February. 2019

No.

143

The Institute of
Statistical Mathematics

02

響き合う人とデータ ̶ 統数研プロジェクト紹介
第 16 回「公的調査データの統計開示抑制」

06

シンポジウム報告「Workshop on Statistical Analysis for Forest Resource Management Level 4
̶Generalized Linear Model̶」共同開催報告「Training Workshop Series V ̶Advanced Statistical Analysis in“R”for Forestry Related Data」
共同開催報告研究教育活動2018 年 10月-12月の公開講座実施状況／統計数理セミナー実施報告（2018 年 11月～ 2019 年 1月）
平成 30 年度若手研究者クロストークの開催報告
2018 年公開講演会「創薬のフロンティア：データサイエンスの挑戦」

09

統数研トピックス
国際外部評価委員会の開催について「立川市アカデミックアドバイザー」任命式と連絡協議会幹事会の開催
数学・数理科学 4 研究拠点合同市民講演会「AI 社会の基盤は数学！」を開催
統計数理研究所子ども見学デー 2018を開催「大学共同利用機関シンポジウム2018 ～最先端研究大集合～」に参加・出展
実践女子大学より生活心理学専攻の1・2 年生が来所

11

総合研究大学院大学複合科学研究科統計科学専攻関係
大学院説明会について

11

お知らせ
公開講座

12

共同利用
H30 年度共同利用公募追加採択課題12

外部資金・研究員等の受入れ受託研究・受託事業等の受入れ／外来研究員の受入れ/ 寄附金の受入れ

14

人事

14

刊行物
統計数理／ Annals of the Institute of Statistical Mathematics

16

コラム

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

調査票情報を安全に提供
持ち出し審査基準を開発
や外部ネットワークからのシャットアウトなど、厳しい要件が課せられる。このたさらに今年度から、全国 9 カ所の大め、研究室のセキュリティ環境によって学などに設置されたオンサイト施設で、は利用申請できないケースが少なくな

リモートアクセスの試行運用も始まっかった。また、提供方法も、必要最低た。今後は、施設を訪れた研究者が、限のデータをDVD の形で渡されることシンクライアントからサーバにアクセス

から、使い勝手がよくなかった。

し、フルスペックのデータを用いて分析

そこで、2010 年に情 報・システム研究機構とデータの提供元である統計

創造的な研究に資すると期待されている（図 1、2）。

京・立川の統計数理研究所内に「オンサイト施設」を開設。研究者は事前提供対象の拡大で調査票情報の活用が進む

できるようになる。このことが、探索的・センターが二次利用の普及・啓発に関する連携協定を結び、2012 年に東▲南 和宏モデリング研究系准教授

接アクセスできるようになった。

申請のうえで来訪し、調査票情報に直オンサイト施設利用での分析結果安全基準を作成
リモートアクセスを活用したオンサイト

国勢調査や国民経済計算（GDP 統計）、経済センサス（企業経済活動の実態調査）など、政府は長年にわたりさまざまな公的調査を実施してきた。その位置づけが「行政のための統計」か
ら「社会の情報基盤としての統計」へ大きく転換したのは、2007 年の統計
法全面改正をきっかけとする。
これにより、国民が合理的な意思決定を行うための共有財産として、公的統計を活用する道が拓かれた。学術研究など公益目的に限り、調査票情報の二次利用が認められるようになったのである。
ただし、利用者である研究者には、データを操作する部屋の入退室管理

02

The Institute of Statistical Mathematics

図 1： 公的統計情報へのリモートアクセスによるオンサイト利用では、従来に比べて利用申請が簡素化されるとともに、フルスペックのデータを活用できるようになる。

第

する

16

回 「公的調査データの統計開示抑制」
政策立案のために官庁が実施してきた公的調査のデータを学術研究にも活用しようとの動きが顕著になってきた。その大前提となるのが、調査協力者のプライバ
シー保護だ。統計数理研究所は、データの提供元である統計センターと連携し、研究者が全国の大学に設置されたオンサイト施設で調査票情報にアクセスして分析した結果を持ち出す際の安全性審査基準を策定。審査における経験則
ルールを決定するとともに、研究者を支援するツールの開発を手掛けている。

利用の体制を整えると同時に、より強化しなければならないのが、調査対象者の機密情報保護だ。例えば、高額商品の購買情報、家計の収入や土地などの資産額、雇用契約期間や仕事内容など、プライバシーに関わる情報が、公開された研究成果から漏洩することのないよう、慎重な取り扱いが求められる。
そこで、オンサイト施設で分析した成果物を外部に持ち出す場合には、その安全性・秘匿性のチェックを受ける仕組みを構築することとなった（図 3）。統計センターの非常勤職員となり、その安全基準を作成したのが、統計数理研究所の南和宏准教授と、匿名化技

図 2：オンサイトを訪れた研究者は国立情報学研究所の学術情報ネットワーク「SINET」を介して遠隔で中央データ管理施設のデータベースにアクセスする。

術の研究で実績のあるNTT の菊池亮博士だ。
「今回の安全基準を策定するにあた

止できないと判断し、この結論に達した

り、まず二つの前提条件を決めました」という。

同ハンドブックでは、実際の審査は「経験則」による一次審査、「原則ルーと南は説明する。一つは、研究者は悪基準作成にあたっては、欧米諸国のル」による二次審査の 2 段階で行う。

意の情報漏えいを行わない、と仮定す

統計開示抑制に関する「Eurostat 基

経験則は、明示的に記述されたルール

ること。つまり、機密情報を含む分析結準（SDC ハンドブック）」を参考にした。

で、非常に厳格なものだ。これに対し果が不注意によって論文に掲載され、ここでは「安全性基準の作成は『どの原則ルールは、データの意味や特徴を第三者によって漏えいするケースを想ような動物を入れるかわからない動物園

考慮し、個別の状況に柔軟に対応す定する。

の檻』を設計するようなもの」と汎用的るもの。日本でもこの 2 段階審査の枠もう一つは、研究者がデータの持出な基準作成の難しさを説き、審査対象組みを採用することにした。

しを複数回行う場合、中間結果にも最を標準的なデータ形式に限定している。

菊池博士は「安全性と利便性はト

終結果と同じ基準を適用すること。中南は「今回の基準でも同様に、対象をレードオフの関係にあり、完璧な基準を間結果に対しては、論文に掲載しない

度数表や数量表、線形回帰係数およつくることは不可能。運用面でいかに前提で基準を緩和することも検討した

び非線形回帰係数、パーセンタイル値

バランスを取るかがポイントです」と話ものの、うっかり掲載してしまうミスを防などに絞りました」と話す。

す。

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

一の区分に属することを禁ずる。
原則ルールでは、研究者が持ち出し▲菊池 亮博士（工学）NTTセキュアプラッ
トフォーム研究所

要がある（図４、5）。

を希望する分析結果を「複数の個票

また、秘匿化をするにも、集計表のう値を入力とする関数の出力」と捉え、

ち占有性ルールを侵害する数値を持つ関数の出力を使って個票値をどの程度セルだけを隠したのでは、行計や列計特定できるのか、データの特性も加味から復元できる可能性がある。この場して判定する。場合によっては経験則

合、秘匿セル変数の取りうる範囲が十では NG であっても安全であるような場分広くなるように、追加でセルを隠さな合があり、そのような場合にも柔軟に対ければならない（図 6）。こうした処理を応するのが、原則ルールの目的だ。

手計算で行うのはほぼ不可能だ。

申請者の負担を軽減する
R ツールを新たに開発

実際に、オランダの統計局は表デー
タウ アルガスタの秘匿処理ツール「τ-Argus」を開発している。南らは、日本にもこれを導

通常の分析結果は機密情報を含む

入できないかと考えた。だが、調べてみ経験則での原則は、①個票データはことから、そのままでは安全性審査を通ると、このツールはどう考えても、分析

機密情報、②客体 10 の原則、③占有らない。このため、研究者は事前にデー者と審査者が同一でなければ使えない性の原則、④グループ開示の原則の四

タの秘匿処理を行った分析結果を用意ものだった。南はオランダへ赴き、直つ。①の原則から、個票データの最小する。一方で、審査担当者は秘匿済み

接、担 当 者に話を聞いた。ところが、値、最大値の持ち出しは不可となる。

の分析結果を見ても、基準を満たして意外なことにオランダでは安全性審査②は、個票値の推定ができないようにいるか否かの判断ができない。

にはツールを使わず、審査担当者の経客体数を10 以上確保するというもの。

このため研究者には、審査用に説明③は同様の理由で、いずれかの個票

資料を添付してもらうのだが、これが研使えるものがないのなら、つくるしか験に基づく審査が行われていた。

値の割合が全体の 50％以上を占めて究者にとって作業負担を増大させる要ない――。そう考え、南と菊池博士ははいけないというものだ。また④の原則因となる。例えば、占有性ルールの審統計ソフト“R”を使い、秘匿処理と説から、ある属性でグループ化された個票査で、全体の 50％を占める個票値がな

明文書が同時に自動で作成できる新たの 90％以上が、別の属性に関して同

いかどうかは、元の個票データから第一なツールの開発に乗り出した。

図 3：オンサイト施設からのリモートアクセスによる分析結果の持ち出し
手順のイメージ。研究者自身が、安全性審査を受けるまえにデータ秘匿処理を行う。

04

位、第二位の客体の値を抽出する必The Institute of Statistical Mathematics

図 4：データ秘匿処理を施した分析結果を審査するには、研究者自身が説明資料を揃える必要がある。

第16 「公的調査データの統計開示抑制」
回

例を積み上げるなかででき上がっていく

用の成功例にしたい」と抱負を語る。

ものだ。調査データ開示の事務を取り

データサイエンスの最前線を支える取り

仕切る統計センターの阿部穂日上席

組みを統数研の知見が牽引している。

統計専門職は、審査側の立場から次（広報室）のように語る。
「経験則ではどんなデー
タも基準を満たさなければ持ち出し不可とするものの、例えば消費実態調査の
客体の性別や年齢のクロス集計などのように、公開しても実質的に問題ないものもあります」。
現状では、どの情報を秘匿すべきか、▲阿部 穂日統計センター上席統計専門職

明確な線引きはなされていない。統計調査の所管官庁の判断は、協力者を分析者と審査者をつなぐという思い確保するためにどうしても安全側へ傾

で「SDCLink」と名付けた新ツールはく。しかし、そのために研究者の手間やすでに施 行 運 用 段 階に達している。

審査時間が増大したのでは、利用促「 SDC 」は Statistical Disclosure

進に歯止めがかかる。阿部上席統計

Control（統計開示抑制）の略。近日専門職は「統計家の研究成果を実務中にオンサイト施設に導入するとともに反映し、審査時間の短縮を進めるなに、完成度を高めて R のパッケージとし

ど、利用者の利便性を確保できるシスて提供することも計画しているという。

テムをつくっていきたい」と話す。
このプロジェクトに携わった意義につ

運用状況の課題をフィードバックし利用者の利便性を高める

は、ビッグデータ時代の最重要課題で安全性基準の原則ルールは、裁判す。オンサイト利用における安全性審における判例のように、運用しながら実査プロセスの確立をビッグデータ利活

いて、南は「個人のプライバシー保護

図 5：占有性ルールの審査では、分析データに加えて、第一位、第二位の客体の値を抽出して提出しなければならない。

図 6：秘匿化にあたっては、当該セル（この例の場合χ₂₃ 以外に、
χ₁₁, ₁₃, ₂₁ のセルを隠す必要がある。

The Institute of Statistical Mathematics

05

シンポジウム報告
Report「Workshop on Statistical Analysis for Forest Resource Management
Level 4 ̶Generalized Linear Model̶」共同開催報告
カンボジアMOU 締結研究機関 Institute of Forest andWildlife Research and Developmentにおいて、平 成 30
年 9月4-5日の二日間に渡り、ワークショップ「Workshop on
Statistical Analysis for Forest Resource Management
Level 4」を開催しました。本ワークショップは、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あり、その中でも森林データ解析に特化した内容を取り扱ってきました。これまでの継続した開催効果を踏まえ、今回はLevel4に設定した内容を教授しました。しかし、今回が初めての参加者も混在していたため、参加者全員に習熟度のセルフでを網羅することにより、一般化線形モデルの基本的な概念

チェックシートおよび自己学習用の資料を事前配布することにやデータに依存した使い方を実践しました。今回のワークより、参加者全体の習熟度の差異を解消することを試みまし

ショップは実践的データ解析に主眼を置いて展開しましたが、た。このことにより、参加者自らの疑問点などもクリアになり、その背景にある理論的な側面についても講義して欲しいと、初日から積極的な質疑応答が繰り返された印象を受けまし

引き続きの開催要望を受けました。ワークショップの運営は、た。Level4は一般化線形モデルに重点をおき、連続変数にForest and Wildlife Research and Development

よる回帰（線形回帰および成長関数に基づく非線形回帰）

Forestry AdministrationのSokh Heng 氏らが中心に行から、離散型（今回はロジスティック回帰とポアソン回帰）まいました。尚、今回の参加者は32 名でした。 （吉本 敦）

Report「Training Workshop Series V ̶Advanced Statistical Analysis in “R” forForestry Related Data」共同開催報告
ベトナムMOU 締 結 研 究 機 関 Forest Inventory andプ内容に関するエクササイズを用意し、参加者全体の習熟度

Planning Institute, Vietnamにおいて、平 成 30 年 12月5-6の差異を解消することを試みました。このことにより、参加者自日の二日間に渡って、統計数理研究所リスク解析戦略研究セらの疑問点などもクリアになる一方で、エクササイズから派生す

ンターとの共 催によりワークショップ「Training Workshop

る最新の論文における手法等に関して初日から積極的な質疑Series V ̶ Advanced Statistical Analysis in “R” for

応答が繰り返されました。今回は多変量解析に重点をおき、Forestry Related Data」を開催しました。本ワークショップは、

一般化線形モデル、特に連続変数による回帰（線形回帰およ統計解析ソフトRを用いたデータ解析の習得を目的としたもの

び成長関数に基づく非線形回帰）から、離散型（今回はロジであり、その中でも森林データ解析に特化した内容を取り扱

スティック回帰とポアソン回帰）までを網羅しました。また、実解い、今回が5回目の開催となります。しかし、今回が初めての析上のニーズとして主成分分析とクラスター分析についても教参加者も混在していたため、参加者全員に過去のワークショッ

授しましたが、全てのテーマを完了するに至らなかったため、次回以降の課題となりました。一方で、実践的データ解析手法の背景にある理論的な側面についても講義して欲しいという要望もあり、この点も次回以降の課題となっております。5回のワークショップを終え、受講者もRの利活用に慣れてきた印象を持ちました。近年、Rに関する書籍もベトナム語で出版されるようになってきたのも、R 普及の契機になってきたと聞きます。
ワークショップの 運 営は、Forest Inventory and Planning
Institute, VietnamのNguyen Hung Dinh 氏らが中心に行いました。尚、今回の参加者は30 名でした。 （吉本 敦）

06

The Institute of Statistical Mathematics

研究教育活動
Report2018年10月-12月の公開講座実施状況
10月1日（月）に当研究所の小山慎介講師による「イベント時系列解析入門」の講義が行われました。神経スパイク発量に関する諸概念について、最尤推定とベイズ推定を中心に講義しました。

火、地震、Twitter・YouTubeなどのオンライン上の行動履

11月29日（木）～30日（金）は、筑波大学東京キャンパス

歴や金融市場における注文履歴など、様々な現象がイベントにおいて、北海道大学の久保拓弥講師と当研究所の野村俊時系列として表現できることを説明し、イベントが起きた時の一講師、伊庭幸人講師によるリーディングDAT 講座 L-B1

データに基づき、モデリングや統計解析の方法などについて「統計モデリング入門」の講義が行われました。GLMから階

講義をしました。

層ベイズモデリングについては久保講師が担当し、状態空間

11月14日（水）は、当研究所の島谷健一郎講師による「なモデルによる時系列解析― KFASによる実践モデリングに関ぜ分散の推定はn-1で割るのか？ 統計学における推定の再しては野村講師が担当しました。伊庭講師は補足と展望に入門」の講義が行われました。n-1で割る推定は「不偏推定ついて講義しました。

量」という統計学における主要な概念を根拠の第 1とするが、12月13日（木）～14日（金）は、筑波大学東京キャンパスにこれを出発点に、有効性、一致性、漸近正規性等々、推定おいて、当研究所の伊庭幸人講師、福水健次講師、日野英逸講師、今泉允聡講師、電気通信大学の庄野逸講師、北海道大学の瀧川一学講師によるリーディングDAT 講座 L-B2
「機械学習とデータサイエンスの現代的手法」の講義が行われました。伊庭講師によるイントロダクションから始まり、福水
講師によるカーネル法：基礎から最近の発展までを説明し、今泉講師が行列データ・テンソルデータの機械学習について講義しました。翌日は庄野講師によるニューラルネットワーク入門から始まり、瀧川講師による決定木・回帰木に基づくアン
サンブル学習について説明し、最後は日野講師によるスパース推定入門の講義をしました。

（情報資源室）「リーディングDAT 講座L-B2」資料より

Report

統計数理セミナー実施報告（2018年11月～2019年1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。2018 年 11月～
2019 年 1月のセミナーは下記の通り行われました。
日 程

氏 名

2018年11月 7日

島谷 健一郎欠損を伴う個体ベースデータからの個体群動態パラメータ推定法

タイトル

11月 7日

豊田 充

確率ブーリアンネットワークの最適制御と応用

11月14日松井 知子

話者認識技術の研究動向と課題

11月14日長幡 英明

多変量時系列に対する分散分析

11月21日小山 慎介

加法的な計数時系列ネットワークを用いたイベント連鎖のモデリング11月21日江口 真透

一般化ミクスチュアモデル

11月28日前田 忠彦

社会調査の実施に関わるいくつかの話題

11月28日三分一 史和時系列データにおける変化点の検出

12月 5日加藤 昇吾

２変量分布の上側と下側の裾確率を比較するための尺度

12月 5日山田 寛尚

機械学習による有機・無機分子の物性予測

12月12日森井 幹雄

Angular resolution booster を用いたX 線望遠鏡のイメージ再構成

12月12日張 俊超

高齢者向け無料交通制度の政策評価およびそのメカニズムの解明

2019年 1月 9日

足立 淳

古代 DNA 解析による絶滅生物と生物多様性の歴史

1月 9日

栗木 哲

クロネッカー積共分散構造の最尤推定量の存在・非存在 ̶ あるテンソルランク最小化問題

The Institute of Statistical Mathematics

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日 程
1月30日

氏 名
早水 桃子

タイトル
細分系統樹の構造定理がもたらす系統データ解析の新展開

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/（メディア開発室）

Report

平成30年度若手研究者クロストークの開催報告
11月20日、TKP 東京駅日本橋カンファレンスセンターにおい風の影響により中止となりました。この中止を残念に思われるて大学共同利用機関法人 4 機構連携企画の若手研究者ク

多数の声を受け、時期・会場・規模を変更して開催する運

ロストークが開催されました。当初このクロストークは9月3日

びとなりました。今年度は情報・システム研究機構の若手研から4日にかけて南房総での開催を予定していましたが、台究者や総合研究大学院大学の大学院生に加え、人間文化研究機構の若手研究者にもご参加いただき、3 名の講師による講演とポスターセッションが行われました。統数研の上野玄太教授と遺伝研の小田祥久准教授による講演では、分野を横断した融合研究について当時の苦労話を交えながらの紹介がありました。藤井良一機構長の講演では、若手研究者に期待するメッセージが語られました。また、ポスターセッショ
ンでも活発な意見交換が行われました。このクロストークを端緒とする融合研究が今後生まれるとしたら企画委員・幹事としての苦労が報われるのですが、果たしてどうでしょうか。今後が期待されます。

Report2018年公開講演会「創薬のフロンティア：データサイエンスの挑戦」
統計数理研究所では毎年、教育・文化週間（11月1日～

二番目は、薬剤分子の設計を目的とする統計科学に関する講

7日）関連行事の一つとして公開講演会を開催しています。

演でした。広大な探索空間から薬の要求特性を満たす新規

この講演会では、一般の方を対象に、統計数理に関連した化合物を発掘する人工知能技術が紹介されました。三番目

テーマをわかりやすくお話ししています。

の講演では、医薬品開発において薬の有効性と安全性を定

今年度のテーマは「創薬のフロンティア：データサイエン

量化するために統計科学がどのように活用されているのかがスの挑戦」で、2018 年 11月1日に統計数理研究所大会議述べられ、さらに市販後の薬の安全性評価における統計科学室で開催されました。3 件の講演を企画し、91 名の聴講がの活用事例が紹介されました。

ありました。
1.データ化される健康と病気：バイオインフォマティクスの挑戦
井元 清哉（東京大学医科学研究所 教授 ヘルスインテ
リジェンスセンター センター長）
2.データサイエンスを活用して薬剤分子を設計・合成する
吉田 亮（統計数理研究所 ものづくりデータ科学研究セン
ター センター長）
3. 医薬品評価における医学統計学の役割
伊藤 陽一（統計数理研究所 医療健康データ科学研究セ
ンター センター長）
DNAシーケンシングの低コスト化により、個人ゲノムの情報を安価に取得できるようになり、個別化医療の実現に向けた動きがいよいよ活発になってきました。最初の講演では、最新の研究事例にもとづき、大量かつ多様なゲノム情報を有効活用するための統計科学の基盤技術と将来展望が示されました。
08（田中未来、Stephen Wu）

The Institute of Statistical Mathematics

公演後のアンケートでは「最先端の研究や概念の説明を、無料で聴くことができるのは、とても有益だと感じました」「分
かりやすくデータサイエンスの研究が聞くことができてよかった」「どのプレゼンテーションもわかりやすく説明いただき、統計学をもっと理解したいと思いました」などのご意見をいただ
きました。

（オーガナイザー・吉田 亮）

統数研トピックス
Report国際外部評価委員会の開催について
平成 30 年 10月11日、12日の二日間、国際外部評価委員

成事業を中心に、基幹的研究組織、国際連携、大学共同利会が統計数理研究所において開催されました。本委員会の用機関として備えるべき施設（スーパーコンピュータ、Akaike

ミッションは、本研究所のNOE（Network Of Excellence）形

Guest House 等）、大学院教育の評価です。本委員会のメンバーは、Sadaoki Furui 先生（Toyota Technological
Institute at Chicago）【委員長】、Chun-houh Chen 先生（Institute of Statistical Science, Academia Sinica）【副委員長】、Arnaud Doucet 先 生（University of Oxford）、Mark
Girolami先生（Imperial College London）、Satoshi Itoh 先生（National Institute for Materials Science）、Sadaaki
Miyamoto 先生（University of Tsukuba）、Peter Jan van
Leeuwen 先生（University of Reading）です。今後、本委員会から研究所に提出される報告書は、本研究所の活動をより発展させるために活用いたします。

（評価室）

国際外部評価委員会

Report「立川市アカデミックアドバイザー」任命式と連絡協議会幹事会の開催
7月19日（木）、朴准教授が初代「立川市アカデミックアドバ

ベント開催について説明が行われ閉会となりました。
（広報室）

イザー」に任命され、立川市役所市長室にて任命式が行われました。統数研と立川市は2015 年 9月に連携・協力に関する協定を締結しており、今回の任命はその連携協力の一環となります。清水市長から朴准教授へ辞令交付が行われた後、今後の統数研と立川市の協力事業が話題となり、樋口所長より統数研で開催する講座などへの立川市職員の参加という人材育成協力について提案が行われました。
10月17日（水）、立川市と統数研の連携協力に関する連絡協議会幹事会が本研究所にて開催されました。立川市総合政策部小林部長と統数研金藤副所長の挨拶の後、今後の連携・協力事業について話し合いが行われました。最後に来年 10月に迎える統数研と極地研の立川移転 10 周年やイ

立川市アカデミックアドバイザー任命式での樋口所長、
朴准教授、立川市清水市長（左より）Report数学・数理科学4研究拠点合同市民講演会「AI社会の基盤は数学！」を開催
11月3日（土）、数学・数理科学 4 研究拠点合同市民講

同研究所所長より開会の挨拶が行われ、続いて文部科学省

演会「AI 社会の基盤は数学！」を開催しました。本講演会

研究振興局学術機関課 西井知紀課長よりご挨拶をいただきは京都大学数理解析研究所、九州大学マス・フォア・インダ

ました。

ストリ研究所、明治大学先端数理科学インスティテュート、統その後、明治大学先端数理科学インスティテュート 砂田利

計数理研究所の数学・数理科学の4 研究機関が主催となり一副所長による「AIは数学者になれるか？」と題した講演に2015 年から行われ、今年度は統計数理研究所が幹事として続き、九州大学マス・フォア・インダストリ研究所 藤澤克樹

渋谷のシダックスカルチャーホールにおいて開催されました。

教授による「AI + グラフ解析 + 数理最適化による新しい産伊藤聡 統計数理研究所副所長の司会のもと、樋口知之

業応用」、京都大学数理解析研究所 小林佑輔准教授による
The Institute of Statistical Mathematics09「効率的なアルゴリズムと数学」、最後に統計数理研究所 島
谷健一郎准教授による「自然観察で始まる生物多様性研究のどこに統計数理がある？」と題した講演が行われました。
来年度開催時に幹事となる明治大学先端数理科学インス
ティテュート 杉原厚吉所長による閉会の挨拶が行われ、来場者からは「意外な分野での応用に驚きと面白さを感じた」「実
施中の研究開発に応用できる内容で有益だった」という感想
や今後聞いてみたい講演テーマについて多くのご意見をいた
だき、盛況な講演会となりました。

（広報室）

Report

統計数理研究所子ども見学デー2018を開催
10月27日（土）統計数理研究所子ども見学デー 2018 がピュータ見学ツアーなどのプログラムが行われました。ランダム

立川市・立川観光協会主催の立川体験スタンプラリーとの同サンプリングの実験「白玉・黒玉数当て」では、少量のサン時開催で実施されました。当日は240 名の来場者を迎え、ラプルをもとに10 万個の白玉黒玉のうち黒玉の個数がどのよう

ンダムサンプリングの実験やじゃんけんゲームコーナー、コンに推定されるのかを実験し、多くの方が実験に参加されました。
「じゃんけんゲーム」ではゲームを進めていくうちに出す手の確率がどのように変化していくのか考えながら挑戦してもらい、これらのプログラムを通じて楽しみながら統計学の一端に触れていただきました。
「コンピュータ見学ツアー」は3 回開催し、43 名が参加されました。今年 10月より稼動を始めた新しい統計科学スーパーコンピューターや1950 年代からの計算機が170 台以上展示してある分散コンピュータ博物館の説明に興味深げに耳を傾ける様子が伺えました。

（広報室）

Report「大学共同利用機関シンポジウム2018 ～最先端研究大集合～」に参加・出展
11月14日（日）に名古屋市科学館において、「大学共同利用機関シンポジウム2018 ～最先端研究大集合～」が開催されました。
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展示を行い、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『研究者講演会場には立ち見が出るほど多くの来場者が集まりました。

トーク』が行われました。情報・システム研究機構の発表で（広報室）

は樋口所長が司会を務め、4 研究所の研究者と講演概要の紹介を行いました。本研究所からは島谷准教授が「観察で10きなかった種数の推定と生物多様性」と題した講演を行い、The Institute of Statistical Mathematics

Report

実践女子大学より生活心理学専攻の1・2年生が来所
昨年に引き続き、10月30日（火）と11月6日（火）に、実践

統計学と心理学との関係を学ぶことであり、「統計学を学ぶこと

女子大学生活科学部 生活文化学科生活心理学専攻の1 年で得た知識を、生活の中でどのように活用できるか」、「世論調

生（13 名）および 2 年生（15 名）が、引率の作田由依子専任

査において、調査内容が同じなのに実施主体が異なると結果講師と共に当研究所を訪れました。学生たちの来訪目的は、が異なるのは何故か」などの関心を持っているとのことでした。
当日は、はじめに田村義保名誉教授の解説のもと、計算機
展示室およびスーパーコンピュータの見学が行なわれました。
またその後には、稲垣佑典 特任助教と芝井清久 特任助教によって、統計学と心理学の関係についての解説、国際比較調査の結果解説が行なわれました。
新たに導入されたスーパーコンピュータに驚いたり、国によって大きく異なる国民性の話を興味深そうに聞いたりと、今回の訪問は学生たちにとって有意義であったようです。
（社会データ構造化センター 特任助教 稲垣佑典）

総合研究大学院大学複合科学研究科統計科学専攻関係
Report大学院説明会について
平成 30 年 11月2日（金）に、会議室 1（D222）において、が教員と面談しました。

（研究推進課･大学院係）

平成 30 年度第 2 回大学院説明会を開催し、28 名の参加者がありました。これは昨年度同時期の参加者の2 倍です。
「統計」の需要が高まっていることを実感する数字でした。また社会人と学生の割合がそれぞれ65％と35％で、これまでよりも学生が多いという特徴もありました。
大学院説明会の前半は全体説明を行い、募集要項、カリキュラム、修了後の進路、学生の研究テーマなどを紹介しました。後半は、希望者に対して教員との面談を行いました。
面談希望者の割合も年々増加しており、今回は28 名中21 名●公開講座（AR）モデル／自己回帰移動平均（ARMA）モデル／時系

します。

をフリーソフトウェアRで実行し、出力を理解できることを目標

一般社会人・学生を対象に、下記の公開講座を開催

A Rによる時系列解析入門（川崎 能典）
日時：6月18日（火）
10時～16時（5時間）
講師：川崎能典（統計数理研究所）
申込受付：4月15日（月）
10時～5月7日（火）
10時
受講料：5,000円
会場：統計数理研究所
定員：100名（応募者多数の場合は抽選）
講義レベル：初級

時系列の図示／定常性／自己共分散関数／自己回帰

列の変換／時系列の予測／多変量自己回帰モデル：これらに解説を加える。講義内で行うデモに関してはソースコードを配布する。
（※時間の制約上、実習と銘打つほどの時間は確

お 知 ら せIn f ormati on

保できないので予めご了承の上お申し込みください。
）
受講者に期待する予備知識やレベル：

相関、回帰、推定・検定等の基本的知識に基づき、重回帰分析の実行や結果の解釈が一通りできるレベルに
あること。
参考書：
●北川源四郎「時系列解析入門」岩波書店 , 2005 年。
その他：本講座（初級）では状態空間モデリングは扱わない。

The Institute of Statistical Mathematics11お 知 ら せI n fo rma t i o n

B スパース推定

会場：エッサム神田ホール
講義レベル：初級

日時：7月17日（水）10時～16時（5時間）
講師：川野秀一（電気通信大学）
申込受付：5月27日（月）10時～6月3日（月）10時
受講料：5,000円

多くの現象は一つの変数で観測されるものではなく多数の変数の観測によって把握される。すなわち多次元のデー

会場：統計数理研究所

タによって現象が表現される。得られた多次元のデータを

定員：100名（応募者多数の場合は抽選）

用いて、数量の推測をする、判別をする、あるいは尺度を

講義レベル：中級

作る等の手法の総称が多変量解析法である。重回帰分

スパース推定とは、データ発生構造の疎性に着目した統析、判別分析、主成分分析、因子分析、数量化など、多計的推定法である。近年ビッグデータ（特に、超高次元変量解析の古典的・標準的な手法の解説をする。また、データ）解析の一手法として注目を浴びはじめ、今後そのクラスター分析、共分散構造分析などの解説をする。

重要性がますます高まるものと期待されている。本講座で受講者に期待する予備知識やレベル：

は、正則化法に基づいたスパース推定の入門的内容につ平均、分散、標準偏差等、統計学の基礎的な概念をいて概説する。具体的には、正則化法からはじめ、lasso

知っていることを前提とする。手法の数学的な説明よりは、法を軸としたスパース推定法、スパース推定の推定値を得用い方に重点をおいた解説を行うが、理解をたやすくする

るための計算アルゴリズム、構築したスパースモデルの評価

点から、大学初級程度の線形代数と微分積分の知識があ方法について解説する。

ることが望ましい。

受講者に期待する予備知識やレベル：

教科書：資料を配布します。
備考：この講座は社会調査協会の社会調査士認定科目申請中です。

大学初級程度の微分積分や線形代数と、学部程度の●一般講座の他、系統的な講座編成により現代的な統計

統計学の基礎知識は前提とします。
参考書：●川野秀一，松井秀俊，廣瀬慧 (2018) スパース推定法による統計モデリング．共立出版．

科学の姿を示す「リーディングDAT 講座」、医学・健康科学分野のデータサイエンスを基礎から最先端まで詳説する医療健康データ科学研究センターの「系統的教育

C 多変量解析法
日時：8月20日(火)～23日(金）
10時～16時（20時間）

コース・公開講座」も開講予定です。

講師：馬場康維・清水信夫（統計数理研究所）
今泉忠（多摩大学）
申込受付：7月1日(月)10時～7月8日(月)10時

詳細は、以下のwebサイトをご覧ください。
https://www.ism.ac.jp/lectures/kouza.html

受講料：28,000円（情報資源室）

定員：90名(応募者多数の場合は抽選)

共同利用
Report

H30年度共同利用公募追加採択課題【一般研究１】2 件
a5

研究課題名
津波リスク評価に係る多数アンサンブル津波伝播シミュレーション

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 村上分野

北野

研究代表者（所属）利一（名古屋工業大学・教授)
定義（京都大学・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

受託研究・受託事業等の受入れ
委託者の名称
学校法人日本医科大学
坂本 篤裕

12

理事長

The Institute of Statistical Mathematics

研究題目

研究期間

研究経費（円）受入担当研究教育職員

非小細胞肺がんの転移を予測し術後補助化学療法の効果を予測するバイ
オマーカーの開発のための薬事承認申請のための臨床性能試験実施を目的とした生物統計解析

H30.4.1～
H31.3.31

200,100

医療健康データ科学研究センター
長島 健悟 特任准教授

委託者の名称

研究題目

研究期間

研究経費（円）

国立大学法人京都大学 学長
山極 壽一
代理人
医学・病院構内共通事務部長
廣瀬 幸司

京都大学大学院における臨床統計家育成のための教育カリキュラムの標準化のための研究開発

H30.4.1～
H31.3.31

5,000,000

樋口 知之 所長
数理・推論研究系
逸見 昌之 准教授

受入担当研究教育職員

国立大学法人京都大学 学長
山極 壽一
代理人
医学・病院構内共通事務部長
廣瀬 幸司

患者特性に応じた薬物療法・精神療法の個別化医療とその臨床試験プロトコルの開発研究H30.4.1～
H31.3.31

130,000

データ科学研究系
野間 久史 准教授

国立研究開発法人科学技術振興機構 分任研究契約担当者
契約部長 岩田 一彦

深層学習の高速化にむけた適応ネット
ワークの数学的発見と学習法開発

H30.10.1～
H31.3.31

9,100,000

統計思考院
今泉 允聡 助教

国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構 理事長
石塚 博昭

深層確率コンピューティング技術の研究開発

H30.9.5～
H31.3.31

12,000,000

樋口 知之 所長
数理・推論研究系
福水 健次 教授

（研究推進課・研究推進係）

Report外来研究員の受入れ
研究題目

研究期間

Mitja Alexander Ulm University,Institute of
StadjeInsurance Science, Professor

氏 名

バックワード確率微分方程式のパラメータ推定問題とマーケットインパクト

H30.10.13～
H30.10.20

荻原

哲平 助教

Gloter Arnaud
Edouard

Université d’Evry Val d’Essonne,
Professor

拡散過程のパラメータ推定と局所漸近混合
正規性についてH30.10.18～
H30.10.26

荻原

哲平 助教

廖 怡雯

National Central University,
Earthquake‒Disaster&Risk Evaluationand Management (E-DREaM) Center,Research Assistant

ETASモデルとクーロン応力伝達に基づく推定した断層面を組み込んだ余震予測

H30.10.22～
H30.11.21

庄徐名古屋大学大学院経済学研究科 ・ データマイニング方法で企業のデフォルトリス
博士課程後期生
クの分析

H30.11.1～
H31.3.31

山下

智志 センター長ArthurPewseyUniversity of Extremadura,
Associate Professor

周期的な確率密度関数を持つ多変量コピュラに関する研究H30.11.22～
H30.12.3

加藤昇吾 准教授平井

住友化学株式会社 ・ 研究員

データ科学を用いた材料設計

H30.10.4 ～H31.3.31

吉田 亮 センター長

Xiaoling Dou

早稲田大学理工学術院 ・ 講師

Bスプラインコピュラの研究

H30.11.8 ～H31.3.31

栗木

哲 教授

伊髙

早稲田大学人間科学学術院 ・ 招聘研究員（平成 30 年 12月より）

森林資源管理における病虫害拡散予測および制御に関わる順応的最適化システムの構築

H30.12.1 ～H31.3.31

島谷健一郎 准教授

Rui LiSun Yat-sen University(Zhongshan University), Student

自動材料設計アルゴリズムの開発

H31.2.10 ～H31.3.24

吉田 亮 教授龔 萱

Chinese Academy of Science,
Institute of Geology andGeophysic, PhD student

時空間ETASモデルに基づくビルマの地震
活動シミュレーション

H31.1.3 ～H31.2.2

庄建倉 准教授司 政亜

China Earthquake Administration,
Institute of Geology andGeophysics, PhD student

地震検出率の日変化の統計特徴

H31.1.3 ～H31.2.2

庄建倉 准教授王

China Earthquake Administration,
Institute of Geology andGeophysics, PhD student

地震活動と重力場変動の相関性のモデリン
グ

H31.1.15 ～H31.2.14

庄建倉 准教授金沢大学理工学域電子情報学類 ・助教（平成 30 年 12月より）

アパートローンリスク計量、
データ構造化

H31.1.1 ～H31.3.31

山下

智志 センター長Jin SunUniversity of Technology Sydney,
PhD student

金融対策のための近似的動的計画法アル
ゴリズムの研究H31.1.4 ～H31.1.30

松井

知子 教授

Ye Chen

University of Technology Sydney,
Post-doctoral research fellow

時系列データのためのベイズ計算統計モデ
ルの研究

H31.2.23 ～H31.3.3

松井

知子 教授

泓

貴裕

静

林海

渡邊

隼史

職 名

受入担当研究教育職員

建倉 准教授（研究推進課・共同利用係）

The Institute of Statistical Mathematics

13

Report

寄附金の受入れ
受入決定年月日

寄附者

寄附金額（円）

H30.12.12

新菱冷熱工業株式会社

1,000,000

担当教員
日野

英逸

寄附目的
「データ解析に関する研究」
に対する研究助成（財務課・予算・決算第二係）

人事

外国人研究員（客員）
氏 名
フォア フレデリック
キン ヒン
Phoa Frederick
Kin Hing

現 職
准教授

所 属

職名

研究課題

期 間

Institute of Statistical Science, 客員准教授 Web of Scienceデー H30.9.20～
タの解析
Academia Sinica, Taiwan
H30.10.16

受入教員
中野

純司 教授

（総務課・人事係）

Report

外国人客員紹介●Frederick Kin Hing Phoa

客員教授

I would sincerely thank Professor Nakano for their invitation to my one-month visit theInstitute of Statistical Mathematics (ISM). This is by far my longest visit in terms of time toa single university/research institute in my nine-year career. The main purposes for myvisit are to complete several projects in the Web of Science and write several research
articles with Professor Nakano and his Ph.D. student Ms. Livia Lin-Hsuan Chang, plus
additional visits and research collaborations with Japanese researchers outside ISM.
During this period, I am grateful to experience on the different working environment,
culture and attitude in Japan when compared to Taiwan and USA, which I have yet felt in
my past short-time visits. In addition to the discussions with Professor Nakano, I am glad
to continue the collaborations with Dr. Keisuke Honda and his team on other projects inthe Web of Science. I only regret that the visiting period is still too short to accomplish
bigger tasks, and to connect and explore potential research collaboration with othercolleagues in ISM. In summar y, I can firmly say that this visit is successful and highly
productive. I am looking for ward to similar visiting opportunity of ISM in the coming
future.

刊行物
Report

統計数理 第66巻 第2号
特集「サービス科学の今」「特集 サービス科学の今」について
丸山 宏、中野 純司 …………………………………………………………………………………………………189

アジャイルな社会に向けて［総合報告］

丸山 宏 ………………………………………………………………………………………………………………193

ビッグデータを活用する確率モデリング技術 ̶社会実装の取り組みと課題̶［総合報告］

本村 陽一 ……………………………………………………………………………………………………………213
位置情報軌跡の統計的プライバシー保護［総合報告］
南 和宏 ………………………………………………………………………………………………………………225
大規模集計 POSデータの高次元スパースモデリング［研究詳解］
李 銀星、照井 伸彦 …………………………………………………………………………………………………235

統計モデルによる消費者理解の可能性［研究ノート］

佐藤 忠彦 ………………………………………………………………………………………………………………249

地域健康政策へのベイジアンネットワークの応用［研究ノート］

鳥海 航、生方 裕一、久野 譜也、岡田 幸彦 ………………………………………………………………………267
14

The Institute of Statistical Mathematics

集約的シンボリックデータのカイ2 乗統計量を用いた非類似度とその不動産情報データへの適用［原著論文］
清水 信夫、中野 純司、山本 由和 …………………………………………………………………………………279
B-スプライン及び Adaptive Group LASSO に基づく正則化非線形ロジットモデルによるデフォルト確率の推定［原著論文］
高部 勲、山下 智志 …………………………………………………………………………………………………295

トータルパワー寄与率を用いた海洋生態システムにおける因果性推測［研究ノート］

ソルヴァン加藤 比呂子、Subbey Sam ………………………………………………………………………………319

P³：Pythonによる並列計算機用粒子フィルタライブラリ［統計ソフトウェア］

中野 慎也、有吉 雄哉、樋口 知之 …………………………………………………………………………………339（メディア開発室）

ReportAnnals of the Institute of Statistical Mathematics
Volume 71, Number 1（February 2019）
Mijeong Kim and Yanyuan Ma
Semiparametric efficient estimators in heteroscedastic error models ……………………………………………………1
Denis Belomestny, Fabienne Comte and Valentine Genon-Catalot
Sobolev-Hermite versus Sobolev nonparametric density estimation on………………………………………………29

Omer Ozturk
Two-stage cluster samples with ranked set sampling designs ……………………………………………………………63
Kun-Lin Kuo and Yuchung J. Wang
Pseudo-Gibbs sampler for discrete conditional distributions ……………………………………………………………93
Benedikt Bauer, Felix Heimrich, Michael Kohler and Adam Krzyzak
On estimation of surrogate models for multivariate computer experiments …………………………………………107
Jiajuan Liang, Kai Wang Ng and Guoliang Tian
A class of uniform tests for goodness-of-fit of the multivariate Lp-norm spherical distributions and the lp -norm
symmetric distributions ………………………………………………………………………………………………………137
Robert E. Gaunt, Satish Iyengar, Adri B. Olde Daalhuis and Burcin Simsek
An asymptotic expansion for the normalizing constant of the Conway-Maxwell-Poisson distribution ………………163
Ursula U. Müller, Hanxiang Peng and Anton SchickInference about the slope in linear regression: An empirical likelihood approach ……………………………………181
Dennis Dobler
Bootstrapping the Kaplan-Meier estimator on the whole line ……………………………………………………………213（メディア開発室）

The Institute of Statistical Mathematics

15

コ ラム

悪魔の証明

Column
NO.

143

田中 未来

数理・推論研究系

悪魔の証明とは、もともとは所有権帰属の証明の困難性をな現象はしばしば組合せ爆発とも呼ばれる）。制約条件を満

比喩的に表現した言葉だったようだが、今では消極的事実のたす解が無限にある場合はそもそもすべての解を列挙するこ

証明の困難性を表す。例えば、“地球上にツチノコはいる”ととすら不可能である。ところが面白いことに、問題がよい性質いう命題を証明するためには実際にツチノコを見つければよいをもつ場合やなんらかの仮定のもとでは、最適性の証明が可のに対し、“地球上にツチノコはいない”という命題を証明する

能となる場合がある。例えば凸性や制約想定などのもとでは、ことは難しい。どんなに探しても見つからないという“証明”に最適性条件を満たす Lagrange 乗数を見つけることができ

対しては探し方が悪いせいだという反論の余地がある。

れば、それがいま着目している解が最適解であることの証拠

私はツチノコの研究をしているわけではなく（それで食ってとなっている。

いけるならやってみたいがそれはともかく）、学生時代から数よい性質や仮定のもとで悪魔の証明が可能となる例は実

理最適化の研究をしている。数理最適化とはある性質（制社会にも存在する。そのひとつを以下に紹介しよう。あるとき約条件）を満たすもの（解）の中である指標（目的関数）が私は友人から次のような相談を受けた。
“結婚を考えている

最小あるいは最大となるもの（最適解）を求めるための数理

交際相手と知り合ったコミュニティが怪しい宗教と関係があ

工学的方法論を指す。例えば乗換案内などは出発地と目的るのではないかと交際相手の母親に疑われ、その結果とし地を結ぶ経路の中から移動時間や運賃が最小となるものをて自分自身も怪しい宗教を信仰していると疑われてしまった。

教えてくれるシステムであり、数理最適化の身近な例といえる。

このコミュニティが宗教と無関係であることをもっともらしく説

最尤推定など統計数理に関する応用も枚挙に暇がない。

明することはできないか ?”悪魔の証明の依頼である。これ

数理最適化はある意味で悪魔の証明との戦いといえる。

を聞いた私は少し考えて次のように答えた。
“同時に2 つの“ある解が最適解である”という命題は本質的には“制約条

宗教を信仰することはないという仮定は受け入れやすいだろ

件を満たす解にはその解より目的関数をよくするものは存在しう。この仮定のもとでは、そのコミュニティ内でなんらかの宗ない”という消極的事実である。一般にこれを示すことは悪教を信仰している人を見つけることができれば、その人が無魔の証明に他ならない。制約条件を満たす解が有限個であ関係であることの証拠となっている。”友人が実際にこの証れば、すべての解を列挙し、おのおのについて目的関数の明を説得に使ったかどうかを私は知らない（し、使えないよう値を計算すればよいような気もする。しかし、この方法は問題な気もする）が、2 人の仲睦まじい姿はなにかを“証明”しが大きくなると現実的な計算時間では不可能になる（このようているようにも思われる。

最適性条件をはじめて習ったときにとったノート。図の下に書かれている条件を満た
す u* が x* が最適解であることの証拠となっている。

統計数理研究所ニュース No.143（平成 31 年 2 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/

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。