2017年11月18日

産業界の皆様へ

昨日のDISCOVERY SUMMIT JAPANでは多くの方々とお会いできて楽しかったです.運営に関与するものとして参加してくださった皆様にお礼をいたします.あれだけの規模のイベントをJMP Japanのマーケット部門の女性三人が中心となって成功させたのです.リーダーのかたはデフォルトが笑顔という素敵な方ですが,昨日は笑顔が消えていましたが,懇親会の場でお見かけしたときは笑顔が戻っていたので安心しました.
私も発表させていただきましたがこのブログでもお話ししたように代打での登壇だったので本来50分枠のテーマを25分枠に押しこんでしまい,質問もお受けできずもうしわけございませんでした.デモもじっくりやりたかったのですがやはり時間切れで忙しかったですね.「階層型クラスター分析」の操作について懇親会の場でご質問いただいたので,後日このブログで説明しますとお答えしたのですが,見てくださってますか?来週までお待ちください.
昨日参加できなかった方もいらっしゃると思いますので,私の発表で特に産業界の技術者にお伝えしたかったメッセージを以下に再掲します.冒頭では医薬系分野とその他の産業分野との比較をして来年はもっと後者からエントリーを増やしたいという前置きをしています.書き起こしではなく覚えている限りなので微妙に違っているかもしれませんが,その点はお許しください.
ここから
このような発表で構いませんので,来年は皆様からもエントリーをお待ちしています.もちろん,社外発表することが我々の目的ではありませんが,アイデアがあれば発表することで手法のアラが見えてくるということは実感しています.自分のアイデアに磨きをかける機会はとても貴重です.更に重要なこととして,まずはJMPを用いた実験計画にトライしてみてください.日本の産業界に実験計画をはじめとした統計的手法がもっと普及して欲しいと願っています.
こんなことを言うのも,私たちの製品はお互いに依存し合っているからなのです.半導体メーカーの作ったパワーデバイスはインバーターに使われ,それはモーターに使われ,電気自動車に使われる,それが交通システムという更に上位の製品を形成する.その一つ一つのドメインにいて,我々はときに協し力ときにしのぎを削りつつ最適化していく必要があります.とはいえ,これは部分最適化です.明らかなことはそれぞれの製品をよりよく作っていくには全体最適化を目指さなければならないということです.そのためには一つの大きな実験計画が必要です.ところが,半導体の製造工程も1,000を超え,自動車の部品も3万点以上と聞きます.一つの大きな実験計画を組むことは現実には不可能です.
この状況の中で我々に必要なのは,単なる局所的な解ではなく,個々の製品のシステムを理解することです.解から理解へ.単なる解を得るだけならば近い将来AIがやってくれるようになるでしょう,我々に残された仕事はシステム,製品を理解すること,そのためにはJMPを使ったデータ結果の探索がますます重要になっていくはずです.
ここまで
メッセージを入れた発表でしたが,アイデアとしても役に立つものと思っています.言及はしませんでしたが,あの最適化はMCDAアドインで実施可能です.詳細が知りたい方は後日開催予定の「統計的問題解決フォローアップセミナー」にいらして下さい.ただ,開催日時は全く未定なので,お急ぎの方は直接お問い合わせください.
それではまた.
タグ:JMP
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2017年11月12日

いよいよ来週はDISCOVERY SUMMIT JAPAN 2017

いよいよ来週はDISCOVERY SUMMIT JAPAN(DSJ)2017が開催されます.このところ週末になると天気が崩れるので当日の天気が気になりますが,このところ天気運には恵まれているので大丈夫ではないかと期待しています.何しろ先月の出版記念セミナーでは,前日まで東京では127年ぶり15日連続で10月に雨が降ったそうですが,当日の26日は良い天気に恵まれました.
DSJでは私もポスターと口頭発表させていただくことになっていまして,先日発表資料を提出したところです.今回の発表は産業分野の皆様の手本となればとも思い,SAS社指定のテンプレートを使いました.本年のテーマカラーは緑のようですね.実は普段はこのようなテンプレートはできるだけ使わないようにしています.チャートジャンクならぬPPTジャンクとでもいいましょうか.必要ない情報は見るのに邪魔なだけでなく余白の美しさを台無しにするものです.某社のプレゼンでは毎ページに目立つ色とデザインで精神的なスローガンが入っていて,見ているだけで疲れてしまいました.
DSJ 2017のテンプレートには下部中央にコピーライト表示が入っていて,デフォルトではこのようになっています.
Copyright コピーライトマーク 2017 SAS Institute Inc. All rights reserved.
このコピーライト表示は各自で資料作成者の名前や(業務上の著作物は会社に帰属することになっている場合は)会社名などに差し替えます.学会の投稿論文のように印刷やWEB送信を前提とするものは基本的に著作権は学会に譲渡することが多いのですが,プレゼン資料の著作権までは譲渡しません.資料の著作権をSAS社に譲渡するとそれを社内で使うには著作権利用許諾が必要になってしまいます.
ところでこのテンプレートのコーピーライト表示にはおかしいところがありますが,お分かりでしょうか.まず第一に,コピーライトマークはCopyrightの省略記号なので,両者を同時に表紙する必要はありません.ダブっているとおかしいので コピーライトマークまたはCopyright だけを残すべきです.さらに.All rights reservedはブエノスアイレス条約に調印していない日本では意味(効力)がありませんから省くべきです.おそらくUS本社指定のテンプレートだからでしょうが,米国でも既に実質的な意味合いはありませんので,最近では表示しません.
前にもお話ししたかもしれませんが,私は今年もSteering Committeeを拝命しているので,今年は「統計的問題解決入門」の紹介のポスターを景気付けに展示させていただくだけにして,自ら発表する予定はありませんでした.ところが,海外からエントリーで都合がつかなくなったという方が出て急遽その穴埋めに抜擢されたのです.
常々,産業分野のJMPユーザーをもっと活発にしたいと考えていたので,この機会に来年のSUMMITへの発表をお誘いするようなお話をすることにしました.今年の米国でのSUMMITは先月St. Louisで開催されました.講演者数を比較すると米国が総勢72名(内4名は基調講演)に対し日本は26名(基調講演は2名)です.そもそも4日間に渡って開催されるという日本とは規模が違うイベントなので,講演者数が少ないのは当たり前ですが,講演内容を見ると日本では圧倒的に医薬関連の発表が多いのが特徴です.発表数は米国のおよそ2倍あるので,発表総数では三分の一近いことを考えると如何にアンバランスであることがわかります.当然それだけ産業分野からの発表は日本では少ないということです.また,開発拠点のある米国ではSAS社からの発表も多く,今年もあのDSDの考案者(の一人)のBradley Jonesさんも自ら発表されたようです.
その他,米国の発表には色々とバラエティに富んでいるのも特徴的です.個人的に注目しているのは3人のUS Armyからの発表です.Army Sniper Munition Optimization: A Comprehensive Dispersion Response Analysis Using a Custom Split-Plot Design, Loglinear Variance and Graphical Analyses
というChristopher DrakeさんとDouglas Rayさんの発表ですが,要旨によれば,JMPを使って高性能ライフルのスナイパー弾の命中精度を改善するという事例です.FPSゲームをやっている人ならばammoといえばお分かりこういうやつです.カスタム計画を使った予測モデルによるパラメータ最適化設計の事例で,得られた最適解をグラフビルダーなどで可視化してじっくりと考察されているようで,ぜひ詳しい内容が知りたく,SAS社に発表内容を問い合わせてみます.
日本の発表にも興味深いものがありますので楽しみにしています.当日お会いできる方はポスターにお立ち寄りいただいて,ぜひ声をかけてください.参加できない方も後日になりますがこの場で報告しますのでお待ちいただければと思います.
それではまた.
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2017年11月11日

MCDAアドインの修正について

MCDAアドインに修正が入りました.修正といっても,言われなければ気づかないような些細な修正で,本書の内容にも変更はありません.修正されたのは次の二つです.
1.メッシュデータの生成で作成されるテーブル名が「最適化」となっていたのが「グリッド」に修正されています.
2.最適化の結果が「プロファイル」と連動するようになりました.
前者は単純な間違いの訂正ですが,後者の改良によって最適化解を視覚化する際に便利になりました.出版記念セミナーに参加していただいた方は覚えていらっしゃると思いますが,私のデモでは最適化後にその都度「プロファイル」を起動していました.それがトリガーとなって最適解の値が「曲面プロット」等に送られるのです.プロファイルのウィンドウは大きいのでグラフ描画の度にいちいちそれを閉じなければならないのが面倒でしたし,そもそもその都度「プロファイル」を起動するのはスマートではありませんでした.今回の修正で「最適化」すれば直ちにそれがグラフ描画に反映されることになります.
今回の修正は本文中で言及していませんので,既にMCDAアドインをダウンロードされている方でも本書を読み進める上では問題ありません.最新版をダウンロードするには(お手数おかけして恐縮ですが)もう一度フォームに入力していただく必要がありますので,今回のようなマイナーな修正では,その必要はあまりないかもしれません.もちろん,これからアドインをダウンロードされる方は修正版になります.今後も修正や改良を入れていく可能性がありますので,このブログを時々のぞいてみてください.この類の情報は「ファイル・ダウンロード」のカテゴリーに投稿していきます.
週末にブログ更新をしているのですが,本日のお知らせと被ってしまいますので今週の投稿は明日アップします.それでは.
タグ:JMP

2017年11月04日

JMPとIoT

最初にセミナーでお配りしたPDFの印刷物について補足します.プレゼンソフトのkeynoteから40枚のうちの8枚を抜粋したごく簡単なものですが,なんとかA4一枚に納めたかったので文字サイズや色を修正してオリジナル版を作成しました.一枚の資料にしたかったのは紙をめくる音が好きでないということもありますが,アニメーションを多用しているので,PDFにするとわけが分からなくなってしまうページや写真などの著作物を引用したページを間引くと配布できるようなページがあまり残らないという事情がありました.比較的重要なページを選んで作り直しましたが,特に後半の第二部はあれだけでは説明不足かもしれません.実際の問題解決では綺麗ごとでは済まされないという状況があり,そのためには統計学の枠組みを超えることも必要です.このことだけは是非とも皆様に知って頂きたかったので近いうちにこのブログでもう一度お話しさせてください.
一つ重要なことを思い出しました.配布資料には間違いが入れてありますとお話ししたきり,時間配分の都合で第二部の後半を急いだために正解をお伝えするのを忘れてしまいました.間違いを入れたのは掟破りの問題解決のページです.破る掟は,Principle,Standard,Protocol,Rule,Regulationの五つですが,そのうちのStandardは配布資料に書いてある「現実の再定義」ではなくて,Principleと同じく「理想状態の再定義」が正解です.Standardは「基準」ですから,理想状態を定義する数値です.基準を変えることで問題を解決するという荒技がここで意味していることです.
ちなみにこのStandardは基準と訳していますが,MCDAにおける多基準の基準はCriteriaとなります.本書では「基準」という漢字を採用しましたが,Standardの基準と区別して多規準としたほうがよかったかもしれません.この両者の違いを知るには,この文献が参考になります.
以上のことはセミナーに参加されなかった方々には何を言っているのかわからないと思いますが,上述したようにいずれこのブログで紹介しますので,そのときまでお待いただければありがたいです.
さて,前置きが長くなりましたが,先日IoT関連のコンファレンスに参加してきましたのでJMPに絡めて考えてみます.統計的問題解決ではIoTデータを直接扱うことはあまりないかもしれませんが,分析結果としてデータから因果関係が抽出するという点では,本書でも解説した量産データ分析と変わりはありません.もちろん,IoTデータはビッグデータなので,JMPで分析するには少々敷居が高いかもしれませんが,JMPでもかなりのことができます.IoTデータが入手できるならばやってみるべきです.
やるならば,CPUは64bitであることと搭載メモリを可能な限り増やすことが必須となります.32bit版のJMPでは扱えるメモリは最大2GBまでなので,データのファイルサイズとして500MBを一つの目安とし,それ以上のデータを扱う場合は64bit版のJMPまたはJMP Proを使って2GB以上をアサインすることを推奨されています.意外と知られていないのが,WINDOWSの場合,シングルユーザーライセンスのJMPは32bit版であるということで,64bit版を使うには年間ライセンスが必要ということです.
一方,Macでは64bitマシン(Core 2 Duo以降)では確かJMP12からはシングルユーザーライセンスでも64bit版JMPのはずです.今年のWWDC(世界開発者会議)でAppleは今後はApp Storeでは32bitアプリケーションのサポートを終了(最新のOSであるHigh Sierraが最後)していく方針を発表し,JMPのようなStore以外で購入するソフトについても64bit化することを推奨していますが,JMPはいち早くこの要求に応えたようです.個人でビッグデータを扱うならばMac版JMPを使うのが良いということになります.
そもそも対話的な操作を特徴とするJMPにとって,ビッグデータ分析は分析者が介在しにくいという意味で相性は良くないように思います.例えば,普段何気なく実行している「多変量の相関」なども変数の数が増えると指数関数的に負荷が増大し,出力結果の認性も著しく低下します.個々のデータをクリックして,様々な処理を実施することができるJMPのインターフェイスの宿命とも言えます.
とはいえ,一昨年のDSJ2016ではJohn Sallさんが基調講演でJMPでビッグデータを分析して見せてくれました.SAS社としてもSASとJMPとの棲み分けがあるようで,ビッグデータはSASのテリトリーというのが暗黙の了解事項のようで(私の推測です),JMP事業部も積極的にビッグデータ分析をアピールしてはいませんが,JMP10あたりからビッグデータを意識した機能が加わってきています.上述した64bitにより扱えるデータサイズがほぼ無制限になったことや,JMP13には新機能の一つに「仮想結合」が加わりました.JMPのデータはメモリ内に展開されますが,リンクを張るような機能だと思うのですが,これによって大きなテーブルの結合でメモリ不足を回避することができます.その他,サンプルサイズの大きいデータを扱う際に知っておいて便利なのは「工程のスクリーニング」です.この機能は説明変数が多いときに使います.挙動が似ている変数同士をクラスタリングしてくれます.同じようなことは「多変量の相関>」でもできますが,この機能を使えばクラスタリングした結果を「モデルのあてはめ」に持っていけるので分析フローを重要視するならば,大変重宝します.その他,「テキストエクスプローラ」などもビッグデータを意識した機能ですね.JMP13では残念ながら英語にしか対応していませんが,JMP14では部分的に日本語対応するとも聞いていますので,それまではMeCab(日本語形態素解析システム)などを使えばいろいろ面白いことができるように思ってはいるのですが,なかなか時間が取れないでいます.どなたか試してみませんか?
それではまた.
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2017年10月28日

Mac版の小技など

無事に出版記念セミナーを終えました.参加して頂いた皆様,どうもありがとうございました.興味はあったけれど,今回参加できなかったという方もいらっしゃるかもしれませんので,機会をみてこのブログで今回のセミナー内容を掲載しようと考えています.セミナー後の歓談でもいろいろ議論させていただき大変勉強になりました.拙著にサインを求められるとは思ってもいなかったので,こんなことならば練習しとけばよかったです.SUMMITで書籍販売するかはまだ決まっていませんが,もし同じような機会あるならば少し練習しておきます.
基本的にJMPユーザーの集いとはいえ,統計の知識もJMPのキャリアも様々な皆様がおいでになるとSAS社のご担当から伺っていましたので,セミナーはやさしい内容にしたつもりですが,いかがでしたでしょうか.JMPエキスパートの方には物足りなかったかもしれませんが,最後にお見せしたMCDAアドインのデモはタグチメソッドを知らない方には理解しにくかったかもしれません.そういう方々のためにセミナーでご案内しましたように,本書の内容を理解したい初心者のためのフォローアップゼミを企画しています.ゼミ形式でやるので,申し訳ありませんが人数は5名程度が限度です.このため,今回のセミナーのように一般告知はしないかもしれませんので,興味ある方は直接お問い合わせください.日時は全く定かではないのですが,SAS社からは場所の提供について快諾いただいています.可能であれば,おそらくプレスルームと思われる,受付右を左折した突き当りの部屋をお借りするつもりです.六本木のオフィスに行ったことがある方ならばご存知のあの壁がガラス張りになっている部屋です.
さて,本日はこれだけですと情報が少ないので,今回のセミナーで初めて知ったJMPネタを披露します.といってもMac版限定なのでWINDOWS版しか使わない方には申し訳ないのですが,JMPの言語表示に関することです.WINDOWS版とMac版との違いは色々ありますが言語変更のやり方はそのうちの一つです.WINDOWS版では「環境設定」から「WINDOWSのみ」にある表示言語で言語を自由に切り替えられますが,Mac版JMPの環境設定にはこの項目はありません.OS Xで使用する言語が日本語であればJMPの表示言語も日本語に,私のように英語環境で使っているとJMPも英語で表示されます.個人的にはJMPの英語メニューの方がわかりやすく,仕事では日本語が第一言語でない方(当然英語版JMPを使っている)の指導をすることもあるので,WINDOWSでは日本語JMP,Macでは英語JMPという使い分けをしています.
私が英語表示の方が絵借りやすいと思う一例をあげましょう.例えば「1変量の分布」は英語版ではシンプルに「distribution」です.もちろん,いくつもの変数についてヒストグラムを並べて表示できるわけなので,1変量という限定をなぜ日本語メニューに入れているのでしょうか,更に,「2変量の関係」は英語版では「Fit Y by X」と直接的です.日本語版メニューは直訳にもなっていませんが,その機能からは明らかに英語版の表記に方が的確ですね.「2変量の関係」ですと,「Fit X by Y」もありになってしまいます.データ分析では何をXにして何をYにするのかを常に意識する必要ありますから.
というわけで,私が個人的に使う分にはこのような(Macでは英語JMP,WINDOWSでは日本語JMP)使い分けをしていたのですが,今回のように人前でデモをする場合はMacを使わざるを得ませんので,Mac上で日本語JMPを使いたいところです.OSの言語を英語に切り替えればいいのですが,プレゼンに使うkeynoteというソフトは英語でしか使っていないので,やや不安があります.その場で資料を作成するわけではないので,まず問題はないはずですが,できれば慣れた環境のままにしておきたいと思いました.
この状況でSAS社の技術の方に教えていただいたのは,Macの環境設定で,言語リストで日本語を一番上に持っていってJMPを再起動するという方法です.この状態でOSの再起動または一度ログオフするとOSの言語は日本語に切り替わるのですが,そうせずに,ここでJMPを再起動します.そうするとOSは英語のまま日本語JMPが走るのです.どうやらJMPは起動時にOS Xの言語環境でリストの先頭にある言語を見ているだけのようです.JMP起動後は先ほど先頭に持って来た日本語を英語に戻しておきます.JMPを再起動すると英語表示に戻ってしまいますが,今回の目的には十分です.数少ないMac版JMPのデメリットがこの小技で解消できると考えて皆様にもお知らせします.多くのMac版JMPユーザーの皆さんには「おお」と言ってもらえるのですが,わかる人にしかわからない話ですいません.

それではまた.
タグ:JMP