MAY. 2023

No.

160

The Institute of
Statistical Mathematics

02
06

響き合う人とデータ ̶ 統数研プロジェクト紹介
第 33 回「ものづくりデータ科学研究センターにおけるデータ駆動型材料研究」

シンポジウム報告「Applied Statistical Analysis with R Software for Forestry Research 2022」共同開催報告
ISM Symposium on Environmental Statistics 2023の開催報告
公開シンポジウム「COVID-19とデータ科学」の開催報告

研究教育活動09

統数研トピックス

2022 年度公開講座報告
2022 年度「リーディングDAT」プログラムを実施
統計数理セミナー実施報告（2023 年 2月〜3月）

外国人研究員契約締結「自己点検」
を実施 〜統計エキスパート人材育成プロジェクト
ROIS 産学連携・知的財産セミナーを開催
東京経済大学向けオンライン学生訪問プログラムを実施

10

総合研究大学院大学関係

12

共同利用

15

外部資金・研究員等の受入れ

18

人事

20

会議開催報告

20

刊行物

22

コラム

2023 年度統計数理研究所公募型共同利用の採択について
2023 年度統計数理研究所公募型人材育成事業の採択について
2022 年度共同利用公募追加採択課題

外来研究員の受入れ
寄附金の受入れ

令和４年度第５回運営会議の開催

研究教育活動報告
Research Memorandum（2023.2〜2023.5）
Annals of the Institute of Statistical Mathematics

情報・システム研究機構

07

大学共同利用機関法人

CONTENTS

統計数理研究所ニュース

News

響き合う

人とデータ

統数研プロジェクト紹介

データ科学と計算科学を両輪「高分子材料物性の大地図」
分子材料や準結晶を初めとする新物質

有望な候補が推定されれば、実際にそのの発見やさまざまな材料研究に取り組ん

高分子を作製して検証する。

できた。

MI における最大の関心事は、広大なプは 2019 年 6 月に、独自の機械学習の探索空間（考えうる解の集合）の中から、解析技術を用いた MI によって、高熱伝所望の特性を有する物質を発掘すること

導性高分子を設計・合成し、従来の高だ。機械学習を用いてデータのパターン

分子に比べて約 80% の熱伝導率の向を読み解き、材料の物性や構造の膨大上に成功。その研究成果は、英国の npj

な組み合わせの中から、新たな特性を有Computational Materials 誌に発表されする新材料とその作製方法を予測する。

た。

「私たちが手掛けるデータ駆動型高分▲吉田亮教授子材料研究の基本的なスキームは、次のようなものです」と吉田は説明する。

機械学習を活用して新材料とその作製法を予測

吉田とStephen Wu 准教授らのグルー

MI による高分子材料開発の鍵を握るデータベースの構築

まず、高分子の組成や構造を入力とし計り知れないポテンシャルを持つ MI だてその特性を予測するモデルを構築する。

が、高分子材料分野については大幅なマテリアルズインフォマティクス（MI）

次に、そのモデルを使い、出力から入力を遅れが指摘されている。その主な原因は、は、データ科学と計算科学を駆使して材推定する逆問題を解き「ある特性をもつ

データ資源の圧倒的な不足だ。
「高分子料開発のスピードアップを図る革新的な高分子材料は何か」を計算する（図 1）。

の構造と物性についてのデータが大量に手法として、近年注目を集めている。
とくに最近は、機械学習の技術的進歩とコモディティ化が急速に進んだことで社会の認知や制度が大きく変容し、データ駆動型の研究開発への期待が最高潮に高まっている。
こうした状況を受けて 2017 年に発足したのが、統計数理研究所の「ものづくりデータ科 学 研 究センター」だ。センター長を務める吉田亮教授のリーダーシップのもと、デー
タ科学の予測技術を駆使して、高02The Institute of Statistical Mathematics

図 1：データ駆動型高分子材料研究の順問題・逆問題。統計的機械学習によって、所望の特性を有す
る高分子材料を予測・発見する。

第33 「ものづくりデータ科学研究センターに
回

に
」作成 へ

おけるデータ駆動型材料研究」

材料開発の手法を一変させる可能性を秘めたマテリアルズインフォマティク
ス（MI）。だが、高分子材料についてはデータの少なさから研究の遅れが目立つ。統計数理研究所のものづくりデータ科学研究センターでは、高分子材料の計算機実験を全自動化するオープンソフトウェアを開発し、産学連携のコンソー
シアムによるデータベース構築を目指している。
「高分子材料物性大地図」が切り開く材料開発の未来像とは。

とが否めない。
データの不足を補うためには、シミュレーションから得られるデータを統合的に解析する必要がある（図 2）。現在、世界
各国で大規模な計算物性データベースの開発が模索されており、無機化合物や低分子化合物については、第一原理計
算によるデータベースが開発されて MI が飛躍的に進展した。
これに対し、高分子材料については、▲Stephen Wu 准教授

計算物性データベースの開発はほとんど進んでいない。
「壁となっているのが、物▲林慶浩助教性計算の自動化の技術的な難しさと、分あれば、ディープラーンニングなど機械学

子シミュレーションの膨大な計算コストでてしまう可能性があります」と吉田は危機

習のアルゴリズムを用いて、任意の構造す」と吉田は指摘する。

感をあらわにする。大規模なオープンデー

からその物性を予測できるはずです。しか高分子材料は、構造の複雑性・多様し、データベースが整っていないのが現状

性が無機材料に比べて非常に高い。こです」と吉田は言う。

の特性から、計算条件の設定により計算

高分子化合物（ポリマー）は、小さな分子からなる低分子化合物（モノマー）

結果が大きくゆらぎ、計算量も膨大になってしまうのだ。

タベースの構築は、MI による高分子材
料開発の鍵を握ると言っていい。

データ生産の全自動化を実現した
世界初のオープンソフト「RadonPy」

を重合、すなわち繰り返しつなげていくこ

Wu は「これまでに数個の新しい高分

吉田は、ものづくりデータ科学研究セとでできる。高分子物性のデータベースと子材料を発見してきましたが、データが乏ンターの事業として、MI の大きな課題でしては、国立研究開発法人物質・材料

しく、いずれもトライ・アンド・エラーを繰

ある大規模データベースの構築に向けた

研 究 機 構（NIMS）が 開 発して い る

り返してようやく見つけたものです。手法

構想を打ち出した。高分子材料の物性

PoLyInfo（ポリインフォ）が知られている。

を工夫するだけでは、突破できない問題

計算を全自動化するオープンソースソフト

だと痛感しました」と明かす。

ウェアを開発し、産学連携のコンソーシア

から重合されたポリマー群の約 100 物性「データ駆動型研究における最も重要ムでデータベースを共創しようという前代のデータが登録されている。だが、論文なな学術資源は、言うまでもなくデータです。

未聞の取り組みだ。

どの実験値を手作業で収集していること

このままでは、大学の研究室や一企業でその第一歩となる成果が、林慶浩助から、登録されたデータも断片的であるこ

生産可能な小規模なデータが標準になっ教を中心とするチームが開発し、2022 年

PoLyInfoには、約18,000種のモノマー

The Institute of Statistical Mathematics

03響き合う人とデータ

統数研プロジェクト紹介

11月に公開した「RadonPy（ラドンパイ）」

分子骨格が入力されても、計算が進むよだ。高分子材料の繰り返し単位（モノ

うに作り込むのが大変でした」と振り返る。

じつは、その 1 年半ほど前から非公式マー）の化学構造と重合度、温度などのこれまで不可能と思われてきた自動計に活動を開始したものの、RadonPyを走計算条件を入力とし、アモルファス（規算による大規模データベースの構築に、らせる計算資源が足りないという問題に則性のない鎖）状態や液体状態におけ

RadonPyが活路を開いたのだ。

直面。吉田らは、いきなりのピンチに頭をる熱物性、機械特性、光学特性などさまざまな物性を自動計算することができる世
界初のソフトウェアだ（図 3）。

スーパーコンピューター「富岳」を活用したデータベース作成

開発に当たった林は、材料シミュレー

2022 年 8 月には、RadonPyとデータションを専門とする研究者で、2020 年にベースの共同開発を目的とする産学協働コンソーシアムも正式に発足した。

抱えたが、ちょうど募集中だった文部科学省の「富岳」成果創出加速プログラムに応募し、採択された。データの生産にスー
パーコンピューター「富岳」を利用できることになったのだ。

統 数 研に移 籍した。
「複雑な現実をシンプ
ルなモデルに落とし込
む従 来 のシミュレー
ションに限界を感じ、統計学やデータ科学の知見を取り入れた
いと考えました」と、その理由を話す。
ものづくりデータ科
学研究センターでは、原子や分子の動きをシミュレーションすることで、対象とする高分子化合物の物性を明

図2：プロジェクトが描くデータ駆動型材料研究の将来像。オープン領域でシミュレーションによるデータベースと実験によるデー
タベースを充実させ、データ科学で両輪を回すことで、それぞれのクローズ領域で活用できるようにする。

らかにする「全 原 子
古 典 分 子 動力学 法（MDシミュレーション）」と呼ばれる手法の研究に着手した。

RadonPy のベースになっているのは、林が自らの研究の効率を上げるために特定の材料を対象として作成した自動化プロ
グラムだという。それを改良して汎用性を持たせた。林は「どんな04

図3：RadonPyでは、複数物性の同時分布を網羅的に観測できる。実験だけではこうした網羅的観測は不可能。

The Institute of Statistical Mathematics

第33 「ものづくりデータ科学研究センターにおけるデータ駆動型材料研究」
回

林は当面の目標として「熱硬化性高分「われわれが目指しているのは、『高分

子などさまざまなクラスの高分子を計算で

子材料物性の大地図』をつくること。全

きるように RadonPyを進化させること。シ

体像を明らかにすることで、特異な特性をミュレーションと実験値の誤差は機械学持つ新しい高分子なども発見できるかもし

習で補正可能だと実証すること（図 5）」れません。産学連携によるデータの共創を挙げる。
「データベースを充実させることというモデルケースを社会に発信していきで、誤差も縮まる。5 年後の RadonPy はたい」と吉田は抱負を語る。実験と計算

もっとすごいことができるはず。高分子材の両輪を回すデータ科学というエンジンが料設計のプラットフォームが形成されるの今、力強く始動した。

が楽しみです」とWuも期待する。

（広報室）▲髙橋愛子特任研究員「富岳が使えなければ、プロジェクトは今のペースでは進んでいなかったでしょう。
あれほど気持ちを込めて申請書を書いたことはありません」と吉田は笑う。
コンソーシアムには現在、統数研以外に 3 大学と企業 23 社が参画しており、約 120 名の研究者が RadonPyとデータベースの共同開発を推進。産学の多くの研究者が富岳の計算資源を最大限に活用し、日々膨大なデータを生産・蓄積している（図 4）。

図4：産学連携コンソーシアムによる高分子物性データベースの共創。現在、3大学・23企業に所属する約120名がコンソーシアムに参画している。本事業は文部科学省「富岳」成果創出加速プログラムの支援を受けている。産学の多彩な研究者が組織の垣根を超え、「富岳」の計算資源を最大限に活用し、RadonPy及びデータベースの共同開発に取り組んでいる。

ものづくりデータ科学研究センターの
髙橋愛子特任研究員もその一人だ。大学時代の専攻は日本近代美術史で、材料科学やデータ科学は専門ではないが、産学の多彩な研究者らが集うコンソーシ
アムやプロジェクトのマネージメントに従事する傍ら、富岳を活用したデータ生産とデータベース開発にも取り組んでいる。
「最初は不安がありましたが、RadonPyの操作は簡単でした。世界最高水準のスーパーコンピュータを扱う面白さを感じています」と髙橋は微笑む。RadonPy による高分子物性データベースの構築について、高分子学会での発表にも挑戦するという。

図5：MD計算値と実験値の間に存在するバイアスとばらつき（上）が転移学習を用いた補正によって大幅に改善された（下）。これは実験と計算両方のバイアスとばらつきを転移学習は予測可能であることを意味する。

The Institute of Statistical Mathematics

05

シンポジウム報告
Report「Applied Statistical Analysis with R Software for Forestry Research 2022」
共同開催報告AgFReMリサーチ・コンソーシアムの活動の一環として、かったそうです。近年、Rに関する書籍もベトナム語で出版

ベトナムMOU 締結研究機関 FIPIにおいて、10/25-26に渡されるようになってきた点も、R 普及の契機になってきたと聞きり、リスク解析戦略研究センターとの共催によるワークショップ

ました。本ワークショップの運営は、FIPI 所長代理 Nguyen「Applied Statistical Analysis with R Software for

Hung Dinh 氏らが中心に行い、参加者は２４名でした。
（吉本 敦）

Forestry Research 2022」を開催しました。このワークショッ
プは、アジア諸国における森林系若手研究者を対象に統計解析ソフトRを用いたデータ解析の習得を目的としたものです。今回が 5 回目となりましたが、初めての参加者が大半であったため、講義と演習を併用することにより参加者全体の習熟度の差異を解消することを試みました。昨年度これまでのワークショップの内容を網羅するワークブック（ベトナム語）
を作成し、今回配布できたため、参加者自らの疑問点なども明確になる一方で演習から派生する最新の手法等に関して
初日から積極的な質問が繰り返されました。また、ワークブッ
クで全レベルを俯瞰できるため、現在の学習内容の位置付
けや、今後学習する内容を知ることが出来た点も興味深

Report06

ISM Symposium on Environmental Statistics 2023の開催報告
2023 年 3月22日（水）9:45〜17:20に標記シンポジウムをする2 件の発表が、最後のセッションでは行列近似やモデル

統計数理研究所にて開催いたしました。本シンポジウムは4統合に基づく高速化に関する2 件の発表がありました。以

セッションからなり、1 つ目のセッションでは空間データの回帰

上の発表のうちの4 件は国外招待者によるもの、4 件は国内に関する2 件の発表があり、2 つ目のセッションでは空間過程

招待者によるものでした。シンポジウムを通して国内からはの近似推論に関する2 件の発表がありました。3 つ目のセッ

22 名、国外からは1 名の参加があり、各セッションで活発なションではスコアマッチング並びにGARCH-UGHモデルに関意見交換が行われました。

The Institute of Statistical Mathematics（村上 大輔）Report

公開シンポジウム「COVID-19とデータ科学」の開催報告
2023 年 3月17日（金）13:00〜18:00に国際感染症センターました。3 つ目の特別セッションでは、パンデミックの時空間拡の大曲貴夫先生と東北大学の中谷友樹先生をお招きして公散 の 点・線・面 に 着目した 中 谷 先 生 の 招 待 講 演と、

開シンポジウム「COVID19とデータ科学」を実施しました。

COVID-19 対応の現状と今後の課題についての大曲先生

計 123 名の登録があり、87 名がオンライン参加、その他の人の招待講演がありました。その後、グループディスカッション

は後日配布した動画視聴となりました。本シンポジウムの最があり、様々なご専門をお持ちの先生 6 名を交え、幅広い視

初の2セッションではホットスポット、センチメント、マルチス

点から活発な議論がありました。

（村上 大輔）ケール、PCDAサイクルなどに関連した計 6 件の発表があり研究教育活動Report2022年度公開講座報告
2022 年度の公開講座は、有料講座として一般講座 2 講座、リーディングＤＡＴ講座 4 講座、無料講座として3 講座をオンラインにて開催しました。
一般講座

講座名

開催期間

リーディング講座
DAT

多変量解析法

8/4
（木）
〜5
（金）
8/8
（月）
〜9
（火）

Rによる時空間モデリング入門
現代統計学の基礎

延時間

受講者

講座
︵無料︶
DAT

リーディング

23時間

79

10/21
（金）

6時間

112

9/15
（木）
〜16
（金）

10時間

86

統計モデリング入門

12/5
（月）
〜6
（火）

13時間

80

決定木とアンサンブル学習の基礎と実践

1/17
（火）

6時間

131

統計的因果効果推定とその応用

2/15
（水）

6時間

150

グラフィカルモデル入門（１）− グラフの読み方・書き方

8/31
（水）

2時間

208

グラフィカルモデル入門（２）− グラフと確率推論

9/9
（金）

2時間

87

点過程の時系列解析入門

11/30
（水）

2時間

96

回答しない
2%

有料講座の全受講者を、住所別、年齢別、職業別、男女別に集計し結果をグラフにまとめました。本講座は、職業

女性
18%上・研究上必要な専門的知識をより向上させることや具体

50歳以上
27%

て開講しているため、様々な職種の方にご参加いただいて男性
80%います。また、受講者の年齢には大きな偏りがなく、全ての年齢層に受け入れられていることもわかります。オンライン開田、宮 城、山 形、新 潟、富 山、石 川、長 野、静 岡、愛 知、島、広 島、香 川、愛 媛、大 分、福 岡、長 崎、大 分、沖 縄、

学校
19%

海外から参加していただきました｡（情報資源室）

30歳代
32%

学生
8%

滋賀、京都、奈良、大阪、和歌山、兵庫、島根、岡山、徳

たします｡

40歳代
24%

その他
5%

催に伴う影響なのか首都圏のみならず、北海道､青森、秋

最後に､各講義を担当された講師の方々に心から感謝い

年齢別
集計

性別
集計

的な問題を解決する実践的な学習内容を提供する講座とし

20歳代
17%

官公庁
3%
公益法人
7%

その他
32%

職業別
集計

民間企業
58%

住所別
集計
首都圏
68%

The Institute of Statistical Mathematics

07

Report2022年度「リーディングDAT」プログラムを実施
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公開しました。また、2022 年度は新たにリーディングDAT 無

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「リーディ料講座を開設し、「L-X1. グラフィカルモデル入門（１）− グ

ングDAT」の6 年目となる2022 年度は、4 つの講座「L-A.

ラフの読み方・書き方」（8月31日）、「L-X2. グラフィカルモデ

現代統計学の基礎」（9月15日-16日）、「L-B. 統計モデリングル入門（２）− グラフと確率推論」（9月9日）、「L-Y1. 点過入門」（12月5日-6日）、「L-S1. 決定木とアンサンブル学習の程の時系列解析入門」（11月30日）を配信しました。

基礎と実践」（1月17日）、「L-S2. 統計的因果効果推定とそ本プログラムは情報・システム研究機構のデータサイエンの応用」（2月15日）をオンライン講座として開催しました。

ス高度人材育成プログラムの支援により実施されています。

L-A、L-B、L-S1は、録画された講義の配信、講師による

統計思考院では今後もオンライン講座の実施を積極的に行う

ライブでの質疑応答、配信後講義動画のオンデマンド配信をと共に、対面での開催の可能性も探りつつ、社会のニーズに組み合わせて行われましたが、L-S2は、初めて講義全体を応える企画を進めていきます。

（公開講座係）

ライブで行いました。どの講座も受講生からは質問が多数寄せられ、大変活発な講座となりました。

受講者数（有料講座：受講登録者数、無料講座：出席者）

また、2021 年度リーディングDAT L-A 講座（4日間）の前
半 2日間分、および、関連して作成された補助動画を無料で

L-Aオンラインでの講義の様子

L-A

L-B

L-S1

L-S2

L-X1

L-X2

L-Y1

86名

80名

131名

150名

208名

87名

96名

L-S1オンラインでの講義の様子

Report

統計数理セミナー実施報告（2023年2月〜3月）
毎週水曜 16 時から所内研究教育職員および外部の方が 1 人 40 分ずつ、1日に2 人の講演を行っています。2023 年 2月〜3
月のセミナーは下記の通り行われました。新型コロナ感染拡大防止のため、統計数理セミナーは現在オンラインで開催していま
す。
日 程

氏 名

2023年 2月 1日 室田 一雄

タイトル
離散凸解析を俯瞰する

2月 8日 有竹 俊光

変数の拡張に対する最適輸送を用いたドメイン適応

2月 8日 朴 堯星

長期継続調査項目から見た日本人の国民性調査

2月22日 清水 信夫

名義変数を含む2つのカテゴリー変数間の相関

2月22日 Spodarev Evgeny

Prediction of stationary random functions with level sets

3月 1日 伊藤 聡

不確かさのもとでの意思決定〜測度の最適化〜

3月 1日 吉本 敦

受粉サービスを考慮した土地利用最適化モデリング3月 8日 松井 茂之

臨床試験での適応的解析・デザイン：推定バイアス補正と選択的推論

3月15日 金藤 浩司

ある種の環境基準値に関する分布についての一考察

3月15日 長尾 大道

人工知能と自然知能の対話・協働による地震研究の新展開

セミナーの開催予定はホームページにてご案内しています。https://www.ism.ac.jp/

08

The Institute of Statistical Mathematics（メディア開発室）

統数研トピックス
Report

外国人研究員契約締結
フランスのブルターニュ南大学より2023 年 1月28日から来所しているFrançois Septier 教授、そして、ドイツのウルム時代において、対面での学術交流も再び活性化されることの期待と予感が高まる機会となりました。
（運営企画本部）

大学より2月1日から来所しているEvgeny Spodarev 教授の外国人研究員契約の締結が、2月3日、所長室において行われました。
ブルターニュ南大学、ウルム大学とも統計数理研究所とのMOU 締結機関で、合同での国際研究集会等も開催されています。また、Spodarev 教授は、現在、統数研の国際アドバイザリーボードを務めています。
新型コロナウイルス感染症の影響で昨年以前は直接の相互来所が数年来なかなか叶わない状況が続いていました。
この日は短い時間でしたが懇談も弾み、今後のウィズコロナ

右から、Spodarev教授、受入教員の栗木教授、川崎副所長、椿所長

Report「自己点検」を実施 〜統計エキスパート人材育成プロジェクト
統計数理研究所が中核機関となる「統計エキスパート人

これらを踏まえ、2023 年 2月に、コンソーシアム活動の点

材育成コンソーシアム」では、大学統計教員育成研修など

検結果と今後の課題・改善方策を取りまとめた「自己点検のコンソーシアム活動の更なる改善を図るため、事業期間報告書」を作成し、HPなどで公開しました。

（2021 年度から5 年間）初期の活動状況について、2022 年（大学統計教員育成センター）

度後半に自己点検を実施しました。
自己点検に当たっては、すべてのコンソーシアム参画機関と第１期研修生に対してアンケート調査を実施し、コンソーシ
アム活動や研修事業に対する意見・要望を幅広く聴取しま
した。また、外部有識者から構成される「自己点検アドバイ
ザリーボード」を設置し、2023 年 1月26日（木）に開催した
第 2 回会合で評価や助言を頂きました。
アンケート調査の結果、多くの参画機関と研修生が、コンソーシアム活動を高く評価していることがわかりました。また、アドバイザリーボードからは、「満足度の高い取組を行っているのだから、良い活動を十分にアピールすべき」などの助言

第２回「自己点検アドバイザリーボード」開催の様子（オンライン開催）を頂きました。

The Institute of Statistical Mathematics

09

Report

ROIS産学連携・知的財産セミナーを開催
2023 年 3月10日（金）、情報・システム研究機構 本部産学連携・知的財産室と統計数理研究所が主催するROISれます。最後に視聴者からの質問に答える「Q＆Aと対談」が行われました。
本セミナーはオンラインで開催し、1,400 名の事前参加登

産学連携・知的財産セミナーが開催されました。
統計数理研究所の椿広計所長のオープニングから始まり、
統計的因果推論の成り立ちに関するオリエンテーションが行録と、当日は984 名の視聴があり大変盛況なセミナーになりました。
（URAステーション）

われました。
続いて野間久史准教授による「統計的因果推論入門：
高度なデータサイエンスの手法が明らかにする『因果』についての新たな知見」と題した講演が行われました。
「自転車
通勤と糖尿病の発症リスク」「COVID-19の治療薬の有効性の分析」などの最新の研究の事例をもとに、因果推論の方法論についての平易な解説が行われました。今後は、その理論の発展と普及はますます進む可能性が高く、データサイ
エンスの専門家だけでなく、それに携わる実務家・研究者
全般に基礎理論についてのリテラシーが必要となると考えら

Report東京経済大学向けオンライン学生訪問プログラムを実施
2023 年 1月18日（水）、東京経済大学の経済学部・経参加者の中にはデータサイエンス専攻の大学院への進学

営学部 2 年次から4 年次の学生 9 名を対象に、オンラインにを希望する学生や、データサイエンス関連のスタートアップ企

よる学生訪問プログラムを実施しました。

業を運営している学生がおり、金融系で役立つデータ分析

初めに宮里義彦広報室副室長によるご挨拶と、統計数理研究所の概要説明が行われました。次に川崎能典副所長

手法や書籍等の紹介も行われた本プログラムは非常に有意義な機会となりました。
（広報室）

より「分析例を通じて知るデータサイエンスの世界」と題し、内閣支持率と株価の関係 や リスクのある顧客を特徴付
ける要因 を例に経済・経営分野でも使われるデータサイ
エンスの技法について講義が行われました。そして最後にスーパーコンピュータ見学ツアーの動画を視聴しました。
講義後の質疑応答では、データの収集方法と分析方法の対応に関する質問があり、川崎教授は実験が可能な場合と観察研究とでは分析方法が異なること、自ら調査を実施した場合でも背後にある母集団を適切に位置づけることが重要と回答しました。

総合研究大学院大学関係
入学者選抜試験結果【５年一貫制】試験年月日
2023年1月17日（火）〜1月18日（水）

10

The Institute of Statistical Mathematics

合格者数

2023年 4月入学
（第2回）

1名

2023年10月入学
（第1回）

ー

【３年次編入学】
試験年月日

合格者数

2023年1月18日（水）〜1月19日（木）

2023年 4月入学
（第2回）

6名

2023年10月入学
（第1回）

ー

統計数理研究所優秀学生賞表彰式
2022 年度の統計数理研究所優秀学生賞受賞者は下記の 3 名に決定しました。
南俊匠さん（博士課程（5 年一貫制）、 5 年）

豊田祥史さん（博士課程（3 年次編入学）、5 年）

髙橋

翔大さん（博士課程（3 年次編入学）、5 年）

表彰式は 2023 年 3月8日（水）に、オンライン（Zoom）にて行われ、椿所長より受賞者に表彰状と金一封が授与されました。

専攻修了式
2023 年 3 月8日（水）に、オンライン（Zoom）にて専 攻
修了式が行われ、5 名が本専攻を修了しました。

春季学位記授与式
2023 年 3 月24日（金）に、総 合 研 究 大 学 院 大 学 葉 山
キャンパスにおいて、春季学位記授与式が行われ、本専
攻から5 名が学位記を授与されました。

春季学位記授与式

複合科学研究科長賞授賞式
2023 年 3 月24日（金）に、総 合 研 究 大 学 院 大 学 葉 山
キャンパスにおいて、複合科学研究科長賞授賞式が行われ、本専攻から豊田祥史さんが研究科長賞を授賞され

ました。

学位取得者
2023 年 3 月学位取得者は次のとおりです。

【課程博士】
氏 名
安井
南

雄一郎
俊匠

小野

元

複合科学研究科長賞授賞式（左から施さん（極域）、門倉研究科長、ガラムカリさん（情報）、豊田さん（統計））論文題目

科学技術文献における引用ネットワークに対する確率生成モデル
Transfer learning with model transformation
Private Statistical Survey Avoiding Privacy Composition in the Real World

豊田 祥史

A Study Toward Practical Application of Domain Invariance Learning:
Domain Invariance Estimation with Coarse Labels and its Hyperparameter Selection

高橋Bregman Proximal Algorithms Exploiting DC Structure for Nonconvex Optimization and Their Applications

翔大

岩山 めぐみ材料科学における多次元出力変数の教師あり学習に関する研究

春季入学式
2023 年 4月4日（火）に、総合研究大学院大学葉山キャ
ンパスにおいて、春季入学式が行われ、本コースへは 7 名が入学しました。
（統数研事務課）

The Institute of Statistical Mathematics

11

共同利用
Report2023年度統計数理研究所公募型共同利用の採択について
本研究所の2023 年度公募型共同利用の申請課題が、2023 年 3月3日（金）開催の共同利用委員会の審議を経て【分野分類】●統計数理研究所分野分類●主要研究分野分類

a 予測制御グループ

１ 統計数学分野

b 複雑構造モデリンググルー プ

２ 情報科学分野

c データ同化グループ

３ 生物科学分野

d 調査科学グループ

４ 物理科学分野

e 計量科学グループ

５ 工学分野採択されました。
採択された研究課題は、以下のとおりであり、その内訳
は、 共同利用登録が 6 件、一般研究１が 20 件、一般研究
２が 48 件、重点型研究が 27 件、共同研究集会が 16 件、合計 117 件です。

f 構造探索グループ

６ 人文科学分野

g 統計基礎数理グループ

７ 社会科学分野

h 学習推論グループ

８ 環境科学分野

i 数理最適化グループ

９ その他

j その他

【共同利用登録】j9

研究課題名
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

新井研究代表者（所属）直樹（東海大学・教授）

b3

細胞幾何学モデル本多久夫（神戸大学・客員教授）

j9

臨床試験における外部情報を活用した試験デザインと解析手法の構築大東智洋（筑波大学大学院・大学院博士課程）

e7

金融時系列おけるリスク指標とその非対称性

高石哲弥（広島経済大学・教授）

c3

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

木村暁（情報・システム研究機構 国立遺伝学研究所・教授）

e2

文書コーパスの時間属性による特徴分析を用いた複合的データベース検索

安川美智子（群馬大学・助教）

研究課題名
プレシジョン・メディシンに向けた統計モデリング植木

研究代表者（所属）優夫（長崎大学・教授）

g1

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）

b3

レプリカ置換分子動力学法で解明するタンパク質の凝集阻害機構

奥村

d7

社会的距離を考慮した面接調査の開発：ウェブ会議システムに着目して

朴

d6

言語資料解析における量的手法

石川

a7

金融市場構造分析に関する統計的学習理論の応用

吉田 靖（東京経済大学・教授）

d6

多次元分析のためのアカデミック・テキストの語彙文法項目

石川有香（名古屋工業大学・教授）

d7

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）

e3

経時データ解析

船渡川

g7

道路ネットワーク分析のための方向統計学の手法の開発

加藤昇吾（統計数理研究所・准教授）

g1

AGco-curveの統計的性質に関する研究高井勉（統計数理研究所・外来研究員）

b1

ベイズ統計における推測理論とモンテカルロ計算の研究

鎌谷研吾（統計数理研究所・准教授）

g1

量子計算に関わる統計数学の総合的研究

間野修平（統計数理研究所・教授）

j8

データ同化技術を活用した近年の気象変化への水域貧酸素化の応答に関する研究入江政安（大阪大学・教授）

g1

Bimodality on continuum binary search tree伊藤栄明
（統計数理研究所・名誉教授）
隆（政策研究大学院大学・教授）

分野【一般研究１】
分野
f3

12

久士
（自然科学研究機構 分子科学研究所・准教授）

堯星（統計数理研究所・准教授）
慎一郎（神戸大学・教授）

伊久子（統計数理研究所・准教授）

i7

古代社会の人口動態の推定

土谷

d7

公的ミクロデータを利用したエスニック・マイノリティの
社会経済的地位に関する研究

康b2

情報幾何学的アプローチによる機械学習アルゴリズムの解析

日野b2

統計的手法による睡眠中大脳皮質動態の解明

日野英逸（統計数理研究所・教授）

j3

抗がん剤治療患者におけるG-CSF製剤の予防投与が感染症等の発現に及ぼす影響の検討

椿広計（統計数理研究所・名誉教授）

The Institute of Statistical Mathematics

明逸（朝鮮大学校・准教授）
英逸（統計数理研究所・教授）

【一般研究 2】
a3

研究課題名
生後発達過程における呼吸ニューロンタイプの変化とネットワーク構造の検証 尾家

g1

ボンフェロニ曲線の同時信頼区間構成

栗木哲（統計数理研究所・教授）

d7

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）

c4

撮像観測データを活用した電離圏酸素イオン密度の時空間変動の推定中野慎也（統計数理研究所・准教授）

c8

雲解像非静力学気象モデルを用いた粒子フィルタの開発

川畑

拓矢（気象庁気象研究所・室長）

a3

アルツハイマー病における海馬ガンマオシレーションへの影響

木村 良一（山陽小野田市立山口東京理科大学・准教授）

a4

データ科学による大規模自由度システムの縮約手法の構築

佐々木

b4

動画像データからの物理モデル推定

本武陽一（一橋大学・准教授）

a1

純司（中央大学・教授）

分野研究代表者（所属）慶彦（兵庫医科大学・助教）

真（日本大学・専任講師）

統計数理研究所関連統計プログラムの公開および改良中野

h1

最適輸送を用いる因果推論Le

f3

クローナル植物におけるクローン成長過程とラメット分布の時空間解析

荒木希和子（滋賀県立大学・講師）

e3

メタアナリシスにおけるブートストラップ法を用いた外れ値検出と影響力解析のための計算パッケージの開発

野間久史（統計数理研究所・准教授）

e3

多変量臨床予測モデルにおける反復クロスバリデーション法

野間久史（統計数理研究所・准教授）

b2

複雑な構造をもつデータに対する多変量解析法に関する研究

宿久

洋（同志社大学・教授）

h2

数理アルゴリズムにおける不確実性に対する統計的アプローチの展開

照井章（筑波大学・准教授）

i5

確率的不確かさを含むシステムの確率制約付きデータ駆動分布型最適制御 沈

Thanh Tam
（統計数理研究所・助教）

迅（大阪大学・助教）

a7

財務ビッグデータの統計モデリングと可視化に関する研究

地道

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・准教授）

a3

二重過程理論に基づく認知課題の特性に依存しない馴化に頑健な
脳機能計測法の開発

菊地千一郎（群馬大学・教授）

正行（関西学院大学・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）

g4

極値分布による重力波イベントの有意度推定

譲原浩貴（東京大学・特任助教）

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）

a5（統計数理研究所・准教授）
時空間事象のリモートセンシングに関する理論研究と極地環境計測への適用 瀧澤 由美

a3

ニューラルネットワークモデルにおけるアトラクター間遷移に基づく
AML病態制御設計

西山宣昭（金沢大学・教授）

e7

コロナ禍による中小企業の信用リスクへの影響の推定：
２００８年の金融危機のデータから

宮本道子（長崎大学・教授）

e7

大規模財務データベースを用いた中小企業の信用力評価について

安藤雅和（千葉工業大学・教授）

h4

データ科学と物理学の融合によって拓く新しい宇宙論の展望

竹内 努（名古屋大学・准教授）

a2「思い出し現象」を解明するための統計科学的方法の開発

石黒

j7

COVID-19感染拡大後の若年層の自殺増加に関する原因の探索

岡檀（情報・システム研究機構（機構本部施設等）
・特任准教授）e2

実践的シンボリックデータ解析環境の開発と応用

南弘征（北海道大学・教授）

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）

e3

医療ビッグデータから考察する生体内金属元素の病態生理学的役割

藤澤貴央（東京大学・助教）

e3

筋萎縮性側索硬化症を引き起こすSOD1の遺伝子変異によるタンパク質構造変化と臨床表現型の相関解析

藤澤貴央（東京大学・助教）

a7

時系列予測のための動的テキストマイニングに関する研究

森本孝之（関西学院大学・教授）

e3（大阪医科薬科大学・准教授）
自治体の事業データおよび公的統計資料を用いた健康格差の評価指標の検討 伊藤 ゆり

真木夫（統計数理研究所・名誉教授）

a1

統計的な疑似一様乱数の性質に関する研究土屋高宏（城西大学・教授）

c4

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

上野玄太（統計数理研究所・教授）

c5

津波および高潮シミュレーションによる沿岸部の浸水リスク評価北野利一（名古屋工業大学・教授）

c5

気候変動に伴う豪雨の極値生起の重畳と非定常性に関するデータ解析手法 北野

利一（名古屋工業大学・教授）

b2（徳島文理大学・教授）
Rを利用した集約的シンボリックデータの可視化ソフトウェアの開発に関する研究 山本 由和

b5

回転円すいを用いた高粘度液体の揚水パターンの遷移足立高弘（秋田大学・教授）

f3

実践的ベイズ推定量を開発する基盤

小椋透（三重大学・講師）

d7

公的統計を対象にした秘匿措置の有効性に関する評価研究伊藤伸介（中央大学・教授）

d7

公的統計データを用いた機械学習やシミュレーションに基づく
計量経済分析の新展開伊藤伸介（中央大学・教授）

j7

逆解析の手法を用いたファイナンス市場における諸問題の研究

大田 靖（桃山学院大学・教授）

h4

非ガウス性による電波望遠鏡時系列データの異常検知高橋

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）

h1

一般化エントロピーに関わる数理・物理と統計学

逸見慶太郎（熊本大学・教授）昌之（統計数理研究所・准教授）
The Institute of Statistical Mathematics13

【重点型研究】
重点テーマ1：高次元データ解析・スパース推定法・モデル選択法の開発と融合
g1

研究課題名
高次元スパースモデルのセミパラメ
トリック効率性限界

g1

スパース推定に基づく予測統計モデリング手法の開発研究

川野秀一（九州大学・教授）

g1

High dimensional tests under confounding

片山翔太（慶應義塾大学・准教授）

g1

複合型高次元漸近理論におけるモデル選択規準の漸近損失有効性

小田 凌也（広島大学・助教）

g1

地理的加重回帰における sparse group Lasso の予測問題について大石

g6

高次元3相データ分析法の開発

門田 麗（広島大学・准教授）

g1

スパース周辺回帰モデルに基づくモデル選択

梅津佑太（長崎大学・准教授）

g1

高次元スパース推定のための情報量規準の漸近的性質

二宮

嘉行（統計数理研究所・教授）

分野研究代表者（所属）直也（神戸大学・教授）

末石峰暉
（東北大学・助教）

重点テーマ2：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

研究課題名
問題解決プロセスからみたデータサイエンス教育

鈴木研究代表者（所属）和幸（電気通信大学・特任教授）

j7
f6

データサイエンスにおけるモデルの役割と表象理論

大久保 祐作（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・特任研究員）

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薫（学習院大学・教授）

科学哲学の視点からの統計教育：入門レベルの確立と発展レベルの探索

島谷健一郎（統計数理研究所・准教授）

j1

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

椿広計（統計数理研究所・名誉教授）

j9

レギュラトリーサイエンス・オープンサイエンスからみたデータサイエンス：
その基本原理と人材育成

林邦彦（群馬大学・理事・副学長）

d7

質的モデリングからみた統計数理科学

椿美智子（東京理科大学・教授）

f7

アジア諸国世帯統計ミクロデータによる社会構造の実証分析

馬場康維（統計数理研究所・名誉教授）

j7

高等学校におけるデータサイエンス教育方法論開発のための実践知集積プラットフォームの研究

笹嶋

宗彦（兵庫県立大学・教授）

f6

重点テーマ3：安全・安心な社会を持続するための統計科学
a8

研究課題名
土砂災害発生リスクを考慮した林業適地抽出技術の開発

研究代表者（所属）光田 靖（宮崎大学・教授）

e5

物理モデルと極値理論, 確率過程による災害 リスク解析の試み

川西琢也
（金沢大学・准教授）

a8

逐次的離散最適化を用いた時空間拡散リスクを伴う最適動態制御

吉本敦（統計数理研究所・教授）

a8

樹高曲線の経時変化に関する記述と予測のためのモデル構築

冨田 哲治（県立広島大学・教授）

j8

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・准教授）

a8

統計モデルに基づいた森林における自然災害リスク評価加茂憲一（札幌医科大学・准教授）

f8

高濃度水銀汚染地域を対象としたヒトおよび生態リスク評価手法の構築

中澤暦（富山県立大学・講師）

g5

治水計画に現在用いられる水文頻度解析手法の問題点の整理と新しい提案に向けて

北野

利一（名古屋工業大学・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）

j1

統計的時系列モデルを用いた地すべり予測モデルの構成

井本智明（静岡県立大学・講師）

分野【共同研究集会】c4

データ同化ワークショップ

研究課題名
上野

研究代表者（所属）玄太（統計数理研究所・教授）

b9

諸科学における統計思考横山雅之（自然科学研究機構 核融合科学研究所・教授）

g5

極値理論の工学への応用

西郷達彦（山梨大学・准教授）

j7

持続可能な自殺対策の構築-自殺対策基本法20周年に向けて竹島

正（川崎市健康福祉局・所長）

b2

データ解析環境Rの整備と利用

瓜生真也（徳島大学・助教）

g1

接合関数（コピュラ）
理論の新展開吉羽

要直（東京都立大学・教授）

c9

世界メッシュコード研究会

佐藤彰洋（横浜市立大学・教授）

f4

高次元非線形構造が紡ぎだす数理・情報・物理の融合研究

仲田 資季（自然科学研究機構 核融合科学研究所・准教授）

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）

j8

情報科学による環境化学分野の問題解決と新展開に関する研究集会

橋本俊次（国立環境研究所・室長）

g1

無限分解可能過程に関連する諸問題

志村隆彰（統計数理研究所・准教授）

e7

公的統計ミクロデータ利活用に関する研究集会

伊原一（一橋大学・准教授）

f3

統計モデル・数理生物学と動物行動データ

島谷健一郎（統計数理研究所・准教授）

f3

植物の行動と統計数理高野宏平（長野県環境保全研究所・研究員）

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）

d2

動的幾何学ソフトウェアGeoGebraの整備と普及

丸山直昌（統計数理研究所・特命准教授）

分野（研究推進課・共同利用係）
14

The Institute of Statistical Mathematics

Report2023年度統計数理研究所公募型人材育成事業の採択について採択された研究課題は、以下のとおりであり、その内訳
は、ワークショップが 10 件です。

【分野分類】●統計数理研究所分野分類●主要研究分野分類

a 予測制御グループ
b 複雑構造モデリンググループ
c データ同化グループ
d 調査科学グループ
e 計量科学グループ
f 構造探索グループ
g 統計基礎数理グループ
h 学習推論グループ
i 数理最適化グループ
j その他

１
２
３
４
５
６
７
８
９

統計数学分野情報科学分野生物科学分野物理科学分野
工学分野
人文科学分野社会科学分野環境科学分野
その他

2023年度統計数理研究所公募型人材育成事業採択課題【ワークショップ】
c4

データ同化夏の学校

研究課題名
碓氷

研究代表者（所属）典久（気象研究所・主任研究官）

b9

ネットワーク科学研究会

水高将吾（北陸先端科学技術大学院大学・助教）

j2

理数系教員統計・データサイエンス授業力向上研修集会

渡辺美智子（立正大学・教授）

探索的ビッグデータ解析と再現可能研究

地道

正行（関西学院大学・教授）

j9

統計サマーセミナー2023

今泉允聡（東京大学・准教授）

f3

生物多様性と群集動態：定量化の数理と統計的推定法

島谷健一郎（統計数理研究所・准教授）

f3

数学を用いる生物学：理念・概念と実践・方法論

島谷健一郎（統計数理研究所・准教授）

i1

連続最適化および関連分野に関する夏季学校

田中

未来（統計数理研究所・准教授）

e3

第18回Biostatisticsネットワーク

佐藤俊哉（京都大学・教授）

g1

非可換確率論的ランダム行列の応用

佐久間

分野

e2,f7

紀佳
（名古屋市立大学・准教授）（研究推進課・共同利用係）

Report2022年度共同利用公募追加採択課題【共同利用登録】 １件
研究課題名
動画像データからの物理モデル推定

分野
ｂ4

本武

研究代表者（所属）陽一（一橋大学・准教授）（研究推進課・共同利用係）

外部資金・研究員等の受入れ
Report外来研究員の受入れ
研究題目

研究期間

受入担当研究教育職員

Jarl Tynan
大阪大学大学院工学研究
Aggarao Collado 科・博士前期課程学生

氏 名

2 次元プラズマプロファイルを予測するためのディープラーニング代理モデル

2023.1.23〜
2023.2.3

吉田 亮 教授

金川

EURECOM, Data Science
Department, Assistant Professor

ガウス過程と再生核ヒルベルト空間の関係について

2023.1.10〜
2023.1.20

福水 健次
センター長

SebastianHainzlGFZ German ResearchCentre for Geosciences,
Senior Researcher

震源機構や他の震源情報を用いたETAS
で地震予測精度の向上

2023.2.28〜
2023.3.24

庄建倉 准教授Alberto
Rosso

Universite Paris-Saclay,
Laboratoire PhysiqueThéorique et Modèles
Statistiques (LPTMS),
Associate Professor「地震発生のBurridge-Knopoﬀ（BK）モ
デルにおける長距離相互作用」

2023.3.20〜
2023.3.22

庄建倉 准教授Song Liu

University of Bristol,
School of Mathematics,
Statistical Science, SeniorLecturer

物質科学への統計的機械学習の応用

2023.3.13〜
2023.3.17

福水 健次
センター長

元信

職 名

称号付与

The Institute of Statistical Mathematics

15

氏 名

研究題目

研究期間

受入担当研究教育職員

カーネル指数分布族による条件付確率推定2023.3.13〜
2023.3.18

福水 健次
センター長

Christopher
Massachusetts Institute ofBasil Scarvelis Technology, PhD Student

非ユークリッドデータに対する幾何学的構
造の学習

2023.3.15〜
2023.4.14

レイ タン タム
助教

深谷

肇一

国立環境研究所生物多様性
領域・主任研究員

生物多様性評価のための統計モデリング2023.4.1〜
2024.3.31

島谷 健一郎
准教授

後藤

振一郎

中部大学・准教授

ハミルトン力学系を用いた制約なし凸最適化問題の数値解法の研究

2023.4.1〜
2024.3.31

日野

英逸 教授

石橋

英朗

九州工業大学大学院生命体
工学研究科・助教

能動学習の停止基準

2023.12.1〜
2024.3.31

日野

英逸 教授

髙井

勉

株式会社ニコン・元社員

AG-curveの統計的性質に関する研究

2023.4.1〜
2024.3.31

加藤昇吾 准教授小池孝明

一橋大学大学院経済学研究科・講師

接合関数を用いた多変量解析の新展開

2023.4.1〜
2024.3.31

加藤昇吾 准教授今村武史

花王株式会社

機械学習による音楽情報処理の研究

2023.4.1〜
2024.3.31

松井

知子 教授

下野

寿之

元 統計数理研究所・特任
研究員

新型コロナの蔓延のモデリング2023.4.1〜
2024.3.31

松井

知子 教授

Dino
Sejdinovic

Lu Xiaolei

日本工業大学・講師（非常勤） 日米中データサイエンティスト人材の育成の動向調査

2023.4.1〜
2024.3.31

栗木

哲 教授

佐藤

宏征

東京医科歯科大学医学部付
属 病 院 臨 床 試 験 管 理セン
ター／東京医科歯科大学大学院医歯学総合研究科臨床統計学分野・助教

大学統計教員育成研修への参画

2023.4.1〜
2023.9.30

川﨑

能典 教授

石橋

健

兵庫県立大学大学院情報科
学研究科・助教

大学統計教員育成研修への参画

2023.4.1〜
2023.9.30

川﨑

能典 教授

土田 潤

京都女子大学データサイエン
ス学部・講師大学統計教員育成研修への参画

2023.4.1〜
2023.9.30

川﨑

能典 教授

長井

群馬大学数理データ科学教
育研究センター・准教授

大学統計教員育成研修への参画

2023.4.1〜
2023.9.30

川﨑

能典 教授

岡山大学 AI・数理データサイ
エンスセンター・助教（特任）

大学統計教員育成研修への参画

2023.4.1〜
2023.9.30

川﨑

能典 教授

東京理科大学薬学部薬学科・助教

大学統計教員育成研修への参画

2023.4.1〜
2023.9.30

川﨑

能典 教授

東京理科大学経営学部・助教

大学統計教員育成研修への参画

2023.4.1〜
2023.9.30

川﨑

能典 教授

姜

万恵

佳明

中野

義雄

趙

16

職 名
The University of
Adelaide, Professor

宇

称号付与

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・助教大学統計教員育成研修への参画

2023.4.1〜
2023.9.30

川﨑

能典 教授

松島

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

大学統計教員育成研修への参画

2023.4.1〜
2023.9.30

川﨑

能典 教授

加葉田 雄太朗

長 崎 大 学 情 報 データ科 学部・助教

大学統計教員育成研修への参画

2023.4.1〜
2023.9.30

川﨑

能典 教授

橋本

国立極地研究所・助教

大学統計教員育成研修への参画

2023.4.1〜
2023.9.30

川﨑

能典 教授

原田 和治

東京医科大学・助教

因果推論の研究2023.4.1〜
2024.3.31

藤澤

洋徳 教授

柏木

宣久

統計数理研究所・名誉教授 （統計思考院受入れ）共同研究スタート
統 計 思 考 院・外 来 研 究 員 アップ（特命教授）（リスク解析戦略研究センター受入れ）環
境情報に対する統計解析手法開発プロ
ジェクト

2023.4.1〜
2024.3.31

栗木
金藤

哲 院長
浩司 教授

特命教授

池森

俊文

東京大学大学院経済学研究科・非常勤講師

2023.4.1〜
2024.3.31

栗木

哲 院長

特命教授

大志

The Institute of Statistical Mathematics

共同研究スタートアップ

職 名

研究題目

研究期間

受入担当研究教育職員

小島

氏 名
将裕

協和キリン株式会社研究開発本部バイオメ
トリックス部

安全性並びに有効性の結果から用量調整する臨床試験の短縮化について

2023.4.1〜
2024.3.31

野間久史 准教授中村理恵

株式会社コーセー先端技術
研究室・主任研究員

妊婦を対象とした乳幼児のアレルギー疾患予防のための教育プログラムの効果

2023.4.1〜
2024.3.31

野間久史 准教授Ziqing Dong

University of Neuchâtel,PhD Student

ボンフェロニ曲線の同時信頼区間構成

2023.4.3〜
2023.4.13

栗木

哲 教授

貝淵

響

みずほ第一フィナンシャルテクノロジー株式会社・アナリスト

条件付バリューアットリスクのバックテスト
法に関する研究2023.4.1〜
2024.3.31

川﨑

能典 教授

中野

純司

中央大学国際経営学部・教授

統計解析ソフトウェアの開発・改良・利用促進2023.4.1〜
2024.3.31

川﨑

能典 教授

Massimiliano
Zamengo東京工業大学物質理工学
院・助教

Xenonpyを用いた高熱伝導ポリマーの開発

2023.4.1〜
2024.3.31

吉田 亮
センター長

Fatima Jenina
Tolentino
Arellano

大阪大学大学院工学研究
科・博士後期課程学生

低温プラズマ科学

2023.4.1〜
2024.3.31

吉田 亮 教授奥田 悠介

株 式 会 社システムサポート
ICT 事業部・社員

RadonPy 高分子物性データベースの開発

2023.4.1〜
2024.3.31

吉田 亮 教授

沖田 大佑

株 式 会 社システムサポート
ICT 事業部・社員

RadonPy 高分子物性データベースの開発

2023.4.1〜
2024.3.31

吉田 亮 教授

Fatemeh
AsgariUniversity of Oslo,
Postdoctoral Fellow

深層学習を用いたベクトル場の解析

2023.4.1〜
2023.6.30

福水 健次
センター長

丸山

統計数理研究所・特命准教授

統計学における代数的方法

2023.4.1〜
2024.3.31

間野

新潟大学経済科学部・准教授

擬似データの作成とその生成技術に関する研究2023.4.1〜
2024.3.31

南深層学習を用いたベクトル場の解析

2023.4.1〜
2023.6.30

福水 健次
センター長

張

直昌

俊超

Saeed Hayati University of Oslo,
Research Assistant

修平 教授

京都大学防災研究所・日本 地震活動の統計解析
学術振興会特別研究員（PD）

2023.4.1〜
2024.3.31

庄建倉 准教授西川

京都大学防災研究所・助教

長期から即時までの時空間地震予測とモニタリングの新展開

2023.4.1〜
2024.3.31

庄建倉 准教授

村田 泰章

産業技術総合研究所福島再 長期から即時までの時空間地震予測とモ
生 可 能エネルギー研 究 所・ ニタリング
招聘研究員

2023.4.1〜
2024.3.31

庄建倉 准教授加納

東北大学理学研究科・助教

長期から即時までの時空間地震予測とモニタリングの新展開

2023.4.1〜
2024.3.31

庄建倉 准教授産業技術総合研究所・上級
研究員

地下流体関与地震活動の統計モデルに関する研究2023.4.1〜
2024.3.31

庄建倉 准教授地震予知総合研究振興会・ 地震発生確率評価に用いるBPT（逆ガ
主任研究員ウス）分布の変動係数について

2023.4.1〜
2024.3.31

庄建倉 准教授

中外製薬株式会社

経時データ解析の発展

2023.4.1〜
2024.3.31

山下 智志
センター長

雷

将行

興林

石辺

岳男

船渡川

隆

馬場

康維

統計数理研究所・名誉教授

アジア各国の公的統計の利用システムと応用

2023.4.1〜
2024.3.31

山下 智志
センター長

柳本

武美

中央大学理工学部・共同研
究員

共役解析の再構成とその適用

2023.4.1〜
2024.3.31

山下 智志
センター長

Donghao Zhu

Technical University of
Munich, PhD candidate

大規模な選択ベース線形計画問題の解法に関する研究2023.4.3〜
2023.4.14

福水 健次
センター長

岡本

京都大学国際高等教育院附
属データ科学イノベーション教
育 研 究センター・特 定 講 師（2023 年 4月より）

大学統計教員育成研修への参画

2023.4.1〜
2024.3.31

川﨑

能典 教授

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・助教大学統計教員育成研修への参画

2023.4.1〜
2024.3.31

川﨑

能典 教授

雅子

小野島

隆之

特命准教授

和宏 教授

上田 拓
友章

称号付与

The Institute of Statistical Mathematics

17

研究期間

受入担当研究教育職員

Christina
Andica氏 名

順天堂大学医学部放射線診断学講座・特任助教

職 名

大学統計教員育成研修への参画

研究題目

2023.4.1〜
2024.3.31

川﨑

能典 教授

大野

航太

中央大学理工学部ビジネス
データサイエンス学科・助教

大学統計教員育成研修への参画

2023.4.1〜
2024.3.31

川﨑

能典 教授

清家

大嗣

一橋大学ソーシャル・データ
サイエンス教育研究推進セン
ター・ 助教大学統計教員育成研修への参画

2023.4.1〜
2024.3.31

川﨑

能典 教授

西

颯人

一橋大学ソーシャル・データ
サイエンス教育研究推進セン
ター・特任助教

大学統計教員育成研修への参画

2023.4.1〜
2024.3.31

川﨑

能典 教授

江

啓発

名古屋市立大学看護学部／
大学院看護学研究科・准教
授大学統計教員育成研修への参画

2023.4.1〜
2024.3.31

川﨑

能典 教授

吉田 一生

北海道大学大学院保健科学研究院リハビリテーション科学
分野・講師

大学統計教員育成研修への参画

2023.4.1〜
2024.3.31

川﨑

能典 教授

張

早 稲 田 大 学データ科 学セン
ター・助教

大学統計教員育成研修への参画

2023.4.1〜
2024.3.31

川﨑

能典 教授

天逸

田村

菜穂美

北海道大学環境健康科学研
究教育センター・特任助教

子どもの就学前から就学後の精神神経発達の軌跡と発達支援の実態の解明

2023.4.1〜
2024.3.31

船渡川
准教授

有竹

俊光

一橋大学ソーシャル・データ
サイエンス教育研究センター・常勤講師

回帰問題のための最適輸送を用いた新
規変数に対するドメイン適応法の研究

2023.4.1〜
2024.3.31

日野

称号付与

伊久子

英逸 教授

（研究推進課・共同利用係）

Report

寄附金の受入れ
受入決定年月日R5.３.14

寄附者

寄附金額（円）

一般社団法人CRD協会
代表理事会長 増川 道夫

3,600,000

担当教員
山下

寄附目的
データ科学に関する研究助成※条件は無し智志（研究推進課・研究推進係）

人

事

外国人研究員（客員）
氏 名

現 職

所 属

職名

研究課題

期 間

受入教員

ミルボルトル アンドレ 准教授
Myrvoll Tor Andreノルウェー科学技術大学

客員准教授

統計的機械学習によ 2022.10.24〜 松井るマルチモーダルデー 2022.11.4
タ処理

知子 教授

セプタイヤー フランシス 教授
ジャン ミッシェル
Septier François
Jean Michel

Universite Bretagne Sud

客員教授

時 空 間データの統 計 2023.1.28〜
解析手法の研究2023.3.1

村上

大輔 助教

シュポダレフ エフゲニー 教授
Spodarev Evgeny

Ulm University

客員教授

長記憶確率場におけ 2023.2.1〜
るレベル集合と補外の 2023.3.31
研究

栗木

哲 教授

Macquarie University

客員教授

気候変動のための統 2023.3.1〜
計手法の研究2023.3.31

村上

大輔 助教

シャベンコ パベル
Shevchenko Pavel

教授（総務課・人事係）

18

The Institute of Statistical Mathematics

Report

外国人客員紹介●Tor Andre Myrvoll

客員准教授

今年度もまた2022年9月にTor Andre Myrvoll先生（ノルウェー科学技術大学）
が2週間ほど統数研に滞在された。Myrvoll先生との出会いは2001年に遡る。当時は音声情報処理を専門とされていたが、Myrvoll先生と私はその分野をリードする米国ベル研究所にたまたま2001年に滞在しており、出会いの機会を得た。統数研へは2005年度以降、
ほぼ毎年来所くださっている。音声情報処理で培った、
時系列
データの統計手法、および大規模データの計算・実装手法を駆使して、様々な統計的機械学習の方法・応用研究を幅広く共同推進してきたが、今回は科研の挑戦的研究（開拓）「統計・機械学習による異分
野相関を俯瞰する方法論の確立」に関連して、気候変動と経済の地域的な統合評価モデルの構築を試みた。
（文責：松井知子）●Francois Septier

客員教授

I am very glad to be visiting ISM once again this year for one month in February 2023. During
this visit, I am more specifically working with Dr. Daisuke Murakami and Prof. Tomoko Matsuion the development of novel spatio-temporal random fields in order to more accurately capture
the (possibly extreme) variation of physical phenomena such as, for example, temperature,pollutant levels, etc. Moreover, we are studying and developing statistical models and machinelearning techniques for transfer learning for spatio-temporal data. I greatly appreciate theresearch environment at ISM including the Akaike guest house. As always, ISM gives me theopportunity to interact with Japanese researchers and other visiting researchers to makeprogress on exciting research projects.

●Evgeny Spodarev

客員教授

I am happy to visit ISM once again due to the kind invitation by Prof. Satoshi Kuriki. This time
the focus of our joint research lies on the validity of Bonferroni-type approximations in multiple
hypothesis testing via the tube formula approach for heavy tailed random fields on the sphere. In
addition, we consider the spectra of large fullerene molecules (seen as non-oriented graphs) andprove some distributional properties of their random eigenvalues for graphene, the triangulationof plane and nanotubes. At least two working papers are in progress. In my free time, I enjoy
Japanese culture practicing karate and zazen as well as climbing Mount Fuji (Feb. 26, 2023). Dueto heavy storm winds I had to stop my ascent at 3500 m height.

●Pavel Shevchenko

客員教授

I am very grateful to Prof Tomoko Matsui and Dr. Daisuke Murakami for hosting me in theInstitute of Statistical Mathematics for one month in March 2023. The main purpose of my visit isto progress the joint project with Prof Matsui and her team about calculating optimal carbon
emission mitigation strategies using machine learning techniques. We have successfully
progressed development of numerical methods to solve the relevant integrated climate-economy
models to analyze the impact of the uncertainties in the underlying climate and economy risk
factors on the optimal policies and social cost of carbon. I will be very happy to continue ourcollaboration in this very important research area critically needed by the societies andpolicymakers. I really enjoyed experience of working environment, culture and everyday life inJapan and looking forward to visit ISM again.

The Institute of Statistical Mathematics

19

会議開催報告
Report令和 4 年度第 5 回運営会議の開催
2023 年 3月10日（金）に、オンライン形式で令和４年度第５回の運営会議が開催されました。
はじめに、2023 年度公募型共同利用の採択課題について協議され、原案どおり承認されました。次いで、研究所の次年度予算、教員人事、人材育成事業及び各種事業の報告がありました。

の連携による研究プロジェクトの推進、統計数理・データサ
イエンス分野の質保証を伴った人材の育成および確保、研究集会をはじめとする対面式での各種事業の再開等について、意見交換が行われました。
最後に、会長から、今年度末で任期満了を迎える委員へ謝意が述べられ、閉会となりました。

その後、大学共同利用機関法人の枠をこえた機関間で（統数研事務課）

刊行物
Report

研究教育活動報告No.54: 総合研究大学院大学 複合科学研究科 統計科学専攻（編）, 2022 年度 総合研究大学院大学 統計科学専攻 学生
研究発表会 報告集（2023.2）（メディア開発室）

ReportResearch Memorandum（2023.2〜2023.5）
No.1219: 千田 隆 , 中西 正 , プライマリーバランス赤字の持続可能性について
No.1220: Kumon, M., Information geometry of multiple martingale models
No.1221: Mano, S., A measure-on-graph-valued diﬀusion, a particle system with collisions, and their applications
No.1222: 野間 久史 , 羽村 靖之 , 五所 正彦 , 古川 壽亮 , ネットワークメタアナリシス・メタ回帰におけるKenward-Roger 補正による推測手法
No.1223: Sonoda, K., Takabe, I. and Yamashita, S., Combinatorial Optimization for Company Data in Statistical
Matching using Multinomial Logit Models（メディア開発室）

ReportAnnals of the Institute of Statistical Mathematics
Volume 75, Number 1（February 2023）
Lyu Ni and Jun Shao
Estimation with multivariate outcomes having nonignorable item nonresponse …………………………………… １
Jinhui Guo and Yingyin Lu
Joint behavior of point processes of clusters and partial sums for stationary bivariate Gaussian triangular arrays………………………………………………………………………………………………………………………………17
Jingjing Wu, Tasnima Abedin and Qiang Zhao
Semiparametric modelling of two-component mixtures with stochastic dominance …………………………………39
Suneel Babu Chatla
Nonparametric inference for additive models estimated via simplified smooth backfitting ……………………………71
Yoshikazu Terada and Hidetoshi Shimodaira
Selective inference after feature selection via multiscale bootstrap ………………………………………………………99
Vo Nguyen Le Duy and Ichiro Takeuchi
Exact statistical inference for the Wasserstein distance by selective inference・Selective inference for the Wasserstein
distance ………………………………………………………………………………………………………………………127
Jonas Baillien, Irène Gijbels and Anneleen Verhasselt
Flexible asymmetric multivariate distributions based on two-piece univariate distributions ………………………159

20

The Institute of Statistical Mathematics

Volume 75, Number 2 (April 2023)
Yuri Goegebeur, Armelle Guillou and Jing Qin
Robust estimation of the conditional stable tail dependence function …………………………………………………201
Min TsaoGroup least squares regression for linear models with strongly correlated predictor variables ……………………233
Min Tsao
Correction to: Group least squares regression for linear models with strongly correlated predictor variables …251
Amina Shahzadi, Ting Wang, Mark Bebbington and Matthew Parry
Inhomogeneous hidden semi-Markov models for incompletely observed point processes …………………………253
Keisuke Hanada and Tomoyuki Sugimoto
Inference using an exact distribution of test statistic for random-effects meta-analysis ………………………………281
Mariusz Bieniek and Luiza Pańczyk
On the choice of the optimal single order statistic in quantile estimation ……………………………………………303
Tino Werner
Quantitative robustness of instance ranking problems …………………………………………………………………335
Qiuping Wang, Yuan Zhang and Ting Yan
Asymptotic theory in network models with covariates and a growing number of node parameters ………………369（メディア開発室）

The Institute of Statistical Mathematics

21

コ ラム

ColumnNO.

160

ウルム大との学術協定のことなど
栗木哲

数理・推論研究系

統計数理研究所は6 年前にドイツのウルム大学と学術協

この原稿が掲載されるニュースの同じ号に、外国人客員定を締結し、本年度初回の更新をいたしました。この機会に教授の Evgeny Spodarev（エフゲニー・シュポダレフ）さん

ウルム大学やウルム市、また研究協力のことなどを紹介したの自己紹介が掲載される予定です。同氏はウルム大の教授

いと思います。

で、学術協定の先方の責任者になります。個人的なことにな

大学のあるウルム市は、
ドイツ南部のバーデン＝ヴュルテン

りますが、彼とは2008 年のカナダ・バンフBIRSでの確率場・

ベルク州、ドナウ川のほとりにある人口13 万人ほどの市です。

確率幾何のワークショップおよび 2015 年の中国・昆明での高速鉄道 ICEでミュンヘンとフランクフルトの間に位置しておIMSミーティングで知り合いました。その後同じ確率場、確率り、日本からのアクセスも容易です。ガイドブックによるとアイン

幾何分野の研究者として研究交流を続けるとともに、共に学シュタインの生誕地だそうですが、街でそれを感じることはほ術協定のアレンジをいたしました。

とんどありません。世界一高い大聖堂が有名で、地上 143m

エフゲニーさんには今回の2ヶ月間の滞在で、統計数理セ

まで20 分ほどで登ることができます。
（もし高所が苦手でない

ミナーと国際アドバイザーの仕事をお願いいたしました。研究なら。それなりの体力も必要。）南方に下るとアルプスの麓

面では私とともにフラーレンの幾何構造に関するある予想式(Allgäu Alps)、北東にはロマンティック街道沿いのローテンと、裾の重い分布に対するボンフェロニ・チューブ法の2 つブルグがともにアウトバーン1 時間のドライブ圏内です。

のテーマについて共同研究を行い、幸いにも短期で理論結

ウルム大学は1967 年創立の医学と理工学に特化した若果を得ることができました。彼については印象深いエピソード

い大学で、規模は小さいものの自然科学ではドイツ最上位クがひとつあります。以前に一緒に皇居に行ったときに「日本でラスの大学です。学術協定の相手方である数学・経済学

はいまでもお米を量るのにコクという単位を使っているか」
とい

部には、統計関係としては確率解析や確率場・空間統計、

う質問を受けました。自分は一瞬何のことか分かりませんでし

保険数学などの研究室があります。ウルム大学は東北大やた。このように日本の歴史や文化にも詳しい方です。

東大とも学術協定を結び、協定にもとづく形で今までに3 回

統計数理研にはこのような形の海外学術協定がいくつもあの合同ワークショップを開催しました。次回はウルムでサマー

り、私どもは研究上の恩恵を受けてきました。その中には統スクールを開講することを計画しています。会場は大学が所

計数理研 OBの尽力で立ち上がったものもあります。本学術有する古城だそうです。ウルムは都会すぎず田舎すぎず、大協定も引き続き所外を含む後輩の研究者や学生の皆さんに

変治安も良く、研究滞在には理想的な街と感じます。

役に立つものであることを願っています。

写真 1．ドナウ川よりウルム大聖堂を望む (Foto: UUlm)

統計数理研究所ニュース No.160（2023 年 5 月 25 日発行）
発行：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 広報委員会〒190-8562 東京都立川市緑町 10-3
TEL 050-5533-8500（代） https://www.ism.ac.jp/

写真 2．ウルム大学南口 (Foto: UUlm)

制作：統計科学技術センター
送付先変更は、Fax（042-526-4334）
にてお知らせ下さい。