NOVEMBER. 2022

No.

158

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 31 回「データ科学と天文学の境界領域の進展を目指して」

06

研究教育活動新入教員紹介2022 年 7月−9月の公開講座実施状況
統計数理セミナー実施報告（2022 年 9月〜 10月）
統計数理研究所夏期大学院「データ同化夏の学校」の開催「統計サマーセミナー 2022」実施報告

09

統数研トピックス
第 4 回赤池メモリアルレクチャー賞受賞記念講演開催
第 2 回「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「問題解決プロセス」に着目した、社会に活かす統計の考え方ワークショップの開催
田中未来准教授が日本オペレーションズ・リサーチ学会第 12 回研究賞奨励賞を受賞
兵庫高校研修オンライン講義を実施

12

総合研究大学院大学複合科学研究科統計科学専攻関係
SOKENDAI 賞・研究科長賞授賞式

13

共同利用
2022 年度共同利用公募追加課題

13

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

15

刊行物
Research Memorandum（2022.8 〜 2022.10）
統計数理研究所調査研究リポート
研究教育活動報告
Annals of the Institute of Statistical Mathematics

16

コラム

情報・システム研究機構

連続最適化および関連分野に関する夏季学校 2022 実施報告
「探索的ビッグデータ解析と再現可能研究」実施報告

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

天文学のビッグデータ
統計手法を応用
端まで、光の速さで進んでも300 万年かかる「300 万光年」の規模だ。
「宇宙の『大規模構造』は、銀河が連なって節状や泡状の構造を作る状態を指します。典
型的な大きさは、銀河団の 100 倍になります」と白崎は説明する（図 1）。
大規模構造は宇宙誕生後 137 億年をかけて、重力によって成長してできたとされる。当初はある範囲内に物質の集まりのわずかな濃淡があり、そのうちの高密▲白崎正人助教

銀河の ひしゃげ を推定しダークマターの宇宙地図を描く

投稿数が 2021 年には 1000 本近くと、6割を果たしたのが「ダークマター（暗黒物

年で 100 倍になっているという。白崎は質）」だ。だが、その正体は未だ解明され以前から統数研の池田の二人の若手研究者、白崎正人助教と思朗教授らとこのテー

服部公平助教が統計数理研究所統計マで共同研究を進めて思考院に兼務で着任した。統計思考院

おり、その研究成果は

は、データに基づく推論である統計思考『英 国 王 立 天 文 学 会

力を鍛えるための開かれた「道場」。統計誌』の 2021 年 6 月 版

学のシニア教員や異分野の研究者とのに掲載された。概要は交流によって、各自の研究テーマに援用

次のとおりだ。

場とすることがねらいだ。

太陽のように自ら光を発する「恒 星」の集

白崎が手掛けているのは、人工知能

まりを「銀 河」と呼ぶ。

（AI）を使った深層学習による宇宙の「大銀河が 1000 個ほど集規模構造」の解明だ。天文学に深層学まった状態が「銀河団」

習を応用した研究は世界で急速に進んでで、その大きさは銀 河

おり、2015 年には 10 本程度だった論文の 100 倍程度。端から

02

The Institute of Statistical Mathematics

構造を形成していった。
この物質を引き寄せる過程で重要な役

2020 年秋、国立天文台の新進気鋭

できる統計手法のアイデアやヒントを掴む

度領域に物質が引き寄せられて大規模▲服部公平助教

図 1：私たちの住む「天の川銀河」以外にも、宇宙には無数の銀河がある。観測される銀河の分布には、銀河が局所的に集まってできる「銀河団」、銀河団より大きな「大規模構造」がある。図中の大規模構造のグラフは、銀河の一つひとつの座標をプロットしたもの（青い点）。赤い円で示したフィラメント状の連なりが大規模構造だ。

第31

回 「データ科学と天文学の境界領域の進展を目指して」

解析に天文学や宇宙物理学の分野では、観測機器の進化とともにデータ量が爆発的に増えつつある。今や宇宙の解明には、ビッグデータを扱うデータサイエン
スの知見が不可欠となった。統計学の手法を天文学に応用して研究を進化させることを目指し、現在、国立天文台から二人の若手研究者が統計数理研
究所統計思考院へ出向している。

ていない。
「大規模構造の形成に関わるは、宇宙のどこにどれくらいのダークマター

約 1 億天体のビッグデータ。データ規模

ダークマターをなんとか捕まえたい。私ががあるか調べ、「地図」を作成する必要がが大きいため、解析には高度な技術が必

追いかけているのはこの課題です」と白ある。ダークマターはその性質によって、

要になる。

崎は話す。

分布の仕方が変わると理論的に予測さ「やっかいなのは、銀河の形は一定でれているからだ。

はなく、もともとひしゃげていることです」と

ダークマターの正体を解明するために

図 2：遠方にある銀河は、手前にあるダークマターによって、地球からはひしゃげて見える。この「遠方銀河の弱重力レンズ効果」と呼ばれる性質を利用して、ダークマターの分布を推定する。

ダークマターの地図を作成す

白崎は言う。元が完全な球形をした銀河るために近年注目されているのなら、ひしゃげた形から推測したダークマ

が、「重力レンズ効果」と呼ばれターも明確な分布を描く。しかし、銀河のる現象を利用する方法だ。ダー

形が分からないと、推定されたダークマ

クマターはその重力によって時

ターはノイズが入り、迷彩模様のように空を歪め、レンズのような効果をはっきりしない分布になってしまう（図 3）。

もたらす。そのせいで、地球からこの状態から「ノイズだけを取り除きたは遠方の銀河の形がひしゃげてい」というニーズに対応できるのが、深層見える（図 2）。この性質を利用学習だ。まずシミュレーションによって大して、銀河の手前にあるダーク

規模構造をいくつも作成する。次に、コン

マターを推測する。

ピュータ上に形成された模擬宇宙に、重白崎のチームが使用したの力レンズ現象をシミュレーションしておく。

は、国立天文台がハワイで運用

そうして得られた「ノイズあり疑似データ」

する「すばる望遠鏡」で 300 晩と「ノイズなし疑似データ」の組み合わせにわたり撮影、公開されているを3 万セットほどAI に学習させ、「ノイズあ

図 3：左図は銀河が完全な球形だった場合で、ひしゃげた形から推測したダークマターも明確な分布を描く。しかし、銀河の元の形が分からないと、推定されたダークマターはノイズが入り、右図のようになってしまう。

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り」を「ノイズなし」に変換するAIを構築いうのが、服部の研究テーマだ。

また、観測用の人工衛星「Gaia」のデーする。
「この AI に実際の観測データを適「天の川銀河は私たちの住む銀河なの

タからは恒星の位置と速度が分かる。現用し、ほぼ期待どおりのノイズ除去性能

で、他の銀河に比べて圧倒的に情報が在、天の川銀河の 1％にあたる恒星 10が達成できました」と白崎は話す（図 4）。

入手しやすい。今は天文学史上、革命

億個分のデータが公開されている。

論文の査読段階では何度もフィード的といえるほどのビッグデータが得られる

宇宙の年齢は 137 億歳といわれる。

バックがあり、その対応に約 2 年を費やし時代になっています。天の川銀河は無数一方で、現存する恒星の中には 100 億たものの、そこで得られた知見もあった。

にある銀河の一つですから、これを詳細

歳を超すものも多くあり、しかもその化学「局所的なノイズ除去は得意な半面、大に調べることで、宇宙全体の構造や歴史

組成や軌道は誕生時からほぼ変わらな域的になると苦手であるなど、AI の癖がの解明につなげられるのです」（服部）。

い。つまり、現在の恒星を調べれば、そ

分かってきました。すべてのダークマター

例えば、恒星の化学組成を調べることの星が生まれた星雲の化学組成や軌道に適応させるのは難しいかもしれません

で、その星が生まれた場所（星雲）の環が解明できるわけだ。
「いうなれば、星はが、他の手法では不可能な場所への適境が分かる。天の川銀河に属する恒星『記憶力のよい歴史の生き証人』なので用が増えれば、大規模構造の解明に一の化学組成については世界中で大型望す」と服部は話す。

歩近づくでしょう」と白崎は期待する。

遠鏡を駆使した観測が進み、すでに恒星

データを解析することで、天の川銀河

100 万個分ほどのデータが集まっている。

への衝突によって離散した恒星同士が、楽観的に、貪欲に。観測誤差を乗り越えて離散した兄弟星を探せ！
一方、服部の研究対象は、太陽系が属している銀河、すなわち「天の川銀河（銀河系）」の歴史だ。
「宇宙全体の歴
史を世界史に例えると、私の手掛けている研究は日本史のようなものです」と服部は説明する。
天の川銀河は、恒星が 1000 億個ほども集まった巨大な円盤状の集合体だ。
太陽はその中を秒速 240km で円運動し

図4：深層学習によって構築したAIで、観測データを「ノイズあり」を「ノイズなし」に変換し、ノイズを除去した。

ている。円の軌道を１周するのにかかる時
間は 2 億年と聞けば、 日本史 といえどもそのスケールの大きさが伺えよう。
なぜ、天の川銀河はこれほど巨大なのか。
「今、最も支持されているのは、小さな銀河が次々にぶつかって一体化し、大きくなったというシナリオです」と服部は言う。天の川銀河の周囲には、大マゼラン
銀河や小マゼラン銀河など、子分のような矮小銀河がたくさんある。天の川銀河
も当初はこうした小さな銀河だったが、そこに他の銀河がぶつかり巨大化したと考えられる（図 5）。その歴史を解明しようと

04

The Institute of Statistical Mathematics

図 5：当初は小さな銀河だった「天の川銀河」に他の銀河や星団が次々にぶつかった結果、現在の大きさに成長したと考えられている。

第31 「データ科学と天文学の境界領域の進展を目指して」
回

元はどの矮小銀河に所属していたかも突

例えば、大規模構造の研究ではよくコロナ禍の影響で在宅勤務の研究者がき止められる。恒星の軌道形状は、位置「乱数」の壁にぶち当たる。観測データか

多く、以前ほど偶発的な出会いの機会はと速度から算出する「角運動量」で表す

ら宇宙を小さなグリッドで区切ったとき、そ多くないのが実情だ。

ことができ、この角運動量が同じであれの中にある銀河の数は規則性のない乱「統 計 手 法の引き出しが 増えれば、ば、同じ銀河を母体とする兄弟星だった

数だ。そこで、乱数の現れる頻度を統計

Gaia のビッグデータを使ってこんなことがことになる（図 6）。

的に推定する「カーネル密度推定」などできるのでは、というアイデアも生まれや服部が統数研で奥野彰文助教と共にが応用できないかと考えている。
「サイコ

すくなるはず」と服部は期待する。
「例え取り組んでいるのは、Gaia のビッグデータ

ロを一度に 100 個振ったときの値の頻度

ば、『異常値推定』や『極値統計』などを使ったクラスタリング解析だ。観測デー分布を求めるような高次元のデータの頻の手法を使えば、観測された膨大な天体

タには必ず誤差があることから、角運動度推定などに強い方は、ぜひご連絡いたの中から、レアな性質を持つ天体を抽出

量の正しい推定は難しく、そのままではう

だきたい」と白崎は呼びかける。

することができるのではないか。また、ベイズ統計で尤度を近似でも高速で計算する

まくグルーピングできない。服部らの開発

統計思考院は、自由な雰囲気の中でした手法は、誤差があっても、データの構

創発が生まれることを期待し、広いフロア

造を利用して兄弟星のグループを見つけにリラックスできるスペースが用意されてこうした天文学の問題に関連のありそることができるものだ（図 7）。

いる。服部と奥野の共同研究も、たまた

うな知見を持つ研究者との出会いを、二こうした手法は、必ずしもクラスターがま通りかかった奥野が服部の話に興味を人は待ち望んでいるところだ。

あることを前提とせず、「もしクラスターが示したことがきっかけで始まった。しかし、手法も知りたい」
（服部）
。

（広報室）

あるとしたら、どこにあるか」という問いの立て方をすることから「楽観的なクラスタ
リング」と呼ばれる。服部は「膨大なデー
タをどう扱えばいいか分からないが、とにかくグループを探したい、という天文学のモチベーションに合った方法」だと感じているという。服部と奥野は、この新たな手法を「Greedy Optimistic Clustering（貪欲楽観クラスタリング）」と名付けた。

天文学と統計学のマッチングで宇宙の解明は新たな展開へ

図 6：矮小銀河が天の川銀河に衝突して破壊される様子。別々の位置に離散しても、軌道形状は変わらないため、データを解析することで兄弟星を探し当てることができる。

白崎と服部が着任して感じたのは、「統
数研は自然科学の分野でも、もっと存在感があっていいはず」ということだ。
「統数研ではクラシカルな統計手法の応用は進んでいる一方、AI に関しては数学的な理論の構築が中心で、応用の広がりはこれからと感じる。私たち天文学者が気づいていない手法がまだたくさんあると思うので、天文学に応用できるものを出
向期間中に見つけたい」と白崎は言う。

図 7：服部と奥野が開発した、Gaia のビッグデータを使ったクラスタリング解析の手法。誤差があっても角運動量を正しく推定し、グルーピングを可能にした。

新型コロナウイルス感染拡大防止のため、
本インタビューはオンラインで行われました。

The Institute of Statistical Mathematics

05研究教育活動
Tam Le

数理・推論研究系

1

新入
教員紹介

助教

I have oﬃcially been an assistant professor at The Institute of Statistical
Mathematics (ISM) since September 1st, 2022. I am privileged to become a faculty
member at ISM. My research interests are to develop machine learning algorithmic
approaches which can learn from complex data (e.g., non-Euclidean, large-scale,
high-dimensional, non-linear, corruption) and take into account social demands (e.g., fairness) andproperties of applications (e.g., under covariate perturbations, low-sample-size) to output insightful
recommendations. I have recently focused on optimal transport geometry for probability measures byleveraging local structures, e.g., tree structure, or graph structure.
Overall, ISM provides a great research environment for me to pursuit high-level research in machinelearning and statistics. I will try to contribute to the research visibility and development of ISM.

Report2022年7月 9月の公開講座実施状況
8月4日（木）から9日（火）まで、「多変量解析法」がオン

幸人講師、二宮嘉行講師、日野英逸講師、矢野恵佑講師、ラインにて配信されました。多摩大学の今泉忠講師と、当研

大久保祐作講師、慶應義塾大学医学部医療システムイノ

究所の馬場康維講師、清水信夫講師が、多変量解析の基ベーション寄附講座所属で当研究所客員の立森久照講師に礎的・標準的な手法の解説をしました。また、クラスター分

よる、リーディングDAT 講座「L-A. 現代統計学の基礎」がオ

析、共分散構造分析などの解説もしました。質問も多数寄ンラインにて配信されました。
「データを扱うための基礎事項

せられ、口頭での回答だけでは時間が足りなくなったため、からはじめて、早い段階で推測統計の考え方を導入し、現テキストでの回答も併用しました。

代的な統計モデリングへと進む基礎を固める」ことを主眼とし9月15日（木）から9月16日（金）まで、当研究所の伊庭た入門講座です。

公開講座「多変量解析法」資料より

06

The Institute of Statistical Mathematics（情報資源室）Report

統計数理セミナー実施報告（2022年9月〜10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。2022 年 9月〜
10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

2022年 9月21日 池田 思朗

タイトル
いて座 A*に関するEvent Horizon Telescope の成果について

9月21日 松井 知子

Tukey g-and-h 分布を利用した都市部の熱波の時空間解析

9月28日 庄 建倉

Estimation, diagnostics, and extensions of nonparametric Hawkes processes

9月28日 南 和宏

公的ミクロデータに対する k- 匿名化加工の検討

10月 5日 日野 英逸

双対ガンマ冪ダイバージェンスによるロバストな分布混合と能動学習への応用

10月 5日 川崎 能典

GARCH-UGH 法によるバリュー・アット・リスクの推定

10月12日 野場 啓

Lévy 過程に対する、古典的反射戦略および Poisson 的反射戦略の最適性

10月12日 小山 慎介

多変量感染症時系列モデル

10月19日 間野 修平

グラフ上の測度値拡散、衝突粒子系、それらの応用

10月19日 島谷 健一郎

非定常で繰り返し可能なクラスター点過程

10月26日 青木 祐太

マルチタスク学習による高分子／溶媒系の相溶性予測モデルの構築

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

統計数理研究所夏期大学院「データ同化夏の学校」の開催
2022 年 8月8日から10日までの3日間、統計思考院公募

今年は、1日目に基礎講義、研究発表、データ同化に関型人材育成事業の助成を受け、統計数理研究所夏期大する研究相談を行い、2日目にほぼ 1日かけてデータ同化の学院として2022 年度データ同化夏の学校を開催しました。

演習を実施しました。最終日の成果発表会は熱心に演習

データ同化夏の学校は、データ同化に関わる若手研究者に取り組んだことがうかがえる優れた内容ばかりで、盛況のの育成と実践的な技術の普及を目的として毎夏開催されてうちに終わりました。オンライン参加者への対応も含めて多おり、今年で26 回目となります。夏期大学院の冠がついた

大なご助力、ご支援をいただいた日本海洋科学振興財団、

2020 年から2 年続けてオンライン開催を余儀なくされまし感染予防策として広い会場の確保にご支援いただいた

たが、今年は青森県むつ市のプラザホテルむつで開催し、データサイエンス共同利用基盤施設、および演習のチュー

46 名が現地に集まった他、20 名余りがオンラインで参加しターや講師としてご協力いただいた諸先生方に感謝申し上

ました。

げます。

（中野慎也）The Institute of Statistical Mathematics

07

Report

連続最適化および関連分野に関する夏季学校2022実施報告
2022 年 8月8日から10日にかけて、統計思考院公募型

加とは比較にならない効果があるように思います。一方で、人材育成事業として、連続最適化および関連分野に関す遠隔参加は気軽に参加できるという長所もあります。現地とる夏季学校が開催されました。本夏季学校は、連続最適

遠隔を合わせて122 名と多くの方にご参加いただくことがで化とその関連分野における基本的な事項から最先端の動きました。

（田中未来）

向までを整理・理解し、学生を含む若手研究者の基礎力の養成および新たな研究テーマの発見を目的として 2021
年から開催しているものです。今年は講師として名古屋産業科学研究所の畔上秀幸先生と中央大学の後藤順哉先
生をお招きして、それぞれ偏微分方程式制約つき最適化問題とその応用、ロバスト最適化モデリング入門と題した講義と演習をしていただきました。昨年は Zoomのみによる完
全遠隔開催でしたが、今年は現地と遠隔の併用開催としました。現地会場でのポスターセッションでは参加者同士の議論が盛んに行なわれました。やはり現地参加は遠隔参Report「探索的ビッグデータ解析と再現可能研究」実施報告
統計数理研究所統計思考院 2022 年度公募型人材育成

らは「R+tidyverse パッケージ速習」と題したチュートリアル

事業（ワークショップ）に採択された「探索的ビッグデータ解的講演を、阪智香先生（関西学院大学）からは所謂 ESG

析と再現可能研究」が、2022 年 8月28日（日）にオンラインの視点からの財務ビッグデータ解析の含意に関する講演で開催され、126 名の参加者を得ました。

を、宮本大輔先生（東京大学）からは、データ駆動科学に昨年度が財務ビッグデータにフォーカスした半日開催であったのに対し、今年度は時空間ビッグデータの処理を念フォーカスした仮想化環境 mdxにおけるビッグデータ解析環
境の構築事例をご紹介いただきました。

頭に「データの可視化と地図表現」で瓜生真也先生（徳島

質疑応答では、聴衆から講師に具体的な別解法の提案

大学）、「金融ティックデータ前処理」をテーマに小池祐太が行われるなど、昨年度以上にインタラクティブなワーク

先 生（東 京 大 学）を講 師に加え、一日開 催となりました。

ショップとなりました。

ワークショップ代表者の地道正行先生（関西学院大学）か

瓜生真也先生の講演スライドから

08

The Institute of Statistical Mathematics（川崎能典）

Report「統計サマーセミナー2022」実施報告
統計思考院公募型人材育成事業の一環として開催され統計サマーセミナー 2022は2 名の招待講演を含む21 件

た統計サマーセミナー 2022は2022 年 8月6日から8月9日まの講演がありました。参加者の年齢が近いため、遠慮のなで、宮崎フェニックス・シーガイア・リゾートとオンラインのハ

い質問・討論が行われるなど活発な交流ができ、若手セミ

イブリッドで行われました。

ナーの特色が活きた場となりました。セッション終了後のオン本セミナーで重要とすることは、研究発表・討論を通じたライン懇親会でも議論は夜遅くまで続きました。招待講演で若手同士の交流です。多くの研究者・学生が、何らかのは特に学会講演では聴く機会の少ない研究初期段階での個別科学の学部学科等に所属しながら統計科学周辺の研問題点やこれまでの研究過程の紹介なども講演者に紹介し究をしている現在の環境下において、研究早期の段階からていただきました。総じて、すべての参加者にとって、実質いろいろな個別科学での統計の使われ方に触れ、視野を的に得るところが大きいセミナーとなりました。
（鹿児島大学 吉田拓真）

広げることは極めて重要であり、そのひとつの機会を与えるのがこのセミナーの役割となっています。

統数研トピックス
Report

第4回赤池メモリアルレクチャー賞受賞記念講演開催
第 4 回赤池メモリアルレクチャー賞受賞者アーポ・ヒバリ

その後、残りの時間を使って、ネン教授（ヘルシンキ大学）を講演者に迎えた記念講演が参加者の質問を受け付けるフ2022 年 9月5日（月）に2022 年度統計関連学会連合大会

ロアディスカッションの機会が設のプレナリーセッション「第４回赤池メモリアルレクチャー」とけられ、活発な質疑応答が展して開催されました。

開され、盛況の内に第４回赤新型コロナウイルス感染症（COVID-19）対策として、今回の統計関連学会連合大会はハイブリッド形式で行われま

池メモリアルレクチャーが閉幕しました。

したが、赤池メモリアルレクチャーでは、ヘルシンキ在住のヒ

現地では６４名、オンラインでバリネン教授がオンラインで、司会、座長、指定討論者はは231 名の総計 295 名の参加

現地で参加しました。

があり、ハイブリッド形式ということからも過去最大の参加者

受賞者アーポ・ヒバリネン教授

統計関連学会連合理事長・日本統計学会長の樋口知

数に上りました。未だCOVID-19 の影響も強く、前回に引之教授（中央大学）が司会を務め、椿広計統計数理研究

き続き今回も受賞者を日本に招へいすることが叶いません

所長が赤池メモリアルレクチャー賞の説明とヒバリネン教授でしたが、状況が落ち着き次第、直接対面での学術交流の紹介を行った後、ヒバリネン教授により赤池メモリアルレクの機会があること、赤池メモリアルレクチャーが、今後も国チャーが開始されました。

内外の統計科学研究者の交流や若手研究者および統計

1 時間の講演の後は、2 名の若手研究者、松田孟留博

科学分野のさらなる発展の契機となることを関係者一同、士（理化学研究所脳神経科学研究センター）と森岡博史

心から祈念します。次回の赤池メモリアルレクチャーは博士（理化学研究所革新知能統合研究センター）による2024 年度に開催予定です。

（国際連携推進室）

指定討論とヒバリネン教授のリジョインダーが行われました。

The Institute of Statistical Mathematics

09

Report

第2回「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
統計数理研究所が中核機関となる「統計エキスパート人が行われました。

材育成コンソーシアム」では、海外や国内の大学・大学院

報告後のディスカッションでは、椿広計所長の進行のもと、教育における統計エキスパート育成システム構築に関する

4 人の報告者を中心に熱心な議論が行われ、参加の方々の情報を共有するため、2022 年８月31日（水）に「第 2 回『統ご支援とご協力をお願いして閉会となりました。

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（大学統計教員育成センター）〜なぜ今、統計エキスパート育成か？〜」を開催しました。
ワークショップには、国・地方公共団体や大学・研究機
関・民間企業などから合わせて135 名が参加し、千野雅人
大学統計教員育成センター長の進行のもと、椿広計 統計数理研究所長による「なぜ今、統計エキスパート育成か？」のオリエンテーションにより幕を開けました。
その後、広島大学の小林信一高等教育研究開発セン
ター長による「英国における統計教育をめぐる動向」に続いて、統計数理研究所の国友直人特任教授、長崎大学の西井龍映情報データ科学部長、早稲田大学データ科学セン
ターの堀井俊佑准教授から、取組状況報告・課題提起等

ディスカッションを進行させる椿所長とワークショップの登壇者

Report「問題解決プロセス」に着目した、社会に活かす統計の考え方ワークショップの開催
2022 年 9月3日に、統計数理研究所は「『問題解決プロ

京学芸大学大学院 西村圭一教授による「Bowland Maths.

セス』に着目した、社会に活かす統計の考え方ワークショッ

や CODAPを用いて」、東京学芸大学先端教育人材育成

プ」（統計数理研究所、国立大学法人電気通信大学、国推進機構 山下雅代准教授による「感性を用いた身近な教立大学法人東京学芸大学、総務省統計局、独立行政法人

材」、電気通信大学 鈴木和幸特任教授・名誉教授による統計センター共催）を開催しました。椿広計所長によるオー「問題解決プロセスの重要性と将来像」のワークショップがプニング「生徒に気づきを与える探究的教材を！」の後、東行われました。その後、総務省統計局統計情報利用推進課 長藤洋明統計利用推進研究官、統計センター統計技術・提供部 槙田直木部長による「公的統計からの社会課
題へのアプローチ」と題した講演が行われました。
最後に、椿所長がモデレータを務めて登壇者によるまとめと質疑応答があり、初中等教育における探求的教材や問題解決プロセスから公的統計まで幅広い視点から活発な意見が交わされました。本ワークショップはオンラインで開催し、253 名の事前参加登録と、当日は151 名の視聴があり、大変盛況なワークショップでした。なお、本ワークショップは「社会に活かす統計の考え方」シンポジウム（2022 年 6月16日）のフォローアップとして開催しました。 （URAステーション）

10

The Institute of Statistical Mathematics

Report田中未来准教授が日本オペレーションズ・リサーチ学会第12回研究賞奨励賞を受賞
田中未来准教授が日本オペレーションズ・リサーチ学会
第 12 回研究賞奨励賞を受賞しました。研究賞奨励賞は、
独創性と将来性に富み、ORの発展に寄与する研究業績を挙げている若手研究者個人を対象とする賞です。今回の受賞では、数理最適化の理論と応用の両面から独創性の高い研究成果を収めたことが受賞理由とされました。日本
オペレーションズ・リサーチ学会 2022 年秋季研究発表会での表彰式において賞状とメダルが授与されました。
（田中未来）

Report兵庫高校研修オンライン講義を実施
2022 年 8月1日（月）、兵庫県立兵庫高等学校の2 年生 24れ、続いてデータ科学研究系 野間久史准教授が統計学名を対象に統計数理研究所オンライン講義を実施しました。

の原理・方法と実科学への応用について講義を行いまし最初に兵庫高等学校長 福浦潤先生によるご挨拶と、本た。新薬開発の臨床試験や Women s Health Initiative

研究所 山下智志副所長による研究所の概要紹介が行わ試験を例に仮説検定について講義形式で説明され、講義れました。次に兵庫高等学校の生徒より課題意識が発表さ後は質疑応答が交わされました。
また、生徒からは事前に「大量のデータを扱う中で気を付けていることは」「こういう問題は統計学を用いて問題解決や問題改善が難しいというものがあるのか」等の質問が寄せられており、山下副所長と野間准教授が回答しました。
講義後、生徒からは統計学が日常に関わっていると感じた、自分の研究に今日学んだことを活かせるようにしたい、という感想があり、統計学に触れる貴重な機会となりました。
本講義はコロナ禍により研究所への訪問は行わず、令和
4 年度東京未来フロンティアツアーの代替研修としてオンライ

オンライン講義の画面ンで開催されました。

（広報室）

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総合研究大学院大学複合科学研究科統計科学専攻関係
入学者選抜試験結果【3年次編入学】※5 年一貫制は出願なし

試験年月日

合格者数

令和4年8月17日
（水）
〜18日
（木）

令和 4 年 10月入学（第 2 回） 8名

専攻修了式
令和 4 年 9月21日（水）に、オンライン（Zoom）にて、専攻修了式が行われ、4 名が本専攻を修了しました。

秋季学位記授与式
令和 4 年 9月28日（水）に、総合研究大学院大学葉山キャンパスにおいて秋季学位記授与式が行われ、本専攻から4 名が学位記を授与されました。

学位取得者
令和 4 年 9月学位取得者は次のとおりです。

【課程博士】
氏名

論文題目

濱口

雄太

ベイズ流メタアナリシスにおける予測区間の評価と影響力解析

貝淵響Quantitative Risk Management Using Extreme Value Theory（統計的極値理論に基づく定量的リスク管理）

Wu Pengzhou Treatment Eﬀect Estimation and Bivariate Causal Discovery via Nonlinear ICA（非線形 ICA による治療効果推定と二変量因果探索）
村瀬博典

Anomaly Detection by Generating Pseudo Anomalous Data（擬似異常データ生成による異常検知）

秋季入学式
令和 4 年 10月4日（火）に、オンライン（Zoom）にて秋季入学式が行われ、本専攻へは8 名が入学しました。
（総務課･大学院係）

ReportSOKENDAI賞・研究科長賞授賞式
令和 4 年 9月28日（水）に、総合研究大学院大学葉山キャンパスにおいてSOKENDAI 賞・研究科長賞授賞式が行われ、本専攻からWu Pengzhouさんが第 9 回研究科長賞を受賞されました。
（総務課･大学院係）

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The Institute of Statistical Mathematics

共同利用
Report2022年度共同利用公募追加課題【共同利用登録】1 件
分野
ｄ5

研究課題名
主変数選択法による抗酸化物質の構造的特徴づけ研究代表者（所属）吉田 悠夏（横浜国立大学・学部生）【一般研究１】2 件
h2

研究課題名
項目反応理論による言語芸術の潜在評価軸の推定

持橋大地（統計数理研究所・准教授）

h2

ノンパラメ
トリックベイズ法による無限木構造トピックモデルの研究

持橋

大地(統計数理研究所・准教授）

分野研究代表者（所属）（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
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 湊 長博
代理人 医学・病院構内共通
事務部長 河野矢 英成

委託者の名称

こころの健康の保持増進のための超個
別化AIプロジェクト：完全要因ランダム化試験からlivingRCTプラットフォームに至る開発研究

R4.4.1〜
R5.3.31

650,000

データ科学研究系
野間 久史 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 湊 長博
代理人 医学・病院構内共通
事務部長 河野矢 英成

京都大学大学院における臨床統計家
育成推進のための大学院・卒後一貫したプログラム構築に関する研究開発

R4.4.1〜
R5.3.316,784,700

椿 広計 名誉教授（研究推進課・研究推進係）

Report外来研究員の受入れ
氏 名

職 名

研究題目

研究期間

受入担当研究教育職員

Ying Chen

National University ofSingapore, Department ofMathematics, Associate
Professor

学術論文における科学的権威 指標のオープンデータ化に関する研究

2022.9.26〜
2022.9.28

川﨑

能典 教授

Fangyuan
Zhang

EURECOM, Postdoctoral
researcher

機械学習による年金システムのリスク解析2022.9.26〜
2022.9.30

栗木

哲 教授

高橋

武則

慶應義塾大学大学院健康マ
ネジメント研究科・客員教授

初中等教育におけるデータにもとづく問
題解決の実践的方法論とその指導2022.9.16〜
2023.3.31

川﨑

能典 教授

金川

元信

EURECOM, Data Science
Department, AssistantProfessor

ガウス過程と再生核ヒルベルト空間の関係について

2022.9.26〜
2022.9.30

福水 健次
センター長

Ziqing Dong

Université de Neuchâtel,Institut de Statistique,Doctoral student

層別サンプリングデータに基づくボンフェロ
ニ曲線の信頼区間構成

2022.10.1〜
2022.11.29

栗木

Qi Zhang

統 計 数 理 研 究 所ものづくり
データ科学研究センター・元
特任研究員

機械学習による分子設計と合成経路予
測2022.9.1〜
2023.3.31

吉田 亮
センター長

称号付与

哲 教授

（研究推進課・共同利用係）
The Institute of Statistical Mathematics

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Report

寄附金の受入れ
受入決定年月日R4.8.5

寄附者
株式会社ブリヂストン
取締役 代表執行役
Global CEO 石橋 秀一

寄附金額
500,000

担当教員
松井

知子

寄附目的
「機械学習及びモデル化技術の基礎研究」の研究
助成（研究推進課・研究推進係）

人事

令和4年9月1日転入者（研究教育職員）
異動内容

氏

採

Le Thanh Tam

用

名

新職名等
数理・推論研究系学習推論グループ 助教

旧職名等
理化学研究所革新知能研究センター 博士研究員

令和4年10月1日転入者（技術職員）
異動内容

氏

名

採

佐藤

純子

用

新職名等
統計科学技術センター情報資源室 技術職員

旧職名等―

（総務課・人事係）

Report

外国人客員紹介●Gareth William Peters

客員教授

GARETH W. PETERS is currently working as a Janet and Ian Duncan Endowed Chair Professorin actuarial science and a Chair Professor in statistics for risk and insurance with the Department
of Applied Probability and Statistics, University of California at Santa Barbara. He also holds
positions as an Honorary Professor of statistics with University College London, since 2018, an
Affiliated Professor of statistics with the University of New South Wales, Australia, since 2015,
and an Affiliate Member of the Systemic Risk Center, London School of Economics, since 2014,
and Oxford Man Institute, University of Oxford, since 2013. He has also been an Honorary
Professor of statistics with The University of Sydney, Australia, since 2018, and Macquarie
University, Australia, since 2018. He has also performed work for a variety of internationalorganizations, including ISM. He has published more than 150 peer-reviewed articles on risk andinsurance modeling, two research textbooks on operational risk and insurance as well as being
an editor and a contributor for three edited textbooks on spatial statistics and Monte Carlo
methods. He is an Elected Member of the Young Academy of Scotland in the Royal Society of
Edinburgh and an Elected Fellow of the Institute of Operational Risk.
（総務課・人事係）

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The Institute of Statistical Mathematics

刊行物
ReportResearch Memorandum（2022.8〜2022.10）
No.1218: 中西 正 , 混合時系列回帰モデルの推定に精度ついて ―Rパッケージ midasr によるモンテカルロ実験―（メディア開発室）

Report

統計数理研究所調査研究リポート
No.121: 芝井 清久 , 核軍縮問題に関する国際世論調査 ―日本 , 広島・長崎 , アメリカ2022 調査報告書 ―（2022.6）（メディア開発室）

Report

研究教育活動報告No.53: 統計数理研究所 , 総合研究大学院大学 複合科学研究科 統計科学専攻 , 2022 年 統計数理研究所オープンハウス
ポスター発表 及び 統計科学専攻学生研究発表会（2022.8）（メディア開発室）

ReportAnnals of the Institute of Statistical Mathematics
Volume 74, Number 5（October 2022）
Giorgos Bakoyannis and Dipankar Bandyopadhyay
Nonparametric tests for multistate processes with clustered data …………………………………………………… 837
Fengrui Di and Lei Wang
Multi-round smoothed composite quantile regression for distributed data …………………………………………869
Yuichi Akaoka, Kazuki Okamura and Yoshiki Otobe
Bahadur efficiency of the maximum likelihood estimator and one-step estimator for quasi-arithmetic means of the
Cauchy distribution …………………………………………………………………………………………………………895
Vlad Stefan Barbu, Slim Beltaief and Serguei Pergamenchtchikov
Adaptive efficient estimation for generalized semi-Markov big data models ……………………………………………925
Tiandong Wang and Panpan Zhang
Directed hybrid random networks mixing preferential attachment with uniform attachment mechanisms ………957
Lu Li, Niwen Zhou and Lixing Zhu
Outcome regression-based estimation of conditional average treatment effect ………………………………………987（メディア開発室）

The Institute of Statistical Mathematics

15

コ ラム

ColumnNO.

158

EBPM（エビデンス・ベースト・ポリシー・メイキング）に向けた歴史的転換点
南コロナ禍の生活は長くなり、研究所でも対面で人に会う機

和宏

データ科学研究系

な省庁、自治体等の行政組織で積極的に推進されてきてい会は大きく減っている。我々の社会に大変な試練を与えているが、データの重要性が社会的に広く認識された今日、そうることは間違いないが、平時であれば困難な社会の変革がした取組が飛躍的に進展することが期待される。

大きく進み、リモートワーク、オンライン会議は完全に日常の一

ただし、現状の日本においてEBPMを推進する体制はま部となった。その中でもう一つの大きな変革は、データ利活用

だ十分とは言えない。それはEBPMに必要なデータが存在の社会への普及ではないだろうか。毎日のニュースで新規陽しないという理由ではない。総務省統計局のホームページを性者数の推移を示す棒グラフを見て一喜一憂してきたが、こ見ると、国勢調査、家計調査等、多種多様な統計調査が数れほどデータが全面に出てくるニュースの話題はなかったよう多く実施されていることに驚かされる。問題は、これらの「官に思う。感染数はもちろん、実効再生産数、病床使用率、ワ

製ビッグデータ」を活用できる専門性をもつ人材が現在の行

クチン接種率、さらには数理モデルによる感染予測シミュレー

政組織に著しく不足している点にある。官庁データサイエン

ションの結果等々、様々なデータがメディアに取り上げられ、ティスト育成の取り組みも始まっているがかなり時間を要する

議論されてきた。東京都の「新型コロナウイルス感染症対策と予想される。この人材不足を補う有望な解決策として考えサイト」では、都内の最新感染動向を様々なモニタリング指標

られるのは、統計調査のミクロデータを外部の研究者に２次で示すとともに、感染者単位のミクロデータをオープンデータと的に提供し、様々な学術研究から得られる知見を通してデーして公開している。私が非常勤講師として中央大学で担当

タの価値を実証し、社会的な事象間の因果関係を導出するする「データサイエンス」の入門コースでは、そのミクロデータ

方法論を整備していく道である。政策立案と学術研究の方を利用して、感染者数を日別に集計した棒グラフをR 言語で向性は必ずしも一致するわけではないが、新型コロナの感染作成する演習を行っている。

症対策では、多くの研究者が学術研究の成果をもとに具体

感染症の防止の部分に関しては、感染者数、病床使用率といったように目的の指標に数値化されたため、自ずとそれ的な提言を行った。同様のことは、経済、教育、社会学の分野でも可能であろう。

に対する政策の立案、有効性の検証も多くの専門家を巻き

近年、このような公的統計のミクロデータを外部の研究者

込む形でデータに基づいて議論されてきたように思う。統計が利用するための制度は整備されてきており、データ分析を数理研究所でも「新型コロナウイルス対応プロジェクト」が立行うオンサイト施設が日本各地の大学、研究機関に整備されち上げられ、多くの研究成果を発信している。これは歴史のつつある。情報・システム研究機構のデータサイエンス共同

長期的視点で見ると、我が国のEBPM（証拠に基づく政策

利用基盤施設（統計数理研究所と同じ敷地）においてもオン立 案）へ の 大きな 潮 流 の 節目かもしれない。EBPM は

サイト施設が設置されており、外部の研究者の方々にも赤池Evidence-Based Policy Making の略 語であり、国が行う

ゲストハウスの利用と合わせて、集中的な分析活動に活用い政策をこれまでのような経験則ではなくデータに基づき正当評

ただいているようで幸いである。

価をしようという取り組みである。近年、我が国において様々

図１：東京都の「新型コロナウイルス感染症対策サイト」のミクロデータを用い、R 言語で作成した新型コロナ陽性者の日別による推移を示すグラフ

統計数理研究所ニュース No.158（2022 年 11 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/

図２：データサイエンス共同利用基盤施設のオンサイト室

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。