大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構

統計数理研究所
2019- 2020 要覧

The Institute of Statistical Mathematics

C O N T E N TS
■ はじめに1■ 研究組織2■ 研究センターの研究紹介

4■ 研究所の事業

12

NOE 形成事業
統計思考力育成事業■ 共同利用

16■ 大学院教育18■ 国際協力20■ 研究支援組織の活動

22■ 決算・建物

26

■ 組織

27

■ 沿革

34

はじめに
はじめに

統計数理研究所第 12 代所長に就任いたしました椿です。歴代統計数理研
究所長が築かれた研究所の文化を引き継ぐと共に、社会で研究所が果たすべき役割を着実に果たす所存ですので、よろしくお願い申し上げます。
現在、データを原資とするデータ駆動型社会活動のあるべき姿を世界中が模索しています。それに伴い、人々の生活も急速に変化しているのです。その
結果、統計科学を基幹学術とする知識価値や経済価値の生成活動が、研究者を中心とした計量諸学術の進化のみならず、社会経済活動にまで影響を及ぼす時代となりました。大げさでなく、統計数理の役割を社会の根幹に据えなければならない時代が到来しています。
統計数理研究所は、統計科学とそれに関連する数理科学に関するわが国唯一の研究機関です。しかし、この社会変革を一身に引き受けられるほどの大規模研究機関ではありません。それでも統計数理研究所が、大学共同利用機関だからこそ、果たし得る重要なミッションがあります。
それは、知識価値生成プロセスを対象とした科学、いわゆるデータサイエンスの発展と社会展開に資する
連携ネットワークの形成です。更に研究所が、その同志と共に創生したネットワークについて、「学術への貢献」、「データ駆動型社会への貢献」、「次世代人財育成への貢献」
を評価尺度として、不断のマネジメント
サイクルを回すことです。もちろん、これは歴代所長が成し遂げてきたことを私流に承継するに過ぎません。
これを研究所長方針に落とし込めば、以下の３つです。
第１は、知識価値生成プロセスの各フェイズを支える統計数理科学あるいはそれらの共通基盤となる統計数学を国内外の研究者と共に支える研究体制を構築することです。これを通じて、データサイエンスの基
礎数理を深化させます。この実現を目指して、私は、統計科学・数理科学・データサイエンスの基盤数理の
ロードマップを関連するコミュニティを形成したいと考えます。
第２は、統計数学・統計数理科学・その他の学術領域が、どのような融合を経て、知識価値生成プロセスに実装されるべきなのかを産官学の有力なデータサイエンティストと共に追求し、その標準シナリオを広く共有する仕組みを形成することです。これを通じて、データ駆動型時代への対応が必要な、日本の学術界・産業界等の新化を促進します。このために、NOE 活動を通じて、基幹数理系研究者による領域横断的研究の深化を目指した国際ネットワークと、領域型研究者ないしは、実務家の中での統計数理コア人財を可視化
し、国内領域型活動自体の新化を目指した国内ネットワークを育成します。両者の活動目的の差を明確にしたうえで、必要に応じて両ネットワーク間で情報交換し、効果的なネットワーク育成を目指します。
第３は、データサイエンスの時代を支える次世代研究者層あるいは、一般社会の中に有力なデータサイエ
ンティスト層の育成を産官学で支援する仕組みを形成することです。これを通じて、日本に欠如しているプロ
フェッショナルデータサイエンティスト層を形成し、データ駆動型時代の進化に貢献します。この第１歩として、少なくとも日本国内については、統計人財育成者とその活動を見える化したいと考えています。
以上の方針を支え、来るべき社会の期待に応えるのに何より大切なことが、統計数理研究所全職員の創意にあふれる自発的活動です。それをエンカレッジすることこそ、所長としての私の最大の職務です。職員の自己実現を通じた成長こそ、研究所とそれを支えるコミュニティの成長の最も重要な原資です。
統計数理研究所は、今年 75 周年を迎えました。研究所の100周年には、統計数理研究所の学術・社会貢献の小さな波紋が、データ駆動型社会に生きる人々の悦びの輪に繋がるように、所員一同チャレンジしてまいる所存ですので、皆様方の叱咤・激励よろしくお願い申し上げます。
統計数理研究所長

椿

広計
1

研究組織

基幹的研究組織モデリング 研究系

多数の要因に関連する現象の構造をモデル化し、モデルに基づいて統計的推論を行う方法を研究します。モデリングに基づく予測と制御、複雑なシステムのモデリング、データ同化によるモデリングを通じて、分野を横断するモデリングの知の発展に寄与することを目指します。

研究組織■ 予測制御グループ
時間的・空間的に変動する現象に関わるデータ解析やモデリングを通じて、現象の予測や制御・意思決定、科学的発見の観点から有効に機能する統計モデルの開発・評価に取り組みます。解析の障害となる欠測や検出率変化など、データの時間的・空間的な不完全性、不規則性、不均一性等の諸制約、および先見情報を反映したモデリングの研究を進めます。
■ 複雑構造モデリンググループ
非線形システムや高次元のネットワークなど、複雑なシステムの統計数理的モデリングを行い、それを実社会に応用する研究を行います。その手段として、モンテカルロ法などの確率的シミュレーションの方法、離散数学および計算機科学に関連する諸問題を考察します。
■ データ同化グループ
大量の観測データに基づいた超高次元状態変数の逐次ベイズ推定など、数値シミュレーションと観測・実験データをつなぐ基盤技術であるデータ同化の研究を推進します。各応用分野における計算アルゴリズムの開発や超高並列計算機シス
テムへの実装を通じて、リアルタイムに未来予測が可能な次世代シミュレーションモデルを構築することを目指します。

データ科学研究系

不確実性と情報の不完全性に対処するためのデータ設計方法、証拠に基づく実践のための計
量的方法、およびこれらの方法に即応したデータ解析方法、さらに対象現象に潜在する構造を観測データから推測する方法の研究を行います。

■ 調査科学グループ
調査法をはじめとした多様な条件・環境下での統計データ収集法の設計と、収集デザインに即した統計的推論・解析法の研究・開発、ならびにそれらの応用に関する研究を進めます。データの取得法と解析法の研究に取り組むだけでなく、さまざまな領域における複雑な現象の社会調査法等による解明に資する実用的研究を目指します。
■ 計量科学グループ
これまで測定されてこなかった現象の計量化、また膨大なデータベース等からの効率的な情報抽出を通して、統計的証拠を同定し、評価する研究を進めます。そのための方法、および得られるデータの解析方法の研究・開発を行い、実質科学の諸分野における応用研究に取り組むことにより、証拠に基づく実践的な応用統計数理研究を展開します。
■ 構造探索グループ
科学の対象である様々な生命・物理・社会現象に対し、その背後にある潜在的「構造」を観測データから推測するための統計科学の研究を行います。機械学習、ベイズ推論、実験計画法、時空間解析等を方法論の中心とし、対象現象における
ミクロ・メゾ・マクロな構造や時空間の動的な構造に関する研究を行います。

数理・推論研究系

統計科学の基礎数理、統計的学習理論、および統計的推論に必要な最適化と計算アルゴリズムに関する研究を行います。これらを通して、統計数理科学全体の発展に寄与することを目指します。

■ 統計基礎数理グループ
統計科学の基礎理論および数理的根拠に裏打ちされた統計的方法の系統的開発の研究を進めます。特に、データから合理的な推定や決定を行うための推測理論、不確実な現象の確率的モデル化と解析、確率過程論とその統計理論への応用、統計的推論の基礎を支える確率論、ならびにそれらをとりまく基礎数理の研究に取り組みます。
■ 学習推論グループ
複雑な現象や機構から得られるデータの情報を自動的に抽出し知識を獲得するための学習・推論の理論と方法の研究を行います。特に、データの確率的構造に関する数理、情報抽出の可能性と限界に関する理論に取り組みます。これらを分野横断的に有効な統計的方法として展開するとともに、実践的研究の推進も目指します。
■ 数理最適化グループ
複雑なシステムや現象を解析し予測・制御などの意思決定を行うための大規模数値計算を前提とした推論、およびその基礎となる数値解析、最適化の数理と計算アルゴリズム、離散数学等に関する研究を進めるとともに、社会における課題解決を支えるためこれらの方法論の現実問題への適用に取り組みます。

2

NOE 型 研究組織
リスク解析戦略研究センター

研究組織

地震、金融、環境、資源などの様々なリスクについて、プロジェクト型の研究を推進します。各分野個別のリスク分析手法だけではなく、データ設計やリスク数理などの分野共通の方法論の構築を目指します。さらにリスク解析に関する研究ネットワーク組織を構築することにより、分野横断型のリスク研究コミュニケーションの円滑化を担い、社会の安心と安全に貢献することを目指します。

統計的機械学習研究センター「機械学習」は、経験やデータに基づいて自動学習を行うシステムに関する研究分野で、データからの推論を扱う統計科学と、
アル
ゴリズムを扱う計算機科学を基盤としています。その応用分野はロボティクス・情報通信・インターネット上のサービス技術などの工学から脳科学・天文学などの自然科学に至るまで広範囲に及びます。本センターは、統計的機械学習 NOE 活動の中核的役割を果たすとともに、統計的機械学習分野のさまざまな研究プロジェクトを国内外の研究者と共同で推進し、価値の高い研究成果を産み出すことを目指しています。

ものづくりデータ科学研究センター
人口減少・グローバリゼーション・産業構造の変化により、我が国のものづくりは国際的優位性を急速に失いつつあります。さらに、
欧米・アジア諸国の国家成長戦略にデータ科学の最新技術が組み込まれ、世界のものづくりは今まさにパラダイムシフトを迎えよう
としています。今後益々激化する世界のパワーゲームに対抗するには、他の追従を許さない独創的イノベーションを起こしていく必要があります。機械学習・最適化・ベイズ推論・材料インフォマティクス等を技術面の柱とし、「創造的設計と製造」を実現するための革新的手法を創出する。これが本センターのミッションステートメントです。

医療健康データ科学研究センター
産学官における医療・創薬・ヘルスケア・公衆衛生を担う統計数理・データサイエンス研究を推進します。医学研究の科学的基盤を支える基礎数理・計算機科学から、基礎医学・臨床医学・社会医学の種々の研究領域ごとの応用理論、最先端の人工知能・機械
学習・ビッグデータ解析など、最新の医学研究で求められる多様なニーズに応えるための新たなデータサイエンスの基盤作りを目指します。また、医学アカデミアの研究実施体制の強化のための全国規模のネットワーク構築および高度専門統計教育を推進します。

人材育成組織統計思考院
人材育成・統計思考力育成事業の各プログラムの企画・実施の母体となる組織です。ビッグデータを活用したモデリングや研究コーディネーションなど大規模データ時代に求められる統計思考ができる人材（T型人材、モデラー、研究コーディネータ等）
を共同研究の現場で育成します。

研究支援組織
統計科学技術センター

統計科学の計算基盤および情報に関する技術的業務を担うことにより、統計数理研究所
および利用者の研究活動を支援し、統計科学の発展に貢献します。

■ 計算基盤室

スーパーコンピュータ等の計算機と各種ソフトウェアの管理・運用に関する業務。

■ ネットワーク管理室

所内計算機ネットワークの管理・運用とセキュリティに関する業務。

■ 情報資源室

研究情報システム・図書関連資源の整備・運用、研究成果の公開・教育に関する業務。

■ メディア開発室

研究成果の収集・管理、学術刊行物 および広報刊行物の編集・発行に関する業務。

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研究センターの研究紹 介
リスク解析戦略研究センター

計算代数とサンプリング■ データ解析の問題意識■ サンプラー

研究センターの研究紹介

Vic Bernett 氏により著された“Environmental Statis­

あるモデルから観察されたデータ以上に稀なデータがtics”という書籍があります。極値と外れ値、サンプリングと現れる確率を裾確率とよぶことにします。統計的検定では、

モニタリング、要因と反応、規格と規制、時空間過程の５つ

裾確率が十分に小さいときにモデルを棄却します。例えば、のパートからなっています。これらは統計科学という手法

二元分割表の行を要因、列を反応のカテゴリとして、要因と環境科学という対象の接点に現れるデータ解析の問題と反応の独立モデルを検定します。裾確率を閉じた数式での類型を提示したもののようです。本稿では、このような問表すことができないときは、モデルからデータをシミュレー

題を意識しつつ、計算代数のデータ解析への応用に関するトして裾確率を推定します。ここでのシミュレーターをサン

研究活動を紹介します。

プラーといい、裾確率の評価はサンプラーの典型的な用途■トーリックモデル
カウントデータの標準的な統計モデルにトーリックモデ
ルがあります。変量の組み合わせが定める状態をセルとよびます。トーリックモデルは標本点がセルに入る確率の対数が変量の周辺効果と交互作用について線形なモデルで、の一つです。二元分割表の独立モデルのような単純なモデルであればサンプリングは容易ですが、例えば図２のようなモデルは良い性質をもっておらず、サンプリングは難しいと考えられてきました。

■ 計算代数とサンプリング

単体的複体の各要素に対応する項をもつものです。特に、この20年ほど、計算代数を統計科学に応用する機運がファセット（包含関係について極大な要素）がグラフの極大高まっています。サンプリングが難しいと考えられるトーリッ

なクリーク（完全部分グラフ）に対応するモデルをグラフィカル

クモデルについて、多項式環のグレブナー基底を利用する

モデルといいます。
二元分割表の独立モデルを表すグラフィ

ことで、マルコフ連鎖モンテカルロとよばれるマルコフ連鎖

カルモデルと、あるグラフィカルモデルを、それぞれ図１との定常分布が目的とする分布に従うことを用いた近似的な

図２に示します。図１のファセットは分割表の行と列に対応

サンプラーを構成できることが示され、様々なモデルにつする二つの頂点で、行和と列和で条件付けた分布はパラメ

いてマルコフ連鎖モンテカルロによるサンプラーを構成すタに依存しません。

る研究が行われてきました。ところが、筆者は、微分作用素環のグレブナー基底を利用することで、原理的には任意のトーリックモデルについてサンプリングが可能であることを示しました。詳細については 2018 年に出版された書籍“Partitions, Hypergeometric Systems and Dirichlet Proc­
esses in Statistics”, Springer に解説しています。
間野 修平

図 1：二元分割表の独立モデル {φ，{1}，{2} }4

図 2：グラフィカルモデル{φ，{1}，{2}，{3}，{4}，{5}，{1，2}，{2，
3}，{3，
4}，{1，
4}，{2，5}，{3，
5}，{2，
3，
5}}

繰り返し地震のモデリングと長期地震予測■ 活断層地震の長期予測

中心部で大きいなどの地域的傾向が見てとれます。さらに、日本には非常に多数の活断層が分布しており、それぞれ

図１右に示す内陸活断層の分布図と比べると、活断層のが将来地震災害を引き起こす危険を孕んでいます。それら

密集度とばらつきパラメータの値に相関関係が見られるこが将来いつ地震を起こすかを予知することは現時点で困とがわかります。このようなパラメータの空間的傾向を利用

難ですが、各々の活断層はある程度の周期性をもって地震して、活断層地震の長期予測の精度を改善していくことをを繰り返しているため、統計モデルを適用して将来の地震

目指しています。

発生確率を見積もることが可能となります。ところが、特に内陸活断層における大地震の予測においては、各活断層
非常に少ないという問題があります。このようなデータの不近年では地震観測網の発展に伴い、活断層の大地震だ

足は、モデルパラメータの推定に大きな誤差をもたらしまけでなく、かなり小規模な震源で繰り返される地震も特定す。特に、地震活動間隔のばらつき（変動係数）に関するされるようになりました。特に、プレート境界で発生する小パラメータの最尤推定には一般に偏りが生じるため、将来規模の繰り返し地震は地震予測の一つの鍵として注目をの地震発生確率の評価にも深刻な偏りをもたらします。そ集めています。海溝型巨大地震に先行して、スロースリップ

こで本研究では、パラメータ推定と予測性能の安定性を改と呼ばれるプレート滑りの一時的な加速が見られることが善するためのベイズモデルを提案しました。図１では、ベイありますが、それを小規模の繰り返し地震活動の変調としズモデルによる地震活動間隔のばらつきパラメータの推定て観測することができます。そこで本研究では、
プレート境値を活断層ごとにカラースケールで示しています。図１左

界に点在する小繰り返し地震データからプレート滑り速度

から、ばらつきパラメータの推定値について、例えば本州のの時空間変動を推定する手法を開発しました。図２では、研究センターの研究紹介の活動周期が長いために判明している過去の活動履歴が■ 繰り返し地震活動に基づくプレート運動のモニタリング

太平洋プレート沈み込み帯における小規模の繰り返し
地震活動から推定された、2008 年から 2011年東日本大震災直前までのプレート
沈み込み速度の時空間変化の様子を示しています。
東日本大震災の震源域（白星）周辺の広範囲で、沈み込み加速があったことがわかります。このように繰り返
し地震に対する提案モデル
を用いて、大地震の前兆と図 1：ばらつきパラメータの推定値（左）と内陸活断層の分布図（右）なり得るプレート間滑りの変調をモニタリングしてい
ます。
野村 俊一

図２：推定されたプレート間滑り速度の時空間分布5統計的機械学習研究センター

ロボティクスのための「動作」の統計的学習■ ロボットと統計モデルの関係
統計的機械学習に基づく人工知能、すなわち AI が社会を変えつつある現在、その最も重要な適用先の一つとしてロボティクスは、今後ますます重要性を増すと考えられます。ロボットは単に機械的に動いていると考えられがちでは、言語でいう「言葉」にあたる、こうした「動作」を自動的に認識する必要があります。

■ ガウス過程時系列モデルと自然言語
しかし、私たちは「歩く」とは何であるか、誰かに教えてすが、その上で高度な知能的動作を実現するためには、多もらったわけではありません。これは、
この日本語の文書で様な不確実性や推論を適切に処理できる統計モデルがど「わけ」が単語であると教えてもらわなくても、それを知っ

うしても必要になります。

ているのと同じです。データから自律的に「動作」を学習す

研究センターの研究紹介■ ロボットのために「動作」を学習するるために、我々は言語の文字列から「単語」
を統計的に学習するモデル（Mochihashi et al. 2009; Uchiumi et al. 2015）

決まった動作を行う産業用ロボットだけでなく、人と共生を基に、連続的な関節角ベクトルの時系列から「動作」を学してその手助けをするロボットは、人と同じように動き、適習する統計モデルを、電通大・お茶の水女子大・東大との切に振る舞いを調節する必要があります。ロボットにとって、共同研究により開発しました。

「動き」とはモーターの動作、すなわちそこから生まれる各

統計的には、
これはガウス過程を出力分布とする隠れセミ

関節の変動ベクトルの時系列に他なりません（図１）。しかマルコフモデルで、ベイズ的な前向き−後向きアルゴリズムとし、人間はここから、
「歩く」
「押す」
「持ち上げる」といった

MCMC法によって推定されます。この際に潜在状態の数、動作を認識しています。バレエのような場合を考えるとわ

すなわち「動作」が何個あるのかも、階層ディリクレ過程をかりやすいでしょう。一連のバレエの踊りは、実は基本動用いることで同時に推定することで、「動作」が教師なしで作の連続からなっています。運動を高次に制御するために高精度に学習できるようになりました（図２）。この研究成果は、ロボティクスのトップ国際会
議 IROSにおいて本会議論文として発表されています（Nagano et al.
2018）。

■ 動物学や芸術学への応用
各関節のセンサーの時系列から「動作」が学習できるこの基礎技
術は、ロボティクス以外にも広い可
図 1：動作と対応する系列データ。どこからどこまでが単位系列なのかは、事前にはわかりません。

能性を持っています。たとえば、国立精神・神経医療研究センターとの共同研究では、小型類人猿であるマーモセットの動作に本技術を適用することで、脳の損傷や疾患に応じて「動作」がどのように変わるかを発見することを目的としています（ JSAI 2019 にて発表予定）。
また、舞踊学・芸術学においても、
ダンス譜の自動採譜と踊りの統計的なモデル化に繋がる技術だと考えています。

図２：ガウス過程隠れセミマルコフモデルによる「動作」の認識。
ここでは手足の座標の時系列から、「動作」とその種類の数が自動的に学習されています。

6

持橋 大地

研究センターの研究紹 介

粒子フィルタによる脳波データからの脳内ダイポール推定■ 脳波からのダイポール推定

ルゴリズムを用いて取り組みました。具体的には、各時刻に脳のしくみの解明、てんかん等の疾患の診断や治療のたおいて、観測できない内部状態であるダイポールの位置・めには脳内の活動を把握する必要があり、生体信号から脳モーメントの確率分布を「粒子の集まり」で近似することを内の活性化位置を特定する手段が求められています。神経

逐次的に繰り返します。
こうした粒子フィルタによるダイポー

細胞が発火すると周囲に局所電流が発生します。この局所

ル推定手法はこれまでも提案されていましたが、ダイポール

電流を頭皮において計測したものが EEG（脳波）で、非侵の個数を客観的に決める方法論は十分研究されていませ襲的かつ簡便に計測でき、高い時間分解能を持つことからんでした。

臨床応用に適した計測方法として研究されています（図 1）。

■ 情報量規準と経験ベイズ法によるダイポール数推定

EEGデータから脳内の活動部位を同定する方法として

我々は、粒子フィルタと組み合わせて用いることを前提とは、脳内の局所電流の束を位置とモーメントを持つ６次元した情報量規準と呼ばれるモデルの妥当性の尺度を導出の物理量である電流ダイポールに置き換える方法が広く用し、各時刻でダイポールの数を情報量規準によって選択すいられています。脳・頭蓋骨・頭皮の厚さと導電率を考慮る方法論を開発しました。また、それとは別に、ダイポール

したモデルを用いると、脳内のダイポールによって頭皮に生が脳内に生成、あるいは消滅するプロセスをモデルに取りじる電位（EEG）
を計算することができます。しかし、計測

込み、経験ベイズ法と呼ばれる方法でダイポール数を推定した EEG からダイポールの位置・モーメント、そして個数をする方法も開発しました（図３）。開発した手法を実データに定めることは、数学的には逆問題と呼ばれる困難な問題適用した結果、神経生理学的な知見と合致する結果が得です。

られました。現在は、計測系と粒子の時間発展過程に混入するノイズをベイズ推論の枠組みで推定することでより高■ アプローチ

精度なダイポール推定を実現し、未知の脳機能の解明、ブ

我々は、EEGからのダイポール推定問題を状態空間モデル（図２）として表現して、粒子フィルタというベイズ推論ア

potential

electrode

generation

研究センターの研究紹介■ 問題設定レインコンピューターインターフェース、脳の疾患診断などの応用への展開を目指しています。

日野 英逸

scalp
skull

nerve cell

cerebralcortexaxons

図１：EEG の生成機構
図３：ダイポール数・位置・モーメント
推定プロセス

図２：状態空間モデル

7ものづくりデータ科学研究センター

ものづくりを戦略目標とするデータ科学の研究拠点■ センター設立のねらい

超高速な物性評価試験を実施することができます。これま研究センターの研究紹介

データ科学の先進技術を結集し、ものづくりに革新をもでは費用と時間の制約上、ごく少数の候補材料が評価対たらす科学的手法を創出する。我が国の基幹産業を担う象でした。今後、データ科学によるスマートシミュレーション

ものづくりの諸分野は、今大きな変革期に直面しています。

で大量の候補材料を高速にスクリーニングできる時代が人口減少やグローバリゼーションによる産業構造の変化に来れば、多くの埋蔵物質が発掘されることが期待されます。

より、我が国の製造業は国際的優位性を急速に失いつつものづくりの様々な領域でこのようなアプローチを実装・あります。さらに、米国マテリアルゲノムイニシアティブや実践し、研究開発期間の大幅な短縮と発見の機会費用の独インダストリ4.0 等、欧米・アジア諸国では、データ科学低下を実現する。これがデータ科学によるスマート化の基を中心に据えた「次世代のものづくり」を創出していこう

本コンセプトです。

という動きが活発化しています。今後益々激化する世界的パワーゲームに対抗するには、他の追従を許さない独創的■ 創造的設計と製造のデータ科学

イノベーションを起こしていく必要があります。このようなものづくりで他の追従を許さないレベルの革新を起こ

中、個の力が切り拓くデータ科学は有効な対抗手段になりす。一般には、データ科学単独でこれを実現することは不ます。統計数理研究所では、ものづくりを戦略目標とする可能です。データ科学の解析手法の多くは、基本的に内データ科学の研究拠点を設立しました。機械学習、最適化、

挿的予測を行うためのものです。データ科学では、今手元データ同化、ベイズ推論、材料インフォマティクス等、統計にあるデータと予測対象のデータの類似性に基づき予測を数理研究所が有するデータ科学の世界最高峰の知を結集行います。例えば、材料の物性評価では、物質の構造が近し、産学の価値共創で次世代ものづくりの革新的手法をければ物性も近いという原理に則って予測を行います。し創出する。これが本センターのミッションです。キーワード

かしながら、革新的材料は多くの場合未踏の領域に存在は、「スマート化」と「創造的設計と製造」です。

するため、その周辺にはデータは存在しません。この限界■ データ科学によるスマートなものづくりを突破するには、実験や理論とデータ科学の解析手法の融合が必要です。すなわち、実験やシミュレーションを用い

これまでの材料開発では、研究者の経験や勘に基づくて、実験計画法に則った合理的デザインのもとデータを追材料設計、大規模シミュレーションと実験による物性評価、加しながら、統計モデルの予測可能領域を段階的に拡大

設計指針の見直しというサイクルが延々と繰り返され、一していくというアプローチです。これまで我々は、物質・材

つの物質の発見から実用化までに膨大な時間と研究開発

料科学の分野でデータ科学による外挿的予測手法を開発費が費やされてきました。これに対し、近年、実験やシミュ

し、産学連携で革新的機能材料の発見を目指してきましレーションを大量データから導かれた統計モデルに代替さた。次のステップは、ものづくりの様々な領域で創造的設せようという試みが行われています。これが実現すれば、計と製造のデータ科学を実践していくことです。
吉田 亮

図：マテリアルズインフォマティクスにおけるソフトウェア開発

8

研究センターの研究紹 介

XenonPy：次世代マテリアルズサイエンスの基盤ツール■ マテリアルズインフォマティクスの現状■ スモールデータに対するアプローチ：転移学習
データ量の不足を解決するには多くの時間を要するた

物質科学の融合領域です。2011 年、オバマ政権主導のもめ、現状では不十分なデータに対する解決方策を考える必とマテリアルズ・ゲノム・イニシアチブ（Materials Genome

要があります。我々は、スモールデータの問題を克服するた

Initiative: MGI）という国家プロジェクトが始動しました。

めの 一つのアプローチとして、転移学習という解析手法を材料開発では、新素材の発見から製品化までにおよそ 10

戦略的に活用しています。ヒトの脳には、比較的少ない経〜 20 年という年月を要します。MGIのミッションは、この開験で合理的な予測・意思決定を行う推論メカニズムが備発期間を半分に短縮することです。MGIのホワイトペーパー

わっています。例えば、小さい頃からピアノを学んでいた人

では、研究開発の短期化及び低コスト化を実現するには、は、音楽に関する一般的な知識と技術を修得しているた

ビックデータの活用ならびにデータ科学や人工知能技術のめ、ヴァイオリンやフルートなど他の楽器の演奏技術を比導入が鍵になると述べられています。これを機に、マテリア

較的容易に取得することができます。このような推論プロ

ルズ・インフォマティクスという学際領域が一躍脚光を浴び

セスを模倣した機械学習の総称が転移学習です。ビッグ

ることとなりました。このような潮流の中、数多くの機械学

データで訓練されたモデルを少数データしか利用できない

習アルゴリズムやツールが開発されています。しかしながドメインに転用することで、十分に精度の高い予測モデル

ら、MIの解析技術の導入が実際の材料開発の成功に結びを構築できることが分かってきました。我々は、材料研究付いたという実例は極めて少ないというのが現状です。こで転移学習を戦略的に活用していくために、低分子・高分

れは、材料データの蓄積の困難さに起因します。データ取子・無機結晶系の様々な物性に対する訓練済みモデルライ得に要するコストの高さ、ニーズの多様性ゆえにコモンデー

ブラリを開発しています。

タベースが生まれにくく、さらに競合相手に対する情報秘匿という観点からデータの公開に対するインセンティブが働きにくいという土壌があるため、オープンデータベースの開発が中々進まないというのが現状です。

研究センターの研究紹介

マテリアルズインフォマティクス（MI）は、データ科学と■ MIソフトウェア：XenonPy
ものづくりデータ科学研究センターでは、MIの統合解析プラットフォーム XenonPyの開発を推進しています。
XenonPy には、世界最大級の記述子ライブラリ（組成記述
子、構造記述子、フィンガープリント、ニューラルフィンガー
プリント）が収録されており、物 性予測・材料 設 計の機械学習アルゴリズム
や材料シミュレーションとのインタフェースが実装されています。さらに、低分子・高分子・無機結晶系を対象とする物性予測のための訓練済みモデルライ
ブラリを収録しており、モデルライブラリを用いて転移学習をシームレスに実行できる環境を提供しています。
山田 寛尚、
ウ ステファン

図：XenonPy の機能

9

医療健康データ科学研究センター

変量効果モデルによるメタアナリシスの予測区間■ メタアナリシスとは■ 従来の予測区間の問題点

メタアナリシスとは、過去に行われた臨床試験の結果を従来の予測区間は、統合する試験の数が少ない場合に、統合し、関心のある薬剤・治療法の治療効果や副作用の大区間の幅を過小評価してしまうことが知られていました。

きさを評価するための研究手法です。一般的に統合する試

しかし、この過小評価が起こる原因と区間幅を正確に計算

験の間では、対象集団の背景・介入方法・観察期間・評価

する方法は解明されていませんでした。区間の幅を過小評

指標の定義などが異なるため、各試験の治療効果の大きさ価すれば、治療効果の過小評価と過大評価の両方が起こを同一と見なすことは困難です。そのため、変量効果モデりうるため、正確な予測区間の評価方法の開発が必要とさルと呼ばれる方法を用いて、試験間の平均治療効果と、試れていました。

研究センターの研究紹介

験間の異質性（治療効果の違い）の大きさを評価することが重要であり、
そうした評価を行うことが一般的となってい■ 新しい予測区間ます。近年では、平均治療効果の信頼区間や異質性の評価

本研究では、過小評価の原因の大部分が、各試験間の指標とともに、平均治療効果と異質性を統合した指標の一

異質性の影響を過小評価している点であることを明らかに種ともいえる平均治療効果の予測区間を示すことが推奨さ

し、予測区間を正確に計算する新しい方法を開発しました。

れるようになりました。

シミュレーションによる性能評価により、統合する試験の数が少なく、標準的な方法で大幅な過小評価が起こる場合においても、新手法ではほとんど過小評価が起こらないことを示しました。線維筋痛症におけるプラセボ治療に対する抗うつ薬の痛みの低減効果を検討した
実際の医学研究のデータに適用したところ、従来の方法では予測区間を過小評価し、より狭い範囲として公表していた可能性があったことを明らかにしました（図２）。なお、新手法を適用できるRパッケージも公開されてい図 1：変量効果モデルを用いたメタアナリシスと予測区間

ます（ https://cran.r-project.org/package=
pimeta, CRAN Task View：MetaAnalysisに登録されています）。

■ 医療健康科学の統計手法の意義
メタアナリシスによる統合結果は、医療政策や診療ガイドラインの策定にも活用されており、今回提案した新手法を用いることで、実臨床の現場により正確な科学的エビデン
スを提供することができるといえます。また、
メタアナリシスに限らず医療健康科学の統計手法全般についても同様に、様々なケースに対して科学的エビデンスの提供に活用できます。本研究は京都大学大学院 医学研究科 古川壽亮 教授との共同研究による成果です。今後も専門家との実践的な共同研究を通じて、実臨床の現場に、より正確な科学的エビデンスを提供することを目指して、医療健康科学の統計手法の研究を展開してゆ図２：実際の医学研究への適用結果：線維筋痛症におけるプラセボ治療に対する抗うつ薬の痛みの低減効果を評価したメタアナリシス（Häuser et al. JAMA 2009;
301: 198–209 および Riley et al. BMJ 2011; 342: d549）

10

きます。
長島 健悟

研究センターの研究紹 介

社会疫学における環境特性の測定；「路地」の推定と検証■ 社会疫学における環境特性の測定■ 路地推定ロジックの構築

社会疫学という領域では、集団において頻発する心身の議論を進めるにあたり、まずは地域における路地の位置

健康問題を、生活環境との関係から考察します。ある環境や分布傾向の把握が必要となりますが、既存の地図データ

特性が健康に影響をあたえているという仮説を実証するた

では路地が網羅されていません。そこで本研究では、土木

めには、その環境特性を正確に測定し、指標化する必要がや都市工学領域の研究者、そして地図会社の協力を得て、あります。本研究では、市町村ごとの地形や道路形状、家地理空間データと GIS（地理情報システム）を用いて半自動屋の密集度などの空間構造特性と、自殺率との関係につい的に路地の存在が推定されるエリアを、近似的に抽出するて検討を行うべく、それらの指標の作成と解析に取り組ん

ロジック及びパラメータを考案することとしました。
建築基準法によると、建物の敷地は幅４m 以上の道路に

これまでの研究により、自殺希少地域＝自殺発生が極め

２m 以上接道していなければならないとあります。地理空て少ない地域では、住民の援助希求能力 ― 悩みや問題を間データ上で未接道の建物を発見できれば、その建物への抱えた時に周囲に助けを求める意思や行動― が有意に高アクセス通路（路地）が存在する可能性が高い。つまり、地いことがわかっています。自殺希少地域に共通する空間構

理空間データ上で未接道の建物をGIS で判定・抽出するこ造特性として、「路地（住民が日常的に利用するが車両は通とで、少なくとも当該建物の街区内には路地が存在するこらない細い道）」の多さが目に付きますが、路地が住民のとを示唆できると考えました（ 図１）。

立ち話や情報交換の（1）実際に路地の形状を観察、測定して作業仮説の構

頻 度を高め、自身 や

築、（2）都内複数エリアにて考案した路地推定ロジックの地 域の困りごとを無

精度検証、
（3）
本研究の着想を得た徳島の自殺希少地域 /意識のうちに 小出し多発地域におけるロジックの適用など、実地調査と机上のにすることによって、計算を交互に行ないながら研究を進めてきました。

問題の顕在化と介入が 促されているので■ 路地存在率と自殺SMRの関係はないかという仮 説

三重県の 69 旧市町村ごとの路地存在率と自殺 SMR（標を持つに至りました。

準化自殺死亡比 30年間平均値）の関係を解析したところ、

図１：路地推定の概念図

研究センターの研究紹介でいます。

有意な負の相関（R=−0.494）が示されました。路地存在率
は海岸部属性と強い相関があるため交互作用項を作って重回帰分析を行ったところ、海岸部の市町村の中でも、路地の多さがさらに自殺SMRを低めるという可能性が示唆されました。
研究から得た知見を地域の 保 健医療関係者と共有 することを目的に、結果の視覚化を心がけていますが、値が過大/過小に表現されるという視覚化ゆえの問題も生じており、改良は今後の課題で
す
（図２）
。
岡 檀

図２：三重県市町村の路地存在率と自殺 SMR

11

NOE 形成事業

異分野交流および戦略的研究推進のための体制構築と新しい共同研究スタイルの確立■ ２軸構造体制による研究教育活動た。これらのセンター（通称：NOE 型研究センター）は、喫本 研究所は、横軸を基幹的研究組織、縦軸をNOE型緊の具体的な社会的課題の解決に向けて統計数理と個別研究組織および人材育成組織とする、２軸構造体制で研究

科学分野の接点にあたる部分を活動の場とし、後述の各教育活動を行っています。基幹的研究組織（横軸）は、様々

NOEの中核の役割を果たしています。

な分野を横断し、つなぐという特性を持つ、いわば『道具』

人材育成組織としては、統計思考院を設置しており、人を研究する組織です。統計数理はデータ環境や社会から材育成・統計思考力育成事業の企画実施の母体となってのニーズの変化に応答して学問そのものも変容していくこいます。統計思考院には、新しい統計学の創成を目指す研とが必要であり、その結果、① 永久不変な学問ではない

究者、固有分野で統計学を必要とする研究者や学生、民こと、② ただし変わっていく中での基軸となるぶれない考

間企業からの受託研究員等、様々な人が集い、切磋琢磨

え方や方向性が存在すること、の二つの性格を明確に示しながら、特に若手研究者はメンターとなる特命教授に師すため、基礎や基盤でなく「基幹」としました。基幹的研事しつつ、共同研究の現場での OJT（On the Job Training）

究組織には、モデリング、データ科学、数理・推論の三つも行う等、「統計思考」の鍛錬を行っています。昨年度は民の研究系を設置し、データや既存の知識をもとに合理的間のエンジニアをビッグデータ分析の指導者候補として育な予測や意思決定を行う方法の先端的研究を行っていま成するための研修プログラム「ビッグデータ分析研究会」

す。統計数理の時流や将来的な展望を見据え、2018年４月

への指導を開始したり、データサイエンス高度人材育成

１日付で各研究系内のグループおよび人員配置の改組をプログラム「リーディング DAT（Leading Data Analytics

実施しました。助教以上の常勤の教員はすべてこれら三つ

Talents）」を開始したりするなど、ニーズに応えるさまざまの基幹的研究組織に配属されています。

なレベルのプログラムを用意し、今後ますます必要とされ研究所の事業

一方、NOE 型研究組織と人材育成組織（縦軸）は、所る「統計思考」ができる人材の育成のための事業を展開し内兼務教員、客員教員、特任教員および研究員（ポスドク）、ています。詳しくは「統計思考力育成事業」の項目をご参

外来研究員などのメンバーで構成されています。NOE 型

照ください。

研究組織も改組を行い、今年度は、リスク解析戦略研究センター、統計的機械学習研究センター、ものづくりデータ
科学研究センターそして 2018 年４月１日に誕生した医療

統計数理研究所は、2010 年度からの情報・システム研究

健康データ科学研究センターの４センター体制となりまし

機構の第２期中期目標・中期計画の中で、「統計数理 NOE」

第1期 中期目標・中期計画期間（2004年～2009年）

始 動 期

第2期 中期目標・中期計画期間

第3 期 中期目標・中期計画期間

本 格 推 進 期

発 展 成 長 期

（2010年～2015年）

統計数理研究所

リスク研究
ネットワーク形成（含 リスク研究ネットワーク）

リスク解析
戦略研究センター
2005年 設置

リスク解析
戦略研究センター
2011年 改組

リスク科学NOE

次世代
シミュレーションNOE
データ同化
研究開発センター
2011年 1月 設置
2019年 3月 廃止
調査科学
NOE
調査科学
研究センター
2011年 1月 設置
2017年 2月 廃止

機構本部
図１：NOE形成事業の変遷

12■ NOE（Network Of Excellence）形成事業（2016年～2021年）

医療健康データ科学NOE
統計的
機械学習NOE
統計的機械学習研究センター
2012年1月 設置

サービス科学
NOE
サービス科学
研究センター2012 年1月 設置
2017年 2月 廃止

医療健康データ科学
研究センター2018年 4月 設置

ものづくり
データ科学NOE
ものづくり
データ科学研究センター
2017年7月 設置

社会データ構造化センター
2017年 2月 設置

環境資源
（仮）
データ科学NOE
リスク解析戦略研究センター内 推進室（仮）2019年4月 設置

データ同化研究支援センター
2019 年 4月 設置

情報・システム研究機構
データサイエンス共同利用基盤施設

研究所の事業の構築を掲げました。今年度は NOE形成事業の始動からティに対し、大学共同利用機関として、大学の研究・教育機

10 年目です。

能強化への協力、共同利用・共同研究の場と機会の提供を

当初は、リスク科学、次世代シミュレーション、調査科学、
統計的機械学習およびサービス科学の５分野においてさらに行い、共同利用・共同研究の加速、異分野交流・文理
融合・新分野創成への貢献を行っていきます。

NOEを形成していましたが、時代やコミュニティのニーズ

各NOE 型研究センターを中心とした国内外の研究機関を鑑みつつ体制を見直しながら、形成していくNOEおよびとの協定締結数も年を追うごとに増しており、特に複数のNOE 型研究センターの改組を併せて行いました。2016年

NOEの研究分野をまたぐ協定機関との交流は、異分野融

度末には調査科学研究センターを発展的改組し、プロジェ

合、学術領域の創成の種子を育む貴重な機会となっていクトを情報・システム研究機構データサイエンス共同利用基

ます。
「統計数理の総合研究」を目的としている本研究所

盤施設の社会データ構造化センターで推進する変革を実には、広範な分野と関わる特性上、文系・理系の枠を超え施すると同時に、サービス科学 NOEの中核だったサービス

たあらゆる分野で求められ、その時々によって変化する要

科学研究センターを発展的改組して、方法論ごとにプロジェ

望に柔軟に対応しつつ社会的に貢献していく役割がありま

クトを他のNOE 型研究センターに移管。2017年７月にものす。近年のNOE 型研究センターの改組も各コミュニティかづくりデータ科学研究センターを設置して新たに「ものづくらのニーズとNOE形成事業のさらなる深化を踏まえたもりデータ科学 NOE」の形成を開始しました。そして、2018のです。

年４月にはリスク解析戦略研究センターのプロジェクトから

昨年度は、本研究所の立ち位置、研究推進状況、プレゼ

医療健康データ科学研究センターを設置し、統計数理研究

ンス等が国際的にどうなのかの知見を得て、事業をより革所が蓄積してきた、統計数理研究・人材育成事業の基盤と新的に推進するため、国内外の有識者による国際外部評

国内外に拡がる研究ネットワークをもとに、医学・健康科学

価を実施しました。それにより、研究活動の推進体制につ領域における先進的なデータサイエンスの研究・教育を推いて適正さ、今後の課題等を検証することができました。
方法論の立場から、各研究領域の発展を図りつつ、新しセンターを発展的改組し、データサイエンス共同利用基盤

い科学的方法論（第４の科学）の確立、異分野融合、新研

機関データ同化研究支援センターとしてプロジェクトを推究領域の創成、そして新しい共同研究スタイルの確立を目進しています（図１）。

指す NOE形成事業を展開してまいります。新しい情報等

現在、統計数理研究所では、リスク科学、次世代シミュ

はウェブサイトで随時発信していく予定です。今後とも統レーション、調査科学、統計的機械学習、ものづくりデータ

計数理研究所 NOE 形成事業にご期待いただき、皆様の科学および医療健康データ科学の６分野をもって、本事業ご支援を賜れれば幸いです。

https://www.ism.ac.jp/noe/を推進しています（図２）。

■ 今後のNOE 活動展開構想に止まらない知識社会における新
しい科学的方法論（第４の科学）の確立という目的の実現のため、10名以内の産官学の有識 者に NOE形成事業顧問を委嘱して助言をいただきながら、NOE形成事業運営委
員会で策定する統一的な事業運営
方針のもとで進められています。
分野横断型の学問である“統計数理”を専門とする本研究所だからこ
そ可能であり、各コミュニティからの強い支持をいただいていることから、今後もNOE形成事業を重点

顧問からの助言
所内組織連携協定関係

リスク科学ＮＯＥ リスク研究

本研究所の中核事業であるこの
NOE 形成事業は、個別の問題解決研究所の事業進しています。また、2018 年度末にはデータ同化研究開発

ネットワーク

医療健康
データ科学ＮＯＥ

国内外協定機関

今後の協定機関

リスク解析戦略研究センター

医療健康データ科学
研究ネットワーク

医療健康データ
科学研究センター

統計数理研究所

今後の協定機関

ＮＯＥ形成事業
運営委員会

国内外協定機関

ＮＯＥ推進室

ものづくり
データ科学ＮＯＥ

的に継続推進し、産官学のコミュニ

国内外協定機関モデリング研究系
データ同化グループ

ＮＯＥ形成事業顧問

今後の協定機関

国内外協定機関

ものづくりデータ
科学研究センター
今後の協定機関

次世代
シミュレーションＮＯＥ

データ科学研究系
調査科学グループ
統計的機械学習研究センター

国内外協定機関

今後の協定機関

調査科学ＮＯＥ

今後の協定機関

統計的機械学習ＮＯＥ
図 2：NOE形成事業概念図

13

統計思考力育成事業

ビッグデータ時代に求められるデータサイエンティ
ストの育成を目指し、統計思考院が設立されたのは平会を設置し、その提言を取り入れつつ平成 29年度にはリーディングDATを開始しました。

成 23 年度でした。総研大統計科学専攻プログラムを以下に示す事業の他にも、大学院連携制度、特別共除く全ての教育・人材育成機能を統計思考力事業とし同利用研究員制度、夏期大学院、大学教員のサバティて集約し、公開講座、公開講演会といった定評ある事

カル支援事業、組織連携に基づくデータサイエンス講業に加え、共同研究スタートアップ、データサイエンス・座企画などを通して、とりわけ若い人材の統計思考力

リサーチプラザ等の新機軸を打ち出してきました。平

を育成し、複雑・不確実な現象に挑戦するモデラー、

成28年度には外部有識者を含む統計思考院運営委員

研究コーディネーター等の養成に取り組んでいます。
https://www.ism.ac.jp/shikoin/

共同研究スタートアップ
本研究所では、研究成果の社会還元の一環として
従来から統計相談窓口を設け、統計科学に関する相談に随時応じてきました。平成 23 年11月に統計思考院が発足したことに伴い、事業名を「共同研究スター
トアップ」として事務体制を整備し、統計思考力育成
事業として再編しました。統計分析、データ解析及び研究所の事業

その他統計数理関係で個々の研究者等の方達が抱えている問題に対して専門家が助言を行い、大学共同利用機関の本分である共同利用の充実につなげることを意図しています。平成30 年度は 33 件の申し込みを受け付けました。申込み方法等はホームページに掲載しています。

統計数理セミナー
毎週水曜日の午後４時から、所内教員および国内外セミナーの聴講は申し込み不要・無料です。セミナーからの研究者によるセミナーを開催しています。一日の開催予定表と関連する情報は、統計数理研究所の２人 40分ずつのセミナーでは、教員が最新の研究成

ホームページに掲載しています。

果を発表し参加者との活発な質疑応答が行われます。

公開講演会

14

本研究所の活動の一端を紹介し、統計科学の普及のフロンティア：データサイエンスの挑戦」というテーマを図るため、
公開講演会を開催しています。特定のテーで開催しました。参加費無料で聴講していただけます。

マのもとに、数名の講師が統計科学の先端的話題にプログラム詳細は統計数理研究所のホームページについて分かりやすく講演します。平成 30 年度は「創薬掲載しています。

研究所の事業

公募型人材育成事業
平成23 年度まで公募型共同利用で採択されていたから統計学全般をカバーするものまで、大きな自由度を課題の中には、明らかに人材育成に重点を置いた課題持たせつつ人材育成に関わる研究集会の提案を受けもありました。こうした課題は、統計思考院発足後は付けます。一方若手育成は、少人数の若手研究者・学生

公募型人材育成事業として審査・採択することとなり、を２週間程度統数研（赤池ゲストハウス）に滞在させ、

ワークショップと若手育成の２つのカテゴリーを設け

統数研の教員と集中的に共同研究に取り組むユニークて、平成 24 年度分から公募を開始しました。ワークなプログラムです。平成30年度は、５件のワークショップ

ショップは、特定の方法論や応用領域に特化したものと１件の若手育成が採択されました。

データサイエンス・リサーチプラザ
平成 27 年４月に開設したこのプログラムは、既存の受託研究員制度を利用したもので、企業から研究員の専用のブースをご用意するほか、統数研のさまざまな研究・教育プログラムに参加していただけます。

方を一定期間有料で受け入れます。統計思考院内にリーディングDAT研究所の事業

現代社会で必要とされる統計数理の知識とスキルを持ったデータサイエンティストの育成を目的としたプログラム「リーディングDAT」（情報・システム研究機構のデータサイエンス高度人材育成プログラム）の２年目となる平成30年度は４つのリーディングDAT講座「L-A
データサイエンスの基礎」、「L-B1 統計モデリング入門」、「L-B2 機械学習とデータサイエンスの現代的手法」、「L-S 地理情報と空間モデリング」
を開催しました。また、
L-B1、L-B2の講座への出席・課題へのレポート提出等を条件として修了証を発行するリーディングDAT養成コースでは 27名に修了証を授与しました。

公開講座
統計数理研究所における社会人教育は、研究所設になりました。平成 29 年度からはリーディングDAT 講

立時（昭和19 年）に附置された文部省科学研究補助座が開講し、社会のニーズに合った講座の提供に努め

技術員養成所数値計 算第一期養成所に始まります。

ています。

戦後（昭和 22 年）には附属統計技術員養成所が開設

昭和 44 年度から平成30年度までに開催した講座数され、当時の行政組織に不足していた統計技術員のは延べ 373 講座、２コース、受講生総数は 27, 021人に養成を目的に本格的な社会人教育が始まりました。そ

のぼり、その内容は基礎から応用まで多岐にわたっての後、社会情勢の変化とともに一般社会人に対する統います。平成30年度に開催された講座は10 講座、
１コー

計教育に重点が移り、公開講座として開講されるようス（リーディング DAT 講座を含む）
でした。
15

共同利用

大学等に所属する研究者が、研究所の施設を利用したり、研究所において統計に関する数理及びその応用の研究を行い、学術研究の発展に資することを目的としています。

■ 採択件数
平成 25年度

平成 26年度

平成 27年度

平成 28年度

平成 29 年度

平成 30 年度

181 件

177 件

183 件

187 件

161 件

166 件

■ 共同利用の専門分野
共同利用は次のような専門分野に分類されています。この表は、申請者が主な研究領域の欄を参照して、適切な共同利用を申請していただくための参考資料です。
統計数理研究所分野分類
番号分

主要研究分野分類

野番号a

予測制御グループ１

統計数学分野分

野

統計学の数学的理論、最適化など

主要研究領域b

複雑構造モデリンググループ

２

情報科学分野統計学における計算機の利用、アルゴリズムなど

c

データ同化グループ３

生物科学分野医学、薬学、疫学、遺伝、ゲノムなど

d

調査科学グループ４

物理科学分野宇宙、惑星、地球、極地、物性など

e

計量科学グループ

５

工学分野

機械、電気・電子、制御、化学、建築など

f

構造探索グループ

６

人文科学分野哲学、芸術、心理、教育、歴史、地理、文化、言語など

g

統計基礎数理グループ

７

社会科学分野経済、法律、政治、社会、経営、官庁統計、人口など

h

学習推論グループ８

環境科学分野環境データを取り扱う諸領域、陸域、水域、大気など

i

数理最適化グループ

9その他

上記以外の研究領域

jその他

2019年度 公募型共同利用採択課題抜粋 （2019年4月1日現在）
共同利用登録（10件）、一般研究１（28 件）、一般研究２（83件）、重点型研究（31件）、共同研究集会（13件）、計165
件（2019 年４月１日現在）から以下に抜粋を掲載します。

■ 共同利用登録
共同利用

分野分類

研究課題名

研究代表者（所 属）j8

航空・気象情報の見える化のための気象データの解析に関する研究

新井 直樹（東海大学）b

2

多数のトラックの隊列走行のための運行スケジューリング

柴田 直樹（奈良先端科学技術大学院大学）■ 一般研究 1
分野分類

研究課題名

研究代表者（所 属）h3

機械学習を利用したタンパク質電子状態計算の効率化

佐藤 文俊（東京大学）

d4

機械学習を用いた北極海航路支援情報作成の可能性について

小山 朋子（国立極地研究所）

j9

4 次元変分法による水域水環境再現予測の向上とパラメータ修正法の構築

入江 政安（大阪大学）

g1

確率過程に対する統計推測の基礎理論

吉田 朋広（東京大学）

c7

共著分析を用いた研究者の異分野融合度と多様度の客観的な評価指標研究の深化

水上 祐治（日本大学）

f7

Geographically weighted modeling の高速化とR パッケージへの実装

村上 大輔（統計数理研究所）c

2

R における任意精度計算パッケージの構築

中野 純司（中央大学）■ 一般研究 2

16

分野分類

研究課題名

研究代表者（所 属）i

３次元オーダーメイドシステム開発のための３次元平均人抽出と予測および
衣服デザインイメージの統計分析方法の検討

増田 智恵（三重大学）

2

2019年度 公募型共同利用採択課題抜粋
一般研究 2
分野分類

研究課題名

研究代表者（所 属）g

5

スケルトン構造体の破壊事象の時系列解析

北 英紀（名古屋大学）

a3

脳機能計測に使用される認知課題の馴化と自発的回復に関する研究

菊地 千一郎（群馬大学）

h3

深層学習を用いた精神疾患脳画像の解析

山口 博行（国立精神・神経医療研究センター）d

7

政治的態度と宗教的行動の文化多様体解析

角田 弘子（日本ウェルネススポーツ大学）

j

9

ICTを活用したデータサイエンティストの専門職能認証システムに関する研究

渡辺 美智子（慶應義塾大学）

c4

データ同化手法による核融合プラズマの統合輸送シミュレーション

村上 定義（京都大学）
藤井 良宜（宮崎大学）

j

9

学校教育での統計教育改善にむけた基礎的研究

e3

個別化医療の開発に向けた研究デザイン：自己対照デザインを中心として

松井 茂之（名古屋大学）

d6

コーパス分析から得られる知見とその認知言語学的意義

植田 正暢（北九州市立大学）

j6

医療・看護・保健分野におけるデータサイエンティスト育成のためのシステム構築の検討

丹野 清美（国立病院機構 東京医療センター）b2

データ解析コンペを活用したデータ科学教育およびデータ解析環境についての研究久保田 貴文（多摩大学）

h4

データ科学的方法による銀河進化研究の新展開竹内 努（名古屋大学）

d6

機械学習型テクストマイニング方法論の比較研究：トピックモデルとワードエンベディング

田畑 智司（大阪大学）

j

3

牛白血病ウイルスの感染リスクに関するメタアナリシス

関口 敏（宮崎大学）

e2

多様な環境におけるシンボリックデータ解析ソフトウェアの開発とその応用

南 弘征（北海道大学）b5

層流―乱流遷移後期過程における動的渦群の複雑構造モデリング松浦 一雄（愛媛大学）■ 重点型研究
重点テーマ１：IRのための学術文献データ分析と統計的モデル研究の深化
分野分類

研究課題名

研究代表者（所 属）e7

研究力向上のための指標とモデルに関する研究

丸山 研二（久留米工業大学）

j9

書誌データベースによる人文科学・社会科学系研究の可視化に関する研究

押海 圭一（総合地球環境学研究所）

重点テーマ２：統計的機械学習の新展開
分野分類

研究課題名

研究代表者（所 属）h2

セマンティック・セグメンテーションのための統計モデリングとその評価

坂本 亘（岡山大学）

f

3

機械学習を用いた医療ビッグデータに対する新たな疾患予測モデルの開発と応用

大岡 忠生（山梨大学）

共同利用

重点テーマ３：ミクロデータの利用技術とEBPM
分野分類

研究課題名

研究代表者（所 属）d7

政府ミクロデータと他データの併用による小区分統計的推測法について

廣瀬 雅代（九州大学マス・フォア・インダストリ研究所）

d7

政府ミクロデータの秘匿方法とリスク評価方法に関する研究

佐井 至道（岡山商科大学）

7

公的統計ミクロデータを用いた税・社会保障制度と家計行動に関する
ミクロシミュレーションの可能性

伊藤 伸介（中央大学）

d

重点テーマ4：スポーツ統計科学の新展開
分野分類

研究課題名

研究代表者（所 属）e1

サッカーリーグにおけるチームパフォーマンス推移の推定に基づく勝敗確率予測

小畑 経史（大分大学）

j9

スポーツデータ解析の理論と応用

酒折 文武（中央大学）■ 共同研究集会
分野分類

研究集会名

研究代表者（所 属）e7

官民オープンデータ利活用の動向及び人材育成の取組

白川 清美（一橋大学）

i2

最適化：モデリングとアルゴリズム

土谷 隆（政策研究大学院大学）

j9

統計教育の方法とその基礎的研究に関する研究集会

末永 勝征（鹿児島純心女子短期大学）17

大学院教育大学院組織
統計数理研究所は、昭和 63 年10月に開学した学部を持たない大学院だけの大学、総合研究大学院大学（神奈川県三浦郡葉山町）の基盤機関の一つとして、創設時から統計科学専攻を設置し、平成元年 4 月から学生を受け入れて、博士後期課程の教育研究を本研究所で行ってきました。また、平成 18 年度から、
５年一貫制に移行し、修業年限を５年とする「博士課程（５年一貫制）」と、修業年限を３年とし３年次に編入学する「博士課程（３年次編入学）」で教育研究を行っています。

国立大学法人

総合研究大学院大学
文化科学
研究科

物理科学
研究科

複合科学
研究科

高エネルギー
加速器科学研究科

生命科学
研究科

先導科学
研究科

生命共生体進化学専攻

生理科学専攻基礎生物学専攻

遺伝学専攻

情報学専攻

極域科学専攻統計科学専攻素粒子原子核専攻

物質構造科学専攻

加速器科学専攻

宇宙科学専攻核融合科学専攻

天文科学専攻機能分子科学専攻

構造分子科学専攻

日本文学研究専攻

日本歴史研究専攻

国際日本研究専攻

比較文化学専攻

地域文化学専攻

教育研究の概要
本専攻では、基盤機関である統計数理研究所の恵まれた研究環境を活用して、現実社会からの情報ないし知識の抽出を、データに基づいて実現するために、データ収集の設計、モデリング、推論、予測およびこれらの基礎、数理、応用に係わる教育研究を行い、複雑に相互に絡み合うさまざまな重要課題の解決に貢献する創造性豊かな研究能力を備えた人材の育成を目的としています。
教育研究指導分野

内

容

モデリング

多数の要因が複雑に関連して起こる時空間的変動現象や知的情報処理の時空間モデルやグラフ構造モデル等
ダイナミックなモデリング、さらに各種モデルに基づく統計的推論やそのための計算手法、データに基づくモデルの組織的な評価について教育研究を行います。

データ科学

不確実性と情報の不完全性に対処するためのデータ設計と調査および分析の方法、計算機統計学に関する教育研究を行います。

数理・推論

統計科学の理論とそれに関わる基礎数理、データに含まれた情報を自動的学習・推論により抽出するための統計的学習理論、計算推論の基礎となる最適化・計算アルゴリズムの理論と応用に関する教育研究を行います。

教育研究の特色大学院教育● 本専攻は、我が国唯一の統計科学の総合的な博士課程であり、これまで幅広い学問分野から学生諸君を受け入れて、理論から応用までの多分野にわたる専門の教員により、統計科学全般についての教育研究が行われています。
● 本専攻の基盤機関である統計数理研究所では統計科学専用スーパーコンピュータ、高速３次元画像計算機や並列乱数発生
シミュレーターなどが設置され、統計数理研究所作成のオリジナルソフトウェアをはじめ多様なソフトウェアがそろっています。
● 統計科学と数理科学の学術誌・図書は国際的に有数の完備を誇っています。
● 統計数理研究所では共同利用研究所として研究会や国内外の客員教授・研究者のセミナーが頻繁に行われていますが、学生諸君はこれにほとんど自由に参加・交流できます。
● 他大学や研究機関の研究者たちとの共同研究、および 他研究所などとの研究プロジェクトに参画し、各課題研究の一翼を担うこともできます。

18

修了要件および学位の種類● 統計科学専攻の修了要件は、以下のとおりです。
博士課程（５年一貫制）：大学院に５年以上在学し、必修単位を含む 40単位以上を修得すること。
博士課程（３年次編入学）：大学院に３年以上在学し、10 単位以上を修得すること。
そしてともに、必要な研究指導を受けた上、博士論文の審査および最終試験に合格することです。
● 修了者には、博士（統計科学）の学位が授与されます。あるいは、統計科学に係る学際的分野を主な内容とする博士論文については、博士（学術）の学位が授与されます。
● なお、優れた研究業績を上げた者の在学年限については、弾力的な取り扱いがなされます。

在学生数 （2019 年 4 月1日現在）■ 博士課程（５年一貫制）：定員2名■ 博士課程（３年次編入学）：定員3名

入学年度 平成22年度 平成25年度 平成28年度 平成29年度 平成30年度 2019年度
現

員

1

1

1

2

1

平成26年度 平成27年度 平成28年度 平成29年度 平成30年度 2019年度

3

1①

1①

4③

4③

7⑤

9⑦

※ ○は社会人で内数入学者の出身大学・大学院
北海道大学（5）、東北大学（3）、福島大学（1）、筑波大学（6）、埼玉大学（1）、千葉大学（1）、お茶の水女子大学（1）、政策研究大学院大学（1）（1）
、東京学芸大学（2）、東京工業大学（6）、東京大学（20）、東京都立大学（現・首都大学東京）（1）
東京医科歯科大学（1）、東京海洋大学（旧・東京商船大学）
国公立
東京農工大学（1）、一橋大学（6）、静岡大学（1）、北陸先端科学技術大学院大学（1）、名古屋大学（3）、豊橋技術科学大学（2）、京都大学（7）大阪市立大学（1）、大阪大学（3）、奈良先端科学技術大学院大学（1）、岡山大学（2）、島根大学（3）、九州大学（3）、大分大学（1）私 立

北里大学（1）、慶應義塾大学（8）、国際基督教大学（1）、芝浦工業大学（1）、中央大学（9）、東京理科大学（ 7）、東洋大学（1）、日本女子大学（1）
日本大学（2）、法政大学（7）、早稲田大学（9）、南山大学（1）、大阪電気通信大学（1）、関西大学（1）、京都産業大学（1）、立命館大学（1）岡山理科大学（1）、久留米大学（1）外 国Aston大学（1）、California 大学 Irvine 校（1）、California 州立大学 Long Beach校（1）、Campinas大学（1）、Colorado大学（2）、Dhaka大学（2）Hawaii大学（1）、Jahangirnagar大学（2）、Malaya 大学（1）、Northeast Normal大学（1）、Ohio大学（2）、Rajshahi大学（2）、Stanford大学（1）The University of Nottingham（1）、中国科学院応用数学研究所（1）、中国科学技術大学（1）、中国国家地震局分析予報中心（1）、東北工学院（1）
香港技科大学（1）

学位授与数

平成25年度

平成26年度

平成27年度

平成28年度

平成29年度

平成30年度

博士（学術）

5名

1名

1名

2名

1名

0名

博士（統計科学）

1名

4名

4名

5名

4名

5名

修了生等の進路
帯広畜産大学教授、筑波大学教授、兵庫県立大学教授、東京大学教授、電気通信大学教授、筑波大学准教授、埼玉大学准教授、名古屋大学准教授、
九州大学准教授、九州工業大学准教授、琉球大学准教授、統計数理研究所准教授、東北大学講師、横浜国立大学専任講師、北海道大学助教、
大分県立看護科学大学助教、宇宙航空研究開発機構情報・
国公立 東京大学助教、東京工業大学助教、広島大学助教、九州大学助教、統計数理研究所助教、大学等 計算工学センター主幹研究員、東京工業大学特別研究員、京都大学特定研究員、奈良先端科学技術大学院大学助教、統計数理研究所特任研究員、日本銀行企画役、日本放送協会、鉄道総合技術研究所主任研究員、
統計情報研究開発センター、年金積立金管理運用独立行政法人、公立高校教諭、
京都大学大学院特定助教、国立研究開発法人理化学研究所、総務省統計局
札幌学院大学教授、東京医療保健大学教授、明治大学教授、同志社大学教授、札幌学院大学准教授、城西大学准教授、日本大学准教授、駒沢大

大学院教育

私 立
学准教授、札幌学院大学講師、愛知工科大学准教授、明治大学特任講師、東京情報大学講師、芝浦工業大学非常勤講師、立教大学学術調査員、大学等
明治大学研究推進員、早稲田大学特別研究員、慶応義塾大学

Jahangirnagar 大学教授、Jahangirnagar大学准教授、Victoria 大学上級講師、Massey 大学研究員、Otaga大学研究員、ニュージーランド

外国の政府統計庁、Rajshahi 大学助教授、UCLA 研究員、Asia-Pacific Center for Security Studies 助教授、Central South 大学教授、Hong
大学等
Kong Baptist 大学講師、South Carolina 大学研究員、Warwick 大学研究員、Rajshahi 大学助手

（株）日立製作所中央研究所、NTT コミュニケーション科学研究所、誠和企画、（株）
ニッセイ基礎研究所、みずほ信託銀行、野村證券（株）、ATR
脳情報研究所、トヨタ自動車東富士研究所、シュルンベルシュ（株）、Macquarie Securities, Japan、損害保険料率算出機構、バークレイズ・
グローバル・インベスターズ（株）、（株）
オープンテクノロジーズ、ヤマハ（株）、Goldman Sachs Asset Management LP、CLCバイオジャパン、
民 間（株）
三菱東京 UFJ 銀行、ファイザー（株）、（株）EBP政策基礎研究所、（株）ソニー、（株）NTT アイティ、（株）損害保険ジャパン、クオリカプス
（株）
、
企業等
（株）
ブリヂストン、（株）
ブレインパッド、住友化学（株）、あらた監査法人、田辺三菱製薬（株）、第一三共（株）、静岡県立静岡がんセンター、シーピー
シー治験病院、一般社団法人CRD協会、日本学術振興会、東京電力ホールディングス（株）、旭化成（株）基盤技術研究所、（株）本田技術研究所、
横河電機（株）、花王（株）、先進モビリティ
（株）

19

国際協力
国 際 協 力交流協定締結研究機関
機 関 名

所 在 地

締結日

アメリカ合衆国センサス局 統計調査部門

アメリカ合衆国（ワシントン）

1988. 7. 27

数学センター財団

オランダ（アムステルダム）

1989. 5. 10

ベルリンフンボルト大学 統計・計量経済学研究所

ドイツ（ベルリン）

2004. 12. 8

ステクロフ数学研究所

ロシア（モスクワ）

2005. 8. 9

中南大学

中国（長沙市）2005. 11. 18

スンシル大学

大韓民国（ソウル）2006. 4. 27

ウォーリック大学 統計学部／統計手法研究センター

イギリス（コーベントリー）

2007. 1. 16

インド統計研究所

インド（カルカッタ）

2007. 10. 11

中央研究院 統計科学研究所（ISSAS）

台湾（台北）

2008. 6. 19

マックスプランク生物学サイバネティク研究所・実証的推論研究系

ドイツ（チュービンゲン）

2010. 8. 11

ノルウェー産業科学技術研究所（SINTEF）通信システム部門

ノルウェー（トロンハイム）

2012. 1.30

University College London（UCL）計算機統計的機械学習センター

イギリス（ロンドン）

2012. 2. 16

ノルウェー科学技術大学（NTNU）電気通信学部

ノルウェー（トロンハイム）

2012. 5. 22

カレル大学 確率数理統計学部

チェコ（プラハ）

2012. 10. 10

ゲッチンゲン大学 生物森林生育環境情報学部

ドイツ（ゲッチンゲン）

2012. 10. 18

韓国統計学会（KSS）

大韓民国（ソウル）2013. 7. 9

豊田工業大学 シカゴ校

アメリカ合衆国（シカゴ）2014. 2. 10

オーストラリア国立大学 数理科学研究所

オーストラリア（キャンベラ）2014. 5. 15

ETH チューリッヒリスク研究所

スイス（チューリッヒ）

2015. 2. 7

ハード・ソフトウェア情報技術研究所（ IRCICA）

フランス（パリ）

2015. 2. 9

ブレーゼ・パスカル大学数学研究室

フランス（クレモンフェラン）

2015. 2. 11

信号・情報・自動処理研究センター（CRIStAL）

フランス（パリ）

2015. 2. 12

University College London（UCL）ビッグデータ研究所

イギリス（ロンドン）

2015. 2. 26

ポカラトリブヴァン大学 森林研究所

ネパール（ポカラ）

2015. 3. 6

カンボジア森林局庁 森林研究所

カンボジア（プノンペン）

2015. 3. 6

オックスフォード大学 統計学部

イギリス（オックスフォード）

2015. 3. 10

ベトナム森林開発企画研究所（FIPI）

ベトナム（ハノイ）2015. 6. 2

ツーゼ研究所ベルリン（ZIB）

ドイツ（ベルリン）

2016. 6. 20

ポルト大学

ポルトガル（ポルト）2016. 6. 22

ラオス国立大学

ラオス（ヴィエンチャン）

2017. 3. 15

中国地震局 地球物理研究所

中国（北京）

2017. 4. 28

香港浸會大学 科学部

香港（九龍）

2017. 8. 7

マラヤ大学

マレーシア ( クアラルンプール）

2017. 9. 18

エヴォラ大学

ポルトガル（エヴォラ）

2017. 11.30

ウルム大学

ドイツ（ウルム）2017. 12. 8

韓国調査研究学会

大韓民国（ソウル）2018. 2. 14ブリストル大学 The Jean Golding Institute for Data-intensive Research

イギリス（ブリストル）

2019. 1. 15

ソンギュングァン大学 Survey Research Center

大韓民国（ソウル）2019. 2. 25

ランプン大学

インドネシア（ランプン）

2019. 3. 6

南方科技大学中国（深圳）

2019. 3. 25

ブルターニュ南大学

フランス（ロリアン）

2019. 3. 29※他に 2 大学と締結あり

20

国 際 協 力

国際シンポジウム（平成 30 年度）
名称

開催期間

会場

NTNU-ISM Joint Workshop on Sustainability
and Statistical Machine Learning

2018.06.03～2018.06.05

Norwegian Univ. of
Science and Technology

Workshop on the Frontier of Applied Bayesian Inference and Computation

2018.09.14

統計数理研究所

The 3rd IMI-ISM-ZIB MODAL Workshop on Challenges
in Real World Data Analytics and High-Performance Optimization

2018.09.26～2018.10.01

政策研究大学院大学

Workshop on Computational Statistics and Machine Learning

2018.10.15 ～2018.10.16

統計数理研究所

Stochastic Processes and Risk Analysis

2018.10.19

統計数理研究所

ISI-ISM-ISSAS Joint Conference 2019 Taipei

2019.01.17 ～2019.01.19

Academia Sinica

HW-ISM-UoE Workshop on Machine Learning for Risk and Insurance

2019.02.04～2019.02.06

International Centre forMathematical Sciences

Pioneering Workshop on Extreme Value and Distribution Theories in
Honor of Professor Masaaki Sibuya

2019.03.21 ～2019.03.23

統計数理研究所

ISM Symposium on Environmental Statistics 20192019.03.25～2019.03.26

統計数理研究所

The 4th ISM-ZIB-IMI MODAL Workshop on Mathematical Optimization
and Data Analysis

2019.03.25～2019.03.30

統計数理研究所

Workshop on Functional Inference and Machine Intelligence 20192019.03.28～2019.03.29

統計数理研究所

NTNU-ISM Joint Workshop on Sustainability
and Statistical Machine Learning

ISM Symposium on Environmental Statistics 2019

外国人研究員 （平成 30 年度受入）
■ 客員
氏名

所属

所在地

Doucet Arnaud

オックスフォード大学・統計学部

イギリス

Richard Donald ST.P.

Department of Statistics, Pennsylvenia State University

アメリカ合衆国

Myrvoll Tor Andreノルウェー工業技術研究所

ノルウェー

Peters Gareth William

Heriot-Watt University

イギリス

Septier Francois Jean Michel

Institut Mines-Telecom

フランス

Phoa Frederick Kin Hing

Institute of Statistical Science, Academia Sinica

台湾

Shevchenko Pavel

マッコーリー大学

オーストラリア■ 外来研究員

46名

https://www.ism.ac.jp/visitor/index.html
21

統計科学技術センターの活動

統計科学技術センターには、計算基盤室、ネットワー

成果に関する情報の収集や人材育成事業に関する業

ク管理室、メディア開発室、情報資源室の４室があり、務を行っています。計算機や図書の利用など公募型共それぞれ基盤的な計算機資源の提供、基幹ネットワー

同利用に付随する所外 研究者へのサービスや、思考

クの運用管理、刊行物の編集・発行と広報業務、研究院の統計思考力育成事業を支える運営主体です。

研究支援組織の活動

計 算 資 源 の提供 （2019 年 4 月1日現在）
大規模統計データ解析のために、2018 年10月よりし、解析結果を可視化表示するために 4K 3D表示可統計科学スーパーコンピュータシステムを運用してい能なプロジェクタおよび 200インチスクリーンが計算機ます。所内のみならず、公募型共同利用により、所外展示室に設置されています。

研究者の利用に供しています。本システムは、384の計

所内情報ネットワークとして、10GBASE-SRを幹線と算ノードで構成される総理想演算性能 1.49PFlops のし、1000BASE-Tを支線に持つイーサネット網を敷設

分散メモリ型並列計算機です。水冷のHPE SGI 8600

しており、パーソナルコンピュータ、スーパーコンピュー

Systemを採用し、各ノードには２つの18コアCPU（Intelタシステム等が接続されています。そしてSINET5に、384GBの主記憶が搭載されていま
Xeon GOLD 6154）

よって通信速度 40GB でインターネットと接続されていす。また、システムには高速物理乱数発生ボードが付属ます。なお、アンチウィルスソフトやネットワーク侵入防止システムを全所的に導入するなど、強力
なネットワークセキュリティ対策を実施しています。

統計科学スーパーコンピュータシステム HPE SGI 8600

4K 3D 可視化システム

22

研究支援組織の活動

図書・資料 （2019 年 4 月1日現在）
また本研究所が刊行する欧文誌「Annals of the In­­

数学、計算機科学、情報科学に関わる内外の主要学

stitute of Statistical Mathematics」（Springer から発術誌を多数備えています。収蔵図書はこれらの分野

行）、和文誌「統計数理」、「日本人の国民性の研究」に加えて人文・社会科学から生物、医学、理工学の広など調査研究のための「統計数理研究所調査研究リ

範な領域にわたっています。

ポート」、「Com­puter Science Mono­graphs」、共同利

研究支援組織の活動

本 研究所の広範な研究分野を反映して、統計学、用における共同研究のための「共同研究リ
ポート」、「Research Mem­orandum」、
「統
和書
28％
19,999冊

計計 算技術報告」、「研究教育活動報告」
蔵書72,381冊

和雑誌
53％
1,184種雑誌
2, 218種

洋書
72％
52,382冊

洋雑誌
47％
1,034種および内外からの寄贈による資料も備えています。
あらゆる分野の研究者の需要に応えるた
め、図書・資料を整理し、OPACから検索出来るようになっています。また文献の問い合
わせと複写サービスも行っています。

刊行物の編集・発行と広報業務
統計数理研究所では英文学術誌 Annals of the In­
stitute of Statistical Mathematics（AISM）と和文学
術誌「統計数理」を発行しており、当センターが各誌編集委員と協力して編集・発行にあたっています。1949
年創刊のAISMはインパクト・ファクター付きの英文学術誌として海外から高い評価を得ています。両誌とも
現在では電子投稿システムを採用しています。要覧、年報、統計数理研究所ニュースなどの広報誌の編集も行っています。

研究成果の収集と公開
研究教育職員等の研究成果を恒常的に蓄積するた資料も蓄積されています。また、統計数理研究所学術

めの「研究業績登録システム」と呼ばれる電子システム

研究リポジトリ（https://ismrepo.ism.ac.jp/）の運営もを運営・管理しています。業績は一年中随時電子登録行っています。

が可能で、これによって年報作成と評価のための基礎

統計思考力育成事業への協力
統計思考力を備えた人材育成のために、統計思考院

アップなどを行っています。

と協力しながら、公開講座、セミナー、共同研究スタート

23

URAステーションの活動

研究支援組織の活動

情報・システム研究機構では文部科学省「研究大学成や研究報告の支援、および、広報・アウトリーチ活動な

強化促 進事 業」の支 援を受け、URA（University Re­

ども行います。また、統 計数理 研究 所のスーパーコン

search Administrator）
を配置しています。統計数理研

ピュータ（スパコン）の利用のおよそ９割は、全国の大学究所にも統計数理分野の共同利用研究事業の推進・強等研究機関であることから、その利活用についても支援化のため、運営企画本部にURAを配置しました。

します。

URAは、
国内外の大学や研究機関との共同研究促進、これらの活動を通じて、コーディネーション機能や研究

研究交流促進のための企画や実務を担当するとともに、支援機能を強化し、研究所の研究者が研究に専念でき

統計数理研究所の研究者、および、事務職員と連携して、る環境を整備するだけでなく、大学共同利用機関として研究戦略の企画立案、外部資金獲得のための申請書作の機能強化も目的としています。

URAの主な業務■ 共同利用・共同研究の推進
大学共同利用機関法人として、共同利用・共同研究を強く推進し、わが国の大学を中心とした学術研究全体の連携強化を支援します。
● 産学連携基盤の強化
・企業との共同研究・学術指導契約のコーディネーション、知的財産に関する各種交渉
・論文データベースを利用し、統計科学の見地から新たな指標を研究する体制を構築
・立川市と連係協力協定に基づく各種活動の支援
・総務省、統計局、統計センター等と連携し、公的統計ミクロ
データの二次的利用推進を支援● スパコンの利用促進と認知度向上
・スパコンを活用した共同利用・共同研究のコーディネーション
・愛称・ロゴの策定、パンフレットの作成等● 外国人研究者・海外機関とのリレーションシップ構築のための活動・外国人研究者の招へい、海外研究機関等への訪問等を通じた新たなリレーションシップの構築● 大学・研究機関におけるIR（Institutional Research）活動の支援
・IR活動を支援するツールの開発や機関の様々な活動を客観的に評価するための新たな指標に関する研究・公募型共同利用重点テーマ「IRのための学術文献データ分
析と統計的モデル研究の深化」の企画立案、および、運営支援■ 研究者支援
外部資金獲得や獲得後の管理支援、外国人研究者
招へいに係る各種支援など、それぞれの URAの資質・特性を活かして、研究者を支援します。
● プレアワード・ポストアワード、各種申請書類作成支援業務
・外部資金獲得のための申請支援、外部機関との連絡調整、資金獲得後のプロジェクト管理支援・賞応募にかかる推薦支援、書類作成支援等● 外国人研究者招へい支援、
国際ワークショップ・シンポジウム等開催支援
・渡航ビザの取得・共同利用申請・イベント参加等の支援
・国際ワークショップ・シンポジウムの企画・運営の支援、ノウ
ハウの提供等● 男女共同参画推進支援
・男女共同参画推進支援室と連携し、事業を実施
・セミナー、研修会などの企画・開催

広報・アウトリーチ活動
URAステーションでは広報室と連携し、関係機関に対を向上させるべく、機構や研究所が主催・共催する各種する広報活動を通じて、国内外のコミュニティにおける大イベント、見学会等の企画、準備、運営の実施・支援を

学共同利用機関としての機構、および、研究所の存在感行っています。

■ 2018 年 オープンハウスの実施

24

2018 年度のオープンハウスを 2018 年6月15日（金）にスは、2019年 6月5日に迎える統数研創立75周年の記念開催し、142名の来場がありました。今回のオープンハウ

事業の一環として開催し、「データサイエンスが切り拓く、

研究支援組織の活動

ひとと社会の未来」をテーマに中央大学理工学部の大加者は36名となり、28件の教員面談を実施しました。

橋靖雄教授と統数研の野間久史准教授の特別講演が行

また、前日の14日には連携イベントの産学連携シンポジ

われました。大橋教授は「健康情報は信じられるか？医

ウム「企業におけるデジタルトランスフォーメーションとデー

療を支えるエビデンスとコミュニケーション」と題して講

タサイエンティスト育成の最前線」を開催しました。

研究支援組織の活動

演し、続いて野間准教授が「医学研究の発展を支える
データサイエンスと統計数理」と題して講演しました。
研究内容ポスター展示の会場では88枚のポスターが貼り出され、研究者と大学院生が３交代で内容説明に立ち、会場は活気の溢れる雰囲気に包まれました。
統計よろず相談室は事前申込み枠が満席となり、当日の申込みも含め17件の相談がありました。スパコンや計算機展示室の見学、4K 3D可視化システムによるシミュ
レーション映像体験が出来る施設見学ツアーは２回開催され、計 52 名の参加者がありました。総合研究大学院
大学複合科学研究科統計科学専攻の大学院説明会の参■ 6th International IBM Cloud Academy Conference 2018（ICACON2018）
産学連携の国際的な展開として、2018年 5月24日、25

学・企業の研究者が活発に交流しました。

日の両日、アメリカ IBMとの共催および日本 IBMの協力により、統計数理研究所において、アジア初の開催となる「6th International IBM Cloud Academy Conference
2018」（ICACON2018）
を、100名を越える参加者を迎えて開催しました。
統計数理研究所のURAは、プログラム構成・招待講
演者の検討、世界各国の3 7の大学・機関の委員によるプ
ログラム委員会等を主導して企画しました。
講演セッションは教育のクラウド利用からブロックチェー
ン、統計分析等まで幅広く、学生の発表コンペやワークショップ等の多彩なプログラムが実施され、国内外の大■ 大学共同利用機関シンポジウムに参加・出展2018 年11月14日（日）に愛知県名古屋市の名古屋市科准教授が「観察できなかった種数の推定と生物多様性 」

学館において、「大学共同利用機関シンポジウム2018 ～と題して講演し、講演会場には立ち見が出るほど多くの最先端研究大集合～」が開催されました。

来場者が集まりました。

各研究所の展示ブースがイベントホールに設けられ、本 研究所は研究所紹介のポスターやパネルを展示し、入場者は人材育成事業や日本人の国民性調査の説明に熱心に聞き入っていました。また昨年に引き続き「第２回統計検定統計数理１日マイスター」と題した問題の配布と認定証の発行を行いました。
「難しそう」と言いながらその場で挑戦する来場者もあり、本研究所の活動や統計に関心を持ってもらう機会となりました。
イベントホールの一部では研究者によるミニ講演「研究者トーク」が行われました。本研究所からは島谷健一郎
25

決算・建物

運営費交付金等 （ 平成 30年度）
区

分

人

決 算 額

件

費

物

665,753件

費合953,057

計

1,618,810
単位：千円

外部資金受入状況 （ 平成 30年度）
区

分

件

数

民間との共同研究 受託研究・受託事業等

受入金額

学術指導

受託研究員

寄

附

金

合

計

23

24

10

3

7

67

54,913

137,514

10,680

1,672

8,777

213,556

決算・建物

単位：千円

科 学 研 究 費 補 助 金 （ 平成 30年度）
研究種目

新学術 基盤研究 基盤研究 基盤研究 基盤研究 挑戦的 若手研究
領域
（S）
（A）
（B）
（C） 萌芽研究 （B）

件数

−

−

交付
金額

−

−

5

9

63,180 33,670

若手
研究

研究活動 特別研究
スタート
員奨励費
支援

合

計

20

3

11

5

1

1

55

19,711

6,370

12,306

4,179

1,430

1,690

142,536
単位：千円

敷 地・建 物 （ 2019年 4 月1日現在）
敷地面積62,450m 2

建 物 面 積（延べ面積）

16,209m 2

建

物

名

称

総合研究棟

構造階数

延べ面積

R6-1

15,260 m2（※ 総合研究棟 48,105m のうち統計数理研究所分の面積は上記の通り）
2

Akaike Guest HouseR1

949 m2■ Akaike Guest House

建物外観

Akaike Guest House は、共同利用・共同研究に従事される研究者等のための宿泊施設です。当ゲストハウスは、敷地内に建てられたもので、
平成 22 年 6月にオープンしました。部屋数は、単身室 18、夫婦室４、バリアフリー室１の 計23 室です。Akaike Guest Houseの名称は、元統計数理研究所長の故 赤池弘次氏にちなんでつけられたものです。
https://www.ism.ac.jp/guest_house/
26

Akaike Guest House 全景

組

織

組織図 （ 2019 年 4 月1日現在）

議

研究倫理審査委員会

会

統計思考院運営委員会

営

共 同 利 用 委 員 会

運

アドバイザリーボード

モデリング研究系■ 予測制御グループ■ 複雑構造モデリンググループ■ データ同化グループ

データ科学研究系■ 調査科学グループ■ 計量科学グループ■ 構造探索グループ

数理・推論研究系■ 統計基礎数理グループ■ 学習推論グループ■ 数理最適化グループ

リスク解析戦略研究センター
所

統計的機械学習研究センター長

ものづくりデータ科学研究センター
医療健康データ科学研究センター

副 所 長

統計思考院
統計科学技術センター
図 書 室

組

企 画 室

■ 計算基盤室■ ネットワーク管理室■ 情報資源室■ メディア開発室■ URAステーション

織

評 価 室
広 報 室
運営企画本部

産学連携・知的財産室
NOE推進室
男女共同参画推進室
国際連携推進室

総務課■ 総務係■ 専門職員（評価・法規）
■ 人事係
■ 労務係

財務課

■ 総務・監査係■ 予算・決算第一係■ 予算・決算第二係■ 資産管理・検収係

経理課

■ 経理係
■ 契約第一係■ 契約第二係
■ 施設係

研究推進課

■ 研究推進係■ 共同利用係■ 大学院係

本部事務局立川共通事務部

27

所員数（現員）（2019年 4月1日現在）
区

所

分

所

長

長

教

授

准教授

助

教

事務職員

技術職員

合

1

計
1

モデリング 研 究 系

6

7

2

15

データ科 学 研究系

5

6

3

14

数 理・推 論 研 究 系

7

5

3

15

統

計

思

考

院

0

統 計 科 学技 術センター

1111

運 営 企 画 本 部

11

立 川 共 通 事 務 部

（33）

（33）

計

1

18

18

8

1
（33）

11

57
（33）

※（ ）内は立川共通事務部の総数を示す。
※ 事務職員及び技術職員数は再雇用職員各２名を含む。

所
所

員 （2019年 4月1日現在）
椿

長

副所長
伊藤
（研究企画・人事・広報）
（兼）

広計
聡

副所長
（財務・知財）
（兼）

山下

副所長
（評価）
（兼）

智志

宮里

義彦

組

モデリング研究系

織■ 予測制御グループ ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――

松井

研究主幹（兼）

教

授

准教授

知子

川﨑

能典

教

授

宮里

義彦

教

庄

建倉

准教授

瀧澤

由美

准教授

授

吉本

敦

三分一

史和

■ 複 雑 構 造モデリンググループ ――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
授

松井

知子

教

授

伊庭

幸人

准教授

南

和宏

准教授

小山

慎介

准教授

日野

英逸

助

早水

桃子

教

教

■ データ同化グループ ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
教

授（兼）

上野

玄太

准教授

中野

慎也

助

教

野村

俊一

特任助教（兼） 山本

誉士

客員教授

大谷

晋一

ジョンズホプキンス大学
応用物理学研究所 主任研究員

客員教授

中村

和幸

明治大学総合数理学部 教授

客員教授

佐藤

忠彦

筑波大学ビジネスサイエンス系 教授

客員教授

樋口

知之

中央大学理工学部 教授

客員教授

神山

雅子

鉄道総合技術研究所鉄道力学研究部
主任研究員

客員准教授

藤井

陽介

気象研究所全球大気海洋研究部
主任研究官

客員准教授

長尾

大道

東京大学地震研究所巨大地震津波
災害予測研究センター 准教授

客員准教授

加藤

博司

宇宙航空研究開発機構研究開発部門
研究開発員

特任准教授

齋藤

正也

データ科学研究系
研究主幹（兼）金藤浩司■ 調査科学グループ ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
教

28

授（兼）

吉野

諒三

准教授

前田

忠彦

准教授

朴

堯星

組

織

所

員

データ科学研究系特任助教（兼） 稲垣

佑典

特任助教（兼） 芝井清久

特任助教（兼） Le Duc Anh

特任研究員
（兼）加藤

直子

客員教授

吉川

徹

大阪大学大学院人間科学研究科 教授

客員教授

佐藤

客員教授

松本

渉

関西大学総合情報学部 教授

客員教授

客員教授

今田

高俊

東京工業大学 名誉教授

客員教授

客員准教授

藤田

泰昌

長崎大学経済学部 准教授

客員准教授

嘉倫

東北大学大学院文学研究科 教授

真鍋一史

関西学院大学 名誉教授

水田正弘

北海道大学情報基盤センター 教授

尾碕

幸謙

筑波大学
大学院ビジネス科学研究科 准教授■ 計量科学グループ ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
教

授

山下

智志

准教授

船渡川

特任研究員

濵田

授

金藤

浩司

教

授

伊藤

陽一

准教授

野間

久史

助

教

清水

信夫

教

伊久子

ひろか

■ 構造探索グループ ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
教

授

吉田

助

教

Wu Stephen

亮

准教授

足立

淳

助

村上

大輔

教

准教授

島谷

健一郎

数理・推論研究系
研究主幹（兼）栗木哲■ 統計基礎数理グループ ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――

哲

准教授

加藤

昇吾

客員教授

竹村

彰通

授

二宮

嘉行

准教授

志村

隆彰

教

准教授

間野

修平

織

栗木

組

授

教

滋賀大学データサイエンス学部 教授■ 学習推論グループ ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
授

江口

准教授
助

教

教

真透

教

授

福水

健次

教

授

藤澤

洋徳

持橋

大地

准教授

逸見

昌之

助

教

坂田

綾香

今泉

允聡

■ 数理最適化グループ ――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
授

伊藤

客員教授

相吉

教

聡

教

授

池田

思朗

助

教

田中

未来

英太郎 慶應義塾大学 名誉教授

リスク解析戦略研究センターセンター長（兼） 山下

智志

副センター長（兼）

加藤

昇吾

教

授（兼）

山下

智志

教

授（兼）

栗木

哲

教

授（兼）

金藤

浩司

教

授（兼）

松井

知子

教

授（兼）

吉本

敦

教

授（兼）

川﨑

能典

教

授（兼）

二宮

嘉行

准教授（兼）

逸見昌之

准教授（兼）庄建倉

准教授（兼）島谷健一郎

准教授（兼）加藤昇吾

准教授（兼）瀧澤由美

准教授（兼）

間野修平

准教授（兼）南和宏

准教授（兼）

志村

隆彰

助

野村

俊一

助

Wu Stephen

助

村上

大輔

特任助教（兼）上原

悠槙

教（兼）

特任助教

Guo Yicun

特任助教（兼）長幡教（兼）特任助教（兼）張

俊超

教（兼）

英明

29

リスク解析戦略研究センター
客員教授

椎名

洋

客員教授

信州大学経法学部 教授

客員教授

原

尚幸

同志社大学文化情報学部 教授

要直

日本銀行金融機構局 企画役

客員教授

吉羽

客員教授

高橋

吉田

朋広

東京大学大学院数理科学研究科 教授倫也

神戸大学 名誉教授

客員教授

北野

利一

名古屋工業大学大学院工学研究科 教授

客員教授

宮本

客員教授

星野

定明

筑波大学教育推進課 特命教授

客員教授

松井

茂之

名古屋大学大学院医学系研究科 教授

崇宏

慶應義塾大学経済学部 教授

客員教授

伊藤

伸介

中央大学経済学部 教授

客員教授

元山

斉

青山学院大学経済学部 教授

客員教授

亀屋

隆志

横浜国立大学大学院
環境情報研究院 教授

客員教授

橋本

俊次

国立環境研究所環境計測研究センター
応用計測化学研究室長

客員教授

酒井

直樹

防災科学技術研究所先端的研究施設
利活用センター 戦略推進室長

客員教授

滝沢

智

東京大学大学院工学系研究科 教授

客員教授

南

美穂子

客員教授

国友

直人

明治大学政治経済学部 特任教授

慶應義塾大学理工学部 教授

客員教授

堀口

敏宏

国立環境研究所環境リスク・健康研究センター 生態系影響評価研究室長

客員教授

塚原

英敦

成城大学経済学部 教授

客員教授

本田

敏雄

一橋大学大学院経済学研究科 教授

客員教授

深澤

正彰

大阪大学大学院基礎工学研究科 教授

客員教授

清水

泰隆

早稲田大学理工学術院 教授

客員教授

宮本

道子

秋田県立大学
システム科学技術学部 教授

貴晶

客員教授

大野

忠士

筑波大学ビジネスサイエンス系 教授

客員教授

津田

博史

同志社大学理工学部 教授

客員教授

藤井

聡

京都大学大学院工学研究科 教授

客員教授

安藤

雅和

千葉工業大学社会システム科学部 教授

客員准教授

久保田

客員准教授

植木

優夫

理化学研究所
革新知能統合研究センター 研究員

客員准教授

岡田

幸彦

筑波大学システム情報系 准教授

客員准教授

高橋

淳一

一般社団法人 CRD協会

客員准教授

佐藤

整尚

東京大学大学院経済学研究科 准教授

客員准教授

小池

祐太

東京大学大学院数理科学研究科附属数理科学連携基盤センター 准教授

客員准教授

加茂

憲一

札幌医科大学
医療人育成センター 准教授

客員准教授

木島

真志

琉球大学農学部 准教授

織

吉野

組

客員教授

ニッセイアセットマネジメント株式会社
投資工学開発室 室長

客員准教授

冨田

哲治

県立広島大学経営情報学部 准教授

客員准教授

Enescu Bogdan 京都大学大学院
理学研究科 准教授
Dumitru

客員准教授

楠城

一嘉

静岡県立大学
グローバル地域センター 特任准教授

客員准教授

岩田

客員准教授

荻原

哲平

東京大学
数理 ･ 情報教育研究センター 准教授

客員准教授

Dou Xiaoling 総合研究教育センター 准教授

貴文 多摩大学経営情報学部 准教授貴樹

県立広島大学生命環境学部 准教授
早稲田大学データ科学

統計的機械学習研究センター

30

センター長（兼） 福水

健次

副センター長（兼）

松井

知子

教

授（兼）

福水

健次

教

授（兼）

松井

知子

教

授（兼）

江口

真透

教

授（兼）

宮里

義彦

教

授（兼）

伊藤

聡

教

授（兼）

池田

思朗

教

教

授（兼）

大地

授（兼）

栗木

哲

准教授（兼）藤澤洋徳

准教授（兼）持橋慎介

准教授（兼）南和宏

准教授（兼）

小山

特任准教授

後藤

日野

英逸

振一郎

助

教（兼）

田中

未来

助

村上

大輔

助

坂田

綾香

助

教（兼）

今泉

允聡

特任助教）

森井

幹雄

特任助教

齋藤

翔

本武

陽一

特任助教

Chen Ye

特任研究員

濱口

拓男

客員教授

本村

陽一

客員教授

山形

与志樹 地球環境研究センター 主席研究員

客員教授

College London Gatsby
Arthur Gretton University
Computational Neuroscience Unit, Professor

客員教授

武田

教（兼）

特任助教

産業技術総合研究所
人工知能研究センター 首席研究員
国立環境研究所朗子

東京大学大学院
情報理工学系研究科 教授

教（兼）

客員教授

照井

伸彦

東北大学大学院経済学研究科 教授

客員教授

後藤

真孝

産業技術総合研究所
情報技術研究部門 首席研究員

客員教授

土谷

隆

政策研究大学院大学政策研究科 教授

客員教授

藤澤

克樹

九州大学
マス・フォア・インダストリ研究所 教授

組

織

所

員

統計的機械学習研究センター

客員教授

品野

勇治

Konrad-Zuse-Zentrum für Informationstechnik
Berlin・Mathematical Optimization andScientific Information Division 研究員

客員准教授

João Pedro ポルト大学
コンピューターサイエンス学部 助教授
Pedroso

客員准教授

竹内

努

名古屋大学大学院理学研究科 准教授

客員准教授

本橋

永至

客員准教授

石垣

司

東北大学大学院経済学研究科 准教授

客員准教授

山田

誠

横浜国立大学
大学院国際社会科学研究員 准教授
理化学研究所革新知能統合研究センター ユニットリーダー

ものづくりデータ科学研究センターセンター長（兼） 吉田
授（兼）

吉田

亮

准教授（兼）

中野

慎也

特任助教

Liu Chang

客員准教授

徳永

教

旭将

亮

副センター長（兼）

藤澤

洋徳

授（兼）

藤澤

洋徳

教

授（兼）

福水

准教授（兼）

持橋

大地

助

教（兼）

Wu Stephen

特任研究員

野口

瑶

教

健次

九州工業大学大学院情報工学研究院 准教授

医療健康データ科学研究センターセンター長（兼） 伊藤

陽一

副センター長（兼）

野間

久史

授（兼）

伊藤

陽一

教

授（兼）

山下

智志

教

准教授（兼）野間久史

准教授（兼）

逸見昌之

准教授（兼）

船渡川

准教授（兼）

三分一

史和

特任准教授

長島

健悟

特任助教

岡

特任助教

田村

菜穂美

特任研究員

羽村

靖之

客員教授

大橋

靖雄

客員教授

清野

客員教授

教

授（兼）

江口

真透
伊久子

檀

組

客員教授

菊地

千一郎 群馬大学大学院保健学研究科 教授

健

大阪大学大学院基礎工学研究科 教授

客員教授

角田

達彦

立森

久照

国立精神・神経医療研究センター
トランスレーショナル・メディカルセンター
情報管理・解析部 生物統計解析室長

客員教授

手良向

聡

京都府立医科大学
大学院医学研究科 教授

客員教授

佐藤

俊哉

京都大学大学院医学研究科 教授

客員教授

服部

聡

大阪大学大学院医学研究科 教授

客員教授

岩崎

学

横浜市立大学
データサイエンス学部 教授

客員教授

松井

茂之

名古屋大学大学院医学系研究科 教授

客員教授

渡辺

美智子 大学院健康マネジメント研究科 教授

客員准教授

木村

良一

山口東京理科大学
共通教育センター 准教授

客員准教授

田栗

正隆

横浜市立大学
データサイエンス学部 准教授

客員准教授

佐藤

泰憲

慶應義塾大学
医学部衛生学公衆衛生学 准教授

客員准教授

中村

良太

一橋大学社会科学高等研究院 准教授

客員准教授

丸尾

和司

筑波大学医学医療系 准教授

温国立がん研究センター社会と健康研究センター 疫学研究部代謝疫学研究室長

客員准教授

髙橋

邦彦

名古屋大学大学院医学研究科 准教授

伊庭

幸人

客員准教授

後藤

慶応義塾大学織中央大学
理工学部人間総合理工学科 教授

東京大学大学院理学系研究科
生物科学専攻 教授

統計思考院
院長（兼） 川﨑能典

副院長（兼）

教

授（兼）

川㟢

能典

教

授（兼）

伊藤

聡

伊庭

幸人

教

授（兼）

福水

健次

教

授（兼）

二宮

嘉行

特任教授

田村

義保

准教授（兼）島谷健一郎

准教授（兼）

逸見昌之

准教授（兼）

日野

英逸

特任准教授

神谷

直樹

助

教（兼）

野村

俊一

助

今泉

允聡

特任研究員

伊藤

翼

特任研究員

菊地

和平

客員准教授

小森

理

成蹊大学理工学部情報科学科 准教授

客員准教授

教

高橋

啓

授（兼）

教（兼）

群馬大学数理データ科学教育
研究センター 准教授

31

所

員

統計科学技術センター
センター長（兼）

上野

玄太

総括室長

渡邉

百合子

計算基盤室長早坂充

情報資源室長（兼）

渡邉

百合子

南

副センター長（兼）和宏

ネットワーク管理室長

中村和博

メディア開発室長

長嶋昭子

評価室長（兼）宮里義彦

広報室長（兼）伊藤聡

産学連携・知的財産室長（兼）山下智志

NOE推進室長（兼）山下智志

男女共同参画推進室長（兼）伊藤聡

国際連携推進室長（兼）

松井

知子

図書室
室長（兼）

川﨑

能典

運営企画本部
本部長（兼）
企画室長（兼）伊藤聡■ URA ステーション ―――――――――――――――――――
上席 URA北村浩三

主任 URA岡本基

主任 URA

本多

啓介

椿

広計

組

立川共通事務部
事務部長

大城

功

織

■ 総務課 ――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
課長

阿部

強

副課長（総務担当）
副課長（人事担当）

中村
齊藤

正俊
泰徳

総務係長（兼）中村正俊

専門職員（評価・法規担当）中村正俊

人事係長（兼）齊藤泰徳

労務係長（兼）齊藤泰徳■ 財務課 ――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
課長

尾崎

克洋

副課長

坂本

好司

総務・監査係長（兼）坂本好司

予算・決算第一係長

櫻井

道仁

予算・決算第二係長

河治一郎

資産管理・検収係長

前川晶子■ 経理課 ――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
課長

田原

裕治

副課長
副課長（施設担当）
（兼）

経理係長

新井

弘章

契約第二係長

桑原

武

寺内 博貴
小林 正幸

契約第一係長

髙﨑

敏明

施設係長

齋藤

琢也

■ 研究推進課 ――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
課長

32

研究推進係長

松山

潤子

大学院係長

成田

綾子

西嶋

基輝

副課長

豊田

共同利用係長

元和

平山

均

組

織

運営会議委員 （2019年 4 月1日現在）
高橋桂子

国立研究開発法人海洋研究開発機構（JAMSTEC）
地球情報基盤センター長

水田正弘

北海道大学情報基盤センター
大学院情報科学研究科 教授

大林茂

東北大学流体科学研究所長

吉田朋広

東京大学大学院数理科学研究科 教授

内田雅之

大阪大学大学院基礎工学研究科 教授

西郷浩

早稲田大学大学院政治経済学術院 教授

大森

裕浩

前川

喜久雄 音声言語研究領域 教授

人間文化研究機構国立国語研究所

麻生南東京大学大学院経済学研究科 教授

英樹

美穂子

国立研究開発法人産業技術総合研究所情報・人間
工学領域人工知能研究センター 副研究センター長

慶應義塾大学理工学部数理科学科 教授

伊藤聡

統計数理研究所 教授／副所長

山下智志

統計数理研究所 教授／副所長

宮里義彦

統計数理研究所 教授／副所長

松井知子

統計数理研究所 教授／モデリング研究系主幹

金藤浩司

統計数理研究所 教授／データ科学研究系主幹

栗木哲

統計数理研究所 教授／数理・推論研究系 主幹

上野玄太

統計数理研究所 教授／統計科学技術センター長

川﨑能典

統計数理研究所 教授／統計思考院長

福水健次

統計数理研究所 教授（数理・推論研究系）

吉野

諒三

統計数理研究所 教授（データ科学研究系）

藤澤洋徳

統計数理研究所 教授（数理・推論研究系 ）共同利用委員会委員 （2019年 6 月1日現在）
南

弘征

北海道大学情報基盤センター 教授

吉本敦

統計数理研究所 教授（モデリング研究系）

土屋隆裕

横浜市立大学データサイエンス学部 教授

金藤浩司

統計数理研究所 教授（データ科学研究系）

高橋邦彦

名古屋大学大学院医学系研究科 准教授

池田思朗

統計数理研究所 教授（数理・推論研究系）

北野利一

名古屋工業大学工学研究科 教授

中野純司

統計数理研究所 特任教授（思考院）

中村

永友

札幌学院大学経済学部 教授

組

統計思考院運営委員会委員 （2019年 4 月1日現在）

織

岩崎

学

横浜市立大学データサイエンス学部長

川﨑能典

統計数理研究所 統計思考院長

松嶋敏泰

早稲田大学データ科学総合研究教育センター 所長

伊庭幸人

統計数理研究所 統計思考院副院長

山田宏

広島大学大学院社会科学研究科 教授

伊藤

山田

誠二

国立情報学研究所コンテンツ科学研究系 教授

島谷

塩崎

潤一

株式会社野村総合研究所 インサイトシグナル事業部長

聡

統計数理研究所 副所長

健一郎 統計数理研究所 准教授（データ科学研究系）

研究倫理審査委員会委員 （2019年 4 月1日現在）
疫学・社会調査の専門家

金井雅之

専修大学人間科学部 教授

前田忠彦

准教授（データ科学研究系）

朴堯星

准教授（データ科学研究系）

金藤

浩司

教

疫学・社会調査の専門家

佐藤恵子

京都大学医学部附属病院
特定准教授

倫理・法律分野の有識者

中山

ひとみ

霞ヶ関総合法律事務所
弁護士

市民の立場の者

操木豊

社会福祉法人国立保育会
理事長室長

本研究所
研究教育
職
員

授（データ科学研究系）

船渡川 伊久子 准教授（データ科学研究系）
間野修平

准教授（数理・推論研究系）

名誉所員・名誉教授 （2019年 4 月1日現在）
名誉所員

西平

重喜

名誉教授

鈴木
松縄
平野
柏木

達三
規
勝臣
宣久

鈴木 義一郎長谷川 政美
種村 正美
中村
隆

清水 良一
坂元 慶行
石黒 真木夫
田村 義保

大隅
柳本
尾形
樋口

昇
武美
良彦
知之

村上
伊藤
椿
中野

征勝
栄明
広計
純司

田邉 國士
馬場 康維
北川 源四郎

33

沿

革

1944年

6月 ● 昭和18 年12月の学術研究会議の建議に基づき「確率に関する数理およびその応用の研究を掌り並びにその研究の連絡、統一および促進を図る」ことを目的として、文部省直轄の研究所として創設される。

1947年

4月 ● 附属統計技術員養成所を開設。
5月 ● 第1研究部（基礎理論）、第２研究部（自然科学に関する統計理論）、第３研究部（社会科学に関する統計理論）に分化。

1949年

6月 ● 文部省設置法の制定により、所轄機関となる。

1955 年

9月 ● 第 1研究部（基礎理論）、第２研究部（自然・社会科学理論）、第３研究部（オペレーションズ･リサーチ・統計解析理論）に改組されるとともに、９研究室および研究指導普及室の編成からなる研究室制度が採用される。

1969年

10月 ● 新庁舎を建設。

1971 年

4月 ● 第４研究部（情報科学理論）を設置。

1973 年

4月 ● 第５研究部（予測・制御理論）を設置。

1975 年

1月 ● 第６研究部（行動に関する統計理論）を設置。

1979 年

11月 ● 情報研究棟を建設。

1985年

4月 ● 国立学校設置法施行令の改正により、国立大学共同利用機関に改組・転換される。それにともない６研究部が４研
究系（統計基礎、調査実験解析、予測制御、領域統計）へと組織替えが行われ、統計データ解析センターおよび統計
教育・情報センターが設置され、附属統計技術員養成所は廃止される。

1988年

10月 ● 総合研究大学院大学数物科学研究科統計科学専攻を設置。

1989年

6月 ● 国立学校設置法の改正により、大学共同利用機関となる。

1993 年

4月 ● 企画調整主幹制を設置。

1997年

4月 ● 附属施設である統計データ解析センターが統計計算開発センターに、統計教育・情報センターが統計科学情報センターに転換された。

2003年

9月 ● 附属施設に予測発見戦略研究センターを設置。

2004年

4月 ● 国立大学法人法により大学共同利用機関法人情報・システム研究機構統計数理研究所となる。それに伴い、企画調
整主幹制を廃止し、副所長制を設置。また、国立大学法人総合研究大学院大学数物科学研究科統計科学専攻が再編され、複合科学研究科統計科学専攻を設置。

2005年

4月 ● 研究組織を３研究系（モデリング研究系、データ科学研究系、数理・推論研究系）に改組し、附属施設である統計計算
開発センターおよび統計科学情報センター並びに技術課を統計科学技術センターに統合。
附属施設を研究施設に改め、リスク解析戦略研究センターを設置。

2006年

4月 ● 運営企画室を設置。

2008年

3月 ● 知的財産室を設置。
4月 ● 研究施設に新機軸創発センターを設置。
運営企画室を運営企画本部に改組し、同本部に知的財産室、評価室、広報室の３室を設置。

2009年

1月 ● 運営企画本部に企画室を設置。

沿

10月 ● 港区南麻布から立川市緑町へ移転。
2010 年

6月 ● Akaike Guest House（宿泊施設）の運用開始。

革

7月 ● 管理部を極地研・統数研統合事務部に改組および共通事務センターを設置。
運営企画本部にＮＯＥ推進室を設置。
2011 年

1月 ● 研究施設にデータ同化研究開発センターおよび調査科学研究センターを設置。

2012 年

1月 ● 研究施設に統計的機械学習研究センター、サービス科学研究センター、統計思考院を設置。

2014 年

7月 ● 運営企画本部企画室に UR Aステーションを設置。
12月 ● 運営企画本部企画室に女性研究者活動支援室を設置。

2017 年

１月 ● 調査科学研究センターおよびサービス科学研究センターを廃止。
7月 ● ものづくりデータ科学研究センターを設置。
12月 ● 運営企画本部に国際連携推進室および男女共同参画推進室（これまで運営企画本部企画室に設置）を設置。
運営企画本部知的財産室を産学連携・知的財産室に改組。

34

2018 年

4月 ● 研究施設に医療健康データ科学研究センターを設置。
基幹的研究組織（３研究系）のグループを改組。
極地研・統数研統合事務部及び共通事務センターを廃止し、本部事務局に立川共通事務部を設置。

2019 年

3 月 ● データ同化研究開発センターを廃止。

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