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統計解析ソフトウェア JMP

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JMP

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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データ分析の「時間」を、「価値」を生み出す時間へ

JMPは、世界中の研究者や技術者に利用されている統計解析ソフトウェアです。現場で得られるデータや知見を、意思決定につながる結果へと効率的に結びつけることを目的に設計されています。高度な実験計画法(DOE)を始め、品質管理、多変量解析など、幅広い統計解析をマウス操作のみで実行できることが特長です。Excelなどで管理されているデータも、解析に適した形へスムーズに整形でき、複雑なプログラミングを必須とせずに、スピーディーな分析を支援します。 JMPでは、グラフ・統計結果・データが相互に連動して表示されるため、試行錯誤しながら理解を深めることができます。経験豊富な技術者が持つ仮説や気づきを、統計的な視点で検証・可視化し、チーム内で共有しやすい形に整理することが可能です。こうしたビジュアルを通じて、関係者間の認識を揃えた議論や、根拠ある報告・説明を支援します。 JMPの活用は、分析やデータ準備にかかる負担の軽減だけでなく、工程改善や開発速度向上といった取り組みにも貢献します。熟練の技術者の知見と統計解析を結びつけ、現場の判断に確信をもたらす――それがJMPの目指す価値です。

    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
JMP

統計解析ソフトウェア JMP

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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

■一貫した解析フローによる業務効率化 データの読み込みから前処理、統計解析、可視化、レポート作成までを一貫して支援。分析作業の効率化と標準化を通じて、データ分析業務の負担軽減をサポート。 ■思考を止めない直感操作や予測 分析結果とグラフが動的にリンクしており、グラフ上の外れ値をクリックするだけで該当する元データを瞬時に特定。製造データを分析し、ベテラン技術者の知見と、JMPの統計解析結果を組み合わせることで、歩留まり改善策のサポート。 ■実験計画法 (DOE) による最適化 素材、温度、圧力等、多数の条件検討を、効率的に行うための実験計画を作成。一因子ずつの検討では見逃しがちな「交互作用」も、考慮可能。また、「条件を変えた際の特性の変化」等の予測や、目標とする特性を満たす条件領域を可視化する「デザインスペース(設計空間)」の検討も可能。 ■充実した技術サポートと学習コンテンツ 日本語のオンラインマニュアルやヘルプ機能に加え、日本のスタッフによるテクニカルサポート体制を提供。初心者向けには、毎月オンライン体験セミナーを開催。実務に即した無料のセミナーや動画、学習コンテンツも提供。

価格情報

※要お問い合わせ JMPは1年ごとに更新するサブスクリプションライセンスです。 公式オンラインストアである、JMPストアからクレジットカード、銀行振込でご購入頂けます。 ユーザー数分のライセンスの購入が必要です。 JMPの購入サイト:https://www.jmp.com/ja/software/buy-jmp

価格帯

10万円 ~ 50万円

納期

2・3日

※お問い合わせください。

用途/実績例

■研究開発・新製品開発  材料配合の検討や、製品特性に影響を与える因子の探索などに活用できます。実験計画法(DOE)や解析結果の可視化を通じて、開発期間やコスト削減を支援します。 ■品質管理・工程改善  管理図や工程能力指数の算出、外れ値の確認などを通じて、品質ばらつきの傾向や変動要因を把握。品質トラブルが発生しやすい条件や傾向をデータから検討し、歩留まり改善や品質安定化に向けた取組みに活用可能。 ■設備・工程の最適化  製造現場に蓄積されたデータをもとに、品質やコストと関連する要因を整理・可視化。稼働条件と結果の関係性を統計的に捉え、安定稼働や運転条件見直しの検討を支援。 ■定期報告・チーム間での情報共有  解析結果をグラフや表として分かりやすく纏め、社内レポートや資料として共有。客観的なデータに基づく説明により、上司への報告や部門を越えた技術的な議論の円滑化を支援。 ■ユーザー事例: 化学、機械、自動車、医薬品、半導体等、製造業界での成功事例を公開中。  https://www.jmp.com/ja/customer-stories/customer-listing/all  

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統計解析ソフトウェアJMPを使って、データの欠測値を効率よく調べる3つの手順

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統計解析ソフトウェアJMP を使って工程の異常を探索する「モデルに基づく多変量管理図」の活用

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この製品に関するニュース(5)

非線形回帰

統計解析ソフトウェアJMP 非線形回帰の基礎とJMPでの実践 ~業務に活かすためのポイント解説~

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非線形回帰の基本的な考え方と、JMPを用いた実践的な解析手法について解説するWebセミナーです。 製薬業界における豊富な業務経験と統計解析の知見をお持ちの、タクミインフォメーションテクノロジーにて生物統計業務を担当している福島様を講師としてお迎えします。 参加対象 ・非線形回帰をこれから学びたい方、基礎から理解したい方 ・製薬・製造分野などのデータ解析に携わっており、非線形モデルの活用に関心のある方 ・JMPを用いたデータ解析に関心があり、実務で活用したい方 プログラム ・第一部:データ可視化と非線形回帰入門      医薬業界の非臨床試験を題材として、非線形回帰の基本を概説。 ・第二部:JMPの非線形回帰の特長と品質管理での活用例      JMPにおける非線形回帰の機能とその特長を中心に解説。 ▼詳細&お申込み https://www.jmp.com/ja/events/live-webinars/non-series/2026/06-25-nlr

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ディシジョンツリー(決定木)

Getting Started: 統計解析ソフトウェア JMP体験セミナー (6/10)

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製造業の研究・技術開発者、製造・品質管理者等、技術者の方へ。 Excelの限界を感じたら、まずこのセミナーへ。 「データ分析が必要と分かっているが、使えるツールが無い」「コードは書けないが、統計を活用したい」という製造業の技術者全般に向けた、JMPの無料セミナーです。 インストラクターのデモを視聴しながら、手元のJMPを操作して頂くオンライン形式で、初めての方でも安心して参加頂けます。 ▼詳細&お申込み https://www.jmp.com/ja/events/live-webinars/hands-on-workshops/2026/06-10-getting-started JMPをお持ちでない方は、30日間の無料トライアル版で参加可能です。 トライアル:https://www.jmp.com/ja/download-jmp-free-trial セミナー内容 ・データの可視化 ・データ間の関連性の探索 ・平均値の比較、回帰分析 ・さまざまなグラフによるデータ探索(グラフビルダー、バブルプロット) ・予測モデルの作成と比較(ステップワイズ回帰、決定木)

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統計解析ソフトウェア JMP: エンジニアのための「トライ&エラー」で学ぶデータ分析 ~要因探索と予測モデル構築の実践~

  • セミナー・イベント

主に製造業を中心としたエンジニアの方を対象に、データ活用をテーマとし、要因探索と予測モデル構築の実践的な進め方について解説します。 1. モデルの前にやるべきこと:データ整備の重要ポイントとJMPを使ったトライ&エラー 分析前に必要となる前処理や特徴量の作成について紹介します。 ・データの中身を把握する(可視化・要約統計) ・欠測値や外れ値への対処 ・モデル精度を高めるための変数作成(特徴量エンジニアリング) ・分析用データ作成を効率的に進めるための機能(Tips) 2. ブラックボックスにしない要因探索・予測モデル構築の進め方 前半で整えたデータをもとに、要因探索と予測モデル構築のプロセスを解説します。 ・相関分析、回帰モデル、決定木による要因の可視化 ・学習データ・検証データによるモデル評価 ・複数の機械学習モデル(例:ニューラルネット・ランダムフォレスト等)の比較と選定 ・重要要因や予測結果の直感的な把握 ▼詳細&お申込み https://www.jmp.com/ja/events/seminars/non-series/2026/06-19-factor

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製薬企業向け QbDを加速する実験計画法(DOE)と多変量解析 ~事例で学ぶ処方設計・プロセス開発・分析法開発~

  • セミナー・イベント

主に製薬企業の方々向けに、『統計解析ソフトウェア JMP』を利用した、QbDの実践を加速する実験計画法(DOE)と多変量解析を学ぶ対面セミナーを開催します。 星薬科大学 大貫 義則 教授を講師にお迎えし、製剤設計におけるDOEと多変量解析について、研究事例を交えながら科学的かつ合理的なアプローチを解説頂きます。 また後半では、JMPを用いたDOEの活用例として、分析法開発の流れや最適条件探索をデモンストレーションを交えてご紹介します。 このセミナーでわかること; ・QbD(Quality by Design)に基づく医薬品の品質管理の考え方と全体像 ・多変量解析を活用した、重要品質特性の同時最適化の考え方 ・JMPを用いた、実験計画の立案から最適条件探索、デザインスペース構築までの具体的な流れ ・処方設計/プロセス開発/分析法開発における具体的な適用事例 ▼詳細&お申込み https://www.jmp.com/ja/events/seminars/non-series/2026/06-12-qbd

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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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