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MFRM — 多相ラッシュモデル分析アプリ

English · 紹介サイト・ガイド · macOS版をダウンロード · Windows版をダウンロード · Web版を開く · デスクトップ版の使い方

作文・スピーキング・実技試験などの評定データから、対象者の測定値、評価者の厳しさ、課題の難しさ、得点カテゴリーの使われ方を分析するアプリです。結果を図表で確認し、レポートを保存できます。

最初は作文の人工データを使ったサンプルを試してください。FACETS・ConQuest・Rのインストールは不要です。

利用を始める

利用方法入口
ブラウザーで試すWeb版。公開サービスでは人工データや適切に匿名化したデータを使います。
macOS（Apple Silicon）のデスクトップ版を試すTOK0 をダウンロードして展開し、MFRM-Desktop.app を開きます（Python同梱）。
Windowsのデスクトップ版を試すTOK0 をダウンロードし、「すべて展開」して MFRM-Desktop.exe を開きます（Python同梱）。
Rスクリプトで分析するCRANパッケージ TOK0（ドキュメント）。Python版とは独立した実装です。
自分のパソコンでWeb版を動かすインストール・起動の手順（英語）
開発・ビルドに参加する開発者向け手順。デスクトップ版をソースから起動する手順もあります。

配布状況：macOS（Apple Silicon / M1以降）および Windows 11 x64 向けの試用版を GitHub Releases (TOK0) から直接公開しています。 両OSともアプリZIPを公式Releaseから1クリックで取得できます（アプリ表示版 0.2.19-beta）。確認した環境・既知の制約・任意のSHA-256／ビルド証明はReleaseページに記載しています（Intel MacやWindows on ARM、他のOSバージョンでの網羅確認は未完了です。別の v0.2.19-beta ReleaseはWeb版とPythonソースです）。

無償の学術オープンソースソフトウェアとして有償の Apple Developer Program 公証や商用コード署名を付与していないため、初回起動時のみ確認ダイアログが表示されます（macOS Sequoia 15以降では青い「ゴミ箱に入れる」を押さず「完了」→「システム設定 → プライバシーとセキュリティ → このまま開く」、Windows 11では「すべて展開」後に「詳細情報 → 実行」を選択してください。手順はデスクトップ版の使い方を参照）。Web版の実行中の版・ソースは アプリ情報 で確認できます。

できること

目的機能
対象者・評価者・課題などの違いを調べるRSM／PCM、JMLE／固定母集団SDのMML
採点尺度と適合度を見るWright map、Pathway map、カテゴリー曲線、推定値・適合度表
相の組合せを調べる条件付きバイアス診断。デスクトップ試用版には別モデルの共同交互作用分析もあります
指定した効果や差の不確実性を見る条件を満たす固定SD MMLの水準・事前指定差の点ごとの区間
評価者数・課題数の計画を比較する対応する完全均衡設計の単変量G/D-Study
結果を保存・報告するWeb版のレポート・ダウンロード、デスクトップ版のプロジェクト・HTML・CSV・PNG・SVG

デスクトップ試用版にはこれらを一つのアプリにまとめ、英語／日本語、説明付き／論文掲載用の図の切替を用意しています。Web版には、bounded GPCM、潜在回帰、アンカー・リンキング、残差PCA、シミュレーションなどの追加機能があります。機能があることと、すべての出力から統計的な結論を出せることは別です。

サンプルで試す

Web版： サンプルの学習ガイド、または ガイドなしで続ける から入り、組み込みの作文例を分析します。結果の最初の説明を読み、目的に合う図表と「レポート・出力」へ進みます。作文サンプルの読み方も参照してください。

デスクトップ試用版（macOS・Windows）： データ → サンプル → 次へ → 分析 と進みます。英語表示のときは Data → Sample → Next → Analyze です。デスクトップガイドに図表の確認と保存を説明しています。

データの準備

1行を、1人に対する1人の評価者による1つの課題・観点の評定にします。作文の見本CSVとCSVの準備方法を参照してください。

MFRMでは整数得点を使い、今回出現しなかった得点も含めて採点基準の最低点・最高点を設定します。未採点を0点として扱わないでください。デスクトップ版はCSVを読み込み、Web版では表の貼付け、TSV/TXT、Excel、Parquet、JSONも利用できます。読込後は行数と列の役割を確認します。

結果を読むときに

出力ごとの説明を読み、Windowsガイドの対応方法を確認してください。分析の適用範囲・推論の説明（英語）では、近似区間の仮定、他ソフトとの違い、入力不備と方法上の制約を区別しています。

保存と共有

デスクトップ版では、後で開き直すためのプロジェクト、共有用のHTML、表のCSV、図のPNG／SVGを保存できます。保存・再読込を参照してください。論文掲載用の図では、画像と一緒に保存される図注ファイルも使います。

Web版では、必要なレポートや図表を「レポート・出力」から保存します。公開WebのPNG生成が利用できない場合は、案内されるHTML形式を利用してください。ブラウザーのセッションはバックアップではありません。

プロジェクトや報告には入力データ・対象者や評価者のIDが含まれることがあります。共有前に内容を確認してください。機密データは管理されたローカル環境で扱い、所属機関の規定に従ってください。公開Webへのアップロードは遠隔のサーバーで処理されます。分析IDは暗号化・匿名化の仕組みではありません。

よくある質問（Q&A）

  1. 機密データや学内試験の評定データをデスクトップ版に入れても大丈夫ですか？

はい、MFRM Desktop はすべて手元のPC内（完全オフライン）で処理されます。 CSV読込・推定・作図・.mfrm／.html／.csv 保存まで外部サーバーへのデータ送信は一切行われません（オンライン接続を使うのはメニューからWebヘルプを開く操作のみで、その際も評定データは送信されません）。なお、再推定なしで復元できるよう保存後の .mfrm やレポートには入力評定・受験者／評価者IDが含まれるため、所属機関の管理規定に沿って保管し、外部共有時や公開Streamlit Web版を試す際は匿名化データをご利用ください。

  1. 相はいくつまで扱えますか？

MFRMの主較正（RSM／PCM、Web版のGPCM）には相の数の固定上限はありません。 共通の採点網で連結していれば、Person に加えて Rater・Task・Criterion・Occasion など4相・5相以上でも同時推定できます（Wright map の図中ラベル直接印字は非Person 4相までで、5相以上はドット表示＋マウスホバー確認に切り替わります）。周辺機能には個別の条件があり、条件付きバイアスは任意の2相ペア（Facet A × Facet B）ごとの診断、固定SD MMLの指定区間・共同交互作用は自由構造パラメータ合計 64 次元以内（共同交互作用は非Person 2相ペア1組）、単変量のG/D-Studyはランダム相 1〜2個（p × r または p × t × r の完全交差・均衡設計）が対象です。

  1. PythonやRの環境構築は必要ですか？MacとWindowsでプロジェクトを共有できますか？

MFRM Desktop と Web版は、PythonやRの事前インストール不要ですぐ使えます。 macOS（Apple Silicon）版・Windows 11（x64）版ともPython実行環境を同梱しており、保存した .mfrm ファイルはMac・Windows間でそのまま開いて再推定なしで図表を確認できます（旧版アプリは新しい拡張 .mfrm を開けないため、更新時は元ファイルの控えを残してください）。Rコードで再現性を管理したい場合は CRAN 公開の TOK2 と併用できます。

  1. 初回起動時に「マルウェアが含まれていないことを検証できませんでした」「PCが保護されました」と出るのはなぜですか？

悪質なコードが検出されたからではなく、無償の学術オープンソースとして有償の Apple Developer Program 公証や商用コード署名を付与していないためです。 全ソースコードをGitHubで公開しており、Wi-Fiを切った完全オフライン状態でも全分析・保存が動作すること、および公開 SHA256SUMS.txt との一致から安全性を検証できます。macOS Sequoia 15以降では青い「ゴミ箱に入れる」を押さずに「完了」をクリックし、「システム設定 → プライバシーとセキュリティ → このまま開く」から許可してください（初回のみ）。Windows 11ではZIPを「すべて展開」後に「詳細情報 → 実行」を選択します（詳細は紹介サイトの初回起動・安全性確認ガイド）。

ライセンス・引用（APA第7版）・不具合報告

ライセンスと免責事項（MITライセンス）

MITライセンス（利用上の注意）に基づき、学術研究・学位論文・授業・学内評価・コンサルティング・商用利用を含めすべて無料で利用できます（再配布時は著作権・ライセンス表示を保持してください。同梱の第三者ライブラリには各ライセンスが適用されます）。

本ソフトウェアは無償で提供されるため、いかなる保証も伴わず現状のまま（AS IS）提供され、利用に関する責任はすべて利用者にあります。データの保護や所属機関の規定遵守、モデル仮定・設計条件の確認、保留判定（空欄の SE 等）の適切な扱い、および出力結果に基づく解釈・評価・意思決定について、作成者（Ryuya Komuro）は一切の損害・責任を負いません。

ソフトウェアの引用（APA第7版スタイル）

研究・発表で利用した場合は、利用した環境に合わせて Ryuya Komuro を著者としたAPA第7版スタイル（本文内引用：(Komuro, 2026) または Komuro (2026)）で引用し、統計手法自体の原典も併せて記載してください（引用はMITライセンスに追加する利用条件ではありません）。

Komuro, R. (2026). MFRM Desktop (Version 0.2.19-beta) [Computer software]. https://github.com/Ryuya-dot-com/MFRM_Python_Application

※ 方法欄に使用したReleaseタグ（desktop-20261031）と配布ZIP名も記録してください（同梱 TOK1 は共通リポジトリ名 MFRM Streamlit を記録します）。

Komuro, R. (2026). MFRM Streamlit (Version 0.2.19-beta) [Computer software]. https://github.com/Ryuya-dot-com/MFRM_Python_Application

Komuro, R. (2026). mfrmr: Estimation and diagnostics for many-facet measurement models (Version 0.2.3.1) [R package]. https://CRAN.R-project.org/package=mfrmr

※ バージョン番号は実際に使用した版（R上で packageVersion("mfrmr") または citation("mfrmr") で確認）に置き換えてください。

不具合の報告窓口（作成者メール）

動作不良・エラー・表示崩れ等を見つけた際は、作成者 Ryuya Komuro（ryuya.komuro.c4@tohoku.ac.jp）までメールでご報告ください。ご連絡の際は、① OSとバージョン、② 利用環境・アプリ版（0.2.19-beta）・配布ZIP名（または mfrmr の版）、③ 再現手順、④ 表示されたエラーメッセージや画面キャプチャを添えてください。メール本文や添付ファイルに受験者・評価者の個人情報や未匿名化の実データを含めないでください（可能な限り内蔵サンプルやダミーデータでの再現をお願いします）。