多変量データ解析ソフトウェア - 強力なデータ可視化を実現します

MVDAソフトウェアは、お客様のプロセスデータに関する見解を提供いたします。

プロセスの最適化、無駄の削減、コンプライアンスの維持

製薬業界をはじめとする多くの産業において、製品の研究開発、製造、使用に関わるプロセスは、未開拓の知見を秘めた膨大なデータ蓄積を生み出しています。このデータをどのように活用すれば、研究のスピードアップ、プロセスの改善、そして規制要件を常に満たす安定した信頼性の高い製品の創出が可能となるでしょうか？

その答えが多変量解析（MVDA）です。MVDA技術は、プロセス理解のサポートや導出、ひいては医薬品製品の品質・安全性・有効性の向上を目的とした、スケールやバッチ間比較の調査にますます活用されています。またMVDA技術は、分光法に基づくPATソリューションの成功的な導入においても重要な要素です。

現在データベースに保存されている過去のデータ、時系列データ、バッチプロセスデータなど、あらゆるデータにおいて、多変量データ解析の力を活用することで、より効果的でアクション可能な見識を得ることが可能となります。これにより、時間、コスト、リソースの大幅な節約につながります。

多変量解析は、お客様のデータを視覚的な情報に変換し、容易な解釈とアクション可能な見識を実現します。

多変量データ解析とは何でしょうか？

多変量解析（MVDA）は、複数のデータ源から生成されたデータや複数の変数を含むデータを解析するために用いられる統計的手法です。MVDAは、データを体系的に整理し、可視化し、異なるデータポイント間の関係性を理解するための統計的に適切な方法を提供します。この手法は、因果関係の理解、外れ値の発見、偏差の検出に役立ちます。さらに、MVDAは、異なるデータ源からの様々なデータポイントが互いにどのように影響し合っているかを理解する助けとなります。

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SIMCA^® 多変量解析ソフトウェアは、プロセスの最適化を支援します。

SIMCA^® 多変量データ解析ソフトウェアは、大量のデータから情報を得ようと努める科学者、技術者、研究者、製品開発者などにとって、基準となるデータ解析ツールです。

このデータ解析ソフトウェアツールは：

大規模なプロセスデータセットのバッチによる解釈と解析を容易に実現します
あらゆる種類のプロセス情報、主要な傾向、相関関係、パターンを、1つの便利なデータモデルにまとめて提供します
トラブルシューティングの迅速化を実現します
コストのかかるダウンタイムのリスクを低減します
CQA予測のための展開可能な多変量キャリブレーションモデルを作成します。

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SIMCA^®-Q 組み込み型多変量データ解析

多変量データ分析をソリューションに組み込み、解析をスピードアップすると同時にエラーのリスクを低減する方法をご確認ください。

SIMCA^®-Qのような多変量解析エンジンは、主成分分析（PCA）、部分最小二乗回帰（PLS/OPLS）、および教師あり分類OPLS_DAなど、多様な問題に対処するための様々なツールの力を提供します。

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多変量解析教育パック

EduPackは、データ分析を学ぶために必要なすべてを備えた学術機関向け教育パッケージです。実践的なスキルを身につけ、問題解決やデータ探索を行うことで、皆様はご自身のデータの達人となれます。

多変量解析（MVDA）を活用すれば、複雑なデータセットを可視化することで、パターンや傾向、データのグループを探索できます。体系的な部品の捕捉により、データを情報へと変換することが可能となります。

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多変量解析と単変量解析

歴史的に、多くの製薬メーカーは研究開発および製造プロセスの評価・管理において単変量アプローチを採用してきました。しかし、各パラメーターを個別に分析しても全体像を把握することはできません。

製薬製造プロセス、ひいてはあらゆる製造プロセスにおいて、パラメーター間の相互関係を理解することは極めて重要です。なぜなら、事象の発生要因は通常、複数の要因の組み合わせや変数間の相互作用によるものだからです。

このため、製薬業界では大規模データセットから情報を抽出する手法として、単変量解析ではなく多変量解析（MVDA）が最も広く用いられるようになりました。

多変量解析では、複数の変数を同時に分析し、様々なパラメーターがどのように相互作用し、互いに影響し合うかを理解することができます。

多変量解析をご利用いただく利点

多変量解析は、医薬品の研究開発および製造において、数多くの有益な特性を有しております：

多様な形式の大量データを分析し、相関関係を理解する
因果関係や関連要因と非関連要因を容易に可視化

結果の再現性と透明性に関する規制要件を満たします
モデルのバリデーションと解析の妥当性を確認し、予測可能性と再現性を実証
新たなデータが組み込まれるにつれて解析の進化を考慮に入れることを可能にします
モデル進化の情報管理とバリデーションを提供します

主成分解析（PCA）を用いたデータの可視化

複雑なデータセットを理解し可視化するために用いられる多変量データ解析技術は、主成分分析（PCA）と呼ばれる統計的手法に基づいています。

主成分分析は、多変量データをより小さな変数群（要約インジケーター）としてプレゼンテーションし、傾向、急変、クラスター、外れ値を観察するために用いられます。この概要により、観測値と変数間、および変数同士の間の関係性が明らかになる場合があります。

主成分解析は、最も普及している多変量統計手法の一つです。パターン認識や信号処理の分野で広く活用されており、因子解析という広範な分類に属する統計的手法です。

主成分分析（PCA）は、データポイント間の相関関係を特定し、代表的なグループや要約インジケーターとしてデータを可視化するのに役立ちます。

主成分解析（PCA）とは何でしょうか？

主成分分析（PCA）は、大規模なデータ表に含まれる情報内容を、より視覚化や解析が容易な「要約指標」の小さなセットによってまとめる統計的手法であり、これによって情報内容の要点を効率的に把握することができます。基礎となるデータとしては、例えば製造サンプルのプロパティ、化学物質や反応の測定値、連続プロセスのプロセス時間、バッチプロセスのバッチ、生物個体、実験計画法プロトコルの試験などが挙げられます。PCAは多変量解析（MVDA）技術の重要な要素です。

多変量解析はPATをサポートしております

プロセス最適化に加え、多変量解析（MVDA）は、過去のデータベースからデータを抽出することで、新規材料のプロパティを予測する支援にも活用できます。プロセス分析技術（PAT）はMVDAに依存しており、例えば添加剤のプロパティにおける変動のモニターなどに用いられます。最も進化した形態では、MVDAはPATにおける強力なツールとして活用され、化学計量学を最大限に活用して材料のリアルタイムでのリリースを実現します。全体として、多変量解析は製造プロセス全体にわたり大きな貢献を果たし、エンドツーエンドの完全な理解へと導いております。

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多変量解析は準拠規格を支援します

MVDAおよびそれに基づいて構築されたソフトウェア（例：SIMCA^®）は、研究開発および製造が規制要件を遵守することを支援します。実際、MVDAの透明性とバリデーションの比較的容易さ、ならびに同僚や規制当局とのコミュニケーションを促進するその能力が相まって、MVDAは規制枠組みに組み込まれるに至りました。これは、ガイダンス文書に従ってMVDAを正しく使用している限り、ご自身の結論が有効であると確信できることを意味します。

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オミクスデータの評価

現代のライフサイエンスの多くの分野において、データ解析はデータ群間の差異を定義したり、群間の差異を意味のある方法で解釈したりすることを含みます。例えば、オミクスデータセット（ゲノミクス、プロテオミクス、メタボロミクスなど）に意味を見出すには、異なるクラスモデルの境界線をどこに引くべきかを理解することがしばしば必要となります。データセット間の比較（クラスが異なる理由を理解するため）を行う場合と、データをグループ化（外れ値を見つけるため）しようとする場合とでは、判別解析（DA）または主成分解析（PCA）のいずれかを使用します。多変量判別解析（MVDA）ツールは、両方の目的において重要です。