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title: teal の話
tags:  #r with pharma lab meetup 1  
author: [森岡裕[SASユーザー総会世話人]](https://www.docswell.com/user/6484025)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: teal の話 by 森岡裕[SASユーザー総会世話人]
published: April 06, 26
canonical: https://www.docswell.com/s/6484025/KN71J7-2026-04-06-113122
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teal
の話
西川 寛来
2026-04-08
R with Pharma Lab#1


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スライドはこちら
2
https://nissinbo.github.io/RwPL_1_teal/
R with Pharma Lab#1


# Page. 3

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自己紹介
3
西川寛来
製薬業界で修行中
LinkedIn
GitHub
R with Pharma Lab#1


# Page. 4

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こんな話をします 🙆
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とはなにか
“あの日の CRAN” を使う
OSS contribution について
teal
R with Pharma Lab#1


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5
teal
とはなにか
R with Pharma Lab#1


# Page. 6

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teal
で治験データ分析ダッシュボードを作るための R
パッケージ
Shiny
GitHub
社の Insights Engineering が開発
teal を用いた FDA submission の検証が行われた
Roche/Genentech
Submission Pilot 2, Shiny app
Submission Pilot 4, Shiny app
R with Pharma Lab#1


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活用場面
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データモニタリング
照会事項対応
事後解析
探索的な解析
(将来的には) 承認申請
💁 治験データのダッシュボードでやれることは多い
R with Pharma Lab#1


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製薬企業の採用事例
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GSK
PHUSE US Connect 2024
Sanofi
PHUSE US Connect 2025
BMS, JnJ, Sanofi, Roche
PHUSE Working Group Events
これ以外にも事例は増えている印象。日本でもやっていきましょう
R with Pharma Lab#1


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teal
で作った Shiny はこんな感じ 🙋
teal.gallery efficacy
1.00
0:00 / 1:19
R with Pharma Lab#1
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# Page. 10

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R with Pharma Lab#1


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実装の雰囲気
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app.R
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# load libraries
library(teal)
library(teal.modules.general)
library(teal.widgets)
library(sparkline)
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# teal_data object
data <- teal_data()
data <- within(data, {
ADSL <- teal.data::rADSL
ADTTE <- teal.data::rADTTE
})
join_keys(data) <- default_cdisc_join_keys[names(data)]
2
# initialize the app
app <- init(
data = data,
modules = modules(
3
治験データでよく行われる分析手法をモジュールとして利用可能
裏では tern パッケージが動いている
R with Pharma Lab#1


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teal
を使うメリット
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インタラクティブな探索
ユーザー自身でフィルタの操作や、カスタムレポートを出力
解析部門の負担を減らし、エンドユーザーの満足度を高める
コード管理による効率性と再現性
試験間での横展開がしやすい
アプリ上の操作を再現する R コードを出力
モジュールによる標準化
生物統計に特化しており、要求に素早く対応
ダッシュボードの作り方を揃えやすい
R with Pharma Lab#1


# Page. 13

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モジュールの探し方
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R with Pharma Lab#1


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teal.modules.*
のパッケージで各モジュールが利用可能
teal.modules.general, teal.modules.clinical
R with Pharma Lab#1


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UI
で簡単にデータをフィルタリング
R with Pharma Lab#1
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# Page. 16

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R with Pharma Lab#1


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カスタムレポートを作る
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表やグラフを組み合わせてレポートを出力可能 (html, pdf, pptx, docx)
R with Pharma Lab#1


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アプリ上の操作をコードとして出力
https://rinpharma.shinyapps.io/nest_efficacy_stable/
R with Pharma Lab#1
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コードをコピペして実行すると…
R with Pharma Lab#1
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# Page. 20

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結果が再現された！
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Code
Table of BESRSPI for CR and PR Responders
Stratified by STRATA1
——————————————————————————————————————————————————————————————————————————————
A: Drug X
B: Placebo
C: Combination
(N=133)
(N=141)
(N=126)
——————————————————————————————————————————————————————————————————————————————
Responders
131 (98.5%)
134 (95.0%)
126 (100.0%)
95% CI (Wald, with correction)
(96.1, 100.0)
(91.1, 99.0)
(99.6, 100.0)
R with Pharma Lab#1


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teal
の歴史を歩む
v0.16.0 -> v1.0.0
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にメジャーアップデートした際の Changelog を見てみる
R with Pharma Lab#1


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v1.0.0
で何が変わった？
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「UI を大幅刷新、bslib 使ってレイアウト改善したよ」とのこと
R with Pharma Lab#1


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UI
を比べてみる
v0.16.0
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v1.0.0
めっちゃ変わった!!!
全体的にモダンなデザイン
モジュール選択がタブからドロップダウンに
フィルタパネルの位置が変わった
R with Pharma Lab#1


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あの日の CRAN” を使う
“
R with Pharma Lab#1


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バージョンを指定してインストールはできるけど…
パッケージのインストールには pak::pak() が便利です。使いましょう。
1 # バージョンを指定してインストール
2 pak::pak("teal@1.0.0")
デフォルトでは CRAN binary archive から指定バージョンをインストール
指定したパッケージ以外は「本日の CRAN」を参照する
依存パッケージはどうなる？
複数パッケージをバージョン指定してダウンロードしたい時は？
🤔 依存パッケージなども含めて”当時の環境”をそのまま再現したい
R with Pharma Lab#1
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# Page. 26

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P3M
とは？
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Posit Public Package Manager (P3M)
社が提供する パッケージリポジトリ
指定した日付の CRAN snapshot を利用可能
Windows の例: https://packagemanager.posit.co/cran/2025-08-21
Posit
R with Pharma Lab#1


# Page. 27

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P3M
を使って”あの日の CRAN” を使う
pak::repo_add()
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や pak::repo_resolve() で CRAN snapshot をリポジトリとして追加する
# パッケージのバージョンを指定すると、CRAN リリースの翌日の snapshot を参照する
pak::repo_add(CRAN = pak::repo_resolve("PPM@teal-1.0.0"))
# 直接日付を指定してもOK
pak::repo_add(CRAN = "PPM@2025-08-21")
# 指定した CRAN snapshot でインストール
pak::pak("teal")
💁️ “あの日の CRAN” を使うテクニックは、製薬業界や承認申請周りで重要になりそう
R with Pharma Lab#1
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# Page. 28

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OSS contribution
について
R with Pharma Lab#1


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teal
に貢献してみよう
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コミュニティが活発
プレゼンテーション・ウェビナーも頻繁に開催
Pharmaverse Slack のチャンネルもある
機能追加の要望が多い
バグ報告 (= 伸びしろ) もまだまだある
開発チームが親切で、初心者歓迎の雰囲気
他社の統計プログラマーとの協働の機会
R with Pharma Lab#1


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OSS contribution
の流れ
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興味のある issue を見てみる
good first issueから選ぶとよさそう
例: ggplot2 の deprecated な関数を置き換える
2. Fork して修正・動作確認
3. Pull Request 送信
4. レビュー対応 → マージ 🎉
1.
R with Pharma Lab#1


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PR
を送ってみた
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の重複削除で余計な列が入る問題
AE summary table のフィルタのバグ
些細な貢献かもしれないが、自分が使っているツールを自分で改善する体験は楽しい
data table
R with Pharma Lab#1


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![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JZLKZLGE3.jpg)

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まとめ
R with Pharma Lab#1


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やっていきましょう
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🤝 teal
治験データのダッシュボード作成に最適
多くの企業で採用実績あり
エンドユーザーが自分でレポートを作れる
P3M で”あの日の CRAN” を使おう
♥️ OSS contribution
まずは good first issue から
自分が使っているツールを自分で改善できる
R with Pharma Lab#1


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Enjoy 🙋
R with Pharma Lab#1


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紹介しきれなかった teal のお役立ちリンク
大阪SAS勉強会: Be lazy with teal
YouTube: teal workshop
PHUSE US Connect 2024 Roche
PHUSE US Connect 2025 CIM Global
PHUSE US Connect 2025 Roche
PHUSE US Connect 2026 Pfizer
YouTube: Implementation of {teal} Shiny apps in DMC activity
Appsilon Blog: Innovating pharma with teal
Appsilon Blog: tealflow
R with Pharma Lab#1
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