解説/Review

応用統計学の地平
川崎 茂∗1 · 椿 広計∗2

The Current Scope of Applied Statistics
Shigeru KAWASAKI∗1 and Hiroe TSUBAKI∗2
Abstract– The authors review the historical and current perspectives of development, applicationand its supporting communities of statistics particularly in the field of official statistics, biometrics,
psychometrics and technometrics to clarify their similarities and differences from the viewpoints of
the roles in the society.
Keywords– official statistics, grammar of science, biometrics, psychometrics, statistical quality control, econometrics

1. はじめに

2. 「国勢学」を源流とする統計学

応用統計学会は 1971 年に，雑誌「応用統計学」発行

統計的方法を最も早く体系的に用いたのは，公的統計のために応用統計学研究会として創設された．その後（Official Statistics）分野である．そもそも，Statistics と1981 年に応用統計学会に改組され，今日に至っている．
応用統計学会は（一社）日本統計学会（1931 年設立，会長，国友直人東京大学大学院経済学研究科教授），日本
行動計量学会（1973 年設立，理事長，岡太彬訓多摩大
学経営情報学部教授），日本計量生物学会（1953 年国際計量生物学会日本支部として活動開始，1980 年設立，会長，大橋靖雄東京大学大学院医学研究科教授），日本分類学会（1983 年設立，会長，今泉忠多摩大学経営学部教授），日本計算機統計学会（1986 年設立，会長，石橋雄一（株）スタットラボ代表取締役）と共に統計関連学会連合（2005 年設立，理事長，鎌倉稔成中央大学理工学部教授）を形成している．
応用統計学会自体は，特定の計量実証科学を研究することをテーマとするよりは，広く統計科学全般に資す
る統計的方法の研究開発に軸足を置く活動をしてきた．
本特集では，むしろ学会の性格とは異なるかもしれない
が，事実に基づく科学生成を使命としてきた統計科学の個別領域での活動の過去と現在とを特に応用統計学会員が関与していることが多い，公的統計，計量生物学，計量心理学，品質管理などを例として順次紹介したい．

いう英語は State，すなわち国家・状態と同源である．こ∗1 日本大学経済学部 東京都千代田区三崎町 1-3-2∗2 統計数理研究所 東京都立川市緑町 10-3
∗1 Nihon University College of Economics, 1-3-2 Misaki-cho,

Chiyoda-ku, Tokyo∗2 The Institute of Statistical Mathematics, 10-3 Midori-cho,Tachikawa-shi, Tokyoの意味での応用統計学は，ドイツを中心に「国勢学」として発展した．国家の人口・経済・社会状態の正確かつ明瞭に記述することを通じて，国家運営の指標としての「統計」を作成することを目途とした体系である．人口・世帯の国家による全数調査は Census と呼ばれ，起源は古代に遡るが，近代的なセンサスは，18 世紀に北欧で行われて以降，各国に広がった．わが国では 1920 年に第 1 回国勢調査が実施された．
このように，公的統計は国家制度の一部となっている．18 世紀の半ばからヨーロッパの国々で政府統計を司る部局が設置され，国勢調査の実施など社会の測器としての役割を現実に果たしている．日本では，大隈重信の建議により，1881 年に，統計局の前身である統計院が設置され，大隈自らが統計院長に就任する．国連においても，1946 年，世界各国の統計の開発や比較可能性を向上するために国連経済社会理事会の下に国連統計委員会も設置され，現在日本を含む 24 か国の代表委員が参加している．また，その事務局として，国連統計部が1947 年に設置され，今日に至っている．
統計に関する学会では，世界，日本ともに，初期の時
代から人口・経済・社会情勢に関する公的統計の可能な
限り正確な作成を目途とする実際的研究が盛んであった．
例えば，英国王立統計学会（1834 年ロンドン統計学会として設立，Royal Statistical Society），アメリカ統計学会（1839 年設立，American Statistical Association）， 国際

Received: 9 March 2014, 18 March 201422

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統計協会（1885 年設立，International Statistical Institute）

た．回帰・相関概念の提唱者であり，ダーウィニズムのは，いずれも 20 世紀前半までは公的統計に関わる専門推進者の Galton と共に 1901 年に創刊した Biometrika 誌

家組織としての性格が強かった．1985 年に国際統計協は，本格的統計理論誌である．

会の下部組織として，国際公的統計協会（International

Pearson の統計科学が，調査といった非介入的観測デー
タに基づく記述的方法論であったのに対し，ロザムステッ
ド農事試験場に務めていた R. A. Fisher は，数理統計学に尤度原理を確立し，統計科学的推論の確立に寄与した．
Fisher は集団遺伝学にも大きな数理的貢献をしたが，彼の最大の貢献は，1930 年代に実験，すなわち対象に何らかの介入を行って得られるデータの統計的収集と解析
方法，すなわち実験計画法 [6] を確立したことである．
これは，実際に環境に大きな影響をうける農業分野における，品種改良などに大きな役割を果たした．Fisher の実験計画法は，繰り返し，無作為化，ブロッキングの原則などから構成されている．繰り返しと無作為割り付け
は，関心のある特性に影響を与える様々な系統誤差要因
をあたかも偶然誤差として扱えるようにする工夫であり，実験データから確率モデルに基づく統計的推論ある
いは予測を可能にする画期的なアイデアであった．多様な実験対象あるいは実験環境は，農事試験だけの問題ではなく，人を含む生物を対象とした実験に共通である．
これらの生物統計学的方法は医学分野，特に新医薬品の許認可のための臨床比較試験では．サリドマイド事
件以降，開発企業が従わなければならない基本的方法論として定着し，従うべき統計的方法も 1998 年に国際合意されている [7]．日本では，1971 年厚生省薬効問題懇
談会答申で，無作為二重盲検比較試験結果を医薬品許認
可のために提出する必要性が記載され，この分野では統計的仮説検定が許認可制度の中に組み込まれた [8]．現在，新医薬品の許認可に際しては，その実験計画，分析結果が政府関連部局，米国では FDA（Food and Drug
Administration），わが国では医薬品医療機器総合機構の生物統計家（Biostatistician）と呼ばれる専門職によって厳格に審査されている．
医薬品開発のみならず，医学分野での主要な学術雑誌
は，1980 年代から学術論文に用いられている統計的方法の妥当性についての審査が厳格に行われるようになっており，生物統計家による臨床実験ないしは調査の計画と解析，統計的解釈は学術的にも必要となっている．この分野の特徴は，データ解析よりもデータ採取前の実
験・調査の計画の科学性・倫理性が強く問われることである．実際，人を対象とした臨床研究に関する倫理規定を定めるヘルシンキ宣言 [9] は，データを取る前にその研究計画が独立倫理委員会で，科学的・倫理的観点で審査されなければならないことを要請している，また，研究が実施される前に，公衆がアクセス可能な場に登録されなければ出版公表できないことになっている．2013 年
10 月のヘルシンキ宣言大改訂により，更に結果がネガ

Association for Official Statistics）も設立され，現在，筆者の川崎は会長を務めている．
わが国の公的統計については，学会以外にも，（財）日本統計協会（1876 年設立，会長，三浦由己駿河大学名誉教授）が，「統計学雑誌」の編集（現在，雑誌「統計」），
国勢調査実現のための統計の理論や技術の進歩に大きな貢献を果たしてきた．
公的統計における数理科学的側面の創始者は Quetelet（1796-1874）とされている．彼は，天文学者として当該分野の数理科学に造詣が深かったが，そこで用いられていた確率・統計を社会科学分野に取り込み，社会を対象とする数理科学としての社会物理学 [1] を構想した．集団の特性へのガウス分布の当てはめや，Gauss の最小二乗法により正当化される平均値への着目などは彼のアイデアとされている．その後，国際統計協会設立に尽力し，近代統計学の祖と呼ばれるようになる．ちなみに，
我が国で肥満度の指数として使われる BMI（Body Mass
Index）も彼の発案である．
その後，Neyman[2] らによる標本調査理論の確立を通じて，確率，数理統計学的方法による標本の設計，母集団の推測などの基礎理論が確立された．標本調査理論
は，今日，公的統計分野はもとより民間による世論調査，
社会調査，マーケティング調査などで広く活用されている．一方，個人情報保護に対する関心の高まりにより，調査による情報収集環境は悪化しており，回答拒否など
を通じて欠測が生じ，純粋な無作為標本が得られない状
況が多くなっている．現在，欠測値の補完技術やそれらに起因する偏りの補正方法などについての理論的研究も進んでいる [3, 4]．近年，事業所の産業分類の格付けなどこれまで，労働集約型で行ってきた作業を自動化する技術が公的統計分野で開発されているが，これは統計的パターン認識技術の進展による．

3. 計量生物学
Karl Pearson は，科学の文法 [5] 確立以降の，19 世紀
末から 20 世紀初頭にかけて，ヒストグラム，標準偏差などの単純な記述統計的方法から重回帰分析，クラス
ター分析（教師なし分類）など，科学の文法，すなわち基本的計量モデリングのプロセスに利用可能な方法論を提唱し，更にモデルと現象との適合の尺度，すなわちモデル評価方式としての相関係数，適合度検定なども創出した．Pearson 自身は，近代統計科学を創生すると同時に，計量生物学（Biometrics）の創生者の一人ともなっOukan Vol.8, No.1

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ティブなために論文公表できない研究結果についても，

思決定を行うためにベイズ的方法論への転換も規制当局

公衆がアクセス可能な公表が求められるようになった．

により始まりつつある [13]．

これは，生物統計分野の長年の懸案であった出版バイアス（publication bias），すなわち公表可能だった研究結果だけを参照することによって生じる統計分析のバイアスを排除する大きな試みである．

4. 計量心理学，行動計量学
計量心理学（Psychometrics）の萌芽は，Pearson の科

日本では，1947 年に設立された国際計量生物学会（The

学の文法に直接影響を受けた 1904 年の Spearman の研究

International Biometric Society）日本支部である日本計量生物学会に，生物統計家の専門家集団として，医学・農学分野に専門性のある統計学者が集まっている．学会誌は，Biometrics である．最近では，アメリカ統計学会と共に生物・環境科学分野における統計科学を扱う，The Journalof Agricultural, Biological, and Environmental Statistics も1996 年から発行している．また，医学に特化した統計応用の雑誌としての Statistics in Medicine も重要な雑誌
として 1982 年から発行されている．
医薬品開発分野では，実験的方法論が主流であるが，公衆衛生分野では，疫学（Epidemiology）が独自の発達をしている．疫学は，統計的調査研究を通じて，健康に影響を与える要因を探り，公衆衛生政策に役立たせる学
術分野であり，日本疫学会も 1991 年に設立された．疫
学は，医薬品の有効性・安全性・経済性に特化し，その使用実態から推論する薬剤疫学分野にも分化し，1995 年には日本薬剤疫学会も設立された．計量生物学分野は，Pearson，Fisher の時代は，数理統計学と殆ど同義であった．正規変量以外の離散応答変量などを予測する方式
をデータから導き，変動に有意な影響を与える要因を明らかにする一般化線形モデル [10]（GLIM，Generalized
Linear Model）もロザムステッド農事試験場の Nelder ら
によって 1970 年代に提起された．一般化線形モデルを
非正規多変量応答データや時系列データに拡張した一
般化推定方程式（GEE, Generalized Estimating Equation）[11] も，米国の生物統計家が大きな働きをした．健康科
学分野では，臨床試験分野でも疫学分野でも人を長期
追跡，経時的繰り返し測定データのモデリングも盛んである．
生存時間データ解析 [12] も提唱者の Cox は生物統計
家とは呼べないが，その発展は計量生物学分野の大きなテーマとして同様の発展をした，Cox 回帰と呼ばれる方法は，わが国でも 1982 年に発足した癌の生存時間研究会などで，Cox 回帰を平均余命算出の標準手段とし，医学研究で最も引用頻度の高い統計的方法の一つである．
今日，公的統計同様，対象追跡が不完全な場合の統計的推論の問題は多くの研究者，実務家の関心事である．また，先端医療機器開発のための統計的方法，効果に人種差のある状況での臨床評価，希少疾患での臨床評価などを通じて，徐々にこれまでの仮説検定論的方法論から経済性なども含めたリスクとベネフィットに基づく最適意[14] である．彼は多数の試験項目の相関に着目し，一般
知能因子という潜在概念を想起し，その水準を推測するための方法，今日でいう因子分析（Factor Analysis）を提唱した．国際学会としての計量心理学会（PsychometricSociety）は，1935 年に設立され，竹内 [15] によれば，わが国でも教育心理学分野で戦前から多くの研究があった．計量心理学分野では，無形ないしは主観的構成概念の調査実験データからの測定モデル同定や，質的概念の数量化に関する多くの横断的方法論の研究が行われてきた．特に，標本調査論における調査設計とは別な意味での調査項目の設計については，Cronbach α に代表されるように，計量心理学分野は調査項目の信頼性，妥当性
評価方法として，人文社会科学全般に用いられる重要な古典的研究 [16] も多い．
計量心理学分野は，上記因子分析に端を発する潜在概念の測定モデルと計量心理学分野ではパス解析，計量経済学分野では，同時方程式モデルと呼ばれていた変数間の因果関係の連立方程式モデルを，Jöreskog が 1960
年代後半から 1980 年内にかけて線形潜在構造モデルとして統合した [17]．これ以来，心理学的因果仮説のグラ
フィカルな表現を行えば，実証が可能なソフトウェアの開発が急速に進んだ．今日，線形潜在構造モデルは，構造方程式モデル，共分散構造モデルなどと呼ばれるようになったが，心理学分野だけでなく，広く社会学，経営学
分野に利用が進展している．BSC（Balanced Scorecard）の KPI（Key Performance Indicator）間の関連性など経営実務の中で用いられることも増えている．計量心理学
分野は，多くの対象に対する調査票情報を用いて対象の位置関係を記述し可視化する多重対応分析（数量化 III類）や，多次元尺度構成とよばれる，対象間の心理的類
似度計測から対象の位置関係を可視化する体系も発展させる原動力となり，我が国も林知己夫を中心にその研究をけん引した [18]．
我が国では，計量心理学会は存在しないが，統計関連学会である日本行動計量学会が行動科学全般の統計的方法ないしはその応用についての研究を推進している．計
量心理学分野では，人間の能力測定の中でもテスト技術に特化した日本テスト学会（2003 年設立）もある．計量心理学的方法を経営学分野に活用したのが，消費者行
動心理学分野であり，1967 年に設立された日本マーケ
ティングサイエンス学会は，経営科学分野にあって，階24

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層ベイズモデル，潜在構造モデルなど比較的新しい統計論は，誤差を確率的に扱う古典的統計の枠組みを超え，モデルを実経営に活かすために積極的な役割を果たして

むしろ誤差をシミュレーションで生成し，誤差の変動にいる．その意味で，計量心理学分野は，公的統計や医学

対して機能が安定する制御因子を探索し，その水準を最統計に比べると社会制度よりは，日常的な経営や教育の適化するというものである [25]．英米でも ICI（Imperial

実務の中に組み込まれつつある応用統計分野ということ

Chemical Industries）の統計家であった Box が化学産業ができる．

界で実験計画法適用と開発の活動 [26] を行ったが，基本的には古典的統計の枠組みに留まっていた．
実際，1990 年代までの実験計画法，多変量データ解5. 統計的品質管理

析の産業界への浸透は我が国の比ではなかったが，現在

統計的品質管理は，産業革命以降，互換性のある標は技術開発のための実験の多くは実実験ではなく，数値準化された部品が発生した段階で産業実務の中で行われ実験となっている．各国数理統計学のこの分野での貢献ていた．実際，Gosset はギネスビールで品質管理，品質は，顕著である．特に，田口 [24] が普及させた直交計

改善的職務にあたっており，それが彼自身 t 分布の発見

画に代わる，Fung の数論を応用した一様計画 [27] は，者になる機縁となった．一方，Pearson の科学の文法に

米国自動車産業に全面採用されている．これらもあり現基づき生産工程を時系列観察することで科学としようと

在，我が国モノづくり産業の統計応用の先進性は殆ど主したのが，米国の Shewhart である．一方，英国での統張できない状況となっている．

計的品質管理は，K. Pearson の息子である E. S. Pearson

日本の品質管理活動については，（財）日本科学技術によって推進された．彼らは，製品仕様の決定（Plan），

連盟（1946 年設立，会長，坂根正弘（株）小松製作所

仕様に基づく製品の製造（Do），仕様が達成されてい相談役），（財）日本規格協会（1945 年設立，理事長，揖るか否かの検査（Check）という科学的プロセスを生産

斐敏夫）が第 2 次大戦後多くの講習会・研究会活動を推に実装することを統計的品質管理活動の中で行おうとし進した．我が国の品質管理活動の立ち上げについては，た [19]．E. S. Pearson は，Check のための抜き取り検査

標本調査論専門家として国連統計委員会の立ち上げにもの数理の開発ニーズを知った [20]．抜き取り検査には，寄与した Deming が，日本科学技術連盟の依頼により，仕様に適合しているロットを不合格とする生産者危険と，

1950 年に我が国産業界に対して行った歴史的講義が有仕様に適合していないロットを合格とする消費者危険の名である．今日 Deming の PDCA サイクルは，統計的品概念があるが，これが，帰無仮説の棄却だけに統計的推質管理の原理を超えて，マネジメントのサイクルとして論の機能を限定していた Fisher の有意性検定に代わる

全世界に普及した．我が国では産業界の活動として出発

Neyman-Pearson の統計的仮説検定論 [21] としてまとまることとなる．その後，抜き取り検査では，検査個数を最小化する逐次抜き取り検査が Wald[22] により開発され，第 2 次大戦中は米国の機密事項として．逐次抜き取
り検査も数理統計学における逐次推論分野 [23] を創生することとなる．
これに対して，Shewhart は検査ではなく，生産工程における品質特性の時系列的観測から，工程を管理し改善するための管理図法を提唱する．管理図法はむしろFisher の有意線検定の論理で工程を改善する．Shewhart
は，管理状態にあると考えられていた特性値が平均± 3
標準偏差の外に出た場合には，管理者が気づいていない
何らかの系統変動要因が存在する可能性が高く，その知られざる変動原因を突き止めろという活動を要請したのである．このような方法論で，製品の質や工程の質を改善するのが古典的品質管理活動であった．
更に，設計の質を改善するために，実験計画法や多変量解析を工業の分野で用いるという活動が第 2 次大戦後我が国で発生する [24]．今日，国際的にもタグチメ
ソッドの名で知られる田口玄一によって開発・実践された技術開発のための実験体系の開発である．田口の方法

した統計的品質管理であるが，1971 年には日本品質管理学会（現会長，中條武志中央大学理工学部教授）が設立された．日本品質管理学会は，統計的品質管理だけを研究しているわけではないが，テクノメトリックス研究会などを配置し，グラフィカルモデリングなど，複雑な生産工程の諸特性間の因果分析に統計モデルを当てはめる試みとその支援ソフトウェア開発を通じて，我が国産業界に貢献するなど，今日に至るまで多くの応用統計学
的活動が行われている [28]．統計的品質管理自体については，アメリカ統計学会とアメリカ品質学会（American

Society for Quality，1946 年設立）が共同で出版している Technometrics 誌（1959 年創刊）が主要な雑誌である．
品質管理活動の中でも，産業界の商取引根拠資料で用いる統計的品質技法は標準化の必要が強い．実際，国際標準化機構は，ISO TC69「統計的方法の適用」（幹事国：米国）を 1959 年に設置し，ISO/IEC 規格全体が参照可能な統計．例えば，検定，推定，信頼区間，許容区
間，外れ値処理など基本的な統計的推論の方法，抜き取り検査，管理図，工程能力評価，計測・分析結果から精度や検出限界を算出する方法などの基本規格を発行するとともに，鉄鋼，石炭，石油，食品など多くの ISO 委員

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会から特定分野で標準化すべき統計的方法に関する諮問たものと考えられる．現在，計量経済学的方法は，理論を受けている．我が国統計的品質管理関係者は，TC69

経済学的方法と共に，先進諸国の中央銀行などの金融政の活動を統計的工程管理（SC4）と用語規格（SC1）を策を支援する重要な方法となっている．

担当する米国と共に積極的に支えており，現在，精度管

本稿で紹介した計量科学あるいは上記計量経済学以理（SC6，委員長，尾島善一東京理科大学教授）と技術

外にも，個別学術分野の統計実証科学を推進する統計科

開発関連技法（SC8，委員長，共著者の椿）の 2 つの小学としては，計量政治学，計量歴史学，計量言語学（文委員会の幹事国を務めている．

体統計学），計量犯罪学など社会科学と社会との接点を

この種の統計的品質管理活動は，日本での普及は遅形成する分野で，科学の文法生成以来多様に出現した．

れているが，国際的には日本の改善活動に学びモトロー

これまでの規範的科学（Normative Science）と両輪とな

ラや GE（General Electrics）が世界に普及させたシックる実証科学（Positive Science）を創生した．これらが，スシグマ活動が無視できないほど大きなものとなって政策方針や企業方針にデータに基づく証拠を反映させ，おり，現在シックスシグマ活動では，ブラックベルトと結果として今世紀に入り Risk and Evidence Based Policy

いった専門家人材の認証も盛んである．中国が幹事国をMaking の国際的潮流へとつなげたことは近代応用統計

務める TC69/SC7 はこのシックスシグマのための活動で学の最大の貢献である．

ある．日本規格協会，日本科学技術連盟は，日本品質管

一方，この動きは，計量生物学分野を起点として自理学会の認定のもと品質管理検定を 2005 年から実施し，

然科学・物理科学分野にも逆伝搬し，バイオインフォ

産業界の要員力量を試験しており，2013 年度は年間 10

マティクス，統計地震学など，データ中心科学（Data-

万人を超える受検者があった．その出題の半数は統計的

centric Science）[34] といわれる動きも成立し，これがビッグデータブームと連携して加速しつつある．この流れの中で，応用統計学分野が科学の文法以来のビジョン
やグランドデザインを改革すべきかせざるべきか否かは，
現時点では明確ではない．いずれにせよ新たなビジョンの出現可能性については，多くの関係者が互いの価値観を認めたうえで柔軟に対処するのが現実的であろう．

品質管理に充てられている．

6. おわりに
応用統計学会がそれほど交流をもっていない統計学の応用分野として，主要なものは計量経済学（Economet-rics）である．別途専門家が解説するのが良いと考えるが，概要を紹介しておきたい．
計量経済学分野は，1930 年に設立された計量経済学会を中心に独自の統計的方法を創生し，経済・金融分野の実証を推進してきた．特に，計量経済学は，多特性間の関係性を連立方程式で表現する同時方程式モデルや，経済指数の時系列モデル，特に多変量時系列モデルに大きな貢献を果たしている．代表的なジャーナルは，計量経済学会誌としての Econometrica（1934 年創刊）である．日本では，1950 年に日本計量経済学会が創設され，1968 年に理論経済学会と統合し，理論計量経済学会となり，1997 年に名称を日本経済学会としている．
計量経済学分野で開発された統計的方法はノーベル経済学賞を受賞しているものが多い．Klein による同時方程式モデリング（1980 年受賞）[29] を出発点として，
現在マーケティング実務での購買選択行動の記述によく用いられる McFadden の質的選択モデル [30]（2000 年受賞，計量生物分野で紹介した Cox 回帰と数理的には同等），欠測の生じ得るデータのバイアス回避技法としての Heckman による 2 段階推定 [31]（2000 年受賞），
特性の平均のみならず，分散にも系列相関がある場合のEngel の ARCH モデル [32]（2003 年受賞），時系列デー
タ間の因果推論を行った Granger[33]（2003 年受賞）などは，原著論文は横断的統計モデリングの方法論を示し

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[28] 日本品質管理学会テクノメトリックス研究会編: グラフィカルモデリングの実際，日科技連出版， 1999．
[29] L. R. Klein: “The Use of Econometric Models as a Guide
to Economic Policy,” Econometrica, Vol.15, No.2, pp. 111151, 1947.
[30] D. McFadden: “Conditional logit analysis of qualitative
choice behavior,” P. Zarembka, (Ed.), Frontiers in Econometrics, pp. 105-142, Academic Press, 1974.
[31] J. J. Heckman: “Sample Selection Bias as a Specification
Error,” Econometrica, Vol.47, No.19, pp. 153-161, 1979.
[32] R. F. Engle: “Autoregressive Conditional Heteroscedasticity
with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation,” Econometrica, Vol.50, No.4, pp. 987-1007, 1982.
[33] C. W. J. Granger: “Investigating causal relations by econometric models and cross-spectral methods,” Econometrica,
Vol.37, No.3, pp. 424-438, 1969.
[34] 田村義保: データ中心科学と統計数理，システム/制御/情報：システム制御情報学会誌，第 57 巻，第 4 号，pp. 135140，2013．

川崎 茂
東京大学工学部計数工学科卒業，総理府統計局に入省勤務，国連統計部，国土庁，内閣府などを経て，2007 年より 2011 年まで，総務省統計局長，2012 年
より日本大学経済学部教授，専門は経済統計学，国際統計比較研究，現在，国際公的統計学会会長，応用統計学会会長，国際統計協会評議員，統計関連学会連合
理事, 内閣府統計委員会委員．

椿 広計

Oukan Vol.8, No.1

東京大学大学院工学系研究科修士課程修了，工学博士． 2007 年より統計数理研究所，総合研究大学院大学統計科学専攻教授．2010 年より統計数理研究所副所長，2013 年より筑波大学名誉教授（ビジネスサイエンス），名古屋大学医学部客員教授，専門は応用統
計学．応用統計学会理事，日本計量生物学会理事，統計関連学会連合理事，日本学術会議連携会員，日本学術振興会グローバル学術情報研究センター分析研究員．

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