XLSTAT のアップデートプログラム 2025.2 が2025年10月にリリースされました。
アップデート方法は下記ページをご参照ください。

▶ XLSTAT アップデート方法

https://rs.usaco.co.jp/product/xlstat/faq/241.html

今回のリリースでは、官能評価データが持つ複雑さ・ばらつきに対応するため、以下の機能アップデートが行われました。

• 複数データを統合した分析（マルチブロック・クラスタリング）機能の追加
• 短時間官能評価手法（Ultra Flash Profiling）の機能改善
• 評価データのばらつき（ノイズ）への対応強化
• PLS-PMの精度向上と全パッケージへの「検出力分析」搭載

マルチブロック・クラスタリング：複数データを統合して評価者・製品を把握

マルチブロック・クラスタリングは、XLSTAT の Rapid tasks に新たに追加された機能です。ClusMB（Clustering for Multi-Block data）アルゴリズムを用いて、各データブロックの情報を統合しながらクラスタリングを実行します。これにより、評価者間に見られるグループ分けの類似性を考慮することで、製品のクラスタリングをより安定的かつ精度高く行うことができます。

2つの統合指標（Integrated indices）を用いて、クラスタリング結果の評価・解釈を行えます。

Ultra Flash Profiling：短時間官能評価を、統計的に活かす

Ultra Flash Profiling（UFP） は、記述型プロファイリング手法の一つです。今回のアップデートでは、Ultra Flash Profiling とプロジェクティブ・マッピングを、1つの分析の中で組み合わせて実施できるようになりました。このアプローチにより、プロジェクティブ・マッピングにおいて、製品の特性を迅速に評価し、知覚的側面と記述的側面の両方を同時に捉えることが可能になります。

Multiple Factor Analysis（MFA）では、専用の「Descriptors（Ultra Flash Profiling）」フィールドから記述語を追加できるようになりました。

ノイズ・クラスター：ばらつきの大きい評価データを適切に扱う

CLUSTATIS、CLUSCATA、JAR クラスタリング、RATA において、「グループごとの自動しきい値」 が追加され、各クラスタの構造をより適切に考慮しながら分析を行うことが可能になっています。これにより、非典型的な評価者やデータを分離し、より整理され、解釈しやすく、信頼性の高いクラスタリングを実現します。

PLS-PM 機能の強化

PLS-PM（Partial Least Squares Path Modeling, 部分最小二乗パスモデリング）に新しいアルゴリズムが導入され、ユーザーインターフェース（UX）の改善が行われました。計算処理が最適化され、計算の安定性と結果の品質が向上しています。 サンプルサイズが小さい場合でも、複雑なデータ構造に関する、高速かつ信頼性の高い解析結果を得られる点が特長です。

新しいドロップダウンメニューから、Lohmöller 法と Hanafi-Wold 法の2つのPLS-PMアルゴリズムを選択できます。

すべてのパッケージに検出力分析が搭載

検出力分析（Power analysis） が、すべてのXLSTATパッケージで利用できるようになりました。検出力分析は、臨床試験・消費者調査などにおいて、必要な被験者数（サンプルサイズ）を事前に見積もるための重要な手法で、過不足のないデータ収集計画を立てやすくなり、信頼性の高い結果を、より確信をもって解釈できるようになります。

ここまでご紹介した官能評価機能や分析手法は、実際に操作しながら確認することができます。XLSTATをこれから検討される方は、まずは無料トライアルをご活用ください。

▼ XLSTATを2週間無料で試す
https://rs.usaco.co.jp/product/xlstat/trial/

▼ 操作方法・サンプルデータ
 https://rs.usaco.co.jp/product/xlstat/tips/

▼ XLSTATの各種お問い合わせ（機能詳細・導入相談・見積）
https://www.usaco.co.jp/contact/?frmid=55

※本記事は、Lumivero公式ブログ XLSTAT New Release: Sensory Analysis (https://lumivero.com/resources/blog/xlstat-new-release-sensory-analysis/) をもとに、再構成しています。