第30回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム©2021 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers第30回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム

製品紹介

JUSE-StatWorks/V5による統計的問題解決支援（株）日本科学技術研修所
統計ソリューション事業部
データサイエンス部
犬伏 秀生©2021 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers第30回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム

説明項目
1. JUSE-StatWorks/V5とは StatWorks/V5とは StatWorks/V5の製品構成
 StatWorks/V5の搭載手法
 StatWorks/V5 解析手法と製品との対応
 分析目的と手法群との対応

2. JUSE-StatWorks/V5による観察データの解析例
 分析目的とStatWorks/V5搭載手法との対応
 デモンストレーション

3. JUSE-StatWorks/V5 機械学習編R2のご紹介
 StatWorks/V5機械学習編R2とは
 主なバージョンアップ項目
 新規追加メニュー
 新規追加機能 JUSE-StatWorks/V5 機械学習編R2 搭載手法の利用場面
 デモンストレーション

4. まとめ©2021 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers第30回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム

JUSE-StatWorks/V5とは©2021 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers第30回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム

StatWorks/V5とは• 「統計解析業務パッケージ JUSE-StatWorks/V5」は，弊社が開発・販売を行っている統計解析ソフトウェアです．
• JUSE-StatWorks/V5は次の特徴を持ちます；
1. 日本のSQC教育に準拠


StatWorksは，(一財)日本科学技術連盟において，「品質管理セミナーベーシックコース」を始めとした各種SQC（Statistical Quality Control：統計的品質管理）セミナーの教材としてご使用いただいています．このため，StatWorksは，日本のSQC教育に沿った機能・用語になっており，日本の製造業でSQCに関わる方に特に使い易い統計解析ソフトウェアとなっています．

2. 製造業の多くの企業様が導入済


StatWorksは，製造業の様々な分野（自動車，鉄鋼，電機など）の多くの主要な企業様にご導入いただいています．

3. サポート・顧客要望への対応が充実


StatWorksは開発・販売を弊社で行っており，サポートや要望対応などの面もご評価いただいています．
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StatWorks/V5の製品構成
製品

総合編プレミアム

手法群

SEM因果分析編

品質工学編

因果分析

MT法

総合編

多変量解析

時系列解析

ﾊﾟﾗﾒｰﾀ設計

信頼性解析

品質管理手法編
実験計画法

回帰分析

QC七つ道具編

QC七つ道具新QC七つ道具

工程分析©2021 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers

機械学習編R2
機械学習

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StatWorks/V5の搭載手法©2021 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers第30回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム

StatWorks/V5 解析手法と製品との対応
弊社HP「機能一覧表」ページ

解析手法と製品との対応表
機能・手法一覧

https://www.i-juse.co.jp/statistics/product/func/sw-method.html©2021 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers第30回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム

分析目的と手法群との対応• データの特徴把握・可視化⇒基本解析・データ可視化（機械学習）・QC七つ道具• 工程の状態把握・工程管理⇒QC七つ道具・工程分析• 実験の計画・実験データの解析⇒実験計画法・パラメータ設計（品質工学）• 観察データの解析（分類・予測・情報要約など）⇒多変量解析・機械学習• 時系列データの解析（予測・要因分析）⇒時系列解析

• 信頼性データの解析⇒信頼性解析
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JUSE-StatWorks/V5による観察データの解析例©2021 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers第30回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム

分析目的とStatWorks/V5搭載手法との対応
データ種類

教師有無

観察データ 教師(目的(多変量デー 変数)ありタ)

予測

StatWorks/V5搭載手法

工程の制御

単回帰分析，重回帰分析・数量化
Ⅰ類，ﾛｼﾞｽﾃｨｯｸ回帰分析，判別分
析・数量化Ⅱ類，AID，CAID，リッジ回帰，lasso回帰，Elastic Net，正則化ﾛｼﾞｽﾃｨｯｸ回帰，k-近傍法，SVM，決定木・ﾗﾝﾀﾞﾑﾌｫﾚｽﾄ

異常検知

制御因子の管理幅算出
要因分析

教師(目的変数)なし

主な分析目的情報要約

同質な集団に分類

要因の絞り込み重回帰分析・数量化Ⅰ類，ﾛｼﾞｽﾃｨｯ
ｸ回帰分析，判別分析・数量化Ⅱ類，
lasso回帰，Elastic Net，正則化ﾛｼﾞｽ
ﾃｨｯｸ回帰，SVM(線形ｶｰﾈﾙ)，決定木・ﾗﾝﾀﾞﾑﾌｫﾚｽﾄ

因果関係のモデル化

構造方程式モデリング(SEM)

データの可視化

主成分分析，カーネル主成分分析，数量化Ⅲ類

特徴量(総合指標)作成

主成分分析，因子分析

層別因子の作成

階層的クラスター分析，k-means法，混合ガウス分布

ターゲットの特定変数間の関連の把握

ｸﾞﾗﾌｨｶﾙﾓﾃﾞﾘﾝｸﾞ(GM)，glasso

MT法，1クラスSVM©2021 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers
異常検知第30回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム

デモンストレーション• ここでは，StatWorks/V5に搭載された次の3つの解析手法について，デモンストレーションを行います．
① 量的な目的変数に対し，予測や要因分析を目的として使用できる機械学習手法「Elastic Net」
② 質的な目的変数に対し，予測を目的として使用できる機械学習手法「サポートベクターマシン(SVM)」③ 量的な変数間の因果関係のモデル化を目的として使用できる多変量解析手法「構造方程式モデリング(SEM)」©2021 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers第30回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム

解析手法「Elastic Net」の分析例
項目
分析の目的

本事例での内容
近年人気の83車種の燃費をスペックデータから予測する式を構築する

データサイズ 目的変数：燃費
説明変数：17変数（全長，全幅，全高，室内長，室内幅，室内高，ﾎｲｰﾙﾍﾞｰｽ，最低地上高，乗車，シート列数，ドア数，ｼﾘﾝﾀﾞｰ数，総排気量，燃料ﾀﾝｸ容量，最大トルク，ﾊﾟﾜｰｳｪｲﾄﾚｼｵ，最小回転半径）
サンプルサイズ：83
データの出典 Web上のカタログデータから弊社で作成©2021 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers第30回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム

解析手法「サポートベクターマシン(SVM)」の分析例
項目

本事例での内容

分析の目的

犯罪現場に落ちているガラス破片に対し，屈折率や成分からガラスの種類を特定する

データサイズ

目的変数：ガラス種類（2群：ビル/車の窓ﾌﾛｰﾄｶﾞﾗｽ，容器/食器/ﾍｯﾄﾞﾗﾝﾌﾟ）
説明変数：8変数（屈折率，Na，Al，Si，K，Ca，Ba，Fe）
サンプルサイズ：138

データの出典UCI Machine Learning Repository
Glass Identification Data Set
https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Glass+Identification※データは一部加工しています©2021 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers第30回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム

解析手法「構造方程式モデリング(SEM)」の分析例
項目

本事例での内容

分析の目的

成型品の強度向上のための要因分析

データサイズ

変数の数：9，サンプルサイズ：100

事例の出典『SEM因果分析入門』山口和範・廣野元久著，日科技連出版社，2011※データ・モデルは一部簡略化しています

No

工程

特性分類

変数名

1

結果系

出荷検査

品質特性

Ln(強度）

2

原因系

成型工程

中間特性

成型長

3

成型体密度

4

単重量
製造条件

5

金型温度

6

成型速度

7成型圧

89

混合工程

中間特性

水分率

製造条件

混合機温度

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解析手法「構造方程式モデリング(SEM)」の分析例• 変数間には下図の因果関係を仮定します．
E5

金型温度
D1

混合機温度

水分率

成型圧

E2

E3

成型速度

成型後状態

Ln(強度）

成型体密度

単重量

成型長

E7E6E8©2021 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers

E9第30回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム

JUSE-StatWorks/V5
機械学習編R2のご紹介©2021 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers第30回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム

StatWorks/V5機械学習編R2とは• 「JUSE-StatWorks/V5機械学習編R2」は2020年6月18日に発売を開始
した，「 JUSE-StatWorks/V5機械学習編」のバージョンアップ製品です．
2019年度

2020年度

2019/6/27 機械学習編
ネットワーク版発売
2019/4/25 機械学習編スタンドアロン版発売

2020/6/18 機械学習編R2
スタンドアロン版・ネットワーク版発売

標準価格(10%税込)製品名
JUSE-StatWorks/V5機械学習編R2

スタンドアロン版
1ライセンス

297,000 円※ 「JUSE-StatWorks/V5機械学習編（スタンドアロン版1ライセンス）」をお持ちのユーザー様は33,000円(10%税込)で「JUSE-StatWorks/V5機械学習編R2 （スタンドアロン版1ライセンス） 」に乗り換えることができます．
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主なバージョンアップ項目• StatWorks/V5機械学習編R2の主なバージョンアップ項目は次とな
ります；① 解析手法「正則化ロジスティック回帰」，「k-近傍法」の追加② 手法メニュー「データ分割」， 「モニタリング」，「時系列グラフ」 ，「予測判定グラフ」，「誤判別表」の追加③ 各機械学習手法に対し，分析パラメータの設定の保存・読込機
能を搭載④ 機械学習手法の各グラフに対し，プロパティ機能を搭載©2021 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers第30回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム

新規追加メニューデータ分割
データを“学習データ”と“テストデータ”に分割するフラグを出力できます．

モニタリング・時系列グラフ
手法群「基本解析」の「多変量連関図」や「折れ線グラフ」などと同等の出力ですが，指定条件を満たすグラフの抽出機能など，データサイズが大きい場合に有用な機能を搭載しています．

正則化ロジスティック回帰
質的な目的変数を予測するための解析手法です．各事象の発生確率を予測する回帰式を構築します．“正則化”により，変数の数に比べてサンプルサイズが小さい場合でも，比較的精度が良い予測式が得られます．

k-近傍法

質的な目的変数を予測するための解析手法です．近傍のk個の点の多数決で予測する手法であり，最もシンプルな分類手法の一つであるため，他の分類手法のベンチマークとしても使用できます．

予測判定グラフ・誤判別表
同一の解析手法の異なる設定で得られる予測結果や，複数の解析手法から得られる予測結果を比較検討することができます．
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新規追加機能分析パラメータの保存・読込機能ファイルに保存グラフのプロパティ変更機能

分析ﾊﾟﾗﾒｰﾀ（ハイパーパラメータの設定，クロスバリデーションの設定など）

マークや線などの色や形状などを変更できます
ファイルから読込み©2021 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers第30回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム
モニタリング

データ前処理
サンプル数が多くない

濃淡散布図
密度プロット
等高線図

サンプル数が多い

時系列グラフ

時系列データ

情報要約
層別変数間の関連の把握

ｶｰﾈﾙ主成分分析

glasso

混合ｶﾞｳｽ分布

ﾃﾞｰﾀｸﾘｰﾆﾝｸﾞ

学習ﾃﾞｰﾀ/ﾃｽﾄ
ﾃﾞｰﾀへの分割

データ分割

データ可視化

予測

異常検知

質的な目的
変数(分類)

量的な目的変数(回帰)リッジ回帰

Elastic Net

正則化ﾛｼﾞｽ
ﾃｨｯｸ回帰lasso回帰ﾗﾝﾀﾞﾑ・ﾌｫﾚｽﾄ

k-近傍法

予測式・ﾙｰﾙ
を得る

要因の検討

予測式・ﾙｰﾙを得る

リッジ回帰

lasso回帰決定木

lasso回帰Elastic Net

Elastic Net

ﾗﾝﾀﾞﾑ・ﾌｫﾚｽﾄ

正則化ﾛｼﾞｽ
ﾃｨｯｸ回帰決定木

欠測値処理，外れ値処理

SVM(線形ｶｰﾈﾙ)

目的変数有SVM

ﾗﾝﾀﾞﾑ・ﾌｫﾚｽﾄ

要因の検討

正則化ﾛｼﾞｽ
ﾃｨｯｸ回帰ﾗﾝﾀﾞﾑ・ﾌｫﾚｽﾄ©2021 The Institute of Japanese Union of Scientists & Engineers

目的変数無

個々のｻﾝﾌﾟﾙの異常検知

変数構造の異常検知

1クラスSVM

glasso(変数異常度)glasso(ｻﾝﾌﾟﾙ異常度)

JUSE-StatWorks/V5
機械学習編R2搭載手法の利用場面

第30回 JUSEパッケージ活用事例シンポジウム

デモンストレーション• ここでは，ガラス分類データを使用して，JUSE-StatWorks/V5機械学習編R2で新規に追加した機能のデモンストレーションを実行します．
• 本デモンストレーションでは，次の手順で分析を行います．
①データの分割解析手法「データ分割」により，データを学習データとテストデータに分割します②正則化ロジスティック回帰による解析

学習データを用いて解析手法「正則化ロジスティック回帰」によって予測モデルを構築します．そして，テストデータを予測します③k-近傍法による解析

学習データを用いて解析手法「k-近傍法」によって予測モデルを構築します．そして，テストデータを予測します④予測精度の比較解析手法「誤判別表」により，テストデータに対する正則化ロジスティック回帰とk-近傍法の予測精度を比較します．

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まとめ• 本発表では， JUSE-StatWorks/V5で機械学習を実行する時の分析手順をデモンストレーションでご紹介しました．
• また，2020年6月に発売された「JUSE-StatWorks/V5 機械学習編R2」の新機能についてもご紹介いたしました．
• 特に，JUSE-StatWorks/V5の機械学習手法は，機械学習の基本的な考え方を習得していただいた方であれば，比較的簡単にご使用いただけるものと考えております．
• 本発表が，皆様がJUSE-StatWorks/V5を更にご活用いただく一助となれば幸いです．

ご視聴いただき，誠にありがとうございました．
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