日々のニュースで語られる、ビットコインの価格変動。 「暴騰した」「暴落した」という、感情的なヘッドラインに、心を揺さぶられていませんか？

我々医師は、日々の臨床において、患者さんの主観的な訴えだけでなく、客観的なデータ（検査値、画像所見）に基づき、冷静に診断を下す訓練を受けています。

この「データ駆動型の思考」は、ノイズに溢れた投資の世界において、極めて強力な武器となります。

この記事では、その第一歩として、Googleが提供する無料のプログラミング環境を使い、ビットコインの価格という“生データ”を、自らの手で取得し、可視化（グラフ化）するための、具体的なプロトコルを、誰にでも分かるように解説します。

なぜ、我々は「生データ」に触れるべきなのか？

「Yahoo Financeのサイトで、チャートを見るだけではダメなのか？」 もちろん、それも有効です。しかし、この記事の目的は、単にチャートを見ることではありません。

「他人が加工したニュースやチャートを見る」という受動的な行為から、「自らの手で、一次情報（生データ）にアクセスし、それを可視化する」という、能動的な行為へ。

このプロセスを一度でも経験すること自体が、市場を、より客観的に、そして冷静に見るための、最高のトレーニングになるのです。

実験室を準備する – Google Colaboratoryのセットアップ

プログラミングと聞くと、「環境構築が面倒」と感じるかもしれません。しかし、ご安心ください。 Google Colaboratoryは、複雑な設定が一切不要で、誰でも、クリーンな状態で、データ分析を始められる、いわば「実験室」です。

必要なのは、Googleアカウントだけです。具体的な導入手順については、こちらの記事で詳しく解説しています。

Pythonで価格データを取得

実験室の準備ができたら、Pythonライブラリのyfinanceを用いて、BTC-JPYの価格データを取得します。

取得期間は、2018年1月1日から現在までとします。

Google Colaboratoryのノートブックに、以下のコードをコピー＆ペーストして、実行（ボタンをクリック）してください。

import yfinance as yf
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import rcParams

# Set global font size
rcParams['font.size'] = 14

# Download BTC-JPY data from Yahoo Finance
btc = yf.download('BTC-JPY', start='2018-01-01', end='2022-03-27')

# Create figure and axis objects
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8))

# Plot BTC-JPY closing prices
ax.plot(btc.index, btc['Close'], color='blue')

# Set axis labels and title
ax.set_xlabel('Date')
ax.set_ylabel('Price (JPY)')
ax.set_title('BTC-JPY')

# Set y-axis ticks to have comma separators and no decimal places
ax.yaxis.set_major_formatter('{x:,.0f}')

# Export figure as PNG image
fig.savefig('btc_jpy_chart.png', dpi=300, bbox_inches='tight', pad_inches=0.2)

ビットコインチャートを作成する

matplotlibを使用して、取得したビットコイン価格データをチャート化します。チャートの横軸には日付、縦軸には価格を設定し、見やすくするためのラベル付けも行います。最終的に、チャートをPNG形式で保存をコードでおこなっています。

ビットコインチャートを作成することができました。ビットコイン以外の仮想通貨や、株価、為替レートなども取得できます。より多角的な分析も可能になりますね。

まとめ：感情から、データへ。思考の軸足を移す訓練

今回、私たちが行ったのは、単なる「プログラミング」ではありません。 それは、世の中のニュースや、他人の意見といった、感情的なノイズから距離を置き、客観的な「生データ」と向き合う、という、思考の訓練です。

このデータ駆動型の思考法は、投資だけでなく、我々医師の、日々の臨床判断や、研究活動の質をも、高めてくれるはずです。

関連書籍

よくある質問（FAQ）

Q1. プログラミングの経験が全くなくても、できますか？ A1. はい、全く問題なく、可能です。この記事で推奨しているGoogle Colaboratoryは、面倒な環境構築が一切不要です。提示されたコードを、順番にコピー＆ペーストして実行するだけで、誰でも同じチャートを作成することができます。まずは、難しく考えずに「模倣」から始めてみてください。

Q2. なぜ、Yahoo Financeのサイトで、ただチャートを見るだけでは、ダメなのですか？ A2. もちろん、チャートを見るだけでも、日々の値動きを知ることはできます。しかし、この記事の真の目的は、「自らの手で、一次情報（生データ）を取得し、それを可視化する」というプロセスを、一度、経験してみることにあります。この経験こそが、他人の意見やニュースに惑わされず、客観的なデータに基づいて物事を考える、という「データ駆動型思考」の、重要な第一歩となるのです。

Q3. ビットコイン以外のデータも、取得できますか？ A3. はい、可能です。記事中のPythonコードにある'BTC-JPY'という部分（ティッカーシンボルと言います）を、調べたい銘柄のものに変更するだけです。

Appleの株価: 'AAPL'

S&P500指数: '^GSPC'

ドル円の為替レート: 'JPY=X' このように、様々な金融データを、同じ手法で、自由に取得・可視化することができます。

Excelにおける数値の「丸め」は、単なる見た目の書式の問題ではありません。それは我々の研究データの解釈と結論、そして論文の信頼性そのものを左右しかねない、極めて重要な「データ操作」です。

この記事では、見た目を変えるだけの「表示形式の変更」と、データそのものを書き換える「ROUND系関数」の決定的な違いを明らかにし、医師・研究者が3つのROUND系関数をどう正しく使い分けるべきか、その科学的な作法を解説します。

1. 最大の罠：「表示形式」で丸めてはいけない

Excelで小数を扱う際、最もやってはいけないのが「ホームタブの『小数点以下の表示桁数を減らす』ボタン」で見た目だけを丸めることです。

この操作は、セルの表面的な表示を「0.05」に変えるだけで、内部の実際のデータは「0.054」のまま保持されています。この状態で他のセルと計算を行ったり、統計ソフトにエクスポートしたりすると、見た目の数値と計算結果にズレが生じ、論文の査読で「データの整合性が取れていない」と致命的な指摘を受ける原因となります。

データを真に丸めるためには、必ず以下の「ROUND系関数」を使用して、数値そのものを確定させなければなりません。

2. 3つのROUND系関数と、医学研究における正しい使い分け

① ROUND関数（四捨五入）

=ROUND(数値, 桁数)

一般的な四捨五入です。指定した桁数の1つ下の桁が5以上なら切り上げ、4以下なら切り捨てます。

• 医療現場での活用シーン：BMIや検査値の一般的な丸め 例：BMIが「24.56」のとき、小数第1位で丸める。 =ROUND(24.56, 1) → 結果は 24.6

② ROUNDDOWN関数（切り捨て）

=ROUNDDOWN(数値, 桁数)

指定した桁数より下の数値を、いかなる場合でも強制的に切り捨てます。

• 医療現場での活用シーン：安全域を厳格に守るための計算 例1：体重換算の薬剤投与量で、過剰投与（オーバー・ドーズ）のリスクを絶対に避けるため、端数を切り捨てて安全な下限値を設定する場合。 例2：生存期間の中央値などを、より保守的（厳しめ）に見積もる場合。 =ROUNDDOWN(12.75, 1) → 結果は 12.7

③ ROUNDUP関数（切り上げ）

=ROUNDUP(数値, 桁数)

指定した桁数より下の数値を、強制的に切り上げます。

• 医療現場での活用シーン：リスクの最大見積もり 例：感染症の潜伏期間や、手術の想定出血量など、リスク管理の観点から「最悪のケース（最大値）」を想定して数値を丸める場合。 =ROUNDUP(12.75, 1) → 結果は 12.8

3. まとめ：数値の「丸め」は、科学的な意思決定である

ExcelのROUND系関数は、単なる便利な事務ツールではありません。 それは我々医師・研究者が自らのデータの意味と影響を深く理解した上で、「どの丸め方を選択するのが最も科学的に誠実で、かつ安全（保守的）か」を決定する、一つひとつの倫理的な意思決定なのです。

生データを扱う際は、安易な四捨五入に逃げず、データの性質に合わせてこれら3つの関数を意識的に使い分けてください。

▼ Excelの関数処理だけでなく、PC選びから文献管理、AI（Python等）を用いた研究の自動化まで。医師の「時間資本」を極限まで高めるデジタル書斎の完全構築ガイドはこちら ▼

丹精込めて、取得した、貴重な、研究データ。 それを、Excelで、グラフにした時、「なぜか、見栄えがしない」「指導教官から、修正を、何度も、命じられる」と、感じたことは、ありませんか？

それは、あなたの、センスが、悪いからでは、ありません。 それは、あなたが、使っている「道具（ツール）」が、そもそも、科学論文という、プロフェッショナルの、土俵に、最適化されていないからです。

この記事では、なぜ、Excelの、デフォルトグラフが、論文掲載に、向かないのか、その、構造的な、理由と、医学・生命科学の、世界における、グラフ作成の「ゴールドスタンダード」である、GraphPad Prismへの、移行戦略について、解説します。

Excelグラフが、論文掲載に、向かない、3つの、決定的、理由

まず、なぜ、Excelでは、ダメなのか、その「病態」を、明確に、診断します。

① デフォルト設定の、非科学性:

「黒ではない、微妙な、グレーの文字」「存在しない、軸線」。これらは、科学的な、正確性を、期すべき、論文図表として、致命的な、欠陥です。一つひとつ、手動で、修正する、その時間は、純粋な、無駄です。

② 統計解析との、断絶:

Excelでは、「グラフ作成」と「統計解析」が、完全に、別の、作業として、分断されています。別のソフトで、計算した、p値を、手入力するなど、ヒューマン・エラーが、介在する、余地が、あまりにも、大きい。

③ 国際標準からの、逸脱:

海外の、トップジャーナルや、国際学会で、Excelで、作成されたと、一目で分かる、グラフを、見ることは、まず、ありません。その、事実こそが、Excelが、プロの、研究の、道具ではない、という、何よりの、証拠です。

Excelの仕様ですが、文字色が黒でなくてちょっとグレーになるんですよね。また、線の色もグレー

軸も無かったりと、はじめは指摘されないとわからない点が多いです。あとフォント、とりあえずArialにしておきましょう

論文作成の段になるとバタバタしてくるので専用ソフトを使った方がスムーズです。すぐに、Excelでは限界がきます。

なぜ、GraphPad Prismが、医学研究の「ゴールドスタンダード」なのか？

GraphPad Prismは、これらの、問題を、全て、解決します。 なぜなら、このソフトは、論文発表のためだけに、生まれてきたからです。

海外からのゲストスピーカーがGraphPad Prismのグラフを真ん中にどーんと配置してプレゼンしているのを

数え切れないくらいこれまで見ています

• 「データ入力→統計解析→作図」までが、一つの、ソフト内で、シームレスに、完結する。
• 論文掲載に、最適化された、美しい、グラフテンプレートが、多数、用意されている。
• p値や、エラーバーの、表記も、自動で、正確に行われる。

これにより、我々は、グラフの「体裁」という、本質的ではない、作業から、解放され、データの「解釈」と「考察」という、最も、重要な、知的活動に、全ての、時間を、集中させることができます。

組み合わせグラフや、統計のStarやラベル、色　グラフの種類の変更など非常に便利です。論文作成の時に本当に助かります。

GraphPadを、最も、安価に、導入する、という、経済合理性

かつて、買い切りで、数十万円した、このソフトも、今は、サブスクリプションとなり、より、導入しやすくなりました。 そして、その「薬価」を、さらに、劇的に、下げる、方法があります。

それは、日本の、代理店を、介さず、開発元の、公式サイトから、直接、「学生ライセンス」で、購入することです。 公式サイトによれば、この「学生」には、大学院生、ポスドク、そして、研修医も、含まれます。

• 日本の代理店経由（アカデミック）: 年間 約33,000円
• 公式サイト（Student）: 年間 $125 USD （約18,750円 ※$1=150円換算）

この、僅かな、手間で、年間、数万円の、コストを、節約できる。これは、我々、合理的な、研究者が、取るべき、最も、賢明な、購買行動です。

日本の代理店通さない方が安いです

学生ライセンスは全ての国の学部生、ポスドク、医学生　が含まれますね。

www.graphpad.com

How to Buy - GraphPad

https://www.graphpad.com/how-to-buy/

Studentの年間125＄と月の45＄ならまあ払っても良いかなというところですね。大学院は4年程度でしょうから年間125＄なら十分オススメです。

GraphPadの30日間の無料体験版を試してみよう

www.mdf-soft.com

医学統計解析ソフトGraphPad Prism9

https://www.mdf-soft.com/support/learning.html

GraphPad Prismサポート：せっかく買ったのに使えない問題を解決します - どんなに素晴らしい製品でも使えなければ意味がありません。弊社では購入製品に対する無期限・無償サポート、チュートリアルやウェビナーを通して、弊社ユーザー様に GraphPad Prismを活用して頂けるように努めています。

最後に、GraphPadの30日間の無料体験版を試してみることをおすすめします。これにより、実際に自分の手で操作してみて、自分のニーズに合っているかどうかを確認することができます。大学院生活の中で、データ分析とグラフ作成の効率を高めるために、ぜひGraphPadを試してみてください。

【代替療法】ChatGPTという、新しい、選択肢

ただし、近年、ChatGPTの、Advanced Data Analysis（旧Code Interpreter）という、新しい「代替療法」も、登場しました。 自然言語で、グラフ作成を、指示できる、という、その、利便性は、非常に、魅力的です。 しかし、その、統計処理の、正確性や、グラフの、細かな、再現性については、まだ、慎重な、評価が必要であり、現時点では、やはり、GraphPad Prismが、標準治療である、と、私は考えます。

まとめ：最高の、研究成果には、最高の「見せ方」を

素晴らしい、研究データも、その「見せ方」一つで、その価値は、半減してしまいます。 プロフェッショナルな、研究成果には、プロフェッショナルな、プレゼンテーションが、相応しい。

GraphPad Prismへの、投資は、自らの、研究の、信頼性と、説得力を、最大化するための、最も、確実で、そして、費用対効果の高い、自己投資なのです。

dr-harv-blog

【医師の研究DX】Google Colaboratoryとは？3分で、無料の「データサイエンス研究室」を手に入れる方法｜20… Pythonを始めたいけど、環境構築で挫折した…そんな経験はありませんか？医師・研究者の視点から、その、最も高い壁を、完全に破壊する、無料の「仮想研究室」Google Colabo…

dr-harv-blog

【医師の情報収集ハック】大量の論文・ガイドラインURLを一括で開く、おすすめ無料ツール3選｜2025年 大量の論文URL、一つひとつクリックしていませんか？その作業、ツールを使えば3秒で終わります。医師の視点から、文献調査やガイドライン比較の効率を劇的に上げる3つの無…