2026/9/12にExploratory デスクトップ v16.2をリリースしました！
今回のリリースでは、「カテゴリデータから隠れたセグメントを特定できる潜在クラス分析（LCA）のサポート」や、「ウェイト列の作成、ピボットテーブルでのウェイトに基づいた集計」、「ナンバーチャートの繰り返し（グループ化）のサポート」などの機能強化が加わっています！
ぜひバージョンをアップグレードの上、ご使用ください！
v16の新機能については以下のセミナーをご覧ください。
追加された新機能や修正された問題については、以下をご覧ください。
機能強化
データラングリング（データ加工）
- フィルタのステップにおいて、「いずれかの列」および「すべての列」を対象とした操作をサポートしました。これにより、選択した列のいずれかに欠損値（NA）が含まれる行を削除するといった複雑なフィルタリングを、1つの操作で簡単に行えるようになりました。
- 「ウェイト列の作成」機能を追加しました。人口構成などに基づいたウェイト（重み）を生成できる機能を導入しました。これにより、サンプルの分析結果を対象となる母集団の構成に合わせる「ウェイトバック集計」が容易になります。
- ダミー変数の結合：0と1で構成される複数のダミー変数の列を、カンマ区切りの1つの列に統合するための新しいUIを導入しました。アンケートデータなどを、より読みやすい形式に簡単に変換できます。
- ステップダイアグラムの改善：ステップ図内の各ノードの表示を読みやすく再設計しました。
チャート
- 散布図：ジッター（重なりを避けるために点をわずかに散らす機能）を追加しました。統計的な解析結果には影響を与えず、可視化のためだけに機能する仕組みを採用したことで、アンケートデータなどX軸とY軸の値が限られているときでも、データの集まりを可視化しやすくなりました。
- 散布図：LOESS（局所回帰）トレンドラインにおいて、LOESS曲線がより多くのデータを処理できるようになり、さらにパフォーマンスも改善しました。また、UIから直接トレンドラインの滑らかさや頑健性を微調整できるようになり、非線形な関係性をより精密にモデル化できます。
- ナンバー：ナンバーチャートで「繰り返し（グループ化）」をサポートしました。「繰り返し」に割り当てたグループに基づいて複数のナンバータイルを自動生成できるため、セグメント間での主要指標の比較が容易になります。
- ナンバー：ナンバーチャートの「フォーマット」ダイアログの色の設定に「バー」を追加し、比率を表すインジケーターバーを表示できるようになりました。割合を視覚的に表現できるため、一目で値を比較しやすくなります。
- ナンバー：メインの指標が比率（Ratio）の場合に、サブ指標として行数（サンプルサイズ）を表示するオプションを追加しました。
- ナンバー：異なる列に対して複数のナンバーチャートを一度に作成できるようになりました。複数の指標を選択して一連のナンバータイルを同時に生成できるため、ダッシュボード作成の時間を大幅に短縮できます。
- ナンバー：サムネイルのキャプチャ機能を更新し、サブ指標もサムネイルに表示されるようになりました。
- ピボットテーブル：行、列、値、繰り返しの各メニュー間で、ドラッグ＆ドロップによる列の入れ替えをサポートしました。チャートのレイアウト変更をより迅速かつ直感的に試すことができます。
- ピボットテーブル：ウェイト（重み）に基づいた集計をサポートしました。母集団のウェイトを考慮した集計が可能になり、アンケートデータなどにおいて、より正確で代表性のある分析が行えます。
- ピボットテーブル：「値を制限」設定内で、欠損値（NA）を直接削除できるオプションを追加しました。複雑なテーブルで「変数の値」を使用する際などに、不要なデータを簡単に除外できます。
- ピボットテーブル：「値を制限」の「複数の値（値を分ける）」オプションを使用した後、特定の値を削除できる機能を追加しました。複数回答アンケートのデータから、不要なカテゴリをより簡単に除外できます。
- レーダーチャート：軸ラベルのテキスト折り返しをサポートしました。長いカテゴリ名が重なったり切れたりすることなく表示されるようになり、チャートの視認性が向上します。
- 繰り返し：繰り返し機能によって生成された個々のチャートを、個別の画像としてエクスポートできるようになりました。
- チャート全般：「長いラベルを折り返す」が有効な際、軸ラベルのスマート自動フィット機能を実装しました。ラベルの長さに応じてフォントサイズや角度が自動調整されます。
- ヒートマップ：セル内にカウント（N）と比率の両方を同時に表示できるようになりました。
- AIサマリ：AIサマリのダイアログが開いている間も、後ろにある表などをスクロールできるようになりました。サマリーを読みながら、元のチャートを参照することが可能です。
- チャートメニューに「貼り付け」オプションを追加しました。従来のドラッグ＆ドロップに加え、使い慣れたメニュー操作でチャートをコピー、貼り付けできるようになりました。
アナリティクス
- 潜在クラス分析 (LCA)：潜在クラス分析をサポートしました。カテゴリデータを用いたクラスタリングが可能になり、アンケート回答などの非数値データから隠れたセグメントを特定できます。
- ANCOVA（共分散分析）：ANCOVAのアナリティクスレポートを再設計しました。
- ANCOVA（共分散分析）：Rの処理レイヤーを刷新し、複数の共変量への対応と、より堅牢なモデル選択ロジックを実装しました。より複雑で統計的に妥当な共分散分析を、高い精度と信頼性で実行できます。
- ANCOVA（共分散分析）：パラメトリック・ブートストラップ法を用いた95% Q-Qエンベロープ（誤差の範囲）の表示をサポートしました。残差が正規分布から大きく外れていないかを視覚的に評価でき、モデルの妥当性確認がより確実になります。
- CHAID（決定木）：ANOVA F検定を用いることで、数値型の目的変数に対するCHAID決定木をサポートしました。収益やスコアなどの連続値に対する主要な要因を特定でき、より柔軟なセグメント分析が可能になります。
- K-Means クラスタリング：クラスターの作成において、どの変数がより重要または影響力があるかを示すチャートを追加しました。クラスターを特徴づけている変数を容易に把握できます。
- K-Medoids クラスタリング：K-Medoidsクラスタリングにおけるレーダーチャートを改善し、データのグループ化と可視化を最適化しました。異なるクラスターの特徴をより簡単に特定・比較できるようになります。
- 決定木：決定木の可視化において、演算子を「未満」は左側に、「以上」は右側に表示するように更新し、数値の分割間隔のソート順を修正しました。分割条件をより直感的に、論理的な昇順で読み取ることができます。
- クロンバックのアルファ（信頼性係数）：Factor（順序付きカテゴリ）型の変数において、すべての値を保持するように更新しました。これにより、カテゴリデータを用いた信頼性分析においてデータの整合性が維持されます。
- 仮説検定：統計検定のメニューを再設計し、論理的なカテゴリへのグループ化と説明的なツールチップを追加しました。分析に適切な検定手法をより簡単に見つけ、理解できるようになります。
- カイ二乗検定：カイ二乗検定のレポートにおいて、件数（N）と比率を、行ではなく列として表示するように更新しました。