2022
2023
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
The Institute of Statistical Mathematics

要覧

C O N T E N TS
■ はじめに1■ 研究組織2■ 研究紹介4■ 研究所の事業

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NOE（Network Of Excellence）形成事業
統計思考力育成事業■ 共同利用

18■ 大学院教育20■ 国際協力22■ 研究支援組織の活動

24■ 決算・建物

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■ 組織

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■ 沿革

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はじめに
はじめに

統計数理研究所は、1944 年 6月 5日に設立されて以降、現在まで 80年近く「現象と行動の解明と設計を目的とした統計学の理論と応用」の研究を基幹として取り組んできました。これも統計科学・数理科学を支える産官学の多くの皆様方のご支援のおかげであり、厚く御礼申し上げます。所員一同、各々のつとめに邁進するとともに、新たな研究プロジェクトや人材育成事業に尽力してまいります。
データ駆動型社会のあるべき姿を世界中が模索する中、“データに基づいて問題解決や課題達成ができる人材の育成”が日本国内では強く求められています。昨年度、統数研は「統計エキスパート人材育成事業」を受託しました。これまで様々なレベルの人材育成を担ってきた統計思考院に加えて、新たな人材育成組織として、2022 年1月に大学統計教員育成センターを設置しました。新センターでは、大学統計教員の育成研修を実施し、この推進のために 21機関からなるコンソーシアムを形成して、大学院修士レベルの統計教育システムの開発と実装を開始しました。大
学統計教員育成センターで２年間の研修を受けた若手中堅研究者が中核となって、所属機関等に必要な統計教育と統計数理科学に基づく研究活動をリードできる体制の構築も目指し、
プロジェクトを推進しています。
2021年度には、さらに２つの文部科学省プロジェクトも受託しました。ものづくりデータ科学研究センターを中核とした「データ駆動型高分子材料研究を変革するデータ基盤創出」が「『富岳』成果創出加速プログラム」に、同じくリスク解析戦略研究センターを中核とした「長期から即時までの時空間予測とモニタリングの新展開」が「情報科学を活用した地震調査研究プロジェクト」に採択されたのです。長年注力してきた NOE（Network Of Excellence）
形成事業によるデータサイエンスの基盤数理の深化やネットワークの構築と活性化の展開により、新しい方法論や応用の研究につながっていくことはまさに統計数理科学の神髄です。
新型コロナウイルス感染症（COVID-19）については、2020 年度から「新型コロナウイルス対応プ
ロジェクト」を立ち上げ、感染症リスク抑止のエビデンスを探る統計数理科学的方法の確立に向け、引き続き注力しています。一方、未だ終息の兆しが見えないコロナ禍にあって統数研の海外交流や対面での共同研究事業に大きな影響が及んでいることも事実です。ネット上での研究集会等の運営ノウハウを蓄積しつつ、工夫を重ねていく所存です。
2022 年 4月から第４期中期計画がスタートしました。社会のための学問としての統計数理科学、
社会に役立つ統計数理科学の研究成果を生み出していくために、またそれを進化させるための基
礎学術研究を推進あるいはしっかり利活用できる人材を育てるためにも、第４期も研究教育活動を展開してまいります。
引き続き、統計数理研究所を何卒よろしくお願い申し上げます。
統計数理研究所長

椿

広計
1

研究組織

基幹的研究組織モデリング 研究系

多数の要因に関連する現象の構造をモデル化し、モデルに基づいて統計的推論を行う方法を研究します。モデリングに基づく予測と制御、複雑なシステムのモデリング、データ同化によるモデリングを通じて、分野を横断するモデリングの知の発展に寄与することを目指します。

研究組織■ 予測制御グループ
時間的・空間的に変動する現象に関わるデータ解析やモデリングを通じて、現象の予測や制御・意思決定、科学的発見の観点から有効に機能する統計モデルの開発・評価に取り組みます。解析の障害となる欠測や検出率変化など、データの時間的・空間的な不完全性、不規則性、不均一性等の諸制約、および先見情報を反映したモデリングの研究を進めます。
■ 複雑構造モデリンググループ
非線形システムや高次元のネットワークなど、複雑なシステムの統計数理的モデリングを行い、それを実社会に応用する研究を行います。その手段として、モンテカルロ法などの確率的シミュレーションの方法、離散数学および計算機科学に関連する諸問題を考察します。
■ データ同化グループ
大量の観測データに基づいた超高次元状態変数の逐次ベイズ推定など、数値シミュレーションと観測・実験データをつなぐ基盤技術であるデータ同化の研究を推進します。各応用分野における計算アルゴリズムの開発や超高並列計算機シス
テムへの実装を通じて、リアルタイムに未来予測が可能な次世代シミュレーションモデルを構築することを目指します。

データ科学研究系

不確実性と情報の不完全性に対処するためのデータ設計方法、証拠に基づく実践のための計
量的方法、およびこれらの方法に即応したデータ解析方法、さらに対象現象に潜在する構造を観測データから推測する方法の研究を行います。

■ 調査科学グループ
調査法をはじめとした多様な条件・環境下での統計データ収集法の設計と、収集デザインに即した統計的推論・解析法の研究・開発、ならびにそれらの応用に関する研究を進めます。データの取得法と解析法の研究に取り組むだけでなく、さまざまな領域における複雑な現象の社会調査法等による解明に資する実用的研究を目指します。
■ 計量科学グループ
これまで測定されてこなかった現象の計量化、また膨大なデータベース等からの効率的な情報抽出を通して、統計的証拠を同定し、評価する研究を進めます。そのための方法、および得られるデータの解析方法の研究・開発を行い、実質科学の諸分野における応用研究に取り組むことにより、証拠に基づく実践的な応用統計数理研究を展開します。
■ 構造探索グループ
科学の対象である様々な生命・物理・社会現象に対し、その背後にある潜在的「構造」を観測データから推測するための統計科学の研究を行います。機械学習、ベイズ推論、実験計画法、時空間解析等を方法論の中心とし、対象現象における
ミクロ・メゾ・マクロな構造や時空間の動的な構造に関する研究を行います。

数理・推論研究系

統計科学の基礎数理、統計的学習理論、および統計的推論に必要な最適化と計算アルゴリズムに関する研究を行います。これらを通して、統計数理科学全体の発展に寄与することを目指します。

■ 統計基礎数理グループ
統計科学の基礎理論および数理的根拠に裏打ちされた統計的方法の系統的開発の研究を進めます。特に、データから合理的な推定や決定を行うための推測理論、不確実な現象の確率的モデル化と解析、確率過程論とその統計理論への応用、統計的推論の基礎を支える確率論、ならびにそれらをとりまく基礎数理の研究に取り組みます。
■ 学習推論グループ
複雑な現象や機構から得られるデータの情報を自動的に抽出し知識を獲得するための学習・推論の理論と方法の研究を行います。特に、データの確率的構造に関する数理、情報抽出の可能性と限界に関する理論に取り組みます。これらを分野横断的に有効な統計的方法として展開するとともに、実践的研究の推進も目指します。
■ 数理最適化グループ
複雑なシステムや現象を解析し予測・制御などの意思決定を行うための大規模数値計算を前提とした推論、およびその基礎となる数値解析、最適化の数理と計算アルゴリズム、離散数学等に関する研究を進めるとともに、社会における課題解決を支えるためこれらの方法論の現実問題への適用に取り組みます。

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NOE 型 研究組織
リスク解析戦略研究センター

研究組織

地震、金融、環境、資源などの様々なリスクについて、データ収集、モデル開発、社会実装といったプロジェクト型の研究を推進しています。リスク研究の対象は様々ですが、データの設計方法やリスクを表現する数理モデルなどの分野共通の方法論があり、これに関する理論と実践的方法の構築を行っています。さらにリスク解析に関する研究ネットワーク組織を運営することにより、分野横断型のリスク研究コミュニケーションの円滑化を担い、社会の安心と安全に貢献することを目指します。

統計的機械学習研究センター「機械学習」は、経験やデータに基づいて自動学習を行うシステムに関する研究分野で、データからの推論を扱う統計科学と、
アル
ゴリズムを扱う計算機科学を基盤としています。その応用はロボティクス・情報通信・インターネットサービス技術などの工学から脳科学・天文学などの自然科学まで広範囲に及びます。本センターは、統計的機械学習 NOE活動の中核的役割を果たすとともに、さまざまな研究プロジェクトを国内外の研究者と共同で推進し、価値の高い研究成果を産み出すことを目指しています。

ものづくりデータ科学研究センター
人口減少・グローバリゼーション・産業構造の変化により、我が国のものづくりは国際的優位性を急速に失いつつあります。さらに、
欧米・アジア諸国の国家成長戦略にデータ科学の最新技術が組み込まれ、世界のものづくりは今まさにパラダイムシフトを迎えようとしています。今後益々激化する世界のパワーゲームに対抗するために、機械学習・最適化・ベイズ推論・材料インフォマティクス等を技術面の柱とし、「創造的設計と製造」を実現するための革新的手法を創出する。これが本センターのミッションステートメントです。

医療健康データ科学研究センター
産学官における医療・創薬・ヘルスケア・公衆衛生を担う統計数理・データサイエンス研究を推進します。医学研究の科学的基盤を支える基礎数理・計算機科学から、基礎医学・臨床医学・社会医学の種々の研究領域ごとの応用理論、最先端の人工知能・機械学
習・ビッグデータ解析など、最新の医学研究で求められる多様なニーズに応えるための新たなデータサイエンスの基盤作りを目指します。また、医学アカデミアの研究実施体制の強化のための全国規模のネットワーク構築および高度専門統計教育を推進します。

人材育成組織統計思考院
人材育成・統計思考力育成事業の各プログラムの企画・実施の母体となる組織です。データ解析やビッグデータのモデリング、
研究コーディネーションなど大規模データ時代に求められる統計思考ができる人材（データサイエンティスト、研究コーディネータ等）を共同研究の現場で育成します。

大学統計教員育成センター
データサイエンスの中核を成す統計学の教員不足は、深刻です。このため、全国の大学等とコンソーシアムを形成し、「統計エキ
スパート人材育成プロジェクト」を推進しています。５年間で 30名以上の大学統計教員を育成し、当教員が全国の大学等で更に統計エキスパートを育成する、人材育成の好循環システムの構築を目指します。

研究支援組織
統計科学技術センター

統計科学の計算基盤および情報に関する技術的業務を担うことにより、統計数理研究所
および利用者の研究活動を支援し、統計科学の発展に貢献します。

■ 計算基盤室

スーパーコンピュータ等の計算機と各種ソフトウェアの管理・運用に関する業務。

■ ネットワーク管理室

所内計算機ネットワークの管理・運用とセキュリティに関する業務。

■ 情報資源室

研究情報システム・図書関連資源の整備・運用、研究成果の公開・教育に関する業務。

■ メディア開発室

研究成果の収集・管理、学術刊行物 および広報刊行物の編集・発行に関する業務。

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研究紹 介リスク解析戦略研究センター

地震学・測地学におけるデータ科学■ 地震学・測地学とデータ科学■ 深層学習による通常地震の検出研究紹介

地震学・測地学では、多種多様な計測器により得られた

今日では深層学習は事実上の標準データ解析手法の観測データが蓄積されています。地震学・測地学とデータ

一 つになっており、地震イベントの検出もその例外ではあ科学の結びつきは古く、時空間 ETASモデル・ベイズモデ

りません。深層学習による地震検出は既存の検出手法の

ル・赤池情報量規準といった統計手法が活用されてきまし

性能を大きく上回り成功を収めました。しかし、その研究のた。しかし、地震・測地データの時間的・空間的な粒度は

多くは単一の観測点の波形データのみを利用したものでし

計測技術の発展により年々細かくなっており、データの膨た。実際の観測波形には地震信号の他に地表面付近の局大さは深刻になる一方です。近年、これまでの解析技術に所的な環境雑音が多く存在し、単一の観測点のみで誤検加え新たな情報科学技術を活用してこれらの膨大なデー知を抑えるのは限界があります。そこで、地震計の空間配

タを余すところなく解析し地震・測地学的知見を得るため、置を考慮した畳み込みニューラルネットワークを活用した

国内外で多数の研究プロジェクトが立ち上がりました。本

地震計アレイでの地震自動検知法を提案しました（図１）。

稿では私が参画しているプロジェクトの研究を２つほど 紹

提案手法を首都圏稠密地震観測網（MeSO-net）に適用し、介いたします。

誤検知率を抑えると同時に、人が見落としていた非常に微弱な地震信号を捉えることに成功しました。この研究はJST CREST iSeisBayesでの研究成果です。

図１：複数観測点連続波形記録を利用した畳み込み
ニューラルネットワー
クによる地震自動検知法（Yano et al., JGR
Solid Earth, 2021）■ ゆっくり滑りの検出
近年、「ゆっくり滑り」という、数日から数年という長い時間をかけて断層が破壊され地震波を放射
せずにひずみエネルギーを解放する現象が地震学・測地学で注目されています。この現象は世界中の構造帯で発見されており、巨大地震が起こる領域を含む周囲の応力環境を理解する手がかりとなっています。ゆっくり滑りは衛星測位システムや傾斜計・歪み計によって観測されますが、目で見てわかるほどの明確な地殻変動に繋がらないことが多く、検知精度の高い自動検知手法の開発が求められています。
我々は「スパースモデリング」と「p– 値統合法」
を用いて衛星測位データからのゆっくり滑り自動検出手法を開発しました。開発した手法を四国西部の衛星測位データに適用し、約２年間にこれまでに見つかっていなかった 12 個のイベントを発見しました（図２）。この研究は東北大学との共同研究です。
図２：新検出のゆっくり滑り現象の逆解析結果（Yano and Kano, ESSOAr）

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矢野 恵佑

食われる側から見た食う側のリスク評価の第１歩■ 食う食われる２種系

それから、野外で個体を捕獲し、標識を付けて解放し、再ライオンとシマウマなどの食う・食われる２種系は、生態系捕獲調査を繰り返します。すると、シッポが健全で解放したのにおける基本のひとつです。ところで、食う側と食われる側、に再捕獲時にシッポ再生中という個体も出るでしょう。その数

どちらの調査が容易なのでしょう。より具体的に、ライオンにに、実験室で求めた、シッポを切って逃げた数と食われた数とって食料の何割がシマウマかを調べるのと、シマウマにとっの比をかけたくらいが天敵に食われた、という仕組みです。

てライオンに食われて死ぬ割合を調べるのと、どっちが易しいでしょう。
食う側については、（動物倫理を踏まえた上で）個体を追跡して何を食っているか調べる、胃の内容物や糞を（DNA なども使って）調べる、といった方法があります。一方、食われる

再捕獲データから統計モデルを使うことで死亡率を推定できます（図 1）。その中で、特定天敵に食われた残りが、特定天敵以外による死亡と推定できます。

■ 特定天敵種の貢献の推定
このような研究を、西表島に生息する、あるヘビとカタツムがあります。ちょっと目を離したすきに見失って死因不明とな

リの２種系で実践しました（カタツムリはシッポを切って逃げる個体がたくさんあると特定死因の割合を推定できません。

られることがある）。実験（図 2 a）と野外での標識調査（図かと言って、生まれてから死ぬまで、かたときも目を離すことな2b）と階層ベイズモデル（図 2c）を用いて、カタツムリ１個体がくたくさんの個体を観察する調査はほぼ不可能です。食われ１月の間にヘビに遭遇する確率は 0.033, 生誕してから繁殖をる側の調査の方が難しいというのが現実です。

始めるまでの約１年半にその半数弱がこのヘビで食われてい■ 天敵の駆除や導入に伴うリスク評価の第１歩

研究紹介側については、（ランダムに選んだ）全個体の死因を知る必要

る、と推定されました。

希少種を保護するため天敵種を捕獲したり、害虫を駆除するため天敵種を導入することが行われています。でも、食われる側からみた特定天敵種の貢献を把握できないと、こうした施策の効果やリスクを適切に評価できません。

■ 食われかかった証拠
ところで、特定天敵種に食われかかったけど回避できた証
拠があります。よく知られているのがシッポを切って逃げるトカ
ゲです。シッポが切れて再生中の個体は、天敵種に食われる数を推定する手がかりになるはずです。まず実験室で、天敵種に襲われたとき、食われた、シッポを切って逃げた、シッポを切らずに逃げた、この３つの運命の割合を調べます。

図１：標識を付けて解放後、2 回再捕獲調査をし、再捕獲できたら〇、できなかったら×で表すと、データとして〇〇、×〇、〇×、××の 4つが考えられます。〇の場合、個体は生きていますが、×の場合、生きていた場合と死んでいた場合があります。生残率を s、再捕獲率を p とすると、それぞれのデータが得られる確率を以下のように計算できます（尤度）。これらを用いて生残率と再捕獲率を推定します。

図２：（a）ヘビに襲われたときの 3つの運命の割合の例。正確にはこの割合はカタツムリの大きさなどに依存する。
（b）標識再捕獲調査の結果の一部。
（c）シッポ健全だった個体がシッポ切れ再生中で再発見される確率は、どう計算されるでしょう。天敵に襲われる確率を u、シッ
ポ を切って逃げられる確率を a、再捕獲率を p とします。上部のように考えて uapでいいでしょうか？これは間違いです。
再捕獲できたというデータには、生きていた＝死亡イベントが起こらなかった、という情報が含まれています（下部）。ですから、その確率を求めて uap にかける必要があり、点過程というモデルを使いました。

■ 野外調査と実験と統計モデルによるリスク評価
地球上の様々な食う食われる系に対して、その特性に応じた野外調査と実験と統計モデルの統合により、特定天敵種の貢献が解明され、その駆除や導入に関するリスクが適切に評価されていくことが期待されます。

島谷 健一郎5

統計的機械学習研究センター

重力波信号の有意性の評価■ 重力波とは何かに基づき計算した波形を観測した波形に適合させ、その研究紹介

Albert Einsteinは 1915 年に重力を時空の微分幾何とし尤度比に基づく検出統計量を用います（図）。重力波信号て記述する一般相対性理論を発表しました。計量が従うの有意性は再現期間で評価され、GW150914は雑音なら非線形な偏微分方程式が基礎になりますが、時空の小さば 20万年に１度と報告されました。ただし、雑音におけるな歪みは線形な波動方程式に従うので、Einsteinは質量

推定は２台の検出器の時系列の時刻をずらすことで行いまの加速運動により生じた時空の歪みが光速で伝搬する波す。他に事後確率でも評価され、それらに課した規準を共である重力波の存在を予言しました。重力波の存在は連に満たす候補を重力波信号と判断します。海外の重力波星系の軌道の変化を重力波の放射によるエネルギーの損

望遠鏡により既に数十の重力波信号の候補が得られてい失により説明できることから確実でしたが、直接観測するて、有意性の評価が課題になっています。日本でも重力波ことは困難でした。天体が生成する重力波を地球で観測

望遠鏡 KAGRAが建設され、観測に向けた準備が進んでするとき、時空の歪みは 10 のマイナス 20乗以下と極めています（写真）。

小さいためです。重力波の観測には、先端的計測技術の実証、電磁波以外の天文学的観測手段の確立、重力理論の検証などの意義があります。

■ 重力波信号の有意性の評価■ False Discovery Rate の推定
多数の信号の候補が得られる状況における有意性の評
価はデータ解析における典型的な課題で、BenjaminiとHochberg が 1995年に導入した false discovery rate（信2015 年 9月、米国に建設された２台の検出器からなる重号と呼ぶ候補のうち雑音の割合の期待値）が良く用いられ力波望遠鏡 LIGO が重力波信号を初めて検出しました。

ます。検出統計量の分布は分かりませんが、p 値の分布は２つのブラックホールの合体により生じた重力波で、GW推定できるので、雑音におけるp 値の分布が一様であるこ

150914と命名されました。連星系の合体による重力波は一とを用いて、ある候補を信号と呼ぶときの false discovery

般相対性理論により良く記述できるので、一般相対性理論

rateを推定する手法を提案しました。事後確率と比較して、検出統計量の分布の仮定が不要で計算量が少ないという長所があります。有意性の高い候補はいずれの規準でも有意ですが、有意性の低い候補はそうではありませんでした。本研究は東京大学宇宙線研究所に所属する譲原浩貴
氏、田越秀行氏との共同研究で、統計数理研究所 共同利
用研究などの補助を受けて行われました。詳細はオープ
ンアクセス誌 Progress of Theoretical and Experimental
Physics, 2021巻 12号に掲載されています。
間野 修平

図：重力波 GW150914 の波形（Courtesy Caltech/MIT/LIGO Laboratory）

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写真：重力波望遠鏡 KAGRA のレーザーを通すダクト（画像提供：東京大学宇宙線研究所 重力波観測研究施設）

研究紹 介因果構造を効率的に推定する手法の開発■ 因果探索式の回帰パラメータは半分程度が０です。そのためスパー

多くの変数の中で、Aが変化するとBとCが変化し、B がス構造を想定するのは自然です。また、高次元データにおい変化するとDが変化し、というような因果構造があるとしまては、LASSOのように回帰パラメータはスパースであるとしょう。その因果構造をデータから同定する問題を考えま想定することは、ある程度は自然でしょう。そこでLiNGAM

す。よく知られている相関構造だけでは、影響の方向が分にスパース推定のアプローチを取ることを考えました。

からないため、このような因果構造は同定できません。しかし、データの背後に何らかの構造を想定すると、データか■ スパース構造を同定する罰則付き尤度

ら因果構造が同定可能になります。このような考え方を利LiNGAMは独立成分分析の考え方をうまく利用してい用して、データから因果構造を同定する因果探索という研ます。パラメータ推定は独立成分分析で使われる非ガウス究テーマがあります。

尤度の最大化に基づいています。その尤度にスパース罰則

研究紹介

を加えて罰則付き尤度最大化を考えれば、LiNGAMのス
パース推定は可能になるように思えます。そのような研究は既に行われていました。しかし、過去の研究では、罰則付
き尤度の最大化において、独立成分分析で重要な直交化が上手く組み込めていませんでした。加えて、直交化だけ
でなくスパース罰則を同時に単純に組み込むと、相性が良
くないため、スパース構造が十分に達成しにくいです。本研
究では、その問題を、交互方向乗数法やパラメータ構造の緩和などを上手く用いることで、効率的なスパース構造同定を可能にしました。

図１： 因果推論■ 線形非ガウス非巡回モデル（LiNGAM）■ 数値実験
数値実験によって多くの手法と比較しました。標準的な

因果探索で有名な手法の一つに、因果構造のモデル化

ICA-LiNGAMやDirectLiNGAMに加えて、最近のNeurIPSとしてよく利用される線形構造方程式モデルに基づいて、に掲載された手法 Zheng+（2018, GOLEM）や Ng+（2020,

非巡回性を想定して、さらにノイズに非正規性を仮定して、

NOTEARS）
とも比較しました。提案手法の良いパフォーマ

因果構造同定を可能にする手法が注目を浴びています。こンスが確認できました。

の手法は、独立成分分析の考えを土台にしており、線形非ガウス非巡回モデル（Linear Non-Gaussian Acyclic Model,と名付けられています。
LiNGAM）

図２：非巡回線形
構造方程式■ スパース構造をもつ LiNGAM
我々は、LiNGAMにおいて、線形構造方程式モデルの回帰パラメータがスパース性をもっているという想定の下で、因果構造を効率的に推定する手法を研究しました。線
形構造方程式が非巡回であるという時点で、線形構造方程

図３：数値実験

本研究は次の論文でまとめています。
参考文献：Harada, K. and Fujisawa, H. (2021). Sparse Estimation ofLinear Non-Gaussian Acyclic Model for Causal Discovery.
Neurocomputing, Vol.459, 223-233.

藤澤 洋徳

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ものづくりデータ科学研究センター

高分子物性の自動計算によるデータベースの創出■ 革新的特性を有する高分子材料の探索

データ科学の他の応用領域に比べると、材料研究のデー

工の容易性、粘弾性の高さという特徴から幅広く利用されタの量は圧倒的に少なく、原因として次の三点が挙げられています。一方、材料設計のパラメータ空間が広大であるます：（１）データ取得の高コスト性、（２）ニーズの多様性にため、さらなる高機能化のために効率的な材料探索法の起因するコモンデータ創出の難しさ、（３）
データのオープン確立が求められています。研究の目的は、革新的特性を有化に対するインセンティブが低い。したがって、オープンする高分子材料の発見です。本センターの研究グループは、

データ開発が中々進みません。特に、高分子材料において2019 年に始動した JST-CREST 熱制御領域「高分子の熱は、上述の PoLyInfo 以外にデータ駆動型研究に資する

物性マテリアルズインフォマティクス」（代表：東京工業大学

データベースは存在しません。

森川淳子教授）に参画し、2021年には「富岳」成果創出加

研究紹介

速プログラム「データ駆動型高分子材料研究を変革する
データ基盤創出」に採択されました。

■ 機械学習による自動分子設計■ 分子動力学シミュレーションの自動計算による
高分子物性データベースの創出
本グループは、分子動力学シミュレーションによる高分子物性の評価を完全自動化するソフトウェアRadonPyを

高分子物性データベース PoLyInfo と機械学習を組み合開発しています。現在、この RadonPyを用いて高分子物性

わせ、高い熱伝導性を有する材料の設計に取り組みましのデータベースを開発しています。最終的には 10万種類以た。アモルファス高分子かつ室温付近の熱伝導率に限定す上の高分子骨格を包含する体系的なデータベースを構築しると、PoLyInfo には 28 件のデータしか存在しませんでします。この目標が達成されると、我々は広大な物質空間のた。そこで、十分な量のデータを入手できる関連する物性

複数物性の同時分布を観察できます。例えば、物性間のパデータを用いてモデルを訓練し、この訓練済みモデルと少レート境界に位置する高分子構造を網羅的に調べること

数の熱伝導率のデータを組み合わせることで予測モデルができます。また、データを生産する過程でパレート境界をを構築しました。これは転移学習とよばれる機械学習のテ超える特異な分子骨格が発見される可能性もあります。産クニックです。我々はこのモデルの逆問題を解き、熱伝導学の垣根を超えた共同事業により、我々はこのミッション率が 0.41 W/mK に達する材料を発見・合成しました。

を達成します。

図：RadonPy による高分子物性の自動計算

8■ データ駆動型研究に資するデータベースが不足

プラスチックに代表される高分子材料は、軽さと成形加

林 慶浩

研究紹 介機械学習による準結晶の探索■ データ科学で準結晶の発見を大幅に加速

対象に、予測された準結晶相を文献から抽出した実験相図

準結晶は通常の結晶のような並進対称性を持たないが、と比較したところ、相図の予測精度は適合率が約 0.793、再原子配列に高度な秩序がある物質群です。最初の準結晶

現率は約0.714 に達することが分かりました。このアプロー

は1984 年に Schechtmanによって発見されました。その後

チを用いて、準結晶や近似結晶を形成する候補組成を絞り

およそ 35 年間で 100 種類以上の準結晶が見つかり、準結

込めば、物質探索の効率が大幅に向上することが期待さ晶は新しい固体構造の概念として確立されました。しかしれます。

ながら、近年は準結晶の発見のペースが著しく鈍化しています。本センターのグループは、2019 年に始動した科研費■ 物理法則の発見
さらに、機械学習のブラックボックスモデルに内在する入学」（領域代表：東京理科大学 田村隆治 教授）に参画して出力のルールを抽出することで、準結晶と近似結晶の相形います。我々は、機械学習の解析技術で新しい準結晶の発成に関する法則を明らかにしました。この法則は、原子の見を加速し、準結晶の形成メカニズムの理解を促進します。

ファンデルワールス半径や平均遍歴電子数の分布に関する■ 準結晶相の組成予測

５つの単純な式で表されます。これらの条件は、準結晶研究において長年求められてきた新しい準結晶を探索するた

準結晶研究への機械学習の応用は、依然として全くの未めの設計指針となります。この研究成果をもとに凝縮系物

踏領域です。
「機械学習は準結晶の発見に貢献できるの理学の中心課題である準結晶の安定性メカニズムを解明しか？」この問いに答えることが本研究の出発点です。まずます。

我々は、極めてシンプルな教師あり学習で準結晶を予測することに取り組みました。モデルの入力変数は化学組成、研究紹介

新学術領域「ハイパーマテリアル：補空間が創る新物質科■ 実証のステージへ

出力変数は、“準結晶”、“近似結晶”、通常の周期結晶を含む

今回の研究によって、我々はデータ科学による準結晶の“その他”を示すクラスラベルとします。学習データには、こ発見を実現するための第一歩を踏み出しました。現在、これまでに発見された準結晶、近似結晶、結晶の化学組成をの予測モデルを用いて、多くの共同研究者が新しい準結晶用いました。このデータを用いて訓練したモデルの３クラスの合成に取り組んでいます。1984 年に初めて準結晶が発分類問題における予測能力を系統的に調べました。アルミ見されてから 35 年近くが経過したにもかかわらず、準結晶

ニウムと遷移元素を含む三元合金系の全ての探索空間をの形成条件や安定化のメカニズムはほとんど分かっていません。データ科学が準結晶研究の未解決問題の解決に大きく貢献できるかもしれません。
Liu Chang

図 : 機械学習による準結晶の形成ルールの発見

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医療健康データ科学研究センター

医療健康データサイエンスの推進を目指して■ 医療健康データサイエンスとセンターミッション

医療健康データ科学研究センターは、統計数理研究所

近年、様々な分野でデータサイエンスに対する期待が高が長年蓄積してきたデータサイエンスの研究・人材育成のまっていますが、医学・健康科学分野もその例外ではあり基盤と国内外の研究者ネットワークを母体として2018年 4月

ません。最近では、分子/ 医療ビックデータを深層学習なに設立されました。そのミッションは、我が国の医療健康

どの先端 AI 技術を用いて解析することで、生体・疾患機

データサイエンスの教育・研究の底上げにつながる基盤形構の解明、創薬を含めた医療技術開発、さらには精密医療成事業を推進することです。設立からまだ４年余りではあ（precision medicine）の実現が大きく加速されると期待すりますが、すでに多くの教育・研究活動の蓄積があります。

る方も多いことでしょう。その一方で、周到な研究デザインと統計的推測により、質の高いスモールデータから医療技■ 教育・研究活動

研究紹介

術の確かなエビデンスを獲得するという重要な役割も忘れ

教育面では、医療健康データサイエンスの基盤をなす統てはなりません。医療・健康分野におけるデータサイエン

計数理、生物統計学、理論疫学、機械学習の方法論・方法ス（医療健康データサイエンス）への期待は今後ますますに関する系統的教育コース、公開講座、実地教育（on-the-

大きくなることは確実と思われますが、その一方で、そのjob-training）、さらに、研究者コミュニティの共有財産とな期待に十分応えられるデータサイエンスの枠組み・体制はるような e-learning 教材など、多くの教育プログラムの開未だ整備されておらず、そこに大きなギャップがあります。

発を推進しております。

すなわち、医療健康データサイエンスの教育と研究の充実
は今後の大きな課題です。

研究面では、基盤数理・計算機技術から、医療技術・ヘルスケア開発、公衆衛生・社会医学研究などを想定した統計的方法論の研究、さらに、先端的な機械学習・
AIアルゴリズムを用いたビックデータ解析など、多彩なプロジェクト研究を推進しております。

■ 医療健康データ科学研究ネットワーク
以上の事業は、新たに立ち上げた「医療健康データ科学研究ネットワーク」の活動と連動しております。このネットワークには、関連学会、全国の大学・研究機関、病院、企業から、9 7 団体（2022
年1月現在）のご参加をいただいており、これまでにない非常にユニークなネットワークです。医療
健康データサイエンスの真の発展は、統計数理・情報学分野と医学・健康科学分野の研究者が有e-learning ウェブサイト

機的に連携・協働する形を定着できるかにかかっています。今後センターは両分野の橋渡しの一翼を担うことができるよう、全力で努めて参ります。
松井 茂之

シンポジウムの様子

10研究紹 介

公表バイアスに対して頑健な信頼区間の構成■ 医療・健康科学研究におけるメタアナリシス■ 公表バイアスに対して頑健な信頼区間
メタアナリシスのための統計モデルには、解析の対象とから得られた統計解析の結果を統合して、よりエビデンス

なる複数の研究間の異質性を考慮するか否かに応じて、その高い結果を得るための統計解析のことをメタアナリシス

れぞれ固定効果モデル、変量効果モデルと呼ばれる二種と呼びます。医療・健康科学における最も典型的な応用例

類のモデルがあります。どちらのモデルでも、各研究から

は、医薬品の効果を検証するための臨床試験や疾患等のの精度の高い結果には大きな重みを付与することで全体原因を探る疫学研究に対するメタアナリシスで、例えば臨の統合結果を得ますが、変量効果モデルでは、その重みに床試験であれば、ある疾患に対する新薬 Aと既存薬 Bと対して研究間の異質性を加味する分、公表バイアスの影響を比較するランダム化臨床試験の結果が複数ある際に、をより受けやすくなります。そこで私たちは、研究間の異質

個々の研究では新薬 Aの効果を支持する十分なエビデン性を考慮する場合でもあえて固定効果モデルを用い、それスが得られなかったとしても、複数個の結果を統合するこに統計的な調整を行うことで、公表バイアスの影響を受けとによって十分なエビデンスが得られることがあります。

。
にくい信頼区間を構成しました（Henmi and Copas, 2010）■ 公表バイアスの問題

既存法も含めたいくつかの信頼区間の被覆確率を、
シミュ

研究紹介

同じ目的あるいは何らかの共通点を持った複数の研究

図２は、公表バイアスが存在するある状況を想定して、一般に統計解析においては、観測データが関心のある

レーションによって評価した結果をプロットしたものです。

母集団から偏りなく得られていることが重要ですが、メタ

横軸はメタアナリシスに含まれる研究数、縦軸は各信頼区

アナリシスの場合は、観測データとなる複数の研究結果は間の被覆確率を表しています。私たちが提案した信頼区間

公表されている論文等からしか得られないので、データにの被覆確率は白丸で表されていますが、他と比べ、安定し偏りが生じやすくなります。例えば、臨床試験や疫学研究

た高い被覆確率を有していることが分かります。なお、
このなどにおける二群比較では、統計的検定で有意な結果が方法は、統計解析ソフトウェアRのメタアナリシスのための公表されやすく、それらの結果だけを集めてメタアナリシ

パッケージ「metafor」で（関数 hc として）実装され、広く用スを行えば、当然その結果も有意になります。このように、いられています。また、医学研究では研究数が極めて小さ

公表データの偏りによりメタアナリシスの結果に生じるバ

いこともありますが、そのような場合に対する改良版が、最イアスのことを公表バイアスと呼びます。図１は、ある薬剤。
近提案されています（Henmi, Hattori and Friede, 2021）
逸見 昌之

を妊婦さんに投与した場合に早産を予防できるかどうかを検証するために行われた、複数のランダム化臨床試験の結果をプロットしたものです（ファンネルプロット）。横軸は各試験での対数オッズ比の推定量、縦軸はその標準誤差の1.0

逆数を表しています。下の方ほど標準誤差が大きくなり、検定結果が有意になりにくくなりますが、下の方で片側が欠けていることから、公表バイアスの存在が強く疑われます。

4

0.8

3

0.6

1

2

0.4

0.2
-1.5

-1.0

図 1： 臨床試験の結果のファンネルプロット

-0.5

0.0

5

10

15

20

25

30

35

図２：信頼区間の被覆確率11研究紹 介次世代シミュレーション NOE

相対論的正規混合分布モデル■ 相対論効果：速度に上限のある分布モデルの必要■ 相対論的正規混合分布モデルの提案「非」相対論的プラズマの解析には正規混合分布モデル

次に、相対論的正規分布の重み付き和で表現される相が有効であることが知られています。しかし、高エネルギー

対論的正規混合モデルを提案し、パラメータ（各成分分布

天体などで見られる光速に近い速度を持つプラズマに対しの混合比率、バルク速度、温度）を推定するためのEMアては、成分分布として速度に上限がない正規分布ではな

ルゴリズムを開発しました。特に、EMアルゴリズムの Mス

く、相対論効果を考慮した分布モデルを用いることが望ま

テップにおいては、完全データの対数尤度の条件付き期待れます。プラズマの速度が光速を超えることは物理的に不値を最大化することが保証されている解を持つ方程式を合理であるためです。

導出しました。EMアルゴリズムのパラメータの初期値には、■ 正規分布への相対論効果の導入

研究紹介

そこで、正規分布が表すプラズマのエネルギーに対してローレンツ変換を施して得られる分布（相対論的 Maxwell
分布、Jüttner-Synge 分布）を成分分布とした、混合分布モ

データを成分分布の数と同数のグループに分割し、各グループで得られる最尤推定値またはモーメント法による推定値を使用しています。

■ 適用例

デルを開発することを考えます。ここでは、成分分布を相相対論的な電子- 陽電子プラズマの粒子シミュレーション

対論的正規分布と呼ぶことにします。まず、従来なされてい（Particle-in-Cell 法）の結果に２成分混合分布モデルを適なかった、バルク速度がゼロでない場合の正規化定数の導用し、シミュレートされた分布関数を２個の成分に分離しま

出を含め、相対論的正規分布の基本的な特性をまとめました（図）。その結果、各成分のマクロ量の情報を抽出が可した（表）。また、相対論的正規分布のパラメータ（バルク能となりました。例えば、一方の成分のバルク速度は大き

速度、温度）の最尤推定量が満たす簡単な方程式を導出しく、もう一方の成分はほぼ停滞していること、２個の成分のました。

温度はほぼ同じで、粒子シミュレーションの初期温度と一致していることが分かりました。これらのパラメータに基づ
いて、衝撃波や不連続性などの大規模なプラズマ環境を推測することが可能になります。

表：相対論的正規分布

図：相対論的正規混合分布モデルのあてはめ結果（２成分）

参考文献：Genta Ueno and Seiji Zenitani,“ Relativistic Maxwellian
mixture model”, Physics of Plasmas 28, 122106 (2021)
https://doi.org/10.1063/5.0059126

上野 玄太

12

研究紹 介調査科学 NOE「日本人の国民性調査」プロジェクト紹介■ 日本人の国民性調査とは低を、かわりにドライな課長の支持が 22％と過去最高を記

統計数理研究所の社会調査の研究グループは、1953年
以来５年に一度「日本人の国民性調査」（以下単に「国民性調査」）を実施してきており、2018年秋にはその第 14 次

録しました。

■ 今後の課題

全国調査を実施しました。この調査は、基本的に同じ調査

その歴史の長さ故にプロジェクト自体が一種の疲弊とも手法と内容で調査を繰り返す形で実施されており、我が国考えられる問題も抱えています。例えば、近年の調査ではにおける「継続社会調査」の代表例となっています。戦後

回収率が低下している、数値の変化が乏しくなってきた項から20世紀後半以降の日本社会の価値観や意識の変化を目が見られる、などの点です。調査の項目内容や調査手法

描くための資料として、研究や教育の場面、そしてマスメディを変えてしまうと、本当に日本人の意見が変化したのか、

アなどで広く活用されてきました。

それとも項目や手法の変化による見かけ上の変化なのかの区別がつかなくなってしまいます。継続調査という制限の中で、いかに調査の手法を洗練させ、しかも新しい日本人

実際の調査を行いながら、これからの社会変化にも対応での意見の動向を捉えていくのか、という難問にチャレンジすきる新たな統計調査手法を研究していくこと、
（3）
調査デー

ることが、我々のグループに課せられた課題です。
前田 忠彦

タを解析するためのより優れた統計的方法を研研究紹介

国民性調査の目的は、（1）調査結果をとおして、日本人のものの見方や考え方とその変化を明らかにすること、（2）究していくこと、の３点にあります。

■ 長期にわたる意識の変化～大きな流れ
長期にわたる意識変化を捉えた典型例を紹介
しましょう。時代が下るにつれて、古い世代に支持される「伝統的な意見」が退潮し、新しい意見が支持を伸ばしてきたという大きな流れを示す
項目があります（以下 # で表示しているのは項目
整理番号）。例えば“#4 .10 他人の子どもを養子にするか”、という項目では、「子がないときには他人の子どもでも養子にして家を継がせる必要があるか」という質問に対して、必要ないという回
答が伸びてきました（図１）。伝統的な家制度に関する意見は戦後 65年あまりかけて、新しい意見に入れ替わったことになります。

図 1： 伝統的な家制度の維持（子供がないときには他人の子どもでも養子にして家を継がせるべき）を不要と考える意見が増加■ 近年の動向～安定とゆらぎ
時代を通じて比較的結果が安定的であると考えられてきた調査項目もあります。例えば、日本人の「人情的な回答を好む」傾向は比較的安定的と考えられてきました。しかし、近年はこうした人情志向にもやや陰りがみられるようなのです。
“#5.6 めんどうを見る課長 （”図２）では、「仕事上の無理をいうがめんどうも良く見る（人情味のある）課長」と「仕事上の無理は言わないが、面倒もみない（ドライな）課長」のどちらを選ぶか質問しています。以前から前者が８割後半～前半の支持を集めてきたものが、近年はややその勢いがなく、最新の第 14 次全国調査では 74％と過去最
図 2：めんどうみのよい課長が好まれていたものが、ドライな課長がやや支持を伸ばす

13

NOE（Network Of Excellence）形成事業

異分野交流の推進および産業界、学界等、幅広く外部機関と連携した課題解決を行うために■ ２軸構造体制による研究教育活動

研究所の事業本研究所は、横軸を基幹的研究組織、縦軸をNOE型研究組織および人材育成組織とする、２軸構造体制で研究教育活動を行ってきました。基幹的研究組織（横軸）は、様々な分野を横断し、つなぐという特性を持つ、いわば『道具 』を研究する組織です。統計数理科学はデータ環境や社会からのニーズの変化に応答して学問そのものも変容していくことが必要であり、その結果、① 永久不変な学問ではないこと、② ただし
変わっていく中での基軸となるぶれない考え方や方向性が存在すること、の二つの性格を明確に示すため、基礎や基盤でなく「基幹」としました。基幹的研究組
織には、モデリング、データ科学、数理・推論の三つの研究系を設置し、データや既存の知識をもとに合理的な予測や意思決定を行う方法の先端的研究を行ってきています。現在、基本的に教員はこれら三つの基幹的研究組織いずれか一つに配属されています。
一方、NOE型研究組織と人材育成組織（縦軸）は、所内兼務教員、客員教員、特任教員および研究員（ポスドク）、外来研究員などのメンバーで構成されています。
現在のNOE型研究組織は、リスク解析戦略研究セン
ター、統計的機械学習研究センター、ものづくりデータ■ NOE形成事業
本 研究所は、2010 年度からの情報・システム研究機構の第２期中期目標・中期計画の中で、「統計数理
NOE」の構築を掲げ、以降、この事業を推進しています。

第1期 中期目標・中期計画期間

第2期 中期目標・中期計画期間

第3 期 中期目標・中期計画期間

始 動 期

本 格 推 進 期

発 展 成 長 期

（2004年〜2009年）（2010年〜2015年）（含 リスク研究ネットワーク）

リスク解析
戦略研究センター
2005年 4月 設置

リスク解析
戦略研究センター
2012年 1月 改組

統計的機械学習ＮＯＥ

次世代
シミュレーションNOE

統計的機械学習研究センター
2012年1月 設置

リスク科学NOE

データ同化
研究開発センター
2011年 1月 設置
2019年 3月 廃止

調査科学
研究センター
2011年 1月 設置
2017年 1月 廃止（2016年〜2021年）

医療健康データ科学NOE

サービス科学
NOE
サービス科学
研究センター2012 年1月 設置
2017年 1月 廃止

機構本部
図１：NOE形成事業の変遷（点線は各 NOEの変遷・派生を示す）

医療健康データ
科学研究センター
2018年 4月 設置

ものづくり
データ科学NOE
ものづくり
データ科学研究センター
2017年7月 設置

社会データ構造化センター
2016年 4月 設置

発展的統合

統計数理研究所

リスク研究
ネットワーク形成

調査科学NOE

14

科学研究センターそして医療健康データ科学研究センターの４センター体制です。これらのセンター（通称：
NOE 型研究センター）は、喫緊の具体的な社会的課題の解決に向けて統計数理科学と個別科学分野の接点にあたる部分を活動の場とし、各 NOEの中核の役割を果たしています。所内の教員は比較的自由にセンターの研究活動に参加可能です。
人材育成組織は二つあります。2011年度に設置した統計思考院は、人材育成・統計思考力育成事業の企画実施の母体となっています。また、本年 1月には大学統
計教員育成センターを設置しました。
「統計エキスパート人材育成プロジェクト」を推進し、大学統計教員の育成研修も行っています。詳しくは各事業の項目をご参照ください。
統計数理科学の時流や将来的な展望を見据え、組織の在り方についても常に将来計画委員会等で協議を重ねています。

環境資源
データ科学NOE
環境資源データ
科学研究ユニット*
2020年 4月 設置

データ同化研究支援センター
2019 年 4月 設置

情報・システム研究機構 データサイエンス共同利用基盤施設* リスク解析戦略研究センター内

研究所の事業

分野融合、学術領域の創成の種子を育む重要な機会となっています。
「統計数理科学の総合研究」を目的としている本研究所は、広範な分野と関わる特性上、文系・理系の枠を超えたあらゆる分野で求められ、その時々によって変化する要望に柔軟に対応しつつ社会的に貢献していく役割を担っています。近年のNOEの改組も各コミュニティからのニーズとNOE形成事業のさらなる深化を踏まえたものでした。
本年 4 月1日から情報・システム研究機構の第４期
中期目標・中期計画の６年間が始まりました。中期計画の中では、先端的数理技術の進展と産官学連携の進展を促進すべく、NOE 型研究組織を方法論型と分野・領域型に再編することにより国内外の研究組織との連携機能を強化し、NOE 型の連携協定を増加させることを掲げています。
新しい科学的方法論（第４の科学：データサイエンス）の確立、異分野融合、新研究領域の創成、産官学と連携した社会課題の解決のため、今後もNOE形成事業を展開してまいります。
新しい情報等はウェブサイトで随時発信していく予定です。今後とも統計数理研究所 NOE 形成事業にご期待いただき、皆様のご支援を賜れれば幸いです。
https://www.ism.ac.jp/noe/

発展的統合
環境資源
リスク科学ＮＯＥ
データ科学ＮＯＥ
国内外の連携機関

医療健康
データ科学ＮＯＥ

国内外の連携機関

環境資源データ
科学研究ユニット

医療健康データ
科学研究センター
医療健康データ
科学ネットワーク

リスク解析戦略研究センター

統計数理研究所
ＮＯＥ形成事業
運営委員会

研究所の事業

当初は、リスク科学、次世代シミュレーション、調査
科学、統計的機械学習およびサービス科学の５分野において NOE を形成していました。その後、時代やコ
ミュニティのニーズを鑑みつつ、定期的にNOE形成事
業の体制を見直し、形成していくNOEおよび NOE 型
研究センターの発展的改組を併せて行いました（図１）。
本研究所の中核事業であるこのNOE形成事業は、個別の問題解決に止まらない知識社会における新しい科学的方法論（第４の科学：データサイエンス）の確立という目的の実現のため、産官学の有識者に NOE
形成事業顧問を委嘱して助言をいただきながら、NOE
形成事業運営委員会で策定する統一的な事業運営方
針のもとで進められています。
2016 年度からのさまざまな改組を経て 2019年12月にはNOE形成事業顧問会議（第３回）
を開催しました。
2018年の国際外部評価での指摘事項等も併せた本研究所の取組みや研究教育活動を報告し、６名の顧問と本事業運営のコアメンバーが直に議論する機会とな
り、今後の方向性や可能性の貴重な意見を多数収集できました。報告集も発行し、NOE形成事業のウェブサイ
トにも掲載しています。現在も、それぞれのNOE分野の専門家に顧問を委嘱し、事業運営に適切な助言を得られる体制となっています（図２）。
各 NOE 型研究センターを中心とした国内外の研究機関との協定締結数も年を追うごとに増し、特に複数の NOEの研究分野をまたぐ協定機関との交流は、異顧問からの助言

所内組織連携
リスク研究
ネットワーク連携関係

次世代シミュレーションＮＯＥ
モデリング研究系
データ同化グループ
国内外の連携機関

ＮＯＥ形成事業顧問

ＮＯＥ推進室
ものづくりデータ
科学研究センター
国内外の連携機関

ものづくり
データ科学ＮＯＥ

データ科学研究系
調査科学グループ
統計的機械学習研究センター

国内外の連携機関

調査科学ＮＯＥ

国内外の連携機関

統計的機械学習ＮＯＥ
図 2：NOE形成事業概念構想図

15

統計思考力育成事業

ビッグデータ時代に求められるデータサイエンティス

以下に示す事業の他にも、大学院連携制度、特別共トの育成を目指し、統計思考院が設立されたのは平成

同利用研究員制度、夏期大学院、大学教員のサバティ

23年度でした。総研大統計科学専攻プログラムを除く

カル支援事業、組織連携に基づくデータサイエンス講

全ての教育・人材育成機能を統計思考力育成事業とし座企画などを通して、とりわけ若い人材の統計思考力て集約し、定評のあった公開講座に加え、公募型人材を育成し、複雑・不確実な現象に挑戦するデータサイ育成事業、共同研究スタートアップ、データサイエンス・

エンティスト、研究コーディネーター等の養成に取り組

リサーチプラザ等の新機軸を打ち出してきました。平

んでいます。

成28年度には外部有識者を含む統計思考院運営委員

令和２年度には、かねてより要望の高かったオンライ会を設置し、その提言を取り入れつつ平成 29年度にはン講座を立ち上げました。
https://www.ism.ac.jp/shikoin/

リーディングDATを開始しました。

共同研究スタートアップ
本研究所では、研究成果の社会還元の一環として
従来から統計相談窓口を設け、統計科学に関する相談に随時応じてきました。平成 23 年11月に統計思考院が活動を始めた際に、事業名を「共同研究スタートアップ」
として事務体制を整備し、統計思考力育成事業として再編しました。統計分析、データ解析及びその他統計研究所の事業

数理関係で個々の研究者等の方達が抱えている問題に対して専門家が助言を行い、大学共同利用機関の本分である共同利用の充実につなげることを意図しています。令和３年度は23件の申し込みを受け付けました。
申込み方法等はホームページに掲載しています。

公募型人材育成事業
平成23年度まで公募型共同利用で採択されていたから統計学全般をカバーするものまで、大きな自由度

課題の中には、明らかに人材育成に重点を置いた課題

を持たせつつ人材育成に関わる研究集会の提案を受もありました。こうした課題は、統計思考院発足後はけ付けます。一方若手育成は、少人数の若手研究者・

公募型人材育成事業として審査・採択することとなり、学生を２週間程度統数研（赤池ゲストハウス）に滞在

ワークショップと若手育成の２つのカテゴリーを設けさせ、統数研の教員と集中的に共同研究に取り組むユて、平成 24年度分 から公募を開始しました。ワーク

ニークなプログラムです。令和３年度は、８件のワークショップは、特定の方法論や応用領域に特化したもの

ショップが採択されました。

データサイエンス・リサーチプラザ
平成 27 年 4月に開設したこのプログラムは、既存の受託研究員制度を利用したもので、企業から研究員の方を一定期間有料で受け入れます。統計思考院内に
16専用のブースをご用意するほか、統数研のさまざまな研究・教育プログラムに参加していただけます。

研究所の事業

統計数理セミナー
毎週水曜日の午後４時から、所内教員および所外の研究者によるセミナーを開催しています。一日２人 40
分ずつのセミナーでは、教員が最新の研究成果を発表し参加者との活発な質疑応答が行われます。新型コ
ロナ感染拡大防止のため、現在はオンラインで開催しています。開催予定表と関連する情報は、統計数理研
究所のホームページに掲載しています。

リーディングDAT
現代社会で必要とされる統計数理の知識とスキルを

L-B1、L-B2 への出席・課題へのレポート提出等を条件持ったデータサイエンティストの育成を目的としたプロとして修了証を発行するリーディングDAT養成コース

グラム「リーディング DAT」
（ 情報・システム研究機構

では 21名に修了証を授与しました。

研究所の事業のデータサイエンス高度人材育成プログラム）の５年目となる令和３年度は３つのリー
ディング DAT 講座「L-A. データサイエンスの基礎」、「L-B1. 統計モデリング入門」、「L-B2. 機械学習とデータサイエンスの現代的手法」
をオンラインで開催しました。また、オンライン講座（ L-B1）の様子

公開講座
統計数理研究所における社会人教育は、研究所設になりました。平成 29年度からはリーディングDAT 講

立時（昭和19 年）に附置された文部省科学研究補助座が開講し、社会のニーズに合った講座の提供に努め

技術員養成所数値計 算第一期養成所に始まります。

ています。

戦後（昭和 22 年）には附属統計技術員養成所が開設

昭和44 年度から令和３年度までに開催した講座数され、当時の行政組織に不足していた統計技術員のは延べ 392講座、５コース（うち１コースはハーフコース）、

養成を目的に本格的な社会人教育が始まりました。そ

受講生総数は 28,884人にのぼり、その内容は基礎かの後、社会情勢の変化とともに一般社会人に対する統ら応用まで多岐にわたっています。令和３年度に開催

計教育に重点が移り、公開講座として開講されるようされた講座は６講座１コースでした。
17

共同利用

大学等に所属する研究者が、研究所の施設を利用したり、研究所において統計に関する数理及びその応用の研究を行い、学術研究の発展に資することを目的としています。

■ 採択件数
2016（平成 28）年度

2017（平成 29）年度

2018（平成 30）年度

2019 年度

2020 年度

2021 年度

187 件

161 件

166 件

178 件

145 件

143 件

■ 共同利用の専門分野
共同利用は次のような専門分野に分類されています。この表は、申請者が主な研究領域の欄を参照して、適切な共同利用を申請していただくための参考資料です。
統計数理研究所分野分類
番号分

主要研究分野分類

野

番号

分

野

主要研究領域a

予測制御グループ１

統計数学分野

統計学の数学的理論、最適化など

b

複雑構造モデリンググループ

２

情報科学分野統計学における計算機の利用、アルゴリズムなど

c

データ同化グループ３

生物科学分野医学、薬学、疫学、遺伝、ゲノムなど

d

調査科学グループ４

物理科学分野宇宙、惑星、地球、極地、物性など

e

計量科学グループ

５

工学分野

機械、電気・電子、制御、化学、建築など

f

構造探索グループ

６

人文科学分野哲学、芸術、心理、教育、歴史、地理、文化、言語など

g

統計基礎数理グループ

７

社会科学分野経済、法律、政治、社会、経営、官庁統計、人口など

h

学習推論グループ８

環境科学分野環境データを取り扱う諸領域、陸域、水域、大気など

i

数理最適化グループ

9その他

上記以外の研究領域

jその他

2022年度 公募型共同利用採択課題抜粋 （2022年4月1日現在）
共同利用登録（8件）、一般研究１（22件）、一般研究２（49 件）、重点型研究（22 件）、共同研究集会（15件）、計116
件から以下に抜粋を掲載します。

共同利用■ 共同利用登録
分野分類

研究課題名

研究代表者（所 属）g1

ホテリング T2 距離の新規スパースモデルの提案

小林靖之（帝京大学）e7

マルチフラクタル解析による市場効率性の長期変動の研究

高石哲弥（広島経済大学）

c3

データ同化手法を用いた細胞質流動やシグナル伝達の解析

木村暁（国立遺伝学研究所）■ 一般研究 １

18

分野分類

研究課題名

研究代表者（所 属）b2

情報幾何学的アプローチによる機械学習アルゴリズムの解析

日野

d

7

社会的距離を考慮した面接調査の開発：ウェブ会議システムに着目して

朴

e

3

多変量臨床予測モデルにおける反復クロスバリデーション法

野間久史（統計数理研究所）a7

大規模ファイナンス・データの統計解析

吉田靖（東京経済大学）

c5

データ同化による塗膜の物性値推定方法に関する研究白鳥英（東京都市大学）

d6

言語・学習・統計：統合的アプローチの検討石川慎一郎（神戸大学）i7

古代社会の人口動態の推定

土谷隆（政策研究大学院大学）

英逸（統計数理研究所）
堯星（統計数理研究所）

2022年度 公募型共同利用採択課題抜粋■ 一般研究 2
分野分類

研究課題名

研究代表者（所 属）c

4

撮像観測データを活用した電離圏酸素イオン密度の時空間変動の推定

中野

d

7

様々な大規模データ公開におけるプライバシー保護に関する理論の研究

佐井至道（岡山商科大学）

c5

津波および高潮シミュレーションによる沿岸部の浸水リスク評価

北野

利一（名古屋工業大学）

b2

複雑な構造をもつデータに対する多変量解析法に関する研究

宿久洋（同志社大学）h2

数理アルゴリズムにおける不確実性に対する統計的アプローチの展開

照井章（筑波大学）e7

コロナ禍による中小企業の信用リスクへの影響の推定

宮本道子（秋田県立大学）

c

8

雲解像非静力学気象モデルを用いた粒子フィルタの開発

川畑拓矢（気象庁気象研究所）e2

スケーラビリティを考慮した
シンボリックデータ解析環境の開発と実データ解析への展開

南

f

5

高分子材料のマテリアルズインフォマティクスへの挑戦

覚知亮平（群馬大学）a7

条件付バリューアットリスクのバックテスト手法に関する研究川崎能典（統計数理研究所）

c

4

レーダー観測データによる GNSS 電離圏トモグラフィーの高精度化

上野玄太（統計数理研究所）f8

富士山山頂で観測された火山噴火による高濃度水銀イベントの長距離輸送の評価

篠塚賢一（岐阜大学）

慎也（統計数理研究所）

弘征（北海道大学）■ 重点型研究
重点テーマ１：SDGs（持続可能な開発目標）実現に向けた統計科学の役割
分野分類

研究課題名

研究代表者（所 属）d7

SDGsの指標間および学術団体研究テーマとの関係に関する調査分析木野3

SDGsを達成するためのデータサイエンスと研究倫理ーレギュラトリーサイエンスと学術誌の未来 ー椿e泰伸（筑波大学）

広計（統計数理研究所）

重点テーマ２：ICTを活用した統計学教育とその評価に関する新たな展開
分野分類

研究課題名

研究代表者（所 属）j1

I CTを活用したデータサイエンティストの専門職能認証システムに関する研究渡辺美智子（立正大学）

j9

統計基礎リテラシー評価におけるコンピュータ適応型テストに関する研究深澤

弘美（東京医療保健大学）

重点テーマ３：地図・メッシュ・位置情報データのデータベース作成・統合と高度利用研究課題名研究代表者（所 属）j1

世界メッシュ統計の統合分析アルゴリズムの開発佐藤彰洋（横浜市立大学）f

1

医療における時空間メッシュデータの利活用についての研究和泉志津恵（滋賀大学）

共同利用

分野分類

重点テーマ4：高次元データ解析・スパース推定法・モデル選択法の開発と融合
分野分類

研究課題名

研究代表者（所 属）g1

高次元スパース推定のための情報量規準の漸近的性質

二宮

嘉行（統計数理研究所）

g6

高次元経時データ解析手法の応用と可視化

門田麗（広島大学）■ 共同研究集会
分野分類

研究課題名

研究代表者（所 属）c

4

宇宙地球環境の理解に向けての統計数理的アプローチ中野慎也（統計数理研究所）

g5

極値理論の工学への応用

西郷達彦（山梨大学）

i

2

最適化：モデリングとアルゴリズム

土谷隆（政策研究大学院大学）

j8

情報科学による環境化学分野の問題解決と新展開に関する研究集会

橋本俊次（国立環境研究所）

g1

接合関数（コピュラ）理論の新展開

吉羽要直（東京都立大学）

19

大学院教育大学院組織
統計数理研究所は、昭和 63 年10月に開学した学部を持たない大学院だけの大学、総合研究大学院大学（神奈川県三浦郡葉山町）の基盤機関の一つとして、創設時から統計科学専攻を設置し、平成元年4月から学生を受け入れて、博士後期課程の教育研究を本研究所で行ってきました。また、平成 18年度から、
５年一貫制に移行し、修業年限を５年とする「博士課程（５年一貫制）」と、修業年限を３年とし３年次に編入学する「博士課程（３年次編入学）」で教育研究を行っています。

国立大学法人

総合研究大学院大学
文化科学
研究科

物理科学
研究科

複合科学
研究科

高エネルギー
加速器科学研究科

生命科学
研究科

先導科学
研究科

生命共生体進化学専攻

生理科学専攻基礎生物学専攻

遺伝学専攻

情報学専攻

極域科学専攻統計科学専攻素粒子原子核専攻

物質構造科学専攻

加速器科学専攻

宇宙科学専攻核融合科学専攻

天文科学専攻機能分子科学専攻

構造分子科学専攻

日本文学研究専攻

日本歴史研究専攻

国際日本研究専攻

比較文化学専攻

地域文化学専攻

教育研究の概要
本専攻では、基盤機関である統計数理研究所の恵まれた研究環境を活用して、現実社会からの情報ないし知識の抽出を、データに基づいて実現するために、データ収集の設計、モデリング、推論、予測およびこれらの基礎、数理、応用に係わる教育研究を行い、複雑に相互に絡み合うさまざまな重要課題の解決に貢献する創造性豊かな研究能力を備えた人材の育成を目的としています。
教育研究指導分野

内

容

モデリング

多数の要因が複雑に関連して起こる時空間的変動現象や知的情報処理の時空間モデルやグラフ構造モデル等
ダイナミックなモデリング、さらに各種モデルに基づく統計的推論やそのための計算手法、データに基づくモデルの組織的な評価について教育研究を行います。

データ科学

不確実性と情報の不完全性に対処するためのデータ設計と調査および分析の方法、計算機統計学に関する教育研究を行います。

数理・推論

統計科学の理論とそれに関わる基礎数理、データに含まれた情報を自動的学習・推論により抽出するための統計的学習理論、計算推論の基礎となる最適化・計算アルゴリズムの理論と応用に関する教育研究を行います。

教育研究の特色大学院教育● 本専攻は、日本で数少ない統計科学に関する博士課程であり、これまで幅広い学問分野から学生諸君を受け入れて、理論から応用までの多分野にわたる専門の教員により、統計科学全般についての教育研究が行われています。
● 本専攻の基盤機関である統計数理研究所では統計科学専用スーパーコンピュータ、高速３次元画像計算機や並列乱数発生
シミュレーターなどが設置され、統計数理研究所作成のオリジナルソフトウェアをはじめ多様なソフトウェアがそろっています。
● 統計科学と数理科学の学術誌・図書は国際的に有数の完備を誇っています。
● 統計数理研究所では共同利用研究所として研究会や国内外の客員教授・研究者のセミナーが頻繁に行われていますが、学生諸君はこれにほとんど自由に参加・交流できます。
● 他大学や研究機関の研究者たちとの共同研究、および他研究所などとの研究プロジェクトに参画し、各課題研究の一翼を担うこともできます。

20

修了要件および学位の種類● 統計科学専攻の修了要件は、以下のとおりです。
博士課程（５年一貫制）：大学院に５年以上在学し、必修単位を含む 40単位以上を修得すること。
博士課程（３年次編入学）：大学院に３年以上在学し、10 単位以上を修得すること。
そしてともに、必要な研究指導を受けた上、博士論文の審査および最終試験に合格することです。
● 修了者には、博士（統計科学）の学位が授与されます。あるいは、統計科学に係る学際的分野を主な内容とする博士論文については、博士（学術）の学位が授与されます。
● なお、優れた研究業績を上げた者の在学年限については、弾力的な取り扱いがなされます。

在学生数 （2022 年 4 月1日現在）■ 博士課程（５年一貫制）
：定員2名
入学年度
現

員

■ 博士課程（３年次編入学）：定員3名

2018年度

2019年度

2021年度

2022年度

2016 年度

2017年度

2018年度

2019年度

2020年度

2021年度

2022年度

1

1

1

1

1①

1①

5⑤

9⑦

6③

5③

2②

※ ○は有職者で内数入学者の出身大学・大学院
北海道大学（5）、東北大学（5）、福島大学（1）、筑波大学（7）、埼玉大学（1）、千葉大学（1）、お茶の水女子大学（1）、政策研究大学院大学（1）、東京医、東京学芸大学（2）、東京工業大学（6）、東京大学（24）、東京都立大学（1）、東京農工大学（1）、科歯科大学（1）、東京海洋大学（旧・東京商船大学（1）
国公立
一橋大学（6）、静岡大学（1）、金沢大学（1）、北陸先端科学技術大学院大学（1）、名古屋大学（4）、豊橋技術科学大学（2）、京都大学（8）、大阪市立大学（1）、大阪大学（3）、奈良先端科学技術大学院大学（1）、岡山大学（2）、島根大学（3）、九州大学（4）、大分大学（1）、電気通信大学（1）私 立青山学院大学（1）、北里大学（1）、慶應義塾大学（8）、国際基督教大学（1）、芝浦工業大学（1）、上智大学（1）、中央大学（9）、東京理科大学（ 7）
、東洋
大学（1）
、日本女子大学（1）、日本大学（2）、法政大学（7）、早稲田大学（9）、南山大学（1）、大阪電気通信大学（1）、関西大学（1）、京都産業大学（1）、立命館大学（1）、岡山理科大学（1）、久留米大学（1）外 国Aston大学（1）、California 大学 Irvine 校（1）、California 州立大学 Long Beach校（1）、Campinas大学（1）、Colorado大学（2）、Dhaka大学（2）、Hawaii大学（1）、Jahangirnagar大学（2）、Malaya 大学（1）、Northeast Normal大学（1）、Ohio大学（2）、Rajshahi大学（2）、Stanford大学（1）、Nottingham 大学（1）、浙江大学（1）、中国科学院応用数学研究所（1）、中国科学技術大学（1）、中国国家地震局分析予報中心（1）、東北工学院（1）、
香港技科大学（1）、中国地質大学（1）学位授与数

2015年度

2016年度

2017年度

2018年度

2019 年度

2020年度

2021年度

博士（学術）

1名

2名

1名

0名

0名

0名

0名

博士（統計科学）

4名

5名

4名

5名

5名

4名

7名

修了生等の進路
帯広畜産大学教授、筑波大学教授、兵庫県立大学教授、東京大学教授、電気通信大学教授、筑波大学准教授、埼玉大学准教授、名古屋大学准教授、
九州大学准教授、九州工業大学准教授、琉球大学准教授、統計数理研究所准教授、東北大学講師、横浜国立大学専任講師、北海道大学助教、東国公立 京大学助教、東京工業大学助教、広島大学助教、九州大学助教、統計数理研究所助教、大分県立看護科学大学助教、宇宙航空研究開発機構情報・大学等 計算工学センター主幹研究員、東京工業大学特別研究員、京都大学特定研究員、奈良先端科学技術大学院大学助教、統計数理研究所特任研究員、日本銀行企画役、日本放送協会、鉄道総合技術研究所主任研究員、
統計情報研究開発センター、年金積立金管理運用独立行政法人、公立高校教諭、
京都大学大学院特定助教、国立研究開発法人理化学研究所、総務省統計局、独立行政法人医薬品医療機器総合機構
札幌学院大学教授、東京医療保健大学教授、明治大学教授、同志社大学教授、札幌学院大学准教授、城西大学准教授、日本大学准教授、駒沢大

私 立学准教授、札幌学院大学講師、愛知工科大学准教授、明治大学特任講師、東京情報大学講師、芝浦工業大学非常勤講師、立教大学学術調査員、
大学等

大学院教育

明治大学研究推進員、早稲田大学特別研究員、慶応義塾大学、東京医科大学

Jahangirnagar 大学教授、Jahangirnagar大学准教授、Victoria 大学上級講師、Massey 大学研究員、Otaga大学研究員、ニュージーランド

外国の政府統計庁、Rajshahi 大学助教授、UCLA 研究員、Asia-Pacific Center for Security Studies 助教授、Central South 大学教授、Hong
大学等
Kong Baptist 大学講師、South Carolina 大学研究員、Warwick 大学研究員、Rajshahi 大学助手

（株）日立製作所中央研究所、NTT コミュニケーション科学研究所、誠和企画、（株）
ニッセイ基礎研究所、みずほ信託銀行、野村證券（株）、ATR
脳情報研究所、トヨタ自動車東富士研究所、シュルンベルシュ（株）、Macquarie Securities, Japan、損害保険料率算出機構、バークレイズ・
グローバル・インベスターズ（株）、（株）
オープンテクノロジーズ、ヤマハ（株）、Goldman Sachs Asset Management LP、CLCバイオジャパン、（株）、（株）EBP政策基礎研究所、（株）ソニー、（株）NTT アイティ、（株）損害保険ジャパン、クオリカプス
（株）
、
（株）
民 間 （株）三菱 UFJ 銀行、ファイザー（株）ブレインパッド、住友化学（株）、あらた監査法人、田辺三菱製薬（株）、第一三共（株）、静岡県立静岡がんセンター、シーピーシー
企業等 ブリヂストン、
治験病院、一般社団法人CRD協会、日本学術振興会、東京電力ホールディングス（株）、旭化成（株）基盤技術研究所、（株）本田技術研究所、横河電機（株）、花王（株）、先進モビリティ（株）、NEC中央研究所、ヤンセンファーマ（株）、大正製薬（株）、大塚製薬（株）、協和発酵キリン（株）、（株）
コーセー、ノバルティスファーマ
（株）

21

国際協力
国 際 協 力交流協定締結研究機関

22

機 関 名

所 在 地

締結日

アメリカ合衆国センサス局 統計調査部門

アメリカ合衆国（ワシントン）

1988. 7. 27

数学センター財団

オランダ（アムステルダム）

1989. 5. 10

ベルリンフンボルト大学 統計・計量経済学研究所

ドイツ（ベルリン）

2004. 12. 8

ステクロフ数学研究所

ロシア（モスクワ）

2005. 8. 9

中南大学

中国（長沙市）2005. 11. 18

スンシル大学

大韓民国（ソウル）2006. 4. 27

ウォーリック大学 統計学部／統計手法研究センター

イギリス（コーベントリー）

2007. 1. 16

インド統計研究所

インド（カルカッタ）

2007. 10. 11

中央研究院 統計科学研究所（ISSAS）

台湾（台北）

2008. 6. 19

マックスプランク生物学サイバネティク研究所・実証的推論研究系

ドイツ（チュービンゲン）

2010. 8. 11

ノルウェー産業科学技術研究所（SINTEF）通信システム部門

ノルウェー（トロンハイム）

2012. 1.30

University College London（UCL）計算機統計的機械学習センター

イギリス（ロンドン）

2012. 2. 16

ノルウェー科学技術大学（NTNU）電気通信学部

ノルウェー（トロンハイム）

2012. 5. 22

カレル大学 確率数理統計学部

チェコ（プラハ）

2012. 10. 10

ゲッチンゲン大学 生物森林生育環境情報学部

ドイツ（ゲッチンゲン）

2012. 10. 18

韓国統計学会（KSS）

大韓民国（ソウル）2013. 7. 9

豊田工業大学 シカゴ校

アメリカ合衆国（シカゴ）2014. 2. 10

オーストラリア国立大学 数理科学研究所

オーストラリア（キャンベラ）2014. 5. 15

ETH チューリッヒリスク研究所

スイス（チューリッヒ）

2015. 2. 7

ハード・ソフトウェア情報技術研究所（ IRCICA）

フランス（パリ）

2015. 2. 9信号・情報・自動処理研究センター（CRIStAL）

フランス（パリ）

2015. 2. 12

University College London（UCL）ビッグデータ研究所

イギリス（ロンドン）

2015. 2. 26

ポカラトリブヴァン大学 森林研究所

ネパール（ポカラ）

2015. 3. 6

カンボジア森林局庁 森林研究所

カンボジア（プノンペン）

2015. 3. 6

オックスフォード大学 統計学部

イギリス（オックスフォード）

2015. 3. 10

ベトナム森林開発企画研究所（FIPI）

ベトナム（ハノイ）2015. 6. 2

ツーゼ研究所ベルリン（ZIB）

ドイツ（ベルリン）

2016. 6. 20

ポルト大学

ポルトガル（ポルト）2016. 6. 22

ラオス国立大学

ラオス（ヴィエンチャン）

2017. 3. 15

中国地震局 地球物理研究所

中国（北京）

2017. 4. 28

香港浸會大学 科学部

香港（九龍）

2017. 8. 7

マラヤ大学

マレーシア ( クアラルンプール）

2017. 9. 18

エヴォラ大学

ポルトガル（エヴォラ）

2017. 11.30

ウルム大学

ドイツ（ウルム）2017. 12. 8

韓国調査研究学会

大韓民国（ソウル）2018. 2. 14ブリストル大学 The Jean Golding Institute for data-intensive research

イギリス（ブリストル）

2019. 1. 15

国 際 協 力

交流協定締結研究機関
機 関 名

所 在 地

締結日

ソンギュングァン大学 Survey Research Center

大韓民国（ソウル）2019. 2. 25

ランプン大学

インドネシア（ランプン）

2019. 3. 6

南方科技大学中国（深圳）

2019. 3. 25

ブルターニュ南大学

フランス（ロリアン）

2019. 3. 29

ノースカロライナ州立大学

アメリカ合衆国（ノースカロライナ）

2019. 11. 13

シンガポール国立大学（NUS）
ツーゼ研究所ベルリン（ZIB）

シンガポール（シンガポール）
ドイツ（ベルリン）

2020. 2. 1

スイス連邦工科大学 チューリッヒ校シンガポール拠点（Singapore ETH Centre）

シンガポール（シンガポール）

2020. 3. 18

マッコリー大学 保険数理・ビジネスアナリスティク学部

オーストラリア（シドニー）

2020. 12. 21

EURECOM

フランス（ソフィア・アンティポリス）2021. 8. 25

テキサス州立大学ダラス校 経済政策研究所

アメリカ合衆国（ダラス）2022. 3. 11※他に 2 大学と締結あり

国際シンポジウム（2021年度）
名称

開催期間

会場

5th ZIB-RIKEN- IMI -ISM MODAL Workshop on Optimization,
Data Analysis and HPC in AI

2021. 09. 27～2021.09.30

Zuse Institute Berlin（オンライン併用）

Workshop on Continuous Optimization and Related Topics

2021. 11. 27～2021.11. 28

オンライン

The ISI-ISM-ISSAS Joint Conference 2022

2022.01.13 ～2022.01.15

オンライン

ISM Symposium on Environmental Statistics 2022

2022.01. 27

オンライン

The Workshop on Functional Inference and Machine Intelligence2022.03.29～2022.03.31

オンライン

外国人研究員 （2021年度 受入）
■ 客員

なし

■ 外来研究員

7名

https://www.ism.ac.jp/visitor/index.html

23

統計科学技術センターの活動

統計科学技術センターには、計算基盤室、ネットワー

成果に関する情報の収集や人材育成事業に関する業

ク管理室、メディア開発室、情報資源室の４室があり、務を行っています。計算機や図書の利用など公募型共それぞれ基盤的な計算機資源の提供、基幹ネットワー

同利用に付随する所外 研究者へのサービスや、思考

クの運用管理、刊行物の編集・発行と広報業務、研究院の統計思考力育成事業を支える運営主体です。

研究支援組織の活動

計 算 資 源 の提供 （2022年 4 月1日現在）
大規模統計データ解析のために、2018 年10月より

所内情報ネットワークとして、10GBASE-SRを幹線と統計科学スーパーコンピュータシステムを運用していし、1000BASE-T を支線に持つイーサネット網を敷設ます。所内のみならず、公募型共同利用により、所外しており、パーソナルコンピュータ、スーパーコンピュータ

研究者の利用に供しています。本システムは、384の計システム等が接続されています。そして SINET6によっ

算ノードで構成される総理論演算性能 1.49 PFLOPSて通信速度 100 Gbpsでインターネットと接続されていまの分散メモリ型並列計算機です。水冷のHPE SGI 8600

す。なお、アンチウィルスソフトやネットワーク侵入防止

Systemを採用し、各ノードには２つの18コアCPU（Intelシステムを全所的に導入するなど、強力なネットワーク、384GBの主記憶が搭載されていま
Xeon GOLD 6154）

セキュリティ対策を実施しています。

す。また、システムには高速物理乱数発
生ボードが付属し、解析結果を可視化表示するために 4K 3D表示可能なプロ
ジェクタおよび 200インチスクリーンが計算機展示室に設置されています。
各ユーザーが利用しやすく、かつカス
タマイズしやすい計算環境を提供する
ため、2021年3月に共用クラウド計算シ
ステムを導入しました。本システムは、計算ノードとして HPE ProLiant DL385
Gen 10 Plusを64台装備（総理論演算性
能 154.0 TFLOPS）
し、各ノードには 32
コアCPU（AMD EPYC 7452 ）が２台、1TBの主記憶、実行容量 20TBのSSDが搭載されています。

共用クラウド計算システム HPE ProLiant DL385 Gen 10 Plus

24

統計科学スーパーコンピュータシステム HPE SGI 8600

4K 3D 可視化システム

研究支援組織の活動

図書・資料 （2022年 4 月1日現在）
また本研究所が刊行する欧文誌「Annals of the In­­学、計算機科学、情報科学に関わる内外の主要学術

stitute of Statistical Mathematics」（Springer から発誌を多数備えています。収蔵図書はこれらの分野に加行）、和文誌「統計数理」、「日本人の国民性の研究」

えて人文・社会科学から生物、医学、理工学の広範ななど調査研究のための「統計数理研究所調査研究リ

領域にわたっています。

ポート」、「Com­puter Science Mono­graphs」、共同利

研究支援組織の活動

本研究所の広範な研究分野を反映して、統計学、数用における共同研究のための「共同研究リ
ポート」、「Research Mem­orandum 」、「統
計計 算技術報告」、「研究教育活動報告」

和書
28％
20,641冊

および内外からの寄贈による資料も備えて
蔵書
73,985冊

和雑誌
53％
1,157種雑誌
2,202種洋雑誌
47％
1,045種います。
あらゆる分野の研究者の需要に応えるた
め、図書・資料を整理し、OPAC から検索出

洋書
72％
53,344冊来るようになっています。また文献の問い合
わせと複写サービスも行っています。

刊行物の編集・発行と広報業務
統計数理研究所では英文学術誌 Annals of the In­
stitute of Statistical Mathematics（AISM）と和文学
術誌「統計数理」を発行しており、当センターが各誌編
集委員会と協力して編集・発行にあたっています。1949
年創刊のAISMはインパクト・ファクター付きの英文学術誌として海外から高い評価を得ています。両誌とも
現在では電子投稿システムを採用しています。要覧、年報、統計数理研究所ニュースなどの広報誌の編集も行っています。

研究成果の収集と公開
研究教育職員等の研究成果を恒常的に蓄積するた資料も蓄積されています。また、統計数理研究所学術

めの「研究業績登録システム」と呼ばれる電子システム

研究リポジトリ（https://ismrepo.ism.ac.jp/）の運営もを運営・管理しています。業績は一年中随時電子登録行っています。

が可能で、これによって年報作成と評価のための基礎

統計思考力育成事業への協力
統計思考力を備えた人材育成のために、統計思考院

究スタートアップなどを行っています。

と協力しながら、公開講座、統計数理セミナー、共同研
25

URAステーションの活動

情報・システム研究機構では文部科学省「研究大学強の支援、および、広報・アウトリーチ活動なども支援しま化促進事業」の支援を受け、URA（University Re­search

す。また、統計数理研究所のスーパーコンピュータ（スパ

Administrator）
を配置しています。統計数理研究所にもコン）の利用のおよそ９割は、全国の大学等研究機関で統計数理分野の共同利用研究事業の推進・強化のため、あることから、その利活用についても支援します。

研究支援組織の活動

運営企画本部に URAを配置しました。

これらの活動を通じて、コーディネーション機能や研究

URAは、国内外の大学や研究機関との共同研究促進、支援機能を強化し、研究所の研究者が研究に専念でき研究交流促進のための企画や実務を担当するとともに、る環境を整備するだけでなく、大学共同利用機関として

統計数理研究所の研究者、職員と連携して、研究戦略のの機能強化も目的としています。

企画立案、外部資金獲得のための申請書作成や研究報告

URAの主な業務■ 共同利用・共同研究の推進
大学共同利用機関法人として、共同利用・共同研究を強く推進し、わが国の大学を中心とした学術研究全体の連携強化を支援します。
● 産官学連携基盤の強化
・企業との共同研究・学術指導契約のコーディネーション、
知的財産に関する各種交渉
・論文データベースを利用し、統計科学の見地から新たな指標を研究する体制を構築
・立川市と連係協力協定に基づく各種活動の支援
・総務省、統計局、統計センター等と連携し、公的統計ミク
ロデータの二次的利用推進を支援● スパコンの利用促進と認知度向上
・スパコンを活用した共同利用・共同研究のコーディネーション
・利用促進のためのパンフレット・ポスター等の作成● 外国人研究者・海外機関とのリレーションシップ構築のための活動
・外国人研究者の招へい、海外研究機関等への訪問等を通じた新たなリレーションシップの構築● 大学・研究機関におけるIR（Institutional Research）
活動の支援
・異分野融合の進展や効果を公正かつ適切に評価するための新指標「Research Diversity Index」（REDi）の開発と研究
・REDiを用いた公募型共同利用重点型研究の重点テーマ
候補選定のための書誌データ分析とレポーティング■ 研究者支援
外部資金獲得や獲得後の管理支援、新任者支援、
国際研究活動に係る各種支援など、それぞれのURA
資質・特性を活かして、研究者を支援します。
● プレアワード・ポストアワード、各種申請書類作成支援業務
・外部資金獲得のための申請支援、資金獲得後のプロジェクト
管理支援
・賞応募にかかる推薦支援、書類作成支援等● 新任者支援、国際研究活動支援、
ワークショップ・シンポジウム等開催支援
・新規着任者オリエンテーションの開催
・渡航ビザの取得・共同利用申請・イベント参加等の支援
・ワークショップ・シンポジウム（オンライン含む）の企画・運営の支援、ノウハウの蓄積・提供等● 男女共同参画推進支援
・男女共同参画推進支援室と連携し、事業を実施
・セミナー、研修会などの企画・開催

広報・アウトリーチ活動
URAステーションでは広報室と連携し、関係機関に対感を向上させるべく、機構や研究所が主催・共催する各する広報活動を通じて、国内外のコミュニティにおける

種イベント、見学会等の企画、準備、運営を実施・支援し大学共同利用機関としての機構、および、研究所の存在ます。

■ 統計数理研究所 オープンハウス
2021年 6月18日に、統計数理研究所オープンハウス“計

公開講演会は「味と香りのデータサイエンス」をテーマ

るを統べる統計科学”
を開催しました。昨年に引き続きに、宮里義彦副所長（現 名誉教授）の司会のもと椿広計

新型コロナウィルス感染拡大防止のため、オンライン形式

所長による開催の挨拶から始まりました。旭酒造株式会
社 桜井博志会長による講演「ピンチはチャンス！ ～山口での実施となりました。
26

研究支援組織の活動の山奥の小さな酒蔵だからこそできたもの～」では、
日本

Zoom Webinarで配信し、772 名の方々にご視聴いただ

酒「獺祭」の酒造りの中で逆境をチャンスに変えて成功いた盛況な講演会となりました。
その他、統数研の研究紹介として研究内容ポスターのの奥にある酒造りを追求する気持ちの大事さが語られま

PDFを109 名分、内容を紹介する動画を14件、統数研とした。続いて農業・食品産業技術総合研究機構 農業情３研究系（モデリング研究系、データ科学研究系、数理・報研究センター AI 研究推進室 確率モデルユニット 藤岡

推論研究系）の紹介動画を公開しました。

研究支援組織の活動した体験談や、データを読み取ることのできる人間とそ

宏樹上級研究員による講演「香りの分析とデータの活用について」では、センサ値
から香りを情報化する質量分析装置、香りセンサーを使った評価法の事例と課題について紹介されました。最後に本研究
所 数理・推論研究系 間野修平教授による「源氏香はクラスタリング ～ベル数とその周辺 ～」では、香道の源氏香を例として紹介し、数値で与えられないデータ
解析について講演されました。講演会は、■ 統計数理研究所 子ども見学デー
2021年12月25日～ 2022 年 1月10日に、統計数理研究

法や実験から何が分かるか紹介した動画「サンプリン

所 子ども見学デー2021を、立川市の事業協力を得てオン

グってなに？」は、300回を超える視聴があり、無作為抽

ラインで開催しました。

出シミュレーターで多くの方がサンプリング実験に参加

ミニ講演では川崎教授による「楽しめることを探そ！
う 」、島谷准教授による「野生動物の標識調査と統計しました。統計用語に関する「謎解きチャレンジ」も300

学」、岡特任准教授による「統計的思考を使って身のま昨年に引き続き冬休みの期間中に合わせて開催した

わりをちょっとよくする」と題した動画を公開し、およそ本イベントは、多数のメディアに紹介され、遠方の方にも1 か月前から公開したインタビュー動画とあわせた視聴

統計学に触れていただく機会になりました。

回以上視聴されました。

回数は、およそ1, 500 回になりました。サンプリングの方■ 統計数理研究所の新キャラクター
統計数理研究所に新しいキャラクターが誕生しました。元気で自由な明るい白黒猫「すーりん」、クラシカルな雰囲気の「けいと」、恥ずかしがり屋さんの「まちか」が統数研の活動や研究紹介のお手伝いをしていきます。
【すーりん】
元気で自由な明るい白黒猫。性別は不明。アクティブで色んなことに興味津々。楽しいこと大好き。自由な発想で物事を考える。その場その場に応じて行動するのが大切で、理屈は後からついてくると思っている。AICの本はけいとにおすすめされたので読んでいる。オシャレで持ち物にはこだわりを持っている。けいととは統数研サポーター仲間。人間にすると10 歳。
【けいと】
クラシカルな雰囲気の黒猫。性別は不明。伝統を大切にしており、きちっとしていて細かいところにこだわるしっかり者。
几帳面。何事も理屈が大事だと思っている。いつか理論を発見して社会に役立てたいと思っている。美しいもの、ミステリー、料理、クラシック音楽が好き。いつもキリリとしている。
すーりんとは統数研サポーター仲間。人間にすると 12 歳。
【まちか】
はずかしがり屋さんであまり姿を現さない。表に出ることや写真が苦手。レアキャラなので詳しいことは分かっていな
いが一人で黙々とレンガを積むのが趣味らしい。年に数回、
統数研に来たこどもたちを案内してくれることがある。人間にすると5歳の男の子。

左から：すーりん、けいと、まちか27

決算・建物

運営費交付金等（2021年度）
区

人

分

件

費

物

675,641

決 算 額

件

費

合

975,623

計

1,651,264
単位：千円

外部資金受入状況 （2021年度）
区分

件

科 学 研 究 費 補 助 金 （2021年度）

数

受入金額

19

29,8982

21,70024

509,860

受託研究員

1

284

学術指導

5

4,789

寄附金

3

1,580

民間等との共同研究
共同研究部門
受託研究・受託事業等

決算・建物

合

54

計

研究種目

568,111
単位：千円

数

交付金額

新学術領域

3

24,050

学術領域変革（A)−−

学術領域変革（B)

1

9,880

基盤研究（S）−−

基盤研究（A）

5

39,780基盤研究（B）

7

25,870基盤研究（C）

17

17,810

挑戦的研究（萌芽）

2

2,860

挑戦的研究（開拓）

1

9,100

若手研究

14

17,550

若手研究（独立基盤形成支援）

1

1,820

研究活動スタート支援−−特別研究員奨励費

1

780

52

149,500

合

計

件

単位：千円

敷 地・建 物 （ 2022年 4 月1日現在）
建物名称

構造階数

総合研究棟

R6-1

Akaike Guest House

R1

延べ面積

（

15,260m2

総合研究棟 48,105m2 のうち
統計数理研究所分の面積）949 m2

建物面積（延べ面積）

16,209m 2

敷地面積62,450m 2■ Akaike Guest House

建物外観

Akaike Guest House は、共同利用・共同研究に従事される研究者等のための宿泊施設です。当ゲストハウスは、敷地内に建てられたもので、
平成 22 年 6月にオープンしました。部屋数は、シングルルーム 18、ツイン
ルーム４、バリアフリールーム１の 計23 室です。Akaike Guest House の名称は、元統計数理研究所長の故 赤池弘次氏にちなんでつけられたも
のです。

28

https://www.ism.ac.jp/guest_house/

Akaike Guest House 全景

組

織

組織図 （ 2022年 4 月1日現在）
研究倫理審査委員会

議

統計思考院運営委員会

会

NOE形成事業顧問

営

共 同 利 用 委 員 会

運

国際アドバイザリーボード

モデリング研究系■ 予測制御グループ■ 複雑構造モデリンググループ■ データ同化グループ

データ科学研究系■ 調査科学グループ■ 計量科学グループ■ 構造探索グループ

数理・推論研究系■ 統計基礎数理グループ■ 学習推論グループ■ 数理最適化グループ

リスク解析戦略研究センター

所

統計的機械学習研究センター
ものづくりデータ科学研究センター長

医療健康データ科学研究センター
副 所

統計思考院
大学統計教員育成センター長

統計科学技術センター
図 書 室

組

企 画 室

■ 計算基盤室■ ネットワーク管理室■ 情報資源室■ メディア開発室■ URAステーション

織

評 価 室
広 報 室
運営企画本部

産学連携・知的財産室
NOE推進室
男女共同参画推進室
国際連携推進室

本部事務局立川共通事務部

総務課

■ 総務係
■ 人事係
■ 労務係
■ 大学院係財務課■ 総務・監査係■ 極地研予算・決算係■ 統数研予算・決算係■ 資産管理・検収係

経理課

■ 経理係
■ 極地研契約係■ 統数研契約係
■ 施設係

研究推進課

■ 研究推進係■ 共同利用係

極地研事務課■ 極地研係

統数研事務課■ 統数研係29

所員数（現員）（2022 年 4月1日現在）
区

所

分

所

長

長

教

授

准教授
6

データ科 学 研究系

56

数 理・推 論 研 究 系

7

8

思

考

事務職員

技術職員

合

計
1

5

計

教

1

モデリング 研 究 系

統

助

11
3

14
15

院

5

5

統 計 科 学技 術センター

1010

運 営 企 画 本 部

11

立 川 共 通 事 務 部

（37）

（37）

計

1

17

20

8

1
（37）

10

57
（37）

※（ ）内は立川共通事務部の総数を示す。
※ 技術職員数は再雇用職員２名を含む。

所
所

員 （2022 年 4月1日現在）
椿

長

広計

副所長
（研究企画・人事）
（兼）

川﨑

副所長
（財務・知財）
（兼）

能典

山下

智志

モデリング研究系
松井組

研究主幹（兼）知子■ 予測制御グループ ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
授

川﨑

能典

教

准教授

瀧澤

由美

准教授

織

教

授

吉本

敦

三分一

史和

准教授

庄

建倉

■ 複雑構造モデリンググループ ――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
授

松井

知子

教

授

伊庭

幸人

准教授

小山

慎介

准教授

鎌谷

研吾

教

教

授

日野

英逸

■ データ同化グループ ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――

上野

玄太

客員教授

神山

雅子

株式会社ブリヂストン
デジタル AI 企画開発部

客員教授

北野

利一

名古屋工業大学
大学院工学研究科 教授

客員教授

佐藤

忠彦

筑波大学ビジネスサイエンス系 教授

客員教授

中村

和幸

明治大学総合数理学部 教授

客員教授

樋口

知之

中央大学
AI・データサイエンスセンター 所長

客員准教授

加藤

博司

株式会社博報堂ＤＹホールディングス
マーケティング・テクノロジー・センター
上席研究員

客員准教授

斎藤

正也

長崎県立大学
情報システム学部 准教授

客員准教授

長尾

大道

東京大学地震研究所
計算地球科学研究センター 准教授

客員准教授

野村

俊一

早稲田大学
商学学術院大学院会計研究科 准教授

客員准教授

藤井

陽介

気象研究所
全球大気海洋研究部 主任研究官

客員准教授

山本

誉士

麻布大学
獣医学部動物応用科学科 准教授

教

授（兼）

特任教授（兼）藤田

茂

准教授

中野

慎也

データ科学研究系
研究主幹（兼）南和宏■ 調査科学グループ ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
教

30

授

南

和宏

准教授（兼）

前田

忠彦

准教授

朴

堯星

組

織

所

員

データ科学研究系
特任准教授（兼）加藤

直子

今田

高俊

東京工業大学 名誉教授

客員教授

吉川

徹

大阪大学大学院人間科学研究科 教授

客員教授

松本

渉

関西大学総合情報学部 教授

客員教授

特任助教（兼） 芝井清久

特任助教（兼） Le Duc Anh

客員教授

佐藤

嘉倫

京都先端科学大学人文学部／
東北大学大学院文学研究科 教授

客員教授

真鍋

一史

青山学院大学／関西学院大学 名誉教授

客員准教授

稲垣

佑典

総務省統計局

幸謙

筑波大学
大学院ビジネス科学研究科 准教授

客員准教授

藤田

泰昌

長崎大学経済学部 准教授

客員准教授

尾碕

■ 計量科学グループ ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
教

授

山下

智志

准教授

船渡川

特任研究員

濵田

授

金藤

浩司

教

授

松井

茂之

准教授

野間

久史

助

教

清水

信夫

教

伊久子

ひろか

■ 構造探索グループ ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
教

授

准教授

吉田

亮

Wu Stephen

准教授

足立

淳

助

村上

大輔

教

准教授

島谷

健一郎

助

林

慶浩

教

数理・推論研究系
研究主幹（兼）伊藤聡■ 統計基礎数理グループ ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――

哲

加藤

昇吾

客員教授

竹村

彰通

授

二宮

嘉行

教

授

間野

修平

准教授

志村

隆彰

准教授

矢野

恵佑

教

滋賀大学 学長

織

栗木

組

授

准教授

教

■ 学習推論グループ ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
授

福水

健次

教

授

藤澤

洋徳

准教授

逸見

昌之

准教授

坂田

綾香

教

准教授

持橋

大地

■ 数理最適化グループ ――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
教

授

准教授

伊藤

聡

教

授

池田

思朗

准教授

田中

未来

金藤

浩司

Figueira Lourenço Bruno

リスク解析戦略研究センターセンター長（兼） 山下

智志

副センター長（兼）

智志

教

授（兼）

栗木

哲

教

授（兼）

松井 知子
授（兼） 二宮 嘉行

教

授（兼）

吉本
敦
授（兼） 南
和宏

教

授（兼）

教

授（兼）

教

授（兼）

教

山下

教

准教授（兼）鎌谷研吾

准教授（兼）

矢野

准教授（兼）
准教授（兼）

庄建倉
瀧澤 由美

准教授（兼）
准教授（兼）

准教授（兼）

船渡川

特任准教授

熊澤 貴雄

特任助教

Tran Duc Vu

特任研究員

中西

正

客員教授

安藤

雅和

伊久子

加藤

昇吾

教

准教授（兼）

逸見

島谷 健一郎志村 隆彰

准教授（兼）
准教授（兼）

加藤 昇吾
Wu Stephen

特任准教授

公文 雅之

特任准教授

力丸

助

村上

大輔

特任助教

Xiong Ziyao

特任助教

小幡

進午

特任研究員

深澤

特任研究員

尾形

良彦

教（兼）

千葉工業大学社会システム科学部 教授

恵佑

川﨑 能典
授（兼） 間野 修平

客員教授

伊藤

伸介

昌之

佑紀
敦司

中央大学経済学部 教授

31

リスク解析戦略研究センター
客員教授
客員教授

植木
亀屋

優夫

長崎大学情報データ科学部 教授

客員教授

大野

忠士

隆志

横浜国立大学
大学院環境情報研究院 教授

客員教授

加藤

愛太郎 東京大学地震研究所 教授

客員教授

椎名

洋

滋賀大学データサイエンス学部 教授

筑波大学 名誉教授

客員教授

酒井

直樹

防災科学技術研究所
水・土砂防災研究部門 総括主任研究員

客員教授

清水

泰隆

早稲田大学理工学術院 教授

客員教授

白川

清美

立正大学データサイエンス学部 教授

和幸

電気通信大学
大学院情報理工学研究科 特任教授

客員教授

髙橋

倫也

神戸大学 名誉教授

組

客員教授

鈴木

客員教授

高部

勲

立正大学データサイエンス学部 教授

客員教授

滝沢

智

客員教授

塚原

英敦

成城大学経済学部 教授

客員教授

津田

博史

同志社大学理工学部 教授

客員教授

冨田

哲治

県立広島大学地域創生学部 教授

客員教授

橋本

俊次

国立環境研究所環境計測研究センター
応用計測化学研究室 室長

客員教授

原

尚幸

京都大学国際⾼等教育院 教授

客員教授

深澤

正彰

大阪大学大学院基礎工学研究科 教授

客員教授

藤井

聡

京都大学大学院工学研究科 教授

客員教授

堀口

敏宏

国立環境研究所環境リスク・健康領域
生態系影響評価研究室 室長

客員教授

本田

敏雄

一橋大学大学院経済学研究科 教授

客員教授

松添

博

名古屋工業大学大学院工学研究科 教授

客員教授

南

慶應義塾大学理工学部 教授

客員教授

宮本

定明

筑波大学 名誉教授

客員教授

元山

青山学院大学経済学部 教授

客員教授

栁原

宏和

広島大学
大学院先進理工系科学研究科 教授

客員教授

山形

客員教授

吉田

朋広

東京大学大学院数理科学研究科 教授

客員教授

吉田

靖

東京経済大学経営学部 教授

客員教授

吉野

貴晶

ニッセイアセットマネジメント株式会社
投資工学開発部 部長／
投資工学開発センター長

客員教授

吉羽

要直

東京都立大学
大学院経営学研究科 教授

客員教授

岩佐

哲也

総務省統計局

客員教授

永島

勝利

総務省統計局

客員教授

長藤

洋明

総務省統計局

客員准教授

Enescu Bogdan 京都大学
大学院理学研究科 准教授
Dumitru

美穂子
斉慶應義塾大学大学院 システムデザイン・

与志樹 マネジメント研究科 教授

東京大学大学院工学系研究科 教授

織

客員准教授

岩田

貴樹

県立広島大学
大学教育実践センター 准教授

客員准教授

岡田

幸彦

筑波大学システム情報系 准教授

客員准教授

荻原

客員准教授

加茂

憲一

札幌医科大学
医療人育成センター 准教授

客員准教授

久保田

客員准教授

小池

祐太

東京大学大学院数理科学研究科附属数理科学連携基盤センター 准教授

客員准教授

木島

真志

琉球大学農学部 准教授

客員准教授

佐久間

客員准教授

佐藤

整尚

東京大学大学院経済学研究科 准教授

客員准教授

高橋

淳一

一般社団法人CRD協会

客員准教授

Dou Xiaoling 早稲田大学データ科学センター 准教授

客員准教授

中澤

暦

富山県立大学工学部 講師

客員准教授

楠城

一嘉

静岡県立大学
グローバル地域センター 特任准教授

客員准教授

野村

俊一

早稲田大学
商学学術院大学院会計研究科 准教授

客員准教授

福井

敬祐

広島大学
大学院先進理工系科学研究科 准教授

名古屋市立大学

紀佳 大学院理学研究科 准教授

東京大学
大学院情報理工学系研究科 准教授哲平

貴文 多摩大学経営情報学部 准教授

統計的機械学習研究センターセンター長（兼） 福水

健次

副センター長（兼）

松井

知子

教

授（兼）

福水

健次

教

授（兼）

松井

知子

教

授（兼）

伊庭

幸人

教

授（兼）

伊藤

聡

教

授（兼）

池田

思朗

教

授（兼）

栗木

哲

教

授（兼）

間野

修平

教

授（兼）

藤澤

洋徳

教

授（兼）

南

和宏

教

授（兼）

日野

英逸

准教授（兼）

持橋大地

准教授（兼）小山慎介

准教授（兼）坂田綾香

准教授（兼）

田中

未来

助

村上

大輔

助

服部

公平

助

白崎

正人

特任助教

本武

陽一

有竹

俊光

特任助教

坂本

航太郎

特任助教

中島

秀斗

教（兼）

特任助教

教（兼）

教（兼）

特任研究員 Zheng Ning
客員教授

32

University College London

Gretton Arthur Gatsby Computational Neuroscience
Unit, Professor

客員教授

後藤

真孝

産業技術総合研究所人間情報
インタラクション研究部門 首席研究員

組

織

所

員

統計的機械学習研究センター
客員准教授

今泉

允聡

東京大学
大学院総合文化研究科 准教授

客員准教授

川野

秀一

電気通信大学
大学院情報理工学研究科 准教授

客員准教授

小林

景

慶應義塾大学理工学部 准教授

客員准教授

塩田

さやか

東京都立大学
システムデザイン学部 助教

客員准教授

竹内

努

名古屋大学理学系研究科 准教授

客員准教授

山田

誠

京都大学大学院情報学研究科 准教授

ものづくりデータ科学研究センターセンター長（兼） 吉田
教

授（兼）

吉田

亮

教

授（兼）

日野

英逸

特任研究員

Liu Chang
野口
瑶
草場
穫

客員教授

塩見

特任助教
特任研究員

客員准教授

髙田

亮

洋徳

授（兼）

藤澤

洋徳

教

准教授（兼）中野慎也

准教授（兼）

Wu Stephen

特任助教

青木 祐太
山田 寛尚

特任研究員

髙橋 愛子
Zhang Qi

教

特任研究員

淳一郎 東京大学大学院工学系研究科 教授正彬

藤澤

副センター長（兼）

客員教授

授（兼）

特任研究員

森川

淳子

福水

健次

東京工業大学物質理工学院 教授

株式会社東芝知能化システム研究所
システム AI ラボラトリー 主務研究員

医療健康データ科学研究センターセンター長（兼） 松井

山下

准教授（兼）

副センター長（兼） 野間

久史

授（兼）

松井

茂之

特任教授

江口

野間

久史

准教授（兼）

逸見昌之

准教授（兼）

三分一

特任准教授

岡

檀

客員教授

赤沢

客員教授

菊地

客員教授

後藤

学

明治薬科大学
公衆衛生・疫学研究室

教授

千一郎 群馬大学大学院保健学研究科 教授
温

真透
史和

客員教授

伊藤

陽一

北海道大学病院 医療・ヘルスサイエンス
研究開発機構 プロモーションユニット
データサイエンスセンター センター長

大阪大学大学院基礎工学研究科 教授

客員教授

清野

健

横浜市立大学
データサイエンス研究科 教授

客員教授

佐藤

俊哉

京都大学大学院医学研究科 教授

客員教授

田栗

正隆

東京医科大学
医療データサイエンス分野 主任教授

客員教授

髙橋

邦彦

東京医科歯科大学 M&Dデータ科学センター生物統計学分野 教授

客員教授

立森

久照

慶應義塾大学医学部医療システム・
イノベーション寄付講座 特任教授

客員教授

手良向

聡

京都府立医科大学
大学院医学研究科 教授

客員教授

西山

宣昭

金沢大学学術メディア創成センター 教授

客員教授

服部

聡

大阪大学大学院医学系研究科 教授

客員教授

渡辺

美智子 立正大学データサイエンス学部 教授

客員准教授

石黒

智恵子 臨床研究センターデータサイエンス部

客員准教授

江村

剛志

久留米大学バイオ統計センター 准教授

客員准教授

木村

良一

山口東京理科大学
共通教育センター 准教授

客員准教授

佐藤

泰憲

慶應義塾大学
医学部衛生学公衆衛生学 准教授

客員准教授

丸尾

和司

筑波大学医学医療系 准教授

客員准教授

菅澤

翔之助 空間情報科学研究センター 准教授

客員准教授

長島

健悟

慶應義塾大学病院
臨床研究推進センター 特任准教授

東京大学

織

智志

教

教

組

授（兼）

茂之

国立国際医療研究センター
臨床疫学研究室長

統計思考院
院長（兼） 栗木哲

副院長（兼） 伊庭

幸人

教

授（兼）

川㟢

能典

教

授（兼）

伊庭

幸人

教

授（兼）

栗木

哲

教

授（兼）

藤澤

洋徳

教

授（兼）

南

和宏

教

授（兼）

二宮

嘉行

教

授（兼）

日野

英逸

教

授（兼）

池田

思朗

特任教授（兼） 中西寛子

准教授（兼）島谷健一郎

准教授（兼）

逸見昌之

准教授（兼）矢野恵佑

准教授（兼）

坂田

綾香

助

奥野

彰文

助

服部

公平

教

教

33

統計思考院
教

白崎

正人

特任助教

菊地

和平

客員教授

横山

雅之

客員准教授

高橋

啓

助

助

野場

教

啓

核融合科学研究所ヘリカル研究部 教授

助

小森

客員准教授

理

教

湯浅

良太

成蹊大学理工学部 准教授

福岡工業大学情報工学部 准教授

大学統計教員育成センター
センター長（兼） 千野

雅人

川﨑

能典

教

山下

智志

特任教授

千野

特任教授

中西

寛子

特任教授

室田

一雄

特任教授

岩﨑

学

特任教授

澤村

保則

特任教授

国友

直人

特任教授

折笠

秀樹

特任教授

神谷

直樹

特任教授

神保

雅一

特任教授

水田

正弘

特任教授

田邉

國士

特任准教授

高柳

昌芳

助教（兼）

湯浅

良太

教

授（兼）

授（兼）

雅人

統計科学技術センター
センター長（兼） 上野
計算基盤室長早坂充

メディア開発室長

長嶋

昭子

玄太

副センター長（兼） 南和宏

ネットワーク管理室長（兼） 中村

総括室長

和博

中村

和博

組

情報資源室長宮園

法明

評価室副室長（兼）宮里義彦

産学連携・知的財産室長（兼） 山下

智志
広計

図書室

織

室長（兼） 上野准教授（兼）

三分一

玄太

史和

運営企画本部
本部長（兼） 椿
企画室長（兼）川㟢

能典

評価室長（兼）広報室長（兼）

山下
山下

智志
智志

広報室副室長（兼）NOE推進室長（兼）

広計
川㟢

能典

宮里 義彦
男女共同参画推進室長（兼） 川㟢 能典

国際連携推進室長（兼）椿■ URA ステーション ―――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
特命 URA北村浩三

岡本主任 URA基

主任 URA本多啓介

立川共通事務部
事務部長

笹川

光

■ 総務課 ――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
課長

濵田

光男

副課長（総務担当） 五十嵐

久敬

専門職員

山田

義洋

総務係長

成田

労務係長

清水

敬子

大学院係長

（空席）

副課長（人事担当） （空席）

綾子

人事係長

宮城

明治

■ 財務課 ――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
課長

34

総務・監査係長（兼）新井

資産管理・検収係長

佐々木

弘章
拓

伴

隆志

極地研予算・決算係長

副課長

桑原

新井

武

弘章

統数研予算・決算係長

前川

晶子

組

織

所

員

立川共通事務部■ 経理課 ――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
課長

坂本

好司

副課長 （空席）

専門職員

高木

博史

専門職員（兼）

中田

純一

経理係長

平山

均

極地研契約係長

大川

由美子

統数研契約係長

髙﨑敏明

施設係長（兼）齋藤琢也

■ 研究推進課 ――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――

雅一

副課長

小濱

共同利用係長（兼）

小濱

広美

課長

笠川

研究推進係長勇将

市川広美■ 極地研事務課 ――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
課長（兼） 阿部

極地研係長

強

副課長

熊谷

宏靖

（空席）

■ 統数研事務課 ――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――――
課長（兼） 濵田成田

統数研係長（兼）光男

副課長（兼） 五十嵐久敬

綾子

国際アドバイザリーボード委員 （2022 年 4 月1日現在）
組

所 属・役 職Song Xi Chen

University Chair Professor, Peking University

Arthur Gretton

Professor, University College London

織

氏名

Juan Carlos Jiménez-Sobrino Professor, Departamento de Matemática Interdisciplinaria, Instituto de Cibernética, Matemática y Física
Jibum Kim

Professor, Sungkyunkwan University

Gareth W. Peters

Chair Professor of Actuarial Science, Chair Professor of Statistics for Risk and Insurance,
Department of Statistics and Applied Probability, University of California Santa Barbara

Evgeny Spodarev

Professor, Ulm University

運営会議委員 （2022 年 4 月1日現在）
氏名

所 属・役 職

氏名

高橋

桂子

早稲田大学総合研究機構グローバル科学知融合
研究所 上級研究員／研究院教授

川﨑能典

統計数理研究所 教授／副所長

丸山宏

株式会社 Preferred Networks PFNフェロー山下智志

統計数理研究所 教授／副所長

井口聖

自然科学研究機構国立天文台 教授

松井知子

統計数理研究所 教授／モデリング研究系主幹

駒木

文保

南

和宏

統計数理研究所 教授／データ科学研究系主幹

椎名洋

滋賀大学データサイエンス学部 学部長／教授伊藤聡

統計数理研究所 教授／数理・推論研究系 主幹

西郷浩

早稲田大学大学院政治経済学術院 教授

上野玄太

統計数理研究所 教授／統計科学技術センター長

大森裕浩

東京大学大学院経済学研究科 教授

栗木

哲

前川

喜久雄

人間文化研究機構国立国語研究所
音声言語研究領域 教授

英樹

国立研究開発法人産業技術総合研究所人工知能
研究センター機械学習研究チーム 招聘研究員

麻生
南

美穂子

東京大学大学院情報理工学系研究科 教授

所 属・役 職

統計数理研究所 教授／統計思考院長

福水健次

統計数理研究所 教授（数理・推論研究系 ）藤澤洋徳

統計数理研究所 教授（数理・推論研究系 ）慶應義塾大学理工学部数理科学科 教授

35

組

織

共同利用委員会委員 （2022 年 4 月1日現在）
氏名

所 属・役 職

氏名

北野

利一

名古屋工業大学社会工学教育類 教授

松井

知子

佐井

至道

岡山商科大学経済学部経済学科 教授

島谷

健一郎 統計数理研究所 准教授（データ科学研究系）

瀬尾隆

東京理科大学理学部第一部応用数学科 教授

逸見昌之

統計数理研究所 准教授（数理・推論研究系）

中西寛子

統計数理研究所大学統計教員育成センター 特任教授

中村永友

札幌学院大学経済経営学部 教授

増田弘毅

九州大学数理学研究院 教授

所 属・役 職

統計数理研究所 教授（モデリング研究系）

NOE（ Network Of Excellence）形成事業顧問 （2022 年 4 月1日現在）
氏名

所 属・役 職

氏名

公益財団法人計算科学振興財団 チーフコーディネータ

上田修功

理化学研究所革新知能統合研究センター 副センター長

蒲地政文

株式会社オーシャンアイズ 取締役

副島

豊

伊藤

聡

岡田

安史

日本製薬工業協会 会長

佐藤嘉倫

京都先端科学大学人文学部 学部長／教授

山形 与志樹所 属・役 職

日本銀行金融研究所 所長

慶應義塾大学
大学院システムデザイン・マネジメント研究科 教授

統計思考院運営委員会委員 （2022 年 4 月1日現在）
氏名

所 属・役 職

氏名

所 属・役 職

栗木

哲

組
織

黒川

顕

国立遺伝学研究所 副所長

小林

学

早稲田大学データ科学センター 教授

伊庭幸人

統計数理研究所 統計思考院副院長

竹内惠行

大阪大学大学院経済学研究科 准教授

川﨑能典

統計数理研究所 副所長

西野嘉彦

SAS Institute Japan 株式会社コンサルティングサービス
統括本部 Advanced Analytics & AI Innovation 本部長

中西寛子

統計数理研究所
大学統計教員育成センター 特任教授

汪金芳

横浜市立大学データサイエンス学部 学部長

統計数理研究所 統計思考院長

研究倫理審査委員会委員 （2022 年 4 月1日現在）
分野

氏名

疫学・社会調査の専門家

金井

所 属・役 職分野

雅之

専修大学人間科学部 教授
京都大学大学院医学研究科
社会健康医学系専攻健康情報分野 特任准教授

疫学・社会調査の専門家

佐藤恵子

倫理・法律分野の有識者中山

ひとみ 霞ヶ関総合法律事務所 弁護士

倫理・法律分野の有識者

椿広計

市民の立場の者

操木

豊

本研究所
研究教育
職
員

氏名

所 属・役 職

前田

忠彦 准教授（データ科学研究系）

朴

堯星 准教授（データ科学研究系）

野間久史 准教授（データ科学研究系）

統計数理研究所 所長
社会福祉法人国立保育会 理事／理事長室長

名誉所員・名誉教授 （2022 年 4 月1日現在）
名誉所員

西平

36

重喜

名誉教授

鈴木

達三

鈴木 義一郎清水

長谷川 政美坂元慶行

柳本

石黒 真木夫

尾形

良彦

椿

樋口

中野

純司

江口

真透

知之

良一

大隅

昇

村上

征勝

田邉

國士

松縄

武美

伊藤

広計

吉野

栄明

馬場

康維

平野

勝臣

種村

正美

北川 源四郎

柏木

宣久

中村

隆

田村

義保

宮里

義彦

諒三

規

沿

革

1944年

6月 ● 昭和18 年12月の学術研究会議の建議に基づき「確率に関する数理およびその応用の研究を掌り並びにその研究の連絡、統一および促進を図る」ことを目的として、文部省直轄の研究所として創設される。

1947年

4月 ● 附属統計技術員養成所を開設。
5月 ● 第1研究部（基礎理論）、第２研究部（自然科学に関する統計理論）、第３研究部（社会科学に関する統計理論）に分化。

1949年

6月 ● 文部省設置法の制定により、所轄機関となる。

1955 年

9月 ● 第 1研究部（基礎理論）、第２研究部（自然・社会科学理論）、第３研究部（オペレーションズ･リサーチ・統計解析理論）に改組されるとともに、９研究室および研究指導普及室の編成からなる研究室制度が採用される。

1969年

10月 ● 新庁舎を建設。

1971 年

4月 ● 第４研究部（情報科学理論）を設置。

1973 年

4月 ● 第５研究部（予測・制御理論）を設置。

1975 年

1月 ● 第６研究部（行動に関する統計理論）を設置。

1979 年

11月 ● 情報研究棟を建設。

1985年

4月 ● 国立学校設置法施行令の改正により、国立大学共同利用機関に改組・転換される。それにともない６研究部が４研
究系（統計基礎、調査実験解析、予測制御、領域統計）へと組織替えが行われ、統計データ解析センターおよび統計
教育・情報センターが設置され、附属統計技術員養成所は廃止される。

1988年

10月 ● 総合研究大学院大学数物科学研究科統計科学専攻を設置。

1989年

6月 ● 国立学校設置法の改正により、大学共同利用機関となる。

1993 年

4月 ● 企画調整主幹制を設置。

1997年

4月 ● 附属施設である統計データ解析センターが統計計算開発センターに、統計教育・情報センターが統計科学情報センターに転換された。

2003年

9月 ● 附属施設に予測発見戦略研究センターを設置。

2004年

4月 ● 国立大学法人法により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となる。それに伴い、企画調
整主幹制を廃止し、副所長制を設置。また、国立大学法人総合研究大学院大学数物科学研究科統計科学専攻が再編され、複合科学研究科統計科学専攻を設置。

2005年

4月 ● 研究組織を３研究系（モデリング研究系、データ科学研究系、数理・推論研究系）に改組し、附属施設である統計計算
開発センターおよび統計科学情報センター並びに技術課を統計科学技術センターに統合。
附属施設を研究施設に改め、リスク解析戦略研究センターを設置。

2006年

4月 ● 運営企画室を設置。

2008年

3月 ● 知的財産室を設置。
4月 ● 研究施設に新機軸創発センターを設置。
運営企画室を運営企画本部に改組し、同本部に知的財産室、評価室、広報室の３室を設置。

2009年

1月 ● 運営企画本部に企画室を設置。
10月 ● 港区南麻布から立川市緑町へ移転。

2010 年

6月 ● Akaike Guest House（宿泊施設）の運用開始。

沿

7月 ● 管理部を極地研・統数研統合事務部に改組および共通事務センターを設置。
運営企画本部にＮＯＥ推進室を設置。
1月 ● 研究施設にデータ同化研究開発センターおよび調査科学研究センターを設置。

2012 年

1月 ● 研究施設に統計的機械学習研究センター、サービス科学研究センター、統計思考院を設置。

2014 年

7月 ● 運営企画本部企画室に UR Aステーションを設置。

革2011 年

12月 ● 運営企画本部企画室に女性研究者活動支援室を設置。
2017 年

１月 ● 調査科学研究センターおよびサービス科学研究センターを廃止。
7月 ● ものづくりデータ科学研究センターを設置。
12月 ● 運営企画本部に国際連携推進室および男女共同参画推進室（これまで運営企画本部企画室に設置）を設置。
運営企画本部知的財産室を産学連携・知的財産室に改組。

2018 年

4月 ● 研究施設に医療健康データ科学研究センターを設置。
基幹的研究組織（３研究系）のグループを改組。
極地研・統数研統合事務部及び共通事務センターを廃止し、本部事務局に立川共通事務部を設置。

2019 年

3 月 ● データ同化研究開発センターを廃止。

2021 年

4 月 ● 立川共通事務部に統数研事務課を設置。

2022 年

1 月 ● 研究施設に大学統計教員育成センターを設置。

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統計数理研究所へのアクセス◎ 立川バス

立川学術プラザ下車 徒歩 0 分
裁判所前または立川市役所下車 徒歩約 5分◎ 多摩モノレール 高松駅より徒歩約10 分◎ JR 中央線

立川駅より徒歩約 25分〒190-8562 東京都立川市緑町 10−3
Tel : 050 - 5533 - 8500（代表）
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