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日本統計学会
会報 2024.7.31 200
No.

JAPAN STATISTICAL SOCIETY NEWS目次
１．巻頭随筆：統計学と深層学習………本田敏雄…１

７．第６回 細谷賞授賞について…………松田安昌…７

２．第29回 日本統計学会賞について……照井伸彦…３８．2023年７～12月統計検定 CBT 方式試験の成績優３．第４回 日本統計学会中村隆英賞について

秀者………………………照井伸彦・川崎能典…８…………………………………………照井伸彦…３
４．第20回 日本統計学会統計教育賞について

９．統計検定合格者の声……照井伸彦・川崎能典…10
10．理事会報告（2024年３月27日開催）……………13…………………………………………照井伸彦…４
５．第18回 日本統計学会研究業績賞について

11．理事会・委員会報告（2024年５月11日開催）…14
12．社員総会報告（2024年６月１日開催）…………16…………………………………………照井伸彦…５
６．第38回 日本統計学会小川研究奨励賞について

13．博士論文・修士論文の紹介………………………23
14．学会事務局から……………………………………25…………………………………………照井伸彦…５

15．投稿のお願い………………………………………26

１．統計学と深層学習
本田敏雄（一橋大学）

私がこのまま現在の勤務先である一橋大学を最前までは統計学の本では R が主流だったように後の職場とすると仮定すれば，残り約５年半の大思います．またノンパラメトリック回帰は統計学

学での研究教育生活となります．私がもう少し早の大きなテーマの一つですが，データが豊富にあく生まれており，７，８年前に研究教育の活動をるときのノンパラメトリック回帰の道具としての終えていたらと考えてみることがあります．そう

深層学習の能力は，検定ができない，結果の解釈

すると，計算機の性能や通信技術の飛躍的向上にが困難である，ブラックボックスである等々の批よる，ビッグデータの利用および最も重要な機械

判はあるにせよ，相当なものがあります．かなり学習手法である深層学習の成功を核とする第３次の極論をすれば，通常の回帰関数を多層ニューラ

AI ブームの成果を研究あるいは教育に取り入れ

ルネットに置き換えた上で損失関数と逆伝播がきることはほとんどできず，それらについてはよくちんと定式化でき，加えて十分なサンプルサイズ

知らないままだったでしょう．

があれば，それで実際にうまくいくかどうか，理第３次 AI ブーム自体は2006年頃から始まった論的な正当化ができるかどうかは別としても，確と言われますが，統計学の研究あるいは教育が影

率的勾配降下法（SGD）を使って回帰関数のとり響を受け始めたのはもう少し後のように思いま

あえずの推定を実行することはできます．

す．機械学習の主流言語である Python を使った

ここでもっと昔，1990年代後半までは常識で統計学の本もいまでは数多くみられますが，数年あったことを線形回帰モデルの最小二乗法による－1－

推定について考えてみます．説明変数の数は観測オーバーパラメトリゼーションに対する自動的と値の数以下でないとグラム行列が退化して回帰係もいえる相当な頑健性，SGD による最適化の成功数の推定は数学的に不可能であり，さらに実用上であると言えるのではないでしょうか．適合性に

は多重共線性などの問題もあり，説明変数は観測

ついてはある意味で潜在的構造という目標やモデ値の数にくらべて十分に少なくないと信頼できるルのようなものがあることもあり，かなりの理論

回帰係数の推定はできないと思われていたはずで的成果も出ているようですが，後の二つについてす．それが Lasso の提案と21世紀になってからのはまだまだ分からないことが多いように思えま

その高次元問題への応用により一変しました．回

す．モデルはサンプルサイズの不足を補うツール

帰係数の適当なスパース性の下では，真値の下でであるとすれば，通常の統計学のようなパラメトのスコア関数ベクトルのスープノルムが適宜抑えリックあるいはセミパラメトリックモデルの助けられていれば，最適化の一階条件と合わせて回帰がないために，やはり多くのサンプルが必要であ係数の推定値は都合のよい凸集合内にあり，そのり，それだけのサンプルは得られない場合も多凸集合内でならグラム行列の退化の問題は起き

く，また前述の批判もあります．

ず，回帰係数に関するいわゆるオラクル不等式が証明できることがわかりました．

統計学では，Lasso を含む高次元統計解析については，20年弱でうまく理論的な説明をつけるこ以上の理論的枠組みは明快であったため，グとに成功し，広い意味での統計学の枠組みに収めループ化も含めて，線形回帰モデルに関する結果

ることができ，そのことで大きく発展したようにが拡張できるところに次々と Lasso は拡張されても思います．ノンパラメトリック手法として見た

いきました．その後 debiased Lasso が提案され，深層学習ではどうでしょうか．これはどうもこれLasso などによる変数選択によらない，高次元モまでの統計学には収まらない印象を受けており，デルのままの回帰係数に関する検定を行うことが統計学がこれまでにないさらなる飛躍的な発展とできるようになりました．この debiased Lasso に広がりを見せ，深層学習を超大標本かつ超オー関する結果もやはり one-step 推定量と解釈できる

バーパラメトリゼーションのノンパラメトリック

ように，その理論的枠組みは比較的明快であり，回帰としていくのか，データサイエンスと言われLasso 同様に拡張されています．これらも1990年

るものの中で，サンプルサイズの大小やモデルの代後半までは考えられなかったことだと思いま

有無などにより統計学，機械学習とある程度別れ

す．また最近では，線形回帰モデルについての良ていくのか，それはこれからの数年で方向性が見性過適合に関する結果も出てきています．また高えてくるような気がします．

次元の中心極限定理とその分布の近似法について研究面での深層学習などへの私の貢献は今後のも重要な展開がありました．こういう統計学の大課題ですが，教育面では学部ゼミでも Python や深発展の中で研究生活を送り，多少なりとも研究面

層学習を中心とした機械学習を取り入れていまでの貢献ができたことは望外の喜びであり，20世

す．もし７，８年前に大学を去っていれば，Python

紀までの研究者であれば，説明変数は観測値の数を覚える必要もなく，Tensorﬂow や PyTorch に触にくらべて十分に少なくないといけないと思った

れることもなく，機械学習関係の教育用のテキスままだったでしょう．

トや新しい研究動向を気にすることもなく，考えではノンパラメトリック回帰として見た深層学ようによってはとてもさみしいことだったなと思

習の強味は何かと言われると，多くの解説（例えいます．私は高次元統計解析の発展を見ることがば東大の鈴木大慈先生，今泉允聡先生の御著書，

でき，統計学と機械学習の今後数年の発展と関わ御講演やそのためのスライドなど）にあるようり（おそらく将来の方向性を決めるような）も目に，データの潜在的構造に対する適合性，極端なの当たりにすることができ，これはかなり幸せこ－2－

となのではないかと思っています．

２．第29回 日本統計学会賞について
照井
2024年度の日本統計学会賞は，以下の方に授与することが決まりました．

伸彦（日本統計学会会長）

な貢献をしている．また瀬尾氏は，統計検定について創設直後から企画および実施運営に継続的に携わり，現在に至る統計検定の発展に寄与し，統受賞者氏名：瀬尾隆氏

計学の社会への普及へ尽力している．最近では，

略歴：1989年 東京理科大学理学部応用数学科卒業，

東京理科大学における統計科学研究部門長として1994年 広島大学理学研究科数学専攻博士課程修

統計科学・データサイエンス研究拠点を先導し，了，博士（理学）取得，1994年 東京理科大学理工

統計研究者の研究活動を牽引している．瀬尾氏の学部助手，1999年 東京理科大学理学部講師，2004

このような統計学の発展および普及に対する多大

年 東京理科大学理学部助教授，2010年 東京理科大

な貢献は，日本統計学会賞に相応しいものであ

学理学部教授，現在に至る．

る．

授賞理由：瀬尾隆氏は，多変量解析の統計理論の主要業績：分野で顕著な業績を挙げている．とくに多変量一［1］Seo, T., Mano, S. and Fujikoshi, Y.（1994）. A

般化 Turkey 予想の証明（３群の場合），ある種のgeneralized Tukey conjecture for multiple comparisons

欠測値を持つデータセットに対する平均ベクトル

among mean vectors, Journal of the American Statisticalに関する仮説検定方式や同時信頼領域の構成，正Association, 89, 676-679.

規母集団での成果を楕円母集団に拡張，線形およ［2］Seo, T., Srivastava, M. S.（2000）. Testing equality

び２次判別関数に関する高精度な大標本高次元近of means and simultaneous conﬁdence intervals in似法の開発，などが挙げられる．また，同氏は研

repeated measures with missing data, Biometrical

究活動を通して大学教育や若手研究者養成にも尽

Journal, 42, 981-993.

力し，15名の博士および54名の修士を輩出してい［3］Seo, T., Kanda, T. and Fujikoshi, Y.（1995）. The

る．とりわけ博士15名中６名が女性であり，女性

eﬀects of nonnormality on tests for dimensionality in

研究者の養成にも貢献している．学会では運営業

canonical correlation and MANOVA models, Journal

務の要職を多年にわたり歴任し，学会活動に多大

of Multivariate Analysis, 52, 325-337.

３．第４回 日本統計学会中村隆英賞について
照井
2024年度の日本統計学会中村隆英賞は，以下の方に授与することが決まりました．

伸彦（日本統計学会会長）

年まで慶應義塾長（慶應義塾理事長，慶應義塾大学学長）．ハーバード大学客員教授，ILO 仕事の未来世界委員会委員，社会保障制度改革国民会議会

受賞者氏名：清家

篤氏

長，全国社会福祉協議会会長などを務める．現

略歴：1978年慶應義塾大学経済学部卒，同大学商

在，労働政策審議会会長，全世代型社会保障構築

学部助手，助教授を経て，教授．2009年から2017

会議座長．2016年フランス政府よりレジオン・ド－3－

ヌール勲章シュヴァリエを受賞．

受けている．さらに一般書においても「生涯現役授賞理由：清家篤氏は，高齢者の雇用，就業に関社会」「雇用再生」など説得力ある議論を展開し，し，豊富な統計資料を用いて幅広い数多くの実証統計を使った実証分析の意義について国民や学生分析を行ってきた．この分野の実証分析の嚆矢との理解を高めた．清家氏のこれらの業績は，日本

して，政府ミクロ統計「全国消費実態調査」，「高統計学会中村隆英賞に相応しいものである．

年齢者就業等実態調査」を用い，高齢者の労働供主要業績：

給関数を推計した．とくに厚生年金制度における［1］『高齢者の労働経済学』（1992年，1993年の沖

在職老齢年金制度が所得制約線の屈折によって労永賞）日本経済新聞社

働供給に与える点を理論分析し，これをノンパラ［2］『高齢化社会の労働市場』東洋経済新報社

メトリック分析によって検証したことは独創的研（1993年，1994年の第17回労働関係 図書優秀賞，究である．またヘックマンの二段階推計法を用い1994年の「東京海上各務記念財団優秀図書賞」受て高齢者の労働供給分析を行い，年金給付額を説賞）

明変数とする労働供給関数では，推計される年金［3］『生涯現役社会の条件』中公新書（1998年）

給付の係数に同時決定バイアスが発生することを［4］『高齢者就業の経済学』（山田篤裕氏と共著）見出した．これらの成果は『高齢者の労働経済学』

日本経済新聞社（2004年，2005年の第48回日経・（1992年，日本経済新聞社），『高齢化社会の労働

経済図書文化賞受賞）

市場』（1993年，東洋経済新報社），『高齢者就業［5］『雇用再生』NHKブックス（2013年）の経済学』（山田篤裕氏と共著，2004年，日本経［6］『労働経済』（風神佐知子氏と共著）東洋経済

済新聞社）として出版され，高い学術的な評価を新報社（2020年）

４．第20回 日本統計学会統計教育賞について
照井
2024年度の日本統計学会統計教育賞は，以下のように授与することが決まりました .

伸彦（日本統計学会会長）に社員派遣を行い，講義支援も実施している．また，初等中等教育・高等教育において活用できる
カードゲーム教材の開発などを通して，データ活［1］受賞団体名：株式会社インテージホールディ

用の啓発活動も行っている．データサイエンス教

ングス（代表：増田純也・小林春佳氏）

育において産学連携は重要な課題であり，その提

活動：インテージグループの大学等へのデータサ

携先を探すに際し多くの大学は困難を抱えている

イエンス教育支援活動～企業におけるデータを活中で，インテージグループの教育支援の精力的な用した問題解決実践知と教材の提供～

取組みは，産学連携でも高く評価できる．以上の授賞理由：インテージホールディングス社は，購活動から，インテージホールディングス社の活動

買データなど一般に高額なため教育や研究での利は，日本統計学会統計教育賞に相応しい．

用が困難なデータを，教育利用目的として無償で多くの大学へ提供してきた．そのため，多くの大［2］受賞者氏名：稲垣

学や研究機関において，企業活動データの授業で

略歴：2007年 東京女子大学文理学部卒業，2007の活用や論文作成を可能としてきた．またデータ

年 山田町立山田中学校，2010年 宮古市立河南中を用いた現場のビジネス経験に基づき，教員だけ

学校，2013年 盛岡市立厨川中学校，2019年 岩手では指導が難しい PBL 授業などに対して積極的

大学教育学部附属中学校に勤務 現在に至る．

－4－

道子氏

授賞理由：稲垣道子氏は中学校数学における統計教育の方法論ワークショップ，広島県令和４年度

教育において岩手大学と連携し，小中高の系統性専門講座で発表を行ない，自らの力を高めようとを大切にした授業実践や教材開発を行っている．

するとともに，情報の発信に尽力している．生徒

また，OECD ラーニングコンパス（数学）に示さの統計的課題解決の指導にも積極的に携わり，授れている統計と実社会とのつながりについて，生業で学んだことを発揮する場として統計グラフコ

徒が社会と数学とのつながりを実感できるようなンクールを位置付けている．以上から，稲垣氏

授業実践を行っている．実践については，全国算は，日本統計学会統計教育賞に相応しい．

数・数学教育研究大会，統計・データサイエンス

５．第18回 日本統計学会研究業績賞について
照井
2024年度の日本統計学会研究業績賞は，以下の方に授与することが決まりました .

伸彦（日本統計学会会長）可能とするダイレクトサンプリング手法により，MCMC 法の原理的に避けられない欠点を打破する可能性が示されたことは，実用上大きな意味を受賞者氏名：間野 修平氏

持つ．以上の間野氏の一連の業績は，日本統計学

略歴：2005年 名古屋市立大学大学院 システム自会研究業績賞に相応しいものである．

然科学研究科，准教授，2010年 統計数理研究所 数

主要業績：

理・推論研究系，准教授，2020年 統計数理研究所［1］S. Mano. Partition structure and the A-hypergeometric

数理・推論研究系，教授，現在に至る．

distribution associated with the rational normal curve.

授賞理由：間野修平氏は，計算代数手法による離Electronic Journal of Statistics, 11, 4452-4487, 2017.

散型分布からのダイレクトサンプリングに関する［2］S. Mano. Extreme sizes in Gibbs-type exchangeable

研究において多くの優れた業績を上げている．そrandom partitions. Annals of the Institute of Statisticalの研究の特徴は，計算代数の理論に基づくことでMathematics, 69, 1-37, 2017.

あり，A 超幾何系とよばれる方程式系の解の満た［3］S. Mano. Partitions, Hypergeometric Systems, and

す漸化式を利用することで，効率的なサンプリン

Dirichlet Process in Statistics. Springer, 2018（ISBN:

グを可能としている．これらは統計学に加えて，9784431558880）.

計算代数と代数幾何という純粋数学分野にも基盤［4］S. Mano. A measure-on-graph-valued diﬀusion: Aをもつ稀有な研究者である間野氏だからこそ可能particle system with collisions and its applications.

な研究といえる．サンプリングのアルゴリズム開Mathematics, Special Issue Random Combinatorial

発は，データ解析のあらゆる場面において重要

Structures, 10（21）4081, 2022.

なテーマであるが，近似手法でない厳密抽出を

６．第38回 日本統計学会小川研究奨励賞について
照井
2024年度の日本統計学会小川研究奨励賞は，以下の方に授与することが決まりました．

伸彦（日本統計学会会長）［1］受賞者氏名：栗栖

大輔氏

略歴：2014年 京都大学理学部理学科卒業，2016－5－年 東京大学大学院経済学研究科修士課程修了，［2］受賞者氏名：奥野

2018年 東京大学大学院経済学研究科博士課程修略歴：2014年 大阪大学基礎工学部 卒業，2019年

了，同年 東京工業大学工学院経営工学系 助教，

京都大学大学院情報学研究科博士後期課程 研究

彰文氏

2022年 横浜国立大学国際社会科学研究院准教授，

指導認定退学，2020年 同 博士号取得，2023年 東京大学空間情報科学研究センター准教（職歴）2017年 日本学術振興会特別研究員（DC2），

授，現在に至る．

2020年 統計数理研究所 助教，現在に至る．

授賞論文：

授賞論文：

［1］Kurisu, D.（2022）, Nonparametric regression for［1］Akifumi Okuno and Keisuke Yano（2023）, A

locally stationary random ﬁelds under stochastic sampling

generalization gap estimation for overparameterized

design. Bernoulli. 28, 1250-1275.

models via the Langevin functional variance, Journal［2］Kurisu, D. and Matsuda, Y.（2024） Localof Computational and Graphical Statistics, 32（4）:dpolynomial trend regression for spatial data on R .

1287-1295.

Bernoulli, in press.

［2］Akifumi Okuno and Kazuharu Harada（2024）, An［3］Kurisu, D., Kato, K. and Shao, X.（2024）, Gaussianinterpretable neural network-based non-proportional

approximation and spatially dependent wild bootstrap

odds model for ordinal regression, Journal offor high-dimensional spatial data. Journal of theComputational and Graphical Statistics, in press.

American Statistical Association（ Theory and Methods）,［3］Akifumi Okuno and Masaaki Imaizumi（2024）,

in press.

Minimax Analysis for Inverse Risk in Nonparametric

受賞論文の評価：栗栖大輔氏は，空間データに関Planer Invertible Regression, Electronic Journal ofする研究成果を数理統計・確率論分野において国Statistics, 18（1）:355-394, 2024.

際的に評価の高い学術誌に発表している．論文

受賞論文の評価：奥野彰文氏はニューラルネット［1］［, 2］では既存研究の枠組みを d 次元ユークリ

ワークなど表現能力の高い予測モデルを用いた統ッド空間（R ）上で定義される局所定常空間デー

計的推定手法の開発と理論研究に携わってきた．

dタに拡張し，R 上の空間データを離散観測する状

その応用として天文学など諸科学分野との共同研

況への応用研究として初めてノンパラメトリック

究にも積極的に取り組んでいる．特に論文［1］で回帰の厳密な理論解析を行なった．具体的には，は特異モデルを評価できる既存の情報量規準WAIC

論文［1］では R 上の局所定常レヴィ駆動型移動（Watanabe, JMLR2010）がニューラルネッワーク

平均確率場を提案して非定常・非ガウス確率場になどの過剰パラメータモデルにも適用可能かを検対して回帰分析の理論が構成できることを示し，討し，その効率的な計算法を示している．論文

論文［2］では回帰関数を局所多項式回帰で推定［2］ではニューラルネットワークを用いた非比例する場合の推定量の漸近分散の推定法を提案する

順序回帰モデルが単調性を満たすためのドメインとともに空間データに対する回帰不連続デザイン

制約表現能力のトレードオフを示し，実データで等因果推論への応用の可能性も示した．さらに論も柔軟で妥当な解釈結果が得られている．論文

文［3］では，R 上の多変量空間データの平均ベ［3］では近年注目されているニューラル生成モデ

クトルの信頼区間を構成する方法として，平均ベル等の評価を目標とし，可逆関数推定のミニマッ

クトルが高次元の場合でも既存の方法より安定しクスレートを理論的に導出している．これらの論た結果が得られるブートストラップ法を提案し，文で提示された手法はいずれも実装が容易かつ効その理論的妥当性を示した貢献は大きい．以上に率的な計算が可能であり応用を見据えながら理論

より，栗栖氏の研究は小川研究奨励賞の受賞に相的な整合性も示されている点が高く評価できる．

応しいものである．

これら先駆的な成果は伝統的統計手法に新たな視

d

d

d

－6－

点をもたらしており，日本統計学会小川研究奨励

Bernoulli, 29, 2342-2366.

賞に相応しい．

受賞論文の評価：上原悠槙氏はこれまで，高頻度観測に基づく非正規確率微分方程式モデルの統計［3］受賞者氏名：上原悠槙氏

理論構築とそれらの計算機への実装に取り組んで

略歴：2016年 九州大学数理学府 数理学専攻博士

きた．論文［1］では，レヴィ過程で駆動される確前期課程修了，2018年度採用分 日本学術振興会特率過程の非正規性を解析するための統計手法の開別研究員 DC2（下記就職のため辞退），2018年 統発およびそのソフトウェア実装を行い，従来の平計数理研究所リスク解析戦略研究センター 特任

均・分散構造の範疇を超えた分析の道を拓いた．

研究員，2019年より同助教，2019年３月 博士号取論文［2］では，モデルのドリフト・スケール係

得（数理学，九州大学数理学府），2020年 関西大

数が誤特定されている設定の下，ブートストラッ

学システム理工学部数学科助教，2023年より同准

プ法に基づく正規型擬似最尤推定量の漸近分布の教授，現在に至る．

近似手法およびその理論的性質を導出した．得ら

授賞論文：

れた結果は拡散過程モデルの場合においても新し［1］Masuda, H., Mercuri, L. and Uehara, Y.（2022）.

く，係数の誤特定によらず統一的に漸近分布の近Noise inference for ergodic Lévy driven SDE. Electronic

似を可能とする顕著なものである．論文［3］でJournal of Statistics, 16, 2432-2474.

は，ジャンプ付き拡散過程の高頻度観測に基づく［2］Uehara, Y.
（2023）. Bootstrap method for misspeciﬁed

局所漸近正規性が示され，20年来の懸案であった

ergodic Lévy driven stochastic diﬀerential equation

閾値に基づく擬似最尤推定量の漸近有効性が保証

models. Annals of the Institute of Statistical Mathematics,された．以上のとおり，上原氏の業績は，従属性

73, 535-565.

データの統計モデルの推測に新たな方向性を与え［3］Ogihara, T. and Uehara, Y.（2023）. Local asymptotic

た革新的なものであり，日本統計学会小川研究奨

mixed normality via transition density approximation

励賞に相応しい．

and an application to ergodic jump-diﬀusion processes,

７．第６回 細谷賞授賞について松田

安昌（東北大学大学院経済学研究科）

東北大学大学院経済学研究科では，細谷雄三名星野 匡郎（早稲田大学），柳 貴英（京都大学）

誉教授の統計学界における教育・研究への貢献を

Hoshino, T. and Yanagi, T.（2024）. Causal Inference

記念して，広く人文・社会科学分野における若手

with

研究者のデータ科学研究を奨励するため，2018年

Journal of the American Statistical Association, 1–12.

Noncompliance and Unknown Interference.

に細谷賞を創設しました．2024年３月31日を期日に第６回受賞候補者の公募を行い，学外者を含む

講評

選考委員会を設け，慎重な審査・選考を行いまし星野氏と柳氏は，曝露写像と操作変数法を利用した．ここに選考結果を報告します．なお，本賞はた新しい因果推論手法を開発し，その統計的性質

東北大学須永特定基金より寄付を受け日本統計学を証明することに成功した．ネットワークデータ

会の後援により実施しています．

を利用した因果推論では，人々の間に生じる波及効果（spillover eﬀects）を要約するためのアプロー

第６回受賞者

チとして，曝露写像（exposure mapping）が考えら－7－

れてきた．既存の研究では，すべての人物が介入

星野 匡郎氏略歴の割当を遵守する理想的なランダム化比較実験の2007 早稲田大学政治経済学部卒業みが想定され，介入割当を遵守しない人物がいる

2012 博士（学術 , 東京工業大学）

場合が考慮されていなかった．両氏は，操作変数2024 早稲田大学政治経済学術院教授

曝露写像（instrumental exposure mapping, IEM）という関数を導入し，複雑な波及効果に加えて介入

柳 貴英氏略歴

割当の不遵守を許容する新たな因果分析を提案し2010 九州大学経済学部卒業

た．因果分析の実証的なニーズにこたえる重要な2015 博士（経済学，京都大学）

貢献となっており，社会科学における統計/デー

2024 京都大学大学院経済学研究科准教授

タ科学研究の奨励を目的とする本賞にふさわしい成果である．

2024年11月に第６回授賞式および Hosoya Prize
Lecture を開催する予定です．詳細は下 webpage を細谷賞選考委員会

ご確認ください．

松田安昌（選考委員長，東北大学）

東北大学大学院経済学研究科サービス・データ科

大屋幸輔（大阪大学）

学研究センター

新谷元嗣（東京大学）

https://www2.econ.tohoku.ac.jp/~DSSR/hosoyaprize.

照井伸彦（東京理科大学）

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８．2023年７～12月統計検定 CBT 方式試験の成績優秀者
照井川崎伸彦（日本統計学会会長）
能典（日本統計学会理事長）

準１級

橋風渡 , 高橋泉央 , 高橋祐記 , 谷本塁 , 田旗栄太 ,

最優秀成績賞（Ｓ）：秋元達哉 , 荒井公寛 , 岩崎大田村聡真 , 土居龍生 , 仲村岳真 , 長谷川馨 , 早川和輔 , 岩崎翼 , 上田柊介 , 大石圭悟 , 神山晃 , 鴨田浩

希 , 福島綾介 , 堀江広一 , 堀田恵介 , 松川恭之 , 松

和 , 菊池武造 , 木原将吾 , 佐藤聡 , 澤田航太 , 塩濱

木祐磨 , 水野裕太 , 南福皇 , 三藤陵根 , 宮岡恵佑 ,颯和 , 地引涼真 , 嶋章裕 , 下川拓己 , 鈴木海斗 , 諏

森野友翔 , 安來依音 , 横田千聖

訪晴哉 , 相馬剛太 , 竹田圭一郎 , 竹森整 , 田邊航
輝 , 谷口智隆 , 田端田 , 道井和幸 , 遠山悠大 , 鳥羽

２級

駿介 , 豊田浩亘 , 中崎渓一郎 , 西尾遼馬 , 花田裕

最優秀成績賞（Ｓ）：青木優大 , 大西洸樹 , 河野悠

都 , 濱田夕介 , 日高逸稀 , 藤崎慎平 , 布施綾華 , 舟

輝 , 北村啓樹 , 後藤広樹 , 武田祥平 , 舘野宏基 , 戸

本公路 , 古川貴一 , 鋒山凌也 , 松井凌 , 村山一央 ,田冴希 , 中橋晶 , 羽田浩樹 , 林千裕 , 平井俊輔 , 平

森野颯太 , 吉田智紀 , 若林建汰野敦也 , 三谷卓矢 , 宮岡恵佑 , 柳智征 , 渡邉大司 ,優秀成績賞（Ａ）：有光俊太朗 , 池田征弘 , 石橋一

渡部耀介

馬 , 市川陽大 , 岩崎衛 , 上野友裕 , 上原蓮 , 遠田敏

優秀成績賞（Ａ）：阿久津有史 , 浅野倫吾 , 足立浩

生 , 遠藤優太 , 小笠原祐貴 , 小野田直記 , 鍛治毅 ,基 , 石橋啓一 , 井手龍之介 , 今尾麻人 , 入谷賢佑 ,柏山大介 , 桂正太郎 , 古塩卓也 , 佐久間悠斗 , 椎名

牛尾真樹 , 臼井優 , 海上大輝 , 海野光洋 , 円田康

良治 , 島田耕平 , 杉崎勇介 , 諏訪陸 , 清家大嗣 , 高

寛 , 大河内悠磨 , 大森海生 , 岡村聡 , 小野澤竜馬 ,－8－小幡有生 , 小俣理奈 , 加藤絵美 , 亀尾友人 , 北野竜

滝澤毅 , 辰巳貴昭 , 田中健太 , 谷口美保 , 田本紗緒

士朗 , 木下直紀 , 駒宮大介 , 酒井佳洋 , 坂田亮輔 ,里 , 蔦井厚伸 , 津森葵 , 出町祐貴 , 外山篤史 , 中川

佐久間渉 , 島田実歩 , 下村俊一 , 丈達美帆 , 白河部

湧貴 , 中島健吾 , 永島義基 , 中田義範 , 西美智佳 ,希 , 末吉健大 , 菅原岳 , 杉浦拓也 , 杉浦正人 , 杉江

西沢悟 , 野畑知哉 , 野村祐一郎 , 橋本崇弘 , 畑悠

奈月 , 鈴木敦志 , 鈴木陸朗 , 髙木麻希 , 武田晃 , 田斗 , 林翔太 , 早矢仕拓希 , 廣川剛士 , 福井翔太 , 藤

中樺 , 寺田尚道 , 豊泉喜一郎 , 羅明振 , 中林亮 , 中井涼介 , 藤垣元裕 , 布能英樹 , 堀越唯斗 , 増井遼

前祐人 , 中村政美 , 西泰生 , 西原大地 , 橋本大地 ,太 , 増田海斗 , 松岡花音 , 松岡泰良 , 松葉璃奈 , 松長谷川直輝 , 長谷川永将 , 英航 , 林部哲 , 疋田一

本将利 , 三木康太 , 水野拓巨 , 三田雄太郎 , 村上夏

将 , 深海歩美 , 藤崎裕太 , 藤城直也 , 藤田航平 , 藤

輝 , 森健太 , 森田結子 , 矢後佳貴 , 山下匠 , 横井愛

野淳也 , 藤森淳人 , 堀越唯斗 , 前田純貴 , 牧園孟

美 , 横木太一 , 吉田和宏 , 吉田将基 , 吉村葵 , 渡辺

士 , 松尾稔将 , 松苗亮汰 , 松葉大希 , 松林円花 , 松

博文 , 渡邊優太

村洋希 , 三神正華 , 宮川雅道 , 宮崎新也 , 宮下真
翔 , 村井幸博 , 村上亮介 , 八杉直樹 , 柳田歩 , 山田

４級康尭 , 吉田竜馬 , 李月然 , 若菜理志 , 和田光矢 , 渡

最優秀成績賞（Ｓ）：安部政良 , 梅原千枝 , 大久保

辺虎太郎 , 渡辺駿 , 渡邊直樹

菜々子 , 大塚壮寛 , 岡本竜輝 , 嶋田旬志 , 田島恵

３級

本大地 , 三井靖之

最優秀成績賞（Ｓ）：天野凌輔 , 池田礼弥 , 井上

優秀成績賞（Ａ）：麻生拓馬 , 熱田諒 , 五十嵐祐

輝 , 大石孝弘 , 奥村幸介 , 尾原健太 , 金山風馬 , 郷

太 , 石川聖 , 石崎良平 , 石原敬士 , 伊藤識 , 植松海

美 , 鶴島啓展 , 中村秀樹 , 平井満広 , 福崎里彩 , 松

田昌稔 , 兒玉剣 , 紺田琉太 , 近藤寛 , 近藤重一 , 坂

音 , 上見アンディ , 江原夏希 , 大住貴之 , 黄賀章

井信行 , 阪口哲平 , 佐藤修平 , 朱瞳 , 進木靖丈 , 助

太 , 岡崎悟士 , 小川勝美 , 小木曾裕介 , 奥家康平 ,

野巧 , 瀬戸颯斗 , 髙瀬雄心 , 坪内幸生 , 中川洋平 ,織田秀一 , 小野俊太朗 , 甲斐智貴 , 金子邦秀 , 川合

仲本征矢 , 野田裕介 , 橋本大地 , 日永田侑璃 , 前田

徹 , 川上浩史 , 岸本真衣 , 木之下友彦 , 桐畑岳人 ,若菜 , 水上茉依 , 森崎博志 , 山田ちひろ , 山村隼 ,工藤修二 , 後藤一利 , 小松裕 , 関日向子 , 田井徳

吉原光一 , 渡邊優桜

美 , 大伍将史 , 高橋広太 , 武田広樹 , 武田仁宏 , 谷

優秀成績賞（Ａ）：赤松直樹 , 秋元弦太 , 秋山謹

口厚志 , 天日本 , 中家正人 , 中田英臣 , 仁平靖之 ,孝 , 阿部建生 , 安倍佳孝 , 新井昂寿 , 荒井飛翼 , 有

野沢洋介 , 原良太 , 前田邦彦 , 松澤凱斗 , 村岡勇

馬殿大空 , 有本勇 , 安澤悠夏 , 飯野史規 , 五十嵐麗

登 , 免田芳生 , 横田悠雅 , 若林杏果 , 和久康史 , 渡

美 , 池上理史 , 石谷和己 , 石橋龍一郎 , 井関純也 ,邊瞳伊藤一樹 , 伊藤正敏 , 稲垣もえ , 井上教 , 井上知
泰 , 今井裕介 , 内田絢子 , 遠藤雅大 , 大友健一郎 ,統計調査士

大日向海斗 , 小川春美 , 大喜多悠河 , 小野恭史 , 小

最優秀成績賞（Ｓ）：秋山勇気 , 大塚由貴 , 関口卓

野瀬裕介 , 蔭山英樹 , 加藤輝莉 , 金井陸 , 亀岡渉 ,也 , 西村功実香 , 山野井真児

栢原歩磨 , 川端康之 , 菊地虎太楼 , 木村篤史 , 木村

優秀成績賞（Ａ）：浅海佑吉 , 井上史嵐 , 今田雄

優花 , 熊本洋平 , 倉持菜々 , 柯智瀚 , 小泉篤史 , 河

暉 , 今福有希 , 王地裕介 , 大沢明生 , 大橋一真 , 岡

野実優 , 向後颯馬 , 小島和幸 , 児玉麻未 , 小寺竜

本凱晴 , 長田良一 , 岸本慶太郎 , 木村赳史 , 木村直

樹 , 古谷野一也 , 近藤保 , 齋藤駿典 , 坂本欧汰 , 坂

裕 , 桐谷秀紀 , 後藤新一 , 小針憲一 , 小柳元 , 田上

本健太 , 櫻井信 , 佐々木麻衣 , 佐藤寛晃 , 佐藤優

寿喜 , 土居徹也 , 土肥海人 , 中島渉 , 平野元稀 , 福

弥 , 清水淳 , 下山直弥 , 城倉伊美 , 須賀洋介 , 菅原

田一仁 , 藤原一樹 , 堀越智視 , 松岡佑悟 , 松永知

伸一 , 須田遥介 , 住江香織 , 関口花歩 , 高須葉一 ,也 , 三浦夏乃 , 宮木弘 , 横山大輔 , 渡部力－9－専門統計調査士

岩川勇人 , 岡崎敏明 , 岡田和明 , 笠置晶 , 清水悟 ,最優秀成績賞（Ｓ）：和泉利隆 , 井上海輝 , 長田良清水智也 , 白石直輝 , 園田裕樹 , 高須豊 , 高橋伸

一 , 山本浩之 , 吉井元汰

司 , 中山幸陽 , 難波麻子 , 畑喬介 , 松原郁生 , 皆川

優秀成績賞（Ａ）：栗山博雅 , 小林拓 , 近谷一真 ,

大輔 , 宮崎和磨 , 鷲谷浩大

関口卓也 , 田上寿喜 , 西紘永 , 西川泰良 , 西野裕
基 , 福田一仁 , 物井友秀 , 山本貴之 , 余吾貴彦 , 吉

データサイエンス発展

井勇人

最優秀成績賞（Ｓ）：岩崎翼 , 指田昌樹
優秀成績賞（Ａ）：赤井雄太 , 親木翔平 , 定野浩

データサイエンス基礎

平 , 品川彩人

最優秀成績賞（Ｓ）：石王雄大 , 岩本直也 , 小野剛
志 , 甲斐充登 , 景山統 , 小村哲也 , 澤優維 , 田中義

データサイエンスエキスパート

範 , 波多野貴 , 伴遼介 , 久好洋子 , 平沼格 , 藤原周

最優秀成績賞（Ｓ）：菅原拳

平 , 堀川佳則 , 三浦宏一郎 , 水野祐輔

優秀成績賞（Ａ）：土肥海人 , 渡邉幸暉

優秀成績賞（Ａ）：浅田純司 , 泉谷於外 , 井上聡 ,９．統計検定合格者の声
照井
川崎伸彦（日本統計学会会長）
能典（日本統計学会理事長）

統計検定準１級

るのに２ヶ月半かかりました．そのあと１ヶ月半

中浜

かけてさらに３周し，例題と問題を完璧に解ける

啓輔さん（三菱重工業）

統計学の全貌を知ることができる良い機会

ようにしました．

統計検定を知ったきっかけは，会社の昇進の評仕上げとして，準１級過去問集（公式問題集）

価に考慮される資格一覧で，準１級以上が対象とで，2015年～2021年の PBT を解きました．感覚

なっていました．仕事で統計学を使ったことがほとしては，PBT 過去問の「選択及び部分記述」

とんどなかったのですが，これから使う可能性がを90分で解ければ CBT に対応できます．2021年

あり，いろんな分野に応用できるのではと思い受の PBT は難易度が飛び抜けて高く CBT 受験直前

験を決意しました．CBT 形式で，勉強が仕上がっにショックを受けましたが，2015年～2019年のた段階でいつでも受験できるというのが魅力でし

PBT 過去問がきちんとできていれば気にするこた．

とはないです．ただし，ワークブックの例題・問

統計学実践ワークブック（公式テキスト）を購

題と PBT 過去問への過学習はよくないです．難

入し，ほぼこれのみを独学で最初から順番に学ん

しいとは思いますが，ワークブックに１行だけサでいきました．統計学を専門に学んだことがな

ラッと書いているようなところも含めて，隅々まかったので，多くの方のコメント通り，ワークで見ておくのがよいです．

ブックは非常に難解でした．統計学大百科事典

出題範囲は膨大でしたが，勉強をしてみて，世（翔泳社）を参照したり，YouTube を閲覧して基の中，統計学で溢れていることを改めて認識しま

本的な部分の理解を深めていきました．YouTube

した．深掘りまではできませんでしたが，統計学

はわかりやすい動画が多く，お勧めです．

の全貌を知ることができる良い機会だったと思い

平日夜と週末の勉強で，ワークブックを１周す

ます．一通り理解した後でワークブックを読み返－ 10 －

すと，この膨大な範囲をコンパクトにまとめてい格することができました．

るなと感心しました．今回学んだことをいろんな

統計検定を通して一歩一歩，統計学の学習を進

場所で活かしていきたいです．

めたいと思います．

統計検定４級

統計検定 統計調査士

大伍

戸簾

将史さん（弁護士法人アディーレ法律事務

隼人さん（一般社団法人インパクトラボ /所）

滋賀大学大学院）

一歩一歩，統計学の学習を進めたい

信頼性の確保に有用な資格（1）統計検定をどこで知ったか【受験経緯】

勤務先で所属する経営本部（業務改善室）にお

私は勤務先において，官公庁や教育機関向けのける資格推奨制度に統計検定が含まれていたこと

各種調査・分析業務に従事しています．その中がきっかけで知りました．

で，事業対象者に対する信頼性の確保のために，（2）統計検定を受験した動機分析だけでなく，統計調査に関する資格の取得を資格推奨制度に統計検定が含まれていたことに検討していました．そこで調べた結果，専門統計

加え，法律事務所内の情報システム部等の他部署

調査士が私が担当する業務に最も適切な資格だとと一緒に業務上の協議をする際，統計学の知識が感じ，その第一段階である統計調査士も受験する

不可欠であると感じたため，統計学学習のはじめ

ことにしました．

の一歩として，統計検定４級を受験しようと思いました．

ンス研究科への入学試験のために，統計検定２級（3）受験に当たってどのような準備をしたか『日本統計学会公式認定

また，私は昨年，滋賀大学大学院データサイエ
を受験し，合格しました．無事春より大学院生と統計検定３級・４級

して研究を行う予定です．統計検定２級では，論公式問題集［CBT 対応版］』を使用した問題演習

理としての統計・分析に関する内容が多かったたを中心に学習しました．学習期間は５日間（１日め，本試験の受験を通じて，理論だけでなく実務当たり約２時間）でしたが，グラフの種類やデー

に関する知識を身につけたいとも考えていましタの分析方法など，幅広い知識を習得することがた．

できました．

【試験対策】（4）統計検定を受験してどのような感想を持ったか
試験時間60分，問題数30問なので，時間的に余受験方法はシンプルに「日本統計学会公式認定
統計検定統計調査士対応

経済統計の実際」「日裕があると思っていたのですが，試験では，グラ

本統計学会公式認定

フや問題文を読むのに時間がかかってしまい，試応

験時間ギリギリまで検討しました．今後，受験を二冊と過去問３年分を解いて，試験に挑みまし

ご検討なさっている方は，問題演習のときから時た．分析に関するパートについては，元々実務で間を測って問題演習を行うことをおススメしま

経験していた知見と統計検定２級レベルの知識です．

カバーしました．

（5）合格した感想／今後，他の種別の統計検定を【結果】受験するかどうか

統計検定専門統計調査士対調査の実施とデータの分析」（東京図書）の統計調査士・専門統計調査士の双方とも合格し試験結果を見るまでは不安でしたが，統計学のました．また，統計調査士については，レポート

学習を良い形でスタートさせることができたと思

出力時には気づいていませんでしたが，優秀成績います．

賞を頂くことができました．

また，先日，統計検定３級も受験し，無事，合【受験を行った感想，今後の受験予定】－ 11 －

特に統計調査士試験については，国の行う調査いたことがいかに多かったかを痛感しました．まについて深く学習することができ，これまで業務

た，私の場合は公的統計と自社調査データを組みで行ってきたような調査とは違った学びを得るこ

合わせて分析することが多いので，主要な公的統とができました．専門統計調査士は当初の検討通計のデータの性質について学べたことは大きな収り，自身のこれまでの経験を確認する経験になっ穫でした．長くキャリアを積んでいると，自分がたと考えています．

得意としてきた調査・分析手法以外にも目配りをまた，進学先においては，在学中に統計検定１

することが必要になってきますし，若手への指導

級を統計数理・統計応用ともに取得することを目や対外的に説得力を持った説明を求められる場面

指して精進してまいります．

も増えてきます．専門統計調査士に合格したことで，そのような場面に自信を持って臨めるように

統計検定 専門統計調査士
赤松

なったことが一番の達成となりました．

みづきさん（独立行政法人日本貿易振興機構（ジェトロ））

統計検定 データサイエンス基礎

実務経験で得た知識のヌケモレや裏付けを行うた

遠藤

めに

数値データを様々な角度から読み解き，対策を考

このたびは優秀成績賞の表彰をいただき光栄に新一さん（アルプスアルパイン株式会社）

える

存じます．

昨今，ビッグデータを解析し，その結果をビジ

私は市場調査会社勤務を経て現職まで，国内外ネス推進や組織の意思決定に役立てる事が重要とでのマーケティング調査・分析に関わる実務経験なっている．この解析に必要となるのが「データを得てきました．しかしながら，現場叩き上げでサイエンス」であると私は考えている．「データ得てきた知識の中には，ヌケモレや統計学的裏付

サイエンス」を体系的に勉強したいと考えている

けをきちんと理解できていない部分があると感じ中で，「データサイエンス基礎」を受験し，知識・ていました．そこで，体系立てて知識を補強・整知見を深めようというのが受験動機である．

理しなおす方法はないかと講座や資格を探し，専門統計調査士の受験を決めました．

本資格の出題範囲を確認すると，範囲は非常に広い．公式問題集は出版されていないので，自分

専門統計調査士の資格を得るためにはまず統計で対策を考えるしかない．「統計検定２級」を既調査士試験に合格する必要があり，それぞれの試に取得していたので，その内容を復習する事を対験では統計検定３級・２級の内容が問われるた策の１つとした．特に，検定・推定の部分に力をめ，実質的にはこの４つの試験に合格する力がな

入れた．他の対策として，Excel での操作練習もければなりません．統計学については公式テキス

行った．Excel を使って統計力を図る試験として

トと問題集の他に，統計を扱っているビジネス書「ビジネス統計スペシャリスト」がある．この試を参考にしました．挙げられている例が実務に近験に関する書籍として，「Excel で学ぶビジネス

いので，理解が進んだように思います．（専門）

データ分析の基礎」，「Excel で学ぶ実践ビジネス

統計調査士に関わる知識については公式テキスト

データ分析」（いずれもオデッセイコミュニケーが最も頼りになりました．また，統計学の勉強に

ションズ発行）がある．これらには練習問題や模取り掛かる前に高校数学の復習をしておいたこと

擬データが多く掲載されており，Excel での操作は有用で，大学受験向けの参考書や YouTube 動

練習には最適である．ピボットテーブルの作成や画が重宝しました．

短時間で p 値を計算する訓練を行った．

今回の資格取得を通して，実務上「お約束」

実際の試験では，問題数が多く焦ってしまっ「丸覚え」「分析システム頼み」になってしまってた．１問を全て解き終えると，平常心に戻ること－ 12 －

ができたので，落ち着いて受検することを薦め

データサイエンス発展は，過去問や参考書が存る．CBT 試験である為，受検後に結果が直ぐに在しておらず，シラバスの内容から，教科書が存分かる．８割以上正解し，合格であった．その在する下記の検定と合わせて学習することにし後，自宅に「優秀成績賞」の表彰状が送られてきた．

た．大変光栄に思っている．

「G 検定」，「データ分析実務検定」，「データサ「データサイエンス」とは無縁と感じる方もい

イエンス数学素ストラテジスト」，「統計検定２

らっしゃるかもしれないが，数値データを様々な級」，「Python エンジニア認定データ分析」など

角度から読み解き，対策を考える思考は大事であの教科書を入手，検定チャレンジを行った．まる．これを身に付けることができる本資格は，た，教科書では不十分なものはネットに数多くあ「データサイエンス」を本格的に勉強する上で最がっており，角度の異なる説明が非常に参考に適であると考える．今後は，本資格の上位資格でなった．手書きノートの他，計算の必要なものはある「データサイエンス発展」の受験にチャレン

Excel を使用してドキュメントに残した．

ジしたい．

ただ，どなたかのサイトにも記載あったが，検定の前には電卓を購入，メモリなど駆使するよう

統計検定 データサイエンス発展藤原洋

なことはせず，単純な方法で確実性を目指した．

さん（株式会社ハーツアンドソウル）

本当の目的はスキル習得，受からなければさらに以下，高齢者特有の問題を抱えた受検において小職の個人的取組や感想は以下の通りである．

長く学習できる①自分でモチベーションを高めるため，周囲に業務開発のシステムズエンジニアを40年以上経験，業務や DB や言語などを背景とした会話力には受検する，チャレンジするなど積極的に公言，退路を断った状況を作た．

よる活動から脱却し，理論に裏打ちされた説得力②責任が伴うと気合がちがうので，機会があれを身に着けたいとの思いが強くなり，統計数学をば積極的に実務を引き受けた．地獄のような日々基礎とした AI 系への転身を目指し，本日に至る．

を過ごすが着実にスキルアップ可能．

アルファ碁や深層学習ブームを機に AI の勉強③習得や活動に時間を要したのは，経験というを開始，入門書の類を読み漁ったが，求めるスキ

引き出しが多くなり考慮すべき事柄が多くなった

ルはつかないと判断，Python における機械学習や為であることも少なくなかった．

統計など，大学の教科書の学習に数年を要した④忘れてしまうことは仕方がない，本当の目的

が，高齢の為か最初に学習したことを失念してしはスキル習得と考えれば，受からなければさらにまい．また最初から繰り返し．

長く学習できると心得た．

計画通りのスキル習得に至らず気落ちしていた
ところで，目安，目標としての各種検定へのチャ

以上，人生100年時代にむけた年長エンジニアの参考になれば幸いです．

レンジを思いつく．

10．理事会報告（2024年３月27日開催）
一般社団法人

日本統計学会

理事会

ハイブリッド出席型バーチャル理事会として実施

日時：2024年 ３月 27日（水曜日）

Zoom（ミーティング ID: 826 4900 8423）

午前９時00分～午前９時15分
場所：統計数理研究所 D404

－ 13 －

理事の総数

14名

出席理事の数

11名

監事の総数

3名

出席監事の数

2名

出席者：

付）

理事：照井伸彦会長，川崎能典理事長，小山慎介（庶・ISI 東京大会記念基金運営委員会務），伴正隆（庶務），吉田靖（会計），原尚幸（会誌編

北田裕幸委員，清水誠委員，山下智志委員より會田

集和文），荒木由布子（国際），鎌谷研吾（国際），瀬尾

雅人委員，菅澤翔之助委員，樋口知之委員に交代し，隆（渉外），植木優夫（渉外），竹内光悦（教育）樋口知之委員を委員長に任ずる．（2024年３月27日付）
第２議案（以上11名，括弧内は役割分担）
監事：樋口知之，山下智志

常設委員会における委員の再任について

川崎理事長より，資料に基づき，常設委員会の委員の再任を提案し，審議の結果，承認が得られた．

第１議案

常設委員会における委員の交代・追加につい・ISI 東京大会記念基金運営委員会て川崎茂委員，西郷浩委員，宿久洋委員，吉田朋広委
川崎理事長より，資料に基づき，常設委員会の委員

員を再任（2024年３月27日付）の交代と追加を提案し，審議の結果，承認が得られた．

その他

・大会委員会・川崎理事長より，第18回日本統計学会春季集会につ高田輝子委員，矢野恵佑委員より藤井孝之委員，松本智恵子委員に交代．佐藤忠彦委員を追加し，副委員

いて報告がなされた．
・川崎理事長より，科研費研究成果公開促進費（国際長に任ずる．（2024年３月27日付）

情報発信強化）に申請していた課題が採択された旨，・企画・行事委員会

報告がなされた．

佐藤忠彦委員を副委員長に任ずる．（2024年３月27日

11．理事会・委員会報告（2024年５月11日開催）
一般社団法人

日本統計学会

理事会

川崎理事長より，資料に基づき，2023年度事業の報

日時：2024年 ５月 11日（土曜日）

告があり，審議の結果これを承認し，社員総会に諮る

午後１時00分～午後２時05分こととした．

場所：東京理科大学経営学部 ５階会議室

第２議案

ハイブリッド出席型バーチャル理事会として実施

2023年度決算報告について

川崎理事長より，資料に基づき，2023年度決算につZoom（ミーティング ID: 897 9426 9071）

いて報告があり，吉田会計理事により追加の説明がな

理事の総数

14名

出席理事の数13名された．審議の結果これを承認し，社員総会に諮るこ

監事の総数

3名

出席監事の数

2名

ととした．

出席者：

第３議案

監査報告について

理事：照井伸彦会長，川崎能典理事長，小山慎介（庶大森監事，樋口監事より，2023年度事業報告および務），伴正隆（庶務），吉田靖（会計），増田弘毅（JJSD），

決算の監査結果について報告があり，審議の結果これ

原尚幸（会誌編集和文），小西葉子（広報），荒木由布を承認し，社員総会に報告することとした．

子（国際），鎌谷研吾（国際），瀬尾隆（渉外）
，植木優

第４議案

夫（渉外），竹内光悦（教育）退任について（以上13名，括弧内は役割分担）
監事：大森裕浩，樋口知之

常設委員会における委員長・委員の交代・

川崎理事長より，資料に基づき，常設委員会の委員
長・委員の交代・退任について提案があり，審議の結果これを承認し，社員総会に諮ることとした．

第１議案

2023年度事業報告について

・庶務委員会－ 14 －

小山慎介委員長より伴正隆委員長に交代（2024年６の授賞対象となった論文は対象としない。

月１日付）

を

小山慎介委員より坂田綾香委員に交代（2024年６月

授賞の対象となる者は若干名とし，過去もしくは１日付）

当該年度における「日本統計学会研究業績賞」の受

吉田靖委員より白石博委員に交代（2024年６月１日

賞者は対象としない。

付）

とする．
第７議案

・国際関係委員会
荒木由布子委員長より鎌谷研吾委員長に交代（2024
年６月１日付）

会員の入退会

川崎理事長より，回収資料に基づき，入退会希望者の紹介がなされ，審議の結果，承認が得られた．

荒木由布子委員より江村剛志委員に交代（2024年６
一般社団法人月１日付）

日本統計学会委員会

日時：2024年 ５月 11日（土曜日）

・大会委員会
高部勲委員長より佐藤忠彦委員長に交代（2024年６

午後２時５分～午後３時42分
場所：東京理科大学経営学部 ５階会議室

月１日付）
高部勲委員は退任（2024年６月１日付）

ハイブリッド出席型バーチャル理事会として実施

・企画・行事委員会

Zoom（ミーティング ID: 897 9426 9071）

高部勲委員長より佐藤忠彦委員長に交代（2024年６月１日付）

出席：理事13名，監事２名，委員１名，計16名
照井伸彦会長，川崎能典理事長，小山慎介，伴正隆，高部勲委員より尾崎幸謙委員に交代（2024年６月１
日付）

吉田靖，増田弘毅，原尚幸，小西葉子，荒木由布子，
鎌谷研吾，瀬尾隆，植木優夫，竹内光悦，大森裕浩（監白川清美委員より領家美奈委員に交代（2024年６月事），樋口知之（監事），佐藤忠彦（大会，企画・行事）＜報告事項＞１日付）
玉谷充委員より伴正隆委員に交代（2024年６月１日

１．JJSD 支援委員会

付）

増田委員長より，JJSD の編集状況について報告がな

第５議案

2025年度学会賞各賞の選考委員についてされた．

照井会長より，会長が推薦する中村隆英賞の選考委

２．和文誌編集委員会員として，會田雅人会員，舟岡史雄会員，美添泰人会

原委員長より，和文誌の編集状況について報告がな

員を再任することが提案され，審議の結果，承認されされた．

た．また，中村隆英賞を除く各賞については，６月１

３．大会委員会

日の社員総会において駒木文保会員及び小暮厚之会員

川崎理事長より，資料に基づき，2024年度および2025を提案し，審議する予定である旨，報告された．

年度統計関連学会連合大会について報告がなされた．

第６議案

４．企画・行事委員会

日本統計学会小川研究奨励賞規程の改正について

川崎理事長より，資料に基づき，第18回および第19回

川崎理事長より，資料に基づき，日本統計学会小川研究奨励賞規程の改正について以下のとおり提案がな

春季集会について報告がなされた．
５．庶務委員会

され，審議の結果，これを承認し社員総会に諮ることとした．

小山委員長より，資料に基づき，一般財団法人日本
科学技術連盟の賛助会員入会について，以下にある３

第２条３について，

件の後援承諾について報告がなされた．

授賞対象は，原則として毎年１名とし，過去もしくは当該年度において「日本統計学会研究業績賞」

後援承諾について：
・第７回統計データ分析コンペティション－ 15 －

総務省統計局，独立行政法人統計センター，大学共て，第70回統計検定運営委員会の内容を中心に報告が同利用機関法人情報・システム研究機構統計数理研

なされた．

究所及び一般財団法人日本統計協会の共催

10．統計教育委員会

・第18回データビジネス創造コンテスト

竹内委員長より，資料に基づき，理数系学会教育問～ Digital Innovators Grand Prix 18（DIG18）～

題連絡会への学会としての参加等，活動報告がなされ

主催：慶應義塾大学 SFC 研究所 データビジネス創造

た．

コンソーシアム

11．ISI 東京大会記念基金運営委員会

・第72回統計グラフ全国コンクール

樋口委員長より，資料に基づき，ISI 東京大会基金奨

主催：公益財団法人 統計情報研究開発センター

励賞など基金の活用実績と，第４回 ISI 東京大会記念奨

６．広報委員会

励賞の募集について報告がなされた．

小西委員長より，会報の発刊等に関する活動報告が12．その他

なされた．

川崎理事長より，資料に基づき，以下３点の報告が７．国際関係委員会

なされた．

荒木委員長より，国立台湾大学で2024年12月13日と・統計関連学会連合の法人化検討状況について

14日に開催される国際会議において，台湾日本韓国に・科研費交付終了後の資金支援スキームについて

よる３か国共同セッションが開催予定である旨，報告・統計教員養成に関する文部科学大臣への要望についてがなされた．

＜審議事項＞

８．渉外委員会

審議事項なし植木委員長より，令和５年度 JSSD 科研費での支払い先について，また，資料に基づき，令和６年度 JJSD 科

今後の予定
2024年 ６月 １日（土）午後1：30

研費について報告がなされた．

定時社員総会：東京理科大学経営学部 ５階会議室

９．質保証委員会（オンライン参加も可能）

瀬尾委員長より，統計質保証推進協会の活動につい12．社員総会報告（2024年６月１日開催）
一般社団法人

日本統計学会

田靖（会計），竹内光悦（教育），白石博（次期会計）

社員総会

日時：2024年６月１日（土曜日）
午後１時30分～午後２時59分

冒頭，照井会長より定足数を満たしていることを確

場所：東京理科大学経営学部 ５階会議室

認ののち，開会宣言がなされ，オブザーバー５名の出

ハイブリッド出席型バーチャル社員総会として実施席が承認された．照井会長より，議事録署名人として

Zoom（ミーティング ID: 864 3341 9265）

西郷浩，瀬尾隆両代議員に依頼する旨説明があり，承出席者：照井伸彦会長，川崎能典理事長

認された．

出席代議員：會田雅人，青嶋誠，足立浩平，大森裕浩，
加藤昇吾，鎌倉稔成，川﨑茂，川﨑能典，川野秀一，

審議事項

西郷浩，清水誠，瀬尾隆，田畑耕治，富澤貞男，樋口

第１議案

2023年度事業報告及び決算に関する件

知之，廣瀬慧，南和宏，南美穂子，山下智志（以上，照井会長より，資料に基づき，2023年度事業と決算

委任状提出９名を含み出席28名，議決権行使書４名）

について報告があり，オブザーバーの吉田会計理事よ

オブザーバー：小山慎介（庶務），伴正隆（庶務），吉り追加の説明がなされた．また，大森監事，樋口監事，－ 16 －

山下監事により「適切に執行された」との監査報告が川崎理事長より，回収資料に基づき，会員の入退会なされ，審議の結果，承認された．

について報告がなされた．

第２議案

３. その他

名誉会員に関する件

照井会長より，廣津千尋氏（東京大学名誉教授，元なし

明星大学教授），矢島美寛氏（東京大学名誉教授）を名誉会員とすることについて提案がなされ，承認された．

報告事項（委員会報告）

第３議案

１. 常設委員会における委員長・委員の交代・退任につ

日本統計学会小川研究奨励賞規程の改正に

関する件

いて

照井会長より，資料に基づき，日本統計学会小川研川崎理事長より，資料に基づき，常設委員会の委員

究奨励賞規程の改正について提案がなされ，審議の結長および委員の交代・退任について報告がなされた．

果，承認された．

・庶務委員会

第４議案

学会賞各賞の選考委員の承認に関する件

小山慎介委員長より伴正隆委員長に交代（2024年６月

照井会長より，2025年度の学会賞各賞（中村隆英賞

１日付）を除く）の規程に基づく「会長が推薦する選考委員」
として駒木文保会員および小暮厚之会員を推薦するこ

小山慎介委員より坂田綾香委員に交代（2024年６月１
日付）とが提案され，審議の結果，承認された．
第５議案

吉田靖委員より白石博委員に交代（2024年６月１日

理事の選任に関する件

付）

照井会長より，以下のとおり理事の選任に関する提・国際関係委員会

案がなされ，審議の結果，承認された．

荒木由布子委員長より鎌谷研吾委員長に交代（2024年
６月１日付）

理事（小山慎介，吉田靖，荒木由布子）が本社員総荒木由布子委員より江村剛志委員に交代（2024年６月

会の終結と同時に任期満了し，退任することになり，

１日付）

その改選の必要があるため，以下のように後任の理事・大会委員会を選任する（2024年６月１日付）．
理事

高部勲委員長より佐藤忠彦委員長に交代（2024年６月

坂田綾香，白石博，江村剛志

１日付）
高部勲委員は退任（2024年６月１日付）

また，高部勲理事が本社員総会の終結と同時に一身・企画・行事委員会

上の都合で退任することに伴い，その補充の必要があるため，以下のように後任の理事を選任する（2024年６

高部勲委員長より佐藤忠彦委員長に交代（2024年６月１日付）

月１日付）．
理事

高部勲委員より尾崎幸謙委員に交代（2024年６月１日

佐藤忠彦

付）
白川清美委員より領家美奈委員に交代（2024年６月１

報告事項（理事会報告）

日付）

１．一般財団法人日本科学技術連盟の賛助会員入会につ玉谷充委員より伴正隆委員に交代（2024年６月１日

いて付）

川崎理事長より，資料に基づき，本年度から一般財

２．2024年度統計関連学会連合大会について

団法人日本科学技術連盟の賛助会員に入会したこと，

川崎理事長より，2024年度統計関連学会連合大会が，また本学会員への周知を行う予定であることが報告さ2024年９月１日（日）～５日（木）に，東京理科大学神楽れた．

坂キャンパスにて，現地および遠隔（オンライン）に

２. 会員の入退会

よるハイブリッド方式で開催予定であることが報告さ－ 17 －

れた．

報告事項（その他）

３. 第18回春季集会（2024年３月開催）の報告

１．各種委員会からの報告

川崎理事長より，2024年３月９日（土）に成城大学に竹内委員長より統計教育委員会の活動について，南て開催された第18回日本統計学会春季集会について報委員長より多様性推進特別委員会の活動について，そ告がなされた．

れぞれ資料に基づき，報告がなされた．

４．日本統計学会各賞受賞者の紹介

２．次回日程等

照井会長より，資料に基づき，日本統計学会各賞の役員・代議員協議会：2024年９月１日（日）午後6:30

受賞者について紹介がなされた．

～午後8:00（予定）

５．ISI 基金奨励賞

３．その他

第４回 ISI 東京大会記念奨励賞 募

集について（1）川崎理事長より，統計関連学会連合の法人化検討樋口委員長（ISI 東京大会記念基金運営委員会）よ

状況について，資料に基づき，説明がなされた．

り，資料に基づき，ISI 基金奨励賞及び第４回 ISI 東京（2）統計教員養成に関する文部科学大臣への要望につ大会記念奨励賞の募集について説明がなされた．

いて

６．その他
なし

川崎理事長より，資料に基づき，統計教員養成に関する文部科学大臣への要望について説明がなされた．

－ 18 －

－ 19 －

－ 20 －

－ 21 －

－ 22 －

13．博士論文・修士論文の紹介
最近の博士論文・修士論文を紹介いたします．

な現状分析と提案―全国調査の結果から見る現状（1）氏名（2）学位の名称（3）取得大学（4）論文題

分析と課題解決に向けた考察から―（5）佐藤正昭

名（5）主査または指導教員（6）取得年月の順に掲（6）2024年３月

載いたします.

●（1）大路悠介（2）修士（データサイエンス）（3）
滋賀大学（4）SfMによる推定深度の正誤予測（5）

博士論文

佐藤智和（6）2024年３月●（1）
菊池元太（2）
博士（データサイエンス）（3）●（1）小島和輝（2）修士（データサイエンス）（3）

滋賀大学（4）Toward Discovering Causal Relations

滋賀大学（4）Iterative Inpainting Augmentationによfrom Manufacturing Data : Heteroscedasticity and

る不十分なアノテーションからのインスタンスセ

Variable Groups（5）清水昌平（6）2024年３月

グメンテーション（5）飯山将晃（6）2024年３月●（1）
花田圭佑（2）
博士（データサイエンス）（3）●（1）小畑諒人（2）修士（データサイエンス）（3）

滋賀大学（4）ランダム効果メタアナリシスの推測

滋賀大学（4）経時測定データに対する決定木分析と正確分析（5）杉本知之（6）2024年３月

モデルの構築とその応用（5）杉本知之（6）2024年
３月

修士論文

●（1）嘉悦里奈子（2）修士（データサイエンス）●（1）石田希望（2）修士（データサイエンス）（3）（3）滋賀大学（4）高速鉄道における空調負荷の要

滋賀大学（4）CodeBERTを用いたプログラムコー

因分析（5）寺口俊介（6）2024年３月

ド検証（5）市川治 （6）2024年３月●（1）加藤駿典（2）修士（データサイエンス）（3）●（1）
上野義博（2）
修士（データサイエンス）（3）

滋賀大学（4）スパースな観測行列を用いた圧縮セ

滋賀大学（4）顧客属性と行動に基づくデジタル通ンシングによる差分プライバシーの実現（5）松井

帳利用の分析とマーケティング戦略の策定（5）田秀俊（6）2024年３月

中琢真（6）2024年３月●（1）亀岡眞毅（2）修士（データサイエンス）（3）●（1）上羽悠介（2）修士（データサイエンス）（3）

滋賀大学（4）コールセンターオペレーターの感情

滋賀大学（4）熟練工の知見に基づいた深層学習に認識におけるマルチモーダル学習と多言語基盤のよる鍛造製品の欠陥検出（5）飯山将晃（6）2024年

効果（5）市川治（6）2024年３月

３月●（1）川上耕平（2）修士（データサイエンス）（3）●（1）内田巧（2）修士（データサイエンス）（3）滋滋賀大学（4）ガウス過程回帰に基づくヘアカラー

賀大学（4）否定を含む推論データセットの構築と剤組成の効率的探索（5）岩山幸治（6）2024年３月

それを用いた自然言語理解の研究（5）南條浩輝●（1）
川﨑隆広（2）
修士（データサイエンス）（3）（6）2024年３月

滋賀大学（4）金融機関間の送金額予測の機械学習●（1）内山直之（2）修士（データサイエンス）（3）による精緻化（5）田中琢真（6）2024年３月

滋賀大学（4）雑損控除の適用における「損失額の●（1）川俣統吾（2）修士（データサイエンス）（3）

合理的な計算方法」の適合性について（5）笛田薫

滋賀大学（4）信号パターン分析に基づく交差点改（6）2024年３月

善手法（5）川井明（6）2024年３月●（1）江上昇（2）修士（データサイエンス）（3）滋●（1）北村智浩（2）修士（データサイエンス）（3）

賀大学（4）自治体ＥＢＰＭの推進に向けた定量的滋賀大学（4）粒子径分布を出力とする粉砕機の実－ 23 －

験計画へのMulti Output Gaussian Process回帰を用ゴリズムによる走行経路案内システム（5）川井明

いたベイズ最適化の応用（5）河本薫（6）2024年３（6）2024年３月月●（1）塚本康太郎（2）修士（データサイエンス）●（1）
小谷朋也（2）
修士（データサイエンス）（3）（3）滋賀大学（4）変数の拡張に対する最適輸送に

滋賀大学（4）二段階ベイズ推定を用いた自動車補基づくドメイン適応における変数選択（5）松井秀修部品の受注数予測（5）姫野哲人（6）2024年３月

俊（6）2024年３月●（1）相良健太郎（2）修士（データサイエンス）●（1）中谷太洋（2）修士（データサイエンス）（3）（3）滋賀大学（4）認知診断モデルを用いた学力の滋賀大学（4）コロナ禍における宿泊飲食業の雇用規定要因についての考察－兵庫県尼崎市のデータ

調整の分析と未来投資に基づく再興・発展の提案

を題材に－（5）奥村太一（6）2024年３月（5）杉本知之（6）2024年３月●（1）
里村信行（2）
修士（データサイエンス）（3）●（1）林孝太郎（2）修士（データサイエンス）（3）

滋賀大学（4）地域視点による少子化分析―婚姻動

滋賀大学（4）ソーシャルVRにおけるジェンダース

向，夫婦の出生力に関する要因分析および少子化

イッチング動機と要因に関する分析（5）伊達平和

関連指標値による地域対策の考察―（5）佐藤正昭（6）2024年３月（6）2024年３月●（1）福留賢（2）修士（データサイエンス）（3）滋●（1）嶋倉大吾（2）修士（データサイエンス）（3）

賀大学（4）ラベル付与に選択バイアスのある不均

滋賀大学（4）積極型離反顧客管理に向けた部分離

衡データに対するPU学習（5）松井秀俊（6）
2024年

反顧客予測及び部分離反顧客属性分析（5）清水昌

３月平（6）2024年３月●（1）藤田佳樹（2）修士（データサイエンス）（3）●（1）
島津佑汰（2）
修士（データサイエンス）（3）

滋賀大学（4）メカニカルシール摺動面の画像特徴

滋賀大学（4）欠測を含むデータに対する多重代入量を用いた機械的特性の予測（5）村松千左子（6）法に基づく非線形モデルの変数選択（5）松井秀俊

2024年３月（6）2024年３月●（1）松久恵子（2）修士（データサイエンス）（3）●（1）
高三和己（2）
修士（データサイエンス）（3）

滋賀大学（4）東日本大震災前後における経営者特滋賀大学（4）Fishing Ground Estimation through性が企業行動に与える影響についての分析（5）笛Weakly Supervised Keypoint Detection and Meta-

田薫（6）2024年３月

Learning（5）飯山将晃（6）2024年３月●（1）松本和真（2）修士（データサイエンス）（3）●（1）髙瀨壮彦（2）修士（データサイエンス）（3）

滋賀大学（4）画像群からの三次元復元における物

滋賀大学（4）授業内の音声イベント検知に基づく体認識を用いたスケールドリフト量の推定（5）佐

授業活性度の推定（5）市川治（6）2024年３月

藤智和（6）2024年３月●（1）髙橋大輔（2）修士（データサイエンス）（3）●（1）水谷宏太（2）修士（データサイエンス）（3）

滋賀大学（4）反事実の確率を用いた機械学習の説

滋賀大学（4）敵対的学習に基づくドメイン不変表

明性に因果構造が与える影響の分析（5）清水昌平

現の獲得とそれを用いたアスペクトベース感情分（6）2024年３月

析（5）南條浩輝（6）2024年３月●（1）武田隼貴（2）修士（データサイエンス）（3）●（1）水本了太（2）修士（データサイエンス）（3）

滋賀大学（4）問題文の類似度を用いた類似項目デ

滋賀大学（4）外れ値に頑強なセミパラメトリック

ザインによる等化の試み（5）奥村太一（6）2024年

回帰モデルとその応用（5）佐藤健一（6）2024年３３月月●（1）田附玲王（2）修士（データサイエンス）（3）●（1）三谷治（2）修士（データサイエンス）（3）滋滋賀大学（4）運転者の嗜好を考慮した遺伝的アル賀大学（4）スマート農業活用に向けたHTTモデル－ 24 －

のベイズ推定に基づく種子発芽予測（5）岩山幸治（4）Cauchy Diﬀusion Modelによる画像生成（5）小（6）2024年３月

林景（6）2024年３月●（1）山口紗季（2）修士（データサイエンス）（3）●（1）加納光（2）修士（工学）（3）慶應義塾大学

滋賀大学（4）購買POSデータに基づく近年の物価（4）ヴァインコピュラによる市場リスクの解析と上昇が消費行動に与える影響の評価（5）藤井孝之

個人資産のリスク管理（5）南美穂子（6）2024年３（6）2024年３月月●（1）山口ダウード（2）修士（データサイエンス）●（1）鴨志田陸（2）修士（工学）（3）慶應義塾大学（3）滋賀大学（4）線形ガウス状態空間モデルに基（4）
行列式点過程によるグラフ生成モデリング（5）づく時系列クラスタリング法と従来手法との需要

小林景（6）2024年３月

予測における精度比較（5）河本薫（6）2024年３月●（1）木内希（2）修士（工学）（3）慶應義塾大学●（1）山田祐也（2）修士（データサイエンス）（3）（4）Hawkesグラフによりパラメトライズされた

滋賀大学（4）テレビ番組の放送内容テキストを用Markov Regime-Switching計数時系列に対する統計

いた視聴者属性別の視聴傾向の分析（5）南條浩輝

的推定（5）白石博（6）2024年３月（6）2024年３月●（1）風呂井啓人（2）修士（工学）（3）慶應義塾大●（1）吉野航（2）修士（データサイエンス）（3）

学（4）データの因果構造に着目したShapley値に滋賀大学（4）ESGデータを用いた企業の不祥事リよるExplainable AIの改善（5）小林景（6）2024年３

スクの評価（5）笛田薫（6）2024年３月月●（1）下野倫治（2）修士（データサイエンス）（3）●（1）竹ノ谷洸太郎（2）修士（工学）（3）慶應義塾滋賀大学（4）株価の中期変動予想による収益最大

大学（4）FEAWADモデルを用いた電池データの異化（5）笛田薫（6）2024年３月

常検出（5）林賢一（6）2024年３月●（1）山本りえ（2）修士（データサイエンス）（3）●（1）三宅佑果（2）修士（工学）（3）慶應義塾大学

滋賀大学（4）LiNGAMを用いた働きがいと成果の（4）Prognostic covariate adjustment in multi-arm

因果関係の検証（5）姫野哲人（6）2024年３月

randomized controlled trials in the presence of historical●（1）海老澤優（2）修士（工学）（3）慶應義塾大学

data（5）林賢一（6）2024年３月

14．学会事務局から
学会費払込のお願い

学会費自動払込の問合せ先2024年度会費の請求書が会員のお手元に届いて学会費自動払込問合せの旨とともに，氏名と住いることと思います．会費の納入率が下がると学所を以下にお伝えください．手続きに必要な書類

会会計に大きく影響いたします．速やかな納入にが送付されます．

ご協力をお願い申し上げます．便利な会費自動払〒101-0051

東京都千代田区神田神保町3-6

込制度もご用意しています．次の要領を参照の

能楽書林ビル５F

上，こちらもご活用下さい．また，クレジット公益財団法人統計情報研究開発センター内

カードでの学会費払込も受け付けております．お日本統計学会担当

申込みは学会ホームページよりお願いいたしま

Tel & Fax：03-3234-7738

す．（https://www.jss.gr.jp/fee/）．

E-mail：shom@jss.gr.jp－ 25 －

入会承認

長期連絡不能により退会したとみなされた会員

相田航，大橋真也，大矢智則，小野洋平，葛城大石原健一，大橋淳史，大淵智勝，小川芳幸，Guimaraes介，河合玲一郎，佐川凛華，鈴木俊太郎，高原

GONCALVES Danilo，木室孝輔，慶野有輝，高平，健，田川颯人，谷本真佑，手塚大樹，寺西蓮，長佐藤倫治，新里隆，髙梨耕作，高橋由武，千葉航

尾伸一，西脇優斗，二宮夢理，羽田哲也，濱田充平，内藤宏明，中北誠，畠山彰文，坂東拓馬，方男，林宏樹，藤原一肇，松本知己，室屋秀平，雪敏，松村光子，南賢太郎，吉永耕介，陸超，Robert

YAO SAI，吉田悠夏（敬称略）

Clark，綿島正剛，渡邉知史（敬称略）

退会承認

現在の会員数（2024年６月１日）

赤澤宏平，跡田直澄，井垣竹晴，石曽根毅，江島

名誉会員

13名

伸興，大城冝武，小田滋晃，小野智憲，熊谷亘，

正会員

1,342名合田智一，小山良，櫻庭千尋，柴田慎一，下野祐

準会員

6名

太，杉田勝弘，中川香織，長澤克重，中瀬卓也，

学生会員

54名

早川知志，福井武弘，町田光陽，横田彰，李笑，

総計

1,415名渡邊宏大，データビズラボ株式会社（敬称略）

賛助会員

17法人

団体会員

6団体

15．投稿のお願い
統計学の発展に資するもの，会員に有益である

原稿送付先：と考えられるものなどについて原稿をお送りくだ〒100-8901

さい．以下のような情報も歓迎いたします．

東京都千代田区霞が関１丁目３番１号·来日統計学者の紹介

経済産業省別館11階

訪問者の略歴，滞在期間，滞在先，世話人など

独立行政法人経済産業研究所をお知らせください．

E-mail: koho@jss.gr.jp·博士論文・修士論文の紹介

小西 葉子（統計学会広報連絡用 e-mail アドレス）（1）氏名（2）学位の名称（3）取得大学（4）論文
題名（5）主査または指導教員（6）取得年月をお知らせください．

• 統計学会ホームページ URL：
https://www.jss.gr.jp/• 統計関連学会連合ホームページ URL：

·求人案内（教員公募など）

http://www.jfssa.jp/·研究集会案内• 統計検定ホームページ URL:

·新刊紹介
著者名，書名，出版社，税込価格，出版年月をお知らせください．紹介文を付ける場合は100字程度までとし，主観的な表現は避けてください．
·会員活動紹介（叙勲・受章，各種受賞等）
できるだけe-mailによる投稿，もしくは，文書ファイル（テキスト形式）の送付をお願い致します．

－ 26 －

https://www.toukei-kentei.jp/• 住所変更連絡用 e-mail アドレス：
meibo@jss.gr.jp• 広報連絡用 e-mail アドレス：
koho@jss.gr.jp• その他連絡用 e-mail アドレス：
shom@jss.gr.jp

宛