待値の布離が大きいこともこれを示唆している。つまり、 Pearsonχ2検定よりも Hosm巴トLem巴show検定の方が、変数形式のモテル適合度異常に関する感度が高いことを示唆している(表 2 )。しかし、 2行目平方根変換においては、ー2 l o g (尤度)1 3 2 4 . 7は対数変換値より有意に悪いモデ、ル適合性だが、 Hosmcr‑Lemeshow検定は P=07073 と有意ではなくなり、 Pearsonχ2検定 P=0.0063 とこちらは、有意となっている。これは、 Hosmer‑Lcmeshow検定に代表されるモデル適合度検定はどのシチュエーションでも均一な性能を示すものではなく、モデル適合性は複数のツールを用いて総合的に判断するものであることを示して p1 ， p 2 ) = ( 0， ‑ 0 . 5 )の組み合わせが最も大きな ‑ 2 J o g (尤度)をもち、 J ニ iの最大値の対数いる。 J=2の組み合わせで、は ( モデルとの差は 1 3 1 9 . 8・1 3 1 0 . 9 = 8 . 9であり、自由度 2の α=0.05のカイ二乗分布点 5 . 9 9よりも大きな値なので、 J=2の 2次モデルが BNPの CVDリスク予測には有用であることが示唆されている(表 3 )。なお、 ( p1 ， p 2 ) = ( 0 ー，0 . 5 ) においては、 Hosmer‑Lemeshow検定 P=05146、Pearsonχ2検定 P=0.6067とも有意ではなく、 2次モデルの当てはめのよいことが示されている。さて、 2次モデルが選択される理由は先に示した BNP値は 20までほとんど CVDリスクは変化せず、 20以 o g i tが増加しているためであると想像され(図 1 b )る。また、この結果は、 BNP<=20 降、対数 BNPと直線的に l のデータを除いた f r a c t i o n a lp o l y n o m i a l sの結果で 2次形式が有意にならないことからも確認されている。市 ρというモデルは臨床的に理解しづらいため、実際の CVD予測モ引 =sO+J o g ( B NP )sl+ しかし、 l デ、/レで1 立l o g i t=sO+l o g ( B N P I B N P>20)sl+I ( B N P: 52 0 ) s 2という、 lndex関数を用いたモデルを採用した。ーー一 . . . . . . . . . ̲ ー一一一一一一 f r a c t i o n a lp o l y n o m i a l s おわりに • fractional polynomialsは， logisticモデ、ルの連続量変数の変数形式の選択において非常に強力なツー・ルで、あり、今回は、その原理、 SASプログラム見本、結果の解釈の仕方を紹介した。今回の事例は単変量解析の事例であるが、多変量解析においても同様に fractionalpolynomialsは強力なツーノレで、あり、特に交互作用や変数の組み合わせに関して ROCAUCが重要な役割を持つようになる。 318

311.

• ‑ 2 I o g (尤度)、 H o s m c r ‑ L e m c s h o w検定、 P e a r s o n x2検定は、連続品変数の変数変換の迎合度診断にそれぞれ強力なツールとなるが、また、それぞれ限界もあり、グラフ表示と合わせ総合的に変数変換の適合度診断を行う必要がある。・連続量変数の変数変換の形式は最終的には臨床的観点力、ら決定する必要がある。 • f r a c t i o n a 1p o 1 y n o m i a 1 sのような変数変換選択方法はデータ依存性があり、 e x t e r n a 1v a 1 i d a t i o nでその妥当性を確認する必要がある。添付 1:SASコーデイング / * f r a c t i o n a 1p o 1 y n o m i a 1 s変数の作成*/ 私~IACRO D D D ; 出D O1 = 1% T O8 ;J & l . & l .= J & 1 . * J 5 ; 覧E N D ; 出~IEND; 札E TV A R =f r a c t i o n a 1p o 1 y n o m i a 1 s変数名 P ; D A T AA N L ; S E TS A Sデータセット; J I = & V A R * & V A R * & V A R ; J 2& V A R * & V A H ; J 3& V A H ; Q H T( &V A l n; . ] 4S J 5L O G ( & V A R ); J 6 = 1 /J4; J 7 = I / J 3 ; J 8 =I / J 2 ; 二三三三 % D D D ; R U N ; /*統計量出力マクロ*/ 出M A C R OL G S T ; P H O CD A T A S E T S ; D E L E T EF I TA SG DH S ; R U N ; Q U lr ; O D SO U T P U TA s s o c i a t i o n = A SF i t S t a t i s t i c s = F 1 TLackFitChiSq=l~ p r o c1 0 g i s t i cd a t a = a n 1 ; V D(巴 v e n t = 'I ' ) = & v a r /L A C K F I T; m o d巴1C r u n ; Q U lr ; O D SO U T P U T G o o d n e s s O f F i t = G D ; p r o cl o g i s t i cd a t a = a n l ; m o d e lC V D ( e v e n t = '1 ' ) = & v ar/S C A L E = pA G G H E G A T L r u n ; Q U I T ; ‑ 2L o gL ' D A T AF I T ;S E TF I T ; I FC r i t e r i o n' 二 ;I W N ; D A T AA S ;S E TA S ;I FL a b e l l = '車且; R U N ; D A T AG D ;S E TG D ; I FC r i t巴r i o n = 'P 巴a r s o n ' ; R E N A M ED F = G D D F P r o b C h i S q= G D P r o b C h i S q ;R U N ; D A T AD A T & N ; M E R G E F I TA SG DI I S ;N = " &N"; H U N ; D A T A& d a t ;S E T& d a tD A T & N ;R U N ; 制E N DL G Sr ; 3 1 9

312.

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

313.

IsムミトLig--iみよiJ-LJ71f ナヤ湖~ 生存関数における信頼バンド構成法の比較佐蔵聖士，浜田知久馬東京理科大学工学研究科 Comparisono fconfidence bandsf o rs u r v i v a lf u n c t i o n MasashiS a t o .Chikuma Hamada Graduates c h o o l0 1E n g i n e e r i n g，TokyoU n i v e r s i t y 0 1Science 11+ 倣 … … 一一 :勺 γmJ 要旨: 生存関数の信頼バンド構成法の定量的，包括的な比較はなされておらず，いずれの手法を用いるべきか明確ではない本発表では信盟1¥ンドの定量的な比較により，推奨される信頼バンドの手法について報吾する一一キーワードー生存関数，信頼バンド~. L 1FETESTプロシジャ 3 2 1

314.

1総長片手 I….ょ.三~~;~~ ~ ~/ I 2 0 1 2 7 生存時間解析 [ 1 ] ある基準の時刻からある目的の反応がおきるまでの時間の解析打切りを考慮ニコf千百守!日 l 患者一一一、合死亡=イベント A 0 生存 B A ...通常のデヲ C B...脱落デ‑'9 。」一一一時間観察終了時点 c...観察打切り I. チ縫い則的 I } l . ‑ ' . ， . : ，t'7!1!~副~ 生存関数・ハザード関数 [ 1 ] 生存関数:S ( t ) 時点 Iまでイベントが起きない確率 J、ザード、関数:h ( t ) 時点 Iの瞬間でのイベントの発生率 CM ) 1 t ヘ (︑ 生存関散(指数分布) ハザード関数(指数分布) h(/) ニ λ 庄ヨ 7b‑ 一=一巨‑ h ‑ ︑ ︑ ︑ ︑ ︑︑ ︑ ︑ 。 h ( l )今 I S(/)ニ exp(λ/) 時間 ( 1 ) 0 3 2 2 時間 ( 1 )

315.

. γヨ1m I S A S. : : 1 ‑ ' f ' ‑ . 椀伝説得力プラン・マイヤ‑推定量 [ 1 ] (以下， KM推定量) 生存関数の推定量 I 1(I‑d)J 生存関数: S ( r ) = ( I ‑ dl/ nl) x ( I ‑ d2/112) x，，， = d 時占 h 二J おけるイヘント総故 I l 引 "時占ι I お1.ヘ、主リスク'1¥合の大キさ ~( 1 ) 。う f 時間 |鉱.付金一一…一三ごっ弓mJ~ Product‑Limit生存推定 10 08 00 時位制 04 。 2 。。 2 t L:打ち切 t ) ̲̲̲̲̲̲ 95~" 恒輔曜界口陥 H ， lト Wdl附め Ig 繍区間| 323

316.

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

317.

[beta]

I
1
1
鴨緑.主将校.マ:ザa
信頼バンドの種類
• EP型信頼バンド

5
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) 壬 S(
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• H W型信頼バンド

S(I)- iI_a(OL4ー~ (1)lS(I) 壬 5(1) 壬 d(f)+l1g(ctt~)!?1σ~ 1
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) 生存割合の推定量

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;(1)生存割合の分散

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I 弘l4ä!給一……咽:tt'7'~.:-

下川

REI

積極限法による生存推定
リスクのおる封象裏書

10

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f田信晴パンド口 9
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325

10

318.

1 1 平日.ふ一一副I 2 川 . . 変換による区間の算出 ‑ 得られた生存割合 S ( t )を関数 g ( x )で、変換(以下，g ( x }を変換関数と呼ぶ) S ( t ) g(x})g ( S ( t ) ) 変換後に区間を計算し逆変換 g ( S ( t ) ): tl判 Va 似S t ( ) j 吟 g ‑ I (g(S(t))川6~Var凶W)]) 11 2 関2 ~'ß.~叩ザー総会 7宮内問f1ElI.:・轟m!咽均金抑 L 1FETESTprocedureで計算可能な 5種類の変換 [2][3] 名称変換関数 g ( x ) = x 変換無し(以下， L 1NEAR) 対数変換(以下附 ! g ( x )ニ l o g ( ‑ l o g ( x ) ) 二重対数変換以 ( 以以下下下A L L S O O I N G G S L l C n Q ) G ) 逆正弦変換(( g ( x )=l og { x ) l g ( x ) = s i n ‑I(ぷ ) g ( x )=l o g ( x / ( l ‑x ) ) ロジット変換 12 326

319.

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

320.

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

321.

I 鮮民主主務5174194jr: 一三??vsi~ 左遺 • 5A59.3で、計算可能な 1 0タイプの信頼バンドに対し，シミュレーション実験により以下の 3を評価指標とした比較を行う 1 被覆確率 2 バンド幅 3 . 真値がバンドから外れる時点 ‑発生させる生存時間のパラメータや，サンプルサイズ，打切り I合などのシミュレーション条件を変化させ，各信頼バンドの害J 性能を評価する 17 . r.:z，.....y‑.. SAS 7 1 I W17 ' J 1 γ ~ユーザー緯会対問問~去市川知五渋川ア主ふ‑山以弘」叫に ‑ 吋 γ γ 川三「仙d -.，~団 7 人~戸&Jι シミュレーション設定 1 .生存時間分布: 打切り，タイデータなし》ワイブル分布 (λ=0.9，α=2) 〉ガンマ分布 (λ=0.2，α=3.8) 》対数正規分布 (μ=ー0. 4 ， a=0 . 6) • N:20， 40，80 ，1 6 0 ・信頼水準 95% ・シミュレーション回数 : 1 0 0 0 0 0回 18 3 2 9

322.

￨鋪ユィー総会的… 一 i l i ‑ ‑ ， ' .: s ;~ 、¥ 、、、ー一、、ワイブル分布 ~，.......... ガンマ分布、、、、、、、 ¥ 、、 ¥ 、、、 ¥ 、 ¥ 、、 ¥ 、貝、、、一も‑ a 合 " 対数正規分布 1 9 I ふ付金 … n 異なる生存時間分布での比較 (n=40) n=40 0 . 9 9 0 . 9 7 0 . 9 5 2093 .UNEAR 砲事ロLOG DtOGlOG o9 1 .~ ・lQG t了日 AS!NSQ 0 . 8 9 0 . 8 7 ワイフル分布ガンマ分布 330 20

323.

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

324.

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

325.

[beta]

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一
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円.舗1~

シミュレーション設定 3
‑生存時間分布: 打切り タイデータなし
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• N:20，40，80，1
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.信頼水準 :95%
・シミュレーション回数 :
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26

333

326.

l ヤミユ平総 7 1 J 一一一 n7 I f ' I I D ' ρ ウ.創I 2 異なる形状の生存時間分布での比較 (n=40) 099 ‑ 097 095 2 0 .UNfhR 電 OlOG 目車図 lOGLOG 0 . 9 1 固 lOGIT 巴A5INSQ 089 0 . 8 7 085 EP型 H W型 EP型 EP型 H W型 H W型 EP型 H W型 I EP型 H W型 α = 2 α = 5 α = 10 α=0 . 5 α = 1 27 2 O l I i 鈍ー健全 fl:.J-nMll!l…b~.~ 区間幅 (HW型，指数分布.n= 2 0 ) ー喝回・LlNEAR ‑ . : : J o ‑ ・ 100 ・ぜr‑LOGLOG ・ + ← ・ LOGl T ・噌昨ーA5!NSQRT 09 0 . 8 0 . 7 0 . 6 E 凶 0. 5 0 . ' 03 02 01 。 O. 0 . 2 0' 06 08 1 . 2 16 1 . ' 28 3 3 4

327.

I‑ ふ俗ム……ぷ‑主ゾmJ ー一一 EPlnoSO) 区間幅(指数分布，変換なし) 一 ‑‑HW(n=50) 一‑!P(n，S50) 一一一一 KW{n=550) 08 07 OG ---~イウフグ一一一一一一一一一 o s ι ，，，，，，，，，，，，〆三二一ーー一一一/ 〆 / l I ! l!!" M 03 J /・1 子一三ココラ戸L 01 o . ‑ 0 02 06 12 08 " 16 2 9 I‑ 絡会 rIgt ~.2J:. ~:，. ぃ γ1 r m 2 j ‑分布の種類・形状に依らず，被覆確率は同様な傾向を示すことが確認された・EP型の信頼バンドについて L 1NEAR， LOGLOG，L O G I Tは信頼水準を保持できていない L O Gは信頼水準を保持するが， / J、標本下では区間幅が大きく(L 1NEARIこ比べ 30%程度)増加する ~ ASINSQI ま信頼水準を 2サ%程度上回り，保守性が見られる E P型の信頼バンドは生存関数が 0 ，1付近では定義されず，その近傍での性能が不安定になる 30 3 3 5

328.

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

329.

「録詩吟 I 両院長参考文献 [ 1 ]浜田知久馬 ( 1 9 9 9 )，"学会・論文発表のための統計学ヘ東京大学出版 [ 2 ]W.J .H a l l，J .A .Wellner( 1 9 8 0 )， "ConfidenceBandsf o raS u r v i v a lCurvefrom CensoredData"，B i o m e t r i k a [ 3 ]V .N .N a i r( 1 9 8 4 )，"ConfidenceBandsf o rS u r v i v a lF u n c t i日nsw i t hCensored . l26，p p .265‑275 D a t a :AComparativeStudy"，Technometrics，Vo [ 4 ]o .Borgan，K.L ie s l o l( 1 9 9 0 )，明 NoleonConfidenceI n l e r v a l sandBands o u r n a lo f f o rl h eS u r v i v a lFunclionBasedonT r a n s f o r m a l i o n s "，ScandinavianJ S l a l i s l i c s，Vo . l17，No.1，p p .3 5 ‑ 4 1 [ 5 ]M.H o l l a n d e r ，. 1W.McKeague，J .Yang( 1 9 9 7 )， " L ik e l i h o o dR a l i o BasedConfidenceBandsForS u r v i v a lF u n c l i o n s " .Journalo ft h e 口S t a t i s t i c a lA s s o c i a t i o 円 America 33 I 1 1 み吟参考文献 [ 6 ]W.O.Meeker，L .Escobar( 1 9 9 8 )，" S t a t i s l i c a lMelhodsf o rR e l i a b i l i l yDala"， NewY o r k :JohnWiley& Sons .L .P r e n t i c e( 2 0 0 2 )， "TheS t a t i s t i c a lA n a l y s i so fF a i l u r e [ 7 ]J .D .K a l b f l e i s c h，R o r k :JohnWiley& Sons TimeData"，NewY [ 8 ]S .B a r i， H .P a t e l( 2 0 1 1 )， " S u r v i v a lA n a l y s i s :K‑MP l o tw i l hConfidence Band"，TheNorthEastSASUsersGroup;Coders'Corner " 337

330.

統計教育と統計ソフトの共生新村秀一成膜大学経済学部 C o l l a b o r a t i o no fs t a t i s t i c a le d u c a t i o nands t a t i s t i c a lpackage S h u i c h iShinmura S e i k e iU n i v . Depto fEconomics，要旨統計に限らず理数系の学問を習得し，実際に問題解決学として生きた知識を身につける王道がある. それは I 専門家が必要とする機能を全て備え，初心者から専門家までが使いやすいソフトがあれば，それを背得し実際の問題解決を心掛ける」ことである.また，統計ソフトは「統計学の最良の個人家庭教師 J になる.この 2点は私の統計学習の実践から得た結論である. 1 9 7 1年に大学を卒業し，幸いにも大阪府立成人病センターで「心電図の自動解析システム J の診断論理を判別分析などの統計手法で研究す 8歳ごろまで統計書で勉強したが，る機会に恵まれ，統計が自分の一生を支える学問になった.そのため 2 ASを自分の家庭教師にするため， SASを導入し受託どこまでいっても達成感が得られなかった.そこで S a l l 副社長の技術レポートを翻訳し I S A S による回帰分析の実計算サービスを行うことにした.また， S ASと ] ¥ I Pで「学生の成績 J と「科学万博」のデータを用いて重要な践」として出版したのを手始めに， S AS のミニコン版の代理屈になり， 3 2社の製薬企業と統計手法を解説した書籍を出版した.また一時， S ASをシステム販売した.企業人としては，企業やセミナーでの教育しか経験がなかっ金融機関 l社に S 9 9 6年に大学に移り統計教育に取り組んだ. SASや ] ¥ I P を使った統計実習では，重要な統計手法たが， 1 を用いて， 2 0頁以上の統計レポートを提出させている.その中の秀逸なものを紹介する.また， 2010年からは経済学部の l 年生全員が統計入門が必修になった.そこで行っている，教育方法と中間と期末試験 ( 1 0択 1 0 0問)の分析結果を紹介する. キーワード:統計学の理解，統計ソフトの役割，統計学の学習法， S A Sと J M Pの重要な機能 1 . SASと JMPの書籍を例に 1 9 7 1年に大学を卒業し，幸いにも大阪府立成人病センターで「心電図の自動解析システム」の診断論理を判別分析などの統計手法で研究する機会に恵まれ，統計が自分の一生を支える学問になった.そのため 2 8歳ごろまで統計書で勉強したが，どこまでいっても達成感がえられなかった.そこで SASを自分統計ソフトを統計の家庭教の家庭教師にするため， SASを導入し受託計算サービスを行うことにした. I 師」にすることで，統計学全体を体系的にとらえることができ，重要かっ有用な統計量とそうでない違 339

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いが体系的に明確になった.また解明したい対象をデータとしてとらえ，統計ソフトを使って裏に隠れた情報を読み解き，統計レポートを作成することが I 問題解決としての実践的な統計学の役割 J と考えるようになった. SAS を理解するために，マニュアルや技術レポートを読んだ.これまでの解説書に書かれていないが「鮮かつ有用な情報があり，それを以下のように解説書として出版した. Sall副社長の SAS杜の技術レポートの翻訳書の I S A Sによる回帰分析の実践 [ l JJを出版した.本書によって，通常の解説書で知りえな、二乗 i 法を拡張した Lpノルム回帰分析， SASの ¥ I A T R I X言語による行列表記による統計アノレゴ、リい，最ノj ズムを理解することの重要性が分方、った.また Goodnight杜長の「変数選択法を掃き出し演算子で解説 2 J J を日本の読者にも知ってほしく付録として紹介した.本当は，ユーザーマニュアルにしたレポート [ 書いである配置行列の生成法を知ることで，重回帰分析や分散分析，数量化理論が統一的に理解できる 3 J J で紹介することになった. ことも含めたかったができなかった.これは，後日「統計・ OR活用事典 [ その後， SASで「学生の成績 J と「科学万博」のデータを，表 lと 2に示す重要な統計手法を小説仕 4 J J と「易しく実践立てで解説した「統計処理エッセンシヤノレ [ データ解析の進め方 [ 5 JJを出版したすなわち統計ユーザーが，分析対象をデータとしてとらえ，そのデータから統計ソフトを使って裏に隠れた情報を自白させ，その結果を統計レポートとして作成する場合に，雛型の手本にしてもらえればと考えた. 表 1 データを調べる連続尺度名義尺度， 1変数基本統計量とヒストグラム度数表(クロス集計) 2変数散布図，相関，単回帰分割表(クロス集計) 3変数以上クラスター分析，主成分分析多重クロス集計 1 ) 国序尺度表 2 予測手法目的変数説明変数連続尺度名義尺度， 1 ) 国序尺度連続尺度名義尺度，順序尺度重回帰判別分析，ロジスティック回帰分散分析 FUNCAT また， SAS言語の文法書 I S A S言語入門 [ 6 JJを出版した. その後， SASの受託計算， SASのミニコン版の代理庖として 32の製薬企業と金融機関 1社への販売をおこなった.またシカゴ大学で開発された数理計画法ソフト， A Iシェルの Exsysの販売といったビジネス分野での意思決定に用いられるソフト販売で得られた知識を総括した「意思決定支援システムの鍵 [ 7 J Jを上梓し，企業人としてビジネス分野での意思決定支援に用いられる理数系ソフトの総括を行った. その後， PCによる統計ソフトなどの個人利用の世界へと舵を切った.その当時，筆者は SASや ORACLE のような汎用機で成功したソフトは，価格政策の上で PC 市場へおりてくることは困難と考えていた. SPSSは統計の盟主の座を SASに奪われ，汎用機を捨てて PCに特化したことは理にかなっていると考えていた.そこで会社では SASを，自宅では SPSSの Windows版を使い分ける時期が続いた. SPSSにおくれて SASは， PC/SASと J' APという 2系列の P Cソフトを出したが，ーユーザーとして JMP が独立することのないことを願った.ビッグデータ時代に入り，より大規模な処理は SASで，個人利用に JMPというきり分けができ，住み分けが明確になり安堵している.大学では，医学部や工学部といっ 340

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

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

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

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

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彼は，筆者の 3年のゼミ生である . 過去の秀逸なレポートの中から問中君と同じテーマでレポートを書きたいと言ってきたので，データを自分で集め直すこと，また最低 2年以上のデータで重回帰式の予測と検定を行うことの条件で認めた 5頁のレポートを提出してきた.食品会社に就職し，深最終的に 3 夜に Excelで 1000品目以上の販売データの分析をしていて助けて下さいという [ なぜ ] l l Pを使わないの」と聞くと [ 会社が買ってくれません J という. 2 か月の週次の 8 1T~1 の販売データから今月の計耐を立てるという. []\IP の評{iI日版は 20 件まで入力し処理できるので，なぜそれで分析し，会社に ]~IP のメリッ卜をアピールし，商用版を買ってもらう努力をしないの ? J といって打ち切った.生活の知恵や，気点を利かすことまで教育できなもどカ、しさを感じた. 3 . 3 JMP(2007‑2011) ] ¥ I P のユニークな点はライセンス以外にその操作法の革新性である.従来の統計ソフトを授業に用いる場合，必要な統計手法と統計量のオプションをきめ細かく教える必要がある. ] M Pのメニューから分かるように手法がわずか 7佃のカテゴリー(プラットフォーム)にまとめられている.そして分析する変 y7 リ]をクリックし [ O K ]すれば， 1変量のグラフから統計量すべてが出力される.授業では重数を選び， [ 1 ¥ ) )は無視することを宣言することで，統計ソフトの操作法にさく時間要なものだけを説明し，不用な 1 が節約できる.学生にとって，統計ソフトの操作法や分析データが容易に手に入るようになったが，以前のように秀逸なレポートが山なくなった.ゆとり世代にとって，負担の大きな授業を避ける傾向と，他の P Cを使った授業が増えてきたためである.その中で，秀逸なものを紹介する. ( 6 ) 坂本君 [2007年日本の優良企業分析」坂木君は平均給与の高い優良企業に就職したいと考え，日経優良企業 100社と自分でインターネットで調べて非優良企業 30社を選定し，財務データなど 23変数を集めた . このデータを用い彼のレポートの 2章に見るように 3つの作業仮説を検証した. ********************************************************************ネ*ネ***ネネネネネネ*********ネ* 2 レポートの目的と作業仮説レポートの目的は，優良企業の特徴を優良企業でない企業と比較することによって明らかにすることであるー作業仮説は，①優良企業はそうでない企業よりも財務的に優れている.②従業員一人当たりの利益が大きい企業は平均給与が高い . ③ 利益が高い企業は株価が高い，の 3つを検証する. ( 7 )井上さん [ 油田規模分布の統計分析 J (2012年 SASの STN夏号参照) 4 . 統計入門教育 4 .1 統計入門の概略授業の目的は，統計の入門科目として基本統計量，相関，単回帰，分害J I表を教えることを中心としている.テキス卜は [ 1 0 J を用いた.本書は，第 l部では ( x，y ) =( 0，1 )，( 1，1 )，( 1，3 )，( 2，3 )という 2変数 ¥ I P 叫件の簡単なデータで，上記の統計量を説明している . 第 2部では「学生の成績データ J を用いて， ] の操作法と出力結果を用いて統計量の意味を説明している.用いているデータは， 40人の学生の成績，勉強時間などの 7変数である. ， 2010年と 2011年度の講義内容の比較である. 2010年度の授業内容は中間試験を含め 7週と表 3は期末試験の範囲は B週の配分で考えた. 2011年度は，授業開始の 5週目に電力節減のため， 1 5週を 1 1 週にする半舷授業が決定された.このため，中間試験の範囲を 1週間短縮して 6週，期末試験の範囲を 345

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3週間短縮して 5週にした中間試験は，授業が終わった 6週目でなく 7週日に実施して 0 1 0年と 2 0 1 1年度の講義内容表3 2 1週間余裕を持たせるこの比較，とで試験勉強に配慮、した.期末試験は，相関係数を 2週単回帰分析と分割表を各 1i~l で教えることにした.分割表では，通常の独立性の検定に加えて， F is h e rの直接確率 l i s h e rの直接確率は，研究家や統計の利用者が多い. F 日佳一推測統計学の考え方を具体的に教えることができるので入門科目として取り入れる内容であると考える. 4 . 2 試験の結果表 4は，同年度の中間と期末試験の合格点(点)を示す. 全てのモデルで検証していないので，真の最小次元はこの値よりさらに小さい可能性がある 1IP o w e r P o i n tで概論同左 3I 範囲，四分位範囲， SD， CV I 同左を文科系の学生に教えることは難しいと考えている統計化基準で， . H N i l "οになる特徴空間の最小次元である 2 0 1 1年 2I :最頻値，中央値，平均値￨同左による p値の計算方法も説明している [ 2 4 J . 推測統計学「次元」は，変数増加法のモデル上で誤分類数 ( ¥ I N M ) 最小週2010年 4 1学生データの解釈同左 51正規分布同左 6I自由度， SE， t分布相関係数 7 1中間試験中間試験 8 1相関係数 9回目 9I Exce1で相関の計算 1 0回目 1 01単回帰分析 1 2回目 1 1I 単回帰分析期末試験 1 21分割表と独立性の検定ト一一一一一一 1 3I 分割表と独立性の検定 2010年度の中間試験は， 10%点の 4 8点で合否判定したが，わずか 6問 ( 6点)で合否判定できる.入門科目であり， 1 4I 補講 1 5I期末試験各設問問の解答結果に強い関連性を求めず授業内容の知識の理解を問うている設聞が多いので，この結果は適切と考える. 2011年度の得点から 2010年度の得点を引くと，中間試験では 2011年度は 3点から表 4 両年度の試験結果 6点得点、が下がっている.これは， 2011年度は占これに反して， 2011年の期末試験の最高点は 8点を克服し好成績になっている. 2010年度の期末試験は中間試験に比べ， 10%点 42 1 2 中 50%点 6 6 1 2 6 1 1 5 間 90%点 82 1 3 7 9 9 最高点 93 1 0弘点 40 1 2 43 8 期 50%点 6 0 1 2 60 1 3 末 90%点 8 2 1 1 8 1 8 最高除いて期末試験の得点が上がっている.特に最高次元 6 の範囲が広く難しいので当然といえよう. 90%水 2011年度は， 50%点を占 48 で 8点， 50%点で 6点下がっているが，期末試験準の合否判定では差がないが，最高点は 2点、下が次元 1 0弘点も上がっていて，難しくした試験問題と半舷授業っている.これに対して 2011年度 2010年度中間と期末で 5点ほど難しくした影響であろう. Ql 88 9 9 点は 1 1点も上がっている.これは中間試験が 80点、で，期末試験を 99点を取った学生によるものである. 呼び出して勉強法を確認したところ，半舷授業の悪影響を克服して好成績な理由は次のように考える. 1 ) 講義ノート等の資料を事前に開示した工夫と， l 数学ソフト S peakeasyで 2吃の分割表の実度数 a， b， c ， dをプログラム Exact(a， b， c ， d )で、与えるこ 2 4 J . そして，確率分布のヒストグラムを作成すとで，直接確率を計算するプログラムも公開した [ る宿題を課した. 346

338.

2 ) 多くの学生がテキストや PowerPointによる事前配布資料の予台iを行ったこと， 3 ) Excelの計算式の開示が良かったと考える主中間得点と朗来得点の二変量の関係これは試験のデータを統計分析しないと，ここまでの+亥心 .‑ー. 90 ・ ξf には至らなかったであろう. 70 ・ . ー . . ーー .ーーー・ . ・・，. . ・・ .ー・， .•.. ー 2 ~ 4 .3 散布図の検討図 1は， 2010年度の中間と期末の得点の散布図である. 中間 ~ 、 v 50 歪 30 ~・...:・. ・二 . . ' ， . 試験未受験者が 3名いて，期末試験の得点は 83点， 67点， 36 10 点であった.期末が 83点でも平均すれば 1 1点になり 3人は不 . 1 0 . 1 00 1 0 20 30 40 50 60 70 80 90 I i J であるが， 83点の学生は宿題の 30点満点中 1 8点加算されて白間得点可になって救われている. 一方， J t l J末試験を受けていない 2名￨ l求1 1 中間と期末の得尽の散布の得点は 71. r 2 ‑ .~， 18点である 99%確率惰円からわずか上にはみ出した学生は，中間が 32点で期末が 87点とトップクラスである. I Iまで版修しており，潜在能力が高い学生であろう.中聞は，手抜きした調べたところ，もともと数学 I 結果と思われる. このことは，学生が l年時の大学での教育を甘く見ないように配慮する必要性を示していると解釈すべきである.少なくとも統計，数学，マネジメントサイエンス (数理計画法)などの使し、やすいソフトがある分野では， 2年次以降ーでこれらの科目を学習させるよりも l年次で質の高い入門科目を習得させた方が効果的で、あろう. 5 . 終わりに 28 歳の時， SAS を統計の先生とするため， SAS を使って統計の受託計算を仕事の手始めとした. SAS を習得する過程で従来の統計書にない新しい視点を書籍で出版してきた.また SASのミニコン版の販売を通し，製薬と金融機関に販売し，統計ユーザーの拡大が行えた. 大学に移り自分の統計習得の過程を ¥ I P のサイトライセンス契約で，学生や教員が自宅でも利用できる新しい契約授業で再現した.また， ] のきっかけを作り，また評価版がユーザー拡大に貢献したと考えている. 来年に定年を迎え自伝的な内容になったが， SAS 普及に関連した大橋先生や芳賀先生をはじめ多くの仲間は正確を期すため本人が自伝を語ることが後世の役に立っと考えるからである.筆者は統計につづいて問題解決学の数理計画法や数学も同じようにソフトウエアを教師とし勉強してきた. そして，統計と数理計画法を融合した最適線形判別関数を考えることで， rFisher の線形判別関数の問題点 J を克服できた.大学に移ることで，定年前に自分の一生の研究である判別分析の理論を完成することができた. 半J I 別分析が線形分離可能なデータで、問題を起こす」ことを研究している. 現在は，応用研究として「しかし，日本では最近まで統計学部や学科がないのに対して，数理計画法を含む経営科学の学部や学科は理系と文系にある.それに反して，統計ソフトが日本の企業や大学で定着したのに，これらの分野では定着していない. 1980年代に，統計研究者は人の作ったソフトを使うのは一流でないという間違った批判にめげず，多くの研究者が統計ソフトの普及に貢献したことが今日の結果になったと考える他の理数科目でそれが実現できていない反省と，自分の弟子と呼べる人を私立文科系に奉職したため育てることができなかったことが大きな反省点である. 文献 347

339.

[1JJ .P .Sa1 1 (新村訳)( 1 9 8 6 ) . SASによる回帰分析の実践. i ) J倉書 1 ; 5. [ 2 J J .H .Goodnight(1976).Computation Mcthods i n Gener日1 Linear Mod巴1s . Proce巴dings of th巴 Statistica1 Computing Section ， ASA ， Washington ， D.~ [ 3 J森村英典・牧野都冶編 ( 1 9 8 1 ).統計・ OR活用辞典.東京書籍. [ 4 J高森寛・新村秀一 ( 1 9 8 7 ).統計処理エッセンシャル.丸善. [ 5 J 新村秀一 ( 1 9 8 9 ).易しく実践データ解析の進め方.共立出版. [ 6 J新村秀一 ( 1 9 9 4 ) . SAS言語入 1 1 1 ] . 丸善. [ 7 J 新村秀一 ( 1 9 9 3 ).意思決定支援システムの鍵一有り余るコンビュータ・パワーをどう使うー.講談社. [ 8 J 新村秀一 ( 2 0 1 2 ) .Fisherの半J I 別分析を超えて. 2012年 SASユーザー会論文集. [ 9 J J .Sa11他 ( 2 0 0 4 ) . JMPを用いた統計およびデータ分析入門. SASジャパン. [ 1 0 J新村秀一 ( 2 0 0 4 ) .J ¥ I P活用統計学とっておき勉強法講談社. [ 1 1J新村秀一 ( 2 0 0 7 ). J ¥ I Pによる統計レポート作成法.丸善. [ 1 2 J新村秀一・鈴木隆一郎・中西克己 ( 1 9 8 1 ).胃 X線像の各種判別分析.オベレーションズ・リサーチ， 26一1， 51‑60. . Suzuki， H . Koyama & K . Nakanishi ( 1 9 8 3 ) . Standardization of medica1 data [ 1 3 J S .Shinmura， T .H . Van ana1ysis usingvarious discriminantm巴 thodsona themeofbreast diseases. MEDINFO83，J 1 .J， Ba11 and O . Wig巴rtz editors， 349‑352， North‑Ho11and Pub1ishing Company. B巴mme1， ¥ 1 9 8 3 ).各種判別手法を用いた医療データ解析の標準化 [ 1 4 J新村秀一・鈴木隆一郎・中西克己 ( マンモグラフィによる乳癌の診断一 . 医療情報学， 3‑2， 38‑50. [ 1 5 JL .B .ラステッド(野村裕/中村正彦訳)( 1 9 7 6 ) . 臨床診断への新しい道意思決定の理論と実際.コロナ社. [ 1 6 J新村秀一，三宅章彦 ( 1 9 8 3 ).重回帰分析と判別解析のモデル決定 ( 1)一 1 9変数をもっ C.P.Dデータの多重共線性の解消 .医療情報学， 3‑3， 107‑124. 9 6 ).重回帰分析と判別分析のモデル決定 ( 2 )‑19変数を持つ C .P .D .データのモデル決定 [ 1 7 J新村秀一(19 一.成際大学経済学部論集，第 27巻第 l号， 180‑203. 2 0 0 4 ).数理計画法を用いた最適線形判別関数 ( 8 ) ‑524，287個の回帰モテソレの検討 [ 1 8 J新村秀一 ( . 成路大学経済学部論集 34‑2，53‑70. [ 1 9 J新村秀一・飯田和美・丸山千里 ( 1 9 8 7 ) .S S ¥ I (人型結核菌鯛抽出物質，丸山ワクチン)の癌治療における帰無仮説モデルによる評価.医療情報学， 7‑3， 263‑276. 1 9 9 5 ).提供されたケアからみた要介護高齢者のタイプ分け.第 9回日本計算 [ 2 0 J土肥徳秀・筒井孝子 ( 機統計学会シンポジューム， 161‑170. [ 2 1 ]新村秀樹・新村秀一 ( 2 0 0 2 ) . 決定木分析のもで得る選択に関する考察 ( 1 ). オベレーションズ・リサーチ春季研究発表会， 142‑143. 1 9 8 0 ).丹後論文に対する質問.医用電子と生体工学， 18‑6， 455‑456. [ 2 2 J新村秀一 ( [ 2 3 J新村秀一(19 8 4 ).中川，小柳「非線形最ノj 、二乗法のソフトウェア」についての討論ついて.情報処理， 25一7， 697‑707. 1 9 9 9 ).パソコン楽々数学.講談社. [ 2 4 J 新村秀一 ( 348 SASの評価に

340.

F i s h e rの判別分析を超えて新村秀一成院大学経済学部、 BeyondF i 凶 s h e α r L i n 児e a 創r D i s c αI1m l l 川 n a n tF u n c t i o n 1 S h u i c h i S h i n m l l r a D e p to fE c o n o m i c s，S e i k e iU n i v . 要旨 1 9 9 7年から，数理計画法を H iし、た判別分析の種々のモテソレを研究してきた.最初，整数計画法(Integer P r o g r a m m i n g，IP) を用いた誤分類数最ノト化 (~lini ll1l1m Nl Im b e ro f¥ I i s c l a s s i f i c a t i o n s，刷N ) 基準による最適線形判別関数 ( O p t i m a lL i n e a rD i s c r i m i n a n t Fl In c t i o n， O L D F )の I P ‑ O L D F と線形計画法 ( L i n e a r P r o g r a m m i n g，L P )を用いた誤分類されるケースの判別超平面からの距離の和 ( Lj ノルムという)を最ノトイヒする L P ‑ O L D Fという 2つの判別モデルを考えた. I P ‑ O L D Fは，データと判別係数の両方の空間で解釈できる.この M Nの単調減少性，脇町による他の判別関数の評価などが行えた.一般ため，判別係数と誤分類数の関係， M H a a r条件を満たさなし、)で正しし叶1 m !を求めない問題も分かったので，マージン概念を位置にないデータ ( P ‑ ‑ o LDFを考えることで一般位置にないデータにも対応できた. 導入した改定 I しかし，整数計画法を用いているため計算時間がかかるので高速で ¥ 1 N ¥ 1の近似解を求める改定 I P L P ‑ O L D F を開発した.これによって 4種類の実データから作成したリサンプリングデータを朋し、た 1 0 0重交差評価が D Fとロジスティック回帰， LINGOで改定 I P L P ‑ O L D Fを作成し，比較を可能となった. ]MPのスクリプトで L 3 5個の異なった判別モデノレで、， \~'ßI の近似値の平均誤分類確率が LDF やロジスティック回帰行ったところ， 1 よりノトさいことが分かった.これで，削M基準による最適線形判別関数が教師データに加えて評価データで 2年間に及ぶ研究が終芳した. も頑強であることが分かり， 1 2 0 1 1年から最初の応用研究として，誤分類数が Oの自明な試験の合否判定に適用して， LDFと QDFは線形分離可能な空間を認識できないこと(合否判定できなし、)と， QDFは一方の群を全て誤判別することがあるという問題点を示す.またロジスティック回帰の問題点も示す. D Fと Q D Fの問題， M M ! ¥ I 基準， S V ¥ I，整数計画法，線形計画法， 2次計画法， M J 仰の単調減少性キーワード: L 1 . はじめに 1 9 3 6年に F i s h e rは判別される 2群の群内分散と群間分散の分散比の最大化基準で F i s h e rの線形判別関数 ( L D F ) を定式化し，判別分析の理論を提案した[1 ] . その後，多くの基準により判別関数が提案された.判別される 2群 349

341.

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

342.

[beta]

スティック回帰の考え方は，地球モテツレの恨拠を与えていると考える.
(
l
:
)
'
半J
I
別を考えた場合，異なった複数個の異常所見を判別する説明変数は異なる これはパ
複数の異常所見との 2，

m

ターン認識の大家の j
度辺先生も「異なったパターンの識別は，識別空↑ が異なる」と指摘している [
1
0
]
.
以上の点に加え，判月J
[
分析は r
f
(x
)>
0ならクラス 1，f
(
x
)<0ならクラス 2と判別するとし、う単純な判別規則」
に隠れて大きな問題が未解決のまま放置されてきた.
1
) f
(
x
)=0のケースをどちらに判別する治、は未解決である.統計ソフトで SASだけがこの問題を意識して， f
(
x
)
=0の扱いをユーザーが指定で・きるーまた ]
¥
I
Pでは，ロジスティック回州で 2*2の分割表に判日 [J結果をまと

民どのクラスを陽性と指定するかを問い，半J
I
別境界上のケースを全て陽性に半Ij別している.
める l
2
) 筆者ーの研究で、初めて分かったことであるが，既存の LDF，QDF， ソフトマージン最大化 S
V
¥
Iは，線形分離可能

なデータを認識できないことである.また，変数選択法の統計量は M
¥
¥
f
I
=
Oの最小次元を基準にして考えると一
定の傾向を示さない.ロジスティック困対は，回帰係数の推定が不安定になり N
M
=
Oになれば，線形分l
i
j
l
t可能
なデータを認識したことが筆者の開発した最適線消判別関数(改定 I
P
‑
O
L
l
I
F
) から分かる [
1
1
ー
] しかし，肢J
'、
次元の ~I:.IM=O の空間を求める保証はない.ハードマージン最大化 SVM は，線形分 Illlf 可能なデータを識別できる

¥
1
'
s1
=
0以外のデータに適用できない問題点がある.
が
， 1
3
) 判別関数と判別係数は推 i
J
!
l
J
統計学とは無縁であり，この関係が分からなかった.筆者の研究で¥判別係数は定
:
k
l
点を明J7j
J
[
係数とする最適線形判別
数項が正と 0と負の 3つの異なった構造をもち，恥1'.1が最少な最適凸体の l

関数を考えれば半J
I
別分析の抱える問題が解決できることが分かった.
4
) LDFや QDFは，試験の合否判定という自明な線形分離可能なデータを認識できず， LDFでは誤分類確率が 0
.
3
1，
QDFでは 0.9以上になることが分かった.
2.2 2次元における 3個のケースの判別例

今
， 2個の説明変数で次の 3ケースを数理計画法で定数項を lに固定して判別することを考える.
C
L
A
誌

1;x1

三

(
‑
1
/
1
，
8 ‑1/12)，

b
2

:
1
メ
:

C
L
A
S
S 2:x2 二 (
‑
1
， 1/2)，x
1
/
9
， ‑1/3)
3 = (

ただし記号 Y，
はクラス lの場合 lとし，クラス

f
ω)0で、あれば

2の場合一 lとすることで ，Y
i
ホ

正しく判別され ，Y戸f(x)ぐ0で、あれば誤判別さ
れたとすることで不等号の向きを統ーできる.
*fケ
ノ
ニa
x
'+
1， y
，
*gj(
b
)
=xjb
' +1
y，

半
J
I
別係数 aとxは交換可能であり， xの値を係

ー
、
.
、、.

数とする次の 3つの線形式を考える.

/

日'
J = yi
*gJb)

ー
= (1/18) X bJ ‑ (1/12) X b2+1=0，

b
l

、

図 l 判別係数の空間と誤分類数の関係

H2= y
:!&(b)= ‑
b
1
/
2
) X b~ +1
=0
，
J +(

，‑(1/3) X b~ +1 O

H3= y
/
"
g
3(
b
)
= (
1
/
9
)X b

士

これらの線形式は図 lに示すとおり，半J
I
別係数を表す 2次元平面 b (
b
" b)を 7個の凸体に分害J
[
する. H
i上の点
二

を判別係数 bとすると，ケース Xjが 半J
I
定保留群"に属し，その他のケースは y，
*
ぁ(
b
)
)
Oであれば判別係数 bを

ω

ωぐ0であれば Xjを誤判別する.すなわち，各凸体の内点で

*f = bx
' +1は X
jを正しく判別し ，y，
*gj
用いた y，

y，
*
g
;
(
b
)仰になる図に書き込んだ数が誤分類数で，しかも内点を判別係数に用いれば洋J
I
別超平面上にケースがくる

351

343.

[beta]

ことを避けることができる.そして，最ノl
、の誤分類数をもっ凸体を最適凸体と呼ぶことにすると， ¥
I
N
M基準による

曲線形半J
[
別関数はこの最適凸体の内点に対応した判別関数になる.
最i

fとの切片は c倍になり，相似変換
定数項を lに固定して考えたが，一般に正の実数 cに固定すると，図 lの各車l
されただけで、本質的な構造は変わらない.またこの cが 0に収束していけば切片も 0に収束し， 3個の超平面は原
点を通る第 2の構造になる.また cが負であれば，正の場合と異なった c=一lと相似な構造になる.すなわち，判
別係数と誤分類数は 3つの異なった構造で説明で、きる.

2
.
3 I
P
‑
O
L
D
Fと改定 I
P
‑
O
L
D
Fと改定 I
P
L
P
‑
O
L
D
Fの定式化 [
1
1
J
(
1
) I
P
‑
DL
D
Fと L
P
‑
D
L
D
F
上の例題を一般化すると，次の整数百十画法を用いた I
P
一O
L
D
Fになる .Yiはクラス 1の場合は lでクラス 2の場合
" xjは説明変数のデータ .bは判別係数
は
ー1

，

eは正しく判別される場合は 0に誤分類されるケースは lに対応

，

，

貨i b千1
)
)
=
0から y X (
x
/b千1))=‑1に変わるこ
する1/0の整数値である.誤分類されるケースの制約式は ，y X{
[
約式が満たされる.目的関数はこの lになる誤分類数の和を最小イヒする.ただしこのモデルはデータで表わ
とで市J

される配置行列が一般位置にある場合は最適凸体の頂点を求めるが，ない場合は正しい最適凸体の頂点を求めない
こともあることが分かつた.

，
I
/
IN=};e，

，

， ;

yX(
x
/b千1))=‑e

これに対し

(
2
.1)

i
二1
，
…
，n

，

eを非負の実数にしたものを L
P
‑
O
L
D
Fという.数理計画法の判別分析研究で行われてきた L
Iノル

ム判別分析の一種である.ただし，誤分類されるケースの判別超平面上からの距離の和を最ノトイヒしでも，現実的に
意味がない.

(
2
) 改定 I
P
‑
O
L
D
Fと改定 L
P
‑
O
L
D
F
改定 I
P
‑
D
L
D
Fは，パターン認識で古くから考えられているマージン概念を取り入れて (2.2)のように定式化する.

，

，

マージンの反対側にきて誤分類されるすべてのケースの制約式は ，y X (
X
i
'b
千1
)
)
=
1から y X {左
/ b千1)) 9998
ご

に変わる.これによって判別超平面上にケースは含まれなくなるので，正しい最適凸体の内点が得られる.

，
I
I
I
N=};e

，

， ; (2.2)

y X仕j' b
千1
))=1‑9999Xe

改定L
P
‑
O
L
D
Fは
，

(
2
.
2
)のθ を0/1の整数変数から非負の決定変数に変えただけである.

(
3
) 改定 I
P
L
P
‑
O
L
D
F
改定 I
P
‑
O
L
D
Fは整数計四f
去を用いているので計算時間がかかる.そこで最初に改定 L
P
一O
L
D
Fを適用し，

，
=
0に

θ

なる正しく判別されたケースを第 2段階で 0に固定する.そして第 l段階で 1と誤判別されたものだけに改定
IP-OLDF を適用することで，附~1 の近似値が高速でら求まる.これによって 100 重交差検証法の適用が可能になった.

2.4 剛 Nの有用性
~l'l).l に関して，統計学的アプローチで、指摘されなかった次のような新しい利点が分かった.一番重要な点は，
~~\I\l の単調減少性である.

(
1
) 剛 Nの単調減少性
p 変数モテ、ルの J
1
f
J
f
Nを A
1
J
f
N
"と表すことにする.このモデルに l変数追加した{伊1)変数モデルの j1JfN伊 J)は，必

ず減少する

(
i
，
f
J
f
N
"主jlf}，fN制)).証明は簡単である.追加した説明変数の判別係数を 0とすれば，その (
p千1
)変数モ

l
I
f
N
"になる.よって . (
P+
1
)変数モデルの MAf
N(P+J) 1ま MÁf!I~ より小さし、か等しい.これで，変数増
デ ルの怠扮穿裂は A
Tも単調に減少することになる.
加法で、選ばれるモデ、ルの A
1
A
f
!
l

352

344.

( 2 ) 正規性からの*離 i s h e rの仮説を満たせば，ねられた誤分類数は ¥ 1 ¥以に等しくなる.すなわち，データが F L D Fの誤分知数が M 山から;耐1 f tするほど，データが仮説から::T T q i l f tしていることになる.この点に関しては，元データと分散共分散行列が等しし、 2万件の正規乱数データを作成し， ~'I'1Iniデータとして分析した結果が裏付けた.元データで件られた LDF を評イI l t lデータに適用したところ，評 1 1 1 1 iデータの誤分類数が教師データより少ない結果が多く現れた [ 1 2 J . これは，元データ泊も計算された分散共分散行手J Iそのものが母集団であり， 2万件の正規乱数はそこから忠実にサンプリ七分散行列が等しい正規分布泊、ら偏った標本に過ぎ、ないと考えるべングされた標本であり，元データは単に分散 j きであろう. L D Fはこの分散共分散行列から計算され，正規乱数データのほうが正規性からの本離が少ないので，元データより誤分類数が少なくなるのは理にかなっている. ( 3 ) ¥ 1 ，¥1¥1による他の判別手法の評価法 Lは，判}月川別川 ' ; 1 リ l l 成績のよい説明変数のモデルでこれまでで.新規に提案された手 1 証 i 正 E すべきでで、あり，て、きればすべての説明変数の組み合わせモデ、ルで判別成績の悪悪、いモテデ、ルでも検5 る.その理由は，半J I別成績の良いそテルだけでは種々の困難な現実の問題点が明らヵ、にならない泊、らである. 3 種の実データではこれを行ってきた. C P Dデータは，約 52万個のそテ、ルがある [13‑14J. そこで，逐次変数選択法 0モデルを選んで、評似i l に用いた. C P Dデータは多重共線性があり，などで代表的な 4 受けることが分かった.一方， 2変数の 1 1 5車1の正規乱数データでは， Q D Fは多重共線性の影響を強く Q D Fは教師データで半Ij別成績が良く，評価 1 5 J . さらに，えデータと 2 万件の正規乱数データの比較において，従来の判別手データで悪いことが分かった [ 法に加え K e r n e lによる非線形 SVMとの比較を行い，青H l l t iデータで非線形 S V ¥ 1の汎化能力が悪い例をみつけた.チ 1 2 J . ューニングの問題である [ ( 1 ) 総}fc;分離可能な最小次元のデータ空 1 1 ¥ 1の発見改定 I P 一O L D Fは，線形分離可能な最小次元のデータ空間を発見できる.もし線形分間t f可能な最ノl 、次元の空間が分かれば，その変数を含む半J I 別モデルは， ) 1 ¥ 1 ¥ 1 の単調減少性からすべて線形分離可能である. スイス銀行紙幣デー 1 6 Jは，逐次 F検定や A I Cでは 5変数モテ、ルが選ばれるが，ヒストグラムや l変数の名義ロジスティックモデルタ[ で， 1変数で誤分類数は 0ではないが十分判別可能なことが分かる [ 1 7 ] . 統計学では，この点に関して明快な説明ができなかった.しかし，このデータは 2次元で線形分離可能なためである.一方，逐次 F検定は追加した変数による偏差平方和の増分を検定して 5変数モデルを選ぶ.もし， 2変数で線形分離可能であれば，それ以上のモデルを選択することは間違いである.すなわち，逐次変数選択法は線形分隊可能なデータに適用すべきでないことが分 j ) 'る . 2 . 5 S V Mによる判別モデルハードマージン最大化 SVMは，線形分 l i . l f [可能な判別問題に対して，パターン認識で研究されてきたマージン概念、を用い 2つのサポートベクタを考える.この 2つの超平面で，データ空間はクラス Iのみを含む領域，どちらも含まない領域，クラス 2のみを含む領域に分けられる. そしてこの 2つのサポートベクタの距離(マージン) 2 /1 / wl /を最大化する基準を取り入れた半J I 別を，マージン最大化 S V ¥ Iと呼んでいる.ただし， w = ( a μ a . ， t a ， )で、化基準に変えることで， 2次計画ある.しかし，この基準は非線形最適化になる.そこで，これと等価な次の最ノj 法に変換できる. '+ J f l N =1 /w1 / 2/ 2= ( aJ2+a2: … +a/)/2; ， *g{x)) 1 y ; i三1，…~n しかし，現実の問題は線形分離可能なことは少ないので，線形分離不可能な場合に，サポートベクタの反対側に 353

345.

幾つ方、のケースがくること許す次のソフトマージン最大化 S聞が提案された. ，;(2.3) A ! J N =( aJ: ! +… 十a/)/2+cキJ:e ， y キ g{x))l‑ej i = l ，一，' n 目的関数の第 l項はマージン最大化基準で、あり，第 2項はLlノルム最ノj 、化基準で、ある. 2目的最適化であるので L lノルムにペナルティ Cと呼ぶ重みを導入し， 2目的を単目的化している.市J I 約式の右辺定数項を 1から ( J‑ e ) ，にかえることで幾つかのケースがサポートベクタの反対側にくることを許し，その距離の和を最ノトイヒしている(判別超平面上にケースがくることもある). しかし，単位の異なる多目的基準を加重和で単目的化することは問題がある.ポートフォーリオ分析のように， 2次式で表される分散(リスク)を目的関数として最小化し，一次式で表される利益を制約式に取り込み，この利益水準を何段階かで、変えて効率的フロンティアを描くことの方が理にかな 2 . 3 )で Cを何段階かで変えても，多くの結果が変わらないという問題ーもっている.すでに検証済みであるが，式 ( 1 2 J . そこで，より高速で切J 率「のなアルゴ、リズムを開発したが，理論的に改定 I P ‑ O L D Fより劣るので意味のなある [ いモテcルで、ある. 3 . データと評価方法 3 . 1 検証のためのデータ検H I E 用の教師データとしては，次のものを用いた. 5 0例)，パーシクノレ ( 5 0例)，パージニカ ( 5 0例)の 3種類のアイリスの 4個の・F i s h c rのアイリスデータ:セトサ ( 5個の 2群判日J I 計測値の 3群判別データ.ただし，セトサは，他の 2群と完全に判別できるので，これを省いた 1 モテ守ルを検百寸する [ 1 ] . 6 0例)の 2群判別. 1 7個の計測値と， 2組の計 •C P D (児頭骨盤不均衡)データ:自然分娩群 (180例)と帝王切開 ( 摂J I 値の差の 1 9個の説明変数を用いるため， 3個の多重共線性があることが分かっている. 52万個の判別モテツレがあるので，逐次変数選択法で選んだ 40個のモデルで検言すする [13‑14]. ・スイス i H1子紙幣データ [ 1 6 J:1000スイスフラン紙幣データの各 1 0 0枚の真札と偽札の 6個の計測値による 2群 I Cで 5変数モデルが選ばれるが， 2変数で線形分離可能なことが分かっ判別である.本データは，iA次 F検定や A ている [ 1 1 ] . ・学生の成績データ : 4 0人の学生の成績とそれに関する 5変数のデータ.便宜上 70点以上を合格，未満を不合格とした 2群判別に用いている [ 1 8 ] . このほか， 2変数正規乱数データの 115組の内部標本と外部標本を作成して汎化能力の検証を行った [ 1 5 ] . 一方，改定 I P ‑ O L D Fとソフトマージン最大化 S V Mとの比較を行うため， 2つの方法で評価データを作成した.上 1 2 J . また，元データから 1 0 0 記の元データと平均と分散共分散行列の等しし、 2万件の正規乱数データを作成した [ 組の標本をリサンプリングし， 100重交差検証法に用いた [ 1 1 ] . 3 . 2 スイス銀行紙幣データによる教師データの評価一線形分離可能なデータの問題点一本データは，逐次 F検定や中統計量などで 5変数あるいは 6変数のモデルが選ばれる. しかし，散布図でこれ 1 7 J . この点に関して，統計学の知識でうまく説明できなからは高々 2変数で判別しても良いことが知られている [ X 4，X 6 ) でゆiM= Oであり，削Mの単調減少性からこれらの 2変数を含むすべてのモった.しかし表 lに示す通り， ( デルが 0になる.このデータで半1]別分析の解説書が 1988年に出版されて以来，著者や読者のだれもが線形分間j E可能であることに気づ、かなかったことが示すように，従来の線形半1]別関数は「線形分離可能なデータを認識できな 354

346.

し、」ことが分カ、る. 以上の結果が，木データに固有の特徴であるか否かを，本データ，アイリスデータ， C P Dデータの 3稲ぢ!のデータを用いて 2 T I 干の平均、して検討を行なった.そして，値問の距離を拡大と縮ノl 2 1 ¥ 干の距慨を拡大して川河が 0になるようにデタに作り変えると，表 lと同 P ‑ O L D Fと L D Fの結果表 l 改定 I V a r . .7 5倍と O .5倍に縮小した 4組のデ大そして O タの結果である. p値， A I C， H ¥ ， N 1 L D F( L O rの誤分類数)の 4つの数官庁表 2に示した C I C(上昇ー)は，変数増加法で l変数は，表 lと比較のため用いるー A X 6 }から 5変数モデル { X 2，X 3， X 4，X 5，X 6 }まで F i n0 . 2 5 モデル { l X ， 2 XJ ，l X 4，国 X 6 5 区 A，比四X6 5 〆￨Y 1 ，， ¥ ; 2 ，I X 4，回X 6 5 I X l ， X2 ， X3 ，I X 4，X 6 5 l Xl ， )2 ，￨ X 3，X 4， X 5 5 7 2 区二ヨ，札札 X 6 5 2 比四X 6 3 X 4， X 6 3 白川6 3 回比 X 6 3 。。。。 X 4 .X 6 2 二で選ばれたモデルの A I Cの値である.変数減少法の F αltニ 0 . 1で選回ばれた 6変数モテ守ルの A I Cの値は括弧付の ( ‑ 7 7 9 . 4 )で示す. 「距離1.2 5倍」は 2群の平均値問の距離を1.2 5倍に拡大したも p値は 6変数モデル，変数土問加法とヨL 努f 減少法と A I Cはのである. C 5変数モテソレを選んでトおり，元のデタと同じである. しかし 1変。。。。。 ~日じ結果が得られた.以下で本データの結果だけを示す. 5f 吾に拡表 2は，本データの真札と偽札の平均値問の距離を1.2 pL D F ~lW.J 数モデル { X 6 }の 1 ¥ 聞は 0であり，x6を含むすべてのモデルの 1 ¥ 山は 0になる.一方， L D Fの誤分類数も 2変数以上は o (こなっている.以上から，このような場合に逐次変数選択法で 5変数モデルを選択することには問題があり， r ‑ ・ l変数の X 6で十分である.また，由子紙幣デタ表 2 スイス f 2群が離れることで誤分類数が元元デタ ~E~lft 1 .2 5倍データより少なくなった. p I M N LDF C p A I C(上昇) M ¥ 1 N L D F C p A I C (上昇) ¥ ~Iodel 「距離 O .7 5倍と O .5倍 Jは， 2 群の平均値の距離を O .7 5倍と 0 . 5 倍に縮ノj 、したものである.このような変換でも逐次変数選択法と A I Cそして C p統計量は 5あるいは 6変数モデルを選ぶとし、う結果は .7 5倍では，変わらない.距離 O 7 . 0 ( ‑ 7 7 9 . 4 ) 5 . 3 ‑ 7 81 .0 0 1 0 . 3 ‑ 7 7 6 . 0 0 1 0 . 7 ‑ 7 7 5 . 6 0 1 0 7 . 0 ‑ 6 9 8 .5 0 。。。。。 1¥2 9 2 . 0 6 0 3 .9 0 2 2 距肉mO .7 5倍 E 巨離 O .5倍 ¥ l o d c l p M N LDF C p A I C (上昇) M C p A I C(上昇) 陥刷 L D F X 1 ‑ X 6 6 7 . 0 ( ‑ 6 7 5 . 8 ) 2 7 . 0 X 2 ‑ X 6 5 5 .3 ‑ 67 7 .5 0 2 5 . 3 5 4 4 .8 0 6 1 2 X 3 ‑ X 6 4 9 . 8 6 7 2 . 8 0 l 8 .9 5 41 .1 0 7 1 3 X 4 ‑X 6 3 1 0 .1 ‑ 6 7 2 . 6 0 2 8 . 8 .1 0 ‑ 5 41 8 1 4 6 2 X 4，X 9 7 .9 .0 0 ‑ 6 01 4 8 .7 6 7 ‑ 4 81 .9 0 1 6 1 9 X 6 2 5 3 . 8 ‑ 5 1 6 . 6 0 6 8I1 8 4 . 4 ‑ 4 1 7 . 4 0 5 3 5 6 X 1 ‑ X 6 6 7 . 0 ( ‑ 8 6 3 . 5 ) X 2 ‑ X 6 5 5 . 3 ‑ 8 6 4 . 8 X 3 ‑ X 6 4 1 0 . 5 ‑ 8 9 5 .5 X 4 ‑X 6 3 1 0 . 9 ‑ 8 5 9 .1 X 4，X 6 2 1 11 .8 ‑ 7 7 9 .1 1¥3 . 5 3 . 9 ‑ 6 7 8 . 8 X 6 。。。。。。。。。oI 。凶1Nは 3変数モデルで;1(こなってそれを含むモテツレで附刷は改善されないのでは4 ，X 5， X 6 ) を選ぶべきである.平均値が近くなるこ X 4，X 6 }でとで， 2変数モデル { X 4，X 5，充分でらなく， 3変数モデル { X 6 } を選んだことになる. .5倍」では， ~t\!Nが上昇「距離 O 基本系列で単調に減少していくので，本研究で提案するモデル選択法 355 ( ‑ 5 4 3 . 5 ) 3 5 1 2

347.

は使えない.ただし L D Fと M ¥ L 'Jの差は l変数と 2変数モデルでは 3と一番ノl 、さい. 以上から 2 lJ:'~の平均値の距~l!t を拡大/縮ノj 、を行なっても逐次変数選択法と AIC は 5 変数モテずルを選んだ. ~L\IN によるモデ、ル選択で、は「距離 L 2 5倍」では l変数モデルしかし r 元データ」では 2変数モテール r 距同l fO .7 5倍」では 3変数モデルで充分なことが分かった. 4 .1 0 0重交差検証法 4種類の実データから 1 0 0組の標本をリサンプリングした.説明変数の異なる 1 3 5個の判別モデルに関して，教 0 0重交差検証法を行った. L D Fとロジスティック回帰は J M Pのスクリプトを作成し，改師データと評価データで 1 P L P ‑ O L D Fは数理計画法ソフトの L I N G Oを用いた [ I I J . 実際には 1 3， 5 0 0個の判別関数を検討し， 1 0 0組の誤分定I 類数から 1 3 5組の平均誤分類確率を求め比較を行った.間M基準の有効・性を次の点で、実証で、きた. 表 3は， L D Fとロジスティック回帰の誤分類確率の平均値から，改定 I P L P ‑ O L D Fのそれを引し、たものの範囲を最小値と最大値で示す.最ノj 、値が正であれば，その値だけ改訂 I P L P ‑ O L D Fの平均誤分類確率が I J、さいことを意味する. L D Fは，教師データのすべてで改定 I P L P ‑ O L D Fより悪かった.評価データでは，アイリスデータ，銀行データ，学生データの一部のモデ、ルで改定 I P L P ‑ O L D Fより良いものがある.ロジスティック回婦は，教師データでは銀行デー P L P ‑ O L D Fより良いものがある.評価データでは，アイリスデータ，安則子デタ，学生データの一部のモデ、ルで改定 I P L P ‑ O L D Fより良いものがある.括弧の数字は，負になるモデル数を示し，ータ，学生データの一部のモデ、ルで、改定 I 全体的に改定 I P L P ‑ O L D Fの方が良いことが分かる.アイリスデータでは，改定 I P L P ‑ O L D Fは評価データで 1 5モデル中 2個が悪いだけである.銀行データでは， 3 5個のモデル中 l個が悪いだけである.学生データでは，ロジスティック回帰に比べて 3 1個のモデル中 7個が悪い.ロジスティック回帰は非線形回帰分析であり，ロジスティッ P L P ‑ O L D Fより 2 4個も悪い方が問題であろク回帰の誤分類数が少なくても当然である.線形判別関数である改定 I 1個中ロジスティック回帰は評価データで 7個良いだけである.多重共線性のある C P Dデう.学生データでは， 3 P L P ‑ O L D Fが優れていた. F i s h e rの仮説を満たすと考ータでは，全てのモデ.ルの教師データと評価データで改定 I えられるアイリスデータでも L D Fやロジスティック回帰は成績が悪い.この結果でう削M基準は評価データで誤分類確率をOve r e s t i m a t eしないことが分かった. 表 3: L D Fとロジスティック回帰の平均誤分類確率と改定 I P L P ‑ O L D Fとの差の検討 L D F ‑ I P L P 教師教師評価最小値最大値アイリス ( 1 5 ) L o g i ‑ I P L P 最小値最大値最小値 0 . 5 5 0 . 6 0( 2 ) 5 .2 3 ‑ 2 . 3 6 0 . 2 8 ( 1 ) 4 . 3 5 ‑ 0 . 5 9 評価最大値最小値最大値 0 . 8 4( 2 ) 5 . 3 1 ‑ L8 5 0 . 0 4( 1 ) 3 . 4 7 ‑ 4 . 4 3 j J J 好子( 6 3個中 3 5個) O .0 0 0 . 0 1( 1 ) 3 . 6 3 ‑ 学生 ( 3 1 ) L4 6 8 . 6 1 1 .2 9( 3 ) 7 .1 1 2 . 1 2( 3 ) 6 . 4 8 2 . 8 9 ( 7 ) 5 . 5 9 C P D( 2 6 ) 3 . 0 5 7 .2 8 2 . 2 1 6 . 1 5 0 . 1 3 3 . 4 3 0 . 2 9 1 .7 4 5 . 2 0 1 0年と 2 0 1 1年の統計入門の試験の合否判定 [ 1 9 J 5 . 1 大聞の分析中間試験と期末試験の 1 0 0聞を，表 4のように 4個の大聞と考えて再集計した得点を説明変数として用いる. 356

348.

表 5は， 2010年度と 2 0 1 1午 L 1 1 2の中I I ¥J試験の 1 1 r mの大問の利点を説明変数とした合否判定である.変数名の下の下線は， F i n基準 =α25で選ばれた表 4 4個の大問モデルを示す.大間 4間使っても中間試験大問 LDFと 2次判別関数は，全試験で合期末試験内容否判定できなかった.一方， 2010年得点小問番号内容 T l 基礎統計量 2 9 1 ‑ 8，2 1 ‑ 4 1 計算 T2 計算 1 2 T 2 )が易しくほぼ全員の汁算問題 ( T 3 正規分布できたので合否判定に関与しなヵ、つ T4 ]MPの解釈 0 1 1年度の中間試験の 9 0 見点の度と 2 合否判定では 1変数の基礎統計哉得点小問番号 26 1 ‑ 2 6 9‑20 相関と回帰 3 0 27‑56 1 9 42‑60 分割表 2 1 5 7一7 7 4 0 61‑100 ]MPの解釈 2 3 78‑100 L一一一一ーた. 2 0 1 1年度の中間試験の 1 0 叫J 、の合否判定て、は，正規分布に関する設問 ( T 3 )が難しく 1 0協点以下の成績の悪い学生の判定には無関係で、あったことを示す.すなわち大聞の合否判定で，合否判定に使われない大間の難易度が試験問題の質の評価に使える可能性がある表 5 2010年度と 2011年度の中間大聞の合否判定 (pは変数増加法の説明変数の数) P V a r h 町M L DF QD L o g i V a r 間'1M LDF QD Logi 1IT4 6 1 1 1 1 9IT4 1 6 1 6 1 6 1 6 T 3 1 0 24 24 2 7 2IT 2 2 1 1 9 6IT 3 9 1 2 1 2 1 0 T4 5 20 1 1 1 0 8 5 3IT l 2 5 6 l 2IT 2 0 1 0 9 2 01T2 3 6 01T2 2 0 1 1 l 3IT 4IT3 P L o g i V 可M L DF Q D a r 間 V a r 。間渦I L DF 1IT2 9 1 5 2IT4 。。 4 3IT l 4IT3 Q D 。 L o g i V a r 間湖 LDF QD 。。 L o g i V a r 間'1M LDF QD 。。 Logi 1 5 1 7 T4 9 9 9 9IT 3 6 1 4 1 4 7 1 1 9 l 9IT 4 5 7 4IT4 1 1 4 9 oIT3 3 3 l 2IT 1 3 5 9 1 1 01T2 3 3 01T2 。。 6 1 0 1 4 9 。。。 l 5 . 2 1 0 0問の分析表 6はノl 、聞の合否判定を 3水準で合否判定した， 2010年度の中間試験の判別結呆である. IPJ 列は，変数増 1 J目の I V日rJ) 7 J I は合否判定を 1 0 弘点にした場合の，変数増加法で選ばれ加法で、選ばれた説明変数の個数を示す. 29 4個の設聞が全員正解であり，これらを省いた 9 6変数まで求まった . 3) 7 J I目は A 1 NHの値であり，た説明変数を表す . 4列目から 6) 7 J I目までは， L DF，QDF，名義ロジスティック回帰で、選ばれた判別モテ守ルの誤分類数で、ある.その後に 50% 。点と 9 0 九点の同様な結果を示す. 名義ロジスティック回帰は，線形分 r i l l f可能なデータでは，必ず回帰係数の推定が不安定になる [ 2 0 ] .1 M ?では回 5 先信頼区間は 0を含み，全ての回帰係数の推定値が不安定であるというエラーが帰係数の標準誤差が大きくなり 9 ¥ I= Oであれば，最適線形判別関数の結果からほ表示される. 推測統計学の考え方に反するが，このような場合で N ぼ線形分離可能なことが分かる. 合否判定できる最小次元は，全ての説明変数の組み合わせモデルで、検討していないので，ここで得られたものより少なくなることはありうる.一応， 1 0 同点では 6変数， 50% 点では 1 2変数， 90% 点では 1 3変数で J 制作0であるが， 4変数で初めて誤分類数が 0になった.すなわち，A 1 N A f = Oのデータで名義ロジステ名義ロジスティック回帰では 1 ィック回帰の誤分類数は必ず 0 になるとはいえないことが分かった. 1 0 拠点， 5 0 問点， 90 覧点では合格最低点が 4 8 357

349.

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

350.

1 斗2 o 62 7t j ︻' d 勺べ υ QJ Qd ハU ー l o 111 o 13 。表 8は， 2011年度の中間試験の判別結果である. 2個の設問が全員正解であり， 98変数まで求まった. 1 C切点で 2変数， 50%点では 1 5変数， 90 弘点、では 9変数で合否判定可能である. これらの最ノト次元を， 90 免点の次元が小は1 さくなる r V傾向 j と呼ぶ. LDFと 2次判月1関数は，1 [ ¥ 1 1 = 0のモデルで、誤分類数は 0でない.また. 98変数の LDF の誤分煩数は 0である. 2次判別院]数の誤分類数は， 1 0 百点で 1 0 7，5 0覧点で 6 1，90 百点で 9個であり， 2次判日1関数はいずれも合格群を誤判別している. 表 8 2011年度の中間試験の判別結果(次元は V傾向) i l r ¥ 1 刊 1 ¥1 L DF QD P V L o g i Var ¥ 1 : ¥ ¥ 1 LDF QD L o g i Var ¥ 1 ¥ 1 ¥ 1 LDF QD L o g i 1 3 9 9 9 9 81 1 9 1 9 1 9 1 9 5 1 9 8 8 9 2 5 1 0 7 9 5 8 2 7 3 2 98 9 2 2 2 2 1 0 7 7 8 3 2 5 5 2 9 1 。 1 0 1 7 2 3 1 0 7 2 2 3 2 5 5 2 5 6 1 1 90 2 82 2 5 5 3 5 2 1 2 1 1 。 1 1 0 7 6 3 5 5 8 2 1 3 1 8 26 5 6 10 l t l 7 8 5 2 4 5 5 5 1 5 69 3 6 98 8 7 2 1 0 7 。 [ 9 s lQ o 107 。。。 78 o 61 9 1 2 8 9 28 6 9 。 9 5 。。 9 5 1 表 9は， 2011年度の期末試験の判別結果である. 3個の設問が全員正解であり， 97変数まで求まった.各 3水准で 8変数， 1 3変数， 8変数で合否判定可能であり，次元は 9 0 覧点の次元がノl 、さくなる r V傾向」になる. LDFと QDFは，A I ! ¥ : l I = Oのモデルで誤分類数は 0でない.また， LDFの 97変数の誤分類数は 0である. QDFの誤分類数は，各 3水準で 1 1 0， 62， 1 2個であり， QDFはし、ずれも合格群を誤判別している. 表 9 2011年度の期末試験の判別結果(次元は V傾向) l ' l M LDF QD P Var ¥ l t l 1 0 7 8 1 8 3 1 。 9 L o g i Var ¥ ! N i l LDF QD L o g i Var W市 i ‑1 L DF QD L o g i 1 0 1 0 1 0 3 2 3 0 30 30 30 1 0 0 1 2 4 3 2 7 9 8 1 2 1 2 1 0 1 9 4 4 。 83 6 9 8 6 9 5 。 25 31 4 9 8 7 9 2 1 0 1 1 89 4 9 5 6 39 1 1 5 8 1 2 3 8 7 5 1 9 1 2 1 2 1 6 2 6 7 1 3 9 1 3 0 6 7 9 7 7 3 。。 o 110 。 1 1 。 o 62 4 23 23 23 3 1 2 2 1 2 。 o 12 。 7 0 6 2 9 9 図 2は， 2011年度の中間試験のノj 、問 1 0 0聞を主成分分析し，主成分 lを X判l で主成分 2を Y軸にしたスコアプ百以上の成績優秀な学生から， 50 目点以上 9 C覧点未満， 1 0 丸点以上からロットである.右から左の 95再確率荷円は， 90 5 C覧点未満， 1 C百点未満に層別した受講生の分布である.このようにわずか l慨しかいない左の不合格群の学生が， 359

351.

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

352.

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

353.

354.

SASC l i n i c a lStandardsT o o l k i tを用いた SDTM準拠チェック三沢喬，北原孝志，白;賓聡子，李康赫株式会社 ACRONET データサイエンス本部生物統計部 SASC l i n i c a lStandardsToolkit‑Based SDTMComplianceCheck TakashiMisawaτTakashiK i t a h a r a， SatokoShirahama，LeeGangHyuck ACRONETCorporationDataScienceD i v i s i o n B i o s t a t i s t i c sDepartment 盤欝藍欝麓盟欝鱒離睡鍾甑i 明要旨: C l i n i c a lS t a n d a r d sT o o l k i t ( C S T )を用いた SDTM 準拠チェックの実装手順と利便性について考察を行う。キーワード FOA， COISC，SOTM，C l i n i c a lS t a n d a r d st o o l k i t， OpenCOISC 365

355.

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用語の定義
CDISC

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はじめに
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Specifications
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366

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‑ : ; : 冶コr」;/ー斗えが!.)，yJ)市川刊か叫 SDTM準拠チェックの重要性 CDISC未準拠の場合、承認に遅延が発生 i 議 ∞s iCRT やゆか勺 t ; ; . : よ{ ; ; i U榊 I t HJ;~~fl.:;-:.;:.J泌ゐ SDTM準拠チェックの重要性事前にチェックを行うことで、承認の遅延リスク軽減可能ょ ; ; 計局( 1 C h e J J ¥ 合亘言E 竺ノ r 367

357.

SOTM準拠チェックツール現在は準拠チェック機能として 'WebSOM‑ ==二二二使用されていない v "FDA 導入の準拠チェックとレビュー用のツール 'OpenCOISC v "FDA が推奨しているツール .SAS ‑PROCCOISC‑=二二L 開発予定〆プロシジャで準拠チェックを行う ‑ C l i n i c a lStandardsT o o l k i t(CST) CSTが提供するマクロを用いて準拠チェックを行う v " 臨輯盤翻麗盟盟副臨瞳盟国機能比較 (CSTvsOpenCOISC) CST SDTM'ADaM CRT‑DDSチェックチェック時使用データ。データ ( . s a s 7 b d a t ) 。 OpenCDISC 。データ ( . x臥 t e x t ) 。メタデータ ( . s a s7 b d a t ) メタデータ ( d e f i n e . x m l、 . c s v ) CRT‑DDS作成レポーティング実行方法 E x c e l， CSV， PDF CSV， HTML E x c e l，プログラム実行毎 l こGUI による指定 CSTを使用すれば、 CDISC準拠データ作成を a s e S A Sで、行える! 一貫して B 368

358.

き;l::jコ「P1/ーよ主主 <j:LL!)rf，μ 点以上同_~S，ω C l i n i c a lStandardsT o o l k i tとは成 !lj 作一一一一T 一 S トS/ D RD/ D C D一 TE 一 R[illl c ※AOaM 準拠チェックは C ST1.4から対応 ( B a s e S A S 9 . 3 ) S T 1 . 3でも対応可能(BaseSAS92 ) SOTM準拠チェックは C 時房事吾闘I 2 C l i n i c a lStandardsT o o l k i tとは CSTの構成 F r a m e W o r k 10 3 6 9

359.

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

360.

[beta]

SDTM準拠チェック方法
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〆ソースメタデータ
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361.

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362.

[beta]

バリデーション

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〆チェック結果の一覧
〆チェック結果の要約

18

373

363.

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

364.

SOTM準拠チェックの実行手順①(補足) フレームワーク j 門甘口古す中で?で一一一~""::"訊 + 事前定義データ ( E x c e l等) l 号 2 1 SOTM準拠チェックの実行手順② • 1 ' .リデーションチェック項目を指定チェック項目を限定する場合、データセットを絞る ¥ l " 'v a l i d a t i o n master.sas7bdatとして CSTカ対是f 共 ※ UsersG uidelこ例示あり頁目を理解し、ただしチェック I どのチェックが必要か判断する必要がある 22 375

365.

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

366.

[beta]

SDTM準拠チェックの実行手順④
• SASReferencesF
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25

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SDTM準拠チェックの実行手 JI慎⑤
• SDTM準拠チェックを実行

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サンプルプログラム [
サンプルデータに対するチェック結果を確認することが可能

26

377

367.

SOTM準拠チェックの実行手順(参考) • SOTM準拠チェック結果を POFで、まとめる . /%CRTREPORTの手jJ買を実行プログラム例 % c s t u t i l ̲ c r e a t e r e p o r t ( cstsasreferencesdset=Sasreferences c s t m e t r i c s d s e t = v a l j d a t i o nm e t r i c s ̲ c s t r e p o r t b y t a b l e = N， ̲ c s t r e p o r t e r r o r s o n l y = Y， ̲c s t r e p o r t o b s = 5 0， c s t r e p o r t o u t p u t = c￥r e p o r t . p d f ， ̲cstsummaryReport=Y， ̲ c s t旧 Repo同=Y， cstmetricsReport=Y， ̲cstgeneralResultsRep口同=Y， c s t c h e c k l d R e s u l t s R e p o r t = Y ) ; ※サンプルプログラム i 立、 [cst̲repo比 sas) 2 7 :訟手伝説雌 I SOTM準拠チェックの実行手順(参考) • SOTM準拠チェック結果を POFで、まとめる . e 絢陶. . . . . 、 " ' " 略， . 曲超電電2 一由晶盟国引げ山崎ー一一一 ‑ ‑ 崎情一一叩』一角問一一一ー一一一組 a 掴h 場、，、一四回一切拘、副司略平泳切、 w ゐ ' ・、町一』ー"向一一日̲.，，̲，・ w 明明暗 . . . . . .... 3 7 8 28

368.

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

369.

まとめじ重工合φリクエスト〆実行時間短縮〆チェック項目!こ OpenCDISCの1 0を付与時間が限られた対応の場合を考慮し、 O penCDISC と同等またはそれ以上の実行時間短縮現在 F DAはV a l i d a t i o nR u l e !こOpenCDISCを利用するよう求めているため、チェック項目に OpenCDISCのI Dが付与してあると使用しやすい 31 欝醤鑑盟睡盟覇掴瞳醤璽盟国参考文献 SASC l i n i c a lStandardst o o l k i tU s e r ' sGuide1 . 3，1. 4 F DA: StudyOataStandardsR巴sourc巴5 (Accesed2012J u n ) a u l . thtm> < h t t p : / / w w w . f d a . g o v / F o r l n d u s t r y / O a t a S t a n d a r d s / S t u d y O a t a S t a n d a r d s / d巴f 巴5巴d2 012Jun) StudyOataS p e c i f i c a t i o n s (Acc ApprovaIProcess/ <http://www.fda.gov/downloads/Orugs/Oevelopment FormsSubmissionRequirements/EI巴ctronicSubmissions/UCM199759.pdf> COISC: 巴aCOISCI mplem巴n t a t i o nNetworkNovemb巴rMeeting (Accesed2012Jun) BayAr < h t t p : / / c d i s c p o r t a l . d i g i t a l i n f u z i o n . c o m / C O I S C % 2 0 U s巴r%20Networks/ 巴s entations/Forms/OispForm.aspx?IO=6> No吋h%20America/Bay%20Area/Pr OpenCOISC COISCSOTM3 . 1 . 2V a l i d a t i o nRules(Acces巴d2012Jun) c d i s c . o r g / p r o j e c t s / v a l i d a t o r / c d i s c ‑ s d t m ‑ 3 . 1 . 2 ‑ v a l i d a t i o n ‑ r u l e s h t t p : / / w w w . o p巴n 32 380

370.

ディズニーワールドで開催の SASGlobalForum 2012奮戦記周防節雄兵庫県立大学名誉教授 HotDocumentaryReportonSAS GlobalForum2012i nt h eDisney World.F l o r i d a .USA SetsuoSuoh ProfessorEmeritus，t h eU n i v e r s i t yo fHyogo 竪控聾盤盤聾轟鍾童四要旨: 数独を解く SASプログ、ラムの論文発表のために、本年 4月に米国フロリダのディズ、ニーワールド、内のホテルで開催の SASGlobalForum20121こ参加。来年のサンフランシスコ大会の PRも兼ねて、今年の SGFの様子を紹介する。キーワード: 数独、 SASG l o b a lForum、PROCFCMP、再帰的プログラム 381

371.

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372.

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373.

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374.

ネミミキミ}主主:ム為、幼時Iぷおぷw~.t;:主帥 DisneysCoronadoSpringsResort (宿泊) 麟離轟轟轟轟轟産量 SASGlobalForum 2012 参加費 Package1 Early (before Regular ( R e g i s t r a t i o n ) (March 20 p r i l1 6) March 19，2012) ‑A Business& Government Academic Student $745 $325 $155 参加費のみその他に Package2 : R e g i s t r a t i o n&Meals Meals， Package3 : R e g i s t r a t i o n， andChoiceo fSeminarorT u t o r i a l 385 $850 $420 $215 On‑Site $995 $545 $295

375.

SASGlobalForum 2012 ・全論文数 436本 ‑セッション (ConferenceSections) ( 1 ) TechnologySolutions( 1 7 ) SASsoftware， t i p sandu s e f u ltechniques ( 2 ) IndustrySolutions( 5 ) ani n d u s t r y ‑ s p e c i f i cp e r s p e c t i v e onhowt os o l v eb u s i n e s sproblems 霊童謡諜霊轟轟輯 SASGlobalForum 2012 ( 1 ) TechnologySolutions • A p p l i c a t i o nDevelopment • AppliedB u s i n e s sI n t e l l i g e n c e • CodeDoctors • C o d e r s 'Corner • DataManagement • DataMiningandT e x tA n a l y t i c s • Hands‑onWorkshops 3 8 6 (続く)

376.

SASGlobalForum 2012 ( 1 ) TechnologySolutions (続く) • OperationsResearch • PlanningandSupport • P o s t e r s ・Programming:BeyondtheBasics • Programming:FoundationsandFundamentals SASGlobalForum 2012 ( 1 ) TechnologySolutions (続く) • ReportingandInformationV i s u a l i z a t i o n • SASE n t e r p r i s eGuide‑Implementationand Usage • S o c i a lMedia&Networking • S t a t i s t i c sandDataA n a l y s i s • SystemsA r c h i t e c t u r eandAdministration 387

377.

SASGlobalForum 2012 ( 2 )I n d u s t r ySolutions • F i n a n c i a lS e r v i c e s • CustomerI n t e l l i g e n c e • PharmaandHealthCareP r o v i d e r s( 1 8件報告) • R e t a i l H o s p i t a l i t y&Entertainment • T r a v e l，罷議離璽騨寵輯瞬髄撞理費 MORELEARNING • Pre‑ConferenceSeminars&S t a t i s t i c a l T u t o r i a l s • Pre‑ConferenceSASCourses • Pre‑ConferenceSASEducationExams 388

378.

SASGlobalForum 2012 発表形式 • KeyNote( 1 .5""2時間) • I n v i t e dPaper( 5 0分) • ContributedPaper( 1 0分、 20分、 50分) ・Poster 騒騒麓盟盟彊臨盤固髄輔甑噂参加者のオンライン投票 S"Uetf 世間企 R司 . . .~þ.?; ~j.j、:.. ~.o..": f 1! ， . . . + " ド司 8aseSAS• 8aseSASProcedures リい re acHa U 供 ︑ ト・・訓告刃 1 2 ‑ f ; s p i h 降︑副 l m 一弓 h v I悦山山戸仲同首出 Apui 一出ールー ‑ o r一司 M 二一品川 ifHe:2E "と Y35 コ 4 山一日山A n h a コ m 一こ肝 Mud SHEd2d ι沼 JRUpw 川 q 町一 uhcvLE L 叫咽川町丸山簿一叶噌汀 Hh M 7 3 8 9 γεt JM3h H4M uJMFC 叶 ? 川υ s‑ ヘ ‑‑LRMb 同点 287 ! ドポリじ 1.10品~. a 拍r:2 1 i d抵当除去 5 1 ;副 c : ;t c 百こ九日 EVF 間 m F ~ 345 R 34 411 SASの新機能を知るのに便利 SASware8allot@Results

379.

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382.

SASGlobalForum 2012 CLOSINGSESSIONKEYNOTE‑WEDNESDAY ， APRIL25， 12:00p.m.(NOON) ・D on'tl e tthelongm i l e sorMTBF(mean timebetweenf o白血豆)keepyouseparatedfrom yourf e l l o wSASp r o f e s s i o n a l s .Greatcontent， enlighteningd i s c u s s i o n s， andvaluable networkingopportunitiesa r ealwaysj u s tac 1i c k a w a Y . . . l fvouknowwheret oc l i c k ! ・・・・ 393

383.

もう一つの数独プログラム YetAnotherSudokuS o l v e r :PROCFCMP M a t t h巴wK a s t i ! }，I ‑ B e h a v i o r ，I n c .，L o u i s v i l l e，C o l o r a d o A r t h u rS .Tabachnec~ ， P h . D .，myQNA，I n c .，T h o r n h i l l，O n t a r i oCanada ABSTRACT Therehavebeenmanyd i f f e r e n tSudol くus o l v e r sw r i t t e nu s i n gv a r i o u s t e p，PROCCLP ，PROCOPTMODELw i t h SAS@t o o l s( e . g .，DATAs ，andPROCSQL).T h i spaperi n t r o d u c e sy e tanothert o o l， MILPSolver PROCFCMe，whichcanbeusedt os o l v eSudokupuzzlesu s i n g recursivefunction~. Auniquef e a t u r eo ft h i ss o l v e ri st h ei n c l u s i o no f t h ea b i l i t yt odeterminewhetherap u z z l ehasauniques o l u t i o n，whichi s anecessarys t e ptowarda c t u a l l yg e n e r a t i n gSudokupuzzlesd i r e c t l y w i t hSAS.A d d i t i o n a l l y ，t h epaperp r e s e n t sacomparativea n a l y s i so f someo ft h eo t h e rs o l u t i o n st h a thavebeenproposed. (出典 Sudoku S o l v e r 監翠霊塑盤離盤覇離欝誼潤 ProcFCMP:ICannot A CupofCo 仔eeand FunctionWithoutThem P e t e rE b e r h a r d t，F e r n w o o dC o n s u l t i n gG r o u pI n c，T o r o n t oON ABSTRACT Howmanyt i m e sh a v ey o ut r i e dt os i m p l i f yy o u rc o d ew i t h. b . !NK/RETURN s t a t e m e n t s ? Howmuchg r i e fh a v ey o up u ty o u r s e l ft h r o u g ht r y i n gt oc r e a t e. ! ! la c r of u n c t i o n s t oe n c a p s u l a t eb u s i n e s sl o g i c ? Howmanyt i m e sh a v ey o uu t ! e r e df Io n l yI c o u l d. ! ! a l lt h i sDATAS t e pa sa f u n c t i o n " ? (出典:h t !p :/ I w州 l e x j a n s e n . c o m / m w s u g / 2 0 0 9 / a p p d e v / M W S U G ‑ 2 0 0 9 ‑ A 0 3 . p d f ) MWSUG:M i d w e s tSASU s e r sG r o u p 3 9 4

384.

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395

385.

進化する数独解法 SASプログラム知平菜美子周防節雄株式会社 NSD 金融事業本部兵庫県立大学・名誉教授 F u r t h巴rD巴V巴l o p i n gSudokuS o l v i n gS y s t巴mU s i n gSASMacroLanguag巴 S e f sl IoS uoh Na l 7 1i k oC h i h i r a P r o f i 巴s s o rEm巴I ・ I t u s， t h巴 Univ巴r s i t yo fI ‑ Iyogo NSDCO.， LTD. F i n a n c i a lB u s i n e s sD i v i s i o nI 要旨昨年の本総会で発表した数独を解く SASプログラムのパージョンアップを図り、本年 4月に米国フロ ASGlobal Forum 2012で招待論文として発表をした。その論文のダイジェスト版をリダで開催された S 日本語で報告する G フロリダの SGFでは、カナダのグループが S A S 9 .2から使えるようになった新機能の i P I W CF C M P J を使って再帰関数を作り、数独を解く SAS プログラムを開発していた。彼らは筆者が再帰的手法を用いて数狙プログラムを発表すると聞きつけ、自分たちも全く異なる手法で数独解法の再帰プログラムを作ると、事前に連絡があった。このプログラムは一見しただけでは SASプログラムとは思えないような構造をしており、 SAS言語の可能性が飛躍的に広がった。報告ではこのプログラムも紹介する。キーワード:SASマクロ言語、 % i n c l u d e文、再帰的プログラミング、数独 1. はじめに我々は昨年の S A Sユーザー総会において、数独を解く S A Sプログラム (SudokuS o l v i n gS y s t e m :SSS)ノ〈ージョン lに関する 2つの論文(士iI平・周防 2 0 1 1、周防・知平 2 0 1 1 )を発表した。そのプログラムはその時点で知りうる超難問の数独問題を解くことができたのであるが、その後、インターネット上で世界中のサイトを探し、同程度の難問 1 0題を見つけたので、試しに解かせてみると、なんと 6題が解けなかった。原因を探ってみると、プログラムのパク。で1まなくて、プログラム設計時に想定していなかった局面が途中で出現していることが判明したので、それに対処して新しい「作戦 Jを追加した結果、これらの解けなかった問題を全て解くことができるようになった。これで恐らく解けない数独問題はないと確信しているが、プログラムのパージョンアップ作業の過程で、プログラムの継ぎ足しをしていった結果、かなり複雑な構造になってしまった。そこで、数の増えた S A Sマクロを整理・統合してスリム化した結果、実行時間もかなり短縮することができた。この一連のパージョンアップ作業について概略を解説する。なお、詳細については、周防・先日平 ( 2 0 1 2 )と S u o h ( 2 0 1 2 )を参照されたい。 2. SSSの構造 397

386.

基本的なプログラム構造は図 2に示すように、 3つの S A Sプログラムから成り、開発当初から不変である udoku m a c r o .sasの中で、別の独立した S A Sプログラムが、最新ノ〈ージョンでは、最初に実行する s reconstruc1 .s asを%includ巴文によって実行する代わりに、 S A Sマクロとして定義して使っている。・ : sss ・ ‑ . を保存するドライブ名を指定解法に必要な全ての 7 クロを定義 :. ?クロの中で % i n c l l l d cによって④ i 四 c o n s t r l l Cl .s a sが実行される i u d o k um a c r o . s a s ① s ・ z i 司 %1巴 tで解きたい数独問題のテキス: トファイル名の指定 xコ7 ンドで必要なフォルダを自 j ② p u z z l e ̲ m a k e ̲ o r i g i n a l ̲ d a t a . s a s， . ・H ・ 6 . . . .寸・・ i i l J J 作成データセット ORIGINALを作成 i % I e tで7 クロ変数 l o o p ̲ n oを指定 i ・ i. T巨解が出るか、あるいは最後の候 i 補の局面が制限回数を超えるまで i 実行される図 2 プログラム実行手順 3 . SSS(パージョン 1)の作戦構造ノくージョン lは昨年の SASユ m ~ ~ 閉じであり、図 3 にその作 ììi~構造を示す。既述のように、このまま ~ ようなマス目が 2個以上ある場合は、最初に見つけた 2個を選んで解くようにしている。回転した局面を再度アタックさせれば、選ば :2個の候補ナンバーがあ i lる7 ス目をてつ選び土血 i 作戦④ E E 盟 . . . . . . . . . . . ごご二 . . . 二二金二 . . . . . . . . . . 二 . . . . . . . ・二二 : : : ! . . . . D . : ド￨て 12個の候補ナンバーがあるマ (1 局而の進展がなければ作 i II しき峨ニ制x . " . . . . . Iでご士士ア寸~:笠盤強星車作成後、作戦① j . . . . . . . . . … ￨作戦③j!=手jと②を適用する。適用して j 」一一一「一‑‑‑‑i ;も、局而の進展がなければ i I 1作戦④へ進む。 90度ずつ回転した局面をアタッを作成した。図 3の作戦 ③ におい I l l では難問 6題が解けなかったので、クするようにして、パージョンl.5 作戦② I 1 i 解けない場合には、初期局面を右ス目を二つ」選んでいるが、その IIl論理的推論からマス目の j ニニー ̲ j I1数字を確定する。 . .…・・…一一一.......副作戦 ① 2 f ・ ‑ ー L . . . : . ι4 i r一一一」ー‑‑‑，ーザー総会で報告したシステムと l j 作戦③で作成した生畳企盆盆星亘毎に、~ ~作戦③で作成した生盟企盆盆亙亘毎に、 j iス目を 2個 (2個なければ l個)選び、 iス目を最大 4個まで選ぴ、候補局面を最 i i更に候補ナンパーが 2 個ある任意の"7' : ~更に候補ナンバーが 2 個ある任意の"7'~ ~ i 候補局面を最大 16 個までに拡大する。~ ;その一つ一つに対して作戦①と②だけ~ ~大 64 個まで作成・保存する。その一つ i ~ つに対して作戦① ④を適用する。 jを適用する o ~ ~これを全ての候補局面に対して行った i i これを全ての候補局面に対して行った~ j 後、局面の進展がなければ作戦⑤へ進~ ~後、正解にたどり着かなければギプアッ j ~プ宣言をする。 L . . t t " . . . . . ー図 3 ノ〈ージョン 1 れる 2個のセルが最初に選ばれた 398

387.

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セルと異なるので、局面が進む可能性が I古川、と期待した。 90度右回転を l
l
i
l
lしただけでは解けない場合には、

i次アタックさせた。その結果、それまで解けなかった 6問
更にあと 2凹まで、 90度右!叫転した初期局面を W
中
、 41日
j
は解くことができた。解答に要した所要 H
与問は第 6節の表 6を参!!s.されたい。

4
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S
(パージョン 2)の作戦構造

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…
…
泊
…
…
一

ノくージョン1.5でもまだ 2.
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jの 進 展 が な け れ ば 作 戦

解けなかった。その原因を探ると、

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先の作戦⑤までは、「候梢ナンバ

.
.
.
φコ進台ι..

ーが 2個あるマス目」のみを使用

2仰の候補ナンバーがある i
1?ス L
Iをてつ選び土」星0)1
(
主:

亡ゴ>~主国語作成後、作戦①と②を;
i適用する c 適用後、局而の進 i
i展がなければ生監盆へ進む

していたが、難問ではそのような
都合のよいマス目がないケース
があることが判明した。そのため、
~〆~

新たに作戦⑥を追加して、「候補
ナンバーが 3個あるマス目」も使

￨作 戦 ⑤ !

用することにした。図 4にパージ

.
.
.
.
.
.
.
..

・
・
・
.
.

と己主空

ι J i l

;作戦③で作成した 4個 の 候 補 局 面 毎 . .作戦③で作成した 4個の候補局面毎{こ、更 j
こ候 i
l
iナンバーが 2個ある任意の 7 ス口を j
ョン 2の作戦情造を示す。作戦@ j に、吏に候怖ナンベーが 2且ある任~ ~ l
:ぷのマス口を最大 3 つ選び、{院側i
局; ~ 1
比大 4個まで選び、候補局面を紋大 64個ま i
では作戦③で作成した 4つの候補 i 而を最大 27個までに批大する。その. .で作成・保存する。その一つ一つに対して:
つ一つに対して作戦①と②だけを. .作戦① ③を適用する c
局面のそれぞれについて、更に候 i適 用 す る 。 ..これを全ての候補局而に対して行った後、
jこれを全ての候補局而に対して行っ. .正解にたどり才fかなければ次の初期局而を j
補ナンバーが 3個のマス目を最 I布 :た後、局而の進展がなければ作戦⑤. .試す。 4つの初期局而を試しても解答が得ら i
3個取り出し、最高 108(
2
7x4
)個 iへ 進 む 。 ..れなければ途中結果を出力する。

の候補局面を作成することにし
た。なお、作戦⑥は作戦⑤の後に

図 4 パージョン 2

実行するのではなく、作戦⑤の前
に実行する必要がある。これはプログラム構造上、作戦⑤を実行する際、 T
写帰的にプログラムを実行すると
きに、作戦③で作成した候補局面を壊してしまうからである。従って、作戦⑥の候補局面を作成する際には
作戦③で作成した候補局面が必要になるので、作戦⑤の前に作戦⑥を実行した。また作戦⑥追加後はこれま
での作戦④を削除し、作戦③、作戦⑥、作戦⑤とし、う順番で実行するようにした。もともと作戦④は作戦⑤
の縮小版でーあり、初・中級の問題では作戦④まででト分なので解答時間の短縮が図れるという理由で、残し
ていたが、作戦⑥を追加後、プログラムの構造が複雑化し、実行 H
寺問も増加したので、作戦④を削除したほ
うが相対的に H
寺問の短縮になると考え、作戦④を削除した。その結果、作戦①②③⑥⑤で全ての問題を解く
ことが出来た。
なお、このパージョンでは、先の 10題の難問中、 5聞が初期局面を何回か右 90度回転した結果解くこと
が出来た。詳細は表 6(各ノ〈ージョンの性能比較)を参照されたい。

5
. S
S
S
(パージョン 3)の作戦構造
ノ〈ージョン 2で新たに作戦⑥を追加lしたことで、これまで、解けなかった問題も全て解くことが出来るよう
になったが、新たに作戦⑥を組み込んだ結果、プログラム制御が非常に複雑になった。これは、人聞が数独

399

388.

[beta]

を角平く i
燦に H
Jし、る、いわゆるヒュ
ーリスティックスを次々に追加し
て採用した結果である。ここまで
の開発プロセスで得た情報・知識

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j論理的推論からマス目の数字を確定:

作i
段①刷、

の進展がなければ新作戦③に進;

I

再帰

I

rr.t :;.-o.~

マス目を指定した数だけ取り出し、

~_"

を総合的に判断して、図 4の作戦

I.
o1ぞれらの袋補十ンバーの全ての組み i

，
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と~.~.:.~........~~:..1

j
質番に作成・
③⑤⑤の候補局面をl

i"lE~1J;~;t;h 0;

富
自
璽田

実行するよりも、一度にある程度
の個数の候補局面を作ってしまっ
てからそれぞれの候補局面を解き

盟童三れぞれの候補局面…作戦
と…る{湾側)

:・全ての候補局面を試しても解答が得られなければ、現在の i
j初期j
局面を 90度右回転したおJ
を新たな初jU
局面として作戦:
I
i
u
J
順次実行する。
①から l
i
は過していて、実行 1寺問の短縮と
:・これら 4つの初期局面を試しでも解答が得られなければ途:
J
i
a
j
l i中結果を出力する。
プログラムのスリム化、及びil!I
に行く方法の方がコンピュータに

の簡素化につながるのではなし、か

.
1 パージョン 3
図5

と考えた。そこでこれまで作成し

た作戦③⑤⑥を統合して「新」作戦③を作成することにした。図 5
.
1にその作戦構造を示す。
新作戦③は候補ナンバーが 2個あるマス目だけでなく 3個あるマス目も使用して候補局面を作成する。あ
らかじめマクロ変数 s
e
l
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ct
oで候補局面の作成に使用するマス目の個数を設定(デフォル卜は 6
̲n
) してお
き、まず候補ナンバーが 2個のマス目を取り出し、足りない分は候補ナンバーが 3個のマス目から追加した。
この新作戦③で今まで解くことのできた全ての数独問題を解くことが出来た。
新作戦③を作成する作業に伴い、これまで対 i
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e文で、使っていたプログラム r
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sを独立し
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Sプログラムとして保存しないで、ひとつのマクロとして s
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um
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s
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sの中で定義することにした。
その結果、 S
S
Sは先の図 2に示す①

③の 3つの SASプログラムヵ、ら構成されることになった。また、それ

までに作成したマクロのうち、不要となったマクロを整理した結果、パージョン 2で 26個 あ っ た マ ク ロ が

2
1佃に整理できた。
問題番号超灘間正解がでました

53

右 9
0度回転回数日回

8

全局面実行回数 8
8
8回

2

4

53

8

3 2

5

6

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6

7

9

4

1
4
9
3秒

実行時間

5

7

3
9 7

0
2

0
3

0
4

0
5

0
6

0
7

4

5

3

3

9

6

2

7

6

5

4

9

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5

4

3

自

5

3

7

2
6

9

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6

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自

4

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3

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0
9

2

4

出典:
図5
.
2 超難問

0
8

8

9

2

3

5

7

8

4

図5
.
3 超難問の正解

e
J
e
c
t
̲
n
o
=7)で実行した最終結果は図 5
図5
.
2の「超難問」をパージョン 3(マクロ変数 s
.
3のように OUTPUT
画面に表示される。 1行自で正解を得られたことを表示する。 2行目で右 90度回転した回数を示す。この例

4
0
0

389.

では恒l 転せずに解くことが出来た。 3行目では puzzI 巴solv巴f i n a l .s a s を実行した凶数を示す c 最初の l I!̲!̲!目の実行は通常の SASプログラムの実行であり、残りの 887凹は I I J :帰的にそのプログラムを実行した凶数である。 4行目に実行1 1 寺問 (1493秒 =24分 53秒)を示す。その後にlE併が表示される。 6 . 各パージョンの性能比較最新のプログラム(パージョン 3 )で、今まで試した数独問題は全て解くことが出来るようになった。また、マクロやマクロ変数を整理することで、以前のパージョンのプログラムよりもわヵ、りやすく、ユーザーにも使し、やすいようになった。インターネット l 二に掲殺されていた難問 10題(付録に掲載)と超難!日J ( [立1 5 . 2 )の計 1 1聞を角平いた 1 " ' 1'の各ノ〈ージョンの実行結果について、表 6に以ドの 4点を示している。 ( 1 )実行結果 (0は正解が待られた、×は解けなかった) 巴solv巴 f i n a l .s a sを再帰的に実行ーした回数 ( 2 ) p u z zI 巴s o l四一 f i n a l .s a sの実行 H 寺問 ( 3 ) p u z zI ( 4 )正解を得るまでに初期局面を 90度右回 t伝した回数ノ〈ージョン 3については、 SASプログラム sudokum a c r o .s a sの円頭で「新作戦@で検討対象とするマス目の個数」としてマクロ変数日￨巴ct̲noを設定しており、デフォルトは 6にしている。これを 7にした場合と比較した結果も表 6の下段に示している。この表を見るとパージョン 3 ( s巴￨巴ctn o二 6:表 6下段左)と以前のパージョンを比較すると、パージョン 3のほうが 8聞の実行H 寺聞が短くなっており、初期局面を右回転しなくても正解に至ることが多いことが分かる。 I 超難!日J だけはパージョン 2 (実行時間 13分 49秒)のほうがパージョン 3 ( s巴l 巴ct̲no=6:1時間 4分 6秒)よりはるかに短い時間で正解に達している。これは、右 90度回転を 2回したために数多くの無駄な局面のチェックに時間がヵ、かったためである。ただ、興味深いのは、パージョン 3 ( s巴￨巴c t ̲ n o = 7 ) ではこの超難聞は 24分 53秒で解けている。これは、恐らく検索対象とする初期局面の数は大幅に増えたが、仮に埋めるマス目の数が多いので、不正解と判定されるタイミングが早く来ることに加え、右回転を一度もせずに解けたために、実行1 1 寺問の大幅な節約になったと思われる。これまで、行った実験結果から、現在のパージョン 3では、作戦③でピックアップするマス目を 6に設定しているが、今後解けない数独問題は現れたlI~j は随時 7 ないしは 8 にすれば、 11 叩:J は若干府えるかもしれないが、必ず解けると考えている。紙恨の関係で SSSのプログラムは本論文には添付していないが、参考文献に挙げた周防節雄・知平菜美子 ( 2 0 1 2 )と S u o h ( 2 0 1 2 )には収録している。また、 ht t p : / m i g ht y . g k .u‑ h y o g o . a c . j p / c o n f i d e nt i a l / s u d o k u . z i pからはプログラム一式がダウンロードできる。 401

390.

表6 v e r . 1 (作戦①②③笹⑤) 問題 a 1 a 2 a3 a4 a 5 a 6 a 7 a 8 a 9 a10 超難問実行結果実行実行時間実行実行実行時間 (ログ無) 結果回数 (ログ有) 488 3 4分 5 7秒 204 1 2分 1 2秒 1秒 2 4分 1 時間 2 1分 2秒 1 1 3分 6秒 3 4分 4 2秒 3 0分 5 9秒 314 1 2分 1 2秒 204 8分 46秒 X 7 9 X 233 1 8 7 240 8 8 1 5 6 × × 2分 4 9秒 3秒 8分 3 1秒 7分 2 4秒 9分 5 3分 1 4秒 6分 2秒 8 3 3分 1 秒 2 6 6 1 0分 2 3秒 6秒 1 2 3 4分 4 X v e r . 1 . 5 (作戦①②③④⑤)+回転回数。。。。。 X 各ノくージョンの性能。。。。。。。。。 x x 3 3 2 9 1 4 1 8 7 4 2 8 3 6 8 1 5 6 8 4 7 4 7 5 9分 2 1秒 1 2 3 4分 4 6秒 v e r . 3 (作戦①②③， )s e l e c t ̲ n o二 6 問題 a 1 a 2 a 3 a 4 a 5 a6 a 7 a8 a 9 a10 超難問実行結果実行。。。。。。。。。。。実行時間 (ログ無) 回数 5 3 2 2 4分 24秒 3 7 2 1 3分 3 8秒 1 8 0 5分 2 0秒 1 8分 2秒 5 1 9 1 0 7 2分 1 1秒 6秒 9分 3 2 8 3 1 4分 1 4 秒 445 2 7 1 分9 秒 1 0 4 3分 3 6秒 5 8分 1 秒 1 2 6 8 時間 4分 6 秒 1 2 4 8 1 1 0分 3 3秒 5分 1 6秒実行結果実行実行時間回数 (口グ無) 7 1 5 1 時間 3分 3 3秒 3 7 6 300 2 1分 5 9秒。。。。。。。。。。。 1 9分 4 6秒 1 6 0 2 2時間 4分 4秒 1 4 0 7分 4 9秒 8 1 1 1 時間 1 0分 5 2秒 2 9 5 5秒 6 4 2分 3 4秒 3分 2 4秒 8 2 9 8 8 1 時間 7分 4 4秒 2 6 1 9秒 1 3分 4 局面の回転数。。。。。。 3 2 v e r . 3 (作戦①②③， )select̲no二 7 局面の実行実行回転数結果回数局面の (ログ無) 回転数時間 4 3分 2 5秒 1 9 8 4 1 2 7 7 1 2分 5 2秒 1 4 6 6分 4 3秒 1 5 4 3 1時間 4 2分 3 2秒 460 1 0分 1 3秒 9 5 7 44分 1 4秒 1 5 0 5 1時間 2 0分 1 5秒 1 時間 4 0秒 9 7 1 7 2 8 3 4分 1 2秒 9分 7秒 2 3318 4時間 1 8 8 8 24分 5 3秒。。。。。。。。。。。。。。。。 2 2 v e r . 2 (作戦①②③⑥⑤) 。。実行時間。。。。。。。。参考文献 (1)知平菜美子・周防節雄 (2011) I 数独パズルを解く SAS プログラム」、 ~SAS ユーザー総会 2011 論文集』 pp.353‑363。 ( 2 )周防節雄・知平菜美子 ( 2 0 1 1 ) ISASマクロ言語を使った数独パズルを解くプログラムの構造と制御方法」、 ~SAS ユーザー総会 20 日論文集j] p p.365‑378o ( 3 )周防節雄・知平菜美子 ( 2 0 1 2 )I 難問数独パズノレを解く SASプログラム」、『文化経済学とコンビュータサイエンス一人間の知的活動を科学する~j]、兵庫県立大学政策科学研究叢書 LXXXVI( 浜田道夫他編)、 pp247・308 。 ( 4 )S l l o h，S e t s l l o ( 2 0 1 2 ) S l l d o k l l ‑ S o l v i n gSystembySAS⑧ ， D i g i t a lP r o c e e d i n g sofSASG l o b a lF 0 1 1 1 m2012， F l o r i d a， USA， ApriI22‑25， 2 0 1 2 .( h t t p : / / s l l P P O口. s a s . c o m l r e s o u r c e s / p a p e r s / p r o c巴巴d i n g s1 2 / 2 2 5 ‑ 2 012.pdf ) 402

391.

付録難問 1 0問とその解答解答 a 1 問題 a 1 n T= . . . ' 9 116 218 517 41913 7 8 513 411 219 61718 3 2 916 718 916 413 51211 5 9 513 417 513 112 91816 2 911 315 816 71412 8 4 612 817 914 11315 6 315 614 718 21119 3 4 7 214 119 315 81617 7 181917121611131514 : u ̲ ー問題 a2 7 4 6 314 2 5 3 8 7 219 4 2 9 7 8 6 9 7 6 8 6 5 5 9 8 7 2 4 2 8 6 2 問題 a4 4 7 3 2 7 2 9 6 3 9 B 4 117 7 6 5 8 4 問題 J....JKQ a . . 、， 5 8 4 4 9 3 9 6 5 5 3 116 2 7 4 9 4 7 8 2 4 8」 6 9 5 2 B 解 a IJT答 l'コも .7 . 615 317 419 21118 9 51 719 418 211 61315 4 8 3 112 815 316 71419 2 416 913 512 81711 9 5 6 513 116 817 91214 7 9 218 711 914 31516 2 817 519 113 41612 7 3 4 5 311 214 618 51917 6 7 8 914 612 715 11813 問題 a7 6 2 問題 a8 112 815 716 41913 514 911 312 71816 317 619 418 11215 716 112 815 91314 813 216 914 51711 419 513 117 21618 615 417 213 81119 211 318 519 61417 918 714 6 113 512 解答 a4 918 412 716 31511 311 719 514 81216 612 513 811 71914 516 218 319 41117 114 915 617 21318 713 814 112 51619 415 117 913 61812 219 316 418 11715 817 611 215 91413 . ， . . . . . . . . . 、a ，、解答 8 A 6 118 213 914 51617 31 916 711 518 21413 219 5 314 516 712 91118 9 812 917 311 61514 7 4 8¥ ¥ 715 612 419 31811 3 5 2 413 115 816 71912 5 4 6 519 314 117 81216 8 6 71 I 211 819 613 41715 617 4 812 511 319 LL 1 B̲ー問題 a9 解答 a9 4 3 2 6 7 8 9 5 8 6 9 5 8 9 4 4 2 7 5 4 3 7 問題 a1 . 、， 0 6 解答 a5 nT 6 4 312 4 6 山 } 一 8 6 2 6 J....J~王~ ‘~‘a 、， 116 514 917 81213 214 715 318 11619 813 911 216 41517 615 113 412 71918 317 219 811 61415 419 816 715 311 12 518 412 113 91716 711 618 519 21314 912 317 6 4 51811 解 6 " . . .答 . . . . . . 色a ，、 418 516 219 71113 716 913 411 81215 113 218 715 41916 511 317 912 61814 912 714 618 51311 614 815 113 217 9 215 119 816 31417 319 412 517 11618 817 611 314 91512 A 8 7 ~、， 3 問題 a6 917 6 解答 3 f J T . . . . . . a 問題 a3 5 4 9 3 7 8 8 解答 a 2 nn ヨ u ι 915 418 216 11713 216 813 117 51914 117 314 915 21816 811 917 413 61512 613 219 511 71418 514 716 812 31119 412 115 619 81317 318 611 714 91215 719 512 318 41611 5 4 7 2 4 915 7 911 3 4 解 10 n T答 a 415 118 613 91712 918 217 114 61513 613 715 912 814 719 613 218 51114 311 514 716 21918 812 419 511 31617 114 816 319 71215 217 911 815 413 旦￨ 516 312 417 118 9 1 ~二， 7 6 2 815 3 217 913 116 81514 513 812 914 711 16 611 415 718 31912 418 71 1 619 21315 912 317 415 61811 115 618 213 41719 314 219 517 116 8 1 719 116 812 51413 816 514 311 91217 5 3 」日 ~.、J 出典:h t t p : / / w w w . a i s u d o k u . c o m / enJAIsudoku̲Top10s1̲el1. p d f 403

392.

SAS8 . 2から SAS9 . 2への移行事例中川慎也株式会社データフオーシーズ M i g r a t i o nfromSAS8 . 2t o SAS9 . 2 :Acasestudy ShinyaNAKAGAWA Data4C'sK a b u s h i k iKaisha(Data4C'sK . K . ) 要旨: SAS8 . 2からSAS9 . 2への移行事例として、 SASプログラム動作比 . 2B I上で稼動させる方法について紹介する。較とプログラムを SAS9 キーワードー手多f f，SAS9.2BusinessIntelligence， SASStored ProcessWEBA p p l i c a t i o n 405

393.

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

394.

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

395.

I & i a i 齢 … … ‑ … 2 0 1 I 事例概要 I 持一一…ふみ面Iケ T r f 2 6 r g 移行事例の概要 ‑主目的サポートレベルをAにする圃対象 :SASプログラム E 移行先・ SAS9 . 2BusinessI n t e l l i g e n c e 移行元 1121 移行先 ./"" 一一必見 I 、ミ I I J二二 F I f ' . . で : ) i ! 川'‑， 1 1 L̲̲̲̲̲jSASPG 川~/~込/ UNIX j a v a ) WEBアプリケーション ( BaseSAS8 . 2 l i ; W I n d o w ss e m r 2 0 0 8 ! ¥; SAS9 . 2BusinessI n酬 gence ¥iSASStoredProcessWEBApplication " i 408

396.

移行元のシステム概要を昔 . お〈 … . : J . ‑ 炉おわi sAS SASプログラム動作比較 1 0 409

397.

SASプログラム動作比較の経緯 UNIXSAS8 . 2のプログラムは、 WindowsSAS9 . 2でも動作するか? 〈二シマニュアルや WEBサイトを探すも、情報が少なかった... 〈ユ SAS8 . 2とSAS9 . 2それぞれのバージョンで SASプログラムを実行し結果を比較した 1 1 議続減量向勝訴議限定: T F S F 2 2 6 1 2 I l SASプログラム動作比較の手順砂自き舎の点 410

398.

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

399.

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

400.

データステップのステートメントの違いと対応策 • Renameステートメン卜，. 小文字大文字(同じ変数名)のリネムが出来ない SAS社の回答によると仕様変更との事〉小文字大文字がリネムされないと proccontentsでOBSの順番が I 贋) 異なってしまう事があるので注意(大文字→小文字の 1 r d a t aa002; s e ta001; renameAAA=aaabbb=BBB CcC=cCc; r u n ; d a t aa 0 0 2 ; s e ta001(rename=(AAA=aaa bbb=BBBCcC=cCc)); r u n ; 対応策伊j 17 データステップのステートメントの違いと対応策 • Lengthステートメン卜》変数に複数の長さを指定すると WARNINGが出るようになった (SAS8.2では、 WARNINGは出ない) WA 宍 NING 入)]データかン J こよって、交~主 al こ後訟の長主主、指定されましたデ予の切りふ考亡が予言竺します : Y WARNINGで実行を中断する処理がある場合は注意 d a t aa003; 0 . ;a=a " ; l e n g t ha$2 r u n ; d a t aa004; 0 . ;s e ta 0 0 3 ; l e n g t ha$1 r u n ; '1>. も，ら出 V 対応策例 o p t旧 nsvarlenchk=nowarn; d a t aa 0 0 3 ; l e n g t ha$2 0 . ;a = " a " ; r u n ; d a t aa 0 0 4 ; 0 . ;s e ta003; l e n g t ha$1 r u n ; 18 413

401.

移行の前に ‑やってきたこと》比較 ~ SAS問い合わせ》対応策を検討 SAS8 . 2とSAS9 . 2のバージョン聞で異なる箇所を把握出来た〈二レ SAS8 . 2のプログラムを SAS9 . 2へ移行する事に決定 19 .~十総会……一 ~I SAS9 . 28 1への移行 20 4 1 4

402.

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

403.

[beta]

麟覇盤譜髄轟轟髄歯髄甑溜
移行の手順

•

置
争

盤
幹

国
一

居
率
23

最
終
;
安
保
様
子I
而 五 五 羽 目I
z
S
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o
r
e
dProcessの作成・登録
•

S
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o
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dProcessの作成
〉入力パラメーヲ
.
，SASプログラム (SASマク
口)
》出力内容

S
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o
r
e
dProcessサンプル

:
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:
0
，
9
包
民
!!_e~Le.a.!~1_!~~.Jl.!;~~~

ー

%include “SAS マクロアb グラム 5六支・~;-l

%国民出!..J>~~1:.:主笠L巴ra2占一
%き〒i3ËG'i雨;----~

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•

S
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e
dProcessの登録
.
，SAS管理コンソールを使用
.
，S!oredProcessの指定

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JSPの作成
• HTMLの知識があれば作成可能
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26

405.

騒蕗聾麓醸韓瞳騒騒E圏 JSP作成後の画面簡単に画面をカスタマイズ出来たカス告ム画面標準画面担ムユ思砲'" ( ; 世・》為、予防命咽 o ) e~ ". :) 鈴、，・ -~沼岡山~ . ， • 1 。。内 ω 鐘幽回。機関盟盟国圃鵬鰹轡 ̲ : . ， 1山田喝 I~ ，. 27 ￨一炉供給‑… ω .ml I まとめ 28 418

406.

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

407.

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

408.

<CMYK> CMY とは C: シアン， M マゼ、ンタ， Y:黄の減法混色の表現法である。シアンは赤と、マゼンタは緑と、黄は青と互いに補色(反対色)の関係である。補色とは補数の関係でもある。 CMYKは CMYから派生した表現法であり、純粋な黒色を塗料の調合で表現するのが困難であることから K:黒を追加したものである。 CMYKはプリンターや塗料の配色に使用されているカラーモデルで、ある。 SASでの CMYKカラーコードの指定方法は下記の通りである。 ① 0~255(256 段階)の C を 16 進数化した 2 桁を入力する。 0 0 7 5 2 9 4 F ②0~255(256 段階)の M を 16 進数化した 2 桁を入力する。 ③0~255(256 段階)の Y を 16 進数化した 2 桁を入力する。 ( 2 ) .:④ ④ 0~255(256 段階)の K を 16 進数化した 2 桁を入力する (CMY カラーコードとして用いたい場合は K = ' O O 'としておけばよしつ。 ※接頭語は不要。 u叩 l eを表している。この例では p <HSV> RGBで色を自在に調整できることは判ったが、 R と G と B のそれぞれをどの程度混色したら何色になるかということは直感的に判りにくいものがある(青と赤を混色したら紫になることは何となく判っても、それ以外の色の配色が何色になるかが判りにくし、)。そこで RGB色空間を人間が認識し易いものに変換したものが HSV色空間である。 RGB仲 HSVの相互変換については後述する。 HSVは H:Hue(色相)、 S:S a t u r a t i o n (彩度)、 V :V a l u e (明度)からなるもので、 360度の色相環があり、彩度が下がるほど灰色(無彩色)に近づき、明度が下 ‑ 1に示す。がるほど暗くなるという概念である。 HSVの概念、図を図 0 図。‑1.HSV色空間の概念図 J ) 定︑ P ﹃〆〆固¥ で¥ 今 4‑ ︑d‑ ︐ ︑ 戸一一 ‑ v ‑ ρ i w U (︐ H/ Value 2 5 5 00 1 2 8 。 2600 。 1 2 8 S a t u r a t i o n 422 2 5 5

409.

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

410.

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

411.

<RGB'HSV相互関係 > RGB 色空間とは、下回 0 ‑ 4 の左右の図を切り取って組み合わせて作った立方体のようなものである O RGB=(O， O刈のとき完全な黒であり、 RGB=(255， 255， 2 5 5 )のとき完全な臼である。この立方体の中心には灰色(無彩色)が存在している。図。 ‑ 4 .RGBカラーチャート黄( 2 5 5，2 5 5，0 ) 緑( 0，2 5 5，0 ) 罪( 2 5 5，0 ，0 ) 緑( 0，2 5 5，0 ) シアン ( 0，2 5 5，2 5 5 ) 青( 0，0 ，2 5 5 ) 安シアン ( 0，2 5 5，2 5 5 ) 自( 2 5 5，2 5 5，2 5 5 ) h 罪( 2 5 5，0 ，0 ) マゼンヲ ( 2 5 5，0 ，2 5 5 ) 赤( 2 5 5，0 ，0 ) 黄( 2 5 5，2 5 5，0 ) マゼンヲ ( 2 5 5，0 ，2 5 5 ) 瀦シアン ( 0，2 5 5，2 5 5 ) 青( 0，0 ，2 5 5 ) RGB仲 HSVの相互変換を行う関数は SASに装備されていないため、他言語なと手のフ。ログラムを参考に自作してみた。 g r e e nに相当する RGBコード CXOOFFOOを用いた例を下に紹介する。 RGBコード CXOOFFOOは HSV では V078FFFFに変換される。 e l s ed o ; / キ RGBから HSVへの変換*/ d a t aRGBtoHSV; RGBニ "CXOOFFOO"; ifMAX=Rt h e n 日=mod(60キ (G‑B)/(MAX‑MIN)+360， 3 6 0 ) ; R=input(substr(RGB， 3， 2 )， hex， ) ; 2 0 ; ifMAX=Gt h e nH=60キ (B‑R)/(MAX‑MIN)+1 G=input(substr(RGBム2 )， hex， ) ; i fMAX=Bt h e nH=60*(R‑G)/(MAX‑MIN)+240; B=input(substr(RGB， 7， 2 )， h e x . ) ; ニ o t h e nS=O; ifMAX MAX=max(R， G， B ) ; e l s eS=255*((MAX‑MIN)IMAX); GB ) ; MIN=min(R， Vニ MAX; t h e nd o ; ifMAXニ o e n d ; H=O;Sニ O;V=O; 日SV=' ' V '' l l p u t ( r o u n d ( H， 1 ， )h e x 3 . ) l l p u t ( r o u n d ( S， 1 ， )hex )， h e x 2 . ) ; 2 . ) l l p u t ( r o u n d (呪 1 e n d ; n m h e nd o ; e l s eifMAX MINt 二日= 0 ;S=O;V=MAX; e n d ; 上記フ。ログラムを用いて RGBから HSVに変換したコードで再作成したカラーチャートを。図 0 ‑ 4に示す。図0 ‑ 4と図 0 ‑ 5のラベノレ以外のカラーチャー卜部分は PDF比較によって同ーのものであることを確認してい 0 )→ 黄 ( 6 0 )→ 緑( 1 2 0 )→シアン(18 0 )→青 ( 2 4 0 )→マゼンタ ( 3 0 0 )→赤 ( 0 )とたどると、 360度る。図 0・5において赤 ( の色相環になっているのがお判り頂けると恩う。 425

412.

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

413.

3 .平面塗り分け地図の作成この章では平面塗り分け地図の作成を通して、データ値の持つ定量性を色彩で表現することを試みる。黄色を基調として、人口密度(人/平方 km)が 1000J : .がるご、とに赤に近づく大阪府各市区町村別の人口密度マ ‑ 1 は凡例を頼らずとも大阪府の人口の重心がどこにあるかを知ることが出来る図であップを作成した。図 1 ‑ 1の地図部分のみの作成プログラムを記す。る。紙血ーの都合上図 1 胸悶悶悶剛醐剛醐剛醐叩叩叩叩叩湖町叩叫叩位拡拡肱拡働時都舵肱肱問問盛山縦難い一 m 図1 ‑1.大阪府の各市区町村別の人口密度図1 ‑ 2 /*図ト l地図部分塗り分けプログラム*/ 11 ifIDi n ( 1 0 4， 204， 222， 2 3 1， 3 4 1 )t h e nv a l = 4 8 ; / *SAS9.2の MAPSを使用*/ 11 i f I Di n ( 2 0 7， 2 1 1， 229， 2 3 0 )t h e nv a l 1 ; d a t aPATTERN;s e tMAPS.JAOSAKA2; 11 i fIDi n ( 2 0 2， 208， 214， 219， 220， 2 2 1， 3 6 1 )t h e nv a lニ 5 4 ; → i f I Di n ( 1 1 8 )t h e nv a l = 3 ; 11 i flDi n ( 2 1 3， 216， 228， 3 0 1， 362， 367， 3 8 1 )t h e nv a lニ 5 7 ; 1 1 5， 1 1 9 )t h e nv a l = 9 ; i f I Di n ( 102， 11 i fIDi n ( 3 21 ， 322， 366， 382， 3 8 3 )t h e nv a l = 6 0 ; 1 2 0， 1 2 2 )t h e nv a l = 1 2 ; i f I Di n ( 1 0 6， 1 1 H S V = " V " l l p u t ( v a l， h e x 3 . ) I I " F F F F " ; ifIDin(116)thenval=15; 11 PA 士T E R N = " p a t t e r n " l l l e白( p u t しn ， ̲b e st . ) ) ; i f I Di n ( 1 0 3， 1 0 9， 1 1 1， 1 1 7 )t h e nv a l = 1 8 ; 1 1r u n ; i f I Di n (1 l4， 1 2 1， 1 2 3， 1 2 4， 1 2 6 )t h e nv a l = 2 1 ; 1 1d a t a̲NULL̲;s e tPATTERN; i 江 fIDi 叫口 n 1 ( ( 却 20め 9 )t h e nv a l 弓 =27 冗 ; 11 c a l l飢 e x e 氏c 附 u l 此 t 旬印 e ( σ P 訂 A TT 花ER 肘N 州 1 "v士可s巨 c ̲ " 附叶叶 1 " 仰￨凹 H S V I I " γ ' 汀 fIDi 泊口( υ 1 0 ， 1 し叩 1 0 7， 203， 2 2 3 )t 出 h e 口v a l = 3 仇 0 ; i 1 1nm 叫; ifIDi n ( 1 0 5， 205， 2 1 5 )t h e nv a l = 3 3 ; I Ip r o cgmapdata=MAPS.JAOSAKA2 i f I Di n ( 2 2 7 )t h e nv a l = 3 6 ; 11 map=MAPS.JAOSAKA; l08， 217， 2 2 6 )t h e nv a l = 3 9 ; i fIDi n( 11 i dID;c h o r oID/d i s c r e t en o l e g e n d i fIDi n ( 1 1 3， 1 2 5， 210， 212， 2 1 8 )t h e nv a l = 4 2 ; II coutline=V0000080; 1い u n ;q u i t ; ， 206辺 4， 2 2 5 )t h e nv a l=45 ; i fIDi n ( 2 01 もしカラーコードを知らずに、有り合わせのカラーネームを使用して地図を作ると図 1 ‑ 2 のようになってし ‑ 2では人口密度の定量感が掴みにくい。まうかも知れない。図 1 427

414.

4 . ヒストグラムの作成この章ではヒストグラムの作成を通して、学会発表等のプレゼンテーションにも耐えうる品位の SASグラ ‑ 1は SASによるデータ解析入門[第 2版 1 (東京大学出版会 )p.96~ に掲載のデータ height フの作成を試みる。図 2 を GCHARTプロシジャに供した H 寺の SAS9.2のデフォルトの結果である。このデータを元に GPLOTプロシ ‑ 2である。ジャと ANNOTATEデータセットの組み合わせで色彩豊かに作成したヒストグラムが図 2 度数一 1 0 「一一一「司ー ( 「ーーー 1 5 5 1 6 0 1 6 5 1 7 0 n I 1 7 5 1 8 0 s t u d e n t中間点図2 ‑ 2 図2 ‑ 1 /*図 2 ‑ 2BAR部分描函プログラム*/ d a t ax d a t ;s e tx d a t ; d a t ah e i g h t ; l e ‑ 8 ) > 0t h e n i f r o u n d ( i ‑ x ̲ c a t， s e th e i g h t ; 1 e ‑ 8 ) ; v a l = 2 5 5 ‑ 4 0 * r o u n d ( i ‑ x̲c a t，，く1 5 7 . 5t h e nx c a t ニ1 0 ; i f s t u d e n t 巴I s ev a l = 2 5 5 + 4 0 * r o u n d ( i ‑ x ̲c a t1 e ・8 ) ; s t u d e n t く1 6 2 . 5t h e nx c a t = 2 0 ; i f1 5 7 . 5く = =i ・0 . 1 ;upper =i + O . I ; lower s t u d e n t く1 6 7 . 5t h e nx c at =3 0 ; i f1 6 2 . 5く = 吋 O B 4 F F " l l p u t ( v a l， h e x 2 . ) ; HSV= i f1 6 7 . 5く = s t u d e n t く1 7 2 . 5t h e nx c a t = 4 0 ; 2， 2) ; l e n g t hTEXT$ 8 0 .;%dclanno;%system(2， s t u d e n t く1 7 7 . 5t h e nx c at =5 0 ; i f l 7 2 . 5く = lower ， O， upp巴r ， c o u n t， c o l o r ， l ， s ) ; %BAR( n u H p r o cf r e qd a t a = h e i g h tn o p r i n t ; m 7 7 .5 く= s t u d e n tt h e nx ̲ c a t = 6 0 ; i f1 d a t ax d a t ;s e tx d a t ;c o l or = HSV;r u n ; p r o cg p l o td a t a = x ̲ d a ta n n o = x ̲ d a t ; p l o tCOUNT*x̲cat t a b l ex c a t l o u t = t a b l e ; n n d a t ax ̲ d a t ;s e tt a b l e ;l o w = x ̲ c a t ‑ 3 ;h i = x ̲ c at + 3 ; /n o l e g e n dnoframen o a x e sv a x i s = Ot o1 1by1h a x i s = O t o70by1 0 ; symbolv = n o n e ; doi = l o wt oh iby0 . 1 ;o u t p u t ;e n d ; m n m %annomac; qUlt ; 428

415.

紙面の都合上 BAR部分のみ1!f i W T Iフ。ログラムを記載したが、具体的にはシアンを基調として中心から左右に離れるほど 30段階程度明度を落とすことで BARを円柱的に見せている。さらに背景は茶色を基調とした 150 段階程度のシームレスなグラデーションをかけている。 l 玄12 ‑ 2 の品位であれば、そのままパワーポイントにも貼れそうである。 5 .三次元プロットの作成この章では三次元の s u r f a c eプロットに色づけすることを試みる。図3 ‑1.二次元正規分布左￨芸1 3・lは SASによるデータ解析入門[第 2版 1( 東京大学出版会 )p.135~ に掲載のデータ normal を O . 1S1l G3Dプロシジャに 1 共した H 寺の SAS9.2のテ矛フオノレ O.l~ トの結果である。残念ながら G3Dプロシジャの 0 . 0 圃 s u r f a c eプロットは単色の指定しかできないため、山の高さが目盛のどの位置にあるか掴みづらい。そこで Zi l i l nの高さに応じて 1 1 1を塗り分けし ( 7段階)、凡例を追加することで等高レベルを明らかにしてみる。塗り分けの方法は SAS CUSTOMERSUPPORTに記載 (Sample24861)の方法を採用した ( h t t p : / / s u p p o 口. s a s . c o m / s a s s a m p l e s / g r a p h g a l l e r y I P R O C̲G3 D . h l m l )。図3 ‑ 2 . 二次元正規分布 429

416.

仇 I I lc t i o n = ' d r a w ' ; /本国 3 ‑ 21 1 1部分描画ブ。ログラム*/ ' Y o l e tn l e v e l s = 7 ; % I e tcolors="VOD2FFFFVOAFFFFFV08CFFFF l 1i n (& n l e v e l s， i n t (1 +round(̲z‑&̲z l l 1i n， 1 e ‑ 8 ) / &step n c o l =l V069FFFFV046FFFFV023FFFFVOOOFFFF"; ) ) ;c o l or =scan(&colors， n c o l ) ; 1' 1 引U ‑2 nx o = nuvA e' mJ SVJ Lh一一 r ・ 0Ju n= lS7ι ね一 a JU e n d ; z=̲ z ;o l l t p u ts u rf I ; n m れ1 1 1 ; p r o cmeansd a t a = n o r m a l n o p r i n tm i n l l l a x ; p r o cs o r td a t a = n O n l l a l ; byd e s c e n d i n g̲ y̲ x ; v a r̲X̲ y̲Z; n l l l ; o u t p u tO l l t = r a n g e ̲ ymlll̲ZIl1I日 I l lIIF̲XI l 1 I 1 l 2 ; d a t as u rf l e n g t hf u n c t i o nc o l o rS 8 ; I l la x=̲xmax̲ y l l l a x̲zmax; l n ; r e t a i nx s y sy s y sz s y s' 2 ' ; d a t an u l l; y̲x̲zncol; d r o p̲ れ byn o t s o r t e d̲ y ; げ x= ̲x ;y= ̲ y ;z=&日oor; i ff i r st . ̲ ythenfunction='ll1ove'; e l s e ︑ 且下制円以 .. ︐︐ .) ︐; .) ︐ ︐) VA 打 n k n n n γ'uvJ 7L ︑ v : 一一司一一;一一﹄ OXA リ x 1 1正 1 r a v ian ・HHi︑ A ・川口︑ A ・2 J R︐ x ︐L J X J h d nynynynynyny LI‑‑tl lt I1 Ez 1 1l 1t1 nμnunHnununu xxvdVJZZ 一'一''一'一 ( (‑(‑( t( It I( EUVJVJVJVJVJVJ qmmmmmm 巴d nHP3P3P3P3P3P3 a 1 A T ‑ ‑ 11 1・ r a ‑ ‑ 1 i 'I IT T‑ ‑‑ ‑1 : ea ca ca ca ca ca c s e tnormal(drop=xyd ) ; d o ; f u n c t i o n = ' d r a w ' ; c a l ls y m p l l t ( 'f 1o o r '， 0 ) ; . 1 9 9 ) ; c a l ls y m p l l t ( ' c e i l '， 0 i n t (1 +round(̲ z‑& ̲zmin， 1 e ‑ 8 ) / & s t e p ncol=min(& n l e v e l s， c a l ls y m p l l t ( ' s t e p '，しzll1ax・ zn巾 )/&nlevels); ) ) ;c o l or =scan(&colors， n c o l， "" ) ; e n d ; r u n ; z = ̲z ;o u t p u ts u rf 2 ; p r o cs o 口d a t a = n o r m a l ; n m by̲x; n m d a t aa n n o a l l ; f 2; s e ts u r f ls ur d a t as u r f l ; n m l e n g t hf u n c t i o nc o l o r$ 8 ; r e t a i nx s y sy s y sz s y s' 2 ' ; d a t ap l o t d a t a ; y̲x̲zncol; d r o p̲ x=&̲xmin;y=& ̲ ymin;d=&日oor;output; s e tnormal(drop=xyd ) ; x=&̲xl l 1a x ;y=& ̲Yll1a x ;o u t p u t ; m n by̲ x ; ニ̲ y ;z=&日oor; x=̲x;y p r o cg3dd a t a = p l o t d a t a; s c a t t e ryキx=d 1 s h a p e = " p o i n t "r o t a t e = 2 0t i l t = 4 0 . txthenfunction='move'; i ff i r s e l s e d o ; zmax=&ceila n n o t a t e = a n n o a l l ; t ; r u n ;qUI 430

417.

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

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SASユーザー会世話人会代表世話人大橋靖雄東京大学教授世話人岩崎学成際大学教授 (氏名 5 0音順) 小野潔株式会社三菱東京 U F J銀行北田祐幸統計センター理事上田聖統計センター堺伸也イーピーエス株式会社周防節雄兵庫県立大学名誉教授菅波秀規興和株式会社八木章近畿大学元教授山之内直樹第一三共株式会社 SASユーザー総会事務局 SASI n s t i t u t eJapan株式会社内干1 0 6 ‑ 6 1 1 1 東京都港区六本木 6 ‑ 1 0 ‑ 1六本木ヒ l レズ森タワー 1 1階 T E L :0 3 ‑ 6 4 3 4 ‑ 3 7 0 2 F A X :0 3 ‑ 6 4 3 4 ‑ 3 7 0 1 E ‑ m a i l :jpnsaswg@sas.com ユーザー総会周囲論文集 2 0 1 2年日月 1日初版第 1刷発行発行 :SASユーザー会 SASI n s t i t u t eJapan株式会社 432

SASユーザー総会論文集 2012年

森岡裕[SASユーザー総会世話人]

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