本研究の目的は，抗がん剤の最適な用量とともに投与スケジュールを探索及び決定するための統計的なデザイン及び推測法を開発することである．本年度は，昨年度に続き，この開発の基盤となる，従来より用いられてきたアルゴリズム基盤型のデザイン及び推測法，並びにモデル基盤型のデザイン及び推測法に加えて，モデル支援型のデザイン及び推測法についての過去から最近までの話題を網羅的かつ体系的に整理し，それらのうち代表的な方法論の概要及び現代の趨勢について当該分野の初学者及び臨床家，当該分野外の統計家が自己学習可能な成書を洋書として執筆した．そこでは，最近大きな注目を浴びている，がん免疫療法の最適用量の探索についての話題もとり扱っている．本書は，現在，出版社による校正中である．さらには，昨年度に続き，用量又は投与スケジュールの決定のためのランダム化を伴う探索的な比較試験に関して有効性及び無効性を同時に考慮するBayes流の標本サイズ設計の方法論を国内の研究者とともに共同開発し，今年度はその方法論について改善を重ねた．この方法論を用いることで，用量，投与スケジュール，治療法等の有効か無効かを高い確率で判断することを可能にする，標本サイズを設計できる．この標本サイズの設計方法は，国際誌に投稿し，その査読結果に基づいて改訂中である．さらには，対照群に関する史実情報の有効に活用するための基盤を整備すべく，メタ解析型事前情報に基づく接近法とベキ乗型事前情報に基づく接近法の性能を小標本の数値例及びシミュレーションを通じて比較・評価を行った．ここで得られた諸種の知見について国際誌に投稿し，その査読結果に基づいて改訂を行っている．