OpenPLS
JA
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PLS-SEM・オープンソースエンジン

構造方程式モデリングが、
ようやくモダンに。

構造方程式モデルのためのオープンプラットフォーム：視覚的なパス図エディタ、完全なPLS-SEMパイプライン、そして論文に使えるレポートを、すべてブラウザで。機密データを扱う場合はセルフホストも可能です。

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または、ユーザーガイド(76 ページ・PDF)から始める

セットアップ不要、クレジットカード不要・オープンソースエンジン・確立された参照値で検証済み

ライブプレビュー

実際のモデルを、すべて計算済みで。

品質 → 満足度 → ロイヤルティの小さな連鎖に対して openpls-engine が返すものです。パス、R²、HTMT、ブートストラップ CI を一画面で。

Project › ECSI Demo › Results

ECSI 顧客満足度サンプル (n = 250)、5 000 回ブートストラップ再サンプル。デモプロジェクトで再現可能。

ワークフロー

データからモデルまで、4ステップ。

  1. 01

    データをアップロード

    CSV、XLSX、SPSS、Stata：お手元のデータをそのまま読み込めます。

  2. 02

    モデルを描く

    構成概念とパスをドラッグ＆ドロップで作成。モデル構造をライブプレビューで確認できます。

  3. 03

    計算する

    ワンクリックでplspmが計算します：負荷量、パス、ブートストラップ信頼区間まで。

  4. 04

    エクスポート

    レポートはPDF、表はXLSX、モデルはJSONまたはLaTeXスニペットとして、すべてオープン形式で出力できます。

AIリサーチコンパニオン 新機能 · ベータ

あなたのプロジェクトを理解するアンビエントAI。

作業中に文脈に沿ったヒントが表示されます。チャットドロワーがモデルに関する質問に、既に計算済みの数値に基づいて答えます。

タブ別のプロアクティブなヒント

タブごとに一目で

Results、Editor、MGA、Advancedを開くと、上部に1〜3個の提案が表示されます。各ヒントは現在のモデルを読み取り、あなた自身の数値を引用します。

AIチャットドロワー

質問し、根拠のある回答を得る

右下のロボットを開いて、モデル、データ、結果について何でも質問できます。4つの読み取り専用ツールがプロジェクト構造へのアクセスを提供し、生データ行にはアクセスしません。

2つのデザイナー、1つのつながったフロー。

研究質問を数秒でスターターモデルに変換。モデルのLVから検証済み質問票を取得。データを収集し、同じアシスタントで解釈します。

1

AIモデルデザイナー

Live

研究質問を入力します。アシスタントはモード（反射/形成）付きの3〜6個の潜在変数、引用付きの仮説パス、PLS-SEM文献からの2〜3個のブループリント参考文献を提案します。1クリックでLVとパスがすでに描画された新しいモデルを作成します。

研究質問
"オンライン食料品ショッピングで顧客ロイヤルティを促進するものは？"
↓
Trust · 反射的 Perceived Quality · 反射的 Satisfaction · 反射的 Loyalty · 反射的
2

質問票ビルダー

Live

モデルが与えられると、アシスタントはLVごとに4〜6個の検証済みアイテムを引用付きで生成します（Davis TAM、Zeithaml SERVQUAL、Cronin & Taylorなど）。または、ゼロから始めて自分でアイテムを書きます。インラインで編集、人口統計を追加、CSV / Markdown / JSONとしてエクスポートし、Qualtrics、LimeSurvey、またはSoSci Surveyで使用できます。

Trust · Davis (1989)
trust1この店が約束を守ると信じています。
trust2この店は取引で信頼できると思います。
trust3店は私の個人データを適切に扱っています。
AIコンパニオンについて詳しく
統計ツールキット 新機能

文献が求めるすべてを、ひとつのエディタで。

MGA、IPMA、PLSpredict、HOC、FIMIX、PLSc、HTMT2、モデレーション、CVPAT など、15 の現代 PLS-SEM 手法を同じエディタで。二つ目のツール不要、プラグインマーケットプレイス不要。

効果の不確実性を定量化し、モデルを標本外予測に活用します。

Results › IPMA
Performance Importance Service (priority) Pricing (keep) Brand (low prio) Convenience

  • IPMA

    重要度-パフォーマンスマップ：重要度が高く、同時にパフォーマンスが低い構成概念をひと目で示し、マネジメント上の優先度を可視化します。

  • PLSpredict

    k-fold による標本外評価と、Shmueli 流の完全パネル：線形モデルのベンチマークと比較した RMSE、MAE、MAPE に加え、文脈を把握するための標本内フィット表も提供します。

  • 特定の間接効果

    モデル内のすべての媒介経路を、点推定値とブートストラップ信頼区間、t 値、p 値とともに表示。総間接効果だけを報告する時代は終わりです。

  • CVPAT（予測能力）

    Liengaard 他 2021 に基づく Cross-Validated Predictive Ability Test。指標平均や線形モデルのベンチマークとの直接比較を、対応のある t 検定と k-fold クロスバリデーションで実施します。

  • FIMIX-PLS

    有限混合分布によるセグメンテーションで、サンプル内に潜む未観測のサブグループを浮かび上がらせます。異質な効果を可視化できます。

  • MICOM

    Henseler–Ringle–Sarstedt による 3 段階の測定不変性テスト: コンフィギュラル、コンポジショナル、スカラー。国・セグメント・時点間でマルチグループ比較を行う前に必須の前提条件です。

新機能 · 公開アンケート

アンケートからデータセットへ。ひとつのリンクで。

アンケートを共有 URL で公開、匿名回答がリアルタイムで流れ込み、ワンクリックでデータセットとしてインポート。研究者に必要なものが全部組み込み済み。

公開アンケートを見る

デフォルトで匿名 · ライブカウンター · データセットへ直接インポート

バージョンスナップショット 公開イントロと内部メモ 重複送信ガード 回答は所有者のみ閲覧可 ワンクリックでデータセットへ 多言語対応の回答ページ
メソッドを可視化

実際のアウトプットはこう見えます。

OpenPLS が分析のために生成する 4 つの例。アプリ内の解説パネルから直接お届けします。

01

Bootstrap 分布

5,000 回のリサンプリング、点推定値と 95 % CI。パス係数の不確実性はこう見えます。

Results › Bootstrap
0.32 β̂ ≈ 0.40 0.48 5 000 resamples, 95 % CI
02

インポータンス・パフォーマンスマップ

どの構成概念が重要でパフォーマンスが低いのか？マネジメント上の優先順位付けのための 4 象限ビューです。

Results › IPMA
Performance Importance Service (priority) Pricing (keep) Brand (low prio) Convenience
03

FIMIX セグメンテーション

観測されないサブグループを発見します。異質な効果が結果を歪める前に明らかにします。

Results › FIMIX-PLS
Segment 1 (60 %) Segment 2 (40 %)
04

Simple Slopes

モデレーターが低・中・高のとき、パス係数はどう変化するのか？3 本の線は単一の p-value より多くを語ります。

Results › Moderation
β = 0.25 β = 0.40 β = 0.55 Trust Loyalty
ケーススタディ

60秒で再現できます。

公開済みの4つのPLS-SEMモデルを、OpenPLSワークスペースへワンクリックでクローンできます。各ケースには合成された元データ、完全なパス定義、再現可能な主要メトリクスが付属します。

ECSI

European Customer Satisfaction Index

カスタマーエクスペリエンス

6つの反映的構成概念（Image → Expectations → Quality → Value → Satisfaction → Loyalty）からなる、サービスマーケティング研究における代表的なモデルです。

N
250
LVs
6
R²(SAT)
0.71

Fornell ほか (1996)

ケーススタディを開く
UTAUT2 + Trust

信頼を含むEコマース受容モデル

マーケティング／Eコマース

パフォーマンス期待、努力期待、社会的影響、信頼が、購買意向と実際の利用を説明します。マルチグループ分析向けのデモグラフィック変数も含まれています。

N
400
LVs
6
MGA
Age · Device

Venkatesh ほか (2012)

ケーススタディを開く
JD-R

従業員エンゲージメント（Job Demands-Resources）

人事／組織行動

職務要求と職務資源が、エンゲージメントを介して満足度とパフォーマンスに影響します。5つの構成概念からなるクラシックな媒介モデルです。

N
350
LVs
5
R²(JP)
0.40

Bakker & Demerouti (2017)

ケーススタディを開く
TAM + Privacy

デジタルヘルスアプリの受容モデル

ヘルスケア／mHealth

PEOU、有用性、健康意識、プライバシーリスクが、態度と行動意図を駆動します。プライバシーの負のパスは、f²効果量の好例となります。

N
380
LVs
6
Effect
PR → BI negative

Davis (1989); Sun ほか (2013)

ケーススタディを開く

クローンには無料のOpenPLSアカウントが必要です。

料金

今日もオープン。これからもオープン。

Webアプリは無料でご利用いただけます。エンジンはGPL-3.0ライセンスのオープンソースで、これからもそのままです。

クラウド
無料

研究に必要なすべてが揃っています。ホスティングは私たちが行います。

  • モデルとデータセットを無制限に利用可能
  • すべてのレポートとエクスポート機能
  • 視覚的なパス図エディタ
  • バージョン比較
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セルフホスト
$0 GPL-3.0

DockerコンテナおよびPythonライブラリとしてのエンジン。自社サーバー、自社ネットワーク内で動作します。

  • エンジンの全機能をオフラインで利用可能
  • CLIおよびPython API
  • 医療機関・産業界向けのデータ主権
  • GitHub上でのコミュニティサポート
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コンサルティング
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研究グループ向けのカスタム対応、トレーニング、方法論面でのアドバイスをご提供します。

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