Tobii Pro Lab の AOI hit データを効率的に集計する方法について（0/1 の大量行データ処理）

Tobii Pro Lab を使用して視線データを取得しています。
現在、AOI hit データ（0/1）を基準とした分析処理で課題に直面しており、
より効率的な方法をご存知の方がいればご教授いただきたいです。

🧪 データ構造と課題

Tobii Pro Lab からエクスポートした AOI データは、サンプル単位の 0/1 データになっており、
各行は 1ms または 60Hz のサンプルで記録されています。
【データ量】

1 名あたり 6000〜12000 行

刺激（ページ）が 6 セット

AOI 列が複数（exp/miss/right、pic/text）

全被験者：10 名以上

Excel や手作業では非現実的な量になっています。

🎯 やりたいこと

被験者ごとに：

▶ 1. 各 AOI 列（0/1）を合計し「命中回数（hit count）」を求める
▶ 2. AOI 名から page / exp / miss1〜5 / right / pic / text を抽出
▶ 3. 画像 AOI（pic）とテキスト AOI（text）に分類
▶ 4. ページ順（tea01 → tea03 → tea04 → …）に整形
▶ 5. 6ページ × 画像/テキスト の計 12表を出力

最終的には、各被験者分の pic/text の集計表を自動生成したいです。

🛠 今週試した方法

Excel（SUM, FILTER 等 → 行数が多すぎて固まる）

Python（pandas で melt/groupby → 実装は可能だが AOI 命名の揺れが多い）

R（tidyverse / eyetrackingR）

KNIME（ノーコードツール、向いていそう）

Tobii Pro Lab の Summary Export（必要な粒度にならない）

現状、最も安定した処理方法を探しています。

❓ 質問したいこと

同じように Tobii Pro Lab の AOI hit（0/1）データを扱っている方へ：

✔ 大量のサンプル単位 0/1 データを

自動で集計・分類した経験はありますか？

✔ 特に「AOI 名の解析」や「複数被験者のバッチ処理」は

どう実装されましたか？

✔ 推奨するツール（Python / R / KNIME / その他）があれば教えてください
✔ 既存のワークフローや参考コードがあれば、ぜひ共有いただけると助かります
🙇‍♂️ 最後に

同様のデータ処理を行っている研究者・技術者の方がいれば、
アドバイスをいただけますと大変ありがたいです。
よろしくお願いいたします。