私たちは4年前にJMPを使い始めました。Excelの煩雑さにうんざりしていたのと、JMPのドラッグ＆ドロップ機能と習得の容易さに魅力を感じたからです。しかし、それ以来、私たちは大きく進化を遂げ、現在ではJMPを統計分析だけでなく、より重要な自動化や製品品質管理にも活用しています。
このメタ分析は、JMPを使用することで節約できた時間と労力の一例にすぎません。私たちは、顧客農場から、製品が子豚の生存率／死亡率に与える影響に関する実験データを受け取っています。このメタ分析は5年前、Excelを多用する3～5週間かかるプロセスとして始まりました。しかし、時を経て、主に自動化されたJMPプロセスへと進化し、今では1週間以内で完了するようになりました。この時間短縮により、顧客へのデータ提示や学会発表用の抄録作成など、「付加価値」のあるプロセスに費やす時間が増えました。また、データから有益な情報を探し出すためのクエリに時間をかけられるようになり、発表のたびに「何か新しい発見」ができるようになりました。JMPは、プロセスフロー図に従うことの価値と、自動化がデータの見方に与える影響を私たちに教えてくれました。
皆さん、こんにちは。ステファン・ブゾイアーノと申します。トニシティ・インターナショナルのシニアサイエンティストです。今日は、ExcelからJMPの自動化への移行についてお話しします。私のメールアドレスは画面に表示されていますので、ご質問やご提案がありましたら、ぜひ「いいね！」をお願いします。
少し背景をご説明しますと、Tonisity PXは、生まれたばかりの子豚に投与される等張性タンパク質飲料で、水分補給と腸細胞に必要な栄養素の供給を目的としています。その結果、子豚の生存率が向上し、成長が促進され、健康状態が良好になります。つまり、Tonisity PXは腸のエネルギー源のようなもので、細胞代謝をサポートし、細胞間結合を強化し、腸管透過性亢進症（リーキーガット）を防ぎ、免疫系と腸内細菌叢をサポートする重要な栄養素を供給します。主な効果として、子豚の生存率の向上、つまり出生前死亡率の低下が見られます。次のスライドでは、この点について詳しくご説明します。
これまでの経験から、クライアントがデータをますます重視するようになっていることが分かってきました。1～5回の試行結果を示すだけでは限界があり、再現性、統計分析、傾向について質問されるようになるでしょう。
つまり、データを集約することで、私たちの発言や情報発信ははるかに強力になります。10件、20件、50件、90件、100件の試験結果を示すことで、顧客は注目し始め、より有意義な議論や、製品や市場へのアクセスにおける付加価値の向上につながります。つまり、データは多ければ多いほど良いのです。これが集約データの力です。
これを実現するため、あるいはデータ処理能力を向上させるために、私たちは死亡率のメタ分析を年に一度程度実施しています。これまでに6回実施しました。2018年に約29件の試験と33,000頭の豚を対象に開始しました。今月現在、データベースには91件の試験と185,000頭の豚が登録されています。つまり、このデータ分析は6回実施しており、前回のデータに今回のデータを追加して現在の状況に至っています。
時間配分とこの分析に費やされた労力を見ると、2018年にはExcelで多くのデータ処理やデータ準備を行っていたことがわかります。赤色はExcelでのデータ準備、オレンジ色はSASとJMP間の分析、青色は付加価値のあるステップである情報発信を示しています。経営陣、取締役会、そしてクライアントは、皆さんが想像するようなデータ操作ではなく、情報発信の側面に関心を持っているのです。
最初はExcelを多用する作業から始めました。データベースを理解し、数式を操作してコピー＆ペーストするのに8日間かかりました。かなりの人的ミスもありました。2019年はデータセットに大きな追加はありませんでしたが、それでもデータの普及はあまり行いませんでした。
私たちは2020年にJMPを導入しました。データベースを全面的に見直し、2021年からは情報発信を大幅に強化し、データ操作の手間を劇的に減らしました。このように、情報発信という付加価値の高いステップに既に注力していたことがお分かりいただけるでしょう。
これは、プロセスの各ステップごとに分割して見る別の方法です。Excelでのデータ準備、分析、配布といったステップです。Excel作業に費やす時間が大幅に減少していることがわかります。8日から0.1日に短縮されたのは大きな変化であり、プロセスに大きな価値をもたらします。つまり、データ操作が減り、エラーも減り、作業日数も削減されるということです。
分析ステップについては、中間部分は変更していませんが、SASを多用するプロセスからJMPを多用するプロセスに移行しました。これにより、多くの情報を一箇所に集約できるため、メリットがあります。
しかし、ここで最も重要なのは、情報発信にかかる時間を半日から約4日に短縮できたことです。これは日々の業務に大きな価値をもたらしています。例えば、今年は2件の抄録を提出しました。ここ数年で自動化を進め、新たな分析もいくつか追加しました。つまり、Excelでデータをやり取りする手間が省けたことで得られた時間は、抄録の提出、情報発信、顧客向けウェビナーの開催、そして学術コミュニティとの交流に有効活用できたのです。
これが私たちのデータ分析プロセスです。データ分析プロセスとしては、かなり複雑なものと言えるでしょう。たくさんの表、たくさんの相互作用、たくさんの集計、マージなど、あらゆる作業が含まれています。重要なのは、その作業の大部分、つまり大変な作業のほとんどがJMPで行われているということです。Excelはほとんど使わず、SASも少し使いますが、基本的にはJMPです。
これがバックグラウンドでの処理の流れです。ExcelからJMPにデータセットまたはデータベースを取り込みます。SASで処理した後、JMPに再取り込みして、各分析の基盤となるマスターテーブルを作成します。ここから他のすべての要素が識別され、処理が進められます。例えば、5つの地域別、2つの投与プロトコル別、4つの遺伝子別に、死亡率のメタ分析を行います。このデータテーブルの約13のコンポーネントは自動化されており、JMPによってバックグラウンドでシームレスに統合されています。
繰り返し処理を重ねるごとに、いくつかの定型的なグラフが作成されます。コードは既に作成済みで、JMPが面倒な処理をすべて行ってくれます。私たちはスクリプトを実行するだけです。こうした時間の節約のおかげで、先ほど申し上げたように、データの解釈と情報発信に集中できます。データセットの隅々まで分析し、製品がうまく機能している時と、予期せぬ結果が生じている時を把握できるようになりました。これにより、お客様と協力してトラブルシューティングを行い、お客様が当社の製品をご利用いただく際に、確実に価値を提供できるよう努めています。
これが基本的にバックグラウンドで行っている作業です。ここでは、退屈な手順がいくつも続きます。Excel のデータを見て、JMP に取り込み、初期解析を行います。これについては後ほど説明し、実演も行います。次に、SAS に送信して解析を行い、Excel に出力します。それを JMP に戻し、死亡率の平均値、P 値、その他の要約などを結合し、グラフを作成したり、PowerPoint でプレゼンテーションを行ったりします。
さて、先ほども申し上げたように、JMPは数式や連結などの面倒な作業をバックグラウンドで全て行ってくれるので、私たちはデータを見て、情報発信、要約、ウェビナー、顧客向けトレーニングセッションなどを行うことができます。
デモに移ります。ここで、JMP ユーザーは皆、コードがスムーズに動作するように短い祈りを捧げます。では、見てみましょう。これが私の JMP プロジェクトです。特に目新しいものはありませんが、コード行がたくさんあります。JMP の本当に気に入っている点は、コード折りたたみオプションがあり、コード全体を折りたたむことができることです。すべてをメモリにロードし、それらを調整し、右側のパネルからこれらのコードセクションを実行します。テーブルを取り込んで、それらを使って作業を開始します。
それでは、SASに接続する必要があります。SASはバックグラウンドでいくつかのコードを実行します。テーブルをSASにエクスポートして、SASに処理を依頼します。すると、SASからかなり見づらいテーブルが返ってきます。P値や様々な推定値などを含む7つのテーブルがあり、これらを連結してマスターテーブル形式に変換する必要があります。JMPなら問題なく変換できます。これがマスターテーブルです。以上です。
すると、左側に不要なテーブルがいくつか残ります。もちろん、それらを整理して閉じます。すみません、うまくいきません。問題は、ここにいくつかのテーブルが残っているので、図やグラフのコードは以前のバージョンの反復処理から取り込まなければならないということです。
まさにそれを行っています。ここにコード、スクリプトが表示され、いろいろ試すことができます。これらは私の標準的なグラフです。必要に応じてこれらをいじることができます。あちらにも別のグラフがあります。完璧です。これもグラフの一例です。X軸にコントロール群の死亡率、Y軸にPX治療群の死亡率、そしてこれらの小さなフラグがあります。これにより、ヨーロッパの試験がどこにあるのか、それぞれの点がデータベース内の試験を表しているのがわかります。死亡率が非常に高い米国の試験がたくさんあります。アジアの試験は通常、死亡率が低く、下の方に表示されています。
つまり、SASからExcel経由でデータを取り込んでExcelでグラフを作成するといった面倒な作業をすることなく、データを柔軟に確認し、データの内容を理解することができるのです。これだけでも、私たちにとっては大きな時間の節約になります。
完璧です。これについていくつか結論を述べさせてください。JMPを使うことでデータ操作の手間が減り、JMPのライセンス料が十分に元が取れます。人的ミスも減ります。JMPソフトウェアは、数式、連結、テーブルの結合など、考えられるあらゆる処理をバックグラウンドで自動的に行ってくれます。そのため、人的ミスは一切発生しません。コードを作成した時点で、すべて処理済みです。こうした時間の節約によって、付加価値の高い作業に集中できるようになります。つまり、データの分析、要約の作成、ウェビナーの開催、クライアントとの議論などです。こうして、私たちの時間をより有効に活用できるのです。
これにより、様々なトラブルシューティングやデータの多様な解釈が可能になり、データ自体に対して様々な分析を行うことができます。さらに重要な点として、私たちはこれらすべてを2020年に開始し、それまでJMPスクリプトの経験は全くありませんでした。私にできたのですから、皆さんにもきっとできます。ありがとうございました。私のメールアドレスは画面に表示されています。ご質問やご提案がありましたら、お気軽にご連絡ください。
