C O N T E N TS
■ はじめに1■ 研究組織2■ 研究紹介4■ 研究所の事業

10

NOE（Network Of Excellence）形成事業
統計思考力育成事業
統計エキスパート人材育成プロジェクト■ 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

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■ 組織

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■ 沿革

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はじめに
はじめに

統計数理研究所（統数研）
は、1944 年６月に文部省直轄研究所として設立され、以来様々な時代環境の中で特徴ある活動を行ってまいりました。今年は創立 80 周年を迎えます。その中で、統数研が時代を通じて一貫して大切にしてきたのは、データをどのように取得し、どのように解釈し、モデリングし、意思決定に繋げるかという学術横断的な基盤となる方法論の探究です。一方、統計数理
科学は真空の中で成立する学術ではなく、「現実・現場との接点にこそ、その真理の発展が存在する」との研究所の先人が築かれた文化を設立以来受継いできました。水準の高い方法論を現実・現場の接点から創成し、それを基礎研究の成果として持続的創出を目指すことが私たちの第一の使命と考えています。
第一の使命のさらなる高みを目指すため、所内での議論を重ね、これまでの３研究系体制を大幅に見直して、ついに 2024 年３月、改組を実現しました。研
究力向上、研究成果を急速に社会還元可能とする仕組みの構築、学協会などの
統計数理科学コミュニティの形成、そして統数研活動との連携を必要とする分野の統数研所内においての消失ないしは縮小を避けることも企図し、創立 100 周年の未来を見据えた改革となりました。この改組の一番大きな特徴は、所長直下となる「先端データサイエンス研究系」と、その系下に分野横断型の「統計的機械学習研究センター」と特定領域型の「マテリアルズインフォマティクス研究推進センター」の２高等研究センターを設置したことです。両センターが持つネットワーク活動の有機的連携を実現する場として、また他の研究系、所内外の理論・方法論のトップ研究を特定分野研究に展開し、相乗的効果を生み出す世界トップ拠点として、バーチャルラボラトリの運営も今後予定しております。
一方で、分野をつなぎ、人をつなぐ統計数理科学の特性を活かし、多様な学術分野との共同研究や産官学協働で解決すべき社会課題達成に、最善の統計数理科学的方法論を適用することで貢献することが統数研の第二の使命です。このため統数研がハブとなる NOE（Network Of Excellence）形成事
業で構築しているネットワークを中心に、分野融合や新分野創生に係る国内・国際共同研究発展に引き続き注力してまいります。
日本の高等教育研究機関は、諸外国では当たり前に存在する大学院統計学専攻を持ちませんでした。そのため統数研では、日本社会のニーズに応え、様々なレベルの教育プログラムを実施する統計思
考力育成事業、大学統計教員育成に係る統計エキスパート人材育成プロジェクト等の人材育成事業をも中核として担っています。これら人材育成への取り組みが統数研の第三の使命としてますます重要になってくることが見込まれます。特に統計エキスパート人材育成プロジェクトにおいては、諸学術分野の29機関から参加した第一期生の若手研究者全員に、2023 年９月に全研修の修了認定を与えました。い
よいよ29参画機関の大学院統計教育と、各参画機関で用いる統計教育システム開発の一層の加速化、実現化を図る時期に入りました。この事業の継続や拡大への期待も寄せられているところです。
2020 年に発生した新型コロナウイルス感染症も、昨年５月に感染症法上の位置付けが５類に引き下げられたことで行動制限も大幅に緩和され、それまで困難だった国際学術交流や大規模な研究集会の開催も再開できるようになりました。統数研の特徴を活かした研究教育活動により社会に貢献できる
よう所員一同つとめて参ります。
引き続き、統数研へのご理解、ご支援のほど、何卒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
先端データサイエンス研究系

研究組織

先端学術分野での分野横断的な研究を推進する高等研究センターと、特定領域の共同研究拠点となる高等研究センターを設置し、両者の連携により、統計数理科学の理論・方法・実践の相乗的発展を生み出す世界トップレベルの研究拠点を形成します。統計数理科学と諸科学の研究者らが集い、分野・組織・国境の垣根を超えて学融合、新分野開拓、オープンイノベー
ションを推進していきます。
■ 統計的機械学習研究センター
統計的機械学習の基盤研究を推進します。特に、人工知能のコア技術としての深層学習や次世代の基盤モデルなどの研究、機械学習技術の基盤としての数理最適化の理論・方法の研究を推進します。さらに、国立天文台と連携しての天文データ科学をはじめとして、先端的統計的機械学習の特色が明確化できる諸科学・産業分野との協働を推進していきます。
■ マテリアルズインフォマティクス研究推進センター
統計的機械学習の先進技術と材料科学分野の産学の研究者、独自の材料データベースが合流する世界的にもユニークな研究拠点を形成し、マテリアルズインフォマティクスの新技術創出と環境・エネルギー問題の解決や社会の持続的発展に資する新材料創成に取り組みます。また、産学連携コンソーシアムを形成し、高分子材料の計算機実験を全自動化するオープンソースソフトウェア
RadonPyを用いた世界最大級の高分子物性データベースの開発を推進します。

統計基盤数理研究系
統計モデルの開発と利用の研究や、統計モデルに基づいた統計的推論および基礎となる最適化に関する理論と応用の研究を推進します。また、それらの融合による発展や新分野開拓を志向しながら、統計数理科学の数理基盤を構築し、統計数理科学全体の発展に寄与することを目指します。
■ 統計モデル研究グループ
様々なタイプのデータに対応した多様な統計モデルが提案されています。特に近年では、データの巨大化と複雑化を活かして詳細な知見を引き出すニーズが高まっているため、柔軟性と汎用性により富んだ統計モデルの開発、さらにそれらを利用するための計算手法の確立が求められています。本研究グループでは、そのような統計モデルの開発と利用に関する研究を推進します。
■ 統計的意思決定研究グループ
データから合理的な意思決定を行うためには、適切な統計モデルに基づいて、推定・検定・モデル選択に代表される妥当な統計的推論を行うことが重要です。また、
統計的推論を行うには、推論に伴う損失を最小にする最適化が重要となります。本研究グルー
プでは、そのような統計的推論と最適化に関する理論と応用の研究を推進します。

学際統計数理研究系
学際統計数理研究系は、統計学と数理科学の厳密な手法を駆使して、複雑な現象を解明し、先進的な解析技術の開発に取り組む研究組織です。この研究系は、人文学・社会科学、生物・医学・環境科学、理工学・情報学の三つの主要領域における統計数理の応用を探求し、それぞれの分野に特化した研究グループを設けています。統計数理の理論と方法論を開発し、それらを他の分野へ応用可能にすることを通じて、学際的な研究を推進します。この取り組みにより、新しい知見を創出し、実世界の問題解決に貢献することを目指します。この研究系は、統計数理の可能性を最大限に活かし、学術的探究と応用の融合を図ります。
■ 人文学・社会科学研究グループ
経済・ファイナンス統計から社会調査、言語・心理・教育等の統計的手法まで、人文学・社会科学分野の基盤を再定義するための統計数理手法の開発に挑戦します。これらの分野に固有の複雑で異質性を持つ対象からのデータの取得、データからの情報抽出のためのモデル化や意思決定プロセスの数理的分析を通じて、人文・社会現象に潜む未知の構造を解明し、現象への深い理解と予測の精度を高めることを目指します。
■ 生物・医学・環境科学研究グループ
統計数理手法を用いた生物学、医学、環境科学の複雑な問題の解決に注力します。生命の複雑性と地球環境のダイナミズムを統
計数理のアプローチを通して探求します。生物多様性の保全や生態系の持続可能性の評価、疾患機序の解明と医療技術の開発など、生命科学の核心に迫る問題に対して、確率論、統計的最適化、数理モデリングなどの統計数理を基盤とした先端的な研究を展開します。これらの研究を通じて、当該分野における新たな理論と実践的な応用の開発を目指します。

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学際統計数理研究系■ 理工学・情報学研究グループ
統計数理学の先進的な技術と手法を駆使した理学、工学、情報学分野の応用と、それを支える統計数理の方法論の研究に取り組みます。データ同化、統計的機械学習、時空間データ解析、差分プライバシーなど、理工学と情報科学の科学的重要性が高い課題に対する統計数理のアプローチを探求します。また、統計数理の理論と方法論を工学的な問題解決に活用し、技術革新を推進します。

研究組織

NOE 型 研究組織
リスク解析戦略研究センター
現代社会が直面するリスクに科学的に対応するためのプロジェクト研究を推進しています。プロジェクトでは、地震・金融・環境・資源管理に関連したデータの解析、時空間データ解析のための理論・応用の研究、リスク解析のための汎用的な数理的手法の発展、データの収集やリンケージに関わる活動などを行っています。また、リスク解析に関する研究ネットワーク組織を運営することにより、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。

医療健康データ科学研究センター
医療・創薬・ヘルスケア・公衆衛生などの医療健康分野における統計数理・データサイエンス研究を推進します。医療健康
データサイエンスの基盤となる基礎数理・計算機科学から、基礎医学・臨床医学・社会医学の諸領域における統計的方法論、
人工知能・機械学習、ビッグデータ解析など、医療・健康科学研究におけ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。併せて、医療健康データサイエンスを全国規模で推進するため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。データ解析やビッグデータのモデリング、
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（データサイエンティスト、研究コーディ
ネータ等）を共同研究や教育プログラムを通して育成します。

大学統計教員育成センター
データサイエンスの中核を成す統計学の教員不足は、深刻です。このため、全国の大学等とコンソーシアムを形成し、「統計
エキスパート人材育成プロジェクト」を推進しています。５年間で 30名以上の大学統計教員を育成し、当教員が全国の大学等で更に統計エキスパートを育成する、人材育成の好循環システムの構築を目指します。

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。

3

研究紹 介
統計的機械学習研究センター

深層学習とカーネル法の融合■ カーネル平均埋め込みによる確率分布の表現
カーネル法は、データを特徴空間に埋め込むこと
より高次統計量などを解析に利用できる方法として2000年頃に発展しました。その後、データだけではな
く確率分布を表現するための、カーネル平均埋め込みと呼ばれる方法が開発され、さまざまな確率的推論に対するカーネル法研究が展開されました（参考文献）。
確率的推論では条件付き分布を扱うことが多く、カーネル平均埋め込みを拡張した「条件付き平均埋研究紹介め込み」と呼ばれる方法が用いられています。入力変数と出力変数が与えられたとき、条件付き平均埋め込みは、これらの変数をカーネルによって高次元（し図１：（左）通常のニューラルネットワーク、（右）関数を出力するニューラルネットワーク

ばしば無限大）の特徴空間にマッピングし、条件付き分布とともに、深層学習の高い特徴学習能力を活用することがのノンパラメトリックで柔軟な表現を与えます。実際、確率可能です。我々の方法は、標準的なニューラルネットの訓的推論タスクや因果推論タスクなどに使われて効果が確

練手順と比べ、カーネル関数を用いた誤差関数への変更だ

認されています。

けで対応でき、実装も非常に容易です。さらに、出力変数

しかし、条件付き埋め込みにはいくつかの問題点もあります。第一に、標準的な推定法ではグラム行列の逆行列計算が必要となるため、データ数が大きくなると実用的な時間では計算不可能になります。第二に、応用時の性能はに対して特定のカーネルを使用することにより、カーネルパ
ラメータを適切に選択する方法も提供しています。

■ 分布型強化学習への応用

カーネルの滑らかさなどのハイパーパラメータ選択に依存

我々は、標準的な条件付き密度推定タスクにおいて提し、不適切な設定は性能の劣化を招きます。さらに、標準案手法が他の手法と遜色ない結果を持つことを示すだけ的なハイパーパラメータ選択法、例えばクロスバリデーショ

でなく、分布型の深層強化学習へ応用しています。従来のンなどの適用は困難です。

強化学習では報酬の和の期待値を評価関数に用いていま■ カーネル法と深層学習を組み合わせた
条件付き平均埋め込みしたが、分布型強化学習では報酬の和の分布を推定して方策の学習に用いることにより、高い効果を示しています。
提案手法をこの報酬和の分布推定に適用することにより、前述の問題点を解決するために、我々はカーネルによる簡単な制御のベンチマーク問題の実験において、従来手法

条件付き平均埋め込みと深層学習とを効果的に融合したである CDQN やMMDQNと比較してより適した方策が学方法を提案しています。核となるアイデアは、計算上のボト

習できることが示されています（図２）。

ルネックである逆行列計算が関数出力の回帰問題の解とみなせることに着目し、回帰問題をニューラルネットで置き換えた点です（図１）。これにより、逆行列計算を回避する

参考文献：K. Muandet, K. Fukumizu, B. Sriperumbudur. Kernel Mean Em­
bedding of Distributions: A Review and Beyond (Foun­dations
and Trends in Machine Learning), Now Publishers 2017.

福水 健次

図 2：３種類のデータセットによるアルゴリズムの比較。横軸は観測回数、縦軸は累積報酬。提案手法（赤線）が比較手法と同等以上の性能を持つことがわかる。

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マテリアルズインフォマティクス研究推進センター

機械学習による物質の予測と発見■ マテリアルズインフォマティクス
材料研究のパラメータ空間は広大です。例えば、有機低分子化合物のケミカルスペースには、およそ 10 60 個の候補分子■ データ駆動型研究に資するデータ資源の不足
画像認識や自然言語処理などのデータ科学の一般的な応用分野に比べると、材料研究のデータ資源は極めて乏しい。
その原因として、実験やシミュレーションにおけるデータ取得の高コスト性やデータ共有に対する研究者のインセンティブの欠如などが挙げられます。特に後者の壁を乗り越えるには、
文化的転換を必要とするため、短中期的には、データ資源の不足を解決することは難しいと予想されます。

MI では、実験データの不足を補うために計算機実験（シミュレーション）の大量データを統合的に活用することが有
効です [ 2 , 3, 6 ] 。現在、様々な材料系を対象に大規模な計算
物性データベースの開発が進行しています。一方、高分子材料については、物性計算の自動化の技術的難しさや膨大な計算コストが問題となり、データベースの開発はほとんど進んでいません。
本グループは、全原子古典分子動力学シミュレーションによる高分子物性の評価を完全自動化するソフトウェアRadonPy
を開発しています [ 5 ] 。現在、統数研が中心となり６大学・33

研究紹介が存在するといわれています。さらに、実際の研究開発では、複合材の原料配向比や触媒の選択、プロセス条件などの設計
パラメータに加わり、パラメータ空間は爆発的に増大します。
マテリアルズインフォマティクス（MI: materi­als informa­tics）の目的は、このような広大な探索空間から所望の材料特性を有するパラメータを同定することです。
MIの基本的なワークフローは順問題と逆問題からなります。順問題では、材料の組成や構造、プロセス条件などの設計変数から材料の特性を予測します。逆問題では、順問題の予測モデルの逆写像を求めて、所望の特性を持つ設計変数を予測します。マテリアルズインフォマティクス研究推進セン
ターの研究者らは、データ科学の独自の視点から材料研究における順問題・逆問題を発見し、データ科学の方法論と技術の構築しながら [ 1- 5 ] 、高分子材料 [ 6 ] や準周期系物質を含む様々な新物質を発見してきました [ 7- 9 ] 。

■ 全原子分子動力学シミュレーションを用いた高分子物性データベースの創出

企業に属する約200名の参画者からなる産学連携コンソーシ
アムを形成し、RadonPyとスーパーコンピュータ「富岳」を用いて、世界最大級の高分子物性データベースを共同開発しています。最終的には 10万種類以上の高分子が構成する様々な系および物性を包含する体系的なデータベースを構築します。この目標が達成されると、我々は広大な物質空間の複数
物性の同時分布を観察できます。例えば、物性間のパレート境界に位置する高分子構造を網羅的に調べることができ、パレート境界を超える特異な分子骨格が発見される可能性があります。産学の垣根を超えた共同事業により、我々はこのミッションを実現します。
参考文献：[1] Ikebata et al., J Comput Aided Mol Des 31, 379–391 (2017).
[2] Yamada et al., ACS Cent Sci 5, 1717–1730 (2019).
[3] Aoki et al., Macromolecules 56, 5446–5456 (2023).
[4] Minami et al., Adv Neural Inf Process Syst 30 (2023).
[5] Hayashi et al., npj Comput Mater 8, 222 (2022).
[6] Wu et al., npj Comput Mater 5, 66 (2019).
[7] Liu et al., Adv Mater 33, 2102507 (2021).
[8] Liu et al., Phys Rev Mater 7, 093805 (2023).
[9] Uryu et al., Adv Sci 11, 2304546 (2024).

吉田 亮

図：RadonPy による高分子物性計算機実験の全自動化

5リスク解析戦略研究センター

積分幾何から確率場の幾何へ■ 積分幾何とは
積分幾何は、図形を合同変換しても不変な特徴量（不変量）を扱う幾何学の一分野です。例えば図１では図形 S の面積(=ϕ₂(S))や周囲長(=２ϕ₁(S))、オイラー数χ(S)(=ϕ₀(S)) が不変量となります。
図１：オイラー数の計算例
連結成分 3, ホール数 2
χ(S) = 3−2 = 1

研究紹介

逆に一定の条件の下で、不変量はこれらの３つかその重み和に限られることが知られています（ハドヴィガーの定理）。
この事実は大変強力で、クロフトン公式、ポアンカレ公式、
シュタイナー公式、交差積分公式などの有名な公式はこの定理より導かれます。
３つ組 (ϕ₂, ϕ₁, ϕ₀) をミンコフスキー汎関数といいます。

等方的であるが弱非ガウスの場合、3, 4 点相関関数を用いて
Ξj (v)を漸近展開の形で与えました。

■ 天体物理学での利用
式 (*) は統計推測でいろいろな応用を持ちますが、ここでは天体物理学での利用を紹介します。
図３の上側パネルは、乱数で生成したガウス確率場（左）と非ガウス確率場（右）、下側パネルは、閾値 v ∈ ( −4, 4) に対するエクスカーション集合の標本オイラー数（青色）と、ガウス性の仮定のもとでの理論値（オレンジ色）です。右側で２つの曲線に乖離があるのはガウス性の仮定の誤りによるものです。
このように標本曲線と理論曲線の比較によって、ガウス、非ガ
ウスといった分布形の判定（検定）を行うことができます。
図３：
ガウス確率場（左）と非ガウス確率場（右）■ 確率場の幾何
平面（や空間）の各点で確率変数が定義されているとき、その確率変数の全体を２次元（あるいは３次元）確率場といいます。数学的には、ベクトルt = (t₁, t₂) を添字にもつ確率変数
X(t), t ∈ T ⊂ R² のことです。
確率場の値がある閾値 v 以上となるような添字の全体Tv をエクスカーション集合といいます（図2）。確率場の幾何はこのエクスカーション集合を扱います（Robert Adler）。
図 2：等方的確率場（左）とそのエクスカーション集合（右）いま２次元確率場が等方的、すなわち平行移動や回転・鏡像に対して確率的性質が変わらないとき、積分幾何の枠組みで扱うことができます。具体的には、エクスカーション集合のミンコフスキー汎関数の期待値を簡単に表すことができます。
特にオイラー数の期待値は(*)
ただしΞj (v)はオイラー数密度とよばれる関数で、X (t ) がガウスの場合はエルミート多項式とガウス分布の密度関数によって表されます。[1], [3] はX (t )が図４の宇宙マイクロ波放射（CMB）は、宇宙の温度ゆらぎを反映したもので等方的ガウス確率場に近いとされてます。その正確な分布形は原始宇宙の情報を含んでいます。宇宙モデルの探索のために、オイラー曲線（ジーナス曲線）を含むミンコフスキー汎関数の検討が行われています。

図４：
宇宙マイクロ波背景放射（CMB）（Copyright PLANCK）

従来よりその目的のため大規模なシミュレーションが行われていますが、それは非常に計算コストの高いものです。その計算は 3, 4 点相関関数を用いた漸近展開公式 ([1], [3] ) で代替可能であることが分かりました（[2], 図５）。

図５：シミュレータ
（点線）と漸近展開（実線）によるオイラー曲線
平滑化半径 R = 10, 20, 30, 40h −1 Mpc

参考文献 [1] Satoshi Kuriki and Takahiko Matsubara. Asymptotic expansion of the expected minkowski functional for
isotropic central limit random fields. Advances in Applied Probability, pp. 1–25, 2023.
[2] Takahiko Matsubara, Chiaki Hikage, and Satoshi Kuriki. Minkowski functionals and the nonlinear perturbation
theory in the large-scale structure: Second-order effects. Phys. Rev. D , Vol. 105, p. 023527, Jan 2022.
[3] Takahiko Matsubara and Satoshi Kuriki. Weakly non-gaussian formula for the minkowski functionals ingeneral dimensions. Phys. Rev. D , Vol. 104, p. 103522, Nov 2021.

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栗木 哲

研究紹 介医療健康データ科学研究センター

医療健康データサイエンスの推進を目指して■ 医療健康データサイエンスとセンターミッション

医療健康データ科学研究センターは、統計数理研究所

近年、様々な分野でデータサイエンスに対する期待が高が長年蓄積してきたデータサイエンスの研究・人材育成のまっていますが、医学・健康科学分野もその例外ではあり基盤と国内外の研究者ネットワークを母体として 2018 年４ません。最近では、分子／医療ビッグデータを深層学習な

月に設立されました。そのミッションは、我が国の医療健康

どの先端 AI 技術を用いて解析することで、生体・疾患機

データサイエンスの教育・研究の底上げにつながる基盤形構の解明、創薬を含めた医療技術開発、さらには精密医療成事業を展開・推進することであり、既に多くの教育・研究（precision medicine）の実現が大きく加速されると期待す活動の蓄積があります。

る方も多いことでしょう。その一方で、周到な研究デザインと統計的推測により、質の高いスモールデータから医療技■ 教育・研究活動

術の確かなエビデンスを獲得するという重要な役割も忘れ

教育面では、医療健康データサイエンスの基盤をなす統計数理、生物統計学、理論疫学、機械学習の方法論・方法に関する系統的教育コース（Web セミナー含む）、特定研究

きくなることは確実と思われますが、その一方で、その期待分野での短期集中研修、統計実務者を対象としたコンサに十分応えられるデータサイエンスの枠組み・体制は未だ

ルティング、公開講座、研究者コミュニティの共有財産とな

国内で十分整備されておらず、そこに大きなギャップがある e-learning 教材の開発などの多様な教育事業を推進しります。すなわち、医療健康データサイエンスの教育と研究ています。

の充実は今後の大きな課題です。

研究紹介てはなりません。医療・健康分野におけるデータサイエンス（医療健康データサイエンス）への期待は今後ますます大研究面では、基盤数理・計算機技術から、医療技術・ヘルスケア開発、公衆衛生・社会医学研究などを想定した統計的方法論の研究、さらに、先端的な機械学習・AIアルゴ
リズムを用いたビックデータ解析など、多彩な研究プロジェ
クトを推進しています。

■ 医療健康データ科学研究ネットワーク
以上の多くの事業は、センター設立時に立ち上げられた「医療健康データ科学研究ネットワーク」の活動と連動しております。このネットワークには、関連学会、全国の大学・研究機関、病院、企業から、105 団体（2024 年３月現在）のご参加をいただいており、非常にユニークなネットワークと
e-learning ウェブサイト

なっています。医療健康データサイエンスの真の発展は、統計数理・情報学分野と医学・健康科学分野の研究者が有機的に連携・協働する形を定着できるかにかかっています。今後センターは両分野の橋渡しの一翼を担うことができるよう、全力で努めて参ります。
松井 茂之

International Workshop: Survival Analysis for Medical and Health Data（2023.8）

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次世代シミュレーション NOE

宇宙天気再解析データプロジェクト■ 宇宙天気研究紹介

太陽活動の影響で大きく変動する宇宙空間の放射線や磁場は、人工衛星や、航空や地上の送電線網などに影響を与えます。この
宇宙空間の変動を宇宙天気と呼んでいます。宇宙天気の予測は、現代社会の重要な防災課題の一つで す。今 では、WMO（ 世界気象機関）が音頭を取り、各国の気象機関などで宇宙天気予報業務が行われるようになりました。日
本では、情報通信研究機構がこの予報業務を担っています。

図 2：2015 年 9月20 日宇宙天気数値モデルの北半球電離圏ペダーセン電気伝導度分布の例。
図の中心が北磁極、上が太陽（12 時）方向、下が真夜中（0 時）方向、右が6時方向、左が 18時方向。点線の同心円は 80 度、70 度、60 度の磁気緯度。
（左 ）データ同化前、（右）データ同化後。

■ 宇宙天気数値モデル
気象予報に数値モデルが使われているように、宇宙天気予報にも数値モデルが開発されています。宇宙天気数値モ
デルでは、太陽から放たれた電離された気体（太陽風）が引き起こす、地球周辺の電離気体と電磁場の振る舞いを扱います。
宇宙天気の数値モデルは宇宙天気現象研究を目的として、1990年代から開発が始まり、今では宇宙天気予報にも使われるようになっています。図１に日本で開発された数値モデルを使って再現したオーロラの変動を示します。理
想的な太陽風変動を使った結果ですが、この程度まで現象の再現精度が高まっています。しかしながら、気象の数値モデルと比べると、宇宙天気数値モデルの精度は、全く不十分です。この原因のひとつは、宇宙天気現象を関わる
いくつかの物理機構を、経験的なパラメータで代用していることです。

図 1：宇宙天気数値モデルで再現したオーロラ（ 田中高史著、「複合系磁気圏物理学」、極地
研電子ライブラリー、2020）

8■ 宇宙天気再解析
我々は、この経験的なパラメータをデータ同化で決めることに挑戦しました。その結果として、電離圏の電気伝導度分布を、図２に示します。これは、電離圏観測結果を最も良く再現する電気伝導度分布です。宇宙天気数値モデル
へのデータ同化の応用は他ではまだ行われていません。
業務として行われている宇宙天気数値予報に対して、
我々が行った計算は、モデルを最適化して計算し直したことになります。この結果を宇宙天気再解析データと呼びます。このデータは、観測データが極めて限られる宇宙天気
現象の物理過程の研究には、重要なものです。ただし、この計算は時間が掛かるという難点があり、反復計算が必
要なデータ同化の実用化には、まだ克服すべき課題が多くあります。

■ 新たな発展
宇宙天気数値モデルは計算時間が掛かるという欠点を回避する一つの方策として、複数の宇宙天気再解析デー
タから、機械学習を用いて、太陽風から電離圏変動を推定する宇宙天気数値モデルのエミュレータを、極地研究所の片岡准教授らと開発しました。さらに、情報通信研究機構
で蓄積している宇宙天気予報データを活用し、より高度な
エミュレータも開発されました。このことは、統計数理研究所からプレスリリースされています（https://www.ism.
ac.jp/ura/press/ISM2023-11.html）。このエミュレータによって、太陽風変動に対する電離圏応答の特性を帰納的に推定することや、瞬時の数値予報が可能になります。
演繹的に全域の物理量を与える再解析データと、帰納的に一部の領域のデータを与えるエミュレータのそれぞれの利点を生かすことが、今後の宇宙天気研究と予報に重要
です。
藤田 茂

研究紹 介調査科学 NOE

社会調査データを巡るデータライフサイクル・マネジメント■ オープンデータと社会調査
研究成果の論文を広く公開する（オープンサイエンス）■ 社会調査データのデータライフサイクル・マネジメント

だけではなく、学術研究データを公開し、社会全体で共有

従来社会調査データは、個人情報を含む可能性があるし活用すること（オープンデータ）が世界的・社会的潮流とことから、研究者個人もしくは限られた研究者グループでなっています。当然のことながら社会調査など社会科学系の利活用を前提としたデータライフサイクルの中で研究がの学術研究データに関しても、個人情報保護など必要な対進められてきました。しかしながら、今後『学術研究データ策を講じた上で、リポジトリへの登録等を通じてオープン

へのオープンアクセス』という社会の要請に応えていくた

データ化を推進すべきとされています。日本でも内閣府が主めには、社会調査データのオープン化を前提とした新たな導しながら、学術研究データのオープンデータ化推進に向

データライフサイクルの構築とそれを適正にマネジメントしけた取組が、データ共有の原則とされるFAIR原則（Find­a­ていくことが我々研究者に求められています。
統計数理研究所では、データサイエンス共同利用基盤施設社会データ構造化センターと協力しながら社会調査デーの研究データの共有・公開方法などを定めたデータマネジ

タのオープン化を推進するために、社会調査プロセスの再メントプラン（DMP）の提出が公的研究費助成の必須要件構築に関する検討を行いながら、研究者や学術機関などになってきています。

を対象に社会調査データのオープンデータ化に向けた支■ データマネジメントプラン（DMP）とは研究紹介

ble、Accessible、Interoperable、Reusable）に基づいて着
実に進められています。この取組の一環として、研究終了後援を行っています。
田中 康裕

DMPとは、研究プロジェクトの期間中に『研究データをどのように管理・運用するのか』、また研究期間終了後『どのようにデータを公開するのか』を定めた文書です。
学術研究データのオープンアクセスを実現するためには、データの収集・管理・運用・公開など研究プロセスの中でのデータライフサイクル全般にわたって、DMPに基づいた適切なマネジメント（図１）を実現していくことが重要であると考えられています。このため、DMP（図２）には、単に公開方法を記載するだけではなく、公開されるデータの品
質保証や個人情報保護の対策、公開データセットの整備方
法（データ・キュレーション）など多岐にわたる項目の記載を求めることが世界的な標準となりつつあります。

図 1： データライフサイクル・マネジメント（提供：社会データ構造化センター）

図 2：データマネジメントプランの例～英国 Economic and Social
Research Council (ESRC ) ～（ESRCの DMP項 目 を 元 に 筆
者図式化）

9

NOE（Network Of Excellence）形成事業

異分野交流の推進および産業界、学界等、幅広く外部機関と連携した課題解決を行うために■ 事業の背景・歴史
日本の学術界において、国内の大学・研究機関が世当初は、リスク科学、次世代シミュレーション、調査

界トップレベルの大学と互角に教育、研究活動を行って科学、統計的機械学習およびサービス科学の５分野にいくための COE（Center of Excellence＝ 優秀な人材

おいて NOEを形成していました。本研究所では当時、と最先端の設備環境を集約した世界的研究拠点）
やそ横軸を基幹研究系（＝様々な分野を横断し、つなぐとの関連プログラムが推進されたのは 2000年代のこという特性を持つ、いわば『道具』を研究する組織）
、縦

でした。

軸をNOE 型研究センター（＝喫緊の具体的な社会的統計数理研究所では、そのCOEをさらに飛躍させ、課題の解決に向けて統計数理科学と個別科学の接点

人材、設備環境をネットワークでつなぐことで、個別分にあたる分野を活動の場とする組織）の２軸構造体制

野および横断分野のより高度な研究推進のみならず異で研究教育活動を行っていました。時代やコミュニティ

分野融合研究や新しい研究分野の創成を展開していのニーズを鑑み、その後、定期的に NOE形成事業のくNOE（Network Of Excellence）という概念をもって体制を見直し、NOE型研究センターの発展的改組を2005 年から、まずリスク研究分野において事業を開始

併せて行っています。
現在は、リスク科学、次世代シミュレーション、調査しました。

研究所の事業

その後、2010 年度からの情報・システム研究機構の科学、統計的機械学習、ものづくりデータ科学および第２期中期目標・中期計画の中で、リスク研究に留まら

医療健康データ科学の各分野におけるNOEを構築

ない「統計数理 NOE 」の構築を掲げ、本研究所の主要し、情報・システム研究機構のデータサイエンス共同利

なテーマの一つとして「NOE形成事業」というタイトル

用基盤施設の各センターとも協働で研究教育活動を推で本格始動しました。

進しています（図１）。

第1期 中期目標・中期計画期間

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

始 動 期

本 格 推 進 期

発 展 成 長 期

（2004年〜2009年）

リスク研究
ネットワーク形成
リスク解析戦略研究センター
2005年 4月 設置（2010年〜2015年）（2016年〜2021年）

リスク科学NOE（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

リスク解析戦略研究センター
2012年 1月 改組

統計数理研究所

統計的機械学習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 1月 廃止

統計的機械学習研究センター
2012年 1月 設置

医療健康データ科学NOE

2020年4月
環境資源データ科学NOE
発足、
リスク科学NOEに融合

医療健康データ
科学研究センター
2018年 4月 設置

サービス科学
NOE

ものづくり
データ科学NOE

サービス科学
研究センター2012 年1月 設置
2017年 1月 廃止

ものづくり
データ科学研究センター
2017年7月 設置

機構本部

社会データ
構造化センター2016年 4月
設置

人文学オープンデータ
共同利用センター
2017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

図 1：NOE形成事業の遷移（2024 年 2月現在）

10

研究所の事業■ 事業運営体制・国内外連携
この NOE形成事業には、個別の問題解決に止まら構造の枠組をはるかに超えて拡大しています。2024年

ない知識社会における新しい科学的方法論（第４の科

３月には基幹研究系を従来の構成から大幅に改組しま

学：データサイエンス）の確立という目的があります。そした。併せて、統計数理科学の理論・方法・応用の相の目的を果たすため、産官学のそれぞれの NOE 分野

乗的な学術発展を推進する世界トップの共同研究拠点のエキスパートに NOE 形成事業顧問を委嘱し、顧問を形成するために、所内外の研究者が集うネットワー

会議の開催等により助言を収集しつつ、NOE 形成事

ク研究活動の有機的連携を実現する場としてのバー

業運営委員会で運営方針を策定することで統一的にチャルラボラトリ事業の企画・運営も今年度以降、行っ事業を推進しています（図２）。

ていくところです。

国内外の研究機関との協定締結数も年々増し、特に今後のNOE形成事業の運営、展開についても、所内

複数のNOEの研究分野をまたぐ協定機関との交流は、で熟考を重ねています。各コミュニティとのネットワー

異分野融合、学術領域の創成の種子となる共同研究を

クのさらなる拡大、重点的共同研究を支えることを重生む重要な機会となっています。

視したよりよい体制を目指し、改革を企図する時期を「統計数理科学の総合研究」を目的としている本研迎えることとなりました。

究所は、広範な分野と関わる特性上、文系・理系の枠

NOE 形成事業のウェブサイトでは事業の概要、沿を超えたあらゆる分野で求められます。また、その時々

革、活動報告、顧問からの助言内容等の紹介を行ってによって変化する要望に柔軟に対応しつつ、研究したいます。今後の新しい情報も随時発信していく予定でことを包括的かつ効率的に展開することによって社会す。統計数理研究所NOE形成事業にご期待いただき、に貢献していく役割を担っています。

引き続き皆様のご支援を賜れれば幸いです。
https://www.ism.ac.jp/noe/

NOE 形成事業の本格始動から10 年余りが過ぎ、本研究所の事業研究所の研究教育活動も、基幹研究系における基礎研
究、NOE型研究センターにおける応用研究という２軸

リスク科学ＮＯＥ

リスク研究
ネットワーク（環境資源データ科学ＮＯＥを含む）

リスク解析戦略研究センター

医療健康
データ科学ＮＯＥ
医療健康データ
科学研究センター
医療健康データ科学
研究ネットワーク

ものづくり
データ科学ＮＯＥ

国内外の連携機関

統計数理研究所
ＮＯＥ形成事業
運営委員会

国内外の連携機関

モデリング研究系
データ同化グループ

ＮＯＥ形成事業顧問

ＮＯＥ推進室

ものづくりデータ
科学研究センター

次世代
シミュレーションＮＯＥ

統計的機械学習ＮＯＥ
統計的機械学習研究センター

調査科学
ＮＯＥ
データ科学研究系
調査科学グループ

顧問からの助言
所内組織連携連携関係

図 2：NOE形成事業概念図（2024 年 2月現在）

11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

以下に示す事業の他にも、大学院連携制度、特別共トの育成を目指し、統計思考院が設立されたのは平成

同利用研究員制度、夏期大学院、大学教員のサバティ

23年度でした。総研大統計科学専攻プログラムを除く

カル支援事業、組織連携に基づくデータサイエンス講

全ての教育・人材育成機能を統計思考力育成事業とし座企画などを通して、とりわけ若い人材の統計思考力て集約し、定評のあった公開講座に加え、公募型人材を育成し、複雑・不確実な現象に挑戦するデータサイ育成事業、共同研究スタートアップ、データサイエンス・

エンティスト、研究コーディネーター等の養成に取り組

リサーチプラザ等の新機軸を打ち出してきました。平

んでいます。

成28年度には外部有識者を含む統計思考院運営委員

令和２年度には、かねてより要望の高かったオンライ会を設置し、その提言を取り入れつつ平成 29年度にはン講座を立ち上げました。
https://www.ism.ac.jp/shikoin/

リーディングDATを開始しました。

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月に統計思考院が活動を始めた際に、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、データ解析及びその他統計研究所の事業

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。令和５年度は 25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。

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

課題の中には、明らかに人材育成に重点を置いた課題

を持たせつつ人材育成に関わる研究集会の提案を受もありました。こうした課題は、統計思考院発足後はけ付けます。一方若手育成は、少人数の若手研究者・

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

ワークショップと若手育成の２つのカテゴリーを設けさせ、統数研の教員と集中的に共同研究に取り組むユて、平成 24年度分 から公募を開始しました。ワーク

ニークなプログラムです。令和５年度は、10件のワークショップは、特定の方法論や応用領域に特化したもの

ショップが採択されました。

データサイエンティスト型研究者人材養成システム事業

12

総合研究大学院大学では、データサイエンスに対応

究員と本研究所教員が共同研究を行い、また本研究できる研究者を養成するためのデータサイエンティスト

所の教育プログラムを受講してもらうというものです。

型研究者人材養成システム事業を 2023年度より開始

統計思考院は本研究所側の実施機関として同事業にしました。同大学各基盤研究機関で雇用された博士研

協力しています。

研究所の事業

統計数理セミナー
毎週水曜日の午後４時から、所内教員および所外の研究者によるセミナーを開催しています。一日２人 40
分ずつのセミナーでは、教員が最新の研究成果を発表
し参加者との活発な質疑応答が行われます。現在はオンラインで開催しています。開催予定表と関連する情報
は、統計数理研究所のホームページに掲載しています。
セミナー室からオンライン配信することもあります

リーディングDAT
現代社会で必要とされる統計数理の知識とスキルをのリーディングDAT 無料講座「L-X1. マルコフ連鎖モ

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

ンテカルロ法：基礎事項の確認と最近の動向」「L-Y1.

グラム「リーディングDAT」（情報・システム研究機構の組合せ最適化入門 ― 劣モジュラ最大化を題材として」

データサイエンス高度人材育成プログラム）の７年目と「L-Y2. 方向データの統計解析入門」をオンラインで開なる令和５年度は３つのリーディングDAT講座「L-A.

催しました。

現代統計学の基礎」「L-B. 統計モデリング入門」「L-S.

また、令和３年度 L-A講座の前半２日分の講義動画

時空間統計モデル：基礎から最近の発展まで」と３つおよびその補助動画をYouTubeで無料公開しています。

研究所の事業

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

公開講座
統計数理研究所における社会人教育は、研究所設受講生総数は 30, 556人にのぼり、その内容は基礎か

立時（昭和19 年）に附置された文部省科学研究補助

ら応用まで多岐にわたっています。令和５年度に開催

技術員養成所数値計 算第一期養成所に始まります。

された講座は 10講座でした。

戦後（昭和 22 年）には附属統計技術員養成所が開設され、当時の行政組織に不足していた統計技術員の養成を目的に本格的な社会人教育が始まりました。その後、社会情勢の変化とともに一般社会人に対する統計教育に重点が移り、公開講座として開講されるようになりました。平成 29年度からはリーディングDAT 講座が開講し、社会のニーズに合った講座の提供に努めています。
昭和44 年度から令和５年度までに開催した講座数
は延べ 411講座、５コース（うち１コースはハーフコース）、
13統計エキスパート人材育成プロジェクト■ プロジェクトの目標
最近、データサイエンス系の学部・学科を新設する大学が急増しています。このような中で、深刻な問題となっているのが、データサイエンスの中核を成す統計学の専門教員の不足です。この課題に対応するため、統計数理研究所が中核となり、2021年に「統計エキスパート人材育成プロジェク
ト」（文部科学省補助事業）を開始しました。
このプロジェクトでは、統計数理研究所が、全国の大学・研究所に所属する助教等の若手研究者を「大学統計教員」に育成します。育成された

プロジェクトの骨格

大学統計教員は、大学院修士学生に対して、データ分析の基礎となる統計学を講義し、統計を活用した所を中核機関、連携して事業を実施する全国の大学・学術研究を指導します。これにより、全国の大学等で、研究所を参画機関、教育プログラムの開発などに協力

統計を駆使して学術研究や産業振興に貢献することする大学・団体を協力機関として構成されます。参画機ができる「統計エキスパート」を育成します。

関の数は、コンソーシアム創設時には 21機関でしたが、プロジェクトの目標は、統計学分野の人材育成の好その後２年間で 29 機関に増加しました。

循環システムを構築することです。プロジェクト期間の統計数理研究所は、コンソーシアムを円滑に運営す５年間で 30 名以上の大学統計教員を育成し、プロジェ

るため、2022 年１月に、正式な研究施設として「大学クト期間を含め10 年間で約500 名の統計エキスパート

統計教員育成センター」を創設しました。また、西日本を育成します。

での研修の拠点として、滋賀大学に統計数理研究所

研究所の事業■ コンソーシアムの創設
統計数理研究所は、全国の大学等と協力・連携してサテライトを創設しました。

■ 大学統計教員の育成

プロジェクトを推進するため、2021年８月に、「統計エ

統計数理研究所は、全国の大学等の様々な学術分

キスパート人材育成コンソーシアム」を創設しました。

野の若手研究者を大学統計教員に育成するため、２年コンソーシアムは、中心的役割を果たす統計数理研究

間の「大学統計教員育成研修」を３期にわたり実施します。
研修の主な目的は、工学、医学、薬学、経済学、文学など研修生の専攻する学術分野を尊重しつつ、統計学について教育・指導することのできる大学
教員を育てることであり、統計学を主専攻とする「統計学者」を育成することではありません。
研修では、統計学の知識、統計学講義の能力、統計を活用した学術研究の能力の向上を目指します。このため、研修生が教員役となって統計学の各分
野を講義する「模擬講義」を繰り返し実施し、講義体験を蓄積します。これ
により、研修生の教員としての能力を向上させます。また、統計的因果推論のような先端的データサイエンス分野「統計エキスパート人材育成コンソーシアム」会員

14の講義を受講するとともに、PythonやRなどのプログラミング言語の知識を習得します。

大学統計教員育成研修の研修生は、統計関連学会

2021年10月に開始した第１期研修では、６名のシニア連合が主催する連合大会などの各種の学会や、統計

教員が12 名の研修生を教育・指導し、2023年９月に全数理研究所が主催する人材育成中間報告会などの場員が修了しました。2023 年４月に開始した第２期研修で、研修により向上した研究力を基に達成した研究成では、８名のシニア教員が 13名の研修生を教育・指導果を発表しています。

しています。第３期研修は、2024 年４月に開講します。

■ プロジェクトの評価
2023年度には、文部科学省「統計エキス
パート人材育成プロジェクト推進委員会」による中間評価が行われました。
この結果、当初の目標値を大きく超える成果を挙げたことなど、コンソーシアムの活動が高く評価され、最高位となる総合評価「S」（当初の計画を超える進展があり、事業を継続することでさらに優れた成果が期待される）を頂きました。
また、2023 年９月には、このプロジェクトが、
第19 回日本統計学会「統計活動賞」を受賞し

大学統計教員育成研修スケジュール

ました。
プロジェクトが目指す人材育成の歯車が円コンソーシアムは、毎年、「統計エキスパート育成シ
ステムの構築に向けたワークショップ」を開催しています。ワークショップでは、全国の大学等が統計エキスパートを育成する際に役立つよう、諸外国における統きなあい路も確実に解消される方向に進むことが期待研究所の事業■ ワークショップなどの開催滑に回りだせば、「統計教員の確保」という大され、広く統計学及び統計の分野において高く評価し得る活動であると、認められました。

■ コンソーシアム参画機関の取組

計学教育の動向や、国内の先進的な大学における統コンソーシアム参画機関は、大学院データサイエンス

計学教育プログラムの整備状況等について情報共有研究科を設置している機関、研究科横断的な統計学を行いました。このほか、統計学教育・データサイエン

教育プログラムを整備している機関、研究科ごとに何ス教育の分野で著名な海外の研究者による招聘講演

らかの統計学教育を実施している機関など様々であ会を開催しました。

り、それぞれの組織体制に応じて統計学教育の実情も多様です。
このような中で、参画機関は、統計学を体系的に学ぶ 教育プログラムを整備し、改善します。このため、カリキュラ
ムの見直し、教材の開発、データ分析に必要となるパソコンやソフトウェアの整備など、実情に応じた様々な取組を進めており、中核機関・統計数理研究
所は、それらの取組を支援しています。
https://stat-expert.ism.ac.jp/

中間報告会（2023 年12月、滋賀大学）

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
2018（平成 30）年度

2019 年度

2020 年度

2021 年度

2022 年度

2023 年度

166 件

178 件

145 件

143 件

122 件

125 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d

調査科学グループ３

生物科学分野医学、薬学、疫学、遺伝、ゲノムなど

e

計量科学グループ４

物理科学分野宇宙、惑星、地球、極地、物性など

f

構造探索グループ

５

工学分野

機械、電気・電子、制御、化学、建築など

g

統計基礎数理グループ

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

h

学習推論グループ

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

i

数理最適化グループ

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

j

その他

9

その他

上記以外の研究領域

2024年度 公募型共同利用採択課題抜粋 （2024年4月1日現在）
共同利用登録（７件）、一般研究１（15 件）、一般研究２（45 件）、重点型研究（32 件）、共同研究集会（17件）、国際共同研究集会（４件）、計120 件から以下に抜粋を掲載します。

共同利用■ 共同利用登録
分野分類

研究課題名

c

3

データ同化手法を用いた細胞質流動やシグナル伝達の解析

g7

金融時系列データにおけるラフボラティリティの実証分析研究代表者（所 属）木村暁（情報・システム研究機構

高石哲弥（広島経済大学 教授）

国立遺伝学研究所 教授）■ 一般研究 １
分野分類

研究課題名

研究代表者（所 属）g1

量子計算に関わる統計数学の総合的研究

間野

g

1

確率過程に対する統計推測理論と高頻度データ解析の研究

内田雅之（大阪大学 教授）

d6

テキストの多次元分析：ジェンダー・年齢・階層

石川有香（名古屋工業大学 教授）e7

都市の公共空間における多様な利用可能性に関する研究

堂免

隆浩（一橋大学 教授）

修平（統計数理研究所 教授）■ 一般研究 2

16

分野分類

研究課題名

研究代表者（所 属）c

レーダー観測データによる GNSS 電離圏トモグラフィーの高精度化上野

4

玄太（統計数理研究所 教授）

2024年度 公募型共同利用採択課題抜粋
一般研究 2d

7

様々な大規模データ公開におけるプライバシー保護に関する理論の研究

佐井至道（岡山商科大学 教授）

g1

併合型正則化法に基づく統計的モデリング手法の開発研究

川野秀一（九州大学 教授）d6

大規模な言語意識調査デー タの統計的解析

田中

ゆかり（日本大学 教授）

h4

機械学習的宇宙構造論 : 構造形成から銀河進化へ竹内努（名古屋大学 准教授）

f5高分子材料のマテリアルズインフォマティクスへの挑戦

覚知亮平（群馬大学 助教）

a1

統計的分類モデルにおける情報量規準中村

永友（札幌学院大学 教授）f3

動物行動・移動生態学における統計モデルの精査と開発

島谷健一郎（統計数理研究所 准教授）

■ 重点型研究
重点テーマ１：データサイエンスからみた統計数理科学と統計数理科学からみたデータサイエンス
分野分類

研究課題名

研究代表者（所 属）d7

多様な価値の背反を前提とした新たな社会倫理の構成

遠藤

j

1

数理科学や通信理論の応用としての人工知能の効果的利用プロセスに関する研究

椿

j

7

問題解決プロセスからみたデータサイエンス教育

薫（学習院大学 名誉教授）

広計（統計数理研究所 名誉教授）

鈴木

和幸（電気通信大学

特任教授／名誉教授）

重点テーマ２：安全・安心な社会を持続するための統計科学
分野分類

研究課題名

研究代表者（所 属）g

5

治水計画に現在用いられる水文頻度解析手法の問題点と新しい提案北野利一（名古屋工業大学 教授）a8

亜熱帯地域人工林における間伐計画最適化モデルの構築

木島真志（琉球大学 教授）d7

戦後日本における安全・安心のパラドックスの解消

高橋征仁（山口大学 教授）

重点テーマ３：持続可能な開発目標（SDGs）のための高度な分析技術の活用
分野分類

研究課題名

j

8

マイクロジオデータを活用した街区単位の CO2 排出量推計のための検討

研究代表者（所 属）

村上

b

1

構造化状態空間モデルによる気温の予測と解析

Markov Konstantin（会津大学 教授）

c2

世界メッシュ統計を活用した SDGs 指標開発と計算

佐藤大輔（統計数理研究所 准教授）
彰洋（横浜市立大学 教授）

重点テーマ4：安全なデータ利活用を実現するプライバシー保護技術
分野分類

研究課題名

研究代表者（所 属）d2

シャッフル差分プライバシーの安全性と有用性の向上に関する研究

清

d

7

公的統計ミクロデータを対象にした秘匿措置の可能性

伊藤伸介（中央大学 教授）

d2

安全性を考慮した合成データの作成及び提供に関する研究

高部

勲（立正大学 教授）

共同利用

雄一（電気通信大学 教授）■ 共同研究集会
分野分類

研究課題名

研究代表者（所 属）g1

無限分解可能過程に関連する諸問題

矢野孝次（大阪大学 教授）j9

統計教育の方法とその基礎的研究に関する研究集会

竹内光悦（実践女子大学 教授）

c

4

宇宙地球環境の理解に向けての統計数理的アプローチ中野慎也（統計数理研究所 教授）

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 教授）■ 国際共同研究集会
分野分類

研究課題名

研究代表者（所 属）b

1

気候リスクに関する ISM-UCSB-UCL-MQ 合同ワークショップ

松井知子（統計数理研究所 教授）

j4

データ科学時代の天文学服部

公平（統計数理研究所 助教）

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。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。
また、
令和５年４月に教育組織再編が行われ、先端学術院先端学術専攻のもと統計科学コースとして設置されています。

教育研究の概要
本コースでは、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

先端データ
サイエンス

先端的なデータ科学の理論・方法、それらの応用、特に統計的機械学習、数理最適化、諸科学への応用に関する教育研究を行います。

統計基盤数理多様なデータの変動を確率的に表現するモデルの開発と利用、データから合理的な意思決定を行うための統計的推論や、基礎となる最適化に関する理論と応用に関する教育研究を行います。

学際統計数理統計数理の理論と方法論、それらを人文学・社会科学、生物・医学・環境科学、理工学・情報学の分野へ応用可能にする方法など、学際的な教育研究を行います。

教育研究の特色大学院教育● 本コースは、日本で数少ない統計科学に関する博士課程であり、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。
● 本コース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● 統計科学コースの修了要件は、以下のとおりです。
■ ５年一貫制博士課程：先端学術院に５年以上（休学期間を除く）在学し、先端学術院特別研究ⅠA～ⅤBの20単位を含む42単位以上を修得すること。
■ 博 士 後 期 課 程：

先端学術院に３年以上（休学期間を除く）在学し、先端学術院特別研究ⅢA～ⅤBの12単位を含む16単位以上を修得すること。

そしてともに、指導教員から必要な研究指導を受けた上、博士論文の審査及び試験に合格すること。
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 （2024 年 4 月1日現在）■ 博士課程（５年一貫制）／５年一貫制博士後期：定員2名
入学年度
現

員

■ 博士課程（３年次編入学）／博士後期課程：定員6名

2021年度

2022年度

2023年度

2018年度

2019年度

2020年度

2021年度

2022年度

2023年度

2024年度

1

1

1

2②

4④

1①

3②

9⑦

9⑥

3②

※ ○は有職者で内数入学者の出身大学・大学院
国公立

北海道大学、東北大学、福島大学、筑波大学、埼玉大学、千葉大学、お茶の水女子大学、政策研究大学院大学、東京医科歯科大学、東京海洋大学（旧・東京商船大学）、東京学芸大学、東京工業大学、東京大学、東京都立大学、東京農工大学、一橋大学、静岡大学、金沢大学、北陸先端科学技術大学院大学、名古屋大学、
豊橋技術科学大学、京都大学、大阪市立大学、大阪大学、奈良先端科学技術大学院大学、岡山大学、島根大学、九州大学、大分大学、電気通信大学 など

私 立

青山学院大学、北里大学、慶應義塾大学、国際基督教大学、芝浦工業大学、上智大学、中央大学、東京理科大学、東洋大学、日本女子大学、日本大学、法政大学、早稲田大学、南山大学、大阪電気通信大学、関西大学、京都産業大学、立命館大学、岡山理科大学、久留米大学 など

外 国

Aston大学、California大学 Irvine 校、California 州立 大学 Long Beach校、Campinas大学、Colorado大学、Dhaka大学、Hawaii大学、Jahangirnagar
大学、Malaya大学、Northeast Normal大学、Ohio大学、Rajshahi大学、Stanford 大学、Nottingham大学、浙江大学、中国科学院応用数学研究所、中国科
学技術大学、中国国家地震局分析予報中心、東北工学院、香港技科大学、中国地質大学、University College London、University of London など

学位授与数

2017年度

2018年度

2019 年度

2020年度

2021年度

2022年度

2023年度

博士（学術）

1名

0名

0名

0名

0名

1名

0名

博士（統計科学）

4名

5名

5名

4名

7名

9名

7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、東京大学 助教、東京工業
国公立 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、大分県立看護科学 大学助教、宇宙航空研究開発機構情報・計算工学センター 主幹研究員、大学等 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、独立行政法人医薬品医療機器総合機構、国立研究開発法人情報通信研究機構 など
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、駒沢大学 准教授、
私 立
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、明治大学 研究推進員、大学等
早稲田大学 特別研究員、慶応義塾大学、東京医科大学 など

大学院教育

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、ニュージーランド政府統計庁、
外国の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 Kong Baptist 大学 講師、大学等
South Carolina大学 研究員、Warwick大学 研究員、Rajshahi大学 助手 など（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、（株）
三菱 UFJ 銀行、ファイザー（株）、（株）EBP
民 間 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）
、
（株）
ブリヂストン、（株）
ブレインパッド、住友化学（株）
、あらた監
（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
企業等 査法人、田辺三菱製薬
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）、NEC中央研究所、ヤンセンファーマ（株）、大
正製薬（株）、大塚製薬（株）、協和発酵キリン（株）、（株）
コーセー、ノバルティスファーマ（株）、（株）日本経済新聞社、みずほ第一フィナンシャルテクノロジー（株）、（株）
ダイセル、愛知製鋼
（株）など

19

国際協力
国 際 協 力交流協定締結研究機関

20

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

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

エヴォラ大学

ポルトガル（エヴォラ）

2017. 11.30

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

ノースカロライナ州立大学

アメリカ合衆国（ノースカロライナ）

2019. 11. 13

スイス連邦工科大学 チューリッヒ校シンガポール拠点（Singapore ETH Centre）

シンガポール（シンガポール）

2020. 3. 18

マッコリー大学 保険数理・ビジネスアナリスティク学部

オーストラリア（シドニー）

2020. 12. 21

EURECOM

フランス（ソフィア・アンティポリス）2021. 8. 25

テキサス州立大学ダラス校 経済政策研究所

アメリカ合衆国（ダラス）2022. 3. 11

国 際 協 力

交流協定締結研究機関
機 関 名

所 在 地

締結日

ウルム大学

ドイツ（ウルム）

2023. 2. 20

クレルモン・オーヴェルニュ大学 ブレーズ・パスカル数学研究所

フランス（クレモンフェラン）

2023. 3. 13

イタリア国立海洋学・応用地球物理学研究所

イタリア（スゴニコ）

2023. 3.30

フランス国立科学研究センター ブルターニュ・アトランティック数学研究所

フランス（ブレスト）

2024. 2. 12

カナダブリティッシュ・コロンビア州 森林省木材価格課

カナダ（ビクトリア）

2024. 3. 13

チェコ生命科学大学 プラハ森林管理リモートセンシング学科

チェコ（プラハ）

2024. 3. 13

国際シンポジウム（2023年度）
名称

開催期間

会場

Lecture on Promoting Gender Equity

2023.06.23

統計数理研究所International Workshop: Survival Analysis for Medical and Health Data

2023.08.04

統計数理研究所

JAFEE-ISM International Symposium on Quantitative Finance2023.08.18 ～ 2023.08.19

中央大学 駿河台キャンパス

The 90th Statistical Seismology Seminar

2023.08.29

統計数理研究所

The 7th ZIB-IMI-ISM-NUS-RIKEN-MODAL Workshop on Future Algorithms
and Applications

2023.09.27 ～ 2023.09.30

Zuse Institute Berlin

The 91st Statistical Seismology Seminar

2023.10.03

統計数理研究所

Statistical Modeling, Machine Learning, and Artificial Intelligence Insights
for Natural Hazard and Risk Studies

2023.10.24 ～ 2023.10.25

Laboratoire de
Mathématiques Blaise Pascal

The 92nd Statistical Seismology Seminar

2023.11.07

統計数理研究所

Non-Commutative Probability Theory, Random Matrix Theory and Their
Applications (NPRM2023)

2023.11.08 ～ 2023.11.10

統計数理研究所

ISM-UCL-UCSB-MQ Workshop

2023.11.21 ～ 2023.11.23

統計数理研究所

The 93rd Statistical Seismology Seminar2024.01.30

統計数理研究所

FORMATH Sapporo 2024

2024.03.16 ～ 2024.03.17

札幌医科大学ISM Symposium on Environmental Statistics 2024

2024.03.22

統計数理研究所

Workshop on Functional Inference and Machine Intelligence 2024

2024.03.25 ～ 2024.03.27

Bristol University

外国人研究員 （2023年度 受入）
■ 客員
氏名

所属

所在地

Zhou Shiyong

北京大学 地球宇宙科学学院

中国

Jiménez-Sobrino, Juan Carlos

The Institute of Cybernetics, Mathematics and Physics, Havana

キューバ

Myrvoll Tor Andreノルウェー科学技術大学

ノルウェー

Shevchenko Pavel

マッコーリー大学

オーストラリア

Gouveia João Eduardo da Silveira

University of Coimbra

ポルトガル

Septier Francois Jean Michel

Université Bretagne Sud

フランス

Nourddine Azzaoui

Université Clermont Auvergne

フランス■ 外来研究員 45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 （2024 年 4 月1日現在）
大規模統計データ解析のために、統計科学スーパー

並列化プログラミングの手間をかけずに大規模デー

コンピュータシステムを運用しています。所内のみならタの解析を進めるため、大規模なメモリを搭載し、どのず、公募型共同利用により、所外研究者の利用に供しCPUからでも利用できる分散共有メモリ型の計算機でています。2018 年10月より運用していた本システムは、ある、データ同化スーパーコンピュータシステムを2023

2024 年１月に運用を終了し、現在は後継のシステムの年３月に導入しました。本システムは、計算ノードとして稼働準備中です。参考までに、旧システムは、384 の計

HPE Superdome Flexを２台装備（総理論演算性能

算ノードで構成される総理論演算性能 1. 49 PFLOPS

154.8 TFLOPS）し、各ノードには 28コア CPU（Intelの分散メモリ型並列計算機でした。水冷のHPE SGI

Xeon Platinum 8280L）が3 2 台、48TB の主記憶、実8600Systemを採 用し、各ノードには２台 の18コア

行容量 880TB のSSDが搭載されています。本システム

CPU（Intel Xeon GOLD 6154）、384GBの主記憶が搭の１ノードは、文部科学省が中心となり推進するHPCI

載されていました。

（革新的ハイパフォーマンス・コンピューティング・インフ

各ユーザーが利用しやすく、かつカスタマイズしやすラ）事業の計算資源として提供しています。

い計算環境を提供するため、2021年３月に共用クラウ

所内情報ネットワークとして、10GBASE-SRを幹線

ド計算システムを導入しました。
本システムは、計算ノーとし、1000BASE-Tを支線に持つイーサネット網を敷設ドとして HPE ProLiant DL385 Gen 10 Plusを 64 台

しており、パーソナルコンピュータ、スーパーコンピュー

装備（総理論演算性能 154.0TFLOPS）
し、各ノードにタシステム等が接続されています。そして SINET６には 32 コア CPU（AMD EPYC 7452）が２台、1TB のよって通信速度 100 Gbps でインターネットと接続され主記憶、実行容量 20TB の SSD が搭載されています。

ています。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。

共用クラウド計算システム
HPE ProLiant DL385 Gen 10 Plus22

データ同化スーパーコンピュータシステム
HPE Superdome Flex

研究支援組織の活動

図書・資料 （2024 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学、計算機科学、情報科学に関わる内外の主要学術

stitute of Statistical Mathematics」（Springer から発誌を多数備えています。収蔵図書はこれらの分野に加行）、和文誌「統計数理」、「日本人の国民性の研究」

えて人文・社会科学から生物、医学、理工学の広範ななど調査研究のための「統計数理研究所調査研究リ

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、数用における共同研究のための「共同研究リ
ポート」、「Research Mem­orandum 」、「統
計計 算技術報告」、「研究教育活動報告」
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
集委員会と協力して編集・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

究スタートアップなどを行っています。

と協力しながら、公開講座、統計数理セミナー、共同研
23

URAステーションの活動

研究支援組織の活動

統計数理研究所では統計数理分野の共同利用研究事業の推進・強化のため、運営企画本部にURA（Unive­rsity
Research Administrator）
を配置しています。
URAは、
国内外の大学や研究機関との共同研究促進、研究交流促進のための企画や実務を担当するとともに、
統計数理研究所の研究者、職員と連携して、研究戦略の企画立案、外部資金獲得のための申請書作成や研究報告の支援、および、広報・アウトリーチ活動なども支援します。また、統計数理研究所のスーパーコンピュータ（スパコン）の利用のおよそ９割は、全国の大学等研究機関
であることから、その利活用についても支援します。
これらの活動を通じて、コーディネーション機能や研究支援機能を強化し、研究所の研究者が研究に専念できる環境を整備するだけでなく、大学共同利用機関として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。
● 産官学連携基盤の強化
・企業との共同研究・学術指導契約等のコーディネーション、
知的財産に関する各種交渉
・産学官連携シンポジウムの企画・開催
・立川市との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■ 研究者支援
外部資金獲得や獲得後の管理支援、新任者支援、国際研究活動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
・外部資金獲得のための申請支援、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● 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
・利用促進のためのパンフレット・ポスター等の作成● 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
・異分野融合の進展や効果を公正かつ適切に評価するための新指標「Research Diversity Index」（REDi）の開発と研究
・REDiを用いた公募型共同利用重点型研究の重点テーマ
候補選定のための書誌データ分析とレポーティング● 新任者支援、国際研究活動支援、
ワークショップ・シンポジウム等開催支援
・新規着任者オリエンテーションの開催
・渡航ビザの取得・共同利用申請・イベント参加等の支援
・ワークショップ・シンポジウム（オンライン含む）の企画・運営の支援、ノウハウの蓄積・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ステーションは広報室と連携し、関係機関に対す向上させるべく、機構や研究所が主催・共催する各種イる広報活動を通じて、国内外のコミュニティにおける大学

ベント、見学会等の企画、準備、運営を実施・支援します。

共同利用機関としての機構、および、研究所の存在感を■ 統計数理研究所 オープンハウス

24

2 023 年５月2 6日（金）、統計数理研究所オープンハウス

会進行のもと、椿広計所長による開会挨拶から始まりまし“不確実な社会に挑む確かな統計科学 ”
をオンラインで開た。続けて、ファイナンスと統計数理科学の「過去・現在・催しました。

未来」の構成で、山下智志副所長による「金融工学・数理

公開講演会は「金融革命から半世紀 ― 学術研究と実務

ファイナンスと金融政策のこれまで」、一橋大学大学院 中川

応用の振り返りと課題― 」をテーマに、南和宏副所長の司秀敏教授による「アカデミズムの現状とこれから」、日本銀研究支援組織の活動

行金融研究所 副島豊所長による「実務的課題とデータサ
イエンスのこれから」の講演が行われました。本講演会はZoomウェビナーで配信し、386 名の方々にご視聴いただ
き、盛況な講演会となりました。

研究支援組織の活動

また、デジタルスペース「Gather.Town」で実施した研究
内容ポスター発表では、研究教職員および総研大生作成
による研究ポスター103 枚を展示し、研究者と来場者の間で説明や質疑応答が交わされました。

■「統計的機械学習」の中核としての統計数理シンポジウムの開催
2023 年５月2 5日（木）に「統計的機械学習」の中核としての統計数理シンポジウム（統計数理研究所主催、株式会
社 Preferred Networks 後援）を開催しました。
椿 広計所長による開会挨拶の後、株式会社 Preferred
Networks 代表取締役・最高研究責任者 岡野原大輔先生

けたメッセージ等に話題が広がり、南和宏副所長の閉会挨拶で閉じました。
本シンポジウムはオンラインで開催し、2 ,30 5名の事前参加登録、当日は 1,753 名の参加視聴があり、大変盛況なシンポジウムになりました。

による「生成モデルは世界をどのように理解しているのか」、福水健次教授による「数理的知能の実現に向けた統計的機械学習の展開」と題した２件の基調講演が行われました。その後、日野英逸教授による「『計測を停める』ことで計測を加速する機械学習」、持橋大地准教授による「自然言語処理・機械学習における企業との共同研究」、吉田亮教授による「データ駆動型材料研究における実験・シミュ
レーション・機械学習の融合」と題した講演が続きました。
その後のパネル討論では、統計的機械学習の応用分野における今後の見通し、中長期的に統計的機械学習が重要になる分野とそこで統計数理が果たす役割、将来に向■ 愛媛県立松山南高等学校の訪問
2023年８月２日（水）、愛媛県立松山南高等学校の２年生、３年生の2 0 名と教諭２名の訪問を受けました。同校は移動し、生徒達はスパコンや統数研が過去に使用してきた古い計算機類を熱心に見学していました。

SSH（スーパーサイエンスハイスクール）の指定校であり、研究紹介では、持橋大地准教授が「短歌の評価をモデ

本訪問はアドバンストデータサイエンス研修の中で、研究ル化する」と題して講義し、見えないデータを推定して数学

施設訪問を通して科学技術を担う人材として意識を高める

的にモデル化することで、多くのデータを適切に分析できことを目的としています。

ると説明しました。生徒達からは「なぜ７段階評 価なの始めに宮里義彦広報室副室長が挨拶し、統計数理研究
所の概要を説明しました。次に計算機室、計算機展示室へ

か？」「言語を数式にする面白さは？」等の質問があり、興味の深さが伺えました。

■ 統計数理研究所のイメージキャラクター紹介
2021年に統計数理研究所の新しいイメージキャラクター
が誕生しました。元気で自由な明るい白黒猫「すーりん」、
クラシカルな雰囲気の「けいと」、恥ずかしがり屋さんの「まちか」が統数研の活動や研究紹介をお手伝いします。

● すーりん、けいとの「統数研の部屋」
子どもから大人まで楽しく統計にふれてもらえるコンテン
ツをまとめたページを公開しています。

左から：すーりん、けいと、まちかhttps://www.ism.ac.jp/events/oyako/
25

決算・建物

運営費交付金等（2023年度）
区

人

分

件

費

物

711,692

決 算 額

件

費

694,353

合計1,406,045
単位：千円

外部資金受入状況 （2023年度）
区分

件

科 学 研 究 費 補 助 金 （2023年度）

数

受入金額

21

32,295新学術領域

119,3702

20,000

学術領域変革（A)240,560

受託研究・受託事業等

22

516,038

学術領域変革（B)1

10,140

受託研究員

−

−

基盤研究（S）

−

−

学術指導

6

5,439

基盤研究（A）

4

59,930基盤研究（B）

10

41,340

寄附金

1

500

基盤研究（C）

18

22,523

挑戦的研究（萌芽）

2

3,640

挑戦的研究（開拓）

1

5,590

若手研究

10

12,383

若手研究（独立基盤形成支援）−−

研究活動スタート支援

6

6,890

特別研究員奨励費

−

−

合

55

222,366

民間等との共同研究
共同研究部門

決算・建物

合

52

計

研究種目

574,272
単位：千円

計

件

数

交付金額

単位：千円

敷 地・建 物 （ 2024 年 4 月1日現在）
建物名称

構造階数

総合研究棟

R6-1

Akaike Guest House

R1

延べ面積

（

15,260m2

総合研究棟 48,105m2 のうち
統計数理研究所分の面積）949 m2

建物面積（延べ面積）

16,209m 2

敷地面積62,450m 2■ 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、シングルルーム 18、ツイン
ルーム４、バリアフリールーム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。

26

https://www.ism.ac.jp/guest_house/

Akaike Guest House 全景

組

織

組織図 （ 2024 年 4 月1日現在）

組
織27

所員数（現員）（2024 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

先端データサイエンス研究系
統計的機械学習研究センター

3

2

1

6

先端データサイエンス研究系
マテリアルズインフォマティクス研究推進センター

1

1

1

3

統 計 基 盤 数 理 研 究 系

9

10

2

21

学 際 統 計 数 理 研 究 系

10

8

1

19

3

3

統

計

思

考

院

統 計 科 学 技 術 センター
運

営

管

企

画

本

理

10

10

部

1

1

部

14

14

計

1

23

21

8

15

10

78

※ DS 施設本務者を含む（学際統計数理研究系 教授１、准教授１）
技術職員数は再雇用職員 1名を含む

所

員 （2024 年 4 月1日現在）

組

所

椿

長

広計

織

副所長
（研究企画・評価）（兼） 川﨑能典

副所長（財務・知財）
（兼）

山下

智志

副所長
（人事・広報）（兼）和宏

所長補佐（兼）伊藤聡

南先端データサイエンス研究系 統計的機械学習研究センターセンター長（兼）

福水

健次

池田

思朗

教

授

日野

英逸

特任教授（兼）室田

一雄

准教授

相馬

輔

Le Thanh Tam

特任助教

Zhu Donghao

特任助教

藤田

特任研究員

谷本

客員教授

Gretton
ArthurUniversity College London, Gatsby
Computational Neuroscience Unit,
Professor

客員教授

Sejdinovic
Dino

AdelaideUniversity, School ofComputer and Mathematical
Sciences, Professor

客員准教授

今泉

允聡

東京大学大学院総合文化研究科 准教授

客員准教授

竹内

名古屋大学理学系研究科 准教授

客員准教授

山田

誠

教

助

授

教

真司

福水

健次

准教授

李

静沛

特任助教

中島

秀斗

教

授

悠斗

努

沖縄科学技術大学院大学 准教授

先端データサイエンス研究系 マテリアルズインフォマティクス研究推進センター
センター長（兼）

28

教

吉田
林

亮
慶浩

特任研究員

木村

特任研究員

吉田

亮
特任准教授

特任助教

Wu Stephen
篠田 恵子

特任助教

大西 正人
Liu Chang

薫

特任研究員

草場

穫

特任研究員

髙橋

愛子

瑶
寛尚

特任研究員

藤田

絵梨奈

特任研究員

丸山

豊

特任研究員

野口
山田

客員教授

塩見

淳一郎 東京大学大学院工学系研究科 教授

客員准教授

大竹

教

授

助

雄

准教授

東北大学大学院工学研究科 准教授

客員教授

森川

淳子

東京工業大学物質理工学院 教授

組

織

所

員

統計基盤数理研究系
藤澤

研究主幹（兼）洋徳■ 統計モデル研究グループ ――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
教

授

江村

剛志

教

授

鎌谷

研吾

教

庄

建倉

教

授

間野

修平

准教授

加藤

昇吾

准教授

坂田

綾香

准教授

志村

隆彰

准教授

船渡川

伊久子

准教授

村上

大輔

准教授

持橋

大地

助

野場

啓

客員教授

田中

研太郎 成蹊大学経営学部 教授

教

客員教授

渡辺

元宗

授

目白大学社会学部 客員研究員■ 統計的意思決定研究グループ ――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
教

授

伊藤

聡

教

授

伊庭

幸人

教

授

栗木

哲

教

授

二宮

嘉行

教

授

藤澤

洋徳

准教授

田中

未来

准教授

逸見

昌之

准教授

矢野

恵佑

准教授

Figueira Lourenco Bruno

助

教

奥野

彰文

客員教授

小林

景

客員教授

品野

勇治

慶應義塾大学理工学部 教授

客員教授

今野

良彦

大阪公立大学大学院理学研科 客員教授

Zuse Institute Berlin Mathematical
Algorithmic Intelligence 研究員

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

学際統計数理研究系
研究主幹（兼）松井知子■ 人文学・社会科学研究グループ ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――

能典

教

授

山下

智志

准教授

前田

忠彦

助

教

清水

信夫

特任助教（兼）市野

美夏

特任助教（兼）芝井

ひろか

特任研究員
（兼）王

小醒

特任研究員（兼）田中

清久
康裕

特任研究員

客員教授

今田

高俊

東京工業大学 名誉教授

客員教授

尾碕

幸謙

筑波大学大学院ビジネス科学研究科 教授

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

嘉倫

京都先端科学大学人文学部 教授

客員教授

松本

渉

関西大学総合情報学部 教授

客員教授

真鍋

一史

青山学院大学／関西学院大学 名誉教授

客員准教授

加藤

直子

桜美林大学グローバル・
コミュニケーション学群 准教授

濵田

客員准教授

稲垣

佑典

成城大学データサイエンス教育研究センター社会イノベーション学部 准教授

客員准教授

藤田

泰昌

長崎大学経済学部 准教授

朴

堯星

織

川﨑

組

授

准教授（兼）

教■ 生物・医療・環境科学研究グループ ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
教

授

金藤

教

授

吉本
敦
瀧澤 由美

准教授

浩司

授

野間

久史

准教授

足立

淳

教

授

松井

茂之

准教授

島谷

健一郎

教

■ 理工学・情報学研究グループ ――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
教

授

教

授（兼）

中野

慎也

准教授

上野 玄太
三分一 史和

客員教授

神山

客員教授

松井

知子

教

特任教授（兼）藤田

茂
隆夫

准教授

教

授

准教授

村上

授

南

和宏

小山

慎介

特任研究員
（兼）Lin Zhiheng（株）ブリヂストンデジタルソリューション
AI・IoT 企画開発部門 デジタル主幹

客員教授

後藤

真孝

産業技術総合研究所人間情報
インタラクション研究部門 首席研究員

Konstantin
Markov

会津大学情報システム学部門 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

中村

和幸

明治大学
総合数理学部現象数理学科 教授

客員教授

樋口

知之

中央大学理工学部 教授

客員教授

本橋

永至

横浜国立大学
大学院国際社会科学研究院 教授

客員准教授

加藤

博司

（株）
博報堂 DYホールディングス
マーケティング・テクノロジー・センター
上席研究員

雅子

29

学際統計数理研究系

理工学・情報学研究グループ

客員准教授

斎藤

正也

長崎県立大学
情報システム学部 准教授

客員准教授

塩田

さやか

東京都立大学
システムデザイン学部 准教授

客員准教授

長尾

大道

東京大学地震研究所
計算地球科学研究センター 准教授

客員准教授

野村

俊一

早稲田大学商学学術院
大学院会計研究科 准教授

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

山本

誉士

麻布大学獣医学部 准教授

客員講師

大久保

祐作 岡山大学環境生命自然科学学域 講師

リスク解析戦略研究センターセンター長（兼） 加藤

副センター長（兼）

山下

智志

教

授（兼）

金藤

浩司

教

授（兼）

鎌谷

研吾

教

授（兼）

川﨑

能典

教

授（兼）

栗木

哲

教

授（兼）

庄

建倉

教

授（兼）

二宮

嘉行

教

授（兼）

藤澤

洋徳

教

授（兼）

松井

知子

教

授（兼）

南

和宏

教

授（兼）

山下

智志

教

授（兼）

吉本

敦

准教授（兼）

逸見昌之

准教授（兼）

Wu Stephen

准教授（兼）島谷健一郎

准教授（兼）

志村准教授（兼）

田中未来

准教授（兼）

船渡川

准教授（兼）村上隆夫

准教授（兼）

矢野特任助教

Tran Duc Vu

特任助教

柳下

特任研究員

尾形

組
織

特任助教（兼）武石

将大

客員教授

安藤

雅和

客員教授

伊藤

客員教授

岩佐

客員教授

大野

忠士

客員教授

加藤

客員教授

加茂

憲一

客員教授

久保田

特任教授（兼）清水邦夫

准教授（兼）加藤昇吾

准教授（兼）瀧澤由美

准教授（兼）

村上

大輔

恵佑

特任准教授

熊澤

貴雄

翔太郎

特任助教（兼）Xue Yujie

良彦

特任研究員

隆彰
伊久子

伸介

Peng Hong

千葉工業大学社会システム科学部 教授

客員教授

伊藤

誠

筑波大学システム情報系 教授

客員教授

井上

卓

哲也

総務省統計局 統計調査部長

客員教授

植木

優夫

長崎大学情報データ科学部 教授

筑波大学 名誉教授

客員教授

岡田

幸彦

筑波大学システム情報系 教授

愛太郎 東京大学地震研究所 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

札幌医科大学
医療人育成センター 准教授

客員教授

川野

秀一

九州大学
大学院数理学研究院数理科学部門 教授

貴文 多摩大学経営情報学部 教授

中央大学経済学部教授

総務省統計局 統計高度利用特別研究官

客員教授

木島

真志

琉球大学農学部 教授

客員教授

笹島

誉行

統計センター 顧問
滋賀大学データサイエンス学部 教授

客員教授

酒井

直樹

防災科学技術研究所
水・土砂防災研究部門 上席研究員

客員教授

佐野
清水

夏樹
泰隆

東京情報大学総合情報学部 教授

客員教授

早稲田大学理工学術院 教授

客員教授

椎名
白川

洋
清美

客員教授

高橋

武則

客員教授

立正大学データサイエンス学部 教授

客員教授

鈴木

和幸

電気通信大学
大学院情報理工学研究科 特任教授

客員教授

髙橋

倫也

神戸大学海事科学部 名誉教授

客員教授

高部

勲

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

塚原

英敦

成城大学経済学部 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

冨田

哲治

県立広島大学地域創生学部 教授

客員教授

永島

勝利

総務省統計局 統計調査部長

客員教授

長藤

洋明

総務省統計局統計情報利用推進課
統計利用推進研究官

客員教授

楠城

一嘉

静岡県立大学グローバル地域センター
自然災害研究部門 特任教授

客員教授

橋本

俊次

国立環境研究所環境リスク・
健康領域・計測化学研究室 室長

客員教授

原

尚幸

京都大学国際高等教育院 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

藤井

聡

京都大学大学院工学研究科 教授

客員教授

堀口

敏宏

国立環境研究所環境リスク・
健康領域 生態系影響評価研究室 室長

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

松添

博

名古屋工業大学大学院工学研究科 教授

客員教授

南

慶應義塾大学理工学部 教授

客員教授

宮本

定明

筑波大学 名誉教授

客員教授

元山

青山学院大学経済学部 教授

客員教授

森

知也

京都大学経済研究所 教授

客員教授

山形

与志樹 デザイン・マネジメント研究科 教授

美穂子
斉

立正大学データサイエンス学部 教授

客員教授

柳原

宏和

広島大学
大学院先進理工系科学研究科 教授

客員教授

吉田

朋広

東京大学大学院数理科学研究科 教授

客員教授

吉田

靖

東京経済大学経営学部 教授

貴晶

ニッセイアセットマネジメント
投資工学開発部 部長

客員教授

吉羽

要直

東京都立大学
大学院経営学研究科 教授

客員教授

30

昇吾

吉野

慶應義塾大学大学院システム

組

織

所

員

リスク解析戦略研究センター貴樹

県立広島大学
大学教育実践センター 准教授

客員准教授

岩田

客員准教授

上原

悠槙

関西大学システム理工学部 准教授

客員准教授

Enescu Bogdan
Dumitru

京都大学
大学院理学研究科 准教授

客員准教授

荻原

哲平

東京大学
大学院情報理工学系研究科 准教授

客員准教授

小池

東京大学
大学院数理科学研究科 准教授

客員准教授

西郷

達彦

山梨大学総合研究部
医学域基礎医学系 准教授

客員准教授

佐久間

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

園田

桂子

内閣府 政策統括官（経済財政分析担当）付参事官（総括担当）付

客員准教授

髙田

正彬

（株）東芝知能化システム研究所
システム AI ラボラトリー 研究主務

客員准教授

高橋

客員准教授

張

淳一

（一社）CRD 協会

客員准教授

田上

悠太

東京海洋大学学術研究院 准教授

俊超

新潟大学経済科学部 准教授

客員准教授

Dou Xiaoling 日本女子大学理学部 准教授

客員准教授

長幡

英明

（株）マネーフォワード
Money Forward Lab 本部 研究員

客員准教授

野村

客員准教授

福井

敬祐

関西大学社会安全学部 准教授

客員准教授

三井 雄太

静岡大学理学部 准教授

客員准教授

山田

真澄

京都大学防災研究所 准教授

客員准教授

力丸

佑紀

北里大学未来工学部 准教授

客員准教授

渡邊

隼史

成城大学経済学部 准教授

客員講師

井本

智明

静岡県立大学経営情報学部 講師

客員講師

小池

孝明

一橋大学大学院経済学研究科 講師

客員講師

中澤

暦

富山県立大学工学部 講師

客員助教

原田

和治

東京医科大学医学部 助教

客員助教

山口

光

東京理科大学創域理工学部 嘱託助教

祐太

名古屋市立大学

紀佳 大学院理学研究科 准教授

早稲田大学商学学術院
大学院会計研究科 准教授俊一

医療健康データ科学研究センターセンター長（兼） 松井

茂之

副センター長（兼） 江村

剛志

教

松井

茂之

教

授（兼）

山下

智志

特任教授

江口

真透

特任教授（兼）佐藤俊哉

准教授（兼）

逸見昌之

准教授（兼）

三分一

檀

特任准教授

三村

喬生

特任研究員

中薗

孝輔

客員教授

赤沢

学

客員教授

菊地

史和

授（兼）

特任准教授

岡

明治薬科大学
公衆衛生・疫学研究室 教授

客員教授

伊藤

陽一

北海道大学病院
医療・ヘルスサイエンス研究開発機構
データサイエンスセンター 教授

千一郎 群馬大学大学院保健学研究科 教授

客員教授

清野

健

大阪大学大学院基礎工学研究科 教授

客員教授

田栗

正隆

東京医科大学大学院医学研究科 教授

客員教授

髙橋

邦彦

東京医科歯科大学
Ｍ＆Ｄデータ科学センター 教授

客員教授

立森

久照

慶應義塾大学医学部 特任教授

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

西山

宣昭

金沢大学学術メディア創成センター 教授

客員教授

服部

聡

大阪大学大学院医学系研究科 教授

客員教授

渡辺

美智子 立正大学データサイエンス学部 教授

客員准教授

石黒

智恵子 臨床研究センター データサイエンス部

木村

山口東京理科大学
共通教育センター 准教授

客員准教授

福田

治久

客員准教授

良一

織

剛志

授（兼）

組

江村

教

国立国際医療研究センター
臨床疫学研究室 室長

九州大学大学院医学研究院 准教授

統計思考院
院長（兼） 栗木哲

副院長（兼） 伊庭

幸人

教

授（兼）

池田

思朗

教

授（兼）

伊庭

幸人

教

授（兼）

川﨑

能典

教

授（兼）

栗木

哲

教

授（兼）

日野

英逸

教 授（兼）

藤澤

洋徳

教

授（兼）

南

和宏

特任教授

佐藤

俊哉

特任教授（兼）清水邦夫

准教授（兼）

島谷
准教授（兼） 矢野健一郎
恵佑

特任教授（兼）中西准教授（兼）

逸見

寛子
昌之

坂田 綾香
准教授（兼） 三分一 史和

助

教

白崎

正人

助

教

服部

公平

助

教

湯浅

良太

助

教（兼）

奥野

彰文

助

教（兼）

清水

信夫

助

教（兼）

野場

啓

客員教授

小森

理

成蹊大学理工学部 教授

客員准教授

高橋

啓

福岡工業大学情報工学部 准教授

客員教授

准教授（兼）

横山雅之

核融合科学研究所
六ヶ所研究センター センター長

31

所

員

大学統計教員育成センター
センター長（兼） 千野

川﨑

能典

特任教授

岩﨑

学

特任教授

国友

特任教授
特任教授

教

授（兼）

和宏

教

山下

智志

特任教授

折笠

秀樹

特任教授

神谷

直樹

直人

特任教授

澤村

保則

特任教授

清水

邦夫

神保

雅一

特任教授

田邉

國士

特任教授

千野

雅人

中西

寛子

特任教授

三輪

哲久

特任教授

室田

一雄

特任教授（兼）水田

正弘
大志

特任准教授

高柳

昌芳

特任教授（兼）赤穂
教（兼）

湯浅

昭太郎
良太

客員准教授

石橋

健

客員准教授

松島

客員講師

助

雅人

南

教

助

授（兼）

教（兼）

橋本

授（兼）

関西大学商学部 准教授

客員准教授

長井

万恵

群馬大学
食健康科学教育研究センター 准教授裕康

滋賀大学データサイエンス・AI
イノベーション研究推進センター 准教授

客員講師

趙

宇

東京理科大学経営学部 講師

土田潤

京都女子大学データサイエンス学部 講師

客員助教

加葉田 雄太朗 長崎大学情報データ科学部 助教

客員助教

姜

佳明

長崎大学情報データ科学部
テニュアトラック助教

客員助教

佐藤

宏征

東京医科歯科大学
大学院医歯学総合研究科 助教

客員助教

田島

友祐

滋賀大学データサイエンス・AI
イノベーション研究推進センター 助教

客員助教

中野

義雄

東京理科大学薬学部 助教

統計科学技術センター
副センター長（兼） 中野

組

計算基盤室長早坂充

メディア開発室長

池田

広樹

慎也

センター長（兼） 上野

玄太

副センター長（兼） 三分一

ネットワーク管理室長（兼） 中村

史和

和博

総括室長

中村

和博
宮園

法明

評価室副室長（兼）

川﨑

能典
智志
研吾

織

情報資源室長

図書室
室長（兼） 上野玄太

運営企画本部
本部長（兼） 椿
企画室長（兼）広報室長（兼）NOE推進室長（兼）基幹研究系支援室長（兼）

川㟢
宮里
山下
伊藤

能典

広計

宮里
広報室副室長（兼）南男女共同参画推進室長（兼） 川㟢
基幹研究系支援室副室長（兼） 政田
評価室長（兼）

義彦
智志
聡

義彦
和宏
能典
眞弥

産学連携・知的財産室長（兼） 山下
国際連携推進室長（兼）鎌谷■ URA ステーション ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
特命 URA北村浩三

岡本主任 URA基

主任 URA本多啓介

予算・決算係長

前川

晶子

管理部

■ 総務企画課課長

人事・給与係長

笠川

■ 財務課

32

課長

政田

眞弥

勇将
伴

専門職員（兼）齋藤琢也

経理・契約係長

河治

一郎

副課長

管理部長

鈴木

橋本

渉

研究推進係長

隆志

副課長

新井

専門職員（兼）

修二

昨間

勲

中田

純一

弘章

組

織

国際アドバイザリーボード委員 （2024 年 4 月1日現在）
氏名

所 属・役 職Song Xi Chen

Professor, Peking University

Arthur Gretton

Professor, University College London

Juan Carlos Jiménez-Sobrino

Professor, Instituto de Cibernética, Matemática y Física

Jibum Kim

Professor, Sungkyunkwan University

Gareth W. Peters

Professor, University of California Santa Barbara

Evgeny Spodarev

Professor, Ulm University

運営会議委員 （2024 年 4 月1日現在）
氏名

青嶋
井口

所 属・役 職

氏名誠

筑波大学 教授

川﨑能典

所 属・役 職

統計数理研究所 教授／副所長

聖

国立天文台 教授山下智志

統計数理研究所 教授／副所長

小木しのぶ （株）NTT データ数理システム 取締役

南和宏

統計数理研究所 教授／副所長

梶原健司

九州大学 教授／マス・フォア・インダストリ研究所長

伊藤聡

統計数理研究所 教授／所長補佐

駒木文保

東京大学 教授

椎名

洋

福水

健次

滋賀大学 教授

統計数理研究所 教授／
統計的機械学習研究センター長

杉山将

理化学研究所 革新知能統合研究センター長／
東京大学 教授

吉田

亮

武田

朗子

藤澤

洋徳

統計数理研究所 教授／
統計基盤数理研究系 研究主幹

丸山宏（株）Preferred Networks シニアアドバイザ

松井

知子

渡部

敏明

一橋大学 教授／
ソーシャル・データサイエンス学部長

統計数理研究所 教授／
学際統計数理研究系 研究主幹

栗木

哲

上野

玄太

組

東京大学 教授

統計数理研究所 教授／
マテリアルズインフォマティクス研究推進センター長

織

統計数理研究所 教授／統計思考院長
統計数理研究所 教授／統計科学技術センター長

共同利用委員会委員 （2024 年 4 月1日現在）
氏名

石岡

所 属・役 職

氏名

岡山大学 教授

鎌谷研吾

統計数理研究所 教授（統計基盤数理研究系）

久保田

貴文 多摩大学 教授

統計数理研究所 准教授（統計基盤数理研究系）

文生

所 属・役 職

田中

未来

佐井

至道

岡山商科大学 教授

島谷

健一郎 統計数理研究所 准教授（学際統計数理研究系）

佐藤彰洋

横浜市立大学 教授

中西

寛子

吉羽

要直

東京都立大学 教授

統計数理研究所大学統計教員育成センター 特任教授

NOE（ Network Of Excellence）形成事業顧問 （2024 年 4 月1日現在）
氏名

伊藤

所 属・役 職聡 （公財）計算科学振興財団 チーフコーディネータ

氏名所 属・役 職

理化学研究所
革新知能統合研究センター 副センター長

上田修功

政文 （株）オーシャンアイズ 取締役

上野裕明

日本製薬工業協会 会長

蒲地

佐藤

嘉倫

京都先端科学大学人文学部 学部長／教授

近田健

日本銀行金融研究所 所長

33

組

織

統計思考院運営委員会委員 （2024 年 4 月1日現在）
所 属・役 職

氏名

黒川顕

国立遺伝学研究所 副所長

栗木

哲

小林

学

早稲田大学 教授伊庭幸人

統計数理研究所 統計思考院副院長

椎名洋

滋賀大学 教授

川﨑能典

統計数理研究所 副所長

中西寛子

統計数理研究所
大学統計教員育成センター 特任教授

氏名

西野

嘉彦

SAS Institute Japan（株）コンサルティングサービス統括本部
Advanced Analytics & AI Innovation 本部長

汪金芳

早稲田大学 教授

所 属・役 職

統計数理研究所 統計思考院長

研究倫理審査委員会委員 （2024 年 4 月1日現在）
分野

氏名

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

所 属・役 職

疫学・社会調査の専門家

佐藤恵子

京都大学大学院医学研究科社会健康医学系専攻健康情報分野 特任准教授

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

倫理・法律分野の有識者

椿広計

統計数理研究所 所長

市民の立場の者

操木

豊

本研究所の研究教育職員

前田忠彦

准教授（学際統計数理研究系）

本研究所の研究教育職員

朴堯星

准教授（学際統計数理研究系）

本研究所の研究教育職員

野間

久史

教

社会福祉法人国立保育会 理事／理事長室長

授（学際統計数理研究系）

組
織名誉所員・名誉教授 （2024 年 4 月1日現在）
名誉所員

西平

34

重喜

名誉教授

清水

良一

大隅

昇

村上

征勝

田邉

國士

松縄

規

長谷川 政美

柳本

武美

伊藤

栄明

馬場

康維

平野

勝臣

種村

正美

石黒 真木夫

尾形

良彦

椿

広計

北川 源四郎

柏木

宣久

中村

隆

田村

義保

樋口

知之

中野

江口

真透

吉野

諒三

宮里

義彦

純司

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。

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。

2008年

4月

2009年

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。

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。

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。

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。
●

研究施設に新機軸創発センターを設置。

沿革

7月 ● ものづくりデータ科学研究センターを設置。
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。

2019 年

3 月 ● データ同化研究開発センターを廃止。

2022 年

1 月 ● 研究施設に大学統計教員育成センターを設置。

2023 年

4月 ● 国立大学法人総合研究大学院大学複合科学研究科統計科学専攻を再編し、先端学術院先端学術専攻統計科学コースを設置。

2024 年

3 月 ● 研究系を基幹研究系（先端データサイエンス研究系、統計基盤数理研究系、学際統計数理研究系 ）に改組し、先端
データサイエンス研究系に高等研究センター（統計的機械学習研究センター、マテリアルズインフォマティクス研究推進センター）を設置。
研究施設の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を廃止。
所長補佐を設置。
4月●

運営企画本部に基幹研究系支援室を設置。
本部事務局立川共通事務部を廃止し、管理部を設置。

35

立川

統計数理研究所

至 上北台

立川学術プラザ
バス停
裁判所前バス停
裁判所
国立国語
研究所

立川
警察署

昭 和 記 念 公 園

西大通り

災害医療
センター

JR青梅線

高松駅

自治
大学校

多摩 モノレール

南北幹線道路

陸上自衛隊立川駐屯地

立川市役所 市役所
バス停

り
通

川

立

JR中央線

立川北駅

至 新宿・東京 →立川駅

統計数理研究所へのアクセス◎ 立川バス

立川学術プラザ下車 徒歩 0 分
裁判所前または立川市役所下車 徒歩約 5分◎ 多摩モノレール 高松駅より徒歩約10 分◎ JR 中央線

立川駅より徒歩約 25分〒190-8562 東京都立川市緑町 10−3
Tel : 050 - 5533 - 8500（代表）
Fax: 042 - 527- 9302（代表）https://www.ism.ac.jp/