「株式会社技術情報協会 月刊 研究開発リーダー
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2023年8月号」掲載記事◆連 載◆《連載 全 3 回》
第 3 回 R ＆ D 部門におけるデータ共有，利活用のためのデータの記録，蓄積，分析方法
上島 豊（株）キャトルアイ・サイエンス

代表取締役《PROFILE》
略歴：1992 年 3 月
1997 年 3 月
1997 年 4 月
2000 年 4 月
2006 年 3 月
2006 年 4 月

大阪大学工学部 原子力工学科 卒業
大阪大学大学院工学研究科 電磁エネルギー工学専攻 博士課程修了
日本原子力研究所 博士研究員
日本原子力研究所 研究職員
日本原子力研究開発機構（旧日本原子力研究所） 退職
キャトルアイ・サイエンス設立 代表取締役 就任

主な参加国家プロジェクト：
文部科学省 e-Japan プロジェクト
総務省 JGN プロジェクト
文部科学省リーディングプロジェクト「ITBL プロジェクト」，「バイオグリッドプロジェクト」「JGN を使った遠隔分散環境構築」「生体細胞機能シミュレーション」

主な受賞歴：
1999 年 6 月
2003 年 4 月
2004 年 12 月

日本原子力研究所 有功賞「高並列計算機を用いたギガ粒子シミュレーションコードの開発」
第 7 回サイエンス展示・実験ショーアイデアコンテスト文部科学大臣賞「光速の世界へご招待」
第１回理研ベンチマークコンテスト 無差別部門 優勝

主な著作：
培風館「PSE book ―シミュレーション科学における問題解決のための環境（基礎編）」ISBN：456301558X
培風館「PSE book ―シミュレーション科学における問題解決のための環境（応用編）」ISBN：4563015598
培風館『ペタフロップス コンピューティング』ISBN978-4-563-01571-8
臨川書店『視覚とマンガ表現』ISBN978-4-653-04012-5

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項 目 名， 単 位 が 重 要 と 言 う が，今まであまり気にしなくとも分析できているが・・・

実際，問題が起こっていないのかに関して，以下で種明かしをする。
データ分析をするためには，X-Y プロットを描くはず

前章では，「記録するデータの項目名には，分析で使であり，その時，X 軸以外の実験パラメータが一定の実うべき単位をつけるべき」と題し，記録するデータの項験結果をプロットしていくはずである。前章では，「項目名や単位は，どのような分析をするかを具体的に考え目名や単位を適切に設定していないと，X 軸以外の実験て，決めるべきであるということを説明した。本章では，パラメータが一定の実験結果を抽出することが難しい」「項目名，単位が重要と言うが，今まであまり気にしなことを説明した。実際，Excel にたくさんの実験結果がくとも分析できているが・・・」と題し，分析のことをあるデータ表の中から X 軸以外の実験パラメータが一あまり気にしないで項目名や単位をつけていても，今ま定の実験結果を抽出するのは，項目名や単位を適切にで大きな問題は起こっていないのではないか？本当に重設定していないと相当面倒なことは紛れもない事実であ要なのか？と思っている研究者に，「なぜ，そういう問る。しかし，皆は，この「相当面倒なこと」は，あまり題が起こっていないのか？本当にそのままで問題はない記憶にないはずである。のか？」に関して，論じる。

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つけていても，大きな問題は起こっていない」と感じ，

そもそも「Excel にたくさんの実験結果があるデータ「分析のことをあまり気にしないで項目名や単位をつ表」が存在していないということもその理由の一つだ

けていても，大きな問題は起こっていない」という感覚

が，一番大きな理由は，皆が○○特性値の△△依存性をは，間違っていないということを最初に伝えておく。し確認するために実験計画（どの実験パラメータを固定し，かし，項目名や単位に関しては，そこまで細かく考えてどの実験パラメータを変動させるか）を立て，実験をし決める必要はないと判断を下すのは早計である。皆がなていることである。「○○特性値の△△依存性を確認すぜ，「分析のことをあまり気にしないで項目名や単位をるために」ということは，X-Y プロットの X 軸が△△で，研究開発リーダー Vol.20, No.5 2023

R ＆ D 部門におけるデータ共有，利活用のためのデータの記録，蓄積，分析方法

Y 軸が○○特性値ということになる。つまり，実験を行触媒濃度（wt％）

おうとする計画段階で，どのような X-Y プロットを描＝ 触媒重量（g）/{ エチレン重量（g）＋プロピレン

くかは決められていて，そのプロットが描きやすい実験重量（g）＋ブタン重量（g）}計画が立てられているのである。当然，そのような実験

つまり，今行おうとしている実験だけで問題ない項目

計画では，X 軸以外の実験パラメータが一定の実験にな名でなく，そもそもどんな依存性を確認しようとしているに決まっているし，記録するときも△△依存性を表現るのかに立ち返り，一般的な実験結果も同じグラフにプしやすい項目名，単位になるはずである。

ロット可能な項目名，単位を考えないといけないという

例えば，エチレン，プロピレン，ブタン，触媒を混ぜことである。実は，これが簡単なようで，研究者の皆がて合成し，その合成物の粘度を測定する実験で，エチレできていないことなのである。

ン，プロピレン，ブタンが 1：3：6 の重量比率の時の「○○特性値の△△依存性を確認するためにというこ粘度の触媒依存性を調べるために実験を行うとする。エとを決めた段階で項目名や単位を決めればいいし，実際，チレン，プロピレン，ブタンをそれぞれ 100g，300g，今まで無意識とはいえ，それができているのであれば，600g と し て， 触 媒 を 0.1g，0.2g，0.5g，1.0g で 実 験

問題ないのでは？」と思われるかもしれない。今まで通をし，粘度を測定する計画を立てたとする。この時，実りの研究スタイルでいいのであれば，答えは Yes である。

験データは，エチレン重量（g），プロピレン重量（g），しかし，自分が過去行った実験や他研究者が行った実ブタン重量（g），触媒重量（g），粘度（Pa・s）で記録

験の結果を使って，「○○特性値の△△依存性を確認すし，X 軸に触媒重量（g），Y 軸に粘度（Pa・s）として，る」をしたいのであれば，No である。逆に言うと，皆実験結果をプロットすれば，粘度の触媒依存性はわかる

が「自分の過去データや他研究者のデータは扱いが難しはずである。そもそもこの時点では，エチレン，プロピいから，再実験をしないといけなくなる」という問題のレン，ブタンは変動させないつもりなので，この実験に原因は，「○○特性値の△△依存性を確認する」と思った，関しては，どんな単位でも問題はないのである。

その場その場で，十分な一般化をせず項目名や単位を決

しかし，過去実験でエチレン，プロピレン，ブタンがめているからである。その結果，項目名や単位が揃わなそれぞれ 10g，30g，60g で，触媒が 0.03g，0.07g，0.5gくなったり，揃っても扱いにくい単位（例えば，g）になっの結果があった場合に，この項目名，単位ではその結果ていたりして，自分の過去データや他研究者のデータがは同じグラフにプロットできない。本来は，「エチレン，扱い難くなるのである。したがって，自分の過去データプロピレン，ブタンが 1：3：6 の重量比率の時」といや他研究者のデータを本気で使おうと思わないのであれ

うのは，エチレン重量（g），プロピレン重量（g），ブば，今まで通りの項目名や単位の決め方でいい。しかし

タン重量（g）では，それはそのまま正確には表現できそうでないなら，項目名や単位の決め方を改める必要がないはずであり，本来は，以下のような濃度単位を定義あるのである。

して項目化すべきである。
エチレン濃度（wt％）＝ エチレン重量（g）/{ エチレン重量（g）＋プロピレン重量（g）＋ブタン重量（g）} プロピレン濃度
（wt％）

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教科書などであまり触れられていな
い多変量データ分析の重要な注意点

前章では，「項目名，単位が重要と言うが，今まであま＝ プロピレン重量（g）/{ エチレン重量（g）＋プロり気にしなくとも分析できているが・・・」と題し，分

ピレン重量（g）＋ブタン重量（g）} ブタン濃度（wt％）

析のことをあまり気にしないで項目名や単位をつけてい＝ ブタン重量（g）/{ エチレン重量（g）＋プロピレても，大きな問題は起こっていないと思っている研究者

ン重量（g）＋ブタン重量（g）}に，「なぜ，そういう問題が起こっていないのか？本当にまた，エチレン，プロピレン，ブタンが重量濃度単位そのままで問題はないのか？」について説明した。本章

なので，触媒も以下のように重量濃度単位で定義すべきでは，「教科書などであまり触れられていない多変量デーである。

タ分析の重要な注意点」と題し，多変量データ分析において，非常に重要にもかかわらず，データ分析の教科書

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R ＆ D 部門におけるデータ共有，利活用のためのデータの記録，蓄積，分析方法にはあまり触れられていない注意点に関して，説明する。

X-Y プロットは，「Y 軸項目値の X 軸項目値依存性」

世の中では，MI，AI が叫ばれているが，MI，AI はアを表すもので，データ分析，理解というものの基本的イデアを提供してくれるという点では心強いが，「それな部分は，まさしくこれを使う必要がある。一般的に Xを良いと思った理由」は提示してくれないので，データ軸項目に実験パラメータを割り付け，Y 軸項目に実験結分析，理解という観点では無力である。実際，MI，AI果項目を割り当てる。実は，注目している実験パラメーを活用するにしても，MI，AI が提示した案について，タを X 軸項目に指定し，依存性を確認したい実験結果実データを分析し，その背景理由を探ることを辞めてし項目を Y 軸項目に指定しただけでは駄目なのである。

まってはいけない。そもそも，それを辞めるなら研究者実際のデータ分析では，いくつかの注意が必要である。

はいらないということになる。背景理由を探るための最

まず，どんな実験でも実験パラメータが一つということも初歩的なデータ分析方法が義務教育時代から親しんだはあり得ないはずで，注目している実験パラメータ以外X-Y プロットである。たかが，X-Y プロットであるが，にも実験パラメータがたくさんあるはずである。その実されど X-Y プロットである。結局，様々な学術論文で験パラメータを全く無視して，X-Y プロットを描いてはも賑やかしの 3D 可視化や画像などがあったとしても，いけない。実際，そのようなことをすると「Y 軸項目値論文で一番重要な部分は X-Y プロットになっているのの X 軸項目値依存性」を見ているようで，表には出ては，偶然ではない。

きていない X 軸項目以外の実験パラメータ依存性を X軸項目値依存性と誤認してしまう恐れがある。

熱伝導率の〇〇添加材濃度依存性
32.5

熱伝導率

21.5

10.5005101520253035〇〇添加材濃度熱伝導率

図180

X 軸以外の実験パラメータが一定であるデータ毎にデータ分類されていない X-Y プロット

研究開発リーダー Vol.20, No.5 202340

R ＆ D 部門におけるデータ共有，利活用のためのデータの記録，蓄積，分析方法

図 1 の X-Y プロットは，様々な実験結果に対して，験パラメータが一定であるデータ塊を選ぶ必要がある。

注目している○○添加剤濃度を X 軸項目に指定し，依Excel で数百から数千の ﬁlter をかけることも大変だ

存性を確認したい熱伝導率を Y 軸項目に指定したもの

が，「X 軸項目以外の実験パラメータが一定であるデー

で，添加剤濃度を上げていけば，添加剤濃度 1％あたり，タ」毎に分類するのは，手動処理では永遠に終わらない

熱伝導度は 0.07 〜 0.08 ずつ比例して上がっていく傾ほどの作業量になってしまう。例えば，Excel で 1000向にあることが読み取れてしまう。

実験パラメータ項目を「実験パラメータが一定である

実は，図 1 の X-Y プロットは問題なのである。「注目データ毎に分類」しようとすると，1 個目のパラメータしている実験パラメータを X 軸項目に指定し，依存性項目の値を ﬁlter で 1 個指定し，次のパラメータ項目もを確認したい実験結果項目を Y 軸項目に指定」する前値を ﬁlter で 1 個指定しという作業を 1000 項目すべてに X 軸項目以外の実験パラメータが一定であるデータに行い，やっと実験パラメータが一定であるデータが毎にデータを分類しておく必要があるのである。多工程

1 塊だけ分類できる。その後，最初のパラメータ項目のの実験では，実験パラメータは数百から千程度になるの値を別の項目値に ﬁlter を変え，同じことを全項目の全で，「X 軸項目以外の実験パラメータが一定であるデー

項目値のパターンを抜けなく ﬁlter をかけていく必要がタ毎にデータを分類しておく」作業は，結構大変な作業ある。もし，項目値が 2 個ずつだとして，ﬁlter を 1 秒になる。しかし，この作業を省略して，「Y 軸項目値ので行なえたとしても，全パターンの 2 の 1000 乗パター

X 軸項目値依存性」をグラフ化してはいけない。検討しンを確認するには，2たい X 軸項目以外の実験パラメータが確定している場

い付いた数（秒）＝宇宙の寿命よりはるかに長くかかっ合は，「X 軸項目以外の実験パラメータが一定であるデーてしまい，現実的ではない。実際には，何列か ﬁlter をタだけにデータを絞り込む」ことは，ひたすら実験パラかけると結果が 0 件（0 行）になることがほとんどなのメータの数だけ Excel の ﬁlter をかけていけばいいだけ

で，ここまで時間はかからないが，たぶんやりきる人はなので，大変な作業にはなるができてしまう。しかし，いないはずである。したがって，多工程の実験を行う R

そもそもその一定にしたい値がよくわかっていない場合＆ D 部門では，こういうことが簡単に実施できるツーは，何らかの方法で「X 軸項目以外の実験パラメータがルを整備しておくことが必須ということになる。

1000秒＝ 2 の後に 0 が 300 個ぐら一定であるデータ」毎に分類しておき，分析をしたい実
熱伝導率の添加材濃度依存性（ポリマ名，添加材濃度，触媒濃度）32.5

触媒濃度 0.4％の実験

熱伝導率

21.5

触媒濃度 0.5％の実験
1

触媒濃度 0.3％の実験
0.500510152025303540〇〇添加材濃度
熱伝導率（sample003,1,T003） 熱伝導率（sample003,1,T004） 熱伝導率（sample003,1,T005） 熱伝導率（sample003,3,T003）
熱伝導率（sample003,3,T005） 熱伝導率（sample005,1,T003） 熱伝導率（sample005,1,T004） 熱伝導率（sample003,1,T005）
熱伝導率（sample003,3,T003） 熱伝導率（sample005,3,T004） 熱伝導率（sample005,3,T005）

図2

X 軸以外の実験パラメータが一定であるデータ毎にデータ分類された X-Y プロット

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R ＆ D 部門におけるデータ共有，利活用のためのデータの記録，蓄積，分析方法

先ほどのデータは，X 軸項目以外の実験パラメータ値

データ分析を行うときに，X 軸に実験パラメータでで分類をしないで，X-Y プロットを描いたが，図 2 ではなく，特性値を設定することもあるはずである。例え追加しているポリマー種類や触媒濃度などの X 軸以外のば，試作物の粘度と熱伝導度の関係性を知りたい場合は，実験パラメータの値が同じデータ毎にデータを分類（マーX 軸項目に粘度を設定し，Y 軸項目に熱伝導度を設定しカー種を分け）し，データをプロットしたものである。て，X-Y プロットを描くはずである。ただ，この時にもそうすると「添加剤濃度 1％あたり，熱伝導度は 0.07 〜幾つか気を付けなければならないことがある。特性値は0.08 ずつ比例して上がっていく傾向がある」のは，触媒実験パラメータのように項目値が実験パラメータに対し濃度を 0.4％にした時だけで，0.3％の場合は，そもそもて一対一の関係のある項目でない為，「粘度が○○の時添加剤濃度依存性がないことがわかる。X 軸以外の実験に熱伝導度が××」というプロットがあっても，あらゆパラメータの値が同じデータ毎にデータを分類しないと，る実験でそれが成り立つかと言えば違う。実験パラメー

結論をミスリードしてしまいかねないのである。

タが違っても「粘度が○○」になることは，十二分にあ実は，データ蓄積，共有を行うまでは，この作業は発り得て，その時，「熱伝導度が××」にならないことも生しないか，したとしても大きな負担ではない。データ十二分にあり得るのである。だからと言って，「粘度が蓄積，共有を行うまでは，自分が依存性を調べたいと思○○」になるあらゆる実験パラメータを実験で確かめ，う実験パラメータ数種だけを変動させて，それ以外の実「粘度が○○」になる実験パラメータのすべてで，「熱伝験パラメータは固定した実験を行うはずであり，また，導度が××」になることを調べるのは，現実的でない。

実験直後にデータ分析を行うはずである。その場合，ほもちろん，こういうことは，皆は承知で，いくつかの異とんどの実験パラメータは固定されており，また，自なる実験パラメータの結果で，この手のグラフを描いて身も何を固定したという記憶が残っているため，ここいるはずだが，どんな実験パラメータでもその傾向が同で議論している「X 軸の項目以外の実験パラメータが一じかどうかはしっかりと確かめられていないことが多い定であるデータ」を分類することは簡単である。X 軸のはずである。つまり，たまたま，偏ったパラメータの実項目以外の実験パラメータを一定にして実験をするの験での限定的な依存性（偽依存性）を一般的な依存性とで，そもそも分類する必要がないことがほとんどである。

勘違いしてしまう可能性が高いのである。したがって，

つまり，こんなグラフを描きたいと思って，それを実現

この手のグラフを描く時には，事前に実験パラメータとするための実験計画を立てているから，意図したグラフ当該 X 軸，Y 軸に設定する予定の特性値の相関を事前が簡単に描けるのである。に分析しておき，どのパラメータ領域での粘度と熱伝導

しかし，データ蓄積，共有をし，遥か過去の自分のデータや他研究者のデータを含めて分析をする場合，度の関係性を評価しようとしているかを明確化しておく必要があるのである。

「どの実験パラメータが固定されているのか？」は，実データを確認するまで分からなく，また，殆どの場合は，実験パラメータの大多数が変動してしまっているはずである。実は，データ蓄積，共有をしない場合は，「実験1）上島豊，他

前にグラフが描きやすいように実験パラメータを固定しケムインフォマティックスにおけるデータ収集の最適化と解析手法，ているか」，少し前の実験であれば自身の記憶を活用す

技術情報協会，（2023），p39-74

ることで「どの実験パラメータが固定されているのか」が分かるので，比較的楽にデータ分析ができるだけなのである。データ蓄積，共有を始めると自身の記憶を使わずにデータ分析をすることが強いられ，その分析の大きな変化を研究者が認識できておらず，当惑してしまうのである。データ蓄積，共有をする前に，自身の記憶を活用せず，実データをしっかり確認しながらデータ分析をする習慣をつけていくことが重要なのである。

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参考文献

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