May. 2018

No.

140

The Institute of
Statistical Mathematics

02

響き合う人とデータ ̶ 統数研プロジェクト紹介
第 13 回「高度信用リスク統合データベースコンソーシアムと損失モデル」

06

鼎談 インパクトファクター「1」を超え 新方針で存在感増すAISMのこれから

10

シンポジウム報告
国際シンポジウム「FORMATH FUKUOKA 2018」開催報告
ISM Symposium on Environmental Statistics 2018の開催

研究教育活動平成 29 年度公開講座報告／ 2018 年 1月－3月の公開講座実施状況
統計数理セミナー実施報告（2018 年 2月～ 4月）

12

統数研トピックス「ROIS 共同利用支援システム キックオフミーティング」開催
データサイエンス高度人材育成プログラム「リーディングDAT」
を実施
第 1 回 Akaike Memorial Lecture 論文掲載 AISM 刊行
ドイツ ウルム大学からの表敬訪問・国際ワークショップの開催
坂田綾香助教が IBIS2017において「優秀プレゼンテーション賞」
を受賞
武蔵村山市中学教員の来訪／開智高校の訪問／「角度データのモデリング」の刊行
樋口所長による年度始めのあいさつ／データ分析ハッカソンをオンプレミス環境で実施

16

総合研究大学院大学複合科学研究科統計科学専攻関係
統計数理研究所優秀学生賞表彰式

18

共同利用
平成 30 年度統計数理研究所公募型共同利用の採択について
平成 30 年度統計数理研究所公募型人材育成事業の採択について

22

外部資金・研究員等の受入れ
外来研究員の受入れ／寄附金の受入れ

25

人事

26

刊行物
Research Memorandum（2018.2～2018.5）
研究教育活動報告
Annals of the Institute of Statistical Mathematics

28

コラム

情報・システム研究機構

10

大学共同利用機関法人

CONTENTS

統計数理研究所ニュース

News

響き合う

人とデータ

統数研プロジェクト紹介「いつか起こるかもしれない金に備えるDBと損失率モデルの融資は困難な状態。銀行はデフォを予測しておくことが非常に重要だ。

、すなわち融資先がデルト確率（PD）

金融機関から見た企業の信用リス

フォルトする確率がどのくらいあるかを

クはこの二つの要因によって決まり、管理しておく必要がある。

貸出額とPDとLGD の掛け算が「損もう一つは、デフォルト後に債務を▲山下智志副所長

失」となる。

返済する能力があるかないか。融資「信用リスクを精緻に計算すること

先が仮にデフォルトしたとしても、担保の重要性は以前から認識されていましを売却するなどして貸し付けた金額がたが、それが 決 定 的になったのは、戻ってくるならば、銀行にとって損失『バーゼル合意』が改定されて、バーにはならない（図１）。従ってデフォルト

ゼルⅡになったときです」と山下は話、すなわち銀行側が時損失率（LGD）す。

貸付金をどのくらい「回収できないか」

信用リスクを決める
デフォルト確率と損失率
世界を揺るがせたリーマンショックから10 年。当時、連日のようにマスコミを賑わせた「信用リスク」という言葉
は、景気が回復したいまでは、ほとん
ど聞かれなくなっている。
信用リスクとはいったい何か。端的に言えば、銀行が企業に融資した資金が、返済されない可能性のことだ。
統計数理研究所リスク解析戦略研究センター長でもある山下智志副所長
は、「信用リスクの発生要因は二つあります」と説明する。
一つは、融資先の企業がデフォルト
するかしないか。デフォルトは、法的な倒産には至っていないものの、通常

02

The Institute of Statistical Mathematics

図 1：デフォルトしても経営状態が回復すれば正常企業に復帰できる。貸し倒れ損失が発生するのは、デフォルト後に資金が回収できないまま倒産・廃業に至った場合と、融資を続行しても経営状態が回復せず、倒産・廃業に至った場合。

第13

回 「高度信用リスク統合データベース

融危機」

コンソーシアムと損失モデル」
金融システムの安定には、銀行が貸付金を回収できないリスクを管理することが何よりも重要だ。その「信用リスク」計算の鍵を握るのが、デフォルト確率（PD）とデフォルト時損失率（LGD）。だが、デフォルトした企業からしか得られないLGDは、データを集めるのが困難でモデル化が遅れている。統計数理研
究所は、複数の地方銀行のコンソーシアムを設立し、10 年以上かけて蓄積したデータをもとに、世界で初めてのデータ統合 LGDモデルを作成した。

バーゼルⅡを受けて銀行にリスク計算を推奨
バーゼル合意は金融のグローバル化に伴い、金融システムの安定化と競 争 の 公 平 性を維 持する目的で、1988 年に初めて成立した。銀行の持つ信用リスクに焦点を当て、リスク
アセットの 8％相当の自己資本を保有するなどの国際基準を定めたものだ。
日本はこれを受けて 2007 年 3 月からは、国際取引を行う銀行に対し、統

図 2：高度信用リスク統合データベースコンソーシアムプロジェクトの活動。

計モデルを作成して自行の信用リスクを計算するよう強く推奨した。これを含む決算データが蓄積されている。日で用いられている簡便なモデルを除き

バーゼルⅡという。

本の中小企業に関する信頼できる最どこにも存在しません」と山下は明か

こうしてバーゼルⅡの施行を前に、大 のデータベースとして認 知され、す。

全国の銀行が一斉に統計モデルのCRD 協会が作成するモデルは銀行やなぜか。まず、データベースがない。

作成に乗り出した。

信用保証協会などの政府機関などにというのは、デフォルトしていない状況も利用されている。

で計算するPD ではすべての企業がしかし、複雑な要素が絡み合う信用リスクを精度よく算出できる統計モデ

対象となるのに対し、LGD の場合、デフォルトした企業のデータしか利用でき

計の専 門 家の関 与が不可欠。そこ

取引先のデフォルト後データを持ち寄るコンソーシアム

で、金 融 庁の特 別 研 究員を兼 務しPDを計算するモデルは、CRD 以外

日本企業の PD は 1％程度なので、バーゼル委員会の評価担当でもあっにも日本リスク・データ・バンクの提その時点でデータ数が 100 分の 1 にた山下を中心とする統数研チームが、供するRDB、全国地方銀行協会のなってしまう。このため、一つの銀行だ

銀行の課題に対応することになった。

けでは十分なデータを得ることができ整備事業を行うCRD 協会に設立時

CRITS がすでに世に出ている。残る課
題は、LGDを計算するモデルだ。
「PDを計算するのは比較的簡単で、CRD でも 5 種類ほどのモデルを提供しから協力しており、同協会には毎年約ています。しかし、LGDをきちんと計算

報であることから、それも難しいという。

160 万件の企業のデフォルト情報をできるモデルは、一部の大銀行内部

しかし、日本に LGD のデータベース

ルを作り上げるには、ファイナンス統

山 下は中 小 企 業 信 用リスク情 報
データベース（Credit Risk Database）

ないからだ。

ない。銀行同士でデータを持ち寄ることができればいいが、LGD は各行の営業成績にも関わる秘匿性の高い情The Institute of Statistical Mathematics

03響き合う人とデータ

統数研プロジェクト紹介

銀行ごとに異なるニーズや定義のすり合わせがポイント▲田上悠太特任助教

ついて何を知りたいか」は銀行ごとにLGD は、データベース構築の難しさ

異なり、しかも最 初はそれが明 確にもさることながら、モデルの作成にも困なっていないことが多い。通常、統計難な問題がつきまとう。

に使う関 数 y=f(x) では、左 辺 y は決

「LGDは、担保や保証の定義によっ

まっていて、右辺の f(x)をどうするかがて、計算の仕方が大きく変わります。

問題になる。しかし、この場合、左辺このためモデル作成にあたっては、高yをどう定義するかをまず決めなければ度な統計理論の知識と、金融の商習ならない。そこに難しさがあるのだとい慣についての知見の両方が求められ。
う（図 4）

るのです」と山下は言う。

3カ月に一度開催するコンソーシア

例えば、債権回収の仕方は銀行にムの会合では、加盟する銀行の担当

よってさまざまであり、回収にかかる期者が統数研に集まり、その定義につや統計モデルがないのは問題だ。複間も大きく異なる。地域密着で地元企

いて 2 年にわたり議論を続けた。

数の銀行からデータ提供を受け、統業をじっくり支援する方針の銀行で合データベースをつくれば、分析が可

は、デフォルトしてから回収が終わるま能になる。この課題に取り組むことがで 5 年ほどかかるケースも少なくない。

できるのは、ファイナンス統計学の専つまり、すぐデータを取れるデフォルト

コンソーシアムを立ち上げてから10門家を擁し、しかも中立的な立場の学

データと違い 5 年後でなければデータ

年がたち、LGD データの蓄積は着実術機関である統数研が最もふさわしが取れない。

に進んでいる。すでに LGD モデルのい。そこで山下は「高度信用リスク統合データベースコンソーシアムと損失モデル」のプロジェクトを立ち上げた。
地方銀行をメンバーとするこのコン
ソーシアムの主なミッションは、加盟銀行の取引先の LGD データを統合した
データベースを構築することと、これを基にオリジナルの LGD モデルを作成。CRD モデルを、することだ（図 2、3）
各行共通モデルを前提としたレディー
メイドとすれば、ここで扱うのは銀行の個別戦略を反映したモデル、いわばオーダーメイドのモデルということになる。

2007 年に 1 行からスタートし、現在では5 行がこのコンソーシアムに参加。
統 数 研からは山 下のほか、現 在は田上悠太特任助教がこのプロジェクトを担当している。

04

また、「デフォルト後の債権回収に

The Institute of Statistical Mathematics

図 3：データベースの集計例。

価値が目に見えにくくともなくてはならない社会の防波堤

第13 「高度信用リスク統合データベースコンソーシアムと損失モデル」
回

いに吸い上げ、提供されたデータから得られた知見をきちんとフィードバック
するなど、コンソーシアム全体のモチベーションを維持する幹事役を担うのは田上だ。
「あまり目立つ分野ではないですが、世の中のためになるように頑張りたいと考えています」と思いを語る。
「企業が短期的な視点で収益を追うのは仕方がない面もあります。ただ、国全体がそれに追随すれば、もしものときにどうなるか。われわれには、そのための防波堤をつくっておく役割があると思っています」と山下も言う。
統計を使って、日本経済を見えない
図4：金融のグローバル化などにより、新たな信用リスク評価基準が求められている。

リスクから守り、国を支える――。統数研ならではの存在意義が、静かな光を放つ。

プロトタイプも完成した。山下は「5 行

ジェクトに関わってみて、改めてリスクの LGD データを統合したモデルは世マネジメントにはデータサイエンスや統界初だと思います。LGD に関しては、計の視点が欠かせないと実感していま

国際的に見ても日本がトップと言えるす」と話す。

でしょう」と胸を張る。

（広報室）

いまは景気がよく、企業倒産が少な

山下は信託銀行を経て統数研に入いことから、信用リスクへの銀行の関所し、一時期は金融庁の特別研究員

心も薄れがち。いつ訪れるとも知れなとしてバーゼル委員会の委員を務めた

いリスクに備えて収益を逃すことを避ことがある。その経験を踏まえ、日本

けたいという風潮がある。しかし、どん

社会に対しこれまで一貫して、LGD のな経済状態のときでも、金融危機が重要性を提唱してきた。

起こる確率は一定程度存在する。何「銀行の損失は貸出額、PD、LGD

がリスクファクターになるかは起こっての三要素で決まるにもかかわらず、日

みなければわからないが、トリガーはい本では PD ばかりが取り沙汰され、計たるところ潜んでいるのだ。

算の難しさもあって LGD には手を出さ

リスク研究は、リスクが眼前に現れない地方銀行が多いのです」。山下

ない限り価値が伝わりにくく、その意

は、そう指摘する。

味では報われにくい。けれども、こうし大学の商学部で統計技術の重要た研究は LGD データがいったん途切性を感じた田上は、総合研究大学院

れたら、ゼロからやりなおしになってし大学で山下の門を叩き、修了後に統まう。だから諦めるわけにはいかない。

数研の特任助教となった。
「このプロ

メンバーの銀行からニーズをていね

The Institute of Statistical Mathematics

05

鼎談

インパクトファクター「１」を超え新方針で存在感増す
AISM のこれから

統計数理研究所の英文論文誌「 Annals of the Institute of Statistical
Mathematics（ AISM ）」は 2017 年 7 月にチーフエディター（ CE ）が藤澤洋徳教授に交代し、新体制になりました。巻頭に掲げる“Aims andScope”も、「方法論」
をより重視した内容に変更。インパクトファクターが「１」を超えた今、論文誌としての今後のあり方や展望について、エグゼクティブ

エディターの樋口知之所長と現 CEの藤澤教授、前 CEの福水健次教授
が熱い議論を交わしました。

「データに基づく方法論」を前面に打ち出した新方針
樋口

今日この鼎談の場を設けたの優先することを明確に打ち出したので

す（図１）
。

統計学の主流の一つは数学から統数研の強みは方法論の開発にあ藤澤 今後は、理論的すぎて方針に代した機会に、どんな人たちがどんなる。そこで、AISMも方法論重視へと紹介したいと思ったこと。AISMは統

福水 たしかに、CEだった立場から数研独自の伝統ある英文論文誌であいましたね。
「定理証明が載っていな

ければリジェクト」という風潮は、もう改され過ぎる傾向がありました。しかし、方針で AISMを編集しているのかを

は古典的な厳密性を引きずりすぎて出発しており、AISMでは理論が重視には、いくつか理由があります。一つは、CEが福水さんから藤澤さんに交反省を込めて言うと、これまでのAISM

方向転換したわけです。

めたほうがいい。

そぐわないものは少しずつ減らしていくとともに、新分野のアソシエイトエディ

ター（ AE）を増やしていくつもりです。

るし、CEというのは雑誌の“ 顔 ”ですから。

Emphasis is placed on (a) development of
new methodologies motivated by real data,(b) development of unifying theories, and(c) analysis and improvement of existing
methodologies and theories.

藤澤 その意味では今回、雑誌の編集方針を変更し、“Aims and Scope”

を大 幅に書き換えました。重 点 項

目の 筆 頭 に「 development of new
methodologies motivated by realdata（実データに動機付けられた新しい方法論の開発）」を掲げ、定理よりも「方法論」がしっかりしているものを06

The Institute of Statistical Mathematics

図1

AISMの新しい“Aims and Scope”の抜粋。定理より「方法論」を重視することを明記した。

ただ、こうした対策を講じても、雑誌自しても、創刊当初は1を上回っていた

アジアの統計コミュニティーに向き合っ

体がすぐに変わるわけではないだろう

ものの、ここ数年は連続して1を切っていくのか。さらに、統計学の領域の

福水 それぞれの論文雑誌に、特定こうして見ると、AISMの 1というのか。そこをこの場で議論したいということ思っています。

の投稿者と特定の読者がついていまている状態です。

変化に対してAISMをどうしていくべきは単に数字的に高いだけでなく、他誌とです。

す。これを維持していきたいと思いまの統計コミュニティーに対応する意味も

藤澤 AEの拡充には、日本とアジアすからね。

と比べても優位になってきたと言えま

華料理店だったのに、「今日から和食す。

あります。AE 制度は前々 CEの栗木

当惑しちゃうよね（笑）
。

福水 だからこそ、まず「方針をこう

日本の統計コミュニティーが強みを発揮できる領域を強化のAEは、投稿された論文に対して専いでしょうか。そうすれば、投稿者も読

樋口 この鼎談を企画したもう一つ

樋口 それは仕方ない。昨日まで中も始めました」と言われたら、やっぱり変える」と宣言することが必要ではな

哲教授のときに始まりました。それぞれ門家に査読を依頼して、それに基づいて評価をします。その評価をもとに、最終的に編集委員会が掲載の可否者も意識が変わるはずです。

の理由は、日本国内の統計関連学会

を判断します。AEはいわば最初の関言文を出すべきでしょう。

Journal of Statistics and Data

かどうかもAE 次第ですから、どのよう

樋口 AISMも藤澤さんの名前で宣連合 6学会の雑誌が、ほぼ Japanese

門ですし、良い査読者を選んでくれる

Science（ JJSD）一本に収れんしてきな研究者をAEとするかは、雑誌の質

日本計算機統計学会や日本統計

樋口 この15 〜 16年、統計的機械に大きく影響します。

AISM 史上初の快挙
インパクトファクター “1.049”

たタイミングであることです。

藤澤 AISM のインパクトファクター

もともと英文誌をもっていなかった応４年は深層学習を中心とする人工知

初めて「１」を超えて1.049という数値の3学会も、独自の英文誌を存続させす。そんな状況の中で、機械学習、最内のアライアンスができたことから、日ベースの研究など他分野との融合が進文を投稿しやすい環境が整いました。

つつあります。AISMの編集方針を考（文 献 引 用 影 響 率）は、2016年に学会は独自の英文誌の発行をやめ、
用統計学会もここに合流しました。他を達成しました（図 2）。過去の推移ながら協力しています。このように、国録するなど、数値が急に高くなった年

本の統計コミュニティーの人たちが論用された論文が掲載されていました。

さて、それではこれから、AISMはどを見ると、例えば 2010年に0.95を記は、どれか数本だけ飛び抜けて多く引

ところが今回はそうではなく、全体的にレベルが上がったことによる結果のよのように独自路線を打ち出し、日本や学習が盛り上がりを見せ、またここ３〜

能のさまざまな話題が報告されていま

適化、データマイニング、アルゴリズム

み、統計学は従来の領域を大きく広げえる上では、こうした環境の変化も視野に入れていかなければいけません。

うです。
福水

厳密に調べたわけではありま

せんが、引用数は従来と同じぐらいで突出したものはない半面、一定の引用数に達した論文が数多くあったという感じです。
藤澤

外国のジャーナルと比較してみます。台 湾 の Statistica Sinica は
2012年 に 1.44で し た が、2016年には 0.899へと下がっています。以前は AISMよりもインパクトファクター

が ずっと上 位 にあった Journal ofMultivariate Analysisも最近は0.9程度ですし、機械学習の論文を優先す

るElectronic Journal of Statistics に

図 2 AISMと海外の論文雑誌のインパクトファクターの推移。他誌が低下傾向あるいは横ばいを示すのに対し、AISMは数字を伸ばし、2016年に1.049を記録した。

The Institute of Statistical Mathematics

07

他 分 野との 融 合 が 進 み 、

統 計 学は 従 来 の 領 域を大きく広げつつあります樋口知之所長藤澤

福水さんが CE の時代から、

統計的機械学習を専門とするAEを少しずつ増やしてきましたが、今回さらている人を選ぶといいと思います。
樋口

統計と他分野の間をつなぐ研

究者は、他にもいろいろなところにいるに増員しました。日本にはスパースモでしょう。以前に日本数学会、日本統

ますが、じつは AISMの AEにはあま

でどのくらいの人材がオーバーラップしデリングや欠測の研究者が一定数いり多くありませんでした。そこでこれらの分野の専門家を増やしているところです。
福水

統数研とのリンクということで言えば、最適化に近いところの人に加査読をよりスピーディーに
オープンレビューの方向性も検討ているか調べたら、意外にも、統計学

藤澤

人はびっくりするほどいませんでした。

う論文が投稿の中心だったため、査統計的機械学習などは、まさしたが、今の時代には長すぎるきらい

会と応用数理学会の両方に所属する

この辺にヒントがありそうです。
藤澤に両学会の領域を合わせた分野でも人材は豊富なので、その中から統

今後も、日本発の英文論文誌とし計的な問題に関する最適化を研究し図りました。AISMは従来、理論を扱

読期間を10週間と長めに取っていまがありました。しかも、調べてみると、多くの査読者が締め切り日の直前に査て、日本やアジアの統計学が得意とすと短くても同じことだろうと（笑）
。そこ

古 典 的な厳 密 性を引きずりすぎていました
福水健次教授The Institute of Statistical Mathematics

今回、査読についても改善をすね。

これまでの A I S M は

08

ます。

計学会、日本応用数理学会の3学会

わってもらってはどうでしょう。統数研

は歴史的に最適化に強いし、国内にる分野を強化していきたいと考えてい読をしていたのです。それならば、もっ鼎談
A I S Mもインパクトファクター「１」を超え
新方針で存在感増す
AISMのこれから方 法 論 重 視 へと方 向 転 換したわけで す藤澤洋徳教授で、今年からは、他の雑誌の査読期え方もあります。

べきですね。

縮しました。

から第三者がコメントをつけられるものとはいえ、その価値が失われたわけでる。例えば、深層学習の国際会議の人にとって、まとまった論文を読めるメ

間も鑑みて、査読期間を8週間に短国際会議論文には、公開された後もっとも、論文雑誌は“スローライフ”

はありません。しっかりと深く考えたい

しかし、もっと問題なのは、査読のもあり、そこで延々と議論が続いたりすいことです。投稿から最初の査読がICLRは、
すべてオープンレビューになっ

リットは大きいでしょう。紙媒体の良さ

それほど長くないけれども、120日を超もレビューが読めます。そういうシステ合わせた雑誌にしていくかが問われてる「ロングテール」の状況だったのでを指摘された論文は淘汰されていくわ

返事が大幅に遅れるケースが少なくな終わるまでの長さは平均 90日程度と、えるものが 3分の 1ほどある。いわゆていて、リジェクトされた論文についてムであれば、多くの人に証明の間違い

す。

けです。

か。

環境のプロトコルを書きますが、完全

樋口 それにはどう対応したのです
藤澤 まず締め切り1週間前に査読ンダー」と明記して注意を促すことに認できる。統計の手法でも、論文で提するので、再現性によって正しさが確
案された後に、ソフトウェアがあると皆に出すようにしていますが、ほとんどのがそれを使って確認しますよね。そうので、遅れるケースはあまりありません。

るよりは、早くオープンにして誰もが使まったらイヤだな」と思い、AISMに投

ません。

すね。

報共有のツールは揃いました。これま

AEは精力的に仕事をしてくれている

樋口 学生などが「ロングテールには稿するのをためらう状況は避けたいで
福水 ただ、査読者にとって、証明の考えると確かに、証明を完全に担保すえる環境を整えるほうが重要かもしれ樋口 ICTのインフラが整備され、情でのように、エキスパートが時間をかけ正しさまで担保するのはかなり負担がて評価するより、“ 原石 ”のままテーブがその責任を負うのか、というのは大代的な価値観に合うでしょう。論文雑大きいですよね。雑誌や AE、査読者問題で、そこは著者に任せるという考（広報室）に再現することは不可能です。それでも、面白いと思えば多くの人が追試をしました。AE へのリマインダーも早めいるのだと思います。

藤澤 生物学などでは、論文に実験者へ直接、リマインドメールを出し、遅れた人には1カ月半後に「ラストリマイを生かしつつ、いかに現代のニーズにルに載せて皆で磨いていくほうが、現誌のスタイルも、「共有知」を意識する

AISM の表紙。統数研の英文論文誌として1949 年に創刊した。

The Institute of Statistical Mathematics

09

シンポジウム報告
Report国際シンポジウム「FORMATH FUKUOKA 2018」開催報告
平成 30 年 3月16-17日にかけて、九州大学 IMIにて、統計数理研究所リスク解析戦略研究センター・九州大学
AIMaP 主催、森林計画学会・FORMATH 研究会共催により国際シンポジウム「FORMATH FUKUOKA 2018」を開催しました。
初日は、4 つのセッションで 10 件の発表がありました。イ
ンドネシアからは、コーヒー農家の生態系サービスに対する支払い、そして傾向スコアによるアグロフォレストリーと貧困の解析について報告があり、議論を展開しました。17日はポスターセッションの 他、「Growth & Inventory」とする研究コンソーシアムの実現可能性について意見を交換「Management & Scheduling」の2 つのセッションで発表しました。

が 6 件ありました。今回は、統計数理研究所とMOUを締結

なお、本シンポジウムの参加者は、日本の他に海外 8カ国しているベトナムの森林開発企画研究所・カンボジア森林（アメリカ・インドネシア・カナダ・韓国・カンボジア・チェコ

局庁森林研究所・ネパールのポカラトリブヴァン大学森林研

共和国・ネパール・ベトナム）で、合わせて50 名でした。
（伊髙 静）

究所から演者を招き、それぞれの研究成果について報告がありました。またさらに、様々な国と領域を超えて研究を展開

ReportISM Symposium on Environmental Statistics 2018の開催
平成 30 年 3月22日（木）-23日（金）の両日、統計数理研

今回が第 6回目に当たり、昨年度は、2014 年にMOUを締結

究 所 において「ISM Symposium on Environmental

しましたオーストラリア国立大学との共催でオーストラリアのキャ

Statistics 2018」を開催いたしました。本シンポジウムは、ンベラ大学で開催いたしました。22日は、樋口所長の挨拶に始まり、9 件の招待講演があり、23日は3 件の招待講演が行われました。海外からの招待講演者はオーストラリアから2 名、カナダから2 名、イタリアから2 名、中国から2 名、マレーシアから1 名です。また、海外からの参加者は11 名、国内のからの参加者は16 名でした。日本では計量的な意味での環境統計学に関連するコミュニ―ティが余りないため、今後とも本シンポジウム等を通じて、海外との本分野での接点となる場を提供し、本分野の発展に貢献して行きたいと考えております。
（リスク解析戦略研究センター 金藤浩司）

研究教育活動Report平成29年度公開講座報告
平成 29 年度の公開講座は、情報・システム研究機構立川キャンパスで11 講座を開催しました。各講座の受講者数は以下のとおりです。
講座名

10

開催期間

延時間

受講者

統計学概論

5/9
（火）
～12
（金）

20時間

79

ベイズ統計の理論・モデリング・評価について

6/7
（水）
～ 8
（木）

10時間

99

スパース推定

7/4
（火）

5時間

100

The Institute of Statistical Mathematics

講座名

延時間

受講者

7/26
（水）

開催期間

5時間

70

多変量解析法

9/12
（火）
～15
（金）

20時間

77

統計モデルと赤池情報量規準AIC1

10/ 3
（火）

5時間

72

ロバスト統計～外れ値への対処の仕方～

10/24
（火）

5時間

93

R,Hadoop,Sparkによるビッグデータ解析

11/28
（火）

5時間

67

統計モデルと赤池情報量規準AIC1

統計モデルと赤池情報量規準AIC2

12/19
（火）

5時間

94

ベイズ統計の理論・モデリング・評価について（追加開催）

1/11
（木）
～12
（金）

10時間

98

時系列解析入門

2/ 8
（木）
～ 9
（金）

10時間

95

全受講者を男女別、年齢別、職業別、住所別に集計し結果をグラフにまとめました。本講座は、職業上・研究上必

無職
2%
未選択
女性 5%
8%

要な専門的知識をより向上させることや具体的な問題を解

公益法人
2%

官公庁
6%
学生4%

男女別
集計

決する実践的な学習内容を提供する講座として開講してい

未選択
11%

学校7%

職業別
集計

男性
87%

るため、様々な職種の方にご参加いただいています。また、

民間
68%

受講者の年齢には差がなく、全ての年齢層に受け入れられていることもわかります。受講生は首都圏からお越しいただ
く方が大半ではありますが、北海道、山形、岩手、宮城、栃木、茨 城、群 馬、新 潟、長 野、静 岡、愛 知、岐 阜、三 重、京都、大阪、兵庫、鳥取、広島、山口、徳島、福岡、長崎、
熊本、佐賀の全国から参加していただきました｡
最後に､各講義を担当された講師の方々に心から感謝申し上げます。

未選択
12%
50歳以上
17%

20歳代
20%

年齢別
集計

40歳代
25%

30歳代
26%

その他
23%

住所別
集計
首都圏
77%

（情報資源室）Report2018年1月－3月の公開講座実施状況
1月から3月は、追加開催も含めて公開講座が 2 回開催されました。

の変換、季節 ARIMAモデル、予測、変量自己回帰モデ
ル、因果性分析などについて講義すると共に、時折フリーソ

1月11日（木）～12日（金）は東京工業大学の渡辺澄夫教

フトウェアRのデモを交えながら解説しました。受講生は福授による「ベイス統計の理論・モデリング・評価について」

岡、大阪、石川、山形など遠方からの参加者が含まれておが開講されました。この講座は、前期に開催した「B」講座

り、この講座への関心の高さが窺えました。 （情報資源室）の再演です。
「B」講座の申込者も大変多かったのですが、この講座もたくさんの方からの申込みがあり、抽選となりました。講義は、事前分布・モデル・事後分布の定義や分配関数および損失関数などの基礎概念から特異モデルについてのモデル評価法の解説をしました。また講義終了後は多数の受講生が渡辺先生を囲み、講義の質問や意見交換等を行いました。
2月8日（木）～2月9日（金）は当研究所の川崎能典教授と野村俊一助教による「時系列解析入門」が開講されました。時系列の図示、定常性、自己共分散関数、決定論的
時系列モデル、情報量規準、自己回帰（AR）モデル、自己回帰移動平均（ARMA）モデル、スペクトル解析、時系列

公開講座「時系列解析入門」資料より

The Institute of Statistical Mathematics

11

Report

統計数理セミナー実施報告（2018年2月～4月）
毎週水曜 16 時から所内研究教育職員および外部の方が 1 人 40 分ずつ、1日に2 人の講演を行っています。2018 年 2月～4月のセミナーは下記の通り行われました。
日 程

氏 名

タイトル

2018年 2月 7日

池田 思朗

スパース性に基づく天文イメージング

2月 7日

間野 修平

不連続関数のための複数のカーネルの過剰完全系によるベイズ的曲線適合

2月21日

船渡川 伊久子

経時データ解析における分散共分散構造

2月21日

山下 智志

データ構造化：データリレーション・マッチング技法と評価について

3月 7日

丸山 直昌

インターネットの発展期に統数研で過ごした日々

3月14日

田村 義保

データ解析、スパコン、乱数 ̶ 統数研での36 年を振り返って ̶

4月25日

庄 建倉

On extensions of earthquake clustering models

4月25日

荻原 哲平

拡散過程の積分観測モデルの局所漸近混合正規性

田村義保教授（現 名誉教授）の最終セミナー

丸山直昌准教授の最終セミナー

セミナーの開催予定はホームページにてご案内しています。http://www.ism.ac.jp/（メディア開発室）

統数研トピックス
Report「ROIS共同利用支援システム キックオフミーティング」開催
情報・システム研究機構では、研究者の利便性向上を
図 るとともに 本 機 構 内 の 各 機 関 を 横 断した 研 究 IR
（Institutional Research）を可能とすることを目的とし、各機関における共同利用・共同研究に係る業務をWebシス
テムとして一元化するシステム（ROIS 共同利用・共同研究
支援システム）の構築を開始しました。統計数理研究所は類似システムの開発・運用経験を持つことから、仕様策定から開発・試験の全フェーズに渡って本プロジェクトを主導する役割を担います。システム開発の受託業者決定を機に、
2018 年 3月1日（木）にプロジェクトのキックオフミーティングが機構本部会議室にて開催されました。各機関から多くの関ロジェクト体制と開発の進め方について説明があり、関係者

係者の出席を受け、藤井良一機構長、統計数理研究所樋が一体となって本プロジェクトの成功を目指すことを確認する

口所長からはシステムへの期待と今後のビジョンを語ってい場となりました。

ただきました。受託業者である日本電気株式会社からはプ

12

The Institute of Statistical Mathematics（中野純司）

Report

データサイエンス高度人材育成プログラム「リーディングDAT」を実施
統計思考院では、情報・システム研究機構のデータサイ

課題へのレポート提出等を条件として修了証を発行するリー

エンス高度人材育成プログラムの支援により、現代社会でディングDAT 養成コースを設け、34 名が受講し、そのうち必要とされる統計数理の知識とスキルを持ったデータサイエ

25 名に、3月27日に行われたレポート講評回終了後、樋口ンティストの育成を目的としたプログラム「リーディングDAT

知之所長より修了証が授与されました。2 つの講座の受講（リーディング・ダット）」を2017 年度に開始しました。初回者数は、養成コース受講者も合わせて各 95 名、受講者は8は2 つのリーディングDAT 講座「L-B1 実践ベイズモデリン

割以上が企業の方で、遠方からの参加者も見受けられましグ」、「L-B2 機械学習とデータサイエンスの現代的手法」をた。

それぞれ 2018 年 2月15-16日、2月22-23日に開催し、多数のお申込みをいただき好評のうちに終了しました。これらの統計思考院では今後も講座やコースを増やしつつ、社会のニーズに応える企画を進めていきます。
（統計思考院）

講座のみの受講も受け入れつつ、別途、全講座への出席・

伊庭教授による講義

修了証授与式の様子

Report

第1回Akaike Memorial Lecture論文掲載AISM刊行
統計数理研究所（統数研）は日本統計学会と合同で、「Annals of the Institute of Statistical Mathematics」＞

2016 年 5月に赤池メモリアルレクチャー賞を創設し、2016 年

Vol.70 Contents（2018）（http://www.ism.ac.jp/editsec/

9月5日に統計関連学会連合大会（於 金沢大学）の企画

aism/vol70.html#NO2）をごらんください。

セッションとして第１回 授 賞 式 および Akaike Memorial
Lectureを開催しました。

なお、2018 年 9月の統計関連学会連合大会において、第 2 回赤池メモリアルレクチャー賞授賞式および記念講演

このたび、Annals of the Institute of Statistical Mathematics

Akaike Memorial Lectureを開催する予定です。詳細は（AISM）の第 70 巻第 2 号が刊行され、第 1 回赤池メモリア

決定次第、統数研のウェブサイトを通じて随時発信していき

ルレクチャー賞受賞者のC.F. Jeﬀ Wu 教授（ジョージア工科ます。多くの方々のご来場をお待ちしています。

大学）による招待論文（討論付き）が掲載されています。

（運営企画本部・国際連携推進室）

詳 細は、統 数 研 公 式ウェブサイトの「刊 行 物 案 内」＞

Reportドイツ ウルム大学からの表敬訪問・国際ワークショップの開催
統計数理研究所（統数研）は2017 年 12月8日、
ドイツのUlm University（ウルム大学）数理経済学部と研究教育等
交流に係る協定を締結しました。
そして、2018 年 2月21日、ウルム 大 学 からAlexander
Lindner 教授・学部長、Evgeny Spodarev 教授が統数研を表敬訪問し、「協定の活動方針ならびに翌日の研究集会についての打合せ」を行いました。樋口知之所長、中野純司
教授（国際連携推進室長）、栗木哲教授（ウルム大学とのThe Institute of Statistical Mathematics

13

協定、連携の窓口を担当）そして東北大学の松田安昌教授

野村助教、栗木教授、東北大学松田教授の4 名が講演しまの計 6 名で、今後の連携活動に関する意見交換の他、双方した。協定締結後の初の連携行事は盛況のうち、幕を閉じの機関の紹介、特に学位互換制度や学生の交換留学制度ました。
2018 年 4月には、早速、統数研から荻原助教がウルム大に関する情報交換が行われました。
また、Lindner 教授とSpodarev 教授は、翌日2月22日に学を訪問しセミナーを行うことが決まりました。また2019 年度

統数研で開催された国際ワークショップ“Risk Analysis and以降も、ウルム大学で同種のワークショップを開催することがRandom Fields”に参加、講演しました。本ワークショップは、

本ワークショップの閉会時に宣言されるなど、今後も相互に研

統数研の栗木教授、山下教授、志村助教およびウルム大学

究者を招へいし、研究打合せの機会を持つほか、国際的なのE. Spodarev 教授の4 名のオーガナイズによるもので、ウルシンポジウム、ワークショップ等を共同開催して交流を拡大す

ム大学の2 名の教授の他、日本側から統数研の荻原助教、る予定です。

（運営企画本部）

Report

坂田綾香助教がIBIS2017において「優秀プレゼンテーション賞」を受賞
坂田綾香助教が IBIS2017（第 20 回情報論的学習理論
ワークショップ）において「優秀プレゼンテーション賞」を受賞しました。受賞対象研究は「非凸スパース正則化に対する確率伝搬法とその収束条件」で、統数研外来研究員（2017年 6月～7月）のXu Yingying 氏（Aalto University、フィンランド）との共同研究です。本賞は、IBIS2017において発表されたポスターの中から選ばれ、ベストプレゼンテーション賞の次点です。本年度は、3 件の発表に対して授与されました。
（広報室）
受賞したポスター発表

Report武蔵村山市中学教員の来訪
平成 30 年 2月14日（水）、東京都武蔵村山市の中学校

保教授による「統計学とデータサイエンス」と題した講演が数学科教員 17 名が統計数理研究所を訪れました。田村義

行われ、「数字の意味を考えることが大切であり、統計学に興味を持たせて欲しい」と語りました。
その後、本多 URAによる計算機展示室の見学やスパコンの説明が行われ、最新のスパコン内部を熱心に写真に撮る姿が多数見られました。旧型のコンピュータに触れ、質問をする等、展示されている各年代の計算機や物理乱数発
生装置に興味を持たれる先生方が多く、有意義な時間を過ごされました。
この訪問は「統数研データサイエンス・ハイスクール」プ
ログラムで受け入れました。

Report

開智高校の訪問
平成 30 年 2月15日（木）、開智中学・高等学校の生徒 1

問題や答えの傾向などを調べていたところ行き詰まってしま

名（高校 1 年生）が、高校の課題である「首都圏フィールド・

い、確率・統計の研究を行っている専門家の方からヒントをワーク」のために、統数研のデータサイエンス・ハイスクール

頂きたいとのことでした。

受入事業を活用して来訪しました。
生徒は英検 1 級に合格する方法について探求しており、
14（統計思考院）

The Institute of Statistical Mathematics

1 時間半ほどの訪問時間の中、生徒が課題に関するプレゼンテーションを行い、志村助教からアドバイスを受けました。生徒は感想として「統計学をもっと勉強したい。参考になるお話をたくさん伺うことが出来、本当に来て良かった。」と嬉しそうに話していた様子が印象的でした。生徒は来年度、イギリスの大学で成果を英語で発表してディスカッションを行う予定であり、本受入事業が課題への取組を前進させるのに役立つことができました。

（統計思考院）

Report「角度データのモデリング」の刊行「ISMシリーズ：進化する統計数理」の第 7 巻として本書の解析を行うさいの注意点を述べることから始めて、円周、を執筆しました。角度を含むデータ（方向データ）を取扱う

球面、
トーラス、シリンダー、ディスクといった幾何学用語を統計学（方向統計

用いて方向データのモデリングの最近までの結果を解説して学：Directional

います。風向は角度の典型的な例ですが、角度と単位円

Statistics）に関す

周上の点との対応関係から角度データを円周上のデータとる最初の本格的な捉えることにより角度データのモデリングに関する理論展開

和書です。

がスムーズに進みます。同様にして、風向の2 変量データを方向統計学は他

扱うにはトーラス、風向と風速を同時にモデル化するさいに分 野におけるのとはシリンダーというように、上記の多様体はデータとしての実同 様 に2000 年 代

体を表すことができる対象です。

に入って著しく発展しています が、本角度を含むデータモデリングに興味がある方々に現時点における最新の知識を提供できればと願っております。
（清水邦夫）

書では角度データ

Report樋口所長による年度始めのあいさつ
2018（平成 30）年 4月2日、恒例の樋口所長による所員に向けての年度始めのあいさつと新年度の運営骨子の説
明が大会議室で行われました。
まずは、統数研の中長期計画として改めて、2013（平成25）年度の将来計画委員会で策定された「共同研究機能の拡大」「統計思考力育成事業の拡大」および「統計数理のグローバル化」を確認。そして、樋口所長任期第 3 期（2017～2018（平成 29～30）年度）運営方針、現状として、2017 年 2月13日に文部科学省科学技術・学術審議会学術分科会研究環境基盤部会が『今後の共同利用・共同

数研内の執行部の変更人事説明や、昨年度に引き続き若研究体制の在り方』として取りまとめた（1）学術研究の動手登用を積極的戦略的に実施し、若手研究者比率が向上

向に対応できる柔軟な研究組織の在り方（2）大学恩研究していることの紹介がされました。

力・教育強化への貢献（3）研究の国際化の推進（4）産所長の昨年度の自己採点としては、研究力強化につなが業界などの社会との連携のうち、統数研で対応を考えている組織の再編、人材育成の強化および産学連携の強化にる方策を順調に推進できている中、（4）に関しては、マンパ

ついて、それぞれまずますの結果を残せたとの評でした。しワーの限界もあり、今後共同研究の“ 数から量的規模へ ”

かしながら、地方への協力がやや弱かったものでこの４月1が課題であることの喚起がありました。また、機構本部、統日に新設された医療健康データ科学研究センターの事業を
The Institute of Statistical Mathematics

15

含め今年度以降、地方大学等に協力していきたいこと、まし出勤全所員で記念写真の撮影を行いました。樋口所長

た、樋口所長任期最終年度に伴い、10月に次期所長が決自身による年度始めあいさつ、自己採点も今回が最後の機定する予定であることから、次期執行部へのバトンタッチや会となりましたが、多摩地区で唯一発展を続ける立川の発

外 部 評 価、第 4 期中期目標・中期 計 画 期 間 への準 備、展に併せて統数研もますます成長できるよう「統数研の持続2019 年に統数研が 75 周年を迎えるための準備、そして、よ的発展に最後まで奉仕します！所員の皆さんのご協力をよりいっそうの産学連携の強化を行っていく等、今年度の目標

ろしくお願いいたします」という力強い所長の言葉によってが掲げられました。

所員の気持ちが一致団結した新年度の初日となりました。
（運営企画本部）

所長あいさつの後、1 階アトリウム「数」レリーフ前に移動

Report

データ分析ハッカソンをオンプレミス環境で実施
統計思考院・統計思考力育成事業の一環として、統計秀チームを表彰しました。
統計思考院では、ハッカソンを含むデータ分析コンペティ

数理研究所の共用クラウド計算システムを使用したデータ分

ションの実施を通じて、ニーズに即した高度データサイエン

析バーチャル・ハッカソン2017を実施しました。
高度データサイエンティスト育成には座学で学べる知識をティスト育成に貢献していきます。

（神谷直樹）

身につけるだけではなく、生々しい実データをチームで分析する経験が必要です。今回は、株式会社 LIFULL 様から提供していただいた日本全国の賃貸物件データ（１年分）を基本データセットとして実施しました。2017 年 12月18日より
参加チーム（１チーム３名）の募集を開始し、参加チームからの誓約書提出等の諸手続きを経て、2018 年 1月22日より
ハッカソンを開始しました。11チームからエントリーがあり、6チームが実際に参加しました。なお、「データ分析バーチャ
ル・ハッカソン2017」の「バーチャル」とは、チーム内の議論をSNSで行える環境を整えていたことを意味します。そして、3月15日には参加チームからの課題提出を締め切り、3月20

左から、最優秀賞を受賞したチームMANTENのメンバー（3名）と川崎統計思考院長

日にはチーム毎に成果をプレゼンテーションしていただき、優総合研究大学院大学複合科学研究科統計科学専攻関係
入学者選抜試験結果【５年一貫制博士課程】
試験年月日

合格者数

平成30年1月23日（火）～1月24日（水） 平成30年 4月入学
（第2回）

0名

【博士後期課程】
試験年月日
平成30年1月24日
（水）

合格者数

平成30年 4月入学
（第2回） 3名
平成30年10月入学（第1回） 1名

専攻修了式
平成 30 年 3月14日（水）に、セミナー室 2（D304）において、平成 29 年度後学期専攻修了式が行われ、4 名が本専攻を修了しました（2 名出席）。
16

The Institute of Statistical Mathematics

左から、田村教授、今村さん、大前さん、
髙井さん、富田さん、宮里専攻長

春季学位記授与式
平成 30 年 3月23日（金）に、総合研究大学院大学葉山キャンパスにおいて、平成 29 年度春季学位記授与式が行われ、本専
攻から4 名が学位記を授与されました（4 名出席）。

学位取得者
平成 30 年 3月学位取得者は次のとおりです。

【課程博士】
氏名

論文題目

大前

勝弘

Statistical Learning by Quasi-linear Predictor（準線形予測子による統計的学習）髙井勉

空間点パターンのグラフィカルな分類方法に関する研究

今村武史

ガウス過程を利用したピアノ演奏の自動採譜に関する研究

富田 裕章

多重代入法におけるバイアス補正推定量に関する研究

訂正
平成 29 年 5月発行の「統計数理研究所ニュース№136」（P.13）において、平成 29 年 3月学位取得者・早水桃子さんの英文
論文題目が誤っておりました。
＜誤＞Synthesis of regression results under diﬀerent covariate sets（生物学的なプロセスの離散数学的なモデリング）↓↓＜正＞Discrete mathematical modelling of biological processes（生物学的なプロセスの離散数学的なモデリング）
謹んでお詫び申し上げます。
なお、統計数理研究所ホームページ内のバックナンバーは修正済みです。
http://www.ism.ac.jp/gaiyo-news/News/No136.pdf（P.13）

春季入学式
平成 30 年 4月10日（火）に、総合研究大学院大学葉山キャンパスにおいて、平成 30 年度春季入学式が行われ、本専攻の入学者 5 名を含む76 名の新入生が迎えられました（4 名出席）。
（研究推進課･大学院係）

Report

統計数理研究所優秀学生賞表彰式
平成 29 年度の統計数理研究所優秀学生賞受賞者は下記の2 名に決定いたしました。
大前 勝弘さん（博士 5 年）
川島 孝行さん（博士 4 年）
表 彰 式 は 平 成 30 年 3 月14日（水）に、セミナ ー 室 2（D304）において、専攻修了式に先立って行われ、樋口所長
より受賞者に表彰状と金一封が授与されました（2 名出席）。
（研究推進課･大学院係）
左から、大前さん、樋口所長、川島さん

The Institute of Statistical Mathematics

17

共同利用
Report

平成30年度統計数理研究所公募型共同利用の採択について
本研究所の平成 30 年度公募型共同利用の申請課題が、
平成 30 年 3月13日（火）開催の共同利用委員会の審議を経て採択されました。
採択された研究課題は、以下のとおりであり、その内訳
は、 共同利用登録が 8 件、一般研究１が 25 件、一般研究
２が 76 件、重点型研究が 34 件、 共同研究集会が 15 件、合計 158 件です。
なお、これとは別に共同研究リポートが 18 件採択されました。

【分野分類】●統計数理研究所分野分類●主要研究分野分類

a 時空間モデリンググループ
b 複雑構造モデリンググルー プ
c 潜在構造モデリンググルー プ
d 調査科学グループ
e 計量科学グループ
f 構造探索グループ
g 統計基礎数理グループ
h 学習推論グループ
I 計算推論グループ
j その他

１ 統計数学分野
２ 情報科学分野
３ 生物科学分野
４ 物理科学分野
５ 工学分野６ 人文科学分野
７ 社会科学分野
８ 環境科学分野
９ その他

平成30年度統計数理研究所公募型共同利用採択課題【共同利用登録】a3

研究課題名
データ同化手法を用いた細胞質流動の解析

木村研究代表者（所属）暁（国立遺伝学研究所・教授）

a3

細胞幾何学モデル本多久夫（神戸大学大学院・客員教授）

a4

航空・気象情報の見える化のための気象データの解析に関する研究新井直樹（東海大学・教授）

a7

多変量時系列の状態空間モデリング北川

源四郎（東京大学・特任教授）

e1

レジーム・スイッチングモデルのレジーム数に関する検定理論の開発

下津克己（東京大学・教授）

e7

金融資産価格収益率時系列のマルチフラクタル解析

高石哲弥（広島経済大学・教授）

g4

地震発生と岩石破壊のシミュレーションおよび複雑系のダイナミクスと臨界現象 加園

h1

共分散行列の固有値を考慮したホテリングT2距離の近似モデルの改良

分野

小林

克己
（東京慈恵会医科大学・講師）
靖之（帝京大学・講師）【一般研究１】
a1

研究課題名
高解像度の地震活動確率予測モデルの開発

庄

a4

統計手法による核融合プラズマの熱輸送モデリング横山a4（北九州工業高等専門学校・准教授）
自然科学分野のオープンデータ可視化によるデータサイエンス教育の開発研究 才田 聡子

a4

固体地球科学のシミュレーションモデルと観測データに適用可能なデータ同化法の開発 長尾

a7

金融証券市場の高頻度データとマーケット・マイクロストラクチャー

吉田 靖（東京経済大学・教授）

a8

東京湾における水質測定データの解析

間野修平（統計数理研究所・准教授）

a8

4次元変分法による水域水環境再現予測の向上とパラメータ修正法の構築

入江政安（大阪大学・准教授）

b2

アンサンブル学習における揺らぎとアルゴリズムの評価

坂田 綾香（統計数理研究所・助教）

b2

Rにおける任意精度計算パッケージの構築中野純司（統計数理研究所・教授）

b7

個別株の連動類似性に基づいた株式相場の転換点予測モデルの構築

羽室行信（関西学院大学・准教授）

d7

地方移住と地域住民のパーソナルコミュニティーネットワークに関する調査研究 朴

e7

データリレーション技術による複数データベースの統合と企業データの構造化 山下智志（統計数理研究所・教授）

分野

18

研究代表者（所属）建倉（統計数理研究所・准教授）
雅之（自然科学研究機構 核融合科学研究所・教授）
大道（東京大学・准教授）

堯星（統計数理研究所・助教）

f3

全ゲノムデータと様々な臨床情報の総合的統計遺伝解析

植木優夫（理化学研究所・研究員）

f7

テキスト分析を利用したモデル構築の研究

木野泰伸（筑波大学・准教授）

g1

Langevin方程式の統計推測理論の研究

荻原哲平（統計数理研究所・助教）

g1

非線形フィルタリングに対する数値近似手法の研究

荻原哲平（統計数理研究所・助教）

g1

確率過程に対する統計推測の基礎理論

吉田 朋広（東京大学・教授）

g1

ネットワークのカスケードモデルについての非線形リカージョン

伊藤栄明（統計数理研究所・名誉教授）

h3

機械学習を利用したタンパク質電子状態計算の効率化

佐藤文俊（東京大学・教授）

h4

ALMA望遠鏡の撮像アルゴリズムの開発

池田 思朗（統計数理研究所・教授）

h8

海洋生物多様性データの深層学習江口真透（統計数理研究所・教授）

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・教授）

j3

東アジア集団にみられるクローン病発症の性差ゲノミクスの解明

山崎慶子（日本大学 医学部・助教）

j3

鯨類における調査標本の解析に係る研究

田村 力（日本鯨類研究所・部長）

j3

人骨の形態を用いた年齢推定方法の確立

五十嵐 由里子（日本大学・講師）

The Institute of Statistical Mathematics

【一般研究２】
a1

研究課題名
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

川畑研究代表者（所属）拓矢（気象研究所・主任研究官）

a1

衛星搭載GNSS観測データおよび光学観測データを用いた電離圏トモグラフィー

上野玄太（統計数理研究所・准教授）

a2

連続型疑似乱数の局所一様性の研究

中村永友（札幌学院大学・教授）

a3

課題の親しみやすさに配慮した簡便で反復計測に頑健な脳機能計測法の開発 菊地

a3

クローナル植物のデモグラフィ解析方法の確立と応用

荒木希和子（立命館大学・講師）

a3

急性骨髄性白血病における免疫細胞療法プロトコルの設計

西山宣昭（金沢大学・教授）

a4

データ同化システムにおける誤差情報の高度利用に関する研究藤井陽介（気象庁気象研究所・主任研究官）

a4

データ同化によるプラズマ圏時空間変動の推定手法の開発

中野慎也（統計数理研究所・准教授）

a4

中高緯度電離圏対流速度分布の逐次推定手法の開発

中野慎也（統計数理研究所・准教授）

a7

価格変化と取引量の非線形関係の推定に基づく多値状態判別森本孝之（関西学院大学・准教授）

a8

確率台風モデルを用いた将来気候下における台風経路に関する研究鈴木香寿恵（国立精神・神経医療研究センター・科研費研究員）

a8

気候変動における統計的シグナルと系統的モデルバイアスの分析手法の検討

高橋洋（首都大学東京・助教）

b1

大規模データの特徴抽出と情報表現の研究

森 裕一（岡山理科大学・教授）

b2

不確実状況下での動的状態推定と知能情報科学の融合

生駒哲一（日本工業大学・教授）

b2

制約付き多変量解析法に関する研究

宿久

洋（同志社大学・教授）

b2

データ解析コンペを活用したデータ科学教育およびデータ解析環境についての研究久保田 貴文（多摩大学・准教授）

b2

大規模データからの集約的シンボリックデータ生成に関する研究

山本 由和（徳島文理大学・教授）

b2

R package:NSclusterによる点過程解析

田中潮（大阪府立大学大学院・助教）

b3

神経伝達物質の違いに基づいた自励的同期活動を形成する機能的なネットワーク構造の検討

尾家慶彦（兵庫医科大学・助教）

b3

海馬ガンマオシレーションの発生機構と意義の探求

木村 良一（山陽小野田市立山口東京理科大学・准教授）

b3

新生児・乳児における自発運動の解析

儀間b5

スケルトン構造体の破壊事象の時系列解析

北b5

複雑構造モデリングによる層流―乱流遷移後期過程における渦動力学の解明

松浦

c1

３次元オーダーメイドシステム開発のための３次元人体形状とデザインイメージの統計分析方法の検討

増田 智恵（三重大学・教授）c2

過疎地における歩行者および複数バス経路のリアルタイム最適化

柴田 直樹（奈良先端科学技術大学院大学・准教授）

d6

異なる手法を用いた話者類型の抽出とその比較・分析

田中 ゆかり（日本大学・教授）

d6

教育・研究資源としてのESPコーパスを利用した多角的研究

藤枝d6

コーパスに基づく用法基盤モデルの実践植田 正暢
（北九州市立大学・准教授）

d6

言語特性の量化によるテキストの探索的・検証的分析石川慎一郎（神戸大学・教授）

d6

工学系テキストの言語特徴の分析と言語教育におけるタスク提示手法の研究

石川有香（名古屋工業大学・教授）

d7

公的大規模データの利用におけるプライバシー保護の理論と応用

佐井至道（岡山商科大学・教授）

d7

住宅火災による死亡率に関するコウホート分析鈴木恵子（消防庁消防研究センター・主任研究員）

d7

年齢・時代・世代要因からみた地域間格差指標の検討

三輪 のり子（東京医療学院大学・教授）

d7

スポーツ観戦・観戦頻度の年齢・時代・世代効果の分離

山本

達三（びわこ成蹊スポーツ大学・准教授）

d7

ミクロデータの利活用における安全性の基準に関する実証研究伊藤伸介（中央大学・教授）

d7

公的統計データにおける機械学習とシミュレーションの展開可能性 伊藤

伸介（中央大学・教授）

d7

都道府県別の要介護認定率・サービス利用状況と社会指標との関連性に関する研究村田 加奈子（昭和大学・講師）

d7

国際比較調査における回答傾向と宗教的概念の構造分析

角田 弘子（日本ウェルネススポーツ大学・准教授）

d7（統計数理研究所・准教授）
イベント来場者調査の比較による萌芽的科学技術に対する市民の 前田 忠彦
受容意識の検討

d8

成長関数選択法による林分成長パターン分類に関する研究加茂憲一（札幌医科大学・准教授）

e2

集約的シンボリックデータの利用によるビッグデータ解析手法の改良清水信夫（統計数理研究所・助教）

e2

多様な環境におけるシンボリックデータ解析ソフトウェアの開発とその応用

南e3

死因別死亡率におけるピリオド率とコホート率の比較に関する研究 船渡川伊久子（統計数理研究所・准教授）

e3

経時データ解析の発展

船渡川

伊久子
（統計数理研究所・准教授）

分野

千一郎（群馬大学大学院保健学研究科・教授）

裕貴（鳥取大学・特命講師）
英紀（名古屋大学・教授）
一雄（愛媛大学大学院・准教授）

美穂（大阪医科大学・教授）

e3

臨床研究・疫学研究の統計的方法論とその実践に関する総合的研究 野間

e3

データの有効活用技術としてのメタアナリシス

e3

治療効果予測マーカーを用いた第三相臨床試験：種々の解析プラン 松井の比較と適切な適応集団の判定に関する研究

e3

マイクロシミュレーションによる（大腸）
がん罹患率・死亡率の変動
予測：がん対策の優先順位

弘征（北海道大学・教授）

高橋

福井

久史
（統計数理研究所・准教授）邦彦（名古屋大学・准教授）
茂之（名古屋大学・教授）
敬祐（大阪医科大学・助教）

The Institute of Statistical Mathematics

19

e3

研究課題名
放射線治療における数理モデルに関する研究研究代表者（所属）水田 正弘（北海道大学・教授）

e3

健康とリスクを証拠から評価するため解析技法柳本

e3

健康格差対策に必要な公的統計指標：わが国における公的統計の利活用と諸外国との比較

伊藤 ゆり（大阪医科大学・准教授）

e6

機械学習型テクストマイニング方法論の比較研究：
トピックモデリングとワードエンベディング

田畑

智司（大阪大学・准教授）

e6

欠測値を含む大規模財務データを用いたコピュラによる企業の信用リスク評価安藤雅和（千葉工業大学・教授）

e7

ロバストな一般化線形モデルを用いた信用リスクの予測について

宮本道子（秋田県立大学・教授）

e7

精神医療に関する必要量・疾患発生等の統計的将来予測に関する研究

立森久照（国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター・室長）

f7

処方箋様式変更の後発薬調剤への効果の政策評価古川雅一（東京大学・准教授）

f7

アジア諸国世帯統計ミクロデータの二次的利用とデータベース整備推進に関する研究馬場康維（統計数理研究所・名誉教授）

f8

途上国の人力小規模金採掘（ASGM）由来水銀リスク評価とその削減策の検討 中澤

暦（福岡工業大学総合研究機構・特任研究員）

f8

南極の苔に含まれる水銀濃度から極地への汚染物質の輸送について考える 永淵修（福岡工業大学・客員教授）

分野

武美（統計数理研究所・名誉教授）

f8

九州の山岳部における大気中水銀の輸送過程と起源解析

篠塚賢一（福岡工業大学総合研究機構・研究員）

g1

非対称分布の推測理論

阿部俊弘（南山大学・准教授）

g1

クロネッカー標準形の計算実装とその応用

栗木哲（統計数理研究所・教授）

g1

傾向スコア解析のための情報量規準の開発

二宮

嘉行（九州大学・准教授）

g1

グラフィカルモデルに付随するウィシャート分布の研究

栗木哲（統計数理研究所・教授）

g2

離散型確率分布と連続型確率分布の接点に関する基礎的研究

土屋高宏（城西大学・准教授）

h1

一般化エントロピーの数理・物理と統計学

逸見昌之（統計数理研究所・准教授）

h2

統計的データ解析による数理アルゴリズムの展開

照井章（筑波大学・准教授）

h2

判別・予測解析におけるサンプルサイズ設計：学習曲線の推定松井茂之（名古屋大学・教授）

h4

データ科学的方法による銀河進化研究の新展開竹内 努（名古屋大学・准教授）

i5

データ科学とリンクした次世代の適応学習制御

宮里義彦（統計数理研究所・教授）

i5

回転円すいを用いた高粘度液体の揚水パターンの遷移足立高弘（秋田大学・教授）

i5

自動運転技術におけるドライバーの運転動作モデリングに関する検討 宮里

i8

コリドーを伴う生息地保護区形成に対する離散最適化モデル構築

吉本義彦（統計数理研究所・教授）

j1

逆解析の手法を用いたファイナンス市場における諸問題の研究

大田 靖（岡山理科大学・准教授）

j2

情報統合と意思決定を支援する統計モデリングと統計リテラシーに関する研究石黒j9

学校教育における統計教育方法とその評価

藤井 良宜（宮崎大学・教授）

敦（統計数理研究所・教授）
真木夫（統計数理研究所・名誉教授）【重点型研究】
重点テーマ1：データサイエンス人材育成メソッドの新展開
研究課題名

分野

研究代表者（所属）雪乃（京都大学・助教）

c2

データサイエンス人材育成のためのクラウドソーシングとデータ解析 馬場
コンペティションの活用

j6（立教大学・助教）
医療・看護・保健分野におけるデータサイエンティスト育成のための 丹野 清美
システム構築の検討
統計学を用いた検定策定に関する研究 ̶諸外国との比較̶
田中 正敏（松本大学・教授）（立教大学・教授）
グローバル人材育成を目指す全学生を対象としたデータサイエンス 山口 和範
副専攻の設計に関する研究

j7
j7
j9

データサイエンティスト育成に向けたカリキュラム・教材に関する研究

j9

データサイエンス教育のための実践的カリキュラムの開発
̶高大接続とオンライン教育組込みの視点から̶

j9

ICT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（慶應義塾大学・教授）
データサイエンス教育を支える統計的問題解決力育成アクティブ・ラーニング 竹内 光悦（実践女子大学・教授）
東京大学における実践的データサイエンティスト育成に関する研究 久野 遼平（東京大学・助教）（統計数理研究所・特任准教授）
データ指向キャリアへの効率的支援プログラムとしてのデータ分析 神谷 直樹
ハッカソンの設計・実施

j9
j9
j9

和泉
深澤

志津恵
（滋賀大学・教授）
弘美（東京医療保健大学・教授）

重点テーマ2：IR のための学術文献データ分析と統計的モデル研究の深化
研究課題名

b7

Who wrote this paper? - Examination of authorship
identiﬁcation using fasttext

服部研究代表者（所属）恒太（徳島大学・講師）

b7

学術文献DBにおける著者識別の精度向上に関する研究藤野友和（福岡女子大学・准教授）

分野

20

The Institute of Statistical Mathematics

分野
e7
e7
e7
e7
e9

研究課題名
研究IRコミュニティの形成に向けてのURAと組織の動向に関する調査研究
複数大学のデータを基にした論文生産性指標の検証
研究力向上のための指標とモデルに関する研究
論文の引用情報に基づく潜在的異分野融合研究の発掘に関する研究機関の種類の違いが研究活動可視化方法及び指標へ与える影響の分析

e9

大学経営における研究戦略を支援する学術リポジトリ書誌情報の活用に関する研究

f2

研究IRを活用するための意思決定サポートツールの開発
文献引用ネットワークの構造解明
学術文献データ分析のための関連語推薦
研究者の異分野融合度と多様度の客観的な評価指標研究の深化

f2
f2
f7

研究代表者（所属）山田 礼子（同志社大学・教授）
山本 鉱（九州工業大学・助教）
丸山 研二（久留米工業大学・教授）
壁谷 如洋（自然科学研究機構・特任専門員）
大畠 昭子（宇宙航空研究開発機構・特任准教授）
森 雅生（東京工業大学・教授）
本間
水高
安川
水上
平井

紀美
（埼玉大学・リサーチ・アドミニストレーター）
将吾（茨城大学・日本学術振興会PD）美智子（群馬大学・助教）祐治（日本大学・准教授）
克之（新潟大学・リサーチ・アドミニストレーター）

f7

研究IRとマーケティングを統計学で結ぶ―科研費応募における研究種目の選択行動の分析

f7

研究力強化のための研究評価指標ー合理性、有効性の視点からー 鶴見 昌代（筑波技術大学・助教）
大規模書誌情報のネットワーク構造に基づく多様性指標の研究
浜田 ひろか（統計数理研究所・特任研究員）
大規模学術文献ＤＢによる機関内・機関間の研究力の分析と活用 森 裕一
（岡山理科大学・教授）
個々の研究取組を特徴づける用語群特定手法
廣森 聡仁（大阪大学・准教授）
大学ベンチマークの理論に関する基礎的研究
白石 哲也（清泉女子大学・その他）
IR人材養成のための教材開発
清水 栄子（愛媛大学・講師）

f9
f9
j2
j6
j7

重点テーマ3：統計的機械学習の新展開
分野

研究課題名

f3

人工知能技術を用いた医療ビッグデータに対する新たな疾患因子
解析モデルの開発と応用

大岡h2

機械学習による物質構造計測及び推定の高度化と高速化
統計的推測法としての深層学習：活性化関数から確率的言語モデルによる有機化合物の分子設計と逆合成経路の同定
機械学習の地球惑星科学への応用

日野 英逸（統計数理研究所・准教授）
柳本 武美（統計数理研究所・名誉教授）
吉田 亮（統計数理研究所・准教授）
福水 健次（統計数理研究所・教授）

h3
h4
h4

研究代表者（所属）忠生（山梨大学大学院・助教）【共同研究集会】
分野
a1
a4
a8
b2
b3
d2
e2
e7
e7
g1
g1
i2

研究課題名
データ同化ワークショップ
宇宙地球環境の理解に向けての統計数理的アプローチ
環境・生態データと統計解析
データ解析環境Rの整備と利用
生体信号・イメージングデータ解析に基づく医療・健康データ科学の展開
動的幾何学ソフトウェアGeoGebraの整備と普及
社会物理学の新展開
人流物流金流ネットワークとその周辺研究会
官民オープンデータ利活用の動向及び人材育成の取組
極値理論の工学への応用
無限分解可能過程に関連する諸問題
最適化：モデリングとアルゴリズム

j8

統計学的アプローチによる問題解決のための環境化学分析の最適化・高度化に関する研究集会

j9

スポーツデータ解析における理論と事例に関する研究集会
統計教育の方法とその基礎的研究に関する研究集会

j9

研究代表者（所属）上野 玄太（統計数理研究所・准教授）
中野 慎也（統計数理研究所・准教授）
清水 邦夫（統計数理研究所・特命教授）
藤野 友和（福岡女子大学・准教授）
清野 健（大阪大学・教授）
丸山 直昌（統計数理研究所・特命准教授）
藤江 遼（神奈川大学・特別助教）
佐藤 彰洋（京都大学・准教授）
白川 清美（一橋大学経済研究所・准教授）
北野 利一（名古屋工業大学・教授）
志村 隆彰（統計数理研究所・助教）
土谷 隆（政策研究大学院大学・教授）
橋本 俊次（国立環境研究所・室長）
酒折
末永

文武
（中央大学・准教授）
勝征（鹿児島純心女子短期大学・准教授）（研究推進課・共同利用係）

The Institute of Statistical Mathematics

21

Report

平成30年度統計数理研究所公募型人材育成事業の採択について【分野分類】

採択された研究課題は、以下のとおりであり、その内訳
は、若手育成事業が 1 件、ワークショップが 5 件、合計 6 件です。

●統計数理研究所分野分類●主要研究分野分類

a 時空間モデリンググループ
b 複雑構造モデリンググルー プ
c 潜在構造モデリンググルー プ
d データ設計グループ
e 計量科学グループ
f 構造探索グループ
g 統計基礎数理グループ
h 学習推論グループ
I 計算推論グループ
j その他

１ 統計数学分野
２ 情報科学分野
３ 生物科学分野
４ 物理科学分野
５ 工学分野６ 人文科学分野
７ 社会科学分野
８ 環境科学分野
９ その他

平成30年度統計数理研究所公募型人材育成事業採択課題【若手育成】
分野
h5

研究課題名
異常検出に向けたロバスト・スパース・グラフィカルモデリング法の開発

大久保研究代表者（所属）豪人(早稲田大学・助手）【ワークショップ】
研究課題名

ｊ8

統計サマーセミナー2018

菅原研究代表者（所属）慎矢（東京理科大学・講師）

a3

入門：感染症数理モデルによる流行データ分析と問題解決

西浦博（北海道大学・教授）

e3

第13回Biostatisticsネットワーク

佐藤

俊哉(京都大学・教授）

j2

初中等から大学等高等教育・EBPMに資する社会人教育を繋ぐ
データサイエンス教育の体系化に関する研究ワークショップ

渡辺美智子（慶應義塾大学・教授）

ｆ9

ネットワーク科学セミナー

水高将吾（茨城大学・日本学術振興会 PD）

分野（研究推進課・共同利用係）

外部資金・研究員等の受入れ
Report22

外来研究員の受入れ
氏 名

職 名

Xiaoming
Zhang

Bloomberg LP,
Index Analyst

Lars Rickard
Nakamura
Brannvall

研究題目

研究期間

受入担当研究教育職員

H30.2.24 ～H30.3.10

松井

知子 教授

University College London, 金融モデリングと状態空間システム
PhD Student

H30.2.19 ～H30.3.20

松井

知子 教授

Robert Josef
StelzeUlm University, Professor

金融数学とリスク解析

H30.2.20 ～H30.2.24

栗木哲 教授

Alexander
LindnerUlm University, Professor

レヴィ過程と極値理論

H30.2.20 ～H30.2.25

栗木哲 教授

EvgenySpodarev

Ulm University, Professor

確率場における分布型の検定

H30.2.18 ～H30.3.4

栗木哲 教授

Ho Chung Law University of Oxford,
Ph.D.student

確率分布をデータとする統計的推論の研究H30.2.12 ～H30.5.20

福水 健次
センター長

Akanksha
Shrikant
Kashikar

Savitribai Phule Pune
University,
Assistant Professor

時空間依存性のモデリングへのベイズ的
接近

H30.3.14 ～H30.5.20

間野

Elisa Varini

Institute of Applied Mathematics イタリアの地震確率予測モデルの開発
and Information Technology,
National Research Council,
Researcher

H30.2.19 ～H30.3.23

庄建倉 准教授Giuseppe
FalconeIstituto Nazionale diGeoﬁsica e Vulcanologia,
Researcher

H30.2.19 ～H30.3.3

庄建倉 准教授The Institute of Statistical Mathematics

グリーン金融計量経済学

マルティンゲール理論に基づく自励点過程の一般化モーメント法（GMM）推論の開発

修平 准教授

称号付与

氏 名

職 名

研究題目

研究期間

マルコフ連鎖モンテカルロ法を利用したベイズ推論

H30.3.18 ～H30.3.31

川崎

Lizhen Lin

The University of Notre Dame, 関数推論による機械学習手法の数理解
Department of Applied and 析とその応用
Computational Mathematics
and Statistics, AssistantProfessor

H30.2.19 ～H30.2.23

福水 健次
センター長

Yarin Gal

University of Oxford, Department 関数推論による機械学習手法の数理解
of Computer Science,
析とその応用Associate Professor

H30.2.17 ～H30.2.22

福水 健次
センター長

Song Liu

University of Bristol, Department 関数推論による機械学習手法の数理解
of Computer Science, Lecturer 析とその応用

H30.2.19 ～H30.2.23

福水 健次
センター長

Alexandre
TsybakovCenter for Research in
Economics and Statistics,
Professor

関数推論による機械学習手法の数理解
析とその応用H30.2.19 ～H30.2.21

福水 健次
センター長

金川

Max Planck Institute forIntelligent Systems,
Research Scientist

ガウス過程と再生核ヒルベルト空間の関係について

H30.2.17 ～H30.3.15

福水 健次
センター長

Johannes
SchmidtHieber

University of Leiden, the 関数推論による機械学習手法の数理解
Mathematical Institute,
析とその応用Assistant Professor

H30.2.19 ～H30.2.21

福水 健次
センター長

Mladen Kolar

The University of Chicago,
Assistant Professor

関数推論による機械学習手法の数理解
析とその応用H30.2.19 ～H30.2.24

福水 健次
センター長

Liang-Ching
Lin

National Cheng Kung
University, Department of
Statistics, Assistant professor

拡散過程の高頻度観測に対する適合度
検定

H30.2.27 ～H30.3.6

荻原

哲平 助教

Ido Nevat

TUM CREATE,Team Reader

実空間の再構成とその信頼レベル

H30.2.25 ～H30.3.1

松井知子 教授

Francois
Septier

IMT Lille Douai,
Associate Professor

高 次 元 データの 回 帰モデルのための
SMC-ABFに関する研究

H30.2.23 ～H30.3.4

松井知子 教授

AndreaMacrina

University College London, 数理統計学
Senior Lecturer＆Leader inMathematics

H30.2.25 ～H30.3.9

松井知子 教授

Holly Georgina University College London, 数理統計学
Brannelly
PhD Student

H30.2.25 ～H30.3.9

松井知子 教授

Nourddine
Azzaoui

Université Blaise Pascal, 時空間データの特徴と表現
Associate Professor

H30.2.24 ～H30.3.4

松井知子 教授

Laurent
Clavier

IMT Lille Douai, Professor

インターネット、
センサネットワーク、無線コミ H30.2.23 ～H30.3.1
ュニケーション

松井知子 教授

Adriana Irawati University of Malaya,
Nur Binti
Institute of Mathematica
IbrahimSciences, Senior Lecturer

元信受入担当研究教育職員

称号付与

能典 教授

Bharath Kumar Pennsylvania State University, 関数推論による機械学習手法の数理解
Sriperumbudur Department of Statistics, 析とその応用
Assistant Professor

H29.2.19 ～H29.2.24

福水 健次
センター長

KrikamolMuandetMahidol University, Lecturer カーネル平均埋め込み法の改良

H30.2.19 ～H30.2.23

福水 健次
センター長

TanmoyMukherjee

The University of Edinburgh, カーネル法による多言語辞書マッチングのStudent
研究H30.2.15 ～H30.3.30

福水 健次
センター長

Tor Andre
Myrvoll

SINTEF, Research Scientist

統計的機械学習によるマルチモーダルデータ処理

H30.2.24 ～H30.3.4

松井TuomasAakalaUniversity of Helsinki,
Associate Professor

極域における長期森林動態の統計モデル

H30.3.25 ～H30.4.10

島谷 健一郎
准教授

Rosaria
Lombardo

University of Campania“Luigi Vanvitelli”,
Department of Economics,
Associate Professor in
Statistics

対応分析と多重対応分析の研究

H30.3.8 ～H30.3.12

中野

純司 教授

船渡川 隆

中外製薬株式会社

経時データ解析の発展

H30.4.1 ～H31.3.31

山下

智志 教授

劉 暢

物質・材料研究機構情報統合 情報統合型物質・材料研究の機械学習
型物質・材料研究拠点・ポス の解析技術及びソフトウェア開発
ドク研究員

H30.4.1 ～H31.3.31

吉田 亮 准教授

松浦 充宏

東京大学・名誉教授

島弧地殻の非弾性変形と内陸地震の発生

H30.4.1 ～H31.3.31

庄建倉 准教授

尾形 良彦

統計数理研究所・名誉教授

大地震の総合的確率予報の研究

H30.4.1 ～H31.3.31

庄建倉 准教授知子 教授

The Institute of Statistical Mathematics

23

氏 名

研究題目

研究期間

受入担当研究教育職員

称号付与

ゲノムビックデータ解析による有用なバイ H30.4.1 ～H31.3.31
オマーカーの探索

野間久史 准教授東京大学空間情報科学研究セ 医療ビッグデータ解析のための有効な統
ンター・専任講師
計手法の開発H30.4.1 ～H31.3.31

野間久史 准教授国立環境研究所生物・生態系 統計的アプローチによる生物多様性の創
環境研究センター・特別研究員 出・維持機構の解明

H30.4.1 ～H31.3.31

島谷 健一郎准教授

野田 琢嗣

日本学術振興会特別研究員

大規模バイオロギングデータのマイニング～福島沿岸の震災復興への貢献

H30.4.1 ～H31.3.31

島谷 健一郎准教授

川森愛

統計数理研究所・特任研究員 競争条件下における学習戦略の統計モ（平成 30 年 3月末まで）
デリング

H30.4.1 ～H31.3.31

島谷 健一郎
准教授

石黒

真木夫

統計数理研究所・名誉教授

情報量基準リテラシーの研究

H30.4.1 ～H31.3.31

島谷 健一郎准教授

丸山直昌

統計数理研究所・准教授

実験計画法

H30.4.1 ～H31.3.31

間野修平 准教授 特命准教授
称号付与

田邊

國士

統計数理研究所・名誉教授
早稲田大学・招聘研究員
理化学研究所・客員主幹研究員

最適化の微分幾何の研究、数値計算ア
ルゴリズムの研究開発、逆問題のベイズ
統計学的解法の研究、帰納的推論機械の研究、および実際問題の解決

H30.4.1 ～H31.3.31

伊藤

聡 教授

佐野

夏樹

尾 道 市 立 大 学 経 済 情 報 学 データの匿名化に伴う有用性低減の評価
部・准教授
に関する研究（平成 30 年 4月より 総務省
統計研究研修所・研究官）

H30.4.1 ～H31.3.31

山下 智志
センター長

独立行政法人統計センター・理 非集計型共用化データベースの構築と利事長用に関する研究
統計数理研究所・名誉教授

H30.4.1 ～H31.3.31

山下 智志
センター長

H30.4.1 ～H31.3.31

山下 智志
センター長

名古屋大学大学院・特任助教

菅澤

翔之助

深谷

肇一

椿

広計

柳本

武美

中央大学・共同研究員

西原秀典

東京工業大学大学院生命理工 大規模ゲノムデータの統計的解析
学研究科・助教

H30.4.1 ～H31.3.31

足立

淳 准教授

瀬川

高弘

山梨大学大学院総合研究部医 絶滅生物の分子進化の統計的解析
学域基礎医学系・特任助教

H30.4.1 ～H31.3.31

足立

淳 准教授

復旦大学生命科学学院・教授

H30.4.1 ～H31.3.31

足立

淳 准教授

復旦大学生命科学学院・副教 哺乳類の分子進化の統計的解析
授H30.4.1 ～H31.3.31

足立

淳 准教授

復旦大学生物進化学研究セン 脊椎動物の分子系統と進化の統計的解
ター・リサーチプロフェッサー析H30.4.1 ～H31.3.31

足立

淳 准教授
能典 院長

長谷川

政美

米澤

隆弘

曹

24

職 名

大谷 隆浩

纓

共役解析の再構成とその適用

系統樹推定の統計的問題

馬場康維

統計数理研究所・名誉教授

公的統計の二次利用による統計教育のための教材の開発

H30.4.1 ～H31.3.31

川崎

永井

智樹

JSR 株式会社・主任研究員

機械学習を用いた新規化学構造の発掘
手法の開発 ̶構造活性相関と逆問題̶

H30.4.1 ～H31.3.31

吉田 亮
センター長

大西

裕也

JSR 株式会社 ・主事

機械学習を用いた新規化学構造の発掘
手法の開発 ̶構造活性相関と逆問題̶

H30.4.1 ～H31.3.31

吉田 亮
センター長

渕脇

純太

JSR 株式会社 ・主事

機械学習を用いた新規化学構造の発掘
手法の開発 ̶構造活性相関と逆問題̶

H30.4.1 ～H31.3.31

吉田 亮
センター長

山崎 民雄

JSR 株式会社 ・主事

機械学習を用いた新規化学構造の発掘
手法の開発 ̶構造活性相関と逆問題̶

H30.4.1 ～H31.3.31

吉田 亮
センター長

若林

隆太郎

JSR 株式会社 ・主事

機械学習を用いた新規化学構造の発掘
手法の開発 ̶構造活性相関と逆問題̶

H30.4.1 ～H31.3.31

吉田 亮
センター長

須藤

翔太朗

JSR 株式会社 ・主事

機械学習を用いた新規化学構造の発掘
手法の開発 ̶構造活性相関と逆問題̶

H30.4.1 ～H31.3.31

吉田 亮
センター長

山崎

陽一

JSR 株式会社 ・主事

機械学習を用いた新規化学構造の発掘
手法の開発 ̶構造活性相関と逆問題̶

H30.4.1 ～H31.3.31

吉田 亮
センター長

埜崎

寛雄

JSR 株式会社 ・主事

機械学習を用いた新規化学構造の発掘
手法の開発 ̶構造活性相関と逆問題̶

H30.4.1 ～H31.3.31

吉田 亮
センター長

磯村

哲

株 式 会 社 三 菱ケミカルホール 機械学習を用いた新規化学構造の発掘
ディングス
手法の開発 ̶構造活性相関と逆問題̶

H30.4.1 ～H31.3.31

吉田 亮
センター長

小野塚 亜裕子 三菱ケミカル（株）横浜研究所 実験・計算・データ科学の完全循環による H30.4.1 ～H31.3.31
無機材料研究室無機 Dグルー 新規無機材料の外挿的発見
プ・研究員

吉田 亮
センター長

The Institute of Statistical Mathematics

氏 名

職 名

研究題目

研究期間

受入担当研究教育職員

称号付与

袖山 慶太郎

国立研究開発法人物質・材料 リチウムイオン電池における新規電解液研究機構 ・主任研究員
材料探索

H30.4.1 ～H31.3.31

吉田 亮
センター長

清水

邦夫

慶應義塾大学・名誉教授（統計思考院受入れ）
共同研究スタートアップ
統計思考院・外来研究員（特 （リスク解析戦略研究センター受入れ）環境命教授）
情報に対する統計解析手法開発プロジェクト

H30.4.1 ～H31.3.31

川崎
金藤

能典 院長
浩司 教授

特命教授称号付与（統計思考院）

柏木

宣久

慶應義塾大学・名誉教授（統計思考院受入れ）
共同研究スタートアップ
統計思考院・外来研究員（特 （リスク解析戦略研究センター受入れ）環境命教授）
情報に対する統計解析手法開発プロジェクト

H30.4.1 ～H31.3.31

川崎
金藤

能典 院長
浩司 教授

特命教授称号付与（統計思考院）（研究推進課・共同利用係）

Report

寄附金の受入れ
受入決定年月日

寄附者

寄附金額（円）H30.2.14

日産化学工業株式会社

500,000

H30.3.14

一般社団法人 CRD協会

3,600,000

担当教員

寄附目的

吉田 亮

ものづくりデータ科学研究センターの研究助成

山下

データ科学に関する研究助成

智志（財務課・予算・決算第二係）

人事

平成30年3月31日転出者（研究教育職員、事務職員、技術職員）
異動内容

氏

名

定年退職

田村

義保

定年退職

丸山

直昌

辞

職

武田 朗子

東京大学大学院情報理工学系研究科教授

数理・推論研究系計算推論グループ教授

辞

職

仲野

日本学術振興会監査・評価室長

極地研・統数研統合事務部共通事務センター副センター長

辞

職

森田 宏二

東京大学医科学研究所管理課人事給与チーム係長

極地研・統数研統合事務部企画グループ（統数研担当）
チームリーダー（人事担当）

辞職加藤

東京学芸大学財務施設部経理課管理係長

極地研・統数研統合事務部共通事務センター
チームリーダー
（総務・監査担当）

統計科学技術センター情報資源室技術職員（再雇用）

統計科学技術センター専門員

竜也

弘己

定年退職

田中 さえ子

任期満了退職

松野

新職名等
統計思考院特任教授
中央大学理工学部客員教授（独）
統計センター統計情報・技術部特別研究員
―

秀夫

―

旧職名等
データ科学研究系計量科学グループ教授

データ科学研究系構造探索グループ准教授

統計科学技術センター情報資源室技術職員

平成30年4月1日転入者（研究教育職員、技術職員）
異動内容

氏

名

採

用

伊藤

陽一

採

用

二宮

採

用

日野

採

用

今泉

允聡

採

用

柴田 愛実

統計科学技術センター情報資源室技術職員

採

用

石原

統計科学技術センターメディア開発室技術職員

再雇用

新職名等

旧職名等

データ科学研究系計量科学グループ教授

北海道大学大学院医学研究院准教授

嘉行

数理・推論研究系統計基礎数理グループ教授

九州大学マス・フォア・インダストリ研究所准教授

英逸

モデリング研究系複雑構造モデリンググループ准教授

筑波大学システム情報系准教授

統計思考院助教

日本学術振興会特別研究員（PD）（統計数理研究所）伸郎

田中 さえ子統計科学技術センター情報資源室技術職員――
統計科学技術センター専門員

平成30年4月1日機構内異動（研究教育職員、技術職員）
異動内容

氏

名

昇

任

上野

玄太

モデリング研究系データ同化グループ教授

新職名等

モデリング研究系時空間モデリンググループ准教授

旧職名等

昇

任

吉田

亮

データ科学研究系構造探索グループ教授

モデリング研究系潜在構造モデリンググループ准教授

昇

任

朴

堯星

データ科学研究系調査科学グループ准教授

データ科学研究系調査科学グループ助教

昇

任

志村

隆彰

数理・推論研究系統計基礎数理グループ准教授

数理・推論研究系統計基礎数理グループ助教

昇

任

早坂

充

統計科学技術センター計算基盤室長

統計科学技術センター計算基盤室技術職員

配置換

川﨑

能典

モデリング研究系予測制御グループ教授

モデリング研究系潜在構造モデリンググループ教授

配置換

宮里

義彦

モデリング研究系予測制御グループ教授

数理・推論研究系計算推論グループ教授

配置換

吉本

敦

モデリング研究系予測制御グループ教授

数理・推論研究系計算推論グループ教授

配置換

庄

建倉

モデリング研究系予測制御グループ准教授

モデリング研究系時空間モデリンググループ准教授

配置換

瀧澤 由美

モデリング研究系予測制御グループ准教授

モデリング研究系複雑構造モデリンググループ准教授

The Institute of Statistical Mathematics

25

異動内容

氏

名

配置換

三分一

史和

配置換

南

配置換
配置換

新職名等

旧職名等

モデリング研究系予測制御グループ准教授

モデリング研究系複雑構造モデリンググループ准教授

和宏

モデリング研究系複雑構造モデリンググループ准教授

モデリング研究系潜在構造モデリンググループ准教授

中野純司

モデリング研究系データ同化グループ教授

モデリング研究系複雑構造モデリンググループ教授

中野慎也

モデリング研究系データ同化グループ准教授

モデリング研究系時空間モデリンググループ准教授

配置換

野村

俊一

モデリング研究系データ同化グループ助教

データ科学研究系構造探索グループ助教

配置換

金藤

浩司

データ科学研究系計量科学グループ教授

データ科学研究系構造探索グループ教授

配置換

松井

知子

データ科学研究系構造探索グループ教授

モデリング研究系潜在構造モデリンググループ教授

配置換

島谷

健一郎

データ科学研究系構造探索グループ准教授

データ科学研究系計量科学グループ准教授

配置換

Wu Stephen

データ科学研究系構造探索グループ助教

モデリング研究系潜在構造モデリンググループ助教

配置換

村上

大輔

データ科学研究系構造探索グループ助教

モデリング研究系時空間モデリンググループ助教

配置換

逸見

昌之

数理・推論研究系学習推論グループ准教授

データ科学研究系計量科学グループ准教授

配置換

坂田 綾香

数理・推論研究系学習推論グループ助教

モデリング研究系複雑構造モデリンググループ助教

配置換

伊藤

聡

数理・推論研究系数理最適化グループ教授

数理・推論研究系計算推論グループ教授

配置換

池田 思朗

数理・推論研究系数理最適化グループ教授

数理・推論研究系学習推論グループ教授

配置換

田中

未来

数理・推論研究系数理最適化グループ助教

数理・推論研究系計算推論グループ助教

配置換

中村

和博

統計科学技術センターネットワーク管理室長

統計科学技術センター計算基盤室長

平成30年4月1日役職者の異動
異動内容

氏

名

兼

務

松井

知子

データ科学研究系研究主幹

職

名

平成31年3月31日まで

任

兼

務

伊藤

陽一

医療健康データ科学研究センター長

平成31年3月31日まで

兼

務

野間

久史

医療健康データ科学研究センター副センター長

平成31年3月31日まで

兼

務

伊庭

幸人

統計思考院副院長

平成31年3月31日まで

期

外国人研究員（客員）氏 名ピーターズ ギャレス
ウイリアム
Peters Gareth
William

現 職
教授

所 属
Heriot-Watt University

職名
客員教授

研究課題

期 間

ガウシアンプロセスに H30.2.19～
よる時空間推定
H30.3.16

受入教員
松井

知子 教授

（総務課・人事係）

刊行物
ReportResearch Memorandum（2018.2～2018.5）
No.1207: Koji, T., Shuhei, M., A reversal phenomenon in estimation based on multiple samples from the Poisson−
Dirichlet distribution（メディア開発室）

Report

研究教育活動報告No.44: 吉本 敦（編）, 2017（平成 29）年度 総合研究大学院大学 統計科学専攻 学生研究発表会 報告集（2018.2）（メディア開発室）

26

The Institute of Statistical Mathematics

ReportAnnals of the Institute of Statistical Mathematics
Volume 70, Number 2（April 2018）

Invited Article: Akaike Memorial Lecture(with Discussion)
C.F. Jeff Wu
A fresh look at effect aliasing and interactions: some new wine in old bottles ………………………………………249
Chien-Yu Peng
Discussion ……………………………………………………………………………………………………………………269
Ryo Yoshida
Discussion on the paper by Professor Wu…………………………………………………………………………………275
C.F. Jeff Wu
Rejoinder ………………………………………………………………………………………………………………………279

Regular Articles
Yi Liu and Qihua Wang
Model-free feature screening for ultrahigh-dimensional data conditional on some variables ………………………283
Chen Chen and Hosam Mahmoud
The continuous-time triangular Pólya process ……………………………………………………………………………303
Kangning Wang
Variable selection for spatial semivarying coefficient models …………………………………………………………323
Uttam Bandyopadhyay and Atanu Biswas
Fixed-width confidence interval for covariate-adjusted response-adaptive designs …………………………………353
Heidar Eyjolfsson and Dag Tjostheim
Self-exciting jump processes with applications to energy markets ……………………………………………………373
Jin-Jian Hsieh and Hong-Rui Wang
Quantile regression based on counting process approach under semi-competing risks data ………………………395
Hidetoshi Shimodaira and Haruyoshi Maeda
An information criterion for model selection with missing data via complete-data divergence ……………………421
Michael Kohler, Adam Krzyzak, Reinhard Tent and Harro Walk
Nonparametric quantile estimation using importance sampling ………………………………………………………439
Péter Kevei
Asymptotic moving average representation of high-frequency sampled multivariate CARMA processes …………467（メディア開発室）

The Institute of Statistical Mathematics

27

コ ラム

ColumnNO.

140

ギャンブルを繰り返す日々
中野 慎也

モデリング研究系

以前、韓国に行った時、食事をしていたレストランで日本「データ同化」という手法を研究している。データ同化とは、語の達者な（ように見えた）店員に「コピーはいりますか？」と自然の法則などに基づいて現象の挙動を表現するシミュ尋ねられて戸惑ったことがある。よくよく確認してみると、食後レーションモデルと、実際の観測データとをうまく合わせる（同にコーヒーが欲しいかどうかを尋ねられていたのだった。韓化させる）手続きを意味する。シミュレーションモデルには、国でコーヒーを意味する言葉が日本人の私にはコピーと聞こ

物理法則に基づいた高精度なものもあるが、どんな高精度えたということだったらしい。コーヒーは英語ではcoﬀee、日本なモデルでも完璧ではなく、どうしても実際の現象とは合わな

語のコーヒーの元になったとされるオランダ語ではkoﬃeと言い部分が出てくる。データと合うようにシミュレーションモデル

う。私は専門家ではないが、日本語でも韓国語でもfに相当を調整すれば、再現の精度は向上できるが、シミュレーショ

する音がなかったため、言葉を輸入したときに、自分たちのンモデルで表現できる以上のことはできない。これは、日本語発音体系の中で似た音を当てはめた結果、こうなったのでは話者が日本語の発音で外国語を話そうとしても、そのままでないかと想像する。もっとも、日本語の「ヒ」という文字は、江はうまく意思疎通ができないのと似たような話である。そこで、戸時代より前には「フィ」にような音で発音されていたと聞くのデータ同化では、シミュレーションモデルの不完全な部分も修で、日本語自身の変化も多少関係しているのかもしれないが。

正する手続き、つまり発音を修正して意思疎通できるようにいずれにしても、外来語が輸入されるときには、元々の発するための訓練に相当する手続きも重要となってくる。

音を自分たちの言語の発音体系に当てはめるしかない。実コンピュータの発達した現在、コンピュータで試行錯誤を際には、元の言語で発音される音が、手持ちの発音体系に繰り返すことが、シミュレーションモデルを修正するために有一致しない場合も出てくるため、うまく元の音を表現できない効な手段の一つとなっている。コンピュータ上で乱数を用いこともある。一歩進んで、外国語として話そうとするときには、て試行錯誤を繰り返す手法をモンテカルロ法と呼ぶが、統元の発音に近づくよう訓練を行うが、元の言語の発音を完計数理研究所ではモンテカルロ法を用いたデータ同化手法

璧に再現するのは非母国語話者には難しい場合もあり、時を中心的な研究テーマの一つとして進めている。闇雲に博に試行錯誤を繰り返しながら意思疎通を図る必要が出てく打を打ってもなかなかうまくは行かないが、適切に戦略を立ることもある。

てて効率的な訓練を行うことで、元の能力以上のものを引きさて、私の所属するデータ同化研究開発センターでは、

データ同化研究開発センターのホームページには、モンテカルロ
法を活用していることに因んで、モンテカルロのカジノの写真が埋め込まれている。

統計数理研究所ニュース No.140（平成 30 年 5 月 25 日発行）
発行：大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構
統計数理研究所 広報委員会〒190-8562 東京都立川市緑町 10-3
TEL 050-5533-8500（代） http://www.ism.ac.jp/

出すことを目指している。

モンテカルロ法によるデータ同化手法の挙動を可視化した図。

制作：統計科学技術センター
送付先変更は、Fax（042-526-4334）
にてお知らせ下さい。