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統計解析ソフトウェア JMP Pro

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最終更新日:2026年04月20日

SAS Institute Japan株式会社 JMPジャパン事業部
SAS Institute Japan株式会社 JMPジャパン事業部
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高度な分析を行うための洗練された手法

JMP Proは、JMPにさらに高度な分析機能を追加したソフトウェアです。SASが提供する統計解析ソフトウェアJMP Proは、科学者やエンジニアを対象に設計されており、視覚的なデータアクセス、データの加工、対話的な操作方法、豊富な分析機能、拡張性といった、JMPでおなじみの優れた機能に加え、多数の高度な手法を備えています。 さらに、JMP Proでは、多数の高度なツールを提供しています。多数の異なる手法を使用した検証機能を備えた予測モデリング、最新のモデリング手法、モデルの比較と平均化、高度な多変量分析、信頼性ブロック図、被覆配列、混合モデル、アップリフトモデル、高度な計算機を駆使した統計手法など。 JMP Proなら、高度でさまざまな分析が可能になるので、統計的発見を阻む障壁を取り除き、データに潜む手掛かりを見つけだす手助けをしてくれます。それにより、より迅速に問題の突破口を開き、先を見越して、将来を制御できるようになります。

    生産管理システム工程管理システムビジネスインテリジェンス・データ分析
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統計解析ソフトウェア JMP Pro

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  • 関連リンク - https://www.jmp.com/ja_jp/home.html

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基本情報

JMP Proの主な特徴 ■ 予測モデリングと交差検証:モデルを効果的に構築、検証 ■ モデルの比較 :直面する問題に最適なモデルを決定 ■ 計算式デポとスコアコード :計算式デポでモデルを整理し、モデルのスコアコードを保存 ■ SASへの接続 :SASシステムにアクセスし、データを統合 ■ 最新のモデリング :難解なデータでも優れたモデルを構築 ■ 信頼性ブロック図:システムの脆弱箇所を修正し、未来の障害を回避 ■ 修理可能システムのシミュレーション:ダウンタイム、修理回数や費用を知るために、修理イベントをシミュレーション ■ 被覆配列:不具合発見率を最大化、コストと時間を最小化する実験を計画 ■ 混合モデル:複数の対象物が測定される、または変数グループが相関関係にある場合、時間と空間に関連するデータを分析 ■ アップリフトモデル:あるアクションに反応する可能性が高い顧客層を予測、的を絞ったマーケティング ■ 高度な計算機を駆使した手法:正確検定、ノンパラメトリック正確検定、ブートストラップ法 ■ 結果の共有:動画や3次元グラフ、対話的なレポートで結果を共有

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用途/実績例

JMP Pro 適用分野(一例) ■ 顧客関係管理 (CRM) ・サービスの解約防止 ・クロスセル &アップセルの提案 ・顧客のセグメンテーション ■ 製造業 ・製造プロセスの改善 ・製品の信頼性/品質の改善 ■ 製薬業 ・リード化合物のスクリーニング ・製薬プロセスの品質改善 ■ 銀行、保険 ・信用リスク管理 ・不正の防止 ■ 医療 ・治療効果の予測 ・病気診断

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JMP Pro

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統計解析ソフトウェアJMP Proによる スペクトルデータを用いた食品識別のための分類モデル構築例

統計解析ソフトウェアJMP Proによる スペクトルデータを用いた食品識別のための分類モデル構築例

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Bayes(ベイズ)最適化は「実験回数が少ない」だけでない ~実験計画法との比較で分かる強みとは~

Bayes(ベイズ)最適化は「実験回数が少ない」だけでない ~実験計画法との比較で分かる強みとは~

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統計解析ソフトウェアJMP Proによる傾向スコアマッチング ~「因果処置効果」プラットフォームで実践する方法 ~

統計解析ソフトウェアJMP Proによる傾向スコアマッチング ~「因果処置効果」プラットフォームで実践する方法 ~

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統計解析ソフトウェアJMP ProによるLasso回帰の有効性をシミュレーションで確認 ~多重共線性のあるデータに対して~

統計解析ソフトウェアJMP ProによるLasso回帰の有効性をシミュレーションで確認 ~多重共線性のあるデータに対して~

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共変量を変化させたときの薬物動態モデルの考察_統計解析ソフトウェアJMP実用例

共変量を変化させたときの薬物動態モデルの考察_統計解析ソフトウェアJMP実用例

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この製品に関するニュース(1)

ベイズ最適化

製造業における 統計解析ソフトウェアJMPの実験計画機能の活用

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JMPは統計分析・グラフ作成だけではなく、実験計画の機能も充実したソフトウェアです。 実験計画を活用することで、時間やコストを抑えた効率的なデータ収集が可能になります。 本セミナーでは、実験計画の機能から標本サイズエクスプローラとベイズ最適化に焦点を当て、製造業での活用例をデモンストレーション形式でご紹介します。 【概要】 前半:製造業におけるt検定の活用と必要データ数のシミュレーション 製造業において様々な用途で活用されているt検定の概要と活用例を解説、JMPでの分析例をご紹介します。 また、標本サイズエクスプローラを使って、t検定に必要なデータ数と検出力の関係をシミュレーションする方法もご紹介します。 後半:JMP Pro ベイズ最適化の活用法 ~シミュレーション実験データへの適用~ ベイズ最適化プラットフォームは、本来、測定誤差を含む実験データを対象として設計されてる一方で、CAEなど誤差を含まないシミュレーション実験データに適用したいというニーズも多くあります。本セミナーでは、ベイズ最適化をシミュレーション実験データで活用するためのアプローチ方法を紹介します。

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JMPの歴史は、SASの創始者でひとりである John Sallが統計分析機能とグラフィカルな可視化機能を組み合わせて、データをアニメーション化し、可視化しようと思い立った1989年に遡ります。35年以上にわたり、John SallはJMPの研究開発を主導し、JMPの各バージョンを、より視覚的に、よりインタラクティブに、より実用的にして、ユーザーがデータを理解することを支援してきました。情熱のプロジェクトとして始まったこの取り組みは、飛躍的な発展を遂げました。現在では、科学者やエンジニア向けに設計された統計ソフトウェア製品群に成長し、世界中のほぼすべての業界で使用されています。

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